张伟灿，何选森

ZHANG Weican,HE Xuansen

湖南大学 信息科学与工程学院，长沙 410082

College of Computer Science and Electronic Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China

1 引言

盲源分离（Blind Source Separation，BSS）旨在从混合矩阵和源信号都未知的混合（传感）信号中恢复（分离）源信号。由于这一特性，盲源分离被广泛地应用于生物医学、图像处理和语音信号处理[1-3]等领域。而在源信号数目大于传感信号数目的欠定盲分离（Underdetermined Blind Source Separation，UBSS）情况下，其混合系统是不可逆的，因此更加具有挑战性，同时UBSS也更加符合实际应用而具有研究价值。

随着群体智能优化算法的发展和应用，文献[4-5]提出了基于人工蜂群[6]（Artificial Bee Colony，ABC）算法的聚类方法。本文针对标准ABC算法的开发能力差这一缺点，引入Levy飞行搜索策略，对当前最优解的邻域进行探索。为提高ABC的收敛速度，结合观测数据的聚类特点对雇佣蜂的搜索策略进行改进。以上两种改进在增强算法的局部开发能力的同时，有可能陷入局部最优解。为了克服这个问题，本文增加侦查蜂的数目，自适应调整侦查蜂的搜索半径。

2 时频单源点检测

假设源信号的个数为N，传感器的个数为M(M＜N)，瞬时混合欠定盲源分离系统中接收信号可表示为：

上式的短时傅里叶变换（STFT）为：

其中X(t,k)=[X1(t,k),X2(t,k),…,XM(t,k)]T和S(t,k)=[S1(t,k),S2(t,k),…,SN(t,k)]T分别是观测信号和源信号在频率为k时间为t时的傅里叶系数，an=[a1n,a2n,…,aMn]T是混合矩阵的第n个列向量。

当信号的稀疏性较差时，单源点检测可以提高信号的稀疏性，使之呈现更好的方向性。文献[7]表明当时频点实部和虚部的绝对方向相等时为单源点。在实际情况中，只有一个分量有效而其他分量都为零的概率是非……