CN111402853A - 一种适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法 - Google Patents

一种适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，包括：步骤一、获取系统参考噪声信号及所述系统参考噪声信号中的窄带成分的频率，得到正弦噪声分离器和窄带主动降噪系统的内部参考信号；步骤二、根据所述内部参考信号得到宽带主动降噪子系统的参考信号，并且根据所述宽带主动降噪子系统的参考信号得到宽带主动降噪子系统的输出信号；以及根据所述内部参考信号得到窄带主动降噪子系统的输出信号；步骤三、对所述宽带主动降噪子系统的输出信号和所述窄带主动降噪子系统的输出信号求和，得到宽窄带混合主动降噪系统的输出信号。

Description

一种适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法
技术领域
本发明属于主动噪声控制技术领域，特别涉及一种适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法。
背景技术
如今，随着人们对汽车车内舒适性及NVH性能的追求，车内噪声得到了越来越多的重视。汽车所产生的噪声不但对车外的公共环境造成噪声污染，车内的噪声也会使人情绪受到影响，甚至导致注意力分散，给车辆行驶带来巨大的安全隐患。高声压级的噪音对人体健康也有严重的负面影响，会造成消化不良，食欲不振，恶心呕吐等不良反应。长期处于噪声环境中，不仅影响驾驶安全，还会给人们身心健康造成很大程度上的危害。因此，控制车内噪声已经成为汽车行业中一个重要的研究方向。
传统上，噪声的被动控制主要通过控制噪声源、切断传播途径、保护接收者三种方法进行降噪，一般是通过优化部件结构设计、增加车身结构刚度或添加声学材料的方式实现。但这些方法只对车内的中、高频噪声能有效降噪，在噪声的低频段，要想取得良好的降噪效果，需要通过拓扑优化来修正结构、设置大厚度、高成本的吸声材料，其代价是高昂的。而噪声主动控制(ANC)技术是利用声波干涉的原理，通过在场景中合理布置麦克风及次级声源的方式来达到降噪目的的一种方法，它能够在基本不增加目标对象重量的条件下，有效地抑制其噪声水平，进而改善整体环境的声品质，是一种高效、高性价比的噪声控制方法。将主动噪声控制技术应用于车内，不仅能够降低低频噪声，并且能有效提升车内声品质，从而提升汽车产品的竞争力。
通常运用于车内主动降噪的系统分为两种，一种是窄带主动降噪系统，主要对发动机的阶次噪声进行性选择性地控制，另一种是宽带主动降噪系统，主要对车内的路面噪声进行控制。对于发动机阶次噪声的控制，通常利用转速传感器获得转速信号，并利用阶次噪声的频率与转速之间的关系为窄带主动降噪系统提供内部的参考信号。而对于路面噪声的控制通常需要多个布置在汽车悬架上的加速度传感器来获取与路面噪声相干性较大的参考信号，但加速度器的使用会导致成本增加。若利用麦克风采集车内参考信号，用宽带主动降噪系统进行主动控制，能够减低成本，但该系统参考信号存在窄带成分的情况下，性能较差，而宽窄带混合控制对于采集的噪声能够同时对宽带成分和窄带成分进行有效的降噪，若能运用至车内既可以避免单独对路面噪声参考信号的构建而减少花费在传感器方面的成本，又能对发动机阶次窄带噪声进行有效控制。但目前的宽窄带混合主动噪声控制系统主要用于管道控制，并且系统内部的两个子系统存在耦合的问题，影响系统整体的收敛速度。另一方面，主动降噪系统中普遍采用定步长的滤波-x最小均方(Filter-x LeastMean square,FxLMS)算法存在收敛速度与稳态误差不可兼顾的缺陷，即当步长大时收敛速度快，但稳态误差大，当步长小时，稳态误差小但收敛速度慢。
发明内容
本发明设计开发了一种适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，通过正弦噪声分离器将宽窄带信号分离，两个子系统对宽带和窄带成分独立进行信号处理，两者的输出信号之和作为宽窄带混合主动降噪系统的输出信号，其目的之一是解决内部两子系统相互耦合的问题，并且改善系统的收敛速度。
本发明设计开发了一种适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其目的之二采用自适应步长算法，利用步长与误差信号之间的非线性函数关系进行的步长的动态调节，进一步改善收敛速度和稳态误差。
本发明提供的技术方案为：
一种适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，包括如下步骤：
步骤一、获取系统参考噪声信号及所述系统参考噪声信号中的窄带成分的角频率，得到正弦噪声分离器和窄带主动降噪系统的内部参考信号；
步骤二、根据所述内部参考信号得到宽带主动降噪子系统的参考信号，并且根据所述宽带主动降噪子系统的参考信号得到宽带主动降噪子系统的输出信号；
yB(n)＝wT(n)xB(n)；
以及根据所述内部参考信号得到窄带主动降噪子系统的输出信号；
Figure BDA0002396637490000031
其中，w(n)为宽带主动降噪子系统的滤波器权值系数，xB(n)为宽带主动降噪子系统的参考信号；n为时间指数，
Figure BDA0002396637490000032
分别为n时刻窄带主动降噪子系统的滤波器权值系数；xai(n)、xbi(n)分别为n时刻的内部参考信号；q是窄带成分的角频率个数；
步骤三、得到宽窄带混合主动降噪系统的输出信号；
y(n)＝yN(n)+yB(n)。
优选的是，所述内部参考信号为：
xai(n)＝cos(ωin)；xbi(n)＝sin(ωin)；
式中，ωi为系统参考噪声信号中的窄带成分的角频率。
优选的是，所述宽带主动降噪子系统的参考信号为：
xB(n)＝xR(n)-yS(n)；
其中，
Figure BDA0002396637490000033
式中，xR(n)为系统参考噪声信号，yS(n)为正弦噪声分离器的输出信号，
Figure BDA0002396637490000034
和
Figure BDA0002396637490000035
分别为n时刻正弦噪声分离器的滤波器权值系数。
优选的是，在所述步骤二之后，还包括将所述正弦噪声分离器的滤波器权值系数更新为：
Figure BDA0002396637490000036
Figure BDA0002396637490000037
其中，μs为正弦噪声分离器的滤波器的权值更新步长。
优选的是，还包括将所述宽带主动降噪子系统的滤波器权值系数更新为：
Figure BDA0002396637490000038
其中，
Figure BDA0002396637490000039
式中，
Figure BDA00023966374900000310
为yB(n)经过估计次级通路的滤波后的估计抵消信号，
Figure BDA00023966374900000311
为xB(n)经估计初级通路滤波后的估计初级信号；μB(n)为宽带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长，
Figure BDA0002396637490000041
为xB(n)经估计次级通路滤波后的滤波信号。
优选的是，所述宽带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长为：
Figure BDA0002396637490000042
其中，αB和βB为常系数。
优选的是，还包括将所述窄带主动降噪子系统的滤波器权值系数更新为：
Figure BDA0002396637490000043
Figure BDA0002396637490000044
其中，
Figure BDA0002396637490000045
式中，
Figure BDA0002396637490000046
为yN(n)经过估计次级通路的滤波后的估计抵消信号，
Figure BDA0002396637490000047
为yS(n)经估计初级通路滤波后的估计初级信号；μN(n)为窄带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长。
优选的是，所述窄带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长为：
Figure BDA0002396637490000048
式中，αN和βN为常系数。
本发明的有益效果是：
(1)本发明提供的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法与传统的用于车内的主动降噪系统相比，其优势在于可以同时对车内以发动机噪声为主的窄带噪声和以路噪为主的随机宽带噪声进行主动降噪；该算法的参考信号可以直接通过麦克风获得，降低了成本；并且该算法通过提前辨识初级通路和次级通路，在主动降噪子系统内部产生误差信号，使两个子系统独立运行，互不干扰，解决了现有宽窄带混合主动降噪系统中两子系统共用一个误差信号所导致的耦合问题，改善了系统的收敛速度，并且在硬件上减少了误差传感器的使用，降低了成本。
(2)本发明提供的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法采用以误差信号为自变量的非线性函数来自适应调整步长参数，在误差较大时给予较大的步长，保证较快的收敛速度，在误差逐渐趋于零时给予较小的步长，保证较小的稳态误差，因而与传统的FxLMS算法相比，具有更快的收敛速度和更小的稳态误差，进一步改善了控制系统的降噪性能。
附图说明
图1为本发明所述的适用于车内的宽窄带混合主动降噪系统及算法的原理框图。
图2(a)为本发明所述的对比试验中所采用的宽窄带混合噪声参考信号的时域图。
图2(b)为本发明所述的对比试验中所采用的宽窄带混合噪声参考信号的频域图。
图3(a)为本发明所述的对比试验中采用的初级通道与次级通道的幅频响应曲线。
图3(b)为本发明所述的对比试验中采用的初级通道与次级通道的相频响应曲线。
图4(a)为本发明所述的对比试验中宽窄带混合噪声信号下宽带主动降噪(BANC)系统的频域降噪效果图。
图4(b)为本发明所述的对比试验中宽窄带混合噪声信号下窄带主动降噪(NANC)系统的频域降噪效果图。
图4(c)为本发明所述的对比试验中宽窄带混合噪声信号下现的有宽窄带混合主动降噪(HANC)系统的频域降噪效果对比。
图4(d)为本发明实施例中宽窄带混合噪声信号下本发明所提的改进宽窄带混合主动降噪(MHANC)系统的频域降噪效果图。
图4(e)为本发明实施例中宽窄带混合噪声信号下采用本发明所提算法的改进宽窄带混合主动降噪(VSS-MHANC)系统的频域降噪效果图。
图5为本发明所述的对比试验中宽窄带混合噪声信号下各类主动降噪系统的误差信号的均方值曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
如图1所示，本发明提供了一种适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其使用的降噪系统包括：正弦噪声分离器、宽带主动降噪子系统及窄带主动降噪子系统。利用正弦噪声分离器将参考信号中的宽窄带成分分离，由宽带主动降噪子系统和窄带主动降噪子系统分别对宽带成分和窄带成分进行降噪。基于本发明提供的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，正弦噪声分离器包括：二权值更新子模块1和预测滤波器子模块1；宽带主动降噪子系统包括：权值更新子模块2、预测滤波器子模块2、步长参数自适应调整子模块2和误差合成子模块2；窄带主动降噪子系统包括：二权值更新子模块3、预测滤波器子模块3、步长参数自适应调整子模块3、误差合成子模块3；此外，所述的降噪系统还包括输出求和子模块。其中，所述二权值更新子模块1、权值更新子模块2、二权值更新子模块3，采用自适应迭代公式来实时更新预测滤波器系数，并将所得结果分别传输到预测滤波器子模块1、预测滤波器子模块2、预测滤波器子模块3；所述步长参数自适应调整子模块2和步长参数自适应调整子模块3，分别依据误差合成子模块2和误差合成子模块3传输的误差信号，通过以误差信号为自变量的非线性函数来自适应调整步长参数的大小，并将所得结果传输到权值更新子模块2和权值更新子模块3；所述预测滤波器子模块1、预测滤波器子模块2和预测滤波器子模块3用于计算输出信号，均采用有限脉冲响应滤波器(FIR滤波器)；所述输出求和子模块用于对预测滤波器子模块2和预测滤波器子模块3的输出信号进行求和作为系统的输出。
如图1所示，xR(n)是由参考麦克风所采集的系统参考噪声信号，P(z)是参考麦克风与目标降噪区域间的初级通路，
Figure BDA0002396637490000061
是初级通路的估计，d(n)是系统参考噪声信号xR(n)经过初级通路的初级噪声，S(z)是目标降噪区域与扬声器之间的次级通路，
Figure BDA0002396637490000062
是次级通路S(z)的估计，并在此设定
Figure BDA0002396637490000063
与P(z)相等，
Figure BDA0002396637490000064
与S(z)相等。y(n)是降噪系统的输出信号，y′(n)是y(n)经过次级通路的抵消信号，e(n)是初级噪声d(n)与抵消信号y′(n)在目标降噪区域叠加后的残余噪声。在系统内部，正弦信号分离器中的误差信号xB(n)作为宽带主动降噪子系统的参考信号，xai(n)和xbi(n)为分离器的内部参考信号，输出信号yS(n)作为窄带主动降噪子系统的参考信号。在宽带主动降噪子系统中，参考信号xB(n)经估计的初级通路
Figure BDA0002396637490000071
滤波后得到估计初级信号
Figure BDA0002396637490000072
该子系统输出信号yB(n)经估计的次级通路
Figure BDA0002396637490000073
滤波后得到估计抵消信号
Figure BDA0002396637490000074
估计初级信号
Figure BDA0002396637490000075
与估计次级信号
Figure BDA0002396637490000076
作差后得到估计误差信号
Figure BDA0002396637490000077
再反馈至滤波器进行权值更新。在窄带主动降噪子系统中，参考信号yS(n)经估计的初级通路
Figure BDA0002396637490000078
滤波后得到估计初级信号
Figure BDA0002396637490000079
xai(n)和xbi(n)为子系统内部参考信号，
Figure BDA00023966374900000710
和
Figure BDA00023966374900000711
为内部参考信号xai(n)和xbi(n)经估计的次级通路
Figure BDA00023966374900000712
滤波后得到的滤波信号。该子系统输出信号yN(n)经估计的次级通路
Figure BDA00023966374900000713
滤波后得到估计抵消信号
Figure BDA00023966374900000714
估计初级信号
Figure BDA00023966374900000715
与估抵消级信号
Figure BDA00023966374900000716
作差后得到估计误差信号
Figure BDA00023966374900000717
再反馈至滤波器进行权值更新。
在针对宽窄带混合噪声进行主动降噪时，降噪过程如下：
首先，参考麦克风采集系统参考噪声信号xR(n)，并由转速传感器提供的同步信号r(t)计算窄带成分的频率ωi，即ωi＝2πr(t)i/60，正弦噪声分离器和窄带主动降噪子系统据此合成内部参考信号，结果如下：
xai(n)＝cos(ωin)；
xbi(n)＝sin(ωin)；
正弦噪声分离器中的预测滤波器子模块1将初始权值系数
Figure BDA00023966374900000718
和
Figure BDA00023966374900000719
分别与内部参考信号xai(n)和xbi(n)进行卷积运算并求和，并以此得到输出信号yS(n)，结果如下：
Figure BDA00023966374900000720
系统参考噪声信号xR(n)与由预测滤波器子模块1生成的输出信号yS(n)作差得到误差信号，亦即宽带主动降噪子系统的参考信号，结果如下
xB(n)＝xR(n)-yS(n)；
将计算所得到的xai(n)、xbi(n)及xB(n)带入二权值更新子模块1中的自适应迭代公式，进行权值更新。其中，二权值更新子模块1的自适应迭代公式基于最速下降原理，表示为：
Figure BDA00023966374900000721
Figure BDA00023966374900000722
其中，n为时间指数，
Figure BDA0002396637490000081
为n时刻预测滤波器1的第一权值系数，
Figure BDA0002396637490000082
为(n+1)时刻预测滤波器的第一权值系数；
Figure BDA0002396637490000083
为n时刻预测滤波器1的第二权值系数，
Figure BDA0002396637490000084
为(n+1)时刻预测滤波器1的第二权值系数；μs为正弦噪声分离器的滤波器的权值更新步长，J1a(n)、J1b(n)为自适应迭代公式的代价函数,▽J1a(n)、▽J1b(n)为其梯度。上式中，▽J1a(n)、▽J1b(n)分别通过求J1a(n)相对
Figure BDA0002396637490000085
和J1b(n)相对
Figure BDA0002396637490000086
的一阶导数获得，表示如下：
Figure BDA0002396637490000087
Figure BDA0002396637490000088
其中，xai(n)、xbi(n)为正弦信号分离器的内部参考信号，具体为xai(n)＝cos(ωin)、xbi(n)＝sin(ωin)，其中，ωi可通过同步信号计算得到；xB(n)为正弦信号分离器的误差信号同时也是宽带子系统的参考信号。
可得出预测滤波器1的权值系数
Figure BDA0002396637490000089
和
Figure BDA00023966374900000810
的更新结果如下：
Figure BDA00023966374900000811
Figure BDA00023966374900000812
同时，宽带主动降噪子系统得到参考信号xB(n)经估计初级通路
Figure BDA00023966374900000813
滤波后估计初级信号
Figure BDA00023966374900000814
以及经估计初级次级通路
Figure BDA00023966374900000815
滤波后的滤波信号
Figure BDA00023966374900000816
结果如下：
Figure BDA00023966374900000817
Figure BDA00023966374900000818
预测滤波器2将初始权值系数w(n)与参考信号xB(n)进行卷积，并以此得到子系统输出信号yB(n)，结果如下：
yB(n)＝wT(n)xB(n)。
误差合成子模块2将子系统输出信号yB(n)在经过估计次级通路的滤波后所得信号
Figure BDA00023966374900000819
和参考信号xB(n)经过估计初级通路后所得信号
Figure BDA00023966374900000820
进行作差，生成内部误差信号，结果如下：
Figure BDA00023966374900000821
步长参数自适应调整子模块2根据误差信号
Figure BDA00023966374900000822
计算出宽带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长，结果如下：
Figure BDA0002396637490000091
而后将计算所得的μB(n)及
Figure BDA0002396637490000092
带入权值更新子模块2中的自适应迭代公式进行权值更新，权值更新子模块2中的自适应迭代公式基于最速下降原理，表示为：
w(n+1)＝w(n)-μB(n)·▽J2(n)
其中，n为时间指数，w(n)为n时刻预测滤波器的权值系数，w(n+1)为(n+1)时刻预测滤波器的权值系数；μB(n)为权值更新的步长参数，J2(n)为自适应迭代公式的代价函数,▽J2(n)为其梯度。上式中，▽J2(n)通过J2(n)相对w(n)的一阶导数获得，表示如下：
Figure BDA0002396637490000093
其中，
Figure BDA0002396637490000094
为宽带主动降噪子系统中参考信号xB(n)经辨识所得的次级通路
Figure BDA0002396637490000095
滤波后的滤波信号，
Figure BDA0002396637490000096
为内部合成的误差信号，即误差合成子模块2的输出信号。
可得出预测滤波器2的权值系数w(n)的更新结果如下：
Figure BDA0002396637490000097
窄带主动降噪子系统得到参考信号yS(n)(即预测滤波器子模块1生成的输出信号yS(n))经估计初级通路
Figure BDA0002396637490000098
滤波后估计初级信号
Figure BDA0002396637490000099
以及内部参考信号xai(n)、xbi(n)分别经估计初级次级通路
Figure BDA00023966374900000910
滤波后的滤波信号
Figure BDA00023966374900000911
Figure BDA00023966374900000912
结果如下：
Figure BDA00023966374900000913
Figure BDA00023966374900000914
Figure BDA00023966374900000915
预测滤波器3将所得权值系数
Figure BDA00023966374900000916
分别与内部参考信号xai(n)、xbi(n)进行卷积并求和作为子系统输出信号yN(n)，表示如下：
Figure BDA00023966374900000917
误差合成子模块3将子系统输出信号yN(n)在经过估计次级通路的滤波后所得估计抵消信号
Figure BDA0002396637490000101
和估计初级信号
Figure BDA0002396637490000102
进行作差，生成内部误差信号，结果如下：
Figure BDA0002396637490000103
步长参数自适应调整子模块3根据误差信号
Figure BDA0002396637490000104
计算出窄带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长，结果如下：
Figure BDA0002396637490000105
而后将计算所得的μN(n)以及
Figure BDA0002396637490000106
和
Figure BDA0002396637490000107
带入二权值更新子模块3中的自适应迭代公式，进行权值更新。二权值更新子模块3中的自适应迭代公式基于最速下降原理，表示为：
Figure BDA0002396637490000108
Figure BDA0002396637490000109
其中，n为时间指数，
Figure BDA00023966374900001010
为n时刻预测滤波器3的第一权值系数，
Figure BDA00023966374900001011
为(n+1)时刻预测滤波器的第一权值系数；
Figure BDA00023966374900001012
为n时刻预测滤波器3的第二权值系数，
Figure BDA00023966374900001013
为(n+1)时刻预测滤波器3的第二权值系数，μN(n)为窄带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长。J3a(n)、J3b(n)为自适应迭代公式的代价函数，▽J3a(n)、▽J3b(n)为其梯度。上式中，▽J3a(n)、▽J3b(n)分别通过求J3a(n)相对
Figure BDA00023966374900001014
的一阶导数和J3b(n)相对
Figure BDA00023966374900001015
的一阶导数获得，表示如下：
Figure BDA00023966374900001016
Figure BDA00023966374900001017
其中，
Figure BDA00023966374900001018
为窄带主动降噪子系统内部参考信号xai(n)、xbi(n)分别经辨识所得的次级通路
Figure BDA00023966374900001019
滤波后的滤波信号；
Figure BDA00023966374900001020
为内部合成的误差信号，即误差合成子模块3的输出信号。
可得出预测滤波器3的权值系数
Figure BDA00023966374900001021
和
Figure BDA00023966374900001022
的更新结果如下：
Figure BDA00023966374900001023
Figure BDA0002396637490000111
所述降噪系统中的输出求和子模块输出为预测滤波器子模块2和预测滤波器子模块3的输出之和，表示如下：
y(n)＝yN(n)+yB(n)。
不断重复上述过程，即可实现目标场景中宽窄带混合噪声的有效控制。为检验本发明所提算法对宽窄带混合噪声的降噪性能。
将本发明中提供适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法与现有技术中的几种典型噪声控制系统进行对比试验如下：
根据汽车稳态工况的车内发动机阶次噪声的窄带周期性的特点，以及车内路噪的随机宽带特性，合成系统降噪的参考信号，如图2(a)～2(b)所示。其中，图2(a)～2(b)中所示的宽窄带混合噪声参考信号，其窄带成分由频率分别为100Hz和200Hz的正弦信号组成，宽带成分由频带为0-500Hz的零均值高斯白噪声组成。实验中的初级通路P(z)与次级通路S(z)均以阶数为64阶的FIR滤波器表示，两个通路的频率响应如附图3(a)与图3(b)所示。其中，图3(a)为两个通路的幅频响应曲线，图3(b)为两个通路的相频响应曲线。本发明所提算法中的预测滤波器子模块涉及的滤波器均为阶数为32的FIR滤波器。
为充分检验本发明所提系统及算法的有效性，选取经典主动噪声控制系统中的宽带主动降噪(BANC)系统、窄带主动降噪(NANC)系统、宽窄带混合主动降噪(HANC)系统和本发明所提的宽窄带混合主动降噪(MHANC)系统以及采用本发明所提算法的宽窄带混合主动降噪(VSS-MHANC)系统进行仿真对比，试验结果如图4(a)～4(e)与图5所示。
其中，图4(a)～4(e)表示五种系统针对宽窄带混合噪声参考信号的在频域上的降噪效果，由图4(a)～4(e)可以看出，各系统降噪前，频率为100Hz的窄带成分的声压级为82.8dB，由BANC系统降噪后其声压级降为67.4dB，由NANC系统降噪后其声压级降为59.0dB，由HANC系统降噪后其声压级降为55.0dB，由MHANC系统降噪后其声压级降为50.3dB，由VSS-MHANC系统降噪后其声压级降为50.5dB；各系统降噪前,频率为200Hz的窄带成分的声压级为72.8dB，由BANC系统降噪后其声压级降为68.0dB，由NANC系统降噪后其声压级降为49.3dB，由HANC系统降噪后其声压级降为45.3dB，由MHANC系统降噪后其声压级降为46.2dB，由VSS-MHANC系统降噪后其声压级降为44.7dB。据此可得各系统对100Hz和200Hz的窄带成分分别所取得的降噪量和两者的平均降噪量，如表1所示。
表1各降噪系统对100Hz和200Hz的窄带成分的降噪量表
Figure BDA0002396637490000121
可以看出，NANC系统仅能对窄带成分有效控制，BANC系统虽能同时对宽窄带成分控制，但它对窄带成分的削弱程度和NANC系统相比较弱。而HANC系统和MHANC系统可以同时对宽窄带成分有效控制，降噪的频段比BANC系统更宽，且对窄带成分的降噪效果更佳显著。同样从控制的带宽以及窄带成分的降噪效果来看，MHANC系统的在全频段的控制效果要优于HANC系统，并且，采用本发明所提算法的VSS-MHANC系统的控制效果更优于MHANC系统。图5为各系统误差信号的均方值曲线，可以看出，各系统在收敛速度和稳态误差方面的表现与在其在频域上的降噪能力基本一致，其中本发明所提系统及算法(VSS-MHANC系统)具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (9)

1.一种适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、获取系统参考噪声信号及所述系统参考噪声信号中的窄带成分的角频率，得到正弦噪声分离器和窄带主动降噪子系统的内部参考信号；
步骤二、根据所述内部参考信号得到宽带主动降噪子系统的参考信号，并且根据所述宽带主动降噪子系统的参考信号得到宽带主动降噪子系统的输出信号；
yB(n)＝wT(n)xB(n)；
以及根据所述内部参考信号得到窄带主动降噪子系统的输出信号；
Figure FDA0002396637480000011
其中，w(n)为宽带主动降噪子系统的滤波器权值系数，xB(n)为宽带主动降噪子系统的参考信号；n为时间指数，
Figure FDA0002396637480000012
分别为n时刻窄带主动降噪子系统的滤波器权值系数；xai(n)、xbi(n)分别为n时刻的内部参考信号；q是窄带成分的角频率个数；
步骤三、得到宽窄带混合主动降噪系统的输出信号；
y(n)＝yN(n)+yB(n)。
2.根据权利要求1所述的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其特征在于，所述内部参考信号为：
xai(n)＝cos(ωin)；xbi(n)＝sin(ωin)；
式中，ωi为系统参考噪声信号中的窄带成分的角频率。
3.根据权利要求2所述的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其特征在于，所述宽带主动降噪子系统的参考信号为：
xB(n)＝xR(n)-yS(n)；
其中，
Figure FDA0002396637480000013
式中，xR(n)为系统参考噪声信号，yS(n)为正弦噪声分离器的输出信号，
Figure FDA0002396637480000021
和
Figure FDA0002396637480000022
分别为n时刻正弦噪声分离器的滤波器权值系数。
4.根据权利要求3所述的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其特征在于，还包括将所述正弦噪声分离器的滤波器权值系数更新为：
Figure FDA0002396637480000023
Figure FDA0002396637480000024
其中，μS为正弦噪声分离器的滤波器的权值更新步长。
5.根据权利要求4所述的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其特征在于，还包括将所述宽带主动降噪子系统的滤波器权值系数更新为：
Figure FDA0002396637480000025
其中，
Figure FDA0002396637480000026
式中，
Figure FDA0002396637480000027
为yB(n)经过估计次级通路的滤波后的估计抵消信号，
Figure FDA0002396637480000028
为xB(n)经过估计初级通路滤波后的估计初级信号；μB(n)为宽带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长，
Figure FDA00023966374800000215
为xB(n)经过估计次级通路滤波后的滤波信号。
6.根据权利要求5所述的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其特征在于，所述宽带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长为：
Figure FDA0002396637480000029
其中，αB和βB为常系数。
7.根据权利要求4、5或6所述的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其特征在于，还包括所述窄带主动降噪子系统得到窄带主动降噪子系统的参考信号后，将所述窄带主动降噪子系统的滤波器权值系数更新为：
Figure FDA00023966374800000210
Figure FDA00023966374800000211
其中，
Figure FDA00023966374800000212
式中，
Figure FDA00023966374800000213
为yN(n)经过估计次级通路的滤波后的估计抵消信号，
Figure FDA00023966374800000214
为窄带主动降噪子系统的参考信号经过估计初级通路滤波后的估计初级信号；μN(n)为窄带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长。
8.根据权利要求7所述的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其特征在于，所述窄带主动降噪子系统的参考信号为正弦噪声分离器的输出信号yS(n)。
9.根据权利要求8所述的适用于车内的宽窄带混合主动降噪算法，其特征在于，所述窄带主动降噪子系统的滤波器的权值更新步长为：
Figure FDA0002396637480000031
式中，αN和βN为常系数。
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