CN108075747A - 具有可管理资源共享的自适应滤波器 - Google Patents

具有可管理资源共享的自适应滤波器 Download PDF

Info

Publication number
CN108075747A
CN108075747A CN201711060782.8A CN201711060782A CN108075747A CN 108075747 A CN108075747 A CN 108075747A CN 201711060782 A CN201711060782 A CN 201711060782A CN 108075747 A CN108075747 A CN 108075747A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cluster
filter
tapped delay
sef
filter coefficient
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201711060782.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108075747B (zh
Inventor
苏简·潘迪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NXP BV
Original Assignee
NXP BV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NXP BV filed Critical NXP BV
Publication of CN108075747A publication Critical patent/CN108075747A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108075747B publication Critical patent/CN108075747B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B3/00—Line transmission systems
    • H04B3/02—Details
    • H04B3/20—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other
    • H04B3/23—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other using a replica of transmitted signal in the time domain, e.g. echo cancellers
    • H04B3/232—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other using a replica of transmitted signal in the time domain, e.g. echo cancellers using phase shift, phase roll or frequency offset correction
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H03H21/0012—Digital adaptive filters
    • H03H21/0043—Adaptive algorithms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30—Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38—Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead
    • G06F9/3885—Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead using a plurality of independent parallel functional units
    • G06F9/3889—Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead using a plurality of independent parallel functional units controlled by multiple instructions, e.g. MIMD, decoupled access or execute
    • G06F9/3891—Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead using a plurality of independent parallel functional units controlled by multiple instructions, e.g. MIMD, decoupled access or execute organised in groups of units sharing resources, e.g. clusters
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H03H21/0012—Digital adaptive filters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B3/00—Line transmission systems
    • H04B3/02—Details
    • H04B3/20—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other
    • H04B3/23—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other using a replica of transmitted signal in the time domain, e.g. echo cancellers
    • H04B3/234—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other using a replica of transmitted signal in the time domain, e.g. echo cancellers using double talk detection
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B3/00—Line transmission systems
    • H04B3/02—Details
    • H04B3/20—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other
    • H04B3/23—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other using a replica of transmitted signal in the time domain, e.g. echo cancellers
    • H04B3/235—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other using a replica of transmitted signal in the time domain, e.g. echo cancellers combined with adaptive equaliser
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H03H21/0012—Digital adaptive filters
    • H03H21/0043—Adaptive algorithms
    • H03H2021/0056—Non-recursive least squares algorithm [LMS]
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H03H21/0012—Digital adaptive filters
    • H03H2021/0085—Applications
    • H03H2021/0092—Equalization, i.e. inverse modeling
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H03H21/0012—Digital adaptive filters
    • H03H2021/0085—Applications
    • H03H2021/0094—Interference Cancelling
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H2218/00—Indexing scheme relating to details of digital filters
    • H03H2218/08—Resource sharing

Abstract

本申请涉及一种使用可管理资源共享的自适应滤波器和一种操作所述自适应滤波器的方法。所述自适应滤波器包括：群集控制器，其被配置成用于将若干计算块中的每一个计算块分配到若干群集中的一个群集；以及路由控制器，其用于根据抽头延迟信号到所述群集的分配而通过路由逻辑配置所述抽头延迟信号到所述相应群集的路由。计算块中的每一个计算块被配置成用于在迭代程序的一个循环中根据自适应会聚算法调整一个滤波器系数ci(n)。计算块的数目小于所述自适应滤波器的阶数。

Description

具有可管理资源共享的自适应滤波器
技术领域
本公开大体上涉及自适应滤波器。确切地说，本公开涉及使用计算 块的资源共享来执行滤波器系数会聚算法的自适应滤波器。更确切地说， 本公开涉及用于自适应滤波器的计算块资源的可管理共享。
背景技术
自适应滤波器是一种尝试以迭代方式实时地将两个信号之间的关 系模型化的计算装置。
此类自适应滤波器在许多应用中得以使用，例如用于抵消不合需要 的信号分量。回声抵消器/均衡器(用于符号间干扰抵消)是用于抵消通 过混合电路与从自适应滤波器的输入信号导出的回声复制品的反混合式 (trans-hybrid)耦合所产生的回声的自适应滤波器的典型应用。自适应滤 波器常常实现为在例如微处理器或DSP芯片等算术处理装置上运行的 一组程序指令，或实现为在现场可编程门阵列(FPGA)中或在半定制 或定制VLSI集成电路中实施的一组逻辑运算。
自适应滤波器具有抽头延迟线和用于产生分别通过抽头加权系数 加权的抽头信号的总和的抽头加权系数控制器。根据例如LMS(最小均 方)算法等已知自适应会聚算法，通过抽头信号与校正信号的残余误差 之间的相关性来更新抽头加权(滤波器)系数，该校正信号由加权抽头 信号的总和表示。
鉴于对成本敏感的市场的功率高效实施方案，最需要的是最佳使用 自适应滤波器的计算资源以执行自适应会聚算法。
发明内容
根据本发明的第一方面，提供一种使用资源共享的自适应滤波器， 所述自适应滤波器包括：
抽头延迟线，所述抽头延迟线根据滤波器阶数L提供L个抽头延迟 信号s(n-i)；
数个计算块，所述数个计算块各自被配置成用于在迭代程序的一个 循环中根据自适应会聚算法调整一个滤波器系数ci(n)，其中计算块的数 目小于所述滤波器阶数L；
群集控制器，所述群集控制器被配置成用于将所述计算块中的每一 个计算块分配到w个群集中的一个群集，其中w是正整数；以及
符号路由逻辑，所述符号路由逻辑被布置成用于将抽头延迟信号的 集合{s(n-i)}路由到每个群集，
其中提供每个群集的所述计算块以用于调整所述滤波器系数ci(n)， 所述滤波器系数ci(n)与被路由到所述群集中的相应群集的抽头延迟信号 的所述集合{s(n-i)}相关联，
其中每个群集的所述计算块在抽头延迟信号的一个集合{s(n-i)}的 所述滤波器系数ci(n)当中及时共享；
以及
路由控制器，所述路由控制器被提供以用于根据所述相应群集的所 述分配而配置所述抽头延迟信号s(n-i)到所述相应群集的所述路由。
在一个或多个实施例中，所述自适应滤波器进一步包括：
监测块，所述监测块被配置成监测所述滤波器系数ci(n)随时间推移 的发展。
在一个或多个实施例中，所述群集控制器被配置成将所述计算块动 态地再分配到所述群集中的相应群集。
在一个或多个实施例中，所述群集控制器被配置成响应于与由所述 路由控制器产生的所述滤波器系数ci(n)的所述发展相关的信息而将所述 计算块再分配到所述群集中的一个群集。
在一个或多个实施例中，所述群集控制器被配置成响应于与由所述 路由控制器产生的所述滤波器系数ci(n)的所述发展相关的信息而停用计 算块。
在一个或多个实施例中，所述群集控制器被配置成响应于与由所述 路由控制器产生的所述滤波器系数ci(n)的所述发展相关的信息而选择性 地停用被分配到所述群集中的一个群集的所述计算块。
在一个或多个实施例中，所述路由控制器适用于将所述抽头延迟信 号s(n-i)中的每一个抽头延迟信号动态地路由到所述群集中的一个群集。
在一个或多个实施例中，抽头延迟信号的每个集合{s(n-i)}包括连续 抽头延迟信号的一个或多个子集{s(n-i)}，其中i＝i1、......、i2，其中i1和i2是正整数，i2＞i1。
在一个或多个实施例中，所述监测块被配置成检测滤波器系数ci(n) 是否已达到稳定状态；
其中所述群集控制器被配置成响应于所述监测块检测到与被路由 到所述群集中的一个群集的抽头延迟信号的所述集合{s(n-i)}相关联的 所述滤波器系数ci(n)已达到所述稳定状态而停用被分配到所述一个群集 的所述计算块。
在一个或多个实施例中，所述群集控制器被配置成在预限定空闲时 间段Toff内停用所述群集中的至少一个群集的所述计算块。
在一个或多个实施例中，每个群集具有个别共享因数kj，所述个别 共享因数kj由抽头延迟信号的所述集合{s(n-i)}中的一个集合中的抽头 延迟信号s(n-i)的数目Mj与所述群集中的所述相应群集的计算块的数目 Cj的比率限定，其中kj＝Mj/Cj且j＝1、......、w。
在一个或多个实施例中，所述监测块被配置成检测所述滤波器系数 ci(n)的贡献水平，其中相比于较不主导的滤波器系数ci(n)，较主导的滤 波器系数ci(n)对于所述自适应滤波器的输出信号y(n)具有更高贡献水 平，
其中所述群集控制器被配置成取决于所述滤波器系数ci(n)的所述 检测到的贡献水平而将所述数目个计算块分配到所述群集，
其中所述路由控制器被配置成取决于与抽头延迟信号的所述相应 集合{s(n-i)}相关联的所述滤波器系数ci(n)的所述检测到的贡献水平而 将由所述符号路由逻辑路由的抽头延迟信号的每个集合s{(n-i)}中的数 个抽头延迟信号s(n-i)分别分配到所述相应群集。
根据本发明的第二方面，提供一种操作使用资源共享的自适应滤波 器的方法，所述自适应滤波器包括
抽头延迟线，所述抽头延迟线根据滤波器阶数L提供L个抽头延迟 信号s(n-i)；以及
数个计算块，所述数个计算块各自被配置成用于在迭代程序的一个 循环中根据自适应会聚算法调整一个滤波器系数ci(n)，其中计算块的数 目小于所述滤波器阶数L；
所述方法包括：
将多个计算块中的每一个计算块分配到w个群集中的一个群集，其 中w是正整数；
将所述抽头延迟信号s(n-i)分配到w个集合{s(n-i)}，其中所述w个 群集对应于所述抽头延迟信号的所述w个集合{s(n-i)}；以及
将所述集合{s(n-i)}的每个抽头延迟信号路由到所述群集中的一个 相应群集，
其中每个群集的所述计算块在所述滤波器系数ci(n)当中及时共享， 所述滤波器系数ci(n)与被路由到所述群集的所述相应集合{s(n-i)}的所 述抽头延迟信号s(n-i)相关联。
在一个或多个实施例中，基于与所述抽头延迟信号s(n-i)相关联的 所述滤波器系数ci(n)的所述值而将所述抽头延迟信号s(n-i)分配到所述 集合{s(n-i)}中的相应集合。
在一个或多个实施例中，所述方法进一步包括：
监测所述滤波器系数ci(n)随时间推移的发展。
本发明的这些和其它方面将根据下文中所描述的实施例显而易见， 且参考这些实施例予以阐明。
附图说明
并入本文中并且形成本说明书的一部分的附图示出本发明，并且与 描述一起另外用以解释本发明的原理并且使相关领域的技术人员能够进 行和使用本发明。
图1示意性地示出根据本发明的例子的一般自适应滤波器的框图；
图2示意性地示出根据本发明的例子的示例性自适应滤波器的框 图；
图3示意性地示出根据本发明的例子的用于调整自适应滤波器的滤 波器系数的计算模块的框图。
图4示意性地示出根据本发明的例子的使用计算资源共享的示例性 自适应滤波器的框图；
图5示意性地示出根据本发明的例子的用于调整使用计算资源共享 的自适应滤波器的滤波器系数的计算模块的框图；
图6示意性地示出根据本发明的例子的使用计算资源共享的示例性 自适应滤波器的调整程序；
图7示意性地示出根据本发明的例子的使用可管理计算资源共享的 示例性自适应滤波器的框图；
图8a、图8b和图9示出说明根据本发明的例子的抽头延迟信号 s(n-i)到信号集合{s(n-i)}中的不同信号集合的分配的滤波器系数图；
图10a示意性地示出展示根据本发明的例子的滤波器系数随时间推 移的发展的图；
图10b示意性地示出展示根据本发明的例子的滤波器系数随时间推 移的发展的另一图；
图10c示意性地示出展示根据本发明的例子的使用偏移注入的滤波 器系数随时间推移的发展的图；
图10d示意性地示出展示根据本发明的例子的滤波器系数ci(n)的值 随时间推移的发展的图；
图11a到图11d示意性地示出根据本发明的例子的用于注入偏移的 方法的流程图；且
图12示意性地示出根据本发明的例子的使用计算资源共享和偏移 注入的示例性自适应滤波器的框图。
具体实施方式
下文将参考图式详细描述本公开的实施例。应注意，相同参考标号 用于在图中表示相同或等效元件，且将不对其进行重复描述。下文阐述 的实施例表示使本领域的技术人员能够实践本发明的必要信息。在根据 附图阅读以下描述后，本领域的技术人员将理解本发明的概念，且将认 识到本文中并未特定阐释的这些概念的应用。应理解，这些概念和应用 属于本公开和所附权利要求书的范围。
现参考图1，示意性地示出一般自适应滤波器的框图。将数字输入 信号s(n)馈送到自适应滤波器100中，自适应滤波器100被布置成在每 一时间n计算数字输出信号y(n)。数字输出信号y(n)是数字输入信号s(n) 与包括所谓的滤波器系数ci(n)的一组参数的函数。通过在每一时间n减 去数字输出信号y(n)和参考信号d(n)而将数字输出信号y(n)与响应或参 考信号d(n)相比较。差信号e(n)＝d(n)-y(n)被称作误差信号e(n)，该误 差信号e(n)被馈送到被布置成根据自适应滤波器系数会聚算法来调适滤 波器系数ci(n)的组件。自适应会聚算法将滤波器系数ci(n)从时间n调适 成在时间(n+1)的新调适的滤波器系数ci(n+1)，其中i＝0、......、L-1。 自适应会聚算法的目标是基于误差信号e(n)而使成本函数最小化。自适 应滤波器100内的参数可取决于自适应滤波器100的设计和计算实施方 案。
现参考图2，示意性地示出根据本申请的实施例的示例性自适应滤 波器的框图。示例性自适应滤波器100包括有限的L个滤波器系数c0到cL-1。系数向量可写成：C(n)＝[c0(n)，c1(n)，…，cL-1(n)]T。
假设输入信号s(n)与输出信号y(n)之间的线性关系，自适应滤波器 可采取有限冲击响应(FIR)滤波器的形式，如本文中参考图2所举例 说明。有限冲击响应(FIR)滤波器包括具有L-1个延迟元件110.1到 110.L-1的抽头延迟线，表示为“Z-1”，且每个滤波器系数是乘法增益。 输出信号y(n)可写成：
其中S(n)＝[s(n)，s(n-1)，…，s(n-L+1)]T是输入信号向量。
如图1中所示出，自适应滤波器包括用于将每个抽头延迟信号s(n-i) 与相应滤波器系数ci(n)(其中i＝0到L-1)相乘的L个乘法器130.0到 130.L-1，且包括用于加上加权输出信号贡献Yi(n)的L-1个加法器140.2 到140.L。自适应滤波器另外包括至少2L个存储器位置以存储L个抽头 延迟信号s(n-1)和L个滤波器系数ci(n)。
执行用于调整滤波器系数ci(n)的自适应滤波器的自适应会聚算法 以使关于自适应滤波器的相应使用情况而选择的成本函数最小化。在迭 代程序中调整滤波器系数ci(n)：
C(n+1)＝C(n)+μ(n)·G(e(n)，S(n)，Φ(n))
其中G(e(n)，S(n)，Φ(n))是非线性向量函数，μ(n)是所谓的步长， e(n)是误差信号，且S(n)是输入信号向量。Φ(n)是可用于描述输入信号、 误差信号和/或滤波器系数的特性的相关信息的状态的向量。
自适应滤波器包括系数调整模块125，该系数调整模块125执行前 述自适应会聚算法。至少将误差信号e(n)和输入信号向量S(n)输入到系 数调整模块125，该系数调整模块125可另外包括至少L个存储器存储 位置以存储滤波器系数ci(n)并供应所存储的滤波器系数ci(n)以用于产生 输出信号y(n)。在系数调整模块125中实施的自适应会聚算法所需的其 它参数(例如，步长μ(n))可进行预限定和/或可进行配置。
在一类自适应滤波器中使用最小均方(LMS)函数以通过发现与产 生误差信号e(n)(所要信号与实际信号之间的差)的最小均方相关的滤 波器系数来模拟所要滤波器。这是随机梯度下降法，在随机梯度下降法 中，仅在当前时间基于误差信号而调适滤波器系数。
确切地说，LMS算法是基于最陡下降法来发现滤波器系数的，这可 如下概述：
C(n+1)＝C(n)+μ·e(n)·S(n)
ci(n+1)＝ci(n)+μ·e(n)·s(n-i)
其中C(n)＝[c0(n)，c1(n)，…，cL-1(n)]T，S(n)＝[s(n)，s(n- 1)，…，s(n-L+1)]T，μ是步长，且L是滤波器的阶数。
在从滤波器系数的初始值开 始的迭代程序中确定滤波器系数。预限定初始值。在非限制性例子中， 滤波器系数的初始值可被设置成零，即，Cinit(n)＝[0，0，…，0]T＝ zeros(L)，但也可被设置成非零初始值。因为LMS算法不使用预期的 确切值，所以在绝对意义上滤波器系数从未达到最优会聚值，但在一般 意义上会聚是可能的。即使滤波器系数可能产生较小数量的变化，它们 也是围绕会聚值产生变化。应恰当地选择步长μ的值。在下文中，围绕 滤波器系数的最优会聚值产生较小数量的变化的滤波器系数将被称作已 达到稳定状态的滤波器系数。
LMS计算块120.0到120.L-1可被布置成用于图2中示出的自适应 滤波器的每个滤波器系数ci(n)。此类LMS计算块120.0到120.L-1包括 例如两个乘法器、一个加法器和一个存储器存储位置，如图3中以示意 性框图的形式说明性地示出。应注意，图3的计算模块仅是示例性的， 且并不意图限制本申请。
现参考图4，示意性地示出根据本申请的实施例的另一示例性自适 应滤波器的框图。图4中示出的自适应滤波器使用固定计算资源共享以 便降低实施方案的复杂度和成本。图4的示例性自适应滤波器将解释为 引入资源共享的技术，资源共享的技术是本申请的概念的基础。在自适 应滤波器的滤波器系数ci(n)当中共享用于调整滤波器系数的计算资源。 在当前时间(例如，在时间n)仅调整滤波器系数ci(n)的子集，在稍后 时间点(例如，在时间n+1)维持并调整滤波器系数ci(n)的其余子集。 在本文中，n可理解为指定下文另外描述的取样指数n。
出于说明起见，图4中示意性地示出的示例性自适应滤波器是滤波 器阶数L＝6的自适应滤波器，这意味着抽头延迟线具有5个延迟元件 110.1到110.5且提供六个抽头延迟信号s(n-i)，i＝0、......、5，这些抽 头延迟信号s(n-i)与6个滤波器系数ci(n)相乘(加权)。示例性自适应滤 波器另外包括LMS计算块120.1、120.3和120.5，其中提供LMS计算 块120.1、120.3和120.5中的每一个LMS计算块以用于调整滤波器系数 ci(n)中的两个不同的滤波器系数。LMS计算块120.1被提供和配置成调 整滤波器系数c0(n)和c1(n)，LMS计算块120.3被提供和配置成调整滤波 器系数c2(n)和c3(n)，且LMS计算块120.5被提供和配置成调整滤波器 系数c4(n)和c5(n)。每个抽头延迟信号s(n-i)和相关联滤波器系数ci(n)固 定地指派给计算块120中的一个计算块，该计算块固定地与一个或多个 另外抽头延迟信号s(n-i)和相关联滤波器系数ci(n)共享。及时共享每个计 算块120以执行计算，从而根据所实施的滤波器系数会聚算法来调整两 个或多于两个所指派的滤波器系数ci(n)。
现参考图5，LMS计算块(例如，每个LMS计算块120.1、120.3 和120.5)可包括例如两个乘法器、一个加法器和两个存储器存储位置， 两个存储器存储位置选择性地耦合到加法器，如图5中以示意性框图的 形式说明性地示出。可在一个循环中进行用于调整一个滤波器系数的计 算。因此，每第二个循环更新每个滤波器系数，这意味着根据相应共享 因数k＝2，会聚速度减半。
参考图6，示意性地示出图4的计算资源共享示例性自适应滤波器 的调整程序。在时间n，将抽头延迟信号s(n-i)(i＝0、2和4)供应到 LMS计算块120.1、120.3和120.5中的相应LMS计算块，在时间n调 整第一子集ci(n)(i＝0、2和4)的滤波器系数。维持包括其余滤波器系 数的第二子集ci(n)(i＝1、3、5)，例如，ci(n)＝ci(n-1)，其中i＝1、3、 5。在时间n+1，将抽头延迟信号s(n+1-i)(i＝1、3和5)供应到LMS 计算块120.1、120.3和120.5中的相应LMS计算块，在时间n+1调整第 二子集ci(n)(i＝1、3和5)的滤波器系数。维持第一子集ci(n+1)(i＝0、 2和4)的滤波器系数，例如，ci(n+1)＝ci(n)，其中i＝0、2和4。在时 间n+2，将抽头延迟信号s(n+2-i)(i＝0、2和4)供应到LMS计算块120.1、 120.3和120.5中的相应LMS计算块，在时间n+2调整第二子集ci(n+2) (i＝0、2和4)的滤波器系数。维持第一子集ci(n+2)(i＝1、3和5)的 滤波器系数，例如，ci(n+2)＝ci(n+1)，其中i＝1、3、5。对于每下一个 时间步n＝n+1以上文所描述的交替方式继续调整程序。
这意味着当使用计算资源共享时，适时地在每第K个迭代更新每个 滤波器系数，在本文中k＝2。一般来说，计算资源共享可用较高k值来 实施，k在下文中将表示为共享因数k，其中k是整数且k＞1。LMS计 算块的数目对应于滤波器阶数L＝6除以共享因数k＝2：L/k＝3。举例 说明的自适应滤波器包括三个LMS计算块120.1、120.3和120.5。
本领域的技术人员理解，上文所描述的资源共享方案仅是用以改进 对本申请的概念的理解的说明性方案，但不意图限制本申请。
对自适应滤波器中的滤波器系数的调整需要被配置成进行自适应 会聚算法的计算块。在一个循环中启用每个计算块以执行一个滤波器系 数ci(n)的调整程序。因此，传统自适应滤波器中的计算块的数目对应于 自适应滤波器的阶数L或抽头延迟线所提供的抽头延迟信号s(n-i)的数 目。在使用计算资源共享的自适应滤波器中，计算块的数目小于自适应 滤波器的阶数L。因此，在一个循环中仅调整滤波器系数的子集。在本 申请的例子中，滤波器系数的数目是每个子集中的滤波器系数的数目的 整数倍数。整数倍数对应于共享因数k。
现参考图7，示意性地示出根据本申请的实施例的又一示例性自适 应滤波器的框图。图7中示出的自适应滤波器使用可管理计算资源共享。
示例性自适应滤波器包括数个计算块260。确切地说，在实施或设 计阶段时确定计算块260的数目。在一个循环中启用计算块260中的每 一个计算块以执行滤波器系数ci(n)的调整程序。根据自适应会聚算法进 行调整程序。相应地配置计算块260。计算块260并不固定地指派给一 个或多个抽头延迟信号s(n-i)。在自适应滤波器中提供符号路由逻辑300， 自适应滤波器可配置成将任何抽头延迟信号s(n-i)选择性地路由到任何 计算块260。因此，在一个循环中可将计算块260中的每一个计算块自 由指派给一个抽头延迟信号s(n-1)。
为了管理计算块260，将计算块260中的每一个计算块分配到w个 群集250.j中的一个群集，其中j＝1、......、w，且w是非零正整数。w 个群集是可配置的。多个群集250.1到250.w中的每一个群集包括计算 块260的个别集合Cj，其中j＝1、......、w。包括在每个群集250.1到 250.w中的计算块260.j的数目可能有所不同。举例来说，群集250.1包 括一组C1个计算块CB 260.1.1到260.1.C1，群集250.2包括一组C2个 计算块CB 260.2.1到260.2.C2，且群集250.w包括一组Cw个计算块CB 260.w.1到260.w.Cw。
符号路由逻辑300将抽头延迟信号的w个集合{s(n-i)}.1到{s(n-i)} 中的每一个集合路由到群集250.1到250.w中的相应群集。抽头延迟信 号的每个集合{s(n-i)}包括Mj个抽头延迟信号s(n-i)，其中j＝1、......、 w。每个集合所包括的抽头延迟信号s(n-i)的数目可能有所不同。举例来 说，抽头延迟信号s(n-i)的第一集合{s(n-i)}被路由到群集250.1且包括 M1个抽头延迟信号s(n-i)，抽头延迟信号s(n-i)的第二集合{s(n-i)}被路由到群集250.2且包括M2个抽头延迟信号s(n-i)，抽头延迟信号s(n-i) 的第w集合{s(n-i)}被路由到群集250.w且包括Mw个抽头延迟信号 s(n-i)。
抽头延迟信号的集合{s(n-i)}.1到{s(n-i)}.w的数目对应于群集250.1 到250.w的数目。
滤波器系数ci(n)存储在系数存储器存储装置270中，计算块260可 接入系数存储器存储装置270以从其相应存储器位置读取相应滤波器系 数ci(n)且将更新的滤波器系数ci(n)写入到其相应存储器位置。
每个计算块260到群集250.1到250.w中的相应群集的分配和计算 块260的操作是在群集控制器块320的控制下。群集控制器块320被配 置成分别和/或逐群集开启/关闭计算块260。群集控制器块320另外被布 置成配置计算块260以实现对所需滤波器系数ci(n)的接入，所需滤波器 系数ci(n)对应于由符号路由逻辑300供应到群集控制器块320的抽头延 迟信号s(n-i)。
抽头延迟信号s(n-1)的路由在路由控制器块310的控制下，路由控 制器块310相应地配置符号路由逻辑(300)。路由控制器块310被配置 成将每个抽头延迟信号s(n-i)分配到抽头延迟信号的集合{s(n-i)}.1到 {s(n-i)}.w中的一个集合。路由控制器块310配置符号路由逻辑300以将 抽头延迟信号的每个集合{s(n-i)}.1到{s(n-i)}.w路由到群集250.1到 250.w中的每个相应群集。将抽头延迟信号的每个集合{s(n-i)}.1到 {s(n-i)}.w指派给群集250.1到250.w中的一个群集。每个群集250.1到 250.w接收抽头延迟信号的一个集合{s(n-i)}.1到{s(n-i)}.w的抽头延迟信 号s(n-i)。
路由控制器块310和群集控制器块320从监测块200接收信息，监 测块200可接入系数存储器270且被布置成监测滤波器系数ci(n)的发展。 启用监测块200以将与滤波器系数ci(n)的发展相关的信息供应到路由控 制器块310和群集控制器块320，路由控制器块310和群集控制器块320 被布置成基于所接收的信息而动态地操作举例说明的自适应滤波器。
将参考图8a和图8b另外解释根据本申请的实施例的使用可控制计 算资源共享的自适应滤波器的操作，图8a和图8b示出示例性滤波器系 数图表。
如图8a的滤波器系数图表中所举例说明，滤波器系数ci(n)包括较 主导和较不主导的系数或具有较高和较低贡献的滤波器系数ci(n)。在所 示出的说明性图表中，较主导滤波器系数位于抽头数目大约为30的抽头 处(总计60个抽头)。其余滤波器系数可被视为较不主导的。可理解， 较主导滤波器系数的会聚速率可低于较不主导滤波器系数的会聚速率。 还可理解，较主导滤波器系数的缩短会聚改进了自适应滤波器的总操作。 此外，相比于较不主导滤波器系数对输出信号y(n)的贡献，较主导滤波 器系数对输出信号y(n)的贡献更显著。
可控制计算资源共享使得能够在自适应滤波器的操作中考虑以上 考虑因素，同时在功率消耗减小的情况下符合性能要求。
符号路由逻辑300允许将通过抽头延迟线在每个取样循环产生的总 计L个抽头延迟信号s(n-i)分割成抽头延迟信号的w个信号集合{s(n-i)}.1 到{s(n-i)}.w。每个信号集合可包括不同数目个抽头延迟信号s(n-i)。举 例来说，将总计L个抽头延迟信号s(n-i)分割成五个集合400.1到400.5， 这五个集合各自包括不同数目个连续抽头延迟信号{s(n-i)}，其中i＝ i1、......、i2，其中i1和i2是整数，i1＜i2，0＜i1，i2＜L-1，且L是自适 应滤波器的阶数。
可基于监测、假定或预期的对输出信号y(n)的贡献水平而将总计L 个抽头延迟信号s(n-i)分割成集合。可基于监测、假定或预期的相关联滤 波器系数ci(n)的值量而将总计L个抽头延迟信号s(n-i)分割成集合。首 先，可预限定抽头延迟信号s(n-i)到信号集合的分割，例如当滤波器系数 的初始值被设置成零时，可将抽头延迟信号s(n-i)均匀指派给具有大体上 相同数目个抽头延迟信号s(n-i)的信号集合。当首先开始使用初始非零值 调整滤波器系数时，抽头延迟信号s(n-i)到不同信号集合的分配可基于初 始非零值，这些初始非零值可被视为指示相应抽头延迟信号s(n-i)的贡献 水平或显著性水平。在自适应滤波器的操作期间，可例如响应于滤波器 系数ci(n)的监测到的值量而重新分割总计L个抽头延迟信号s(n-i)。
如图8a中所说明性地示出，第一信号集合400.1和最后一个信号集 合400.5各自包括具有相关联滤波器系数ci(n)的最小值量的抽头延迟信 号s(n-i)。第三信号集合400.3包括具有相关联滤波器系数ci(n)的最高值 量的抽头延迟信号s(n-i)。第二信号集合400.2和第四信号集合400.4各 自包括具有相关联滤波器系数ci(n)的中等值量的抽头延迟信号s(n-i)。
信号集合中的每一个信号集合关联到群集(在本文中是根据五个信 号集合的五个群集)中的一个群集。举例来说，群集1与第三信号集合 400.3相关联。将计算块分配到五个群集中的每一个群集。分配到群集的 计算块的数目可有所不同。然而，如从以上论述可理解，限定群集的计 算性能的关键因数是通过个别共享因数ki得出，其中i＝1到w，且w 是群集的数目。共享因数ki限定分别指派给群集i的抽头延迟信号和滤 波器系数ci(n)的数目与分配给群集i的计算块的数目之间的比率。不同 群集的共享因数ki可不同于彼此。
可基于应用于滤波器系数ci(n)的量值或滤波器系数ci(n)的初始值的 一种或多种阈值水平而分配抽头延迟信号s(n-i)。抽头延迟信号到不同集 合值的分配可基于滤波器系数ci(n)的归一化值。滤波器系数ci(n)的归一 化值可改进可比性。图8a中举例说明的抽头延迟信号s(n-i)到五个信号 集合的分配可以是应用于滤波器系数ci(n)的量值的两种阈值水平的结 果。滤波器系数ci(n)的量值或归一化值可用于将抽头延迟信号s(n-i)重新 分配到信号集合。
在本申请的例子中，相比于具有较主导滤波器系数ci(n)的信号集合 所指派给的群集，具有较不主导滤波器系数ci(n)的信号集合所指派给的 群集可使用更高共享因数进行操作。
群集控制器块320被布置成将计算块分配到群集。最初，可根据初 始分配方案将计算块分配给群集；举例来说，可将计算块均匀分配给包 括大体上相同数目个计算块的群集。在自适应滤波器的操作期间，可例 如响应于滤波器系数ci(n)的监测到的贡献水平和/或会聚状态而调适计 算块的分配。
如图8b中另外说明性地示出，可基于应用于滤波器系数ci(n)的归 一化值的一种或两种阈值水平(参考低阈值和高阈值)而将抽头延迟信 号s(n-i)分配给三个信号集合400.1、400.2和400.3。N个阈值限定(归 一化)滤波器系数值的N+1个(子)范围或值子范围。
基于将相应滤波器系数ci(n)的值分配到N+1个值子范围中的一个 值子范围而将抽头延迟信号分配给N+1个信号集合(对应于N+1个值 子范围)中的一个信号集合。因此，每个信号集合可包括连续抽头延迟 信号s(n-i)的一个、两个或多于两个子集。在本文中，信号集合400.1和 400.2各自包括抽头延迟信号s(n-i)的两个连续子集，且信号集合400.4包括连续抽头延迟信号s(n-i)的一个子集。将三个信号集合400.1到400.3 中的每一个信号集合指派给三个群集中的一个群集。
可基于相应信号集合中的滤波器系数ci(n)的归一化值而另外选择 分配给三个群集中的每一个群集的计算块的数目。在信号集合的滤波器 系数ci(n)的归一化值与其它值相比较低的情况下，将较少数目个计算块 分配给相应群集，这意味着使用高共享因数k来调整具有低值的信号集 合的滤波器系数ci(n)。在信号集合的滤波器系数ci(n)的归一化值与其它 值相比较高的情况下，将较多数目个计算块分配给相应群集，这意味着 使用低共享因数k来调整具有高值的信号集合的滤波器系数ci(n)。在信 号集合的滤波器系数ci(n)的归一化值与其它值相比中等的情况下，将中 等数目个计算块分配给相应群集，这意味着使用中等共享因数k来调整 具有高值的信号集合的滤波器系数ci(n)。
返回参考图8b，群集1可包括较多数目个计算块以用于调整对应于 信号集合400.3的抽头延迟信号s(n-i)的滤波器系数ci(n)。群集3可包括 较少数目个计算块以用于调整对应于信号集合400.1的抽头延迟信号s(n-i)的滤波器系数ci(n)。信号集合400.1包括两个子集。群集2可包括 中等数目个计算块以用于调整对应于信号集合400.2的抽头延迟信号 s(n-i)的滤波器系数ci(n)。信号集合400.2包括两个子集。
另外参考图9，可通过群集控制器块320停用一个或多个群集的计 算块的操作。群集控制器块320被布置成分别和/或逐群集启用或停用计 算块的操作。可响应于监测块200而停用一个或多个群集的计算块，监 测块200被布置成监测滤波器系数ci(n)随时间推移的发展。基于对滤波 器系数ci(n)的发展的监测，启用监测块200以检测滤波器系数ci(n)何时 达到稳定状态。
举例来说，在被指派给一个群集以用于调整程序的滤波器系数ci(n) 已达到稳定状态的情况下，可至少暂时地停用群集的计算块以减少功率 消耗。确切地说，可在预限定空闲时间间隔Toff内停用群集的计算块， 在这之后重新操作停用的计算块。
对于以上描述，可较好地理解，对使用可配置计算资源共享的可调 适滤波器的建议设计能够灵活并动态地分别指派抽头延迟信号s(n-i)和 滤波器系数ci(n)的可配置子集。由此，用于根据自适应会聚算法执行调 整程序的计算块的可用计算能力可高效使用，同时所实施的计算块的总 数目可减小到经济数目。
尽管资源共享，确切地说，可管理资源共享的使用可显著提高自适 应滤波器的功率和成本效率，但滤波器系数ci(n)的会聚速率可能会受损。 如图5中所示意性地示出且上文参考如图5中示例性地示出的自适应滤 波器所描述，当使用计算资源共享时，滤波器系数ci(n)的会聚时间增加。 滤波器ci(n)的会聚时间对应于调整程序以产生滤波器系数ci(n)的值所需 的时间段，滤波器系数ci(n)大体上恒定，滤波器系数ci(n)仅围绕其最优 会聚值产生较小数量的变化，或换句话说，已达到稳定状态。
参考图10a和图10b另外示出减小的会聚速率，图10a和图10b示 意性地示出在使用或不使用资源共享的情况下根据例如前述LMS算法 等自适应会聚算法随时间推移而更新的滤波器系数ci(n)的发展。仅出于 解释起见，示意性地示出滤波器系数ci(n)的大体线性发展。一般来说， 滤波器系数ci(n)的发展取决于所应用的自适应会聚算法。参数k指示与 计算资源共享相关的因数。参数k对应于上文所描述的共享因数k。当 比较基于自适应会聚算法(一方面，在会聚模块上进行而不使用计算资 源共享，且在另一方面，使用具有共享因数k的计算资源共享在会聚模 块上进行)而确定的滤波器系数ci(n)随时间推移的发展时，通过滤波器 系数ci(n)随时间推移的发展限定的曲线的斜率是不同的。使用计算资源 共享来确定的曲线斜率大体上减小了共享因数k。因此，当使用计算资 源共享时，会聚速率显著增大。
为了提高会聚速率，基于滤波器系数ci(n)的监测到的发展而确定偏 移。在预限定时间段将所确定的偏移注入到滤波器系数ci(n)。在滤波器 系数ci(n)围绕会聚值产生变化的情况下，停止注入所确定的偏移，这指 示滤波器系数ci(n)已达到稳定状态。
基于滤波器系数ci(n)的值差而确定偏移Offi。在时间段N·Ts内确定 值差Δi，其中Ts是自适应滤波器的取样时间，且fs是自适应滤波器的取 样频率(Ts＝1/fs)，且N是预定整数值，N≥1，其中
Δi(n)＝N·c′i(n)＝ci(n)-ci(n-N)
在n＝0的情况下确定值差Δi，其中n是与取样时间Ts相关的取样 指数。取样指数n＝0指示开始滤波器系数调整程序。
在可能注入偏移Offi之后的每个时间段M·N·Ts另外确定值差Δi(n)。 因此在n＝j·M·N的情况下确定值差其中j＝1、2、3......(t＝n·Ts)。 因此，
在每个时间段M·N·Ts，将偏移Offi加到滤波器系数ci(n)，其限制 条件为滤波器系数ci(n)的发展的当前斜率低于预限定阈值。滤波器系数 ci(n)的发展的当前斜率低于预限定阈值被视为指示滤波器系数ci(n)围绕 最优会聚值产生略微变化。
基于值差和共享因数k而确定偏移Offi(j)：
当使用以上向量表示时，偏移Offi(j)可描述如下：
其中C′(n)＝[c′0(n)，c′1(n)，…，c′L-1(n)]T，
且
因此，偏移可被写成如下：
且注入可被写成如下：
如图10c中所示意性地示出：
t＝1·M·N·Ts：ci(n)＝ci(n)+Offi(0)，其中n＝1·M·N且j＝0；
t＝2·M·N·Ts：ci(n)＝ci(n)+Offi(1)，其中n＝2·M·N且j＝1；
t＝3·M·N·Ts：ci(n)＝ci(n)+Offi(2)，其中n＝3·M·N且j＝2；
t＝4·M·N·Ts：ci(n)＝ci(n)+Offi(3)，其中n＝4·M·N且j＝3；
......
t＝(j+1)·M·N·Ts：ci(n)＝ci(n)+Offi(j)，其中n＝(j+1)·M·N；且 另外
否则：ci(n+1)＝ci(n)+μ·e(n)·s(n-i)
在每个循环中执行自适应会聚算法，而周期性地(所述周期具有大 于自适应会聚算法的迭代循环的时段)注入偏移。
应注意，在上文所提及的时间点(j+1)·M·N·Ts(j＝0、1、2......)的 滤波器系数ci(n)的发展的当前斜率为正，以便加上偏移Offi(j)。否则， 如果斜率为负，那么将减去偏移Offi(j)。如下文所描述，斜率可近似为 关于可能短于注入时段的预限定时间段而确定的差商。
图10d示出滤波器系数ci(n)的值随时间推移的示例性发展的示意 图。周期性地注入偏移，直到滤波器系数ci(n)的值已大体上(例如，大 致)达到其最优会聚值。图10d的图示出在使用运用计算资源共享和偏 移注入的自适应滤波器的情况下的滤波器系数ci(n)的值随时间推移的发 展(实线)；在使用运用计算资源共享而不运用偏移注入的自适应滤波器 的情况下的滤波器系数ci(n)的值随时间推移的发展(短划线)；以及在 使用不运用计算资源共享的自适应滤波器的情况下的滤波器系数ci(n)的 值随时间推移的发展(双点划线)。
使用计算资源共享和偏移注入的自适应滤波器的会聚速率大体上 对应于不使用计算资源共享的自适应滤波器的会聚速率。使用计算资源 共享(且不使用偏移注入)的自适应滤波器的会聚速率明显较低。
现参考图11a，示出展示用以提高使用计算资源共享的自适应滤波 器的会聚速率的示例性实施方案的示意性流程图。上文已更详细地论述 使用计算资源共享的自适应滤波器的例子。
滤波器系数ci(n)的提高的会聚速率通过在预定时间段加上或减去 的偏移值Offi(j)来获得。加上或减去偏移值Offi(j)取决于滤波器系数ci(n) 的发展的当前斜率，确切地说，加上或减去取决于斜率为正(上升的滤 波器系数)还是为负(下降的滤波器系数)。偏移值Offi(j)基于周期性地 确定的值差Δi(j)，其中j是时段的指数。
该方法分别关于取样时间Ts和取样指数n执行，其中时间t＝n·Ts， 且n＝0、1、2......。
在初始操作S100中，初始化自适应会聚算法，且在第一时间段T1和第二时间段T2内指派值。通常，样本指数n被设置成n＝n0，且滤波 器系数ci(n)的初始值被设置成在例子中，样本指数n 被设置成n0＝0。在例子中，滤波器系数ci(n)的初始值被设置成ci(n)＝0。 通过实施使用计算资源共享的自适应滤波器来预限定共享因数k。指派 阈值TH，这允许确定滤波器系数ci(n)是否已达到稳定状态。
关于两个参数N和M来限定第一时间段T1，其中N和M是整数， 且N＞1，M＞1。举例来说，第一时间段T1＝N·M·Ts。关于参数N限 定第二时间段T2。举例来说，第二时间段T2＝N·Ts。在例子中，参数N 大于共享因数k(N＞k)。第二时间段T2在第一时间段T1中出现M次。
在操作S100中，样本指数增加了一(n＝n+1)。
在操作S120中，监测滤波器系数ci(n)的发展。基于随时间推移而 发展的滤波器系数ci(n)的值的变化而监测发展。举例来说，根据滤波器 系数ci(n)的值，确切地说关于第二时间段T2来确定斜率。
在操作S130中，确定是否将偏移注入到滤波器系数ci(n)的迭代中。 确切地说，仅在每个第一时间段T1注入此类偏移。更确切地说，仅在滤 波器系数ci(n)尚未达到稳定状态的情况下(例如，在监测到的斜率的绝 对值超出预限定阈值TH的情况下)，注入偏移，该情况被视为指示滤波 器系数ci(n)仍然显著不同于最优会聚值。待注入的偏移基于监测到的斜 率且另外基于共享因数。
在操作S140中，执行迭代以计算滤波器系数ci(n)。根据本例子， 使用LMS算法来确定滤波器系数ci(n)：
ci(n+1)＝ci(n)+μ·e(n)·s(n-i)
可在初始操作中预限定步长μ。出于完整性起见，应注意，步长μ 可以是取决于取样指数n的可变参数：μ＝μ(n)。
现参考图11b，示出展示监测滤波器系数ci(n)的发展的示例性实施 方案的示意性流程图。
在操作S200中，基于滤波器系数ci(n)的值在第一时间段T1内的发 展而监测滤波器系数ci(n)。举例来说，至少在每个第一时间段T1开始时 和每个第一时间段T1结束时确定斜率或值差。根据滤波器系数ci(n)的值 例如在第二时间段T2内的变化来确定斜率或值差。
在操作S210中，确定第二时间段T2是否已流逝。举例来说，如果 当前取样指数n是N的倍数且n不为零(n＞0)，那么第二时间段T2已 流逝，如以下状况所指示：
n mod N＝0
在第二时间段T2已流逝的情况下，在操作S220中确定斜率或值差。 基于滤波器系数值ci(n)随时间推移的变化/取样指数而确定斜率。在例子 中，基于在取样指数n和n-N处的滤波器系数ci(n)和滤波器系数ci(n-N) 的值而确定斜率ci′：
可替换的是，可确定值差Δi，值差Δi应被视为前述斜率的等效值：
Δi＝ci(n)-ci(n-N)＝N·c′i(n)
在操作S230中，确定斜率ci′或变化Δi是否与第一时间段T1的开始 相关，例如第二时间段T2在第一时间段T1中的首次出现：
(n-N)mod(N·M)＝0
如果所确定的斜率或值差与第一时间段T1的开始相关，那么可在操 作S240中存储斜率ci′或变化Δi以供稍后使用。所存储的斜率ci*或变化 Δi*被用来确定偏移。
在操作S250中，完成对滤波器系数ci(n)的发展的监测。
现参考图11c，示出展示注入偏移的示例性实施方案的示意性流程 图。
在操作S300中，将偏移注入到滤波器系数ci(n)的迭代中，其限制 条件为滤波器系数ci(n)尚未达到稳定状态。
在操作S310中，确定第一时间段T1是否已流逝。举例来说，如果 当前取样指数n是N·M的倍数且n不为零(n＞0)，那么第一时间段T1已流逝，如以下状况所指示：
n mod(N·M)＝0
如果第一时间段T1已流逝，那么在操作S320中确定偏移Offi。偏 移Offi基于用以考虑滤波器系数ci(n)在第一时间段T1内的发展的所存储 斜率ci*或变化Δi*。偏移Offi另外基于共享因数k，共享因数k能够考 虑由于自适应滤波器的计算资源共享而减小的会聚速率。举例来说，
或
如前所述，如果滤波器系数ci(n)尚未达到稳定状态，那么将偏移 Offi注入到滤波器系数ci(n)的迭代中。
在操作S330中，将当前斜率ci′或当前值差Δi与预限定阈值TH相 比较。当前斜率ci′例如根据基于不同时间点(例如，时间点n和(n-N)) 的滤波器系数ci(n)的差商来确定。当前值差Δi例如根据基于不同时间点 (例如，时间点n和(n-N))的滤波器系数ci(n)的值差来确定。在例子中， 当前斜率ci′是通过与监测滤波器系数ci(n)相关的先前操作来确定的斜 率。在例子中，当前值差Δi是通过与监测滤波器系数ci(n)相关的先前操 作来确定的值差。
|c′i|＜THc；或
|Δi|＜THΔ
其中在本例子中，THΔ≈THc·N。
如果当前斜率ci′或当前值差Δi的绝对值小于(或等于)预限定阈值 (分别为THc和THA)，那么假定滤波器系数ci(n)已达到稳定状态，且仅 围绕最优会聚值产生略微变化。在此情况下，不注入偏移Offi。
否则，如果当前斜率ci′或当前值差Δi的绝对值大于预限定阈值，那 么在操作S340中将偏移Offi注入到滤波器系数ci(n)的迭代计算中；举 例来说：
ci(n)＝ci(n)+Offi
在操作S350中，完成注入偏移。
现参考图11d，示出展示注入偏移的另一示例性实施方案的示意性 流程图。
在操作S300′中，将偏移注入到滤波器系数Ci(n)的迭代中，其限制 条件为滤波器系数ci(n)尚未达到稳定状态。
在操作S310中，确定第一时间段T1是否已流逝。如果第一时间段 T1已流逝，那么在操作S320中确定偏移Offi。
在操作S330中，将当前斜率ci′或当前变化Δi与预限定阈值TH(分 别为THc和THΔ)相比较。
如果当前斜率ci′或当前值差Δi的绝对值小于(或等于)预限定阈值， 那么假定滤波器系数ci(n)已达到稳定状态且仅围绕最优会聚值产生略微 变化。在此情况下，不注入偏移Offi。
否则，如果当前斜率ci′或当前值差Δi的绝对值大于预限定阈值，那 么将偏移Offi注入到滤波器系数ci(n)的迭代计算中。
操作S310到S330对应于上文参考图11c所描述的相应操作。已省 去不必要的重复。
在操作S340中，确定滤波器系数ci(n)随时间推移的发展示出为递 增状态还是递减状态。滤波器系数ci(n)随时间推移是递增还是递减可根 据当前斜率ci′或当前值差Δi来确定。如果当前斜率ci′或当前变化Δi大 于0，那么滤波器系数ci(n)随时间推移而递增，否则如果当前斜率ci′(n) 或当前变化Δi小于0，那么滤波器系数ci(n)随时间推移而递减：
c′i，Δi＞0：递增，或c′i，Δi＜0：递减。
如果滤波器系数ci(n)随时间推移而递增，那么在操作S370中加上 偏移Offi：
ci(n)＝ci(n)+Offi
如果滤波器系数ci(n)随时间推移而递减，那么在操作S380中减去 偏移Offi：
ci(n)＝ci(n)-Offi
在操作S390中，完成注入偏移。
现参考图12，示意性地示出根据本申请的实施例的另一示例性自适 应滤波器的框图。图12中示出的自适应滤波器具有滤波器阶数L且使 用计算资源共享以便降低实施方案的复杂度和成本。
根据滤波器阶数L，抽头延迟线具有L-1个延迟元件110.1到 110.L-1，且提供L个抽头延迟信号s(n-i)，i＝0、......、L-1。
图12的举例说明的自适应滤波器具有共享因数k＝3。这意味着为 三个滤波器系数ci(n)中的每一个提供一个计算块。因，举例说明的自 适应滤波器包括L/k个计算块120.1到120.L/k。在每个循环，调整L/k 个滤波器系数的子集。
LMS计算块120.1例如用于调整滤波器系数c0(n)到c2(n)，且LMS 计算块120.L/k例如用于调整滤波器系数cL-3(n)到cL-1(n)。本领域的技术 人员将理解，图12的计算资源共享示例性自适应滤波器仅是计算资源共 享自适应滤波器的一个说明性例子，且本申请不意图限制于该例子。
自适应滤波器另外包括用于将每个抽头延迟信号s(n-i)与相应滤波 器系数ci(n)(其中i＝0到L-1)相乘的L个乘法器130，且包括用于加 上加权输出信号贡献Yi(n)以获得输出信号y(n)的L-1个加法器140。自 适应滤波器另外包括至少L个存储器位置以存储L个滤波器系数ci(n)。
自适应滤波器另外包括监测块200，监测块200可接入滤波器系数 ci(n)且被布置成监测滤波器系数ci(n)的发展。确切地说，监测块200被 配置成进行尤其如上文参考图11a和图11b中示出的流程图所描述的监 测的方法。
自适应滤波器另外包括偏移计算块210，偏移计算块210从监测块 200接收关于滤波器系数ci(n)的值的发展的信息，且被布置成在周期性 时标上计算滤波器系数ci(n)的偏移值Offi且将计算出的偏移Offi注入到 滤波器系数ci(n)的调整程序中。确切地说，偏移计算块210被配置成进 行尤其如上文参考图11a、图11c和图11d中示出的流程图所描述的监测的方法。
应注意，偏移注入不应被理解为限制于用于调整滤波器系数的LMS (最小均方)算法，上文已关于LMS算法说明性地解释用以提高会聚速 率的方法。LMS算法只是整个算法族中的一种算法，那些算法基于最陡 下降程序的近似。算法族另外包括例如符号-误差算法、符号-Δ算法、符 号-符号算法、迫零算法和二次幂(power-to-two)量化算法。最陡下降 程序基于均方差(MSE)成本函数，该MSE成本函数示出为用于自适 应FIR滤波器。然而，已知基于非MSE准则的其它算法。示出的偏移 注入在原则上可适用于采取上文所提及的一般形式的以迭代方法确定的 滤波器系数：
C(n+1)＝C(n)+μ(n)·G(e(n)，S(n)，Φ(n))
尽管上文已参考使用固定资源共享的自适应滤波器描述偏移注入 的技术，但本公开的领域的技术人员应立刻理解，前述偏移注入技术同 样可适用于参考图7到图9所描述的使用可配置计算资源共享的自适应 滤波器。确切地说，偏移注入可使用具有个别共享因数kj的每个群集 250.1到250.w来操作，j＝1、......、w。因此基于个别滤波器系数ci(n)的发展和一个群集250.j的共享因数kj而确定待注入的偏移，在该群集 250.j处执行个别滤波器系数ci(n)的会聚程序。偏移计算块210可与监测 块200和滤波器系数存储器270布置在一起。如上文所描述另外配置监 测块200，以使得偏移计算块210能够确定滤波器系数ci(n)的偏移Offi。 可经由接入滤波器系数存储器270而将计算出的偏移Offi周期性地注入自适应会聚算法。可根据由路由控制器块310和群集控制器块320供应 的信息来确定共享因数kj。该信息例如分别指示信号集合{(s(n-i)}中的每 一个信号集合中的抽头延迟信号的数目和每个群集250.1到250.w中的 计算块260的数目。
本领域的技术人员将理解，可使用多种不同技术和技艺中的任一者 来表示信息和信号。举例来说，可通过电压、电流、电磁波、磁场或磁 粒子、光场或光粒子或其任何组合来表示贯穿以上描述可能参考的数据、 指令、命令、信息、信号、位、符号和芯片。
本领域的技术人员将另外了解，在本文中结合公开内容而描述的各 种说明性逻辑块、模块、电路和算法步骤可实施为电子硬件、计算机软 件，或这两者的组合。为了清楚地示出硬件与软件的此可互换性，各种 说明性组件、块、模块、电路和步骤已在上文大体就其功能性加以描述。 此功能性是实施为硬件还是软件取决于特定应用及施加于整个系统的设 计约束。熟练的技术人员可针对每一特定应用以不同方式实施所描述的 功能性，但此类实施决策不应被解释为导致偏离本公开的范围。
可使用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、 现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑装置、离散门或晶体管 逻辑、离散硬件组件或其经设计以执行本文所描述的功能的任何组合来 实施或执行结合本文中的公开内容而描述的各种说明性逻辑块、模块及 电路。通用处理器可以是微处理器，但在替代方案中，处理器可以是任何常规处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可实施为计算装 置的组合，例如，DSP与微处理器的组合、多个微处理器、结合DSP 核心的一个或多个微处理器，或任何其它此类配置。
结合本文中的公开内容而描述的方法或算法的步骤可直接在硬件 中、在由处理器执行的软件模块中或在这两者的组合中体现。软件模块 可驻留在RAM存储器、闪存器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM 存储器、寄存器、硬盘、可装卸磁盘、CD-ROM，或此项技术中已知的 任何其它形式的存储媒体中。示例性存储媒体耦合到处理器，使得处理 器可从存储媒体读取信息并且将信息写入到存储媒体。在替代方案中， 存储媒体可与处理器成一体式。处理器和存储媒体可驻留在ASIC中。 ASIC可驻留于用户终端中。在替代方案中，处理器及存储媒体可作为 离散组件驻留于用户终端中。
在一个或多个示例性设计中，所描述的功能可在硬件、软件、固件 或其任何组合中实施。如果实施于软件中，那么可将功能作为一个或多 个指令或代码存储在计算机可读媒体上或经由计算机可读媒体传输。计 算机可读媒体包括计算机存储媒体及通信媒体两者，通信媒体包括促进 将计算机程序从一处传送到另一处的任何媒体。存储媒体可以是可由通 用或专用计算机接入的任何可用媒体。借助于例子而非限制，此类计算 机可读媒体可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储 装置、磁盘存储装置或其它磁性存储装置，或可用于携载或存储呈指令 或数据结构形式的所要程序代码装置且可由通用或专用计算机或通用或 专用处理器接入的任何其它媒体。并且，任何连接被恰当地称作计算机可读媒体。举例来说，如果使用同轴电缆、光缆、双绞线、数字用户线 (DSL)或例如红外线、无线电及微波等无线技术从网站、服务器或其它 远程源传输软件，那么同轴电缆、光缆、双绞线、DSL或例如红外线、 无线电及微波等无线技术包括在媒体的定义中。如本文中所使用，磁盘 和光盘包括压缩光盘(CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘 (DVD)、软性磁盘和蓝光光盘，其中磁盘通常以磁性方式再现数据，而 光盘用激光以光学方式再现数据。以上各项的组合也应包括在计算机可 读媒体的范围内。
提供本公开的前述描述以使本领域的技术人员能够进行或使用本 公开。本领域的技术人员将易于清楚对本公开的各种修改，且本文中限 定的一般原理可应用于其它变化而不脱离本公开的精神或范围。因此， 本公开并不希望限于本文中所描述的例子和设计，而是应被赋予与本文 中所公开的原理和新颖特征相一致的最广范围。
附图标记列表
100： 自适应滤波器；
110： 延迟元件Z-1；
110.1： 延迟元件Z-1；
110.5： 延迟元件Z-1；
110.L-1： 延迟元件Z-1；
120： 计算块/LMS计算块；
120.0： 计算块；
120.1： 计算块；
120.3： 计算块；
120.5： 计算块；
120.L-1： 计算块；
125： 系数调整模块；
130： 乘法器；
130.0： 乘法器；
130.L-1： 乘法器；
140： 加法器；
140.2： 加法器；
140.L： 加法器；
200： 监测块；
210： 偏移计算块；
230： 群集控制器；
250： 群集/计算块的群集；
250.1： 群集/计算块的群集；
250.2： 群集/计算块的群集；
250.j： 群集/计算块的群集；
250.w： 群集/计算块的群集；
260： 计算块；
260.1： 计算块；
260.2： 计算块；
260.j： 计算块；
260.w： 计算块；
260.1.1： (群集250.1的)计算块；
260.1.C1： (群集250.1的)计算块；
260.2.1： (群集250.2的)计算块；
260.2.C2： (群集250.2的)计算块；
260.w.1： (群集250.w的)计算块；
260.w.Cw： (群集250.w的)计算块；
270： 存储器存储装置/滤波器系数存储器；
300： 路由逻辑/符号路由逻辑；
310： 路由控制器/路由控制器块；
320： 群集控制器/群集控制器块；
400： 信号集合/抽头延迟信号集合；
400.1： 信号集合/抽头延迟信号集合；
400.2： 信号集合/抽头延迟信号集合；
400.3： 信号集合/抽头延迟信号集合；
400.4： 信号集合/抽头延迟信号集合；
400.5： 信号集合/抽头延迟信号集合。

Claims (10)

1.一种使用资源共享的自适应滤波器，其特征在于，所述自适应滤波器(100)包括：
抽头延迟线(110、110.1到110.L-1)，所述抽头延迟线(110、110.1到110.L-1)根据滤波器阶数L提供L个抽头延迟信号s(n-i)；
数个计算块(260；260.1到260.1.C1；260.2到260.2.C2；和260.w.1到260.w.Cw)，所述数个计算块(260；260.1到260.1.C1；260.2到260.2.C2；和260.w.1到260.w.Cw)各自被配置成用于在迭代程序的一个循环中根据自适应会聚算法调整一个滤波器系数ci(n)，其中计算块(260)的数目小于所述滤波器阶数L；
群集控制器(320)，所述群集控制器(320)被配置成用于将所述计算块(260)中的每一个计算块分配到w个群集(250、250.1到250.w)中的一个群集，其中w是正整数；以及
符号路由逻辑(300)，所述符号路由逻辑(300)被布置成用于将抽头延迟信号的集合{s(n-i)}路由到每个群集，
其中提供每个群集(250)的所述计算块(260)以用于调整所述滤波器系数ci(n)，所述滤波器系数ci(n)与被路由到所述群集(250)中的相应群集的抽头延迟信号的所述集合{s(n-i)}相关联，
其中每个群集(250)的所述计算块(260)在抽头延迟信号的一个集合{s(n-i)}的所述滤波器系数ci(n)当中及时共享；
以及
路由控制器(310)，所述路由控制器(310)被提供以用于根据所述相应群集(250)的所述分配而配置所述抽头延迟信号s(n-i)到所述相应群集(250)的所述路由。
2.根据权利要求1所述的自适应滤波器，其特征在于，进一步包括：
监测块(200)，所述监测块(200)被配置成监测所述滤波器系数ci(n)随时间推移的发展。
3.根据权利要求1到权利要求2所述的自适应滤波器，其特征在于，
所述群集控制器(320)被配置成将所述计算块(260)动态地再分配到所述群集(250)中的相应群集。
4.根据权利要求3所述的自适应滤波器，其特征在于，
所述群集控制器(320)被配置成响应于与由所述路由控制器(310)产生的所述滤波器系数ci(n)的所述发展相关的信息而将所述计算块再分配到所述群集(250)中的一个群集。
5.根据权利要求1到4中任一项所述的自适应滤波器，其特征在于，
所述群集控制器(320)被配置成响应于与由所述路由控制器(310)产生的所述滤波器系数ci(n)的所述发展相关的信息而停用计算块(260)。
6.根据权利要求1到5中任一项所述的自适应滤波器，其特征在于，
所述群集控制器(320)被配置成响应于与由所述路由控制器(310)产生的所述滤波器系数ci(n)的所述发展相关的信息而选择性地停用被分配到所述群集(250)中的一个群集的所述计算块(260)。
7.根据权利要求1到6中任一项所述的自适应滤波器，其特征在于，
所述路由控制器(310)适用于将所述抽头延迟信号s(n-i)中的每一个抽头延迟信号动态地路由到所述群集(250)中的一个群集。
8.根据权利要求1到7中任一项所述的自适应滤波器，其特征在于，
抽头延迟信号的每个集合{s(n-i)}包括连续抽头延迟信号的一个或多个子集{s(n-i)}，其中i＝i1、......、i2，其中i1和i2是正整数，i2＞i1。
9.根据权利要求1到8中任一项所述的自适应滤波器，其特征在于，
所述监测块(200)被配置成检测滤波器系数ci(n)是否已达到稳定状态；
其中所述群集控制器(320)被配置成响应于所述监测块(200)检测到与被路由到所述群集(250)中的一个群集的抽头延迟信号的所述集合{s(n-i)}相关联的所述滤波器系数ci(n)已达到所述稳定状态而停用被分配到所述一个群集(250)的所述计算块(260)。
10.一种操作使用资源共享的自适应滤波器的方法，其特征在于，所述自适应滤波器(100)包括
抽头延迟线(110、110.1到110.L-1)，所述抽头延迟线(110、110.1到110.L-1)根据滤波器阶数L提供L个抽头延迟信号s(n-i)；以及
数个计算块(260；260.1到260.1.C1、260.2；到260.2.C2；和260.w.1到260.w.Cw)，所述数个计算块(260；260.1到260.1.C1、260.2；到260.2.C2；和260.w.1到260.w.Cw)各自被配置成用于在迭代程序的一个循环中根据自适应会聚算法调整一个滤波器系数ci(n)，其中计算块(260)的数目小于所述滤波器阶数L；
所述方法包括：
将多个计算块(260)中的每一个计算块分配到w个群集(250、250.1到250.w)中的一个群集，其中w是正整数；
将所述抽头延迟信号s(n-i)分配到w个集合{s(n-i)}，其中所述w个群集(250)对应于所述抽头延迟信号的所述w个集合{s(n-i)}；以及
将所述集合{s(n-i)}的每个抽头延迟信号路由到所述群集(250)中的一个相应群集，
其中每个群集(250)的所述计算块(260)在所述滤波器系数ci(n)当中及时共享，所述滤波器系数ci(n)与被路由到所述群集(250)的所述相应集合{s(n-i)}的所述抽头延迟信号s(n-i)相关联。
CN201711060782.8A 2016-11-18 2017-11-01 具有可管理资源共享的自适应滤波器 Active CN108075747B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16199542.8 2016-11-18
EP16199542.8A EP3324542B1 (en) 2016-11-18 2016-11-18 Adaptive filter with manageable resource sharing

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108075747A true CN108075747A (zh) 2018-05-25
CN108075747B CN108075747B (zh) 2023-04-07

Family

ID=57485291

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711060782.8A Active CN108075747B (zh) 2016-11-18 2017-11-01 具有可管理资源共享的自适应滤波器

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10367545B2 (zh)
EP (1) EP3324542B1 (zh)
JP (1) JP6948169B2 (zh)
CN (1) CN108075747B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8300798B1 (en) 2006-04-03 2012-10-30 Wai Wu Intelligent communication routing system and method
EP3324543B1 (en) 2016-11-18 2020-01-08 Nxp B.V. Adaptive filter and method of operating an adaptive filter
US10917074B2 (en) * 2019-03-29 2021-02-09 Bose Corporation Subband adaptive filter for systems with partially acausal transfer functions
US11475049B2 (en) * 2020-01-31 2022-10-18 Salesforce, Inc. Methods and systems for organization extensibility and cluster scalability

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5952911A (ja) * 1982-09-20 1984-03-27 Nec Corp トランスバ−サル・フイルタ
JPS61273008A (ja) * 1985-05-28 1986-12-03 Fujitsu Ltd 適応形トランスバ−サルフイルタ
JPS6315513A (ja) * 1986-07-08 1988-01-22 Fujitsu Ltd 適応フイルタ
JPH10322245A (ja) * 1997-05-19 1998-12-04 Nec Corp アダプティブフィルタおよびその適応化方法
US6108681A (en) * 1998-02-27 2000-08-22 Philips Electronics North America Corporation System for sharing resources in a digital filter
JP2004056263A (ja) * 2002-07-17 2004-02-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd 波形等化装置およびシフトレジスタ
US7120656B1 (en) * 2000-10-04 2006-10-10 Marvell International Ltd. Movable tap finite impulse response filter
US20120027141A1 (en) * 2010-07-29 2012-02-02 Entropic Communications, Inc. Method and Apparatus for Cross Polarization and Cross Satellite Interference Cancellation
US8705602B1 (en) * 2009-10-16 2014-04-22 Altera Corporation Equalizer circuitry with selectable tap positions and coefficients
CN105897259A (zh) * 2015-02-17 2016-08-24 恩智浦有限公司 时间数字转换器和锁相环

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0366160A1 (en) * 1986-01-18 1990-05-02 Hewlett-Packard Limited Non intrusive channel impairment analyser
WO1993000761A1 (en) * 1991-06-20 1993-01-07 Universal Data Systems, Inc. Apparatus for and method of adjusting signal points, equalizer gains and the like
JP2734952B2 (ja) * 1993-12-16 1998-04-02 日本電気株式会社 Ｃｄｍａ基地局受信装置
US5777910A (en) 1996-11-19 1998-07-07 Thomson Multimedia S.A. Sparse equalization filter adaptive in two dimensions
US5946351A (en) * 1996-12-27 1999-08-31 At&T Corporation Tap selectable decision feedback equalizer
US20020150155A1 (en) * 2001-02-26 2002-10-17 Itzhak Florentin Convergence speed, lowering the excess noise and power consumption of equalizers
US7218682B2 (en) * 2002-02-12 2007-05-15 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. Methods and apparatus for synchronously combining signals from plural transmitters
US7499513B1 (en) 2004-12-23 2009-03-03 Xilinx, Inc. Method and apparatus for providing frequency synthesis and phase alignment in an integrated circuit
FR2899052B1 (fr) * 2006-03-22 2009-04-24 Imra Europ Sas Soc Par Actions Filtre adaptatif pour un recepteur de signal de communication
US8285772B2 (en) * 2008-02-04 2012-10-09 Realtek Semiconductor Corp. Order adaptive finite impulse response filter and operating method thereof
WO2010139840A1 (en) * 2009-06-03 2010-12-09 Elektrobit System Test Oy Over-the-air test
US9001883B2 (en) 2011-02-16 2015-04-07 Mediatek Inc Method and apparatus for slice common information sharing
KR101826215B1 (ko) 2011-06-23 2018-03-22 후아웨이 테크놀러지 컴퍼니 리미티드 오프셋 복호 장치, 오프셋 부호화 장치, 화상 필터 장치 및 데이터 구조
KR20130075888A (ko) * 2011-12-28 2013-07-08 삼성전자주식회사 무선통신 시스템에서 등화기 수신기 및 동작 방법
US9385929B2 (en) 2013-02-26 2016-07-05 Cisco Technology, Inc. Methods and devices for performing dynamic droop compensation
US9154187B2 (en) * 2013-05-24 2015-10-06 Nxp B.V. System and method for operating a filter for echo cancellation
EP3324543B1 (en) 2016-11-18 2020-01-08 Nxp B.V. Adaptive filter and method of operating an adaptive filter

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5952911A (ja) * 1982-09-20 1984-03-27 Nec Corp トランスバ−サル・フイルタ
JPS61273008A (ja) * 1985-05-28 1986-12-03 Fujitsu Ltd 適応形トランスバ−サルフイルタ
JPS6315513A (ja) * 1986-07-08 1988-01-22 Fujitsu Ltd 適応フイルタ
JPH10322245A (ja) * 1997-05-19 1998-12-04 Nec Corp アダプティブフィルタおよびその適応化方法
US6108681A (en) * 1998-02-27 2000-08-22 Philips Electronics North America Corporation System for sharing resources in a digital filter
US7120656B1 (en) * 2000-10-04 2006-10-10 Marvell International Ltd. Movable tap finite impulse response filter
JP2004056263A (ja) * 2002-07-17 2004-02-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd 波形等化装置およびシフトレジスタ
US8705602B1 (en) * 2009-10-16 2014-04-22 Altera Corporation Equalizer circuitry with selectable tap positions and coefficients
US20120027141A1 (en) * 2010-07-29 2012-02-02 Entropic Communications, Inc. Method and Apparatus for Cross Polarization and Cross Satellite Interference Cancellation
CN105897259A (zh) * 2015-02-17 2016-08-24 恩智浦有限公司 时间数字转换器和锁相环

Also Published As

Publication number Publication date
US20180145725A1 (en) 2018-05-24
EP3324542B1 (en) 2019-10-23
EP3324542A1 (en) 2018-05-23
JP2018082422A (ja) 2018-05-24
US10367545B2 (en) 2019-07-30
JP6948169B2 (ja) 2021-10-13
CN108075747B (zh) 2023-04-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108075746A (zh) 自适应滤波器和操作自适应滤波器的方法
CN108075747A (zh) 具有可管理资源共享的自适应滤波器
Arenas-Garcia et al. Combinations of adaptive filters: performance and convergence properties
US8199804B1 (en) Efficient tapped delay line equalizer methods and apparatus
CN101083475B (zh) 对施加给信号的多个偏移补偿进行独立调节的系统及方法
CN101088220B (zh) 用于docsis2.0的dfe到ffe的均衡系数变换处理
US8503519B2 (en) Detecting residual ISI components using two data patterns
US20140064351A1 (en) Adaptive Control of Low-Frequency Equalizers
TW201301817A (zh) 可建置式多維驅動器及接收器
JP6262066B2 (ja) 受信回路及び通信システム
De et al. Optimal analog active filter design using craziness‐based particle swarm optimization algorithm
US20140348276A1 (en) System and method for operating a filter for echo cancellation
US8036305B2 (en) Precoder design for different channel lengths
Hwang et al. A gradient-based variable step-size scheme for kurtosis of estimated error
US20070014380A1 (en) Parallel Tomlinson-Harashima precoders
CN106105032B (zh) 用于自适应滤波器的系统和方法
Meng et al. NN‐based IDF demodulator in band‐limited communication system
US20040013187A1 (en) Waveform equalizer and shift resistor
Al-Awami et al. An adaptive equalizer based on particle swarm optimization techniques
US7933196B2 (en) Method and apparatus for canceling channel interference
WO2012104828A1 (en) A method and apparatus for hierarchical adaptive filtering
HBM et al. Adaptive Variable Step Size in LMS Algorithm Using Evolutionary Programming: VSSLMSEV
CN113259284B (zh) 一种基于Bagging和长短期记忆网络的信道盲均衡方法及系统
Sitjongsataporn et al. Set-Membership Adaptive Reduced-Rank Affine Projection Algorithm
Xie et al. Partial update conjugate gradient algorithms for adaptive filtering

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant