KR20200088841A - 액티브 노이즈 컨트롤 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR20200088841A
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noise
acoustic
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average
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니콜라스 피니에르
크리스토프 마테이
로버트 리스버그
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포레시아 크레오 에이비
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Abstract

적응 필터(adaptive filter)를 사용하여 차량 승객 컴파트먼트(vehicle passenger compartment) 내의 하나 이상의 컨트롤 위치들에서의 음향 프라이머리(primary) 노이즈 신호의 파워를 감소시키기 위한 방법. 방법은, 전기 에러 신호(em(n))와 모델링된 세컨더리 노이즈-방지(anti-noise) 신호(
Figure pct00060
m(n)) 사이의 평균 상관 계수(γm(n))를 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값(α, β)과 비교하도록 구성된다.

Description

액티브 노이즈 컨트롤 방법 및 시스템
본 개시는, 적응 필터(adaptive filter)를 사용하여 차량 승객 컴파트먼트(vehicle passenger compartment) 내의 컨트롤 위치에서의 음향 프라이머리(primary) 노이즈 신호의 파워를 감소시키기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
자동 차량에서, 방해하는(disturbing) 음향 노이즈(acoustic noise)는, 엔진(engine) 또는 엔진에 기계적으로 결합된 구성 요소들(예컨대, 팬(fan))의 기계적인 진동들, 차량의 위와 주변을 통과하는 바람, 또는 예컨대, 포장된 표면과 접촉하는 타이어들에 의해 발생되어, 승객 컴파트먼트(passenger compartment) 내로 방출될 수 있다.
액티브 노이즈 컨트롤(active noise control; ANC) 시스템들 및 방법들은, 특히 저주파수 범위들에 대해, 승객 컴파트먼트의 리스닝 룸(listening room) 내로 방출되는 그러한 노이즈를 제거하거나 적어도 감소시키는 것으로 알려져 있다.
일반적인 ANC 시스템들의 기본 원리는, 프라이머리(primary) 사운드 필드(sound field)인 노이즈의 세컨더리(secondary) 사운드 필드인 역상(opposite-phase) 이미지를 제공하기 위해, 차량 컴파트먼트 내에 세컨더리 사운드 소스(source)를 도입하는 것이다. 세컨더리 사운드 필드가 프라이머리 사운드 필드와 일치하는 정도(degree)는, ANC 시스템의 효과를 결정한다. 프라이머리 및 세컨더리 사운드 필드들이 정확하게 일치하면, 공간 및 시간 둘 다에서, 노이즈는 적어도 컴파트먼트의 특정 위치에서 완전히 제거될 것이다. 실제로, 그러한 일치는 완벽하게 이루어질 수 없으며, 이러한 불일치는 달성될 수 있는 노이즈 컨트롤의 정도를 제한한다.
최근의ANC 시스템들은 디지털 신호 처리 및 디지털 필터링(filtering) 기술들을 구현한다. 일반적으로, 노이즈 센서(예컨대, 마이크로폰 또는 비-음향 센서)는 컴파트먼트의 특정 위치 내에서의 방해 노이즈(disturbing noise) 신호를 나타내는 전기 기준 신호(reference signal)를 제공하기 위해, 컴파트먼트 내에서 사용된다. 기준 신호는 적응 필터로 공급되며, 적응 필터는 필터링된 기준 신호를 세컨더리 사운드 소스인 음향 트랜스듀서(acoustic transducer)(예컨대, 라우드 스피커(loudspeaker)로 공급한다. 음향 트랜스듀서는 컴파트먼트의 정의된 부분으로, 프라이머리 사운드 필드의 위상(phase)에 반대되는 위상을 갖는 세컨더리 사운드 필드를 발생시킨다. 세컨더리 사운드 필드는 프라이머리 사운드 필드와 상호 작용하고, 이로써 정의된 컴파트먼트 부분 내에서 방해 노이즈를 제거하거나 적어도 감소시킨다. 이 정의된 부분에서의 잔류 노이즈는 마이크로폰을 사용하여 감지될 수 있다. 결과적인 마이크로폰 출력 신호는 "에러(error) 신호"로서 사용되고, 적응 필터로 제공되며, 적응 필터의 필터 계수들은 에러 신호의 놈(norm)(예컨대, 파워)을 수정하고, 이로써 컴파트먼트의 정의된 부분에서의 잔류 노이즈가 최소화된다.
노이즈 소스로부터 마이크로폰으로의 음향 전송 경로는 일반적으로 ANC 시스템의 "프라이머리 경로"로 지칭된다. 라우드 스피커와 마이크로폰 사이의 음향 전송 경로는 "세컨더리 경로"이다. 세컨더리 경로의 전송 기능을 식별하기 위한 프로세스가 "세컨더리 경로 식별"로 지칭된다.
세컨더리 경로의 응답(즉, 크기(magnitude) 응답 및/또는 위상 응답)은 ANC 시스템의 작동 중에 변동될 수 있다. 세컨더리 경로의 변동되는 전송(transmission) 기능은 적응 필터의 컨버전스(convergence) 거동(behavior)에 영향을 미치고, 이에 따라 그 거동의 안정성 및 품질, 및 필터의 적응 속도에도 영향을 미침으로써, 액티브 노이즈 컨트롤의 성능에 상당한 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
컴파트먼트 온도, 승객들의 수, 윈도우들 또는 선루프의 개폐의 변화와 같은 차량 작동 조건들은 세컨더리 경로 전송 기능에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 더 이상 ANC 시스템 내에서 사용되는 이전에 식별된 세컨더리 경로 전송 기능과 일치하지 않을 수 있다. 이는, ANC 시스템의 달성 가능한 감쇠(attenuation) 성능을 제한한다.
따라서, 액티브 노이즈 컨트롤의 견고함뿐만 아니라 적응의 속도와 품질을 유지하면서, 선택적 제거 특성들을 갖는 ANC 시스템들에 대한 일반적인 요구가 있다.
본 개시의 목적은 차량 승객 컴파트먼트 내의 적어도 하나의 컨트롤 위치에서의 노이즈를 감소시키는 개선된 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 개시의 다른 목적은, 액티브 노이즈(active noise) 컨트롤 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명은 첨부된 독립 청구항들에 의해 정의된다. 실시예들은 종속 청구항들, 첨부된 도면들, 및 다음의 설명에서 기술된다.
제1 양태에 따르면, 차량 승객 컴파트먼트 내의 하나 이상의 컨트롤 위치들에서의 음향 프라이머리 노이즈 신호의 파워를 감소시키기 위한 방법이 제공되며, 음향 프라이머리 노이즈 신호는 노이즈 소스(source)로부터 각각의 프라이머리 사운드 경로를 통해 각각의 컨트롤 위치로 전송되는 음향 노이즈 신호로부터 발생한다. 방법은, 입력 신호들을 수신하기 위해 적응 필터를 배치하는 단계 - 입력 신호들은, 음향 노이즈 신호를 나타내는 전기 기준 신호, 및 각각의 컨트롤 위치에서 각각의 사운드 센서에 의해 검출되는 각각의 음향 신호를 나타내는 적어도 하나의 전기 에러 신호를 포함함 -, 컴파트먼트 내에 배치된 적어도 하나의 음향 트랜스듀서(transducer)에 적어도 하나의 전기 컨트롤 신호를 제공 및 전송하기 위해 적응 필터를 배치하는 단계, 적어도 하나의 전기 컨트롤 신호에 대한 응답으로서, 각각의 전기 에러 신호를 최소화하기 위해, 적어도 하나의 음향 트랜스듀서와 각각의 컨트롤 위치 사이의 각각의 세컨더리 사운드 경로를 통해, 각각의 음향 세컨더리 노이즈-방지(anti-noise) 신호로서 적어도 하나의 컨트롤 위치에 도달하는 각각의 노이즈-방지 신호를 제공 및 전송하기 위해 적어도 하나의 음향 트랜스듀서를 배치하는 단계, 및 각각의 세컨더리 사운드 경로 모델로부터의 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호를 제공하는 단계를 포함한다. 방법은, 각각의 전기 에러 신호와 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호 사이의 각각의 평균 상관 계수(mean correlation coefficient)를 계산하는 단계, 및 평균 상관 계수들 중 적어도 하나를 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값과 비교하는 단계 또는 적어도 하나의 상관 계수에 대한 평균 값(average value)을 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값과 비교하는 단계를 더 포함한다.
상기 방법은, 액티브 노이즈 컨트롤(또는 제거)(ANC) 방법으로 지칭된다.
여기서, 노이즈 소스는 바람(wind) 노이즈, 엔진 노이즈, 도로(road) 노이즈, 또는 이러한 노이즈의 어떤 조합을 의미한다.
컨트롤 위치는 음향 노이즈 신호의 억제가 요구되는 컴파트먼트 내의 위치, 예컨대 승객의 귀 근처의 위치이다. 그러한 위치에서, 노이즈 신호는 제거되거나, 적어도 감소되어야 한다. 일반적인 적용들에서, 시스템은 전방 및 후방 승객들의 머리들 위에 여러 컨트롤 위치들을 포함한다.
방법에서 사용되는 음향 트랜스듀서들과 사운드 센서들의 개수는 1과 10 사이에서 변할 수 있다. 자동차 내의 일반적인 설치는 4 개와 6 개 사이의 음향 트랜스듀서들과 4 개와 8 개 사이의 사운드 센서들을 갖는다. 사용된 트랜스듀서들은 방법에서 사용되는 모든 사운드 센서들에서 음향 파워를 최소화하는 음향 신호들을 전송하도록 배치된다.
적어도 하나의 음향 트랜스듀서는, 예컨대 라우드 스피커 또는 셰이커(shaker)일 수 있다.
적어도 하나의 사운드 센서는, 예컨대 마이크로폰일 수 있다.
컨트롤 위치에서, 각각의 사운드 센서는, 음향 프라이머리 노이즈 신호와 각각의 음향 세컨더리 노이즈-방지(anti-noise) 신호를 포함하는 결합된 사운드 신호를 검출하도록 배치된다. 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호의 목적은 음향 프라이머리 노이즈 신호의 역상 이미지가 되는 것이다. 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호가 음향 프라이머리 노이즈 신호와 일치하는 정도는 컨트롤 위치에서 사운드 센서에 의해 검출되는 음향 신호를 나타내는 전기 에러 신호를 결정한다. 음향 프라이머리 노이즈 신호와 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호가 정확하게 일치하면, 공간과 시간 둘 다에서, 프라이머리 노이즈 신호는 컨트롤 위치에서 완전히 제거될 것이다. 실제로, 그러한 일치는 완벽하게 이루어질 수 없으며, 이러한 불일치는 달성될 수 있는 노이즈 컨트롤의 정도를 제한한다.
본 방법은 (각각의 세컨더리 사운드 경로 모델들로부터의) 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호를 제공하는 단계들을 포함한다. 각각의 평균 상관 계수는 각각의 전기 에러 신호와 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호 사이에서 계산된다. 평균 상관 계수들 중 적어도 하나는 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값과 비교되고, 이로써 방법의 성능에 대한 인디케이션(indication)이 얻어진다. 대안적으로, 방법의 성능에 대한 인디케이션을 얻기 위해, 적어도 하나의 상관 계수의 평균 값이 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값과 비교된다.
평균 상관 계수(들)의 평균 값 또는 대안적으로 평균 상관 계수들 중 어느 하나가 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값과 비교되면, 예컨대, 필터 파라미터들을 업데이트하고, 방법에서 사용되는 트랜스듀서(들) 및/또는 사운드 센서(들)를 교환하고, 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호를 변경하는 것 등을 위해, 상이한 측정들이 수행될 수 있다.
모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호를 제공하기 위해 사용되는 세컨더리 사운드 경로 모델은 음향 트랜스듀서와 사운드 센서 사이의 전달(transfer) 기능을 나타낸다. 캘리브레이션(calibration) 단계에서의 오프라인(offline)(방해하는 음향 노이즈 신호가 없을 때) 또는 온라인(online)(방해하는 음향 노이즈 신호가 있을 때)이 소위 온라인 세컨더리 경로 모델링 기술들을 통해, 결정될 수 있다.
따라서, 이러한 방법 단계들을 통해, 평균 상관 계수(들)를 적어도 하나의 미리 결정된 임계 값과 비교하는 것에 기반하여, 방법의 성능을 평가하는 빠르고 민감한 방식이 존재하며, 방법의 실패(failure)에 대한 조기 인디케이션을 얻는다. 여기서, 실패는, 음향 프라이머리 노이즈 신호의 파워가 차량 승객 컴파트먼트 내의 컨트롤 위치에서 감소되지 않거나 충분히 감소되지 않았거나, 또는 대안적으로 방법이 다이버징(diverging)되어, 음향 프라이머리 노이즈 신호에 비해 지나치게 큰 진폭(amplitude)을 갖는 음향 컨트롤 신호가 발생된다는 것을 의미한다.
실패의 이유는, 세컨더리 사운드 경로가 방법의 동작 동안 변동될 수 있기 때문일 수 있다. 이로써, 컨트롤 위치에서의 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호는 변경될 수 있다. 세컨더리 사운드 경로의 변동되는 전송 기능은 적응 필터의 컨버전스 거동에 영향을 미치고, 이에 따라 그 거동의 안정성 및 품질, 및 필터의 적응 속도에 영향을 미침으로써, 액티브 노이즈 컨트롤의 성능에 상당한 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
컴파트먼트 온도, 승객들의 수, 윈도우들 또는 선루프의 개폐의 변화와 같은 차량 작동 조건들은 세컨더리 경로 전송 기능에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 더 이상 ANC 방법 내에서 사용되는 이전에 식별된 세컨더리 경로 전송 기능(세컨더리 경로 모델)과 일치하지 않을 수 있다. 이는, ANC 방법의 달성 가능한 감쇠 성능을 제한한다.
평균 상관 계수(들)는 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값과 비교되고, 상관 계수의 디버전스(divergence)는, 컨트롤 위치에서 들리기 전의, 세컨더리 노이즈-방지 신호의 디버전스의 시작(onset) 근처의 초기 단계에서 검출될 수 있다.
배경(background) 사운드 필드(문 닫힘, 음악, 대화)에서의 급격한 레벨 증가들은, 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호에 없기 때문에, 상관 계수의 크기(amplitude)를 증가시키지 않고, 감소시킬 수 있다.
음향 노이즈 신호를 나타내는 전기 기준 신호는, 예컨대 엔진 속도, 가속도계(accelerometer) 신호 등을 측정하는 비-음향 센서로부터 생성될 수 있다.
방법들에 사용되는 사운드 센서(들) 및 음향 트랜스듀서(들)는 액티브 노이즈 컨트롤을 위해 특별히 배치되고 사용되는 유닛들일 수 있다. 대안적으로, 이들은, 예컨대 차량의 오디오 시스템 및 차량 내 핸즈프리(hands-free) 통신 시스템들에 의해 사용될 수도 있다.
0의 값을 갖는 평균 상관 계수는, 전기 에러 신호와 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호가 상관되지 않음을 나타낸다. 1의 값을 갖는 평균 상관 계수는, 그 신호들이 완벽하게 상관됨을 나타낸다.
평균 상관 계수(γ)는, 예컨대 피어슨 상관 계수(Pearson correlation coefficient; PCC)로 정의되는 상관 계수로부터 계산될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pct00001
여기서, e는 전기 에러 신호이고,
Figure pct00002
는 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호이다. 약어들 cov 및 var는 신호들의 공분산(covariance) 및 분산(variance)를 나타낸다. 예를 들어, 피어슨 상관 계수에 대한 자세한 내용은, Benesty, Jacob, et al. "Pearson correlation coefficient. Noise reduction in speech processing." Springer Berlin Heidelberg, 2009. 1-4을 참조한다.
상관 계수의 대안적인 정의들이, 예를 들어 웨이블릿 코히어런스(wavelet coherence)의 개념에 기반하여 사용될 수 있다. 자세한 내용은, Jean-Philippe Lachaux, Antoine Lutz, David Rudrauf, Diego Cosmelli, Michel Le Van Quyen, Jacques Martinerie, Francisco Varela, Estimating the time-course of coherence between single-trial brain signals: an introduction to wavelet coherence, In Neurophysiologie Clinique/Clinical Neurophysiology, Volume 32, Issue 3, 2002, Pages 157-174, ISSN 0987-7053, https://doi.org/10.1016/S0987-7053(02)00301-5을 참조한다. r은 하기 [수학식 2]의 값들을 사용하여, 하기 [수학식 3]과 같이 이동 시간 프레임에 걸쳐 평가될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pct00003
[수학식 3]
Figure pct00004
[수학식 4]
Figure pct00005
여기서, 상기 [수학식 4]와
Figure pct00006
에 대한 해당하는 정의가 있다. 인덱스 n은 현재 시간 스텝(step)에서의 변수(variable)의 값을 나타낸다. N은, r이 평가되는 샘플들의 개수이다. 일반적으로, N은 100-10000의 범위 내에 있을 것이다. N이 클수록 상관 계수 r이 더 정확하게 결정되는 반면, N이 작을수록 신호들의 시간 변화들(time evolutions)에 더 반응한다. 그리고, 평균 상관 계수(γ)는 재귀 관계(recursive relation)를 사용하여 r의 값과 과거 이력으로부터 계산된다.
[수학식 5]
Figure pct00007
여기서,
Figure pct00008
는 현재의 상관 계수 r의 평균 값(γ(n))에 대한 기여도(contribution)를 결정하는 업데이트 계수이다.
Figure pct00009
에 대한 일반적인 값은 0.0001-0.01의 범위 내에 있을 것이다.
Figure pct00010
는
Figure pct00011
또는 대안적으로
Figure pct00012
형태의 함수일 수 있으며, 여기서 a는 양의(positive) 정수이다. a는 r의 작은 변동들에 대한 평균 상관 계수의 감도에 영향을 준다. a의 일반적인 값은 1 또는 2일 것이다.
이와 같이 정의되는 평균 상관 계수(γ)는, 환경의 기하학적 구조가 갑자기 변할 때 발생되는 세컨더리 사운드 경로의 급격한 변화에 강하다. 적응 필터가 새로운 조건들에 적응하는 데 걸리는 시간 동안 r의 갑작스러운 증가는 γ의 평가에서 계수에 의해 완화된다(moderated).
모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호를 제공하는 단계는, 전기 기준 신호를 연속적으로 세컨더리 사운드 경로 모델을 통과시킨 다음, 적응 필터의 디지털 필터를 통과시키는 단계를 포함할 수 있다.
대안적으로, 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호를 제공하는 단계는, 전기 기준 신호를 연속적으로 적응 필터의 디지털 필터를 통과시킨 다음, 세컨더리 사운드 경로 모델을 통과시키는 단계를 포함할 수 있다.
세컨더리 사운드 경로 모델은, 세컨더리 경로 시스템 식별 기술들을 사용하여, 캘리브레이션 단계에서, 오프라인으로 획득될 수 있다. 그것은, 소위 온라인 세컨더리 경로 모델링 기술들을 사용하여, 온라인으로 획득될 수도 있다.
현재 시간 스텝에서의 평균 상관 계수는 현재 시간 스텝에서의 상관 계수와 이전 시간 스텝에서의 평균 상관 계수의 함수로서 계산될 수 있고, 상관 계수는 에러 신호의 N 개의 마지막 샘플들과 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호로부터 계산되고, 샘플들의 개수(N)는 100-10000, 바람직하게는 500-5000의 범위 내에 있다.
적어도 하나의 평균 상관 계수의 크기 또는 적어도 하나의 평균 상관 계수에 대한 평균 값의 크기가 제1 임계 값(α) 미만이면, 이는 최적화된(optimally) 수행 방법임을 나타내고, 제1 임계 값(α)은 0.01-0.3, 바람직하게는 0.05-0.2의 범위 내에 있다.
평균 상관 계수의 크기 또는 평균 상관 계수들에 대한 평균 값의 크기가 α 미만일 때, 이는, 사용되는 필터가 최적이거나 적어도 최적에 가깝게 작동함을 나타낸다. 그리고, 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(들)는 컨트롤 위치(들)에서 음향 프라이머리 노이즈를 완전히 감소시키도록 기여한다. 전기 에러 신호(들)는 세컨더리 노이즈-방지 신호(들)와 약하게 상관된다.
적어도 하나의 평균 상관 계수 또는 적어도 하나의 평균 상관 계수에 대한 평균 값이 제2 임계 값(β) 이상이면, 이는 다이버징 방법임을 나타내고, 제2 임계 값(β)은 0.4-0.9, 바람직하게는 0.5-0.8의 범위 내에 있다.
평균 상관 계수들의 크기 또는 적어도 하나의 평균 상관 계수에 대한 평균 값의 크기 중 적어도 하나가 제2 임계 값 이상이면, 이는 다이버징 방법임을 나타내고, 제2 임계 값은 0.4-0.9, 바람직하게는 0.5-0.8의 범위 내에 있다.
평균 상관 계수 또는 평균 상관 계수에 대한 평균 값이 β 이상일 때, 이는, 방법에서 사용되는 필터가 적합하지 않고 적응 필터의 디버전스 거동이 있음을 나타낸다. 그리고, 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(들)는 컨트롤 위치(들)에서 음향 프라이머리 노이즈를 제거하기 위해 필요한 것 보다 진폭이 크며, 전기 에러 신호(들)는 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(들)와 높게 상관된다.
적어도 하나의 평균 상관 계수의 크기 또는 적어도 하나의 평균 상관 계수에 대한 평균 값의 크기가 제1 임계 값(α) 이상이고, 적어도 하나의 평균 상관 계수 또는 적어도 하나의 평균 상관 계수에 대한 평균 값이 제2 임계 값(β) 미만이면, 이는 최적화되지 않은(non-optimally) 수행 방법임을 나타내고, 제1 임계 값(α)은 0.01-0.3, 바람직하게는 0.05-0.2의 범위 내에 있고, 제2 임계 값(β)은 0.4-0.9, 바람직하게는 0.5-0.8의 범위 내에 있다.
적어도 하나의 평균 상관 계수의 크기 또는 적어도 하나의 평균 상관 계수에 대한 평균 값의 크기가 제1 임계 값(α) 이상이고, 평균 상관 계수들의 크기 또는 적어도 하나의 평균 상관 계수에 대한 평균 값의 크기 중 적어도 하나가 제2 임계 값 미만이면, 이는 최적화되지 않은 수행 방법임을 나타내고, 제1 임계 값(α)은 0.01-0.3, 바람직하게는 0.05-0.2의 범위 내에 있고, 제2 임계 값(β)은 0.4-0.9, 바람직하게는 0.5-0.8의 범위 내에 있다.
그러한 상황에서, 방법이 최적화되지 않은 수행임을 나타낸다. 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(들)은 컨트롤 위치(들)에서 음향 프라이머리 노이즈를 부분적으로 감소시키도록 기여한다. 전기 에러 신호(들)는 세컨더리 노이즈-방지 신호와 부분적으로 상관된다. 그러한 상황은, 예를 들어 최소화된 전기 에러 신호(들)을 제공하지 않는 로컬 최소 값(local minimum)에 대해 방법의 컨버전스가 있는 경우, 발생할 수 있다.
방법이 다이버징이거나 최적화되지 않은 수행이면, 방법은 스텝 사이즈(step size)(μ), 스텝 사이즈(μ)에 대한 사인(sign), 스텝 사이즈(μ)에 대한 위상(phase), 및 리키지 팩터(leakage factor)로부터 선택되는 하나 이상의 필터 파라미터들을 변경하는 단계를 포함할 수 있다.
스텝 사이즈(μ)와 리키지 팩터 중 적어도 하나는, 평균 상관 계수의 크기에 부정적인 영향을 미치는 보정 팩터(correction factor)와의 곱에 의해, 변경될 수 있다.
회복률(recovery rate)은 수정된 스텝 사이즈(μ)와 리키지 팩터 중 적어도 하나의 양의(positive) 변화율로 정의될 수 있다. 회복률은 미리 정해진 값으로 제한될 수 있다.
단일-입력(single-input) 단일-출력(single-output) 리키(leakky)-FXLMS 알고리즘의 경우, 적응 필터의 계수들은 하기 [수학식 6]에 따라 각 시간 스텝에서 업데이트될 수 있다.
[수학식 6]
Figure pct00013
여기서, 벡터들
Figure pct00014
및
Figure pct00015
가 하기 [수학식 7] 및 [수학식 8]로 정의된다.
[수학식 7]
Figure pct00016
[수학식 8]
Figure pct00017
이 수학식에서,
Figure pct00018
는 필터(W)의 길이이고,
Figure pct00019
는 스텝 사이즈를 지칭하고,
Figure pct00020
는 리키지 팩터를 지칭한다. 방법이 다이버징이거나 최적화되지 않은 수행이면, 스텝 사이즈의 크기는 절반으로 감소될 수 있고, 리키지 팩터는 두 배가 될 수 있다. 방법이 동작할 때, 그들은 그들의 초기 값으로 복귀할 수 있다.
방법이 다이버징이거나 최적화되지 않은 수행이면, 스텝 사이즈의 크기는 미리 정해진 팩터만큼 감소되거나, 적어도 하나의 평균 상관 계수의 값에 기반하여 동적으로 감소될 수 있다. 리키지 팩터는 유사한 방식으로 감소될 수 있다.
이러한 파라미터들의 변경은 필터의 적응 알고리즘의 거동을 개선할 수 있으며, 보다 최적의 솔루션으로 수렴될 수 있게 한다.
방법이 다이버징이거나 최적화되지 않은 수행이면, 방법은 방법에서 사용되는 세컨더리 사운드 경로 모델을 미리 측정된 세컨더리 사운드 경로 모델들의 세트(set)로부터 선택되는 세컨더리 사운드 경로 모델로 변경하는 단계를 포함할 수 있다.
이러한 세컨더리 경로 모델들/전달 기능들은 상이한 작동 조건들에 대해 측정되거나 획득될 수 있다.
방법이 다이버징이거나 최적화되지 않은 수행이고, 둘 이상의 사운드 센서들이 방법에서 사용되면, 방법은 하나 이상의 음향 트랜스듀서들 및/또는 사운드 센서들을 스위치 온 또는 스위치 오프시킴으로써, 컴파트먼트 내에서 음향 트랜스듀서들 및/또는 사운드 센서들의 공간 분포(spatial distribution)를 변경하는 단계를 포함할 수 있다.
음향 트랜스듀서들 및 사운드 센서들의 분포는 주어진 소음 방해(noise disturbance)에 대해 공간적으로 최적일 수 있지만, 노이즈 방해가 변할 때 또는 컴파트먼트 내의 조건들이 변할 때, 적응되지 않을 수 있다. 그러한 경우, 음향 트랜스듀서들 및 사운드 센서들의 다른 공간 분포의 사용이 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
대안적으로, 트랜스듀서/센서는, 예를 들어 결함이 있거나, 컴파트먼트 내에 배치된 물체(object)에 의해 덮여 있는 경우, 제대로 작동하지 않을 수 있다. 그러한 경우, 비활성화하면, 사운드 필드의 더 나은 컨트롤로 이어질 수 있다.
방법이 동작하지 않거나 최적화되지 않은 수행이면, 방법은 방법을 정지시키는 단계를 포함할 수 있다.
적응 필터는 필터링된-x-LMS, 리키(leaky) 필터링된-x-LMS, 필터링된-에러-LMS, 및 수정된-필터링된-x-LMS로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 방법을 사용하여 업데이트될 수 있다.
여기서, LMS는 최소 제곱 평균(least mean squares)을 나타낸다.
필터의 적응 알고리즘은 LMS, 정규화된(normalized) LMS(NLMS), 및 재귀 최소 제곱(recursive least squares)(RLS)으로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 알고리즘일 수 있다.
작동 조건들 및 방법 파라미터들은, 방법이 최적화된 수행일 때, 데이터베이스 내에 등록될 수 있다.
차량 작동 조건들은, 컴파트먼트 온도, 승객들의 수, 윈도우들 또는 선루프의 개폐와 같은 파라미터들일 수 있다. 방법 파라미터들은, 예컨대 사용되는 필터 파라미터들, 사용되는 세컨더리 경로 모델(들)이다. 모든 가능한 차량 동작 파라미터들 조건들이 데이터베이스 내에 매핑되면, 즉 방법이 자체 학습될 때, 방법은 데이터베이스로부터 최적의 방법 파라미터들을 자동적으로 선택한다.
제2 양태에 따르면, 차량 승객 컴파트먼트 내의 하나 이상의 컨트롤 위치들에서의 음향 프라이머리 노이즈 신호의 파워를 감소시키기 위한 액티브 노이즈 컨트롤 시스템이 제공되며, 음향 프라이머리 노이즈 신호는 노이즈 소스로부터 각각의 프라이머리 사운드 경로를 통해 각각의 컨트롤 위치로 전송되는 음향 노이즈 신호로부터 발생한다. 시스템은, 입력 신호들로서 음향 노이즈 신호를 나타내는 전기 기준 신호, 및 각각의 컨트롤 위치에서 각각의 사운드 센서에 의해 검출되는 각각의 음향 신호를 나타내는 적어도 하나의 전기 에러 신호를 수신하도록 배치되는 적응 필터를 포함하고, 적응 필터는 컴파트먼트 내에 배치되는 적어도 하나의 음향 트랜스듀서에 적어도 하나의 전기 컨트롤 신호를 제공 및 전송하도록 배치되고, 적어도 하나의 음향 트랜스듀서는, 적어도 하나의 전기 컨트롤 신호에 응답하여, 각각의 전기 에러 신호를 최소화하기 위해, 적어도 하나의 음향 트랜스듀서와 각각의 컨트롤 위치 사이의 각각의 세컨더리 사운드 경로를 통해, 각각의 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호로서 적어도 하나의 컨트롤 위치에 도달하는 각각의 노이즈-방지 신호를 제공 및 전송하도록 배치된다. 시스템은, 각각의 세컨더리 사운드 경로 모델로부터의 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호를 제공하고, 각각의 전기 에러 신호와 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호 사이의 각각의 평균 상관 계수를 계산하며, 평균 상관 계수들 중 적어도 하나를 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값(α, β)과 비교하거나, 적어도 하나의 상관 계수에 대한 평균 값을 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값과 비교하도록 배치되는 성능 모니터링 유닛을 더 포함한다.
도 1은 성능 모니터링 유닛이 구비된 액티브 노이즈 컨트롤 시스템의 도면이다.
도 2는 FXLMS 적응 컨트롤 시스템 내에 구현된 도 1의 성능 모니터링 유닛이 구비된 액티브 노이즈 컨트롤 시스템의 도면이다.
도 3은 모델링된 컨트롤 신호의 결정을 위한 대안적인 구현과 함께, FXLMS 적응 컨트롤 시스템 내에 구현된 도 1의 성능 모니터링 유닛이 구비된 액티브 노이즈 컨트롤 시스템의 도면이다.
도 4는 성능 모니터링 유닛이 구비된 액티브 노이즈 컨트롤 시스템을 도시하는 블록도이다.
도 5a 및 도 5b는 안정된 액티브 노이즈 컨트롤 시스템에 대한 컨트롤 신호의 시간 변화 및 평균 상관 계수의 예시를 나타낸다.
도 6a 및 도 6b는 다이버징 컨트롤 신호를 갖는 다이버징 액티브 노이즈 컨트롤 시스템에 대한 컨트롤 신호의 시간 변화 및 평균 상관 계수의 예시를 나타낸다.
도 7은 도 3의 액티브 노이즈 컨트롤 시스템의 도면이고, 성능 모니터링 유닛이 LMS 유닛의 스텝 사이즈 및 리키지 팩터를 컨트롤한다.
도 8은 도 7에 도시된 바와 같이 성능 모니터링 유닛이 구비될 때, 다이버징 컨트롤 신호를 갖는 다이버징 액티브 노이즈 컨트롤 시스템에 대한 스텝 사이즈의 시간 변화의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 4는 성능 모니터링 유닛이 구비된 액티브 노이즈 컨트롤(ANC) 시스템을 도시하고, 대응하는 ANC 방법을 보여주기도 한다. 이러한 ANC 시스템은 노이즈 소스로부터 자동 차량의 차량 승객 컴파트먼트 내로 방출되는 방해 노이즈를 제거하거나 감소시키기 위해 사용될 수 있다. 이러한 노이즈는 엔진 및/또는 엔진에 기계적으로 결합된 구성 요소들(예컨대, 팬)의 기계적인 진동들, 차량의 위와 주변을 통과하는 바람, 및/또는 예컨대, 포장된 표면과 접촉하는 타이어들에 의해 발생될 수 있다.
M 개의 컨트롤 위치들, 즉 차량 승객 컴파트먼트 내에서 음향 노이즈 신호의 억제가 요구되는 위치들에서, 음향 프라이머리 노이즈 신호(dm(n))의 파워가 감소되어야 한다. 음향 프라이머리 노이즈 신호는 노이즈 소스로부터 각각의 프라이머리 사운드 경로(Pm)를 통해 컨트롤 위치로 전송되는 음향 노이즈 신호로부터 발생한다.
시스템은, 차량 컴파트먼트 내의 컨트롤 위치에 배치되는, 마이크로폰과 같은, M 개의 사운드 센서들, 차량 컴파트먼트 내에 배치되는, 라우드 스피커들과 같은, K 개의 음향 트랜스듀서들, 및 디지털 필터(W)를 갖는 적응 필터를 포함한다. 시스템에서 사용되는 사운드 센서들의 개수(M)와 트랜스듀서들의 개수(K)는 1 내지 10일 수 있다. 사운드 센서들과 트랜스듀서들은 사운드 센서들에서의 음향 파워를 감소시키기 위해, 함께 사용된다.
적응 필터는 입력 신호들로서 음향 노이즈 신호를 나타내는 전기 기준 신호(x(n)), 및 전기 에러 신호(들)(em(n)(m=1, 2, 3, …, M))를 수신하도록 배치된다. 전기 에러 신호(em(n))는 컨트롤 위치에서 각각의 사운드 센서에 의해 검출되는 각각의 음향 신호를 나타낸다. 전기 기준 신호는, 예컨대 엔진 속도, 가속도계 신호 등으로부터 결정될 수 있다.
적응 필터는 필터링된-x-LMS, 리키 필터링된-x-LMS, 필터링된-에러-LMS, 또는 수정된-필터링된-x-LMS의 타입일 수 있으며, 컴파트먼트 내에 배치되는 음향 트랜스듀서(들)에 전기 컨트롤 신호(들)(y'k(n))를 제공 및 전송하도록 배치된다. 전기 컨트롤 신호(들)(y'k(n))에 응답하여, 트랜스듀서(들)는 각각의 전기 에러 신호(em(n))를 최소화하기 위해, 음향 트랜스듀서(들)와 컨트롤 위치 사이의 각각의 세컨더리 사운드 경로(들)(Skm)를 통해, 각각의 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(ym(n))로서 컨트롤 위치에 도달하는 각각의 음향 노이즈-방지 신호(ym(n))를 제공 및 전송하도록 배치된다. 필터(W)는, 예를 들어 알려진 적응 알고리즘, 예컨대 LMS, NLMS, RLS 등을 사용하여, 최소 제곱 평균으로 전기 에러 신호(em(n))를 감소시키기 위해 업데이트된다.
컨트롤 위치에서, 각각의 사운드 센서는 음향 프라이머리 노이즈 신호(dm(n))와 각각의 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(ym(n))를 포함하는 결합된 사운드 신호를 검출하도록 배치된다. 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(ym(n))의 목적은 음향 프라이머리 노이즈 신호(d(n))의 역상 이미지가 되는 것이다. 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(ym(n))가 음향 프라이머리 노이즈 신호(dm(n))와 일치하는 정도는 전기 에러 신호(em(n))를 결정한다. 음향 프라이머리 노이즈 신호와 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호가 정확하게 일치하면, 공간과 시간 둘 다에서, 프라이머리 노이즈 신호는 컨트롤 위치에서 완전히 제거될 것이며, 전기 에러 신호(em(n))는 0이 될 것이다.
시스템은, 각각의 세컨더리 사운드 경로(들)를 모델링하는 필터(들)(Skm(w)) (이하에서, 세컨더리 사운드 경로 모델(들)로 지칭됨)를 제공함으로써, 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
Figure pct00021
m(n))를 제공하도록 배치되는 성능 모니터링 유닛을 포함한다.
성능 모니터링 유닛은, 각각의 전기 에러 신호(em(n))와 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
Figure pct00022
m(n)) 사이의 각각의 평균 상관 계수(γm(n))를 계산하고, 선택적으로 평균 상관 계수들(γm(n))에 대한 평균 값(γ(n))을 계산하도록 더 배치된다.
따라서, 모니터링 유닛은 각각의 전기 에러 신호(들)(em(n))와 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(들)(
Figure pct00023
m(n)) 사이의 상관도, 즉 각각의 신호들 사이의 대응하는 정도를 실시간으로 측정한다.
모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
Figure pct00024
m(n))를 제공하기 위해 사용되는 세컨더리 사운드 경로 모델(
Figure pct00025
km)은 음향 트랜스듀서와 사운드 센서 사이의 전달 기능을 나타낸다. 캘리브레이션 단계에서의 오프라인(방해하는 음향 노이즈 신호가 없을 때) 또는 온라인(방해하는 음향 노이즈 신호가 있을 때)이 소위 온라인 세컨더리 경로 모델링 기술들을 통해, 결정될 수 있다.
모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
Figure pct00026
m(n))를 제공하는 단계는, 전기 기준 신호를 연속적으로 세컨더리 사운드 경로 모델(
Figure pct00027
km)을 통과시킨 다음, 필터(W)를 통과시키는 단계를 포함할 수 있다.
대안적으로, 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
Figure pct00028
m(n))를 제공하는 단계는, 전기 기준 신호를 연속적으로 필터(W)를 통과시킨 다음, 세컨더리 사운드 경로 모델(
Figure pct00029
km)을 통과시키는 단계를 포함할 수 있다.
0의 값을 갖는 평균 상관 계수는, 전기 에러 신호와 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호가 상관되지 않음을 나타낸다. 1의 값을 갖는 평균 상관 계수는, 그 신호들이 완벽하게 상관됨을 나타낸다.
평균 상관 계수(γ)는, 예컨대 피어슨 상관 계수(Pearson correlation coefficient; PCC)로 정의되는 상관 계수로부터 계산될 수 있다.
Figure pct00030
여기서, e는 전기 에러 신호이고,
Figure pct00031
는 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호이다.
평균 상관 계수는 현재의 상관 계수(r(n))와 이전 시간 스텝에서의 평균 상관 계수(γ(n-1))의 함수로서 계산될 수 있고, 상관 계수(r(n))는 에러 신호(e(n))의 N 개의 마지막 샘플들과 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
Figure pct00032
(n))로부터 계산되고, 샘플들의 개수(N)는 100-10000, 바람직하게는 500-5000의 범위 내에 있다.
r은 하기 [수학식 2]의 값들을 사용하여, 하기 [수학식 3]과 같이 현재 시간 스텝(n)에서 평가될 수 있다.
Figure pct00033
Figure pct00034
Figure pct00035
여기서, 상기 [수학식 4]와
Figure pct00036
에 대한 해당하는 정의가 있다. N이 클수록 상관 계수 (r(n))가 더 정확하게 결정되는 반면, N이 작을수록 신호들의 시간 변화들에 더 반응한다. 그리고, 평균 상관 계수(γ)는 재귀 관계를 사용하여 r의 값과 과거 이력으로부터 계산된다.
Figure pct00037
여기서,
Figure pct00038
는 현재의 상관 계수(r)의 평균 값(γ(n))에 대한 기여도를 결정하는 업데이트 계수이다.
Figure pct00039
에 대한 일반적인 값은 0.0001-0.01의 범위 내에 있을 것이다.
Figure pct00040
는
Figure pct00041
또는 대안적으로
Figure pct00042
형태의 함수일 수 있으며, 여기서 a는 양의 정수이다. a는 r의 작은 변동들에 대한 평균 상관 계수의 감도에 영향을 준다. a의 일반적인 값은 1 또는 2일 것이다.
성능 모니터링 유닛은 평균 상관 계수(들)(γm(n)) 또는 대안적으로 그들에 대한 평균 값(γ(n))을 제1 임계 값(α) 및/또는 제2 임계 값(β)과 비교한다. 일반적으로, α 와 β는 각각 0.01-0.3 및 0.4-0.9의 범위 내에 있으며, 값들의 선택은 대표적인 작동 조건들에서의 초기 훈련 기간(training period) 동안 운영자(operator)에 의해 결정된다.
모든 평균 상관 계수들의 크기(|γm(n)|) < α 또는 대안적으로 그들에 대한 평균 값의 크기(|γ(n)|) < α이면, 이는 최적화된 수행 방법임을 나타내고, 여기서 사용되는 적응 필터가 최적이거나 최적에 가깝게 작동한다. 그리고, 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(y(n))는 컨트롤 위치에서 음향 프라이머리 노이즈(d(n))를 완전히 감소시키도록 기여한다. 또한, 전기 에러 신호(e(n))는 세컨더리 노이즈-방지 신호(y(n))와 약하게 상관되거나, 전혀 상관되지 않는다.
평균 상관 계수(γm(n)) ≥ β이면, 또는 대안적으로 평균 상관 계수들에 대한 평균 값(γ(n)) ≥ β이면, 이는 다이버징 시스템임을 나타낼 수 있다. 평균 상관 계수(γm(n))의 크기 ≥ β이면, 또는 대안적으로 평균 상관 계수들에 대한 평균 값(γ(n))의 크기 ≥ β이면, 이는 다이버징 시스템임을 나타낼 수 있다. 사용되는 필터가 적합하지 않고, 적응 필터의 디버전스 거동이 있다. 그리고, 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(y(n))가 컨트롤 위치에서 음향 프라이머리 노이즈(d(n))를 제거하기 위해 필요한 것 보다 진폭이 크며, 전기 에러 신호(e(n))는 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(y(n))와 높게 상관된다.
α ≤ 평균 상관 계수들 중 전부 또는 일부의 크기(|γm(n)|) < β이면, 또는 대안적으로 α ≤ 평균 상관 계수들에 대한 평균 값의 크기(|γ(n)|) < β이면, 이는 최적화되지 않은 시스템을 나타낼 수 있다.
그리고, 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호는 컨트롤 위치에서의 음향 프라이머리 노이즈를 부분적으로 감소시키도록 기여한다. 전기 에러 신호는 세컨더리 노이즈-방지 신호와 부분적으로 상관된다. 그러한 상황은, 예를 들어 최소화된 전기 에러 신호를 제공하지 않는 로컬 최소 값에 대해 컨버전스가 있는 경우, 발생할 수 있다.
평균 상관 계수(γ(n))와 임계 값(들)의 비교에 기반하여, 예컨대 필터 파라미터들을 업데이트하고, 방법/시스템에서 사용되는 트랜스듀서(들) 및/또는 사운드 센서(들)의 선택을 변경하고, 세컨더리 경로 모델을 변경하고, 방법을 종료/시스템을 스위치 오프시키는 것 등을 위해, 상이한 측정들이 수행될 수 있다.
평균 상관 계수(|γm(n)|) >= β이면, 또는 대안적으로 평균 상관 계수들에 대한 평균 값(γ(n)) >= β이면, 적응 알고리즘의 스텝 사이즈(μ)와 리키지 팩터는 평균 상관 계수에 부정적인 영향을 미치는 팩터들 μcorr(n) 및 leakcorr(n)에 의해 각각 보정될 수 있다. 도 7은 성능 모니터링 유닛이 LMS 유닛의 스텝 사이즈와 리키지 팩터의 값들을 제어하는 알고리즘을 도시한다.
μcorr(n)는 μcorr(n)=1-δμγ(n)로 표현될 수 있다. leakcorr(n)는 leakcorr(n)=1-δleakγ(n)로 표현될 수 있다. δμ와 δleak에 대한 일반적인 값들은 각각 0.99와 0.001이다.
양의 변화율 μcorr(n+1)-μcorr(n)와 leakcorr(n+1)-leakcorr(n)로 각각 정의되는, μcorr(n)와 leakcorr(n)의 회복률을 각각의 미리 결정된 최대 값으로 제한하는 추가적인 단계가 구현될 수 있다. 추가적인 단계는, 스텝 사이즈 및/또는 리키지 팩터가 지나치게 빨리 초기 값으로 회복되는 것을 방지하기 위해 사용될 수 있으며, 이에 따라 시스템은 안정화되기에 충분한 시간을 가질 수 있다. 회복률에 대한 일반적인 값은 샘플링 주파수(sampling frequency)의 1/5일 수 있다.
도 8은 방법의 적용 동안의 스텝 사이즈(μ)의 변화의 예시를 나타낸다. 이 예시에서, 0.5 s와 6.5 s 사이에서, 성능 모니터링 유닛은 디버전스를 반복적으로 검출하고, 스텝 사이즈는 디버전스를 방지하기 위해 감소된다. 6.5 s와 10 s 사이에서, 스텝 사이즈는 제한된 회복률로, 초기 값을 천천히 회복한다.
음향 트랜스듀서들 및 사운드 센서들의 기여는 주어진 노이즈 방해를 위해 공간적으로 최적일 수 있지만, 노이즈 방해가 변할 때 또는 컴파트먼트 내의 조건들이 변할 때, 적응되지 않을 수 있다. 그러한 경우, 이러한 분포를 수정하는 것은 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 대안적으로, 트랜스듀서/센서는, 예를 들어 결함이 있거나, 컴파트먼트 내에 배치된 물체에 의해 덮여 있는 경우, 제대로 작동하지 않을 수 있다. 그러한 경우, 비활성화되면, 사운드 필터의 더 나은 컨트롤로 이어질 수 있다.
도 2에서, K 개의 음향 트랜스듀서들과 M 개의 사운드 센서들을 사용하여 잘 알려진 필터링된-X LMS(FXLMS) ANC 시스템 내에 구현된 성능 모니터링 유닛이 도시되어 있다. LMS 적응 유닛은 전기 에러 신호(들)(em(n))과 필터링된 기준 신호(들)(x'km(n))을 수신하도록 배치되며, 필터링된 기준 신호(들)(x'km(n))은 세컨더리 경로 모델(들)(
Figure pct00043
km)을 통과한 후의 기준 신호(x(n))로부터 제공된다. LMS 적응 유닛은 필터(W)를 컨트롤 하며, 필터(W)는 기준 신호(x(n))를 수신하고, 전기 컨트롤 신호(들)(y'k(n))를 음향 트랜스듀서로 송신하며, 이에 따라 세컨더리 경로(들)(
Figure pct00044
km)를 통해 컨트롤 위치(들)에서 세컨더리 노이즈-방지 신호(ym(n))가 발생된다. 모니터링 유닛은 에러 신호(들)(em(n))와 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(들)(ym(n))를 수신하고, 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(들)(ym(n))는 필터(W)의 카피(copy)를 통과한 후의 필터링된 입력(들)(x'km(n))로부터 획득된다.
도 3은 FXLMS 시스템 내의 성능 모니터링 유닛의 대안적인 구현을 도시한다. 여기서, 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(들)(
Figure pct00045
m)는 세컨더리 경로 모델(들)(
Figure pct00046
km)을 통과한 후의 전기 컨트롤 신호(들)(y'm(n))로부터 획득된다.
도 5a 및 도 5b는 안정된 액티브 노이즈 컨트롤 시스템의 예시를 도시하고 있다. 노이즈-방지 신호(y(n))가 도 5a에 도시되어 있고, 관련 평균 상관 계수(γ(n))가 도 5b에 도시되어 있다. 이 예시에서, N=1000,
Figure pct00047
=0,0002, a=2 이고, 프라이머리 노이즈 신호(d(n))는 시변(time-varying)이다. γ 에 대한 값들은 작게 유지되고, 컨트롤은 25000과 60000 시간 스텝들 사이에서 최적으로 인정될 수 있으며, 여기서 γ<0.1이다.
도 6a 및 도 6b는 도 6a의 다이버징 세컨더리 노이즈-방지 신호(y(n))와 도 6b의 관련 평균 상관 계수(γ(n))를 갖는 다이버징 액티브 노이즈 컨트롤 시스템의 예시를 도시하고 있다. 이 예시에서, N=1000,
Figure pct00048
=0,0002, a=2 이고, 평균 상관 계수(γ(n))는, 시스템이 안정적으로 유지되는 한 비교적 낮은 값을 갖는다. 약 35000 시간 스텝들 후에, 컨트롤 신호는 다이버징을 시작한다. y(n) 단독에 대한 플롯(plot)을 보면, 디버전스는 약 50000 시간 스텝들 이전에 명확하지 나타나지 않는다. 반면에, γ(n)에 대한 플롯은 10000 스텝들 빠르게 명확한 디버전스 거동을 나타낸다. 이 예시에서, β를 0.6으로 정의함으로써, 시스템의 디버전스는, 들리기 전의, 디버전스의 시작 근처에서 검출될 수 있으며, 이는 시스템이 파라미터들에 반응하고 조정하기에 충분한 시간을 남길 수 있다.
도 4에서, 상술된 액티브 노이즈 컨트롤 시스템이 블록도로 도시되어 있다. 성능 모니터링 유닛은, 디버전스 또는 최적이 아닌 거동이 검출될 때 액티브 노이즈 컨트롤 시스템의 파라미터들을 조절하기 위해, 감시 루프(supervisory loop)에 사용된다.

Claims (18)

  1. 차량 승객 컴파트먼트(vehicle passenger compartment) 내의 하나 이상의 컨트롤 위치들에서 음향 프라이머리(primary) 노이즈 신호(dm(n), m=1, 2, 3, …)의 파워를 감소시키기 위한 방법에 있어서, 상기 음향 프라이머리 노이즈 신호는 노이즈 소스(source)로부터 각각의 프라이머리 사운드 경로(Pm, m=1, 2, 3, …)를 통해 각각의 컨트롤 위치로 전송되는 음향 노이즈 신호로부터 발생하고,
    상기 방법은,
    입력 신호들을 수신하기 위해 적응 필터(adaptive filter)를 배치하는 단계
    - 상기 입력 신호들은,
    - 상기 음향 노이즈 신호를 나타내는 전기 기준 신호(x(n)), 및
    - 상기 각각의 컨트롤 위치에서 각각의 사운드 센서에 의해 검출되는 각각의 음향 신호를 나타내는 적어도 하나의 전기 에러 신호(em(n), m=1, 2, 3, …)
    를 포함함 -;
    상기 컴파트먼트 내에 배치된 적어도 하나의 음향 트랜스듀서(transducer)에 적어도 하나의 전기 컨트롤 신호(y'k(n), k=1, 2, 3, …)를 제공 및 전송하기 위해 상기 적응 필터를 배치하는 단계;
    상기 적어도 하나의 전기 컨트롤 신호(y'k(n), k=1, 2, 3, …)에 대한 응답으로서, 각각의 전기 에러 신호(em(n), m=1, 2, 3, …)를 최소화하기 위해, 상기 적어도 하나의 음향 트랜스듀서와 상기 각각의 컨트롤 위치 사이의 각각의 세컨더리(secondary) 사운드 경로(Skm, k=1, 2, 3, …, m=1, 2, 3, …)를 통해, 각각의 음향 세컨더리 노이즈-방지(anti-noise) 신호(ym(n), m=1, 2, 3, …)로서 상기 적어도 하나의 컨트롤 위치에 도달하는 각각의 노이즈-방지 신호를 제공 및 전송하기 위해 상기 적어도 하나의 음향 트랜스듀서를 배치하는 단계;
    각각의 세컨더리 사운드 경로 모델(
    Figure pct00049
    km, k=1, 2, 3, …, m=1, 2, 3, …)로부터의 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
    Figure pct00050
    m(n), m=1, 2, 3, …)를 제공하는 단계;
    상기 각각의 전기 에러 신호(em(n), m=1, 2, 3, …)와 상기 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
    Figure pct00051
    m(n), m=1, 2, 3, …) 사이의 각각의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)를 계산하는 단계; 및
    평균 상관 계수들(γm(n), m=1, 2, 3, …) 중 적어도 하나를 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값(α, β)과 비교하는 단계, 또는
    상기 적어도 하나의 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)에 대한 평균 값(γ(n))을 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값(α, β)과 비교하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
    Figure pct00052
    (n))를 제공하는 단계는,
    전기 기준 신호(x(n))를 연속적으로 세컨더리 사운드 경로 모델(
    Figure pct00053
    )을 통과시킨 다음, 상기 적응 필터의 디지털 필터(W)를 통과시키는 단계
    를 포함하는, 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
    Figure pct00054
    (n))를 제공하는 단계는,
    전기 기준 신호(x(n))를 연속적으로 상기 적응 필터의 디지털 필터(W)를 통과시킨 다음, 세컨더리 사운드 경로 모델(
    Figure pct00055
    )을 통과시키는 단계
    를 포함하는, 방법.
  4. 제1 항 내지 제3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    현재 시간 스텝(step)에서의 평균 상관 계수(γ(n))는,
    상기 현재 시간 스텝에서의 상관 계수(r(n))와 이전 시간 스텝(γ(n-1))에서의 평균 상관 계수의 함수로서 계산되고,
    상관 계수(r(n))는,
    에러 신호(e(n))의 N 개의 마지막 샘플들과 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
    Figure pct00056
    (n))로부터 계산되고,
    상기 샘플들의 개수(N)는,
    100-10000, 바람직하게는 500-5000의 범위 내에 있는,
    방법.
  5. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    적어도 하나의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)의 크기(amplitude) 또는 상기 적어도 하나의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)에 대한 평균 값(γ(n))의 크기가 제1 임계 값(α) 미만이면, 이는 최적화된(optimally) 수행 방법임을 나타내고,
    상기 제1 임계 값(α)은,
    0.01-0.3, 바람직하게는 0.05-0.2의 범위 내에 있는,
    방법.
  6. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 평균 상관 계수들(γm(n), m=1, 2, 3, …) 중 적어도 어느 하나 또는 상기 적어도 하나의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)에 대한 상기 평균 값(γ(n))이 제2 임계 값(β) 이상이면, 이는 다이버징(diverging) 방법임을 나타내고,
    상기 제2 임계 값(β)은,
    0.4-0.9, 바람직하게는 0.5-0.8의 범위 내에 있는,
    방법.
  7. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 평균 상관 계수들(γm(n), m=1, 2, 3, …)의 크기 또는 상기 적어도 하나의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)에 대한 상기 평균 값(γ(n))의 크기 중 적어도 어느 하나가 제2 임계 값(β) 이상이면, 이는 다이버징 방법임을 나타내고,
    상기 제2 임계 값(β)은,
    0.4-0.9, 바람직하게는 0.5-0.8의 범위 내에 있는,
    방법.
  8. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)의 크기 또는 상기 적어도 하나의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)에 대한 상기 평균 값(γ(n))의 크기가 제1 임계 값(α) 이상이고, 상기 평균 상관 계수들(γm(n), m=1, 2, 3, …) 중 적어도 하나 또는 상기 적어도 하나의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)에 대한 상기 평균 값(γ(n))이 제2 임계 값(β) 미만이면, 이는 최적화된 수행 방법임을 나타내고,
    상기 제1 임계 값(α)은,
    0.01-0.3, 바람직하게는 0.05-0.2의 범위 내에 있고,
    상기 제2 임계 값(β)은,
    0.4-0.9, 바람직하게는 0.5-0.8의 범위 내에 있는,
    방법.
  9. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)의 크기 또는 상기 적어도 하나의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)에 대한 상기 평균 값(γ(n))의 크기가 제1 임계 값(α) 이상이고, 상기 평균 상관 계수들(γm(n), m=1, 2, 3, …)의 크기 또는 상기 적어도 하나의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)에 대한 상기 평균 값((γ(n))의 크기 중 적어도 하나가 제2 임계 값(β) 미만이면, 이는 최적화되지 않은(non-optimally) 수행 방법임을 나타내고,
    상기 제1 임계 값(α)은,
    0.01-0.3, 바람직하게는 0.05-0.2의 범위 내에 있고,
    상기 제2 임계 값(β)은,
    0.4-0.9, 바람직하게는 0.5-0.8의 범위 내에 있는,
    방법.
  10. 제6 항 내지 제9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    스텝 사이즈(step size)(μ), 스텝 사이즈(μ)에 대한 사인(sign), 스텝 사이즈(μ)에 대한 위상(phase), 및 리키지 팩터(leakage factor)로부터 선택되는 하나 이상의 필터 파라미터들을 변경하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 스텝 사이즈(μ)와 리키지 팩터 중 적어도 하나는,
    상기 평균 상관 계수의 크기에 부정적인 영향을 미치는 보정 팩터(correction factor)와의 곱에 의해, 변경되는,
    방법.
  12. 제10 항 또는 제11 항에 있어서,
    수정된 스텝 사이즈(μ)와 리키지 팩터 중 적어도 하나의 회복률(recovery rate)은,
    미리 정해진 값으로 제한되는,
    방법.
  13. 제6 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 방법에서 사용되는 세컨더리 사운드 경로 모델을 미리 측정된 세컨더리 사운드 경로 모델들의 세트(set)로부터 선택되는 세컨더리 사운드 경로 모델로 변경하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  14. 제6 항 내지 제13 항 중 어느 한 항에 있어서,
    둘 이상의 사운드 센서들이 상기 방법에서 사용될 때, 상기 방법은,
    하나 이상의 음향 트랜스듀서들 및/또는 사운드 센서들을 스위치 온 또는 오프시킴으로써, 상기 컴파트먼트 내에서 음향 트랜스듀서들 및/또는 사운드 센서들의 공간 분포(spatial distribution)를 변경하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  15. 제6 항 내지 제14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 방법을 정지시키는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  16. 제1 항 내지 제15 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 적응 필터는,
    필터링된-x-LMS, 리키(leaky) 필터링된-x-LMS, 필터링된-에러-LMS, 및 수정된-필터링된-x-LMS로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 필터인,
    방법.
  17. 제5 항에 있어서,
    차량 작동 조건들(operative conditions) 및 방법 파라미터들은,
    상기 방법이 최적화된 수행일 때, 데이터베이스 내에 등록되는,
    방법.
  18. 차량 승객 컴파트먼트 내의 하나 이상의 컨트롤 위치들에서의 음향 프라이머리 노이즈 신호(dm(n), m=1, 2, 3, …)의 파워를 감소시키기 위한 액티브 노이즈(active noise) 컨트롤 시스템에 있어서, 상기 음향 프라이머리 노이즈 신호는 노이즈 소스로부터 각각의 프라이머리 사운드 경로(Pm, m=1, 2, 3, …)를 통해 각각의 컨트롤 위치로 전송되는 음향 노이즈 신호로부터 발생하고,
    상기 시스템은,
    입력 신호들을 수신하도록 배치되는 적응 필터를 포함하고,
    상기 입력 신호들은,
    상기 음향 노이즈 신호를 나타내는 전기 기준 신호(x(n)), 및
    상기 각각의 컨트롤 위치에서 각각의 사운드 센서에 의해 검출되는 각각의 음향 신호를 나타내는 적어도 하나의 전기 에러 신호(em(n), m=1, 2, 3, …)
    를 포함하고,
    상기 적응 필터는,
    상기 컴파트먼트 내에 배치되는 적어도 하나의 음향 트랜스듀서에 적어도 하나의 전기 컨트롤 신호(y'k(n), k=1, 2, 3, …)를 제공 및 전송하도록 배치되고,
    상기 적어도 하나의 음향 트랜스듀서는,
    상기 적어도 하나의 전기 컨트롤 신호(em(n), m=1, 2, 3, …)에 응답하여, 각각의 전기 에러 신호(em(n), m=1, 2, 3, …)를 최소화하기 위해, 상기 적어도 하나의 음향 트랜스듀서와 상기 각각의 컨트롤 위치 사이의 각각의 세컨더리 사운드 경로(Skm, k=1, 2, 3, …, m=1, 2, 3, …)를 통해, 각각의 음향 세컨더리 노이즈-방지 신호(ym(n), m=1, 2, 3, …)로서 상기 적어도 하나의 컨트롤 위치에 도달하는 각각의 노이즈-방지 신호를 제공 및 전송하도록 배치되고,
    상기 시스템은,
    성능 모니터링 유닛을 더 포함하는 것으로 특징으로 하고,
    상기 성능 모니터링 유닛은,
    각각의 세컨더리 사운드 경로 모델(
    Figure pct00057
    km, k=1, 2, 3, …, m=1, 2, 3, …)로부터의 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
    Figure pct00058
    m(n), m=1, 2, 3, …)를 제공하고,
    상기 각각의 전기 에러 신호(em(n), m=1, 2, 3, …)와 상기 각각의 모델링된 세컨더리 노이즈-방지 신호(
    Figure pct00059
    m(n), m=1, 2, 3, …) 사이의 각각의 평균 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)를 계산하며,
    평균 상관 계수들(γm(n), m=1, 2, 3, …) 중 적어도 하나를 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값(α, β)과 비교하거나,
    상기 적어도 하나의 상관 계수(γm(n), m=1, 2, 3, …)에 대한 평균 값(γ(n))을 적어도 하나의 미리 정해진 임계 값(α, β)과 비교하도록 배치되는,
    시스템.
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