基于粒子群算法的盲源信号分离

当源信号个数大于2,联合对角化（JADE）算法在盲源信号分离时效果不理想.提出了一种基于粒子群算法（PSO）的盲源信号分离（BSS）算法.该算法利用PSO算法代替JADE算法中的联合对角化操作,以混合信号的峭度为目标函数,采用独立分量分析的方法,对瞬时混合的信号进行了盲分离,理论分析和仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于改进粒子群的盲源分离算法研究

简要地介绍了盲源分离的基本理论,针对独立分量分析传统的优化算法易于陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种基于改进型粒子群的盲源分离算法,将独立分量分析算法与改进的粒子群算法相结合,以负熵作为目标函数.采用这种改进的粒子群算法对分离矩阵进行调整使各个信号分量之间独立,完成对瞬时混合信号的盲分离.实验信号的分离仿真结果表明,该算法能够有效地完成混叠信号的分离.同时,在与传统的盲源分离算法进行对比中,体现出了更高的分离精度和稳定的性能.     

适用于通信侦察的信号盲分离算法

以Kullback-Leibler散度为代价函数,基于相对梯度算法推导了在通信侦察中适用于通信信号盲分离的独立信源盲分离算法,并从理论上证明了算法的稳定性.仿真结果表明:只要源信号之间相互独立,则对任意载频、任何调制方式的通信信号,该算法都能够根据观察到的混合信号有效地分离出源信号.在源信号并不完全独立的情况下,其分离性能略有降低.     

频率选择性信道下空时分组码直接盲信号检测算法

针对空时分组码系统中训练序列的引入会降低系统传输效率的问题,提出了一种在频率选择性衰落信道下无需信道估计直接对空时分组码进行盲信号检测的算法.该算法在发射端采用线性预编码并且在接收端采用子空间方法进行解码.和已提出的其他盲信号检测算法不同,它可以在未知信道信息的情况下以满速率发送和接收信号并获得满的分集增益.该算法可以被推广到有任意发射天线数的空时编码结构.Monte Carlo仿真实验表明,该算法和使用准确信道信息的解码算法性能相近.     

基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。     

基于小波分析的盲源分离

提出一种新盲源（BSS）分离算法是在独立分量分析（ICA）算法中引入离散小波变换技术分解出有用信号．ICA是一种线性非高斯统计方法,不仅能够使研究对象相互独立或尽可能独立,而且能突出源信号的本质结构．笔者采用的新盲源算法能够将时-频ICA相结合,实现了较好的盲源分离．     

基于协方差矩阵的自适应盲分离算法

提出了一种新的线性混叠信号的盲分离算法,该算法利用信号相互独立时其协方差矩阵的对角化特征作为分离准则,采用最速下降法进行分离.该算法对源信号和混叠矩阵没有过多要求且计算量不大,理论分析与仿真结果表明:该算法具有很好的分离效果.     

空时分组编码系统中的空时恒模算法

研究了基于空时分组编码下的盲均衡系统,提出了一种改进的自适应恒模算法,即空时恒模算法。空时恒模算法是在利用传输信号恒模特性以及发掘编码方式统计特性的基础上,提出的一种自适应盲均衡恒模算法。该文通过MATLAB仿真,表明了空时恒模算法(ST-CMA)比传统的恒模算法(CMA)在相同参数条件下有性能的提高。     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

基于分组简化粒子群算法的盲源分离

传统盲源分离算法普遍存在收敛精度低和易陷入局部最优的缺点,针对上述问题,提出将蛙跳算法的分组思想应用到盲源分离算法中.该分组思想是将整个粒子群分为多组子群体,每组粒子在进行组内寻优的同时进行全局寻优,从而增加了粒子之间的差异性,可以有效避免早熟收敛.该算法以负熵为目标函数,通过对分离矩阵进行调整,使各个信号分量之间相互独立,从而完成对瞬时混合信号的盲源分离.实验仿真结果表明,提出的算法与基本的粒子群盲源分离算法相比,能有效避免早熟收敛并进一步提高收敛精度和算法的稳定性.     

空时分组码多载波码分多址系统的空时多用户检测

针对传统的空时编码码分多址系统利用训练序列求解信道信息将导 g致频谱资源浪费这一问题,提出了一种矢量信道冲击响应(VCIR)的盲估计算法,它适用于基站使用多天线的空时分组码多载波码分多址(STBC MC CDMA)系统.与已提出的其他盲VCIR估计算法不同,此算法可以在每用户只使用一个扩频码时实现盲估计,因而不会降低系统中的最大活动用户数.基于估计出的 VCIR,为基站使用多天线的 STBC MC CDMA系统构筑了相应的空时多用户检测器.在系统的基站端使用多天线时,该检测器的活动用户数上限比使用单天线时的对应值有成倍的增加,在用户端使用空时分组码,可以更好地利用发射分集,提高信息的传送速率.仿真结果表明,该检测器不仅可以使用户容量达到系统活动用户数的上限,而且在活动用户数为14、相同信噪比的情况下,使用单根接收天线可以使系统误比特率降低40%.     

基于独立分量分析的瞬时混合语音信号盲分离算法研究

近些年,信号处理在理论与方法方面发展速度很快,独立分量分析技术已成了信号处理领域内重要的组成部分。讨论了线性瞬时混合情况下,语音信号盲分离的算法,阐述了算法的原理,并进行了实验仿真,以此来证明算法的有效性。     

基于KM-PCA稀疏信号的盲源分离算法

欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.基于充分稀疏假设,在K均值聚类的基础上,提出一种新的欠定盲信道估计算法——K均值与主成分分析方法(KM-PCA算法).该算法首先对观测数据进行K均值聚类,然后对聚类分析结果分别进行主成分分析,修正其聚类中心,从而提高混叠矩阵的估计精度.采...     

单通道时频重叠高斯调幅通信信号盲分离方法

为了解决单通道多个时频重叠高斯调幅通信信号共信道的盲分离问题,提出了一种混合遗传与最小值搜索的盲分离算法。根据信号的特征,建立信号模型,利用接收到的一组混合信号的数据,利用混合遗传与最小值搜索的盲分离算法对所有待估计参数进行联合搜索,实现了多个信号分量的重构和分离。仿真结果表明,与传统的最小值搜索算法(初值选取误差控制在远离期望值的5%以内)和遗传算法相比,该算法有较高的数值精度和不受初值选取影响的优点。     

基于FastICA的语音盲源分离方法

独立分量分析（ICA）在处理盲信号分离中被广泛使用,但其收敛速度较慢.为此文章重点介绍了一种更为有效的盲源分离方法——快速独立分量分析(FastICA).文章在介绍了FastICA的基本理论和方法之后,将其应用到语音分离中.在采集了三个实际的声音信号后,将三个原始信号进行混叠,在matlab仿真环境下用FastICA方法对混叠信号进行分离,将分离结果与原始信号波形进行比对,结果说明该算法具有良好的分离效果.     

改进的带参考信号盲源分离算法

带参考信号的盲源分离算法在各个领域有着广泛的应用,但现有算法大都存在提取信号与源信号之间误差较大的问题,其中目标函数是影响误差的一个重要因素。因此针对目标函数,提出了一种改进带参考信号的盲源分离算法。该算法首先在标准对比函数中耦合含有先验信息的测量度函数,以此得到新的目标函数;然后引入松弛因子运用拉格朗日乘子法对目标函数进行优化,避免了不等式约束问题,有效地得到了最优的分离矩阵。仿真实验结果表明,相比现有算法,本文算法具有更小的误差;在滚动轴承故障诊断实验中也正确地提取了故障特征,验证了算法的有效性。     

过程信号的前馈-反馈型自适应盲分离算法

利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响。针对化工生产过程的复杂性和在线监测控制的要求,在其他学者研究的基础上,基于前馈－反馈型神经网络模型,提出了一种自适应盲分离算法用于过程信号的分离。计算机仿真实验的结果表明了算法的有效性。     

盲信号分离的自稳定算法

在传统盲分离算法的迭代过程中，为了保证分离矩阵的行正交性，都要对其进行反复的正交化，以避免算法的不收敛。针对这个问题，笔者主要研究了在Stiefel Manifold上的盲分离算法，该算法使分离矩阵不需要每一步都进行正交化。仿真表明，本文提出的新算法具有很好的稳定性。