自适应反馈有源控制系统水床效应抑制的方法技术方案

本发明专利技术公开了一种自适应反馈有源控制系统水床效应抑制的方法，方法包括以下步骤：(1)次级路径建模；(2)设计频谱整形滤波器幅频响应，并计算其单位冲激响应；(3)将白噪声经过频谱整形滤波器滤波得到信号a(n)；(4)将信号a(n)经过控制滤波器滤波，得到信号b(n)；(5)使用误差传感器所拾取的误差信号e(n)减去馈给次级声源的控制信号y(n)经次级路径模型滤波后的信号合成参考信号x(n)；(6)根据迭代公式对控制滤波器系数迭代；(7)不断迭代控制滤波器系数，使得代价函数最小，本发明专利技术能够在自适应系统中抑制反馈有源控制系统因水床效应引起的噪声放大，并且计算量小。

【技术实现步骤摘要】
自适应反馈有源控制系统水床效应抑制的方法
本专利技术属于有源噪声控制的
，具体涉及一种自适应反馈有源控制系统水床效应抑制的方法。
技术介绍
有源噪声控制(ActiveNoiseControl)已广泛应用于有源降噪耳机、汽车有源降噪、降低机器噪声、有源声屏障和降低室内噪声等场合，在新兴领域也有应用前景，如降低机器人使用环境的噪声，提高其识别语音的能力。有源噪声控制结构可分为前馈有源噪声控制和反馈有源噪声控制，其中前者性能依赖于参考信号与初级噪声信号之间的相干性。在许多ANC系统的应用场景中，无法获取高质量的参考信号，降噪性能弱或无法降噪，可使用反馈有源控制系统。然而反馈系统存在“水床”效应，即在某特定频段降噪的同时会引起其他频段噪声放大。针对该问题，人们通常使用离线算法设计控制滤波器，并针对离线算法设计改善水床效应的方法，如Rafaely等提出用H2/H∞设计方法(B.RafaelyandS.J.Elliott,“H2/H∞activecontrolofsoundinaheadrest:designandimplementation,”IEEET.Contr.Syst.T.7(1),79-84(1999))，构造以“水床”抑制和鲁棒稳定性为约束条件的凸优化问题，再使用序列二次规划算法求解最优滤波器，得到满足约束条件且有效降噪的控制滤波器。如Zhang提出一种不需要复杂权重参数选择和优化的数值求解算法，通过尽量展宽噪声放大频段和均匀噪声放大频段内噪声放大量的方法，将噪声放大峰值限制于给定的限值来改善“水床”效应(L.Zhang,L.Wu,andX.Qiu,“Anintuitiveapproachforfeedbackactivenoisecontrollerdesign,”Appl.Acoust.74(1),160-168(2013))。然而这些算法不适用于实时自适应系统。在实时自适应系统，使用泄漏滤波-x最小均方(LFxLMS)算法可降低全频段输出信号的大小，可在内模控制(IMC)结构的反馈ANC系统中实现“水床”抑制，然而该算法仅能对全频段控制滤波器以相同权重约束。已有研究(L.Wu,X.Qiu,andY.Guo,“AgeneralizedleakyFxLMSalgorithmfortuningthewaterbedeffectoffeedbackactivenoisecontrolsystems,”Mech.Syst.Signal.Pr.106,13-23(2018))提出一种应用于自适应系统的广义泄漏滤波-x最小均方(GLFxLMS)算法，使用泄漏矩阵代替传统泄漏滤波-x最小均方(LFxLMS)算法中的泄漏因子，对特定频段的控制滤波器幅值抑制，来抑制水床效应。然而该算法每次迭代都需要将泄漏矩阵和滤波器向量相乘，即使可通过快速算法进行优化，但计算量依然很大。较大的运算量可能导致较高的系统成本，甚至无法实现，尤其对于多通道系统。基于此，有必要针对反馈有源噪声控制系统，提供一种可以通过对特定频段的控制滤波器幅值抑制来抑制水床效应引起的噪声放大，且计算量较小的算法。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种自适应反馈有源控制系统水床效应抑制的方法，与泄漏滤波-x最小均方算法相比，可在自适应反馈有源控制系统中实现对一个或多个特定频段的水床抑制，与现有可对特定频段水床效应进行抑制的算法即广义泄漏滤波-x最小均方算法相比，运算量大幅降低，更利于实用。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种自适应反馈有源控制系统水床效应抑制的方法，包括如下步骤：步骤1，测量有源控制系统次级路径传递函数单位冲激响应，得到次级路径传递函数的估计向量步骤2，根据需要抑制水床效应的频段设计频谱整形滤波器A(ω)的幅频响应，在需要抑制的频段频谱整形滤波器A(ω)的幅值大于其他频段的幅值，并根据需要抑制的频段频谱整形滤波器A(ω)的幅频响应计算其单位冲激响应。步骤3，将白噪声σ(n)经过频谱整形滤波器A(ω)滤波得到频谱整形滤波信号a(n)。步骤4，将频谱整形滤波信号a(n)经过控制滤波器W(ω)滤波，得到控制滤波信号b(n)。步骤5，使用误差传感器所拾取的误差信号e(n)减去馈给次级声源的控制信号y(n)经次级路径建模滤波器滤波后的信号合成参考信号x(n)。步骤6，通过公式计算滤波-x信号r(n)，其中，x(n)为参考信号向量，x(n)＝[x(n),x(n-1),…,x(n-M+1)]T，M为次级路径单位冲激响应阶数，T为转置符号。通过控制滤波器系数迭代公式w(n+1)＝w(n)-2μ[e(n)r(n)+b(n)a(n)]更新控制滤波器系数w(n)。其中，r(n)为滤波-x信号向量，r(n)＝[r(n),r(n-1),…,r(n-L+1)]T，a(n)为频谱整形滤波信号向量，a(n)＝[a(n),a(n-1),…,a(n-L+1)]T，L为控制滤波器W(ω)的阶数，μ为迭代步长。步骤7，不断迭代控制滤波器系数w(n)，使得代价函数J＝E[e2(n)]+E[b2(n)]最小，E[]表示求期望。优选的：步骤6控制滤波器系数迭代公式的得到方法包括以下步骤：步骤61，代价函数的频域形式定义为：式中，Pe(ω)为误差信号的功率谱密度，W’(ω)为控制滤波器系数的傅里叶变换，Pa(ω)为信号a(n)的功率谱密度。步骤62，将误差信号e(n)＝p(n)+wT(n)r(n)代入代价函数的频域形式，得：J＝E[p2(n)]+2wTP+wT(R+A)w式中，p(n)为初始噪声信号，R为滤波-x信号向量r(n)自相关矩阵，A为频谱整形滤波信号向量a(n)的自相关矩阵，P为初始噪声信号p(n)和滤波-x信号向量r(n)的互相关向量。步骤63，代价函数J得瞬时梯度为：步骤64，使用随机梯度下降法，得控制滤波器系数迭代公式。优选的：初始噪声信号p(n)和滤波-x信号向量r(n)的互相关向量P：P＝E[p(n)r(n)]。优选的：滤波-x信号向量r(n)自相关矩阵R：R＝E[r(n)rT(n)]。优选的：频谱整形滤波信号向量a(n)的自相关矩阵A：A＝E[a(n)aT(n)]。本专利技术相比现有技术，具有以下有益效果：(1)本专利技术提出的方法与非自适应滤波器设计方法相比，可用于实时自适应系统。(2)本专利技术与LFxLMS算法相比，可在自适应反馈有源控制系统中实现对一个或多个特定频段的水床抑制，降噪效果更好。(3)本专利技术与GLFxLMS算法相比，避免了迭代过程中矩阵与向量相乘的复杂操作，运算量大幅降低，更具有实用性。附图说明图1是本专利技术的算法框图。图2是不同阶数的频谱整形滤波器幅频响应。图3是本专利技术方法与传统FxLMS算法，LFxLMS算法和GLFxLMS算法降噪前后噪声信号功率谱密度对比图。图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自适应反馈有源控制系统水床效应抑制的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，测量有源控制系统次级路径传递函数单位冲激响应，得到次级路径传递函数的估计向量

【技术特征摘要】
1.一种自适应反馈有源控制系统水床效应抑制的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，测量有源控制系统次级路径传递函数单位冲激响应，得到次级路径传递函数的估计向量
步骤2，根据需要抑制水床效应的频段设计频谱整形滤波器A(ω)的幅频响应，在需要抑制的频段频谱整形滤波器A(ω)的幅值大于其他频段的幅值，并根据需要抑制的频段频谱整形滤波器A(ω)的幅频响应计算其单位冲激响应；
步骤3，将白噪声σ(n)经过频谱整形滤波器A(ω)滤波得到频谱整形滤波信号a(n)；
步骤4，将频谱整形滤波信号a(n)经过控制滤波器W(ω)滤波，得到控制滤波信号b(n)；
步骤5，使用误差传感器所拾取的误差信号e(n)减去馈给次级声源的控制信号y(n)经次级路径建模滤波器滤波后的信号合成参考信号x(n)；
步骤6，通过公式计算滤波-x信号r(n)，其中，x(n)为参考信号向量，x(n)＝[x(n),x(n-1),…,x(n-M+1)]T，M为次级路径单位冲激响应阶数，T为转置符号；通过控制滤波器系数迭代公式w(n+1)＝w(n)-2μ[e(n)r(n)+b(n)a(n)]更新控制滤波器系数w(n)；其中，r(n)为滤波-x信号向量，r(n)＝[r(n),r(n-1),…,r(n-L+1)]T，a(n)为频谱整形滤波信号向量，a(n)＝[a(n),a(n-1),…,a(n-L+1)]T，L为控制滤波器W(ω)的阶数，μ为迭代步长；
步骤7，不断迭代控制滤波器系数w(n)，使得代价函数J＝E[e2(n)]+E[b2(n)]最小，E...

【专利技术属性】
技术研发人员：周朝辉，邹海山，邱小军，刘晓峻，狄敏，
申请(专利权)人：南京南大电子智慧型服务机器人研究院有限公司，南京大学，江苏南大电子信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32