论文题目: 信源数目未知与变化时的盲信号分离方法研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 信号与信息处理
作者: 冶继民
导师: 张贤达
关键词: 盲信号分离,独立分量分析,非线性主分量分析,自然梯度,相对梯度,递归最小二乘,局部稳定性,稳健性,半参数统计,估计函数,正交投影,极限环
文献来源: 西安电子科技大学
发表年度: 2005
论文摘要: 在源信号和传输信道未知情况下,仅利用接收天线的观测数据恢复相互独立的源信号,称为盲信号分离。盲信号分离因为在无线通信、雷达和声纳、图像、语音以及医学信号处理等诸多领域具有广阔的应用前景,从而引起了信号处理学界和神经网络学界的共同兴趣。本文围绕这一热点课题展开,并把研究重点放在源信号数目未知与/或动态变化的超定盲信号分离的对比函数和自适应并行实现方面,主要工作概括如下:1.系统阐述了盲信号分离问题。从信号模型出发,分析了盲信号分离固有的不确定性和基本假设条件,研究了盲信号分离的对比函数理论和局部稳定性理论,分类列举了若干常用对比函数和已有典型的盲信号分离算法,总结了不同形式盲信号分离算法的局部稳定性条件,并给出了算法的性能评价指标。2.研究了源信号数目未知的超定盲信号分离可分性及对比函数问题。首先针对源信号数目未知的超定盲信号分离问题提出了一个合理的分离模型,定义了新分离模型下分离状态。研究了新分离模型的可分性,证明了新模型具有本质相等意义下Cmm-n个不同的分离点,每一个分离点对应一个带有冗余输出的分离状态。证明了新模型分离输出的互信息仍然是盲信号分离的对比函数,互信息的每一个局部极小值点对应于一个分离点。利用自然梯度最小化对比函数:互信息,得到了源信号数目未知的盲信号分离的自然梯度算法。3.推导了一类源信号数目未知的超定盲信号分离半参数统计算法并研究了其局部稳定性。首先分析了源信号数目未知的自然梯度算法的算法行为,指出由于沿混合矩阵转置的零空间方向的冗余移动的存在和不存在平衡点,自然梯度算法将不可避免的发散。为了建立能够稳定收敛的源信号数目未知的超定盲信号分离算法,将半参数统计方法引入该问题中,构造了源信号数目未知超定盲信号分离的估计函数,提出基于该估计函数的半参数统计算法。半参数统计算法以任一分离点为平衡点,并且具有盲信号分离算法的关键性能:等变化性和保持分离矩阵非奇异的特性。研究了半参数统计算法在其平衡点处的局部稳定性,得到了局部稳定性条件。大量的计算机仿真试验验证了半参数统计算法的有效性和局部稳定性
论文目录:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究历史与现状
1.2 本论文的主要工作
第二章 盲信号分离的基础知识
2.1 引言
2.2 信号模型与假设
2.2.1 信号模型
2.2.2 基本假设
2.2.3 算法构造
2.3 对比函数理论
2.3.1 两种对比函数的定义
2.3.2 几类常用对比函数
2.4 局部稳定性
2.4.1 已有算法概述
2.4.2 局部稳定性条件
2.4.3 算法的性能评价指标
2.5 小结
第三章 源信号个数未知的超定盲信号分离对比函数
3.1 引言
3.2 独立分量分析法
3.2.1 对比函数
3.2.2 自然梯度
3.2.3 等变化性
3.3 源信号个数未知超定盲信号分离的可分性
3.4 源信号个数未知超定盲信号分离的对比函数
3.5 性能仿真
3.6 小结
第四章 基于半参数统计方法的超定盲信号分离
4.1 引言
4.2 源信号个数未知的超定盲信号分离自然梯度算法分析
4.2.1 自然梯度算法不存在平衡点
4.2.2 自然梯度算法分离矩阵范数趋于无穷原因分析
4.2.3 仿真验证
4.3 半参数统计方法及其在盲信号分离中的应用
4.4 超定盲信号分离半参数统计算法
4.4.1 算法推导
4.4.2 半参数统计算法与广义正交自然梯度算法关系
4.5 局部稳定性分析
4.6 性能仿真
4.7 小结
第五章 基于正交投影自然梯度盲信号分离
5.1 引言
5.2 向量空间的正交分解及正交投影
5.3 投影自然梯度盲分离算法推导
5.3.1 源信号个数未知的自然梯度算法发散分析
5.3.2 投影自然梯度及其算法推导
5.4 投影自然梯度算法收敛性能分析
5.5 源信号个数未知盲分离RLS算法
5.6 性能仿真
5.7 小结
第六章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
博士学习阶段(合作)发表与撰写的学术论文
发布时间: 2007-01-10
参考文献
- [1].盲信号分离方法及应用研究[D]. 徐异凌.电子科技大学2004
- [2].盲信号分离、信号重构及FSK信号检测算法研究[D]. 柳艳红.北京交通大学2006
- [3].盲信号分离及其在心电和语音信号处理中的应用[D]. 丁志中.中国科学技术大学2007
- [4].水声信号处理的盲信号分离方法研究[D]. 董姝敏.哈尔滨工程大学2012
- [5].盲信号分离技术及其在无源定位中的应用[D]. 张和发.电子科技大学2012
- [6].盲信号分离的原理及其关键问题的研究[D]. 赵敏.华南理工大学2010
- [7].稀疏盲分离的理论与算法研究[D]. 谢侃.广东工业大学2016
- [8].欠定混合信号的盲分离[D]. 张烨.上海大学2009
- [9].盲信号分离技术研究及其在非合作通信中的应用[D]. 钱国兵.电子科技大学2015
- [10].盲信号分离若干关键问题研究[D]. 周郭许.华南理工大学2010
标签:盲信号分离论文; 独立分量分析论文; 非线性主分量分析论文; 自然梯度论文; 相对梯度论文; 递归最小二乘论文; 局部稳定性论文; 稳健性论文; 半参数统计论文; 估计函数论文; 正交投影论文; 极限环论文;