本文關(guān)鍵詞：基于張量正則分解的時(shí)頻混疊信號欠定盲分離方法

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【摘要】：針對時(shí)頻同時(shí)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(jìn)行分解并獲得混合矩陣的估計(jì),最后根據(jù)估計(jì)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(fù)。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(xué)電子信息攻防對抗與仿真技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)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