本文關(guān)鍵詞： 盲源分離 累積量 廣義協(xié)方差 張量分解 欠定盲辨識　出處：《電子科技大學(xué)學(xué)報》2016年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對欠定盲源分離中的混合矩陣估計問題,該文利用廣義協(xié)方差的統(tǒng)計和結(jié)構(gòu)性質(zhì)以及塔克分解的壓縮特征,提出了一種新的欠定盲辨識算法。首先基于廣義協(xié)方差矩陣建立核函數(shù),再將核函數(shù)堆疊成三階張量模型,然后應(yīng)用塔克分解求混合矩陣。該算法不僅具有優(yōu)良的辨識性能,而且具有較低的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。最后,仿真實(shí)驗(yàn)證明了該文算法的有效性。
[Abstract]:In this paper, the statistical and structural properties of generalized covariance and the contraction characteristics of Tucker decomposition are used to estimate the mixed matrix in underdetermined blind source separation. In this paper, a new underdetermined blind identification algorithm is proposed. Firstly, the kernel function is established based on the generalized covariance matrix, then the kernel function is stacked into a third-order Zhang Liang model, and then the mixed matrix is obtained by using the Tucker decomposition. Finally, the simulation results show that the proposed algorithm is effective.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)通信抗干擾技術(shù)國家級重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61179006) 國家863項(xiàng)目(2012AA01A502) 四川省科技支撐計劃(2014GZX0004)
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1543674