梯度自适应格型滤波联合算法的性能分析

针对在非平稳环境下,以最小均方(LMS)为代表的自适应梯度算法跟踪输入信号的能力不强和稳定性不够的问题,设计了一种以梯度自适应格型算法与线性组合器组成的联合处理器,并在白噪声、车载噪声、粉红噪声三种环境下的性能进行了仿真实验。结果显示该处理器在平稳和非平稳两种干扰环境下都只需要约20次迭代运算达到稳定,相对于横向自适应最小均方算法不仅减少了算法总的复杂度,而且对微弱信号的信噪比改善能力更强。研究表明该算法既满足收敛速度快、精度高、稳定性好等要求,又可以节省硬件资源。

梯度自适应格型联合处理器的FPGA设计

梯度自适应格型联合处理(GALJP)器的现场可编程门阵列(FPGA)设计是实现自适应滤波器处理非平稳信号的关键技术。利用多种电子设计自动化(EDA)工具并通过行为级、寄存器传输级和门级等3级仿真设计流程,在EP2C5T144C6芯片上设计了一个用于自适应去噪的GALJP电路模型。结果表明,在相同条件下,GALJP滤波器的时钟频率约为横向最小均方误差(LMS)滤波器的1/4。但因达到收敛的迭代次数仅为横向LMS滤波器的1/50,收敛速度反而提高了10倍以上,滤波器阶数的降低也极大减小了硬件资源。

流水线自适应格型联合处理器的FPGA设计

针对用FPGA设计梯度自适应格型联合处理滤波器时,由于自身算法复杂度引起的时钟速度过低问题,提出了一种驰豫超前的流水线优化设计方案.该方案对组成联合处理器的格型节和横向组合器的级间环路中权值更新和误差更新值,分别采用延时技术进行近似处理,缩短了关键路径的计算量,并通过FPGA的仿真设计流程得到了流水线深度和时钟速度的关系.结果表明在不改变自适应参数的情况下,采用三级流水线仅增加逻辑宏单元60%消耗,可以使GALJP滤波器时钟速度提高近30%.

外推算法在实时杂波模拟中的应用

由于实时性和计算量上的要求,在实时雷达杂波模拟系统中利用网格划分法计算出来的杂波功率谱点数有限,一般不超过1 024点。为了提高模拟得到的时域杂波序列的频率分辨率,改善由于在DSP上46 ms内重复使用同一段序列所导致的周期性,特别引入了最大熵外推算法及其改进的梯度格型快速自适应算法,扩大了时域序列的点数。实践证明,使用该外推方法可以在保证实时性的前提下,将杂波重构过程频率分辨率提高1倍。