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综合馆
基于改进源信号数目估计算法的欠定盲分离
  • 摘要

    两步法是解决稀疏信号欠定盲分离的一种常用方法,通常首先利用K-means聚类算法估计混叠矩阵,然后利用最短路径法恢复源信号。在使用K-means聚类算法时要求知道源信号的数目,而现实中往往不知道源信号的数目,需要对其进行估计。因此研究了聚类有效性评价指标——BWP指标,结合粒子群算法,提出了一种改进的确定源信号数目的算法,并将这种算法引入到欠定盲分离。实验表明,提出的算法在保证分离精度的同时能缩短分离时间,并可节省一定的内存,在观测信号数据量大时,这种优势更加明显。

  • 作者

    BO Xiang-lei  HE Yi-gang  YIN Bai-qiang  FANG Ge-feng  FAN Xiao-teng 

  • 作者单位

    College of Electrical & Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China/College of Electrical & Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China;School of Electrical Engineering & Automation,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China/College of Electrical & Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China;National Key Laboratory of Science & Technology on Electronic Test & Measurement,The 41st Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Qingdao S/National Key Laboratory of Science & Technology on Electronic Test & Measurement,The 41st Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Qingdao Shandong 266555,China

  • 刊期

    2014年5期 ISTIC PKU

  • 关键词

    粒子群算法  K-means聚类  最短路径法  欠定盲分离  particle swarm optimization  K-means clustering algorithm  shortest path algorithm  underdetermined BSS 

参考文献
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3.85.214.0