[发明专利]基于块分割的欠定盲源分离混合矩阵估计方法有效

专利信息
申请号: 201610206294.2 申请日: 2016-04-05
公开(公告)号: CN105930857B 公开(公告)日: 2019-04-23
发明(设计)人: 付卫红;王佳伦;熊超;李晓辉;韦娟;刘乃安;黑永强 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 田文英;王品华
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于块分割的欠定盲源分离源混合矩阵估计方法。本发明首先获取采样信号向量,然后提取高能量采样信号向量并归一化,构造二维坐标平面并分割坐标纵轴,然后统计提取出包含聚类中心的子区间,取该子区间的中点值作为聚类中心的纵坐标,进而得到聚类中心的坐标值,最终获得欠定盲源分离混合矩阵。本发明克服了现有技术存在的在源信号非充分稀疏条件下的欠定盲源分离混合矩阵估计精度差和时间复杂度高的缺点,使得本发明适用于源信号非充分稀疏条件下的欠定盲源分离,并且具有能保持较快速度和较高精确度估计出欠定盲源分离混合矩阵的优点。
搜索关键词: 基于 分割 欠定盲源 分离 混合 矩阵 估计 方法
【主权项】:
1.一种基于块分割的欠定盲源分离混合矩阵估计方法,包括如下步骤:(1)基站接收信号:基站利用两根天线同时接收来自多个信号源的不同信号;(2)构造采样信号向量:(2a)基站对两根天线的接收信号在T时刻采样一次,将第一根和第二根天线每次采样的采样值作为向量元素,构造一个采样信号向量;(2b)基站对两根天线的接收信号在T时刻多次采样,构造多个采样信号向量;(3)提取高能量采样信号向量:(3a)按照下式,计算每个采样信号向量的能量:其中,E[x(k)]表示第k次采样得到的采样信号向量的能量,k=1,2,...K,K表示总的采样次数;表示开根号操作;|·|2表示取绝对值的平方操作;x(k)表示第k次采样得到的采样信号向量,x1(k)表示第一根天线的第k次采样值,x2(k)表示第二根天线的第k次采样值;(3b)按照下式,计算所有采样信号向量的平均能量:其中,Eaver表示所有采样信号向量的平均能量,E[x(1)]表示第一次采样得到的采样信号向量的能量,E[x(2)]表示第二次采样得到的采样信号向量的能量,E[x(K)]表示第K次采样得到的采样信号向量的能量,K表示总的采样次数;(3c)将所有采样信号向量能量比平均能量的十分之十一高的采样信号向量存入高采样信号向量;(4)高能量采样信号向量归一化:(4a)按照下式,计算高能量采样信号向量中第一个元素的归一化值:其中,x′1(n)表示第n个高能量采样信号向量中第一个元素的归一化值,n=1,2,...,N,N表示总的高能量采样信号向量的个数,x1(n)表示第n个高能量采样信号向量的第一个元素,x(n)表示第n个高能量采样信号向量,||·||2表示2范数操作;(4b)按照下式,计算高能量采样信号向量中第二个元素的归一化值:其中,x′2(n)表示第n个高能量采样信号向量中第二个元素的归一化值,n=1,2,...,N,N表示总的高能量采样信号向量的个数,x2(n)表示第n个高能量采样信号向量的第二个元素,x(n)表示第n个高能量采样信号向量,||·||2表示2范数操作;(4c)按照下式,计算归一化后的高能量采样信号向量:x′(n)=[x′1(n),x′2(n)]T其中,x′(n)表示第n个归一化后的高能量采样信号向量,x′1(n)表示第n个高能量采样信号向量中第一个元素的归一化值,n=1,2,...,N,N表示总的高能量采样信号向量的个数,x′2(n)表示第n个高能量采样信号向量中第二个元素的归一化值,T表示转置操作;(5)构造二维坐标平面并分割坐标纵轴:(5a)以高能量采样信号向量中第一个元素的值为横坐标,高能量采样信号向量中第二个元素的值为纵坐标,构造一个二维坐标平面;(5b)以第n个高能量采样信号向量中第一个元素的归一化值作为第n个观测点的横坐标,以第n个高能量采样信号向量中第二个元素的归一化值作为第n个观测点的纵坐标,在二维坐标平面上画出第n个观测点;其中,n=1,2,...,N,N表示总的高能量采样信号向量的个数;(5c)将二维坐标纵轴上的(‑1,1)区间分成多个大小相等的子区间;(6)统计各子区间范围内的观测点个数:统计观测点纵坐标值在第ι个子区间范围内的观测点个数,ι=1,2,...M,M表示总的子区间个数;(7)提取聚类中心子区间:(7a)找出子区间范围内的观测点个数大于门限值并且大于相邻两个子区间范围内观测点个数的子区间,将该子区间存入极大值向量;(7b)在极大值向量中找出子区间与相邻的两个子区间距离都大于门限值的子区间,将该子区间存入聚类中心待选向量;(7c)在极大值向量中找出子区间只与相邻的一个子区间距离大于门限值,同时子区间范围内观测点个数大于相邻的另一个子区间范围内观测点个数的子区间,将该子区间存入聚类中心待选向量;(7d)在极大值向量中找出子区间与相邻的两个子区间距离都小于门限值,同时子区间范围内观测点个数都大于相邻的两个子区间范围内观测点个数的子区间,将该子区间存入聚类中心待选向量;(7e)将聚类中心待选向量中的所有子区间,按照子区间范围内观测点个数的大小,从大到小进行排序;(7f)取出排序的前Q个子区间,得到聚类中心子区间;(8)计算聚类中心坐标值:(8a)将聚类中心子区间中第i个子区间的中点值作为第i个聚类中心的纵坐标值,i=1,2,...Q,Q表示信号源的个数;(8b)按照下式,计算聚类中心的横坐标值:其中,xi表示第i个聚类中心的横坐标值,yi表示第i个聚类中心的纵坐标值,i=1,2,...Q,Q表示信号源的个数,表示开根号操作,·2表示平方操作;(9)将所有的聚类中心坐标值组成欠定盲源分离混合矩阵如下:其中,x1表示第一个聚类中心的横坐标值,y1表示第一个聚类中心的纵坐标值;x2表示第二个聚类中心的横坐标值,y2表示第二个聚类中心的纵坐标值;xQ表示第Q个聚类中心的横坐标值,yQ表示第Q个聚类中心的纵坐标值,Q表示信号源的个数。
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