典型文献
基于密度聚类和lp范数最小化的空中微动群目标盲源分离技术研究
文献摘要：
盲源分离(blind source separation,BSS)在语音信号的识别、生物医学信号的处理以及雷达信号的目标识别上具有重要的应用价值.为了解决空中微动群目标的欠定盲分离问题,提出了一种基于密度聚类和lP范数(0＜p≤1)最小化相结合的"两步法",能更准确地分离混合信号.该"两步法"第一步利用源信号的局部优势特性,将多维矩阵的估计转换为多个特征向量聚类的问题,将大密度区域划分为簇并有效处理离群点,然后求得每一簇的均值从而实现混合矩阵的估计.第二步将源信号的分离过程转化为lp范数(0＜p≤1)最小化模型,利用迭代拉格朗日乘子法和适当的初始化求出全局最优解.数值仿真结果表明,提出的算法在欠定盲源分离的情况下使误差降低在有限范围内,且分离效果得到显著提高,该方法为实现盲信号的分离提供了一种新思路.
文献关键词：
欠定盲源分离;混合矩阵估计;密度聚类;微动群目标
中图分类号：
作者姓名：
温柔;孙惜媛;何姿;顾鹏飞;丁大志
作者机构：
南京理工大学电子工程与光电技术学院,南京210094
文献出处：
引用格式：
[1]温柔;孙惜媛;何姿;顾鹏飞;丁大志-.基于密度聚类和lp范数最小化的空中微动群目标盲源分离技术研究)[J].空间电子技术,2022(03):1-8
A类：
微动群目标,生物医学信号
B类：
基于密度,密度聚类,lp,范数,源分离技术,blind,source,separation,BSS,语音信号,雷达信号,目标识别,lP,两步法,第一步,源信号,部优,多维矩阵,特征向量,区域划分,离群点,一簇,第二步,分离过程,拉格朗日乘子法,初始化,全局最优解,欠定盲源分离,分离效果,混合矩阵估计
AB值：
0.318827
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