Слепое разделение сигналов с помощью генетического алгоритма и алгоритма оптимизации пчелиного роя на основе взаимной информации

Автор(и)

  • Самира Маваддати Бабольский технологический университет им. Ноширвани, Іран
  • Ата Эбрахимзадех Бабольский технологический университет им. Ноширвани, Іран

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347011060045

Ключові слова:

слепое разделение источников сигналов, взаимная информация, статистика высших порядков, непрерывный генетический алгоритм, бинарный генетический алгоритм, оптимизация пчелиного роя, BSS, BGA, CGA, PSO, blind source separation

Анотація

Методика слепого разделения источников позволяет слепо разделять смешанные сигналы без какой-либо информации о смешивающей системе. В данной статье использованы два эволюционных алгоритма, генетический алгоритм и алгоритм оптимизации пчелиного роя, для слепого разделения сигналов. В рамках этих методик предлагается новая функция определения соответствия, которая основана на взаимной информации и статистиках высших порядков. Для оценки и сравнения результатов использования этих методов были рассмотрены разделения зашумленного и бесшумного сигналов. Результаты моделирования показывают, что предложенный метод использования функции соответствия обладает быстрой сходимостью, простотой и лучшим отношением сигнал–шум для задач разделения на основании оптимизации пчелиного роя и непрерывного генетического алгоритма по сравнению с бинарным генетическим алгоритмом. Также алгоритм оптимизации пчелиного роя характеризуется более коротким временем выполнения расчетов, чем в случае использования других алгоритмов, при решении задач оптимизации для нескольких источников.

Посилання

Kadou M. A Method of Blind Source Separation for Mixed Voice Separation in Noisy and Reverberating Environment / M. Kadou, K. Arakawa // IEICE Tech. Rep. — 2009. — Vol. 108, No. 461. — Р. 55–59. — (SIS2008–81).

Ding Z. Blind Equalization and Identification / Z. Ding, Y. Li. — M: Marcel Dekker, 2001.

Hyvarinen A. Independent Component Analysis / A. Hyvarinen, et al. — John Wiley & Sons Co, 2001.

Yin H. Blind Source Separation and Genetic Algorithm for Image Restoration / H. Yin, I. Hussain // Advances in Space Technologies, 2006 : International Conference, Issue, Sept. 2006. — P. 167–172.

Cardoso J.F. Blind signal separation: statistical principles / J. F. Cardoso, C.N.R.S, and E.N.S.T. // Proc. IEEE. — 1988. — Vol. 86, No. 10. — P. 2009–2025.

Blind source separation of chaotic laser signals by independent component analysis / M. Kuraya, U. Atsushi, Y. Shigeru, K. Umeno // Optics Express. — 2008. — Vol. 16, No. 2. — P. 725–730.

Shi Z. A fixed–point algorithm for blind source separation with nonlinear autocorrelation / Z. Shi, Z. Jiang, F. Zhou // Journal of Computational and Applied Mathematics. — 2009. — P. 908–915.

LeBlanc J. Speech separation by kurtosis maximization / J. LeBlanc, P. Leon // Proc. IEEE ICASSP. — 1988. — Vol. 2. — P. 1029–1032.

Sun S. Research on blind source separation based on natural gradient algorithm / S. Sun, J. Zheng, D. Wu // Journal of airforceering university (Natural science edition). — 2003. — Vol. 4. — P. 50–54.

Sun S. Zheng Blind source separation of communication signals of different magnitudes / S. Sun, J. Zheng // J. China Inst. Commun. — 2004. — Vol. 25. — P. 132–138.

Tan Y. Wang Nonlinear blind source separation using higher order statistics and a genetic algorithm / Y. Tan, J. Wang // IEEE Trans. Evolut. Comput. — 2001. — Vol. 5, No. 6.

Kai S. Approach to Nonlinear Blind Source Separation Based on Niche Genetic Algorithm / S. Kai, W. Qi, D. Mingli // Proc. of the 6th Int. Conf. on Intelligent Systems Design and Applications. — 2006.

Source Separation Method Based on Diagonalization of Correlation Matrices and Genetic Algorithm / P. Zheng, Y. Liu, L. Tian, Y. Cao // Fifth World Congress. — Vol. 3. — P. 2127–2131.

Signal separation by independent component analysis based on a genetic algorithm / X. Y. Zeng, Y. W. Chen, Z. Nakao, G. Yamashita // 5th International Conference. — 2000. — Vol. 3. — P. 1688–1694.

Wang K. Blind Source Separation Based on Chaotic Immune Genetic Algorithm with High order Cumulate / K. Wang, W. Zhang // IEEE International Conference. — 2006. — P. 139–143.

Yu W. Improved Particle Swarm to Nonlinear Blind Source Separation / W. Yu, L. Zhenxing, L. Chinghai // International Symposium on Microwave, Antenna, Propagation and EMC Technologies for Wireless Communications, Aug. 2007.

Gao Y. A blind source separation algorithm using particle swarm optimization / Y. Gao, S. Xie // Proc. of the IEEE 6th Circuits and Systems Symposium. — 2004. — Vol. 1. — P. 297–300.

Abrard F. Blind partial separation of underdetermineed convolutive mixtures of complex sources based on differential normalized kurtosis / F. Abrard, Y. Deville, J. Thomas // Neurocomputing. — 2008. — P. 2071–2086.

Taoufikib M. Blind separation of any source distributions via high–order statistics / M. Taoufikib, A. Adiba, D. Aboutajdine // Signal Processing. — 2007. — P. 1882–1889.

Nandl A. K. Blind Estimation Using Higher Order Statistics / A. K. Nandl. — Kluwer Academic Pub, 1999.

Sun S. Blind source separation of communication signals of different magnitudes / S. Sun, J. Zheng // J. China Inst. Commun. — 2004. — Vol. 25. — P. 132–138B.

Hyvarinen A. Independent Component Analysis: Algorithms and Applications / A. Hyvarinen, E. Oja // Neural Networks. — 2000. — Vol. 13. — P. 411–430.

Опубліковано

2011-06-05

Як цитувати

Маваддати, С., & Эбрахимзадех, А. (2011). Слепое разделение сигналов с помощью генетического алгоритма и алгоритма оптимизации пчелиного роя на основе взаимной информации. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 54(6), 32–43. https://doi.org/10.20535/S0021347011060045

Номер

Розділ

Оригінальні статті