回聲干擾抑制中的自適應信號處理算法研究

《回聲干擾抑制中的自適應信號處理算法研究》是依託東莞理工學院，由劉暢擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：回聲干擾抑制中的自適應信號處理算法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：劉暢
• 依託單位：東莞理工學院

項目摘要

本項目研究回聲干擾抑制的自適應信號處理算法及其套用。主要研究內容包括：.①回聲干擾抑制中的自適應仿射投影算法、子帶算法、頻域算法和凸組合算法的可變參數設計、理論分析以及計算機仿真實驗。.②低複雜度的濾波器權係數部分更新算法和可變抽頭長度算法的理論分析與仿真。.③基於兩路濾波器模型雙向通話檢測算法的理論分析與仿真試驗。根據不同的濾波器更新控制邏輯，比較各種兩路更新算法的實際測試性能。.④搭建音頻回聲抵消的硬軟體環境，對以上提出算法和方案的抑制性能進行測試。根據ITU一G.168測試標準，其最大回波延遲不超過1ms，各種測試條件下回波返回損失(Echo Eeturn Loss Enhancement,ERLE)均不低於6dB,結合理論結果和實際測試結果進一步分析算法的均方誤差、均方偏差和硬體資源等性能指標。

結題摘要

本項目主要研究了回聲干擾抑制的自適應信號處理算法，其主要創新成果包括： 1、針對回聲干擾抑制自適應子帶仿射投影（subband affine projection, SAP）算法，採用功率傳遞原理，提出了其均方性能的分析方法。分析內容主要包括算法的均方誤差(MSE)、均方偏差( MSD)以及算法的均值穩定性和均方穩定性等。 2、針對回聲干擾抑制中回聲信道稀疏問題，提出了一種時頻記憶子帶比例自適應回聲消除算法，該方法同時帶有時域預白化和時頻記憶比例因子的特性，抵抗回聲信道的稀疏性，取得了較好的收斂性能。 3、提出了一種回聲干擾抑制預白化自適應凸組合結構和計算方法。此方法採用雙FIR濾波器結構，兩濾波器可採用各種自適應算法，如LMS算法、遞推最小二乘( RLS)和仿射投影算法( AP)等, 可同時提升收斂性能和穩態性能。 4、提出了回聲干擾抑制具有動態子帶選擇功能的變步長參數多子帶結構自適應濾波算法(VSS-DS-IMASF)，提高了收斂性能以及降低了計算複雜度。 5、針對回聲干擾抑制中信道的非線性特性，提出了非線性子帶樣條自適應濾波(subband adaptive spline filtering, SSAF)模型, 包括Winer-SSAF模型、Hammerstein-SSAF模型和Cascade-SSAF模型,並推導了其基於均方誤差準則下的自適應更新算法。 6、提出了基於樣條自適應濾波的歸一化符號(SAF-SNLMS)自適應算法, 對收斂能進行了理論分析, 並推導了提高其收斂性能的變步長因子。 7、在非高斯衝激噪聲環境下，提出了 Set-membership 歸一化最小M估計樣條自適應濾波算法(SM-NLMM),有效的抵抗了衝激噪聲對回聲干擾抑制的影響。 8、研究了回聲干擾抑制無限衝激回響(IIR)自適應濾波器,提出了符號歸一化自適應無限衝激回響樣條濾波算法 (SAF-IIR-SNLMS),在衝激噪聲環境下獲得了較好的收斂性能和穩態性能。 標註本項目資助的論文共10篇，其中期刊論文6篇，SCI檢索4篇，EI檢索1篇，中文核心1篇；會議論文4篇。