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本文研究盲源分离问题。所谓的盲源分离(BSS)就是在源信号不能被观测和源信号如何混合未知的情况下,仅由可观测的混合信号和源信号的统计独立性假设提取源信号。盲源分离的唯一假设条件是源信号相互统计独立,使得源信号分离成为应用非常广泛的信号处理方法。尤其当很难或根本无法建立从信源到传感器之间的传输信道模型时,盲源分离就成为唯一可行的信号处理方法。
首先详细介绍了盲源分离问题及其发展和应用,从数学模型角度介绍并讨论了盲源分离问题各种方法和已有算法。着重介绍讨论了非线性PCA准则和基于非线性PCA准则的已有RLS算法,分析了白化约束下非线性PCA算法和没有预白化非线性PCA算法各自优缺点。
基于一种不需要预白化的带约束非线性PCA准侧,推导出该准则相对梯度满足约束的充要条件,通过投影得到了满足约束的相对梯度,结合基于该准则的自适应盲源分离算法,用Matlab软件对该算法进行了仿真。该算法直接处理观测数据,省去了预白化步骤,因此比现有的非线性PCA算法性能更好,仿真实验证实了新算法的有效性。