基于平行因子分析的盲信号处理新方法研究

项目名称： 基于平行因子分析的盲信号处理新方法研究

项目编号： No.60974072

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 何昭水

作者单位： 华南理工大学

项目金额： 33万元

中文摘要： 平行因子分析(PARAFAC)也称"高阶主元分析"，是主元分析在张量代数的推广。随着计算机技术的飞速发展，近年来有关平行因子分析的研究在理论和算法方面取得了重大突破，目前国际上最新的研究成果显示：相比已有的信号信息处理工具，平行因子分析可以更为高效地利用隐藏在信号中的高阶频谱。本课题将平行因子分析应用于盲信号分离、盲信道辨识研究，致力于解决盲信号分离和盲信道辨识中一直以来存在的以下难点问题："欠定混叠信道盲辨识"、"盲分离可分性理论"、"稀疏信号盲分离中的信道聚类分析"、"卷积混叠盲辨识与盲分离"等。围绕这些问题，本课题从理论和算法等多角度发展和完善"平行因子分析盲信号处理理论"：发展与盲分离、盲辨识问题特征相适应的高效平行因子分析算法；从理论上完善"信道可盲辨识性基本理论"；利用平行因子分析高阶频谱利用率高的特点，发展精度更高、鲁棒性更好的盲辨识和盲分离算法。

中文关键词： 平行因子分析；盲信号分离；盲信道辨识；；

英文摘要：

英文关键词： PARAFAC；Blind Source Separation；Blind Identification；；