JP2002502175A - 標的干渉抑圧を行なうための方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 通信システムにおいて望ましくないスペクトル成分の影響を適切に除去する。 【解決手段】 本発明は標的干渉抑圧を行なうことができる受信機３０４を有する通信システム３００に関する。受信機３０４内の干渉分類器３１４はチャネル３０６から受信した信号を分析しかつ該信号内の干渉成分を分類する。干渉抑圧器３１６は次に干渉種別に基づき信号中の干渉成分を抑圧する。一実施形態では、干渉抑圧器３１６は各々ある妨害または干渉種別を抑圧するのに最適な複数の干渉抑圧モジュールを含む。干渉抑圧器３１６は受信信号に存在する干渉の種別に基づき干渉抑圧モジュールの１つを選択する。他の実施形態では、標的干渉抑圧、周波数ホッピング適応および処理利得適応を組み合わせることによりハイブリッド干渉軽減システム１０が提供される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の分野】

本発明は一般的には通信システムに関し、かつより特定的には、干渉抑圧能力
（ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ｃａｐａｂｉｌｉｔｉ
ｅｓ）を有する通信システムに関する。

【０００２】

【発明の背景】

デジタルセルラ通信システム、ページングシステム、陸上移動無線、および移
動戦場通信システムはますます不利なスペクトル環境で効率的に動作することが
要求される。デジタル移動通信に対する障害は非静止同一サイト干渉（ｎｏｎ−
ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ ｃｏ−ｓｉｔｅ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）、周囲の
通信信号、および敵意ある妨害またはジャミング干渉（ｊａｍｍｉｎｇ ｉｎｔ
ｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）を含む。典型的な干渉または妨害レベルは、特に戦術環境
において、非常に高くかつしばしば所望の信号を６０デシベルまたはそれ以上超
えることが有り得る。そのようなレベルは今日の戦術上のおよび商業上の無線シ
ステムの動作能力を圧倒する。さらに、ＣＤＭＡのような、スペクトル拡散技術
を導入するＰＣＳ、ページングおよびセルラ通信ネットワークは部分的に増大す
るスペクトル散乱またはスペクトルクラッタ（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｃｌｕｔｔｅ
ｒ）によって引き起こされる容量制限にますます直面する。周囲の高電力の部分
帯域（ｐａｒｔｉａｌｂａｎｄ）および狭帯域信号はしばしばスペクトル拡散通
信システムによる周波数の再使用を妨げる。

【０００３】 したがって、通信システムにおいて望ましくないスペクトル成分の影響を低減
するための方法および装置の必要性が存在する。

【０００４】

【図面の詳細な説明】

本発明は望ましくないスペクトル成分（例えば、ノイズ、干渉およびジャミン
グ）の影響を低減することができる通信システムに関する。該システムは干渉ま
たは妨害の種別によって望ましくないスペクトル成分（もしあれば）のおのおの
を分類するための干渉分類器、および特定の種別の干渉を「標的にする」または
「目標にする」（ｔａｒｇｅｔｅｄ）ことができる１つまたはそれ以上の干渉抑
圧方法を使用して受信信号における望ましくない干渉または妨害成分を抑圧する
ための干渉抑圧器を含む。干渉の種別により干渉抑圧を標的にすることにより、
すべての種別の干渉に対して共通の抑圧方法を使用する従来技術のシステムと比
較して卓越したレベルの干渉抑圧性能が達成される。本発明の一実施形態では、
干渉の分類および抑圧機能は自動的に達成される。

【０００５】 本発明は、近代的なデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）の能力の範囲内の電力
消費によって、短いサンプルセットに対して実時間で動作することができる。さ
らに、本発明は、帯域幅またはシステム容量を犠牲にすることなく種々の干渉に
対してビットエラー率（ＢＥＲ）性能を最適化することができかつ、いくつかの
場合には、通信システムのビットエラー率（ＢＥＲ）を複数桁または次数の大き
さで改善することができる。本発明は比較的複雑でなくかつ計算機的に効率のよ
い認識／解消または打消しルーチンを使用して実施できる。一実施形態では、本
発明はスペクトル拡散通信システムが１つまたはそれ以上の狭帯域および／また
は部分帯域システムの上に重なっている（ｏｖｅｒｌａｙｉｎｇ）状況で周波数
の再使用を提供するために使用される。

【０００６】 後により詳細に説明するように、本発明の原理はスペクトル拡散通信システム
において実施することができ、かつスペクトル拡散通信システムにおいて実施す
るのが好ましい。スペクトル拡散通信システムは送信される無線周波信号の帯域
幅が基礎をなす情報信号のデータレートおよび変調形式によって要求されるもの
より広いシステムである。すなわち、変調された情報信号のスペクトルを「拡散
する（ｓｐｒｅａｄｓ）」第２の層またはレイヤの変調が使用されて数多くの重
要な利点を与える。例えば、スペクトル拡散システムは一般に他の形式の通信シ
ステムよりも妨害を排除するうえで良好である。さらに、スペクトル拡散システ
ムは与えられた帯域幅において複数の別個の通信チャネルを提供するために符号
分割多元接続（ＣＤＭＡ）技術を使用することをサポートできる。スペクトル拡
散技術の他の利点はそれらが保安通信の用途において信号を隠すうえでの助けと
なることである。スペクトル拡散システムはまた高い分解能の探査または測定を
行なうことができる。送信信号の帯域幅を拡散するために、ダイレクトシーケン
ススペクトル拡散（ＤＳＳＳ）および周波数ホッピングスペクトル拡散（ＦＨＳ
Ｓ）のような、種々の方法を使用することができる。

【０００７】 図１は、本発明の一実施形態に係わるシステム３００を示す高レベルブロック
図である。図示のごとく、システム３００はチャネル３０６を通して受信機３０
４と通信する送信機３０２を含む。送信機３０２はデータソース３０８からデー
タを受け入れかつ該データを処理して送信信号を作成し、該送信信号はチャネル
３０６へと伝達される。受信機３０４は前記チャネルから（前記送信信号の変更
された形式である）信号を受信しかつ該信号を処理してもとのデータを復元また
は再生する。復元されたデータは次にデータシンク（ｄａｔａ ｓｉｎｋ）３１
０に伝達される。

【０００８】 前記送信機３０２は、とりわけ、前記データソース３０８からのデータに対し
て変調および／または符号化を適用する変調／符号化ユニット３１２を含む。例
えば、前記変調／符号化ユニット３１２は前記データ信号に対してソース符号化
（ｓｏｕｒｃｅ ｃｏｄｉｎｇ）、チャネル符号化、インタリーブ、および／ま
たはアップコンバージョンを適用する。スペクトル拡散システムにおいては、前
記変調／符号化ユニットはまた技術的によく知られた方法を使用して前記信号に
信号拡散を適用することができる。

【０００９】 受信機３０４は干渉分類器３１４、干渉抑圧器３１６、および復調／デコード
ユニット３１８を含む。受信機３０４は、アンテナのような、信号感知器（ｒｅ
ｃｅｐｔｏｒ）においてチャネル３０６から信号を受信する。干渉分類器３１４
はチャネル３０６から受け入れた信号を分析しかつ該信号内の干渉成分の識別お
よび分類を行なう。該干渉または妨害成分は、近隣の通信システムおよび／また
は送信機３１２からの送信を妨害しようと試みている敵意ある実体（ｅｎｔｉｔ
ｉｅｓ）のような、数多くの異なる発生源の内の任意のものからとすることがで
きる。干渉分類器３１４は前記識別された干渉成分のおのおのの干渉分類を示す
信号を出力する。干渉抑圧器３１６は干渉分類器３１４からの分類信号およびチ
ャネル３０６から受け入れた信号の双方を受ける。干渉抑圧器３１６は次に識別
された干渉の種別に対して最もよく動作する１つまたはそれ以上の抑圧方法を選
択しかつ該選択された方法を使用して前記受信信号における干渉または妨害を抑
圧する。干渉成分が抑圧された後に、受信信号は復調／デコードユニット３１８
に転送されて該信号からすべての変調および／または符号化を除去する。該信号
は次にデータシンク３１０に伝達される。

【００１０】 図２は、本発明の一実施形態に係わるスペクトル拡散通信システム１０を示す
より詳細なブロック図である。図示のごとく、システム１０は入力装置１２、送
信機１４、チャネル１６、受信機１８、および出力装置２０を含む。送信機１４
は入力装置１２から入力信号を受けかつ該信号をチャネル１６へと送信するため
の形式に処理する。チャネル１６は送信機１４からの信号を受信機１８へと伝達
する。受信機１８はチャネルから受信した信号を処理して入力装置１２によって
発生されたもとの情報を復元する。この復元された情報は次に出力装置２０へと
転送される。

【００１１】 入力装置１２は事実上任意の形式の情報ソースを含むことができる。すなわち
、入力装置１２は、例えば、（音声のような）オーディオ情報、コンピュータデ
ータ、またはビデオ情報を提供できる。図示された実施形態では、入力装置１２
は音声を該音声を示すアナログ電気信号に変換するためのマイクロホンを備えて
いる。

【００１２】 送信機１４は、アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換器２２、エンコーダ２４、
乗算器２６、デジタル制御発振器（ＤＣＯ）２８、Ｎレベルチップシーケンス発
生器３０、チップ成形フィルタ（ｃｈｉｐ ｓｈａｐｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ）３
２、周波数ホッピング（ＦＨ）適応モジュール３４、そして処理利得適応モジュ
ール（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｇａｉｎ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌｅ
）３６を含む。Ａ／Ｄ変換器２２は入力装置からのアナログ信号をデジタル化す
るよう動作する。すなわち、Ａ／Ｄ変換器２２は入力装置１２からのアナログ信
号をサンプルしかつおのおのある特定の瞬間（すなわち、サンプリング時間）に
おける前記アナログ信号の振幅を示すデジタル値（すなわち、サンプル）を生成
する。Ａ／Ｄ変換器２２は入力装置１２がアナログ入力を提供している場合にの
み必要であることが理解されるべきである。エンコーダ２４はＡ／Ｄ変換器２２
からのデジタル信号を受けかつそれを、例えば、差動位相シフトキーイング（Ｄ
ＰＳＫ）、最小シフトキーイング（ＭＳＫ）、４相フェーズシフトキーイング（
ＱＰＳＫ）、および直交振幅変調（ＱＡＭ）のような数多くの異なるデジタル符
号化方法の内の任意のものを使用して符号化する。乗算器２６はエンコーダ２４
から符号化されたデータ信号を受けかつ該信号を無線周波（ＲＦ）キャリア信号
および擬似ノイズ（ＰＮ）シーケンスと乗算してチャネル１６に送信される送信
信号を生成する。乗算器２６においては３つの入力を使用して送信信号を得るた
めに複数層の乗算が行なわれることを理解すべきである。

【００１３】 ＲＦキャリア信号による乗算は前記符号化されたデータ信号を前記キャリア周
波数を中心とするＲＦ周波数範囲へとアップコンバートする。ＤＣＯ ２８は周
波数ホッピング（ＦＨ）適応モジュール３４からの（および／または処理利得適
応モジュール３６からの）デジタル制御信号に応じて前記ＲＦキャリア信号を発
生する。Ｎレベルチップシーケンス発生器３０およびチップ成形フィルタ３２は
ダイレクトシーケンススペクトル拡散（ＤＳＳＳ）として知られたプロセスにお
いて前記送信信号を周波数において拡散するために使用される擬似ノイズ（ＰＮ
）シーケンスを発生する。Ｎレベルチップシーケンス発生器３０は技術的によく
知られた方法によって多レベルまたはマルチレベルのＰＮシーケンスを生成する
。前記チップ成形フィルタ３２は前記ＰＮシーケンスを低確率の捕捉／低確率の
検出（ｌｏｗ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ／ｌｏｗ
ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ：ＬＰＩ／ＬＰＤ）を保証
する方法でろ波する。ろ波の後に、ＰＮシーケンスはよりガウス的な時間領域分
布を示すようになり、これは敵意ある検出およびパラメータ抽出をより困難にす
る。さらに、チップ成形フィルタ３２はＰＮシーケンスをチャネルへと帯域制限
し、これは隣接チャネル干渉を低減する。本発明の好ましい実施形態は周波数ホ
ッピング（ＦＨ）適応および処理利得（ＰＧ）適応を共に含み、排他的に含み、
あるいは適応なしとすることができることに注意を要する。ＦＨまたはＰＧ適応
なしでは、フィードバック経路は必要とされない。

【００１４】 ＦＨ適応モジュール３４はシステム１０において適応周波数ホッピングスペク
トル拡散技術を実施するよう動作する。ＦＨ適応モジュール３４はデジタル信号
をＤＣＯ ２８に伝達してそれに対して周波数ホッピングシーケンスに基づきキ
ャリア信号の中心周波数を変えるよう指令する。周期的に中心周波数を変えるこ
とにより、ジャミングに対する増大した抵抗力のような、数多くの利点が得られ
る。好ましい実施形態では、ＦＨ適応モジュール３４は受信機１８から、とりわ
け、現在チャネル１６に存在する干渉の種別（単数または複数）およびスペクト
ルの位置（単数または複数）を示すフイードバックを受ける。ＦＨ適応モジュー
ル３４は妨害抑圧プロセッサ４２から受けたフィードバック信号からある特定の
周波数ホッピング帯域が克服するのが困難であるかおよび／または不可能である
干渉によって占められていることを判定することができる。ＦＨ適応モジュール
３４は次に周波数マスキング（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｍａｓｋｉｎｇ）によって
前記周波数ホッピングシーケンスからその周波数帯域を除去することができる。
前記周波数帯域がもはや満足できない状態にあることが判定された場合、ＦＨ適
応モジュール３４は再び前記周波数帯域を周波数ホッピングシーケンスに入れる
ことができる。好ましい実施形態では、ＦＨ適応モジュールおよびＮレベルチッ
プシーケンス発生器３０は技術的によく知られた方法で同期信号３５によって同
期されている。

【００１５】 前記処理利得適応モジュール３６は前記変調されたキャリア信号に対して与え
られる拡散のレベルを適応的に制御するよう動作する。この点に関して、前記処
理利得適応モジュール３６は制御信号を前記Ｎレベルチップシーケンス発生器３
０および前記チップ成形フィルタ３２の双方に伝達して拡散のレベルを設定する
。ＦＨ適応モジュール３４と同様に、処理利得適応モジュール３６はチャネル１
６に存在する干渉の種別（単数または複数）およびスペクトル位置（単数または
複数）を示すフィードバック信号を受信機１８から受ける。処理利得適応モジュ
ール３６はこの情報を使用して識別された干渉に照らして前記送信信号に対する
適切な処理利得を決定する。例えば、もしチャネル１６において狭帯域干渉信号
が検出されれば、処理利得適応モジュール３６は前記変調されたキャリアを余分
の量だけ拡散してさらに妨害信号の影響を低減するよう決定することができる。
これに対し、チャネル１６において、ほとんどまたはまったく干渉が検出されな
ければ、処理利得適応モジュール３６は処理利得のレベルを低減するよう（すな
わち、拡散を低減するよう）決定することができる。

【００１６】 本発明の好ましい実施形態においては、チャネル１６は無線ＲＦリンクである
。しかしながら、本発明の原理は、有線および無線のチャネルを含む、事実上任
意の形式のチャネルを有する通信システムにおいて実施できることを理解すべき
である。図２に示されるように、チャネル１６は付加的ノイズソース（ａｄｄｉ
ｔｉｖｅ ｎｏｉｓｅ ｓｏｕｒｃｅ）３８および干渉／ジャミング信号のソー
スまたは発生源４０を含む。付加的ノイズソース３８はチャネル１６におけるラ
ンダムノイズのすべての発生源を表す。すなわち、付加的ノイズソース３８は、
例えば、サーマルノイズ、大気ノイズ、銀河ノイズその他の発生源を含む。チャ
ネル１６においては周波数選択性フェーディングまたは他の形式のフェーディン
グも生じ得る。干渉ソース４０はチャネル１６におけるすべての人工的干渉の発
生源を表す。例えば、干渉ソース４０は部分帯域ノイズジャマー（ｐａｒｔｉａ
ｌ ｂａｎｄ ｎｏｉｓｅ ｊａｍｍｅｒｓ）、スペクトル拡散同一チャネル発
生源、広帯域ノイズジャマー、ボーデッド同一サイト信号源（ｂａｕｄｅｄ ｃ
ｏ−ｓｉｔｅ ｓｉｇｎａｌ ｓｏｕｒｃｅｓ）、チャープジャマー（ｃｈｉｒ
ｐ ｊａｍｍｅｒｓ）、マルチトーンジャマー（ｍｕｌｔｉｔｏｎｅ ｊａｍｍ
ｅｒｓ）、ノンボーデッド同一サイト信号（ｎｏｎ−ｂａｕｄｅｄ ｃｏ−ｓｉ
ｔｅ ｓｉｇｎａｌｓ）、その他を含むことができる。付加的ノイズソース３８
および干渉ソース４０の双方からの信号はチャネル１６における送信信号と組み
合わされて変更されたまたは修正された（ｍｏｄｉｆｉｔｅｄ）信号を生成する
。該変更された信号は次に受信機１８によって受信される。

【００１７】 前記受信機１８は、干渉抑圧プロセッサ４２、コプロセッサモジュール４４、
注目ジャマー信号（ｊａｍｍｅｒ ｓｉｇｎａｌ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ：Ｊ
ＳＯＩ）メモリ４６、共役および複素乗算（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ ａｎｄ ｃｏ
ｍｐｌｅｘ ｍｕｌｔｉｐｌｙ：ＣＣＭ）ユニット４８、Ｎレベルチップシーケ
ンス発生器５０、チップ成形フィルタ５２、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）ユニッ
ト５４、逆ＦＦＴユニット５６、検出器５８、デコーダ６０、ポストプロセッサ
６２、デジタル−アナログ変換器（ＤＡＣ）６４、および性能評価器または推定
器（性能エスティメイタ：ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）６６
を含む。後により詳細に説明するように、干渉抑圧プロセッサ４２はチャネル１
６から前記変更された信号を受け入れかつ標的干渉抑圧（ｔａｒｇｅｔｅｄ ｉ
ｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ）を使用してその中の干渉／
ジャミング成分を抑圧する。コプロセッサモジュール４４は干渉抑圧プロセッサ
４２に対し補足的な処理能力（例えば、複素信号演算を行なうことのような）を
提供して処理速度を増大しかつそれによってデータスループットを改善する。Ｊ
ＳＯＩメモリ４６は、とりわけ、チャネル１６において遭遇する可能性のある異
なるジャミングおよび干渉種別に対応する特徴面表現（ｆｅａｔｕｒｅ ｐｌａ
ｎｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ）のライブラリを記憶する。干渉抑圧プ
ロセッサ４２はＪＳＯＩメモリ４６に記憶された情報を使用して受信信号におけ
る干渉成分を識別しかつ分類する。後により詳細に説明するように、干渉の分類
は干渉抑圧プロセッサ４２によって使用されて受信信号に対する適切な形式の干
渉抑圧を決定する。

【００１８】 受信信号における干渉／ジャミング信号が抑圧された後に、干渉抑圧プロセッ
サ４２は逆拡散、復調およびデコードのために回復または修復されたスペクトル
拡散信号を出力する。出力信号の相関（すなわち、擬似ノイズ変調を除去するた
めに）が周波数領域において行なわれる（もちろん、他の実施形態では時間領域
の相関を使用することができる）。前記Ｎレベルチップシーケンス発生器５０お
よび前記チップ成形フィルタ５２はＮレベルチップシーケンス発生器３０および
チップ成形フィルタ３２によって送信機１４において作成されたのと同じＰＮシ
ーケンスを作成するよう動作する。Ｎレベルチップシーケンス発生器５０の動作
は同期信号１００を使用して同期され、該同期信号１００は当業者によく知られ
ているように前記送信同期信号と同期したクロック信号である。チップ成形フィ
ルタ５２の出力はＦＦＴユニット５４に伝達され、そこで周波数領域表現に変換
される。変換の前に、ＦＦＴユニット５４は前記擬似ノイズシーケンスに重みを
与えてＦＦＴエッジ効果（ＦＦＴ ｅｄｇｅ ｅｆｆｅｃｔｓ）を低減する。

【００１９】 ＣＣＭ ４８は前記干渉抑圧プロセッサ４２から周波数領域の出力信号をかつ
ＦＦＴユニット５４から周波数領域のＰＮ情報を受ける。ＣＣＭ ４８は前記干
渉抑圧プロセッサ４２からのデータの複素共役を決定しかつ次にこの共役データ
を周波数領域のＰＮ情報によってたたみ込みを行なう（ｃｏｎｖｏｌｖｅｓ）。
当業者に明らかな理由により、Ｎレベルチップシーケンス発生器５０およびチッ
プ成形フィルタ５２において生成されるＰＮシーケンスと送信機１４において送
信信号を変調するために使用されるＰＮシーケンスとの間にかなりの時間の不確
かさまたは不確定（ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ）が存在し得る。受信機１８におい
て、時間領域の相関ではなく、周波数領域の相関を使用することはサンプルタイ
ミングの不確かさが大きい場合にかなりの計算機的な節約を与える。たたみ込み
を行なった信号は逆（ｉｎｖｅｒｓｅ）ＦＦＴ５６に伝達され周波数領域の表現
から時間領域の表現へと変換される。

【００２０】 検出器５８は前記逆ＦＦＴ ５６から時間領域の相関データを受けかつ検出デ
ータを生成するために大きなまたは有意の（ｓｉｇｎｉｔｉｃａｎｔ）相関エネ
ルギを検出する。本発明の好ましい実施形態では、検出器５８は検出機能を達成
するために集団またはアンサンブル積分（ｅｎｓｅｍｂｌｅ ｉｎｔｅｇｒａｔ
ｉｏｎ）を使用する。すなわち、検出器５８は逆ＦＦＴ ５６の出力の２乗され
た大きさを組合わせる。ゼロまたは負の信号対雑音比（ＳＮＲ）条件において、
シンボルはアンサンブル様式で組合わされかつノイズをベースとしたしきい値と
比較されなければならない。該しきい値は周囲ノイズに対して先験的な（ａｐｒ
ｉｏｒｉ）ビットエラー率（ＢＥＲ）を維持するために非送信期間の間に動的に
計算されかつ更新される。最小の背景干渉または妨害条件の間にしきい値レベル
を調整するためにさらなる処理を行なうこともできる。

【００２１】 検出に続き、前記検出されたデータは再現または再構成（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕ
ｃｔｅｄ）データを生成するためにデコードされおよび／または同期される。デ
コーダ６０は前記信号の相関ピークを最大にするためにマルチレベル符号タイミ
ングまたは位相に対し調整を行なうことができる。このようにして、前記検出プ
ロセスの多シンボルのバッファリング性（ｍｕｌｔｉ−ｓｙｍｂｏｌ ｂｕｆｆ
ｅｒｉｎｇ ｎａｔｕｒｅ）はブロック様式の（ｂｌｏｃｋｗｉｓｅ）、プロセ
ッサをベースとした周波数チューニングオフセット訂正方法を提供し、さらに相
関結果を改善する。デコーダ６０は検出データから同相および直角位相値を生成
しこれらは瞬時位相角を計算するために使用される。該瞬時位相角はデコーダ６
０においてディエイリアシングされ（ｄｅａｌｉａｓｅｄ）、かつ再現または再
構成されたデータを生成するためにシンボルをベースとした積分によってデコー
ドが達成される。前記再現されたデータは次にポストプロセッサ６２に渡され、
そこで適応ポストろ波増強（ａｄａｐｔｉｖｅ ｐｏｓｔ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ
ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）または周波数ディエンファシスのような動作を行な
うことができ、調整された再現データを生成することができる。該調整された再
現データはＤＡＣ ６４に伝達され、そこで出力装置２０への出力のためにアナ
ログ信号に変換される。

【００２２】 性能評価器または推定器（エスティメイタ：ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）６６はデコ
ーダ６０から前記再現されたデータを受けかつ該データを分析して１つまたはそ
れ以上の性能メトリックまたは基準（ｍｅｔｒｉｃｓ）を計算する。これらの性
能メトリックは次に干渉抑圧機能を微調整する（ｆｉｎｅ ｔｕｎｉｎｇ）うえ
で使用するために干渉抑圧プロセッサ４２へと転送し戻される。好ましい実施形
態では、信号対雑音比（ＳＮＲ）、ビットエラー率（ＢＥＲ）、およびスペクト
ルひずみ（ＳＤ）が性能メトリックとして使用され、もちろん他のメトリックま
たは測定基準も使用できる。

【００２３】 上に述べたように、干渉または妨害抑圧プロセッサ４２は受信信号に存在する
干渉の種別を決定しかつ識別された干渉の種別に基づき前記信号に対して干渉の
抑圧を行なうために使用される。干渉抑圧プロセッサ４２は干渉の種別およびス
ペクトル位置を示す信号を送信機におけるＦＨ適応モジュール３４および処理利
得適応モジュール３６に伝達し戻す。干渉抑圧プロセッサ４２は、周波数ホッピ
ングチューナ６８、ＦＦＴユニット７０、信号メモリ７２、妨害分類ユニット７
４、ジャマーパラメータ抽出ユニット７６、および目標干渉抑圧ユニット７８を
含む。周波数ホッピングチューナ６８は前記受信信号を受入れかつ送信機１４の
知られた周波数ホッピングシーケンスに基づき該信号を処理する。周波数ホッピ
ングチューナ６８はまた信号処理を助けるために同期信号１００を受ける。周波
数ホッピングチューナ６８は送信機１４からの所望の情報およびチャネル１６か
らのノイズ／干渉／ジャミング信号の双方を含む時間領域データ信号を出力する
。別の実施形態では、周波数ホッピングは送信ユニット１４または受信ユニット
１８において行なわれず、かつＦＨチューナ６８およびＦＨ適応モジュール３４
は必要とされないようにすることができる。

【００２４】 周波数ホッピングチューナ６８からの出力信号は（ＦＦＴエッジ効果を最小に
するため）重み付けされかつＦＦＴユニット７０において処理されてそれを周波
数領域表現に変換する。該周波数領域表現は次に後の使用のために信号メモリ７
２に記憶される。妨害分類ユニット７４は周波数領域情報をＦＥＴユニット７０
から受けかつ時間領域情報を周波数ホッピングチューナ６８から受け、該情報を
入力受信信号における干渉／ジャミング成分を識別しかつ分類するために使用す
る。妨害分類ユニット７４からの分類情報は次にジャマーパラメータ抽出ユニッ
ト７６に伝達され、該ジャマーパラメータ抽出ユニット７６は前記分類に基づき
前記干渉／ジャミング成分を記述するパラメータを決定する。すなわち、前記ジ
ャマーパラメータ抽出ユニット７６において使用されるパラメータ抽出方法（す
なわち、抽出されるパラメータのタイプおよびそれらを計算する方法）は識別さ
れる干渉の種別に依存する。パラメータ抽出方法を干渉の種別に合わせることに
より、ジャマーパラメータ抽出ユニット７６は該干渉に特有の信号特性（例えば
、ボーレート、帯域幅、偏移または偏差（ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）、その他）を決
定することができる。

【００２５】 目標干渉抑圧ユニット７８は各々対象となる信号から望ましくない干渉成分を
抑圧しまたは除去することができるソフトウエアモジュールのライブラリを含む
。目標干渉抑圧ユニット７８における前記モジュールの各々は特定の種別または
クラスの干渉／ジャミングに対して最もよく機能する。例えば、１つのモジュー
ルはスペクトル拡散同一チャネル信号を抑圧するのに最もよく、一方他のものは
周波数選択フェーディングの効果を抑圧するうえで最もよいものであるかも知れ
ない。目標干渉抑圧ユニット７８は妨害分類ユニット７４から分類出力信号をか
つジャマーパラメータ抽出ユニット７６からパラメータ信号を受け、かつこの情
報をどのモジュールが受信信号における干渉を抑圧するために最善のものである
かを決定するために使用する。もし１つより多くの種別の干渉が受信信号に存在
すれば、目標干渉抑圧ユニット７８は該信号を処理するために１つより多くのモ
ジュールを選択することができる。目標干渉抑圧ユニット７８によって適切なモ
ジュールが選択された後に、ユニット７８は信号メモリ７２から周波数領域およ
び／または時間領域受信信号情報を引き出しかつそれを適切なモジュールを使用
して処理する。処理の後に、目標干渉抑圧ユニット７８は干渉が抑圧された周波
数領域の拡散信号を出力する。この信号は、前に述べたように、受信ユニット１
８の残りの部分で処理されて出力装置２０に伝達されるデータ信号を生成する。

【００２６】 上の説明から明らかなように、図２に示されるシステム１０は干渉または妨害
の軽減のためのハイブリッドシステムを提供する。すなわち、３つの別個の軽減
サブシステム（目標または標的干渉抑圧、ＦＨ適応および処理利得適応）が事実
上生じ得る任意の種別の干渉または妨害を処理できるよう構成される。干渉抑圧
プロセッサ４２は望ましくないジャミング信号の除去のための受信機をベースと
したプリプロセッサ（ｐｒｅ−ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）機能を提供し、帯域幅また
はシステム容量を犠牲にすることなく効果的にビットエラー率性能を最適化する
。干渉抑圧プロセッサ４２は部分帯域ノイズジャマー、スペクトル拡散同一チャ
ネル信号、ボーデッド同一サイトおよび周囲信号、チャープジャマー、マルチト
ーンジャマー、およびノンボーデッド同一サイトおよび周囲信号のような狭帯域
および部分帯域ジャマーを目標とする。ＦＨ適応モジュール３４は干渉のマスキ
ングおよび／または信号エラーのランダム化によって干渉を軽減する補足的な手
段を提供する。処理利得適応モジュール３６はチップレート調整により付加的な
または余分のアンチジャム保護（ａｎｔｉ−ｊａｍ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）を
提供する。チップレート調整は特に他の方法で打消しまたは抑圧することができ
ない広帯域ジャマーまたは同一チャネルスペクトル拡散干渉の存在下において有
効である。手持型または携帯用のシステムのような、サイズ、重量、電力および
帯域幅の制限が重要である用途においては、システム１０のＦＨ適応および処理
利得適応成分が省略できる。そのような省略はＦＨ適応モジュール３４、処理利
得適応モジュール３６、干渉抑圧プロセッサ４２からのフィードバックチャネル
、周波数ホッピングチューナ６８、およびデジタル的に制御される発振器２８（
これは単一周波数の発振器で置換えることができる）の必要を除去する。

【００２７】 前記妨害分類ユニット７４は時間および／または周波数領域の受信信号データ
を処理して妨害クラスまたは種別の超集合またはスーパーセット（ｓｕｐｅｒｓ
ｅｔ）および／または部分集合（ｓｕｂｓｅｔ）のクラスの最尤推定を生成する
。クラスのスーパーセットは狭帯域、部分帯域および広帯域クラスを含む。これ
に対し、クラスの部分集合は単一トーン、マルチトーン、掃引トーン（ｓｗｅｐ
ｔ ｔｏｎｅ）、ボーデッド（ｂａｕｄｅｄ）通信信号、ノンボーデッド（ｎｏ
ｎ−ｂａｕｄｅｄ）通信信号、部分帯域ノイズ、または広帯域ノイズを含むこと
ができる。干渉または妨害はまた、例えば、ＦＳＫ，ＮＲＺ−ＡＳＫおよびＢＰ
ＳＫ変調のような、変調形式によって分類することもできる。妨害分類ユニット
７４はジャマーおよび／または干渉信号を認識するために数多くの技術の内の任
意のものを使用することができる。例えば、妨害分類ユニット７４はツリーをベ
ースとした（ｔｒｅｅ ｂａｓｅｄ）分類、マルチレイヤパーセプトロン分類（
ｍｕｌｔｉ−ｌａｙｅｒ ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏ
ｎ：ＭＬＰ）、または他の分類方法を使用することができる。

【００２８】 図３は、本発明の一実施形態における妨害分類ユニット７４を示すブロック図
である。図示のごとく、妨害分類ユニット７４は特徴抽出ユニット（ｆｅａｔｕ
ｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）８０および分類器９２を含む。特徴抽
出ユニット８０は受信信号の時間領域および／または周波数領域表現を受けかつ
このデータを処理して受信信号内の干渉／ジャミング成分に特有のある特徴およ
びパラメータを導出する。これらの特徴およびパラメータは次に干渉およびジャ
ミング成分を分類するうえで使用するために分類器９２に伝達される。図示され
た実施形態では、特徴抽出ユニット８０は、スーパークラス認識ユニット８２、
適応スーパークラスマスキングユニット８４、サブクラス特徴抽出ユニット８６
、サブクラス干渉抑圧ユニット８８、およびサブクラスパラメータ抽出ユニット
９０を含む。スーパークラス認識ユニット８２はスーパークラスに従って干渉／
ジャミング成分を分類するうえで有用なパラメータを導出するよう動作する。ス
ーパークラスマスキングユニット８４は信号分類のために、例えば、ＦＳＫ，Ａ
ＳＫおよびＰＳＫ信号を分離するために動作する。サブクラス特徴抽出ユニット
８６は受信信号に対して特徴面変換（ｆｅａｔｕｒｅ ｐｌａｎｅ ｔｒａｎｓ
ｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ）を行いサブクラスに基づく干渉／ジャミング成分の分類
を助ける。サブクラス干渉抑圧ユニット８８は分離された信号に対するＳＮＲの
改善のために動作する。サブクラスパラメータ抽出ユニット９０は前記サブクラ
ス特徴抽出ユニット８６によって識別された特徴に基づき入力データからサブク
ラスパラメータを決定する。

【００２９】 分類器９２は前記特徴抽出ユニット８０において決定された特徴およびパラメ
ータを受けかつそれらを使用して受信信号における干渉／ジャミング成分を分類
する。該分類処理を促進しかつ実時間動作を容易に可能とするため、分類器９２
およびブロック８０によって別個のコプロセッサモジュール４４を使用すること
ができる。分類処理の一部として、分類器９２は特徴抽出ユニット８０によって
決定された特徴およびパラメータをＪＳＯＩメモリ４６に記憶された知られた干
渉／ジャミング種別のものと比較する。ＪＳＯＩメモリ４６を使用することは新
しい干渉種別が迅速かつ効率的な方法でシステムに加えることができるようにし
、これは固定された「ハードワイヤード（ｈａｒｄ ｗｉｒｅｄ）」構成の従来
技術の方法と対照をなす。本発明の一実施形態では、知られた干渉種別を記憶し
かつ必要な比較を行なうために内容アドレス可能メモリ（ｃｏｎｔｅｎｔ ａｄ
ｄｒｅｓｓａｂｌｅ ｍｅｍｏｒｙ：ＣＡＭ）が使用される。技術的によく知ら
れているように、ＣＡＭは入力信号を複数のメモリロケーションの内容と同時に
比較することができる。ＣＡＭは次に入力信号を含むすべてのメモリロケーショ
ンを示す信号を出力する。分類器９２は受信信号における干渉の種別を示す信号
を出力する。そのような分類は、これらに限定されるものではないが、以下のボ
ーデッドおよびアンボーデッド注目信号を含むことができる。

【００３０】

【表１】 振幅変調： ＰＡＭ（パルス振幅変調） ＡＳＫ（振幅シフトキーイング） 位相変調： Ｍ−ａｒｙ ＰＳＫ（位相シフトキーイング） オフセットＭ−ａｒｙ ＰＳＫ ＰＰＭ（パルス位置変調） 周波数変調： Ｍ−ａｒｙ ＦＳＫ（周波数シフトキーイング） ＭＳＫ（最小シフトキーイング） ＦＤＭ／ＦＭ（周波数分割多重／周波数変調）（ノンボーデッド） 振幅／位相変調（ＡＭ／ＰＭ）： Ｍ−ＱＡＭ（直交振幅変調）

【００３１】 本発明の一実施形態では、前記スーパークラスおよびサブクラス特徴抽出およ
び干渉抑圧機能は単一のユニットに組合わされ、かつすべての認識機能は前記妨
害分類ユニット７４によって行なわれる。

【００３２】 本発明の好ましい実施形態では、前記特徴抽出ユニット８０はおよそ５０のデ
ータ遷移を使用して高率的なデータ分析を行なう。極めて低いボーレートに対し
ては、特徴（またはフィーチャ）抽出ユニット８０はまた特徴累積または累算機
能を行い、それによって識別のために十分なデータ遷移が累積されるまで隣接す
る信号ソースの特徴がセーブされる。本発明の好ましい実施形態においては、分
類パラメータの汎用目的のセットは特徴抽出ユニット８０によって計算される。
分類パラメータは複数の特徴面変換の内の少なくとも１つを使用して特徴抽出ユ
ニット８０において計算される。一実施形態では、前記特徴面変換は次数ｎ，ｍ
の結合時間−周波数（ｊｏｉｎｔ ｔｉｍｅ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：ＪＴＦ）マ
トリクスＨから計算され、この場合ｎは連続する時間指数でありかつｍは連続す
るスペクトル指数を表す。

【００３３】 図４は、３つの別個の干渉成分対時間を示すＪＴＦ特徴面を図示している。第
１の成分１０２はＦＳＫ信号に対応し、第２の成分１０３はノンリターンツウゼ
ロ（ＮＲＺ）−ＡＳＫ信号に対応し、かつ第３の成分１０４はＰＳＫ信号に対応
する。ＪＴＦマトリクスＨはＪＴＦグラフにおける情報の量を定める。ＪＴＦマ
トリクスは次のように表すことができる。

【数１】

【００３４】 前記特徴面変換は複数の変換マトリクス（ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｍ
ａｔｒｉｃｅｓ）を計算するためにＪＴＦマトリクスＨを使用して行なわれる。
この場合に使用できる（もちろん、他の同様の変換も使用できるが）いくつかの
変換マトリクスＴＮが以下に示されている。

【００３５】 ＜変換マトリクス１＞

【数２】 ここで、

【数３】

【００３６】 ＜変換マトリクス２＞

【数４】 ここで、

【数５】

【００３７】 ＜変換マトリクス３＞

【数６】

【００３８】 ＜変換マトリクス４＞

【数７】

【００３９】 ＜変換マトリクス５＞

【数８】 この場合、ｄ（Ｉ，Ｊ）＝＋１， ｈ（Ｉ，Ｊ）^２＞ｃ＊Ｐｍａｘ ｄ（Ｉ，Ｊ）＝０，その他の場合、である。

【００４０】 ＜変換マトリクス６＞

【数９】

【００４１】 ＜変換マトリクス７＞ 上で示した変換マトリクスに加えて、本発明に従って計算機的に効率のよい信
号マッピング方法が使用され、キャリア周波数のオフセットエラーを除去する一
方で、分類を補足するため独自の静止パターンを発生する。前記マッピング手順
の前に正確なキャリア周波数が決定されないから、キャリア成分を打消すために
平衡乗算（ｂａｌａｎｃｅｄ ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎ）が使用される。
同相および直交信号サンプルをｘ（ｉ）およびｙ（ｉ）で表し、かつ変換同相お
よび直交サンプルをｐｘ（ｉ）およびｐｙ（ｉ）で表すと、前記変換は次のよう
になる。

【数１０】 ｐｘ（ｊ）＝ｙ（ｉ＋＿）［ｙ（ｉ）−ｘ（ｉ）］ ＋ｘ（ｉ＋＿）［ｘ（ｉ）＋ｙ（ｉ）］

【数１１】 ｐｙ（ｊ）＝ｘ（ｉ＋＿）［ｘ（ｉ）−ｙ（ｉ）］ ＋ｙ（ｉ＋＿）［ｙ（ｉ）＋ｘ（ｉ）］ ここで、 ＿はサンプルにおける遅延であり、 ｉ＝１〜Ｎ ｊ＝１〜Ｎ−＿

【００４２】 ＰＳＫ信号フォーマットに対しては、所望の遅延τはビット期間に等しい。１
０対１のオーバーサンプリングを達成するためにアップサンプリングを行なうこ
とにより、所望の遅延に対する近い近似を得ることができる。上の変換により規
定されるヒストグラム化された極空間（ｐｏｌａｒ ｓｐａｃｅ）をデカルト空
間Ｓに投影することにより独自の信号シグネチャまたは符号数を規定する以下の
変換マトリクスが与えられ、この場合ＬおよびＱは振幅（Ｌ）および位相（Ｑ）
の次元またはディメンションに対応する任意の整数定数である。

【数１２】 Ｔ７投影（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ）は以下の数式１３および１４に示される
ように付加的な特徴変換データを提供する。

【００４３】 ＜変換マトリクス８＞

【数１３】

【００４４】 ＜変換マトリクス９＞

【数１４】

【００４５】 ＦＳＫ信号フォーマットに対しては、所望の遅延τは必ずしもビット期間に等
しいとは限らない。パターンのピークが位相座標次元において相対的に固定され
た状態になっているＰＳＫの場合のようにパターンは静止していない。ＦＳＫフ
ォーマットに対するパターン構造の変化する特性はビット期間の間における位相
スロープ対固定位相状態を有する信号フォーマットを区別するために使用できる
。この特徴は部分的には信号記述ベクトルで形成されかつＦＳＫフォーマットを
識別するために使用される。変化するパターン構造に対して、第２の信号パター
ンを導出するために位相デリバティブ（ｐｈａｓｅ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）処
理が使用される。

【００４６】 ＰＳＫ信号に対する最適の遅延を得るために、ボーレート評価または推定が使
用される。プリフィルタ処理スペクトル幅決定により推定される、ほぼ半分のビ
ットの遅延が使用される。実際のボーレートは前記変換出力のスペクトル分析を
行なうことによって決定される。このボーレートから、適切な１ビットの遅延時
間が決定できる。ボーレート計算の方法は以下に説明する。

【００４７】 図５は、上の式１０，１１，１２および１３を使用して得られる、５つのＦＳ
Ｋ干渉または妨害信号に対する典型的な特徴面（ｆｅａｔｕｒｅ ｐｌａｎｅ）
信号変換の断面を示す。完全な特徴面変換は３次元表現でありかつ図５の２次元
断面は説明を容易にするために与えられていることを理解すべきである。図５の
もののような、特徴面変換は信号のランダム成分のディエンファシスを行ないか
つ不変の特徴のエンファシスを行ない、独自の信号シグネチャ（ｓｉｇｎａｔｕ
ｒｅ）を生成することにより信号種別の正確な分類を可能にする。前記変換は干
渉種別の識別を助ける５つの別個の周波数モードを含むことに注目すべきである
。異なる干渉種別を表わす複数の特徴面変換は受信信号から導出される変換と比
較するためにＪＳＯＩメモリ４６に記憶し受信信号における干渉または妨害成分
を分類することが可能になる。

【００４８】 前記信号変換を行なうために必要とされる信号処理は非線形処理を含むから、
該信号処理より先にできるだけ信号対雑音比（ＳＮＲ）改善を行なうことが望ま
しい。本発明の一実施形態では、ＳＮＲ改善は、ＴＮ変換領域における非線形処
理の後のみならず、Ｈ変換領域（Ｈ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｄｏｍａｉｎ）にお
ける非線形処理の前に行なわれる。ＳＮＲ改善は信号認識のためのパターンを生
成する信号フィーチャまたは特徴（ｆｅａｔｕｒｅｓ）をひずませないことが極
めて望ましい。さらに、フィーチャエイリアシング（ｆｅａｔｕｒｅ ａｌｉａ
ｓｉｎｇ）を最小にするために同時に存在する信号を分離することが望ましい。
使用できるＳＮＲ処理の２つの方法はプリクラシフィケイションまたは予備分類
ろ波（ｐｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）および位相
領域ろ波（ｐｈａｓｅ ｄｏｍａｉｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）である。本発明の
好ましい実施形態においては、両方の方法が使用される。

【００４９】 図６は、本発明の一実施形態に従って予備分類ろ波を行なうためのスーパーク
ラス分類およびマスキング方法を示すフローチャートである。図６によって行な
われる動作の前に、Ｈマトリクスおよび変換トランスフォーメイションＴ１〜Ｔ
９が計算されているものと仮定する。スーパークラス分類はステップ２６０の、
「Ｍｉｎ Ｔ１選択」で始まり、このステップは最も小さい相関を生成するため
にアレイをサーチする。次に、ステップ２６２の直交判定は前記「Ｍｉｎ Ｔ１
選択」によって生成された値を先験的な（ａｐｒｉｏｒｉ）負の定数と比較して
有意の負の相関が存在するか否かを判定する。もし存在すれば、判断ブロック２
６４は検出のためにＴ５を調べる。もし検出が正の非ゼロであれば、ステップ２
６６の「ＳＣ０マスク」において、スーパークラス０に対する信号の範囲を表わ
す、Ｔ１指数ｎおよびｍから信号帯域幅を決定する。さらに他のステップとして
、クラスＳＣ０が一貫性のためにコラムｎおよびｍからのピーク電力を比較する
ことにより確認できる。最後に、ステップ２６６の「ＳＣ０マスク」は識別され
た帯域をゼロ化する（ｚｅｒｏｉｎｇ）ことにより前記ＳＣ０信号をろ波し、か
つそのマスクロケーションをメモリに記憶する。全てのＴ１（すなわち、全ての
ＳＣ０）の考慮に続き、スーパークラス分類はステップ２７０の「Ｔ６ ＳＳ選
択」に続き、このステップはある先験的な定数に対して比較することにより定常
状態（ＳＳ）に近い値に対してＴ６変換を調べる。ＳＳ Ｔ６に対して、「最大
Ｔ４検出」のステップから最大信号エネルギが決定され、これは候補の信号の中
心周波数を大雑把に位置決めし、ピーク指数を生成する。次に、判断ブロック２
７４は検出のためにＴ５を調べる。もし該検出が正の非ゼロであれば、「直交近
接（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ）ステップ」２７６は（前記「
最大Ｔ４検出」からの指数および近接指数に対応する）Ｔ１を第２の先験的な負
の定数と比較して有意の負の相関が存在するか否かを判定する。もし存在すれば
、「ＳＣ１マスク」ステップは最大Ｔ４指数の周りの連続する検出されたＳＳ値
によって境界づけられる信号の帯域幅を決定し、かつ前記ＳＣ１信号を識別され
た帯域をゼロ化することによってろ波し、そしてＳＣ１のマスクロケーションを
メモリに記憶する。もし有意の負の相関が存在しなければ、「マスクＳＣ２」ス
テップ２８０は前記信号の帯域幅を決定しかつ該ＳＣ２信号を識別された帯域を
ゼロ化することによってろ波し、そしてＳＣ２のマスクロケーションをメモリに
記憶する。次に、全ての別個の定常状態領域が考慮されれば（すなわち、分析帯
域内の全ての候補の信号が考慮されれば）、「全てのＴ６ ＳＳ」ステップ２８
２は終了へと分岐する。この説明において、ＳＣ０はＦＳＫ信号のスーパークラ
スを表わし、ＳＣ１はボーデッド信号のスーパークラス（例えば、ＰＳＫ）を示
し、かつＳＣ２はノンボーデッド連続波（ＣＷ）信号を表わす。図６のマスキン
グおよび分類処理はサブクラスパラメータ抽出および最終分類の前の予備的信号
分離および認識として作用する。

【００５０】 信号分離およびスーパークラス分類の後に、以下のサブクラスのパラメータが
計算できる。もちろん、他のものも可能である。 １ ダイナミックレンジ ＤＲ ２ 振幅モード ＡＭ ３ 振幅ＲＭＳ ＡＲ ４ 弁別器偏移 ＤＤ ５ 位相モード ＰＭ ６ 弁別器平均または中央 ＤＭ ７ 平均比に対するアウトライア ＯＭ ８ ＲＭＳ比に対するアウトライア ＯＲ ９ ボーレート ＢＲ １０ スーパークラス ＳＣ １１ 周波数帯域幅 ＢＷ １２ 周波数モード ＦＭ １３ 周波数中心 ＦＣ

【００５１】 変換Ｔ７，Ｔ８およびＴ９は、例えば、ろ波された変換の導関数またはデリバ
ティブ（ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ）を使用してピーク情報の作表を行なうことに
よりモード情報を計算するために使用できる。あるいは、前記モードはディエイ
リアシングされた位相情報、振幅情報、または弁別器出力のろ波されたヒストグ
ラムを使用して同様の様式で決定できる。弁別器出力はまた信号帯域幅および中
心周波数を提供する。上で述べたフィーチャまたは特徴（ｆｅａｔｕｒｅｓ）は
、これらに限定されるものではないが、ＣＷ，ＦＳＫ，ＭＰＳＫ，ＱＰＳＫ，Ｍ
ＡＳＫおよびＦＭアンボーデッドを含む多数の信号形式へと分類するための十分
な情報を提供する。信号分離以外の機能を達成するために予備分類ろ波（ｐｒｅ
ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）を使用できることが理解
されるべきである。

【００５２】 本発明の一実施形態では、予備分類ろ波は注目の狭帯域干渉信号を分離し、該
注目信号の帯域幅を推定し、かつ分類機能が発動される前に注目信号を予備ろ波
または前ろ波することによって達成される。図７〜図１１はこの方法を示してい
る。最初に、図７に示されるように、注目信号が、離散的フーリエ変換（ＤＦＴ
）または高速フーリエ変換（ＦＦＴ）のような、周波数変換を使用して周波数領
域の表現へと変換される。図７に示されるスペクトルはＭＳＫ信号を表わしてい
る。前記周波数変換を使用して見つけられる周波数係数は電力スペクトルへと変
換されかつ移動平均または移動平均過程フィルタ、または同様の装置、によって
平滑されて図８に示される平滑スペクトルを達成する。この平滑スペクトルは、
図９に示されるように、ヒストグラム化されて注目の干渉信号のノイズフロアレ
ベル（すなわち、該ヒストグラムのピーク）を決定する。該ヒストグラムからの
ピークスペクトルロケーションを信号ノイズフロア９６のロケーションとして使
用して、ノイズ電力レベルにおける信号帯域幅が図１０に示されるように測定さ
れて帯域幅９８を生成する。この幅は信号スペクトルの形状がｓｉｎ（ｘ）／ｘ
であると仮定しかつ前記ピークＳＮＲ基準を使用することによりヌル−ヌル（ｎ
ｕｌｌ−ｔｏ−ｎｕｌｌ）帯域幅へと修正されて前記ｓｉｎ（ｘ）／ｘカーブ上
のどこで前記幅が測定されたかを決定する。図１１は予備ろ波動作の後のＭＳＫ
信号のスペクトルを示す。

【００５３】 前に述べたように、位相領域ろ波は非線形処理の前にＳＮＲを改善するために
使用できる他の技術である。位相領域ろ波は、もちろん他のろ波の実施形態も使
用できるが、移動平均ろ波を使用して注目の信号のディエイリアシングされた位
相成分をろ波することを含む。使用される移動平均ろ波は注目信号のひずみを防
止するため十分な帯域幅を有するべきである。本発明の一実施形態では、３ポイ
ント移動平均フィルタが十分な帯域幅を有することが見いだされた。以下の式は
位相領域ろ波を行なうために使用できる離散時間平均フィルタの一実施形態を示
す。

【数１８】 Ｍ ｙ（ｎ）＝｛１／（Ｍ＋１）｝Σ ｘ（ｎ−ｍ） ｍ＝０

【００５４】 前記移動平均フィルタは好ましくは注目信号に対し繰り返し適用される。ＦＳ
Ｋ，ＭＳＫおよびＰＳＫ信号に関しては位相領域ろ波が有効であることが見いだ
された。他の形式の信号と共に使用することも可能である。

【００５５】 図１２および図１３は位相領域ろ波を使用する有利な効果を図示した特徴面信
号変換の断面を示す。図１２は（すぐ後に説明するように、スペクトル摘出干渉
抑圧（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｅｘｃｉｓｉｏｎ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｓｕ
ｐｐｒｅｓｓｉｏｎ）の後に）１ｄＢのＳＮＲにおいて５トーンＦＳＫ信号を使
用して得られるＴ７変換投影またはプロジェクションを示している。そのような
変換は５つの別個の特徴ピークを示すべきである。図１２に示されるように、こ
れらのピークは５つのトーンＦＳＫ信号の存在を識別するには十分な信号電力を
備えて存在していない。図１３は位相領域ろ波が適用された後の同じ信号に対す
る特徴面変換を示している。５つの別個の周波数ピークが明瞭に見られることに
注目すべきである。理解できるように、図１３に示される変換を使用することは
適正な信号分類の見込みまたは可能性を大幅に増強する。位相領域ろ波は変換情
報のＳＮＲをほぼ６〜７ｄＢだけ効果的に増大している。分類およびボーレート
手順が次に使用されて改善された変換を処理する。デリバティブ計算によって導
入されるノイズ増強効果を克服するため、位相領域ろ波は弁別器の適用の前に行
なうことができる。

【００５６】 前に述べたように、注目の干渉信号のボーレートは注目の信号を分類する上で
使用するために分類器９２に伝達される抽出されたフィーチャまたは特徴の１つ
とすることができる。本発明によれば、注目信号の変調方法に基づき注目の干渉
信号の信号ボーレートを決定するための方法が提供される。すなわち、第１に使
用されている変調の形式（例えば、周波数変調または位相変調）を決定する必要
があり、かつ次に変調形式に基づきあるボーレート決定方法が選択される。もし
注目の干渉信号が位相変調を有することが見いだされれば、ボーレートは数式１
０および１１で表わされる注目の信号のＴ７特徴空間（ｆｅａｔｕｒｅ ｓｐａ
ｃｅ）の周波数内容を分析することにより決定される。すなわち、まずＴ７特徴
空間またはフィーチャスペース変換が注目の信号に対して見いだされかつ次にフ
ィーチャ変換が、例えば、ＦＦＴを使用して周波数領域表現に変換される。該周
波数領域表現は次に分析されてボーレートに対応するレートライン（ｒａｔｅ
ｌｉｎｅ）を分離する。前ろ波なしでも、この方法を使用することによりレート
ラインは低いＳＮＲ（すなわち、０ｄＢおよびそれ以下）で検出できる。図１４
は０ｄＢのＳＮＲでのＢＰＳＫ信号のＴ７フィーチャスペースのスペクトルを示
すグラフである。２５０ＫＨｚに対応する、レートライン９４が図１４において
は明瞭に見られかつ単純なサーチアルゴリズムによって容易に抽出できることに
注目すべきである。

【００５７】 周波数変調（ＦＭ）信号に対しては、レートラインはＴ７スペースにおける遷
移を観察することにより規定または確立することができる。前記遷移は５トーン
ＦＳＫ信号に関連して図１５に示されるように交互のクロネッカーのデルタ（Ｋ
ｒｏｎｅｃｋｅｒ ｄｅｌｔａｓ）の線形アレイを発生するために使用される。
前記遷移シーケンスの周波数変換（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａ
ｔｉｏｎ）は所望のボーレートのライン９５を明瞭に示す周波数スペクトル（図
１６を参照）を生じさせる。

【００５８】 前述のように、目標干渉抑圧ユニット７８は受信信号内の干渉／ジャミング成
分を抑圧するために使用できる複数の干渉抑圧モジュールを含む。本発明によれ
ば、目標干渉抑圧ユニット７８内でモジュールとして実施できる複数の干渉抑圧
技術が提供される。これらの技術は（１）逆ホワイト化（ｉｎｖｅｒｓｅ ｗｈ
ｉｔｅｎｉｎｇ）機能技術、（２）適応逆重み付け（ａｄａｐｔｉｖｅ ｉｎｖ
ｅｒｓｅ ｗｅｉｇｈｔ）技術、および（３）適応摘出（ａｄａｐｔｉｖｅ ｅ
ｘｃｉｓｉｏｎ）技術である。これらの干渉抑圧技術に加えて、前に述べたよう
に、システム１０はまたそれが敵意あるスペクトル環境に適応することを助ける
ために周波数ホッピング適応および処理利得適応機能を提供する。上記技術につ
き次に説明する。

【００５９】 本発明の好ましい実施形態では、受信信号スペクトルの第１および第２のオー
ダのまたは第１および第２次の統計値が干渉軽減方法の適用の前に導出される。
すなわち、前記スペクトルにおける異なる「モード（ｍｏｄｅｓ）」を記述する
ために非算術的モーダルモーメント推定（ｎｏｎ−ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｍｏ
ｄａｌ ｍｏｍｅｎｔ ｅｓｔｉｍａｔｅｓ）が使用される。各々のモードは基
本通信信号および干渉成分を含む受信信号における単一の成分に対応する。モー
ダルモーメント推定は算術的推定を使用する場合に生じ得るジャマーが引き起こ
す電力バイアスを避ける。モーダルモーメント推定はまた多モードスペクトルが
正確に記述されかつ最終的に抑圧できるようにする。モーダルモード推定はまた
広いダイナミックレンジの変動に耐えられる。

【００６０】 図１７は、部分帯域ノイズジャマーによって汚染されたデータ信号に対する典
型的なモーダルモーメント推定を示すプロットまたはグラフである。該プロット
のｘ軸は受信信号のスペクトル振幅を表わす。該プロットのｙ軸は受信信号が特
定の振幅を達成した周波数を表わす。すなわち、ｙ軸は特定の振幅範囲内にある
入力データのサンプルの数に関連する。したがって、該プロットは前記信号の周
波数領域表現に対する振幅分布を表わす。図１７に示されるように、前記プロッ
トから２つのモードが明らかである。第１のモードは基本的なデータ信号（すな
わち、送信機からの所望の情報）に対応する。第２のモードは部分帯域ノイズジ
ャマーに対応する。本発明の一実施形態によれば、これら２つのモードはモーダ
ル推定μおよびσを使用して記述され、この場合μは平均振幅でありかつσは該
モードの振幅標準偏差である。前記プロットから第１のモードに対する制限点を
記述するため適応限界αも決定できる。本発明の好ましい実施形態では、前記基
本データ信号に対する適応限界αはｋσ＋μに等しく、この場合ｋは定数である
。

【００６１】 図１８は受信信号から前記モーダルモーメント推定を導出するためのプロセス
を示すフローチャートである。まず信号がチャネルから受信される（ステップ１
３０）。受信信号は、ＦＦＴのような、周波数変換または周波数トランスフォー
メイションを使用して周波数領域の表現に変換される（ステップ１３２）。次に
周波数変換された信号の大きさが計算され（ステップ１３４）かつモーダルエン
ベロープ（ｍｏｄａｌ ｅｎｖｅｌｏｐｅ）が展開される（ステップ１３６）。
該モーダルエンベロープは次にろ波され（ステップ１３８）かつ該エンベロープ
内のモードの検出の助けとするためにデリバティブまたは導関数が求められる（
ステップ１４０）。例えば、該デリバティブはモーダルエンベロープのピークに
おいてはゼロに等しくなるであろう。いったんモードが識別されると、各モード
の平均振幅μが位置決めされる（ステップ１４２）。次に標準偏差σが各々のモ
ードに対して測定される（ステップ１４４）。各々のモードに対してモーダルモ
ーメント推定が計算されると、適応限界αが計算される（ステップ１４６および
１４８）。次にモーダル推定が干渉抑圧において使用するために記憶される（ス
テップ１５０）。

【００６２】 上で述べたように、本発明の一実施形態では、前記適応限界αは（１）基本デ
ータ信号μ_１の平均振幅、および（２）定数ｋおよび基本データ信号の振幅標準
偏差σ_１の積、の合計として計算される。本発明の一実施形態では、前記定数ｋ
は、存在する干渉の種別のような、種々の要因に基づき変更することができる。
例えば、前記定数ｋは最適に近いビットエラー率性能を得るために相対的なジャ
マー信号強度の推定および帯域幅に基づき変更することができる。

【００６３】 干渉抑圧方法を説明する前に、ＦＨおよび処理利得適応の拡張された説明を行
なう。図１９は周波数ホッピングにおいて使用するための数多くの帯域ＷｓＮを
示すスペクトル図である。４つの帯域またはバンドのみが示されているが、Ｎは
用途に応じて事実上任意の数とすることが可能なことを理解すべきである。該帯
域ＷｓＮは全て通信システムの帯域Ｗｔ内に生じる。図示のごとく、各々の帯域
ＷｓＮは干渉信号を含む。すなわち、帯域Ｗｓ１は周波数選択フェード（ｆｒｅ
ｑｕｅｎｃｙ ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ ｆａｄｅ）１１０を含み、帯域Ｗｓ２は部
分帯域ノイズジャマー１１２を含み、帯域Ｗｓ３はマルチトーンジャマー１１４
を含み、そして帯域Ｗｓ４はボーデッド干渉１１６を含む。前に述べたように、
周波数ホッピング適応モジュール３４は通常動作の間に所定のホッピングシーケ
ンスを順次通り、この場合システム１０の動作周波数は帯域ＷｓＮの間で交替す
る。本発明の一態様によれば、特定の帯域は該帯域内の干渉内容に基づき周波数
ホッピングのローテイションから除去できる。例えば、システム１０は比較的強
力なノイズジャマー１１２の存在のため、帯域Ｗｓ２において有効な通信が行な
われ得ないことを判定することができ、かつＷｓ２を周波数ホッピングのシーケ
ンスから除去することができる。

【００６４】 図２０は周波数ホッピングのマスキングを行なうための１つの方法を示すフロ
ーチャートである。始めに、送信機１４はホッピングシーケンスにおける次の周
波数帯域へと飛びまたはホッピングする（ステップ１５２）。送信機１４は次に
信号をその新しい周波数帯域内のチャネル１６へと送信する（ステップ１５４）
。例えば、送信機１４は図１９に示される帯域Ｗｓ２内でスペクトル拡散信号を
送信することができる。該信号はチャネル１６から受信機１８によって受信され
かつ処理されて干渉分類を決定する（ステップ１５６）。次に識別された各々の
モードに対してモーダル推定μおよびσが決定される（ステップ１５８）。次に
該モーダル推定を使用して識別されたモードの各々に対して干渉電力および干渉
帯域幅に対する推定値（ｅｓｔｉｍａｔｅｓ）が決定される（ステップ１６０お
よび１６２）。次に、信号が分類される（ステップ１６３）。干渉抑圧なしに受
信信号を復調しかつデコードすることによって達成されるビットエラー率の推定
値が前記推定された電力および帯域幅情報および前記分類情報を使用して計算さ
れる（ステップ１６４）。この推定されたビットエラー率は次に最大許容ビット
エラー率ＢＥＲ_ｍａｘと比較される（ステップ１６６）。もし前記ＢＥＲが最大
許容ビットエラー率を超えなければ、システム１０は次の周波数帯域へとホッピ
ングしかつ処理は反復される。もし前記ＢＥＲが最大許容ＢＥＲを超えれば、現
ホップ帯域ＷｓＮはホップシーケンスからマスクされ、それによってそれがもは
や周波数ホッピング適応モジュール３４によって（干渉条件が変化するまで）使
用されず（ステップ１７０）、かつシステム１０は次に次の周波数帯域へとホッ
プする。

【００６５】 図２０のフローチャートにおいて概略が示された手順はまた処理利得適応のた
めに使用できる。すなわち、ステップ１７０においてホップシーケンスを変える
代わりに、処理利得適応モジュール３６によって決定される処理利得パラメータ
は前記識別された干渉信号に基づき変えることができる。一般に、識別された干
渉の影響を最小にするため新しい処理利得パラメータが選択されることになる。
周波数ホッピング適応または処理利得適応のいずれを使用するかの決定は妨害分
類ユニット７４およびジャマーパラメータ抽出ユニット７６によって識別された
干渉の種別または分類、スペクトル位置、およびレベル、そしてシステム１０の
所望の性能目標に依存することになる。例えば、周波数ホッピング適応および処
理利得適応の双方が行なわれる状況が存在し得る。

【００６６】 好ましい実施形態では、上で述べたＦＨ／処理利得適応手順は受信信号がチャ
ネル１６から受信される度毎に行なわれる。あるいは、すぐ後に説明するように
、前記手順は選択された干渉抑圧方法が所望の結果を達成しない場合にのみ行な
われる。そのような実施形態においては、干渉モジュールは所定の性能目標（所
定のＢＥＲのような）が達成されない場合にＦＨ／処理利得適応モジュールをア
クセスする。本発明の干渉抑圧方法につき説明を行なう。

【００６７】 ＜逆ホワイト化機能（ＩＮＶＥＲＳＥ ＷＨＩＴＥＮＩＮＧ ＦＵＮＣＴＩＯＮ
）＞ 逆ホワイト化機能抑圧方法はダイレクトシーケンススペクトル拡散データ送信
が一般に帯域制限されたホワイトノイズのものと同様のスペクトルを有するとい
う事実を利用する。この事実に基づき、チャネルにおける動揺（ｐｅｒｔｕｒｂ
ａｔｉｏｎｓ）はこのホワイトノイズモデルから前記チャネルのスペクトル特性
を色づけしまたはひずませるよう作用する。逆ホワイト化機能または関数はホワ
イトノイズモデルからこのひずみを除去する。図２１は本発明の一実施形態にお
ける逆ホワイト化機能の動作を示すフローチャートである。信号が始めにチャネ
ル１６から受信される（ステップ１７４）。受信信号内の全ての干渉信号のスペ
クトルエンベロープの推定が次に取得される（ステップ１７６）。基礎をなす位
相情報が乱されないことを保証するため、オールポールの（ａｌｌ−ｐｏｌｅ）
スペクトルエンベロープの推定が要求される。本発明の一実施形態においては、
以下のオールポールのスペクトルモデルが実施される。

【数１５】 ｎ Ｈ（Ｚ）＝１／（１＋Σ ａ_ｋｚ^−ｋ） ｋ＝１ この場合、ａ_ｋはｎ次のモデルに対する予測係数を表わす。該予測係数は、例え
ば、古典的な自己相関およびダービン再帰（ｄｕｒｂｉｎ ｒｅｃｕｒｓｉｏｎ
）を使用して適応プロセッサにより得られる周期的な状態推定を示すことができ
る。

【００６８】 スペクトルエンベロープが推定または評価された後に、受信信号はスペクトル
エンベロープの逆数を使用して逆ろ波され（ｉｎｖｅｒｓｅ ｆｉｌｔｅｒｅｄ
）干渉成分を除去する（ステップ１７８）。本発明の一実施形態では、前記逆ホ
ワイト化フィルタは次の式で表わされる。

【数１６】 Ｎ ｙ（ｎ）＝ｘ（ｎ）＋Σ ａ（ｋ）ｘ（ｎ−ｋ） ｋ＝１ ホワイト化の後に、前記ホワイト化されたスペクトルはＣＣＭ ４８に伝達され
て前に述べたように逆拡散（ｄｅｓｐｒｅａｄｉｎｇ）および復調を開始する（
ステップ１８０）。次に、前記逆ホワイト化手順が次の受信信号に対して反復さ
れる。

【００６９】 もし前記ホワイト化されたスペクトルを有する信号が以前として相対的に高い
ＢＥＲを有する結果となれば、システムはＦＨまたは処理利得適応を行なうこと
を望むかもしれない。この点に関して、以下のステップを行なうこともできる。
時間領域残留または残余信号および受信信号を使用して、干渉電力推定または評
価が計算される（ステップ１８４）。前記電力推定および干渉分類が使用されて
達成されるＢＥＲを推定する（ステップ１８６）。もし推定されたＢＥＲが最大
ＢＥＲを超えれば、上に述べたように周波数ホップ適応または処理利得適応を行
なうことができる（ステップ１８８）。ＢＥＲ推定もまた図２０のモーダルまた
は様相手法を使用して計算できる。

【００７０】 別の実施形態では、前記逆ホワイト化手法は周波数領域において適用される。
前記干渉信号はモーダル推定およびその後のノイズフロア特徴づけを使用して位
置決めされる。干渉信号の位置決め、該信号の帯域幅、該信号の分類はそのよう
なエンベロープの先験的ファミリから得られる逆フィルタエンベロープを適用す
るために使用される。図２２はＰＳＫ部分帯域ジャマー１２２によって汚染され
たスペクトル拡散データ信号１２０のスペクトルを示すスペクトル図である。本
発明によれば、ＰＳＫジャマー１２２のスペクトルエンベロープの推定が行なわ
れかつ逆整合フィルタ推定が導出される（図示せず）。図２２に示されるように
、ジャマー１２２の帯域幅（ＢＷ）および中心周波数（ｆ０）が推定され、かつ
逆ｓｉｎ（ｘ）／ｘ整合フィルタ応答（図示せず）が発生される。前記受信信号
が前記逆整合フィルタに加えられてシステムスループットの低下なしにホワイト
化された出力スペクトルを得る。前記逆ホワイト化関数干渉抑圧方法は、トーン
、通信信号、およびジャマーを含む、広い範囲の狭帯域および部分帯域干渉種別
を抑圧するために使用できる。さらに、前記逆ホワイト化関数または機能方法は
高い干渉電力レベル対信号電力レベル比においてビットエラー率の性能を改善す
ることができる。前記逆ホワイト化機能または関数方法はまた受信信号から周波
数選択性フェーディングの不利な影響を除去するために使用できる。

【００７１】 ＜適応逆重み（ＡＤＡＰＴＩＶＥ ＩＮＶＥＲＳＥ ＷＥＩＧＨＴ）＞ 前記適応逆重み干渉抑圧方法においては、モーダルモーメント推定が使用され
て適応モーダル限界αを超える全てのスペクトルアウトライアを選択的に標的に
するために使用される。前に述べたように、前記適応モーダル限界はμ＋ｋσと
して計算できる。この限界を超える信号のみがアンチジャム（ａｎｔｉ−ｊａｍ
）抑圧によって影響される。例えば、図１７を参照すると、グラフ上の適応限界
αの右側のポイントのみが干渉抑圧方法によって影響を受ける。逆重み（ｉｎｖ
ｅｒｓｅ ｗｅｉｇｈｔ）ωがこれらのサンプルの各々に適用され該重みは、一
実施形態では、αからの観察された偏移に反比例する（すなわち、ｍａｇ（サン
プル）−αに反比例する）。本発明の一実施形態では、前記重みωは次の式で決
定される。

【数１７】 ω＝α／［α＋（δ−α）^ｍ］ この場合、ｍは整数である。

【００７２】 前記適応逆重み方法はまた各々のスペクトルのアウトライアサンプルを囲む近
接サンプルに適用でき、それによってさらに干渉エンベロープの減衰を高めるこ
とによって性能を改善することができる。すなわち、逆重みを適応限界αを超え
る各サンプルの両側における＋／−ｎサンプルに適用することができる。前記適
応逆重み干渉抑圧方法は、意図的な敵意のあるジャマー、およびボーデッドおよ
びノンボーデッド干渉または妨害を含む、多数の異なる干渉種別を含む信号に対
してＢＥＲを低減するのに有効である。また、前記適応逆重み方法は非常に高い
ジャマー電力対信号電力比において有効である。

【００７３】 図２３は、前記適応逆重み干渉抑圧方法の動作を示すフローチャートである。
始めに、受信機１８においてチャネル１６から信号が受信される（ステップ１９
４）。該信号は周波数変換されて周波数領域表現を達成し、かつ各々の識別され
たモードに対してモーダル推定μ，σが計算される（ステップ１９６）。次に、
基本データ信号のモーダル推定を使用して適応限界αが計算される（ステップ１
９８）。前記周波数領域情報からのサンプルの各々は次に前記適応限界αと比較
される（ステップ２００）。もしあるスペクトルサンプルの振幅が前記適応限界
より大きければ、逆重みフィルタが前に述べたようにそのサンプルに対して（お
よび、任意選択的には近接サンプルに対して）適応される（ステップ２０２およ
び２０４）。全てのサンプルが処理された時、ろ波された信号は逆拡散および復
調を開始するためにＣＣＭ ４８に伝達される（ステップ２０６および２０８）
。処理は次に次の受信信号に対して開始される。

【００７４】 ＦＨまたは処理利得適応のいずれを行なうべきかを決定するため、受信信号お
よび適応制限されたデータを使用して干渉電力が推定される（ステップ２１２）
。ＢＥＲが推定され（ステップ２１４）かつ、もし該ＢＥＲが最大値より大きけ
れば、周波数ホッピングまたは処理利得適応が行なわれる（ステップ２１６）。

【００７５】 上記適応逆重み干渉抑圧方法を使用すれば、スループットを犠牲にすることな
く改善された信号忠実度が得られる。一般に、干渉または妨害は基礎をなすスペ
クトル拡散データの大きなひずみなしに抑圧される。

【００７６】 ＜適応摘出（ＡＤＡＰＴＩＶＥ ＥＸＣＩＳＩＯＮ）＞ 適応摘出または削除方法においては、干渉信号成分を位置決めしかつ特徴づけ
るために前記モーダルモーメント推定が使用される。ジャマー信号帯域幅の推定
が次に使用されて、干渉および信号の双方を含む、受信信号から信号スペクトル
の一部を摘出する（すなわち、削除または除去する）。適応逆重み方法と異なり
、適応摘出方法はスペクトル拡散信号スペクトルの一部を適応限界αより下から
除去する。その結果、適応摘出方法は前記適応逆重み方法が可能なビットエラー
率の低減を達成しない。しかしながら、適応摘出方法は適応逆重み方法よりも実
施するのがより簡単である。

【００７７】 一実施形態においては、理想的なノッチフィルタ（ｎｏｔｃｈ ｆｉｌｔｅｒ
）をモデル化するフィルタ応答が使用されて干渉信号（単数または複数）によっ
て占有されるスペクトルの部分を除去する。シヌソイダルロールオフ関数（ｓｉ
ｎｕｓｏｉｄａｌ ｒｏｌｌｏｆｆ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）のような、他のフィ
ルタ構造を代わりに使用して鋭いスペクトルエッジにより引き起こされる逆周波
数変換の間の悪影響を最小にすることができる。他の方法と同様に、適応摘出方
法は帯域幅を犠牲にすることなく信号の忠実度を改善する。

【００７８】 図２４は、適応摘出干渉抑圧方法の一実施形態を示すフローチャートである。
まず信号がチャネル１６から受信され（ステップ２２０）、かつ該信号が様相ま
たはモーダル推定μ，σを計算するために処理される（ステップ２２２）。次に
基礎データ信号に対するモーダル推定を使用して適応限界αが計算される（ステ
ップ２２４）。次に、周波数領域信号サンプルが各々前記適応限界αと比較され
る（ステップ２２５）。もしあるサンプルの振幅がαより大きければ、該サンプ
ルに対しノッチ様フィルタ（ｎｏｔｃｈ ｌｉｋｅ ｆｉｌｔｅｒ）応答が適用
される（ステップ２２６および２２８）。いったん全ての周波数領域サンプルが
処理されると、周波数領域情報はデータの逆拡散および復調を開始するためにＣ
ＣＭ ４８に伝達される（ステップ２３０および２３２）。他の方法と同様に、
周波数ホップまたは処理利得適応のいずれが行なわれるべきかを決定するために
処理が行なわれる（ステップ２３４〜２４０）。

【００７９】 前に述べたように、上記干渉抑圧方法の各々は目標または標的（ｔａｒｇｅｔ
ｅｄ）干渉抑圧ユニット７８において実施することができる。さらに、従来技術
の方法のような、他の干渉抑圧方法を前記目標干渉抑圧ユニット７８において実
施することができる。ユニット７８は妨害分類ユニット７４およびジャマーパラ
メータ抽出ユニット７６において検出された干渉の種別（単数または複数）に基
づきどの方法を使用すべきかを決定することになる。本発明に従って抑圧方法を
段階的に行なう（ｃａｓｃａｄｅ）ことも可能なことが理解されるべきである。
すなわち、目標干渉抑圧ユニット７８においてもしそれが干渉を軽減する最善の
方法であることが判定されれば２つまたはそれ以上の抑圧方法を行なうことがで
きる。図２５はそのような段階的に行なわれる干渉抑圧手順の１つを示すフロー
チャートである。信号が受信機１８においてチャネル１６から受信される（ステ
ップ２４０）。適応逆重み方法が受信信号に適用されて前記信号から１つの種別
の検出された干渉を除去する（ステップ２４２）。次に逆ホワイト化機能が前記
受信信号に適用されて信号から他の種別の干渉または妨害を除去する（ステップ
２４４）。段階的に行なわれる処理が完了した後、回復された（ｒｅｓｔｏｒｅ
ｄ）信号は逆拡散および復調を開始するためＣＣＭ ４８に伝達される（ステッ
プ２４６）。次の受信信号の処理がそれから開始される。

【００８０】 図２６〜図２８は、段階的に行なわれるまたはカスケーデッド（ｃａｓｃａｄ
ｅｄ）抑圧手順を示すスペクトル図である。図２６は周波数領域表現に変換され
た後の受信信号を表わしている。図示のこどく、該受信信号は狭帯域ジャマー２
５０および周波数選択フェーディング２５２の双方を含んでいる。適応逆重み付
けが始めに適用されて狭帯域ジャマー２５０を除去しかつ図２７のスペクトルが
結果として得られる。次に逆ホワイト化機能が前記信号に適用されて周波数選択
フェーディング２５２を除去し、かつ図２８のスペクトルが結果として得られる
。本発明に従って事実上任意の組み合わせの干渉抑圧方法を目標干渉抑圧ユニッ
ト７８において実施することができる。

【００８１】 本発明の原理は、商業的なページング、商業的なセルラおよびＰＣＳ、スペク
トル拡散無線ＬＡＮ、衛星アップリンク／クロスリンク／ダウンリンク、小ユニ
ットオペレーション（ｓｍａｌｌ ｕｎｉｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ）、デジタ
ル戦場システム、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、その他のような、広い範囲の
用途において使用できる。一実施形態では、本発明は移動通信システムにおける
全２重、手持型通信装置において実施される。他の実施形態では、本発明は同時
通信の再使用を可能にするため現存する商業的／軍用狭帯域システムにオーバレ
イ方式で実施されまたは重ねられる（ｏｖｅｒｌａｉｄ）スペクトル拡散ＰＣＳ
システムにおいて使用される。さらに他の実施形態では、本発明は現存する商業
用／軍用狭帯域システムに重ねられるスペクトル拡散デジタルページングシステ
ムにおいて使用される。他の応用も可能である。

【００８２】 本発明の干渉抑圧器３１６は干渉分類器３１４なしに使用できることが理解さ
れるべきである。すなわち、干渉抑圧器３１６内で前記干渉抑圧方法の内のどれ
を使用して抑圧を行なうべきかを決定するために正確な干渉種別以外の基準を使
用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施形態に係わる通信システムを示す高レベルブロック図である。

【図２】 本発明の他の態様に係わる通信システムを示すブロック図である。

【図３】 図２の妨害分類ユニット７４内の要素を示すブロック図である。

【図４】 入り通信信号干渉と時間との関係を示す結合時間周波数（ＪＴＦ）特徴面図で
ある。

【図５】 ５つのＦＳＫ干渉信号に対する特徴面変換図の断面を示すグラフである。

【図６】 本発明の一実施形態に係わる変換マスク方法を示すフローチャートである。

【図７】 本発明の一実施形態に係わる予備分類ろ波を行なうための方法を示すグラフで
ある。

【図８】 本発明の一実施形態に係わる予備分類ろ波を行なうための方法を示すグラフで
ある。

【図９】 本発明の一実施形態に係わる予備分類ろ波を行なうための方法を示すグラフで
ある。

【図１０】 本発明の一実施形態に係わる予備分類ろ波を行なうための方法を示すグラフで
ある。

【図１１】 本発明の一実施形態に係わる予備分類ろ波を行なうための方法を示すグラフで
ある。

【図１２】 位相領域ろ波を使用する有利な効果を示す特徴面信号変換の断面を示すグラフ
である。

【図１３】 位相領域ろ波を使用する有利な効果を示す特徴面信号変換の断面を示すグラフ
である。

【図１４】 本発明の一実施形態に係わる２進位相シフトキーイング（ＢＰＳＫ）信号に対
するボーレートを決定するための方法を示すスペクトル図である。

【図１５】 本発明の一実施形態に係わる周波数シフトキーイング（ＦＳＫ）信号に対する
ボーレートを決定するために使用される交互のクロネッカーのデルタのリニアア
レイを示すグラフである。

【図１６】 本発明の一実施形態に係わるＦＳＫ信号に対するボーレートを決定するための
方法を示すスペクトル図である。

【図１７】 本発明の一実施形態に係わる部分帯域ノイズジャマーによって汚染されたデー
タ信号に対するモーダルモーメント推定を示すグラフである。

【図１８】 本発明の一実施形態に係わるモーダルモーメント推定を導出するためのプロセ
スを示すフローチャートである。

【図１９】 本発明の一実施形態に係わる周波数ホッピングにおいて使用するための数多く
の帯域ＷｓＮを示すスペクトル図である。

【図２０】 本発明の一実施形態に係わる周波数ホップマスキングを行なうための方法を示
すフローチャートである。

【図２１】 本発明の一実施形態に係わる逆ホワイト化機能の動作を示すフローチャートで
ある。

【図２２】 ＰＳＫ部分帯域ジャマー１２２によって汚染されたスペクトル拡散データ信号
のスペクトルを示すスペクトル図である。

【図２３】 本発明の一実施形態に係わる適応逆重み干渉抑圧方法の動作を示すフローチャ
ートである。

【図２４】 本発明の一実施形態に係わる適応摘出干渉抑圧方法の動作を示すフローチャー
トである。

【図２５】 本発明の一実施形態に係わるカスケーデッド干渉抑圧手順を示すフローチャー
トである。

【図２６】 本発明の一実施形態に係わるカスケーデッド抑圧手順を示すスペクトル図であ
る。

【図２７】 本発明の一実施形態に係わるカスケーデッド抑圧手順を示すスペクトル図であ
る。

【図２８】 本発明の一実施形態に係わるカスケーデッド抑圧手順を示すスペクトル図であ
る。

【符号の説明】

３００ 通信システム ３０２ 送信機 ３０４ 受信機 ３０６ チャネル ３０８ データソース ３１０ データシンク ３１２ 変調／符号化ユニット ３１４ 干渉分類器 ３０６ 干渉抑圧器 ３１８ 復調／デコードユニット

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 クリーダー・ジョン・エリック アメリカ合衆国 アリゾナ州 85251 ス コッツデイル イースト・ターニー・アベ ニュー8501 Ｆターム(参考） 5K022 EE04 EE35 5K052 AA01 BB01 CC00 DD04 EE04 FF32 FF33 GG20 GG48

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定の周波数帯域で動作する通信システムにおいて使用する
   ための受信機ユニットであって、 通信チャネルから信号を受信するための信号感知器、 前記信号内の干渉成分を分類するための干渉分類器であって、該干渉分類器は
   複数の干渉種別に従って前記干渉成分を分類するもの、そして 前記干渉種別に基づき前記信号における前記干渉成分を抑圧するための干渉抑
   圧器、 を具備することを特徴とする受信機ユニット。
2. 【請求項２】 前記干渉抑圧器は、 前記信号における干渉を抑圧する上で使用するための複数の干渉抑圧モジュー
   ルであって、該複数の干渉抑圧モジュールは各々所定の干渉種別と共に使用する
   ために最適化されているもの、そして 干渉種別に基づき前記干渉抑圧モジュールの内の少なくとも１つを選択するた
   めの手段、 を具備することを特徴とする請求項１に記載の受信機ユニット。
3. 【請求項３】 前記干渉分類器は前記干渉成分に対する少なくとも１つの特
   徴パラメータ変換を決定するための手段を含み、前記少なくとも１つの特徴パラ
   メータ変換を決定するための手段は入力同相信号サンプルｘ（ｉ）および直角位
   相信号サンプルｙ（ｉ）を受けかつ該サンプルを次の変換式、 【数１９】 ｐｘ（ｊ）＝ｙ（ｉ＋＿）［ｙ（ｉ）−ｘ（ｉ）］ ＋ｘ（ｉ＋＿）［ｘ（ｉ）＋ｙ（ｉ）］ 【数２０】 ｐｙ（ｊ）＝ｘ（ｉ＋＿）［ｘ（ｉ）−ｙ（ｉ）］ ＋ｙ（ｉ＋＿）［ｙ（ｉ）＋ｘ（ｉ）］ に従って処理するための手段を含み、この場合ｐｘ（ｊ）およびｐｙ（ｊ）はそ
   れぞれ同相および直角位相変換であり、＿＝サンプルにおける遅延であり、ｉ＝
   １〜Ｎであり、かつｊ＝１〜Ｎ−＿であることを特徴とする請求項１に記載の受
   信機ユニット。
4. 【請求項４】 さらに、 前記通信システムの性能に関連する少なくとも１つの性能メトリックを決定す
   るための性能推定器および前記干渉抑圧器を微調整する上で使用するために前記
   少なくとも１つの性能メトリックを前記干渉抑圧器に伝達するためのフィードバ
   ック手段、 を具備することを特徴とする請求項１に記載の受信機ユニット。
5. 【請求項５】 通信システムにおいて受信信号の干渉成分を低減する方法で
   あって、 チャネルから信号を受信する段階、 前記信号における少なくとも１つの干渉成分を干渉種別に従って分類する段階
   、そして 前記信号内の前記干渉成分のレベルを低減するために前記信号に対して干渉抑
   圧を行なう段階であって、前記干渉抑圧を行なう段階は干渉種別に基づき複数の
   干渉抑圧方法から１つの干渉抑圧方法を選択する段階を含む前記段階、 を具備することを特徴とする干渉成分を低減する方法。
6. 【請求項６】 前記複数の干渉抑圧方法は以下の段階、 前記信号の周波数領域表現を得る段階、 前記周波数領域表現に関して前記干渉成分の周波数位置を決定する段階、
   そして 前記干渉成分の前記周波数位置に基づき前記信号の前記周波数領域表現の
   一部を除去する段階、 を含む適応摘出方法を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 【請求項７】 前記複数の干渉抑圧方法は以下の段階、 前記信号の周波数領域表現を得る段階、 ある限界値を超える前記周波数領域表現の部分を決定する段階、そして 逆重み付け関数を使用して前記部分の振幅を低減する段階、 を含む逆重み方法を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
8. 【請求項８】 前記複数の干渉抑圧方法は以下の段階、 前記信号の周波数領域表現を得る段階、 前記周波数領域表現を使用して前記干渉成分のスペクトルエンベロープを
   決定する段階、 前記スペクトルエンベロープを使用して逆エンベロープ関数を発生する段
   階、そして 前記逆エンベロープ関数を前記信号の前記周波数領域表現に適用して前記
   信号の前記干渉成分を低減する段階、 を含む逆ホワイト化方法を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
9. 【請求項９】 ハイブリッド干渉軽減を有する通信システムであって、 チャネルから信号を受信するための手段、 干渉種別に従って前記信号内の少なくとも１つの干渉成分を分類するための手
   段、 前記少なくとも１つの成分の干渉種別に基づき前記信号内の前記少なくとも１
   つの干渉成分を抑圧するための手段、そして 適応手段であって、 前記分類のための手段に応答して周波数ホッピングシーケンスを更新する
   ことにより周波数ホッピング適応を行なうための手段、そして 前記分類のための手段に応答して送信信号の処理利得を更新することによ
   って処理利得適応を行なうための手段、 の内の少なくとも１つを含む前記適応手段、 を具備することを特徴とする通信システム。
10. 【請求項１０】 前記適応手段は前記抑圧するための手段の出力信号が所定
    の性能目標を達成しない場合に動作可能にされることを特徴とする請求項９に記
    載の通信システム。