含噪盲信號提取和分離技術(shù)研究.pdf

1、近年來，盲信號分離算法作為一種熱門的新興算法，引起了國內(nèi)外多個領(lǐng)域研究者們的密切關(guān)注。盲信號分離指的是當源信號和混合信道的特性都無法獲知的情況下，只依靠傳感器陣列獲得的觀測信號波形來恢復混合前多路源信號的波形。目前，盲信號分離方法已成為了信號處理領(lǐng)域研究的一個熱點，在生物醫(yī)學、噪聲消除、圖像處理、無線通信技術(shù)等領(lǐng)域都被廣泛應(yīng)用。隨后，在盲信號分離的基礎(chǔ)上衍生出了盲信號抽取方法，不同于盲信號分離對目標信號的并行提取，它借助信號的自身特性，

2、按照一定的順序例如信號峭度、非高斯性測度、稀疏性測度等將目標信號逐個提取。
　　在目前的盲分離或盲抽取算法的各個研究方向中，多數(shù)是在混合信號不含任何形式噪聲的算法模型下或者在噪聲對分離或抽取算法的影響可忽略不計的假設(shè)下進行研究。然而在實際情況中，無論是通信信號、語音信號還是醫(yī)學信號，都不可避免地會被各種形式的噪聲和干擾影響，而且大多數(shù)時候?qū)λ惴ㄐ阅艿挠绊懯呛艽蟮模踔翆е滤惴o法正確實現(xiàn)。所以，無論從理論和實際應(yīng)用的角度，含噪盲

3、信號分離或抽取算法的研究都是非常必要的?，F(xiàn)階段，關(guān)于含噪盲信號分離或抽取問題，已經(jīng)有了一些有效可行的穩(wěn)健算法。其中包括，針對非廣義高斯噪聲的分布模型采用經(jīng)過優(yōu)化的非線性激活函數(shù)；采用處理缺損數(shù)據(jù)的期望最大化（EM）算法來完成含噪盲信號的分離和抽取；將噪聲信號看成是與多路混合信號并行的信號成分，利用含高斯分布信號的抽取算法來得到目標信號并消除噪聲和干擾信號；采用已有的前置濾波裝置對噪聲進行簡單的濾除等等。這些方法在一定程度上降低了噪聲對分

4、離算法性能的影響，提高了分離結(jié)果的準確度。
　　考慮到噪聲信號形式的多樣性以及實際處理問題中存在許多未知變量的影響，含噪盲信號信號分離和提取算法較為復雜，目前各研究領(lǐng)域針對含噪盲信號分離或提取算法的研究還不完善并且有很大的改進空間。本論文在此背景下以減小由測量噪聲、環(huán)境噪聲、干擾信號等所引起的分離或提取算法誤差為目標進行研究，將現(xiàn)有的全盲或半盲自適應(yīng)的盲信號分離方法進行分類。并且按照類別的不同提出幾種相應(yīng)的改進含噪穩(wěn)健處理算法，其