一种用于宽带自噪声有源抵消的无延时子带多通道系统

降低测量平台处本艇自噪声能够有效地提高被动声纳设备的作用距离。提出了一种用于宽带自噪声有源抵消的无延时子带多通道系统。这种系统与传统的子带结构和算法相比,不但保持了乘加运算量小、收敛速度快的优点,而且在抵消通道没有引入任何时延。计算机仿真和真实海试数据都验证了系统的有效性。

基于模糊归一化神经网络的开环子带主动消噪

将无延时开环子带自适应滤波结构应用到传统的宽带主动消噪系统中,并提出开环子带结构中的X滤波预补偿方法,弥补了滤波器延迟对系统的影响,提高了系统的收敛速度,降低了计算复杂度。此外,利用神经网络来精细模拟实际噪声的高度非线性性,提出模糊归一化收敛步长调整方法以控制开环方案带来的额外误差能量,并给出了数学证明。对实际噪声的仿真结果显示,给出的主动消噪系统和算法具有更快的收敛速度和更低的稳态误差,达到了更好的降噪效果。

柴油机辐射噪声无延迟子带自适应滤波算法

针对柴油机辐射噪声低频梳状谱线控制问题,提出采用无延迟子带自适应滤波算法(DSAF)实现柴油机辐射噪声控制。对比分析DSAF算法与FxLMS算法、DSAF算法在不同子带数目下的降噪性能。在此基础上进行柴油机辐射噪声自适应控制试验研究,结果表明:DSAF算法可以显著节省计算资源,并且不会影响收敛性能,当噪声源为多线谱噪声时可以实现更大的降噪量,且在宽频段控制效果优于FxLMS算法;采用512个子带的DSAF算法比FxLMS算法提高了0.8 dB的降噪量,计算复杂度仅为FxLMS算法的79.6%。