一種新的多信號卷積混合信號盲分離算法?

付紹軍，趙國棟，卓琨（空軍工程大學電訊工程學院，西安710077）

一種新的多信號卷積混合信號盲分離算法?

付紹軍，趙國棟，卓琨
（空軍工程大學電訊工程學院，西安710077）

對于含噪聲情況下多個源信號卷積混合盲分離，由于混合矩陣比較復雜，分離算法會出現迭代次數增加、收斂速度變慢等問題。在對多信號卷積混合進行合理簡化的基礎上，提出一種以四階累積量為獨立準則的多信號卷積混合的新的時域盲源分離算法。由于采用高階累積量為獨立準則，該算法對高斯噪聲具有良好的抑制作用，改善了信噪比。其次，算法也建立了步長因子的選取與二次殘差之間的非線性函數關系，使得算法既獲得了較快的收斂速度，也得到較高的分離精度。仿真數據表明提出的算法對于多個源信號卷積混合具有良好的分離效果。

盲源分離；卷積混合；四階累計量；二次殘差

1 引言

盲源分離就是在源信號和混合參數均未知的情況下，僅通過觀察信號并根據源信號的統計獨立性恢復出源信號的技術。目前該技術廣泛應用于通信的各個領域，尤其是在無線通信、信號處理等方面。然而，目前盲源分離算法研究大多都是針對瞬時混合模型的，但是在實際的通信情況中，源信號往往都是經過不同路徑卷積混合而成的，所以有必要對卷積混合盲分離問題進行深入研究。

卷積混合結構是復雜的，目前對于卷積混合信號的盲分離可以從時域和頻域兩方面進行［1］，其中頻域算法可以利用快速傅里葉變換，則計算量較小，該方法可以利用瞬時盲分離算法，具有一定優勢，但是在重構信號前，必須解決盲源分離固有的尺度不確定性和排列不確定性，這是由于這兩個不確定性嚴重影響了分離性能。而時域算法則采用FIR濾波器模擬卷積混合模型，然后通過估計FIR濾波器系數來實現信號的分離。目前，該算法只限于兩個卷積混合信號的分離。針對該問題文獻［2］提出了基于相關理論的卷積混合信號在多個源信號情況下的擴展算法。但是該算法忽略了噪聲的影響，本文在此基礎上提出一種基于四階累積量的獨立準則的多源卷積混合信號時域盲分離算法，該算法在合理簡化卷積混合模型的基礎上，利用高階獨立性準則，對FIR分離濾波器的系數進行估計，并通過反向回歸分離模型分離出源信號，為存在多個源信號情況下卷積混合提供了一種有效算法。

2 多信號卷積混合模型

在實際的通信環境中，源信號往往是經過不同的路徑，在不同的時間延遲和噪聲干擾下，才被傳感器接收。這種復雜的通信情況可以用卷積混合模型來描述。在含噪聲的情況下，卷積混合模型可用下式表示［3］：

式中，?表示卷積運算；X（t）為傳感器接收到的觀測信號；S（t）為相互獨立的源信號；A（t）為未知的線性濾波器矩陣，表征從源信號到傳感器的傳播途徑；B（t）為通信系統中的噪聲項。假設A（t）為L階因果可逆濾波器，則式（1）又可以表示為

式中，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n；Xj（t）為第j個傳感器接收到的信號；Si為第i個源信號；Aji（k）為第i個源信號到第j個傳感器的因果FIR濾波器的第k個系數；L為濾波器的階數。為了簡單起見，假設源信號數目與觀測信號數目相等，即m=n，則在有噪聲情況下的卷積混疊模型可用圖1表示。

將式（1）的卷積混合模型變換到Z域可得：

卷積混合信號分離的目標就是找到一個階數為L的分離濾波器矩陣W（z），使得輸出信號Y（t）= W（z）X（t）相互之間統計獨立，其中

3 卷積混合模型的合理簡化

卷積混合系統的噪聲一般可分為高斯噪聲和非高斯噪聲，由于本節提出的算法采用四階累積量作為獨立判據，由高階統計理論可知，高階累積量對高斯過程有抑制作用，應用于混有加性高斯噪聲的非高斯信號時可改善信噪比情況［4］。而對于非高斯噪聲則可作為獨立的源信號處理，因此在后面的討論當中可以忽略噪聲項。則式（2）可簡化為

對于混合濾波器矩陣A（z）而言，主對角元素的系數往往經過排列變化和濾波變化被非對角元素的濾波器系數所吸收，所以對角元素Aii（z）=1，i=1，2，…，m。則可將混合濾波器矩陣A（z）進一步簡化為［5］

式中，A1m和Am1表示兩個濾波過程的交叉耦合。

4 算法的提出

為了簡化問題，這里假設源信號數和觀測信號數均為3，即n=m=3，則混合濾波器矩陣A（z）可表示為

本文算法就是尋找一個濾波器矩陣W（z）來逼近A（z）的逆矩陣使得S（t）=W（z）X（t），即得到下式矩陣：

其中，D（z）為A（z）的行列式，為保證A（z）可逆，則D（z）不能為零。而且如果多項式D（z）的零點在單位圓內，則系統是穩定的。分離信號S（t）就是通過W（z）由傳感器的濾波信號進行重構的，源信號和6個濾波器也是通過反向傳播的回歸分離過程逐步識別的，源信號重構過程可用下式表示：

式中，lij為濾波器Wij的長度。式（9）用矩陣可表示為

為得到分離信號S（t），則需要得到逆濾波器W（z）的系數Wij。反向傳播回歸分離過程［6］如圖2所示。

本文通過在隨機自適應迭代過程中最大化基于獨立性準則的代價函數來估計逆濾波器W（z）的系數。迭代公式可用下式表示：

式中，uij（t）為步長因子，函數φij（t，k）為可使濾波器系數收斂的代價函數，該代價函數基于獨立性準則，且滿足收斂性，即φij（t，k）=0。根據前人研究，給出了相關獨立性的評判準則［2］，即輸出解相關準則：

但是由于文獻［2］忽略了噪聲的存在，所以在實際應用中受到了極大的限制，并且該方法為固定步長算法，算法不能得到良好收斂效果。

本文提出的高階累積量的判據準則只需待分離信號統計獨立甚至更弱的先驗知識，且高階累計量對高斯白噪聲有良好的抑制作用。本文在分離系統中使用基于輸出信號的四階累積量的準則調整濾波器W（z）的系數，使得分離信號滿足下式：

在式（13），期望值在實際中被統計平均值所代替，基于高階累積量的方法并以估計輸出信號的高階統計信息作為獨立判據。從式（11）可知，信號的分離準則被定義為一種最小均方準則問題。本文并建立步長因子與衡量分離狀態的二次殘差［6］的絕對值REQ（t ）之間的非線性函數關系，使得步長根據分離的狀態自適應變化，使算法的收斂速度和分離精度都有所改善。其中REQ可用下式表示［6］：

式中，α、β為兩常數，通過式（15）使REQ（t ）的遞減規律與步長因子的選取聯系起來。當REQ（t ）較大時，表示系統處于分離的初始階段，這時選擇的步長應該較大，以獲得較快的收斂速度；而當REQ（t ）較小時，表示系統處于分離的后期階段，算法應較小的步長值以獲得較好的分離效果，即通過式（15）即可以獲得較快的收斂速度以及較高的分離精度。

本文提出的多信號卷積混合的時域盲分離算法可表示為

5 仿真驗證

為了驗證算法的有效性，利用3個通信信號在存在3 dB高斯白噪聲情況下進行卷積混合盲分離試驗。3個源信號分別為S1調相信號：sin（2π1000t-6cos））；S2調幅信號：sin）sin）；S3方波信號：sign（cos））。

混合濾波器矩陣為

且混合濾波器階數L=25，初始步長uij=0.001，α =10，β=0.04。采樣頻率為5 kHz，其中混合濾波器A（z）中的6個濾波器的響應如圖3所示，仿真結果如圖4所示。

從圖4的仿真結果可知，本文提出的多源卷積混合的盲分離算法成功實現了多個源信號在卷積混合情況下的盲分離，并且從時域波形上可以看出分離效果較好，只是分離信號與源信號相比在幅度和順序都發生了變化，這是由盲源分離的不確定性造成的，這點可通過圖5的散點圖來說明。

對散點圖的幾點說明［7］：

（1）橫軸表示各個源信號的取值范圍，縱軸表示分離信號的取值范圍；

（2）若yj與si對應的散點圖呈一條直線，說明yj是si的分離信號，當直線與橫軸正方向呈銳角，說明兩者相位也是一致的；呈鈍角則說明相位相反；如果yj不是si的分離信號，則散點圖散亂盡管其非常規則；

（3）當源信號滿足si≠sj（j≠i），散點圖的每行每列的小圖中最多形成一條直線或近似直線。

從圖5可以看出y3是s3的恢復信號，幅度改變了，且相位反相；y2是s1的恢復信號，幅度改變了，且相位反相；y1是s2的恢復信號，幅度沒變，但相位反相。

為了能進一步體現本文算法的優越性，利用本算法和文獻［2］提出的基于去相關準則的算法分別對上述的含3 dB高斯白噪聲的卷積混合信號進行盲分離試驗，并從二次殘差REQ和算法收斂性能兩方面對仿真結果進行分析。REQ用于檢驗源信號的恢復質量，其值的絕對值越小，則說明分離效果越好。通過式（14）計算，分離前混合信號與源信號REQ分別為-43.452 dB、-43.321 dB、-45.221 dB，采用本文方法得到分離后的分離信號與源信號之間的REQ分別為-6.235 dB、-7.765 dB、-7.231 dB，而利用文獻［2］的算法，對三卷積源進行分離試驗得到的分離后的分離信號與源信號之間的REQ分別為-13.341 dB、-14.231 dB、-13.732 dB。本文方法較文獻［2］的方法源信號恢復質量明顯更高，分離效果更好。以3個信號REQ的平均值REQ隨著迭代次數的變化情況來表征算法的收斂性能，仿真結果如圖6所示。

從圖6中可以看出，本文算法收斂速度較文獻［2］算法明顯加快，且精度也得到了提高。這是由于本文算法對卷積混合模型進行了簡化，需要求解的參數也減少，計算量大大減少，算法引入四階累積量這一獨立性準則，使得算法具有一定的抗高斯噪聲的能力，也為卷積模型的簡化提供了依據。實驗結果表明本文提出的盲分離算法可成功應用于多源卷積混合信號的盲分離問題，并得到了良好的分離效果。

6 結論

本文針對多個信號卷積混合的分離問題，在多信號卷積混合的一種合理的簡化模型的基礎上，提出以四階累積量為獨立準則，并利用后向分離系統成功實現多信號卷積混合的盲分離。由于高階累積量對高斯噪聲是盲的，可自動改善信噪比。其次，算法也建立了步長因子的選取與二次殘差之間的非線性函數關系，使得算法既獲得了較快的收斂速度，也得到了較高的分離精度。仿真表明，本文提出的算法對于多個源信號卷積混合具有良好的分離效果，且較文獻［2］的相關方法收斂速度明顯加快。

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FU Shao-jun was born in Xinyang，Henan Province，in 1987. He is now a graduate student.His research direction is satellite communication.

Email：228362397＠qq.com

趙國棟（1989—），男，山西太原人，碩士研究生，主要研究方向為衛星通信；

ZHAO Guo-dong was born in Taiyuan，Shanxi Province，in 1989.He is now a graduate student.His research direction is satellite communication.

卓琨（1986—），男，陜西西安人，碩士研究生，主要研究方向為衛星通信。

ZHUO Kun was born in Xi′an，Shaanxi Province，in 1987.He is now a graduate student.His research direction is satellite communication.

A New Blind Source Separation Algorithm for Convolved Multiple Source Signals

FU Shao-jun，ZHAO Guo-dong，ZHUO Kun
（Telecommunication Engineering Institute，Air Force Engineering University，Xi′an 710077，China）

For the convolution mixture of multiple sources with noise signal，the mixed matrix is complex.The iteration number increases and convergence speed is more slow in the separation process.In this paper，a blind source separation algorithm for convolution mixture of multiple sources in time domain is proposed.This algorithm takes fourth-order cumulant as judgment criterion，so the algorithm can inhibit Gaussian white noise as the criterion offourth-order cumulant.The nonlinear function between the step-size ofthe algorithm and REQ is established，so convergence rate of the algorithm is faster and separation accuracy is higher.Simulation results illustrate the good performance of this algorithm for the convolution mixture of multiple source.

blind source separation；convolution mixture；fourth-order cumulant；REQ

TN911

A

10.3969／j.issn.1001-893x.2012.03.015

付紹軍（1987—），男，河南信陽人，碩士研究生，主要研究方向為衛星通信；

1001-893X（2012）03-0328-05

2011-11-16；

2012-01-20