專利名稱：降低自適應(yīng)濾波器中計(jì)算復(fù)雜度的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明總的來說涉及自適應(yīng)濾波器，并且更具體地說涉及一種降 低復(fù)雜度的遞歸最小二乘格型自適應(yīng)濾波器。
背景技術(shù)：
自適應(yīng)濾波器具有廣泛的應(yīng)用，并且分別具有多種不同的結(jié)構(gòu)， 其中每一種結(jié)構(gòu)都有自身的特殊屬性。 一種特定的結(jié)構(gòu)選擇可以依賴 于目標(biāo)應(yīng)用所需的特殊屬性。這些屬性，特別是其中的收斂速度、誤 調(diào)、跟蹤和計(jì)算需求，需要被評(píng)價(jià)和相互加權(quán)，從而確定用于目標(biāo)應(yīng) 用的適當(dāng)結(jié)構(gòu)。
當(dāng)選擇一種用于非平穩(wěn)信號(hào)環(huán)境中的自適應(yīng)濾波器結(jié)構(gòu)時(shí)，需要 特別考慮收斂速度、誤調(diào)和跟蹤性能。良好的跟蹤性能通常是相應(yīng)算 法的收斂速度和誤調(diào)屬性的函數(shù)。然而，這些屬性可能在實(shí)際中是對(duì) 立的，因?yàn)檩^高的收斂速度一般可能導(dǎo)致所得到的濾波器的較高的收 斂誤差或者誤調(diào)。
遞歸最小二乘(RLS)算法總的來說是非平穩(wěn)信號(hào)環(huán)境中一種較 好的工具，因?yàn)檫@種算法具有快速的收斂速度和較低的誤調(diào)。遞歸最小二乘格型(RLSL)算法是RLS算法的一種特殊版本。RLSL算法最 早是由Simon Haykin提出的，可在《自適應(yīng)濾波器理論第三版 (Adaptive Filter Theory Third Edition)》這本書中找到。RLS型自適應(yīng) 濾波器顯示出了快速的收斂速率，并相對(duì)地對(duì)特征值擴(kuò)散程度的變化 不敏感。特征值是基準(zhǔn)信號(hào)的相關(guān)屬性的度量，且特征值擴(kuò)散程度通 常被定義為最大特征值與最小特征值的比率。較大的特征值擴(kuò)散程度 顯著地減慢大多數(shù)自適應(yīng)算法的收斂速度。
然而，RLS算法通常需要較多的計(jì)算資源，并不能應(yīng)用至嵌入系 統(tǒng)。因此，有必要提供一種能夠減小RLSL型自適應(yīng)濾波器的計(jì)算需求 的機(jī)制。


圖la-Id示例了使用一個(gè)自適應(yīng)濾波器的四種應(yīng)用的示意圖2是說明根據(jù)本發(fā)明的RLSL型自適應(yīng)濾波器的框圖3是說明圖2中自適應(yīng)濾波器的后向反射系數(shù)更新的框圖4是說明圖2中自適應(yīng)濾波器的前向反射系數(shù)更新的框圖5是說明了二項(xiàng)展開式平均收斂誤差對(duì)比(入)的曲線圖6是說明了當(dāng)入=0.994924時(shí)對(duì)于不同的泰勒級(jí)數(shù)長度的回波損
耗增強(qiáng)(ERLE)結(jié)果的曲線圖7是說明了當(dāng)A =0.998957時(shí)對(duì)于不同的泰勒級(jí)數(shù)長度的回波損
耗增強(qiáng)(ERLE)結(jié)果的曲線圖8是說明了當(dāng)入=0.999792時(shí)對(duì)于不同的泰勒級(jí)數(shù)長度的回波損
耗增強(qiáng)(ERLE)結(jié)果的曲線圖9是說明了使用自適應(yīng)濾波器的通信裝置的框圖。
本發(fā)明的說明和示范實(shí)施例將依據(jù)上述附圖在下面進(jìn)一步進(jìn)行詳 細(xì)描述。
具體實(shí)施方式
提供一種降低m級(jí)自適應(yīng)濾波器的計(jì)算復(fù)雜度的方法，該方法將 前向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和展開為對(duì)應(yīng)的二項(xiàng)級(jí)數(shù)展開式(binomial expansion series)，將后向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和展開為對(duì)應(yīng)的二項(xiàng)級(jí) 數(shù)展開式，并通過由選擇它們對(duì)應(yīng)的二項(xiàng)級(jí)數(shù)展開式的項(xiàng)數(shù)而估計(jì)的 前向和后向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和來確定自適應(yīng)濾波器的系數(shù)更新。 本發(fā)明由附加的權(quán)利要求進(jìn)行定義。這些描述闡明了一些本發(fā)明實(shí)施 例的具體細(xì)節(jié)，但不應(yīng)當(dāng)被用來限制權(quán)利要求。
圖la-ld說明了使用自適應(yīng)濾波器IO的濾波電路IOO的四種示意 圖。通常可以用任何適當(dāng)?shù)姆绞綐?gòu)造濾波電路100和自適應(yīng)濾波器10。 特別的，可以使用諸如數(shù)字和模擬集成電路這類電子元件構(gòu)成自適應(yīng) 濾波器10。在其他的實(shí)施例中，可以使用響應(yīng)于存儲(chǔ)器中保存的存儲(chǔ) 程序代碼和數(shù)據(jù)來進(jìn)行操作的數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾 波器10。數(shù)字信號(hào)處理器和存儲(chǔ)器可以集成在例如集成電路這種單個(gè) 元件中，或者也可以分別維持。此外，數(shù)字信號(hào)處理器和存儲(chǔ)器可以 是另一個(gè)系統(tǒng)的組件，例如語音處理系統(tǒng)或通信裝置。
通常，輸入信號(hào)u(n)被輸入到濾波電路100和自適應(yīng)濾波器10。 如圖所示，可以在系統(tǒng)輸入和系統(tǒng)輸出之間以多種方式配置自適應(yīng)濾 波器10。這意味著，這里描述的改進(jìn)可以適用于自適應(yīng)濾波器10的各 種應(yīng)用。
圖la顯示的是自適應(yīng)濾波器10的識(shí)別類型應(yīng)用。在圖la中，濾 波電路100包括自適應(yīng)濾波器10、信號(hào)處理對(duì)象(plant) 14和加法器。 對(duì)象14可以是任何適當(dāng)?shù)谋槐O(jiān)視的信號(hào)源。在這種結(jié)構(gòu)中，輸入信號(hào) u(n)由輸入端12接收并提供到自適應(yīng)濾波器10，并且由系統(tǒng)輸入端16 接收并提供到信號(hào)處理對(duì)象14。由信號(hào)處理對(duì)象14提供的信號(hào)d(n)20 減去由自適應(yīng)濾波器10提供的濾波的信號(hào)y(n)18后，產(chǎn)生誤差信號(hào) e(n)22，所述誤差信號(hào)被反饋到自適應(yīng)濾波器10。在這類識(shí)別類型的應(yīng) 用中，信號(hào)d(n)20也表示系統(tǒng)輸出24的輸出信號(hào)。圖lb顯示的是自適應(yīng)濾波器IO的逆建模類型應(yīng)用。在圖lb中，
濾波電路100包括自適應(yīng)濾波器10、信號(hào)處理對(duì)象14、加法器和延遲 處理過程26。在這種結(jié)構(gòu)中，源自系統(tǒng)輸入端16的輸入信號(hào)被信號(hào)處 理對(duì)象14轉(zhuǎn)變?yōu)樽赃m應(yīng)濾波器10的輸入信號(hào)u(n)12，并且也被延遲處 理過程26轉(zhuǎn)變?yōu)樾盘?hào)d(n)20。信號(hào)d(n)20減去由自適應(yīng)濾波器10濾 波的信號(hào)y(n)18后得到誤差信號(hào)e(n)22，其被反饋回自適應(yīng)濾波器10。
在圖lc中，顯示的是自適應(yīng)濾波器IO的預(yù)測類型應(yīng)用。在圖lc 中濾波電路IOO包括自適應(yīng)濾波器10、信號(hào)處理對(duì)象14、加法器和延 遲處理過程26。在這種結(jié)構(gòu)中，自適應(yīng)濾波器10和延遲處理過程26 被串聯(lián)設(shè)置在系統(tǒng)輸入端16和系統(tǒng)輸出端24之間，此處的系統(tǒng)輸入 端16提供隨機(jī)輸入信號(hào)28。如圖所示，從濾波的信號(hào)y(n)18減去被作 為信號(hào)d(n)20的隨機(jī)信號(hào)輸入信號(hào)28后得到誤差信號(hào)e(n)22，其被反 饋回自適應(yīng)濾波器IO。在這種預(yù)測類型的應(yīng)用中，誤差信號(hào)e(n)22也 表示由系統(tǒng)輸出24提供的輸出信號(hào)。
圖ld顯示的是自適應(yīng)濾波器IO的干擾消除類型應(yīng)用。在圖ld中 濾波電路IOO包括自適應(yīng)濾波器IO和加法器。在這種結(jié)構(gòu)中，分別作 為輸入信號(hào)u(n)12和信號(hào)y(n)20提供參考信號(hào)30和原始信號(hào)32。如 圖所示，從濾波的信號(hào)y(n)18減去被當(dāng)作信號(hào)d(n)20的原始信號(hào)32 后得到誤差信號(hào)e(n)22，其被反饋回自適應(yīng)濾波器10。在這種干擾消 除類型的應(yīng)用中，誤差信號(hào)e(n)22也表示由系統(tǒng)輸出24提供的輸出信 號(hào)。
現(xiàn)在參看圖2，顯示的是m級(jí)RLSL型自適應(yīng)濾波器100的框圖。 自適應(yīng)濾波器100包括多個(gè)級(jí)，包括第一級(jí)120和第m級(jí)122。每一 級(jí)(m)可由下述參數(shù)所限定前向預(yù)測誤差/7j")102、前向預(yù)測誤差 103、前向反射系數(shù)尺"_^)104、延遲的后向預(yù)測誤差^—1( )105、 后向預(yù)測誤差々0^106、后向反射系數(shù)A， 107、后向先驗(yàn)估計(jì)誤差^,(")108、后向先驗(yàn)估計(jì)誤差6,— 00 109和連接過程回歸系數(shù) ^，一^-l)110。這種m級(jí)自適應(yīng)濾波器RLSLIOO按照?qǐng)D中箭頭所示的 方向通過每個(gè)系數(shù)塊進(jìn)行濾波系數(shù)更新。為RLSLIOO的每一級(jí)(m) 濾波器長度和輸入信號(hào)u(n)12的每一采樣時(shí)間(n)來遞歸地計(jì)算這些濾 波系數(shù)更新。
下列方程1至方程8定義了用于RLSLIOO的RLSL算法。
<formula>formula see original document page 8</formula>其中變量定義如下
&( ) 第m級(jí)在時(shí)刻n的前向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和。 第m級(jí)在時(shí)刻n的后向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和。 口Jn) 前向預(yù)測誤差。 口",W 后向預(yù)測誤差。 A，Jn)第m級(jí)在時(shí)刻n的后向反射系數(shù)。 尺^(")第m級(jí)在時(shí)刻n的前向反射系數(shù)。 《。,(")第m級(jí)在時(shí)刻n的連接過程回歸系數(shù)。 口",(") 第m級(jí)在時(shí)刻n的換算因子。 □m(w) 第m級(jí)在時(shí)刻n的先驗(yàn)估計(jì)誤差?！?指數(shù)加權(quán)因子或增益因子。
在級(jí)0，由信號(hào)u(n) 12和d(n)20提供RLSL 100。接著，對(duì)每一 級(jí)m，上述已定義濾波系數(shù)更新被遞歸地計(jì)算。例如在第m級(jí)和時(shí)刻n, 前向預(yù)測誤差r m(n)102是由第m-l級(jí)的前向預(yù)測誤差r/m-l(n)103加上 前向反射系數(shù)Kf,m-l(n-l)和延遲了的后向預(yù)測誤差/3m-l(n)的乘積而得 到。
類似地，在第m級(jí)和時(shí)刻n，后向預(yù)測誤差/3m(n)106是由第m-l級(jí) 的后向預(yù)測誤差]8m-l(n)105加上后向反射系數(shù)Kb，m-l(n-l)和延遲了的 前向預(yù)測誤差7/m-l(n)的乘積而得到。
此外，在第m級(jí)和時(shí)刻n，后向先驗(yàn)估計(jì)誤差^m(n) 107是由第m-l 級(jí)的后向先驗(yàn)估計(jì)誤差^n-l(n)108減去第m-l級(jí)在時(shí)刻n-l的連接過程 回歸系數(shù)Km-l(n-l)109和延遲了的后向預(yù)測誤差/3m-l(n)105的乘積而 得到。
可以采用任何適當(dāng)?shù)脑蛟慕M合來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波器100。 在一個(gè)實(shí)施例中，可以使用數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)結(jié)合關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)器中 存儲(chǔ)的指令和數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波器。數(shù)字信號(hào)處理器和存儲(chǔ)器可 以是任何適當(dāng)?shù)恼Z言處理或控制系統(tǒng)中的一部分。數(shù)字信號(hào)處理器和 存儲(chǔ)器可以是分立系統(tǒng)或者嵌入另一系統(tǒng)之內(nèi)。
這種RLSL算法需要大量的計(jì)算資源，并不能應(yīng)用至嵌入式系統(tǒng)。 因此，通過在更新前向預(yù)測誤差平方Fm(n)和后向預(yù)測誤差平方Bm(n) 時(shí)使用二項(xiàng)級(jí)數(shù)展開式來替代除法函數(shù)，就能得到一種能夠減小RLSL 型自適應(yīng)濾波器100的計(jì)算需求的機(jī)制。
一般地，處理器在處理加法、減法和乘法中具有很高效率，但在 處理除法中卻不一定。大多數(shù)的處理器采用逐次近似法來實(shí)現(xiàn)除法指令，并可能需要多個(gè)時(shí)鐘循環(huán)才能得到結(jié)果。因而，為了減小計(jì)算需 求，濾波器系數(shù)更新的總計(jì)算量和在濾波器系數(shù)更新的計(jì)算中所需的
除法次數(shù)都需要被減少。這樣，RLSL算法濾波器系數(shù)更新就被變換為 合并所述除法。首先，RLSL算法的時(shí)間(n)和順序(m)下標(biāo)被轉(zhuǎn)換以形 成方程9到方程17。
方程9 方程10 方程11 方程12
方程13 方程14
方程15 方程16 方程17
= W (" -1) + rm (" - i)k (")r
5 =風(fēng)("-1) + "來(")|2 (")=7" (") +尺/,m ("-氛-,("-1) A (") = (M — 1) + (" —1)" ,_,(")
HQ
(") = 、 (" 一 U--n , 、-A (")
ym (") = L-i (") 一
尸』)
r:,("機(jī)醫(yī),(")l2
,(")=u")-
^(氛(")
Km(") = ^("—1)+-
5m(")
然后，如方程18、 20和21所示，前向預(yù)測誤差平方Fm(n)和后向 預(yù)測誤差平方Bm(n)被反轉(zhuǎn)和重新定義為它們的倒數(shù)。這樣，我們通過 反轉(zhuǎn)方程9得到
方程18 =-^-^
疋("-l) + L("-l)k(")1
然后重新定義前向預(yù)測誤差平方Fm(n):
方程19 +
接著代入方程18并化簡方程20
;t _tj+ l ( - l)|7m (")|2義+ & ■ (" — 1)、 (" — (")|
同理，后向預(yù)測誤差平方方程IO變?yōu)?br> 方程21萬,，,'(")-
("一l)
A + 5, '("i,(")|A>)|
此外，新的前向和后向預(yù)測誤差平方的定義F'm(n)和B'm(n)被代 入其余的方程，即方程13、方程14、方程15和方程17，從而產(chǎn)生如 下列方程22到方程30中所示的算法系數(shù)更新。
方程22
方程23
方程 方程 方程 方程 方程 方程 方程<formula>formula see original document page 11</formula>現(xiàn)在參看圖3，顯示的是如方程25中所計(jì)算的后向反射系數(shù)更新 Kb,m(n)30的框圖。例如，圖3中的框圖表示數(shù)字信號(hào)處理器的操作或 者一組操作。后向反射系數(shù)更新Kb,m(n)30被提供到延遲單元32，而 延遲單元32的輸出Kb,m(n-l)被與前向預(yù)測誤差平方F'm(n)、后向預(yù)測 誤差j8m(n)、前向預(yù)測誤差7 m-l(n)和換算因子7m(t1-l)的乘積相加。
現(xiàn)在參看圖4，顯示的是如方程28中所計(jì)算的前向反射系數(shù)更新Kf，m(n)40的框圖。例如，類似于圖3，圖4中的框圖也表示數(shù)字信號(hào) 處理器的操作或者一 組操作。后向反射系數(shù)更新Kb，m(n)40被提供到延 遲單元42。延遲單元42的輸出Kf,m(n-l)被與后向預(yù)測誤差平方 B'm-l(n-l)、后向預(yù)測誤差/3m-l(n)、前向預(yù)測誤差r/m(n)和換算因子 7m-l(n-l)的乘積相加。
如上所述，通過在更新前向預(yù)測誤差平方Fm(n)和后向預(yù)測誤差平 方Bm(n)時(shí)使用二項(xiàng)展開式來替代除法功能，就能提供一種能夠減小 RLSL結(jié)構(gòu)自適應(yīng)濾波器RLSL100的計(jì)算需求的機(jī)制。
一般的處理器使用迭代法來實(shí)現(xiàn)除法功能，并因此需要足夠的資 源和實(shí)際時(shí)間來計(jì)算乘法或加法功能。因而，采用泰勒級(jí)數(shù)展開式來 代替在方程22和方程23中給出的用于計(jì)算前向預(yù)測誤差平方Fm(n) 和后向預(yù)測誤差平方B'm (n)的更新的除法功能，以估計(jì)前向和后向預(yù) 測誤差平方的更新遞歸。
同樣地，在方程31中引入一般的二項(xiàng)級(jí)數(shù)以作為泰勒定理的擴(kuò)展， 從而提供在給定收斂域內(nèi)估計(jì)除法功能的工具?？偟膩碚f，需要通過 級(jí)數(shù)的若干項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)預(yù)定的準(zhǔn)確度。
方程31 (a-foc)-"丄
,foe 6 ;r6 ;c 1 + — + ~+ ~+ '
對(duì)于62x2 <a2
為了取代在方程22和方程23中前向預(yù)測誤差平方F'm(n)和后向 預(yù)測誤差平方Bm(n)的RLS遞歸更新中的除法功能，分別讓
a" 且 & = -Fm("-i)rm("—
然后，使用方程31中擴(kuò)展級(jí)數(shù)的頭兩項(xiàng)，前向預(yù)測誤差平方F'm(n) 變?yōu)榉匠?2
因?yàn)槿胧且粋€(gè)常數(shù)，則丄能被預(yù)先計(jì)算出來并因此減少濾波器更
義
新的遞歸循環(huán)中額外的計(jì)算。在對(duì)方程23應(yīng)用同樣的方法之后，后向 預(yù)測誤差平方B'm(n)變?yōu)?br> 方程33
A + 5m("-l)r,,,(")|A r義
消去所有除法得出的RLS算法如方程34到方程42所示
1
1
方程34 l)十1-十&("-1),J"-
乂 乂 乂
方程35 =("-l)+fl-+5m ("—1)"(")I/U")I:
/1 乂 乂
方程36 凡(")=凡-,("-1) + (" -1)7"(")
方程37 (") = (" -1)—幾 —, (" -1)^-,(")凡(")
方程3 8 7 (") = ^-, (") +《/，m (" _ (" -1)
方程39〖,,m (") = iC,，m (" -1) — n (" — 1)凡—,("—l)"m!' (" — 1)
方程40 ^(") = d(")-《 —, (" - (")
方程41 Km(") = ^(" —1) + ^>)A>)^+I(")5m (")
方程42 L(")-乙扁,(")-c(4o)i25:-,(")
如方程31中早先所給出的，需要收斂域滿足二項(xiàng)展開式的適用性， 且對(duì)于該級(jí)數(shù)中的一單項(xiàng)而言，1)、2項(xiàng)應(yīng)實(shí)質(zhì)上小與&2項(xiàng)以便能夠提 供足夠的收斂精度。人們發(fā)現(xiàn)當(dāng)A接近1時(shí)，"b2x2"變得實(shí)質(zhì)上小于
參看圖5，所述曲線圖表明了當(dāng)X接近1時(shí)，級(jí)數(shù)展開式中"1)、2" 項(xiàng)如何相對(duì)于"a2"項(xiàng)減小。圖5中的圖形繪制了用于前向預(yù)測誤差平 方Fm(n)和后向預(yù)測誤差平方B'm (n)的收斂誤差對(duì)比入的曲線，如 下列方程所示.-和
<formula>formula see original document page 14</formula>
為了滿足收斂域標(biāo)準(zhǔn)，這種只需小于'T'的關(guān)系簡單地暗示了，隨 著被求和的級(jí)數(shù)展開式中的項(xiàng)數(shù)的增加，收斂誤差接近于0。然而，為 了減少實(shí)際時(shí)間的需求，可能需要采用盡可能少的項(xiàng)數(shù)來實(shí)現(xiàn)需要的 收斂精度。圖5表明為了實(shí)現(xiàn)需要的收斂精度需要使用一個(gè)較大的入 (接近于"l")。實(shí)際上，為了在級(jí)數(shù)展開式中僅有一項(xiàng)(除了常數(shù)項(xiàng)) 的條件下提供足夠的性能，入值一般大于0.999。
接下來對(duì)三個(gè)不同的入值使用全除法以及接著在泰勒級(jí)數(shù)近似中 使用一項(xiàng)、兩項(xiàng)和三項(xiàng)來測量自適應(yīng)濾波器的性能，以進(jìn)行比較。這 些結(jié)果見圖6、圖7和圖8中所示。上述曲線圖證明當(dāng)A接近"r時(shí)， 近似值變得足夠好，并且可以只需一項(xiàng)以實(shí)現(xiàn)可接受的性能。
圖9是使用自適應(yīng)濾波器的通信裝置900的框圖。通信裝置900 包括數(shù)字信號(hào)處理器卯2、麥克風(fēng)904、揚(yáng)聲器卯6、模擬信號(hào)處理器 908和網(wǎng)絡(luò)連接910。數(shù)字信號(hào)處理器902可以是任何一種處理裝置， 包括市場上可買到的適合于處理聲音及其他信息的數(shù)字信號(hào)處理器。
通信裝置900包括麥克風(fēng)904、揚(yáng)聲器906、模擬信號(hào)處理器908。 麥克風(fēng)卯4將加到其上的聲波轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。相反地，揚(yáng)聲器906轉(zhuǎn) 換電信號(hào)為能聽見的聲波。模擬信號(hào)處理器908用作數(shù)字信號(hào)處理器 之間的接口，該數(shù)字信號(hào)處理器操作表示電信號(hào)的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的和用于麥克風(fēng)904和906的電信號(hào)。在一些實(shí)施例中，模擬信號(hào)處理器卯8 可以與數(shù)字信號(hào)處理器902集成在一起。
網(wǎng)絡(luò)連接910在通信裝置900和其他組件之間提供數(shù)據(jù)和其他信 息的通信。這些通信可以通過有線鏈路、無線鏈路、或者二者的混合。 例如，通信裝置900可以被具體化為蜂窩式電話，且自適應(yīng)濾波器912 為蜂窩式電話的用戶工作以處理聲音信息。在這樣的實(shí)施例中，網(wǎng)絡(luò) 連接910是由與遠(yuǎn)程基站通信的無線電接口電路構(gòu)成。在另一實(shí)施例 中，通信裝置卯0可以被具體化為免提的車載音頻系統(tǒng)，且自適應(yīng)濾 波器912可工作以作為系統(tǒng)的雙端通話檢測器的一部分。在這樣的實(shí) 施例中，網(wǎng)絡(luò)連接910是由經(jīng)過車輛的通信總線的有線鏈路形成。
在圖9所示的實(shí)施例中，數(shù)字信號(hào)處理器902包括實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾 波器912的數(shù)據(jù)和指令、儲(chǔ)存數(shù)據(jù)和指令的存儲(chǔ)器914和處理器916。 自適應(yīng)濾波器912在這個(gè)實(shí)施例中是一種在這里通常描述的類型的 RLSL自適應(yīng)濾波器。特別地，自適應(yīng)濾波器912被增強(qiáng)以減少實(shí)現(xiàn)如 在此所述的RLSL算法所需的計(jì)算量。自適應(yīng)濾波器912可以包括除了 這里明確描述的之外的那些額外的增強(qiáng)手段和性能。處理器916響應(yīng) 于實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波器912的數(shù)據(jù)和指令以及其他保存在存儲(chǔ)器914中 的數(shù)據(jù)和指令進(jìn)行操作，以處理通信裝置卯0的音頻及其他信息。
在工作中，自適應(yīng)濾波器912從信號(hào)源接收輸入信號(hào)并提供濾波 的信號(hào)作為輸出。在圖示的實(shí)施例中，數(shù)字信號(hào)處理器902從模擬信 號(hào)處理器908或者網(wǎng)絡(luò)接口 910接收數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。這樣模擬信號(hào)處理器 908和網(wǎng)絡(luò)接口 910構(gòu)成用于接收輸入信號(hào)的裝置。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)構(gòu)成輸入 信號(hào)。作為聲音處理的一部分，數(shù)字信號(hào)處理902的處理器916實(shí)現(xiàn) 自適應(yīng)濾波器912。構(gòu)成輸入信號(hào)的數(shù)據(jù)被提供給構(gòu)成自適應(yīng)濾波器的 指令和數(shù)據(jù)。自適應(yīng)濾波器912以輸出數(shù)據(jù)的形式產(chǎn)生輸出信號(hào)。輸 出數(shù)據(jù)可能由數(shù)字信號(hào)處理器902進(jìn)一步處理，或者被傳遞給模擬信 號(hào)處理器908或網(wǎng)絡(luò)接口 910以做進(jìn)一步處理。通信裝置900也可以被修改并適用于其他實(shí)施例。此處顯示和描 述的實(shí)施例僅僅是示范性的。
因此這意味著前述詳細(xì)說明應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為是示例性的而不是限制性 的，并且應(yīng)當(dāng)理解接下來的權(quán)利要求包括所有的等價(jià)方式，都用來定 義本發(fā)明的精神和范圍。
權(quán)利要求
1.一種降低m級(jí)自適應(yīng)濾波器的計(jì)算復(fù)雜度的方法，所述方法包括接收需要濾波的輸入信號(hào)；導(dǎo)出用于所接收的輸入信號(hào)的一組濾波系數(shù)；將前向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和展開為對(duì)應(yīng)的二項(xiàng)級(jí)數(shù)展開式；將后向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和展開為對(duì)應(yīng)的二項(xiàng)級(jí)數(shù)展開式；通過由選擇它們相應(yīng)的二項(xiàng)級(jí)數(shù)展開式的項(xiàng)數(shù)而估計(jì)的前向和后向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和來確定自適應(yīng)濾波器的系數(shù)更新；根據(jù)更新后的系數(shù)對(duì)所接收的輸入信號(hào)進(jìn)行濾波，從而產(chǎn)生濾波的信號(hào)；以及提供所述濾波的信號(hào)作為輸出信號(hào)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1中所述的方法，還包括 預(yù)先計(jì)算固定權(quán)重因子；以及使用所述預(yù)先計(jì)算的固定權(quán)重因子來更新前向和后向預(yù)測誤差平 方的加權(quán)和。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2中所述的方法，還包括 選擇大于0.999的固定權(quán)重因子值；以及當(dāng)確定所述自適應(yīng)濾波器的系數(shù)更新時(shí)利用前向和后向預(yù)測誤差 平方的相應(yīng)的單項(xiàng)的二項(xiàng)級(jí)數(shù)展開式。
4. 一種用于m級(jí)遞歸最小二乘格型自適應(yīng)濾波器的方法，所述方 法包括在所述自適應(yīng)濾波器的輸入端接收需要濾波的輸入信號(hào)；導(dǎo)出用于所接收的輸入信號(hào)的一組濾波系數(shù)；通過估計(jì)給定收斂域內(nèi)的泰勒定理展開式來更新所述一組濾波系使用更新后的該組濾波系數(shù)對(duì)所述輸入信號(hào)進(jìn)行濾波；以及 在所述自適應(yīng)濾波器的輸出端產(chǎn)生濾波的信號(hào)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4中所述的方法，其中，更新該組濾波系數(shù)包括:用第一泰勒級(jí)數(shù)展開式估計(jì)前向誤差預(yù)測平方項(xiàng)；以及用第二泰勒級(jí)數(shù)展開式估計(jì)后向誤差預(yù)測平方項(xiàng)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5中所述的方法，還包括-預(yù)先計(jì)算固定權(quán)重因子；以及使用所述預(yù)先計(jì)算的固定權(quán)重因子估計(jì)所述前向誤差預(yù)測平方項(xiàng) 和所述后向誤差預(yù)測平方項(xiàng)。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6中所述的方法，還包括選擇大于0.999的固定權(quán)重因子值，以便單項(xiàng)的所述第一泰勒級(jí) 數(shù)展開式或所述第二泰勒級(jí)數(shù)展開式可用于估計(jì)所述前向誤差預(yù)測平 方項(xiàng)和所述后向誤差預(yù)測平方項(xiàng)。
8. —種自適應(yīng)濾波器，包括 接收輸入信號(hào)的接口；處理器，其與存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)和指令協(xié)同可操作，以在產(chǎn)生濾波的信 號(hào)時(shí)，遞歸地更新所述自適應(yīng)濾波器的每一級(jí)的濾波系數(shù)，并且所述 處理器被配置以通過估計(jì)給定收斂域內(nèi)的泰勒定理展開式來更新該組 濾波系數(shù)；以及提供濾波的信號(hào)作為輸出信號(hào)的接口。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8中所述的自適應(yīng)濾波器，其中，所述處理器可 操作以使用泰勒級(jí)數(shù)展開式估計(jì)前向誤差預(yù)測平方項(xiàng)；和 使用泰勒級(jí)數(shù)展開式估計(jì)后向誤差預(yù)測平方項(xiàng)。
全文摘要
提供一種降低m級(jí)自適應(yīng)濾波器的計(jì)算復(fù)雜度的方法，該方法將前向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和展開為對(duì)應(yīng)的二項(xiàng)級(jí)數(shù)展開式，將后向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和展開為對(duì)應(yīng)的二項(xiàng)級(jí)數(shù)展開式，并通過由選擇它們相應(yīng)的二項(xiàng)級(jí)數(shù)展開式的項(xiàng)數(shù)而估計(jì)的前向和后向預(yù)測誤差平方的加權(quán)和來確定自適應(yīng)濾波器的系數(shù)更新。
文檔編號(hào)G06F17/10GK101583947SQ200680021846
公開日2009年11月18日 申請(qǐng)日期2006年6月8日 優(yōu)先權(quán)日2005年6月20日
發(fā)明者丹尼爾·羅庫塞克, 大衛(wèi)·L·巴龍, 詹姆士·B·皮凱特 申請(qǐng)人:摩托羅拉公司