通信侦察信号的盲分离

为解决复杂电磁环境下通信侦察信号的盲分离问题,以K-L散度作为信号之间独立性的测度,利用相对梯度的概念,推导了适用于通信侦察信号的等变自适应盲分离算法.仿真结果表明,该算法不仅能有效分离功率相差很大、时频域严重重叠的通信侦察信号,而且收敛速度快.     

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.     

基于概率密度估计盲分离的通信信号盲侦察技术

为解决复杂多信号环境下的通信侦察难题,提出一种新的盲侦察技术,采用基于密度估计的盲分离算法（DEBSS）分离出原始信号,然后对分离的各个信号进行后续信号处理．DEBSS算法采用核函数估计法估计出信号的概率密度函数及其导数,以此确定信号的评价函数,然后采用自然梯度迭代算法进行迭代．仿真结果表明,采用该方法在无需任何先验知识的情况下（如载频、信号带宽、调制样式）,可以很好地分离出原始的发射信号,为后续信号处理（如分析识别、解调等）奠定基础．该算法可以对任意源信号进行分离,而不管它是超高斯还是亚高斯信号．     

改进的基于步长自适应的自然梯度盲源分离算法

为解决盲源分离算法中收敛速度和稳定性的折中问题,基于最优步长的思想,提出了一种新的步长自适应的自然梯度盲分离算法.在自然梯度盲分离算法的基础上,对步长进行自适应迭代,步长偏移量的选取原则是使得下一次迭代时的步长最优,或者说目标函数最小.仿真结果表明,提出的算法相对固定步长自然梯度算法,其收敛速度提高了1倍以上,而系统的稳定性能基本不变.     

基于峭度的盲源分离方法研究

针对双梯度的盲源分离算法进行了研究，以信号的峭度为代价函数对其进行了改进．仿真试验分别对通信信号和雷达信号实现了分离，改进算法在收敛速度和稳态误差方面具有显著的优势．同时指出将盲分离方法用于雷达信号的分离，具有广阔的应用前景．     

超宽带通信信号欠定盲源分离

针对超宽带通信信号,提出了一种新的二阶段欠定盲源分离方法:阶梯图-最小角度法。在第一阶段即混叠矩阵估计阶段,提出用阶梯图对均匀抽样的数据点进行聚类计算,建立了一种估计混合矩阵的工程化模型,它可以直接估计出源信号个数,并且得到精度较高的混合矩阵估计值;在第二阶段借助最小角度分离准则估计出源信号,从而获得较好的分离性能。     

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.     

多种概率分布源的盲源分离快速算法

基于目标函数迭代优化的方法在解决线性混合情况下,源信号存在多种概率密度分布的盲源分离问题时,需要对非线性函数以及迭代步长进行正确的选择,算法比较复杂;针对此问题,提出一种基于高阶统计的快速分离算法,该算法可以有效地避免上述问题.实验结果表明,该算法能够快速有效地分离出不同概率密度分布的混合信号.     

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.     

新的ICA算法实现成组fMRI信号盲分离

独立成分分析(ICA)方法已被成功地用于处理功能磁共振成像(fMRI)信号,但主要是用于处理单个被试的fMRI信号,对于多个被试的情况却很少考虑.为此利用一种扩展的ICA方法--Group ICA来处理多个被试的fMRI信号,结果表明这种方法在保证结果准确性的前提下,可以大大减少计算量,快速获得统计结果.计算中应用的是NewFP算法,统计结果表明这种算法在估计激活的时间动力学准确性上优于FastICA算法.     

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...     

基于时频单源点检测的雷达信号的盲分选

针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性.     

基于信息典型相关分析的盲源分离算法

针对盲源分离问题,将互信息理论与典型相关分析理论相结合,提出了一种基于信息典型相关分析的盲源分离算法.该算法首先利用模式搜索法求解,得到混合信号向量的线性组合与混合信号向量延迟的线性组合之间互信息最大的信息典型向量,互信息计算中的概率密度函数由高斯核密度估计.然后,将信息典型向量依次与接收的混合信号数据阵相乘.完成对源信号的逐一抽取和分离.仿真实验结果表明,该算法不仅能有效分离包含超高斯信号成分的混合信号和包含亚高斯信号成分的混合信号,还能分离同时包含这2种成分的混合信号以及病态混合信号.     

一种基于免疫遗传神经网络的盲信号分离方法

提出一种基于免疫遗传优化神经网络的盲信号分离算法。该算法用网络的第一层先对观测矢量作预处理，将其降维与白化，再用网络的第二层对信号进行分离：分离层的权矩阵设计成正交矩阵，并采用免疫遗传优化与独立分量分析相结合的算法，对网络分离层的权值进行训练，其中，取高阶统计量峭度的变形作为训练的代价函数。实验表明，该算法对于盲信号分离是有效的。     

基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法收敛速度与分离性能间的矛盾,提出一种基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法.该算法利用信号的峰度绝对值作为被优化目标函数,对人工蜂群算法中跟随蜂阶段的搜索过程进行改进,使人工蜂群算法在初始阶段可以快速收敛到最优解所在区域,具有更高的收敛精度.使用改进后的人工蜂群算法对传统盲源分离算法中的初始分离矩阵进行优化,再利用优化的初始分离矩阵进行信号分离.仿真结果表明,改进后的算法能够显著加快收敛速度并保持较好的分离性能值,较好地解决了收敛速度与分离性能间的矛盾.