文献类型：期刊文章

作　　者：陈永强[1,2] 王宏霞[1]

机构地区：[1]西南交通大学信息科学与技术学院,成都610031 [2]成都信息工程学院电子实验中心,成都610225

出　　处：《电子与信息学报》

基　　金：国家自然科学基金(61170226);中央高校基本科研业务费专项资金(SWJTU11CX047)资助课题

年　　份：2012

卷　　号：34

期　　号：9

起止页码：2039-2044

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统盲分离混合矩阵估计鲁棒性差、易受初始值影响、精度不高等问题,该文将人工蜂群算法(ABC)用到盲分离中,结合稀疏信号混合矩阵估计的特点,提出一种基于不同搜索策略和编码方式的两阶段蜂群算法的混合矩阵估计方法,通过新的蜜蜂搜索行为和子蜂群之间的协同作业,明显加快了算法的收敛速度,提高了混合矩阵的估计精度。仿真实验表明,该方法在源个数较多、弱稀疏、低信噪比的情况下仍然可以很好地估计混合矩阵。相比已有方法,该方法不仅具有很强的鲁棒性和很高的估计精度,而且不需要太大的计算量。

关 键 词：混合矩阵估计  人工蜂群算法 欠定盲分离 单源点检测  

分 类 号：TN911.7]