基于FPGA的自適應FIR濾波器設計與優(yōu)化.pdf

1、自適應濾波器在現(xiàn)代數(shù)字信號處理領域具有舉足輕重的地位，它的抽頭權(quán)值可以根據(jù)隨機信號的統(tǒng)計特性進行自適應調(diào)整，從而有效地對隨機信號進行處理。自適應濾波器在不同領域中的廣泛應用可以概括成四大類：系統(tǒng)辨識、逆模型，預測，干擾消除。對于高速實時應用場合，通常需要使用硬件設計實現(xiàn)自適應濾波器。雖然利用硬件實現(xiàn)自適應濾波器比軟件實現(xiàn)更加復雜，并且成本很高，但是基于硬件的自適應濾波器的運行速度很快，更容易滿足實時性要求，并且可以使用多種方法對其進行優(yōu)

2、化。
　　本論文主要研究基于FPGA硬件的采用LMS算法和FIR結(jié)構(gòu)的自適應濾波器（簡稱基于FPGA的LMS自適應FIR濾波器），再通過對LMS算法本身的改進，使用流水線技術(shù)或者分布式算法方案來對該自適應濾波器進行優(yōu)化。本文旨在解決把理論上順序執(zhí)行或者串行結(jié)構(gòu)的自適應算法高效地映射到FPGA上的難題。研究成果如下：
　　1.在LMS算法的基本公式中插入一定的延遲量，從而將順序執(zhí)行的LMS算法改造成并行執(zhí)行的DLMS算法。為了

3、減少DLMS算法基本公式中的延遲量，又將DLMS算法的公式和模塊圖進行改進，并且利用流水線技術(shù)對采用該算法的基于FPGA的自適應濾波器進行優(yōu)化。從而將基于FPGA的自適應濾波器的運行速度提高了一倍多。
　　2.把DLMS算法基本公式中的延遲量特殊化，然后利用本文提出的分布式算法方案對基于FPGA的DLMS自適應FIR濾波器進行優(yōu)化。相對于傳統(tǒng)的MAC方案，利用該分布式算法方案優(yōu)化過的自適應濾波器不僅運行速度有了顯著的提升，而且消耗