[發明專利]一種基于單源點的復值盲分離混合矩陣估計方法

在審

• 申請號: 201811607627.8
• 申請日: 2018-12-27
• 公開（公告）號: CN109711468A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 成瑋;加正正;陳雪峰;周光輝;倪晶磊;朱巖;陸建濤
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 徐文權

1.一種基于單源點的復值盲分離混合矩陣估計方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，將待分析的復值觀測數據X進行相位標準化得到相應的復矩陣

步驟2，將獲取的復矩陣進行取實部運算，得到對應的實數矩陣R；

步驟3，以步驟2中得到的R為對象數據，利用稀疏編碼技術構造一個基于l₁范數的目標函數，實現實域單源點快速提取；

步驟4，根據步驟3中得到的實域單源點所對應的索引集合I，反推出矩陣X中的復域單源點，通過基于相位不變的Hermitian角余弦距離的層次聚類法對得到的復域單源點聚類實現混合矩陣的估計。

2.根據權利要求1所述的基于單源點的復值盲分離混合矩陣估計方法，其特征在于，步驟1中對每個待分析的復值觀察數據x_i(k)依次進行相位標準化得到相應的復矩陣

其中X(k)＝[x₁(k) x₂(k) … x_m(k)]^T，

表示X(k)的第i個觀察數據，表示x_i(k)的模，表示x_i(k)的相位，K表示樣本點數，m表示觀察數據的個數；

對觀察數據向量X(k)＝[x₁(k) x₂(k) … x_m(k)]^T進行相位標準化得到對應復向量寫成矩陣形式為其中k＝1,2,…,K。

3.根據權利要求2所述的基于單源點的復值盲分離混合矩陣估計方法，其特征在于，對步驟1中相位標準化后的復向量進行取實部運算，得到相應的實值向量寫成矩陣形式為R＝[R(1) R(2) … R(K)]，其中real(·)為取實部算子，k＝1,2,…,K。

4.根據權利要求3所述的基于單源點的復值盲分離混合矩陣估計方法，其特征在于，步驟2中得到的矩陣R的每一列是由m維觀察復向量X(k)＝[x₁(k) x₂(k) … x_m(k)]^T經過相位標準化和取實部運算后得到實數列向量R(k)＝[r₁(k) r₂(k) … r_m(k)]^T組成，對應于觀察數據X(k)的方向在時域中的表達，R(k)為矩陣R的第k列，k＝1,2,…,K，則R(k)可以被以R中的其他列作為基礎矩陣進行稀疏編碼，即R(k)＝Ra_k,s.t.a_kk＝0，其中為編碼系數。

5.根據權利要求1所述的基于單源點的復值盲分離混合矩陣估計方法，其特征在于，步驟3中若某一點為單源點，則此時頻點的編碼系數中只有一個元素非零，即同一個源的單源點所對應的列向量位于同一個一維子空間中，則尋找單源點的問題轉化為以下l₀范數優化問題：min||a_k||₀,s.t.R(k)＝Ra_k,a_kk＝0。

6.根據權利要求5所述的基于單源點的復值盲分離混合矩陣估計方法，其特征在于，步驟3為了求得最優稀疏解法，構造如下目標函數：s.t.a_kk＝0，尋找與編碼系數a_k只有一個元素為非零值相對應的R中的列向量，其中λ是正則化參數，則該列向量對應的樣本點為單源點，尋找編碼系數a_k只有一個元素值非零優化為|a_ki|>ε₁，a_kj<ε₂且a_kk＝0，其中ε₁和ε₂表示設定的閾值，k≠i，k≠j且i≠j。