[发明专利]一种随机量化信号解码方法及系统

说明书

本发明提供一种随机量化信号解码方法及系统，根据输出结果与输入信号之间的误差作为研判标准，以确定输出信号是否逼近输入信号，只要输出信号与输入信号之间的误差超过允许误差阈值，则会调整每一输出信号的加权值之后重新进入下一周期的计算，如此循环反复，直到均方误差失真在允许误差阈值的范围内，通过自适应地调节加权值，使得解码输出信号最大程度地接近输入信号，使MSE得到最优的提高，从而提高解码器的处理能力，并且上述方法不仅适用于平稳随机信号，也适用于非平稳随机信号。

技术领域

本发明涉及通讯信号处理技术领域，具体涉及一种基于Kalman-LMS自适应递归算法的随机量化信号解码方法及系统。

背景技术

SSR(Suprathreshold stochastic resonance,超阈值随机共振)模型是由N个比较器(或一比特量化器)并联组成的阵列，每个比较器的输入端引入相同的输入信号和独立同分布的加性噪声，当输入大于阈值时，输出为1，否则为0。对N个比较器的输出求和得到阵列的总输出。由于输入到各比较器的噪声是随机的，因此阵列的输出值是不确定的，其值为[0,N]间的整数，故SSR模型可视为随机量化器。

对于SSR模型的解码方案研究，一般采用Wiener解码方法，采用Wiener解码方法能获得最小的均方误差失真(MSE)。但是Wiener解码方法只适用于具有平稳统计特性的输入信号。在实际应用中，输入信号的特性一般是未知的或者时变的，因此Wiener解码方法不能适用于实际的应用场景。

发明内容

本发明实施例旨在提供一种随机量化信号解码方法及系统，以解决现有技术中SSR模型解码方法适用性差的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种随机量化信号解码方法，包括如下步骤：

获取量化器响应输入信号矩阵所输出的随机量化信号矩阵，所述随机量化信号矩阵中包括每一随机量化信号；

分别为每一随机量化信号设置加权值，根据所述加权值得到加权值矩阵；

根据所述随机量化信号矩阵和所述加权值矩阵，得到输出信号矩阵；

获取输出信号矩阵与输入信号矩阵的均方误差失真；

若所述均方误差失真超过允许误差阈值，调整每一随机量化信号设置加权值以及加权值矩阵之后返回根据所述随机量化信号矩阵和所述加权值矩阵，得到输出信号矩阵的步骤，否则直接输出所述输出信号矩阵。

可选地，上述的随机量化信号解码方法中，获取量化器响应输入信号矩阵所输出的随机量化信号矩阵，所述随机量化信号矩阵中包括每一随机量化信号的步骤中：

所述量化器为超阈值随机共振模型，所述超阈值随机共振模型包括N个比较器，每一比较器的输出信号作为一随机量化信号。

可选地，上述的随机量化信号解码方法中，获取量化器响应输入信号矩阵所输出的随机量化信号矩阵，所述随机量化信号矩阵中包括每一随机量化信号的步骤包括：

所述输入信号矩阵为：X(K×1)＝[x₁,x₂,x₃……x_K]，K表示输入信号的数据长度；

每一比较器输出的随机量化信号为：y_nk＝g(x_k+η_nk)，其中n＝1,2,…,N，k＝1,2,…,K，η_nk表示第n个比较器在输入x_k的作用下的噪声信号。

可选地，上述的随机量化信号解码方法中，若所述均方误差失真超过允许误差阈值，调整每一随机量化信号设置加权值以及加权值矩阵之后返回根据所述随机量化信号矩阵和所述加权值矩阵，得到输出信号矩阵的步骤，否则输出所述输出信号矩阵的步骤中包括：