相对于传统的被动噪声控制,主动噪声控制具有更强的适应性和低频噪声控制能力,在噪声控制领域的地位变得越来越重要。但主动噪声控制系统对目标噪声进行控制时,参考麦克风易受到其它环境声源的干扰,造成参考信号与目标噪声的相关性降低,进而导致次级声源发出频率成分与环境声源相关的声波,对声场中的环境声造成衰减。论文提出了基于广义旁瓣抵消器的参考信号重塑方法,通过空间滤波提取声场中的目标噪声信号并抑制环境声源信号,提高参考信号与目标噪声的相关性,减小主动噪声控制系统对声场中的环境声造成的衰减。从主动噪声控制系统的传递函数出发,论证了参考信号与目标噪声相关性的影响,并对NFx LMS与Fx RLS两种算法中参数的影响进行了仿真与讨论,为各参数值的选取提供了意见。在参考信号中引入环境声作为干扰,对主动噪声控制进行了仿真,结果表明受环境声干扰的主动噪声控制系统将会把声场中的环境声也作为降噪目标并进行抑制,导致环境声的能量受到衰减。在广义旁瓣抵消器（GSC）滤波器系数的迭代过程中,设置阈值对系数的迭代进行限值,改进了广义旁瓣抵消器。在仿真环境下研究了信干比（-10至10 d B）与收敛因子对改进后的GSC提取目标声源信号的影响,并与其它算法进行了比较。结果说明改进后的GSC在各种信干比下都可以明显抑制声场中的干扰信号,同时对目标声源造成的影响较小,并且具有较强的稳定性。在目标噪声源与环境声源的声场中,利用GSC对目标噪声进行提取,讨论了声源强度变化与相对位置对GSC的影响。证明GSC对声源的强度变化具有鲁棒性,并且当声源之间的DOA之差约大于15度时,GSC便可以完全区分两声源,声源的提取效果也将不再受到DOA的影响。将GSC的输出作为重塑之后的参考信号,对噪声的主动控制进行了仿真。结果表明GSC的应用可以明显减小主动噪声控制系统对环境声的抑制,Fx RLS算法下,环境声的衰减量可由13.88 d B降低至0.07 d B,同时目标噪声的降噪深度能够得到保持。最后在频率范围有所重叠的声源的控制当中,利用主观实验对控制结果进行评价,表明GSC可以在主动噪声控制系统控制目标噪声的同时,避免环境声受到明显衰减,保持环境声的听感。