一种改进的变步长等变自适应盲源分离方法.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CN106534009A(43)申请公布日2017.03.22(21)申请号201611074254.3(22)申请日2016.11.29(71)申请人安徽理工大学地址232001安徽省淮南市田家庵区舜耕中路168号(72)发明人王康李振璧姜媛媛程浩刘朋张栓李幸生刘波(51)Int.Cl.H04L25/03(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称一种改进的变步长等变自适应盲源分离方法(57)摘要本发明公开了一种改进的变步长等变自适应盲源分离方法，在传统等变自适应盲源分离方法的分离矩阵迭代更新公式中采用一种新的无需改变参数值的非线性函数，利用鸡群算法优化分离矩阵迭代更新公式中步长，使步长不断变化，将源信号经过非奇异矩阵A得到的观测信号进行白化处理得到预处理信号，根据得到的预处理信号，利用改进的分离矩阵迭代更新公式得到最佳分离矩阵从而完成混合信号的分离。本发明方法解决了收敛速度和稳态误差之间的矛盾，提升运算速度，简化算法复杂度，在信号处理、无线通信等领域具有广泛的应用前景。CN106534009ACN106534009A权利要求书1/2页1.一种改进的变步长等变自适应盲源分离方法，其特征在于，包括以下步骤：T(1)采集源信号s(t)＝[s1(t),s2(t),...,sM(t)]并随机产生非奇异混合矩阵A，用混合T矩阵A对源信号s(t)进行线性混合，得到混合信号x(t)＝[x1(t),x2(t),...,xM(t)]，x(t)＝As(t)，其中sM(t)是源信号s(t)的第M个分量，xM(t)是观测信号x(t)的第M个分量，t为时间序列，上标T表示共轭转置，M为正整数，A是M×M维矩阵；(2)对混合信号进行白化得到预处理后的信号z(t),白化处理为现有成熟技术，此处不再赘述；(3)根据得到的预处理信号z(t)，利用改进的变步长等变自适应盲源分离方法迭代更新分离矩阵W得到最佳分离矩阵，将x(t)送至最佳分离矩阵得到最佳分离信号Y(t)＝[Y1T(t),Y2(t),...,YM(t)]，Y(t)＝Wx(t)，完成混合信号的分离。2.如权利要求1所述的一种改进的变步长等变自适应盲源分离方法，其特征在于，所述步骤(3)中利用改进的变步长等变自适应盲源分离方法迭代更新分离矩阵W得到最佳分离矩阵的具体过程为：初始化分离矩阵W,利用公式(1)W(k+1)＝W(k)+u(I-f(y(t))yT(t)+y(t)fT(y(t))-y(t)yT(t))W(k)………(1)对W进行迭代更新得到最佳分离矩阵,式(1)中，k为迭代次数，W(k)为第k次的分离矩阵，u为步长，I为单位矩阵，f(y)表示非线性函数，y(t)为源信号s(t)的估计，y(t)＝W(k)z(t)。3.如权利要求2所述的一种改进的变步长等变自适应盲源分离方法，其特征在于，所述非线性函数f(y)为一种新的无需改变参数值的非线性函数：式(2)中β为参数，β＝2。4.如权利要求2所述的一种改进的变步长等变自适应盲源分离方法，其特征在于，在分离矩阵W的每次迭代更新中利用鸡群算法确定最佳步长u，使步长不断变化，具体步骤如下：(4.1)初始化鸡群，设置最大迭代次数t1＝M1，鸡群粒子数N，产生N个0到1之间的随机数分别作为鸡群粒子，定义公鸡粒子个数NR＝0.15N,母鸡粒子个数NH＝0.7N，小鸡粒子个数NC＝0.25N，妈妈母鸡粒子个数NM＝0.5NH；(4.2)设置适应度函数fitness，根据适应度函数fitness计算鸡群粒子的适应度值，设定粒子当前最好位置和鸡群全局最好位置，鸡群算法迭代次数t1＝1；(4.3)如果t1/G＝1(即当前为第一代)，从小到大排序适应度值并根据公鸡、母鸡和小鸡粒子个数确定公鸡、母鸡和小鸡的划分，建立鸡群等级制度，将鸡群分成数个子群并确定母鸡粒子和小鸡粒子的对应母子关系(每个子群中有一个公鸡粒子和若干母鸡粒子和小鸡粒子构成)，其中，G表示开始更新等级制度、支配关系和母子关系的代数，G＝10；(4.4)根据公式(3)：2xir,j(t1+1)＝xir,j(t1)·(1+Φ(0,σ))……………………………(3)来更新公鸡粒子位置，其中，xir,j(t1),xir,j(t1+1)分别代表公鸡粒子ir在第t1次和t1+1次迭代中于第j维空间所处的位置；Φ(0,σ2)是一个方差为σ2的高斯分布，σ2表达式为：2CN106534009A权利要求书2/2页其中，fir和fkr代表公鸡粒子ir和公鸡粒子kr的适应度值，ε是一个极小的常数，用来保证分母有意义，NR为整个鸡群公鸡粒子数目，kr为所有公鸡粒子中除去ir后的任一个体，当公鸡粒子ir的适应度值好于公鸡粒子kr的适应度值，方