近年来,随着国家对公共安全问题的重视,在公共安全的保障方面投入了大量的人力物力,国家在公共安全保障方面取得了良好的成绩。X光检测仪作为现阶段公共场所安检环节的常用检测仪器,不但极大提高了安检工作效率,也降低了安全事故发生的概率。但对于液态危险品而言,检查工作相对繁琐且液态物品容易发生泄露,历来都是安检环节中的一道难题,所以如果能够针对液态危险品检测提出一种安全高效的方法将会充实现有的安检手段,进一步保障公共安全,维护社会的和谐稳定。基于此,本文以盲源分离算法在液态危险品检测中的应用为研究课题,从信号处理的角度出发,为如何安全高效的进行液态危险品检测提供了一个新的思路和方法。本文通过查阅参考文献的方法,对危险品检测方法在国内外的研究现状进行了研究,并对瞬时线性混合模型下的盲源分离算法进行了分析。为了能够将盲源分离算法应用到液态危险品检测中,本文从信号处理的角度出发,设计了一套波束聚焦天线系统用来采集液态危险品的样本S参数,通过提取不同种类液体的S参数并建立起相应的样本S参数数据库,然后在实际安检环境中,用盲源分离算法将源信号从观测信号中分离出来。在此基础上,对分离信号和样本数据库之间进行匹配,从而判断出液态物品的类型。本文主要的研究成果如下:1.研究了瞬时线性混叠下的盲源分离算法模型,利用基于超宽带厘米波信号的波束聚焦系统和矢量网络分析仪提取出了汽油、酒精和水在8GHz-18GHz频段内的S参数,然后将采集的样本信号的S参数源信号进行随机的线性混合得到观测信号(混合过程中混合比例先验概率未知),然后构建以盲源分离算法为核心的解混系统对信号进行分离仿真实验。然后以分离信号的信噪比作为参考条件将分离信号与样本数据库中的信号进行匹配,达到对液态危险品识别、分类的目的。目前为止,本文已经能够实现从任意3个液态物品的混合信号中分离出源信号,且正确识别率能够稳定在78.53%左右。2.针对传统瞬时线性混合盲源分离模型中,收敛速度与稳态误差彼此之间互相制约,两者无法兼顾的问题。本文研究了在自然梯度准则下的盲源分离算法和EASI算法后,然后结合变步长算法的思想,通过改进盲源分离算法的分离结构得到了一种盲源分离新方法,该方法在单系统的结构基础上结合了一个并行系统来改进分离性能指标参数,并根据步长与参数之间的对应关系,将改进的分离性能指标作为瑞利分布函数的自变量,用以控制对瑞利分布函数形式的变步长。根据仿真结果显示,该改进方法在一定程度上提高了算法的收敛速度的同时也减小了稳态误差。3.在以上研究中,都是在源信号个数已知的情况下进行盲源分离实验的,但这是与盲源分离的基本思想是相悖的,盲源分离是指根据一些假设条件从源信号信息和混合方式未知的观测信号中分离出源信号的过程。基于此,本文对信源数动态变化的盲源分离算法进行了研究,并提出以交叉验证技术的方法来估计动态变化的源信号个数;然后结合自然梯度法与Frobenius范数的方法自适应的实现信号的分离。分析实验仿真结果,也对该方法进行了验证,并且该方法的收敛特性和分离性能也较传统盲源分离算法更良好。