確定自適應濾波器的穩定因子的方法和裝置製造方法
2023-12-06 16:16:51 1
確定自適應濾波器的穩定因子的方法和裝置製造方法
【專利摘要】本發明提供一種確定自適應濾波器的穩定因子的方法和裝置，該方法包括：根據輸入到自適應濾波器的第一輸入信號，確定第一輸入信號的參考輸入矩陣；根據參考輸入矩陣，確定第一輸入信號的穩定性參數；根據穩定性參數，確定自適應濾波器的穩定因子。本發明實施例提供的確定自適應濾波器的穩定因子的方法和裝置，通過根據自適應濾波器的第一輸入信號的參考輸入矩陣確定的該第一輸入信號的穩定性參數，確定該自適應濾波器的穩定因子，能夠實現根據第一輸入信號的穩定性特點自適應的獲取自適應濾波器的穩定因子，從而能夠使得自適應濾波器在收斂速度與穩態誤差性能上達到平衡。
【專利說明】確定自適應濾波器的穩定因子的方法和裝置
【技術領域】
[0001]本發明實施例涉及通信領域，並且更具體地，涉及一種確定自適應濾波器的穩定因子的方法和裝置。
【背景技術】
[0002]隨著自適應濾波技術的發展，出現了許多不同的可應用於回聲消除和噪聲消除的自適應濾波算法。最為常見的是最小均方(Least Mean Squares, LMS)算法,該算法的實現相對簡單，但是自適應濾波器的收斂速度相對慢一些。為了提升自適應濾波器的收斂速度，提出了歸一化最小均方(Normalized Least Mean Squares,NLMS)算法,這種算法的自適應濾波器更新步長會隨著輸入信號的特點發生變化。為了進一步提升自適應濾波器的收斂速度，又提出了仿射投影(Affine Project1n Algorithm, APA)算法,投影階數越小計算複雜度越低，而投影階數越大自適應濾波器的收斂速度越快。這種算法的計算複雜度高於LMS算法，但是低於最小二乘(RLS)算法。
[0003]無論是NLMS算法，還是APA算法，為了使確定自適應濾波器的係數的公式中的除法運算或者求逆運算有解，通常要引入自適應濾波器的穩定因子。而自適應濾波器的穩定因子的取值大小往往會對自適應濾波器的收斂速度和收斂後的穩態誤差有較大的影響。若自適應濾波器的穩定因子的取值較大，會降低自適應濾波器的收斂速度，但收斂後的穩態誤差也會更小；若自適應濾波器的穩定因子的取值較小，自適應濾波器的收斂速度會變快，但是可能會出現濾波器發散，或者陷入拒不收斂導致穩態誤差變大的問題。
[0004]然而，通常情況下，是憑經驗選取一個常數作為自適應濾波器的穩定因子的取值，這就導致自適應濾波器不能在收斂速度和穩態誤差性能上達到很好的平衡。
【發明內容】
[0005]本發明實施例提供一種確定自適應濾波器的穩定因子的方法和裝置，根據第一輸入信號的穩定性特點自適應的獲取自適應濾波器的穩定因子，從而能夠使得自適應濾波器在收斂速度和穩態誤差性能上達到平衡。
[0006]第一方面，提供一種確定自適應濾波器的穩定因子的方法，該方法包括:根據輸入到自適應濾波器的第一輸入信號，確定第一輸入信號的參考輸入矩陣；根據參考輸入矩陣，確定第一輸入信號的穩定性參數；根據穩定性參數，確定自適應濾波器的穩定因子。
[0007]結合第一方面，在第一方面的第一種可能的實現方式中，根據穩定因子與穩定性參數的遞減函數關係和穩定性參數，確定穩定因子。
[0008]結合第一方面的第一種可能的實現方式，在第一方面的第二種可能的實現方式中，當穩定性參數大於或者等於第一閾值，且小於或者等於第二閾值時，根據以下函數關係式確定穩定因子，
[0009]k5 = Aa +B,
[0010]其中，k5為穩定因子，a為穩定性參數，A為小於O的實數，B為大於O的實數。
[0011]結合第一方面，在第一方面的第三種可能的實現方式中，當穩定性參數小於或者等於第三閾值時，確定穩定因子為第一常數；當穩定性參數大於或者等於第四閾值時，確定穩定因子為第二常數，其中，第三閾值小於第四閾值，第一常數和第二常數均為大於O的數，且第一常數大於第二常數。
[0012]結合第一方面或上述可能的實現方式中的任一種，在第一方面的第四種可能的實現方式中，對參考輸入矩陣進行轉置，得到轉置矩陣；將該轉置矩陣與參考輸入矩陣相乘，得到第一矩陣；將該第一矩陣的行列式的值確定為所述穩定性參數。
[0013]結合第一方面或第一方面的第一種至第三種可能的實現方式中的任一種，在第一方面的第五種可能的實現方式中，對參考輸入矩陣進行轉置，得到轉置矩陣；將該轉置矩陣與參考輸入矩陣相乘，得到第二矩陣；將該第二矩陣的行列式的值取對數得到的結果確定為穩定性參數。
[0014]結合第一方面或上述可能的實現方式中的任一種，在第一方面的第六種可能的實現方式中，該方法還包括:根據輸入到自適應濾波器的第二輸入信號，確定第二輸入信號的輸入向量；根據當前時刻的自適應濾波器係數、輸入向量和參考輸入矩陣，確定當前時刻的輸出信號；根據參考輸入矩陣、輸出信號、穩定因子和自適應濾波器的更新步長，確定自適應濾波器的濾波係數。
[0015]第二方面，提供一種確定自適應濾波器的穩定因子的裝置，該裝置包括:第一確定模塊，用於根據輸入到自適應濾波器的第一輸入信號，確定第一輸入信號的參考輸入矩陣；第二確定模塊，用於根據第一確定模塊確定的參考輸入矩陣，確定第一輸入信號的穩定性參數；第三確定模塊，用於根據第二確定模塊確定的穩定性參數，確定自適應濾波器的穩定因子。
[0016]結合第二方面，在第二方面的第一種可能的實現方式中，第三確定模塊，具體用於根據穩定因子與穩定性參數的遞減函數關係和穩定性參數，確定穩定因子。
[0017]結合第二方面的第一種可能的實現方式，在第二方面的第二種可能的實現方式中，第三確定模塊包括第一確定單元，用於當第二確定模塊確定的穩定性參數大於或者等於第一閾值，且小於或者等於第二閾值之間時，根據以下函數關係式確定穩定因子，
[0018]k5 = Aa +B,
[0019]其中，k5為穩定因子，a為穩定性參數，A為小於O的實數，B為大於O的實數。
[0020]結合第二方面，在第二方面的第三種可能的實現方式中，第三確定模塊包括:第二確定單元，用於當第二確定模塊確定的穩定性參數小於或者等於第三閾值時，確定穩定因子為第一常數；第三確定單元，用於當第二確定模塊確定的穩定性參數大於或者等於第四閾值時，確定穩定因子為第二常數，其中，第三閾值小於第四閾值，第一常數和第二常數均為大於O的數，且第一常數大於第二常數。
[0021]結合第二方面或上述可能的實現方式中的任一種，在第二方面的第四種可能的實現方式中，第二確定模塊包括:第一確定單元，用於對參考輸入矩陣進行轉置，得到轉置矩陣；乘法單元，用於將第一確定單元得到的轉置矩陣與參考輸入矩陣相乘，得到第一矩陣；第二確定單元，用於將乘法單元得到的第一矩陣的行列式的值確定為穩定性參數。
[0022]結合第二方面或第二方面的第一種至第三種可能的實現方式中的任一種，在第二方面的第五種可能的實現方式中，第二確定模塊包括:第一確定單元，用於對參考輸入矩陣進行轉置，得到轉置矩陣；乘法單元，用於將第一確定單元得到的轉置矩陣與參考輸入矩陣相乘，得到第二矩陣；第三確定單元，用於將乘法單元得到的第二矩陣的行列式的值取對數得到的結果確定為穩定性參數。
[0023]結合第二方面或上述可能的實現方式中的任一種，在第二方面的第六種可能的實現方式中，該裝置還包括:第四確定模塊，用於根據濾波器的第二輸入信號，確定第二輸入信號的輸入向量；第五確定模塊，用於根據當前時刻的自適應濾波器係數、第四確定模塊確定的輸入向量和第一確定模塊確定的參考輸入矩陣，確定當前時刻的輸出信號；第六確定模塊，用於根據第一確定模塊確定的參考輸入矩陣、第五確定模塊確定的輸出信號、第三確定模塊確定的穩定因子和自適應濾波器的更新步長，確定自適應濾波器的濾波係數。
[0024]因此，本發明實施例提供的確定自適應濾波器的穩定因子的方法，通過根據自適應濾波器的第一輸入信號的參考輸入矩陣確定的該第一輸入信號的穩定性參數，確定該自適應濾波器的穩定因子，能夠實現根據第一輸入信號的穩定性特點自適應的獲取自適應濾波器的穩定因子，從而能夠使得自適應濾波器在收斂速度與穩態誤差性能上達到平衡。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0025]為了更清楚地說明本發明實施例的技術方案，下面將對本發明實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面所描述的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0026]圖1是根據本發明的一個實施例的確定自適應濾波器的穩定因子的方法的示意性流程圖。
[0027]圖2是根據本發明的另一實施例的確定自適應濾波器的穩定因子的方法的示意性流程圖。
[0028]圖3是根據本發明的一個實施例的確定自適應濾波器的濾波係數的方法的示意性流程圖。
[0029]圖4是根據本發明的另一實施例的確定自適應濾波器的濾波係數的方法的示意性流程圖。
[0030]圖5是根據本發明的一個實施例的確定自適應濾波器的穩定因子的裝置的結構性框圖。
[0031]圖6是根據本發明的實施例的第三確定模塊的結構性框圖。
[0032]圖7是根據本發明的另一實施例的確定自適應濾波器的穩定因子的裝置的結構性框圖。
[0033]圖8是根據本發明的一個實施例的確定自適應濾波器的穩定因子的裝置的示意性框圖。
【具體實施方式】
[0034]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明的一部分實施例，而不是全部實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都應屬於本發明保護的範圍。
[0035]圖1是根據本發明的一個實施例的確定自適應濾波器的穩定因子的方法100的示意性流程圖。圖1可以由確定自適應濾波器的穩定因子的裝置來執行，如圖1所示的方法100，包括:
[0036]110,根據輸入到自適應濾波器的第一輸入信號,確定該第一輸入信號的參考輸入矩陣；
[0037]120,根據參考輸入矩陣,確定第一輸入信號的穩定性參數；
[0038]130，根據穩定性參數，確定自適應濾波器的穩定因子。
[0039]具體地，在本發明實施例中，確定自適應濾波器的穩定因子的裝置可以獲取當前時刻輸入到自適應濾波器的第一輸入信號和多個歷史時刻輸入到自適應濾波器的第一輸入信號，構建參考輸入矩陣，並根據參考輸入矩陣確定第一輸入信號的穩定性參數，該裝置可以根據穩定性參數確定自適應濾波器的穩定因子。
[0040]因此，本發明實施例提供的確定自適應濾波器的穩定因子的方法，通過根據自適應濾波器的第一輸入信號的參考輸入矩陣確定的該第一輸入信號的穩定性參數，確定該自適應濾波器的穩定因子，能夠實現根據第一輸入信號的穩定性特點自適應的獲取自適應濾波器的穩定因子，從而能夠使得自適應濾波器在收斂速度與穩態誤差性能上達到平衡。
[0041]具體地，在本發明實施例中，在110中，自適應濾波器可以獲取的當前時刻輸入到自適應濾波器的第一輸入信號和多個歷史時刻輸入到自適應濾波器的第一輸入信號，該第一輸入信號可以以信號向量的形式輸入到自適應濾波器，並且可以根據自適應濾波器採用的自適應濾波算法，利用該第一輸入信號構建參考輸入矩陣。
[0042]應理解，在本發明實施例中，由於自適應濾波器可以採用不同的算法，所以根據第一輸入信號構建的參考輸入矩陣包括LX I維的向量或LXp維的矩陣。也就是說，參考輸入矩陣可以是向量，也可以是矩陣，本發明對此不做限定。
[0043]例如:自適應濾波器可以米用歸一化最小均方(Normalized Least MeanSquares, NLMS)算法,可以根據第一輸入信號,構建參考輸入矩陣x (η):
[0044]X (η) = [x (η)，X (n_l)，...，X (n-L+1) ]τ,
[0045]其中，x(n)為第η時刻的第一輸入信號，L為自適應濾波器的長度。即:可以根據第η時刻的第一輸入信號和從第η時刻起之前的L-1個時刻的L-1個第一輸入信號，構建參考輸入矩陣，該參考輸入矩陣為LX I的參考輸入向量。換句話說，在NLMS算法中，可以根據第η時刻和第η時刻之前的L-1個時刻的L-1個第一輸入信號,構建參考輸入向量χ (η),並根據該參考輸入向量χ (η)，確定第一輸入信號的穩定性參數，再根據確定的該穩定性參數，確定第η時刻的自適應濾波器的穩定因子。
[0046]再如:自適應濾波器可以採用基於仿射投影(Affine Project1n Algorithm,APA)
算法，可以根據第一輸入信號，構建參考輸入矩陣X(n):
[0047]
【權利要求】
1.一種確定自適應濾波器的穩定因子的方法，其特徵在於，包括: 根據輸入到自適應濾波器的第一輸入信號，確定所述第一輸入信號的參考輸入矩陣； 根據所述參考輸入矩陣，確定所述第一輸入信號的穩定性參數； 根據所述穩定性參數，確定所述自適應濾波器的穩定因子。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述根據所述穩定性參數，確定所述自適應濾波器的穩定因子，包括: 根據穩定因子與穩定性參數的遞減函數關係和所述穩定性參數，確定所述自適應濾波器的穩定因子。
3.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述根據穩定因子與穩定性參數的遞減函數關係和所述穩定性參數，確定所述自適應濾波器的穩定因子，包括: 當所述穩定性參數大於或者等於第一閾值，且小於或者等於第二閾值時，根據以下函數關係式確定所述穩定因子，k6 = A α +B， 其中，k5為所述穩定因子，α為所述穩定性參數，A為小於O的實數，B為大於O的實數。
4.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述根據所述穩定性參數，確定所述自適應濾波器的穩定因子，包括: 當所述穩定性參數小於或者等於第三閾值時，確定所述穩定因子為第一常數； 當所述穩定性參數大於或者等於第四閾值時，確定所述穩定因子為第二常數，其中，所述第三閾值小於所述第四閾值，所述第一常數和所述第二常數均為大於O的數，且所述第一常數大於所述第二常數。
5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特徵在於，所述根據所述參考輸入矩陣，確定所述第一輸入信號的穩定性參數，包括: 對所述參考輸入矩陣進行轉置，得到轉置矩陣； 將所述轉置矩陣與所述參考輸入矩陣相乘，得到第一矩陣； 將所述第一矩陣的行列式的值確定為所述穩定性參數。
6.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特徵在於，所述根據所述參考輸入矩陣，確定所述第一輸入信號的穩定性參數，包括: 對所述參考輸入矩陣進行轉置，得到轉置矩陣； 將所述轉置矩陣與所述參考輸入矩陣相乘，得到第二矩陣； 將所述第二矩陣的行列式的值取對數得到的結果確定為所述穩定性參數。
7.根據權利要求1至6中任一項所述的方法，其特徵在於，所述方法還包括: 根據輸入到所述自適應濾波器的第二輸入信號，確定所述第二輸入信號的輸入向量；根據當前時刻的自適應濾波器係數、所述輸入向量和所述參考輸入矩陣，確定所述當前時刻的輸出信號； 根據所述參考輸入矩陣、所述輸出信號、所述穩定因子和所述自適應濾波器的更新步長，確定所述自適應濾波器的濾波係數。
8.一種確定自適應濾波器的穩定因子的裝置，其特徵在於，包括: 第一確定模塊，用於根據輸入到自適應濾波器的第一輸入信號，確定所述第一輸入信號的參考輸入矩陣； 第二確定模塊，用於根據所述第一確定模塊確定的所述參考輸入矩陣，確定所述第一輸入信號的穩定性參數； 第三確定模塊，用於根據所述第二確定模塊確定的所述穩定性參數，確定所述自適應濾波器的穩定因子。
9.根據權利要求8所述的裝置，其特徵在於，所述第三確定模塊，具體用於根據穩定因子與穩定性參數的遞減函數關係和所述穩定性參數，確定所述自適應濾波器的穩定因子。
10.根據權利要求9所述的裝置，其特徵在於，所述第三確定模塊包括第一確定單元，用於當所述第二確定模塊確定的所述穩定性參數大於或者等於第一閾值，且小於或者等於第二閾值之時，根據以下函數關係式確定所述穩定因子，
k5 = A α +Β, 其中，k5為所述穩定因子，α為所述穩定性參數，A為小於O的實數，B為大於O的實數。
11.根據權利要求8所述的裝置，其特徵在於，所述第三確定模塊包括: 第二確定單元，用於當所述第二確定模塊確定的所述穩定性參數小於或者等於第三閾值時，確定所述穩定因子為第一常數； 第三確定單元，用於當所述第二確定模塊確定的所述穩定性參數大於或者等於第四閾值時，確定所述穩定因子為第二常數，其中，所述第三閾值小於所述第四閾值，所述第一常數和所述第二常數均為大於O的數，且所述第一常數大於所述第二常數。
12.根據權利要求8至11中任一項所述的裝置，其特徵在於，所述第二確定模塊包括: 第一確定單元，用於對所述參考輸入矩陣進行轉置，得到轉置矩陣； 乘法單元，用於將所述第一確定單元得到的所述轉置矩陣與所述參考輸入矩陣相乘，得到第一矩陣； 第二確定單元，用於將所述乘法單元得到的所述第一矩陣的行列式的值確定為所述穩定性參數。
13.根據權利要求8至11中任一項所述的裝置，其特徵在於，所述第二確定模塊包括: 第一確定單元，用於對所述參考輸入矩陣進行轉置，得到轉置矩陣； 乘法單元，用於將所述第一確定單元得到的所述轉置矩陣與所述參考輸入矩陣相乘，得到第二矩陣； 第三確定單元，用於將所述乘法單元得到的所述第二矩陣的行列式的值取對數得到的結果確定為所述穩定性參數。
14.根據權利要求8至13中任一項所述的裝置，其特徵在於，所述裝置還包括: 第四確定模塊，用於根據輸入到所述自適應濾波器的第二輸入信號，確定所述第二輸入信號的輸入向量； 第五確定模塊，用於根據當前時刻的自適應濾波器係數、所述第四確定模塊確定的輸入向量和所述第一確定模塊確定的所述參考輸入矩陣，確定所述當前時刻的輸出信號；第六確定模塊，用於根據所述第一確定模塊確定的所述參考輸入矩陣、所述第五確定模塊確定的所述輸出信號、所述第三確定模塊確定的所述穩定因子和所述自適應濾波器的更新步長，確定所述自適應濾波器的濾波係數。
【文檔編號】H03H21/00GK104202018SQ201410418591
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年8月22日 優先權日:2014年8月22日
【發明者】艾雅·蘇謨特, 劉媛媛, 李海婷 申請人:華為技術有限公司