FPGA实现的自适应滤波器在数字通信中的研究

"这篇博士学位论文主要探讨了数字通信中自适应滤波器的研究，由南开大学的李国峰撰写，导师为秦世才和吴岳。论文详细介绍了自适应滤波器的理论与应用，特别是在FPGA硬件实现方面的研究。论文涵盖了自适应算法的综述、分类和分析，重点讨论了LMS自适应算法，并在MATLAB环境下进行了仿真验证。此外，还涉及了小波理论和小波包理论在降噪中的应用，以及如何在Maxplus2平台上使用VHDL语言解决数字滤波器中的数值计算问题。在ALTERA公司的FPGA芯片上实现了设计，并进行了性能对比，展示了FPGA实现的自适应滤波器在数据处理速度上的优势。" 本文详细阐述了自适应滤波器在数字通信领域的核心地位，自适应滤波器因其能动态调整滤波特性以适应信号变化而备受关注。作者首先进行了大量的文献调研，对自适应算法进行了全面的总结，这包括对各种自适应算法的分类和比较，最终选择了LMS（Least Mean Squares）自适应算法作为硬件实现的优选方案。LMS算法以其简单性和收敛性而被广泛采用，论文对其步长选择、跟踪速度和稳态误差进行了深入的分析。 在MATLAB环境中，作者构建了LMS自适应滤波器的仿真模型，通过SIMULINK工具进行了系统级仿真，获得了理想的仿真结果。同时，论文还探讨了小波理论和小波包理论在信号降噪中的作用，这些理论提供了一种有效的频域分析和信号分离方法。 在硬件实现层面，作者利用VHDL语言在Maxplus2平台上描述了数字FIR（Finite Impulse Response）滤波器和基于FIR的LMS自适应滤波器，解决了正负数运算和浮点数运算的问题。经过逻辑综合后，这些设计被成功地在ALTERA的FPGA芯片上实现，并进行了实际操作的仿真，验证了设计的正确性和高性能。 实验结果显示，16阶FIR数字滤波器在FPGA上的数据处理速度达到了41.6MHz，而8阶FIR的LMS自适应滤波器在FPGA上的处理速度为5MHz，远超同配置下在DSP（Digital Signal Processor）上的1.42MHz，这充分体现了FPGA在高速数据处理上的优势。 关键词包括自适应算法、数字滤波器、FIR滤波器、LMS自适应滤波器、VHDL、FPGA以及MATLAB仿真。这篇论文不仅对自适应滤波器理论进行了深入研究，也提供了实际硬件实现的宝贵经验，对于从事数字通信和信号处理领域的研究者具有很高的参考价值。