本文選題：盲源分離 + 動量項��； 參考：《電子學(xué)報》2014年01期

【摘要】：動量項技術(shù)是用來改善自適應(yīng)盲源分離算法分離性能的有效手段,但算法在融入動量項后,其收斂特性對于動量因子的選取數(shù)值較為敏感,且算法的穩(wěn)態(tài)性能仍要受到步長參數(shù)的限定.本文首先給出了動量項盲源分離算法的設(shè)計原理,分析了現(xiàn)有算法存在的兩個缺陷性問題;然后利用梯度下降法構(gòu)造了具有在線調(diào)整特性的動量因子自適應(yīng)迭代規(guī)則,通過對動量因子的實時更新以消除固定動量因子算法的性能缺陷;在此基礎(chǔ)上,基于凸組合理論設(shè)計了不同步長參數(shù)下兩個變動量因子算法的自適應(yīng)優(yōu)化組合方案,從而在一定程度上緩解了步長參數(shù)對于算法性能的限定.在不同環(huán)境下進(jìn)行的仿真實驗表明,本文針對動量項盲源分離算法所設(shè)計的優(yōu)化策略能夠有效消除其所存在的缺陷問題,在確保快速收斂的同時,又能獲取較小的穩(wěn)態(tài)誤差.
[Abstract]:Momentum term technique is an effective method to improve the separation performance of adaptive blind source separation algorithm, but when the momentum term is incorporated, the convergence property of the algorithm is sensitive to the selection of momentum factor. The steady-state performance of the algorithm is still limited by step parameters. In this paper, the design principle of the blind source separation algorithm for momentum term is given, and two defects of the existing algorithms are analyzed, and then the adaptive iterative rule of momentum factor with on-line adjustment is constructed by using gradient descent method. By updating the momentum factor in real time, the performance defect of the fixed momentum factor algorithm is eliminated, and based on the convex combination theory, the adaptive optimal combination scheme of two variable factor algorithms with different step size parameters is designed. Thus, to a certain extent, the limitation of step parameters on the performance of the algorithm is alleviated. The simulation results in different environments show that the optimization strategy designed in this paper for blind source separation algorithm of momentum term can effectively eliminate the defects of the algorithm and obtain a small steady state error while ensuring fast convergence.
【作者單位】： 煙臺大學(xué)光電信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61005021,No.61201457) 山東省高等學(xué)校科技計劃(No.J12LN27)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1989176