高斯噪声中的参数盲估计

被引:3
作者
王惠刚
李志舜
机构
[1] 西北工业大学航海工程学院
[2] 西北工业大学航海工程学院 陕西西安
[3] 陕西西安
关键词
高斯噪声; 盲信号处理; EM算法; 高斯混合模型;
D O I
暂无
中图分类号
TN911 [通信理论];
学科分类号
081002 ;
摘要
盲信号处理方法中常忽略噪声的影响 ,而实际问题中噪声的影响是存在的 .本文主要讨论了在协方差矩阵未知的加性高斯噪声中混合系数的盲估计问题 .本文以最大似然估计为基础 ,提出一种求解参数的最优化算法 ,给出了混合矩阵和协方差矩阵的计算式 .采用高斯混合模型 (GMM)来逼近源信号的概率密度函数 ,简化了算法中的积分 ,导出了一种基于EM算法的迭代式 .仿真表明 ,算法不仅能稳定收敛 ,而且在低信噪比下也能获得良好性能
引用
收藏
页码:974 / 976
页数:3
相关论文
共 8 条
[1]  
On convergence properties of the EM algorithm for gaussian mixtures. L Xu,M Jordan. Neural Computation . 1996
[2]  
An information-maximization approach to blind separation and blind deconvolution. A J Bell,T J Sejnowski. Neural Computation . 1995
[3]  
Detection, Estimation, and Modulation Theory, PartⅠ. Harry L Van Trees. . 1968
[4]  
Adaptive blind separation processing-neural network approaches. S Amari,A Cichocki. Proceedings of the IEEE . 1998
[5]  
Independent component analysis in the presence of gaussian noise by maximizing joint likelihood. A Hyvarinen. Neurocomputing . 1998
[6]  
Gaussian moments for noisy independent component analysis. A Hyvarinen. IEEE Signal Processing Letters . 1999
[7]  
Information geometry of the EM and EM algorithms for neural networks. S Amari. Neural Networks . 1995
[8]  
Independent component analysis: a new concept?. P Comon. Signal Processing . 1994