[信息與通信]自適應(yīng)信號(hào)處理緒論(編輯修改稿)
2024-11-12 17:36 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 星通信） 15 2021/11/10 自適應(yīng)噪聲抵消與譜線增強(qiáng) ? 應(yīng)用背景 在許多實(shí)際應(yīng)用中，寬帶的隨機(jī)信號(hào)（如語言或音樂）往往被環(huán)境的周期性干擾所劣化，為保證隨機(jī)信號(hào)質(zhì)量，必須濾除這種噪聲干擾。 △ 延遲 預(yù)測(cè)器 自適應(yīng)控制算法 ∑ ()xn??()xn ()yn()en輸出 誤差輸出 + 主輸入 參考輸入 圖 6 自適應(yīng)系統(tǒng) PS: 當(dāng)輸入信號(hào) x(n)含有寬帶隨機(jī)信號(hào)與周期性干擾，自適應(yīng)系統(tǒng)輸出中的周期干擾會(huì)被大大削弱或消除，誤差輸出為寬帶隨機(jī)信號(hào)。當(dāng)輸入信號(hào) x(n)為正弦信好加寬帶噪聲干擾時(shí)，該系統(tǒng)可從加性寬帶噪聲背景中檢測(cè)出弱正弦信。 去相關(guān) 16 2021/11/10 自適應(yīng)譜估計(jì) ? 功率譜是隨機(jī)信號(hào)分析的一個(gè)重要的統(tǒng)計(jì)參數(shù)。在參量譜分析中，常用信號(hào)模型法進(jìn)行譜估計(jì)，即以自回歸（ AR）模型、滑動(dòng)平均（ MA）模型、自回歸滑動(dòng)平均（ ARMA）模型來估算隨機(jī)過程的功率譜。 ? 利用自適應(yīng)預(yù)測(cè)誤差濾波器可以確定非平穩(wěn)模型 AR參數(shù)。如下圖所示。濾波器的抽頭權(quán)系數(shù)收輸出預(yù)測(cè)誤差調(diào)節(jié)。 AR功率譜隨時(shí)間變化而西東，模型系統(tǒng)就自適應(yīng)的跟蹤譜峰。 自適應(yīng)控制算法 1z? 1z? 1z?1()an 2()an ()Man預(yù)測(cè)誤差 ()xn ( 2)xn?( 1)xn? ()xn M?圖 7 自適應(yīng)預(yù)測(cè)誤差濾波器 17 2021/11/10 自適應(yīng)波束形成 ? 自適應(yīng)陣列處理與波束形成技術(shù)有著極其廣泛和重要的應(yīng)用。由天線陣列構(gòu)成的波束形成器是一個(gè)接受空間信號(hào)的空間域?yàn)V波系統(tǒng)，它能夠形成筆形波數(shù)（如下圖所示），以專門接受從特定方向發(fā)射來的信號(hào)，而與此同時(shí)衰減從其他方向來的干擾信號(hào)。 圖 8 自適應(yīng)波束形成器形成的波束 波束形成器即可用與空間期望信號(hào)的接收，也可用于能量的輻射。后者用途更希望把能量集中在狹窄的主瓣上，旁瓣越低越好。 用天線陣列來產(chǎn)生波束形成器，需要廣泛地采用自適應(yīng)技術(shù)，如自適應(yīng)多旁瓣對(duì)消器，基于參考信號(hào)的自適應(yīng)波束形成器，線性約束最小方差波束形成器等。 18 2021/11/10 自適應(yīng)神經(jīng)智能信息處理 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是這一種自適應(yīng)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。它具有許多重要的特點(diǎn)：大量的并行性，巨量的互連性，存貯的分布性，高度的非線性，高度的容錯(cuò)性，結(jié)構(gòu)的可變性，計(jì)算的非精確性等。 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的簡(jiǎn)單處理單元（人工神經(jīng)元）廣泛互聯(lián)而成的具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織性的智能信息處理系統(tǒng)。 ? 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理時(shí)自適應(yīng)信號(hào)處理分支學(xué)科新發(fā)展的內(nèi)容，把典型自適應(yīng)上升到神經(jīng)智能自適應(yīng)信息處理，以神經(jīng)元聯(lián)接機(jī)制為基礎(chǔ)從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上直接地模擬人類智能的動(dòng)力學(xué)行為。 ? 神經(jīng)元是一種多輸入單輸出的自適應(yīng)線性組合器。自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都具有相同優(yōu)點(diǎn)。自適應(yīng)神經(jīng)計(jì)算系統(tǒng)是一種新的計(jì)算結(jié)構(gòu)，功能性極強(qiáng)。 19 2021/11/10 盲自適應(yīng)信號(hào)處理 ? 在信號(hào)處理域大量存在以下兩個(gè)數(shù)學(xué)表達(dá)式： 式子中， 為觀測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)； 為統(tǒng)計(jì)獨(dú)立信源信號(hào)； A為參數(shù)矩陣； 為信道沖激響應(yīng)函數(shù)； 和 為隨機(jī)噪聲； 表示卷積運(yùn)算。 ? 所謂盲（ Blind）信號(hào)處理實(shí)在多信號(hào)矢量 s(t)和傳輸系統(tǒng)參數(shù)矩陣 A（即混合矩陣）未知的情況下，如何只由已知觀測(cè)數(shù)據(jù)矢量 x(t) 來求解 s(t)這不確定問題。因?yàn)楹芏鄬?duì)的矩陣 A與矢量 s(t)相乘等于給定矢量 x(t)，根據(jù)信息論自然梯度信息，已有多種新算法可求解這難題。如統(tǒng)計(jì)高階矩方法、獨(dú)立分量分析方法，自適應(yīng)盲處理方法等。 ( )
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