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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于等概率高斯混合模型的任意指定分布噪声实时合成方法，包含上位机和FPGA两部分。其中，上位机负责基于弱化的GMM，使用EM算法，对给定的待拟合分布函数进行拟合，得到K个任意高斯分布合成模型的均值μk以及方差σk，k＝1,2,…,K。在FPGA端，首先输出服从K路均匀分布随机序列，并转化为服从标准高斯分布的随机序列，结合上位机发送来的均值μk以及方差σk，将转换为服从Nμk,σk的任意高斯分布随机序列共同组成任意指定分布随机数，经过输出限幅与模拟端输出放大，转化为对应的模拟信号得到任意指定分布噪声。本发明直接对随机序列进行变换处理，任意指定分布随机数可稳定随机生成，且随机性不受影响。同时，需要重新指定分布噪声时，只需要上位机重新计算K个任意高斯分布合成模型的均值μk以及方差σk即可，配置灵活且配置参数少。

主权项：1.一种基于等概率高斯混合模型的任意指定分布噪声实时合成方法，其特征在于，包括以下步骤：1、在上位机端获取K组均值以及方差1.1、将任意指定分布随机数的分布函数作为待拟合的分布函数fx，并根据分布函数fx，得到N个观测数据yj＝fxj，j＝1,2,…,N，xj为分布函数fx取值范围均匀取值的数；1.2、初始化K组均值以及方差初始化迭代次数i＝0；令待拟合噪声的幅度区间为[Amin，Amax]，则有K组高斯模型的初值分布设置如下： 1.3、计算第i次迭代下第j个观测数据yj来自第k个任意高斯分布合成模型的概率 其中，为均值方差构成的高斯分布密度函数在y＝yj时的高斯分布密度值，概率为第k个任意高斯分布合成模型对第j个观测数据yj的响应度；1.4、计算第i+1次迭代的均值方差 1.5、判断是否小余设定的阈值ε1，是否小于设定的阈值ε2，如果都小于，或者迭代次数达到设定的上限，则终止迭代，得到的均值方差并转换为双精度浮点数，分别作为K个任意高斯分布合成模型的均值μk以及方差σk，k＝1,2,…,K，发到FPGA端对应的K个任意高斯分布合成模型；2、在FPGA端输出任意指定分布噪声2.1、在FPGA端，首先将混沌模型作为数字熵源，输出K路服从均匀分布随机序列k＝1,2,…,K，其中，k为均匀分布随机序列的路数序号，n均匀分布随机序列中随机数的序号，均匀分布随机序列的位数为Q，且Q满足条件：然后按照每两路均匀分布随机序列输入到一路Box-Muller变换模块，转化为服从标准高斯分布的随机序列其中，k为单数，并输入到各自对应的任意高斯分布合成模型：在Box-Muller变换模块中，使用FPGA内部的定点数IP核将Q位均匀分布随机序列归一化到区间-1,1，并采用定点数表示，1位符号位、31位小数位，再与定点数π相乘，其中，定点数π数据格式为：1位符号位、2位整数位、29位小数位，乘法器的输出送入CordicIP核中完成三角函数的计算，得到和其数据格式为：1位符号位、31位小数位，再使用Floating-pointIP核将两路定点数转换双精度浮点数；将Q位均匀分布随机序列与常数1相加，得到区间[1，2Q]的随机数，再用Floating-pointIP核的Fixed-to-Float功能将区间[1，2Q]的随机数归一化到区间0，1]，并同时转为双精度的浮点数，得到的浮点数通过对数运算、乘以-2运算以及平方根运算，得到双精度浮点格式的将浮点格式的分别与浮点格式的和相乘即可得到两组相互独立的服从标准高斯分布的随机序列2.2、第k路高斯噪声的合成第k路高斯噪声在第k个任意高斯分布合成模型中进行数字合成： 其中，乘法和加法运算使用Floating-pointIP核实现；2.3、幅度限制对第k路高斯噪声进行幅度限制： 其中，2.4、归一化对第k路高斯噪声进行归一化，得到第k路高斯噪声 其中，参数： 由上位机端在线发送参数，格式为双精度浮点数；根据DAC位数N，将第k路高斯噪声转为定点数；3、噪声输出DAC为K路输入、1路输出的并行DAC，K路高斯噪声进行无重复置乱排序后并行输入DAC，得到的K路模拟信号放大Amax-Amin倍，再设置偏置电压为Amin，得到输出模拟信号幅度区间为[Amin，Amax]的噪声，这样得到服从指定分布的噪声。

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百度查询： 电子科技大学 一种基于等概率高斯混合模型的任意指定分布噪声实时合成方法