针对卫星多径信号引入的干扰问题,建立了卫星多径干扰信号盲源分离模型,采用基于降维Householder变换的特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法对接收的混合信号四阶累积量进行联合近似对角化,从而提取多径信号。实验结果表明,本算法能很好地分离频谱完全重叠的多径信号和部分重叠的干扰信号;在提取多径信号方面,本算法的性能优于快速独立成分分析(FastICA)算法;在运行时间上,FastICA算法运行1000次的平均时间约为采用Givens旋转的Cardoso高阶累积量特征矩阵联合近似对角化(CG-JADE)算法的6倍,而本算法比CG-JADE算法的平均运行时间少0.0024 s,证明了本算法的有效性和快速性。

检测室内有害气体得到的红外光谱为混合有害气体的红外光谱，针对吸收谱带相互交叠的混合气体定性定量不容易的问题，提出基于特征矩阵联合近似对角化（ joint approximative diagonalization of eigenmatrix，JADE）的特征提取方法，该方法通过分析数据的高阶统计量信息，充分挖掘原始数据隐含的信息，以便准确地区分出混合气体中各物质的光谱，同时应用基于正则理论的支持向量机（SVM）对提取出来的独立信号源建立多维数据定量分析的模型。实验结果表明，混合气体中各组分的定量分析相关系数均保持在 0.9991以上，验证了该特征提取方法的准确性。