基于复Givens矩阵与蝙蝠优化的卷积盲分离算法

针对传统卷积混合盲分离待求参数多、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性,提出了基于复Givens矩阵与蝙蝠优化的频域求解算法。算法采用复Givens矩阵表示分离矩阵,减少了待求参数,降低了求解难度和计算量。利用蝙蝠算法代替梯度算法优化求解旋转角度完成各频点线性瞬时混合复信号的盲分离,全局收敛性更强。此外,由于对源信号的先验知识要求较少,可以分离服从多种分布的信号。仿真实验表明,该算法可有效地实现卷积混合盲分离。