稀疏路徑回波對(duì)消自適應(yīng)算法的研究.pdf

1、回波問題是通信和信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)傳統(tǒng)問題。通信過程中的回波會(huì)嚴(yán)重影響通信質(zhì)量和系統(tǒng)穩(wěn)定性?；夭▽?duì)消對(duì)于提高通信質(zhì)量，增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性具有重要的意義。隨著無線通信和電視電話會(huì)議系統(tǒng)的快速發(fā)展，回波對(duì)消問題成為重要的研究課題之一。 本文簡要介紹了回波產(chǎn)生的機(jī)制，分析了回波的危害?；谙到y(tǒng)辨識(shí)模型的自適應(yīng)回波對(duì)消器，討論了自適應(yīng)回波對(duì)消算法，并就稀疏路徑的回波對(duì)消問題進(jìn)行了深入的研究。所謂稀疏是指大多數(shù)權(quán)值很小，只有一些權(quán)值大的情況；

2、只有一些權(quán)值較大，而大多數(shù)權(quán)值可以忽略也屬于稀疏的范圍，本文參考其它文獻(xiàn)給出了稀疏的量度方法。 自適應(yīng)算法中LMS算法是一種常見而有效的算法。LMS算法具有結(jié)構(gòu)簡單，計(jì)算復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn)。但是在回波對(duì)消的應(yīng)用環(huán)境中，LMS算法由于輸入信號(hào)相關(guān)而性能下降，更重要的是LMS算法沒有充分運(yùn)用回波對(duì)消中沖激響應(yīng)通常是稀疏的這一先驗(yàn)知識(shí)。在自適應(yīng)算法中利用稀疏性是可行的。本文在LMS算法及其基本變型的基礎(chǔ)上，利用回波路徑稀疏的信息，提出了相

3、應(yīng)的改進(jìn)算法。 稀疏LMS算法在調(diào)整自適應(yīng)迭代過程中的步長參數(shù)很有效，對(duì)于大的權(quán)值就采用大的迭代步長，而對(duì)于小的權(quán)值相應(yīng)的采用小的步長參數(shù)，從而使算法更快地達(dá)到穩(wěn)態(tài)收斂。針對(duì)權(quán)值多零值的稀疏情況，綜合稀疏算法，置零算法的優(yōu)點(diǎn)，本文提出一種稀疏置零歸一化解相關(guān)LMS算法，對(duì)迭代過程中產(chǎn)生的極小值置為零，簡化了計(jì)算過程；對(duì)于有多個(gè)較小非零值而非零值不能忽略的稀疏情況，綜合稀疏算法，變步長算法的優(yōu)點(diǎn)，本文提出變步長稀疏LMS算法的解決

4、方法，在算法迭代之初采用大的步長，趨于收斂時(shí)采用小的步長，緩解了穩(wěn)態(tài)失配和收斂速度的矛盾。 對(duì)新算法的失配分析和收斂分析表明，相對(duì)于普通LMS算法，新算法的性 能更好，收斂速度更快。對(duì)于給定的稀疏回波路徑，用白噪聲，AR模型和真宴語音信號(hào)作為輸入信號(hào)，分別做計(jì)算機(jī)仿真，仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí)了新算法的優(yōu)點(diǎn)。隨著高速，性能優(yōu)越的數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的不斷推出，探討稀疏回波對(duì)消算法的實(shí)時(shí)應(yīng)用成為可能。本文分析了上文提出的各種算法的