Page 75 - 《应用声学》2022年第6期

第 41 卷 第 6 期 冯雨薇等： 次级声源优化布放的局部空间有源降噪 921

布放算法(Wave domain-sparsity inducing regular-
0 引言 ization, WD-SIR)，当激励次级声源数目较小时，遗

传算法和 WD-SIR 方法的降噪效果相似，WD-SIR
有源噪声控制 (Active noise control, ANC) 技
方法的系统稳定性优于遗传算法。
术基于相消性干涉原理，通过产生与初级声波幅度
以上研究大多集中在自由声场中，利用点声源
相同、相位相反的次级声波，以达到降噪目的 [1−3] 。
的理想传递函数进行次级声源优化布放仿真研究，
影响 ANC 系统降噪量的因素有很多种 [4] ，次级声
尚未进行实验研究及系统比较不同范数约束的次
源和误差传声器的数目和位置直接影响了静区的
级声源优化布放算法的真实降噪效果。为实现更好
大小和系统的输出功率 [5−6] 。随着波长的减小，需 的降噪效果，本文提出一种根据真实次级通路传递
要更多的次级声源来达到好的降噪效果 [1] 。实际工
函数进行次级声源优化布放的局部空间有源控制
程应用中，例如汽车内的路噪有源控制系统、舱室 系统，并从降噪量、降噪均匀度和次级声源能量这
内休息区的有源头枕系统，由于系统通道数、系统 3 个方面详细比较了两种次级声源优化算法与次级
计算能力、硬件复杂度等因素的限制，进行次级声 声源均匀布放的实际降噪效果。本文应用的第一
源优化布放是这些控制系统需要解决的问题。 种次级声源优化算法是采用 l 2 范数约束的 CMP 算

在声场控制技术中，次级声源的优化布放可 法，第二种次级声源优化算法是采用 l 1 范数约束的
以看成组合优化问题，即从所有可能的组合中选 稀疏正则化方法。在全消声室中利用扬声器线阵
择效果最好的组合方案 [7] 。因为问题的非凸性，常 进行多通道有源降噪实验研究，实验结果表明，在
采用遗传算法 [8−10] 和模拟退火算法 [11−12] 来搜索 200∼1000 Hz，次级声源优化布放的控制系统的平
最优组合。然而，遗传算法和模拟退火算法需要设 均降噪量比次级声源均匀布放的控制系统的平均
定一些参数，包括种群规模、交叉概率、变异概率 降噪量多 5 dB 左右，在1100∼1900 Hz，次级声源优
等，需要根据特定问题进行参数选择，此类算法容 化布放的控制系统的平均降噪量比次级声源均匀
易陷入局部最优解，而不是全局最优解。当面临复 布放的控制系统的平均降噪量多 11∼13 dB 左右。
杂模型的次级声源优化布放问题时，算法的参数 次级声源优化布放的控制系统的降噪量分布更加
选择更加困难且计算时间成倍增加，故不适用于 均匀且次级声源输出能量更小。两种优化算法中，
实际复杂模型的次级声源优化布放应用。次级声 采用稀疏正则化方法的降噪效果更佳。本文所提出
源的优化布放是一个非凸优化的问题，可以通过 的根据实测传递函数进行次级声源优化布放的方
改变代价函数，将非凸优化问题变为凸优化问题， 法可以为实际工程应用中 (比如汽车内的路噪有源
主要方法有 Lilis等 [13] 提出的最小绝对值压缩选择 控制系统、舱室内休息区的有源头枕系统) 的次级
(Least absolute shrinkage and selection operator, 声源优化布放提供参考。
LASSO) 算法、Khalilian 等提出的约束匹配追踪
1 次级声源均匀布放的有源控制系统滤波
(Constraint matching pursuit, CMP) [14] 算法和奇
器系数设计
异值分解 (Singular value decomposition, SVD) [15]
算法。Khalilian等 [16] 对比了这 3种方法，当有能量 本文中使用多通道前馈、固定系数有源控制系
约束时，利用 l 2 范数约束的 CMP 算法进行扬声器 统，通过离线辨识方法对次级通路进行建模，结合初
的优化布放，重现效果更好；当无能量约束时，利 级噪声源的信息，计算滤波器系数的维纳解，利用次
用l 1 范数约束的 LASSO算法的重现效果更好。Liu 级信号来抑制误差传声器处的初级噪声，从而达到
等 [17] 研究了结合优化次级声源阵列和约束点零声 降噪的目的。对于初级噪声平稳的系统，该方法的
压约束的模态匹配 -加权最小二乘 (Weighted least 控制效果最优 [4,18] 。
squares-constraint matching pursuit, WLS-CMP) 次级声源均匀布放的多通道有源控制系统的
算法，WLS-CMP算法可以提高误差区域的降噪量， 示意图如图1所示。设该系统有P 个初级噪声源，Q
且抑制非误差区域的声功率增加。陈克安等 [7] 研 个次级声源，M 个误差传声器，h mq 为第 q 个次级
究了基于声场分解和 LASSO 算法的次级声源优化 声源到第 m 个误差传声器的次级通路传递函数的