Усовершенствование адаптивных алгоритмов эхокомпенсации

• Автор: Тараканов, Алексей Николаевич
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 130 с. : ил.

Содержание
Введение
1. Анализ работы эхокомпенсатора, основанного на
нормализованном методе наименьших квадратов (НМНК) и
алгоритме Гейгеля, в режиме двойного разговора
1.1. Вводные замечания
1.2. Исследование влияния параметров алгоритмов на изменение коэффициентов адаптивного фильтра во время двойного разговора
1.3. Исследование зависимости расстройки коэффициентов адаптивного фильтра от соотношения амплитуд сигналов абонентов
1.4. Влияние соотношения длительностей импульсных характеристик эхотракта и адаптивного фильтра на изменение коэффициентов во время двойного разговора
1.5. Проверка работы эхокомпенсатора, использующего НМНК, на отдельных тестах рекомендации 0.
1.6. Краткие выводы
2. Построение новых алгоритмов на основе НМНК
2.1. Постановка задачи
2.2. Построение алгоритмов, основанных на НМНК,
с непосредственным вычислением порогового значения ошибок
2.3. Влияние параметров алгоритмов с непосредственным вычислением порогового значения ошибок на работу эхокомпенсатора
2.4. Влияние амплитуд сигналов и длительностей импульсных характеристик на поведение эхокомпенсатора, использующего алгоритмы с непосредственным вычислением порогового значения ошибок
2.5. Получение новых алгоритмов с помощью метода модифицированных остатков
2.6. Свойства эхокомпенсатора, использующего новый алгоритм, основанный на методе модифицированных остатков
2.7. Поведение эхокомпенсатора, основанного на новых алгоритмах, в тестах рекомендации 0.
2.8. Краткие выводы
3. Построение эхокоменсатора на основе рекурсивного алгоритма
наименьших квадратов (РНК)
3.1. Вводные замечания
3.2. Анализ работы эхокомпенсатора, использующего РНК, в режиме двойного разговора
3.3. Построение нового алгоритма на основе РНК и анализ его работы в составе эхокомпенсатора
3.4. Сравнение РНК и модифицированного РНК на тестах из рекомендации 0.
3.5. Сравнение работы адаптивных алгоритмов эхокомпенсации
на речевых сигналах
3.6. Влияние конечной точности представления операндов на работу алгоритмов, основанных на РНК и НМНК
3.7. Краткие выводы
Заключение
Список литературы

Введение
Актуальность работы. Конкурентная борьба определила качество звукового сигнала и стоимость услуг как одни из основных показателей, рассматриваемых пользователями при выборе оператора связи. В настоящее время на качество звукового сигнала оказывают влияние устаревшие технологии и решения, которые широко распространились на предыдущих этапах развития телекоммуникационных сетей. Однако применение современных методов цифровой обработки сигналов (ЦОС) позволяет уменьшить это влияние и тем самым улучшить качество предоставляемых абонентам услуг.
Большой вклад в развитие теории и алгоритмов ЦОС, которые нашли свое применение при построении систем связи, принадлежит как отечественным ученым В.А. Котельникову, Я.З. Цыпкину,
A.A. Ланнэ, В.Г. Карташеву, Ю.А. Брюханову, В.В. Витязеву, Л.М. Гольденбергу и др. [1-22], так и зарубежным авторам -Л. Рабинеру, Б. Гоулду, A.B. Оппенгейму, Р.В. Шаферу, и др. [23-31].
По историческим и экономическим причинам абонентские линии телефонной сети являются двухпроводными. Такое соединение приемлемо для небольших расстояний, когда ослабление сигнала невелико. Однако для передачи сигнала на значительные расстояния необходимо разделение передающей и принимающей частей цепи, что приводит к необходимости использования четырехпроводных линий. Для стыковки четырехпроводных и двухпроводных цепей применяют дифференциальные системы, работа которых не идеальна, в результате сигнал, передаваемый по исходящей части четырехпроводной цепи, возвращается к своему источнику в виде эхосигнала.

Учитывая, что только часть ИХ эхотракта отлична от нуля, получим окончательное выражение
8 =--------------г (1.8)
шах _ I ДГ_| 9 4 У
А-Щ I К
V /=лг-лг .
где N А - длительность отличной от нуля части ИХ эхотракта.
Результаты, полученные при задании случайных сигналов согласно требованиям 0.165 [66], представлены на рис. 1.10, в данном примере длительности импульсных характеристик фильтра, моделирующего эхотракт, и адаптивного фильтра совпадают.
64 128 256 384 512 N
Рис. 1.10. Расстройка коэффициентов адаптивного фильтра при использовании
НМНК (1=У)
Полученные зависимости показывают, что ситуация двойного разговора оказывает наибольшее влияние на фильтры с числом отводов 64-256, при использовании которых изменение расстройки * коэффициентов составляет от 28 до 44 дБ. При этом расстройка в,
достигает значений около -28--29 дБ, а отношение е{п)!х(п)