一种用于通信信号盲分离的快速不动点处理方法技术

本发明专利技术属于信号处理技术领域，尤其涉及一种高效的适用于通信信号盲分离的快速不动点处理方法。本发明专利技术针对现有的非圆快速不动点算法(nc-FastICA)不能适应选择最优非线性函数的缺陷，通过分析不同通信信号的特点，自适应地选择最优的非线性函数，提出了一种用于通信信号盲分离的快速不动点处理方法。本发明专利技术分离效率高，性能稳定，收敛速度快且在分离通信信号时较传统的nc-FastICA算法和ACMN算法有8～14dB左右的提升，可广泛用于通信信号盲分离。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信号处理
，尤其涉及一种高效的适用于通信信号盲分离的快 速不动点处理方法。
技术介绍
盲信号分离是信号处理中的一个重要问题，正是由于盲信号分离对源信号以及传 输过程的先验知识并不要求，在语音、阵列、无线通信信号处理等领域有广阔的应用前景。 独立分量分析（ICA)是解决盲信号分离的主要方法之一，其充分利用了源信号之间的独立 性，通过寻找一组线性非正交变换，使得估计的源信号的统计独立性达到最大，以此恢复源 信号。 ICA的模型为z = As，其中，观测彳目,A是列满秩的混 合矩阵，N表示信源的个数，M表示接收端传感器的数目。假设源信号相互独立、均值为零、 并且功率是归一化的。ICA的目的就是找到一个分离矩阵W来恢复源信号，并且要恢复出来 的源信号与真实的源信号只有幅度、相位或顺序的模糊。 分离效果的好坏可以用Amari指标来衡量，其定义为：其中，C = WhA。 所述L越小表示分离效果越好，IOlog I J-IOdB说明算法的分离效果不好。 快速不动点算法（FastICA)作为独立分量分析（ICA)算法中的一种经典算法，其 适用范围经历了从实数域到复数域以及非圆信号的过程。然而，传统的非圆快速不动点算 法（nc-FastICA)在选择非线性函数的时候并没有考虑源信号的特殊形式，性能有很大的 提升空间。自适应快速不动点算法（ACMN)虽然考虑到了信号的特殊形式并提出了自适应 选择非线性函数的方法，但其性能只是在分离具有超高斯分布的广义高斯族信号时较传统 的nc-FastICA有所提升，对于具有次高斯分布的通信信号并没有什么改善。迄今还没有 人提出适用于通信信号盲分离的自适应快速不动点算法。所以，结合通信信号的特殊形式， 提出一种高效能的、能自适应选择非线性函数的分离算法显得尤为重要。
技术实现思路
本专利技术为解决现有技术的不足，针对现有的非圆快速不动点算法（nc-FastICA) 不能适应选择最优非线性函数的缺陷，通过分析不同通信信号的特点，自适应地选择最优 的非线性函数，提出了。 -种用于通信信号盲分离的快速不动点处理方法，具体步骤如下： S1、初始化参数，令 η = 1，i = 1，nmax= 50，ε = 10 12,其中， S2、白化接收数据，得到白化后的混合信号X，所述白化接收数据的具体过程如 下： S21、计算接收数据的自相关矩阵Rz= Ε{ζζ Η}，并做特征值分解Rz= UAUH，其中， Λ = diag ( λ λ 2,…，λ M)，M表示接收端传感器的数目； S22、计算白化矩阵 V=Af2Uf，其中，As=diagU λ2，···，λΝ)，Ν 表示信源的 个数，1为U的前N列组成的矩阵； S23、根据S22所述白化矩阵V得到白化后的混合信号X = Vz ; S3、对混合矩阵进行预估计，具体步骤如下： S31、置 i -1; S32、根据公式对分 离矩阵W的第i列化进行更新，其中，乃=wjtf)/ix，G为非线性函数，G(z) = z2, G'为G的 一阶导数，G"为G的二阶导数，η为更新次数； S33、g i < Ν，则置i - i+Ι，返回步骤S32,若i彡Ν，则进入S4 ; S4、对更新后的分离矩阵进行正交化处理：W - 1/2W ; S5、对S4所述正交化处理的分离矩阵进行收敛判定，若收敛或者η = nmax，则输出 预分离矩阵，根据公式§ =P( ^…= 计算预分离后的信号并转到步骤S6,若 不收敛或者η < nmax，则置η - n+1，返回步骤S3 ; S6、初始化，令η = 1，nmax= 50,其中，nmax为最大迭代次数； S7、对S5输出的预分离矩阵进行进一步地精确估计，输出最终的分离矩阵，具体 为： S71、置 i -1; S72、计算=_?2并自适应选择非线性函数； S73、对S5输出的预分离矩阵的第i列W1按公式进行更新，其中，η 表示更新次数，.? :; S74、对S73所述更新后的分离矩阵的第i列进行如下的归一化处理W1 = Wi/! Iwi 112； S75、判断S74所述更新后的分离矩阵的第i列是否收敛，如果收敛或者η = n_， 则输出分离矩阵的第i列，进入S76,如果不收敛且η < n_，则置η - n+1返回S73 ; S76、如果i < N，则置i - i+1，返回S72,否则输出最终的分离矩阵。 进一步地，S5所述收敛判定的方式为I |W(n)HW(n+1)_IN| |F< ε，其中，ε为常数，是 经验值。 进一步地，S72所述非线性函数的选择方法为：如果化^). 1，则G(Z) = z2°;如果 UiS 0· 1，则 G(z) = z 4。 进一步地，S75所述判断是否收敛的准则为 本专利技术的有益效果是： 本专利技术分离效率高，性能稳定，收敛速度快且在分离通信信号时较传统的 nc-FastICA算法和ACMN算法有8~14dB左右的提升，可广泛用于通信信号盲分离。【附图说明】 图1为本专利技术算法预分离部分流程图。 图2为本专利技术算法精确分离流程图。 图3为本专利技术算法性能随采样数变化曲线图（源信号为4PSK信号和16PSK信号）。 图4为本专利技术算法性能随采样数变化曲线图（源信号为4PAM信号和8PSK信号）。【具体实施方式】 下面结合实施例和附图，详细说明本专利技术的技术方案。 如图1所示，一个主网络和认知网络共存的系统。 在第一个时隙内，CT传输数据给SR，同时CR2也收到该信息。为了尽可能的消除 用户CRl和CR2之间的干扰，提高认知系统的吞吐量，假设若是CR2接收到CRl信号达到其 可解码的SINR门限γ th，则CR2可以对CT端传输给CRl的信号进行正确译码，正确译码的 结果用于后面的干扰消除，否则不可以译码。 假设CT的最大发射功率为Pa_，CT以功率？1发送信号，则SR接收到的SINR表 示为:，CT对PR的干扰功率为I1= g epPl，CR2接收到的SINR为。其中， 8"为CT与SR之间的链路增益，在后续内容中将节点之间的链路增益均表示为g ^的形式， i和j表示为对应的节点，σ2为SR端的噪声功率，所有的噪声功率均归一化表示为σ 2。 在第二时隙内，SR以自身的发射功率ρ2对接收到的CT的信号进行放大处理，并 转发给CRl，则CRl接收到的SINR为 (1): :为SR的功率放大增益，假设SR的最大发射功率为PRi_。CRl 的吞吐量表示可以为 同时，CT以功率p3发送信息给CR2,由于SR发送信号给CR1，若在第一个时隙内 CR2接收到的SINR满足<4，则CR2无法正确译码并去掉关于CRl的干扰信号，CR2的 SINR表示为 CN 105119850 A ^兀 ~Ρ 4/9 页(2) 若在第一时隙内CR2接收到的SINR满足γ ' 2彡Y th，则CR2可以利用模拟网络 编码（ANC)技术将关于CRl的干扰信号i32g rfg"Pl去掉。此时CR2的SINR表示为(3) CR2的吞吐量可以表示为=|l〇g.2(l+r:)，认知系统的总容量表示为C = C1+^ 在第二时间片内CT和SR同时发送信号，共同对PR产生的干扰表不为(4) 功率优化问题可以写本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于通信信号盲分离的快速不动点处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、初始化参数，令n＝1，i＝1，nmax＝50，ε＝10‑12，其中，S2、白化接收数据，得到白化后的混合信号x，所述白化接收数据的具体过程如下：S21、计算接收数据的自相关矩阵Rz＝E{zzH}，并做特征值分解Rz＝UΛUH，其中，Λ＝diag(λ1,λ2,…,λM)，M表示接收端传感器的数目；S22、计算白化矩阵其中，Λs＝diag(λ1,λ2,…,λN)，N表示信源的个数，Us为U的前N列组成的矩阵；S23、根据S22所述白化矩阵V得到白化后的混合信号x＝Vz；S3、对混合矩阵进行预估计，具体步骤如下：S31、置i←1；S32、根据公式wi(n+1)=-E{G′(|yi|2)yi*x}+E{G′(|yi|2)+|yi|2G′′(|yi|2)}wi(n)+E[xxT]E{yi*2G′(|yi|2)}wi(n)*]]>对分离矩阵W的第i列wi进行更新，其中，G为非线性函数，G(z)＝z2，G'为G的一阶导数，G”为G的二阶导数，n为更新次数；S33、若i＜N，则置i←i+1，返回步骤S32，若i≥N，则进入S4；S4、对更新后的分离矩阵进行正交化处理：W←[WWH]‑1/2W；S5、对S4所述正交化处理的分离矩阵进行收敛判定，若收敛或者n＝nmax，则输出预分离矩阵，根据公式s^=s^1s^2...s^NT=WHx]]>计算预分离后的信号并转到步骤S6，若不收敛或者n＜nmax，则置n←n+1，返回步骤S3；S6、初始化，令n＝1，nmax＝50，其中，nmax为最大迭代次数；S7、对S5输出的预分离矩阵进行进一步地精确估计，输出最终的分离矩阵，具体为：S71、置i←1；S72、计算并自适应选择非线性函数；S73、对S5输出的预分离矩阵的第i列wi按公式wi(n+1)=-E{G′(|yi|2)yi*x}+E{G′(|yi|2)+|yi|2G′′(|yi|2)}wi(n)+E[xxT]E{yi*2G′(|yi|2)}wi(n)*]]>进行更新，其中，n表示更新次数，yi=wi(n)Hx;]]>S74、对S73所述更新后的分离矩阵的第i列进行如下的归一化处理wi＝wi/||wi||2；S75、判断S74所述更新后的分离矩阵的第i列是否收敛，如果收敛或者n＝nmax，则输出分离矩阵的第i列，进入S76，如果不收敛且n＜nmax，则置n←n+1返回S73；S76、如果i＜N,则置i←i+1,返回S72，否则输出最终的分离矩阵。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：钱国兵，李万春，廖红舒，魏平，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51