导读:本文包含了回波消除论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:回波,干扰,步长,多普勒,自适应,大气圈,电离层。
回波消除论文文献综述
林榅财[1]（2019）在《同频直放站自适应回波消除算法研究及FPGA实现》一文中研究指出在通信基础设施的铺设过程中,难免会存在信号覆盖盲区和弱区。同频直放站做为基站的延伸设备,在无线通信网络中起着十分重要的作用。但是由于同频直放站收发天线是同频率的,转发天线的信号会经过多径反射,不可避免的被接收天线接收并再放大,形成一个反馈环路。当设备增益大于隔离度时,系统会处于正反馈状态,把信号无限放大,形成自激,甚至烧毁功放。因为回波路径一般是未知和时变的,通常利用自适应滤波来估计回波噪声,自适应回波消除是处理同频直放站回波噪声的重要技术之一。本文主要对自适应回波消除算法及实现展开研究。本文从自适应滤波器的基本原理出发,推导论证了常用的自适应干扰消算法,包括最速下降算法、LMS算法和NLMS算法等,对比分析各种滤波算法的性能,并用MATLAB仿真验证。其次针对自适应滤波算法在LTE同频直放站中的应用,提出了基于附加参考序列的LMS自适应回波消除算法,通过MATLAB搭建仿真环境,分析该算法的回波消除性能。然后用福建京奥通信技术有限公司的LTE-FDD同频直放站搭建硬件验证平台,核心芯片采用Intel公司的Cyclone V系列5CEFA5F23I7,对所提算法各关键实现模块和接口进行了详细的介绍,并用Quartus II和Modelsim做联合仿真。最后生成rbf加密文件载入同频直放站的FPGA模块中,根据同频直放站主要性能指标,通过虚拟IO和signaltap II进行板级调试,分析本文所提出自适应回波消除算法的实际干扰消除效果,验证方案的可行性。测试结果表明,用本文所提基于附加参考序列的LMS回波消除算法,反馈回波干扰被有效抑制,输出信号功率谱得到明显的改善,与基于变换域的自适应滤波算法相比,本文算法不需要经过傅里叶变换,仅使用了14018个ALM逻辑资源,47个DSP块,计算复杂度更低,消耗资源更少。同时本算法适用范围更广,不依赖于所处理信号的具体调制方式。(本文来源于《华侨大学》期刊2019-05-20）
赵建虎,严俊,张红梅,孟俊霞[2]（2018）在《基于海底底质回波特征的多波束声呐图像角度响应影响消除》一文中研究指出角度响应(angular response,AR)对回波强度影响较大,而目前的改正算法尚不完善,给多波束声呐回波强度的应用带来了较大困难。为此,提出了一种利用底质回波强度特征的AR聚类改正方法。首先,借助多波束声呐回波强度数据实施非监督底质分类;然后,研究每类底质的AR特征,形成每种底质的AR曲线簇;最后,结合每种底质的AR曲线簇,从观测的回波强度序列中减去对应底质的AR值,并将其归一化到平均强度,最终实现了回波强度中AR影响的消除。将该方法应用于实际回波处理中,取得了高质量的多波束声呐图像。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2018年08期）
杨瑞丽[3]（2018）在《非线性声学回波消除方法研究》一文中研究指出基于自适应滤波原理的声学回波消除器(Acoustic Echo Canceller,AEC)是消除通信系统中回波的主要方法,然而,AEC技术仍然存在着一些未能得到很好解决的问题,非线性声学回波路径的辨识便是其中之一。随着小尺寸及低成本声学器件的大量使用,通信系统中的非线性特征越来越显着,导致原来基于线性自适应滤波器的AEC方法的性能降低,继而影响通话质量。另外,噪声是所有通信系统中无法避免的问题。除了普遍存在的高斯噪声外,现实生活中广泛存在着非高斯噪声,这些噪声的冲击特性破坏了归一化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)等基于l_2范数优化准则的自适应滤波算法。同时,在免提通话、视频会议等通信场合中的回波路径往往具有明显的稀疏特性,可以结合系统稀疏性和比例项权重的关系,使自适应滤波算法的性能进一步提升。因此,针对以上问题,本文采用了将无记忆非线性滤波器和线性有限长脉冲响应(Finite-length Impulse Response,FIR)滤波器进行级联的非线性声学回波消除方案。首先,在非线性滤波器部分,采用基于泰勒级数的无记忆多项式滤波器对非线性系统进行建模;其次,在线性滤波器部分,考虑到现实生活中广泛存在的非高斯噪声以及回波路径的稀疏特性,将比例矩阵的思想与符号算法(Sign Algorithm,SA)相结合,提出了一种修正的改进比例归一化符号算法(Modified Improved Proportionate Normalized Sign Algorithm,MIPNSA),该算法不仅能适应于不同的背景噪声,还增强了对稀疏系统的适应能力,从而实现了不同噪声背景下非线性声学回波的消除,并对其收敛性做出了较为详细的理论分析。大量的仿真结果表明,与现有的Volterra方法相比,所采用的非线性声学回波消除方法具有计算量更小、设计更灵活的特点;同时,与归一化符号算法(Normalized SA,NSA)、改进比例归一化符号算法(Improved Proportionate NSA,IPNSA)等传统算法相比,所提出的新算法具有更好的收敛性和稳健性。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2018-06-04）
王丽英,夏玉红,宣野,王晓,姜子昂[4]（2018）在《多回波激光雷达点云冗余数据辨识及消除》一文中研究指出针对多回波激光雷达航带重迭区域的冗余项,该文提出了一种基于邻近点的消冗方法,该方法定义并找到"邻近点"——不同航带扫描的点间距小于某一阈值的两点,随即删除精度较低的激光点以剔除冗余点;针对多回波激光雷达的多次回波间的冗余项,提出一种基于同名点的消冗方法,该方法比较单束激光脉冲中各次回波间的距离,距离等于0则判定存在冗余,随即删除后一次回波对应的数据以剔除冗余点。基于安阳检校场数据、ISPRS测试数据的实验结果表明:该方法可有效消除多回波激光雷达点云中的冗余数据。(本文来源于《测绘科学》期刊2018年06期）
程昌玉,张乐坚,梁海河,张林[5]（2017）在《基于气象卫星资料的天气雷达非降水回波消除方法》一文中研究指出在分析天气雷达回波与卫星云图的基础上,利用"点对块"的匹配方式对雷达、卫星资料空间一致性进行处理,提出了基于气象卫星(Himawari-8)高时空分辨率资料的天气雷达非降水回波消除方法,并选取晴空非降水回波分布较广的华北、华中和长江中下游地区为研究范围,以地面气象观测的降水资料为标准,对降水和非降水条件下卫星资料红外亮温(TBB)特性值进行统计分析,得到TBB的概率分布,采用红外亮温阈值法进行天气雷达非降水回波的消除。选取2016年7月1—30日地面气象观测资料对该方法消除效果进行检验评估,该方法的正确识别率达88.5%。个例效果检验表明:该方法能够有效地识别消除大部分非降水回波,在基于现有天气雷达资料质量控制方法的基础上可进一步提高雷达数据质量;该方法对无云条件的非降水识别率较高,对降水回波误判率较低,但对有云条件下的非降水回波识别率较低。(本文来源于《气象与减灾研究》期刊2017年02期）
张健[6]（2015）在《基于NLMS算法回波消除的研究与实现》一文中研究指出大多数听力受损患者依靠佩戴数字助听器补偿听力,然而市场上各种助听器良莠不齐,体现性能差异的一个主要方面是助听器中回波的处理。回波对语音的清晰度和舒适度都有很大的影响。为了解决助听器中回波造成的问题,本文针对自适应算法在数字助听器回波消除中的应用进行研究和实现。最小均方误差(Least Mean Square,LMS)算法常常被用于回波消除,然而由于收敛速度慢,误差较大,不能满足助听器系统实时性和清晰度的要求。因此本文采用具有更高性能的归一化的最小均方误差(Normalized Least Mean Square,NLMS)算法,而且在传统的NLMS算法上进行改进,对系数更新频率、步长更新方式进行调整,更好地解决了数字助听器中回波消除问题。本文中,数字助听器回波消除模块设计包括:回波检测算法、改进的NLMS算法、回波时延估计算法以及非线性处理(Non-Linear Processing,NLP)算法,以实现语音信号处理的准确性和实时性。在算法模块入口,加入回波检测装置,当回波能量低于阈值时不对输入语音处理,装置可以避免滤波器的频繁跳转,保证处理效果的同时节省系统开销。对NLMS算法的改进包括:分批次更新滤波器系数,同时对步长迭代加入控制因子。因此,改进算法具有较小的运算量和较快的收敛速度。回波时延估计算法用来估计已处理语音信号与期望信号之间的延时。利用这一延时,两个缓冲数组能够对齐以保证输入数据的正确处理。时延估计算法对期望信号和已处理信号进行互相关,并将结果与期望信号自相关结果再次进行互相关。延时估计通过两次互相关方式对延时进行估计,具有更强抗噪能力和稳定性。NLP算法利用一个滤波器依据幅值大小对信号进行滤波,阻止低幅值信号并让高幅值信号通过。通过这种处理,可以实现回波残留的进一步消除,使语音输出具有更好的舒适度。在MATLAB上对改进的NLMS算法进行仿真,分析该算法与传统算法的性能对比。之后利用Cool EditPro软件对处理后的语音同其他算法处理语音进行分析比较。从仿真结果上看,改进算法要强于传统算法。改进算法拥有较快的收敛速度、更小的回波残留和较好的舒适度。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2015-12-01）
田义德,杨涛,张力元[7]（2015）在《基于自适应均衡的超声波穿墙通信回波消除》一文中研究指出超声波通信在船舶、大型密闭容器等电磁屏蔽环境中具有特别的优势。但超声波信道的多径效应导致的码间干扰限制了超声波通信速率,因此需要消除回波信号来降低系统的码间干扰。超声波信道通常是时变的,需要系统能够自适应地消除回波。文章利用基于LMS的自适应均衡器辨识出信道回波传递函数,并利用回波的软消除方法实现回波消除。采用Xilinx System Generator搭建系统模型,通过初始化指令自动生成250阶的横向滤波器结构。最后通过仿真验证了方法的可行性。(本文来源于《信息通信》期刊2015年01期）
王建明[8]（2014）在《声学回波消除方法及实现技术》一文中研究指出近年来,语音信号处理技术和通信技术发展得越来越快,人们对通信系统的通话质量要求也变得越来越高。免提语音通话系统得到了人们的青睐,例如电话视频会议、车载免提电话等。其中,声学回声是影响这类免提语音通话质量的首要因素。因此,解决免提语音通话系统中的声学回声问题是人们研究和关注的热点问题。很多人对自适应滤波算法做了深入研究,并通过MATLAB进行了仿真,取得了一定的成果。但是,由于实际通信环境的复杂性,致使仿真实验并不能完全模拟出真实的通话环境,仿真结果和实际结果往往存在着比较大的差别。本文在研究自适应滤波器及其相关算法的基础上,致力于构建一个基于DSP的声学回声消除硬件平台,并且模拟出实际通信系统中的真实通话环境,采集实际的语音信号和回声信号进行回声消除处理,为自适应滤波技术的硬件实现与应用做出进一步尝试。本文采取理论分析、软件仿真和硬件设计实现相结合的研究方法。在研究自适应算法的基础上,用软件仿真验证相关参数对自适应算法性能的影响,并通过仿真将自适应算法运用于自适应滤波实验中,通过回声消除结果来对比算法的性能。最后基于DSP构建声学回声消除的硬件平台,完成自适应滤波器的硬件实现。首先,本文通过对声学回声产生原因的分析,研究了回声消除算法的基本原理,重点研究了LMS算法的推导过程和基本原理,并对影响LMS算法性能和指标的因素做了分析。然后,研究了几种变步长算法,并对变步长算法和标准LMS算法做了比较。其次,本文分别对标准LMS算法和变步长LMS算法进行了仿真,并且比较了两者之间存在的差异。最后,本文以德州仪器公司2000系列芯片TMS320F28335为核心,构建了一个模拟真实通信系统的声学回声消除平台,用实际通话语音和回声做了测试,并且把实际测试结果和仿真结果做了对比。同时,由于实际通信系统中存在着单端通话和双端通话的问题,所以本文探讨了实际应用中的双端通话检测技术,并且实现了对该技术的应用。另外,本文探讨了立体声环境中的回声消除问题,分析了当前的研究现状和未来的发展趋势。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-12-01）
郭春辉,王旭,袁微[9]（2014）在《多普勒天气雷达径向干扰回波的识别与消除》一文中研究指出多普勒天气雷达在探测气象目标物同时,除了目标物的回波外,一些非目标物的同频电磁波有时也会被散射进入雷达接收系统形成杂波,被称为径向干扰回波。径向干扰回波是污染雷达回波资料的重要因素之一,严重影响雷达资料的定量应用。文章介绍了如何对径向干扰回波进行识别,并给出3种订正方法,即插值法、中值滤波法和多功能插值法,并对这3种方法进行了对比,分析了各种订正方法的优点和局限。实例分析表明通过以上对基数据的处理方法能够对径向干扰回波进行有效的识别和订正,从而获取更准确的雷达基产品及后期导出的二次雷达产品。(本文来源于《气象水文海洋仪器》期刊2014年02期）
陈锟,朱正平,宁百齐,蓝加平,孙奉娄[10]（2013）在《电离层数字测高仪回波干扰消除算法和分析》一文中研究指出针对Rife双谱线频率估计方法精度不高的问题,提出了改进的窄带干扰消除算法.利用快速傅里叶变换(FFT)频谱中干扰主峰附近的3根谱线估算出窄带干扰频率,在干扰频点处做离散傅里叶变换(DFT)运算得到干扰幅度和相位.噪声背景下随机干扰估计结果表明,相比双谱线算法,叁谱线算法的频率估计误差下降了约50%.应用于电离层测高仪回波干扰消除,对窄带强干扰的抑制达20~60 dB,干扰抑制能力相比双谱线方法提高1~6 dB,消除干扰后的频高图描迹信息增多,可提高频高图反演电离层特征参数的准确性.(本文来源于《中国空间科学学会空间物理学专业委员会第十五届全国日地空间物理学研讨会摘要集》期刊2013-06-09）
回波消除论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
角度响应(angular response,AR)对回波强度影响较大,而目前的改正算法尚不完善,给多波束声呐回波强度的应用带来了较大困难。为此,提出了一种利用底质回波强度特征的AR聚类改正方法。首先,借助多波束声呐回波强度数据实施非监督底质分类;然后,研究每类底质的AR特征,形成每种底质的AR曲线簇;最后,结合每种底质的AR曲线簇,从观测的回波强度序列中减去对应底质的AR值,并将其归一化到平均强度,最终实现了回波强度中AR影响的消除。将该方法应用于实际回波处理中,取得了高质量的多波束声呐图像。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
回波消除论文参考文献
[1].林榅财.同频直放站自适应回波消除算法研究及FPGA实现[D].华侨大学.2019
[2].赵建虎,严俊,张红梅,孟俊霞.基于海底底质回波特征的多波束声呐图像角度响应影响消除[J].武汉大学学报(信息科学版).2018
[3].杨瑞丽.非线性声学回波消除方法研究[D].沈阳工业大学.2018
[4].王丽英,夏玉红,宣野,王晓,姜子昂.多回波激光雷达点云冗余数据辨识及消除[J].测绘科学.2018
[5].程昌玉,张乐坚,梁海河,张林.基于气象卫星资料的天气雷达非降水回波消除方法[J].气象与减灾研究.2017
[6].张健.基于NLMS算法回波消除的研究与实现[D].哈尔滨工业大学.2015
[7].田义德,杨涛,张力元.基于自适应均衡的超声波穿墙通信回波消除[J].信息通信.2015
[8].王建明.声学回波消除方法及实现技术[D].西安电子科技大学.2014
[9].郭春辉,王旭,袁微.多普勒天气雷达径向干扰回波的识别与消除[J].气象水文海洋仪器.2014
[10].陈锟,朱正平,宁百齐,蓝加平,孙奉娄.电离层数字测高仪回波干扰消除算法和分析[C].中国空间科学学会空间物理学专业委员会第十五届全国日地空间物理学研讨会摘要集.2013
论文知识图
