单通道盲信号分离新理论及其应用研究

Blind source separation (BSS) is one of the hottest research topics in signal processing due to its wide applications and potential applications, where the single-channel BSS problem, which aims at separating multiple sources from only one observation, has been a challenging problem and remained unsolved largely up to now. In this project, we apply the emerging theories and methods such as compressive sensing and robust clustering to this problem towards establishing and developing new single-channel BSS theories, methods and solving the corresponding application problems, where the main research points are as follows..1..Theoretically, investigate the existence and uniqueness of the solution of single-channel BSS problems based on the finite alphabets or periodicity priors of the sources and establish the corresponding theories for such problems..2..Investigate how to solve the single-channel BSS problem and develop the corresponding algorithms for this problem..3..Investigate how to estimate the number of hidden sources from single observed signal and develop the corresponding algorithms for this problem..4..Investigate the applications of above theories and methods to three typical single-channel BSS problems: fetal ECG signal separation, heart-lung signal separation of electronic stethoscope and periodic signal separation of high resolution wavenumber-scanning interferometry system, and develop or improve the corresponding application systems.

盲信号分离由于它的广泛用途是国际上信号处理领域的研究热点，其中的单通道盲分离问题(即从单个传感器接收的混合信号中分离多个源信号)一直是盲信号分离的难点问题，至今没有得到解决。本项目将国际上近年来发展起来的"压缩感知"、“鲁棒聚类”等新理论应用于该问题研究，致力于建立和发展单通道盲分离新理论及相应的方法，并开展相应的应用研究，主要研究内容如下：.1．理论上研究“单通道有限符号集源信号盲分离问题”和“单通道周期信号盲分离问题”两类问题的解的存在性和唯一性并建立相应理论；.2．探讨以上两类问题的求解原理并建立和发展相应的求解方法；.3．研究单通道盲分离问题中的源信号数目估计问题并建立相应的方法；.4．开展以上理论在“胎儿心电信号分离、电子听诊器心(脏)-肺音分离和光干涉高精测量系统中信号分离”等三类典型的单通道盲分离问题中的应用研究。

盲信号分离由于它的广泛用途是国际上信号处理领域的研究热点，其中的单通道盲分离问题(即从单个传感器接收的混合信号中分离多个源信号)一直是盲信号分离的难点问题，至今没有得到解决。本项目将国际上近年来发展起来的"压缩感知"、“鲁棒聚类”等新理论应用于该问题研究，建立和发展单通道盲分离新理论及相应的方法，并开展相应的应用研究，主要研究内容如下：.1．理论上研究“单通道盲分离问题问题的解的存在性和唯一性获得相应理论；.2．探讨以上两类问题的求解原理并建立和发展相应的求解方法；.3．研究单通道盲分离问题中的源信号数目估计问题并建立相应的方法；.4．开展以上理论在“胎儿心电信号分离、电子听诊器心(脏)-肺音分离和光干涉高精测量系统中信号分离”等三类典型的单通道盲分离问题中的应用研究。.针对以上内容，项目开展了单通道盲分离理论、算法和应用研究，撰写论文33篇(其中发表和接收29篇)，申请发明专利23件，获广东省自然科学一等奖、主持人入选中组部万人计划科技创新领军人。其中四方面的主要进展如下：.进展1：提出了基于“基于傅立叶频谱分析”等的单通道盲信号分离可分性或可解性理论，为发展单通道盲分离提供基础支撑；.进展2：针对单通道盲信号分离应用中存在的信号周期性欠佳和采样均匀度受限等问题，项目分别提出了“基于鲁棒聚类分析和压缩感知”的单通道盲信号分离方法，大幅提升分离信号的精度；.进展3：针对光干涉高精测量系统中的应用中源信号数目未知问题，通过将单通道盲信号分离转化为聚类分析问题，提出了基于“概率聚类分析类别数目估计”的单通道盲信号分离的源信号数目估计方法，实现噪声环境下的单通道源信号数目估计；.进展4：基于单通道盲信号分离应用原型系统研究(三个):初步实现(高灵敏度)胎儿心电信号检测仪、(抗干扰)电子听诊器和(高分辨率)光干涉高精测量仪原型系统。