Abstract-I problem med att öka en önskad signal i närvaro av buller, flera sensormätningar kommer vanligtvis att ha komponenter från både signal och bullerkällor. När de system som kopplar ihop signalen och ljudet till sensorerna är okända blir problemet ett problem med gemensam signaluppskattning och systemidentifiering. I detta dokument anser vi specifikt att tvåsensor signalförstärkning problem där den önskade signalen är modellerad som en Gaussian autoregressive (AR) process, bruset är modellerad som en vit Gaussian process, och kopplingssystemen modelleras som linjär tid-invariant finita impulsrespons (FIR) filter. Vårt primära tillvägagångssätt består av att modellera de observerade signalerna som utgångar i ett stokastiskt dynamiskt linjärt system, och vi tillämpar estimat-Maximize-algoritm (EM) för att gemensamt uppskatta den önskade signalen, kopplingssystemen och de okända signal- och brusspektralparametrarna. Den resulterande algoritmen kan ses som den tid-domänversion av vår tidigare föreslagna frekvens-domän metod [4], där vi använder Kalman smidigare i stället för den icke-kausala frekvens-domän Wiener filtret. Denna tid-domän strategi leder naturligt till en SequentWadaptive algoritm genom att ersätta Kalman jämnare med Kalman filtret, och i stället för successiva iterationer på varje datablock, algoritmen fortskrider sekventiellt genom data med exponentiell viktning tillämpas för att möjliggöra anpassning till icke-stationära förändringar i strukturen av data. En beräkningseffektiv implementering av algoritmen utvecklas genom att utnyttja strukturen i Kalman filterekvationer. Ett uttryck för loglikelihood-gradienten baserat på Kalman jämnarehlter-utgång utvecklas också och används för att införliva effektiva gradientbaserade algoritmer i estimeringsprocessen. är okända, måste man ta itu med det svårare problemet med gemensam signaluppskattning och systemidentifiering. En strategi för tvåsensor signalförstärkning problem presenteras i [4]. I detta tillvägagångssätt, är den önskade (tal) signalen modelleras som en autoregressiv (AR) Gaussian process, bruset modelleras som en vit Gaussian process, och kopplingssystemen modelleras som linjär tid-invariant finita impulsresponsfilter (FIR). Problemet är formulerat som en maximal sannolikhet (ML) estimering problem, och den iterativa uppskattning-maximize (EM) algoritm tillämpas för sin lösning. Den resulterande algoritmen består av att iterativt applicera Wienerfiltret på tvåsensordata för att uppskatta signalen och bruset och använda dessa uppskattningar för att identifiera kopplingssystemen och de okända spektralparametrarna för signalen och bruset. När denna algoritm tillämpas på talsignaler i rumsakustisk miljö, har den visat uppmuntrande resultat som förbättrar Widrows LMS bulleravstängningsmetod [21]. För att hantera signalens, bullrets och kopplingssystemens icke-stationäritet föreslås [4] att algoritmen appliceras på på varandra följande tidsramar med hjälp av ett skjutfönster. Detta tillvägagångssätt innebär två motstridiga krav: Fönstret bör vara tillräckligt kort så att algoritmen kommer att reagera på icke-stationära förändringar i signal- och bullerstatistiken. Fönstret bör dock vara långt för att förbättra den statistiska stabiliteten hos den resulterande signalen och parameteruppskattningarna och för att erhålla en beräkningsbar algoritm där icke-kausal frekvens-domän Wiener-filtrering kan tillämpas. I det här dokumentet presenterar vi ett tidsperspektiv på problemet med signalförstärkning av tvåsensorer som grundar sig på utvecklingen under [20]. I detta tillvägagångssätt modellerar vi de observerade signalerna som utgångar från ett okänt stokastiskt dynamiskt linjärt system och tillämpar EM-algoritmen för att gemensamt uppskatta signalen, bruset, kopplingssystemen och de okända signal- och bullerspektralparametrarna. Den föreslagna algoritmen liknar i struktur den i [4]. Men i stället för det icke-kausala Wiener-filtret använder vi en Kalman smidigare. På så sätt undviks många av de beräkningsmässiga och begreppsmässiga svårigheter som är förknippade med den tidigare frekvens-domänmetoden [4]. Dessutom leder tidsdomänformuleringen naturligt till en sekventiell/adaptiv algoritm genom att ersätta Kalman jämnare med Kalman-filtret, och i stället för successiva iterationer på varje datablock, algoritmen fortskrider sekventiellt genom data med exponentiell viktning tillämpas för att möjliggöra anpassning till icke-stationära förändringar i 1053-587X/94$04.00 0 1994 IEEE
I REF, författare anser två-sensor signal förbättring problem i en bullrig miljö.
Iterative and sequential algorithms for multisensor signal enhancement
{'venue': 'IEEE Trans. Signal Process.', 'journal': 'IEEE Trans. Signal Process.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}