Convex Combination of FXECAP– FXECLMS Algorithms for Active Noise Control

Rodríguez, Javier Gómez; Ibarra, I.; Pichardo, Eduardo; Avalos, Juan-Gerardo; Sánchez, Juan C.

doi:10.1109/ropec.2018.8661379

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“…In recent years, the concept of convex combination has been widely applied to the design of ANC algorithms, [22][23][24][25][26][27] which combine two or more different adaptive filters to exploit the advantages of all the filters combined. The filters combined in the convex combination method can adopt either the same algorithm with different step sizes and filter lengths or different algorithms.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A modified filtered‐x least mean square/fourth algorithm using weighted reference signal for active noise control

Zhou

Chen

Jiang

et al. 2022

Adaptive Control & Signal

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Filtered‐x least mean square (FxLMS) algorithm and its variants have been prevalently applied in the field of active noise control. However, these algorithms still suffer from relatively low convergence rates and steady‐state noise reduction. In this article, we propose a new idea to improve the performance of the conventional filtered‐x least mean square/fourth (FxLMS/F) algorithm by weighting reference signal samples, thus a weighted reference signal FxLMS/F (WRS‐FxLMS/F) algorithm is presented. Besides, to solve the contradiction between convergence speed and steady‐state noise reduction, the convex combination method is combined with the WRS‐FxLMS/F algorithm, and a convex combination WRS‐FxLMS/F (CWRS‐FxLMS/F) algorithm is developed. The computational complexity of the proposed algorithms is analyzed, and the simulation results demonstrate that the proposed algorithms have better performance both in the steady‐state noise reduction and convergence rate than the traditional FxLMS, NFxLMS, and FxLMS/F algorithm.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A modified filtered‐x least mean square/fourth algorithm using weighted reference signal for active noise control

Zhou

Chen

Jiang

et al. 2022

Adaptive Control & Signal

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“…Recientemente, se ha desarrollado un método que tiene como objetivo aprovechar las mejores características de dos algoritmos diferentes, el cual es llamado combinación convexa [4]. Esta técnica se ha utilizado en diversas aplicaciones de filtrado adaptativo, por ejemplo, en [5] son usados en sistemas de cancelación de eco acústico y en [6] se presentó una combinación de los algoritmos AP y LMS aplicada a sistemas de control activo de ruido. Por otra parte, en [7] se utilizó por primera vez en sistemas de beamforming, en donde se combina el algoritmo LMS y el algoritmo RLS (Recursive Least Squares), mientras que en [8] se realizó la combinación de los algoritmos AP y LMS.…”

Section: Introductionunclassified

Estructura alternante para sistemas de beamforming adaptativo basada en los algoritmos APL/SR-LMS

Ruíz

Rosales

Avalos

et al. 2022

Elek.

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El Beamforming es una técnica de comunicación inalámbrica utilizada en aplicaciones de telecomunicaciones, la cual se usa para separar una señal deseada de señales interferentes. Esta técnica aumenta el rango de cobertura y reduce el problema de interferencia, mejorando el rendimiento de los sistemas. Para lograr dicho funcionamiento se requiere de algoritmos adaptativos. En este trabajo, se presenta una estructura alternante para sistemas beamforming, la cual está compuesta por dos algoritmos adaptativos, el Sign Regressor Least Mean Square (SR-LMS) y el algoritmo Affine Projection Like (APL). Los resultados demuestran que la estructura propuesta tiene las mejores características de los algoritmos combinados, obteniendo un algoritmo con una alta velocidad de convergencia y menor costo computacional en comparación con otros algoritmos basados en combinaciones convexas convencionales.

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Convex Combination of FXECAP– FXECLMS Algorithms for Active Noise Control

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A modified filtered‐x least mean square/fourth algorithm using weighted reference signal for active noise control

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