胥健, 陈克安, 王磊, 张亚洲

1.西北工业大学 航海学院, 陕西 西安 710072; 2.西安艾科特声学科技有限公司, 陕西 西安 710068

有源噪声控制(active noise control,ANC)是基于声波相消性干涉原理的低频降噪技术。影响ANC系统降噪性能的因素很多，除控制算法之外，次级声源布局(个数和空间位置)是另一决定性因素[1]。目前在实际工作中，次级声源布局问题基本上通过大量的现场调试解决，相关工作效率极低，导致研制周期变长，严重阻碍了ANC技术的推广应用。

选择次级声源布局的难点在于存在大量备选位置。解决该问题的一般方法是将其看作组合优化问题，即从所有可能的布局中选择性能最优(降噪量大、鲁棒性好)的方案，人们通常采用遗传算法、模拟退火(simulated annealing，SA)算法等所谓自然算法[2]进行搜索。由于次级声源和误差传感器之间的声传递阻抗(acoustic transfer impedance，ATI)矩阵包含了布局信息，可以通过构造ATI矩阵来进行布局优化。例如Asano等[3]以ATI向量线性独立为目标，利用Gram-Schmidt正交化(GSO)方法逐个选择次级声源。Khalilian等[4]通过奇异值分解先设计“理想ATI矩阵”，再逐个选择次级声源使得ATI矩阵逼近该理想矩阵。声场再现研究中还引入了稀疏正则化方法，通过求解稀疏线性回归问题选择扬声器位置[5-6]。此外，研究者们还提出了许多其他方法，如子集选择方法[7]、约束匹配追踪[4,8]等。

目前的次级声源布局优化方法往往只关注离散点的降噪需求，空间区域降噪效果可能不理想；此外需要预先确定误差传感器的位置，这导致次级声源与误差传感器的布局在某种意义上相互耦合，难以获得最优布局结果。……