АДАПТИВНЫЙ ФИЛЬТР СИГНАЛА

Область техники
Полезная модель относится к устройствам обработки данных и может быть использовано в устройствах приема информации, проходящей по каналу связи, а так же в системах измерения параметров объектов в которых существует возможность искажения, т.е. имеют место искажения, обусловленные погрешностью системы получения сигнала и/или погрешностью состояния источника сигнала и/или внешними шумами.
Уровень техники
Аналоги предлагаемого способа.
Способ подстройки частотных коэффициентов передачи каналов многоканального приемника по патенту России №2239284 по МПК Н04В 1/10, оп. 27.10.2004 г., в котором по входному сигналу в подстраиваемом канале вычисляют коэффициенты фильтра и подстраивают ЧКП под требуемый ЧКП. В эталонном и подстраиваемом каналах используют первоначально одинаковые цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой (КИХ).
Недостатком вышеописанного способа является то, что он не позволяет учесть априорно неизвестный поток внешних воздействий на процесс получения данных, а также искажений сигнала, связанных с погрешностями измерений и состоянием источника сигнала. К тому же используемый фильтр не является адаптивным, т.е. использует изначально заданные параметры коррекции сигнала, не зависящие от изменений параметров шумов.
Система адаптивной фильтрации аудиосигналов для улучшения разборчивости речи при наличии шума по патенту России №2163032 по МПК G10L 21/02, оп. 10.02.2001 г., в котором для селективного видоизменения кадра цифрового сигнала введены: устройство оценки уровня энергии, детектор речевой составляющей, устройство оценки шума, работающее, когда детектор речевой составляющей определяет, что речевая составляющая не формирует части кадра, справочную таблицу, содержащую множество вводов, при этом каждый ввод снабжен индексом, указывающим на уровень оценок шума, и фильтр для приема кадра цифрового сигнала, характеристики которого могут отбираться по вводу справочной таблицы, к которой было обращение, а ввод соответствует обновленной оценке шума, полученной устройством оценки шума.
К недостаткам данного устройства относится низкая адаптивность корректирующего сигнала, поскольку он основан на конечном количестве введенных таблиц коррекции, а также необходимость заблаговременной оценки возможных входящих шумов, что не всегда возможно.
Способ и устройство для измерения массового расхода материала в массовом расходомере Кориолиса по патенту России №2155325 по МПК G01F 1/84, оп. 27.08.2000 г., в котором при проведении измерений посредством АЦП осуществляют периодическую выборку аналоговых выходных сигналов датчиков, соединенных с вибрирующими расходными трубками. В варианте выполнения для усиления сигнала используют множество адаптивных фильтров-пробок. Средство весовой адаптации измеряет параметры фильтров-пробок для обеспечения регулировки полосы задерживания с целью подавления нежелательных шумовых компонентов выходных сигналов датчиков. Значения сигнала с фильтров-пробок поступают на средство вычисления фазы сигнала каждого датчика.
Недостатками данного устройства являются: излишне большое количество измерительных элементов, а значит и обрабатываемых сигналов, а также недостаточная достоверность получаемого конечного сигнала, за чет отсутствия достоверного корректирующего сигнала и использования простой выборки сигнала.
Наиболее близким по технической сущности, прототипом полезной модели, является устройство для цифровой фильтрации по патенту России №2055396 по МПК G06F 17/17, оп. 27.02.1996 г., в котором введение ряда логических элементов в известный фильтр помех позволило организовать адаптивную фильтрацию с коррекцией отклонения от режима оптимальной фильтрации путем согласования фактического и рассчитываемого в фильтре значений дисперсии невязки измерения.
Недостатками данного устройства является низкая точность адаптации корректирующего сигнала, низкое быстродействие устройства, а также недостаточная устойчивость к ряду возможных обрабатываемых сигналов.
Раскрытие полезной модели
Задачей полезной модели является получение объективных данных об изучаемых объектах или данных, передаваемых по каналам связи.
Технические результаты полезной модели - повышение точности, быстродействия, адаптивности и устойчивости фильтра сигнала, а также снижение количества необходимых измерений для получения соответствующей достоверности данных.
Технические результаты достигаются тем, что адаптивный фильтр сигнала, состоит из блока вводного устройства, блока контура адаптации, блока компенсатора динамической ошибки и блока идентификатора. В данном устройстве, по средствам соединения известным способом электрических и/или электронных элементов, реализован принцип фильтрации скалярного сообщения с блоком идентификации дисперсии случайной помехи, позволяющий компенсировать априорно неизвестный поток помех обрабатываемого сигнала, обусловленных априорно неизвестным потоком погрешностей измерений и/или погрешностью состояния источника сигнала и/или внешними шумами.
Одним из видов обрабатываемого таким фильтром сигналов может являться поток данных, определяющих состояние исследуемого объекта.
Одним из видов обрабатываемого таким фильтром сигналов может являться поток данных, передаваемых по каналам связи.
Одним из видов обрабатываемого сигнала могут являться электрические импульсы.
Одним из видов обрабатываемого сигнала могут являться возмущения магнитного поля.
Одним из видов обрабатываемого сигнала могут являться возмущения электро-магнитного поля.
Осуществление полезной модели
Одним из возможных способов реализации адаптивного фильтра сигнала может являться соединение известным способом известных электронных логических элементов и/или элементов электрических схем, таким образом, чтобы полученное устройство реализовывало алгоритм работы, показанный на фиг.1, где:
k/k-1
k/k-1
k-1
1 - блок, известным способом реализующий функцию x=F·x;
2 - блок, известным способом реализующий функцию
;
k
k
k
k/k-1
3 - блок, известным способом реализующий функцию ε=у-h·x;
4 - блок контура адаптации - адаптивный рекурсивный цифровой сглаживающий фильтр скользящего среднего с компенсатором динамической ошибки фильтрации;
5 - блок, известным способом реализующий функцию
;
6 - блок известным способом реализующий функцию
;
7 - блок, известным способом реализующий функцию
;
8 - блок, известным способом реализующий функцию
;
9 - блок, известным способом реализующий функцию
;
k
k/k-1
x,k
k
10 - блок, известным способом реализующий функцию x=x+γ·ε;
11 - блок, известным способом реализующий функцию
x,k
x,k
x,k/k-1
ψ=(I-γ)·ψ;
где:
k Номер временного отсчета
ε,k
D Оценка дисперсии входной случайной последовательности
β Весовой коэффициент фильтра скользящего среднего
k
ε Случайная величина во входной последовательности
Априорная оценка среднего входной случайной последовательности
k
ξ Апостериорная оценка среднего входной случайной последовательности
k
Δε Оценка импульсного возмущения во входной последовательности (без учета знака)
k
ζ Оценка импульсного возмущения во входной последовательности (с учетом знака)
Априорная оценка дисперсии случайной помехи во входной последовательности
k
δ Весовой коэффициент
α
t Квантиль для α-уровня доверительной вероятности
Оценка дисперсии случайной помехи во входной последовательности
k
x Вектор параметров состояния
k/k-1
F Переходная матрица вектора параметров состояния
x,k
ψ Ковариационная матрица погрешностей оценок вектора параметров состояния
k/k-1
G Переходная матрица вектора формирующего шума
w,k
ψ Ковариационная матрица интенсивностей формирующего шума
k
ε Вектор вариаций измеряемых параметров
k
у Вектор измерений
k
h Матрица наблюдений
ε,k
ψ Ковариационная матрица вектора вариаций измеряемых параметров
x,k
γ Коэффициент усиления фильтра
w,k
γ Обратный коэффициент усиления формирующего шума
τ Линия задержки на один такт
Реализация данного алгоритма работы устройства позволит обрабатывать несколько параллельных сигналов, не прибегая к их нормированию и другому искажению, что в свою очередь повышает точность и достоверность получаемых на выходе данных.