一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法技术

技术编号:15507981 阅读:84 留言:0更新日期:2017-06-04 02:27
本发明专利技术公开了一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法,采用AR模型对失真频率进行处理,得到余弦型参考信号和正弦型参考信号;采用第一自适应FLANN滤波器对余弦型参考信号及其延迟信号处理得到由余弦型信号产生的次级源信号,采用第二自适应FLANN滤波器对正弦型参考信号及其延迟信号处理得到由正弦型信号产生的次级源信号;两部分次级源信号叠加形成次级源合成信号,再经过次级通道生成次级噪声信号;次级噪声信号与目标噪声信号叠加相消得到残余噪声信号;采用FXLMS算法更新FLANN滤波器的权值,采用LMS算法更新AR模型参数,以自适应跟踪目标噪声频率,实现频率补偿功能。本发明专利技术所用到的权值数目少且收敛速度快。

Method for suppressing frequency mismatch in narrowband active noise control

The invention discloses a method for Suppressing Narrowband active noise control in frequency mismatch, using AR model to obtain the cosine type distortion frequency reference signal and a sinusoidal reference signal; the reference signal and cosine signal processing delay secondary source signal generated by the cosine signal by using the first using adaptive FLANN filter second adaptive FLANN filter of sinusoidal reference signal and the delay signal obtained by processing the secondary source signal generated by the sinusoidal signal; the two part of the secondary source signal superimposed to form a secondary source of synthetic signal, after the secondary channel generates secondary noise signal; the secondary noise signal and target signal cancellation by superposition of the residual noise signal; FXLMS algorithm is used to update the FLANN the weights of filter, LMS algorithm is used to update the parameters of AR model, target tracking with adaptive Noise frequency, frequency compensation function. The invention uses fewer weights and has fast convergence speed.

【技术实现步骤摘要】
一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法
本专利技术属于主动噪声控制
,特别涉及了一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法。
技术介绍
传统被动噪声控制方法主要用于控制高频信号,主动噪声控制(ANC,ActiveNoiseControl)技术与之相比在低频具有较好的性能,且控制器尺寸小,适合用于控制周期或近似周期的低频正弦型窄带噪声信号,是传统被动噪声控制方法不可或缺的有利补充。目标窄带噪声的频率较低,通常是由旋转设备或具有往复运动的装置产生。在窄带主动噪声控制系统中,为了避免声反馈,一般使用非声学传感器测得噪声频率,再由该同步频率获得参考信号以进行后续处理。而非声学传感器由于长期运行,元件老化等原因,所测得的同步频率与目标噪声的真实频率之间往往存在误差,即产生了频率不匹配。频率不匹配对于窄带主动噪声控制系统的影响是致命的,噪声抑制效果将严重下降。
技术实现思路
为了解决上述
技术介绍
提出的技术问题,本专利技术旨在提供一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法,有效抑制窄带ANC系统的目标噪声,且计算量小、收敛速度快。为了实现上述技术目的,本专利技术的技术方案为:一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法,包括以下步骤:(1)在给定失真频率初始值条件下,采用AR模型自动跟踪目标噪声频率,并产生余弦型参考信号和正弦型参考信号;(2)采用第一自适应FLANN滤波器对余弦型参考信号及其延迟信号进行处理,得到由余弦型参考信号产生的次级源信号;采用第二自适应FLANN滤波器对正弦型参考信号及其延迟信号进行处理,得到由正弦型参考信号产生的次级源信号;(3)步骤(2)产生的两种次级源信号叠加后形成次级源合成信号,次级源合成信号经过次级通道后生成次级噪声信号;(4)次级噪声信号与目标噪声信号进行相消叠加,得到残余噪声信号;(5)采用步骤(3)所述次级通道的估计模型处理余弦型参考信号和正弦型参考信号,分别得到滤波-X余弦型参考信号和滤波-X正弦型参考信号;(6)将滤波-X余弦型参考信号和残余噪声信号输入到FXLMS算法中,更新第一自适应FLANN滤波器的权值参数;将滤波-X正弦型参考信号和残余噪声信号输入到另一个FXLMS算法中,更新第二自适应FLANN滤波器的权值参数;将滤波-X余弦型参考信号、滤波-X正弦型参考信号以及残余噪声信号输入到LMS算法中,更新AR模型的自适应参数,从而使产生的次级噪声信号有效地抑制目标噪声信号。进一步地,在步骤(1)中,得到的余弦型参考信号的表达式如下:xa(0)=a,xa(1)=acos(ω),xa(n)=-c(n)xa(n-1)-xa(n-2),n≥2其中,xa(0)、xa(1)、xa(n-2)、xa(n-1)、xa(n)分别为余弦型参考信号的第0次、第1次、第n-2次、第n-1次、第n次的更新值,ω为通过非声学传感器获得的失真的噪声频率;正弦型参考信号的表达式如下:xb(0)=b,xb(1)=bsin(ω),xb(n)=-c(n)xb(n-1)-xb(n-2),n≥2其中,xb(0)、xb(1)、xb(n-2)、xb(n-1)、xb(n)分别为正弦型参考信号的第0次、第1次、第n-2次、第n-1次、第n次的更新值;c(n)为AR模型的自适应参数的第n次更新值,其初始值为c(0)=c(1)=-2cos(ω)。进一步地,在步骤(3)中,所述次级源合成信号y(n)的表达式如下:xa(n)=[xa(n),xa(n-1),...,xa(n-N+1)]T,xb(n)=[xb(n),xb(n-1),...,xb(n-N+1)]T其中,wa(n)为第一自适应FLANN滤波器权值的第n次更新值,分别为第一自适应FLANN滤波器的第1个,第2个,…,第N个权值,xa(n)为余弦型参考信号xa(n)的第n次更新值经过N-1次延时器延时形成的N维向量;wb(n)为第二自适应FLANN滤波器权值的第n次更新值,分别为第二自适应FLANN滤波器的第1个,第2个,…,第N个权值,xb(n)为正弦型参考信号xb(n)的第n次更新值经过N-1个延时器延时形成的N维向量。进一步地,在步骤(4)中,所述残余噪声信号e(n)的表达式如下:e(n)=p(n)-ys(n)其中,p(n)为目标噪声信号,它是窄带源噪声经线性初级通道传播后在相消点形成的噪声,ys(n)为次级噪声信号。进一步地,目标噪声信号p(n)的表达式如下:p(n)=apcos(ωpn)+bpsin(ωpn)+vp(n)其中,ap、bp为离散傅里叶系数,ωp为目标噪声频率,vp(n)为加性环境噪声。进一步地,在步骤(6)中,更新第一、第二自适应FLANN滤波器的权值参数的表达式如下:更新AR模型的自适应参数的表达式如下:其中,为第一自适应FLANN滤波器第k+1个权值的第n次,第n+1次更新值,为第二自适应FLANN滤波器第k+1个权值的第n次,第n+1次更新值;为滤波-X余弦型参考信号经过k个延时器延时后所得信号的第n次更新值,为滤波-X正弦信号经过k个延时器延时后所得信号的第n次更新值;为滤波-X余弦型参考信号的第n-1次更新值,为滤波-X正弦型参考信号的第n-1次更新值;μ为FLANN滤波器权值的更新步长因子,μc为AR模型参数的更新步长因子。进一步地,步骤(3)所述次级通道S(z)和步骤(5)所述次级通道的估计模型是由FIR滤波器构成,它们的表达式如下:其中,M、为FIR滤波器的长度。采用上述技术方案带来的有益效果:本专利技术能有效应对窄带主动噪声控制中25%以内的频率不匹配量,所用到的权值数目少且系统收敛速度快。附图说明图1是本专利技术的基本流程图。图2是本专利技术的结构框架图。具体实施方式以下将结合附图,对本专利技术的技术方案进行详细说明。一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法,如图1、图2所示,具体步骤如下:步骤1:在给定失真频率初始值条件下,采用AR模型自动跟踪目标噪声频率,并产生余弦型参考信号和正弦型参考信号。余弦型参考信号的表达式如下:xa(0)=a,xa(1)=acos(ω),xa(n)=-c(n)xa(n-1)-xa(n-2),n≥2其中,xa(0)、xa(1)、xa(n-2)、xa(n-1)、xa(n)分别为余弦型参考信号的第0次、第1次、第n-2次、第n-1次、第n次的更新值;正弦型参考信号的表达式如下:xb(0)=b,xb(1)=bsin(ω),xb(n)=-c(n)xb(n-1)-xb(n-2),n≥2其中,xb(0)、xb(1)、xb(n-2)、xb(n-1)、xb(n)分别为正弦型参考信号的第0次、第1次、第n-2次、第n-1次、第n次的更新值;c(n)为AR模型的自适应参数的第n次更新值,其初始值为c(0)=c(1)=-2cos(ω)。步骤2:采用第一自适应FLANN滤波器对余弦型参考信号及其延迟信号进行处理,得到由余弦型参考信号产生的次级源信号;采用第二自适应FLANN滤波器对正弦型参考信号及其延迟信号进行处理,得到由正弦型参考信号产生的次级源信号。步骤3:步骤2产生的两种次级源信号叠加后形成次级源合成信号,次级源合成信号经过次级通道后生成次级噪声信号。次级源合成信号y(n)的表达式如下:xa(n)=[xa(n),xa(n-1本文档来自技高网...
一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法

【技术保护点】
一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)在给定失真频率初始值条件下,采用AR模型自动跟踪目标噪声频率,并产生余弦型参考信号和正弦型参考信号;(2)采用第一自适应FLANN滤波器对余弦型参考信号及其延迟信号进行处理,得到由余弦型参考信号产生的次级源信号;采用第二自适应FLANN滤波器对正弦型参考信号及其延迟信号进行处理,得到由正弦型参考信号产生的次级源信号;(3)步骤(2)产生的两种次级源信号叠加后形成次级源合成信号,次级源合成信号经过次级通道后生成次级噪声信号;(4)次级噪声信号与目标噪声信号进行相消叠加,得到残余噪声信号;(5)采用步骤(3)所述次级通道的估计模型处理余弦型参考信号和正弦型参考信号,分别得到滤波‑X余弦型参考信号和滤波‑X正弦型参考信号;(6)将滤波‑X余弦型参考信号和残余噪声信号输入到FXLMS算法中,更新第一自适应FLANN滤波器的权值参数;将滤波‑X正弦型参考信号和残余噪声信号输入到另一个FXLMS算法中,更新第二自适应FLANN滤波器的权值参数;将滤波‑X余弦型参考信号、滤波‑X正弦型参考信号以及残余噪声信号输入到LMS算法中,更新AR模型的自适应参数,从而使产生的次级噪声信号有效地抑制目标噪声信号。...

【技术特征摘要】
1.一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)在给定失真频率初始值条件下,采用AR模型自动跟踪目标噪声频率,并产生余弦型参考信号和正弦型参考信号;(2)采用第一自适应FLANN滤波器对余弦型参考信号及其延迟信号进行处理,得到由余弦型参考信号产生的次级源信号;采用第二自适应FLANN滤波器对正弦型参考信号及其延迟信号进行处理,得到由正弦型参考信号产生的次级源信号;(3)步骤(2)产生的两种次级源信号叠加后形成次级源合成信号,次级源合成信号经过次级通道后生成次级噪声信号;(4)次级噪声信号与目标噪声信号进行相消叠加,得到残余噪声信号;(5)采用步骤(3)所述次级通道的估计模型处理余弦型参考信号和正弦型参考信号,分别得到滤波-X余弦型参考信号和滤波-X正弦型参考信号;(6)将滤波-X余弦型参考信号和残余噪声信号输入到FXLMS算法中,更新第一自适应FLANN滤波器的权值参数;将滤波-X正弦型参考信号和残余噪声信号输入到另一个FXLMS算法中,更新第二自适应FLANN滤波器的权值参数;将滤波-X余弦型参考信号、滤波-X正弦型参考信号以及残余噪声信号输入到LMS算法中,更新AR模型的自适应参数,从而使产生的次级噪声信号有效地抑制目标噪声信号。2.根据权利要求1所述一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法,其特征在于:在步骤(1)中,得到的余弦型参考信号的表达式如下:xa(0)=a,xa(1)=acos(ω),xa(n)=-c(n)xa(n-1)-xa(n-2),n≥2其中,xa(0)、xa(1)、xa(n-2)、xa(n-1)、xa(n)分别为余弦型参考信号的第0次、第1次、第n-2次、第n-1次、第n次的更新值,ω为通过非声学传感器获得的失真的噪声频率;正弦型参考信号的表达式如下:xb(0)=b,xb(1)=bsin(ω),xb(n)=-c(n)xb(n-1)-xb(n-2),n≥2其中,xb(0)、xb(1)、xb(n-2)、xb(n-1)、xb(n)分别为正弦型参考信号的第0次、第1次、第n-2次、第n-1次、第n次的更新值;c(n)为AR模型的自适应参数的第n次更新值,其初始值为c(0)=c(1)=-2cos(ω)。3.根据权利要求2所述一种抑制窄带主动噪声控制中频率不匹配的方法,其特征在于:在步骤(3)中,所述次级源合成信号y(n)的表达式如下:

【专利技术属性】
技术研发人员:刘剑章月新邓帅博毛梦菲夏国芳
申请(专利权)人:南京航空航天大学
类型:发明
国别省市:江苏,32

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