CN101710825B - 一种自适应滤波器及其实现方法、直放站 - Google Patents

Abstract

本发明适用于通信领域，提供了一种自适应滤波器及其实现方法、直放站，所述自适应滤波器包括：滤波模块、抽头系数更新模块；所述自适应滤波器的输出为所述抽头系数与所述自适应滤波器的输入信号的有效卷积和；所述抽头系数更新模块用来获取当前时刻的抽头系数，包括：量化步长获取子模块，用于获取量化步长m(n)；复乘子模块，用于将输入信号u(n)与所述量化步长m(n)进行复乘，得到中间值m(n)u(n)；加法子模块，用于将所述中间值m(n)u(n)与前一时刻的抽头系数

相加，得到当前时刻的抽头系数

本发明的抽头系数更新模块在获取当前时刻的抽头系数时，可以先查表得到量化步长m(n)，再将u(n)与m(n)相乘即可，省去了抽头系数更新时复杂的复数乘法操作所消耗的大量硬件资源。

Description

一种自适应滤波器及其实现方法、直放站

技术领域

本发明属于通信领域，尤其涉及一种自适应滤波器及其实现方法、直放站。

背景技术

自适应干扰抵消的应用历史非常悠久，最早可以追溯到维纳时代。现有的干扰抵消滤波器一般有两个输入端口，一个称为主输入信号，由有用信号和干扰信号构成，另一个称为参考信号，由干扰信号构成，经过自适应滤波，得到输出信号，同时也将输出信号作为误差信号，调整自适应滤波器的抽头权重。

自适应滤波器的抽头权重的计算步骤具体为：

第一步：假设自适应滤波器的抽头数目为M，假设来自接收天线的信号为r(n)＝s(n)+u′(n)，它由发送信号和干扰信号构成，来自转发天线的信号为u(n)，它与发送信号s(n)相互独立，而与干扰信号u′(n)存在相关性。

第二步：令接收信号向量为u(n)＝(u(n)，u(n-1)，…，u(n-M+1))^T，权重向量为w(n)＝(w(n)，w(n-1)，…，w(n-M+1))^T，则误差信号为e(n)＝r(n)-w^H(n)u(n)，自适应滤波的目的就是最小化代价函数：

J＝E(||e(n)||²)＝E(|r(n)|²)-E(w^H(n)u(n)r^*(n))-E(u^H(n)w(n)r(n))+E(w^H(n)u(n)u^H(n)w(n))(1)

第三步：令p＝E(u(n)r^*(n))表示参考信号与接收信号的相关向量，R＝E(u(n)u^H(n))表示参考信号的相关矩阵，这是一个二次型代价函数，具有全局最优解，它的梯度为：

$\▿J=-2p+2\mathrm{Rw}---\left(2\right)$

令梯度为零，可以得到最佳权重向量为：

w_opt＝R^-1p    (3)

但实际系统中，无法确知相关向量和相关矩阵，因此采用瞬时梯度：

$\widehat{\▿}=\left({\left|\right|e\left(n\right)\left|\right|}^2\right)={2e}^{*}\left(n\right)\widehat{\▿}\left(e\left(n\right)\right)=-2u\left(n\right)e^{*}\left(n\right)---\left(4\right)$

这样可以得到NLMS算法的权重递推公式：

$\hat{w}(n+1)=\hat{w}\left(n\right)+\mathrm{\λ}\frac{u\left(n\right)}{{\left|\right|u\left(n\right)\left|\right|}^2}{e}^{*}\left(n\right)---\left(5\right)$

其中，λ是收敛因子，为了保证算法的稳定性，采用归一化LMS算法，即NLMS。

图1示出了现有技术提供的自适应干扰抵消器的结构，从图1中可以看出，现有的自适应干扰抵消器的结构为一典型的抽头延时线的滤波器模型，所以我们可以用滤波器模型在FPGA中实现自适应干扰抵消，在该算法中最重要的是权重更新向量，采用NLMS算法的权重递推公式如上(5)所示，但该部分耗费FPGA资源很多。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自适应滤波器，旨在解决现有技术提供的自适

应滤波器实现时所消耗的资源过大以及硬件延时过长的问题。

本发明是这样实现的，一种自适应滤波器，包括：滤波模块、抽头系数更新模块；所述滤波模块包括延时子模块、乘法器子模块和加法器子模块；所述延时子模块包括至少一单位延迟单元，用于对所述自适应滤波器的输入信号u(n)进行单位延时；所述乘法器子模块包括至少一乘法器，用于将抽头系数与其相连接的所述自适应滤波器的输入信号u(n)或者所述自适应滤波器的输入信号u(n)的延时信号相乘；所述加法器子模块包括至少一加法器，用于对各个乘法器的输出求和，并产生总的滤波器输出；所述自适应滤波器的输出为所述抽头系数与所述自适应滤波器的输入信号u(n)的有效卷积和；所述抽头系数更新模块用来获取当前时刻的抽头系数，所述抽头系数更新模块包括：

量化步长获取子模块，用于获取量化步长m(n)；

复乘子模块，用于将所述自适应滤波器的输入信号u(n)与所述量化步长m(n)进行复乘，得到中间值m(n)u(n)；

加法子模块，用于将所述中间值m(n)u(n)与前一时刻的抽头系数相加，得到当前时刻的抽头系数

所述量化步长获取子模块包括：

功率获取单元，用于计算输入信号u(n)的功率||u(n)||²；

比较量化单元，用于对误差信号e(n)和功率||u(n)||²进行比较量化，提取误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值；

量化步长计算单元，用于根据所述误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值，计算量化步长的值；

量化步长存储单元，用于存储所述量化步长的值在量化步长查找表中；

量化步长查找单元，用于根据所述量化步长查找表的地址信息，在所述量化步长查找表中查找相应的量化步长m(n)；

所述比较量化单元包括：

柄状图获取子单元，用于获取误差信号和输入信号功率的柄状图；

浮点量化值获取子单元，用于分别获取所述误差信号和输入信号功率的4个浮点量化值；

量化区间获取子单元，用于根据所述4个浮点量化值，得到3个浮点量化区间；

特定值获取子单元，用于统计误差信号和输入信号功率的最大值，对所述浮点量化区间进行定点化，得到误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值；

所述误差信号e(n)是将来自接收天线的输入信号r(n)和自适应滤波器的输出信号进行相减后输出的信号。

本发明的另一目的在于提供一种直放站，所述直放站包括如上所述的自适应滤波器。

本发明的另一目的在于提供一种自适应滤波器的实现方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

自适应滤波器接收来自转发天线的输入信号u(n)和来自接收天线的输入信号r(n)，使用延时子模块将输入信号u(n)分解成多个延时信号；

乘法器子模块将每个抽头系数乘以相应的输入信号u(n)的延时信号，使用加法器模块将各个结果相加，产生输出信号；

抽头系数更新模块利用来自接收天线的输入信号r(n)和输出信号产生误差信号e(n)，获取当前时刻的抽头系数，当前时刻的抽头系数的获取步骤具体为：

获取量化步长m(n)；

将输入信号u(n)与所述量化步长m(n)进行复乘，得到中间值m(n)u(n)；

将所述中间值m(n)u(n)与前一时刻的抽头系数相加，得到当前时刻的抽头系数

在所述抽头系数更新模块利用来自接收天线的输入信号r(n)和输出信号产生误差信号e(n)，获取当前时刻的抽头系数的步骤中，所述获取量化步长m(n)的步骤包括下述步骤：

计算输入信号u(n)的功率||u(n)||²；

进行比较量化，提取误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值；

根据所述误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值，计算量化步长的值；

存储所述量化步长的值在量化步长查找表中；

根据所述量化步长查找表的地址信息，在所述量化步长查找表中查找相应的量化步长m(n)；

所述进行比较量化，提取误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值的步骤具体为：

获取误差信号和输入信号功率的柄状图；

分别获取所述误差信号和输入信号功率的4个浮点量化值；

根据所述4个浮点量化值，得到3个浮点量化区间；

统计误差信号和输入信号功率的最大值，对所述浮点量化区间进行定点化，得到误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值。

在本发明中，自适应滤波器中的抽头系数的获取可以先查表得到量化步长m(n)，再将u(n)与m(n)相乘即可，省去了抽头系数更新时复杂的复数乘法操作所消耗的大量硬件资源。

附图说明

图1是现有技术提供的自适应干扰抵消器的结构示意图；

图2是本发明实施例提供的自适应滤波器的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的量化步长的存储方式示意图；

图4是本发明实施例提供的量化步长查找表的地址信息示意图；

图5是本发明实施例提供的自适应滤波器的实现方法的流程框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明实施例中，自适应滤波器中的抽头系数的获取可以先查表得到量化步长m(n)，再将u(n)与m(n)相乘即可，省去了抽头系数更新时复杂的复数乘法操作所消耗的大量硬件资源。

图2为本发明实施例提供的自适应滤波器的结构，为了便于说明，仅示出了本发明实施例相关的部分。该自适应滤波器可以应用于直放站中，解决信号自激以及信号多径问题。由于使用了自适应滤波器进行干扰抵消，使得数字直放站比传统的模拟直放站更有吸引力和优势。该自适应滤波器包括：滤波模块11、抽头系数更新模块12。

其中，滤波模块11包括：延时子模块、乘法器子模块和加法器子模块。延时子模块包括至少一单位延迟单元，用于对输入信号进行延时；乘法器子模块包括至少一乘法器，用于将抽头系数与其相连接的抽头输入相乘；加法器子模块包括至少一加法器，用于对各个乘法器的输出求和，并产生总的滤波器输出，滤波器的输出为滤波器的抽头系数与滤波器的输入的有效卷积和。

抽头系数更新模块12用来控制抽头系数的更新，抽头系数的计算满足下述公式：

$\hat{w}(n+1)=\hat{w}\left(n\right)+m\left(n\right)u\left(n\right)---\left(6\right)$

其中，量化步长m(n)满足：m(n)可以通过对误差信号e(n)、收敛步长λ和信号u(n)的功率||u(n)||²进行联合量化后，再查表得到，通过Matlab仿真和硬件资源评估的综合考虑，m(n)取8比特定点数即可，这样就省去了系数更新时复杂的复数乘法操作所消耗的大量硬件资源，只需要将u(n)与m(n)进行复乘，与前一时刻计算所得的抽头系数相加即可得到当前时刻的抽头系数。

其中，抽头系数更新模块12包括：量化步长获取子模块121、复乘子模块122、加法子模块123。

量化步长获取子模块121用于获取量化步长m(n)，复乘子模块122用于将输入信号u(n)与所述量化步长m(n)进行复乘，得到中间值m(n)u(n)，加法子模块，用于将所述中间值m(n)u(n)与前一时刻的抽头系数相加，得到当前时刻的抽头系数

量化步长获取子模块121获取量化步长的步骤具体为：

第一步：通过功率获取单元计算输入信号u(n)的功率||u(n)||²。

第二步：通过比较量化单元对误差信号e(n)和功率||u(n)||²进行比较量化，提取误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值。

在本实施例中，要想以查找表的形式进行抽头系数更新，量化步长m(n)的取值个数必须是有限的，且查找表的规模要尽量小，以节省硬件，比如FPGA的存储资源。但是，误差信号e(n)和参考信号的功率||u(n)||²的取值都是连续的，根据式(5)，可知m(n)的取值也应该是连续的，这就意味着m(n)的取值是无限多的。所以，首先要对e(n)和||u(n)||²分别取有限的特定值，使得m(n)的取值个数是有限的。

通过MATLAB程序可以计算接收到信号的功率，即可得到所有浮点和定点量化值。

具体步骤如下：

(1)、通过柄状图获取子单元获取误差信号和输入信号功率的柄状图(以两载波为例，单载波情况类似处理)。

(2)、通过浮点量化值获取子单元分别获取所述误差信号和输入信号功率的4个浮点量化值，取信号分布集中的几个点。

(3)、量化区间获取子单元根据所述4个浮点量化值，得到3个浮点量化区间。

(4)、特定值获取子单元统计误差信号和输入信号功率的最大值，对所述浮点量化区间进行定点化，得到误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值。

第三步：量化步长计算单元根据所述误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值，计算量化步长的值。

根据误差信号e(n)的4个量化值和信号的功率||u(n)||²的4个量化数值，通过计算式(6)，得到16个量化步长信号m(n)的浮点取值，然后根据m(n)的比特位数进行定点量化。表1是自适应滤波器的抽头个数为64，对误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²进行量化，提取量化步长m(n)所需要的参数值。

表1

有关量化步长m(n)计算的程序实现语句如下：

其中，error_step表示量化步长m(n)的浮点值，quanti_error表示误差信号e(n)的量化值，quanti_power表示功率信号||u(n)||²的量化值。

从公式(6)可以看出，m(n)应该是复数，以上讲述的都是实数情况，实际上在具体实现时，将m(n)分为实部和虚部，实部的16个取值即为error_step，而虚部的取值将error_step取相反数即可。

第四步：量化步长存储单元存储所述量化步长的值在量化步长查找表中。

不管是单载波还是两载波，m(n)分为实部和虚部两部分，每部分16比特，故对于单载波和两载波系统，共有64个取值，将这64个取值按如图3的存储方式进行存储(图3中的实际存储值与自适应干扰抵消层面的仿真值不同，根据仿真数据源的不同而不同，故实际中应该按不同系统的仿真源而定)。

其中，查找表的地址信息由载波信息，误差信号e(n)和信号功率||u(n)||²的共同决定，如图4所示，查找表地址的最高位I/Q为1时，表示量化步长m(n)的I路数据，为0时表示量化步长m(n)的Q路数据；第二位Carrier_index为载波信息，为1时表示单载波，为0时表示两载波；接着两比特Error_index为误差量化信息，有4个值，表示误差的相对大小；最后两比特Power_index为功率量化信息，也有4个值，表示功率的相对大小，根据这6比特信息，将量化步长m(n)存储在ROM中的相应存储单元中。

第五步：量化步长查找单元根据所述量化步长查找表的地址信息，在所述量化步长查找表中查找相应的量化步长m(n)。

根据量化步长m(n)存储在查找表中依据的规则，即根据6比特查找表的地址信息的联合，即可得到对应的量化步长m(n)。

图5是本发明实施例提供的自适应滤波器的实现方法，详述如下：

在步骤S501中，自适应滤波器接收来自转发天线的输入信号u(n)和来自接收天线的输入信号r(n)，使用延时子模块将输入信号u(n)分解成多个延时信号。在步骤S502中，乘法器子模块将每个抽头系数乘以相应的输入信号u(n)的延时信号，使用加法器模块将各个结果相加，产生输出信号。

在步骤S503中，抽头系数更新模块利用来自接收天线的输入信号r(n)和所述输出信号产生误差信号e(n)，获取当前时刻的抽头系数。

作为本发明的一个实施例，抽头系数更新模块将来自接收天线的输入信号r(n)和自适应滤波器的输出信号进行相减，输出误差信号e(n)，再求取输入信号u(n)的功率||u(n)||²，最后使用公式：

更新抽头系数，其中，量化步长m(n)满足：

m(n)可以通过对误差信号e(n)、收敛步长λ和输入信号u(n)的功率||u(n)||²进行联合量化后，再查表得到，具体情况如上所述，在此不再赘述。

在本发明实施例中，自适应滤波器中的抽头系数的获取可以先查表得到量化步长m(n)，再将u(n)与m(n)相乘即可，省去了抽头系数更新时复杂的复数乘法操作所消耗的大量硬件资源。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种自适应滤波器，包括：滤波模块、抽头系数更新模块；所述滤波模块包括延时子模块、乘法器子模块和加法器子模块；所述延时子模块包括至少一单位延迟单元，用于对所述自适应滤波器的输入信号u(n)进行单位延时；所述乘法器子模块包括至少一乘法器，用于将抽头系数与其相连接的所述自适应滤波器的输入信号或者所述自适应滤波器的输入信号u(n)的延时信号相乘；所述加法器子模块包括至少一加法器，用于对各个乘法器的输出求和，并产生总的滤波器输出；所述自适应滤波器的输出为所述抽头系数与所述自适应滤波器的输入信号u(n)的有效卷积和；所述抽头系数更新模块用来获取当前时刻的抽头系数，其特征在于，所述抽头系数更新模块包括：

量化步长获取子模块，用于获取量化步长m(n)；

复乘子模块，用于将所述自适应滤波器的输入信号u(n)与所述量化步长m(n)进行复乘，得到中间值m(n)u(n)；

加法子模块，用于将所述中间值m(n)u(n)与前一时刻的抽头系数

相加，得到当前时刻的抽头系数

所述量化步长获取子模块包括：

功率获取单元，用于计算自适应滤波器的输入信号u(n)的功率||u(n)||²；

比较量化单元，用于对误差信号e(n)和功率||u(n)||²进行比较量化，提取误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值；

量化步长计算单元，用于根据所述误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值，计算量化步长的值；

量化步长存储单元，用于存储所述量化步长的值在量化步长查找表中；

量化步长查找单元，用于根据所述量化步长查找表的地址信息，在所述量化步长查找表中查找相应的量化步长m(n)；

所述比较量化单元包括：

柄状图获取子单元，用于获取误差信号和输入信号功率的柄状图；

浮点量化值获取子单元，用于分别获取所述误差信号和输入信号功率的4个浮点量化值；

量化区间获取子单元，用于根据所述4个浮点量化值，得到3个浮点量化区间；

特定值获取子单元，用于统计误差信号和输入信号功率的最大值，对所述浮点量化区间进行定点化，得到误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值；

所述误差信号e(n)是将来自接收天线的输入信号r(n)和自适应滤波器的输出信号进行相减后输出的信号。

2.如权利要求1所述的自适应滤波器，其特征在于，所述量化步长查找表的地址信息由载波信息，误差信号e(n)和输入信号功率||u(n)||²共同决定。

3.一种直放站，其特征在于，所述直放站包括如权利要求1至2任一项所述的自适应滤波器。

4.一种自适应滤波器的实现方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

自适应滤波器接收来自转发天线的输入信号u(n)和来自接收天线的输入信号r(n)，使用延时子模块将输入信号u(n)分解成多个延时信号；

乘法器子模块将每个抽头系数乘以相应的输入信号u(n)的延时信号，使用加法器模块将各个结果相加，产生输出信号；

抽头系数更新模块利用来自接收天线的输入信号r(n)和输出信号产生误差信号e(n)，获取当前时刻的抽头系数，当前时刻的抽头系数的获取步骤具体为：获取量化步长m(n)；

将输入信号u(n)与所述量化步长m(n)进行复乘，得到中间值m(n)u(n)；

将所述中间值m(n)u(n)与前一时刻的抽头系数

相加，得到当前时刻的抽头系数

在所述抽头系数更新模块利用来自接收天线的输入信号r(n)和输出信号产生误差信号e(n)，获取当前时刻的抽头系数的步骤中，所述获取量化步长m(n)的步骤包括下述步骤：

计算输入信号u(n)的功率||u(n)||²；

进行比较量化，提取误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值；

根据所述误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值，计算量化步长的值；

存储所述量化步长的值在量化步长查找表中；

根据所述量化步长查找表的地址信息，在所述量化步长查找表中查找相应的量化步长m(n)；

所述进行比较量化，提取误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值的步骤具体为：

获取误差信号和输入信号功率的柄状图；

分别获取所述误差信号和输入信号功率的4个浮点量化值；

根据所述4个浮点量化值，得到3个浮点量化区间；

统计误差信号和输入信号功率的最大值，对所述浮点量化区间进行定点化，得到误差信号e(n)和输入信号u(n)的功率||u(n)||²的特定值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述量化步长查找表的地址信息由载波信息，误差信号e(n)和输入信号功率||u(n)||²共同决定。

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