一种利用结构特点实现复数域联合对角化解盲源分离新算法研究及应用
[Abstract]:Joint diagonalization is a powerful tool for blind source separation. However, most of the existing joint diagonalization algorithms can only solve the blind source separation problem in real number domain, and have many limitations on the target matrix. In order to solve the more general problem of blind source separation in complex domain, a joint diagonalization (Structural Traits Based Joint Diagonalization,STBJD) algorithm based on structural characteristics is proposed, which eliminates the whitening operation and removes the positive definiteness restriction on the target matrix. The target matrix group is also allowed to be complex value, which has wide applicability. Firstly, the matrix transformation is introduced to transform the target matrix set of complex field to a new set of real symmetric objective matrices with distinct structure. Then the diagonalized least squares cost function is constructed and the alternating least squares iterative algorithm is introduced to solve the cost function. The structural characteristics of the parameters involved are fully exploited in the optimization process. Finally, the estimation of the aliasing matrix is obtained and the source signal is recovered accordingly. The simulation results show that the STBJD algorithm has higher convergence accuracy and can effectively solve the blind source separation problem than the existing representative complex domain joint diagonalization algorithm FAJD algorithm and CVFFDIAG algorithm which has no special restrictions on the target matrix.
【作者单位】: 长安大学电子与控制工程学院;长安大学公路学院;长安大学信息工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(No.61201407,No.61473047) 中国博士后科学基金面上资助(No.2013M542309) 陕西省自然科学基础研究计划(No.2016JQ5103) 长安大学中央高校基本科研业务费(No.0009-2014G1321038)
【分类号】:TN911.7
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,本文编号:2333589
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