[发明专利]一种用于自适应滤波器硬件设计的字长选择方法

说明书

一种用于自适应滤波器硬件设计的字长选择方法。所述方法用一个描述字长与系统超量均方误差的理论模型去预测在不同的字长组合下VSS‑TDNLMS算法的超量均方误差EMSE，同时将硬件资源参数化优化，评估在不同中间变量配置下可以实现预期性能的硬件资源的大小，然后选取几个满足超量均方误差的消耗尽量少硬件资源的字长组合作为备选字长组合；对备选字长组合进行片上逻辑综合，最终选择消耗硬件资源最少的字长组合作为字长配置方案。

技术领域

本发明涉及一种用于自适应滤波器硬件设计的字长选择方法。

背景技术

自适应滤波器广泛应用于系统辨识，自适应均衡，自适应回波抵消，以及噪声消除等。许多自适应滤波算法都基于最小均方法，即least mean square，缩写为LMS。变换域归一化LMS算法(TDNLMS)由于其降低了输入协方差矩阵的特征值扩散度，相较于传统LMS算法，大大提高了其收敛速度。另外一类可变步长类LMS(VSS-LMS)算法能进一步提高收敛速度，同时能够减少稳态失调。可变步长变换域归一化(VSS-TDNLMS)算法是最近研究出来的一种先进新型自适应滤波算法，其在信道检测应用中的结构框图如图1所示。输入信号x(n)＝[x(n),x(n-1),…,x(n-L+1)]^T同时输入一个由脉冲响应向量构成的未知系统，和一个具有权向量w(n)＝[w₀(n),...,w_L-1(n)]^T构成的自适应滤波器。系统的输出信号假设被测量噪声η(n)污染，因此，形成的期望信号为，

d(n)＝(w*)^Tx(n)+η(n) (1)

自适应的滤波器通过调整权重向量w(n)以减少预测误差，

e(n)＝d(n)-w^T(n)x(n) (2)

TDNLMS算法中，它的更新方程为，

e(n)＝d(n)-W^T(n)X(n) (3)

W(n+1)＝W(n)+μ(n)Λ^-1X(n)e(n) (4)

其中，W(n)＝Cw(n)＝[W_C,1(n),W_C,2(n),…,W_C,L(n)]^T是变换域的权重向量，C是一个L×L正交变换，X(n)＝Cx(n)＝[X₁(n),X₂(n),…,X_L(n)]^T是变换后的输入信号，为按元素的归一化矩阵，其中ε_i(n)是变换后的第i个信号能量，μ(n)代表步长。在VSS-TDNLMS中，其可变步长可表示为两种模式切换，最大步长模式(MSM)和噪声限制模式(NCM)，如下，

长期剩余误差λ(n)和短期剩余误差可以根据式(6a)和式(6b)估算出来去判断收敛条件，是EMSE瞬时值,是噪声方差。β∈(0,1),均为遗忘因子。T是两种模式切换的临界值，μ_max是步长的最大值，α，γ为算法参数。