稳健的欠定混合矩阵盲辨识  

A Robust Underdetermined Mixing Matrix Estimation Algorithm

作　　者：董天宝[1,2] 杨景曙[1,2] 

机构地区：[1]电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室,合肥230037 [2]安徽省电子制约技术重点实验室,合肥230037

出　　处：《宇航学报》2013年第3期426-433,共8页Journal of Astronautics

基　　金：国家自然科学基金(61272333);安徽省自然科学基金(1208085MF94)

摘　　要：主要研究欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题。提出了一种改进的欠定混合矩阵估计算法,首先采用短时傅里叶变换得到混合信号的时频表示并检测出时频单源点,然后检测出时频单源点中影响混合矩阵估计性能的时频点并将其去除,最后采用聚类的方法实现混合矩阵的估计。语音信号的仿真实验表明,与已有算法相比较,本文提出的混合矩阵估计算法有更高估计精度和更强的鲁棒性。In this paper, an improved algorithm is proposed for mixing matrix estimation in underdetermined blind source separation （UBSS）. In the algorithm, the single source points in the time-frequency （TF） domain are detected first. Then, those single source points which deteriorate the mixing matrix estimation accuracy are removed. Finally, the mixing matrix is estimated by using a clustering method. It is experimentally shown that the proposed algorithm estimates the mixing matrix with high accuracy and robustness compared with existing algorithms.

关 键 词：欠定盲源分离 稀疏分量分析 混合矩阵估计 鲁棒性 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]