欠定盲源分離算法及其應(yīng)用研究.pdf

1、隨著信息工程技術(shù)的飛速發(fā)展，人們對電子設(shè)備的使用日益廣泛，信號傳輸環(huán)境變得日益復(fù)雜，各種信號源在時域高度密集、頻域也相互混疊，我們所采集的信號往往不是純凈的，而是多個信號的混合疊加，要想對目標(biāo)信號實現(xiàn)準(zhǔn)確的參數(shù)估計和后續(xù)處理，必須首先對信號進(jìn)行有效的分離。盲源分離技術(shù)作為信號分離的一種有效方法得到了廣泛的關(guān)注，已成為現(xiàn)代信號處理領(lǐng)域一個重要的研究方向，并被廣泛應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)工程、語音增強(qiáng)、數(shù)據(jù)通信與陣列信號處理、圖像處理與識別等領(lǐng)域。經(jīng)

2、過多年的發(fā)展，盡管對盲源分離的研究已取得一系列顯著的成績，但由于信號混合模型和應(yīng)用對象的復(fù)雜性和多樣性，它仍是一個極具挑戰(zhàn)性的課題，對于某些特定情況下（例如欠定混合、非充分稀疏等）的信號分離仍有很大的研究空間及實用價值。本文緊緊圍繞盲源分離這一主題，在線性時延欠定混合模型下，重點(diǎn)研究了稀疏成分分析、獨(dú)立成分分析、時頻分布等技術(shù)在盲源分離處理中的相關(guān)理論方法，和非充分稀疏的條件下、不同統(tǒng)計特征源信號盲源分離算法的具體實現(xiàn)，以及盲源分離技術(shù)

3、在無源雷達(dá)運(yùn)動目標(biāo)檢測中的應(yīng)用。具體的研究內(nèi)容和成果包括如下幾個方面：
　?。?）針對源信號時頻域非充分稀疏的部分混疊情況，提出了基于接收端先驗信息提取和凸優(yōu)化子空間的通用欠定盲源分離算法。首先從混合信號接收端著手，借助已知的接收天線參數(shù)，提取出混合矩陣的先驗信息，并利用其推導(dǎo)出單源時頻點(diǎn)的判斷新標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行混合矩陣的估計；然后，借助基于凸模型的子空間投影改進(jìn)算法實現(xiàn)源信號的分離。該模型同時融合了信號投影和子空間的大?。磿r頻點(diǎn)源數(shù)

4、目），克服了傳統(tǒng)的子空間算法預(yù)先設(shè)定各時頻點(diǎn)源數(shù)目為常數(shù)時會造成局部混合矩陣過估計，而按通常做法對每個時頻點(diǎn)進(jìn)行源數(shù)目估計又會增大計算量的缺點(diǎn)。實驗結(jié)果表明所提算法能夠很好地完成混合矩陣的估計和源信號的分離，尤其在低信噪比時仍能取得穩(wěn)定的更優(yōu)分離性能，適應(yīng)性更強(qiáng)。
　　（2）在準(zhǔn)平穩(wěn)信號混合模型下，重點(diǎn)針對來波方向較接近時傳統(tǒng)基于Khatri-rao積子空間法難以有效分辨的問題，提出了基于平行因子分解（PARAFAC）的高分辨欠定

5、盲辨識算法。首先利用待分離數(shù)據(jù)的代數(shù)結(jié)構(gòu)，重新建立基于 Khatri-rao積的欠定盲辨識模型；然后將該模型表示成三階PARAFAC數(shù)據(jù)模型的形式；最后通過 PARAFAC代數(shù)分解算法實現(xiàn)欠定混合矩陣的盲辨識。相比于傳統(tǒng)方法，該方法不但利用了信號之間的統(tǒng)計特征，更重要的是提取了數(shù)據(jù)內(nèi)在緊湊的代數(shù)結(jié)構(gòu)先驗信息，從而借助高效的代數(shù)計算算法進(jìn)行求解。實驗結(jié)果表明，該方法可以有效地實現(xiàn)準(zhǔn)平穩(wěn)信號欠定混合矩陣的高分辨盲辨識，尤其對源信號來波方向較

6、接近的情況具有更顯著的效果。
　?。?）針對諸如通信信號通常具有的循環(huán)平穩(wěn)統(tǒng)計特性，進(jìn)一步挖掘信號的統(tǒng)計特征，提出了一種基于二階循環(huán)統(tǒng)計量預(yù)處理的二次時頻分布盲源分離算法。首先挖掘二階循環(huán)統(tǒng)計量與 Wigner-Ville分布之間的內(nèi)在聯(lián)系，借助分段平均的周期圖實現(xiàn)對二次時頻分布 WVD的重構(gòu)，達(dá)到降噪和抑制一定交叉項干擾的預(yù)處理目的；然后，計算信號時頻分布矩陣并找出自源時頻點(diǎn)，并利用相應(yīng)的時頻分布矩陣構(gòu)建新的三階張量模型；最后利

7、用PARAFAC分解法直接實現(xiàn)源信號的分離。該算法借助信號的循環(huán)平穩(wěn)特征，通過預(yù)處理的方式達(dá)到抑制噪聲和干擾項的目的，且模型只需滿足平行因子分解的條件，不需假設(shè)任意時頻點(diǎn)的源數(shù)目不大于混合信號數(shù)目。實驗結(jié)果表明所提出的方法可以有效地抑制干擾，并且只需要一步即可實現(xiàn)源信號的分離，避免“兩步法”造成的誤差疊加，提高了分離的效率和性能。
　　（4）以基于外輻射源信號的無源雷達(dá)運(yùn)動目標(biāo)檢測為研究對象，提出了基于盲源分離的雜波分步干擾抑制架

8、構(gòu)，研究算法在實際中的應(yīng)用。首先采用時域相消算法抑制主基站直達(dá)波和多徑干擾；然后針對殘留的強(qiáng)弱混合的鄰近基站干擾信號，采用分步抑制算法，先借助盲源分離算法對較強(qiáng)干擾信號進(jìn)行初步抑制，再利用穩(wěn)健的自適應(yīng)波束形成技術(shù)對較弱信號進(jìn)行進(jìn)一步的干擾消除；最后利用距離-多普勒相干處理對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測。該方法借助分步架構(gòu)，對主基站干擾、鄰近基站強(qiáng)、弱干擾進(jìn)行分別處理，克服了傳統(tǒng)干擾抑制方法會將較多的自由度用于抑制功率相對較大的主基站直達(dá)波和多徑干擾