基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法

• 作者: 张政 郭业才
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 盲源分离 峰度 自然梯度 人工蜂群算法 搜索过程
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 电子信息技术
• 页码范围: 50-56
• 页数: 7页
• 分类号: TN911
• 字数: 4760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2015.05.009

摘要

针对传统盲源分离算法收敛速度与分离性能间的矛盾，提出一种基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法。该算法利用信号的峰度绝对值作为被优化目标函数，对人工蜂群算法中跟随蜂阶段的搜索过程进行改进，使人工蜂群算法在初始阶段可以快速收敛到最优解所在区域，具有更高的收敛精度。使用改进后的人工蜂群算法对传统盲源分离算法中的初始分离矩阵进行优化，再利用优化的初始分离矩阵进行信号分离。仿真结果表明，改进后的算法能够显著加快收敛速度并保持较好的分离性能值，较好地解决了收敛速度与分离性能间的矛盾。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭业才	南京信息工程大学电子与信息工程学院	147	679	12.0	16.0
5	张政	南京信息工程大学电子与信息工程学院	1	5	1.0	1.0