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2018 年 9 月 Journal on Communications September 2018
2018167-1
第 39 卷第 9 期 通 信 学 报 Vol.39
No.9
FIR 数字滤波器零极点灵敏度分析及优化实现
庄陵,马靖怡,王光宇,关鹃
(重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室,重庆 400065)
摘 要:针对有限字长效应导致滤波器零极点的位置偏移问题,基于状态空间实现结构研究 FIR 数字滤波器零极
点对系数误差的灵敏性。不同于 IIR 滤波器,FIR 滤波器状态空间模型中的系统矩阵具有亏损性。引入亏损矩阵
广义特征向量分析极点的灵敏性,导出灵敏度表达式,并依据相似变换理论找寻最佳变换矩阵,提出 FIR 滤波器
零极点灵敏度的优化实现。理论推导及仿真实验表明,FIR 滤波器极点对系数误差敏感度较高,且所提优化实现
方案能够降低灵敏度。
关键词:FIR 数字滤波器;状态空间实现;零极点灵敏度;亏损矩阵;广义特征向量
中图分类号:TN713.7
文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.1000−436x.2018167
Analysis and optimal realization of pole-zero
sensitivity for FIR digital filters
ZHUANG Ling, MA Jingyi, WANG Guangyu, GUAN Juan
Chongqing Key Lab of Mobile Communications Technology, Chongqing University of Posts and
Telecommunications, Chongqing 400065, China
Abstract: Aiming at the deviation of pole and zero in filters which caused by the finite word length (FWL) effects, the
sensitivity of pole and zero for FIR digital filters to coefficient errors was studied based on the state-space model. Unlike
the IIR filter, the system matrix in state-space model of the FIR filter was defective. A set of generalized eigenvectors of
defective matrix was introduced to analyze the pole sensitivity and derive the measure expression, and optimal realiza-
tions with respect to pole-zero sensitivity for FIR filters were proposed by finding optimal transformation matrices ac-
cording to the similarity transformation theory. Theoretical analysis and simulation experiments show that the poles of a
FIR filter are more sensitive to coefficient errors, and the proposed optimal realizations can reduce the sensitivity.
Key words: FIR digital filter, state-space realization, pole and zero sensitivity, defective matrix, generalized eigenvector
1 引言
有限字长(FWL, finite word length)效应导致
的系数量化会影响实际应用中滤波器的性能,使零
极点位置发生偏移,从而改变频率响应特性。研究
系数变化的灵敏度有多种方式,一类基于衡量传递
函数关于参数的扰动
[1-3]
,另一类基于测度系统零极
点位置的偏差
[4-5]
。某些情况下相比于量化引起传递
函数中的误差,零极点位置偏移对滤波器性能产生
的影响更为重要,例如,在设计陷波滤波器时需要
保证零点位置的精确性,或对于闭环系统,其稳定
性决定于极点(特别是主导极点)位置
[6]
。
通常零极点灵敏度的度量,是基于系统的状态
空间实现结构
(
)
,,,d
A
bc 展开分析的。理论上 N 阶
滤波器传递函数具有不同等价状态空间实现,对应
不同的数值特性
[7-8]
。文献[9]认为,具有块对角形
收稿日期:2018−01−09;修回日期:2018−05−20
基金项目:中兴 5G 高速连续接入技术方案与试验系统研发基金资助项目(No.2016ZX03001010-004)
Foundation Item: The Research and Development Project of ZTE 5G High-Speed Continuous Access Technology and Testing Sys-
tem (No. 2016ZX03001010-004)
第 9 期 庄陵等:FIR 数字滤波器零极点灵敏度分析及优化实现 ·169·
式的状态矩阵能够降低极点的灵敏度,但此结论不
具有一般性。文献[10]用系统矩阵 A 的一组线性独
立的特征向量集表示极点灵敏度,并指出当矩阵 A
为正规阵时,极点灵敏度可达到最小。文献[11]证
明了零点灵敏度在矩阵
1
d
−
=−ZA bc为正规阵时
具有最小值,并给出将一般状态空间实现中的矩阵
变换为正规阵的方法,解决了极点与零点灵敏度最
小化问题。文献[12]讨论了加权零极点灵敏度的最
优问题,提出一种 Quasi-Newton 迭代算法实现最小
化加权零极点灵敏度。文献[13]同时考虑了溢出振
荡,在优化加权零极点灵敏度过程中对状态的动态
范围加入
2
l -scaling 限制。需要指出的是,极点与零
点灵敏度不能同时最小化,最小化极点灵敏度不能
保证零点灵敏度的最小化,反之亦然
[4]
。
值得注意的是,以上对零极点灵敏度的分析均
基于 IIR 滤波器,而 FIR 滤波器相较于 IIR 滤波器
有容易实现线性相位特性、适合多采样率转换等优
点,广泛应用于 4G 移动通信系统、视频与图像处
理等领域。然而,FIR 滤波器与极点灵敏度有关的
系统矩阵 A 为亏损矩阵,其特征向量系是线性相关
的,不具有完备的特征子空间,因此,利用非亏损
矩阵特征向量的独立性分析极点灵敏度的方法已
不再适用
[14]
。本文引入广义模态理论,利用系统矩
阵 A 的一组满足酉正交条件的广义特征向量系及其
伴随向量系,对 FIR 滤波器的极点灵敏度进行理论
推导及分析,同时给出 FIR 滤波器零极点灵敏度的
优化方法。
2 FIR 滤波器状态空间实现背景理论
对于 N 阶线性时不变 FIR 数字滤波器
(
)
Hz的
直接型结构,其状态空间实现
(
)
,,,
N
dAbc 可表述为
(
)
(
)
(
)
() () ()
1nnun
yn n dun
⎧+= +
⎪
⎨
=+
⎪
⎩
xAxb
cx
(1)
其中,
(
)
nx
为状态矢量,
(
)
un
与
(
)
yn
为滤波器的
输入和输出,系统矩阵
NN×
∈AC 、输入矩阵
1N ×
∈bC 、输出矩阵
1 N×
∈cC 和直接转移矩阵 dC
∈
为方程的实系数矩阵,与传递函数
(
)
Hz满足以下
关系
(
)
(
)
1
Hz d z
−
=+ −cI A b
(2)
其中,I 为 N 维单位矩阵。假设 0d ≠ ,则滤波器的
极点为矩阵
A 的特征值
{
}
(
)
k
λλ
= A ,零点为矩阵 Z
的特征值
{
}
(
)
k
υλ
= Z
,其中,有
1
d
−
=−ZA bc (3)
令
NN
×
∈TC 为任意非奇异矩阵,对系数矩阵做
如下相似变换
11
,,
−−
===ATATb Tbc cT (4)
称 T 为相似矩阵或坐标变换矩阵,容易证明实现
(
)
,,,
N
dAb c 依然满足式(2)。
在无限精度下
(
)
Hz可用不同等价的状态空间
实现表示,但这些实现在有限精度下会呈现出不同
性能。以下利用矩阵特征值为相似不变量这一特
性,通过求解最佳的变换矩阵
T,得到关于零极点
灵敏度优化的状态空间实现。
3 零点灵敏度及其最小化
记
(
)
z
kx 为矩阵 Z 对应
k
υ
的右特征向量,若 Z
的特征向量是一个线性无关集合,即
(
)
(
)
(
)
(
)
1, 2, ,
zz z z
N=Xx x x 为满秩矩阵,则有
(
)
(
)
(
)
(
)
H
1, 2, ,
z
zz z z
N
−
==Yy y y X ,
(
)
z
ky 是与
(
)
z
kx 互易的左特征向量,由文献[5]有
() ()
T
H
,1,2,,
k
zz
kkk N
υ
∂
⎛⎞
==
⎜⎟
∂
⎝⎠
xy
Z
(5)
其中,
(
)
H
i 表示共轭转置。由式(3)可证得
()
1T
1T 2T T
,
,
kk k k
kkkk
d
dd
d
υ
υυυ
υυυυ
−
−−
∂
∂∂∂
==−
∂∂ ∂ ∂
∂∂∂∂
=− =
∂∂∂∂
c
AZ b Z
bbc
cZ Z
(6)
零点
k
υ
关于实现
(
)
,,,
N
dAbc 的灵敏度可表示为
2222
FFFF
kkkk
zk
d
υ
υυυ
ψ
∂∂∂∂
=+++
∂∂∂∂Ab c
(7)
其中,
()
1
2
2
F
11
mn
ij
ij==
⎛⎞
=
⎜⎟
⎝⎠
∑∑
MM表示矩阵
mn
×
∈MC
的 Frobenius 范式,有其性质
(
)
(
)
2
2
HH T
F
F
tr tr===MMM MMM
(8)
则式(7)亦可表示成
() ()
()
() ()
()
{
}
() ()
()
() ()
()
H
HH
2H 2H 22
tr
tr tr
zk zz zz
kz z kz z kk
kk kk
kk kk
ψ
α
βαβ
=
++ +
yx yx
yy xx
(9)
2018167-2
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