滑动DCT-LMS自适应算法研究与FPGA实现.pdf

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1、2012年第31卷第5期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)13滑动DCT．LMS自适应算法研究与FPGA实现高海飞，张浩，侯富诚，向永波(1．中国科学院微电子研究所，北京100029；2．中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所，江苏苏州215123)摘要：研究一种改进的低复杂度复数滑动离散余弦变换(DCT)最小均方(LMS)自适应算法，并设计该算法的FPGA实现结构。在常规LMS算法的输入端前添加改进的滑动DCT，降低输入信号之间的关联性，提高自适应算法收敛速度。改进的滑动

2、DCT算法针对硬件实现进行了优化，提高其在硬件实现中稳定性和精度。给出算法在FPGA实现框图、结果和Matlab仿真结果的对比，以及算法在FPGA中的资源使用。算法已经在实际工程中应用，效果远优于常规LMS自适应算法。关键词：离散余弦变换；最小均方；自适应滤波；FPGA实现中图分类号：TN911．7文献标识码：A文章编号：1000-9787(2012)05-0013-03ResearchandrealizationofslidingDCT-LMSadaptivealgorithmbasedonFPGAGAOHai．fei，ZHA

3、NGHao，HOUFu．cheng，XIANGYong．bo(1．InstituteofMicroelectronics，ChineseAcademyofSciences，Beijing100029，China；2．SuzhouInstituteofNano-techandNano-bionics，ChineseAcademyofSciences，Suzhou215123，China)Abstract：Alow—complexitycomplex—valuedslidingdiscretecosinetransformleast

4、—meansquare(DCT—LMS)adaptivealgorithmanditsrealizationstructureonfieldprogrammablegatearray(FPGA)areresearched．ArevisedslidingDCTisaddedininputportofconventionalLMSalgorithmtoguaranteeafastconvergenceratewhenrelevanceofinputsignalsarereduced．TherevisedslidingDCTalgor

5、ithmisoptimizedtoimprovestabilityandprecisioninhardwarerealization．Therealizationstructure，resultandthecomparisonwithMatlabsimulationresultarepresented．TheresourceutilizationofthealgorithminFPGAisanalyzed．Thealgorithmhasbeensuccessfullyusedinpracticalengineeringandit

6、seffectisbetterthanconventionalLMSadaptivealgorithm．Keywords：discretecosinetransform(DCT)；least—meansquare(LMS)；adaptivefilter；FPGArealization0引言交变换，该变换需要计算信号的先验值，所以，实际应用中常规最小均方(1east—meansquare，LMS)自适应算法具一般采用与输入信号特性无关的变换，如，DCT，DFT，DHT，有结构简单和鲁棒性强等优点，因而被广泛地应用在各类WHT等变换

7、替代K—L变换。文献[2，3]分别分析了Ffvr-自适应系统中，如采用信号噪声消除系统。但是常规LMSLMS，KernelLMS和常规DCT．LMS算法，最后一种算法优自适应算法的收敛速度严重依赖于输入信号之间的相关于前两种，但运算过于复杂。文献[4]从理论上证明DCT度。在常规LMS自适应算法输入端前添加正交变换单元能最好地逼近K—L变换。目前，关于DCT快速算法的研究使输人信号正交化，能有效地解决上述问题。文献[1～4]主要集中在图像压缩处理领域，这些快速算法针对小型数从理论上系统地证明变换域自适应算法的收敛速度是常据矩阵运

8、算，并不适合用于自适应算法。同时，在一些应用数，与输入信号类型无关。这样任何变换域自适应系统均中，如通信系统一般采用IQ两路传输，信号是复数值，这时可分为两步实现：输入信号正交化运算和常规LMS自适应需要自适应滤波算法也需采用复数值运算。但由于复数变运算，这极大