摘要：研究了多通道分布式主动噪声控制(Distributed Active Noise Control,ANC)系统的空间平滑问题.传统的分布式ANC算法通过本地控制器之间的通信,可以大大提高系统稳定性.但由于每组控制器和误差麦克风分布位置不同,引入的估计偏差影响系统整体降噪性能.因此,旨在开发一种新型扩散滤波最小均方算法(Diffusion Filtered-x Least Mean Squares,Diff-FxLMS),该算法平衡了空间平滑度和信息交换强度之间的矛盾,从而减少估计偏差.通过对Diff-FxLMS算法性能进行的理论分析,揭示了扩散控制机制,为ANC算法设计提供了理论依据,并在此基础上发展出一种新型的可变平滑度的Diff-FxLMS(Varible Spatial Regularized Diff-FxLMS,VSR-Diff-FxLMS)算法.仿真结果验证了新算法的性能及理论分析的可靠性.

摘要：研究了滤波算法中次级通路测量及建模误差对系统稳定性的影响,提出一种改进的滤波递归最小二乘算法。该算法采用随机游动模型为控制器状态方程提供先验信息,用以提高系统的鲁棒性。为了分析算法性能,利用Abelian积分和Price’s定理,得到算法在高斯输入条件下的均值差分方程,并由此得到算法均值收敛条件,为算法设计提供理论指导。数值模拟发现,基于状态方程的FxRLS(S-FxRLS)算法收敛速度比传统滤波最小均方算法提高了约60%;稳定性方面,当采用正则化技术的鲁棒方法开始发散时,改进算法仍可收敛。最后实验测量证明,提出算法的单频降噪量可达30 dB。