原型滤波器生成方法、装置、信道化方法和星载通信装置

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种原型滤波器生成方法、装置、信道化方法和星载通信装置。

背景技术

低通原型滤波器的设计是实现CMFB的关键，而原型滤波器的阶数与系统计算复杂度密切相关。日益膨胀的信号带宽和不断细化的频谱资源分配要求使得接收机信道化规模与频带分析密度呈现指数级增长态势，导致更加陡峭的原型滤波器过渡带，也意味着更高的滤波器阶数，进而大幅增加CMFB参数的设计难度、延长了开发周期。而信道数的成倍增加同时将加剧子带间的频谱混叠失真，因此，迫切需要一种更加高效，且能抑制子带间频谱混叠失真的原型滤波器参数设计和优化方法。

目前的原型滤波器参数设计优化方法包括基于梯度的迭代算法和自然启发式优化技术。应对上述由信道数攀升带来的设计困难时，前者虽具有较快的收敛性能，但容易陷入局部最优；而后者拥有良好的全局寻优能力，但收敛速度有限。此外，现有方案在进行原型滤波器参数设计优化时，通常只考虑相邻子带间频谱混叠效应的抑制与抵消。然而，事实上在对接收机进行大规模信道化时，远端用户由于通道非理想隔离导致的能量泄露在CMFB进行多抽样率切换的过程中，同样会被翻折到目标用户所在子带，引发子带间频谱混叠失真，导致系统误码率性能恶化。

发明内容

本发明提供一种原型滤波器生成和滤波方法、装置、电子设备和存储介质，用以实现强混叠抑制和低频响失真的信道化能力，并提高原型滤波器参数设计和优化的效率。

本发明提供一种原型滤波器生成方法，包括：

基于任意通道数余弦调制滤波器组的混叠失真误差模型，确定所述余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数；所述参数优化代价函数使得生成的原型滤波器满足近似完美重构条件；

对所述参数优化代价函数进行全局迭代寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值；

以所述最优解为初值进行参数优化代价函数的局部寻优，得到所述原型滤波器的滤波器参数。

根据本发明提供的一种原型滤波器生成方法，所述当前轮寻优得到的最优解是针对种群中的各个生物体依次进行互利共生搜索、偏利共生搜索和寄生搜索后得到的；任一生物体对应所述参数规划目标的一个候选解；

其中，针对所述种群中的任一生物体进行互利共生搜索，具体包括：

随机选择所述种群中的另一生物体；

基于所述任一生物体、所述另一生物体、当前的最优解、个体获益权重，以及所述任一生物体与所述另一生物体之间的互利向量，分别生成所述任一生物体对应的更新生物体和所述另一生物体对应的更新生物体；所述个体获益权重使得生物体的获益程度随全局寻优迭代次数变化；

若任一更新生物体的适应度大于当前的最优解的适应度，则将所述任一更新生物体作为当前的最优解。

根据本发明提供的一种原型滤波器生成方法，所述任一生物体对应的更新生物体和所述另一生物体对应的更新生物体，是基于如下公式确定的：

其中，

其中，

根据本发明提供的一种原型滤波器生成方法，所述参数优化代价函数为：

其中，

根据本发明提供的一种原型滤波器生成方法，所述以所述最优解为初值进行参数优化代价函数的局部寻优，具体包括：

采用如下公式更新最优解，直至达到预设终止条件或达到预设局部寻优迭代次数：

其中，

本发明还提供一种信道化方法，包括：

基于余弦调制滤波器组对多载波信号进行子带分解与柔性综合处理；

其中，所述余弦调制滤波器组的原型滤波器是基于如上述任一种所述原型滤波器生成方法生成的。

本发明还提供一种原型滤波器生成装置，包括：

参数规划目标转换单元，用于基于任意通道数余弦调制滤波器组的混叠失真误差模型，确定所述余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数；所述参数优化代价函数使得生成的原型滤波器满足近似完美重构条件；

全局寻优单元，用于对所述参数优化代价函数进行全局迭代寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值；

局部寻优单元，用于以所述最优解为初值进行参数优化代价函数的局部寻优，得到所述原型滤波器的滤波器参数。

本发明还提供一种星载通信装置，包括：

接收天线，用于接收星地、星间通信信号；

射频通道，用于对接收天线输出射频信号进行步进衰减、滤波、可变增益控制以及程控下变频，得到中频模拟信号；

模拟数字转换器，用于将所述中频模拟信号转换为数字信号；

信道化处理单元，用于基于余弦调制滤波器组对所述数字信号进行子带分解与柔性综合处理；

其中，所述余弦调制滤波器组的原型滤波器是基于如上述任一种所述原型滤波器生成方法生成的。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述原型滤波器生成方法或信道化方法的步骤。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述原型滤波器生成方法或信道化方法的步骤。

本发明提供的原型滤波器生成和滤波方法、装置、电子设备和存储介质，基于任意通道数余弦调制滤波器组的混叠失真误差模型，确定余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数，使得生成的原型滤波器满足近似完美重构条件，然后对参数优化代价函数进行全局寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值，再基于最优解进行局部寻优，得到原型滤波器的滤波器参数，达到接收波形内全部用户间频带泄露串扰近似完全抵消的效果，抑制了相邻子带以及非相邻子带间的带外泄露和频谱混叠失真，并且通过全局寻优和局部寻优的联合求解方式，实现参数规划问题求解的快速收敛，降低了海量参数规划问题求解的计算复杂度，并提高了超高阶原型滤波器的生成效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的原型滤波器生成方法的流程示意图；

图2为本发明提供的共生生物搜索方法收敛速度的示意图；

图3为本发明提供的原型滤波器生成方法的性能评估示意图；

图4为本发明提供的原型滤波器生成装置的结构示意图；

图5为本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的原型滤波器生成方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

步骤110，基于任意通道数余弦调制滤波器组的混叠失真误差模型，确定余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数；参数优化代价函数使得生成的原型滤波器满足近似完美重构条件；

步骤120，对参数优化代价函数进行全局迭代寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值；

步骤130，以最优解为初值进行参数优化代价函数的局部寻优，得到原型滤波器的滤波器参数。

具体地，为了设计和优化余弦调制滤波器组的原型滤波器的滤波器参数，可以首先将原型滤波器的参数设计优化问题转换为无约束非凸非线性的大规模参数规划问题，以便于超高阶线性相位原型滤波器的参数规划问题求解。此处，本发明实施例基于余弦调制滤波器组的传递函数，建立完备的CMFB系统混叠失真误差模型。其中，混叠失真误差模型用于计算CMFB系统中的混叠失真误差。在混叠失真误差模型基础上，以混叠失真误差最小为目标，可以确定得到余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数，实现超高阶原型滤波器参数设计问题到无约束非线性大规模参数规划问题的转换。此处，M信道的余弦调制滤波器组的传递函数可以为以下形式：

其中，第

由于在对接收机进行大规模信道化时，远端用户导致的能量泄露在CMFB进行多抽样率切换的过程中，可能会被翻折到目标用户所在子带，引发子带间频谱混叠失真，因此，本发明实施例在设定参数规划目标时，以生成的原型滤波器满足近似完美重构条件（Near Perfect Reconstruction，NPR）作为参数优化代价函数。即，待生成的原型滤波器的滤波器参数可以满足以下条件：

其中，

将根据该参数优化代价函数进行寻优得到的最优解作为原型滤波器的滤波器参数，可以使得原型滤波器满足近似完美重构条件。在此基础上，输入信号经过余弦调制滤波器组的处理之后，输出信号与输入信号间存在尽可能小的失真，从而达到接收波形内全部用户间频带泄露串扰近似完全抵消的效果，抑制了相邻子带以及非相邻子带间的带外泄露和频谱混叠失真。

基于上述确定得到的参数优化代价函数，利用全局寻优算法进行全局迭代寻优。此处，为了使得全局寻优算法对初值脱敏，从而避免参数规划陷入局部最优，可以采用仿生算法进行全局寻优，例如蚁群算法、粒子群优化算法和共生生物搜索算法。迭代进行全局寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值。其中，适应度是基于最优解以及参数规划目标确定的，用于表征该最优解符合参数规划目标的程度。若当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值，则基于该最优解进行局部寻优，实现参数规划问题求解的快速收敛，降低海量参数规划问题求解的计算复杂度，从而提高超高阶原型滤波器的生成效率。

本发明实施例提供的方法，基于任意通道数余弦调制滤波器组的混叠失真误差模型，确定余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数，使得生成的原型滤波器满足近似完美重构条件，然后对参数优化代价函数进行全局寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值，再基于最优解进行局部寻优，得到原型滤波器的滤波器参数，达到接收波形内全部用户间频带泄露串扰近似完全抵消的效果，抑制了相邻子带以及非相邻子带间的带外泄露和频谱混叠失真，并且通过全局寻优和局部寻优的联合求解方式，实现参数规划问题求解的快速收敛，降低了海量参数规划问题求解的计算复杂度，并提高了超高阶原型滤波器的生成效率。

基于上述实施例，当前轮寻优得到的最优解是针对种群中的各个生物体依次进行互利共生搜索、偏利共生搜索和寄生搜索后得到的；任一生物体对应参数规划目标的一个候选解；

其中，针对种群中的任一生物体进行互利共生搜索，具体包括：

随机选择种群中的另一生物体；

基于该生物体、该另一生物体、当前的最优解、个体获益权重，以及该生物体与该另一生物体之间的互利向量，分别生成该生物体对应的更新生物体和该另一生物体对应的更新生物体；个体获益权重使得生物体的获益程度随全局寻优迭代次数变化；

若任一更新生物体的适应度大于当前的最优解的适应度，则将该更新生物体作为当前的最优解。

具体地，为了使全局寻优算法对初始值脱敏，从而避免由于初始值的选取不当导致全局寻优算法陷入局部最优，本发明实施例选取共生生物搜索算法对参数规划问题进行全局寻优。其中，共生生物搜索算法模拟了生物界中生物通过共生的种群关系来增强自身对环境的适应能力这一特性实现寻优过程。共生生物搜索算法在求解优化问题时，随机构造多个生物体形成生物种群作为初始候选解；基于参数规划目标建立适应度评价体系衡量各智能体间适应期望目标的程度；通过个体间的互利共生、偏利共生及寄生关系进行简单交互，以改善单个智能体的适应程度，最终涌现群体智能指导优化搜索，进而取得参数规划问题的最优解。

具体而言，针对种群中的各个生物体，依次进行互利共生搜索、偏利共生搜索和寄生搜索，直至遍历完种群中的所有生物体，完成当前轮的全局寻优，此时得到的最优解即为当前轮的最优解。

其中，针对种群中的任一生物体

针对生物体

此处，本发明实施例在进行互利共生搜索，生成新的候选解时，引入了个体获益权重，用于随全局寻优迭代次数的变化改变生物体在互利共生搜索时的获益程度，使得每一轮迭代时，各生物体在互利共生搜索阶段生成对应的更新生物体时，互利向量所产生的影响不同。由于个体获益权重使得生物体在互利共生搜索时的获益程度随全局寻优迭代次数呈波动状态，可以有效提升共生生物搜索算法的局部寻优能力。

若产生的任一更新生物体的适应度大于当前的最优解的适应度，则将该更新生物体作为当前的最优解，实现最优解的更新。

当生物体

其中rand(-1,1)为[-1,1]之间的随机缩放因子，

若

随后，对生物体

当对种群中的每一个生物体均进行了上述的互利共生搜索、偏利共生搜索和寄生搜索后，即完成当前轮的全局寻优。

本发明实施例提供的方法，基于任一生物体、另一生物体、当前的最优解、个体获益权重，以及该生物体与该另一生物体之间的互利向量，分别生成该生物体对应的更新生物体和该另一生物体对应的更新生物体，其中，个体获益权重使得生物体的获益程度随全局寻优迭代次数变化，可以有效提升共生生物搜索算法的局部寻优能力。

基于上述任一实施例，生物体

其中，

其中，

具体地，在互利共生搜索阶段生成新的候选解，即更新生物体时，可以基于当前的最优解、两个生物体间的互利向量，确定一个获益值，并将该获益值进行随机缩放后加到原本的生物体上，形成新的更新生物体。其中，可以利用个体获益权重改变受益因子后，对互利向量进行加权，并求取当前最优解与加权结果间的差值作为该获益值，以使得生物体间受益因子随全局寻优迭代次数变化，从而使得生物体的获益程度随全局寻优迭代次数变化。即，可以采用如下公式生成更新生物体：

其中，

此处，个体获益权重

其中，

根据上式确定得到的个体获益权重可以随着全局寻优迭代次数的变化而变化。将个体获益权重与受益因子相乘后，可以使得受益因子随全局寻优迭代次数呈震荡状态，从而使得生物体的获益程度也随全局寻优迭代次数呈震荡状态，能够有效提高共生生物搜索的局部寻优能力。

基于上述任一实施例，参数优化代价函数为：

其中，

具体地，本发明实施例设定的参数优化代价函数，可以使得生成的原型滤波器满 足近似完美重构条件（Near Perfect Reconstruction，NPR）。即，待生成的原型滤波器的滤 波器参数

为了便于后续的求解，将上式转换为矩阵形式后作为参数优化代价函数，即：

其中，

基于上述任一实施例，步骤130具体包括：

采用如下公式更新最优解，直至达到预设终止条件或达到预设局部寻优迭代次数：

其中，

具体地，在进行局部寻优时，可以采用Levenberg-Marquardt后适应（LM-postconditioning）算法以加速原型滤波器的参数规划问题的求解速度，以完成超高阶最优化参数的快速聚焦和精准收敛。即，可以采用如下公式更新最优解：

其中，

重复上述更新操作，直至达到预设终止条件或达到预设局部寻优迭代次数。其中，预设终止条件和预设局部寻优迭代次数可以根据实际应用场景的需求进行设定，本发明实施例对此不作具体限定。

基于上述任一实施例，本发明实施例提供了一种原型滤波器生成方法，该方法包括：

步骤一、基于余弦调制滤波器组的传递函数，建立完备的系统混叠失真误差模型，确定参数优化代价函数，将超高阶原型滤波器的参数设计优化问题归纳为无约束非线性大规模参数规划问题；

步骤二、初始化信道数

步骤三、根据参数规划目标中的代价函数

步骤四、设置

步骤五、随机选择生物体

步骤六、随机选择生物体

步骤七、对生物体

步骤八、设置

步骤九、若当前轮的最优解的适应度达到启动局部寻优的预设阈值

步骤十、利用LM后适应算法对步骤九中得到的最优解进行迭代更新。

步骤十一、当达到终止条件或迭代次数达到最大迭代次数

基于上述任一实施例，图2为本发明实施例提供的共生生物搜索方法收敛速度的示意图，如图2所示，扩大种群规模可以有效提高共生生物搜索算法的收敛速度，代价是计算复杂度的增加和整个种群遍历搜索、更新周期的延长。然而，种群规模的差异对于收敛初期即全局寻优阶段算法的收敛效率影响较小，因此为降低计算资源消耗，可以考虑先基于有限的种群规模实现算法的全局寻优，再利用LM后适应算法大幅提升收敛性能，实现快速聚焦和精准收敛。

图3为本发明实施例提供的原型滤波器生成方法的性能评估示意图，该图分别反映了本发明实施例生成的512阶原型滤波器对系统失真误差和混叠误差的抑制效果。如图3所示，生成的原型滤波器实现了±6×10

基于上述任一实施例，本发明实施例提供了一种信道化方法，该方法包括：

基于余弦调制滤波器组对多载波信号进行子带分解与柔性综合处理；

其中，余弦调制滤波器组的原型滤波器是利用如上述任一实施例提供的原型滤波器生成方法生成的。

具体地，接收机接收到多载波信号后，利用余弦调制滤波器组对该多载波信号进行子带分解与柔性综合处理，将多载波信号进行分割，得到各个用户分别对应的子带信号。以下一代低轨卫星隐蔽通信为例，由于特定时段内用户数量、各用户频谱位置及所占带宽随机动态变化，系统业务类型繁杂，子带波形标准、模式多样，给多载波信号的分离带来了挑战。然而，目前的多载波信号的处理方式通常需要根据信号的具体状态，例如带宽等，设计相应的滤波器，在应对信号动态变化的场景时，灵活性较差。对此，本发明实施例利用余弦调制滤波器组对接收到的多载波信号进行动态的信道化处理，可以提高低轨卫星通信等信号动态变化场景下的信号处理灵活性。

此外，余弦调制滤波器组的原型滤波器是利用如上述任一实施例提供的原型滤波器生成方法生成的，在此不再赘述。因此，利用该余弦调制滤波器组进行信道化处理，可以达到接收波形内全部用户间频带泄露串扰近似完全抵消的效果，从而抑制了相邻子带以及非相邻子带间的带外泄露和频谱混叠失真。

本发明实施例提供的方法，通过原型滤波器满足近似完美重构条件的余弦调制滤波器组对多载波信号进行子带分解与柔性综合处理，可以达到接收波形内全部用户间频带泄露串扰近似完全抵消的效果，从而抑制了相邻子带以及非相邻子带间的带外泄露和频谱混叠失真。

下面对本发明提供的原型滤波器生成装置进行描述，下文描述的原型滤波器生成装置与上文描述的原型滤波器生成方法可相互对应参照。

基于上述任一实施例，图4为本发明实施例提供的原型滤波器生成装置的结构示意图，如图4所示，该装置包括：参数规划目标转换单元410、全局寻优单元420和局部寻优单元430。

其中，参数规划目标转换单元410用于基于任意通道数余弦调制滤波器组的混叠失真误差模型，确定所述余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数；所述参数优化代价函数使得生成的原型滤波器满足近似完美重构条件；

全局寻优单元420用于对所述参数优化代价函数进行全局迭代寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值；

局部寻优单元430用于以所述最优解为初值进行参数优化代价函数的局部寻优，得到所述原型滤波器的滤波器参数。

本发明实施例提供的装置，基于任意通道数余弦调制滤波器组的混叠失真误差模型，确定余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数，使得生成的原型滤波器满足近似完美重构条件，然后对参数优化代价函数进行全局寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值，再基于最优解进行局部寻优，得到原型滤波器的滤波器参数，达到接收波形内全部用户间频带泄露串扰近似完全抵消的效果，抑制了相邻子带以及非相邻子带间的带外泄露和频谱混叠失真，并且通过全局寻优和局部寻优的联合求解方式，实现参数规划问题求解的快速收敛，降低了海量参数规划问题求解的计算复杂度，并提高了超高阶原型滤波器的生成效率。

基于上述任一实施例，当前轮寻优得到的最优解是针对种群中的各个生物体依次进行互利共生搜索、偏利共生搜索和寄生搜索后得到的；任一生物体对应参数规划目标的一个候选解；

其中，针对种群中的任一生物体进行互利共生搜索，具体包括：

随机选择种群中的另一生物体；

基于该生物体、该另一生物体、当前的最优解、个体获益权重，以及该生物体与该另一生物体之间的互利向量，分别生成该生物体对应的更新生物体和该另一生物体对应的更新生物体；个体获益权重使得生物体的获益程度随全局寻优迭代次数变化；

若任一更新生物体的适应度大于当前的最优解的适应度，则将该更新生物体作为当前的最优解。

本发明实施例提供的装置，基于任一生物体、另一生物体、当前的最优解、个体获益权重，以及该生物体与该另一生物体之间的互利向量，分别生成该生物体对应的更新生物体和该另一生物体对应的更新生物体，其中，个体获益权重使得生物体的获益程度随全局寻优迭代次数变化，可以有效提升共生生物搜索算法的局部寻优能力。

基于上述任一实施例，生物体

其中，

其中，

基于上述任一实施例，参数优化代价函数为：

其中，

基于上述任一实施例，局部寻优单元430具体用于：

采用如下公式更新最优解，直至达到预设终止条件或达到预设局部寻优迭代次数：

其中，

下面对本发明提供的星载通信装置进行描述，下文描述的星载通信装置与上文描述的信道化方法可相互对应参照。

基于上述任一实施例，本发明实施例提供了一种星载通信装置，包括：

接收天线，用于接收星地、星间通信信号；

射频通道，用于对接收天线输出射频信号进行步进衰减、滤波、可变增益控制以及程控下变频，得到中频模拟信号；

模拟数字转换器，用于将所述中频模拟信号转换为数字信号；

信道化处理单元，用于基于余弦调制滤波器组对所述数字信号进行子带分解与柔性综合处理；

其中，余弦调制滤波器组的原型滤波器是基于上述任一实施例提供的原型滤波器生成方法生成的。

本发明实施例提供的装置，通过原型滤波器满足近似完美重构条件的余弦调制滤波器组对星地、星间通信信号进行信道化处理，可以达到接收波形内全部用户间频带泄露串扰近似完全抵消的效果，从而抑制了相邻子带以及非相邻子带间的带外泄露和频谱混叠失真。

图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(CommunicationsInterface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行原型滤波器生成方法，该方法包括：基于任意通道数余弦调制滤波器组的混叠失真误差模型，确定所述余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数；所述参数优化代价函数使得生成的原型滤波器满足近似完美重构条件；对所述参数优化代价函数进行全局迭代寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值；以所述最优解为初值进行参数优化代价函数的局部寻优，得到所述原型滤波器的滤波器参数。

此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccessMemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的原型滤波器生成方法，该方法包括：基于任意通道数余弦调制滤波器组的混叠失真误差模型，确定所述余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数；所述参数优化代价函数使得生成的原型滤波器满足近似完美重构条件；对所述参数优化代价函数进行全局迭代寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值；以所述最优解为初值进行参数优化代价函数的局部寻优，得到所述原型滤波器的滤波器参数。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的原型滤波器生成方法，该方法包括：基于任意通道数余弦调制滤波器组的混叠失真误差模型，确定所述余弦调制滤波器组的原型滤波器的参数优化代价函数；所述参数优化代价函数使得生成的原型滤波器满足近似完美重构条件；对所述参数优化代价函数进行全局迭代寻优，直至当前轮寻优得到的最优解的适应度达到预设阈值；以所述最优解为初值进行参数优化代价函数的局部寻优，得到所述原型滤波器的滤波器参数。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。