一種凸組合系數(shù)差的成比例仿射投影回聲消除方法
【專利摘要】一種凸組合系數(shù)差的成比例仿射投影回聲消除方法，其步驟是：A、遠端采樣信號濾波，A1、遠端離散輸入信號構成了凸組合自適應濾波回聲消除濾波器的輸入向量X(n)；A2、將濾波器輸入向量X(n)得到大步長、小步長濾波值y1(n)和y2(n)；B、回聲抵消，將近端信號d(n)與組合濾波器輸出值y(n)相減得到回聲消除后總殘差信號e(n)，并送回給遠端；C、凸組合，將大、小步長輸出值y1(n)和y2(n)通過權重λ(n)進行凸組合得到組合輸出值y(n)，以及其抽頭權系數(shù)W1(n)和W2(n)通過權重λ(n)進行凸組合得到抽頭濾波器抽頭權系數(shù)W(n)；D、濾波器抽頭權向量更新；E、濾波器權重更新；F、濾波器權重限定G、重復A、B、C、D、E、F的步驟,即可實現(xiàn)回聲消除。該方法的辨識能力強，收斂速度快、跟蹤能力強且穩(wěn)態(tài)誤差低，回聲消除效果好。
【專利說明】
-種凸組合系數(shù)差的成比例仿射投影回聲消除方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明屬于通信自適應回聲消除技術領域，尤其屬于成比例仿射投影回聲消除技 術領域。
【背景技術】
[0002] 隨著通信技術的發(fā)展，越來越多的通信設備提供了免提功能，運一功能使通信更 加便捷，同時也產(chǎn)生了回聲問題，回聲會嚴重影響語音通話質量和系統(tǒng)的穩(wěn)定性。對于現(xiàn)在 通信系統(tǒng)(包括有線電話、免提電話、移動電話和電話會議系統(tǒng)等)來說，回聲消除是運些系 統(tǒng)設計時需要著重考慮的關鍵因素之一?；芈曄菍Щ芈暤倪h端信號輸入自適應濾波 器，實現(xiàn)對未知的回聲通道進行系統(tǒng)辨識，即通過自適應濾波算法的調(diào)整，模擬回聲路徑， 使其沖擊響應與實際回聲路徑相逼近，從而得到回聲預測信號，再將回聲預測信號從近端 麥克風接收到的語音信號中減去，即可實現(xiàn)回聲消除。
[0003] 自適應濾波算法中最常用的是最小均方算法(LMS)，由于它不需要計算有關的相 關函數(shù)，也不需要矩陣求逆，使得它成為其它線性自適應濾波算法的參照標準。由于回聲信 道大部分是稀疏系統(tǒng)，即系統(tǒng)(信道）中存在許多接近零或等于零的元素，只有少數(shù)元素是 幅值大于零的向量。因此，采用最小均方算法對運種稀疏系統(tǒng)進行辨識，其收斂速度很慢。
[0004] 目前回聲消除效果較好的方法是仿射投影算法(APA)，仿射投影算法(APA)重復利 用過去時段的信號，在輸入信號的時間相關性強的情況下，有更好的收斂性能。
[0005] 文南犬 1 "Double-talk robust fast converging algorithms for network echocancellation''（T.Gansler,S.L.Gay,M.M.Sondhi,and J.Benesty, IE邸.Trans. Speech,Audio process,VO 1.8,no.6,pp.656-663,Nov.2000.)的成比例仿射 投影回聲消除方法，則在仿射投影算法的基礎上，將過去不同時段的信號（向量)賦予不同 的仿射投影權重，輸入信號大且預測回聲值大的時段的權重大。再使濾波器的步長與前一 步長時段的權重成比例。也即在語音信號強的時候，濾波器的步長大、加快濾波速度，從而 加快算法整體收斂速度。但該算法在增大步長的時候，丟失了較多的數(shù)據(jù)，導致其穩(wěn)態(tài)誤差 大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的就是提供一種凸組合系數(shù)差的成比例仿射投影的自適應濾波回聲 消除方法。該方法適應環(huán)境能力強，收斂速度快且低穩(wěn)態(tài)誤差。
[0007] 本發(fā)明實現(xiàn)其發(fā)明目的所采用的技術方案是，一種凸組合系數(shù)差的成比例放射投 影回聲消除方法，其步驟如下：
[000引A、遠端信號采樣濾波
[0009] A1、將遠端傳來的遠端信號在當前時刻η及前個時刻采樣得到的遠端輸入信號 離散值x(n)，x(n-l)，. . .，x(n-L+l)，構成凸組合濾波器的當前時刻η的輸入向量X(n)，即X (n) = [x(n)，x(n-l). . .，x(n-L+l)]T;其中，L = 64是濾波器抽頭數(shù)，上標T代表轉置運算；
[0010] A2、將當前時刻η的輸入向量X(n)通過凸組合濾波器后分別得到當前時刻η的大步 長濾波輸出值y 1 (η)，y 1 (η) = WiT(η)X(η)和當前時亥I虹的小步長濾波輸出值y2 (η): y2 (η) = W2T (η)Χ(η)；
[ΟΟ?]其中Wi(n) = [wi,i(n)，wi,2(n)，. . .，wi,i(n)，. . .，wi,L(n)]T為凸組合濾波器中當前 時刻η的大步長濾波器的抽頭權向量，其初始值為零向量，wi,i(n)為當前時刻η的大步長濾 波器的抽頭權向量中的第1個抽頭權系數(shù)；化(n) = [W2,i(n)，W2,2(n)，. . .，W2,i(n)，. . .，W2,L (η)]為凸組合濾波器中當前時刻η的小步長濾波器的抽頭權向量，其初始值為零向量，W2,1 (η)為當前時刻η的小步長濾波器的抽頭權向量中的第1個抽頭權系數(shù)；
[001^ Β、凸組合
[001 ；3 ]將當前時亥1虹的大步長輸出值yi (η)和當前時亥Ijn的小步長輸出值y2 (η)進行凸組合 得到凸組合濾波器的輸出值y(n)，y(n)=A(n)yi(n) + (l-A(n))y2(n);將當前時刻η的大步長 濾波器的抽頭權向量Wi (η )，和當前時刻η的小步長濾波器抽頭權向量W2 (η)進行凸組合得到 濾波器抽頭權向量W(n) :W(n)=A(n)Wi(n) + (l-A(n))W2(n);其中λ(η)為當前時刻η的大步長 濾波器的權重系數(shù)，其計算公式為
為當前時刻η的混合參數(shù)，其初始值 為0;
[0014] C、回聲抵消
[0015] 將近端拾取到的帶回聲的當前時刻η的近端信號d(n)與當前時刻η的凸組合濾波 器輸出值y(n)相減，得到消除回聲后的總殘差信號e(n)，e(n)=d(n)-y(n);并將總殘差信 號送回給遠端。
[0016] 同時，將當前時刻η的近端信號d(n)與當前時刻η的大步長輸出值yi(n)相減，得到 當前時刻η的大步長殘差信號61(11)，61(11)=(1(11)-71(11);將當前時刻11的近端信號(1(11)與當 前時刻η的小步長輸出值y2(n)相減，得到當前時刻η的小步長殘差信號e2(n)，e2(n) = d(n)- y2(n);
[0017] D、濾波器抽頭權向量更新
[0018] D1、仿射投影輸入向量的構成
[0019] 將凸組合濾波器在當前時刻η及前P-1個時刻的輸入向量X(n)，X(n-l)，. . .，X(n-P + 1)，構成當前時刻η的仿射投影輸入向量11(11)，1](11) = ^(11)訊11-1)...乂(11斗+1)]，其中？ 代表仿射投影階數(shù)，Ρ = 4,8，16;
[0020] D2、殘差信號向量的構成
[0021] 將當前時刻η及前Ρ-1個時刻的總殘差信號6(11)，6(11-1)，...，6(11斗+1)，構成當前 時刻 η 的總殘差信號向量 E(n)，E(n) = [e(n)，e(n-l)，...，e(n-P+l)]T;
[0022] 將當前時刻η及前P-1個時刻的大步長殘差信號ei(n)，ei(n-l)，. . .，ei(n-P+l)，構 成當前時亥 Ijn 的大步長殘差信號向量 Ei(n)，Ei(n) = [ei(n)，ei(n-l)，...，ei(n-P+l)]T;
[0023] 將當前時亥Ijn及前P-1個時刻的小步長殘差信號e2(n)，e2(n-l)，. . .，e2(n-P+l)，構 成當前時亥 Ijn 的小步長殘差信號向量 E2(n)，E2(n) = [e2(n)，e2(n-l)，...，e2(n-P+l)]T;
[0024] D3、大步長成比例矩陣的計算
[0025] 算出當前時刻η的第1個大步長成比例系數(shù)gi,i(n):
[0026] gi,i(n)=max{fii, |wi,i(n)-wi,i(kM) I }
[0027]其中max表示最大值運算，I · I表示取絕對值運算，PI為大步長濾波器的抽頭權系 數(shù)的闊值，其取值范圍為0.001~0.01，M為時間窗的長度、其取值范圍為100~200，k為時間 窗的序號
衰示向下取整數(shù)運算；
[00測將當前時亥Ijn的第1個到第L個大步長成比例系數(shù)gi，i(n)，gi,2(n). . .gi,i(n)...， gi,L(n)，構成大步長成比例矩陣Gi(n)，Gi(n) = diag{gi,i(n)，gi,2(n). . .gi,i(n). . .gi,L(n)}， 其中，diag表示構造對角矩陣；
[0029] D4、小步長成比例矩陣的計算
[0030] 算出當前時刻η的第1個小步長成比例系數(shù)g2,i(n):
[0031 ] g2,i(n) =max{fi2, IW2,i(n)-W2,i(kM) I }
[0032]其中，P2為小步長濾波器的抽頭權系數(shù)的闊值，其取值范圍為0.001~0.01;
[003；3]將當前時亥Ijn的第1個到第L個小步長成比例系數(shù)g2,i(n)，g2,2(n)，. . .g2,i(n)，...， g2,L(n)，構成小步長成比例矩陣G2(n):
[0034] G2(n) = diag{g2,i(n)，g2,2(n). . .g2,i(n). . .g2,L(n)}
[0035] D5、抽頭權向量更新
[003引下一時刻n+1的大步長濾波器的抽頭權向量Wi(n+1)由下式得出，Wi(n+l)=Wi(n) + yiGi(n)U(n)[uT(n)Gi(n)U(n)+Slp]-iEi(n):
[0037]如果當前時刻η的混合參數(shù)a(n)大于等于混合參數(shù)a(n)的闊值〇,〇 = 4,則下一時 亥 lJn+1 的小步長濾波器的抽頭權向量 W2(n+1)為:W2(n+l)=W(n)+y2G2(n)U(n)[ljT(n)G2(n)U (η)+δΙρ]-?Ε2(η);
[003引否則，下一時刻n+1的小步長濾波器的抽頭權向量W2(n+1)為：
[0039] W2(n+l)=W2(n)+y2G2(n)U(n)[uT(n)G2(n)U(n)+Slp]-iE2(n);
[0040] 其中，μι為大步長濾波器的步長，取值范圍為0.5~2.0; μ2小步長濾波器的步長，取 值范圍為0.005~0.20; δ為防止矩陣求逆計算困難的正常數(shù)，取值通常為0.001~0.01，Ip 為PXP的單位矩陣；
[0041] E、濾波器權重更新
[0042] 下一時刻n+1的混合參數(shù)a(n+l)由下式得出：
[0043] a(n+l) =3(η)+μαλ(η) (1-λ(η) )e(n) (yi(n)-y2(n))
[0044] 其中，μα是混合參數(shù)的變化步長值，其取值為1000;
[0045]進而更新得到下一時刻η + 1的大步長濾波器的權重系數(shù)λ ( η + 1 )，
[0046] F、濾波器的權重限定
[0047] 若n+1時刻的混合參數(shù)a(n+l)小于等于闊值0 = 4的負數(shù)，即a(n+l)< = -4,則令a (n+1) =-4，λ(η+1) =0;若n+1時刻的混合參數(shù)a(n+l)大于等于闊值0,即a(n+l)> =4,則令 3(η+1)=4,λ(η+1) = 1;否則,直接轉G 步；
[004引 G、令η = η+1，重復A、B、C、D、E、F的步驟，直至通話結束。
[0049] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：
[0050] 本發(fā)明當前時刻的兩個自適應濾波器的第個抽頭權系數(shù)wi,i(n)和W2,i(n)的步長 成比例系數(shù)分別為gi,i(n)和g2,i(n)，gi,i(n)=max{f>i, I wi,i(n)-wi,i化Μ) I }，g2,i(n) =max {P2, |w2,i(n)-W2,i化M)|}，即在時間為M的時間段(時間窗）內(nèi)，當前時刻的自適應濾波器抽 頭權系數(shù)的步長成比例系數(shù)等于當前時刻η的抽頭權系數(shù)與該時間段初始時刻的該抽頭權 系數(shù)的差值。初始時對大系數(shù)算出的差值也較大，從而能夠獲得較快的初始收斂速度;而接 近穩(wěn)態(tài)時該差值變小，使得抽頭權系數(shù)的步長在接近穩(wěn)態(tài)時也相應變小，也即在目標沖激 響應非稀疏時依然能獲得較快的收斂速度。通過大步長濾波器的快速收斂和小步長的濾波 器的低穩(wěn)態(tài)誤差，二者凸組合后為回聲消除獲得既快速收斂同時又穩(wěn)態(tài)誤差低提供了保 證。在凸組合過程中，大步長濾波器在初期權重大，組合濾波器y(n)主要是大步長濾波值， 而在后期主要是小步長濾波器權重大，組合濾波器主要是小步長濾波值，受誤差信號e(n) 影響相對較小，在權重變化趨勢相對穩(wěn)定的條件下，經(jīng)過凸組合將充分發(fā)揮大步長濾波器 的快速收斂和小步長的低穩(wěn)態(tài)誤差的優(yōu)點。
[0051] 將凸組合運算后的結果作為更新方向向量來分別更新大步長自適應濾波器的抽 頭權系數(shù)wi(n)和小步長自適應濾波器的抽頭權系數(shù)W2(n)，再將二者組合得到的自適應濾 波器的抽頭權系數(shù)w(n)，其值更接近真實值，其回聲消除效果會更好。
[0052] 總之，本發(fā)明的方法適應環(huán)境能力強，收斂速度快且低穩(wěn)態(tài)誤差。
[0053] 下面結合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明作進一步的詳細說明。
【附圖說明】
[0054] 圖1是本發(fā)明仿真實驗時使用的近端信號d(n)圖。
[0055] 圖2是本發(fā)明仿真實驗的沖擊響應圖。
[0056] 圖3是文獻1的方法和本發(fā)明的歸一化穩(wěn)態(tài)失調(diào)曲線。
【具體實施方式】
[0057] 實施例
[005引本發(fā)明的一種【具體實施方式】是，一種凸組合系數(shù)差的成比例放射投影回聲消除方 法，其步驟如下：
[0059] A、遠端信號采樣濾波
[0060] A1、將遠端傳來的遠端信號在當前時刻η及前個時刻采樣得到的遠端輸入信號 離散值x(n)，x(n-l)，. . .，x(n-L+l)，構成凸組合濾波器的當前時刻η的輸入向量X(n)，即X (n) = [x(n)，x(n-l). . .，x(n-L+l)]T;其中，L = 64是濾波器抽頭數(shù)，上標T代表轉置運算；
[0061] A2、將當前時刻η的輸入向量X(n)通過凸組合濾波器后分別得到當前時刻η的大步 長濾波輸出值y 1 (η)，y 1 (η) = WiT(η)X(η)和當前時亥I虹的小步長濾波輸出值y2 (η): y2 (η) = W2T (η)Χ(η)；
[0062] 其中Wi(n) = [wi,i(n)，wi,2(n)，. . .，wi,i(n)，. . .，wi,L(n)]T為凸組合濾波器中當前 時刻η的大步長濾波器的抽頭權向量，其初始值為零向量，wi,i(n)為當前時刻η的大步長濾 波器的抽頭權向量中的第1個抽頭權系數(shù);W2(n) = [W2,i(n)，W2,2(n), . . .，W2,i(n), . . .，W2,L (η) ] τ為凸組合濾波器中當前時刻η的小步長濾波器的抽頭權向量，其初始值為零向量，W2,1 (η)為當前時刻η的小步長濾波器的抽頭權向量中的第1個抽頭權系數(shù)；
[0063] Β、凸組合
[0064] 將當前時刻η的大步長輸出值yi (η)和當前時刻η的小步長輸出值y2 (η)進行凸組合 得到凸組合濾波器的輸出值y(n)，y(n)=A(n)yi(n) + (l-A(n))y2(n);將當前時刻η的大步長 濾波器的抽頭權向量Wi (η )，和當前時刻η的小步長濾波器抽頭權向量W2 (η)進行凸組合得到 濾波器抽頭權向量W(n) :W(n)=A(n)Wi(n) + (l-A(n))W2(n);其中λ(η)為當前時刻η的大步長 濾波器的權重系數(shù)，其計算公式為
^當前時刻η的混合參數(shù)，其初始值 為0;
[0065] C、回聲抵消
[0066] 將近端拾取到的帶回聲的當前時刻η的近端信號d(n)與當前時刻η的凸組合濾波 器輸出值y(n)相減，得到消除回聲后的總殘差信號e(n)，e(n)=d(n)-y(n);并將總殘差信 號送回給遠端。
[0067] 同時，將當前時刻η的近端信號d(n)與當前時刻η的大步長輸出值yi(n)相減，得到 當前時刻η的大步長殘差信號61(1〇,61(11)=(1(11)-71(11);將當前時刻11的近端信號(1(11)與當 前時刻η的小步長輸出值y2(n)相減，得到當前時刻η的小步長殘差信號Θ2(η)，e2(n) = d(n)- y2(n);
[006引D、濾波器抽頭權向量更新
[0069] D1、仿射投影輸入向量的構成
[0070] 將凸組合濾波器在當前時刻η及前P-1個時刻的輸入向量X(n)，x(n-l)，. . .，X(n-P + 1)，構成當前時刻η的仿射投影輸入向量U(n)，U(n) = [X(n)，X(n-l). . .X(n-P+1)]，其中P 代表仿射投影階數(shù)，P = 4，8，16;
[0071] D2、殘差信號向量的構成
[0072] 將當前時刻η及前P-1個時刻的總殘差信號e(n)，e(n-l)，. . .，e(n-P+l)，構成當 前時刻η的總殘差信號向量E(n)，E(n) = [e(n)，e(n-l)，. . .，e(n-P+l)]T;
[0073] 將當前時亥Ijn及前P-1個時刻的大步長殘差信號ei(n)，ei(n-l)，. ..，ei(n-P+l)，構 成當前時亥1]11的大步長殘差信號向量61(]1)瓜(]1) = [61(]1)，61(]1-1)，...，61(]1-口+1)]'^
[0074] 將當前時亥Ijn及前P-1個時刻的小步長殘差信號Θ2(η)，Θ2(η-1)，. . .，Θ2(η-Ρ+1)，構 成當前時刻11的小步長殘差信號向量62(11)瓜(11) = [62(11)，62(11-1)，...，62(11-口+1)]'^
[0075] D3、大步長成比例矩陣的計算
[0076] 算出當前時刻η的第1個大步長成比例系數(shù)gi,i(n):
[0077] gi,i(n)=max{fii, |wi,i(n)-wi,i(kM) I }
[0078] 其中max表示最大值運算，I · I表示取絕對值運算，Pi為大步長濾波器的抽頭權系 數(shù)的闊值，其取值范圍為0.001~0.01，M為時間窗的長度、其取值范圍為100~200，k為時間 窗的序號、「去Ι,Μ表示向下取整數(shù)運算； Μ
[0079] 將當前時刻η的第1個到第L個大步長成比例系數(shù)gi,i(n)，gi,2(n). . .gi,i(n)...， gi,L(n)，構成大步長成比例矩陣Gi(n)，Gi(n) = diag{gi,i(n)，gi,2(n). . .gi,i(n). . .gi,L(n)}， 其中，diag表示構造對角矩陣；
[0080] D4、小步長成比例矩陣的計算
[0081] 算出當前時刻η的第1個小步長成比例系數(shù)g2,i(n):
[0082] g2,i(n) =max{fi2, IW2,i(n)-W2,i(kM) I }
[008引其中，P勸小步長濾波器的抽頭權系數(shù)的闊值，其取值范圍為0.001~0.01;
[0084]將當前時亥Ijn的第1個到第L個小步長成比例系數(shù)g2,i(n)，g2,2(n)，. . .g2,i(n)，...， g2,L(n)，構成小步長成比例矩陣G2(n):
[0085] G2(n) = diag{g2,i(n)，g2,2(n). . .g2,i(n). . .g2,L(n)}
[00化]D5、抽頭權向量更新
[0087] 下一時刻n+1的大步長濾波器的抽頭權向量Wi(n+1)由下式得出，Wi(n+l)=Wi(n) + yiGi(n)U(n)[uT(n)Gi(n)U(n)+Slp]-iEi(n):
[0088] 如果當前時刻η的混合參數(shù)a(n)大于等于混合參數(shù)a(n)的闊值〇,〇 = 4,則下一時 亥 lJn+1 的小步長濾波器的抽頭權向量 W2(n+1)為:W2(n+l)=W(n)+y2G2(n)U(n)[ljT(n)G2(n)U (η)+δΙρ]-?Ε2(η);
[0089] 否則，下一時刻n+1的小步長濾波器的抽頭權向量W2(n+1)為：
[0090] W2(n+l)=W2(n)+y2G2(n)U(n)[uT(n)G2(n)U(n)+Slp]-iE2(n);
[0091] 其中，μ功大步長濾波器的步長，取值范圍為0.5~2.0; μ2小步長濾波器的步長，取 值范圍為0.005~0.20; δ為防止矩陣求逆計算困難的正常數(shù)，取值通常為0.001~0.01，Ip 為PXP的單位矩陣；
[0092] E、濾波器權重更新
[0093] 下一時刻n+1的混合參數(shù)a(n+l)由下式得出：
[0094] a(n+l) =3(η)+μαλ(η) (1-λ(η) )e(n) (yi(n)-y2(n))
[OOM]其中，μα是混合參數(shù)的變化步長值，其取值為1000;
[0096] 進而更新得到下一時刻η + 1的大步長濾波器的權重系數(shù)λ ( η + 1 )，
[0097] F、濾波器的權重限定
[009引若n+1時刻的混合參數(shù)a(n+l)小于等于闊值0 = 4的負數(shù)，即a(n+l)<=-4,則令a (n+1) =-4，λ(η+1) =0;若n+1時刻的混合參數(shù)a(n+l)大于等于闊值0,即a(n+l)> =4,則令 a(n+l) =4，λ(η+1) = 1;否則，直接轉G 步；
[0099] G、令η = η+1，重復A、B、C、D、E、F的步驟，直至通話結束。
[0100] 仿真實驗
[0101] 為了驗證本發(fā)明的有效性，進行了仿真實驗，并與現(xiàn)有的文獻1的方法進行仿真對 比。
[0102] 仿真實驗中自適應濾波器抽頭長度L為64,遠端輸入信號采用極點為0.95的一階 自回歸(AR(1))信號，在房間長為6.25m，寬3.75m，高2.5m，溫度為20°C，溫度50%的安靜密 閉房間內(nèi)，近端將接收的遠端信號經(jīng)揚聲器播放后，在房間中用麥克風按采樣頻率為8曲Z， 采樣階數(shù)為64共采樣20000時刻點的近端信號d(n)。
[0103] 將W上近端信號d(n)用本發(fā)明方法與文獻1的方法(大步長μι = 0.6和小步長μ2 = 0.005兩種情形)進行回聲消除。各種方法在實驗中的參數(shù)最優(yōu)取值如下表1。
[0104] 各方法法仿真實驗的最優(yōu)參數(shù)近似取值
[0105]
表1
[0106] 仿真結果通過獨立運行30次平均得到。圖1是近端信號d(n)圖，圖2是本發(fā)明實驗 的凸組合自適應濾波器沖擊響應圖，圖3是文獻1的小步長方法、大步長方法和本發(fā)明方法 仿真實驗的歸一化穩(wěn)態(tài)失調(diào)曲線。
[0107] 從圖3中可W看出，本發(fā)明解決了快速收斂和低穩(wěn)態(tài)誤差的矛盾，即：本發(fā)明保持 了文獻1的大步長DPAPA方法的快速收斂，又保持了文獻1的小步長DPAPA方法的低穩(wěn)態(tài)誤差 性能，且本發(fā)明跟蹤能力強。在相同的收斂速度下，本發(fā)明的穩(wěn)態(tài)誤差顯著比PAPA算法的穩(wěn) 態(tài)誤差小且跟蹤能力強。
【主權項】
1. 一種凸組合系數(shù)差的成比例放射投影回聲消除方法，其步驟如下： A、遠端信號采樣濾波 A1、將遠端傳來的遠端信號在當前時刻η及前L-1個時刻采樣得到的遠端輸入信號離散 值x(n)，x(n-l),. . .，x(n-L+l)，構成凸組合濾波器的當前時刻η的輸入向量X(n)，即Χ(η) = [奴11)4(11-1)...4(11-1^1)]\其中兒=64是濾波器抽頭數(shù)，上標1'代表轉置運算； Α2、將當前時刻η的輸入向量Χ(η)通過凸組合濾波器后分別得到當前時刻η的大步長濾 波輸出值71(11)，71(11)=111'(11)乂(11)和當前時刻11的小步長濾波輸出值72(11) :72(11)=121'(11)父 (η)； 其中Wi(n) = [wi,i(n)，wi,2(n)，· · ·，wi,i(n)，· · ·，wi,L(n)]T為凸組合濾波器中當前時刻η 的大步長濾波器的抽頭權向量，其初始值為零向量，為當前時刻η的大步長濾波器的 抽頭權向量中的第1 個抽頭權系數(shù);W2(n) = [W2,i(n)，W2,2(n)，...，W2,i(n)，... ^2 + (11)]1? 凸組合濾波器中當前時刻η的小步長濾波器的抽頭權向量，其初始值為零向量，w2>1(n)為當 前時刻η的小步長濾波器的抽頭權向量中的第1個抽頭權系數(shù)； Β、凸組合 將當前時刻η的大步長輸出值yi (η)和當前時刻η的小步長輸出值y2 (η)進行凸組合得到 凸組合濾波器的輸出值y(n)，y(n)=A(n)yi(n) + (l-A(n))y2(n);將當前時刻η的大步長濾波 器的抽頭權向量^!!)，和當前時刻η的小步長濾波器抽頭權向量W 2(n)進行凸組合得到濾波 器抽頭權向量W(n) :W(n)=A(n)Wi(n) + (l-A(n))W2(n);其中λ(η)為當前時刻η的大步長濾波 器的權重系數(shù)，其計算公式為，a(n)為當前時刻η的混合參數(shù)，其初始值為0; C、 回聲抵消 將近端拾取到的帶回聲的當前時刻η的近端信號d(n)與當前時刻η的凸組合濾波器輸 出值y(n)相減，得到消除回聲后的總殘差信號e(n)，e(n)=d(n)-y(n);并將總殘差信號送 回給遠端。 同時，將當前時刻η的近端信號d (η)與當前時刻η的大步長輸出值yi (η)相減，得到當前 時刻η的大步長殘差信號ei(n)，ei(n)=d(n)-yi(n);將當前時刻η的近端信號d(n)與當前時 亥Ijn的小步長輸出值y2(n)相減，得到當前時刻η的小步長殘差信號e2(n)，e2(n) =d(n)-y2 (η)； D、 濾波器抽頭權向量更新 D1、仿射投影輸入向量的構成 將凸組合濾波器在當前時刻η及前P-1個時刻的輸入向量X(n)，X(n-l)，. . .，X(n-P+l)， 構成當前時刻η的仿射投影輸入向量U(n)，U(n) = [X(n)，X(n-l). . .X(n-P+1)]，其中P代表 仿射投影階數(shù)，P = 4,8，16; D2、殘差信號向量的構成 將當前時刻η及前P-1個時刻的總殘差信號e(n)，e(n-l)，. . .，e(n-P+l)，構成當前時刻 η的總殘差信號向量E(n)，E(n) = [e(n)，e(n-l)，. . .，e(n-P+l)]T; 將當前時刻n及前P-1個時刻的大步長殘差信號ei(n)，ei(n-l)，. . .，ei(n-P+l)，構成當 前時亥lJn的大步長殘差信號向量El(n)，El(n) = [el(n)，el(n-l)，...，el(n-P+l)]τ; 將當前時亥扣及前Ρ-l個時刻的小步長殘差信號e2(n)，e2(n-l)，. . .，e2(n-P+l)，構成當 前時刻η的小步長殘差信號向量E2(n)，E2(n) = [e2(n)，e2(n-l)，. . .，e2(n-P+l)]T; D3、大步長成比例矩陣的計算 算出當前時刻η的第1個大步長成比例系數(shù)gi,i(n): gi,i(n)=max{pi, |wi,i(n)-wi,i(kM) |} 其中max表示最大值運算，| · |表示取絕對值運算，P1為大步長濾波器的抽頭權系數(shù)的 閾值，其取值范圍為〇. 〇〇 1~〇. 〇 1，Μ為時間窗的長度、其取值范圍為100~200，k為時間窗的 序號，f*1表示向下取整數(shù)運算； 將當前時刻η的第1個到第L個大步長成比例系數(shù)gi,i(n)，gi,2(n) . . .gi,i(n). . .，gi,L (1〇，構成大步長成比例矩陣61(11)，61(11)=(^8{81,1(11)，81,2(11)...81,1(11)..^(11)}，其 中，diag表示構造對角矩陣； D4、小步長成比例矩陣的計算 算出當前時刻η的第1個小步長成比例系數(shù)g2,i(n): g2，i(n)=max{P2, |w2，i(n)_W2，i(kM) |} 其中，P2為小步長濾波器的抽頭權系數(shù)的閾值，其取值范圍為0.001~0.01; 將當前時刻η的第1個到第L個小步長成比例系數(shù)g2,i(n)，g2,2(n)，...g2,i(n)，…，g2,L (η)，構成小步長成比例矩陣62(1〇 : G2(n)=diag{g2，i(n)，g2,2(n) · · .g2，i(n) · · .g2，L(n)} D5、抽頭權向量更新 下一時刻n+1的大步長濾波器的抽頭權向量Wi(n+1)由下式得出，Wi(n+1) =Wi(n)+yiGi (n)U(n) [UT(n)Gi(n)U(n)+5lp]_1Ei(n)： 如果當前時刻η的混合參數(shù)a(n)大于等于混合參數(shù)a(n)的閾值σ，σ = 4,則下一時刻η+1 的小步長濾波器的抽頭權向量 W2(n+1)為:W2(n+l)=W(n)+y2G2(n)U(n)[U T(n)G2(n)U(n)+S Ip] ^2(11)； 否則，下一時刻n+1的小步長濾波器的抽頭權向量W2 (n+1)為： W2(n+1) =W2(n)+y2G2(n)U(n) [UT(n)G2(n)U(n)+5lp]-^2(11); 其中，μι為大步長濾波器的步長，取值范圍為0.5~2.0 ;μ2小步長濾波器的步長，取值范 圍為0.005~0.20; δ為防止矩陣求逆計算困難的正常數(shù)，取值通常為〇. 〇〇1~〇. 〇1，Ip為Ρ X P的單位矩陣； E、 濾波器權重更新 下一時刻n+1的混合參數(shù)a(n+l)由下式得出： a(n+l)=a(n)+yaA(n)(l-A(n))e(n)(yi(n)-y2(n))其中，μα是混合參數(shù)的變化步長值，其取值為1000; 進而更新得到下一時刻n+1的大步長濾波器的權重系數(shù)λ(η+1)， F、 濾波器的權重限定 若η+1時刻的混合參數(shù)a (η+1)小于等于閾值σ = 4的負數(shù)，即a (η+1) < = -4，貝lj令a (η+1) = -4，λ(η+1) = 0;若n+1時刻的混合參數(shù)a(n+l)大于等于閾值〇,即a(n+l) > = 4,則令a(n+ 1)=4，入(]1+1) = 1;否貝11，直接轉6步； G、令n = n+l，重復A、B、C、D、E、F的步驟，直至通話結束。
【文檔編號】G10L21/0208GK106060295SQ201610326009
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月17日
【發(fā)明人】趙海全, 劉倩倩
【申請人】西南交通大學