CN110010116A - 一种基于动量FxLMS算法的主动噪声控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明请求保护一种基于动量FxLMS算法的主动噪声控制系统。主要包括5个模块：噪声信号滤波模块(1)、动量FxLMS算法模块(2)、次级通道建模模块(3)、白噪声产生器模块(4)及主通道路径模块(5)。本发明目的在于提高ANC系统的收敛速度。创新点在于针对噪声信号功率谱密度的不平坦造成传统FxLMS算法在室内噪声消除应用中控制滤波器的收敛速度会受到极大的影响，提出采用动量FxLMS算法(传统LMS算法中增加一个由于权系数增加的动量项)来更新控制滤波器的权值，从而加速梯度下降，使抽头系数均值收敛得更快更平稳。该结构具有收敛速度快和结构简单等特点。

Description

一种基于动量FxLMS算法的主动噪声控制系统

技术领域

本发明属于噪声消除技术领域，尤其涉及到一种基于动量FxLMS算法的对低频噪声消除的主动噪声控制系统(ANC)中次级通道建模方法的研究。

背景技术

近年来，由于人均机动车保有量的增加，随之而来的交通噪声的危害也越来越严重在一些大中型城市尤为严重，声学噪声逐渐对人们的身体健康以及生活质量危害越来越高。传统的噪声控制主要以噪声的声学控制为主，主要的技术手段包括吸声处理、隔声处理、使用消声器、振动的隔离与降低等。这些噪声控制方法的机理在于使噪声声波与声学材料或结构相互作用而消耗声能，从而达到降噪的目的，属于无源控制的方法，称为“无源”噪声控制。总体上讲，无源控制的方法对降低中高频噪声较为有效，而对降低低频噪声的作用不大。而主动噪声控制(ANC)对低频噪声却有着很好的降噪效果^[1]，因此受到了很大的关注。

ANC作为噪声消除中的重要组成部分，其设计中所面临的主要挑战与ANC系统的收敛时间有关。而传统的FxLMS算法使用的是LMS算法来更新控制滤波器的权值，由于输入信号的自相关矩阵的特征值分散的问题会导致LMS算法慢的收敛模式，为此对控制滤波器采用动量LMS算法对控制滤波器的权值进行更新。次级通道(从噪声控制滤波器的输出到误差传感器测量残余噪声的路径)的存在会导致标准最小均方(LMS)算法的不稳定性，并且次级通道路径是随时间变化或非线性的，这又会导致ANC系统降噪性能的下降或发散。因此为了确保ANC系统的收敛，需要对次级通道路径进行建模，以跟踪次级路径的变化，从而提高ANC系统降噪性能的稳定性。

发明内容

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种利用在传统的LMS算法中引入一个由于权系数相关的动量项，来降低整个ANC系统的收敛时间，实现了整个ANC系统更快的收敛速度的方法。本发明的技术方案如下：

一种基于动量FxLMS)算法的主动噪声控制系统，其包括：

噪声信号滤波模块、动量FxLMS算法模块、次级通道建模模块、白噪声产生器模块及主通道路径模块，其中

噪声信号滤波模块，用于通过次级通道模拟滤波器对初始参考噪声信号x(n)进行滤波，产生滤波信号x’(n)进而注入到ANC系统主控制自适应滤波器中，成为主通道自适应滤波器的输入信号；

动量FxLMS算法模块，用于对经过滤波器过滤的信号采用动量FxLMS算法，更新控制滤波器W(z)的权系数，控制滤波器W(z)分别与噪声源、滤波器和动量FxLMS算法模块相连接，原始的噪声信号通过控制滤波器输出y(n)，y(n)与白噪声产生器产生的白噪声相加，再经过次级通道产生抗噪信号y’(n)，抗噪信号y’(n)与主路径的噪声d(n)相结合以减少误差传感器周围的声压；

次级通道建模模块(3)，用于对次级通道进行实时的建模，包括次级通道路径S(z)、次级建模滤波器VSS-LMS算法模块，S(z)表示次级声源与误差传感器之间的声学响应，S(z)用于模拟ANC系统次级通道的路径函数，次级建模滤波器VSS-LMS算法模块用于更新次级通道建模滤波器的抽头系数；白噪声发生器产生一组随机信号v(n)，v(n)通过次级路径产生建模信号v’(n)，另外一端v(n)通过建模滤波器产生建模信号v’(n)，参与误差信号e(n)与建模信号做差产生误差信号f(n)。f(n)作为动量LMS算法和VSS-LMS算法的误差信号；

白噪声发生器模块，用于产生高斯白噪声，并注入次级通道建模模块的次级路径；

主通道路径模块，用于(模拟ANC系统主通道的路径函数(声学响应)从而对初始信号进行滤波，得到主通道自适应滤波器的期望信号d(n))。

进一步的，所述在误差麦克风e(n)处监测其降噪性能，根据如下公式反映出其降噪性能的大小和次级通道建模的精确度：

其中R：ANC系统的降噪性能的好坏；e(n)：ANC系统主控制自适应滤波器的误差函数；d(n)：ANC系统主控制自适应滤波器的期望信号；△S：ANC系统中次级通道建模的精确度大小；S_i(n)：ANC系统中实际次级通道的路径函数；ANC系统中模拟次级通道的路径函数。

进一步的，所述动量FxLMS算法模块的动量LMS算法只比LMS算法增加了一个由权系数相关而引入的动量项，也就是说，如果以前的权系数变化量较大的时候，则目前权系数的修正量就增加，起到加速梯度下降，使得权系数均值收敛。

进一步的，所述次级通道建模模块(3)为了解决次级路径随时间变化的问题，对ANC系统在进行次级通道建模的一开始，采用在线建模，使其能够跟踪次级通道的变化，保证控制滤波器的稳定性。

所述次级通道建模模块(3)采用变步长LMS算法进行建模滤波器的权值更新，步骤如下：

估计e(n)和f(n)的功率

P_e(n)＝λP_e(n)+(1-λ)e²(n)

P_f(n)＝λP_f(n)+(1-λ)f²(n)

这里的P_e(n)和P_f(n)分别为残余误差信号e(n)和建模误差信号f(n)；

计算两个功率的比值：ρ(n)＝P_f(n)/P_e(n)

计算步长参数μ_s(n)的具体数值：

μ_s(n)＝ρ(n)μ_min+(1-ρ(n))μ_max

μ_min和μ_max为建模滤波器的最小步长和最大步长；

对于控制滤波器使用以下算法进行更新权值：

方程式中：α为动量因子，取|α|<1,u_w表示控制滤波器的步长参数。

本发明的优点及有益效果如下：

主动噪声控制(ANC)主要是基于声叠加原理，利用机电组合来抑制声学噪声信号的方法。与传统的被动噪声控制(PNC)方法相比，传统的噪声控制方法只可以降低频段较窄的低频信号并且需要的装置或者体积庞大而且笨重，应用的场景受限。而ANC系统在低频噪声的降噪、安装的便利、工作性能的稳定等方面有着很好的效果并且还可以通过控制参数来抵消不同特性的噪声。

而基于动量FxLMS算法的次级通道建模的ANC系统，不仅解决了对于次级路径的快速的跟踪，来保证控制滤波器算法的稳定性，而且也解决了由于输入信号x(n)自相关矩阵的特征值高度分散导致控制滤波器的收敛速度慢直接使得整个ANC系统运行时间慢的问题。

本技术重点难点在于为了解决传统的LMS算法对于输入信号的自相关矩阵的特征值的敏感性较高，采用动量FxLMS算法。另外为了平衡次级路径的收敛速度与跟踪的灵敏性之间的矛盾，采用了VSS-LMS算法。以及在实际操作中的参考信号对次级路径建模的影响。

噪声源产生的参考信号x(n)通过主通道后产生干扰信号d(n)，为了产生抗噪声信号y’(n)，参考信号通过控制滤波器w(z)，产生输出信号y(n)，y(n)通过次级路径产生抗噪声信号y’(n)，为了使得动量LMS算法对控制滤波器权值更新的稳定性，必须让参考信号x(n)通过次级建模滤波器为了解决次级路径随时间变化，必须在线的对次级建模滤波器进行估计，为此需要使用与参考信号不相关的随机噪声注入到次级路径里面，白噪声发生器产生这样一组随机信号v(n)，v(n)通过次级路径产生建模信号v’(n)，另外一端v(n)通过建模滤波器产生建模信号v’(n)，参与误差信号e(n)与建模信号做差产生误差信号f(n)。f(n)作为动量LMS算法和VSS-LMS算法的误差信号。

本发明在一定程度上提高了ANC系统在对低频噪声的降噪时候整个系统的性能，具有如下突出的优点：

1.收敛速度快，动量LMS只比LMS算法增加了一个由于权系数相关而引入的动量项，在权系数变化较大的情况下，则目前的权系数就会增加，可以起到加速梯度下降，使权系数均值收敛的更快更平稳的作用。采用动量FxLMS算法后，其收敛系数的取值较FxLMS算法有所增加，来降低步长对参考信号自相关矩阵的特征值分散程度的敏感性，从而加速控制滤波器的收敛速度。

2.对于次级通道建模滤波器而言，采用变步长LMS算法进行建模滤波器的权值更新，

附图说明

图1是本发明提供优选实施例自适应有源前馈系统示意图；

图2为自适应有源前馈控制系统框图；

图3为本发明提出的使用MFxLMS算法的有源噪声消除系统框图；

图4为ANC系统综合仿真结果图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：

本发明提出的ANC系统采用Matlab2016b进行仿真。

如附图1所示初级噪声源发出声波，参考传感器拾取参考信号x(t)作为控制器的输入。控制器根据算法规则计算出次级信号y(t)，输出后经过功率放大器驱动次级声源。初级声源和次级声源产生的声波分别形成初级声场和次级声场，误差传声器同时接收到初级声场和次级声场的声压(或其他声学参量)，两者叠加后形成误差信号e(t)。误差信号输入到控制器中，自适应算法根据预先设定的控制目标调整控制器权系数从而改变次级信号的强度(包括幅度和相位)。这样的过程不断持续下去，直至满足控制目标，系统达到稳定。

如附图2所示，控制器的传递函数记为W(ω)，并设M_r、L_s和M_e等电声器件的灵敏度分别为M_r(ω)、L_s(ω)和M_e(ω)。在空间中、声波从初级声源P到参考传感器M_r、P到误差传感器M_e，以及次级声源L_s到M_e的声传播通路的传递函数分别记为H_pr(ω)、H_pe(ω)和H_se(ω),控制器外围的A/D转换器、前置放大器、抗混淆滤波器的传递函数为N₁(ω),D/A转换器、平滑滤波器、功率放大器的传递函数为N₂(ω)，将图一自适应有源前馈控制系统就转换为图2的形式。图2中的虚线表示的通路为次级声反馈通路对系统的稳定性有很大的影响，需要采用专门的滤波器结构或算法来处理。

如附图3所示，本发明提出一种基于动量FxLMS算法的主动噪声控制(ANC)系统的设计，能够降低LMS算法由于参考信号的自相关矩阵的特征值分散程度的敏感性使得控制滤波器的收敛时间大大降低，并且由于次级路径采用的变步长算法，使得整个ANC系统的收敛时间大大降低，其特征在于，包括：

5个模块：(1)噪声信号滤波、(2)MFxLMS算法、(3)次级通道建模、(4)白噪声产生器及(5)主通道路径。

2、动量FxLMS算法模块，目的在于添加的次级通道建模滤波器的S’(z)是为了保证动量LMS算法的稳定性，噪声源产生的信号通过S’(z)输入到动量LMS算法来更新控制滤波器的权系数。原始的噪声信号通过控制滤波器输出y(n)，再经过次级路径产生抗噪信号y’(n),y’(n)与主路径的噪声d(n)相结合以减少误差扬声器周围的声压。在真实的噪声环境中参考信号的自相关矩阵的特征值的的分散极其严重，直接导致控制滤波器的权值更新变慢，使用动量LMS算法是在传统的LMS算法中增加了动量项，会使得迭代步长μ_S(n)的取值范围围绕着FXLMS算法有所增加，降低了迭代步长对特征值分散度的敏感性降低了。

次级通道建模模块，在实际的工程中，由于次级路径是时变的，这种情况下主控制滤波器中的动量LMS算法会出现不稳定甚至发散，也会使得降噪的效果恶化。为了解决这个问题需要对次级通道进行实时的建模。

变步长算法模块，在更新建模滤波器的权值的时候，注意到不仅要关注算法的收敛速度还需要算法拥有更敏感跟踪性能，为了在这个限制条件之间取得更好的效果，选择变步长算法(VSS-LMS)。

白噪声发生器模块，在对次级路径进行实时建模的时候，需要在次级路径中注入的输入信号与噪声源产生的信号不相关，为了解决这个问题对使用白噪声发生器对次级路径注入高斯白噪声。

主通道路径模块，目的在于给ANC系统提供一个初始的主路径声学响应函数，进而结合其它几个模块一起构成对初始参考噪声x(n)的降噪，并在误差麦克风e(n)处监测其降噪性能。

有源噪声消除是根据叠加原理，通过产生同等振幅并且相位相反的信号，噪声源产生的参考信号x(n)通过主通道产生干扰信号d(n)，为了产生抗噪声信号y’(n)，参考信号通过控制滤波器w(z)，产生输出信号y(n)，y(n)通过次级路径产生抗噪声信号y’(n)，为了使得动量LMS算法对控制滤波器权值更新的稳定性，必须让参考信号x(n)通过次级建模滤波器为了解决次级路径随时间变化，必须在线的对次级建模滤波器进行估计，为此需要使用与参考信号不相关的随机噪声注入到次级路径里面，白噪声发生器产生这样一组随机信号v(n)，v(n)通过次级路径产生建模信号v’(n)，另外一端v(n)通过建模滤波器产生建模信号v’(n)，参与误差信号e(n)与建模信号做差产生误差信号f(n)。f(n)作为动量LMS算法和VSS-LMS算法的误差信号。

最后得到的数据可以根据如下公式反映出其降噪性能的大小和次级通道建模的精确度：

其中R：ANC系统的降噪性能的好坏；

e(n)：ANC系统主控制自适应滤波器的误差函数；

d(n)：ANC系统主控制自适应滤波器的期望信号；

△S：ANC系统中次级通道建模的精确度大小；

S_i(n)：ANC系统中实际次级通道的路径函数；

ANC系统中模拟次级通道的路径函数

如附图4(a)所示，VSS-MFxLMS算法和传统的VSS-FxLMS在最初的阶段两个算法的重叠在了一块，经过不到1000次的迭代的时候就可以看出VSS-MFxLMS算法的明显的升高，可以看出提出的方法降低了梯度算子对参考信号自相关矩阵的特征值的敏感程度。

如附图4(b)所示，提出的动量MFxLMS在保证系统稳定的前提下，增加了由于权系数而引入的动量项，起到了加速梯度下降，使得权系数均值收敛的更快。

图4(c)反映了建模滤波器的建模精度，由于控制滤波器的收敛速度的提高，使得次级通道建模精度在达到相同程度迭代次数缩短了一倍以上。受用VSS-MFxLMS比VSS-FxLMS对于自相关矩阵的特征值分散程度的敏感性降低了，有利于自适应过程的收敛。

如图4(d)所示由于所提出的VSS-MFxLMS算法加速了控制滤波器的收敛，使得次级通道变步长参数μ_S(n)比传统的方法更快的达到最大步长，从而加快了ANC系统的降噪速度。

以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (5)

1.一种基于动量FxLMS算法的主动噪声控制系统，其特征在于，包括：

噪声信号滤波模块(1)、动量FxLMS算法模块(2)、次级通道建模模块(3)、白噪声产生器模块(4)及主通道路径模块(5)，其中

噪声信号滤波模块(1)，用于通过次级通道模拟滤波器对初始参考噪声信号x(n)进行滤波，产生滤波信号x’(n)进而注入到ANC系统主控制自适应滤波器中，成为主通道自适应滤波器的输入信号；

动量FxLMS算法模块，用于对经过滤波器过滤的信号采用动量FxLMS算法，更新控制滤波器W(z)的权系数，控制滤波器W(z)分别与噪声源、滤波器和动量FxLMS算法模块相连接，原始的噪声信号通过控制滤波器输出y(n)，y(n)与白噪声产生器产生的白噪声相加，再经过次级通道产生抗噪信号y’(n)，抗噪信号y’(n)与主路径的噪声d(n)相结合以减少误差传感器周围的声压；

次级通道建模模块(3)，用于对次级通道进行实时的建模，包括次级通道路径S(z)、次级建模滤波器VSS-LMS算法模块，S(z)表示次级声源与误差传感器之间的声学响应，S(z)用于模拟ANC系统次级通道的路径函数，次级建模滤波器VSS-LMS算法模块用于更新次级通道建模滤波器的抽头系数；白噪声发生器产生一组随机信号v(n)，v(n)通过次级路径产生建模信号v’(n)，另外一端v(n)通过建模滤波器产生建模信号v’(n)，参与误差信号e(n)与建模信号做差产生误差信号f(n)。f(n)作为动量LMS算法和VSS-LMS算法的误差信号；

白噪声发生器模块(4)，用于产生高斯白噪声，并注入次级通道建模模块(3)的次级路径；

主通道路径模块(5)，用于(模拟ANC系统主通道的路径函数(声学响应)从而对初始信号进行滤波，得到主通道自适应滤波器的期望信号d(n))。

2.根据权利要求1所述的基于动量FxLMS算法的主动噪声控制系统，其特征在于，所述在误差麦克风e(n)处监测其降噪性能，根据如下公式反映出其降噪性能的大小和次级通道建模的精确度：

其中R：ANC系统的降噪性能的好坏；e(n)：ANC系统主控制自适应滤波器的误差函数；d(n)：ANC系统主控制自适应滤波器的期望信号；△S：ANC系统中次级通道建模的精确度大小；S_i(n)：ANC系统中实际次级通道的路径函数；ANC系统中模拟次级通道的路径函数。

3.根据权利要求1所述的基于动量FxLMS算法的主动噪声控制系统，其特征在于，所述动量FxLMS算法模块的动量LMS算法只比LMS算法增加了一个由权系数相关而引入的动量项，也就是说，如果以前的权系数变化量较大的时候，则目前权系数的修正量就增加，起到加速梯度下降，使得权系数均值收敛。

4.根据权利要求1所述的基于动量FxLMS算法的主动噪声控制系统，其特征在于，所述次级通道建模模块(3)为了解决次级路径随时间变化的问题，对ANC系统在进行次级通道建模的一开始，采用在线建模，使其能够跟踪次级通道的变化，保证控制滤波器的稳定性。

5.根据权利要求1所述的基于动量FxLMS算法的主动噪声控制系统，其特征在于，所述次级通道建模模块(3)采用变步长LMS算法进行建模滤波器的权值更新，步骤如下：

估计e(n)和f(n)的功率

P_e(n)＝λP_e(n)+(1-λ)e²(n)

P_f(n)＝λP_f(n)+(1-λ)f²(n)

这里的P_e(n)和P_f(n)分别为残余误差信号e(n)和建模误差信号f(n)；

计算两个功率的比值：ρ(n)＝P_f(n)/P_e(n)

计算步长参数μ_s(n)的具体数值：

μ_s(n)＝ρ(n)μ_min+(1-ρ(n))μ_max

μ_min和μ_max为建模滤波器的最小步长和最大步长；

对于控制滤波器使用以下算法进行更新权值：

方程式中：α为动量因子，取|α|<1，u_w表示控制滤波器的步长参数。