一种针对远程虚拟桌面中混合信号的分离方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于虚拟安全技术领域，具体为一种针对远程虚拟桌面中混合信号的分离 方法，其被分离的信号来自于传输到远程虚拟桌面中的混合信号，最终分离出原始源信号。
【背景技术】
[0002] 基于安全访问网关（Secure Access Gateway，SAG)的虚拟机统一远程控制管理机 制的使用，使得多个源信号在传输到远程虚拟桌面过的程中因传输信道间的耦合而发生混 迭，导致接收到的信号是已混合了的数据信号。因为事先不知道各源信号的混合方式，所以 如何从混合信号中将各源信号分离出来，成了大型云数据中心虚拟化基础架构平台的关键 问题之一。
[0003] 由于源信号和传输通道的先验知识无法获知，所以通过滤波的方式就不能实现信 号分离的目的。上个世纪80年代后期发展起来的盲源分离技术，给解决这一问题带来了新 的希望，主要是该技术能够在不知道源信号及混合参数的情况下，仅根据观测到的混合信 号就能估计出源信号。此外，相比其他信号处理技术，盲源分离技术有其独特的优势：优异 的盲分离、盲辨识、特征提取能力。因此，近年来，盲源分离技术的应用研究是信号领域的研 究热点之一。
[0004] 对比函数是盲信号分离研究的出发点，决定了盲信号分离算法的统计性能。到目 前为止，盲信号分离采用的对比函数主要有高阶累积量对比函数和信息论对比函数。而最 常用的盲信号分离算法方法是独立分量分析法，主要思想是按照统计独立的原则通过一系 列的优化算法将混合的观测信号分离为若干个独立分量，然后把这些独立分量作为源信号 的一种近似估计。
[0005] 独立分量分析算法主要包括快速定点算法、自然梯度算法和等变化自适应算法。 快速定点算法基于非高斯性最大化理论，使用固定点迭代理论寻找源信号的非高斯性最大 值。虽然该方法收敛性好且不需要选择学习步长，但是其只能用批处理的方式进行不适合 实时应用的需要，且随着信号源数量的增加，其分离效果会明显变差。虽然自然梯度算法具 有计算量小、分离性能好的特点，但是由于其属于最小均方差算法，所以很难实现稳定收 敛，并且容易陷入局部极小。等变化自适应算法的性能与学习率的选取具有很大相关性，且 对于超高斯信号的收敛速度没有递归最小二乘算法快。
【发明内容】
[0006] 针对上述现有技术问题，本发明的目的在于提供一种针对远程虚拟桌面中混合信 号的分离方法，该方法不仅适用于实时远程桌面显示应用，且其分离效果与学习率无关，此 外，该方法能达到稳定收敛。更为重要的是，本专利中提出的方法能够适应基于安全访问网 关（Secure Access Gateway，SAG)的虚拟机统一远程控制管理机制，实现远程桌面快速显 示的目的。
[0007] 为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0008] -种针对远程虚拟桌面中混合信号的分离方法，其特征在于，该方法主要包括以 下步骤：
[0009] Sl :确定盲信号分离模型；
[0010] 由于传输到远程虚拟桌面的源信号的混合方式是线性的，所以根据盲信号处理 (Blind Signal Processing)理论将盲信号分离模型表示成以下形式：X(t) =AS(t)+N(t) (1)，其中，X(t) = ^(^，...义⑴广为!!!维矢量信号，表示接收到的信号，即实际 可观测到的m维数据向量；A为mXn矩阵，表示混合矩阵；S(t) = TSn维矢量信号，表示原始输出信号；N(t) = (1(〇，...，1(〇广为!11维高斯噪音，即
h表不噪声信号。
[0011] 由于有噪声存在使得盲分离实现起来比较困难，所以在此不考虑噪声的影响，此 时线性混叠模型可重新表述为：x(t) = AS(t) 0- )。
[0012] S2:推导源信号的估计值；
[0013] 根据式（Γ)得出要求的原始信号，表示为以下形式：WX(t) =S(t) =Y(t) (2)， 其中W为nXn矩阵，表示分离矩阵；X(t) = (^(^，...，^(^广为!!!维矢量信号，表示接 收到的信号，即实际可观测到的m维数据向量；Y(t) = ^(〇，...，1(〇广为11维矢量信 号，也就是我们要求出的原始信号的近似估计。
[0014] S3 :选取分离准则；
[0015] 根据式（2)可知，要得出原始信号关键是求出W，根据信息最大熵理论有Lh(W)= H(Y) =-Ε[1ηργ(Υ)](Η1)，其中，ργ(Υ)是Y的概率分布函数。
[0016] 设已知{X(t) It = 1，…，Τ}为 T 个观察矢量，{Y(t) = WX(t) It = 1，…，Τ}，令
[0017] 根据式（Hl)可知, = 所以现在是要求出H/ = 即可。 W w
[0018] S4 :设置相关的假设条件；
[0019] 设N维随机矢量Y = G1，…，yN)与随机矢量X = (X1，…，xN)之间具有变换关 系Y = G(X)，即y;= g ; (X), i = 1,…，N，gJX)就是X的函数，其概率分布函数为ργ(Υ) 和 Px ⑴，则有 Px ⑴=I detJ (G) I I x. pY (Y) I Y= SC0，这里 J (G)是 G (X)的 Jacobian 矩阵，即
detJ(G) I是相应的行列式的绝对值。
[0020] S5:引入中间变量；
[0021 ]设有一个中间 N维随机矢量 Z = (Z1,…，zN)T= IX，W = (Wij)NxJ^y ;= g; (?), i M J =1，···，Ν，则对应的⑶）
[0022] 4
( 5 )，从而
a e (〇, 1)表示迭代步幅，表示q代第p个粒子的速度，Η〗化）表示q代第p个粒子 的适应度，进而得到下一代粒子群Pop (q+Ι)。
[0034] S8 :q = q+1，若q〈Q，其中Q表示最大迭代次数，转到S2,否则计算 ' at|: [/?励;h输出ff，结束。
[0035] 本发明同现有技术相比，其有益效果表现在：
[0036] -、采用的优化算法是量子行为粒子群算法，比自然梯度算法的收敛性好，解决了 随机梯度算法不能适用于实时应用的缺陷，计算效率比相对梯度算法高；
[0037] 二、采用信息论和量子行为粒子群算法，计算简单且控制参数少，所以该方法的可 实施性较高；
[0038] 三、本发明提出的方法适应基于安全访问网关（Secure Access Gateway，SAG)的 虚拟机统一远程控制管理机制，能最大程度地提高虚拟化基础架构平台的整体安全性。
[0039]
[0040]
【具体实施方式】
[0041] 下面将对本发明作进一步的描述。
[0042] 实施例
[0043] 针对远程虚拟桌面的快速显示：
[0044] 在前期开发的大型云数据中心虚拟化基础架构平台上实现基于安全访问网关 (Secure Access Gateway，SAG)的远程虚拟桌面的快速显示。
[0045] 虚拟化基础架构平台创新性地设计实现了基于安全访问网关（Secure Access Gateway，SAG)的虚拟机统一远程控制管理机制，可以为虚拟机提供统一的远程访问入口， 同时对远程访问