JP2001343441A - 適応整相システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 適応整相器の能力を向上させることができる
適応整相システムを提供する。 【解決手段】 適応整相システムにおいて、適応フィル
タ７の入力信号の自己相関行列の時間平均値の逆行列
と、適応フィルタ７の入力信号と参照信号との相互相関
ベクトルの時間平均値から、平均を求めた時間幅におけ
る重み係数の最適解を算出する、第１の重み係数算出手
段と、前記適応フィルタ７の入力信号の瞬時値と前記適
応フィルタ７の参照信号から前記適応フィルタ７の出力
信号を減算した誤差信号の瞬時値を用いて、その時刻に
おける前記適応フィルタ７の重み係数を逐次的に更新す
る、第２の重み係数の更新手段と、を具備し、一定の時
間間隔で前記第１の重み係数を算出し、この算出した第
１の重み係数を前記逐次的に更新する第２の重み係数の
初期値として初期化することで、前記算出時間間隔にお
ける第１の重み係数の変化を前記逐次的に更新する第２
の重み係数によって求め、この求めた第２の重み係数を
前記適応フィルタ７の重み係数とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ソーナー等におい
て、目標の方位等の推定のために、複数のセンサで構成
されたセンサアレイを用い、干渉波を適応的に除去する
ことによって、目標信号のみを抽出する適応整相システ
ムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の適応整相方法の一つとし
て、拘束マトリックス（ＢｌｏｃｋＭａｔｒｉｘ）によ
る適応整相システムがある。

【０００３】図６は従来の適応整相システムの適応整相
器の第１構成例であり、１−１〜１−Ｎは音響センサに
対応した入力端子、２は位相補償器、３は空間窓乗算
器、４及び８は加算器、５は減算器、６はＢＭ（Ｂｌｏ
ｃｋ Ｍａｔｒｉｘ）乗算器、７は適応フィルタ、９は
出力端子、１３は重み係数更新器である。

【０００４】適応整相システムとしては、周波数領域で
実現した場合の適応整相システムと、時間領域で実現し
た場合の適応整相システムの２種類が考えられるが、こ
こでは周波数領域で実現した場合の適応整相システムを
例にして述べる。

【０００５】まず、その適応整相システムの適応整相器
の動作について説明する。

【０００６】Ｎ個のセンサアレイで受信された信号は、
デジタル信号の時系列データとして入力され、フーリエ
変換等の手法で複数の周波数ビンに分割される。図６の
構成例はこの周波数ビン１ビンの適応整相処理を行う構
成例となっている。

【０００７】位相補償器２は、入力端子１−１〜１−Ｎ
を通じて、Ｎ個のセンサアレイで受信した信号のフーリ
エ変換結果を取り込み、指定された整相方位θ₁ の方向
に対してＮ個のチャネルの位相を合わせるように、次式
の位相補償を行い、その結果を空間窓乗算器３及びＢＭ
乗算器６に出力する。

【０００８】 ＸＢｎ（ｆ，θ₁ ）＝Ｘｎ（ｆ）・ｅｘｐ｛−ｊ２πｆτ（θ₁ ，ｎ）｝ 〔ｎ＝１，２，３，・・・，Ｎ〕 …（１） τ（θ₁ ，ｎ）＝＜ｐ（ｎ），ｅ（θ₁ ）＞／ｃ …（２） ただし、 Ｘｎ（ｆ）：ｎ番目のセンサの位相補償器への入力 ＸＢｎ（ｆ，θ₁ ）：ｎ番目のセンサのθ₁ 方位への位
相補償結果 ｐ（ｎ）：ｎ番目のセンサの音響中心からの位置ベクト
ル ｅ（θ₁ ）：整相方位θ₁ への単位ベクトル ＜ａ，ｂ＞：ベクトルａとベクトルｂの内積 ｃ：音速 ｆ：処理する周波数ビンの中心周波数 空間窓乗算器３は位相補償器２から入力した位相補償結
果に対して、各センサ毎にシェーディング係数ａ１〜ａ
Ｎをそれぞれ乗算し、その結果を、加算器４に出力す
る。

【０００９】加算器４は空間窓乗算器３から入力した各
センサ毎のシェーディング結果に対して、加算処理を行
うことにより、整相方位に最大感度を有するビームを形
成し、その結果を減算器５に出力する。

【００１０】一方、ＢＭ乗算器６は位相補償器２から入
力した位相補償結果に対して、次式に示すように拘束マ
トリックスを乗算することにより、整相方位に零感度を
有するナル（ＮＵＬＬ）整相出力をＪビーム分作成し、
その結果を、適応フィルタ７及び重み係数更新器１３に
出力する。

【００１１】

【数１】

【００１２】ただし、 ＸＢｎ（ｆ，θ₁ ）：ｎ番目のセンサのθ₁ 方位への位
相補償結果 Ｙｊ（ｆ，θ₁ ）：θ₁ 方位に関するｊ番目のＮＵＬＬ
整相出力 Ｂｊｎ：ｊ番目のＮＵＬＬに対するｎ番目のセンサの拘
束係数 ここで、拘束マトリックスの要素である拘束係数Ｂｊｎ
は、整相方位の感度を零にする条件である次式（４）を
満足する限り、０次拘束、１次微係数拘束等、その他の
任意の拘束をかけることができる。

【００１３】

【数２】

【００１４】適応フィルタ７は、ＢＭ乗算器６から整相
方位に零感度を有するＮＵＬＬ整相出力をＪビーム分入
力するとともに、重み係数更新器１３より時刻ｋにおけ
る各ＮＵＬＬ整相出力に対する重み係数Ｗｊ（ｋ，ｆ）
を入力し、フィルタリング処理を行った後、その結果を
加算器８に出力する。ここで、周波数領域でのフィルタ
リング処理は次式で与えられるように適応フィルタへの
入力データと重み係数の乗算で与えられる。

【００１５】 Ｙｆｊ（ｆ，θ₁ ）＝Ｙｊ（ｆ，θ₁ ）・Ｗｊ（ｋ，ｆ） ［ｊ＝１，２，３，・・・，Ｊ］ …（５） ただし、 Ｙｆｊ（ｆ，θ₁ ）：θ₁ 方位に関するｊ番目の適応フ
ィルタリング結果 Ｗｊ（ｋ，ｆ）：時刻ｋでのｊ番目の適応フィルタの重
み係数 加算器８は、適応フィルタ７からＪビーム分の適応フィ
ルタリング結果を入力し、次式により、これらの加算処
理を行い、その結果を減算器５に出力する。

【００１６】

【数３】

【００１７】減算器５は加算器４から入力された前記整
相方位に最大感度を有する整相出力から、加算器８から
入力された前記整相方位に零感度を有するＮＵＬＬ整相
出力の適応フィルタリング結果を減算することにより、
整相方位以外から到来する信号成分の低減を図り、その
結果である適応整相出力ｐ（ｆ，θ₁ ）を出力端子９に
出力すると共に、重み係数更新器１３に出力する。

【００１８】重み係数更新器１３は、前記整相方位以外
から到来する信号成分の更なる低減化を図るため、ＢＭ
乗算器６からは整相方位に零感度を有するＮＵＬＬ整相
出力Ｙｊ（ｆ，θ₁ ）［ｊ＝１，２，３，・・・，Ｊ］
を、加算器５からは適応整相出力ｐ（ｆ，θ₁ ）を入力
し、次式により重み係数Ｗｊ（ｋ，ｆ）の更新処理を行
い、更新した重み係数Ｗｊ（ｋ＋１，ｆ）を次の時刻の
重み係数として適応フィルタ７に出力する。ここで、正
規化係数Ａの設定方法により、各種の更新アルゴリズム
を選択することができる。次式（７）で与えられる重み
係数の更新式は逐次的に重み係数を更新していくことに
より最適解を求める方法である。

【００１９】

【数４】

【００２０】ただし、 Ｙｊ^* （ｆ，θ₁ ）：θ₁ 方位に関するｊ番目のＮＵＬ
Ｌ整相出力Ｙｊ（ｆ，θ ₁ ）の共役複素数 Ｗｊ（ｋ，ｆ）：時刻ｋでのｊ番目の適応フィルタの重
み係数 ｐ（ｆ，θ₁ ）：θ₁ 方位に関する適応整相出力 μ：収束係数 Ａ：正規化係数 Ａ＝１（ＬＭＳアルゴリズム） Ａ＝Ｅ［｜Ｙｊ（ｆ，θ₁ ）｜² ］（学習アルゴリズ
ム） Ｅ［・］：時間平均 また、出力端子９から出力された適応整相出力ｐ（ｆ，
θ₁ ）は、周波数分析やパワー算出等、各種の信号処理
の入力信号として使用される。

【００２１】次に、従来技術の第２構成例として、重み
係数更新器において重み係数の最適解をその都度算出す
る方法について述べる。図７に従来技術の第２構成例
を、図８に従来技術の第２構成例の重み係数更新器の詳
細構成例を示す。

【００２２】第２構成例が第１構成例と異なる点は、第
１構成例の重み係数更新器１３が減算器５の出力と接続
されていたのに対し、第２構成例は重み係数更新器１４
としてその内部構成を変え、減算器５への入力すなわち
加算器４からの出力と接続した点である。 図８におい
て、３０はＢＭ乗算器６に接続された接続端子、３１は
加算器４に接続された接続端子、３２は自己相関行列算
出器、３３は相互相関ベクトル算出器、４３は自己相関
行列格納メモリ、４４は相互相関ベクトル格納メモリ、
３６及び３７は積分器、３９は逆行列算出器、４０は重
み係数算出器、４１は適応フィルタ７に接続された接続
端子である。

【００２３】図７において、ＢＭ乗算器６はＪ本の出力
ラインで重み係数更新器１４と接続されているが、図８
においてはこれらＪ本のラインを接続端子３０で束ねて
１本のラインとして自己相関行列算出器３２と相互相関
ベクトル算出器３３へ接続している。接続端子４１に関
しても同様である。加算器４が加算結果を減算器５以外
に、重み係数更新器１４に出力するという点を除けば、
重み係数更新器１４以外の動作は従来の第１構成例の場
合と全く同じであるため、ここでは重み係数更新器１４
の動作についてのみ説明する。

【００２４】自己相関行列算出器３２は接続端子３０を
通じてＢＭ乗算器６から整相方位に零感度を有するＮＵ
ＬＬ整相出力Ｙｊ（ｆ，θ₁ ）［ｊ＝１，２，３，…，
Ｊ］を入力し、次式により自己相関行列Ｒ_yy（ｆ，
θ₁ ）を算出し、その結果を自己相関行列格納メモリ４
３に出力する。

【００２５】

【数５】

【００２６】自己相関行列格納メモリ４３は現在の時刻
から一定時間さかのぼった時刻までの式（８）で算出さ
れた自己相関行列Ｒ_yyが格納されたＦＩＦＯ形式のメモ
リで、自己相関行列算出器３２から最新時刻の自己相関
行列を入力すると、最も過去の時刻の自己相関行列を廃
棄するとともに、後段の積分器で必要とされる時間分の
自己相関行列を積分器３６に出力する。

【００２７】積分器３６は自己相関行列格納メモリ４３
から指定された積分時間に相当する時間分の自己相関行
列を入力すると、行列の各要素毎に加算平均処理を実施
し、その結果Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］（Ｅ［・］は時間
平均）を逆行列算出器３９に出力する。

【００２８】逆行列算出器３９は積分器３６からの時間
平均された自己相関行列Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］の逆行
列をＬＵ分解やＣｈｏｌｅｓｋｙ分解等を用いた一般に
良く知られた逆行列の解法のアルゴリズムを使用して算
出し、その結果Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］^-1を重み係数算
出器４０に出力する。

【００２９】一方、相互相関ベクトル算出器３３は接続
端子３０を通じてＢＭ乗算器６から整相方位に零感度を
有するＮＵＬＬ整相出力Ｙｊ（ｆ，θ₁ ）［ｊ＝１，
２，３，…，Ｊ］を入力するとともに、接続端子３１を
通じて加算器４から整相方位に最大感度を有する整相出
力ｄ（ｆ，θ₁ ）を入力し、次式により相互相関ベクト
ルＲ_dy（ｆ，θ₁ ）を算出し、その結果を相互相関ベク
トル格納メモリ４４に出力する。

【００３０】

【数６】

【００３１】相互相関ベクトル格納メモリ４４は現在の
時刻から一定時間さかのぼった時刻までの式（９）で算
出された相互相関ベクトルが格納されたＦＩＦＯ形式の
メモリで、相互相関ベクトル算出器３３から最新時刻の
相互相関ベクトルを入力すると、最も過去の時刻の相互
相関ベクトルを廃棄するとともに、後段の積分器で必要
とされる時間分の相互相関ベクトルを積分器３７に出力
する。

【００３２】積分器３７は相互相関ベクトル格納メモリ
４４から指定された積分時間に相当する時間分の相互相
関ベクトルを入力すると、ベクトルの各要素毎に加算平
均処理を実施し、その結果Ｅ［Ｒ_dy（ｆ，θ₁ ）］（Ｅ
［・］は時間平均）を重み係数算出器４０に出力する。

【００３３】重み係数算出器４０は逆行列算出器３９か
らは時間平均された自己相関行列Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，
θ₁ ）］の逆行列Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］^-1を、積分器
３７からは時間平均された相互相関ベクトルＥ［Ｒ
_dy（ｆ，θ₁ ）］を入力し、次式により重み係数の最適
解を求め、その結果を接続端子４１を通じて適応フィル
タ７に出力する。

【００３４】 Ｗｊ（ｋ，ｆ）＝｛Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］^-1｝・Ｅ［Ｒ_dy（ｆ，θ₁ ）］ …（１０） 以下、第１構成例と同じように処理されていく。

【００３５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
適応整相システムでは、以下のような問題が存在した。

【００３６】従来技術の第１構成例における重み係数の
更新処理は、適応フィルタの重み係数を逐次的に更新し
て最適解に近づけていく手法である。この最適解に近づ
けていく速度（収束速度）は式（７）のμの値に依存
し、μの値が大きいほどその収束速度は速いが、適応フ
ィルタの残留誤差は多くなり、結果として適応整相器と
しての能力は劣化する。μの値を小さくすると適応フィ
ルタの残留誤差が小さくなることから適応整相器として
の能力は改善されるが、重み係数の初期値の選び方によ
っては収束までに多大な時間がかかるようになる。ここ
で、重み係数が収束している時間において、受信してい
る信号の方位が移動する等、入力信号の状態が変化すれ
ば、適応フィルタはμの値が小さいことからそれに十分
追随できず、結果として適応整相器の能力は劣化してし
まうことになる。

【００３７】また、μの値の選び方と入力信号の特性に
よっては適応フィルタ７が発散することもあり、一度発
散すると適応フィルタが正しい重み係数に収束するまで
には莫大な収束時間が必要となることもある。

【００３８】従来技術の第２構成例における重み係数の
更新処理は、適応フィルタへの入力信号の自己相関行列
の時間平均値と、入力信号と参照信号の相互相関ベクト
ルの時間平均値とからダイレクトに最適解を求める手法
である。

【００３９】この手法は、最適解がダイレクトに得られ
ることから、適応整相器は最大の能力を発揮することが
期待できる。しかしながら、前記入力信号の自己相関行
列の時間平均値の逆行列を算出するのに莫大な処理量が
かかり、ハード規模が増大する。また、入力信号の特性
と演算器の精度によっては正しく逆行列が求まらないこ
ともあり、その場合には適応整相器は全く機能を果たさ
なくなる。

【００４０】本発明は、上記問題点を除去し、適応整相
器の能力を向上させることができる適応整相システムを
提供することを目的とする。

【００４１】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、 〔１〕第１の発明においては、複数のセンサで構成され
るセンサアレイで受信した信号を用いて、整相方位に最
大感度を有する整相出力と整相方位に零感度を有するＮ
ＵＬＬ整相出力を作成し、前記整相方位に最大感度を有
する整相出力を適応フィルタの参照信号とし、前記整相
方位に零感度を有するＮＵＬＬ整相出力を適応フィルタ
の入力信号として、整相方位以外から到来する信号を適
応フィルタを用いて適応的に除去する適応整相システム
において、前記適応フィルタの入力信号の自己相関行列
の時間平均値の逆行列と、前記適応フィルタの入力信号
と参照信号との相互相関ベクトルの時間平均値から、平
均を求めた時間幅における重み係数の最適解を算出する
（以下、第１の重み係数とする）手段と、前記適応フィ
ルタの入力信号の瞬時値と前記適応フィルタの参照信号
から前記適応フィルタの出力信号を減算した誤差信号の
瞬時値とを用いて、その時刻における前記適応フィルタ
の重み係数を逐次的に更新する（以下、第２の重み係数
とする）手段とを設けたもので、前記第２の重み係数の
更新時間間隔よりも十分遅い間隔で前記第１の重み係数
を算出し、前記第１の重み係数が算出される毎に前記第
１の重み係数を初期値として前記第２の重み係数の初期
化処理を行うようにし、前記定期的に初期化される第２
の重み係数を用いて前記適応フィルタのフィルタリング
処理をするようにしたものである。

【００４２】〔２〕第２の発明においては、第１の発明
に加えて、前記第１の重み係数と第２の重み係数との誤
差から、前記第２の重み係数の信頼性を判定する手段を
追加したもので、適応フィルタが発散したり、入力信号
の状態の変化に適応フィルタが追随できなかった場合に
第１の重み係数と第２の重み係数が大きく変わることに
着目して、前記第１の重み係数と第２の重み係数との誤
差が一定の閾値を超え、第２の重み係数の信頼性が低い
と判断された場合に関してのみ、前記第１の重み係数を
初期値として前記第２の重み係数の初期化処理を行うよ
うにし、適宜初期化される第２の重み係数を用いて前記
適応フィルタのフィルタリング処理をするようにしたも
のである。

【００４３】〔３〕第３の発明においては、第１の発明
に加えて、前記自己相関行列の時間平均値の逆行列の計
算精度を評価する手段を追加したもので、入力信号の特
性と演算器の精度によっては正しく逆行列が算出され
ず、結果として適応整相器の能力劣化が発生するという
問題を避けるため、前記逆行列の計算精度が一定の誤差
以内であると判定された場合についてのみ、前記第１の
重み係数を初期値として前記第２の重み係数の初期化処
理を行うようにし、適宜初期化される第２の重み係数を
用いて前記適応フィルタのフィルタリング処理をするよ
うにしたものである。

【００４４】〔４〕第４の発明においては、第２の発明
に加えて、前記自己相関行列の時間平均値の逆行列の計
算精度を評価する手段を追加したもので、前記第１の重
み係数と第２の重み係数との誤差が一定の閾値を超え、
第２の重み係数の信頼性が低いと判定された場合で、か
つ前記逆行列の計算精度が一定の誤差以内であると判定
された場合についてのみ、前記第１の重み係数を初期値
として前記第２の重み係数の初期化処理を行うように
し、適宜初期化される第２の重み係数を用いて前記適応
フィルタのフィルタリング処理をするようにしたもので
ある。

【００４５】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図を参照しながら詳細に説明する。

【００４６】以下に本発明の第１実施例について説明す
る。

【００４７】図１は本発明の第１〜第４実施例に共通な
適応整相器の構成図である。第１実施例から第４実施例
までの相違点は重み係数逐次更新器１０と重み係数初期
化処理器１１の詳細構成である。

【００４８】図１において、１−１〜１−Ｎは音響セン
サに対応した入力端子、２は位相補償器、３は空間窓乗
算器、４及び８は加算器、５は減算器、６はＢＭ乗算
器、７は適応フィルタ、９は出力端子、１０は重み係数
逐次更新器、１１は重み係数初期化処理器、１２は更新
周期発生器である。

【００４９】図２は本発明の第１実施例及び第３実施例
における重み係数逐次更新器１０の詳細構成図で、２０
はＢＭ乗算器６との接続端子、２１は減算器５との接続
端子、２２はＬＭＳ重み更新器、２３は重み係数メモ
リ、２４は重み係数初期化処理器１１との接続端子、２
５は適応フィルタ７との接続端子である。

【００５０】図４は本発明の第１実施例及び第２実施例
における重み係数初期化処理器の詳細構成図で、３０は
ＢＭ乗算器６に接続された接続端子、３１は加算器４に
接続された接続端子、３２は自己相関行列算出器、３３
は相互相関ベクトル算出器、３４は自己相関行列格納メ
モリ、３５は相互相関ベクトル格納メモリ、３６及び３
７は積分器、３８は更新周期発生器１２に接続された接
続端子、３９は逆行列算出器、４０は重み係数算出器、
４１は適応フィルタ７に接続された接続端子である。

【００５１】ここで、従来技術と同じ構成要素には同じ
番号を付与している。図１において、ＢＭ乗算器６はＪ
本の出力ラインで重み係数逐次更新器１０及び重み係数
初期化処理器１１と接続されているが、図２においては
これらＪ本のラインを接続端子２０で束ねて１本のライ
ンとしてＬＭＳ重み更新器２２に、図４においてはこれ
らＪ本のラインを接続端子３０で束ねて１本のラインと
して自己相関行列算出器３２及び相互相関ベクトル算出
器３３と接続している。接続端子２５及び４１に関して
も同様である。

【００５２】次に、この適応整相器の動作について説明
する。

【００５３】Ｎ個のセンサアレイで受信された信号は、
デジタル信号の時系列データとして入力され、フーリエ
変換等の手法で複数の周波数ビンに分割される。図１の
構成例はこの周波数ビン１ビンの適応整相処理を行う構
成例となっている。

【００５４】位相補償器２は、入力端子１−１〜１−Ｎ
を通じて、Ｎ個のセンサアレイで受信した信号のフーリ
エ変換結果を取り込み、指定された整相方位の方向に対
してＮ個のチャネルの位相を合わせるように、式（１）
及び式（２）による位相補償を行い、その結果を空間窓
乗算器３及びＢＭ乗算器６に出力する。

【００５５】空間窓乗算器３は位相補償器２から入力し
た位相補償結果に対して、各センサ毎にシェーディング
係数ａ１〜ａＮをそれぞれ乗算し、その結果を加算器４
に出力する。

【００５６】加算器４は空間窓乗算器３から入力した各
センサ毎のシェーディング結果に対して、加算処理を行
うことにより、整相方位に最大感度を有するビームを形
成し、その結果を減算器５及び重み係数初期化処理器１
１に出力する。

【００５７】一方、ＢＭ乗算器６は位相補償器２から入
力した位相補償結果に対して、式（３）を用いて拘束マ
トリックスを乗算することにより、整相方位に零感度を
有するナル（ＮＵＬＬ）整相出力をＪビーム分作成し、
その結果を適応フィルタ７、重み係数逐次更新器１０及
び重み係数初期化処理器１１に出力する。

【００５８】ここで、従来技術と同様に拘束マトリック
スの要素である拘束係数Ｂｊｎは、整相方位の感度を零
にする条件である次式（４）を満足する限り、０次拘
束、１次微係数拘束等、その他の任意の拘束をかけるこ
とができる。

【００５９】適応フィルタ７は、ＢＭ乗算器６から整相
方位に零感度を有するＮＵＬＬ整相出力をＪビーム分入
力するとともに、重み係数逐次更新器１０より時刻ｋに
おける各ＮＵＬＬ整相出力に対する重み係数Ｗｊ（ｋ，
ｆ）を入力し、フィルタリング処理を行った後、その結
果を加算器８に出力する。ここで、周波数領域でのフィ
ルタリング処理は式（５）で与えられるように適応フィ
ルタへの入力データと重み係数の乗算で与えられる。

【００６０】加算器８は、適応フィルタ７からＪビーム
分の適応フィルタリング結果を入力し、式（６）により
これらの加算処理を行い、その結果を減算器５に出力す
る。

【００６１】減算器５は加算器４から入力された前記整
相方位に最大感度を有する整相出力から、加算器８から
入力された前記整相方位に零感度を有するＮＵＬＬ整相
出力の適応フィルタリング結果を減算することにより、
整相方位以外から到来する信号成分の低減化を図り、そ
の結果である適応整相出力ｐ（ｆ，θ₁ ）を出力端子９
に出力すると共に、重み係数逐次更新器１０に出力す
る。

【００６２】重み係数逐次更新器１０内のＬＭＳ重み更
新器２２は、前記整相方位以外から到来する信号成分の
更なる低減化を図るため、接続端子２０を通じてＢＭ乗
算器６からは整相方位に零感度を有するＮＵＬＬ整相出
力Ｙｊ（ｆ，θ₁ ）［ｊ＝１，２，３，…，Ｊ］を、接
続端子２１を通じて減算器５からは適応整相出力ｐ
（ｆ，θ₁ ）を入力するとともに、重み係数メモリ２３
からは１時刻前の重み係数Ｗｊ（ｋ，ｆ）［ｊ＝１，
２，３，…，Ｊ］を入力し、式（７）により重み係数Ｗ
ｊ（ｋ，ｆ）の更新処理を行い、更新した重み係数Ｗｊ
（ｋ＋１，ｆ）を重み係数メモリ２３に出力すると共
に、接続端子２５を通じて適応フィルタ７に出力する。
ここで、従来技術の場合と同様に、式（７）の正規化係
数Ａの設定方法により、各種の更新アルゴリズムを選択
することができる。

【００６３】出力端子９から出力された適応整相出力ｐ
（ｆ，θ₁ ）は、周波数分析やパワー算出等、各種の信
号処理の入力信号として使用される。

【００６４】一方、更新周期発生器１２は前記重み係数
逐次更新器１０の更新周期に比べて十分遅い周期で重み
係数初期化のタイミング信号を作成し、該タイミング信
号を重み係数初期化処理器１１に出力する。

【００６５】重み係数初期化処理器１１内の自己相関行
列算出器３２は接続端子３０を通じてＢＭ乗算器６から
整相方位に零感度を有するＮＵＬＬ整相出力Ｙｊ（ｆ，
θ₁）［ｊ＝１，２，３，…，Ｊ］を入力し、式（８）
により自己相関行列Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）を算出し、その結
果を自己相関行列格納メモリ３４に出力する。

【００６６】自己相関行列格納メモリ３４は現在の時刻
から一定時間さかのぼった時刻までの式（８）で算出さ
れた自己相関行列が格納されたＦＩＦＯ形式のメモリ
で、自己相関行列算出器３２から最新時刻の自己相関行
列を入力すると、最も過去の時刻の自己相関行列を廃棄
する。さらに、自己相関行列格納メモリ３４は接続端子
３８を通じて更新周期発生器１２から前記タイミング信
号を入力すると、メモリ内の最新時刻から後段の積分器
で必要とされる時間分の自己相関行列を積分器３６に出
力する。

【００６７】積分器３６は自己相関行列格納メモリ３４
から指定された積分時間に相当する時間分の自己相関行
列を入力すると、行列の各要素毎に加算平均処理を実施
し、その結果Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］（Ｅ［・］は時間
平均）を逆行列算出器３９に出力する。

【００６８】逆行列算出器３９は積分器３６からの時間
平均された自己相関行列Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］の逆行
列をＬＵ分解やＣｈｏｌｅｓｋｙ分解等を用いた一般に
良く知られた逆行列の解法のアルゴリズムを使用して算
出し、その結果Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］^-1を重み係数算
出器４０に出力する。

【００６９】一方、相互相関ベクトル算出器３３は接続
端子３０を通じてＢＭ乗算器６から整相方位に零感度を
有するＮＵＬＬ整相出力Ｙｊ（ｆ，θ₁ ）［ｊ＝１，
２，３，…，Ｊ］を入力するとともに、接続端子３１を
通じて加算器４から整相方位に最大感度を有する整相出
力ｄ（ｆ，θ₁ ）を入力し、式（９）により相互相関ベ
クトルＲ_dy（ｆ，θ₁ ）を算出し、その結果を相互相関
ベクトル格納メモリ３５に出力する。

【００７０】相互相関ベクトル格納メモリ３５は現在の
時刻から一定時間さかのぼった時刻までの式（９）で算
出された相互相関ベクトルが格納されたＦＩＦＯ形式の
メモリで、相互相関ベクトル算出器３３から最新時刻の
相互相関ベクトルを入力すると、最も過去の時刻の相互
相関ベクトルを廃棄する。さらに、相互相関ベクトル格
納メモリ３５は接続端子３８を通じて更新周期発生器１
２から前記タイミング信号を入力すると、メモリ内の最
新時刻から後段の積分器で必要とされる時間分の相互相
関ベクトルを積分器３７に出力する。

【００７１】積分器３７は相互相関ベクトル格納メモリ
３５から指定された積分時間に相当する時間分の相互相
関ベクトルを入力すると、ベクトルの各要素毎に加算平
均処理を実施し、その結果Ｅ［Ｒ_dy（ｆ，θ₁ ）］（Ｅ
［・］は時間平均）を重み係数算出器４０に出力する。

【００７２】重み係数算出器４０は逆行列算出器３９か
らは時間平均された自己相関行列Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，
θ₁ ）］の逆行列Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］^-1を、積分器
３７からは時間平均された相互相関ベクトルＥ［Ｒ
_dy（ｆ，θ₁ ）］を入力し、式（１０）により重み係数
の最適解を求め、その結果を接続端子４１及び接続端子
２４を通じて重み係数逐次更新器１０内の重み係数メモ
リ２３に出力する。

【００７３】重み係数メモリ２３は、接続端子２４を通
じて前記式（１０）の計算結果である重み係数の最適解
が重み係数初期化処理器１１から入力されると、重み係
数メモリ２３内の重み係数の内容をこの最適解に置き換
えることにより重み係数の初期化を図る。これにより、
重み係数逐次更新器１０の次回の更新では重み係数算出
器４０で算出した重み係数の最適解に対して更新が図ら
れることになる。

【００７４】このように第１実施例によれば、重み係数
逐次更新器１０の更新時間間隔よりも十分遅い間隔で、
前記適応フィルタ７の入力信号の自己相関行列の時間平
均値の逆行列と該適応フィルタ７の入力信号と参照信号
との相互相関ベクトルの時間平均値から重み係数の最適
解を算出し、該重み係数の最適解を用いて前記重み係数
逐次更新器１０の初期化処理を定期的に行うようにした
ので、処理量の大幅な増加無しで適応整相器の性能の大
幅な向上が期待できる。

【００７５】次に、本発明の第２実施例について説明す
る。第１実施例と第２実施例の相違点は重み係数逐次更
新器１０の詳細構成が図２ではなく、図３を用いている
点である。なお、第１実施例と同じ部分については同一
の番号を付与している。図３において、２０はＢＭ乗算
器６との接続端子、２１は減算器５との接続端子、２２
はＬＭＳ重み更新器、２３は重み係数メモリ、２７は重
み係数選択器、２４は重み係数初期化処理器１１との接
続端子、２５は適応フィルタ７との接続端子である。図
３は第４実施例における重み係数逐次更新器１０の詳細
構成例でもある。

【００７６】図３において、ＢＭ乗算器６からのＪ本の
出力ラインが接続端子２０で束ねて１本のラインとして
ＬＭＳ重み更新器２２に接続されているのは第１実施例
と同じである。接続端子２５に関しても同様である。図
３の重み係数逐次更新器１０の詳細構成が第１実施例と
異なる点は、重み係数選択器２７を重み係数初期化処理
器１１との接続端子２４の出力側と重み係数メモリ２３
の入力側間に設け、さらに重み係数選択器２７にＬＭＳ
重み更新器２２の出力を入力するようにした点である。

【００７７】重み係数逐次更新器１０以外の動作は第１
実施例と全く同一であるので、以下、第１実施例と異な
る点を中心に、その動作を説明する。

【００７８】重み係数逐次更新器１０内のＬＭＳ重み更
新器２２は、前記整相方位以外から到来する信号成分の
更なる低減化を図るため、接続端子２０を通じてＢＭ乗
算器６からは前記整相方位に零感度を有するＮＵＬＬ整
相出力Ｙｊ（ｆ，θ₁ ）［ｊ＝１，２，３，…，Ｊ］
を、接続端子２１を通じて減算器５からは適応整相出力
ｐ（ｆ，θ₁ ）を入力するとともに、重み係数メモリ２
３からは１時刻前の重み係数Ｗｊ（ｋ，ｆ）［ｊ＝１，
２，３，…，Ｊ］を入力し、式（７）により重み係数Ｗ
ｊ（ｋ，ｆ）の更新処理を行い、更新した重み係数Ｗｊ
（ｋ＋１，ｆ）を重み係数メモリ２３及び重み係数選択
器２７に出力すると共に、接続端子２５を通じて適応フ
ィルタ７に出力する。ここで、従来技術の場合と同様
に、式（７）の正規化係数Ａの設定方法により、各種の
更新アルゴリズムを選択することができる。

【００７９】出力端子９から出力された適応整相出力ｐ
（ｆ，θ₁ ）は、周波数分析やパワー算出等、各種の信
号処理の入力信号として使用される。

【００８０】一方、更新周期発生器１２は前記重み係数
逐次更新器１０の更新周期に比べて十分遅い周期で重み
係数初期化のタイミング信号を作成し、該タイミング信
号を重み係数初期化処理器１１に出力する。

【００８１】重み係数初期化処理器１１は更新周期発生
器１２から前記タイミング信号が入力されると、第１実
施例と同様の処理で、式（１０）により、重み係数の最
適解Ｗ ₀ｊ（ｆ）［ｊ＝１，２，３，…，Ｊ］を求め、
その結果を重み係数逐次更新器１０内の重み係数選択器
２７に接続端子２４を通じて出力する。

【００８２】重み係数選択器２７は重み係数初期化処理
器１１から入力された重み係数の最適解Ｗ ₀ｊ（ｆ）
［ｊ＝１，２，３，…，Ｊ］とＬＭＳ重み更新器２２か
ら入力した最新の重み係数Ｗｊ（ｋ，ｆ）［ｊ＝１，
２，３，…，Ｊ］を入力し、両者の誤差から重み係数Ｗ
ｊ（ｋ，ｆ）の信頼性を判定し、重み係数Ｗｊ（ｋ，
ｆ）の信頼性が低いと判定された場合には、重み係数初
期化処理器１１から入力した重み係数の最適解Ｗ ₀ｊ
（ｆ）［ｊ＝１，２，３，…，Ｊ］を重み係数メモリ２
３に出力する。例えば、重み係数Ｗｊ（ｋ，ｆ）の信頼
性は次式で判定することができる。

【００８３】

【数７】

【００８４】重み係数メモリ２３は、重み係数の最適解
Ｗ ₀ｊ（ｆ）［ｊ＝１，２，３，…，Ｊ］が重み係数選
択器２７から入力されると、重み係数メモリ２３内の重
み係数の内容をこの最適解に置き換えることにより重み
係数の初期化を図る。

【００８５】これにより、重み係数逐次更新器１０の次
回の更新では重み係数初期化処理器１１で算出した重み
係数の最適解に対して更新が図られることになる。

【００８６】このように、第２実施例によれば、第１実
施例と同様に、重み係数逐次更新器１０の更新時間間隔
よりも十分遅い間隔で、前記適応フィルタ７の入力信号
の自己相関行列の時間平均値の逆行列と該適応フィルタ
の入力信号と参照信号との相互相関ベクトルの時間平均
値から重み係数の最適解を求め、該重み係数の最適解と
前記重み係数逐次算出器１０の最新の重み係数の更新結
果との誤差を算出し、該誤差がある値以上になった場
合、前記重み係数逐次算出器１０の最新の重み係数の信
頼性が低いとして前記重み係数の最適解を用いて前記重
み係数逐次更新器１０の初期化処理を行うようにしたの
で、処理量の大幅な増加無しで適応整相器の性能の大幅
な向上を期待できるとともに、適応フィルタ７が発散し
たり、入力信号の状態の変化に適応フィルタ７が追随で
きなかった場合でも、適応整相器の性能の劣化を最小限
に抑えることが期待できる。

【００８７】次に、本発明の第３実施例について説明す
る。

【００８８】第１実施例と第３実施例の相違点は重み係
数初期化処理器１１の詳細構成が図４ではなく、図５に
示すような重み係数初期化処理器１１の詳細構成を有す
る点である。なお、第１実施例と同じ部分については同
一の番号を付与している。

【００８９】図５は本発明の第３実施例および第４実施
例における重み係数初期化処理器の詳細構成例でもあ
る。

【００９０】図５において、３０はＢＭ乗算器６に接続
された接続端子、３１は加算器４に接続された接続端
子、３２は自己相関行列算出器、３３は相互相関ベクト
ル算出器、３４は自己相関行列格納メモリ、３５は相互
相関ベクトル格納メモリ、３６及び３７は積分器、３８
は更新周期発生器１２に接続された接続端子、３９は逆
行列算出器、４２は計算精度評価器、４０は重み係数算
出器、４１は適応フィルタ７に接続された接続端子であ
る。

【００９１】図５の重み係数初期化処理器１１の詳細構
成が第１実施例と異なる点は、計算精度評価器４２を逆
行列算出器３９の出力側と重み係数算出器４０の入力側
に設け、さらに計算精度評価器４２に積分器３６の出力
を入力するようにした点である。

【００９２】重み係数初期化処理器１１以外の動作は第
１実施例と全く同一であるので、以下、第１実施例と異
なる点を中心に、その動作を説明する。

【００９３】更新周期発生器１２は前記重み係数逐次更
新器１０の更新周期に比べて十分遅い周期で重み係数初
期化のタイミング信号を作成し、該タイミング信号を重
み係数初期化処理器１１に出力する。

【００９４】重み係数初期化処理器１１内の自己相関行
列算出器３２は接続端子３０を通じてＢＭ乗算器６から
整相方位に零感度を有するＮＵＬＬ整相出力Ｙｊ（ｆ，
θ₁）［ｊ＝１，２，３，・・・，Ｊ］を入力し、式
（８）により自己相関行列Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）を算出し、
その結果を自己相関行列格納メモリ３４に出力する。

【００９５】自己相関行列格納メモリ３４は現在の時刻
から一定時間さかのぼった時刻までの式（８）で算出さ
れた自己相関行列が格納されたＦＩＦＯ形式のメモリ
で、自己相関行列算出器３２から最新時刻の自己相関行
列を入力すると、最も過去の時刻の自己相関行列を廃棄
する。さらに、自己相関行列格納メモリ３４は接続端子
３８を通じて更新周期発生器１２から前記タイミング信
号を入力すると、メモリ内の最新時刻から後段の積分器
で必要とされる時間分の自己相関行列を積分器３６に出
力する。

【００９６】積分器３６は自己相関行列格納メモリ３４
から指定された積分時間に相当する時間分の自己相関行
列を入力すると、行列の各要素毎に加算平均処理を実施
し、その結果Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］（Ｅ［・］は時間
平均）を逆行列算出器３９及び計算精度評価器４２に出
力する。

【００９７】逆行列算出器３９は積分器３６からの時間
平均された自己相関行列Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］の逆行
列をＬＵ分解やＣｈｏｌｅｓｋｙ分解等を用いた一般に
良く知られた逆行列の解法のアルゴリズムを使用して算
出し、その結果Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］^-1を計算精度評
価器４２に出力する。

【００９８】計算精度評価器４２は積分器３６から時間
平均された自己相関行列Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］を、逆
行列算出器３９からはその逆行列Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，
θ₁ ）］^-1を入力し、例えば次式（１２）で逆行列の計
算精度の信頼性を判定し、該判定結果と共に逆行列Ｅ
［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］^-1を重み係数算出器４０に出力す
る。

【００９９】全ての要素に関して ｜｛Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］^-1｝・Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］−Ｉ｜＜η 信頼性が高い …（１２） ただし、Ｉは単位行列 一方、相互相関ベクトル算出器３３は接続端子３０を通
じてＢＭ乗算器６から整相方位に零感度を有するＮＵＬ
Ｌ整相出力Ｙｊ（ｆ，θ₁ ）［ｊ＝１，２，３，…，
Ｊ］を入力するとともに、接続端子３１を通じて加算器
４から整相方位に最大感度を有する整相出力ｄ（ｆ，θ
₁ ）を入力し、式（９）により相互相関ベクトルＲ
_dy（ｆ，θ₁ ）を算出し、その結果を相互相関ベクトル
格納メモリ３５に出力する。

【０１００】相互相関ベクトル格納メモリ３５は現在の
時刻から一定時間さかのぼった時刻までの式（９）で算
出された相互相関ベクトルが格納されたＦＩＦＯ形式の
メモリで、相互相関ベクトル算出器３３から最新時刻の
相互相関ベクトルを入力すると、最も過去の時刻の相互
相関ベクトルを廃棄する。さらに、相互相関ベクトル格
納メモリ３５は接続端子３８を通じて更新周期発生器１
２から前記タイミング信号を入力すると、メモリ内の最
新時刻から後段の積分器で必要とされる時間分の相互相
関ベクトルを積分器３７に出力する。

【０１０１】積分器３７は相互相関ベクトル格納メモリ
３５から指定された積分時間に相当する時間分の相互相
関ベクトルを入力すると、ベクトルの各要素毎に加算平
均処理を実施し、その結果Ｅ［Ｒ_dy（ｆ，θ₁ ）］（Ｅ
［・］は時間平均）を重み係数算出器４０に出力する。

【０１０２】重み係数算出器４０は計算精度評価器４２
から逆行列の計算精度の信頼性の判定結果と前記逆行列
Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］^-1を、積分器３７からは時間平
均された相互相関ベクトルＥ［Ｒ_dy（ｆ，θ₁ ）］を入
力し、該計算精度の信頼性の判定結果が高いと判定され
た場合についてのみ、式（１０）により重み係数の最適
解を求め、その結果を接続端子４１及び接続端子２４を
通じて重み係数逐次更新器１０内の重み係数メモリ２３
に出力する。

【０１０３】重み係数メモリ２３は、接続端子２４を通
じて前記式（１０）の計算結果である重み係数の最適解
が重み係数初期化処理器１１から入力されると、重み係
数メモリ２３内の重み係数の内容をこの最適解に置き換
えることにより重み係数の初期化を図る。これにより、
重み係数逐次更新器１０の次回の更新では重み係数算出
器４０で算出した重み係数の最適解に対して更新が図ら
れることになる。

【０１０４】このように第３実施例によれば、第１実施
例と同様に、重み係数逐次更新器１０の更新時間間隔よ
りも十分遅い間隔で、前記適応フィルタの入力信号の自
己相関行列の時間平均値の逆行列を求めると共に、該逆
行列の計算精度の信頼性の判定を行い、信頼性が高いと
判定された場合についてのみ該適応フィルタの入力信号
と参照信号との相互相関ベクトルの時間平均値を用いて
重み係数の最適解を求め、該重み係数の最適解を用いて
前記重み係数逐次更新器１０の初期化処理を行うように
したので、処理量の大幅な増加無しで適応整相器の性能
の大幅な向上を期待できるとともに、入力信号の特性と
演算器の精度に依存して前記逆行列が正しく求まらなか
った場合においても、適応整相器の性能の劣化を最小限
に抑えることが期待できる。

【０１０５】次に、本発明の第４実施例について説明す
る。第１実施例と第４実施例の相違点は、重み係数逐次
更新器１０の詳細構成が図２ではなく、図３に示すよう
な重み係数逐次更新器１０の詳細構成を有する点と、重
み係数初期化処理器１１の詳細構成が図４ではなく図５
に示すような重み係数逐次更新器１０を有する点であ
る。

【０１０６】重み係数逐次更新器１０及び及び初期化処
理器１１以外の動作は第１実施例と全く同一であり、重
み係数逐次更新器１０の動作は第２実施例と、重み係数
初期化処理器１１の動作は第３実施例と全く同一とな
る。よって、第４実施例においては、前記逆行列の計算
精度の信頼性が評価された重み係数の最適解が重み係数
逐次更新器１０に出力され、重み係数逐次更新器１０内
では、ＬＭＳ重み更新器２２で更新した最新の重み係数
と前記逆行列の計算精度の信頼性が評価された重み係数
の最適解との誤差から該最新の重み係数の信頼性を判定
し、信頼性が低いと判定された場合には、重み係数メモ
リ２３内の重み係数の内容をこの最適解に置き換えるこ
とにより重み係数の初期化を図るようになっている。

【０１０７】このように、第４実施例によれば、第２実
施例と第３実施例の双方の特徴を兼ね備えるように構成
したので、処理量の大幅な増加無しで適応整相器の性能
の大幅な向上が期待できるとともに、適応フィルタが発
散したり、入力信号の状態の変化に適応フィルタが追随
できなかった場合や、入力信号の特性と演算器の精度に
依存して前記逆行列が正しく求まらなかった場合におい
ても、適応整相器の性能の劣化を最小限に抑えることが
期待できる。

【０１０８】第１〜第４実施例では、適応整相器は周波
数領域で実現した場合の周波数ビン１ビンの処理につい
てのみ記載したが、前記実施例を複数段並列に保有する
ことで複数の周波数ビンに対する適応整相器を構成する
ことができる。

【０１０９】第１〜第４実施例では、適応整相器を周波
数領域で実現した場合についてのみ記載したが、適応フ
ィルタをＦＩＲ型のフィルタで構成すれば、適応整相器
を時間領域で実現した場合でも全く同様の手法で本実施
例を実現することができる。

【０１１０】第１〜第４実施例では、適応整相器は１つ
の整相方位についてのみ記載したが、前記実施例を複数
段並列に保有することで、複数の整相方位に対する待受
け型適応整相器を構成することができる。

【０１１１】第１〜第４実施例において、重み係数逐次
更新器１０の更新アルゴリズムとしてＬＭＳアルゴリズ
ムと学習アルゴリズムの２種類に関して説明したが、適
応フィルタの入力信号の瞬時値と参照信号から適応フィ
ルタの出力信号を減算した誤差信号の瞬時値から逐次的
に更新する方法であれば、如何なるアルゴリズムを用い
ても構わない。

【０１１２】第１〜第４実施例では、積分器３６及び３
７は加算平均型の積分器の場合を用いて説明したが、積
分器３６及び３７を指数積分型の積分器を適用しても構
わない。その場合には、自己相関行列格納メモリ３４と
相互相関ベクトル格納メモリ３５は不要となり、更新周
期発生器１２との接続端子３８は積分器３６及び３７と
接続されるようになる。すなわち、積分器３６は自己相
関行列算出器３２から最新の自己相関行列を入力すると
指数積分により積分結果の更新を図り、更新周期発生器
１２からのタイミング信号に基づき積分結果を逆行列算
出器３９に出力する。積分器３７も全く同様の動作とな
る。この場合においても第１〜第４実施例とほぼ同様の
効果を得ることができる。

【０１１３】第２及び第４実施例において、重み係数Ｗ
ｊ（ｋ，ｆ）の信頼性を判定する手法として重み係数初
期化処理器１１から入力した重み係数の最適解Ｗ ₀ｊ
（ｆ）［ｊ＝１，２，３，・・・，Ｊ］とＬＭＳ重み更
新器２２から入力した最新の重み係数Ｗｊ（ｋ，ｆ）の
誤差の２乗和を判定の評価量として使用していたが、評
価量として絶対値の和や個々の重み係数の絶対値の差が
全て一定の範囲内になっていること等、両者の差が明確
に現れる評価量であれば、どんな手法を用いても構わな
い。

【０１１４】第３及び第４実施例において、逆行列の計
算精度の信頼性を判定する手法として自己相関行列Ｅ
［Ｒ_yy（ｆ，θ₁ ）］とその逆行列Ｅ［Ｒ_yy（ｆ，
θ₁ ）］^-1の行列積を求め、単位行列との差を判定の評
価量として使用していたが、逆行列が正しく得られてい
るかどうかわかる手法であればどんな手法を用いても構
わない。

【０１１５】上記した実施例の装置は、集積回路を用い
た個別回路で構成しても構わないし、ディジタル・シグ
ナル・プロセッサ（ＤＳＰ）やマイコン等でソフト的に
構成しても構わない。

【０１１６】なお、本発明は上記実施例に限定されるも
のではなく、本発明の趣旨に基づいて種々の変形が可能
であり、それらを本発明の範囲から除外するものではな
い。

【０１１７】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、以下のような効果を奏することができる。

【０１１８】従来の適応整相器において、重み係数の更
新処理を逐次更新型の手法を採用した場合には、最適解
への収束速度を速くすると適応整相器としての性能が劣
化し、適応整相器としての性能を重視して収束速度を遅
くすると信号の方位の変化に追随できなくなるという問
題があった。また、収束係数の選び方と入力信号の特性
によっては適応フィルタが発散し、一度発散すると復帰
するまでに多大な時間がかかるという問題もあった。

【０１１９】また、重み係数の更新処理を適応フィルタ
への入力信号の自己相関行列の時間平均値と入力信号と
参照信号の相互相関ベクトルの時間平均値からダイレク
トに最適解を求める手法を採用した場合には、適応整相
器は最大の性能を発揮するものの、ハード規模が非常に
増大し、入力信号の特性と演算器の精度によっては、適
応整相器が全く機能しなくなるという場合が発生すると
いう問題があった。

【０１２０】これらの問題に対して、（Ａ）第１の発明
によれば、前記適応フィルタの入力信号の自己相関行列
の時間平均値の逆行列と、該適応フィルタの入力信号と
参照信号との相互相関ベクトルの時間平均値から、平均
を求めた時間幅における重み係数の最適解を算出する
（第１の重み係数）手段と、該適応フィルタの入力信号
の瞬時値と、該適応フィルタの参照信号から該適応フィ
ルタの出力信号を減算した誤差信号の瞬時値とを用い
て、その時刻における前記適応フィルタの重み係数を逐
次的に更新する（第２の重み係数）手段とを設け、該第
１の重み係数を初期値として前記第２の重み係数の初期
化処理を定期的に行うようにしたので、信号の方位が変
化した場合でも、処理量の大幅な増加無しで適応整相器
の性能の大幅な向上が期待できる。

【０１２１】（Ｂ）第２の発明においては、第１の発明
に加えて、前記第１の重み係数と第２の重み係数との誤
差から、前記第２の重み係数の信頼性を判定する手段を
追加し、前記第１の重み係数と第２の重み係数との誤差
が一定のしきい値を超え、第２の重み係数の信頼性が低
いと判定された場合に関してのみ、前記第１の重み係数
を初期値として前記第２の重み係数の初期化処理を適宜
行うようにしたので、処理量の大幅な増加無しで適応整
相器の性能の大幅な向上を期待できるとともに、適応フ
ィルタが発散したり、入力信号の状態の変化に適応フィ
ルタが追随できなかった場合でも、適応整相器の性能の
劣化を最小限に抑えることが期待できる。

【０１２２】（Ｃ）第３の発明においては、第１の発明
に加えて、前記自己相関行列の時間平均値の逆行列の計
算精度を評価する手段を追加し、前記逆行列の計算精度
が一定の誤差以内であると判定された場合についての
み、前記第１の重み係数を初期値として前記第２の重み
係数の初期化処理を適宜行うようにしたので、処理量の
大幅な増加無しで適応整相器の性能の大幅な向上を期待
できるとともに、入力信号の特性と演算器の精度に依存
して前記逆行列が正しく求まらなかった場合において
も、適応整相器の性能の劣化を最小限に抑えることが期
待できる。

【０１２３】（Ｄ）第４の発明においては、第２の発明
に加えて、前記自己相関行列の時間平均値の逆行列の計
算精度を評価する手段を追加し、前記第１の重み係数と
第２の重み係数との誤差が一定のしきい値を超え、第２
の重み係数の信頼性が低いと判定された場合で、かつ前
記逆行列の計算精度が一定の誤差以内であると判定され
た場合についてのみ、前記第１の重み係数を初期値とし
て前記第２の重み係数の初期化処理を適宜行うようにし
たので、処理量の大幅な増加無しで適応整相器の性能の
大幅な向上を期待できるとともに、適応フィルタが発散
したり、入力信号の状態の変化に適応フィルタが追随で
きなかった場合や、入力信号の特性と演算器の精度に依
存して前記逆行列が正しく求まらなかった場合において
も、適応整相器の性能の劣化を最小限に抑えることが期
待できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１〜第４実施例に共通な適応整相器
の構成図である。

【図２】本発明の第１実施例及び第３実施例における重
み係数逐次更新器の詳細構成図である。

【図３】本発明の第２実施例及び第４実施例における重
み係数逐次更新器の詳細構成図である。

【図４】本発明の第１実施例及び第２実施例における重
み係数初期化処理器の詳細構成図である。

【図５】本発明の第３実施例及び第４実施例における重
み係数初期化処理器の詳細構成図である。

【図６】従来の適応整相器の第１構成例を示す図であ
る。

【図７】従来の適応整相器の第２構成例を示す図であ
る。

【図８】従来の適応整相器の重み係数更新器の詳細構成
例を示す図である。

【符号の説明】

１−１〜１−Ｎ 音響センサに対応した入力端子 ２ 位相補償器 ３ 空間窓乗算器 ４，８ 加算器 ５ 減算器 ６ ＢＭ乗算器 ７ 適応フィルタ ９ 出力端子 １０ 重み係数逐次更新器 １１ 重み係数初期化処理器 １２ 更新周期発生器 ２０，２１，２４，２５，３０，３１，３８，４１
接続端子 ２２ ＬＭＳ重み更新器 ２３ 重み係数メモリ ２７ 重み係数選択器 ３２ 自己相関行列算出器 ３３ 相互相関ベクトル算出器 ３４ 自己相関行列格納メモリ ３５ 相互相関ベクトル格納メモリ ３６，３７ 積分器 ３９ 逆行列算出器 ４０ 重み係数算出器 ４２ 計算精度評価器

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数のセンサで構成されるセンサアレイ
   で受信した信号を用いて、整相方位に最大感度を有する
   整相出力と整相方位に零感度を有するＮＵＬＬ整相出力
   を作成し、前記整相方位に最大感度を有する整相出力を
   適応フィルタの参照信号とし、前記整相方位に零感度を
   有するＮＵＬＬ整相出力を適応フィルタの入力信号とし
   て、整相方位以外から到来する信号を適応フィルタを用
   いて適応的に除去する適応整相システムにおいて、
   （ａ）前記適応フィルタの入力信号の自己相関行列の時
   間平均値の逆行列と、前記適応フィルタの入力信号と参
   照信号との相互相関ベクトルの時間平均値から、平均を
   求めた時間幅における重み係数の最適解を算出する第１
   の重み係数の算出手段と、（ｂ）前記適応フィルタの入
   力信号の瞬時値と前記適応フィルタの参照信号から前記
   適応フィルタの出力信号を減算した誤差信号の瞬時値を
   用いて、その時刻における前記適応フィルタの重み係数
   を逐次的に更新する第２の重み係数の更新手段とを具備
   し、（ｃ）一定の時間間隔で前記第１の重み係数を算出
   し、該算出した前記第１の重み係数を前記逐次的に更新
   する第２の重み係数の初期値として初期化することによ
   り、前記算出時間間隔における前記第１の重み係数の変
   化を前記逐次的に更新する第２の重み係数によって求
   め、該求めた第２の重み係数を前記適応フィルタの重み
   係数としたことを特徴とする適応整相システム。
2. 【請求項２】 請求項１記載の適応整相システムにおい
   て、前記適応フィルタの入力信号の自己相関行列の時間
   平均値の逆行列と、前記適応フィルタの入力信号と参照
   信号との相互相関ベクトルの時間平均値から、第１の重
   み係数を算出する手段と、前記適応フィルタの入力信号
   の瞬時値と前記適応フィルタの参照信号から前記適応フ
   ィルタの出力信号を減算した誤差信号の瞬時値を用い
   て、その時刻における前記適応フィルタの重み係数を逐
   次的に更新することで第２の重み係数を求める手段と、
   前記第１の重み係数と第２の重み係数との誤差から、前
   記第２の重み係数の信頼性を判定する手段とを具備し、
   前記第１の重み係数と第２の重み係数との誤差が一定の
   閾値を超え、前記第２の重み係数の信頼性が低いと判定
   された場合に関してのみ、前記第１の重み係数を前記逐
   次的に更新する第２の重み係数の初期値として初期化す
   るようにしたことを特徴とする適応整相システム。
3. 【請求項３】 請求項１記載の適応整相システムにおい
   て、前記適応フィルタの入力信号の自己相関行列の時間
   平均値の逆行列と、前記適応フィルタの入力信号と参照
   信号との相互相関ベクトルの時間平均値から、第１の重
   み係数を算出する手段と、前記適応フィルタの入力信号
   の瞬時値と前記適応フィルタの参照信号から前記適応フ
   ィルタの出力信号を減算した誤差信号の瞬時値を用い
   て、その時刻における前記適応フィルタの重み係数を逐
   次的に更新することにより、第２の重み係数を求める手
   段と、前記自己相関行列の時間平均値の逆行列の計算精
   度を評価する手段とを具備し、一定の時間間隔で前記第
   １の重み係数を算出し、前記逆行列の計算精度が一定の
   誤差以内であると判定された場合についてのみ、前記算
   出された第１の重み係数を前記逐次的に更新する第２の
   重み係数の初期値として初期化することで、前記算出時
   間間隔における第１の重み係数の変化を前記逐次的に更
   新する第２の重み係数によって求め、該求めた第２の重
   み係数を前記適応フィルタの重み係数としたことを特徴
   とする適応整相システム。
4. 【請求項４】 請求項１記載の適応整相システムにおい
   て、前記適応フィルタの入力信号の自己相関行列の時間
   平均値の逆行列と、前記適応フィルタの入力信号と参照
   信号との相互相関ベクトルの時間平均値から、第１の重
   み係数を算出する手段と、前記適応フィルタの入力信号
   の瞬時値と前記適応フィルタの参照信号から前記適応フ
   ィルタの出力信号を減算した誤差信号の瞬時値を用い
   て、その時刻における前記適応フィルタの重み係数を逐
   次的に更新することで第２の重み係数を求める手段と、
   前記自己相関行列の時間平均値の逆行列の計算精度を評
   価する手段と、前記第１の重み係数と第２の重み係数と
   の誤差から、前記第２の重み係数の信頼性を判定する手
   段と、を具備し、前記第１の重み係数と第２の重み係数
   との誤差が一定の閾値を超え、かつ、前記逆行列の計算
   精度が一定の誤差以内であると判定された場合について
   のみ、前記第１の重み係数を前記逐次的に更新する第２
   の重み係数の初期値として初期化するようにしたことを
   特徴とする適応整相システム。