一种基于贡献因子的非线性Volterra滤波优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于贡献因子的非线性Volterra滤波优化方法，该方法的步骤包括：1、得到非线性Volterra滤波器的原始输出信号；2、将Volterra滤波器的每个节点加权系数分别置零，形成子滤波器，得到每个子滤波器的输出信号；3、根据每个子滤波器输出信号和原始输出信号，计算每个节点的贡献因子；4、将每个节点的贡献因子与设定的阈值Δ进行比较，确定Volterra滤波器最优加权系数；5、根据最优加权系数形成优化后滤波器。该方法针对现有的非线性Volterra滤波方法计算量大的问题，提出根据各节点对输出信号的贡献大小，查找并删除冗余节点，在不影响滤波性能的前提下，删除对滤波器输出结果贡献小的冗余节点，可以进一步减小计算量，降低工程实现的资源占用量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及非线性Volterra滤波
，特别涉及一种基于贡献因子的非线性Volterra滤波优化方法。
技术介绍
目前的研究证明，在满足输入信号能量有限的条件下，非线性系统的描述可以用Volterra级数任意逼近，因此非线性Volterra滤波技术已经成为一种行之有效的非线性信号处理方法，其原理简单、操作方便，在现有的滤波
备受重视。目前Volterra滤波技术已经成功应用到很多工程领域，如非线性系统控制、无线电通信、卫星通信、磁带信道以及生物过程建模等领域。但现有的非线性Volterra滤波方法，由于节点众多，在工程实现中存在计算量大、占用资源多的缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种基于贡献因子的非线性Volterra滤波优化方法，该方法针对现有的非线性Volterra滤波方法计算量大的问题，提出根据各节点对输出信号的贡献大小，查找并删除冗余节点，从而降低滤波处理的计算量，实现滤波优化，便于非线性Volterra滤波的工程实现。本专利技术实现上述目的的技术解决方案是：一种基于贡献因子的非线性Volterra滤波优化方法，包括以下步骤：(1)、具有N个节点的非线性Volterra滤波器对输入信号进行Volterra变换，输出N维数据序列X＝[x1,x2,...,xN]，所述N个节点的加权系数分别为w1、w2、…、wN，即非线性Volterra滤波器的原始输出信号N为正整数；(2)、将所述Volterra滤波器的每个节点加权系数分别置零，形成N个子滤波器，即第i个子滤波器的输出信号i＝1、2、…、N；(3)、根据每个子滤波器输出信号和原始输出信号，计算每个节点的贡献因子，其中，第i个节点的贡献因子为λi，i＝1、2、…、N；(4)、将每个节点的贡献因子与设定的阈值Δ进行比较，确定Volterra滤波器每个节点的最优加权系数，具体确定方法如下：如果λi≥Δ，则第i个节点的最优加权系数wi′＝wi；如果λi＜Δ，则第i个节点的最优加权系数wi′＝0。(5)、以步骤(4)确定的最优加权系数w1′、w2′、…、wN′作为Volterra滤波器的各节点的加权系数，进行滤波处理。上述的基于贡献因子的非线性Volterra滤波优化方法，在步骤(3)中，每个节点的贡献因子的具体计算方法如下：λi=|y0-yiy0|,i=1,2,...,N.]]>上述的基于贡献因子的非线性Volterra滤波优化方法，在步骤(3)中，每个节点的贡献因子的具体计算方法如下：(3a)、计算每个节点的绝对贡献因子：ei=|y0-yiy0|,]]>其中，ei为第i个节点的绝对贡献因子，i＝1、2、…、N；(3b)根据步骤(3a)计算的每个节点的绝对贡献因子，计算相邻节点间的相对贡献因子，其中：第1个节点的相对贡献因子剩余N-1个节点的相对贡献因子的计算公式如下：Gj=ejej-1,j=2,...,N;]]>(3c)、以步骤(3b)计算的相对贡献因子作为每个节点的贡献因子，即λi＝Gi，i＝1、2、…、N。本专利技术与现有技术相比的有益效果在于：(1)、本专利技术根据各节点对输出信号的贡献大小，查找并删除冗余节点，可以在不影响滤波性能的前提下，减小滤波处理的计算量，大大提高了非线性Volterra滤波方法的工程实现可能性；(2)、本专利技术的滤波优化方法不受限于处理信号，具有较广的适用性，可适用于宽带卫星通信抗干扰的应用场合，用于提高宽带卫星通信抗复杂干扰的能力，也可应用于频域滤波。附图说明图1为Volterra滤波器的原理框图；图2为本专利技术的基于贡献因子的非线性Volterra滤波器优化方法的处理流程。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明。本专利技术基于贡献因子的大小，查找非线性Volterra滤波器的冗余节点，通过屏蔽冗余节点实现滤波方法优化，可有效降低滤波实现的计算量。其中本发明涉及的贡献因子有两种：一是绝对贡献因子，二是相对贡献因子，以下分别对贡献因子的定义，以及基于两种贡献因子的优化方法，进行详细说明。(一)、贡献因子的定义本专利技术基于长期的研究分析，首次在信号处理领域提出了贡献因子的定义。定义1：绝对贡献因子在信号处理系统中，系统输出信号为输入向量X＝[x1,x2,...,xN]中各元素共同作用的结果，即系统输出信号y0＝f(x1,x2,...,xN)。如果将其中某元素xi(i＝1,2,...,N)去掉后，则系统的输出信号为yi＝f′(x1,x2,...xi-1,xi+1,...,xN)，则定义元素xi对系统输出的绝对贡献因子为定义2：相对贡献因子在信号处理系统中，基于以上的绝对贡献因子的定义，如果考虑元素之间的影响，则可以根据各元素的绝对贡献因子，计算各元素之间的相对贡献因子，即定义元素xi相对于元素xj的相对贡献因子(二)、基于贡献因子的非线性Volterra滤波优化方法非线性Volterra滤波器的原理框图如图1所示，具有N个节点的非线性Volterra滤波器对输入信号进行Volterra变换，输出N维数据序列X＝[x1,x2,...,xN]，所述N个节点的加权系数分别为w1、w2、…、wN，即非线性Volterra滤波器的原始输出信号由于非线性Volterra滤波器的节点非常多，但并不是所有节点对滤波输出都有实质影响，将上述定义的贡献因子概念，引入到非线性Volterra滤波器中，根据滤波器中每个节点的贡献因子大小，确定Volterra滤波器中冗余节点的位置，然后去除所述冗余节点，将剩余的优选节点按原顺序重新排列，形成优化后的滤波器。显然，滤波优化方法的关键在于Volterra滤波器冗余节点定位，本专利技术基于绝对贡献因子和相对贡献因子的定义，提出以下两种滤波优化方法，处理流程如图2所示。第一种方法：基于绝对贡献因子的优化方法(1)、将Volterra滤波器的每个节点加权系数分别置零，形成N个子滤波器，即第i个子滤波器的输出信号i＝1、2、…、N；(2)、根据每个子滤波器输出信号和原始输出信号，计算每个节点的绝对贡献因子，其中，第i个节点的绝对贡献因子i＝1、2、…、N；(3)、将每个节点的绝对贡献因子与设定的阈值Δ进行比较，确定Volterra滤波器每个节点的最优加权系数，具体确定方法如下：如果ei≥Δ，则第i个节点的最优加权系数wi′＝wi；如果ei本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于贡献因子的非线性Volterra滤波优化方法，其特征在于包括以下步骤：(1)、具有N个节点的非线性Volterra滤波器对输入信号进行Volterra变换，输出N维数据序列X＝[x1,x2,...,xN]，所述N个节点的加权系数分别为w1、w2、…、wN，即非线性Volterra滤波器的原始输出信号N为正整数；(2)、将所述Volterra滤波器的每个节点加权系数分别置零，形成N个子滤波器，即第i个子滤波器的输出信号i＝1、2、…、N；(3)、根据每个子滤波器输出信号和原始输出信号，计算每个节点的贡献因子，其中，第i个节点的贡献因子为λi，i＝1、2、…、N；(4)、将每个节点的贡献因子与设定的阈值Δ进行比较，确定Volterra滤波器每个节点的最优加权系数，具体确定方法如下：如果λi≥Δ，则第i个节点的最优加权系数wi′＝wi；如果λi<Δ，则第i个节点的最优加权系数wi′＝0。(5)、以步骤(4)确定的最优加权系数w1′、w2′、…、wN′作为Volterra滤波器的各节点的加权系数，进行滤波处理。

【技术特征摘要】
1.一种基于贡献因子的非线性Volterra滤波优化方法，其特征在于包括以
下步骤：
(1)、具有N个节点的非线性Volterra滤波器对输入信号进行Volterra变
换，输出N维数据序列X＝[x1,x2,...,xN]，所述N个节点的加权系数分别为w1、
w2、…、wN，即非线性Volterra滤波器的原始输出信号N为正整
数；
(2)、将所述Volterra滤波器的每个节点加权系数分别置零，形成N个子
滤波器，即第i个子滤波器的输出信号i＝1、2、…、N；
(3)、根据每个子滤波器输出信号和原始输出信号，计算每个节点的贡献
因子，其中，第i个节点的贡献因子为λi，i＝1、2、…、N；
(4)、将每个节点的贡献因子与设定的阈值Δ进行比较，确定Volterra滤
波器每个节点的最优加权系数，具体确定方法如下：
如果λi≥Δ，则第i个节点的最优加权系数wi′＝wi；如果λi<Δ，则第i个节
点的最优加权系数wi′＝0。
(5)、以步骤(4)确定的最优加权系数w1′、w...

【专利技术属性】
技术研发人员：马文强，邱伟峰，孙洋，禚国维，马伟，张舸，李杰，
申请(专利权)人：西安空间无线电技术研究所，
类型：发明
国别省市：陕西;61