Сайт o сименсе

Список терминов и летературы.

Методы компьютерной обработки сигналов систем радиосвязи - Степанов А. В.

Известно [47], что этот алгоритм при достаточно малых значениях и контроле устойчивости процесса обработки будет надежно сходиться к минимуму своей функции стоимости. Однако при некоторых начальных значениях параметров фильтра в силу итеративного градиентного способа подстройки коэффициентов их значения могут сходиться не к глобальному, а к локальному минимуму. Следовательно, нахождение оптимальных значений вектора АТ (пТ) не обязательно будет успешным.

При таком способе оценки градиента сложность процедуры адаптации на каждом шаге уменьшается на М(М + N + 1) операцию умножения. Вместе с тем это упрощение приводит к частой сходимости к ложным минимумам.

Существует еще более простой способ настройки коэффициентов адаптивного рекурсивного фильтра, являющийся непосредственным применением идеи, рассмотренной выше для нерекурсивной фильтрации

Анализ сходимости адаптивных рекурсивн^1х фильтров, в об-, щем случае, является достаточно сложным вычислительным процессом, основанным на применении ряда упрощений и идеализации. Практически невозможно управлять в процессе адаптации фазовой характеристикой рекурсивных фильтров. Основной проблемой их применения является отсутствие гарантии устойчивости процесса обработки при «неожиданных» возмущениях входного сигнала. Вместе с тем, как уже говорилось, несомненным преимуществом рекурсивной фильтрации по сравнению с другими способами адаптивной обработки сигналов является в ряде случаев минимально возможный объем вычислительных операций.

Последним рассматриваемым нами методом адаптивной фильтрации является фильтрация в частотной области. В принципе, как уже отмечалось в предыдущем разделе, процедуры фильтрации временных рядов могут быть заменены аналогичными по результату процедурами обработки спектральной функции сигнала. Например, адаптивный фильтр, работающий в частотной области, можно получить, выполнив преобразование Фурье исходного сигнала, умножив результат на адаптивно подстраиваемые комплексные спектральные коэффициенты и осуществив обратное преобразование во временную область. На первый взгляд, такие операции требуют значительного вычислительного ресурса. Но применение рассмотренных в разделе 3.1 процедур БПФ и аналогичных им обеспечивают при сравнительно коротких выборках входного сигнала (например 128 выборок) преимущество по числу вычислений адаптивной фильтрации в частотной области по сравнению с нерекурсивной фильтрацией во временной. Кроме того, при наличии сильных резонансных мод спектральной функции такие фильтры обладают, как правило, лучшей сходимостью адаптивного процесса.