1、PDF外文：http:/ 8100 字 盲源分离的 紧凑型传感器 阵 列 Jean Barrre and Gilles Chabriel 摘要 :在这项工作中，作者感兴趣的是由 M（ M N）个接收机同时记录 N 源信号的分离。 为了解决这个鸡尾酒会现象的问题， 作者建议去收集一套扩音器，以用于制作一个有几厘米直径的阵列。每个 传感器，信号被收到时都有不同的时间延迟。因此传统的线性模型的时间 源分离，是没有更合适的。然而，当时间延迟相比于每个来源的相干时间较小时， 作者表明，这个问题可以简化为建立一套特定的瞬间混合物及其衍生物的时间源。 因此时间源可以通 过
2、一种合适的二阶方法被提取。 当扩音器比时间源更多时，表明如何处理噪音混合物 提出的方法的有效性通过计算机模拟被证实了。 最后，该方法被应用于实验：在一个正常的房间里，通过两个全方位扩音器观察双源信号的混合物，然后提 取该双源信号。一个关于二阶方法的普遍观点也在这项工作中显示出来了。 关键词 :延迟混合物，二阶统计，传感器阵列，源分离。 .导言 提取混合物发出的不同音源是一种人类自然属性，一种允许我们拥有的属性，例如，把注意力从很多会谈集中于某一特定的谈话。 自动系统能够复制这种现象，被称为鸡尾酒会现象的影响 ，可被用于许多其他应
3、用程序，像从管弦乐队中分离一种乐器的声音一样，也像从一群船舶中提取不同声波标记图一样 在这项研究中，作者对记录一种配有紧凑型扩音器阵列或小型天线的点声源信号的混频提出建议。 这套记录（或意见）将被认真对待，把描述小型天线视为声源的提取。 A 基本假设 不同的声源被假设为在统计上是独立的，准时的和不同色彩的（声源有不同的功率谱） 。 此外，声源是有带限的（即在现实世界的背景下总是如此的真实） 。 图 1 理想实验 例如，让我们考虑以下基本实验（
4、如图 1 ），其中 ts 是准时源， ty1 是 ts的一个观察数据， ty2 是 ts 的另外一个观察数据， ty1 是封闭空间。 观察数据ty1 （ 和 ty2 相互独立的 ） 可视为一个有介质过滤器的特性输出， 输入是 ts ，脉冲响应是 th1 （和 th2 相互独立的） tshty 11 tshty 22 &
5、nbsp; （ 1） 其中 *是 该响应的卷积 duutsuhtsh 11 。 考虑到两个观察数据的接近，我们假设该方法满足以下条件：从声源得到的信号和观察数据是完全一致的 ， 除了第一次和第二次观察数据之间存在一个传播延迟 和一个最终的衰减因子 ：脉冲响应之间的关系是 thth 12 ，其中 tt 且 t 是狄拉克脉冲。 引介 tshtx 1 ，观察数据转变为
6、 txty 1 （ 2） txty 2 。
7、 （ 3） 因为如果我们对媒体不作任何假设，那么我们将无法从观察数据提取真实声源ts ，仅仅只有声源的数据 tx 。 下文中， tx 将是未知的，暂且叫做“源”。 另一个传感器感应的重要后果是没 有价值的延迟。如果我们将电力系统中的 表示为 tx ： 2Rtxtxtx ， 一个充分小的延迟可以使余数忽略不计。 我们将第三节和第四节准确地秒素一个低延迟意味着什么。 现在，我们可以近似得到第二观察数据 ，通过以下公式 &nb
8、sp; txtxty 2 （ 4） 描述源 tx 的一个线性组合和它的一阶导数 tx 。 假设 tx 的二阶平稳，Blanc-Lapierre 和 Fortet 1 (又见 Papoulis 2),显示了 tx 和 tx 在同一时刻相互无关。 tx 将会被视作一个新源。
9、这些基本因素可以很容易地在几个来源的前面被归纳出来。 因此，在我们的工作中我们将把 轻微延迟混合物的盲识别问题视作为一个经典的瞬时混合物的盲识别问题，其中源的一阶导数作为新未知数。 我们已经假定我们所考虑的源是独立不相关的，是我们新增的未知因素，源的导数与原本的源只是无关联的（为空延迟）。 这一特点导致为提取源的二阶统计方法的使用。 B论文的组织 我们回想起在第二节瞬时线性混合物确认 的问题。 文献中解决这个问题所采用的方法很丰富。我们在这里建议一个现有的多数二阶方法的普遍认识。第三节和第四节所展现出来的不同微小延迟的模型是我们可以处理的。我们更详细准确地在第三节中描述了我们为识别混 合物而使用的合适的二阶方法。 第五节说明了通过数值模拟所提出的模型和方法的有效性。我们在最后一节中，用实际数据对我们的方法进行了测试。
