基于瞬時欠定混疊的盲分離研究.pdf

1、盲信號分離是指在源信號及其混合傳輸信道未知情況下，僅僅利用觀測到的混合信號來估計源信號。由于盲信號分離具有非常廣泛的應用領域，如生物醫(yī)學工程、語音增強、數字通信系統(tǒng)、圖像處理、遙感、雷達和聲納等領域，從而成為現代信號處理領域研究的熱點問題。通常為了研究方便，盲分離算法大都要求混疊是完備或超完備的，即觀測信號的數目等于或大于源信號的數目。然而，由于實際條件所限，不可避免地會出現觀測信號的數目小于源信號的數日的情況，即欠定情況，因此尋找有效

2、的欠定盲分離方法意義重大。
　　 本文在欠定情況下，估計出源信號的數日，并且以廣義高斯信號為特例研究了信號的稀疏性。同時推導出反映信號稀疏程度參數a的表達式。提出了一種新的兩步法來實現欠定情形下盲信號的分離。新的兩步法首先采用一種重構觀測信號采樣點搜索法來估計混合矩陣；其次提出了一種偽提取矢量的概念，通過偽提取矢量來提取取值占優(yōu)的源信號采樣值，以此來恢復源信號。仿真實驗證明，該算法分離精度比傳統(tǒng)的盲分離算法精度更高。
　　

3、 對混疊矩陣的估計，常常采用K均值聚類算法，但是K均值聚類算法有其自身的局限性，即在確定混疊矩陣A的過程中，模較大的觀測信號要比模較小的觀測信號更為有效，基于此，文章提出了一種基于K均值與主成分分析相結合的估計混疊矩陣的新算法。該算法可以回避目前所采用的K均值聚類算法的不足，通過實驗證明，該算法在沒有增加估計復雜度的情況下，改善了混疊矩陣的聚類精度。
　　 在理論上研究了欠定情形下的延遲源的盲分離。本文利用頻域單元區(qū)間提出了一