盲源分离和信道编码盲识别研究

【摘要】盲源分离或盲信号分离（BlindSource/SignalSeparation，BSS）已经成为信号和图像处理领域的一个强有力的工具，其目标是在没有任何或很少关于源信号和混合模型先验信息的条件下，从一组观测信号中恢复出原始的源信号。目前已经产生了许多关于BSS的理论和算法研究成果，但在应用上都有一定的局限性。本文主要针对复杂通信信号、具备时间结构的图像信号和欠定模式下的语音信号的盲分离进行了深入研究，设定了更加接近实际应用的仿真条件。信道编码盲识别技术在非协作通信的应用日益重要，本文还重点研究了RS码的盲识别算法，提高了识别性能。本文在以下几个方面取得了研究成果：（1）针对复杂通信信号的盲分离提出了一种基于超定模式下改进的自然梯度算法。基于对独立分量分析（IndependentComponentAnalysis，ICA）理论及其扩展和相关算法的详细阐述，通过仿真复杂通信信号的盲分离，分析了传统自然梯度（NaturalGradient，NG）算法在超定模式下趋于发散的原因，提出了一种改进的超定自然梯度算法，能够在超定模式和信源数目未知或动态变化的条件下，有效分离复杂通信信号。（2）针对使用时间结构的图像信号提出了一种改进的快速不动点算法。标准的ICA算法在分析并非统计独立的具备时间结构的信号时完全失效。本文在经典的AMUSE算法的基础上，提出了一种改进的快速不动点算法，给出了新的目标函数表示，采用时间点处的某种局估计来估计局部方差，利用方差的非平稳性来实现信号分离。通过仿真比较分析了所提算法和FastICA算法，结果证明改进算法能够实现4幅图像的盲分离。（3）针对欠定模式下的语音信号盲分离提出了一种基于稀疏独立分量分析（SparseIndependentComponentAnalysis，S-ICA）的改进算法。欠定情况下的盲源分离问题是一个更符合实际情况、也更具有挑战性的问题。基于对经典的稀疏独立分量分析（S-ICA）的2阶段欠定盲分离算法缺点的分析，本文对其进行改进。在信源个数和混合矩阵估计阶段，提出了一种新的加权势函数；在信源的估计和恢复阶段，针对L1范数算法的缺点，提出了一种结合最小均方误差的分离方法。在只有两路观测信号的条件下，仿真实现了非平稳的4路语音信号的盲分离。（4）提出了一种基于本原元的RS码快速盲识别算法。针对现有RS码的盲识别算法的缺点，本文提出了一种RS码编码参数的盲识别新方法。该方法利用本原元的校检作用并行搜索码长和域，提高了盲识别的效率；略掉不符合本原元校检的码字，增强了码根搜寻的可靠性；利用码根的连续性采用前进-倒退法向前搜索生成多项式，简化了计算，提高了搜索速度。仿真结果表明，新算法在90%识别率的误比特率的上限值有明显提高。
【作者】王平；
【导师】张海林；
【作者基本信息】西安电子科技大学，通信与信息系统，2013，博士
【关键词】盲源分离；独立分量分析；稀疏性；信道编码；盲识别；本原域元素；

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