[發明專利]一種頻域塊最小均方自適應消噪實現方法

無效

• 申請號: 201410344305.4
• 申請日: 2014-07-18
• 公開（公告）號: CN104104631A
• 公開（公告）日: 2014-10-15
• 發明（設計）人: 譚志良;畢軍建;徐立新;關闖;張希軍;王玉明;謝鵬浩;崔立東
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍軍械工程學院
• 主分類號: H04L25/03
• 分類號: H04L25/03;H04L1/00
• 代理公司: 北京神州華茂知識產權有限公司 11358
• 代理人: 韓衛群

技術領域

本發明提供了一種頻域塊最小均方自適應消噪實現方法，大大提升了自適應濾波的計算效率，可廣泛應用于通信、雷達等信號自適應濾波器的設計和研制。

背景技術

隨著信號處理技術的迅速發展，自適應信號處理己經成為信號與信息處理學科中一個重要學科分支，通信、雷達等信號在接收過程中必然會受到不同類型噪聲的干擾，嚴重影響了信號的識別。自適應濾波算法是自適應濾波器設計過程中的重要組成部分，對自適應濾波算法的研究是當今自適應信號處理中最為活躍的研究課題之一，尋求收斂速度快，計算復雜度低，穩定性好的自適應濾波算法是研究人員不斷努力追求的目標。

基于維納濾波理論的最小均方(Least?Mean?Square，LMS)算法結構簡單，性能穩定，計算復雜度低，易于硬件實現，是實際中應用最廣泛的自適應濾波算法之一。然而傳統LMS算法的主要缺點是收斂速度慢，這嚴重地影響了它在某些對收斂速度要求較高的系統中的應用，從某種意義上講，LMS算法的發展即代表了自適應濾波器的發展。很多學者己經在傳統LMS算法的基礎上做了大量工作，提出了很多加快收斂速度和減小穩態誤差的方法改進算法，如變步長LMS算法、變階數LMS算法等。但這類算法都是基于時域的方法，當信號采樣速率較大時，時域算法的收斂速度和計算效率還不夠理想，因此也有學者提出了變換域LMS算法，如頻域LMS算法。

上世紀70年代，C.Berrus等人討論了塊數字濾波這一新的濾波器結構，根據這個設計理念，學者們在頻域中對這種濾波器結構進行討論，提出了一些改進算法，如頻域最優分組算法(FOBA)、非約束頻域最優分組算法(UFOBA)等。這些算法雖然性能較好，但需要進行復雜的矩陣運算，運算量較大，且不適宜實時處理。80年代初，Gregory?A.Clark等人提出了塊均方誤差(BMSE)的概念，并得到沿著BMSE的梯度估值實現塊均方誤差最小意義下的時域塊最小均方(BLMS)算法。基于此，后來也有很多學者提出了變步長BLMS算法，進一步提高了BLMS算法的收斂速度。與時域LMS算法相比，時域BLMS算法不僅同樣具有實現結構簡單、可在線計算等特點，而且收斂到最佳的迭代次數明顯減少，收斂的穩定性也得到明顯改善。但不可忽視的是，時域BLMS算法依然逃脫不了傳統時域方法的局限性，即對于大數據量時域的數據采集，時域算法的收斂速度還不夠理想，運算速度較慢。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種可以有效的對強窄帶干擾進行抑制的自適應消噪方法。

為解決上述技術問題，本發明的設計理念是先將時域信號轉換到頻域，在頻域中實現BLMS濾波，再將輸出數據轉換到時域。具體方法為：

1)利用FFT變換將時域信號變換為頻域信號。

2)在頻域中實施BLMS濾波算法，用數字信號處理中的重疊保留法來實現。

3)將濾波后的頻域信號通過反卷積技術(IFFT)變換到時域。

本發明的優點是：

1)相比較于時域LMS，頻域BLMS算法的計算量大大減少。

時域LMS算法：設濾波器階數為N，則每計算一次輸出需要N次實數乘法，更新一次權值也需要N次實數乘法，總共需要2N次實數乘法。因此，一個長度為N的實序列輸入信號，實數乘法的總數為2N²次。

頻域BLMS算法：每產生N次輸出值共需要4次2N點FFT運算和2次2N點復數相乘。對于實輸入數據，根據離散傅里葉變換(DFT)的對稱特性，一個2N點的FFT可用一個N點的FFT實現。若采用基2FFT算法，則每個N點FFT大約需要(N?log2N)/2次復數乘法，每個復數乘法按4次實數乘法計算，則一次FFT需2N?log2N次實數乘法，4次FFT運算共需要8N?log2N次實數乘法，再加上2次2N點復數相乘，即16N次實數乘法，則每產生N個輸出值共需8Nlog2N+16N次實數乘法。

因此，二者的運算量之比為：f(N)＝(4log2N+8)/N。可以看出，隨著濾波器階數N的增加，頻域BLMS算法要比時域LMS算法快得多。例如，N＝512時，時域LMS算法的計算量約為頻域BLMS算法計算量的25倍。

2)相比較于時域LMS，頻域BLMS算法的收斂速度明顯改善。