Modified locally-adaptive myriad filters
Н.О. Тулякова, А.Н. Трофимчук, А.Е. Стрижак
2019
Radiotechnics
МОДИФИЦИРОВАННЫЕ ЛОКАЛЬНО-АДАПТИВНЫЕ МИРИАДНЫЕ ФИЛЬТРЫ Введение Развитие алгоритмов цифровой фильтрации, обеспечивающих высокое качество подавления помех при малой задержке обработки, актуально, поскольку во многих практических приложениях данное требование является приоритетным. Локально-адаптивные мириадные фильтры относятся к алгоритмам нелинейной устойчивой фильтрации в скользящем окне данных, позволяющим обрабатывать сигнал в режиме квазиреального времени. Применение локально-адаптивной
more »
... инейной устойчивой фильтрации также целесообразно, когда обрабатываемый процесс имеет различный, априорно неизвестный характер изменения информационной составляющей, при воздействии сложных помех, в частности из смеси гауссова шума и импульсных помех, что важно для многих практических условий. Идея локально-адаптивной нелинейной фильтрации заключается в получении оценок локальной сигнально-помеховой ситуации в окрестности текущего отсчета сигнала и в соответствующей адаптации алгоритма обработки для данного участка сигнала. С целью оценки свойств сигнала и помех на локальном участке по выборке отсчетов в пределах скользящего окна вычисляются показатели локальной активности (ПЛА), которые используются либо для гибкого изменения аналитического выражения, описывающего выходной сигнал фильтра, либо для выбора параметров алгоритма для обработки локального фрагмента сигнала. Соответственно, нелинейные локально-адаптивные фильтры (ЛАФ) в первом случае относятся к алгоритмам с "мягким", а во втором -с "жестким" переключением параметров [1 -4]. Среди адаптивных алгоритмов, не требующих больших вычислительных затрат, высокую эффективность подавления шума при обработке сигналов, характеризующихся как низкочастотным, так и высокочастотным поведением информационной составляющей, обеспечивают динамические аппроксимирующие алгоритмы [5 -11] на основе оптимального алгоритма Савицкого -Голея [12] . Данные адаптивные фильтры используют гибкую настройку длины интервала аппроксимации не только в зависимости от оценок спектра сигнала на обрабатываемом локальном участке [5 -7], но и от оценок уровня шума [8 -11]. Однако большинство линейных фильтров не подходят для обработки резких изменений сигнала типа скачок и других точек разрыва производной, а также плохо устраняют выбросы [13] . Высокую эффективность подавления помех обеспечивают двухэтапные адаптивные фильтры на основе ортогональных дискретных косинусных и вейвлетных преобразований, применяющие на первом этапе пороговую фильтрацию в области ортогонального преобразования для подавления шума, а на втором -оптимальную фильтрацию Винера с использованием в качестве модели оценки сигнала, полученной на первом этапе [14, 15] . Предложены адаптивные фильтры, комбинирующие пороговую фильтрацию в частотной области и динамическую аппроксимацию [16]. Однако алгоритмы на основе ортогональных преобразований не применимы в реальном времени, кроме того, к недостаткам данных фильтров относится появление эффекта Гиббса (флуктуаций) при обработке резких изменений сигнала, потеря или искажения низкоамплитудных параметров сигнала, а также необходимость предварительной достаточно точной оценки дисперсии шума [15] . Как отмечалось выше, для нелинейных ЛАФ, осуществляющих обработку сигнала во временной области, возможны быстрые реализации. Данные адаптивные алгоритмы не всегда требуют предварительной оценки дисперсии шума и характеризуются робастностью в широком смысле -устойчивым функционированием в условиях априорной неопределенности модели изменения сигнала и характеристик помех [1 -3]. Предложены [17 -27] мириадные ЛАФ одновременно с "мягким" изменением параметра линейности мириадного фильтра K [28 -31] в зависимости от локальных оценок масштаба данных [32, 33] и с "жестким" пе-Институт прикладной физики НАН Украины; Институт телекоммуникаций и глобального информационного пространства НАН Украины Поступила в редколлегию 09.01.2019
doi:10.30837/rt.2019.1.196.10
fatcat:43ua6jq6xvg6ho2affie2jvaqq