基于单层感知机的欠定盲源分离源信号恢复方法.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CN106202756A(43)申请公布日2016.12.07(21)申请号201610561413.6(22)申请日2016.07.15(71)申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市太白南路2号(72)发明人付卫红农斌刘乃安韦娟李晓辉黑永强(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.G06F17/50(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称基于单层感知机的欠定盲源分离源信号恢复方法(57)摘要本发明公开了一种基于单层感知机的欠定盲源分离源信号恢复方法。本发明首先获取观测信号矩阵，然后对观测信号矩阵中的所有列向量进行聚类得到混合矩阵，根据观测信号矩阵和混合矩阵计算待恢复的源信号列向量，利用单层感知机方法更新待恢复的源信号列向量，最终获得恢复的源信号。本发明克服了现有技术存在的源信号恢复精度易受噪声误差影响和计算复杂度偏高的缺点，使得本发明具有能保持较高恢复精度的同时快速的恢复源信号的优点。CN106202756ACN106202756A权利要求书1/2页1.基于单层感知机的欠定盲源分离源信号恢复方法，包括如下步骤：(1)将采集到的通信信号存入观测信号矩阵；(2)对观测信号矩阵进行聚类，得到混合矩阵；(3)将欠定盲源分离的迭代次数初始化为1；(4)按照下式，计算待恢复源信号列向量：其中，表示待恢复源信号列向量，A表示混合矩阵，表示求伪逆操作，x(l)表示观测信号矩阵中的第l个列向量，l表示欠定盲源分离的迭代次数；(5)赋值高斯参数：(5a)搜索待恢复源信号列向量中的最大分量；(5b)将搜索到的最大分量的值赋给高斯参数；(6)更新待恢复源信号列向量：(6a)将单层感知机法的迭代次数初始化为1；(6b)利用最速下降法，计算单层感知机的增量；(6c)将待恢复源信号列向量加上单层感知机的增量，得到更新后的待恢复源信号列向量；(6d)将单层感知机法的迭代次数加1，得到单层感知机法的当前迭代次数；(6e)判断单层感知机法的当前迭代次数是否小于等于M，若是，则执行步骤(6b)，否则，执行步骤(7)，其中，M表示待恢复源信号列向量的个数；(7)将高斯参数乘以0.6，得到更新后的高斯参数；(8)判断更新后的高斯参数是否大于10-5，若是，则执行步骤(6)，否则，执行步骤(9)；(9)存储利用单层感知机法更新后的待恢复源信号列向量；(10)将欠定盲源分离的迭代次数加1，得到欠定盲源分离的当前迭代次数；(11)判断欠定盲源分离的当前迭代次数是否小于等于观测信号矩阵的列数，若是，执行步骤(4)，否则，执行步骤(12)；(12)获得恢复源信号矩阵：将欠定盲源分离迭代得到的所有待恢复源信号列向量组成恢复源信号矩阵。2.根据权利要求1所述的基于单层感知机的欠定盲源分离源信号恢复方法，其特征在于：步骤(2)中所述的对观测信号矩阵进行聚类，得到混合矩阵的步骤如下：第1步，剔除观测信号矩阵中全为0值的列，将剩余的列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，得到所有的聚类中心；将所有的聚类中心组成混合矩阵。3.根据权利要求1所述的基于单层感知机的欠定盲源分离源信号恢复方法，其特征在于：步骤(6b)中所述的利用最速下降法，计算单层感知机的增量的步骤如下：2CN106202756A权利要求书2/2页第1步，按照下式，计算高斯对角矩阵：其中，D表示高斯对角矩阵，diag[·]表示设定对角元操作，e(·)表示以自然数为底数的求幂操作，σ表示高斯参数，N表示传感器的总数，表示待恢复源信号列向量的第一个分量，表示待恢复源信号列向量的第二个分量，表示待恢复源信号列向量的第N个分量；第2步，按照下式，计算最优学习因子：T其中，μ表示最优学习因子，Aj表示混合矩阵的第j个行向量，(·)表示转置操作，xj表示观测信号向量的第j个元素，表示待恢复源信号列向量，D表示高斯对角矩阵；||·||表示求模操作；第3步，按照下式，计算单层感知机的增量：其中，Δ表示单层感知机的增量，μ表示最优学习因子，Aj表示混合矩阵的第j个行向量，T(·)表示转置操作，xj表示观测信号向量的第j个元素，表示待恢复源信号列向量，D表示高斯对角矩阵。3CN106202756A说明书1/5页基于单层感知机的欠定盲源分离源信号恢复方法技术领域[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一种基于单层