盲源
- 盲源分離通信抗干擾技術(shù)與實踐
酒會問題”相似。盲源分離致力于解決“雞尾酒會問題”，旨在分離出共存的各語音信號，已成為當(dāng)前信號處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究熱點。盲源分離（BSS,blind source separation）是指在未知或少量先驗信息情況下，僅利用觀測混合信號對源信號和混合情況進(jìn)行估計的理論與技術(shù)[4-5]。盲源分離起源于20 世紀(jì)80 年代，Hérault 和Jutten[6]提出了著名的H-J 算法，開創(chuàng)性地進(jìn)行了信號盲分離研究工作。此后，學(xué)術(shù)界針對源信號獨立性等理論和實
通信學(xué)報 2023年10期2023-11-19
- 面向高混響環(huán)境的欠定卷積盲源分離算法
006）0 引言盲源分離，又稱盲信號分離，是指僅根據(jù)接收的混疊信號（觀測信號）分離或恢復(fù)未知源信號，目的是求得源信號的最佳估計[1-2]。其因強大的分離功能已在通信信號處理[3]、生物醫(yī)學(xué)信號處理（心肺音信號分離等）[4]、圖像處理[5]以及語音信號處理[6-7]等多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在實際的信號接收過程中，傳感器的數(shù)目往往小于源信號的數(shù)目（即欠定混疊），導(dǎo)致通道的盲辨識極具挑戰(zhàn)性，特別是在高混響復(fù)雜環(huán)境下，可聽回聲對音質(zhì)有著重要的影響，導(dǎo)致接收信號具
通信學(xué)報 2023年2期2023-03-16
- 基于改進(jìn)人工蜂群的盲源分離抗主瓣干擾方法*
，專家將目光轉(zhuǎn)向盲源分離，并運用于對抗主瓣干擾，它可以在缺少先驗信息的情況下實現(xiàn)對混合信號的分離，盲源分離在主瓣抗干擾領(lǐng)域得到發(fā)展。近年來，先后有學(xué)者提出了Fast ICA 盲源分離算法，矩陣聯(lián)合對角化特征向量（JADE）盲源分離算法，最大信噪比準(zhǔn)則的盲源分離算法，建立模型驗證了其對抗主瓣干擾的有效性并取得一定效果，同時還用于與其他方法聯(lián)合使用應(yīng)對干擾。然而，傳統(tǒng)盲源分離算法存在分離效果與收斂迭代效率不能兼顧的問題，為解決這一矛盾，有多種改進(jìn)算法出現(xiàn)。人工
火力與指揮控制 2022年6期2022-07-25
- 通信偵察中盲源分離算法的分離性能研究
000)0 引言盲源分離是一種在未知信號源和混合過程信息的情況下，從混合信號中恢復(fù)源信號的方法[1]。盲源分離主要分為多通道盲源分離、單通道盲源分離和非線性盲源分離，其中，多通道盲源分離根據(jù)接收通道和源信號的數(shù)量分為超定、正定和欠定[2]。正定多通道盲源分離算法主要有FastICA算法[3]、Informax算法[4]和EASI算法[5]，是目前應(yīng)用最廣泛、研究最多的信號分離算法。正定多通道盲源分離廣泛應(yīng)用于語音分離[6]、圖像處理[7]和通信偵察[8]等
電光與控制 2022年6期2022-06-23
- 衛(wèi)星觀測信號盲源分離算法
現(xiàn)出一些信號混疊盲源分離算法。盲源信號分離算法是通過獲取的觀測信號特性對信號進(jìn)行處理的方法，并且此觀測信號的混疊方式是未知的?！?span id="j5i0abt0b" class="hl">盲源”主要是指對源信號幾乎沒有先驗知識的條件下，通過推導(dǎo)獲取混合參數(shù)，從而實現(xiàn)信號的盲源分離。經(jīng)過專家學(xué)者的多年研究，已經(jīng)提出大量的盲源分離算法，比如基于最大信噪比算法、獨立分量分析算法等。目前盲源分離算法已經(jīng)應(yīng)用于圖像處理、雷達(dá)、語音等多個領(lǐng)域，成為當(dāng)前的研究熱點。然而，常規(guī)的盲源分離算法忽略了源信號可以被多次拷貝輸出的問題，認(rèn)
測繪技術(shù)裝備 2022年1期2022-05-11
- 基于盲源分離技術(shù)的航空發(fā)動機軸承故障診斷
說還有一些不足。盲源分離技術(shù)具有在沒有任何先驗知識以及不知道各源信號混合過程的情況下，可以僅從觀測信號中分離出各振源產(chǎn)生的振動信號的優(yōu)勢。盲源分離方法還可以與快速傅立葉變換等方法結(jié)合運用，為傳統(tǒng)的信號分析方法增添新的維度。在現(xiàn)有的發(fā)動機試車臺架上無須改變傳感器位置，對測得的航空發(fā)動機軸承振動信號進(jìn)行盲分離處理，完成對航空發(fā)動機軸承振動數(shù)據(jù)采集，為航空發(fā)動機軸承故障診斷提供了一種新的思路[2]。本文深入研究了盲源分離中的獨立分量分析(ICA)方法，利用MAT
濱州學(xué)院學(xué)報 2022年2期2022-05-07
- 自然梯度盲源分離加速收斂的衡量依據(jù)
[2-4]．目前盲源分離在許多領(lǐng)域均得到應(yīng)用[5-10]，因此進(jìn)一步探討盲源分離加速收斂的有效性問題具有現(xiàn)實意義．所有信號均有既定的峭度累積量，一個混合信號完成盲源分離時，分離信號的峭度累積量將達(dá)到一個既定的累積量，因此峭度累積量是一個與分離狀態(tài)緊密相關(guān)的物理量．該物理量是構(gòu)造有效變步長自然梯度盲源分離的有效參考物理量[3]，同時也是本文探討自然梯度盲源分離穩(wěn)定加速方法有效性的觀察點．基于該觀察點，針對構(gòu)成自然梯度盲源分離變步長穩(wěn)定加速方法的有效性衡量問題
福建師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2022年2期2022-03-16
- 基于EASI的分階段變步長盲源分離算法
估計的方法稱之為盲源分析［1］。由于盲源分離對信號源和信道的要求較小，因此盲源分離在語音信息處理、無線通信、生物醫(yī)學(xué)信號處理以及圖像處理領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值。盲源分離算法包括在線和離線兩種分離方法。在線盲源分離技術(shù)包括主成分分析法（SCA）、非負(fù)矩陣分解法（NMF）和獨立分量分析法（ICA）三種算法。其中以獨立分量分析法應(yīng)用最廣，其包括隨機梯度算法、自然梯度算法［2-3］、EASI算法［4］、迭代求逆算法、Fast-ICA算法［5］和KICA算法等等。這
系統(tǒng)仿真技術(shù) 2021年2期2021-12-18
- 基于相空間重構(gòu)的浮標(biāo)搜潛信號盲源分離算法研究*
00)0 引 言盲源分離(Blind Source Separation，BSS)是指信源、信道均未知且無法進(jìn)行直接觀測時，只利用觀測信號從混合信號中分離源信號的過程. “雞尾酒會效應(yīng)”是最初的BSS模型，即在一個環(huán)境嘈雜的雞尾酒會現(xiàn)場，其中夾雜著眾多人的說話聲、背景音樂及其他背景噪聲，但是當(dāng)人們集中注意力去傾聽某個人的說話聲時，可以屏蔽或者壓制其他人的說話聲以及環(huán)境背景噪聲，能夠聽清楚目標(biāo)人物的聲音. BSS最早應(yīng)用于處理語音信號，并在該領(lǐng)域得到了發(fā)展和
測試技術(shù)學(xué)報 2021年5期2021-11-01
- 基于奇異值分解和均值聚類的單通道盲源分離算法研究
116605)盲源分離是一種在源信號和混合矩陣未知的情況下，僅根據(jù)觀測信號完成對源信號估計的一種技術(shù)，目前在地震信號處理、機械故障信號診斷、醫(yī)學(xué)信號處理、語音信號處理等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用[1-2]。根據(jù)源信號和觀測信號的數(shù)目，可將盲源分離問題分為：超定、正定和欠定盲源分離三類。當(dāng)接收傳感器小于源信號數(shù)目時，所得到的觀測信號數(shù)目小于源信號數(shù)目，則該類盲源分離稱為欠定盲源分離[3]，單通道信號盲源分離是欠定盲源分離的一個特例，也是盲源分離研究中的一個技術(shù)瓶頸
大連民族大學(xué)學(xué)報 2021年3期2021-10-18
- 基于相關(guān)運算的低信噪比盲源分離抗干擾算法*
資源[1]。利用盲源信號分離技術(shù)，可以在不占用額外頻率資源和功率資源的條件下，通過將干擾與期望的通信信號分離，實現(xiàn)干擾消除，從而有效地提高通信系統(tǒng)的抗干擾性能，干擾容限甚至可以達(dá)到30 dB以上[2-3]，因此可用于衛(wèi)星通信抗干擾。有研究表明，盲源分離技術(shù)也可用于擴頻通信抗干擾，此時系統(tǒng)的干擾容限是擴頻增益取得的干擾容限和盲源分離取得的干擾容限之和，非常有利于對抗強干擾[4]。例如，當(dāng)擴頻增益為40 dB時，兩者之和的干擾容限可達(dá)70 dB以上。但是傳統(tǒng)盲
通信技術(shù) 2021年7期2021-08-06
- SRP-NMF：一種多通道盲源分離算法*
1]是一個經(jīng)典的盲源分離問題，其目的是從混合信號中將源信號分離出來。然而，這樣一個對人類來說毫不費力的任務(wù)，對于計算機來說卻十分困難。盲源分離技術(shù)雖然已經(jīng)經(jīng)歷了很長一段時間的研究，但目前仍然是計算機和信號處理領(lǐng)域的研究熱點和難點。大部分盲源分離算法可分為單通道盲源分離算法（M=1）和多通道盲源分離算法（M≥2）[2]，其中M表示麥克風(fēng)數(shù)量。在多通道盲源分離問題中，假設(shè)在源信號數(shù)量為K和麥克風(fēng)數(shù)量為M，則混合信號xt可以表示為：式中：xt=[x1,t,x2,
通信技術(shù) 2021年6期2021-06-22
- 基于信號BURG譜特征的盲源分離排序算法*
913）1 引言盲源分離在未知源信號傳播信道參數(shù)、源信號間統(tǒng)計獨立的情況下，依靠陣列數(shù)據(jù)分離出源信號的波形［1］。在水聲探測領(lǐng)域，海洋環(huán)境噪聲和艦船輻射噪聲間常認(rèn)為是相互獨立的且符合盲源分離條件。利用盲源分離算法處理水聲信號則可實現(xiàn)干擾分離、鄰近方位目標(biāo)信號凈化、提高目標(biāo)信號的信噪比的目的［2～3］。因而，盲源分離算法在水聲信號處理領(lǐng)域應(yīng)用潛力巨大。但是，盲源分離存在輸出信號次序不確定問題，同一信號在不同時刻不能保持在固定通道輸出，不利于聲納兵的聽音識別，
艦船電子工程 2021年2期2021-03-16
- 分離矩陣歸一化的單通道盲源分離幅度不確定性校正方法
116605)盲源分離是一種在源信號和混合矩陣未知的條件下，僅僅通過觀測信號獲得源信號估計的一種技術(shù)[1]。近年來，盲源分離技術(shù)在語音信號處理、地震信號處理、故障檢測等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[2-3]。但是，單通道盲源分離和盲源分離的不確定性，仍然是制約盲源分離在工程上推廣應(yīng)用的技術(shù)瓶頸問題。盲源分離的不確定性問題包括排列不確定性、相位不確定性和幅度不確定性[4]，其中排列不確定性與相位不確定性通常僅在通信信號處理中需要解決，在其他較多工程應(yīng)用中均不具有特別
大連民族大學(xué)學(xué)報 2020年5期2020-11-12
- 基于機器視覺和盲源分離的機械故障檢測
號的分析與處理.盲源分離作為一種信號分析和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，無需源信號的特征及混合條件就能夠從觀測到的混合信號中通過逆變換分離出源信號.盲源分離的實質(zhì)是從未知信號的混合觀測信號中重構(gòu)出原始的源信號[11].根據(jù)混合通道數(shù)，可分為單通道和多通道信號盲源分離；根據(jù)源信號混合信號的組合特性，可分為線性和非線性盲源分離[12-13].盲源分離在很多領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用：文獻(xiàn)[14-18]提出了基于盲源分離的信號分離算法對混合信號進(jìn)行分析與處理；文獻(xiàn)[19-21]提出
上海交通大學(xué)學(xué)報 2020年9期2020-10-12
- 基于VMD-PARAFAC的軸承故障欠定盲源分離*
設(shè)備故障監(jiān)測中，盲源分離是一種有效的信號處理方法，在源信號和傳遞路徑未知的情況下，僅對觀測信號處理即可估計出源信號，因此，盲源分離思想在故障診斷領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用.Haile等[1]將BSS方法應(yīng)用在旋轉(zhuǎn)機翼的故障特征提取中；Elia等[2]將BSS方法與循環(huán)平穩(wěn)方法結(jié)合起來對變速箱中軸承的磨損情況進(jìn)行監(jiān)測；Araujo等[3]將BSS方法與傳遞函數(shù)結(jié)合起來對振動系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)進(jìn)行識別；周昊等[4]提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的盲源分離方法，用于提取風(fēng)機
沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報 2020年1期2020-06-10
- 基于小波包—VBICA 的欠定盲源分離方法研究
目。于是，對欠定盲源分離問題進(jìn)行探討才更有現(xiàn)實意義，對于這一問題，各國學(xué)者提出了不同的方法來解決這一難題。文獻(xiàn)[1]采用了稀疏表示的方法，先采用外部優(yōu)化的方法估計出混合矩陣，然后用線性規(guī)劃法對混合故障信號進(jìn)行分離。然而，運算量太大不能用于實際工程中。文獻(xiàn)[2]將LMD 算法與盲源分離方法相結(jié)合，用于解決旋轉(zhuǎn)機械故障盲源分離問題。但LMDBSS 方法在實際的噪聲環(huán)境下分離效果并不是很好。文獻(xiàn)[3-6]也提出許多改進(jìn)算法來實現(xiàn)欠定條件下的盲源分離問題。但這些方
設(shè)備管理與維修 2019年9期2019-09-12
- 基于盲源分離的相參干擾研究
向。近年來，隨著盲源分離BSS（Blind source separation）技術(shù)在無線通信、語音信號處理等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，許多專家學(xué)者將盲源分離應(yīng)用于雷達(dá)主瓣抗干擾。文獻(xiàn)[1]提出將以信噪比為目標(biāo)函數(shù)的全局最優(yōu)盲源分離算法應(yīng)用于主瓣抗干擾的方法；文獻(xiàn)[2]提出使用干擾重構(gòu)來代替滑動平均的改進(jìn)型最大信噪比盲源分離抗壓制干擾算法；文獻(xiàn)[3]提出基于矩陣聯(lián)合對角化特征矢量的盲源分離抗主瓣干擾算法，給出了不同信噪比條件下主瓣干擾抑制仿真；文獻(xiàn)[4]通過預(yù)估計信
遙測遙控 2019年6期2019-04-26
- 基于JADE盲源分離的主瓣抗干擾算法研究
仍舊不是很理想。盲源分離是現(xiàn)代信號處理領(lǐng)域的一個嶄新方向，主要是僅僅利用接收信號和源信號的統(tǒng)計特性，尋找一種合適的濾波器或逆系統(tǒng)，使得處理后的信號盡可能地接近源信號。首先肖文書[9]等人研究了雷達(dá)信號的盲分離；緊接著張安清[10]等人研究了波束域信號盲分離方法；文獻(xiàn)[11-12]將盲源分離技術(shù)應(yīng)用于雷達(dá)抗主瓣干擾中，但是仿真分離出的源信號都不是很純凈，并且沒有利用實驗數(shù)據(jù)對方法進(jìn)行驗證。本文通過對JADE盲源分離進(jìn)行深入的分析，在主瓣壓制干擾情況下，成功地
火控雷達(dá)技術(shù) 2018年4期2019-01-15
- 多特征值分解的稀疏混沌信號盲源分離算法研究
混合多用戶載波，盲源分離是一個必須解決的問題。一些研究人員使用混沌信號的動態(tài)屬性進(jìn)行盲源分離[2-4]，這種方法只能在源信號動態(tài)方程的條件下應(yīng)用,獨立分量分析(ICA)方法也用于分離混沌信號[5-7]。這種方法假設(shè)每個源之間是互相統(tǒng)計獨立，并通過使用高階統(tǒng)計性質(zhì)分離混合信號。然而，激光混沌流信號本質(zhì)上是確定單一的，并且具有對初始值和寬帶光譜非常敏感的特性，因此僅通過使用統(tǒng)計特性難以有效地進(jìn)行盲源分離。本文使用相空間重構(gòu)理論描述盲源分離問題,提出了一種針對上
智能系統(tǒng)學(xué)報 2018年5期2018-09-18
- 盲源分離聯(lián)合阻塞矩陣抗雷達(dá)主瓣干擾研究*
時性能嚴(yán)重惡化。盲源分離是20世紀(jì)80年代發(fā)展起來的信號處理技術(shù)。它不需要匯集能量來區(qū)分源信號，不需要信道模型來確定混合方式，所需的先驗知識是最少的。因此，盲源分離在信號處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、通信、雷達(dá)等學(xué)術(shù)界受到廣泛重視。文獻(xiàn)[10]提出了基于矩陣聯(lián)合對角化特征矢量的盲源分離抗主瓣干擾算法，并給出不同信噪比條件下主瓣干擾抑制的仿真效果。為提高檢測的峰值信噪比，文獻(xiàn)[11]提出FRFT(fractional Fourier transform)變換處理，在FRF
現(xiàn)代防御技術(shù) 2018年1期2018-03-16
- 基于EEMD的單通道機械噪聲信號盲分離
析方法很難處理，盲源分離（Blind Signal Separation，BSS）[4]應(yīng)用到混合信號處理中，可以獲得各個源信號，進(jìn)而實現(xiàn)對具體設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。同時，受現(xiàn)場環(huán)境與設(shè)備造價的影響，采用單個傳感器采集信號實現(xiàn)盲源分離的情況時有發(fā)生，這種單通道的盲源分離更具有實際研究價值。解決機械信號單通道盲分離，毋文峰等[5]將經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）與Fast-ICA結(jié)合用于機械故障診斷，但是
制造業(yè)自動化 2017年11期2018-01-18
- 基于小波降噪和盲源分離算法的信號分離方法研究
)基于小波降噪和盲源分離算法的信號分離方法研究王川川， 曾勇虎， 趙明洋， 汪連棟(電子信息系統(tǒng)復(fù)雜電磁環(huán)境效應(yīng)國家重點實驗室，河南 洛陽471003)針對含噪情況下的盲源分離問題，將小波降噪方法引入盲源分離模型之中，對兩種小波降噪與盲源分離算法結(jié)合的信號分離方法，即預(yù)降噪+盲源分離，以及預(yù)降噪+盲源分離+后降噪，從理論上進(jìn)行了原理與特點分析，并通過數(shù)值仿真比較了不同信噪比情況下兩種方法對于混合信號的分離效果。仿真表明，采用小波降噪與盲源分離結(jié)合的信號分離
電光與控制 2017年7期2018-01-11
- 盲源分離算法在大地電磁信號去噪中的應(yīng)用
434023)盲源分離算法在大地電磁信號去噪中的應(yīng)用曹小玲1,2， 嚴(yán)良俊1， 陳清禮1， 周 磊1(1.長江大學(xué) 油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點實驗室，武漢 430100；2.長江大學(xué) 信息與數(shù)學(xué)學(xué)院，荊州 434023)鑒于大地電磁信號的特點，大地電磁信號的去噪問題一直是研究的熱點問題，而盲源分離技術(shù)是進(jìn)行現(xiàn)代信號處理的有力工具。闡述了大地電磁信號的特點和它的噪聲分類，利用盲源分離算法維持信號頻率不變性的特點，并結(jié)合大地電磁信號的頻譜特征，提出利用盲源
物探化探計算技術(shù) 2017年4期2017-08-30
- 基于源信號相關(guān)特征的供水管網(wǎng)漏損流量研究
比較后，本文選擇盲源分離理論和濾波理論作為建模的機理?；谝陨蟽煞N理論的算法均不少于幾十種(如：ICA算法中的FastICA、Informax、CICA、優(yōu)化ICA等；SCA；NMF；Kalman濾波算法等等)，不同算法對于問題的基本假設(shè)、適用條件、輸入?yún)?shù)、目標(biāo)函數(shù)與約束條件、求解算法等有很大差異。兩種理論在供水管網(wǎng)物理漏損流量分析模型中的應(yīng)用既有相同之處又存在差異，在各自的算法中，相同之處在于目的都是實現(xiàn)物理漏損流量序列的估計，差異在于求解過程所利用的
中國農(nóng)村水利水電 2017年1期2017-03-22
- 基于盲源分離的抗密集假目標(biāo)干擾技術(shù)研究*
30037）基于盲源分離的抗密集假目標(biāo)干擾技術(shù)研究*王瑜，李小波，單良，黃超（電子工程學(xué)院，合肥230037）密集假目標(biāo)干擾會嚴(yán)重影響雷達(dá)檢測目標(biāo)的性能。針對此問題，提出一種基于盲源分離的密集假目標(biāo)抗干擾的方法。該方法可有效從密集欺騙式假目標(biāo)中檢測出目標(biāo)回波信號，并分析比較了JADE和Fast ICA兩種盲源分離方法對密集欺騙式假目標(biāo)和回波信號的分離效果。理論分析和仿真結(jié)果表明：JADE盲源分離較Fast ICA盲源分離抗密集假目標(biāo)干擾較更有效。盲源分離，
火力與指揮控制 2017年2期2017-03-18
- 基于JADE盲源分離算法的雷達(dá)信號研究
7)基于JADE盲源分離算法的雷達(dá)信號研究王瑜，李小波，毛云翔，黃超(電子工程學(xué)院，安徽 合肥 230037)盲源信號分離技術(shù)在雷達(dá)抗干擾領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用研究，所以對經(jīng)過盲源分離的雷達(dá)信號的研究是至關(guān)重要的。分析了經(jīng)過盲源分離的雷達(dá)信號存在幅度、相位的不確定性，并通過仿真分析得出了信噪比對盲源分離的影響。仿真結(jié)果表明，在信噪比滿足一定的條件下，盲源分離能從強壓制干擾中將信號分離。雷達(dá)抗干擾；盲源分離；信噪比；雷達(dá)信號；幅度；相位0 引言盲源信號分
現(xiàn)代防御技術(shù) 2017年1期2017-03-02
- 基于盲源分離的同頻信號測向算法研究
50081)基于盲源分離的同頻信號測向算法研究馬 飛1，2(1.裝備工程技術(shù)研究實驗室，河北 石家莊 050081;2.中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081)信號測向系統(tǒng)中，常用MUSIC算法進(jìn)行同頻信號測向處理。但是由于實際使用過程中信號子空間和噪聲子空間并不能實現(xiàn)完全正交，使得MUSIC算法的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性大幅度削弱?；谶@個問題，將盲源分離算法引入到同頻信號測向系統(tǒng)中，利用盲源分離算法，對信號進(jìn)行處理，分離出每個信源的空間信
無線電通信技術(shù) 2017年2期2017-03-02
- 盲源分離現(xiàn)狀及發(fā)展
430019)?盲源分離現(xiàn)狀及發(fā)展彭賽陽，王振華，朱元清(空軍預(yù)警學(xué)院, 武漢 430019)盲源分離(BBS)作為一門與信息理論、信號處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率論等學(xué)科均有交叉的新興研究領(lǐng)域，得到了研究學(xué)者們的熱切關(guān)注。闡述了盲源分離的概念，介紹了其分類，分析了其應(yīng)用領(lǐng)域，歸納了盲源分離的國內(nèi)外發(fā)展近況及趨勢，并對未來進(jìn)行了展望。盲源分離；信號處理；多輸入多輸出0 引 言在現(xiàn)代愈見復(fù)雜的信號環(huán)境下，從復(fù)雜繁多的信號中提取對自己有用的信號越來越困難。人們接收
艦船電子對抗 2016年3期2016-12-13
- 聯(lián)合BSS和FRFT的雷達(dá)抗主瓣干擾新方法
奏效。文中分析了盲源分離技術(shù)應(yīng)用雷達(dá)主瓣抗干擾時盲源分離的信號存在幅度、相位的不確定性，提出了一種聯(lián)合盲源分離和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的雷達(dá)抗主瓣干擾的新方法。并給出新方法與傳統(tǒng)脈沖壓縮方法主瓣干擾抑制的仿真結(jié)果，仿真結(jié)果表明了在強噪聲壓制干擾環(huán)境中，新方法具有良好的抗主瓣干擾的性能。盲源分離；分?jǐn)?shù)階傅里葉變換；線性調(diào)頻信號；脈沖壓縮0 引 言雷達(dá)抗干擾始終是電子戰(zhàn)領(lǐng)域的重要研究課題之一，干擾信號從主瓣進(jìn)入雷達(dá)天線，會嚴(yán)重影響雷達(dá)的性能。傳統(tǒng)的旁瓣消隱、旁瓣相消
現(xiàn)代雷達(dá) 2016年7期2016-08-29
- 盲源分離技術(shù)在水聲信號中的應(yīng)用研究
的海難問題，信號盲源處理技術(shù)是將干擾信號和噪聲信號有效分離的方式之一。本文通過研究α 穩(wěn)定分布，提出海洋噪聲、艦船輻射噪聲等符合低階α 穩(wěn)定分布，找出α 穩(wěn)定分布的共變特性，設(shè)計了分?jǐn)?shù)低階矩陣盲源分離算法，最后通過實驗驗證本文算法的有效性。1 α 穩(wěn)定分布通常情況下會把海上噪聲近似為高斯噪聲，但是有一些噪聲在一瞬間可能幅值變化很大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于均值呈現(xiàn)出脈沖的特點，并且拖尾的密度較大，為分?jǐn)?shù)低階α 穩(wěn)定分布［1－3］，所以仍然以高斯信號的特點去處理無法將其性能
艦船科學(xué)技術(shù) 2015年6期2015-12-20
- 基于改進(jìn)人工蜂群算法的盲源分離算法
210044）盲源分離（blind source separation，簡稱BSS）是當(dāng)前信號處理領(lǐng)域興起的研究課題之一，它的任務(wù)是在源信號和混合方式都未知的情況下，僅靠傳感器接收到的信號恢復(fù)出源信號［1］.根據(jù)對數(shù)據(jù)的處理方式不同，當(dāng)前盲源分離算法分為批處理盲源分離算法［2－3］以及自適應(yīng)處理盲源分離算法兩大類.與批處理盲源分離算法相比，自適應(yīng)盲源分離算法實時跟蹤性能強，其中基于自然梯度盲源分離算法（natural gradient algorithm
安徽大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2015年5期2015-12-05
- 融合小波分解與時頻分析的單通道振動信號盲分離方法
對單通道振動信號盲源分離是一個病態(tài)問題，且傳統(tǒng)的振動信號盲源分離方法往往忽略信號的非平穩(wěn)性的問題,提出了一種融合小波分解與時頻分析的單通道振動信號盲源分離方法。首先利用小波分解與重構(gòu)將單通道信號轉(zhuǎn)化為多通道信號，解決了盲源分離的欠定問題;然后利用基于時頻分析的盲源分離算法分析非平穩(wěn)信號，得到源信號的估計信號,實現(xiàn)了非平穩(wěn)信號盲源分離。仿真和實驗結(jié)果表明，該方法可以有效地解決單通道非平穩(wěn)振動信號的盲源分離問題。盲源分離；小波分解；時頻分析；故障診斷0 引言盲
中國機械工程 2015年20期2015-10-29
- MIMO雷達(dá)信號的盲源分離技術(shù)
IMO雷達(dá)信號的盲源分離技術(shù)方 健(西安電子科技大學(xué) 電子工程學(xué)院,陜西 西安 710071)針對MIMO雷達(dá)的信號特點,采用了一種多角度的雷達(dá)偵察方法,從不同的方位獲取同一部雷達(dá)的獨立信號樣本。并在此基礎(chǔ)上,運用主分量分析方法估計信號波形個數(shù),運用獨立分量分析的盲源分離方法分離出MIMO雷達(dá)信號的各個正交分量,最終以正交頻分線性調(diào)頻信號為例,在信噪比為0dB的情況下對該信號進(jìn)行了仿真分析,其結(jié)果驗證了該方法的有效性。MIMO雷達(dá);偵察識別;盲源分離;主分
電子科技 2015年5期2015-10-17
- 改進(jìn)的變步長維納系統(tǒng)盲源分離方法*
012)1 引言盲源分離(Blind Source Separation，BSS)是指在信源信號和信道參數(shù)都未知的條件下，從觀測到的混合信號中估計出信源信號，被廣泛用于多種信號處理和分析領(lǐng)域。目前的研究仍然主要集中于線性瞬時混合信號的盲源分離問題，但在許多的實際系統(tǒng)中，非線性混合模型更為常見。為此，近年來許多學(xué)者提出了非線性盲源分離問題。非線性盲源分離是一種針對非線性混合信號的盲源分離方法，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)信號處理、通信信號處理、圖像處理及故障診斷等方
電訊技術(shù) 2015年2期2015-09-28
- 基于移不變稀疏編碼的單通道機械信號盲源分離
的單通道機械信號盲源分離朱會杰1，王新晴1，芮 挺1，李艷峰1，張紅濤2，趙 洋1(1.解放軍理工大學(xué)野戰(zhàn)工程學(xué)院，江蘇南京210007；2.防空兵指揮學(xué)院，河南鄭州450052)針對特征反復(fù)出現(xiàn)的機械信號，提出了一種使用移不變稀疏編碼的單通道盲源分離方法。移不變稀疏編碼將原始信號看成多個基與系數(shù)的卷積，能夠根據(jù)信號的統(tǒng)計分布，利用信號自身特征自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到匹配的基和稀疏的系數(shù)。在恒定工況下，不同的信號源具有不同的特征，同一信號源的特征結(jié)構(gòu)相似，將學(xué)習(xí)到的
振動工程學(xué)報 2015年4期2015-08-07
- 盲源分離原理在軋機振動中的應(yīng)用研究
056038)盲源分離原理在軋機振動中的應(yīng)用研究吳炳勝，張子波(河北工程大學(xué)機電學(xué)院，河北邯鄲 056038)隨著板帶軋機的軋制速度和精度不斷提高，軋機在生產(chǎn)過程中經(jīng)常出現(xiàn)電機振動。本文把盲源分離Fast ICA算法應(yīng)用到軋機振動故障診斷中，對軋機振動的混合信號進(jìn)行分離，得到分離前后的振動加速度數(shù)據(jù)曲線以及功率譜，最終診斷出軋機出現(xiàn)振動的主導(dǎo)頻率，說明盲源分離法在軋機振動故障診斷中是一種有效的信號診斷方法，為進(jìn)一步抑制軋機扭振提供了有力依據(jù)。軋機振動;盲
重型機械 2014年6期2014-09-19
- 用慢特征分析算法實現(xiàn)水聲信號盲分離
于水聲信號非線性盲源分離領(lǐng)域。一般而言，對源信號做非線性混合變換后輸出混合信號較源信號變化較快，而采用SFA算法可以從復(fù)雜的非線性混合信號中提取出變化緩慢的信號，通過仿真實驗，分別對簡單信號和復(fù)雜水聲信號的非線性混合信號進(jìn)行分離，通過將源信號與分離信號對比，發(fā)現(xiàn)SFA算法輸出信號與源信號高度相似，驗證了SFA算法在非線性盲源分離領(lǐng)域應(yīng)用的有效性和可行性。信號處理；盲源分離；慢特征分析0 引言盲源分離是盲信號處理領(lǐng)域中的一個重要分支，自1986年Heraul
聲學(xué)技術(shù) 2014年3期2014-05-12
- 通信信號處理的技術(shù)探析
通信中使用的一種盲源分離技術(shù)，正在被廣泛的應(yīng)用和推廣。以下對無線數(shù)字通信中的所涉及的盲源分離技術(shù)進(jìn)行深入了解和分析。在處理通信信號的過程中，盲源分離技術(shù)是通信信號處理中重要的環(huán)節(jié)，隨著盲源技術(shù)的普及和深入，能夠?qū)⒏蓴_的信號進(jìn)行分離，以避免信號受到干擾，而阻礙信息的接收，因此，盲源分離技術(shù)在現(xiàn)代通信技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。隨著社會的發(fā)展和進(jìn)步，全球的無線通信得到了快速的發(fā)展，將無線通信和有線通信進(jìn)行比較，其中無線通信面臨的問題是信道會隨著時間的變化而
電子測試 2013年18期2013-08-15
- 基于盲源分離的語音降噪研究
推進(jìn)其逐漸成熟.盲源分離技術(shù)是近年來發(fā)展起來的一種新的信號分離技術(shù)，它是在信號源和信道傳輸參數(shù)未知的條件下，僅通過傳感器陣列接收到的信號去估計出源信號的過程.目前對盲源分離的研究工作大致能夠分成兩類［1］：一是對瞬時混合模型的研究，在各國學(xué)者的共同努力下，對這一模型的研究已經(jīng)有很多比較成熟的算法可用；二是對卷積混合模型的研究，在實際應(yīng)用情況下，因為信號在傳輸中易受到各種干擾所導(dǎo)致的傳輸延遲等的影響，傳感器所得到的信號通常不是簡單的瞬時疊加，而是更接近真實信
湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報 2013年1期2013-08-10
- 基于盲源分離和自適應(yīng)濾波的水下聲信號降噪算法
, 羅 松?基于盲源分離和自適應(yīng)濾波的水下聲信號降噪算法劉 巍1, 滕 威1, 羅 松2(1. 中海石油(中國)有限公司綏中36-1油田二期調(diào)整工程項目組, 天津, 300461; 2. 昆明船舶設(shè)備研究試驗中心, 云南 昆明, 650051)在水下小孔徑基陣測向應(yīng)用中, 陣元接收到的連續(xù)波(CW)信號質(zhì)量直接關(guān)系到測向誤差的大小, 由于受到多徑效應(yīng)、信號起伏和水下背景噪聲的影響, 往往實際檢測到的信號信噪比較低, 相位估計結(jié)果離散性大。本文針對水下CW信
水下無人系統(tǒng)學(xué)報 2013年5期2013-05-28
- 基于峭度的腦電信號盲源分離偽跡去除方法
立成分分析都屬于盲源分離方法。盲源分離技術(shù)是現(xiàn)代信號處理領(lǐng)域的一個新的研究熱點，發(fā)展迅速。本文采用一種基于峭度的盲源分離開關(guān)算法來對腦電信號中的心電和眼電偽跡進(jìn)行濾除，并通過實驗證明該方法在腦電偽跡去除方面取得的良好效果。1 基于峭度的盲源分離開關(guān)算法1.1 盲源分離問題模型盲源分離的數(shù)學(xué)模型可描述為:式中，x為n維觀測信號矢量;s為n維未知的源信號矢量;n0為n維的噪聲矢量，實際中常假設(shè)無噪聲即使用無噪聲模型;y(或^s)是系統(tǒng)的輸出矢量，是經(jīng)分離后得到
杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2012年6期2012-10-08
- 基于非線性函數(shù)的非平穩(wěn)盲源分離步長算法
）自然梯度算法是盲源分離的一種經(jīng)典算法，但由于其固定步長的應(yīng)用，造成了兩個重要的算法性能指標(biāo)收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾。一般來說，大的步長收斂速度較快，但穩(wěn)態(tài)誤差較大;反之，小的步長收斂速度較慢，但穩(wěn)態(tài)誤差較小。特別在分離非平穩(wěn)盲源時，這種矛盾會尤為明顯［1－2］。1 系統(tǒng)模型和算法公式假設(shè)有n個相互統(tǒng)計獨立的未知源信號s（t）=［s1（t），s2（t），…，sn（t）］T，t為離散時間，經(jīng)過未知的傳輸信道A∈ Rm×n后得到m個觀測信號x（t）=［x1
電視技術(shù) 2012年21期2012-09-17
- 基于盲源分離的圖像噪聲濾除
果明顯變壞。1 盲源分離基礎(chǔ)知識盲源分離技術(shù)是信號與信息處理領(lǐng)域中一個嶄新的研究方向。從21世紀(jì)80年代起的僅針對多源分離問題到如今在圖像、語音、生物信號、模式識別的各個方面的應(yīng)用，盲分離技術(shù)吸引了眾多領(lǐng)域?qū)＜业年P(guān)注。盲分離技術(shù)所要解決的問題是:在不知道源信號以及傳輸信道的先驗知識的情況下，如何從傳感器陣接收到的線性混合或非線性混合信號中提取出原始信號。盲源分離技術(shù)主要可以分為:線性盲源分離、盲解卷積、非線性盲源分離、盲辨識、盲均衡及盲波束形成等幾個方面。
山西電子技術(shù) 2012年6期2012-09-06
- 基于ICA的無線電通信干擾抑制
些問題，本文采用盲源分離技術(shù)［2］應(yīng)用于干擾抑制領(lǐng)域，對干擾抑制新技術(shù)進(jìn)行探索和嘗試。盲源分離經(jīng)歷了近20年的迅速發(fā)展，其理論和算法研究日趨完備［3－4］，盲源分離技術(shù)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出誘人的應(yīng)用潛力，成為當(dāng)前信號處理前沿技術(shù)的新興學(xué)科之一［3－6］，目前盲源分離在電子戰(zhàn)領(lǐng)域的應(yīng)用剛剛起步［7－10］。文獻(xiàn)［7］將單音干擾與調(diào)頻電臺信號進(jìn)行了分離，從而抑制干擾，對可行性和有效性進(jìn)行了初步分析討論;文獻(xiàn)［8］基于盲源分離理論對雷達(dá)抗干擾方法進(jìn)行了探索，沒有涉及
電光與控制 2012年10期2012-08-27
- 基于盲源分離的短波頻譜管理監(jiān)測研究
的現(xiàn)實意義。1 盲源分離技術(shù)盲信號處理(BSP，Blind Signal processing)是對源信號和傳輸信道信息未知的情況下，僅從觀測到的混合信號中分離出源信號的一種信號處理方法[3]。其中，盲源分離(BSS，Blind Source Separation)技術(shù)能很好地解決通信抗干擾問題，無論敵方采用何種形式的干擾（同頻干擾，寬帶干擾，窄帶干擾等等），其干擾信號與已方通信信號之間都應(yīng)該是統(tǒng)計獨立的，因此我方收到的信號往往是相互獨立的源信號（干擾信號
通信技術(shù) 2012年11期2012-08-10
- 一種基于盲源分離的調(diào)幅通信系統(tǒng)抗干擾方法
性時，也可以采用盲源分離［2］的方法將二者分開。盲源分離不要求信號和干擾具有不同的頻率，它只要求源信號具有不同的統(tǒng)計特性、信息度量、時序結(jié)構(gòu)或者循環(huán)頻率等［3-5］。當(dāng)干擾與信號的頻率一致，利用以上特性，在理論上可以采用盲源分離的方法將它們分離開。盲源分離是指在不知道源信號和傳輸通道參數(shù)的情況下，根據(jù)輸入源信號的統(tǒng)計特性，僅由觀測信號恢復(fù)出源信號的過程［1］。作為新興的信號處理技術(shù)，盲源分離在生物醫(yī)學(xué)信號處理、語音信號處理、圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘模式識別和通訊
兵器裝備工程學(xué)報 2012年10期2012-07-09
- 一種基于時域的欠定盲源分離方法
引言近年來，鑒于盲源分離（Blind Source Separation，BSS）獨特的數(shù)學(xué)模型，被作為一種重要的技術(shù)廣泛應(yīng)用于數(shù)字通信、機器人導(dǎo)航、生物醫(yī)學(xué)工程、語音處理和圖像處理等領(lǐng)域[1-5]。所謂的BSS，就是在源信號和混合系統(tǒng)（或傳輸通道）等未知的情況下，僅根據(jù)源信號有限的統(tǒng)計特性，從觀測信號中恢復(fù)或估計出所有的源信號。根據(jù)觀測信號和源信號的個數(shù)，盲源分離可分為非欠定盲源分離和欠定盲源分離（Underdetermined Blind Source
電工技術(shù)學(xué)報 2012年10期2012-06-06
- 多途環(huán)境下的單通道水聲信號盲源分離
150001)盲源分離(Blind Source Separation-BSS)是指在不知道任何先驗知識或者只知道很少量先驗知識的情況下，利用觀測信號提取或分離各源信號的方法［1-2］。該方法在很多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。在水聲信號處理領(lǐng)域也有諸多研究［3-7］，但目前的成果及其應(yīng)用大都是基于多觀測通道。而實際應(yīng)用中受各種條件制約，有時存在只有單觀測通道的情況，此時基于矩陣運算的常規(guī)盲源分離算法已不適用，這種極端的欠定情況稱為單通道盲源分離。雖然單觀測
振動與沖擊 2012年6期2012-02-13
- 基于細(xì)菌覓食的盲源分離算法研究
處理方法[1]。盲源分離是盲信號處理的重要方面，是從上個世紀(jì)九十年代迅速發(fā)展起來的新興領(lǐng)域?，F(xiàn)有的盲源分離算法存在運算速度慢、穩(wěn)定性差等方面的問題，并容易陷入局部最優(yōu)，有待進(jìn)一步的改進(jìn)和優(yōu)化。研究新的盲源分離算法是很有必要的。細(xì)菌覓食算法（BFO，Bacterial Foraging Optimization）是基于大腸桿菌覓食過程的智能優(yōu)化算法，適用于優(yōu)化問題的求解。它是 2002年才被提出的一種新算法，其在具體問題中的應(yīng)用是很有價值的研究[2]。1 基
通信技術(shù) 2011年12期2011-08-04
- 基于批處理和核函數(shù)的非線性盲源分離算法?
和核函數(shù)的非線性盲源分離算法?禹華鋼，高俊，黃高明（海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院，武漢430033）針對基于核函數(shù)的非線性盲源分離算法性能對核函數(shù)及其參數(shù)選擇依賴性強這一問題，提出采用批處理方法代替聚類和核主成分分析方法來構(gòu)造低維近似子空間的正交基，以改進(jìn)基于核函數(shù)的非線性盲源分離算法對核函數(shù)及其參數(shù)變化的穩(wěn)健性，并對這種改進(jìn)的非線性盲源分離算法進(jìn)行了完整的分析。通過仿真實驗，對分離信號與源信號求相似度，可以看到提出的基于批處理的非線性盲源分離算法能夠取得更穩(wěn)
電訊技術(shù) 2011年10期2011-04-02
- 基于SONS的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別研究
ONS算法和采用盲源分離方法識別模態(tài)參數(shù)流程的基礎(chǔ)上,以簡支梁錘擊振動響應(yīng)信號進(jìn)行了實驗,并分析了響應(yīng)信號含噪聲的情況。實驗表明,SONS方法準(zhǔn)確地提取了簡支梁結(jié)構(gòu)的低階模態(tài)振型、固有頻率和阻尼比,抗噪性能好,且分離結(jié)果較二階盲辨識(SOBI)算法準(zhǔn)確、穩(wěn)定。針對高階模態(tài)直接盲分離識別效果不好的現(xiàn)象,采用先濾波再盲源分離的方法,成功識別了高階模態(tài)固有頻率。響應(yīng)信號;模態(tài)參數(shù);盲源分離;錘擊信號;信噪比0 引言盲源分離(blind source separa
中國機械工程 2011年12期2011-01-29
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變速率非線性盲源分離ICA算法研究
分是信號去噪，而盲源分離(Blind Source Separation, BSS)是近年來在信號去噪領(lǐng)域中的一個研究熱點[1-3].盲源分離是指不使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在對信號系統(tǒng)沒有任何先驗知識的情況下，對含有噪聲的原始信號進(jìn)行分離.由于盲源分離可以在缺乏訓(xùn)練序列，條件比較惡劣的通信環(huán)境中應(yīng)用，因此，盲源分離比一般的信號去噪方法擁有更為廣泛的應(yīng)用場合.當(dāng)信號系統(tǒng)屬于線性系統(tǒng)時，盲源分離的效果比較理想.但是由于實際的信號系統(tǒng)大多屬于非線性系統(tǒng)，這樣由線性模型得到
陜西科技大學(xué)學(xué)報 2010年5期2010-02-25