[發(fā)明專利]梯度最速下降ANF頻率無偏估計方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410037674.9
• 申請日: 2014-01-19
• 公開（公告）號: CN103916339A
• 公開（公告）日: 2014-07-09
• 發(fā)明（設計）人: 涂亞慶;李明;沈廷鰲
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍后勤工程學院
• 主分類號: H04L25/02
• 分類號: H04L25/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發(fā)明涉及信號處理領域，特別是一種梯度最速下降ANF(自適應陷波濾波器，adaptive?notch?filter)頻率無偏估計方法。技術域描

背景技術

自適應陷波濾波器(ANF)是一種基于參數模型法的頻率估計方法，主要是根據被處理信號的特點，對其進行參數優(yōu)化，自動調節(jié)自身模型參數，令ANF代價函數達到最小值，使陷波頻率與信號頻率相等，從而估計出信號頻率值。該方法從時域角度進行迭代頻率估計，不僅可以估計頻率恒定的時不變信號，還可以估計頻率發(fā)生變化的時變信號，同時還可有效的濾除正弦信號中的寬帶噪聲，提取淹沒在噪聲中的正弦信號，大幅提高正弦信號的信噪比，具有結構簡單、計算量小、抗噪性好的優(yōu)點，可廣泛應用于電力系統(tǒng)、控制工程、通信系統(tǒng)及工業(yè)測量等諸多領域，具有重要研究意義和應用價值。

目前，基于ANF的頻率估計方法主要有以下兩種：

(1)有限沖激響應ANF(參考文獻[1]：Punchalard?R，Lorsawatsiri?A，Loetwassana?W，Koseetaporn?J，Wardkein?P，Roeksabutr.Direct?frequency?estimation?based?adaptive?algorithm?for?a?second-order?adaptive?FIR?notchfilter[J].Signal?Processing，2008，88(2)：315-325.)：該方法傳遞函數較為簡單，實現容易，且所需參數少，但其抗噪性較差，針對某些特定的頻率信號，如歸一化頻率接近于0或π兩端的信號，其頻率估計方法存在較大的估計偏差，應用上受限制。

(2)無限沖激響應ANF：該種陷波濾波器根據自身結構及計算方法的不同大致可分為兩類，格型ANF(參考文獻[2]：Cho?N?I，Choi?C?H，Lee?S?U.Adaptive?line?enhancement?by?using?an?IIR?lattice?notch?filter[J].IEEE?Transactions?o?nAcoustics，Speech?and?Signal?Processing.1989，37(4)：585-589.)和限制零極點ANF(參考文獻[3]：Nehorai?A.A?minimal?parameter?adaptive?notch?filter?with?constrained?poles?and?zeros[J].IEEE?Transactions?on?Acoustics，Speech?and?Signal?Processing，1985，33(4)：983-996.)。格型ANF類陷波器一般都是通過最小化輸出方差來確定迭代系數，但計算量大，且算法在最優(yōu)值遠離初始值時，收斂速度慢，代價明顯增大。限制零極點ANF是一種基于梯度下降的自適應算法，具有陷波寬度小、計算量簡單的特點，是一種應用比較廣泛的陷波器。為了獲得快速準確的頻率估計結果，也產生了一些相應的算法，如基于Steiglitz-Mcbride系統(tǒng)辨識方法的ANF(參考文獻[4]：涂亞慶，蘇奮華，沈廷鰲，張海濤.自適應陷波器的科氏流量計信號頻率跟蹤方法[J].重慶大學學報(自然科學版)，2011，34(10)：147-152.)，雖然精度較高，但收斂速度還有待提高，且容易收斂至局部極值點。為此，一種改進的ANF頻率跟蹤方法(參考文獻[5]：Huiyue?Y，Yaqing?T，?Haitao?Z.A?frequency?tracking?method?based?on?improved?adaptive?notch?filter?for?coriolis?mass?flowmeter[J].Applied?Mechanics?and?Materials，2012，128-129：450-456.)通過分析ANF輸出信號同輸入信號的相關性，判斷ANF是否收斂，從而使ANF可以跳出局部極值點，收斂到全局極值點，但所需參數較多，取值不易，且未從根本上改變ANF固有的收斂缺陷，改善效果還有待進一步提高。針對此問題，分析其原因發(fā)現，由于所選擇代價函數為ANF輸出的平方，該代價函數收斂曲面存在局部極值點，且在某些區(qū)域收斂曲面過于平整，從而導致ANF沿此代價函數的梯度下降時的頻率估計精度不高。而將ANF代價函數變換為FIR結構和IIR結構輸出信號的乘積(參考文獻[6]：Punchalard?R，Lorsawatsiri?A，Koseeyaporn?J，Wardkein?P，Roeksabutr?A.Adaptive?IIR?notch?filters?based?on?new?error?criteria[J].Signal?Processing，2008，88(3)：685-703.)，使該代價函數具備一定斜直線的特性，一定程度上加快了ANF收斂速度。但缺點是最優(yōu)頻率估計解為局部極小值點，對頻率初始值的設定有一定的要求，容易導致ANF不收斂，且頻率估計方法有偏。尤為重要的是，以上方法針對某些特定的頻率信號，如歸一化頻率接近于0或π兩端的信號，其頻率估計方法同樣存在估計偏差，故適用的頻率估計范圍有限。