非正交联合对角化盲源分离算法

提出一种表征联合对角化近似程度的代价函数,给出优化该代价函数的非正交联合对角化算法.该代价函数对经典的最小二乘代价函数进行了改进,使原算法中关于混迭矩阵的四次函数转化为3组待定参数的二次函数.因此,可通过基于梯度下降法的迭代算法交替估计3组待定参数,搜索代价函数最小点,从而得到混迭矩阵的估计,实现盲源分离.分析了算法的收敛性能,证明存在估计误差时,该算法依然全局渐进收敛.仿真结果表明,与经典的非正交联合对角化(ACDC)算法相比,该算法收敛所需计算时间仅为ACDC的一半,而全局拒噪水平改善了6 dB,可有效地解决瞬时盲源分离问题.

一种充分利用变量结构的解卷积混合盲源分离新方法

针对卷积混合盲源分离问题,提出一种基于接收信号不同延时下自相关矩阵组的联合块内对角化方法.为了求解表征联合块内对角化近似程度的基于最小二乘的三二次代价函数,给出基于梯度下降法的三迭代算法.该算法在充分利用混迭矩阵的块Toeplitz结构和源信号相关矩阵的块内对角化结构的基础上,交替估计代价函数中的三组待定参数,搜索代价函数最小点,从而得到混迭矩阵的估计,实现信道的盲均衡和源信号的盲分离.分析了三迭代算法的收敛性能,证明即使存在估计误差时,该算法依然全局渐进收敛.仿真结果表明,与其他经典的两步算法相比,提出的一步算法能够更好地估计混迭矩阵并恢复出源信号,有效地解决了卷积混合盲源分离问题.

基于多步分解算法的解盲源分离新方法

在利用二阶统计量实现盲源分离问题中,混迭矩阵经过白化以后转变成了酉矩阵。针对酉矩阵各列之间相互正交的特性,提出一种关于酉矩阵某一列的最小二乘对称代价函数。通过基于梯度下降法的三迭代算法,交替估计三二次代价函数中的各组待定参数,搜索代价函数最小点,从而得到对应能量最大信号源的酉矩阵的一列。利用系统化的多步分解算法(MSA),依次估计酉矩阵的一列,最终得到整个酉矩阵的估计。仿真结果表明,与经典的通过连续Givens旋转求酉矩阵的SOBI算法相比,该算法全局拒噪水平至少改善了9dB,而所需计算时间仅为SOBI的二分之一,更有效地解决了盲源分离问题。

基于多步分解算法的解卷积混合盲源分离新方法

该文提出一种基于二阶统计量的时域多步分解算法求解卷积混合盲源分离问题。引入白化处理,将混迭矩阵转变成酉矩阵,同时,根据源信号不同延时下相关矩阵所具有的块状对角结构,将酉矩阵分为不同的列块。针对各列块之间相互正交的特性,提出一种关于某一特定列块的最小二乘三二次代价函数。利用一种常规的基于梯度下降法的三迭代算法,交替估计代价函数中的3组待定参数,搜索其最小点,得到酉矩阵一个列块的估计。利用系统化的多步分解算法(MSA),依次估计酉矩阵的每个列块,最终得到整个酉矩阵的估计,进而恢复出源信号。仿真结果表明,新方法性能优于经典的SUB方法及新近提出的JBD-NonU方法,可有效地解决卷积混合盲源分离问题。

空时矩阵组三迭代DOA估计新方法

利用平移不变结构阵列信号子空间的旋转不变性,构造一组具有对角结构的空时相关矩阵组。给出一种高精度的信号子空间估计方法,利用估计的信号子空间做降维矩阵处理空时相关矩阵组,从而减少计算量并加快收敛速度。基于非线性最小二乘建立代价函数,提出一种三迭代算法求解代价函数进而估计波达方向DOA。仿真结果证实该算法收敛速度较快,估计精度显著高于TLS-ESPRIT算法,尤其在低信噪比和小快拍数据下估计精度显著增强。

一种有效的二维频率估计新方法

针对高斯白噪声环境,提出一种三迭代算法估计二维频率.利用二维数据的旋转不变性,构造4个具有对角结构的数据矩阵,在时域进一步扩展,形成一组对角结构的数据矩阵.通过数据矩阵组的联合对角化,实现二维频率的估计,所得二维频率能自动配对.该方法每步迭代具有精确的最小二乘闭式解,消除了多阶段分解算法的误差积累,提高了估计精度.通过和克拉美罗界(CRB)的比较验证了该算法的有效性.