具有等变化性的最小二乘盲信源分离方法  

Adaptive Least-Squares method for blind source separation with an equivariant property

作　　者：张伟涛[1] 楼顺天[1] 张延良[1,2] 

机构地区：[1]西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071 [2]河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454001

出　　处：《西安电子科技大学学报》2008年第6期999-1002,共4页Journal of Xidian University

基　　金：国家自然科学基金资助(60072043)

摘　　要：因为等变化自适应盲信源分离要求分离矩阵采用序列更新法则,所以从Cardoso等提出的相对梯度出发,通过优化非线性主分量代价函数,提出了一种采用序列更新法则的自适应递归最小二乘盲分离算法.由于算法实现了分离矩阵的序列更新,因此必然具有等变化特性.在每一步迭代中对分离矩阵进行奇异值分解,然后将其投影到stiefel流形,加快了算法的收敛速度.计算机仿真结果验证了算法的有效性.Equivariant adaptive blind source separation algorithms require a serial update rule for the demixing matrix. From the point of view of relative gradient proposed by Cardoso, we optimize a nonlinear principal component analysis criterion. Then a modified recursive least-squares （RLS） algorithm for serial updating of the demixing matrix is presented. The equivariant property is guaranteed due to the serial updating rule used at each iteration. To speed up the convergence, the singular value decomposition is employed together with the stiefel manifold projection of the demixing matrix. Computer simulation results demonstrate the effectiveness of the algorithm.

关 键 词：盲信源分离 相对梯度 等变化性 序列更新 奇异值分解 

分 类 号：TN911.7[电子电信—通信与信息系统]