[논문 리뷰] Active Noise Control based on the Momentum Multichannel Normalized Filtered-x Least Mean Square Algorithm

Dongyuan Shi, Woon‐Seng Gan외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 08. 07.

Advanced Adaptive Filtering Techniques인용 수 9

한 줄 요약

논문은 활성 소음 제어를 위한 모멘텀 강화 다채널 정규화된 필터링-X LMS(MNFxLMS) 알고리즘을 제안하여 수렴 속도 향상과 잡음 전력을 변화시키는 상황에서도 견고성을 보여주며, 4채널 ANC 설정에서 실제 파일링 소음과 fMRI 소음을 사용해 검증했다.

ABSTRACT

Multichannel active noise control (MCANC) is widely utilized to achieve significant noise cancellation area in the complicated acoustic field. Meanwhile, the filter-x least mean square (FxLMS) algorithm gradually becomes the benchmark solution for the implementation of MCANC due to its low computational complexity. However, its slow convergence speed more or less undermines the performance of dealing with quickly varying disturbances, such as piling noise. Furthermore, the noise power variation also deteriorates the robustness of the algorithm when it adopts the fixed step size. To solve these issues, we integrated the normalized multichannel FxLMS with the momentum method, which hence, effectively avoids the interference of the primary noise power and accelerates the convergence of the algorithm. To validate its effectiveness, we deployed this algorithm in a multichannel noise control window to control the real machine noise.

연구 동기 및 목표

• 더 큰 잡음 저감 영역을 위한 다채널 활성 소음 제어(MCANC)의 동기 부여와 관리 가능한 계산 요구.
• FxLMS 기반 MCANC의 느린 수렴 및 잡음 파워에 대한 민감도 문제 addressed.
• 수렴 가속과 입력 전력 강건성을 유지하는 모멘텀 지원 MNFxLMS 개발.
• 실세계 잡음으로 측정된 주경/보조 경로에서 제안 방법의 타당성 검증.

제안 방법

• 다채널 정규화 FxLMS(MNFxLMS) 알고리즘과 입력 전력 변화 완화를 위한 정규화 검토.
• 과거 기울기 정보를 축적하는 모멘텀 항을 도입하여 수렴 속도를 가속화하는 모멘텀 MNFxLMS 도입.
• 감쇠 요인 gamma 및 기울기 축적 매개변수 gamma를 포함한 모멘텀 MNFxLMS의 업데이트 방정식 도출.
• 빠르게 변화하는 기울기에 대한 로우패스 필터로서의 모멘텀 메커니즘과 느리게 변화하는 기울기에 대한 증폭기로서의 역할 분석.
• 오프라인 시스템 식별을 통해 보조 경로를 추정하고 제시된 탭 길이와 감쇠 계수(gamma = 0.9)로 알고리즘 구현.
• 4채널 ANC 설정에서 측정된 주경/보조 경로를 이용한 시뮬레이션을 통해 McFxLMS, MNFxLMS, 모멘텀 MNFxLMS를 비교.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 모멘텀을 MNFxLMS와 통합하면 MCANC의 수렴 속도가 개선되면서 주경 소음 파워 변화에 대한 견고성을 희생하지 않는가?
• RQ2 실세계 소음(파일링, fMRI)에서 모멘텀 MNFxLMS의 성능은 일반적인 McFxLMS 및 MNFxLMS와 비교해 어떤가?
• RQ3 스텝-사이즈 선택과 감쇠 계수(gamma)가 제안 알고리즘의 안정성과 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 모멘텀 MNFxLMS가 시뮬레이션에서 MNFxLMS 및 McFxLMS보다 더 빠른 수렴을 달성한다.
• 모든 알고리즘이 테스트된 소음에 대해 20–21 dB 범위의 안정적인 정상 상태 소음 감소를 달성한다.
• 큰 입력 전력에서 McFxLMS는 발산할 수 있는 반면, MNFxLMS와 모멘텀 MNFxLMS는 주경 소음 전력 변화 하에서도 안정성을 유지한다.
• 실측 경로의 소음(실제 파일링 및 fMRI 소음)에 대해 모멘텀 MNFxLMS가 가장 빠르게 수렴한다.
• 4채널 설정에서 측정된 주경/보조 경로를 사용해 빠르게 변화하는 소음 제거의 효과를 검증했다.