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[发明专利]基于全局最优解引导项的萤火虫盲源分离方法-CN201910281291.9在审
发明人：张天骐;马志阳;张刚;马宝泽;刘董华 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2019-10-08 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于全局最优解引导项的萤火虫盲源分离方法，属于盲信号处理技术领域。该方法克服了传统盲源分离算法非线性激活函数选取难题，可在源信号先验知识未知情况下有效分离混合信号。以分离信号负熵作为目标函数，利用全局最优萤火虫扩大种群的搜索范围；引入全局最优解引导项，可有效避免算法易陷入局部极值的情况，加快算法收敛速度。对含有不同类型源信号混合而成的混合信号可较好地分离，即说明改进的萤火虫算法可应用于盲源分离问题。本方法为智能算法盲源分离的改进型理论研究提供了补充，对工程应用中未知混合信号的分离具有重要意义。
全局最优解萤火虫混合信号盲源分离引导项盲源分离算法盲信号处理萤火虫算法分离信号工程应用激活函数理论研究目标函数全局最优算法收敛先验知识信号混合有效分离重要意义改进型源分离算法种群搜索智能引入补充应用改进

[发明专利]一种盲源分离方法-CN201510861672.6在审
发明人：于银辉;陈倩;张磊;田小建;王达;周恒 -专利权人：吉林大学
申请日： 2015-12-01 - 公布日： 2016-03-16 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明的一种盲源分离方法，属于信号处理的技术领域，有盲源分离问题建模、适应度评价和分离矩阵求解三个步骤。本发明采用参数自适应粒子群算法，并在粒子群算法中引入混沌迭代和云模型，使粒子群在混沌与稳定之间交替向最优解靠近，有效的解决了在盲源分离问题中求分离矩阵易陷入局部最优解和早熟收敛问题，极大缩短了搜索时间，减少盲源分离的时间复杂度。
一种分离方法

[发明专利]一种基于盲源分离的空域极化域自适应对消方法-CN202111624879.3在审
发明人：王峰;孙慧敏 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明属于雷达信号处理领域，公开了一种基于盲源分离的空域极化域自适应对消方法，该方法将盲源分离与空极自适应对消算法相结合，应用到对主瓣变极化干扰的抑制，解决了变极化干扰从主瓣进入时，传统正交极化通道的盲源分离难以有效分离出目标信号的问题；利用极化阵列波束形成的算法解决当干扰极化状态改变时，盲源分离难以利用极化信息差异分离出目标的问题；通过极化盲源分离解决当主瓣存在干扰时，传统自适应对消算法将目标信号一并加权对消的问题；最终利用空极自适应对消方法实现对干扰的有效抑制
一种基于分离空域极化自适应对消方法

[发明专利]基于改进人工蜂群的盲源分离抗主瓣干扰方法及装置-CN202110604532.6在审
发明人：潘鑫锐;宫健;王春阳;陈赓 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：基于改进人工蜂群的盲源分离抗主瓣干扰方法及装置，涉及信号处理技术领域，该基于改进人工蜂群的盲源分离抗主瓣干扰方法包括：先接收待处理混合信号；再对待处理混合信号进行去中心化预处理，得到预处理信号；进一步地，根据预设的人工蜂群优化算法、预设的盲源分离算法以及预设代价函数，确定预处理信号对应的分离矩阵；最后根据盲源分离算法、分离矩阵以及预处理信号，计算抗主瓣干扰的目标信号，能够实现信号的抗主瓣干扰处理，迭代速度快
基于改进人工蜂群分离抗主瓣干扰方法装置

[发明专利]一种移动源信号混叠的盲分离方法-CN201910234231.1有效
发明人：解元;谢胜利;谢侃;吴宗泽 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G10L21/0216 文献下载
摘要：本发明公开了一种移动源信号混叠的盲分离方法，由于在现实生活中，采集的混叠信号具有一定的可变性，它的混叠滤波器是时变的，与传统的时不变混叠滤波器相比，源信号的分离过程将变得更加困难，本发明针对这种时变的混叠情况，提出一种鲁棒的盲分离算法；首先利用时间差估计算法定位源信号的位置，给出了严格的数学理论推导；然后对混叠滤波器进行重构，利用期望最大化算法更新模型参数，再利用维纳滤波法分离源信号；最后，通过仿真实验验证所提算法的有效性，同时对比一种鲁棒的移动源信号混叠盲分离算法(Full‑rank算法)，证明本发明所提算法对移动的源信号混叠盲分离具有更好的鲁棒性。
一种移动信号分离方法

[发明专利]一种基于遗传算法和快速独立成分分析的脑电波信号分离方法-CN202111271574.9在审
发明人：彭禹铭;韩飞 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法和快速独立成分分析的脑电波信号分离方法，包括对脑电波信号数据进行预处理，使用粒子群算法(PSO)来改进遗传算法从而构建FASTICA算法的初始矩阵W，通过FASTICA算法对含噪声的脑电波盲源信号进行信号分离本发明充分利用遗传算法和粒子群算法的快速收敛，结合FASTICA对盲源信号的快速分离结的优点，对脑电波信号进行信号分离，解决以往FASTICA使用随机初始矩阵的复杂度和收敛速度慢的问题，进一步提高对处理信号分离问题的工作人员的工作效率，减少工作人员的工作时间，有效的将噪声信号从盲源信号中提取出来并提高脑电波盲源信号分离的准确率。
一种基于遗传算法快速独立成分分析脑电波信号分离方法

[发明专利]基于盲源分离的同频多信号测向方法-CN201510881552.2在审
发明人：王艳温 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2015-12-03 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： G01S3/46 文献下载
摘要：本技术公开了一种基于盲源分离的同频多信号测向方法，它涉及通信对抗领域中一种同频多信号测向方法，该技术基于盲源分离、干涉仪、空间谱等处理方法，能够实现复杂电磁环境下对同频多目标信号的高精度、高分辨测向，特别适用于超短波侦测装备本技术提出了一种复数域的快速联合对角化盲源分离算法，与现有的盲源分离算法相比，取消了白化预处理和对目标矩阵的正定性限制，避免了白化处理和正定性假设对算法性能的影响，允许目标矩阵组和混叠矩阵为复值，降低了计算复杂度低，避免了平凡解，提高了盲源分离算法的稳定性和适用性。通过性能稳健的盲源分离算法，逐个分离出每个源信号，再对每个源信号利用干涉仪或空间谱方法分别进行测向，大大提高了信干比，从而提高了对同频多目标信号在低信噪比情况下的测向分辨率和测向精度。
基于分离信号测向方法

[发明专利]一种基于时变混合信号盲分离的宽带DOA估计方法-CN202011385852.9有效
发明人：何鹏举;朱瑞霖 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时变混合信号盲分离的宽带DOA估计方法，包括：获取声学相机系统的多声源混响数据；通过GPR‑UKF‑NMFD盲分离算法、变分贝叶斯盲分离算法、时变在线盲分离算法、GCC‑PHAT算法、MVDR波束形成算法，形成深度盲波束形成算法；通过深度盲波束形成算法，对多声源混响数据进行时变盲源分离、去混响、及DOA估计。本发明基于GPR‑UKF‑NMFD盲分离方法、变分贝叶斯盲分离方法和时变在线盲分离方法，GCC‑PHAT的DOA估计方法和MVDR波束形成方法，提出了一种适用于多声源DOA估计的声学相机系统的深度盲波束形成算法，将该算法移植到声学相机系统中，通过半实物仿真实验实现了实测多声源的时变盲分离、定位以及去混响。
一种基于混合信号分离宽带 doa 估计方法

[发明专利]改进的自然梯度变步长盲源分离算法-CN201510234534.5在审
发明人：张锦;刘婷;李灯熬 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2015-05-08 - 公布日： 2015-08-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于盲源分离技术领域，具体涉及一种改进的自然梯度变步长盲源分离算法。该算法主要包括以下步骤：随机产生混合矩阵，对源信号进行线性混合，得到3个混合信号；初始化分离矩阵、自相关矩阵和学习步长；加入正交约束，用瞬时误差控制变步长进行迭代；计算估计信号；依据绘制恢复的源信号波形本发明提出了基于正交约束的自然梯度盲分离算法，该算法通过对恢复信号的强度进行约束，保证了非平稳环境下分离过程的稳定性；使收敛加快且提高了分离精度，非平稳环境下的信号幅度变化无常且变化频率较快，因而传统的分离方法很难处理
改进自然梯度步长分离算法

[发明专利]一种分离时频域混合信号的方法-CN201410099205.X有效
发明人：沈越泓;苏巧;袁志刚;简伟;黄葆华;魏以民 -专利权人：中国人民解放军理工大学
申请日： 2014-03-18 - 公布日： 2014-06-18 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：一种分离时频域混合信号的方法，无线信道统计复用的系统由源信号、无线信道、DSP分离系统和输出信号组成，DSP分离系统通过独立性判断和自适应分离算法调整分离矩阵W中的元素，使得输出信号相互独立，恢复出源信号，其中采用带方向指引的蜂群算法GBCA作为分离算法寻找最优分离矩阵W，实现盲源分离。本发明提出了一种带方向指引的蜂群算法GBCA(BCA based on gradient），即在搜索过程中加入了方向指引，每次迭代完成后向梯度方向前进一段距离，可以降低BCA的随机性，提高鲁棒性，进一步提升算法分离性能和收敛速度，并将此算法用于无线通信中的时频域混合信号的盲源分离。
一种分离时频域混合信号方法

[发明专利]一种面向高混响复杂环境下的欠定盲源分离新方法-CN202211092650.4在审
发明人：解元;张旭;马鸽;邹涛 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G10L21/0272 文献下载
摘要：本发明涉及信号处理领域，且公开了一种面向高混响复杂环境下的欠定盲源分离新方法，先设计全局脉冲响应系统，缩短传统脉冲响应的长度，降低高混响的影响，提高信号的质量；然后对混叠信号进行模型变换，获得新的时频域混叠模型；再通过对模型参数进行实时更新，获得分离的源信号；最后，通过仿真实验验证所提算法的有效性和优越性，同时对比几种国际上比较流行的盲分离算法，证明本发明所提算法对高混响复杂环境下的欠定盲分离具有更好的分离效果本发明可以避免现有技术在高混响环境下的局限性，有助于提高接收信号的质量，提高盲分离性能，为高混响复杂环境下的欠定盲源分离研究提供新的研究思路。
一种面向混响复杂环境欠定盲源分离新方法

[发明专利]用于高度相关的混合物的增强型盲源分离算法-CN201610877684.2在审
发明人：王松;迪尼希·拉马克里希南;萨米尔·库马尔·古普塔;埃迪·L·T·乔伊 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2009-01-29 - 公布日： 2017-06-23 - 主分类号： G10L21/028 文献下载
摘要：本发明涉及用于高度相关的混合物的增强型盲源分离算法。具体来讲，提供一种增强型盲源分离技术以改善高度相关的信号混合物的分离。使用波束成形算法来预调节相关的第一和第二输入信号，以便避免通常与盲源分离相关联的不确定性问题。所述波束成形算法可将空间滤波器应用于所述第一信号和第二信号，以便放大来自第一方向的信号，同时衰减来自其它方向的信号。随后对波束成形器输出信号执行盲源分离以分离所述所要话音信号和周围噪声，且重构所述所要话音信号的估计。为了增强所述波束成形器和/或盲源分离的操作，可在一个或一个以上级处执行校准。
用于高度相关混合物增强型盲源分离算法

[发明专利]一种基于盲分离的帧时隙超高频RFID系统防碰撞方法-CN201410219110.7有效
发明人：张小红;穆宇超;钟小勇 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2014-05-22 - 公布日： 2017-06-06 - 主分类号： G06K7/00 文献下载
摘要：一种基于盲分离的帧时隙超高频RFID系统防碰撞方法。针对频率范围在860‑960MHz内的超高频(UHF)射频信号，提出一种基于独立成分分析(ICA)和帧时隙的RFID系统防碰撞算法。本发明通过分析RFID系统中的ICA算法步骤并建立盲源分离的天线系统模型，利用特定的帧时隙数选取使每一时隙内的标签数不大于阅读器的天线数，满足盲源分离识别标签的条件，进而利用ICA算法实现多标签的同时识别仿真结果表明，与传统的标签防碰撞算法及基于位隙动态分组的盲分离多标签防碰撞算法相比，本发明在标签识别率方面具有明显的优势，且算法的识别时间较少，进一步验证了将盲源分离技术运用于标签识别的可行性和高效性，
一种基于分离帧时隙超高频 rfid 系统碰撞方法

[发明专利]基于遗传约束盲源分离的胎儿心电精确提取方法-CN201610959584.4有效
发明人：杨晓利;李振伟;胡志刚;张丰收;许俊超 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2016-10-27 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： A61B5/0444 文献下载
摘要：基于遗传约束盲源分离的胎儿心电精确提取方法，利用遗传算法求解约束盲源分离解混合矩阵W的技术，继而提高约束盲元分检测胎儿心电的检测准确度，提高胎儿心电检测率。
基于遗传约束分离胎儿精确提取方法

[发明专利]一种基于基带信号时间结构的盲分离方法-CN202310862723.1在审
发明人：李炯;代健美;唐晓刚;李长青;高丽娟;陈龙;李金城 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于基带信号时间结构的盲分离方法，在所述方法中采用创新的基于源信号广义自相关的复值信号盲源分离算法，构造了一组基于广义自相关的对比函数，并通过利用自然梯度学习方法对其优化估计出分离矩阵，进而实现源信号的分离。更进一步，本发明采用创新的基于一阶复自回归模型的广义自相关复值信号盲源分离算法，在该算法中，一阶复自回归模型用于描述复值源信号的时间结构，再考虑源信号的时间结构和统计信息。基于此考虑，构造了一个对比函数，该对比函数将信号的广义自相关和源信号一阶复自回归模型中信息过程的统计量信息有效地结合，获得了更好的分离性能。
一种基于基带信号时间结构分离方法

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