混沌信号在无线传感器网络中的盲分离
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Ｉ ，
Ｔ ｚ（ 惫 ） ＝， （ Ｔ Ｚ（ ｋ—１ ） ） ，那 么 最终得 出的测 量方 程 式
就应该是ｔ ｌ Ｊ Ｔ Ｚ（ 七 ） 一， （ ｚ（ 七 一１ ） ） ＋ｕ （ ｋ ） ＝０
３容积卡尔曼粒子滤波盲分离算法
Ｓ 咄 ｉ ＝ ｛ … ］ ）
ｌ＝ ｌ ｋ－ －１ 一ｌ ，
ｓ ｑ ｒ ｔ ｛ ）
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这里的期望运算是 由Ｅ 【 ． ］ 来表示，而 平方根 的计算主
瓯
堡． 记录材 料２ ０ １ ７ 年７ 月 第１ ８ ． ｇ ｇ ７ 期
混 沌 信 号 在 无线 传 感 器 网络 中 的盲 分 离
聂 立 文
（ 湖 南 高速 铁 路 职 业技 术 学 院 湖 南 衡 阳 ４ ２ １ ０ ０ ２）
【 摘要 】混沌信 息在本质上就是一种非线性的非 高斯信 号 ，混沌信 号在无线传感器 网络下在对其应 用的时候 ，还要 对信 息进行量化，这就更加提 高了混沌信息在应用的 时候对信号进行盲分 离的难度 。本文主要就是针对这 问题提 出在容 积卡 尔曼粒子滤波的框架下提 出有效的解决方 法。 【 关键词 】混沌信号；无线传感器；网络 中的盲分 离 【 中图分类号 】Ｔ Ｐ ２ １ ２ ． ９ １ 【 文献标识码 】Ａ 【 文章编号 】１ ０ ０ ９ — ５ ６ ２ ４（ ２ ０ １ ７ ）０ ７ — ０ ０ ７ ８ — ０ ２
：
ｌ Ｉ — ｌ ＝ｓ ｔ — ｌ ｌ ｋ － １ 十。 ｝ 一
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… ，
在 这其 中，Ｊ＝ｌ ２ ， … ， ｍ ｍ＝２ ｎ 表示 了状 态 向量 的维度， 而 其误差协方差 的变动和跟新 的方程表示 为
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要就是 ８ ｑ ｒ ｔ ｛ ・ ） 表示 的， 代表 粒子之间出现 的协方差 ，
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Ｐ（ 哪 ＋ ｔ ｊ ） ＝ Ｎ（ ： 十 ｌ － ｉ ）
这里 ｌ ＝ｓ ： ｌ ｓ 。然后对权值进行有效的计算 同
１引言
在采用这 样的计 算方法 的时候 ，要进行对 测量值进行 重要性 的采样。其主要是通过对测量值和容积卡尔曼滤波 算法进行多个向量的分别更新 ，从而得 出相关的更新过程 中的计算方程 式：
１
一
无线传感器 网络技术对现代的发展有着非常重要 的影 响 。这中技术大量 的应用到 了工业 、农业和航天事业上。 而信号盲分离的救赎是在二十世纪末发展起来的一种信 号 处理技术 ，其在语音处理、 图像处理和无线通信也有很广 泛 的应用 ，现在 也提 出了很多的盲分离算法 ，其主要就是 在Ｐ Ｃ的基础上发 展起来。通 过技术的创新和发展 ，不 断 的提高其对传感器资源充分 的利用和分离信号的实用性 。 ２混沌信 号在无限传感器网络中盲分离的算法 在混沌信号被接 受之后 ，融合 中心开始对信号进行有 效 的收集然后进行盲 分离 ，这样首先要采用适 当的滤波器 估 算出向量 ｗ ，然 后通过这个 向量和混合信号的乘积实现 对信号的有效提取 。
在采 用容 积卡 尔曼粒 子滤波 盲分 离 的计 算方 法 的时 这主要是表现 出了误差协方差矩 阵的平方根 ，而其 中 候 ，我们首 先要从 分离 向量 的分布 中选 出 Ｎ个粒子 ， 的 。 则是表示 的测量 误差协 方差的矩阵。而通过 采用卡尔 以及粒子所对应 的误差矩阵的平方根矩 阵：
十 西 ＾
一
，
Ｉ ，
ｔ＝ ｗ ｛ —ｉｚ（ ） 一， 【 ｛ — ｉ Ｚ （ ｋ 一 １ ） Ｊ
＝
一
去 ∑ ． ｒ
这个方程矩 阵则有效 的测量 出了传播的积分点在变 化 的时候其不断更新的测量值 。
赤 叫 一 ‰ …‘
一
＆ 一 ｌ 一
Ｓ （ １≤ ｉ ≤ Ｎ） ，
－
曼粒子滤波盲分离 的计算方法后 ，起增益的状态 向量 的变
化 和 更 新 ，其 中协 方 差 的变 化 和 粒 子 的 转 化 概 率 可 以表 现
ｏ
Ｉ ＝Ｅ Ｉ ｔ Ｉ ， 副，
为 ：Ｋ ＝ （
ｔ … ｓ ＋ Ｔ 小 一 ） ／ ｓ ¨，
稿 ★ 一 ＝］ ）
这样 的协方差矩阵有效的反映出了在 向量 的变化下 ， 其误差协方差 的平方根的不断变化和更新 ，这样可 以有效 的提高的对混沌信号进行盲分离的效率 。
Ｗ ｔ｝ 一１ ＝ ｓ ｊ ｋ ｌ
—
Ｗ Ｚ
下面推导 出分离 向量的状态变化和测量方程 。在混合 矩 阵中，因为 Ａ是时不变 的，而分离 向量 ｗ也是固定的的， 其状态的方程则可 以表示成为 ： ＝ 一 ，假设源信号 的产生方程式我们 已经知道 ，那么第 Ｊ 个源信 号则可 以用 下面的混沌方程式来表示 ：ｚ ¨ ＝， （ ｔ ） ，， ＝Ｉ ２ ， … 这里的 Ｊ 表 示 的是源信 号 的个数而 ｆ（ ・ ）则是 表示 的 那个 非 线性 的混 沌方 程 式。而 奶， 是源 信 号髫 ｊ ， 的估 算 ，为 了可 以很 好 的满 足 上 面 的方 程 ，摩 鼬 ＝ｆ （ 童 如一 １ ） 其 结 果 是 有 分 离 向 量 和 混 合 信 号 的 乘 积 打 出 来 的 圣 ＿＝Ｉ Ｓ ． ， Ｔ Ｚ然 后将 这 之 前 的两 个 混 沌方 程 式 代 入 到：
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就应该是ｔ ｌ Ｊ Ｔ Ｚ（ 七 ） 一， （ ｚ（ 七 一１ ） ） ＋ｕ （ ｋ ） ＝０
３容积卡尔曼粒子滤波盲分离算法
Ｓ 咄 ｉ ＝ ｛ … ］ ）
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这里的期望运算是 由Ｅ 【 ． ］ 来表示，而 平方根 的计算主
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堡． 记录材 料２ ０ １ ７ 年７ 月 第１ ８ ． ｇ ｇ ７ 期
混 沌 信 号 在 无线 传 感 器 网络 中 的盲 分 离
聂 立 文
（ 湖 南 高速 铁 路 职 业技 术 学 院 湖 南 衡 阳 ４ ２ １ ０ ０ ２）
【 摘要 】混沌信 息在本质上就是一种非线性的非 高斯信 号 ，混沌信 号在无线传感器 网络下在对其应 用的时候 ，还要 对信 息进行量化，这就更加提 高了混沌信息在应用的 时候对信号进行盲分 离的难度 。本文主要就是针对这 问题提 出在容 积卡 尔曼粒子滤波的框架下提 出有效的解决方 法。 【 关键词 】混沌信号；无线传感器；网络 中的盲分 离 【 中图分类号 】Ｔ Ｐ ２ １ ２ ． ９ １ 【 文献标识码 】Ａ 【 文章编号 】１ ０ ０ ９ — ５ ６ ２ ４（ ２ ０ １ ７ ）０ ７ — ０ ０ ７ ８ — ０ ２
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这里 ｌ ＝ｓ ： ｌ ｓ 。然后对权值进行有效的计算 同
１引言
在采用这 样的计 算方法 的时候 ，要进行对 测量值进行 重要性 的采样。其主要是通过对测量值和容积卡尔曼滤波 算法进行多个向量的分别更新 ，从而得 出相关的更新过程 中的计算方程 式：
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一
无线传感器 网络技术对现代的发展有着非常重要 的影 响 。这中技术大量 的应用到 了工业 、农业和航天事业上。 而信号盲分离的救赎是在二十世纪末发展起来的一种信 号 处理技术 ，其在语音处理、 图像处理和无线通信也有很广 泛 的应用 ，现在 也提 出了很多的盲分离算法 ，其主要就是 在Ｐ Ｃ的基础上发 展起来。通 过技术的创新和发展 ，不 断 的提高其对传感器资源充分 的利用和分离信号的实用性 。 ２混沌信 号在无限传感器网络中盲分离的算法 在混沌信号被接 受之后 ，融合 中心开始对信号进行有 效 的收集然后进行盲 分离 ，这样首先要采用适 当的滤波器 估 算出向量 ｗ ，然 后通过这个 向量和混合信号的乘积实现 对信号的有效提取 。
在采 用容 积卡 尔曼粒 子滤波 盲分 离 的计 算方 法 的时 这主要是表现 出了误差协方差矩 阵的平方根 ，而其 中 候 ，我们首 先要从 分离 向量 的分布 中选 出 Ｎ个粒子 ， 的 。 则是表示 的测量 误差协 方差的矩阵。而通过 采用卡尔 以及粒子所对应 的误差矩阵的平方根矩 阵：
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曼粒子滤波盲分离 的计算方法后 ，起增益的状态 向量 的变
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这样 的协方差矩阵有效的反映出了在 向量 的变化下 ， 其误差协方差 的平方根的不断变化和更新 ，这样可 以有效 的提高的对混沌信号进行盲分离的效率 。
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下面推导 出分离 向量的状态变化和测量方程 。在混合 矩 阵中，因为 Ａ是时不变 的，而分离 向量 ｗ也是固定的的， 其状态的方程则可 以表示成为 ： ＝ 一 ，假设源信号 的产生方程式我们 已经知道 ，那么第 Ｊ 个源信 号则可 以用 下面的混沌方程式来表示 ：ｚ ¨ ＝， （ ｔ ） ，， ＝Ｉ ２ ， … 这里的 Ｊ 表 示 的是源信 号 的个数而 ｆ（ ・ ）则是 表示 的 那个 非 线性 的混 沌方 程 式。而 奶， 是源 信 号髫 ｊ ， 的估 算 ，为 了可 以很 好 的满 足 上 面 的方 程 ，摩 鼬 ＝ｆ （ 童 如一 １ ） 其 结 果 是 有 分 离 向 量 和 混 合 信 号 的 乘 积 打 出 来 的 圣 ＿＝Ｉ Ｓ ． ， Ｔ Ｚ然 后将 这 之 前 的两 个 混 沌方 程 式 代 入 到：