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非平稳环境中的盲源分离算法研究

作　者: 刘建强
导　师: 冯大政
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 盲源分离(BSS) 独立分量分析(ICA) 瞬时混合卷积混合非平稳信号非白信号自然梯度广义特征分解(GED) 多信道语音增强变步长变遗忘因子
分类号: TN911.7
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
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引　用: 5次
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内容摘要

盲源分离是在源信号与传输信道未知的情况下仅利用接收天线的观测数据提取或恢复统计独立的源信号。盲源分离因为在语音处理、医学信号处理,图像增强与无线通信等诸多领域具有广泛的应用前景,从而引起了信号处理学界和神经网络学界的共同兴趣。本文围绕这一热点课题展开,并把研究重点放在非平稳环境中的盲源分离算法研究,本文的主要工作包括以下几个方面:1.提出一种变步长、变动量项因子的自适应改进的自然梯度算法实现源信号瞬时混合的盲分离。在后向传播算法的启发下,在自然梯度学习过程中结合动量项以加快收敛速度,同时改善自然梯度算法的稳定性。然后在分离模型中提出一个合适的测度函数自适应控制步长和动量项因子,由此得到的变步长和变动量项因子的改进的自然梯度算法适合解决时变环境下的盲源分离问题。实验表明与经典的自然梯度算法和其它改进的自然梯度算法相比,即使在信源个数很多的情况下,本文所提自适应改进的自然梯度算法有更快的收敛速度和更好的稳态精确性,当混合矩阵突变或信号功率突变时自适应改进的自然梯度算法依然有较好的跟踪能力。此外,结合自然梯度和非线性主分量分析提出了一种块递归的盲源分离方法,构造出按块递归更新的矩阵方程,然后用QR分解和回代法求解该矩阵方程得到最优分离矩阵。所提方法与已有递归型盲源分离算法相比适于实时处理且遗忘因子的选择相对简单,与其它块处理算法相比有较快的初始收敛速度。2.针对混合矩阵发生突变的情况,提出一种基于时变遗忘因子递归广义特征分解的非白源盲分离算法。首先给出一种新的协方差矩阵的逆矩阵和时延相关矩阵乘积的递归更新方程,广义特征向量的估计经由近似幂迭代法和压缩处理在线实现,得到的在线算法可以避免同时估计协方差矩阵及其逆矩阵。为跟踪混合矩阵的突然变化,提出一种新颖的基于广义特征向量关于协方差矩阵正交特性的在线决策规则,可以判别混合矩阵是否发生突变,从而利用时变遗忘因子的递归广义特征分解算法在混合矩阵发生突变后能获得较好的跟踪能力及精确的稳态性能。3.充分利用人类发音的特点和语音信号的非平稳特性,提出一种数目未知的语音信号瞬时混合的盲分离和信源数目检测算法。首先利用递归广义特征分解在线估计对应于最大广义特征值的广义特征向量,利用向量相似度定义广义特征向量的平均相似度用以拟合信道互扰性能曲线,并根据平均相似度曲线提取出“高相似度区间”近似“分离区间”。然后进一步提取分离性能较好的“高相似度区间”并剔除部分“混合区间”,得到“高分离度区间”。然后对“高分离度区间”中的广义特征向量进行多阶段聚类确定源信号的数目,在实现估计信号数目的同时完成信号的盲分离。此外,所提算法可以克服盲提取问题中先提取出的信源性能好而后提取出的信源性能差的缺点。4.针对现有卷积混合盲源分离的频域算法存在的问题,即恢复出的信号是源信号和一个未知的滤波器的卷积,且由于部分频率点处盲源分离方法的失效和无法精确解决排列和尺度模糊问题,分离出的信号中会泄露进其余的信号分量,影响分离性能。提出一种基于多信道语音增强的频域盲源分离后处理方法以消除空间干扰和背景噪声。该方法有机结合盲源分离技术与阵列处理技术,既可充分利用空域信息,又无需增加其它先验信息。首先在频域盲源分离方法中利用语谱分裂技术得到M×N个分离信号,将多输入多输出(MIMO)混合系统分裂成N个单输入多输出(SIMO)系统,泄露进该信号的其它信号分量可以视为干扰信号,然后分别用频域多信道语音增强方法重构出各个语音信号,以消除不同信源间的空间干扰和环境噪声。仿真结果表明该算法具有良好的性能。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
第一章绪论  12-32
  1.1 引言  12
  1.2 瞬时混合盲源分离研究发展与现状  12-16
  1.3 卷积混合盲源分离研究发展与现状  16-19
  1.4 本文的研究内容  19-21
  参考文献  21-32
第二章盲源分离的基础知识  32-46
  2.1 引言  32-33
  2.2 瞬时混合盲源分离  33-38
    2.2.1 信号模型与假设  33-34
    2.2.2 可分离性与分离原则  34-37
    2.2.3 分离系统与分离性能  37-38
  2.3 卷积混合盲源分离  38-42
    2.3.1 信号模型与假设  38-39
    2.3.2 可分离性与分离原则  39-40
    2.3.3 分离系统与分离性能  40-42
  2.4 本章小结  42
  参考文献  42-46
第三章改进的自然梯度算法  46-68
  3.1 引言  46-47
  3.2 自适应改进的自然梯度算法  47-59
    3.2.1 自然梯度算法  47-50
    3.2.2 结合动量项的自然梯度算法  50-52
    3.2.3 参数自适应控制算法  52-54
    3.2.4 仿真实验  54-59
  3.3 基于自然梯度和非线性主分量分析的块递归盲源分离算法  59-64
    3.3.1 递归最小二乘盲源分离算法  60-61
    3.3.2 块递归的自适应盲源分离算法  61-62
    3.3.3 仿真实验  62-64
  3.4 本章小结  64-65
  参考文献  65-68
第四章基于变遗忘因子递归广义特征分解的盲源分离算法  68-84
  4.1 引言  68-69
  4.2 基于广义特征分解的盲源分离算法  69-70
  4.3 递归广义特征分解的盲源分离算法  70-73
    4.3.1 递归更新  70-71
    4.3.2 近似幂迭代方法  71-72
    4.3.3 压缩处理  72-73
  4.4 混合矩阵突变时基于时变遗忘因子的递归盲源分离算法  73-76
    4.4.1 时变遗忘因子  73-74
    4.4.2 在线决策规则  74-76
  4.5 仿真实验  76-80
  4.6 本章小结  80-81
  参考文献  81-84
第五章数目未知的语音信号瞬时混合的盲分离与信源数目检测算法  84-104
  5.1 引言  84-86
  5.2 基于广义特征分解的非平稳信号的盲提取算法  86-88
    5.2.1 非平稳信号构成矩阵束的广义特征分解  86-87
    5.2.2 基于递归广义特征分解的盲提取算法  87-88
  5.3 数目未知的语音信号瞬时混合盲分离与信源数目检测算法  88-96
    5.3.1 语音信号在线提取特性分析  88-91
    5.3.2 信源数目检测与分离算法  91-96
  5.4 仿真实验  96-101
  5.5 本章小结  101
  参考文献  101-104
第六章基于多信道信号增强的卷积混合语音信号盲分离的后处理算法  104-120
  6.1 引言  104-106
  6.2 频域盲源分离算法  106-110
    6.2.1 卷积混合盲源分离问题的数学模型  106-107
    6.2.2 频域盲源分离算法  107-110
  6.3 基于多信道信号增强的后处理算法  110-113
    6.3.1 分裂的语谱与多信道信号增强模型的关系  110-111
    6.3.2 基于多信道信号增强的后处理算法  111-113
  6.4 仿真实验  113-115
  6.5 本章小结  115-117
  参考文献  117-120
第七章结束语  120-123
  7.1 本文内容总结  120-121
  7.2 工作展望  121-123
致谢  123-124
作者在读期间的研究成果  124-125

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