基于三阶统计量的欠定盲源分离方法

摘要：

盲源分离(BSS)在缺失源信号信息及信息混合方式信息的情况下,仅利用观测信号实现源信号恢复,是信号处理中的重要手段.欠定盲源分离(UBSS)中观测信号少于源信号数目,因此,相较于正定/超定情形,其更接近现实情况.然而,观测信号往往受到噪声干扰,传统基于2阶统计量和信号稀疏性的欠定盲源分离结果对噪声较为敏感.鉴于3阶统计量在处理对称分布噪声时的优势,该文利用观测信号的3阶统计信息实现混合矩阵的估计.考虑到源信号的自相关特性,计算多时延下观测信号一系列的3阶统计信息,并堆叠成4阶张量,进而将混合矩阵估计问题转化为4阶张量的典范双峰分解问题.该文进一步利用广义高斯模型和期望最大算法实现源信号的恢复.1000次蒙特卡罗实验表明该文算法能够有效抑制噪声的影响.针对3×4混合模型,当信噪比为15 dB时,该文算法对混合矩阵的平均估计误差达到–20.35 dB,所恢复出的源信号与真实源信号之间的平均绝对相关系数达0.84,与现有方法相比,取得了最好的分离结果.

关键词：盲源信号分离、3阶统计量、4阶张量、典范双峰分解、广义高斯分布

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.7;TN958.97

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省自然科学基金

在线出版日期：2022-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3960-3966