用于基于回波消除器的快速收敛仿射投影的装置和方法转让专利
申请号 : CN01818527.4
文献号 : CN1473403B
文献日 : 2010-05-05
发明人 : N·贝尔沙德 , A·比斯特 , S·希
申请人 : 英特尔公司
摘要 :
一个自适应滤波器，使用仿射投影(affine projection)(AP)修正估计回波信道的信道权向量。该回波信道接收一个发送输入序列和一个接收输入序列。当自适应滤波器分别运行在一个第一自适应模式和一个第二自适应模式时，该信道权向量具有第一和第二长度。一个延迟估计器，在第一自适应模式里使用自适应滤波器确定回波信道中的延迟。
权利要求 :
1.一种装置，包括：
自适应滤波器，使用仿射投影修正估计回波信道的信道权重向量，该回波信道接收发送输入序列和接收输入序列，当自适应滤波器分别运行在第一自适应模式和第二自适应模式时，该信道权重向量具有第一和第二长度；和耦合到自适应滤波器的延迟估计器，使用在第一自适应模式下的自适应滤波器来确定回波信道中的延迟。
2.权利要求1的装置，其中该自适应滤波器基于由延迟估计器确定的延迟运行在第二自适应模式中。
3.权利要求1的装置，其中第一长度比第二长度长。
4.权利要求1的装置，其中接收输入序列由随机序列和通过自回归系数向量加权的过去接收输入序列之和表示。
5.权利要求4的装置，其中该自适应滤波器包括：自回归系数估计器，以第一修正速度使用过去接收输入序列和接收输入序列估计自回归系数向量；
耦合到自回归系数估计器的随机估计器，以第二修正速度使用估计的自回归系数向量估计该随机序列；
误差估计器，以第二修正速度使用发送输入序列、接收输入序列以及估计的信道权重向量来估计误差；和耦合到该误差估计器和随机估计器的加权修正器，以第二修正速度使用估计的误差和估计的随机序列修正该信道权重向量。
6.权利要求1的装置，其中延迟估计器包括：
峰值定位器，使用估计的信道权重向量来定位回波信道的脉冲响应的L个峰值，L个峰值彼此被定位在预定的时间间隔以内。
7.权利要求6的装置，其中延迟估计器进一步地包括：峰值消除器，在L个峰值中删除假峰值，并且所述假峰值具有小于因子与最大峰值的积的值，其中所述因子的范围从0.4到0.8；和上升沿定位器，用于定位脉冲响应的上升沿，该上升沿是在L个峰值里具有最短延迟的峰值并且与该延迟相距在所述预定的时间间隔以内。
8.权利要求5的装置，其中当运行在第二自适应模式时，该自适应滤波器用在第一自适应模式下修正的估计的信道权重向量来初始化信道权重向量。
9.权利要求5的装置，其中第一修正速度比第二修正速度慢。
10.一种方法，包括：
由自适应滤波器使用仿射投影修正来估计回波信道的信道权重向量，该回波信道接收发送输入序列和接收输入序列，当自适应滤波器运行在第一自适应模式时，信道权重向量具有第一长度，当自适应滤波器运行在第二自适应模式时，信道权重向量具有第二长度；以及由延迟估计器使用在第一启适应模式下的自适应滤波器来确定回波信道中的延迟。
11.权利要求10的方法，其中估计信道权重向量包括基于由延迟估计器确定的延迟来在第二自适应模式运行。
12.权利要求10的方法，其中第一长度比第二长度长。
13.权利要求10的方法，其中接收输入序列由随机序列和通过自回归系数向量加权的过去接收输入序列之和表示。
14.权利要求13的方法，其中估计信道权重向量包括：以第一修正速度使用过去接收输入序列和接收输入序列来估计自回归系数向量；
以第二修正速度使用估计的自回归系数向量来估计该随机序列；
以第二修正速度使用发送输入序列、接收输入序列和估计的信道权重向量来估计误差；以及以第二修正速度使用估计的误差和估计的随机序列来修正信道权重向量。
15.权利要求10的方法，其中确定该延迟包括：由峰值定位器使用估计的信道权重向量来定位回波信道的脉冲响应的L个峰值，L个峰值彼此被定位在预定的时间间隔以内。
16.权利要求15的方法，其中确定该延迟进一步地包括：在L个峰值中删除假峰值，并且所述假峰值具有小于因子与最大峰值的积的值，其中所述因子的范围从0.4到0.8；和定位脉冲响应的上升沿，该上升沿是在L个峰值里具有最短延迟的峰值并且与该延迟相距在所述预定的时间间隔以内。
17.权利要求14的方法，其中运行在第二自适应模式包括通过在第一自适应模式中修正的估计的信道权重向量来初始化信道权重向量。
18.权利要求14的方法，其中第一修正速度比第二修正速度慢。
19.一种系统，包括：
耦合到声道远端的第一解码器，解码远端信号，第一解码器产生接收输入序列；
耦合到声道近端的第二解码器，解码近端信号，第二解码器产生发送输入序列；以及耦合到第一和第二解码器的回波信道中的回波消除器，执行回波消除，该回波信道接收接收和发送输入序列，该回波消除器包括：自适应滤波器，使用仿射投影修正来估计回波信道的信道权重向量，当自适应滤波器分别运行在第一自适应模式和第二自适应模式时，该信道权重向量具有第一和第二长度，以及耦合到该自适应滤波器的延迟估计器，使用在第一自适应模式下的自适应滤波器确定回波信道的延迟。
20.权利要求19的系统，其中自适应滤波器基于由延迟估计器确定的延迟运行在第二自适应模式中。
21.权利要求19的系统，其中第一长度比第二长度长。
22.权利要求19的系统，其中接收输入序列由随机序列和通过自回归系数向量加权的过去接收输入序列之和表示。
23.权利要求22的系统，其中该自适应滤波器包括：自回归系数估计器，以第一修正速度使用过去接收输入序列和接收输入序列来估计自回归系数向量；
耦合到该自回归系数估计器的随机估计器，以第二修正速度使用估计的自回归系数向量来估计该随机序列；
误差估计器，以第二修正速度使用发送输入序列、接收输入序列和估计的信道权重向量来估计误差；以及耦合到该误差估计器和随机估计器的加权修正器，以第二修正速度使用估计的误差和估计的随机序列来修正该信道权重向量。
24.权利要求19的系统，其中延迟估计器包括：峰值定位器，使用估计的信道权重向量来定位回波信道的脉冲响应的L个峰值，L个峰值彼此被定位在预定的时间间隔以内。
25.权利要求24的系统，其中延迟估计器进一步包括：峰值删除器，在L个峰值中删除假峰值，并且所述假峰值具有小于因子与最大峰值的积的值，其中所述因子的范围从0.4到0.8；
上升沿定位器，定位脉冲响应的上升沿，该上升沿是在L个峰值里具有最短延迟的峰值并且与该延迟之间相距在所述预定的时间间隔以内。
26.权利要求23的系统，其中当运行在第二自适应模式时，该自适应滤波器用在第一自适应模式中修正的估计的信道权重向量来初始化信道权重向量。
27.权利要求23的系统，其中第一修正速度比第二修正速度慢。
说明书 :
技术领域
本发明涉及信号处理。特别地，本发明涉及回波消除。
背景技术
在电话通信里回波通常是不希望的。回波由许多原因引起。这里包括从扩音器回到麦克风的信号的多次反射，扩音器和电话之间的直接声耦合以及环境噪声。回波消除是减少回波的不希望影响的一种技术。回波消除器估计回声路径的脉冲响应并且产生一个该回波的估计值。估计的回波被从近端信号中减去。典型地，因为回声路径通常是未知的并且随机地随时间变化的，所以使用自适应滤波器用来估计该回波。
一种用于回波消除的现有方法是规格化的最小均方(NLMS)方法。该方法试图最小化平方误差的预期值。然而，NLMS方法具有许多缺点。一个显著的缺点是对于有色输入的缓慢收敛速度。
因此，需要一种高效的技术执行具有比NLMS方法快速的收敛速度的回波消除。
一种用于回波消除的现有方法是规格化的最小均方(NLMS)方法。该方法试图最小化平方误差的预期值。然而，NLMS方法具有许多缺点。一个显著的缺点是对于有色输入的缓慢收敛速度。
因此，需要一种高效的技术执行具有比NLMS方法快速的收敛速度的回波消除。
附图说明
本发明的特征和优点从下列发明的详细说明中便会变得更清楚，其中：
图1是说明一种系统的一个框图，其中本发明的一个实施例可以在其中实现。
图2是说明按照本发明的一个实施例的、用于图1中所示的基于AP的回波消除器的系统模型的一个框图。
图3是说明按照本发明的一个实施例的、图1中所示的基于AP的回波消除器的一个框图。
图4是说明按照本发明的一个实施例的、用于图3中所示的基于AP的回波消除器的自适应滤波器的一个框图。
图5是说明按照本发明的一个实施例的、用于图2中所示的基于AP的回波消除器的延迟估计器的一个框图
图6是说明按照本发明一个实施例的、用于回波消除的处理的流程图。
图7是说明按照本发明的一个实施例的、使用图6中所示的AP修正进行自适应滤波的处理的一个流程图。
图8是说明按照本发明一个实施例的、图6中所示的延迟估计的处理流程图。
图9A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝256的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图9B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝256的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图.
图10A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝512的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图10B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝512的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图11A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝1024的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图11B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝1024的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图12A是按照本发明的一个实施例，说明在第二自适应模式里使用M1＝1024和M2＝256的AP(2)的第一种方法的回波消除器中的分贝衰减的框图。
图12B是按照本发明的一个实施例，说明在第二自适应模式里使用Ml＝1024和M2＝256的AP(2)的第二种方法的回波消除器中的分贝衰减的框图。
图13是说明按照本发明一个实施例，M+500迭代上的加权的框图。
图1是说明一种系统的一个框图，其中本发明的一个实施例可以在其中实现。
图2是说明按照本发明的一个实施例的、用于图1中所示的基于AP的回波消除器的系统模型的一个框图。
图3是说明按照本发明的一个实施例的、图1中所示的基于AP的回波消除器的一个框图。
图4是说明按照本发明的一个实施例的、用于图3中所示的基于AP的回波消除器的自适应滤波器的一个框图。
图5是说明按照本发明的一个实施例的、用于图2中所示的基于AP的回波消除器的延迟估计器的一个框图
图6是说明按照本发明一个实施例的、用于回波消除的处理的流程图。
图7是说明按照本发明的一个实施例的、使用图6中所示的AP修正进行自适应滤波的处理的一个流程图。
图8是说明按照本发明一个实施例的、图6中所示的延迟估计的处理流程图。
图9A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝256的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图9B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝256的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图.
图10A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝512的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图10B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝512的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图11A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝1024的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图11B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝1024的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图12A是按照本发明的一个实施例，说明在第二自适应模式里使用M1＝1024和M2＝256的AP(2)的第一种方法的回波消除器中的分贝衰减的框图。
图12B是按照本发明的一个实施例，说明在第二自适应模式里使用Ml＝1024和M2＝256的AP(2)的第二种方法的回波消除器中的分贝衰减的框图。
图13是说明按照本发明一个实施例，M+500迭代上的加权的框图。
具体实施方式
在下面描述中，为了解释起见，为了提供对本发明的彻底理解，提出许多的详述。然而，某些细节并不是实施本发明所必须的。在其它实例里，为了不使本发明模糊，公知的电结构与电路以方框图方式显示。
本发明可以通过硬件、软件、固件、微代码或者任何它们的任意组合实现。当以软件、固件或者微代码方式实现时，本发明的元件是执行必要任务的程序代码或者代码段。一个″代码段″可以表示一个过程、一个函数、一个子程序、一个程序、一个例行程序、一个子例行程序、一个模块、一个软件包、一个类程或者任何指令、数据结构或者程序语句的组合。一个代码段可以通过传递和/或接收信息、数据、自变量、参数或者存储内容连接到另一个代码段或者一个硬件电路。信息、自变量、参数、数据等等可以通过任何合适的方法包括存储器共享、报文传递、令牌传送、网络传输等等传递、转送或者发送。程序或者代码段可以保存在一个处理器可读媒介中或者通过一个包含在载波中的计算机数据信号或者由载波调制的信号在传输介质上传送。″机器可读的媒体″可以包括可以存储或者转送信息的任何媒介。处理器可读媒介的例子包括一种电子电路、一个半导体存储器装置、一个只读存储器(ROM)、一个快速[闪]存储器、一种可擦除ROM(EROM)、一个软盘磁盘、一个高密度磁盘(CD-ROM)、一种光盘、一种硬盘、一种光纤的媒介、一个无线电频率(RF)链路等等。计算机数据信号可以包括可以基于传输介质传播的任何信号，例如基于电子网络信道、光纤、空气、电磁、RF链路等等。代码段可以通过例如Internet、Intranet等等的计算机网络下载。
应当注意到本发明可以描述为一种处理过程，该处理过程通常被描述为一种流程图、一种程序框图、一种结构图或者一种方框图。虽然流程图可以以一种顺序进程描述该运行，许多运行可以并行执行或者同时执行。另外，该运行的顺序可以重新排列。当它的运行完成时处理过程停止。处理过程可以相应于一个方法、一个函数、一个过程、一个子例行程序、一个子程序等等。当一个处理过程相应于一个函数时，它的结束部分对应该函数返回到调用该函数或者该主函数。
本发明是提高回波消除性能的一个方法和装置。一种自适应滤波器使用仿射投影(AP)修正规则以便修正第一和第二自适应模式中的估计值。在第一自适应模式中，自适应滤波器使用一个长滤波长度估计信道权向量来确定总体延迟(bulk delay)。在总体延迟估算之后，自适应滤波器切换到第二自适应模式，基于估计总体延迟使用一个短滤波长度来估计来信道权向量。该技术显示出比NLMS方法快速的收敛速度。
图1是说明一种系统100的一个框图，其中本发明的一个实施例可以在其中实现。系统100包括一个发送输入解码器110、一个回波信道120、一个发送输出解码器130、一个接收输入解码器140、一个接收输出编码器150、，一个网络145、，一个发送输入解码器160、，一个回波信道170、，一个发送输出解码器180、，一个接收输入解码器190和一个接收输出编码器195。
该发送输入解码器110从第一近端接收编码的语音并且将编码的语音解码成为线性语音数据Sin。在一个实施例里，发送输入解码器110是一个μ-Law/A-Law解码器。回波信道120包括一个使用仿射投影(AP)125的回波消除器。基于AP的回波消除器125从线性数据抽样Sin删除一个回波估计信号以便产生线性数据样本Sout。发送输出编码器130在分组化以前提供话音压缩。在一个实施例中，发送输出编码器130是一个G.7xx编码器，它使用用于低比特率话音(LBRV)的压缩标准中的任何一个压缩来自回波信道120的语音数据Sout，该压缩标准包括国际电信联盟(ITU)-T国际性地标准化的G.7xx系列。压缩的语音数据通过一个网络发给远端。接收输入解码器140解压缩来源于第一远端通过网络145接收的语音数据。解压缩技术与用于发送输出编码器130的压缩兼容。回波信道120接收来自接收输入解码器140的Rin并且发送Rout线性数据抽样。接收输出编码器150编码线性数据抽样Rout成为将被发到第一近端的μ-Law和A-Iaw编码的语音。
网络145是具有发送且接收分组的数据性能的任何网络，其中分组的数据可以来自也可以是发送到发送输出解码器130、发送输入解码器160、接收输入解码器140、接收输出解码器195。网络145可以是Internet、intranet、extranet、局域网(LAN)或者广域网(WAN)。发送输入解码器160从网络145接收编码的语音并且解码编码的语音成为线性语音数据Sin。在一个实施例中，发送输入解码器160是一个μ-Law/A-Law解码器。回波信道170包括一个使用仿射投影(AP)175的回波消除器。基于AP的回波消除器175从线性数据抽样Sin删除一个回波估计信号以便产生线性数据样本Sout。发送输出编码器180在分组化以前提供语言压缩。在一个实施例中，发送输出编码器180是一个G.7xx编码器，它使用用于低比特率话音(LBRV)的压缩标准中的任何一个压缩来自回波信道170的语音数据Sout，该压缩标准包括国际电信联盟(ITU)-T国际性地标准化G.7xx系列。压缩的语音数据被发给第二远端上的一个接收设备。接收输入解码器190解压缩从第二远端接收的语音数据。解压缩技术与用于发送输出编码器180的压缩兼容。回波信道170接收来自接收输入解码器190的Rin并且发送Rout线性数据抽样。接收输出编码器190编码线性数据抽样Rout成为将被发送到第二近端、到网络145的μ-Law和A-Iaw编码的语音。在一个实施例中，发送输入解码器160，回波信道170，发送输出解码器180，接收输入解码器190以及接收输出编码器195被集成到一个数字信号处理机165中。
图2是说明对于图1中所示的基于AP的回波消除器125的系统模型的一个框图，图1按照本发明的一个实施例.系统模型200包括一个设备(plant)210、一个加法器220、一个自适应滤波器230以及一个减法器240.
该系统模型200模拟回波消除处理过程。回波消除处理过程可以作为一个系统识别问题模拟，其中一个未知的线性系统将被确定。该系统的输入是一个输入序列u(k)。设备210表征系统功效。设备210可以作为具有权向量W＝[W1，W2，...，WN]的有限脉冲响应(FIR)滤波器被模拟。设备输出由下式给出：
y(k)＝WTu(k) 公式(1)
其中WT是权向量W的转置。权向量W是未知的。
加法器220添加随机噪声序列v(k)到设备输出y(k)以产生期望输出值d(k)。自适应滤波器230作为具有权向量的FIR滤波器被模拟。减法器240从自适应滤波器的输出中减去期望输出值d(k)以产生一个误差e(k)。误差e(k)用来调整或者修正权向量因此误差e(k)在某些目标函数(例如最小均方)下被最小化。权向量被修正因此它接近权向量W。因此，权向量表示权向量W的一个估计值。
图3是说明按照本发明的一个实施例的、对于图1中所示的基于AP的回波消除器125的一个框图。回波消除器125包括一个自适应滤波器310以及一个延迟估计器320。
自适应滤波器310使用仿射投影(AP)修正估计回波信道120(图1)的信道权向量W。如图1所述，回波信道120接收一个发送输入序列S in以及一个接收输入序列Rin。自适应滤波器310以两种模式运行：一个第一自适应模式312以及一个第二自适应模式314。第一自适应模式312是自适应滤波器310用来计算回波信道120的总体延迟的模式。第二自适应模式314是自适应滤波器310调整或者修正信道权向量W的模式。当自适应滤波器310分别地运行在第一自适应模式312和第二自适应模式314时，信道权向量W具有一个第一长度M1和一个第二长度M2。第一长度M1比第二长度M2长。例如，M1＝1024而M2＝256。可替换地，自适应滤波器310可以由具有滤波长度M1和M2的两个自适应的滤波器替代。
延迟估计器320使用由自适应滤波器310提供的估计的信道权向量W确定在回波信道120里的总体延迟，自适应滤波器310运行在第一自适应模式312。延迟估计器320提供估算的延迟给自适应滤波器310。自适应滤波器310使用估算的延迟在第二自适应模式314里相应地定位该滤波器。
自适应滤波器310使用AP修正规则估计信道权向量。AP方法用来加速归一化最小均方(NLMS)技术的收敛，尤其对于有色的输入。AP基于多个过去的输入向量修正加权，同时NLMS基于最近的输入向量修正加权。AP修正规则在下文中描述。
输入序列u(k)可以作为标记为AR(P)的阶(order)P的自回归处理过程模拟：
公式(2)
其中z(k)是具有单元方差的白序列。
假设P是一个已知的先验，u(K)的取样可写为(Mxl)列矢量u(K)，或者：
uT(k)＝[u(k)，u(k-1)，...，u(k-M+1)] 公式(3)
AR(P)过程可被写为：
u(k)＝∑i＝1 to P ai*u(k-i)+z(k)
＝U(k)*a+z(k) 公式(4)
其中U(K)是过去矢量P的集合
U(k)＝[u(k-1)，u(k-2)，...，u(k-P)] 公式(5)
z(K)是白随机序列取样的(Mxl)列矢量：
zT(k)＝[z(k)，z(k-1)，...，z(k-M+1)] 公式(6)
a的参数的最小二乘估计量由下式给出
公式(7)
其中UT(K)*U(K)假定秩为P(rank P)，*表示相乘。
AP递推修正规则对于μ＝1由下列运行确定：
公式(8)
公式(9)
公式(10)
其中w(k)是由自适应滤波器310估计的信道权向量。
已经表明如果u(k)是一个阶P的AR处理过程，是其AR系数的最小二乘估计量并且φ(k)≈Z(k)。换句话说，φ(k)是一个矢量，它的元素是白随机序列的估计值。
图4是说明按照本发明的一个实施例的、用于图3中所示的基于AP的回波消除器的自适应滤波器310的一个框图。基于AP的自适应滤波器310包括自回归(AR)系数估计器410，一个随机估计器420，一个误差估计器430和一个加权修正器440。
AR系数估计器410使用过去接收输入序列和接收序列以第一修正速度估计AR系数向量a(k)。AR系数估计器410使用等式(7)产生AR系数向量
随机估计器420使用估计的AR系数向量以第二修正速度估计随机序列φ(k)。随机估计器420使用等式(8)确定随机序列φ(k)。
误差估计器430以第二修正速度使用发送序列、接收序列和估计的信道权向量估计误差。误差估计器430使用等式(9)计算误差e(k)。
加权修正器440以第二修正速度使用估计误差和估计的随机序列修正信道权向量加权修正器440使用等式(10)修正信道加权
第一和第二修正速度可以相同或者不同。在一个实施例中，第一修正速度比第二修正速度慢。第二修正速度是修正环每个迭代上的速率。第一修正速度是每K个迭代上的速率，其中K是一个正整数。在一个实施例中，K等于100。换句话说，AR系数估计器410在每K个迭代上产生新的结果同时随机估计器420、误差估计器430和加权修正器440在每个迭代上产生新的结果。
图5是说明按照本发明的一个实施例的、图2中所示的基于AP的回波消除器的延迟估计器320的图。延迟估计器320包括峰值定位器510，峰值消除器520和上升沿定位器530。
延迟估计器320从估计的信道权向量估计在回波信道120(图
1)里的总体延迟。由延迟估计器320提供的估计延迟由自适应滤波器310(图3)使用用于自适应。延迟估计器320实质上定位在脉冲响应里的多个峰值，脉冲响应由估计权重矢量的分量提供。
峰值定位器510在搜索区域之内确定该峰值作为该加权的最大值。典型地L个峰值被定位，其中L为从1到5的正整数。在一个实施例中，L等于5。L个峰值位于彼此距离一个预定距离内。首先，最高峰值确定为信道权向量中该加权的最高绝对值。因此，第二高峰值位于覆盖最高峰值区域的外部。该区域包括在最高峰值两个边的任一边上的L1个抽样。在一个实施例中，L1＝25。因此，第三高峰值位于覆盖第二高峰值区域的外部。该区域包括在第二高峰值两个边的任一边上的L2个抽样。在一个实施例中，L2＝25。处理过程持续到所有的L个峰值定位为止。
峰值消除器520消除由峰值定位器510定位的L个峰值中的假峰值。当它的值小于阈值时，确定该假峰值。在一个实施例中，阈值等于β*最高峰值，其中β是0.4到0.8之间的一个数。在一个实施例中，β＝0.6。
上升沿定位器530确定脉冲响应的上升沿。该上升沿是L个峰值中最小延迟上的峰值。在定位上升沿之后，该延迟作为上升沿位置和预定距离的和进行计算。在一个实施例中，预定距离近似等于25。上升沿定位器530的任务是配置回波响应的上升沿接近运行在第二自适应模式的自适应滤波器的第一抽头(tap)。
图6是说明按照本发明一个实施例的回波消除处理过程600的流程图。
在START，处理过程600预置迭代指数k＝1，滤波长度M＝M1，迭代数目Q＝Q1，信道权向量AR系数向量随机序列φ(k)，误差e(k)，以及过去接收输入序列U(k)(方框610)。在一个实施例中，M1等于256、512或者1024。之后，处理过程600使用AP修正执行自适应滤波以估计信道权向量(方框620)。然后，处理过程600确定迭代指数k是否等于Q1(方框625)。如果是这样的话，处理过程600增加迭代指数k(方框627)并且返回到方框620。否则，处理过程600使用估计信道权向量估计延迟(方框630)。
之后，处理过程600预置迭代指数k＝Q1，滤波长度M＝M2，迭代数目Q＝Q2，信道权向量AR系数向量随机序列φ(k)，误差e(k)以及过去接收输入序列U(k)(方框640)。M2典型地小于M1.。在一个实施例中，M1＝1024，M2＝256。然后，处理过程600使用AP修正执行自适应滤波以估计信道权向量(方框650)。在方框650里的计算和修正实质上与在方框620里的相同。这样，相同的滤波器实施例可被用于两个步骤。可替换地，可以使用两个相同的自适应滤波器。然后，处理过程600确定迭代指数k是否等于Q2(方框655)。如果不，处理过程600增加迭代指数k(方框657)并且返回到方框650。否则，处理过程600终止。
图7是说明按照本发明的一个实施例的、使用图6中所示的AP修正的自适应滤波处理过程620的一个流程图。处理过程620实质上与处理过程650相同。为了简便起见，仅使用参考号620。
在START，处理过程620计算短期平均功率，stavp，以及长期平均功率，Rinphat(方框710)。然后，处理过程620确定stavp是否小于Rinphat一个预定量(方框715)。在一个实施例中，该数量是20dB。如果是这样的话，处理过程620冻结估计的信道权向量(方框720)并且估计误差d(k)，然后就终止。否则，处理过程620保存估计的接收矢量(k-1)(方框730)。
之后，处理过程620确定此时是否应该修正AR系数向量a(方框735).在一个实施例中，第一修正速度相当于每R个迭代的，其中R＝100.如果不是修正的时机，估计的AR系数向量保持与方框730中保存的以前的值相同.否则，AR系数向量按照等式(7)修正。之后，处理过程620使用等式(8)估计随机序列φ(k)(方框750)。处理过程620使用等式(9)估计误差e(k)。之后，处理过程620使用等式(10)修正信道权向量然后，处理过程620确定是否已经达到迭代的最大数(方框770)。如果没有，处理过程620增加迭代指数k(方框780)。否则，处理过程620终止。
图8是说明按照本发明一个实施例的图6中所示的延迟估计的处理过程630的流程图。
在START，处理过程630预置峰值指数i＝1并确定最高峰值，其中是由运行在第一自适应模式的自适应滤波器提供的信道权向量(方框810)。之后，处理过程630确定位于peak(k)周围的窗口外部的次峰值，next_peak＝max{W(k)-R}，其中R是围绕最近定位的峰值peak(i)的区域(方框820)。在一个实施例中，R覆盖peak(i)两边任一边上的25个抽样，总共51个抽样。然后，处理过程630确定next_peak是否大于β*最高峰值(方框830)。在一个实施例中，β等于0.6。如果next_peak不大于β*最高峰值，next_peak设为假峰值然后就被删除(方框840)。否则，处理过程630确定peak(i)是next_peak(方框850)。然后，处理过程630确定迄今为止定位的峰值数目是否等于L，其中L是待定位的峰值的总额(方框860)。在一个实施例中，L等于5。如果不是，处理过程630增加峰值指数i＝i+1(方框870)，然后返回方框820。否则，处理过程630由peak(i)确定脉冲响应的上升沿，其中i＝1，...，L(方框880)。脉冲响应的上升沿位于L个峰值中最小峰值上。该上升沿提供估计的总体延迟。处理过程630则终止。
使用AP修正的该回波消除对于有色输入的收敛速度比NLMS方法快。基于AP的回波消除可以多种方式实现。在一个实施例中，自适应滤波器的长度M(也就是，信道权向量的大小)在第一和第二自适应模式里是相同的。M的三个值用于比较：M＝256，512和1024。在另一个实施例里，在第一自适应模式中的自适应滤波器的长度M1比在第二自适应模式里的长度M2长。M1和M2的典型值分别是1024和256。还有两种方式启动第二自适应模式。在第一方法中，在Rin的第一期间估计总体延迟。总体延迟估计用来对准M＝256抽头滤波器，因此回波信道脉冲响应属于短滤波器。256抽头滤波器在用于估计延迟的通道脉冲响应的估计上预置，并且再运行相同的Rin数据。在第二方法里，自适应起始于延迟估计结束的时间。换句话说，它遵循与在第一方法中相同的程序，但是不重新启动该数据流。
用于回波消除的AP(2)技术的结果在表I和II，以及图9A、9B、10A、10B、11A、11B、12A、12B、13中显示。标准AP(2)方法利用用于G.168 test 2b的数据文件测试(Rin和Sin)。
表I显示当Rin是非零时，用于AP(2)和NLMS技术的分贝上的衰减。AP(2)方法在第一和第二自适应模式里使用相同的滤波长度，M＝256、512和1024。可见AP(2)方法在自适应的不同步骤上具有近乎10分贝的性能改善。
表I
表II显示在第二自适应模式的第一和第二方式中对于AP(2)的分贝上的衰减。在第一方法中延迟估计所需要的时间被增加给迭代数目用于精确的对比。估计发生在大约1500次迭代并且使用Rin的1500个抽样。当滤波器充满数据时，这相当于AP(2)技术的500次迭代。因此，修正由500以及1500次迭代限制。然而，上界迭代数目落于用于没有消除特性结果的Rin的死区。对于第一方法，下界产生一个显著的优点。对于第一方法，收敛发生在2500以及3500迭代之间的某处，并且对于第二方法，收敛发生在小于4800迭代的某处。
迭代 第一种方式 第二种方式 1000 -38.48 -18.44 1250 -41.91 -23.01 1500 -43.03 -23.87 1750 -47.05 -29.24 2000 -45.99 -33.9 3800 - -37.53 4300 - -42.77
迭代 第一种方式 第二种方式 4800 - -44.89
表II
图9A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝256的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图9B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝256的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图10A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝512的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图10B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝512的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图11A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝1024的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图11B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝1024的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图12A是按照本发明的一个实施例，说明在第二自适应模式里使用M1＝1024和M2＝256的AP(2)的第一种方法的回波消除器中的分贝衰减的框图。
图12B是按照本发明的一个实施例，说明在第二自适应模式里使用M1＝1024和M2＝256的AP(2)的第二种方法的回波消除器中的分贝衰减的框图。
图13是说明按照本发明一个实施例，M+500迭代上的加权的框图。可以清楚地看到回波信道脉冲响应的三个峰值。
尽管本发明已经参考说明性的实施例进行了描述，该描述不用于解释为限制的含义。说明性实施例的不同改进以及该发明其它实施例，对于所属技术领域的专业人员来说是显而易见的，被认为是归于本发明实质和范围之内。
相关申请
本申请要求2000年9月8日提交的美国临时专利申请No.60/231,420的权利(代理人登记号码004419.P015Z)。
本发明可以通过硬件、软件、固件、微代码或者任何它们的任意组合实现。当以软件、固件或者微代码方式实现时，本发明的元件是执行必要任务的程序代码或者代码段。一个″代码段″可以表示一个过程、一个函数、一个子程序、一个程序、一个例行程序、一个子例行程序、一个模块、一个软件包、一个类程或者任何指令、数据结构或者程序语句的组合。一个代码段可以通过传递和/或接收信息、数据、自变量、参数或者存储内容连接到另一个代码段或者一个硬件电路。信息、自变量、参数、数据等等可以通过任何合适的方法包括存储器共享、报文传递、令牌传送、网络传输等等传递、转送或者发送。程序或者代码段可以保存在一个处理器可读媒介中或者通过一个包含在载波中的计算机数据信号或者由载波调制的信号在传输介质上传送。″机器可读的媒体″可以包括可以存储或者转送信息的任何媒介。处理器可读媒介的例子包括一种电子电路、一个半导体存储器装置、一个只读存储器(ROM)、一个快速[闪]存储器、一种可擦除ROM(EROM)、一个软盘磁盘、一个高密度磁盘(CD-ROM)、一种光盘、一种硬盘、一种光纤的媒介、一个无线电频率(RF)链路等等。计算机数据信号可以包括可以基于传输介质传播的任何信号，例如基于电子网络信道、光纤、空气、电磁、RF链路等等。代码段可以通过例如Internet、Intranet等等的计算机网络下载。
应当注意到本发明可以描述为一种处理过程，该处理过程通常被描述为一种流程图、一种程序框图、一种结构图或者一种方框图。虽然流程图可以以一种顺序进程描述该运行，许多运行可以并行执行或者同时执行。另外，该运行的顺序可以重新排列。当它的运行完成时处理过程停止。处理过程可以相应于一个方法、一个函数、一个过程、一个子例行程序、一个子程序等等。当一个处理过程相应于一个函数时，它的结束部分对应该函数返回到调用该函数或者该主函数。
本发明是提高回波消除性能的一个方法和装置。一种自适应滤波器使用仿射投影(AP)修正规则以便修正第一和第二自适应模式中的估计值。在第一自适应模式中，自适应滤波器使用一个长滤波长度估计信道权向量来确定总体延迟(bulk delay)。在总体延迟估算之后，自适应滤波器切换到第二自适应模式，基于估计总体延迟使用一个短滤波长度来估计来信道权向量。该技术显示出比NLMS方法快速的收敛速度。
图1是说明一种系统100的一个框图，其中本发明的一个实施例可以在其中实现。系统100包括一个发送输入解码器110、一个回波信道120、一个发送输出解码器130、一个接收输入解码器140、一个接收输出编码器150、，一个网络145、，一个发送输入解码器160、，一个回波信道170、，一个发送输出解码器180、，一个接收输入解码器190和一个接收输出编码器195。
该发送输入解码器110从第一近端接收编码的语音并且将编码的语音解码成为线性语音数据Sin。在一个实施例里，发送输入解码器110是一个μ-Law/A-Law解码器。回波信道120包括一个使用仿射投影(AP)125的回波消除器。基于AP的回波消除器125从线性数据抽样Sin删除一个回波估计信号以便产生线性数据样本Sout。发送输出编码器130在分组化以前提供话音压缩。在一个实施例中，发送输出编码器130是一个G.7xx编码器，它使用用于低比特率话音(LBRV)的压缩标准中的任何一个压缩来自回波信道120的语音数据Sout，该压缩标准包括国际电信联盟(ITU)-T国际性地标准化的G.7xx系列。压缩的语音数据通过一个网络发给远端。接收输入解码器140解压缩来源于第一远端通过网络145接收的语音数据。解压缩技术与用于发送输出编码器130的压缩兼容。回波信道120接收来自接收输入解码器140的Rin并且发送Rout线性数据抽样。接收输出编码器150编码线性数据抽样Rout成为将被发到第一近端的μ-Law和A-Iaw编码的语音。
网络145是具有发送且接收分组的数据性能的任何网络，其中分组的数据可以来自也可以是发送到发送输出解码器130、发送输入解码器160、接收输入解码器140、接收输出解码器195。网络145可以是Internet、intranet、extranet、局域网(LAN)或者广域网(WAN)。发送输入解码器160从网络145接收编码的语音并且解码编码的语音成为线性语音数据Sin。在一个实施例中，发送输入解码器160是一个μ-Law/A-Law解码器。回波信道170包括一个使用仿射投影(AP)175的回波消除器。基于AP的回波消除器175从线性数据抽样Sin删除一个回波估计信号以便产生线性数据样本Sout。发送输出编码器180在分组化以前提供语言压缩。在一个实施例中，发送输出编码器180是一个G.7xx编码器，它使用用于低比特率话音(LBRV)的压缩标准中的任何一个压缩来自回波信道170的语音数据Sout，该压缩标准包括国际电信联盟(ITU)-T国际性地标准化G.7xx系列。压缩的语音数据被发给第二远端上的一个接收设备。接收输入解码器190解压缩从第二远端接收的语音数据。解压缩技术与用于发送输出编码器180的压缩兼容。回波信道170接收来自接收输入解码器190的Rin并且发送Rout线性数据抽样。接收输出编码器190编码线性数据抽样Rout成为将被发送到第二近端、到网络145的μ-Law和A-Iaw编码的语音。在一个实施例中，发送输入解码器160，回波信道170，发送输出解码器180，接收输入解码器190以及接收输出编码器195被集成到一个数字信号处理机165中。
图2是说明对于图1中所示的基于AP的回波消除器125的系统模型的一个框图，图1按照本发明的一个实施例.系统模型200包括一个设备(plant)210、一个加法器220、一个自适应滤波器230以及一个减法器240.
该系统模型200模拟回波消除处理过程。回波消除处理过程可以作为一个系统识别问题模拟，其中一个未知的线性系统将被确定。该系统的输入是一个输入序列u(k)。设备210表征系统功效。设备210可以作为具有权向量W＝[W1，W2，...，WN]的有限脉冲响应(FIR)滤波器被模拟。设备输出由下式给出：
y(k)＝WTu(k) 公式(1)
其中WT是权向量W的转置。权向量W是未知的。
加法器220添加随机噪声序列v(k)到设备输出y(k)以产生期望输出值d(k)。自适应滤波器230作为具有权向量的FIR滤波器被模拟。减法器240从自适应滤波器的输出中减去期望输出值d(k)以产生一个误差e(k)。误差e(k)用来调整或者修正权向量因此误差e(k)在某些目标函数(例如最小均方)下被最小化。权向量被修正因此它接近权向量W。因此，权向量表示权向量W的一个估计值。
图3是说明按照本发明的一个实施例的、对于图1中所示的基于AP的回波消除器125的一个框图。回波消除器125包括一个自适应滤波器310以及一个延迟估计器320。
自适应滤波器310使用仿射投影(AP)修正估计回波信道120(图1)的信道权向量W。如图1所述，回波信道120接收一个发送输入序列S in以及一个接收输入序列Rin。自适应滤波器310以两种模式运行：一个第一自适应模式312以及一个第二自适应模式314。第一自适应模式312是自适应滤波器310用来计算回波信道120的总体延迟的模式。第二自适应模式314是自适应滤波器310调整或者修正信道权向量W的模式。当自适应滤波器310分别地运行在第一自适应模式312和第二自适应模式314时，信道权向量W具有一个第一长度M1和一个第二长度M2。第一长度M1比第二长度M2长。例如，M1＝1024而M2＝256。可替换地，自适应滤波器310可以由具有滤波长度M1和M2的两个自适应的滤波器替代。
延迟估计器320使用由自适应滤波器310提供的估计的信道权向量W确定在回波信道120里的总体延迟，自适应滤波器310运行在第一自适应模式312。延迟估计器320提供估算的延迟给自适应滤波器310。自适应滤波器310使用估算的延迟在第二自适应模式314里相应地定位该滤波器。
自适应滤波器310使用AP修正规则估计信道权向量。AP方法用来加速归一化最小均方(NLMS)技术的收敛，尤其对于有色的输入。AP基于多个过去的输入向量修正加权，同时NLMS基于最近的输入向量修正加权。AP修正规则在下文中描述。
输入序列u(k)可以作为标记为AR(P)的阶(order)P的自回归处理过程模拟：
公式(2)
其中z(k)是具有单元方差的白序列。
假设P是一个已知的先验，u(K)的取样可写为(Mxl)列矢量u(K)，或者：
uT(k)＝[u(k)，u(k-1)，...，u(k-M+1)] 公式(3)
AR(P)过程可被写为：
u(k)＝∑i＝1 to P ai*u(k-i)+z(k)
＝U(k)*a+z(k) 公式(4)
其中U(K)是过去矢量P的集合
U(k)＝[u(k-1)，u(k-2)，...，u(k-P)] 公式(5)
z(K)是白随机序列取样的(Mxl)列矢量：
zT(k)＝[z(k)，z(k-1)，...，z(k-M+1)] 公式(6)
a的参数的最小二乘估计量由下式给出
公式(7)
其中UT(K)*U(K)假定秩为P(rank P)，*表示相乘。
AP递推修正规则对于μ＝1由下列运行确定：
公式(8)
公式(9)
公式(10)
其中w(k)是由自适应滤波器310估计的信道权向量。
已经表明如果u(k)是一个阶P的AR处理过程，是其AR系数的最小二乘估计量并且φ(k)≈Z(k)。换句话说，φ(k)是一个矢量，它的元素是白随机序列的估计值。
图4是说明按照本发明的一个实施例的、用于图3中所示的基于AP的回波消除器的自适应滤波器310的一个框图。基于AP的自适应滤波器310包括自回归(AR)系数估计器410，一个随机估计器420，一个误差估计器430和一个加权修正器440。
AR系数估计器410使用过去接收输入序列和接收序列以第一修正速度估计AR系数向量a(k)。AR系数估计器410使用等式(7)产生AR系数向量
随机估计器420使用估计的AR系数向量以第二修正速度估计随机序列φ(k)。随机估计器420使用等式(8)确定随机序列φ(k)。
误差估计器430以第二修正速度使用发送序列、接收序列和估计的信道权向量估计误差。误差估计器430使用等式(9)计算误差e(k)。
加权修正器440以第二修正速度使用估计误差和估计的随机序列修正信道权向量加权修正器440使用等式(10)修正信道加权
第一和第二修正速度可以相同或者不同。在一个实施例中，第一修正速度比第二修正速度慢。第二修正速度是修正环每个迭代上的速率。第一修正速度是每K个迭代上的速率，其中K是一个正整数。在一个实施例中，K等于100。换句话说，AR系数估计器410在每K个迭代上产生新的结果同时随机估计器420、误差估计器430和加权修正器440在每个迭代上产生新的结果。
图5是说明按照本发明的一个实施例的、图2中所示的基于AP的回波消除器的延迟估计器320的图。延迟估计器320包括峰值定位器510，峰值消除器520和上升沿定位器530。
延迟估计器320从估计的信道权向量估计在回波信道120(图
1)里的总体延迟。由延迟估计器320提供的估计延迟由自适应滤波器310(图3)使用用于自适应。延迟估计器320实质上定位在脉冲响应里的多个峰值，脉冲响应由估计权重矢量的分量提供。
峰值定位器510在搜索区域之内确定该峰值作为该加权的最大值。典型地L个峰值被定位，其中L为从1到5的正整数。在一个实施例中，L等于5。L个峰值位于彼此距离一个预定距离内。首先，最高峰值确定为信道权向量中该加权的最高绝对值。因此，第二高峰值位于覆盖最高峰值区域的外部。该区域包括在最高峰值两个边的任一边上的L1个抽样。在一个实施例中，L1＝25。因此，第三高峰值位于覆盖第二高峰值区域的外部。该区域包括在第二高峰值两个边的任一边上的L2个抽样。在一个实施例中，L2＝25。处理过程持续到所有的L个峰值定位为止。
峰值消除器520消除由峰值定位器510定位的L个峰值中的假峰值。当它的值小于阈值时，确定该假峰值。在一个实施例中，阈值等于β*最高峰值，其中β是0.4到0.8之间的一个数。在一个实施例中，β＝0.6。
上升沿定位器530确定脉冲响应的上升沿。该上升沿是L个峰值中最小延迟上的峰值。在定位上升沿之后，该延迟作为上升沿位置和预定距离的和进行计算。在一个实施例中，预定距离近似等于25。上升沿定位器530的任务是配置回波响应的上升沿接近运行在第二自适应模式的自适应滤波器的第一抽头(tap)。
图6是说明按照本发明一个实施例的回波消除处理过程600的流程图。
在START，处理过程600预置迭代指数k＝1，滤波长度M＝M1，迭代数目Q＝Q1，信道权向量AR系数向量随机序列φ(k)，误差e(k)，以及过去接收输入序列U(k)(方框610)。在一个实施例中，M1等于256、512或者1024。之后，处理过程600使用AP修正执行自适应滤波以估计信道权向量(方框620)。然后，处理过程600确定迭代指数k是否等于Q1(方框625)。如果是这样的话，处理过程600增加迭代指数k(方框627)并且返回到方框620。否则，处理过程600使用估计信道权向量估计延迟(方框630)。
之后，处理过程600预置迭代指数k＝Q1，滤波长度M＝M2，迭代数目Q＝Q2，信道权向量AR系数向量随机序列φ(k)，误差e(k)以及过去接收输入序列U(k)(方框640)。M2典型地小于M1.。在一个实施例中，M1＝1024，M2＝256。然后，处理过程600使用AP修正执行自适应滤波以估计信道权向量(方框650)。在方框650里的计算和修正实质上与在方框620里的相同。这样，相同的滤波器实施例可被用于两个步骤。可替换地，可以使用两个相同的自适应滤波器。然后，处理过程600确定迭代指数k是否等于Q2(方框655)。如果不，处理过程600增加迭代指数k(方框657)并且返回到方框650。否则，处理过程600终止。
图7是说明按照本发明的一个实施例的、使用图6中所示的AP修正的自适应滤波处理过程620的一个流程图。处理过程620实质上与处理过程650相同。为了简便起见，仅使用参考号620。
在START，处理过程620计算短期平均功率，stavp，以及长期平均功率，Rinphat(方框710)。然后，处理过程620确定stavp是否小于Rinphat一个预定量(方框715)。在一个实施例中，该数量是20dB。如果是这样的话，处理过程620冻结估计的信道权向量(方框720)并且估计误差d(k)，然后就终止。否则，处理过程620保存估计的接收矢量(k-1)(方框730)。
之后，处理过程620确定此时是否应该修正AR系数向量a(方框735).在一个实施例中，第一修正速度相当于每R个迭代的，其中R＝100.如果不是修正的时机，估计的AR系数向量保持与方框730中保存的以前的值相同.否则，AR系数向量按照等式(7)修正。之后，处理过程620使用等式(8)估计随机序列φ(k)(方框750)。处理过程620使用等式(9)估计误差e(k)。之后，处理过程620使用等式(10)修正信道权向量然后，处理过程620确定是否已经达到迭代的最大数(方框770)。如果没有，处理过程620增加迭代指数k(方框780)。否则，处理过程620终止。
图8是说明按照本发明一个实施例的图6中所示的延迟估计的处理过程630的流程图。
在START，处理过程630预置峰值指数i＝1并确定最高峰值，其中是由运行在第一自适应模式的自适应滤波器提供的信道权向量(方框810)。之后，处理过程630确定位于peak(k)周围的窗口外部的次峰值，next_peak＝max{W(k)-R}，其中R是围绕最近定位的峰值peak(i)的区域(方框820)。在一个实施例中，R覆盖peak(i)两边任一边上的25个抽样，总共51个抽样。然后，处理过程630确定next_peak是否大于β*最高峰值(方框830)。在一个实施例中，β等于0.6。如果next_peak不大于β*最高峰值，next_peak设为假峰值然后就被删除(方框840)。否则，处理过程630确定peak(i)是next_peak(方框850)。然后，处理过程630确定迄今为止定位的峰值数目是否等于L，其中L是待定位的峰值的总额(方框860)。在一个实施例中，L等于5。如果不是，处理过程630增加峰值指数i＝i+1(方框870)，然后返回方框820。否则，处理过程630由peak(i)确定脉冲响应的上升沿，其中i＝1，...，L(方框880)。脉冲响应的上升沿位于L个峰值中最小峰值上。该上升沿提供估计的总体延迟。处理过程630则终止。
使用AP修正的该回波消除对于有色输入的收敛速度比NLMS方法快。基于AP的回波消除可以多种方式实现。在一个实施例中，自适应滤波器的长度M(也就是，信道权向量的大小)在第一和第二自适应模式里是相同的。M的三个值用于比较：M＝256，512和1024。在另一个实施例里，在第一自适应模式中的自适应滤波器的长度M1比在第二自适应模式里的长度M2长。M1和M2的典型值分别是1024和256。还有两种方式启动第二自适应模式。在第一方法中，在Rin的第一期间估计总体延迟。总体延迟估计用来对准M＝256抽头滤波器，因此回波信道脉冲响应属于短滤波器。256抽头滤波器在用于估计延迟的通道脉冲响应的估计上预置，并且再运行相同的Rin数据。在第二方法里，自适应起始于延迟估计结束的时间。换句话说，它遵循与在第一方法中相同的程序，但是不重新启动该数据流。
用于回波消除的AP(2)技术的结果在表I和II，以及图9A、9B、10A、10B、11A、11B、12A、12B、13中显示。标准AP(2)方法利用用于G.168 test 2b的数据文件测试(Rin和Sin)。
表I显示当Rin是非零时，用于AP(2)和NLMS技术的分贝上的衰减。AP(2)方法在第一和第二自适应模式里使用相同的滤波长度，M＝256、512和1024。可见AP(2)方法在自适应的不同步骤上具有近乎10分贝的性能改善。
表I
表II显示在第二自适应模式的第一和第二方式中对于AP(2)的分贝上的衰减。在第一方法中延迟估计所需要的时间被增加给迭代数目用于精确的对比。估计发生在大约1500次迭代并且使用Rin的1500个抽样。当滤波器充满数据时，这相当于AP(2)技术的500次迭代。因此，修正由500以及1500次迭代限制。然而，上界迭代数目落于用于没有消除特性结果的Rin的死区。对于第一方法，下界产生一个显著的优点。对于第一方法，收敛发生在2500以及3500迭代之间的某处，并且对于第二方法，收敛发生在小于4800迭代的某处。
迭代 第一种方式 第二种方式 1000 -38.48 -18.44 1250 -41.91 -23.01 1500 -43.03 -23.87 1750 -47.05 -29.24 2000 -45.99 -33.9 3800 - -37.53 4300 - -42.77
迭代 第一种方式 第二种方式 4800 - -44.89
表II
图9A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝256的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图9B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝256的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图10A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝512的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图10B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝512的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图11A是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝1024的AP(2)的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图11B是按照本发明的一个实施例，说明使用M＝1024的NLMS的回波消除器中衰减的分贝的框图。
图12A是按照本发明的一个实施例，说明在第二自适应模式里使用M1＝1024和M2＝256的AP(2)的第一种方法的回波消除器中的分贝衰减的框图。
图12B是按照本发明的一个实施例，说明在第二自适应模式里使用M1＝1024和M2＝256的AP(2)的第二种方法的回波消除器中的分贝衰减的框图。
图13是说明按照本发明一个实施例，M+500迭代上的加权的框图。可以清楚地看到回波信道脉冲响应的三个峰值。
尽管本发明已经参考说明性的实施例进行了描述，该描述不用于解释为限制的含义。说明性实施例的不同改进以及该发明其它实施例，对于所属技术领域的专业人员来说是显而易见的，被认为是归于本发明实质和范围之内。
相关申请
本申请要求2000年9月8日提交的美国临时专利申请No.60/231,420的权利(代理人登记号码004419.P015Z)。