用于自适应干扰抵消的系统和方法 发明背景
本发明总的涉及信号处理，更具体地涉及用于减小在接收信号中的干扰的自适应信号处理系统和方法。
有许多这样的实例，其中希望传感器能够从特定的信号源接收信息信号，该信号源的环境包括有位于不同于信号源位置的干扰信号源。一种这样的例子是在一个房间内使用微音器记录一个特定方的讲话，而这个房间内还有同时在讲话的另一方，造成所接收的信号中的干扰。
如果你知道精确的干扰特性，则你就能使用固定地加权滤波器来抑制它。但是常常很难预料精确的干扰特性，因为它们可能根据干扰源、背景噪声、声音环境、传感器对于信号源的取向、从信号源到传感器的传输路径、和许多其它因素等的变化而改变。所以，为了抑制这样的干扰，需要能根据变化的环境而改变其本身的参量的自适应系统。
自适应滤波器是能改变其本身的滤波特性以便产生想要的响应的自适应系统。典型地，规定自适应滤波器的特性的滤波器加权量被连续地更新，以使得在代表想要的响应的信号与自适应滤波器的输出信号之间的差值最小化。
用于减小接收信号中的干扰的自适应滤波器的使用在技术上被称为自适应噪声抵消。它是根据通过采样与信源信号无关的噪声及把采样的噪声修正成近似于接收信号中的噪声分量而抵消从信号源的方向上接收的信号中的噪声分量的。对于在自适应噪声抵消方面的论文，可参考B.Widrow等的“Adaptive Noise Canceling:Principleand Application(自适应噪声抵消：原理和应用)”,Proc.IEEE 63:1692-1716,1975。
用于自适应噪声抵消的基本配置具有由指向想要的信号源的微音器所接收的主输入、和由指向噪声源的另一个微音器独立地接收的参考主输入。主输入包含来源于信号源的源信号分量和来源于噪声源的噪声分量。噪声分量不同于代表噪声源本身的参考输入，因为噪声信号必须从噪声源传到信号源，以便被包括在其中作为噪声分量。
然而，噪声分量多半地与参考输入有某种相关，因为它们都来源于同一个噪声源。这样，可使用一个滤波器来滤波参考输入，以产生一个近似于噪声分量的抵消信号。自适应滤波器通过产生作为主输入与抵消信号之间的差值的输出信号和通过调整其滤波加权值以减小输出信号的均方值而动态地做到这一点。当滤波加权值设定时，输出信号有效地复制基本上没有噪声分量的源信号，因为抵消信号紧密地跟踪噪声分量。
自适应噪声抵消可与波束成形(一种已知的使用传感器阵列的技术)相组合，以便改善来自特定方向的信号的接收。波束成形器是一个空间滤波器，它通过滤波各个单独的多信道和组合它们以提取来自特定方向的信号、从而从通过多个传感器接收的多信道中产生一个单个信道。这样，波束成形器可改变接收灵敏度的方向而不用实际地移动传感器阵列。对于波束成形的详细内容，可参看B.D.Van Veen andK.M.Buckley的“Beamforming:A Versatile Approach to SpatialFiltering(波束成形：空间滤波的通用方法)”,IEEE ASSP Mag.5(2),4-24。
由于波束成形可有效地指向许多方向而不用实际上移动其传感器，所以波束成形器可以与自适应噪声抵消相组合，以形成自适应波束成形器，它能抑制特定方向的干扰而不是普通的背景噪声。波束成形器可通过空间滤波来自传感器阵列的输入信号而提供主输入，这样其输出代表在信号源方向上接收的信号。同样地，波束成形器可通过空间滤波传感器信号而提供参考输入，从而使得其输出代表在干扰源方向上接收的信号。对于在自适应波束成形方面的论文，可参考L.J.Griffiths和C.W.Jim的“An Alternative Approach to LinearlyConstrained Adaptive Beamforming(另一种线性约束自适应波束成形的方法)”，IEEE Trans.Ant.Prop.AP-30:27-34,1982。
传统的自适应波束成形器的一个问题是，它的输出特性依赖于输入频率和传感器相对于干扰源的方向而改变。系统在所有感兴趣的输入频率上和在所有传感器方向上的均匀的输出是在定向的微音器系统中明显地希望的，在其中，需要忠实地重现声音信号，而不管微音器所处于的位置如何。
自适应波束成形的另一个问题是“信号泄漏”。自适应噪声抵消是基于这样的假定，即代表噪声源的参考输入与主输入中的源信号的分量不相关，也就是，参考输入不应当包含源信号。但是这个“没有信号”的参考输入的假定在任何真实的环境下都是不成立的。在微音器(幅度或相位)或它们有关的模拟前端中的任何失配、由周围环境或机械结构造成的任何混响、以及甚至实际微音器结构中的任何机械耦合，将会造成从信号源到参考输入的“信号泄漏”。如果在参考输入与主输入的源信号分量之间没有任何相关，则由自适应滤波器进行的自适应处理将造成源的信号分量的抵消，导致失真和性能的恶化。
把自适应处理限制成使得至少某些定向干扰要被消除的状况也是重要的。由于非定向性噪声(例如由系统的机械结构引起的风噪声、振动噪声)典型地与接收信号的噪声分量不相关，所以自适应滤波器不能产生近似于噪声分量的定向信号。
现有的技术建议：当根据观察到强的源信号趋向于泄漏到参考输入的信号噪声比(SNR)是很高时，禁止自适应滤波器进行自适应处理。例如，美国专利No.4,956,867描述了使用在两个传感器之间的互相关值，以便于当SNR很高时禁止自适应处理。
但是现有技术的方法不能考虑定向干扰的影响，因为基于SNR的方法只考虑非定向性的噪声。由于非定向性的噪声与接收信号的噪声分量不相关，所以自适应处理徒劳地搜索新的滤波器加权值，这通常导致抵消接收信号的源信号分量。
现有技术的方法当源信号是窄频带时也不能考虑信号泄漏。在定向微音器应用时，源信号常常包含其功率谱密度集中在窄的频率范围内的窄带信号(例如语音信号)。当由于很窄频带的信号引起信号泄漏时，现有技术方法可能不禁止自适应处理，因为这样的窄带信号的总的信号强度可能不够高。结果，接收信号的源信号分量被抵消，并且如果源信号是语音信号，则语音清晰度发生恶化。
所以，对于自适应系统，需要它能抑制在干扰源存在着广泛的角度分布的情况下具有均匀的频率特性的接收信号中的定向干扰。
发明概要
因此，本发明的目的是通过使用用于处理来自传感器阵列的输入的自适应滤波器来抑制接收信号中的干扰。
本发明的另一个目的是把这种自适应滤波器的自适应处理限制成使得至少某些定向干扰被消除的情况。
本发明的再一个目的是控制自适应处理，以便阻止窄带信号的信号泄漏。
另一个目的是在来自传感器阵列的所有方向上产生具有均匀频率特性的输出。
这些和其它目的可按照本发明来达到，本发明使用了一种用于处理代表从传感器阵列接收的信号的数字数据的系统。该系统包括主信道矩阵单元，它用于产生代表在信号源的方向上接收的信号的主信道，其中主信道具有源信号分量和干扰信号分量。该系统包括参考信道矩阵单元，它用于产生至少一个参考信道，其中每个参考信道代表在除了信号源的方向以外的方向上接收的信号。该系统使用自适应滤波器，它用于产生近似于主信道的干扰信号分量的抵消信号，还使用差分单元，它用于通过从主信道中减去抵消信号而产生数字输出信号。每个自适应滤波器具有加权值更新装置，用于根据输出信号来找到新的滤波器加权值。该系统包括加权值约束装置，用于当每个新的滤波器加权值超过相应的门限值时把新的滤波器加权值截断成预定的门限值。
该系统还可包括至少一个去色滤波器，用于产生平坦频率的参考信道。该系统还可包括禁止装置，用于估值主信道的功率和参考信道的功率、以及用于根据在主信道与参考信道之间的归一化功率差来产生一个禁止信号给加权值更新装置。
该系统产生在系统的所有方向上具有均匀频率特性的基本上没有定向干扰的输出。
这些目的可按照本发明通过使用这一种方法而达到，该方法可很容易地以一个控制市面上可买到的DSP处理器的程序来实现。
附图简述
本发明的目的，特性和优点从以下的对本发明的详细说明将很容易看到，其中：
图1是总的系统方框图；
图2是采样单元的方框图；
图3是采样单元的另一个实施例的方框图；
图4是在主信道矩阵和参考矩阵单元中使用的抽头延时线的示意图；
图5是主信道矩阵单元的示意图；
图6是参考矩阵单元的示意图；
图7是去色滤波器的示意图；
图8是基于定向干扰的禁止单元的示意图；
图9是频率选择性约束自适应滤波器的示意图；
图10是频率选择性加权-约束单元的方框图；
图11是描绘可用来实现本发明的程序的运行的流程图。
发明详细描述
图1是按照本发明的优选实施例的系统的方框图。所显示的系统具有传感器阵列1、采样单元2、主信道矩阵单元3、参考信道矩阵单元4、一组去色滤波器5、一组频率选择性约束的自适应滤波器6、延时器7、差分单元8、禁止单元9、以及输出D/A单元10。
具有各个传感器1a-1d的传感器阵列1接收来自与系统同轴的信号源的信号以及接收来自与系统偏轴地定位的干扰源的信号。传感器阵列被连接到用于采样接收信号的采样单元2，它具有各个单独的采样元件2a-2d，其中每个元件被连接到相应的各个传感器，以产生数字信号11。
采样单元2的输出被连接到主矩阵单元3，它产生代表在源的方向上接收的信号的主信道12。主信道包含源信号分量和干扰信号分量。
采样单元2的输出也被连接到参考信道矩阵单元4，它产生代表从除了信号源的方向以外的方向上接收的信号的参考信道13。这样，参考信道代表了干扰信号。
参考信道通过去色滤波器5进行滤波，该滤波器产生平坦频率参考信道14，其频谱幅度在感兴趣的范围内基本上是平坦的。平坦频率参考信道14被馈送到频率选择性约束的自适应滤波器组6，它们产生抵消信号15。
在此同时，主信道12通过延时器7进行延时，以使得它和抵消信号15同步。差分单元8然后从延时的主信道中减去抵消信号15，以产生数字输出信号16，后者被D/A单元10转换成模拟形式。数字输出信号15被反馈到自适应滤波器，用以更新自适应滤波器的加权值。
平坦频率参考信道14被馈送到禁止单元9，它估值每个平坦频率参考信道的功率和主信道的功率，以及产生禁止信号19以阻止信号泄漏。
图2描绘了采样单元的优选实施例。具有传感器元件21a-21d的传感器阵列21被连接到具有放大器元件22a-22d的模拟前端22，其中每个放大器元件被连接到相应的传感器元件的输出。在定向微音器应用中，每个传感器可以是定向的微音器或者是全向的微音器。模拟前端放大接收的模拟传感信号，以便匹配于对采样元件的输入的要求。来自模拟前端的输出被连接到Δ-∑A/D转换器组23，其中每个转换器采样和数字化已放大的模拟信号。Δ-∑采样是熟知的使用过采样与数字滤波的A/D技术。对于Δ-∑采样的详细内容，可参看CrystalSemiconductor Corporation(Crystal半导体公司)的应用指南：Δ-∑技术，1989。
图3显示了采样单元的另一个实施例。具有传感器元件31a-31d的传感器阵列31被连接到具有放大器元件32a-32d的放大器32，其中每个放大器元件放大来自相应的传感器元件的接收信号。放大器的输出端被连接到具有采样保持元件33a-33d的采样保持(S/H)单元32，其中每个S/H元件采样来自相应的放大器元件的放大的模拟信号，以产生离散的信号。来自S/H单元的各个输出通过多路复接器34被复接成一个单个信号。复接器的输出端被连接到传统的A/D转换器35，以产生数字信号。
图4是按照本发明的优选实施例的在主信道矩阵和参考矩阵单元中使用的抽头延时线的示意图。在这里使用的抽头延时线被定义为非递归数字滤波器，它在技术上也被称为横向滤波器、有限冲击响应滤波器或FIR滤波器。所显示的实施例具有4个抽头延时线40a-40d。每个抽头延时线包括延时元件41、乘法器42、和加法器43。数字信号44a-44d被馈送到抽头延时线组40a-40d。通过延时元件41的延时信号被乘以滤波器系数，Fij,45并被相加，以产生输出，46a-46d。
来自第i个抽头延时线的第n个采样Yi(n)然后可被表示为：
Yi(n)=(kj=0Fi,jXi(n-j)，其中k是滤波器长度，及Xi(n)是输入到第i个抽头延时线的输入的第n个采样。
图5描绘了按照本发明的优选实施例的用于产生主信道的主信道矩阵单元。该单元具有抽头延时线50a-50d，作为从采样单元获取输入51a-51d的输入部分。其输出部分包括乘法器52a-52d，其中每个乘法器被连接到相应的抽头延时线和加法器53，它把来自乘法器的所有输出信号相加。该单元产生主信道54，作为来自所有乘法器的输出的加权和。滤波器加权值55a-55d可以是各个部分的组合，只要这些部分的总和是1。例如，如果使用了4个微音器，则实施例可使用1/4的滤波器加权值，以便计及每个微音器的贡献。
该单元起到波束成形器，即空间滤波器的作用，它对于按所有方向进来的信号进行滤波，以便产生以特定的方向进入的信号而不用实际地移动传感器阵列。抽头延时线的系数和滤波器加权值被设置成使得所接收的信号被空间滤波从而朝向信号源的灵敏度最大化。
因为某些干扰信号由于许多因素(例如房间的交混回响)而达到信号源，代表在信号源方向上的接收信号的主信道54不但包含源信号分量，而且也包含干扰信号分量。
图6描绘了按照本发明的优选实施例的用于产生参考矩阵信道的参考信道矩阵单元。它具有抽头延时线60a-60d，作为从采样单元获取输入61a-61d的输入部分。可以使用与图4的抽头延时线相同的抽头延时线，在这种情况下，抽头延时线可以被主信道矩阵单元和参考信道矩阵单元共用。
它的输出部分包括乘法器62a-62d、63a-63d、64a-64d、和加法器65a-65d、其中每个乘法器被连接到相应的抽头延时线和加法器。该单元起到波束成形器的作用，产生代表相对于信号源偏轴地到达的信号的参考信道66a-66d，这是通过从抽头迟时线获得某些输出组合的加权差值来实现的。滤波器加权值组合可以是任何数目，只要它们的用于组合给定的参考信道的滤波器加权值的总和是零。例如，所显示的实施例可使用波器加权值组合(W11,W12,W13,W14)=(0.25,0.25,0.25,-0.75)，以便组合信号61a-61d而产生参考信道66a。
最后效果是在朝向信号源的波束成形器的接收增益上设置一个零点(低灵敏度)。结果，参考信道代表在除了信号源方向以外的方向上的干扰信号。换句话说，该单元“操纵”输入数字数据，以得到干扰信号，而不用实际移动传感器阵列。
图7是按照本发明的优选实施例的去色滤波器的示意图。它是一个包括延时元件71、乘法器72、和加法器73的抽头延时线。参考信道74被馈送到抽头延时线。延时的信号被乘以滤波器系数Fi,75并被相加以产生输出76。滤波器系数被设置成使得滤波器能放大输入信号的低幅度频率分量，以得到具有基本上平坦频谱的输出信号。
如在前面在“背景”节中所提到的，传统自适应波束成形器的输出呈现非均匀的频率特性。这时因为参考信道并不具有平坦频谱。朝向特定角度方向的波束成形器的接收灵敏度常常借助于增益曲线来描述。如前所述，参考信道是通过在增益曲线上在信号源的方向上设置零点(使得传感器阵列不灵敏)而得到的。最终结果的增益曲线对于较低频率信号比起较高频率信号具有较低的增益。由于参考信道被修正以产生抵消信号，所以参考信道的非平坦频谱在系统输出中被转换到非均匀频率特性。
去色滤波器是固定系数滤波器，它通过提升参考信道的低频部分而使参考信道的频谱平坦化(因而，使参考信道“去色”)。通过把去色滤波器加到参考信道矩阵单元的所有输出端，得到了在所有方向上基本上平坦的频率响应。
在所显示的实施例中的去色滤波器使用了与有限冲击响应(FIR)滤波器相同的抽头延时线滤波器，但是在替换的实施例中，其它类型的滤波器，例如无限冲击响应(IIR)滤波器，也能被用于去色滤波器。
图8示意地描绘了按照本发明的优选实施例的禁止单元。它包括功率估值单元81、82，它们分别估值主信道83和每个参考信道84的功率。样本功率估值单元85计算每个样本的功率。乘法器86把每个样本的功率乘以一个分数α(它是在给定的平均时间间隔内的样本数的倒数)，以便得出平均的样本功率87。加法器88把平均样本功率加到另一个乘法器89的输出上，该乘法器把前面计算的主信道功率平均值90乘以(1-α)。新的主信道功率平均值是通过(新的样本功率)×α+(老的样本功率)×(1-α)而得到的。例如，如果使用了100个样本平均值，α=0.01。更新的功率平均值将是(新的样本功率)×0.01+(老的样本功率)×0.09。这样，更新的功率平均将是在每个采样时刻可提供的，而不是在平均时间间隔以后可提供的。虽然所说明的实施例显示了功率平均值的“飞行(on the fly)”估值方法，但是在替换的实施例中其它类型的功率估值方法也可被使用。
乘法器91把主信道功率89与门限值92相乘，以得到归一化的主信道功率平均值93。加法器94从归一化的主信道功率平均值93减去参考信道功率平均值95，以产生差值96。如果差值是正的，则比较器97产生禁止信号98。禁止信号被提供给自适应滤波器，以便停止自适应处理，从而阻止信号泄漏。
虽然所说明的实施例归一化了主信道功率平均值，但替换实施例可归一化参考信道功率平均值，而不是归一化主信道功率平均值。例如，如果所说明的实施例中的门限值92是0.25，则在替换实施例中通过把每个参考信道功率平均值乘以4来归一化每个参考信道功率平均值，从而可得到同样的效果。
这个禁止方法与在“背景”节中提到的现有技术的基于SNR的禁止方法的不同之处在于，它检测出现有技术方法所不考虑的重大的定向干扰的存在。结果，基于定向干扰的禁止方法在没有重大的定向干扰要被消除时停止自适应处理，而现有技术方法不这样做。
例如，在有弱的源信号(例如在语音间歇期间)和除了某些非相关的噪声(诸如由于风或传感器结构的机械振动引起的噪声)以外几乎没有定向干扰的情况下，基于SNR的方法会允许自适应滤波器继续进行由于小的SNR引起的自适应。继续的自适应处理是不希望的，因为首先只有非常小的定向干扰要被消除，并且自适应处理徒劳地搜索用以消除非相关的噪声的新的滤波器加权值，这常常导致抵消接收信号中的源信号分量。
相反地，基于定向干扰的禁止机制将这样地禁止自适应处理，因为作为参考信道功率平均值中的反射的定向干扰的强度将小于归一化的主信道功率平均值，从而产生正的归一化功率差值。结果自适应处理被禁止直到有某些定向干扰被消除为止。
图9显示了按照本发明的频率选择性约束的自适应滤波器连同差分单元。频率选择性约束的自适应滤波器101包括有限冲击响应(FIR)滤波器102、LMS加权值更新单元103、以及频率选择性加权约束单元104。在替换的实施例中，可以使用无限冲击响应(IIR)滤波器，而不用FIR滤波器。
平坦频率参考信道105经过一个FIR滤波器102，其滤波器加权值被调整成可产生一个非常近似于在主信道107中存在的实际干扰信号分量的抵消信号106。在优选实施例中，主信道在一个延时以后从主信道矩阵单元得出，以便使主信道与抵消信号同步。通常，在主信道与抵消信号之间有一个延时，因为抵消信号是借助于通过额外的延时级(即去色滤波器和自适应滤波器)来处理参考信道而得到的。在替换实施例中，如果延时并不明显，则可使用直接来自主信道矩阵单元的主信道。
差分单元108从主信道107减去抵消信号106，以产生输出信号109。自适应滤波器101调整滤波器加权值，W1-Wn，以使得输出信号的功率最小化。当滤波器加权值设定时，输出信号109产生几乎没有实际干扰信号分量的源信号，因为抵消信号106紧密地跟踪干扰信号分量。输出信号109被发送到输出D/A单元，以产生模拟输出信号。输出信号109也被用来调整自适应滤波器加权值，以便进一步减小干扰信号分量。
有许多方法连续地更新滤波器加权值。优选实施例使用了最小均方(LMS)算法，它使得在主信道与抵消信号之间的差值的均方值最小化，但在替换实施例中，其它方法，诸如递归最小平方(RLS)，也可被使用。
在LMS算法中，自适应滤波器加权值按照下式被更新：
Wp(n+1)=Wp(n)+2(r(n-p)e(n)
其中n是离散的时间自变量；Wp是自适应滤波器的第p个滤波器加权值；e(n)是主信道信号和抵消信号之间的差信号；r(n)是参考信号；以及(是控制自适应速度的自适应常数。
图10描绘了频率选择性加权值约束单元的优选实施例。频率选择性加权值控制单元110包括快速傅立叶变换(FFT)单元112、一组频率库(bins)114、一组截断单元115、一组存储单元116、以及快速傅立叶反变换(IFFT)单元117，它们互相串联连接。
FFT单元112接收自适应滤波器加权值111，并执行滤波器加权值111的FFT，以得到频率代表值113。然后频率代表值被分成一组频带，并被存储在频率库114a-114h。每个频率库存储了在分配给每个库的特定带宽内的频率代表值。该值代表了自适应滤波器相对于源信号的一个具体频率分量的运行。每个截断单元115a-115h把频率代表值与分配给每个库的门限值进行比较，并在这些值超出门限值后将它们截断。截断的频率代表值在IFFT单元117把它们变换回新的滤波器加权值118之前临时被存储在116a-116h。
除了基于定向干扰的禁止机制以外，频率选择性加权值约束单元还基于接收的源信号的频谱而控制自适应处理。一旦自适应滤波器开始工作，滤波器的输出中的性能变化将或好或坏地变得很激烈。非控制的自适应可快速地导致急剧的性能恶化。
加权值约束机制是基于观察结果：自适应滤波器加权值中大的增加意味着信号泄漏。如果自适应滤波器工作正常，则不需要滤波器把滤波器加权值增加到很大的值。但是，如果滤波器没有正常地工作，则滤波器加权值趋向于增长到很大的值。
减小增长的一个方法是使用简单的截断机制来把滤波器加权值截断到预定的门限值。这样，即使总的信号功率可能高到足以触发禁止机制，但加权值约束机制仍可阻止信号泄漏。
对于窄带信号，例如语音信号或色调信号，在把它们的功率谱密度集中在窄的频率范围内以后，信号泄漏可能没有被显示成在时域上的滤波器加权值的大的增长。然而，在频率域上的滤波器加权值将表示某些增加，因为它们代表自适应滤波器响应于源信号的特定频率分量所产生的运行。频率选择性加权值约束单元通过感知到滤波器加权的频率代表值的大的增加而检测到该条件。通过截断在感兴趣的窄频带时的频率代表值以及把它们反变换返回到时域，该单元可以阻止涉及到窄带信号的信号泄漏。
这里所描述的系统可通过使用市面上有售的数字信号处理(DSP)系统(例如模拟器件2100系列)来实现。
图11显示了描绘按照本发明的优选实施例的用于DSP处理器的程序的运行的流程图。
在程序在步骤100开始后，程序就初始化寄存器和指针以及缓存器(步骤110)。然后，程序等待来自采样单元的中断，请求处理从传感器阵列接收的样本(步骤120)。当采样单元发送中断(步骤131)，表示样本已准备好时，程序读出样本值(步骤130)并存储该样本值(步骤140)。程序通过使用实施抽头延时线的子程序对所存储的值进行滤波，并存储该滤波的输入值(步骤141)。
然后程序恢复滤波的输入值(步骤151)和参考信道矩阵系数(步骤152)，通过把这两个值相乘来产生主信道(步骤150)，并存储该结果(步骤160)。
该程序恢复滤波的输入值(步骤171)和参考信道矩阵系数(172)，通过把这两个值相乘(步骤170)来产生参考信道(参考信道#1)，并存储该结果(步骤180)。步骤170和180被重复，以产生所有其它的参考信道(步骤190)。
该程序恢复参考信道之一(步骤201)和用于相应的参考信道的去色滤波器系数(步骤202)，通过把两个值相乘(步骤200)来产生平坦频率参考信道，并存储该结果(步骤210)。步骤200和210对于所有其它的参考信道加以重复(步骤220)。
程序恢复平坦频率参考信道(步骤231)和自适应滤波器系数(步骤232)，通过把两个值相乘来产生抵消信号(步骤230)，并存储该结果(步骤240)。步骤230和240对于所有其它的参考信道被重复，以产生更多的抵消信号(步骤250)。
程序恢复抵消信号(步骤262-263)，并从主信道(在步骤261中恢复的)中减去它们，以便抵消在主信道中的干扰信号分量(步骤260)。该输出被发送到D/A单元，以便重现不带干扰的模拟形式的信号(步骤264)。该输出值也被存储(步骤270)。
程序计算参考信道样本的功率(步骤281)，并且恢复老的参考信道功率平均(步骤282)。程序使样本功率乘以α，并使老的功率平均值乘以(1-α)，然后把它们相加(步骤280)，并存储该结果作为新的功率平均值(步骤290)。这个过程对于所有其它参考信道重复进行(步骤300)，并且存储所有参考信道的功率平均值的总和(步骤310)。
程序使主信道样本的功率(在步骤321恢复)乘以α，以及老的主信道功率平均值(在步骤322恢复)乘以(1-α)，把它们相加(步骤320)，并存储该结果作为新的功率平均(步骤330)。
然后程序把主信道功率与门限值相乘，以得到归一化的主信道功率平均值(步骤340)。该程序从归一化主信道功率平均值中减去总的参考信道功率平均值(在步骤341恢复)，以产生差值(步骤350)。如果差值是正的，则程序回到步骤120，在其中它只是等待另一个样本。
如果差值是负的，则程序进到加权值更新子程序。程序通过把[2×自适应常数×参考信道样本(在步骤361恢复)×输出(在步骤362恢复)]加到老的滤波器加权值(在步骤363恢复)而计算新的滤波器加权值，从而来更新加权值(步骤360)，并存储该结果(步骤370)。
程序执行新的滤波器加权值的FFT，以得到它们的频率代表值(步骤380)。频率代表值被划分成几个频带，并将其存储在频率库组中(步骤390)。在每个库中的频率代表值与和每个库有关的门限值相比较(步骤400)。如果该值超过门限值，则该值被截断到门限值(步骤410)。程序执行IFFT，以便把频率代表值转换回滤波器加权值(步骤420)，并存储该加权值(步骤430)。程序(步骤440)对于所有其它参考信道和相关的自适应滤波器重复加权值更新程序步骤360-430。然后程序返回到步骤120，等待用于新的一轮的处理样本的中断(步骤450)。
虽然本发明是参照优选实施例来描述的，但是它并不限于那些实施例。本领域的技术人员将会看到，对本发明的结构和形式可作出修正而不背离在以下的权利要求中所规定的本发明的精神和范围。