CN115116423A - 一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法 - Google Patents

一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种能够实现频段降噪量约束的自适应反馈主动降噪方法，其特征为：在较宽频段的自适应反馈中，通过对具体频段的降噪需求分析，对降噪需求低的频段产生的降噪量进行约束，并提升目标降噪频段的降噪量。其主要步骤如下：1)次级路径估计，依据次级路径与降噪需求确定目标降噪频段与约束频段；2)依据目标降噪频段与约束频段设计权重滤波器；3)基于内模控制的自适应反馈算法构造参考信号与滤波参考信号；4)构造惩罚项和控制滤波器系数迭代公式；5)迭代控制滤波器系数至收敛。本发明实现了自适应反馈算法中不同频段的降噪量大小及***稳定性能的调节，可有效应用于对特定频段有着更高降噪需求的场景。

Description

一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法
技术领域
本发明属于自适应反馈主动降噪领域，针对具体频段的降噪需求提出了一种能够约束非目标频段降噪量以提高目标频段降噪量的自适应反馈降噪方法。
背景技术
现代有源噪声控制理论始于1936年，其基本过程为：用麦克风提取初级噪声信息，经控制器“实时”分析后产生次级信号，再用扬声器作为次级声源，“实时”播放该次级信号；次级信号与初级噪声产生相消干涉，从而使该区域内的噪声得以降低，有效地针对低频进行降噪。
有源噪声控制***分为前馈控制***、反馈控制***以及前反馈混合控制***。前馈***的性能依赖于参考信号与初级噪声信号之间的相干性，此外还受因果性等因素限制。反馈***不再需要麦克风接收参考信号，而是将误差信号经过反馈控制器滤波后的信号输出给次级源，其性能取决于***的灵敏度传递函数。
反馈***结构简单，适用于频带较窄的噪声，但***所需的稳定性要求会影响降噪性能。此外，反馈***还存在水床效应，在某特定频段降噪的同时会导致其它频段噪声放大。反馈有源噪声控制可分为自适应和非自适应两大类，自适应算法针对声场环境与噪声源传播的时变特性，能对电子***产生的抵消噪声的幅值和相位进行有效调整，以获得满意的性能。
自适应算法中，滤波-x最小均方(FxLMS)算法有着计算简单、鲁棒性强等优点，迅速成为了应用广泛的控制器更新算法。FxLMS自适应反馈算法基于内模原理控制反馈ANC***，通过将误差信号减去次级源在误差点处产生的信号合成参考信号，实现自适应反馈有源噪声控制。针对水床效应的抑制，可以通过在代价函数中增加一项正比于控制滤波器幅值平方和的惩罚项，在全频段约束控制滤波器幅值以降低全频段输出信号的大小，由此获得一种泄漏FxLMS算法(Qiu X,Hansen C H.A study of time-domain FXLMS algorithmswith control output constraint[J].The Journal of the Acoustical Society ofAmerica,2001,109(6):2815-2823)。此外，为实现以不同权重约束不同频段控制滤波器的幅值从而实现水床抑制，学者们提出了广义泄漏FxLMS算法(Wu L,Qiu X,Guo Y.Ageneralized leaky FxLMS algorithm for tuning the waterbed effect of feedbackactive noise control systems[J].Mechanical Systems&Signal Processing,2018,106:13-23)以及双梯度FxLMS算法(吴礼福,陈晶晶,郭业才.调节水床效应的双梯度有源噪声控制自适应算法[J].应用声学,2020,39(04):632-637)。另外，为约束特定频段水床并降低计算复杂度，又提出了一种自适应反馈有源控制***水床效应抑制方法(周朝辉,邹海山,邱小军,等。自适应反馈有源控制***水床效应抑制的方法,CN112233643A[P].2021)。
目前，自适应反馈控制的研究主要集中于水床效应抑制方面，而在实际应用中，往往对具体频段的降噪量有特定的需求。因此在已产生降噪效果的频段范围内，对具体频段降噪量大小的约束和调节是需要解决的问题。
发明内容
发明目的：提供一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法，约束非目标降噪频段的降噪量、提升目标降噪频段的降噪量，从而在不同的降噪频段获得不同的所需的降噪效果。为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
本发明基于频段约束的自适应反馈控制方法，定义初级噪声d(n)中有更高降噪需求的频段为目标降噪频段F1，定义初级噪声中的非目标降噪频段为约束频段F2。自适应反馈降噪***采样频率为fs，控制滤波器长度为L。所述方法包括如下步骤：
步骤1，对次级路径的单位脉冲响应进行估计，确定目标降噪频段F1和约束频段F2；其中目标降噪频段F1为初级噪声d(n)中有更高降噪需求的频段，约束频段F2为初级噪声d(n)中的非目标降噪频段
步骤2，依据F1和F2设计权重滤波器K；
利用高斯白噪声和权重滤波器K构造惩罚项；
基于内模控制结构的FxLMS自适应反馈算法，构造参考信号x(n)和滤波参考信号x′(n)；
利用误差信号e(n)、滤波参考信号x′(n)和惩罚项构造控制滤波器系数w的迭代公式，迭代控制滤波器系数w直至收敛，此时获得频段降噪量约束后的自适应反馈主动降噪结果。
进一步的，步骤1中对次级路径的单位脉冲响应进行估计，确定目标降噪频段F1和约束频段F2，具体为：采用LMS算法对次级路径的单位脉冲响应进行估计得到
Figure BDA0003714879300000031
其中L为该单位脉冲响应的长度。对
Figure BDA0003714879300000032
进行频谱分析并将目标频段选取于频谱形状峰值附近，再结合实际应用的目标降噪需求，确定目标降噪频段F1和约束频段F2。
进一步的，步骤2中依据F1和F2设计权重滤波器K，具体为：权重滤波器K通过带通滤波器实现，其通带的频率范围为F2，通带的幅度为10dB，阻带的频率范围为包含F1但不包含F2的频段，阻带的幅度为-30dB。
进一步的，步骤2中利用高斯白噪声和权重滤波器K构造惩罚项，具体为：惩罚信号q(n)＝[q(n),q(n-1),...,q(n-L+1)]T，T为转置符号，q(n)为高斯白噪声信号p(n)通过权重滤波器K滤波后的信号；
w(n)＝[w0,w1,...,wL-1]T是长度为L的控制滤波器系数；
q(n)与w(n)构成惩罚项r(n)＝wT(n)q(n)q(n)。
进一步的，步骤2中构造参考信号x(n)和滤波参考信号x′(n)，具体为：控制滤波器的系数初始化为w(0)＝[0,0,...,0]T，控制滤波器的输出信号y(n)＝[y(n),y(n-1),...,,y(n-L+1)]T通过
Figure BDA0003714879300000033
与误差信号e(n)相减获得参考信号矢量x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)]T，其中
Figure BDA0003714879300000034
x(n)经
Figure BDA0003714879300000035
得到滤波参考信号x′(n)＝[x′(n),x′(n-1),...,x′(n-L+1)]T，其中
Figure BDA0003714879300000036
同时x(n)通过控制滤波器得到y(n)，y(n)＝w(n)Tx(n)。
进一步的，步骤2中利用误差信号e(n)、滤波参考信号x′(n)和惩罚项构造控制滤波器系数w的迭代公式，迭代控制滤波器系数w直至收敛，具体为：
控制滤波器系数w(n)的迭代公式为w(n+1)＝w(n)-μe(n)x′(n)-μr(n)，其中μ为迭代步长；
若当前N个时间离散点的e(n)满足
Figure BDA0003714879300000037
则自适应迭代结束，获得收敛后的控制滤波器系数w(n)，其中N0代表当前时刻，e代表当前N个时间离散点的e(n)的均值，σ代表一个较小的值，通常为d(n)方差的0.5％。
本发明有以下有益效果：(1)本发明提出的方法基于在线自适应反馈设计，与非自适应滤波器设计方法相比，可用于实时自适应***。
(2)本发明针对具体频段的降噪需求，基于频段约束实现了不同频段降噪量大小的调节，提高了目标降噪频段的降噪量。
(3)本发明能有效优化反馈***稳定性，针对反馈***不同频段的稳健性进行调节。
附图说明
图1是频段约束自适应反馈降噪***结构框图；
图2是耳机次级路径频响；
图3是权重滤波器；
图4是时域噪声信号；
图5是经典FxLMS算法与频段约束算法的降噪量对比，即频段约束前后的降噪量对比；
图6是频段约束前后的奈奎斯特图；
图7是图6低频部分的放大图。
图8是本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例做进一步说明：
以主动降噪耳机为例进行测试，初级噪声信号为截止频率分别为50Hz至1300Hz的带通白噪声信号。设置控制滤波器长度L为300，采样频率fs为65536Hz，时间为8秒，图1为频段约束的自适应反馈降噪***框图，图8是本发明方法的流程图。
步骤如下：
(1)采用LMS算法对耳机次级路径的单位脉冲响应进行估计得到
Figure BDA0003714879300000041
并进行频谱分析，其频率响应如图2所示，依据其共振频率特性和耳机目标降噪频段需求，确定目标降噪频段F1的范围为50Hz至600Hz，约束频段F2的范围为600Hz至1300Hz，
(2)设计权重滤波器K如图3所示，上下截止频率分别为1300Hz和600Hz，过渡带带宽为100Hz，通带和阻带的幅值分别为10dB和-30dB。
(3)由正态分布的高斯白噪声通过权重滤波器K获得惩罚信号q(n)，惩罚信号矢量q(n)与长度为300的控制滤波器系数矢量w(n)构成惩罚项r(n)＝wT(n)q(n)q(n)。
(4)控制滤波器的系数初始化为w(0)＝[0,0,...,0]T，控制滤波器的输出y(n)＝[y(n),y(n-1),...,y(n-L+1)]T通过
Figure BDA0003714879300000051
与误差信号e(n)相减获得参考信号矢量x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)]T，其中
Figure BDA0003714879300000052
x(n)经
Figure BDA0003714879300000053
得到滤波参考信号x′(n)＝[x′(n),x′(n-1),...,x′(n-L+1)]T，其中
Figure BDA0003714879300000054
同时x(n)通过控制滤波器得到y(n)，y(n)＝w(n)Tx(n)。
(5)控制滤波器系数矢量w(n)的迭代公式为w(n+1)＝w(n)-μe(n)x′(n)-μr(n)，其中迭代步长μ为0.00001。噪声信号的时域收敛情况见图4，取N＝2000、σ＝9×10-4，5s后
Figure BDA0003714879300000055
降低至9×10-4以下，则认为自适应迭代结束、获得收敛后的控制滤波器系数w(n)。对7s至8s区间内降噪前后的时域信号进行对比，得到降噪量。
对于同样的测试噪声，采用相同长度的控制滤波器进行经典FxLMS(即无频段约束)自适应反馈降噪测试。频段约束前后的降噪量对比如图5所示，表1为其部分频率点的降噪量对比结果。
表1部分频率点的降噪量对比
频率/Hz 200 300 500 950 1250
FxLMS自适应反馈降噪量/dB 5.60 5.80 3.32 13.34 12.2
频段约束自适应反馈降噪量/dB 8.01 9.41 10.22 7.08 5.05
通过图5和表1的降噪量对比，可以看出600Hz以上的降噪量得到较大约束，同时在目标降噪频段即500Hz以下的降噪量获得了提升。经典FxLMS算法在1000Hz以上有着最高约20dB的降噪效果，而频段约束后600Hz以上的降噪量约束至10dB以下，且500Hz以下的降噪量均有一定提升，最大提升量达8dB并在350Hz达到全频段的最大降噪量11.39dB。
取自适应算法收敛后的控制滤波器系数w0，对频段约束前后***的稳定性进行分析。对于反馈控制***，开环传递函数为次级路径传递函数与控制滤波器传递函数的乘积。基于开环传递函数绘制奈奎斯特图，图6为频段约束前后的奈奎斯特图，图7为其低频部分的放大图：频段约束前，低频处的奈奎斯特曲线距离奈奎斯特点的距离较短，易导致反馈***不稳定，而高频部分距离较长，有较大的调节空间；频段约束后，低频奈奎斯特曲线与奈奎斯特点的距离变大，提高了反馈***在低频处的稳健性。

Claims (7)

1.一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，对次级路径的单位脉冲响应进行估计，确定目标降噪频段F1和约束频段F2；其中目标降噪频段F1为初级噪声d(n)中有更高降噪需求的频段，约束频段F2为初级噪声d(n)中的非目标降噪频段；
步骤2，依据F1和F2设计权重滤波器K；
利用高斯白噪声和权重滤波器K构造惩罚项；
基于内模控制结构的FxLMS自适应反馈算法，构造参考信号x(n)和滤波参考信号x′(n)；
利用误差信号e(n)、滤波参考信号x′(n)和惩罚项构造控制滤波器系数w的迭代公式，迭代控制滤波器系数w直至收敛，此时获得频段降噪量约束后的自适应反馈主动降噪结果。
2.根据权利要求1所述一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法，其特征在于，步骤1中对次级路径的单位脉冲响应进行估计，确定目标降噪频段F1和约束频段F2，具体为：
采用LMS算法对次级路径的单位脉冲响应进行估计得到
Figure FDA0003714879290000011
其中L为该单位脉冲响应的长度；对
Figure FDA0003714879290000012
进行频谱分析并将目标频段选取于频谱形状峰值附近，再结合实际应用的目标降噪需求，确定目标降噪频段F1和约束频段F2。
3.根据权利要求1所述一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法，其特征在于，步骤2中依据F1和F2设计权重滤波器K，具体为：权重滤波器K通过带通滤波器实现，其通带的频率范围为F2，通带的幅度为10dB，阻带的频率范围为包含F1但不包含F2的频段，阻带的幅度为-30dB。
4.根据权利要求1所述一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法，其特征在于，步骤2中利用高斯白噪声和权重滤波器K构造惩罚项，具体为：
惩罚信号q(n)＝[q(n),q(n-1),...,q(n-L+1)]T，T为转置符号，q(n)为高斯白噪声信号p(n)通过权重滤波器K滤波后的信号；
w(n)＝[w0,w1,...,wL-1]T是长度为L的控制滤波器系数，
q(n)与w(n)构成惩罚项r(n)＝wT(n)q(n)q(n)。
5.根据权利要求1所述一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法，其特征在于，步骤2中构造参考信号x(n)和滤波参考信号x′(n)，具体为：
控制滤波器的系数初始化为w(0)＝[0,0,...,0]T，控制滤波器的输出信号y(n)＝[y(n),y(n-1),...,,y(n-L+1)]T通过
Figure FDA0003714879290000021
与误差信号e(n)相减获得参考信号矢量x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)]T，其中
Figure FDA0003714879290000022
x(n)经
Figure FDA0003714879290000023
得到滤波参考信号x′(n)＝[x′(n),x′(n-1),...,x′(n-L+1)]T，其中
Figure FDA0003714879290000024
同时x(n)通过控制滤波器得到y(n)，y(n)＝w(n)Tx(n)。
6.根据权利要求1所述一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法，其特征在于，步骤2中利用误差信号e(n)、滤波参考信号x′(n)和惩罚项构造控制滤波器系数w的迭代公式，迭代控制滤波器系数w直至收敛，具体为：
控制滤波器系数w(n)的迭代公式为w(n+1)＝w(n)-μe(n)x′(n)-μr(n)，其中μ为迭代步长；
若当前N个时间离散点的e(n)满足
Figure FDA0003714879290000025
则自适应迭代结束，获得收敛后的控制滤波器系数w(n)，其中N0代表当前时刻，
Figure FDA0003714879290000026
代表当前N个时间离散点的e(n)的均值，σ代表一个较小的值。
7.根据权利要求6所述一种基于频段约束的自适应反馈主动降噪方法，其特征在于，σ的值为d(n)方差的0.5％。
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