Tách rời nhiều nguồn tín hiệu hơn cảm biến sử dụng phân phối thời gian-tần số

Chúng tôi xem xét vấn đề tách rời mù các nguồn không tĩnh trong trường hợp thiếu thông tin, nơi có nhiều nguồn hơn cảm biến. Vì xử lý tín hiệu thời gian-tần số (TF) cung cấp các công cụ hiệu quả để xử lý các tín hiệu không tĩnh, chúng tôi đề xuất một phương pháp tách rời mới dựa trên các phân phối thời gian-tần số (TFDs). Giả định cơ bản là các nguồn gốc ban đầu là không giao nhau trong miền thời gian-tần số (TF). Phương pháp thành công phục hồi các nguồn thông qua bốn quy trình chính sau đây. Đầu tiên, các ma trận phân phối thời gian-tần số không gian (STFD) được tính toán từ các hỗn hợp quan sát được. Tiếp theo, các điểm TF tự nguồn được tách ra khỏi các điểm TF chéo nguồn nhờ vào cấu trúc đặc biệt của các ma trận STFD hỗn hợp này. Sau đó, các vector tương ứng với các điểm tự nguồn được phân cụm thành các lớp khác nhau theo các hướng không gian khác nhau, mà khác nhau giữa các nguồn khác nhau; mỗi lớp, bây giờ chỉ chứa các điểm tự nguồn của một nguồn duy nhất, cung cấp ước lượng của TFD của nguồn đó. Cuối cùng, các dạng sóng của nguồn được phục hồi từ các ước lượng TFD của chúng bằng cách sử dụng tổng hợp TF. Các thí nghiệm mô phỏng chỉ ra sự thành công của thuật toán được đề xuất trong các kịch bản khác nhau. Chúng tôi cũng đóng góp với hai phiên bản sửa đổi khác của thuật toán để giải quyết tốt hơn việc lựa chọn điểm tự nguồn.