Содержание к диссертации
Введение
1. Исследование алгоритмов определения встречного разговора 15
1.1. Вводные замечания 15
1.2. Технологические и экономические требования к эхокомпенсаторам 19
1.3. Эхокомпенсатор с детектором встречного разговора 23
1.4. Существующие алгоритмы детекторов встречного разговора 26
1.4.1. ДВР Гейгеля 26
1.4.2. ДВР с использованием взаимной корреляции (ВК) 27
1.4.3. ДВР на основе нормированной взаимной
корреляции (НВК) 29
1.5. Построение алгоритма ДВР на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра 31
1.6. Сравнение алгоритмов определения ситуации встречного разговора 36
1.7. Краткие выводы 53
2. Модификация структуры эхокомпенсатора с двумя фильтрами .„55
2.1. Вводные замечания 55
2.2. Адаптивная структура эхокомпенсатора с двумя фильтрами ...55
2.3. Модификация адаптивной структуры с двумя фильтрами 60
2.4. Результаты компьютерного моделирования 64
2.5. Сравнение с эхокомпенсатором, использующим робастный адаптивный алгоритм НМНК и ДВР Гейгеля 68
2.6. Краткие выводы 72
3. Вопросы практической реализации модифицированного эхокомпенсатора 74
3.1. Вводные замечания 74
3.2. Выбор аппаратной платформы для реализации алгоритмов определения и обработки встречного разговора 75
3.2.1. Выбор цифрового сигнального процессора 75
3.2.2. Этапы разработки алгоритмов определения и обработки BPHaLJCnADSP-21160 81
3.3. Понижение вычислительных затрат разработанного алгоритма ДВР на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра 84
3.4. Моделирование работы модифицированного эхокомпенсатора на ЦСП 86
3.5. Характеристики модифицированного эхокомпенсатора в основных тестах рекомендации G.165 91
3.6 Оценка качества связи при использовании модифицированного эхокомпенсатора 94
3.7. Краткие выводы 97
Заключение 98
Список литературы
- Технологические и экономические требования к эхокомпенсаторам
- Существующие алгоритмы детекторов встречного разговора
- Адаптивная структура эхокомпенсатора с двумя фильтрами
- Выбор аппаратной платформы для реализации алгоритмов определения и обработки встречного разговора
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования
В течение последних десятилетий телекоммуникационные услуги стали неотъемлемой частью жизни человека Качество передачи речевой информации и повышение его уровня являются предметом неустанной борьбы операторов связи Оно определяется степенью негативного воздействия разнообразных помех и характеризуется как физической интенсивностью этих факторов, так и тем, насколько они субъективно мешают нормальному разговору абонентов Одной из серьезных проблем является наличие паразитных эхосигналов в телефонных сетях общего назначения
По историческим и экономическим причинам абонентские линии телефонной сети являются двухпроводными Такое соединение приемлемо для небольших расстояний, когда ослабление сигнала невелико Однако для передачи сигнала на значительные расстояния необходимо разделение передающей и принимающей частей цепи, что приводит к необходимости использования четырехпроводных линий Для стыковки четырехпроводных и двухпроводных цепей применяют дифференциальные системы, работа которых не идеальна, в результате чего сигнал, передаваемый по исходящей части четырехпроводной цепи, возвращается к своему источнику в виде эхосигнала
Для уменьшения влияния эффекта эхосигнала на разговор абонентов в современных системах связи применяют эхокомпенсаторы Исторически первой работой в этом направлении являлась статья М Сондхи из компании Bell Labs, в которой заложены базовые идеи эхокомпенсации Работа эхокомпенса-тора основывается на формировании оценки эхосигнала и вычитании се из просочившегося эхосигнала Экономически применение эхокомпенсаторов оправдано тем, что стоимость такого устройства, способного обрабатывать одновременно несколько каналов, в сотни и тысячи раз меньше стоимости организации полноценных дуплексных каналов связи к каждому отдельному абоненту Построение эхокомпенсаторов ведется с применением теории адаптивной обработки сигналов
Работы А Н Колмогорова и Н Винера послужили толчком к развитию адаптивной обработки, как одной из важнейших отраслей цифровой обработки сигналов Большой вклад в развитие данного направления внесли как отечественные ученые Р Л Стратонович, Я 3 Цыпкин, В Г Репин, Г Г Тартаковский, В Н Фомин, В В Шахгильдян, Ю А Брюханов, В И Кошелев, С Н Кириллов, В В Витязев и др , так и зарубежные Р Калман, Р Бьюси, Б Уидроу, К Коуэн, П Грант, С Хайкин, Ф Густаффсон и др
Одной из важных характеристик эхокомпенсатора является его поведение в режиме встречного (двойного) разговора (ВР), что особо отмечается в рекомендациях Международного Союза Электросвязи (МСЭ-Т) G 165 и G 168 Сигнал ближнего абонента (БА) выступает для адаптивного алгоритма в роли некоррелированной помехи, вызывая расхождение весовых коэффициентов адаптивного фильтра (АФ), что приводит к существенному ухудшению подавления эхосигнала Согласно статистике периоды ухудшения качества, вызванные эф-
фектом встречного разговора, составляют от 10% до 25% от общего времени ведения разговора
Для определения наличия ситуации встречного разговора используются детекторы встречного разговора (ДВР) В работах ведущих телекоммуникационных компаний мира предлагаются различные алгоритмы детекторов встречного разговора, однако все они обладают определенными недостатками и не всегда корректно и вовремя определяют наличие ситуации ВР. Некорректное определение ситуации встречного разговора вызывает расхождение весовых коэффициентов адаптивного фильтра от оптимальных (в среднеквадратичном смысле) значений и, как следствие, уменьшается уровень подавления эхосигна-ла
Актуальной представляется задача разработки алгоритмов, улучшающих характеристики эхокомпенсатора в режиме встречного разговора, и в то же время обладающих низкими потребностями в вычислительном плане, что важно при их практической реализации
Предметом исследования являются алгоритмы определения и обработки ситуации встречного разговора, а также поведение и характеристики эхоком-пенсаторов в режиме встречного разговора
Цель диссертационной работы состоит в уменьшении влияния ситуации встречного разговора на уровень подавления эхосигнала эхокомпенсатором в составе телефонной сети
Для достижения указанной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:
-
Разработать алгоритм детектора встречного разговора на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра Исследовать его поведение в режиме встречного разговора Выполнить сравнение характеристик существующих и предложенного алгоритмов определения ситуации встречного разговора
-
Модифицировать адаптивную структуру эхокомпенсатора с двумя фильтрами за счет введения в нее двунаправленного копирования весовых коэффициентов и разработанного ДВР Сравнить ее с ранее известными способами обработки ситуации встречного разговора
-
Провести тестирование работы модифицированного эхокомпенсатора на базе цифрового сигнального процессора в режиме реального времени
-
Выполнить проверку работы модифицированного эхокомпенсатора на тестах рекомендации G 165 Международного Союза Электросвязи
Методы исследования основаны на положениях теории сигналов и цепей дискретного времени, теории адаптивных систем, статистической теории обнаружения сигналов, основным математическим аппаратом является линейная алгебра, теория вероятностей и математическая статистика
Научная новизна работы:
-
Разработан алгоритм определения ситуации встречного разговора на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра
-
Предложена модифицированная адаптивная структура эхокомпенсато-ра с двумя фильтрами и двунаправленным копированием весовых коэффициентов, использующая разработанный алгоритм ДВР
-
Предложена процедура понижения вычислительных затрат для разработанного алгоритма ДВР при его функционировании совместно с адаптивным алгоритмом по нормализованному методу наименьших средних квадратов (НМНК)
Практическая ценность работы:
-
Предложенные модификации улучшают характеристики эхокомпенса-тора в режиме встречного разговора При использовании предлагаемых алгоритмов изменение уровня подавления эхосигнала в ситуации встречного разговора составляет менее 2 дБ, в то время как для ранее известных алгоритмов данная величина может достигать 15 дБ и более
-
Предложенные алгоритмы позволяют улучшить качество связи в ситуациях встречного разговора При использовании оценок согласно Е-модели стандарта МСЭ-Т G 107 рейтинг качества связи в системах, использующих разработанные алгоритмы, в ситуации встречного разговора повышается приблизительно на 20 единиц
-
Разработанные алгоритмы проще в реализации, чем аналогичные существующие, и могут выполняться на сигнальных процессорах с невысокой вычислительной мощностью, либо применяться в составе многоканального эхокомпенсатора
Реализация результатов:
-
Результаты научной работы автора использованы в разработках ООО «НЕТИС-Телеком» (г Ярославль)
-
Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс на кафедре динамики электронных систем физического факультета Ярославского государственного университета имени П Г Демидова (специальности 200900 Сети связи и системы коммутации, 013800 Радиофизика и электроника)
-
Результаты внедрены в научно-исследовательские работы при выполнении исследований в рамках грантов РФФИ № 02-02-17500 «Нелинейная динамика цифровых электронных систем» (2002-2004 гт), № 06-02-17195 «Нелинейные явления в динамических системах дискретного времени» (2006-2008 гг.) и № 06-08-00782 «Развитие теории цифровой обработки сигналов и изображений в технических системах» (2006-2008 гг )
На защиту выносятся:
-
Алгоритм определения ситуации встречного разговора на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра
-
Модифицированная структура эхокомпенсатора с двумя фильтрами и двунаправленным копированием весовых коэффициентов, использующая разработанный алгоритм ДВР
-
Процедура понижения вычислительных затрат предлагаемого алгоритма ДВР
Апробация результатов работы
Основные результаты диссертационной работы обсуждались и получили положительную оценку на шестой, седьмой и восьмой международных конференциях и выставках «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (DSPA-2004, 2005, 2006, г Москва, 2004-2006), на LVIII и LXI международных научных сессиях, посвященных Дню Радио (г Москва, 2003, 2006), на второй международной конференции IEEE International Conference on Circuits and Systems for Communications (г Москва, 2004), на международной научно-технической школе-семинаре IWOPE-2005 (г Ярославль, 2005), а также на ряде международных, всероссийских и региональных конференций студентов, аспирантов и молодых ученых
Работа «Моделирование работы робастного алгоритма эхокомпенсации на цифровом сигнальном процессоре ADSP-21160» была отмечена дипломом как лучшая на секции «Разработка и реализация систем ЦОС» на 6-й международной научно-технической конференции и выставке «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (DSPA-2004)
Публикации
По теме диссертации опубликовано 23 научных работы, включая 2 статьи, в том числе 1 статью в рецензируемом издании, входящем в Перечень ВАК периодических научных и научно-технических изданий, выпускаемых в Российской Федерации, в которых рекомендуется публикация основных результатов диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, и 21 публикацию в трудах и материалах конференций
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, трех приложений и списка литературы, включающего 108 наименований, в том числе 23 работы автора Объем диссертации составляет 130 страниц машинописного текста, в том числе 100 страниц основного текста, 12 страниц списка литературы, 41 рисунок, 4 таблицы и 18 страниц приложений
Технологические и экономические требования к эхокомпенсаторам
Как уже было указано, эхокомпенсатор является одним из наиболее критических элементов телекоммуникационных сетей, влияющих на качество связи. Основной задачей производителей эхокомпенсаторов является разработка таких устройств, которые бы поддерживали на должном уровне качество связи, вместе с тем имея минимально возможную цену. В общем виде в настоящее время рынок накладывает следующие требования на эхокомпенсаторы для ТфОП:
1. Соответствие требованиям рекомендаций G.165/G.168 Устоявшимся требованиям рынка к эхокомпенсаторам является соответствие их характеристик тестам, указанным в рекомендациях Международного Союза Электросвязи G.165 [41] и G.168 [42]. Стандартом де-факто в настоящее время является рекомендация G.168, так как требования G.165 полностью перекрываются G.168 и эхокомпенсатор, удовлетворяющий тестам G.168 будет удовлетворять соответствующим тестам из рекомендации G.165, хотя обратное может быть неверно. Однако тесты G.168 являются более затратными и проводятся, в основном, при проверке уже готовых устройств, перед тем как запустить их в массовое производство. Поэтому на практике вначале проверяют соответствие эхокомпенсаторов тестам рекомендации G.165.
В рекомендации G.165 задается 11 групп, а в G.168 - 14 групп тестов для проверки характеристик эхокомпенсаторов, таких как уровень эхоподавления, скорость сходимости, изменение уровня подавления эхо при встречном разговоре и т.п. Некоторые тесты являются необязательными, а некоторые помечены как находящиеся в стадии изучения.
В России действует отраслевой стандарт «Аппаратура эхозаграждения и эхокомпенсации для линий связи» ОСТ 45.97-97 [106]. Данный стандарт распространяется на аппаратуру эхозаграждения и эхокомпенсации, устанавливаемую на линиях связи, каналы которых включаются в ВСС РФ. Он устанавливает требования к основным параметрам и техническим характеристикам эхозаградителей (ЭЗ) и эхокомпенсаторов, а также требования по электрической и экологической безопасности. Требования ОСТ 45.97-97 должны выполняться при проведении сертификационных испытаний выпускаемых в Российской Федерации и импортируемых ЭЗ и ЭК. Тесты данного отраслевого стандарта базируются на рекомендации G.165, поэтому эхокомпенсатор, удовлетворяющий тестам G.165 будет также удовлетворять требованиям ОСТ 45.97-97.
Качество связи
Для обеспечения качества связи, рекомендуется помимо тестов G.165/G.168 производить тестирование системы в реальных условиях. Оценка качества голосовой связи может производиться как объективными, так и субъективными методами.
Субъективные методы основаны на экспертной оценке небольшой группой подготовленных людей, и/или на опросе большого числа типичных абонентов, использовавших данную систему эхокомпенсации. Стандартизованной методологией субъективной оценки качества передачи речевой информации является рекомендация МСЭ-Т Р.800 [108]. В ней задаются условия проведения тестовых испытаний, тестовые сигналы, система оценок и методики анализа полученных данных. Результатом является усредненная оценка разборчивости речи MOS (Mean Opinion Scores), которая и показывает, насколько качественной является предоставляемая услуга связи. Субъективные тесты считаются наиболее качественными оценками, однако и наиболее дорогостоящими и затратными по времени. В силу субъективности метода для получения достоверных результатов требуется проведение большого числа тестовых испытаний. Кроме того, сильное влияние на результаты оказывают условия проведения испытаний, язык, эмоциональный настрой, возрастная группа экспертов и иные факторы.
Существуют и объективные методы оценки качества речевой связи при помощи технических средств, обеспечивающие лучшую повторяемость результатов по сравнению с субъективными. Однако объективные методы позволяют только предсказать ожидаемое качество речи, но не способны оценивать его так, как это делает человек. Цель объективных методов - достичь высокой корреляции между предсказанными при помощи технических средств оценками и рейтингом, полученным путем тестирования группой экспертов.
Как правило, объективные критерии содержат два этапа. На первом этапе исключаются различия в параметрах сигналов, которые не существенны в проводимом тесте, например общая задержка или разница уровней. На втором этапе тестовые сигналы преобразуются к внутреннему представлению с использованием психоакустических моделей человеческого звуковосприятия. Затем вычисляется дистанция между сигналами, которая используется для объективной оценки качества.
Существующие алгоритмы детекторов встречного разговора
Одним из простых, но часто используемых детекторов встречного разговора является детектор Гейгеля [46]. В основу данного детектора положено сравнение амплитуд эхосигнала и сигнала от дальнего абонента. Поскольку сигнал, прошедший через эхотракт, как правило, претерпевает ослабление, то его амплитуда будет меньше, чем в случае смеси эхосигнала и сигнала от ближнего абонента. Решающая функция для алгоритма, реализующего ДВР Гейгеля, выглядит следующим образом
Параметрами алгоритма являются фиксированное пороговое значение 0Г и длина выборки наблюдения М. При (и) 0;. принимается, что встречного разговора нет. В противном случае, т.е. при (и) 0Г- декларируется ситуация встречного разговора.
Выбор порогового значения производится с учетом предполагаемого ослабления сигнала дальнего абонента в эхотракте. Например, для проводной телефонии типичное ослабление сигнала в дифференциальной системе составляет 6дБ, т.е. в два раза, соответственно пороговое значение принимается равным 0Г = 2.
Подробный анализ работы ДВР Гейгеля в составе эхокомпенсатора совместно с адаптивным алгоритмом НМНК, при задании внешних воздействий в виде случайных сигналов согласно рекомендации G. 165[41] произведен в работе [61].
Главным недостатком ДВР Гейгеля, как следует из [61] необходимо признать невозможность выбора единого порогового значения для произвольных эхотрактов (в том числе, для эхотрактов, характеристики которых быстро меняются во времени) и, как следствие, большая вероятность запаздывания в определении ситуации встречного разговора или вероятность ложного срабатывания детектора. Также данный детектор обладает довольно низкой чувствительностью.
Однако преимуществами ДВР Гейгеля являются простота реализации, малые вычислительные затраты и затраты памяти. Детектор Гейгеля, несмотря на явные вышеперечисленные недостатки, весьма широко распространен в эхокомпенсаторах.
ДВР с использованием взаимной корреляции (ВК)
Более современным способом определения ВР является детектор, основанный на взаимной корреляции и предложенный в работе [47]. Для определения ситуации ВР используется корреляция между сигналом дальнего абонента х(п) и сигналом ошибки е(п). Похожий алгоритм, но с использованием взаимной корреляции между сигналом дальнего абонента х{п) и эхосигналом у(п), предложенный
в статье [48] показал несколько лучшие результаты. Для получения решающей функции вначале необходимо подсчитать вектор взаимной корреляции _ Е{х(п)у(п)} гу г ... тг ( } Е{х\п))Е{у\п)\ о-хау где с - коэффициент взаимной корреляции между х(п - j) и у{п), {} - математическое ожидание. Здесь вектор отсчетов сигнала дальнего абонента имеет длину М. Затем вычисляется /ю норма вектора взаимной корреляции и сравнивается с пороговым значением. = тах со / , / = 0,1,-,М-\. (1.9) $вк % С Параметрами алгоритма, реализующего ДВР ВК являются фиксированное пороговое значение 0№ и длина выборки наблюдения М. При %вк(п) @вк принимается, что встречного разговора нет, иначе, если %вАп) вк- декларируется ситуация встречного разговора.
В алгоритме ДВР ВК используется усреднение по времени сглаженной экспоненциальным окном выборки, к примеру E{x(k-iMk)} (\-exp(+))tx(k-i-JMk-j)exv&). (Ы0)
Длина выборки М должна быть достаточно большой, чтобы обеспечить приемлемую достоверность оценки, но не чрезмерно большой, вследствие нестационарной природы речевого сигнала и необходимости оперативного отслеживания изменений математического ожидания. Типичные значения М = [50... 500]. Среди недостатков ДВР ВК выделим невозможность задания единого порогового значения для решающей функции; чувствительность решающей функции к изменению эхотракта; сравнительно высокие вычислительные затраты алгоритма.
Адаптивная структура эхокомпенсатора с двумя фильтрами
Как было показано в разделе 1, разработанный ДВР на основе суммы квадратов весовых коэффициентов адаптивного фильтра не вполне корректно функционирует после определения ситуации ВР в связи с тем, что весовые коэффициенты АФ во время ВР расходятся от оптимальных в среднеквадратичном смысле значений.
Вместе с тем, в работе [70] японскими учеными предложена адаптивная структура эхокомпенсатора с двумя фильтрами (рис. 2.1), позволяющая бороться с ухудшением уровня эхоподавления при встречном разговоре. Для задачи идентификации эхотракта применяется адаптивный фильтр заднего плана (ФЗП) А. Подавление эхосигнала осуществляется КИХ-фильтром переднего плана (ФПП) В. Во время работы системы производится сравнение уровня подавления эхосигнала обоими фильтрами. В случае, когда фильтр А обеспечивает более высокий уровень подавления эхосигнала, чем фильтр В, коэффициенты из фильтра А копируются в фильтр В. Таким образом, в случае встречного разговора эффект расстройки адаптивного фильтра А не производит влияния на уровень подавления эхосигнала. Однако поскольку фильтр заднего плана А производит адаптацию все время, в течение встречного разговора коэффициенты фильтра расходятся. Расхождение коэффициентов фильтра А от характеристики идентифицируемого эхотракта при встречном разговоре приводит к двум негативным эффектам: во-первых, уменьшается скорость отслеживания изменений эхотракта, а во-вторых, после ситуации встречного разговора возможно ошибочное копирование коэффициентов из фильтра Л в фильтр В.
Рассмотрим работу адаптивной структуры с двумя фильтрами более подробно. Поскольку задачей эхокомпенсации является минимизация энергии эхосигнала, возвращающегося к дальнему абоненту, точность представления эхотракта фильтром заднего и переднего плана может быть оценена, основываясь на энергии остаточного эха на их выходе. Соответственно фильтр, имеющий меньшую энергию эхосигнала на выходе, является более точной моделью эхотракта [88]. Таким образом, условием для копирования коэффициентов из фильтра заднего плана в фильтр переднего плана естественно считать следующее выражение С7Е ) СТЕ ). (2.1) Где 7Іг(п) = Е\Ех(п)\2)=Е{у(п)-їітхх(п)), % = f,b - это энергия сигналов остаточного эхо после фильтров переднего и заднего плана соответственно.
Поскольку непосредственно рассчитать а\ (я) не представляется возможным, к обеим сторонам выражения добавляется энергия сигнала ближнего абонента. Получаем (я) = (и) + (я) (я) + (я) = (я), (2.2) где а] (п) = E\ez(ri)\ J, X = f- b- соответственно энергии сигналов ошибки после ФПП и ФЗП. Энергию можно оценить усреднением по _ 1 L" 2 времени согласно следующему выражению: а] (л) =—\ех(п)
Из-за статистических флуктуации в оценке мощности сигнала, рекомендуется накладывать более жесткие условия на копирование коэффициентов. Вместо того, чтобы просто сравнивать мощности сигналов ошибки потребуем, чтобы отношение мощностей сигнала ошибки после ФЗП и ФШП было меньше определенного фиксированного предела -=777 0 - (2 3)
Более того, защитный интервал устанавливается таким образом, что весовые коэффициенты ФЗП копируются в ФПП только в случае, если условие (выше) соблюдено в течение всего защитного интервала т
Выбор аппаратной платформы для реализации алгоритмов определения и обработки встречного разговора
Существуют два основных способа реализации устройств эхокомпенсации - на базе Программируемых Логических Интегральных Схем (ПЛИС) и на базе цифровых сигнальных процессоров [92]. Первый способ, несмотря на сравнительно меньшую цену реализации конечного устройства, имеет огромный недостаток, а именно невозможность модификации алгоритмов и отсутствие «гибкости» подобного аппаратного решения. Реализованный подобным образом эхокомпенсатор обычно невозможно или нецелесообразно применять в условиях, отличных от тех, на которые он изначально спроектирован. К примеру, нецелесообразно применять эхокомпенсатор на базе ПЛИС, если длина эхотракта отличается в большую сторону от той, на обработку которой он был рассчитан.
Второй вариант, а именно реализация на базе ЦСП является более «гибким» и перспективным [94]. Основным критерием выбора того или иного сигнального процессора наиболее часто является его эффективность в составе разрабатываемого устройства эхокомпенсации, которая в свою очередь опирается на такие показатели ЦСП как быстродействие, разрядность, форматы представления данных, система команд, наличие периферийных устройств на кристалле, возможность работы в составе многопроцессорного комплекса и др.
Кроме того, существуют и другие критерии, например, экономический критерий, когда определяющим фактором является стоимость конечного устройства или его разработки, или политический фактор, когда ограничения на возможность выбора ЦСП накладывает заказчик, который, к примеру, не желает использовать зарубежные разработки и предполагает использование только отечественной элементной базы.
Как следствие, выбор ЦСП является задачей, которая требует анализа большого количества возможных решений и выбора оптимального в том или ином смысле. Желательно, чтобы сигнальный процессор имел широкую разрядную сетку и поддерживал операции с плавающей точкой, что важно при моделировании алгоритмов [102].
При реализации эхокомпенсатора немаловажными являются разрядность и представление данных в ЦСП. С этой позиции процессоры с плавающей точкой обладают следующими несомненными преимуществами над ЦСП с целочисленной арифметикой: 1) высокая точность вычислений, 2) большой динамический диапазон представления данных, 3) сравнительная простота программирования, отсутствие дополнительного масштабирования и постоянного контроля переполнения, 4) наличие более эффективных компиляторов с языков высокого уровня (С и C++). Кроме того, некоторые современные ЦСП с одинаковой скоростью могут оперировать как с числами с фиксированной, так и с плавающей точкой.
Для моделирования работы эхокомпенсатора было решено выбрать язык С, поскольку он обладает неоспоримыми преимуществами в простоте, скорости разработки и возможностям переноса алгоритмов на другую аппаратную базу, по сравнению с языком ассемблера. Для проверки работы алгоритмов на аппаратной основе такой подход является вполне целесообразным, особенно при использовании оптимизирующего компилятора и библиотечных процедур, реализующих основные операции ЦОС. Тем не менее, несомненно, что реализация на языке ассемблера даст увеличение производительности примерно в 1,5-3 раза [102], что является важным при их использовании для построения эхокомпенсаторов, функционирующих в реальном времени.
В таблице 2 приведены некоторые сравнительные характеристики лучших из современных ЦСП.
Выбор сделан в пользу оценочной платы (evaluation board) ADSP-21160 EZ-KIT Lite, основой которой является сигнальный процессор SHARC ADSP-21160, серийно выпускаемый компанией Analog Devices. Данный ЦСП является высокопроизводительным процессором с 32-разрядной арифметикой с плавающей точкой [79,80].
