稀疏的FIR线性相位余弦调制滤波器组的研究与设计

发布时间：2020-03-25 21:37

【摘要】：余弦调制滤波器组的设计结构简单,处理实信号效果理想,被广泛运用在语音信号、图像信号的处理领域和军用领域。但是余弦调制滤波器组的抽头系数数目会随着通道数目的增多而变得庞大,对应所需的加法器和乘法器的数目也十分庞大,造成计算量和硬件功耗增加,本文针对这一问题重点研究了如何设计稀疏的余弦调制滤波器组,降低余弦调制滤波器组中非零系数的个数,并且提出了两种设计稀疏的余弦调制滤波器组的方法。本文的主要工作如下:(1)提出了基于IROMP算法的稀疏余弦调制滤波器组的设计方法。由于传统求解余弦调制滤波器组的问题模型是一个非凸的二次约束优化问题,计算过程复杂且运算量庞大。为此本文提取余弦调制滤波器组准确重建条件的特征点,代入到余弦函数做相应的余弦变换,推导得到原型滤波器频率响应的理想逼近函数。利用理想逼近函数将传统设计方法的非凸二次约束优化问题转化为简单的线性约束优化问题,通过加权l2范数正交匹配追踪算法求解得到线性相位FIR原型滤波器,经过余弦调制得到稀疏的余弦调制滤波器组。从仿真和比较结果可以看出该方法能够有效的设计出近似准确重建的稀疏余弦调制滤波器组。(2)提出了基于神经网络的稀疏余弦调制滤波器组的设计方法。该方法结合线性神经网络强大的线性拟合能力设计稀疏的余弦调制滤波器组,该算法通过加权正交匹配追踪算法求解余弦调制滤波器组原型滤波器中非零系数的位置,选取该位置对应的频率采样矩阵作为线性神经网络的输入,将理想的原型滤波器频率响应作为线性神经网络的理想输出,训练线性神经网并且对网络的权值和阈值进行不断地修正,使网络的实际输出与理想输出的误差值最小化,提取训练完成的线性神经网络的权值和阈值构造线性相位FIR原型滤波器,并通过余弦调制得到稀疏的余弦调制滤波器组。从仿真和比较结果可以看出该方法可以设计出近似准确重建的稀疏余弦调制滤波器组。
【图文】：

原理图,信道化接收机,原理图

实现对大量瞬时带宽密集信号的接收和处理，具有高灵敏度、高频率分辨逡逑率、宽动态范围和高截获信号率等优点。逡逑信道化接收机的原理如图１－１所示，天线接收到大规模瞬时信号后，经过低逡逑噪声放大器，提高输出信噪比，增加接收机的灵敏度，并且限制输入信号的幅度逡逑大小，防止烧坏接收机。对信号做多速率数字处理并且送入功率分配器中划分为逡逑不同频率范围的子信号，送入由伯克利包滤波器并联构成的滤波器组进行滤波处逡逑理，，最后通过处理器精确地分析，测量出输入信号的频率。逡逑１．邋３国内外研究现状及本文研究的意义逡逑由于余弦调制滤波器组具有的设计结构简单，实现准确重建信号的过程方逡逑便，能够并行处理多速率信号等优点，受到广大研究人员的关注。众多学者致力逡逑于设计出一类设计方式简单，具有低延时、线性相位和完全重建特性的余弦调制逡逑滤波器组。逡逑５逡逑

示意图,原型滤波器,示意图,幅度响应

２Ｍ逡逑图３－１初始原型滤波器示意图逡逑图３－１中代表通带截止频率，《，代表阻带边缘截止频率，％代表通带截止频逡逑率与阻带起始频率的中间频率，Ｍ？代表固定值０．７０７，逦是在＝邋处要逡逑求的理想幅度响应，是在＆邋＝邋％处求解的实际幅度响应，￡／ｒｏ／＊代表理想幅逡逑度响应与实际幅度响应之间的误差值。ｑ．的初始赋值为：逡逑ｃ0Ｌ＝ｎＲＦ／ＡＭ逦（３－１９）逡逑公式（３－１９）中代表滚降因子，控制余弦调制滤波器组各子带间的重叠程度，逡逑当滚降因子的值小于１时，每个通道与其相邻通道会产生重叠现象［５５＿５８１。％逡逑与通带截止频率６＾和阻带边缘截止频率的关系为：逡逑３１逡逑
【学位授予单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN713

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