Wykład 9: Usuwanie echa w sieci
PG – Katedra Systemów Mikroelektronicznych
ZASTOSOWANIE PROCESORÓW SYGNAŁOWYCH
Marek Wroński
Źródła powstawania echa w sieci telefonicznej
1.Echo bliski powstaje w wyniku niedopasowania impedancji rozgałęźnika (do siebie oraz do pętli abonenckiej). Powodują one odbicia sygnału.
2.Echo dalekie – podobnie, ale spowodowane jest przenikaniem sygnału z gałęzi wejściowej do wyjściowej rozgałęźnika po prawej stronie (z sygnałem abon.) 3.Echa akustyczne, np. w urządzeniach głośno-mówiących w wyniku przenikania sygnału z nadajnika (głośnika) do lokalnego odbiornika (mikrofonu) poprzez wibracje, dużo odbić od ścian (duże opóźnienie echa =droga/300m/s) itp.
4. Interferencje/przenikanie między kanałami.
Zjawisko echa ma decydujący wpływ na system transmisji cyfrowej w trybie dupleksowym, tj. równocześnie w dwóch kierunkach
Funkcje rozgałęźnika (hybrydy)
1. Separacja i wzmacnianie (regeneracja) sygnałów nadawanych i odbieranych 2. Koncentracja/kompresja sygnałów cyfrowych dla zwiększenia pojemności
Efektywna fun.transmit. linii długiej:
Charakterystyki kabli pętli abonenckiej (dł. w ft=0.305m)
Stłumianie echa poprzez zmienne wzmocnienie w różnych kierunkach (echo suppression)
Zamiast odcięcia wprowadza się szum dla lepszego komfortu
Konieczność pomiaru chwilowej mocy sygnału
Zasada działania redukcji echa - odjęcie jego kopii (f. Wienera)
sygnał referencyjny (mowa daleka)
sygnał adaptacyjny (mowa bliska)
echo
kopia echa
Zakładając liniowość i niezmienność w czasie - redukcja echa gdy H(z)=G(Z),
ale G=IIR, H=FIR dlatego N duże
Zakładając niezmienność współczynników minimalizujemy moc resztkowego echa
otrzymujemy równanie normalne:
rozwiązanie:
Dla szumu białego(=g)
Adaptacyjna redukcji echa
Least Mean Square (LMS) algorytm:
Dla m=1(zgrubna korelacja) klasyczny LMS
zbieżność gdy:
Wybór adaptacyjnego wzmocnienia
Sygn.lokalny nieusuwalne echo (N) reszta od nieidealnych wsp.
Echo Return Loss Enhancement (ERLE):
*1/M gdy współczynniki są uaktualniane co M próbek
Dodanie Nieliniowego Procesora (NLP) i Bloku kontrolnego
Konieczność podejścia adaptacyjnego do redukcji echa
Wynika z nieznajomości odpowiedzi impulsowej ścieżki echa (różne drogi połączeń)
x(i) sygnał od abonenta podłączonego 2-przewodowo do hybrydy/komutatora y(i) i u(i) sygnały od i do drugiego abonenta dochodzące 4-przewodową linią r(i) echo dodawane w A i odtwarzane jako r’(i) przez FIR
e(i)=r(i)-r’(i) resztkowy błąd (residual echo error) do „adaptacji” współcz. FIRa t.j. minimalizacji tego błędu (jako sygnał sprzężenia zwrotnego)
Uwaga. Gdy y(i)=0 niemożliwa jest redukcja echa bo r(i) i r’(i) też są 0.
Dlatego potrzebny jest sygnał y(i), np..”Halo”, żeby zacząć adaptację najlepiej gdy x(i)jest bliskie 0 – inaczej b. wolna adaptacja (double-talk)
Normalized Least Mean Squares (NLMS) algorytm
Znany również jako stochastic gradient algorithm – jest najczęściej używany – minimalizuje wartość sredniokwadratową resztkowego błędu na każdym kroku Adaptacji (t.j. dla każdej próbki). Normalizacja - bo mowa jest niestacjonarna
jest krokiem adaptacji od którego zależy zbieżność i jakość adaptacji e resztkowy błąd sygnału echa
y sygnał odległego mówcy
2 moc sygnału referencyjnego
N liczba współczynników (wystarczająco duża dla pokrycia opóźnienia m. A i B) dla echa od rozgałęźnika 2-4ms przyjmując do 16ms potrzeba 128 wsp. dla 8kHz zaś dla akustycznego echa (odbicia w pokoju)- opóźnienia do 256 więc 2048 wsp.
dlatego wsp.są przeliczane nie dla nowej próbki a dla bloku y(i)...y(i+N) i zamiast splotu w dziedzinie czasu realizujemy mnożenie w dziedzinie częstotl. (FFT)
Dla polepszenia zbieżności i eliminacji szumu (w samochodach) stosuje się
Niedokładna synchronizacja kodeków
Np.różnice w kwarcach – prowadzi do kumulacji próbek lub wyczerpaniu.
Gdy jest niemożliwa synchronizacja zegarów(np.. ISDN) wtedy stosuje się bądź ciągłe dostrajanie bądź porzucanie próbek i powtórne wysyłanie gdy nie ma nic do wysłania. Ale pojawiają się zniekształcenia nieliniowe i zmiany echa dlatego lepszym rozwiązaniem jest adaptacyjny konwerter szybkości – Różnica szybkości próbkowania użyta w sprzężeniu zwrotnym do adaptacji interpolatora do aktualnej szybkości próbkowania
Porównanie różnych algorytmów LMS
LMS:
NLMS:
Homogeneous adaptation alg.
Individual
adaptation alg.
dla RLS minimaliz.
(wagi zapominania)
Pomiary tłumienia powrotnego echa (ERLE)
N=200, krok=100,
opóźnienie 280 próbek
Zmiana parametrów w algorytmie HA
Zmiana długości filtra N=50,100,250 Zmiana kroku c/100=1.0,0.51,0.23
Implementacja w modemie V.32
2-wymiarowa konstelacja:
sygnał echa:
odbierany (bliski) sygnał:
sygnał po wycięciu echa:
Stochastic gradient LMS FIR
Zwykle współczynniki filtru
są liczone w okresie treningowym.
ale redukując można śledzić
powolne zmiany parametrów kanału
Algorytm
Frequency ofset compensation:
V.32 Modem Blok Diagram
Benchmarks: Nośna: 1800+7 Hz, redukcja 16 ms echa, dlatego przy 9600próbek/s potrzebny 154 FIR
