WO2007123052A1 - 適応アレイ制御装置、方法、プログラム、及び適応アレイ処理装置、方法、プログラム - Google Patents

適応アレイ制御装置、方法、プログラム、及び適応アレイ処理装置、方法、プログラム Download PDF

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Akihiko Sugiyama
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    • H04R2430/20—Processing of the output signals of the acoustic transducers of an array for obtaining a desired directivity characteristic

Definitions

  • the present invention relates to an adaptive array control device, an adaptive array control method and its program sequence, an adaptive array processing device, an adaptive array processing method and its program, and more particularly to spatial selection of signals using a plurality of sensors.
  • the present invention relates to an adaptive array control apparatus, adaptive array control method and program thereof, and adaptive array processing apparatus, adaptive array processing method and program thereof.
  • a speech enhancement device using an adaptive microphone array In the fields of audio signal acquisition, sonar, wireless communication, and the like, a speech enhancement device using an adaptive microphone array, a wireless transmission / reception device using an adaptive antenna array, and the like are known. These devices can receive only a specific signal from a plurality of signal sources, and are an application of adaptive array technology.
  • a microphone, an ultrasonic sensor, a sonar receiver, an antenna, or the like can be used as the sensor.
  • the microphone array forms a spatial filter by filtering signals input to a plurality of microphones and adding them. This spatial filter emphasizes only the signal coming from a predetermined direction, that is, the target signal, and attenuates signals other than the target.
  • the adaptive microphone array is a microphone array having a function of adaptively changing the spatial filter characteristics.
  • a “general side lobe canceller” disclosed in Non-Patent Document 1 a configuration disclosed in Non-Patent Document 2, a configuration disclosed in Non-Patent Document 3, Known as “Frost 'beamformer” disclosed in Patent Document 4, and as disclosed in Non-Patent Document 5! / [0005]
  • a general side array canceller which is a basic adaptive array processing apparatus, includes a fixed beamformer, a blocking matrix circuit, and a multi-input canceller.
  • An adaptive blocking matrix circuit including an adaptive filter is also used as the blocking matrix circuit.
  • a fixed beamformer processes multiple sensor signals to enhance the target signal.
  • the blocking matrix circuit suppresses the target signal included in the plurality of sensor signals and relatively emphasizes the interference signal.
  • the adaptive blocking matrix circuit uses the fixed beamformer output as a reference signal, subtracts the plurality of sensor signal forces from the pseudo target signal generated by the adaptive filter, and supplies the resultant signal to the multi-input canceller.
  • the adaptive filter coefficient of the adaptive blocking matrix circuit is updated using the fixed beamformer output and the output of the adaptive blocking matrix circuit so that the output of the adaptive blocking matrix circuit is minimized.
  • the multi-input canceller subtracts the output power of the fixed beamformer from the pseudo interference signal generated by the adaptive filter using the output of the blocking matrix circuit as a reference signal. In the signal obtained by this subtraction process, the target signal is emphasized and the interference signal is suppressed, and this is used as the array device output. This subtraction eliminates the correlation of the output signal with the disturbing signal.
  • the adaptive filter coefficient of the multi-input canceller is updated using the blocking matrix circuit output and the multi-input canceller output so that the multi-input canceller output is minimized.
  • a delay and sum beamformer that delays and adds a plurality of sensor signals, and a filter and sum beamformer that filters and adds the signals can be used.
  • These fixed beamformers are described in detail in Non-Patent Document 6.
  • the delay and sum beamformer delays a plurality of sensor signals by the number of samples specific to each signal, further multiplies each signal by a specific coefficient, and then calculates and outputs the sum.
  • the delay time of each signal is set so that the phase of the target signal included in each sensor signal is the same after being delayed. As a result, the target signal included in the output of the delay and sum beamformer is enhanced.
  • an interfering signal coming from a direction different from the target signal is included in each delayed signal. Since the phases are different from each other, the addition cancels each other and attenuates. Therefore, at the output of the delay and sum beamformer, the target signal is emphasized and the interference signal is attenuated.
  • the filter ad-sum beamformer has a configuration in which delays and multiples of multiple sensor signals in the delay-and-sum beamformer are replaced by filters. These multiple filters can be set so that the delay and constant multiple effects in the delay and sum beamformer are different for each frequency. For this reason, the target signal enhancement effect is higher than that of the delay and thumb beamformer for signals having a flat spectrum.
  • the adaptive blocking matrix circuit and the multi-input canceller include a plurality of adaptive filters.
  • these adaptive filters structures such as FIR filters, IIR filters, and lattice filters can be used.
  • the coefficient update algorithms for these adaptive filters include the NLMS algorithm (learning identification method or normalized LMS algorithm), the RL S algorithm (sequential least square method), the projection algorithm, the gradient method, the LS algorithm (least square method), Block adaptation algorithms, transform domain adaptation algorithms, etc. can be used.
  • the disturbing signal emphasized in the coefficient update of the adaptive blocking matrix circuit becomes a signal unnecessary for the coefficient update, and the target signal emphasized in the coefficient update of the multi-input canceller disturbs the coefficient update. For this reason, in any case, the adaptive filter coefficient is disturbed, and unpleasant breathing noise is generated in the output signal of the array processing apparatus.
  • the coefficient update step size must be set small. However, a small step size slows down the speed at which the characteristics of the adaptive blocking matrix circuit follow the movement of the target signal, degrading the quality of the adaptive array device output, which is the final output.
  • an adaptive mode control device is disclosed in Non-Patent Documents 8 and 9.
  • Non-Patent Document 8 the correlation between signals obtained by adjacent sensor forces is calculated.
  • the presence of the disturbing signal is detected by using.
  • By stopping the coefficient update when a jamming signal is detected a good adaptive array device output can be obtained.
  • the signal band is limited to about 600 to 1200 Hz to avoid spatial aliasing where the microphone interval is wide.
  • the presence of interfering signals cannot be accurately detected because sometimes the audio power is also outside this frequency range.
  • it assumes a fixed blocking matrix circuit and controls the coefficient update of only the multi-input canceller, so it cannot be applied directly to the adaptive blocking matrix circuit.
  • the presence of a jamming signal is detected using the power ratio (SIR) of the target signal to the jamming signal.
  • the target signal power is estimated using the fixed beamformer output.
  • Interference signal power estimation is performed using the output of the adaptive blocking matrix circuit.
  • the ratio of these estimates, ie the SIR estimate is compared with a threshold.
  • the SIR is larger than the threshold, the target signal is dominant in the input signal and the influence of the disturbing signal is small, so the coefficient is updated by the adaptive blocking matrix circuit.
  • the coefficient update of the multi-input canceller stops.
  • the SIR is smaller than the threshold value, coefficient updating is stopped by the adaptive blocking matrix circuit, and coefficient updating is executed by the multi-input canceller.
  • Non-Patent Document 10 discloses an adaptive mode control device having a dedicated fixed blocking matrix circuit.
  • interference signal power estimation is performed using a dedicated fixed blocking matrix circuit. Therefore, the desired performance can be obtained regardless of the convergence of the adaptive filter coefficients included in the adaptive blocking matrix circuit, and accurate interference signal power estimation can be performed.
  • FIG. 31 shows an adaptive array processing device disclosed in Non-Patent Document 9, and Non-Patent Document 10.
  • the structure which combined the shown adaptive mode control apparatus is shown.
  • the adaptive array processing apparatus disclosed in Non-Patent Document 9 includes a fixed beamformer 200, an adaptive blocking matrix circuit 300, a delay element 400, and a multi-input canceller 500.
  • the adaptive mode control device includes a blocking matrix circuit 310, a SIR estimation unit 700, and a comparison unit 800.
  • the fixed beamformer 200 processes signals obtained from the M sensors 100 to 100.
  • the adaptive blocking matrix circuit 300 suppresses the target signal included in the plurality of sensor signals and relatively emphasizes the interference signal. This is to generate pseudo target signals by a plurality of adaptive filters using the output of the fixed beamformer 200 as a reference signal, and subtract them from the signals obtained from the M sensors 100 to L00.
  • the coefficients of the adaptive filter are updated using the output of the fixed beamformer 200 and the output of the adaptive blocking matrix circuit 300 so that the output of the adaptive blocking matrix circuit 300 is minimized.
  • the delay element 400 delays the output of the fixed beamformer 200 by L samples and supplies it to the multi-input canceller 500.
  • the value of L is set so that the target signal component at the output of the delay element 400 and the target signal component at the output of the adaptive blocking matrix circuit 300 are in phase. For example, set the sum of the group delay time of the fixed beamformer 200 and the time corresponding to about one quarter to one half of the number of taps of the adaptive blocking matrix circuit 300 !,
  • the multi-input canceller 500 receives and processes the delayed output signal of the fixed beamformer 200 and the output signal of the adaptive blocking matrix circuit 300, thereby suppressing the interfering signal and relatively processing the target signal. Emphasize further.
  • the multi-input canceller 500 receives the interference signal emphasized from the adaptive blocking matrix circuit 300 as a reference signal, and generates a pseudo interference signal by an adaptive filter as a signal correlated therewith.
  • the generated target jamming signal is also subtracted from the emphasized target signal force that is the output of the delay element 400. This output is transmitted to the output terminal 600.
  • the adaptive filter coefficient of the multi-input canceller 500 is updated using the output of the adaptive blocking matrix circuit 300 and the output signal transmitted to the output terminal 600 so that the output signal is minimized.
  • the output of the adaptive blocking matrix circuit 300 used in the coefficient update of the adaptive blocking matrix circuit 300 includes the interference signal and the suppressed target signal.
  • the adaptive blocking matrix circuit 300 can only affect the target signal component, and the interference signal is output as it is. That is, the adaptive blocking matrix circuit 300 can minimize only the target signal component, and the disturbing signal component included in the output interferes with the coefficient update.
  • the adaptive filter coefficient included in the adaptive blocking matrix circuit 300 is disturbed by the interference, and the signal transmitted to the multi-input canceller 500 becomes unstable. As a result, the output of the multi-input canceller 500, that is, the adaptive array device output is disturbed, and unpleasant breathing noise is generated.
  • the SIR is estimated using the plurality of sensor signals, and the coefficient update of the adaptive blocking matrix circuit 300 is controlled using the estimated value.
  • the target signal emphasized in the coefficient update of the multi-input canceller 500 becomes a signal unnecessary for the coefficient update, and disturbs the coefficient update.
  • the interference disturbs the adaptive filter coefficient included in the multi-input canceller 500, and unpleasant breathing noise is generated at the output of the adaptive array device. Therefore, similarly to the adaptive blocking matrix circuit 300, the SIR of the plurality of sensor signals is estimated, and the coefficient update of the multi-input canceller 500 is controlled using this estimated value.
  • the SIR estimation unit 700 performs SIR estimation using the output of the blocking matrix circuit 310 and the output of the fixed beamformer 200.
  • the target signal power is estimated using the fixed beamformer output.
  • Interference signal power estimation is performed using the output of the fixed blocking matrix circuit. These two estimates are supplied to the SIR estimator 700, and the ratio is the SIR estimate.
  • the SIR estimation value is transmitted from the SIR estimation unit 700 to the comparison unit 800. Comparator 800 compares the SIR estimated value with a threshold value.
  • the adaptive blocking matrix circuit When the SIR estimated value is larger than the threshold value, the target signal is dominant in the input signal, and the influence of the disturbing signal is small. Therefore, the adaptive blocking matrix circuit generates a control signal for updating the coefficient, and the adaptive blocking matrix Supply to circuit 300. On the other hand, since the target signal interferes with the coefficient update of the multi-input canceller, a control signal for stopping the coefficient update of the multi-input canceller is generated and supplied to the multi-input canceller 500. When the SIR estimated value is smaller than the threshold value, the coefficient updating is stopped by the adaptive blocking matrix circuit, and a signal for executing the coefficient updating is generated by the multi-input canceller. Supply to Canceller 500.
  • Blocking matrix circuit 310 and SIR estimating section 700 constitute identification information generating section 810.
  • SIR is the ratio of target signal power to jamming signal power. Obtaining SIR is equivalent to generating identification information of target signal and jamming signal by amplitude. This identification information is compared with a threshold value to identify the situation where the target signal is dominant and the disturbance signal is dominant. That is, the identification information generation unit 810 generates identification information based on amplitude.
  • FIG. 32 shows a configuration example of the blocking matrix circuit 310. It comprises a subtractor 311 for obtaining the difference between the i-th sensor signal x (k) and the (i + 1) -th sensor signal X (k). Where k i + 1
  • the output signal z (k) of the blocking matrix circuit 310 is x (k) -x (k).
  • the blocking matrix circuit 310 has an effect of suppressing the target signal.
  • Non-Patent Document 1 January 1982, I'i'i'i'Transactions 'on'Antennas' and'Propagations, 30th, No. 1, (IEEE TRANSACTIONS ON (ANTE NNAS AND PROPAGATIONS, VOL.30, NO.l, PP.27-34, Jan. 1982) 27-34
  • Non-Patent Document 2 September 1992, I'y'y'y'Transactions'on'Antennas'and'Propagations, No. 40, No. 9, (IEEE TRANSACTIONS ON ANTE NNAS AND (PROPAGATIONS, VOL.40, NO.9, PP.1093-1096, Sep. 1992) 109 3-1096
  • Non-Patent Document 3 September 1996, IEICE Transactions A, 79, 9, 1516-1524
  • Non-Patent Document 4 August 1972, Proceedindas' Ob 'A' 'I' 'I', No. 60, No. 8, (PROCEEDINGS OF IEEE, VOL.60, NO.8, PP 926-935, Aug. 1972) 926-935
  • Non-Patent Document 5 April 1994, “I'll'll'Procedures'Ob'Internationale'Conference-on-Aquustitas-Speech-and-Signanore-Process Sing, IV IV (IEEEPROCEEDINGS OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNNALPROCESSING, VOL.IV, PP.269-272, Apr. 1994) pages 269-272
  • Non-Patent Document 6 1993, “Array 'Signal Processing”, Chapter 4, Prentice Hall, Inglewood Cliffs (CH.4, ARRAY SIGNAL PROCESSING, PRENTICE-HALL, ENGLEWOOD CLIFS, 1993.)
  • Non-Patent Document 7 2001, “Microphone Array”, Springer (MICROPHONE ARR AYS, SPRINGER, 2001.)
  • Non-Patent Document 8 March 1992, Journal 'Ob' Acustical 'Society' Ob 'USA, 91st, No. 3, (JOURNAL OF ACOUSTICAL SOCIETY OF AMERICA, VO. 91, NO.3 , PP.1662-1676, Mar. 1992) pp. 1662-1676
  • Non-Patent Document 9 April 1998, “I'1'1'1'Procedures'ob'I'S-A, S, S, P, (IEEE PROCEEDINGS OF ICASSP, PP.3605- 3608, AP R. 1998) 3605-3608
  • Non-Patent Document 10 March 1999, “I'1'1'1'Proceedings' Ob'I'S ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ A ⁇ S ⁇ S ⁇ P ⁇ (IEEEPROCEEDINGS OF ICASSP, PP.949— 952, MAR. 1999) 949-952
  • Non-Patent Document 11 2001, “Microphone Arrays”, Chapter 1, Springer—Burrag, Berlin (CH.l, MICROPHONE ARRAYS, SPRINGER-VERLAG, BERLIN, 200 1.)
  • Non-Patent Document 12 1993, “Multirate Systems & Filter Banks”, Plenty's, Hall (MULTIRATE SYSTEMS AND FILTER BANKS, PRENTICE-HALL, 1993.)
  • the sensor interval has an upper limit determined by the wavelength and sound velocity.
  • An object of the present invention is to enable accurate coefficient update control regardless of the frequency characteristics and direction of arrival of the input signal, thereby preventing the influence of the frequency characteristics and direction of arrival of the input signal with high quality.
  • the adaptive array control device of the present invention applies the first array processing to signals obtained in a plurality of sensors in an array, and generates a target signal and an interference signal based on phase information.
  • a first identification information generation unit that obtains a relative ratio and uses this as first identification information; and when the target signal power is larger than the interference signal power using the first identification information,
  • a correction signal generation unit that generates a correction signal for performing a large correction, and second identification information that obtains a relative ratio between the target signal and the interference signal based on the amplitude information and uses this as the second identification information.
  • a generator is
  • a correction unit that corrects the second identification information by the correction signal to obtain correction identification information
  • It comprises at least a control unit for controlling the speed and accuracy of parameter adjustment in adaptive array processing using the correction identification information.
  • the adaptive array control method of the present invention applies the first array processing to signals obtained in a plurality of sensors in an array and applies a target signal and interference based on phase information.
  • a relative ratio of signals is obtained and used as the first identification information, and the first identification information is used to make a larger correction when the target signal power is larger than the interference signal power.
  • a signal is generated, a relative ratio between the target signal and the interference signal based on the amplitude information is obtained and used as second identification information, and the second identification information is corrected by the correction signal to obtain corrected identification information.
  • the correction identification information is used to control the speed and accuracy of parameter adjustment in the adaptive array processing.
  • the adaptive array control program of the present invention uses a computer.
  • the first array processing is applied to the signals obtained from the multiple sensors in the array to obtain the relative ratio between the target signal and the interference signal based on the phase information, and this is used as the first identification information.
  • Functions a function for generating a correction signal so that a greater correction is performed when the target signal power is larger than the interference signal power using the first identification information, and a target signal based on the amplitude information.
  • the adaptive array processing device of the present invention includes a sixth array processing unit that obtains a sixth array processing signal by emphasizing the target signal with respect to other signals, and a target signal.
  • a seventh array processing unit that attenuates other signals to obtain a seventh array processing signal; and a signal component correlated with the seventh array processing signal is deleted from the sixth array processing signal.
  • First correlation is performed by applying the first array processing to the output of the correlation removal unit and the signals obtained by the multiple sensors in the array to obtain the relative ratio between the target signal and the disturbing signal based on the phase information.
  • a first identification information generation unit that is used as information, and a correction signal that uses the first identification information to generate a correction signal that can be corrected more greatly when the target signal power is larger than the interference signal power
  • a second identification information generating unit that obtains a relative ratio between the target signal and the disturbing signal and uses this as second identification information; and correcting the second identification information by the correction signal to obtain corrected identification information.
  • a control unit that controls the speed and accuracy of parameter adjustment in adaptive array processing using the correction identification information.
  • the adaptive array processing method of the present invention obtains the sixth array processing signal by emphasizing the target signal with respect to other signals, and the target signal with respect to other signals.
  • the seventh array processing signal is attenuated to obtain a seventh array processing signal and a signal component correlated with the seventh array processing signal is erased from the sixth array processing signal and output, the plurality of array-shaped sensors are output.
  • the first array processing is applied to the signal obtained in the signal to obtain the relative ratio between the target signal and the jamming signal based on the phase information, which is used as the first identification information, and the first identification information is used.
  • a correction signal for generating a positive signal is generated, a relative ratio between the target signal and the interference signal based on the amplitude information is obtained and used as second identification information, and the second identification information is determined by the correction signal.
  • Correction identification information is obtained by correction, and the speed and accuracy of parameter adjustment in adaptive array processing are controlled using the correction identification information.
  • the adaptive array processing program of the present invention has a function for obtaining a sixth array processing signal by emphasizing a target signal with respect to other signals, and a target signal.
  • a function for obtaining a correct ratio and using the corrected identification information as a second identification information a function for correcting the second identification information by the correction signal to obtain correction identification information, and It is characterized by executing a function for controlling the speed and accuracy of parameter adjustment in adaptive array processing.
  • the identification information of the target signal and the interference signal by the amplitude is obtained. It is corrected by the identification information of the target signal and the jamming signal based on the phase, and the target signal and the jamming signal are discriminated using the correction result. More specifically, it is characterized by comprising an identification information generation unit based on phase, a correction signal generation unit, and a correction unit.
  • the identification information of the target signal and the interference signal based on the amplitude is corrected by the identification information of the target signal and the interference signal based on the phase. Therefore, the identification information based on the amplitude and the identification information based on the phase It is possible to obtain high-precision target signal and jamming signal identification information by combining. For this reason, the coefficient update control of the adaptive array processor is appropriately performed. This makes it possible to obtain a high-quality array processing output that is not easily affected by the frequency characteristics and direction of arrival of the input signal.
  • FIG. 1 is a block diagram of an adaptive array apparatus including an adaptive array control apparatus according to the first embodiment of the present invention.
  • the identification information generation unit 810 including the blocking matrix circuit 310 and the SIR calculation unit 700
  • the identification information generation unit 820 in addition to the identification information generation unit 810 including the blocking matrix circuit 310 and the SIR calculation unit 700, the identification information generation unit 820, A correction signal generation unit 830 and a correction unit 840 are provided.
  • An identification information generation unit 850 including an identification information generation unit 810, an identification information generation unit 820, a correction signal generation unit 830, and a correction unit 840 provides functions equivalent to those of the conventional identification information generation unit 810.
  • the configuration and effects will be described focusing on the operations of the identification information generation unit 820, the correction signal generation unit 830, and the correction unit 840.
  • the identification information generation unit 820 includes M sensors 100 to: phase information of signals from which L00 force is also obtained.
  • information on identification of the target signal and the interference signal is generated. This information also includes information on the relative proportions of both, not just the presence of the target signal or jamming signal.
  • the identification information obtained by the identification information generation unit 820 is transmitted to the correction signal generation unit 830.
  • the correction signal generation 830 generates a correction signal for correcting the identification information supplied from the identification information generation unit 810 using the identification information supplied from the identification information generation unit 820, and supplies the correction signal to the correction unit 840.
  • the correction unit 840 corrects the identification information supplied from the identification information generation unit 810 using the correction signal supplied from the correction signal generation unit 830, and transmits the corrected identification information to the control unit 800.
  • the obtained corrected identification information value is converted into a gain that takes a large value when the target signal is strong against the interference signal and a small value when the target signal is not strong, and an adaptive blocking matrix circuit. 300 and multi-input canceller 500 can also be supplied. However, this gain is assumed to be normalized to take values in the range of 0 and 1.
  • the adaptive blocking matrix circuit 300 and the multi-input canceller 500 can control the coefficient update speed and accuracy by using the product of the supplied gain and the coefficient update step size instead of the coefficient update step size. it can.
  • the ratio of the coefficient update step size and the supplied gain is used as the coefficient update step.
  • the identification information generation unit 820 includes leak blocking matrix circuits 330 and 340 and a correlation unit 920.
  • the input signals of leakage blocking matrix circuits 330 and 340 are equal to the input and output signals of blocking matrix circuit 310 in the conventional example.
  • the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 have a symmetric structure, and have a spatial selectivity for attenuating the target signal with equal gain for the target signal coming from the front.
  • the phase difference between the output signals of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 with respect to an interference signal coming from a direction other than the front is a large value close to 180 degrees.
  • the output signals of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 are supplied to the correlation calculation unit 920.
  • the correlation calculation unit 920 calculates the cross-correlation of the outputs of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 and transmits the calculated cross-correlation to the correction signal generation unit 830.
  • the cross-correlation is obtained by accumulating the product of each output sample of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 with respect to a plurality of past samples, and calculating each of the outputs of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340.
  • a normal cross correlation can be used, which is the result of dividing each sample by the product of the square root of the results of accumulating multiple past samples.
  • the normality ⁇ cross-correlation ⁇ ( ⁇ ) in sample n defined as above is given by The
  • v (n) and v (n) are the outputs of leakage blocking matrix circuits 330 and 340, respectively.
  • equation (1) can be approximated by:
  • G (i, 0) is the (common) gain of leakage blocking matrix circuits 330 and 340 for the i-th frequency component, direction ⁇ , ⁇ (i, ⁇ ) i-th frequency component, for direction 0,
  • Leakage Blocking matrix circuit The phase difference between the output signals of 330 and 340, p is the actual SIR.
  • G (i, 0) can also calculate the actual constructive power of leakage blocking matrix circuits 330 and 340.
  • the outputs of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 are equal, and the normal correlation between them has a large value close to 1.
  • the normal correlation is a small value. Accordingly, the normal correlation obtained by the correlation calculation unit 920 is transmitted to the control unit 800, and the coefficient update control of the adaptive blocking matrix circuit 300 and the multi-input canceller 500 is performed using the relationship with a predetermined threshold value. A signal can be generated.
  • the operation has been explained by taking the normal correlation as an example, but any index that has a large value close to 1 with respect to the target signal and a small correlation with the interfering signal can be used. it can. On the other hand, it has a large value close to 1 with respect to the jamming signal. The same effect can be expected even if the index has a small correlation with the standard signal.
  • FIG. 3 shows a configuration example of the leakage blocking matrix circuit 330.
  • the blocking matrix circuit 330 includes multipliers 331 to 331, subtractors 332 to 332, and adder 333.
  • Multipliers 331 to 331 are connected to the i-th sensor signal x (i is an integer from 1 to M—2).
  • Subtractor 332 is M—the difference between the first sensor signal X (k) and the zeroth sensor signal X (k) z (
  • ⁇ 3 (k) (M-(k) - ⁇ mm (k)-x 0 (k) (3)
  • FIG. 4 shows a configuration example of the leakage blocking matrix circuit 340.
  • the blocking matrix circuit 340 includes multipliers 341-341, subtracters 342-342, and adder 343.
  • the multipliers 341 to 341 are connected to the i-th sensor signal x (i is an integer from 1 to M—2).
  • i is an integer in the range 1 to M ⁇ 2.
  • Equation 5 Equation 5
  • Equation (5) Equation (3)
  • Equation (4) Equation (7)
  • multiplier coefficient power symmetry in the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 is symmetric.
  • multiplying all multiplier coefficients by a constant is equivalent to multiplying the output by a constant, etc., so in the leakage blocking matrix circuits 330 and 340, X (k) and X (k) are multiplied by a constant.
  • leakage blocking matrix circuits 330 and 340 For signals coming from the front, the outputs of leakage blocking matrix circuits 330 and 340 are equal.
  • the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 have a symmetric structure and satisfy the equation (11).
  • the normalized cross-correlation calculated by the correlation calculation unit 920 using the output signals of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 configured as described above makes a large difference with respect to the target signal and the interference signal, and It is possible to accurately distinguish between target signals and jamming signals using generalized cross-correlation. This means that the target signal section in which the target signal is dominant and the interference signal section in which the interference signal is dominant can be accurately distinguished. Furthermore, instead of determining either the target signal interval or the interference signal interval (hard decision), it is also possible to continuously determine the state located between them (soft decision).
  • FIGS. 7 and 8 show a second configuration example of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340. Compared with Figs. 3 and 4, sensor signals X (k) and X (k) are used. In response to this,
  • the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 have a symmetrical configuration in which the path corresponding to the sensor group with the widest spacing is not provided with a multiplier, and the coefficient g and the subtractor are provided in the other paths. Moyo.
  • FIGS. 9 and 10 show a third configuration example of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340. Compared to Figs. 7 and 8, sensor signal X (k) is used. Sensor signal X (k) to x (k)
  • the configuration is the same as in Figs. That is, the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 do not use one of the signals corresponding to the most widely spaced sensor pair, and the path corresponding to the second most widely spaced sensor pair has no multiplier. Other paths may have a symmetric configuration with a coefficient g. And a subtractor.
  • FIGS. 11 and 12 show a fourth configuration example of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340. Compared to Figs. 9 and 10, sensor signal X (k) is used. Sensor signal X (k) to x
  • the matrix circuits 330 and 340 do not use the signal corresponding to the sensor set with the widest spacing, and the path corresponding to the sensor set closest to each other between them is without a multiplier.
  • the path may be a symmetric configuration with a coefficient g and a subtractor.
  • FIG. 13 shows a fifth configuration example of the leakage blocking matrix circuit 330.
  • the blocking line U circuit 330 power multiplier 331, 331, subtractor 332 (ii 1 power etc. M-2!
  • the multiplier 331 multiplies the i-th sensor signal x (k) by g and outputs the product g x (k). Multiplier 331 is connected to i + 1st sensor signal X (k).
  • FIG. 14 shows a fifth configuration example of the leakage blocking matrix circuit 340.
  • the blocking matrix circuit 340 force multipliers 341 and 341 and subtractor 342 (i is from 1 to M ⁇ 2
  • the multiplier 341 multiplies g by the i-th sensor signal x (k) and outputs the product g x (k). Multiplier 341 is connected to i + 1st sensor signal X (k).
  • the relative delay between two sensor signals that are subtractor inputs can be given by dividing the product of the distance between sensors and the sine of the signal arrival direction by the speed of sound. .
  • the distance between sensors is different for all subtractor outputs.
  • the frequency characteristics and spatial selection characteristics of the subtractor output are functions of the distance between sensors.
  • the subtractor output corresponding to different sensor distances has different frequency characteristics and spatial selection characteristics. This is correct even if the subtracter is replaced with an adder.
  • the difference is that the gain is the reciprocal of the gain in the subtractor.
  • the target signal is emphasized, but the frequency characteristics and spatial selection characteristics in that case are disclosed in Non-Patent Document 11 Figure 1.1! Speak.
  • the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 Based on this principle, in the five configuration examples related to the leakage blocking matrix circuits 330 and 340, a plurality of signal differences obtained from a pair of sensors having different intervals are obtained and added together to comprehensively. A blocking matrix circuit having excellent spatial selectivity is obtained. With this configuration, there is a difference between signal pairs with a wide sensor force for low-frequency signals, and a signal pair difference with a narrow sensor force for high-frequency signals. It works effectively and can realize excellent spatial selectivity for wideband signals. Therefore, the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 can suppress the target signal with excellent frequency characteristics and spatial selectivity. In the above five configuration examples, since different subtractor outputs are used, different spatial selectivity can be realized. Naturally, the more the types of subtractor outputs used, the better the spatial selection characteristics, and the configuration examples 1, 2, 3, 4, and 5 are in this order.
  • the blocking matrix circuit as a pair may take any structure.
  • the configuration of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 may be a combination of a plurality of blocking matrix circuits corresponding to a plurality of sensor intervals.
  • a null can be formed in the target signal direction by adjusting the filter characteristics in the filter and thumb beam format already described.
  • the array processing for forming such nulls can be performed independently for a plurality of sensor intervals, and the results can be combined.
  • the correction signal generation unit 830 generates a correction signal used by the correction unit 840 using the normalized cross correlation supplied from the identification information generation unit 820.
  • the normal ⁇ cross-correlation ⁇ hat is a function of p, which is the actual SIR, and its range is between 1 and +1.
  • the target signal power is extremely large compared to the interference signal power.
  • the correction signal generation unit 830 generates a large gain ⁇ (y hat). Otherwise, the correction signal generator 830 generates a small gain K (y hat). Therefore, gain K (y hat) is an increasing function of ⁇ hat. That is, the gain is determined so that a larger correction is performed when the target signal power is larger than the interference signal power.
  • a linear function in the logarithmic domain of ⁇ hat can be considered. In other words, it is a gain ⁇ ⁇ ⁇ (y hat) that has a linear relationship with the logarithm of ⁇ hat, and can be expressed by equation (13).
  • the target signal also has a frontal force at a smaller ⁇ , so that the array processing (steering zero processing) becomes difficult to distinguish between the target signal and the disturbing signal, and the estimated SIR accuracy is reduced. It is the power to lower. SIRs with low estimation accuracy are more likely to need correction.
  • the value of ⁇ hat corresponding to the direction ⁇ min may be set to ⁇ . If the steering is non-zero, ⁇ min is corrected according to the steering amount, and the value of ⁇
  • ⁇ is determined in consideration of how much the SIR estimated in the actual environment is corrected and the closest value to the actual SIR. For example, in a general room, when using a microphone array that also consists of four microphone forces, an appropriate correction was achieved by setting ⁇ to 70. Note that the force described in the example in which the linear function of ⁇ hat is used for calculation of ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ in the correction signal generation unit 830. It is obvious that this may be an arbitrary function or a polynomial V.
  • the gain ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ obtained by the function designed in this way is transmitted to the correction unit 840.
  • the correction unit 840 multiplies the estimated SIR supplied from the identification information generation unit 810 by the gain K supplied from the correction signal generation unit 830 and transmits the product to the control unit 800.
  • multiplying the correction power gain K in the correction unit 840 has been described, but in addition to multiplication, correction defined by simple addition, a more complicated function, or a polynomial may be applied. it is obvious.
  • FIG. 8 A second configuration example of the identification information generation unit 820 is shown in FIG.
  • the second configuration example of the identification information generation unit 820 is similar to the first configuration example shown in FIG. 2 in that a filter 334 is provided between the leakage blocking matrix circuit 330 and the correlation calculation unit 920, and the leakage blocking matrix circuit 340 is correlated.
  • the filter 344 is provided between the calculation units 920. Filters 334 and 344 have a passband whose frequency is such that the attenuation characteristic of the spatial selectivity defined by leakage blocking matrix circuits 330 and 340, particularly in the direction other than the front, is flat with respect to the direction. design.
  • the cross-correlation calculated by the correlation calculation unit 920 using the output signals of these filters makes a big difference with respect to the target signal and the interference signal, and the cross-correlation It is possible to accurately distinguish between the target signal used and the interference signal. This means that the target signal section in which the target signal is dominant and the interference signal section in which the disturbance signal is dominant can be accurately distinguished.
  • Other operations and their effects are the same as those of the first configuration example already described with reference to FIG.
  • the value of the parameter g in the first and second configuration examples of the identification information generation unit 820 is Concerned about this and helped.
  • the value of g is preferably near 1 to produce a large phase difference if g ⁇ 1.
  • the normalized cross-correlation is calculated assuming that the signal arriving at the sensor is a white signal, the true SIR p, the signal arrival direction ⁇ , and the phase difference between the output signals of the leakage blocking matrix circuits 330 and 340 ⁇ Is a function of
  • FIG. 8 A third configuration example of the identification information generation unit 820 is shown in FIG. A third configuration example of the identification information generation unit 820 is shown in FIG.
  • the leakage blocking matrix circuit 360 is intended to produce an effect on the high-frequency signal with respect to the leakage blocking matrix circuit 330 that operates mainly on the low-frequency signal by the filter 334. Therefore, the passband of filter 364 is greater than the passband of filter 334. The higher passbands of filters 334 and 364 are combined to cover a wider frequency band.
  • the leakage blocking matrix circuits 330 and 360 are in charge of the frequency bands for the processing that the leakage blocking matrix circuit 330 has been in charge of in the first configuration example.
  • the output of filter 3 64 is transmitted to multiplier 365.
  • the multiplier 365 emphasizes the high frequency component so that the output power of the filter 364 and the output power of the filter 334 are approximately equal. For example, when the band of the signal input to the sensor is 8 kHz, the coefficient of the multiplier 365 can be around 3.
  • the output of the multiplier 365 is transmitted to the adder 336 and calorificated with the output of the filter 334.
  • the addition result is supplied to correlation calculation section 920.
  • the leakage blocking matrix circuit 350 is for producing an effect on the high-frequency signal with respect to the leakage blocking matrix circuit 340 mainly acting on the low-frequency signal by the filter 344. Therefore, the pass band of filter 354 is set to cover a wider frequency band by combining the pass bands of filters 344 and 354 that are higher than the pass band of filter 344.
  • the output of filter 354 is communicated to multiplier 355.
  • Multiplier 355 emphasizes the high frequency components so that the output power of filter 354 and the output power of filter 344 are approximately equal. Therefore, the coefficient of multiplier 355 can be the same value as the coefficient of multiplier 365.
  • the output of multiplier 355 is transmitted to adder 346 and added with the output of filter 344. The addition result is supplied to correlation calculation section 920.
  • the leakage blocking matrix circuits 350 and 360 and the filters 354 and 364 it is possible to use signal components in a strong frequency band that are not used when they are not present.
  • the cross-correlation calculated in the part 920 makes a big difference between the target signal and the interference signal, and the discrimination between the target signal and the interference signal using the cross-correlation becomes accurate. This means that the target signal section in which the target signal is dominant and the interference signal section in which the interference signal is dominant can be accurately distinguished.
  • Other operations and effects are the same as those of the first configuration example already described with reference to FIG.
  • the leakage blocking matrix circuits 350 and 360 have a value of g such as a symmetric configuration and the like, similar to the leakage blocking matrix circuits 330 and 340.
  • Figures 18 and 19 show examples of the phase difference ⁇ of the output signal by combining the leakage blocking matrix circuit 350 and 360, respectively.
  • the number of sensors is 4 and the signal bandwidth is 8000 Hz, and the vertical axis is shown as the cosine of phase difference ⁇ (COS ⁇ ). Both figures show that the cosine value is 1 regardless of the frequency when the signal arrival direction is close to the DOA force ⁇ . This corresponds to the target signal.
  • the cosine value is ⁇ 1 only in a specific frequency band. This corresponds to a jamming signal.
  • the frequency band where the cosine value is -1 is different between Fig. 18 and Fig. 19, and the center frequency is about 1000Hz in Fig. 18 and about 3000Hz in Fig. 19.
  • the frequency band in which the normalized cross-correlation is -1 for the interference signal is higher in FIG. Therefore, a set of leakage blocking matrices is obtained by processing the outputs of leakage blocking matrix circuits 330 and 340 and the leakage blocking matrix circuits 350 and 360 with bandpass filters that pass the corresponding frequency bands, respectively.
  • the circuit output phase difference can be obtained as an index that is 1 for the target signal and 1 for the interfering signal.
  • an input signal to correlation calculation section 920 is obtained using two sets of leakage blocking matrix circuits.
  • the leakage blocking matrix circuit set may be further increased.
  • FIG. 20 shows a design procedure for the leakage coefficient g in the leakage blocking matrix circuit.
  • the signal band to be processed by the set of leakage blocking matrix circuits to be processed and the minimum value ⁇ min of the signal arrival direction (DOA) ⁇ regarded as an interference signal are designated (S101).
  • the leak coefficient g that seems to be appropriate is set (S102). Based on these settings, when the actual target signal-to-jamming signal power ratio (SIR) is OdB, ⁇ no, is greater than ⁇ min and less than 90 degrees.
  • SIR target signal-to-jamming signal power ratio
  • the gain G (i, ⁇ ) in (2) can be found corresponding to the configuration of the leakage blocking matrix circuit.
  • the gain when using the configuration shown in Figs. 3 and 4 is as shown in (12).
  • ⁇ hat when p is ⁇ dB is calculated for ⁇ greater than ⁇ min and less than 90 degrees (S1 03).
  • FIG. 21 shows a second configuration example of the identification information generation unit 810.
  • a difference from FIG. 31 in which the first configuration example is shown is a gain control unit 900.
  • the gain control unit 900 adaptively corrects the estimated value of the target signal power according to the characteristics of the target signal. For this reason, a specific frequency component can be adaptively emphasized to realize frequency and spatial selection characteristics with high flatness, and target signal power can be accurately estimated.
  • the target signal power estimated more accurately is transmitted to the SIR estimation unit 700 and used for the SIR calculation.
  • adaptive array processing is controlled by controlling parameters that determine the adaptive filter tracking and computation accuracy, such as coefficient update step size and forgetting factor. It is possible to appropriately control the coefficient update of the apparatus. As a result, it is possible to obtain a high-quality array processing output that is hardly affected by the frequency characteristics of the input signal and the direction of the target signal and the interference signal.
  • the gain control unit 900 includes a storage unit 901, a family conversion unit 902, an analysis unit 903, a gain calculation unit 904, a spectrum correction unit 905, an inverse Fourier transform unit 906, and a storage unit 907.
  • the output of the fixed beamformer 200 is supplied to the storage unit 901 and framed.
  • the framed signal is transmitted to the Fourier transform unit 902 and subjected to Fourier transform.
  • the Fourier transform result is supplied to the analysis unit 903 and the spectrum correction unit 905.
  • the analysis unit 903 prays the input signal using the Fourier transform result, and detects the input signal having a specific property. Information on the nature of the input signal and the detection result are transmitted to the gain calculator 904.
  • Typical information regarding the nature of the input signal can be a feature quantity that replaces the force spectrum, which is a spectrum, such as a cepstrum or information obtained by thinning out these.
  • the gain calculation unit 904 obtains a correction gain corresponding to the input signal and supplies it to the spectrum correction unit 905.
  • An example of the specific property is a friction sound.
  • the frequency spectrum of the frictional sound is It is known that it has a power up to a high range and is flat compared with non-frictional sound. If these facts are used, an appropriate correction gain can be obtained according to the power value in the high frequency range and the flatness of the spectrum. Specifically, the high-frequency power and the spectral flatness can be compared with a reference value, and a value corresponding to the magnitude relationship can be used as the correction gain. In a simpler case, the correction gain can be set to a value other than 1 when the high frequency power and spectral flatness are greater than a predetermined threshold, and can be set to 1 otherwise. The value of the correction gain may be common or different for each frequency component.
  • the spectrum correcting unit 905 corrects the spectrum by correcting the Fourier transform result supplied from the Fourier transform unit 902 using one or more correction gains supplied from the gain calculating unit 904. Specifically, the amplitude or power of the Fourier transform result is corrected with the correction gain, and the result is supplied to the inverse Fourier transform unit 906.
  • the phase information is supplied to the inverse Fourier transform unit 906 as it is without being corrected.
  • the inverse Fourier transform unit 906 performs inverse Fourier transform on the data supplied from the spectrum correction unit 905 and transmits the result to the storage unit 907.
  • the storage unit 907 outputs the stored data one sample at a time, thereby de-framing the signal samples.
  • the Fourier transform unit 902 and the inverse Fourier transform unit 906 may be replaced with another pair of transforms called “inverse transform process”.
  • transformations include cosine transformation, modified discrete cosine transformation, also known as MDCT, Hadamard transformation, and Haar transformation.
  • MDCT modified discrete cosine transformation
  • Haar transformation Haar transformation
  • the gain control unit 900 includes a band division filter bank 911, an analysis unit 912, a gain calculation unit 913, a spectrum correction unit 914, and a band synthesis filter bank 915.
  • the output of the fixed beamformer 200 is supplied to the band division filter bank 911 and divided into a plurality of frequency bands.
  • the signal of each frequency band is supplied to the analysis unit 912 and the spectrum correction unit 914.
  • the operations of the analysis unit 912 and the gain calculation unit 913 are the same as those of the analysis unit 903 and the gain calculation unit 904.
  • the spectrum correction unit 914 corrects the level of each frequency band signal using one or more correction gains supplied from the gain calculation unit 913, and transmits the result to the band synthesis filter bank 915.
  • the router bank 915 synthesizes the data supplied from the spectrum correction unit 914, converts it into a full-band signal, and outputs the result. Unlike the configuration example shown in FIG. 22, the same processing can be performed by sequential processing without accumulating signal samples in the memory circuit. For this reason, the delay associated with gain control can be reduced, and the follow-up characteristics for a fluctuating system are improved.
  • the frequency bands of the band division filter bank and the band synthesis filter bank may be equally spaced or unequal.
  • the time resolution can be increased by dividing the band in a narrow band in the low frequency range to reduce the time resolution in the high frequency range.
  • Typical examples of unequal division include octave division in which the band is halved sequentially toward the low band and critical band division corresponding to human auditory characteristics. It is known that unequal division is particularly highly consistent with audio signals.
  • the details of the band division filter bank and the band synthesis filter bank, and the design method thereof, are disclosed in Non-Patent Document 12, so the details are omitted.
  • FIG. 24 shows a third configuration example of the identification information generation unit 810.
  • the difference from FIG. 21 in which the second configuration example is shown is a multiple blocking matrix circuit 320.
  • the configuration and effects will be described focusing on the operation of the multi-blocking matrix circuit 320.
  • the input / output signals of the multiple blocking matrix circuit 320 are equal to the input / output signals of the blocking matrix circuit 310 in the second configuration example.
  • a first configuration example of the multiple blocking matrix circuit 320 is shown in FIG. In FIG. 25, the multiple blocking matrix circuit 320 includes subtractors 321 to 321.
  • FIG. 26 A second configuration example of the multiple blocking matrix circuit 320 is shown in FIG. In FIG. 26, multiple blocking matrix circuit 320 force subtractor 321 ⁇ 321, filter 323 ⁇ 323, and addition
  • the subtractor i uses the first sensor signal X (k) and the i-th sensor signal x (
  • the filter 323 transmits the passband signal component to the adder 322.
  • the adder 322 adds all the M ⁇ 1 input signals and outputs the addition result as z (k).
  • the passband of filter 323 is determined by the 0th and ith microphone intervals. Decide. Of spatial selectivity determined by the 0th and i-th microphone signals
  • the filter 323 designing.
  • the multiple blocking matrix circuit 320 may have another configuration.
  • the distance between the two sensors is D, 2D, 3D, ..., (M-1) D, in order from the shortest.
  • the set of sensors with sensor spacing D is M-l
  • the set of 2D is M-2
  • the set of (M-1) D is 1. Therefore, as long as the configuration is such that a set of sensors corresponding to each of these sensor intervals is selected, the difference between the signals obtained from them is obtained, and these are added by the adder 322, the multiple blocking matrix circuit 320 has the above configuration. It has the effect of.
  • FIG. 27 shows such a configuration example as a third configuration example. In FIG. 27, the operations of the subtracters 321 and 321 are different from those in FIG. In Figure 26, these subtractors are
  • the difference signal corresponding to the sensor interval D and (M-1) D is output.
  • the difference signal corresponding to the sensor interval of (M-1) D and D is output.
  • Various other similar configurations are possible.
  • a configuration without filters 323 to 323 is possible.
  • FIG. 28 A configuration example of such a multiple blocking matrix circuit 320 is shown in FIG. 28 as a fourth configuration example. Comparing Figure 28 with Figure 26, there is no subtractor 321. For this reason, there is no differential signal corresponding to sensor interval 2D, and the effect of sensor interval 2D cannot be expected. However, a blocking matrix circuit having an overall excellent spatial selectivity can be obtained by using signals corresponding to other sensor intervals, although it does not reach the example of FIG. In FIG. 28, it is apparent that a configuration without filters 323 to 323 is possible.
  • the configuration of the multiple blocking matrix circuit 320 can also be a combination of a plurality of blocking matrix circuits corresponding to a plurality of sensor intervals.
  • the null can be formed in the target signal direction by adjusting the filter characteristics in the filter and sum beamformer already described. Multiple, multiple array processing to form such nulls This can be done independently according to the sensor interval and the results can be combined.
  • FIG. 29 shows a fourth configuration example of the identification information generation unit 810.
  • the difference between the fourth configuration example and the third configuration example shown in FIG. 24 is the same as the relationship between the first configuration example described in FIG. 31 and the second configuration example shown in FIG. Only part 900. Therefore, the operation and effect are clear, and the description is omitted.
  • FIG. 30 is a block diagram of an adaptive array device including an adaptive array control device according to the second embodiment of the present invention.
  • the second embodiment of the present invention comprises a computer (central processing unit; processor; data processing unit) 1000 that operates by program control, an input terminal 101 to L01, and an output terminal 600.
  • Computer central processing unit;
  • processor data processing device 1000 is a fixed beamformer 200, an adaptive blocking matrix circuit 300, a delay element 400, a multi-input canceller 500, an identification information generation unit 810, 820, a correction signal generation unit 830, a correction unit 840, a control unit Including 800.
  • the target signal and jamming signal supplied to the input terminals 101 to 101 are stored in the computer 1000.
  • the interference signal is suppressed by being supplied to the array processing apparatus.
  • the main components of the array processor are:
  • An adaptive mode comprising a fixed beamformer 200, an adaptive blocking matrix circuit 300, a delay element 400, a multi-input canceller 500, and comprising an identification information generation unit 810, 820, a correction signal generation unit 830, a correction unit 840, and a control unit 800
  • Control device power Controls the coefficient update speed and accuracy of the adaptive filter included in the adaptive blocking matrix circuit 300 and the multi-input canceller 500.
  • the adaptive mode control device receives the outputs of the plurality of sensor groups, corrects the identification information of the target signal and the interference signal based on the amplitude based on the identification information of the target signal and the interference signal based on the phase, and uses the correction result. Since the target signal and the interference signal are identified, it is possible to obtain a highly accurate target signal and interference signal identification information that combines the identification information based on the amplitude and the identification information based on the phase. This makes it possible to appropriately perform coefficient update control of the adaptive array processing device, and to obtain a high-quality array processing output that is hardly affected by the frequency characteristics of the input signal and the arrival direction. As described above, sensors such as an ultrasonic sensor, a sonar receiver, and an antenna can be used in addition to the force microphone described in the example using the microphone as the sensor. Industrial applicability
  • the coefficient update control of the adaptive array processing device can be appropriately performed, and the high-quality array processing output is hardly affected by the frequency characteristics of the input signal and the direction of the target signal and the interference signal. Can be obtained. Therefore, it becomes possible to receive only a specific signal from a plurality of signal sources with emphasis, and this method is based on acquisition of an audio signal by an adaptive microphone array, a sonar or an adaptive antenna array in the underwater acoustic field. It can be widely used in wireless transmission / reception devices, etc., and has a great impact on industries in these fields.
  • FIG. 1 is a block diagram of an adaptive array device provided with an adaptive array control device according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a first configuration example of an identification information generation unit 820.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a first configuration example of a leakage blocking matrix circuit 330.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a first configuration example of a leakage blocking matrix circuit 340.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a configuration example in which leakage of the leakage blocking matrix circuit 330 is zero.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a configuration example in which leakage of the leakage blocking matrix circuit 340 is zero.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a second configuration example of leakage blocking matrix circuit 330.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a second configuration example of leakage blocking matrix circuit 340.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a third configuration example of leakage blocking matrix circuit 330.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a third configuration example of leakage blocking matrix circuit 340.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a fourth configuration example of leakage blocking matrix circuit 330.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a fourth configuration example of leakage blocking matrix circuit 340.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a fifth configuration example of leakage blocking matrix circuit 330.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a fifth configuration example of leakage blocking matrix circuit 340.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a second configuration example of the identification information generation unit 820.
  • ⁇ 17 A block diagram showing a third configuration example of the identification information generation unit 820.
  • FIG. 18 is a block diagram showing the cosine of the output phase difference between leakage blocking matrix circuits 330 and 340.
  • FIG. 19 is a block diagram showing the cosine of the output phase difference of leakage blocking matrix circuits 350 and 360.
  • FIG. 20 is a flowchart showing an example of a leakage coefficient design method.
  • ⁇ 21 A block diagram showing a second configuration example of the identification information generation unit 810.
  • FIG. 22 is a block diagram showing a first configuration example of gain control circuit 900.
  • FIG. 23 is a block diagram showing a second configuration example of gain control circuit 900.
  • ⁇ 24 A block diagram showing a third configuration example of the identification information generation unit 810.
  • FIG. 25 is a block diagram showing a first configuration example of a multiple blocking matrix circuit 320.
  • FIG. 26 is a block diagram showing a second configuration example of the multiple blocking matrix circuit 320.
  • FIG. 27 is a block diagram showing a third configuration example of the multiple blocking matrix circuit 320.
  • FIG. 28 is a block diagram showing a fourth configuration example of the multiple blocking matrix circuit 320. 29] FIG. 29 is a block diagram showing a fourth configuration example of the identification information generation unit 810.
  • FIG. 30 is a block diagram of an adaptive array device including an adaptive array control device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 31 is a block diagram of an adaptive array device including an adaptive array control device based on a conventional example.
  • FIG. 32 is a block diagram showing a configuration example of a blocking matrix circuit 310.

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Abstract

【課題】　入力信号の周波数特性や到来方向によらず、正確な係数更新制御を可能とすることにより、入力信号の周波数特性や到来方向の影響を受けにくい高品質なアレイ処理出力を得ることができる。 【解決手段】　振幅による目標信号と妨害信号の識別情報を、位相による目標信号と妨害信号の識別情報によって補正し、補正結果を用いて目標信号と妨害信号の識別を行うことを特徴とする。より具体的には、位相による識別情報生成部と、補正信号生成部と、補正部を備えていることを特徴とする。

Description

明 細 書
適応アレイ制御装置、方法、プログラム、及び適応アレイ処理装置、方法 、プログラム
技術分野
[0001] 本発明は、適応アレイ制御装置、適応アレイ制御の方法およびそのプログラム並び に適応アレイ処理装置、適応アレイ処理の方法およびそのプログラムに関し、特に複 数のセンサを用いて、信号を空間選択的に受信する適応アレイ制御装置、適応ァレ ィ制御の方法およびそのプログラム並びに適応アレイ処理装置、適応アレイ処理の 方法およびそのプログラムに関する。
[0002] 音声信号取得や、ソーナ一、無線通信などの分野において、適応マイクロフォンァレ ィによる音声強調装置、適応アンテナアレイによる無線送受信装置などが知られてい る。これらの装置は、複数の信号源の中から特定の信号だけを強調して受信すること が可能であり、適応アレイ技術の応用である。センサとしては、マイクロフォン、超音 波センサ、ソーナー受音器、アンテナなどを用いることができる。
[0003] ここでは、センサとしてマイクロフォンを用いた場合について説明する。以降、説明を 簡単にするため、マイクロフォンが直線上に等間隔に配置されている場合を考える。 また、目標音源がマイクロフォンの配置されている直線力 十分に離れており、目標 音源の方向は前記直線に対して直交して!/ヽると仮定する。
[0004] マイクロフォンアレイは、複数のマイクロフォンに入力された信号をフィルタリングした 後、加算することによって空間フィルタを形成する。この空間フィルタにより、事前に規 定した方向から到来した信号、すなわち目標信号だけを強調し、目標以外の信号を 減衰させる。適応マイクロフォンアレイは、空間フィルタ特性を適応的に変化させる機 能を有したマイクロフォンアレイである。
適応マイクロフォンアレイの構成として、非特許文献 1に開示されて ヽる「一般ィ匕サイ ドローブキャンセラ」、非特許文献 2に開示されている構成、非特許文献 3に開示され ている構成、非特許文献 4に開示されている「フロスト 'ビームフォーマ」、非特許文献 5に開示されて 、る構成などが知られて！/、る。 [0005] 非特許文献 1に開示されて!、る基本的な適応アレイ処理装置である一般ィ匕サイド口 ーブキャンセラは、固定ビームフォーマ、ブロッキング行列回路、多入力キャンセラか ら構成される。ブロッキング行列回路には、適応フィルタを含む適応ブロッキング行列 回路回路も使用される。固定ビームフォーマは、複数のセンサ信号を処理して目標 信号を強調する。ブロッキング行列回路は、前記複数のセンサ信号に含まれる目標 信号を抑圧し、妨害信号を相対的に強調する。
[0006] 適応ブロッキング行列回路は、前記固定ビームフォーマ出力を参照信号として、適応 フィルタによって生成した擬似目標信号を前記複数のセンサ信号力も差し引き、多入 力キャンセラに供給する。適応ブロッキング行列回路の適応フィルタ係数は、固定ビ ームフォーマ出力と適応ブロッキング行列回路の出力を用いて、適応ブロッキング行 列回路の出力が最小化されるように更新される。
[0007] 多入力キャンセラは、ブロッキング行列回路の出力を参照信号として、適応フィルタ によって生成した擬似妨害信号を、前記固定ビームフォーマ出力力 差し引く。この 減算処理によって得られた信号においては、 目標信号が強調され、妨害信号が抑圧 されており、これをアレイ装置出力とする。この減算により、出力信号の妨害信号に対 する相関が除去される。多入力キャンセラの適応フィルタ係数は、ブロッキング行列 回路出力と多入力キャンセラ出力を用いて、多入力キャンセラ出力が最小化されるよ うに更新される。
[0008] 固定ビームフォーマとして、複数のセンサ信号をそれぞれ遅延して加算するディレイ アンドサムビームフォーマや、フィルタリングして加算するフィルタアンドサムビームフ ォーマを用いることが可能である。これらの固定ビームフォーマについては、非特許 文献 6に詳細に説明されて 、る。
[0009] ディレイアンドサムビームフォーマは、複数のセンサ信号を各信号に固有のサンプル 数だけ遅延させ、さらに各信号に固有の係数を乗算した後に、総和を計算して出力 する。各信号の遅延時間は、各センサ信号を遅延した後に、それに含まれる目標信 号の位相が同じになるように設定する。その結果、ディレイアンドサムビームフォーマ の出力に含まれる目標信号が強調される。
[0010] 一方、 目標信号とは異なる方向から到来する妨害信号は、前記の各遅延信号にお いて、位相が互いに異なるため、加算によって互いに打ち消し合い、減衰する。従つ て、ディレイアンドサムビームフォーマの出力では、 目標信号が強調され、妨害信号 が減衰する。フィルタアドサムビームフォーマは、ディレイアンドサムビームフォーマに おける複数のセンサ信号に対する遅延と定数倍が、フィルタで置換された構成を有 する。これら複数のフィルタは、ディレイアンドサムビームフォーマにおける遅延と定 数倍の効果が、各周波数に対して異なるようにすることができる。このため、スぺタト ルが平坦でな 、信号に対して、 目標信号強調効果がディレイアンドサムビームフォー マよりも高い。
[0011] 適応ブロッキング行列回路及び多入力キャンセラは、複数の適応フィルタを含む。こ れらの適応フィルタとして、 FIRフィルタ、 IIRフィルタ、及びラテイスフィルタなどの構 造を用いることが可能である。また、これらの適応フィルタにおける係数更新アルゴリ ズムとして、 NLMSアルゴリズム（学習同定法または正規化 LMSアルゴリズム）、 RL Sアルゴリズム (逐次最小自乗法）、射影アルゴリズム、勾配法、 LSアルゴリズム (最小 自乗法）、ブロック適応アルゴリズム、変換領域の適応アルゴリズムなどを用いることが できる。さらに、係数更新に際して、新たに計算される係数値に制約を課するタップ 係数拘束適応アルゴリズムやリーク適応アルゴリズム、さらには係数値ノルムに拘束 を課するタップノルム拘束適応アルゴリズムなどを用いることが可能である。これらの 制約付係数更新アルゴリズムについては、非特許文献 7に詳しいので、説明を省略 する。
[0012] 適応ブロッキング行列回路の係数更新では強調された妨害信号が、多入力キャンセ ラの係数更新では強調された目標信号が、係数更新には不要な信号となり、係数更 新を妨害する。このため、いずれの場合も、適応フィルタ係数が乱れ、アレイ処理装 置の出力信号に不快な息づき雑音が生じる。これを防ぐためには、係数更新ステツ プサイズを小さく設定する必要がある。しかし、小さなステップサイズは、適応ブロッキ ング行列回路の特性が目標信号の移動に追従する速度を鈍らせ、最終出力である 適応アレイ装置出力の品質が劣化する。この問題を解決するために、適応モード制 御装置が、非特許文献 8及び 9に開示されている。
[0013] 非特許文献 8に開示された方法では、隣接するセンサ力 得られる信号間の相関を 利用して、前記妨害信号の存在を検出する。妨害信号が検出されたときに係数更新 を停止することによって、良好な適応アレイ装置の出力を得ることができる。この方法 では、ヒアリングエイドを応用として開発されているためにマイク間隔が広ぐ空間折 返しを避けるために信号帯域が 600から 1200Hz程度に制限されている。通常の音 声信号を利用する応用では、時として音声パワーがこの周波数範囲外にも存在する ために、妨害信号の存在を正確に検出することができない。また、固定ブロッキング 行列回路を想定して多入力キャンセラだけの係数更新を制御する構成となっており、 適応ブロッキング行列回路にそのまま適用することはできな ヽ。
[0014] 非特許文献 9に開示された方法では、目標信号対妨害信号のパワー比 (SIR)を用い て、妨害信号の存在を検出する。目標信号のパワー推定は、固定ビームフォーマ出 力を用いて行う。妨害信号のパワー推定は、適応ブロッキング行列回路の出力を用 いて行う。これらの推定値の比、すなわち SIRの推定値を閾値と比較する。閾値より S IRが大きいときは、入力信号において目標信号が支配的であり、妨害信号の影響が 少ないので適応ブロッキング行列回路で係数更新を行う。反対に、多入力キャンセラ の係数更新に目標信号が妨害を与えるので、多入力キャンセラの係数更新は停止 する。閾値より SIRが小さいときは、適応ブロッキング行列回路で係数更新を停止し、 多入力キャンセラで係数更新を実行する。
[0015] この方法では、適応ブロッキング行列回路に含まれる適応フィルタ係数が収束するま では、適応ブロッキング行列回路が十分な性能を発揮せず、妨害信号パワー推定が 不正確になる。このため、特に動作初期に、適応ブロッキング行列回路と多入力キヤ ンセラの係数更新制御を誤り易くなり、アレイ処理装置出力音声の劣化を引き起こす 。この問題を解決するために、専用の固定ブロッキング行列回路を有する適応モード 制御装置が非特許文献 10に開示されている。
[0016] 非特許文献 10に開示された方法では、妨害信号のパワー推定を、専用の固定プロ ッキング行列回路を用いて行う。このため、適応ブロッキング行列回路に含まれる適 応フィルタ係数の収束とは無関係に所望の性能が得られ、正確な妨害信号パワー推 定が可能となる。
[0017] 図 31に非特許文献 9に開示されている適応アレイ処理装置と、非特許文献 10に開 示された適応モード制御装置を組み合わせた構成を示す。非特許文献 9に開示され ている適応アレイ処理装置は、固定ビームフォーマ 200、適応ブロッキング行列回路 300、遅延素子 400、及び多入力キャンセラ 500から構成される。適応モード制御装 置は、ブロッキング行列回路 310、 SIR推定部 700、及び比較部 800から構成される
[0018] 固定ビームフォーマ 200は、 M個のセンサ 100〜100 から得られた信号を処理し
0 M-1
て目標信号を強調する。適応ブロッキング行列回路 300は、前記複数のセンサ信号 に含まれる目標信号を抑圧し、妨害信号を相対的に強調する。これは、前記固定ビ ームフォーマ 200の出力を参照信号として、複数の適応フィルタによって擬似目標信 号を生成し、これらを M個のセンサ 100〜： L00 から得られた信号から減算すること
0 -1
によって達成される。適応フィルタの係数は、固定ビームフォーマ 200の出力と適応 ブロッキング行列回路 300の出力を用いて、適応ブロッキング行列回路 300の出力 が最小化されるように更新される。
[0019] 遅延素子 400は、固定ビームフォーマ 200の出力を Lサンプル遅延させて、多入力 キャンセラ 500に供給する。 Lの値は、遅延素子 400の出力における目標信号成分と 適応ブロッキング行列回路 300の出力における目標信号成分の位相が揃うように設 定する。例えば、固定ビームフォーマ 200の群遅延時間と、適応ブロッキング行列回 路 300のタップ数の 4分の 1から 2分の 1程度に相当する時間の和に設定すればよ!、
[0020] 多入力キャンセラ 500は、固定ビームフォーマ 200の出力信号を遅延した信号と適 応ブロッキング行列回路 300の出力信号を受けて処理することによって、妨害信号を 抑圧し、目標信号を相対的にさらに強調する。多入力キャンセラ 500は、適応ブロッ キング行列回路 300から強調された妨害信号を参照信号として受け、これと相関のあ る信号として、適応フィルタによって擬似妨害信号を生成する。生成した擬似妨害信 号を、遅延素子 400の出力である強調された目標信号力も差し引く。この出力は、出 力端子 600に伝達される。多入力キャンセラ 500の適応フィルタ係数は、適応ブロッ キング行列回路 300の出力と出力端子 600に伝達される出力信号を用いて、該出力 信号が最小化されるように更新される。 [0021] 適応ブロッキング行列回路 300の係数更新で用いる適応ブロッキング行列回路 300 の出力は、妨害信号と抑圧された目標信号を含む。しかし、適応ブロッキング行列回 路 300が影響を与えることができるのは目標信号成分だけであり、妨害信号はそのま ま出力される。すなわち、適応ブロッキング行列回路 300が最小化することができる のは目標信号成分だけであり、出力に含まれる妨害信号成分は、係数更新に対して 妨害を与える。妨害によって適応ブロッキング行列回路 300に含まれる適応フィルタ 係数が乱れ、多入力キャンセラ 500に伝達される信号が不安定となる。その結果、多 入力キャンセラ 500の出力、すなわち適応アレイ装置出力が乱れ、不快な息づき雑 音が生じる。これを防ぐために、前記複数のセンサ信号を用いて SIRを推定し、この 推定値を用いて適応ブロッキング行列回路 300の係数更新を制御する。
[0022] 同様に、多入力キャンセラ 500の係数更新では強調された目標信号が、係数更新に は不要な信号となり、係数更新を妨害する。妨害によって多入力キャンセラ 500に含 まれる適応フィルタ係数が乱れ、適応アレイ装置出力にお 、て不快な息づき雑音が 生じる。このため、適応ブロッキング行列回路 300と同様に、前記複数のセンサ信号 の SIRを推定し、この推定値を用いて多入力キャンセラ 500の係数更新を制御する。
[0023] SIR推定部 700は、ブロッキング行列回路 310の出力と固定ビームフォーマ 200の 出力を用いて、 SIR推定を行う。 目標信号のパワー推定は、固定ビームフォーマ出力 を用いて行う。妨害信号のパワー推定は、固定ブロッキング行列回路の出力を用い て行う。これら 2つの推定値は SIR推定部 700に供給され、その比が SIR推定値とな る。 SIR推定値は、 SIR推定部 700から比較部 800に伝達される。比較部 800では、 SIR推定値を閾値と比較する。
[0024] 閾値より SIR推定値が大きいときは、入力信号において目標信号が支配的であり、妨 害信号の影響が少ないので適応ブロッキング行列回路で係数更新を行う制御信号 を発生し、適応ブロッキング行列回路 300に供給する。反対に、多入力キャンセラの 係数更新に目標信号が妨害を与えるので、多入力キャンセラの係数更新を停止する 制御信号を発生し、多入力キャンセラ 500に供給する。閾値より SIR推定値が小さい ときは、適応ブロッキング行列回路で係数更新を停止し、多入力キャンセラで係数更 新を実行するような信号を発生し、それぞれ適応ブロッキング行列回路 300と多入力 キャンセラ 500に供給する。
[0025] ブロッキング行列回路 310と SIR推定部 700は、識別情報生成部 810を構成する。 S IRは目標信号のパワーと妨害信号のパワーの比であり、 SIRを求めることは振幅によ る目標信号と妨害信号の識別情報を生成することに相当する。この識別情報を閾値 と比較して、 目標信号が支配的な状況と妨害信号が支配的な状況を識別する。すな わち、識別情報生成部 810は、振幅による識別情報を生成する。
[0026] 図 32にブロッキング行列回路 310の構成例を示す。 i番目のセンサ信号 x(k)と (i+ 1) 番目のセンサ信号 X (k)の差分を求めるための減算器 311から構成される。ここに、 k i+1
は時刻を表す指標、 iは 0から M— 2の範囲の整数である。ブロッキング行列回路 310 の出力信号 z(k)は、 x(k) -x (k)となる。正面から到来する目標信号に対して、 x(k)と X i i+1 i
(k)は等しいので、 z(k)=0となる。それ以外の方向から到来する妨害信号に対しては i+1
、 z(k)はゼロとならない。このため、ブロッキング行列回路 310は、 目標信号を抑圧す る効果を有する。
[0027] 非特許文献 1 : 1982年 1月、アイ'ィ一'ィー'ィー 'トランザクションズ'オン'アンテナ ス'アンド'プロパゲーションズ、第 30卷、第 1号、 （IEEE TRANSACTIONS ON ANTE NNAS AND PROPAGATIONS, VOL.30, NO.l, PP.27- 34,Jan. 1982) 27〜34ぺ ージ
非特許文献 2 : 1992年 9月、アイ'ィー 'ィ一'ィ一'トランザクションズ'オン'アンテナ ス'アンド'プロパゲーションズ、第 40卷、第 9号、 （IEEE TRANSACTIONS ON ANTE NNAS AND PROPAGATIONS, VOL.40, NO.9, PP.1093 - 1096,Sep. 1992) 109 3〜1096ページ
非特許文献 3 : 1996年 9月、電子情報通信学会論文誌 A、第 79卷、第 9号、 1516〜 1524ページ
非特許文献 4: 1972年 8月、プロシーディンダス 'ォブ 'アイ'ィー 'ィー 'ィ一、第 60卷 、第 8号、 (PROCEEDINGS OF IEEE, VOL.60, NO.8, PP.926-935, Aug. 1972) 926〜935ページ
非特許文献 5 : 1994年 4月、アイ'ィ一'ィ一'ィ一'プロシーディングス'ォブ'インター ナショナノレ 'カンファレンス ·オン ·ァクースティタス ·スピーチ ·アンド ·シグナノレプロセ シング、第 IV卷、 (IEEEPROCEEDINGS OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNNALPROCESSING, VOL.IV, PP.269— 272, Apr . 1994) 269〜272ページ
非特許文献 6 : 1993年、「アレイ'シグナル 'プロセシング」、 第 4章、プレンティス'ホ ール、イングルウッド 'クリフス（CH.4, ARRAY SIGNAL PROCESSING, PRENTICE- HALL, ENGLEWOOD CLIFS, 1993.)
非特許文献 7 : 2001年、「マイクロフォンアレイ」、 スプリンガー (MICROPHONE ARR AYS, SPRINGER, 2001.)
非特許文献 8 : 1992年 3月、ジャーナル'ォブ 'ァクースティカル 'ソサイエティ'ォブ' アメリカ、第 91卷、第 3号、 （JOURNAL OF ACOUSTICAL SOCIETY OF AMERICA , VOし.91, NO.3, PP.1662 - 1676,Mar. 1992) 1662〜1676ページ
非特許文献 9： 1998年 4月、 アイ'ィ一'ィ一'ィ一'プロシーディングス ·ォブ 'アイ'シ ~ ·エイ，エス，エス，ピー、 (IEEE PROCEEDINGS OF ICASSP, PP.3605- 3608, AP R. 1998) 3605〜3608ページ
非特許文献 10 : 1999年 3月、 アイ'ィ一'ィ一'ィ一'プロシーディングス 'ォブ 'アイ' シ^ ~ ·エイ ·エス ·エス ·ピー、（IEEEPROCEEDINGS OF ICASSP, PP.949— 952, MAR . 1999) 949〜952ページ
非特許文献 11 : 2001年、「マイクロフォン 'アレイズ」、 第 1章、スプリンガ——バーラ グ、ベルリン（CH.l, MICROPHONE ARRAYS, SPRINGER- VERLAG, BERLIN, 200 1.)
非特許文献 12 : 1993年、「マルチレートシステムズ'アンド'フィルタバンクス」、プレ ンテイス，ホール (MULTIRATE SYSTEMS AND FILTER BANKS, PRENTICE-HALL, 1993.)
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
空間折り返し歪を避けるために、センサ間隔には波長と音速から定まる上限がある。 また、現実的には、センサの個数 Mの値にも上限がある。このため、妨害信号のパヮ 一推定を行う固定ブロッキング行列回路の周波数特性が平坦ではなぐ方向に基づ く選択度も十分でない。従って、図 31を含む従来の技術では、妨害信号の周波数特 性や到来方向によっては、そのパワー推定に誤りが避けられず、適応アレイ処理装 置の不適切な係数更新制御による性能劣化を引き起こす。
[0029] 本発明の目的は、入力信号の周波数特性や到来方向によらず、正確な係数更新制 御を可能にすることにより、入力信号の周波数特性や到来方向の影響を受けにくい 高品質なアレイ処理出力を得ることができる適応アレイ処理装置、処理の方法及び プログラムを提供することである。 課題を解決するための手段
[0030] 上記課題を解決するため、本発明の適応アレイ制御装置は、アレイ状の複数のセン サにおいて得られる信号に第 1のアレイ処理を適用して位相情報に基づく目標信号 と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 1の識別情報とする第 1の識別情報生 成部と、前記第 1の識別情報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて 大きいときに、より大きな補正が行われるような補正信号を生成する補正信号生成部 と、振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識 別情報とする第 2の識別情報生成部と、
前記補正信号によって前記第 2の識別情報を補正して補正識別情報を求める補正 部と、
前記補正識別情報を用いて適応アレイ処理におけるパラメータ調整の速度と精度を 制御する制御部とを少なくとも具備することを特徴とする。
[0031] 上記課題を解決するため、本発明の適応アレイ制御の方法は、アレイ状の複数のセ ンサにおいて得られる信号に第 1のアレイ処理を適用して位相情報に基づく目標信 号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 1の識別情報とし、前記第 1の識別 情報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて大きいときに、より大きな 補正が行われるような補正信号を生成し、振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の 相対的な割合を求めてこれを第 2の識別情報とし、前記補正信号によって前記第 2 の識別情報を補正して補正識別情報を求め、前記補正識別情報を用いて適応ァレ ィ処理におけるパラメータ調整の速度と精度を制御することを特徴とする。
[0032] 上記課題を解決するため、本発明の適応アレイ制御用プログラムでは、コンピュータ に、アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 1のアレイ処理を適用して位 相情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 1の識別情 報とする機能と、前記第 1の識別情報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに 比べて大きいときに、より大きな補正が行われるような補正信号を生成する機能と、振 幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別情 報とする機能と、前記補正信号によって前記第 2の識別情報を補正して補正識別情 報を求める機能と、前記補正識別情報を用いて適応アレイ処理におけるパラメータ 調整の速度と精度を制御する機能とを実行させることを特徴とする。
[0033] 上記課題を解決するため、本発明の適応アレイ処理装置は、目標信号を他の信号 に対して強調して第 6のアレイ処理信号を求める第 6のアレイ処理部と、目標信号を 他の信号に対して減衰させて第 7のアレイ処理信号を求める第 7のアレイ処理部と、 前記第 7のアレイ処理信号と相関のある信号成分を前記第 6のアレイ処理信号から 消去して出力する相関除去部と、アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に 第 1のアレイ処理を適用して位相情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合 を求めてこれを第 1の識別情報とする第 1の識別情報生成部と、前記第 1の識別情報 を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて大きいときに、より大きな補正 が行われるような補正信号を生成する補正信号生成部と、振幅情報に基づく目標信 号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別情報とする第 2の識別情報 生成部と、前記補正信号によって前記第 2の識別情報を補正して補正識別情報を求 める補正部と、前記補正識別情報を用いて適応アレイ処理におけるパラメータ調整 の速度と精度を制御する制御部とを少なくとも具備することを特徴とする。
[0034] 上記課題を解決するため、本発明の適応アレイ処理の方法は、目標信号を他の信 号に対して強調して第 6のアレイ処理信号を求め、目標信号を他の信号に対して減 衰させて第 7のアレイ処理信号を求め、前記第 7のアレイ処理信号と相関のある信号 成分を前記第 6のアレイ処理信号から消去して出力する際に、アレイ状の複数のセン サにおいて得られる信号に第 1のアレイ処理を適用して位相情報に基づく目標信号 と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 1の識別情報とし、前記第 1の識別情 報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて大きいときに、より大きな補 正が行われるような補正信号を生成し、振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相 対的な割合を求めてこれを第 2の識別情報とし、前記補正信号によって前記第 2の 識別情報を補正して補正識別情報を求め、前記補正識別情報を用いて適応アレイ 処理におけるパラメータ調整の速度と精度を制御することを特徴とする。
[0035] 上記課題を解決するため、本発明の適応アレイ処理のプログラムでは、コンピュータ に、目標信号を他の信号に対して強調して第 6のアレイ処理信号を求める機能と、目 標信号を他の信号に対して減衰させて第 7のアレイ処理信号を求める機能と、前記 第 7のアレイ処理信号と相関のある信号成分を前記第 6のアレイ処理信号力 消去し て出力する機能と、
アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 1のアレイ処理を適用して位相 情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 1の識別情報と する機能と、前記第 1の識別情報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べ て大きいときに、より大きな補正が行われるような補正信号を生成する機能と、振幅情 報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別情報とす る機能と、前記補正信号によって前記第 2の識別情報を補正して補正識別情報を求 める機能と、前記補正識別情報を用いて適応アレイ処理におけるパラメータ調整の 速度と精度を制御する機能とを実行させることを特徴とする。
[0036] 以上述べたように、本発明の適応アレイ制御装置、制御の方法及びそのプログラム 、並びに適応アレイ処理装置、処理の方法及びそのプログラムでは、振幅による目標 信号と妨害信号の識別情報を、位相による目標信号と妨害信号の識別情報によって 補正し、補正結果を用いて目標信号と妨害信号の識別を行うことを特徴とする。より 具体的には、位相による識別情報生成部と、補正信号生成部と、補正部を備えてい ることを特徴とする。
発明の効果
[0037] 以上の構成により、本発明では、振幅による目標信号と妨害信号の識別情報を、位 相による目標信号と妨害信号の識別情報によって補正するので、振幅による識別情 報と位相による識別情報を組み合わせた、高精度の目標信号と妨害信号の識別情 報を得ることができる。このため、適応アレイ処理装置の係数更新制御を適切に行う ことが可能となり、入力信号の周波数特性や到来方向の影響を受けにくい高品質な アレイ処理出力を得ることができる。
発明を実施するための最良の形態
[0038] 以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。
[0039] (第 1の実施形態）
図 1は、本発明の第 1の実施形態に基づく適応アレイ制御装置を備えた適応アレイ 装置のブロック図である。第 1の実施形態は、図 31に示された従来の適応アレイ制御 装置において、ブロッキング行列回路 310と SIR計算部 700から構成される識別情 報生成部 810に加えて、識別情報生成部 820、補正信号生成部 830、補正部 840 を有する。識別情報生成部 810、識別情報生成部 820、補正信号生成部 830、補正 部 840から構成される識別情報生成部 850が、従来の識別情報生成部 810と同等 の機能を提供する。以下、識別情報生成部 820、補正信号生成部 830、補正部 840 の動作を中心に、構成と効果について説明する。
[0040] 識別情報生成部 820は、 M個のセンサ 100〜： L00 力も得られた信号の位相情報
0 -1
に基づいて、目標信号と妨害信号の識別に関する情報を生成する。この情報は、単 に目標信号や妨害信号の存在だけではなぐ両者の相対的な割合に関する情報も 含む。識別情報生成部 820で得られた識別情報は、補正信号生成部 830へ伝達さ れる。補正信号生成 830は、識別情報生成部 820から供給された識別情報を用いて 、識別情報生成部 810から供給される識別情報を補正するための補正信号を生成し 、補正部 840に供給する。補正部 840は、識別情報生成部 810から供給される識別 情報を、補正信号生成部 830から供給される補正信号を用いて補正し、補正された 識別情報を制御部 800に伝達する。
[0041] 閾値より補正された識別情報が大きいときは、入力信号において目標信号が支配的 であり、妨害信号の影響が少ないので係数更新を行う制御信号を発生し、適応プロ ッキング行列回路 300に供給する。反対に、多入力キャンセラの係数更新には目標 信号が妨害を与えるので、多入力キャンセラの係数更新を停止する制御信号を発生 し、多入力キャンセラ 500に供給する。閾値より補正された識別情報が小さいときは、 適応ブロッキング行列回路で係数更新を停止し、多入力キャンセラで係数更新を実 行するような信号を発生し、それぞれ適応ブロッキング行列回路 300と多入力キャン セラ 500に供給する。また、求められた補正された識別情報の値を、目標信号が妨 害信号に対して強いときに大きな値を、そうでないときに小さな値をとるような利得に 変換して、適応ブロッキング行列回路 300と多入力キャンセラ 500に供給することも できる。ただし、この利得は、 0と 1の範囲の値をとるように正規ィ匕されているものとする
[0042] 適応ブロッキング行列回路 300と多入力キャンセラ 500は、供給された利得と係数更 新ステップサイズの積を係数更新ステップサイズに代えて用いることにより、係数更新 の速度と精度を制御することができる。正規化相互相関に代えて、妨害信号に対して 1に近い大きな値を持ち、目標信号に対して相関が小さい指標を用いるときには、係 数更新ステップサイズと供給された利得の比を係数更新ステップサイズに代えて用い ることにより、同等の効果を得ることができる。その結果、閾値との比較結果を用いた 制御よりも、精度の高い係数更新制御を行うことができる。
[0043] 識別情報生成部 820の構成例を、図 2に示す。識別情報生成部 820は、漏れブロッ キング行列回路 330と 340、及び相関部 920から構成される。漏れブロッキング行列 回路 330及び 340の入力信号は、従来例におけるブロッキング行列回路 310の入出 力信号と等しい。漏れブロッキング行列回路 330及び 340は対称な構造を有し、正 面から到来する目標信号に対する利得は等しぐ目標信号を減衰させる空間選択性 を有する。一方、正面以外の方向から到来する妨害信号に対する漏れブロッキング 行列回路 330及び 340の出力信号の位相差は、 180度に近い大きな値となる。漏れ ブロッキング行列回路 330及び 340の出力信号は、相関計算部 920に供給される。 相関計算部 920では、漏れブロッキング行列回路 330及び 340の出力の相互相関 を計算し、補正信号生成部 830に伝達する。
[0044] 相互相関としては、例えば、漏れブロッキング行列回路 330及び 340の各出力サン プルの積を過去の複数サンプルに対して累算したものを、漏れブロッキング行列回 路 330及び 340の出力の各サンプルをそれぞれ過去の複数サンプルに対して累算 した結果の平方根の積で除した結果である正規ィ匕相互相関を用いることができる。こ のように定められる、サンプル nにおける正規ィ匕相互相関 γ (η)は、次式で与えられ る。
[0045] [数 1]
Figure imgf000016_0001
ここで、 v (n)と v (n)はそれぞれ、漏れブロッキング行列回路 330及び 340の出力
1 2
である。入力信号が白色であると仮定すると、式（1)は次式で近似することができる。
[数 2]
∑Ν^ ，の · cos[^( ^]+ . G2 ， 0)}
(2)
ここで、 G (i, 0 )は i番目の周波数成分、方向 Θに対する、漏れブロッキング行列回路 330及び 340の (共通な)利得、 φ (i, Θ ) i番目の周波数成分、方向 0に対する、漏れ ブロッキング行列回路 330及び 340の出力信号間の位相差、 pは実際の SIRである 。 G (i, 0 )は、漏れブロッキング行列回路 330及び 340の実際の構成力も計算するこ とがでさる。
[0047] 正面から到来する目標信号に対して、漏れブロッキング行列回路 330及び 340の出 力は等しぐこれらに対する正規ィ匕相互相関は 1に近い大きな値を持つ。一方、正面 以外の方向から到来する妨害信号に対しては、漏れブロッキング行列回路 330及び 340の出力が大きな位相差を有するために、正規ィ匕相互相関は小さな値となる。従 つて、相関計算部 920で求めた正規ィ匕相互相関を制御部 800に伝達し、予め定めら れた閾値との関係を用いて、適応ブロッキング行列回路 300と多入力キャンセラ 500 の係数更新制御信号を生成することができる。
ここでは、正規ィ匕相互相関を例として動作を説明したが、目標信号に対して 1に近い 大きな値を持ち、妨害信号に対して相関が小さい指標であれば、いかなるものでも用 いることができる。また、その反対に、妨害信号に対して 1に近い大きな値を持ち、目 標信号に対して相関が小さい指標であっても同様の効果が期待できる。
[0048] 図 3に、漏れブロッキング行列回路 330の一構成例を示す。図 3では、ブロッキング行 列回路 330が、乗算器 331〜331 、減算器 332〜332 、及び加算器 333から
1 -2 0 -2
構成される。乗算器 331〜331 は、 i番目 (iは 1から M— 2の整数)のセンサ信号 x(
1 M-2 i k)に対して gを乗算し、その積 gx(k)を出力する。減算器 332 (iは 0から M— 2の整数) は、 M— 1番目のセンサ信号 X (k)と乗算器 331の出力の差分 z (k)=x (k)-gx(
-l i i -l i i k)を求めて、加算器 333に伝達する。ここに、 iは 1から M— 2の範囲の整数である。減 算器 332は、 M— 1番目のセンサ信号 X (k)と 0番目のセンサ信号 X (k)との差分 z (
0 -1 0 0 k)=x (k)-x (k)を求めて、加算器 333に伝達する。カロ算器 333は、これら M— 1個 -1 0
の入力信号をすベて加算して、加算結果を z (k)として出力する。すなわち、 z (k)は
3 3 式（3)で与えられる。
[0049] [数 3]
M-2
∑3 (k) = (M - (k) -∑ m m (k) - x0 (k) (3)
m=\
[0050] 図 4に、漏れブロッキング行列回路 340の一構成例を示す。図 4では、ブロッキング行 列回路 340が、乗算器 341〜341 、減算器 342〜342 、及び加算器 343から
1 M-2 1 -1
構成される。乗算器 341〜341 は、 i番目 (iは 1から M— 2の整数)のセンサ信号 x(
1 M-2 i k)に対して gを乗算し、その積 gx(k)を出力する。減算器 342 (iは 1から M— 1の整数) は、 0番目のセンサ信号 X (k)と乗算器 341の出力の差分 z (k)=x (k)— gx(k)を求め
0 i i 0 i i て、加算器 343に伝達する。ここに、 iは 1から M— 2の範囲の整数である。減算器 34 2 は、 0番目のセンサ信号 X (k)と M— 1番目のセンサ信号 X (k)との差分 z (k) =
M-l 0 M-l M-l χ (k)-x (k)を求めて、加算器 343に伝達する。力！]算器 343は、これら M— 1個の
0 -1
入力信号をすベて加算して、加算結果を z (k)として出力する。すなわち、 z (k)は式（
4 4
4)で与えられる。
[0051] [数 4] M- z4 ( ) = — 。( )一 ― χ Μ-\ (4)
7=1
[0052] 信号源が十分遠方にあると仮定すれば、センサに到来する信号はすべて、どれかひ とつの信号を基準として表現することができる。いま、 X (k)を基準信号とすれば、 x (k)
0 i は次式で表すことができる。
[0053] [数 5]
Figure imgf000018_0001
ここで、 z_lUは隣接するセンサの間隔に対応した遅延である。式（5)を式（3)と式 (4) に適用し、式 (6)と式（7)を得る。
[数 6]
Figure imgf000018_0002
[0055] [数 7]
Figure imgf000018_0003
式 (6)と式（7)から、漏れブロッキング行列回路 330と 340の利得 G (k)と G (k)を求
3 4 めると、式 (8)と式（9)を得る。
[数 8]
Figure imgf000018_0004
[0057] [数 9]
Figure imgf000019_0001
[0058] 漏れブロッキング行列回路 330と 340の利得 G (k)と G (k)が等しく G (k)になると 、
3 4
う条件を式 (8)と式（9)に適用すると、式（10)を得る。
[0059] [数 10]
M-2 「 ， M-2
∑^ [ ™ . + ( -,-^] = ∑ m (z-- + -) (ιο) m~\ m-\ 式（10)が成立するためには、
[0060] [数 11]
^ m ― ^> M-l-m (ID が成立しなければならな!/、。
[0061] これは、漏れブロッキング行列回路 330と 340における乗算器係数力 対称であるこ とを表す。さらに、すべての乗算器係数を定数倍することは出力を定数倍することに 等 、ので、漏れブロッキング行列回路 330と 340では、 X (k)と X (k)を定数倍し
0 M=l
てから対応する減算器に供給する構成をとることもできる。平面波を仮定すれば、セ ンサアレイに対して直角方向から到来する信号はすべて等しい。式（3)と式 (4)に式 (11)を適用してから、 D = 0とした式（5)を適用すると、 z (k) = z (k)となる。すなわち
3 4
、正面から到来する信号に対して、漏れブロッキング行列回路 330と 340の出力は等 しい。
[0062] 図 3及び図 4に示す漏れブロッキング行列回路 330及び 340に対して、すべての m に対して g =gとすると、式（2)に含まれる利得 G(i, Θ )は、センサ数 Mの場合、次 m L
式で与えられる。 [0063] [数 12]
G(i, Θ) = [(Μ - 1)2 + 1 + (M - 2)gL
M
2 nifs
[2(M - 2 - m)gL 2 + (4 - 2M)g S L,, |- ■ccooss
(12)
2( - l)
Figure imgf000020_0001
[0064] 図 3及び図 4から明らかなように、漏れブロッキング行列回路 330と 340は、対称な構 造を有しており、式（11)を満たす。特に、 g = l(iは 1から M— 2の整数)のとき、漏れ ブロッキング行列回路 330と 340はそれぞれ、図 5及び図 6に示す構成となる。
構造の対称性によって、それぞれの出力信号 z (k)と z (k)は、正面以外の方向から
3 4
到来する妨害信号に対して、特に低域で大きな位相差を生じる。また、正面から到来 する目標信号に対して、 z (k) = z (k) = 0が成立する。従って、目標信号に対しては、
3 4
z (k)と z (k)の正規化相互相関はゼロになる。
3 4
[0065] 本来、妨害信号に対して正規ィ匕相互相関がゼロになるべきなので、このままでは目 標信号と妨害信号を区別することができない。そこで、 g≠ l(iは 1から M— 2の整数） に設定する。このような gの値は、 z (k)と z (k)に目標信号の漏れを発生させ、正規ィ匕
i 3 4
相互相関がゼロになることを防止する。
[0066] このように構成された漏れブロッキング行列回路 330と 340の出力信号を用いて相関 計算部 920で計算される正規化相互相関が、目標信号と妨害信号に対して大きな 違いを生じ、正規化相互相関を用いた目標信号と妨害信号の区別を正確に行うこと が可能になる。これは、目標信号が支配的な目標信号区間と妨害信号が支配的な 妨害信号区間を正確に区別できることを意味している。さらに、目標信号区間と妨害 信号区間をどちらか一方に決定する (硬判定)するかわりに、両者の中間に位置する 状態を連続的に決定する (軟判定)ことも可能である。
[0067] このようにして得られた高精度の目標信号区間と妨害信号区間の情報に基づいて、 係数更新ステップサイズや忘却係数などの適応フィルタの追従性と演算精度を決定 するパラメータを制御することで、適応アレイ処理装置の係数更新を適切に制御する ことが可能となる。その結果、入力信号の周波数特性や目標信号と妨害信号の方向 の影響を受けにくい、高品質なアレイ処理出力を得ることができる。
[0068] 図 7及び 8に、漏れブロッキング行列回路 330と 340の第 2の構成例を示す。図 3及 び 4と比較すると、センサ信号 X (k)と X (k)が利用されて 、な 、。これに対応して、乗
-3 2
算器 331 と減算器 332 、及び乗算器 341と減算器 342力 存在しない構成と
M-3 -3 2 2
なっている。すなわち、漏れブロッキング行列回路 330と 340は、最も間隔の広いセ ンサの組に対応した経路は乗算器なしで、それ以外の経路には係数 gと減算器を配 置した対称な構成であってもよ 、。
[0069] 図 9及び 10に、漏れブロッキング行列回路 330と 340の第 3の構成例を示す。図 7及 び 8と比較すると、センサ信号 X (k)が利用されて 、な 、。センサ信号 X (k)〜x (k)
0 1 -l に着目すると、図 7及び 8と同様の構成となっている。すなわち、漏れブロッキング行 列回路 330と 340は、最も間隔の広いセンサの組に対応した信号の片方は利用せ ず、二番目に間隔の広いセンサの組に対応した経路は乗算器なしで、それ以外の経 路には係数 g.と減算器を配置した対称な構成であってもよい。
[0070] 図 11及び 12に、漏れブロッキング行列回路 330と 340の第 4の構成例を示す。図 9 及び 10と比較すると、センサ信号 X (k)が利用されて 、な 、。センサ信号 X (k)〜x
M-l 1
(k)に着目すると、図 7及び 8と同様の構成となっている。すなわち、漏れブロッキン
-2
グ行列回路 330と 340は、最も間隔の広いセンサの組に対応した信号は利用せず、 それらに挟まれて ヽて最も近接したセンサの組に対応した経路は乗算器なしで、そ れ以外の経路には係数 gと減算器を配置した対称な構成であってもよ 、。
[0071] 図 13に、漏れブロッキング行列回路 330の第 5の構成例を示す。図 13では、ブロッ キング行歹 U回路 330力 乗算器 331、 331 、減算器 332 (iiま 1力ら M— 2の!ヽず
i i+ 1 i
れかの整数)から構成される。乗算器 331は、 i番目のセンサ信号 x (k)に対して gを乗 算し、その積 g x (k)を出力する。乗算器 331 は、 i+ 1番目のセンサ信号 X (k)に対
i i i+1 i+1 して g を乗算し、その積 g X (k)を出力する。減算器 332は、乗算器 331 の出力 i+1 i+1 i+1 i i+1 と乗算器 331の出力の差分 z (k)=g x (k)— g x (k)を求めて出力する。なお、式（1
i 3 i+1 i+1 i i
1)の条件を適用すると、 g =gとなる。さらに、これらの係数は減算器 332の後に配
i+1 i i
置することが可能であることは、言うまでもない。そのときの構成は、図 32と同じになる [0072] 図 14に、漏れブロッキング行列回路 340の第 5の構成例を示す。図 14では、ブロッ キング行列回路 340力 乗算器 341、 341 、減算器 342 (iは 1から M— 2のいず
i i+ 1 i
れかの整数)から構成される。乗算器 341は、 i番目のセンサ信号 x (k)に対して gを乗 算し、その積 g x (k)を出力する。乗算器 341 は、 i+ 1番目のセンサ信号 X (k)に対
i i i+1 i+1 して g を乗算し、その積 g X (k)を出力する。減算器 342は、乗算器 341の出力と i+1 i+1 i+1 i i 乗算器 341 の出力の差分 z (k)=g x (k)— g x (k)を求めて出力する。なお、式（1
i+1 4 i i i+1 i+1
1)の条件を適用すると、 g =g となる。さらに、これらの係数は減算器 342の後に配
i i+1 i
置することが可能であることは、言うまでもない。
[0073] 以上、漏れブロッキング行列回路 330と 340に関する 5構成例を説明した。これらの 5 構成例は、内部の減算器を介して組み合わされるセンサ信号の組の数と対応するセ ンサ間隔が異なる。正面から到来する目標信号に対して、すべての減算器の出力は 、極めてゼロに近い値となるように構成する。 目標信号以外の方向から到来する妨害 信号に対しては、減算器出力はゼロとならない。すなわち、すべての減算器出力は、 それぞれ単独でブロッキング行列回路として機能する。しかし、それぞれの減算器出 力は、異なった周波数応答と空間選択特性を有する。これは、次の 2つの理由による
[0074] まず、減算器入力である 2つのセンサ信号間の相対的な遅延は、センサ間距離と信 号到来方向の正弦 (sin)の積を音速で除した形で与えられることがあげられる。また、 センサ間距離は、すべての減算器出力において異なる。減算器出力の周波数特性 及び空間選択特性は、センサ間距離の関数となるのである。逆にいえば、異なるセン サ間距離に対応した減算器出力は、異なった周波数特性と空間選択特性を有する。 これは、減算器を加算器に交換しても正しい。ただし、利得が減算器における利得の 逆数となる点が異なる。加算器を用いた場合は、目標信号が強調されるが、その場 合の周波数特性と空間選択特性が、非特許文献 11の図 1.1に開示されて！ヽる。
[0075] 減算器の場合には、非特許文献 11の図 1.1に記された特性の逆数をとつて正規ィ匕 すればよいことは明らかである。同図を参照すると、センサ間距離が一定の場合、入 力信号周波数が高くなるほど空間選択性が急峻になることがわかる。低い周波数に おいては、ビーム角度が広ぐ空間選択性も劣化する。これを上記の減算器の場合 にあてはめてみると、低い周波数において、正面方向から到来する目標信号に対し て感度が低ぐ正面からはずれた方向に対してより感度が高い。し力しながら、感度 が低い方向から感度が高い方向への遷移はゆるやかであり、十分な空間選択性を 得ることができない。一方、センサ間隔が広くなれば、相対遅延が大きくなり、高い空 間選択性を実現できる。すなわち、急峻な空間選択性を得ることができる。
[0076] この原理に基づき、漏れブロッキング行列回路 330と 340に関する 5構成例では、間 隔が異なるセンサの組から得られた信号の差分を複数求め、これらを加算することに よって、総合的に優れた空間選択性を有するブロッキング行列回路を得る。このよう に構成することにより、低域信号に対しては間隔が広いセンサ力 得られた信号ペア の差分が、高域信号に対しては間隔が狭いセンサ力 得られた信号ペアの差分が有 効に作用し、広帯域信号に対して優れた空間選択性を実現することができる。このた め、漏れブロッキング行列回路 330と 340は、優れた周波数特性と空間選択性で、目 標信号を抑圧することができる。前記五構成例では、それぞれ異なった減算器出力 を用いているので、異なった空間選択性を実現することができる。当然、用いる減算 器出力の種類が多い方が空間選択特性は優れており、構成例 1、 2、 3、 4、 5の順と なる。
[0077] これらの組となるブロッキング行列回路の共通点として、構造が対称で正面に対する 利得が等しいことがある。これは、既に式（11)で示した通りである。このために、目標 信号に対しては出力が等しぐ妨害信号に対しては出力の位相差が 180度に近い値 となる。従って、これらのブロッキング行列回路出力の相関は、目標信号に対して大 きぐ妨害信号に対して小さい。この性質を有する限り、これらの組となるブロッキング 行列回路はどのような構造をとつてもよい。例えば、漏れブロッキング行列回路 330と 340の構成は、複数のセンサ間隔に対応した複数のブロッキング行列回路を組み合 わせたものとすることができる。この例では、既に説明したフィルタアンドサムビームフ ォーマにおけるフィルタ特性を調整して、目標信号方向にヌルを形成することができ る。このようなヌルを形成するアレイ処理を複数、複数のセンサ間隔に対応して独立 に行い、その結果を組み合わせることができる。 [0078] 補正信号生成部 830は、識別情報生成部 820から供給された正規化相互相関を用 いて、補正部 840で用いる補正信号を生成する。式 (2)から明らかなように、正規ィ匕 相互相関 γハットは実際の SIRである pの関数となり、その範囲は 1から + 1の間 である。特に、正規ィ匕相互相関 γハットが大きな値をとるときは、目標信号パワーが 妨害信号パワーに比べて極めて大きい。このような場合には、補正信号生成部 830 は大きな利得 Κ ( yハット）を生成する。そうでないときには、補正信号生成部 830は 小さな利得 K ( yハット）を生成する。従って、利得 K ( yハット）は γハットの増加関 数となる。すなわち、目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて大きいときに、より 大きな補正が行われるように、利得を決定する。このような関数の一例として、 γハツ トの対数領域における線形関数を考えることができる。すなわち、 γハットの対数と線 形関係がある利得 Κ ( yハット）であり、式（13)で表すことができる。
[0079] [数 13]
K(r) = s - (r - rT ) (13)
[0080] ここに、 δと γ は定数である。これらの定数を定めるためには、二つの条件が必要で
Τ
ある。第 1の条件は、目標信号と妨害信号の識別が不要なとき、すなわち ρ =0 dBの ときである。このときにも式（2)は満足しなければならないので、式（2)で p =0 dBとす ることができる。しかし、 γハットは信号到来方向 Θにも依存するので、一意に決定で きない。実際、異なる Θに対してどのように γハットが変化するかの一例を、すでに図 16に示した。ここで利得 Κがどのような Θに対して最も重要であるかを考えると、それ はより小さな Θであることが容易に理解できる。これは、より小さな Θにおいて、目標 信号が正面力も到来すると仮定して 、るアレイ処理 (ステアリングがゼロの処理）が、 目標信号と妨害信号の識別が困難になり、推定された SIRの精度が低くなる力 であ る。推定精度の低い SIRは、補正の必要性がより高くなる。
[0081] そこで、図 16のようなグラフにおいて、想定する妨害信号到来方向の最小値を設定 すれば、その方向である Θ minに対応した γハットの値を γ とすればよいことになる。 ステアリングが非ゼロの場合には、ステアリング量に対応して Θ minを補正し、 γ の値
Τ
を設定すればよい。もう一つの定数である δの決定には、トレードオフがある。実際の 環境で推定される SIRをどの程度補正すれば、実際の SIRに最も近 、値が得られる かを考慮して、 δの値を決定することとなる。例えば、一般的な室内において、 4つの マイク力も構成されるマイクロフォンアレイを用いる場合に、 δを 70に設定することで 適切な補正が達成された。なお、補正信号生成部 830における Κの計算に γハット の線形関数を用いる例について説明した力 これは任意の関数、或いは多項式を用 V、てもよ 、ことは明らかである。
[0082] このようにして設計された関数によって得られた利得 Κは、補正部 840に伝達される 。補正部 840は、識別情報生成部 810から供給された推定 SIRと補正信号生成部 8 30から供給された利得 Kを乗算し、その積を制御部 800に伝達する。ここでは、補 正部 840における補正力 利得 Kを乗算する例について説明したが、乗算以外にも 単純加算やより複雑な関数、或いは多項式などで定義される補正を適用してもよいこ とは、明らかである。
[0083] 識別情報生成部 820の第 2の構成例を、図 15に示す。識別情報生成部 820の第 2 の構成例は、図 2に示された第 1の構成例において、漏れブロッキング行列回路 330 と相関計算部 920の間にフィルタ 334を、漏れブロッキング行列回路 340と相関計算 部 920の間にフィルタ 344を装備した構成となっている。フィルタ 334及び 344は、漏 れブロッキング行列回路 330と 340によって定められる空間選択性の、特に正面以 外の方向に対する減衰特性が、方向に対して平坦になるような周波数を通過帯域と するように設計する。
[0084] フィルタ 334及び 344を装備することによって、これらのフィルタの出力信号を用いて 相関計算部 920で計算される相互相関が、目標信号と妨害信号に対して大きな違い を生じ、相互相関を用いた目標信号と妨害信号の区別を正確に行うことができる。こ れは、目標信号が支配的な目標信号区間と妨害信号が支配的な妨害信号区間を正 確に区別できることを意味している。これ以外の動作、及びその効果は、既に図 2を 用いて説明した第 1の構成例と同様である。
[0085] これまで、識別情報生成部 820の第 1及び第 2の構成例におけるパラメータ gの値に 関して議論してこな力つた。しかし、漏れブロッキング行列回路 330と 340の出力信 号が目標信号に対してゼロになることを防止するためには、 1以外の値をとる必要が あることは、既に説明した。このことから gの値は、 g≠1であれば、大きな位相差を生 じるために 1近傍が望ましいことがわかる。実際に、センサに到来する信号を白色信 号と仮定して正規化相互相関を計算すると、真の SIR p、信号到来方向 Θ、及び漏 れブロッキング行列回路 330と 340の出力信号の位相差 φの関数となる。
[0086] そこで、信号到来方向 Θの範囲を 30〜90度、信号帯域を 500〜1500Hz、センサ 数を 4と仮定して、漏れブロッキング行列回路 330と 340の利得と位相を求めると、特 定の SIR pに対して正規ィ匕相互相関 γハットをプロットすることができる。 =OdBと p =一∞dBに対応して、横軸に信号到来方向 Θをとつて、縦軸に正規化相互相関 γハットをプロットすると、図 16を得る。
[0087] 広範囲の Θに対して唯一の γハットが定まることが望まし 、ことから、 γハットの値の 軌跡は水平に近い方がよい。また、 p =OdBと p =—∞dBに対応する γハットの範 囲は、重なり合つてはいけない。これは、目標信号と妨害信号が同程度の割合で混 合されている p =OdBと、目標信号に対して妨害信号のパワーが圧倒的に強い p = —∞dBの場合で、明らかに異なる γハットを得るためである。このような条件で 1近傍 の gに対する γハットをプロットすると、 gの最適値として 0.92が得られる。図 16は、 上記条件に対して得られた最適値 g. = 0.92に対して得られた yハットの軌跡である。 ただし、フィルタ 334及び 344の通過帯域を音声に対応させて 500〜1500Hzとした
[0088] 識別情報生成部 820の第 3の構成例を、図 17に示す。識別情報生成部 820の第 3 の構成例は、図 16
に示された第 2の構成例において、漏れブロッキング行列回路 330とフィルタ 334、 漏れブロッキング行列回路 340とフィルタ 344に加えて、漏れブロッキング行列回路 3 50とフィルタ 354、漏れブロッキング行列回路 360とフィルタ 364を備えていることで ある。漏れブロッキング行列回路 360は、フィルタ 334によって主として低域信号に作 用する漏れブロッキング行列回路 330に対して、高域信号に対する効果を生じるた めのものである。そのため、フィルタ 364の通過帯域は、フィルタ 334の通過帯域より も高ぐフィルタ 334と 364の通過帯域を合わせて、より広い周波数帯域をカバーす るように設定する。
[0089] すなわち、第 1の構成例で漏れブロッキング行列回路 330が担当してきた処理を、漏 れブロッキング行列回路 330と 360が周波数帯域別に担当することになる。フィルタ 3 64の出力は、乗算器 365に伝達される。乗算器 365は、高周波成分を強調し、フィ ルタ 364の出力とフィルタ 334の出力のパワー力 ほぼ等しくなるようにする。例えば 、センサに入力される信号の帯域が 8kHzの場合、乗算器 365の係数は 3前後とする ことができる。乗算器 365の出力は加算器 336に伝達され、フィルタ 334の出力とカロ 算される。加算結果は、相関計算部 920に供給される。
[0090] 同様に、漏れブロッキング行列回路 350は、フィルタ 344によって主として低域信号 に作用する漏れブロッキング行列回路 340に対して、高域信号に対する効果を生じ るためのものである。そのため、フィルタ 354の通過帯域は、フィルタ 344の通過帯域 よりも高ぐフィルタ 344と 354の通過帯域を合わせて、より広い周波数帯域をカバー するように設定する。フィルタ 354の出力は、乗算器 355に伝達される。乗算器 355 は、高周波成分を強調し、フィルタ 354の出力とフィルタ 344の出力のパワー力 ほ ぼ等しくなるようにする。従って、乗算器 355の係数は乗算器 365の係数と同じ値と することができる。乗算器 355の出力は加算器 346に伝達され、フィルタ 344の出力 と加算される。加算結果は、相関計算部 920に供給される。
[0091] 漏れブロッキング行列回路 350、 360およびフィルタ 354及び 364を装備することに よって、これらが存在しないときに利用されていな力つた周波数帯域の信号成分を利 用することができるので、相関計算部 920で計算される相互相関が、目標信号と妨害 信号に対して大きな違いを生じ、相互相関を用いた目標信号と妨害信号の区別が正 確になる。これは、目標信号が支配的な目標信号区間と妨害信号が支配的な妨害 信号区間を正確に区別できることを意味している。これ以外の動作、及びその効果は 、既に図 2を用いて説明した第 1の構成例と同様である。
[0092] 以上の説明から明らかなように、漏れブロッキング行列回路 350と 360は、漏れブロッ キング行列回路 330と 340と同様に、互いに対称な構成並びに等 、gの値を有す る。漏れブロッキング行列回路 330と 340の組み合わせによる出力信号の位相差 φ と漏れブロッキング行列回路 350と 360の組み合わせによる出力信号の位相差 φの 例をそれぞれ、図 18と図 19に示す。センサの数は 4、信号帯域は 8000Hzとして計 算しており、縦軸を位相差 φの余弦 (COS φ )として表示した。両図から、信号到来方 向 DOA力^に近いときは、周波数によらず、余弦の値が 1となることがわかる。これは 、目標信号に対応している。
[0093] 一方、信号到来方向 DOAが 0から離れているときは、特定の周波数帯域においてだ け、余弦の値が— 1である。これは、妨害信号に対応している。余弦の値が— 1になる 周波数帯域は図 18と図 19で異なっており、その中心周波数は図 18で 1000Hz程度 、図 19で 3000Hz程度となっている。すなわち、妨害信号に対して正規化相互相関 が— 1となる周波数帯域は、図 19の方が高い。従って、漏れブロッキング行列回路 3 30と 340の出力と漏れブロッキング行列回路 350と 360の出力をそれぞれ、対応し た周波数帯域を通過させるような帯域通過フィルタで処理することによって、一組の 漏れブロッキング行列回路出力位相差を、目標信号に対しては 1、妨害信号に対し て一 1となる指標として求めることができる。
[0094] 図 17を用いて説明した第 3の構成例においては、 2組の漏れブロッキング行列回路 を用いて相関計算部 920に対する入力信号を求めた。しかし、漏れブロッキング行列 回路の組をさらに増やしてもよいことは明らかである。続いて、多数の漏れブロッキン グ行列回路の組を有する際の、漏れブロッキング行列回路における漏れ係数 g;の設 計法について説明する。
[0095] 漏れブロッキング行列回路における、漏れ係数 gの設計手続きを図 20に示す。まず 、最初に、対象となる漏れブロッキング行列回路の組が処理すべき信号帯域と妨害 信号とみなす信号到来方向（DOA) Θの最小値 Θ minを指定する（S101)。次に、適 切と思われる漏れ係数 gを設定する（S102)。これらの設定に基づいて、実際の目標 信号対妨害信号のパワー比 (SIR) を OdBとした場合の γノ、ットを、 Θ minより大きく 9 0度より小さい Θに対して、（2)を用いて計算する。（2)における利得 G (i, Θ )は、漏れ ブロッキング行列回路の構成が定まれば、それに対応して求めることができる。図 3及 び図 4に示す構成を用いる場合の利得は、（12)に示したものとなる。同様に、 pを∞ dBとした場合の γハットを、 Θ minより大きく 90度より小さい Θに対して計算する（S1 03)。
[0096] これらの pを図 16のように図示したときに、軌跡が交差するかどうかを調べる（S 104) 。交差するときには、交点に対応した信号到来方向（DO A) Θ力 = 0dBにも∞d Bにも対応することになり、目標信号と妨害信号のパワーがほぼ等 、状態と目標信 号パワーが圧倒的に妨害信号パワーより強い状態を区別できない。この現象は、最 初に設定した漏れ係数 gの値によって生じるので、別の漏れ係数 gを用いて、これま での処理をやり直す。軌跡が交差しなければ、漏れ係数 ^と = 0dBに対応する γ ハットのデータを保存する（S 105)。
[0097] ここで、さらに別の漏れ係数 gと評価する場合には、最初に戻ってこれまでの手続き を反復する（S 106)。この時点までに、最低一つの漏れ係数 gと対応する γハットの データが得られていなければいけない。また、この時点までに複数の漏れ係数 gと対 応する γハットのデータが得られている場合には、一つの値を選択する。この選択は 、次に示す手続きで行う。
まず、 γ minハットの極性と γ maxハットの極性が反対になる漏れ係数 gがあるかを調 ベる。
[0098] ここに、 γ minハットと γ maxノヽットはそれぞれ、 p = 0dBで 0を変更したときに得られ る Ίハットの最小値と最大値である。そのような漏れ係数 gが存在するときには、 γ mi nハットと γ maxハットの平均の絶対値が最小となる漏れ係数 gを選択する（S 108)。 これは、 = 0dBで Θを変更したときに得られる γハットがゼロを中心として分布して いることを表し、 γハットから を求めるための精度を高くすることができる。前記条件 を満たす漏れ係数 gが存在しないときには、 p = 0dBで γハットの Θに対する分散が 最小となる gを選択する（S 109)。
[0099] 以上の手続きを異なる周波数帯域に対して反復することによって、多数の漏れブロッ キング行列回路の組を有する構成を設計することができる。このときに、各周波数帯 域は重なりあわな 、ように選択することが基本であるが、極端に大きく重なり合わな ヽ 限り、大きな問題は生じない。このように、多数の漏れブロッキング行列回路とフィル タの縦続接続の組を装備することによって、これらが存在しないときに利用されてい な力つた周波数帯域の信号成分を利用することができるので、相関計算部 920で計 算される相互相関が、目標信号と妨害信号に対して大きな違いを生じ、相互相関を 用いた目標信号と妨害信号の区別が正確になる。これは、目標信号が支配的な目 標信号区間と妨害信号が支配的な妨害信号区間を正確に区別できることを意味して いる。これ以外の動作、及びその効果は、既に図 1を用いて説明した第 1の実施形態 と同様である。
[0100] 図 21に、識別情報生成部 810の第 2の構成例を示す。第 1の構成例が示されている 図 31との相違点は、利得制御部 900である。利得制御部 900は、目標信号の特性 に応じて適応的に目標信号パワーの推定値を補正する。このため、特定の周波数成 分を適応的に強調して平坦度の高い周波数及び空間選択特性を実現することがで き、目標信号パワーを正確に推定することができる。より正確に推定された目標信号 パワーは、 SIR推定部 700に伝達され、 SIR計算に用いられる。このようにして得られ た高精度の SIR推定値に基づ ヽて、係数更新ステップサイズや忘却係数などの適応 フィルタの追従性と演算精度を決定するパラメータを制御することで、適応アレイ処 理装置の係数更新を適切に制御することが可能となる。その結果、入力信号の周波 数特性や目標信号と妨害信号の方向の影響を受けにくい、高品質なアレイ処理出 力を得ることができる。
[0101] 利得制御部 900の一構成例を、図 22に示す。利得制御部 900は、記憶部 901、フ 一リエ変換部 902、分析部 903、利得計算部 904、スペクトル修正部 905、逆フーリ ェ変換部 906、記憶部 907から構成されている。固定ビームフォーマ 200の出力は、 記憶部 901に供給され、フレーム化される。フレーム化された信号はフーリエ変換部 902に伝達され、フーリエ変換される。フーリエ変換結果は、分析部 903とスペクトル 修正部 905に供給される。分析部 903は、フーリエ変換結果を用いて入力信号を分 祈し、特定の性質を有する入力信号を検出する。入力信号の性質に関する情報と検 出結果は利得計算部 904に伝達される。入力信号の性質に関する情報として代表 的なものはスペクトルである力 スペクトルに代わる特徴量、例えばケプストラムやこれ らを間引いた情報なども利用することができる。利得計算部 904は、入力信号に対応 した補正利得を求め、スペクトル修正部 905に供給する。
[0102] 特定の性質の一例としては、摩擦音があげられる。摩擦音の周波数スペクトルは、よ り高域までパワーを有し、非摩擦音と比較して平坦であることが知られている。これら の事実を用いれば、高域におけるパワーの値とスペクトルの平坦度に応じて、適切な 補正利得を求めることができる。具体的には、高域パワーとスペクトル平坦度を基準 値と比較して、その大小関係に応じた値を補正利得とすることができる。さらに単純な 例では、高域パワーとスペクトル平坦度が予め定めた閾値よりも大きい場合に、補正 利得を 1でない値に設定し、それ以外の場合は 1に設定することもできる。補正利得 の値は、各周波数成分に対して共通でもよいし、異なっていてもよい。
[0103] スペクトル修正部 905は、利得計算部 904から供給された一つ以上の補正利得を用 いて、フーリエ変換部 902から供給されたフーリエ変換結果を補正することによって、 スペクトルを修正する。具体的には、フーリエ変換結果の振幅またはパワーを補正利 得で補正し、その結果を逆フーリエ変換部 906に供給する。位相情報は、修正せず に、そのまま逆フーリエ変換部 906に供給する。逆フーリエ変換部 906はスペクトル 修正部 905から供給されたデータを逆フーリエ変換し、その結果を記憶部 907に伝 達する。記憶部 907は、記憶しているデータを 1サンプルずつ出力することで、信号 サンプルの逆フレーム化を行う。なお、フーリエ変換部 902及び逆フーリエ変換部 90 6は、対をなす別の変換'逆変換処理に置き換えてもよいことは明らかである。このよ うな変換の例として、コサイン変換、 MDCTとしても知られる修正離散コサイン変換、 アダマール変換、ハール変換などがある。さらに、これらの変換処理に先立って、ま た逆変換処理に続いて、窓関数を用いた窓がけ処理を行うことによって、特に高域 成分の正確性を改善できることも広く知られて 、る。
[0104] 利得制御部 900の他の構成例を、図 23に示す。利得制御部 900は、帯域分割フィ ルタバンク 911、分析部 912、利得計算部 913、スペクトル修正部 914、帯域合成フ ィルタバンク 915から構成される。固定ビームフォーマ 200の出力は、帯域分割フィ ルタバンク 911に供給され、複数の周波数帯域に分割される。各周波数帯域の信号 は、分析部 912とスペクトル修正部 914に供給される。分析部 912と利得計算部 913 の動作は、分析部 903と利得計算部 904と同等である。スペクトル修正部 914は、利 得計算部 913から供給された一つ以上の補正利得を用いて、各周波数帯域信号の レベルを補正し、その結果を帯域合成フィルタバンク 915に伝達する。帯域合成フィ ルタバンク 915は、スペクトル修正部 914から供給されたデータを合成して全帯域信 号に変換し、その結果を出力する。図 22に示した構成例と異なり、記憶回路に信号 サンプルを蓄積することなく逐次処理によって同等の処理が可能である。このため、 利得制御に付随する遅延を少なくすることができ、変動する系に対する追従特性が 向上する。
[0105] なお、帯域分割フィルタバンク及び帯域合成フィルタバンクの各周波数帯域は等間 隔であってもよいし、不等間隔であってもよい。不等間隔に帯域分割することによって 、低域では狭帯域に分割して時間分解能を低ぐ高域では広い帯域に分割して時間 分解能を高くすることができる。不等分割の代表例には、低域に向力つて帯域が逐 次半分になるオクターブ分割や人間の聴覚特性に対応した臨界帯域分割などがあ る。不等分割は、特に音声信号と整合性が高いことが知られている。帯域分割フィル タバンク及び帯域合成フィルタバンクの詳細、さらにそれらの設計法については、非 特許文献 12に開示されているので、詳細を省略する。
[0106] 図 24に、識別情報生成部 810の第 3の構成例を示す。第 2の構成例が示されている 図 21との相違点は、多重ブロッキング行列回路 320である。以下、多重ブロッキング 行列回路 320の動作を中心に、構成と効果について説明する。
[0107] 多重ブロッキング行列回路 320の入出力信号は、第 2の構成例におけるブロッキング 行列回路 310の入出力信号と等しい。多重ブロッキング行列回路 320の第 1の構成 例を図 25に示す。図 25では、多重ブロッキング行列回路 320が減算器 321〜321
0 と加算器 322から構成される。図 25の構成は既に説明した図 6の構成と等しぐそ -1
の効果も変わらない。
[0108] 多重ブロッキング行列回路 320の第 2の構成例を図 26に示す。図 26では、多重ブロ ッキング行列回路 320力減算器 321〜321 、フィルタ 323〜323 、及び加算
0 -1 0 -1
器 322から構成される。減算器 iは、 1番目のセンサ信号 X (k)と i番目のセンサ信号 x(
0 i k)の差分 z(k)=x (k)—x(k)を求めて、フィルタ 323に伝達する。ここに、 iは 0から M—
i 0 i i
2の範囲の整数である。フィルタ 323は、通過帯域の信号成分を加算器 322に伝達 する。加算器 322は、これら M—1個の入力信号をすベて加算して、加算結果を z(k) として出力する。フィルタ 323の通過帯域は、 0番目と i番目のマイクロフォン間隔によ つて決定する。 0番目と i番目のマイクロフォン信号によって定められる空間選択性の
、とくに正面以外の方向に対する減衰特性力 方向に対して平坦になるような周波数 を通過帯域とするように、フィルタ 323;を設計する。
[0109] 多重ブロッキング行列回路 320は、さらに別の構成とすることができる。 M個のセンサ 力もなる直製アレイにおいて、 2つのセンサの間隔は短いものから順に、 D、 2D、 3D 、 · · ·、（M— 1) Dとなる。センサ間隔が Dとなるセンサの組は M—lあり、 2Dとなる組 は M— 2、同様に考えて、（M— 1) Dとなる組は 1となる。従って、これらそれぞれのセ ンサ間隔に対応した一組のセンサを選択し、それらから得られる信号の差分を求め、 これらを加算器 322で加算する構成である限り、多重ブロッキング行列回路 320は上 記の効果を有する。このような構成例を、第 3の構成例として図 27に示す。図 27では 、減算器 321と 321 の動作が、図 26と異なる。図 26では、これらの減算器はセン
0 -2
サ間隔 Dと (M—1) Dに対応した差分信号を出力するが、図 27では、（M— 1) Dと D のセンサ間隔に対応した差分信号を出力する。この他にも、様々な類似構成が可能 となる。なお、図 27において、フィルタ 323〜323 を具備しない構成が可能である
0 -1
ことは明らかである。
[0110] さらに、図 26において特定のセンサ間隔に対応した信号を用いない構成であっても 、従来のブロッキング行列回路 310よりは、目標信号のブロック効果が高い。このよう な多重ブロッキング行列回路 320の構成例を、第 4の構成例として図 28に示す。図 2 8を図 26と比較すると、減算器 321が存在しない。このため、センサ間隔が 2Dに対 応した差分信号は存在せず、センサ間隔 2Dによる効果は期待できない。しかし、そ れ以外のセンサ間隔に対応した信号によって、図 26の例には及ばないものの、総合 的に優れた空間選択性を有するブロッキング行列回路を得ることができる。なお、図 28において、フィルタ 323〜323 を具備しない構成が可能であることは明らかで
0 M-1
ある。
[0111] 多重ブロッキング行列回路 320の構成はまた、複数のセンサ間隔に対応した複数 のブロッキング行列回路を組み合わせたものとすることができる。例えば、既に説明し たフィルタアンドサムビームフォーマにおけるフィルタ特性を調整して、目標信号方向 にヌルを形成することができる。このようなヌルを形成するアレイ処理を複数、複数の センサ間隔に対応して独立に行い、その結果を組み合わせることができる。
[0112] 図 29に、識別情報生成部 810の第 4の構成例を示す。第 4の構成例と図 24に示す 第 3の構成例の関係は、図 31で説明した第 1の構成例と図 21に示す第 2の構成例 の関係に等しぐ相違点は利得制御部 900だけである。従って、動作と効果は明らか であるので、説明を省略する。
[0113] (第 2の実施形態）
図 30は、本発明の第 2の実施形態に基づく適応アレイ制御装置を備えた適応アレイ 装置のブロック図である。本発明の第 2の実施形態は、プログラム制御により動作す るコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置） 1000と、入力端子 101 〜： L01 、及び出力端子 600とから構成されている。コンピュータ（中央処理装置；
0 M-1
プロセッサ；データ処理装置） 1000は、固定ビームフォーマ 200、適応ブロッキング 行列回路 300、遅延素子 400、及び多入力キャンセラ 500、識別情報生成部 810、 820、補正信号生成部 830、補正部 840、制御部 800を含む。
[0114] 入力端子 101〜101 に供給された目標信号と妨害信号は、コンピュータ 1000
0 -1
内のアレイ処理装置に供給され、妨害信号が抑圧される。アレイ処理装置の主たる 構成要素は、
固定ビームフォーマ 200、適応ブロッキング行列回路 300、遅延素子 400、多入力キ ヤンセラ 500であり、識別情報生成部 810、 820、補正信号生成部 830、補正部 840 、制御部 800から構成される適応モード制御装置力 適応ブロッキング行列回路 30 0と多入力キャンセラ 500に含まれる適応フィルタの係数更新速度及び精度を制御 する。
[0115] 適応モード制御装置は、複数のセンサ群の出力を受け、振幅による目標信号と妨害 信号の識別情報を、位相による目標信号と妨害信号の識別情報によって補正し、補 正結果を用いて目標信号と妨害信号の識別を行うので、振幅による識別情報と位相 による識別情報を組み合わせた、高精度の目標信号と妨害信号の識別情報を得るこ とができる。このため、適応アレイ処理装置の係数更新制御を適切に行うことが可能 となり、入力信号の周波数特性や到来方向の影響を受けにくい高品質なアレイ処理 出力を得ることができる。 [0116] 以上、センサとしてマイクロフォンを用いた例で説明してきた力 マイクロフォン以外に 、超音波センサや、ソーナー受音器、アンテナなどのセンサを用いることができる。 産業上の利用可能性
[0117] 本発明によって、適応アレイ処理装置の係数更新制御を適切に行うことが可能となり 、入力信号の周波数特性や目標信号と妨害信号の方向の影響を受けにくい、高品 質なアレイ処理出力を得ることが可能になる。したがって、複数の信号源から特定の 信号だけを強調して受信することが可能になり、この手法は、適応マイクロフォンァレ ィによる音声信号の取得や水中音響分野でのソーナあるいは適応アンテナアレイに よる無線送受信装置などに広く用いることができ、このような分野の産業に与える影 響が大きい。
図面の簡単な説明
[0118] [図 1]本発明の第 1の実施形態に基づく適応アレイ制御装置を備えた適応アレイ装置 のブロック図である。
[図 2]識別情報生成部 820の第 1の構成例を示したブロック図である。
[図 3]漏れブロッキング行列回路 330の第 1の構成例を示したブロック図である。
[図 4]漏れブロッキング行列回路 340の第 1の構成例を示したブロック図である。
[図 5]漏れブロッキング行列回路 330の漏れをゼロとした構成例を示したブロック図で ある。
[図 6]漏れブロッキング行列回路 340の漏れをゼロとした構成例を示したブロック図で ある。
[図 7]漏れブロッキング行列回路 330の第 2の構成例を示したブロック図である。
[図 8]漏れブロッキング行列回路 340の第 2の構成例を示したブロック図である。
[図 9]漏れブロッキング行列回路 330の第 3の構成例を示したブロック図である。
[図 10]漏れブロッキング行列回路 340の第 3の構成例を示したブロック図である。
[図 11]漏れブロッキング行列回路 330の第 4の構成例を示したブロック図である。
[図 12]漏れブロッキング行列回路 340の第 4の構成例を示したブロック図である。
[図 13]漏れブロッキング行列回路 330の第 5の構成例を示したブロック図である。
[図 14]漏れブロッキング行列回路 340の第 5の構成例を示したブロック図である。 圆 15]識別情報生成部 820の第 2の構成例を示したブロック図である。
圆 16]信号到来方向と正規ィ匕相互相関を複数の信号対妨害信号比に対して示した 図である。
圆 17]識別情報生成部 820の第 3の構成例を示したブロック図である。
[図 18]漏れブロッキング行列回路 330と 340の出力位相差の余弦を示したブロック図 である。
[図 19]漏れブロッキング行列回路 350と 360の出力位相差の余弦を示したブロック図 である。
[図 20]漏れ係数の設計法の一例を示したフローチャートである。
圆 21]識別情報生成部 810の第 2の構成例を示したブロック図である。
[図 22]利得制御回路 900の第 1の構成例を示したブロック図である。
[図 23]利得制御回路 900の第 2の構成例を示したブロック図である。
圆 24]識別情報生成部 810の第 3の構成例を示したブロック図である。
[図 25]多重ブロッキング行列回路 320の第 1の構成例を示したブロック図である。
[図 26]多重ブロッキング行列回路 320の第 2の構成例を示したブロック図である。
[図 27]多重ブロッキング行列回路 320の第 3の構成例を示したブロック図である。
[図 28]多重ブロッキング行列回路 320の第 4の構成例を示したブロック図である。 圆 29]識別情報生成部 810の第 4の構成例を示したブロック図である。
圆 30]本発明の第 2の実施形態に基づく適応アレイ制御装置を備えた適応アレイ装 置のブロック図である。
圆 31]従来例に基づく適応アレイ制御装置を備えた適応アレイ装置のブロック図であ る。
[図 32]ブロッキング行列回路 310の構成例を示したブロック図である。
符号の説明
311、321〜321 、 332〜332 、 342〜342 減算器
0 M-1 0 M-2 1 M-1
322、 333、 343、 336、 346 カロ算器
323〜323 、 334、 344、 354、 364 フィルタ
0 M-1
330、 340、 350、 360 漏れブロッキング行列回路 331 -331 、 341 - 341 、 355、 365 乗
1 M-2 1 M-2
400 遅延素子
500 多入力キャンセラ
600 出力端子
700 目標信号対妨害信号比 (SIR)計算部 800 制御部
810 第 2の識別情報生成部
820 第 1の識別情報生成部
830 補正信号生成部
840 補正部
900 利得制御部
901、 907 記憶部
902 フーリエ変換部
903、 912 分析部
904、 913 利得計算部
905、 914 スペクトル修正部
906 逆フーリエ変換部
911 帯域分割フィルタバンク
915 帯域合成フィルタバンク
920 相関計算部
1000 コンピュータ

Claims

請求の範囲
[1] アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 1のアレイ処理を適用して位相 情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 1の識別情報と する第 1の識別情報生成部と、
前記第 1の識別情報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて大きいとき に、より大きな補正が行われるような補正信号を生成する補正信号生成部と、 振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別 情報とする第 2の識別情報生成部と、
前記補正信号によって前記第 2の識別情報を補正して補正識別情報を求める補正 部と、
前記補正識別情報を用いて適応アレイ処理におけるパラメータ調整の速度と精度を 制御する制御部とを少なくとも具備することを特徴とする適応アレイ制御の装置。
[2] 前記第 2の識別情報生成部は、
前記アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 2のアレイ処理を適用して 振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別 情報とすることを特徴とする請求項 1に記載の適応アレイ制御の装置。
[3] 前記第 2の識別情報生成部は、
目標信号を他の信号に対して減衰させて第 3のアレイ処理信号を求める第 3のアレイ 処理部と、目標信号を他の信号に対して強調して第 4のアレイ処理信号を求める第 4 のアレイ処理部とを含み、前記第 3のアレイ処理信号と前記第 4のアレイ処理信号に 基づいて第 2の識別情報を求めることを特徴とする請求項 2に記載の適応アレイ制御 の装置。
[4] 前記第 2の識別情報生成部は、
アレイ状の複数のセンサのうち異なったセンサ間隔を有する複数のセンサ対力も得ら れる信号をアレイ処理することによって目標信号を他の信号に対して減衰させて第 3 のアレイ処理信号を求めることを特徴とする請求項 3に記載の適応アレイ制御の装置
[5] 前記第 2の識別情報生成部は、 前記第 4のアレイ処理信号を分析して信号特性を求める分析部と、前記信号特性に 応じて前記第 4のアレイ処理信号を修正して修正アレイ処理信号を求める補正部とを 含み、前記第 3のアレイ処理信号と前記修正アレイ処理信号に基づ 、て第 2の識別 情報を求めることを特徴とする請求項 3又は 4に記載の適応アレイ制御の装置。
[6] 前記第 1の識別情報生成部は、
入力信号が等しぐ出力信号の位相差が、アレイに垂直な方向から到来する信号に 対してはゼロ、それ以外の方向から到来する信号に対しては方向に対応したゼロと 1 80度の間の値をとる第 5と第 6のアレイ処理を行って第 5のアレイ処理信号と第 6のァ レイ処理信号を求める第 5と第 6のアレイ処理部を含み、前記第 5及び第 6のアレイ処 理信号を用いて前記第 1の識別情報を求めることを特徴とする請求項 1乃至 5のいず れカに 1項に記載の適応アレイ制御の装置。
[7] 前記第 5のアレイ処理と前記第 6のアレイ処理部は、目標信号に対する利得が非ゼロ であることを特徴とする請求項 6に記載の適応アレイ制御の装置。
[8] 前記第 1の識別情報生成部は、
前記第 5のアレイ処理と前記第 6のアレイ処理信号の相関を用いて前記制御信号を 生成することを特徴とする請求項 6又は 7に記載の適応アレイ制御の装置。
[9] 前記第 1の識別情報生成部は、
前記第 5のアレイ処理と前記第 6のアレイ処理信号をフィルタ処理して第 5のフィルタ 処理信号と第 6のフィルタ処理信号を求め、前記第 5のフィルタ処理信号及び前記第 6のフィルタ処理信号を用いて前記第 1の識別情報を求めることを特徴とする請求項 6、 7又は 8の!、ずれかに記載の適応アレイ制御の装置。
[10] 前記第 5のアレイ処理及び前記第 6のアレイ処理部は、
前記アレイ状の複数のセンサのうち異なったセンサ間隔を有する複数のセンサ対か ら得られる信号をアレイ処理することによって第 5のアレイ処理信号と第 6のアレイ処 理信号を求めることを特徴とする請求項 6ないし 9のいずれかに 1項に記載の適応ァ レイ制御の装置。
[11] アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 1のアレイ処理を適用して位相 情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 1の識別情報と し、
前記第 1の識別情報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて大きいとき に、より大きな補正が行われるような補正信号を生成し、
振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別 情報とし、
前記補正信号によって前記第 2の識別情報を補正して補正識別情報を求め、 前記補正識別情報を用いて適応アレイ処理におけるパラメータ調整の速度と精度を 制御することを特徴とする適応アレイ制御の方法。
[12] 前記アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 2のアレイ処理を適用して 振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別 情報とすることを特徴とする請求項 11に記載の適応アレイ制御の方法。
[13] 前記第 2のアレイ処理は、
目標信号を他の信号に対して減衰させて第 3のアレイ処理信号を求め、目標信号を 他の信号に対して強調して第 4のアレイ処理信号を求め、前記第 3のアレイ処理信号 と前記第 4のアレイ処理信号に基づいて第 2の識別情報を求めることを特徴とする請 求項 12に記載の適応アレイ制御の方法。
[14] 前記第 2のアレイ処理は、
アレイ状の複数のセンサのうち異なったセンサ間隔を有する複数のセンサ対力も得ら れる信号をアレイ処理することによって目標信号を他の信号に対して減衰させて第 3 のアレイ処理信号を求めることを特徴とする請求項 13に記載の適応アレイ制御の方 法。
[15] 前記第 2のアレイ処理は、
前記第 4のアレイ処理信号を分析して信号特性を求め、前記信号特性に応じて前記 第 4のアレイ処理信号を修正して修正アレイ処理信号を求め、前記修正アレイ処理 信号と前記第 4のアレイ処理信号に基づいて第 2の識別情報を求めることを特徴とす る請求項 13又は 14に記載の適応アレイ制御の方法。
[16] 前記第 1のアレイ処理は、
入力信号が等しぐ出力信号の位相差が、アレイに垂直な方向から到来する信号に 対してはゼロ、それ以外の方向から到来する信号に対しては方向に対応したゼロと 1 80度の間の値をとる第 5と第 6のアレイ処理を行って第 5のアレイ処理信号と第 6のァ レイ処理信号を求め、前記第 5及び第 6のアレイ処理信号を用いて前記第 1の識別 情報を求めることを特徴とする請求項 11な 、し 15の 、ずれか 1項に記載の適応ァレ ィ制御の方法。
[17] 前記第 5のアレイ処理と前記第 6のアレイ処理は、目標信号に対する利得が非ゼロで あることを特徴とする請求項 16に記載の適応アレイ制御の方法。
[18] 前記第 1のアレイ処理は、
前記第 5のアレイ処理信号と第 6のアレイ処理信号の相関を用いて前記制御信号を 生成することを特徴とする請求項 16又は 17に記載の適応アレイ制御の方法。
[19] 前記第 1のアレイ処理は、
前記第 5のアレイ処理信号及び前記第 6のアレイ処理信号をフィルタ処理して第 5の フィルタ処理信号と第 6のフィルタ処理信号を求め、前記第 5のフィルタ処理信号及 び前記第 6のフィルタ処理信号を用いて前記第 1の識別情報を求めることを特徴とす る請求項 16、 17又は 18のいずれか 1項に記載の適応アレイ制御の方法。
[20] 前記第 5のアレイ処理及び前記第 6のアレイ処理は、
前記アレイ状の複数のセンサのうち異なったセンサ間隔を有する複数のセンサ対か ら得られる信号をアレイ処理することによって第 5のアレイ処理信号と第 6のアレイ処 理信号を求めることを特徴とする請求項 16乃至 19のいずれ力 1項に記載の適応ァ レイ制御の方法。
[21] コンピュータに、
アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 1のアレイ処理を適用して位相 情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 1の識別情報と する機能と、
前記第 1の識別情報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて大きいとき に、より大きな補正が行われるような補正信号を生成する機能と、
振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別 情報とする機能と、 前記補正信号によって前記第 2の識別情報を補正して補正識別情報を求める機能と 前記補正識別情報を用いて適応アレイ処理におけるパラメータ調整の速度と精度を 制御する機能とを実行させることを特徴とする適応アレイ制御用プログラム。
[22] 目標信号を他の信号に対して強調して第 6のアレイ処理信号を求める第 6のアレイ処 理部と、
目標信号を他の信号に対して減衰させて第 7のアレイ処理信号を求める第 7のアレイ 処理部と、
前記第 7のアレイ処理信号と相関のある信号成分を前記第 6のアレイ処理信号から 消去して出力する相関除去部と、
アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 1のアレイ処理を適用して位相 情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 1の識別情報と する第 1の識別情報生成部と、
前記第 1の識別情報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて大きいとき に、より大きな補正が行われるような補正信号を生成する補正信号生成部と、 振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別 情報とする第 2の識別情報生成部と、
前記補正信号によって前記第 2の識別情報を補正して補正識別情報を求める補正 部と、
前記補正識別情報を用いて適応アレイ処理におけるパラメータ調整の速度と精度を 制御する制御部とを少なくとも具備することを特徴とする適応アレイ処理の装置。
[23] 前記第 2の識別情報生成部は、
前記アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 2のアレイ処理を適用して 振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別 情報と
することを特徴とする請求項 22に記載の適応アレイ処理の装置。
[24] 前記第 2の識別情報生成部は、
目標信号を他の信号に対して減衰させて第 3のアレイ処理信号を求める第 3のアレイ 処理部と、目標信号を他の信号に対して強調して第 4のアレイ処理信号を求める第 4 のアレイ処理部とを含み、前記第 3のアレイ処理信号と前記第 4のアレイ処理信号に 基づいて第 2の識別情報を求めることを特徴とする請求項 23に記載の適応アレイ処 理の装置。
[25] 前記第 2の識別情報生成部は、
アレイ状の複数のセンサのうち異なったセンサ間隔を有する複数のセンサ対力も得ら れる信号をアレイ処理することによって目標信号を他の信号に対して減衰させて第 3 のアレイ処理信号を求めることを特徴とする請求項 24に記載の適応アレイ処理の装 置。
[26] 前記第 2の識別情報生成部は、前記第 4のアレイ処理信号を分析して信号特性を求 める分析部と、前記信号特性に応じて前記第 4のアレイ処理信号を修正して修正ァ レイ処理信号を求める補正部とを含み、前記第 3のアレイ処理信号と前記修正アレイ 処理信号に基づいて第 2の識別情報を求めることを特徴とする請求項 24又は 25に 記載の適応アレイ処理の装置。
[27] 前記第 1の識別情報生成部は、
入力信号が等しぐ出力信号の位相差が、アレイに垂直な方向から到来する信号に 対してはゼロ、それ以外の方向から到来する信号に対しては方向に対応したゼロと 1 80度の間の値をとる第 5と第 6のアレイ処理を行って第 5のアレイ処理信号と第 6のァ レイ処理信号を求める第 5と第 6のアレイ処理部を含み、前記第 5及び第 6のアレイ処 理信号を用いて前記第 1の識別情報を求めることを特徴とする請求項 22乃至 26の V、ずれか 1項に記載の適応アレイ処理の装置。
[28] 前記第 5のアレイ処理と前記第 6のアレイ処理部は、
目標信号に対する利得が非ゼロであることを特徴とする請求項 27に記載の適応ァレ ィ処理の装置。
[29] 前記第 1の識別情報生成部は、
前記第 5のアレイ処理と前記第 6のアレイ処理信号の相関を用いて前記制御信号を 生成することを特徴とする請求項 27又は 28に記載の適応アレイ処理の装置。
[30] 前記第 1の識別情報生成部は、 前記第 5のアレイ処理と前記第 6のアレイ処理信号をフィルタ処理して第 5のフィルタ 処理信号と第 6のフィルタ処理信号を求め、前記第 5のフィルタ処理信号及び前記第 6のフィルタ処理信号を用いて前記第 1の識別情報を求めることを特徴とする請求項 27、 28又は 29の!ヽずれかに記載の適応アレイ処理の装置。
[31] 前記第 5のアレイ処理及び前記第 6のアレイ処理部は、
前記アレイ状の複数のセンサのうち異なったセンサ間隔を有する複数のセンサ対か ら得られる信号をアレイ処理することによって第 5のアレイ処理信号と第 6のアレイ処 理信号を求めることを特徴とする請求項 27乃至 30のいずれ力 1項に記載の適応ァ レイ処理の装置。
[32] 目標信号を他の信号に対して強調して第 6のアレイ処理信号を求め、
目標信号を他の信号に対して減衰させて第 7のアレイ処理信号を求め、
前記第 7のアレイ処理信号と相関のある信号成分を前記第 6のアレイ処理信号から 消去して出力する際に、アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 1のァレ ィ処理を適用して位相情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこ れを第 1の識別情報とし、
前記第 1の識別情報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて大きいとき に、より大きな補正が行われるような補正信号を生成し、
振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別 情報とし、
前記補正信号によって前記第 2の識別情報を補正して補正識別情報を求め、 前記補正識別情報を用いて適応アレイ処理におけるパラメータ調整の
速度と精度を制御することを特徴とする適応アレイ処理の方法。
[33] 前記アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 2のアレイ処理を適用して 振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別 情報とすることを特徴とする請求項 32に記載の適応アレイ処理の方法。
[34] 前記第 2のアレイ処理は、
目標信号を他の信号に対して減衰させて第 3のアレイ処理信号を求め、目標信号を 他の信号に対して強調して第 4のアレイ処理信号を求め、前記第 3のアレイ処理信号 と前記第 4のアレイ処理信号に基づいて第 2の識別情報を求めることを特徴とする請 求項 32または 33に記載の適応アレイ処理の方法。
[35] 前記第 2のアレイ処理は、
アレイ状の複数のセンサのうち異なったセンサ間隔を有する複数のセンサ対力も得ら れる信号をアレイ処理することによって目標信号を他の信号に対して減衰させて第 3 のアレイ処理信号を求めることを特徴とする請求項 34に記載の適応アレイ処理の方 法。
[36] 前記第 2のアレイ処理は、
前記第 4のアレイ処理信号を分析して信号特性を求め、前記信号特性に応じて前記 第 4のアレイ処理信号を補正して補正アレイ処理信号を求め、前記補正アレイ処理 信号と前記第 4のアレイ処理信号に基づいて第 2の識別情報を求めることを特徴とす る請求項 34または 35に記載の適応アレイ処理の方法。
[37] 前記第 1のアレイ処理は、
入力信号が等しぐ出力信号の位相差が、アレイに垂直な方向から到来する信号に 対してはゼロ、それ以外の方向から到来する信号に対しては方向に対応したゼロと 1 80度の間の値をとる第 5と第 6のアレイ処理を行って第 5のアレイ処理信号と第 6のァ レイ処理信号を求め、前記第 5及び第 6のアレイ処理信号を用いて前記第 1の識別 情報を求めることを特徴とする請求項 32乃至 36のいずれ力 1項に記載の適応アレイ 処理の方法。
[38] 前記第 5のアレイ処理と前記第 6のアレイ処理は、目標信号に対する利得が非ゼロで あることを特徴とする請求項 37に記載の適応アレイ処理の方法。
[39] 前記第 1のアレイ処理は、
前記第 5のアレイ処理信号と第 6のアレイ処理信号の相関を用いて前記制御信号を 生成することを特徴とする請求項 37又は 38に記載の適応アレイ処理の方法。
[40] 前記第 1のアレイ処理は、
前記第 5のアレイ処理信号及び前記第 6のアレイ処理信号をフィルタ処理して第 5の フィルタ処理信号と第 6のフィルタ処理信号を求め、前記第 5のフィルタ処理信号及 び前記第 6のフィルタ処理信号を用いて前記第 1の識別情報を求めることを特徴とす る請求項 37、 38または 39のいずれかに記載の適応アレイ処理の方法。
[41] 前記第 5のアレイ処理及び前記第 6のアレイ処理は、
前記アレイ状の複数のセンサのうち異なったセンサ間隔を有する複数のセンサ対か ら得られる信号をアレイ処理することによって第 5のアレイ処理信号と第 6のアレイ処 理信号を求めることを特徴とする請求項 37乃至 40のいずれ力 1項に記載の適応ァ レイ処理の方法。
[42] コンピュータに、
目標信号を他の信号に対して強調して第 6のアレイ処理信号を求める機能と、 目標信号を他の信号に対して減衰させて第 7のアレイ処理信号を求める機能と、 前記第 7のアレイ処理信号と相関のある信号成分を前記第 6のアレイ処理信号から 消去して出力する機能と、
アレイ状の複数のセンサにおいて得られる信号に第 1のアレイ処理を適用して位相 情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 1の識別情報と する機能と、
前記第 1の識別情報を用いて目標信号パワーが妨害信号パワーに比べて大きいとき に、より大きな補正が行われるような補正信号を生成する機能と、
振幅情報に基づく目標信号と妨害信号の相対的な割合を求めてこれを第 2の識別 情報とする機能と、
前記補正信号によって前記第 2の識別情報を補正して補正識別情報を求める機能と 前記補正識別情報を用いて適応アレイ処理におけるパラメータ調整の速度と精度を 制御する機能とを実行させることを特徴とする適応アレイ処理用プログラム。
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