[发明专利]一种时域自适应滤波方法

权利要求书

1.一种时域自适应滤波方法，其特征在于，包括：在高信噪比无干扰的条件下输入信号矢量进行分析，在奈奎斯特采样速率下，DSSS信号的自相关只在±1之内有取值；确定输入矢量的自相关矩阵；获得输入信号和期望信号的互相关矢量，得到维纳解，根据维纳解得到自适应滤波器的输出信号。

2.如权利要求1所述的时域自适应滤波方法，其特征在于，包括：

输入信号矢量为：

x_i＝[x_i+N,x_i+(N-1),…,x_i+1,x_i-1,…,x_i-(N-1),x_i-N]^T (1)；

抽头系数矢量为：

w＝[α_-N,α_-N+1,…,α_-1,α₁,…,α_N-1,α_N]^T (2)；

干扰抑制输出为：

e_i＝x_i-w^Hx_i (3)；

在步长因子符合最陡下降法的收敛条件时，权值收敛于维纳解w_opt；其满足的方程为：

R_xxw_opt＝r_xd (4)；

式(4)称为正规方程，其中R_xx为输入矢量x_i的自相关矩阵，用式(5)表示。r_xd为输入信号和期望信号的互相关矢量，用式(8)表示；

其中，r_xx(n)是输入信号的自相关函数，在高信噪比无干扰的条件下，输入信号可近似看做是DSSS信号，具有理想的自相关特性；在奈奎斯特采样速率下，DSSS信号的自相关只在±1之内有取值，即

其中r₀，r₁分别是DSSS信号自相关的最大值和次大值；

因此，

r_xd＝[0 0 … 0 r₁^* r₁ 0 … 0]^T (8)；

根据正规方程，可解得中间两个抽头系数为：

此时输出误差信号的功率为：

根据DSSS信号的理想相关函数，代入上式，得到