1.一种改进的自适应盲源分离方法，其特征在于：基于改进的自适应盲源分离系统实现，所述改进的自适应盲源分离系统包括混合矩阵A、分离矩阵W(k)、以及与分离矩阵W(k)-1并联的逆系统Wa(k)，所述Wa(k)与非奇异混合矩阵A的逆A 近似，所述盲源分离方法包括如下步骤：T

步骤A，M个未知且彼此独立的源信号S(k)=[s1(k),s2(k),…,sM(k)] 经过改进分离系T统中未知非奇异混合矩阵A进行混合得到观测信号X(k)=[x1(k),x2(k),…,xM(k)] ；在忽略传输延迟效应和噪声时，得到X(k)=AS(k)，k为时间序列，上标T表示共轭转置；M为正整数，表示S(k)中分量的个数；A是M×M维矩阵；

T

步骤B，将步骤A得到的观测信号X(k)=[x1(k),x2(k),…,xM(k)] 同时送入改进分离系统中分离矩阵W(k)和Wa(k)，分别得到分离信号Y(k)=W(k)X(k)和Ya(k)=Wa(k)X(k)，其中Y(k)是M×1维向量，为源信号S(k)的一个估计，其分量相互独立；W(k)是改进分离系统中一个M×M维满秩的最终分离矩阵；Wa(k)的逆 是对改进分离系统中未知非奇异混合矩阵A的最终估计；W(k)与Wa(k)的维数相同，上标“-1”表示取逆操作；

其中分离矩阵W(k)和Wa(k)的更新公式为：

其中I表示单位矩阵；f(Y(k))为非线性的激活函数，μ(k)为改进的步长因子，其公式为：

2 2 2

μ(k)=β{|PI(CG(k))|/α}exp{-[PI(CG(k))]/(2α)}，其中，β和α是μ(k)的控制参数，exp表示以e为底的指数函数，其中PI(CG(k))为改进的分离性能指标，其公式为：其中CG(k)为改进分离系统的全局矩阵， cil为矩阵C(k)的第i行第l列的元素，cGil是矩阵CG(k)的第i行第l列元素，max表示取最大值操作。

2.根据权利要求1所述的改进的自适应盲源分离方法，其特征在于：改进分离系统的初始矩阵为W(0)和Wa(0)，其中 改进分离系统的初始全局矩阵

3.根据权利要求1或2所述的改进的自适应盲源分离方法，其特征在于：所述3

f(Y(k))=Y(k)。

4.根据权利要求1或2所述的改进的自适应盲源分离方法，其特征在于：所述分离矩阵W(k)和Wa(k)的更新公式通过如下步骤获得：步骤a，利用互信息和信息熵的关系，将分离系统的代价函数定义为式中，H(ym(k))为分离信号向量Y(k)中第m个分离信号ym(k)的熵，py(ym(k))为分离信号向量Y(k)中第m个分离信号ym(k)的边缘概率密度，E表示数学期望运算，ln表示以e为底的自然对数，det表示取W(k)的行列式；

步骤b，计算J(k)对W(k)的自然梯度

步骤c，由J(k)对W(k)的自然梯度获得分离矩阵W(k)和Wa(k)的更新公式