ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2017, № 4 · РАДИОТЕХНИКА

Анализ алгоритмов слепого выделения импульсного сигнала на фоне импульсной помехи

А.Е. Манохин1

1 Институт радиоэлектроники и информационных технологий УрФУ им. первого Президента РФ Б.Н.Ельцина, Россия
Полный текст (PDF) УДК 681.513.6 EDN ZFHXZJ

Аннотация

В работе проанализирована эффективность алгоритмов слепого выделения импульсного сигнала на фоне импульсной помехи на основе максимизации абсолютного значения эксцесса. Синтезирован алгоритм слепого выделения с фиксированной точкой (FP-алгоритм) и совместно с ним рассмотрен градиентный алгоритм. Показана сходимость этих алгоритмов при нулевых и ненулевых начальных условиях. Сформулированы лемма и две теоремы, позволяющие доказать слепое выделение сигнала и определить количество решений относительно выделения сигнала. Моделированием установлено, что FP-алгоритм на основе максимизации абсолютного значения эксцесса более эффективен и позволяет выделять импульсный полезный сигнал с отношением сигнал-помеха на 30 дБ больше, чем градиентный алгоритм с аналогичной целевой функцией.

  • слепое выделение сигналов
  • алгоритм с фиксированной точкой
  • эксцесс
  • матрица Гессе
  • скорость сходимости
Abstract (in English)

An efficiency of two blind signal extraction algorithms (gradient and fixed point) based on the maximization of absolute kurtosis is analyzed in the work. Algorithms allow to extract a pulse signal on the background of impulse noise. The algorithms’ convergence at null and nonzero initial conditions is proved. A lemma and two theorems which allow to prove blind allocation signal and to determine the number of decisions regarding the extracting signal are formulated. It is determined that the fixed point algorithm based on maximizing the absolute kurtosis is more efficient. It allows extracting the pulse desired signal having the signal-to-noise ratio 30 dB greater than the gradient algorithm with the same objective function.

Для цитирования

Манохин А.Е. Анализ алгоритмов слепого выделения импульсного сигнала на фоне импульсной помехи // Журнал радиоэлектроники. – 2017. – № 4.

Литература

  1. A.Cichocki and S.Amari, Adaptive Blind Signal and Image Processing: Learning Algorithms and Applications, John Wiley & Sons, 2002.
  2. A. Cichocki, R. Thawonmas, and S. Amari, "Sequential blind signal extraction in order specified by stochastic properties" Electron. Lett., vol. 33, № 1, pp. 64-65, Jan. 1997.
  3. Манохин А.Е. Компенсационный метод слепого подавления аддитивных стационарных помех с негауссовым распределением // Журнал радиоэлектроники [Электронный ресурс]. - 2017.- №2(12) - Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/feb17/4/text.pdf.
  4. Манохин А.Е. О разработке и исследовании эффективности алгоритма слепого выделения импульсного сигнала при наличии белого гауссовского шума // Журнал радиоэлектроники [Электронный ресурс]. - 2016.- №5(12) - Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/may16/6/text.pdf.
  5. Hyvarinen A., Karhunen J. and Oja E. Independent component analysis. New York: J. Wiley, 2001.
  6. S.C. Douglas and S.Y. Kung. Kuicnet algorithms for blind deconvolution. In Proc. IEEE Workshop on Neural Networks for Signal Processing, pp. 3-12, Cambridge, UK, August 1998.
  7. Математический анализ: дифференцирование и интегрирование / И. Г. Араманович [и др.] под общ. ред.: Л. А. Люстерник, А. Р. Янпольский. - М.: Физматгиз, 1961. - 351 с.
  8. Мицель А.А. Методы оптимизации: учебное пособие / А.А. Мицель, А.А. Шелестов. - Томск: ТУСУР, 2004. - 255с.