基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统技术方案

本发明专利技术请求保护一种基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统。包括6个模块：噪声信号滤波、动量FxLMS算法、白噪声产生器、次级通道建模、主通道路径及第三个自适应滤波器更新模块。本发明专利技术目的在于解决有源噪声消除(ANC)系统在室内噪声消除应用中收敛速度慢、降噪量小的问题。创新点在于针对噪声信号功率谱密度的不平坦造成传统LMS算法在室内噪声消除应用中控制滤波器和建模滤波器的收敛速度会受到极大的影响，提出采用动量FxLMS算法来更新控制滤波器的权值，使用变步长LMS算法来更新建模滤波器的权值。使用提出的牛顿LMS算法的第三个自适应滤波器用来消除误差信号与参考输入信号相关的信号，提高建模滤波器的建模精度和整个ANC系统收敛速度。

【技术实现步骤摘要】
基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统
本专利技术属于噪声消除
，尤其涉及到一种基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统的研究。
技术介绍
传统的噪声控制主要以噪声的声学控制为主，主要的技术手段包括吸声处理、隔声处理、使用消声器、振动的隔离与降低等。这些噪声控制方法的机理在于使噪声声波与声学材料或结构相互作用而消耗声能，从而达到降噪的目的，属于无源控制的方法，称为“无源”噪声控制。总体上讲，无源控制的方法对降低中高频噪声较为有效，而对降低低频噪声的作用不大。而主动噪声控制(ANC)对低频噪声却有着很好的降噪效果，因此受到了很大的关注。到目前为止，有源降噪技术已有了较大的发展，应用场景越来越多。有源降噪技术正越来越深入人们的生活，商业化的产品也越来越多。有源降噪技术的发展前景也越来越广阔，目前的有源降噪技术开发的产品主要还是针对高端的产品，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。ANC作为噪声消除中的重要组成部分，其设计中所面临的主要挑战与ANC系统的收敛时间和降噪性能有关。而传统的FxLMS算法使用的是LMS算法来更新控制滤波器的权值，由于输入信号的自相关矩阵的特征值分散的问题会导致LMS算法慢的收敛模式，为此对控制滤波器采用动量LMS算法对控制滤波器的权值进行更新。次级通道(从噪声控制滤波器的输出到误差传感器测量残余噪声的路径)的存在会导致标准最小均方(LMS)算法的不稳定性，并且次级通道路径是随时间变化或非线性的，这又会导致ANC系统降噪性能的下降或发散。因此为了确保ANC系统的收敛，需要对次级通道路径进行建模，以跟踪次级路径的变化，从而提高ANC系统降噪性能的稳定性。
技术实现思路
本专利技术旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种提高ANC系统降噪性能的稳定性的基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统。本专利技术的技术方案如下：一种基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统，其包括：噪声信号滤波模块、动量LMS算法模块、白噪声产生器、次级通道建模模块主通道路径及第三个自适应滤波器模块；其中噪声信号滤波模块，用于对噪声源产生的参考信号x(n)通过次级建模滤波器S’(z)进行过滤得到x’(n)，并传输给动量FxLMS算法模块；动量LMS算法模块，包括控制滤波器W(z)与动量LMS算法，用于将过滤后的x’(n)信号输入到动量LMS最小均方算法来更新控制滤波器W(z)的权系数，控制滤波器W(z)分别与噪声源、次级建模滤波器S’(z)、白噪声发生器模块和动量LMS算法相连接，参考信号x(n)通过控制滤波器w(z)产生输出信号y(n)，y(n)通过次级路径S(z)产生抗噪声信号y’(n)；白噪声发生器模块，在对次级路径进行实时建模的时候，对次级路径注入高斯白噪声；白噪声发生器产生一组随机信号v(n)，v(n)通过次级路径产生建模信号v’(n)，另外一端v(n)通过建模滤波器产生建模信号参与误差信号e(n)与建模信号做差；次级通道建模模块，用于对次级通路S(z)进行建模，获得次级通路传递函数的估计值，包括S(z)、建模滤波器及选择变步长算法VSSLMS模块，S(z)用于提供一个初始的次级路径声学响应函数，建模滤波器用于提供一个估计的次级路径声学响应函数，选择变步长算法VSSLMS模块用于对建模滤波器的权值进行更快的更新，S(z)、建模滤波器及选择变步长算法VSSLMS模块叠加后的信号u’(n)与第三自适应滤波器模块相连接；主通道路径模块，用于提供一个初始的主路径声学响应函数，噪声源产生的参考信号x(n)通过主通道产生干扰信号d(n)，并在误差麦克风e(n)处监测其降噪性能；第三自适应滤波器模块，包括LMSN牛顿最小均方算法、H(z)，LMSN牛顿最小均方算法用于第三个自适应滤波器的权值进行更新，H(z)用于产生信号u(n)，从而在建模滤波器中消除该分量。用第三个自适应滤波器H(z)的输出来模拟误差信号中与参考输入相关的分量，从而得到误差通道辨识环节中只与白噪声相关的期望信号，参与误差信号e(n)与建模信号做差产生误差信号f(n)，f(n)作为动量LMS模块和VSSLMS模块的误差信号。进一步的，所述误差麦克风e(n)处监测其降噪性能，包括以下公式：其中R：ANC系统的降噪性能的好坏；e(n)：ANC系统主控制自适应滤波器的误差函数；d(n)：ANC系统主控制自适应滤波器的期望信号；△S：ANC系统中次级通道建模的精确度大小；Si(n)：ANC系统中实际次级通道的路径函数；ANC系统中模拟次级通道的路径函数进一步的，所述主通道路径模块用于提供一个初始的主路径声学响应函数P(z)。进一步的，所述动量LMS算法只比LMS算法增加了一个由权系数相关而引入的动量项，用于将过滤后的x’(n)信号输入到LMS算法来更新控制滤波器W(z)的权系数，动量LMS算法具体包括：方程式中：α为动量因子，取|α|<1,uw表示控制滤波器的步长参数。进一步的，所述LMSN更新第三个自适应滤波器的权值，步骤如下:将参考噪声信号x(n)使用格型滤波器转换为后向预测误差样本向量b(n):f0(n)＝b0(n)＝x(n)fm(n)＝fm-1(n)-km(n)bm-1(n-1)bm(n)＝bm-1(n)-km(n)fm-1(n-1)β表示用于估计的遗忘因子，fm(n)表示第m阶预测器的正向误差，bm表示第m阶预测器的前向误差，km(n)表示第m阶的偏相关系数，up,0表示预测器步长，Pm(n)表示bm(n)和fm(n)的短期能量估计，γ表示最大幅度；if|km(n)|>γ,km(n)＝km(n-1)对重构的信号u(n)进行更新：fm′(n)＝fm-1′(n)-km(n)bm-1′(n-1)bm′(n)＝bm-1′(n)-km(n)fm-1′(n-1)ua(n)＝(PM(n)+ε)-1(f′M-1(n)-kMb′M-1(n-1))对滤波器的抽头权系数进行更新：y(n)＝wTx(n-M)e(n)＝d(n-M)-y(n)w(n+1)＝w(n)+2ua(n)e(n)。进一步的，所述选择变步长算法VSSLMS模块，估计e(n)和f(n)的功率Pe(n)＝λPe(n)+(1-λ)e2(n)Pf(n)＝λPf(n)+(1-λ)f2(n)这里的Pe(n)和Pf(n)分别为残余误差信号e(n)和建模误差信号f(n)；计算两个功率的比值：ρ(n)＝Pf(n)/Pe(n)计算步长参数μs(n)的具体数值：μs(n)＝ρ(n)μmin+(1-ρ(n))μmaxμmin和μmax针对具体的实验中而测量的建模滤波器的最小步长和最大步长。本专利技术的优点及有益效果如下：本专利技术结合上述ANC系统中的问题提出本专利技术提出一种基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统，次级通道在线辨识新算法是基于动量FxLMS算法来更新控制滤波器权值：使用变步长LMS(VSSLMS)算法的建模滤波器用于对次级路径进行建模；使用修改的牛顿LMS(LMSN)算法的第三个自适应滤波器用来消除误差信号与参考输入信号相关的信号，提高建模滤波器的建模精度和收敛速度。主动噪声控制(ANC)主要是基于声叠加原理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统，其特征在于，包括：噪声信号滤波模块(1)、动量LMS算法模块(2)、白噪声产生器(3)、次级通道建模模块(4)、主通道路径(5)及第三个自适应滤波器模块(6)；其中噪声信号滤波模块(1)，用于对噪声源产生的参考信号x(n)通过次级建模滤波器S’(z)进行过滤得到x’(n)，并传输给动量FxLMS算法模块(2)；动量LMS算法模块(2)，包括控制滤波器W(z)与动量LMS算法，用于将过滤后的x’(n)信号输入到动量LMS最小均方算法来更新控制滤波器W(z)的权系数，控制滤波器W(z)分别与噪声源、次级建模滤波器S’(z)、白噪声发生器模块(3)和动量LMS算法相连接，参考信号x(n)通过控制滤波器w(z)产生输出信号y(n)，y(n)通过次级路径S(z)产生抗噪声信号y’(n)；白噪声发生器模块(3)，在对次级路径进行实时建模的时候，对次级路径注入高斯白噪声；白噪声发生器产生一组随机信号v(n)，v(n)通过次级路径产生建模信号v’(n)，另外一端v(n)通过建模滤波器

【技术特征摘要】
1.一种基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统，其特征在于，包括：噪声信号滤波模块(1)、动量LMS算法模块(2)、白噪声产生器(3)、次级通道建模模块(4)、主通道路径(5)及第三个自适应滤波器模块(6)；其中噪声信号滤波模块(1)，用于对噪声源产生的参考信号x(n)通过次级建模滤波器S’(z)进行过滤得到x’(n)，并传输给动量FxLMS算法模块(2)；动量LMS算法模块(2)，包括控制滤波器W(z)与动量LMS算法，用于将过滤后的x’(n)信号输入到动量LMS最小均方算法来更新控制滤波器W(z)的权系数，控制滤波器W(z)分别与噪声源、次级建模滤波器S’(z)、白噪声发生器模块(3)和动量LMS算法相连接，参考信号x(n)通过控制滤波器w(z)产生输出信号y(n)，y(n)通过次级路径S(z)产生抗噪声信号y’(n)；白噪声发生器模块(3)，在对次级路径进行实时建模的时候，对次级路径注入高斯白噪声；白噪声发生器产生一组随机信号v(n)，v(n)通过次级路径产生建模信号v’(n)，另外一端v(n)通过建模滤波器产生建模信号参与误差信号e(n)与建模信号做差；次级通道建模模块(4)，用于对次级通路S(z)进行建模，获得次级通路传递函数的估计值，包括S(z)、建模滤波器及选择变步长算法VSSLMS模块，S(z)用于提供一个初始的次级路径声学响应函数，建模滤波器用于提供一个估计的次级路径声学响应函数，选择变步长算法VSSLMS模块用于对建模滤波器的权值进行更快的更新，S(z)、建模滤波器及选择变步长算法VSSLMS模块叠加后的信号u’(n)与第三自适应滤波器模块(6)相连接；主通道路径模块(5)，用于提供一个初始的主路径声学响应函数，噪声源产生的参考信号x(n)通过主通道产生干扰信号d(n)，并在误差麦克风e(n)处监测其降噪性能；第三自适应滤波器模块(6)，包括LMSN牛顿最小均方算法、H(z)，LMSN牛顿最小均方算法用于第三个自适应滤波器的权值进行更新，H(z)用于产生信号u(n)，从而在建模滤波器中消除该分量。用第三个自适应滤波器H(z)的输出来模拟误差信号中与参考输入相关的分量，从而得到误差通道辨识环节中只与白噪声相关的期望信号，参与误差信号e(n)与建模信号做差产生误差信号f(n)，f(n)作为动量LMS模块和VSSLMS模块的误差信号。2.根据权利要求1所述的一种基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统，其特征在于，所述误差麦克风e(n)处监测其降噪性能，包括以下公式：其中R：ANC系统的降噪性能的好坏；e(n)：ANC系统主控制自适应滤波器的误差函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁军，吕韦喜，刘东旭，张涛，唐晓斌，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50