[发明专利]一种改进式最短路径欠定源信号恢复方法在审
| 申请号: | 201811104439.3 | 申请日: | 2018-09-21 |
| 公开(公告)号: | CN109344754A | 公开(公告)日: | 2019-02-15 |
| 发明(设计)人: | 王川川;麻凯利;曾勇虎;汪亚;贾锐;张静克 | 申请(专利权)人: | 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 洛阳市凯旋专利事务所 41112 | 代理人: | 陆君 |
| 地址: | 471003 *** | 国省代码: | 河南;41 |
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| 摘要: |
本发明属于雷达侦察技术领域,公开的一种改进式最短路径欠定源信号恢复方法。是在观测信号已知的条件下,以估计的混合矩阵为条件,根据稀疏分量分析恢复源信号问题被转化为求解下述最优化问题,在观测信号数目大于2或等于2个的源信号恢复情况,按步骤1至10的步骤,将第1个和第m个观测信号组成一个二维观测信号组合;对于每个组合,利用经典最短路径法恢复出对应的源信号,则总共得m个二维观测信号组合;将由m个二维观测信号组合分离得到的信号组成一个新的矩阵,最终得n个源信号的估计 |
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| 搜索关键词: | 二维观测 观测信号 信号恢复 信号组合 混合矩阵 最短路径 改进式 定源 矩阵 生物医学信号 最短路径法 恢复 分量分析 雷达信号 雷达侦察 盲源分离 通信信号 信号问题 信号组成 恢复源 最优化 求解 稀疏 转化 | ||
【主权项】:
1.一种改进式最短路径欠定源信号恢复方法,是在观测信号已知的条件下,以估计的混合矩阵为条件,根据稀疏分量分析理论,恢复源信号问题被转化为求解下述最优化问题:
式中,x(t)为观测信号,观测信号个数为m,A为估计的混合矩阵,源信号个数为n,ai为混合矩阵的第i列,si(t)为第i个源信号,此时要最小化
就是对观测信号沿着混合矩阵某两列的方向做线性分解,找出从原点到观测信号的最短路径;对于观测信号数目为2个的情况,要最小化
从原点到观测信号x的最短路径即为与x的角度最为靠近的两个向量a和b;当观测信号数目大于2或等于2个的源信号恢复情况,针对m个观测信号,每次取相邻的两个观测信号,不妨表示为第i个和第j个观测信号,i=1,2,…,m‑1,j=i+1,即每次处理的观测信号是两个相邻观测信号的组合,得
种组合;实现本方法的具体步骤如下:步骤1:在一次测量获得的m个观测信号x(t)中,x(t)=[x1(t),x2(t),…,xm(t)]T;式中的上标T为正体则表示转置,下同,采样时刻t=1,2,…,T,每次选取相邻的两个观测信号xi(t)和xj(t),i=1,2,…,m‑1,j=i+1;步骤2:对步骤1中的每一个观测信号组合xk(t),k=1,2,…,m进行预处理,去除观测信号全为零的列向量,然后方向进行统一化;步骤3:计算混合矩阵A各个基向量的角度:基向量的角度定义为
Aj表示混合矩阵第j个列向量,j=1,2,…,n,n为源信号个数,上标2和1分别表示该列向量的第2行和第1行;步骤4:在各个观测时刻,针对m个仅有2个观测信号的组合,应用经典最短路径法,分别计算各个组合中的观测信号向量xt的角度;步骤5:找出该时刻最接近观测信号向量角度θt的两个基向量角度,并记录对应的混合矩阵的两个列向量ai和bi,其中ai,bi∈A,i表示m个组合中的第i个组合的序号,i=1,2,…,m;步骤6:假设Ar=[ai bi],Ar为混合矩阵A的ai和bi两列构成的一个2×2的子矩阵,ai和bi是在t时刻最接近xt的两个向量,令
步骤7:时刻t的源信号按下式恢复:
其中,
为x沿向量ai和bi两个方向的分量;其特征是:在观测信号数目大于2或等于2个的源信号恢复情况,在每次处理的观测信号是两个相邻观测信号的组合后;将第1个和第m个观测信号组成一个二维观测信号组合,则总共得m个二维观测信号组合;对于每个组合,利用经典最短路径法恢复出对应的源信号,则恢复出的源信号有m组,如源信号个数为n,则由原观测信号组合得到的m个观测信号二维组合进行信号恢复后,分别可得n个分离信号,设每个组合分离得到的信号表示为
其中i=1,2,…,m表示每个二维观测信号组合序号,k=1,2,…,n表示每个二维组合分离得到的信号序号,:表示采样点数;将这m组分离得到的信号组成一个新的矩阵,表示为
则
为一个m×n维的向量组合矩阵;其中,上标T表示转置;针对矩阵
求其行与行之间的向量夹角,得一个mn×mn维的方阵Q;对于该方阵的前n行×mn列,通过检测矩阵元素是否大于0,且小于20°,这表示矩阵
中信号向量的夹角小于20°,对于这些夹角小于20°的信号分别进行求均值,作为源信号的一个估计,最终得n个源信号的估计
即为待恢复的源信号;其中步骤1,在每次选取相邻的两个观测信号xi(t)和xj(t),i=1,2,…,m‑1,j=i+1后;将第1个和第m个观测信号组成一个二维观测信号组合,则会产生m个仅有2个观测信号的信号组合,表示为xk(t)=[xi(t),xj(t)]T,k=1,2,…,m;采用的步骤8:对于每个组合,利用经典最短路径法恢复出对应的源信号,则恢复出的源信号有m组,采用源信号个数为n,则由m个观测信号二维组合进行信号恢复后,分别得n个信号,设每个组合分离得到的信号表示为
其中i=1,2,…,m表示每个二维观测信号组合,k=1,2,…,n表示每个二维组合分离得到的信号,:表示采样点数;采用的步骤9:将由m个二维观测信号组合分离得到的信号组成一个新的矩阵,表示为![]()
为一个m×n维的向量组合矩阵,每个向量表示一个信号,其采样点数为T;步骤10:针对矩阵
求其行与行之间的向量夹角,得一个mn×mn维的方阵Q;对于该方阵的前n行×mn列,通过检测矩阵元素是否大于0,且小于20°,这表示矩阵
中信号向量的夹角小于20°,对于这些夹角小于20°的信号分别进行求均值,作为源信号的一个估计,最终得n个源信号的估计
即为待恢复的源信号。
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