[发明专利]一种提高信噪比的Sigma‑Delta调制器自适应混合优化方法

摘要

本发明提供一种提高信噪比的Sigma‑Delta调制器自适应混合优化方法，包括建立Sigma‑Delta调制器的噪声传递函数并对噪声传递函数参数降维；利用基于自适应柯西分布和混沌映射的差分进化方法来优化降维后的噪声传递函数参数；根据待优化的参数最优值得到噪声传递函数参数最优值，进而确定最优的噪声传递函数，完成Sigma‑Delta调制器自适应混合优化；将Sigma‑Delta数模转换器的插值滤波器输出的正弦信号作为优化噪声传递函数后的Sigma‑Delta调制器的输入，并将Sigma‑Delta调制器的输出值变换到频域，进而计算Sigma‑Delta调制器的信噪比。本发明充分利用混沌映射的遍历性及自适应柯西分布扰动能力强的特点，建立目标函数并应用混合差分进化方法优化目标函数，在保持调制器稳定性同时显著提高了信噪比。

主权项

一种提高信噪比的Sigma‑Delta调制器自适应混合优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：建立Sigma‑Delta调制器的噪声传递函数并对噪声传递函数参数降维；步骤1.1：建立Sigma‑Delta调制器的噪声传递函数；H(z)=NTF=bmzm+bm-1zm-1+...+b1z+b0anzn+an-1zn-1+...+a1z+a0]]>其中，a0、a1、…an，b0、b1、…bm均为噪声传递函数参数，z为z变换算子；步骤1.2：按照噪声传递函数优化规则将Sigma‑Delta调制器的噪声传递函数的分子分母转换为乘积形式，实现噪声传递函数参数降维；所述噪声传递函数优化规则如下：(a)零点优化：如零点个数为奇数，则必有一个零点为直流点，其余零点从直流点以复共轭对方式沿单位圆移动；如果零点个数为偶数，则所有零点从直流点以复共轭对方式沿单位圆移动；(b)稳定性要求：极点位于单位圆内；(c)满足H(∞)＝1，则m＝n、bm＝an；步骤2：利用基于自适应柯西分布和混沌映射的差分进化方法来优化降维后的噪声传递函数参数；步骤2.1：将降维后的噪声传递函数参数作为待优化的参数；步骤2.2：确定种群中个体数量、待优化参数矢量维数、待优化参数的取值范围、最大迭代数、过采样率、噪声传递函数阶数；种群中每个个体表示一组待优化参数，多组待优化的参数形成种群；步骤2.3：建立待优化的参数的目标函数JNTF，该函数以阻带内量化噪声功率最小化且保证调制器稳定为目标；JNTF=α||NTF(ejω)||2ω∈ωsb2+(1-α)||1-|NTF(k)|||1ω∈ωpb]]>其中，NTF(k)为噪声传递函数的频率响应，阻带通带osr为过采样率；步骤2.4：建立初始种群：随机生成一个个体，该个体中各待优化参数的取值范围在[0，1]之间，其余个体采用帐篷映射生成；步骤2.5：计算初始种群中每一个体的目标函数值，找出最优个体，保存为当前最优个体；步骤2.6：为种群中的每一个体随机生成比例因子和交叉概率，比例因子和交叉概率的取值均在[0，1]之间；步骤2.7：迭代计数值初始化为1；步骤2.8：利用当前交叉率采用正弦映射产生新的交叉概率；步骤2.9：采用DE/best/1with jitter策略进行变异操作，生成变异矢量；步骤2.10：对种群中的个体进行二项式交叉操作，生成试验矢量；步骤2.11：若二项式交叉操作得到的试验矢量超出待优化参数的取值范围，则进行反弹操作，重新随机生成待优化参数取值范围内的新个体，计算生成的该新个体的目标函数值，同时生成Sigma‑Delta调制器噪声传递函数；步骤2.12：如果Sigma‑Delta调制器噪声传递函数的极点位于单位圆外，需重新随机生成待优化参数取值范围内的个体，计算其目标函数值，直到生成满足稳定性要求的个体为止；步骤2.13：若当前个体的目标函数小于上一代种群中对应个体的目标函数，则用当前个体代替上一代对应个体；步骤2.14：重复步骤2.8～2.13，直到遍历所有个体；步骤2.15：采用自适应柯西分布计算比例因子；步骤2.16：保存当前的最优个体，重复步骤2.8～步骤2.15，直到达到最大迭代次数为止；步骤2.17：得到的当前的最优个体即待优化的参数最优值；步骤3：将待优化参数最优值代入噪声传递函数，并将噪声传递函数的分子分母换为多项式形式，进而得到噪声传递函数参数，完成Sigma‑Delta调制器自适应混合优化；步骤4：将Sigma‑Delta数模转换器的插值滤波器输出的正弦信号作为优化噪声传递函数后的Sigma‑Delta调制器的输入，并将Sigma‑Delta调制器的输出值变换到频域，进而计算Sigma‑Delta调制器的信噪比。