基于混合聚类和网格密度的欠定盲矩阵估计

• 作 者: 毕晓君 宫汝江
• 机 构: 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
• 出 处: 系统工程与电子技术
• 发表日期: 2012年3期
• 关键词: 欠定盲源分离 混合矩阵估计 K-均值 人工蜂群 网格密度 underdetermined blind source separation mixing mat

欠定盲矩阵估计是欠定盲源分离的关键技术,其估计结果直接影响源信号的分离精度。针对目前欠定盲矩阵估计算法稳定性差、估计精度不高的缺点,提出了一种基于混合聚类和网格密度的新算法。该算法利用基于人工蜂群算法和K-均值的混合聚类方法对信号数据进行聚类,提高聚类结果的稳定性;利用网格密度法修正每一类的聚类中心,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,所提算法在稳定性和估计精度方面都比传统欠定盲矩阵估计算法有了明显改善。