稀疏系统识别的比例型LMS自适应滤波器的算法/架构协同设计
摘要：在稀疏自适应滤波应用中实现比例型LMS算法家族的硬件问题的研究 派生重新组合的比例型算法通过算法架构设计方法，可以进行流水线处理，并且具有高效的硬件架构，解决了硬件实现的问题。在实现之前，我们研究了这些重新组合的算法在白色、彩色和语音输入条件下的收敛、稳态和跟踪性能。据我们所知，这是首次尝试在硬件中实现比例型算法。我们表明，对于变化的回声路径稀疏度，白色输入的延迟μ-律比例型LMS (DMPLMS)算法和有色输入的延迟小波MPLMS (DWMPLMS)算法是网络回声消除的强大的VLSI解决方案。我们在硬件中实现了所有设计，考虑到16位定点表示，合成结果显示，与传统的DLMS架构相比，DMPLMS算法需要增加约25%的硬件开销，收敛速度提高了3倍，对于相关输入条件，DWMPLMS算法需要增加约58%的硬件开销，收敛速度提高了15倍。
作者：Subrahmanyam Mula, Vinay Chakravarthi Gogineni, Anindya Sundar Dhar
论文ID：1703.10658
分类：Other Computer Science
分类简称：cs.OH
提交时间：2017-04-03