基于壓縮感知的盲信號(hào)處理技術(shù)研究.pdf

1、信息和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，使得人們對(duì)信息處理的要求不斷提高。實(shí)際中，從傳感器中得到的信號(hào)往往包含噪聲和干擾，而如何提取出所需的原始信號(hào)，便成為一個(gè)不可避免的問(wèn)題，而盲源分離技術(shù)也由此產(chǎn)生。該技術(shù)包含多門學(xué)科，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息論、信號(hào)處理等，同時(shí)該學(xué)科的應(yīng)用領(lǐng)域也相當(dāng)廣泛，如生物醫(yī)學(xué)、圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別、通信和雷達(dá)系統(tǒng)等。因而近年來(lái)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。
　　盲源分離算法是指在源信號(hào)和混合模型都未知的情況下，根據(jù)一定的先驗(yàn)信息

2、分離出源信號(hào)的算法。先驗(yàn)信息一般要求源信號(hào)是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的，隨著盲源分離技術(shù)應(yīng)用的不斷深入，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)了一種新的情況，即觀測(cè)信號(hào)的個(gè)數(shù)小于源信號(hào)的個(gè)數(shù)，這種情況稱為欠定盲源分離，其分離算法和傳統(tǒng)的方法有所不同。目前基于統(tǒng)計(jì)概率模型的過(guò)完備描述算法和基于稀疏性的分離算法是欠定盲源分離的主要解決方案。
　　近幾年來(lái)出現(xiàn)的壓縮感知理論，打破了傳統(tǒng)的Nyquist采樣定理的瓶頸，使得當(dāng)源信號(hào)滿足一定的稀疏性要求時(shí)，在欠定的情況下，也可以完整地

3、恢復(fù)出源信號(hào)。該理論已經(jīng)在盲源分離技術(shù)中得到了初步的應(yīng)用，對(duì)其研究有著十分重要的實(shí)際意義。
　　本文首先回顧盲源分離技術(shù)的研究現(xiàn)狀，同時(shí)介紹壓縮感知理論的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀及其與盲源分離之間的關(guān)系，然后通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)盲源分離代價(jià)函數(shù)的修改，提出一種新的代價(jià)函數(shù)，應(yīng)用在盲源分離的一個(gè)分支盲提取算法中，仿真實(shí)驗(yàn)證明了該代價(jià)函數(shù)的優(yōu)越性。在第四章中將運(yùn)用壓縮感知理論來(lái)解決的盲解卷積問(wèn)題，第五章應(yīng)用上述方法解決欠定情況下盲信道辨識(shí)問(wèn)題。