一种分布式主动噪声控制方法、系统、设备及存储介质
本发明公开了一种分布式主动噪声控制方法、系统、设备及存储介质，属于自适应信号处理领域。首先利用无线声传感器网络理论，建立波域主动噪声控制的分布式网络模型；然后将波域ANC问题的全局代价函数拆分为局部代价函数和的形式，建立分布式优化问题，最后利用扩散LMS算法，得到了仅需进行局部信息处理和更新，就可以对扬声器驱动信号进行估计。本发明方法利用扩散策略得到了分布式波域ANC算法，使得计算负担分散在节点之间，相比于集中式方案，本发明使波域ANC系统的扩展性更强，鲁棒性更高，更适合于大规模的应用场合。即本发明方法填补了分布式优化在空间主动噪声控制应用上的空白。
发明专利
CN202011380936.3
2020-11-30
CN112466271A
2021-03-09
G10K11/178(2006.01)
声耕智能科技(西安)研究院有限公司
董雨晨;陈捷;张雯;李文申
710075 陕西省西安市雁塔区丈八街办丈八四路20号神州数码科技园5号楼12层A区C区
西安通大专利代理有限责任公司
张海平
陕西;61
1.一种基于扩散策略的分布式主动噪声控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立波域ANC网络模型，计算获取梯度向量； 步骤2，利用步骤1得到的梯度向量，对扬声器及其驱动信号进行更新； 步骤3，扬声器获取更新后的扬声器驱动信号，产生与残余噪声信号抵消的次级声场，实现控制区域内噪声的降低。 2.根据权利要求1所述的主动噪声控制方法，其特征在于，步骤1的具体操作为： 1.1)建立波域ANC网络模型； 1.2)将波域ANC模型中的代价函数拆分为局部代价函数； 1.3)在指定时刻，基于节点处的局部代价函数对扬声器驱动信号求导，得到梯度向量。 3.根据权利要求2所述的主动噪声控制方法，其特征在于，步骤1.2的具体操作为： 基于控制区域内残余声场谐波系数的平方和，得到误差信号与扬声器驱动信号的关系，扬声器驱动信号为待估计的参数向量，之后将波域ANC模型的代价函数拆分，得到节点上的局部代价函数。 4.根据权利要求1所述的主动噪声控制方法，其特征在于，步骤1的网络模型的获取过程如下： 选定需要进行噪声消除的控制区域，控制区域外部设置噪声源；在控制区域边界捕获残余声场，建立节点的分布式网络，该分布式网络以拓扑形式连接。 5.根据权利要求4所述的主动噪声控制方法，其特征在于，所述控制区域为圆形；在捕获残余声场的同时获取控制区域外产生的次级声场。 6.根据权利要求1所述的主动噪声控制方法，其特征在于，步骤2的具体操作为： 选择待测节点对应的步长，利用步骤1得到的梯度向量对扬声器驱动信号的估计更新为中间值； 选择待测节点对应的组合系数，通过组合待测节点周围的节点的中间估计更新其扬声器估计。 7.一种主动噪声控制系统，其特征在于，包括： 网络构建单元，用于根据选定的控制区域捕获残余声场，建立节点的分布式网络，获取波域ANC网络模型； 函数求解模块，与网络构建单元相交互，用于获取全局代价函数并对全局代价函数进行拆分，计算后获取梯度向量； 数据更新模块，与函数求解模块相交互，用于对扬声器及其驱动信号进行更新； 数据处理模块，与数据更新模块相交互，用于对扬声器驱动信号进行估计。 8.根据权利要求7所述的主动噪声控制系统，其特征在于，所述节点包含一个麦克风、一个扬声器及数据处理器，数据处理器分别与麦克风和扬声器电连接。 9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述主动噪声控制方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述主动噪声控制方法的步骤。