一種頻域塊最小均方自適應(yīng)消噪實現(xiàn)方法
【專利摘要】該發(fā)明提供了一種頻域塊最小均方(BLMS)自適應(yīng)消噪實現(xiàn)方法。該方法是時域BLMS算法的快速實現(xiàn)，首先利用快速卷積技術(shù)將時域信號變換為頻域信號，在頻域中實現(xiàn)塊最小均方算法，然后將濾波后的頻域信號轉(zhuǎn)換到時域。其中，頻域BLMS算法利用數(shù)字信號處理中的重疊保留法來實現(xiàn)。隨著濾波器階數(shù)的增加，該算法相比較于時域BLMS算法，不僅計算量大大減少，而且收斂速度有所改善，尤其是在抑制窄帶干擾方面優(yōu)勢明顯。該方法為設(shè)計、研制高性能的自適應(yīng)濾波器提供了技術(shù)支撐。
【專利說明】一種頻域塊最小均方自適應(yīng)消噪實現(xiàn)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明提供了一種頻域塊最小均方自適應(yīng)消噪實現(xiàn)方法，大大提升了自適應(yīng)濾波 的計算效率，可廣泛應(yīng)用于通信、雷達等信號自適應(yīng)濾波器的設(shè)計和研制。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著信號處理技術(shù)的迅速發(fā)展，自適應(yīng)信號處理己經(jīng)成為信號與信息處理學(xué)科中 一個重要學(xué)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(yán)重 影響了信號的識別。自適應(yīng)濾波算法是自適應(yīng)濾波器設(shè)計過程中的重要組成部分，對自適 應(yīng)濾波算法的研究是當(dāng)今自適應(yīng)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(fù)雜度低，穩(wěn)定性好的自適應(yīng)濾波算法是研究人員不斷努力追求的目標(biāo)。
[0003] 基于維納濾波理論的最小均方（Least Mean Square, LMS)算法結(jié)構(gòu)簡單，性能穩(wěn) 定，計算復(fù)雜度低，易于硬件實現(xiàn)，是實際中應(yīng)用最廣泛的自適應(yīng)濾波算法之一。然而傳統(tǒng) LMS算法的主要缺點是收斂速度慢，這嚴(yán)重地影響了它在某些對收斂速度要求較高的系統(tǒng) 中的應(yīng)用，從某種意義上講，LMS算法的發(fā)展即代表了自適應(yīng)濾波器的發(fā)展。很多學(xué)者己經(jīng) 在傳統(tǒng)LMS算法的基礎(chǔ)上做了大量工作，提出了很多加快收斂速度和減小穩(wěn)態(tài)誤差的方法 改進算法，如變步長LMS算法、變階數(shù)LMS算法等。但這類算法都是基于時域的方法，當(dāng)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(xué)者提出了變 換域LMS算法，如頻域LMS算法。
[0004] 上世紀(jì)70年代，C. Berrus等人討論了塊數(shù)字濾波這一新的濾波器結(jié)構(gòu)，根據(jù)這個 設(shè)計理念，學(xué)者們在頻域中對這種濾波器結(jié)構(gòu)進行討論，提出了一些改進算法，如頻域最優(yōu) 分組算法（F0BA)、非約束頻域最優(yōu)分組算法（UF0BA)等。這些算法雖然性能較好，但需要進 行復(fù)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(xiàn)塊均方誤差最小意義下 的時域塊最小均方（BLMS)算法?；诖耍髞硪灿泻芏鄬W(xué)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(xiàn) 結(jié)構(gòu)簡單、可在線計算等特點，而且收斂到最佳的迭代次數(shù)明顯減少，收斂的穩(wěn)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(tǒng)時域方法的局限性，即對于 大數(shù)據(jù)量時域的數(shù)據(jù)采集，時域算法的收斂速度還不夠理想，運算速度較慢。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)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(yīng)消噪方法。
[0006] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的設(shè)計理念是先將時域信號轉(zhuǎn)換到頻域，在頻域中 實現(xiàn)BLMS濾波，再將輸出數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到時域。具體方法為：
[0007] 1)利用FFT變換將時域信號變換為頻域信號。
[0008] 2)在頻域中實施BLMS濾波算法，用數(shù)字信號處理中的重疊保留法來實現(xiàn)。
[0009] 3)將濾波后的頻域信號通過反卷積技術(shù)（IFFT)變換到時域。
[0010] 本發(fā)明的優(yōu)點是：
[0011] 1)相比較于時域LMS，頻域BLMS算法的計算量大大減少。
[0012] 時域LMS算法：設(shè)濾波器階數(shù)為N，則每計算一次輸出需要N次實數(shù)乘法，更新一 次權(quán)值也需要N次實數(shù)乘法，總共需要2N次實數(shù)乘法。因此，一個長度為N的實序列輸入 信號，實數(shù)乘法的總數(shù)為2N 2次。
[0013] 頻域BLMS算法：每產(chǎn)生N次輸出值共需要4次2N點FFT運算和2次2N點復(fù)數(shù)相 乘。對于實輸入數(shù)據(jù)，根據(jù)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(xiàn)。若采用基2FFT算法，則每個N點FFT大約需要（N log2N) /2次復(fù)數(shù)乘法， 每個復(fù)數(shù)乘法按4次實數(shù)乘法計算，則一次FFT需2N log2N次實數(shù)乘法，4次FFT運算共需 要8N log2N次實數(shù)乘法，再加上2次2N點復(fù)數(shù)相乘，即16N次實數(shù)乘法，則每產(chǎn)生N個輸 出值共需8Nlog2N+16N次實數(shù)乘法。
[0014] 因此，二者的運算量之比為：f(N) = (41og2N+8)/N?？梢钥闯?，隨著濾波器階數(shù)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。
[0015] 2)相比較于時域LMS，頻域BLMS算法的收斂速度明顯改善。
[0016] 由于FFT的性質(zhì)可知，傅氏變換將產(chǎn)生一組近似正交的分量，而由這些分量構(gòu)成 的自相關(guān)矩陣也近似為對角陣。由此可見，在彼此間近似不相關(guān)的各頻率點上直接進行 BLMS自適應(yīng)濾波，即使時域輸入信號的相關(guān)性比較強，其相關(guān)矩陣的特征值分散程度比較 大，而對頻域算法的收斂特性影響不大，從而可以有效的保證算法的收斂速度。
[0017] 3)相比較于時域BLMS，頻域BLMS算法在抑制窄帶干擾方面優(yōu)勢明顯。
[0018] 在多窄帶干擾特別是強窄帶干擾存在的系統(tǒng)中，由于輸入信號的強相關(guān)性，導(dǎo)致 時域BLMS算法不可行，而頻域BLMS算法卻可以有效的對強窄帶干擾進行抑制，為抑制大功 率多窄帶干擾提供了行之有效的手段。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0019] 圖1是本發(fā)明的頻域塊最小均方自適應(yīng)消噪方法的原理流程框圖。

【具體實施方式】
[0020] 圖1是本發(fā)明頻域塊最小均方自適應(yīng)消噪方法的原理流程框圖：當(dāng)信源產(chǎn)生的信 號經(jīng)調(diào)制發(fā)射出去，在信道傳輸過程中受到空間電磁干擾。在接收端首先將接收到的信號 和噪聲進行快速傅里葉變換，將時域信號變換為頻域信號，然后利用重疊保留法實現(xiàn)頻域 BLMS濾波，再將濾波器的輸出頻域信號通過IFFT轉(zhuǎn)換為時域信號，最后通過解調(diào)得到有用 信號。
【權(quán)利要求】
1. 一種頻域塊最小均方自適應(yīng)消噪實現(xiàn)方法，其特征在于： 步驟1 :利用FFT快速卷積技術(shù)將時域信號變換為頻域信號； 步驟2 :在頻域中實施BLMS濾波算法； 步驟3 :將濾波后的頻域信號通過IFFT反卷積技術(shù)變換到時域。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種頻域塊最小均方自適應(yīng)消噪實現(xiàn)方法，其特征在于：在 頻域中實施BLMS濾波算法，用數(shù)字信號處理中的重疊保留法來實現(xiàn)。
【文檔編號】H04L25/03GK104104631SQ201410344305
【公開日】2014年10月15日 申請日期:2014年7月18日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月18日
【發(fā)明者】譚志良, 畢軍建, 徐立新, 關(guān)闖, 張希軍, 王玉明, 謝鵬浩, 崔立東 申請人:中國人民解放軍軍械工程學(xué)院