基于负熵的自适应盲源分离算法研究

论文摘要

盲源分离(BSS)技术是现代信号处理领域中一个新的研究方向。目前已广泛应用于语音信号处理、图像处理、多用户通信、阵列信号处理及医学信号处理等许多领域。解决盲源分离的主要方法是独立分量分析(ICA)算法,它的主要思路是求一个分离矩阵,使其分离后的信号统计独立。文中研究了独立分量分析的基本理论,介绍了独立分量分析的预处理方法、分离准则和优化算法。非高斯性最大化准则是常用的独立性测度准则之一,而负熵是一种鲁棒的非高斯性最优度量方法。本文围绕负熵准则展开,深入研究了负熵准则用于盲源分离的实质,由广义高斯分布生成任一超高斯分布和亚高斯分布,通过仿真实验验证了源信号为不同分布时负熵的极值特性。本文同时以负熵准则为代价函数,得到一种鲁棒的自适应算法,然后利用分离矩阵与最佳分离矩阵的距离来调整学习步长,提出一种改进的变步长算法。通过仿真实验,验证了本文算法在收敛速度和稳态误差方面的优越性。

论文目录

摘要

Abstract

第1章绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 盲源分离的研究概况

1.3 盲源分离的应用和难点

1.3.1 盲源分离的应用

1.3.2 盲源分离问题的难点

1.4 论文的创新点和章节安排

第2章盲源分离的基本原理和相关知识

2.1 盲源分离的数学模型

2.2 信息论的基础知识

2.2.1 随机变量的独立性概念

2.2.2 熵

2.2.3 Kullback-Leibler散度

2.2.4 互信息

2.2.5 负熵

2.3 盲源分离问题的求解过程

2.3.1 预处理

2.3.2 分离准则

2.3.3 优化算法

2.4 本章小结

第3章基于负熵的盲源分离准则的分析及仿真实验

3.1 引入负熵的意义

3.2 负熵的近似计算

3.3 负熵实现盲源分离的机理

3.4 极值特性的分析及仿真实验

3.4.1 E[G（y）]的极值特性

3.4.2 负熵J[y]的极值特性

3.5 本章小结

第4章一种基于负熵的变步长自适应算法

4.1 基于负熵的梯度下降算法

4.1.1 经典算法

4.1.2 基于惩罚项的梯度下降算法

4.2 一种改进的变步长自适应算法

4.2.1 步长对算法性能的影响

4.2.2 变步长算法的分类

4.2.3 基于分离矩阵的变步长算法

4.3 计算机仿真

4.4 本章小结

第5章总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

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