[发明专利]一种子带自适应滤波器的权值向量更新方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种自适应滤波器的设计方法，具体地涉及一种子带自适应

滤波器的权值向量更新方法，属于数字滤波器设计领域。

背景技术

传统的数字滤波器的系数向量是固定的。传统的数字滤波器的主要任务是滤除输入信号中无用的频谱分量，而保留需要的频谱分量，因而其运行的方式是根据输入信号和滤波器的系数向量获得输出信号。与传统的系数向量固定的滤波器不同，自适应滤波器能够未知系统的输入、输出信号，来逼近该未知系统。由于解决系统辨识、回声消除、主动噪声控制、信道均衡、干扰抵消等问题的实质，是根据未知系统的输入和输出信号来求得该未知系统，因而自适应滤波器在噪声抵消器、免提电话、视频电视、电子助听器、主动噪声控制器等设备中获得了广泛应用。

衡量自适应滤波器性能的主要指标有收敛速度和稳态失调。收敛速度决定了自适应滤波器逼近未知系统需要的时间，而稳态失调决定了逼近未知系统所能达到的精度。归一化最小均方(NLMS)自适应滤波器结构简单，因而得到了广泛使用。但NLMS自适应滤波器在输入为相关信号时，其收敛速度很慢。为此，Lee等人提出了一种子带自适应滤波器[Improving convergence of the NLMS algorithm using constrained subband updates,IEEE Signal Processing Letters,11(9),736–739,2004]。该滤波器称为归一化子带自适应滤波器（NSAF）。虽然NSAF加快了自适应滤波器的收敛速度，但是具有较大的稳态失调。

为了降低NSAF的稳态失调，Ni提出了一种改进的归一化子带自适应滤波器[Improved normalised subband adaptive filter,Electronics Letters,48(6),320–321,2012]，该滤波器简写为INSAF。INSAF利用权值向量重用的方法来更新自适应滤波器的权值向量，从而降低自适应滤波器的稳态失调。INSAF权值向量重用阶数会同时影响收敛速度的快慢和稳态失调的大小：权值重用阶数越小，收敛越快，但是稳态失调越高；权值重用阶数越大，稳态失调越低，但是收敛越慢。因为INSAF无法兼得快的收敛速度和低的稳态失调。

发明内容

本发明目的是提供一种子带自适应滤波器的权值向量更新方法，该方法解决了改进的归一化子带自适应滤波器(INSAF)不能兼得快的收敛速度和低的稳态失调的问题。

该发明的原理为：通过比较全带误差信号功率与由全带系统噪声功率表示的稳态均方误差的大小，来确定子带自适应滤波器所处的阶段。当自适应滤波器处于自适应初期时，自适应滤波器进行更新时只基于当前时刻的权值向量，从而加快自适应滤波器的收敛速度；当自适应滤波器处于收敛阶段时，自适应滤波器权值向量的更新基于前R_max个时刻的权值向量，从而降自适应滤波器的低稳态失调。

本发明公开的一种子带自适应滤波器的权值向量更新方法的方案，具体包含以下步骤：

步骤1.利用子带自适应滤波器N个子带误差信号e_i,D(k),i=0,1,…,N-1,来估计N个子带误差信号功率i=0,1,…,N-1；

步骤2.利用子带自适应滤波器N个子带输入信号u_i(n),i=0,1,…,N-1,和N个子带误差信号e_i,D(k),i=0,1,…,N-1,来估计N个子带系统噪声的功率i=0,1,…,N-1；

步骤3.利用步骤1中得到的子带误差信号的功率i=0,1,…,N-1,来估计全带误差信号的功率

步骤4.利用步骤2中得到的子带系统噪声功率i=0,1,…,N-1,来估计全带系统噪声的功率

步骤5.根据步骤3中得到的全带误差信号功率和步骤4中得到的全带系统噪声功率来判定自适应滤波器权值向量重用的阶数R(k)；

步骤6.用步骤5中得到的滤波器权值向量重用阶数R(k)来更新自适应滤波器的权值向量。

优选的,上述步骤1中的子带误差信号功率i=0,1,…,N-1,由公式来进行估计，其中λ为平滑因子，该平滑因子在[0.9,0.999]范围内取值。