一种分离天线阵列信号的方法、装置、系统及介质制造方法及图纸

技术编号:34900853 阅读:19 留言:0更新日期:2022-09-10 14:06
本申请实施例提供一种分离天线阵列信号的方法、装置、系统及介质,该方法包括:获取待分离信号,其中,所述待分离信号是通过天线阵列接收的盲源信号;将所述待分离信号输入到所述目标分离模型中,通过所述目标分离模型对所述待分离信号进行分离,获得目标信号,其中,所述目标分离模型被配置为基于代价函数分离所述待分离信号,所述代价函数与目标步长相关,所述目标步长用于表征所述目标分离模型收敛的速度,并且所述目标步长至少通过步长阈值确定,所述步长阈值用于限定所述目标步长的取值。通过本申请的一些实施例能够实现对天线阵列接收的盲源信号进行高效快速分离。列接收的盲源信号进行高效快速分离。列接收的盲源信号进行高效快速分离。

【技术实现步骤摘要】
一种分离天线阵列信号的方法、装置、系统及介质


[0001]本申请实施例涉及盲源信号分离领域,具体涉及一种分离天线阵列信号的方法、装置、系统及介质。

技术介绍

[0002]盲源分离(Blind Source Separation,BSS)就是在信源和信号传输特征均未知的情况下,仅通过接收到的混合信号来实现信源的分离,恢复出它们的波形。在进行盲源分离的过程中,能够影响收敛速度的步长是盲源分离过程中的一个重要的参数,相关技术中,使用固定的步长或者使用梯度下降法获得步长,但是,若步长过大则收敛速度过快,导致精度下降,若步长过小则收敛速度过慢,导致效率降低。
[0003]因此,如何在盲源分离的过程中既保证收敛精度又保证收敛效率成为需要解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种分离天线阵列信号的方法、装置、系统及介质,通过本申请的一些实施例至少能够得到最佳的步长,从而能够同时保证在盲源分离过程中的精度和效率。
[0005]第一方面,本申请提供了一种分离天线阵列信号的方法,所述方法包括:获取待分离信号,其中,所述待分离信号是通过天线阵列接收的盲源信号;将所述待分离信号输入到所述目标分离模型中,通过所述目标分离模型对所述待分离信号进行分离,获得目标信号,其中,所述目标分离模型被配置为基于代价函数分离所述待分离信号,所述代价函数与目标步长相关,所述目标步长用于表征所述目标分离模型收敛的速度,并且所述目标步长至少通过步长阈值确定,所述步长阈值用于限定所述目标步长的取值。
[0006]因此,本申请实施例通过使用步长阈值来限定算法迭代过程中的步长,获得最佳的目标步长,能够使得目标分离模型有合适的收敛速度,从而实现在盲源分离的过程中既保证分离精度又保证分离效率。
[0007]结合第一方面,在本申请的一种实施方式中,所述通过所述目标分离模型对所述待分离信号进行分离,获得目标信号,包括:通过第i目标步长和所述代价函数,对所述待分离信号进行多次迭代计算,获得目标信号,其中,i表示迭代次数,所述第i目标步长表示任意迭代次数对应的目标步长,i为大于或等于1的整数。
[0008]因此,本申请实施例通过第i目标步长和代价函数能够对待分离信号进行多次迭代计算,能够实现在每次迭代过程中都能获得合适的目标步长。
[0009]结合第一方面,在本申请的一种实施方式中,所述通过第i目标步长和所述代价函数,对所述待分离信号进行多次迭代计算,获得目标信号,包括:使用最速下降法获得第i初始步长;根据所述第i初始步长和所述步长阈值,获得所述第i目标步长,其中,所述步长阈值的取值与第i初始步长和迭代次数相关;根据第i目标步长和第i

1权重向量获得第i权重
向量;将所述第i权重向量输入到代价函数中,获得第i代价函数值;重复上述步骤,直至所述第i代价函数值满足预设要求,获得所述目标信号。
[0010]结合第一方面,在本申请的一种实施方式中,所述步长阈值包括第i步长上限阈值;所述根据所述第i初始步长和所述步长阈值,获得所述第i目标步长,包括:若所述第i初始步长小于或等于所述第i步长上限阈值,则将所述第i初始步长作为所述第i目标步长;若所述第i初始步长大于所述第i步长上限阈值,则将第i复位步长作为所述第i目标步长。
[0011]因此,本申请实施例通过将最速下降法获得的步长作为初始步长,并且将初始步长限定在步长上限阈值中,能够保证步长不过大,从而使收敛速度适度降低,保证分离的精度和质量。
[0012]结合第一方面,在本申请的一种实施方式中,所述步长阈值包括第i步长上限阈值和步长下限阈值;所述根据所述第i初始步长和所述步长阈值,获得所述第i目标步长,包括:若所述第i初始步长小于或等于所述第i步长上限阈值,并且大于或等于所述步长下限阈值,则将所述第i初始步长作为所述第i目标步长;若所述第i初始步长大于所述第i步长上限阈值,或者小于所述步长下限阈值,则将第i复位步长作为所述第i目标步长。
[0013]因此,本申请实施例通过将初始步长限定在步长上限阈值和步长下限阈值中,能够保证步长不过大并且不过小,从而使收敛速度适度,保证分离的精度和速度。
[0014]结合第一方面,在本申请的一种实施方式中,所述步长下限阈值的取值为0。
[0015]因此,本申请实施例通过为步长下限阈值取值为0,能够保证迭代过程中不会往回倒退。
[0016]结合第一方面,在本申请的一种实施方式中,在所述通过所述目标分离模型对所述待分离信号进行分离,获得目标信号之后,所述方法还包括:对所述目标信号进行重建,获得目标重建图像。
[0017]因此,本申请实施例通过对分离出来的目标信号进行重建,能够获得明确的图像信息。
[0018]第二方面,本申请提供了一种分离天线阵列信号的装置,所述装置包括:信号获取模块,被配置为获取待分离信号,其中,所述待分离信号是通过天线阵列接收的盲源信号;信号分离模块,被配置为将所述待分离信号输入到所述目标分离模型中,通过所述目标分离模型对所述待分离信号进行分离,获得目标信号,其中,所述目标分离模型被配置为基于代价函数分离所述待分离信号,所述代价函数与目标步长相关,所述目标步长用于表征所述目标分离模型收敛的速度,并且所述目标步长至少通过步长阈值确定,所述步长阈值用于限定所述目标步长的取值。
[0019]结合第二方面,在本申请的一种实施方式中,信号分离模块被配置为:通过第i目标步长和所述代价函数,对所述待分离信号进行多次迭代计算,获得目标信号,其中,i表示迭代次数,所述第i目标步长表示任意迭代次数对应的目标步长,i为大于或等于1的整数。
[0020]结合第二方面,在本申请的一种实施方式中,信号分离模块被配置为:使用最速下降法获得第i初始步长;根据所述第i初始步长和所述步长阈值,获得所述第i目标步长,其中,所述步长阈值的取值与第i初始步长和迭代次数相关;根据第i目标步长和第i

1权重向量获得第i权重向量;将所述第i权重向量输入到代价函数中,获得第i代价函数值;重复上述步骤,直至所述第i代价函数值满足预设要求,获得所述目标信号。
[0021]结合第二方面,在本申请的一种实施方式中,所述步长阈值包括第i步长上限阈值;信号分离模块被配置为:若所述第i初始步长小于或等于所述第i步长上限阈值,则将所述第i初始步长作为所述第i目标步长;若所述第i初始步长大于所述第i步长上限阈值,则将第i复位步长作为所述第i目标步长。
[0022]结合第二方面,在本申请的一种实施方式中,所述步长阈值包括第i步长上限阈值和步长下限阈值;信号分离模块被配置为:若所述第i初始步长小于或等于所述第i步长上限阈值,并且大于或等于所述步长下限阈值,则将所述第i初始步长作为所述第i目标步长;若所述第i初始步长大于所述第i步长上限阈值,或者小于所述步长下限阈值,则将第i复位步长作为所述第i目标步长。
[0023]结合第二方面,在本申请的一种实施方式中,所本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分离天线阵列信号的方法,其特征在于,所述方法包括:获取待分离信号,其中,所述待分离信号是通过天线阵列接收的盲源信号;将所述待分离信号输入到目标分离模型中,通过所述目标分离模型对所述待分离信号进行分离,获得目标信号,其中,所述目标分离模型被配置为基于代价函数分离所述待分离信号,所述代价函数与目标步长相关,所述目标步长用于表征所述目标分离模型收敛的速度,并且所述目标步长至少通过步长阈值确定,所述步长阈值用于限定所述目标步长的取值。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述目标分离模型对所述待分离信号进行分离,获得目标信号,包括:通过第i目标步长和所述代价函数,对所述待分离信号进行多次迭代计算,获得目标信号,其中,i表示迭代次数,所述第i目标步长表示任意迭代次数对应的目标步长,i为大于或等于1的整数。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过第i目标步长和所述代价函数,对所述待分离信号进行多次迭代计算,获得目标信号,包括:使用最速下降法获得第i初始步长;根据所述第i初始步长和所述步长阈值,获得所述第i目标步长,其中,所述步长阈值的取值与第i初始步长和迭代次数相关;根据第i目标步长和第i

1权重向量获得第i权重向量;将所述第i权重向量输入到代价函数中,获得第i代价函数值;重复上述步骤,直至所述第i代价函数值满足预设要求,获得所述目标信号。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步长阈值包括第i步长上限阈值;所述根据所述第i初始步长和所述步长阈值,获得所述第i目标步长,包括:若所述第i初始步长小于或等于所述第i步长上限阈值,则将所述第i初始步长作为所述第i目标步长;若所述第i初始步长大于所述第i步长上限阈值,则将第i复位步长作为所述第i目标步长。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步长阈值包括第i步长上限阈值和步长下...

【专利技术属性】
技术研发人员:樊宽刚杨春荣侯浩楠唐耀锋
申请(专利权)人:江西理工大学
类型:发明
国别省市:

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