文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
文章編號： 0258-7998(2012)02-0101-04
近年，盲信號分離BSS（Blind Source Separation）的研究已經(jīng)成為信號處理領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)，涌現(xiàn)出許多盲分離的算法。盲信號分離是在源信號和傳輸信道參數(shù)未知的情況下，僅根據(jù)源信號的統(tǒng)計特性，從觀測信號中分離源信號的過程[1]。盲信號分離所研究的混疊模型主要分為瞬時混疊和卷積混疊兩類。瞬時盲分離已經(jīng)得到廣泛而成熟的研究，聯(lián)合塊（JBD）對角化是解決瞬時盲分離的有效方法[2-4]。然而，傳感器接收到的信號通常是源信號與多徑傳輸信道的卷積混疊信號，這使得卷積盲分離受到越來越多的關(guān)注[5-7]。
與瞬時混疊模型相比，卷積混疊信號模型及其求解更為復(fù)雜。在現(xiàn)有方法中，基于高階統(tǒng)計量的時域算法[8-9]是解卷積混疊盲信號分離問題的一類直觀且有效的方法。作為時域算法，它不需要解決頻域算法[10-11]中所固有的又不得不解決的尺度模糊和排列模糊問題；同時，對一組高階累積量矩陣同時進(jìn)行JBD又可以有效地抑制高斯噪聲的影響。鑒于這兩點(diǎn)，本文提出一種基于高階累積量的JBD時域算法，來解決卷積混疊盲信號分離問題。
1 問題描述
盲信號分離的目的是把通過一未知混合系統(tǒng)后的觀測信號分離開來。在卷積混合情況下，假設(shè)源信號通過一個線性有限脈沖響應(yīng)FIR濾波器，也就是說觀測信號是由它們的延遲所組成的線性組合，即：
用參考文獻(xiàn)[14]中所提到的自然梯度算法來分離卷積混合的源信號,最后分離出來的信號波形如圖3所示。
從兩種算法分離出的信號波形圖中很難明顯看出其性能的差別，下面通過兩個性能指標(biāo)來客觀地分析一
陣。在此基礎(chǔ)上通過使代價函數(shù)最小化的方法來使累積量矩陣成為塊對角矩陣，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)盲分離。計算機(jī)仿真結(jié)果表明，本文算法與自然梯度算法相比有分離精度高及分離速度快的特點(diǎn)。
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