능동 소음 제어를 위한 적응 알고리즘들 비교 (Comparison of Adaptive Algorithms for Active Noise Control)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보전자통신기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보전자통신기술학회 논문지 / 8권 / 1호 / 45 ~ 50페이지
· 저자명 : 이근상, 박영철

초록

본 논문은 능동 소음 제어를 위한 적응 알고리즘들의 성능을 비교함으로써 효과적인 적응 알고리즘을 보인다. 일반적인 적응 알고리즘으로는 normalized least mean square (NLMS) 알고리즘이 있다. NLMS는 구조가 간단하고 수렴 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 하지만 상관도가 높은 신호에 대해서는 수렴 성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 수렴 성능을 개선하기 위해 affine projection (AP) 알고리즘을 사용하고 있다. 하지만 연산량의 문제로 AP 알고리즘의 사용이 제한적이다. 이러한 사실을 바탕으로 협대역 소음 제어를 위한 능동 소음 제어 시스템에서 NLMS와 AP 알고리즘을 연산량과 수렴 성능을 비교함으로써 효과적인 알고리즘을 도출하였다. 실험을 통해 NLMS와 AP 알고리즘의 소음 제어 성능이 차이가 크게 발생하지 않는 것을 확인함으로써 NLMS가 AP 알고리즘에 비해 소음 제어에 효과적임을 확인하였다.

영어초록

In this paper, we confirm the effective adaptive algorithm for tha active noise contorl (ANC) though the performance comparison between adaptive algorithms. Generally, the normalized least mean square (NLMS) algorithm has been widely used for an adaptive algorithm thanks to its simplicity and having a fast convergence speed. However, the convergence performance of the NLMS algorithms is often deteriorated by colored input signals. To overcome this problem, the affine pojection (AP) algorithm that updates the weight vector based on a number of recent input vectors can be used for allowing a higher convergence speed than the NLMS algorithm, but it is computationally complex. Thus, the proper algorithm were determined by the comparison between NLMS and AP algorithms regarding as the convergence performance and complexity. Simulation results confirmed that the noise reduction performance of NLMS algorithm was comparable to AP algorithm with low complexity. Therefore the NLMS algorithm is more effective for ANC system.

참고자료

· 없음