基于高阶累积量张量分解的联合盲源分离算法

摘要

提出一种基于高阶累积量张量分解的联合盲源分离（JBSS）算法，该算法可以从多组数据集的观测信号中恢复出源信号.首先通过计算多组数据集观测信号的高阶互累积量张量，利用累积量张量潜在的对角结构，将JBSS问题转化为高阶张量CP分解（CPD）问题.接下来，通过张量列分解（TTD）将高阶张量分解为由不高于3阶的多个互连的核张量组成的简单张量网络，由此将高阶CPD问题转化为多个3阶CPD问题.最后，根据TTD与CPD之间的关系，在多次3阶CPD之后，通过依次对因子矩阵进行重新排序与缩放得到多数据集的混合矩阵，进而实现对源信号的分离.实验结果表明，该算法具有较快的运行速度.

关键词

联合盲源分离 / 张量列分解 / CP分解 / 高阶累积量

基金资助

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（N2116015,N2116020）