[論文レビュー] A survey on active noise control techniques -- Part I: Linear systems

Lu Lu, Kaili Yin+5 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2021

Advanced Adaptive Filtering Techniques被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、過去10年間における線形アクティブノイズ制御（ANC）技術を概説し、FxLMSに基づくアルゴリズム、インクリメンタルおよび拡散戦略を用いた分散型ANCシステム、およびスパースな適応フィルタリングに焦点を当てる。理論的基盤、アルゴリズムの進展、実装の実例を包括的に提示し、マルチチャネルおよびネットワーク化されたANCシステムにおける収束性、ロバスト性、スケーラビリティの向上を強調する。

ABSTRACT

Active noise control (ANC) is an effective way for reducing the noise level in electroacoustic or electromechanical systems. Since its first introduction in 1936, this approach has been greatly developed. This paper focuses on discussing the development of ANC techniques over the past decade. Linear ANC algorithms, including the celebrated filtered-x least-mean-square (FxLMS)-based algorithms and distributed ANC algorithms, are investigated and evaluated. Nonlinear ANC (NLANC) techniques, such as functional link artificial neural network (FLANN)-based algorithms, are pursued in Part II. Furthermore, some novel methods and applications of ANC emerging in the past decade are summarized. Finally, future research challenges regarding the ANC technique are discussed.

研究の動機と目的

• 過去10年間における線形アクティブノイズ制御（ANC）技術の進化と現状をレビューすること。
• 二次パス推定と収束問題を含む、FxLMSに基づくアルゴリズムの性能と限界を分析すること。
• 無線音響センサネットワーク（WASNs）におけるスケーラブルで低複雑性のノイズ低減を実現するため、インクリメンタルおよび拡散戦略を用いた分散型ANCシステムを調査すること。
• 不足決定なANC状況における性能向上を図るため、スパースな適応フィルタリング技術を評価すること。
• Part IIで非線形ANCおよびヒューリスティックベースの手法を扱うための基盤を提供すること。

提案手法

• フィードフォワード、フィードバック、ハイブリッドANCシステムモデルをレビューし、構造的利点と限界を分析する。
• FxLMSアルゴリズムおよびその変種（例：FeLMS、FuLMS）を分析し、二次パスモデリングとフィルタド-xアプローチの役割に焦点を当てる。
• K個のノードで循環的更新ルールを用い、局所的な重み適応を実行する分散型ANC向けのインクリメンタルFxLMS（IFxLMS）アルゴリズムを導入する。
• 各ノードが局所誤差と近隣ノードからの重み付き推定値に基づいて重みを更新する、拡散型FxNLMS（DFxNLMS）アルゴリズムを提示する。凸結合を用いる。
• LMS以外の手法としてFxAPおよびFxRLSアルゴリズムを適用し、動的環境における高速な収束性と優れた追従性能を強調する。
• 周帯域および周域領域処理技術を評価し、マルチチャネルシステムにおける計算複雑性の低減と収束速度の向上を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 二次パスの不一致が生じる状況下で、FxLMSに基づくアルゴリズムはどのように動作するのか。収束性と安定性を向上させるための手法は何か。
• RQ2 分散型ANCシステムにおけるインクリメンタル戦略と拡散戦略の利点と限界は何か。
• RQ3 スパースな適応フィルタリング技術は、低ランクまたはスパースな一次ノイズ信号環境下でどのようにANC性能を向上させるか。
• RQ4 フィードフォワードとフィードバック構造を統合したハイブリッドANCシステムにおける主な設計上のトレードオフは何か。
• RQ5 周域領域および周帯域処理手法は、計算複雑性を低減しつつ、ノイズ低減性能を維持するにはどのように寄与するか。

主な発見

• FxLMSアルゴリズムは線形ANCの基盤のままだが、二次パスモデリング誤差に極めて敏感であり、不安定化を引き起こす可能性がある。
• 二次パス推定手法は、特にオンライン推定手法を用いることでモデリング精度を著しく向上させ、固有値の分散を低減し、収束速度を向上させる。
• 拡散型FxNLMSアルゴリズムを用いた分散型ANCシステムは、任意のネットワークトポロジーで安定的かつロバストな性能を達成でき、リンク障害に対しても耐性がある。
• 特に動的接続性を示す大規模なWASNsでは、拡散戦略がインクリメンタルアプローチを上回り、収束速度とロバスト性に優れる。
• スパースな適応フィルタリング技術は、計算負荷を低減し、低ランクまたはスパースな一次ノイズ信号を伴う状況での収束性を向上させる。
• 周域領域および周帯域処理手法は、マルチチャネルANCシステムにおいて計算複雑性を30–50％低減しつつ、同等のノイズ低減レベルを維持できる。