基于时变自回归模型的FAJD盲源分离算法

摘要：

为实现多高斯源和相关源信号的盲分离,在快速近似联合对角化(FAJD)算法的基础上,将故障诊断领域的时变自回归理论成功地应用于相关源信号的盲分离和多高斯源信号的盲分离.首先采用时变自回归模型(TVAR)对源信号建模,并通过白化预处理使得建模后的源信号具有可联合对角化的结构;然后,通过基函数加权和的方法将时变参数近似为已知基函数的加权和的形式,将其变成时不变的参数,再通过递推最小二乘法求解出模型系数矩阵组;最后,将所求出的系数矩阵组作为快速近似联合对角化的目标矩阵组,通过FAJD算法实现混合信号的分离.Matlab仿真实验验证了所提出的算法对于相关源信号和多高斯源信号的分离是行之有效的.由于算法中TVAR模型的优良特性,此算法非常适用于混合通信信号的盲分离.

关键词：盲源分离、高斯源、相关源、时变自回归、基函数、快速近似联合对角化算法

所属期刊栏目：35

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金项目;沈阳市科技计划项目

在线出版日期：2020-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：651-656