２０１６年６月 第３９卷第３期 舰船电子对抗 ＳＨＩＰＢ０ＡＲＤ ＥＬＥＣＴＲ０ＮＩＣ Ｃ０ＵＮＴＥＲＭＥＡＳＵＲＥ Ｊｕｎ．２０１６ Ｖｏ１．３９ ＮＯ．３
盲源分离现状及发展
彭赛阳，王振华，朱元清
（空军预警学院，武汉４３００１９）
摘要：盲源分离（ＢＢＳ）作为一门与信息理论、信号处理、人工神经网络、概率论等学科均有交叉的新兴研究领域，得 到了研究学者们的热切关注。阐述了盲源分离的概念，介绍了其分类，分析了其应用领域，归纳了盲源分离的国内 外发展近况及趋势，并对未来进行了展望。 关键词：盲源分离；信号处理；多输人多输出 中图分类号：ＴＮ９７１．１ 文献标识码：Ａ 文章编号：ＣＮ３２—１４１３（２０１６）０３—００５４—０４ ＤｏＩ：１０．１６４２６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｃｄｚｄｋ．２０１６．０３．０１４
Ｐｒｅｓｅｎｔ Ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｂｌｉｎｄ Ｓｏｕｒｃｅ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ
ＰＥＮＧ Ｓａｉ—ｙａｎｇ，ＷＡＮＧ Ｚｈｅｎ—ｈｕａ，ＺＨＵ Ｙｕａｎ—ｑｉｎｇ
（Ａｉｒ Ｆｏｒｃｅ Ｅａｒｌｙ Ｗａｒｎｉｎｇ Ａｃａｄｅｍｙ，Ｗｕｈａｎ ４３００１９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓ ａ ｎｅｗ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｉｅｌｄ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｎｇ ｗｉｔｈ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ，ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ，ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｓｕｂｊ ｅｃｔｓ，ｂｌｉｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ（ＢＳＳ）ｇｅｔｓ ｅａｇｅｒ ａｔ—
ｔｅｎｔｉｏｎ ｏｆ ｓｃｈｏｌａｒｓ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｅｘｐａｔｉａｔｅｓ ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｐｔ ｏｆ ＢＢＳ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｉｔｓ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎａｌｙｚｅｓ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｆｉｅｌｄ，ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ ｉｔｓ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ ａｎｄ ｔｒｅｎｄ ａｔ ｈｏｍｅ ａｎｄ ａｂｒｏａｄ，ａｎｄ ｐｒｏｓ—
一、 研究背景及意义
语音信号的分离近年来成为信号处理领域的一个研究热点，它在电话会议、助听器及便携设备、机器的语音识别方面有很多的应用与影响。而语音信号常使用盲信号处理的方法分离。
盲信号处理(Blind Source Processing)作为一种新兴的信号处理方法，逐步发展并得到了越来越多的关注。盲信号处理与现代信号处理朝向非平稳、非高斯、非线性的发展方向相吻合，有利于复杂信号的分析以及处理，其研究对象主要为非高斯信号。它在传统信号处理方法的基础上结合了信息论、统计学和人工神经网络的相关思想。如图1所示，所谓的“盲分离”是指在没有关于源信号本身以及传输信道的知识，对数据及系统参数没有太多先验知识的假设的情况下，如何从混迭信号(观测信号)中分离出各源信号的过程。它能适用于更广泛的环境，为许多受限于传统信号处理方法的实际问题提供了崭新的思路。
图1 盲分离的概念
在科学研究和工程应用中，很多观测信号都可以假设成是不可见的源信号的混合，如通信信号、图像、生物医学信号、雷达信号等等。例如经典的“鸡尾酒会”问题，在一个充满宾客的宴会厅里，我们每个人都会听到来自不同地方的声音，如音乐，歌声及说话声等，正常的人类拥有在这种嘈杂环境下捕捉到所感兴趣的语音的能力。可以看到，盲信号处理同传统信号处理方法最大的不同就在于用它致力于用最少的信息得到理想的处理结果。
- 2 - 盲信号分离可以有不同的分类方法。
根据所处理信号的不同，可以分为声纳信号盲分离，雷达信号盲分离，通信信号盲分离，语音信号盲分离，脑电信号盲分离等。
根据盲处理领域的不同，可以分为时域盲分离和频域盲分离。
根据传输信道的情况，可以分为无噪声，有加性噪声，有乘性噪声等。
根据源信号在传输信道中被混合方式的不同，可以分为瞬时混合，卷积混合，非线性混合等。
根据源信号和观测信号数目的不同，可以分为正定盲分离，欠定盲分离，过定盲分离等。
本文研究的主要内容是正定不含噪的卷积混合语音信号的频域盲分离方法。
第２８卷第１期 ＶｏＩ．２８ ＮＯ．１ 湖 北 工 业 大 学 学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕｂｅｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ２０１３年Ｏ２月 Ｆｅｂ．２０１３
［文章编号］１００３～４６８４（２０１３）Ｏｌ一００７５—０３
基于盲源分离的语音降噪研究
张小华，彭首峰，裴 浩
（湖北工业大学电气与电子工程学院，湖北武汉４３００６８）
［摘 要］盲源分离是近年来发展起来的一种新的信号分离技术，具有很好的应用前景．针对卷积混合模型，采用短 时傅里叶变换将时域信号转化为频域，然后采用瞬时混合模型中的联合近似特征矩阵对角化算法，对频域带噪语 音进行分离．从而实现语音降噪的目的，并解决了频域中存在的信号尺度和排序不确定性问题．通过在ｍａｔｌａｂ上的 仿真实验充分证明了该方法在语音降噪中的可行性． ［关键词］肓源分离；卷积；傅里叶变换；降噪 ［中图分类号］ＴＮ９１２．３ ［文献标识码］：Ａ
对语音背景噪声消除的研究一直是语音信号处
理中的一个重要研究课题．经过各国学者的不懈努
力，提出了各种语音降噪方法，这为语音降噪提供了 大量的理论基础并推进其逐渐成熟．盲源分离技术
是近年来发展起来的一种新的信号分离技术，它是 在信号源和信道传输参数未知的条件下，仅通过传
感器阵列接收到的信号去估计出源信号的过程． 目前对盲源分离的研究工作大致能够分成两
类＿１］：一是对瞬时混合模型的研究，在各国学者的共 同努力下，对这一模型的研究已经有很多比较成熟
的算法可用；二是对卷积混合模型的研究，在实际应
用情况下，因为信号在传输中易受到各种干扰所导 致的传输延迟等的影响，传感器所得到的信号通常
不是简单的瞬时叠加，而是更接近真实信号传输的
卷积等混合形式，这种模型下的信号分离目前受到 更多的关注．
１ 源信号卷积混合模型
麦克风采集到的真实信号是原始带噪语音信号
与信道冲击响应的卷积输出．可以用一个有限脉冲 响应（ Ｒ）滤波器来描述该问题－２］．设有Ｎ个源 信号Ｓ（ ）一 （ ），…，Ｓ （ ）］ ，Ｍ个麦克风采集 到的观测信号为ｘ（ ）＝Ｉｘ。（ ），…，ｚＭ（ ）］ ，混合
第３期 ２００６钲 通 信 Ｃ０ＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ 对 抗 ＣＯＵＮＴＥＲＭＥＡＳＵＲＥＳ Ｎｏ．３ ２００６
盲源分离
——理论，应用与展望
杨小牛 ，付卫红
（１．通信系统信息控制技术国家级重点实验室，浙江嘉兴，３１４０３３；
２．西安电子科技大学ＩＳＮ国家重点实验室，陕西西安，７１００７１）
摘要：探讨了盲源分离在通信侦察中的应用前景。在首先介绍盲源分离的基本理论和经典算法的
基础上，讨论了盲源分离在通信侦察中的典型应用；通过初步仿真，分析研究了盲源分离技术在跳频信
号分选与拼接以及ＣＤＭＡ多用户分离两个重要领域的应用可行性；最后对盲源分离在通信侦察中的
应用前景进行了展望，提出了需重点研究的几个问题。
关键词：盲源分离；通信侦察；跳频分选；ＣＤＭＡ多用户分离
Ｂｌｉｎｄ Ｓｏｕｒｃｅ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ：Ｔｈｅｏｒｙ，Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｐｒｏｓｐｅｃｔ
ＹＡＮＧ Ｘｉａｏ—ｎｉｕ ，ＦＵ Ｗｅｉ－ｈｏｎｇ
ｆｊ．Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＆￣ｔｅｍ，Ｊｉａｘｉｎｇ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ ３１４０３３，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，Ｘｉｄｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’觎，Ｓｈａｎｎｘｉ ７１００７１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ａｐｐｈｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｈｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｔｏ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｒｅｃｏｎｎａｉｓ——
ｓａｎｃｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｐｒｏｓｐｅｃｔ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ．Ａｔ ６ｒｓｔ．ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｂｈｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ａｎｄ
