本文關(guān)鍵詞：基于張量正則分解的時頻混疊信號欠定盲分離方法

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【摘要】：針對時頻同時混疊條件下的欠定盲源分離(UBSS)問題,提出了一種基于四階累積量(FO)與張量正則分解相結(jié)合的算法。首先構(gòu)建觀測到的混合信號的四階累積量,并利用高階累積量的"半不變性"將其表示成四階張量的形式,然后采用線性搜索迭代最小二乘算法對張量進行分解并獲得混合矩陣的估計,最后根據(jù)估計出的混合矩陣,采用最小均方誤差波束形成器算法,完成源信號的恢復。仿真結(jié)果表明該方法的有效性,與已有算法相比提高了信號盲分離的性能。
【作者單位】： 西安電子科技大學電子信息攻防對抗與仿真技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(K5051302018)~~
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/10.7527/S1000-6893.2014.0319.html引用格式:Ai X F,Luo Y J,Zhao G Q.Canonical decomposition approach for underdetermined blind separation of non-disjoint sources[J].Acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2015,36(10):3

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本文編號：1281470