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申请/专利权人：中国人民解放军空军预警学院

摘要：本发明提供一种基于累积张量分解的欠定盲源分离方法与系统；首先通过信号切片的形式，将白化信号分为多个切片矩阵，计算每个切片的时延协方差矩阵。进而将多个时延协方差矩阵堆叠为三阶张量，然后使用加权非线性最小二乘分解对三阶张量进行正则多元分解得到因子矩阵，再将因子矩阵融合得到混合矩阵的估计。最后分别使用混合矢量估计法一和混合矢量估计法二对源信号进行恢复。仿真表明，相比现有基于稀疏性、基于累积量和基于分段的算法，混合矩阵估计精度有大幅提高，在低信噪比时的优势更为明显。

主权项：1.一种基于累积张量分解的欠定盲源分离方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对观测信号进行白化处理，得到白化信号；S2、将所述白化信号进行切片，得到切片信号；S3、计算多个白化信号切片矩阵的时延协方差矩阵；S4、将多个所述时延协方差矩阵堆叠为三阶张量；S5、使用加权非线性最小二乘对三阶张量进行正则多元分解；S6、计算加权非线性最小二乘中的雅克比算子；S7、计算加权非线性最小二乘中的梯度；S8、计算加权非线性最小二乘中的块雅克比预处理器；S9、当信噪比小于10dB时，选择混合矢量估计法一得到分离信号时频点；S10、当信噪比大于10dB时，选择混合矢量估计法二得到分离信号时频点；S11、对分离信号时频点进行逆短时傅里叶变换，得到分离的源信号；所述S3具体为：第，个白化信号切片矩阵的时延协方差矩阵为： （1）；其中，表示第个白化信号切片矩阵的时延协方差矩阵；表示求均值；表示共轭转置；表示时延；表示白化信号的混合矩阵；表示源信号切片矩阵；表示高斯白噪声的切片，即；表示信号切片的总个数；源信号切片矩阵的时延协方差矩阵为： （2）；简化为： （3）；其中，表示为观测信号的切片；所述S9中，抽取混合矢量矩阵中的个混合矢量作为备选的混合矢量矩阵集合；当信噪比小于10dB时，混合矢量估计法一根据公式（16）从中选择时频点的混合矢量矩阵： ； （16）；其中，表示选择的混合矢量矩阵，表示观测信号时频点，表示求伪逆，表示取主对角线形成的矩阵，表示求2范数；；所述S10中，当信噪比大于10dB，混合矢量估计法二根据公式（17）从中选择该时频点的混合矢量矩阵： （17）；其中，表示单位矩阵。

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