IIR數(shù)字濾波器是沖激響應為無限長的一類數(shù)字濾波器，是電子、通信及信號處理領域的重要研究內(nèi)容，國內(nèi)外學者對IIR數(shù)字濾波器的優(yōu)化設計進行了大量研究。其中，進化算法優(yōu)化設計IIR數(shù)字濾波器雖然取得了一定的效果，但是其也有自身的一些不足；另外，基于粒子群算法以及人工魚群算法的IIR數(shù)字濾波器優(yōu)化設計也取得了較好的效果。但這些方法都是將多目標優(yōu)化問題轉化為單目標優(yōu)化問題，這種方法是將每個目標賦一個權值，然后將這些賦了權值的目標相加，把相加的結果作為目標函數(shù)，在此基礎上尋找目標函數(shù)的最小值，這樣做造成的問題是可能將其中的任何一種滿足目標函數(shù)值最小的情況作為最優(yōu)解，但實際上得到的不一定是最優(yōu)解。也就是說，單目標的方法難以區(qū)分哪一種情況為最優(yōu)解，這樣的尋優(yōu)模型從理論上來說是難以得到最優(yōu)解的。另外，在將多目標轉化為單目標時，各個目標的權值難以確定，而且最終只能得到唯一解。針對這些問題，本文在研究傳統(tǒng)遺傳算法、進化規(guī)劃算法以及量子遺傳算法的IIR數(shù)字濾波器優(yōu)化設計的基礎上，將重點研究IIR數(shù)字濾波器的粒子進化規(guī)劃優(yōu)化、遺傳多目標優(yōu)化以及量子多目標優(yōu)化。另外，由于在通信系統(tǒng)中IIR數(shù)字濾波器有廣泛應用，并且大量采用FPGA實現(xiàn)，多目標優(yōu)化方法得到的濾波器性能也值得驗證，因此，對多目標優(yōu)化方法得到的IIR數(shù)字濾波器系數(shù)進行FPGA仿真驗證有重要的現(xiàn)實意義。 @@ 論文的主要工作及研究成果具體如下： @@ 1.分析IIR數(shù)字濾波器的數(shù)學模型及其優(yōu)化設計的參數(shù)；針對低通IIR數(shù)字濾波器，采用遺傳算法及量子遺傳算法對其進行優(yōu)化設計，并給出相應的仿真結果及分析。 @@ 2.針對使用進化規(guī)劃算法優(yōu)化設計IIR數(shù)字濾波器時容易陷入局部極值的問題，研究粒子進化規(guī)劃算法，并將其應用于IIR數(shù)字濾波器的優(yōu)化設計，該算法將粒子群優(yōu)化算法與進化規(guī)劃算法相結合，繼承了粒子群算法局部搜索能力強和進化規(guī)劃算法遺傳父代優(yōu)良基因能力強的優(yōu)點。將這種新的粒子進化規(guī)劃算法應用于IIR低通、高通、帶通、帶阻數(shù)字濾波器的優(yōu)化設計，顯示了較好的效果。 @@ 3.優(yōu)化設計IIR數(shù)字濾波器時，通常將多目標轉化為單目標的優(yōu)化問題，這種方法雖然設計簡單，但是在將多目標轉化為單目標時，各個目標的權值難以確定，而且最終只能得到唯一解，不能提供更多的有效解給決策者。針對常 用基于單目標優(yōu)化算法的不足，在分析IIR數(shù)字濾波器優(yōu)化模型和待優(yōu)化參數(shù)的基礎上，本文研究遺傳算法的IIR數(shù)字濾波器多目標優(yōu)化設計方法，該方法將多個目標值直接映射到適應度函數(shù)中，通過比較函數(shù)值的占優(yōu)關系來搜索問題的有效解集，使用這種方法可以求得一組有效解，并且將多目標轉化為單目標的優(yōu)化方法得到的唯一解也能被包括在這一組有效解中。@@ 4.將量子遺傳算法應用于IIR數(shù)字濾波器多目標優(yōu)化設計，研究量子遺傳算法的IIR數(shù)字濾波器多目標優(yōu)化設計方法，并將優(yōu)化結果與傳統(tǒng)遺傳算法的多目標優(yōu)化方法進行了比較。仿真結果表明，在對同一種濾波器進行優(yōu)化設計時，使用該方法得到的結果通帶波動更小，過渡帶更窄，阻帶衰減也更大。 @@ 5.針對IIR數(shù)字濾波器的硬件實現(xiàn)問題，在對IIR數(shù)字濾波器的結構特征進行分析的基礎上，分別采用遺傳多目標優(yōu)化方法量子多目標方法優(yōu)化設計IIR數(shù)字濾波器的系數(shù)，然后針對兩組系數(shù)進行了FPGA( Field-Programmable GateArray，現(xiàn)場可編程門陣列)仿真驗證，并對兩種結果進行了對比分析。 @@關鍵詞：IIR數(shù)字濾波器；優(yōu)化設計
標簽：
FPGA
IIR
數(shù)字濾波器
上傳時間：
2013-06-09
上傳用戶：熊少鋒
