JP2001186066A - 信号を互いに識別する方法とフィルタ - Google Patents
信号を互いに識別する方法とフィルタInfo
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- G10L21/00—Processing of the speech or voice signal to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0272—Voice signal separating
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B15/00—Suppression or limitation of noise or interference
- H04B15/005—Reducing noise, e.g. humm, from the supply
Abstract
(57)【要約】
【課題】 干渉信号と有効信号を識別する。
【解決手段】 本発明は、少なくとも１つの信号成分が
周期信号シーケンスを含む複数の信号成分を互いに識別
する方法とフィルタとに関する。この解決策では、幾つ
かの信号シーケンス（３００）中でサンプルを抽出し、
さらには、幾つかの信号シーケンス（３００）から抽出
したサンプルを、これらのサンプルが単一の信号シーケ
ンス（３００）のモデルを表すように１つにまとめて構
成することによって、信号シーケンスモデルを形成し、
この信号シーケンスモデルをろ波によって特定する。
周期信号シーケンスを含む複数の信号成分を互いに識別
する方法とフィルタとに関する。この解決策では、幾つ
かの信号シーケンス（３００）中でサンプルを抽出し、
さらには、幾つかの信号シーケンス（３００）から抽出
したサンプルを、これらのサンプルが単一の信号シーケ
ンス（３００）のモデルを表すように１つにまとめて構
成することによって、信号シーケンスモデルを形成し、
この信号シーケンスモデルをろ波によって特定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、少なくとも１つの
信号成分が周期性である時に、２つまたは複数の信号成
分を互いに識別することに関する。
信号成分が周期性である時に、２つまたは複数の信号成
分を互いに識別することに関する。
【０００２】
【従来の技術】一般的に、電子機器は、電子機器の環境
と動作とに対する電磁干渉を発生することが多い。電磁
干渉は、電子機器の動作または電源に関連した規則的な
活動によって引き起こされる場合が多い。干渉は、周波
数領域または時間領域の信号処理によって取り除くこと
が可能である。しかし、周波数領域における干渉消去で
は、有効信号と干渉信号とを識別することが不可能であ
り、したがって、干渉消去中に有効信号の一部も除去さ
れる場合がある。周期的干渉を低減させるために、時間
領域の信号処理は、例えば、単一の信号シーケンスの平
均的な形態を求めるために１つ以上の信号シーケンスを
同位相化して合計するコヒーレント平均化を使用する。
この解決策を、周期信号の発生周波数の僅かな変化を観
測してこの周期信号の発生周波数にサンプリング周波数
を関係付けることによって改善することも可能である。
こうした解決策は、Ｈｅｉｎｏｎｅｎ，Ｐ．、Ｓａｒａ
ｍａｅｋｉ，Ｔ．、Ｍａｌｍｉｖｕｏ，Ｊ．、Ｎｅｕｖ
ｏ，Ｙ．による論文「Ｐｅｒｉｏｄｉｃ Ｉｎｔｅｒｆ
ｅｒｅｎｃｅ Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｃｏ
ｈｅｒｅｎｔ Ｓａｍｐｌｉｎｇ ａｎｄ Ｗａｖｅｆ
ｏｒｍ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ」（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ
ｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓａｎｄ Ｓ
ｙｓｔｅｍｓ，ｐ．４３８−４４６，Ｖｏｌ．Ｃａｓ−
３１，ｎｏ．５，Ｍａｙ １９８４）で説明されてお
り、この論文の内容は本明細書に引例として組み入れら
れている。
と動作とに対する電磁干渉を発生することが多い。電磁
干渉は、電子機器の動作または電源に関連した規則的な
活動によって引き起こされる場合が多い。干渉は、周波
数領域または時間領域の信号処理によって取り除くこと
が可能である。しかし、周波数領域における干渉消去で
は、有効信号と干渉信号とを識別することが不可能であ
り、したがって、干渉消去中に有効信号の一部も除去さ
れる場合がある。周期的干渉を低減させるために、時間
領域の信号処理は、例えば、単一の信号シーケンスの平
均的な形態を求めるために１つ以上の信号シーケンスを
同位相化して合計するコヒーレント平均化を使用する。
この解決策を、周期信号の発生周波数の僅かな変化を観
測してこの周期信号の発生周波数にサンプリング周波数
を関係付けることによって改善することも可能である。
こうした解決策は、Ｈｅｉｎｏｎｅｎ，Ｐ．、Ｓａｒａ
ｍａｅｋｉ，Ｔ．、Ｍａｌｍｉｖｕｏ，Ｊ．、Ｎｅｕｖ
ｏ，Ｙ．による論文「Ｐｅｒｉｏｄｉｃ Ｉｎｔｅｒｆ
ｅｒｅｎｃｅ Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｃｏ
ｈｅｒｅｎｔ Ｓａｍｐｌｉｎｇ ａｎｄ Ｗａｖｅｆ
ｏｒｍ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ」（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎ
ｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓａｎｄ Ｓ
ｙｓｔｅｍｓ，ｐ．４３８−４４６，Ｖｏｌ．Ｃａｓ−
３１，ｎｏ．５，Ｍａｙ １９８４）で説明されてお
り、この論文の内容は本明細書に引例として組み入れら
れている。
【０００３】干渉の形態を学習して処理対象の信号から
干渉を減らす学習フィルタを使用する場合には、時間領
域信号処理においても同様の結果が得られる。こうした
解決策は、Ｆｕｒｎｏ，Ｇ．，Ｓ．，Ｔｏｍｐｋｉｎ
ｓ，Ｗ．，Ｊ．による論文「ＡＬｅａｒｎｉｎｇ Ｆｉ
ｌｔｅｒ ｆｏｒ Ｒｅｍｏｖｉｎｇ ＮｏｉｓｅＩｎ
ｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ」（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔ
ｉｏｎｓ ｏｎ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅ
ｅｒｉｎｇ，Ｖｏｌ．ＢＭＥ−３０，ｎｏ．４，Ａｐｒ
ｉｌ １９８３）で説明されており、この論文の内容は
本明細書に引例として組み入れられている。
干渉を減らす学習フィルタを使用する場合には、時間領
域信号処理においても同様の結果が得られる。こうした
解決策は、Ｆｕｒｎｏ，Ｇ．，Ｓ．，Ｔｏｍｐｋｉｎ
ｓ，Ｗ．，Ｊ．による論文「ＡＬｅａｒｎｉｎｇ Ｆｉ
ｌｔｅｒ ｆｏｒ Ｒｅｍｏｖｉｎｇ ＮｏｉｓｅＩｎ
ｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ」（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔ
ｉｏｎｓ ｏｎ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅ
ｅｒｉｎｇ，Ｖｏｌ．ＢＭＥ−３０，ｎｏ．４，Ａｐｒ
ｉｌ １９８３）で説明されており、この論文の内容は
本明細書に引例として組み入れられている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、これらの解決
策に関する問題点は、特に、周期干渉信号の振幅が変化
する場合に、または、有効信号が時たま干渉信号と共に
同じ周波数帯域で到着する時に、干渉信号と有効信号を
互いに正確に識別することが不可能であるということで
ある。したがって、干渉消去がうまくいかないか、また
は、干渉消去によって有効信号の重要な一部分が取り除
かれてしまうことになる。
策に関する問題点は、特に、周期干渉信号の振幅が変化
する場合に、または、有効信号が時たま干渉信号と共に
同じ周波数帯域で到着する時に、干渉信号と有効信号を
互いに正確に識別することが不可能であるということで
ある。したがって、干渉消去がうまくいかないか、また
は、干渉消去によって有効信号の重要な一部分が取り除
かれてしまうことになる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の目的は、上述の
問題点を回避または減じる方法と、この方法を具体化す
るフィルタとを提供することである。この目的は、少な
くとも１つの信号成分が周期信号シーケンスを形成する
少なくとも２つの信号成分を含み、かつディジタルサン
プルが抽出される信号からの信号成分を識別する（ｄｉ
ｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇ）ための、前文に記述されて
いるタイプの方法によって実現される。この方法は、さ
らに、信号から少なくとも１つの周期信号成分を識別
し、幾つかの周期中に周期信号成分の信号シーケンスか
らサンプルを抽出し、他の信号成分のサンプルに一時的
な混乱を生じさせるために、幾つかの信号シーケンスか
ら抽出したサンプルを、これらのサンプルが複合信号シ
ーケンスを表すように構成することによって信号シーケ
ンスモデルを形成する段階と、所望の信号成分を特定す
るために信号シーケンスモデルをろ波する段階とを含
む。
問題点を回避または減じる方法と、この方法を具体化す
るフィルタとを提供することである。この目的は、少な
くとも１つの信号成分が周期信号シーケンスを形成する
少なくとも２つの信号成分を含み、かつディジタルサン
プルが抽出される信号からの信号成分を識別する（ｄｉ
ｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇ）ための、前文に記述されて
いるタイプの方法によって実現される。この方法は、さ
らに、信号から少なくとも１つの周期信号成分を識別
し、幾つかの周期中に周期信号成分の信号シーケンスか
らサンプルを抽出し、他の信号成分のサンプルに一時的
な混乱を生じさせるために、幾つかの信号シーケンスか
ら抽出したサンプルを、これらのサンプルが複合信号シ
ーケンスを表すように構成することによって信号シーケ
ンスモデルを形成する段階と、所望の信号成分を特定す
るために信号シーケンスモデルをろ波する段階とを含
む。
【０００６】本発明は、さらに、少なくとも２つの信号
成分を含みかつこれらの信号成分の少なくとも１つが周
期信号シーケンスを含む、ディジタルサンプルを含む信
号からの信号成分を互いに識別するフィルタに関する。
このフィルタは、信号からの少なくとも１つの周期信号
成分を識別するよう構成されこのフィルタは、信号成分
のサンプルに混乱を生じさせるために、幾つかの周期中
に信号シーケンスから抽出されたサンプルを、これらの
サンプルが複合信号シーケンスを表すように単一の信号
シーケンスモデルに配列する形に構成されており、さら
に、このフィルタは、所望の信号成分を特定するための
信号シーケンスモデルをろ波するように構成されてい
る。
成分を含みかつこれらの信号成分の少なくとも１つが周
期信号シーケンスを含む、ディジタルサンプルを含む信
号からの信号成分を互いに識別するフィルタに関する。
このフィルタは、信号からの少なくとも１つの周期信号
成分を識別するよう構成されこのフィルタは、信号成分
のサンプルに混乱を生じさせるために、幾つかの周期中
に信号シーケンスから抽出されたサンプルを、これらの
サンプルが複合信号シーケンスを表すように単一の信号
シーケンスモデルに配列する形に構成されており、さら
に、このフィルタは、所望の信号成分を特定するための
信号シーケンスモデルをろ波するように構成されてい
る。
【０００７】本発明の好ましい実施形態が従属クレーム
に開示されている。本発明は、干渉をろ波することによ
って特定される信号シーケンスモデルを得るように信号
シーケンスのサンプルを再構成するという着想に基づい
ている。このろ波されたモデルは、正確な周期信号を形
成すること、または、信号中に含まれる他の信号成分の
組合せを形成することを可能にする。
に開示されている。本発明は、干渉をろ波することによ
って特定される信号シーケンスモデルを得るように信号
シーケンスのサンプルを再構成するという着想に基づい
ている。このろ波されたモデルは、正確な周期信号を形
成すること、または、信号中に含まれる他の信号成分の
組合せを形成することを可能にする。
【０００８】幾つかの利点を本発明の方法と装置とによ
って得ることが可能である。さらに、有効信号の周波数
と同じ周波数帯域に干渉信号が時たま発生する時、また
は、干渉信号の振幅が変動する時にも、干渉信号と有効
信号を効果的に互いに識別することが可能である。以下
では、添付図面を参照しながら、本発明の好ましい実施
形態によって本発明をさらに詳細に説明する。
って得ることが可能である。さらに、有効信号の周波数
と同じ周波数帯域に干渉信号が時たま発生する時、また
は、干渉信号の振幅が変動する時にも、干渉信号と有効
信号を効果的に互いに識別することが可能である。以下
では、添付図面を参照しながら、本発明の好ましい実施
形態によって本発明をさらに詳細に説明する。
【０００９】
【発明の実施の形態】本発明の解決策を、例えば、周期
的干渉の除去と、シーケンシャル信号成分の探索と、電
子機器の監視とに適用することが可能である。特に、本
発明を、時分割に基づく無線システムにおける移動電話
機の音声部分の信号を識別するために適用することが可
能であるが、本発明は、これだけに限定されるわけでは
ない。本発明の解決策は、１つまたは複数の周期信号成
分を互いに識別するかまたは他の信号成分から識別する
ような、１つまたは複数の周期信号成分に関する。本発
明の解決策は、非周期性の信号成分を互いに識別するこ
とに資するものではない。
的干渉の除去と、シーケンシャル信号成分の探索と、電
子機器の監視とに適用することが可能である。特に、本
発明を、時分割に基づく無線システムにおける移動電話
機の音声部分の信号を識別するために適用することが可
能であるが、本発明は、これだけに限定されるわけでは
ない。本発明の解決策は、１つまたは複数の周期信号成
分を互いに識別するかまたは他の信号成分から識別する
ような、１つまたは複数の周期信号成分に関する。本発
明の解決策は、非周期性の信号成分を互いに識別するこ
とに資するものではない。
【００１０】図１は、送信機部分１００が無線周波数で
周期信号成分を送信する本発明の解決策で生じる状況を
示している。電子回路１０２に対して送信を行うことは
意図していないにも係わらず、信号成分が電子回路１０
２に入り込み、電子回路１０２内で生じる信号処理に干
渉する。送信機部分１００と電子回路１０２は同一の装
置または別個の装置の中の部品として含まれることが可
能である。こうした状況は、例えば、移動電話機のよう
なＧＳＭ無線システム端末装置で生じる。この場合に、
端末装置の送信機部分１００によって送られるＧＳＭ送
信の一部が、端末装置の音声部分の電気回路１０２に入
り込み、電気回路１０２内の音声信号に干渉する。
周期信号成分を送信する本発明の解決策で生じる状況を
示している。電子回路１０２に対して送信を行うことは
意図していないにも係わらず、信号成分が電子回路１０
２に入り込み、電子回路１０２内で生じる信号処理に干
渉する。送信機部分１００と電子回路１０２は同一の装
置または別個の装置の中の部品として含まれることが可
能である。こうした状況は、例えば、移動電話機のよう
なＧＳＭ無線システム端末装置で生じる。この場合に、
端末装置の送信機部分１００によって送られるＧＳＭ送
信の一部が、端末装置の音声部分の電気回路１０２に入
り込み、電気回路１０２内の音声信号に干渉する。
【００１１】以下では、ＧＳＭ無線システムにおける端
末装置の送信機部分からのバースト送信と、この端末装
置の音声部分に対するこうしたバースト送信の影響とを
事例として使用して、本発明を説明する。ＧＳＭ無線シ
ステムにおけるバースト信号シーケンス（図２Ａ、参照
番号２００、２０４）の繰返し密度（ｒｅｃｕｒｒｅｎ
ｃｅ ｄｅｎｓｉｔｙ）は、２１６．６７Ｈｚ（２１６
２／３Ｈｚ）である。
末装置の送信機部分からのバースト送信と、この端末装
置の音声部分に対するこうしたバースト送信の影響とを
事例として使用して、本発明を説明する。ＧＳＭ無線シ
ステムにおけるバースト信号シーケンス（図２Ａ、参照
番号２００、２０４）の繰返し密度（ｒｅｃｕｒｒｅｎ
ｃｅ ｄｅｎｓｉｔｙ）は、２１６．６７Ｈｚ（２１６
２／３Ｈｚ）である。
【００１２】図２（Ａ）は、周波数８ｋＨｚで端末装置
の音声部分内の電子回路の音声信号から抽出されるディ
ジタルサンプルを示す。こうしたサンプル周波数は、信
号シーケンスの繰返し密度の倍数ではなく、すなわち、
サンプル周波数と信号シーケンスの発生周波数との間の
割り算の結果（ｔｈｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｒｅｓｕｌ
ｔ）が整数ではない（８０００／２１６．６７≒３６．
９２）。したがって、サンプリング位置が、連続した信
号シーケンス中の信号シーケンスの別々の位相内で生じ
る。個々の位相の信号シーケンスをオーバーサンプリン
グモデルに構成することによって、より高いサンプリン
グレートを使用してサンプリングされたモデルに対応す
る信号シーケンスモデルが得られる。オーバーサンプリ
ングモデルに含まれる別々の位相の信号シーケンスの個
数をサンプリングレートに掛けることによって、オーバ
ーサンプリングモデルに対応するサンプリングレート１
３ * ８ｋＨｚ＝１０４ｋＨｚが得られる。
の音声部分内の電子回路の音声信号から抽出されるディ
ジタルサンプルを示す。こうしたサンプル周波数は、信
号シーケンスの繰返し密度の倍数ではなく、すなわち、
サンプル周波数と信号シーケンスの発生周波数との間の
割り算の結果（ｔｈｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｒｅｓｕｌ
ｔ）が整数ではない（８０００／２１６．６７≒３６．
９２）。したがって、サンプリング位置が、連続した信
号シーケンス中の信号シーケンスの別々の位相内で生じ
る。個々の位相の信号シーケンスをオーバーサンプリン
グモデルに構成することによって、より高いサンプリン
グレートを使用してサンプリングされたモデルに対応す
る信号シーケンスモデルが得られる。オーバーサンプリ
ングモデルに含まれる別々の位相の信号シーケンスの個
数をサンプリングレートに掛けることによって、オーバ
ーサンプリングモデルに対応するサンプリングレート１
３ * ８ｋＨｚ＝１０４ｋＨｚが得られる。
【００１３】図２（Ｂ）の状態は、サンプリング周波数
がこの場合に９．１ｋＨｚであることを除いて図２
（Ａ）の状態と非常に類似している。この場合には、サ
ンプル周波数は信号シーケンスの発生周波数の倍数であ
り、すなわち、サンプル周波数（サンプリング周波数に
一致する）と信号シーケンスの発生周波数との間の割り
算の結果は整数（９１００／２１６．６７≒４２）であ
り、サンプルは、位相偏移なしに同一の位置から連続的
な信号シーケンス２０４内で抽出される。
がこの場合に９．１ｋＨｚであることを除いて図２
（Ａ）の状態と非常に類似している。この場合には、サ
ンプル周波数は信号シーケンスの発生周波数の倍数であ
り、すなわち、サンプル周波数（サンプリング周波数に
一致する）と信号シーケンスの発生周波数との間の割り
算の結果は整数（９１００／２１６．６７≒４２）であ
り、サンプルは、位相偏移なしに同一の位置から連続的
な信号シーケンス２０４内で抽出される。
【００１４】次に、サンプリング周波数と、したがって
サンプル周波数が８ｋＨｚでありかつ周期信号シーケン
スが２１６．６７Ｈｚの周波数で発生する、図３に示す
本発明の解決策をさらに詳細に検討する。こうしたサン
プルラインは周期定常性（ｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａ
ｒｙ）であり、１つの周期の長さが１３個の信号シーケ
ンスである。周期定常性とは、平均や標準偏差や相関の
ような規則的に発生する統計学的特徴を意味する。サン
プリングの位相偏移が、１３個の信号シーケンス３００
から明瞭に見てとれる。サンプル周波数と信号シーケン
スの発生周波数との間の割り算の結果が整数ではないの
で、サンプルラインは周期定常性であり、このサンプル
ラインでは連続した信号シーケンスのサンプルは別々の
位相の信号シーケンスに属している。この場合には、本
発明の解決策では、信号シーケンスの別々の位相から抽
出されたサンプルを連続した順序に構成して、１つの信
号シーケンスを表すサンプルラインを形成することによ
って、少なくとも１つの周期の間に周期定常性サンプル
ラインから単一の信号シーケンスのオーバーサンプリン
グモデルを形成する。数学的に表現すると、この信号処
理操作は次の通りである。連続したサンプルをＸ＝［Ｓ
1,1 Ｓ1,2 …Ｓ1,i-1 Ｓ1,i Ｓ2,1 Ｓ2,2 …Ｓ2,i …Ｓ
j,i-1 Ｓj,i ］とし、ここでＳ1,1 が第１の信号シーケ
ンスの第１のサンプルであり、Ｓ1,i が第１の信号シー
ケンスの最後のサンプルであり、ｉが信号シーケンスか
ら抽出されたサンプルの個数であり、Ｓj,i が最後の信
号シーケンスの最後のサンプルであり、ｊが周期内の信
号シーケンスの個数である。信号シーケンスの任意の部
分を第１のサンプルとして自由に選択することが可能で
ある。次に、別々の信号シーケンスから抽出されたサン
プルに行が対応する行列形式にベクトルＸを変換する。
したがって、次の行列ＡがベクトルＸから得られる。
サンプル周波数が８ｋＨｚでありかつ周期信号シーケン
スが２１６．６７Ｈｚの周波数で発生する、図３に示す
本発明の解決策をさらに詳細に検討する。こうしたサン
プルラインは周期定常性（ｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａ
ｒｙ）であり、１つの周期の長さが１３個の信号シーケ
ンスである。周期定常性とは、平均や標準偏差や相関の
ような規則的に発生する統計学的特徴を意味する。サン
プリングの位相偏移が、１３個の信号シーケンス３００
から明瞭に見てとれる。サンプル周波数と信号シーケン
スの発生周波数との間の割り算の結果が整数ではないの
で、サンプルラインは周期定常性であり、このサンプル
ラインでは連続した信号シーケンスのサンプルは別々の
位相の信号シーケンスに属している。この場合には、本
発明の解決策では、信号シーケンスの別々の位相から抽
出されたサンプルを連続した順序に構成して、１つの信
号シーケンスを表すサンプルラインを形成することによ
って、少なくとも１つの周期の間に周期定常性サンプル
ラインから単一の信号シーケンスのオーバーサンプリン
グモデルを形成する。数学的に表現すると、この信号処
理操作は次の通りである。連続したサンプルをＸ＝［Ｓ
1,1 Ｓ1,2 …Ｓ1,i-1 Ｓ1,i Ｓ2,1 Ｓ2,2 …Ｓ2,i …Ｓ
j,i-1 Ｓj,i ］とし、ここでＳ1,1 が第１の信号シーケ
ンスの第１のサンプルであり、Ｓ1,i が第１の信号シー
ケンスの最後のサンプルであり、ｉが信号シーケンスか
ら抽出されたサンプルの個数であり、Ｓj,i が最後の信
号シーケンスの最後のサンプルであり、ｊが周期内の信
号シーケンスの個数である。信号シーケンスの任意の部
分を第１のサンプルとして自由に選択することが可能で
ある。次に、別々の信号シーケンスから抽出されたサン
プルに行が対応する行列形式にベクトルＸを変換する。
したがって、次の行列ＡがベクトルＸから得られる。
【００１５】
【数１】
【００１６】転置行列ＡT が行列Ａから得られる時と、
これに対応して転置行列ＡT がベクトルモードに変換さ
れる時に、形式Ｙ＝［Ｓ1,1 Ｓ2,1 …Ｓj-1,1 Ｓj,1 Ｓ
1,2Ｓ2,2 …Ｓj,2 …Ｓj-1,i Ｓj,i ］のベクトルＹが
得られる。ベクトルＹのサンプルラインが単一の信号シ
ーケンスのオーバーサンプリングモデルである。例え
ば、このオーバーサンプリングモデルをろ波することに
よって、および、複数のオーバーサンプリングモデルの
平均を算出することによって、このオーバーサンプリン
グモデルを特定することが可能である。
これに対応して転置行列ＡT がベクトルモードに変換さ
れる時に、形式Ｙ＝［Ｓ1,1 Ｓ2,1 …Ｓj-1,1 Ｓj,1 Ｓ
1,2Ｓ2,2 …Ｓj,2 …Ｓj-1,i Ｓj,i ］のベクトルＹが
得られる。ベクトルＹのサンプルラインが単一の信号シ
ーケンスのオーバーサンプリングモデルである。例え
ば、このオーバーサンプリングモデルをろ波することに
よって、および、複数のオーバーサンプリングモデルの
平均を算出することによって、このオーバーサンプリン
グモデルを特定することが可能である。
【００１７】次に、図４および図５を参照して本発明の
解決策をさらに詳細に検討する。図４（Ａ）は、無線シ
ステム端末装置内の音声部分の音声信号を示し、この音
声信号は、この端末装置の規則的なバースト４００によ
って干渉を受ける。図４（Ｂ）は、信号シーケンスを表
すバーストのオーバーサンプリングモデル４０２を示
す。本発明の解決策の重要な特徴は、オーバーサンプリ
ング信号シーケンスモデルにおいては、他の信号が、周
波数帯域がオーバーサンプリングモデルの周波数帯域と
同一ではない、雑音に類似した信号または決定性信号
（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ ｓｉｇｎａｌ）の形に
変化し、すなわち、信号シーケンスに関してサンプルを
妥当な順序で再構成することが、他の信号に関してはサ
ンプルを混乱状態にするということである。この再構成
は、信号空間内で行われなければならない一種の変換操
作である。この場合には、この時点ではランダムな順序
である音声信号サンプルは、オーバーサンプリングされ
たバーストの最上部に合計され、雑音として出現する。
周波数帯域が互いにずれているので、信号成分は互いか
ら識別されることが可能である。図４（Ｃ）では、オー
バーサンプリング信号シーケンスモデルは、傾向（ｔｒ
ｅｎｄ）を探索するために、および／または、雑音を低
減させるために、ろ波されており、この場合に、正確な
形態が信号シーケンスモデルから得られる。傾向変動の
検出器は、特定のモデルに従った信号を（例えば図８
（Ｂ）で使用されている）信号の中から取り出すフィル
タとして知られているフィルタである。この例の場合
に、ろ波された信号シーケンスモデル４０４は１３個の
共通パルスの形に対応し、さらには、当初の順序にサン
プルを復元することによって、または、信号空間内で逆
変換を行うことによって、このオーバーサンプリングモ
デル１３からろ波されたパルスを供給することが可能で
ある。このろ波は、例えば、帯域ろ波、メディアンろ
波、平均化ろ波、または、雑音を少なくとも僅かに低減
させる任意の公知のろ波であってよい。図５（Ａ）が、
雑音に類似したオーバーサンプリング部分の中の音声信
号４０６を示す。音声信号は残っているが、図４（Ｃ）
の信号は図４（Ｂ）の信号から取り除かれている。図５
（Ｂ）が、図４（Ｃ）のサンプルを当初の順序に復元す
ることによって得られるバーストライン４０８を示す。
図５（Ｃ）が、本発明の方法によってろ波された音声信
号４１０を示し、この信号は、図５（Ａ）のサンプルを
当初の順序に復元することによって得られる。
解決策をさらに詳細に検討する。図４（Ａ）は、無線シ
ステム端末装置内の音声部分の音声信号を示し、この音
声信号は、この端末装置の規則的なバースト４００によ
って干渉を受ける。図４（Ｂ）は、信号シーケンスを表
すバーストのオーバーサンプリングモデル４０２を示
す。本発明の解決策の重要な特徴は、オーバーサンプリ
ング信号シーケンスモデルにおいては、他の信号が、周
波数帯域がオーバーサンプリングモデルの周波数帯域と
同一ではない、雑音に類似した信号または決定性信号
（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ ｓｉｇｎａｌ）の形に
変化し、すなわち、信号シーケンスに関してサンプルを
妥当な順序で再構成することが、他の信号に関してはサ
ンプルを混乱状態にするということである。この再構成
は、信号空間内で行われなければならない一種の変換操
作である。この場合には、この時点ではランダムな順序
である音声信号サンプルは、オーバーサンプリングされ
たバーストの最上部に合計され、雑音として出現する。
周波数帯域が互いにずれているので、信号成分は互いか
ら識別されることが可能である。図４（Ｃ）では、オー
バーサンプリング信号シーケンスモデルは、傾向（ｔｒ
ｅｎｄ）を探索するために、および／または、雑音を低
減させるために、ろ波されており、この場合に、正確な
形態が信号シーケンスモデルから得られる。傾向変動の
検出器は、特定のモデルに従った信号を（例えば図８
（Ｂ）で使用されている）信号の中から取り出すフィル
タとして知られているフィルタである。この例の場合
に、ろ波された信号シーケンスモデル４０４は１３個の
共通パルスの形に対応し、さらには、当初の順序にサン
プルを復元することによって、または、信号空間内で逆
変換を行うことによって、このオーバーサンプリングモ
デル１３からろ波されたパルスを供給することが可能で
ある。このろ波は、例えば、帯域ろ波、メディアンろ
波、平均化ろ波、または、雑音を少なくとも僅かに低減
させる任意の公知のろ波であってよい。図５（Ａ）が、
雑音に類似したオーバーサンプリング部分の中の音声信
号４０６を示す。音声信号は残っているが、図４（Ｃ）
の信号は図４（Ｂ）の信号から取り除かれている。図５
（Ｂ）が、図４（Ｃ）のサンプルを当初の順序に復元す
ることによって得られるバーストライン４０８を示す。
図５（Ｃ）が、本発明の方法によってろ波された音声信
号４１０を示し、この信号は、図５（Ａ）のサンプルを
当初の順序に復元することによって得られる。
【００１８】サンプリング周波数としたがってサンプル
周波数とが信号シーケンスの発生周波数の倍数である場
合でさえ、本発明の解決策を適切に使用することが可能
である。この場合には、幾つかの信号シーケンス中にサ
ンプルを抽出し、さらに、この場合にはオーバーサンプ
リングされていない信号シーケンスをサンプルが表すよ
うに、幾つかの信号シーケンスから抽出したサンプルを
１つにまとめて構成することによって、信号シーケンス
モデルを形成する。こうしたサンプルの構成は、その他
の信号成分サンプルが混乱状態になることを引き起こ
し、信号シーケンス中の雑音に類似した干渉（ｉｎｔｅ
ｒｆｅｒｅｎｃｅ ｒｅｓｅｍｂｌｉｎｇｎｏｉｓｅ）
として示される。これは、サンプル周波数が信号シーケ
ンスの発生密度の倍数でない場合と同様に生じる。この
後で、雑音の低減のために信号シーケンスをろ波する形
で、信号処理を上述の通りに行う。
周波数とが信号シーケンスの発生周波数の倍数である場
合でさえ、本発明の解決策を適切に使用することが可能
である。この場合には、幾つかの信号シーケンス中にサ
ンプルを抽出し、さらに、この場合にはオーバーサンプ
リングされていない信号シーケンスをサンプルが表すよ
うに、幾つかの信号シーケンスから抽出したサンプルを
１つにまとめて構成することによって、信号シーケンス
モデルを形成する。こうしたサンプルの構成は、その他
の信号成分サンプルが混乱状態になることを引き起こ
し、信号シーケンス中の雑音に類似した干渉（ｉｎｔｅ
ｒｆｅｒｅｎｃｅ ｒｅｓｅｍｂｌｉｎｇｎｏｉｓｅ）
として示される。これは、サンプル周波数が信号シーケ
ンスの発生密度の倍数でない場合と同様に生じる。この
後で、雑音の低減のために信号シーケンスをろ波する形
で、信号処理を上述の通りに行う。
【００１９】サンプル周波数が信号シーケンスの発生周
波数の倍数である時には、サンプル周波数を変化させ
て、サンプリング周波数が信号シーケンスの発生密度の
倍数でないようにサンプリング周波数を変更することが
可能である。しかし、信号成分を十分に適切に識別する
ことが不可能である時には、多くの場合に、本発明の解
決策は、周期信号成分の振幅を監視することを可能にす
る。その次に、予め測定した信号成分の振幅が適正に調
整される場合には、予め測定した周期信号成分を、処理
すべき信号から取り除くことが可能である。予め測定し
た周期信号成分の振幅を監視によって適正に調整するこ
とが可能である。振幅が補正されない場合には、干渉信
号の振幅の変動がろ波の結果を悪化させる。この場合に
は振幅が補正され、信号はあまり充分には識別されな
い。特に無線システム端末装置の音声信号が干渉信号よ
りも著しく強い時に、この事態が生じる。ＧＳＭ移動シ
ステムでは、音声が送信されていない時に端末装置バー
ストによって生じさせられる干渉信号の信号シーケンス
推定を形成することによって、この事態を改善すること
が可能である。音声を送る時には、予め形成した信号シ
ーケンス推定に監視によって得た係数を掛け算すること
によって、信号シーケンス推定の振幅を修正し、この係
数は、信号シーケンス推定の振幅を音声送信状態に適応
させる。この係数は、音声を既に取り除いてある連続し
たオーバーサンプリング信号シーケンスモデルにおいて
パワー（または振幅）がどのように変化するかにしたが
って、監視手段によって変化させられる。振幅適応の信
頼性を、次の方法によって向上させることが可能であ
る。（１）例えばＴＤＭＡシステムのパラメータのドリ
フトと変化とのためにオーバーサンプリングモデルの整
相（ｐｈａｓｉｎｇ）が変化するので、連続したオーバ
ーサンプリング信号シーケンスモデルを比較のために互
いに同期させることが可能である。（２）信号対雑音比
が高いオーバーサンプリング信号シーケンスからポイン
トを取り除くためにマスキングベクトルを使用すること
が可能である。（３）音声信号によって引き起こされる
可能性が極めて高い突発的変化を防止するためにステッ
プレストリクタ（ｓｔｅｐ ｒｅｓｔｒｉｃｔｏｒ）を
使用することが可能である。（４）ＲＭＳ（Ｒｅｓｉｄ
ｕａｌ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ：残余平均二乗）エラ
ーを測定することによって音声信号の伝送中に振幅適応
を制御することが可能である。
波数の倍数である時には、サンプル周波数を変化させ
て、サンプリング周波数が信号シーケンスの発生密度の
倍数でないようにサンプリング周波数を変更することが
可能である。しかし、信号成分を十分に適切に識別する
ことが不可能である時には、多くの場合に、本発明の解
決策は、周期信号成分の振幅を監視することを可能にす
る。その次に、予め測定した信号成分の振幅が適正に調
整される場合には、予め測定した周期信号成分を、処理
すべき信号から取り除くことが可能である。予め測定し
た周期信号成分の振幅を監視によって適正に調整するこ
とが可能である。振幅が補正されない場合には、干渉信
号の振幅の変動がろ波の結果を悪化させる。この場合に
は振幅が補正され、信号はあまり充分には識別されな
い。特に無線システム端末装置の音声信号が干渉信号よ
りも著しく強い時に、この事態が生じる。ＧＳＭ移動シ
ステムでは、音声が送信されていない時に端末装置バー
ストによって生じさせられる干渉信号の信号シーケンス
推定を形成することによって、この事態を改善すること
が可能である。音声を送る時には、予め形成した信号シ
ーケンス推定に監視によって得た係数を掛け算すること
によって、信号シーケンス推定の振幅を修正し、この係
数は、信号シーケンス推定の振幅を音声送信状態に適応
させる。この係数は、音声を既に取り除いてある連続し
たオーバーサンプリング信号シーケンスモデルにおいて
パワー（または振幅）がどのように変化するかにしたが
って、監視手段によって変化させられる。振幅適応の信
頼性を、次の方法によって向上させることが可能であ
る。（１）例えばＴＤＭＡシステムのパラメータのドリ
フトと変化とのためにオーバーサンプリングモデルの整
相（ｐｈａｓｉｎｇ）が変化するので、連続したオーバ
ーサンプリング信号シーケンスモデルを比較のために互
いに同期させることが可能である。（２）信号対雑音比
が高いオーバーサンプリング信号シーケンスからポイン
トを取り除くためにマスキングベクトルを使用すること
が可能である。（３）音声信号によって引き起こされる
可能性が極めて高い突発的変化を防止するためにステッ
プレストリクタ（ｓｔｅｐ ｒｅｓｔｒｉｃｔｏｒ）を
使用することが可能である。（４）ＲＭＳ（Ｒｅｓｉｄ
ｕａｌ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ：残余平均二乗）エラ
ーを測定することによって音声信号の伝送中に振幅適応
を制御することが可能である。
【００２０】同期化（１）では、オーバーサンプリング
モデルを１つにまとめて構成することが、これら２つの
間の差が最小値に達することを示し、すなわち、ＭＭＳ
Ｅ（最小平均二乗エラー）同期化が関与している。同期
化は、このモデルをろ波することによって、差の最小値
が適正な位置から僅かにずれることを引き起こす可能性
がある音声のような干渉成分を除去することが可能にな
るという利点を提供する。したがって、オーバーサンプ
リングモデルを形成してろ波することによって、音声に
雑音が類似している場合に、同期化を改善するだろう。
モデルを１つにまとめて構成することが、これら２つの
間の差が最小値に達することを示し、すなわち、ＭＭＳ
Ｅ（最小平均二乗エラー）同期化が関与している。同期
化は、このモデルをろ波することによって、差の最小値
が適正な位置から僅かにずれることを引き起こす可能性
がある音声のような干渉成分を除去することが可能にな
るという利点を提供する。したがって、オーバーサンプ
リングモデルを形成してろ波することによって、音声に
雑音が類似している場合に、同期化を改善するだろう。
【００２１】上述の操作についてさらに詳細に説明す
る。オーバーサンプリング信号シーケンスモデルを、例
えば次の方法で、後続のモデルに同期させる。送信機に
よって送信される既知のＴＤＭＡタイミングデータを使
用して、本発明のフィルタとオーバーサンプリングモデ
ルとを、送信機によって送信されるタイミングにしたが
って同期させる。その次に、このモデルに発生する可能
性があるあらゆるドリフトを除去する。別の代替案は、
送信機によって送られるデータのタイミングを推定する
ことと、この推定されたタイミングに基づいてオーバー
サンプリングモデルを同期させることである。オーバー
サンプリングモデルを、さらに、構成されたフィルタま
たはＭＭＳＥ誤りによって同期させることが可能であ
る。平均２乗偏差を２つのオーバーサンプリングモデル
の間で計算するＭＭＳＥ法を使用する時には、ＭＭＳＥ
誤りが最小である時に同期化が最善の状態にある。信号
シーケンスの位相を同期化を使用して監視することが可
能である。
る。オーバーサンプリング信号シーケンスモデルを、例
えば次の方法で、後続のモデルに同期させる。送信機に
よって送信される既知のＴＤＭＡタイミングデータを使
用して、本発明のフィルタとオーバーサンプリングモデ
ルとを、送信機によって送信されるタイミングにしたが
って同期させる。その次に、このモデルに発生する可能
性があるあらゆるドリフトを除去する。別の代替案は、
送信機によって送られるデータのタイミングを推定する
ことと、この推定されたタイミングに基づいてオーバー
サンプリングモデルを同期させることである。オーバー
サンプリングモデルを、さらに、構成されたフィルタま
たはＭＭＳＥ誤りによって同期させることが可能であ
る。平均２乗偏差を２つのオーバーサンプリングモデル
の間で計算するＭＭＳＥ法を使用する時には、ＭＭＳＥ
誤りが最小である時に同期化が最善の状態にある。信号
シーケンスの位相を同期化を使用して監視することが可
能である。
【００２２】図６は、オーバーサンプリング信号シーケ
ンスの限界を求めるためのマスクベクトルの使用を示
す。当業者には明らかであるように、マスクベクトル５
００は、予め決められた閾値を振幅が越える（または、
下回る）限り、オーバーサンプリング信号シーケンスの
振幅値をゼロと規定する。予め決められた閾値を越える
振幅は、信号シーケンス振幅の値として残るか、また
は、ゼロから外れた値を得るが、この値は当初の振幅値
に関係している。オーバーサンプリング信号シーケンス
の振幅を制限するための別の可能性が、最大振幅の値を
測定することと、最大振幅の両側の予め決められた個数
のサンプル振幅を計算に入れることである。特に、信号
シーケンスが最大振幅値に対して対称ではない場合に
は、この最大値の左側の予め決められたサンプルの個数
は、最大値の予め決められた右側のサンプルの個数と異
なっていてもよい。
ンスの限界を求めるためのマスクベクトルの使用を示
す。当業者には明らかであるように、マスクベクトル５
００は、予め決められた閾値を振幅が越える（または、
下回る）限り、オーバーサンプリング信号シーケンスの
振幅値をゼロと規定する。予め決められた閾値を越える
振幅は、信号シーケンス振幅の値として残るか、また
は、ゼロから外れた値を得るが、この値は当初の振幅値
に関係している。オーバーサンプリング信号シーケンス
の振幅を制限するための別の可能性が、最大振幅の値を
測定することと、最大振幅の両側の予め決められた個数
のサンプル振幅を計算に入れることである。特に、信号
シーケンスが最大振幅値に対して対称ではない場合に
は、この最大値の左側の予め決められたサンプルの個数
は、最大値の予め決められた右側のサンプルの個数と異
なっていてもよい。
【００２３】連続したオーバーサンプリング信号シーケ
ンスの振幅は広範囲にわたって変化してよく、こうした
変化の中には干渉によって引き起こされるものがある。
これは、信号識別の効率を低下させる。干渉の作用を低
減させる方法の１つが、ステップレストリクタを使用す
ることによって連続したオーバーサンプリング信号シー
ケンスの振幅を制限することであり、このステップレス
トリクタのステップが、２つの連続した信号シーケンス
の間の予め決められた最大の振幅変化である。この場合
には、新たな信号シーケンスの最大（最小）振幅が先行
の信号シーケンスの最大（最小）振幅から多くとも予め
決められたステップだけ異なっているように、オーバー
サンプリング信号シーケンスの振幅を、適切な係数を信
号シーケンスサンプルに掛け算することによって増減さ
せる。
ンスの振幅は広範囲にわたって変化してよく、こうした
変化の中には干渉によって引き起こされるものがある。
これは、信号識別の効率を低下させる。干渉の作用を低
減させる方法の１つが、ステップレストリクタを使用す
ることによって連続したオーバーサンプリング信号シー
ケンスの振幅を制限することであり、このステップレス
トリクタのステップが、２つの連続した信号シーケンス
の間の予め決められた最大の振幅変化である。この場合
には、新たな信号シーケンスの最大（最小）振幅が先行
の信号シーケンスの最大（最小）振幅から多くとも予め
決められたステップだけ異なっているように、オーバー
サンプリング信号シーケンスの振幅を、適切な係数を信
号シーケンスサンプルに掛け算することによって増減さ
せる。
【００２４】信号対雑音比が高く、かつ、信号成分が周
波数と時間空間との両方において相互に重なり合う場合
には、振幅の適応が制限される。振幅適応の信頼度が、
ＲＭＳ誤りを使用して測定可能であり、これは、サンプ
ルの２乗差の平均合計を使用して新たな信号シーケンス
を先行の信号シーケンスに比較するように行われる。先
行信号シーケンスのモデルは有効な信号を含まず、有効
な信号が存在しなかったポイントにおいて形成される意
味または有効な信号の効果は重要ではない。これらのモ
デルの類似性を求めるために、両方のモデルのサンプル
を、モデルの最大振幅で割り算する。ＲＭＳ誤りを、例
えば次式のように計算し、
波数と時間空間との両方において相互に重なり合う場合
には、振幅の適応が制限される。振幅適応の信頼度が、
ＲＭＳ誤りを使用して測定可能であり、これは、サンプ
ルの２乗差の平均合計を使用して新たな信号シーケンス
を先行の信号シーケンスに比較するように行われる。先
行信号シーケンスのモデルは有効な信号を含まず、有効
な信号が存在しなかったポイントにおいて形成される意
味または有効な信号の効果は重要ではない。これらのモ
デルの類似性を求めるために、両方のモデルのサンプル
を、モデルの最大振幅で割り算する。ＲＭＳ誤りを、例
えば次式のように計算し、
【００２５】
【数２】
【００２６】ここで、Ｓj は第１の信号シーケンスのサ
ンプルを表し、Ｓk は、第２の信号シーケンスのサンプ
ルを表し、ｉはサンプルのインデックスである。ＲＭＳ
エラーは、残留音声成分がオーバーサンプリング信号シ
ーケンスモデル中にどれだけ多く残っているかを示す。
次に示す表が、閾値と、これらの閾値に対応する重み係
数との例を示しており、この閾値と重み係数は、有効信
号が干渉信号と部分的または全体的に重なり合うポイン
トにおいて、振幅適応を制御することを可能にする。こ
の表の中の比例ＲＭＳエラーを、得られたＲＭＳエラー
のエネルギーを先行モデルのエネルギーで割り算するこ
とによって、その先行モデルに基づいて計算する。
ンプルを表し、Ｓk は、第２の信号シーケンスのサンプ
ルを表し、ｉはサンプルのインデックスである。ＲＭＳ
エラーは、残留音声成分がオーバーサンプリング信号シ
ーケンスモデル中にどれだけ多く残っているかを示す。
次に示す表が、閾値と、これらの閾値に対応する重み係
数との例を示しており、この閾値と重み係数は、有効信
号が干渉信号と部分的または全体的に重なり合うポイン
トにおいて、振幅適応を制御することを可能にする。こ
の表の中の比例ＲＭＳエラーを、得られたＲＭＳエラー
のエネルギーを先行モデルのエネルギーで割り算するこ
とによって、その先行モデルに基づいて計算する。
【００２７】
【表１】
【００２８】振幅値が変化させられる時に重み付け値を
使用する。言い換えると、新たな振幅の信頼度が高くな
い時には、信号シーケンス振幅として先行の振幅を主と
して使用する。例えば、ＲＭＳ値が０．０４である時に
は、得られた新たな振幅が、
使用する。言い換えると、新たな振幅の信頼度が高くな
い時には、信号シーケンス振幅として先行の振幅を主と
して使用する。例えば、ＲＭＳ値が０．０４である時に
は、得られた新たな振幅が、
【００２９】
【数３】
【００３０】であり、ここでＡ１は先行の振幅の値であ
り、Ａ２は新たな振幅の値である。上述の振幅適応で
は、干渉信号成分の信号シーケンスが音声信号なしに最
初に測定される時だけに、振幅適応を開始してよい。し
かし、干渉信号成分の信号シーケンスが音声信号成分の
伝送中に形成される時にも、振幅適応を行うことが可能
である。最初の信号シーケンスモデルを特定の瞬間に音
声信号なしに測定した直後に、振幅適応を特定すること
が可能である。
り、Ａ２は新たな振幅の値である。上述の振幅適応で
は、干渉信号成分の信号シーケンスが音声信号なしに最
初に測定される時だけに、振幅適応を開始してよい。し
かし、干渉信号成分の信号シーケンスが音声信号成分の
伝送中に形成される時にも、振幅適応を行うことが可能
である。最初の信号シーケンスモデルを特定の瞬間に音
声信号なしに測定した直後に、振幅適応を特定すること
が可能である。
【００３１】図７（Ａ）が、ステップ６００にパルス状
の信号シーケンスが欠けている、特定の時間窓内に示さ
れる状況である。このシーケンスは、例えば、移動電話
機の音声部分における移動電話機のバースト伝送干渉で
あってよい。図７（Ｂ）は、どのようにオーバーサンプ
リングモデルがパルスから形成されているかを示す。こ
の場合には、パルス６０２Ａが、調査すべき時間窓の始
端に部分的に残り、パルス６０２Ｂがこの時間窓の末端
に部分的に残っている。適正に整相されたサンプルを時
間窓の両端に循環的にコピーすることによって、当初の
時間窓を継続させる。オーバーサンプリングモデルを図
７（Ｃ）のように継続させ、この場合には、２つのパル
スが時間窓の全体的において得られる。図８（Ａ）の時
間窓が、メディアンろ波されている図７（Ｃ）の信号を
示す。図８（Ｂ）の時間窓が、ウェーブレットろ波され
ている図８（Ａ）の信号を示す。図８（Ｃ）では、図８
（Ｂ）の連続時間窓が消去され、それによって、図７
（Ｂ）に示される状況に対応するろ波されたパルス図が
得られる。本発明の解決策が、パルス状の信号シーケン
スを形成することと、図８（Ｄ）に示すパルス欠落ポイ
ント６００における信号シーケンスを使用してパルス６
０４を推定することとを可能にする。
の信号シーケンスが欠けている、特定の時間窓内に示さ
れる状況である。このシーケンスは、例えば、移動電話
機の音声部分における移動電話機のバースト伝送干渉で
あってよい。図７（Ｂ）は、どのようにオーバーサンプ
リングモデルがパルスから形成されているかを示す。こ
の場合には、パルス６０２Ａが、調査すべき時間窓の始
端に部分的に残り、パルス６０２Ｂがこの時間窓の末端
に部分的に残っている。適正に整相されたサンプルを時
間窓の両端に循環的にコピーすることによって、当初の
時間窓を継続させる。オーバーサンプリングモデルを図
７（Ｃ）のように継続させ、この場合には、２つのパル
スが時間窓の全体的において得られる。図８（Ａ）の時
間窓が、メディアンろ波されている図７（Ｃ）の信号を
示す。図８（Ｂ）の時間窓が、ウェーブレットろ波され
ている図８（Ａ）の信号を示す。図８（Ｃ）では、図８
（Ｂ）の連続時間窓が消去され、それによって、図７
（Ｂ）に示される状況に対応するろ波されたパルス図が
得られる。本発明の解決策が、パルス状の信号シーケン
スを形成することと、図８（Ｄ）に示すパルス欠落ポイ
ント６００における信号シーケンスを使用してパルス６
０４を推定することとを可能にする。
【００３２】図９は、本発明の解決策がどのように摘要
可能であるかを示す一例である。図９は、信号を伝送す
るためのマイクロホン７００と、本発明のフィルタ７０
２と、送信回路７０４と、データ供給手段７０６と、二
重フィルタ７０７と、アンテナ７０８とを含む、ＧＳＭ
無線システム端末装置を示す。マイクロホン７００は、
使用者の音声を電気信号に変換することを可能にする。
ＧＳＭ無線システム端末装置は、例えばこの端末装置に
接続されているキーボードまたはコンピュータであって
よい手段７０４を使用して、データを送信するために使
用可能である。データは、電話番号、テキストメッセー
ジ、電子メールメッセージ等のような英数字データを含
んでよい。送信回路７０４は、送信すべき音声またはデ
ータをバースト無線周波数信号に変換し、このバースト
無線周波数信号は、二重フィルタ７０７を通過した後
に、アンテナ７０８を通して電磁放射として基地局（図
示していない）に送られる。二重フィルタ７０７は、強
力な送信信号が高感度の受信機に損傷を与えないよう
に、送信回路と受信回路を区別する。
可能であるかを示す一例である。図９は、信号を伝送す
るためのマイクロホン７００と、本発明のフィルタ７０
２と、送信回路７０４と、データ供給手段７０６と、二
重フィルタ７０７と、アンテナ７０８とを含む、ＧＳＭ
無線システム端末装置を示す。マイクロホン７００は、
使用者の音声を電気信号に変換することを可能にする。
ＧＳＭ無線システム端末装置は、例えばこの端末装置に
接続されているキーボードまたはコンピュータであって
よい手段７０４を使用して、データを送信するために使
用可能である。データは、電話番号、テキストメッセー
ジ、電子メールメッセージ等のような英数字データを含
んでよい。送信回路７０４は、送信すべき音声またはデ
ータをバースト無線周波数信号に変換し、このバースト
無線周波数信号は、二重フィルタ７０７を通過した後
に、アンテナ７０８を通して電磁放射として基地局（図
示していない）に送られる。二重フィルタ７０７は、強
力な送信信号が高感度の受信機に損傷を与えないよう
に、送信回路と受信回路を区別する。
【００３３】アンテナ７０８は、二重フィルタ７０７が
受信回路７１０に対して放出した電磁放射を受信する。
受信回路７１０は無線周波数の信号を音声信号に変換
し、この音声信号はラウドスピーカ７１４に送り込まれ
る。データ信号はデータ処理回路７１６に送り込まれる
が、このデータ処理回路の存在または動作は本発明には
無関係である。
受信回路７１０に対して放出した電磁放射を受信する。
受信回路７１０は無線周波数の信号を音声信号に変換
し、この音声信号はラウドスピーカ７１４に送り込まれ
る。データ信号はデータ処理回路７１６に送り込まれる
が、このデータ処理回路の存在または動作は本発明には
無関係である。
【００３４】したがって、本発明の解決策を、干渉の除
去のために、周期信号成分の探索のために、または、周
期信号成分の振幅および／または位相の監視のために使
用することが可能である。本発明の解決策を、探索すべ
き別々の周期に応じてフィルタ内でサンプルを１つにま
とめて構成するように、周期信号成分を探索するために
使用する。この後で、サンプルのエネルギーを各々の周
期に応じて構成し、その後に、上述の周期オーバーサン
プリングモデルからの他の成分の影響を低減させるため
に、ろ波をはじめて使用する。その次に、最大値を得る
少なくとも１つの測定エネルギーを探索する。最大エネ
ルギーは、探索期間中に再発生する信号シーケンスが見
つかることを示す。最後に、この最大値に対応する周期
を求め、この周期は探索した信号シーケンス周期に対応
する。最大値に関する予め決められた閾値を求めること
が好ましい。この最大値は、雑音または他の干渉によっ
て引き起こされるエネルギー最大値のせいで誤った周期
測定が生じることがないように、閾値よりも大きくなけ
ればならない。周期信号成分の振幅および／または位相
は、形成された信号シーケンスの振幅および／または位
相を先行の信号シーケンスの振幅および／または位相に
対して比較することによって監視される。
去のために、周期信号成分の探索のために、または、周
期信号成分の振幅および／または位相の監視のために使
用することが可能である。本発明の解決策を、探索すべ
き別々の周期に応じてフィルタ内でサンプルを１つにま
とめて構成するように、周期信号成分を探索するために
使用する。この後で、サンプルのエネルギーを各々の周
期に応じて構成し、その後に、上述の周期オーバーサン
プリングモデルからの他の成分の影響を低減させるため
に、ろ波をはじめて使用する。その次に、最大値を得る
少なくとも１つの測定エネルギーを探索する。最大エネ
ルギーは、探索期間中に再発生する信号シーケンスが見
つかることを示す。最後に、この最大値に対応する周期
を求め、この周期は探索した信号シーケンス周期に対応
する。最大値に関する予め決められた閾値を求めること
が好ましい。この最大値は、雑音または他の干渉によっ
て引き起こされるエネルギー最大値のせいで誤った周期
測定が生じることがないように、閾値よりも大きくなけ
ればならない。周期信号成分の振幅および／または位相
は、形成された信号シーケンスの振幅および／または位
相を先行の信号シーケンスの振幅および／または位相に
対して比較することによって監視される。
【００３５】１つまたは複数の他の信号成分のパワー
が、ろ波された信号シーケンスモデルにおける予め決め
られたパワー限界を超える時には、使用すべきモデル
は、１つまたは複数の他の信号成分の電力がろ波済み信
号シーケンスモデルにおける予め決められた電力限界を
下回る時に以前に得られているモデルである。上記では
添付図面の例を参照しながら本発明を説明してきたが、
本発明はこの例に限定されるものでなく、添付の特許請
求項に開示されている本発明の着想の範囲内で本発明に
様々な変更を加えることが可能であることを理解された
い。
が、ろ波された信号シーケンスモデルにおける予め決め
られたパワー限界を超える時には、使用すべきモデル
は、１つまたは複数の他の信号成分の電力がろ波済み信
号シーケンスモデルにおける予め決められた電力限界を
下回る時に以前に得られているモデルである。上記では
添付図面の例を参照しながら本発明を説明してきたが、
本発明はこの例に限定されるものでなく、添付の特許請
求項に開示されている本発明の着想の範囲内で本発明に
様々な変更を加えることが可能であることを理解された
い。
【図１】周期信号の供給源と干渉を受ける電気回路とを
示す。
示す。
【図２】（Ａ）は信号シーケンスの発生密度の倍数では
ない周波数でのサンプリングを示し、（Ｂ）は信号シー
ケンスの発生密度の倍数である周波数でのサンプリング
を示す。
ない周波数でのサンプリングを示し、（Ｂ）は信号シー
ケンスの発生密度の倍数である周波数でのサンプリング
を示す。
【図３】周期定常性サンプルラインを示す。
【図４】（Ａ）は周期干渉と音声信号とを含む、無線シ
ステム端末装置内の音声部分の信号を示し、（Ｂ）はオ
ーバーサンプリング干渉信号シーケンスを示し、（Ｃ）
はろ波されたオーバーサンプリング干渉シーケンスを示
す。
ステム端末装置内の音声部分の信号を示し、（Ｂ）はオ
ーバーサンプリング干渉信号シーケンスを示し、（Ｃ）
はろ波されたオーバーサンプリング干渉シーケンスを示
す。
【図５】（Ａ）はオーバーサンプリング干渉部分上の音
声信号を示し、（Ｂ）は識別された干渉信号を示し、
（Ｃ）は識別された音声信号を示す。
声信号を示し、（Ｂ）は識別された干渉信号を示し、
（Ｃ）は識別された音声信号を示す。
【図６】マスキングされた信号シーケンスを示す。
【図７】（Ａ）は１つのバーストが欠けているバースト
のラインを示し、（Ｂ）はバーストのオーバーサンプリ
ング信号シーケンスモデルを示し、（Ｃ）は拡張したオ
ーバーサンプリングサンプルラインを示す。
のラインを示し、（Ｂ）はバーストのオーバーサンプリ
ング信号シーケンスモデルを示し、（Ｃ）は拡張したオ
ーバーサンプリングサンプルラインを示す。
【図８】（Ａ）はメディアンろ波されたオーバーサンプ
リング干渉シーケンスを示し、（Ｂ）はウェーブレット
ろ波されたオーバーサンプリング干渉シーケンスを示
し、（Ｃ）はその当初の長さに復元された、ろ波された
オーバーサンプリング干渉シーケンスを示し、（Ｄ）は
補足されたオーバーサンプリング干渉シーケンスを示
す。
リング干渉シーケンスを示し、（Ｂ）はウェーブレット
ろ波されたオーバーサンプリング干渉シーケンスを示
し、（Ｃ）はその当初の長さに復元された、ろ波された
オーバーサンプリング干渉シーケンスを示し、（Ｄ）は
補足されたオーバーサンプリング干渉シーケンスを示
す。
【図９】無線システム端末装置を示すブロック線図であ
る。
る。
１００…送信機部分 １０２…電子回路 ２００、２０２、２０４、４００…周期信号シーケンス ３００…信号シーケンス ４０２…オーバーサンプリングモデル ４０４…ろ波された信号シーケンスモデル ４０６、４１０…音声信号 ４０８…バーストライン ５００…マスクベクトル ６０２Ａ、６０２Ｂ…パルス ７００…マイクロホン ７０２…フィルタ ７０４…送信回路 ７０６…データ供給手段 ７０７…二重フィルタ ７０８…アンテナ ７１０…受信回路 ７１４…ラウドスピーカ ７１６…データ処理回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ユハ ローニング フィンランド国，エフイーエン−90100 オウル，トルニポルク ４ アー 25 (72)発明者 ヨルマ リッレベルグ フィンランド国，エフイーエン−90800 オウル，ムスタヘルッカティエ １ アー (72)発明者 ティモ コレーマイネン フィンランド国，エフイーエン−90520 オウル，ランタペロンティエ １ デー 13
Claims (29)
- 【請求項１】 少なくとも１つの信号成分が周期信号シ
ーケンス（２００、２０２、２０４、４００）を形成す
る少なくとも２つの信号成分を含んでおり、かつディジ
タルサンプルが抽出される信号からの信号成分を識別す
る方法において、 前記信号から少なくとも１つの周期信号成分を識別し、
幾つかの周期中に前記周期信号成分の前記信号シーケン
ス（２００、２０２、２０４、４００）からサンプルを
抽出し、さらには、他の信号成分のサンプルに一時的な
混乱を生じさせるために、幾つかの信号シーケンス（２
００、２０２、２０４、４００）から抽出したサンプル
を、前記サンプルが複合信号シーケンスを表すように構
成することによって、信号シーケンスモデル（４０２）
を形成する段階と、 所望の信号成分を特定するために前記信号シーケンスモ
デル（４０２）をろ波する段階とを含むことを特徴とす
る方法。 - 【請求項２】 サンプリング周波数が、サンプル周波数
と前記周期信号シーケンス（２００、２０２、２０４、
４００）の発生周波数との間の割り算の結果が整数でな
いような周波数である時に、前記信号は、幾つかの前記
信号シーケンス（２００、２０２、２０４、４００）中
に抽出されたサンプルによって、サンプルが別々の位相
の信号シーケンス（２００、２０２、４００）に属して
いる周期定常性サンプルライン（ｃｙｃｌｏｓｔａｔｉ
ｏｎａｒｙ ｓａｍｐｌｅ ｌｉｎｅ）を形成し、それ
によって、前記方法は、 単一の信号シーケンス（２００、２０２、４００）を表
しており、かつ所望の信号成分を特定するためにろ波さ
れるサンプルラインとして、前記信号シーケンス（２０
０、２０２、４００）の別々の位相から抽出したサンプ
ルを、連続した順序に構成することによって、少なくと
も１つの周期中に前記周期定常性サンプルラインから、
前記信号シーケンス（２００、２０２、４００）のオー
バーサンプリングモデル（４０２）を形成する段階を含
むことを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 前記幾つかの周期中に周期信号成分（４
０８）を形成することと、ろ波された信号シーケンスモ
デル（４０４）のサンプルをその当初の順序に復元する
ことによって、前記信号成分からのろ波によって他の信
号成分の影響が除去されることとを特徴とする請求項１
または２に記載の方法。 - 【請求項４】 前記ろ波された信号シーケンスモデル
（４０４）を前記信号シーケンスモデル（４０２）から
減らすことと、前記サンプルを前記当初の順序に復元す
ることと、それによって、その他の信号成分の組合せ
（４１０）を前記幾つかの周期中に形成し、前記周期信
号成分の影響を前記組合せから除去することとを特徴と
する請求項１または２に記載の方法。 - 【請求項５】 前記周期信号シーケンス（２００、２０
２、２０４、４００）を含む前記信号成分が、干渉を低
減させるために前記信号から除去される干渉信号である
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項６】 探索されるべき個々の周期にしたがって
前記サンプルを１つにまとめて構成するように、各周期
に応じて構成された前記サンプルの前記エネルギーを測
定するように、最大値を得る少なくとも１つの測定され
たエネルギーを探索するように、および、前記信号シー
ケンスの周期に対応する最大値に対応する周期を求める
ように、前記周期信号成分を探索するために前記方法を
使用することを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項７】 形成された信号シーケンスの振幅および
／または位相を前記信号シーケンスの先行の振幅および
／または位相に対して比較することによって、前記周期
信号成分の振幅および／または位相を監視することを特
徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項８】 所望の信号成分以外の１つまたは複数の
他の信号成分のパワーが、前記ろ波された信号シーケン
スモデル（４０４）における予め決められたパワー限界
を超える時に、前記信号シーケンスモデルとして使用さ
れるモデルは、１つまたは複数の他の信号成分のパワー
が前記ろ波された信号シーケンスモデル（４０４）にお
ける前記予め決められたパワー限界を下回る時に以前に
得られているモデルであることを特徴とする請求項１に
記載の方法。 - 【請求項９】 前記ろ波された新たな信号シーケンスモ
デル（４０４）中の前記所望の周期信号成分以外の１つ
または複数の信号成分によって形成されているＲＭＳエ
ラーを比較することと、前記所望の周期信号成分以外の
１つまたは複数の信号成分のＲＭＳエラーが、前記ろ波
された信号シーケンスモデル（４０４）における予め決
められたＲＭＳエラーの限界を越える時に、ＲＭＳエラ
ーによって決定された信頼度レベルにしたがって重み付
けられた先行の振幅データと新たな振幅データとの平均
である新たな振幅を求めるために、前記新たな信号シー
ケンスの振幅データを予め決められた重み係数で重み付
けし、かつ、前記先行の信号シーケンスの振幅データを
予め決められた第２の重み係数で重み付けすることとを
特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項１０】 幾つかの予め決められたＲＭＳエラー
限界を含むことと、越えられた前記ＲＭＳエラー限界に
依存する重み係数の大きさとを特徴とする請求項９に記
載の方法。 - 【請求項１１】 前記信号は無線システム端末装置内の
音声部分の信号であることと、前記信号は、前記無線シ
ステム端末装置のバースト送信と前記周期信号成分とし
ての音声信号とを含むこととを特徴とする請求項１に記
載の方法。 - 【請求項１２】 前記音声信号が識別されて除去されて
いる連続したオーバーサンプリングモデル内でのパワー
変化を監視する、振幅適応を行うことを特徴とする請求
項７に記載の方法。 - 【請求項１３】 前記振幅適応において比較のために前
記オーバーサンプリング信号シーケンスモデルを互いに
同期させることを特徴とする請求項７または８に記載の
方法。 - 【請求項１４】 前記連続したオーバーサンプリングモ
デルにおいてパワー変化を監視する振幅適応を行うこと
を特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項１５】 前記所望の信号成分を特定するため
に、傾向変動検出法を使用して前記信号シーケンスモデ
ル（４０２）をろ波することを特徴とする請求項１に記
載の方法。 - 【請求項１６】 ディジタルサンプルを含む信号からの
信号成分を互いに識別するフィルタであって、前記信号
が少なくとも２つの信号成分を有し、前記信号成分の少
なくとも１つが周期信号シーケンス（２００、２０２、
２０４、４００）を含むフィルタにおいて、 前記フィルタ（７０２）は、前記信号から少なくとも１
つの周期信号成分を識別するように構成されており、前
記フィルタ（７０２）は、他の信号成分のサンプルに一
時的な混乱を生じさせるために、幾つかの周期中に信号
シーケンス（２００、２０２、２０４、４００）から抽
出されたサンプルを、前記サンプルが複合信号シーケン
スを表すように単一の信号シーケンスモデル（４０２）
に構成する形に構成されており、 前記フィルタ（７０２）は、前記所望の信号成分を特定
するために前記信号シーケンスモデル（４０２）をろ波
するように構成されている、ことを特徴とするフィル
タ。 - 【請求項１７】 前記フィルタのサンプル周波数が、前
記サンプル周波数と前記周期信号シーケンス（２００、
２０２、４００）の発生周波数との間の割り算の結果が
整数でないような周波数であり、それによって、幾つか
の前記信号シーケンス（２００、２０２、４００）中に
前記信号から抽出されたサンプルが、前記サンプルが別
々の位相の信号シーケンス（２００、２０２、４００）
に属している周期定常性サンプルラインを形成し、 前記フィルタ（７０２）は、前記信号シーケンス（２０
０、２０２、４００）の別々の位相から抽出されたサン
プルを連続した順序に構成して、単一の信号シーケンス
（２００、２０２、４００）を表すサンプルラインを形
成することによって、少なくとも１つの周期の間に前記
周期定常性サンプルラインから１つの信号シーケンスの
オーバーサンプリングモデル（４０２）を形成するよう
に構成されており、および、前記フィルタ（７０２）
は、前記所望の信号成分を特定するためにろ波するよう
に構成されていることを特徴とする請求項１６に記載の
フィルタ。 - 【請求項１８】 前記フィルタ（７０２）は前記幾つか
の周期中に周期信号成分（４０８）を形成するように構
成されており、前記ろ波された信号シーケンスモデル
（４０４）のサンプルを当初の順序に復元することによ
って、他の信号成分の影響がろ波によって前記信号成分
から取り除かれることを特徴とする請求項１６または１
７に記載のフィルタ。 - 【請求項１９】 前記フィルタ（７０２）は、前記信号
シーケンスモデル（４０２）から前記ろ波された信号シ
ーケンスモデル（４０４）を減らすように、および、前
記サンプルを前記当初の順序に復元するように構成され
ており、それによって、前記他の信号成分の組合せ（４
１０）が前記幾つかの周期中に形成され、前記周期信号
成分の影響が前記成分から除去されることとを特徴とす
る請求項１６または１７に記載のフィルタ。 - 【請求項２０】 周期信号シーケンス（２００、２０
２、２０４、４００）を含む前記信号成分は干渉信号で
あり、前記フィルタ（７０２）は、干渉を低減させるた
めに前記信号から前記干渉信号を除去するように構成さ
れていることを特徴とする請求項１６に記載のフィル
タ。 - 【請求項２１】 前記フィルタ（７０２）は、探索され
るべき個々の周期に応じて前記サンプルを構成するよう
に、各周期に応じて構成された前記サンプルのエネルギ
ーを測定するように、最大値を含む少なくとも１つの測
定されたエネルギーを探索するように、および、前記探
索された信号シーケンス周期に対応する最大値に対応す
る周期を求めるように、前記フィルタ（７０２）を構成
するために、前記周期信号成分を探索するように構成さ
れていることを特徴とする請求項１６に記載のフィル
タ。 - 【請求項２２】 前記フィルタ（７０２）は、前記形成
された信号シーケンスの振幅および／または位相を先行
の信号シーケンスの振幅および／または位相に対して比
較することによって、前記周期信号シーケンスの振幅お
よび／または位相を監視するように構成されていること
を特徴とする請求項１６に記載のフィルタ。 - 【請求項２３】 前記フィルタ（７０２）は、音声信号
が識別されて除去されている連続オーバーサンプリング
モデル内での振幅適応におけるパワー変化を監視するよ
うに構成されていることを特徴とする請求項２２に記載
のフィルタ。 - 【請求項２４】 前記フィルタ（７０２）は、無線シス
テム端末装置の音声部分内にあることと、前記信号は音
声部分の信号であり、前記信号は、周期信号成分として
の前記無線システム端末装置のバースト送信と第２の信
号成分としての音声信号とを含むこととを特徴とする請
求項１６に記載のフィルタ。 - 【請求項２５】 前記フィルタ（７０２）は、前記ろ波
された信号シーケンスモデル（４０４）内の前記周期信
号成分以外の１つまたは複数の信号成分の電力を比較す
るように構成されており、前記所望の周期信号成分以外
の１つまたは複数の信号成分のパワーが前記ろ波された
信号シーケンスモデル（４０４）内の予め決められたパ
ワー限界を超える時に、前記所望の周期信号成分以外の
１つまたは複数の信号成分のパワーが前記ろ波された信
号シーケンスモデル（４０４）内の予め決められたパワ
ー限界を下回る時に以前に得られたモデルを前記信号シ
ーケンスモデルとして使用するように構成されているこ
とを特徴とする請求項１６に記載のフィルタ。 - 【請求項２６】 前記フィルタ（７０２）は、前記ろ波
された新たな信号シーケンスモデル（４０４）中の前記
所望の周期信号成分以外の１つまたは複数の信号成分に
よって形成されたＲＭＳエラーを比較するように構成さ
れており、前記所望の周期信号成分以外の１つまたは複
数の信号成分のＲＭＳエラーが、前記ろ波された信号シ
ーケンスモデル（４０４）における予め決められたＲＭ
Ｓエラーの限界を越える時に、前記フィルタ（７０２）
は、前記ＲＭＳエラーによって決定された信頼度レベル
にしたがって重み付けられた先行の振幅データと新たな
振幅データとの平均である新たな振幅を求めるために、
前記新たな信号シーケンス振幅データを１つの予め決め
られた重み係数で重み付けし、かつ、前記先行の信号シ
ーケンス振幅データを予め決められた第２の重み係数で
重み付けするように構成されていることを特徴とする請
求項１６に記載のフィルタ。 - 【請求項２７】 幾つかの予め決められたＲＭＳエラー
を含むことと、越えられた前記ＲＭＳエラー限界に依存
する重み係数の大きさとを特徴とする請求項１６に記載
のフィルタ。 - 【請求項２８】 前記振幅適応において前記オーバーサ
ンプリング信号シーケンスモデルを比較のために互いに
同期させることを特徴とする請求項２２または２６に記
載のフィルタ。 - 【請求項２９】 前記フィルタは、所望の信号成分を特
定するために傾向変動検出法を使用して前記信号シーケ
ンスモデル（４０２）をろ波するように構成されている
ことを特徴とする請求項１６に記載のフィルタ。
Applications Claiming Priority (2)
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|---|---|---|---|
| FI19992708 | 1999-12-16 | ||
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|---|---|
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|---|---|---|---|
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|---|---|
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| EP (1) | EP1130831B1 (ja) |
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| EP1130831B1 (en) | 2003-05-21 |
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