基于最大比合并的超定盲源分离

TN911.23; 主要研究了超定盲源分离问题,即观测信号个数大于源信号个数情况下的盲源分离.首先给出一种将超定分离转化为多组适定分离的方法,接着通过分析广义Rayleigh商问题最优解和基于四阶累积量代价函数收敛解之间的关系,提出了一种基于最大比合并(MRC)的盲源分离算法(MRC-FastICA).该算法利用多组FastICA来获得同一源信号的多个估计信号,然后利用MRC得到最终的分离信号.理论分析和实验结果表明该算法能够获得分集增益,比传统算法有更好的信干噪比(SINR)性能....

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Published inTongxin Xuebao Vol. 31; no. 7; pp. 9 - 17
Main Authors 姚俊良, 杨小牛, 李建东, 付卫红, 李钊, 张琰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西,西安,710071%中国电子科技集团公司第三十六研究所,浙江,嘉兴,314001 2010
Editorial Department of Journal on Communications
Subjects
盲源分离
最大比合并
分集增益
独立分量分析
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ISSN1000-436X
DOI10.3969/j.issn.1000-436X.2010.07.002

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Summary:TN911.23; 主要研究了超定盲源分离问题,即观测信号个数大于源信号个数情况下的盲源分离.首先给出一种将超定分离转化为多组适定分离的方法,接着通过分析广义Rayleigh商问题最优解和基于四阶累积量代价函数收敛解之间的关系,提出了一种基于最大比合并(MRC)的盲源分离算法(MRC-FastICA).该算法利用多组FastICA来获得同一源信号的多个估计信号,然后利用MRC得到最终的分离信号.理论分析和实验结果表明该算法能够获得分集增益,比传统算法有更好的信干噪比(SINR)性能.
ISSN:1000-436X
DOI:10.3969/j.issn.1000-436X.2010.07.002