首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

改进的粒子群算法及其非线性盲源分离
引用本文:尉宇,刘振兴,李宁,孙德宝.改进的粒子群算法及其非线性盲源分离[J].系统工程与电子技术,2006,28(1):138-142.
作者姓名:尉宇  刘振兴  李宁  孙德宝
作者单位:1. 武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北,武汉,430081;华中科技大学,湖北,武汉,430074
2. 武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北,武汉,430081
3. 华中科技大学,湖北,武汉,430074
基金项目:国家航天支撑基金资助课题
摘    要:采用粒子群算法与自然梯度法相结合进行非线性混叠信号盲分离。用高阶奇数多项式拟合非线性混合函数,建立非线性信号盲分离模型。同时根据粒子群算法的特点,作了改进,引入了“迁徙操作”和局部深度搜索方法。对多项式的参数用粒子群算法来求估计,然后用自然梯度法对线性去混合矩阵进行迭代。仿真结果表明,粒子群算法可以快速、有效地求得非线性混叠信号盲分离的优化解。

关 键 词:非线性盲源分离  粒子群算法  迁徙操作  局部深度搜索
文章编号:1001-506X(2006)01-0138-05
修稿时间:2004年12月7日

Nonlinear blind source separation using improved particle swarm optimization
WEI Yu,LIU Zhen-xing,LI Ning,SUN De-bao.Nonlinear blind source separation using improved particle swarm optimization[J].System Engineering and Electronics,2006,28(1):138-142.
Authors:WEI Yu  LIU Zhen-xing  LI Ning  SUN De-bao
Abstract:The nonlinear blind source separation algorithm is proposed using improved particle swarm optimization(PSO) combined with natural gradient algorithm.The model of nonlinear blind source separation(NBSS) is built which the nonlinear transfer function is simulate by the P-th order polynomial function.At the same time,based on the character of particle swarm optimization(PSO) ,"migrating operator" and local area deep-searching is introduce into PSO.Then,the parameters of the P-th order polynomial function is estimated by PSO. Experimental results indicate that the established algorithm of PSO can quickly and effectively get optimal resolution to the nonlinear blind source separation.
Keywords:nonlinear blind source separation  particle swarm optimization  migrating operator  local area deep-searching
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号