본 논문에서는 다채널 능동 소음 제어를 위한 적응 필터에 적용할 수 있는 정규화된 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 단일 채널 능동 소음 제어를 위한 FxLMS 알고리즘의 경우는 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘과 같은 방식으로 정규화할 수 있는 반면, 다채널 능동 소음 제어의 경우에는 단일 채널 방식의 정규화 알고리즘을 그대로 적용할 수 없다. 먼저, 최소 교란 원리에 근거한 일반화된 정규화 알고리즘을 이용하여, 역행렬 연산을 피하기 위하여 대각 성분만을 고려한 정규화 알고리즘을 제안하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 정규화되지 않은 기존의 알고리즘들과 비교하였다. 제안된 알고리즘이 정규화되지 않은 기존의 알고리즘에 비하여 비정상 환경에서 우수한 성능을 가진다는 것을 보였다.
In applications of adaptive noise control or active noise control, the presence of a transfer function in the secondary path following the adaptive controller and the error path, been shown to generally degrade the performance of the Least Mean Square (LMS) algorithm. Thus, the convergence rate is lowered, the residual power is increased, and the algorithm can become unstable. In general, in order to solve these problems, the filtered-x LMS (FX-LMS) type algorithms can be used. But these algorithms have slow convergence speed and weakness in the environment that the secondary path and error path are varied. Therefore, I present the new algorithm called the "Bi-directional Filtered-x (BFX) LMS" algorithm with nearly equal computation complexity. Through experimental study, the proposed BFX-LMS algorithm has better convergence speed and better performance than the conventional FX-LMS algorithm, especially when the secondary path or error path is varied and the impulsive disturbance is flow in.
The least mean square(LMS) algorithm has been popular owing to its simplicity, stability, and availability to implement. But it inherently has a problem of slow convergence speed, and the presence of a transfer function in the secondary path following the adaptive controller and the error path has been shown to generally degrade the stability and the performance of the LMS algorithm in applications of acoustical noise control. In general, in order to solve these problems, the filtered-x LMS (FX-LMS) type algorithms can be used and the bi-directional Filtered-x LMS(BFXLMS) algorithm is very attractive among them, which increase the convergence speed and the performance of the controller with nearly equivalent computation complexity. In this paper, a mathematical analysis for the BFXLMS algorithm is presented. In terms of view points of time domain, frequency domain, and stochastic domain, the characteristics and stabilities of algorithm is accurately analyzed.
본 논문에서는 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 단일 센서 기반의 능동 반향음 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 먼저 단일 센서 입력 신호로부터 입사음과 반향음을 분리하고, 분리된 신호들을 사용하여 반향음과 반대 위상을 갖는 제어 신호를 생성한다. 제어 신호는 센서 위치에서 반향음과 중첩되어 반향음의 음압을 감소시킨다. 적절한 신호 분리를 위해 반향 음향 경로와 제어 음향 경로가 필요하며 이는 swept sine 신호를 이용해 측정한 음향 응답으로부터 사전에 구할 수 있다. 효용성을 검증하기 위해 DSP(Digital Signal Processing) 보드를 사용하여 제안된 알고리즘을 실시간으로 구현하였으며, 공기 중 음향 덕트 환경에서 1 kHz 버스트 신호에 대해 반향음이 11.6 dB 감소함을 확인 하였다.
This paper deals with the Filtered-x Least Mean Square algorithm for a active vibration control in vehicle vibration reduction. Before applying the proposed FxLMS algorithm to automobile, the performance of the FxLMS algorithm is simulated using sensor data of a vehicle. The FxLMS algorithm requires that reference signal be a representation of disturbance signal and the plant model be incorporated into the computation path. To this end, The system identification is carried out to obtain the plant model based on the measurement results. A tachometer signal is used as reference signal. The FxLMS control algorithm is first tested using simulation and applied to a vehicle. Experimental results show that the proposed control algorithm can reduce vibration level in a short period of time.
In active noise control (ANC) systems, the convergence behavior of the conventional Filtered-X Least Mean Square (FXLMS) algorithm may be affected by nonlinear distortions in the secondary path (e.g., in the power amplifiers, loudspeakers, transducers, etc.), which may lead to degradation of the error-reduction performance of the ANC systems. In this paper, a stable FXLMS algorithm with fast convergence is proposed to compensate for undesirable nonlinear distortions in the secondary-path of ANC systems by employing the Volterra filtering approach. In particular, the proposed approach is based on the utilization of the conventional P-th order inverse approach to nonlinearity compensation in the secondary path of ANC systems. Finally, the simulation results showed that the proposed approach yields a better convergence behavior In the nonlinear ANC systems than the conventional FXLMS.
This paper presents a modified filtered-x least mean square (FxLMS) algorithm to improve the stability of active noise control (ANC) system in realistic environment. A real-time ANC system employing modified FxLMS is designed and implemented on digital signal processor (DSP) board. The ANC system is evaluated for cancelling various tonal frequency noises in the range from 100 to 500 Hz and the performance is measured in terms of sound pressure level (SPL) attenuation. Experiment results show that a quiet zone with maximum 20 dB SPL attenuation can be generated around the location of error microphone.
본 논문은 노이즈 캔슬링 헤드폰을 위한 능동 소음 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 피드백 구조의 filtered-x least mean square algorithm(FxLMS) 기반 능동 소음 제어 기술을 이용하여 외부에서 헤드폰 내부로 유입되는 소음을 제어한다. 이때 가변적인 2차 경로에 강인하게 대처하기 위해 지속적으로 2차 경로를 추정하는 잔여 음악제거기 기반의 온라인 2차 경로 추정 알고리즘을 이용한다. 실험을 통해 2차 경로가 변화하는 환경에서 제안 능동 소음제어 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 음악 신호의 왜곡 없이 안정적으로 일관성 있는 소음 제어 성능을 보임을 확인하였다.
Noise problem that occurs on the road is raising a lot of problems in the economic, social and environmental aspects. The active noise control (ANC) systems based on the filtered-X least mean square(FxLMS) algorithm have a problem with compensating the acoustic feedback of secondary route. However, newly proposed correlation-LMS(CLMS) and expanded CLMS algorithms have slightly much calculation and are minutely behind performance, these have a advantage not in measuring transfer function onerously so that we can easily adapt these in real time. The CLMS and expanded CLMS algorithm was developed to improve the real-time implementation performance under the variable input noise such as road noise environment. In this paper, we compared and analyzed their performance. From the results of the Matlab simulation for an ANC system, it is shown that expanded CLMS algorithms are more convergence speed and keep the desirable performance even in the input of road noise situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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