JP2010028530A

JP2010028530A - 信号分離装置及び信号分離方法

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Publication number: JP2010028530A
Application number: JP2008188578A
Authority: JP
Inventors: Takeshi Amishima; 武網嶋; Nobuhiro Suzuki; 信弘鈴木; Hisakazu Maniwa; 久和真庭
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2008-07-22
Filing date: 2008-07-22
Publication date: 2010-02-04
Anticipated expiration: 2028-07-22
Also published as: JP5253026B2

Abstract

【課題】複数の源信号が混信した受信信号から各源信号を分離するＩＣＡは，狭帯域で時間的に変動しない混信モデルを仮定しているので、源信号が広帯域信号や、狭帯域でも広帯域に周波数が時間変動する場合、分離性能が劣化する。
【解決手段】複数のアンテナで受信された受信信号がアナログ／デジタル変換されて夫々入力され、この各デジタル受信信号を夫々共通の帯域幅に分割する複数の狭帯域分割部と、この狭帯域分割部で分割されたデジタル受信信号を同じ周波数帯域毎に独立成分分析（ＩＣＡ）し、源信号を分離する複数の独立成分分析部と、この複数の独立成分分析部で、同周波数帯域毎に分離された源信号を統合し出力する統合部を備える。
【選択図】図６

Description

この発明は、無線電話装置等における混信や、無線通信装置等における混信電波を分離し、源信号を取り出す信号分離装置および信号分離方法に関する。

独立成分分析（ＩＣＡ：Independent Component Analysis）は，複数の源信号が混信して得られる受信信号から，各源信号が互いに統計的に独立であるという性質のみを用いて，受信信号から各源信号を分離する方式である。この方式は、複数話者の音声の混信分離や、通信等での混信電波の分離等種々の分野で適用されている。また、この方式は信号の統計的独立性のみを用いて分離を行うため、各源信号に関する事前情報が不要であるという利点がある。

ＩＣＡには様々な方式が提案されており，代表的な方式が，以下の文献に示されている。
Bingham E． and Hyvarinen A．,“A fast fixed-point algorithm for independent component analysis of complex valued signals,” International Journal of Neural Systems, Vol.10, No.1, pp.1-8, Feb. 2000．
この方式の詳細は上記文献にゆずるが，ここでは，後述の実施の形態の説明で必要な要点を中心に、ＩＣＡの概要を説明する。図１に処理の概要を示す。ＩＣＡは，式１に示される混信モデルにおいて，互いに独立な源信号が混信して得られた受信信号から各源信号を混信分離するアルゴリズムである。

ここで，ｘは受信信号ベクトルで、ｘ=[x₁,・・・,x_I] で表され、各受信アンテナ#iで受信した受信信号x_iをベクトル状に格納したもの、Ａは混信を表す混合行列で下記式２で表される。ｓは源信号ベクトルで、ｓ＝［ｓ₁，・・・，ｓ_Ｊ]^T で表され、各源信号ｓ_j(j＝1, ・・・,J)をベクトル状に格納したもの、ｎは受信機雑音ベクトルで、ｎ=[ｎ₁，・・・,ｎ_I]^T で表され、各受信アンテナ#i (ｉ=1, ・・・,I) の受信機の受信機雑音ｎ₁をベクトル状に格納したものである。

この式２で、Ｊは源信号数、Iは受信信号数である。混合行列の各要素ａ_ijは、混信を意味する係数であり、信号が入射してくる方位や、信号の周波数、アンテナの配置及びゲインパターン等の諸条件から決まり、時間的に変動しない値である。式(1)及び式(2)より、例えば，受信アンテナ#1の受信信号ｘ₁は，ｘ₁=ａ_１１ｓ_１＋, ・・・,＋ａ_１Ｊｓ_Ｊ＋ｎ_１のような形となる。受信信号ｘ₁は、源信号ｓ_１, ・・・,ｓ_J が混合行列の係数ａ_１Ｊに乗算されてから加算された形で混信しており，受信信号そのままでは，各源信号ｓ_Ｊを得られないことが分かる。

なお，これらのベクトルは，Ａ／Ｄでサンプルされたタイミングで時系列（k=1, ・・・,K) に得られる。すなわち，ｘ={ｘ(ｋ)；k=１,・・・,K}，ｓ={ｓ(ｋ)；k=１,・・・,K}，ｎ={ｎ(ｋ)；k=１, ・・・,K}，であるが、表記を簡単にするため、以下、時間のインデックスは省略する。

ＩＣＡは、概して言えば、各分離信号が互いに独立になるような混合行列を推定し、その混合行列の逆行列をｘに乗算することにより、互いに独立な分離信号ベクトルを得る。すなわち，

次に、混合行列の数式モデルを説明する。狭帯域信号の混信を表す混合行列は次式で与えられる。

ここで、ｐ_iは第iアンテナの位置ベクトル、ｑ(θ_j)は第j 源信号の入射方向単位ベクトル、ｃは光速、ｆ_j は第j 源信号のセンタ周波数、ｇ_i(θ_j)は第iアンテナのθ_j方向のアンテナゲインパターンである。なお式(5)のように、この行列は時間的に変動しない。図２に受信アンテナ位置や源信号の入射方位などを示す概略図を示す。

Bingham E．and Hyvarinen A.,"A fast fixed-point algorithm for independent component analysis of complex valued signals,",International Journal of Neural Systems, World Scientific Publishing Company, Vol.10, No.1, pp.1-8, Feb. 2000.

以上がＩＣＡ及び混信モデルの概要であるが、ここで重要なことは，ＩＣＡは，狭帯域で時間的に変動しない混信モデルを仮定している点である。このため、源信号が広帯域信号であったり、広帯域に周波数が時間変動するような場合、分離性能の劣化が生じてしまう。特に、周波数が広帯域である程、その劣化度が顕著になる。以下、一例を示す図３に源信号の周波数スペクトログラム例、図４にその源信号を受信した混信受信信号のスペクトログラム例、図５に混信受信信号の従来ＩＣＡによる分離信号のスペクトログラム例を示す。それぞれの図の横軸は時間、縦軸は周波数を表している。

図３より、源信号数は３波の例で、その中の２波の周波数が時間的に広帯域に変動していることを確認できる。図４を見ると、図３に示すこれらの信号が混信した場合、例えば、受信信号をＦＦＴ（フーリエ変換）して、周波数領域でバンドパスフィルタによりそれぞれの源信号に分離するのは困難である。そして、図５より、従来のＩＣＡにより信号は一応分離できているものの、分離残り成分が存在し、分離性能が劣化していることが確認できる。

本発明は、このような場合の分離性能を向上させることを目的とする。

この発明に係る信号分離装置は、複数のアンテナで受信された受信信号がアナログ／デジタル変換されて夫々入力され、この各デジタル受信信号を夫々共通の帯域幅に分割する複数の狭帯域分割部と、この狭帯域分割部で分割されたデジタル受信信号を同じ周波数帯域毎に独立成分分析（ＩＣＡ）し、源信号を分離する複数の独立成分分析部と、この複数の独立成分分析部で、同周波数帯域毎に分離された源信号を統合し出力する統合部を備える。

この発明に係る信号分離方法は、複数のアンテナで受信された夫々の受信信号がアナログ／デジタル変換され、この各デジタル受信信号を夫々共通の帯域幅に分割する複数の狭帯域分割工程と、この狭帯域分割工程で分割されたデジタル受信信号を同じ周波数帯域毎に独立成分分析（ＩＣＡ）し、源信号を分離する複数の独立成分分析工程と、この複数の独立成分分析工程で、同周波数帯域毎に分離された源信号を統合し出力する統合工程を備える

この発明に係る信号分離装置および方法によれば、複数のアンテナで受信されアナログ／デジタル変換された夫々の受信信号を夫々共通の帯域幅に分割し、この狭帯域幅で分割されたデジタル受信信号を同じ周波数帯域毎に独立成分分析して、源信号を分離し、同一周波数帯域毎に分離された源信号を統合・出力するので、受信信号をそのまま独立成分分析処理した場合に比べ、分離残り成分が大幅に軽減される。

実施の形態１．
まず、本発明の概要を説明する。本発明は、広帯域信号や広帯域に周波数が時間変動する信号を高い分離性能で分離することを目的とする。基本的な考え方は、周波数やその変動幅が広帯域になる程、分離性能が劣化することに着目し、受信信号をあらかじめ周波数軸上で狭帯域に分割してから、それぞれの分割された狭帯域の受信信号に対してＩＣＡ処理をし、その後、処理結果を統合することにより最終的な分離信号を得る。但し、帯域毎に得られた分離信号は、それぞれある源信号に対応するものであるが、どの源信号に対応しているのかを知ることができない問題がある。これをＩＣＡの組み合わせ不確定性(Permutation ambiguity)と呼ぶ。このため、分離信号間で同じ源信号に対応するもの同士を対応付けする処理が必要となる。

また、対応付けが決まっても、ＩＣＡには分離信号に未知係数が残る問題がある。これを係数不確定性（Scaling ambiguity）と呼ぶ。このため、何等かの方法で係数不確定性を解く必要がある。本発明は、これらの処理を含む新たな信号分離装置を提案する。

以下、本発明の詳細を説明する。図６にこの発明の実施の形態１における信号分離装置の構成ブロック図を示す。図６において、1-1〜1-lは受信アンテナ、2-1〜2-ｌは受信アンテナ1-1〜1-l にそれぞれ対応して設けられた受信機で受信機雑音ｎ₁〜ｎ_ｌが受信アンテナ1-1〜1- lで受信した信号に加算される。3-1〜3-lはA/D変換器で受信機2-1〜2-lに対応して設けられ、受信機2-1〜2- lからのアナログ受信信号をデジタル受信信号に変換する。4-1〜4-lはＦＦＴ部（フーリエ変換部）で、A/D変換器3-1〜3-lからのデジタル受信信号をフーリエ変換（ＦＦＴ）する。5-1〜5-lは狭帯域分割部でＦＦＴ処理されたデジタル受信信号を所定の周波数帯域毎に分割する。6-1〜6-lは狭帯域分割部5-1〜5-lでの分割結果から同一周波数帯域に属する信号を集めて、周波数領域におけるｘ^(l)の信号x₁ ^(l),・・・,x_I ^(l)を得、これをＩＦＦＴ（逆フーリエ変換）して時間領域のｘ^(l)を得るＩＦＦＴ部（逆フーリエ変換部）である。7-1〜7-lは独立成分分析部（ＩＣＡ部）でＩＦＦＴ部6-1〜6-lの出力信号から各源信号を分離する。

また、8は各A/D変換器3-1〜3-lからの受信デジタル信号をそのままＩＣＡ処理し、分離信号を得る第２のＩＣＡ部、9-1〜9-lはＩＣＡ処理され分離された各源信号をＦＦＴする第２のＦＦＴ部、10-1〜10-lは第２のＦＦＴ部9-1〜9-lでＦＦＴ処理された源信号を狭帯域分割部5-1〜5-lと同じ周波数帯域毎に分割する第２の狭帯域分割部である。11-1〜11-lは狭帯域分割部10-1〜10-lでの分割結果から同一周波数帯域に属する信号を集めて、周波数領域におけるｘ^(l)の信号x₁ ^(l), ・・・,x_I ^(l)を得、これをＩＦＦＴして時間領域のｘ^(l)を得る第２のＩＦＦＴ部である。
12は対応付部であり、第２のＦＦＴ部9-1〜9-lの出力と、ＩＣＡ部7-1〜7-lの出力の対応付けを行う。13はスケーリング部であり、対応付部12の出力から未知係数の除去処理をする。14は未知係数が除去処理された狭帯域の各信号を、全帯域で加算し、統合する統合部である。

また、発明を説明するために、記号を以下表１のように定義する。

次に動作の説明をする。まず、受信アンテナ1-1〜1-lで受信され、受信機2-1〜2-lで受信機雑音ｎ₁〜ｎ_ｌが加算され、A/D変換器3-1〜3-lでデジタル化された受信信号ベクトルｘの各信号ｘ₁, ・・・,ｘ_IをＦＦＴ部4-1〜4-lでＦＦＴ（フーリエ変換）処理して周波数領域に変換後、狭帯域分割部5-1〜5-lでＬ個の狭帯域信号に分割する。狭帯域分割により各ｘ_iからｘ_i ⁽¹⁾, ・・・, ｘ_i ^(L)の信号が得られる。そして、ＩＦＦＴ部6-1〜6-lで各ｘ₁の分割結果から同一帯域に属する信号を集めて、周波数領域におけるｘ^(l)の信号x₁ ^(l), ・・・,x_I ^(l)を得、これをＩＦＦＴ（逆フーリエ変換）して時間領域のｘ^(l)を得る。次に、ＩＣＡ部7-1〜7-lでそれぞれのｘ^(l)にＩＣＡ処理を行い、分離信号ｙ^(l)を得る。

ＩＣＡ処理では、分離信号の順番が未知である性質があるため、このままでは、ある帯域の各分離信号が他の帯域のどの分離信号に対応しているかを知ることができない。すなわち、第l₁狭帯域で得られた分離信号ｙ₁ ^(l1),・・・,ｙ_J ^(l1)が、第l₂狭帯域で得られた分離信号ｙ₁ ^(l2),・・・,ｙ_J ^(l2)との間で、j が同じだからといって、必ずしも同じ源信号の成分を有するものではない。誤った対応付けのまま分離信号同士を統合してしまうと、正しい結果が得られない。このため分離信号を帯域間で対応付ける必要がある。

一方、受信信号ベクトルxをそのままＩＣＡ処理した場合の分離性能の劣化が比較的小さい場合、xをそのままＩＣＡ処理した分離信号ｙ_wideを狭帯域分割した信号ベクトルｙ_wide ^(l)により対応付けを行う方法が考えられる。ｙ_wide ^(l)の各信号ｙ_1,wide ^(l), ・・・,ｙ_Ｊ,wide ^(l)と、ｙ^(l)の各信号ｙ₁ ^(l), ・・・,ｙ_Ｊ ^(l)は、いずれかの源信号の成分を含んでいるため、同じ源信号の成分をもつ信号の組み合わせを選ぶと、それらの類似性が高いと言える。ここでは、この性質を用いて対応付けを行う装置を提案する。

まず、Ａ／Ｄ変換器3-1〜3- lからの受信デジタル信号ｘを第２のＩＣＡ部8でそのままＩＣＡ処理してｙ_wideを得る。
次に、ｙ_wideの各信号ｙ_1,wide,・・・,ｙ_Ｊ,wideを第２のＦＦＴ部9-1〜9- lでＦＦＴ変換し、それぞれの結果を第２の狭帯域分割部10-1〜10-lにより周波数領域上でL個の狭帯域信号に分割する。狭帯域分割により各ｙ_1,wideからｙ_j,wide ^(l), ・・・,ｙ_j,wide ^(L)の信号が得られる。そして、第２のＩＦＦＴ部11-1〜11-lで同じ帯域の信号を集め、周波数領域におけるｙ_wide ^(l)の信号ｙ_1,wide ^(l), ・・・,ｙ_Ｊ,wide ^(l)を得、これをＩＦＦＴして時間領域のｙ_wide ^(l)を得る。

そして、対応付部12で第２のＩＦＦＴ部11-1〜11-lの出力とＩＣＡ部7-1〜7-lの分離源信号の相関係数の大きさの和が最大となるような組み合わせを求める。もし、ｙ^(l)の第j₁ 波ｙ_j1 ^(l)とｙ_wide ⁽¹⁾の第j₁ 波ｙ_j2,wide ^(l)が同一波源のものであれば、それらの類似性は高いはずである。よって、ｙ₁ ^(l),・・・,ｙ_Ｊ ^(l)とｙ_1,wide ^(l), ・・・,ｙ_Ｊ,wide ^(l)の間で類似性の高い組み合わせを、すべてのlで決定することができれば、異なるlでも、同じｙ_j,wide ^(l)と組み合わさったy_j ^(l)はすべて同一波源のものであるから、それらの信号を統合することにより、最終的な分離信号を得ることが可能となる。

以下、類似性の高い組み合わせを決定する方法を説明する。類似性の尺度として相関係数を用いる。相関係数が大きいとは、類似性が高いことを意味する。ここでは、相関係数の大きさの和が最大となるような組み合わせを求める。y_j1 ^(l)とｙ_j2,wide ^(l)の相関係数c_j1j2 ^(l)は次式で与えられる。

ここで、covは共分散値、stdは標準偏差値を意味する。上記の相関係数をすべてのｊ₁とｊ₂の組み合わせで計算する。そして、同じ信号が互いに重複しないように、相関係数の大きさの和が最大となる組み合わせ問題を解く。

最後に、係数不確定性を解く方法を説明する。係数不確定性とは、ＩＣＡの分離信号には、ある未知係数が存在するという意味である。対応付けられた信号を統合する（足し合わせる）場合、あらかじめ、この未知係数不確定性を取り除いておかなければならない。未知係数の影響を数式で表すと式(８)となる。

最後に、この発明による装置の効果を示すために、処理結果の一例を示す。図７にこの発明装置による分離信号のスペクトログラム例を示す。この図７の結果は、図３、図４、及び図５で示した従来の一例をこの発明装置で処理した結果である。図７のように、受信信号をそのままＩＣＡ処理した場合の図５に比べ、分離残り成分が軽減されていることを確認できる。

実施の形態２．
実施の形態１では、観測値をＩＣＡ処理し、得られた分離信号を狭帯域分割して対応付けに利用した。しかし、対象の帯域が広すぎて、観測値をＩＣＡ処理した分離性能が著しく悪い場合が考えられる。この場合、観測値全帯域を一括で使用せず、ある帯域ずつ順々に使用していく方法も考えられる。例えば、複数帯域分だけ切り出しておいて、対応付けを実施し、次に、一部、帯域が重なるように帯域をずらして、再度複数帯域分だけ切り出しておいて、その帯域における対応付けを実施する。また、帯域が重複部分の間の対応付けも同時に行う。これを順々に繰り返せば、全体帯域の対応付けを行うことができる。図８にイメージ図を示す。この図では、１狭帯域ずつずらしながら、２狭帯域ずつ対応付けする例のイメージ図である。

この装置を構成するには、図６の装置の対応付け箇所を、複数帯域分だけ切り出した観測値を利用して複数回繰り返せば良い。図９に実施の形態２による信号分離装置の構成を示す。図９の実施の形態２では図６に示す実施の形態１とは受信デジタル信号をそのままＩＣＡ処理し、分離信号を得る第２のＩＣＡ部8と、第２のＦＦＴ部9-1〜9-l、第２の狭帯域分割部10-1〜10-l、および第２のＩＦＦＴ部11-1〜11-l部分の構成が異なる。第２のＩＣＡ部8に相当する部分は、ＦＦＴ部4-1〜4-lでＦＦＴ処理された信号を２周波数帯域毎に分割する２狭帯域分割部の各ブロック8a-1〜8a-l、２狭帯域分割部8a-1〜8a-lでの分割結果から同一周波数帯域に属する信号を集めて、周波数領域⁾の信号を得、これをＩＦＦＴして時間領域の信号を得るＩＦＦＴ部の各ブロック8b-1〜8b-l、ＩＦＦＴ部8b-1〜8b-lの出力である２狭帯域毎の時間領域信号をＩＣＡ処理するＩＣＡ部の各ブロック8c-1〜8c-lからなる。

また、第２のＦＦＴ部9-1〜9- l、第２の狭帯域分割部10-1〜10-l、第２のＩＦＦＴ部11-1〜11-lに相当する部分は、その構成を拡大して示した図１０のように、ＩＣＡ部の各ブロック8c-1〜8c-lの出力を夫々ＦＦＴ処理する第２のＦＦＴ部9-1a、9-1bａ、9-1cのブロック〜9-l-1a、9-l-1b、9-l-1cのブロック、この第２のＦＦＴ部9-1a、9-1bａ、9-1c〜9-l-1a、9-l-1b、9-l-1cの信号を狭帯域に分割する第２の狭帯域分割部10-1a、10-1b、10-1cのブロック、〜10-(l-1)a、10-(l-1)b、10-(l-1)cのブロック、この第２の第２の狭帯域分割部10-1a、10-1b、10-1c〜10-(l-1)a、10-(l-1)b、10-(l-1)cで分割された信号をＩＦＦＴ処理して１狭帯域周波数ずつずらして出力し、前回処理ブロックの最後の周波数帯域を重複して処理し、出力する第２のＩＦＦＴ部11-1a、11-1ｂのブロック〜11-(l-1)a、11-(l-1)bのブロックから構成される。
またＩＣＡ部7-2〜7-(l-1)は夫々同じ分離信号を２度出力する。
対応付部12は第２のＩＦＦＴ部11-1a、11-1ｂ〜11-(l-1)a、11-(l-1)bのブロック毎にＩＣＡ部7-１からの信号と対応付けをし、この処理を順次行う。

図を簡単にするために、この実施の形態２では１狭帯域ずつずらしながら、２帯域分ずつ観測値を切り取る場合の装置例を示している。もちろん、任意の複数帯域ずつずらし、任意の複数帯域ずつ対応付けすることも可能である。図のように、対応付けには、Ｌ＝１とＬ＝２の例をとると、ｃ⁽¹⁾、ｃ^(２)、ｃ^(３)と、重複する部分の対応付けｃ^{（２-重）}が決まれば、１番目のｙ²と２番目のｙ²の対応付けが決まり、１から３までの対応付けが決定する。順々に、ｃ^(L-1)とｃ^(L)まで対応付けが決まれば、全帯域の対応付けが決まる。
このように信号を分離する対象の帯域が広すぎる場合であっても、実施の形態２によれば観測値をＩＣＡ処理した分離性能を向上させることができる。

この発明は無線電話装置における混信分離や、無線通信装置における混信電波の分離に適用可能である。

ＩＣＡ処理概要の説明図である。受信アンテナ位置及び源信号の入射方位などを示す概略図である。源信号のスペクトログラム図である図３に示す源信号の混信受信信号のスペクトログラム図である従来装置によるＩＣＡの分離信号スペクトログラム図であるこの発明の実施の形態１による信号分離装置の構成図である。実施の形態１の信号分離装置による分離信号スペクトログラム図である。実施の形態１と実施の形態２による帯域分割処理のイメージ図である。この発明の実施の形態２による信号分離装置の構成図である。図９のＸ部分の拡大図である。

符号の説明

1-1〜1-l；受信アンテナ、2-1〜2-ｌ；受信機、3-1〜3- l；A/D変換器、4-1〜4- l；ＦＦＴ部、5-1〜5- l；狭帯域分割部、6-1〜6- l；ＩＦＦＴ部、7-1〜7- l；独立成分分析部、8；第２のＩＣＡ部、9-1〜9- l；第２のＦＦＴ部、10-1〜10- l；第２の狭帯域分割部、11-1〜11-l；第２のＩＦＦＴ部、12；対応付部、13；スケーリング部、14；統合部、8a-1〜8a-l；２狭帯域分割部、8b-1〜8b-l；ＩＦＦＴ部、8c-1〜8c-l；ＩＣＡ部、9-1a、9-1bａ、9-1c〜9-l-1a、9-l-1b、9-l-1c；第２のＦＦＴ部のブロック、10-1a、10-1b、10-1c、〜10-(l-1)a、10-(l-1)b、10-(l-1)c；第２の狭帯域分割部のブロック、11-1a、11-1〜11-(l-1)a、11-(l-1)b；第２のＩＦＦＴ部のブロック。

Claims

複数のアンテナで受信された受信信号がアナログ／デジタル変換されて夫々入力され、この各デジタル受信信号を夫々共通の帯域幅に分割する複数の狭帯域分割部と、この狭帯域分割部で分割されたデジタル受信信号を同じ周波数帯域毎に独立成分分析（ＩＣＡ）し、源信号を分離する複数の独立成分分析部と、この複数の独立成分分析部で、同周波数帯域毎に分離された源信号を統合し出力する統合部を備えることを特徴とする信号分離装置。
各デジタル受信信号をそのままＩＣＡ処理する第２の独立成分分析部と、この第２の独立成分分析部で得た信号を前記狭帯域分割部と同じ帯域幅に分割する複数の第２の狭帯域分割部と、この第２の狭帯域分割部で狭帯域分割された信号と前記の独立成分分析部で得た分離信号の類似性に基づき、帯域間の対応付けを行う対応付け部を統合部の前段に備えることを特徴とする請求項１記載の信号分離装置。
対応付け部は、第２の狭帯域分割部で狭帯域分割された信号と独立成分分析部で得た分離信号の類似性の指標として相関係数を用いることを特徴とする請求項２記載の信号分離装置。
対応付け部は第２の狭帯域分割部で狭帯域分割された信号と独立成分分析部で得た分離信号との相関係数の大きさの和が最大となる組み合わせを選択することを特徴とする請求項３記載の信号分離装置。
対応付け部と統合部との間に対応付け部で対応付け決まった信号を統合するために、対応付け決定信号にＩＣＡ処理で用いた混合行列推定値の任意の列の要素を乗算し各分離信号の未知係数不確定性を解くスケーリング部を備えることを特徴とする請求項２乃至請求項４の何れかに記載の信号分離装置。
第２の独立成分分析部は複数の周波数帯域からなるブロックを複数形成し、ブロック毎に独立成分分析する複数の独立成分分析部からなり、
第２の狭帯域分割部は、上記第２の独立成分分析部を形成する各独立成分分析部からの信号をフーリエ変換して狭帯域幅に分割する複数の狭帯域分割部をブロック毎に備え、この狭帯域分割部の出力を同一狭帯域に属する信号を集めて逆フーリエ変換し時間領域の信号を得る逆フーリエ変換部を備え、逆フーリエ変換部は処理ブロックの周波数帯域を一部重複処理して出力し、
独立成分分析部は、狭帯域分割部が各狭帯域に対応する分離信号を出力し、
対応付け部は、第２の狭帯域分割部が出力する分離信号を、独立成分分析部の出力する分離信号との類似性に基づき帯域間の対応付けを行い、更に、重複した周波数における信号間の類似性に基づきブロック間の対応杖を行うことを特徴とする請求項２記載の信号分離装置。
複数のアンテナで受信された受信信号がアナログ／デジタル変換されて夫々入力され、この各デジタル受信信号を夫々共通の帯域幅に分割する複数の狭帯域分割工程と、この狭帯域分割工程で分割されたデジタル受信信号を同じ周波数帯域毎に独立成分分析（ＩＣＡ）し、源信号を分離する複数の独立成分分析工程と、この複数の独立成分分析工程で、同周波数帯域毎に分離された源信号を統合し出力する統合工程を備えることを特徴とする信号分離方法。