基于广义协方差张量分解的欠定盲辨识算法

发布时间：2018-02-27 17:43

  本文关键词： 盲源分离 累积量 广义协方差 张量分解 欠定盲辨识　出处：《电子科技大学学报》2016年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题,该文利用广义协方差的统计和结构性质以及塔克分解的压缩特征,提出了一种新的欠定盲辨识算法。首先基于广义协方差矩阵建立核函数,再将核函数堆叠成三阶张量模型,然后应用塔克分解求混合矩阵。该算法不仅具有优良的辨识性能,而且具有较低的实现复杂度。最后,仿真实验证明了该文算法的有效性。
[Abstract]:In this paper, the statistical and structural properties of generalized covariance and the contraction characteristics of Tucker decomposition are used to estimate the mixed matrix in underdetermined blind source separation. In this paper, a new underdetermined blind identification algorithm is proposed. Firstly, the kernel function is established based on the generalized covariance matrix, then the kernel function is stacked into a third-order Zhang Liang model, and then the mixed matrix is obtained by using the Tucker decomposition. Finally, the simulation results show that the proposed algorithm is effective.
【作者单位】： 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61179006) 国家863项目(2012AA01A502) 四川省科技支撑计划(2014GZX0004)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1543674