CN117373419A - 一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于主动噪声控制领域，特别涉及一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统。本发明所提出的主动噪声控制系统采用归一化LMS算法对次级通路在线辨识，能够克服目前次级通路辨识采用离线辨识只能对非时变噪声信号进行辨识的缺点，本发明能够在时变噪声信号的场景中对噪声进行有效的控制，同时使主动噪声控制系统具有更快的收敛速度和更低的稳态误差。
Description
技术领域
本发明属于主动噪声控制领域，特别涉及一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统。
背景技术
车辆内部噪声过高不仅影响驾乘舒适性，严重的还会影响人们的身体健康。传统降噪方法采用被动噪声控制，这种方法仅对中高频噪声有效。相较之下，主动噪声控制(ANC)技术具有更明显的优势，它是通过在场景中合理布置电声器件与目标噪声进行干涉相消而达到降低声能的目的，能够在基本不增加体积和重量的条件下有效抑制低频噪声，既符合汽车轻量化的趋势，同时也具有更高的性价比。
到目前为止，主动噪声控制(ANC)技术已有了较大的发展，应用场景越来越多。主动噪声控制技术正越来越深入人们的生活，商业化的产品也越来越多，例如部分音频厂商及主机厂已经提出了车载主动降噪方案，但多应用于中高档乘用车型，而且由于技术的原因，产品的成本相对较高，并且有些领域技术还不够成熟，需要更多的研究和发展。自适应滤波算法作为实现ANC技术的核心已经得到广泛应用，但都需要对次级通路进行辨识估计，其辨识精度影响降噪效果。目前，主动噪声控制系统中次级通路辨识大多采用离线辨识的方法，离线辨识只能对非时变噪声信号进行辨识，在某些时变噪声信号的应用场景下，离线辨识无法有效的进行噪声控制。因此需要进行次级通路在线辨识，以满足不同场景下的性能要求。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种提高ANC系统降噪性能的基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统。本发明的技术方案如下：
一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统，其包括：初级通路、次级通路、白噪声生成器、自适应控制模块、次级通路在线辨识模块；其中
初级通路，用于将噪声源产生的参考信号x(n)通过模拟初级通路声学路径的滤波器P(z)滤波后产生干扰信号d(n)；
次级通路，用于将次级信号与建模信号的差值y(n)-v(n)通过模拟次级通路声学路径的滤波器S(z)滤波后产生抗噪声信号y'(n)-v'(n)，在误差麦克风处干扰信号与抗噪声信号叠加生成误差信号e(n)；
白噪声生成器，对次级通路进行在线辨识时，在控制滤波器W(z)的输出处注入一个内部生成的与参考噪声不相关的零均值高斯白噪声信号v(n)，通过建模滤波器滤波得到建模信号v'(n)；
自适应控制模块，用于对噪声源产生的参考信号通过控制滤波器进行滤波得到次级信号y(n)，参考信号x(n)通过建模滤波器进行滤波之后得到/>输入到LMS算法中对控制滤波器W(z)的权系数进行更新；
次级通路在线辨识模块，用于对次级通路S(z)进行辨识，获得次级通路传递函数的估计值，包括建模滤波器及归一化算法NLMS模块，建模滤波器用于提供一个估计的次级通路声学响应函数，归一化算法NLMS模块用于对建模滤波器的权值进行更快的更新；
具体的，归一化算法NLMS模块，归一化步长因子计算公式为：
其中，μ1表示初始步长，表示一个微小量，防止输入数据矢量v(n)的内积过小使得μs过大引起稳定性下降；
归一化算法NLMS模块权系数更新过程：
进一步的，所述ANC系统的降噪性能，包括以下公式：
其中ΔS：ANC系统中次级通路相对建模误差；si(n)：ANC系统中实际次级通路的通路函数；ANC系统中模拟次级通路的通路函数
进一步的，控制滤波器W(z)的权系数由滤波后的参考信号输入到LMS算法来进行更新，具体包括：
方程式中，μw是控制滤波器W(z)运行过程中的步长参数。
附图说明
图1是本发明提出的基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统框图。
图中标识为1初级通路，2次级通路，3自适应控制模块，4，白噪声生成器，5次级通路在线辨识模块，其中包括：建模滤波器及归一化算法NLMS模块。
图2为不同方法计算复杂度的比较结果图。
图3为ANC系统仿真结果。
图4为建模滤波器的步长仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行进一步说明
本发明结合上述ANC系统中的问题提出本发明提出一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统，基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统是基于FxLMS算法来更新控制滤波器的权值，使用归一化LMS(NLMS)算法的建模滤波器用于对次级通路进行辨识。
传统降噪方法采用被动噪声控制，这种方法仅对中高频噪声有效。相较之下，主动噪声控制(ANC)具有更大的优势，它是通过在场景中合理布置电声器件与目标噪声进行干涉相消而达到降低声能的目的，能够在基本不增加体积和重量的条件下有效抑制低频噪声，具有更高的性价比。
基于NLMS算法对次级通路的在线辨识，不仅加快建模滤波器的收敛速度，而且提高次级通路的辨识精度，还对次级通路具有更好的跟踪性能。
本技术重点难点在于为了解决传统的基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统需要通过引入额外的自适应滤波器对ANC系统进行更新。另外为了改善次级通路的收敛速度与辨识精度之间的矛盾，采用了NLMS算法。以及在实际操作中的参考信号对次级通路辨识的影响，以及如何提高次级通路辨识的精度。
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.计算复杂度低。本发明不通过引入额外的自适应滤波器对ANC系统进行更新，可以在尽量不增加系统运行时的计算复杂度的情况下，加快ANC系统的收敛速度。
2.对于次级通路建模滤波器而言，采用归一化LMS算法进行建模滤波器的权值更新，下面详细介绍NLMS更新建模滤波器的权系数的过程，步骤如下：
归一化步长因子计算公式为：
方程式中：μs表示建模滤波器的步长参数。
建模滤波器的脉冲响应/>可表示为：
基于LMS算法的更新公式为：
3.所述一种基于FxLMS算法的主动噪声控制系统，其特征在于，对于控制滤波器使用以下算法进行更新权值。
方程式中：μw表示控制滤波器的步长参数。
如附图1所示，一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统，次级通路在线辨识是基于FxLMS算法来更新控制滤波器权值：使用归一化LMS(NLMS)算法的建模滤波器用于对次级通路进行辨识，提高建模滤波器的辨识精度和收敛速度。其特征在于，包括：
5个模块：1初级通路，2次级通路，3自适应控制模块，4白噪声生成器，5次级通路在线辨识模块。
初级通路，目的在于给ANC系统提供一个初级通路声学响应函数，进而结合其它几个模块一起构成对初始参考信号x(n)的降噪；
次级通路，用于将次级信号与建模信号的差值y(n)-v(n)通过模拟次级通路声学路径的滤波器S(z)滤波后产生抗噪声信号y'(n)-v'(n)，在误差麦克风处干扰信号与抗噪声信号叠加生成误差信号e(n)；
白噪声生成器，对次级通路进行在线辨识时，在控制滤波器的输出处注入一个内部生成的与参考噪声不相关的零均值高斯白噪声信号v(n)，v(n)通过建模滤波器滤波得到建模信号/>
自适应控制模块，用于对噪声源产生的参考信号x(n)通过控制滤波器W(z)进行滤波得到次级信号y(n)，参考信号x(n)通过建模滤波器进行滤波得到/>
次级通路在线辨识模块，用于对次级通路进行辨识，获得次级通路传递函数的估计值，包括建模滤波器及归一化算法NLMS模块，建模滤波器/>用于提供一个估计的次级通路声学响应函数，归一化算法NLMS模块用于对建模滤波器的权值进行更快的更新。
优选的，为了解决次级通路随时间变化的问题，对ANC系统进行次级通路在线辨识，使其能够准确的跟踪次级通路的变化，保证控制滤波器的稳定性。
优选的，使用了归一化LMS算法(NLMS)对建模滤波器进行自适应在线辨识，可以更好的跟随次级通路的变化，并且提高建模滤波器的收敛速度。
优选的，根据ANC系统每次迭代的计算次数进行不同方法计算复杂度的比较；
假定S(z)和的抽头长度均为M，L表示W(z)的抽头长度，N为袁军所提方法中第三个自适应滤波器H(z)的抽头长度；
如附图2所示，本发明改进方法所增加的微小计算量是由于采用NLMS算法对建模滤波器进行更新计算。鉴于改进方法对于系统性能的有效提升，所增加的计算量尚可接受。
本发明提出的ANC系统的降噪性能由以下公式表示：
其中，ΔS：ANC系统中次级通路辨识的相对建模误差；
si(n)：ANC系统中实际次级通路的通路函数；
ANC系统中模拟次级通路的通路函数
如附图3所示，在室内噪声环境下，提出的改进算法和Eriksson和袁军的算法在相对建模误差上的比较。可见改进算法可以加快建模滤波器的收敛速度、提高了对次级通路的辨识精度，优化了ANC系统的降噪性能，保证整个ANC系统的稳定性。
如附图4所示，由于所提出的算法加速了控制滤波器的收敛，使得次级通路步长参数μs(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，提高了整个ANC系统的收敛速度。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (5)
1.一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统，其特征在于，包括：初级通路、次级通路、白噪声生成器、自适应控制模块、次级通路在线辨识模块；其中
初级通路，用于将噪声源产生的参考信号x(n)通过模拟初级通路声学路径的滤波器P(z)滤波后产生干扰信号d(n)；
次级通路，用于将次级信号与建模信号的差值y(n)-v(n)通过模拟次级通路声学路径的滤波器S(z)滤波后产生抗噪声信号y'(n)-v'(n)，在误差麦克风处干扰信号与抗噪声信号叠加生成误差信号e(n)；
白噪声生成器，对次级通路进行在线辨识时，在控制滤波器的输出处注入一个内部生成的与参考噪声不相关的零均值高斯白噪声信号v(n)，v(n)通过建模滤波器滤波得到建模信号/>
自适应控制模块，用于对噪声源产生的参考信号x(n)通过控制滤波器W(z)进行滤波得到次级信号y(n)，参考信号x(n)通过建模滤波器进行滤波得到/>输入到LMS算法中对控制滤波器W(z)的权系数进行更新；
次级通路在线辨识模块，用于对次级通路进行辨识，获得次级通路传递函数的估计值，包括建模滤波器及归一化算法NLMS模块，建模滤波器/>用于提供一个估计的次级通路声学响应函数，归一化算法NLMS模块用于对建模滤波器的权值进行更快的更新。
2.根据权利要求1所述的一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统，其特征在于，选择修改后的误差信号f(n)作为控制滤波器W(z)和建模滤波器的误差信号，即
3.根据权利要求1所述的一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统，其特征在于，所述归一化算法NLMS模块，归一化步长因子计算公式为：
μ1表示初始步长，表示一个微小量，防止输入数据矢量v(n)的内积过小使得μs过大引起稳定性下降。
建模滤波器的权系数更新过程：
4.根据权利要求1所述的一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统，其特征在于，控制滤波器W(z)的权系数使用FxLMS算法进行更新，具体包括：
式中，μw是控制滤波器W(z)运行过程中的步长参数。
5.根据权利要求1所述的一种基于次级通路在线辨识的主动噪声控制系统，其特征在于，所述ANC系统的降噪性能，包括以下公式：
其中，ΔS：ANC系统中次级通路相对建模误差；si(n)：ANC系统中实际次级通路的通路函数；si(n)：ANC系统中模拟次级通路的通路函数。
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