FR2738695A1 - Procede et dispositif d'identification adaptative et annuleur d'echo adaptatif incluant un tel dispositif - Google Patents
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Abstract
Pour estimer la réponse d'un système (10) d'un signal d'entrée (xt ), on reçoit d'une part le signal d'entrée et d'autre part un signal d'observation (yt ) dont une composante est ladite réponse au signal d'entrée, on détermine un signal d'erreur (et ) en soustrayant du signal d'observation le signal d'entrée filtré par un filtre d'identification (18) représentatif de la réponse dudit système, et on adapte les coefficients du filtre d'identification en tenant compte du signal d'entrée et du signal d'erreur. Si l'adaptation tient compte d'un pas d'adaptation mut , on fait varier celui-ci selon: mut = a/(c+d.P2t /P1t ), où a, c et de désignent des constantes positives, P1t désigne une estimation de la puissance du signal d'entrée et P2t désigne une estimation de la puissance du signal d'observation ou d'une composante de perturbation dudit signal d'observation. Si l'adaptation fait appel à un facteur d'oubli lambdat pour des estimations récursives, celui-ci peut également varier selon lambdat = 1 - [a/(c+d.P2t /P1t )]/ alphaL.
Description
PROCEDE ET DISPOSITIF D'IDENTIFICATION ADAPTATIVE
ET ANNULEUR D'ECHO ADAPTATIF INCLUANT UN TEL
DISPOSITIF
La présente invention concerne un procédé et un dispositif d'identification adaptative de système et leur application, entre autres, dans un annuleur d'écho adaptatif.
ET ANNULEUR D'ECHO ADAPTATIF INCLUANT UN TEL
DISPOSITIF
La présente invention concerne un procédé et un dispositif d'identification adaptative de système et leur application, entre autres, dans un annuleur d'écho adaptatif.
L'essor actuel des télécommunications dans le domaine du grand public, et plus particulièrement des radiocommunications avec les mobiles,amènent les concepteurs de ces systèmes à mettre en oeuvre des solutions techniques optimales en termes de confort d'utilisation.
Dans ce sens, les équipes industrielles de Recherche et de Développement sont fréquemment confrontées à des problèmes d'identification adaptative de systèmes. Parmi ces problèmes, on peut citer, dans le cadre des radiocommunications avec les mobiles, la problématique liée à légalisation des canaux de propagation et à l'annulation d'écho acoustique pour la radiotéléphonie mains-libres.
Ces problèmes d'identification de systèmes sont souvent résolus par 1 ' utilisation de techniques de traitement du signal intégrant des procédés d'identification adaptative.
Mais jusqu'à présent, aucun de ces dispositifs ne permet de s'ajuster automatiquement aux conditions de bruit environnant.
L'utilisation de telles techniques adaptatives d'identification de systèmes présente un inconvénient majeur qui réside dans la forte corrélation entre les performances atteintes et le choix des paramètres de contrôle leur étant associés. Ce choix est d'autant plus critique lorsque l'environnement d'utilisation de ces dispositifs évolue au cours du temps, comme cela peut être le cas, par exemple, pour l'annulation d'écho acoustique dans le contexte des radiocommunications avec les mobiles.
Ces dispositifs mettent en oeuvre des algorithmes d'identification qui sont caractérisés dans leur forme temporelle par les équations générales suivantes (voir S.
Haykin, "Adaptive Filter Theory", Englewood Cliffs, N.J.
Prentice-Hall, 1991) et = Yt - < HL, t-l' XL, t (1)
HL,t = HL t-l + \1t.f(XL,t ; et ; xt) (2) où < .,. > représente le produit scalaire entre deux vecteurs, HL, t est un vecteur représentant la réponse impulsionnelle du filtre d'identification de taille L à l'instant t, zt est un pas d'adaptation normalisé, XL,t=(xtfxt~lS 'Xt-L+l) est le vecteur constitué des L derniers échantillons du signal d'entrée xt, yt est l'échantillon courant du signal d'observation, et est l'erreur de filtrage a priori, kt est un facteur d'oubli, et f(.) est la fonction permettant de distinguer ces différents algorithmes.Notons que le facteur d'oubli permet d'estimer des coefficients de corrélation lissés dans le temps, ces coefficients étant inhérents aux algorithmes d'identification. L'algorithme NLMS (Normalized
Least Mean Squares, voir l'ouvrage précité de S. Haykin), par exemple, est caractérisé par les équations suivantes
et = yt - < HL, t-l' XLIt > (1)
où ||.|| 2 représente le carré de la norme d'un vecteur.
HL,t = HL t-l + \1t.f(XL,t ; et ; xt) (2) où < .,. > représente le produit scalaire entre deux vecteurs, HL, t est un vecteur représentant la réponse impulsionnelle du filtre d'identification de taille L à l'instant t, zt est un pas d'adaptation normalisé, XL,t=(xtfxt~lS 'Xt-L+l) est le vecteur constitué des L derniers échantillons du signal d'entrée xt, yt est l'échantillon courant du signal d'observation, et est l'erreur de filtrage a priori, kt est un facteur d'oubli, et f(.) est la fonction permettant de distinguer ces différents algorithmes.Notons que le facteur d'oubli permet d'estimer des coefficients de corrélation lissés dans le temps, ces coefficients étant inhérents aux algorithmes d'identification. L'algorithme NLMS (Normalized
Least Mean Squares, voir l'ouvrage précité de S. Haykin), par exemple, est caractérisé par les équations suivantes
et = yt - < HL, t-l' XLIt > (1)
où ||.|| 2 représente le carré de la norme d'un vecteur.
Cette formulation ((1) et (2)) fait référence à un algorithme temporel, mais on note que la méthode présentée ici est aussi valable pour les algorithmes fréquentiels.
En outre, certains algorithmes utilisent un pas d'adaptation et/ou un facteur d'oubli. Ainsi, les algorithmes des Moindres Carrés Récursifs Rapides (MCRR) (voir l'ouvrage précité de S. Haykin) utilisent uniquement un facteur d'oubli, tandis que les algorithmes de type gradient (voir l'ouvrage précité de S. Haykin) et de projection (voir l'article de K. Ozeki et T. Umeda, "An
Adaptive Algorithm Using an Orthogonal Projection to an
Affine Subspace and Its Properties", Electronics and
Communications in Japan, vol. 67-A, n05, pp.19-27, 1984) utilisent un pas d'adaptation et parfois un facteur d'oubli.
Adaptive Algorithm Using an Orthogonal Projection to an
Affine Subspace and Its Properties", Electronics and
Communications in Japan, vol. 67-A, n05, pp.19-27, 1984) utilisent un pas d'adaptation et parfois un facteur d'oubli.
Comme évoqué précédemment, les performances de ces algorithmes (vitesse de convergence, capacité de poursuite des non-stationnarités, désajustement après convergence) sont intimement liées au choix des grandeurs Xt et Ut. Celles-ci sont ajustées, en général, en fonction de la nature des signaux traités et du niveau du bruit d'observation caractéristique de l'application souhaitée. Ainsi, dans le cas de signaux très bruités, il est conseillé de prendre un pas d'adaptation très proche de 0 et un facteur d'oubli très proche de 1 afin d'accroître la robustesse au bruit de ces algorithmes. Par contre, dans le cas de signaux faiblement bruités, un pas d'adaptation proche de 1 permet d'obtenir un plus grande rapidité de convergence de l'algorithme d'identification vers la solution optimale.
Plus généralement, dans les applications où le niveau de bruit varie au cours du temps (cas de figure couramment rencontré en pratique) , le réglage de ces paramètres devient délicat et il est souvent réalisé en considérant les conditions les plus adverses. Ainsi, dans le cadre de l'annulation d'écho acoustique pour les radiotéléphones mains-libres, ces grandeurs sont ajustées de façon à obtenir un comportement satisfaisant dans des conditions difficiles (vitesse importante, vitres ouvertes,...). Il est, cependant, important de noter que ces réglages limitent les performances des algorithmes en question lorsque l'on se place dans des conditions moins adverses (véhicule à l'arrêt par exemple pour l'annulation d'écho acoustique).
Ces difficultés de réglage des paramètres de contrôle des algorithmes d'identification rendent cette procédure très coûteuse en temps de développement. Pour faire face à ce coût important, la recherche de formulations du pas d'adaptation et du facteur d'oubli prenant en compte les variations des caractéristiques du bruit d'observation a été entamée. Les informations présentes dans la littérature concernant des paramètres de contrôle variables permettent de distinguer deux types de solutions
- la suite des pas d'adaptation {pt} est définie de façon récurrente dans le temps, clest-à-dire que zt est calculé en fonction de Zt-lS ^Ut-N pour une récurrence d'ordre N.Les valeurs d'initialisation sont en général liées à la puissance du signal d'observation, et elles ne tiennent pas compte explicitement des conditions de bruit. Un exemple de ce type est donné dans l'article de D.T.M. Slock, "On the
Convergence Behavior of the LMS and the Normalized LMS
Algorithms", IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 41, N09, pp.2811-2825, Septembre 1993.
- la suite des pas d'adaptation {pt} est définie de façon récurrente dans le temps, clest-à-dire que zt est calculé en fonction de Zt-lS ^Ut-N pour une récurrence d'ordre N.Les valeurs d'initialisation sont en général liées à la puissance du signal d'observation, et elles ne tiennent pas compte explicitement des conditions de bruit. Un exemple de ce type est donné dans l'article de D.T.M. Slock, "On the
Convergence Behavior of the LMS and the Normalized LMS
Algorithms", IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 41, N09, pp.2811-2825, Septembre 1993.
- le pas d'adaptation est variable et dépend en général de la puissance à court terme de l'erreur résiduelle.
Cette erreur introduit la notion de bruit ambiant dans la mesure où celui-ci est donné par la somme de l'erreur d'identification proprement dite et du bruit d'observation.
Néanmoins, ce pas d'adaptation ne permet pas de distinguer l'importance relative du bruit d'observation et celle de l'erreur d'identification. Un exemple de ce type est donné dans l'article de H. Perez Meana et al., "A Time Varying Step
Size Normalized LMS Echo Canceller Algorithm", Proc. of
EUSIPCO-94, pp. II-249 - II-252, Edimburg, Ecosse, Septembre 1994.
Size Normalized LMS Echo Canceller Algorithm", Proc. of
EUSIPCO-94, pp. II-249 - II-252, Edimburg, Ecosse, Septembre 1994.
Ainsi, aucune solution satisfaisante au problème cidessus exposé n'a pu être identifiée dans la littérature.
La présente invention a pour but de proposer une telle solution.
L'invention propose ainsi un procédé d'identification adaptative pour estimer la réponse d'un système à un signal d'entrée, dans lequel on reçoit d'une part le signal d'entrée et d'autre part un signal d'observation dont une composante est ladite réponse au signal d'entrée, on détermine un signal d'erreur en soustrayant du signal d'observation le signal d'entrée filtré par un filtre d'identification à réponse impulsionnelle finie représentative de la réponse dudit système, et on adapte les coefficients du filtre d'identification en tenant compte du signal d'entrée, du signal d'erreur et d'un pas d'adaptation.Selon l'invention, on fait varier la valeur du pas d'adaptation Rt selon
a
c+d.P2t/Plt (3) où a, c et d désignent des constantes positives, Plt désigne une estimation à l'instant considéré de la puissance du signal d'entrée et P2 t désigne une estimation à l'instant considéré de la puissance du signal d'observation ou d'une composante de perturbation dudit signal d'observation.
a
c+d.P2t/Plt (3) où a, c et d désignent des constantes positives, Plt désigne une estimation à l'instant considéré de la puissance du signal d'entrée et P2 t désigne une estimation à l'instant considéré de la puissance du signal d'observation ou d'une composante de perturbation dudit signal d'observation.
L'expression (3) permet d'ajuster de façon automatique le pas d'adaptation sst aux conditions de bruit auxquelles est soumis le système.
Si l'on suppose le bruit additif, le signal d'observation est donné par la somme du signal de sortie du système à identifier et du bruit d'observation. Si P2t est la puissance du signal d'observation, l'expression (3) permet d'obtenir une valeur proche de a/(c+dy) ou Y est un majorant du module au carré de la fonction de transfert du système à identifier, lorsque la puissance du bruit ou de la perturbation est faible devant celle du signal d'entrée (et donc devant celle du signal de sortie), et inversement une valeur d'autant plus proche de 0 que le niveau de bruit est important (le filtre d'identification doit être faiblement adapté en présence de bruit important) .Si P2t est la puissance de la composante de perturbation, l'expression (3) fournit un valeur de > proche de a/c lorsque la puissance du bruit ou de la perturbation est faible devant celle du signal d'entrée, et une valeur proche de 0 lorsque le niveau de bruit est important. En pratique, les constantes a, c et d sont choisies de sorte que la plage de variation du pas d'adaptation corresponde au domaine de stabilité de l'algorithme utilisé. Dans le cas, par exemple, de l'utilisation du NLMS sur du bruit blanc, le choix a=c permet d'obtenir un pas d'adaptation proche de 1 (valeur optimale pour la convergence dans ce cas) lorsque la puissance du bruit d'observation est faible devant celle du signal d'entrée du système à identifier.
Lorsque l'algorithme d'adaptation utilisé tient compte d'un facteur d'oubli on peut également, selon l'invention, faire varier ce facteur d'oubli t selon
t - i - PLt (4) où At désigne le pas d'adaptation variable et aL désigne une constante positive.
t - i - PLt (4) où At désigne le pas d'adaptation variable et aL désigne une constante positive.
Lorsque l'algorithme d'adaptation ne tient pas explicitement compte d'un pas d'adaptation mais seulement d'un facteur d'oubli ht, celui-ci peut avoir une valeur qu'on fait varier conformément à une relation correspondant à une concaténation des formules (3) et (4), soit
L'expression (4) ou (5) permet elle aussi d'ajuster de façon automatique le facteur d'oubli Xt de l'algorithme aux conditions de bruit d'observation.
Ainsi, ce facteur d'oubli tend vers [1-a/((c+dy)aL)] (ou vers [1-a/caL]), lorsque la puissance de bruit est faible devant celle du signal d'entrée, et inversement vers 1 lorsque le niveau de bruit croît. Ce dernier aspect peut s'expliquer par le manque de fiabilité des estimateurs d'énergie à court terme en présence de bruit important et donc par la nécessité d'accroître la mémoire de ces estimateurs pour exploiter des informations à plus long terme.
Un second aspect de l'invention concerne un dispositif d'identification adaptative d'un système auquel est appliqué un signal d'entrée comprenant
- une première entrée recevant le signal d'entrée
- une seconde entrée recevant un signal d'observation dont une composante est une réponse dudit système au signal d'entrée
- un filtre d'identification à réponse impulsionnelle finie représentative de la réponse dudit système
- un soustracteur produisant un signal d'erreur en soustrayant du signal d'observation le signal d'entrée filtré par le filtre d'identification
- des moyens d'adaptation des coefficients du filtre d'identification en fonction du signal d'entrée, du signal d'erreur et d'un pas d'adaptation et/ou d'un facteur d'oubli
- des premiers moyens d'estimation de la puissance du signal d'entrée;;
- des seconds moyens d'estimation de la puissance du signal d'observation ou d'une composante de perturbation dudit signal d'observation ; et
- des moyens de calcul du pas d'adaptation et/ou du facteur d'oubli fourni(s) aux moyens d'adaptation.
- une première entrée recevant le signal d'entrée
- une seconde entrée recevant un signal d'observation dont une composante est une réponse dudit système au signal d'entrée
- un filtre d'identification à réponse impulsionnelle finie représentative de la réponse dudit système
- un soustracteur produisant un signal d'erreur en soustrayant du signal d'observation le signal d'entrée filtré par le filtre d'identification
- des moyens d'adaptation des coefficients du filtre d'identification en fonction du signal d'entrée, du signal d'erreur et d'un pas d'adaptation et/ou d'un facteur d'oubli
- des premiers moyens d'estimation de la puissance du signal d'entrée;;
- des seconds moyens d'estimation de la puissance du signal d'observation ou d'une composante de perturbation dudit signal d'observation ; et
- des moyens de calcul du pas d'adaptation et/ou du facteur d'oubli fourni(s) aux moyens d'adaptation.
Si l'adaptation fait appel à un pas d'adaptation ptt celui-ci varie selon la formule (3) ci-dessus. Si l'adaptation fait appel à un facteur d'oubli xt celui-ci varie selon la formule (4) ou (5) ci-dessus.
Un tel dispositif peut notamment faire partie d'un annuleur d'écho adaptatif. Un annuleur décho adaptatif enlève d'un signal de retour des composantes d'écho d'un signal direct. La première entrée du dispositif d'identification adaptative reçoit le signal direct en tant que signal d'entrée, tandis que la seconde entrée reçoit le signal de retour. Le signal d'erreur constitue le signal de sortie de l'annuleur d'écho.
D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront dans la description ci-après d'exemples de réalisation préférés mais non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels
- la figure 1 est un schéma synoptique d'un dispositif d'identification adaptative selon l'invention et
- la figure 2 est un schéma synoptique d'un annuleur d'écho adaptatif selon l'invention.
- la figure 1 est un schéma synoptique d'un dispositif d'identification adaptative selon l'invention et
- la figure 2 est un schéma synoptique d'un annuleur d'écho adaptatif selon l'invention.
La figure 1 montre un système à identifier 10 auquel est appliqué un signal xt variant dans le temps. On note zt la réponse du système 10 au signal d'entrée xt. La mesure de la réponse zt s'accompagne inévitablement de l'adjonction d'une composante de perturbation bt appelée bruit d'observation. Ce bruit d'observation bt peut comprendre du bruit à proprement parler (bruit blanc ou bruit routier par exemple), mais également du signal utile. La composante bt est appelée bruit d'observation dans la mesure où elle perturbe llobser- vation de la réponse zt. L'additionneur 12 symbolise sur la figure l'adjonction de la composante de perturbation bt, supposée additive, à la réponse Zt. Le signal d'observation mesuré Yt est ainsi la réponse d'un système réel 14 incluant le système à identifier 10 et l'additionneur 12.
Le dispositif d'identification adaptative 16 reçoit le signal d'entrée xt sur une première entrée El, et le signal d'observation yt sur une seconde entrée E2. Les signaux xt et Yt sont amplifiés, filtrés et numérisés à l'entrée du dispositif 16 par des éléments classiques non représentés.
Le dispositif d' identification adaptative 16 comporte un filtre d'identification 18 consistant en un filtre programmable à réponse impulsionnelle finie. Les coefficients du filtre d'identification 18 sont adaptés pour que ce filtre soit représentatif de la réponse du système à identifier 10.
Le filtre 18 reçoit le signal d'entrée numérisé xt, et délivre une estimation Zt de la réponse Zt du système 10.
Un soustracteur 20 retranche cette estimation Zt du signal d'observation numérisé yt pour fournir un signal d'erreur et. Ce signal d'erreur et peut être vu comme une estimation de la composante de perturbation bt.
Une unité 22 de mise à jour du filtre d'identification adapte les coefficients du filtre 18 sur la base du signal d'entrée xt et du signal d'erreur et. L'unité 22 prend en compte pour l'adaptation un pas d'adaptation , et/ou un facteur d'oubli Xt Conformément à l'invention, le pas d'adaptation At et, le cas échéant, le facteur d'oubli sont variables en fonction du signal d'entrée et du signal d' observation.
Le dispositif d'identification adaptative 16 comporte une unité 24 qui calcule une estimation Plt de la puissance du signal d'entrée xt et une unité 26 qui calcule une estimation P2t soit de la puissance du signal d'observation soit de la puissance de la composante de perturbation bt du signal d'observation yt. Une unité 28 calcule le pas d'adaptation pt et, le cas échéant, le facteur d'oubli xt en fonction des estimations de puissance Plt et P2t, et les fournit à l'unité 22 de mise à jour du filtre d'identification. Le pas d'adaptation Ut est calculé selon la formule:
a
lit = c+d.P2t/Plt où a, c et d désignent des constantes positives.
a
lit = c+d.P2t/Plt où a, c et d désignent des constantes positives.
Si l'algorithme de mise à jour mise en oeuvre par l'unité 22 fait appel à un facteur d'oubli Xt, celui-ci est calculé par l'unité 28 selon la formule
t L où aL désigne une constante positive égale au produit d'un coefficient a par la longueur L, exprimée en nombres d'échantillons, de la réponse impulsionnelle du filtre d'identification 18 utilisé.
t L où aL désigne une constante positive égale au produit d'un coefficient a par la longueur L, exprimée en nombres d'échantillons, de la réponse impulsionnelle du filtre d'identification 18 utilisé.
L'unité 22 de mise à jour du filtre d'identification met par exemple en oeuvre l'algorithme du gradient stochastique normalisé (NLMS) dont les équations (1) et (2bis) ont été rappelées en introduction. Un autre exemple d'algorithme d'adaptation utilisable est l'algorithme de projection affine (APA) d'ordre 2, dont les équations sont
Le pas d'adaptation variable et/ou le facteur d'oubli variable peuvent également être utilisés avec divers autres algorithmes d'adaptation pouvant être mis en oeuvre par l'unité 22.
Le facteur d'oubli ht, lorsqu'il est utilisé, sert généralement au calcul de produits scalaires tels que par exemple ceux prévus dans l'équation (6) dans le cas de l'algorithme APA d'ordre 2. Les produits scalaires sont alors calculés de façon récursive sur une fenêtre exponentielle caractérisée par la valeur du facteur d'oubli < XL,t'XL,t-1 > =#t < XL,t-1,XL,t-2 > + Xt Xt-l (8) ou < XL,t < XL,t-1 > =#t < XL,t-2 > +(1-#t)xt xt-1 (8bis) et ||XL,t-1|| 2 = #t||xL-,t-2|| 2 + xt l2 (9) ou ||XL,t-1|| = = #t||xL,t-2|| + (l-t) Xt-l (9bis)
L'expression (9) ou (9bis) peut également être utilisée pour calculer ||XL,t|| 2 (équation (2bis)) dans le cas de l'algorithme NLMS. La valeur du coefficient a servant au calcul du facteur d'oubli variable Xt dépend de l'algorithme d'adaptation utilisé. La valeur a=1 convient en général pour les algorithmes de type gradient ou de projection, tandis que a=3 convient pour les algorithmes de type MCRR.
L'expression (9) ou (9bis) peut également être utilisée pour calculer ||XL,t|| 2 (équation (2bis)) dans le cas de l'algorithme NLMS. La valeur du coefficient a servant au calcul du facteur d'oubli variable Xt dépend de l'algorithme d'adaptation utilisé. La valeur a=1 convient en général pour les algorithmes de type gradient ou de projection, tandis que a=3 convient pour les algorithmes de type MCRR.
Un exemple d'algorithme d'adaptation mettant en oeuvre uniquement le facteur d'oubli variable Xt (défini par l'équation (5) avec α=3) est l'algorithme RLS (Recursive
Least Squares ou MCR pour Moindres Carrés Récursifs) à oubli exponentiel donné par les équations (10) à (15) suivantes Initialisation
-1
RL,0 =C.IL
c étant un réel positif et IL la matrice identité de dimension LxL.
Least Squares ou MCR pour Moindres Carrés Récursifs) à oubli exponentiel donné par les équations (10) à (15) suivantes Initialisation
-1
RL,0 =C.IL
c étant un réel positif et IL la matrice identité de dimension LxL.
Acquisition de xt et Yt ; mémorisation de xt
Calcul du gain de Kalman
- Calcul d'un vecteur KL t et d'un scalaire
kL.t intermédiaires KL, t =RL, - 1 XL, t (10)
kL,t = #t + < KL,tIXL,t > (11)
- Calcul du gain de Kalman
1
L,t = - k t KL,t (12)
Mise à jour de l'inverse de la matrice d'autocorrélation ::
Filtrage
et= Yt - < ML, t1lXL, t > (14) Adaptation
H, t HL t-l -e. CL,t (15)
Bien qu'on ait fait référence ci-dessus à des algorithmes temporels, l'invention est également applicable avec des algorithmes fréquentiels, c'est-à-dire dans lesquels les signaux sont convertis dans le domaine fréquentiel (par exemple par transformée de Fourier), filtrés dans le domaine fréquentiel par un filtre programmable, puis ramenés dans le domaine temporel par transformée de Fourier inverse.Dans ce cas, les signaux d'entrée xt correspondent à des composantes fréquentielles du signal d'origine obtenues par transformée de Fourier ou filtrage en sous-bande, et les puissances Plt,
P2t représentent les puissances correspondantes. On note que les coefficients Zt et/ou Xt ainsi obtenus sont généralement différents à l'égard des différentes composantes fréquentielles.
Calcul du gain de Kalman
- Calcul d'un vecteur KL t et d'un scalaire
kL.t intermédiaires KL, t =RL, - 1 XL, t (10)
kL,t = #t + < KL,tIXL,t > (11)
- Calcul du gain de Kalman
1
L,t = - k t KL,t (12)
Mise à jour de l'inverse de la matrice d'autocorrélation ::
Filtrage
et= Yt - < ML, t1lXL, t > (14) Adaptation
H, t HL t-l -e. CL,t (15)
Bien qu'on ait fait référence ci-dessus à des algorithmes temporels, l'invention est également applicable avec des algorithmes fréquentiels, c'est-à-dire dans lesquels les signaux sont convertis dans le domaine fréquentiel (par exemple par transformée de Fourier), filtrés dans le domaine fréquentiel par un filtre programmable, puis ramenés dans le domaine temporel par transformée de Fourier inverse.Dans ce cas, les signaux d'entrée xt correspondent à des composantes fréquentielles du signal d'origine obtenues par transformée de Fourier ou filtrage en sous-bande, et les puissances Plt,
P2t représentent les puissances correspondantes. On note que les coefficients Zt et/ou Xt ainsi obtenus sont généralement différents à l'égard des différentes composantes fréquentielles.
La figure 2 montre un annuleur d'écho adaptatif incorporant un dispositif d'identification adaptative 16 du type décrit en référence à la figure 1. L'annuleur d'écho est associé à une installation téléphonique mains-libres. Le signal d'entrée xt est le signal direct destiné au hautparleur îl de l'installation mains-libres. Le signal d'observation Yt est le signal de retour recueilli par le microphone 13 de l'installation mains-libres. Ce signal d'observation inclut des composantes d'écho zt du signal direct, et des composantes de perturbation bt pouvant inclure du bruit et de la parole émise par le locuteur. Le système à identifier consiste en le ou les trajets d'écho entre le haut-parleur il et le microphone 13.
Dans son application à un annuleur d'écho adaptatif, le système d'identification adaptative 16 comporte un détecteur d'activité vocale 30 qui indique si le signal direct xt est vocalement actif ou inactif. De tels détecteurs d'activité vocale sont classiquement utilisés dans les annuleurs d'écho. L'unité 22 ne procède à la mise à jour de filtres d'identification 18 que lorsque le signal direct xt supporte une activité vocale.
Pour estimer la puissance Plt du signal d'entrée xt, l'unité 24 utilise une fenêtre exponentielle dont la constante de temps est liée à la grandeur Y = l-1/L
Plt= 7-Plt~l+ xt2 (16) ou P1t- γ P1t1+ (1-γ)xt (16bis) où xt représente l'échantillon du signal d'entrée à l'instant t.
Plt= 7-Plt~l+ xt2 (16) ou P1t- γ P1t1+ (1-γ)xt (16bis) où xt représente l'échantillon du signal d'entrée à l'instant t.
La même fenêtre exponentielle peut être utilisée par l'unité 26 pour calculer l'estimation P2t. Si P2t représente une estimation de la puissance du signal d'observation, celle-ci est donnée par
p2t= 7-P2t~l+ Yt (17) ou
p2t= y. 2t-i+ (1-γ)yt (l7bis) où Yt est l'échantillon du signal de retour à l'instant t.
p2t= 7-P2t~l+ Yt (17) ou
p2t= y. 2t-i+ (1-γ)yt (l7bis) où Yt est l'échantillon du signal de retour à l'instant t.
Si l'estimation P2 t représente la puissance de la composante de perturbation du signal d'observation, l'unité 26 met en oeuvre la même formule (17) ou (17bis), mais uniquement aux instants où le détecteur d'activité vocale 30 indique que le signal direct est vocalement inactif.
L'annuleur d'écho selon l'invention a l'avantage d'être relativement robuste à l'égard du phénomène de double parole (cas où la parole locale se superpose au signal d'écho). La situation de double parole conduit à augmenter l'estimation de puissance P2t, et donc à diminuer la valeur du pas d'adaptation Ft. L'ajustement automatique du pas d'adaptation Rt permet ainsi de limiter l'importance de l'adaptation en situation de double parole, sans qu'il soit indispensable de détecter spécialement ces situations de double parole. Les essais effectués en laboratoire ont pu confirmer les bonnes performances de 1'annuleur d'écho en situation de double parole.
En pratique, I'annuleur d'écho selon l'invention peut être réalisé en programment un processeur spécialisé pour le traitement du signal (DSP) comme il est usuel. Il peut être également réalisé au moyen d'un circuit intégré spécifique (ASIC) dédié à cette application.
Les inventeurs ont pu vérifier l'amélioration des performances que procure le procédé selon l'invention dans un annuleur d'écho. Par exemple, en faisant varier le pas d'adaptation Et et le facteur d'oubli Bt selon les relations (3) et (4), avec P2t représentant la puissance de la composante de perturbation du signal d'observation, et avec le choix de paramètres a=c=20, d=L=256 pour une fréquence d'échantillonnage de 8kHz, on peut observer que l'algorithme
APA d'ordre 2 fournit une augmentation significative de l'atténuation de l'écho (ERLE : écho Return Loss
Enhancement") par rapport au même algorithme utilisant un pas d'adaptation fixe, particulièrement en présence d'un fort bruit environnant.Les inventeurs ont également vérifié qu'on obtient une moindre perturbation des performances de lannuleur d'écho en situation de double parole qu'en utilisant un pas d'adaptation fixe. Ceci peut par exemple être observé avec l'algorithme APA d'ordre 2 en faisant varier le pas d'adaptation Zt et le facteur d'oubli xt selon les relations (3) et (4), avec P2t représentant la puissance du signal d'observation, et avec le choix de paramètres a=2,5, c=l0, d=80, L=256 pour une fréquence d'échantillonnage de 8 kHz.
APA d'ordre 2 fournit une augmentation significative de l'atténuation de l'écho (ERLE : écho Return Loss
Enhancement") par rapport au même algorithme utilisant un pas d'adaptation fixe, particulièrement en présence d'un fort bruit environnant.Les inventeurs ont également vérifié qu'on obtient une moindre perturbation des performances de lannuleur d'écho en situation de double parole qu'en utilisant un pas d'adaptation fixe. Ceci peut par exemple être observé avec l'algorithme APA d'ordre 2 en faisant varier le pas d'adaptation Zt et le facteur d'oubli xt selon les relations (3) et (4), avec P2t représentant la puissance du signal d'observation, et avec le choix de paramètres a=2,5, c=l0, d=80, L=256 pour une fréquence d'échantillonnage de 8 kHz.
Le procédé et le dispositif d'identification adaptative selon l'invention permettent d'améliorer les performances des systèmes d'identification adaptative en environnement bruité. La technique présentée résout la problématique fréquemment posée par le choix des paramètres pour le contrôle de ces systèmes dans des environnements dont les caractéristiques du bruit varient au cours du temps.
Parmi ces environnements fréquemment rencontrés en pratique, on peut citer la variation du niveau de bruit capté à l'intérieur d'un véhicule lorsque ses vitres sont ouvertes ou fermées ou bien encore lors d'un croisement d'un véhicule en sens inverse.
Il est important de noter que ce choix de paramètres était, jusqu'à présent, réalisé de manière empirique en laboratoire et en considérant les conditions les plus adverses. L'invention constitue une avancée considérable dans la mesure où ces mêmes paramètres sont ajustés automatiquement et de manière adaptative en fonction des conditions de bruits rencontrées.
Ce dispositif permet en outre d'accroître significativement les performances de ces systèmes d'identification en situation de double parole, ce qui simplifie de façon considérable les mécanismes de contrôle associés à ces systèmes d'identification.
D'autre part, bien que l'invention ait été décrite dans son application à l'annulation d'écho acoustique dans le contexte des radiocommunications avec les mobiles, elle peut également être utilisée dans tout système d'identification adaptative (égalisation de canaux de propagation, annulation d'écho électrique pour la téléphonie, commandes automatiques de procédé pour la gestion de production,...).
La pluralité des domaines d'application de l'invention décrite ci-avant ne fait qu'accroître son avantage majeur, à savoir l'amélioration très significative des performances des systèmes d'identification adaptative obtenue par un dispositif automatique et adaptatif, et ce au sein d'environnements dont les caractéristiques de bruit varient au cours du temps.
Claims (7)
1. Procédé d'identification adaptative pour estimer la réponse d'un système (10) à un signal d'entrée (xt) dans lequel on reçoit d'une part le signal d'entrée et d'autre part un signal d'observation (Yt) dont une composante est ladite réponse au signal d'entrée, on détermine un signal d'erreur (et) en soustrayant du signal d'observation le signal d'entrée filtré par un filtre d'identification (18) à réponse impulsionnelle finie représentative de la réponse dudit système, et on adapte les coefficients du filtre d'identification en tenant compte du signal d'entrée, du signal d'erreur et d'un pas d'adaptation, caractérisé en ce qu'on fait varier la valeur du pas d'adaptation Rt selon
a
lit = c+d.P2t/Pl t où a, c et d désignent des constantes positives, Plt désigne une estimation à l'instant considéré de la puissance du signal d'entrée et P2 t désigne une estimation à l'instant considéré de la puissance du signal d'observation ou d'une composante de perturbation dudit signal d'observation.
2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'adaptation des coefficients du filtre d'identification (18) tient compte d'un facteur d'oubli variable Xt de la forme
A = 1 lit
t où Et désigne le pas d'adaptation variable et aL désigne une constante positive.
3. Procédé d'identification adaptative pour estimer la réponse d'un système (10) à un signal d'entrée (xt), dans lequel on reçoit d'une part le signal d'entrée et d'autre part un signal d'observation (Yt) dont une composante est ladite réponse au signal d'entrée, on détermine un signal d'erreur (et) en soustrayant du signal d'observation le signal d'entrée filtré par un filtre d'identification (18) à réponse impulsionnelle finie représentative de la réponse dudit système, et on adapte les coefficients du filtre d'identification en tenant compte du signal d'entrée, du signal d'erreur et d'un facteur d'oubli, caractérisé en ce qu'on fait varier la valeur du facteur d'oubli selon
où a, c, d et aL désignent des constantes positives, Plt désigne une estimation à l'instant considéré de la puissance du signal d'entrée et P2 t désigne une estimation à l'instant considéré de la puissance du signal d'observation ou d'une composante de perturbation dudit signal d'observation.
4. Dispositif d'identification adaptative d'un système (10) auquel est appliqué un signal d'entrée (xt), comprenant
- une première entrée (El) recevant le signal d'entrée
- une seconde entrée (E2) recevant un signal d'observation (Yt) dont une composante est une réponse dudit système au signal d'entrée ;
- un filtre d'identification (18) à réponse impulsionnelle finie représentative de la réponse dudit système
- un soustracteur (20) produisant un signal d'erreur (et) en soustrayant du signal d'observation le signal denturée filtré par le filtre d'identification ; et
- des moyens (22) d'adaptation des coefficients du filtre d'identification en fonction du signal d'entrée, du signal d'erreur et d'un pas d'adaptation,
caractérisé en ce qu'il comprend en outre
- des premiers moyens (24) d'estimation de la puissance (Plt) du signal d'entrée;
- des seconds moyens (26) d'estimation de la puissance (P2t) du signal d'observation ou d'une composante de perturbation dudit signal d'observation ; et
- des moyens (28) de calcul du pas d'adaptation fourni aux moyens d'adaptation (22), le pas d'adaptation sst variant selon la formule
a
Pt = c+d.P2t/Pi t où a, c et d désignent des constantes positives, Plt est l'estimation de puissance fournie par les premiers moyens d'estimation (24) et P2 t est l'estimation de puissance fournie par les seconds moyens d'estimation (26).
5. Dispositif selon la revendication 3, caractérisé en ce que les moyens (22) d'adaptation des coefficients du filtre d'identification tiennent compte d'un facteur d'oubli variable Xt calculé par les moyens de calcul (28) selon
= 1 - C1
t où Zt désigne le pas d'adaptation variable et aL désigne une constante positive.
6. Dispositif d'identification adaptative d'un système (10) auquel est appliqué un signal d'entrée (xt), comprenant
- une première entrée (El) recevant le signal d'entrée
- une seconde entrée (E2) recevant un signal d'observation (Yt) dont une composante est une réponse dudit système au signal d'entrée
- un filtre d'identification (18) à réponse impulsionnelle finie représentative de la réponse dudit système
- un soustracteur (20) produisant un signal d'erreur (et) en soustrayant du signal d'observation le signal d'entrée filtré par le filtre d'identification ; et
- des moyens (22) d'adaptation des coefficients du filtre d'identification en fonction du signal d'entrée, du signal d'erreur et d'un facteur d'oubli,
caractérisé en ce qu'il comprend en outre
- des premiers moyens (24) d'estimation de la puissance (Plt) du signal d'entrée;
- des seconds moyens (26) d'estimation de la puissance (P2t) du signal d'observation ou d'une composante de perturbation dudit signal d'observation ; et
- des moyens (28) de calcul du facteur d'oubli fourni aux moyens d'adaptation (22), le facteur d'oubli xt variant selon la formule
où a, c, d et aL désignent des constantes positives, Plt est l'estimation de puissance fournie par les premiers moyens d'estimation (24) et P2 t est l'estimation de puissance fournie par les seconds moyens d'estimation (26).
7. Annuleur d'écho adaptatif pour enlever d'un signal de retour (Yt) des composantes d'écho d'un signal direct (xt), caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif d'identification (16) conforme à l'une quelconque des revendications 4 à 6, dont la première entrée (El) reçoit le signal direct (xt) en tant que signal d'entrée et dont la seconde entrée (E2) reçoit le signal de retour (Yt) en tant que signal d'observation, le signal d'erreur (et) constituant le signal de sortie de lannuleur d'écho.
Priority Applications (7)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR9510714A FR2738695B1 (fr) | 1995-09-13 | 1995-09-13 | Procede et dispositif d'identification adaptative et annuleur d'echo adaptatif incluant un tel dispositif |
| US08/705,529 US5734715A (en) | 1995-09-13 | 1996-08-29 | Process and device for adaptive identification and adaptive echo canceller relating thereto |
| EP96401930A EP0767569B1 (fr) | 1995-09-13 | 1996-09-10 | Procédé et dispositif d'identification adaptative et annuleur d'écho adaptatif s'y rapportant |
| DE69634841T DE69634841T2 (de) | 1995-09-13 | 1996-09-10 | Verfahren und Vorrichtung zur Echokompensation |
| DE69633045T DE69633045T2 (de) | 1995-09-13 | 1996-09-10 | Verfahren und Vorrichtung zur adaptiven Identifikation und entsprechender adaptiver Echokompensator |
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| JP24387296A JP4101317B2 (ja) | 1995-09-13 | 1996-09-13 | 適応識別とそれに関する適応エコーキャンセラのための方法と装置 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR9510714A FR2738695B1 (fr) | 1995-09-13 | 1995-09-13 | Procede et dispositif d'identification adaptative et annuleur d'echo adaptatif incluant un tel dispositif |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| FR2738695A1 true FR2738695A1 (fr) | 1997-03-14 |
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| EP1697192A2 (fr) * | 2003-12-12 | 2006-09-06 | Motorola, Inc. | Procede et detecteur d'activite d'emission simultanee de paroles pour circuit annuleur d'echo |
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| EP1697192A4 (fr) * | 2003-12-12 | 2008-08-06 | Motorola Inc | Procede et detecteur d'activite d'emission simultanee de paroles pour circuit annuleur d'echo |
| WO2005074156A1 (fr) * | 2004-01-29 | 2005-08-11 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Suppresseur d'echos a dimensions de palier fonction du niveau d'interference |
| US7813497B2 (en) | 2004-01-29 | 2010-10-12 | St-Ericsson Sa | Echo canceller with interference-level controlled step size |
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|---|---|
| FR2738695B1 (fr) | 1997-11-14 |
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