專利名稱：一種整型化的最小均方lms自適應(yīng)濾波器和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域，特別是涉及一種整型化的最小均方LMS自適應(yīng)濾波器和方法，適用于通信領(lǐng)域或衛(wèi)星導(dǎo)航領(lǐng)域中的信號(hào)抗干擾處理。最小均方即為 least-mean-square, 1 ^ LMS0
背景技術(shù)：
自適應(yīng)濾波器一直是信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，經(jīng)過(guò)30多年的發(fā)展，其已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于數(shù)字通信、雷達(dá)、聲納、地震學(xué)、導(dǎo)航系統(tǒng)、生物醫(yī)學(xué)和工業(yè)控制等領(lǐng)域。自適應(yīng)濾波器是時(shí)變?yōu)V波器，因?yàn)槠鋮?shù)在不斷變化以滿足某個(gè)性能要求，從這個(gè)意義上講，可以將自適應(yīng)濾波器解釋為用在線方式完成近似步驟的一種濾波器。在通常情況下，定義性能準(zhǔn)則要求有一個(gè)參考信號(hào)，該參考信號(hào)通常隱含在設(shè)計(jì)固定濾波器的近似步驟中。這種說(shuō)法讓人覺(jué)得，在設(shè)計(jì)固定(非自適應(yīng))濾波器的過(guò)程中，需要知道輸入信號(hào)和參考信號(hào)的完全特征，才能設(shè)計(jì)出滿足一定性能的最合適的濾波器。然而，在實(shí)際中通常不會(huì)遇到這種情形，因?yàn)閷?shí)際環(huán)境不是很明確的。組成環(huán)境的信號(hào)是輸入信號(hào)和參考信號(hào)，對(duì)于這兩者都不太明確的情況，采用的設(shè)計(jì)方法是首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行建模，然后再設(shè)計(jì)濾波器。這種方法不僅復(fù)雜度高，而且很難用在線方式實(shí)現(xiàn)。對(duì)這個(gè)問(wèn)題的解決辦法是采用一個(gè)自適應(yīng)濾波器，該濾波器只利用環(huán)境中的可用信息，通過(guò)一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單的算法在線更新其參數(shù)。換句話說(shuō)，自適應(yīng)濾波完成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的近似步驟。在

圖1中，給出了自適應(yīng)濾波器的一般結(jié)構(gòu)。其中，η為迭代次數(shù)，χ(η)為輸入信號(hào)，y(n)為自適應(yīng)濾波器的輸出信號(hào)，d(n)為定義了的期望信號(hào)，e (η)為誤差信號(hào)，可以根據(jù)d(n)-y(n)計(jì)算得出，w(n)為可變的濾波器權(quán)系數(shù)，誤差信號(hào)e (η)和輸入信號(hào)χ(η)經(jīng)過(guò)一定的自適應(yīng)算法的運(yùn)算來(lái)影響濾波器權(quán)系數(shù)w(n)，達(dá)到自適應(yīng)的效果。自適應(yīng)算法中應(yīng)用最廣泛的是最小均方(LMS，least-mean-square)算法，LMS算法是一種搜索算法，它通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，簡(jiǎn)化了對(duì)梯度向量的計(jì)算。由于其計(jì)算簡(jiǎn)單性，LMS算法和其他與之相關(guān)的算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自適應(yīng)濾波的各種應(yīng)用中。 LMS算法的基本思想是調(diào)整濾波器的權(quán)系數(shù)，使濾波器的輸出信號(hào)與期望信號(hào)之間的均方誤差最小。一般的實(shí)現(xiàn)LMS算法的自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)如圖2所示，LMS算法用公式表示為y (n) =w (η) (η)(1)e (η) = d (η) -y (η)(2)w (η+1) = w (η) +2* μ *e (η) *χ (η) (3)根據(jù)公式(1)、(2)得到，輸入信號(hào)χ(η)與權(quán)系數(shù)w(n)相乘得到的結(jié)果y (η)為自適應(yīng)濾波器的輸出，期望信號(hào)d (η)與y(n)相減，得到誤差信號(hào)e (η)。根據(jù)公式(3)得到， 誤差信號(hào)e (η)與步長(zhǎng)2 μ和經(jīng)過(guò)輸入延時(shí)寄存器的延遲輸入信號(hào)χ (η)相乘后的結(jié)果與權(quán)系數(shù)寄存器中原來(lái)的權(quán)系數(shù)w(n)相加得到下一時(shí)刻的權(quán)系數(shù)w (η+1)。但這種自適應(yīng)算法的步長(zhǎng)2μ為小于1的小數(shù)，這導(dǎo)致采用自適應(yīng)算法得到的權(quán)系數(shù)w(n)也必須保留較多的小數(shù)位，因此，實(shí)現(xiàn)這種自適應(yīng)算法所用乘法器比起一般的整型乘法器結(jié)構(gòu)復(fù)雜，占用資源更多；另外這種自適應(yīng)算法，由于產(chǎn)生權(quán)系數(shù)w(n)的反饋路徑步長(zhǎng)2μ是固定的，所以當(dāng)輸入信號(hào)幅度較小時(shí)，為了保證系統(tǒng)有較快地收斂速度，步長(zhǎng)2 μ會(huì)選擇比較大的值，但是當(dāng)輸入信號(hào)幅度較大時(shí)，步長(zhǎng)2 μ固定，會(huì)造成濾波器的不收斂，系統(tǒng)不穩(wěn)定。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明公開了一種整型化的最小均方LMS自適應(yīng)濾波器和方法，將LMS自適應(yīng)濾波器的步長(zhǎng)由小于1的小數(shù)整型為大于1或等于1的整數(shù)，使LMS自適應(yīng)濾波器所用的乘法器避免了小數(shù)的乘法計(jì)算，減小了實(shí)現(xiàn)電路的復(fù)雜性。本發(fā)明還解決了在一般最小均方LMS自適應(yīng)算法中，由于步長(zhǎng)固定，當(dāng)輸入信號(hào)較大時(shí)，系統(tǒng)無(wú)法收斂的缺陷，在保證小信號(hào)收斂速度的同時(shí)也確保大信號(hào)的穩(wěn)定快速收斂。本發(fā)明的技術(shù)方案是一種整型化的最小均方LMS自適應(yīng)濾波器，其特征在于，包括數(shù)字濾波器，所述數(shù)字濾波器通過(guò)選取合適的整型化系數(shù)，將步長(zhǎng)2 μ由小于1的小數(shù)整型為大于1或等于1的整數(shù)，使得經(jīng)過(guò)LMS自適應(yīng)算法運(yùn)算得到的濾波器權(quán)系數(shù)W(η)也為大于1或等于1的整數(shù)， 同時(shí)輸出整型放大的輸出信號(hào)y(n)；所述數(shù)字濾波器的輸出端連接有誤差計(jì)算模塊，所述誤差計(jì)算模塊依據(jù)所述數(shù)字濾波器輸出的整型放大的輸出信號(hào)，對(duì)期望信號(hào)d(n)和期望信號(hào)d(n)與輸出信號(hào)y(n)相減得到的誤差信號(hào)e (η)進(jìn)行數(shù)量級(jí)的匹配計(jì)算，輸出經(jīng)過(guò)匹配計(jì)算的誤差信號(hào)e_s(n)，使得誤差信號(hào)e_S(n)和輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行LMS自適應(yīng)算法運(yùn)算得到的濾波器權(quán)系數(shù)w (η)等效于步長(zhǎng)2μ為小于1的小數(shù)時(shí)通過(guò)LMS自適應(yīng)算法運(yùn)算計(jì)算得到的濾波器權(quán)系數(shù)w (η)。所述LMS自適應(yīng)濾波器還包括誤差幅度判斷模塊，所述誤差幅度判斷模塊根據(jù)預(yù)設(shè)的門限值動(dòng)態(tài)調(diào)整所述誤差計(jì)算模塊輸出的誤差信號(hào)e_s(n)的幅度大小，輸出步長(zhǎng)可變的輸出信號(hào)e_dlt (η)，誤差幅度判斷模塊的輸出信號(hào)e_dlt(n)和輸入延時(shí)寄存器的延遲的輸入信號(hào)x(n)相乘后的結(jié)果與上一時(shí)刻的權(quán)系數(shù)w(n)相加得到下一時(shí)刻的權(quán)系數(shù) w(n+l) ο所述誤差計(jì)算模塊包括期望信號(hào)放大單元和誤差信號(hào)還原單元；所述期望信號(hào)放大單元將期望信號(hào)d(n)整型放大為與輸出信號(hào)y (η)相匹配的數(shù)量級(jí)；整型放大后的期望信號(hào)d(n)與輸出信號(hào)y(n)相減得到整型放大的誤差信號(hào)e (η)；所述誤差信號(hào)還原單元將整型放大的誤差信號(hào)e (η)進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的整型還原，輸出整型還原后的誤差信號(hào)e_S(n)。所述數(shù)字濾波器選取整型化系數(shù)為λ，將整型化系數(shù)λ取值為，將步長(zhǎng)2 μ取值為1/^_1，使步長(zhǎng)2 4乘以整型化系數(shù)λ整型為等于1的整數(shù)，同時(shí)輸出放大倍的輸出信號(hào)y(n)。所述期望信號(hào)放大單元為左移移位寄存器，所述左移移位寄存器將期望信號(hào)d (η) 的數(shù)據(jù)左移N-I位，將期望信號(hào)d(n)放大倍，放大倍的期望信號(hào)d(n)與輸出信號(hào) y(n)相減得到放大倍的誤差信號(hào)e (η)；所述誤差信號(hào)還原單元為右移移位寄存器，所述右移移位寄存器將放大倍的誤差信號(hào)e (η)的數(shù)據(jù)右移N-I位，輸出縮小倍的誤差信號(hào)e_s (η)，其中，N為大于1或等于1的正整數(shù)。
所述誤差幅度判斷模塊包括比較器和選擇器，所述比較器的邏輯值為1的輸入端輸入預(yù)設(shè)的門限值eth，所述比較器的邏輯值為0的輸入端連接所述誤差計(jì)算模塊的輸出端，所述比較器的LT輸出端連接選擇器；當(dāng)輸入比較器的誤差信號(hào)e_s (η)的幅度小于或等于預(yù)設(shè)的門限值時(shí)，比較器輸出邏輯1，選擇器的輸出信號(hào)e_dlt(n)即為輸入的誤差信號(hào) e_s(n)；當(dāng)輸入比較器的誤差信號(hào)幅度大于預(yù)設(shè)的門限值時(shí)，比較器輸出邏輯0，選擇器的輸出信號(hào)e_dlt(n)即為預(yù)設(shè)的門限值eth。一種實(shí)現(xiàn)整型化的最小均方LMS自適應(yīng)算法的方法，其特征在于，所述方法包括
以下公式y(tǒng)(n) =w (η) *χ (η)(4)e (η) = d (η) * λ -y (η)(5)
權(quán)利要求
1.一種整型化的最小均方LMS自適應(yīng)濾波器，其特征在于，包括數(shù)字濾波器，所述數(shù)字濾波器通過(guò)選取合適的整型化系數(shù)，將步長(zhǎng)2 μ由小于1的小數(shù)整型為大于1或等于1的整數(shù)，使得經(jīng)過(guò)LMS自適應(yīng)算法運(yùn)算得到的濾波器權(quán)系數(shù)W(ri)也為大于1或等于1的整數(shù)， 同時(shí)輸出整型放大的輸出信號(hào)y(n)；所述數(shù)字濾波器的輸出端連接有誤差計(jì)算模塊，所述誤差計(jì)算模塊依據(jù)所述數(shù)字濾波器輸出的整型放大的輸出信號(hào)，對(duì)期望信號(hào)d(n)和期望信號(hào)d(n)與輸出信號(hào)y(n)相減得到的誤差信號(hào)e (η)進(jìn)行數(shù)量級(jí)的匹配計(jì)算，輸出經(jīng)過(guò)匹配計(jì)算的誤差信號(hào)e_s(n)，使得誤差信號(hào)e_S(n)和輸入信號(hào)x(n)進(jìn)行LMS自適應(yīng)算法運(yùn)算得到的濾波器權(quán)系數(shù)w(n)等效于步長(zhǎng)2 μ為小于1的小數(shù)時(shí)通過(guò)LMS自適應(yīng)算法運(yùn)算計(jì)算得到的濾波器權(quán)系數(shù)w(n)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的整型化的最小均方LMS自適應(yīng)濾波器，其特征在于，所述 LMS自適應(yīng)濾波器還包括誤差幅度判斷模塊，所述誤差幅度判斷模塊根據(jù)預(yù)設(shè)的門限值動(dòng)態(tài)調(diào)整所述誤差計(jì)算模塊輸出的誤差信號(hào)e_S(n)的幅度大小，輸出步長(zhǎng)可變的輸出信號(hào) e_dlt(n)，誤差幅度判斷模塊的輸出信號(hào)e_dlt(n)和輸入延時(shí)寄存器的延遲的輸入信號(hào) χ (η)相乘后的結(jié)果與上一時(shí)刻的權(quán)系數(shù)w(n)相加得到下一時(shí)刻的權(quán)系數(shù)w(n+l)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的整型化的最小均方LMS自適應(yīng)濾波器，其特征在于，所述誤差計(jì)算模塊包括期望信號(hào)放大單元和誤差信號(hào)還原單元；所述期望信號(hào)放大單元將期望信號(hào)d(n)整型放大為與輸出信號(hào)y (η)相匹配的數(shù)量級(jí)；整型放大后的期望信號(hào)d(η)與輸出信號(hào)y(n)相減得到整型放大的誤差信號(hào)e (η)；所述誤差信號(hào)還原單元將整型放大的誤差信號(hào)e(n)進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的整型還原，輸出整型還原后的誤差信號(hào)e_S(n)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的整型化的最小均方LMS自適應(yīng)濾波器，其特征在于，所述數(shù)字濾波器選取整型化系數(shù)為λ，將整型化系數(shù)λ取值為2吣，將步長(zhǎng)2μ取值為1/2Η，使步長(zhǎng)2μ乘以整型化系數(shù)λ整型為等于1的整數(shù)，同時(shí)輸出放大2Η倍的輸出信號(hào)y (η)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的整型化的最小均方LMS自適應(yīng)濾波器，其特征在于，所述期望信號(hào)放大單元為左移移位寄存器，所述左移移位寄存器將期望信號(hào)d(n)的數(shù)據(jù)左移N-I 位，將期望信號(hào)d (η)放大2Η倍，放大倍的期望信號(hào)d(n)與輸出信號(hào)y (η)相減得到放大倍的誤差信號(hào)e (η)；所述誤差信號(hào)還原單元為右移移位寄存器，所述右移移位寄存器將放大倍的誤差信號(hào)e (η)的數(shù)據(jù)右移N-I位，輸出縮小2吣倍的誤差信號(hào)e_s (η)， 其中，N為大于1或等于1的正整數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的整型化的最小均方LMS自適應(yīng)濾波器，其特征在于，所述誤差幅度判斷模塊包括比較器和選擇器，所述比較器的邏輯值為1的輸入端輸入預(yù)設(shè)的門限值 eth，所述比較器的邏輯值為0的輸入端連接所述誤差計(jì)算模塊的輸出端，所述比較器的LT 輸出端連接選擇器；當(dāng)輸入比較器的誤差信號(hào)e_s(n)的幅度小于或等于預(yù)設(shè)的門限值時(shí)， 比較器輸出邏輯1，選擇器的輸出信號(hào)e_dlt(n)即為輸入的誤差信號(hào)e_s (η)；當(dāng)輸入比較器的誤差信號(hào)幅度大于預(yù)設(shè)的門限值時(shí)，比較器輸出邏輯0，選擇器的輸出信號(hào)e_dlt (η) 即為預(yù)設(shè)的門限值eth。
7.一種實(shí)現(xiàn)整型化的最小均方LMS自適應(yīng)算法的方法，其特征在于，所述方法包括以下公式y(tǒng)(n) =w (η) *χ (η)(4)e(n) = d(n)*A-y(n)(5)
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的實(shí)現(xiàn)整型化的最小均方LMS自適應(yīng)算法的方法，其特征在于， 所述公式(7)中的e_S(n)遵循以下公式
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的實(shí)現(xiàn)整型化的最小均方LMS自適應(yīng)算法的方法，其特征在于，所述公式中的權(quán)系數(shù)w(n)，是將整型化系數(shù)λ取值為2Ν_1，步長(zhǎng)2μ取值為 l/Y—1，將步長(zhǎng)2μ乘以整型化系數(shù)λ整型為等于1的整數(shù)時(shí)得到的權(quán)系數(shù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的實(shí)現(xiàn)整型化的最小均方LMS自適應(yīng)算法的方法，其特征在于，所述公式(5)和公式(6)表示為
全文摘要
本發(fā)明提供了一種整型化的LMS自適應(yīng)濾波器，包括數(shù)字濾波器，包括數(shù)字濾波器，數(shù)字濾波器將步長(zhǎng)2μ由小于1的小數(shù)整型為大于1或等于1的整數(shù)，同時(shí)輸出整型放大的輸出信號(hào)y(n)；數(shù)字濾波器的輸出端連接有誤差計(jì)算模塊，對(duì)期望信號(hào)d(n)和誤差信號(hào)e(n)進(jìn)行數(shù)量級(jí)的匹配計(jì)算；通過(guò)整型化處理使LMS自適應(yīng)濾波器避免了小數(shù)的乘法計(jì)算，降低了實(shí)現(xiàn)電路的復(fù)雜性；本發(fā)明還給出了可變步長(zhǎng)求取自適應(yīng)權(quán)系數(shù)的方法，增加了一個(gè)誤差判斷模塊，從而實(shí)現(xiàn)步長(zhǎng)可變，在保證小信號(hào)收斂速度的同時(shí)也確保大信號(hào)的穩(wěn)定快速收斂。
文檔編號(hào)H03H17/06GK102394593SQ201110277660
公開日2012年3月28日 申請(qǐng)日期2011年9月19日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月19日
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