ICA算法及其在陣列信號(hào)處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、哈爾濱工程大學(xué)博士學(xué)位論文ICA算法及其在陣列信號(hào)處理中的應(yīng)用研究姓名：趙立權(quán)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：楊莘元20090601哈爾濱工程大學(xué)博士學(xué)位論文lIlldIIiiI一了一種適用范圍更廣的復(fù)數(shù)快速ICA算法。該算法通過修正復(fù)數(shù)快速]CA的代價(jià)函數(shù)，得到新的代價(jià)函數(shù)，并采用近似的復(fù)數(shù)牛頓迭代方法對(duì)代價(jià)函數(shù)優(yōu)化。該算法不但適用于原算法所適用的非高斯圓信源信號(hào)，而且適用于原算法所不適用的非高斯非圓信源信號(hào)。另外，針

2、對(duì)復(fù)數(shù)快速ICA算法具有二階收斂速度，收斂速度不夠快的問題，采用具有三階收斂速度的牛頓方法對(duì)算法的代價(jià)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，推導(dǎo)出了收斂速度更快的復(fù)數(shù)快速ICA算法，并將其應(yīng)用到波達(dá)方向估計(jì)中。該算法不但收斂速度快，而且可以直接計(jì)算出信號(hào)的波達(dá)方向，相對(duì)傳統(tǒng)高分辨率波達(dá)方向估計(jì)方法性能更好，分辨率更高。最后，在沒有任何信號(hào)先驗(yàn)信息的條件下，復(fù)數(shù)非高斯最大化算法很難選擇合適的學(xué)習(xí)速率，針對(duì)這一問題，本論文提出了一種不需要設(shè)置學(xué)習(xí)速率的復(fù)數(shù)非高斯最

3、大化算法。該算法將分離矩陣滿足歸一化的條件，以懲罰函數(shù)的形式引入到代價(jià)函數(shù)中，得到新的代價(jià)函數(shù)，在復(fù)數(shù)域中直接對(duì)代價(jià)函數(shù)優(yōu)化。另外，針對(duì)峭度最大化盲波束形成算法也存在設(shè)置學(xué)習(xí)速率的問題，采用近似的復(fù)數(shù)牛頓方法對(duì)原代價(jià)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，推導(dǎo)出了一種不需要設(shè)置學(xué)習(xí)速率的固定點(diǎn)峭度最大化盲波束形成算法。改進(jìn)后的復(fù)數(shù)非高斯最大化算法和峭度最大化盲波束形成算法都是固定點(diǎn)迭代算法，都不需要設(shè)置學(xué)習(xí)速率，因此更適合在盲條件下應(yīng)用。綜上所述，本文研究了實(shí)數(shù)