优化加权因子的自然梯度算法设计及研究

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1、分类号：TN911.7学号：201400357014专业学位硕士论文优化加权因子的自然梯度算法设计及研究ResearchonNaturalGradientAlgorithmwithOptionalWeightedFactor研究生姓名：郭晓峰指导教师：高颖副教授专业学位类型：工程专业学位领域：电子与通信工程论文提交日期：2016年3月30日烟台大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发

2、表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：日期：2016年5月31日学位论文使用授权说明本人完全了解烟台大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，即：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在非保密的论文范围内，学校可以公布论文的部分或全部内容。（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者签名：日期：2016年5月31日指导教师签名：

3、日期：2016年5月31日烟台大学硕士学位论文摘要长期以来，盲源分离问题都是信号处理领域的研究热点。盲源分离理论的实质就是利用接收器接收到的混合信号来实现对源信号的分离。由于分离过程中的诸多未知因素，因此经过盲分离处理后所得到的分离信号实际上是源信号的估计值。盲源分离技术在很多领域都有着广泛的运用，如生物医学、图像处理、雷达定位、通信传输以及地震勘探等领域。本文针对自然梯度组合型算法，提出了优化其加权因子的改进策略。加权因子可以实时地调整各子分离系统在整个系统中的比重，进而影响算法的收敛速度以及稳态误差。本文提出的该改进策略,不但使

4、加权因子突破了传统组合算法中加权因子的取值必须介于[0,1]之间的限制,而且明显地提高了算法的收敛速度,并降低了算法收敛时的稳态误差。全文具体工作主要包括三部分:首先，介绍盲源分离问题的基本理论，包括：研究背景、发展过程以及国内外取得的相关进展；盲源分离的数学模型、分类以及预处理；盲源分离算法，尤其是自适应算法；并给出了评价盲源分离算法分离性能的指标。其次，深入研究盲源分离算法中的自然梯度算法的基本原理，包括：自然梯度算法以及动量项自然梯度算法。针对自然梯度算法收敛速度缓慢的不足，融入动量项技术，可以有效地提高算法的收敛速度。通过M

5、ATLAB仿真实验，分析自然梯度算法和动量项自然梯度算法的分离性能，发现后者的收敛速度较前者得到有效改善，但稳态误差较前者没有减弱，甚至略有恶化。最后，针对动量项自然梯度算法中稳态误差恶化的缺陷，可采用传统的动量项自然梯度算法的组合型盲源分离系统（由两个子分离系统组成）来解决；但是由于该系统中的加权因子的取值必须介于[0，1]之间，从而导致该组合系统的算法仅仅维持了动量项自然梯度算法的稳态性能；于是本文提出一个新的组合型盲源分离系统结构，并借助动量因子的取值特点，同时提出新的优化加权因子的动量项自然梯度算法。MATLAB仿真实验最终

6、验证，本文所提出的新算法无论是收敛速度还是稳态误差性能均优于传统的组合型动量项自然梯度算法。关键词：盲源分离；自然梯度；组合系统；加权因子；动量因子IAbstractAbstractForalongtime,theblindsourceseparationisahotspotinthefieldofsignalprocessing.Theessenceofblindsourceseparationistousethemixedsignalsreceivedbythereceiverstorealizetheseparationoft

7、hesourcesignals.Becauseofmanyunknownfactorsintheseparationprocess,theso-calledseparatedsignalsareactuallytheestimationoftherealsignals.Blindsourceseparationtechnologyhasbeenwidelyusedinmanyfields,suchasbiomedicine,imageprocessing,radarpositioning,communicationtransmiss

8、ionandseismicexploration.Firstly,thispaperintroducesthebackgroundofblindsourceseparationproblem,developingprocess,asw