[發明專利]一種基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法

有效

• 申請號: 202110370704.8
• 申請日: 2021-04-07
• 公開（公告）號: CN113095394B
• 公開（公告）日: 2023-09-22
• 發明（設計）人: 廖斌;黃宇揚
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06F18/2134
• 分類號: G06F18/2134;G06F18/2131;G06F18/10;G06F18/23;G06F18/2433;G06N3/006
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 朱陽波

本發明公開了一種基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法，所述方法包括：獲取待欠定盲源分離的原始信號，并基于盲源分離信號模型對所述原始信號進行稀疏預處理，得到預處理信號；對所述預處理信號進行基于魯棒聚類粒子群優化的混合矩陣估計，得到混合矩陣；其中，所述基于魯棒聚類粒子群優化的混合矩陣估計包括離群點消除策略和簇心擾動策略；根據所述混合矩陣對所述預處理信號進行L1范數懲罰的恢復計算，得到恢復的期望信號。本發明實施例通過離群點消除策略消除離群點的干擾以提高估計精度，并通過簇心擾動策略避免算法進入局部最優，提高算法的魯棒性，進而提高期望信號的質量。

技術領域

本發明涉及信號處理技術領域，尤其涉及的是一種基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法。

背景技術

在當今的互聯網和大數據時代，信息技術快速發展，對信息處理的要求不斷提高，實際應用中的復雜電磁環境和來自各方面的未知干擾，使得待處理信號為期望信號與無用信號糅合的混合信號，其源信號和傳輸信道特征均不為所知，如何從這些混合信號中提取有用信號至關重要。因此，能夠在信號的理論模型和源信號無法精確獲知的情況下，從混迭信號(觀測信號)中分離出各源信號的盲源分離(Blind?Source?Separation,BSS)方法應運而生。近年來，盲源分離已經發展成一種強大的信號處理技術并體現出越來越重要的研究價值，在無線通信、語音處理、圖像處理、文本數據挖掘、雷達及經濟數據分析等領域有著廣泛的應用。

但是現有技術中的盲源分離不能有效解決非欠定盲源分離問題，基于稀疏性的盲源分離方法雖能解決欠定、非欠定盲源分離問題但仍存在分離精度不高、分離效率偏低、算法魯棒性偏低、理論分析不完善等問題。

因此，現有技術還有待改進和發展。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的上述缺陷，提供一種基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法，旨在解決現有技術中盲源分離不能有效解決非欠定盲源分離問題，基于稀疏性的盲源分離方法雖能解決欠定、非欠定盲源分離問題但仍存在分離精度不高、分離效率偏低、算法魯棒性偏低、理論分析不完善的問題。

本發明解決問題所采用的技術方案如下：

第一方面，本發明實施例提供一種基于魯棒聚類粒子群優化的欠定盲源分離方法，其中，所述方法包括：

獲取待欠定盲源分離的原始信號，并基于盲源分離信號模型對所述原始信號進行稀疏預處理，得到預處理信號；

對所述預處理信號進行基于魯棒聚類粒子群優化的混合矩陣估計，得到混合矩陣；其中，所述基于魯棒聚類粒子群優化的混合矩陣估計包括離群點消除策略和簇心擾動策略；

根據所述混合矩陣對所述預處理信號進行L1范數懲罰的恢復計算，得到恢復的期望信號。

在一種實現方式中，其中，所述基于盲源分離信號模型對所述原始信號進行稀疏預處理，得到預處理信號包括：

基于盲源分離信號模型，對所述原始信號進行抽取，得到抽取信號；

根據預設的計算法則，對所述抽取信號進行映射，得到映射信號；

對所述映射信號進行歸一化計算，得到預處理信號。

在一種實現方式中，其中，所述對所述預處理信號進行基于魯棒聚類粒子群優化的混合矩陣估計，得到混合矩陣包括：

基于離群點消除策略，對所述預處理信號進行簇心估計，得到混合矩陣。

在一種實現方式中，其中，所述對所述預處理信號進行基于魯棒聚類粒子群優化的混合矩陣估計，得到混合矩陣還包括：

基于簇心擾動策略，對所述預處理信號進行擾動估計，得到混合矩陣。