JP2008085894A - シンボル速度検出装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】容易、高速かつ高精度にシンボル速度を推定する。
【解決手段】アンテナ１０１と、アンテナで受け取った信号を受信する受信手段１０２と、受信された信号をデジタル信号に変換する変換手段１０３と、デジタル信号の有無を検出する信号検出手段１０４と、信号検出手段が検出した該デジタル信号のシンボル速度を、該検出されたデジタル信号に含まれる高調波成分の次数に応じて推定する推定手段１０５と、推定されたシンボル速度が所望信号のシンボル速度と一致しているか否かを判定する判定手段１０６と、を具備する。
【選択図】図１

Description

この発明は、違法電波等の監視・取締り等に応用可能な自動電波信号監視におけるデジタル変調信号のシンボル速度検出装置およびプログラムに関する。

不特定多数の電波の到来時間・変調諸元を自動分析するための自動電波監視装置は、変調諸元が未知の信号に対して、信号の有無を補足し、信号が存在する場合には変調諸元の分析を行う。従来では、シングルキャリアの変調方式のシンボル速度検出技術がある（例えば、特許文献１参照）。このために、マルチキャリアの変調方式のシンボル速度を検出する際には、サブキャリア毎にサブキャリア間隔やサブキャリアのシンボル速度に応じて複数のＢＰＦ（Band Pass Filter）で分離し、等価的にシングルキャリアとして取扱う等の対策が必要である。
特開２００１−８６１７１号公報

しかしながら、上記したシンボル速度検出技術においては、各サブキャリの信号成分をフィルタで抽出し、シンボル速度を推定するという２段階のステップが必要であり、処理時間が大きくなる。また、各サブキャリアの信号成分を抽出するためのフィルタは高価であり、この信号成分を抽出する際に必要な受信周波数を高精度に推定することは困難である。

この発明は、上述した事情を考慮してなされたものであり、容易、高速かつ高精度にシンボル速度を推定するシンボル速度検出装置およびプログラムを提供することを目的とする。

上述の課題を解決するため、本発明のシンボル速度検出装置は、アンテナと、前記アンテナで受け取った信号を受信する受信手段と、前記受信された信号をデジタル信号に変換する変換手段と、デジタル信号の有無を検出する信号検出手段と、前記信号検出手段が検出した該デジタル信号のシンボル速度を、該検出されたデジタル信号に含まれる高調波成分の次数に応じて推定する推定手段と、前記推定されたシンボル速度が所望信号のシンボル速度と一致しているか否かを判定する判定手段と、を具備することを特徴とする。

本発明のシンボル速度検出装置およびプログラムによれば、容易、高速かつ高精度にシンボル速度を推定することができる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係るシンボル速度検出装置およびプログラムについて詳細に説明する。
まず、実施形態のシンボル速度検出装置について図１を参照して説明する。
本実施形態のシンボル速度検出装置は、受信アンテナ１０１、受信部１０２、ＡＤＣ（analog-to-digital converter）１０３、信号検出部１０４、シンボル速度検出部１０５、判定部１０６を含んでいる。

受信部１０２は、受信アンテナ１０１で受け取った受信信号に受信処理を施す。ＡＤＣ１０３は、受信処理が施された信号（アナログ信号）をデジタル信号に変換する。

信号検出部１０４は、ＡＤＣ１０３から受け取ったデジタル信号の有無を判定し、デジタル信号が有りの場合にはこのデジタル信号を次段に渡す。信号検出部１０４としては、例えば、特開２００１−２５７６４７号公報に開示されている信号判定装置を使用する。

シンボル速度検出部１０５は、信号検出部１０４で検出されたデジタル信号を受け取り、受信信号のシンボル速度を検出する。シンボル速度検出部１０５は、受信信号の各サブキャリアをフィルタで分離することなく、直接的にシンボル速度を推定することができる。シンボル速度検出部１０５の詳細については後に図２以降を参照して説明する。

判定部１０６は、検出されたシンボル速度に対応する受信信号が所望波であるか否かを判定する。すなわち、判定部１０６は、検出されたシンボル速度が所望波のシンボル速度と一致するかどうかを判定する。実際には、判定部１０６は、検出されたシンボル速度がある範囲内にあれば、検出されたシンボル速度が所望波のシンボル速度と一致していると判定する。判定部１０６は、対応する受信信号が所望波であると判定した場合には上位システムにアラームし、対応する受信信号が不要波ならばこの判定を破棄する。

以下、シンボル速度検出部１０５の第１から第３の実施形態について説明する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態に係るシンボル速度検出部について図２を参照して説明する。
本実施形態のシンボル速度検出装置は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transformer）部２０１、絶対値部２０２、ＦＦＴ部２０３、絶対値部２０４、通信速度検出部２０５を含んでいる。

ＦＦＴ部２０１は、信号検出部１０４から受け取ったデジタル信号を高速フーリエ変換して、周波数・時間・振幅の３次元の情報を得る。信号検出部１０４から受け取る信号は、例えば、図３に示すように信号の振幅が時間変動している。ＦＦＴ部２０１は、図３に示す信号を受け取るとこの信号を変換し、図４に示す、周波数・時間・振幅の３次元情報を得る。
ＦＦＴ部２０１は、受信信号に対してスライディングＦＦＴを行う。この時のスライディング間隔とＦＦＴサイズＮ_１は、次の条件に従って設定される。スライディング間隔は、各サブキャリアのシンボル速度をＴｓ、受信信号のサンプリング速度をＦｓとした場合に、Ｆｓ／Ｔｓが５〜１０程度以上確保できるように設定する。ＦＦＴサイズＮ_１は、Ｎ_１×Ｆｓ／Ｔｓが５程度以上確保できるように設定する。

ＦＦＴ部２０１の次段は、ＦＦＴ部２０１で周波数・時間・振幅の３次元の情報に変換された情報に、非線形演算を時間方向に施し、シンボル速度成分を抽出する。非線形演算の一例としては、絶対値演算があげられる。本実施形態では、絶対値部２０２が、ＦＦＴ部２０１から受け取った信号に絶対値演算を施し、各周波数、各時間に対応する振幅値を得る。絶対値部２０２の出力は、シンボルの時間変動を示す。絶対値部２０２は、例えば、ＦＦＴ部２０１から受け取った信号に、周波数チャネルごとに絶対値演算を施す。他に、周波数チャネル当たり任意の数に分割し、分割されたそれぞれの周波数帯域で絶対値演算を施してもよい。具体的には、図４に示したように、信号が存在する周波数帯域を任意の数に分割し、分割されたそれぞれの周波数帯域で、ＦＦＴ部２０１から受け取った信号に絶対値演算を施してもよい。

ＦＦＴ部２０３は、絶対値部２０２から受け取った時間変動成分に高速フーリエ変換を施し、周波数・シンボル速度・相対レベルの３次元情報を得る。なお、ＦＦＴ部２０３のＦＦＴサイズＮ_２は、Ｎ_２×Ｆｓ／Ｔｓが５以上確保できるように設定する。この周波数・シンボル速度・相対レベルの３次元情報の具体例を図５に示す。図５では、シンボル速度を通信速度と記載している。図５のスペクトラムは、周波数方向に対するクロックスペクトラムと呼ばれる。

絶対値部２０４は、ＦＦＴ部２０３から受け取ったクロックスペクトラムに絶対値演算を施し、クロックスペクトラムにおいて、各周波数、各通信速度に対応する振幅値を得る。

通信速度検出部２０５は、絶対値部２０４から得た、各周波数、各通信速度に対応する振幅値に基づいてシンボル速度成分を検出し、シンボル速度を検出する。

次に、通信速度検出部２０５の詳細について図６、図７を参照して説明する。
通信速度検出部２０５がシンボル速度を検出する際には、クロックスペクトラムの中で検出可能なシンボル速度の高調波成分を検出し、割り戻すことにより推定精度を改善することができる。図６は、図５の或る周波数での通信速度対相対レベルを示すグラフである。換言すれば、図６は図５の或る周波数での断面を示している。図６のグラフを模式的に描いたものが図７である。図７では、図６の７つの高調波のうち、通信速度の小さい順に最初の４つの高調波のみを描いている。

図７の例では、通信速度検出部２０５は左から４番目の高調波を検出し、検出されたシンボル速度成分を４で除算した値の逆数をとることによりシンボル速度Ｔｓ［ＳＰＳ］（ＳＰＳ：symbol per second）を推定することができる。ＦＦＴによる誤差（Δｆとする）は、全ての高調波に等しく生じる。つまり、１／Ｔｓ、２／Ｔｓ、３／Ｔｓ、４／ＴｓのそれぞれでＦＦＴによる絶対誤差はΔｆであるが、図７の例のように誤差の相対レベルは次数が高まるにつれて低下する。例えば、このそれぞれの高調波でシンボル速度に対応する１／Ｔｓを求める場合には、それぞれの値に含まれる誤差はそれぞれ、Δｆ、Δｆ／２、Δｆ／３、Δｆ／４となる。したがって、高位番目の高調波ほど精度よくシンボル速度を推定することができることがわかる。換言すれば、より高次のモード（より次数の高いモード）を有する高調波ほどシンボル速度を精度よく推定することができるといえる。例えば図６の場合には、第７番目の高調波によりシンボル速度を推定する場合には、第１番目の高調波によりシンボル速度を推定する場合よりも、７倍精度がよくなる。

通信速度検出部２０５は、シンボル速度を推定するための高調波が何番目の高調波なのかを確実に検出する必要があるので、高調波の相対レベルは高調波以外のバックグラウンドの波よりも大きい方がよい。具体的には図６に示した７本の高調波の相対レベルはそれ以外のバックグラウンドの波よりも大きい方がよい。

絶対値部２０２が、信号が存在する周波数帯域をＮ（Ｎ＝２，３，…）個に分割した場合、絶対値部２０４は、Ｎ個の絶対値を得る。この場合、通信速度検出部２０５は、例えば、Ｎ個の絶対値のうち絶対値の大きさが最大となる周波数を選択し、この周波数での通信速度対相対レベル（図６に対応）により、通信速度を推定する。また、通信速度検出部２０５は、Ｎ個の絶対値のそれぞれに対応する周波数での通信速度対相対レベルにより、通信速度を推定し、それらＮ個の通信速度の平均値を通信速度であると最終判断してもよい。これらの手法に限らず、図５に示すようなクロックスペクトラムから、上述した、高調波を使用して通信速度を求める方法に基づいて最終的にシンボル速度（通信速度）を求める方法は、種々変形があり得る。

以上に説明した第１の実施形態によれば、通信速度対相対レベルでの高調波成分を検出することにより容易かつ高速にシンボル速度を推定することができる。また、通信速度対相対レベルに現れる複数の高調波成分のうちのより高次のモードを有する高調波成分を検出することにより高精度にシンボル速度を推定することができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態のシンボル速度検出装置は、第１の実施形態でのシンボル速度検出部１０５に、新たに選択部８０１、ＳＮＲ推定部８０２を含んだものである。第２の実施形態に係るシンボル速度検出部について図８を参照して説明する。また、ＳＮＲ推定部８０２については図９を参照して説明する。以下、既に説明した装置部分と同様なものは同一の番号を付してその説明を省略する。
ＦＦＴ部２０１の出力信号は、図１０に示すようにあるサブキャリア（上半円）を破線枠の単位で切り出される。このために、サブキャリアの最大ピークを中心として、このサブキャリアの両端につれて（サブキャリアの相対レベルが低くなるほど）ＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）が徐々に劣化することになる。このために、ＳＮＲが劣化している領域では、シンボル速度を検出するための情報が少ない。したがって、本実施形態では、選択部８０１が、絶対値部２０２の出力信号の中から所定のしきい値を上回る信号を選択し、後段のＦＦＴ部２０３以降の処理を実施する。選択部８０１で選択して処理することにより、特性劣化を発生することなく、演算量の削減を行うことができる。

選択部８０１は、絶対値部２０２が計算した、異なる周波数に対応するＮ個の絶対値のうちから、ＳＮＲ推定部８０２が推定したＳＮＲに基づいて、例えば、１つの絶対値を選択する。他に、選択部８０１は、ＳＮＲ推定部８０２が推定したＳＮＲに基づいて、絶対値部２０２の出力信号の中から所定のしきい値以上の信号を取り出してもよい。この場合、選択部８０１は、例えば、絶対値部２０２の出力の最大値を示す成分から、最大値からＸｄＢ低下する成分までを取り出す。

ＳＮＲ推定部８０２は、信号検出部１０４からデジタル信号を受け取って、この信号のＳＮＲ（Signal to Noise Ratio：信号対雑音比）を推定して、選択部８０１に推定したＳＮＲを渡す。

次に、選択部８０１で絶対値部２０２の出力信号の中から所定のしきい値で切り出す場合のしきい値の算出方法について図９を参照して説明する。このしきい値は、上記の絶対値部２０２の出力の最大値を示す成分から、最大値からＸｄＢ低下する成分までを取り出す方法以外に、幾つかの方法が考えられる。

ＳＮＲ推定部８０２は、相関行列部９０１、固有値解析部９０２、最大・最小固有値検出部９０３、ＳＮＲ推定値算出部９０４、ＳＮＲ推定値換算部９０５を含んでいる。

相関行列部９０１は、受信信号から相関行列を生成する。固有値解析部９０２は、この生成された相関行列に対して固有値を算出する。最大・最小固有値検出部９０３は、この算出された固有値の最大値と最小値を検出する。ＳＮＲ推定値算出部９０４は、この検出された最大固有値と最小固有値からＳＮＲの推定を行う。ＳＮＲの定義により異なるが、一例として、最大固有値λｍａｘ、最小固有値λｍｉｎとする時に、ＳＮＲ＝λｍａｘ／λｍｉｎあるいはＳＮＲ＝（λｍａｘ−λｍｉｎ）／λｍｉｎと定義することができる。ＳＮＲ推定値換算部９０５は、ＳＮＲ推定値算出部９０４で推定されたＳＮＲは全体帯域のＳＮＲであるために、図１０に示す点線枠の帯域に対応するＳＮＲに変換を行う。この変換は、サンプリング周波数ｆｓとし、ＦＦＴの等価単位ｂｉｎ辺りの帯域幅Ｗｂｉｎとする時に、ＳＮＲ’＝ＳＮＲ＋１０ｌｏｇ_１０（ｆｓ／Ｗｂｉｎ）で定義することができる。

選択部８０１は、このＳＮＲ’を利用して最も大きなＳＮＲ’を有する絶対値を選択する、もしくは、絶対値部２０２が計算した絶対値のうちの最大値からＳＮＲ’だけ下がったところまでを、絶対値部２０２の出力から取り出す。

以上に説明した第２の実施形態によれば、ＳＮＲの大きい信号を選択して選択された信号のみを使用して計算することにより演算量を削減しつつ高精度にシンボル速度を求めることができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態のシンボル速度検出装置は、第１の実施形態でのシンボル速度検出部１０５に、新たに平均化部１１０１を含んだものである。第３の実施形態に係るシンボル速度検出部について図１１を参照して説明する。
絶対値部２０４の出力信号は、図５に示す通りに、周波数・シンボル速度・相対レベルの３次元の情報である。この周波数毎（Ｂｉｎ毎）にクロックスペクトラム信号が得られている。

平均化部１１０１は、絶対値部２０４からの出力信号を周波数方向で平均化する。絶対値部２０４からの出力信号には、同一のシンボル速度情報が含まれるために、周波数方向に対して平均化することで、クロック成分は強調され、雑音成分は弱まる効果がある。図６で具体的に示すと、図６に示された７つの高調波成分の相対レベルが上がり、これら高調波成分以外のバックグラウンド信号の相対レベルが下がることに対応する。したがって、平均化部１１０１の平均化によりＳＮＲの改善効果がある。このために、シンボル速度検出の性能が向上する。

次に、第３の実施形態で説明した手法によりシンボル速度を検出する計算機シミュレーションによる結果について図１２を参照して説明する。なお、図１２は、ＡＷＧＮ（Additive White Gaussian Noise）環境下でのシンボル速度検出の計算機シミュレーション結果である。
図１２によれば、ＳＮＲが５ｄＢ以上であればシンボル速度を推定することができることがわかる。従来では１０ｄＢより少し低いＳＮＲ以上でないとシンボル速度を推定することはできないので、本実施形態によれば従来よりも少なくとも数ｄＢ以上低いＳＮＲでもシンボル速度を推定することができる。

以上に説明した第３の実施形態によれば、周波数・シンボル速度・相対レベルの３次元情報を平均化することによりＳＮＲが改善するので、シンボル速度検出の性能が向上する。

以上に示した実施形態によれば、従来に比べ、受信周波数推定精度の条件を大幅に緩和し、フィルタでサブキャリアを分離することなく直接的にベースバンド信号からシンボル速度の推定を行うことができる。また、受信周波数を高精度に推定することなく、容易かつ高速にシンボル速度を推定することができる。さらに、通信速度対相対レベルに現れる複数の高調波成分のうちのより高次のモードを有する高調波成分を検出することにより高精度にシンボル速度を推定することができる。

また、上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態のシンボル速度検出装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態のシンボル速度検出装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。
また、記憶媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、本願発明における記憶媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
また、記憶媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本発明における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。

なお、本願発明におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
また、本願発明の実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本実施形態のシンボル速度検出装置のブロック図。 第１の実施形態に係るシンボル速度検出部のブロック図。 図１の信号検出部が出力する信号の時間対振幅を示すグラフ。 図２のＦＦＴ部２０１が出力する信号の周波数・時間・振幅の３次元情報を示すグラフ。 図２のＦＦＴ部２０３が出力する信号の周波数・シンボル速度・相対レベルの３次元情報を示すグラフ。 図５のグラフの或る周波数での通信速度対相対レベルを示すグラフ。 図６のグラフの最初の４つの高調波のみを模式的に描いたグラフ。 第２の実施形態に係るシンボル速度検出部のブロック図。 図８のＳＮＲ推定部のブロック図。 信号に含まれる或るサブキャリアの周波数対相対レベルを示すグラフ。 第３の実施形態に係るシンボル速度検出部のブロック図。 第３の実施形態のシンボル速度検出部を使用したシミュレーション結果を示すグラフ。

符号の説明

１０１…受信アンテナ、１０２…受信部、１０３…ＡＤＣ、１０４…信号検出部、１０５…シンボル速度検出部、１０６…判定部、２０１、２０３…ＦＦＴ部、２０２、２０４…絶対値部、２０５…通信速度検出部、８０１…選択部、８０２…ＳＮＲ推定部、９０１…相関行列部、９０２…固有値解析部、９０３…最大・最小固有値検出部、９０４…ＳＮＲ推定値算出部、９０５…ＳＮＲ推定値換算部、１１０１…平均化部。

Claims (12)

1. アンテナと、
   前記アンテナで受け取った信号を受信する受信手段と、
   前記受信された信号をデジタル信号に変換する変換手段と、
   デジタル信号の有無を検出する信号検出手段と、
   前記信号検出手段が検出した該デジタル信号のシンボル速度を、該検出されたデジタル信号に含まれる高調波成分の次数に応じて推定する推定手段と、
   前記推定されたシンボル速度が所望信号のシンボル速度と一致しているか否かを判定する判定手段と、を具備することを特徴とするシンボル速度検出装置。
2. 前記推定手段は、
   前記検出されたデジタル信号をフーリエ変換する第１の変換手段と、
   前記フーリエ変換された信号を時間方向に非線形演算を施す演算手段と、
   前記非線形演算が施された信号をフーリエ変換する第２の変換手段と、
   前記第２の変換手段でフーリエ変換された信号に含まれる高調波成分を検出する検出手段と、
   前記検出された高調波成分の次数に応じてシンボル速度を推定する推定手段と、を具備することを特徴とする請求項１に記載のシンボル速度検出装置。
3. 前記推定手段は、
   前記検出されたデジタル信号をフーリエ変換する第１の変換手段と、
   前記フーリエ変換された信号を時間方向に非線形演算を施す演算手段と、
   前記非線形演算が施された信号をフーリエ変換する第２の変換手段と、
   前記第２の変換手段でフーリエ変換された信号を周波数方向に平均化する平均化手段と、
   前記平均化された信号に含まれる高調波成分を検出する検出手段と、
   前記検出された高調波成分の次数に応じてシンボル速度を推定する推定手段と、を具備することを特徴とする請求項１に記載のシンボル速度検出装置。
4. 前記推定手段は、
   前記検出されたデジタル信号をフーリエ変換する第１の変換手段と、
   前記フーリエ変換された信号を時間方向に非線形演算を施す演算手段と、
   前記検出されたデジタル信号の信号対雑音比を推定するＳＮＲ推定手段と、
   前記非線形演算が施された信号のうちの、前記信号対雑音比により定まるしきい値以上の信号成分を抽出する抽出手段と、
   前記抽出された信号成分をフーリエ変換する第２の変換手段と、
   前記第２の変換手段でフーリエ変換された信号に含まれる高調波成分を検出する検出手段と、
   前記検出された高調波成分の次数に応じてシンボル速度を推定する推定手段と、を具備することを特徴とする請求項１に記載のシンボル速度検出装置。
5. 前記ＳＮＲ推定手段は、
   前記検出されたデジタル信号から相関行列を生成する生成手段と、
   前記相関行列の複数の固有値を算出する算出手段と、
   前記固有値の最大値と最小値とを検出する検出手段と、
   前記最大値と前記最小値に基づいて、前記検出されたデジタル信号の信号対雑音比を推定する推定手段と、を具備することを特徴とする請求項４に記載のシンボル速度検出装置。
6. 前記第１の変換手段および前記第２の変換手段は、高速フーリエ変換を行うことを特徴とする請求項２から請求項４のいずれか１項に記載のシンボル速度検出装置。
7. コンピュータを、
   アンテナで受け取った信号を受信する受信手段と、
   前記受信された信号をデジタル信号に変換する変換手段と、
   デジタル信号の有無を検出する信号検出手段と、
   前記信号検出手段が検出した該デジタル信号のシンボル速度を、該検出されたデジタル信号に含まれる高調波成分の次数に応じて推定する推定手段と、
   前記推定されたシンボル速度が所望信号のシンボル速度と一致しているか否かを判定する判定手段として機能させるためのシンボル速度検出プログラム。
8. 前記推定手段は、
   前記検出されたデジタル信号をフーリエ変換する第１の変換手段と、
   前記フーリエ変換された信号を時間方向に非線形演算を施す演算手段と、
   前記非線形演算が施された信号をフーリエ変換する第２の変換手段と、
   前記第２の変換手段でフーリエ変換された信号に含まれる高調波成分を検出する検出手段と、
   前記検出された高調波成分の次数に応じてシンボル速度を推定する推定手段と、を具備することを特徴とする請求項７に記載のシンボル速度検出プログラム。
9. 前記推定手段は、
   前記検出されたデジタル信号をフーリエ変換する第１の変換手段と、
   前記フーリエ変換された信号を時間方向に非線形演算を施す演算手段と、
   前記非線形演算が施された信号をフーリエ変換する第２の変換手段と、
   前記第２の変換手段でフーリエ変換された信号を周波数方向に平均化する平均化手段と、
   前記平均化された信号に含まれる高調波成分を検出する検出手段と、
   前記検出された高調波成分の次数に応じてシンボル速度を推定する推定手段と、を具備することを特徴とする請求項７に記載のシンボル速度検出プログラム。
10. 前記推定手段は、
    前記検出されたデジタル信号をフーリエ変換する第１の変換手段と、
    前記フーリエ変換された信号を時間方向に非線形演算を施す演算手段と、
    前記検出されたデジタル信号の信号対雑音比を推定するＳＮＲ推定手段と、
    前記非線形演算が施された信号のうちの、前記信号対雑音比により定まるしきい値以上の信号成分を抽出する抽出手段と、
    前記抽出された信号成分をフーリエ変換する第２の変換手段と、
    前記第２の変換手段でフーリエ変換された信号に含まれる高調波成分を検出する検出手段と、
    前記検出された高調波成分の次数に応じてシンボル速度を推定する推定手段と、を具備することを特徴とする請求項７に記載のシンボル速度検出プログラム。
11. 前記ＳＮＲ推定手段は、
    前記検出されたデジタル信号から相関行列を生成する生成手段と、
    前記相関行列の複数の固有値を算出する算出手段と、
    前記固有値の最大値と最小値とを検出する検出手段と、
    前記最大値と前記最小値に基づいて、前記検出されたデジタル信号の信号対雑音比を推定する推定手段と、を具備することを特徴とする請求項１０に記載のシンボル速度検出プログラム。
12. 前記第１の変換手段および前記第２の変換手段は、高速フーリエ変換を行うことを特徴とする請求項８から請求項１０のいずれか１項に記載のシンボル速度検出プログラム。

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