卷积混合盲源分离算法研究
录
摘要........................................................................................................................I ABSTRACT.................................................................................................................. II 目录.......................................................................................................................V 第一章绪论............................................................................................................-1 -1.1课题研究的背景及意义......................................................................................-1 -1. 2课题的研究现状和发展趋势..............................................................................-2 -1. 3论文创新点和结构安排......................................................................................-6 -
1. 3. 1论文创新点..............................................................................................-6 -
1.3.2论文结构安排..........................................................................................-7 -第二章盲源分离算法基本理论..............................................................................-9 -
2.1盲源分离数学模型.............................................................................................-9 -
2.1.1线性瞬时混合模型..................................................................................-9 -
2. 1.2卷积混合模型........................................................................................-10 -2.2盲源分离前提条件............................................................................................-11 -
2. 2.1对信源假设.............................................................................................-11 -
2. 2.2对滤波器假设........................................................................................-13 -2.3盲源分离预处理...............................................................................................-13 -
2. 3. 1信号的零均值化.....................................................................................-13 -
2. 3. 2信号的白化处理.....................................................................................-13 -2.4盲源分离的分离准则.......................................................................................-14 -
2. 4. 1峰度值最大化........................................................................................-14 -
2. 4.2互信息最小化........................................................................................-15 -
2. 4. 3负熵最大化............................................................................................-15 -
2. 4.4高阶累积量法........................................................................................-16 -2. 5评价准则..........................................................................................................-16 -
2. 5. 1相关系数................................................................................................-16 -
2. 5. 2散点图....................................................................................................-16 -
2. 5. 3信噪比....................................................................................................-17 -
2. 6本章小结..........................................................................................................-17 -第三章粒子群优化算法.......................................................................................-19 -
3. 1基本粒子群优化算法.......................................................................................-19 -
3. 1. 1算法依据................................................................................................-19 -
3. 1. 2算法描述................................................................................................-20 -
3.1.3算法流程................................................................................................-21 -3.2改进粒子群优化算法.......................................................................................-22 -
3. 2. 1改进依据................................................................................................-22 -
3. 2. 2算法描述................................................................................................-22 -
3. 2. 3基于改进粒子群盲源分离算法步骤.......................................................-23 -3.3简化粒子群优化算法.......................................................................................-23 -
3. 3. 1算法依据................................................................................................-23 -
3. 3. 2算法描述................................................................................................-24 -
3. 3. 3算法流程................................................................................................-24 -3. 4本章小结..........................................................................................................-25 -第四章改进的线性盲源分离算法........................................................................-27 -
4.1基于峰度值盲源分离算法................................................................................-27 -
4. 1. 1算法描述................................................................................................-27 -
4. 1.2基于峰度值和改进粒子群的盲源分离算法............................................-28 -
4. 1. 3仿真实验结果........................................................................................-28 -4.2改进的盲源分离算法.......................................................................................-31 -
4.2. 1改进依据................................................................................................-31 -
4. 2. 2基于非线性函数和简化粒子群的盲源分离算法....................................-31 -
4. 2. 3改进的盲源分离算法步骤......................................................................-32 -4. 3仿真实验..........................................................................................................-33 -
4.3. 1多类型源信号同时混合的盲源分离仿真实验.......................................-33 -
4.3.2含有两路高斯信号的盲源分离仿真实验...............................................-36 -4. 4本章小结..........................................................................................................-39 -第五章基于峰度值的消源卷积混合盲源分离算法..............................................-41 -
5. 1算法關..........................................................................................................-41 -5.2算法描述..........................................................................................................-41 -5. 3仿真实验..........................................................................................................-44 -
5. 3. 1对PA M信号卷积混合消源盲源分离仿真...............................................-44 -
5. 3. 2对BPSK信号卷积混合消源盲源分离仿真.............................................-46 -VI
5. 3. 3对随机信号卷积混合消源盲源分离仿真...............................................-48 -5. 4本章小结..........................................................................................................-51 -第六章基于四阶互累积量的卷积混合盲源分离算法...........................................-53 -
6. 1算法提出..........................................................................................................-53 -6. 2算法描述..........................................................................................................-54 -6. 3仿真实验..........................................................................................................-55 -6. 4本章小结..........................................................................................................-58 -第七章结论...................................................................................................-61 -
7. 1本文工作总结...................................................................................................-61 -7.2未来工作展望...................................................................................................-62 -参考文献..................................................................................................................-63 -攻读学位期间所取得的相关科研成果.....................................................................-69 -致谢..................................................................................................................-71 -
VII
河北工业大学硕士学位论文
第一章绪论
1.1课题研究的背景及意义
在日常生活中，我们需要从客观环境中接收到各种各样的信号，然后对这些信息进行分析利用。然而由于环境的复杂，这些信号在传输的过程中会相互混合和影响，使得传感器接收到信息面目全非，不仅包含信息自身，而且还混合由其他信源及环境噪声。因而，当传输信道等先验知识不可知或难以预测时，如何利用传感器接收到的混合信号将原始信号分离出来，就成为一个迫切需要解决的问题，信号处理领域称之 为盲源分离（Blind Source Separation, BSS)。“盲”指的是源信号信息和传输系统参数信息等先验知识是未知的，因而无法利用这些信息对信号进行处理。盲源分离最经典 应用是“鸡尾酒会”问题，在嘈杂的多人说话的大厅中，人耳能够准确捕捉所感兴趣 的语音信号。但是语音接收器却很难做到这一点，它接收到的是多人讲话的混合语音 信号，为了从混合信号中恢复出我们感兴趣的语音信号，必须采用盲源分离技术。在雷达天线阵列信号处理中，由于信号源和天线阵列未知，为了从混合信号中辨别出源信号个数以及波达方位，必须采用盲源分离技术，也是盲源分离的一个重要应用；在移动通信应用中，原始信号一般都是未知的，经由发射端所发出后，在传输过程中，由于信道处于不断变化的“移动”的原因，因而信道信息未知，那么如何从接收信号恢复原始信号，也是盲源分离的一个重要应用；又如在地震勘探中，震源信号和传播 信道是未知的，只能由接收信号确定地层信息。另外，在有线或无线通信、图像信号处理等应用领域，也都存在着在原始信号和传输通道等先验知识未知的情况下，只能 利用接收到的混合信号恢复出原始信号的问题，这些都可以通过盲源分离技术解决。近年来，随着无线和移动通信飞速发展，为提高通信的质量，人们对数字信号处理领 域中的一些关键技术开始深入地研究。其中对语音信号的处理涉及到语音识别、增强、特征提取、压缩编码及混合信号的分离等问题，因而盲分离技术成为倍受瞩目的关键 技术之一。盲信号处理是汇集多学科的一个新兴领域，不仅仅包含信号处理理论、通信理论、信息论和人工智能等学科的相互融合，而且还包含循环平稳信号处理、高阶 统计量方法、通信信号处理、智能信号处理、时频分析等现代信号处理理论的互相结 合。在雷达探测、地震信号处理、生物医学、语音信号分离、图像恢复、等众多领域