科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
盲源分离(blind source separation, BSS)在语音信号的识别、生物医学信号的处理以及雷达信号的目标识别上具有重要的应用价值。为了解决空中微动群目标的欠定盲分离问题，提出了一种基于密度聚类和lp范数(0<p≤1)最小化相结合的“两步法”,能更准确地分离混合信号。该“两步法”第一步利用源信号的局部优势特性，将多维矩阵的估计转换为多个特征向量聚类的问题，将大密度区域划分为簇并有效处理离群点，然后求得每一簇的均值从而实现混合矩阵的估计。第二步将源信号的分离过程转化为lp范数(0<p≤1)最小化模型，利用迭代拉格朗日乘子法和适当的初始化求出全局最优解。数值仿真结果表明，提出的算法在欠定盲源分离的情况下使误差降低在有限范围内，且分离效果得到显著提高，该方法为实现盲信号的分离提供了一种新思路。
- 单位
