自適應(yīng)步長(zhǎng)盲信號(hào)分離算法研究.pdf

1、盲信號(hào)分離（Blind source separation，BSS）是指在不知道源信號(hào)和傳輸信道參數(shù)的情況下，根據(jù)輸入源信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，僅由觀測(cè)信號(hào)恢復(fù)出源信號(hào)各個(gè)獨(dú)立成分的過程。當(dāng)各個(gè)源信號(hào)相互獨(dú)立時(shí)，盲信號(hào)分離方法又稱為獨(dú)立分量分析。盲信號(hào)分離技術(shù)是現(xiàn)代信號(hào)處理領(lǐng)域中一個(gè)嶄新的研究方向，目前已廣泛應(yīng)用于語音信號(hào)處理、圖像處理、陣列信號(hào)及醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等許多領(lǐng)域。目前解決盲分離問題主要利用獨(dú)立分量分析（Independent compo

2、nent analysis，ICA）方法來提取相互統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的源信號(hào)。
　　本文首先介紹了盲信號(hào)分離的數(shù)學(xué)模型并分析了盲信號(hào)分離的兩個(gè)不確定性以及實(shí)現(xiàn)盲信號(hào)分離的假設(shè)條件?？偨Y(jié)盲信號(hào)分離目標(biāo)函數(shù)、優(yōu)化算法及算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)。
　　在自適應(yīng)盲信號(hào)分離的算法中，步長(zhǎng)的優(yōu)選問題一直是十分重要的因素。基于變步長(zhǎng)的思想，定義了描述信號(hào)分離狀態(tài)的分離系數(shù)，通過建立步長(zhǎng)因子與分離系數(shù)的一種非線性函數(shù)關(guān)系，從而提出一種新的自適應(yīng)步長(zhǎng)EASI盲信

3、號(hào)分離算法。該算法的步長(zhǎng)是基于分離系數(shù)的，其步長(zhǎng)由信號(hào)的分離系數(shù)自適應(yīng)的選取，因而能較好的解決收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法具有較好的收斂性能和穩(wěn)態(tài)性能。
　　白化是盲信號(hào)分離算法中一個(gè)非常有效的預(yù)處理方法，然而基于白化信號(hào)的算法不具有等變化性，這樣會(huì)使得算法的分離效果變差。基于此，本文通過將預(yù)白化技術(shù)轉(zhuǎn)化為加權(quán)正交約束條件，新定義了一個(gè)具有加權(quán)正交約束的目標(biāo)函數(shù)，并得到了幾種具有等變化性的加權(quán)正交約束算法