[發(fā)明專利]一種基于Ekblom范數(shù)的魯棒自適應(yīng)噪聲消除方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111493616.3
• 申請(qǐng)日: 2021-12-08
• 公開（公告）號(hào): CN114172490A
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李迎松;黃鑫琪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號(hào): H03H21/00
• 分類號(hào): H03H21/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供一種基于Ekblom范數(shù)的魯棒自適應(yīng)噪聲消除方法，包括：輸入信號(hào)處理，使輸入信號(hào)組成矩陣；構(gòu)建脈沖噪聲信道模型，確定未知信道模型，選擇系統(tǒng)加性脈沖噪聲；誤差信號(hào)的計(jì)算，將n時(shí)刻的期望信號(hào)減去n時(shí)刻的濾波器輸出信號(hào)得到n時(shí)刻的誤差信號(hào)；構(gòu)建自適應(yīng)濾波器，確定自適應(yīng)濾波器抽頭權(quán)向量更新方程；初始化自適應(yīng)濾波器參數(shù)，使整個(gè)模型在運(yùn)轉(zhuǎn)預(yù)備階段；運(yùn)行自適應(yīng)噪聲消除模型，確定自適應(yīng)濾波器運(yùn)轉(zhuǎn)順利；判斷重復(fù)，在迭代次數(shù)內(nèi)使得濾波器達(dá)到穩(wěn)態(tài)，若在迭代次數(shù)內(nèi)濾波器未達(dá)到穩(wěn)態(tài)，調(diào)整步長參數(shù)重新進(jìn)行上述兩步，消除噪聲，通過將期望信號(hào)與自適應(yīng)濾波器輸出的估計(jì)信號(hào)相減，即可消除噪聲。該方法對(duì)于抗脈沖噪聲的性能好，收斂速度快。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種抗脈沖噪聲環(huán)境下的自適應(yīng)噪聲消除方法。

背景技術(shù)

在進(jìn)行語音通信時(shí)，聲音信號(hào)在傳播過程中會(huì)碰到大的反射面將發(fā)生反射形成回聲和本身存在的環(huán)境背景噪聲。這種廣泛存在于通信系統(tǒng)中回聲和噪聲嚴(yán)重?fù)p害了語音通信的質(zhì)量，而自適應(yīng)濾波器就是消除這些回聲及噪聲的簡單有效方法。自適應(yīng)濾波器是通過系統(tǒng)識(shí)別模型來消除通信中的回聲和噪聲，首先將輸入信號(hào)分別輸入到未知信道和自適應(yīng)濾波器中，通過兩者的輸出相減來調(diào)節(jié)自適應(yīng)濾波器從而得到所識(shí)別回聲信道，通過將含回聲和噪聲的語音信與系統(tǒng)識(shí)別的輸出得到的估計(jì)信號(hào)相減就可以消除回聲和噪聲。

最小均方算法(LMS)因?yàn)樗挠?jì)算復(fù)雜度低，工程實(shí)現(xiàn)簡單在系統(tǒng)識(shí)別中應(yīng)用廣泛。然而語音信號(hào)等高相關(guān)的輸入信號(hào)會(huì)降低LMS收斂速度，因此對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)用從而提高自適應(yīng)濾波器在高相關(guān)的輸入信號(hào)的性能的仿射投影(AP)算法被提出來。由于上述算法在脈沖環(huán)境噪聲下性能表現(xiàn)不佳，Tiange Shao提出了仿射投影符號(hào)(APS)算法(文獻(xiàn)1：T.Shao,Y.R.Zheng,and J.Benesty,(2010).An Affine Projection Sign AlgorithmRobust Against Impulsive Interferences.IEEE Signal Processing Letters,17(4),327-330)。該算法利用l₁范數(shù)來最小化后驗(yàn)誤差向量達(dá)到抗脈沖噪聲的效果。由于APS算法不需要的矩陣求逆從而比AP算法計(jì)算復(fù)雜度低而且該算法能夠抑制大異常值從而在脈沖環(huán)境下增強(qiáng)了收斂性。然而，當(dāng)系統(tǒng)的背景噪聲的脈沖概率發(fā)生較高時(shí)，APS算法會(huì)面臨收斂速度下降的問題。

本發(fā)明提出的魯棒性自適應(yīng)噪聲消除方法是基于Ekblom范數(shù)和數(shù)據(jù)復(fù)用的能力提出的一種算法。該算法利用一個(gè)滑動(dòng)窗口為Ekblom范數(shù)的代價(jià)函數(shù)對(duì)后驗(yàn)誤差向量進(jìn)行約束，通過梯度下降法得到自適應(yīng)濾波器抽頭權(quán)向量更新方程。因?yàn)樵诔轭^權(quán)向量更新方程對(duì)誤差信號(hào)有一個(gè)權(quán)重矩陣的約束，能夠?qū)勾蟮漠惓Ｖ担沟迷诟呙}沖環(huán)境下仍然比APS算法保證良好性能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的發(fā)明目的就是提供一種抗脈沖噪聲環(huán)境下的自適應(yīng)噪聲消除方法，該方法對(duì)于高脈沖環(huán)境噪聲有很好的抑制能力，收斂速度快，穩(wěn)態(tài)誤差小。

本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：步驟如下：

步驟一：輸入信號(hào)處理，使輸入信號(hào)組成矩陣；

步驟二：構(gòu)建脈沖噪聲信道模型，確定未知信道模型，選擇系統(tǒng)加性脈沖噪聲；

步驟三：誤差信號(hào)的計(jì)算，將n時(shí)刻的期望信號(hào)減去n時(shí)刻的濾波器輸出信號(hào)得到n時(shí)刻的誤差信號(hào)；

步驟四：構(gòu)建自適應(yīng)濾波器，確定自適應(yīng)濾波器抽頭權(quán)向量更新方程；

步驟五：初始化自適應(yīng)濾波器參數(shù)，使整個(gè)模型在運(yùn)轉(zhuǎn)預(yù)備階段；

步驟六：運(yùn)行自適應(yīng)噪聲消除模型，確定自適應(yīng)濾波器運(yùn)轉(zhuǎn)順利；

步驟七：判斷重復(fù)，重復(fù)步驟六，在迭代次數(shù)內(nèi)使得濾波器達(dá)到穩(wěn)態(tài)，若在迭代次數(shù)內(nèi)濾波器未達(dá)到穩(wěn)態(tài)，調(diào)整步長參數(shù)重新進(jìn)行步驟五和六；