基于LMS算法的特高频微弱信号降噪处理

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随着无线通信技术的高速发展,信号监测和处理这一课题也越来越具有研究价值,近如平时对非本土信息的监听探测,远如未来可能发生的战争中的无线军事情报收集,都是国家在国际局势中占据主动权的重要保证。无线通信的实现基于频段的划分,其中特高频频段是对讲机和手机通信的主要载波频段,对此频段的通信信号进行监测和分析意义重大。在对监测到的信号进行研究分析时,常常出现微弱信号淹没在噪声和干扰中的情况,严重影响了频谱分析的顺利进行。因此,如何快速、准确地对监测到的信号进行降噪处理成为了亟待解决的问题,也是本课题的来源和主要关注点。在对通信信号进行噪声处理时,因为有着通信双方的调制和解调等规则约定,因此信号的信息是确知的,处理起来比较简单。但对在非本土的陌生环境中监测到的信号来说,因为无法得到它的先验信息,所以常规的滤波算法无法对其进行降噪处理。因此本文选用了基于最小均方(Least Mean Square,LMS)算法的自适应滤波对其处理,LMS算法具有计算复杂度低,实现结构简单的优点,并且不需要输入信号先验信息,非常契合本课题的研究场景。本文分析了噪声的主要来源和分类,确定了白噪声是特高频波段下的主要噪声。充分研究了LMS算法相较于传统算法的在本课题场景下的优势。在分析梯度最陡下降法的基础上,详细研究了算法的实现原理。根据得出的算法流程,基于Matlab软件设计出了滤波器的程序。提出利用信噪比改善、稳态失调、收敛速度三种指标仿真确定滤波器的最佳输入参数,最佳参数下的滤波器能够将添加了白噪声的输入信号的信噪比由0d B提高为7.5d B。针对算法存在的缺陷,基于变步长的思想对算法进行了改进,改进后的算法能够将收敛速度提高3倍。根据FPGA的开发流程,基于模块化的思想,使用硬件语言Verilog设计出了LMS算法和NLMS算法的硬件程序,得到了它们的寄存器传输(Register Transfer Level,RTL)级结构图,并通过时序仿真验证了滤波效果以及算法改进带来的性能提高。
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