自适应噪声消除模块

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自适应噪声抵消anc方法

自适应噪声抵消anc方法

自适应噪声抵消anc方法全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:自适应噪声抵消(ANC)是一种广泛应用于消除环境中噪声干扰的技术。

随着科技的不断发展,ANC技术在各个领域得到了广泛应用,如消费电子产品、汽车音响系统、通讯设备等。

自适应噪声抵消技术通过对噪声信号进行分析和处理,实现将噪声信号与待抵消信号相抵消,从而达到降噪效果。

自适应噪声抵消技术的原理是通过一种叫做自适应滤波器的算法,根据环境中的噪声信号,实时调整滤波器的参数,以使得滤波器的输出信号与噪声信号相位相反,从而实现抵消效果。

在实际应用中,通常需要在输入端采集到噪声信号和待抵消信号,然后通过自适应算法实时计算出相应的权重系数,对待抵消信号进行处理,最终输出抵消后的信号。

自适应噪声抵消技术的优势在于其能够自动适应不同环境中的噪声,实现较好的降噪效果。

相比于传统的固定滤波器,自适应滤波器更具灵活性和实时性,能够适应不同噪声信号的变化,提供更好的抵消效果。

除了在消费电子产品中广泛应用外,自适应噪声抵消技术在其他领域也有着重要的应用。

在通讯设备中,自适应噪声抵消技术能够提升信号的质量和稳定性,提高通讯的可靠性;在汽车音响系统中,自适应噪声抵消技术可以减少汽车行驶时的噪声干扰,提升乘客的舒适度;在医疗设备中,自适应噪声抵消技术可以降低手术室中的噪声干扰,保障医疗操作的准确性和安全性。

自适应噪声抵消技术也存在一些局限性。

自适应滤波器的计算量较大,需要较高的计算资源和算法运算能力;自适应滤波器的参数调整需要时间,可能无法及时适应快速变化的噪声环境;自适应噪声抵消技术对噪声信号的分析也具有一定的局限性,无法完全适用于所有类型的噪声。

面对以上的挑战,研究人员正在不断改进和优化自适应噪声抵消技术,以提升其在实际应用中的性能和稳定性。

通过引入更先进的算法和技术,优化自适应滤波器的结构和参数,以及结合其他降噪方法,如主动噪声控制(ANC)和深度学习等,可以有效提高自适应噪声抵消技术的抵消效果和适用范围。

自适应降噪原理

自适应降噪原理

自适应降噪是一种通过自动调整滤波器参数,实时抑制噪声的技术。

它主要用于音频处理、图像处理和通信领域。

其基本原理是通过获取输入信号和噪声的统计特性,利用适应性滤波器抑制噪声成分。

具体步骤如下:
估计噪声:首先需要确定噪声的统计特性。

可以通过预设模型或者实时采样得到一个噪声样本。

获取输入信号:将待处理的信号输入到降噪系统中。

生成参考信号:通过对输入信号进行滤波,得到一个不包含噪声的参考信号。

误差计算:将参考信号与输入信号相减,得到一个误差信号。

该误差信号反映了输入信号中的噪声成分。

参数调整:根据误差信号的统计特性,调整适应性滤波器的参数。

通常使用自适应算法(如LMS算法或NLMS算法)来实现参数的更新。

降噪输出:将调整后的适应性滤波器应用于输入信号上,得到降噪后的输出信号。

这个过程是一个迭代的过程,通过多次更新滤波器的参数,逐渐减小误差信号中的噪声成分,从而实现对输入信号的降噪。

需要注意的是,在实际应用中,选择适当的滤波器结构、参数更新速率和噪声估计方法等都会对降噪效果产生影响。

因此,为了实现良好的降噪效果,需要根据具体的应用场景进行参数调优和算法选择。

一类随机非线性系统自适应跟踪的模块化设计

一类随机非线性系统自适应跟踪的模块化设计
样本空 间, ,为 一代数 , P为概率测度 , () E{ £ }=0 并 记 ,
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对于系统 不确定 噪声采用 随机扰动抑 制控制的机制 , 对 不确定参数采用 自适应 机制 , 用于跟 踪控制设 计 , 应 使跟 踪
误差在概率意义下 收敛到一个任意小范围 。
计值是 () 则误差定义为 () t, t :=0 () 田 ( 一 t , 互)eR 是
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识器结合 , 控制模块镇定 被控 对象 , 辨识 器能保 证独 立于控 制器 的特定有界特性 。用来 描述扰 动抑制 问题 的输入 一状 态稳定 (S ) 念 最初 由 Sna 出 l 。Focigr在文 IS 概 ot g提 4 lrh e J n
踪 问题 。通过设计强参数鲁棒稳定特 性的控制器 , 实现控 制 模块镇定 被控 对象 , 并能 和任 意 的标 准辨 识器 结 合。运用

毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]

毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]

前言自适应信号处理的理论和技术经过40 多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术。

我们知道, 在目前的移动通信领域中, 克服多径干扰, 提高通信质量是一个非常重要的问题, 特别是当信道特性不固定时, 这个问题就尤为突出, 而自适应滤波器的出现, 则完美的解决了这个问题。

另外语音识别技术很难从实验室走向真正应用很大程度上受制于应用环境下的噪声。

自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果, 自动地调节现时刻的滤波参数, 从而达到最优化滤波。

自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力, 适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。

自适应滤波一般包括3个模块:滤波结构、性能判据和自适应算法。

其中, 自适应滤波算法一直是人们的研究热点, 包括线性自适应算法和非线性自适应算法, 非线性自适应算法具有更强的信号处理能力, 但计算比较复杂, 实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。

线性自适应滤波算法的种类很多, 有RLS自适应滤波算法、LMS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等[1]。

其中最小均方(Least Mean Square,LMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法就是两种典型的自适应滤波算法, 它们都具有很高的工程应有价值。

本文正是想通过这一与我们生活相关的问题, 对简单的噪声进行消除, 更加深刻地了解这两种算法。

我们主要分析了下LMS算法和RLS算法的基本原理, 以及用程序实现了用两种算法自适应消除信号中的噪声。

通过对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现, 给出了这两种算法性能的综合评价。

1 绪论自适应噪声抵消( Adaptive Noise Cancelling, ANC) 技术是自适应信号处理的一个应用分支, 年提出, 经过三十多年的丰富和扩充, 现在已经应用到了很多领域, 比如车载免提通话设备, 房间或无线通讯中的回声抵消( AdaptiveEcho Cancelling, AEC) , 在母体上检测胎儿心音, 机载电子干扰机收发隔离等, 都是用自适应干扰抵消的办法消除混入接收信号中的其他声音信号。

自适应噪声抵消技术

自适应噪声抵消技术
自适应噪声抵消技术
目录
• 自适应噪声抵消技术概述 • 自适应滤波器原理 • 自适应噪声抵消系统设计 • 自适应噪声抵消技术面临的挑战与解决方
案 • 自适应噪声抵消技术的未来展望
01 自适应噪声抵消技术概述
定义与原理
定义
自适应噪声抵消技术是一种利用信号 处理算法,实时监测和消除噪声的技 术。
原理
硬件实现
传感器选择
根据应用场景选择合适的传感器,如麦克风、 压力传感器等。
微处理器
选用合适的微处理器,实现自适应算法和控 制逻辑。
信号处理电路
设计实现信号的放大、滤波等预处理电路。
电源管理
设计合理的电源管理方案,保证系统稳定运 行。
04 自适应噪声抵消技术面临 的挑战与解决方案
挑战一:噪声模型的不确定性
详细描述
为了实现有效的噪声抵消,自适应算法需要进行多次迭代和复杂的计算。这可能导致实时性能问题,特别是在资 源有限或处理能力不足的设备上。因此,如何在保证算法性能的同时降低计算复杂度,是自适应噪声抵消技术面 临的一个重要挑战。
挑战三:传感器阵列的布局与优化
要点一
总结词
要点二
详细描述
传感器阵列的布局和优化对于自适应噪声抵消技术的效果 具有重要影响。
减小了计算量
归一化LMS算法在实现过程中减小了计算量,提高了算法的效率。
适用范围有限
归一化LMS算法适用于信号与噪声具有一定相关性的情况,对于完全 无关的噪声抵消效果可能不佳。
03 自适应噪声抵消系统设计
系统架构
01
信号采集
通过传感器采集原始信号,包括噪 声和有用信号。
自适应滤波
利用自适应算法对噪声信号进行滤 波处理,以消除噪声干扰。

自适应噪声抵消技术的研究

自适应噪声抵消技术的研究

自适应噪声抵消技术的研究一、概述自适应噪声抵消技术是一种重要的信号处理技术,旨在从含噪信号中提取出有用的信息。

在现代通信、音频处理、语音识别等领域中,噪声往往是一个不可避免的问题,它可能来自于外部环境、设备本身的干扰或传输过程中的失真等。

研究并应用自适应噪声抵消技术,对于提高信号质量、增强系统性能具有重要意义。

自适应噪声抵消技术的基本原理是,利用噪声信号与有用信号之间的统计特性差异,通过设计合适的滤波器或算法,实时调整滤波器的参数,使得滤波器输出的噪声信号与原始噪声信号相抵消,从而得到较为纯净的有用信号。

这一过程中,滤波器的参数调整是自适应的,即根据输入信号的变化而自动调整,以实现最佳的噪声抵消效果。

随着数字信号处理技术的发展,自适应噪声抵消技术得到了广泛的研究和应用。

已有多种算法被提出并应用于不同领域的噪声抵消任务中,如最小均方误差算法、归一化最小均方误差算法、递归最小二乘算法等。

这些算法各具特点,适用于不同的应用场景和噪声类型。

自适应噪声抵消技术仍面临一些挑战和问题。

当噪声信号与有用信号在统计特性上较为接近时,滤波器的设计将变得更为复杂;在实际应用中,还需要考虑实时性、计算复杂度以及硬件实现等因素。

未来的研究方向之一是如何进一步提高自适应噪声抵消技术的性能,同时降低其实现的复杂度和成本。

自适应噪声抵消技术是一种具有广泛应用前景的信号处理技术。

通过深入研究其基本原理、算法实现以及应用挑战,有望为现代通信、音频处理等领域提供更加高效、可靠的噪声抵消解决方案。

1. 背景介绍:阐述噪声抵消技术在现代通信、音频处理等领域的重要性和应用广泛性。

在现代通信和音频处理领域,噪声抵消技术的重要性日益凸显,其应用广泛性也随之扩展。

随着科技的快速发展,通信设备和音频系统的使用越来越广泛,噪声干扰问题也愈发严重。

无论是移动通信、语音识别,还是音频录制、音乐播放,噪声都可能对信号质量产生严重影响,甚至导致信息丢失或误判。

基于LMS算法的自适应抗噪声系统的研究与实现的开题报告

基于LMS算法的自适应抗噪声系统的研究与实现的开题报告

基于LMS算法的自适应抗噪声系统的研究与实现的开题报告一、研究背景在现代社会,噪音已经成为人们日常生活和工作中面临的一个普遍问题。

开发一种有效的噪声抑制技术既可以提高人们的生活质量,也可以促进现代工业的发展。

因此,开发一种有效的噪音抑制算法已经成为一个热门的研究领域。

现有的解决噪声抑制问题的方法有很多种,例如基于小波变换、基于自适应滤波器、基于频域滤波器等等。

然而,这些方法仍然存在着一些局限性。

为了克服这些局限性,近年来,基于自适应滤波器的算法正在成为一个新的研究热点。

LMS算法是其中的一种重要的自适应滤波器算法。

二、研究内容本研究的目的是基于LMS算法,研究并实现一种自适应抗噪声系统。

具体研究内容如下:1. LMS算法的原理和特点研究介绍LMS算法的原理和特点,分析其在噪声抑制中的应用。

2. 自适应抗噪声系统设计与实现根据LMS算法的特点,设计一种自适应抗噪声系统。

系统的基本框架包括信号采集、滤波处理、算法优化及结果显示等模块。

3. 系统性能评估采用实际噪音信号进行系统的性能评估。

通过现场测试和仿真实验,对系统的降噪效果进行量化分析。

三、研究意义该研究旨在探讨一种有效的噪音抑制算法,为解决噪音对人们生活和工作的干扰问题提供技术支持。

该研究有以下主要意义:1. 探索一种新的噪音抑制方法本研究采用LMS算法,这种方法可以在时间域内实现自适应滤波处理,具有不受信号频谱及噪声信号类型的限制、较快的收敛速度等优点。

2. 增强自适应滤波算法的实用性通过该研究,开发出一种简单易用、稳定可靠、运算速度较快的噪声抑制算法。

3. 为噪音抑制领域的后续研究提供参考本研究提供了一个基于LMS算法的自适应抗噪声系统的实现方案,对噪音抑制领域的后续研究提供了一定的参考和借鉴价值。

自适应噪声抵消anc方法

自适应噪声抵消anc方法

自适应噪声抵消anc方法
自适应噪声抵消(ANC)是一种用于抑制环境噪声的方法,它通
过使用传感器来检测噪声,并且利用反向相位信号来抵消噪声。

ANC
方法可以从多个角度来解释和应用。

首先,从原理上来说,ANC方法利用传感器(如麦克风)来捕
捉环境中的噪声信号,然后通过算法计算出与噪声相反的相位信号,并将其加入到音频信号中,从而抵消噪声。

这种方法可以在耳机、
扬声器等设备中使用,使用户能够享受更清晰的音频体验。

其次,从应用角度来看,ANC方法在消除飞机、火车、汽车等
交通噪声、空调、风扇等环境噪声以及办公室、咖啡厅等环境中的
杂音方面具有广泛的应用。

这种方法不仅可以提高音频设备的性能,还可以改善用户的听觉体验,减少对噪声的干扰。

此外,ANC方法还可以在医疗设备、工业生产等领域中得到应用。

例如,在医疗设备中,ANC可以帮助患者减少手术室中的噪音
干扰,提高手术质量;在工业生产中,ANC可以帮助工人减少机械
噪声对健康的影响,提高工作效率。

总之,自适应噪声抵消(ANC)方法通过利用传感器和算法来抵
消环境中的噪声,从而提高音频设备的性能,改善用户的听觉体验,并在医疗、工业等领域中得到广泛的应用。

希望这些信息能够全面
回答你对ANC方法的问题。

基于matlab仿真模块的自适应有源噪声逆控制研究

基于matlab仿真模块的自适应有源噪声逆控制研究
¥ 1 20 文献标志码 A
关键词
中图分类号
函数( 从噪声源到误差传感器 ) (: ; z次级通道传递函数( P) 从滤波 器的输出到误差传感器)z反馈通道传递函数( F) (; 从滤波器输出
自适应逆控 制( dpi vr o t 1是控制系统和调节 A at e nes C nr ) vI e o

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它是 一 个 ( N I X1 向量 。 M+ + ) 权
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维普资讯
基于 malb仿真模块的 自适应有源噪声 t a
嘉 兴学 院机 电工程 学 院 张今朝



运 用 maa 真模块对 自适应有 源逆控制 中的两种算法: tb仿 l 滤波 - MS算 法和 改进 的滤波 UL
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到参考传感器) 。 使用 IR控制器的控制系统中 ,前馈控 制器 是使误差信号 I 的得到最小均方值 (esM a q ae L at enS ur, 简称 L ) MS。参考模型 是 要选择成达到设计者对整个系统所要求 的相同的动态响应。当
均方值最小时 ,控制器和对象 的级联之后将有一个类 似于参考

研发自适应主动噪声控制技术

研发自适应主动噪声控制技术

研发自适应主动噪声控制技术噪声在我们的日常生活中无处不在。

从马路上的汽车噪声、商场里的音乐到工厂里的机器声,噪声给人们带来了很大的不便。

噪声污染不仅对人类健康有害,而且对生态环境也产生负面影响。

为了解决这个问题,现代科技正在不断探索新的方法。

自适应主动噪声控制技术是其中的一种重要技术。

自适应主动噪声控制技术是一种通过传感器对噪声进行测量和分析,然后用相反的声波来抵消它的技术。

该技术可以降低噪声并提高声音的质量,从而提高人类生活质量和口头交流效率。

这种技术的基本原理是在传感器和音频反馈系统中,使用数字信号处理技术关闭噪声之前必须知道其存在的实际情况。

传感器从环境中获取的信息可用于计算所需的相位、幅度和频率,然后以特定的方式调整声波以对抗所检测到的噪声。

通过反馈控制将噪声锁定在一个特定频带上,并生成与其相反的声波,使其在特定位置上充分破坏噪声。

自适应主动噪声控制技术的发展经历了三个阶段。

第一阶段是支配相位调制技术。

基本思想是利用相位差的变化来抵消噪声。

这种技术的一个主要问题是由于相位差的延迟问题,当两个声波耦合时,可能会形成剧烈的旋转。

这导致了声波的方向和振幅失调,从而使它们无法达到抵消噪声的目的。

为了解决这个问题,人们开始采用广义预测控制算法。

与传统相位调制技术不同,这种技术能够考虑时间延迟、噪声的时间变化等因素,并在这些因素的基础上进行预测。

这种方法在更精确、稳定和准确地抵消噪声方面表现优异。

第三个阶段是针对信号在传播过程中的非线性问题和声波传播的各种复杂条件进行探索。

这种技术的一个主要问题是传感器的位置和关键参数的准确性对控制精度和系统稳定性的影响。

为了解决这个问题,人们引入了自适应法和神经网络(NN)来控制被测量的声波变化的非线性问题。

这种技术具有良好的可控性和适应性,不受环境的影响,可以在不同工况下实现实时控制。

自适应主动噪声控制技术在很多领域都有应用。

在航空航天、汽车、电子、通信等领域,特别是在室内环境中,自适应主动噪声控制可以帮助人们避免噪声的不适感,让人们的工作和生活更加愉快。

自适应噪声抵消算法

自适应噪声抵消算法

自适应噪声抵消算法
自适应噪声抵消算法是一种用于信号处理的技术,它可以从包含噪声的信号中提取出原始信号。

该算法的基本思想是通过引入一个参考信号(通常是原始信号的副本或预测),并使用自适应滤波器对参考信号和含噪信号进行处理,以估计出噪声成分。

然后,将估计出的噪声从含噪信号中减去,以得到更接近原始信号的结果。

自适应噪声抵消算法通常包括以下几个关键步骤:
1. 参考信号生成:获取原始信号的副本或预测作为参考信号。

2. 自适应滤波器:使用自适应滤波器对参考信号和含噪信号进行处理,以估计噪声成分。

3. 噪声估计:根据自适应滤波器的输出,估计出噪声成分。

4. 信号重构:从含噪信号中减去估计出的噪声,得到重构的信号。

5. 自适应更新:根据重构信号与参考信号之间的误差,更新自适应滤波器的参数,以更好地估计噪声。

自适应噪声抵消算法的优点包括能够实时跟踪噪声变化、在噪声环境下提高信号的质量和可懂度。

它在语音处理、通信、音频降噪等领域有广泛的应用。

然而,自适应噪声抵消算法也存在一些挑战,如收敛速度、稳态误差和对非平稳噪声的处理能力等。

因此,在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的算法和参数,以达到最佳的噪声抵消效果。

自适应去噪的地震数据采集系统设计

自适应去噪的地震数据采集系统设计

自适应去噪的地震数据采集系统设计孟娟;洪利;程丽娜;吴燕雄【摘要】Seismic data acquisition is the basis of earthquake observation and research. A design scheme about seismic data acquisition system based on high-speed data acquisition card NI USB-4432 and LabVIEW platform is proposed, including front-end conditioning circuit based on OP07 and LM224N, and data real-time acquisition, display and analysis system based on USB-4432 and LabVIEW platform. An adaptive wavelet threshold de-noising algorithm is presented to further improve the quality of the signal, the algorithm can de-noise adaptively according to the intensity of the collected signal, improve the Signal-to Noise Ratio(SNR)of the signal. Practical tests show that, the system is stable and reliable. Compared with the traditional threshold de-noising algorithm, the new algorithm can effectively improve the SNR. The experimental results show that the designed system has excellent de-noising performance and possesses a higher applied value.%地震数据采集是地震观测与研究的基础.提出一种基于NI高精度数据采集卡USB-4432和LabVIEW的地震数据采集系统设计方案,包括基于OP07和LM224N的前端调理电路,基于USB-4432和LabVIEW 的实时采集与分析系统.为进一步提升采集信号质量,提出一种自适应小波阈值去噪算法,该算法能根据采集信号强度自适应去噪,提高采集信号信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR).实验表明,系统稳定可靠,相比传统小波阈值去噪算法,新算法能显著提高SNR.实验结果表明,系统去噪性能优良,应用价值较强.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)016【总页数】5页(P258-262)【关键词】小波阈值去噪;地震数据采集;LabVIEW【作者】孟娟;洪利;程丽娜;吴燕雄【作者单位】防灾科技学院防灾仪器系,河北三河 065201;防灾科技学院防灾仪器系,河北三河 065201;防灾科技学院防灾仪器系,河北三河 065201;防灾科技学院防灾仪器系,河北三河 065201【正文语种】中文【中图分类】TP274在地震观测、地震速报、地震勘探、地球物理学研究等领域,都需要精确、可靠地获取地震信号,因此地震信号采集器/系统的研发备受关注。

自适应有源噪声控制——原理、算法及实现

自适应有源噪声控制——原理、算法及实现

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单麦克风智能语音降噪模块及解决方案

单麦克风智能语音降噪模块及解决方案

单麦克风智能语⾳降噪模块及解决⽅案前记 随着以AI为核⼼的智能设备的⼴泛发展,语⾳这个⾮常重要的⼊⼝⼀直是很多⼚商争夺的市场。

作为⾳频采集的前端设备,能采集到的距离远,清晰度⾼,⽆噪声的信号是⼀个⾮常重要的能⼒。

这样就对⾳频前端降噪提出了新的需求,需要前端降噪更加智能化,更加深度化,更加低成本化。

 ⾯对市场的强劲需求和市场的不断变化,该团队在降噪算法领域经过多年的技术积累和沉淀,把降噪算法推向了⼀个更深的台阶,让降噪变得更加智能化,⾳质⽆损化,使⽤便捷化。

⽅案特⾊ 经过⽤户需求的更新和团队技术的沉淀积累,该降噪⽅案积累了如下⼏个特⾊:A 根据周围环境噪声强度来动态调整降噪深度:该模块可以根据周围环境噪声的强弱来⾃动更新降噪的深度,真正的实现智能降噪。

B 通过AI算法降⾮稳态噪声:传统的降噪,是⽆法降低⾮稳态噪声的,该⽅案根据神经⽹络算法来计算⾮稳态噪声的特征值。

进⽽进⾏消除。

C 低功耗vad算法及业界领先芯⽚:⾳频算法是⾮常消耗资源的,想要把⾳频算法能够应⽤到商品上,功耗,芯⽚计算能⼒,都是⼀个⾮常重要的考验,本平台使⽤的是国内顶尖的⾳频芯⽚,有着功耗低,计算能⼒强等特点,加上vad的⼈声检测,可以实现长时间的待机。

D 定制化的降低特定噪声信号:作为⼀家以算法为核⼼的⽅案公司,我们的优势就是能够根据客户的需求进⾏个性化的定制服务。

可以根据客户的需求进⾏定制化的⾳频降噪。

效果展⽰ 下⾯是本团队的算法的下⼏个展⽰。

A ⾳频信号对⽐B 频谱信号对⽐应⽤领域 未来发展⽅向A 教育:教学麦克风,教学⽿机等B 娱乐:⽆线麦克风,⽆线话筒等。

C 政务:会议麦克风,政务对话机器⼈等。

D 服务:餐厅对讲机,楼宇对讲机等。

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ICS数字直放站的应用1 引言随着移动通信的快速发展,需要建设大量的基站,为了降低覆盖系统成本,最好的方法是建设直放站系统。

严格来讲,直放站系统造价要比基站低得多,因此选用直放站是移动通信建设中比较好的解决方案。

直放站主要分为射频直放站、光纤直放站、移频直放站、射频和光纤混合直放站。

从造价、安装、建设、维护等方面综合考虑,不改变频率分配的射频直放站是最经济、最有效的方式,但其难度在于,只有施主天线和用户天线需要提供高的前后比才能满足放大器在较高增益条件下对隔离度的要求。

如果不满足隔离度要求,放大器则会产生自激,就会造成严重干扰。

另外,如果直放站安装不当,收发天线隔离度不够,整机增益偏大,输出信号经延时反馈到输入端,就会致使直放站输出信号发生严重失真而产生自激。

发生自激后,CDMA信号波形质量变差,严重影响通话质量,并产生掉话现象。

这种干扰成为CDMA直放站建设中应主要解决的问题。

为了解决干扰问题通常采用以下三种措施:l收发天线架提高到20m以上,通过增加高度来提高隔离度;l水平安装时,增加角反射器天线或背射天线的距离,以增加隔离度;l采用移频直放站。

这些措施可能解决一些问题,但其结果是整个直放站系统的造价大大增加。

目前一种新型的数字直放站—ICS(干扰消除系统)直放站可以轻松解决以上问题。

2 ICS技术ICS的干扰主要是指从直放站的施主天线引入的非基站覆盖信号,包括来自直放站重发天线的反馈干扰信号以及空间多径反射的干扰信号。

施主天线接收到的信号包括基站无线覆盖信号,重发天线反馈信号,建筑物、树木、车辆等反射的无线通信信号,如图1所示。

图1 施主天线接收到的信号类型当信号中混有不需要的部分时,通常的解决思路是将其滤除,但是传统的双工器或者滤波器只能对其工作频带外的信号进行滤除,分析图1中的情况,在任一时刻t,直放站施主天线的接收信号可表示为:S(t)=SBS(t)+SF(t)其中,基站信号SBS(t)和反馈干扰信号SF(t)的频率是相同的(都在直放站工作频带范围内),所以不能通过传统的射频滤波方法在频域上解决这个问题。

ICS 技术就是针对这种情况的一个解决方案,即通过数字处理技术解决传统直放站无法解决的问题。

2.1ICS直放站的工作原理ICS直放站采用自适应噪声抵消器,利用干扰源的输出,通过数字滤波器与自适应算法的配合,最佳地估计干扰值,以从混有干扰的输入中减去干扰估值,实现干扰与信号完整的分离。

自适应滤波器最重要特性是能有效地在未知环境中跟踪时变的输入信号,使输出信号达到最优。

ICS直放站的工作原理如图2所示,自适应噪声消除原理如图3所示。

图2 ICS直放站的工作原理图3 自适应噪声消除原理结构这个结果表明,原始信号输入什么信号,输出就是什么信号,这时自适应滤波器关闭。

可以看出,自适应滤波器要完成自适应噪声抵消任务的条件是,参考输入信号V1(n)必须与被抵消信号V0(n)(一般为噪声)相关,相等则最佳。

要想达到理想的干扰消除效果,最重要的是自适应算法的设计。

2.2ICS的优点ICS具有以下优点:lICS在高增益(95dB)和高输出(20 W、40 W)情况下能够满足目前行业内的RF指标;lICS对多径反馈信号的消除最高可达30dB;l即使在反馈干扰信号比基站信号大的情况下,ICS仍然能够保持一定的覆盖信号质量;lICS提供的链路裕量可以使系统工作在高增益(100dBmax)状态下,所以即使是极微弱的信号也能够得到放大;lICS消除了由重发天线到施主天线的反馈干扰引起的一些问题,例如系统自激以及信号质量恶化;l由于系统本身具有消除干扰的特性,因此降低了对隔离度的要求,甚至把施主天线和重发天线安装在同一根抱杆上也不会产生自激,简化了工程开通及设备安装,降低了物业协调难度。

3 ICS直放站与传统直放站的对比与无线直放站相比,ICS直放站具有三个优点:l允许GM(增益富余)<0,干扰信号可以比基站信号大15dB;l对天线的隔离度要求降低,使得工程安装更简便,节约成本;l在相同天线隔离度条件下,可以实现更大的增益以及输出。

与光纤直放站相比,ICS直放站具有三个优点:l不需要依赖光纤资源;l没有远端设备,减少了故障发生率;l不需要为远端设备的安装进行物业协调。

与移频直放站相比,ICS直放站具有以下三点优势:l没有远端设备,减少故障发生率;l避免恒温晶振老化的问题;l工作在同一频段,节约频率资源。

4 ICS直放站的应用前景目前采用ICS技术的直放站在韩国已经大量使用,在国内仍属于起步阶段。

根据其技术特性,可以预见其应用前景广阔,同时由于具有高增益、高功率、高稳定性和易维护性,ICS直放站有机会取代部分基站的市场份额。

由于常规无线同频直放站由于隔离度有限,其施主天线从空中接收的信号中,将不可避免的包含一些重发天线发出的覆盖信号又通过各种途径反馈回来形成同频干扰信号,这些信号对直放站造成干扰,影响其输出波形质量,甚至容易引起直放站自激,由于这些干扰信号是直放站自身的产物,其频率就是直放站的工作频率,因而这种干扰问题无法通过常规的无源射频滤波器技术手段在频域上解决。

为了保证直放站的输出波形质量以及避免直放站自激必须设置增益保护带 (GM),使得直放站的增益小于天线隔离度10~15 dB。

即使在隔离度受到限制的情况下,直放站的增益也需要进行严格控制,直放站的增益每降低6 dB,覆盖范围就将缩小到原来的一半,可见隔离度对于常规的无线直放站使用效果具有很大的影响。

ICS=Interference Cancellation SyST em 即干扰消除系统,对于工作频带内的干扰信号,常规的射频滤波器没有很好的办法在频域上进行解决。

而通过ICS,则可能通过数字处理技术来对干扰信号进行消除。

ICS系统在高增益和高输出(20W、40W)的情况下能够满足所有的RF指标,例如杂散发射。

ICS系统对多径反馈信号的消除一般可达30dB以上。

即使反馈干扰信号比基站信号大的情况下,ICS系统仍然能够保持覆盖信号质量。

ICS系统提供的链路裕量可以使得系统工作在高增益(100dBmax)的状态下,所以即使是极微弱的信号也能够得到放大。

ICS系统消除了由重发天线到施主天线的反馈干扰引起的一些问题,例如系统自激以及信号质量恶化,解决无线直放站设备自激,降低无线直放站工程的安装需求。

普通无线直放站产品的问题主要是重发天线与施主天线之间的反馈是最主要的干扰。

其他的信号反馈通道包括一些或远或近的建筑物,车辆,树木等反射回来的信号。

这些信号同样也会是从施主天线端引入的干扰。

而Gain Margin(GM,增益富余)= 隔离度–增益, GM<0时,直放站易发生自激, GM小于系统的信噪比要求时,直放站只是个噪声发生器通常应用条件下,选择直放站的GM = 15。

使用ICS直放站可以允许GM<0,干扰信号可以比基站信号大15个dB对天线的隔离度要求降低,使得工程安装更简便相同的天线隔离度条件下,可以实现更大的增益以及输出。

ICS直放站采用了软件无线电及数字信号处理技术,实现有一定的技术门槛。

ICS技术主要采用干扰自适应消除技术来达到消除干扰的目的。

自适应滤波能有效地在未知环境中跟踪时变的输入信号,使输出信号达到最优。

其原理图如图1所示。

(图中S(n)为基站有用信号,e(n)为对消后的误差信号、别为干扰信号、干扰信号的,参考信号)要最大限度地消除噪声,其要求输入信号S(n)与无关,且相关,如果自适应滤波器的输入信号中包含有用信号,则干扰对消效果会变差。

直放站施主天线接收到信号包括基站无线覆盖信号;重发天线反馈信号;建筑物、树木、车辆等反射的无线通信信号。

如果把基站无线覆盖信号看作是信号源,重发天线反馈误和建筑物、树木、车辆等反射的无线信号看作是噪声干扰源,当传播时延超时过一个码片周期时多径信号实际上可被看作是互不相关。

以WCDMA(宽带码分多址)为例,一个码片周期为0.26微秒。

所以,当重发天线地反馈信号时延超过0.26微秒时,我们就可以利用自适应滤波器使滤波输出的信号以某种准则接近施主天线中的干扰信号,来消除接收到的干扰信号对基站信号的干扰使用ICS直放站,性能上,输出波形质量更好,还能够有效防止自激。

相同的天线隔离度应用条件下,可以将直放站增益增大30dB,进而提供更大功率的输出。

延伸覆盖区范围,提高覆盖质量。

经济上,由于对天线隔离度要求降低带来的低安装、运维费用,也可以避免由于选址带来的额外费用增加,使直放站价格低廉。

其易用性强,可适用于全气候环境,有电源接入,满足视距传输即可应用,对于天线隔离度的要求也更宽松。

相对于光纤直放站,它无需铺设光纤;相对于无线直放站,对于隔离度的要求更低;相对于移频直放站,不需要引入近远端,工作在同一频率。

ICS是现在直放站的热点技术之一,即将成为无线直放站的主力产品,将替代传统模拟无线直放站,将在一些经济较发达地区占有较大的市场份额。

由于ICS直放站具有高增益,高功率和高稳定性和易维护性,ICS直放站将抢走了一部分基站的市场份额。

ICS直放站主要应用场景:ICS设备开通后ICS功能关闭,EC/IO:设备开通后ICS功能开,测试数据如下:乡村覆盖:安装在居民建筑物楼顶。

使用ICS直放站前,事主天线和重发天线距离较远,整机增益不能满增益90dB。

使用ICS直放站后,施主天线和重发天线在同一根抱杆上,在隔离度比增益小15dB情况下也能正常最大增益工作。

还应有用于其他场合,如高楼室内覆盖等无线直放站隔离度很难达到工程安装要求的场合,一些使用移频直放站的场合。

总的来说,使用ICS直放站最大的优点在于适应性强,可以方便地应用于各种无线环境;可以提供更好的性能以及更加易于维护。

同样也由于适应性强的特点,可以减少很多附加成本。

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