主要内容

適応フィルタ処理による時間遅延チャネルの推定

この例では次を使用します:

モデルを開く

この例では,LMS適応冷杉アルゴリズムを使用して,ノイズを含む入力信号の時間遅延を適応的に推定する方法を示します。

信号$s[n] = a[n]+w[n]$を想定します。ここで，w [n]美元はホワトガウス過程，一个[n]美元は確定的です。信号はM美元個のサンプルおよび減衰\α美元(どらも未知)のエコにより測定され，測定全体は次のようになります。

$$ x[n] = s[n] + \alpha s[n- m] $$

目標は，遅延M美元およびエコの減衰\α美元を推定することです。これらのパラメタは，前の$h[n] = \delta[n]+\alpha s[n- m]$と併せて，フィルタ識別問題$x = h*s$をh美元にいて解くことで求めることができます。測定信号x美元および元の信号年代美元からフィルタh美元を識別できた場合，\α美元およびM美元を導出できます。

このようなフィルタ識別問題はlti適応フィルタ処理を使用して設定できます。基準信号は$d[n] = x[n]$，入力フィドは美元$ s [n]，適応フィルタはw美元です。明らかに，適応プロセスがw \ h美元で完了すると，誤差信号$x -w *s = (h-w)*x$はゼロになります。

適応フィルタ処理には多数のアルゴリズムがあります。この特定の問題の設定と信号モデルには正規化されたLMSアルゴリズムが適しており，これはLMS滤波器ブロックで利用できます。

シミュレションを実行します。フィルタのタップのベクトルのピクは，時間遅延の推定値を示します。この場合，M = 8美元および$\alpha = \frac{1}{2}$になります。

詳細は，s。微积分,自适应滤波理论第三版，普伦蒂斯-霍尔1996を参照してください。

関連するトピック