盲信号处理技术在通信领域的研究.pdf

摘要 自从H6mult等人在盲源信号分离领域的开创性工作以来，在短短二十年左右 的时间里，盲源信号分离的研究己经取得了丰硕成果，成为现代信号处理领域研 究的热点问题。盲源信号分离技术在通信、语音处理、图像处理、地震勘探、生 物医学、雷达及经济数据分析等领域具有广泛的应用价值。目前，盲源信号分离 理论仍存在大量问题有待深入研究，盲分离算法的性能需要进一步提高。为此， 本文在总结前人工作的基础上，研究了盲源信号分离理论，提出了一些新算法。 我们根据信号混合过程的不同，通常把观测信号分为瞬时混合信号与卷积混 合信号。根据盲分离算法所用统计信息的不同，盲分离算法又可以分为基于二阶 统计量的算法、基于高阶统计量的算法和基于信息论准则的算法。此外，盲信号 分离过程既可以在时域进行，又可以在频域进行。因此盲分离算法又有时域与频 域算法之分。本文沿着以上这三条主线，对盲源信号分离理论与算法进行了研究。 分析了瞬时混合信号与卷积混合信号的混合模型、分离模型，给出了一般分离模 型的成立条件。二阶统计量算法利用信号的非平稳性，高阶统计量算法利用信号的 非高斯性，信息论算法利用K．L散度，本文根据这些特点给出了一些盲信号基本的 分离算法。总结了独立分量分析的各种经典算法，对各种经典算法进行了深入的 研究。在卷积信号的分离算法研究中，用到了频域和时域算法，并对算法性能进 行了对比。 关键字：盲源信号分离独立分量分析统计独立性卷积信号分离二阶矩高阶累 积量Kuilback-Leibler散度 Abstract been inthe Sincethe works advanceshave made H6rault，et original by al，great areaofblindsonree hasbecomea ofmodem separation(BSS)．Ithotspot signal has incommunication，speech processing．Itmanyprotentialapplications processing， andradar itev∞finds in imageprocessing，biomedicinetechnology，andapplications financialdata arestill issuesthatneedfurther analysis．However，theremanyopen new ale basedonthecontributionsformer investigation．Someapproachespresented by researchers． one two Generally,onhand，BSS Canbeclassifiedinto groups approaches tothe forinstantaneousmixturesandthatfor according mixingchannels：approaches convohifivemixtures．Ontheotherhand．itCanbe intothreeclasseswitll