稀疏路徑回波對消自適應算法的研究.pdf

1、回波問題是通信和信號處理領域的一個傳統(tǒng)問題。通信過程中的回波會嚴重影響通信質量和系統(tǒng)穩(wěn)定性?；夭▽ο麑τ谔岣咄ㄐ刨|量，增強系統(tǒng)穩(wěn)定性具有重要的意義。隨著無線通信和電視電話會議系統(tǒng)的快速發(fā)展，回波對消問題成為重要的研究課題之一。 本文簡要介紹了回波產生的機制，分析了回波的危害?；谙到y(tǒng)辨識模型的自適應回波對消器，討論了自適應回波對消算法，并就稀疏路徑的回波對消問題進行了深入的研究。所謂稀疏是指大多數(shù)權值很小，只有一些權值大的情況；

2、只有一些權值較大，而大多數(shù)權值可以忽略也屬于稀疏的范圍，本文參考其它文獻給出了稀疏的量度方法。 自適應算法中LMS算法是一種常見而有效的算法。LMS算法具有結構簡單，計算復雜度低等優(yōu)點。但是在回波對消的應用環(huán)境中，LMS算法由于輸入信號相關而性能下降，更重要的是LMS算法沒有充分運用回波對消中沖激響應通常是稀疏的這一先驗知識。在自適應算法中利用稀疏性是可行的。本文在LMS算法及其基本變型的基礎上，利用回波路徑稀疏的信息，提出了相

3、應的改進算法。 稀疏LMS算法在調整自適應迭代過程中的步長參數(shù)很有效，對于大的權值就采用大的迭代步長，而對于小的權值相應的采用小的步長參數(shù)，從而使算法更快地達到穩(wěn)態(tài)收斂。針對權值多零值的稀疏情況，綜合稀疏算法，置零算法的優(yōu)點，本文提出一種稀疏置零歸一化解相關LMS算法，對迭代過程中產生的極小值置為零，簡化了計算過程；對于有多個較小非零值而非零值不能忽略的稀疏情況，綜合稀疏算法，變步長算法的優(yōu)點，本文提出變步長稀疏LMS算法的解決

4、方法，在算法迭代之初采用大的步長，趨于收斂時采用小的步長，緩解了穩(wěn)態(tài)失配和收斂速度的矛盾。 對新算法的失配分析和收斂分析表明，相對于普通LMS算法，新算法的性 能更好，收斂速度更快。對于給定的稀疏回波路徑，用白噪聲，AR模型和真宴語音信號作為輸入信號，分別做計算機仿真，仿真實驗證實了新算法的優(yōu)點。隨著高速，性能優(yōu)越的數(shù)字信號處理器(DSP)的不斷推出，探討稀疏回波對消算法的實時應用成為可能。本文分析了上文提出的各種算法的