《電子技術(shù)應(yīng)用》
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LMS自適應(yīng)濾波器的仿真與實現(xiàn)
摘要: 本文采用自上而下的設(shè)計思想,并用FPGA實現(xiàn)了自適應(yīng)濾波器。同時用MATIAB和OuartersⅡ混合仿真實現(xiàn)了LMS算法的設(shè)計方案。結(jié)果表明,該自適應(yīng)濾波器具有良好的消燥能力。
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  0 引言

  自適應(yīng)濾波器可廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)識別、信號處理和數(shù)字通信等許多領(lǐng)域。而超大規(guī)模集成電路和FPGA的飛速發(fā)展,也促進(jìn)了自適應(yīng)濾波技術(shù)的進(jìn)步。此外,由于其對干擾頻率不敏感,且其權(quán)值調(diào)整是基于對系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化,因此,自適應(yīng)濾波器仍然越來越多地受到人們的關(guān)注。

  1 LMS自適應(yīng)濾波器

  1.1 LMS算法

  最小均方誤差(LMS)算法具有計算量小、易于實現(xiàn)等優(yōu)點,因此,在實踐中被廣泛應(yīng)用。LMS算法的基本思想是調(diào)整濾波器自身的參數(shù),使濾波器的輸出信號與期望輸出信號之間的均方誤差最小,并使系統(tǒng)輸出為有用信號的最佳估計。實質(zhì)上,LMS可以看成是一種隨機(jī)梯度或者隨機(jī)逼近算法,可以寫成如下的基本迭代方程:

基本迭代方程

  其中,μ為步長因子,是控制穩(wěn)定性和收斂速度的參量。從上式可以看出,該算法結(jié)構(gòu)簡單、計算量小且穩(wěn)定性好,但固定步長的LMS算法在收斂速度、跟蹤速率及權(quán)失調(diào)噪聲之間的要求相互制約。為了克服這一缺點,人們提出了各種變步長的LMS改進(jìn)算法,主要是采用減小均方誤差或者以某種規(guī)則基于時變步長因子來跟蹤信號的時變,其中有歸一化LMS算法(NLMS)、梯度自適應(yīng)步長算法、自動增益控制自適應(yīng)算法、符號一誤差LMS算法、符號一數(shù)據(jù)LMS算法、數(shù)據(jù)復(fù)用LMS算法等。

  1.2 LMS自適應(yīng)濾波器的結(jié)構(gòu)原理

  自適應(yīng)濾波是在部分信號特征未知的條件下,根據(jù)某種最佳準(zhǔn)則,從已知的部分信號特征所決定的初始條件出發(fā),按某種自適應(yīng)算法進(jìn)行遞推,在完成一定次數(shù)的遞推之后,以統(tǒng)計逼近的方式收斂于最佳解。當(dāng)輸入信號的統(tǒng)計特性未知,或者輸入信號的統(tǒng)計特性變化時。自適應(yīng)濾波器能夠自動地迭代調(diào)節(jié)自身的濾波器參數(shù).以滿足某種準(zhǔn)則的要求,從而實現(xiàn)最優(yōu)濾波。因此,自適應(yīng)濾波器具有自我調(diào)節(jié)和跟蹤能力。在非平穩(wěn)環(huán)境中,自適應(yīng)濾波在一定程度上也可以跟蹤信號的變化。圖1 為自適應(yīng)濾波的原理框圖。

自適應(yīng)濾波的原理框圖

  2 LMS濾波器的仿真與實現(xiàn)

  2.1 LMS算法參數(shù)分析

  傳統(tǒng)的LMS算法是最先由統(tǒng)計分析法導(dǎo)出的一種實用算法.它是自適應(yīng)濾波器的基礎(chǔ)。通過Matlab仿真對LMS算法中各參數(shù)的研究,總結(jié)出其對算法的影響?,F(xiàn)針對時域LMS算法的各參數(shù)進(jìn)行一些討論。

  (1)步長

  步長μ是表征迭代快慢的物理量。由LMS算法可知:該量越大,自適應(yīng)時間μ越小,自適應(yīng)過程越快,但它引起的失調(diào)也越大,當(dāng)其大于1/λmax時,系統(tǒng)發(fā)散;而該值越小,系統(tǒng)越穩(wěn)定,失調(diào)越小,但自適應(yīng)過程也相應(yīng)加長。因此,對步長μ的選擇應(yīng)從整個系統(tǒng)要求出發(fā),在滿足精度要求的前提下,盡量減少自適應(yīng)時間。

  (2)級數(shù)

  自適應(yīng)濾波器的級數(shù)應(yīng)與噪聲通道的傳遞函數(shù)F(z)的階數(shù)一致。事實上,只有在二者相等時,自適應(yīng)濾波器傳遞函數(shù)才有可能等于F(z),以實現(xiàn)噪聲抵消。而當(dāng)其級數(shù)小于F (z)的階數(shù)時,參考通道的噪聲將無法與輸入通道的噪聲抵消,故會引起最小均方差增大;當(dāng)其級數(shù)大于F(z)的階數(shù)時,過多的級數(shù)則會引起失調(diào)的增大。因此,只有當(dāng)濾波器的級數(shù)等于F(z)的階數(shù)時,自適應(yīng)濾波器的性能才能達(dá)到最佳。

  (3)信噪比

  當(dāng)信噪比升高時,LMS算法的性能將急劇惡化。故可采用頻域LMS算法來克服時域LMS算法的性能局限。

  2.2 DSP Builder建模

  采用Altera公司的FPGA器件可進(jìn)行數(shù)字信號的處理設(shè)計。Altera公司提供有可視化的開發(fā)工具軟件DSP Builder。利用它可在MATIAB的圖形仿真環(huán)境Simulink中建立一個*mdl模型文件,同時在DSP Builder和其他Simulink庫中找到相應(yīng)的圖形模塊并調(diào)入Simulink窗口。圖2所示為4階LMS濾波器模型界面。利用其強(qiáng)大的圖形化仿真和分析功能,可以分析系統(tǒng)的正確性。

4階LMS濾波器模型界面

   圖中以shuru.mat為輸入信源,qiwang.mat為期望,信宿為Scope。除圖中這些模塊外,還有一些總線控制模塊和權(quán)系數(shù)控制模塊。其運行模型觀察的顯示結(jié)果如圖3所示。在這種FIR濾波器的LMS算法中,其誤差將隨著權(quán)的逼近逐漸減小,但沒有等于零,而是在零值上下起伏,這說明了LMS算法是用平方誤差代替均方誤差而造成的誤差缺點。

顯示結(jié)果

  3 基于FPGA的實現(xiàn)方法

  模型通過以后,運行SigalCompiler可將模型轉(zhuǎn)化成VHDL語言和Tcl腳本。由于在Simuilnk中進(jìn)行的模型仿真是算法級的,屬于系統(tǒng)驗證性質(zhì)的仿真,并沒有對VHDL代碼進(jìn)行仿真。而生成的VHDL代碼是RTL級且是針對具體的硬件結(jié)構(gòu)的,因此,轉(zhuǎn)化后的VHDL代碼實現(xiàn)就可能與*mdl模型描述的情況不符,故有必要再對生成的RTL級VHDL代碼進(jìn)行功能驗證。ALTERA公司的ModelSim平臺是使用最廣泛的基于單內(nèi)核的VerilogHDL/VHDL混合仿真器,利用它可方便地將信號波形顯示為類似模擬信號的格式,特別適合顯示復(fù)雜信號的波形。這給仿真調(diào)試帶來了極大的方便。在QuartusⅡ調(diào)用上述文件,便可用ModelSim對生成的VHDL代碼進(jìn)行功能級仿真。轉(zhuǎn)化成功后再調(diào)用VHDL綜合器進(jìn)行綜合并生成底層網(wǎng)表文件。然后再調(diào)用OuartusⅡ進(jìn)行編譯,接著用QuartusⅡ根據(jù)網(wǎng)表文件及設(shè)置的優(yōu)化約束條件進(jìn)行布線布局和優(yōu)化設(shè)計的適配,最后生成編程文件和仿真文件。這樣,生成的POF/SOF FPGA配置文件便可用于對目標(biāo)器件的編程配置和硬件實現(xiàn)。

  4 結(jié)束語

  本文采用自上而下的設(shè)計思想,并用FPGA實現(xiàn)了自適應(yīng)濾波器。同時用MATIAB和OuartersⅡ混合仿真實現(xiàn)了LMS算法的設(shè)計方案。結(jié)果表明,該自適應(yīng)濾波器具有良好的消燥能力。

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