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Erschienen in:

04.07.2024

Joint Underdetermined Blind Separation Using Cross Third-Order Cumulant and Tensor Decomposition

verfasst von: Weilin Luo, Xiaobai Li, Hao Li, Hongbin Jin, Ruijuan Yang

Erschienen in: Circuits, Systems, and Signal Processing | Ausgabe 10/2024

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Abstract

To address the issues of poor anti-noise performance of second-order statistics and low estimation accuracy in previous joint underdetermined blind source separation (JUBSS) methods, we propose a novel JUBSS method based on the dependence between different data sets and the advantages of cross third-order cumulant in resisting distributed noise. The method involves several steps. Firstly, we calculate the cross third-order cumulant of multiple whitening data sets with different delays. Then, we stack several third-order cumulants into fourth-order tensors. Next, we decompose the fourth-order tensor using Canonical Polyadic through weight nonlinear least squares, which allows us to estimate the mixed matrix. Finally, depending on the independence of source signals, we propose a matrix diagonalization method to recover the source signal. Experiments demonstrate that the method effectively suppresses the influence of Gaussian noise and performs well in underdetermined, positive and overdetermined cases and produces a better performance than various common approaches. Specifically, for the 3 × 4 mixed model with signal-to-noise ratio of 20 dB, the average relative error is − 14.48 dB, the average similarity coefficient is 0.92 and the signal-to-interference ratio is 24.84 dB.

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Literatur
3.
Zurück zum Zitat M. Bousse, L. De Lathauwer, Nonlinear least squares algorithm for canonical polyadic decomposition using low-rank weights, in: 2017 IEEE 7th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP) (IEEE, Curacao, 2017), pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/CAMSAP.2017.8313141 M. Bousse, L. De Lathauwer, Nonlinear least squares algorithm for canonical polyadic decomposition using low-rank weights, in: 2017 IEEE 7th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP) (IEEE, Curacao, 2017), pp. 1–5. https://​doi.​org/​10.​1109/​CAMSAP.​2017.​8313141
26.
Zurück zum Zitat S.J. Wright, Numerical Optimization (2006) S.J. Wright, Numerical Optimization (2006)
Metadaten
Titel
Joint Underdetermined Blind Separation Using Cross Third-Order Cumulant and Tensor Decomposition
verfasst von
Weilin Luo
Xiaobai Li
Hao Li
Hongbin Jin
Ruijuan Yang
Publikationsdatum
04.07.2024
Verlag
Springer US
Erschienen in
Circuits, Systems, and Signal Processing / Ausgabe 10/2024
Print ISSN: 0278-081X
Elektronische ISSN: 1531-5878
DOI
https://doi.org/10.1007/s00034-024-02757-4