一种基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法技术

本发明专利技术公开了一种基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法，所述方法包括：获取待欠定盲源分离的原始信号，并基于盲源分离信号模型对所述原始信号进行稀疏预处理，得到预处理信号；对所述预处理信号进行基于鲁棒聚类粒子群优化的混合矩阵估计，得到混合矩阵；其中，所述基于鲁棒聚类粒子群优化的混合矩阵估计包括离群点消除策略和簇心扰动策略；根据所述混合矩阵对所述预处理信号进行L1范数惩罚的恢复计算，得到恢复的期望信号。本发明专利技术实施例通过离群点消除策略消除离群点的干扰以提高估计精度，并通过簇心扰动策略避免算法进入局部最优，提高算法的鲁棒性，进而提高期望信号的质量。的质量。的质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法


[0001]本专利技术涉及信号处理
，尤其涉及的是一种基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法。

技术介绍

[0002]在当今的互联网和大数据时代，信息技术快速发展，对信息处理的要求不断提高，实际应用中的复杂电磁环境和来自各方面的未知干扰，使得待处理信号为期望信号与无用信号糅合的混合信号，其源信号和传输信道特征均不为所知，如何从这些混合信号中提取有用信号至关重要。因此，能够在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，从混迭信号(观测信号)中分离出各源信号的盲源分离(Blind Source Separation,BSS)方法应运而生。近年来，盲源分离已经发展成一种强大的信号处理技术并体现出越来越重要的研究价值，在无线通信、语音处理、图像处理、文本数据挖掘、雷达及经济数据分析等领域有着广泛的应用。
[0003]但是现有技术中的盲源分离不能有效解决非欠定盲源分离问题，基于稀疏性的盲源分离方法虽能解决欠定、非欠定盲源分离问题但仍存在分离精度不高、分离效率偏低、算法鲁棒性偏低、理论分析不完善本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法，其特征在于，所述方法包括：获取待欠定盲源分离的原始信号，并基于盲源分离信号模型对所述原始信号进行稀疏预处理，得到预处理信号；对所述预处理信号进行基于鲁棒聚类粒子群优化的混合矩阵估计，得到混合矩阵；其中，所述基于鲁棒聚类粒子群优化的混合矩阵估计包括离群点消除策略和簇心扰动策略；根据所述混合矩阵对所述预处理信号进行L1范数惩罚的恢复计算，得到恢复的期望信号。2.根据权利要求1所述的基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法，其特征在于，所述基于盲源分离信号模型对所述原始信号进行稀疏预处理，得到预处理信号包括：基于盲源分离信号模型，对所述原始信号进行抽取，得到抽取信号；根据预设的计算法则，对所述抽取信号进行映射，得到映射信号；对所述映射信号进行归一化计算，得到预处理信号。3.根据权利要求1所述的基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法，其特征在于，所述对所述预处理信号进行基于鲁棒聚类粒子群优化的混合矩阵估计，得到混合矩阵包括：基于离群点消除策略，对所述预处理信号进行簇心估计，得到混合矩阵。4.根据权利要求3所述的基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法，其特征在于，所述对所述预处理信号进行基于鲁棒聚类粒子群优化的混合矩阵估计，得到混合矩阵还包括：基于簇心扰动策略，对所述预处理信号进行扰动估计，得到混合矩阵。5.根据权利要求4所述的基于鲁棒聚类粒子群优化的欠定盲源分离方法，其特征在于，所述基于离群点消除策略，对所述预处理信号进行簇心估计，得到混合矩阵包括：根据所述预处理信号，得到聚类粒子；根据预设的规则，剔除所述聚类粒子的离群点，得到初始全局最优粒子；其中，所述初始全...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖斌，黄宇扬，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：