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基于賽靈思FPGA的數字頻域干擾抵消器

作者:田耘 208研究所 徐文波 胡彬 谷濤 北京郵電大學 時間:2009-11-10 來源:電子產品世界 收藏

  算法設計

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/99723.htm

  自適應(AIC)模塊利用了實現的LMS算法[2,3]。該算法通過1/2重疊保留法的快速傅立葉變換(FFT),在以直接相乘的計算方式實現快速相關和快速卷積[4]。算法基本框圖如圖3,其中A點為被干擾的信號,B為反饋鏈路的信號,C點為干擾被抵消后的輸出。主要包括以下循環(huán)執(zhí)行的操作流程,其中k表示第個k數據塊:

  (1)對自適應濾波器的M個頻域抽頭系數W(k)作初始化設置;

  (2)將濾波器的時域連續(xù)輸入信號u(n)每個M組成一個塊,然后級聯兩個數據塊做N點離散快速傅立葉變換,使其轉換為頻域信號U(k),并將此信號用作自適應濾波器的輸入;其中N是該濾波器抽頭個數M的2倍,即N=2M;

  (3)將U(k)通過濾波器得到輸出信號Y(k),然后進行快速傅立葉逆變換(IFFT)處理,使其轉換為時域信號y(k),作為干擾的估計值;

  (4)計算被干擾信號r(k)和y(k)的差值,即為后的信號d(k);再產生該期望信號的頻域值D(k)為下一次濾波器抽頭系數迭代所使用;

  (5)利用頻域信號進行最小均方誤差LMS計算,即根據D(k)和U(k)對W(k)進行更新,并將此更新值返回到步驟(2)中使用。跳轉到步驟(2)進行反復迭代,直至干擾被抵消。

  與傳統(tǒng)的時域LMS算法相比,利用頻域LMS算法可以降低計算復雜度。假設輸入為實信號,濾波器抽頭個數為。可以得到,頻域LMS和時域LMS的計算復雜度之比為。實際中,干擾在空中傳輸的時延會比反饋信號的時延大得多,這時需要較大的抽頭個數才能抵消干擾。假設M=1024,則頻域LMS算法可以比時域LMS算法的速度提高大約16倍。為簡化起見,在本文檔中取M=64,利用頻域LMS算法,在計算量角度大約可以比時域LMS算法快1.5倍。

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