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  •  关键词自适应旁瓣相消改善因子相位一致性最佳自适应旁瓣相消的条件 1自适应旁瓣相消的基本原理与对消效果的评价 自适应旁瓣相消技术是相控阵雷达的一个重要组成部分,它将天线技术与信号处理技术结合在一起,...
  • 圆阵波束形成和自适应旁瓣相消抗干扰MATLAB仿真 适用于圆阵天线阵列
  • 空域自适应旁瓣相消的算法及其实现 空域自适应旁瓣相消的算法及其实现
  • 自适应旁瓣雷达系统能够有效对抗来自副瓣方向的有源干扰,在分析控阵雷达自适应旁瓣工作原理基础上,基于设计的辅助天线配置方案,针对干扰源相对雷达角度变化以及雷达天线方向图差异,对自适应旁瓣...
  • 控阵雷达自适应旁瓣消相控阵雷达自适应旁瓣
  • 研究了快速极大似然(FastMaximumLikelihood,FML)算法在旁瓣系统中的应用,采用前后向平均技术和FML算法结合的方法,解决相关干扰的抑制问题,与传统的采样矩阵求逆(SampleMatrixInversion,SMI)方法相比,该方法...
  • 基于子带滤波器组的宽带自适应天线旁瓣相消技术
  • 旁瓣相消

    2014-11-11 08:38:41
    广义旁瓣相消自适应阵列,GPS导航,阻塞矩阵
  • 为了加快基于广义旁瓣相消器的麦克风阵列语音增强系统的收敛速度,将其自适应模块的输入信号分解到子带以进行处理,并将多通道维纳滤波器引入广义旁瓣相消器的非自适应支路,以更有效地抑制非相干噪声。实际测试结果...
  • 广义旁瓣相消

    2014-11-11 08:36:16
    自适应阵列处理,GPS抗干扰,广义旁瓣相消器,CA码,阻塞矩阵
  • 为了加快基于广义旁瓣相消器的麦克风阵列语音增强系统的收敛速度,将其自适应模块的输入信号分解到子带以进行处理,并将多通道维纳滤波器引入广义旁瓣相消器的非自适应支路,以更有效地抑制非相干噪声。实际测试结果...
  • 麦克风阵列处理之TF-GSC 广义旁瓣相消
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  • 针对宽带通信系统中存在多个窄带干扰以及干扰带宽相对较宽的问题,提出一种利用广义旁瓣相消模型的自适应盲干扰抑制方法。通过将期望信号检测器分解为约束项和非约束项(其中非约束项为期望信号特征波形,而约束项为...
  • 自适应信号处理.rar

    2020-09-11 11:26:08
    自适应信号处理课程作业练习,内涵的MATLAB代码有:ASLC自适应旁瓣相消、GSLC广义旁瓣相消、MVDR最小方差自适应波束形成算法、LMS最小均方算法、LCMV线性最小约束方差算法
  • 该程序是根据阵列信号处理编写,程序是3_4_广义旁瓣相消器(GSC)的波束形成算法及其改进,主要根据波束形成技术来进行DOA估计
  • 自己编写的matlab自适应干扰对程序,通过互相关找匹配相位,再找对系数
  • 而今天我们就通过一种波束赋形方法,广义旁瓣相消器这一信号处理增强主瓣声音强度,降低旁瓣环境音的算法实现开始我们的入门基础套路练习。 1.背景和概念  单麦克风语音增强只需一路语音信号, 算法复杂度小, ...

    0.概述

           低功耗智能语音信号处理业务开发流程首先通过在学术领域中的理论算法结合具体场景选取适当的方法,通过matlab/python先实现算法对音频进行处理,如果结果达到理想效果,再编写C语言工程。编写C工程的过程需要先实现浮点工程,然后可以通过matlab或者Python去改变相关变量的浮点精度去验证变量定标的误差和精度是否在可接受范围。定标将会在后面的文章中补充介绍,定标过后再去实现C工程的定点版本。也就是说这个过程我们一共有四个版本的工程需要实现。matlab/python(1浮点、2定点)版本,C工程(3浮点、4定点),由于目前多数低功耗的平台都是要定点C工程的版本,所以这个版本是我们最终需要的版本,而实现这个版本需要经历上述1版本验证算法、2版本定标、3版本辅助定点版本实现这一系列环节,当然如果你要是高手请忽略上述正常人的路子。
    而从《低功耗智能语音信号处理》这一标题上看,业务涉及面比较广,需要数学理论、工程经验、还有最近很火的AI相关方法。大体涉及下面几个大块。
    1.信号处理环节(降噪、增强语言)—原始信号的预处理是影响训练模型好坏的重要原因
    2.模型训练(唤醒、识别)
    3.工程实现。(C工程、资源/性能)

           习武通过最简单的套路练习基本功和入门是最好的方法。而今天我们就通过一种波束赋形方法,广义旁瓣相消器这一信号处理增强主瓣声音强度,降低旁瓣环境音的算法实现开始我们的入门基础套路练习。

    1.背景和概念

           单麦克风语音增强只需一路语音信号, 算法复杂度小, 硬件要求低,自1970年代以来已经得到了深入的研究, 提出了谱减法[1,2]、 最小均方误差方法[3,4], 维纳滤波法[5]和子空间方法[6]等等。 这些方法在通常情况下可以获得良好的噪声抑制性能, 然而在非理想条件下, 噪声总是来自于四面八方, 且其与语音信号在时间和频谱上常常是相互交叠的, 再加上回波和混响的影响(如图1.1), 利用单麦克风捕捉相对纯净的语音都是很困难的工作。 若在空间放置多个麦克风, 当语音和周围环境信息被多个麦克风聚集时, 麦克风阵列可以在期望方向上有效地形成一个波束去拾取波束内的信号, 并消除波束外的噪声, 从而达到同时提取声源和抑制噪声的目的, 所以利用阵列来取代单麦克风成为进一步提高语音增强效果的有效途径[7]。
    阵列信号处理是信号处理的主要领域之一,一直以来都是
    由于其在各个领域的广泛应用,过去对其进行了广泛的研究。
    我们从工程中这一实际问题出发,慢慢的引出需要补充的课程,如信号与系统,甚至数学基础,以及所有工程中遇到的概念和问题,有时间和兴趣一个一个来梳理。
    波束赋形(Beamforming),又称波束成型、空域滤波,是一种使用传感器阵列定向发送和接收信号的信号处理技术。波束赋形技术通过调整相位阵列的基本单元的参数,使得某些角度的信号获得相长干涉,而另一些角度的信号获得相消干涉。波束赋形既可用于信号发射端,又可用于信号接收端。该技术在雷达、无线通信、语音处理等领域应用广泛。本文所描述的广义旁瓣相消器(General sidelobe canceller,GSC)便是其中一种波束赋形算法。

    2.算法原理与应用

    2.1beamforming框架

    首先以线麦阵列为例
    在这里插入图片描述
    1)若目标信号垂直麦克风阵列入射,则通过简单的相加就可以获得想干信号;
    2)如果目标信号以 θ ( θ ≠ 9 0 ∘ ) \theta\left(\theta \neq 90^{\circ}\right) θ(θ=90)入射时,由于相位上的偏差导致信号存在一定程度的相消现象。
           针对上述现象采用适当的权重向量,补偿麦克风的时延,使 θ \theta θ方向入射信号能够想干叠加。在这里插入图片描述

    2.2beamforming最佳权向量

    2.3GSC算法

    在这里插入图片描述

    3.MATLBA实现

    4.C工程实现

    5.总结

    [1] Boll S F. Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, 1979, 27(2):113–120.
    [2] Kamath S, Loizou P. A multi-band spectral subtraction method for enhancing speech corrupted by colored noise. Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics,
    Speech, and Signal Processing, Orlando, Florida, 2002, 675–678.
    [3] Ephraim Y, Malah D. Speech enhancement using a minimum mean-square error shorttime spectral amplitude estimator. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal
    Processing, 1984, 32(6):1109–1121.
    [4] Ephraim Y, Malah D. Speech enhancement using a minimum mean-square error logspectral amplitude estimator. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, 1985, 33(2):443–445.
    [5] Scalart P, Filho J V. Speech enhancement based on a priori signal to noise estimation. Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing,
    volume 2, Atlanta, GA, 1996, 2:629–632.
    [6] Ephraim Y, Van Trees H. A signal subspace approach for speech enhancement. IEEE
    Transactions on Speech and Audio Processing, 1995, 3(4):251–266.
    [7] 崔玮玮. 基于麦克风阵列的声源定位与语音增强方法研究[D]. 北京: 清华大学, 2009.
    未完待续…

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  • 雷达的旁瓣,说起来并不是为了提高雷达本身的性能,而是一种抗干扰的手段。因为很多时候,雷达被干扰都是别的干扰机从非雷达主瓣方向照射过来的,本文对这种抗干扰形式进行介绍。 1.雷达受干扰照射 对雷达来...

    雷达的旁瓣对消,说起来并不是为了提高雷达本身的性能,而是一种抗干扰的手段。因为很多时候,雷达被干扰都是别的干扰机从非雷达主瓣方向照射过来的,本文对这种抗干扰形式进行介绍。

    1.雷达受干扰照射

    对雷达来说,最难对付的干扰是有源干扰,对雷达的有源干扰不仅可以从雷达主瓣进入,还可以从旁瓣进入。一般来说,雷达在搜索状态时,干扰信号是很难直接从雷达主瓣照射进来的,都是通过旁瓣进入雷达接收机,如下图所示。为了降低干扰信号进入雷达接收机的信号幅度,降低天线副瓣是抗干扰的重要手段,通常可以采取超低旁瓣,旁瓣对消(SLC),旁瓣匿影(SLB)等方式,以增强雷达的抗干扰能力。

    2.旁瓣对消和旁瓣匿影的原理

    天线具有主瓣和旁瓣,如果另外增加辅助天线,将其接收的干扰信号和雷达天线接收的干扰信号加权求和,得到新的雷达方向图,在干扰方向形成零点,从而抑制旁瓣干扰。辅助天线一般弱方向性或无方向性,其增益远远低于天线主瓣,而与旁瓣相当。因此辅助天线的引入对应天线主瓣的影响较小,其主要作用是影响天线的旁瓣特性。

    权值根据干扰方向变化自适应地实时调整,使得天线合成图始终在干扰方向形成零点——这就是自适应旁瓣对消技术。其主要用于消除连续型有源干扰。

    旁瓣匿影,主要用于消除脉冲型干扰,其原理非常简单:当信号进入天线主瓣时,其电平远远大于从辅助天线进入的信号电平;当信号进入天线副瓣时,其电平低于从辅助天线进入的信号电平,因而被认为是干扰。这时主通道关闭,干扰被阻断。

     

     

     

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  • 自适应滤波MATLAB实现,可以对噪声提取有用信号
  • 为了研究雷达天线极化特性对天线自适应旁瓣系统性能的影响,在干扰为任意极化的情况下,从主辅通道幅特性出发,分析了天线极化特性对自适应旁瓣系统主辅通道幅特性的影响,进而研究了极化干扰条件下的自适应...
  • 3、自适应旁瓣相消(SLC) 4、自适应数字波束形成(ADBF) 5、波达方向(DOA)估计 6、动目标显示(MTI)和动目标检测(MTD) 7、空时联合自适应处理技术(STAP) 8、空时联合DOA估计 9、米波雷达测高技术
  • 利用TS201 超高性能的计算处理能力以及FPGA 支持的高速接口交换...处理系统, 并以幅相校正、自适应旁瓣相消的算法实现为例, 详细介绍了该阵列信号处理系统算法的实现方 法。该系统运行稳定可靠, 达到了系统的设计要求
  •  基于对自适应滤波算法的研究可以得出,GSC(Generalized Sidelobe Canceller)框架...仿真结果证明了提出的基于广义旁瓣相消的降秩自适应波束形成算法具有良好的降低自由度和波束形成性能,验证了算法的有效性。
  • 同时,在俯仰向进行降维处理形成和、差波束,并基于旁瓣相消原理利用俯仰差波束自适应对消和波束中的近程杂波。理论分析和仿真结果表明,本文方案能高效滤除近程杂波,且俯仰主波束保形性能好,运算量小,适合工程应用。
  • 旁瓣滤波器对电离层杂波进行自适应抑制的方法。利用辅助天线输出中的干扰成分, 自适应的调整其加权系 数, 最大程度的估计出主天线输出中的干扰。然后在主天线的输出中减去这个估计出的干扰。最后, 对现有...
  • 前言 仍然是西蒙.赫金的《自适应滤波器原理》第四版第二章,首先看到无约束维纳滤波,接着到了一般约束条件的滤波,此处为约束扩展的... 2)广义旁瓣相消(Generalized Sidelobe Cancellation, GSC)理论推...

    本文转载自:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621185.html

     
    前言

    仍然是西蒙.赫金的《自适应滤波器原理》第四版第二章,首先看到无约束维纳滤波,接着到了一般约束条件的滤波,此处为约束扩展的维纳滤波,全文包括:

      1)背景介绍;

      2)广义旁瓣相消(Generalized Sidelobe Cancellation, GSC)理论推导;

      3)GSC应用——语音阵列信号增强;

    内容为自己的学习记录,其中错误之处,还请各位帮忙指正! 

     

    一、背景介绍

    一般约束条件的维纳滤波中,有\mathbf{w}^{H} \mathbf{s}\left(\theta_{0}\right)=g的约束条件,即\mathbf{s}^{H}\left(\theta_{0}\right) \mathbf{w}=g. 如\mathbf{s}\left(\theta_{0}\right)为旋转向量时,希望在\theta_{0}处保留波束—>对应g_{1}=1,希望在θ2θ2处抑制波束—>对应g_{2}=0,写成一般形式:

                                   

    写成更一般的形式:

                                    \mathbf{C}^{H} \mathbf{w}=\mathbf{g}

    假设w权值个数为M,在一般约束维纳滤波中可以看出:限定条件使得结果更符合预期的效果。假设C为M×L的矩阵:L个线性约束条件。对于M个变量的方程组,对应唯一解最多有M个方程,即:对于L个线性约束来讲,我们仍可以继续利用剩下的M-L个自由度进行约束,使得结果更加符合需求(比如增强某信号、抑制某信号等),这便是GSC的背景。

     

    二、GSC理论推导

      A-理论介绍

    书中的推导较为繁琐,我们可以从投影空间的角度加以理解,也就是最小二乘结果的矩阵求逆形式,给出简要说明:

    对于矩阵A(N×M):

    • 如果A是满列秩(N>=M)对于符合LA=I的矩阵解为:\mathbf{L}=\left(\mathbf{A}^{H} \mathbf{A}\right)^{-1} \mathbf{A}^{H};
    • 如果A是满行秩(N<=M)对于符合AR=I的矩阵解为:\mathbf{R}=\mathbf{A}^{H}\left(\mathbf{A} \mathbf{A}^{\mathbf{H}}\right)^{-1}.

    对于\mathbf{C}^{H} \mathbf{w}=\mathbf{g},得出最优解:

                                \mathbf{w}_{q}=\mathbf{C}\left(\mathbf{C}^{H} \mathbf{C}\right)^{-1} \mathbf{g}

    记:

                                \mathbf{w}_{r e}=\mathbf{w}-\mathbf{w}_{q}

    为了便于对余量\mathbf{w}_{r e}进行控制,将C扩展为:\left[\mathrm{c} | \mathrm{c}_{a}\right]\mathbf{C}_{\mathbf{a}}的列向量为矩阵C列向量张成空间的正交补空间的基,即:

                                     \mathbf{C}_{a}^{H} \mathbf{C}=\mathbf{0}

    分析新的空间特性:

                        

    上式有\mathbf{C}^{H} \mathbf{w}_{r e}=\mathbf{0},这就说明只要满足该条件,\mathbf{r}_{e}=\mathbf{C}_{a}^{H} \mathbf{w}_{r e}就是补空间的余量,如何保证一定有\mathbf{C}^{H} \mathbf{w}_{r e}=\mathbf{0}呢?可以将\mathbf{w}_{r e}写为:-\mathbf{C}_{a} \mathbf{w}_{a}的形式,之所以添加——可能是因为正交补空间可以认为C列向量空间不能表征的成分,我们通常认为这一部分为该丢弃的残差,也因为是残差:\mathbf{C}_{a}通常被称为阻塞矩阵(取Block之意),很多书籍用B表示。

     重新给出推导的结果:

                                  \mathbf{w}=\mathbf{w}_{q}-\mathbf{C}_{a} \mathbf{w}_{a} \quad \text { s.t. } \mathbf{C}_{a} \mathbf{w}_{q}=\mathbf{0}

    对应结构图为:

                        

    简化后可以认为上支、下支:

                          

    这是维纳滤波器的典型结构。

      B-阻塞矩阵的选取

    阻塞矩阵这一段摘自:秦博雅《基于低复杂度自适应信号处理的波束成形技术研究》p22~23.

    大致有以下几种方式:

     

    三、阵列信号增强

    学了这个GSC怎么应用呢?这里参考一篇07年adaptive beamforming(引用见最后的参考)的例子,简要说明思路,关于阻塞矩阵。

    文中结构图:

    即:分别利用GSC框架,通过最小互信息实现信号的分离,其中w_{a}C_{a}B都提前给定,优化w_{a 1}w_{a 2}

    定义互信息:

    其中,

                                             

                                              

    在幅度(严格来讲是傅里叶系数幅度)为正态条件下,得到:

                                      

    给出输出表达式:

                                       Y_{i}=\left(\mathbf{w}_{\mathbf{q}, i}-\mathbf{B}_{i} \mathbf{w}_{\mathbf{a}, i}\right)^{H} \mathbf{X}

    并给出准则函数——相关系数的表达式:

                                                 

    其中,

                           

                          

    其中相关、互相关无法得到统计信息,仍然可以基于遍历性假设:利用时间换取空间,近似求取。

    文中提到引入正则化(regularization)

                              \mathcal{I}\left(Y_{1}, Y_{2} ; \alpha\right)=I\left(Y_{1}, Y_{2}\right)+\alpha\left\|\mathbf{w}_{\mathbf{a}, 1}\right\|^{2}+\alpha\left\|\mathbf{w}_{\mathbf{a}, 2}\right\|^{2}

    这个只是优化过程中的限定条件,与GSC框架关系不大,不再补充。

    这里在网上找去了一个8通道(channel)的混合语音(两个说话人),利用该算法进行分析,给出主要代码:

    主要代码:

    MMI_define_var(Xf1,Xf2);
    %initialization
    W1 = [0 0 0 0.1 0 0 0.2 ];
    W2 = [0 2 0 0 0.2 0 0.1 ];
    [Wa1,Wa2]=MMI_EstimateWa([W1 W2]');
    其中MMI_define_var定义变量:
    function MMI_define_var(Xf1,Xf2)
     
    global Wq B covX1X1 covX2X2  covX1X2  len;
     
    Wq=[1 1 1 1 1 1 1 1]'*1/8;
    B=[1 -1 0 0 0 0 0 0 ;0 1 -1 0 0 0 0 0 ;0 0 1 -1 0 0 0 0 ;0 0 0 1 -1 0 0 0 ;0 0 0 0 1 -1 0 0 ;0 0 0 0 0 1 -1 0 ;0 0 0 0 0 0 1 -1 ]';
     
    [~,len]=size(Xf2);
    XfMean1=mean(Xf1.');
    XfMean2=mean(Xf2.');
    for i=1:8
        Xf1(i,:)=Xf1(i,:)-XfMean1(i);
        Xf2(i,:)=Xf2(i,:)-XfMean2(i);
    end
     
    covX1X1=Xf1*Xf1'/len;
    covX2X2=Xf2*Xf2'/len;
    covX1X2=Xf1*Xf2'/len;
    <span style="font-size: 14px;">MMI_EstimateWa实现参数估计:<br></span>
    function [Wa1 Wa2]=MMI_EstimateWa(W)
    %obtain the Wa
    ww=[real(W)' imag(W)']';
     
    options = optimset('LargeScale','off','display','off');
    [X,fval] = fminunc('MMI_real_imag_objfun',ww,options);
    X_real=X(1:14);
    X_imag=X(15:28);
    Wa1_real=X_real(1:7);
    Wa1_imag=X_imag(1:7);
    Wa2_real=X_real(8:14);
    Wa2_imag=X_imag(8:14);
     
    Wa1=Wa1_real+sqrt(-1)*Wa1_imag;
    Wa2=Wa2_real+sqrt(-1)*Wa2_imag;
    end

    对应结果图:

                                   

    可以听出来:虽然略有杂音,但两个说话人的声音已经实现了分离,GSC框架有效。如果不同说话人声达时间估计准确,迭代算法应用合适,效果会更好,此处主要介绍GSC应用,细节不再琢磨,有兴趣的可以探索探索。

     

    参考:

    • K. Kumatani, T. Gehrig, U. Mayer, E. Stoimenov, J. McDonough and M. WÖlfel, "Adaptive Beamforming With a Minimum Mutual Information Criterion," in IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 15, no. 8, pp. 2527-2541, Nov. 2007.
    • Simon Haykin 《Adaptive Filter Theory Fourth Edition》.
    展开全文
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空空如也

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自适应旁瓣相消