一种归一化QPLL的未知时变谐波噪声主动控制算法

针对船舶机械未知时变谐波噪声的主动控制问题,基于正交锁相环原理,提出了一种归一化QPLL（Quadrature Phase Locked Loop）的未知时变谐波噪声主动控制方法.通过在相位/频率更新结构中引入参数调整因子,形成一种改进的QPLL结构;引入次级通道,设计并提出了基于QPLL的未知时变谐波噪声控制算法.首先,通过平均化理论和线性化方法,分析该算法的稳定性,指出了次级通道特性和谐波信号幅值对该算法收敛性能的影响;其次,基于分析结果,引入次级通道、幅值归一化措施,形成一种归一化的未知时变谐波噪声主动控制算法,提升稳定性能和收敛速度;最后,通过仿真验证了归一化改进措施对未知时变谐波噪声主动控制算法综合性能的改善效果.     

建筑施工有源振动噪声主动抑制系统设计

针对绿色建筑施工过程中的有源噪声问题,设计一种新的建筑施工有源振动噪声主动抑制系统,抑制建筑施工产生的高分贝噪声,避免影响当地居民生活、损害施工场地管理人员的听力。该系统通过传声器MIC1和MIC2采集建筑施工有源振动噪声信号后,采用LMS自适应滤波算法,去除噪声信号中干扰因子并通过数控放大器放大,将放大后的噪声信号传输至信号处理器中,先采用基于梯度下降的次级通道在线建模有源噪声控制方案,准确计算次级通道传递函数,再设定抑制噪声指令,叠加噪声控制信号与噪声信号,实现有源振动抑噪。经验证,某建筑施工场地降噪前噪声最大分贝高达79 dB,使用该系统后,噪声分贝数值降低到27～32 dB之间。实验不仅验证了该系统的有效性,还验证了系统具有较高的降噪量与降噪速度优势。     

基于虚拟传声的双通道有源噪声控制

以有源耳罩为对象研究了基于虚拟传声的双通道有源噪声控制问题。双通道即在传统单通道有源噪声控制系统的基础上增加一个次级通路。由于两个通道之间存在相互耦合,因此控制难度加大。使用基于虚拟传声器技术的自适应多通道FxLMS算法,应用一阶前向差分预测算法通过自适应变权值预测控制目标区域内的残余误差信号。仿真结果表明,通过该方法可以使目标静音区的噪声信号明显衰减。     

噪声有源自校正预测控制

有源噪声控制（ANC）的经典方法是采用有限脉冲响应（FIR）滤波器的Filter-X算法，该算法的一个主要缺点是次级声路径响应对控制滤波器参数自适应的收敛速度有较大影响。将预测控制方法应用到有源噪声控制领域，给出了一种参数在线自适应算法，该算法的收敛速度不受次级声路径响应的影响。仿真结果表明，给出的控制方法比传的Filter-X控制有更小的稳态误差，而且收敛速度更快。     

封闭空间内的多模型自适应有源前馈噪声控制

误差通道建模是实现自适应有源噪声控制算法的重要环节.由于次级通路建模误差对整个系统稳定性有重要影响,利用Modified FXLMS算法结合多模型自适应控制与封闭空间误差通道特性,提出一种针对封闭空间自适应有源控制的多模型算法,完成了该算法的性能分析和计算机仿真.     

一种残差模糊匹配的非线性目标跟踪改进算法

为解决目标跟踪中因系统滤波初值不准确和噪声统计特性未知引起标准非线性卡尔曼算法估计误差变大问题,该文提出一种基于残差的模糊自适应(RTSFA)非线性目标跟踪算法。在确定采样型滤波基本框架的基础上,给出了在线性化误差约束条件下高斯权值的积分一般形式,并利用李雅普诺夫第二方法证明了该算法估计误差有界收敛的充分条件。进一步构建自适应噪声协方差矩阵在线估计噪声特性,并引入Takagi-Sugeno模型和量测椭球界限规则选择噪声估计器调节因子,有效提高了算法的收敛速度和滤波精度。通过滤波初值信息不明和量测噪声时变的纯方位目标跟踪模型,验证了非线性目标跟踪算法具有更好的跟踪精度和更强的鲁棒性。     

基于IIR陷波器应对频率失调的窄带ANC系统新结构

窄带主动噪声控制（ANC ）系统中往往存在频率失调（FM ）问题，传统的频率失调补偿（FMC ）系统能应对一定程度的FM，但当噪声信号非平稳或失调量较大时，系统将无法工作。针对此问题，本文提出一种带有频率估计的窄带ANC系统新结构，其采用声学和非声学两路传感器获取参考信号，引入可变极半径及平滑下降（PG ）算法构建IIR陷波器，完成参考信号的频率估计，通过一阶FIR滤波器实现幅值和相位的调节。仿真表明，在保证合理的稳态误差情况下，与传统的FMC系统相比，新系统能够应对较大的FM ，且具有良好的收敛和追踪性能。     

针对载波环路的高效干扰研究

通过针对二相相移键控（BPSK,Binary Phase Shift Keying）最佳干扰样式的研究,从理论上分析了载波环路的特点。根据载波环路的收敛特性提出了窄带噪声调相干扰样式,该调制样式能够破坏载波环路锁相环的收敛特性,使解调的误码率增高。通过加载几种不同干扰信号的实验,证明了针对载波环路的干扰要比常规的干扰方式更高效。得出了使用窄带噪声调相信号作为干扰源是BPSK调制信号的最佳干扰样式,可以进一步地节省干扰功率,提高干扰效率。     

乘性噪声干扰下的通信信号偏差控制器设计与研究

乘性噪声干扰相对于加性噪声干扰具有更强的时变特性和抗滤波性,传统方法难以实现有效的滤波控制,乘性噪声在远程无线通信中会导致信道偏差,为解决这一问题提出了一种基于窄带阻抗匹配的乘性噪声干扰下的通信信号偏差控制方法,并进行控制器的硬件系统设计。设计了基于窄带阻抗匹配远程通信信号的乘性噪声干扰滤波算法,以此为基础进行通信信号偏差控制器系统硬件电路设计。在EPM7128AETI100上连入各芯片的读/写程序,得到3种通信信号偏差复位方式,采用MAX7000AE系列器件实现硬件接口设计,采用分段拟合的方式补偿非线性失真,实现乘性噪声干扰滤波器设计和信号偏差控制器设计。实验结果表明,采用该设计系统能有效滤除了通信信号中的乘性噪声污染,接收信号及其频谱的畸变得到有效补偿,改善了通信质量,提高了远程无线通信的稳定性和可靠性。     

非高斯噪声下基于Wilcoxon范数的变步长符号扩散式仿射投影算法

扩散式仿射投影算法(DAPA)是实现分布式网络参数自适应估计的一种重要方法,该算法在输入信号存在相关性时仍快速收敛,但抑制具有脉冲特性的非高斯噪声能力弱,且固定步长对收敛性有所限制.为此,该文提出了基于Wilcoxon范数的变步长符号扩散式仿射投影算法(VSS-DWAPA).首先,引入稳健估计理论中抗异常值能力强的Wilcoxon范数作为代价函数并根据其取值特点进行了符号量化,推导出了新的迭代方程;其次,针对固定步长的局限性,采用迭代方式实现了误差信号对步长的控制,在初始阶段和接近收敛阶段选择不同的步长,使算法具有更好的适应性.仿真结果表明,在非高斯噪声下本文的VSS-DWAPA算法在收敛性、跟踪性等方面均优于现有一些扩散式自适应滤波算法,同时在高斯噪声环境下也具有较好的性能.     

一种应对窄带非线性主动噪声控制的混合结构

分析参考信号为窄带信号、初级路径为非线性路径、次级路径为非最小相位系统的主动噪声控制（ANC）的初级噪声特性,探究有限脉冲响应（FIR）反馈预测结构和前馈函数链接人工神经网络（FLANN）结构的消噪原理,并探讨其各自的优势及局限性.通过分析总结,本文提出FLANN-FIR混合结构ANC系统,该系统对FIR反馈预测结构和前馈FLANN结构进行优势互补,不仅可以消除可预测部分噪声,对不可预测部分噪声一样具有抑制作用.仿真表明,在不同信噪比参考信号和不同非线性初级路径下,提出的混合结构都具有良好的稳态误差和收敛速度.     

一种窄带主动噪声控制系统次声学路径建模技术

本文针对最大长度序列相关(Maximal Length sequence Correlation，MLc)建模技术在窄带主动噪声控制系统次声学路径建模的应用中，系统性能易受窄带信号影响这一不足，提出了一种改进的MLC(MMLC)次声学路径建模技术。具体地说就是采用一个自适应预测滤波器来预测和消除MLC技术中的窄带干扰，并用一个补偿滤波器来修正由预测误差滤波器引起的训练信号成分失真。计算机仿真表明，MMLC算法能有效克服窄带主动噪声控制系统次声学路径建模的窄带信号影响，具有较高的建模精度。     

New unbiased adaptive IIR filter: it’s robust and variable step-size versions and application to active noise control

This paper proposes a robust variable step-size adaptive IIR filter realized by a new bias-free structure (BFS). Unlike equation error (EQE) method that uses a desired signal contaminated with observation noise, the BFS employs a filter driven by the output of the plant estimate and this achieves a bias-free estimate of the denominator of the system function. In addition, the adaptation is made robust to the observation noise by the Griffiths’ LMS adaptation, which uses the cross-correlation estimate between the input and the desired signal for its adaptation gradient computation. A robust variable step-size adaptation is also realized by the Griffiths’ gradient. The proposed structure is referred to as BFSGV and has good modeling capability with improved convergence rate and reduced misadjustment. For system identification, the proposed BFSGV algorithm gives a 3 dB improvement in the performance index over EQE method. The proposed BFSGV has been applied to active noise control (ANC). The BSFGV structure is used for secondary path (SP) estimation, and for the main path (MP), BFS structure with step-size varied according to Okello’s method (BSFV) is used. The new ANC system for narrowband noise field is found to be having 4 times faster convergence rate and an additional noise reduction of 15dB over that FIR for MP and the EQE for SP. Further, the use of the proposed ANC IIR algorithm achieves computational savings compared to that of FIR. For the broadband noise field, the proposed method that uses BSFV for MP and BSFGV for SP provides 18 times faster convergence rate and 2.5 dB reduction in ANC error compare to that of the ANC using FIR for MP and the EQE for SP estimation.     

基于级联式偏置锁相环的低相噪宽带频率合成器*

为提高锁相环的相位噪声性能,本文设计了一种级联式偏置锁相环来实现宽带低相噪频率合成器,通过理论分析得到其相位噪声模型,证明了该技术能够有效地降低锁相环路中鉴相器的噪声基底,并且混频交互调产生的所有杂散可由环路滤波器抑制,从而将窄带高频谱纯度信号扩展为宽带高频谱纯度信号。基于该技术提出了2GHz ~5GHz 的低相噪宽带频率合成器方案,并对其相位噪声指标进行了分析。理论与实验结果表明,相比于传统的小数分频式锁相环方案,该方案的带内相位噪声有明显改善。     

Increasing convergence speed of FxLMS algorithm in white noise environment

A modification of the Filtered-x Least Mean Square (FxLMS) algorithm, aimed to reduce the influence of the secondary path and to increase the convergence speed in the white noise environment, is proposed. Secondary path disrupts the diagonality of the white noise autocorrelation matrix and increases its eigenvalue spread, causing a slower convergence speed of the FxLMS algorithm. We have modified the algorithm by adding the elements of the secondary path impulse response coefficients. In this way the resulting algorithm becomes a self-orthogonalizing FxLMS (SOFxLMS). As a consequence, the eigenvalue spread is reduced and the convergence speed is increased. The convergence analysis of the proposed algorithm and the simulation results confirm the performance improvement.     

量子噪声和非线性色抽运噪声共同驱动下单模激光的锁相

建立了一个由量子噪声和非线性色抽运噪声共同驱动下的单模激光立方模型,并将其在极坐标下分解为场幅和相位的朗之万方程(LE)。采用近似福克-普朗克方程的方法处理相位朗之万方程中的色噪声,使其马尔科夫化。将马尔科夫化后的相位朗之万方程与锁相条件相结合,得到稳定锁相值。详细讨论了量子噪声实虚部间的关联和抽运噪声实虚部间的关联对激光锁相的影响。结果表明激光锁相由量子噪声实虚部之间的关联引起,而抽运噪声实虚部间的关联和量子噪声实虚部间的关联均可改变这一锁相。     

Adaptive Volterra filters for active control of nonlinear noiseprocesses

This paper presents a Volterra filtered-X least mean square (LMS) algorithm for feedforward active noise control. The research has demonstrated that linear active noise control (ANC) systems can be successfully applied to reduce the broadband noise and narrowband noise, specifically, such linear ANC systems are very efficient in reduction of low-frequency noise. However, in some situations, the noise that comes from a dynamic system may he a nonlinear and deterministic noise process rather than a stochastic, white, or tonal noise process, and the primary noise at the canceling point may exhibit nonlinear distortion. Furthermore, the secondary path estimate in the ANC system, which denotes the transfer function between the secondary source (secondary speaker) and the error microphone, may have nonminimum phase, and hence, the causality constraint is violated. If such situations exist, the linear ANC system will suffer performance degradation. An implementation of a Volterra filtered-X LMS (VFXLMS) algorithm based on a multichannel structure is described for feedforward active noise control. Numerical simulation results show that the developed algorithm achieves performance improvement over the standard filtered-X LMS algorithm for the following two situations: (1) the reference noise is a nonlinear noise process, and at the same time, the secondary path estimate is of nonminimum phase; (2) the primary path exhibits the nonlinear behavior. In addition, the developed VFXLMS algorithm can also be employed as an alternative in the case where the standard filtered-X LMS algorithm does not perform well     

△-∑小数分频频率合成器带外量化噪声滤除技术

为了实现对带外量化噪声进行有效抑制,基于对电荷泵（CP）电流不匹配引起的△-∑量化噪声建模,该文提出一种新型小数分频频率合成器（Frac-N）模型。该模型是在传统小数分频频率合成器的反馈之路上嵌入一个噪声滤除器（NF）,该噪声滤除器是由一个不含分频器的宽频带锁相环（PLL）构成。采用该噪声滤除技术不但可以对高阶△-∑调制器（DSM）产生的带外相位噪声进行抑制,还可以减小由于电荷泵（CP）不匹配引起的量化噪声。仿真结果验证了该方法的有效性。