现代信号处理00概述.ppt

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1、现代信号处理现代信号处理2009年11月严勤yanqinieee.org2教材事项n现代数字信号处理 姚天任等编，华中科技大学出版社n张贤达，现代信号处理，北京：清华大学出版社，2002年10月。n离散时间语音信号处理,Thomas F.Quatieri,电子工业出版社n离散时间信号处理,A.V.奥本海姆,R.W.谢弗,刘树棠,黄建国译,西安交通大学出版社nMitra，数字信号处理，北京：清华大学出版社，2001年9月（影印版）。3课程内容n第一章 概述n第二章 数字信号处理基础n第三章 自适应信号处理 n第四章 现代谱估计n第五章 多速率信号处理与小波变换n第六章 数字语音信号处理 4考核n

2、读论文报告一篇平时成绩n课程考试-2小时第一章 概述现代信号处理研究进展6序 言n物质、能量同信息信息一起构成人类最宝贵的三项战略资源；人类正快步走向信息社会，信息技术信息技术(IT)已经成为最具时代特征和最富活力的支柱技术之一。n作为IT基础的信息科学信息科学正在经历从“统计”到“理解”,从“传输”到“认知”的巨大变革，正满怀信心地迎接以信息的“理解”和“认知”为主要特征，以全信息理论为主要内容的信息时代的新阶段智能信息科学时代。n作为信息载体的信号处理信号处理经历了从模拟到数字，从确知到随机的发展过程，正阔步迈向以非平稳信号、非高斯信号为主要研究对象和以非线性、不确定性为主要特征的智能信号

3、处理时代。7序 言n通信通信担负着信息流通的功能，近一、二十年获得异乎寻常的发展；各种基于因特网和移动网的新业务相继出现，新概念和新技术层出不穷。标志性技术有标志性技术有：IP技术、3G,4G移动通信技术、宽带接入技术、基于波分复用技术的光传送网(WDM-OTN)技术。n网络网络是国家信息基础设施(NII)的基础，网络功能是各类通信技术的出发点和归宿。n信息与通信，涉及方方面面的问题。这里并不试图对这些问题给出回答。只想对21世纪信号处理技术特别对通信信号处理发展趋势作一介绍。8信 号 处 理n信号处理地位与作用n信号处理的基础n信号处理与现代通信n信号处理的发展趋势n当前研究热点通信信号处理

4、9信号处理地位与作用n信号与信息处理学科是信息科学一个重要组成部分n信号与信息处理学科的发展水平从一个侧面反映了一个国家整体科学技术水平n作为信号与信息处理基础的DSP 它是“数字会聚”和“信息产业合流(3C结合)”的粘合剂 其作用将超过电路在电子信息技术中的作用 In the future,DSP is much more likely to be useful to most engineers and scientists than circuits10信号处理的基础n信号处理与信息论、现代通信的关系 首先，首先，请注意如下学术现象：请注意如下学术现象：1.现象之一现象之一：在纪念信息论

5、五十周年的时候，信号处理刊物发表了大量文章在纪念信息论五十周年的时候，信号处理刊物发表了大量文章IEEE信息论汇刊信息论汇刊98年10月出版了纪念“Shannon信息论50周年”特辑 IEEE SPSP汇刊汇刊连续两年冠以“Shannon信息论50周年”发表论文 IEEE SPSP杂志杂志连续三年冠以“Shannon信息论50周年”发表特邀论11信号处理的基础（续）这些论文是：qThe past,present,and future of multimedia signal processing.IEEE SP Magazine,July 1997qThe past,present,and f

6、uture of neural networks for signal processing.IEEE SP Magazine,Nov.1997qThe past,present,and future of image&multidimensional signal processing.IEEE SP Magazine,March 1998qThe past,present,and future of speech processing.,May 1998qHighlights of statistical signal&array processing.,Sep.1998qHighligh

7、ts of signal processing for communication.,March 1999qHighlights of signal processing education.,Sep.1999结论：结论：ShannonShannon信息论既是现代通信的基础，也是信号处信息论既是现代通信的基础，也是信号处理的基础理的基础12信号处理与现代通信2.现象之二：现象之二：通信信息技术高速发展的这十几年，正是信号处理技术快速发展的时期，许多新的信号处理方法，如 -高阶统计量方法 -盲信号处理方法 -小波变换 -神经网络信号处理方法 -量子信号处理方法 都是在这一时期产生和/或发展的。结

8、论结论：信号处理是现代通信发展的基础和推动力。信号处理是现代通信发展的基础和推动力。没有以没有以DSPDSP为代表的信号处理技术的发展，就不会有今天为代表的信号处理技术的发展，就不会有今天 的通信与信息技术的巨大进步。的通信与信息技术的巨大进步。13信号处理与现代通信（续）（续）n n信号处理与现代通信的密切关系还具体表现在通信的信号处理与现代通信的密切关系还具体表现在通信的如下方面：如下方面：q接入网的宽带化ADSLq骨干网的信道倍增DCMEq语音、图像和视频信息的压缩与传输q无线信道的估计、均衡与信道分配q3G/4G移动通信中的多用户检测和智能天线q软件无线电技术q加密、认证q网络信号处理

9、14信号处理发展趋势n n特点特点以算法为中心,更加注重实现与应用突出一个“非”，呈现“智、多、新”n n趋势趋势“非非”SP向着非平稳、非高斯、非线性方向发展 非线性信号处理 非平稳信号处理 多分辨信号处理 15信号处理发展趋势（续）”智智“信号处理与智能技术相结合各种智能及其关系各种智能及其关系生物智能(BI)人工智能(AI)：计算智能(CI)：相互关系：BI AICI计算智能计算智能(软计算软计算)技术技术主要指神经网络、模糊系统、进化计算也包括自适应技术、混沌技术等16信号处理发展趋势（续）信号处理与智能技术相结合的智能信号处理方法盲自适应信号处理神经网络信号处理模糊信号处理混沌信号处

10、理17信号处理发展趋势（续）“多多多多”SP向着多维、多谱、多分辨率、多媒体方向发展-多维信号处理-高阶谱估计-多分辨率信号处理-多媒体信号处理18信号处理发展趋势（续）“新新”IT与量子力学、生物技术等结合的信息处理新技术-生物信息学：基因工程与信息科学相结合的产物。它以计算机为工具,对遗传信息进行管理、交流、破译、预测。-量子信息学：量子力学与信息科学相结合的产物，包括量子计算、量子通信、量子密码术、量子计算机-基于内容的信息理论-信息内容的智能处理19信号处理发展趋势（续）“实现实现”信号处理技术与信号处理技术与VLSI相结合相结合,集理论、实现和应用集理论、实现和应用于一体于一体-DS

11、P算法与VLSI技术相结合的DSP处理器有力地促进DSP技术的应用-DSPs与4C结合,有力促进了IT技术及产业进步-把微控制单元(MCU)和DSPs结合在一起的所谓“系统芯片”已经问世-把DSPs和应用结合在一起的专用芯片(ASIC),以及片上系统(SOC)、片上网络均已问世。20信号处理发展趋势（续）“应用应用”信号处理与通信相结合的通信信号处理是当前研究信号处理与通信相结合的通信信号处理是当前研究热点热点-通信信号处理成为信号处理一个独立分支，并有专著出版-通信信号处理成为通信与信号处理期刊和学术会议的专题、专集-通信信号处理从信源、终端、信道深透到网络(如选路、流控、均衡)-基于DSP

12、平台的软件无线电技术成为现代通信的一项重要技术21 通信信号处理 与与雷达信号处理的比较雷达信号处理的比较 通信信号处理通信信号处理n用户 通信用户为合作性对象n信道 通信信道时变、衰落特征明显n干扰n码间干扰和多址干扰n信号 通信用户信号部分特征可已知 雷达信号处理雷达信号处理n用户 雷达目标为非合作性对象n信道n干扰 杂波干扰 n信号 雷达目标的特征未知结论：结论：虽然移动通信与雷达是完全不同的系统，但其信号处理却存在诸多相通的地方，一些主要的理论、技术和方法可以相互借鉴。22 通信信号处理 主要研究领域主要研究领域盲均衡：码间干扰对消器称为均衡器。“盲”：不需 要训练序列。多用户检测：多

13、址干扰对消器称为多用户检测器。阵列信号处理：天线阵列可以减小同信道干扰，分集接收可以有效抑制衰落，是改善蜂窝和个人通信服务系统质量、覆盖范围和容量的强有力技术自适应阵列（智能天线）：根据信号和干扰环境，自适应调节天线阵列的空间特性第3代和后3代通信系统的信号处理23 通信信号处理 过采样技术过采样技术定义：-波特间隔采样：以波特间隔T 采样 -分数间隔采样（过采样）：T/K,K 为整数应用：-分数间隔均衡器 -信道估计：通信信道一般为非最小相位信道，其估计需要使用高阶统计量。过采样的信道变成单输入多输出信道，每个子信道为最小相位信道，可以使用二阶统计量估计。24 通信信号处理 阵列信号处理阵列

14、信号处理n波束形成n波达方向估计n旁瓣对消(sidelobe cancellation)n随机布阵阵列的盲波束形成与波达方向估计25 通信信号处理 智能天线（或空时二维自适应智能天线（或空时二维自适应）v不同点：不同点：固定的分节天线阵列和相控阵列只能调节信号的相位。智能天线(即自适应阵列)可同时进行增益和相位调节。v主要自适应方法主要自适应方法最优空间MMSE(或MVDR)处理RAKE时域处理最优空间MMSE(或MVDR)处理最优时域MMSE(MVDR)处理联合空时最优MMSE（MVDR）处理联合空时RAKE处理联合空时自适应MVDR处理自适应空时多用户检测信源定位26 通信信号处理 降秩降

15、秩MMSEMMSE滤波滤波v原理原理：将接收信号投影到低维子空间，在子空间进行滤波器的优化设计。v性能性能：由于子空间约束，降秩滤波比全秩滤波性能更好。v主要方法主要方法 -空时辅助向量滤波(AVF：auxiliary vector filtering)-多级Weiner滤波(MWF：multistage Wiener filtering)27 通信信号处理 子空间方法子空间方法 n基于子空间的多用户检测n基于子空间的MIMO信道估计n基于子空间的自适应阵列n基于子空间的波达方向估计n基于子空间的时延和Doppler频移的估计n盲空时信号处理的子空间方法28 通信信号处理 空时编码空时编码 n

16、基于空时编码的多用户接收机n基于空时编码的信道估计n自适应天线n空时处理的TDMA29 通信信号处理 盲信号分离盲信号分离n独立分量分析（ICA）n主分量分析（PCA）n信源分离n信道估计30 通信信号处理 Turbo处理处理v基本原理基本原理：具有软输入软输出的迭代处理技术。在迭代过程中，解调器和解码器利用得到的输出作为下一次迭代的先验输入。v主要应用主要应用 -Turbo码 -Turbo均衡，包括自适应均衡与信道解码的联合优化 -Turbo多用户检测31 通信信号处理 Monte Carlo 统计信号处理统计信号处理vKalman滤波与滤波与Monte Carlo信号处理信号处理 -Kal

17、man滤波滤波:线性状态空间模型问题(过程噪声和观测噪声服从正态分布)，解决高斯噪声情况下参数估计和滤波问题。-MC处理处理(又称又称粒子滤波,particle filtering,使用MC仿真实现递推Bayes滤波)：非线性状态空间模型问题、解决非高斯噪声情况下的参数估计和滤波问题。v两类两类Monte Carlo信号处理方法信号处理方法：-Sequential Monte Carlo(SMC)法,用于信号的批处理 -Markov Chain Monte Carlo(MCMC)法，用于信号自适应处理v一个重要应用领域一个重要应用领域:无线通信 -IEEE信号处理汇刊于2002年2月发表了“M

18、onte Carlo methods for statistical signal processing”特辑 -J.of VLSI Signal Processing,2002“MC-BSP for wireless comm”32 通信信号处理 在在3G和后3G系统中应用 包括在MANET、传感器网络和UWB系统在应用，例如：n空时编码n空频编码的宽带OFDMn多载波CDMA系统n峰均功率比分析n解码n空时频三维处理n自适应调制与编码n协同信号处理（用于传感器网络）33 通信信号处理的新进展 量子信号处理与量子通信量子信号处理与量子通信n量子信息论n量子信号处理n量子密码n量子多用户检测（

19、它与空时多用户检测、Turbo多用户检测一起被认为是多用户检测技术的最新进展）34 通信信号处理的新进展 网络信号处理网络信号处理v研究背景研究背景 现代通信特别是无线组网技术的快速进步，向人们展示了实现个人通信这个人类梦想的极其光明的前景，但也仍然存在许多技术挑战。这就要求新的通信理论和复杂的信号处理技术。传统的通信信号处理主要应用于物理层，最近已经深入到网络的其它层次，并逐步形成网络信号处理这一新的研究领域 35 通信信号处理的新进展 网络信号处理（续）网络信号处理（续）v研究现状研究现状n网络信号处理的最先尝试是康奈尔大学Tong的无线ATM均衡和斯蒂文大学Tsatsanis的基于盲信号

20、处理技术的无线蜂窝网冲突分辨和网络分集。n最近研究人员提出基于自适应信号处理技术的网络跨层设计思想和初步实现方案。n传统用于物理层的多用户检测技术也被引入到Ad hoc网络并取得初步研究结果。36 通信信号处理的新进展 网络信号处理（续）网络信号处理（续）v研究现状（续）研究现状（续）n基于信号处理的网络分集（NDMA）技术、多媒体通信网业务建模、业务量辅助的多用户检测、通信网络中的盲/半盲信号处理等通信网信号处理问题，也逐步引起人们的关注。n最近，IEEE Transactions on Signal Processing 杂志最近出了一期“网络中的信息处理”专辑，其中分布式信号处理在Ad

21、hoc网络的应用是七大主题之一。37 通信信号处理的新进展 网络信号处理（续）网络信号处理（续）v主要研究内容主要研究内容n网络跨层设计n数据冲突分辨和多包接收(MPR)n网络分集（NDMA）n多媒体通信网业务量(traffic)建模n无线传感器网络中的协同信号处理与分布式信号处理nMC统计信号处理v结论结论：在下一代多媒体计算机和下一代通信网及其融合的演进中，信号处理将起重要作用。38神经网络在通信中应用v人工神经网络与人工智能、模糊逻辑对解决网络路由选择、数据流调度排队、资源管理、业务流量预测与控制以及网络优化和网络管理等方面可以发挥独特的作用；v以神经网络为代表的计算智能技术与信号处理相

22、结合可以在3G乃至4G移动通信系统的多用户检测、信道估计、信道的盲均衡和智能天线等功能的实现方面发挥核心的作用。39现代信号处理vv研究对象研究对象研究对象研究对象vv处理方法处理方法处理方法处理方法vv研究内容研究内容研究内容研究内容vv小结小结小结小结40现代信号处理 研究对象研究对象研究对象研究对象vvDSPDSPDSPDSP:研究确知或随机信号研究确知或随机信号研究确知或随机信号研究确知或随机信号q线性q因果q最小相位q时不变q平稳随机信号q高斯随机信号q整数维信号vvASPASPASPASP:研究随机信号研究随机信号研究随机信号研究随机信号q非线性q非因果q非最小相位q时变q非平稳随

23、机信号q非高斯随机信号q分数维(分形)信号41vvDSPDSPDSPDSP:硬计算或硬处理硬计算或硬处理硬计算或硬处理硬计算或硬处理精确计算数学模型求解微分或差分方程vvASP:ASP:ASP:ASP:软计算或软处理软计算或软处理软计算或软处理软计算或软处理估计与预测黑盒子软计算现代信号处理 处理方法处理方法处理方法处理方法42vvDSPDSPDSPDSP:两大支柱两大支柱,表层信息表层信息q快速变换q数字滤波vvASPASPASPASP:四大处理四大处理,深层信息深层信息q自适应信号处理(盲,半盲）q非平稳信号处理(HOS,Wavelets)q非线性信号处理q神经网络信号处理现代信号处理 研究内容研究内容研究内容研究内容43v 一个目标一个目标一个目标一个目标以实现智能系统为目标v 四个要点四个要点四个要点四个要点以DSP的原理为理论基础以软计算为主要处理方法以计算机为主要实现手段以通信业为主要应用领域现代信号处理 小结小结小结小结