Mỗi bộ lọc thích nghi bao gồm một hoặc nhiều tín hiệu đầu vào và một tín hiệu đáp ứng mong muốn (có thể được truy cập vào bộ lọc thích nghi hoặc không). Cấu trúc chung của các bộ lọc thích nghi bao gồm ba Module như mô tả trong Hình 2.7.
Hình 2.7: Cấu trúc cơ bản của bộ lọc thích nghi
- Cấu trúc lọc: Cấu trúc bộ lọc định rõ cách tín hiệu đầu ra của bộ lọc được tính toán từ tín hiệu đầu vào. Nó có thể là một cấu trúc tuyến tính hoặc phi tuyến. Module này được xây dựng trên cơ sở các kỹ thuật thiết kế bộ lọc số có sẵn. Nó có thể là một bộ lọc số có đáp ứng xung hữu hạn (FIR) hoặc một bộ lọc số có đáp ứng xung vô hạn (IIR). Bộ lọc FIR là một cấu trúc tuyến tính, nó có thể được thực hiện với một cấu trúc trực tiếp hoặc cấu trúc lưới. Cấu trúc được cố định khi thiết kế và các tham số của nó được điều chỉnh bằng các thuật toán thích nghi. Bộ lọc thích nghi sử dụng bộ lọc FIR là một thiết kế dễ thực hiện với cấu trúc ngang.
- Đánh giá hiệu suất: Module này xử lý đáp ứng mong muốn (nếu có) và đầu ra của bộ lọc thích nghi bằng các tiêu chí về hiệu suất để đánh giá chất
Thuật toán
thích nghi Đánh giá hiệu suất
Cấu trúc lọc
lượng của nó đối với các yêu cầu của một ứng dụng cụ thể. Các tiêu chí này là cơ sở để lựa chọn thuật toán thích nghi.
- Thuật toán thích nghi: Thuật toán thích nghi mô tả cách các tham số của bộ lọc được thay đổi từ thời điểm hiện tại đến thời điểm kế tiếp. Thuật toán thích nghi sử dụng các tiêu chí về hiệu suất hoặc một số hàm của nó, các thông tin đầu vào và đáp ứng mong muốn (nếu có) để quyết định cách thức cập nhật các hệ số của bộ lọc thích nghi nhằm tăng hiệu suất của nó. Độ phức tạp tính toán và đặc điểm của thuật toán thích nghi phụ thuộc vào cấu trúc lọc và tiêu chí về hiệu suất.
Để thiết kế một bộ lọc thích nghi ta cần xác định rõ các yếu tố: - Các tín hiệu cần được xử lý bởi bộ lọc
- Cấu trúc bộ lọc số sử dụng cho bộ lọc thích nghi - Thuật toán thích nghi được áp dụng cho bộ lọc - Ứng dụng thực tế sẽ sử dụng bộ lọc thích nghi.
Thiết kế của bất kỳ bộ lọc thích nghi nào cũng phụ thuộc rất nhiều vào các thông tin tiên nghiệm về các tín hiệu vào và mục đích của ứng dụng. Thông tin tiên nghiệm không đáng tin cậy và/hoặc các giả định sai về tín hiệu có thể làm giảm sút hiệu suất nghiêm trọng hoặc thậm chí làm hỏng ứng dụng lọc thích nghi. Với các thông tin đầu vào đáng tin cậy, việc lựa chọn một cấu trúc lọc và thuật toán phù hợp cho bộ lọc thích nghi cùng với việc quy định rõ số lượng và loại tham số có thể được điều chỉnh ta có thể thiết kế được một bộ lọc thích nghi tốt cho một ứng dụng cụ thể.
Từ hình 2.7 có thể thấy rằng hoạt động của bộ lọc thích nghi gồm hai quá trình cơ bản: quá trình lọc và quá trình thích nghi. Trong quá trình lọc, tín hiệu đầu ra được sinh ra từ tín hiệu đầu vào bằng cách sử dụng một bộ lọc. Quá trình thích nghi sử dụng một thuật toán để điều chỉnh các hệ số của bộ lọc theo sự thay đổi của môi trường. Hai quá trình này được thực hiện lặp đi
hưởng đến toàn bộ quá trình thực hiện thuật toán trong quá trình thích nghi. Điều này có nghĩa là cấu trúc lọc và thuật toán thích nghi phải phù hợp với nhau.
2.1.4. Ứng dụng của bộ lọc thích nghi 2.1.4.1.Nhận dạng hệ thống.
Nhận dạng hệ thống là một phương pháp thực nghiệm để mô hình hóa quá trình xử lý hay một thiết bị nào đó chưa biết. Sơ đồ khối của một cơ cấu nhận dạng hệ thống được thể hiện trên hình 2.8.
Hình 2.8: Sơ đồ nhận dạng hệ thống
Trong ứng dụng này, bộ lọc thích nghi được sử dụng như một mô hình tuyến tính và có nhiệm vụ điều chỉnh hàm truyền đạt của hệ thống phù hợp nhất với một quá trình chưa biết. Bộ lọc thích nghi và hệ thống cần nhận dạng đều cùng được điều khiển bằng một tín hiệu vào. Đầu ra của hệ thống cần nhận dạng là đáp ứng mong muốn, được sử dụng vào quá trình điều chỉnh của bộ lọc thích nghi. Số lượng đáp ứng mong muốn lại chính là tham số của bộ
lọc. Bộ lọc thích nghi đã xây dựng một mô hình toán học và được sử dụng cho mục đích xây dựng nhận dạng hệ thống.
Hình 2.9:Nhận dạng hệ thống trong GSM