Lọc thích nghi dựa trên thuật toán lms và ứng dụng trong cân bằng kênh

621.382 TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH KHOA ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG đồ án tốt nghiệp đại học Đề tài: lọc thích nghi dựa thuật toán LMS ứng dụng cân Kênh n d n : ThS Phm Mnh Toàn n v nt c n : Nguyễn Việt Anh p : 50K2 - ĐTVT Mã số s n v n : 0951085349 NGHỆ AN - 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH BẢN NHẬN XÉT ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Nguyễn Việt Anh MSSV: 0951085349 Ngành: Kỹ sư Điện tử - Viễn thơng Khố: 50 Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phạm Mạnh Toàn Cán phản biện: Nội dung đồ án tốt nghiệp: Nhận xét cán hướng dẫn: Vinh, ngày tháng năm 2014 Cán hướng dẫn (Ký, ghi rõ họ tên ) MỤC LỤC Trang LỜI MỞ ĐẦU i TÓM TẮT ĐỒ ÁN ii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT iii DANH MỤC HÌNH VẼ iv Chương TỔNG QUAN VỀ CẤU TRÚC BỘ LỌC SỐ 1.1 Giới thiệu chương .1 1.2 Cấu trúc lọc IIR .2 1.2.1 Cấu trúc dạng trực tiếp lọc IIR .2 1.2.2 Cấu trúc dạng nối tiếp lọc IIR 1.2.3 Cấu trúc dạng song song lọc IIR 1.3 Cấu trúc lọc FIR 1.3.1 Cấu trúc dạng trực tiếp .5 1.3.2 Cấu trúc nối tiếp 1.3.3 Cấu trúc mạch lọc FIR pha tuyến tính 1.4 Cấu trúc mắt cáo .6 Chương LỌC THÍCH NGHI VÀ THUẬT TOÁN LMS 2.1 Giới thiệu chương .9 2.2 Cấu trúc mạch lọc thích nghi .9 2.3 Bộ lọc Wiener 11 2.3.1 Đại cương 11 2.3.2 Bộ lọc thích nghi FIR .14 2.4 Các thuật tốn thích nghi 16 2.4.1 Phương pháp giảm bước nhanh 16 2.4.2 Thuật tốn bình phương trung bình tối thiểu - LMS 19 2.5 Các ứng dụng lọc thích nghi : .22 2.5.1 Sự cân kênh 23 2.5.2 Cải thiện tín hiệu đường truyền kiểu thích nghi .25 2.5.3 Chặn nhiễu kiểu thích nghi .27 2.5.4 Lọc thích nghi khử tạp âm 27 Chương MƠ PHỎNG ỨNG DỤNG CÂN BẰNG KÊNH THÍCH NGHI 29 3.1 Giới thiệu chương 29 3.2 Khảo sát tính hội thuật toán LMS ứng dụng cân kênh 29 3.2.1 Bộ cân tuyến tính thích nghi 29 3.2.2 Bài tốn minh họa tính hội tụ thuật tốn LMS 31 3.3 Mô cân kênh thích nghi với Simulink Matlab 32 3.3.1 Tìm hiểu phần mềm Simulink .32 3.3.2 Phần mô .39 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 44 TÀI LIỆU THAM KHẢO 45 PHỤ LỤC 46 LỜI MỞ ĐẦU Xử lý tín hiệu số cơng nghệ tiên tiến làm thay đổi có tính cách mạng nhiều lĩnh vực, từ lĩnh vực tổng quát lọc số, lọc thích nghi, tương quan tín hiệu đến việc áp dụng thuật toán nhanh FFT(Fast Fourier Trasform) hay LMS (Least Mean Square), để tạo nên thiết bị, phân tích q trình q độ, máy phân tích phổ, hệ thống khử nhiễu, cân kênh, xử lý âm hình ảnh Sự phát triển xử lý tín hiệu số thật phong phú đa dạng vừa có tính chất tổng qt, bản, chuyên sâu Mỗi lĩnh vực phát triển phương pháp xử lý riêng cho mình, đáp ứng nhu cầu ngành đặt Trong việc sử dụng kỹ thuật lọc thích nghi dựa thuật tốn LMS trở nên phổ biến ứng dụng rộng rãi thực tế nhờ vào tính chất hoạt động mềm dẻo, thông minh thật hiệu lọc Chẳng hạn khử nhiễu mã hố tiếng nói, kỹ thuật truyền số liệu, nhận dạng hàm hệ thống Để minh chứng cho hoàn hảo này, sau tìm hiểu phân tích cấu trúc lọc số, lọc thích nghi ứng dụng kỹ thuật lọc thích nghi Đặc biệt sâu vào phân tích đánh giá tính hiệu ứng dụng cân kênh Trong trình làm đồ án, có nhiều cố gắng, song khơng thể tránh khỏi sai sót, em mong nhận góp ý tận tình hội đồng bảo vệ để em hồn thiện luận án sau Xin chân thành cảm ơn quý thầy cô khoa, đặc biệt Thầy Th.s Phạm Mạnh Tồn tận tình hướng dẫn cho em hồn thành đồ án Sinh Viên uyễn V t An i TÓM TẮT ĐỒ ÁN Đồ án vào tìm hiểu tổng quan cơng nghệ lọc số, lọc thích nghi, tương quan tín hiệu đến việc áp dụng thuật toán nhanh FFT(Fast Fourier Trasform) hay LMS (Least Mean Square), để tạo nên thiết bị, phân tích q trình q độ, máy phân tích phổ, hệ thống khử nhiễu, cân kênh, xử lý âm hình ảnh Các công nghệ áp dụng cho khử nhiễu mã hố tiếng nói, kỹ thuật truyền số liệu, nhận dạng hàm hệ thống Để minh chứng cho hoàn hảo này, sau tìm hiểu phân tích cấu trúc lọc số, lọc thích nghi ứng dụng kỹ thuật lọc thích nghi Đặc biệt sâu vào phân tích đánh giá tính hiệu ứng dụng cân kênh qua phần mềm mô Simulink ABSTRACT This project went on to learn about the technology overview of filter , adaptive filter , the correlation between the signal and the application of fast FFT algorithm ( Fast Fourier Trasform ) or LMS ( Least Mean Square ) , to create the device , analyzing the transition process , the spectrum analyzer , noise reduction systems , channel equalization , audio processing and image The new technology has been applied for noise reduction and speech coding , digital transmission of data , system identification function To demonstrate this perfection , then let us turn to find out and analyze the structure of the filter , adaptive filter and the basic applications of adaptive filtering techniques Especially going into the analysis and evaluation of the effectiveness of channel equalization applications through Simulink simulation software ii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT FFT : Fast Fourier Tranform ( Biến đổi Fourier nhanh ) FIR : Finite Impulse Reponse ( Đáp ứng xung hữu hạn ) IIR : (Đáp ứng xung vô hạn ) ISI : Intersymbol Interference ( Nhiễu giao thoa ký hiệu ) LMS : Least Mean Square ( Bình phương trung bình tối thiểu ) LTI : Linear Time Invariable ( Tuyến tính - bất biến thời gian ) MSE : Mean Square Error ( Sai số bình phương nhỏ ) AMC : Adaptation Modulation and code ( điều chế mã hóa ) DMOD : DeMODdulator ( giải điều chế ) FDD : Frequency Division Duplexing ( ghép kênh chia tần số ) QOS : Quanlity of Service ( chất lượng dịch vụ ) ROF : Radio over fiber (ký thuật truyền sóng vơ tuyến sợi quang ) IIR : Infinite - duration Impulse Reponse ( lọc IIR) iii DANH MỤC HÌNH VẼ Trang Hình 1.1 Biểu thị tổng,bộ nhân,bộ trễ đơn vị Hình 1.2 Sơ đồ mơ tả trực tiếp cấu trúc mạch lọc IIR bậc N Hinh 1.3 Sơ đồ cấu trúc dạng trực tiếp II mạch lọc IIR bậc N Hình 1.4 Sơ đồ cấu trúc dạng trực tiếp I mạch lọc IIR bậc N Hình 1.5 Sơ đồ cấu trúc nối tiếp mạch lọc IIR bậc Hình 1.6 Sơ đồ cấu trúc dạng song song mạch lọc IIR bậc Hình 1.7 Sơ đồ cấu trúc dạng trực tiếp mạch lọc FIR bậc M Hình 1.8 Sơ đồ mạch lọc FIR bậc ghép nối tiếp Hình 1.9 Sơ đồ mạch lọc FIR pha tuyến tính với M=6 Hình 1.10 Cấu trúc mạng mắc cáo toàn điểm cực Hình 1.11 Cấu trúc thang - mắc cáo bậc N Hình 2.1 Cấu trúc lọc ngang thích nghi 10 Hình 2.2 Cấu trúc tổ hợp tuyến tính thích nghi 10 Hình 2.3 Bộ ước lượng tuyến dùng lọc thích nghi 12 Hình 2.4 Bài toán ước lượng 12 Hình 2.5 Ước lượng tuyến tính 13 Hình 2.6 Hàm bình phương sai số 13 Hình 2.7 Bộ lọc ngang cho phương pháp giảm bước nhanh 17 Hình 2.8 Cấu trúc lọc ngang thích nghi N- taps 20 Hình 2.9 Ứng dụng lọc thích nghi để cân kênh 24 Hình 2.10 Bộ cải thiện tín hiệu đường dây: (a) phổ tín hiệu; (b) cấu hình cải thiện 26 Hình 2.11 Cấu hình lọc thích nghi tổng quát 27 Hình 2.12 Cấu trúc lọc thích nghi để khử tạp âm 28 Hình 3.1 Bộ lọc cân tuyến tính 29 Hình 3.2 Đặc tính hội tụ ban đầu thuật toán LMS với cỡ bước khác 31 Hình 3.3 Cách vào toolbox Simulink Malab 33 Hình 3.4 Màn hình cửa sổ thư viện Simulink 33 iv Hình 3.5 Mơ hình phân tích sóng hình sin 33 Hình 3.6 Chọn vẽ Model (Scheme) 34 Hình 3.7 Cửa sổ thư viện Phần Nguồn tín hiệu 35 Hình 3.8 Khối tên di chuyển khối 35 Hình 3.9 Cửa sổ sơ đồ với khối copy 36 Hình 3.10 Đầu vào - khối 36 Hình 3.11 Cửa sổ thơng số khối Mux 36 Hình 3.12 Cửa sổ mơ hình nối dây 37 Hình 3.13 Con trỏ đặt vào điểm cần rẽ nhánh 37 Hình 3.14 Cửa sổ mơ hình vẽ xong 38 Hình 3.15 Hộp hội thoại Parameter Simulink 38 Hình 3.16 Cửa sổ hiển thị tín hiệu sơ đồ 39 Hình 3.17 Sơ đồ mô thứ 39 Hình 3.18 Sơ đồ mô thứ 40 Hình 3.19 Giao diện vào chương trình mơ 40 Hình 3.20 Tín hiệu trước sau điều chế 41 Hình 3.21 Tính hội tụ thuật tốn LMS 41 Hình 3.22 Đáp ứng xung hệ số lọc 41 Hình 3.23 Kết sai số 42 v Chương TỔNG QUAN VỀ CẤU TRÚC BỘ LỌC SỐ 1.1 Giới thiệu chương Các hệ thống LTI (Linear Time Invariable) hay mạch lọc số biểu thị dạng nhân, cộng trễ đơn vị (Hình 1.1) liên kết với tạo thành sơ đồ dịng tín hiệu Sơ đồ dịng tín hiệu thực chức tính tốn xác định, biểu thị phương trình sai phân hàm truyền hệ thống hay mạch lọc số Sơ đồ dịng tín hiệu lại có nhiều dạng cấu trúc khác nhau, nhiên ta ln tìm cấu trúc tối ưu hay cịn gọi cấu trúc tắc Đó cấu trúc có nhân, cộng trễ đơn vị Thiết lập cấu trúc bước để thực thi phần cứng phần mềm cho mạch lọc số y[n]=x[n]+s[n] x[n] + s[n] x[n] y[n]=x[n]+s[n] w[n] s[n] a.Bộ tổng x[n]   x[n] x[n]   x[n] b.Bộ nhân x[n] z-1 x[n] x[n-1] z 1 x[n-1] c.Bộ trễ đơn vị Hình 1.1 Biểu thị tổng,bộ nhân,bộ trễ đơn vị Lọc tuyến tính bất biến thời gian (LTI) đặc trưng đáp ứng xung h(n) Đáp ứng tín hiệu vào x(n) tổng chập h(n) với x(n) - Như đồ thị, chọn  giá trị lớn, bước điều chỉnh ngắn hội tụ nhanh MSE lớn Khi giảm  , hội tụ chậm đôi chút song đạt MSE thấp Điều cho thấy tính hội tụ thuật tốn LMS phụ thuộc vào tham số cỡ bước  43 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Sau trình nghiên cứu thực đồ án “ Lọc thích nghi dựa thuật toán LMS ứng dụng cân kênh “, em trình bày tồn nội dung lọc thích nghi Để hiểu cụ thể hoạt động lọc em tìm hiểu thuật tốn dùng Các thuật tốn bao gồm thuật tốn dùng cho lọc FIR dạng trực tiếp cho dạng cấu trúc lưới Các thuật toán FIR dạng trực tiếp thuật tốn LMS đơn giản sử dụng nhiều ứng dụng đòi hỏi tốc độ hội tụ chậm Thuật tốn giúp lọc thích ngi với thay đổi tín hiệu đầu vào tốc độ hội tụ thích hợp Và từ phần mơ ta thấy rõ rang hoạt động lọc với thuật toán cụ thể, thuật toán LMS Với phát triển mạnh mẽ khoa học kĩ thuật, ngơn ngữ lập trình mạnh có kèm theo ngơn ngữ xử lý số liệu tín hiệu ngơn ngữ MATLAB việc thiết kế lọc trở nên đơn giản (kể lọc FIR lọc IIR ) độ xác phép toán tăng lên Do thời gian có với với khả thân cịn hạn chế nên đồ án tránh sai sót định Vậy mong q thầy bảo để đồ án hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo Th.s Phạm Mạnh Toàn, Thầy giáo hướng dẫn trực tiếp toàn thể quý thầy cô khoa Điện Tử Viễn Thông giúp đỡ em hoàn thành đồ án Hướng phát triển để tài : - Nghiên cứu thi hành lọc thích nghi DSP, FPGA - Nghiên cứu mở rộng ứng dụng lọc thích nghi 44 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Đặng Văn Chuyết - Nguyễn Tuấn Anh,”Cơ sở lý thuyết truyền tin”, Tập 2, NXB Giáo Dục, 2000 [2] Nguyễn Quốc Trung, "Xử lý tín hiệu lọc số"; Tập2 ", NXB Khoa học kỹ thuật, 1998 [3] TS Hồ Văn Sung, "Xử lý số tín hiệu đa tốc độ dàn lọc", NXB Khoa học kỹ thuật, 2005 [4] TS Hồ Văn Sung, "Thực hành xử lý số tín hiệu máy tính PC với Matlab", NXB Khoa học kỹ thuật, 2005 [5] Proakis J.G Salchi M., "Các hệ thống thông tin trình bày thơng qua sử dụng matlab", NXB Hà Nội-2003 [6] Proakis J.G & Ingle V.K, "Digital Signal Processing Using Matlab", Book/Cole, Thomson Learning, 2000 [7] Proakis J.G, "Digital Communications", 3nd edition., New York MeGrawHill, 1995 [8] Proakis J.G & Manolakis D.G, “Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications”, Macmillan, New York, NY, third edition, 1996 [9] Simon Haykin, “Adaptive Filter Theory”, 3th Edition, Prentice Hall Inc, 1995 [10] Sophocles J.Orfanidis,”Introdution to Signal Processing”, Prentice Hall 1996 [11] Jackson L.B, “DigitalFilters and Signal Processing”, Kluwer, Boston MA, 1996 45 PHỤ LỤC  Chương trình nguồn khảo sát tính hội tụ thuật tốn LMS %Ham gauss function [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma) if nargin ==0, m=0;sgma=1; elseif nargin ==1, sgma=m;m=0; end; u=rand; z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u)))); u=rand; gsrv1=m+z*cos(2*pi*u); gsrv2=m+z*sin(2*pi*u); % Khao sat tinh hoi tu thuat toan LMS N=500; % so lan lap K=5; actual_isi=[0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0.126 0.038 0.088]; sigma=0.01; delta=[0.115 0.09 0.045]; for v = 1:length(delta) ; Num_of_realizations=500; mse_av=zeros(1,490); for j=1:Num_of_realizations, %so lan thuc hien for i=1:N, if (rand