自适应线性约束最小方差体积主动噪声控制-计算机科学-主动噪声控制-波束成形-优化-自适应滤波器.pdf

自适应线性约束最小方差体积主动噪声控制

MananMittal,RyanM.Corey,AndrewC.Singer

StonyBrookUniversity,NewYork,USA

UniversityofIllinoisChicago,USA

DiscoveryPartnersInstitute,Chicago,Illinois

摘要—传统的体积噪声控制通常依赖于多点误差最小化来抑制区域

内的声能，但在塑造空间响应方面灵活性有限。本文介绍了一种用于线

性约束最小方差主动噪声控制（LCMV-ANC）的空间控制滤波器设计

的时间域公式。我们展示了如何通过战略性定义的线性约束，LCMV-

ANC优化框架允许系统设计师优先减少特定空间位置的噪声，提供了

一个比均匀加权多点误差最小化更具灵活性的替代方案。基于滤波-X最

小均方（FxLMS）算法的自适应算法被推导出来以实现滤波器系数的在

线调整。仿真和实验结果验证了所提出方法的降噪效果和约束遵守情况，

本展示了与多点体积噪声控制相比更有效、空间选择性和宽带噪声控制。

IndexTerms—主动噪声控制，波束成形，优化，自适应滤波器，

译传感器阵列处理

中I.介绍

1

v声学噪声在各种环境中构成了重大挑战，包括工业场所、运图1.一幅展示了可应用该方法场景的图示。用户拥有一组主控和辅控

7输系统、消费电子和通信设备。现实世界声学环境的动态特性需麦克风，主动噪声控制系统旨在减少该区域内声场的能量，同时确保在

5用户的耳朵处声场尽可能小。

6要主动噪声控制（ANC）系统使用自适应算法。噪声源可能会随

5时间变化，并且噪声源与传感器及执行器之间的声学路径可能动

0主路径通常是不切实际的。本文提出的方法消除了这一假设，并

.态变化。自适应滤波器通过不断更新其参数来跟踪这些变化，从

7直接从数据中学习所需信息。

0而保持有效的噪声消除能力。Filtered-x最小均方(FxLMS)算所提出的算法的一个关键优势是其完全在时域中操作，这有

5法广泛用于自适应前馈ANC系统[1],[2]。

2体积噪声控制旨在减少整个三维空间[3]中的不需要的声音利于对延迟敏感的应用程序，在这些应用程序中频域方法可能会

:引入延迟。该方法利用Frost广义旁瓣canceller(GSC)结构[11],

v能量，而不仅仅是在有限数量的麦克风位置。与传统的ANC方

i[12]来实现自适应LCMV滤波器。GSC架构将约束优化分解为

x法不同，传统的ANC方法在特定的空间点（例如耳朵附近或传

r两条路径：一条固定路径强制执行约束，另一条自适应路径对与

a感器位置）最小化噪声，体积控制寻求在一个扩展区域内衰减噪

约束空间正交的分量进行操作。这种结构使在自适应路径中使用

声——如整个客舱、房间或工作空间。这一目标通常需要麦克风

标准无约束的LMS类型更新成为可能，简化了计算同时隐式满

和扬声器的分布式布置。先前的方法尝试通过多点FxLMS控制、