随着我国经济的飞速发展，汽车越来越广泛地融入到人们的日常生活当中，成为人们生活的一部分，然而随之而来的汽车噪声尤其是车内噪声严重影响了乘车的舒适度，间接损害了人们的健康，从而制约了汽车技术的发展。为此，如何有效的消除车内噪声成了目前国内外研究的热点。传统的无源噪声控制技术只能针对车内的中高频噪声进行控制，对低频噪声的控制效果不大，而有源噪声控制技术可以弥补这一缺点。因此，将有源噪声控制技术应用到车内环境中来达到尽可能理想的噪声控制效果将是今后的研究重点和难点。基于此，本文对车内环境下有源噪声控制技术对低频噪声的控制效果进行了分析研究。　　 本论文在对车内噪声信号源分析的基础上，首先系统阐述了自适应有源前馈控制系统模型及基于FXLMS算法的ANC系统，并对单通道ANC系统模型的噪声控制效果进行了分析，针对其存在的次级通路非线性问题，给出了RBF神经网络前馈有源噪声控制系统模型，并对两者的仿真结果进行了比较分析。其次，研究了与实际环境紧密相连的多通道自适应有源前馈控制系统模型，并将其噪声控制的结果与单通道模型下有源噪声控制的结果进行了比较，证明多通道模型可以取得比单通道模型更广泛的降噪范围。再次，分析了通道数与算法运算量的关系，针对多通道算法运算量较大的缺点，给出了虚多通道ANC系统模型，并给出了这两种多通道模型算法运算量和噪声控制结果的比较，综合各种因素及实际应用效果，得出了虚多通道算法更加适合于实际车内环境应用的结论。最后，在选用的车内采集出15组噪声信号，并给出了在虚多通道ANC系统模型下这15组噪声信号的控制效果，仿真结果表明，该系统模型对车内噪声信号起到了一定的控制效果，并具有良好的稳定性。