DE4292034C2 - Verfahren zur Optimierung eines Auffrischungskoeffizienten für ein adaptives Filter - Google Patents
Verfahren zur Optimierung eines Auffrischungskoeffizienten für ein adaptives FilterInfo
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Description
Bei digitalen, zellularen Kommunikationnetzen in den Vereinigten
Staaten werden digitalisierte Sprach- und Datensignale
für die Kommunikation zwischen einem mobilen Telephon und
einer Basisstation verwendet. Wenn sich das mobile Telephon bewegt,
kann es Kommunikationskanälen begegnen, die aufgrund von
Rauschen und Mehrwegverzerrungen von schlechter Qualität
sind, wobei sowohl das Rauschen als auch die Verzerrungen
sich mit der Zeit ändern. Die Mehrwegverzerrung wird durch
ein Signal erzeugt, das von dem mobilen Telephon zu ver
schiedenen Zeitpunkten empfangen wird, wenn es von Gebäuden
oder vom Gelände reflektiert wird. Mehrwegkanäle können eine
Intersymbolinterferenz 151 verursachen, die mit einem ad
aptiven Ausgleichsfilter, einem speziellen Typ eines adapti
ven Filters, beseitigt werden kann.
Ein typisches adaptives Filter ist in Fig. 1 gezeigt.
Das Eingangssignal 106 wird von dem adaptiven Filter 101
bearbeitet, welches ein Ausgangssignal 102 des adaptiven
Filters erzeugt. Der Ausgang des Filters wird dann von einem
Referenzsignal 103 subtrahiert 105, um ein Fehlersignal
104 zu erzeugen. Dieses Fehlersignal 104 wird von einem
adaptiven Algorithmus mit einem Auffrischungskoeffizienten µ
in dem adaptiven Filter zum Auffrischen der Filterkoeffizi
enten verwendet. Der Auffrischungskoeffizient wird auch als
Spur- oder Gedächtniskoeffizient bezeichnet. Es wird ange
nommen, daß die Speicherfähigkeit des adaptiven Algorithmus zu
nimmt, wenn der Wert von µ wächst.
Der Auffrischungskoeffizient steuert die Speicherfähigkeit des
adaptiven Algorithmus und seine Bestimmung ist ein Kompromiß
zwischen der Rate, mit der das Filter die Änderung der Ka
nalcharakteristik verfolgen kann, und dem Betrag der
Rauschmittelung, die durch den adaptiven Algorithmus durch
geführt wird. Wenn die Speicherfähigkeit des adaptiven Algorithmus
verringert wird, ist der Algorithmus eher in der Lage, Zeitän
derungen in dem Kommunikationskanal zu verfolgen, wird aber
empfindlicher für das Rauschen auf dem Kommunikationskanal.
Wenn der Koeffizient so gewählt wird, daß er mehr Rauschen
ausfiltert, wird die Kanalverfolgungsfähigkeit des Filters
reduziert.
Der adaptive Algorithmus kann ein Kalman-Algorithmus,
ein rekursiver Algorithmus kleinster Quadrate oder ein Algo
rithmus kleinster mittlerer Quadrate (LMS) sein. Das typi
sche Ziel des adaptiven Algorithmus ist, das mittlere Qua
drat des Fehlersignals 104 zu minimieren. Dieser Wert wird
typischerweise als mittlerer quadratischer Fehler (MSE) be
zeichnet.
Die Fig. 2A, B und C zeigen die drei möglichen Klas
sen von Arbeitsumgebungen für adaptive Filter. Fig. 2A ist
ein zeitinvariantes System in einer rauschenden Umgebung. In
diesem Fall kommt der gesamte MSE, mit ET bezeichnet, nur
von dem Rauschen, En bezeichnet, da sich das System nicht
mit der Zeit ändert. Der gesamte MSE ist proportional zu µ.
Fig. 2B ist ein zeitlich veränderliches, jedoch statio
näres System in einer rauschenden Umgebung; es ist ein sta
tionäres System mit einer Signalstatistik höherer Ordnung,
die sich nicht mit der Zeit ändert. In diesem Beispiel be
steht ET 203 aus der Summe zweier unabhängiger Komponen
ten, dem Verzögerungsfehler 201 und dem Rauschen 202.
Der Verzögerungsfehler 201, mit EL bezeichnet, ist umge
kehrt proportional zu µ. Die Rauschkomponente 202 wird
durch die rauschende Umgebung verursacht, wie in Fig. 2A ge
zeigt. Es kann in Fig. 2B gesehen werden, daß der gesamte
MSE durch Auswahl des Wertes von µ entsprechend dem Schnitt
punkt der Kurven 204 minimiert werden kann.
Die letzte Umgebung ist ein zeitlich veränderliches,
nicht stationäres System in einer rauschenden Umgebung. Der
gesamte MSE besteht in diesem Fall aus denselben Komponenten
wie in Fig. 2B. Der Unterschied zwischen diesen beiden Sy
stemen ist, daß in diesem Fall sich die Kurven mit der Zeit
verschieben oder ihre Steigung ändern, was eine Verschiebung
des Minimumspunktes der Kurve verursacht und daher den opti
malen Wert von µ mit der Zeit verändert. Diese Umgebung ist
durch Vergleich der Fig. 2B und 2C dargestellt. Fig. 2B
zeigt die MSE-Charakteristik zu einer gegebenen Zeit t₁,
während Fig. 2C die MSE-Charakteristik zu einem späteren
Zeitpunkt t₂ zeigt.
Ein fester Auffrischungskoeffizient würde in der zuletzt erwünschten
Umgebung aufgrund der sich ändernden Umgebung keine angemes
sene Filterleistung bereitstellen.
Aus US-A-4 038 536 ist ein rekursives Filter bekannt, bei dem
ein zu filterndes Signal zunächst von einem ersten adaptiven
Transversalfilter gefiltert wird. In einem zweiten adaptiven
Transversalfilter wird das Ausgangssignal des rekursiven Filters
erneut gefiltert und das dabei erhaltene Signal einer Summier
schaltung zugeführt, in der dieses Signal mit dem Ausgangssignal
des ersten adaptiven Transversalfilters summiert wird, wobei das
entsprechende Summensignal das Ausgangssignal des rekursiven
Filters darstellt. Das Ausgangssignal wird weiterhin in einer
entsprechenden Subtrahierschaltung von einem Referenzsignal
subtrahiert, um somit ein Fehlersignal zu erzeugen, welches
die Differenz zwischen dem Referenzsignal und dem Ausgangssignal
angibt. Dieses resultierende Fehlersignal wird zwei Multipli
zierschaltungen zugeführt, in denen das Fehlersignal bewertet
wird und anschließend zur Einstellung der beiden adaptiven Filter
verwendet wird.
Es ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zum
Erzeugen eines optimalen Auffrischungskoeffizienten für ein
adaptives Filter anzugeben, das in einem zeitlich veränderlichen
und nicht stationären System eine zufriedenstellende Filterung
ermöglicht.
Diese Aufgabe wird in erfindungsgemäßer Weise durch das Verfahren
gemäß Patentanspruch 1 gelöst.
Im folgenden wird eine bevorzugte Ausführungsform des erfindungs
gemäßen Verfahrens unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeich
nungen näher erläutert. Dabei zeigen die Zeichnungen im einzelnen:
Fig. 1 zeigt ein Blockdiagramm eines typischen adaptiven
Filters.
Die Fig. 2A, B und C zeigen drei verschiedene Ar
beitsumgebungen für adaptive Filter.
Fig. 3 zeigt ein Blockdiagramm des bevorzugten Ausfüh
rungsbeispiels der Verfahrens nach der vorliegenden Erfin
dung.
Fig. 4 zeigt ein Blockdiagramm eines alternativen Aus
führungsbeispiels der Verfahrens nach der vorliegenden Er
findung.
Fig. 5 zeigt eine Kurve des MSE in Abhängigkeit von µ
entsprechend dem Verfahren nach der vorliegenden Erfindung.
Fig. 6 zeigt eine Kurve eines festen Auffrischungskoef
fizienten und eines optimierten Auffrischungskoeffizienten
entsprechend dem Verfahren nach der vorliegenden Erfindung.
Fig. 7 zeigt eine Kurve eines Auffrischungskoeffizienten
entsprechend dem Verfahren nach der vorliegenden Erfindung
in einer Verzögerungsstreuungsumgebung.
Das erfindungsgemäße Verfahren stellt eine automatische
Einstellung und Optimierung eines Auffrischungskoeffizienten
für adaptive Filter in einer sich ändernden Umgebung zur
Verfügung. Der Auffrischungskoeffizient wird kontinuierlich
durch ein Rückkopplungssignal aufgefrischt, das von dem ge
filterten Unterschied zwischen MSE-Abschätzungen für zwei
adaptive Filter erzeugt wird.
Ein Blockdiagramm des bevorzugten Ausführungsbeispiels
der vorliegenden Erfindung ist in Fig. 3 gezeigt. Das Ver
fahren umfaßt drei adaptive Filter 301-303. Jedes dieser
Filter ist identisch, außer daß sie verschiedene Auffri
schungskoeffizienten haben, µ₁. µ₂ und µ₃. Der zweite Auffri
schungskoeffizient µ₂ ist der Koeffizient, der von dem Ver
fahren optimiert wird. Der optimale Auffrischungskoeffizient
wird hiernach µ* bezeichnet. Da µ₂ der optimierte Auffri
schungskoeffizient ist, ist das zweite adaptive Filter 302
das Filter, das zur Durchführung der tatsächlich gewünschten
adaptiven Filterfunktion verwendet wird.
Die Auffrischungskoeffizienten besitzen die folgenden
Beziehungen:
µ₁ < µ₂ < µ₃
µ₁ = µ₂ - µd
µ₃ = µ₂ + µd,
µ₁ = µ₂ - µd
µ₃ = µ₂ + µd,
wobei µd eine Konstante ist, die für das bestimmte System,
in dem die Kommunikationsvorrichtung arbeiten soll, und den
speziellen, verwendeten adaptiven Algorithmus ausgewählt
ist. In einem alternativen Ausführungsbeispiel würde sich µd
mit der Zeit verändern, wenn sich die Auffrischungskoeffizi
enten ändern. In dem bevorzugten Ausführungsbeispiel ist µd
bei Verwendung eines adaptiven LMS-Algorithmus gleich 0,01.
Das Verfahren erzeugt zunächst Fehlersignale von den ad
aptiven Filtern 301-303. Dies wird dadurch erreicht, daß
die adaptiven Filter 301-303 das Eingangssignal derart
filtern, daß es das Referenzsignal so nahe wie möglich annä
hert. In dem bevorzugten Ausführungsbeispiel ist die Eingabe
die festgestellten Symbole in dem Kommunikationsempfänger.
Diese Ausgangssignale werden in Fig. 3 als AUSGABE1, AUS-
GABE2 und AUSGABE3 bezeichnet. Jedes Ausgangssignal von den
Filtern wird dann von einem Referenzsignal subtrahiert 304-
306. In dem bevorzugten Ausführungsbeispiel ist das Refe
renzsignal das empfangene Signal. Die Differenz zwischen
diesen beiden Signalen ist das Fehlersignal.
Abschätzungen 307 und 308 des mittleren Fehlerquadrats
werden bei den Fehlersignalen der ersten und dritten Filter
301 und 303 durchgeführt. Der MSE wird für jedes Signal
wie folgt abgeschätzt:
wobei k der Startwert und n die Anzahl von Werten für das
Fehlersignal ist. Wenn zum Beispiel k=1 und n=10 für den er
sten Schätzzyklus ist, beginnt k beim nächsten Zyklus mit
12.
Der Unterschied zwischen den geschätzten MSEs 309, Ed
= ET1 - ET2, macht eine Angabe darüber, in welcher Richtung
entlang der µ-Achse man sich bewegen muß, um näher an µ* zu
kommen. In dem bevorzugten Ausführungsbeispiel wird Ed in
einen Komparator 310 eingegeben, wo es mit 0 verglichen
wird. Wenn Ed<0, dann ist µ₁ näher an µ* als µ₃. Die Koeffi
zienten sollten daher verkleinert werden, um µ₂ näher an µ*
zu bewegen. In diesem Fall werden die Koeffizientenauffri
schungen wie folgt behandelt:
wen Ed<0 dann:
µ₁=µ₁-Δ
µ₂=µ₂-Δ
µ₃=µ₃-Δ
µ₂=µ₂-Δ
µ₃=µ₃-Δ
wenn andererseits Ed<0, sollten die Koeffizienten vergrößert
werden:
µ₁=µ₁+Δ
µ₂=µ₂+Δ
µ₃=µ₃+Δ
µ₂=µ₂+Δ
µ₃=µ₃+Δ
wobei Δ die Schrittgröße des Auffrischungskoeffizienten ist.
Dieser wert hängt von der Anwendung ab. Δ kann als ein sehr
kleiner Wert für zeitinvariante und stationäre Umgebungen
und als ein etwas größerer Wert für nicht-stationäre Umge
bungen gewählt werden. Dieser Wert bestimmt die Auflösung
der Abschätzung des Auffrischungskoeffizienten und die An
passungsgeschwindigkeit des Auffrischungskoeffizienten. In
dem bevorzugten Ausführungsbeispiel ist Δ bei Verwendung ei
nes adaptiven LMS-Algorithmus 0,005. Ebenso wie µd kann sich
Δ in einem alternativen Ausführungsbeispiel mit der Zeit
verändern.
In einem in Fig. 4 gezeigten, alternativen Ausführungs
beispiel wird Ed in ein Filter 410 statt in einen Kompara
tor eingegeben. Das Filter erzeugt eine zeitlich veränderli
che Schrittgröße (verglichen mit der festen Schrittgröße Δ),
die von der Größe des Fehlerdifferenzsignals abhängig ist.
Wenn zum Beispiel das Fehlerdifferenzsignal groß wird, nimmt
die Schrittgröße automatisch zu, was zu einer schnelleren
Konvergenz des Algorithmus führt. Die Verwendung des Filter
erhöht jedoch die Komplexität der Erfindung und kann bei
Verwendung von Filtern höherer Ordnung Stabilitätsprobleme
verursachen. Ein digitales Filter mit unendlicher Impulsant
wort (IIR) erster Ordnung wird aufgrund von Vereinfachungs-
und Stabilitätsüberlegungen bevorzugt. In diesem Fall werden
die Auffrischungskoeffizienten durch Addition des Filteraus
gangs zu den Koeffizienten angepaßt.
Nach einigen Anpassungsiterationen ist µ₁ etwas kleiner
als µ*, µ₃ ist etwas größer als µ*, µ₂ ist ungefähr gleich
µ*, und das Fehlerdifferenzsignal ist fast null. Das adap
tive Filter 2 302 wird nun für die augenblickliche Umgebung
optimiert. Wenn sich die Umgebung ändert, stellt das erfin
dungsgemäße Verfahren die Veränderung fest und verfolgt sie,
um das Filter 302 optimal zu halten.
Das oben beschriebene Verfahren kann graphisch, wie in
Fig. 5 zu sehen, als Kurve von MSE gegen µ dargestellt wer
den. In dem Fall, in dem Ed<0, befinden sich ET1 und ET3
501 auf der rechten Seite der Kurve und müssen sich der
Kurve entlang nach unten links bewegen, um µ₂ am Boden der
Kurve anzuordnen, welches der optimale Punkt ist. Das erfor
dert eine Verringerung der Auffrischungskoeffizienten um Δ,
um µ₂ näher an den µ*-Punkt zu bewegen. Auf ähnliche Weise
befinden sich in dem Fall, in dem Ed<0, ET1 und ET3 auf der
linken Seite der Kurve und müssen sich der Kurve entlang
nach unten rechts bewegen, um µ₂ am optimalen Punkt anzuord
nen. Das erfordert eine Vergrößerung der Auffrischungskoef
fizienten um Δ, um µ₂ näher an den µ*-Punkt zu bewegen
503.
Die Verbesserung durch Verwendung der vorliegenden Er
findung verglichen mit einem festen Auffrischungskoeffizien
ten ist in den Fig. 6 und 7 illustriert. In diesen Kurven
wird das Verfahren mit einer adaptiven Kanalabschätzungs-
Ausgleichsfilter kleinster mittlerer Quadrate (LMS) für Si
mulationen einer Abschätzung einer Sequenz mit größter Wahr
scheinlichkeit für das digitale zelluläre System der USA
verwendet. Der feste Auffrischungskoeffizient wird auf
µ=0,38 festgesetzt, um eine angemessene Leistung zu ermögli
chen, wenn sich das mobile Funktelephon mit hohen Geschwin
digkeiten bewegt. Durch Verwendung des erfindungsgemäßen
Verfahrens wird die Leistung der Ausgleichsfilter bei we
sentlich kleineren Fahrzeuggeschwindigkeiten verbessert, wie
in Fig. 6 gezeigt. Fig. 6 zeigt die Leistung des Ausgleichs
filters als eine Funktion von Mehrwegverzögerung, und die
Fahrzeuggeschwindigkeit beträgt ungefähr 5 Meilen pro Stunde
(Mph). Fig. 7 zeigt, wie das Verfahren in einem Kanal mit
Verzögerungsverteilung und Ko-Kanalinterferenz arbeitet, wenn
die Fahrzeuggeschwindigkeit instantan von 63 Mph auf 5 Mph
fällt. Es ist zu sehen, daß der Auffrischungskoeffizient
schnell auf einen neuen, niedrigeren Pegel abfällt, der für
niedrigere Fahrzeuggeschwindigkeiten geeignet ist.
In dem bevorzugten Ausführungsbeispiel ist das Verfahren
nach der vorliegenden Erfindung als ein Algorithmus imple
mentiert. Alternative Ausführungsformen der Erfindung können
als Hardware oder Kombinationen von Hardware und Software
implementiert werden; jeder Block ist entweder ein Algorith
mus oder ein diesem Block äquivalenter Hardwareschaltkreis.
Zusammengefaßt wurde ein Verfahren zum automatischen Op
timieren eines Auffrischungskoeffizienten für adaptive Fil
ter in einer sich ändernden Umgebung beschrieben. Durch Ver
gleich der Leistung jedes adaptiven Algorithmus, um zu be
stimmen, wie die Auffrischungskoeffizienten zu ändern sind,
kann ein optimaler Auffrischungskoeffizient für diese be
stimmte Umgebung erhalten werden. Kommunikationsvorrichtun
gen, die das erfindungsgemäße Verfahren verwenden, können
Vorrichtungen, die einen festen Auffrischungskoeffizienten
verwenden, überlegen sein.
Claims (6)
1. Verfahren zum Erzeugen eines optimalen Auffrischungs
koeffizienten für ein adaptives Filter
mit folgenden
Schritten:
Erzeugen eines ersten Fehlersignals in Abhängigkeit von einem Eingangssignal und einem ersten Auffrischungskoeffizien ten;
Erzeugen eines zweiten Fehlersignals in Abhängigkeit von dem Eingangssignal und einem zweiten Auffrischungskoeffizi enten;
Erzeugen eines dritten Fehlersignals in Abhängigkeit von dem Eingangssignal und einem dritten Auffrischungskoeffizi enten;
Abschätzen eines ersten mittleren quadratischen Fehlers (ET1) in Abhängigkeit von dem ersten Fehlersignal;
Abschätzen eines zweiten mittleren quadratischen Fehlers (ET3) in Abhängigkeit von dem dritten Fehlersignal;
Subtrahieren des zweiten mittleren quadratischen Fehlers von dem ersten mittleren quadratischen Fehler, um eine mitt lere quadratische Fehlerdifferenz (Ed) zu erzeugen;
Erzeugen eines Anpassungssignals in Abhängigkeit von der mittleren quadratischen Fehlerdifferenz;
Modifizieren der ersten, zweiten und dritten Auffri schungskoeffizienten in Abhängigkeit von dem Anpassungssi gnal; und
Wiederholen des Verfahrens bis die mittlere quadratische Fehlerdifferenz im wesentlichen gleich Null ist.
Erzeugen eines ersten Fehlersignals in Abhängigkeit von einem Eingangssignal und einem ersten Auffrischungskoeffizien ten;
Erzeugen eines zweiten Fehlersignals in Abhängigkeit von dem Eingangssignal und einem zweiten Auffrischungskoeffizi enten;
Erzeugen eines dritten Fehlersignals in Abhängigkeit von dem Eingangssignal und einem dritten Auffrischungskoeffizi enten;
Abschätzen eines ersten mittleren quadratischen Fehlers (ET1) in Abhängigkeit von dem ersten Fehlersignal;
Abschätzen eines zweiten mittleren quadratischen Fehlers (ET3) in Abhängigkeit von dem dritten Fehlersignal;
Subtrahieren des zweiten mittleren quadratischen Fehlers von dem ersten mittleren quadratischen Fehler, um eine mitt lere quadratische Fehlerdifferenz (Ed) zu erzeugen;
Erzeugen eines Anpassungssignals in Abhängigkeit von der mittleren quadratischen Fehlerdifferenz;
Modifizieren der ersten, zweiten und dritten Auffri schungskoeffizienten in Abhängigkeit von dem Anpassungssi gnal; und
Wiederholen des Verfahrens bis die mittlere quadratische Fehlerdifferenz im wesentlichen gleich Null ist.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet,
daß die ersten, zweiten und dritten Fehlersignale von adaptiven
Filtern (301, 302, 303) erzeugt werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet,
daß die adaptiven Filter adaptive Equalizer sind.
4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet,
daß das Anpassungssignal durch Vergleich der mittleren quadratischen
Fehlerdifferenz (Ed) mit einem vorgegebenen Wert erzeugt wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet,
daß der vorgegebene Wert Null ist.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1-3, dadurch
gekennzeichnet, daß das Anpassungssignal durch Filtern
der mittleren quadratischen Fehlerdifferenz erzeugt wird.
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Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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