基于稀疏元分析的欠定混叠自适应盲分离方法

• 作者: 何昭水 傅予力 谢胜利
• 来源期刊: 中国科学E辑
• 学科: 工学
• 关键词: 欠定混叠 盲分离 相关源盲分离 稀疏元分析 稀疏表示 独立元 分析 自然梯度
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 页码范围: 1086-1098
• 页数: 13页
• 分类号: TP3
• 字数: 7221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-9275.2007.08.010

摘要

传统盲分离理论假设源信号相互独立,通常采用独立元分析方法等实现盲分离,无法解决实际应用中出现的欠定混叠、相关源信号混叠等挑战性盲分离问题.稀疏元分析是国际上最近出现的一个新的研究热点,稀疏元分析盲分离方法具有实现欠定混叠盲分离和相关源信号混叠盲分离的能力,因而为广大研究人员所关注.但到目前为止,对于稀疏元分析的研究还很不成熟,特别是非常欠缺有效的算法.仅有的少数几个算法仍然面临许多问题,比如: 基于 Lewicki 和Sejnowski(2000)所给Lewicki-Sejnowski自然梯度的稀疏元分析方法,是目前讨论欠定混叠盲分离的一种有效自适应算法,它较通常的K-均值聚类法有更多的优势.但 Lewicki-Sejnowski 自然梯度只是一种近似表示,缺乏严格的理论依据.由稀疏元分析代价函数出发,基于矩阵理论以及文中所建立的一个新的数学公式,从理论上导出了一个新的且严格的自然梯度,从而为这类稀疏元分析方法提供了严格的理论基础.在此基础上,给出了稀疏信号欠定混叠的新自适应盲分离算法.该方法具有实现欠定混叠和相关源混叠盲分离的能力(见仿真 1).仿真结果表明,所给的新自然梯度比Lewicki-Sejnowski自然梯度更为稳定可靠,同时算法具有较好的抗噪性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢胜利	华南理工大学电子信息学院	175	4294	30.0	61.0
2	傅予力	华南理工大学电子信息学院	27	511	14.0	22.0
3	何昭水	华南理工大学电子信息学院	12	312	9.0	12.0