关于盲信号处理技术发展研究

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1、关于盲信号处理技术发展研究刘子龙基金项目：2016年海口经济学院科研项目（项目编号:hjky16-15）；作者简介：刘子龙（1986-），海口经济学院马克思主义学院讲师，研究方向：盲信号处理，应用数学，数学建模。（海口经济学院马克思主义学院，海南海口571127）摘要：文章主要介绍盲信号处理的意义和定义，阐述当前盲信号处理的研究现状。分析盲信号处理领域中仍需解决的问题，并为后续的研究提出建议与展望。关键词：盲分离；观测信号；源信号中图分类号：O29文献标识码：A文章编号：（2017）03-Researchonthedevelopmentofblindsignalprocessingt

2、echnologyLIUZi-long(MarxismFaculty,HaikouUniversityofEconomics,Haikou,Hainan,571127)Abstract:Thispaperintroducesthesignificanceanddefinitionofblindsignalprocessing,andtheresearch status.Thenanalyzestheproblemswhicharestillneededtobesolvedinthefieldofblindsignalprocessing,and givingsuggestionfor

3、theprospectsofsubsequentresearch.Keywords:Blindsourceseparation;Observationsignal;Thesourcesignals一、背景大数据时代的来临，推动着社会科技飞速的发展，各种新型电子设备层出不穷，信息领域更是日新月异，使得信号的获取、传输和信号本身更加的复杂。传统的信号分析与数据分析方法已经不能满足时代的发展需求。由于信号的复杂多样，很多时候，搜索、获取信号的同时，信号的传输方式、信道性质等信息往往无法获悉。尤其是在信号类型未知或者信道未知的情况下，从观测信号中分离出所需信息，是近年来信号处理面临的新问题，

4、为了解决这类复杂的问题，盲信号处理技术应运而生。二、盲信号处理概述盲信号处理（BSS，BlindSourceSeparation）最早起源于“鸡尾酒会问题”[1]：在一场鸡尾酒会中，传感器接收到源信号中混合着多个说话者的声音以及其他干扰声音。盲信号处理就是在这样的情况下提出的。分析采集的信号，从中分离、提取出所需说话者的声音信息。这种从混合复杂声音中提取并辨别感兴趣声音，而忽略其他声音的现象称为“鸡尾酒会效应”。这个过程看似简单，但是在实际情况下，所接收到的信号当中往往夹杂着各种的噪声信号，并且伴随大量的虚假或无用信息，更为复杂的是信号当中的有用信息也会被其他信号掩盖或者污染。所谓的

5、“盲”信号主要是指[2]：1.观测信号中的信源是未知的，就是在获得观测信号后，所需的信息是未知的或者不完整的；2.通过传感器获取的观测信号，是混杂着有效信号与噪声信号的，信号之间的混叠方式同样是未知的。因此，要在复杂的观测信号中寻找一个合适的函数将所需信号分离出来，得到输出的信息量和噪声量这个过程就称为盲信号分离[3,4]，其中函数和、均是未知的，如图1所示：(1)图1盲信号分离过程在盲信号处理过程中，为了保证盲分离的效果，通常会有三个基本假设[4]:（一）在观测信号中，源信号混合方式用矩阵表示，并假设混合矩阵为满秩矩阵；（二）源信号当中的各个分量之间是相互统计独立，且最多有一个分量

6、服从高斯分布；（三）分离过程中不考虑噪声信号，即噪声信号与源信号之间相互统计独立。在盲信号处理问题，根据观测信号的数目和需求的源信号数目的不同可以分为确定问题、欠定问题和超定问题三种，如图2所示[5,6,7]。图2盲信号问题的分类超定问题的盲信号分离算法目前相对成熟，并在声探测、图像处理等很多领域得到了广泛的应用[8]；欠定问题的数学方程模型属于病态问题[9]，算法更加复杂，大多数算法是将欠定数学模型进行拓展，转为超定问题或正定问题来进行分离，目前在实际的应用中应用较少；而单通道盲信号处理是欠定盲信号处理当中的特殊情况，用一个观测信号来进行盲分离，大多数算法仍处于仿真计算阶段[10]

7、。三、盲信号处理的研究现状及分析最早的盲信号处理算法是H-J算法[11-13]，于1991年被法国学者Herault和Jutten提出。在这之后，盲信号处理逐渐走入到各国专家学者的视线当中。随后在1995年A.J.Bell和T.J.Sejnowski在神经网络算法的基础上[14]，提出了独立分量分析（ICA，independentcomponentanalysis）算法，这个算法直到今天仍然具有广泛的应用。随后如雨后春笋一般层出不穷，利用极大似然估计算法进