ADM原理及实现

多媒体通信技术安徽师范大学自适应增量调制原理及实现安徽师范大学12通信工程王涛120803064引言实际上,无论有线还是无线语音通信都正在成为数字的。对于传输和存储来说,语音的数字编码已明显优于传统的模拟技术。在数字语音系统中,信息是人的声音。数字语音编码算法要保证信源模拟语音在接收端被准确地恢复。但是,如果不采用奇异编码算法,编码后的数字化信号的带宽将近是原始模拟信号的20倍。这种低的带宽效率是不可取的,尤其是在无线通信应用中。由于相邻的语音样值间有很大的相关性,那么就可以只传输样值幅度的差异信息,而不是象脉冲编码调制(PCM)那样对每一个样值都传输一个新值。这样,需要较少的量化电平数就可以得到相同的信号质量,从而节省了所需的带宽。这里,自适应预测器系数不断变化以处理不断变化的信号统计特性,将预测器进一步简单化产生了增量调制(DM),在DM中用一个比较器代替了DPCM的求和器和量化器。但是,它还存在一些不足,如量化步长不能动态变化,在模拟信源信号波形变化快的情况下,性能迅速下降。由此引入ADM,增加了固定步长DM的动态范围和跟踪信号的能力,采用十分简单的算法就能实现16kb每s的数据率,提高了数字编码的效率和可靠性。现在,ADM已广泛应用于电视和语音信号的编码中。摘要:讨论模数转换和压缩编码的一种重要方法-自适应增量调制(ADM)的性能。先对DM技术进行了研究,由于DM存在一些不足,在DM技术的基础上又引入了ADM技术。建立ADM系统的模型,采用后向反馈自适应算法-步长的自适应调整基于信源信号波形的量化样值的幅度。使用MATLAB仿真实现并根据仿真结果分析其性能。关键词:增量调制;自适应增量调制;压缩编码;波形编码。自适应增量调制原理增量调制也称△调制(deltamodulation,DM),是一种预测编码技术,可以看成是DPCM的一种简化形式。DM是对实际的采样信号与预测的采样信号之差的极性进行编码,采用2电平(1比特)量化器,配以固定的一阶预测器,将极性变成“+1”和“-1”这两种可能的取值之一。在量化器中,如果实际的采样信号与预测的采样信号之差大于“0”则用“+1”表示;反之则,用“-1”表示,或者相反。预测器根据输入“+1”或“-1”来预测下一个样值是上升一个∃还是下降一个∃,以跟上模拟信号波形的变化。最后编码送出的是一串二进制比特流:“+1”用“1”表示;“-1”用“0”表示。由于DM编码只须用1位比特对话音信号进行编码,所以DM编码系统又称为“1位系统”。建立仿真模型的编码输出序列以及解码样值波形。多媒体通信技术安徽师范大学Matlab代码如下：Ts=1/1000;t=0:Ts:20*Ts;x=sin(2*pi*50*t);elta=0.4;D(1+length(t))=0;fork=1:length(t)e(k)=x(k)-D(k);eq(k)=delta*(2*(e(k)=0)-1);D(k+1)=eq(k)+D(k);out(k)=(eq(k)0);endubplot(3,1,1);plot(t,x,'-o');xis([020*Ts,-22]);holdon;xlabel('时间');ylabel('幅度');grid;subplot(3,1,2);stairs(t,out);axis([020*Ts,-22]);xlabel('时间');ylabel('幅度');grid;Dr(1+length(t))=0;fork=1:length(t)eq(k)=delta*(2*out(k)-1);xr(k)=eq(k)+Dr(k);Dr(k+1)=xr(k);endsubplot(3,1,3);stairs(t,xr);holdon;xlabel('时间');ylabel('幅度');结果如图所示：subplot(3,1,3);plot(t,x);多媒体通信技术安徽师范大学对于任何给定的抽样速率,增量调制(DM)编码器的性能都要受到两类失真的限制。一类是斜率过载失真,它是由于所用的步长∃太小,跟不上模拟信号波形中斜率陡峭部分的变化速度而造成的;另一类失真为颗粒失真也称为一般量化噪声,是由于所用的步长∃太大,在模拟信号波形中的斜率较小部分产生的。在DM系统中,选择步长∃,使两类失真最小的这种要求是相互矛盾的,为减小颗粒失真,必须减小步长;而为减小斜率过载失真,必须增大步长。解决办法之一是选择∃,使两类失真的均方值之和最小。但是,即使∃被优化而使斜率过载失真和颗粒失真两者总的均方值达到最小,DM编码器的性能可能仍然不满意。那么第二种解决办法就是采用可变步长,使其适应信源信号的短时特性,即当波形具有陡峭斜率时,使步长增大,当波形斜率相对较小时,使步长减小,这就是自适应特性。自适应增量调制框图如下：自适应台阶大小调整的原则有:1)当输入信号斜率变大时,台阶大小要自动变大从而能减少过载量化噪声;2)当输入信号斜率变小时,台阶大小要自动变小从而能减少普通量化噪声。在ADM中，常用的规则有：控制可变因子M,使台阶大小在一定范围类变化。对于每一个新的采样，其台阶大小为前面值得M倍，而M值则由输入信号的变化率来决定。如果出现连续的0或者1，说明有可能发生了过载，这个时候要加大M值，使其能够追上原信号。如果出现交替的0或者1，说明有可能发生了变化很慢，这个时候要减小M值。常用的规则为：2/12M)1()()1()(kykykykyMATLAB程序如下：fs=100;fm=fs/100;t_ldm=1;多媒体通信技术安徽师范大学t_adm_min=1/8;i=[0:1/fs:1];m=10*sin(2*pi*i);N=length(i);m_temp=zeros(1,N);n_temp=zeros(1,N);mq=ones(1,N);nq=ones(1,N);t=zeros(1,N);t(1)=t_adm_min;c_temp=zeros(1,N);mout=zeros(1,N);d_temp=zeros(1,N);nout=zeros(1,N);forn=2:Nif(m(n)-m_temp(n-1))0mq(n)=1;elsemq(n)=-1;endift(n-1)=t_adm_mint(n)=(abs(t(n-1))*(mq(n)+0.5*mq(n-1)))/mq(n);elset(n)=t_adm_min;endm_temp(n)=t(n)*mq(n)+m_temp(n-1);c_temp(n)=mq(n)*t(n);mout(n)=mout(n-1)+c_temp(n);endforn=2:Nif(m(n)-n_temp(n-1))0nq(n)=1;elsenq(n)=-1;endn_temp(n)=n_temp(n-1)+nq(n-1)*t_ldm;d_temp(n)=nq(n)*t_ldm多媒体通信技术安徽师范大学nout(n)=nout(n-1)+d_temp(n);endk=[0:100];figure(1)plot(k,m);plot(k,mq-15);plot(k,mout);title('自适应增量调制')gtext('调制器输入信号的近似曲线')gtext('正弦调制输入')gtext('编码调制器的输出')figure(2)plot(k,m);plot(k,nq-15);plot(k,nout);title('线性增量调制')结果如图所示：gtext('调制器输入信号的近似曲线')gtext('正弦调制输入')gtext('编码调制器的输出')ADM编码器的性能同样受到斜率过载失真和颗粒失真两类失真的限制。但是,从图中可以看出,ADM系统的性能总的说来是优于DM系统的。当抽样频率在810～917kHz时,DM系统的性能稍优于ADM系统;当抽样频率在918kHz和1516kHz时,两者性能无较大差别;当抽样频率大于16kHz时,ADM系统的性能明显优于DM系统。由于自适应地改变步长,ADM系统可在模拟信号幅度较小时给出准确地估计,而不会在模拟信号幅度大的地方牺牲性能。此文针对步长的改变,采用的而无法解决的问题:接收机在接收到符号进行译码时就会译错(如+∃译成-∃)。这样就相当于错了2∃。而接收端的估计信号会随着发送端的估计信号变化,但是偏差了2∃。这种情况只有当另外一个错误再发生时才会改变,要么抵消原先的错误,要么叠加原先的错误成双倍。ADM系统与DM系统相比具有更大的动态范围,因此它可以使用较低的速率,如32kbit甚至是16kbit在无线通信系统中,采用ADM技术就可以用16kbit的速率,在25kHz带宽的无线信道上直接传输降低了质量的数字话音信号。多媒体通信技术安徽师范大学结束语：文中所讨论的增量调制(DM)和它的改进型自适应增量调制(ADM)都属于波形编码技术。尤其是ADM技术具有适应能力强、语音质量好等优点。由于其所用的kbits的速率上,也能给出高的编码质量。编码速率仍然较高,适用于对信号带宽要求不太严格的通信中,而对频率资源相对紧张的移动通信来说,这种编码方式显然不合适。当速率进一步下降时,其性能会下降较快。为此,许多科技人员研究了各种各样的方法,而且几乎所有的方法基本上都是在检测到斜率过载时开始增大步长∃,而在输入信号的斜率减小时减小步长∃。对于量化误差,如果统计的样值越多,那么据此计算得到的步长越适当,估计值就越接近模拟信号样值,其ADM系统性能就会大大优化。在70年代,由Greefkes提出的连续可变斜率增量调制(CVSD)技术就是基于这种思想。在无线通信技术得到迅猛发展的今天,安全通信已越来越成为人们所关注的问题。而CVSD技术就可在12kbits的速率上满足我们的要求。除了点对点通信外,CVSD技术如今已广泛应用于数字语音存储,发送和音频延迟信道。参量编码技术可实现低速率语音编码,比特率可压缩到2418kbits,甚至更低,但语音质量只能达到中等。计算机的发展为语音编码技术的研究提供了强有力的工具,大规模、超大规模集成电路的出现,则为语音编码的实现提供了基础。80年代以来,语音编码技术有了实质性的进展,产生了新一代的编码算法,这就是混合编码。它将波形编码和参量编码组合起来,克服了原有波形编码和参量编码的弱点,结合各自的长处,力图保持波形编码的高质量和参量编码的低速率,多脉冲激励线性预测编码(MPLPC),规划脉冲激励线性预测编码(KPELPC),码本激励线性预测编码(CELP)等都是属于混合编码技术。很显然,混合编码是适合于数字移动通信的语音编码技术。参考文献：[1]樊昌信,詹道庸,徐炳祥,等.通信原理.北京:国防工业出版社,2000.[2]柳承茂.MATLAB5.X入门与应用.北京:科学出版社,1999.[3]刘敏,魏玲.MATLAB通信仿真与应用.北京:国防工业出版社,2001.[4]施阳.MATLAB语言精要及动态仿真工具SIULIK.MN西安:西北工业大学出1999.