JP3590096B2 - 騒音キャンセルシステム - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は騒音キャンセルシステムに係わり、特に、適応信号処理部（騒音キャンセル処理部）の数を独立の騒音源の数と一致させることができる騒音キャンセルシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
騒音対策としては、従来より吸音材を用いる方法（パッシブ制御）が知られている。しかし、吸音材を用いる方法では、騒音が小さい静音エリアを形成するのが面倒であると共に、低音を効果的に消せない問題がある。特に、自動車の車室内の騒音を防止するには、自動車の重量が増大すると共に、騒音を効果的に消せない問題がある。このため、騒音と逆位相の騒音キャンセル音をスピ−カから放射して騒音を低減する方法（アクティブ制御）が脚光を浴び、工場やオフィスなどの室内空間の一部に実用化されつつある。又、自動車の車室内においてもアクティブ制御により騒音を低減する方式が提案されている。
【０００３】
図９はエンジン音をキャンセルする従来の騒音キャンセル装置の構成図である。１１は騒音源であるエンジン、１２はエンジン回転数Ｒを検出する回転数センサ、１３はエンジン回転数Ｒに応じた周波数を有する一定振幅の正弦波信号を参照信号ｘ（ｎ）として発生する参照信号発生部である。騒音源がエンジンの場合、エンジン回転により発生するノイズは周期性を有し、その周波数はエンジン回転数に依存する。例えば、４気筒エンジンの場合、車室内に発生する周期性ノイズはエンジン回転数の２次高調波が支配的であり、回転数が６００ｒｐｍ（１０ｒｐｓ）の時、車室内に発生するノイズの周波数は２０Ｈｚ、回転数が６０００ｒｐｍ（１００ｒｐｓ）の時、車室内に発生するノイズの周波数は２００Ｈｚである。参照信号発生部１３は、２次高調波の正弦波データをＲＯＭに記憶しておき、そのデータを必要に応じて読み出して出力することにより参照信号ｘ（ｎ）を生成する。尚、このデータの読み出し／出力タイミングはエンジン回転数Ｒに応じてコントロールされ、これによりエンジン回転数Ｒに応じて発生する周期性ノイズの周波数を有する参照信号が出力されるようになっている。
【０００４】
１４は騒音キャンセルコントローラであり、参照信号発生部１３から発生する参照信号ｘ（ｎ）を入力されると共に、車室内の騒音キャンセル位置（観測点であり例えば運転者の耳元近傍）における騒音Ｓｎ（ｎ）とキャンセル音Ｓｃ（ｎ）の合成音信号をエラ−信号ｅ（ｎ）として入力され、該エラ−信号が最小となるように適応信号処理を行って騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力する。騒音キャンセルコントローラ１４は、適応信号処理部１４ａと、デジタルフィルタ構成の適応フィルタ１４ｂと、参照信号ｘ（ｎ）にスピーカから騒音キャンセル点までのキャンセル音伝搬系の伝搬特性（伝達関数）を畳み込んでフィルタードＸ信号（信号処理用参照信号）ｒ（ｎ）を作成するフィルタードＸ信号作成用フィルタ１４ｃを有している。
１５は適応フィルタ出力（騒音キャンセル信号ｙ（ｎ））をアナログの騒音キャンセル信号に変換するＤＡコンバータ、１６は騒音キャンセル信号を増幅するパワ−アンプ、１７は騒音キャンセル音Ｓｃ（ｎ）を放射するキャンセルスピ−カ、１８は騒音キャンセル点に配置され、騒音Ｓｎ（ｎ）とキャンセル音Ｓｃ（ｎ）の合成音を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅ（ｎ）として出力するエラ−マイク、１９はエラー信号ｅ（ｎ）を増幅するアンプ、２０はエイリアスを除去するローパスフィルタ、２１はローパスフィルタ出力をデジタルに変換するＡＤコンバータである。
【０００５】
適応信号処理部１４ａは騒音キャンセル点におけるエラー信号ｅ（ｎ）とフィルタ１４ｃを介して入力される信号処理用参照信号（フィルタードＸ信号）ｒ（ｎ）を入力され、これら信号を用いて騒音キャンセル点における騒音をキャンセルするように適応信号処理を行って適応フィルタ１４ｂの係数を決定する。例えば適応信号処理部１４ａは周知のフィルタードＸ ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）適応アルゴリズムに従って、エラ−マイク１８から入力されたエラ−信号ｅ（ｎ）が最小となるように適応フィルタ１４ｂの係数を決定する。
適応フィルタ１４ｂは適応信号処理部１４ａにより決定された係数に従って参照信号ｘ（ｎ）にデジタルフィルタ処理を施して騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力し、騒音をキャンセルする。尚、参照信号ｘ（ｎ）は、消去したい騒音Ｓｎ（ｎ）と相関の高い信号でなくてはならず、参照信号と相関のない音は消去されない。
【０００６】
適応フィルタ１４ｂは図１０に示すように、ＦＩＲ型デジタルフィルタで構成され、例えば、入力信号を順次１サンプリング時間遅延する遅延要素ＤＬ，ＤＬ・・・と、各遅延要素出力に係数ｗ１（ｎ），ｗ２（ｎ），ｗ３（ｎ）・・・ｗＮ（ｎ）を乗算する乗算部ＭＬ，ＭＬ，・・・と、各乗算部出力を順次加算する加算部ＡＤ，ＡＤ・・・で実現される。すなわち、現時刻ｎ・Ｔｓにおける参照信号をｘ（ｎ）、その時の各乗算機の係数をｗ１（ｎ），ｗ２（ｎ），ｗ３（ｎ）・・・ｗＮ（ｎ）、出力（騒音キャンセル信号）をｙ（ｎ）とすれば、適応フィルタ１４ｂは次式
ｙ（ｎ）＝Σｗｉ（ｎ）・ｘ（ｎ−ｉ＋１） （ｉ＝１〜Ｎ） ・・（１）
の演算を実行し、騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力する。
【０００７】
フィルタードＸ信号作成用フィルタ１４ｃは図１１に示すように、ＦＩＲ型デジタルフィルタで構成され、例えば、入力信号を順次１サンプリング時間遅延する遅延要素ＤＬ，ＤＬ・・・と、各遅延要素出力に係数ｃ１，ｃ２，ｃ３・・・ｃＭを乗算する乗算部ＭＬ，ＭＬ，・・・と、各乗算部出力を順次加算する加算部ＡＤ，ＡＤ・・・で実現される。係数ｃ１，ｃ２，ｃ３・・・ｃＭは二次音伝搬系（スピーカから観測点までの系）の伝搬特性を模擬するように決定されている。時刻ｎ・Ｔｓにおける参照信号をｘ（ｎ）、出力（フィルタードＸ信号）をｒ（ｎ）とすれば、フィルタ１４ｃは次式
ｒ（ｎ）＝Σｃｉ・ｘ（ｎ−ｉ＋１） （ｉ＝１〜Ｍ） ・・（２）
の演算を実行してフィルタードＸ信号ｒ（ｎ）を出力する。
【０００８】
適応信号処理部１４ａは、１サンプリング時刻Ｔｓ後の次の時刻（ｎ＋１）・Ｔｓにおける適応フィルタ１４ｂの係数ｗ１（ｎ＋１），ｗ２（ｎ＋１），ｗ３（ｎ＋１）・・・ｗＮ（ｎ＋１）を、現時刻ｎ・Ｔにおける係数とエラー信号ｅ（ｎ）とフィルタードＸ信号ｒ（ｎ）を用いて次式（係数更新式）
ｗｊ（ｎ＋１）＝ｗｊ（ｎ）＋μ・ｒ（ｎ−ｊ＋１）・ｅ（ｎ） （３）
により決定する（但し、ｊ＝１，２，・・・Ｎ）。（３）式において、（ｎ）は現サンプリング時刻の値、（ｎ＋１）は１サンプリング時刻後の値、（ｎ−１）は１サンプリング時刻前の値、（ｎ−２）は２サンプリング時刻前の値、・・・を意味している。又、μは適応フィルタの係数を更新するステップを決める１以下の定数（ステップサイズパラメータ）であり、騒音キャンセルシステムに応じて適当な値に設定される。
【０００９】
以上はエンジン回転数の高調波成分、例えば２次高調波成分をキャンセルする場合であるが、自動車内ではエンジン音に加えてロードノイズも発生する。ロードノイズは路面の凹凸によりタイヤ→サスペンション→サスペンション支持部の経路を介して車体全体が振動し、車室内に伝搬することにより発生する。かかるロードノイズを適応信号処理によりキャンセルするためには、車室内における該ロードノイズとコヒーレントな参照信号を得る必要がある。
ところで、ロードノイズはエンジン回転数の高調波ノイズのように周期性を有さず、しかも、騒音源を唯一つに特定することが困難である。このため、サスペンション支持部に複数の加速度センサを取り付け、各加速度センサ出力をそれぞれロードノイズキャンセル用の参照信号とする。そして、参照信号毎に騒音キャンセルコントローラを設け、各騒音キャンセルコントローラは所定の参照信号と合成音信号を用いて適応信号処理を行って騒音キャンセル信号を出力し、各騒音キャンセル信号を合成してスピーカに入力して騒音キャンセル音を発生するようにしている。
【００１０】
図１２は従来のロードノイズの騒音キャンセルシステムの構成図である。図中、３１ａ，３１ｂ，３１ｃは車体振動を検出してロードノイズに応じた信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），ｘ３（ｎ）を発生する加速度センサである。ロードノイズは路面の凹凸によりタイヤ→サスペンション→サスペンション支持部の経路を介して車体全体が振動し、車室内に伝搬することにより発生する。かかるロードノイズの騒音源は唯一つに特定することができない。このため、複数の加速度センサ３１ａ〜３１ｃをサスペンション支持部の各部に取付け、全体で車体振動を検出するようにしている。
【００１１】
３２ａ，３２ｂ，３２ｃは加速度センサーの出力信号をそれぞれ参照信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），ｘ３（ｎ）として入力され、ＬＭＳ適応アルゴリズムに従った騒音キャンセル処理（適応信号処理）を行う適応信号処理部（騒音キャンセルコントローラ）である。各適応信号処理部３２ａ〜３２ｃは同一の構成を有しており、従来の騒音キャンセルコントローラ（図９参照）と同様に適応信号処理部ＬＭＳ、適応フィルタＡＤＦ、フィルタードＸ信号作成用のフィルタＦＸＦを備えている。各適応信号処理部ＬＭＳは騒音キャンセル点におけるエラー信号（騒音キャンセル音と騒音の合成音信号）ｅ（ｎ）とフィルタＦＸＦより出力される信号処理用参照信号（フィルタードＸ信号）ｒ１（ｎ），ｒ２（ｎ），ｒ３（ｎ）を入力され、これら信号を用いて騒音キャンセル点における騒音をキャンセルするように適応信号処理を行って適応フィルタＡＤＦの係数を決定する。各適応フィルタＡＤＦは適応信号処理部ＬＭＳにより決定された係数に従って参照信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），ｘ３（ｎ）にデジタルフィルタ処理を施して騒音キャンセル信号ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），ｙ３（ｎ）を出力する。
【００１２】
３３は各騒音キャンセル処理部３２ａ〜３２ｃから出力される騒音キャンセル信号ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），ｙ３（ｎ）を合成し、ロードノイズをキャンセルするための騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力する加算器である。３４は騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）をアナログの騒音キャンセル信号に変換するＤＡコンバータ（ＤＡＣ）、３５は騒音キャンセル信号を増幅するパワ−アンプ、３６は騒音キャンセル音Ｓｃ（ｎ）を放射するキャンセルスピ−カで、スピーカから出力されたキャンセル音は２次音伝搬系（キャンセル音伝搬系）３７を介して騒音キャンセル点に到る。３８は騒音キャンセル点（観測点）に配置され、騒音Ｓｎ（ｎ）とキャンセル音Ｓｃ（ｎ）の合成音を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅ（ｎ）として出力するエラ−マイク、３９はエラー信号ｅ（ｎ）を増幅するマイクアンプ、４０はマイクアンプ出力をデジタルに変換するＡＤコンバータ（ＡＤＣ）である。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
適応信号処理では低減対象騒音（例えばロードノイズ）と相関のある信号いわゆるコヒーレントな参照信号ｘ（ｎ）を発生しないと、該騒音を効果的にキャンセルできない。換言すれば、ロードノイズの消音性能は、各加速度センサ出力（参照信号）と騒音（ロードノイズ）とのマルチプルコヒーレンスの大きさに依存する。そこで、従来は前述のようにマルチプルコヒーレンスの大きさを確保するために、加速度センサ数を多くしている。尚、マルチプルコヒーレンスとは、各センサ出力と騒音とのコヒーレンス（相関度）から計算される多重関連度関数である。
しかし、センサ数が増加するとその分騒音キャンセル処理部が必要になり、このため従来システムでは大型化及びコストアップを招来する問題があった。
以上から、本発明は、騒音キャンセル処理部の数を独立の騒音源の数と一致させ、システムの大型化及びコストアップを防止できる騒音キャンセルシステムを提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記課題は本発明によれば、複数の検出センサーと、各検出センサーから出力される信号を部分白色化する部分白色化フィルタと、各部分白色化フィルタから出力される信号を合成し、完全に白色化された信号を参照信号として出力する合成部と、該参照信号を用いて適応信号処理を行う適応信号処理部と、適応信号処理部の出力信号を騒音キャンセル信号として入力され、騒音キャンセル音を出力するキャンセル音発生部と、観測点における騒音と騒音キャンセル音との合成音を検出して適応信号処理部にフィードバックする騒音検出部を備えた騒音キャンセルシステムにより達成される。
【００１５】
【作用】
複数の検出センサー（加速度センサー等）から出力される信号を自己回帰モデルによる部分白色化フィルタでそれぞれ部分白色化し、各部分白色化フィルタから出力される部分白色化信号を合成し、完全に白色化された信号を参照信号として適応信号処理部に入力する。適応信号処理部は参照信号とエラー信号（観測点における騒音と騒音キャンセル音との合成音信号）を用いて適応信号処理を行い、エラー信号が零となるように騒音キャンセル信号を出力し、スピーカより騒音キャンセル音を出力する。
又、ｎ個のセンサー検出信号より独立のｍ（＜ｎ）個の騒音源における騒音信号を作成する変換フィルタを設け、該変換フィルタから出力されるｍ個の信号をそれぞれ参照信号として適応信号処理を行なって騒音キャンセル音を出力して騒音をキャンセルする。
以上のようにすれば、検出センサー数ｎが増加しても，騒音キャンセル処理部の数を独立の騒音源の数ｍ（＜ｎ）と一致させ、システムの大型化及びコストアップを防止できる。
【００１６】
【実施例】
（Ａ） 第１実施例
（ａ） 発明の原理
独立な騒音源の数をｍ個とすると、センサー数は最低ｍ個あればすべての騒音源を検出することが可能となるが、現実には騒音源からセンサー取り付け点間において所定の伝達特性を持ち、しかもその伝達特性に零点が存在するなどの理由からセンサー数はｎ個（ｎ＞ｍ）必要となってくる。このような構成のセンサーから得られる信号の相互スペクトルはｎ×ｎの行列で表わされるが、騒音源はｍ個である。Ｓ．Ｍ．ＰｒｉｃｅとＲ．Ｊ．Ｂｅｒｎｈａｒｄは、「ｎ個の測定された入力を持つが、ｍ個のインコヒーレントな騒音源しか持たないシステムは、線形変換によりｍ個のインコヒーレントな仮想（Ｖｉｒｔｕａｌ）入力の集まりで表現できる」ことを証明している（Ｓ．Ｍ． Ｐｒｉｃｅ ａｎｄ Ｒ．Ｊ．Ｂｅｒｎｈａｒｄ． ”Ｖｉｒｔｕａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ： Ａ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ Ｉｎｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｓｏｕｒｃｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ４ｔｈ Ｉｎｔｅｒ− ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｄａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， ｐａｇｅ １２５６〜１２６２、 １９８６参照）。従って、ｍ個の独立の騒音源、ｎ個の騒音検出センサーを有するシステムに、この文献で示される一連の処理を施すことによって、ｍ個のバーチャルコヒーレンス（インコヒーレントの仮想入力）を求めることができる。実際には、ｎ個のバーチャルコヒーレンスが計算されるが、ｎ−ｍ個のバーチャルコヒーレンスはほとんど０になり、出力に影響を及ぼさないことが確認されている。
【００１７】
以上から、図１に示すように、１つの独立の騒音源ＮＳから未知の伝達系Ｇ１，Ｇ２を介して伝搬してきた信号を検出センサーＤＳ１，ＤＳ２で検出し、検出信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ）を所定の変換フィルタＡ１，Ａ２を介して出力して合成すれば、独立の騒音源に応じたインコヒーレントの仮想入力（参照信号）ｘ（ｎ）が得られる。ただし、仮想入力ｘ（ｎ）を得るためには、変換フィルタＡ１，Ａ２を特定する必要がある。
さて、図１の点線で囲んだ部分では、どのようなメカニズムで検出信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ）が発生するかは不明である。そこで、騒音源ＮＳから検出センサー迄の伝達系Ｇ１，Ｇ２を、図２に示すように白色雑音ｗ（ｎ）を入力信号、検出信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ）を出力信号とする自己回帰モデル（ＡＲモデル）１，２でモデル化する。
【００１８】
自己回帰モデルは図３に示すように、前向き線形予測器５と、予測器出力と白色雑音ｗ（ｎ）を加算する加算器６で構成されている。予測器５は、加算器６の出力信号ｘ（ｎ）を順次１サンプリング時間遅延する遅延素子５ａ１〜５ａＭと、各遅延素子の出力信号ｘ（ｎ−１），ｘ（ｎ−２），・・・，ｘ（ｎ−Ｍ）に予測係数ｈ０（１），ｈ０（２），・・・ｈ０（Ｍ）を乗算する乗算器５ｂ１〜５ｂＭと、各乗算器出力信号を加算する加算器５ｃ１〜５ｃＭ−１を備えている。従って、時刻ｎにおけるサンプリングｘ（ｎ）は次式
ｘ（ｎ）＝Σｈ０（ｋ）ｘ（ｎ−ｋ）＋ｗ（ｎ） 但し、ｋ＝１〜Ｍ （４）
で与えられる。前向き線形予測器５の伝達関数Ｈ０（ｚ）とすれば、
Ｈ０（ｚ）＝Σｈ０（ｋ）ｚ−Ｋ （５）
となる。この伝達関数を用いると白色雑音ｗ（ｎ）は次式
ｗ（ｎ）＝ｘ（ｎ）（１−Ｈ０（ｚ）） （６）
で与えられる。従って、自己回帰モデルにおける予測器のＭ個の予測係数ｈ０（ｋ）（ｋ＝１〜Ｍ）が求まれば、上式より白色雑音ｗ（ｎ）が求まる。
【００１９】
図２における３、４は（１−Ｈ０（ｚ））により作成した変換フィルタ（部分白色化フィルタ）である。ところで、検出センサーがｍ個（図２ではｍ＝２）存在する場合にはｍ個の部分白色化フィルタ３，４より白色雑音ｗ（ｎ）が求まる。
そこで、それぞれに重みｗ１，ｗ２，・・・ｗｍ（但し、Σｗｉ＝１である）を付けて各部分白色化フィルタ３，４より出力し、加算器７で加算すれば、全検出センサーより唯一の白色雑音ｗ（ｎ）を得ることができる。この白色雑音ｗ（ｎ）が騒音源から発生する唯一の騒音信号と成り、適応信号処理における参照信号とすることができる。
予測係数ｈ０（ｋ）（ｋ＝１〜Ｍ）は、予測残差に最小二乗法を適用して求めることができる。予測残差ε（ｎ）の二乗の総和は次式
Ｅｐ＝Σε２（ｎ）＝Σ｛ｘ（ｎ）＋Σｈ０（ｋ）ｘ（ｎ−ｋ）｝２ （７）
但し、ｎ＝−∞〜＋∞，ｋ＝１〜Ｍ
で与えられ、Ｅｐを最小にする予測係数ｈ０（ｋ）は
∂Ｅｐ／∂ｈ０（ｋ）＝０ （８）
を満たすものである。従って、各予測係数について上式が成立し、ｈ０（ｋ）（ｋ＝１〜Ｍ）を未知数とするＭ個の式より各予測係数を求める。
【００２０】
図４は部分白色化フィルタの構成図であり、センサーの出力信号ｘ（ｎ）を順次１サンプリング時間遅延する遅延素子８ａ１〜８ａＭと、各遅延素子の出力信号ｘ（ｎ−１），ｘ（ｎ−２），・・・，ｘ（ｎ−Ｍ）に予測係数ｈ０（１），ｈ０（２），・・・ｈ０（Ｍ）を乗算する乗算器８ｂ１〜８ｂＭと、各乗算器出力信号を加算する加算器８ｃ１〜８ｃＭ−１と、加算器８ｃ１の出力とセンサー出力ｘ（ｎ）を加算する加算器８ｄと、重み付け乗算器８ｅを有している。
【００２１】
（ｂ） 第１実施例の全体の構成
図５は本発明にかかわる騒音キャンセルシステムの構成図である。尚、独立の騒音源は１個であるとする。
１０１ａ〜１０１ｂはｓ個（設例ではｓ＝２）の検出センサー、１０２ａ〜１０２ｂは検出信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ）を部分白色化雑音ｗ１（ｎ），ｗ２（ｎ）にする部分白色化フィルタ、１０３は各部分白色化フィルタの出力を合成して信号ｘ（ｎ）を出力する合成部、１０４は合成部１０３から出力される信号ｘ（ｎ）を参照信号として適応信号処理を行う適応信号処理装置、１０５は適応信号処理装置から出力される騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を入力されて騒音キャンセル音を音響空間ＳＳＰに放射するキャンセル音発生部（スピーカ）、１０６は観測点における騒音Ｓｎ（ｎ）と騒音キャンセル音Ｓｃ（ｎ）との合成音を検出して適応信号処理装置１０４にフィードバックする騒音検出部（マイク）である。
適応信号処理装置１０４は、適応信号処理部１０４ａと、デジタルフィルタ構成の適応フィルタ１０４ｂと、参照信号ｘ（ｎ）にスピーカから騒音キャンセル点までのキャンセル音伝搬系の伝搬特性（伝達関数）を畳み込んでフィルタードＸ信号（信号処理用参照信号）ｒ（ｎ）を作成するフィルタードＸ信号作成用フィルタ１０４ｃを有している。
【００２２】
（ｃ） 全体の動作
騒音検出センサー１０１ａ〜１０１ｂは検出信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ）を部分白色化フィルタ１０２ａ〜１０２ｂに入力し、部分白色化フィルタ１０２ａ〜１０２ｂはそれぞれ検出信号を部分白色化し、合成部１０３は各部分白色化フィルタの出力信号ｗ１（ｎ），ｗ２（ｎ）を合成して白色化された参照信号ｘ（ｎ）を発生する。
適応信号処理装置１０４は参照信号ｘ（ｎ）とマイク１０６より出力されるエラー信号ｅ（ｎ）を用いて、該エラ−信号が最小となるように適応信号処理を行って騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力する。すなわち、信号処理部１０４ａは騒音キャンセル点におけるエラー信号ｅ（ｎ）とフィルタ１０４ｃより入力される信号処理用参照信号（フィルタードＸ信号）ｒ（ｎ）を用いてエラ−信号ｅ（ｎ）が最小となるように適応信号処理を行って適応フィルタ１０４ｂの係数を決定する。適応フィルタ１０４ｂは適応信号処理部１０４ａにより決定された係数に従って参照信号ｘ（ｎ）にデジタルフィルタ処理を施して騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力し騒音をキャンセルする。
上記適応信号処理が繰り返されると適応フィルタの係数が所定値に収束し、雑音が効果的にキャンセルされる。
【００２３】
（Ｂ） 本発明の第２実施例
（ａ） 本発明の原理
図６に示すような入力数ｎ、出力数ｎの多入力多出力系を考察する。それぞれ周波数ｆの関数として入力Ｘｎ（ｆ）、出力Ｙｎ（ｆ）、周波数応答特性Ｈｎｎ（ｆ）とすると、
Ｙ１＝Ｈ１１Ｘ１＋Ｈ１２Ｘ２＋・・・Ｈ１ｎＸｎ
Ｙ２＝Ｈ２１Ｘ１＋Ｈ２２Ｘ２＋・・・Ｈ２ｎＸｎ （９）
・・・・・・
Ｙｎ＝Ｈｎ１Ｘ１＋Ｈｎ２Ｘ２＋・・・ＨｎｎＸｎ
と表すことができる。
ベクトルＸ，Ｙ，行列Ｈを以下のように表現すると、
Ｘ＝［Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｎ］Ｔ
Ｙ＝［Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｎ］Ｔ
【００２４】
【数１】
（９）式は、
Ｙ＝ＨＸ （１０）
と表される。ここで、入力信号Ｘ１〜Ｘｎ間のパワースペクトラムＳｘｉｊ（ｉ番目の入力Ｘｉからｊ番目の入力Ｘｊへの相互スペクトラム）は、次式
Ｓｘｉｊ＝ＸｉＸｊ′
で求められる。（ここで ′は複素共役を表す）。これをベクトルと行列を用いて書き替えると
【００２５】
【数２】
となる。ただし、Ｓｘｘ（ｆ）は相互スペクトル密度関数、Ｓ１１，Ｓ２２，・・・Ｓｎｎはパワースペクトラム、Ｓｉｊ（ｉ≠ｊ）は相互スペクトラムを表す。各入力信号間にいかなる関連性を持たないものとすると、相互スペクトラムはすべて零となり、Ｓｘｘは対角行列となる。
又、出力信号Ｙ１〜Ｙｎ間のパワースペクトラムＳｙｉｊ（ｉ番目の出力Ｙｉからｊ番目の出力Ｙｊへの相互スペクトラム）は、次式
Ｓｙｉｊ＝ＹｉＹｊ′
で求められる。これをベクトルと行列を用いて書き替えると
【００２６】
【数３】
となる。ここで、肩添字のＨは共役転置を表す。又、Ｓｘｘは前述のように入力信号間のクロスパワースペクトラム行列であり、Ｓｙｙは出力信号間のクロスパワースペクトラム行列である。対角線上の要素はパワースペクトラム、それ以外の要素は相互スペクトラムを表す。
【００２７】
現実のシステムとして、自動車の走行時において車室内に発生するロードノイズを例として考えてみると、ロードノイズの発生は路面の状態によりサスペンションが加振され、その振動が騒音源となって車室内に伝搬される。ここで、ＬＭＳなどの適応アルゴリズムを用いた騒音キャンセルシステムを実現するためには車室内における騒音とコヒーレンスな参照信号を得る必要がある。
ロードノイズの騒音源はサスペンション、ボディを経由して車室内に伝搬されるが、この騒音源を唯一に特定することは難しく、複数の加速度センサーをサスペンションの各部に貼り付け、その出力と車室内騒音との多重コヒーレンスを評価することで騒音キャンセルシステムに最適な参照信号を得ることになる。この時、各センサー出力間の相互スペクトルは（１１）式のｎ×ｎの行列で表すことができる。尚、ｎはセンサー数である。
【００２８】
今、独立な騒音源の数をｍ個とすると、センサー数は最低ｍ個あればすべての騒音源を検出することが可能となるが、現実には騒音源からセンサー取り付け点間において所定の伝達特性を持ち、しかもその伝達特性に零点が存在するなどの理由からセンサー数はｎ個（ｎ＞ｍ）必要となってくる。このような構成のセンサーから得られる信号の相互スペクトルは（１１）式で示すようにｎ×ｎの行列で表わされるが、騒音源はｍ個である。
前述のように、Ｓ．Ｍ．ＰｒｉｃｅとＲ．Ｊ．Ｂｅｒｎｈａｒｄは、「ｎ個の測定された入力を持つが、ｍ個のインコヒーレントな騒音源しか持たないシステムは、線形変換によりｍ個のインコヒーレントな仮想入力（バーチャルコヒーレンス）の集まりで表現できる」ことを証明している。従って、上記システム（ｍ個の独立の騒音源、ｎ個の騒音検出センサーを有するシステム）に、この文献で示される一連の処理を施すことによって、ｍ個のバーチャルコヒーレンス（ｍ個の独立騒音源の騒音信号）を求めることができる。実際には、ｎ個のバーチャルコヒーレンスが計算されるが、ｎ−ｍ個のバーチャルコヒーレンスはほとんど０になり、出力に影響を及ぼさないことが確認されている。
【００２９】
出力端に影響を及ぼすｍ個の騒音源（仮想騒音源）における騒音のパワースペクトラムＶｎｎは次式
Ｖｎｎ＝ＱｎｎＨＳｘｘＱｎｎ （１３）
により求められる。ただし、Ｑｎｎは、ＳｘｘＳｘｘＨの固有ベクトルを列として求められるマトリクスである。マトリクスＶｎｎは以下のように対角化された行列となり、ｍ個（互いに独立な列の数＝独立な騒音源の数）の対角要素だけが値を持ち、
【００３０】
【数４】
ｍ個の独立な騒音源の騒音パワーＶ１１〜Ｖｍｍは（１４）式における対角要素として与えられる。
【００３１】
以上より、マトリクスＶｎｎを求めることで出力端に影響を及ぼしているｍ個の騒音源の騒音パワーＶ１１〜Ｖｍｍを特定することが可能となる。ここで、Ｖ１１〜Ｖｍｍをそれぞれ独立な騒音源のパワースペクトラムとみなしてきた。これは、 ＱＨ＝Ｈとおけば、（１３）式が入力Ｓｘｘから出力Ｓｙｙを求める（１２）式に等しくなることで簡単に理解できることである（ＨとＱは共にｎ次の正方行列）。従って、ここまでの演算でセンサーの出力がｎ個からｍ（＜ｎ）に集約されたことになる。しかし、実際のシステムにおいては、パワースペクトラムではなく時系列のデータとして求めることが必要である。周波数軸上での伝達特性マトリクスＨは Ｈ＝ＱＨとして与えられているので、Ｈ＝ＱＨの各要素を逆フーリエ変換することでＦＩＲ型フィルタの係数として求めることができる。そして、ＦＩＲ型フィルタにセンサー出力を入力することによりｍ個の騒音源の騒音信号が得られる。ｍ個の独立の騒音信号が求まれば、それぞれを参照信号としてｍ個の適応信号処理部で適応信号処理を行い、各適応信号処理部の出力信号を合成して騒音キャンセル信号を作成し、該騒音キャンセル信号をスピーカに入力して観測点における騒音をキャンセルするように騒音キャンセル音を出力する。
【００３２】
（ｂ） 本発明の概略
図７は本発明の概略説明図である。
まず、入力ｘ（ｔ）＝［ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），・・・ｘｎ（ｔ）］をフーリエ変換して Ｘ＝［Ｘ１，Ｘ２，・・・Ｘｎ］を求める（ステップ１）。ついで、入力信号間の相互スペクトル密度関数Ｓｘｘを（１１）式により求める（ステップ２）。相互スペクトル密度関数Ｓｘｘが求まれば、（１４）式より対角化された騒音源のパワースペクトラムＶｎｎを求める（ステップ３）。この対角化されたパワースペクトルＶｎｎより騒音源のパワースペクトラムを計算し、かつ、独立の騒音源数ｍを求める（ステップ４）。尚、独立の騒音源数は０でないパワースペクトラムＶｉｉ（ｉ＝１〜ｍ）の数である。
【００３３】
しかる後、現実のｎ個の入力（センサー出力）からｍ個の騒音源の騒音信号を作り出す変換フィルタｈ１，ｈ２，・・・ｈｍを決定する（ステップ５）。例えば、ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），ｘ３（ｔ）の３入力に対して騒音源を求めた結果、２つの独立した騒音源があることが判断されたとする。このとき、ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），ｘ３（ｔ）の３入力から１つの出力ｙ１（ｔ）を求める変換フィルタをｈ１とする。変換フィルタｈ１の出力ｙ１（ｔ）をフーリエ変換してパワースペクトラムＹ１（ｆ）を求めＶ１とする。このＶ１が騒音源の騒音パワーＶ１１と等しくなるようにｈ１を決定すれば、ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），ｘ３（ｔ）の３入力を第１の騒音源の騒音信号に変換するための第１変換フィルタｈ１が求まったことになる。同様に、Ｖ２が騒音源の騒音パワーＶ２２と等しくなるようにｈ２を決定すれば、ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），ｘ３（ｔ）の３入力を第２の騒音源の騒音信号に変換するための第２変換フィルタｈ２が求まったことになる。この変換フィルタｈ１，ｈ２は実時間内にその都度求める必要は無く、予め決定した固定フィルタとすることができる。
【００３４】
以上により、変換フィルタが求まれば、図８に示すように騒音キャンセルシステムを構成し、各変換フィルタ出力のそれぞれを参照信号としてｍ個の適応信号処理部で適応信号処理を行い、各適応信号処理部の出力信号を合成して騒音キャンセル信号を作成し、該騒音キャンセル信号をスピーカに入力して観測点における騒音をキャンセルするようにキャンセル音を出力する（ステップ６）。
【００３５】
（ｃ） 第２実施例の騒音キャンセルシステム
・構成
図８は本発明の騒音キャンセルシステムの構成図である。図中、１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃは騒音源から出力される騒音に応じた信号ｘ１ｎ，ｘ２ｎ，ｘ３ｎを発生するセンサー（例えば車体振動を検出してロードノイズに応じた信号を発生する加速度センサ）である。１０２ａ，１０２ｂはセンサー検出信号ｘ１ｎ，ｘ２ｎ，ｘ３ｎを入力され、第１、第２の２つのインコヒーレントな仮想騒音源の騒音ｘ１ｎ′，ｘ２ｎ′を出力する変換フィルタ、１０３ａ，１０３ｂ変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂの出力信号ｘ１ｎ′，ｘ２ｎ′をそれぞれ参照信号として入力され、ＬＭＳ適応アルゴリズムに従った騒音キャンセル処理（適応信号処理）を行う適応信号処理部である。各適応信号処理部１０３ａ〜１０３ｂは同一の構成を有しており、従来の騒音キャンセルコントローラと同様に適応信号処理部ＬＭＳ、適応フィルタＡＤＦ、フィルタードＸ信号作成用のフィルタＦＸＦを備えている。各適応信号処理部ＬＭＳは騒音キャンセル点におけるエラー信号ｅｎとフィルタＦＸＦより出力される信号処理用参照信号（フィルタードＸ信号）ｒ１ｎ，ｒ２ｎを入力され、これら信号を用いて騒音キャンセル点における騒音をキャンセルするように適応信号処理を行って適応フィルタＡＤＦの係数を決定する。各適応フィルタＡＤＦは適応信号処理部ＬＭＳにより決定された係数に従って参照信号ｘ１ｎ′，ｘ２ｎ′にデジタルフィルタ処理を施して騒音キャンセル信号ｙ１ｎ，ｙ２ｎを出力する。
【００３６】
１０４は各騒音キャンセル処理部１０３ａ〜１０３ｂから出力される騒音キャンセル信号ｙ１ｎ，ｙ２ｎを合成し、騒音（例えばロードノイズ）をキャンセルするための騒音キャンセル信号ｙｎを出力する加算器である。１０５は騒音キャンセル信号ｙｎをアナログの騒音キャンセル信号に変換するＤＡコンバータ（ＤＡＣ）、１０６は騒音キャンセル信号を増幅するパワ−アンプ、１０７は騒音キャンセル音Ｓｃを放射するキャンセルスピ−カで、スピーカから出力されたキャンセル音は２次音伝搬系（キャンセル音伝搬系）１０８を介して騒音キャンセル点に到る。１０９は騒音キャンセル点（観測点）に配置され、騒音Ｓｎとキャンセル音Ｓｃの合成音を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅｎとして出力するエラ−マイク、１１０はエラー信号ｅｎを増幅するマイクアンプ、１１１はマイクアンプ出力をデジタルに変換するＡＤコンバータ（ＡＤＣ）である。
【００３７】
・動作
センサー１０１ａ〜１０１ｃの検出信号ｘ１ｎ，ｘ２ｎ，ｘ３ｎをそれぞれ変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂに入力する。変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂはこれらセンサー検出信号ｘ１ｎ，ｘ２ｎ，ｘ３ｎに所定のフィルタ処理を施して仮想騒音源の騒音ｘ１ｎ′，ｘ２ｎ′を作成して出力する。
適応信号処理部１０３ａ，１０３ｂは変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂの出力信号（仮想騒音）ｘ１ｎ′，ｘ２ｎ′をそれぞれ参照信号としてＬＭＳ適応アルゴリズムに従った騒音キャンセル処理（適応信号処理）を行い、騒音キャンセル信号ｙ１ｎ，ｙ２ｎを出力する。
加算器１０４は各騒音キャンセル処理部１０３ａ，１０３ｂから出力される騒音キャンセル信号ｙ１ｎ，ｙ２ｎを合成して騒音（例えばロードノイズ）をキャンセルするための騒音キャンセル信号ｙｎを出力する。ＤＡコンバータ１０５は騒音キャンセル信号ｙｎをアナログの騒音キャンセル信号に変換し、パワーアンプ１０６は騒音キャンセル信号を増幅してスピーカ１０７に入力し、該スピーカより騒音キャンセル音Ｓｃを放射する。
【００３８】
スピーカから出力されたキャンセル音は２次音伝搬系（キャンセル音伝搬系）１０８を介して騒音キャンセル点（観測点）に到り、観測点における騒音をキャンセルする。エラ−マイク１０９は騒音Ｓｎとキャンセル音Ｓｃの合成音を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅｎとして、マイクアンプ、ＡＤコンバータを介して各適応信号処理部にフィードバックする。以後、上記動作が繰り返されて最終的に観測点における騒音が相当量キャンセルされる。
以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除するものではない。
【００３９】
【発明の効果】
以上本発明によれば、複数の検出センサーから出力される信号を部分白色化フィルタでそれぞれ部分白色化し、各部分白色化フィルタから出力される部分白色化信号を合成し、合成信号を参照信号として適応信号処理部に入力し、適応信号処理部は騒音をキャンセルするように騒音キャンセル信号を出力してスピーカより騒音キャンセル音を出力するから、検出センサが複数存在しても騒音キャンセル処理部を独立の騒音源数だけ設けるだけで良く、システムの大型化及びコストアップを防止することができる。
又、本発明によれば、ｎ個のセンサー検出信号より独立のｍ（＜ｎ）個の騒音源における騒音信号を作成する変換フィルタを設け、該変換フィルタから出力されるｍ個の信号をそれぞれ参照信号として適応信号処理を行なって騒音キャンセル音を出力して騒音をキャンセルするようにしたから、検出センサが複数存在しても騒音キャンセル処理部を独立の騒音源数だけ設けるだけで良く、システムの大型化及びコストアップを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】２つの検出出力から１つの独立の騒音源の参照信号を発生する構成図である。
【図２】本発明の第１実施例の原理説明図である。
【図３】自己回帰モデル（ＡＲモデル）の構成図である。
【図４】白色化フィルタの構成図である。
【図５】本発明の第１実施例の騒音キャンセルシステムの構成図である。
【図６】第２実施例の原理説明図である。
【図７】本発明の第２実施例の概略説明図である。
【図８】本発明の第２実施例の騒音キャンセルシステムの構成図である。
【図９】従来の騒音キャンセル装置の構成図（周期性ノイズをキャンセルする場合）である。
【図１０】適応フィルタの構成図である。
【図１１】信号処理用フィルタの構成図である。
【図１２】従来のロードノイズをキャンセルするための騒音キャンセルシステムの構成図である。
【符号の説明】
１０１ａ，１０１ｂ・・検出センサ
１０２ａ，１０２ｂ・・部分白色化フィルタ
１０４・・適応信号処理部
１０５・・スピーカ
【産業上の利用分野】
本発明は騒音キャンセルシステムに係わり、特に、適応信号処理部（騒音キャンセル処理部）の数を独立の騒音源の数と一致させることができる騒音キャンセルシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
騒音対策としては、従来より吸音材を用いる方法（パッシブ制御）が知られている。しかし、吸音材を用いる方法では、騒音が小さい静音エリアを形成するのが面倒であると共に、低音を効果的に消せない問題がある。特に、自動車の車室内の騒音を防止するには、自動車の重量が増大すると共に、騒音を効果的に消せない問題がある。このため、騒音と逆位相の騒音キャンセル音をスピ−カから放射して騒音を低減する方法（アクティブ制御）が脚光を浴び、工場やオフィスなどの室内空間の一部に実用化されつつある。又、自動車の車室内においてもアクティブ制御により騒音を低減する方式が提案されている。
【０００３】
図９はエンジン音をキャンセルする従来の騒音キャンセル装置の構成図である。１１は騒音源であるエンジン、１２はエンジン回転数Ｒを検出する回転数センサ、１３はエンジン回転数Ｒに応じた周波数を有する一定振幅の正弦波信号を参照信号ｘ（ｎ）として発生する参照信号発生部である。騒音源がエンジンの場合、エンジン回転により発生するノイズは周期性を有し、その周波数はエンジン回転数に依存する。例えば、４気筒エンジンの場合、車室内に発生する周期性ノイズはエンジン回転数の２次高調波が支配的であり、回転数が６００ｒｐｍ（１０ｒｐｓ）の時、車室内に発生するノイズの周波数は２０Ｈｚ、回転数が６０００ｒｐｍ（１００ｒｐｓ）の時、車室内に発生するノイズの周波数は２００Ｈｚである。参照信号発生部１３は、２次高調波の正弦波データをＲＯＭに記憶しておき、そのデータを必要に応じて読み出して出力することにより参照信号ｘ（ｎ）を生成する。尚、このデータの読み出し／出力タイミングはエンジン回転数Ｒに応じてコントロールされ、これによりエンジン回転数Ｒに応じて発生する周期性ノイズの周波数を有する参照信号が出力されるようになっている。
【０００４】
１４は騒音キャンセルコントローラであり、参照信号発生部１３から発生する参照信号ｘ（ｎ）を入力されると共に、車室内の騒音キャンセル位置（観測点であり例えば運転者の耳元近傍）における騒音Ｓｎ（ｎ）とキャンセル音Ｓｃ（ｎ）の合成音信号をエラ−信号ｅ（ｎ）として入力され、該エラ−信号が最小となるように適応信号処理を行って騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力する。騒音キャンセルコントローラ１４は、適応信号処理部１４ａと、デジタルフィルタ構成の適応フィルタ１４ｂと、参照信号ｘ（ｎ）にスピーカから騒音キャンセル点までのキャンセル音伝搬系の伝搬特性（伝達関数）を畳み込んでフィルタードＸ信号（信号処理用参照信号）ｒ（ｎ）を作成するフィルタードＸ信号作成用フィルタ１４ｃを有している。
１５は適応フィルタ出力（騒音キャンセル信号ｙ（ｎ））をアナログの騒音キャンセル信号に変換するＤＡコンバータ、１６は騒音キャンセル信号を増幅するパワ−アンプ、１７は騒音キャンセル音Ｓｃ（ｎ）を放射するキャンセルスピ−カ、１８は騒音キャンセル点に配置され、騒音Ｓｎ（ｎ）とキャンセル音Ｓｃ（ｎ）の合成音を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅ（ｎ）として出力するエラ−マイク、１９はエラー信号ｅ（ｎ）を増幅するアンプ、２０はエイリアスを除去するローパスフィルタ、２１はローパスフィルタ出力をデジタルに変換するＡＤコンバータである。
【０００５】
適応信号処理部１４ａは騒音キャンセル点におけるエラー信号ｅ（ｎ）とフィルタ１４ｃを介して入力される信号処理用参照信号（フィルタードＸ信号）ｒ（ｎ）を入力され、これら信号を用いて騒音キャンセル点における騒音をキャンセルするように適応信号処理を行って適応フィルタ１４ｂの係数を決定する。例えば適応信号処理部１４ａは周知のフィルタードＸ ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）適応アルゴリズムに従って、エラ−マイク１８から入力されたエラ−信号ｅ（ｎ）が最小となるように適応フィルタ１４ｂの係数を決定する。
適応フィルタ１４ｂは適応信号処理部１４ａにより決定された係数に従って参照信号ｘ（ｎ）にデジタルフィルタ処理を施して騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力し、騒音をキャンセルする。尚、参照信号ｘ（ｎ）は、消去したい騒音Ｓｎ（ｎ）と相関の高い信号でなくてはならず、参照信号と相関のない音は消去されない。
【０００６】
適応フィルタ１４ｂは図１０に示すように、ＦＩＲ型デジタルフィルタで構成され、例えば、入力信号を順次１サンプリング時間遅延する遅延要素ＤＬ，ＤＬ・・・と、各遅延要素出力に係数ｗ１（ｎ），ｗ２（ｎ），ｗ３（ｎ）・・・ｗＮ（ｎ）を乗算する乗算部ＭＬ，ＭＬ，・・・と、各乗算部出力を順次加算する加算部ＡＤ，ＡＤ・・・で実現される。すなわち、現時刻ｎ・Ｔｓにおける参照信号をｘ（ｎ）、その時の各乗算機の係数をｗ１（ｎ），ｗ２（ｎ），ｗ３（ｎ）・・・ｗＮ（ｎ）、出力（騒音キャンセル信号）をｙ（ｎ）とすれば、適応フィルタ１４ｂは次式
ｙ（ｎ）＝Σｗｉ（ｎ）・ｘ（ｎ−ｉ＋１） （ｉ＝１〜Ｎ） ・・（１）
の演算を実行し、騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力する。
【０００７】
フィルタードＸ信号作成用フィルタ１４ｃは図１１に示すように、ＦＩＲ型デジタルフィルタで構成され、例えば、入力信号を順次１サンプリング時間遅延する遅延要素ＤＬ，ＤＬ・・・と、各遅延要素出力に係数ｃ１，ｃ２，ｃ３・・・ｃＭを乗算する乗算部ＭＬ，ＭＬ，・・・と、各乗算部出力を順次加算する加算部ＡＤ，ＡＤ・・・で実現される。係数ｃ１，ｃ２，ｃ３・・・ｃＭは二次音伝搬系（スピーカから観測点までの系）の伝搬特性を模擬するように決定されている。時刻ｎ・Ｔｓにおける参照信号をｘ（ｎ）、出力（フィルタードＸ信号）をｒ（ｎ）とすれば、フィルタ１４ｃは次式
ｒ（ｎ）＝Σｃｉ・ｘ（ｎ−ｉ＋１） （ｉ＝１〜Ｍ） ・・（２）
の演算を実行してフィルタードＸ信号ｒ（ｎ）を出力する。
【０００８】
適応信号処理部１４ａは、１サンプリング時刻Ｔｓ後の次の時刻（ｎ＋１）・Ｔｓにおける適応フィルタ１４ｂの係数ｗ１（ｎ＋１），ｗ２（ｎ＋１），ｗ３（ｎ＋１）・・・ｗＮ（ｎ＋１）を、現時刻ｎ・Ｔにおける係数とエラー信号ｅ（ｎ）とフィルタードＸ信号ｒ（ｎ）を用いて次式（係数更新式）
ｗｊ（ｎ＋１）＝ｗｊ（ｎ）＋μ・ｒ（ｎ−ｊ＋１）・ｅ（ｎ） （３）
により決定する（但し、ｊ＝１，２，・・・Ｎ）。（３）式において、（ｎ）は現サンプリング時刻の値、（ｎ＋１）は１サンプリング時刻後の値、（ｎ−１）は１サンプリング時刻前の値、（ｎ−２）は２サンプリング時刻前の値、・・・を意味している。又、μは適応フィルタの係数を更新するステップを決める１以下の定数（ステップサイズパラメータ）であり、騒音キャンセルシステムに応じて適当な値に設定される。
【０００９】
以上はエンジン回転数の高調波成分、例えば２次高調波成分をキャンセルする場合であるが、自動車内ではエンジン音に加えてロードノイズも発生する。ロードノイズは路面の凹凸によりタイヤ→サスペンション→サスペンション支持部の経路を介して車体全体が振動し、車室内に伝搬することにより発生する。かかるロードノイズを適応信号処理によりキャンセルするためには、車室内における該ロードノイズとコヒーレントな参照信号を得る必要がある。
ところで、ロードノイズはエンジン回転数の高調波ノイズのように周期性を有さず、しかも、騒音源を唯一つに特定することが困難である。このため、サスペンション支持部に複数の加速度センサを取り付け、各加速度センサ出力をそれぞれロードノイズキャンセル用の参照信号とする。そして、参照信号毎に騒音キャンセルコントローラを設け、各騒音キャンセルコントローラは所定の参照信号と合成音信号を用いて適応信号処理を行って騒音キャンセル信号を出力し、各騒音キャンセル信号を合成してスピーカに入力して騒音キャンセル音を発生するようにしている。
【００１０】
図１２は従来のロードノイズの騒音キャンセルシステムの構成図である。図中、３１ａ，３１ｂ，３１ｃは車体振動を検出してロードノイズに応じた信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），ｘ３（ｎ）を発生する加速度センサである。ロードノイズは路面の凹凸によりタイヤ→サスペンション→サスペンション支持部の経路を介して車体全体が振動し、車室内に伝搬することにより発生する。かかるロードノイズの騒音源は唯一つに特定することができない。このため、複数の加速度センサ３１ａ〜３１ｃをサスペンション支持部の各部に取付け、全体で車体振動を検出するようにしている。
【００１１】
３２ａ，３２ｂ，３２ｃは加速度センサーの出力信号をそれぞれ参照信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），ｘ３（ｎ）として入力され、ＬＭＳ適応アルゴリズムに従った騒音キャンセル処理（適応信号処理）を行う適応信号処理部（騒音キャンセルコントローラ）である。各適応信号処理部３２ａ〜３２ｃは同一の構成を有しており、従来の騒音キャンセルコントローラ（図９参照）と同様に適応信号処理部ＬＭＳ、適応フィルタＡＤＦ、フィルタードＸ信号作成用のフィルタＦＸＦを備えている。各適応信号処理部ＬＭＳは騒音キャンセル点におけるエラー信号（騒音キャンセル音と騒音の合成音信号）ｅ（ｎ）とフィルタＦＸＦより出力される信号処理用参照信号（フィルタードＸ信号）ｒ１（ｎ），ｒ２（ｎ），ｒ３（ｎ）を入力され、これら信号を用いて騒音キャンセル点における騒音をキャンセルするように適応信号処理を行って適応フィルタＡＤＦの係数を決定する。各適応フィルタＡＤＦは適応信号処理部ＬＭＳにより決定された係数に従って参照信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），ｘ３（ｎ）にデジタルフィルタ処理を施して騒音キャンセル信号ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），ｙ３（ｎ）を出力する。
【００１２】
３３は各騒音キャンセル処理部３２ａ〜３２ｃから出力される騒音キャンセル信号ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），ｙ３（ｎ）を合成し、ロードノイズをキャンセルするための騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力する加算器である。３４は騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）をアナログの騒音キャンセル信号に変換するＤＡコンバータ（ＤＡＣ）、３５は騒音キャンセル信号を増幅するパワ−アンプ、３６は騒音キャンセル音Ｓｃ（ｎ）を放射するキャンセルスピ−カで、スピーカから出力されたキャンセル音は２次音伝搬系（キャンセル音伝搬系）３７を介して騒音キャンセル点に到る。３８は騒音キャンセル点（観測点）に配置され、騒音Ｓｎ（ｎ）とキャンセル音Ｓｃ（ｎ）の合成音を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅ（ｎ）として出力するエラ−マイク、３９はエラー信号ｅ（ｎ）を増幅するマイクアンプ、４０はマイクアンプ出力をデジタルに変換するＡＤコンバータ（ＡＤＣ）である。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
適応信号処理では低減対象騒音（例えばロードノイズ）と相関のある信号いわゆるコヒーレントな参照信号ｘ（ｎ）を発生しないと、該騒音を効果的にキャンセルできない。換言すれば、ロードノイズの消音性能は、各加速度センサ出力（参照信号）と騒音（ロードノイズ）とのマルチプルコヒーレンスの大きさに依存する。そこで、従来は前述のようにマルチプルコヒーレンスの大きさを確保するために、加速度センサ数を多くしている。尚、マルチプルコヒーレンスとは、各センサ出力と騒音とのコヒーレンス（相関度）から計算される多重関連度関数である。
しかし、センサ数が増加するとその分騒音キャンセル処理部が必要になり、このため従来システムでは大型化及びコストアップを招来する問題があった。
以上から、本発明は、騒音キャンセル処理部の数を独立の騒音源の数と一致させ、システムの大型化及びコストアップを防止できる騒音キャンセルシステムを提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記課題は本発明によれば、複数の検出センサーと、各検出センサーから出力される信号を部分白色化する部分白色化フィルタと、各部分白色化フィルタから出力される信号を合成し、完全に白色化された信号を参照信号として出力する合成部と、該参照信号を用いて適応信号処理を行う適応信号処理部と、適応信号処理部の出力信号を騒音キャンセル信号として入力され、騒音キャンセル音を出力するキャンセル音発生部と、観測点における騒音と騒音キャンセル音との合成音を検出して適応信号処理部にフィードバックする騒音検出部を備えた騒音キャンセルシステムにより達成される。
【００１５】
【作用】
複数の検出センサー（加速度センサー等）から出力される信号を自己回帰モデルによる部分白色化フィルタでそれぞれ部分白色化し、各部分白色化フィルタから出力される部分白色化信号を合成し、完全に白色化された信号を参照信号として適応信号処理部に入力する。適応信号処理部は参照信号とエラー信号（観測点における騒音と騒音キャンセル音との合成音信号）を用いて適応信号処理を行い、エラー信号が零となるように騒音キャンセル信号を出力し、スピーカより騒音キャンセル音を出力する。
又、ｎ個のセンサー検出信号より独立のｍ（＜ｎ）個の騒音源における騒音信号を作成する変換フィルタを設け、該変換フィルタから出力されるｍ個の信号をそれぞれ参照信号として適応信号処理を行なって騒音キャンセル音を出力して騒音をキャンセルする。
以上のようにすれば、検出センサー数ｎが増加しても，騒音キャンセル処理部の数を独立の騒音源の数ｍ（＜ｎ）と一致させ、システムの大型化及びコストアップを防止できる。
【００１６】
【実施例】
（Ａ） 第１実施例
（ａ） 発明の原理
独立な騒音源の数をｍ個とすると、センサー数は最低ｍ個あればすべての騒音源を検出することが可能となるが、現実には騒音源からセンサー取り付け点間において所定の伝達特性を持ち、しかもその伝達特性に零点が存在するなどの理由からセンサー数はｎ個（ｎ＞ｍ）必要となってくる。このような構成のセンサーから得られる信号の相互スペクトルはｎ×ｎの行列で表わされるが、騒音源はｍ個である。Ｓ．Ｍ．ＰｒｉｃｅとＲ．Ｊ．Ｂｅｒｎｈａｒｄは、「ｎ個の測定された入力を持つが、ｍ個のインコヒーレントな騒音源しか持たないシステムは、線形変換によりｍ個のインコヒーレントな仮想（Ｖｉｒｔｕａｌ）入力の集まりで表現できる」ことを証明している（Ｓ．Ｍ． Ｐｒｉｃｅ ａｎｄ Ｒ．Ｊ．Ｂｅｒｎｈａｒｄ． ”Ｖｉｒｔｕａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ： Ａ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ Ｉｎｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｓｏｕｒｃｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ４ｔｈ Ｉｎｔｅｒ− ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｄａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， ｐａｇｅ １２５６〜１２６２、 １９８６参照）。従って、ｍ個の独立の騒音源、ｎ個の騒音検出センサーを有するシステムに、この文献で示される一連の処理を施すことによって、ｍ個のバーチャルコヒーレンス（インコヒーレントの仮想入力）を求めることができる。実際には、ｎ個のバーチャルコヒーレンスが計算されるが、ｎ−ｍ個のバーチャルコヒーレンスはほとんど０になり、出力に影響を及ぼさないことが確認されている。
【００１７】
以上から、図１に示すように、１つの独立の騒音源ＮＳから未知の伝達系Ｇ１，Ｇ２を介して伝搬してきた信号を検出センサーＤＳ１，ＤＳ２で検出し、検出信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ）を所定の変換フィルタＡ１，Ａ２を介して出力して合成すれば、独立の騒音源に応じたインコヒーレントの仮想入力（参照信号）ｘ（ｎ）が得られる。ただし、仮想入力ｘ（ｎ）を得るためには、変換フィルタＡ１，Ａ２を特定する必要がある。
さて、図１の点線で囲んだ部分では、どのようなメカニズムで検出信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ）が発生するかは不明である。そこで、騒音源ＮＳから検出センサー迄の伝達系Ｇ１，Ｇ２を、図２に示すように白色雑音ｗ（ｎ）を入力信号、検出信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ）を出力信号とする自己回帰モデル（ＡＲモデル）１，２でモデル化する。
【００１８】
自己回帰モデルは図３に示すように、前向き線形予測器５と、予測器出力と白色雑音ｗ（ｎ）を加算する加算器６で構成されている。予測器５は、加算器６の出力信号ｘ（ｎ）を順次１サンプリング時間遅延する遅延素子５ａ１〜５ａＭと、各遅延素子の出力信号ｘ（ｎ−１），ｘ（ｎ−２），・・・，ｘ（ｎ−Ｍ）に予測係数ｈ０（１），ｈ０（２），・・・ｈ０（Ｍ）を乗算する乗算器５ｂ１〜５ｂＭと、各乗算器出力信号を加算する加算器５ｃ１〜５ｃＭ−１を備えている。従って、時刻ｎにおけるサンプリングｘ（ｎ）は次式
ｘ（ｎ）＝Σｈ０（ｋ）ｘ（ｎ−ｋ）＋ｗ（ｎ） 但し、ｋ＝１〜Ｍ （４）
で与えられる。前向き線形予測器５の伝達関数Ｈ０（ｚ）とすれば、
Ｈ０（ｚ）＝Σｈ０（ｋ）ｚ−Ｋ （５）
となる。この伝達関数を用いると白色雑音ｗ（ｎ）は次式
ｗ（ｎ）＝ｘ（ｎ）（１−Ｈ０（ｚ）） （６）
で与えられる。従って、自己回帰モデルにおける予測器のＭ個の予測係数ｈ０（ｋ）（ｋ＝１〜Ｍ）が求まれば、上式より白色雑音ｗ（ｎ）が求まる。
【００１９】
図２における３、４は（１−Ｈ０（ｚ））により作成した変換フィルタ（部分白色化フィルタ）である。ところで、検出センサーがｍ個（図２ではｍ＝２）存在する場合にはｍ個の部分白色化フィルタ３，４より白色雑音ｗ（ｎ）が求まる。
そこで、それぞれに重みｗ１，ｗ２，・・・ｗｍ（但し、Σｗｉ＝１である）を付けて各部分白色化フィルタ３，４より出力し、加算器７で加算すれば、全検出センサーより唯一の白色雑音ｗ（ｎ）を得ることができる。この白色雑音ｗ（ｎ）が騒音源から発生する唯一の騒音信号と成り、適応信号処理における参照信号とすることができる。
予測係数ｈ０（ｋ）（ｋ＝１〜Ｍ）は、予測残差に最小二乗法を適用して求めることができる。予測残差ε（ｎ）の二乗の総和は次式
Ｅｐ＝Σε２（ｎ）＝Σ｛ｘ（ｎ）＋Σｈ０（ｋ）ｘ（ｎ−ｋ）｝２ （７）
但し、ｎ＝−∞〜＋∞，ｋ＝１〜Ｍ
で与えられ、Ｅｐを最小にする予測係数ｈ０（ｋ）は
∂Ｅｐ／∂ｈ０（ｋ）＝０ （８）
を満たすものである。従って、各予測係数について上式が成立し、ｈ０（ｋ）（ｋ＝１〜Ｍ）を未知数とするＭ個の式より各予測係数を求める。
【００２０】
図４は部分白色化フィルタの構成図であり、センサーの出力信号ｘ（ｎ）を順次１サンプリング時間遅延する遅延素子８ａ１〜８ａＭと、各遅延素子の出力信号ｘ（ｎ−１），ｘ（ｎ−２），・・・，ｘ（ｎ−Ｍ）に予測係数ｈ０（１），ｈ０（２），・・・ｈ０（Ｍ）を乗算する乗算器８ｂ１〜８ｂＭと、各乗算器出力信号を加算する加算器８ｃ１〜８ｃＭ−１と、加算器８ｃ１の出力とセンサー出力ｘ（ｎ）を加算する加算器８ｄと、重み付け乗算器８ｅを有している。
【００２１】
（ｂ） 第１実施例の全体の構成
図５は本発明にかかわる騒音キャンセルシステムの構成図である。尚、独立の騒音源は１個であるとする。
１０１ａ〜１０１ｂはｓ個（設例ではｓ＝２）の検出センサー、１０２ａ〜１０２ｂは検出信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ）を部分白色化雑音ｗ１（ｎ），ｗ２（ｎ）にする部分白色化フィルタ、１０３は各部分白色化フィルタの出力を合成して信号ｘ（ｎ）を出力する合成部、１０４は合成部１０３から出力される信号ｘ（ｎ）を参照信号として適応信号処理を行う適応信号処理装置、１０５は適応信号処理装置から出力される騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を入力されて騒音キャンセル音を音響空間ＳＳＰに放射するキャンセル音発生部（スピーカ）、１０６は観測点における騒音Ｓｎ（ｎ）と騒音キャンセル音Ｓｃ（ｎ）との合成音を検出して適応信号処理装置１０４にフィードバックする騒音検出部（マイク）である。
適応信号処理装置１０４は、適応信号処理部１０４ａと、デジタルフィルタ構成の適応フィルタ１０４ｂと、参照信号ｘ（ｎ）にスピーカから騒音キャンセル点までのキャンセル音伝搬系の伝搬特性（伝達関数）を畳み込んでフィルタードＸ信号（信号処理用参照信号）ｒ（ｎ）を作成するフィルタードＸ信号作成用フィルタ１０４ｃを有している。
【００２２】
（ｃ） 全体の動作
騒音検出センサー１０１ａ〜１０１ｂは検出信号ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ）を部分白色化フィルタ１０２ａ〜１０２ｂに入力し、部分白色化フィルタ１０２ａ〜１０２ｂはそれぞれ検出信号を部分白色化し、合成部１０３は各部分白色化フィルタの出力信号ｗ１（ｎ），ｗ２（ｎ）を合成して白色化された参照信号ｘ（ｎ）を発生する。
適応信号処理装置１０４は参照信号ｘ（ｎ）とマイク１０６より出力されるエラー信号ｅ（ｎ）を用いて、該エラ−信号が最小となるように適応信号処理を行って騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力する。すなわち、信号処理部１０４ａは騒音キャンセル点におけるエラー信号ｅ（ｎ）とフィルタ１０４ｃより入力される信号処理用参照信号（フィルタードＸ信号）ｒ（ｎ）を用いてエラ−信号ｅ（ｎ）が最小となるように適応信号処理を行って適応フィルタ１０４ｂの係数を決定する。適応フィルタ１０４ｂは適応信号処理部１０４ａにより決定された係数に従って参照信号ｘ（ｎ）にデジタルフィルタ処理を施して騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）を出力し騒音をキャンセルする。
上記適応信号処理が繰り返されると適応フィルタの係数が所定値に収束し、雑音が効果的にキャンセルされる。
【００２３】
（Ｂ） 本発明の第２実施例
（ａ） 本発明の原理
図６に示すような入力数ｎ、出力数ｎの多入力多出力系を考察する。それぞれ周波数ｆの関数として入力Ｘｎ（ｆ）、出力Ｙｎ（ｆ）、周波数応答特性Ｈｎｎ（ｆ）とすると、
Ｙ１＝Ｈ１１Ｘ１＋Ｈ１２Ｘ２＋・・・Ｈ１ｎＸｎ
Ｙ２＝Ｈ２１Ｘ１＋Ｈ２２Ｘ２＋・・・Ｈ２ｎＸｎ （９）
・・・・・・
Ｙｎ＝Ｈｎ１Ｘ１＋Ｈｎ２Ｘ２＋・・・ＨｎｎＸｎ
と表すことができる。
ベクトルＸ，Ｙ，行列Ｈを以下のように表現すると、
Ｘ＝［Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｎ］Ｔ
Ｙ＝［Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｎ］Ｔ
【００２４】
【数１】
Ｙ＝ＨＸ （１０）
と表される。ここで、入力信号Ｘ１〜Ｘｎ間のパワースペクトラムＳｘｉｊ（ｉ番目の入力Ｘｉからｊ番目の入力Ｘｊへの相互スペクトラム）は、次式
Ｓｘｉｊ＝ＸｉＸｊ′
で求められる。（ここで ′は複素共役を表す）。これをベクトルと行列を用いて書き替えると
【００２５】
【数２】
又、出力信号Ｙ１〜Ｙｎ間のパワースペクトラムＳｙｉｊ（ｉ番目の出力Ｙｉからｊ番目の出力Ｙｊへの相互スペクトラム）は、次式
Ｓｙｉｊ＝ＹｉＹｊ′
で求められる。これをベクトルと行列を用いて書き替えると
【００２６】
【数３】
【００２７】
現実のシステムとして、自動車の走行時において車室内に発生するロードノイズを例として考えてみると、ロードノイズの発生は路面の状態によりサスペンションが加振され、その振動が騒音源となって車室内に伝搬される。ここで、ＬＭＳなどの適応アルゴリズムを用いた騒音キャンセルシステムを実現するためには車室内における騒音とコヒーレンスな参照信号を得る必要がある。
ロードノイズの騒音源はサスペンション、ボディを経由して車室内に伝搬されるが、この騒音源を唯一に特定することは難しく、複数の加速度センサーをサスペンションの各部に貼り付け、その出力と車室内騒音との多重コヒーレンスを評価することで騒音キャンセルシステムに最適な参照信号を得ることになる。この時、各センサー出力間の相互スペクトルは（１１）式のｎ×ｎの行列で表すことができる。尚、ｎはセンサー数である。
【００２８】
今、独立な騒音源の数をｍ個とすると、センサー数は最低ｍ個あればすべての騒音源を検出することが可能となるが、現実には騒音源からセンサー取り付け点間において所定の伝達特性を持ち、しかもその伝達特性に零点が存在するなどの理由からセンサー数はｎ個（ｎ＞ｍ）必要となってくる。このような構成のセンサーから得られる信号の相互スペクトルは（１１）式で示すようにｎ×ｎの行列で表わされるが、騒音源はｍ個である。
前述のように、Ｓ．Ｍ．ＰｒｉｃｅとＲ．Ｊ．Ｂｅｒｎｈａｒｄは、「ｎ個の測定された入力を持つが、ｍ個のインコヒーレントな騒音源しか持たないシステムは、線形変換によりｍ個のインコヒーレントな仮想入力（バーチャルコヒーレンス）の集まりで表現できる」ことを証明している。従って、上記システム（ｍ個の独立の騒音源、ｎ個の騒音検出センサーを有するシステム）に、この文献で示される一連の処理を施すことによって、ｍ個のバーチャルコヒーレンス（ｍ個の独立騒音源の騒音信号）を求めることができる。実際には、ｎ個のバーチャルコヒーレンスが計算されるが、ｎ−ｍ個のバーチャルコヒーレンスはほとんど０になり、出力に影響を及ぼさないことが確認されている。
【００２９】
出力端に影響を及ぼすｍ個の騒音源（仮想騒音源）における騒音のパワースペクトラムＶｎｎは次式
Ｖｎｎ＝ＱｎｎＨＳｘｘＱｎｎ （１３）
により求められる。ただし、Ｑｎｎは、ＳｘｘＳｘｘＨの固有ベクトルを列として求められるマトリクスである。マトリクスＶｎｎは以下のように対角化された行列となり、ｍ個（互いに独立な列の数＝独立な騒音源の数）の対角要素だけが値を持ち、
【００３０】
【数４】
【００３１】
以上より、マトリクスＶｎｎを求めることで出力端に影響を及ぼしているｍ個の騒音源の騒音パワーＶ１１〜Ｖｍｍを特定することが可能となる。ここで、Ｖ１１〜Ｖｍｍをそれぞれ独立な騒音源のパワースペクトラムとみなしてきた。これは、 ＱＨ＝Ｈとおけば、（１３）式が入力Ｓｘｘから出力Ｓｙｙを求める（１２）式に等しくなることで簡単に理解できることである（ＨとＱは共にｎ次の正方行列）。従って、ここまでの演算でセンサーの出力がｎ個からｍ（＜ｎ）に集約されたことになる。しかし、実際のシステムにおいては、パワースペクトラムではなく時系列のデータとして求めることが必要である。周波数軸上での伝達特性マトリクスＨは Ｈ＝ＱＨとして与えられているので、Ｈ＝ＱＨの各要素を逆フーリエ変換することでＦＩＲ型フィルタの係数として求めることができる。そして、ＦＩＲ型フィルタにセンサー出力を入力することによりｍ個の騒音源の騒音信号が得られる。ｍ個の独立の騒音信号が求まれば、それぞれを参照信号としてｍ個の適応信号処理部で適応信号処理を行い、各適応信号処理部の出力信号を合成して騒音キャンセル信号を作成し、該騒音キャンセル信号をスピーカに入力して観測点における騒音をキャンセルするように騒音キャンセル音を出力する。
【００３２】
（ｂ） 本発明の概略
図７は本発明の概略説明図である。
まず、入力ｘ（ｔ）＝［ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），・・・ｘｎ（ｔ）］をフーリエ変換して Ｘ＝［Ｘ１，Ｘ２，・・・Ｘｎ］を求める（ステップ１）。ついで、入力信号間の相互スペクトル密度関数Ｓｘｘを（１１）式により求める（ステップ２）。相互スペクトル密度関数Ｓｘｘが求まれば、（１４）式より対角化された騒音源のパワースペクトラムＶｎｎを求める（ステップ３）。この対角化されたパワースペクトルＶｎｎより騒音源のパワースペクトラムを計算し、かつ、独立の騒音源数ｍを求める（ステップ４）。尚、独立の騒音源数は０でないパワースペクトラムＶｉｉ（ｉ＝１〜ｍ）の数である。
【００３３】
しかる後、現実のｎ個の入力（センサー出力）からｍ個の騒音源の騒音信号を作り出す変換フィルタｈ１，ｈ２，・・・ｈｍを決定する（ステップ５）。例えば、ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），ｘ３（ｔ）の３入力に対して騒音源を求めた結果、２つの独立した騒音源があることが判断されたとする。このとき、ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），ｘ３（ｔ）の３入力から１つの出力ｙ１（ｔ）を求める変換フィルタをｈ１とする。変換フィルタｈ１の出力ｙ１（ｔ）をフーリエ変換してパワースペクトラムＹ１（ｆ）を求めＶ１とする。このＶ１が騒音源の騒音パワーＶ１１と等しくなるようにｈ１を決定すれば、ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），ｘ３（ｔ）の３入力を第１の騒音源の騒音信号に変換するための第１変換フィルタｈ１が求まったことになる。同様に、Ｖ２が騒音源の騒音パワーＶ２２と等しくなるようにｈ２を決定すれば、ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），ｘ３（ｔ）の３入力を第２の騒音源の騒音信号に変換するための第２変換フィルタｈ２が求まったことになる。この変換フィルタｈ１，ｈ２は実時間内にその都度求める必要は無く、予め決定した固定フィルタとすることができる。
【００３４】
以上により、変換フィルタが求まれば、図８に示すように騒音キャンセルシステムを構成し、各変換フィルタ出力のそれぞれを参照信号としてｍ個の適応信号処理部で適応信号処理を行い、各適応信号処理部の出力信号を合成して騒音キャンセル信号を作成し、該騒音キャンセル信号をスピーカに入力して観測点における騒音をキャンセルするようにキャンセル音を出力する（ステップ６）。
【００３５】
（ｃ） 第２実施例の騒音キャンセルシステム
・構成
図８は本発明の騒音キャンセルシステムの構成図である。図中、１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃは騒音源から出力される騒音に応じた信号ｘ１ｎ，ｘ２ｎ，ｘ３ｎを発生するセンサー（例えば車体振動を検出してロードノイズに応じた信号を発生する加速度センサ）である。１０２ａ，１０２ｂはセンサー検出信号ｘ１ｎ，ｘ２ｎ，ｘ３ｎを入力され、第１、第２の２つのインコヒーレントな仮想騒音源の騒音ｘ１ｎ′，ｘ２ｎ′を出力する変換フィルタ、１０３ａ，１０３ｂ変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂの出力信号ｘ１ｎ′，ｘ２ｎ′をそれぞれ参照信号として入力され、ＬＭＳ適応アルゴリズムに従った騒音キャンセル処理（適応信号処理）を行う適応信号処理部である。各適応信号処理部１０３ａ〜１０３ｂは同一の構成を有しており、従来の騒音キャンセルコントローラと同様に適応信号処理部ＬＭＳ、適応フィルタＡＤＦ、フィルタードＸ信号作成用のフィルタＦＸＦを備えている。各適応信号処理部ＬＭＳは騒音キャンセル点におけるエラー信号ｅｎとフィルタＦＸＦより出力される信号処理用参照信号（フィルタードＸ信号）ｒ１ｎ，ｒ２ｎを入力され、これら信号を用いて騒音キャンセル点における騒音をキャンセルするように適応信号処理を行って適応フィルタＡＤＦの係数を決定する。各適応フィルタＡＤＦは適応信号処理部ＬＭＳにより決定された係数に従って参照信号ｘ１ｎ′，ｘ２ｎ′にデジタルフィルタ処理を施して騒音キャンセル信号ｙ１ｎ，ｙ２ｎを出力する。
【００３６】
１０４は各騒音キャンセル処理部１０３ａ〜１０３ｂから出力される騒音キャンセル信号ｙ１ｎ，ｙ２ｎを合成し、騒音（例えばロードノイズ）をキャンセルするための騒音キャンセル信号ｙｎを出力する加算器である。１０５は騒音キャンセル信号ｙｎをアナログの騒音キャンセル信号に変換するＤＡコンバータ（ＤＡＣ）、１０６は騒音キャンセル信号を増幅するパワ−アンプ、１０７は騒音キャンセル音Ｓｃを放射するキャンセルスピ−カで、スピーカから出力されたキャンセル音は２次音伝搬系（キャンセル音伝搬系）１０８を介して騒音キャンセル点に到る。１０９は騒音キャンセル点（観測点）に配置され、騒音Ｓｎとキャンセル音Ｓｃの合成音を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅｎとして出力するエラ−マイク、１１０はエラー信号ｅｎを増幅するマイクアンプ、１１１はマイクアンプ出力をデジタルに変換するＡＤコンバータ（ＡＤＣ）である。
【００３７】
・動作
センサー１０１ａ〜１０１ｃの検出信号ｘ１ｎ，ｘ２ｎ，ｘ３ｎをそれぞれ変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂに入力する。変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂはこれらセンサー検出信号ｘ１ｎ，ｘ２ｎ，ｘ３ｎに所定のフィルタ処理を施して仮想騒音源の騒音ｘ１ｎ′，ｘ２ｎ′を作成して出力する。
適応信号処理部１０３ａ，１０３ｂは変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂの出力信号（仮想騒音）ｘ１ｎ′，ｘ２ｎ′をそれぞれ参照信号としてＬＭＳ適応アルゴリズムに従った騒音キャンセル処理（適応信号処理）を行い、騒音キャンセル信号ｙ１ｎ，ｙ２ｎを出力する。
加算器１０４は各騒音キャンセル処理部１０３ａ，１０３ｂから出力される騒音キャンセル信号ｙ１ｎ，ｙ２ｎを合成して騒音（例えばロードノイズ）をキャンセルするための騒音キャンセル信号ｙｎを出力する。ＤＡコンバータ１０５は騒音キャンセル信号ｙｎをアナログの騒音キャンセル信号に変換し、パワーアンプ１０６は騒音キャンセル信号を増幅してスピーカ１０７に入力し、該スピーカより騒音キャンセル音Ｓｃを放射する。
【００３８】
スピーカから出力されたキャンセル音は２次音伝搬系（キャンセル音伝搬系）１０８を介して騒音キャンセル点（観測点）に到り、観測点における騒音をキャンセルする。エラ−マイク１０９は騒音Ｓｎとキャンセル音Ｓｃの合成音を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅｎとして、マイクアンプ、ＡＤコンバータを介して各適応信号処理部にフィードバックする。以後、上記動作が繰り返されて最終的に観測点における騒音が相当量キャンセルされる。
以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除するものではない。
【００３９】
【発明の効果】
以上本発明によれば、複数の検出センサーから出力される信号を部分白色化フィルタでそれぞれ部分白色化し、各部分白色化フィルタから出力される部分白色化信号を合成し、合成信号を参照信号として適応信号処理部に入力し、適応信号処理部は騒音をキャンセルするように騒音キャンセル信号を出力してスピーカより騒音キャンセル音を出力するから、検出センサが複数存在しても騒音キャンセル処理部を独立の騒音源数だけ設けるだけで良く、システムの大型化及びコストアップを防止することができる。
又、本発明によれば、ｎ個のセンサー検出信号より独立のｍ（＜ｎ）個の騒音源における騒音信号を作成する変換フィルタを設け、該変換フィルタから出力されるｍ個の信号をそれぞれ参照信号として適応信号処理を行なって騒音キャンセル音を出力して騒音をキャンセルするようにしたから、検出センサが複数存在しても騒音キャンセル処理部を独立の騒音源数だけ設けるだけで良く、システムの大型化及びコストアップを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】２つの検出出力から１つの独立の騒音源の参照信号を発生する構成図である。
【図２】本発明の第１実施例の原理説明図である。
【図３】自己回帰モデル（ＡＲモデル）の構成図である。
【図４】白色化フィルタの構成図である。
【図５】本発明の第１実施例の騒音キャンセルシステムの構成図である。
【図６】第２実施例の原理説明図である。
【図７】本発明の第２実施例の概略説明図である。
【図８】本発明の第２実施例の騒音キャンセルシステムの構成図である。
【図９】従来の騒音キャンセル装置の構成図（周期性ノイズをキャンセルする場合）である。
【図１０】適応フィルタの構成図である。
【図１１】信号処理用フィルタの構成図である。
【図１２】従来のロードノイズをキャンセルするための騒音キャンセルシステムの構成図である。
【符号の説明】
１０１ａ，１０１ｂ・・検出センサ
１０２ａ，１０２ｂ・・部分白色化フィルタ
１０４・・適応信号処理部
１０５・・スピーカ
Claims (2)
- 騒音をキャンセルする騒音キャンセルシステムにおいて、
複数の検出センサーと、
各検出センサーから出力される信号を部分白色化する部分白色化フィルタと、
各部分白色化フィルタから出力される信号を合成し、完全に白色化された信号を参照信号として出力する合成部と、
該参照信号を用いて適応信号処理を行う適応信号処理部と、
適応信号処理部の出力信号を騒音キャンセル信号として入力され、騒音キャンセル音を出力するキャンセル音発生部と、
観測点における騒音と前記騒音キャンセル音との合成音を検出して前記適応信号処理部にフィードバックする騒音検出部とを備え、
白色雑音を入力信号とすると共に前記各検出センサーから出力される信号を出力信号とする自己回帰モデルで騒音源から各検出センサーまでの伝送系をモデル化し、該自己回帰モデルの複数の予測計数 h o (k) （ｋ＝１〜 M ）を求め、該予測計数を用いて前記部分白色化フィルタを作成する、
ことを特徴とする騒音キャンセルシステム。 - ｍ個の騒音源から発生する観測点における騒音をキャンセルする騒音キャンセルシステムにおいて、
ｎ（ｎ＞ｍ）個の騒音検出センサーと、
ｎ個のセンサー検出信号を入力され独立のｍ個の騒音源における騒音信号を作成するｍ個の変換フィルタと、
ｍ個の変換フィルタから出力されるｍ個の信号をそれぞれ参照信号として適応信号処理を行うｍ個の適応信号処理部と、
各適応信号処理部の出力信号を合成した騒音キャンセル信号を入力されて騒音キャンセル音を出力するキャンセル音発生部と、
観測点における騒音と騒音キャンセル音との合成音を検出して前記適応信号処理部にフィードバックする騒音検出部を備え、
前記ｎ個のセンサー検出信号を入力信号としてフーリエ変換し、該フーリエ変換出力信号を用いて前記入力信号の相互スペクトラム密度関数 Sxx を求め、該相互スペクトラム密度関数を用いてｍ個の騒音源のパワースペクトラム V 11 〜 V mm を求め（ｍ＜ｎ）、前記ｎ個のセンサー検出信号を前記 m 個の変換フィルタに入力したときに各変換フィルタより出力する m 個の信号のパワースペクトラムと前記ｍ個の騒音源のパワースペクトラム V 11 〜 V mm とが等しくなるように該ｍ個の変換フィルタを決定する、
ことを特徴とする騒音キャンセルシステム。
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