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| 基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法 |
| 付卫红①② 张琮*① |
| ①(西安电子科技大学通信工程学院 西安 710071) ②(西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司 西安 710075) |
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摘要 独立向量分析(IVA)是解决频域卷积盲分离排序模糊性最好的方法之一，但存在迭代次数较多、运算时间较长、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性。该文提出一种基于步长自适应的IVA卷积盲分离算法，该算法使用特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法对分离矩阵进行初始化，并对步长参数进行了自适应优化。JADE初始化能够使分离矩阵具有合理的初值，避免局部收敛的情况；步长的自适应优化能够显著提升算法的收敛速度。仿真结果表明，该算法进一步提升了分离性能，并显著缩短了运算时间
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| 关键词 ：
盲源分离,
卷积混合,
独立向量分析,
特征矩阵联合近似对角化,
步长自适应
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收稿日期: 2017-12-06
出版日期: 2018-06-20
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| 基金资助:国家自然科学基金(61201134) |
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