CN101819766B - 一种用于消减噪声的多通道有源噪声控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于消减噪声的多通道有源噪声控制方法，通过设置1个用于拾取初级噪声源信号的参考传感器、至少2个用以产生与初级噪声源信号相反的抵消噪声信号的次级源和与次级源数量相同的用以拾取残留信号的误差传感器，并将次级源与误差传感器成对布放形成一路信号传输通道，与传统结构不同的是，第j个自适应滤波器的输入信号，除了直接来自参考传感器输入x(n)外，还外加其它次级源的输出信号，优点在于通过合理布放次级声源和误差传感器，在基本不降低系统性能的前提下，将传统的多通道结构简化为多路单通道结构，从而使得系统的运算量成倍降低，更加适宜实际应用；相比传统的多通道FLMS算法JK(2L+M)次乘法，新结构运算量降低了K-1倍。

Description

一种用于消减噪声的多通道有源噪声控制方法

技术领域

本发明涉及一种消减噪声的方法，尤其是涉及一种用于消减噪声的多通道有源噪声控制方法。

背景技术

现有的有源噪声控制方法是利用声波的叠加原理，通过次级声源产生一组与初级噪声幅度相同相位相反的声波，二者在误差传感器相加，从而达到消减噪声的效果。几十年来，人们提出许多噪声控制算法，其中最著名的是Widrow提出的FXLMS算法。

鉴于FXLMS算法收敛速度慢，对宽带噪声降噪效果低的情况，人们根据噪声频谱宽带特性，提出了基于子带自适应滤波器以及频域FXLMS类的算法，但它们在初级参考噪声路径上引入了较多的时延，因而在宽带噪声控制上效果并不理想。为克服子带滤波器对初级噪声时延的影响，Morgan(1995)提出了一种无延时子带滤波器结构，该结构利用FFT，自适应滤波器系数在各子带内分别调整，通过特定组合，再转换到时域滤波器，然后产生控制信号。因其消除了对初级参考信号的时延，所以提高了算法的收敛速度。

然而，从本质上看，有源噪声控制是建立在声波的叠加原理之上的。上述单次级源单误差传感器的单通道算法，无论其性能如何，只能在误差传感器附近有效。观测点与误差传感器距离远到一定程度，噪声控制效果明显变差。这样，对需要一定空间控制范围的应用，单通道结构不再适用。因此，人们又提出了以多通道FXLMS算法为代表的多通道噪声控制算法。但研究发现，多通道FXLMS算法的工作过程不像单通道算法那样简单，各通道之间存在强烈的相互耦合效应，使得多通道FXLMS算法收敛速度大为降低，控制效果也不尽人意。尽管已经提出了不少解耦算法，但它们大多结构复杂，运算量过大，不利于实际应用。

不考虑附属电路，典型的前馈结构多通道ANC系统的数学模型如图1所示.

图中，共有I个参考传感器J个次级声源和K个误差传感器，即典型的I×J×K结构。其中，P(z)是从参考传感器到误差传感器之间的传输函数，称之为初级通道模型.S(Z)是从滤波器W(Z)输出到误差传感器之间的传输函数。W(Z)是控制器的传输函数，一般由自适应滤波器实现。

是对S(z)的估计，需事先确定。

定义：

x_i(n)来自参考传感器i的第i个参考信号

y_j(n)第j个次级源的输出信号

d_k(n)第k个误差传感器的期望信号

e_k(n)第k个误差传感器的误差信号

W_ij(n)第i个参考信号到第j个次级源输出的自适应滤波器系数向量

S_jk(n)第j个次级源到第k个误差传感器之间的传递函数

第j个次级源到第k个误差传感器之间的传递函数的估计，需要预先辨识

v_ijk(n)x_i(n)通过次级通道模型

后的滤波参考信号

y_jk(n)y_j(n)经次级通道S_jk(n)到达第k个误差传感器后的信号设自适应滤波器阶数为L，次级通道模型阶数为M，则

X_i(n)＝[x_i(n)，x_i(n-1)，x_i(n-2)...，x_i(n-L+1)]^T

Y_j(n)＝[y_j(n)，y_j(n-1)，y_j(n-2)...，y_j((n-M+1)]^T

V_ijk(n)＝[v_ijk(n)，v_ijk(n-1)，v_ijk(n-2)，...v_ijk(n-L+1)]^T

根据以上定义，可得多通道FLMS算法的步骤如下：

$y_j\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{W}_{\mathrm{ij}}^T\left(n\right)X_i\left(n\right)$

$v_{\mathrm{ijk}}\left(n\right)={\hat{S}}_{\mathrm{jk}}\left(n\right)X_i\left(n\right)$

$W_{\mathrm{ij}}(n+1)=W_{\mathrm{ij}}\left(n\right)-\mathrm{\μ}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{ijk}}\left(n\right)e_k\left(n\right)$

根据上述步骤，可以得到传统多通道FLMS算法的计算量为：L(IJ+IJK)+M(IJK)+K次乘法运算。一般而言L＞＞1，M＞＞1，所以整个系统的运算量可近似为：IJK(2L+M)，即系统运算量与参考传感器个数I、次级源个数J和误差传感器个数K的乘积近似成正比关系。随着I，J，K的增加，运算量将指数上升，所以系统规模很难做大。如果I＝J＝K＝1，则可以得到单通道FLMS算法的运算量为2L+M+1。通过比较，可以发现，多通道FLMS算法运算量近似为单通道FLMS的IJK倍。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种用于消减噪声的多通道有源噪声控制方法，在基本不降低系统性能的前提下，使得系统的运算量成倍降低，更加适宜实际应用。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种用于消减噪声的多通道有源噪声控制方法，包括：设置1个用于拾取初级噪声源信号的参考传感器、至少2个用以产生与初级噪声源信号相反的抵消噪声信号的次级源和与所述的次级源数量相同的用以拾取初级噪声源信号与抵消噪声信号相互抵消后的残留信号的误差传感器，将所述的次级源与所述的误差传感器成对布放形成一路信号传输通道，然后按以下步骤进行：

1)通过控制电路产生辨识激励信号z(n)，将辨识激励信号z(n)依次传送到各路信号传输通道，使次级源发出激励声波，由对应的误差传感器拾取激励声波，并送回所述的控制电路，用普通的LMS算法对所述的次级源与所述的误差传感器之间的传递函数S_jj(n)进行辨识，依次得到各路信号传输通道的传递函数估计值

其中j表示信号传输通道的路序号，n是时间，为大于零的正整数；

2)控制电路读取参考传感器的信号得到初级噪声源信号x(n)，根据公式 $x_j^{\′}\left(n\right)=x\left(n\right)+\underset{l=1,l\≠j}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{y}_l^{\′}\left(n\right)$ 得到第j路信号传输通道的合成参考信号x′_j(n)，其中J为总的信号传输通道路数，y′_l(n)＝α_ly_l(n)，y_l(n)是第l路信号传输通道自适应滤波器输出信号，l为大于等于1小于等于J且不等于j的正整数，0＜α_l＜0.5为第l路输出y_l(n)的耦合系数；

3)根据公式 $y_j\left(n\right)=W_j^T\left(n\right)X_j^{\′}\left(n\right)$ 得到第j路信号传输通道的自适应滤波器输出信号

y_j(n)，式中，W^T _j(n)是第j路自适应滤波器系数向量W_j(n)的转置，而W_j(n)表示为公式W_j(n)＝[w_j(n)，w_j(n-1)，w_j(n-2)...，w_j(n-L+1)]^T；X′_j(n)是第j路合成参考信号向量，表示为公式X′_j(n)＝[x′_j(n)，x′_j(n-1)，x′_j(n-2)...，x′_j(n-L+1)]^T；式中，上标T是转置

符号，L是自适应滤波器的阶数；

4)根据公式 $v_{\mathrm{jj}}\left(n\right)={\hat{S}}_{\mathrm{jj}}^T\left(n\right)X_j^{\′}\left(n\right)$ 得到j路信号传输通道的滤波参考信号v_jj(n)；

5)根据公式W_j(n+1)＝W_j(n)-μ_jV_jj(n)e_j(n)，对j路信号传输通道的自适应滤波器系数向量进行调整，μ_j是自适应滤波器收敛因子，表达为公式 ${\mathrm{\μ}}_j=\frac{{\widetilde{\mathrm{\μ}}}_j}{V_{\mathrm{jj}}^T\left(n\right)V_{\mathrm{jj}}\left(n\right)+{\mathrm{\δ}}_j},$ 其中V_jj(n)＝[v_jj(n)，v_jj(n-1)，v_jj(n-2)，...v_jj(n-L+1)]^T是第j路信号传输通道的滤波参考信号向量，δj的取值范围为0＜δ_j＜＜1，用以防止分母为零，

取 $0<{\widetilde{\mathrm{\&mu;}}}_j<2$ 的正常数；上标T是转置符号；e_j(n)是第j路信号传输通道中的误差传感器得到的误差信号；重复步骤2)～5)，e_j(n)逐渐减小，从而实现在第j个误差传感器处降低噪声的目的。

步骤1)中获得传递函数估计值

的具体过程为：控制电路产生辨识激励信号z(n)，该辨识激励信号z(n)一路经次级源发出激励声波，该激励声波经所述的次级源与所述的误差传感器之间的传递函数S_jj(n)后，在误差传感器处得到期望信号ρ(n)；另一路经LMS算法所用的自适应滤波器U(n)，得到自适应滤波器输出信号u_o(n)，自适应滤波器系数向量为U(n)＝[u(n)，u(n-1)，u(n-2)...，u(n-M+1)]^T，其中M为自适应滤波器的阶数，根据公式

u_o(n)＝U^T(n)Z(n)

e(n)＝ρ(n)-u_o(n)

U(n+1)＝U(n)+ηZ(n)e(n)

对自适应滤波器的系数向量U(n)进行调整，循环往复，直到U(n)收敛，此时U(n)就是所述的次级源与所述的误差传感器之间传递函数的估计其中 $\mathrm{\&eta;}=\frac{\widetilde{\mathrm{\&eta;}}}{Z^T\left(n\right)Z\left(n\right)+\mathrm{\&beta;}}$ ，Z(n)＝[z(n)，z(n-1)，z(n-2)...，z(n-M+1)]^T是辨识激励信号向量，β的取值范围为0＜β＜＜1，用以防止分母为零；

取 $0<\widetilde{\mathrm{\&eta;}}<2$ 的正常数；e(n)是期望信号ρ(n)与自适应滤波器输出信号u_o(n)之间的误差信号。

所述的次级源是扬声器。

与现有技术相比，本发明的优点在于通过合理布放次级声源和误差传感器，在基本不降低系统性能的前提下，将传统的多通道结构简化为多路单通道结构，从而使得系统的运算量成倍降低，更加适宜实际应用；与传统结构不同的是，第j个自适应滤波器的输入信号，除了直接来自参考传感器输入x(n)外，还外加其它次级源的输出信号，这样，对第j个自适应滤波器而言，其它次级源的输出信号y_i(n)，1≤l≤J，l≠j等效为J-1个初级参考信号；对第j个误差传感器而言，来自其它次级源的信号y_l(n)，1≤l≤J，l≠j，经次级通道传递函数S_lj(n)，l≠j到达误差传感器j后的信号y_l(n)^*S_lj(n)不作为干扰信号看待，而是作为期望信号看待，从而形成了具有“J”个参考信号，一个次级源和一个误差传感器的ANC结构。因这“J”个参考信号并不是独立的，它们均来自于初级参考信号x(n)，所以将它们简单的相加，得到一个合成参考信号x′(n)。经过这样安排，第j个自适应滤波器的更新步骤与单通道FLMS算法结构非常相近，不同之处只在于：输入信号由x(n)变为x′_j(n)，其它通道类似。根据前面内容，单通道FLMS算法的运算量为2L+M+1次乘法运算，因共有J个通道，所以新结构的总运算量为J(2L+M+1)次乘法运算，相比传统的多通道FLMS算法JK(2L+M)次乘法，新结构运算量降低了K-1倍。

附图说明

图1为现有技术典型的前馈结构多通道ANC系统的数学模型；

图2为本发明装置的结构示意图；

图3为本发明新型的多通道ANC系统的数学模型；

图4为本发明实施例的装置的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

实施例：一种用于消减噪声的多通道有源噪声控制方法，包括：设置1个用于拾取初级噪声源信号的参考传感器R、2个用以产生与初级噪声源信号相反的抵消噪声信号的扬声器S₁和S₂和2个用以拾取初级噪声源信号与抵消噪声信号相互抵消后的残留信号的误差传感器M₁和M₂，将扬声器S₁与误差传感器M₁成对布放形成第一路信号传输通道，将扬声器S₂与误差传感器M₂成对布放形成第二路信号传输通道，用合众达TMS320c6727高级音频开发板组成一个控制电路1，然后按以下步骤进行：

1)通过控制电路1产生辨识激励信号z(n)，将辨识激励信号z(n)经扬声器S₁发出激励声波，由误差传感器M₁拾取该激励声波，并送控制电路1，用普通的LMS算法对扬声器S₁与误差传感器M₁之间的传递函数S₁₁(n)进行辨识，得到扬声器S₁与误差传感器M₁的传递函数估计值

即第一路信号传输通道传递函数估计值；然后，控制电路1再次产生辨识激励信号，经次级源S₂发出激励声波，由误差传感器M₂拾取该激励声波，并送控制电路1，用普通的LMS算法对扬声器S₂与误差传感器M₂之间的传递函数S₂₂(n)进行辨识，得到扬声器S₂与误差传感器M₂的传递函数估计值

即第二路信号传输通道传递函数估计值；n是时间，为大于零的正整数；

2)控制电路1读取参考传感器R的信号得到初级噪声源信号x(n)，根据公式x＇₁(n)＝x(n)+α₂y₂(n)得到第一路信号传输通道的合成参考信号x′₁(n)，y₂(n)是第二路信号传输通道自适应滤波器输出信号，α₂为第二路输出信号传输通道自适应滤波器输出信号y₂(n)的耦合系数，在这里取0.1；根据公式x′₂(n)＝x(n)+α₁y₁(n)得到第二路信号传输通道的合成参考信号x′₂(n)，y₁(n)是第一路信号传输通道自适应滤波器输出信号，α₁为第一路输出信号传输通道自适应滤波器输出信号y₁(n)的耦合系数，在这里取0.1；

3)根据公式 $y_1\left(n\right)=W_1^T\left(n\right)X_1^{\&prime;}\left(n\right)$ 得到第一路信号传输通道的自适应滤波器输出信号y₁(n)，式中，W₁ ^T(n)是第一路自适应滤波器系数向量W₁(n)的转置，而W₁(n)表示为公式W₁(n)＝[w₁(n)，w₁(n-1)，w₁(n-2)...，w₁(n-L+1)]^T；X′₁(n)是第一路合成参考信号向量，表示为公式X′₁(n)＝[x′₁(n)，x′₁(n-1)，x′₁(n-2)...，x′₁(n-L+1)]^T；根据公式 $y_2\left(n\right)=W_2^T\left(n\right)X_2^{\&prime;}\left(n\right)$ 得到第二路信号传输通道的自适应滤波器输出信号y₂(n)，式中，W^T ₂(n)是第二路自适应滤波器系数向量W₂(n)的转置，而W₂(n)表示为公式W₂(n)＝[w₂(n)，w₂(n-1)，w₂(n-2)...，w₂(n-L+1)]^T；X′₂(n)是第二路合成参考信号向量，表示为公式X′₂(n)＝[x′₂(n)，x′₂(n-1)，x′₂(n-2)...，x′₂(n-L+1)]^T；上述公式中，上标T是转置符号，L是自适应滤波器的阶数；

4)根据公式 $v_{11}\left(n\right)={\hat{S}}_{11}^T\left(n\right)X_1^{\&prime;}\left(n\right)$ 得到第一路信号传输通道的滤波参考信号v₁₁(n)；其中

是第一路信号传输通道传递函数估计值

的转置，X′₁(n)＝[x₁(n)，x′₁(n-1)，x′₁(n-2)...，x′₁(n-L+1)]^T是第一路信号传输通道滤波参考信号向量；根据公式 $v_{22}\left(n\right)={\hat{S}}_{}^{22}\left(n\right)X_2^{\&prime;}\left(n\right)$ 得到第二路信号传输通道的滤波参考信号v₂₂(n)；其中

是第二路信号传输通道传递函数估计值的转置，X′₂(n)＝[x′₂(n)，x′₂(n-1)，x′₂(n-2)x′1，x′₂(n-L+1)]^T是第二路信号传输通道滤波参考信号向量；

5)根据公式W₁(n+1)＝W₁(n)-μ1V₁₁(n)e₁(n)，对第一路信号传输通道的自适应滤波器系数向量进行调整，μ₁是自适应滤波器收敛因子，表达为公式 ${\mathrm{\&mu;}}_1=\frac{{\widetilde{\mathrm{\&mu;}}}_1}{V_{11}^T\left(n\right)V_{11}\left(n\right)+{\mathrm{\&delta;}}_1},$ 其中V₁₁(n)＝[v₁₁(n)，v₁₁(n-1)，v₁₁(n-2)，...v₁₁(n-L+1)]^T是第一路信号传输通道的滤波参考信号向量，δ1的取值为0.000001，

取1；上标T是转置符号；e₁(n)是第一路信号传输通道中的误差传感器M₁得到的误差信号；重复步骤2)～5)，e₁(n)逐渐减小，从而实现在第一路信号传输通道中的误差传感器M₁处降低噪声的目的；根据公式W₂(n+1)＝W₂(n)-μ₂V₂₂(n)e₂(n)，对第二路信号传输通道的自适应滤波器系数向量进行调整，μ₂是自适应滤波器收敛因子，表达为公式 ${\mathrm{\&mu;}}_2=\frac{{\widetilde{\mathrm{\&mu;}}}_2}{V_{22}^T\left(n\right)V_{22}\left(n\right)+{\mathrm{\&delta;}}_2},$ 其中V₂₂(n)＝[v₂₂(n)，v₂₂(n-1)，v₂₂(n-2)，...v₂₂(n-L+1)]^T是第二路信号传输通道的滤波参考信号向量，δ₂的取值为0.000001，

取1；上标T是转置符号；e₂(n)是第二路信号传输通道中的误差传感器M₂得到的误差信号；重复步骤2)～5)，e₂(n)逐渐减小，从而实现在第二路信号传输通道中的误差传感器M₂处降低噪声的目的。

步骤1)中获得传递函数估计值

的具体过程为：控制电路1产生辨识激励信号z(n)，该辨识激励信号z(n)经扬声器S₁发出激励声波，由误差传感器M₁拾取该激励声波，该激励信号一路经扬声器S₁和误差传感器M₁之间的传递函数S₁₁(n)后，在误差传感器处得到期望信号ρ(n)；另一路经LMS算法所用的自适应滤波器U(n)，得到自适应滤波器输出信号u_o(n)，自适应滤波器系数向量为

U(n)＝[u(n)，u(n-1)，u(n-2)...，u(n-M+1)]^T，其中M为自适应滤波器的阶数，根据公式

u_o(n)＝U^T(n)Z(n)

e(n)＝ρ(n)-u_o(n)

U(n+1)＝U(n)+ηZ(n)e(n)

对自适应滤波器的系数向量U(n)进行调整，循环往复，直到U(n)收敛，此时U(n)就是扬声器S₁和误差传感器M₁之间传递函数的估计

其中 $\mathrm{\&eta;}=\frac{\widetilde{\mathrm{\&eta;}}}{Z^T\left(n\right)Z\left(n\right)+\mathrm{\&beta;}}$ ，Z(n)＝[z(n)，z(n-1)，z(n-2)...，z(n-M+1)]^T是辨识激励信号向量，β的取值为0.000001，

取1；e(n)是期望信号ρ(n)与自适应滤波器输出信号u_o(n)之间的误差信号。获得传递函数估计值

的具体过程与获得

的过程相同。

在上述实施例的基础上，设置一个初级扬声器2，扬声器2、扬声器S₁和扬声器S₂均为惠威1010MKII多媒体音箱；参考传感器R、误差传感器M₁和误差传感器M₂型号均为宁波Altron公司PM02；初级扬声器1距扬声器S₁和扬声器S₂的距离均为1.5m，扬声器S1距误差传感器M₁的距离和扬声器S2距误差传感器M₂的距离均为0.4m，扬声器S₁和扬声器S₂之间距离0.6m。数据采集和算法的运行在合众达TMS320c6727高级音频开发板上进行，系统的采样频率设为2Khz。

采用本发明提出的方法，对初级扬声器2发出152Hz的单频信号进行实验，各滤波器阶数均取128，耦合系数α₁、α₂均取0.1，δ₁的取值为0.000001，

取1，δ2的取值为0.000001，

取1。分别对比算法收敛前后，误差传感器M₁，M₂处的噪声声级，发现算法收敛后，两处的噪声声级均下降分别为18、16dB左右。与在同样的实验条件下，采用传统的多通道FLMS算法得到的结果相比基本一致。说明本发明提出的方法在大幅降低计算量的情况下，可保持系统性能基本不变，证明了本发明的有效性。

Claims (1)

1.一种用于消减噪声的多通道有源噪声控制方法，其特征在于包括：设置1个用于拾取初级噪声源信号的参考传感器、至少2个用以产生与初级噪声源信号相反的抵消噪声信号的次级源和与所述的次级源数量相同的用以拾取初级噪声源信号与抵消噪声信号相互抵消后的残留信号的误差传感器，将所述的次级源与所述的误差传感器成对布放形成一路信号传输通道，然后按以下步骤进行：

1)通过控制电路产生辨识激励信号z(n)，将辨识激励信号z(n)依次传送到各路信号传输通道，使次级源发出激励声波，由对应的误差传感器拾取激励声波，并送回所述的控制电路，用普通的LMS算法对所述的次级源与所述的误差传感器之间的传递函数S_jj(n)进行辨识，依次得到各路信号传输通道的传递函数估计值

其中j表示信号传输通道的路序号，n是时间，为大于零的正整数；

2)控制电路读取参考传感器的信号得到初级噪声源信号x(n)，根据公式

得到第j路信号传输通道的合成参考信号x′_j(n)，其中J为总的信号传输通道路数，y′_l(n)＝α_ly_l(n)，y_l(n)是第l路信号传输通道自适应滤波器输出信号，l为大于等于1小于等于J且不等于j的正整数，0＜α_l＜0.5为第l路输出y_l(n)的耦合系数；

3)根据公式

得到第j路信号传输通道的自适应滤波器输出信号y_j(n)，式中，

是第j路自适应滤波器系数向量W_j(n)的转置，而W_j(n)表示为公式W_j(n)＝[w_j(n)，w_j(n-1)，w_j(n-2)...，w_j(n-L+1)]^T；X′_j(n)是第j路合成参考信号向量，表示为公式X′_j(n)＝[x′_j(n)，x′_j(n-1)，x′_j(n-2)...，x′_j(n-L+1)]^T；式中，上标T是转置符号，L是自适应滤波器的阶数；

4)根据公式

得到j路信号传输通道的滤波参考信号v_jj(n)，其中

是信号传输通道的传递函数估计值

的转置，X′_j(n)是第j路合成参考信号向量；

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