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广义特征分解盲源分离算法的若干问题研究

覃莎  
【摘要】: 盲源分离是指在信号源和传输信道完全或部分未知情况下,只利用传感器阵的观测数据来分离、提取源信号的方法。近年来,已成为信号处理和神经网络领域的一个研究热点。盲分离在无线通信、雷达、声纳、语音信号处理、医学信号处理、图像处理等方面有着广泛的应用。本文围绕这一热点课题展开,重点研究了基于二阶统计量的广义特征值盲分离算法,主要做了以下几方面工作: (1)针对含噪信号的盲源分离问题,将小波变换去噪的方法应用于盲源分离方法的预处理过程。在总结分析多种小波变换去噪方法优缺点的基础上,将基于卷积型小波包变换的多尺度降噪方法用于对含噪盲信号进行预处理,保证了含噪信号盲源分离的精度。 (2)提出了一种基于二进小波变换的广义特征值盲分离算法,该算法通过对混合信号的二进小波变换,增强了信号间的非高斯性,在此基础上运用广义特征分解对混合信号进行分离,能够获得较高的分离精度。 (3)针对非平稳混合信号的分离,提出基于EMD分解的广义特征值盲分离算法。EMD分解具有比小波变换更高的时频分辨率且不会发生频谱泄漏,将其与广义特征值盲分离算法结合,对非平稳混合信号有更好的分离效果。同时EMD能够自适应的分解信号,克服了小波变换中需选择小波基的困难,使得算法简单,适用性强。 (4)针对非线性盲源分离问题,将线性广义特征分解盲分离算法扩展到了非线性领域。利用核函数将混合信号投影到高维特征空间,将样本空间的非线性混合问题转化成非线性特征空间的线性混合问题,再用基于二进小波变换的广义特征值盲分离法进行求解,能够获得较高的分离精度。算法对源信号的概率密度分布不必进行过多的假设,且不需要进行最优化迭代,故简单易实现。


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