广义生成函数张量分解的欠定混合盲辨识

• 作者: 周志文 高俊 黄高明
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 欠定盲辨识 广义生成函数 张量分解 联合对角化 稀疏分量分析
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 116-120
• 页数: 5页
• 分类号: TN957
• 字数: 3514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2016.05.021

摘要

针对欠定混合盲辨识的问题，提出了一种广义生成函数张量分解的欠定混合盲辨识算法。该算法不再约束源信号具有稀疏特性。首先将观测信号的广义生成函数的导数叠加成三阶张量的形式，并由此可盲估计源信号的数目；然后对三阶张量进行奇异值分解；最后由联合对角化的方法估计出混合矩阵。仿真结果验证了算法的有效性，且在相同噪声环境下与传统方法进行对比，表明该算法在适定和欠定条件下均可获得更优良的混合矩阵估计精度，扩展了适定情况下基于广义生成函数盲辨识算法的应用范围。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高俊	海军工程大学电子工程学院	151	690	12.0	17.0
2	黄高明	海军工程大学电子工程学院	152	710	12.0	17.0
3	周志文	海军工程大学电子工程学院	9	84	4.0	9.0