专利名称：一种基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法
技术领域：
本发明属于通信及信号处理技术领域，尤其涉及一种基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法。
背景技术：
盲源分离指的是在不知道任何信道信息的条件下，仅仅根据观测到的混合信号估计出源信号的过程。当观察信号个数大于源信号个数时，称为超定盲分离；当观察信号个数等于源信号个数时，称为适定定盲分离；当观察信号个数小于源信号个数时，成为欠定定盲分离。盲源分离技术在通信信号处理领域得到越来越广泛的应用，目前盲源分离技术的研究更多的是针对观察信号个数大于等于源信号个数的超定或适定盲分离，如经典的EASI (Equivariant adaptive source separation,等变化自适应)算法，FastICA (FastIndependent Component Analysis,快速独立分量分析)算法等。由于不同跳频信号之间满足统计独立性，而相同跳频信号的不同跳频点之间满足一定的相关性，因此有文献提出利用盲源分离的思想对接收到的多个跳频信号进行盲估计。现有文献中给出的跳频信号盲分离算法要求观察信号个数大于等于源信号个数。但实际通信过程中，由于接收天线个数的限制，当跳频源信号个数较多时，观察信号个数往往小于源信号个数，因此现有算法无法在接收天线个数较少的情况下，对多个跳频信号进行盲估计。
发明内容
本发明提供了一种基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法，旨在解决现有的跳频信号盲分离算法要求 观察信号个数大于等于源信号个数，但实际通信过程中，由于接收天线个数的限制，当跳频源信号个数较多时，观察信号个数往往小于源信号个数，因此现有算法无法在接收天线个数较少的情况下，对多个跳频信号进行盲估计的问题。本发明的目的在于提供一种基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法，该方法包括以下步骤步骤一，利用含有M个阵元的阵列天线接收来自多个同步正交跳频电台的跳频信号，对每一路接收信号进行采样，得到采样后M路离散时域混合信号杉(幻(k = 1,2,....) m =1,2, L，M ;步骤二，对M路离散时域混合信号进行重叠加窗短时傅里叶变换，得到M个混合信号的时频域矩阵= 0,1, L P-1, q = 0,1, L Nfft-1 ；步骤三，对步骤二中得到的跳频混合信号时频域矩阵於人p，q)进行预处理；步骤四，利用聚类算法估计每一跳的跳变时刻以及各跳对应的归一化的混合矩阵列向量、跳频频率；
步骤五，根据步骤四估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号；步骤六，对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接；步骤七，根源信号时频域估计值，恢复时域源信号。进一步，在步骤二中，(p，q)表示时频索引，具体的时频值为这里
Nfft表示FFT变换的长度，P表示加窗次数，C为整数，表示短时傅里叶变换加窗间隔的采样点数，一般C < Nfft,且K。= Nfft/C为整数，也就是说采用的是重叠加窗的短时傅里叶变换。进一步，在步骤三中，对跳频混合信号时频域矩阵fl (>，《)进行预处理，具体包括如下两步第一步，对进行去低能量预处理，即在每一米样时刻P，将馬(j7,g),L ^0m (p,q)幅值小于门限e的值置0,得到f%p,q)Jl{p,q),h，门限e的设定可根据接收信号的平均能量来确定；第二步，找出P时刻(P = 0,1,2, L P-1)非零的时频域数据，
用^{p,qp)表示，其中&表示P时刻时频响应
Ff(p,q),M(p,q),L非0时对应的频率索引，对这些非零数据归一化预处理，得到
预处理后的向量 b(p, q) = [bjp, q) , b2(p, q) , L, bM(p, q)]T,其中
权利要求
1.一种基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法，其特征在于，该方法包括以下步骤 步骤一，利用含有M个阵元的阵列天线接收来自多个同步正交跳频电台的跳频信号，对每一路接收信号进行采样，得到采样后的M路离散时域混合信号
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤二中，(p，q)表示时频索引，具体的时 频值为
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤三中，对跳频混合信号时频域矩阵
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤四中，利用聚类算法估计每一跳的跳变时刻以及各跳对应的归一化的混合矩阵列向量、跳频频率时，包括以下步骤 第一步，在P(P = 0,1,2, ...P-1)时刻，对I表示的频率值进行聚类，得到的聚类中心个数Ap表示P时刻存在的载频个数，Ap个聚类中心则表示载频的大小，分别用/ = 1，U尸表示；第二步，对每一采样时刻P (P = 0，1，2，... P-1)，利用聚类算法对60 ,I)进行聚类，同样可得到&个聚类中心，用1,2,...,^表示；第三步，对所有&求均值并取整，得到源信号个数的估计々，即
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤五中，根据步骤四中估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号，具体步骤如下第一步，对所有采样时刻索引P判断该时刻索引属于哪一跳，具体方法为如果Ph(1-V) <P< Mll > 2，则表示时刻P属于第I跳;如果I <p< A(I)，则表示时刻P属于第I跳；第二步，对第1(1 = 1,2, L)跳的所有时刻pl，估计该跳各跳频源信号的时频域数据，计算公式如下
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤六中，对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接，具体步骤如下第一步，估计第I跳对应的&个入射角度，用表示第I跳第η个源信号对应的入射角度，色(/)的计算公式如下
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤七中，根据源信号时频域估计值恢复时域源信号时，具体步骤如下第一步，对每一采样时亥Ij P (P = 0,1,2,...)的频域数据 Yn(p, q), q = 0,1,2, L, Nfft-1做Nfft点的IFFT变换，得到P采样时刻对应的时域源信号，用yn(p，qt) (qt = 0,1,2, L,Nfft-1)表示；第二步，对上述所有时刻得到的时域源信号yn(p，qt)进行合并处理，得到最终的时域源信号估计，具体公式如下
全文摘要
本发明公开了一种基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法，获取采样后M路离散时域混合信号；得到M个混合信号的时频域矩阵；对跳频混合信号时频域矩阵进行预处理；估计跳频时刻、归一化混合矩阵列向量、跳频频率；利用估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号；对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接；根据源信号时频域估计值，恢复时域源信号。该方法在不知道任何信道信息的条件下，仅根据接收到的多个跳频信号的混合信号，估计出跳频源信号，能在接收天线个数小于源信号个数的条件下，对多个跳频信号进行盲估计，利用了短时傅里叶变换，计算量小，在对跳频信号进行盲分离的同时，还能对部分参数进行估计，实用性强。
文档编号H04B1/713GK103051367SQ20121052506
公开日2013年4月17日 申请日期2012年11月27日 优先权日2012年11月27日
发明者付卫红, 刘乃安, 黑永强, 李晓辉, 韦娟 申请人:西安电子科技大学