RU2599928C2 - Method of processing hf signals with stage of adaptive filters with different response with common feedback by decision - Google Patents

Method of processing hf signals with stage of adaptive filters with different response with common feedback by decision Download PDF

Info

Publication number
RU2599928C2
RU2599928C2 RU2014147617/08A RU2014147617A RU2599928C2 RU 2599928 C2 RU2599928 C2 RU 2599928C2 RU 2014147617/08 A RU2014147617/08 A RU 2014147617/08A RU 2014147617 A RU2014147617 A RU 2014147617A RU 2599928 C2 RU2599928 C2 RU 2599928C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
signal
adaptive filter
shaas
algorithm
baas
Prior art date
Application number
RU2014147617/08A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2014147617A (en
Inventor
Александр Сергеевич Тумачек
Александр Юрьевич Незванов
Геннадий Алексеевич Тарасов
Original Assignee
Александр Сергеевич Тумачек
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 Александр Сергеевич Тумачек filed Critical Александр Сергеевич Тумачек
Priority to RU2014147617/08A priority Critical patent/RU2599928C2/en
Publication of RU2014147617A publication Critical patent/RU2014147617A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2599928C2 publication Critical patent/RU2599928C2/en

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H03H21/0012—Digital adaptive filters
    • 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
    • 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
    • H03H2021/0049—Recursive least squares algorithm
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H03H21/0012—Digital adaptive filters
    • H03H2021/0081—Details
    • H03H2021/0083—Shadow filter, i.e. one of two filters which are simultaneously adapted, wherein the results of adapting the shadow filter are used for adapting the other filter
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H03H2021/0098—Adaptive filters comprising analog and digital structures
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H03H21/0012—Digital adaptive filters
    • H03H21/0025—Particular filtering methods
    • H03H21/0029—Particular filtering methods based on statistics
    • H03H21/003—KALMAN filters

Abstract

FIELD: electronics.
SUBSTANCE: invention relates to adaptive filtration, in particular to digital signal processing systems, in which for protection against signal distortion adaptive antenna systems are used in communication channel. Signal is processed by a broadband adaptive antenna system (BAAS) operating based on a Wiener algorithm and a minimum mean square error (MMSE) criterion, wherein output signal y(k) from BAAS, which is used as a first stage, is processed with an additional adaptive filter, which is used as a second stage, controlled by a Kalman algorithm, total reference estimation signal
Figure 00000023
for BAAS and additional adaptive filter and error signal (e)2(k) for additional adaptive filter, generated by difference between total reference estimation signal
Figure 00000023
and output signal
Figure 00000024
with additional adaptive filter, transmitted to a decision circuit, which generates total reference estimation signal
Figure 00000023
, which provides combined control communication between BAAS and additional adaptive filter, wherein size LII of sliding window of Kalman algorithm is less than size LI of sliding window of Wiener algorithm controlled by total reference estimation signal
Figure 00000023
and error signal (e)1(k) for BAAS, generated by difference between total reference estimation signal
Figure 00000023
and output signal y(k) from BAAS.
EFFECT: technical result consists in improvement of quality of processing signals by reducing effect of interference and noise.
1 cl, 2 dwg

Description

Изобретение относится к области адаптивной фильтрации, в частности к системам цифровой обработки сигналов, в которых для защиты от искажений сигнала в канале связи применяются адаптивные антенные системы (ААС). Оно может быть использовано в системах приема радиосигналов высокочастотного (ВЧ) диапазона с целью решения задачи повышения качества обработки сигналов.The invention relates to the field of adaptive filtering, in particular to digital signal processing systems in which adaptive antenna systems (AAS) are used to protect against signal distortion in the communication channel. It can be used in high frequency (HF) range radio signal receiving systems in order to solve the problem of improving the quality of signal processing.

Известен способ обработки радиосигнала, в котором используется широкополосная адаптивная антенная система [1]. В условиях нестационарной сигнально-помеховой обстановки (СПО) данный способ не обеспечивает достаточное подавление МСИ и достаточное качество приема сигнала. В мобильных системах связи с временным разделением (TDMA) известен способ совместной обработки сигналов с использованием последовательно включенной широкополосной ААС с регенератором принятого сигнала на основе алгоритма наименьших квадратов (МНК) с выходом на декодер Витерби в диапазоне 3-10 ГГц [3]. Недостатками способа являются: низкая скорость сходимости МНК алгоритма; плохое подавление МСИ в условиях нестационарной СПО ВЧ диапазона; система приема с оценкой эталона, на основе решений с выхода декодера Витерби, для передач с большими кадрами перемежения, как в ВЧ диапазоне, является сложно реализуемой задачей. Способы [4, 7], также не лишены недостатков.A known method of processing a radio signal, which uses a broadband adaptive antenna system [1]. In the conditions of non-stationary signal-noise environment (STR), this method does not provide sufficient suppression of MSI and sufficient quality of signal reception. In mobile time division multiplexed communication systems (TDMA), a method is known for joint signal processing using a sequentially connected broadband AAS with a received signal regenerator based on the least squares algorithm (LSM) with an output to a Viterbi decoder in the range of 3-10 GHz [3]. The disadvantages of the method are: low convergence rate of the OLS algorithm; poor ISI suppression in the conditions of unsteady high-frequency STRs; a reception system with a standard estimate, based on decisions from the output of the Viterbi decoder, for transmissions with large interleave frames, as in the high-frequency range, is a difficult task. The methods [4, 7] are also not without drawbacks.

Исходя из изложенного, наиболее близким аналогом предлагаемого способа можно выбрать широкополосную адаптивную антенную систему (ШААС) [1].Based on the foregoing, the closest analogue of the proposed method, you can choose a broadband adaptive antenna system (ShAAS) [1].

Известные способы не в полной мере учитывают особенности СПО ВЧ диапазона и не обеспечивают решение задачи защиты от искажений сигнала в канале связи и воздействия шумов, что создает трудности при их непосредственном применении. В дополнении к сказанному, общим недостатком всех описанных способов является неполнота раскрытия информации о параметрах дополнительных фильтров и применяемых алгоритмах.Known methods do not fully take into account the special features of the HF frequency range and do not provide a solution to the problem of protection from signal distortion in the communication channel and the effects of noise, which creates difficulties in their direct application. In addition to the above, a common drawback of all the described methods is the incompleteness of disclosure of information about the parameters of additional filters and the applied algorithms.

При использовании дополнительных управляющих связей и возможности регулировки инерционности каскадов с увязкой на общее решение, предлагаемая модернизация ШААС позволила получить новые свойства и параметры адаптивной антенной системы, повысить качество обработки сигналов за счет снижения влияния помех и шумов.Using additional control links and the possibility of adjusting the inertia of the cascades with reference to the general solution, the proposed ShAAS modernization made it possible to obtain new properties and parameters of the adaptive antenna system, to improve the quality of signal processing by reducing the influence of noise and noise.

Для достижения цели предложен способ обработки сигналов (фиг. 1) заключающийся в том, что сигнал обрабатывают широкополосной адаптивной антенной системой (ШААС), функционирующей по алгоритму Винера и критерию минимума среднего квадрата ошибки (МСКО), отличающийся тем, что выходной сигнал y(k) с ШААС, которую используют в качестве первого каскада, обрабатывают дополнительным адаптивным фильтром, который используют в качестве второго каскада, управляемым алгоритмом Калмана, общим сигналом оценки эталона

Figure 00000001
для ШААС и дополнительного адаптивного фильтра и сигналом ошибки e2(k) для дополнительного адаптивного фильтра, формируемым разностью между упомянутым общим сигналом оценки эталона
Figure 00000002
и выходным сигналом
Figure 00000003
с дополнительного адаптивного фильтра, поступающим на схему принятия решения, которая вырабатывает упомянутый общий сигнал оценки эталона
Figure 00000004
, обеспечивающий объединяющую управляющую связь между ШААС и дополнительным адаптивным фильтром, при этом размер LII скользящего окна упомянутого алгоритма Калмана меньше размера LI скользящего окна алгоритма Винера, управляемого упомянутым общим сигналом оценки эталона
Figure 00000005
и сигналом ошибки e1(k) для ШААС, формируемым разностью между упомянутым общим сигналом оценки эталона
Figure 00000006
и выходным сигналом y(k) с ШААС, т.е. LII<LI, обеспечивая этим условия различной инерционности первого и второго каскадов; а сигналы ошибки e1(k) и e2(k) для ШААС и дополнительного адаптивного фильтра различны.To achieve the goal, a signal processing method is proposed (Fig. 1), namely, that the signal is processed by a broadband adaptive antenna system (ShAAS), operating according to the Wiener algorithm and the minimum mean square error criterion (ISCED), characterized in that the output signal y (k ) with ShAAS, which is used as the first stage, is processed with an additional adaptive filter, which is used as the second stage, controlled by the Kalman algorithm, a common signal for evaluating the standard
Figure 00000001
for the ShAAS and the additional adaptive filter and the error signal e 2 (k) for the additional adaptive filter formed by the difference between the aforementioned common signal for evaluating the standard
Figure 00000002
and output
Figure 00000003
with an additional adaptive filter arriving at the decision-making circuit, which generates the mentioned common signal for evaluating the standard
Figure 00000004
providing a unifying control connection between ShAAS and an additional adaptive filter, wherein the size L II of the sliding window of the said Kalman algorithm is smaller than the size L I of the sliding window of the Wiener algorithm controlled by the mentioned common signal for evaluating the standard
Figure 00000005
and an error signal e 1 (k) for the ShAAS formed by the difference between said common reference signal
Figure 00000006
and output signal y (k) with ShAAS, i.e. L II <L I , thereby providing conditions for different inertia of the first and second cascades; and the error signals e 1 (k) and e 2 (k) for ShAAS and the additional adaptive filter are different.

В качестве первого каскада системы адаптивной обработки используют широкополосную адаптивную антенную систему, которая функционирует по алгоритму Винера и критерию МСКО, а в качестве второго каскада - дополнительный адаптивный фильтр. В предлагаемом способе дополнительный адаптивный фильтр должен иметь нерекурсивную структуру и управляться рекурсивным алгоритмом наименьших квадратов (РНК) (фиг. 2).As the first stage of the adaptive processing system, a broadband adaptive antenna system is used that operates according to the Wiener algorithm and the ISCED criterion, and an additional adaptive filter is used as the second stage. In the proposed method, an additional adaptive filter must have a non-recursive structure and be controlled by a recursive least squares (RNA) algorithm (Fig. 2).

Сочетание рекурсивного алгоритма наименьших квадратов [2] и нерекурсивной структуры фильтра позволяет добиться устойчивости в реализации второго узла, при этом наличие предшествующего фильтра облегчает нагрузку на адаптивный процессор второго узла и наоборот: второй узел облегчает задачу фильтрации первого узла. Таким образом, задача обработки как бы распределяется между двумя фильтрами за счет их взаимодействия по управлению.The combination of a recursive least squares algorithm [2] and a non-recursive filter structure allows for stability in the implementation of the second node, while the presence of the previous filter eases the load on the adaptive processor of the second node and vice versa: the second node eases the filtering task of the first node. Thus, the processing task is as it were distributed between two filters due to their control interaction.

Для достижения повышения качества обработки сигналов размер LII скользящего окна упомянутого алгоритма Калмана должен быть меньше размера LI скользящего окна упомянутого алгоритма Винера, т.е. LII<LI, обеспечивая этим условия различной инерционности первого и второго каскадов.In order to achieve improved signal processing quality, the size L II of the sliding window of the mentioned Kalman algorithm must be smaller than the size L I of the sliding window of the mentioned Wiener algorithm, i.e. L II <L I , providing thereby the conditions of different inertia of the first and second cascades.

Предлагаемый способ позволяет решить задачу повышения качества обработки радиосигналов ВЧ диапазона, по сравнению с наиболее близким известным способом построения широкополосной адаптивной антенной системы [1].The proposed method allows to solve the problem of improving the quality of processing of high-frequency radio signals, in comparison with the closest known method for constructing a broadband adaptive antenna system [1].

Изобретение поясняется чертежами (фиг. 1-2), на которых изображены структурная и функциональная схемы устройства обработки сигналов при помощи модифицированной ШААС с дополнительным адаптивным фильтром.The invention is illustrated by drawings (Fig. 1-2), which depicts a structural and functional diagram of a signal processing device using a modified ShAAS with an additional adaptive filter.

Предлагаемый способ обработки сигналов ВЧ диапазона (фиг. 2) предполагает: АЭ1-АЭN - массив антенных элементов, блок 1 - диаграммообразующее устройство на линиях задержек, блок 4 - адаптивный процессор Винера, блок 2 - дополнительный адаптивный фильтр, блок 6 - адаптивный процессор Калмана, блок 3 - схема принятия решений, блок 5 и блок 7 - реализуют вычитание сигналов,The proposed method for processing the high-frequency signals (Fig. 2) involves: AE 1 -AE N - array of antenna elements, block 1 - diagram-forming device on the delay lines, block 4 - adaptive Wiener processor, block 2 - additional adaptive filter, block 6 - adaptive Kalman processor, block 3 - decision-making scheme, block 5 and block 7 - implement the subtraction of signals,

Массив антенных элементов предназначен для приема радиосигналов ВЧ диапазона. ШААС предназначена для совместного решения задач компенсации МСИ, снижения влияния помех, борьбы с многолучевостью, при этом эффективность решения существенно зависит от числа степеней свободы ШААС.An array of antenna elements is designed to receive radio signals of the high frequency range. ShAAS is designed to jointly solve the problems of compensating ISI, reducing the influence of interference, combating multipath, while the effectiveness of the solution substantially depends on the number of degrees of freedom of ShAAS.

Приведем обозначения, применяемые на фиг. 1:We give the notation used in FIG. one:

y(k) - выходной сигнал с широкополосной адаптивной антенной системы.y (k) is the output signal from the broadband adaptive antenna system.

Figure 00000007
- выходной сигнал с дополнительного адаптивного фильтра.
Figure 00000007
- output signal from an additional adaptive filter.

Figure 00000008
- общий сигнал оценки эталона, вырабатываемый схемой принятия решения.
Figure 00000008
- a common signal for evaluating the standard generated by the decision-making scheme.

Figure 00000009
- оценка вектора оптимальных коэффициентов широкополосной ААС, в i-й момент времени. ВВК имеет блочную структуру в соответствии со структурой широкополосной ААС.
Figure 00000009
- assessment of the vector of optimal coefficients of broadband AAS, at the i-th point in time. VVK has a block structure in accordance with the structure of broadband AAS.

Figure 00000010
- оценка вектора оптимальных коэффициентов дополнительного адаптивного фильтра канальных искажений в k-й момент времени.
Figure 00000010
- estimation of the vector of optimal coefficients of an additional adaptive channel distortion filter at the kth time instant.

Figure 00000011
- вектор отсчетов сигналов в линиях задержки широкополосной ААС.
Figure 00000011
- vector of signal samples in the delay lines of broadband AAS.

Figure 00000012
- вектор отсчетов сигнала в линии задержки дополнительного адаптивного фильтра.
Figure 00000012
- vector of signal samples in the delay line of the additional adaptive filter.

LI - размер скользящего окна алгоритма Винера.L I is the size of the sliding window of the Wiener algorithm.

LII - размер скользящего окна алгоритма Калмана (РНК - рекурсивный алгоритм наименьших квадратов).L II is the size of the sliding window of the Kalman algorithm (RNA is a recursive least squares algorithm).

e1(k) - сигнал ошибки для дополнительного адаптивного фильтра.e 1 (k) - error signal for an additional adaptive filter.

e2(k) - сигнал ошибки для ШААС.e 2 (k) - error signal for ShAAS.

Блок 1 предназначен для формирования адаптивной диаграммы направленности в направлении прихода полезного сигнала и когерентного сложения лучей. Длина линии задержки может быть разной.Block 1 is intended for the formation of an adaptive radiation pattern in the direction of arrival of a useful signal and coherent addition of rays. The length of the delay line may vary.

Блок 4 осуществляет расчет вектора весовых коэффициентов (ВВК) по алгоритму Винера. В расчете используется процедура оценки выборочной корреляционной матрицы входного сигнала на скользящем окне и решение ур-я Винера-Хопфа посредством решения системы линейных уравнений. Размер LI скользящего окна алгоритма Винера выбирается эмпирически.Block 4 calculates the vector of weighting coefficients (VVK) according to the Wiener algorithm. The calculation uses the estimation procedure for a sample correlation matrix of the input signal on a sliding window and the solution of ur Wiener-Hopf by solving a system of linear equations. The size L I of the sliding window of the Wiener algorithm is chosen empirically.

Уравнение Винера-Хопфа имеет вид:The Wiener-Hopf equation has the form:

Figure 00000013
Figure 00000013

В каждый дискретный i - момент времени имеем:At each discrete i - time moment we have:

Figure 00000014
Figure 00000014

где j - номер канала; i - номер дискретного временного отсчета; LI - размер скользящего окна алгоритма Винера или интервал стационарности; L - длина линии задержки адаптивного фильтра; N - число ветвей ШААС; «+» - эрмитово сопряжение;

Figure 00000015
- вектор корреляции комплексного сигнала с оценкой комплексного эталона;
Figure 00000016
- оценка выборочной корреляционной матрицы (ВКМ) входного комплексного сигнала, на скользящем окне. Размер скользящего окна меняется в зависимости от СПО;
Figure 00000017
- вектор отсчетов сигналов в линиях задержки широкополосной ААС.
Figure 00000018
- оценка оптимального ВВК линейного фильтра, рассчитывается по критерию минимума среднеквадратической ошибки (МСКО).where j is the channel number; i is the number of the discrete time reference; L I - the size of the sliding window of the Wiener algorithm or the interval of stationarity; L is the length of the delay line of the adaptive filter; N is the number of ShAAS branches; “+” - Hermitian conjugation;
Figure 00000015
- the correlation vector of the complex signal with the assessment of the complex standard;
Figure 00000016
- evaluation of a sample correlation matrix (VKM) of the input complex signal on a sliding window. The size of the sliding window varies depending on the STR;
Figure 00000017
- vector of signal samples in the delay lines of broadband AAS.
Figure 00000018
- assessment of the optimal VVC of the linear filter, calculated by the criterion of the minimum mean square error (ISCED).

Дополнительный адаптивный фильтр осуществляет обработку выходного сигнала y(k) с широкополосной ААС по критерию МСКО, но может работать и на основании другого критерия [8]. Важно, что широкополосная ААС и дополнительный адаптивный фильтр работают по общему сигналу оценки эталона

Figure 00000019
, это обеспечивает согласованность минимизации мультимодальной целевой функции.An additional adaptive filter processes the output signal y (k) with broadband AAS according to the ISCED criterion, but can also work on the basis of another criterion [8]. It is important that the broadband AAS and the optional adaptive filter operate on a common reference signal.
Figure 00000019
, this ensures consistency of minimization of the multimodal objective function.

Блок 5 и 7 предназначены для получения: сигнала ошибки e1(k) для широкополосной ААС формированием разности между общим сигналом оценки эталона

Figure 00000020
для ШААС и дополнительного адаптивного фильтра и выходным сигналом y(k); сигнала ошибки e2(k) для дополнительного адаптивного фильтра формированием разности между упомянутым общим сигналом оценки эталона
Figure 00000021
для ШААС и дополнительного адаптивного фильтра и выходным сигналом
Figure 00000022
с дополнительного адаптивного фильтра.Block 5 and 7 are designed to receive: error signal e 1 (k) for broadband AAS by the formation of the difference between the common signal of the evaluation of the standard
Figure 00000020
for ShAAS and an additional adaptive filter and the output signal y (k); an error signal e 2 (k) for an additional adaptive filter by forming a difference between said common reference signal
Figure 00000021
for ShAAS and additional adaptive filter and output signal
Figure 00000022
with an optional adaptive filter.

Возможны и другие комбинации управляющих связей адаптивных фильтров и варианты получения сигналов ошибок e2(k) для дополнительного адаптивного фильтра и e1(k) для ШААС (комбинационные ошибки; аддитивные, разностные), но они не обеспечивают достижения технического результата. Параметры алгоритмов 4-го и 6-го блоков, а именно размер LII скользящего окна упомянутого алгоритма Калмана, должен быть меньше размера LI скользящего окна упомянутого алгоритма Винера.Other combinations of control links of adaptive filters are possible, as well as options for receiving error signals e 2 (k) for an additional adaptive filter and e 1 (k) for ShAAS (combination errors; additive, difference), but they do not provide a technical result. The parameters of the algorithms of the 4th and 6th blocks, namely, the size L II of the sliding window of the mentioned Kalman algorithm, must be less than the size L I of the sliding window of the mentioned Wiener algorithm.

Блок 2 - линия задержки с отводами, предназначена для коррекции остаточных искажений в сигнале, после обработки в широкополосной ААС. Длина линии задержки может варьироваться.Block 2 - delay line with taps, designed to correct residual distortion in the signal, after processing in broadband AAS. The length of the delay line may vary.

Блок 6 предназначен для расчета ВВК дополнительного адаптивного фильтра по алгоритму Калмана с размером LII скользящего окна алгоритма Калмана. Размер скользящего окна может меняться в зависимости от СПО, выбирается так же эмпирически.Block 6 is designed to calculate the VVC of an additional adaptive filter according to the Kalman algorithm with size L II of the sliding window of the Kalman algorithm. The size of the sliding window can vary depending on the STR, it is chosen empirically as well.

Блок 3 предназначен для формирования общего сигнала оценки эталона

Figure 00000023
.Block 3 is designed to generate a common signal evaluation standard
Figure 00000023
.

Блок 11 на фигуре 1 представляет собой структурную схему широкополосной ААС на линиях задержек с отводами, блок 12 - структурную схему дополнительного адаптивного фильтра, 13 - схема принятия решений. Реализация описанного способа может быть аппаратной, программной или аппаратно-программной.Block 11 in figure 1 is a structural diagram of a broadband AAS on the delay lines with taps, block 12 is a structural diagram of an additional adaptive filter, 13 is a decision-making scheme. The implementation of the described method can be hardware, software or hardware-software.

Достигаемым техническим результатом является процедура обработки сигналов ВЧ диапазона каскадом адаптивных фильтров различной инерционности с общей обратной связью по решению, повышение качества обработки сигналов за счет снижения влияния помех и шумов.Achievable technical result is a procedure for processing high-frequency signals by a cascade of adaptive filters of various inertia with general feedback on the solution, improving the quality of signal processing by reducing the influence of interference and noise.

ЛитератураLiterature

1. Уидроу (В. Widrow), Мантей (Р.Е. Mantey), Гриффите (L.J. Griffits) и др.: Адаптивные антенные системы. - ТИИЭР №12, 1967 г.1. Widrow (W. Widrow), Mantey (R.E. Mantey), Griffith (L.J. Griffits) and others: Adaptive antenna systems. - TIIER No. 12, 1967

2. Грант П.М., Коуэн К.Ф.Н., Фридлендер Б., Трейчлер Д.М., Феррара Э.Р., мл., Адамс П.Ф. Адаптивные фильтры: Пер. с англ. / Под ред. К.Ф.Н. Коуэна и П.М. Гранта. - М.: Мир, 1988.2. Grant P.M., Cowen K.F.N., Friedlander B., Treychler D.M., Ferrara E.R., Jr., Adams P.F. Adaptive filters: Per. from English / Ed. K.F.N. Cowan and P.M. Grant. - M.: Mir, 1988.

3. Masaaki Fujii, Joint Processing of an Adaptive Array and an MLSE for Frequency-Selective Fading Channels., 0-7803-3925-8/97, IEEE, 1997.3. Masaaki Fujii, Joint Processing of an Adaptive Array and an MLSE for Frequency-Selective Fading Channels., 0-7803-3925-8 / 97, IEEE, 1997.

4. Yoshiharu DOI, Takeo OHGANE, Yoshio Karasawa.: ISI and Canceller with preselecting adaptive array and cascaded equalizer in digital mobile radio. IEICE TRANS. COMMUN., VO1. E81-B, NO., 1998.4. Yoshiharu DOI, Takeo OHGANE, Yoshio Karasawa .: ISI and Canceller with preselecting adaptive array and cascaded equalizer in digital mobile radio. IEICE TRANS. COMMUN., VO1. E81-B, NO., 1998.

5. Куреши Ш.У.Х. Адаптивная коррекция // ТИИЭР. - 1985. - т. 73. - №2. - С. 10-13, 14-24.5. Kureshi Sh.U.H. Adaptive correction // TIIER. - 1985. - T. 73. - No. 2. - S. 10-13, 14-24.

6. Куреши Ш.У.Х. Адаптивная коррекция // ТИИЭР. - 1985. - т. 73. - №2. - С. 28.6. Kureshi Sh.U.H. Adaptive correction // TIIER. - 1985. - T. 73. - No. 2. - S. 28.

7. Goldsmith A. Wireless communication, Stanford University. 2004 - p. 317-318.7. Goldsmith A. Wireless communication, Stanford University. 2004 - p. 317-318.

8. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: В 2-ч кн. / Пер. с англ. - М.: Мир, 1986. - 848 с.8. Rekleitis G., Reyvindran A., Ragsdel K. Optimization in technology: In 2-hr. / Per. from English - M.: Mir, 1986 .-- 848 p.

Claims (1)

Способ обработки сигналов, заключающийся в том, что сигнал обрабатывают широкополосной адаптивной антенной системой (ШААС), функционирующей по алгоритму Винера и критерию минимума среднего квадрата ошибки (МСКО), отличающийся тем, что выходной сигнал y(k) с ШААС, которую используют в качестве первого каскада, обрабатывают дополнительным адаптивным фильтром, который используют в качестве второго каскада, управляемым алгоритмом Калмана, общим сигналом оценки эталона
Figure 00000023
для ШААС и дополнительного адаптивного фильтра и сигналом ошибки e2(k) для дополнительного адаптивного фильтра, формируемым разностью между упомянутым общим сигналом оценки эталона
Figure 00000023
и выходным сигналом
Figure 00000024
с дополнительного адаптивного фильтра, поступающим на схему принятия решения, которая вырабатывает упомянутый общий сигнал оценки эталона
Figure 00000023
, обеспечивающий объединяющую управляющую связь между ШААС и дополнительным адаптивным фильтром, при этом размер LII скользящего окна упомянутого алгоритма Калмана меньше размера LI скользящего окна алгоритма Винера, управляемого упомянутым общим сигналом оценки эталона
Figure 00000023
и сигналом ошибки e1(k) для ШААС, формируемым разностью между упомянутым общим сигналом оценки эталона
Figure 00000023
и выходным сигналом y(k) с ШААС, т.е. LII<LI, обеспечивая этим условия различной инерционности первого и второго каскадов; а сигналы ошибки e1(k) и e2(k) для ШААС и дополнительного адаптивного фильтра различны. The method of signal processing, which consists in the fact that the signal is processed by a broadband adaptive antenna system (ShAAS), operating according to the Wiener algorithm and the minimum mean square error criterion (ISCED), characterized in that the output signal y (k) with ShAAS, which is used as the first stage, is processed by an additional adaptive filter, which is used as the second stage, controlled by the Kalman algorithm, a common signal for evaluating the standard
Figure 00000023
for the ShAAS and the additional adaptive filter and the error signal e 2 (k) for the additional adaptive filter formed by the difference between the aforementioned common signal for evaluating the standard
Figure 00000023
and output
Figure 00000024
with an additional adaptive filter arriving at the decision-making circuit, which generates the mentioned common signal for evaluating the standard
Figure 00000023
providing a unifying control connection between ShAAS and an additional adaptive filter, wherein the size L II of the sliding window of the said Kalman algorithm is smaller than the size L I of the sliding window of the Wiener algorithm controlled by the mentioned common signal for evaluating the standard
Figure 00000023
and an error signal e 1 (k) for the ShAAS formed by the difference between said common reference signal
Figure 00000023
and output signal y (k) with ShAAS, i.e. L II <L I , thereby providing conditions for different inertia of the first and second cascades; and the error signals e 1 (k) and e 2 (k) for ShAAS and the additional adaptive filter are different.
RU2014147617/08A 2014-11-26 2014-11-26 Method of processing hf signals with stage of adaptive filters with different response with common feedback by decision RU2599928C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014147617/08A RU2599928C2 (en) 2014-11-26 2014-11-26 Method of processing hf signals with stage of adaptive filters with different response with common feedback by decision

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014147617/08A RU2599928C2 (en) 2014-11-26 2014-11-26 Method of processing hf signals with stage of adaptive filters with different response with common feedback by decision

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014147617A RU2014147617A (en) 2016-06-20
RU2599928C2 true RU2599928C2 (en) 2016-10-20

Family

ID=56131797

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014147617/08A RU2599928C2 (en) 2014-11-26 2014-11-26 Method of processing hf signals with stage of adaptive filters with different response with common feedback by decision

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2599928C2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EA038803B1 (en) * 2017-12-25 2021-10-21 Федеральное государственное унитарное предприятие "Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н.Л. Духова" Method for the adaptive digital filtering of impulse noise and filter for the implementation thereof

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106338981A (en) * 2016-09-23 2017-01-18 沈阳化工大学 Batch process online fault detection method of dynamic multi-direction local outlier factor algorithm

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4849945A (en) * 1986-12-08 1989-07-18 Tomex Corporation Seismic processing and imaging with a drill-bit source
GB2219141A (en) * 1988-05-25 1989-11-29 Stc Plc Adaptive antenna
RU2453998C2 (en) * 2007-03-02 2012-06-20 Квэлкомм Инкорпорейтед Repeater of physical level, using metrics of measurements in real time and adaptive antenna array to ensure integrity and amplify signal
RU2012120890A (en) * 2012-05-22 2013-11-27 Александр Сергеевич Тумачек METHOD FOR PROCESSING SIGNALS OF HF RANGE OF BANDBAND AAC AND ADDITIONAL COMPENSATOR
RU2517236C2 (en) * 2010-09-14 2014-05-27 Сони Корпорейшн Apparatus for receiving signals, method of receiving signals and programme for receiving signals

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4849945A (en) * 1986-12-08 1989-07-18 Tomex Corporation Seismic processing and imaging with a drill-bit source
GB2219141A (en) * 1988-05-25 1989-11-29 Stc Plc Adaptive antenna
RU2453998C2 (en) * 2007-03-02 2012-06-20 Квэлкомм Инкорпорейтед Repeater of physical level, using metrics of measurements in real time and adaptive antenna array to ensure integrity and amplify signal
RU2517236C2 (en) * 2010-09-14 2014-05-27 Сони Корпорейшн Apparatus for receiving signals, method of receiving signals and programme for receiving signals
RU2012120890A (en) * 2012-05-22 2013-11-27 Александр Сергеевич Тумачек METHOD FOR PROCESSING SIGNALS OF HF RANGE OF BANDBAND AAC AND ADDITIONAL COMPENSATOR

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ВИКТОР ДЖИГАН, Адаптивные фильтры и их приложения в радиотехнике и связи, Современная электроника, N 9, 2009, стр. 56-63. ПЛЕТНЕВА ИРИНА ДАВИДОВНА, Алгоритмы адаптивной фильтрации для антенных решеток систем цифровой связи, Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук, Москва, 2009 [найдено 2016-06-29], найдено в Интенет:<URL: https://www.miet.ru/static/science/da/d02/2009/22_09_09.pdf >, стр. 3-5, 8-10. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EA038803B1 (en) * 2017-12-25 2021-10-21 Федеральное государственное унитарное предприятие "Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н.Л. Духова" Method for the adaptive digital filtering of impulse noise and filter for the implementation thereof

Also Published As

Publication number Publication date
RU2014147617A (en) 2016-06-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Malik et al. Adaptive equalization algorithms: an overview
RU2137302C1 (en) Method and device for interference suppression in multiple-antenna digital cellular communication systems
EP1806890B1 (en) Adaptive equalization apparatus and method
JP4782848B2 (en) Reverberation component removal system and reverberation component removal method
CZ284140B6 (en) Method of adjusting complexity of signal processing in a mobile radio receiver and the mobile radio receiver for making the same
JP2005323384A (en) Linear filter equalizer
RU2599928C2 (en) Method of processing hf signals with stage of adaptive filters with different response with common feedback by decision
KR101005843B1 (en) Method and Apparatus for the Hybrid Augmented Channel Equalization of the Receiver for Underwater Acoustic Communication
CN106688194B (en) Array antenna beam adjusting device and method
Ng et al. Space-time processing for fast fading channels with co-channel interferences
RU154750U1 (en) ADAPTIVE ADJUSTMENT SETTING OF THE CORRECTIVE FILTER WITH WEIGHT QUASICOAGENT COMPOSITION OF THE TEST
JP6783201B2 (en) Tap coefficient update method and judgment feedback type equalization circuit
Lampl Implementation of adaptive filtering algorithms for noise cancellation
Çakır et al. A novel Variable Step Size LMS algorithm employing cross correlation between channel output and error signal
RU148638U1 (en) ADAPTIVE ADJUSTMENT SETTING OF THE CORRECTIVE FILTER WITH QUASICOAGENT COMPOSITION OF THE TEST
US20220393778A1 (en) Receiving apparatus
Alias Jeyanthi et al. A simple adaptive beamforming algorithm with interference suppression
Riera-Palou et al. Variable length equalizers for broadband mobile systems
CN106330795B (en) Mobile terminal and received signal processing method and device thereof
Poor et al. Analysis of a class of adaptive nonlinear predictors
KR100992432B1 (en) A combination detection method for wireless communication system with antennea array
RU2782244C1 (en) Receiver
KR100656786B1 (en) Base multi station system and method for calibration of many-channel receiver
Zahoor et al. LMS-RLS Joint Adaptive Equalization in Wireless Communication
CN107210809B (en) Signal processing method and related device

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20161218