基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法

• 作者: 付卫红 张琮
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 盲源分离 卷积混合 独立向量分析 特征矩阵联合近似对角化 步长自适应
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2158-2164
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 6133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT171156

摘要

独立向量分析(IVA)是解决频域卷积盲分离排序模糊性最好的方法之一,但存在迭代次数较多、运算时间较长、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性.该文提出一种基于步长自适应的IVA卷积盲分离算法,该算法使用特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法对分离矩阵进行初始化,并对步长参数进行了自适应优化.JADE初始化能够使分离矩阵具有合理的初值,避免局部收敛的情况;步长的自适应优化能够显著提升算法的收敛速度.仿真结果表明,该算法进一步提升了分离性能,并显著缩短了运算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付卫红	西安电子科技大学通信工程学院	31	186	8.0	11.0
5	张琮	西安电子科技大学通信工程学院	1	7	1.0	1.0