%0 Journal Article
%T 基于稳健联合分块对角化的卷积盲分离
%A 汤辉
%A 王殊
%J 自动化学报
%P 1502-1510
%D 2013
%R 10.3724/SP.J.1004.2013.01502
%X ？针对卷积盲分离问题,提出一种新的矩阵联合分块对角化(Jointblockdiagonalization,JBD)算法.现有的迭代非正交联合分块对角化算法都存在不收敛的情况,本文利用分离矩阵的特殊结构确保其可逆性,使得算法的迭代过程稳定.在已知矩阵分块结构的条件下,首先,将卷积盲分离模型写成瞬时形式,并说明其满足联合分块对角化结构;然后,提出联合分块对角化的代价函数,依据代价函数的最小化等价于矩阵中每个分块的范数最小化,将整个分离矩阵的迭代更新转化成每个分块的迭代更新;最后,利用最小化条件得到迭代算法.实数和复数两种情况下的算法都进行了推导.基本实验验证了新算法在不同条件下的性能;仿真实验中对在时域和频域都重叠的信号的卷积混合进行盲分离,实验结果验证了新算法具有更好的分离性能和更稳定的分离能力.
%K 卷积盲分离
%K 联合分块对角化
%K 稳健迭代
%K 矩阵范数
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18183.shtml