本发明涉及噪声控制技术的研究领域，特别涉及一种用于风噪抑制的分布式主动噪声控制系统及方法。
背景技术：
1、目前，主动噪声控制(active noise control,anc)系统已广泛用于日常生活中，以减少来自室内外的噪声。由于噪声控制经常处于有风的环境(例如户外，有风机的工厂，行驶中的汽车)中执行，由理论分析可知风噪信号会污染anc系统采集到的参考信号，导致anc系统无法正常工作，从而降低降噪量。为减小风噪声对主动噪声控制系统的影响，可采用多通道anc系统。
2、为减轻风噪对anc系统的影响，常用物理方法(如防风罩)来阻挡或者减轻风噪信号(s.zhao,an investigation of the wind noise reduction mechanism of porousmicrophone windscreens,rmit university,2018)，但该方法由于尺寸或者重量的原因不适合anc设备(如体积较小的降噪耳机、人工耳蜗等)。信号处理方法通过信号时间和空间的相关性消除风噪(s.franz,j.bitzer,multi-channel algorithms for wind noisereduction and signal compensation in binaural hearing aids,proc.intl.workshopacoust.echo noise control(iwaenc),2010)。但这些风噪声抑制方法主要在语音增强的背景下进行讨论，而语音增强与anc系统有差异，并不适用于anc系统。zhao等人的文献(s.zhao,an investigation of the wind noise reduction mechanism of porousmicrophone windscreens,rmit university,2018)中还提到了一种球形麦克风阵列，利用球谐域(spherical harmonics domain)进行低通滤波方法，降低风噪声干扰，但该球型麦克风阵列对于小型anc设备如降噪耳机尺寸较大，应用困难。机器学习方法也被用来降低风噪声，使用循环神经网络(rnn)，在风环境中可对主观语言可懂度和声音质量进行一定的改善(keshavarzi m，use of a deep recurrent neural network to reduce wind noise:effects on judged speech intelligibility and sound quality，trends hear，2018)，但改善效果有限，且该方法是应用在助听器上而非anc系统。由于风噪声是由流过传声器振膜的湍流引起，对于anc系统，湍流作为一种测量噪声，在文献(p.a.nelson,s.j.elliott,active control of sound,academic press,1991.)第6.8章中进行了讨论，并提出了几种多通道方法平均湍流压力波动，从而增强声学信号。但是，这些方法由于计算复杂度及硬件尺寸等原因，对于anc设备不具有普适性。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于克服现有主动噪声控制技术在风环境中性能受限的缺点与不足，提供一种用于风噪抑制的分布式主动噪声控制系统。利用通道间风噪声信号的不相关性，实现anc控制网络的风噪声抑制功能，并确保anc网络整体降噪性能不受影响。同时，利用风噪的统计特性，将整体最小二乘(total least squares)技术结合，进一步抑制风噪声对算法的影响。
2、该系统的控制器采用多通道及分布式网络架构，控制器至少与一个或多个其他控制器相连接，通过可变空间正则化技术调节连接系数。确定连接方式的多通道分布式控制器通过多通道整体最小二乘技术调整所述多通道控制器参数。具体来说，参考麦克风拾取的参考信号经控制器参数滤波，驱动扬声器组，从而产生抵消声控制误差麦克风处的噪声。多通道整体最小二乘技术一方面减小风噪声在参考麦克风处产生的湍流对抵消声的影响(风噪声如果不加控制会混入抵消声，减小降噪量)，另一方面通过基于可变空间正则化技术的分布式网络调整控制器系数，利用风噪声空间分布的不相关性，进一步增加控制器在风环境中的噪声控制效果。
3、本发明的另一目的在于提供一种用于风噪抑制的分布式主动噪声控制方法。
4、本发明至少通过如下技术方案之一实现。
5、一种用于风噪抑制的分布式主动噪声控制系统，包括：一个参考麦克风、扬声器组、误差麦克风组、多通道控制器；所述参考麦克风位于噪声源附近且设置在风环境中，所述扬声器组前端设置有若干个误差麦克风，所述控制器输入端分别与所述参考麦克风及所述误差麦克风连接，所述控制器输出端与所述扬声器连接；
6、所述控制器至少与一个或多个其他控制器相连接，连接方式通过可变空间正则化技术调节。通过多通道整体最小二乘技术调整分布式控制器参数，达到抑制风噪声影响的目的。
7、进一步地，所述控制器包括：
8、初始化模块，用于通过频谱分析手段，获得风噪信号的的统计特性；
9、整体最小二乘系数计算模块，用于计算所述控制器的整体最小二乘系数；
10、组合权重计算模块，用于计算所述控制器的组合权重系数；
11、局部自适应更新和组合模块，用于更新和组合所述控制器参数；
12、进一步地，所述控制器的整体最小二乘系数ξk ruk具体包括：
13、ξk选取为所述风噪声能量的5％-15％，为所述风噪信号的自相关矩阵，uk(n)为滤波后的风噪向量，uk(n)=[uskk(n),...,uskk(n-lw+1)]t，uskk(n)为所述风噪信号和次级通道skk的卷积，所述次级通道是第k个扬声器到第k个误差麦克风之间的脉冲响应，lw是所述控制器采用的自适应滤波器长度,n是时间索引。
14、进一步地，所述控制器的组合权重系数alk具体如下：
15、akk(n)β1-(1-bkk)αk(n)，alk(n)＝αk(n)blk，(l≠k)。
16、其中，下标l,k是分布式主动噪声控制系统中的分布式网络节点的索引，alk(n)为第l个节点到第k个节点的组合权重系数，常数blk≥0，并满足nk为第k个节点的邻域，αk(n)是非负的可变空间正则化参数，
17、
18、其中，常数α0≥0，为第k个节点的噪声估计，λs为遗忘因数，0＜λs＜1，为第k通道的误差麦克风拾取到的误差信号。
19、
20、其中，κ为调整组合系数的用户参数，μ0为多通道控制器的平均步长，矩阵矩阵b由blk组成，ik是k阶的单位矩阵，是lw阶的单位矩阵，lw为所述控制器采用的自适应滤波器长度，k为通道数量，表示克罗内克积，|| ||2表示欧几里得范数，为含风噪声的参考信号方差，为背景噪声方差，τ1和τ2为两个中间变量，其中是lwk阶的单位矩阵，vec表示将矩阵按列堆栈为一个列向量，定义为向量δh为系统偏差，表示如下：
21、δh＝h-h0
22、其中，h为系统各节点的初级通道堆栈而成的列向量，h0为系统各初级通道的共同部分堆栈而成的列向量，所述某一节点的初级通道是参考麦克风到节点对应误差麦克风之间的脉冲响应。
23、进一步地，所述更新和组合控制器参数具体包括：
24、计算所述控制器局部自适应更新以及局部估计组合
25、其中，μk是第k通道的控制器步长，μk＞0，是滤波后含风噪的信号向量，是所述含风噪的噪声源信号和次级通道估计的卷积，所述次级通道是第k个扬声器到第k个误差麦克风之间的脉冲响应估计，lw是所述控制器采用的自适应滤波器长度，为误差信号，ψl(n)是本地估计，在邻域l∈nk的各节点上融合。
26、本发明的另一目的通过以下的技术方案实现：
27、一种用于风噪抑制的分布式主动噪声控制方法，包括以下步骤：
28、采集环境风噪声，分析风噪信号统计特性；
29、布置扬声器组、参考麦克风和误差麦克风组，其中参考麦克风处于风环境中；
30、设定扬声器分别与参考麦克风和误差麦克风组的工作间距；
31、由参考麦克风拾取到含风噪的噪声源信号并发送给多通道控制器，所述控制器生成控制信号，并驱动所述扬声器产生反噪声源信号声波；所述误差麦克风接收到噪声源信号和反噪声信号的叠加，再传回给所述控制器进行迭代，直至所述控制器激发所述扬声器产生反向声波信号；所述控制器构成分布式网络，每个控制器至少与一个或多个其他控制器相连接，通过多通道整体最小二乘技术，抑制风噪声对所述控制器系数更新影响，调整分布式控制器参数；所述误差麦克风接收所述噪声信号与所述反向声波信号后进行降噪处理。
32、进一步地，对所述控制器的设置包括：
33、分析所述风噪信号的统计特性；
34、计算所述控制器的整体最小二乘系数；
35、计算所述控制器的组合权重系数；
36、计算所述控制器局部自适应更新及局部估计组合；
37、进一步地，所述控制器整体最小二乘系数ξk ruk具体包括：
38、ξk选取为风噪声能量的5％-15％，为风噪信号的自相关矩阵，uk(n)为滤波后的风噪向量，uk(n)＝[uskk(n),...,uskk(n-lw+1)]t，uskk(n)为风噪信号和次级通道skk的卷积，所述次级通道是第k个扬声器到第k个误差麦克风之间的脉冲响应，lw是所述控制器采用的自适应滤波器的长度,n是时间索引。
39、进一步地，所述控制器的组合权重系数alk具体如下：
40、akk(n)＝1-(1-bkk)αk(n)，alk(n)＝αk(n)blk，(l≠k)。
41、其中，下标l,k是分布式主动噪声控制系统中的分布式网络节点的索引，alk(n)为第l个节点到第k个节点的组合权重系数，常数blk≥0，并满足nk为第k个节点的邻域，αk(n)是非负的可变空间正则化参数，
42、
43、其中，常数α0≥0，为第k个节点的噪声估计，λs为遗忘因数，0＜λs＜1，为第k通道的误差麦克风拾取到的误差信号。
44、
45、其中，κ为调整组合系数的用户参数，μ0为多通道控制器的平均步长，矩阵矩阵b由blk组成，ik是k阶的单位矩阵，是lw阶的单位矩阵，k为通道数量，表示克罗内克积，|| ||2表示欧几里得范数，为含风噪声的参考信号方差，为背景噪声方差，τ1和τ2为两个中间变量，其中是lwk阶的单位矩阵，vec表示将矩阵按列堆栈为一个列向量，定义为向量δh为系统偏差，表示如下：
46、δh=h-h0
47、其中，h为系统各节点的初级通道堆栈而成的列向量，h0为系统各初级通道的共同部分堆栈而成的列向量，所述某一节点的初级通道是参考麦克风到节点对应误差麦克风之间的脉冲响应。
48、进一步地，所述更新和组合控制器参数具体包括：
49、计算控制器局部自适应更新以及局部估计组合
50、其中，μk是所述控制器步长，μk＞0，是滤波后含风噪的信号向量，是所述含风噪的噪声源信号和次级通道估计的卷积，所述次级通道是第k个扬声器到第k个误差麦克风之间的脉冲响应估计，lw是所述控制器采用的自适应滤波器的长度，为误差信号，ψl(n)是本地估计，在邻域l∈nk的各节点上融合。
51、本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
52、本发明采用一种分布式网络架构的控制器来完成主动噪声控制，每个控制器至少与一个或多个其他控制器相连接，通过分布式结构降低了计算负担，有利于主动噪声控制系统在硬件上实现。同时可以利用多通道系统中各通道风噪声信号在空间上的不相关性，减小风噪声对降噪效果的影响。本发明引入可变空间正则化因子，有利于进一步减小控制器估计误差，提高降噪量。在多通道分布式噪声控制系统中，利用多通道整体最小二乘技术将参考信号中拾取的风噪声信号抑制，减小风噪声信号对参考信号的污染，最终增加多通道控制器估计的准确性，提高噪声控制性能。