Algoritmo de filtrado adaptativo basado en la maximización de la correntropía para el control activo robusto de ruido no Gaussiano
Resumen
Las técnicas de control activo utilizan como principio de funcionamiento la interferencia destructiva entre dos campos de sonido en regiones acotadas del espacio. Se superpone al ruido a cancelar la señal acústica generada mediante actuadores y controlada electrónicamente empleando algoritmos adaptativos dependientes del error residual medido. Los algoritmos de control tradicionales presuponen ruido Gaussiano y entornos lineales de modo que, si tales condiciones no se cumplen la convergencia puede verse comprometida llegando incluso a la inestabilidad frente a la presencia de outliers. En este trabajo se presentan los resultados de la aplicación de una nueva metodología enmarcada en la teoría de la información, para atenuar ruido impulsivo en un sistema monocanal. Se propone y analiza el uso de un algoritmo de filtrado adaptativo robusto de baja complejidad que no requiere conocer o determinar información estadística de la señal a procesar. Los coeficientes del filtro se sintonizan recursivamente bajo el criterio de optimalidad de máxima correntropía basada en el kernel de Cauchy. Las propiedades de convergencia y la efectividad del control se verifican mediante simulación en diferentes condiciones de entornos ruidosos realistas incluyendo procesos no estacionarios y ambientes no lineales. Active control techniques use as operating principle destructive interference between two sound fields in limited space regions. An acoustic signal generated by actuators and electronically controlled using adaptive algorithms dependent on the measured residual error is superimposed on the noise to cancel . Traditional control algorithms presuppose Gaussian noise and linear environments so that, if such conditions are not met, convergence may be compromised, even leading to instability in the presence of outliers.
This work presents the results of the application of a new methodology framed in information theory, to attenuate impulsive noise in a single-channel system. The use of a robust, low-complexity adaptive filtering algorithm that does not require knowing or determining statistical information of the signal to be processed is proposed and analyzed. The filter coefficients are tuned recursively under the optimality criterion of maximum correntropy with convex regularization factor. The convergence properties and control effectiveness are verified by simulation in different conditions of realistic noisy environments including non-stationary processes and non-linear environments.
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