中文引用格式： 張智倫，馬令坤，侯藝萌. 混合雙通道主動降噪算法的抗干擾優化研究[J]. 電子技術應用，2026，52(3)：65-71.
英文引用格式： Zhang Zhilun，Ma Lingkun，Hou Yimeng. Research on anti-interference optimization of hybrid dual-channel active noise cancellation algorithm[J]. Application of Electronic Technique，2026，52(3)：65-71.
引言
隨著工業化進程與科學技術的飛速發展，現代社會中多頻段混合噪聲污染問題愈發顯著。各類設備產生的低頻寬帶噪聲與中高頻窄帶噪聲相互疊加，形成復雜的復合聲學環境。長期處于此類聲場環境中，不僅會顯著降低信息處理效率，還可能引發神經系統紊亂等健康隱患。傳統主動降噪耳機采用單一麥克風采集主噪聲源進行相位抵消的方案，在處理多頻段混合噪聲時存在顯著的技術局限性。
近些年來，學術界針對復雜聲學環境下的主動降噪技術開展了大量創新性研究。基于最速下降算法的最小均方（Least Mean Square，LMS）算法因其易于實現和高效的模型受到廣泛應用[1-2]。但由于未考慮到次級通道對整個系統的影響，該算法逐漸被濾波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square, FxLMS)算法所替代。針對FxLMS算法的研究已形成較為完整的體系，涵蓋前饋FxLMS算法[3-4]、反饋FxLMS算法[5-6]、次級通道的離線建模與在線建模的研究[7-10]，以及變步長FxLMS算法優化[10-13]等研究方向。值得注意的是，針對三維封閉空間的噪聲控制場景中，單通道FxLMS系統因無法有效處理復雜聲場分布問題，需要采用多通道主動噪聲控制系統以拓展降噪空間并提升控制精度[14]。然而多通道系統需解決通道間的耦合效應，否則算法的穩定性將難以把握。此外，現有模型過度依靠參考麥克風采集輸入信號，忽略誤差麥克風處非相關性干擾信號對自適應過程的影響，致使殘余噪聲成分復雜，顯著降低系統的收斂速度和降噪性能。
針對上述問題，SUN X等學者[15]曾從自適應濾波機理出發，提出級聯一個基于LMS算法的自適應濾波器，將誤差信號和未經次級通道估計的輸入信號共同作為新級聯的自適應濾波器的輸入，有效抑制非相關噪聲干擾。AKHTAR M T等學者[16]在研究中指出，該方法雖然提升了FxLMS算法的收斂性，但未能有效消除殘余干擾信號，進而提出將混合式FxLMS算法與學者SUN X所提出的方法相結合，同時控制相關和不相關的噪聲信號。KAR A團隊[5]則從次級通道在線建模的角度構建改進方案。本文聚焦非相關噪聲控制這一核心問題，在平衡計算復雜度的前提下，構建新型多通道降噪模型，通過與經典雙通道模型及上述單通道改進方案的仿真對比，驗證了所提方案的正確性與優越性。
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作者信息：
張智倫，馬令坤，侯藝萌
（陜西科技大學 電子信息與人工智能學院，陜西 西安 710016）
