CN114333897A - 基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法 - Google Patents

基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114333897A
CN114333897A CN202210243698.4A CN202210243698A CN114333897A CN 114333897 A CN114333897 A CN 114333897A CN 202210243698 A CN202210243698 A CN 202210243698A CN 114333897 A CN114333897 A CN 114333897A
Authority
CN
China
Prior art keywords
matrix
separation
signals
noise
signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210243698.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114333897B (zh
Inventor
王景景
李爽
乔钢
任翀
陈文亮
温琦
郑程宾
杨星海
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qingdao Institute Of Marine Equipment Research
Qingdao University of Science and Technology
Zhuhai Yunzhou Intelligence Technology Ltd
Original Assignee
Qingdao Institute Of Marine Equipment Research
Qingdao University of Science and Technology
Zhuhai Yunzhou Intelligence Technology Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Qingdao Institute Of Marine Equipment Research, Qingdao University of Science and Technology, Zhuhai Yunzhou Intelligence Technology Ltd filed Critical Qingdao Institute Of Marine Equipment Research
Priority to CN202210243698.4A priority Critical patent/CN114333897B/zh
Publication of CN114333897A publication Critical patent/CN114333897A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114333897B publication Critical patent/CN114333897B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Noise Elimination (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法，属于信号分离技术领域。该方法首先利用迭代方法估计信道的噪声协方差和混合矩阵，然后将协方差带入BrBCA框架求解最佳分离矩阵，利用最佳分离矩阵对混合信号分离得到分离后的信号。本发明通过迭代方法估计多个信道的协方差，将噪声协方差代入BrBCA中，实现了噪声的准确高效去除并同步分离混合信号，克服了传统盲源分离算法去噪和分离信号异步的局限性，使得算法抗噪声性能更好，实现相关信号和独立信号均可有效分离。

Description

基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法
技术领域
本发明属于信号分离与算法相结合的技术领域，具体地说，涉及一种基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法。
背景技术
盲源分离是一种广泛用于信号处理和图像处理领域的研究方法，用于在混合信号中准确提取多个源信号。常用的盲源分离算法有独立分量分析 (Independent ComponentAnalysis, ICA)、稀疏分量分析(Sparse Component Analysis, SCA)及主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)方法等。
ICA方法通过假设信号的相互独立性并把信号之间的独立性最大化作为分离信号性能的目标函数和判断标准。常用的ICA算法有FastICA算法，其优点是收敛速度快，但是其对初始值较敏感，鲁棒性差，并且ICA方法只考虑信号的独立性，分离效果较差。为了提高算法的精确性，Borowicz基于旋转矩阵的四元数分解和牛顿-拉夫森迭代格式，提出了一种新的算法，与对称FastICA算法相比，该方法不需要进行正交化步骤，在存在多个高斯源的情况下更加精确，但其仍旧是将信号的独立性作为分离标准，不能分离相关的信号。
SCA方法利用信号的稀疏性对信号进行盲源分离。由于多数信号时域无法满足稀疏要求，因而通过FFT、小波等方法将信号变为稀疏信号，然后聚类分析得到双通道的混合矩阵的列向量，最后归一化并通过最短路径进行源信号估计。1998年,Chen等利用基追踪方法实现了信号的稀疏分解；Olshausen等提出了利用小波塔式结构对图像稀疏编码的方法,虽然该算法比较简单,但是它比较耗时,算法的收敛性还有待进一步的讨论；Georgiev等明确了SCA在欠定BSS中的应用；Theis等又提出了一种基于广义Hough变换的更具韧性的SCA算法；Ehsan等提出一种新的基于k-稀疏分量分析的欠定源恢复算法，能够在给定混合矩阵的情况下利用子空间检测框架从混合信号中恢复出源信号，但在实际情况中混合矩阵不可预知；Yi提出了一种改进的SCA方法，该方法包含了估计聚类数的过程，但是信号接收传感器的数量和位置对分离结果有较大影响。
PCA最初由Karl Person于1901年开发，用于分离线性组合的信号。然而，标准PCA使用的2-范数对异常值并不稳健。为了减少异常值对分离效果的影响，Liwicki提出了一种快速鲁棒主成分分析的核主成分分析方法，即欧拉主成分分析，在抑制异常值的同时保留了主成分分析的理想特性，但是其效果并未得到很大改进。Eqlimi提出了一种适用于低维混合系统的欠定源恢复算法，该方法能够利用子空间检测框架从混合矩阵中恢复源信号,其缺点是计算复杂度高。为了降低盲源分离算法的复杂度；Cardoso提出了基于高阶统计量的特征矩阵联合近似对角化方法(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices, JADE), 其优点是分离速度快，但是分离结果较差。
为了降低盲源分离算法的复杂度、提高算法精度并实现相关信号的分离，Erdogan将BCA应用于盲源分离中。BCA由Sergio Cruces提出，是一种有界分量信号的线性分解，能在无噪环境下分离有界混合信号。除此之外，目前的盲源分离算法存在对源信号先验知识依赖性高、无法分离相关信号、容易陷入局部优化等问题。与前面几种盲源分离算法不同的是，BCA算法对源信号的先验知识没有要求，并且可以分离不相互独立的甚至是相关的信号。
然而，BCA算法的应用前提是无噪环境，在含噪环境中，接收的信号首先要经过去噪预处理才能使用BCA算法进一步分离，使得信号处理的效率不高，因此，如何有效将信号的去噪和分离过程结合起来是盲源分离中一个待研究的问题。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法，以弥补现有技术的不足。
本发明首先利用迭代方法估计信道的噪声协方差和混合矩阵，然后将协方差带入BrBCA框架求解最佳分离矩阵，利用最佳分离矩阵对混合信号分离得到分离后的信号。
为实现上述发明目的，本发明采用下述具体技术方案予以实现：
一种基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法，包括以下步骤：
S1：接收含噪信号，并进行预处理；
S2：使用迭代方法估计每路信号的噪声协方差；
S3：构建BrBCA模型，将S2得到的噪声协方差代入该模型求解最佳分离矩阵；
S4：利用S3得到的最佳分离矩阵分离待处理信号，完成信号的盲源分离，得到目标信号。
进一步的，所述S1中：对含噪信号进行中心化使其均值为零，并计算其协方差，初始化噪声方差矩阵和混合矩阵；更具体的为：
（1）对含噪信号中心化；
（2）计算含噪信号的协方差；
（3）利用协方差对噪声协方差矩阵和混合矩阵初始化，作为迭代算法的输入。
进一步的，所述S2具体为：
设置迭代算法初始化变量；
设置初始化变量：
Figure 909439DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 200743DEST_PATH_IMAGE002
；
利用公式计算噪声协方差矩阵和混合矩阵,迭代输出噪声协方差矩阵：
步骤1：令
Figure 326830DEST_PATH_IMAGE003
，对
Figure 728993DEST_PATH_IMAGE004
进行特征值分解，得到特征值对角矩阵
Figure 991347DEST_PATH_IMAGE005
和相应的特征值向量矩阵
Figure 719132DEST_PATH_IMAGE006
；
步骤2：令
Figure 942303DEST_PATH_IMAGE007
，计算
Figure 538369DEST_PATH_IMAGE008
；
步骤3：判断噪声协方差矩阵
Figure 530596DEST_PATH_IMAGE009
和混合矩阵
Figure 22757DEST_PATH_IMAGE010
是否收敛至稳定值，若不收敛，
Figure 857858DEST_PATH_IMAGE011
，返回步骤1；若收敛则输出噪声协方差矩阵
Figure 601823DEST_PATH_IMAGE012
。
进一步的，所述S3具体如下：
S3-1：利用信号对应的主超椭球体和边界超矩形两个几何模型的体积比数学表达式得到BCA模型：
积比用来表示分离信号的目标函数，本发明基于BCA算法，通过最大化分离后信号的体积比分离源信号，传统基于次梯度迭代法的求解过程收敛速度慢；本发明基于代数理论，采用改进迭代步长次梯度迭代法求解BCA问题，通过最大化分离信号体积比，获得最优分离矩阵
Figure 573190DEST_PATH_IMAGE013
；适应度函数如下所示：
Figure 908356DEST_PATH_IMAGE014
上式表示在无约束情况下求解能够使此目标函数最大情况下的最佳分离矩阵
Figure 965174DEST_PATH_IMAGE015
，其中
Figure 778409DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 869862DEST_PATH_IMAGE017
为Gamma函数，
Figure 844771DEST_PATH_IMAGE018
表示分离信号
Figure 795410DEST_PATH_IMAGE019
的体积，
Figure 271390DEST_PATH_IMAGE020
表示边界超矩形的体积；
Figure 92716DEST_PATH_IMAGE021
表示分离矩阵，
Figure 363160DEST_PATH_IMAGE022
表示信号的个数，
Figure 269936DEST_PATH_IMAGE023
表示求
Figure 549608DEST_PATH_IMAGE024
范数，在文中取1，
Figure 225440DEST_PATH_IMAGE025
表示求矩阵的行列式，
Figure 932365DEST_PATH_IMAGE026
表示求矩阵的协方差矩阵；
S3-2：将噪声偏差考虑在内得到BrBCA盲源分离模型：
适应度函数如下所示：
Figure 592016DEST_PATH_IMAGE027
S3-3：利用BrBCA盲源分离模型，输入S2得到的噪声协方差得到信号的最佳分离矩阵。
所述S4中，利用最佳分离矩阵分离待处理信号，得到目标信号：
Figure 409800DEST_PATH_IMAGE029
。
上述方法能够应用于信号的盲源分离和同步去噪。
本发明的优点和技术效果：
本发明针对复杂环境下噪声对盲源分离效果影响，在建模过程中考虑到噪声对接收信号引起的偏差，建立偏差去除的盲源分离模型框架，假定不同信道的噪声方差不同，利用迭代的方法有效估计每个信道的方差，利用方差去除接收信号噪声，实现分离信号过程的同步去噪功能；并利用最小失真原则和归一化原则对最优分离矩阵处理，有效增强了分离矩阵的鲁棒性。
本发明解决了盲源分离算法中信号分离结果易受噪声偏差影响、信号预处理过程效率低、算法对先验信息具有依赖性的问题，实现了信号的同步去噪和分离。
附图说明
图1是本发明的具体流程图。
图2是实施例1的整体模型图。
图3是实施例1中表示接收信号对应的主超椭球体图。
图4是实施例1中源信号的几何模型图。
图5是实施例1中输出信号的几何模型图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下将结合附图和实施例，对本发明作进一步详细说明。
实施例１：
在盲源分离模型中，BCA算法的应用前提是无噪环境，在含噪环境中，接收的信号首先要经过去噪预处理才能使用BCA算法进一步分离，使得信号处理的效率不高，因此，如何有效将信号的去噪和分离过程结合起来是盲源分离中一个待研究的问题。如何科学有效地实现信号的盲源分离，去除噪声带来的偏差得到精确的分离信号，是本实施例要解决的技术问题。
本实施例提出了一种基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离算法，算法具体流程如图1所示，算法模块框图如图2所示。
本实施例提出了一种基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法，以声信号为例，选择六种调制方式的信号为源信号，本实施例包括以下步骤：
S1：对含噪接收信号进行预处理并使用迭代方法估计每路信号噪声协方差；具体步骤如下：
S1-1：对含噪接收信号进行中心化使其均值为零，并计算其协方差，初始化噪声方差矩阵和混合矩阵：
（1）对含噪接收信号中心化使其均值为0，
Figure 940138DEST_PATH_IMAGE030
；
（2）计算含噪接收信号协方差
Figure 817964DEST_PATH_IMAGE031
；
（3）利用协方差对噪声协方差矩阵
Figure 292808DEST_PATH_IMAGE032
和混合矩阵
Figure 524069DEST_PATH_IMAGE033
初始化，作为迭代算法的输入:
Figure 33548DEST_PATH_IMAGE034
，其中
Figure 82275DEST_PATH_IMAGE035
分别表示接收信号和源信号数量；
S1-2：使用迭代方法得到每路信号的噪声方差：
（1）设置迭代算法初始化变量：
设置初始化变量：
Figure 185360DEST_PATH_IMAGE036
；
（2）利用公式计算噪声方差矩阵和混合矩阵,迭代输出噪声方差矩阵：
步骤1：令
Figure 79367DEST_PATH_IMAGE037
，对
Figure 708932DEST_PATH_IMAGE038
进行特征值分解，得到特征值对角矩阵
Figure 803927DEST_PATH_IMAGE039
和相应的特征值向量矩阵
Figure 253362DEST_PATH_IMAGE040
；
步骤2：令
Figure 92005DEST_PATH_IMAGE041
，计算
Figure 576076DEST_PATH_IMAGE042
；
步骤3：判断噪声方差矩阵
Figure 966606DEST_PATH_IMAGE043
和混合矩阵
Figure 44284DEST_PATH_IMAGE044
是否收敛至稳定值，若不收敛，
Figure 545672DEST_PATH_IMAGE045
，返回步骤1；若收敛则输出噪声方差矩阵
Figure 290775DEST_PATH_IMAGE046
；
S2：构建BrBCA模型，将噪声协方差代入模型求解最佳分离矩阵
Figure 727572DEST_PATH_IMAGE048
；具体为：
S2-1：利用信号对应的主超椭球体和边界超矩形两个几何模型的体积比数学表达式得到BCA模型：
信号对应的主超椭球体和边界超矩形两个几何模型如图3-图5所示（以源信号和接收信号数目均为3为例，其中图3表示接收信号对应的主超椭球体，其中外层椭圆表示接收信号之间的相关部分，内层椭圆表示噪声的相关部分，用外层椭圆的体积减去内层椭圆的体积，即为理想的分离信号超椭球体体积；图4表示源信号的边界超矩形，左图是源信号的撒点分布，右图是散点对应的边界超矩形；图5中左图表示经过
Figure 417179DEST_PATH_IMAGE049
变换并叠加噪声
Figure 597625DEST_PATH_IMAGE050
之后的输出信号
Figure 333586DEST_PATH_IMAGE051
散点图，右图表示输出信号对应的边界超矩形,
Figure 206864DEST_PATH_IMAGE049
表示对源信号的混合和分离两个步骤的级联，
Figure 118188DEST_PATH_IMAGE052
，
Figure 102325DEST_PATH_IMAGE053
是分离矩阵，
Figure 822019DEST_PATH_IMAGE054
是混合矩阵），体积比用来表示分离信号的目标函数，本发明基于BCA算法，通过最大化分离后信号的体积比分离源信号；传统基于次梯度迭代法的求解过程收敛速度慢，因此基于代数理论，采用改进迭代步长次梯度迭代法求解BCA问题，通过最大化分离信号体积比，获得最优分离矩阵
Figure 725253DEST_PATH_IMAGE055
；适应度函数如下所示：
Figure 999240DEST_PATH_IMAGE056
上式表示在无约束情况下求解能够使此目标函数最大情况下的最佳分离矩阵
Figure 646122DEST_PATH_IMAGE057
，其中
Figure 954743DEST_PATH_IMAGE058
表示分离信号
Figure 294458DEST_PATH_IMAGE059
的超椭球体体积，
Figure 321320DEST_PATH_IMAGE060
表示分离信号
Figure 506313DEST_PATH_IMAGE061
的边界超矩形的体积。
Figure 200600DEST_PATH_IMAGE062
表示分离矩阵，
Figure 321003DEST_PATH_IMAGE063
表示信号的个数，在本实施例中取3，
Figure 694215DEST_PATH_IMAGE064
表示求
Figure 558266DEST_PATH_IMAGE065
范数，在文中取1，
Figure 231693DEST_PATH_IMAGE066
表示求矩阵的行列式，
Figure 522997DEST_PATH_IMAGE067
表示求矩阵的协方差矩阵；
S2-2：将噪声偏差考虑在内得到BrBCA盲源分离模型，分离信号超椭球体体积与边界超矩形体积的比值，其比值越大，得到的分离信号与源信号越接近，满足最大比值的最优解
Figure 383505DEST_PATH_IMAGE068
为最佳分离矩阵，从而得到适应度函数如下所示：
Figure 51247DEST_PATH_IMAGE069
S2-3：利用BrBCA盲源分离模型得到信号的最佳分离矩阵：
第一步：随机产生一个分离矩阵
Figure 313601DEST_PATH_IMAGE070
，并对各参量赋值，
Figure 775807DEST_PATH_IMAGE071
；令
Figure 264557DEST_PATH_IMAGE072
；
第二步：求接收混合信号的均值，利用均值求信号的协方差矩阵，
令
Figure 860623DEST_PATH_IMAGE073
,其中
Figure 852850DEST_PATH_IMAGE074
表示分离信号，
Figure 610590DEST_PATH_IMAGE075
表示接收信号，利用公式
Figure 321057DEST_PATH_IMAGE076
Figure 189656DEST_PATH_IMAGE077
求分离信号的超椭球体体积
Figure 301969DEST_PATH_IMAGE078
和边界超矩形体积
Figure 496190DEST_PATH_IMAGE079
；
第三步：利用公式
Figure 428374DEST_PATH_IMAGE080
更新迭代方向
Figure 631822DEST_PATH_IMAGE081
、迭代步长
Figure 333062DEST_PATH_IMAGE082
和分离矩阵
Figure 698184DEST_PATH_IMAGE083
，令
Figure 117664DEST_PATH_IMAGE084
；
第四步：检查终止条件，若达到终止条件则停止迭代，输出
Figure 593645DEST_PATH_IMAGE085
作为无约束优化问题
Figure 680549DEST_PATH_IMAGE086
的解，
Figure 91939DEST_PATH_IMAGE087
；
第五步：基于最小失真原则对分离矩阵进行处理：
Figure 123349DEST_PATH_IMAGE088
并对处理后的分离矩阵进行归一化操作：
Figure 543966DEST_PATH_IMAGE089
；
BrBCA盲源分离方法过程如下表所示，伪代码如下；
BrBCA盲源分离算法：
1: 初始化：选取初始值，给定初始
Figure 344432DEST_PATH_IMAGE090
，对各参量赋值，
Figure 926723DEST_PATH_IMAGE091
;
Figure 445429DEST_PATH_IMAGE092
Figure 138578DEST_PATH_IMAGE093
；
2.while
Figure 200075DEST_PATH_IMAGE094
do
3. 求接收混合信号的均值，利用均值求信号的协方差矩阵;
4. 令
Figure 812322DEST_PATH_IMAGE095
,利用公式
Figure 693691DEST_PATH_IMAGE096
Figure 580744DEST_PATH_IMAGE097
分别计算信号的超椭球体体积
Figure 231168DEST_PATH_IMAGE098
和边界超矩形体积
Figure 279896DEST_PATH_IMAGE099
；
5. 利用公式
Figure 382981DEST_PATH_IMAGE100
更新迭代方向
Figure 542567DEST_PATH_IMAGE101
、迭代步长
Figure 313077DEST_PATH_IMAGE102
和分离矩阵
Figure 673651DEST_PATH_IMAGE103
，并将
Figure 388666DEST_PATH_IMAGE104
代入目标函数，判断其是否收敛至稳定值，若收敛至稳定值则跳出循环，否则，令
Figure 227309DEST_PATH_IMAGE105
；
7.end while
8. 记录当前最优解
Figure 242538DEST_PATH_IMAGE104
9. 矩阵最小失真处理，
Figure 242855DEST_PATH_IMAGE106
10. 矩阵归一化处理，
Figure 445167DEST_PATH_IMAGE107
Output：分离信号
Figure 821921DEST_PATH_IMAGE108
S3：利用最佳分离矩阵分离接收信号，得到目标信号
Figure 691657DEST_PATH_IMAGE109
。
本发明针对复杂环境下噪声对盲源分离效果影响，在建模过程中本文考虑到噪声对接收信号引起的偏差，建立偏差去除的盲源分离模型框架，假定不同信道的噪声方差不同，利用迭代的方法有效估计每个信道的方差，利用方差去除接收信号噪声，实现分离信号过程的同步去噪功能；并利用最小失真原则和归一化原则对最优分离矩阵处理，有效增强了分离矩阵的鲁棒性，使得其盲源分离性能更好，保证了后续的信号解调过程的有效性。
以上所述之实施例子只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：接收含噪信号，并进行预处理；
S2：使用迭代方法估计每路信号的噪声协方差；
S3：构建BrBCA模型，将S2得到的噪声协方差代入该模型求解最佳分离矩阵；
S4：利用S3得到的最佳分离矩阵分离待处理信号，完成信号的盲源分离，得到目标信号。
2.如权利要求1所述的BrBCA盲源分离方法，其特征在于，所述S1中：对含噪信号进行中心化使其均值为零，并计算其协方差，初始化噪声方差矩阵和混合矩阵；更具体的为：
对含噪信号中心化；
计算含噪信号的协方差；
利用协方差对噪声协方差矩阵和混合矩阵初始化，作为迭代算法的输入。
3.如权利要求1所述的BrBCA盲源分离方法，其特征在于，所述S2具体为：
设置迭代算法初始化变量；
设置初始化变量：
Figure 246100DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 404549DEST_PATH_IMAGE002
；
利用公式计算噪声协方差矩阵和混合矩阵,迭代输出噪声协方差矩阵：
步骤1：令
Figure 37524DEST_PATH_IMAGE003
，对
Figure 699450DEST_PATH_IMAGE004
进行特征值分解，得到特征值对角矩阵
Figure 228520DEST_PATH_IMAGE005
和相应的特征值向量矩阵
Figure 620405DEST_PATH_IMAGE006
；
步骤2：令
Figure 384967DEST_PATH_IMAGE007
，计算
Figure 901399DEST_PATH_IMAGE008
；
步骤3：判断噪声协方差矩阵
Figure 273475DEST_PATH_IMAGE009
和混合矩阵
Figure 672095DEST_PATH_IMAGE010
是否收敛至稳定值，若不收敛，
Figure 787819DEST_PATH_IMAGE011
，返回步骤1；若收敛则输出噪声协方差矩阵
Figure 17812DEST_PATH_IMAGE012
。
4.如权利要求1所述的BrBCA盲源分离方法，其特征在于，所述S3具体如下：
S3-1：利用信号对应的主超椭球体和边界超矩形两个几何模型的体积比数学表达式得到BCA模型：
基于代数理论，采用改进迭代步长次梯度迭代法求解BCA问题，通过最大化分离信号体积比，获得最优分离矩阵
Figure 482160DEST_PATH_IMAGE013
；适应度函数如下所示：
Figure 836918DEST_PATH_IMAGE014
上式表示在无约束情况下求解能够使此目标函数最大情况下的最佳分离矩阵
Figure 490753DEST_PATH_IMAGE015
，其中
Figure 512936DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 757972DEST_PATH_IMAGE017
为Gamma函数，
Figure 865606DEST_PATH_IMAGE018
表示分离信号的体积，
Figure 464077DEST_PATH_IMAGE019
表示边界超矩形的体积；
Figure 871925DEST_PATH_IMAGE020
表示分离矩阵，
Figure 22283DEST_PATH_IMAGE021
表示信号的个数，
Figure 492579DEST_PATH_IMAGE022
表示求
Figure 19375DEST_PATH_IMAGE023
范数，在文中取1，
Figure 16150DEST_PATH_IMAGE024
表示求矩阵的行列式，
Figure 868569DEST_PATH_IMAGE025
表示求矩阵的协方差矩阵；
S3-2：将噪声偏差考虑在内得到BrBCA盲源分离模型：
适应度函数如下所示：
Figure 278690DEST_PATH_IMAGE026
S3-3：利用BrBCA盲源分离模型，输入S2得到的噪声协方差得到信号的最佳分离矩阵。
CN202210243698.4A 2022-03-14 2022-03-14 基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法 Active CN114333897B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210243698.4A CN114333897B (zh) 2022-03-14 2022-03-14 基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210243698.4A CN114333897B (zh) 2022-03-14 2022-03-14 基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114333897A true CN114333897A (zh) 2022-04-12
CN114333897B CN114333897B (zh) 2022-05-31

Family

ID=81033928

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210243698.4A Active CN114333897B (zh) 2022-03-14 2022-03-14 基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114333897B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117609746A (zh) * 2023-11-22 2024-02-27 江南大学 一种基于机器学习和聚类算法的盲源分离估计方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060053002A1 (en) * 2002-12-11 2006-03-09 Erik Visser System and method for speech processing using independent component analysis under stability restraints
US20130262098A1 (en) * 2012-03-27 2013-10-03 Gwangju Institute Of Science And Technology Voice analysis apparatus, voice synthesis apparatus, voice analysis synthesis system
CN103870875A (zh) * 2014-03-18 2014-06-18 中国人民解放军理工大学 一种分离时频域混合信号的方法
CN105355212A (zh) * 2015-10-14 2016-02-24 天津大学 一种稳健的欠定盲分离源数及混合矩阵估计方法及装置
US20180350379A1 (en) * 2017-06-02 2018-12-06 Apple Inc. Multi-Channel Speech Signal Enhancement for Robust Voice Trigger Detection and Automatic Speech Recognition
CN109243483A (zh) * 2018-10-17 2019-01-18 西安交通大学 一种含噪频域卷积盲源分离方法
CN112133321A (zh) * 2020-09-23 2020-12-25 青岛科技大学 一种基于盲源分离的水声信号高斯/非高斯噪声抑制方法
CN112992173A (zh) * 2021-02-15 2021-06-18 青岛科技大学 基于改进bca盲源分离的信号分离和去噪方法
WO2021179416A1 (zh) * 2020-03-10 2021-09-16 山东大学 一种基于分离矩阵初始化频点选择的盲源分离方法及系统
CN113872898A (zh) * 2021-09-18 2021-12-31 中山大学 一种基于有界成分分析的数字域自干扰抑制的方法和系统

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060053002A1 (en) * 2002-12-11 2006-03-09 Erik Visser System and method for speech processing using independent component analysis under stability restraints
US20130262098A1 (en) * 2012-03-27 2013-10-03 Gwangju Institute Of Science And Technology Voice analysis apparatus, voice synthesis apparatus, voice analysis synthesis system
CN103870875A (zh) * 2014-03-18 2014-06-18 中国人民解放军理工大学 一种分离时频域混合信号的方法
CN105355212A (zh) * 2015-10-14 2016-02-24 天津大学 一种稳健的欠定盲分离源数及混合矩阵估计方法及装置
US20180350379A1 (en) * 2017-06-02 2018-12-06 Apple Inc. Multi-Channel Speech Signal Enhancement for Robust Voice Trigger Detection and Automatic Speech Recognition
CN109243483A (zh) * 2018-10-17 2019-01-18 西安交通大学 一种含噪频域卷积盲源分离方法
WO2021179416A1 (zh) * 2020-03-10 2021-09-16 山东大学 一种基于分离矩阵初始化频点选择的盲源分离方法及系统
CN112133321A (zh) * 2020-09-23 2020-12-25 青岛科技大学 一种基于盲源分离的水声信号高斯/非高斯噪声抑制方法
CN112992173A (zh) * 2021-02-15 2021-06-18 青岛科技大学 基于改进bca盲源分离的信号分离和去噪方法
CN113872898A (zh) * 2021-09-18 2021-12-31 中山大学 一种基于有界成分分析的数字域自干扰抑制的方法和系统

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ALPER T.ERDOGAN: "A Class of Bounded Component Analysis Algorithms for the Separation of Both Independent and Dependent Sources", 《IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING》 *
ALPER T.ERDOGAN: "A Class of Bounded Component Analysis Algorithms for the Separation of Both Independent and Dependent Sources", 《IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING》, vol. 61, no. 22, 16 October 2013 (2013-10-16), pages 5730 - 5743, XP011530442, DOI: 10.1109/TSP.2013.2280115 *
INAN, H. A. , ET AL.: "Stationary Point Characterization for a Class of BCA Algorithms", 《IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING》 *
INAN, H. A. , ET AL.: "Stationary Point Characterization for a Class of BCA Algorithms", 《IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING》, vol. 65, no. 20, 10 August 2017 (2017-08-10), pages 5437 - 5452 *
LIU, X. , ET AL.: "Placement and Power Allocation for NOMA-UAV Networks", 《IEEE WIRELESS COMMUNICATION LETTERS》 *
LIU, X. , ET AL.: "Placement and Power Allocation for NOMA-UAV Networks", 《IEEE WIRELESS COMMUNICATION LETTERS》, vol. 8, no. 3, 30 June 2019 (2019-06-30), pages 965 - 968, XP011731036, DOI: 10.1109/LWC.2019.2904034 *
苏巧 等: "有界混合信号的快速分离算法", 《计算机工程》 *
苏巧 等: "有界混合信号的快速分离算法", 《计算机工程》, vol. 42, no. 02, 29 February 2016 (2016-02-29), pages 86 - 92 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117609746A (zh) * 2023-11-22 2024-02-27 江南大学 一种基于机器学习和聚类算法的盲源分离估计方法
CN117609746B (zh) * 2023-11-22 2024-06-07 江南大学 一种基于机器学习和聚类算法的盲源分离估计方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114333897B (zh) 2022-05-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Gebru et al. EM algorithms for weighted-data clustering with application to audio-visual scene analysis
Liu et al. Fixed-rank representation for unsupervised visual learning
US20220390481A1 (en) Improved mode decomposition method applicable to flow field analysis and reconstruction of internal solitary wave test
JP6603548B2 (ja) 改善されたデータ比較方法
Zhang et al. Robust low-rank kernel subspace clustering based on the schatten p-norm and correntropy
CN114333897B (zh) 基于多信道噪声方差估计的BrBCA盲源分离方法
Gong Bernstein filter: A new solver for mean curvature regularized models
Lu et al. Nuclear norm-based 2DLPP for image classification
Yu et al. An efficient algorithm for L 1-norm principal component analysis
Wang et al. Spectral global intrinsic symmetry invariant functions
Pokala et al. Iteratively reweighted minimax-concave penalty minimization for accurate low-rank plus sparse matrix decomposition
CN111191680B (zh) 一种基于非凸运动辅助的目标检测方法
Bhardwaj et al. Simplex FastICA: an accelerated and low complex architecture design methodology for $ n $ D FastICA
Kallas et al. Non-negativity constraints on the pre-image for pattern recognition with kernel machines
Pope et al. Real-time principal component pursuit
Feng et al. A novel unified and self-stabilizing algorithm for generalized eigenpairs extraction
Röckner et al. Asymptotic behavior of multiscale stochastic partial differential equations with Hölder coefficients
Miao Filtered Krylov-like sequence method for symmetric eigenvalue problems
Zhao et al. A robust extraction algorithm for biomedical signals from noisy mixtures
Xu et al. A weighted least squares twin support vector machine.
Xiao et al. Splitting and linearizing augmented Lagrangian algorithm for subspace recovery from corrupted observations
Sutherland et al. Kernels on sample sets via nonparametric divergence estimates
CN108121965B (zh) 基于鲁棒联合稀疏特征提取的图像识别方法
CN108009586B (zh) 封顶概念分解方法及图像聚类方法
CN109711456B (zh) 一种具备鲁棒性的半监督图像聚类方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant