[发明专利]一种自适应滤波的系数更新方法及装置

说明书

本发明公开了一种自适应滤波的系数更新方法，包括步骤1：将k时刻的滤波器W(k)的长度等分为M段；步骤2：求取每段滤波器的系数的二次范数；步骤3：将一矩形窗在该M段滤波器上移动，对窗口内的各分段滤波器系数的二次范数进行累加以获得最大累加值；步骤4：以最大累加值所在窗口内的各滤波器分段作为滤波器活跃系数分段W_a(k)，其余则为非活跃系数分段W_n‑a(k)；步骤5：更新滤波器的全部活跃系数分段W_a(k)并循环更新一段非活跃系数分段W_n‑a(k)。本发明更新滤波器的全部活跃系数并循环更新一小段非活跃系数，降低滤波器有效长度，提高收敛速度，降低了算法复杂度。本发明同时提供一种自适应滤波的系数更新装置。

技术领域

本发明涉及自适应降噪领域，尤其涉及一种自适应滤波的系数更新方法及装置。

背景技术

随着近年来技术的进步，通信技术日益发展，各种新兴通信层出不穷，但最主要的通信方式仍然是语音通信，用户也越来越关心语音通信质量。而在使用电子、网络通信设备或免提通信设备时，使用者经常会在接收端听到自己的声音，这种现象称为通信回声现象。通信回声严重影响通信质量，在极端情况下可引起啸叫，使通信无法进行。针对通信回声现象，常用的解决方案是在通信设备内置回声消除(echo cancellation，简称EC)系统以抑制回声能量，提高通信质量。

回声消除系统可简化为自适应理论中的系统辨识问题，其核心是自适应滤波器，通过自适应算法对滤波器系数进行自适应更新，以实现最佳滤波。请参阅图1，其是自适应系统辨识原理图。若将声学传播信道的冲激响应序列记为H＝[h₁，h₂，…，h_N]，其中N为序列长度，设k时刻输入信号为X(k)＝[x(k-1)，x(k-2)，…，x(k-N)]。X(k)与H卷积加上背景噪声v(k)干扰得到回声信号d(k)，其中d(k)的计算公式如下：

d(k)＝X(k)H^T+v(k)

为消除d(k)，以自适应滤波器W(k)＝[w₁(k)，w₂(k)，。。。，w_N(k)]自适应辨识冲激响应H，以X(k)与W(k)的卷积结果y(k)作为d(k)的估计值，两者相减以抑制回声能量。

为辨识冲激响应H，需要对滤波器的系数进行自适应更新，通常采用归一化最小均方(NorMalized Least Mean Square，简称NLMS)算法对所有系数进行迭代更新，具体的系数迭代更新方程为：

e(k)＝d(k)-W(k)X^T(k)；

式中，μ为收敛因子，取值范围为0<μ<1；为输入信号序列X(k)的二次范数，计算公式为||X(k)||＝X(k)X^T(k)，作为NLMS算法的归一化因子，可通过自回归方式得到，自回归算法如下：

综上可知，NLMS算法迭代一次约需算2N次加法、2N次乘法。

因声学信道延时的不确定性，为保证充分辨识冲激响应序列，在某些极端条件下，自适应滤波器需要上千个系数，而过长的滤波器将导致自适应系统收敛速度下降、计算复杂度增加，进而将严重影响自适应系统的性能。

发明内容

本发明在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种降低滤波器有效长度、提高系统收敛速度、降低算法复杂度的自适应滤波的系数更新方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：一种自适应滤波的系数更新方法，包括如下步骤：

步骤1：将k时刻的滤波器W(k)的长度等分为M段；其中M为大于1的整数；