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题名人工蜂群优化算法在复数盲源分离中的应用
被引量:5
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作者
王荣杰
詹宜巨
周海峰
蔡庆玲
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机构
集美大学轮机工程学院
中山大学信息科学与技术学院
中山大学工学院
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出处
《中国科学:信息科学》
CSCD
2014年第2期199-220,共22页
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基金
国家自然科学基金(批准号:51309116,51179074,61071038)
广东省科技厅(批准号:2009390004202223)
集美大学科研基金(批准号:ZQ2013001)资助项目
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文摘
针对复值信号的源数估计和有序分离等关键技术,提出一种基于人工蜂群优化的源数未知的复值盲源分离方法,该方法首先利用交叉互验技术来估算复数源信号的个数,然后通过人工蜂群算法优化峰度的绝对值来获得最佳分离向量,并实现了逐次恢复源信号的目的.仿真实验结果表明,该方法不仅能依峰度绝对值的降序实现服从任何分布源信号的盲分离,同时比其他方法具有更优越的估计性能.另外,提出一种基于峰度的欠定复盲源分离算法,该算法根据信号的统计特性构造了用于欠定混合情况下盲抽取向量的代价函数,然后通过人工蜂群算法优化其函数来获得最佳分离向量,通过多次分离来实现欠定复盲源分离的目的.通过对混合分布类型的复值源信号欠定盲分离仿真实验验证了该算法的有效性.
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关键词
复值盲源分离
交叉互验
人工蜂群优化算法
峰度
欠定
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Keywords
complex blind source separation, cross validation, artificial bee colony optimization, kurtosis, underdetermined
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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