광대역 소음의 변환영역 능동소음제어

Transform Domain Active Noise Control for Broadband Noise

광대역 소음의 능동소음제어(Active Noise Control, ANC)에 사용되는 Filtered-X Least Mean Aquares(FXLMS) 알고리즘의 주 결점은 제어 알고리즘의 입력으로 사용되는 필터링된 기준신호가 상관되어 입력신호의 자기상관행렬이 큰 고유치비를 갖게 됨으로써 수렴속도가 느려지는 것이다. 이 상관은 그 원인이 기준센서 신호의 자기상관 때문이거나, 기준신호가 오차경로로 필터링되어서 나타난다. Recursive Least Squares(RLS)와 같은 빠른 수렴속도를 갖는 적응 알고리즘이 존재하지만, 이들 알고리즘은 실 계의 구현을 위해 많은 계산을 필요로 하거나, 각 샘플마다 제어기의 최적화가 필요한데, 이는 매우 심각한 제한조건이다. 본 논문에서는 빠른 수렴의 속도를 갖으면서 FXLMS와 근사한 연산량을 갖는 제어알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 수렴속도를 느리게 하는 상관성을 줄이기 위해 이산 Walsh 변환을 사용하는 변환영역 FXLMS이다. 제안한 알고리즘을 광대역 능동소음제어 시스템에 적용, 모의시험한 결과 FXLMS의 문제점인 고유치비가 약 1/40으로 줄어드는 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.

The main drawback of filtered-X LMS(FXLMS) algorithm for the ANC of broadband noises is its low convergence speed when the filtered reference signals are strongly correlated, producing a large eigenvalue ratio in correlation matrix. This correlation can be caused either by autocorrelation of the signals of the reference sensors, or by coupling between the error path which introduces intercorrelation in the filtered reference signals. In this paper, we introduce a transform domain FXLMS(TD-FXLMS) algorithm that has a high convergence speed by orthogonal transform's decorrelation properties.