基于微分进化算法的盲源分离

将微分进化算法的优点引入到盲源分离中,提出了基于微分进化的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为代价函数,采用独立分量分析的方法对瞬时混合的信号进行盲分离。盲源分离中常用的自然梯度算法是一种局部寻优算法且收敛速度较慢,而微分进化算法是一种全局寻优算法且具有并行性、易实现等优点。分别用无噪仿真信号和有噪仿真信号对提出的算法进行仿真实验,比较了基于微分进化算法的盲源分离、基于粒子群优化算法的盲源分离和基于自然梯度算法的盲源分离的分离结果。结果表明:基于微分进化的盲分离算法收敛速度快,分离效果也比较好。     

A Fast Algorithm for Blind Sparse Source Separation

提出一种快速的稀疏信号重构算法,通过定义一个连续可微函数近似l0范数,采用最小化l0范数的方法实现对稀疏源信号的估计.该算法的特点是实现简单,速度快.采用人工生成的信号将算法与通过l1范数最小化的快速稀疏信号重构算法和OMP算法进行了比较.最后,将该算法用于实际信号的欠定盲源分离.仿真实验表明,算法在保证信号分离性能的前提下大幅度提高了算法的运行速度.     

基于奇异谱分析的盲源分离单通道语音增强算法研究

针对盲源分离算法无法直接对单路含噪语音信号进行分离的问题,提出一种基于奇异谱分析的盲源分离单通道语音增强算法.通过对单路含噪语音信号进行奇异谱分析,将其低频分量作为第二路观测信号,利用改进的最大信噪比盲源分离算法进行处理,从而实现语音信号和噪声的分离.实验结果表明,该算法能够有效抑制噪声,提高信噪比,起到良好的语音增强效果.     

基于传感器阵列的近场时延信号盲源分离算法

主要研究了近场条件下,当接收阵列信号存在微小时延的盲分离问题.此情况下传统的线性无记忆盲分离模型已不再适用,提出了一种通过引入源信号的导数并改进混合模型后,利用二阶统计特性的算法,可以轻松解决时延条件下的盲分离问题(BSS).同时当传感器数远多于源信号数时,该算法还能达到消噪的目的,仿真结果证明了算法的有效性.     

融合动量项的步长自适应盲源分离算法

为进一步缓解盲源分离算法收敛速度与稳态误差之间的矛盾,首先在自然梯度算法的基础上,通过融合动量项改善算法的收敛速度,基于分离性能指标的步长自适应减小稳态误差;然后,给出了所提算法的模型图,同时考虑分离性能和计算复杂度,选择合适的融合动量项算法,并设计了算法的近似最优参数,有效避免了算法的分段收敛;最后,合理选择步长与动量项的权重系数,有效改善了分离性能与收敛速度。仿真结果表明:该算法在一定程度上缓解了上述矛盾,并具有较低的计算复杂度。     

广义盲噪声空域分离算法

在“广义噪声”定义下,提出一种盲噪声空域分离算法.该算法不仅能够对来自空间多个未知方向的未知信号进行分离,确定其声源发生坐标,而且能够对信号实施有选择性的接收或消能阻断.因此,该算法特别适用于复杂电磁条件下的无线通信信号的分离与对拒收信号的“软隔离”,而且能够实现在“广义噪声”定义下的“软降噪”.本算法对来自多个方向的相互独立信号的分离准确率达到98％以上,所形成的反“噪声”信号能够在其作用范围内使“噪声”的能量降低50％以上.     

基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离

针对弹道群目标微多普勒信号分离问题,提出了一种基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离算法。对进动目标和旋转目标进行了微动建模,分析了其散射中心在窄带信号下的微多普勒效应,并给出了其参数化表达式。利用STFT对窄带回波进行了时频变换,获取了回波时频图,并采用奇异值分解(SVD)和高斯空间掩模方法分别对时频图进行了消噪和平化处理。再依据散射中心微多普勒瞬时频率的变化规律,采用Viterbi算法对群目标微多普勒曲线进行了提取。最后将提取出的曲线进行傅里叶变换,根据群目标微多普勒周期的相关性,实现了群目标信号的分离。仿真验证了所提方法的有效性和准确性。     

一种新的二次雷达信号盲分离算法

针对应答脉冲信号的混扰现象影响二次雷达询问机解码的问题,提出了一种基于和差单脉冲天线以及二次雷达信号代数性质的二次雷达信号盲分离新算法。该算法通过分析二次雷达信号的ZCM(零/恒模)特性,采用了一种用于二次雷达信号分离的代价函数,进而由代价函数最小值对应的单脉冲比求解得到混合矩阵和分离矩阵,最终实现二次雷达信号的盲分离。仿真结果表明,当信噪比不低于20 d B时,该算法无需任何先验条件可有效分离出二次雷达信号。     

含噪混合盲扰信分离中联合降噪技术研究

针对盲扰信分离技术在含噪混合条件下分离效果差的问题,文章采用经验模态分解和小波变换联合的降噪技术进行分离前的消噪预处理,研究了联合降噪的三种模式,分别对其降噪效果进行了仿真分析,得到了一种较好的联合降噪模式。将该模式与无噪环境下的盲分离算法相结合,弥补了经典盲源分离算法处理含噪混合盲扰信分离的不足。仿真结果表明该算法在一定范围的低信噪比条件下,能够从含噪的混合信号中恢复出通信信号源。     

基于自适应滤波的4FTSK信号解调方法及DSP实现

针对某型通信设备中无线数传机的信号解调问题,研究了一种基于自适应滤波算法的解调4FTSK信号的方法.采用常用的最小均方误差(LMS)自适应算法,跟踪信号的单一频率,分析输出信号的包络,实现4FTSK信号的解调.详细介绍了此种解调方法的基本原理及实现过程.研究了用DSP技术来实现自适应解调算法,并给出了对4FTSK信号的解调结果.