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

Совершенствование алгоритмов определения и обработки ситуации встречного разговора для эхокомпенсаторов в телефонных сетях

Диссертация: Совершенствование алгоритмов определения и обработки ситуации встречного разговора для эхокомпенсаторов в телефонных сетях
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

По историческим и экономическим причинам абонентские линии телефонной сети являются двухпроводными. Такое соединение приемлемо для небольших расстояний, когда ослабление сигнала невелико. Однако для передачи сигнала на значительные расстояния необходимо разделение передающей и принимающей частей цепи, что приводит к необходимости использования четырехпроводных линий. Для стыковки четырехпроводных… Читать ещё >

Содержание

  • Список сокращений
  • Список условных обозначений
  • 1. Исследование алгоритмов определения встречного разговора
    • 1. 1. Вводные замечания
    • 1. 2. Технологические и экономические требования к эхокомпенсаторам
    • 1. 3. Эхокомпенсатор с детектором встречного разговора
    • 1. 4. Существующие алгоритмы детекторов встречного разговора
      • 1. 4. 1. ДВР Гейгеля
      • 1. 4. 2. ДВР с использованием взаимной корреляции (ВК)
      • 1. 4. 3. ДВР на основе нормированной взаимной корреляции (НВК)
    • 1. 5. Построение алгоритма ДВР на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра
    • 1. 6. Сравнение алгоритмов определения ситуации встречного разговора
    • 1. 7. Краткие
  • выводы
  • 2. Модификация структуры эхокомпенсатора с двумя фильтрами
    • 2. 1. Вводные замечания
    • 2. 2. Адаптивная структура эхокомпенсатора с двумя фильтрами
    • 2. 3. Модификация адаптивной структуры с двумя фильтрами
    • 2. 4. Результаты компьютерного моделирования
    • 2. 5. Сравнение с эхокомпенсатором, использующим робастный адаптивный алгоритм НМНК и ДВР Гейгеля
    • 2. 6. Краткие
  • выводы
  • 3. Вопросы практической реализации модифицированного эхокомпенсатора
    • 3. 1. Вводные замечания
    • 3. 2. Выбор аппаратной платформы для реализации алгоритмов определения и обработки встречного разговора
      • 3. 2. 1. Выбор цифрового сигнального процессора
      • 3. 2. 2. Этапы разработки алгоритмов определения и обработки ВР на ЦСПА08Р
    • 3. 3. Понижение вычислительных затрат разработанного алгоритма ДВР на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра
    • 3. 4. Моделирование работы модифицированного эхокомпенсатора на ЦСП
    • 3. 5. Характеристики модифицированного эхокомпенсатора в основных тестах рекомендации в
    • 3. 6. Оценка качества связи при использовании модифицированного эхокомпенсатора
    • 3. 7. Краткие
  • выводы

Совершенствование алгоритмов определения и обработки ситуации встречного разговора для эхокомпенсаторов в телефонных сетях (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы.

В течение последних десятилетий телекоммуникационные услуги стали неотъемлемой частью жизни человека. Качество передачи речевой информации и повышение его уровня являются предметом неустанной борьбы операторов связи. Оно определяется степенью негативного воздействия разнообразных помех и характеризуется как физической интенсивностью этих факторов, так и тем, насколько они субъективно мешают нормальному разговору абонентов. Одной из серьезных проблем является наличие паразитных эхосигналов в телефонных сетях общего назначения.

По историческим и экономическим причинам абонентские линии телефонной сети являются двухпроводными. Такое соединение приемлемо для небольших расстояний, когда ослабление сигнала невелико. Однако для передачи сигнала на значительные расстояния необходимо разделение передающей и принимающей частей цепи, что приводит к необходимости использования четырехпроводных линий. Для стыковки четырехпроводных и двухпроводных цепей применяют дифференциальные системы, работа которых не идеальна, в результате чего сигнал, передаваемый по исходящей части четырехпроводной цепи, возвращается к своему источнику в виде эхосигнала.

Для уменьшения влияния эффекта эхосигнала на разговор абонентов в современных системах связи применяют эхокомпенсаторы. Исторически первой работой в этом направлении являлась статья М. Сондхи [33] из компании Bell Labs, в которой заложены базовые идеи эхокомпенсации. Работа эхокомпенсатора основывается на формировании оценки эхосигнала и вычитании ее из просочившегося эхосигнала. Экономически применение эхокомпенсаторов оправдано тем, что стоимость такого устройства, способного обрабатывать одновременно несколько каналов, в сотни и тысячи раз меньше стоимости организации полноценных дуплексных каналов связи к каждому отдельному абоненту. Построение эхокомпенсаторов ведется с применением теории адаптивной обработки сигналов.

Работы А. Н. Колмогорова и Н. Винера послужили толчком к развитию адаптивной обработки, как одной из важнейших отраслей цифровой обработки сигналов. Большой вклад в развитие данного направления внесли как отечественные ученые: Р. Л. Стратонович, Я. З. Цыпкин, В. Г. Репин, Г. Г. Тартаковский, В. Н. Фомин, В. В. Шахгильдян, Ю. А. Брюханов, В. И. Кошелев, В. В. Витязев и др. [1−23], так и зарубежные: Р. Калман, Р. Бьюси, Б. Уидроу, К. Коуэн, П. Грант, С. Хайкин, Ф. Густаффсон и др. [24−40].

Одной из важных характеристик эхокомпенсатора является его поведение в режиме встречного (двойного) разговора (ВР), что особо отмечается в рекомендациях Международного Союза Электросвязи (МСЭ-Т) 0.165 [41] и а168 [42]. Сигнал ближнего абонента (БА) выступает для адаптивного алгоритма в роли некоррелированной помехи, вызывая расхождение весовых коэффициентов адаптивного фильтра (АФ), что приводит к существенному ухудшению подавления эхосигнала. Согласно статистике периоды ухудшения качества, вызванные эффектом встречного разговора, составляют от 10% до 25% от общего времени ведения разговора [45].

Для определения наличия ситуации встречного разговора используются детекторы встречного разговора (ДВР). В работах ведущих телекоммуникационных компаний мира предлагаются алгоритмы детекторов встречного разговора [46−52], однако все они обладают определенными недостатками и не всегда корректно и вовремя определяют наличие ситуации ВР. Некорректное определение ситуации встречного разговора вызывает расхождение весовых коэффициентов адаптивного фильтра от оптимальных (в среднеквадратичном смысле) значений и, как следствие, уменьшается уровень подавления эхосигнала.

Актуальной представляется задача разработки алгоритмов, которые улучшат характеристики эхокомпенсатора в режиме встречного разговора, и в то же время обладали бы низкими потребностями в вычислительном плане, что важно при их практической реализации.

Предметом исследования являются алгоритмы определения и обработки ситуации встречного разговора, а также поведение и характеристики эхокомпенсаторов в режиме встречного разговора.

Цель диссертационной работы состоит в уменьшении влияния ситуации встречного разговора на уровень подавления эхосигнала эхокомпенсатором в составе телефонной сети.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи;

1. Разработать алгоритм детектора встречного разговора на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра. Исследовать его поведение в режиме встречного разговора. Выполнить сравнение характеристик существующих и предложенного алгоритмов определения ситуации встречного разговора.

2. Модифицировать адаптивную структуру эхокомпенсатора с двумя фильтрами за счет введения в нее двунаправленного копирования весовых коэффициентов и разработанного ДВР. Сравнить ее с ранее известными способами обработки ситуации встречного разговора.

3. Провести тестирование работы модифицированного эхокомпенсатора на базе цифрового сигнального процессора в режиме реального времени.

4. Выполнить проверку работы модифицированного эхокомпенсатора на тестах рекомендации 0.165 Международного Союза Электросвязи.

Методы исследования основаны на положениях теории сигналов и цепей дискретного времени, теории адаптивных систем, статистической теории обнаружения сигналовосновным математическим аппаратом является линейная алгебра, теория вероятностей и математическая статистика.

Научная новизна работы;

1. Разработан алгоритм определения ситуации встречного разговора на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра.

2. Предложена модифицированная адаптивная структура эхокомпенсатора с двумя фильтрами и двунаправленным копированием весовых коэффициентов, использующая разработанный алгоритм ДВР.

3. Предложена процедура понижения вычислительных затрат для разработанного алгоритма ДВР при его функционировании совместно с адаптивным алгоритмом по нормализованному методу наименьших средних квадратов (НМНК).

Практическая ценность работы:

1. Предложенные модификации улучшают характеристики эхокомпенсатора в режиме встречного разговора. При использовании предлагаемых алгоритмов изменение уровня подавления эхосигнала в ситуации встречного разговора составляет менее 2 дБ, в то время как для ранее известных алгоритмов данная величина может достигать 15 дБ и более.

2. Предложенные алгоритмы позволяют улучшить качество связи в ситуациях встречного разговора. При использовании оценок согласно Е-модели стандарта МСЭ-Т в. 107 рейтинг качества связи в системах, использующих разработанные алгоритмы, в ситуации встречного разговора повышается приблизительно на 20 единиц.

3. Разработанные алгоритмы проще в реализации, чем аналогичные существующие, и могут выполняться на сигнальных процессорах с невысокой вычислительной мощностью, либо применяться в составе многоканального эхокомпенсатора.

Реализация результатов:

1. Результаты научной работы автора использованы в разработках ООО «НЕТИС-Телеком» (г. Ярославль).

2. Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс на кафедре динамики электронных систем физического факультета Ярославского государственного университета имени П. Г. Демидова (специальности 200 900 Сети связи и системы коммутации, 13 800 Радиофизика и электроника).

3. Результаты внедрены в научно-исследовательские работы при выполнении исследований в рамках грантов РФФИ № 02−02−17 500 «Нелинейная динамика цифровых электронных систем» (2002;2004 гг.), № 06−02−17 195 «Нелинейные явления в динамических системах дискретного времени» (2006;2008 гг.) и № 06−08−782 «Развитие теории цифровой обработки сигналов и изображений в технических системах» (2006;2008 гг.).

На защиту выносятся:

1. Алгоритм определения ситуации встречного разговора на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра.

2. Модифицированная структура эхокомпенсатора с двумя фильтрами и двунаправленным копированием весовых коэффициентов, использующая разработанный алгоритм ДВР.

3. Процедура понижения вычислительных затрат предлагаемого алгоритма ДВР.

Апробация результатов работы.

Основные результаты диссертационной работы обсуждались и получили положительную оценку на шестой, седьмой и восьмой международных конференциях и выставках «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (DSPA-2004, 2005, 2006, г. Москва, 20 042 006), на LVIII и LXI международных научных сессиях, посвященных Дню Радио (г. Москва, 2003, 2006), на второй международной конференции IEEE International Conference on Circuits and Systems for Communications (г. Москва, 2004), на международной научнотехнической школе-семинаре 1? С)РЕ-2005 (г. Ярославль, 2005), а также на ряде международных, всероссийских и региональных конференций студентов, аспирантов и молодых ученых.

Работа «Моделирование работы робастного алгоритма эхокомпенсации на цифровом сигнальном процессоре АБ8Р-21 160» была отмечена дипломом как лучшая на секции «Разработка и реализация систем ЦОС» на 6-й международной научно-технической конференции и выставке «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Б8РА-2004).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 23 научных работы, включая 2 статьи, в том числе 1 статью в рецензируемом издании, входящем в Перечень ВАК периодических научных и научно-технических изданий, выпускаемых в Российской Федерации, в которых рекомендуется публикация основных результатов диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, и 21 публикацию в трудах и материалах конференций.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, трех приложений и списка литературы, включающего 108 наименований, в том числе 23 работы автора. Объем диссертации составляет 130 страниц машинописного текста, в том числе 100 страниц основного текста, 12 страниц списка литературы, 41 рисунок, 4 таблицы и 18 страниц приложений.

Заключение

.

В результате выполнения диссертационной работы получены следующие результаты:

1. Разработан алгоритм определения ситуации встречного разговора, основанный на вычислении суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра. Исследованы характеристики разработанного алгоритма и проведено его сравнение с существующими алгоритмами ДВР.

2. Предложена процедура понижения вычислительных затрат для разработанного алгоритма ДВР при его функционировании совместно с адаптивным алгоритмом по нормализованному методу наименьших средних квадратов. Для предлагаемого итеративного варианта вычисления решающей функции ДВР необходимо всего 6 операций умножения независимо от длины адаптивного фильтра.

3. Предложена модифицированная адаптивная структура эхокомпенсатора с двумя фильтрами и двунаправленным копированием весовых коэффициентов, использующая разработанный алгоритм ДВР.

4. Сравнение модифицированного ЭК с существующими вариантами ЭК показало уменьшение скачка расстройки коэффициентов АФ при встречном разговоре на 50 дБ по сравнению с эхокомпенсатором, использующим робастный алгоритм НМНК при длине буфера Р = 1500 и на 120 дБ по сравнению с эхокомпенсаторами, в которых применен ДВР Гейгеля, ДВР НВК и связка робастного алгоритма НМНК вместе с ДВР Гейгеля, при длине буфера Р = 500. Данные получены при разрядности операндов алгоритмов 64 бит.

5. Получены параметры модифицированного эхокомпенсатора, при которых он удовлетворяет основным требованиям отраслевого стандарта ОСТ 45.97−97 и рекомендации Международного Союза Электросвязи 0.165.

6. При использовании предлагаемых алгоритмов изменение уровня подавления эхосигнала в ситуации встречного разговора составляет менее 2 дБ, в то время как для ранее известных алгоритмов данная величина может достигать 15−30 дБ. Результаты получены при разрядности операндов алгоритмов 32 бит.

7. Полученные в рамках Е-модели, заданной в рекомендации МСЭ-Т в. 107, зависимости показывают, что в ситуации ВР при использовании модифицированного эхокомпенсатора наблюдается выигрыш на 20 и более единиц в качестве связи по сравнению с существующими решениями.

8. На базе сигнального процессора А08Р-21 160 произведено моделирование и проверена возможность работы предлагаемых алгоритмов эхокомпенсации в режиме реального времени. Затраты процессорного времени для программы, моделирующей модифицированный эхокомпенсатор, составили максимум 1184 такта (11,8 мкс) на отсчет в режиме нормального функционирования, при длине фильтров, равной 128 отсчетам, что позволяет организовать одновременную обработку 10 каналов на одном процессоре.

9. Разработанные алгоритмы проще в реализации, чем аналогичные существующие, и могут выполняться на сигнальных процессорах с невысокой вычислительной мощностью, либо применяться в составе многоканального эхокомпенсатора.

Ю.Предлагаемые модификации могут применяться для улучшения характеристик эхокомпенсатора в ситуации встречного разговора, при решении задач электрической эхокомпенсации как в сетях ТфОП, так и в сетях 1Ри беспроводной телефонии.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Я.З. Теория линейных импульсных систем. М.: Физматгиз, 1963. 968 с.
  2. A.M., Трахтман В. А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. М.: Сов. радио, 1975. 208 с.
  3. A.A. Оптимальный синтез линейных электронных схем. М.: Связь, 1978. 336 с.
  4. A.A. Нелинейные динамические системы: синтез, оптимизация, идентификация. Л.: ВАС, 1985. 240 с.
  5. В.И. АРСС модели случайных процессов. Прикладные задачи синтеза и оптимизации. М.: Радио и Связь, 2002. 112 с.
  6. Ю.А. Управление динамическим режимом колебательных систем Ярославль: ЯрГУ, 1994. 400 с.
  7. Ю.А. Цифровые цепи и сигналы: Учеб. пособие. Ярославль, 2005. 154 с.
  8. Ю. А. Приоров А.Л. Цифровые фильтры: Учеб. пособие. Ярославль, 2002. 288 с.
  9. В.В. Цифровая частотная селекция сигналов. М.: Радио и связь, 1993.103 с.
  10. Л.М., Левчук Ю. П., Поляк М. Н. Цифровые фильтры. М.: Связь, 1974. 160 с.
  11. Цифровые фильтры в электросвязи и радиотехнике / Под ред. Л. М. Гольденберга. М.: Радио и связь, 1982. 224 с.
  12. Л.М., Матюшкин Б. Д., Поляк М. Н. Цифровая обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1990. 256 с.
  13. A.C. Цифровая обработка сигналов: Учеб. пособие: В 2 ч. Ч. 1. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2001. 199 с.
  14. A.C. Цифровая обработка сигналов: Учеб. пособие: В 2 ч. Ч. 2. Красноярск: ИПЦКГТУ, 2001. 184 с.
  15. А.И., Улахович Д. А. и др. Основы цифровой обработки сигналов: Курс лекций. Изд. 2-е испр. и перераб. СПб.:БХВ-Петербург, 2005. 768 с.
  16. А. Б. Цифровая обработка сигналов. 2-е изд. -СПб. Литер, 2006. 751 с.
  17. P.JI. Принципы адаптивного приема. М.: Сов. радио, 1973. 143 с.
  18. В.Н. Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация. М.: Наука, 1984. 288 с.
  19. Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. 252 с.
  20. В.Г., Тартаковский Г. П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Сов. радио, 1977. 432 с.
  21. В.В., Лохвицкий М. С. Методы адаптивного приема сигналов. М.: Связь, 1974. 159 с.
  22. О.Н., Поляк Б. Т. Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах. М.:Наука, 2003. 291 с.
  23. А. Н. Хрящев В.В. Приоров A.JI. Адаптивная цифровая обработка сигналов: учеб. пособие. Ярославль, 2001. 134 с.
  24. А. Цифровые фильтры: анализ и проектирование. М.:Радио и связь, 1983. 320 с.
  25. Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 1978. 848 с.
  26. Л., Шафер Р. Цифровая обработка речевых сигналов: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1981. 496 с.
  27. A.B., Шафер P.B. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ. М.: Связь, 1979. 416 с.
  28. ., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ. М.: Сов. радио, 1973. 368 с.
  29. Применение цифровой обработки сигналов / Под. ред. Э. Оппенгейма: Пер. с англ. М.: Мир, 1980. 550 с.
  30. В., Констандинидис А.Дж., Эмилиани П. Цифровые фильтры и их применение: Пер с англ. М.: Энергатомиздат, 1983. 360 с.
  31. Р.В. Цифровые фильтры / Под ред. A.M. Трахтмана. М.: Мир, 1980. 224 с.
  32. Э. С. Джервис Б.У. Цифровая обработка сигналов: практический подход: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. 989 с.
  33. Sondhi М.М. An adaptive echo canceller // Bell Syst. Tech. J., 1967. V. XLVI-3, Mar. P. 497−510.
  34. P.E., Бьюси P.C. Новые результаты в линейной фильтрации и теории предсказания: Пер. с англ. Труды американского общества инженеров-механиков. Техническая механика, 1961. Т. 83, сер. Д, № 1. С. 123−141.
  35. ., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Пер. с англ. под. ред. В. В. Шахгильдяна М.: Радио и связь, 1989. 440 с.
  36. ., Гловер Д. Р., Макул Д. М. и др. Адаптивные компенсаторы помех. Принципы построения и применения // ТИИЭР, 1975. Т.63. № 12. С.69−98.
  37. Адаптивные фильтры / Под. ред. К.Ф. Н. Коуэна, П. М. Гранта. М.: Мир, 1988.392 с.
  38. Haykin S. Adaptive Filter Theory, 3rd edition, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1996. 989 p.
  39. С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание.: Пер. с англ. М.:Издательский дом «Вильяме», 2006. 1104 с.
  40. Gustafsson F. Adaptive filtering and change detection. Wiley, 2000. 500 p.
  41. ITU-T Recommendation G.165. Echo cancellers. 1993.
  42. ITU-T Recommendation G.168. Digital network echo cancellers. 1997.
  43. ITU-T P.862. Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) and objective method for end-to-end speech quality assessment of narrowband telephone networks and speech codecs. 2001.
  44. ITU-T P.831. Subjective Performance evaluation of network echo cancellers. 1998.
  45. M.K., Лам K.K., Нгуен Л. Т. Дискретные алгоритмы компенсации электрического эха в телефонных каналах // Электросвязь, 1993. № 4. С. 33−34.
  46. Duttweiler D.L. A twelve-channel digital echo canceller // IEEE Transactions on Speech and Audio Processing. 1978. V.26, № 5. P. 647−653.
  47. H. Ye, B.X. Wu. A new double-talk detection algorithm based on the ortogonality theorem // IEEE Transactions on Communications. Nov. 1991. V.39.P. 1542−1545.
  48. Cho J.H., Morgan D.R., Benesty J. An objective technique for evaluating doubletalk detectors in acoustic echo cancelers // IEEE Transactions on Speech and Audio Processing. 1999. V.7, № 6. P. 718−724.
  49. Benesty J., Morgan D.R., Cho J.H. A new class of doubletalk detectors based on cross-correlation // IEEE Transactions on Speech and Audio Processing. Mar. 2000. V.8, № 2. P. 168−170.
  50. Gansler Т., Benesty J. The fast normalized cross-correlation doubletalk detector // IEEE Transactions on Signal Processing. Jun 2006. V.86. Issue 6. P. 1124−1139
  51. Gansler Т., Gay S.L., Sondhi M.M., Benesty J. Double-talk robust fast converging algorithms for network echo cancellation // IEEE Transactions on Speech and Audio Processing. Nov. 2000. P. 12 311 244
  52. .Р. Теоретические основы статистической радиотехники. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1989. 656 с.
  53. Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. М.: Сов. Радио, 1978. 320 с.
  54. А.А. Математическая статистика. Оценка параметров. Проверка гипотез. М.:Наука, 1984. 472 с.
  55. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том 1. Теория обнаружения, оценок и линейной модуляции: Пер с англ. под ред. В. И. Тихонова. М.:Советское радио, 1972. 744 с.
  56. А.К. Нелинейная фильтрация сигналов. 2-е изд., перераб. и доп. СПб.:Политехника, 2002. 372 с.
  57. А.И. Статистическая теория радиотехнических систем. М.:Радиотехника, 2003. 400 с.
  58. Ю.П. Методы математического моделирования измерительно-вычислительных систем. 2-е изд. М.: Физматлит, 2004. 400 с.
  59. В.И., Харисов В. Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. М.: Радио и связь, 2004. 608 с.
  60. А. Н. Усовершенствование адаптивных алгоритмов эхокомпенсации. Дис.. канд. техн. Наук. 05.12.13 СПб, СПбГУТ им. М. А. Бонч-Бруевича, 2004. 130 с. РГБ ОД, 61:045/1905
  61. Дж. Цифровая телефония: Пер. с англ. Э. Б. Ершовой, Э. В. Кордонского М.: Радио и связь, 1986. 544 с.
  62. В., Солохина Т., Петричкович Я. Подавление электрического эха на базе контроллеров серии «Мультикор» // Электроника, 2004, № 8. С. 26−33
  63. С. Электрическое эхо, заграждать или компенсировать? // Вестник связи, 2005, № 1. С.29−32
  64. Huntly H.R. Transmission design of intertoll telephone trunks. // Bell System Technical Journal. Vol. 32. Sept. 1953. P. 1019−1036.
  65. A.H. Влияние длины импульсной характеристики эхотракта на поведение эхокомпенсатора в режиме двойного разговора // Телекоммуникации. 2003. № 10. С. 15−19.
  66. Gansler Т., Gay S.L., Sondhi М.М. Double-talk robust fast converging algorithms for network echo cancellation // IEEE Transactions on Speech and Audio Processing. 2000. V. 8. № 6. P. 656−663.
  67. Ю.А., Тараканов A.H. Усовершенствование адаптивного алгоритма эхокомпенсации // Электросвязь. 2003. № 9. С. 38−39.
  68. D. Messerschmitt, D. Hedberg, С. Cole, A. Houi, P. Winship. Digital Voice Echo Canceller with a TMS32020 // Digital Signal Processing Applications. Texas Instruments. 1986. Vol.1, P.415−454.
  69. Ochiai К., Araseki T., Ogihara T. Echo Canceller with Two Echo Path Models // IEEE Transactions on Communications. 1977. V. 25. № 6. P. 589−595.
  70. A.B., Лукин Г. В. Математические методы обработки неопределенных данных. М.:Физматлит, 2003. 216 с.
  71. Дж. П. Робастность в статистике. Пер. с англ. М.: Мир, 1984.304 с.
  72. М.С., Матюшкин Б. Д. Цифровая обработка сигналов: процессоры, алгоритмы, средства проектирования. СПб.: Политехника, 1999
  73. М.С., Матюшкин Б. Д. и др. Техническое обеспечение цифровой обработки сигналов. М.: Наука и техника, 2000. 754 с.
  74. В.В., Киселев А. В. Современные микропроцессоры. М.: Нолидж, 2003. 320 с.
  75. Цифровой процессор обработки сигналов TMS32010 и его применение / под ред. А. А. Ланнэ. Л.:ВАС, 1990.
  76. А.И., Улахович Д. А., Яковлев Л. А. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов. Учебное пособие. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. 464 с.
  77. А.С., Голенок А. И. Принципы организации и программирования сигнальных процессоров семейства ADSP-21хх. Учебно-метод. пособие. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2000. 88 с.
  78. В.А., Климович К. Г. Архитектурные особенности ADSP-21 160 SHARC фирмы Analog Devices // Электроника. 2003. № 6. С. 32−35
  79. ADSP-21 160 SHARC Hardware Reference. Analog Devices Inc., November 1999
  80. Ахо A.A., Хопкрофт Д. Э., Ульман Д. Д. Структуры данных и алгоритмы. М.: Вильяме, 2000. 384 с.
  81. Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы. Построение и анализ. М.: МЦНМО, 2000. 960 с.
  82. А.Е., Тараканов А. Н. Обработка ситуации встречного разговора с помощью модифицированной структуры с двумя фильтрами // Электросвязь. 2006. № 10. С. 28−31.
  83. А.Е. Увеличение скорости вычисления медианы в робастном алгоритме эхокомпенсации // Сб. науч. труд, молодых ученых, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы физики». Выпуск 5. ЯрГУ. Ярославль, 2005. С. 232−239.
  84. А.Н., Мосеев А. Л., Назаровский А. Е. Понижение чувствительности адаптивного алгоритма в задаче эхо-компенсации // Тр. LVIII науч. сессии, посвященной Дню Радио. Москва, 2003. Т. 1, С. 90−92.
  85. А.Л., Тараканов А. Н., Назаровский А. Е. Реализация алгоритмов эхо-компенсации на цифровом сигнальном процессоре TMS320F243 // Матер, всерос. научно-тех. сем. «Синхронизация, формирование и обработка сигналов». Ярославль, 2003. С. 94−96.
  86. Tarakanov A.N., Nazarovsky А.Е., Moseev A.L. Improvement of NLMS adaptive algorithm performance in double talk mode // 2nd
  87. EE international conference on circuits and systems for communications. Moscow, 2004. P. 37.1−37.4.
  88. А.Е., Тараканов А. Н. Улучшение производительности робастного алгоритма эхокомпенсации на ЦСП ADSP-21 160 // Тр. 7-ой междун. конф. и выставки «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (DSPA-2005). Москва, 2005. С. 441−444. (рус., англ.).
  89. А.Е., Шарапов H.H. Модификация процедуры вычисления медианы в робастном алгоритме НМНК // Тр. междун. научно-практ. конф. «Информационные средства и технологии». Москва, 2005. Т. 1. С. 135−138.
  90. А.Е., Тараканов А. Н. Увеличение производительности робастного алгоритма эхокомпенсации // Матер. 6-й всерос. научно-тех. конф. «Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике». Чебоксары, 2005.С. 180−183.
  91. Nazarovsky A., Moseev A. A new method for double talk detection in line echo cancellation // Proc. of 1 international workshop on optimization problems in engineering (IWOPE-2005). Yaroslavl, Russia, 2005. V. 1, P. 56−63.
  92. A.E., Тараканов А. Н. Алгоритм для обнаружения и обработки ситуации двойного разговора на основе адаптивной структуры с двумя фильтрами // Тр. LXI научн. сессии, посвященной Дню Радио. Москва, 2006. С. 94−96.
  93. А.Е., Тараканов А. Н. Новый алгоритм для детектирования и обработки ситуации двойного разговора //
  94. Докл. 8-й междун. конф. и выставки «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (08РА-2006), Москва, 2006. Т. 1, С. 243−246.
  95. А.Е., Тараканов А. Н. Модификация структуры с двумя фильтрами для обнаружения и обработки ситуации встречного разговора // Тр. междун. научно-тех. конф. «Информационные средства и технологии». Москва, 2006. Т. 3, С. 49−52.
  96. ITU-T Recommendation G.107. The E-model, a computational model for use in transmission planning. 1998.
  97. ITU-T Recommendation P.800. Methods for subjective determination of transmission quality. 1996.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?