JPH08248070A

JPH08248070A - 周波数スペクトル分析装置

Info

Publication number: JPH08248070A
Application number: JP7077434A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Itahara; 弘板原; Takashi Seike; 高志清家
Original assignee: Anritsu Corp
Current assignee: Anritsu Corp
Priority date: 1995-03-08
Filing date: 1995-03-08
Publication date: 1996-09-27
Also published as: US5706202A

Abstract

(57)【要約】【目的】ＤＦＴ（離散フーリエ変換）フィルタバンク
を利用するとともに、入力信号の振幅のピーク値を検出
できる周波数スペクトル分析装置に関する。【構成】入力信号は時系列信号生成回路１１で標本化
されて時系列信号に変換される。そして、その時系列信
号はメモリ１２に記憶される。ＤＦＴフィルタバンク１
５は、制御装置１９によってメモリ１２から読出された
時系列信号を受けて、窓関数を所定のサンプルポイント
だけシフトしつつ、複数個の所望の周波数についてＤＦ
Ｔフィルタバンク処理を施す。絶対値算出手段１６はＤ
ＦＴフィルタバンク１５から出力された各出力毎に絶対
値を算出する。ピーク値検出手段１７は絶対値算出手段
１６からの各出力について各出力毎にピーク値を検出す
る。表示装置１８はそれらのピーク値に基づいて周波数
スペクトルを表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、スペクトラムアナライ
ザに代表されるような周波数スペクトル分析装置に関
し、特にＤＦＴ（Discrete Fourier Transform：離散フ
ーリエ変換）フィルタバンクを利用するとともに入力信
号の振幅（電力）のピーク値を検出できるようにした周
波数スペクトル分析装置に関する。本発明の周波数スペ
クトル分析装置は、ＰＤＣ（Personal Digital Cellula
rCommunication System）、ＰＨＳ（Personal Handypho
ne System）等のディジタル移動通信方式における隣接
チャネル漏洩電力、占有帯域幅等の測定に利用される。

【０００２】

【従来の技術】ＰＤＣ、ＰＨＳ等における隣接チャネル
漏洩電力、占有帯域幅等の測定には、入力信号の振幅を
周波数領域について分析する周波数スペクトル分析装置
が必要であり、これら測定のためには従来からスペクト
ラムアナライザが用いられている。スペクトラムアナラ
イザは、ヘテロダイン方式による掃引式が一般的であ
り、その基本的な構成を図５に示す。図５において、入
力信号は、ミキサ１ａ、局部発振器１ｂ、掃引制御器１
ｃ、分析フィルタ１ｄ及び検波器１ｅで構成される掃引
検波回路１によって同調され検波される。すなわち、入
力信号はミキサ１ａで局部発振器１ｂからのローカル信
号と混合され中間周波信号に変換される。中間周波信号
は帯域通過フィルタである分析フィルタ１ｄを通り、検
波器１ｅにおいて検波される。なお、掃引制御器１ｃは
局部発振器１ｂから出力されるローカル信号の周波数を
制御する。

【０００３】掃引検波回路１から出力された検波信号
は、対数増幅器２で振幅圧縮された後に、ピーク検出器
３に入力され、そのピーク値が検出される。Ａ／Ｄ変換
器４はピーク検出器３から出力されたピーク値（アナロ
グ信号）をディジタル信号に変換する。ディジタル信号
に変換されたピーク値は、局部発振器１ｂの周波数（換
言すれば入力信号の周波数）に対応するようにメモリ５
に記憶され、その後にマイクロプロセッサ等で構成され
る制御装置（図示せず）によって読出されて、入力信号
の周波数スペクトルとして表示器６に表示される。表示
器６は横軸を周波数、縦軸を振幅としてスペクトルを表
示する。なお、ピーク検出器３による検波信号のピーク
値の検出は、Ａ／Ｄ変換を行う場合にサンプリングの間
に存在するピーク値の検出漏れをなくす目的（周波数方
向のピーク値保持）と、検波信号の時間方向のピーク値
保持を目的として行われる。

【０００４】ここで、図５に示すような掃引式のスペク
トラムアナライザを用いて、ディジタル移動通信方式の
一つであるＰＤＣの隣接チャネル漏洩電力の測定を行う
場合について説明する。ＰＤＣは、ＴＤＭＡ（Time Div
ision Multiple Access:時分割多重接続）方式を用いて
おり、基地局と移動局との通信を、図６に示すように、
時分割チャネル（ＴＤＭチャネル）と周波数分割チャネ
ル（ＦＤＭチャネル）との組み合わせで行っている。

【０００５】すなわち、ＦＤＭチャネルの中の１つのチ
ャネル例えばキャリア周波数がｆ₀であるＦＤＭチャネ
ルを用いて、図７に示すようなバースト信号によって局
間の通信が行われる。バースト信号は、図７に示すよう
に、スロットと呼ばれる時間間隔と、そのスロット複数
個の集合であるフレームと呼ばれる時間間隔とによって
通信時間が管理されている。通信を行う場合、予め決め
られた時間管理に基づいて割り当てられたフレーム内の
１つのスロット、例えば第１スロットがＴＤＭチャネル
として割り当てられて、例えば周波数ｆ₀ のキャリアに
よるバースト信号が伝送される。この通信が行われてい
る間は、常にその割り当てられた第１スロットが用いら
れる。実用化されているＰＤＣ通信システムでは、フレ
ーム内に３つのスロットがあり、１つのフレームの時間
間隔は２０msecとなっている。また、ＦＤＭチャネル
は、図８に示すように、キャリア周波数ｆ_-2，ｆ_-1，ｆ
₀ ，ｆ₊₁，ｆ₊₂に対して、それぞれに同一の周波数帯域
幅△ｆが割り振られている。

【０００６】このようなＰＤＣ通信システムにおいて
は、キャリア周波数ｆ_-1，ｆ₊₁のＦＤＭチャネルは主チ
ャネルに対して隣接チャネルと呼ばれ、キャリア周波数
ｆ_-2，ｆ₊₂のＦＤＭチャネルは、主チャネルに対して隣
々接チャネルと呼ばれ、しばしば上記バースト信号のス
ペクトルの広がりが、主チャネル（通信しているＦＤＭ
チャネル）に隣接又は隣々接するＦＤＭチャネルに悪影
響を及ぼし問題となることがある。例えば、図８に示す
ように、主チャネルであるキャリア周波数ｆ₀ のＦＤＭ
チャネルが、それに隣接するキャリア周波数がｆ_-1，ｆ
₊₁のＦＤＭチャネルへ、またそれに隣々接するキャリア
周波数がｆ_-2，ｆ₊₂のＦＤＭチャネルへ影響を及ぼして
はならない。したがって、主チャネルを使用することに
より、隣接、隣々接チャネルに対してどの程度の漏洩電
力が生じるかを評価する量、すなわち隣接チャネル漏洩
電力の測定が良質の通信システムを維持する上で必要と
なる。漏洩電力は、主チャネルの電力に対する隣接チャ
ネル（又は隣々接チャネル）の電力の比で表される。な
お、この量に影響を与えるほとんどの要因は、基地局又
は移動局の送信器の性能である。

【０００７】従来技術の掃引式のスペクトラムアナライ
ザ（図５）では、隣接チャネル漏洩電力を次のように測
定する。図８のスペクトル特性を有するバースト信号
（図７）がスペクトラムアナライザに入力され、かつ、
この入力信号のスペクトルについて、所望の最低解析周
波数ｆ_Lから所望の最高解析周波数ｆ_UまでをＸ／Ｌの
細かさで掃引し解析する場合についてここで説明する。
なお、上記ＸはスパンといいＸ＝ｆ_U−ｆ_Lで表され、
またＬはスパンＸ内の所望の周波数サンプル点数であ
る。

【０００８】すなわち、局部発振器１ｂからのローカル
信号は、図８に示すように、Ｘ／Ｌの細かさで最低解析
周波数ｆ_Lから最高解析周波数ｆ_Uまで、すなわちｆ₀
±Ｘ／２の範囲が順次掃引（変化）される。このとき、
ローカル信号の周波数の変化に対応して、前述したよう
に、分析フィルタ１ｄ、検波器１ｅ、対数増幅器２、ピ
ーク検出器３及びＡ／Ｄ変換器４を介してバースト信号
である入力信号のピーク値が順次検出されてメモリ５に
記憶される。そして、メモリ５に記憶されたピーク値
は、マイクロプロセッサ等で構成される制御装置（図示
せず）によって読出され、ＦＤＭチャネル毎（ｆ₀ ±△
ｆ／２，ｆ_-1±△ｆ／２，ｆ₊₁±△ｆ／２等）の電力が
算出されて隣接チャネル漏洩電力が求められる。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】図５のように構成され
た掃引式のスペクトラムアナライザ（周波数スペクトル
分析装置）においては、ＰＤＣ、ＰＨＳ等で用いられる
ようなバースト信号（図７）を受けて、隣接チャネル漏
洩電力及び／又は隣々接チャネル漏洩電力、占有帯域幅
等の測定を行うような場合に次のような問題があった。
すなわち、掃引式であるために、一つの周波数を解析す
る毎（換言すればローカル信号の周波数を変化させる
毎）に、バースト信号の１個のスロット（図７の場合は
１個のフレームでもある）が必要になる。この結果、バ
ースト信号の任意のフレーム内の任意の一つのスロット
のみに限定して上記のような測定を行うことが不可能で
あった。また、前述のように、図８に示すスペクトル特
性の隣接チャネル漏洩電力の測定を行う場合には、バー
スト信号の複数フレームすなわち周波数サンプル点数Ｌ
分のフレームが必要となり、１回の測定時間は、（周波
数サンプル点数Ｌ）×（バースト信号の１フレーム時間
間隔）以下にはできなかった。

【００１０】例えば、無線設備検査検定協会（ＭＫＫと
もいう）は、ＰＤＣのバースト信号の隣接チャネル漏洩
電力をスペクトラムアナライザを用いて測定し、そのと
きの掃引時間は周波数サンプル点一つにつき１フレーム
以上が入る時間であり、また周波数サンプル点数は４０
０点以上にすることを勧告している。これに基づくと、
掃引時間として、（周波数サンプル点数Ｌ）×（バース
ト信号のフレームの時間間隔）すなわち４００×２０ms
ec＝８sec 以上必要となり、１回の測定時間は、この掃
引時間８sec 以下にはできないという問題があった。本
発明の課題は、上記問題を解決した周波数スペクトル分
析装置を提供することである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明では、図９に示すような非掃引式（掃引式で
はない）のアナログの周波数スペクトル分析装置に着目
し、この非掃引式の周波数スペクトル分析装置がディジ
タル信号処理を応用したＤＦＴフィルタバンクを利用す
ることによって効率的に実現できること、したがって隣
接チャネル漏洩電力の測定も効率的に実現できることを
確かめた。すなわち、図９に示すアナログの非掃引式の
周波数スペクトル分析装置は、従来からあるもので、ｎ
個の帯域通過フィルタ（すなわち分析フィルタ）の集ま
りであるＢＰＦ群７（各中心周波数ｆ₁ 〜ｆ_n，帯域幅
共通）、上記ｎ個の帯域通過フィルタ（ＢＰＦ）に対応
して設けられた検波器群８及びピーク検出器群９並びに
表示器１０で構成される。図５に示した掃引式とその構
成を比較すると主な違いは、図５のミキサ１ａ、局部発
振器１ｂ、掃引制御器１ｃ及び分析フィルタ１ｄを、ｎ
個のＢＰＦの集まりであるＢＰＦ群７に置き換える、す
なわち局部発振器１ｂの周波数変化の数に対応する個数
のＢＰＦ（帯域幅は分析フィルタ１ｄと同一）を設ける
ようにして、スペクトル分析が並列に行えるようになる
点である。

【００１２】具体的な例として、前述した図８のスペク
トル特性を有するバースト信号の隣接チャネル漏洩電力
を測定する場合には、図８に示す最低解析周波数ｆ_L，
最高解析周波数ｆ_U及び掃引（解析）の細かさであるＸ
／Ｌが、それぞれ、図９のＢＰＦの中心周波数ｆ₁ ，ｆ
_n及び近接するＢＰＦの中心周波数の差（すなわちｆ_n
−ｆ_n-1 ）に対応する。この周波数スペクトル分析装置
は、非掃引式であるために、従来技術の掃引式のスペク
トラムアナライザでする測定システムで生じていた問題
点が解決されるという利点がある。しかしその反面、所
望のｎ個の周波数ｆ₁ 〜ｆ_nに対してそれぞれ専用の分
析フィルタ、検波器及びピーク検出器を予め構成する必
要があって、汎用性がなくかつ膨大なハードウェアが必
要となるからという理由で実用的でないとされてきた。
本発明は、上記の利点を活かしつつ、しかも実用的でな
いとされた問題をディジタル信号処理を応用したＤＦＴ
フィルタバンクを利用することによって解決したもので
ある。

【００１３】すなわち、本発明の周波数スペクトル分析
装置は、まずメモリを置いて、そこへ被測定信号を標本
化した時系列信号を記憶する。このメモリの中から時間
に関して所望の閉じた領域から読出された信号を受け
て、この信号に対して、窓関数を所定の標本点（サンプ
ルポイント）だけシフトしつつ、複数個の所望の周波数
についてバンドパスフィルタ処理を行うように離散フー
リエ変換を施し、前記複数個の周波数についての処理結
果を並列に出力する離散フーリエ変換（ＤＦＴ）フィル
タバンクと、該ＤＦＴフィルタバンクからの複数個の出
力について、各出力毎に前記処理結果の絶対値を算出す
る絶対値算出手段と、該絶対値算出手段からの各出力に
ついて、各出力毎に前記絶対値のピーク値を検出すると
ともに、該ピーク値を前記複数個の周波数に対応して出
力するようにしたピーク値検出手段とを備えるようにし
た。なお、上記メモリは記憶の仕方はランダムでよい
が、時系列に従った読出しができるものとする。

【００１４】ところで、従来から、非掃引式の周波数ス
ペクトル分析装置の一種として、ディジタル信号処理を
応用した高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によるＦＦＴアナ
ライザがあった。このＦＦＴアナライザを図１０に示
す。入力信号Ｓ（ｔ）は、ミキサ１１ａ、局部発振器１
１ｂ、帯域制限フィルタ１１ｃ及びＡ／Ｄ変換器１１ｄ
で構成される時系列信号生成回路１１において、中間周
波信号（ＩＦ信号）に変換され、帯域制限された後に、
標本化され量子化されて時系列信号Ｓ（ｎ）となる。こ
の時系列信号Ｓ（ｎ）は、時間の経過順にメモリ１２に
記憶される。ＦＦＴ演算手段１３は、メモリ１２の時間
に関して所望の領域から読み出された信号を受けてＦＦ
Ｔ（ＤＦＴ）処理を施す。表示器１４は、横軸を周波
数、縦軸をＤＦＴ処理結果（スペクトル）として表示す
る。しかしながら、このようなＦＦＴアナライザは、本
発明のＤＦＴフィルタバンクを利用する周波数スペクト
ル分析装置とは、スペクトル分析の概念とその分析結果
において、次の作用の項で述べるように異なるものであ
る。

【００１５】

【作用】ここでは、本発明に利用されているＤＦＴフィ
ルタバンクの基本的な概念、このＤＦＴフィルタバンク
による処理と上記のＦＦＴアナライザによる処理との違
いについて説明する。図１１に示すような入力信号Ｓ
（ｔ）について、所望の解析区間（時間的閉区間）ｔ
₁ ，ｔ₂ でスペクトル分析する場合について考える。入
力信号Ｓ（ｔ）は、図１０の時系列信号生成回路１１の
ような回路で量子化されて時系列信号Ｓ（ｎ）となる。
なお、ｎ＝−∞・・・・−２，−１，０，１，２・・・・∞であ
る。そして、この時系列信号Ｓ（ｎ）に基づいて、次の
ような解析が行われる。ＦＦＴアナライザにおいて、所
望の時間的閉区間（０，Ｎ−１）に対してＦＦＴ（ＤＦ
Ｔ）処理を行った結果をＭ（ｋ）とすると、下記（１）
式で表される。

【００１６】

【数１】

【００１７】ここで、ｇ（ｎ）は窓関数系列（単に窓関
数ともいう）であり、下記（２）式で表される。

【００１８】

【数２】

【００１９】また、時系列信号Ｓ（ｎ）について、上記
と同様の時間的閉区間（０，Ｎ−１）に対してＤＦＴフ
ィルタバンク処理を行った結果をＭ（ｋ，ｍ）とする
と、下記（３）式で表される。なお、ｍは時系列インデ
ックスである。

【００２０】

【数３】

【００２１】上記（１）式及び（３）式から分かるよう
に、時系列信号Ｓ（ｎ）と窓関数系列ｇ（ｎ）が同じで
あるとすると、両式の相違点は時系列インデックスｍの
有無である。両式の解釈は次の通りである。（１）式の
解釈は、時系列信号Ｓ（ｎ）の所望の時間的閉区間
（０，Ｎ−１）の離散フーリエ変換結果、すなわち入力
信号Ｓ（ｔ）の時間的閉区間ｔ₁ ，ｔ₂のスペクトルの
平均値である。

【００２２】（３）式の解釈は、（１）式と比較して、
窓関数系列ｇ（ｎ）を時系列インデックスｍだけ右にず
らした点における離散フーリエ変換結果であるともいえ
るが、ＤＦＴフィルタバンクとして考慮すれば、図１２
に示すように、時系列信号Ｓ（ｎ）を周波数Ｆｓ・ｋ／
Ｎだけ乗算手段２０により複素変調（周波数シフト）し
た時系列信号Ｓ（ｎ）ｅｘｐ（ｊ２πｎｋ／Ｎ）と窓関
数系列ｇ（ｎ）を有するＦＩＲフィルタ手段２１との畳
み込み積分値であるといえる。なお、上記Ｆｓは時系列
信号Ｓ（ｎ）のサンプリング周波数である。この場合、
（３）式の出力の絶対値｜Ｍ（ｋ，ｍ）｜² は、図１３
に示すように、窓関数系列ｇ（ｎ）を原形フィルタ系列
とし、周波数Ｆｓ・ｋ／Ｎに中心周波数をもつディジタ
ルＢＰＦ２２に、時系列信号Ｓ（ｎ）を入力し、その出
力に対して絶対値算出手段２３で絶対値（すなわち検波
系列）｜Ｍ（ｋ，ｍ）｜² を求めた場合と等価になる。
すなわち、ＤＦＴフィルタバンクはそれ自身でＮ個の図
１２のようなディジタルＢＰＦ群の機能を持っているこ
とになる。

【００２３】このようなＤＦＴフィルタバンク処理によ
って、前述のアナログの非掃引式の周波数スペクトル分
析装置（図９）と同等のスペクトルを得る場合には、図
１２のＦＩＲフィルタ手段２１が、図９のＢＰＦ群７の
各ＢＰＦ（周波数分析用フィルタ）と同等の帯域幅を持
つようにし、かつ、複数のフィルタが集積されたと見る
ことが出来るＤＦＴフィルタバンクで取り扱う離散的な
周波数標本点の数Ｎ（以下ポイント数Ｎという）と時系
列信号Ｓ（ｎ）のサンプリング周波数Ｆｓとによって定
義されるＦｓ／Ｎが、前述の所望のスパンＸ内の所望の
周波数サンプル点数Ｌにより定義されるＸ／Ｌ（解析の
細かさ）に等しいか接近した値となるようにする。但
し、ＦＩＲフィルタ手段２１のタップの数は、必ずしも
ＤＦＴフィルタバンクのポイント数Ｎと等しくなくてよ
い。

【００２４】以上のようなＤＦＴフィルタバンクをベー
スに構成された本発明の周波数スペクトル分析装置は、
前述の課題を解決するとともに、次の特徴を有してい
る。すなわち、本発明においてメモリ以外の構成（ＤＦ
Ｔフィルタバンク、絶対値算出手段及びピーク値検出手
段）はすべて処理手段であり、この処理手段は一般的な
演算装置（例えばＤＳＰ（Digital Signal Processor）
等のハードウェア）と組み合わせたソフトウェアによっ
て実現できる。したがって、このソフトウェアを変更す
ることによって、周波数スペクトル分析機能（従来は専
用のハードウェアで実現）と他の解析、演算等の信号処
理機能の両方を実現することができるので、ハードウェ
ア的な汎用性も向上できる。

【００２５】

【実施例】以下、図面に基づいて本発明の一実施例を説
明する。図１は本発明の実施例の概略構成を示すブロッ
ク図、図２はその動作を説明するための図である。な
お、従来例と同一の構成部分には同一の符号を付けてあ
る。図１において、入力信号Ｓ（ｔ）は、ミキサ１１
ａ、局部発振器１１ｂ、帯域制限フィルタ１１ｃ及びＡ
／Ｄ変換器１１ｄで構成される時系列信号生成回路１１
において、中間周波信号（ＩＦ信号）に変換され、帯域
制限された後に、標本化されて時系列信号Ｓ（ｎ）とな
る。この時系列信号Ｓ（ｎ）は、時間の経過順にメモリ
１２に記憶される。例えば、図２の（ａ）に示すような
時系列信号Ｓ（ｎ）がメモリ１２に記憶される。

【００２６】そして、メモリ１２に記憶された時系列信
号Ｓ（ｎ）は、マイクロプロセッサ等で構成される制御
装置１９によって、時間に関して時系列中の所望の領域
である所望の時間的閉区間についてメモリ１２から読み
出されて、ＤＦＴフィルタバンク１５に入力されて離散
フーリエ変換が施される。例えば、図２の（ａ）に示す
ように、所望の時間的閉区間Ｍ（時間Ｎ₁ 〜Ｎ₂ ）が読
出されて処理される。ＤＦＴフィルタバンク１５は、上
記時間的閉区間Ｍ（時間Ｎ₁ 〜Ｎ₂ ）の時系列信号Ｓ
（ｎ）を受けて、この信号に対して、作用の項で述べた
図１２のＦＩＲフィルタ手段２１に相当するフィルタ処
理を行う。すなわち、図２の（ａ）に示すように、窓関
数系列ｇ（ｎ）を時間Ｎ₁ から所定のサンプルポイント
ｍだけシフトしつつ時間Ｎ₂ まで（このとき窓関数系列
はｇ（Ｍ−ｎ）となる）、ＤＦＴ演算処理手段１５ａに
よりＤＦＴフィルタバンク処理を施す。なお、この処理
は、作用の項で述べた通り、前述の図９のＢＰＦ群７の
機能に相当する。

【００２７】ＤＦＴフィルタバンク１５から出力された
複数個（ｋ＝０〜Ｌ−１）の処理結果（Ｍ（ｋ，ｍ））
は、絶対値算出手段１６に入力されて、各出力毎に絶対
値（｜Ｍ（ｋ，ｍ）｜² ）が算出される。例えば、図２
の（ｂ）に示すように、時間ｎ、周波数ｋに対するレベ
ルの関係として絶対値が算出される。なお、この算出結
果は、作用の項で述べた図１３の絶対値算出手段２３か
ら出力される絶対値｜Ｍ（ｋ，ｍ）｜² の検波系列に等
しい。ところで、絶対値算出手段１６による処理は、図
１４に示すように、乗算手段２４及び加算手段２５によ
って実行される。これは、ＤＦＴフィルタバンク１５か
らの出力Ｍ（ｋ，ｍ）を、下記（４）式で表した場合の
下記（５）式で定義される絶対値を算出する手段であ
り、前述の図９の検波器群８の機能に相当する。

【００２８】

【数４】

【００２９】絶対値算出手段１６から出力された複数個
（ｋ＝０〜Ｌ−１）の処理結果（｜Ｍ（ｋ，ｍ）｜² ）
は、ピーク値検出手段１７に入力されて、各出力毎にピ
ーク値が検出される。すなわち、図２の（ｂ）に示すよ
うに、周波数ｋ毎に時間方向のピーク値が検出される。
なお、ピーク値検出手段１７は、図１５のフローチャー
トに示すようなアルゴリズムによって動作し、前述の図
９のピーク検出器群９の機能に相当する。図１５に示す
アルゴリズムは次の通りである。

【００３０】（３０）において；ピーク値Ｐｅａｋ
（ｋ）を周波数サンプル点ｋの０〜Ｌ−１まで初期化
（０．０を代入）する。（３１）において；参照系列ａ（ｋ）に絶対値算出手段
１６からの出力の絶対値｜Ｍ（ｋ，ｍ）｜² を代入す
る。（３２）において；参照系列ａ（ｋ）とピーク値Ｐｅａ
ｋ（ｋ）の大小比較をする。・ａ（ｋ）＞Ｐｅａｋ（ｋ）の場合は（３３）へ・ａ（ｋ）≦Ｐｅａｋ（ｋ）の場合は（３４）へ（３３）において；ピーク値Ｐｅａｋ（ｋ）に参照系列
ａ（ｋ）を代入する。（３４）において；周波数サンプル点ｋがＬ−１になっ
たか判定する。・ｋ＜Ｌ−１の場合はｋをインクリメントして（３２）
へ・ｋ≧Ｌ−１の場合は（３５）へ（３５）において；すべてのｍに関して上記の処理が終
了したか判定する。・ＹＥＳの場合はピーク値検出の処理を終了し、Ｐｅａ
ｋ（ｋ）は時系列信号ｓ（ｎ）のスペクトルとなる。・ＮＯの場合は（３１）へ

【００３１】そして、ピーク値検出手段１７から出力さ
れた複数個（ｋ＝０〜Ｌ−１）のピーク値（Ｐｅａｋ
（ｋ））は、表示装置１８（表示用のメモリ１８ａ及び
演算装置１８ｂを含む）に入力されて処理され、図２の
（ｃ）に示すように、横軸を周波数、縦軸をレベル（振
幅）として表示される。すなわち、入力信号の周波数ス
ペクトルが表示される。

【００３２】なお、この実施例において、図２の（ａ）
及び（ｂ）に示す所定のサンプルポイントｍは検波系列
の時間間隔であり、ｍ＝Ｄｎとした場合、時系列信号Ｓ
（ｎ）をＡ／Ｄ変換器１１ｄでサンプリングするときの
サンプリング周波数Ｆｓの１／Ｄが検波系列のサンプリ
ング周波数として規定される。すなわち、Ｄは検波系列
の間引き率を決定し、結果的にピーク値検出結果の確度
を決定する。特にＤ＝１のとき確度は最高となる。ま
た、ＤＦＴフィルタバンク１５では、特にＮを２のべき
乗とするとＦＦＴの使用が可能となるため、前述の図１
２又は図１３に示したようなディジタルＢＰＦ群を個別
に機能させるよりも処理速度が向上する。

【００３３】ここで、上記周波数スペクトル分析装置
（図１）を用いて、前述のディジタル移動通信方式の一
つであるＰＤＣの隣接チャネル漏洩電力及び占有帯域幅
の測定を行う場合について説明する。測定の条件は、前
述の掃引式のスペクトラムアナライザ（図５）を用いて
隣接チャネル漏洩電力を測定したときと同様に、図８の
スペクトル特性を有するバースト信号（図７）が被測定
信号（入力信号）として入力され、かつ、この入力信号
のスペクトルについて、所望の最低解析周波数ｆ_Lから
所望の最高解析周波数ｆ_Uまでを、近接する周波数サン
プル間の周波数差Ｘ／Ｌ（Ｘ：スパン，Ｌ：周波数サン
プル点数）で解析するものとする。

【００３４】（イ）バースト信号の任意のフレーム内
の任意の一つのスロットのみ（例えば図７の第１フレー
ムの第１スロット）に限定した隣接チャネル漏洩電力は
以下のように測定する。図１において、局部発振器１１
ｂから出力される、（キャリア周波数ｆ₀ ）−（ＩＦ信
号周波数ｆ_IF）であるローカル信号の周波数ｆ_LOは、ス
パンＸとキャリア周波数ｆ₀ で規定される最低解析周波
数ｆ_L（＝ｆ₀ −Ｘ／２）がＩＦ信号ではＤＣ（０Ｈ
ｚ）以上で、かつ最高解析周波数ｆ_U（＝ｆ₀ ＋Ｘ／
２）がＩＦ信号ではサンプリング周波数Ｆｓの１／２以
下（サンプリング定理を満足するように）であるように
設定される。そして、ＤＦＴフィルタバンク１５におい
て、窓関数系列ｇ（ｎ）は前述の図５の分析フィルタ１
ｄと同等の帯域幅を持つように、またポイント数Ｎはス
パンＸ内の点数が所望の点数以上で、かつＦｓ／ＮとＸ
／Ｌが漸近するように設定される。

【００３５】このように設定された装置に、図７に示す
バースト信号が被測定信号Ｓ（ｔ）として入力される
と、この被測定信号Ｓ（ｔ）は時系列信号生成回路１１
によって時系列信号Ｓ（ｎ）に変換され、時間の経過順
にメモリ１２に記憶される。この場合、上記任意の一つ
のスロットがメモリ１２に記憶されるように、制御装置
１９は少なくとも１フレーム時間分の時系列信号Ｓ
（ｎ）をメモリ１２に取り込むようにするか、又はバー
スト信号の立ち上がりを検出する手段（図示せず）を設
け、この手段からの検出信号に基づいてＡ／Ｄ変換し、
順次メモリ１２に取り込むようにする。

【００３６】メモリ１２に記憶された時系列信号Ｓ
（ｎ）は、読出されて、前述のように、ＤＦＴフィルタ
バンク１５、絶対値検出手段１６及びピーク値検出手段
１７において、解析周波数毎のピーク値の検出、すなわ
ちスペクトル分析がされる。各ピーク値（スペクトル）
は表示装置１８に入力されて、いったん表示用メモリ１
８ａに記憶された後に、マイクロプロセッサ等で構成さ
れる演算装置１８ｂによって読出されて、ＦＤＭチャネ
ル毎の電力が算出され、隣接チャネル漏洩電力が求めら
れる。すなわち、先ず、下記（６）、（７）、（８）、
（９）及び（１０）式に基づいて、図８に示した主チャ
ネル（ＦＤＭチャネルｆ₀ ）の電力Ｐｆ₀ 、隣接チャネ
ル（ＦＤＭチャネルｆ_-1，ｆ₊₁）の電力Ｐｆ_-1，Ｐｆ₊₁
及び隣々接チャネル（ＦＤＭチャネルｆ_-2，ｆ₊₂）の電
力Ｐｆ_-2，Ｐｆ₊₂をそれぞれ算出する。

【００３７】

【数５】

【００３８】次に、下記（１１）、（１２）、（１３）
及び（１４）式に基づいて、主チャネルから隣接チャネ
ルへの漏洩電力ＡＣＰ（ｆ_-1），ＡＣＰ（ｆ₊₁）及び主
チャネルから隣々接チャネルへの漏洩電力ＡＣＰ
（ｆ_-2），ＡＣＰ（ｆ₊₂）をそれぞれ算出する。

【００３９】

【数６】

【００４０】なお、キャリア周波数ｆ₀ （ＦＤＭチャネ
ルｆ₀ のキャリア周波数）は、図１のメモリ１２の時系
列ではＩＦ信号の周波数ｆ_IFに相当しているため、ピー
ク値検出手段１７から出力されるスペクトルのピーク値
（Ｐｅａｋ（ｋ））は、下記（１５）式によって、上記
（７）〜（８）式のＰｅａｋ（ｆ）と等価となる。

【００４１】

【数７】

【００４２】したがって、上記演算装置１８ｂは、上記
（１５）式に基づいて隣接チャネル漏洩電力を求めてい
る。

【００４３】（ロ）バースト信号の任意のフレーム内
の任意の一つのスロットのみ（例えば図７の第１フレー
ムの第１スロット）に限定した占有帯域幅は以下のよう
に測定する。なお、占有帯域幅は、隣接チャネル漏洩電
力の場合と同様に、主チャネルを使用することにより隣
接及び隣々隣接チャネルに対してどの程度の影響が生じ
るかを評価する量であり、この量に影響を与えるほとん
どの要因は、やはり基地局又は移動局の送信器の性能で
ある。図１において、局部発振器１１ｂから出力される
ローカル信号の周波数ｆ_LOの設定、ＤＦＴフィルタバン
ク１５の窓関数系列ｇ（ｎ）及びポイント数Ｎの設定、
並びに被測定信号Ｓ（ｔ）として入力されたバースト信
号（図７）が解析され、その解析周波数毎のピーク値
（スペクトル）が表示装置１８に入力されて記憶される
ことは、前記（イ）で述べた隣接チャネル漏洩電力の場
合と同様である。

【００４４】占有帯域幅は、マイクロプロセッサ等で構
成される演算装置１８ｂによって、上記スペクトルを演
算して求められる。すなわち、先ず、下記（１６）式に
基づいて、スパンＸ内の総和電力Ｐ₀ が算出される。

【００４５】

【数８】

【００４６】次に、図１６に示すように、最低解析周波
数ｆ_Lからｆ₀ に向かって周波数サンプルを積算しＰ₀
の０．５％の電力に漸近する下限サンプルの周波数ｆ_LL
を下記（１７）式に基づいて求め、さらに最高解析周波
数ｆ_Uからｆ₀ に向かって周波数サンプルを積算しＰ₀
の０．５％の電力に漸近する上限サンプルの周波数ｆ_UU
を下記（１８）式に基づいて求めて、下記（１９）式に
よって占有帯域幅ＯＣＣＢＷを算出する。

【００４７】

【数９】

【００４８】なお、上記演算装置１８ｂが、上記（１
５）式に基づいて占有帯域幅を求めることは、前記
（イ）で述べた隣接チャネル漏洩電力の場合と同様であ
る。以上説明した図１の実施例においては、時系列信号
生成回路１１はミキサ１１ａ及び局部発振器１１ｂを備
えて、入力信号をＩＦ信号に変換して時系列信号を生成
するようにしたが、入力信号がＡ／Ｄ変換器１１ｄで直
接サンプリング可能な周波数帯の信号であれば、ミキサ
１１ａ及び局部発振器１１ｂは必要ないことはいうまで
もない。

【００４９】また、入力信号が同相成分（Ｉ）と直交成
分（Ｑ）によって直交変調されているような場合には、
時系列信号生成回路１１は、例えば図３に示すような構
成であってもよい。すなわち、入力信号Ｓ（ｔ）を二つ
の経路に分けて、一方の経路で同相データ（Ｉｎ）を、
他方の経路で直交データ（Ｑｎ）を生成し、それぞれ時
系列信号Ｓ（ｎ）としてメモリ１２へ出力する。

【００５０】さらに、上記図３に示した時系列信号生成
回路１１をディジタル化した、例えば図４に示すような
時系列信号生成回路１１であってもよい。すなわち、Ａ
／Ｄ変換器１１ｄは、予め、入力信号Ｓ（ｔ）をサンプ
リングタイミングＴｓで標本化して時系列信号にする。
この時系列信号は二つの経路に分けられ、一方の経路で
は、直交キャリア系列生成回路１１ｈからの実成分（Ｒ
ｅ）と乗算手段１１ｆで乗算された後に、帯域制限ディ
ジタルフィルタ１１ｇでベースバンド成分以外が除去さ
れて同相データ（Ｉｎ）が生成される。また、他方の経
路では、直交キャリア系列生成回路１１ｈからの虚成分
（Ｉｍ）と乗算された後に、ベースバンド成分以外が除
去されて直交データ（Ｑｎ）が生成される。そして、そ
れぞれのデータは時系列信号Ｓ（ｎ）としてメモリ１２
へ出力される。なお、時系列信号生成回路１１は、上記
に説明したものに限定されるものではなく、入力信号を
受けて、標本化した時系列信号を生成し出力できるもの
であればよい。

【００５１】

【発明の効果】以上のように、本発明の周波数スペクト
ル分析装置では、被測定信号を標本化した時系列信号を
記憶するメモリと、該メモリから時系列信号の所望の時
間的閉区間について読出された信号を受けて、複数個の
所望の周波数についてバンドパスフィルタ処理を行うよ
うに離散フーリエ変換を施すＤＦＴフィルタバンクと、
該ＤＦＴフィルタバンクからの複数個の出力について、
各出力毎に前記処理結果の絶対値を算出する絶対値算出
手段と、該絶対値算出手段からの各出力について、各出
力毎に前記絶対値のピーク値を検出するとともに、該ピ
ーク値を前記複数個の周波数に対応して出力するように
したピーク値検出手段とを備えたので、次のような効果
を有している。

【００５２】掃引式の周波数スペクトル分析装置
（スペクトラムアナライザ）のもつ被測定信号の所望の
時間的閉区間のスペクトル分析が不可能であるという課
題を解決した。具体的には、ＴＤＭＡ通信（ＰＤＣ，Ｐ
ＨＳ等）で用いられるバースト信号に基づいて隣接チャ
ネル漏洩電力、占有帯域幅などの測定を行う場合、バー
スト信号の任意のフレーム内の任意の一つのスロットの
みに限定した測定ができるという効果がある。また、測
定時間についても、（周波数サンプル点数Ｌ）×（バー
スト信号の１フレーム時間間隔）以上の時間を必要とす
る掃引式の周波数スペクトル分析装置に比べて、バース
ト信号の１フレームを対象として測定できる本発明の方
がより高速にできるという効果がある。

【００５３】本発明においてメモリ以外の構成（Ｄ
ＦＴフィルタバンク、絶対値算出手段及びピーク値検出
手段）はすべて処理手段であり、この処理手段は一般的
な演算装置（例えばＤＳＰ等のハードウェア）と組み合
わせたソフトウェアによって実現できる。したがって、
このソフトウェアを変更することによって、周波数スペ
クトル分析機能（従来は専用のハードウェアで実現）と
他の信号処理（解析、演算等）機能の両方を実現するこ
とができるので、ハードウェア的な汎用性も向上でき、
装置の小型・軽量化が実現できるという効果がある。もとより、ＭＫＫ勧告の測定方法で測定したのと同
等の結果が得られ、かつ高速の測定が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の概略構成を示すブロック
図、

【図２】本発明の動作を説明するための図、

【図３】本発明の他の実施例を示すブロック図、

【図４】本発明の更に他の実施例を示すブロック図、

【図５】従来の掃引式スペクトラムアナライザの構成
を示すブロック図、

【図６】ＴＤＭチャネルとＦＤＭチャネルの関係を示
す図、

【図７】バースト信号の概念を示す図、

【図８】ＦＤＭチャネル、バースト信号のスペクトル
特性及び隣接チャネル漏洩電力の測定方法を説明するた
めの図、

【図９】従来の非掃引式の周波数スペクトル分析装置
の構成を示すブロック図、

【図１０】従来のＦＦＴアナライザの構成を示すブロ
ック図、

【図１１】入力信号の所望の解析区間（時間的閉区
間）を示す図、

【図１２】ＤＦＴフィルタバンクの任意のｋにおける
概念的なシステムを示す図、

【図１３】図１１と同等の機能を持つシステムを示す
図、

【図１４】絶対値算出手段の概念的なシステムを示す
図、

【図１５】ピーク値検出手段の動作を示すフローチャ
ート、

【図１６】占有帯域幅の測定方法を説明するための
図。

【符号の説明】

１１・・・・時系列信号生成回路、１２・・・・メモリ、１５・・
・・ＤＦＴフィルタバンク、１６・・・・絶対値算出手段、１
７・・・・ピーク値検出手段、１８・・・・表示装置、１９・・・・
制御装置。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被測定信号を標本化した時系列信号を記
憶するメモリ（１２）と、該メモリから該時系列信号の所望の時間的閉区間につい
て読出された信号を受けて、この信号に対して、窓関数
を所定のサンプルポイントだけシフトしつつ、複数個の
所望の周波数についてバンドパスフィルタ処理を行うよ
うに離散フーリエ変換を施し、前記複数個の周波数につ
いての処理結果を並列に出力するＤＦＴフィルタバンク
（１５）と、該ＤＦＴフィルタバンクからの複数個の出力について、
各出力毎に前記処理結果の絶対値を算出する絶対値算出
手段（１６）と、該絶対値算出手段からの各出力について、各出力毎に前
記絶対値のピーク値を検出するとともに、該ピーク値を
前記複数個の周波数に対応して出力するようにしたピー
ク値検出手段（１７）とを備えた周波数スペクトル分析
装置。