李　飞,李国林,谢　鑫

(海军航空工程学院,山东烟台　264001)



一种改进的基于二阶统计量的盲源抽取算法*

李飞,李国林,谢鑫

(海军航空工程学院,山东烟台264001)

摘要:针对之前盲源抽取算法存在鞍点的问题,提出一种新的基于二阶统计量的盲源抽取算法。通过利用自回归模型对抽取信号向量进行估计,并利用估计值与抽取向量之差提出一种新的代价函数,证明了代价函数的有效性。通过利用最速下降法对抽取向量以及FIR滤波器权值向量的计算,求解出抽取向量最优值。最后通过仿真证明算法相对之前两种算法有更高的可靠性,且在低信噪比的环境下,算法抽取效果依然良好且保持很高的抽取正确率。

关键词:盲源抽取;二阶统计量;鞍点;自回归估计

0引言

盲源分离(blindsignalseparation,BSS)是目前信号处理中最热门的新兴技术之一[1-2]。盲源抽取(blindsourceextraction,BSE)技术作为BSS技术的一个重要分支,是指从接收信号中抽取出一路或几路己方感兴趣的信号[3]。相对于BSS技术,BSE技术以更少的计算开销达到相同目的,在电子侦察、音频提取等领域有着更为宽广的应用空间[4-6]。

根据约束条件,BSE算法主要分为基于高阶累积量和二阶累积量的方法[7]。其中基于二阶累积量的BSE算法由于只用到信号的相关矩阵等信息,因此只要求源信号之间互不相关,从约束条件来看,基于二阶统计量的BSE算法有着更广的应用范围[8-10]。

传统基于二阶统计量的BSE算法利用源信号之间不同的自相关矩阵信息完成目标信号抽取过程,如BCBSE算法[11]、EVBSE算法[12]等,但在算法实现过程中,会出现收敛于局部极小值的情况,导致抽取信号错误,尤其是在信号源之间并不满足严格不相关的情况下。……