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《基于張量正則分解的時頻混疊信號欠定盲分離方法.pdf》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、航空學(xué)報ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaOct.252015V01.36No.103393.3400ISSN1000—6893ON11·1929/Vhttp:Hhkxb.buaa.edu.CRhkxb@buaa.edu.ca基于張量正則分解的時頻混疊信號欠定盲分離方法艾小凡,羅勇江,趙國慶西安電子科技大學(xué)電子信息攻防對抗與仿真技術(shù)教育部重點實驗室,西安710071摘要:針對時頻同時混疊條件下的欠定盲源分離(UBSS)問題,提出了一種基于四階累積量(F0)與張量正則分解相結(jié)合的算法。首先構(gòu)建觀測到的混合信號的四階累積量,并利用高階累積量的“半不變性”將其表示
2、成四階張量的形式,然后采用線性搜索迭代最小二乘算法對張量進行分解并獲得混合矩陣的估計,最后根據(jù)估計出的混合矩陣,采用最小均方誤差波束形成器算法,完成源信號的恢復(fù)。仿真結(jié)果表明該方法的有效性,與已有算法相比提高了信號盲分離的性能。關(guān)鍵詞:盲源分離;欠定混合矩陣;時頻混疊;四階累積量;張量正則分解中圖分類號:TN911.7;TN971文獻標(biāo)識碼:A文章編號:1000—6893(2015)10—3393—08盲源分離(BlindSourceSeparation,BSS)是指在未知源信號和混疊過程的情況下,僅通過傳感器收到的觀測信號來達到分離源信號的目的。近年來,盲源分離技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于語音信號處
3、理、圖像處理、雷達、通信及生物醫(yī)學(xué)等各個領(lǐng)域。當(dāng)觀測信號的數(shù)量小于源信號數(shù)量時,此種情況下的混合信號分離過程稱為欠定盲源分離(Under—determinedBlindSourceSeparation,UBSS)[1。解決欠定條件下的盲源分離問題通常采用稀疏分量分析(SparseComponentAnalysis,SCA)的“兩步法”,即首先利用信號的稀疏性,采用勢函數(shù)或聚類¨’41的方法估計混合矩陣,然后再利用最短路徑[嵋等方法恢復(fù)源信號,其中混合矩陣的準(zhǔn)確估計是盲源分離問題的關(guān)鍵步驟之一。文獻Es-I提出了一種修改的子空間投影算法用于解決欠定條件下的語音信號分離問題;文獻[6]提出了基于時
4、頻的非混疊信號的來波方向(DOA)估計和盲分離,這些方法需要源信號滿足一定的稀疏性,因此無法解決時頻域混疊信號的欠定盲分離問題。對于時頻域混疊的信號,Abrard和Dev-illeL70提出了基于TIFROM(Time—FrequencyRatioofMixtures)的混合矩陣估計方法,Kim和Yoo[81提出了一種單源檢測的混合矩陣估計方法,它們降低了對源信號稀疏性的限制;文獻[9]提出了結(jié)合壓縮感知和K均值奇異值分解的稀疏分量方法,但該方法需要訓(xùn)練字典,算法復(fù)雜度高,實時性較差;文獻[10]提出了一種基于時頻分布的欠定盲源分離算法,該算法對于時頻支撐域上同時交疊的時頻點大于觀測信號數(shù)目的
5、情況下,自源時頻點的提取并不理想。針對源信號不夠稀疏的問題,許多學(xué)者還提出了基于累積量的方法來完成盲信號的分離。Ferr60l等[1¨提出了基于四階累積量的欠定條件下混合矩陣的估計,該方法需要源信號具有不同的三階譜,且它們的非零峭度符號要一致。deLathauwer等[121改進了該算法并提出了一種四收稿日期:2014.09—22;退修日期:2014.10—13;錄用日期:2014—11—19i網(wǎng)絡(luò)出版時間:2014·11·2411:29網(wǎng)絡(luò)出版地址:WWWcnkinet/kcms/detail/10.7527/$1000·6893.20140319.html基金項目:中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費專
6、項資金(K5051302018)通訊作者.Tel.:029—88202274E—mail:yjluo@mail.xidianeducn礅用搖武;AlXF。LuoYJ.ZhaoGQ.Canonicaldecompositionapproachforunderdeterminedblindseparationofnon—disjointsources(JJ.ActaAeronauticaetAstronauticaSinica,2015,36(10):3393.3400艾小凡。羅勇江.趙國慶,基于張量正黜分解的時頻混疊信號欠定盲分離方法[J].航空學(xué)報,2015.36(10):3393—3400.
7、航空學(xué)報Oct.252015VoI.36No.10階累積量的算法。文獻[13]提出的基于四階累積張量的方法需要假設(shè)混合矩陣具有非負性,且利用偽逆矩陣恢復(fù)時頻域混疊信號效果欠佳。本文提出了一種基于四階累積量與張量正則分解相結(jié)合的算法,用于解決時頻同時混疊條件下的欠定盲源分離的混合矩陣估計問題。首先根據(jù)欠定盲源分離的數(shù)學(xué)模型,推導(dǎo)并計算觀測信號的四階累積量;結(jié)合高階累積量的“半不變性”特點,可以將其表