專項(xiàng)答辯王可

1、申請米其林卓越獎學(xué)金個(gè)人陳述申請米其林卓越獎學(xué)金個(gè)人陳述 姓名：王可姓名：王可導(dǎo)師：龔曉峰導(dǎo)師：龔曉峰 專業(yè)：電路與系統(tǒng)專業(yè)：電路與系統(tǒng) 學(xué)院：電子科學(xué)與技術(shù)學(xué)院：電子科學(xué)與技術(shù) 課程名稱課程名稱 分?jǐn)?shù)分?jǐn)?shù)等級等級應(yīng)用信息論基礎(chǔ)98A統(tǒng)計(jì)信號檢測與估值95A矩陣與數(shù)值分析90A現(xiàn)代通信理論87.5A網(wǎng)絡(luò)通信85A自然辯證法86B專業(yè)英語85B科學(xué)社會主義理論與實(shí)踐75B成績單成績單n科研方向：科研方向：復(fù)值信號盲分離復(fù)值信號盲分離 盲源分離是從觀測的混合信號中分離出各源信號的過程，盲源分離是從觀測的混合信號中分離出各源信號的過程，這里的這里的“盲盲”是指源信號不可測，混合系統(tǒng)特性事先未知。是指

2、源信號不可測，混合系統(tǒng)特性事先未知。n應(yīng)用領(lǐng)域：應(yīng)用領(lǐng)域：移動通信移動通信 圖像處理圖像處理 陣列信號處理陣列信號處理 語音信號識別語音信號識別 生物醫(yī)學(xué)信號處理生物醫(yī)學(xué)信號處理n項(xiàng)目經(jīng)歷項(xiàng)目經(jīng)歷國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目： 基于幾何約束張量分解的語音半盲分離方法研究基于幾何約束張量分解的語音半盲分離方法研究教育部博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)基金項(xiàng)目：教育部博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)基金項(xiàng)目： 空間約束平行因子分析方法及應(yīng)用研究空間約束平行因子分析方法及應(yīng)用研究n科研任務(wù)科研任務(wù) 新算法的提出，編程實(shí)現(xiàn)與性能分析新算法的提出，編程實(shí)現(xiàn)與性能分析n領(lǐng)域現(xiàn)狀領(lǐng)域現(xiàn)狀 目前大部分盲源分離算法僅適用于實(shí)值信號，

3、復(fù)值信號盲目前大部分盲源分離算法僅適用于實(shí)值信號，復(fù)值信號盲分離是一個(gè)在國際上具有挑戰(zhàn)性的信號處理課題分離是一個(gè)在國際上具有挑戰(zhàn)性的信號處理課題 。n研究難點(diǎn)研究難點(diǎn) 一方面，復(fù)值信號比實(shí)值信號參數(shù)多，情況復(fù)雜，無法利一方面，復(fù)值信號比實(shí)值信號參數(shù)多，情況復(fù)雜，無法利用現(xiàn)有的實(shí)信號盲分離算法進(jìn)行直接擴(kuò)展。另一方面，復(fù)用現(xiàn)有的實(shí)信號盲分離算法進(jìn)行直接擴(kuò)展。另一方面，復(fù)信號分離領(lǐng)域可供學(xué)習(xí)參考的成熟算法和經(jīng)典文獻(xiàn)較少。信號分離領(lǐng)域可供學(xué)習(xí)參考的成熟算法和經(jīng)典文獻(xiàn)較少。復(fù)值信號盲分離復(fù)值信號盲分離n科研成果科研成果 提出提出3種基于聯(lián)合對角化的復(fù)值信號盲分離新算法種基于聯(lián)合對角化的復(fù)值信號盲分離新算

4、法CNJD: Complex Non-orthogonal Joint DiagonalizationLUCJD: LU decomposition based Complex Non-orthogonal Joint DiagonalizationLQCJD: LQ decomposition based Complex Non-orthogonal Joint Diagonalizationn創(chuàng)新之處創(chuàng)新之處 利用觀測信號協(xié)方差或累積量矩陣的對角結(jié)構(gòu)求解信號混利用觀測信號協(xié)方差或累積量矩陣的對角結(jié)構(gòu)求解信號混合模型中的混合矩陣。通過復(fù)值矩陣的旋轉(zhuǎn)與分解，將高合模型中的混合矩陣。通過復(fù)值矩陣

5、的旋轉(zhuǎn)與分解，將高維混合矩陣的求解轉(zhuǎn)化為一系列低維子問題。并且，沒有維混合矩陣的求解轉(zhuǎn)化為一系列低維子問題。并且，沒有一般算法中要求目標(biāo)矩陣正交，厄米特或正定的限制。一般算法中要求目標(biāo)矩陣正交，厄米特或正定的限制。求解混合矩陣求解混合矩陣 ，使目標(biāo)矩陣，使目標(biāo)矩陣 盡可能滿足對角結(jié)構(gòu)盡可能滿足對角結(jié)構(gòu)HkkCAD A1HkkA C AD對角結(jié)構(gòu)：對角結(jié)構(gòu)：未知對角矩陣未知對角矩陣基于聯(lián)合對角化的信號分離算法數(shù)學(xué)模型基于聯(lián)合對角化的信號分離算法數(shù)學(xué)模型混合模型：混合模型：XASN已知觀測信號已知觀測信號未知混合矩陣未知混合矩陣計(jì)算觀測信號計(jì)算觀測信號 的協(xié)方差或累積量矩陣，得目標(biāo)矩陣的協(xié)方差或累

6、積量矩陣，得目標(biāo)矩陣已知目標(biāo)矩陣已知目標(biāo)矩陣1,kKCCCXkCACNJD算法算法n高維混合矩陣高維混合矩陣 可以表示成一系列低維基本矩陣可以表示成一系列低維基本矩陣 乘積乘積的形式，每次迭代逐一求解各基本矩陣，直到算法收斂。的形式，每次迭代逐一求解各基本矩陣，直到算法收斂。n對于每個(gè)基本矩陣，利用復(fù)值對于每個(gè)基本矩陣，利用復(fù)值Givens旋轉(zhuǎn)和旋轉(zhuǎn)和Hyperbolic旋轉(zhuǎn)求解其參數(shù)。旋轉(zhuǎn)求解其參數(shù)。n旋轉(zhuǎn)后矩陣參數(shù)的優(yōu)化問題，最終轉(zhuǎn)化為矩陣束的廣義特旋轉(zhuǎn)后矩陣參數(shù)的優(yōu)化問題，最終轉(zhuǎn)化為矩陣束的廣義特征分解問題。征分解問題。A( , )i jTCNJD算法流程偽代碼算法流程偽代碼CNJD算法

7、性能算法性能01234567891010-210-1100SNR(dB)The average ISR CNJDJADEFAJDUWEDGEQDIAG20040060080010001200140016001800200010-210-1100The number of snapshotsThe average ISR CNJDJADEFAJDUWEDGEQDIAG(a) Average ISR versus SNR, the number of snapshots is 1000(b) Average ISR versus the number of snapshots, SNR is 5d

8、B LUCJD & LQCJD算法算法n高維混合矩陣高維混合矩陣 可以分解成上三角矩陣可以分解成上三角矩陣 與下三角矩陣與下三角矩陣（或酉矩陣（或酉矩陣 ），每次迭代依次求解這兩個(gè)子矩陣，直到），每次迭代依次求解這兩個(gè)子矩陣，直到算法收斂。算法收斂。n求解三角矩陣時(shí)，可將其轉(zhuǎn)化為一系列只有一個(gè)未知參數(shù)求解三角矩陣時(shí)，可將其轉(zhuǎn)化為一系列只有一個(gè)未知參數(shù)的低維優(yōu)化問題。的低維優(yōu)化問題。n酉矩陣可以利用酉矩陣可以利用Jacobi形式的正交聯(lián)合對角化算法求解。形式的正交聯(lián)合對角化算法求解。ALUQLUCJD & LQCJD算法流程偽代碼算法流程偽代碼LUCJD & LQCJD算

9、法性能算法性能5 10152025300.080.10.120.140.160.180.20.22Numbers of matricesPerformance indexLUCJDLQCJDFAJDUWEDGEJTJD5 1015200.060.080.10.120.140.160.180.2Matrix sizePerformance indexLUCJDLQCJDFAJDUWEDGEJTJD(a) N = 10, K = 5 30(b) K = 10, N = 5 20LUCJD & LQCJD算法性能算法性能(a) =0.0001(b) =1發(fā)表論文發(fā)表論文nComplex No

10、n-orthogonal Joint Diagonalization with Successive Givens and Hyperbolic Rotations 第第37屆屆ICASSP國際會議（信號處理領(lǐng)域頂級國際會議）國際會議（信號處理領(lǐng)域頂級國際會議） 龔曉峰（導(dǎo)師），龔曉峰（導(dǎo)師），王可王可，林秋華，林秋華nComplex Non-orthogonal Joint Diagonalization Based on LU and LQ Decompositions 第第10屆屆LVA/ICA國際會議（由國際會議（由ICA概念提出者組織創(chuàng)辦的會議）概念提出者組織創(chuàng)辦的會議） 王可王可，龔曉峰（導(dǎo)師），林秋華，龔曉峰（導(dǎo)師），林秋華nSimultaneous Source Localization and Polarization Esitmation via Non-orthogonal Joi