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卡尔曼滤波解卷积算法的优化问题
在盲语音去混响、盲信道均衡中,解卷积过程通常是其重要一环。基于卡尔曼滤波的解卷积算法具有较好的噪声稳定性和较快的收敛速度,但在计算复杂度方面却存在很大不足。针对这一问题,提出了一种改进方法,可以大大减少计算量。在标准卡尔曼滤波解卷积算法中,卡尔曼增益计算只与卷积系统的冲激响应有关,并且收敛快,但计算量占比却很高,而状态矢量(由解卷积信号构成)计算相对简单,只与卡尔曼增益和系统输入有关。因此,在卷积系统冲激响应不变的时间段内,可以利用卡尔曼增益快速收敛特性对其单独计算,待其收敛后再进行状态矢量(解卷积信号)计算,这样可以有效地降低解卷积过程的平均计算量。仿真实验表明,与标准卡尔曼滤波解卷积算法相比,新算法在保证稳定性的同时,可以有效地降低解卷积算法的计算复杂度。
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通信技术
2020年07期

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