自适应滤波器应用及研究意义.pdf

自适应滤波器的应用及研究意义 1 自适应滤波的应用 自适应滤波处理技术可以用来检测平稳的和非平稳的随机信号。自适应数字 系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性。它是从六十年代初 发展起来的，与信息论、检测及最佳估计理论、滤波器理论密切相关，是信号处 理学科的一个重要分支，随着超大规模集成电路技术和计算机技术的迅速发展和 自适应滤波理论本身的不断完善，使得其应用愈末愈广泛，已遍及通信、语音信 号处理、图像处理、模式识别、系统辨识及自动控制等领域，是目前最活跃的研 究领域之一。自适应滤波器的应用范围很广，主要有五个方面：自适应滤波与逆 滤波；系统辨识；自适应均衡：自适应回波抵消；通信中的噪声消除。 1.1 自适应滤波与逆滤波 对一个未知系统的逆系统进行模拟叫做系统的逆向模拟，可以看成求一自适 应系统，其传函数是未知系统的传递函数的倒数的最佳拟合，或者说求一未知系 统的逆滤波系统。自适应逆滤波应用广泛，它可以作为信道均横器，在数字数据 传输中，信道常等效成一个线性时不变系统，为了抵消信道失真，常在接收端用 一个自适应逆滤波器进行处理，其传递函数等于信道传递函数的倒数。 1.2 系统辨识 所谓系统辨识，实质上是根据系统的输入和输出信号来估计或确定系统的特 性以及系统的单位脉冲响应或传递函数。系统辨识的任务是根据输入信号和接收 信号确定未知信道的特性。用自适应滤波器模拟未知系统，并通过调整其参数， 使它在与未知系统具有相同激励时能够得到误差均方值最小的输出。自适应滤波 器收敛后，其结构和参数不一定会与未知系统的结构和参数相同，但二者的输入， 输出响应关系是拟合的或匹配的。 1.3 自适应均衡 计算机通信的快速发展，要求提高数据传输系统的速率。在有限传输系统中， 当数据速率高于4800b 礁时，由于有线信道的传输特性不理想，而且其幅度响应 与相频响应分别是恒定的和线性的，会随着气候、气温等因素而变化，因此必须 采用自适应均衡器来补偿信道的畸变，以减少码间干扰所引起的误码。在数字微 波接力通信系统中，由于多径传输所引起的码问干扰，也必须采用自适应均衡器 来克服它。 1.4 自适应回波抵消 所谓回波，一般指信号源发生的、经过信道或目标而返回到信号源的一部分 原始信号。这种返回的信号相对于信号源发出的原始信号，往往有一定的延迟或 失真。在诸如雷达、主动声纳和超声检测等应用中，回波就是所要接收或检测的 信号，其中包含了目标或信号传输通道的相关信息。然而，在通信系统中，回波 与噪声一样，都会对通信质量产生有害的影响，必须加以消除。通常，通信系统 中存在两种类型的回波，即电回波和声回波。电回波又称线路回波，是通信信 在传输媒介中传输时，由于阻抗的不匹配引起的。而声回波是由声波的反射及麦 克风和扬声器之间的声音耦合造成的。回波对通信用户而言是非常有害的，同时 也会影响信号检测的准确性和可靠性。例如，在语音识别应用中，原始语音信 的回波可能会被误认为是原始语音信号。这样，语音识别系统的有效性会因回波 的影响而大打折扣。类似地，在多方电话会议应用中，由于信号经过多次阻抗不 匹配情况下的反复传播，影响会更加严重。为了克服影响，可在终端装上自适应 回波抵消器。 1.5 通信中的噪声消除 噪声消除是信号处理的核心问题之一，也是通信系统面临的关键问题。传统 的滤波技术是一种常规的噪声消除技术，包括维纳滤波和卡尔曼滤波在内，传统 的滤波技术均要求已知信号和噪声的统计先验知识。但是在许多实际应用中，这 些统计特性往往无法预先得知。1959 年，美国斯坦福大学建成了第一个自适应 噪声抵消系统(Adaptive Noise Cancellation，ANC) ，四十多年来，自适应噪声抵 消系统在许多领域得到了广泛的应用。 2 自适应滤波器研制的意义 数字信号处理的迅速发展是从 20 世纪 60 年代开始的，其主要标志是两项重 大进展，即快速傅立叶变换(FFT)算法的提出和数字滤波器设计方法的完善。 作为其中一项重大突破的数字滤波器，在 20 世纪 60 年代中期形成了它的完 整而正规的理论。人们根据传统数字滤波器的概念，即根据给定的频率特性指标 (低通、高通、带通或带阻，或别的形状的特性其参数)来设计并实现数字滤波器 外，还深入研究了维纳滤波器和卡尔曼滤波器的数字实现问题。维纳滤波器是根 据有用信号和干扰噪声的统计特性( 自相关函数或功率谱) ，以线性最小均方误差 估计准则所设计的最佳滤波器，它能最大程度的滤除干扰噪声，提取有用信号。