[发明专利]一种改进的基于小波分析的欠定盲源分离源数估计方法

摘要

本发明属于阵列信号处理技术领域，公开了一种改进的基于小波分析的欠定盲源分离源数估计方法，对观测信号应用小波变换进行分解；对分解得到的小波系数进行单层重构；重构观测信号矩阵，构造该矩阵的协方差矩阵；求解矩阵的特征值；计算源数目；本发明能够将白化后的观测信号和其部分小波分解系数重构的信号组合成为新的多维观测信号，能够在混合信号信噪比变化范围较大的情况下准确地估计得到源信号个数，原理简单，可操作性较强。

主权项

1.一种改进的基于小波分析的欠定盲源分离源数估计方法，其特征是：对观测信号应用小波变换进行分解；对分解得到的小波系数进行单层重构；重构观测信号矩阵，构造该矩阵的协方差矩阵；求解矩阵的特征值；计算源数目，其具体实现步骤如下：1)n部辐射源发射信号表示为s(t)＝[s1(t),s2(t),…,sn(t)]T，T0为信号采样点数，m个接收阵列接收的混合信号表示为x(t)＝[x1(t),x2(t),…,xm(t)]T；欠定盲源分离模型表示为：x(t)＝As(t)+n(t),t＝1,2,…,T0，n(t)＝[n1(t),n2(t),…,nm(t)]T表示接收信号中叠加的m个加性噪声；2)对原始观测数据x(t)进行去均值和白化处理；3)对处理后的观测数据[x1(t),x2(t),…,xm(t)]T进行小波分解，第k路观测信号xk(t)分解得到的多路小波系数为akj，dkj，j＝1,2…i，k＝1,2…m，akj为低频小波系数，dkj为高频小波系数；4)对每一路原始观测信号的小波分解系数进行重构；对于第k路原始观测信号的低频小波系数akj重构为xk0(t)，j＝1,2…i，最高层高频小波系数dki重构为xki(t)，k＝1,2…m；5)将观测信号和部分小波重构信号组合成为新的观测信号，xw(t)＝[xk(t),xk0(t),xki(t)]T，k＝1,2…m；6)计算多维观测信号xw(t)的协方差矩阵Rw；7)对协方差矩阵Rw进行奇异值分解，得到其特征值Λs＝{λ1,λ2,…λM}；8)采用信号与噪声判断阈值公式M＝3×m，计算判断阈值；9)通过特征值与判断阈值比较，完成源信号个数估计。