CN105679304B - 用于宽带主动噪声控制***的可变带宽无延迟子带算法 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及用于宽带主动噪声控制***的可变带宽无延迟子带算法。一种主动噪声控制(ANC)***，包括：扬声器；一个或更多个处理器，被配置为执行无延迟子带X滤波最小均方控制算法。所述算法包括具有多个子带的可变带宽离散傅里叶变换滤波器组，使得所述***响应于指示车内的道路噪声的宽带白噪声参考信号呈现出在由所述子带限定的频率范围内的均匀增益频谱，并通过所述扬声器的输出来部分抵消所述道路噪声。

Description

用于宽带主动噪声控制***的可变带宽无延迟子带算法
技术领域
本申请涉及车辆主动噪声控制***。
背景技术
近年来，轻量化设计帮助实现了能量效率更高的车辆。同时估计在车辆重量下降10％的情况下，燃料经济性可增长6％至8％。然而，轻量化设计可能增加结构振动并因此增加内部噪声，尤其是低频噪声。并且，因为被动噪声控制倾向于增加车辆的重量和成本，所以被动噪声控制可能是不理想的。因此，开发了主动噪声控制(ANC)技术，主动噪声控制技术使用音频***作为次级扬声器以控制发动机噪声、动力传动***噪声和道路噪声。
发明内容
在许多主动噪声控制(ANC)应用中，难题在于大的参考信号特征值扩散会造成计算负担和收敛速率慢。先前引入了将信号由全带分解为子带集的无延迟子带算法以用于降低计算复杂度并提高控制***的收敛性能。在此介绍了均匀无延迟子带算法的详细的推导。此外，讨论了均匀离散傅里叶变换(DFT)滤波器组的固有限制。(发现了相邻子带之间的混叠问题。)这种固有的混叠效应会降低***性能。因此，在一个示例中，提出了可变带宽无延迟子带算法作为针对多种类型的道路噪声的主动噪声控制***的基础。这种算法能够克服标准无延迟子带算法的混叠效应。在特定的实施方式中，这种算法是有效的并具有低的计算量。为了验证所提出的算法的性能，进行了数值仿真以控制被测量的道路噪声。仿真结果表明，可变带宽无延迟子带算法是用于宽带ANC***实现的一种选择。
在一个示例中，一种车辆具有包括处理器的主动噪声控制***。所述处理器执行无延迟子带X滤波最小均方控制算法，使得所述***响应于指示车内的道路噪声的宽带白噪声参考信号呈现出在由所述子带限定的频率范围内的均匀增益频谱，并部分抵消所述道路噪声，其中，所述算法包括具有多个子带的可变带宽离散傅里叶变换滤波器组。所述无延迟子带X滤波最小均方控制算法还可包括均匀滤波器组。所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的中心频率可从所述均匀滤波器组的中心频率偏移所述均匀滤波器组的一半带宽。所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的带宽可小于所述均匀滤波器组的带宽。所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的带宽可以是所述均匀滤波器组的带宽的至少一半。所述主动噪声控制***还可包括扬声器。所述主动噪声控制***可通过所述扬声器的输出来部分抵消所述道路噪声。
根据本发明，提供一种用于主动控制噪声的方法，所述方法包括：通过一个或更多个处理器来实现包括无延迟子带X滤波最小均方控制算法的主动噪声控制(ANC)***，使得ANC***响应于具有20Hz至20kHz的可听见的频率范围的宽带白噪声参考信号而呈现出在由所述子带限定的频率范围内的均匀增益频谱，其中，所述算法具有包含多个子带的可变带宽离散傅里叶变换滤波器组。
根据本发明的一个实施例，所述无延迟子带X滤波最小均方控制算法还包括均匀滤波器组，并且其中，所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的中心频率从所述均匀滤波器组的中心频率偏移所述均匀滤波器组一半带宽。
根据本发明的一个实施例，所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的带宽小于所述均匀滤波器组的带宽。
根据本发明的一个实施例，所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的带宽是所述均匀滤波器组的带宽的至少一半。
根据本发明的一个实施例，所述宽带白噪声参考信号指示道路噪声，所述方法还包括部分抵消所述道路噪声。
根据本发明，提供一种主动噪声控制(ANC)***，所述ANC***包括：扬声器；一个或更多个处理器，被配置为执行无延迟子带X滤波最小均方控制算法，使得所述***响应于指示车内的道路噪声的宽带白噪声参考信号呈现出在由所述子带限定的频率范围内的均匀增益频谱，并通过所述扬声器的输出来部分抵消所述道路噪声，其中，所述算法包括具有多个子带的可变带宽离散傅里叶变换滤波器组。
根据本发明的一个实施例，所述无延迟子带X滤波最小均方控制算法还包括均匀滤波器组，并且其中，所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的中心频率从所述均匀滤波器组的中心频率偏移所述均匀滤波器组的一半带宽。
根据本发明的一个实施例，所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的带宽小于所述均匀滤波器组的带宽。
根据本发明的一个实施例，所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的带宽是所述均匀滤波器组的带宽的至少一半。
附图说明
图1是在用于车辆的主动噪声控制***的环境(context)内的单输入单输出(SISO)的无延迟子带算法的示图；
图2是均匀离散傅里叶变换(DFT)分析滤波器组的示图；
图3A和图3B是DFT滤波器组对于不同数量的子带的幅值响应的绘图；
图4是可变带宽DFT分析滤波器组的示图；
图5A和图5B是可变带宽DFT滤波器组对于不同数量的子带的幅值响应的绘图；
图6是不同的无延迟子带算法的计算复杂度的比较的绘图；
图7A和图7B分别是主通道和次通道的幅值响应和相位响应的绘图；
图8A至图8D是使用针对合成数据的不同数量的子带的均匀无延迟子带算法和可变带宽无延迟子带算法的稳态性能比较的绘图；
图9A和图9B是使用针对混凝土道路的不同数量的子带的均匀无延迟子带算法和可变带宽无延迟子带算法的稳态性能比较的绘图；
图10A和图10B是使用针对不平整道路的不同数量的子带的均匀无延迟子带算法和可变带宽无延迟子带算法的稳态性能比较的绘图。
具体实施方式
在此描述本公开的实施例。然而，应理解的是，所公开的实施例仅为示例，并且其它实施例可采用各种可替代形式。附图不必按比例绘制；可夸大或最小化一些特征以示出特定部件的细节。因此，在此公开的特定结构和功能细节不应被解释为限制，而仅为用于教导本领域技术人员以多种形式采用本发明的代表性基础。如本领域普通技术人员将理解的，参考任一附图说明和描述的各种特征可与在一个或更多个其它附图中说明的特征组合以产生未明确说明或描述的实施例。说明的特征的组合提供用于典型应用的代表实施例。然而，与本公开的教导一致的特征的多种组合和变型可被期望用于特定应用或实施方式。
前言
主动噪声控制(ANC)是基于叠加原理的，不需要的主噪声被幅值相等和相位相反的次噪声抵消。通常，道路噪声是具有处于60Hz-400Hz的频率范围的能量的有色宽带噪声。在过去三十年中，已经有很多人尝试开发出用于车辆应用的可行的ANC***。例如，在几年前示出了一种使用ANC***控制道路噪声的可行途径。之后，通过利用传统的X滤波最小均方(Filtered-X Least Mean Square，FXLMS)算法控制道路噪声以及参考加速度计和次级扬声器，开发了多频道ANC***。随后，开发了结合了车辆音频***的ANC***和具有常用FXLMS算法的实时ANC***。这些示例中的大部分使用传统的FXLMS算法。然而，这种算法具有控制道路噪声的固有缺点，这是因为宽带噪声需要高阶自适应滤波器，其增加了计算负担，并且，由于有色参考信号的特征值扩散度大导致收敛速度慢，因此这种算法的步长不适合于所有频率。
为了克服以上问题，先前已开发了基于FXLMS算法的子带算法。由于自适应滤波以低的采样率被执行，因而减小了计算负担。并且，由于频谱的动态范围在每个子带内减小，因而快速收敛是可能的。此外，子带算法已经被用于声学回声消除。遗憾的是，由于不期望的延迟被引入到信号通道中，因而这种技术不能直接应用于ANC***。这些延迟限制了算法性能和稳定性。因此，提出了用于ANC应用的无延迟子带算法。在保留子带算法的优点的同时，避免了信号通道延迟。最近，开发了基于无延迟子带算法以控制内部道路噪声的前馈和反馈相结合的ANC***。然而，传统的无延迟子带算法具有与均匀离散傅里叶变换(DFT)分析滤波器组相关联的固有限制，均匀离散傅里叶变换(DFT)分析滤波器组由于相邻的滤波器组之间的频谱泄漏而将导致混叠效应。这里，呈现了可变带宽DFT分析滤波器组的设计以使混叠效应最小化并减小计算负担。
可变带宽无延迟子带算法
均匀无延迟子带算法
图1示出了包括主动噪声控制(ANC)***12的车辆10的示图。在这个示例中，ANC***12包括至少一个处理器14，至少一个处理器14执行单输入和单输出的摩根无延迟子带算法16，其中，x(n)是由加速度计和/或麦克风17采集的参考信号，d(n)是由麦克风18采集的主噪声，以及e(n)是主噪声和次消除噪声叠加之后的误差信号。次消除噪声通过扬声器19输出至车辆10的车厢。算法16包括分析滤波器组20和22、子带次通道块24、最小均方(LMS)算法块26、快速傅里叶变换(FFT)块28、频率叠加块30、反FFT块32以及自适应滤波器块34。如示出的，分析滤波器组由M个子带(注意M是偶数)组成。对于真实信号，仅需要M/2+1个子带。所述M/2+1个子带对应于宽带滤波器响应的正频率分量；其他子带通过复共轭对称形成。参考信号x(n)和误差信号e(n)被分解为子带信号集。当然，这种设置可被扩展为多频道配置。
参考子带信号矢量xm(n)和误差信号em(n)被表述为
xm(n)＝[x(nD+m)x((n-1)D+m)…x((n-K-1)D+m)]T (1)
em(n)＝[e(nD+m)e((n-1)D+m)…e((n-K-1)D+m)]T (2)
其中，m＝0,1,…,D，采样因子D＝M/2，N是全带自适应滤波器，K是用于每个子带自适应滤波器的权重数，K＝N/D。
作为采样因子D的结果，所有子带自适应滤波器权重以每采样D次被更新。并且，全带
Figure BDA0000870953660000051
被分解为一组子带函数
Figure BDA0000870953660000052
可使用离线或在线***识别方法估计这些子带传递函数，其中，宽带噪声发生器可被分解为对应的子带。因此，每个子带中的滤波后的参考信号是
Figure BDA0000870953660000053
其中，*表示卷积处理。
第m个子带自适应滤波器可使用复归一化最小均方算法被更新为
Figure BDA0000870953660000054
其中，
Figure BDA0000870953660000055
是针对第m个子带的子带自 适应权重矢量，α是用于避免无限的步长大小的小的常数值。然后，这些子带自适应权重通 过权重转换方案转换为全带自适应权重。存在多种本领域已知的权重转换技术。在此，FFT- 叠加方法被采纳并获得全带自适应权重。
在无延迟子带算法中，全带信号被分解为子带信号，所述子带信号从自适应子滤波器集导出。并且，该处理主要取决于分析滤波器组的特性。目前，分析滤波器组主要基于多速率信号处理技术，并且在过去二十年内已经开发了不同的滤波器组方法。在这些滤波器组中，余弦调制滤波器组是普及的，这是因为余弦调制滤波器组易于实现并提供完美重构。并且，DFT多相滤波器组是另一种普及的滤波器组，DFT多相滤波器组提供高计算效率和简单的结构。对于无延迟子带算法，由于在滤波器结构和计算效率上的一些关键优势而选择DFT滤波器组。
均匀DFT分析滤波器组设计
图2示出了具有数量为M的子带38的均匀DFT滤波器组36的结构。DFT滤波器组36可替代例如分析滤波器组20被用于图1的ANC***12的环境中，并且通过调制从原型滤波器P(z)推导得出。特别地，M个子带38的分析滤波器组36通过以下等式中的复调制获得：
Figure BDA0000870953660000061
其中P(z)是具有截止频率为π/M的实值原型低通滤波器。然后，复调制滤波器Hi(z)40通过将低通滤波器P(z)向右移位2π/M的倍数(multiple)而获得。因此，均匀DFT滤波器组36可将0至2π的标准频率范围划分为M个子带38，并且相邻滤波器40之间的距离为2π/M。
图3A和图3B示出为不同的子带数M设计的均匀DFT分析滤波器组，如针对不同的子带数M所示出的，相邻子带的频谱泄漏是不可避免的，且将导致混叠效应。当增加子带的数量时，在子带中仍存在泄漏。所以，均匀DFT滤波器组承受这样的事实：不能抵消由均匀DFT滤波器的固有缺陷导致的混叠成分。因此，DFT滤波器组设计的目标可以是最小化或限制频谱泄漏，以消除混叠效应。作为DFT滤波器组的新设计，非均匀DFT滤波器组在此被引入，以通过具有固有混叠抵消的结构克服这种不足。
可变带宽DFT分析滤波器组设计
可变带宽DFT分析滤波器组是基于先前提出的非均匀DFT分析滤波器组的。诸如非均匀伪正交镜像滤波器(QMF)组和全通变换DFT滤波器组的其它非均匀子带方法具有固有限制。例如，非均匀伪QMF只用于需要分析滤波器和合成滤波器二者的传统子带算法，所述传统子带算法被认为不适合用于无延迟子带算法。此外，全通变换DFT滤波器组仅通过改变带宽来实现，但不能去除混叠效应。
图4示出了可变带宽DFT分析滤波器组42的示例结构。可变带宽DFT分析滤波器组42可替代例如分析滤波器20等，被用于图1的ANC***12的环境中。对于这种滤波器组，使用了两种不同的原型滤波器P1(z)和P2(z)。原型滤波器P1(z)和P2(z)实现了有窗的线性相位有限脉冲响应(FIR)数字滤波器设计的经典方法。可使用MATLAB嵌入式函数来设计原型滤波器P1(z)和P2(z)：
P1(z)＝fir1(K-1,α) (6)
P2(z)＝fir1(K-1,β) (7)
其中，K是原型滤波器的阶次，M是均匀子带滤波器组的数量，α是均匀系数，并且α等于1/M，β是介于1/2M和1/M之间的可变带宽系数。在此，β被设置为等于1/2M。
第一原型滤波器P1(z)是截止频率为πα的实值低通滤波器，用于获得全部奇数子带，同时，第二原型滤波器P2(z)是截止频率为πβ的实值低通滤波器，用于获得全部偶数子带。特别地，通过以下等式中的复调制获得M-频带可变带宽DFT滤波器组的分析滤波器组[H0(z),H1(z),H2,…,H2M-1(z)]：
Figure BDA0000870953660000071
然后，通过将两个低通滤波器P1(z)和P2(z)向右移位2π/M的倍数获得复调制的滤波器Hi(z)44。因此，可变带宽DFT滤波器组42可将0至2π的归一化频率范围划分为2M个子带46。
图5A和5B示出对于不同数量的子带的可变带宽DFT分析滤波器组设计。在此，β等于1/2M，并且在滤波器Hi(z)(i＝0,2,…,2M-2)之间添加偶数阶的Hi(z)(i＝1,3,…,2M-1)。所述偶数阶滤波器可覆盖相邻的奇数阶滤波器之间的频谱泄漏。因此，可变带宽DFT分析滤波器组可避免和限制无延迟子带算法中的混叠效应。
计算复杂度
本部分评估均匀无延迟子带算法和非均匀无延迟子带算法的计算复杂度。算法的计算要求可被分为五部分：1)滤波器组操作，2)子带权重适应，3)全带滤波，4)权重变换，以及5)对参考信号滤波。为了方便，计算复杂度是基于每个输入样本的乘法运算量的。在表1中总结了计算复杂度：
表1摩根无延迟子带算法的计算复杂度
Figure BDA0000870953660000081
在该表中，N是全带自适应滤波器的长度，K是针对每个子带自适应滤波器的权重，L是次通道估计滤波器
Figure BDA0000870953660000082
的长度。因此，获知均匀摩根无延迟子带算法的所需的总乘法运算量为：
Figure BDA0000870953660000083
其中，J是确定执行权重变换的频率的变量。无延迟子带算法在针对一至八的范围内的J值的性能上不会表现为严重下降。应注意，对于提出的可变带宽摩根无延迟子带算法需要不同的计算。
用于参考信号和误差信号的子带滤波的计算量是
Figure BDA0000870953660000084
在此，对于真实信号而言，只有M+1个复子带需要被处理。因此，子带权重更新要求：
Figure BDA0000870953660000085
为了将子带权重转换为全带权重，权重转换处理要求：
Figure BDA0000870953660000086
在此，自适应滤波器的输出将具有计算量C3＝N。假设利用L阶的FIR滤波器对次通道建模，则产生滤波后的参考信号要求：
Figure BDA0000870953660000091
因此，可变带宽摩根无延迟子带算法的所需的总的乘法运算量与加法运算量为：
Figure BDA0000870953660000092
图6示出了这些基于子带的算法和传统FXLMS算法的归一化计算复杂度的比较。在此，全带自适应滤波器的长度N是512抽头(tap)，估计的次通道的长度L是256抽头，子带数M分别是8、16、32、64和128。如图6所示，这两种算法的复杂度随着子带数M的增加而减小。此外，与均匀摩根无延迟子带算法相比，可变带宽无延迟子带算法具有更低的计算复杂度。因此，可变带宽无延迟子带算法将随着子带数的增加进一步降低计算量。
数值仿真
为了评估提出的算法的性能，进行了大量的数值仿真。在第一组仿真中，在MATLAB中合成宽带白噪声干扰。并且，由于已知的主通道P(z)和次通道S(z)在ANC的基于仿真的研究中被广泛采纳，因而已知的主通道P(z)和次通道S(z)被使用。主通道和次通道的频率响应和相位响应在图7A和7B中示出。使用256抽头的FIR滤波器对主通道和次通道建模。在第二个仿真中，车辆道路噪声的实验数据被用于进一步验证可变带宽无延迟子带算法的性能。为了演示，使用了不同的子带数M。针对不同的子带数，利用均匀无延迟子带算法和可变带宽无延迟子带算法来进行仿真。
仿真的结果在图8A至8D中示出。使用了不同的子带数(M＝8、16、32、64)。均匀无延迟子带算法在残留的误差信号的频谱中具有严重混叠，所述混叠是由均匀DFT分析滤波器组的设计造成的。并且，当子带数量增加时，混叠效应不能被避免。当使用可变带宽无延迟子带算法时，在保留了均匀无延迟子带算法的性能的同时，限制了混叠效应并保留了在频谱泄漏上的更好的性能。这些结果证明提出的***提供了可行的算法以用于限制和避免混叠效应。
图9A和9B示出了使用不同数量的子带的均匀无延迟子带算法和可变带宽无延迟子带算法在收敛前和收敛后的(混凝土道路)误差频谱。类似地，图10A和10B示出了使用不同数量的子带的均匀无延迟子带算法和可变带宽无延迟子带算法在收敛前和收敛后的(不平整道路)误差频谱。可看出：均匀无延迟子带算法和可变带宽无延迟子带算法在大部分频率处具有相似的性能。然而，由于均匀DFT滤波器组的缺点，可变带宽DFT分析滤波器组比均匀子带算法更多地减小了相邻子带之间的间距。此外，使用不同数据的仿真示出了可变带宽子带算法对于保留均匀无延迟子带算法的性能和限制频谱泄漏中的混叠效应是有效的。
这里公开的处理、方法或算法可被传送到处理装置、控制器或计算机，或者通过所述处理装置、控制器或计算机实现，其中，所述处理装置、控制器或计算机可包括任意的现有可编程电子控制单元或专用电子控制单元。类似地，所述处理、方法或算法可被存储为可由控制器或计算机以多种形式执行的数据或指令，其中，所述数据或指令包括但不限于：被永久地存储于不可写存储介质(诸如，ROM装置)中的信息，以及被可变地存储于可写存储介质(诸如，软盘、磁带、CD、RAM装置以及其它磁介质和光学介质)中的信息。所述处理、方法或算法还可以以软件可执行对象的形式来实现。可选地，可使用合适的硬件组件(例如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机、控制器、或其他硬件组件或装置)、或者硬件、软件和固件组件的组合，整体或部分实施所述处理、方法或算法。
说明书中所使用的词语是描述性词语而非限制，并且应理解的是，可在不脱离本公开的精神和范围的情况下做出各种改变。如前所述，可将各种实施例的特征进行组合以形成本发明的可能未被明确描述或示出的进一步的实施例。尽管针对一个或更多个期望特性，各个实施例已经被描述为提供优点或者优于其他实施例或者现有技术实施方式，但是本领域的普通技术人员应认识到，一个或更多个特征或特性可被折衷以依据特定应用和实施方式实现期望的整体***属性。这些属性可包括但不限于成本、强度、耐久性、生命周期成本、市场性、外观、包装、尺寸、可服务性、重量、工艺性、组装的容易性等。因此，针对一个或更多个特性被描述为不如其它实施例或现有技术实施方式的实施例并非在本公开的范围之外，并可被期望用于特定应用。

Claims (5)

1.一种车辆，包括：
主动噪声控制***，包括处理器，所述处理器用于执行包括具有多个子带的可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的无延迟子带X滤波最小均方控制算法，使得所述主动噪声控制***响应于指示车内的道路噪声的宽带白噪声参考信号呈现出在由可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的所述子带限定的频率范围内的均匀增益频谱，并对所述道路噪声进行部分抵消。
2.如权利要求1所述的车辆，其中，所述无延迟子带X滤波最小均方控制算法还包括均匀滤波器组，并且其中，所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的中心频率从所述均匀滤波器组的中心频率偏移所述均匀滤波器组的一半带宽。
3.如权利要求2所述的车辆，其中，所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的带宽小于所述均匀滤波器组的带宽。
4.如权利要求2所述的车辆，其中，所述可变带宽离散傅里叶变换滤波器组的带宽是所述均匀滤波器组的带宽的至少一半。
5.如权利要求1所述的车辆，其中，所述主动噪声控制***还包括扬声器，并且其中，所述主动噪声控制***通过所述扬声器的输出来对所述道路噪声进行部分抵消。
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