RU99623U1 - ADAPTIVE SIGNAL FILTER - Google Patents

ADAPTIVE SIGNAL FILTER Download PDF

Info

Publication number
RU99623U1
RU99623U1 RU2010121525/08U RU2010121525U RU99623U1 RU 99623 U1 RU99623 U1 RU 99623U1 RU 2010121525/08 U RU2010121525/08 U RU 2010121525/08U RU 2010121525 U RU2010121525 U RU 2010121525U RU 99623 U1 RU99623 U1 RU 99623U1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
signal
filter according
processed
signal filter
adaptive
Prior art date
Application number
RU2010121525/08U
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Валерий Иванович Кузнецов
Original Assignee
Открытое акционерное общество "Военно-инженерная корпорация"
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 Открытое акционерное общество "Военно-инженерная корпорация" filed Critical Открытое акционерное общество "Военно-инженерная корпорация"
Priority to RU2010121525/08U priority Critical patent/RU99623U1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU99623U1 publication Critical patent/RU99623U1/en

Links

Landscapes

  • Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)

Abstract

1. Адаптивный фильтр сигнала, состоящий из блока вводного устройства, блока контура адаптации, блока компенсатора динамической ошибки и блока идентификатора, отличающийся тем, что блоки данного устройства, по средствам входящих в них электрических и/или электронных элементов, реализуют принцип фильтрации скалярного сообщения с блоком идентификации дисперсии случайной помехи, позволяющий компенсировать априорно неизвестный поток помех обрабатываемого сигнала, обусловленных априорно неизвестным потоком погрешностей измерений, и/или погрешностью состояния источника сигнала, и/или внешними шумами. ! 2. Адаптивный фильтр сигнала по п.1, отличающийся тем, что обрабатываемый сигнал является потоком данных, определяющих состояние исследуемого объекта. ! 3. Адаптивный фильтр сигнала по п.1, отличающийся тем, что обрабатываемый сигнал является потоком данных, передаваемых по каналам связи. ! 4. Адаптивный фильтр сигнала по п.1, отличающийся тем, что обрабатываемый сигнал представляет собой электрические импульсы. ! 5. Адаптивный фильтр сигнала по п.1, отличающийся тем, что обрабатываемый сигнал представляет собой возмущения магнитного поля. ! 6. Адаптивный фильтр сигнала по п.1, отличающийся тем, что обрабатываемый сигнал представляет собой возмущения электромагнитного поля. 1. An adaptive signal filter, consisting of an input device block, an adaptation circuit block, a dynamic error compensator block, and an identifier block, characterized in that the blocks of this device, by means of the electric and / or electronic elements included in them, implement the principle of filtering a scalar message with random identification dispersion identification unit, which allows to compensate for a priori unknown stream of interference of the processed signal caused by a priori unknown stream of measurement errors, and / or the error of the state of the signal source, and / or external noise. ! 2. The adaptive signal filter according to claim 1, characterized in that the processed signal is a data stream that determines the state of the object under study. ! 3. The adaptive signal filter according to claim 1, characterized in that the processed signal is a stream of data transmitted over communication channels. ! 4. The adaptive signal filter according to claim 1, characterized in that the processed signal is an electrical pulse. ! 5. The adaptive signal filter according to claim 1, characterized in that the processed signal is a perturbation of the magnetic field. ! 6. The adaptive signal filter according to claim 1, characterized in that the signal being processed is a perturbation of the electromagnetic field.

Description

Область техникиTechnical field

Полезная модель относится к устройствам обработки данных и может быть использовано в устройствах приема информации, проходящей по каналу связи, а так же в системах измерения параметров объектов в которых существует возможность искажения, т.е. имеют место искажения, обусловленные погрешностью системы получения сигнала и/или погрешностью состояния источника сигнала и/или внешними шумами.The utility model relates to data processing devices and can be used in devices for receiving information passing through a communication channel, as well as in systems for measuring the parameters of objects in which there is the possibility of distortion, i.e. distortions occur due to an error in the signal receiving system and / or an error in the state of the signal source and / or external noise.

Уровень техникиState of the art

Аналоги предлагаемого способа.Analogues of the proposed method.

Способ подстройки частотных коэффициентов передачи каналов многоканального приемника по патенту России №2239284 по МПК Н04В 1/10, оп. 27.10.2004 г., в котором по входному сигналу в подстраиваемом канале вычисляют коэффициенты фильтра и подстраивают ЧКП под требуемый ЧКП. В эталонном и подстраиваемом каналах используют первоначально одинаковые цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой (КИХ).The method of adjusting the frequency transmission coefficients of the channels of a multi-channel receiver according to Russian patent No. 2239284 according to IPC Н04В 1/10, op. 10/27/2004, in which the filter coefficients are calculated by the input signal in the tuned channel and the ChKP is adjusted to the required ChKP. In the reference and tuned channels, initially the same digital filters with a finite impulse response (FIR) are used.

Недостатком вышеописанного способа является то, что он не позволяет учесть априорно неизвестный поток внешних воздействий на процесс получения данных, а также искажений сигнала, связанных с погрешностями измерений и состоянием источника сигнала. К тому же используемый фильтр не является адаптивным, т.е. использует изначально заданные параметры коррекции сигнала, не зависящие от изменений параметров шумов.The disadvantage of the above method is that it does not allow you to take into account a priori unknown flow of external influences on the process of obtaining data, as well as signal distortions associated with measurement errors and the state of the signal source. In addition, the filter used is not adaptive, i.e. uses the initially set signal correction parameters, independent of changes in noise parameters.

Система адаптивной фильтрации аудиосигналов для улучшения разборчивости речи при наличии шума по патенту России №2163032 по МПК G10L 21/02, оп. 10.02.2001 г., в котором для селективного видоизменения кадра цифрового сигнала введены: устройство оценки уровня энергии, детектор речевой составляющей, устройство оценки шума, работающее, когда детектор речевой составляющей определяет, что речевая составляющая не формирует части кадра, справочную таблицу, содержащую множество вводов, при этом каждый ввод снабжен индексом, указывающим на уровень оценок шума, и фильтр для приема кадра цифрового сигнала, характеристики которого могут отбираться по вводу справочной таблицы, к которой было обращение, а ввод соответствует обновленной оценке шума, полученной устройством оценки шума.Adaptive filtering system of audio signals to improve speech intelligibility in the presence of noise according to Russian patent No. 2163032 according to IPC G10L 21/02, op. 02/10/2001, in which, for selective modification of the digital signal frame, the following devices were introduced: an energy level estimator, a speech component detector, a noise estimator, operating when the speech component detector determines that the speech component does not form part of the frame, a lookup table containing a plurality inputs, wherein each input is equipped with an index indicating the level of noise estimates, and a filter for receiving a frame of a digital signal, the characteristics of which can be selected by entering the look-up table to which schenie and input corresponds to the updated noise estimate generated by the noise estimator.

К недостаткам данного устройства относится низкая адаптивность корректирующего сигнала, поскольку он основан на конечном количестве введенных таблиц коррекции, а также необходимость заблаговременной оценки возможных входящих шумов, что не всегда возможно.The disadvantages of this device include the low adaptability of the correction signal, since it is based on a finite number of correction tables entered, as well as the need for an early assessment of possible incoming noise, which is not always possible.

Способ и устройство для измерения массового расхода материала в массовом расходомере Кориолиса по патенту России №2155325 по МПК G01F 1/84, оп. 27.08.2000 г., в котором при проведении измерений посредством АЦП осуществляют периодическую выборку аналоговых выходных сигналов датчиков, соединенных с вибрирующими расходными трубками. В варианте выполнения для усиления сигнала используют множество адаптивных фильтров-пробок. Средство весовой адаптации измеряет параметры фильтров-пробок для обеспечения регулировки полосы задерживания с целью подавления нежелательных шумовых компонентов выходных сигналов датчиков. Значения сигнала с фильтров-пробок поступают на средство вычисления фазы сигнала каждого датчика.Method and device for measuring the mass flow of material in a Coriolis mass flow meter according to the patent of Russia No. 2155325 according to IPC G01F 1/84, op. 08/27/2000, in which, when taking measurements using the ADC, periodically sample the analog output signals of the sensors connected to the vibrating flow tubes. In an embodiment, a plurality of adaptive filter plugs are used to amplify the signal. The weight adaptation means measures the parameters of the filter plugs to ensure that the delay band is adjusted to suppress unwanted noise components of the sensor output signals. The signal values from the filter plugs are supplied to the means for calculating the phase of the signal of each sensor.

Недостатками данного устройства являются: излишне большое количество измерительных элементов, а значит и обрабатываемых сигналов, а также недостаточная достоверность получаемого конечного сигнала, за чет отсутствия достоверного корректирующего сигнала и использования простой выборки сигнала.The disadvantages of this device are: an unnecessarily large number of measuring elements, and hence the processed signals, as well as insufficient reliability of the resulting final signal, due to the lack of a reliable correction signal and the use of a simple signal sampling.

Наиболее близким по технической сущности, прототипом полезной модели, является устройство для цифровой фильтрации по патенту России №2055396 по МПК G06F 17/17, оп. 27.02.1996 г., в котором введение ряда логических элементов в известный фильтр помех позволило организовать адаптивную фильтрацию с коррекцией отклонения от режима оптимальной фильтрации путем согласования фактического и рассчитываемого в фильтре значений дисперсии невязки измерения.The closest in technical essence, the prototype of the utility model, is a device for digital filtering according to Russian patent No. 2055396 IPC G06F 17/17, op. 02/27/1996, in which the introduction of a number of logic elements into the known interference filter made it possible to organize adaptive filtering with the correction of deviations from the optimal filtering mode by matching the actual and calculated values of the variance of the measurement residual in the filter.

Недостатками данного устройства является низкая точность адаптации корректирующего сигнала, низкое быстродействие устройства, а также недостаточная устойчивость к ряду возможных обрабатываемых сигналов.The disadvantages of this device are the low accuracy of adaptation of the correction signal, the low speed of the device, as well as insufficient resistance to a number of possible processed signals.

Раскрытие полезной моделиUtility Model Disclosure

Задачей полезной модели является получение объективных данных об изучаемых объектах или данных, передаваемых по каналам связи.The objective of the utility model is to obtain objective data about the studied objects or data transmitted via communication channels.

Технические результаты полезной модели - повышение точности, быстродействия, адаптивности и устойчивости фильтра сигнала, а также снижение количества необходимых измерений для получения соответствующей достоверности данных.The technical results of the utility model are an increase in the accuracy, speed, adaptability and stability of the signal filter, as well as a decrease in the number of necessary measurements to obtain the corresponding reliability of the data.

Технические результаты достигаются тем, что адаптивный фильтр сигнала, состоит из блока вводного устройства, блока контура адаптации, блока компенсатора динамической ошибки и блока идентификатора. В данном устройстве, по средствам соединения известным способом электрических и/или электронных элементов, реализован принцип фильтрации скалярного сообщения с блоком идентификации дисперсии случайной помехи, позволяющий компенсировать априорно неизвестный поток помех обрабатываемого сигнала, обусловленных априорно неизвестным потоком погрешностей измерений и/или погрешностью состояния источника сигнала и/или внешними шумами.Technical results are achieved in that the adaptive signal filter consists of an input device block, an adaptation loop block, a dynamic error compensator block, and an identifier block. This device, by means of connecting electrical and / or electronic elements in a known manner, implements the principle of filtering a scalar message with a random noise dispersion identification block, which allows to compensate for an a priori unknown noise stream of the processed signal caused by an a priori unknown flow of measurement errors and / or an error in the state of the signal source and / or external noise.

Одним из видов обрабатываемого таким фильтром сигналов может являться поток данных, определяющих состояние исследуемого объекта.One of the types of signals processed by such a filter can be a data stream that determines the state of the object under study.

Одним из видов обрабатываемого таким фильтром сигналов может являться поток данных, передаваемых по каналам связи.One of the types of signals processed by such a filter can be a stream of data transmitted over communication channels.

Одним из видов обрабатываемого сигнала могут являться электрические импульсы.One type of signal being processed may be electrical impulses.

Одним из видов обрабатываемого сигнала могут являться возмущения магнитного поля.One of the types of the processed signal may be perturbations of the magnetic field.

Одним из видов обрабатываемого сигнала могут являться возмущения электро-магнитного поля.One of the types of the processed signal may be perturbations of the electromagnetic field.

Осуществление полезной моделиUtility Model Implementation

Одним из возможных способов реализации адаптивного фильтра сигнала может являться соединение известным способом известных электронных логических элементов и/или элементов электрических схем, таким образом, чтобы полученное устройство реализовывало алгоритм работы, показанный на фиг.1, где:One of the possible ways to implement an adaptive signal filter may be to connect known electronic logic elements and / or elements of electrical circuits in a known manner, so that the resulting device implements the operation algorithm shown in figure 1, where:

1 - блок, известным способом реализующий функцию xk/k-1=Fk/k-1·xk-1;1 is a block that implements the function x k / k-1 = F k / k-1 · x k-1 in a known manner;

2 - блок, известным способом реализующий функцию2 is a block that implements a function in a known manner.

; ;

3 - блок, известным способом реализующий функцию εkk-hk·xk/k-1;3 is a block that implements the function ε k = y k -h k · x k / k-1 in a known manner;

4 - блок контура адаптации - адаптивный рекурсивный цифровой сглаживающий фильтр скользящего среднего с компенсатором динамической ошибки фильтрации;4 - adaptation circuit block — adaptive recursive digital smoothing filter of a moving average with a compensator for dynamic filtering error;

5 - блок, известным способом реализующий функцию5 is a block that implements a function in a known manner.

; ;

6 - блок известным способом реализующий функцию6 - block implements a function in a known manner

; ;

7 - блок, известным способом реализующий функцию7 is a block that implements a function in a known manner.

; ;

8 - блок, известным способом реализующий функцию8 is a block that implements a function in a known manner.

; ;

9 - блок, известным способом реализующий функцию9 is a block that implements a function in a known manner.

; ;

10 - блок, известным способом реализующий функцию xk=xk/k-1x,k·εk;10 is a block that implements the function x k = x k / k-1 + γ x, k · ε k in a known manner;

11 - блок, известным способом реализующий функцию11 is a block that implements a function in a known manner

ψx,k=(I-γx,k)·ψx,k/k-1;ψ x, k = (I-γ x, k ) ψ x, k / k-1 ;

где:Where:

k Номер временного отсчетаk Time reference number

Dε,k Оценка дисперсии входной случайной последовательностиD ε, k Estimation of variance of input random sequence

β Весовой коэффициент фильтра скользящего среднегоβ Moving average filter weight

εk Случайная величина во входной последовательностиε k Random variable in the input sequence

Априорная оценка среднего входной случайной последовательности A priori estimate of the average input random sequence

ξk Апостериорная оценка среднего входной случайной последовательностиξ k Posterior estimate of the average input random sequence

Δεk Оценка импульсного возмущения во входной последовательности (без учета знака)Δε k Evaluation of the impulse disturbance in the input sequence (without taking into account the sign)

ζk Оценка импульсного возмущения во входной последовательности (с учетом знака)ζ k Evaluation of the impulse disturbance in the input sequence (taking into account the sign)

Априорная оценка дисперсии случайной помехи во входной последовательности A priori estimate of the random noise variance in the input sequence

δk Весовой коэффициентδ k Weighting factor

tα Квантиль для α-уровня доверительной вероятностиt α Quantile for the α level of confidence

Оценка дисперсии случайной помехи во входной последовательности The random noise variance estimate in the input sequence

xk Вектор параметров состоянияx k State parameter vector

Fk/k-1 Переходная матрица вектора параметров состоянияF k / k-1 Transition matrix of the state parameter vector

ψx,k Ковариационная матрица погрешностей оценок вектора параметров состоянияψ x, k Covariance matrix of errors in estimates of the state parameter vector

Gk/k-1 Переходная матрица вектора формирующего шумаG k / k-1 Transition matrix of the vector of forming noise

ψw,k Ковариационная матрица интенсивностей формирующего шумаψ w, k Covariance matrix of forming noise intensities

εk Вектор вариаций измеряемых параметровε k Vector of variations of measured parameters

уk Вектор измеренийy k Measurement vector

hk Матрица наблюденийh k Observation matrix

ψε,k Ковариационная матрица вектора вариаций измеряемых параметровψ ε, k Covariance matrix of the vector of variations of the measured parameters

γx,k Коэффициент усиления фильтраγ x, k Filter gain

γw,k Обратный коэффициент усиления формирующего шумаγ w, k Inverse gain of shaping noise

τ Линия задержки на один тактτ One-delay line

Реализация данного алгоритма работы устройства позволит обрабатывать несколько параллельных сигналов, не прибегая к их нормированию и другому искажению, что в свою очередь повышает точность и достоверность получаемых на выходе данных.The implementation of this algorithm of the device will allow you to process several parallel signals without resorting to their normalization and other distortion, which in turn increases the accuracy and reliability of the data received at the output.

Claims (6)

1. Адаптивный фильтр сигнала, состоящий из блока вводного устройства, блока контура адаптации, блока компенсатора динамической ошибки и блока идентификатора, отличающийся тем, что блоки данного устройства, по средствам входящих в них электрических и/или электронных элементов, реализуют принцип фильтрации скалярного сообщения с блоком идентификации дисперсии случайной помехи, позволяющий компенсировать априорно неизвестный поток помех обрабатываемого сигнала, обусловленных априорно неизвестным потоком погрешностей измерений, и/или погрешностью состояния источника сигнала, и/или внешними шумами.1. An adaptive signal filter, consisting of an input device block, an adaptation circuit block, a dynamic error compensator block, and an identifier block, characterized in that the blocks of this device, by means of the electric and / or electronic elements included in them, implement the principle of filtering a scalar message with random identification dispersion identification unit, which allows to compensate for a priori unknown stream of interference of the processed signal caused by a priori unknown stream of measurement errors, and / or the error of the state of the signal source, and / or external noise. 2. Адаптивный фильтр сигнала по п.1, отличающийся тем, что обрабатываемый сигнал является потоком данных, определяющих состояние исследуемого объекта.2. The adaptive signal filter according to claim 1, characterized in that the processed signal is a data stream that determines the state of the object under study. 3. Адаптивный фильтр сигнала по п.1, отличающийся тем, что обрабатываемый сигнал является потоком данных, передаваемых по каналам связи.3. The adaptive signal filter according to claim 1, characterized in that the processed signal is a stream of data transmitted over communication channels. 4. Адаптивный фильтр сигнала по п.1, отличающийся тем, что обрабатываемый сигнал представляет собой электрические импульсы.4. The adaptive signal filter according to claim 1, characterized in that the processed signal is an electrical pulse. 5. Адаптивный фильтр сигнала по п.1, отличающийся тем, что обрабатываемый сигнал представляет собой возмущения магнитного поля.5. The adaptive signal filter according to claim 1, characterized in that the processed signal is a perturbation of the magnetic field. 6. Адаптивный фильтр сигнала по п.1, отличающийся тем, что обрабатываемый сигнал представляет собой возмущения электромагнитного поля.
Figure 00000001
6. The adaptive signal filter according to claim 1, characterized in that the signal being processed is a perturbation of the electromagnetic field.
Figure 00000001
RU2010121525/08U 2010-05-27 2010-05-27 ADAPTIVE SIGNAL FILTER RU99623U1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010121525/08U RU99623U1 (en) 2010-05-27 2010-05-27 ADAPTIVE SIGNAL FILTER

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010121525/08U RU99623U1 (en) 2010-05-27 2010-05-27 ADAPTIVE SIGNAL FILTER

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU99623U1 true RU99623U1 (en) 2010-11-20

Family

ID=44058924

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010121525/08U RU99623U1 (en) 2010-05-27 2010-05-27 ADAPTIVE SIGNAL FILTER

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU99623U1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU194496U1 (en) * 2019-06-25 2019-12-12 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "МИРЭА - Российский технологический университет" ADAPTIVE DIGITAL FILTER FOR THE SUPPRESSION OF NON-FLUCTUATION INTERFERENCE

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU194496U1 (en) * 2019-06-25 2019-12-12 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "МИРЭА - Российский технологический университет" ADAPTIVE DIGITAL FILTER FOR THE SUPPRESSION OF NON-FLUCTUATION INTERFERENCE

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104267287B (en) The method and apparatus of multi-channel audio equipment crosstalk coefficient measurement
RU2007101716A (en) TEMPORARY SYNCHRONIZATION USING SPECTRAL ASSESSMENT IN A COMMUNICATION SYSTEM
CN101794575A (en) Method for phase mismatch calibration for an array microphone and phase calibration module for the same
CN104617981B (en) A kind of full duplex self-interference removing method and device based on Power estimation
Shen et al. Adaptive filtering for full-duplex UWA systems with time-varying self-interference channel
CN105262503A (en) Group delay calibration based multipath delay generation device and method
US7630432B2 (en) Method for analysing the channel impulse response of a transmission channel
CN110208726B (en) Detection system for external electromagnetic interference influencing imaging quality of magnetic resonance system
CN109116301B (en) Time difference of arrival measuring method based on confidence degree estimation
RU99623U1 (en) ADAPTIVE SIGNAL FILTER
CN110207809A (en) Energy converter transfger impedance calibrating installation based on spatial frequency domain smoothing technique
RU2013133214A (en) METHOD FOR CORRECTION OF SPACE VEHICLE FLIGHT TRAJECTORY AND DEVICE FOR ITS IMPLEMENTATION
CN101320982A (en) Time sequence reply parameter generation circuit and signal receiving circuit
Gao et al. A new variable step size CMA blind equalization algorithm
JP6907520B2 (en) Filtering characteristic measuring device, pre-equalizer, and optical communication device
CN110987875B (en) Water turbidity detection method for spatial fusion based on support degree and confidence degree
CN108344501A (en) Resonance identification and removing method and device in a kind of application of signal correlation
CN109725188B (en) Current measuring method and device
CN112414483A (en) Self-adaptive method for acquiring metering signals of ultrasonic water meter
US9673922B2 (en) Method and system for user speed estimation in wireless networks
CN105388471B (en) A kind of self-adaptive electromagnetic delay time estimation method and device
CN108155960A (en) A kind of civil aviaton's very high frequency(VHF) receiver robustness mute method
CN109856457B (en) Self-adaptive load impedance detection system and method
CN103580646B (en) A kind of method for estimating analog filter frequency response characteristic
RU2480897C1 (en) Method to dedicate useful signal from noise - "method of mirror noise images" and device for its realisation

Legal Events

Date Code Title Description
MM1K Utility model has become invalid (non-payment of fees)

Effective date: 20120528

NF1K Reinstatement of utility model

Effective date: 20130627