盲源分離技術(shù)是一種在只知道接收端混合信號的情況下,對源信號和混合信道進行估計的新興信號處理技術(shù)。而其中,考慮到反射、折射以及噪聲干擾的卷積混合盲源分離技術(shù),由于模型更接近于真實的信號傳輸環(huán)境,成為了近年來的研究熱點。卷積模型頻域算法過程為:在經(jīng)過短時傅里葉變換之后,時域上的卷積混合信號轉(zhuǎn)換為頻域上各頻率點的瞬時混合信號,可以進行瞬時混合盲源分離。但是在通過逆短時傅里葉變換變回時域信號之前,必須對幅度和排序模糊性加以消除。頻域算法由于其計算復雜度較低,適用環(huán)境更廣泛等優(yōu)點,應用范圍更廣。本文的重點在于語音信號和雷達信號環(huán)境中卷積混合盲源分離頻域算法的研究。首先,本文對頻域卷積盲源分離算法中的兩類模糊性問題進行研究。文中采用最小失真原則法解決幅度模糊性問題。針對排序模糊性問題,首先介紹了兩種傳統(tǒng)的排序算法:基于幅度相關(guān)性的排序算法(Murata算法)和基于波達方向角估計的排序算法(DOA算法)。在對兩類排序算法的原理以及優(yōu)缺點進行介紹后,針對Murata算法進行改進,提出一種基于影響權(quán)重的幅度相關(guān)性排序算法(SP-Murata算法)。該算法針對幅度相關(guān)性排序算法魯棒性較差的問題,通過引入間...

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.4混合濾波器類型示意圖

西安電子科技大學碩士學位論文10圖2.4混合濾波器類型示意圖在最簡單的情況下，濾波器可以是函數(shù)ijijijhct，如圖2.4(a)所示。在這種情況下，給定時刻t處的混合信號基本上是該時刻的源信號的加權(quán)和。這種混合模型即為線性瞬時混合模型。第二種....

圖3.3獨立向量分析算法混合模型

第三章卷積混合語音信號盲源分離的頻域方法23圖3.3獨立向量分析算法混合模型IVA算法和傳統(tǒng)ICA算法在原理上是相似的，也需要選取目標函數(shù)和優(yōu)化過程，目標函數(shù)的選取要以獨立性為判據(jù)，文獻[30]中以KL散度為度量來判斷獨立性，如式(3-13)所示，信號間的KL散....

圖1.1全文組織結(jié)構(gòu)圖

本文共分五章,主要的研究內(nèi)容為卷積混合盲源分離頻域算法,分別從頻域的排序模糊性消除算法以及頻域獨立向量分析算法兩個方面進行了研究。圖1.1中給出了全文的組織結(jié)構(gòu)。全文各章節(jié)內(nèi)容安排如下:

圖2.1線性瞬時混合模型示意圖

對于線性瞬時混合模型,假設(shè)N個發(fā)射端源信號s(t)=[s1(t),s2(t),?sN(t)]T經(jīng)過M×N的瞬時混合系統(tǒng)后被M個接收端接收,則接收端接收到的M個混合信號x(t)=[x1(t),x2(t),?xM(t)]T中的每一個都是這N路源信號的一個線性組合。模型示意圖如圖2.1....

本文編號：3944833