一种凸组合系数差的成比例仿射投影回声消除方法
【专利摘要】一种凸组合系数差的成比例仿射投影回声消除方法，其步骤是：A、远端采样信号滤波，A1、远端离散输入信号构成了凸组合自适应滤波回声消除滤波器的输入向量X(n)；A2、将滤波器输入向量X(n)得到大步长、小步长滤波值y1(n)和y2(n)；B、回声抵消，将近端信号d(n)与组合滤波器输出值y(n)相减得到回声消除后总残差信号e(n)，并送回给远端；C、凸组合，将大、小步长输出值y1(n)和y2(n)通过权重λ(n)进行凸组合得到组合输出值y(n)，以及其抽头权系数W1(n)和W2(n)通过权重λ(n)进行凸组合得到抽头滤波器抽头权系数W(n)；D、滤波器抽头权向量更新；E、滤波器权重更新；F、滤波器权重限定G、重复A、B、C、D、E、F的步骤,即可实现回声消除。该方法的辨识能力强，收敛速度快、跟踪能力强且稳态误差低，回声消除效果好。
【专利说明】
-种凸组合系数差的成比例仿射投影回声消除方法
技术领域
[0001] 本发明属于通信自适应回声消除技术领域，尤其属于成比例仿射投影回声消除技 术领域。
【背景技术】
[0002] 随着通信技术的发展，越来越多的通信设备提供了免提功能，运一功能使通信更 加便捷，同时也产生了回声问题，回声会严重影响语音通话质量和系统的稳定性。对于现在 通信系统(包括有线电话、免提电话、移动电话和电话会议系统等)来说，回声消除是运些系 统设计时需要着重考虑的关键因素之一。回声消除是将带回声的远端信号输入自适应滤波 器，实现对未知的回声通道进行系统辨识，即通过自适应滤波算法的调整，模拟回声路径， 使其冲击响应与实际回声路径相逼近，从而得到回声预测信号，再将回声预测信号从近端 麦克风接收到的语音信号中减去，即可实现回声消除。
[0003] 自适应滤波算法中最常用的是最小均方算法(LMS)，由于它不需要计算有关的相 关函数，也不需要矩阵求逆，使得它成为其它线性自适应滤波算法的参照标准。由于回声信 道大部分是稀疏系统，即系统(信道）中存在许多接近零或等于零的元素，只有少数元素是 幅值大于零的向量。因此，采用最小均方算法对运种稀疏系统进行辨识，其收敛速度很慢。
[0004] 目前回声消除效果较好的方法是仿射投影算法(APA)，仿射投影算法(APA)重复利 用过去时段的信号，在输入信号的时间相关性强的情况下，有更好的收敛性能。
[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 投影回声消除方法，则在仿射投影算法的基础上，将过去不同时段的信号（向量)赋予不同 的仿射投影权重，输入信号大且预测回声值大的时段的权重大。再使滤波器的步长与前一 步长时段的权重成比例。也即在语音信号强的时候，滤波器的步长大、加快滤波速度，从而 加快算法整体收敛速度。但该算法在增大步长的时候，丢失了较多的数据，导致其稳态误差 大。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的就是提供一种凸组合系数差的成比例仿射投影的自适应滤波回声 消除方法。该方法适应环境能力强，收敛速度快且低稳态误差。
[0007] 本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种凸组合系数差的成比例放射投 影回声消除方法，其步骤如下：
[000引A、远端信号采样滤波
[0009] A1、将远端传来的远端信号在当前时刻η及前个时刻采样得到的远端输入信号 离散值x(n)，x(n-l)，. . .，x(n-L+l)，构成凸组合滤波器的当前时刻η的输入向量X(n)，即X (n) = [x(n)，x(n-l). . .，x(n-L+l)]T;其中，L = 64是滤波器抽头数，上标T代表转置运算；
[0010] A2、将当前时刻η的输入向量X(n)通过凸组合滤波器后分别得到当前时刻η的大步 长滤波输出值y 1 (η)，y 1 (η) = WiT(η)X(η)和当前时亥I虹的小步长滤波输出值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为凸组合滤波器中当前 时刻η的大步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量，wi,i(n)为当前时刻η的大步长滤 波器的抽头权向量中的第1个抽头权系数；化(n) = [W2,i(n)，W2,2(n)，. . .，W2,i(n)，. . .，W2,L (η)]为凸组合滤波器中当前时刻η的小步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量，W2,1 (η)为当前时刻η的小步长滤波器的抽头权向量中的第1个抽头权系数；
[001^ Β、凸组合
[001 ；3 ]将当前时亥1虹的大步长输出值yi (η)和当前时亥Ijn的小步长输出值y2 (η)进行凸组合 得到凸组合滤波器的输出值y(n)，y(n)=A(n)yi(n) + (l-A(n))y2(n);将当前时刻η的大步长 滤波器的抽头权向量Wi (η )，和当前时刻η的小步长滤波器抽头权向量W2 (η)进行凸组合得到 滤波器抽头权向量W(n) :W(n)=A(n)Wi(n) + (l-A(n))W2(n);其中λ(η)为当前时刻η的大步长 滤波器的权重系数，其计算公式为
为当前时刻η的混合参数，其初始值 为0;
[0014] C、回声抵消
[0015] 将近端拾取到的带回声的当前时刻η的近端信号d(n)与当前时刻η的凸组合滤波 器输出值y(n)相减，得到消除回声后的总残差信号e(n)，e(n)=d(n)-y(n);并将总残差信 号送回给远端。
[0016] 同时，将当前时刻η的近端信号d(n)与当前时刻η的大步长输出值yi(n)相减，得到 当前时刻η的大步长残差信号61(11)，61(11)=(1(11)-71(11);将当前时刻11的近端信号(1(11)与当 前时刻η的小步长输出值y2(n)相减，得到当前时刻η的小步长残差信号e2(n)，e2(n) = d(n)- y2(n);
[0017] D、滤波器抽头权向量更新
[0018] D1、仿射投影输入向量的构成
[0019] 将凸组合滤波器在当前时刻η及前P-1个时刻的输入向量X(n)，X(n-l)，. . .，X(n-P + 1)，构成当前时刻η的仿射投影输入向量11(11)，1](11) = ^(11)讯11-1)...乂(11斗+1)]，其中？ 代表仿射投影阶数，Ρ = 4,8，16;
[0020] D2、残差信号向量的构成
[0021] 将当前时刻η及前Ρ-1个时刻的总残差信号6(11)，6(11-1)，...，6(11斗+1)，构成当前 时刻 η 的总残差信号向量 E(n)，E(n) = [e(n)，e(n-l)，...，e(n-P+l)]T;
[0022] 将当前时刻η及前P-1个时刻的大步长残差信号ei(n)，ei(n-l)，. . .，ei(n-P+l)，构 成当前时亥 Ijn 的大步长残差信号向量 Ei(n)，Ei(n) = [ei(n)，ei(n-l)，...，ei(n-P+l)]T;
[0023] 将当前时亥Ijn及前P-1个时刻的小步长残差信号e2(n)，e2(n-l)，. . .，e2(n-P+l)，构 成当前时亥 Ijn 的小步长残差信号向量 E2(n)，E2(n) = [e2(n)，e2(n-l)，...，e2(n-P+l)]T;
[0024] D3、大步长成比例矩阵的计算
[0025] 算出当前时刻η的第1个大步长成比例系数gi,i(n):
[0026] gi,i(n)=max{fii, |wi,i(n)-wi,i(kM) I }
[0027]其中max表示最大值运算，I · I表示取绝对值运算，PI为大步长滤波器的抽头权系 数的阔值，其取值范围为0.001~0.01，M为时间窗的长度、其取值范围为100~200，k为时间 窗的序号
衰示向下取整数运算；
[00測将当前时亥Ijn的第1个到第L个大步长成比例系数gi，i(n)，gi,2(n). . .gi,i(n)...， gi,L(n)，构成大步长成比例矩阵Gi(n)，Gi(n) = diag{gi,i(n)，gi,2(n). . .gi,i(n). . .gi,L(n)}， 其中，diag表示构造对角矩阵；
[0029] D4、小步长成比例矩阵的计算
[0030] 算出当前时刻η的第1个小步长成比例系数g2,i(n):
[0031 ] g2,i(n) =max{fi2, IW2,i(n)-W2,i(kM) I }
[0032]其中，P2为小步长滤波器的抽头权系数的阔值，其取值范围为0.001~0.01;
[003；3]将当前时亥Ijn的第1个到第L个小步长成比例系数g2,i(n)，g2,2(n)，. . .g2,i(n)，...， g2,L(n)，构成小步长成比例矩阵G2(n):
[0034] G2(n) = diag{g2,i(n)，g2,2(n). . .g2,i(n). . .g2,L(n)}
[0035] D5、抽头权向量更新
[003引下一时刻n+1的大步长滤波器的抽头权向量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]如果当前时刻η的混合参数a(n)大于等于混合参数a(n)的阔值〇,〇 = 4,则下一时 亥 lJn+1 的小步长滤波器的抽头权向量 W2(n+1)为:W2(n+l)=W(n)+y2G2(n)U(n)[ljT(n)G2(n)U (η)+δΙρ]-?Ε2(η);
[003引否则，下一时刻n+1的小步长滤波器的抽头权向量W2(n+1)为：
[0039] W2(n+l)=W2(n)+y2G2(n)U(n)[uT(n)G2(n)U(n)+Slp]-iE2(n);
[0040] 其中，μι为大步长滤波器的步长，取值范围为0.5~2.0; μ2小步长滤波器的步长，取 值范围为0.005~0.20; δ为防止矩阵求逆计算困难的正常数，取值通常为0.001~0.01，Ip 为PXP的单位矩阵；
[0041] E、滤波器权重更新
[0042] 下一时刻n+1的混合参数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是混合参数的变化步长值，其取值为1000;
[0045]进而更新得到下一时刻η + 1的大步长滤波器的权重系数λ ( η + 1 )，
[0046] F、滤波器的权重限定
[0047] 若n+1时刻的混合参数a(n+l)小于等于阔值0 = 4的负数，即a(n+l)< = -4,则令a (n+1) =-4，λ(η+1) =0;若n+1时刻的混合参数a(n+l)大于等于阔值0,即a(n+l)> =4,则令 3(η+1)=4,λ(η+1) = 1;否则,直接转G 步；
[004引 G、令η = η+1，重复A、B、C、D、E、F的步骤，直至通话结束。
[0049] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0050] 本发明当前时刻的两个自适应滤波器的第个抽头权系数wi,i(n)和W2,i(n)的步长 成比例系数分别为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)|}，即在时间为M的时间段(时间窗）内，当前时刻的自适应滤波器抽 头权系数的步长成比例系数等于当前时刻η的抽头权系数与该时间段初始时刻的该抽头权 系数的差值。初始时对大系数算出的差值也较大，从而能够获得较快的初始收敛速度;而接 近稳态时该差值变小，使得抽头权系数的步长在接近稳态时也相应变小，也即在目标冲激 响应非稀疏时依然能获得较快的收敛速度。通过大步长滤波器的快速收敛和小步长的滤波 器的低稳态误差，二者凸组合后为回声消除获得既快速收敛同时又稳态误差低提供了保 证。在凸组合过程中，大步长滤波器在初期权重大，组合滤波器y(n)主要是大步长滤波值， 而在后期主要是小步长滤波器权重大，组合滤波器主要是小步长滤波值，受误差信号e(n) 影响相对较小，在权重变化趋势相对稳定的条件下，经过凸组合将充分发挥大步长滤波器 的快速收敛和小步长的低稳态误差的优点。
[0051] 将凸组合运算后的结果作为更新方向向量来分别更新大步长自适应滤波器的抽 头权系数wi(n)和小步长自适应滤波器的抽头权系数W2(n)，再将二者组合得到的自适应滤 波器的抽头权系数w(n)，其值更接近真实值，其回声消除效果会更好。
[0052] 总之，本发明的方法适应环境能力强，收敛速度快且低稳态误差。
[0053] 下面结合附图和【具体实施方式】对本发明作进一步的详细说明。
【附图说明】
[0054] 图1是本发明仿真实验时使用的近端信号d(n)图。
[0055] 图2是本发明仿真实验的冲击响应图。
[0056] 图3是文献1的方法和本发明的归一化稳态失调曲线。
【具体实施方式】
[0057] 实施例
[005引本发明的一种【具体实施方式】是，一种凸组合系数差的成比例放射投影回声消除方 法，其步骤如下：
[0059] A、远端信号采样滤波
[0060] A1、将远端传来的远端信号在当前时刻η及前个时刻采样得到的远端输入信号 离散值x(n)，x(n-l)，. . .，x(n-L+l)，构成凸组合滤波器的当前时刻η的输入向量X(n)，即X (n) = [x(n)，x(n-l). . .，x(n-L+l)]T;其中，L = 64是滤波器抽头数，上标T代表转置运算；
[0061] A2、将当前时刻η的输入向量X(n)通过凸组合滤波器后分别得到当前时刻η的大步 长滤波输出值y 1 (η)，y 1 (η) = WiT(η)X(η)和当前时亥I虹的小步长滤波输出值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为凸组合滤波器中当前 时刻η的大步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量，wi,i(n)为当前时刻η的大步长滤 波器的抽头权向量中的第1个抽头权系数;W2(n) = [W2,i(n)，W2,2(n), . . .，W2,i(n), . . .，W2,L (η) ] τ为凸组合滤波器中当前时刻η的小步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量，W2,1 (η)为当前时刻η的小步长滤波器的抽头权向量中的第1个抽头权系数；
[0063] Β、凸组合
[0064] 将当前时刻η的大步长输出值yi (η)和当前时刻η的小步长输出值y2 (η)进行凸组合 得到凸组合滤波器的输出值y(n)，y(n)=A(n)yi(n) + (l-A(n))y2(n);将当前时刻η的大步长 滤波器的抽头权向量Wi (η )，和当前时刻η的小步长滤波器抽头权向量W2 (η)进行凸组合得到 滤波器抽头权向量W(n) :W(n)=A(n)Wi(n) + (l-A(n))W2(n);其中λ(η)为当前时刻η的大步长 滤波器的权重系数，其计算公式为
^当前时刻η的混合参数，其初始值 为0;
[0065] C、回声抵消
[0066] 将近端拾取到的带回声的当前时刻η的近端信号d(n)与当前时刻η的凸组合滤波 器输出值y(n)相减，得到消除回声后的总残差信号e(n)，e(n)=d(n)-y(n);并将总残差信 号送回给远端。
[0067] 同时，将当前时刻η的近端信号d(n)与当前时刻η的大步长输出值yi(n)相减，得到 当前时刻η的大步长残差信号61(1〇,61(11)=(1(11)-71(11);将当前时刻11的近端信号(1(11)与当 前时刻η的小步长输出值y2(n)相减，得到当前时刻η的小步长残差信号Θ2(η)，e2(n) = d(n)- y2(n);
[006引D、滤波器抽头权向量更新
[0069] D1、仿射投影输入向量的构成
[0070] 将凸组合滤波器在当前时刻η及前P-1个时刻的输入向量X(n)，x(n-l)，. . .，X(n-P + 1)，构成当前时刻η的仿射投影输入向量U(n)，U(n) = [X(n)，X(n-l). . .X(n-P+1)]，其中P 代表仿射投影阶数，P = 4，8，16;
[0071] D2、残差信号向量的构成
[0072] 将当前时刻η及前P-1个时刻的总残差信号e(n)，e(n-l)，. . .，e(n-P+l)，构成当 前时刻η的总残差信号向量E(n)，E(n) = [e(n)，e(n-l)，. . .，e(n-P+l)]T;
[0073] 将当前时亥Ijn及前P-1个时刻的大步长残差信号ei(n)，ei(n-l)，. ..，ei(n-P+l)，构 成当前时亥1]11的大步长残差信号向量61(]1)瓜(]1) = [61(]1)，61(]1-1)，...，61(]1-口+1)]'^
[0074] 将当前时亥Ijn及前P-1个时刻的小步长残差信号Θ2(η)，Θ2(η-1)，. . .，Θ2(η-Ρ+1)，构 成当前时刻11的小步长残差信号向量62(11)瓜(11) = [62(11)，62(11-1)，...，62(11-口+1)]'^
[0075] D3、大步长成比例矩阵的计算
[0076] 算出当前时刻η的第1个大步长成比例系数gi,i(n):
[0077] gi,i(n)=max{fii, |wi,i(n)-wi,i(kM) I }
[0078] 其中max表示最大值运算，I · I表示取绝对值运算，Pi为大步长滤波器的抽头权系 数的阔值，其取值范围为0.001~0.01，M为时间窗的长度、其取值范围为100~200，k为时间 窗的序号、「去Ι,Μ表示向下取整数运算； Μ
[0079] 将当前时刻η的第1个到第L个大步长成比例系数gi,i(n)，gi,2(n). . .gi,i(n)...， gi,L(n)，构成大步长成比例矩阵Gi(n)，Gi(n) = diag{gi,i(n)，gi,2(n). . .gi,i(n). . .gi,L(n)}， 其中，diag表示构造对角矩阵；
[0080] D4、小步长成比例矩阵的计算
[0081] 算出当前时刻η的第1个小步长成比例系数g2,i(n):
[0082] g2,i(n) =max{fi2, IW2,i(n)-W2,i(kM) I }
[008引其中，P劝小步长滤波器的抽头权系数的阔值，其取值范围为0.001~0.01;
[0084]将当前时亥Ijn的第1个到第L个小步长成比例系数g2,i(n)，g2,2(n)，. . .g2,i(n)，...， g2,L(n)，构成小步长成比例矩阵G2(n):
[0085] G2(n) = diag{g2,i(n)，g2,2(n). . .g2,i(n). . .g2,L(n)}
[00化]D5、抽头权向量更新
[0087] 下一时刻n+1的大步长滤波器的抽头权向量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] 如果当前时刻η的混合参数a(n)大于等于混合参数a(n)的阔值〇,〇 = 4,则下一时 亥 lJn+1 的小步长滤波器的抽头权向量 W2(n+1)为:W2(n+l)=W(n)+y2G2(n)U(n)[ljT(n)G2(n)U (η)+δΙρ]-?Ε2(η);
[0089] 否则，下一时刻n+1的小步长滤波器的抽头权向量W2(n+1)为：
[0090] W2(n+l)=W2(n)+y2G2(n)U(n)[uT(n)G2(n)U(n)+Slp]-iE2(n);
[0091] 其中，μ功大步长滤波器的步长，取值范围为0.5~2.0; μ2小步长滤波器的步长，取 值范围为0.005~0.20; δ为防止矩阵求逆计算困难的正常数，取值通常为0.001~0.01，Ip 为PXP的单位矩阵；
[0092] E、滤波器权重更新
[0093] 下一时刻n+1的混合参数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是混合参数的变化步长值，其取值为1000;
[0096] 进而更新得到下一时刻η + 1的大步长滤波器的权重系数λ ( η + 1 )，
[0097] F、滤波器的权重限定
[009引若n+1时刻的混合参数a(n+l)小于等于阔值0 = 4的负数，即a(n+l)<=-4,则令a (n+1) =-4，λ(η+1) =0;若n+1时刻的混合参数a(n+l)大于等于阔值0,即a(n+l)> =4,则令 a(n+l) =4，λ(η+1) = 1;否则，直接转G 步；
[0099] G、令η = η+1，重复A、B、C、D、E、F的步骤，直至通话结束。
[0100] 仿真实验
[0101] 为了验证本发明的有效性，进行了仿真实验，并与现有的文献1的方法进行仿真对 比。
[0102] 仿真实验中自适应滤波器抽头长度L为64,远端输入信号采用极点为0.95的一阶 自回归(AR(1))信号，在房间长为6.25m，宽3.75m，高2.5m，溫度为20°C，溫度50%的安静密 闭房间内，近端将接收的远端信号经扬声器播放后，在房间中用麦克风按采样频率为8曲Z， 采样阶数为64共采样20000时刻点的近端信号d(n)。
[0103] 将W上近端信号d(n)用本发明方法与文献1的方法(大步长μι = 0.6和小步长μ2 = 0.005两种情形)进行回声消除。各种方法在实验中的参数最优取值如下表1。
[0104] 各方法法仿真实验的最优参数近似取值
[0105]
表1
[0106] 仿真结果通过独立运行30次平均得到。图1是近端信号d(n)图，图2是本发明实验 的凸组合自适应滤波器冲击响应图，图3是文献1的小步长方法、大步长方法和本发明方法 仿真实验的归一化稳态失调曲线。
[0107] 从图3中可W看出，本发明解决了快速收敛和低稳态误差的矛盾，即：本发明保持 了文献1的大步长DPAPA方法的快速收敛，又保持了文献1的小步长DPAPA方法的低稳态误差 性能，且本发明跟踪能力强。在相同的收敛速度下，本发明的稳态误差显著比PAPA算法的稳 态误差小且跟踪能力强。
【主权项】
1. 一种凸组合系数差的成比例放射投影回声消除方法，其步骤如下： A、远端信号采样滤波 A1、将远端传来的远端信号在当前时刻η及前L-1个时刻采样得到的远端输入信号离散 值x(n)，x(n-l),. . .，x(n-L+l)，构成凸组合滤波器的当前时刻η的输入向量X(n)，即Χ(η) = [奴11)4(11-1)...4(11-1^1)]\其中儿=64是滤波器抽头数，上标1'代表转置运算； Α2、将当前时刻η的输入向量Χ(η)通过凸组合滤波器后分别得到当前时刻η的大步长滤 波输出值71(11)，71(11)=111'(11)乂(11)和当前时刻11的小步长滤波输出值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为凸组合滤波器中当前时刻η 的大步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量，为当前时刻η的大步长滤波器的 抽头权向量中的第1 个抽头权系数;W2(n) = [W2,i(n)，W2,2(n)，...，W2,i(n)，... ^2 + (11)]1? 凸组合滤波器中当前时刻η的小步长滤波器的抽头权向量，其初始值为零向量，w2>1(n)为当 前时刻η的小步长滤波器的抽头权向量中的第1个抽头权系数； Β、凸组合 将当前时刻η的大步长输出值yi (η)和当前时刻η的小步长输出值y2 (η)进行凸组合得到 凸组合滤波器的输出值y(n)，y(n)=A(n)yi(n) + (l-A(n))y2(n);将当前时刻η的大步长滤波 器的抽头权向量^!!)，和当前时刻η的小步长滤波器抽头权向量W 2(n)进行凸组合得到滤波 器抽头权向量W(n) :W(n)=A(n)Wi(n) + (l-A(n))W2(n);其中λ(η)为当前时刻η的大步长滤波 器的权重系数，其计算公式为，a(n)为当前时刻η的混合参数，其初始值为0; C、 回声抵消 将近端拾取到的带回声的当前时刻η的近端信号d(n)与当前时刻η的凸组合滤波器输 出值y(n)相减，得到消除回声后的总残差信号e(n)，e(n)=d(n)-y(n);并将总残差信号送 回给远端。 同时，将当前时刻η的近端信号d (η)与当前时刻η的大步长输出值yi (η)相减，得到当前 时刻η的大步长残差信号ei(n)，ei(n)=d(n)-yi(n);将当前时刻η的近端信号d(n)与当前时 亥Ijn的小步长输出值y2(n)相减，得到当前时刻η的小步长残差信号e2(n)，e2(n) =d(n)-y2 (η)； D、 滤波器抽头权向量更新 D1、仿射投影输入向量的构成 将凸组合滤波器在当前时刻η及前P-1个时刻的输入向量X(n)，X(n-l)，. . .，X(n-P+l)， 构成当前时刻η的仿射投影输入向量U(n)，U(n) = [X(n)，X(n-l). . .X(n-P+1)]，其中P代表 仿射投影阶数，P = 4,8，16; D2、残差信号向量的构成 将当前时刻η及前P-1个时刻的总残差信号e(n)，e(n-l)，. . .，e(n-P+l)，构成当前时刻 η的总残差信号向量E(n)，E(n) = [e(n)，e(n-l)，. . .，e(n-P+l)]T; 将当前时刻n及前P-1个时刻的大步长残差信号ei(n)，ei(n-l)，. . .，ei(n-P+l)，构成当 前时亥lJn的大步长残差信号向量El(n)，El(n) = [el(n)，el(n-l)，...，el(n-P+l)]τ; 将当前时亥扣及前Ρ-l个时刻的小步长残差信号e2(n)，e2(n-l)，. . .，e2(n-P+l)，构成当 前时刻η的小步长残差信号向量E2(n)，E2(n) = [e2(n)，e2(n-l)，. . .，e2(n-P+l)]T; D3、大步长成比例矩阵的计算 算出当前时刻η的第1个大步长成比例系数gi,i(n): gi,i(n)=max{pi, |wi,i(n)-wi,i(kM) |} 其中max表示最大值运算，| · |表示取绝对值运算，P1为大步长滤波器的抽头权系数的 阈值，其取值范围为〇. 〇〇 1~〇. 〇 1，Μ为时间窗的长度、其取值范围为100~200，k为时间窗的 序号，f*1表示向下取整数运算； 将当前时刻η的第1个到第L个大步长成比例系数gi,i(n)，gi,2(n) . . .gi,i(n). . .，gi,L (1〇，构成大步长成比例矩阵61(11)，61(11)=(^8{81,1(11)，81,2(11)...81,1(11)..^(11)}，其 中，diag表示构造对角矩阵； D4、小步长成比例矩阵的计算 算出当前时刻η的第1个小步长成比例系数g2,i(n): g2，i(n)=max{P2, |w2，i(n)_W2，i(kM) |} 其中，P2为小步长滤波器的抽头权系数的阈值，其取值范围为0.001~0.01; 将当前时刻η的第1个到第L个小步长成比例系数g2,i(n)，g2,2(n)，...g2,i(n)，…，g2,L (η)，构成小步长成比例矩阵62(1〇 : G2(n)=diag{g2，i(n)，g2,2(n) · · .g2，i(n) · · .g2，L(n)} D5、抽头权向量更新 下一时刻n+1的大步长滤波器的抽头权向量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)： 如果当前时刻η的混合参数a(n)大于等于混合参数a(n)的阈值σ，σ = 4,则下一时刻η+1 的小步长滤波器的抽头权向量 W2(n+1)为:W2(n+l)=W(n)+y2G2(n)U(n)[U T(n)G2(n)U(n)+S Ip] ^2(11)； 否则，下一时刻n+1的小步长滤波器的抽头权向量W2 (n+1)为： W2(n+1) =W2(n)+y2G2(n)U(n) [UT(n)G2(n)U(n)+5lp]-^2(11); 其中，μι为大步长滤波器的步长，取值范围为0.5~2.0 ;μ2小步长滤波器的步长，取值范 围为0.005~0.20; δ为防止矩阵求逆计算困难的正常数，取值通常为〇. 〇〇1~〇. 〇1，Ip为Ρ X P的单位矩阵； E、 滤波器权重更新 下一时刻n+1的混合参数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是混合参数的变化步长值，其取值为1000; 进而更新得到下一时刻n+1的大步长滤波器的权重系数λ(η+1)， F、 滤波器的权重限定 若η+1时刻的混合参数a (η+1)小于等于阈值σ = 4的负数，即a (η+1) < = -4，贝lj令a (η+1) = -4，λ(η+1) = 0;若n+1时刻的混合参数a(n+l)大于等于阈值〇,即a(n+l) > = 4,则令a(n+ 1)=4，入(]1+1) = 1;否贝11，直接转6步； G、令n = n+l，重复A、B、C、D、E、F的步骤，直至通话结束。
【文档编号】G10L21/0208GK106060295SQ201610326009
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年5月17日
【发明人】赵海全, 刘倩倩
【申请人】西南交通大学