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LMS(Least Mean Square,最小均方误差)自适应滤波器能够根据环境的变化自动调整滤波器系数始终保持最优滤波,具有结构简单,运算量小,易于硬件实现等特点,广泛被应用于噪声对消、信道均衡、信号预测、信号增强等领域。随着信息技术的发展,对滤波器运算速度的要求越来越高,如何设计出运算速度高、性能稳定的滤波器是当前LMS自适应滤波器实际应用的一个技术难题。本文在“基于FPGA的广域电磁法接收机关键数字信号处理技术研究(15A106)”湖南省教育厅重点科研项目的资助下,采用割集重定时技术,利用DSP Builder软件系统建模的开发方法,研究了高速LMS自适应滤波器FPGA实现方法,论文主要工作及创新点如下:论文首先研究了LMS自适应滤波算法的基础理论,编写算法程序,在Matlab平台上构建了LMS自适应噪声对消模型并进行了一系列仿真与分析,探讨了迭代步长、滤波器阶数等关键参数对滤波性能的影响机制,为硬件实现打下了基础。然后采用割集重定时方法,对串行LMS自适应滤波器结构进行了优化设计,有效缩短了关键路径,提高了滤波器的运算速度,得到了一种改进的新的LMS自适应滤波器。在此基础上,采用DSP Builder系统建模的方法,构建了改进前后的三阶LMS自适应噪声对消滤波器模型,并进行了仿真。仿真成功之后将改进前后的两种LMS自适应模型转换成VHDL硬件描述语言,调用Modelsim软件进行了RTL寄存器传输级仿真与分析,然后调用Quartus II软件进行了编译、适配以及时序分析,比较和分析了改进前后两种LMS自适应滤波资源消耗及运算速度等指标。结果表明:改进前后两种LMS自适应滤波器资源消耗基本相当,改进后的LMS自适应滤波器运算速度得到了较大幅度的提高,在同一款FPGA芯片(Stratix II系列的EP2S15F484C5)上,割集重定时后得到的LMS自适应滤波器最高响应频率(数据处理速度)从原来的32.74 MHz提高到了35.50 MHz,提高了8.43%。