CN100592622C - 实现自动增益控制的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了实现自动增益控制的方法及装置，其方法主要是应用二次函数来拟和的方式获取可观测估计值，应用最小均方误差的方法计算总的增益控制信号；其装置主要是提供了应用二次函数拟和方式获取可观测估计值的二次加权检测模块和应用最小均方误差的方法计算总的增益控制信号的自适应控制信号计算模块。应用本发明，提高了所获取的可观测的估计值以及总的增益控制信号的准确性，从而使得***在捕获时间、跟踪性能和信号的信噪比方面均比现有技术有所改善，进而提高了***的整体性能。

Description

实现自动增益控制的方法及装置

技术领域

本发明涉及自动增益控制技术领域，特别是指实现自动增益控制的方法及装置。

背景技术

在移动通信***中，恶劣的无线传播环境使得到达的接收信号的动态变化范围很大，可达80dB左右。而接收信号的大范围变化，将给***设计带来许多困难，因此，在通信***的接收机中，一般采用自动增益控制技术将动态变化范围较大的信号调整为动态变化范围较小的信号。自动增益控制(AGC，Automatic Gain Control)可以有很多中实现方式。从电路角度而言，可以采用模拟电路或数字电路，从反馈类型角度而言，可以采用反馈型AGC和前馈型AGC，从实现位置而言，可以在射频、中频或基带中实现，从控制结构而言，可以采用单级控制结构或多级控制结构。

实现自动增益控制的方法有多种，但其核心主要是下面几种：前馈型AGC、反馈型AGC、前馈反馈级联型AGC和前馈反馈混合型AGC。一般来讲，只有单独的前馈型AGC或反馈型AGC，对增益的调整或者比较粗糙，或者跟踪速度比较慢，从而导致AGC输出信号的波动范围还是比较大。因此，在对信号电平的稳定性要求比较高的场合，一般均会同时采用反馈AGC和前馈AGC对输出信号进行调整，即通常采用前馈反馈级联型AGC或前馈反馈混合型AGC。

所谓前馈反馈级联型AGC是指信号分别独立的经前馈和反馈两级调整后再输出。由于该类型增加了一级调整，性能会比只应用一级调整更好些。所谓前馈反馈混合型AGC也是同时采用前馈和反馈信息对输出信号进行调整，其调整方法是将前馈和反馈信号按照一定的算法综合在一起后，再控制一个可控增益放大器对输入信号进行调整。这种结构同时利用了反馈和前馈的控制信息，且只采用一个可控增益放大器，因此被广泛采用。

在论文“forward and feedback AGC for fast fading channels”，中，给出了前馈反馈混合型自动增益控制电路的具体实例，在该实例中包络检测模块采用线性加权估计的算法，控制信号计算模块则采用的加法器进行简单计算。该实例的原理如图1所示。上述论文在6月22日出版的第13期Electronicsletters杂志，卷(Volume)31中的第1029-1030页，其作者是M.Fujii、N.Kawaguchi、M.Nakamura和T.Ohsawa。

图1所示为现有技术的前馈反馈混合型自动增益控制的电路基本结构示意图。其实现过程如下：

输入信号z(t)经过时延(Delay)模块101延迟T₀时间后得到延迟输入信号z(t-T₀)；输入信号z(t)经模/数(A/D)转换模块102变换后送入前馈包络检测模块103，得到可观测的前馈包络估计值v_D1(n)；前馈包络检测模块103的输出信号经前馈滤波器模块104的滤波处理后，得到前馈控制增益信号v_F(n)，前馈包络检测模块103与前馈滤波器模块104的总处理时延为T₀。

输出信号y(t)经A/D转换模块105变换后送入反馈包络检测模块106，得到可观测的反馈包络估计值v_D2(n)；反馈包络检测模块106的输出信号送入误差计算模块107，由误差计算模块107计算出理想输入信号电平V_R与反馈包络检测模块106输出的可观测的反馈包络估计值v_D2(n)之间的差值；该差值经反馈滤波器模块108滤波后，得到反馈控制增益信号v_B(n)。

控制信号计算模块109根据前馈控制增益信号v_F(n)和反馈控制增益信号v_B(n)，计算出总的增益控制信号v_C(n)，该总的增益控制信号v_C(n)经数/模(D/A)转换模块110变换后得到模拟控制电压v_C(t)。

根据模拟控制电压v_C(t)，以及可控增益放大器模块111的放大特性，得到放大增益信号G(v_C(t))，之后，将该放大增益信号G(v_C(t))与来自延迟模块101的延迟输入信号z(t-T₀)相乘，得到经过自动增益控制的输出信号y(t)，即y(t)＝G(v_C(t))z(t-T₀)。

在图1所示实现过程中，前馈包络检测模块103和反馈包络检测模块106均采用线性加权的方法进行计算，即在统计的2N+1时间内，N为自然数，包络是时间的线性函数，其实现方式如下：

以当前时刻n为基准时刻，令自变量x＝i-n，且i∈[n-N，n+N]，x∈[-N，N]，在时间[n-N，n+N]内，可观测的包络估计值v_D(n)的计算如公式(1)所示：

$v_D\left(n\right)=\frac{1}{(2N+1)}\underset{i=N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|z(n+x)\right|---\left(1\right)$

其中，|z(n+x)|表示第(n+x)点的包络瞬时观测值，从式(1)中可以看出，每个瞬时观测值的权重都是

即各个瞬时包络观测值的权重相同。

由于包络估计值计算的是信号的电压值，而信号的能量值又是与电压值紧密联系的，因此，如果v_D(n)表示可观测的能量估计值，则 $v_D\left(n\right)=\frac{1}{(2N+1)}\underset{i=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|z\right|(n+x)}^2,$ 其中|z(n+x)|²表示第(n+x)点的瞬时能量观测值。当然此时的前馈包络检测模块103和反馈包络检测模块106分别为前馈能量检测模块和反馈能量检测模块。该可观测的能量估计值的特点也是每个瞬时观测值的权重都相同，即都为

在图1所示实现过程中，控制信号计算模块109为简单的加法器，其计算过程如公式(2)所示：

v_C(n)＝v_B(n)+v_F(n)    (2)

从上述实现过程中可以看出，在现有的前馈反馈混合型自动增益控制中，无论是可观测的包络估计值还是可观测的能量估计值，其计算过程中均是采用线性函数的方法进行计算，也就是说每个瞬时观测值的权重都是相同的，由于该计算方法不能根据信号特性更新权重，因而该可观测估计值的准确性较低。另外，在现有的前馈反馈混合型自动增益控制中，控制信号计算模块仅是简单的加法器，其计算出总的增益控制信号v_C(n)的准确性也较低。基于上述原因，***整体性能必将受到影响。

发明内容

有鉴于此，本发明的一个目的是获得更准确的可观测估计值，本发明的另一目的是获取更准确的总的增益控制信号，为此，本发明提供了两种实现自动增益控制的方法，同时还提供了实现上述方法的装置。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种实现自动增益控制的方法，该方法包括以下步骤：

a、应用二次函数拟和的方式分别计算输入信号和输出信号的可观测估计值，将该可观测估计值分别滤波后得到输入信号的前馈控制增益信号v_F(n)和输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)；

b、根据前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)计算总的增益控制信号v_C(n)；

c、根据步骤b所述总的增益控制信号v_C(n)获取放大增益信号G(v_C(t))，之后，将该放大增益信号G(v_C(t))与经过延迟处理的延迟输入信号z(t-T₀)相乘，得到经过自动增益控制的输出信号y(t)。

较佳地，所述可观测估计值为可观测的包络估计值，或可观测的能量估计值。

较佳地，步骤a所述应用二次函数拟和的方式计算可观测的包络估计值的方法包括以下步骤：

a1、令待统计时间长度为2N+1，其中N为自然数，二次函数为y＝a₀+a₁x+a₂x²，并令自变量x＝i-n，且i∈[n-N，n+N]，x∈[-N，N]，在i∈[n-N，n+N]时间内的瞬时观测值y_x为：y_x＝|z(i)|＝|z(n+x)|，且令自变量x的向量为： $\stackrel{\→}{x}=[-N,-N+1,...,N-1,N]$ ，则瞬时观测值y_x的向量为：

$\stackrel{\→}{y}=\left[\right|z(n-N)|,...,|z\left(n\right)|,...,|z(n+N)\left|\right];$

a2、根据步骤a1所述，将2N+1对瞬时观测值代入二次函数得到如下方程组： ${\stackrel{\→}{y}}^T=A\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]=A\stackrel{\→}{a};$

其中， $\stackrel{\→}{a}=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]$ 为二次函数系数的向量， $A=\left[\begin{array}{ccc}1& {\left[\stackrel{\→}{x}\right]}^T& {\left[{\stackrel{\→}{x}}^2\right]}^T\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1& -N& N^2\\ 1& -(N-1)& {(N-1)}^2\\ 1& -(N-2)& {(N-2)}^2\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ 1& N-2& {(N-2)}^2\\ 1& N-1& {(N-1)}^2\\ 1& N& N^2\end{array}\right]$ 为自变量x的矩阵；

a3、计算步骤a2所述方程组的最小二乘解，得到 $\stackrel{\→}{a}=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]=W{\stackrel{\→}{y}}^T;$ 其中，W为A的广义逆， $W={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^T=\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\→}{w}}_1\\ {\stackrel{\→}{w}}_2\\ {\stackrel{\→}{w}}_3\end{array}\right];$

a4、根据步骤a3所述最小二乘解，获取a₀的估计值： $a_0={\stackrel{\→}{w}}_1{\stackrel{\→}{y}}^T;$

a5、对a₀的估计值进行权系数归一，得到时刻n的可观测的包络估计值v_D(n)， $v_D\left(n\right)=\frac{a_0}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}=\frac{{\stackrel{\→}{w}}_1{\stackrel{\→}{y}}^Y}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}=\frac{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,i}\left|z(n+x)\right|}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}.$

较佳地，步骤b所述根据前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)计算总的增益控制信号v_C(n)的方法为：将前馈控制增益信号v_F(n)和反馈控制增益信号v_B(n)进行简单相加。

较佳地，步骤b所述根据前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)计算总的增益控制信号v_C(n)的方法为：以前馈控制增益信号为期望值，通过自适应地对反馈控制增益信号进行加权，获取总的增益控制信号。

较佳地，所述以前馈控制增益信号为期望值，通过自适应地对反馈控制增益信号进行加权，获取总的增益控制信号v_C(n)的方法包括以下步骤：

b1、令 $\stackrel{\→}{w}\left(n\right)=[w_1\left(n\right),w_2\left(n\right),...,w_M\left(n\right)],$ 其中，表示M阶自适应滤波器的加权列向量；令 ${\stackrel{\→}{v}}_B=[v_B\left(n\right),v_B(n-1),...,v_B(n-M+1)],$ 其中，

表示第n点及其以前连续M-1个反馈控制增益信号所组成的M维反馈控制向量；

b2、取反馈初始权向量 $\stackrel{\→}{w}\left(0\right)=[\frac{1}{N},\frac{1}{N},...\frac{1}{N}],$ 根据该反馈初始权向量，以及步骤a所述前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)计算第n步反馈迭代时的权向量 $\stackrel{\→}{w}\left(n\right),\stackrel{\→}{w}\left(n\right)=\stackrel{\→}{w}(n-1)+2\mathrm{\μ}{\stackrel{\→}{v}}_B\left(n\right)(v_F\left(n\right)-\stackrel{\→}{w}(n-1){{\stackrel{\→}{v}}_B}^T\left(n\right)),$

其中，μ为更新因子，其值决定了更新算法的收敛速度，

为第n-1步反馈迭代时的权向量；

b3、根据步骤b2所述第n步的迭代权向量以及第n点的反馈控制向量，自适应地计算总的增益控制信号v_C(n)， $v_c\left(n\right)=\stackrel{\→}{w}\left(n\right){{\stackrel{\→}{v}}_B}^T\left(n\right).$

较佳地，步骤a所述应用二次函数拟和的方式分别计算输入信号和输出信号的可观测估计值之前，该方法进一步包括：对输入信号和输出信号分别进行模数转换处理；步骤b所述计算总的增益控制信号v_C(n)之后，进一步包括：对该总的增益控制信号v_C(n)进行数模转换处理，然后再执行步骤c。

一种实现自动增益控制的方法，该方法包括以下步骤：

A、分别获取输入信号的前馈控制增益信号v_F(n)和输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)；

B、根据前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)自适应地计算总的增益控制信号v_C(n)；

C、根据步骤B所述总的增益控制信号v_C(n)获取放大增益信号G(v_C(t))，之后，将该放大增益信号G(v_C(t))与经过延迟处理的延迟输入信号z(t-T₀)相乘，得到经过自动增益控制的输出信号y(t)。

较佳地，所述可观测估计值为可观测的包络估计值，或可观测的能量估计值。

较佳地，步骤A所述获取输入信号的前馈控制增益信号v_F(n)及输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)的方法包括以下步骤：

A1、令线性函数的自变量x＝i-n，且i∈[n-N，n+N]，x∈[-N，N]，其中N为自然数，则以时刻n为基准时刻，在时间[n-N，n+N]内分别计算输入信号和输出信号的可观测的包络估计值v_D(n)， $v_D\left(n\right)=\frac{1}{(2N+1)}\underset{i=N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|z(n+x)\right|,$

其中，|z(n+x)|为(n+x)时的瞬时观测值；

A2、将步骤A1所述输入和输出信号的可观测包络估计值分别滤波后获得输入信号的前馈控制增益信号v_F(n)及输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)。

较佳地，步骤A所述计算输入信号前馈控制增益信号v_F(n)及输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)的方法为：应用二次函数拟和的方式分别计算输入信号和输出信号的可观包络测估计值，将该可观测估计值分别滤波后得到输入信号的前馈控制增益信号v_F(n)及输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)。

较佳地，所述应用二次函数拟和的方式计算可观测的包络估计值的方法包括以下步骤：

A01、令待统计时间长度为2N+1，其中N为自然数，二次函数为y＝a₀+a₁x+a₂x²，并令自变量x＝i-n，且i∈[n-N，n+N]，x∈[-N，N]，在i∈[n-N，n+N]时间内的瞬时观测值y_x为：y_x＝|z(i)|＝|z(n+x)|，且令自变量x的向量为： $\stackrel{\→}{x}=[-N,-N+1,...,N-1,N],$ 则瞬时观测值y_x的向量为：

$\stackrel{\→}{y}=\left[\right|z(n-N)|,...,|z\left(n\right)|,...,|z(n+N)\left|\right];$

A02、根据步骤A01所述，将2N+1对瞬时观测值代入二次函数得到如下方程组： ${\stackrel{\→}{y}}^T=A\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]=A\stackrel{\→}{a};$

其中， $\stackrel{\→}{a}=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]$ 为二次函数系数的向量， $A=\left[\begin{array}{ccc}1& {\left[\stackrel{\→}{x}\right]}^T& {\left[{\stackrel{\→}{x}}^2\right]}^T\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1& -N& N^2\\ 1& -(N-1)& {(N-1)}^2\\ 1& -(N-2)& {(N-2)}^2\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ 1& N-2& {(N-2)}^2\\ 1& N-1& {(N-1)}^2\\ 1& N& N^2\end{array}\right]$ 为自变量x的矩阵；

A03、计算步骤A02所述方程组的最小二乘解： $\stackrel{\→}{a}=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]=W{\stackrel{\→}{y}}^T;$ 其中，W为A的广义逆， $W={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^T=\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\→}{w}}_1\\ {\stackrel{\→}{w}}_2\\ {\stackrel{\→}{w}}_3\end{array}\right];$

A04、根据步骤A03所述最小二乘解，获取a₀的估计值： $a_0={\stackrel{\→}{w}}_1{\stackrel{\→}{y}}^T;$

A05、对a₀的估计值进行权系数归一，得到时刻n的可观测的包络估计值v_D(n)， $v_D\left(n\right)=\frac{a_0}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}=\frac{{\stackrel{\→}{w}}_1{\stackrel{\→}{y}}^Y}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}=\frac{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,i}\left|z(n+x)\right|}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}.$

较佳地，步骤B所述自适应地计算总的增益控制信号v_C(n)的方法为：以前馈控制增益信号为期望值，通过自适应地对反馈控制增益信号进行加权，获取总的增益控制信号。

较佳地，所述以前馈控制增益信号为期望值，通过自适应地对反馈控制增益信号进行加权，获取总的增益控制信号v_C(n)的方法包括以下步骤：

B1、令 $\stackrel{\→}{w}\left(n\right)=[w_1\left(n\right),w_2\left(n\right),...,w_M\left(n\right)],$ 其中，

表示M阶自适应滤波器的加权列向量；令 ${\stackrel{\→}{v}}_B=[v_B\left(n\right),v_B(n-1),...,v_B(n-M+1)],$ 其中，

表示第n点及其以前连续M-1个反馈控制增益信号所组成的M维反馈控制向量；

B2、取反馈初始权向量 $\stackrel{\→}{w}\left(0\right)=[\frac{1}{N},\frac{1}{N},...\frac{1}{N}],$ 根据该反馈初始权向量，以及步骤a所述前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)计算第n步反馈迭代时的权向量

$\stackrel{\→}{w}\left(n\right)=\stackrel{\→}{w}(n-1)+2\mathrm{\μ}{\stackrel{\→}{v}}_B\left(n\right)(v_F\left(n\right)-\stackrel{\→}{w}(n-1){{\stackrel{\→}{v}}_B}^T\left(n\right)),$

其中，μ为更新因子，其值决定了更新算法的收敛速度，

为第n-1步反馈迭代时的权向量；

B3、根据步骤B2所述第n步的迭代权向量以及第n点的反馈控制向量，自适应地计算总的增益控制信号v_C(n)， $v_c\left(n\right)=\stackrel{\→}{w}\left(n\right){{\stackrel{\→}{v}}_B}^T\left(n\right).$

较佳地，所述获取输入信号和输出信号的可观测估计值之前，该方法进一步包括：对输入信号和输出信号分别进行模数转换处理；步骤B所述计算总的增益控制信号v_C(n)之后，进一步包括：对该总的增益控制信号v_C(n)进行数模转换处理，然后再执行步骤C。

一种实现自动增益控制的装置，包括时延模块、前馈滤波器、反馈滤波器、误差信号计算模块、控制信号计算模块和可控增益放大器，其中，控制信号计算模块根据来自前馈滤波器滤波的前馈控制增益信号，和来自反馈滤波器的反馈控制增益信号，计算出总的增益控制信号，并将该总的增益控制信号送入可控增益放大器，由可控增益放大器计算出放大增益信号，并将该放大增益信号与经时延模块的延迟输入信号相乘，获得经自动增益控制的输出信号，该装置还包括前馈二次加权检测模块和反馈二次加权检测模块，其中，

所述前馈二次加权检测模块，对输入信号进行二次函数加权处理，将所获得的可观测估计值送入前馈滤波器；

所述反馈二次加权检测模块，对输出信号进行二次函数加权处理，将所获得的可观测估计值送入误差信号计算模块，由误差信号计算模块计算出该可观测估计值与期望值之间的误差值后，将该误差值送入反馈滤波器。

较佳地，所述控制信号计算模块为用于将前馈控制增益信号和反馈控制增益信号相加的加法器。

较佳地，所述控制信号计算模块为采用最小均方误差算法的以前馈控制增益信号为期望值，自适应地对反馈控制增益信号进行加权的自适应控制信号计算模块。

较佳地，所述二次加权检测模块为二次函数加权包络检测模块；或者，所述二次加权检测模块为二次加权能量检测模块。

较佳地，该装置还包括前馈模数转换模块、反馈模数转换模块和数模转换模块，其中，

所述前馈模数转换模块将输入信号进行模数转换后送入前馈二次加权检测模块，所述反馈模数转换模块将输入信号进行模数转换后送入反馈二次加权检测模块，所述数模转换模块将来自控制信号计算模块的信号进行数模转换后送入可控增益放大器。

一种实现自动增益控制的装置，包括时延模块、前馈滤波器、反馈滤波器、误差信号计算模块、前馈检测模块、反馈检测模块、误差信号计算模块、和可控增益放大器，其中，前馈检测模块将输入信号转换为可观测估计值后送入前馈滤波器，反馈检测模块将输出信号转换为可观测估计值后送入误差信号计算模块，由误差信号计算模块计算出该反馈可观测估计值与期望值之间的误差值后，将该误差值送入反馈滤波器，该装置还包括自适应控制信号计算模块，

所述自适应控制信号计算模块根据来自前馈滤波器的前馈控制增益信号，和来自反馈滤波器的反馈控制增益信号，采用最小均方误差算法计算出总的增益控制信号，并将该总的增益控制信号送入可控增益放大器，由可控增益放大器计算出放大增益信号，并将该放大增益信号与经时延模块的延迟输入信号相乘，获得经自动增益控制的输出信号。

较佳地，所述自适应控制信号计算模块为采用最小均方误差算法的以前馈控制增益信号为期望值，自适应地对反馈控制增益信号进行加权的自适应控制信号计算模块。

较佳地，该装置还包括前馈模数转换模块、反馈模数转换模块和数模转换模块，其中，

所述前馈模数转换模块将输入信号进行模数转换后送入前馈检测模块，所述反馈模数转换模块将输出信号进行模数转换后送入反馈检测模块，所述数模转换模块将来自自适应控制信号计算模块的信号进行数模转换后送入可控增益放大器。

较佳地，所述前馈检测模块为前馈包络检测模块或前馈能量检测模块，所述反馈检测模块为反馈包络检测模块或反馈能量检测模块。

较佳地，所述前馈包络检测模块为执行二次函数拟和运算的前馈二次加权包络检测模块，或执行线性加权运算的前馈包络检测模块；所述前馈能量检测模块为执行二次函数拟和运算的前馈二次加权能量检测模块，或执行线性加权运算的前馈能量检测模块；

所述反馈包络检测模块为执行二次函数拟和运算的反馈二次加权包络检测模块，或执行线性加权运算的反馈包络加权检测模块；所述反馈能量检测模块为执行二次函数拟和运算的反馈二次加权能量检测模块，或执行线性加权运算的反馈能量检测模块。

本发明应用二次函数来拟和的方式获取可观测估计值，应用最小均方误差的方法计算总的增益控制信号，提高了可观测的估计值以及总的增益控制信号的准确性，从而使得***在捕获时间、跟踪性能和信号的信噪比方面均比现有技术有所改善，进而提高了***的整体性能。

附图说明

图1所示为现有技术的实现前馈反馈混合型自动增益控制的电路基本结构示意图；

图2所示为应用本发明的实现前馈反馈混合型自动增益控制的电路基本结构示意图；

图3a所示为现有技术的阶跃响应波形图；

图3b所示为本发明的阶跃响应波形图；

图4a所示为输入时变信号的包络图；

图4b为现有技术输出的对时变信号的跟踪波形图；

图4c为应用本发明输出的对时变信号的跟踪波形图；

图5a所示为现有技术的四相移键控(QPSK)解调星座图；

图5b所示为应用本发明的QPSK解调星座图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明再做进一步地详细说明。

本发明的思路是：应用二次函数拟和的方式获取可观测的估计值，应用最小均方误差的方法计算总的增益控制信号，从而提高可观测的估计值以及总的增益控制信号的准确性，进而提高***的整体性能。

图2所示为应用本发明的实现前馈反馈混合型自动增益控制的电路基本结构示意图。在本实施例中，以可观测的包络估计值为例进行具体说明。

输入信号z(t)经过Delay模块101延迟T₀时间后得到延迟输入信号z(t-T₀)；输入信号z(t)经A/D转换模块102变换后送入前馈二次加权包络检测模块203，得到可观测的前馈包络估计值v_D1(n)；前馈二次加权包络检测模块203的输出信号经前馈滤波器模块104滤波处理后，得到前馈控制增益信号v_F(n)，前馈二次加权包络检测模块203与前馈滤波器模块104的总处理时延为T₀。

输出信号y(t)经A/D转换模块105变换后送入反馈二次加权包络检测模块206，得到可观测的反馈包络估计值v_D2(n)；反馈二次加权包络检测模块206的输出信号送入误差计算模块107，误差计算模块107计算出理想输入信号电平V_R与反馈二次加权包络检测模块206输出的可观测的反馈包络估计值v_D2(n)之间的差值；该差值经反馈滤波器模块108滤波后，得到反馈控制增益信号v_B(n)。

自适应控制信号计算模块209根据前馈控制增益信号v_F(n)和反馈控制增益信号v_B(n)，计算出总的增益控制信号v_C(n)，该总的增益控制信号v_C(n)经D/A转换模块110变换后得到模拟控制电压v_C(t)。

根据模拟控制电压v_C(t)，以及可控增益放大器模块111的放大特性，得到放大增益信号G(v_C(t))，之后，将该放大增益信号G(v_C(t))与来自延迟模块101的延迟输入信号z(t-T₀)相乘，得到经过自动增益控制的输出信号y(t)，即y(t)＝G(v_C(t))z(t-T₀)。

在上述实施例中，前馈二次加权包络检测模块203和反馈二次加权包络检测模块206，是利用二次函数来拟和一段时间内的瞬时值的方式获取可观测估计值。由于前馈二次加权包络检测模块203和反馈二次加权包络检测模块206实现的计算方法完全相同，因此，下面仅以前馈二次加权包络检测模块203为例，具体说明利用二次函数来拟和的实现方式。

假设统计的时间长度为2N+1，其中N为自然数，二次函数为y＝a₀+a₁x+a₂x²，其中，a₀、a₁和a₂分别为二次函数的零次方、一次方和二次方的系数。以当前时刻n为基准时刻，在时间[n-N，n+N]内，利用二次函数y＝a₀+a₁x+a₂x²来拟和[n-N，n+N]时间内的2N+1对瞬时观测值的具体方法如下：

令自变量x＝i-n，且i∈[n-N，n+N]，x∈[-N，N]，在i∈[n-N，n+N]时间内的瞬时观测值y_x为：y_x＝|z(i)|＝|z(n+x)|。

定义自变量x的向量为： $\stackrel{\→}{x}=[-N,-N+1,...,N-1,N],$ 则瞬时观测值y_x的向量为： $\stackrel{\→}{y}=\left[\right|z(n-N)|,...,|z\left(n\right)|,...,|z(n+N)\left|\right].$

根据上述定义，二次函数拟合问题为利用2N+1对瞬时观测值来估计二次函数的系数，将2N+1对瞬时观测值代入二次函数，可以得到2N+1个方程，将所有方程写成如下方程组：

${\stackrel{\→}{y}}^T=A\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]=A\stackrel{\→}{a}---\left(3\right)$

其中，式(3)中的 $\stackrel{\→}{a}=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]$ 为二次函数系数的向量，A为自变量x的矩阵，A的形式如式(4)所示：

$A=\left[\begin{array}{ccc}1& {\left[\stackrel{\→}{x}\right]}^T& {\left[{\stackrel{\→}{x}}^2\right]}^T\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1& -N& N^2\\ 1& -(N-1)& {(N-1)}^2\\ 1& -(N-2)& {(N-2)}^2\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ 1& N-2& {(N-2)}^2\\ 1& N-1& {(N-1)}^2\\ 1& N& N^2\end{array}\right]---\left(4\right)$

对式(3)求最小二乘解：

$\stackrel{\→}{a}=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]=W{\stackrel{\→}{y}}^T---\left(5\right)$

其中，式(5)中的W为A的广义逆，其形式如式(6)：

$W={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^T=\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\→}{w}}_1\\ {\stackrel{\→}{w}}_2\\ {\stackrel{\→}{w}}_3\end{array}\right]---\left(6\right)$

从式(4)、(5)和(6)可以看出，当N给定后，矩阵A和W随之确定。由于本实施例是将x＝0时对应的二次函数拟合值作为包络估计值，而x＝0时对应的二次函数拟合值为a₀。根据式(5)和式(6)可以得到a₀的估计值：

$a_0={\stackrel{\→}{w}}_1{\stackrel{\→}{y}}^T---\left(7\right)$

对a₀进行权系数归一，得到时刻n对应的包络估计值v_D(n)，其形式如式(8)所示：

$v_D\left(n\right)=\frac{a_0}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}=\frac{{\stackrel{\→}{w}}_1{\stackrel{\→}{y}}^Y}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}=\frac{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,i}\left|z(n+x)\right|}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}---\left(8\right)$

从式(8)可以看出，本实施例采用二次函数拟合的方式实现计算可观测的包络估计值，且用于计算可观测包络估计值的式(8)为一加权求和的简单形式。相对于现有的通过求平均的方式来计算可观测包络估计值的方法，虽然增加了很少的计算量，但使得每个瞬时观测值的权重能够根据信号特性更新，因而大幅度提高了可观测的包络估计值的精度。

上述是以可观测的包络估计值为例，详细说明利用二次函数来拟和估计值的方法，如果对可观测的能量估计值而言，相应地，图2中的前馈二次加权包络检测模块203和反馈二次加权包络检测模块206分别替换为前馈二次加权能量检测模块和反馈二次加权能量检测模块即可，其利用二次函数拟和的方式与可观测包络估计值的拟和方式的实现原理完全相同，只需将|z(n+x)|替换为|z(n)|²，在此不再重复叙述。

下面具体说明自适应控制信号计算模块的实现方式。该模块采用最小均方误差(LMS，Least Mean Square)的算法进行计算，其主要思路是通过最小化一个代价函数，得出所求的权向量的更新。其具体实现过程如下：

令v_F(n)表示第n点的前馈控制增益信号，令

表示M阶自适应滤波器的加权列向量，则

如式(9)所示：

$\stackrel{\→}{w}\left(n\right)=[w_1\left(n\right),w_2\left(n\right),...,w_M\left(n\right)]---\left(9\right)$

令v_B(n)表示第n点的反馈控制增益信号，

表示第n点及其以前连续M-1个反馈控制增益信号所组成的M维反馈控制向量，

的形式如式(10)所示：

${\stackrel{\→}{v}}_B=[v_B\left(n\right),v_B(n-1),...,v_B(n-M+1)]---\left(10\right)$

取反馈控制增益信号的初始权向量其如式(11)所示：

$\stackrel{\→}{w}\left(0\right)=[\frac{1}{N},\frac{1}{N},...\frac{1}{N}]---\left(11\right)$

根据上述反馈初始权向量，以及前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)，采用LMS算法计算反馈控制增益信号的第n步迭代时的权向量

其如式(12)所示：

$\stackrel{\→}{w}\left(n\right),\stackrel{\→}{w}\left(n\right)=\stackrel{\→}{w}(n-1)+2\mathrm{\μ}{\stackrel{\→}{v}}_B\left(n\right)(v_F\left(n\right)-\stackrel{\→}{w}(n-1){{\stackrel{\→}{v}}_B}^T\left(n\right))---\left(12\right)$

其中，式(12)中的参数μ为更新因子，其值决定了更新算法的收敛速度，

为第n-1步迭代时的权向量；

表示利用第n-1步的权系数得到的反馈控制增益信号；表示利用第n-1步的权系数得到的输出的控制信号与期望值之间的误差信号，该误差信号就是调整的目标，即需要最小化的代价函数；

表示LMS中的梯度方向；

表示LMS中的系数更新梯度。

根据第n步的迭代权向量以及第n点的反馈控制向量，得到最后的总的增益控制信号，其如式(13)所示：

$v_c\left(n\right)=\stackrel{\→}{w}\left(n\right){{\stackrel{\→}{v}}_B}^T\left(n\right)---\left(13\right)$

对比式(13)及式(2)可知，本实施例中的自适应控制信号计算模块是以前馈控制增益信号为期望值，自适应的对反馈控制增益信号进行加权，获取总的增益控制信号v_C(n)。因而获得了更准确的总的增益控制信号，提高了***性能。

为了进一步说明本发明的效果，下面对本发明和现有技术的仿真结果作一比较。

图3为阶跃响应波形图，其主要用于验证AGC的捕获性能。其中图3a为现有技术方案的阶跃响应波形图，图3b为本发明技术方案的阶跃响应波形图。对比图3a和图3b后可知，本发明的阶跃响时间应比现有技术的阶跃响应时间更短，响应波形更快的进入了稳态，且瞬时波动要远比现有技术平滑很多。

图4为对时变信号的跟踪特性。其中，图4a为输入时变信号的包络图，图4b为现有技术输出的对时变信号的跟踪波形图，图4c为应用本发明输出的对时变信号的跟踪波形图。对比图4b和图4c可知，采用本发明后，输出信号的波形比现有技术要平稳很多。

图5所示为四相移键控(QPSK)解调星座图。其主要用于描述对信号信噪比的影响。其中，图5a为现有技术的QPSK解调星座图，图5b为应用本发明的QPSK解调星座图。对比图5a和图5b可知，本发明的QPSK解调星座图中的QPSK解调信号更为集中，因此，本发明的QPSK解调信号的信噪比更高。

综合上述仿真结果可见，应用本发明在捕获时间、跟踪性能和信号的信噪比方面均比现有技术有所改善。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (25)

1、一种实现自动增益控制的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

a、应用二次函数拟和的方式分别计算输入信号和输出信号的可观测估计值，将该可观测估计值分别滤波后得到输入信号的前馈控制增益信号v_F(n)和输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)；

b、根据前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)计算总的增益控制信号v_C(n)；

c、根据步骤b所述总的增益控制信号v_C(n)获取放大增益信号G(v_C(t))，之后，将该放大增益信号G(v_C(t))与经过延迟处理的延迟输入信号z(t-T₀)相乘，得到经过自动增益控制的输出信号y(t)。

2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可观测估计值为可观测的包络估计值，或可观测的能量估计值。

3、根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤a所述应用二次函数拟和的方式计算可观测的包络估计值的方法包括以下步骤：

a1、令待统计时间长度为2N+1，其中N为自然数，二次函数为y＝a₀+a₁x+a₂x²，并令自变量x＝i-n，且i∈[n-N，n+N]，x∈[-N，N]，在i∈[n-N，n+N]时间内的瞬时观测值y_x为：y_x＝|z(i)＝|z(n+x)|，且令自变量x的向量为： $\stackrel{\→}{x}=[-N,-N+1,\·\·\·,N-1,N],$ 则瞬时观测值y_x的向量为： $\stackrel{\→}{y}=\left[\right|z(n-N)|,\·\·\·,|z\left(n\right)|,\·\·\·,|z(n+N)\left|\right];$

a2、根据步骤a1所述，将2N+1对瞬时观测值代入二次函数得到如下方程组： ${\stackrel{\→}{y}}^T=A\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]=A\stackrel{\→}{a};$

其中， $\stackrel{\→}{a}=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]$ 为二次函数系数的向量， $A=\left[\begin{array}{ccc}1& {\left[\stackrel{\→}{x}\right]}^T& {\left[{\stackrel{\→}{x}}^2\right]}^T\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1& -N& N^2\\ 1& -(N-1)& {(N-1)}^2\\ 1& -(N-2)& {(N-2)}^2\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ 1& N-2& {(N-2)}^2\\ 1& N-1& {(N-1)}^2\\ 1& N& N^2\end{array}\right]$ 为自变量x的矩阵；

a3、计算步骤a2所述方程组的最小二乘解，得到 $\stackrel{\→}{a}=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]=W{\stackrel{\→}{y}}^T;$

其中，W为A的广义逆， $W={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^T=\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\→}{w}}_1\\ {\stackrel{\→}{w}}_2\\ {\stackrel{\→}{w}}_3\end{array}\right];$

a4、根据步骤a3所述最小二乘解，获取a₀的估计值： $a_0={\stackrel{\→}{w}}_1{\stackrel{\→}{y}}^T;$

a5、对a₀的估计值进行权系数归一，得到时刻n的可观测的包络估计值v_D(n)， $v_D\left(n\right)=\frac{a_0}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}=\frac{{\stackrel{\→}{w}}_1{\stackrel{\→}{y}}^T}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}=\frac{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,i}\left|z(n+x)\right|}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}.$

4、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b所述根据前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)计算总的增益控制信号v_C(n)的方法为：将前馈控制增益信号v_F(n)和反馈控制增益信号v_B(n)进行简单相加。

5、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b所述根据前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)计算总的增益控制信号v_C(n)的方法为：以前馈控制增益信号为期望值，通过自适应地对反馈控制增益信号进行加权，获取总的增益控制信号。

6、根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述以前馈控制增益信号为期望值，通过自适应地对反馈控制增益信号进行加权，获取总的增益控制信号v_C(n)的方法包括以下步骤：

b1、令 $\stackrel{\→}{w}\left(n\right)=[w_1\left(n\right),w_2\left(n\right),...,w_M\left(n\right)],$ 其中，

表示M阶自适应滤波器的加权列向量；令 ${\stackrel{\→}{v}}_B\left(n\right)=[v_B\left(n\right),v_B(n-1),\·\·\·,v_B(n-M+1)],$ 其中，表示第n点及其以前连续M-1个反馈控制增益信号所组成的M维反馈控制向量；

b2、取反馈初始权向量 $\stackrel{\→}{w}\left(0\right)=[\frac{1}{N},\frac{1}{N},\·\·\·\frac{1}{N}],$ 根据该反馈初始权向量，以及步骤a所述前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)计算第n步反馈迭代时的权向量

$\stackrel{\→}{w}\left(n\right)=\stackrel{\→}{w}(n-1)+2\mathrm{\μ}{\stackrel{\→}{v}}_B\left(n\right)(v_F\left(n\right)-\stackrel{\→}{w}(n-1){{\stackrel{\→}{v}}_B}^T\left(n\right)),$

其中，μ为更新因子，其值决定了更新算法的收敛速度，

为第n-1步反馈迭代时的权向量；

b3、根据步骤b2所述第n步的迭代权向量以及第n点的反馈控制向量，自适应地计算总的增益控制信号v_C(n)， $v_c\left(n\right)=\stackrel{\→}{w}\left(n\right){\stackrel{\→}{v_B}}^T\left(n\right).$

7、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

步骤a所述应用二次函数拟和的方式分别计算输入信号和输出信号的可观测估计值之前，该方法进一步包括：对输入信号和输出信号分别进行模数转换处理；

步骤b所述计算总的增益控制信号v_C(n)之后，进一步包括：对该总的增益控制信号v_C(n)进行数模转换处理，然后再执行步骤c。

8、一种实现自动增益控制的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

A、分别获取输入信号的前馈控制增益信号v_F(n)和输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)；

B、根据前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)自适应地计算总的增益控制信号v_C(n)；

C、根据步骤B所述总的增益控制信号v_C(n)获取放大增益信号G(v_C(t))，之后，将该放大增益信号G(v_C(t))与经过延迟处理的延迟输入信号z(t-T₀)相乘，得到经过自动增益控制的输出信号y(t)。

9、根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述可观测估计值为可观测的包络估计值，或可观测的能量估计值。

10、根据权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤A所述获取输入信号的前馈控制增益信号v_F(n)及输出信号的反馈控制增益信号v_E(n)的方法包括以下步骤：

A1、令线性函数的自变量x＝i-n，且i∈[n-N，n+N]，x∈[-N，N]，其中N为自然数，则以时刻n为基准时刻，在时间[n-N，n+N]内分别计算输入信号和输出信号的可观测的包络估计值v_D(n)， $v_D\left(n\right)=\frac{1}{(2N+1)}\underset{i=N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|z(n+x)\right|,$

其中，|z(n+x)|为(n+x)时的瞬时观测值；

A2、将步骤A1所述输入和输出信号的可观测包络估计值分别滤波后获得输入信号的前馈控制增益信号v_F(n)及输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)。

11、根据权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤A所述计算输入信号前馈控制增益信号v_F(n)及输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)的方法为：应用二次函数拟和的方式分别计算输入信号和输出信号的可观包络测估计值，将该可观测估计值分别滤波后得到输入信号的前馈控制增益信号v_F(n)及输出信号的反馈控制增益信号v_B(n)。

12、根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述应用二次函数拟和的方式计算可观测的包络估计值的方法包括以下步骤：

A01、令待统计时间长度为2N+1，其中N为自然数，二次函数为y＝a₀+a₁x+a₂x²，并令自变量x＝i-n，且i∈[n-N，n+N]，x∈[-N，N]，在i∈[n-N，n+N]时间内的瞬时观测值y_x为：y_x＝|z(i)|＝|z(n+x)|，且令自变量x的向量为： $\stackrel{\→}{x}=[-N,-N+1,\·\·\·,N-1,N],$ 则瞬时观测值y_x的向量为： $\stackrel{\→}{y}=\left[\right|z(n-N)|,\·\·\·,|z\left(n\right)|,\·\·\·,|z(n+N)\left|\right];$

A02、根据步骤A01所述，将2N+1对瞬时观测值代入二次函数得到如下方程组： ${\stackrel{\→}{y}}^T=A\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]=A\stackrel{\→}{a};$

其中， $\stackrel{\→}{a}=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]$ 为二次函数系数的向量， $A=\left[\begin{array}{ccc}1& {\left[\stackrel{\→}{x}\right]}^T& {\left[{\stackrel{\→}{x}}^2\right]}^T\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1& -N& N^2\\ 1& -(N-1)& {(N-1)}^2\\ 1& -(N-2)& {(N-2)}^2\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ 1& N-2& {(N-2)}^2\\ 1& N-1& {(N-1)}^2\\ 1& N& N^2\end{array}\right]$ 为自变量x的矩阵；

A03、计算步骤A02所述方程组的最小二乘解： $\stackrel{\→}{a}=\left[\begin{array}{c}{a}_0\\ a_1\\ a_2\end{array}\right]=W{\stackrel{\→}{y}}^T;$

其中，W为A的广义逆， $W={\left(A^{T}A\right)}^{-1}{A}^T=\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\→}{w}}_1\\ {\stackrel{\→}{w}}_2\\ {\stackrel{\→}{w}}_3\end{array}\right];$

A04、根据步骤A03所述最小二乘解，获取a₀的估计值： $a_0={\stackrel{\→}{w}}_1{\stackrel{\→}{y}}^T;$

A05、对a₀的估计值进行权系数归一，得到时刻n的可观测的包络估计值v_D(n)， $v_D\left(n\right)=\frac{a_0}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}=\frac{{\stackrel{\→}{w}}_1{\stackrel{\→}{y}}^T}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}=\frac{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,i}\left|z(n+x)\right|}{\underset{x=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1,x}}.$

13、根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，步骤B所述自适应地计算总的增益控制信号v_C(n)的方法为：以前馈控制增益信号为期望值，通过自适应地对反馈控制增益信号进行加权，获取总的增益控制信号。

14、根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述以前馈控制增益信号为期望值，通过自适应地对反馈控制增益信号进行加权，获取总的增益控制信号v_C(n)的方法包括以下步骤：

B1、令 $\stackrel{\→}{w}\left(n\right)=[w_1\left(n\right),w_2\left(n\right),...,w_M\left(n\right)],$ 其中，

表示M阶自适应滤波器的加权列向量；令 ${\stackrel{\→}{v}}_B\left(n\right)=[v_B\left(n\right),v_B(n-1),\·\·\·,v_B(n-M+1)],$ 其中，

表示第n点及其以前连续M-1个反馈控制增益信号所组成的M维反馈控制向量；

B2、取反馈初始权向量 $\stackrel{\→}{w}\left(0\right)=[\frac{1}{N},\frac{1}{N},\·\·\·\frac{1}{N}],$ 根据该反馈初始权向量，以及步骤a所述前馈控制增益信号v_F(n)及反馈控制增益信号v_B(n)计算第n步反馈迭代时的权向量

$\stackrel{\→}{w}\left(n\right)=\stackrel{\→}{w}(n-1)+2\mathrm{\μ}{\stackrel{\→}{v}}_B\left(n\right)(v_F\left(n\right)-\stackrel{\→}{w}(n-1){{\stackrel{\→}{v}}_B}^T\left(n\right)),$

其中，μ为更新因子，其值决定了更新算法的收敛速度，

为第n-1步反馈迭代时的权向量；

B3、根据步骤B2所述第n步的迭代权向量以及第n点的反馈控制向量，自适应地计算总的增益控制信号v_C(n)， $v_c\left(n\right)=\stackrel{\→}{w}\left(n\right){\stackrel{\→}{v_B}}^T\left(n\right).$

15、根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，

所述获取输入信号和输出信号的可观测估计值之前，该方法进一步包括：对输入信号和输出信号分别进行模数转换处理；

步骤B所述计算总的增益控制信号v_C(n)之后，进一步包括：对该总的增益控制信号v_C(n)进行数模转换处理，然后再执行步骤C。

16、一种实现自动增益控制的装置，包括时延模块、前馈滤波器、反馈滤波器、误差信号计算模块、控制信号计算模块和可控增益放大器，其中，控制信号计算模块根据来自前馈滤波器滤波的前馈控制增益信号，和来自反馈滤波器的反馈控制增益信号，计算出总的增益控制信号，并将该总的增益控制信号送入可控增益放大器，由可控增益放大器计算出放大增益信号，并将该放大增益信号与经时延模块的延迟输入信号相乘，获得经自动增益控制的输出信号，其特征在于，该装置还包括前馈二次加权检测模块和反馈二次加权检测模块，其中，

所述前馈二次加权检测模块，对输入信号进行二次函数加权处理，将所获得的可观测估计值送入前馈滤波器；

所述反馈二次加权检测模块，对输出信号进行二次函数加权处理，将所获得的可观测估计值送入误差信号计算模块，由误差信号计算模块计算出该可观测估计值与期望值之间的误差值后，将该误差值送入反馈滤波器。

17、根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述控制信号计算模块为用于将前馈控制增益信号和反馈控制增益信号相加的加法器。

18、根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述控制信号计算模块为采用最小均方误差算法的以前馈控制增益信号为期望值，自适应地对反馈控制增益信号进行加权的自适应控制信号计算模块。

19、根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述二次加权检测模块为二次函数加权包络检测模块；或者，所述二次加权检测模块为二次加权能量检测模块。

20、根据权利要求16至19任一所述的装置，其特征在于，该装置还包括前馈模数转换模块、反馈模数转换模块和数模转换模块，其中，

所述前馈模数转换模块将输入信号进行模数转换后送入前馈二次加权检测模块，所述反馈模数转换模块将输入信号进行模数转换后送入反馈二次加权检测模块，所述数模转换模块将来自控制信号计算模块的信号进行数模转换后送入可控增益放大器。

21、一种实现自动增益控制的装置，包括时延模块、前馈滤波器、反馈滤波器、误差信号计算模块、前馈检测模块、反馈检测模块、误差信号计算模块、和可控增益放大器，其中，前馈检测模块将输入信号转换为可观测估计值后送入前馈滤波器，反馈检测模块将输出信号转换为可观测估计值后送入误差信号计算模块，由误差信号计算模块计算出该反馈可观测估计值与期望值之间的误差值后，将该误差值送入反馈滤波器，其特征在于，该装置还包括自适应控制信号计算模块，

所述自适应控制信号计算模块根据来自前馈滤波器的前馈控制增益信号，和来自反馈滤波器的反馈控制增益信号，采用最小均方误差算法计算出总的增益控制信号，并将该总的增益控制信号送入可控增益放大器，由可控增益放大器计算出放大增益信号，并将该放大增益信号与经时延模块的延迟输入信号相乘，获得经自动增益控制的输出信号。

22、根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述自适应控制信号计算模块为采用最小均方误差算法的以前馈控制增益信号为期望值，自适应地对反馈控制增益信号进行加权的自适应控制信号计算模块。

23、根据权利要求22所述的装置，其特征在于，该装置还包括前馈模数转换模块、反馈模数转换模块和数模转换模块，其中，

所述前馈模数转换模块将输入信号进行模数转换后送入前馈检测模块，所述反馈模数转换模块将输出信号进行模数转换后送入反馈检测模块，所述数模转换模块将来自自适应控制信号计算模块的信号进行数模转换后送入可控增益放大器。

24、根据权利要求21或23所述的装置，其特征在于，所述前馈检测模块为前馈包络检测模块或前馈能量检测模块，所述反馈检测模块为反馈包络检测模块或反馈能量检测模块。

25、根据权利要求24所述的装置，其特征在于，所述前馈包络检测模块为执行二次函数拟和运算的前馈二次加权包络检测模块，或执行线性加权运算的前馈包络检测模块；所述前馈能量检测模块为执行二次函数拟和运算的前馈二次加权能量检测模块，或执行线性加权运算的前馈能量检测模块；

所述反馈包络检测模块为执行二次函数拟和运算的反馈二次加权包络检测模块，或执行线性加权运算的反馈包络加权检测模块；所述反馈能量检测模块为执行二次函数拟和运算的反馈二次加权能量检测模块，或执行线性加权运算的反馈能量检测模块。

Images