JP3068996B2 - 適応フィルタ装置及びそのステップゲインの発生方法 - Google Patents
適応フィルタ装置及びそのステップゲインの発生方法Info
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- JP3068996B2 JP3068996B2 JP5345224A JP34522493A JP3068996B2 JP 3068996 B2 JP3068996 B2 JP 3068996B2 JP 5345224 A JP5345224 A JP 5345224A JP 34522493 A JP34522493 A JP 34522493A JP 3068996 B2 JP3068996 B2 JP 3068996B2
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- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H21/00—Adaptive networks
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B3/00—Line transmission systems
- H04B3/02—Details
- H04B3/20—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other
- H04B3/23—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other using a replica of transmitted signal in the time domain, e.g. echo cancellers
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- H03H2021/007—Computation saving measures; Accelerating measures
- H03H2021/0076—Measures relating to the convergence time
- H03H2021/0078—Measures relating to the convergence time varying the step size
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、エコーキャンセラ、ノ
イズキャンセラ等として使用することができる適応フィ
ルタ装置及びステップゲインの発生方法に関する。
イズキャンセラ等として使用することができる適応フィ
ルタ装置及びステップゲインの発生方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】適応フィルタ理論に基づいて未知の動的
システムのモデリングを行うための従来の装置は等価的
に図１に示すように構成されている。この図１におい
て、入力信号ライン１は一定のサンプリング周期で入力
信号（データ）ｘ（ｔ）を伝送するラインであり、未知
のシステム２に接続されている。未知のシステム２は、
等価的に２次の遅延素子３と、ノイズ源４と、遅延素子
３の出力とノイズ源４のノイズを加算する加算器５とを
有する。この未知の動的システム２は所定のサンプリン
グ周期で望みの信号（ｄｅｓｉｒｅｄ ｓｉｇｎａｌ）
即ち基準信号としての出力信号ｄ（ｔ）をライン２ａに
出力する。入力信号ライン１はトランスバーサル型フィ
ルタ（Ｔｒａｎｓｖｅｒｓａｌ Ｆｉｌｔｅｒ）即ち有
限長インパルス応答フィルタ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕ
ｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｆｉｌｔｅｒ）（一般にＦ
ＩＲフィルタと呼ばれている）６にも接続されている。
トランスバーサル型フィルタ６は、１サンプリング周期
を単位遅延時間として入力信号ｘ（ｔ）を順次に遅延さ
せるための遅延手段としてのＮ−１個（３個）の遅延素
子７、８、９と、入力端子１に接続された最初のタップ
ライン１０及び遅延素子７、８、９の出力端子に接続さ
れた後段のタップライン１１、１２、１３に接続された
Ｎ個（４個）の係数乗算器１４、１５、１６、１７と、
各乗算器１４、１５、１６、１７の出力を加算する加算
器１９とから成る。図示の都合上、タップラインはＮ＝
４個とされているが、実際には１０２４個のように更に
多く有する。乗算器１４〜１７に係数ｗ０、ｗ１、
ｗ２、ｗ３を更新して供給する係数更新手段１９は誤差
演算回路としての減算器２０に接続されている他に、フ
ィルタ６のタップライン１０〜１３に接続されている。
減算器２０の一方の入力端子は基準信号即ち望みの信号
ｄ（ｔ）を供給するためのラインに接続され、他方の入
力端子はトランスバーサルフィルタ６の出力ライン即ち
加算器１８の出力ラインに接続されている。なお、図１
の装置は実際にはＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌ
Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）コンピュータシステムで構成さ
れている。
システムのモデリングを行うための従来の装置は等価的
に図１に示すように構成されている。この図１におい
て、入力信号ライン１は一定のサンプリング周期で入力
信号（データ）ｘ（ｔ）を伝送するラインであり、未知
のシステム２に接続されている。未知のシステム２は、
等価的に２次の遅延素子３と、ノイズ源４と、遅延素子
３の出力とノイズ源４のノイズを加算する加算器５とを
有する。この未知の動的システム２は所定のサンプリン
グ周期で望みの信号（ｄｅｓｉｒｅｄ ｓｉｇｎａｌ）
即ち基準信号としての出力信号ｄ（ｔ）をライン２ａに
出力する。入力信号ライン１はトランスバーサル型フィ
ルタ（Ｔｒａｎｓｖｅｒｓａｌ Ｆｉｌｔｅｒ）即ち有
限長インパルス応答フィルタ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕ
ｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｆｉｌｔｅｒ）（一般にＦ
ＩＲフィルタと呼ばれている）６にも接続されている。
トランスバーサル型フィルタ６は、１サンプリング周期
を単位遅延時間として入力信号ｘ（ｔ）を順次に遅延さ
せるための遅延手段としてのＮ−１個（３個）の遅延素
子７、８、９と、入力端子１に接続された最初のタップ
ライン１０及び遅延素子７、８、９の出力端子に接続さ
れた後段のタップライン１１、１２、１３に接続された
Ｎ個（４個）の係数乗算器１４、１５、１６、１７と、
各乗算器１４、１５、１６、１７の出力を加算する加算
器１９とから成る。図示の都合上、タップラインはＮ＝
４個とされているが、実際には１０２４個のように更に
多く有する。乗算器１４〜１７に係数ｗ０、ｗ１、
ｗ２、ｗ３を更新して供給する係数更新手段１９は誤差
演算回路としての減算器２０に接続されている他に、フ
ィルタ６のタップライン１０〜１３に接続されている。
減算器２０の一方の入力端子は基準信号即ち望みの信号
ｄ（ｔ）を供給するためのラインに接続され、他方の入
力端子はトランスバーサルフィルタ６の出力ライン即ち
加算器１８の出力ラインに接続されている。なお、図１
の装置は実際にはＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌ
Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）コンピュータシステムで構成さ
れている。
【０００３】加算器１８からは次の出力ｙ（ｔ）が得ら
れる。 ｙ（ｔ）＝ｗ０（ｔ）ｘ（ｔ）＋ｗ１（ｔ）ｘ（ｔ−
１）＋ｗ２（ｔ）ｘ（ｔ−２）＋ｗ３（ｔ）ｘ（ｔ−
３） これをＮ個の乗算器を有する一般式で示すと次式にな
る。 ｙ（ｔ）＝ｗ０（ｔ）ｘ（ｔ）＋ｗ１（ｔ）ｘ（ｔ−１）…ｗＮ−１（ｔ）ｘ （ｔ−Ｎ＋１） （１） なお、ｔ−Ｎ＋１はｔ−（Ｎ−１）を示している。減算
器２０からは次式の誤差出力ｅ（ｔ）即ちエラー信号が
得られる。 ｅ（ｔ）＝ｄ（ｔ）−ｙ（ｔ） （２） フィルタ６の係数ｗ０〜ｗＮ−１即ちｗ０〜ｗ３は誤差
出力ｅ（ｔ）を最小にするように制御される。図１をエ
コーキャンセラに適用すると仮定すれば、フィルタ６に
よって擬似エコーを作り、減算器２０において未知のシ
ステム２の出力のエコーを擬似エコーで相殺する。
れる。 ｙ（ｔ）＝ｗ０（ｔ）ｘ（ｔ）＋ｗ１（ｔ）ｘ（ｔ−
１）＋ｗ２（ｔ）ｘ（ｔ−２）＋ｗ３（ｔ）ｘ（ｔ−
３） これをＮ個の乗算器を有する一般式で示すと次式にな
る。 ｙ（ｔ）＝ｗ０（ｔ）ｘ（ｔ）＋ｗ１（ｔ）ｘ（ｔ−１）…ｗＮ−１（ｔ）ｘ （ｔ−Ｎ＋１） （１） なお、ｔ−Ｎ＋１はｔ−（Ｎ−１）を示している。減算
器２０からは次式の誤差出力ｅ（ｔ）即ちエラー信号が
得られる。 ｅ（ｔ）＝ｄ（ｔ）−ｙ（ｔ） （２） フィルタ６の係数ｗ０〜ｗＮ−１即ちｗ０〜ｗ３は誤差
出力ｅ（ｔ）を最小にするように制御される。図１をエ
コーキャンセラに適用すると仮定すれば、フィルタ６に
よって擬似エコーを作り、減算器２０において未知のシ
ステム２の出力のエコーを擬似エコーで相殺する。
【０００４】係数更新のためのアルゴリズムとしてＮＬ
ＭＳ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ
Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズム（学習同定法アルゴリズム
Ｉｅａｎｉｎｇ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｍｅ
ｔｈｅｄと呼ぶこともある。）が知られている。ＮＬＭ
Ｓアルゴリズムにおいては、次式によって係数を更新す
る。 ここで、Ｗ（ｔ）は更新前のサンプリング期間における
Ｎ個の係数ｗ０（ｔ）、ｗ１（ｔ）…ｗＮ−１（ｔ）の
ベクトルを示し、転置行列（ｔｒａｎｓｐｏｓｅ ｏｆ
ａ ｍａｔｒｉｘ）を示す記号Ｔを使用して次のように
示すことができる。Ｗ（ｔ）＝｛ｗ０（ｔ）、ｗ
１（ｔ）、ｗ２（ｔ）、…ｗＮ−１（ｔ）｝ＴＷ（ｔ＋
１）は更新後のＮ個の係数のベクトルを示す。Ｘ（ｔ）
はサンプリング時点の異なるＮ個の入力信号ｘ（ｔ）、
ｘ（ｔ−１）、…ｘ（ｔ−Ｎ＋１）のベクトルを示し、
次の式で示されるものである。 Ｘ（ｔ）＝｛ｘ（ｔ）、ｘ（ｔ−１）、…ｘ（ｔ−Ｎ＋
１）｝Ｔ ‖Ｘ（ｔ）‖２ はＸ（ｔ）の内積（ｉｎｎｅｒ ｐｒ
ｏｄｕｃｔ）を示す。ｅ（ｔ）は減算器２０から得られ
る誤差信号であり、次の式で示される。 ｅ（ｔ）＝ε（ｔ）＋ｎ（ｔ） ここで、ｎ（ｔ）はノイズ（観測雑音）であり、ε
（ｔ）は推定誤差信号即ちノイズ成分のない適応フィル
タの純粋な誤差信号であり、次式で示すことができる。 ε（ｔ）＝｛Ｈ−Ｗ（ｔ）｝ＴＸ（ｔ） ここで、Ｈは未知のシステム２の係数である。Ｋはステ
ップゲイン（パラメータ）を示す。上述の式（３）で示
すＮＬＭＳアルゴリズムは、現在のタップ係数に、誤差
信号ｅ（ｔ）を入力信号のベクトルの内積‖Ｘ（ｔ）‖
２で割った値と、現在の入力信号のベクトルＸ（ｔ）を
乗算したものを加算することによって次のタップ係数と
することを意味する。
ＭＳ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ
Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズム（学習同定法アルゴリズム
Ｉｅａｎｉｎｇ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｍｅ
ｔｈｅｄと呼ぶこともある。）が知られている。ＮＬＭ
Ｓアルゴリズムにおいては、次式によって係数を更新す
る。 ここで、Ｗ（ｔ）は更新前のサンプリング期間における
Ｎ個の係数ｗ０（ｔ）、ｗ１（ｔ）…ｗＮ−１（ｔ）の
ベクトルを示し、転置行列（ｔｒａｎｓｐｏｓｅ ｏｆ
ａ ｍａｔｒｉｘ）を示す記号Ｔを使用して次のように
示すことができる。Ｗ（ｔ）＝｛ｗ０（ｔ）、ｗ
１（ｔ）、ｗ２（ｔ）、…ｗＮ−１（ｔ）｝ＴＷ（ｔ＋
１）は更新後のＮ個の係数のベクトルを示す。Ｘ（ｔ）
はサンプリング時点の異なるＮ個の入力信号ｘ（ｔ）、
ｘ（ｔ−１）、…ｘ（ｔ−Ｎ＋１）のベクトルを示し、
次の式で示されるものである。 Ｘ（ｔ）＝｛ｘ（ｔ）、ｘ（ｔ−１）、…ｘ（ｔ−Ｎ＋
１）｝Ｔ ‖Ｘ（ｔ）‖２ はＸ（ｔ）の内積（ｉｎｎｅｒ ｐｒ
ｏｄｕｃｔ）を示す。ｅ（ｔ）は減算器２０から得られ
る誤差信号であり、次の式で示される。 ｅ（ｔ）＝ε（ｔ）＋ｎ（ｔ） ここで、ｎ（ｔ）はノイズ（観測雑音）であり、ε
（ｔ）は推定誤差信号即ちノイズ成分のない適応フィル
タの純粋な誤差信号であり、次式で示すことができる。 ε（ｔ）＝｛Ｈ−Ｗ（ｔ）｝ＴＸ（ｔ） ここで、Ｈは未知のシステム２の係数である。Ｋはステ
ップゲイン（パラメータ）を示す。上述の式（３）で示
すＮＬＭＳアルゴリズムは、現在のタップ係数に、誤差
信号ｅ（ｔ）を入力信号のベクトルの内積‖Ｘ（ｔ）‖
２で割った値と、現在の入力信号のベクトルＸ（ｔ）を
乗算したものを加算することによって次のタップ係数と
することを意味する。
【０００５】適応フィルタでは、係数更新の回数が多く
なるに従って誤差信号ｅ（ｔ）は最小レベルに近づく動
作即ち収束動作が生じる。ステップゲインＫの大きさは
収束特性及び収束誤差に大きく関係する。ステップゲイ
ンＫは０よりも大きく、１以下の値に設定され、Ｋを大
きくすると収束速度が大きくなる反面、推定誤差ε
（ｔ）も大きくなる。逆にＫを小さくすると、推定誤差
ε（ｔ）が小さくなる反面、収束速度が遅くなる。本来
（典型的）のＮＬＭＳアルゴリズムではステップゲイン
Ｋを時間と共に変化させない固定値であるので、収束速
度を速くし、同時に収束誤差を小さくすることはできな
い。
なるに従って誤差信号ｅ（ｔ）は最小レベルに近づく動
作即ち収束動作が生じる。ステップゲインＫの大きさは
収束特性及び収束誤差に大きく関係する。ステップゲイ
ンＫは０よりも大きく、１以下の値に設定され、Ｋを大
きくすると収束速度が大きくなる反面、推定誤差ε
（ｔ）も大きくなる。逆にＫを小さくすると、推定誤差
ε（ｔ）が小さくなる反面、収束速度が遅くなる。本来
（典型的）のＮＬＭＳアルゴリズムではステップゲイン
Ｋを時間と共に変化させない固定値であるので、収束速
度を速くし、同時に収束誤差を小さくすることはできな
い。
【０００６】本来のＮＬＭＳアルゴリズムを改良し、ス
テップゲインＫを時間的に変化させる方法が提案されて
いる。その１つは１９８２年１月に「ＴＨＥ ＴＲＡＮ
ＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＦ ＴＨＥ ＩＥＣＥ ＯＦ Ｊ
ＡＰＡＮ」ＶＯＬ．Ｅ６５，ＮＯ．１における山本、来
山の論文「Ａｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｅｃｈｏ Ｃａｎ
ｃｅｌｌｅｒ ｗｉｔｈ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｓｔｅｐ
Ｇａｉｎ Ｍｅｔｈｏｄ」（以下、単に従来例１と言
う。）であり、他の１つは、１９９２年６月発行の「電
子情報通信学会論文誌」ＶＯＬ．Ｊ７５−Ａ、ＮＯ．６
における藤井、大賀の論文「学習同定法における修正定
数の最適制御」（以下、単に従来例２と言う。）であ
る。
テップゲインＫを時間的に変化させる方法が提案されて
いる。その１つは１９８２年１月に「ＴＨＥ ＴＲＡＮ
ＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＦ ＴＨＥ ＩＥＣＥ ＯＦ Ｊ
ＡＰＡＮ」ＶＯＬ．Ｅ６５，ＮＯ．１における山本、来
山の論文「Ａｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｅｃｈｏ Ｃａｎ
ｃｅｌｌｅｒ ｗｉｔｈ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｓｔｅｐ
Ｇａｉｎ Ｍｅｔｈｏｄ」（以下、単に従来例１と言
う。）であり、他の１つは、１９９２年６月発行の「電
子情報通信学会論文誌」ＶＯＬ．Ｊ７５−Ａ、ＮＯ．６
における藤井、大賀の論文「学習同定法における修正定
数の最適制御」（以下、単に従来例２と言う。）であ
る。
【０００７】従来例１には、２つの適応フィルタの組み
合せでエコーキャンセラを構成することが開示されてい
る。図２は従来例１の技術に基づいて図１と同様な未知
のシステムのモデリングの方式を示す。図２は図１を変
形したものであるので、図２において図１と共通する部
分には同一の符号を付してその説明を省略する。図２の
適応フィルタ装置は第１の適応フィルタ装置２１と第２
の適応フィルタ装置２２との組み合せから成る。第１及
び第２の適応フィルタ装置２１、２２は、図１のフィル
タ６と同一構成のトランスバーサル型フィルタ（適応フ
ィルタ）６ａ、６ｂと、係数更新手段１９ａ、１９ｂ
と、減算器２０ａ、２０ｂを有する。フィルタ６ａ、６
ｂは図１のフィルタ６と同一に構成され、係数更新手段
１９ａ、１９ｂも図１の係数更新手段１９と同様に本来
のＮＬＭＳ法に従うように構成されている。しかし、第
２の適応フィルタ装置２２はステップゲイン演算手段２
３を含んでいる。このステップゲイン演算手段２３は第
１及び第２の減算器２０ａ、２０ｂの出力即ち２つの誤
差信号ｅ１（ｔ）、ｅ２（ｔ）を入力として第２の適応
フィルタ装置２２のためのステップゲインＫを時間的に
変化させ、これを係数更新手段１９ｂに与えている。第
１の適応フィルタ装置２１はステッブゲインＫを１に固
定して本来のＮＬＭＳ法で係数を更新している。ステッ
プゲインＫを１とした収束の速い第１の適応フィルタ装
置２１の誤差信号ｅ（ｔ）から雑音ｎ（ｔ）を推定し、
この推定値に基づいて第２の適応フィルタ装置２２のス
テップゲインＫを制御している。
合せでエコーキャンセラを構成することが開示されてい
る。図２は従来例１の技術に基づいて図１と同様な未知
のシステムのモデリングの方式を示す。図２は図１を変
形したものであるので、図２において図１と共通する部
分には同一の符号を付してその説明を省略する。図２の
適応フィルタ装置は第１の適応フィルタ装置２１と第２
の適応フィルタ装置２２との組み合せから成る。第１及
び第２の適応フィルタ装置２１、２２は、図１のフィル
タ６と同一構成のトランスバーサル型フィルタ（適応フ
ィルタ）６ａ、６ｂと、係数更新手段１９ａ、１９ｂ
と、減算器２０ａ、２０ｂを有する。フィルタ６ａ、６
ｂは図１のフィルタ６と同一に構成され、係数更新手段
１９ａ、１９ｂも図１の係数更新手段１９と同様に本来
のＮＬＭＳ法に従うように構成されている。しかし、第
２の適応フィルタ装置２２はステップゲイン演算手段２
３を含んでいる。このステップゲイン演算手段２３は第
１及び第２の減算器２０ａ、２０ｂの出力即ち２つの誤
差信号ｅ１（ｔ）、ｅ２（ｔ）を入力として第２の適応
フィルタ装置２２のためのステップゲインＫを時間的に
変化させ、これを係数更新手段１９ｂに与えている。第
１の適応フィルタ装置２１はステッブゲインＫを１に固
定して本来のＮＬＭＳ法で係数を更新している。ステッ
プゲインＫを１とした収束の速い第１の適応フィルタ装
置２１の誤差信号ｅ（ｔ）から雑音ｎ（ｔ）を推定し、
この推定値に基づいて第２の適応フィルタ装置２２のス
テップゲインＫを制御している。
【０００８】この従来例１の第２の適応フィルタ装置２
２のためのステップゲインをＫ２とすれば、このＫ２は
次式で決定されている。 但し、ここでσｅ２′２（ｔ）は第２の適応フィルタ装
置２２の減算器２０ｂから得られた誤差信号ｅ２（ｔ）
の平均値を示し、σｎ′２（ｔ）は雑音ｎ（ｔ）の平均
値を示し、次式に従うものである。 σｎ′２（ｔ）＝０．５σｅ１′２（ｔ） （５） ここで、σｅ１′２（ｔ）は第１の適応フィルタ装置２
１の誤差信号ｅ１（ｔ）の平均値である。
２のためのステップゲインをＫ２とすれば、このＫ２は
次式で決定されている。 但し、ここでσｅ２′２（ｔ）は第２の適応フィルタ装
置２２の減算器２０ｂから得られた誤差信号ｅ２（ｔ）
の平均値を示し、σｎ′２（ｔ）は雑音ｎ（ｔ）の平均
値を示し、次式に従うものである。 σｎ′２（ｔ）＝０．５σｅ１′２（ｔ） （５） ここで、σｅ１′２（ｔ）は第１の適応フィルタ装置２
１の誤差信号ｅ１（ｔ）の平均値である。
【０００９】図３は従来例１の式（４）及び式（５）に
従うステップゲイン演算手段２３を等価的に示すブロッ
ク図である。ブロック３１は図２の第１の減算器２０ａ
の出力端子に接続され、式（２）のσｅ１′２（ｔ）を
演算する。ブロック３２はブロック３１の出力に０．５
を乗算して式（２）のσｎ′２（ｔ）を出力する。ブロ
ック３３は平滑するためのローパスフィルタである。こ
のローパスフィルタ３３の３３ａは単位サンプルの遅延
素子を示し、３３ｂはパラメータαの乗算器を示し、３
３ｃは１−αの乗算器を示し、３３ｄは加算器を示す。
パラメータαは０〜１の範囲の値である。ブロック３４
は図１の第２の減算器２０ｂに接続されてσｅ２′
２（ｔ）を求めるものである。３５は式（４）の分子の
減算をするための減算器、３６は式（４）の割算を行う
ための除算器であり、第２のステップゲインＫ２（ｔ）
を出力する。図３において、もし、サンプリングクロッ
ク毎にｅ１（ｔ）及びｅ２（ｔ）が変化すれば第２のス
テップゲインＫ２（ｔ）も変化する。
従うステップゲイン演算手段２３を等価的に示すブロッ
ク図である。ブロック３１は図２の第１の減算器２０ａ
の出力端子に接続され、式（２）のσｅ１′２（ｔ）を
演算する。ブロック３２はブロック３１の出力に０．５
を乗算して式（２）のσｎ′２（ｔ）を出力する。ブロ
ック３３は平滑するためのローパスフィルタである。こ
のローパスフィルタ３３の３３ａは単位サンプルの遅延
素子を示し、３３ｂはパラメータαの乗算器を示し、３
３ｃは１−αの乗算器を示し、３３ｄは加算器を示す。
パラメータαは０〜１の範囲の値である。ブロック３４
は図１の第２の減算器２０ｂに接続されてσｅ２′
２（ｔ）を求めるものである。３５は式（４）の分子の
減算をするための減算器、３６は式（４）の割算を行う
ための除算器であり、第２のステップゲインＫ２（ｔ）
を出力する。図３において、もし、サンプリングクロッ
ク毎にｅ１（ｔ）及びｅ２（ｔ）が変化すれば第２のス
テップゲインＫ２（ｔ）も変化する。
【００１０】図４は図３のブロック３１、３４の詳細を
示す。２乗回路４１は誤差信号ｅ１（ｔ）又はｅ
２（ｔ）の２乗を作成する。Ｌ個（ここでは８個）のタ
ップを有するデイレイライン４２は２乗回路４１の出力
を入力としてＺ−１で示すＬ−１個（７個）遅延素子又
はメモリによってＬ個の遅延時間の異なる出力を送出す
る。加算器４３は各タップの出力を合計して乗算器４４
に送る。乗算器４４は１／Ｌ（ここでは１／８）を乗算
する。図２のＮＬＭＳアルゴリズムに従って式（３）の
Ｗ（ｔ＋１）＝Ｗ（ｔ）＋［Ｋ｛ｅ（ｔ）｝／‖Ｘ
（ｔ）‖２］Ｘ（ｔ）を演算するための係数更新手段１
９ａ、１９ｂは図５に示すように、ステップゲインＫ１
又はＫ２を乗算するためのステップゲインＫ倍回路５０
と、除算器５１と、加算器５２と、４つの２乗回路５
３、５４、５５、５６と、４つの乗算器５７、５８、５
９、６０と、４つの加算器６１、６２、６３、６４と、
３つの係数一時記憶器６５、６６、６７、６８で示すこ
とができる。この係数更新手段１９ａ、１９ｂに所定の
サンプリング周期でｅ（ｔ）、ｘ（ｔ）、ｘ（ｔ−
１）、ｘ（ｔ−２）、ｘ（ｔ−３）を入力させることに
よって４つの係数ｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３を得ることが
できる。なお、第１の係数更新手段１９ａではステップ
ゲインＫ倍回路５０において第１のステップゲインＫ１
＝１が与えられ、第２の係数更新手段１９ｂでは第２の
ステップゲインＫ２が可変される。
示す。２乗回路４１は誤差信号ｅ１（ｔ）又はｅ
２（ｔ）の２乗を作成する。Ｌ個（ここでは８個）のタ
ップを有するデイレイライン４２は２乗回路４１の出力
を入力としてＺ−１で示すＬ−１個（７個）遅延素子又
はメモリによってＬ個の遅延時間の異なる出力を送出す
る。加算器４３は各タップの出力を合計して乗算器４４
に送る。乗算器４４は１／Ｌ（ここでは１／８）を乗算
する。図２のＮＬＭＳアルゴリズムに従って式（３）の
Ｗ（ｔ＋１）＝Ｗ（ｔ）＋［Ｋ｛ｅ（ｔ）｝／‖Ｘ
（ｔ）‖２］Ｘ（ｔ）を演算するための係数更新手段１
９ａ、１９ｂは図５に示すように、ステップゲインＫ１
又はＫ２を乗算するためのステップゲインＫ倍回路５０
と、除算器５１と、加算器５２と、４つの２乗回路５
３、５４、５５、５６と、４つの乗算器５７、５８、５
９、６０と、４つの加算器６１、６２、６３、６４と、
３つの係数一時記憶器６５、６６、６７、６８で示すこ
とができる。この係数更新手段１９ａ、１９ｂに所定の
サンプリング周期でｅ（ｔ）、ｘ（ｔ）、ｘ（ｔ−
１）、ｘ（ｔ−２）、ｘ（ｔ−３）を入力させることに
よって４つの係数ｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３を得ることが
できる。なお、第１の係数更新手段１９ａではステップ
ゲインＫ倍回路５０において第１のステップゲインＫ１
＝１が与えられ、第２の係数更新手段１９ｂでは第２の
ステップゲインＫ２が可変される。
【００１１】次に、従来例１において、今、雑音の平均
が略一定であると仮定して、収束特性を考えてみる。フ
ィルタが動作し始めて、推定が行われる。初めは、タッ
プ係数には適当な数値（好ましくはゼロ）が代入されて
いる。当然ながら、この推定初期における推定誤差は大
きい。従って、式（５）のσｅ２′２（ｔ）も大きい。
式（５）においてσｎ′２（ｔ）に対してσｅ２′
２（ｔ）が大きく、Ｋ２が１に近い値になり、収束速度
が速い。更新回数（推定動作）多くなるにつれて、推定
誤差の平均値は徐々に小さくなって行く。すると、上記
式（４）の分子の値は小さくなって行き、ステップゲイ
ンＫ２は次第に小さくなっていく。そして、最終的な収
束状態においては、推定誤差ε（ｔ）の平均値は雑音ｎ
（ｔ）の平均値に限りなく近くなり、第２のステップゲ
インＫ２は０に非常に近い値となる。なお、雑音が変化
すると、これに応じて推定誤差も大きくなるので、第２
のステップゲインＫ２が負の値をとることはない。
が略一定であると仮定して、収束特性を考えてみる。フ
ィルタが動作し始めて、推定が行われる。初めは、タッ
プ係数には適当な数値（好ましくはゼロ）が代入されて
いる。当然ながら、この推定初期における推定誤差は大
きい。従って、式（５）のσｅ２′２（ｔ）も大きい。
式（５）においてσｎ′２（ｔ）に対してσｅ２′
２（ｔ）が大きく、Ｋ２が１に近い値になり、収束速度
が速い。更新回数（推定動作）多くなるにつれて、推定
誤差の平均値は徐々に小さくなって行く。すると、上記
式（４）の分子の値は小さくなって行き、ステップゲイ
ンＫ２は次第に小さくなっていく。そして、最終的な収
束状態においては、推定誤差ε（ｔ）の平均値は雑音ｎ
（ｔ）の平均値に限りなく近くなり、第２のステップゲ
インＫ２は０に非常に近い値となる。なお、雑音が変化
すると、これに応じて推定誤差も大きくなるので、第２
のステップゲインＫ２が負の値をとることはない。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上述におい
て推定初期から既に雑音が略一定であると仮定したが、
実際には、雑音の平均がステップゲインＫ１＝１の第１
の適応フィルタ装置２１の誤差信号ｅ１（ｔ）に基づい
て求められており、第１の適応フィルタ装置２１は推定
初期において大きな推定誤差を持っている。従って、推
定初期においては、第１の適応フィルタ装置２１に基づ
いて求められた雑音の平均値は真の雑音の平均値に比べ
て大きく異なり、真の値よりも大きくなる。このため、
式（４）の第２のステップゲインＫ２は推定初期におい
て１よりもかなり小さい値になる。この結果、推定初期
や又は未知のシステム２の係数が急激に変化した時に収
束遅延が生じる。
て推定初期から既に雑音が略一定であると仮定したが、
実際には、雑音の平均がステップゲインＫ１＝１の第１
の適応フィルタ装置２１の誤差信号ｅ１（ｔ）に基づい
て求められており、第１の適応フィルタ装置２１は推定
初期において大きな推定誤差を持っている。従って、推
定初期においては、第１の適応フィルタ装置２１に基づ
いて求められた雑音の平均値は真の雑音の平均値に比べ
て大きく異なり、真の値よりも大きくなる。このため、
式（４）の第２のステップゲインＫ２は推定初期におい
て１よりもかなり小さい値になる。この結果、推定初期
や又は未知のシステム２の係数が急激に変化した時に収
束遅延が生じる。
【００１３】従来例２においては、推定初期における収
束遅延を改善するために、収束特性の理論式をもとに雑
音の平均値（分散）を推定している。即ち、ここでは初
めから系の雑音は白色雑音であると仮定して、第２のス
テップゲインＫ２を制御している。しかし、この方法で
は雑音が変化した時に正しい制御ができない。
束遅延を改善するために、収束特性の理論式をもとに雑
音の平均値（分散）を推定している。即ち、ここでは初
めから系の雑音は白色雑音であると仮定して、第２のス
テップゲインＫ２を制御している。しかし、この方法で
は雑音が変化した時に正しい制御ができない。
【００１４】そこで、本発明の目的は、収束遅延が少な
く、雑音の変化に対応でき、未知のシステムの急激の変
化にも対応できる適応フィルタ装置及びステップゲイン
の発生方法を提供することにある。
く、雑音の変化に対応でき、未知のシステムの急激の変
化にも対応できる適応フィルタ装置及びステップゲイン
の発生方法を提供することにある。
【００１５】上記目的を達成するための本発明は、実施
例を示す図面の符号を参照して説明すると、第１の適応
フィルタ手段と、前記第１の適応フィルタ手段のタップ
係数を決定するための第１のタップ係数演算手段と、第
２の適応フィルタ手段と、前記第２の適応フィルタ手段
のタップ数を決定するための第２のタップ係数演算手段
と、前記第１の適応フィルタ手段が発生する第１の誤差
信号即ちエラー信号と前記第２の適応フィルタ手段が発
生する第２の誤差信号即ちエラー信号とに基づいて前記
第２の適応フィルタ手段のタップ係数演算手段のステッ
プゲインの値を求めるステップゲイン演算手段とを備え
た適応フィルタ装置であって、前記ステップゲイン演算
手段は、前記第１の誤差信号の平均値を演算するための
第１の誤差信号平均値演算手段３１と、前記第１の誤差
信号の平均値を所定サンプル数だけ遅延させるための第
１の誤差信号平均値遅延手段７１と、前記第１の誤差信
号の平均値が前記第１の誤差信号平均値遅延手段７１か
ら得られた遅延信号の値以上か否かを判定するための第
１の比較手段７０と、前記第２の誤差信号の平均値を演
算するための第２の誤差信号平均値演算手段３４と、前
記第２の誤差信号の平均値が前記第１の誤差信号の平均
値以上か否かを判定する第２の比較手段７５と、前記第
１の誤差信号の平均値に基づいて前記第１の誤差信号に
含まれている雑音成分の平均値を求める手段７１、７
６、７７と、前記第２の誤差信号の平均値と前記雑音成
分の平均値とに基づいて時間的に変化するステップゲイ
ンを出力する第１のステップゲイン発生手段３５、３６
と、前記第１の比較手段７０の出力と前記第２の比較手
段７５の出力に基づいて、前記第２の誤差信号の平均値
が前記第１の誤差信号の平均値以上であると共に、前記
第１の誤差信号の平均値が前記遅延信号の値以上である
条件が満足しているか否かを判定する判定手段７２と、
前記ステップゲインとして１又はこれに近い固定値を発
生する第２のステップゲイン発生手段７４と、もし、前
記判定手段７２から前記条件を満足することを示す信号
が得られた時には前記第２のステップゲイン発生手段７
４の１又はこれに近い固定値から成るステップゲインを
選択して出力し、もし前記判定手段７２から前記条件を
満足しないことを示す信号が得られた時には、前記第１
のステップゲイン発生手段３５、３６から得られた時間
的に変化するステップゲインを 選択して出力する選択手
段７３とから成ることを特徴とする適応フィルタ装置に
係わるものである。また、ステップゲインを請求項２の
方法で求めることができる。
例を示す図面の符号を参照して説明すると、第１の適応
フィルタ手段と、前記第１の適応フィルタ手段のタップ
係数を決定するための第１のタップ係数演算手段と、第
２の適応フィルタ手段と、前記第２の適応フィルタ手段
のタップ数を決定するための第２のタップ係数演算手段
と、前記第１の適応フィルタ手段が発生する第１の誤差
信号即ちエラー信号と前記第２の適応フィルタ手段が発
生する第２の誤差信号即ちエラー信号とに基づいて前記
第２の適応フィルタ手段のタップ係数演算手段のステッ
プゲインの値を求めるステップゲイン演算手段とを備え
た適応フィルタ装置であって、前記ステップゲイン演算
手段は、前記第１の誤差信号の平均値を演算するための
第１の誤差信号平均値演算手段３１と、前記第１の誤差
信号の平均値を所定サンプル数だけ遅延させるための第
１の誤差信号平均値遅延手段７１と、前記第１の誤差信
号の平均値が前記第１の誤差信号平均値遅延手段７１か
ら得られた遅延信号の値以上か否かを判定するための第
１の比較手段７０と、前記第２の誤差信号の平均値を演
算するための第２の誤差信号平均値演算手段３４と、前
記第２の誤差信号の平均値が前記第１の誤差信号の平均
値以上か否かを判定する第２の比較手段７５と、前記第
１の誤差信号の平均値に基づいて前記第１の誤差信号に
含まれている雑音成分の平均値を求める手段７１、７
６、７７と、前記第２の誤差信号の平均値と前記雑音成
分の平均値とに基づいて時間的に変化するステップゲイ
ンを出力する第１のステップゲイン発生手段３５、３６
と、前記第１の比較手段７０の出力と前記第２の比較手
段７５の出力に基づいて、前記第２の誤差信号の平均値
が前記第１の誤差信号の平均値以上であると共に、前記
第１の誤差信号の平均値が前記遅延信号の値以上である
条件が満足しているか否かを判定する判定手段７２と、
前記ステップゲインとして１又はこれに近い固定値を発
生する第２のステップゲイン発生手段７４と、もし、前
記判定手段７２から前記条件を満足することを示す信号
が得られた時には前記第２のステップゲイン発生手段７
４の１又はこれに近い固定値から成るステップゲインを
選択して出力し、もし前記判定手段７２から前記条件を
満足しないことを示す信号が得られた時には、前記第１
のステップゲイン発生手段３５、３６から得られた時間
的に変化するステップゲインを 選択して出力する選択手
段７３とから成ることを特徴とする適応フィルタ装置に
係わるものである。また、ステップゲインを請求項２の
方法で求めることができる。
【００１６】
【発明の作用及び効果】本発明に従って上記の目的を達
成できる理由を次に説明する。入力信号ｘ（ｔ）と、観
測雑音ｎ（ｔ）が定常な白色雑音で、互いに無相関であ
り、適応フィルタのタップ数Ｎが十分に多いことを前提
とした場合に、ＮＬＭＳ法における収束特性は、例えば
「Ｔ．Ａ．Ｃ．Ｍ．Ｃｌａａｓｅｎ ａｎｄＷ．Ｆ．
Ｇ．Ｍｃｃｋｌｅｎｂｒａｕｋｅｒ，“Ｃｏｍｐａｒｉ
ｓｏｎ ｏｆｔｈｅ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ
Ｔｗｏ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ Ａｄａｐｒｉ
ｖｅ ＦＩＲ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｆｉｌｔｅｒｓ．”
ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｐｅｅｃｈ＆
Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ． Ｖｏｌ． ＡＳＳ
Ｐ−２９．ＮＯ．３（１９８１）．ｐｐ．６７０−６７
８」の論文に従って次式で示すことができる。 但し、ここでσε ２（ｔ）は推定誤差信号（ノイズ成分
を含まない純粋な誤差信号の推定値）の平均値であっ
て、一般にＥ［ε２（ｔ）］で示される。σｎ ２（ｔ）
はノイズ成分の平均値であって、一般にＥ［ｎ
２（ｔ）］で示される。式（６）からステップゲインＫ
＝１の時に適応フィルタの収束速度が最も速いことが判
る。また、適応フィルタの収束後の推定誤差信号の平均
値は次式で示される。
成できる理由を次に説明する。入力信号ｘ（ｔ）と、観
測雑音ｎ（ｔ）が定常な白色雑音で、互いに無相関であ
り、適応フィルタのタップ数Ｎが十分に多いことを前提
とした場合に、ＮＬＭＳ法における収束特性は、例えば
「Ｔ．Ａ．Ｃ．Ｍ．Ｃｌａａｓｅｎ ａｎｄＷ．Ｆ．
Ｇ．Ｍｃｃｋｌｅｎｂｒａｕｋｅｒ，“Ｃｏｍｐａｒｉ
ｓｏｎ ｏｆｔｈｅ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ
Ｔｗｏ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ Ａｄａｐｒｉ
ｖｅ ＦＩＲ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｆｉｌｔｅｒｓ．”
ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｐｅｅｃｈ＆
Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ． Ｖｏｌ． ＡＳＳ
Ｐ−２９．ＮＯ．３（１９８１）．ｐｐ．６７０−６７
８」の論文に従って次式で示すことができる。 但し、ここでσε ２（ｔ）は推定誤差信号（ノイズ成分
を含まない純粋な誤差信号の推定値）の平均値であっ
て、一般にＥ［ε２（ｔ）］で示される。σｎ ２（ｔ）
はノイズ成分の平均値であって、一般にＥ［ｎ
２（ｔ）］で示される。式（６）からステップゲインＫ
＝１の時に適応フィルタの収束速度が最も速いことが判
る。また、適応フィルタの収束後の推定誤差信号の平均
値は次式で示される。
【００１７】式（６）にＫ＝１を代入して第１の適応フ
ィルタ装置の推定誤差信号の平均値（分散）を求めると
次式になる。但し、ここで雑音は定常であって、時刻ｔ
におけるノイズの平均値σｎ ２（ｔ）と時刻ｔ−Ｎに於
けるノイズ平均値σｎ ２（ｔ−Ｎ）とが等しくあり、こ
の定常のノイズの平均値がσｎ ２であると仮定する。 式（８）から時刻ｔの推定誤差信号の平均値σ
ε１ ２（ｔ）とタッブ数Ｎと同じサンプル数だけ前の推
定誤差信号の平均値σε１ ２（ｔ−Ｎ）の差は次式で示
される。 式（９）の等号の関係は定常状態の時に成立する。一方
定常状態ではない推定初期においては、係数更新により
推定誤差信号の平均値は減少することから、式（９）の
右辺第１項は次式で示される。 また、式（８）の左辺は次式で示される。 式（６）に基づいて誤差信号ｅ１（ｔ）の平均値σｅ１
２（ｔ）をσｅ ２（ｔ）＝σε ２（ｔ）＋σｎ ２（ｔ）
の式で示すことができ、これから得られるσ
ε１ ２（ｔ）＝σｅ１ ２（ｔ）−σｎ ２（ｔ）を式（１
１）に代入して推定初期の雑音の平均値を示す次式を得
ることができる。 また、第１の適応フィルタ装置の収束後においては誤差
の平均が一定となり、式（１０）の左辺と右辺とが等し
くなることから、定常状態における雑音の平均値を次式
で示すことができる。
ィルタ装置の推定誤差信号の平均値（分散）を求めると
次式になる。但し、ここで雑音は定常であって、時刻ｔ
におけるノイズの平均値σｎ ２（ｔ）と時刻ｔ−Ｎに於
けるノイズ平均値σｎ ２（ｔ−Ｎ）とが等しくあり、こ
の定常のノイズの平均値がσｎ ２であると仮定する。 式（８）から時刻ｔの推定誤差信号の平均値σ
ε１ ２（ｔ）とタッブ数Ｎと同じサンプル数だけ前の推
定誤差信号の平均値σε１ ２（ｔ−Ｎ）の差は次式で示
される。 式（９）の等号の関係は定常状態の時に成立する。一方
定常状態ではない推定初期においては、係数更新により
推定誤差信号の平均値は減少することから、式（９）の
右辺第１項は次式で示される。 また、式（８）の左辺は次式で示される。 式（６）に基づいて誤差信号ｅ１（ｔ）の平均値σｅ１
２（ｔ）をσｅ ２（ｔ）＝σε ２（ｔ）＋σｎ ２（ｔ）
の式で示すことができ、これから得られるσ
ε１ ２（ｔ）＝σｅ１ ２（ｔ）−σｎ ２（ｔ）を式（１
１）に代入して推定初期の雑音の平均値を示す次式を得
ることができる。 また、第１の適応フィルタ装置の収束後においては誤差
の平均が一定となり、式（１０）の左辺と右辺とが等し
くなることから、定常状態における雑音の平均値を次式
で示すことができる。
【００１８】本発明では、式（１２）及び（１３）を参
考にして、雑音の平均値を次式に従って推定しする。 次に、上記式（１４）による雑音の平均値σｎ′
２（ｔ）を使用して図６に示す本発明の第２の適応フィ
ルタ装置２２の第２のステップゲインＫ２の決定方法を
説明する。 であるならば、第２のステップゲインＫ２（ｔ）＝１と
する。式（１５）の条件以外の時には第２のステップゲ
インＫ２（ｔ）を次式に従って決定する。 但し、もし、 を満足していない時には とする。なお、σｅ１′２（ｔ）及びσｅ２′２（ｔ）
は次式によって示される誤差信号の平均値である。 ｊ＝Ｌ−１までの総和を示す。また、αは０〜１の値の
パラメータである。
考にして、雑音の平均値を次式に従って推定しする。 次に、上記式（１４）による雑音の平均値σｎ′
２（ｔ）を使用して図６に示す本発明の第２の適応フィ
ルタ装置２２の第２のステップゲインＫ２の決定方法を
説明する。 であるならば、第２のステップゲインＫ２（ｔ）＝１と
する。式（１５）の条件以外の時には第２のステップゲ
インＫ２（ｔ）を次式に従って決定する。 但し、もし、 を満足していない時には とする。なお、σｅ１′２（ｔ）及びσｅ２′２（ｔ）
は次式によって示される誤差信号の平均値である。 ｊ＝Ｌ−１までの総和を示す。また、αは０〜１の値の
パラメータである。
【００１９】上述の式（１６）〜（１９）によって次の
結論を導き出すことができる。雑音を推定するための第
１の適応フィルタ装置２１が収束しているかどうかを、
タップ数Ｎに相当するサンプル数だけ前の時点ｔ−Ｎの
誤差信号の平均値σｅ１′２（ｔ−Ｎ）と現在の誤差信
号の平均値σｅ２′２（ｔ）に基づいて判断する。判断
の結果、第１の適応フィルタ装置２１が収束していない
場合には、強制的に第２の適応フィルタ装置２２の第２
のステップゲインＫ２を１又はこれに近い値に固定す
る。こうすることによって、従来技術が抱えていた推定
初期の収束遅延を防ぎ、より高速且つ従来技術と同等な
収束誤差を実現する。
結論を導き出すことができる。雑音を推定するための第
１の適応フィルタ装置２１が収束しているかどうかを、
タップ数Ｎに相当するサンプル数だけ前の時点ｔ−Ｎの
誤差信号の平均値σｅ１′２（ｔ−Ｎ）と現在の誤差信
号の平均値σｅ２′２（ｔ）に基づいて判断する。判断
の結果、第１の適応フィルタ装置２１が収束していない
場合には、強制的に第２の適応フィルタ装置２２の第２
のステップゲインＫ２を１又はこれに近い値に固定す
る。こうすることによって、従来技術が抱えていた推定
初期の収束遅延を防ぎ、より高速且つ従来技術と同等な
収束誤差を実現する。
【００２０】
【実施例】次に、図６〜図１１を参照して本発明の実施
例に係わる適応フィルタ装置を説明する。但し、従来例
と共通する部分については説明を省略する。本発明に従
う適応フィルタ装置の基本的構成は従来例１と同一の図
２である。しかし、図２のステップゲイン演算手段２３
の内容が本発明と従来例１とでは相違している。即ち、
ステッブゲイン演算手段２３は、従来例１では図３のよ
うに構成されているのに対し、本実施例では図６に示す
ように構成されている。なお、実施例の適応フィルタ装
置の説明においても、図２を参照することにする。図６
のステップゲイン演算手段における３１は第１の誤差信
号平均値演算手段であって、図３と同様にσｅ１′
２（ｔ）演算回路を示し、第１の減算器２０ａに接続さ
れる。３４は第２の誤差信号平均値演算手段であって、
σｅ２′２（ｔ）演算回路を示し、第２の減算器２０ｂ
に接続される。各演算回路３１、３４は図４に示すよう
に構成されている。σｅ１′２（ｔ）≧σｅ１′２（ｔ
−Ｎ）を判定する第１の比較器７０の一方の入力端子は
演算回路３１に接続され、他方の入力端子は第１の誤差
信号平均値遅延手段としてのＮ−１個（ここでは３個）
の単位遅延素子７１を介して演算回路３１に接続されて
いる。比較器７０の出力は判定手段としてのＡＮＤゲー
ト７２を介してステップゲイン選択手段としてのスイッ
チ７３の制御端子に接続され、スイッチ７３の接点ａ、
ｂの切換に使用される。なお、スイッチ７３の一方の接
点ａは第１のステップゲイン発生手段としての除算器３
６に接続され、他方の接点ｂは第２のステップゲインＫ
２として１を与える回路７４即ち、第２のステップゲイ
ン発生手段に接続されている。第２の比較手段としての
比較器７５の一方の入力端子は演算回路３１に接続さ
れ、他方の入力端子は演算回路３２に接続され、
σｅ１′２（ｔ）≦σｅ２′２（ｔ）を判断し、この条
件を満足した時にＡＮＤゲート７２に高レベル信号を送
る。この結果、式（１５）に示すσｅ１′２（ｔ）≦σ
ｅ２′２の条件とσｅ１′２（ｔ）≧σｅ２′２（ｔ−
Ｎ）の条件との両方を満足した時にスイッチ７３の接点
ｂがオンになり、Ｋ２＝１が選択され、その他の場合は
除算３６の出力が選択される。
例に係わる適応フィルタ装置を説明する。但し、従来例
と共通する部分については説明を省略する。本発明に従
う適応フィルタ装置の基本的構成は従来例１と同一の図
２である。しかし、図２のステップゲイン演算手段２３
の内容が本発明と従来例１とでは相違している。即ち、
ステッブゲイン演算手段２３は、従来例１では図３のよ
うに構成されているのに対し、本実施例では図６に示す
ように構成されている。なお、実施例の適応フィルタ装
置の説明においても、図２を参照することにする。図６
のステップゲイン演算手段における３１は第１の誤差信
号平均値演算手段であって、図３と同様にσｅ１′
２（ｔ）演算回路を示し、第１の減算器２０ａに接続さ
れる。３４は第２の誤差信号平均値演算手段であって、
σｅ２′２（ｔ）演算回路を示し、第２の減算器２０ｂ
に接続される。各演算回路３１、３４は図４に示すよう
に構成されている。σｅ１′２（ｔ）≧σｅ１′２（ｔ
−Ｎ）を判定する第１の比較器７０の一方の入力端子は
演算回路３１に接続され、他方の入力端子は第１の誤差
信号平均値遅延手段としてのＮ−１個（ここでは３個）
の単位遅延素子７１を介して演算回路３１に接続されて
いる。比較器７０の出力は判定手段としてのＡＮＤゲー
ト７２を介してステップゲイン選択手段としてのスイッ
チ７３の制御端子に接続され、スイッチ７３の接点ａ、
ｂの切換に使用される。なお、スイッチ７３の一方の接
点ａは第１のステップゲイン発生手段としての除算器３
６に接続され、他方の接点ｂは第２のステップゲインＫ
２として１を与える回路７４即ち、第２のステップゲイ
ン発生手段に接続されている。第２の比較手段としての
比較器７５の一方の入力端子は演算回路３１に接続さ
れ、他方の入力端子は演算回路３２に接続され、
σｅ１′２（ｔ）≦σｅ２′２（ｔ）を判断し、この条
件を満足した時にＡＮＤゲート７２に高レベル信号を送
る。この結果、式（１５）に示すσｅ１′２（ｔ）≦σ
ｅ２′２の条件とσｅ１′２（ｔ）≧σｅ２′２（ｔ−
Ｎ）の条件との両方を満足した時にスイッチ７３の接点
ｂがオンになり、Ｋ２＝１が選択され、その他の場合は
除算３６の出力が選択される。
【００２１】遅延素子７１の出力に接続された０．５乗
算器７６は式（１８）の０．５σｅ１′２（ｔ−Ｎ）を
得るものであり、演算回路３１と乗算器７６に接続され
た減算器７７は式（１８）の左辺の演算をなすものであ
り、一方の入力端子が減算器７７に接続され、他方の入
力端子がゼロを示すデータライン（グランド）に接続さ
れた比較器７８は式（１８）の判定を行うものであり、
式（１−８）の条件を満足している時には比較器７８は
スイッチ７９を接点ｂに投入し、満足していない時には
接点ａに投入する。スイッチ７９の接点ｂはゼロを示す
ライン（グラン ド）に接続されているので、これかオン
の時にはゼロを示すデータがローパスフィルタ回路３３
に送られる。スイッチ７９の接点ａは減算器７７に接続
されているので、これがオンの時には減算器７７から得
られるσｎ′２（ｔ）＝σｅ１′２（ｔ）−０．５σ
ｅ１′２（ｔ−Ｎ）で示されるノイズ平均値が送出され
る。スイッチ７９の出力段の振動除去用ローパスフィル
タ３３、除算器３６は図３で同一符号で示すものと同様
な機能を有する。即ちローパスフィルタ回路３３はασ
ｎ′２（ｔ）＋（１−α）σｎａ′２（ｔ−１）の演算
を行い、平滑されたノイズ平均値σｎａ′２を出力す
る。ここで、αは図３と同様に０〜１の値のパラメー
タ、σｎａ′２（ｔ−１）は１サンプル前のフィルタ回
路３３の出力を示す。フィルタ回路３３とブロック３４
とに接続された減算器３５は、式（１６）の分子を求め
るものであって、σｅ２′２（ｔ）−σｎａ′２（ｔ）
を演算する。減算器３５と演算回路３４に接続された除
算器３６は、式（１６）の演算を行って第２のステップ
ゲインＫ２（ｔ）を出力するものである。
算器７６は式（１８）の０．５σｅ１′２（ｔ−Ｎ）を
得るものであり、演算回路３１と乗算器７６に接続され
た減算器７７は式（１８）の左辺の演算をなすものであ
り、一方の入力端子が減算器７７に接続され、他方の入
力端子がゼロを示すデータライン（グランド）に接続さ
れた比較器７８は式（１８）の判定を行うものであり、
式（１−８）の条件を満足している時には比較器７８は
スイッチ７９を接点ｂに投入し、満足していない時には
接点ａに投入する。スイッチ７９の接点ｂはゼロを示す
ライン（グラン ド）に接続されているので、これかオン
の時にはゼロを示すデータがローパスフィルタ回路３３
に送られる。スイッチ７９の接点ａは減算器７７に接続
されているので、これがオンの時には減算器７７から得
られるσｎ′２（ｔ）＝σｅ１′２（ｔ）−０．５σ
ｅ１′２（ｔ−Ｎ）で示されるノイズ平均値が送出され
る。スイッチ７９の出力段の振動除去用ローパスフィル
タ３３、除算器３６は図３で同一符号で示すものと同様
な機能を有する。即ちローパスフィルタ回路３３はασ
ｎ′２（ｔ）＋（１−α）σｎａ′２（ｔ−１）の演算
を行い、平滑されたノイズ平均値σｎａ′２を出力す
る。ここで、αは図３と同様に０〜１の値のパラメー
タ、σｎａ′２（ｔ−１）は１サンプル前のフィルタ回
路３３の出力を示す。フィルタ回路３３とブロック３４
とに接続された減算器３５は、式（１６）の分子を求め
るものであって、σｅ２′２（ｔ）−σｎａ′２（ｔ）
を演算する。減算器３５と演算回路３４に接続された除
算器３６は、式（１６）の演算を行って第２のステップ
ゲインＫ２（ｔ）を出力するものである。
【００２２】図７〜図１０に計算機シミュレーションの
結果を示す。図７〜図１０において実線で示す特性線Ａ
は本実施例を示し、点線で示す特性線Ｂは従来例１を示
す。シミュレーションの条件は次の通りである。 （ａ） 未知のシステム２としてはフィルタ６と同一の
ＦＩＲ型回路を使用し、タップ数を１０２４とした。 （ｂ） 第１及び第２のフィルタ６ａ、６ｂのタップ数
を１０２４とし、係数の初期値はゼロとした。 （ｃ） 図４のタップ数Ｌ＝３００、パラメータαは
０．００１とした。 （ｄ） ｘ（ｔ）及びｎ（ｔ）を白色雑音（平均値０）
とした。推定誤差は次式を使用して求めた。 Ｅ（ｔ）＝（‖Ｗ（ｔ）−Ｈ‖２）／‖Ｈ‖２ 但し、Ｈは未知のシステム２のフィルタ回路の係数、即
ち図１のフィルタ６の係数ｗの代りに与えられたもので
ある。
結果を示す。図７〜図１０において実線で示す特性線Ａ
は本実施例を示し、点線で示す特性線Ｂは従来例１を示
す。シミュレーションの条件は次の通りである。 （ａ） 未知のシステム２としてはフィルタ６と同一の
ＦＩＲ型回路を使用し、タップ数を１０２４とした。 （ｂ） 第１及び第２のフィルタ６ａ、６ｂのタップ数
を１０２４とし、係数の初期値はゼロとした。 （ｃ） 図４のタップ数Ｌ＝３００、パラメータαは
０．００１とした。 （ｄ） ｘ（ｔ）及びｎ（ｔ）を白色雑音（平均値０）
とした。推定誤差は次式を使用して求めた。 Ｅ（ｔ）＝（‖Ｗ（ｔ）−Ｈ‖２）／‖Ｈ‖２ 但し、Ｈは未知のシステム２のフィルタ回路の係数、即
ち図１のフィルタ６の係数ｗの代りに与えられたもので
ある。
【００２３】図７及び図８は雑音の平均値（分散）を
０．１とし、２０，０００回の点で未知のシステム２の
係数Ｈの符号を反転した場合の収束特性を示す。図９及
び図１０は推定開始（更新開始）から２５，０００回、
及び４０，０００回の点で雑音の平均値を０．１から
０．４へ、また０．４から０．１に変化させた場合を示
す。図７〜図１０から明らかなように、本実施例によれ
ば、収束特性が改善される。
０．１とし、２０，０００回の点で未知のシステム２の
係数Ｈの符号を反転した場合の収束特性を示す。図９及
び図１０は推定開始（更新開始）から２５，０００回、
及び４０，０００回の点で雑音の平均値を０．１から
０．４へ、また０．４から０．１に変化させた場合を示
す。図７〜図１０から明らかなように、本実施例によれ
ば、収束特性が改善される。
【００２４】本実施例の適応フィルタ装置を、図１１に
示すように電話回線のハイブリッド回路８１、８２の間
に接続してエコーキャンセラとして使用することができ
る。
示すように電話回線のハイブリッド回路８１、８２の間
に接続してエコーキャンセラとして使用することができ
る。
【００２５】
【変形例】本発明は上述の実施例に係わるものでなく、
変形可能なものである。例えば、本実施例ではコンピュ
ータシステムのソフトウエアによって適応フィルタ装置
を構成しているが、個別回路で構成することもできる。
また、遅延素子７〜９をメモリあるいはシフトレジスタ
とすることができる。また、第１の適応フィルタ装置２
１のスラップゲインＫの値は１であることが望ましい
が、必要に応じて０．５〜１．０の範囲の値に設定する
ことができる。
変形可能なものである。例えば、本実施例ではコンピュ
ータシステムのソフトウエアによって適応フィルタ装置
を構成しているが、個別回路で構成することもできる。
また、遅延素子７〜９をメモリあるいはシフトレジスタ
とすることができる。また、第１の適応フィルタ装置２
１のスラップゲインＫの値は１であることが望ましい
が、必要に応じて０．５〜１．０の範囲の値に設定する
ことができる。
【図１】従来の適応フィルタ装置を等価的に示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】従来例及び本発明の実施例の適応フィルタ装置
を等価的に示すブロック図である。
を等価的に示すブロック図である。
【図３】従来のステップゲイン演算手段を等価的に示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】図３の誤差信号の平均値を求める回路を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図５】図２の係数更新手段を等価的に示すブロック図
である。
である。
【図６】本発明の実施例に従うステップゲイン演算手段
を等価的に示すブロック図である。
を等価的に示すブロック図である。
【図７】実施例及び従来例の係数更新回数とステップゲ
インとの関係を示す図である。
インとの関係を示す図である。
【図８】実施例及び従来例の係数更新回数と推定誤差と
の関係を示す図である。
の関係を示す図である。
【図９】本実施例と従来例の係数更新回数とステップゲ
インとの関係を示す図である。
インとの関係を示す図である。
【図１０】本実施例と従来例の係数更新回数と推定誤差
との関係を示す図である。
との関係を示す図である。
【図１１】本実施例の適応フィルタ装置をエコーキャン
セラとして電話回線に接続した回路を示すブロック図で
ある。
セラとして電話回線に接続した回路を示すブロック図で
ある。
６ａ、６ｂ 第１及び第２のフィルタ ２１、２２ 第１及び第２の適応フィルタ装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 笹瀬 巌 神奈川県横浜市港北区箕輪町 ２−20− 32−602 (72)発明者 高橋 潔 東京都武蔵野市中町３丁目７番３号 テ イアック株式会社内 (56)参考文献 特開 平５−145379（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−190396（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−220530（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−197129（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−327559（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H03H 21/00 H04B 3/20 - 3/23
Claims (2)
- 【請求項１】 第１の適応フィルタ手段と、前記第１の
適応フィルタ手段のタップ係数を決定するための第１の
タップ係数演算手段と、第２の適応フィルタ手段と、前
記第２の適応フィルタ手段のタップ数を決定するための
第２のタップ係数演算手段と、前記第１の適応フィルタ
手段が発生する第１の誤差信号と前記第２の適応フィル
タ手段が発生する第２の誤差信号とに基づいて前記第２
の適応フィルタ手段のタップ係数演算手段のステップゲ
インの値を求めるステップゲイン演算手段とを備えた適
応フィルタ装置であって、 前記ステップゲイン演算手段は、 前記第１の誤差信号の平均値を演算するための第１の誤
差信号平均値演算手段（３１）と、 前記第１の誤差信号の平均値を所定サンプル数だけ遅延
させるための第１の誤差信号平均値遅延手段（７１）
と、前記第１の誤差信号の平均値が前記第１の誤差信号平均
値遅延手段（７１）から得られた遅延信号の値以上か否
かを判定するための第１の比較手段（７０）と、 前記第２の誤差信号の平均値を演算するための第２の誤
差信号平均値演算手段（３４）と、 前記第２の誤差信号の平均値が前記第１の誤差信号の平
均値以上か否かを判定する第２の比較手段（７５）と、 前記第１の誤差信号の平均値に基づいて前記第１の誤差
信号に含まれている雑音成分の平均値を求める手段（７
１、７６、７７）と、 前記第２の誤差信号の平均値と前記雑音成分の平均値と
に基づいて時間的に変化するステップゲインを出力する
第１のステップゲイン発生手段（３５、３６）と、 前記第１の比較手段（７０）の出力と前記第２の比較手
段（７５）の出力に基づいて、前記第２の誤差信号の平
均値が前記第１の誤差信号の平均値以上である と共に、
前記第１の誤差信号の平均値が前記遅延信号の値以上で
ある条件が満足しているか否かを判定する判定手段（７
２）と、 前記ステップゲインとして１又はこれに近い固定値を発
生する第２のステップゲイン発生手段（７４）と、 もし、前記判定手段（７２）から前記条件を満足するこ
とを示す信号が得られた時には前記第２のステップゲイ
ン発生手段（７４）の１又はこれに近い固定値から成る
ステップゲインを選択して出力し、もし前記判定手段
（７２）から前記条件を満足しないことを示す信号が得
られた時には、前記第１のステップゲイン発生手段（３
５、３６）から得られた時間的に変化するステップゲイ
ンを選択して出力する選択手段（７３）と から成ること
を特徴とする適応フィルタ装置。 - 【請求項２】 第１の適応フィルタ手段と、前記第１の
適応フィルタ手段のタップ係数を決定するための第１の
タップ係数演算手段と、第２の適応フィルタ手段と、前
記第２の適応フィルタ手段のタップ数を決定するための
第２のタップ係数演算手段と、前記第１の適応フィルタ
手段が発生する第１の誤差信号と前記第２の適応フィル
タ手段が発生する第２の誤差信号とに基づいて前記第２
の適応フィルタ手段のタップ係数演算手段のステップゲ
インの値を求めるステップゲイン演算手段とを備えた適
応フィルタ装置における前記ステップゲイン演算手段か
らステップゲインを発生させる方法であって、 前記第１の誤差信号の平均値を演算するステップと、 前記第１の誤差信号の平均値を所定サンプル数だけ遅延
させるステップと、 前記第１の誤差信号の平均値が前記第１の誤差信号の平
均値の遅延信号の値以上か否かを判定する第１の 判定ス
テップと、前記第２の誤差信号の平均値を演算する ステップと、前記第２の誤差信号の平均値が前記第１の誤差信号の平
均値以上か否かを判定する第２の判定ステップと、 前記第１の誤差信号の平均値に基づいて前記第１の誤差
信号に含まれている雑音成分の平均値を求めるステップ
と、 前記第２の誤差信号の平均値と前記雑音成分の平均値と
に基づいて時間的に変 化するステップゲインを出力する
第１のステップゲインを求めるステップと、 前記第１の判定ステップの結果と前記第２の判定ステッ
プの結果に基づいて、前記第２の誤差信号の平均値が前
記第１の誤差信号の平均値以上であると共に、前記第１
の誤差信号の平均値が前記遅延信号の値以上である条件
が満足しているか否かを判定する第３の判定ステップ
と、 前記ステップゲインとして１又はこれに近い固定値を用
意するステップと、 もし、前記 第３の判定ステップにおいて前記条件を満足
することを示す信号が得られた時には前記１又はこれに
近い固定値から成るステップゲインを選択して出力し、
もし前記第３の判定ステップにおいて前記条件を満足し
ないことを示す信号が得られた時には、前記時間的に変
化するステップゲインを選択して出力するステップとを
備えていることを特徴とするステップゲインの発生方
法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5345224A JP3068996B2 (ja) | 1993-12-21 | 1993-12-21 | 適応フィルタ装置及びそのステップゲインの発生方法 |
| US08/262,478 US5535149A (en) | 1993-12-21 | 1994-06-20 | Duplex adaptive digital filter and method of operation |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5345224A JP3068996B2 (ja) | 1993-12-21 | 1993-12-21 | 適応フィルタ装置及びそのステップゲインの発生方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07176991A JPH07176991A (ja) | 1995-07-14 |
| JP3068996B2 true JP3068996B2 (ja) | 2000-07-24 |
Family
ID=18375143
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5345224A Expired - Lifetime JP3068996B2 (ja) | 1993-12-21 | 1993-12-21 | 適応フィルタ装置及びそのステップゲインの発生方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5535149A (ja) |
| JP (1) | JP3068996B2 (ja) |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2685031B2 (ja) * | 1995-06-30 | 1997-12-03 | 日本電気株式会社 | 雑音消去方法及び雑音消去装置 |
| JP3199155B2 (ja) * | 1995-10-18 | 2001-08-13 | 日本電信電話株式会社 | 反響消去装置 |
| US5978473A (en) * | 1995-12-27 | 1999-11-02 | Ericsson Inc. | Gauging convergence of adaptive filters |
| JP2921472B2 (ja) * | 1996-03-15 | 1999-07-19 | 日本電気株式会社 | 音声および雑音の除去装置、音声認識装置 |
| JP3139405B2 (ja) * | 1997-02-28 | 2001-02-26 | 日本電気株式会社 | エコーキャンセラ |
| KR100268455B1 (ko) * | 1997-11-18 | 2000-10-16 | 윤종용 | 비선형 동적 시스템의 신호들을 위한 필터링 방법 |
| JP3230482B2 (ja) | 1998-03-13 | 2001-11-19 | 日本電気株式会社 | 適応等化器 |
| JP2000324024A (ja) | 1999-05-10 | 2000-11-24 | Mitsubishi Electric Corp | 適応等化器およびその設計方法 |
| US6385857B1 (en) * | 1999-06-21 | 2002-05-14 | Bechtel Bwxt Idaho Llc. | Position detectors, methods of detecting position, and methods of providing positional detectors |
| US6229297B1 (en) * | 1999-06-30 | 2001-05-08 | Hewlett-Packard Company | Device for determining the position of an object relative to a surface |
| US7689637B1 (en) * | 2000-05-04 | 2010-03-30 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Adaptive filtering method and related device |
| US6804204B2 (en) * | 2000-12-08 | 2004-10-12 | Topic Semiconductor Corp. | Apparatus for a digital echo canceller and method therefor |
| JP5016551B2 (ja) * | 2007-05-11 | 2012-09-05 | ティーオーエー株式会社 | エコーキャンセラ |
| DE102007022978A1 (de) * | 2007-05-15 | 2008-11-20 | Atmel Germany Gmbh | Korrelationsvorrichtung |
| WO2009038182A1 (ja) * | 2007-09-20 | 2009-03-26 | Nec Corporation | システム同定装置及びシステム同定方法 |
| JP4719264B2 (ja) * | 2008-11-27 | 2011-07-06 | 日本無線株式会社 | 回り込み低減装置 |
| JP5288500B2 (ja) * | 2010-11-12 | 2013-09-11 | Ｎｅｃインフロンティア株式会社 | ハンズフリー電話装置、ハンズフリー通話方法及びハンズフリー通話プログラム |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| NL163926C (nl) * | 1970-03-12 | 1980-10-15 | Siemens Ag | Groep van echo-onderdrukkingsinrichtingen. |
| US4021623A (en) * | 1975-10-23 | 1977-05-03 | Communications Satellite Corporation (Comsat) | Automatic H-register clear for prevention of erroneous convolution in digital adaptive echo canceller |
| JPS5829012B2 (ja) * | 1978-05-16 | 1983-06-20 | ケイディディ株式会社 | エコ−制御方式 |
| JPS56153850A (en) * | 1980-04-28 | 1981-11-28 | Kokusai Denshin Denwa Co Ltd <Kdd> | Echo control system |
| JPH03262939A (ja) * | 1990-03-14 | 1991-11-22 | Fujitsu Ltd | エコー経路変動検出方法およびその装置 |
| JP2836277B2 (ja) * | 1991-03-14 | 1998-12-14 | 国際電信電話株式会社 | エコーキャンセル装置 |
| JP2794999B2 (ja) * | 1991-08-14 | 1998-09-10 | 国際電信電話株式会社 | エコーキャンセル方式 |
| JP2853455B2 (ja) * | 1992-05-15 | 1999-02-03 | ケイディディ株式会社 | エコーキャンセラ |
-
1993
- 1993-12-21 JP JP5345224A patent/JP3068996B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1994
- 1994-06-20 US US08/262,478 patent/US5535149A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5535149A (en) | 1996-07-09 |
| JPH07176991A (ja) | 1995-07-14 |
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