独立分量分析及其应用研究

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《现代电子技术) 0 8年第 3期总第 2 6期 20 6

通信与信息技术司

独立分量分析及其应用研究梁端丹，韩政，家甲郝(安通信学院西陕西西安 700) 1 1 6

摘要：立分量分析是近年来兴起的一种高效的信号处理方法，要解决的问题是从观测到的混合信号中分离或提独主取各个源信号。简要介绍了独立分量分析的模型、学原理等基本问题，细分析了解决独立分量分析问题的优化准则及数详对应的算法，后介绍了独立分离分析的主要应用领域，对独立分量分析问题的研究方向进行了展望。最并关键词：源分离；立分量分析；化准则；盲独优高阶统计；息论信

中图分类号： N9 1 T 1

文献标识码： A

文章编号：04— 7 X(0 8 0 0 7— 4 10 3 3 20 ) 3— 1 0

Re e r h o nd p n e tCo p n n n l ss a t p i a i n s a c n I e e d n m o e tA a y i nd Is Ap lc toLI ANG a d n。 Du n a HAN h n HAO ij Z e g, Jai a( n Co Xi mm u ia in I si t, ia, 1 1 6 Chn ) a nc t n tt e X n 7 0 0, i a o u

A s r c;n e e d n mp n n a y i( CA) i a fii n e h o o y d v l p d i e e t y a si i n lp o e sn b ta t I d p n e tCo o e tAn l ss I s n e fce tt c n l g e eo e n r s n e r n sg a r c s igfed. i l Thi e ho c n ep r t xt a t unk w n our e r m her m i ur s n h s a r h un m e a m od 1an s m t d a s a a e or e r c no s c s f o t i xt e、I t i p pe,t e f da nt 1 e d m a he a ia rn pl r i r du e t t m tc 1p ici e a e nt o c d, he optm ie rt ra n r l td l ihm s o I r na y e i z d c ie i a d e a e agort f r CA a e a l z

d.Fi ly, h p nal t e pa er

p e e t h p l a i n a d f t r e e o me to CA. r s n st e a p i t n u u e d v l p n fI c oKe ywo ds:bln s ur e s pa a i r id o c e r ton; i de e e c m p e a l i op i z d c ie i hi er or r s a itc n p nd nt o on nt nayss; tmie rt ra; gh de t ts is; i f m a i he e i n or t0n t or tc

1引言

I A是 B S的一种方法，是解决 BS C S但 S问题还有其他的理论方法，非线性主分量分析、疏分量分析如稀(C等， S A)不局限于 I CA。

盲源分离 ( l dS uc e a ain, S )在源信号 B i o reS p rt n o BS是和传输通道参数未知的情况下，据输入源信号的统计特根性，由观测信号恢复出源信号的过程。当源信号各个成仅分具有独立性时，过程又称为独立分量分析 (n p n e t此 I e e d n Co o e tAn lss I A) mp n n ay i,C。所谓的“”是指源信号的盲，特性及传输通道的特性都是未知的。

2 2 I A的数学描述及模型 . CI A的原理框图如图 1所示。 C

盲信号分离的概念最早提出 2 O世纪 8 O年代，后从随9 O年代开始，信号分离技术广泛的应用于无线通信、盲雷达、纳、声图像、音、语医学等领域，速成为国内外信号处迅理研究的热点。图 l I CA原理框图

基本的线性瞬时混合 I A模型可以描述为： CX— AS+ n ( ) 1

2 I A的基本理论概述 C2 1 B S与 I的关系 . S CA

其中 s一[ ,, ] s()… S ()是未知的 N维源信号向量， x=

[ ,, ()是 M维观测信号向量， z ()… z ] n一[ () ,

BS S是指仅从观测的混合信号中分离出各个原始信

(, (] …, 是 M维加性噪声向量， ) ) A是未知的混合矩阵，测信号 x是由未知信源 s的瞬时线性组合。观

号，

I A技术主要利用了源信号统计独立等容易满足而 C的先验条件，了解决 BS为 S问题而发展起来的。在源信号

I A的目标就是寻找一个分离矩阵 w, x经过变换 C使后得到的新矢量 Y— F ,, ()的各分量尽可能 y ()… y ]

相互独立时， S B S和 I A具有相同的模型，实际情况下， C但两者目标上稍有不同。B S的目标是分离出源信号， S即使

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信号，带机械本身的结构信息和运动状态信息，携通过对此机械信号进行分

析，对设备的运动状态及故障进行在线监测和预报等。 ( )图像处理领域 4 I可以用于二维数据，图像滤波、 CA如图像特征提取、 图像增强、脸监测和识别、星遥感图像的恢复重建分人卫

fma o x和 ML E算法是等价的。 3 2 3基于高阶统计的方法 . .对于高斯信号，相关和独立是等价的，在二阶统不可计的基础上进行分析，是对于非高斯信号来说，立是但独比不相关更强的条件，求在包含二阶统计在内的所有更要高阶统计上相互独立，故本文试图寻求高阶统计的解决方案。基于高阶统计的 I A算法，照准则函数或优化算法 C按中是否明确含有高阶累积量，可以分为显累积量法和隐又累积量法。

类等。主要任务是从被污染的图像中恢复出图像原面目， 有效地消除获取图片时由相机抖动传输噪声叠加等原因造成的图像质量问题。

( )隐累积量算法[ 1 6

5 I A技术的发展趋势 C虽然 I A技术及近年来已获得极大发展， C但仍有许1 9

较典型的是由 Heal和 J t n较早提出的神经网 rut ut e