Active noise control (ANC) is a technology that lowers noise level by using the principle of destructive interference of sound waves. Though recent developments in digital signal processing (DSP) have implemented ANC algorithms in real-time, ANC applications still face challenges due to the limited computational power of traditional DSP systems. Since the computing power of DSP systems determines an allowable number of hardware components or types of adaptive algorithms, there have been efforts to not only improve noise reduction performance but also reduce the computational complexity of ANC algorithms. Conventional ANC algorithms do not show fast convergence speed or robust stability against complexed or time-varying systems, where numerous hardware components are required, or optimal solution, which minimizes the noise level around error microphones, varies with time. Conventional ANC algorithms have experienced a degradation of noise reduction performance under noises with large spectral dynamics. In this research, heterogeneous computing architecture is proposed to overcome an insufficient computing power of DSP systems. It allocates output signal generation process into processor's computation, and weighting filter adaptation or derivation process into co-processor's computation so that block data transfer between memories of processor and co-processor does not introduce block delay to the output signal. Unlike conventional ANC algorithms which had not counted massive computing power of heterogeneous computing architecture, blockwise weighted least square ANC (BWLS-ANC) algorithm for heterogeneous computing architecture is developed in this research. BWLS-ANC algorithm directly derives a blockwise weighted least square solution minimizing the proposed cost function through co-processor's computation while generating the output signal through the processor's computation. The proposed cost function is designed to prevent problems of the conventional least square solution with ANC applications. Simulations and experiments to verify the feasibility of the proposed heterogeneous computing architecture for ANC algorithms and BWLS-ANC algorithm for heterogeneous computing architecture are conducted in this research. During feasibility analysis, CPU-GPU architecture, one of the most popular heterogeneous computing architecture, is considered throughout this research.
능동 소음 제어란 소리의 간섭 현상을 이용하여 원하는 위치 혹은 공간에서 소음의 크기를 줄이는 실시간 제어 기술이다. 최근 적응 제어 알고리즘과 신호 처리 기술의 발전으로 많은 산업 및 연구 분야에서 능동 소음 제어가 활용되고 있다. 그러나 보편적으로 사용된 신호 처리 장치의 계산 성능이 충분하지 못하여 다채널 능동 소음 제어 기술의 활용이 제한되어 왔으며 기술 적용 가능 분야에서 높은 소음 저감 성능이 이루어지지 못 하였다. 본 논문에서는 이러한 기존 신호 처리 장치의 낮은 계산 성능으로 제한되었던 능동 소음 제어 기술의 발전을 높은 계산 성능을 보유하고 있는 이기종 시스템을 활용하여 이루고자 한다. 이때 이기종 시스템의 프로세서 사이 데이터 통신이 능동 소음 제어 성능에 미치는 부정적 영향을 배재하는 능동 소음 제어를 위한 이기종 시스템 연산 구조를 제안하고 이기종 시스템의 대표적 예시인 그래픽 카드와 중앙처리장치로 구성된 시스템을 통하여 이를 검증하였다. 아울러 기존 능동 소음 제어 알고리즘이 가지고 있던 복잡한 시스템 혹은 시간에 따라 변화하는 시스템에 대한 충분하지 못한 소음 저감 성능과 대상으로 하는 소음원의 음향 특성에 따라 영향을 받는 소음 저감 성능의 한계를 극복하고자 연구를 수행하였다. 이를 위하여 제안된 능동 소음 제어를 위한 연산 구조를 갖는 이기종 시스템 기반의 가중 최소 제곱 해를 도출하는 능동 소음 제어 알고리즘을 개발하고 실험을 통하여 검증하였다. 본 연구의 결과는 향후 높은 계산 성능을 갖는 이기종 시스템에 기반하는 능동 소음 제어 기술 개발에 유용할 것으로 기대된다.
