Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Методы и алгоритмы многоскоростной адаптивной идентификации динамических систем в задачах эхо-компенсации

Диссертация: Методы и алгоритмы многоскоростной адаптивной идентификации динамических систем в задачах эхо-компенсации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Спроектированная моделирующая среда ЕСМос1Е, работающая на базе системы МАТЬАВ, позволяет исследовать характеристики классической и субполосной схем реализации адаптивного ЭК для различных типов входных сигналов, эхо-трактов и различных алгоритмов адаптации. Хотя ЕСМос1Е нельзя назвать многофункциональной моделирующей средой, тем не менее, предоставляемого набора возможностей вполне достаточно… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА, МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ФОРМАЛИЗАЦИЯ И РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ПРЯМОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ (ИДЕНТИФИКАЦИИ) ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
    • 1. 1. Системы и устройства эхо-компенсации
      • 1. 1. 1. Электрическое эхо
      • 1. 1. 2. А кустическое эхо
      • 1. 1. 3. Радиолокационное эхо
      • 1. 1. 4. Сейсмическое эхо
      • 1. 1. 5. Методы борьбы с эхо-сигналами
    • 1. 2. Обзор и сравнительный анализ методов эхо-компенсации
      • 1. 2. 1. Эхо-компенсация в ТФОП при передаче речи
      • 1. 2. 2. Эхо-компенсация в ТФОП при передаче данных
      • 1. 4. 3. Эхо-компенсация в современных инфотелекоммуникационных системах
    • 1. 3. Математическая формализация и решение задачи прямого моделирования (идентификации) динамической системы

Методы и алгоритмы многоскоростной адаптивной идентификации динамических систем в задачах эхо-компенсации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Развитие цифровых инфотелекоммуникационных технологий на современном этапе идет по двум направлениям, первое из которых ориентировано на разработку и внедрение новых решений и технологий, а второе — на повышение эффективности функционирования и улучшение качества предоставляемых услуг в уже существующих системах обработки и передачи информации. Наличие паразитных эхо-сигналов в таких технических приложениях как модемная передача данных, сейсмология, проводная и беспроводная телефония, цифровая акустика, сотовая и спутниковая связь, радиолокация, системы видео и телеконференций отрицательно сказывается на качестве передаваемого сигнала и часто является серьезной помехой, мешающей передаче информации и принятию оперативного решения в системах управления и связи. Таким образом, возникает задача устранения паразитного эхо-сигнала.

Наиболее эффективным методом устранения паразитного эхо-сигнала является адаптивная эхо-компенсация, предполагающая использование теории адаптивной обработки сигналов. Значительный вклад в развитие этой теории внесли многие отечественные и зарубежные ученые: ЯЗ. Цыпкин, В.В. Шах-гильдян, Г. П. Тартаковский, Е. П. Чураков, Ю. М. Коршунов, Б. Уидроу, С. Стирнз, К.Ф. Н. Коуэн, П. М. Грант, С. Хайкин и другие. В рамках теории адаптивной обработки сигналов задача адаптивной эхо-компенсации формулируется как задача прямого моделирования (идентификации) динамической системы и состоит в адаптивном поиске параметров модели максимально соответствующей параметрам идентифицируемой динамической системы. Проблемами эффективной эхо-компенсации являются обеспечение быстрой и точной настройки при наличии внешних мешающих факторов (шумов, помех, искажений, динамических изменений характеристик идентифицируемой системы) и ограничений, накладываемых реализационным базисом.

Несмотря на то, что идея адаптивной эхо-компенсации была предложена в середине 60-х годов прошлого века, она продолжает развиваться и в настоящее время, о чем свидетельствует большое число публикаций, посвященных данной проблематике в отечественных и зарубежных изданиях. При этом основное внимание в последние годы уделяется разработке и исследованию методов и алгоритмов адаптивной компенсации акустических эхо-сигналов. В этом случае модель идентифицируемой системы (эхо-тракта) имеет значительный порядок в. смысле эквивалентного КИХ-фильтра, поиск коэффициентов которого осуществляется при настройке адаптивного фильтра, входящего в состав эхо-компенсатора. В ¿-первую очередь, это затрагивает такие технические приложения как беспроводная и мобильная связь, цифровая акустика, технологии пакетной передачи данных и речи, xDSL технологии, а также системы видео и телеконференций. Основной трудностью при этом является обеспечение возможности эффективной практической реализации, что: предусматривает снижение вычислительных затрат без потерь в качестве работы алгоритма. ' Удачным peineHneM в этом случае: является использование теориимногоскоростной обработки сигналов, которая позволяет существенно снизить вычислительные затраты на реализацию требуемого адаптивного фильтраСимбиоз теории многоскоростной обработки сигналов и субполосной адаптивной фильтрации, J— многоскоростная адаптивная фильтрация, — отлично зарекомендовала себя в задачах сжатия речи и изображений, эквалайзинга и адаптивного диаграммообразования. Огромный вклад в развитие теории многоскоростной обработки сигналов и субполосной адаптивной фильтрации внесли как отечественные, так и зарубежные ученые: Р. Крошьер, Л. Р. Рабинер, М. Белланже, В. В. Витязев, П. П. Вайдьянатхан, М. Веттерли, 3- Светкович, Р. В. Стюарт, М. Хартенек, К. Энеман, М. Мунен, ДМарелли, М. Фу и ряд других.

Большое число > степеней свободы, которые дает совместное использование теорий многоскоростной и адаптивной обработки сигналов, позволяет создавать эффективные структуры адаптивных фильтров с использованием банков фильтров с различными свойствами и характеристиками, что обеспечивает гибкость решения задачи адаптивной эхо-компенсации. Тем не менее, при этом остаются открытыми вопросы, касающиеся выбора структуры и характеристик банка фильтров и алгоритма адаптации для оптимальной реализации адаптив- - ного эхо-компенсатора.

Объектом исследований настоящей диссертационной работы являются методы и алгоритмы адаптивной идентификации динамических систем, применяющиеся при решении задачи эхо-компенсации. Предмет исследований — повышение точностных и динамических характеристик методов и алгоритмов адаптивной идентификации, а также уменьшение вычислительных затрат на их реализацию за счет применения многоскоростной обработки сигналов.

Таким образом, тема диссертационной работы, направленная на решение научной задачи, заключающейся в исследовании и разработке эффективных методов и алгоритмов многоскоростной адаптивной идентификации динамических систем в задачах эхо-компенсации, является актуальной в рамках обозначенной проблематики.

Цель и задачи работы. Целью исследований, проводимых в работе, является разработка методов и алгоритмов многоскоростной адаптивной идентификации динамических систем в задачах эхо-компенсации, направленных на уменьшение вычислительных затрат и улучшение точностных и динамических характеристик устройства.

Достижение поставленной цели включает в себя решение таких задач как:

• синтез структуры адаптивного эхо-компенсатора-с использованием теории многоскоростной обработки сигналов;

• сравнительный анализ точностных и динамических характеристик многоскоростного адаптивного эхо-компенсатора при работе с различными алгоритмами адаптации и различными входными сигналами;

• оценка выигрыша в минимизации вычислительных затрат при использовании многоскоростной обработки сигналов для построения адаптивного эхо-компенсатора;

• разработка и исследование эффективных методов построения адаптивного многоскоростного эхо-компенсатора на базе различных структурно-алгоритмических реализаций;

• проектирование моделирующей среды и аппаратно-программных средств для проведения экспериментальных исследований;

• разработка методики оптимального проектирования многоскоростных адаптивных эхо-компенсаторов.

Методы проведения исследований. В ходе исследований использовались методы компьютерного моделирования, математического анализа и статистики, матричного исчисления, цифровой и адаптивной обработки сигналов. А также другие методы, которые в совокупности с проведенными экспериментами позволили получить общую картину оценки эффективности применения многоскоростной обработки сигналов в задаче адаптивной эхо-компенсации. Моделирование и тестирование предлагаемых походов проводилось с использованием таких программных пакетов как MATLAB, Code Composer Studio и Visu-alDSP++.

Научная новизна работы. Новые научные результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем.

1. Предложен критерий оценки эффективности работы адаптивного эхо-компенсатора и проведены исследования, показывающие преимущества использования методов многоскоростной обработки сигналов по сравнению с классическими аналогами.

2. Формализована задача оптимизации параметров структуры адаптивного эхо-компенсатора, использующего многоскоростную обработку сигналов, и проведены экспериментальные исследования ее решения с применением различных алгоритмов адаптации и банков фильтров с максимальной и немаксимальной децимацией.

3. Предложен новый метод построения субполосного адаптивного эхо-компенсатора на основе неравномерных банков фильтров с немаксимальной децимацией и комбинированного алгоритма адаптации, позволяющего добиться экономии вычислительных затрат без существенного снижения качества работы устройства.

4. Предложена модификация структурной схемы и алгоритма функционирования многоскоростного адаптивного эхо-компенсатора, дающая возможность целесообразно использовать энергоресурс устройства.

5. Разработана методика оптимального проектирования адаптивных эхо-компенсаторов, использующих многоскоростную обработку сигналов. Практическая значимость работы. Результаты исследований могут быть использованы при проектировании систем цифровой акустики, видео и телеконференцсвязи, мобильных приложений, высокоскоростных широкополосных систем передачи данных, а также систем обработки и передачи информации, использующих модуляцию с субполосным мультиплексированием. Разработанные методы, алгоритмы и программное обеспечение использованы при выполнении госбюджетных научно-исследовательских работ, проводимых в ГОУВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет» по заказу Министерства образования и науки РФ (НИР № 5−04Г, НИР № 3−05Г, НИР № 8−06Г), а также в учебном процессе. Основные результаты работы использованы в проектно-конструкторской деятельности ОАО «Рязанский радиозавод», г. Рязань, что подтверждается соответствующими актами о внедрении. Основные положения, выносимые на защиту.

1. Результаты исследований эффективности применения методов многоскоростной адаптивной идентификации динамических систем, демонстрирующие достижимый выигрыш по отношению к классическим методам решения задачи эхо-компенсации.

2. Рекомендации по выбору типа и характеристик банка фильтров и методика решения задачи оптимизации параметров структуры многоскоростного адаптивного эхо-компенсатора.

3. Новый метод построения многоскоростного адаптивного эхо-компенсатора с пониженной вычислительной сложностью на основе комбинированного алгоритма адаптации.

4. Методика оптимального проектирования многоскоростных адаптивных эхо-компенсаторов, позволяющая минимизировать затраты на реализацию.

Достоверность. Достоверность результатов, полученных в диссертации, подтверждается корректным использованием математического аппарата и программных средств моделирования и проектирования.

Апробация работы. Научные результаты, полученные в работе, докладывались и обсуждались на следующих международных, всероссийских и межрегиональных научно-технических конференциях:

• «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2004, 2005, 2008);

• «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, 2005);

• «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, 2006, 2008);

• «Материалы нано-, микрои оптоэлектроники: физические свойства и применение» (Саранск, 2005);

• «Современные проблемы информатизации в моделировании и программировании» (Воронеж, 2006, 2007, 2008);

• «Современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций» (Севастополь, 2006, 2008).

Личный вклад. Все результаты, сформулированные в основных положениях, выносимых на защиту, получены автором лично.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 141 наименования и 3 приложений. Общий объем диссертационной работы вместе с приложениями составляет 178 страниц, в том числе 160 страниц основного текста, 7 таблиц, 67 рисунков.

4.5. Выводы и рекомендации.

1. Методы компьютерного моделирования уже давно прочно вошли во многие научно-технические задачи как гибкий инструмент для проведения тестирования работоспособности и исследования характеристик приложения в различных условиях функционирования.

2. Спроектированная моделирующая среда ЕСМос1Е, работающая на базе системы МАТЬАВ, позволяет исследовать характеристики классической и субполосной схем реализации адаптивного ЭК для различных типов входных сигналов, эхо-трактов и различных алгоритмов адаптации. Хотя ЕСМос1Е нельзя назвать многофункциональной моделирующей средой, тем не менее, предоставляемого набора возможностей вполне достаточно для использования этого продукта в обучающих целях. При необходимости функциональность ЕСМосШ можно «нарастить» в соответствии с требованиями конкретной задачи.

3. Предложенные реализации моделирующей среды для системы реального времени дают возможность оценить эффективность работы адаптивного ЭК на базе таких аппаратных платформ как ПК и ЦПОС.

4. Разработанная методика оптимального проектирования адаптивных ЭК подразумевает решение двух задач — прямой и обратной задачи оптимального проектирования. Выбор той или другой задачи определяется особенностями платформы для реализации адаптивного ЭК (ПК либо ЦПОС). При этом наиболее «узким местом» в предложенных подходах к решению этих задач является эффективная реализация алгоритма адаптации для выбранной платформы. В приложении 6 приводятся примеры эффективного кода некоторых распространенных алгоритмов адаптации для различных платформ.

5. В заключении проведены тестовые испытания, оценивающие соответствие характеристик субполосного адаптивного ЭК требованиям рекомендаций МСЭ. Также были рассмотрены особенности работы схемы адаптивного ЭК при наличии шумов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Экспериментальные исследования и моделирование, проведенные в рамках настоящей работы, показали, что совместное использование многоскоростной обработки сигналов и субполосной адаптивной фильтрации являются гибким и эффективным методом решения задачи адаптивной эхо-компенсации в случае, когда импульсная характеристика эхо-тракта имеет значительную протяженность. Результаты экспериментов подтвердили преимущества данного подхода, достигаемые в плане экономии вычислительных затрат, точности и скорости настройки над классическим методом, когда АЦФ работает во временной области. При этом наибольшего выигрыша удается достичь при использовании БФнм с неравномерным разбиением на субполосы и комбинированных алгоритмов адаптации.

К основным научным и практическим результатам проделанной работы относятся:

1. Сравнительный анализ алгоритмов адаптации, наиболее часто использующихся в задачах адаптивной компенсации электрического и акустического эхо-сигналов.

2. Сравнительный анализ точностных и динамических характеристик адаптивного эхо-компенсатора, построенного на основе классической и субполосной схем реализации.

3. Демонстрация выигрыша субполосной схемы реализации адаптивного эхо-компенсатора над классической на основе предложенного критерия при использовании равномерных и неравномерных банков фильтров с максимальной и немаксимальной децимацией и выбранных алгоритмов адаптации.

4. Оценка влияния числа каналов и способа разбиения на субполосы на эффективность работы субполосного адаптивного ЭК, реализованного на основе банков фильтров с максимальной и немаксимальной децимацией с использованием выбранных алгоритмов адаптации.

5. Разработка нового метода построения субполосного адаптивного эхо-компенсатора, работающего на основе неравномерного банка фильтров с немаксимальной децимацией и комбинированного алгоритма адаптации.

6. Создание моделирующей среды в системе МАТЬАВ для экспериментальных исследований свойств и характеристик адаптивного эхо-компенсатора.

7. Разработка методики оптимального проектирования адаптивных эхо-компенсаторов на ЦПОС.

В качестве дополнительных результатов, полученных в ходе работы, можно выделить предложение нового метода построения субполосного адаптивного ЭК, использующего управляющее устройство в цепи контроля работы АЦФ, а также разработку лабораторных работ по курсу «Устройства преобразования информации в системах связи с подвижными объектами» с применением моделирующей среды ЕСМоёЕ.

Несмотря на большой объем проделанной работы, остается ряд открытых вопросов, касающихся данной проблематики, которые могли бы стать предметом дальнейших научных исследований. К ним относятся вопросы разработки робастных детекторов одновременного разговора, столь важных в реальных схемах ЭК, вопросы возможности использования вейвлет-пакетных БФ для построения субполосных ЭК, вопросы, связанные с нелинейной эхо-компенсацией и использованием нейросетевой обработки, а также вопросы проектирования многоскоростных адаптивных ЭК на базе БИХ-фильтров.

Показать весь текст

Список литературы

  1. О.И. Модемы. Справочник пользователя. — СПб.: Лань, 1997. — 368 с.
  2. Riesz R.R., Klemmer Е.Т. Subjective Evaluation of Delay and Echo Suppressors in Telephone Communications // Bell System Technical Journal. 1963. — Vol. 42.-P. 2919−2943.
  3. Breining C., Dreiseitel P., Hansler. E. Acoustic Echo Control. An Application of Very-High-Order Adaptive Filters // IEEE Signal Processing Magazine. 1999, July.-P. 42−69.
  4. И.Н., Алешин Н. П., Потапов А. И. Неразрушающий контроль. В 5 кн. Кн. 2. Акустические методы контроля: Практ. пособие / Под ред. Сухо-руковаВ.В. -М.: Высш. шк., 1991.-283 с.
  5. Stergiopoulos S. Advanced Signal Processing Handbook: Theory and Implementation for Radar, Sonar, and Medical Imaging Real Time Systems. CRC Press LLC, 2001.-752 p.
  6. ., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1989.^-440 с.
  7. ITU-T Recommendation G.168: Digital network echo cancellers. 2007. — 115 p.
  8. ITU-T Recommendation G.161: Interaction aspects of signal processing network equipment. 2004. — 36 p.
  9. ITU-T Recommendation P.340: Transmission characteristics and speech quality parameters of hands-free terminals. 2000. — 48 p.
  10. Ю.Кузнецов Е. П., Витязев B.B. Цифровая обработка сигналов в задачах эхо-компенсации: тематический обзор (часть 1) // Цифровая обработка сигналов. -2006. № 3.-С. 8−19.
  11. Е.П., Витязев В. В. Цифровая обработка сигналов в задачах эхо-компенсации: тематический обзор (часть 2) // Цифровая обработка сигналов. 2006. № 4. — С. 20−28.
  12. Becker F.K., Rudin H.R. Application of automatic transversal filters to the problem of echo suppression // Bell System Technical Journal. 1966. — Vol. 45. — P. 1847−1850.
  13. Sondhi M.M., Presty A. J. A self-adaptive echo canceller // Bell System Technical Journal. 1966.-Vol. 45.-P. 1851−1854.
  14. Widrow В., Hoff M. Adaptive switching circuits // IRE Wescon Conv. Ree. -1960.-P. 96−104.
  15. Haykin S. Adaptive Filter Theory, 4 edition. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 2002. — 936 p.
  16. Адаптивные фильтры: Пер. с англ. / Под ред. К.Ф. Н. Коуэна и П. М. Гранта. -М.: Мир, 1988.-392 с.
  17. Sondhi М.М. An adaptive echo canceller // Bell System Technical Journal. -1967.-Vol. 46.-P. 497−501.
  18. Mitchell M.M., Berkley D.A. Full duplex echo suppressor using center clipping // Bell System Technical Journal. 1971. — Vol. 50. -P. 1619−1630.
  19. Demytko N., Machechnie L.K. A high speed digital adaptive echo canceller // Australian Telecommunication Review. 1972. — Vol. 7, no. 1. — P. 20−28.
  20. Hoge H. Analysis of an adaptive echo canceller with optimized gradient gain // Siemens Forsch. Entwicklungsberichte. 1975. — Vol. 4, no.3. — P. 127−131.
  21. Castanet A. Auto-adaptive echo canceller for long distance telephone circuits // L’Onde Electrique. 1975, January. — Vol. 55. — P. 14−20.
  22. Kato Y., Chiba S., Ishiguro Т., Sato Y., Tajima M., Ogihara Т., Campanella S.J., Suyderhoud H.G., Onufiy M. A digital adaptive echo canceller // NEC Research and Development. 1973, October. — Vol. 31. — P. 32−41.
  23. Thomas E.J. An adaptive echo canceller in a nonideal environment (nonlinear or time variant) // Bell System Technical Journal. 1971. — Vol. 50, no. 10. — P. 2779−2795.
  24. Mitra D., Sondhi M.M. Adaptive filtering with nonideal multipliers: Applications to echo cancellation // Proc. Int. Conf. Comm. 1975. — Vol. 11. — P. 3011−3015.
  25. Campanella S.J., Suyderhoud H.G., Onufiy M. Analysis of an adaptive impulse response echo canceller // COMSAT Technical Rev. 1972. — Vol. 2. — P. 1−38.
  26. Suyderhoud H.G., Onufiy M. Performance of a digital adaptive echo canceller in a simulated satellite circuit environment // Progress Astronaut. Aeronaut. 1974. -Vol. 33.-P. 455−477.
  27. Suyderhoud H.G., Campanella S.J., Onufiy M. Results and analysis of a worldwide echo canceller field trial // COMSAT Technical Review. 1975. — Vol. 5. -P. 253−274.
  28. Falconer D.D., Mueller K.M., Weinstein S.B. Echo cancellation techniques for full-duplex data transmission on two-wire lines // Proc. National Telecommunications Conference. 1976, December. — P. 132−135.
  29. Van den Elzen H.C., Van Gerven P.J., Snijders W.A.M. Echo cancellation in a two-way full-duplex data transmission system with bipolar encoding // Proc. National Telecommunications Conference. 1976, December. — P. 121−125.
  30. Gitlin R.D., Thompson J.S. New structures for digital echo cancellation // Proc. National Telecommunication Conference. 1976, December. — P. 126−131.
  31. Mueller K.H. A new digital echo canceller for two-wire full-duplex data transmission // IEEE Transaction on Communications. 1976, September. — Vol. COM-24. — P. 956−963.
  32. Agazzi O., Hodges D.A., Messerschmitt D.G. Large-scale integration of hybrid-method digital subscriber loops // IEEE Transaction on Communications. 1982, September — Vol. COM-30. — P. 2095−2108.
  33. Koll V.G., Weinstein S.B. Simultaneous Two-Way Data Transmission Over a Two-Wire Circuit // IEEE Transaction on Communications. — 1973, February. -Vol. COM-21. P. 143−147.
  34. Weinstein S.B. A Passband Data-Driven Echo Canceller for Full-Duplex Transmission on Two-Wire Circuits // IEEE Transaction on Communications. 1977, July. — Vol. COM-25. — P. 654−666.
  35. Gitlin R.D., Thompson J.S. A Phase Adaptive Structure for Echo Cancellation // IEEE Transaction on Communications. 1978, August. — Vol. COM-26. — P. 1211−1220.
  36. Macchi O. Optimisation du gain d’une boucle a verrouillage de phaseen mode de poursuite // Proc. GRETSI Colloquium. 1985. — 1985, May. — P. 545−550.
  37. Park K.H., Macchi O. An Echo Canceller with Reduced Arithmetic Precision // IEEE Journal Selected Areas in Communication. 1984, March. — Vol. 2. — P. 304−313.
  38. Macchi O., Park K.H. An Echo Canceller with Controlled Power for Frequency Offset Correction // IEEE Transaction on Communications. — 1986, April. Vol. COM-34. — P. 408−411.
  39. Wang J., Werner J.J. Performance Analysis of an Echo-Cancellation Arrangement that Compensates for Frequency Offset in the Far Echo // IEEE Transaction on Communications. 1988, March. — Vol. COM-36. — P. 364−372.
  40. Quatieri T.F., O’Leary G.C. Far-Echo Cancellation in the Presence of Frequency Offset // IEEE Transaction on Communications. 1989, June. — Vol. COM-37. -P. 635−644.
  41. Duttweiler D.L. A Twelve-Channel Digital Echo Canceler // IEEE Transaction on Communications. 1978, May. — Vol. COM-26. — P. 647−653.
  42. Duttweiler D.L., Chen Y.S. Performance and features of a single-chip VLSI echo canceler // Proc. National Telecommunication Conference. 1979, November. — P. 205−211.
  43. Duttweiler D.L., Chen Y.S. A single-chip VLSI echo canceler // Bell System Technical Journal. 1980, November. — Vol. 59. — P. 149−160.
  44. Curtis Т.Н., D’Ambra S.J., Tegethoff R.H., Ashkenazi L.E. Use of a digital echo canceler in the AT&T domsat intertoll network // Proc. 5th Conference Digital Satellite Communications. 1981, March. — P. 227−234.
  45. Tao Y.G., Kolwicz K.D., Gritton C.K., Duttweiler D.L. A Cascadable VLSI Echo Canceller // IEEE Journal Selected Areas in Communications. 1984, March. -Vol. 2.-P. 297−303.
  46. Werner J.J. An Echo-Cancellation-Based 4800 Bit/s Full-Duplex DDD Modem // IEEE Journal Selected Areas in Communications. 1984, September. — Vol. 2. -P. 722−730.
  47. Guidoux L., Peuch B. Binary Passband Echo Canceller in a 4800 Bit/s Two-Wire Duplex Modem // IEEE Journal Selected Areas in Communications. 1984, September.-Vol. 2.-P. 711−721.
  48. Andersson J. O, Carlqvist B., Bauer B. An LSI Implementation of an ISDN Echo Canceller: Design and Network Aspects // IEEE Journal Selected Areas in Communications. 1986, November. — Vol. 4. — P. 1350−1358.
  49. Gray A.H., Markel J.D. Digital lattice and ladder filter synthesis // IEEE Transaction on Audio Electroacoustic. 1973. — Vol. AU-21. — P. 491−500.
  50. Makhoul J. A class of all-zero lattice filters // IEEE Transaction on Acoustic, Speech and Signal Processing. 1978, August. — Vol. ASSP-26. -P.304−314.
  51. Friedlander B. Lattice filters for adaptive processing // Proc. IEEE. 1982, August. -Vol. 70. — P. 829−867.
  52. Falconer D.D. Adaptive Reference Echo Cancellation // IEEE Transaction on Communications. 1982, September. — Vol. COM-30. — P. 2083−2094.
  53. Honig M.L. Echo Cancellation of Voiceband Data Signals Using Recursive Least Squares and Stochastic Gradient Algorithms // IEEE Transaction on Communications. 1985, Januaiy. — Vol. COM-33. — P. 65−73.
  54. Cioffi J.M., Kailath T. An Efficient RLS Data-Driven Echo Canceller for Fast Initialization of Full-Duplex Data Transmission // IEEE Transaction on Communications. 1985, July. — Vol. COM-33. — P. 601−611.
  55. Dembo A., Salz J. On the Least Squares Tap Adjustment Algorithm in Adaptive Digital Echo Cancellers // IEEE Transaction on Communications. 1990, May. -Vol. COM-38. — P. 622−628.
  56. Kanemasa A., Sugiyama A., Koike S., Koyama T. An ISDN Subscriber Loop Transmission System Based on Echo Cancellation Technique // IEEE Journal Selected Areas in Communications. 1986, November, — vol. 4. — P. 1359−1366.
  57. Wouda K.J., Toi S.J.M., Reiknjens W.J.M. An ISDN Transmission system with adaptive echo cancelling and decision feedback equalization A two-chip realization // Proc. IEEE International Conference of Communications. — 1984, May. — P. 685−690.
  58. Szechenyi K., Zapf K., Sallaerts D. Integrated Full-Digital U-Interface Circuit for ISDN Subscriber Loops // IEEE Journal Selected Areas in Communications. — 1986, November. Vol. 4. — P. 1337−1349.
  59. Moncalvo A., Rizzotto G., Valbonesi G. ECBM—Low-Cost Echo Canceller in a Silicon Boutique for Terminals, PBX’s and CO Access // IEEE Journal Selected Areas in Communications. — 1986, November. Vol. 4. — P. 1331−1336.
  60. Lechleider J.W. Loop Transmission Aspects of ISDN Basic Access // IEEE Journal Selected Areas in Communications. 1986, November. — Vol. 4. — P. 12 941 301.
  61. Messerschmitt D.G. Design Issues in the ISDN U-Interface Transceiver // IEEE Journal Selected Areas in Communications. 1986, November. — Vol. 4. — P. 1281−1293.
  62. Lin D.W. Minimum Mean-Square Error Echo Cancellation and Equalization for Digital Subscriber Line Transmission: Part I — Theory and Computation // IEEE Transaction on Communications. 1990, Januaiy. — Vol. COM-38. — P. 31−38.
  63. Lin W.D. Minimum Mean-Squared Error Echo Cancellation and Equalization for Digital Subscriber Line Transmission: Part II A Simulation Study // IEEE Transaction on Communications. — 1990, January. — Vol. COM-38. — P. 39−45.
  64. Im G.H., Un C.K., Lee J.C. Performance of a Class of Adaptive Data-Driven Echo Cancellers // IEEE Transaction on Communications. — 1989, December. -Vol. COM-37. P. 1254−1263.
  65. Clark G.A., Parker S.R., Mitra S.K. A Unified Approach to Time and Frequency Domain Realization of FIR Adaptive Digital Filters // IEEE Transaction on Acoustic, Speech and Signal Processing. 1983, October. — Vol. ASSP-31, no. 5. — P. 1073−1083.
  66. Lee С., Un C.K. Block realization of raultirate adaptive digital filters // IEEE Transaction on Acoustic, Speech and Signal Processing. 1986, February. -ASSP-34. — P. 105−117.
  67. Cioffi J.M. A Fast Echo Canceller Initialization Method for the CCITT V.32 Modem // IEEE Transaction on Communications. 1990, May. — Vol. COM-38, P. 629−638.
  68. Yasukawa H., Shimada S., Furukawa I. Acoustic echo canceller with high speech quality // Proc. International Conference Acoustic, Speech and Signal Processing. 1987, April. — Vol. 4. — P. 2125−2128.
  69. Gilloire A. Experiments with sub-band acoustic echo cancellers for teleconferencing // Proc. International Conference Acoustic, Speech and Signal Processing. -1987, April. Vol. 4. — P. 2141−2144.
  70. Chen J., Bes H., Vandewalle J., Janssens P. A new structure for subband acoustic echo canceler // Proc. IEEE ICASSP. 1988. — P. 2574−2577.
  71. Kellermann W. Analysis and design of multirate systems for cancellation of acoustical echoes // Proc. IEEE ICASSP. 1988. — P. 2570−2573.
  72. Jayant N.S., Noll P. Digital Coding of Waveforms: Principles and Applications to Speech and Video. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1984. — 688 p.
  73. Bitmead R., Anderson B.D.O. Adaptive frequency sampling filters // IEEE Transaction on Acoustic, Speech and Signal Processing. 1981, June. — Vol. 29. -P. 684−693.
  74. Shynk J. Frequency Domain and Multirate Adaptive Filtering // IEEE Signal Processing Magazine. 1992, January. — P. 15−37.
  75. Gilloire A., Vetterli M. Adaptive filtering in subbands with critical sampling: Analysis, experiments and application to acoustic echo cancellation // IEEE Transaction on Signal Processing. 1992, August. — Vol. 40. — P. 1862−1875.
  76. Pradhan S.S., Reddy V.U. A new approach to subband adaptive filtering // IEEE Transaction on Signal Processing. 1999, March. — Vol. 47. — P. 655−664.
  77. B.B. Цифровая частотная селекция сигналов. М.: Радио и связь, 1993.-240 с.
  78. Vaidyanathan P.P. Multirate Systems and Filter Banks. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1993. — 900 p.
  79. Harteneck M., Stewart R.W., Paez-Borrallo J.M. A Filterbank Design for Oversampled Filter Banks without Aliasing in the Subbands // Proc. UK Symposium on Applications of Time-Frequency and Time-Scale Methods. 1997, August. -P. 161−164.
  80. Weiss S., Stewart R.W. On the Optimality of Subband Adaptive Filters // Proc. 1IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics. — 1999, October. 17−20.
  81. Marelli D. Fu M. Optimized filterbank design for subband identification with oversampling // Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, Signal Processing.-2001.-P. 3601−3604.
  82. Sheikhzadeh H., Brennan R.L., Whyte K.R.L. Near-End Distortion in OverSampled Subband Adaptive Implementation of Affine Projection Algorithm // Proc. EUSIPCO.-2004, September.-P. 1337−1340.
  83. Gay S.L. Fast Projection Algorithms with Application to Voice Excited Echo Cancellers. Doctoral dissertation. — Rutgers University, NJ. — Oct. 1994.
  84. Montazeri M., Duhamel P. A set of algorithms linking NLMS and block LMS algorithms // IEEE Transaction Signal Processing. 1995, February. — Vol. 43, no. 2.-P. 412−415.
  85. Morgan D., Thi J.C. A delayless subband adaptive filter architecture // IEEE Transaction on Signal Processing. 1995, August. — Vol. 43. — P. 1819−1830.
  86. Ferrara E.R. Fast implementation of LMS adaptive filters // IEEE Transaction on Acoustic, Speech and Signal Processing. — 1980, August. Vol. ASSP-28. — P. 474−475.
  87. Merched R., Dinz P. S.R., Petraglia M.R. Delayless alias-free subband adaptive filter structure // IEEE International Symposium on Circuits and Systems. 1997. -P. 2329−2332.
  88. Hirayama N., Sakai N., Miyagi S. Delayless subband adaptive filtering using the Hadamard Transform // IEEE Transaction on Signal Processing. 1999, June. -Vol. 47.-P. 1731−1734.
  89. Miyagi S., Sakai H. Convergence Analysis of Alias-Free Subband Adaptive Filters Based on a Frequency Domain Technique // IEEE Transaction on Signal Processing. 2004, January. — Vol. 52, no. 1. — P. 79−89.
  90. В.Дж. Технологии ADSL и DSL. M.: Лори, 2000. 296 с.
  91. Bingham J.A.C. Multicarrier Modulation for Data Transmission: An idea whose time has come // IEEE Communication Magazine. — 1990, June. P. 5−14.
  92. Cioffi J.M., Bingham J.A.C. A data-driven multitone echo canceller // IEEE Transaction on Communication. 1994, October. — Vol. 42. — P. 2853−2869.
  93. Ho M., Cioffi J.M., Bingham J.A.C. Discrete multitone echo cancellation // IEEE Transaction on Communication. 1996, July. — Vol. 44. — P. 817−825.
  94. Milosevic M., Inoue T., Molnar P., Evans B.L. Fast Unbiased Echo Canceller Update During ADSL Transmission // IEEE Transaction on Communication. — 2003, April. Vol. 51, no. 4. — P. 561−565.
  95. Lin S., Wu W. A Low-Complexity Adaptive Echo Canceller for xDSL Applications // IEEE Transaction on Communication. 2004, May. — Vol. 52, no. 5. — P. 1461−1465.
  96. Liu J. Efficient and robust cancellation of echoes with long echo path delay // IEEE Transaction Communications. 2004, August. — Vol. COM-52. — P. 12 881 291.
  97. Fan H., Jenkins W.K. An Investigation of an Adaptive IIR EchoCanceler: Advantages and Problems // IEEE Transaction on Acoustic, Speech and Signal Processing. 1988. — Vol. 36, no. 12.-P. 1819−1834.
  98. Shynk J.J. Adaptive IIR Filtering // IEEE Acoustic, Speech and Signal Processing Magazine. Vol. 6, no. 2. — P. 4−21.
  99. Kurosawa K. et al. Consideration on IIR Type Learning Identification Method //Transaction on IECE. 1985. — Vol. J-68-b, no. 11. — P. 1229−1232.
  100. Chao J., Kawabe S., Tsujii S. A New IIR Adaptive Echo Canceler: GIVE // IEEE Journal on Selected Areas in Communication. 1994, December. — Vol. 12. -P. 1530−1539.
  101. Liavas A.P., Regalia P.A. Acoustic Echo Cancellation: Do IIR Models Offer Better Modeling Capabilities than Their FIR Counterparts? // IEEE Transaction on Signal Processing. 1998, September. — Vol. 46, no. 9. — P. 2499−2504.
  102. A.A., Загашвили Ю. В., Маркелов A.C. Методы и средства идентификации динамических объектов. — Д.: Энергоатомиздат, 1989. — 280 с.
  103. Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ. / Под ред. Я. З. Цыпкина. М.: Наука, 1991.-432 с.
  104. Я.З. Информационная теория идентификации. — М.: Наука, 1995. -336 с.
  105. Vetterli М., Kovacevic J. Wavelets and Subband Coding. — Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. 1995. — 488 p.
  106. Crochiere R., Rabiner L. Multirate Signal Processing. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. — 1983. — 411 p.
  107. Bellanger M.G., Daguet J.L. TDM-FDM transmultiplexer: Digital polyphase and FFT // IEEE Transaction Communications. 1974, September. — Vol. COM-22.-P. 1199−1204.
  108. Vetterli M. A theory of multirate filter-banks // IEEE Transaction on Signal Processing. 1987, March. — Vol. SP-35. — P. 356−372.
  109. П.П. Цифровые фильтры, блоки фильтров и полифазные цепи с многочастотной дискретизацией: Методический обзор // ТИИЭР. 1990. № 3.-С. 77−119.
  110. Cvetkovic Z., Vetterli М. Oversampled Filter Banks // IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing. 1998, May. — Vol.46. — P. 1245−1255.
  111. Harteneck M., Paez-Borallo J.M., Stewart R.W. A Filter Bank Design for Oversampled Filter Banks without Aliasing in the Subbands // Electronics Letters. 1997, August. — Vol. 33, no. IS. -P. 1538−1539.
  112. Farhang-Boroujeny B. Adaptive filters: theory and applications. John Wiley and Sons Ltd., 1998. — 548 p.
  113. Farhang-Boroujeny В., Wang Z. Adaptive filtering in subbands: Design issues and experimental results for acoustic echo cancellation // Signal Processing. — 1997.-Vol. 61.-P. 213−223.
  114. Lopez-Valcarce R., Perez-Gonzalez F. Subband hyperstable adaptive IIR filters // IEEE Transaction on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing. 2003, July. — Vol. 50. — P. 383−389.
  115. Tanrikulu O., Baykal В., Constantinides A. G, Chambers J.A. Residual signal in critically sampled subband acoustic echo cancellers based on IIR and FIR filter banks // IEEE Transaction on Signal Processing. 1997, April. — Vol. 45. — P. 901−912.
  116. Krukowski A., Kale I. Polyphase IIR Filter Banks for Subband Adaptive Echo Cancellation Applications // IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS'2003). 2003, May. — Vol. IV. — P. 405−408.
  117. Eneman K., Moonen M. Filter bank constraints for subband and frequency-domain adaptive filter // Proc. of the 1997 IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics. — 1997, October. P. 19−22.
  118. Allen J., Berkley D. Image method for efficiently simulating small-room acoustics // Journal of the Acoustical Society of America. — 1979, April. — Vol. 65. -P. 943−950.
  119. Е.П. Оптимальные и адаптивные системы. — М.: Энергоатомиз-дат, 1987.-256 с.
  120. Ozeki К., Omeda Т. An Adaptive Filtering Algorithm Using an Orthogonal Projection to an Affine Subspace and Its Properties // Electronics and Communications in Japan. 1984, May. — Vol. 67-A, no. 5. — P. 19−27.
  121. Montazeri M., Duhamel P. A Set of Algorithms Linking NLMS and Block RLS Algorithms // IEEE Transactions on Signal Processing. 1995, February. -Vol. 43, no. 2.-P. 444−453.
  122. Goh G.K., Lim Y.C. An efficient Algorithm for the design of weighted minimax M-cannel cosine-modulated filter banks // IEEE Transaction on Signal Processing. 1998, May. — Vol. 46, no. 5. — P. 1426−1430.
  123. Е.П. Методы и алгоритмы адаптивной эхо-компенсации: сравнительный анализ эффективности применения // Цифровая обработка сигналов. 2007. № 2. — С. 26−34.
  124. Е.П. Эффективность многоскоростной обработки сигналов в задаче акустической эхо-компенсации // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. № 1. — С. 27−34.
  125. Е.П. Многоскоростной адаптивный эхо-компенсатор с комбинированным алгоритмом адаптации // Вестник РГРТУ. 2008. № 2. Вып. 24. -С. 25−27.
  126. Поршнев С.В. MATLAB 7. Основы работы и программирования. Учебник. М.: Бином-Пресс, 2006. 320 с.
  127. Е.П. Системы и устройства эхо-компенсации // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: Матер. 13-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2004. — С. 77−78.
  128. Е.П. Эхо-компенсация в системах телекоммуникаций // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Матер. 11-й международной науч.-техн. конф. Москва, 2005. Т.1. — С. 139.
  129. Е.П. Эхо-компенсация в современных системах связи // Материалы нано-, микро- и оптоэлектроники: физические свойства и применение: Сб. трудов 4-ой межрегион, молодежной науч. шк. Саранск, 2005. — С. 172.
  130. Е.П. Применение многоскоростной субполосной адаптивной фильтрации в задачах эхо-компенсации // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: Матер. 14-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2005. — С. 87.
  131. Е.П. Многоскоростная адаптивная фильтрация в задачах эхо-компенсации // Современные проблемы информатизации в моделировании и программировании: Сб. трудов 11-й междунар. открытой науч. конф. Воронеж, 2006.-С. 185−186.
  132. Е.П. Банки фильтров с максимальной и немаксимальной децимацией в задачах эхо-компенсации // Современные проблемы информатизации в моделировании сложных систем: Сб. трудов 12-й междунар. открытой науч. конф. Воронеж, 2007. С. 183−184.
  133. Е.П. Выбор банка фильтров для построения многоскоростного адаптивного эхо-компенсатора // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: Матер. 15-й междунар. науч.-техн. конф. Рязань, 2008. С. 94.
  134. Е.П. Эффективная реализация субполосного адаптивного эхо-компенсатора // Современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций «РТ-2008»: Матер, междунар. научн.-техн. конф. студентов, аспирантов и ученых. Севастополь, 2008. С. 244.
  135. Е.П. Новый метод эффективной реализации субполосного адаптивного эхо-компенсатора // Цифровая обработка сигналов и ее применение: Матер. 10-й междунар. науч.-техн. конф. Москва, 2008. С. 269−271.161
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?