[发明专利]基于韦罗内塞映射的欠定盲分离混合矩阵估计方法

说明书

本发明公开了一种基于韦罗内塞映射的欠定盲分离混合矩阵估计方法。本发明首先获取观测信号矩阵，对观测信号矩阵进行韦罗内塞映射得到韦罗内塞映射矩阵，然后构造韦罗内塞映射的法向量，计算韦罗内塞映射的一阶导数，对韦罗内塞映射的一阶导数进行谱图划分，得到子空间矩阵，最终对子空间矩阵的所有交线列向量进聚类得到欠定混合矩阵。本发明克服了现有技术存在的容易受到单多源点干扰和容易受到收敛性限制的缺点，使得本发明能够在保持较低的欠定盲分离混合矩阵估计误差的同时，增强了欠定盲分离中混合矩阵估计精度的稳定性。

技术领域

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基于韦罗内塞映射的欠定盲分离混合矩阵估计方法。本发明可以对通信信号进行盲分离处理，利用传感器接收到的观测信号实现欠定混合矩阵盲估计。

背景技术

欠定盲分离是在对传输信道参数未知且观测信号的数目小于源信号数目的情况下，仅仅利用观测信号将源信号估计出来。欠定盲分离技术只需少量传感器来接收混合信号，不仅满足特定场合，还能节约成本。

现有的欠定盲分离混合矩阵估计方法主要是聚类法，将观测信号归一化后投影到坐标平面，通过聚类算法找出聚类中心，然后估计出混合矩阵。但是，在源信号非充分稀疏的条件下，利用现有的聚类算法进行欠定盲源分离混合矩阵的估计误差较大，抗噪性能也较差。欠定盲分离混合矩阵估计的精度对源信号恢复精度影响也比较大。因此研究适用于源信号非充分稀疏条件下的欠定盲分离混合矩阵估计，同时减少混合矩阵估计误差和增强抗噪性能的方法成为欠定盲分离中亟待解决的问题。

哈尔滨工程大学在其申请的专利文件文献“一种针对欠定盲源分离的混合矩阵估计方法”(申请号201510726953.0，申请日2015.10.30，公开号105354594A)中提出一种针对欠定盲分离的欠定混合矩阵估计方法。该方法对接收到的两路观测信号分别进行短时傅里叶变换得到观测信号的短时傅里叶系数，然后利用得到的短时傅里叶系数进行聚类，估计出欠定混合矩阵。该发明存在的不足之处是，当源信号在时频域时，对稀疏性的要求较高，噪声和异常值对欠定混合矩阵估计效果影响较大，在实际应用中很难保证以较小的误差实现欠定混合矩阵的估计。

马丽芬等人在其发表的论文“基于估计参数势函数法的欠定盲分离”(系统工程与电子技术，2014，第36卷(4期)，619-623.)中提出了一种基于估计参数势函数法的欠定盲分离方法。该方法利用一组下降参数序列和势函数来对观测信号进行平面聚类，然后对混合矩阵的列向量进行估计，解决了梯度下降法迭代次数过于频繁的问题。但是，该方法仍然存在的不足之处是，在单源点和多源点同时存在的情况下，只能估计出混合矩阵中的部分列向量，在实际应用中很难保证欠定盲分离中混合矩阵估计精度的稳定性。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足，提出一种基于韦罗内塞映射的欠定盲分离混合矩阵估计方法。本发明降低了欠定盲源分离混合矩阵估计的误差，同时增强欠定盲分离中混合矩阵估计精度的稳定性。

实现本发明目的的具体思路是：在原有的聚类方法的基础上，先对观测信号矩阵进行韦罗内塞映射，再对韦罗内塞映射的零空间向量进行谱聚类得到各个信号子空间，最后对各个信号子空间之间的交集进行聚类得到欠定混合矩阵，实现了在保持较低的混合矩阵估计误差的同时，增强欠定盲分离中混合矩阵估计精度的稳定性。

实现本发明目的的具体步骤如下：

(1)构建观测信号矩阵；

(2)对观测信号矩阵进行韦罗内塞映射；

(3)构造韦罗内塞映射的法向量；

(4)按照下式，计算韦罗内塞映射的一阶导数：

Dp＝nonzero(cL⊙P)v