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自回波控制电路出现以来,无论是回波抑制器还是回波抵消器都不可避免地需要考虑到双向通话问题及其判决方法。本文主要介绍了回波抵消器中双向通话判决的各种方法及其在实际应用中的基本原理,并对各方法的优缺点作出估价。 相似文献
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在自适应回波抵消的应用中,整个系统可能存在多个能量反射点,由此产生多个回波。普通的FIR型自适应回波抵消器为了抵消多个回波,其阶数必须取得很高以覆盖整个回波通道的延时。众所周知,自适应回波抵消器的阶数直接影响到收敛速度、稳态性能及对时变信道的跟踪能力。本文采用一种由多个可延时的短FIR滤波器并联的自适应回波抵消器结构。采用相关平均的方法估计出回波冲激响应的大致形状,用多个具有适当延时的短FIR滤波器来覆盖冲激响应的能量显著部分。这样自适应回波抵消器的阶数可大大减少,因而自适应回波抵消器的性能将大大改善。计算机模拟的结果证实了这一结论。 相似文献
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本文介绍了一种自适应数字话音回波抵消器的实现方法。结果表明:用这种方法实现的数字话音回波抵消器,其性能指标完全达到G.165建议的各项指标要求。算法收敛速度快,运算复杂度低。64抽头(8ms)的回波抵消器,算法的运算量要求,最高时仅为3.8百万次浮点运算/秒,收敛后约为1.9百万次浮点运算/秒。回波抵消器用了大约9.5%工作在40MHzTMS320C31的处理时间,话音编码器用了85%。因此,回波抵消器和话音编码器可以用单片TMS320C31实现。 相似文献
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文中介绍一种全双工模拟话密系统的自适应回波抵消器,该抵消器用块修正方法更新横向滤波器的系数。这种方法的收敛性能和计算效率均优于标准的最小梯度算法,且满足国际电报电话咨询委员会(CCITT)建议的回波抵消器要求G.165. 相似文献
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本文详细地介绍了在对回波抵消自适应梯度算法进行计算机模拟的基础上,用 TMS32010实现的语音回波抵消器,说明了在保密机和卫星通信系统中应用情况并给出测量出性能结果。 相似文献
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多参考输入自适应IIR跳频同址干扰抵消算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据多参考输入自适应干扰抵消原理,提出基于方程误差结构的多参考输入自适应IIR干扰抵消器,给出具体算法并分析其性能.提出多部跳频电台同平台装载的自适应IIR同址干扰抵消方案,并对3种算法的性能进行仿真.仿真结果表明,多参考输入自适应IIR干扰抵消算法具有很好的收敛速度、收敛精度和稳定性,可以取得更好的跳频同址干扰抵消性能. 相似文献
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针对OFDM系统中的信道估计问题,提出了一种基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计方法。该方法通过对常规H∞算法进行改进,实现了在OFDM系统中能自适应跟踪信道的变化特征,从而使均方误差的性能随着输入信噪比的增加得到很大的提高。仿真结果也验证了该算法优于卡尔曼和H∞估计算法,具有计算复杂度低,运算量小、收敛速度快、算法灵活等特性。 相似文献
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在无线通信中应用多用户检测技术可以有效去除多路径干扰 (MAI)。实验证明 ,实际信道通常包含冲激噪声 ,从而是非高斯的。讨论了目前扩频通信 (DS SS)中应用于非高斯信道的自适应鲁棒的多用户检测技术 ,以前的研究大多存在两个缺点 :一是需要对非高斯信道的模型有一个先验估计 ;二是计算较基于高斯信道的算法复杂的多。本文从传统的特征空间的自适应跟踪技术PASTd[1] ,针对其误差模型对算法进行修改 ,提出了一种简易的鲁棒算法。经蒙特卡洛仿真证明 ,该方法在含冲激噪声信道中能显著提高信号子空间跟踪的精度 相似文献
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利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改 ,提高该算法的性能 ;然后与匀速模型交互作用 ,利用概率数据关联处理密集回波环境下机动目标的跟踪问题 ,这样既保持了对强机动目标的跟踪性能 ,同时又提高了对弱机动目标的跟踪精度。仿真结果证明该算法确为一种非常有效的方法 相似文献
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周曾素 《海军工程大学学报》1993,(3)
本文分析了海杂波干扰对无线电引信反导效果的影响,提出了采用自适应噪声抵消器来消除海杂波干扰的方法,并对有关参数的选取进行了探讨,最后给出了用电荷耦合器件CCD组成自适应海杂波抵消器的原理方案。 相似文献
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本文建立了干扰抵消器系统模型,导出了系统传递函数,分析了系统的响应时间,指出了干扰抵消器闭环系统的收敛时间是影响话音抵消效果的关键。 相似文献
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惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。 相似文献
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自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪. 相似文献
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针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。 相似文献