資源描述：
《基于人工蜂群算法混沌信號盲分離方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、物理學(xué)報ActaPhys.Sin.Vol.64,No.9(2015)090501一種基于人工蜂群算法的混沌信號盲分離方法陳越呂善翔王夢蛟馮久超y(華南理工大學(xué),電子與信息學(xué)院,廣州510641)(2014年10月7日收到;2014年12月2日收到修改稿)混沌信號所固有的非周期、寬帶頻譜和對初值極度敏感等特性使得對這類信號進(jìn)行盲分離極為困難.針對這一問題,提出一種新的盲分離方法,該方法通過相空間重構(gòu)來構(gòu)造代價函數(shù),將混沌信號的盲分離轉(zhuǎn)化為一個無約束優(yōu)化問題,并利用人工蜂群算法進(jìn)行求解.不同于現(xiàn)有的獨立成分分析方法僅使用混合信號的統(tǒng)計特性來
2、解決分離問題,該方法能充分利用混合信號內(nèi)在的動態(tài)特性,因而在處理混沌信號這種確定性信號時能獲得更好的分離效果.此外,正交矩陣的參數(shù)化表示有效地降低了盲分離問題的復(fù)雜性,使優(yōu)化過程能快速收斂.實驗結(jié)果表明,該方法具有較快的收斂速度和較高的數(shù)值精度,在分離混沌信號時其整體性能優(yōu)于現(xiàn)有的幾種盲分離方法.同時,在分離混沌-高斯混合信號的實驗中該方法也展現(xiàn)出優(yōu)異良好的性能,這表明該文的方法有應(yīng)用潛力.關(guān)鍵詞:人工蜂群算法,盲分離,混沌信號,相空間重構(gòu)PACS:05.45.–a,05.45.Vx,80.40.UaDOI:10.7498/aps.64.
3、090501等,當(dāng)目標(biāo)函數(shù)達(dá)到極值時認(rèn)為各個分離信號之間的相互獨立性最強,從而分離出源信號[9].狀態(tài)空1引言間重構(gòu)也是一種解決盲分離問題的有效途徑[10;11],混沌過程存在于很多物理系統(tǒng)中(例如生物系文獻(xiàn)[12]運用這種方法分離混沌信號.這種方法統(tǒng)、電氣系統(tǒng)、機械系統(tǒng)等)[1],其所固有的非周期、將每一個源信號建模為一個ARMA過程,通過將寬帶頻譜和對初值極度敏感等特性使得在噪聲環(huán)過程參數(shù)嵌入到分塊對角化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的境下分離混沌信號極為困難[2],這無疑限制了混沌每一個分塊中來保證過程間的獨立性,然后利用技術(shù)在傳感器網(wǎng)絡(luò)、多用戶通
4、信等領(lǐng)域的應(yīng)用.這EM(expectationmaximization)算法或極大似然算一問題已經(jīng)引起了不少研究者的興趣,一類在卡爾法估計模型參數(shù),從而實現(xiàn)源信號的分離.曼濾波框架下進(jìn)行混沌信號盲分離的算法[3
