張立萍
(赤峰學(xué)院 物理與電子信息工程系,內(nèi)蒙古 赤峰 024000)
R L S自適應(yīng)濾波器的 M a t l a b設(shè)計(jì)與仿真
張立萍
(赤峰學(xué)院 物理與電子信息工程系,內(nèi)蒙古 赤峰 024000)
自適應(yīng)濾波技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于數(shù)字通信、雷達(dá)、生物醫(yī)學(xué)和工業(yè)控制等領(lǐng)域.本文介紹了 RLS 算法,并以隨機(jī)干擾噪聲信號(hào)為研究對(duì)象,在 Matlab 上設(shè)計(jì)了 RLS 自適應(yīng)濾波器的 M 文件,進(jìn)行了仿真,為硬件實(shí)現(xiàn)提供了有力的參考.
自適應(yīng)濾波器;RLS 算法;Matlab;M 文件
目前,自適應(yīng)濾波器技術(shù)在通信和雷達(dá)技術(shù)的信道均衡、回波抵消、噪聲消除或抑制、語(yǔ)音編碼、自適應(yīng)跳頻、天線旁瓣抑制、譜線增強(qiáng)、雷達(dá)雜波處理、雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)顯示、窄帶干擾抑制以及生物醫(yī)學(xué)中的微弱電信號(hào)的處理等方面均獲得了廣泛的應(yīng)用.自適應(yīng)濾波器是這樣的處理器,它在輸入信號(hào)特性未知或者輸入信號(hào)特性變化時(shí),能夠調(diào)整自己的參數(shù),以滿足某種最佳濾波準(zhǔn)則的要求.
在設(shè)計(jì)濾波器時(shí)應(yīng)該根據(jù)輸入信號(hào)的特性,設(shè)計(jì)出最佳的濾波器.那么,什么樣的濾波效果才算是最佳呢?必須有一個(gè)判斷的標(biāo)準(zhǔn).至今已研究出很多最佳濾波準(zhǔn)則.常見的有最小均方誤差準(zhǔn)則、最小二乘準(zhǔn)則等.最佳濾波準(zhǔn)則和自適應(yīng)濾波器關(guān)系密切,最佳濾波準(zhǔn)則規(guī)定了與某種特性的信號(hào)對(duì)應(yīng)的最佳參數(shù),而這個(gè)最佳參數(shù)指出了自適應(yīng)濾波器調(diào)整參數(shù)的方向.以下主要介紹這兩個(gè)準(zhǔn)則.
(1)最小均方誤差準(zhǔn)則 L M S(L e a s tM e a nS q u a r e)就是要使輸出信號(hào)和理想信號(hào)的誤差的平方的均值最小.設(shè) d(n)為濾波器輸出要逼近的信號(hào),y(n)為濾波器輸出信號(hào),則誤差為 e(n)=d(n)-y(n),最小均方誤差準(zhǔn)則就是要使 E{e2(n)}達(dá)到最小.
(2)最小二乘準(zhǔn)則 L S(L e a s t S q u a r e)就是要使一定范圍內(nèi)(從 k到 k+m-)誤差的平方和達(dá)到最小,也就是要使達(dá)到最小.
最 小 二 乘 算 法(L S,L e a s t-s q u a r e s)是 一 種 批 處 理 方 法 ,通過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)塊接一個(gè)數(shù)據(jù)塊的重復(fù)計(jì)算來(lái)適應(yīng)非平穩(wěn)數(shù)據(jù),因此它的計(jì)算量大.推廣最小二乘法將得到一種應(yīng)用更廣泛的算法,即遞推最小二乘法(R L S).一般說(shuō)來(lái),R L S算法具有較好的收斂性能和跟蹤能力,但是要求較多的計(jì)算量,目前最快的 R L S算法要比 L M S算法多 2-3倍的計(jì)算量,因此,R L S自適應(yīng)濾波一般用于要求較高的場(chǎng)合.
由于 L M S算法的收斂速度很慢,為了得到較快的收斂速度,有必要設(shè)計(jì)包含附加參數(shù)的更復(fù)雜的算法.在快速收斂算法的推導(dǎo)中,我們將采用最小二乘法.因此,將直接處理接收數(shù)據(jù),使二次性能指數(shù)最小,而 L M S是使平方誤差的期望值最小.這就意味著用時(shí)間平均而不是統(tǒng)計(jì)平均來(lái)表示性能指數(shù).
基于時(shí)間平均的最小平方誤差被定義如下:
式中,λ 是接近 1,但是小于 1的加權(quán)因子,且誤差 e(i)為:
式中,X(i)是 i時(shí)刻的輸入數(shù)據(jù)向量,W(n)是 n時(shí)刻的新的抽頭增益向量.因而 e(i)是用 n時(shí)刻的抽頭增益向量測(cè)試時(shí)刻的舊數(shù)據(jù)所得的誤差,J(n)是在所有舊數(shù)據(jù)上用新抽頭增益所得的累計(jì)平方誤差.
要完 成 R L S算法 就 要 找到均 衡 器 的 抽 頭 增 益 向 量 W (n),使得累計(jì)平方誤差 J(n)最小.為了測(cè)試新的抽頭增益向量,會(huì)用到那些先前的數(shù)據(jù).而因子 λ 會(huì)在計(jì)算時(shí)更依賴于新近的數(shù)據(jù),也就是說(shuō),J(n)會(huì)丟掉非穩(wěn)定環(huán)境中的較舊的數(shù)據(jù).如果信道是穩(wěn)定的,那么 λ 可以設(shè)為 1.
為了獲得 J(n)的最小值,可使 J(n)的梯度為 0,即(n)=0通過(guò)運(yùn)算可知:
要用式(4)均衡器的抽頭增益向量W^(n),就需要計(jì)算 R-1(n).從式(5)中 R(n)的定義式,我們可以得到關(guān)于 R(n-1)的遞歸公式:
同理得到 P(n)的遞推表示式為:
根據(jù)矩陣求逆定理,若 A,B是 M×M的正定矩陣,C是一個(gè) M×N矩陣,D是一個(gè) N×N矩陣,當(dāng) A=B-1+C D-1CT時(shí),有 A-=B-B C(D+CTB C)-1CTB.現(xiàn) 令 A=R(n),B-1=λR(n-1),C=X(n),D=J,可以得到 R-1(n)遞歸公式:
則(9)變?yōu)椋?/p>
將式(1 0)中 K(n)的表示式重新安排:
由式(4)、(8)、(1 1)和式(1 2)可得W^(n)的遞推公式:
②對(duì)于每一個(gè)時(shí)刻 n=1,2,…,進(jìn)行如下計(jì)算:
這樣,就用 R-1(n)的遞歸運(yùn)算來(lái)取代了矩陣反演運(yùn)算[XT(n)X(n)]-1.其中,δ 是正則化參數(shù),δ 的設(shè)定與信噪比有關(guān),正 則化 參數(shù) δ 與 信噪比 的關(guān) 系己 由 M o u s t a-k i d e s(1 9 9 7)給出詳細(xì)說(shuō)明.
根據(jù)前面介紹的 R L S算法,用 M A T L A B設(shè)計(jì) R L S自適應(yīng)濾波器.下面將在 M A T L A B環(huán)境中編寫 M文件對(duì) R L S算法進(jìn)行設(shè)計(jì)和仿真,驗(yàn)證算法的可行性.
在 M A T L A B中編寫 M 文件 R L S.m,其中,各參數(shù)的意義如下:
s:標(biāo)準(zhǔn)正弦信號(hào),最大峰值為 m a x V p=1.0 0. s
n:標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)疊加標(biāo)準(zhǔn)白噪聲(最大峰值為 m a x V p=3.9 4). s
t e p:濾波器指數(shù)加權(quán)因子 λ,取值為 0.9 9.
W(n):濾波器的權(quán)向量序列. e
n:s(i)信號(hào)減去濾波器輸出信號(hào)后得到的誤差信號(hào).
N:時(shí)域抽頭 R L S算法濾波器階數(shù),取值為 1 2 8.
d l e n:輸入信號(hào)抽樣點(diǎn)數(shù),取值為 1 0 2 4.
d e l t a:正則化參數(shù) δ,取值為 0.0 0 1.
R L S算法中各向量的更新表達(dá)式在 M文件中的實(shí)現(xiàn)代碼為:
仿 真 時(shí) ,原始信號(hào)選為 s i n((0.0 5*p i*t),其 中 t=1:d l e n,噪聲信號(hào)采用標(biāo)準(zhǔn)白噪聲,在 M A T L A B環(huán)境中運(yùn)行 R L S.m文件,調(diào)用繪圖函數(shù),得到 R L S算法的仿真結(jié)果如圖 1.R L S算法的均方誤差曲線如圖2所示.
圖 1 R L S算法的輸入和輸出曲線
圖 2 R L S算法的均方誤差曲線
R L S算法具有良好的收斂速度,除收斂速度快于 L M S算法以及穩(wěn)定性強(qiáng)外,而且具有更高的起始收斂速度、更小的權(quán)噪聲和更大的抑噪能力.
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1673-260X(2011)04-0025-02