[發(fā)明專利]基于改進(jìn)時(shí)頻單源區(qū)的欠定混合矩陣盲估計(jì)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611219687.3
• 申請(qǐng)日: 2016-12-26
• 公開（公告）號(hào): CN106778001A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 付衛(wèi)紅;農(nóng)斌;周新彪;田德艷;韋娟;黑永強(qiáng);李曉輝;劉乃安
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F19/00
• 分類號(hào): G06F19/00
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心61205
• 代理人: 田文英,王品華

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域中的基于改進(jìn)時(shí)頻單源區(qū)的欠定混合矩陣盲估計(jì)方法。本發(fā)明可以對(duì)軍事通信信號(hào)，圖像信號(hào)，生物醫(yī)學(xué)信號(hào)進(jìn)行處理，利用傳感器接收到的觀測(cè)信號(hào)實(shí)現(xiàn)欠定混合矩陣盲估計(jì)。

背景技術(shù)

欠定盲分離是在對(duì)傳輸信道參數(shù)未知且觀測(cè)信號(hào)的數(shù)目小于源信號(hào)數(shù)目的情況下，僅僅利用觀測(cè)信號(hào)將源信號(hào)估計(jì)出來(lái)。欠定盲分離技術(shù)只需少量傳感器來(lái)接收混合信號(hào)，不僅滿足特定場(chǎng)合，還能節(jié)約成本。

現(xiàn)有的欠定盲分離混合矩陣估計(jì)方法主要是聚類法，將觀測(cè)信號(hào)歸一化后投影到坐標(biāo)平面，通過(guò)聚類算法找出聚類中心，然后估計(jì)出混合矩陣。但是，在源信號(hào)非充分稀疏的條件下，利用現(xiàn)有的聚類算法進(jìn)行欠定盲源分離混合矩陣的估計(jì)誤差較大，抗噪性能也較差。因此研究適用于源信號(hào)非充分稀疏條件下的欠定盲分離混合矩陣估計(jì)，同時(shí)減少混合矩陣估計(jì)誤差和增強(qiáng)抗噪性能的方法成為欠定盲分離中亟待解決的問(wèn)題。

西安電子科技大學(xué)所擁有的專利技術(shù)“基于密度的欠定盲源分離方法”(申請(qǐng)?zhí)?013101164678，申請(qǐng)日2013.04.03，授權(quán)號(hào)103218524B，授權(quán)日2016.01.20)中提出了一種基于密度的欠定盲源分離方法。該方法利用改進(jìn)的K-均值聚類算法對(duì)投影點(diǎn)進(jìn)行聚類，然后確定最佳聚類個(gè)數(shù)和聚類中心，解決了源信號(hào)個(gè)數(shù)不確定性問(wèn)題。但是，該專利技術(shù)仍然存在的不足之處是，在源信號(hào)非充分稀疏的條件下，聚類中心無(wú)法獲取，在實(shí)際應(yīng)用中很難保證以較小的誤差實(shí)現(xiàn)欠定混合矩陣的估計(jì)。

董天寶等人在其發(fā)表的論文“基于時(shí)頻單源點(diǎn)的欠定混合矩陣估計(jì)”(計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2013，第49卷(21期)，208-211.)中提出了一種基于時(shí)頻單源點(diǎn)的欠定混合矩陣估計(jì)。該方法先對(duì)觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅立葉變換得到時(shí)頻點(diǎn)，然后利用實(shí)部和虛部向量來(lái)檢測(cè)時(shí)頻單源點(diǎn)，最后采用K均值聚類方法來(lái)估計(jì)混合矩陣，實(shí)現(xiàn)了源信號(hào)非充分稀疏情況下的欠定盲分離混合矩陣的估計(jì)。但是，該方法仍然存在的不足之處是，欠定盲分離混合矩陣估計(jì)誤差容易受到時(shí)頻分辨率的限制，在實(shí)際應(yīng)用中容易受到源信號(hào)稀疏性的影響。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提出一種基于改進(jìn)單源時(shí)頻點(diǎn)檢測(cè)的欠定混合矩陣估計(jì)方法。本發(fā)明可以減少欠定盲源分離混合矩陣估計(jì)的誤差，同時(shí)降低欠定盲分離混合矩陣估計(jì)對(duì)稀疏性的要求。

實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的具體思路是：在原有的單源時(shí)頻點(diǎn)檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上，先利用伽柏Gabor變換得到時(shí)頻點(diǎn)，再對(duì)時(shí)頻點(diǎn)進(jìn)行單源檢測(cè)，最后對(duì)單源點(diǎn)進(jìn)行聚類，實(shí)現(xiàn)了在保持較低的混合矩陣估計(jì)誤差的同時(shí)，降低欠定混合矩陣盲估計(jì)對(duì)稀疏性的要求。

實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的具體步驟如下：

(1)將采集到的通信信號(hào)存入觀測(cè)信號(hào)矩陣中；

(2)對(duì)觀測(cè)信號(hào)矩陣進(jìn)行伽柏Gabor變換，得到時(shí)頻信號(hào)矩陣；

(3)構(gòu)建時(shí)頻單源區(qū)信號(hào)矩陣：

(3a)按照下式，計(jì)算每一個(gè)時(shí)頻信號(hào)矩陣中列向量的角度系數(shù)：

其中，ρ表示時(shí)頻信號(hào)矩陣中列向量的角度系數(shù)，R{·}表示取實(shí)部操作，X(t,k)表示時(shí)頻信號(hào)矩陣中采集時(shí)刻t和頻率點(diǎn)k對(duì)應(yīng)的列向量，(·)^T表示轉(zhuǎn)置操作，I{·}表示取虛部操作，||·||表示取2范數(shù)操作，|·|表示取絕對(duì)值操作。

(3b)判斷每一個(gè)時(shí)頻信號(hào)矩陣中列向量的角度系數(shù)是否大于0.95，若是，則執(zhí)行步驟(3c)，否則，則執(zhí)行步驟(3d)；

(3c)將時(shí)頻信號(hào)矩陣中角度系數(shù)大于0.95的列向量存入時(shí)頻單源區(qū)信號(hào)矩陣；

(3d)剔除時(shí)頻信號(hào)矩陣中角度系數(shù)小于0.95的列向量；

(4)剔除時(shí)頻單源區(qū)信號(hào)矩陣中的低能量值的列向量：

(4a)按照下式，計(jì)算門限值：

ε＝0.2max(||X(t,k)||²)

其中，ε表示門限值，max(·)表示取最大值操作；

(4b)按照下式，計(jì)算時(shí)頻單源區(qū)信號(hào)矩陣中列向量的能量值：

其中，E表示時(shí)頻單源區(qū)信號(hào)矩陣中列向量的能量值，表示時(shí)頻單源區(qū)信號(hào)矩陣中采集時(shí)刻t和頻率點(diǎn)k對(duì)應(yīng)的列向量

(4c)判斷時(shí)頻單源區(qū)信號(hào)矩陣中列向量的能量值是否大于門限值，若是，則執(zhí)行步驟(4d)，否則，則執(zhí)行步驟(4e)；

(4d)保留時(shí)頻單源區(qū)信號(hào)矩陣中能量值大于門限值的列向量；

(4e)剔除時(shí)頻單源區(qū)信號(hào)矩陣中能量值大于門限值列向量