平行因子分析模型基础理论及其在非平稳信号处理中的应用

项目名称： 平行因子分析模型基础理论及其在非平稳信号处理中的应用

项目编号： No.60901059

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 石油、天然气工业

项目作者： 梁军利

作者单位： 西安理工大学

项目金额： 22万元

中文摘要： 本项目研究平行因子分析模型的基础理论及在盲源分离、宽带阵列信号处理中的应用。平行因子分析模型提供了：(1)快速结构化多维矩阵分解方法；(2)多维数据内在结构信息的有效分析工具。但现有平行因子分析模型低秩分解理论均假设模型的秩已知、只能离线式分解；此外在分析信号构造模型时依赖信号的平稳特性，这些均限制了该模型的进一步发展及应用。本项研究旨在完善平行因子分析模型的最优秩选择理论，在进行模型低秩分解的同时完成最优秩的选择；完善平行因子分析模型的递归分解理论，构造非平稳信号的时变平行因子分析模型获取信号的时变特征。在上述理论基础上，本项研究提出了能够同时完成非平稳信源个数选择的递归分离算法；此外提出了宽带阵列信源个数及方位联合估计算法。这些新理论的完善和新算法的提出为平行因子分析模型在涉及非平稳信号处理的雷达、声纳、通信、语音、地震探测等领域的应用及这些领域的发展提供了重要的理论依据与技术支撑。

中文关键词： 平行因子分析；低秩分解；三线性最小二乘；阵列信号处理；被动定位

英文摘要：

英文关键词： PARAllel FACtor analysis；Low Rank Decomposition；trilinear least squares；array signal processing；Passive Localization