基于改进时频单源区的欠定混合矩阵盲估计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106778001A(43)申请公布日2017.05.31(21)申请号201611219687.3(22)申请日2016.12.26(71)申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市雁塔区太白南路2号(72)发明人付卫红农斌周新彪田德艳韦娟黑永强李晓辉刘乃安(74)专利代理机构陕西电子工业专利中心61205代理人田文英王品华(51)Int.Cl.G06F19/00(2011.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称基于改进时频单源区的欠定混合矩阵盲估计方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进时频单源区的欠定混合矩阵盲估计方法。本发明首先获取观测信号矩阵，对观测信号矩阵进行伽柏Gabor变换得到时频信号矩阵，然后构建时频单源区信号矩阵，剔除时频单源区信号矩阵中的低能量值的列向量，最终对时频单源区信号矩阵进行聚类得到欠定混合矩阵。本发明克服了现有技术存在的混合矩阵估计误差较高和容易受到源信号稀疏性的影响的缺点，使得本发明具有能保持较低混合矩阵估计误差的同时降低对源信号稀疏性的要求。CN106778001ACN106778001A权利要求书1/2页1.一种基于改进时频单源区的欠定混合矩阵盲估计方法，包括如下步骤：(1)将采集到的通信信号存入观测信号矩阵中；(2)对观测信号矩阵进行伽柏Gabor变换，得到时频信号矩阵；(3)构建时频单源区信号矩阵：(3a)按照下式，计算每一个时频信号矩阵中列向量的角度系数：其中，ρ表示时频信号矩阵中列向量的角度系数，R{·}表示取实部操作，X(t,k)表示时频信号矩阵中采集时刻t和频率点k对应的列向量，(·)T表示转置操作，I{·}表示取虚部操作，||·||表示取2范数操作，|·|表示取绝对值操作。(3b)判断每一个时频信号矩阵中列向量的角度系数是否大于0.95，若是，则执行步骤(3c)，否则，则执行步骤(3d)；(3c)将时频信号矩阵中角度系数大于0.95的列向量存入时频单源区信号矩阵；(3d)剔除时频信号矩阵中角度系数小于0.95的列向量；(4)剔除时频单源区信号矩阵中的低能量值的列向量：(4a)按照下式，计算门限值：ε＝0.2max(||X(t,k)||2)其中，ε表示门限值，max(·)表示取最大值操作；(4b)按照下式，计算时频单源区信号矩阵中列向量的能量值：其中，E表示时频单源区信号矩阵中列向量的能量值，表示时频单源区信号矩阵中采集时刻t和频率点k对应的列向量；(4c)判断时频单源区信号矩阵中列向量的能量值是否大于门限值，若是，则执行步骤(4d)，否则，则执行步骤(4e)；(4d)保留时频单源区信号矩阵中能量值大于门限值的列向量；(4e)剔除时频单源区信号矩阵中能量值大于门限值列向量；(5)对时频单源区信号矩阵进行聚类，得到欠定混合矩阵。2.根据权利要求1所述的基于改进时频单源区的欠定混合矩阵盲估计方法，其特征在于：步骤(5)中所述对时频单源区信号矩阵进行聚类的具体步骤如下：第1步，剔除时频单源区信号矩阵中全为0值的列向量，将剩余的列向量组成待恢复信号矩阵；第2步，选取待恢复信号矩阵中第一个分量为负数的列向量，对该列向量的所有元素乘以-1得到翻转列向量；第3步，将翻转列向量和未被选取的列向量组成翻转矩阵；第4步，对翻转矩阵进行归一化处理得到归一化信号矩阵；第5步，利用K-均值聚类方法，对归一化信号矩阵中的所有列向量进行聚类，得到所有2CN106778001A权利要求书2/2页的聚类中心；将所有的聚类中心组成欠定混合矩阵。3CN106778001A说明书1/4页基于改进时频单源区的欠定混合矩阵盲估计方法技术领域[0001]本发明属于通信技术领域，更进一步涉及信号处理技术领域中的基于改进时频单源区的欠定混合矩阵盲估计方法。本发明可以对军事通信信号，图像信号，生物医学信号进行处理，利用传感器接收到的观测信号实现欠定混合矩阵盲估计。背景技术[0002]欠定盲分离是在对传输信道参数未知且观测信号的数目小于源信号数目的情况下，仅仅利用观测信号将源信号估计出来。欠定盲分离技术只需少量传感器来接收混合信号，不仅满足特定场合，还能节约成本。[0003]现有的欠定盲分离混合矩阵估计方法主要是聚类法，将观测信号归一化后投影到坐标平面，通过聚类算法找出聚类中心，然后估计出混合矩阵。但是，在源信号非充分稀疏的条件下，利用现有的聚类算法进行欠定盲源分离混合矩阵的估计误差较大，抗噪性能也较差。因此研究适用于源信号非充分稀疏条件下的欠定盲分离混合矩阵估计，同时减少混合矩阵估计误差和增强抗噪性能的方法成为欠定盲分离中亟待解决的问题。[0004]西安电子科技大学所拥有的专利技术“基于密度的欠定盲源分离方法”(申请号20131