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基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法

付卫红 张琮

付卫红, 张琮. 基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(9): 2158-2164. doi: 10.11999/JEIT171156
引用本文: 付卫红, 张琮. 基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(9): 2158-2164. doi: 10.11999/JEIT171156
Weihong FU, Cong ZHANG. Independent Vector Analysis Convolutive Blind Separation Algorithm Based on Step-size Adaptive[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2018, 40(9): 2158-2164. doi: 10.11999/JEIT171156
Citation: Weihong FU, Cong ZHANG. Independent Vector Analysis Convolutive Blind Separation Algorithm Based on Step-size Adaptive[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2018, 40(9): 2158-2164. doi: 10.11999/JEIT171156

基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法

doi: 10.11999/JEIT171156
基金项目: 国家自然科学基金(61201134)
详细信息
    作者简介:

    付卫红:女,1979年生,副教授,研究方向为宽带无线通信、通信信号处理

    张琮:男,1994年生,硕士生,研究方向为卷积盲源分离

    通讯作者:

    张琮  czhang_8@stu.xidian.edu.cn

  • 中图分类号: TN911.7

Independent Vector Analysis Convolutive Blind Separation Algorithm Based on Step-size Adaptive

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61201134)
  • 摘要: 独立向量分析(IVA)是解决频域卷积盲分离排序模糊性最好的方法之一,但存在迭代次数较多、运算时间较长、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性。该文提出一种基于步长自适应的IVA卷积盲分离算法,该算法使用特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法对分离矩阵进行初始化,并对步长参数进行了自适应优化。JADE初始化能够使分离矩阵具有合理的初值,避免局部收敛的情况;步长的自适应优化能够显著提升算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法进一步提升了分离性能,并显著缩短了运算时间。
  • 图  1  IVA算法混合模型

    图  2  200次仿真性能对比图

    图  3  收敛曲线对比图

    图  4  分离性能对比图

    表  1  基于步长自适应的IVA卷积盲分离算法

     步骤1 将时域卷积混合信号经STFT 转换为各个频率点的线性
    瞬时混合复值信号;
     步骤2 对各频率点的混合信号进行中心化和白化预处理;
     步骤3 使用JADE算法初始化各频点的分离矩阵 ${{{W}}_0}\left( \omega \right)$,并初
    始化迭代步长 ${\eta _0}$;
     步骤4 根据 ${{Y}}\left( \omega \right){{ = W}}\left( \omega \right){{X}}\left( \omega \right)$来估计各频点的源信号;
     步骤5 根据估计出的源信号来计算目标函数和非线性函数,并
    判断分离矩阵是否收敛。若收敛,执行步骤9;
     步骤6 根据式(14)来更新各频点分离矩阵;
     步骤7 根据式(25)来更新迭代步长;
     步骤8 若达到最大迭代次数,输出最终各频点分离信号,否则
    返回步骤4;
     步骤9 将各频点分离信号经ISTFT恢复成时域分离信号,即
    源信号估计。
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    表  2  仿真运行时间

    算法 运行次数 运行总时间(s)
    IVA 1840 23803.8
    JS-IVA 1840 12283.4
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    表  3  算法单次迭代时间对比(ms)

    算法 5阶混合 20阶混合 模拟室内混合
    IVA 27.81 34.73 51.18
    JS-IVA 28.70 38.31 63.10
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    表  4  算法迭代次数和运行时间对比(次数/s)

    算法 5阶混合 20阶混合 模拟室内混合
    IVA 114/3.17 167/5.80 658/33.68
    JS-IVA 62/1.78 89/3.41 174/10.98
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-12-06
  • 修回日期:  2018-04-23
  • 网络出版日期:  2018-07-12
  • 刊出日期:  2018-09-01

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