Evolutionary and variable step size strategies for multichannel filtered-x affine projection algorithms

This study is focused on the necessity to improve the performance of the affine projection (AP) algorithm for active noise control (ANC) applications. The proposed algorithms are evaluated regarding their steady-state behaviour, their convergence speed and their computational complexity. To this end, different strategies recently applied to the AP for channel identification are proposed for multichannel ANC. These strategies are based either on a variable step size, an evolving projection order, or the combination of both strategies. The developed efficient versions of the AP algorithm use the modified filtered-x structure, which exhibits faster convergence than other filtering schemes. Simulation results show that the proposed approaches exhibit better performance than the conventional AP algorithm and represent a meaningful choice for practical multichannel ANC applications.This work was supported by a grant of the Romanian National Authority for Scientific Research, CNCS-UEFISCDI, project number PN-II-ID-PCE-2011-3-0097, Spanish Ministerio de Ciencia e Innovacion TEC2009-13741 and Generalitat Valenciana PROMETEO 2009/2013.Gonzalez, A.; Albu, F.; Ferrer Contreras, M.; Diego Antón, MD. (2013). Evolutionary and variable step size strategies for multichannel filtered-x affine projection algorithms. IET Signal Processing. 7(6):471-476. https://doi.org/10.1049/iet-spr.2012.0213S47147676Shin, H.-C., Sayed, A. H., & Song, W.-J. (2004). Variable Step-Size NLMS and Affine Projection Algorithms. IEEE Signal Processing Letters, 11(2), 132-135. doi:10.1109/lsp.2003.821722Paleologu, C., Benesty, J., & Ciochina, S. (2008). A Variable Step-Size Affine Projection Algorithm Designed for Acoustic Echo Cancellation. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 16(8), 1466-1478. doi:10.1109/tasl.2008.2002980Shin, H.-C., & Sayed, A. H. (2004). Mean-Square Performance of a Family of Affine Projection Algorithms. IEEE Transactions on Signal Processing, 52(1), 90-102. doi:10.1109/tsp.2003.820077Kong, S.-J., Hwang, K.-Y., & Song, W.-J. (2007). An Affine Projection Algorithm With Dynamic Selection of Input Vectors. IEEE Signal Processing Letters, 14(8), 529-532. doi:10.1109/lsp.2007.891325Seong-Eun Kim, Se-Jin Kong, & Woo-Jin Song. (2009). An Affine Projection Algorithm With Evolving Order. IEEE Signal Processing Letters, 16(11), 937-940. doi:10.1109/lsp.2009.2027638Kim, K.-H., Choi, Y.-S., Kim, S.-E., & Song, W.-J. (2011). An Affine Projection Algorithm With Periodically Evolved Update Interval. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 58(11), 763-767. doi:10.1109/tcsii.2011.2168023Bouchard, M. (2003). Multichannel affine and fast affine projection algorithms for active noise control and acoustic equalization systems. IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 11(1), 54-60. doi:10.1109/tsa.2002.805642Kong, N., Shin, J., & Park, P. (2011). A two-stage affine projection algorithm with mean-square-error-matching step-sizes. Signal Processing, 91(11), 2639-2646. doi:10.1016/j.sigpro.2011.06.003MoonSoo Chang, NamWoong Kong, & PooGyeon Park. (2010). An Affine Projection Algorithm Based on Reuse Time of Input Vectors. IEEE Signal Processing Letters, 17(8), 750-753. doi:10.1109/lsp.2010.2053355Arablouei, R., & Doğançay, K. (2012). Affine projection algorithm with selective projections. Signal Processing, 92(9), 2253-2263. doi:10.1016/j.sigpro.2012.02.018Gonzalez, A., Ferrer, M., de Diego, M., & Piñero, G. (2012). An affine projection algorithm with variable step size and projection order. Digital Signal Processing, 22(4), 586-592. doi:10.1016/j.dsp.2012.03.00

Filtrado adaptativo multicanal para control local de campo sonoro basado en algoritmos de proyección afín

Esta Tesis doctoral se ha centrado en el desarrollo e implementación de algoritmos eficientes multicanal, basados en el algoritmo de proyección afín, aplicados al control activo de ruido. Para abordar esta cuestión primeramente se han estudiado diferentes algoritmos eficientes de proyección afín que han sido analizados y validados mediante simulación, finalizando con la implementación, en un recinto, de un sistema real de control activo de ruido multicanal ejecutado en un DSP controlado por dichos algoritmos. En los últimos años, los algoritmos de proyección afín han sido propuestos como algoritmos de control en sistemas adaptativos, que pretenden mejorar la velocidad de convergencia de los algoritmos basados en el LMS, siendo una alternativa eficiente, robusta y estable frente a estos algoritmos, cuya limitación principal es, precisamente, la velocidad de convergencia. Los algoritmos de proyección afín pueden ser considerados como una extensión natural del algoritmo NLMS, ya que éste actualiza sus coeficientes basándose en un único vector de datos de la señal de entrada mientras que los algoritmos de proyección afín actualizan los coeficientes de los filtros adaptativos usando N vectores de datos de la señal de entrada (siendo N el orden de proyección). Se han dedicado muchos esfuerzos para tratar de optimizar la eficiencia computacional de estos algoritmos aplicados al problema de la cancelación de eco, surgiendo diferentes versiones eficientes del algoritmo de proyección afín. Sin embargo, al aplicarlo al control activo de ruido, es necesario reducir aún más la complejidad computacional, teniendo en cuenta que, por lo general, la eficiencia computacional se consigue a costa de la degradación de alguna otra característica del algoritmo (generalmente la velocidad de convergencia). En este trabajo se presentan algunas alternativas a versiones eficientes existentes, que no degradan significativamente las prestaciones de dicho algoritmo, y se analiza cómo reducir aúnFerrer Contreras, M. (2008). Filtrado adaptativo multicanal para control local de campo sonoro basado en algoritmos de proyección afín [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/3796Palanci