基于FPGA技术的自适应滤波器设计

刘伟 唐诗 沈国杰 邰燕 王丽芳



基于FPGA技术的自适应滤波器设计

刘伟 唐诗 沈国杰 邰燕 王丽芳

重庆大学城市科技学院，重庆 402167

随着数字处理技术的发展，自适应滤波器已在手机通信设备、数字电视以及各种医疗影像检测设备得到广泛应用。本系统采用自制线性电压源，提供5V以及12V的电压，依据自适应算法（LMS）的原理将波形滤出，对一些噪声信号的特性，采用最小均方（LMS）算法转变自适应的系数，自适应的过程涉及将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的算法。使用运放OPA2227构成加法器，有用信号A与干扰信号B是两个独立的信号源，将它们加到一起，就得到一个混合信号C。再经过运放OPA222构成的移相器，得到一个可手动移相（0°～180°）的信号D，然后输入到自适应滤波模块当中，用自适应算法将有用信号A滤出。

自适应滤波器；最小均方（LMS）算法；FPGA

1 系统方案

1.1 系统结构

本系统的系统结构图如图1所示。

图1 系统结构图

利用加法器模块把独立有用信号源A与独立干扰信号源B相加得到混合信号C，把混合信号C送入移相器后得到信号D，然后把信号D和独立干扰信号B分别用ADC转换为数字信号，把这两个数字信号送入FPGA中，利用自适应算法（LMS）把干扰信号滤除，得到有用信号，把得到的信号通过DAC转换为模拟信号，从而还原有用信号。

1.2 方案比较选择

1.2.1 加法模块

在电子学中，加法器是一种数位电路，可以进行数字的加法计算，利用有用信号和干扰信号进行叠加。加法器又包括同相加法器与反相加法器。我们将采用两种方案对同相加法器与反相加法器进行选择。

表1 频率测量

同相加法器具有输入阻抗高、输出阻抗低的特点。在实物中，我们把加法器和移相器连在一起，使用同相加法器会影响后面的移相器的幅值波动，使结果超出误差范围，且调节不太方便，所以此方法被我们舍弃。

如果采用反相加法器，由于其具有输入阻抗低的特性，因此A端或者B端的信号，都能够非常方便地流入加法器，而且基本上对其他路没有影响。实物连接中反相加法器对后面的模块影响不大，所以我们采用了这种方法。

1.2.2移相模块

方案一：利用LM358移相。芯片LM358内涵两个增益高，且相互独立的、内部频率补偿的双运放，适用电源广泛。直流电压增益高（约100 dB）单位增益频带宽（约1 MHz）在实物中，高频移相会失真，不满足要求，此方法放弃。

方案二：采用OPA2227移相。OPA2227是一款高精度、低噪声运算放大器，增益带宽为8 MHz，压摆频率为2.3 V/us，在实物中移相完全满足题目要求而且用两级移相能达到360°，因此采用这个方案。

1.2.3 自适应滤波器模块

基于维纳理论的自适应噪声抵消需要无限加权滤波器，以极小化输出误差。为了实现维纳滤波方案，必须使用有限加权滤波器。换句话说，自适应滤波器必须假定维纳滤波器是一个有限冲激响应（FIR）滤波器，如图2所示。

图2 自适应滤波原理图

图3 自适应滤波器流程图

第五步：误差校验。若满足，则完成迭代；未满足，则继续下一步。

2 系统测试与分析

2.1 频率测试

通过本自适应滤波器过滤后输出结果6次测量数据，如表1所示。

2.2 测试结构分析

自适应滤波器用途广泛，可用作消除噪声等。在本次设计的过程中，输入的有用信号A和干扰信号B的频率相差较小时，误差相对如果大；如果输入信号的频率相差越大，那么滤波误差也越小。由此可知，双信号频率均衡且学习率逼近0.9时，收敛速度快，滤波效果显著。当有用信号为正弦波，噪声信号为方波或锯齿波时，噪声信号频率必须小于有用信号频率且峰峰值范围在1～2 V时，拟合误差信号相对平稳能够还原有用信号正弦波。图4为两个输入信号进入加法器相加之和的图形。图5为滤波之后的图形，也就是滤出来的有用信号。

图4 加法器之后

图5 滤波之后

3 设计总结

本次设计使我们对自适应滤波器的了解不是仅仅停留在表面，而是更深入地认识到了自适应滤波器的工作过程。本组设计是基于单片机FPGA设计的自适应滤波器，通过使用MATLAB仿真出自适应算法，然后转换成C语言编辑到MSP430中去，通过软件进行自适应滤波，由算法把干扰信号滤掉，效果相对较好。方案不断推了重新设计，先后级之间的相互干扰，耦合性不是太好，尽量做到相对独立。MSP430的处理数据有限，因此不能使用它来进行自适应计算，就改变方法使用FPGA进行编程，用MSP430显示输出的频率与峰值。整体结果还算理想，抖动有点厉害还需要进行改善。分析出几个原因：（1）设计硬件模块有缺陷；（2）焊接电路有虚焊漏焊等；（3）电路导线与导线之间有干扰；（4）程序理想状况与实际执行结果有偏差。解决措施：（1）改进电路设计，尽量保证整齐划一不出现干扰情况；（2）采用覆铜板印制电路；（3）优化程序，根据软硬件结合情况做出改进。

[1]韩焱青. 自适应滤波器仿真设计[J]. 实验科学与技术，2013，11（3）：11-12

[2]邱天. 自适应MTI滤波器的设计[J]. 火控雷达术，2006，35（3）：53-56.

[3]丛鹏，刘燕翔，任天令，等. 基于硅表面加工工艺的射频体声波滤波器研究[J]. 压电与声光，2002，24 （1）：1-3.

FPGA-Based Adaptive Filter Design

Liu Wei Tang Shi Shen Guojie Tan Yan Wang Lifang

College of City Science and Technology of Chongqing University, Chongqing 402167

With the development of digital processing technology, adaptive filters have been widely used in mobile communication devices, digital televisions, and various medical imaging detection devices. The system uses a self-made linear voltage source, which provides 5V and 12V voltages. The waveform is filtered out according to the principle of an adaptive algorithm (LMS). For some characteristics of noise signals, a minimum mean square (LMS) algorithm is used to transform the adaptive signal. Coefficients, the process of adaptation, involve algorithms that use the cost function to determine how to change filter coefficients to reduce the cost of the next iteration. We use an op amp OPA2227 to form an adder. The wanted signal A and the interfering signal B are two separate sources. Adding them together results in a mixed signal C. Then through the phase shifter composed of OPA222, a signal D can be manually phase-shifted (0°~180°), and then input to the adaptive filter module, and the useful signal A is filtered out by an adaptive algorithm.

adaptive filter; least mean square (LMS) algorithm; FPGA

TN713

A

2015年重庆市本科高校“三特行动计划”特色专业建设项目（渝教高[2015]69号）。