JP2005528039A

JP2005528039A - 等化用遅延時間推定

Info

Publication number: JP2005528039A
Application number: JP2004507213A
Authority: JP
Inventors: ファビアンリス; ハイムプリモ; ジョシュアカブロツスキー
Original assignee: アナログデバイスズインコーポレイテッド
Priority date: 2002-05-23
Filing date: 2003-05-23
Publication date: 2005-09-15
Anticipated expiration: 2023-05-23
Also published as: EP1506650A1; US7251299B2; EP1506650B1; US20040037432A1; CN1656757A; ATE480080T1; JP4410098B2; AU2003247408A1; DE60333994D1; WO2003101058A1; CN100571225C

Abstract

離散時間処理による遅延時間推定システムであって、第１の信号と第２の信号との相互相関を求めその結果を示す相互相関出力信号群を提供する相互相関器と、この相互相関出力信号群を受け取りラグ平滑出力信号群を提供するラグスムーサと、ラグ平滑出力信号群に対応した一組の信号群から所定個数の信号値を選択することにより第１及び第２の信号に係る遅延時間推定値を算出する選択ロジックとを、備える。

Description

本願は、２００２年５月２３日に提出された「遅延時間推定器」(Time Delay Estimator)と題する米国暫定出願第６０／３８２７１７号に基づく優先権主張を伴う出願であり、この参照を以てその開示内容を本願に繰り入れることとする。

本発明は、ディジタル通信を初めとする通信分野に関し、特に通信回線を介して伝送された信号における遅延時間の計算乃至推定に関する。

公知の如く、電話システムのように回線長が長い通信システムや、ディジタルセルラーシステムのように処理遅延が大きいシステムにおいては、エコーというやっかいな問題が生じる。エコーの発生原因としては、一つには四線二線ハイブリッド回路若しくは二線四線ハイブリッド回路における電気的な漏出、特に当該ハイブリッド回路におけるローカルループ線対平衡網間のインピーダンス不整合による反射が、知られている。この種のエコーを抑圧低減する手段としては、通常、通信システム内に１個又は複数個のエコーキャンセラを設けるという手段が用いられている。

図１に、少なくとも２個の加入者１２、１４間を接続する通信システム１０を示す。図示の如く、第１の加入者１２は二線ライン１６を介して通信システム１０に接続されており、更にこの二線ライン１６はハイブリッド回路１８によって四線ライン２０、２２に接続されている。第１の加入者１２からの信号は、第１の四線ライン２０からハイブリッド回路２４及び二線ライン２６を介して第２の加入者１４に届けられる。同様に、第２の加入者１４からの信号は二線ライン２６、第２のハイブリッド回路２４及び第２の四線ライン２２を介して第１の加入者１２に届けられる。これらハイブリッド回路１８、２４は、エコーキャンセラ３０、３２と共に例えば電話会社の集中局に設置されており、エコーキャンセラ３０、３２は、ハイブリッド回路１８、２４に関わるエコー信号、即ちインピーダンス不整合によるエコーを減衰させる。

通常、エコーキャンセラ３０、３２は、エコー推定を行いその結果をリターン信号から差し引く適応型離散時間フィルタを含む構成となっている。このフィルタを用いるに当たっては、エコー信号推定値とリターン信号値との差を求め、その結果として得られる差信号の値が０又は最小値となるよう適応型制御アルゴリズムを用いてタップ荷重を調整する。

ここに、エコー信号のテールは１２８ｍｓにものぼる長時間に亘って持続するため、エコーキャンセラに対しては従来からこの長いテールに対処することが求められていた。しかしながら、従来技術によってこの長いテールに対処するにはタップ数を１０２４もの多数にしなければならず、これはフィルタによる処理が複雑化する原因となっていた。即ち、例えばプロセッサによってこの適応型フィルタを実現しようとすると、１０２４タップを実現する必要上、処理ステップ数が膨大となる。同様に、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)によってこの適応型フィルタを実現しようとすると、１０２４タップを実現する必要上、ゲート個数が膨大となる。

このように、エコーキャンセラ内にて使用可能な遅延時間推定器を提供すること、更には効率よく適応型フィルタ計算を行えるエコーキャンセラをこの遅延時間推定器を用いて実現することが、求められている。

米国特許第６０６７２９５号明細書米国特許第５７８７１１８号明細書

本発明の一実施形態に係るシステムは、離散時間処理により遅延時間推定を行うシステムであり、第１の信号と第２の信号との相互相関を求めその結果を示す相互相関出力信号群を提供する相互相関器と、この相互相関出力信号群を受け取りラグ平滑出力信号群を提供するラグスムーサと、ラグ平滑出力信号群に対応した一組の信号群から所定個数の信号値を選択することにより第１及び第２の信号に係る遅延時間推定値を算出する選択ロジックモジュールとを、備える。

本発明の他の目的、構成及び利点に関しては、本発明の好適な実施形態に関する以下の図面参照説明によって、更に明らかとなろう。

図２は、遅延時間推定器２００を示すブロック図である。この遅延時間推定器２００に対しては、ライン１９６から送信信号ｘ［ｋ］が、ライン１９８から受信信号ｙ［ｋ］が、それぞれ供給されている。通常、この送信信号ｘ［ｋ］が通信回線により伝送されると時間的な遅延が発生する。この遅延は、受信側における復号上の制約条件となることがありうる。

送信信号ｘ［ｋ］及びこれに対応する受信信号ｙ［ｋ］は、例えば８ｋＨｚでサンプルされた音声信号である。但し、いわゆる当業者であれば、本発明に係る遅延時間推定器２００の用例がこれに限られないこと、例えば各種通信システムやレーダシステム等における各種の信号に本発明を適用できることを、理解できるであろう。

ここでは、遅延時間推定器２００が受け取る送信信号ｘ［ｋ］及びこれに対応する受信信号ｙ［ｋ］がサンプルレート＝８ｋＨｚの音声信号であるとする。音声信号では、そのエネルギの多くが音声帯域の下半領域に集まっている。従って、入力段階でそれらの信号を４ｋＨｚにダウンコンバートしてもかまわない（即ち間引きファクタ＝２で間引いても特に問題はない）。この間引きを実行するため、遅延時間推定器２００は、信号ｘ［ｋ］を取り込む第１のデシメータ２０７及び信号ｙ［ｋ］を取り込む第２のデシメータ２０８を備えている。これらデシメータ２０７、２０８は、それぞれ取り込んだ信号を間引きファクタ＝２にてダウンコンバートする。デシメータ２０７、２０８における間引きファクタが２であるため、デシメータ２０７、２０８それぞれに入力されるデータの１ブロックが例えば１０２４サンプルであるなら、デシメータ２０７、２０８それぞれから出力される間引き後の信号中のサンプル数は図示の如く１ブロック当たり５１２サンプルとなる。なお、本発明を実施するに際し、２以外の間引きファクタを使用することもできるし、そのブロック当たりサンプル数が上掲の例とは異なる信号ｘ［ｋ］及びｙ［ｋ］を入力することもできる。

デシメータ２０７によって得られる第１間引き出力信号はライン２１０上に、またデシメータ２０８によって得られる第２間引き出力信号はライン２１２上に、それぞれ出力され、いずれも相互相関器２０２に入力される。これらデシメータ出力信号に対しては、相互相関器２０２にて（相互相関の他に）平均化等の数学的操作をも施すようにしてもよい。相互相関器２０２からライン２１４上に出力される信号中のピーク値（その値が大きな方から例えば４個の信号値のこと。後述）等は、離散信号ｘ［ｋ］と離散信号ｙ［ｋ］との間の遅延時間を表している。但し、音声信号は非静的であるから、従来技術においてそうであったように、相互相関処理結果のみから遅延時間を決定するのは難しい。以下に述べるように、本発明に係る遅延時間推定器２００は、非静的な離散信号について遅延時間を決定する能力を有している。

図３は、相互相関器２０２からの出力信号を簡略化してプロットしたものである。本実施形態における相互相関処理は、例えばサンプルバイサンプルベースで行われる。サンプルバイサンプルベースの相互相関処理は、次の式

によって表すことができる。この式中、ｎはサンプルインデクス値、λは忘却ファクタ値、τはラグインデクス値である。サンプルインデクス値ｎは、各デシメータ出力信号におけるデータ値の個数（本実施形態の場合５１２）により定まる数値である。即ち、本実施形態の場合、図２中のライン２１０、２１２それぞれにより伝送されるデシメータ出力信号に係るデータが各５１２値であるため、ｎ＝５１２となる。

また、相互相関処理をブロックバイブロックベース（ブロック＝ある時間長に亘って信号群をとらえたまとまり）で行うこともできる。相互相関器２０２をブロックバイブロックベースで実現した場合、相互相関器２０２により実行される処理は次の式

で表せる処理となる。この式中、ｋはブロックインデクス値、Ｂはブロック長、λは忘却ファクタ値、τはラグインデクス値である。ブロック長Ｂは例えば５ｍｓである。この式により相互相関処理を実行すれば、二種類の信号ｘ［ｋ］及びｙ［ｋ］についての分析に空間的広がりを持たせることができる。また、その入力値を平均化する機能を相互相関器２０２に持たせた場合は、次の再帰計算式

が先の式ＥＱ．２と等価となるから、この再帰計算式を用いブロックバイブロックベースで相互相関を求めることができる。

相互相関によって得られる出力信号の平均値は、正にも負にもなりうる性格のものである。同時に、この出力信号には、信号ｘ［ｋ］及びｙ［ｋ］に顕現している時間遅延も影響している。しかし、この出力信号は非静的な特性を有する音声信号から得られた相互相関出力であるから、入力信号に現れている遅延時間の影響を、それとして正確に表すものにはなっていない。従って、遅延時間推定値を算出するには後段の回路乃至機能処理による更なる解析が必要となる。

再び図２を参照するに、相互相関器２０２からの出力信号はラグスムーサ２０４に入力されている。このラグスムーサ２０４はデータをブロック単位で取り扱い、相互相関器出力信号に平滑化処理を施す。この平滑化処理はラグ軸に沿って行われる処理であるため、ラグ平滑と呼ばれる。具体的には、ラグスムーサ２０４は、ラグ軸に沿った窓を相互相関器出力信号シーケンスに沿いスライドさせるスライディング窓計算を行うことによって、相互相関器出力信号を平均化する。このアプローチ即ちフィルタリングアプローチを用いる利点の一つは、相互相関器出力におけるデータ値の個数（図２の例ではｎ＝５１２）に対して、ラグスムーサ出力（ラグ平滑出力）におけるデータ値の個数を３２個と少なくすることができることである。データ値の個数を減らせるのは、本実施形態のラグスムーサ２０４にて例えば約２４データ分のサイズを有する窓をラグ毎に当該窓サイズずつずらして入力データに適用し、各ラグ平滑出力シーケンスを生成しているからである。なお、あるラグに係るラグ平滑出力を得る際に用いたスライディング窓の広がりと、その隣の（或いは「次の」とも表現できる）ラグに係るラグ平滑出力を得る際に用いるスライディング窓の広がりは、所定のオーバラップサイズに応じて重複している。即ち、あるラグ平滑出力を得るのに用いる入力データ群と、その隣のラグに係るラグ平滑出力を得るのに用いる入力データ群とは、オーバラップサイズに応じて重複している（オーバラップ部分に属する同一のデータ群が複数のラグに亘って利用される）。また、ラグスムーサ２０４により計算されるのは相互相関器出力における平均パワーであるから、ラグスムーサ２０４の出力値は正の値になる。

図４に、ラグスムーサ２０４により実行される数値的解析を概念的に示す。ラグスムーサ２０４は、先にも述べたように、スライディング窓を用い相互相関器出力について平均パワーを計算する。図中、３０がスライディング窓であり、本実施形態におけるスライディング窓３０のサイズＬはデータ値にして２４個分である（但し本発明を実施するにあたり他のサイズＳの窓を用いることもできる）。図２に示すように相互相関器２０２から入力した５１２サンプルに対してサイズ＝２４の窓を用いた場合、オーバラップのサイズにもよるが、ラグスムーサ２０４から３２通りのデータ出力を得ることができる。

図４に示すように、ラグスムーサ２０４は、スライディング窓３０内にあるデータサンプル群の平均を求め、ラグ平滑出力信号３６として出力する。例えば、ラグスムーサ２０４は、スライディング窓３０内にあるデータサンプル群についてその平均（ラグ平滑出力）を求めた後スライディング窓３０を所定サイズ動かし、動かした後のスライディング窓３０内にあるデータサンプル群（その一部は先のデータサンプル群とオーバラップしている）の平均を求め、次の即ち隣のラグに係るラグ平滑出力信号３８として出力する。図中、先のラグに係るラグ平滑出力計算に用いられたデータ群とその隣の即ち次のラグに係るラグ平滑出力計算に用いられたデータ群とのオーバラップ部分を、オーバラップ領域４０として示してある。

ラグスムーサ２０４における出力計算は、次の式

によって行えばよい。この式中、Ｌはスライディング窓サイズ、Ｐは窓のオーバラップサイズ、ｒはラグスムーサ２０４により提供されるデータ値の個数である。ｒは図４中に示したラグ平滑出力信号３６、３８の一つ一つを特定するユニークな番号である。本実施形態ではラグスムーサ２０４から入力５１２サンプル当たり３２通りのデータ出力を得るようにしているため、本実施形態におけるｒは１〜３２の範囲に属する何れかの値をとる。また、入力サンプル５１２個に対してサイズ＝２４のスライディング窓を適用し３２通りのラグ平滑出力を得るには、Ｌ値を１６、Ｐ値を４とすればよい（５１２／３２＝１６、（２４−１６）／２＝４）。即ち、各ラグ毎に、スライディング窓３０の上下にある入力データの個数はそれぞれ４個となる。なお、式ＥＱ．４により実行される計算は相互相関出力についての自乗平均であるから、ラグスムーサ２０４の出力値は正になる。

ラグスムーサ２０４からの出力は、３２通りのラグ平滑出力信号それぞれに対応して３２個設けられたフィルタ（例えばＩＩＲフィルタ等の単極性フィルタ）を含むタイムスムーサ２０５に入力され、このタイムスムーサ２０５において時間平均が施される。例えば、あるブロック中の各入力信号は、タイムスムーサ２０５を構成するフィルタのうち対応するものに入力され、各ラグ平滑出力信号に現れている時間変動は対応するフィルタによって抑圧される。なお、タイムスムーサ２０５は本発明にとっては付随的、付加的な構成要素であるが、上記時間変動を抑圧してよりよい遅延時間推定値をもたらすものであるから、遅延時間推定器２００の構成要素としてふさわしいものである。

図５に示すように、タイムスムーサ２０５はラグスムーサ２０４からの出力を受け取り、当該出力に時間平均を施す。タイムスムーサ２０５は先にも述べたように複数のフィルタ（図中５０、５２、…５４）を備える構成であり、各フィルタ５０、５２、…５４は、好ましくはＩＩＲフィルタ等の単極性ローパスフィルタであって、ラグスムーサ２０４からの出力のうち対応する信号を一つずつ受け取っている。このような構成のタイムスムーサ２０５による時間平滑処理は、次の式

により表すことができる。この式中、αは各フィルタ５０、５２、…５４における実効メモリ長であり、

はラグスムーサ２０４からの出力信号群であり、ｒはラグスムーサ２０４からの出力信号番号であり本実施形態では１〜３２の範囲に属する値をとっている。また、タイムスムーサ２０５は平滑出力計算における状態情報を保持する。

タイムスムーサ２０５は、その出力を選択ロジックモジュール２０６に供給すると同時に、その出力に関連して、選択ロジックモジュール２０６における対応ピーク値選択を補助するある種の機能的処理を実行する。例えば、ライン２１０及び２１２上にある離散信号ｘ［ｋ］及びｙ［ｋ］の信号値が小さい場合或いはノイズしか含んでいない場合、相互相関器２０２、ラグスムーサ２０４及びタイムスムーサ２０５をへて得られる信号の値は、ゼロ値又はそれに近い微小値にしかならない。そのため、選択ロジックモジュール２０６において、先に得られているピーク値がこの新たなピーク値即ちゼロ値乃至微小値と置き換わってしまわないようにする必要がある。そこで、このような場合、タイムスムーサ２０５からコンフィデンスモジュール６２へ、更に選択ロジックモジュール２０６へと通知を行い、選択ロジックモジュール２０６により先の状態情報（例えばピーク値）を保持させる。また、タイムスムーサ２０５に対して与えられている信号同士が互いに似通った値である場合、タイムスムーサ２０５からの出力信号群における拡散も非常に小さいものとなるから、タイムスムーサ２０５への入力信号群やタイムスムーサ２０５からの出力信号群に基づいて遅延時間推定を行っても、高い信頼性は得られない。そこで、このような場合、タイムスムーサ２０５からコンフィデンスモジュール６２へ、更に選択ロジックモジュール２０６へと通知を行い、選択ロジックモジュール２０６がピーク値選択によりその状態を変化させないようにする。これによって、選択ロジックモジュール２０６から信頼の置けない出力を発してしまう危険性を低減することができる。なお、コンフィデンスモジュール６２から選択ロジックモジュール２０６への通知は、好ましくは、後に述べるように、状態を変更すべきか否かを示す論理変数（ブーレアン信号）を用いて行う。

タイムスムーサ２０５は、インテンジティモジュール６０及びコンフィデンスモジュール６２を用いることによって、タイムスムーサ２０５への入力が信頼の置けるものであり選択ロジックモジュール２０６におけるピーク値選択に十分なものであるか否かを、判別する。インテンジティモジュール６０は、相互相関器２０２への入力レベルが選択ロジックモジュール２０６におけるピーク値選択に十分な強度レベルに達しているか否か、に関する計測を行い、その結果得られた強度レベル計測値を、信号ライン２０９を介してタイムスムーサ２０５に通知する。コンフィデンスモジュール６２は、ライン２１０及び２１２からの入力における強度レベルがその継続処理に適切なレベルに達している旨の通知を、ライン２１１を介してタイムスムーサ２０５から受け取る。コンフィデンスモジュール６２は、また、正確な遅延時間推定値をもたらしうるような入力がタイムスムーサ２０５に与えられているか否かに応じてブーレアン信号の値を定め、そのブーレアン信号即ち信頼性に関する判別の結果を示すブーレアン信号を、ライン２２０を介し選択ロジックモジュール２０６に供給する。一般に、遅延時間情報推定に信頼性を与えうる程度に十分な強度か否かを判別する計算タスクには、タイムスムーサ２０５又はコンフィデンスモジュール６２が参加する。いずれにせよ、本発明は離散時間システムにて実施されうるのであるから、それなりの可実行処理ステップをソフトウエア／ファームウエアルーチンに割り当てるのみで足りる（但し本発明をＡＳＩＣや汎用プロセッサ等により実現することもできる）。また、本実施形態では、タイムスムーサ２０５への入力により信頼性良く遅延時間推定を行える可能性が低い場合には０値の、逆に高い（低くない）場合には１値のブーレアン信号を、コンフィデンスモジュール６２からライン２２０上に送出するようにしている。

例えば、ライン２１０及び２１２上の入力信号の強度レベルが遅延時間推定に適していないことが、インテンジティモジュール６０及びタイムスムーサ２０５により検出された場合、タイムスムーサ２０５はそのことを示す信号乃至情報をコンフィデンスモジュール６２に供給する。コンフィデンスモジュール６２は、０値のブーレアン信号を選択ロジックモジュール２０６に出力することによって、選択ロジックモジュール２０６に対しその状態を変更しないよう通知する。このような通知がない限り、相互相関器２０２の出力はラグスムーサ２０４によって処理される。この時点で、タイムスムーサ２０５は更に、入力信号値が選択ロジックモジュール２０６にて更なる処理を行うのに十分であるか否かを判別すべく、当該入力を分析する。もし十分でなければ、タイムスムーサ２０５によりライン２１１を介してコンフィデンスモジュール６２に対しその旨が通知され、これに応じコンフィデンスモジュール６２により０値のブーレアン信号が選択ロジックモジュール２０６に送られ、０値のブーレアン信号に応じて選択ロジックモジュール２０６は現在の状態（格納しているピーク値等）を変えないように動作する。逆に、もしタイムスムーサ２０５への入力が更なる処理に適していると判別されたならば、タイムスムーサ２０５からコンフィデンスモジュール６２に対しその旨が通知され、これに応じコンフィデンスモジュール６２により１値のブーレアン信号が選択ロジックモジュール２０６に送られ、選択ロジックモジュール２０６はその状態変化を許可される（選択ロジックモジュール２０６は爾後その入力に応じピーク値を選択して適宜その状態を変化させることができる）。

音声信号等の非静的信号についての遅延時間推定に当たっては、ラグスムーサ２０４及びタイムスムーサ２０５双方の出力を用いることが、有用である。即ち、ラグスムーサ２０４及びタイムスムーサ２０５の出力から得られるピーク値を用いて、非静的信号について遅延時間推定を行うことが可能である。タイムスムーサ２０５の出力に対するラグスムーサ２０４の出力の主たる相違は、ラグスムーサ２０４の出力における時間変動を抑圧低減することによって、遅延時間推定を行う上でより信頼性の高い出力としている点にある。

選択ロジックモジュール２０６は、図２に示したように、タイムスムーサ２０５の出力とラグスムーサ２０４の出力とを共に受け取ることができる。選択ロジックモジュール２０６による遅延時間推定は、遅延時間推定値を示すピーク値の選択として行われる。即ち、選択ロジックモジュール２０６は、当該選択ロジックモジュール２０６への入力信号から、高いレベルを有する信号を一組（例えば４個）選択する。選択された一組の信号値（これを本願ではピーク値と称している）は、格納されているピーク値とは異なる新たな一組の信号即ち新たなピーク値が選択されるまで、格納される。また、先に述べたように、タイムスムーサ２０５は、選択ロジックモジュール２０６に対し、その入力に基づき複数個のピーク値を選択することが果たして望ましいか否かを、コンフィデンスモジュール６２及びインテンジティモジュール６０を用いて、通知する。もし、新たにピーク値を選択することが望ましくないとの通知があれば、先にも述べた通り、選択ロジックモジュール２０６はその時点で格納されている先のピーク値を保持する（「状態」を保持する）。

以上、その好適な実施形態群を参照しつつ、本発明に関して説明した。しかしながら、本発明の本質及び技術的範囲から逸脱することなく、上述した実施形態群に各種の変更、省略及び付加を行うことが、また可能である。

エコーキャンセラを含む通信システムを示すブロック図である。遅延時間推定器を示すブロック図である。相互相関器出力をプロットした図である。ラグスムーサにより実行される計算を示す図である。遅延時間推定器の機能ブロック図である。

Claims

離散時間処理による遅延時間推定システムであって、
第１の信号と第２の信号との相互相関を求め相互相関出力信号群として提供する相互相関器と、
上記相互相関出力信号群に平滑化処理を施すことによりラグ平滑出力信号群を提供するラグスムーサと、
上記ラグ平滑出力信号群に対応した一組の信号群から所定個数の最高ピークを選択することにより遅延時間推定値を算出する選択ロジックモジュールと、
を備えるシステム。
請求項１記載のシステムにおいて、上記第１及び第２の信号が一対のダウンコンバータからの出力であるシステム。
請求項１記載のシステムにおいて、上記相互相関器により求められる相互相関が時間加重相互相関であるシステム。
請求項１記載のシステムにおいて、上記相互相関器がサンプルバイサンプルベースで相互相関を求めるシステム。
請求項１記載のシステムにおいて、上記相互相関器がブロックバイブロックベースで相互相関を求めるシステム。
請求項１記載のシステムにおいて、上記ラグスムーサが上記相互相関出力信号群のパワーをそのラグについて平均することにより上記ラグ平滑出力信号群を提供するシステム。
請求項６記載のシステムにおいて、上記ラグスムーサが所定サイズの窓を用いて上記パワー平均を実行するシステム。
請求項７記載のシステムにおいて、上記窓がオーバラッピング窓であるシステム。
請求項１記載のシステムにおいて、更に、上記ラグ平滑出力信号群を時間平均し上記一組の信号群を提供するタイムスムーサを備えるシステム。
請求項９記載のシステムにおいて、上記タイムスムーサが複数個のローパスフィルタを含むシステム。
請求項５記載のシステムにおいて、上記相互相関器が次の関係

（但しｉはサンプルインデクス、ｋはブロックインデクス、Ｂはブロック長、τはラグインデクス、λは忘却ファクタ）を用いて、ブロックバイブロックベースの相互相関を求めるシステム。
請求項１記載のシステムにおいて、上記第１及び第２の信号におけるサンプルレートがそれぞれ４ｋＨｚであるシステム。
請求項８記載のシステムにおいて、上記窓のサイズが上記相互相関出力信号中のデータとオーバラップするシステム。
請求項１３記載のシステムにおいて、上記ラグスムーサが次の式

（但しＬは上記窓のサイズ、Ｐは上記オーバラップのサイズ、ｒは上記ラグ平滑出力信号群に対応した一組の信号群における信号の個数）により定義されるシステム。
請求項９記載のシステムにおいて、上記タイムスムーサが次の式

（但しαは上記タイムスムーサが上記ラグ平滑出力信号群に施す上記時間平均に使用するフィルタの実効長）により定義されるシステム。
離散時間処理システムによる遅延時間推定方法であって、
第１の信号と第２の信号との相互相関を求め相互相関出力信号群として提供するステップと、
上記相互相関出力信号群に平滑化処理を施すことによりラグ平滑出力信号群を提供するステップと、
上記ラグ平滑出力信号群に対応した一組の信号群から所定個数の最高ピークを選択することにより遅延時間推定値を算出するステップと、
を有する方法。
請求項１６記載の方法において、上記第１及び第２の信号が一対のダウンコンバータからの出力である方法。
請求項１６記載の方法において、時間加重相互相関により上記相互相関を求める方法。
請求項１６記載の方法において、サンプルバイサンプルベースで上記相互相関を求める方法。
請求項１６記載の方法において、ブロックバイブロックベースで上記相互相関を求める方法。
請求項１６記載の方法において、上記相互相関出力信号群のパワーをそのラグについて平均することにより上記平滑を行う方法。
請求項２１記載の方法において、所定サイズの窓を用いて上記パワー平均を行うことにより上記平滑を行う方法。
請求項２２記載の方法において、上記窓がオーバラッピング窓である方法。
請求項１６記載の方法において、更に、上記ラグ平滑出力信号群を時間平均し上記一組の信号群を提供するステップを有する方法。
請求項２４記載の方法において、ローパスフィルタを用いて上記時間平均を行う方法。
請求項２２記載の方法において、次の関係

（但しｎはサンプルインデクス、ｋはブロックインデクス、Ｂはブロック長、τはラグインデクス、λは忘却ファクタ）を用いブロックバイブロックベースで上記相互相関を求める方法。
請求項１６記載の方法において、上記第１及び第２の信号におけるサンプルレートがそれぞれ４ｋＨｚである方法。
請求項２２記載の方法において、次の式

（但しＬは上記窓のサイズ、Ｐは上記オーバラップのサイズ、ｒは上記ラグ平滑出力信号群に対応した一組の信号群における信号の個数）により上記平滑を行う方法。
請求項２４記載の方法において、次の式

（但しαは上記タイムスムーサが上記ラグ平滑出力信号群に施す上記時間平均に使用するフィルタの実効長）により上記時間平均を実行する方法。