（通信与信息系统专业论文）回波抵消器算法研究及其fpga实现.pdf

大连理工大学硕士学位论文 摘要 回波抵消器是消除通信系统中电学回波和声学回波的功能单元。回波抵消器在免提 电话、无线产品、i p 电话、a t m 语音服务和电话会议等系统中，都有着重要的应用。 回波抵消理论及应用一直是国际上研究的热门课题之一。 在不同应用场合对回波抵消器的要求并不完全相同。本文主要研究应用于电话系统 中的电回波抵消器。电回波是由于语音信号在电话网中传输时由于阻抗不匹配而产生 的。电回波抵消器可以生成一个模拟的回波信号，再从近端信号中减掉该模拟信号，从 而实现电回波的抵消。 传统回波抵消器主要是基于通用d s p 处理器实现的，这种回波抵消器在系统实时 性要求不高的场合能满足回波抵消的性能要求，但是在实时性要求较高的场合，其处理 速度等性能方面已经不能满足系统高速、实时的需要。现代大容量、高速度的f p g a 的 出现，克服了上述方案的诸多不足。用f p g a 来实现数字信号处理可以很好地解决并行 性和速度问题，且其灵活的可配置特性使得f p g a 构成的d s p 系统非常易于修改，测 试和硬件升级。 本文的目的是在f p g a 芯片上实现回波抵消器，在整个系统的实现过程中，主要完 成的工作有： ( 1 ) 深入研究了回波抵消器各模块算法，包括自适应滤波算法、远端检测算法、双 讲检测算法，并实现了这些算法的c 程序。 ( 2 ) 深入研究了回波抵消器基于f p g a 的设计流程与实现方法，并利用硬件描述语 言v e r i l o gh d l 实现了各部分算法。 ( 3 ) 在q u a r t u s l i 集成环境下对该系统进行模块级和系统级的功能仿真、时序仿真和 验证，并在f p g a 硬件平台上实现了该系统。 ( 4 ) 根据i t u tg 1 6 8 的标准和建议，对设计进行了客观测试。 关键词：回波抵消器；v e r i l o gh d l ；f p g a ；i t u - t g 1 6 8 大连理工大学硕士学位论文 r e s e a r c ha n di m p l e m e n t a t i o no fe c h oc a n c e l l e rb a s e do nf p g a a b s t r a c t e c h oc a n c e l l e ri saf u n c t i o nc e l lw h i c hc a n c e l se l e c t r i ce c h oo ra c o u s t i ce c h oi n e o m m t m i e a t i o ns y s t e m s i nm a n ys y s t e m s ，s u c ha sh a n d f r e et e l e p h o n e ，w i r e l e s sp r o d u c t i o n ， i pt e l e p h o n e , a t ms p e e c hs e r v i c e , t e l e p h o n ec o n f e r e n c ea n ds oo n , e c h oc a n c e l l a t i o n t e c h n i q u eh a si t si m p o r t a n ta p p l i c a t i o n f o rt h ev a r i o u ss o l u t i o no fe c h oc a n c e l l e ra r ed i f f e r e n t ，t h i st h e s i si s 如c u s e do ne l e c t r i c e c h oc a n c e l l e ra p p l i c a t i o n si np s t n e l e c t r i ce c h oi sc a u s e db yt h ei m p e d e n c em i s m a t c h d u r i n gt h et r a n s m i s s i o ni np s t n e l e c t r i ce c h oc a n c e l l e rc a l ls y n t h e s i z ear e p l i c ao ft h ee c h o a n ds u b t r a c ti tf r o mt h er e a le c h oa c c o r d i n gt or e f e r e n c es i g n a l e c h oc a n c e l l e ri su s u a l l yi m p l e m e n t e do nd s pp r o c e s s o r s u c he c h oc a n c e l l e rc a l lm e e t p e r f o r m a n c eo fe c h oc a n c e l l a t i o no nt h eo c c a s i o nw h i c hr e q u i r e sl o wr e a l - t i m eq u a l i t y b u t w h e nt h er e q u e s to fr e a l t i m ei s1 1 i g h ，t h ep e r f o r m a n c es u c ha sp r o c e s s i n gs p e e dc a n tm e e t r e a l - t i m er e a l i z a t i o n f p g aw i ml a r g ec a p a c i t ya n dl l i g hs p e e dc a no v e r c o m et h ed e f i c i e n c i e s a sm e n t i o n e da b o v e u s i n gf p g at oi m p l e m e n td i g i t a ls i g n a l sp r o c e s s i n gc a l lr e s o l v et h e p r o b l e ma b o u tp a r a l l e la n ds p e e d t h ec h a r a c t e r i s t i co fn i m b l ed i s p o s i t i o nm a k et h es y s t e m e a s i e rt on 1 0 m f y ，t e s ta n dp r o m o t e i nt h i st h e s i s ，e c h oc a n c e l l e ri si m p l e m e n t e do nf p g a t h em a i na c c o m p l i s h e dt a s ko f t h i st h e i sc o n c l u d e st h ef o l l o w i n gp a r t s ： ( 1 ) r e s e a r c ha l lm o d u l e so fa d a p t i v ee c h oc a n c e l l e ri n c l u d i n ga d a p t i v ef i l t e r , f a r d e t e c t o r , d o u b l et a l kd e t e c t o r , a n dt h e ni m p l e m e n tt h e mu s i n gcl a n g u a g e ( 2 ) r e s e a r c hf l o wo fd e s i g n i n ga n di m p l e m e n t a t i o nm e t h o d s ，a l lp a r t so fa l g o r i t h m si s c o m p l e t e di nv e r i l o gh d l ( 3 ) t h ew h o l es y s t e mi sf u n c t i o n a la n dt i m i n gs i m u l a t e di nq u a r t u si ie n v i r o n m e n t s ， a n di m p l e m e n t e di nf p g ah a r d w a r ep l a t f o r m ( 4 ) a c c o r d i n gt on u g 16 8 ，t h i se c h oc a n c e l l e rg e t sk i n d so ft e s t i n g a l lt h et e s t i n g a c h i e v ed e s i r a b l er e q u i r e m e n t k e yw o r d s ：e c h oc a n c e l l e r ；v e r i l o gh d l ；f p g a ：舭t g 1 6 8 大连理工大学硕士研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定，在校攻读学位期间 论文工作的知识产权属于大连理工大学，允许论文被查阅和借阅。学校有 权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，可以将 本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 作者签名： 导师签名： 日期逻2 年上月上日 日期：型2 年，_ 月j 三日 大连理工大学学位论文独创性声明 作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究 工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外， 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请 学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献 均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文题目： 一 旦速抵澄墨篡洼珏壅丞基里鱼塞理 作者签名： 丕丞笺 日期：翌竺芝年月l 日 大连理工大学硕士学位论文 1绪论 1 1 回波产生原理 回波可分为电学回波和声学回波，二者的产生机理虽不同，但都会影响通讯质量， 严重时还会使通讯系统无法正常工作。电学回波，又称为线路回波，产生于通讯网络中 二、四线转换过程中的混合变换装置，当其内部的桥式电路平衡的不好，输入端口与输 出端1 2 1 之间就会存在耦合【i 】。由于这个原因，输入信号经过混合变换器后会泄漏到输出 端，之后，这部分信号又被传回到发送端，这样发送端的用户就会听到自己的声音，就 产生了回波。声学回波是由于声波反射以及麦克风与扬声器间的声学耦合引起的。 1 2 回波抵消原理及方法 为了减小回波造成的影响，改善通话质量，上世纪六十年代中期，回波抵消就成为 学者们关注的问题之一了。回波抵消的基本思想是估计回波路径的特征参数，产生一个 模拟的回波路径，得出模拟回波信号，从接收信号中减去该信号，实现回波抵消。第一 个基于超大规模集成电路( v l s i ) 的回波抵消器于1 9 8 0 年诞生。对单路回波抵消的研究， 尤其是对电学回波抵消的研究，国外已经有3 0 多年的历史，目前已提出多种自适应的 回波抵消方法， 并有基于高速数字信号处理芯片( d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s o r ，d s p ) 的实现 方案。对声学回波抵消的研究是随着电话会议系统和免提电话的实用化后在八十年代兴 起的，但在理论和技术上都未及电学回波抵消成熟。目前回波抵消方法主要可以分为 两大类，即线性回波抵消方法和非线性回波抵消方法。 1 2 1 线性回波抵消方法 线性回波抵消方法的主要思想是采用自适应滤波器来模拟未知的和时变的回波路 径。根据具体应用和性能要求的不同，滤波器形式及算法可有多种选择，其主要目的是 准确地估计回波路径的特征参数，并尽快地跟踪其变化。可选的滤波器有f i r ( 有限长 度冲激响应) 滤波器、i i r ( 无限长度冲激响应) 滤波器和自适应滤波器。 f i r 滤波器是目前使用最广泛的滤波器，假定回波路径为有限长度或可近似认为是 有限长度，即其冲激响应在有限长度后近似为零，则可用一f i r 滤波器来模拟它。滤波 器的输入输出关系为： 上一l y ( ) = w ( 玎) x ( 力一f ) ( 1 1 ) ，事0 通讯线路中产生的回波其长度一般为几十毫秒，用f i r 滤波器模拟需要数百个权系 回波抵消器算法研究及其f p g a 实现 数，对于声学回波，一般f i r 滤波器的系数要多一个数量级。 若回波路径可以用零极点配置来表示，那么用i i r 滤波器是比较合适的，关键是要 保证极点位于单位圆内，以便得到稳定的全局无偏最优估计。i i r 滤波器的输入输出关 系为： 一i f “刀) = c o , ( n ) x ( n - 0 + ( 刀) y 仰一力 ( 1 2 ) ，- m ，i i i i r 滤波器可比系数个数相同的f i r 滤波器获得更好的性能。一个具有足够阶数的 自适应i i r 滤波器可以准确地描述一个未知的零极点系统，而自适应f i r 滤波器只能近 似模拟这样的系统，为了得到同一性能，i i r 滤波器只需要使用比f i r 滤波器少得到多 的系数。虽然i i r 滤波器展现了良好的前景，但对i i r 滤波器的研究还很不成熟，存在 稳定性问题。 目前，用于回波抵消的自适应算法主要有两类：一类是最d x - 乘算法，一类是最小 均方误差法。详细内容将在第二章介绍。 1 2 1非线性回波抵消方法 除了上述利用自适应滤波器的线性方法外，人们还研究了非线性的回波抵消方法1 2 j 。 ( 1 ) 存储方法 这种方法主要应用于数据通讯场合，将相同长度不同组合的数据序列的不同回波都 存放在存储器中，以输入序列为地址对应的数据作为回波。该方法对非线性的回波路径 同样有效，但存储量与回波路径长度呈指数倍关系，因此当回波路径较长时，该方法 对硬件要求太高。 ( 2 ) 神经网络方法 神经网络作为自适应信号处理的方法已经成为一个研究热点，它具有比传统的自适 应信号处理方法更强的信号处理能力，它不仅能对多信道信号进行并行分布式的信息处 理，而且它有很好的鲁棒性和容错性。神经网络的引入消除了混合变换器及a d 和d a 造成的非线性影响，同时可以方便地为系统提供多级回波抵消。研究采用神经网络中的 线性组合器来模拟回波产生路径，用输入信号、参考信号作为神经网络的训练数据，利 用误差后传算法来调节权值。在声学回波抵消中，由于电声、声电转换以及声学耦合中 存在的非线性，可以认为采用神经网络法能取得更好的回波抵消效果。 ( 3 ) 多路回波抵消 在电话会议这样的l o u d s p e a k e r m i c r o p h o n e 系统中，随着人们要求的提高，扬声器 和麦克风的数目要求增多，以增强身临其境的感觉。未来的电话会议将以8 声道为标准， 大连理工大学硕士学位论文 相应地，回波也随着增多。扬声器和麦克风的位置不同，各路回波也不同，如何有效地 抵消回波，是保证通话质量的一个重要因素。由于输入信号的强相关，因此多回波抵消 算法应考虑输入信号的这种互相关，以期提高收敛性能。虽然将单路回波抵消的l m s 算法引入多路的情况是很自然的想法，并且由于其简单而很有吸引力，但是由于未考虑 输入信号的互相关，直接由单路回波抵消算法扩展而来的l m s 算法的性能会严重下降。 多路回波抵消理论的研究目前主要是在单路回波抵消理论基础上的简单扩充，但效果不 能令人满意，原因是各路回波之间有很强的相关性，于是人们尝试研究一些新方法以抵 消这种相关性，但是仍然没有找到有效的算法。 1 3 回波抵消器的模型 本文所介绍的回波抵消器的模型如图1 1 所示，该模型主要由三个模块组成，分别 是自适应滤波器( a f ) 、双讲检测模块( d t d ) 和远端检测模块( f d ) 。这些模块相互结合， 共同完成消除回波的目的。各个模块的主要功能如下： ( 1 ) 自适应滤波器( a f ) 自适应回波抵消器将远端语音信号输人到一个自适应滤波器以产生复制回波，然后 将远端语音信号经过回波路径产生的真回波与复制出来的假回波接入一个减法器相减， 达到消除回波的目的由于回波路径的传输特性是时变的，所以这种复制要利用残余回波 来进行自适应，使滤波器的传输函数始终跟踪着回波路径传输函数的变化。 ( 2 ) 双讲检测模块( d t d ) 当远近端均有信号时，自适应滤波器系数调整所用的误差信号不仅仅是抵消后的残 留回波，还包括近端用户的语音信号，这时应暂停自适应滤波器的调整，否则易引起自 适应滤波器的误调，乃至发散。由此可见，回波抵消器的双讲检测模块可以在一定程度 上避免自适应滤波器的发散，保证回波抵消器的正常工作。 ( 3 ) 远端检测模块( f d ) 自适应滤波器的步长与远端信号功率成反比关系，所以当远端信号功率很小时，可 能会导致滤波器系数发散，因此，回波抵消器需要具有远端信号检测的功能。当检测到 远端信号的功率太小，不满足自适应滤波器的要求时，滤波器系数停止更新。 回波抵消器算法研究及其f p g a 实现 r _ 一一一一一一一一。一一。- 一。一- 。一一_ 一- 。一一一一一- 一一一一一一： i r i ni r e c e i v ep a t h r o u t l 一一一一一一一一一一一一一一一一一，一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一 图1 1 回波抵消器的模型 f i g 1 1 t h em o d e l0 f e c h 0c a n c e l l e r 图中各个符号的含义如下： r i m 从远端来的信号，其离散采样值为x 例； r o u t ：传向近端的信号； s i n 从近端来的信号，其离散采样值为j ，例； s o u t ：传向远端的信号； 胁混合线圈的单位脉冲响应； g ：远端信号经过混合线圈后产生的回波，其离散采样值为讲圳； s ：近端用户语音信号，其离散采样值为s 俐； ：近端背景噪声，其离散采样值为厅例： w ：自适应滤波器的单位脉冲响应； 毋自适应滤波器产生的模拟回波，其离散采样值为z 例； p ：抵消后的残留回波，其离散采样值为p 例。 根据图1 1 ，回波抵消的基本原理如下： 远端来的信号r i n 经过混合线圈形成回波g 。回波g ，近端声音信号s 和近端背景 噪声混合形成s i n ，即 s i n = g + s + n( 1 3 ) 一4 一 大连理工大学硕士学位论文 远端信号r i n 作为自适应滤波器的输入，通过自适应滤波器形成模拟回波信号g ， 用s i n 减去g ，得到要传向远端的信号s o u t ，即 s o u t = s i n g = g + s + n g 当自适应滤波器的单位脉冲响应w 能很好地模拟回波通道的传递函数凰 时，剩余的回波信号p = g g 很小，从而有 s o u t s + n 此时回波g 被抵消。 1 。4 回波抵消器的主要性能指标 i t u tg 1 6 8 标准指出电回波抵消器必须满足以下五个条件【3 】： ( 1 ) 滤波器收敛迅速； ( 2 ) 单讲时保证较低的残留回波电平； ( 3 ) 双讲时滤波器尽量不发散； ( 4 ) 准确的双讲检测； ( 5 ) 对于传真信号和话音带低速率数据( 9 6 k b p i s ) 传输作出合适的操作。 1 5 基于f p g a 实现回波抵消器的意义 ( 1 4 ) 即g g ( 1 5 ) 传统回波抵消器是在通用d s p 处理器上编写软件代码实现的，这种回波抵消器在 系统实时性要求不高的场合能很好的满足回波抵消性能要求，但是在实时性要求较高的 场合，其处理速度等性能方面已经不能满足系统高速、实时的需要。目前，面向d s p 的各类专用a s i c 芯片虽然可以解决并行性和速度问题，但是高昂的开发设计费用、耗 时的设计周期及不灵活的纯硬件结构，使得d s p 的a s i c 解决方案日益失去其实用性1 4 j 。 现代大容量、高速度的f p g a 的出现，克服了上诉方案的诸多不足。在这些f p g a 中，一般都内嵌有可配置的高速r a m ，p l l 以及硬件乘法器m a c 等d s p 模块。用f p g a 来实现数字信号处理可以很好地解决并行性和速度问题，且其灵活的可配置特性使得 f p g a 构成的d s p 系统非常易于修改，易于测试与硬件升级。 目前，对于回波抵消器的实现大都是基于d s p 处理器的，所以研究如何基于f p g a 实现回波抵消器具有非常大的实际意义。 1 6 论文的内容和结构安排 本文共分为六章，各章的主要内容如下： 回波抵消器算法研究及其f p g a 实现 第一章介绍回波产生和抵消的基本原理、回波抵消器模型及其性能指标，综述在 f p g a 上实现回波抵消器的意义和目的。 第二章详细讨论了自适应滤波器的原理和几种常用的自适应算法，还提出一种适于 硬件上实现的自适应滤波算法。 第三章深入讨论了回波抵消器各模块算法，包括本文采用的自适应算法、远端检测 算法和双讲检测算法。 第四章对f p g a 的开发平台、设计流程、设计原则和硬件描述语言进行了介绍。 第五章详细介绍了基于f p g a 的回波抵消器的设计和实现方法，包括系统的总体设 计以及子带滤波、双讲检测和舒适噪声生成模块的设计和实现，并给出了在q u a r t u s i i 5 0 集成开发环境下的性能表和功能仿真图。 第六章给出了软件和硬件仿真验证平台的设计方法及其验证结果。 第七章对本文的工作进行了总结，并对下一步的研究进行了展望。 大连理工大学硕士学位论文 2 自适应滤波算法 最早的自适应滤波算法是由w i d r o w 和h o f f 于1 9 5 9 年提出的。自适应滤波的主要 思想是通过输入向量和期望响应来计算估计误差，该误差用来控制一组可调滤波器系 数。自适应滤波器具有在未知环境下良好运行并跟踪输入统计量随时间变化的能力，这 使得自适应滤波器成为信号处理和自动控制应用领域的强大设备。实际中，自适应滤波 器已经成功地应用于通信、雷达、声纳、地震学和生物医学等领域，而各种应用之间的 本质不同在于其期望响应的提取方式不刚5 1 。 自适应滤波算法也是是实现回波抵消的核心算法之一。该算法主要是根据参考信 号，预测出接收信号中的回波，并将回波从信号中扣除，从而抵消回波信号1 6 j 。它的好 坏直接影响着回波抵消器的整体性能，因此在选择自适应算法时，既要保证稳态残留回 波足够小，又要使收敛速度尽可能的快，同时还要考虑到算法的复杂性和硬件的资源特 点。 2 1 自适应滤波器原理 图2 1 描述的是一个通用的自适应滤波估计问题，图中离散时间线性系统表示一个 参数可变的滤波器，也就是自适应滤波器。自适应滤波器的输入信号为x ( 珂) ，输出信号 为y ( 刀) ，所期望的响应信号为d ( n ) ，误差信号e ( n ) 为d ( ”) 与y ( 一) 之差。这里，期望响 应信号d ( 刀) 是根据不同用途来选择的。 图2 1自适应滤波器原理图 f i g 2 1 t h ep r i n c i p l eo f a d a p t i v ef i l t e r 自适应滤波主要包括两个部分： ( 1 ) 滤波部分，自适应滤波器对x ( 胛) 输入信号滤波，产生对期望响应信号d ( 刀) 的估 回波抵消器算法研究及其f p g a 实现 计信号y ( 刀) 。 ( 2 ) 自适应调整部分，利用误差信号e c n ) ，按照一定的自适应算法自动调整滤波器 的参数，使y ( n ) 逐渐逼近期望响应d ( n ) 。 与普通的滤波器不同的是，自适应滤波器的参数是随外部环境的变化而改变的，经 过一段时间的自动调节达到最佳滤波的要求。这就要求自适应滤波器本身有一个重要的 自适应算法，这个算法可以根据输入，输出及原参量值，按照一定的准则修改滤波参量， 以使它本身能有效地跟踪外部环境的变化。 对平稳的输入信号来说，自适应过程就是从某个初始状态( 条件) 出发求解维纳最佳 解的过程，有多种用于估计自适应滤波器系数的自适应准则，所有这些准则都是建立在 使用最小平方方法解维纳一霍普夫( w i e n e r - h o p f ) 方程的基础上的。 常用的自适应准则有两种： ( 1 ) 均方误差( m s e ) 准则或最小均方误差( m m s e ) 准则，该准则定义为自适应滤波 器对期望的信号( 或称为参考信号) 进行估计的均方值，即期望信号与实际滤波器输出信 号差值的平方的期望值。 j m s e ( w ) = e e 2 ( 七) = e l d ( 七) 一y ( 七) 1 2 = e i d ( 七) 一w 7 x 1 2 ( 2 1 ) ( 2 ) 最小平方( l s ) 误差准则，该准则定义为期望信号与实际滤波输出信号差值的平 方和的平均值或者是加权平方和，即有： 1 l 1 l 1l 一 儿( 叻= p 2 ( 七) = i d ( 七) 一y ( 七) l = i d ( 七) 一w r x l ( 2 2 ) 或者为 ( 2 3 ) 式( 2 3 ) 中，c k 为加权值，该准则的基础是误差的加权平方和最小，若c k = 允p ，则该准 则又称为指数加权平方误差( e w s e ) 准则。这种准则不需要计算概率统计特性( 如期望值 等) ，而是直接对给定数据进行处理，可以证明这种代价函数也是具有唯一最小值的二 次函数。对于时变的系统，选用l s 和e w s e 准则较好。因为它们对最近的误差所加的 权值较重，它们的缺点是比m s e 准则要求更多的存储空间和更大的计算能力。下面来 介绍基于这两种准则的不同的自适应算法悔。 x w一 、， 后 ，l dc 枷 = 、， 七 ，l 2 pc 柚 = 、 w ，- ，么 大连理工大学硕士学位论文 2 2 基本自适应滤波算法 2 。2 。1 l m s ( l e a s tm e a ns q u a r e ) 算法 l m s 算法是线性自适应滤波算法，由于它具有结构简单，计算量小，易于实现实 时处理的优点，所以它成为目前被广泛应用的算法之一。 一般来说，它包含滤波和自适应两个基本过程。滤波过程计算线性滤波器输出对输 入信号的响应，之后通过比较输出结果与期望响应产生估计误差；自适应过程的主要工 作是根据估计误差自动调整滤波器参数。这两个过程一起工作组成一个反馈环，如图2 2 所示。图中横向滤波器的作用在于完成滤波过程，自适应控制算法控制横向滤波器抽头 权值的更新过程。l m s 算法应用了梯度下降的思想，是最速下降法( s t e e p e s td e s c e n t ) 的近似l 。 横向滤波器如图2 3 所示。抽头输入为x ( 以) = x ( ”) ，x ( n 1 ) ，x o 一+ 1 ) 7 ，滤波器 的权系数为w ( n ) = ( 以) ，w 2 ( n ) ，w ( 刀) r ，d ( n ) 为期望输出信号，而y q ) 为滤波器的实 际输出信号，也称为估计值。误差为p ( 丹) = d ( 力- y ( n ) 。 图2 2 横向滤波器结构组 f i g 2 2 t h es t r u c t u r a ld i a g r a mo ft h et r a n s v e r s a lf i l t e r 自适应算法的目的就是不断调节w ( 玎) ，使滤波器输出y ( n ) 的均方误差j ( 刀) 最小。 j ( w ( 甩) ) = e e ( 刀) p ( 刀) 】 = 研d ( 刀) d ( 刀) 】一w7 ( 聆) p ( 刀) 一p r ( n ) w ( n ) - w7 ( 刀) r w ( 刀) ( 2 4 ) 其中 p ( n ) = e 【d ( 玎) x ( ”) 】 ( 2 5 ) 是期望值与输入信号的互相关矩阵； 回波抵消器算法研究及其f p g a 实现 r = e x ( n ) x7 ( 刀) 】 ( 2 6 ) 是输入信号的自相关矩阵。 由梯度的定义可知，梯度方向是函数值上升最快的方向。因此如果我们选择j ( 以) 的 负梯度方向作为调节量，( 刀) 将快速下降，最终达到最小值而稳定下来，实现我们期望 的自适应调节目的。 v j ( w ( 咖器q 出) + 2 r w ( 拧) ( 2 7 ) 因此最速下降法可以表示为 w ( n + 1 ) = w ( n ) 一卜v 歹( w ( 刀) ) 】= w ( 疗) + 【p ( 拧) 一r w ( 狞) 】 ( 2 8 ) 其中栉为迭代次数，为正常数，称为步长参数。由于相关矩阵r 的所有特征值都是正 实数，由此得出，最速下降算法稳定的充要条件是步长因子满足不等式 o 蕊2 i 其中a m a x 是相关矩阵r 的最大特征值喁1 。 实际中往往并没有p 和r 的先验知识，只能作某种程度的近似。l m s 算法便是在最 速下降法中用瞬时值代替期望值而得到的一种简单而实用的算法。 v j ( w ) = 器锄+ 2 r w ( 甩) = 一2 x ( n ) d ( n ) - x r ( ，z ) w ( 甩) 】= 一2 x ( n ) e ( n ) ( 2 9 ) w ( 珂+ 1 ) = w ( n ) + 去【一v ( w ( 刀) ) 】 = w ( n ) + a x ( n ) e ( n ) ( 2 10 ) 2 2 2n l m s ( n o r m a i z e dl m s ) 算法 传统的l m s 算法中收敛速度、收敛精度及对时变系统的跟踪速度等对步长大小选 取相互矛盾，故人们提出了许多变步长l m s 算法，即在算法收敛过程中动态调整步长 大小。这些算法的根本思想是算法开始阶段采用较大的步长，使算法具有较快的收敛速 度和跟踪速度，然后随着收敛的接近减小步长使算法有较小的稳态误差。n l m s 算法是 其中比较典型的算法之一【9 】。 大连理工大学硕士学位论文 n l m s 算法中步长的调整与误差信号和输入信号的互相关函数的估值成正比，它具 有更快的收敛速度和跟踪速度，然而其计算复杂性也大大增加了。 n l m s 算法中自适应滤波器系数的更新公式表示为： w ( 刀+ 1 ) = w ( 疗) + ( ，? ) 8 ( 刀) x ( 疗) = w ( 刀) + 丽( 刀) ( 2 11 ) 式中，烈力表示步长因子，刀为时间变量，丽( 刀) = i t ( n ) e ( n ) x ( n ) 表示滤波权矢量迭代更 新的调整量。a ( n ) 的选取必须以实现更快的收敛为目标，一个可能的策略是尽可能多地 减小瞬时平方误差，即用瞬时平方误差作为均方误差m s e 的简单估计【l o 】。瞬时平方误 差可以写成 e 2 ( ，1 ) = 【d ( 刀) 一x 7 ( ，1 ) w ( ，1 ) 】2 = d 2 ( 刀) + x r ( ，1 ) w ( 以) w7 ( 甩) x ( 甩) 一2 d ( n ) x r ( 刀) w ( 刀) ( 2 12 ) 如果滤波权矢量的变化量需( 疗) = w ( 嚣) + 厶秀( 嚣) ，则对应的误差鼬) 为 舌( 刀) = d ( n ) - x 7 ( 捍) 诱( 丹) = d ( 门) - - x 1 ( 玎) 【丽( 刀) + 膏( 门) 】 - - e ( n ) - - x 1 ( 门) 前( 刀) 那么平方误差孑2 ( 刀) 可以由上式得到 每2 ( h ) - - e 2 ( h ) 一2 e ( n ) x 7 ( n ) a f f ( n ) + x 7 ( n ) a f f ( n ) w r ( 玎) x ( 月) ( 2 13 ) 在此情况下，瞬时平方误差的变化量缸2 ( ，1 ) 定义为 口2 ( ，? ) 皇否2 ( 门) 一e 2 ( 门) = 一2 e ( n ) x7 ( 玎) 诗( 玎) + x r ( ，z ) 葡( 珂) w7 ( 玎) x ( n ) ( 2 14 ) 把膏( 珂) = ( 刀) p ( ”) x ( 一) 的关系代入式( 2 1 4 ) 中，得到 8 2 ( ”) = 一2 p ( n ) e 2 ( 刀) x r ( ，2 ) x ( ”) + 2 ( 胛) p 2 ( 疗) x r ( ，z ) x ( ) 】2 ( 2 15 ) 为了增加收敛速度，合适地选取4 n ) 使平方误差最小化，故将式( 2 1 5 ) 对变系数( 聆) 求 偏导数，并令其等于零，求得 h ( n ) - 志 q - 1 6 ) 采用这种可变的收敛因子，n l m s 算法的系数更新公式为 回波抵消器算法研究及其f p g a 实现 w ( 丹+ 1 ) = w ( 船) + j 了i 而1 p ( 栉) x ( 刀) ( 2 1 7 ) 这个步长值u ( n ) 可能导致a e 2 ( 捍) 出现负的值，为了控制失调量，在更新公式中需要引入 一个固定的收敛因子，这是因为所有导数都是基于平方误差的瞬时值而不是均方误差 m s e 得到的f 1 。以上公式当x ( 疗) 较小时，有可能出现数值计算困难，导并致步长值太 大，为了克服这个问题，在分母部分引入一个y 参数，故更新迭代公式修正为： w ( 行+ 1 ) = w ( 刀) + 了i 南p ( 刀) x ( 珂) 2 1 8 ) y + x 【聆) x 【刀j 通常称式( 2 1 8 ) 为归一化l m s 算法的迭代公式。 为了保证自适应滤波器的工作稳定，固定收敛因子的选取应满足一定的数值范 围【1 2 1 。现在我们来讨论这个问题，首先考虑到下列关系： z x 7 ( 甩) x ( 刀) 】- - t r r 】 ( 2 1 9 ) e f 粤坐盟| - _ e i e ( n ) x ( n ) ( 2 2 0 ) lx 7 ( 门) x ( 月) j e x 7 ( 刀) x ( 刀) 】 然后对收敛因子的平均值应用更新l m s 的方向p ( 行) x ( 力) 是荔等西，最后，将归一化l m s 算法的更新公式与经典l m s 算法更新公式相比较，可以得到收敛因子的上界不等式 条件，如下： o 砌) 5 赢 志 q 2 1 ) 或 0 ( 3 5 ) 其中m = l n 1 ( 厂1 表示对向上取整数) ，l 表示自适应滤波器阶数。 上面的论述可以归结为( 3 。6 ) ，( 3 7 ) 两式，其中中任一式子成立，则认为远端检测 结果为真，并认为存在远端信号。 c 庸2mx ( 3 6 ) ( mx ) n ( 气( 所) ( 所一1 ) ) ( 3 7 ) 3 3 双讲检测算法 “双讲 是指近端( n e a r - e n d ) 和远端( f a r e n d ) 用户同时讲话的情况。此时，近端信 号将包括远端语音信号的回波信号和近端语音信号。自适应滤波器会把近端语音信号看 成种新的回波信号而尽力去调整以适应该信号。然而，由于近端语音信号和远端语音 回波抵消器算法研究及其f p o a 实现 信号的回波信号是不相关的，因此可能会导致自适应滤波器权值的发散，从而严重地降 低通话效果。 双讲检测( d t d ) 决定了回波抵消系统的稳定性，因此它也就成为了回波抵消器中必 不可少的一个部分。d t d 应该具备在双讲条件下冻结自适应滤波器权值更新的功能， 还应该能够准确地区分双向通话和回波路径改变( e p c ) 两种截然不同的状态，避免将回 波路径改变误判为双讲状态【2 0 j 。 3 3 1 主要双讲检测( d t d ) 算法 近端语音信号的存在会使自适应滤波器系数发散。目前d t d 方法主要有g e i g l e 算 法和互相关法等。 ( 1 ) 基于能量比较的检测方法【2 1 , 2 2 1 g e i g l e 算法是基于能量比较的一种检测方法，已经被成功用于线回波抵消器中。此 算法比较远端输入信号x ( 刀) 和近端输入信号y ( n ) 的幅值，如果近端输入信号y ( n ) 的幅值 在某一时刻大于根据远端输入信号x ( 刀) 幅值设定的阈值，那么就判定发生了双讲情况。 关系判决式定义为式( 3 8 ) ： y ( n ) 拶n 姒 i x ( 咒) l ，l x ( 珂一1 ) i ，l x ( 聍一三+ 1 ) ( 3 。8 ) 一般取与自适应滤波器阶数相同数值。粤为探测阈值。如果混合衰减被设定为 6 d b ，| 9 取值为0 5 。如果混合衰减被设定为3 d b ，1 9 取值为0 7 l 。对于l e c 由于混合衰 减随外界因素变化比较小，设定几个通用阈值就可使自适应滤波器工作在一个比较可靠 状态。 ( 2 ) 基于距离测量的检测方法【2 2 1 基于g e i g l e 算法的检测方法在电回波抵消器中得到了成功的应用。但是对于声回波 抵消器来讲，它并不能提供可靠的双讲检测结果。因为在声回波场合，回波路径的衰减 损耗是未知的和时变的。由于麦克和扬声器的放大作用，甚至还可能出现回波信号功率 比原始信号功率还大的情况，因此对于声回波抵消中近端信号的检测必须采用另外的方 法。基于距离测量的检测方法是近来讨论较多的方法。这类方法的基本思想是首先通过 某种方式计算近端信号和远端信号或者自适应滤波器的输出信号的相似性，再根据相似 程度决定检测结果。在这类方法中，比较常见的有互相关法、倒谱距离法和基音估计等， 下面主要讨论互相关法。 互相关法通过计算两个信号的互相关值来测量两个信号的相似性。互相关法根据信 号的不同选取方式分为开环结构和闭环结构两种。在开环结构中，计算远端信号和近端 大连理工大学硕士学位论文 信号的归一化互相关值。在闭环结构中，计算近端信号和自适应滤波器的输出信号的归 一化互相关值。 定义在丹时刻的误差信号为 p ( 以) - a , f , 0 - u t w ( 3 9 ) y e 和w u 提出用矢量u 和p 间的相关系数作为检测双讲条件的方法。w e s e l 提出用矢量u 和4 间的相关系数作为双讲条件探测的方法，可以获得更高的鲁棒性和可靠性。矢量u 和4 间的相关系数定义为c 叫= 【 o ，1 ，川】r ，并且： c ，：丝竺丝丝l ( 3 1 0 ) 。丽荔翥赢蕊 u 川 其中e ) 为数学期望。c 如j 是“( 玎一f ) 和西( 一) 的相关系数。定义检测值为 孝= 8 地= r 掣k ，i ，i = 0 1 ，l - 1 ( 3 1 1 ) 检测值要与一个设定的阈值比较。如果孝t ，双讲条件不成立。如果毒 o 5 x ，那么就认为出现了双讲的情况，否则，表示没有出现双讲的 情况。 该算法最大的优点是简单高效。但是在下列两种情况下，g e i g l e 算法会产生误判： 回波抵消器算法研究及其f p g a 实现 ( 1 ) 当近端信号包含噪声，同时经过回波路径的信号衰减较大时，可能出现虚警情 况。 ( 2 ) 当近端话音信号幅度较低，同时经过回波路径的信号衰减较小时，近端信号的 幅度可能无法达到比远端信号大6 d b 的条件，此时就会出现漏警情况。 若出现虚警，对于已收敛的自适应滤波器影响不大，只是停止滤波器系数的更新， 由于自适应滤波器已达到收敛状态，此时的滤波器系数矢量已经调整为最佳系数。若出 现漏警，情况比较严重。这时近端有了与远端不相关的信号，此时如果进行自适应滤波 器系数更新，将导致系数很快发散。一旦出现发散的情况，就将会对滤波效果产生非常 严重的影响。 大连理工大学硕士学位论文 4f p g a 开发环境 4 1 硬件描述语言 4 1 1 硬件描述语言简介 硬件描述语言h d l ( h a r d w a r ed e s c r i p t i o nl a n g u a g e ) ，顾名思义，是电子系统硬件 行为描述、结构描述、数据流描述的语言。数字电路系统的设计者利用这种语言可以从 上层到下层( 从抽象到具体) ，逐层描述自己的设计思想，用一系列分层次的模块来表示 极其复杂的数字系统。然后利用电子设计自动化( e d a ) 工具逐层进行仿真验证，再把其 中需要变为具体物理电路的模块经由自动综合工具转换到门级电路网表，最后再用专用 集成电路( a s i c ) 或现场可编程门阵列( f p g a ) 自动布局布线工具，把网表转换成具体的 电路布线结构。 硬件描述语言发展至今已有2 0 多年的历史，并成功地应用于设计的各个阶段：建 模、仿真、验证和综合等。到2 0 世纪8 0 年代，已出现了上百种硬件描述语言，它们对 设计自动化曾起到了极大的促进和推动作用。到2 0 世纪8 0 年代后期，硬件描述语言向 着标准化的方向发展。最终，v h d l 和v