JP2010041450A - 適応等化器、適応等化方法、及び、適応等化プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】等化性能を低下させずに、安定性を向上させる適応等化器を提供すること。
【解決手段】本発明にかかる適応等化器は、時系列に沿って取得された入力データ列を当該入力データ列毎のフィルタ係数を用いて等化する適応等化器であって、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整係数に基づいて、新たなフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出部を備え、フィルタ係数算出部は、入力データ列の少なくとも一部に対応するフィルタ係数を、他の入力データ列と異なる調整係数に基づいて算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、適応等化器、適応等化方法、及び、適応等化プログラムに関し、特に、時系列に沿って取得された入力データ列を当該入力データ列毎のフィルタ係数を用いて等化する適応等化器、適応等化方法、及び、適応等化プログラムに関する。

特許文献１には、入力信号の歪状態の如何にかかわらず、タップ利得修正制御に常に最適のリークを付与することによって、発散等の異常動作を少なくするとともに残留歪を少なくし、また、異常動作が生じた場合に速やかに安定状態に移行できるＦＩＲ型適応デジタルフィルタを用いた自動等化器が開示されている。

特許文献１にかかる自動等化器は、フィルタ係数の絶対値和が大きいときには、リーク量を相対的に大きくし、安定化を優先する。また、フィルタ係数の絶対値和が小さいときには、リーク量を相対的に小さくし、等化性能を優先する。

ここで、特許文献１にかかる自動等化器（適応等化器）の構成を図１７にブロック図で示す。以下では、図１７の内、本発明に関係する部分を中心に説明し、本発明に関係しない部分についての説明は省略する。

特許文献１にかかる適応等化器は、入力端子９１０に入力された入力信号をトランスバーサルフィルタ９２０のタップ付遅延素子９２１の一つに格納し、過去に格納されたタップ付遅延素子９２１のそれぞれの入力信号及びタップ利得メモリ９４８に格納されたタップ利得（フィルタ係数）とを荷重回路９２２により乗算し、加算回路９２３により加算し、出力端子９３０へ出力信号として出力する。ここで、タップ利得メモリ９４８に格納されたフィルタ係数Ｃ_−Ｍ、・・・、Ｃ_０、・・・、Ｃ_Ｎ−１、及びＣ_Ｎは、タップ付遅延素子９２１のそれぞれのタップに対応付けられている。

また、上述したフィルタ係数は、入力信号と、基準波形と出力信号との誤差等を用いて、タップ利得修正演算回路９４７により更新される。これにより、入力信号に含まれるノイズ信号を出力信号に応じて適応させて取り除くことができる。

そのため、特許文献１は、入力信号ｘ（ｎ）に対して、出力信号ｙ（ｎ）を、毎サンプル更新されるフィルタ係数ｃ_ｉ（ｎ）によって、以下の式（１）として計算するＦＩＲ（Finite Impulse Response）型適応デジタルフィルタを用いた適応等化器と言うことができる。

ここで、ｎ＝０、１、２、・・・は、サンプルベースの時間経過を表し、Ｎ＝１，２，３、・・・をフィルタのタップ数としている。ｔ_ｉは、フィルタ係数のオフセットを表す定数で、通常の構成では、タップ利得が最大となるべきセンタタップが１で、残りは０というフラットなインパルス応答である。フラットなインパルス応答は、入力信号に基準信号との誤差がないときの理想的なフィルタ係数である。

図１９は、特許文献１におけるフィルタ係数のオフセットｔ_ｉを示す図である。オフセットｔ_ｉは、特許文献１の表記法では、タップ合計数がＮ＋Ｍ＋１、タップ番号ｉ＝−Ｍ、・・・、０、・・・、Ｎ−１、Ｎである場合、以下の式（２）で定義される。

また、式（１）におけるフィルタ係数ｃ_ｉ（ｎ）は、任意の更新アルゴリズムにより求められる更新量Δｃ_ｉ（ｎ）を用いて、式（３）によりサンプル毎に更新される。

更新量Δｃ_ｉ（ｎ）の形は、適応等化器の等化アルゴリズムにより様々であるが、フィルタ係数の更新により、基準信号との誤差を最小化し等化を行う、という動作は共通である。

フィルタ係数は、理想的には、等化アルゴリズムにより基準信号との誤差を最小にする最適値に収束するが、実際には、入力信号に含まれるノイズ成分などにより不要なフィルタ係数が成長し、等化がうまく行われず、不安定になる場合がある。この不要係数の成長による不安定性への対策として、特許文献１では、以下の式（４）で定義されるリーク量ｐ_１又はｐ_２を用いたリーク積分をかけ、フィルタ係数更新式を以下の式（５）及び式（６）で定義している。尚、特許文献１においては、式（５）及び式（６）におけるＣ_{ｉ,ｎｅｗ}がｃ_ｉ（ｎ＋１）に対応し、Ｃ_{ｉ,ｏｌｄ}がｃ_ｉ（ｎ）に対応する。

尚、式（５）は、フィルタ係数ｃ_ｉ（ｎ）に比例したリークを与える方式において用いられる。また、式（６）は、一定のリークを与える方式において用いられる。また、式（６）におけるｓｇｎ｛ｃ_ｉ（ｎ）｝は、符号関数であり、以下の式（７）に定義される。

これにより、フィルタ係数は、更新量Δｃ_ｉ（ｎ）による最適値へ近づく効果に対抗する、フラットなインパルス応答ｔ_ｉへ近づく効果を受け、不要係数成長を抑制する力が働く。しかし、リークを強く、つまり、リーク量ｐ_１（ｎ）を１に近くしすぎると、または、リーク量ｐ_２（ｎ）を大きくしすぎると最適値への収束を阻害され、等化性能が低下する問題がある。

そこで、特許文献１では、リーク量ｐ_１（ｎ）又はｐ_２（ｎ）を、以下の式（８）に示されるフィルタ係数の絶対値和に比例して算出する方式を提案している。

そのため、フィルタ係数の絶対値和が大きいときには、相対的に不要係数の成長が多いと考えられるため、リーク量ｐ_１（ｎ）又はｐ_２（ｎ）を比例して大きくし、強いリークをかけ、安定化を優先する。また、フィルタ係数の絶対値和が小さいときには、相対的に不要係数の成長が少ないと考えられるため、リーク量ｐ_１（ｎ）又はｐ_２（ｎ）を比例して小さくし、弱いリークをかけ、等化性能を優先する。
特開昭５９−２１９０３５号公報

しかしながら、特許文献１では、等化性能と安定性が低下する場合があるという問題点を生ずる。そこで、以下では、特許文献１を分析し、特許文献１を始めとする適応等化器の課題を明らかにする。

まず、特許文献１にかかる適応等化器の処理概念を図１８にブロック図で表す。尚、図１８は、式（１）に示す適応等化処理のうち、任意のタップ番号ｉにおけるフィルタ係数の更新処理や構成を中心に表現し、他のタップ番号におけるフィルタ係数の更新処理や構成については、図示を省略している。また、以下の説明において、図１７と同様のものについては同一の符号を付けており、詳細な説明は省略する。

図１８の適応等化器は、入力信号９０１を受け付け、式（１）に表される適応等化処理を行い、出力信号９０２を出力する。ここで、遅延子９２１ａ、遅延子９２１ｂ、・・・は、図１７のタップ付遅延素子９２１における各タップに対応する。また、乗算器９２２ａは、遅延子９２１ａに格納された入力信号と後述するフィルタ係数更新処理により算出されたフィルタ係数を乗算し、加算回路９２３へ出力する。尚、乗算器９２２ａは、図１７の荷重回路９２２の一つに対応する。そして、加算回路９２３は、乗算器９２２ａ及び図示しない他のタップに対応する複数の乗算器からの出力を加算して、出力信号９０２を出力する。

例えば、遅延子９２１ａは、入力信号９０１を格納し、所定の時間分遅延させて、遅延子９２１ｂ、係数更新値算出部９７１ａ、及び乗算器９２２ａへ出力する。尚、遅延子９２１ａは、直接、入力信号９０１を格納するのではなく、他の遅延子からの入力を受け付けても構わない。

続いて、乗算器９２２ａに入力されるフィルタ係数の更新処理の流れに合わせて、関係する構成について説明する。ここでは、式（６）に定義されるフィルタ係数更新処理について扱う。

まず、フィルタ係数格納部９４８ａは、遅延子９２１ａに対応するフィルタ係数を格納する記憶装置であり、図１７のタップ利得メモリ９４８の一つに対応する。また、フィルタ係数格納部９４８ａは、初期値は任意の値が格納されており、加算器９８３ａから出力されるＣ_ｎｅｗを格納することで、更新する。そして、フィルタ係数格納部９４８ａは、次のタイミングにおける適応等化処理において、格納されたフィルタ係数をＣ_ｏｌｄとして、符号関数部９７３ａ及び加算器９８２ａへ出力する。符号関数部９７３ａは、式（７）で定義される符号関数の処理を行い、処理結果を乗算器９８１ａへ出力する。

続いて、リーク量算出部９７２ａは、図１７の絶対値和回路９５３、及びリーク決定回路９５４に対応する。リーク量算出部９７２ａは、リーク量ｐ_２（ｎ）を算出する。そして、乗算器９８１ａは、符号関数部９７３ａの処理結果及びリーク量ｐ_２（ｎ）を乗算し、加算器９８２ａへ出力する。加算器９８２ａは、フィルタ係数をＣ_ｏｌｄから乗算器９８１ａの出力結果を負の値として加算し、加算器９８３ａへ出力する。

ここで、係数更新値算出部９７１ａは、任意の更新アルゴリズムにより更新量Δｃ_ｉ（ｎ）を算出する。係数更新値算出部９７１ａは、図１７の微分回路９４０、微分回路９４２、入力波形メモリ９４１、基準波形引算回路９４３、タイミング回路９４４、基準波形発生回路９４５、誤差波形メモリ９４６、累積加算器９５０、及び係数乗算器９５１に対応する。そして、加算器９８３ａは、加算器９８２ａの出力結果と更新量Δｃ_ｉ（ｎ）とを加算し、フィルタ係数Ｃ_ｎｅｗとしてフィルタ係数格納部９４８ａ及び加算器９８４ａに出力する。

また、オフセット格納部９７４ａは、式（２）で定義されるタップ番号ｉにおけるオフセットｔ_ｉを格納する記憶装置である。そして、加算器９８４ａは、フィルタ係数Ｃ_ｎｅｗ及びオフセットｔ_ｉを加算し、フィルタ係数の更新値ｃ_ｉ（ｎ＋１）として、乗算器９２２ａへ出力する。

また、図示しない他のタップ番号ｉにおけるフィルタ係数の更新値ｃ_ｉ（ｎ＋１）についても、同様に算出され、加算回路９２３において加算される。

尚、図１８において、符号関数部９７３ａが存在しない場合は、式（５）に定義されるフィルタ係数更新処理となり、リーク量算出部９７２ａは、リーク量ｐ_１（ｎ）を算出する以外は、上述した説明と同じであるため、説明を省略する。

上述した特許文献１にかかる適応等化器の応用目的の一つとして、ＦＭ（Freqency Modulation）ラジオ受信機のＩＦ（InterFace）信号におけるマルチパスキャンセラが挙げられる。この場合、フィルタ係数の最適値の概形の例を図２０に示す。当該適応等化器に用いられるＦＩＲ型適応フィルタでは、図２０に示すように、最適値となるフィルタ係数の概形は、センタタップを中心として、交互に正負を繰り返しながら、べき乗のオーダーで減少するサイドローブを持ったインパルス応答となる。そして、フィルタ係数の大きさ、間隔は、受信経路のマルチパスの大きさや遅延とデジタル回路のサンプリング周波数などで決まる。

このように、当該適応等化器は、多くの応用領域において、フィルタ係数の最適値の概形は予めわかっており、また、タップ位置によってフィルタ係数の値が大きく異なる。そのため、特許文献１を様々な領域に適用した場合、等化性能と安定性が低下するケースがある。

フィルタ係数の最適値が図２０に示すような概形である場合、センタタップ付近以外であるサイドローブではセンタタップ付近に比べ最適係数が小さいため、センタタップ付近より強いリークによって、不要係数成長を抑制する必要があるのに対し、センタタップ付近ではサイドローブに比べ最適係数が大きいため、サイドローブより弱いリークにしなければ、最適値への係数成長が阻害される。

フィルタ係数の絶対値和に比例したリークを全タップに一様にかける方式では、センタタップ付近では、リークが強すぎ、フィルタ係数の成長が阻害され、等化性能が低下するのに対し、サイドローブにおいては、リークが弱すぎ、不要係数が成長して不安定動作を引き起こす問題が考えられる。

このように、最適係数が、タップ毎に値が大きく異なるエリアを持つ場合、リーク量がタップ毎に一様な方式では、リーク量が大きすぎるタップのエリアとリーク量が小さすぎるタップのエリアが現れて、等化性能の低下、等化器の不安定化が起こる可能性がある。

本発明にかかる適応等化器は、時系列に沿って取得された入力データ列を当該入力データ列毎のフィルタ係数を用いて等化する適応等化器であって、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整係数に基づいて、新たなフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出部を備え、前記フィルタ係数算出部は、前記入力データ列の少なくとも一部に対応するフィルタ係数を、他の入力データ列と異なる前記調整係数に基づいて算出する。

本発明にかかる適応等化方法は、時系列に沿って取得された入力データ列を当該入力データ列毎のフィルタ係数を用いて等化する適応等化方法であって、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整係数に基づいて、新たなフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出ステップと、前記フィルタ係数算出ステップにより算出されたフィルタ係数に基づいて、前記入力データ列からから出力データを生成するステップと、を備え、前記フィルタ係数算出ステップは、前記入力データ列の少なくとも一部に対応するフィルタ係数を、他の入力データ列と異なる前記調整係数に基づいて算出する。

本発明にかかる適応等化プログラムは、時系列に沿って取得された入力データ列を当該入力データ列毎のフィルタ係数を用いて等化する適応等化器としてコンピュータを動作させる適応等化プログラムであって、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整係数に基づいて、新たなフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出ステップと、前記フィルタ係数算出ステップにより算出されたフィルタ係数に基づいて、前記入力データ列からから出力データを生成するステップと、を含み、前記フィルタ係数算出ステップは、前記入力データ列の少なくとも一部に対応するフィルタ係数を、他の入力データ列と異なる前記調整係数に基づいて算出する。

上述した本発明にかかる適応等化器、適応等化方法、及び適応等化プログラムによれば、例えば、入力データ列毎に格納された各データと、当該入力データ列に対応するフィルタ係数とを乗算する際に、当該フィルタ係数は、入力データ列毎に算出されたものであるばかりでなく、異なる調整係数により算出することができる。それにより、例えば、入力データ列がタップに対応する場合、センタタップ付近におけるフィルタ係数は、より弱いリークによりフィルタ係数の最適への係数成長を促進させ、サイドローブにおけるフィルタ係数は、より強いリークにより不要係数成長を抑制することができる。そのため、適応等化器における等化性能を低下させずに、安定性を向上させることができる。

本発明により、等化性能を低下させずに、安定性を向上させる適応等化器を提供することができる。

以下では、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略する。

＜発明の実施の形態１＞
図１は、本発明の実施の形態１にかかる適応等化器１００の概要構成を示すブロック図である。適応等化器１００は、入力信号１０１を受け付け、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）型適応フィルタを用いて、式（１）に表される適応等化処理を行い、出力信号１０２を出力する。また、適応等化器１００は、遅延子１１１ａ、遅延子１１１ｂ、・・・と、畳込み演算部１１７と、フィルタ係数算出部１４０とを備える。遅延子１１１ａ、遅延子１１１ｂ、・・・は、図１８の遅延子９２１ａ、遅延子９２１ｂ、・・・と同様のものであり、例えば、タップ付遅延素子であり、又は、領域が割り当てられた記憶装置の各領域であってもよい。また、畳込み演算部１１７は、図１８の加算回路９２３と同様である。尚、図１において図１８と同様の構成については、詳細な説明を省略する。また、フィルタ係数算出部１４０は、遅延子１１１ａに対応したものであり、遅延子１１１ｂ、・・・に対応するフィルタ係数算出部も図示しないが存在するものとする。

適応等化器１００は、時系列に沿って取得された入力データ列を当該入力データ列毎のフィルタ係数を用いて等化するものである。入力データ列とは、図１における入力信号１０１であり、例えば、ＦＭ受信信号から特定のチャネルが抽出されたデジタル信号を入力データとした時系列ごとのデータ列である。また、適応等化器１００は、逐次、当該入力データを内部の記憶領域に格納していくことで時系列に沿った入力データ列として処理することが可能である。また、適応等化器１００は、複数の入力データ列毎にフィルタ係数を有しており、入力データ列の各データと入力データ列に対応するフィルタ係数とを用いてノイズ信号の除去等の等化処理を行い、出力データを生成する。出力データとは、図１における出力信号１０２である。

そして、フィルタ係数算出部１４０は、入力データ列毎のフィルタ係数の算出を行う。フィルタ係数算出部１４０は、図１８と同様の構成である係数更新値算出部１１２ａ、リーク量算出部１１３ａ、フィルタ係数格納部１１５ａ、符号関数部１１６ａ、オフセット格納部１１９ａ、乗算器１２２ａ、加算器１２３ａ、加算器１２４ａ、乗算器１２５ａ、及び加算器１２６ａに加え、定数乗算器１２１ａを備える。

フィルタ係数算出部１４０は、新たな入力信号１０１が入力される度に実行される。そして、フィルタ係数算出部１４０は、過去のフィルタ係数から新たなフィルタ係数を算出する。その際、フィルタ係数算出部１４０は、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整係数に基づいて、新たなフィルタ係数を算出する。ここで、調整係数は、フィルタ係数と同様に、入力データ列に対応付けられている値であり、例えば、定数であればよい。または、調整係数は、フィルタ係数のように、都度、任意のアルゴリズムにより更新されるものであってもよい。尚、調整係数は、少なくとも一部のフィルタ係数に対しては、他とは異なる値である。そして、定数乗算器１２１ａは、遅延子１１１ａに対応する調整係数に基づいて、乗算を行う。

すなわち、フィルタ係数算出部１４０は、入力データ列の少なくとも一部に対応するフィルタ係数を、他の入力データ列と異なる調整係数に基づいて算出する。また、フィルタ係数算出部は、入力データ列のうちフィルタ係数が最大となるべき入力データ列付近において、他の入力データ列に比べて小さい調整係数を用いることが望ましい。

ここで、本発明の実施の形態１にかかるフィルタ係数算出部１４０で用いるフィルタ係数更新式の例を挙げる。本発明の実施の形態１では、上述した入力データ列であるタップ毎に最適リーク量が異なるという状況に対応するため、タップ毎に異なるリーク量補正係数ｋ_ｉを導入する。尚、リーク量補正係数ｋ_ｉは、以下の式（９）により定義する。

また、フィルタ係数更新式は、以下の式（１０）及び式（１１）により定義する。

尚、式（１０）は、フィルタ係数ｃ_ｉ（ｎ）に比例したリークを与える方式において用いられる。また、式（１１）は、一定のリークを与える方式において用いられる。また、式（１１）におけるｓｇｎ｛ｃ_ｉ（ｎ）｝は、符号関数であり、上述した式（７）に定義されるものであればよい。また、図１は、式（１１）を適用した例を示している。

このように、本発明の実施の形態１では、フィルタ係数更新式を式（１０）又は式（１１）とし、タップ毎にリーク量に補正をかけ、より最適なリーク量になるように調整することができる。これにより、等化性能を低下させずに、安定性を向上させる適応等化器を提供することができる。

尚、式（１０）又は式（１１）において、リーク量補正係数ｋ_ｉの値をどのように設定するかは、任意であり、具体例を後述する。

また、本発明の実施の形態１は、リーク量ｐ_１（ｎ）又はｐ_２（ｎ）の決定アルゴリズムには、特に限定されない。すなわち、経過時間によらず、常に一定のリーク量補正係数ｋ_ｉをタップ毎に設定すればよい。

＜実施例１＞
次に、本発明の実施の形態１の適応等化器を用いた実施例１であるＦＭラジオ受信機について説明する。図２は、本発明の実施例１にかかる適応等化器を用いたＦＭラジオ受信機１０の概要構成を示すブロック図である。ＦＭラジオ受信機１０は、アンテナ１１と、フロントエンド１２と、ＩＦフィルタ１３と、適応等化器１４と、ＦＭ復調器１５と、スピーカ１６とを備える。

フロントエンド１２は、アンテナ１１により受信された無線信号を入力し、当該無線信号と局部発振器（不図示）が生成する信号とを混合することによってＩＦ信号を生成する。ＩＦフィルタ１３は、フロントエンド１２により生成されたＩＦ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、デジタル信号から所望のチャネルを抽出するバンドパスフィルタとを備える。

適応等化器１４は、ＩＦフィルタ１３により抽出された信号を入力し、適応等化処理を行うことでノイズ信号等を除去したＦＭ信号をＦＭ復調器１５へ出力する。ＦＭ復調器１５は、適応等化器１４により出力されたＦＭ信号を入力し、符号化された楽音信号、そして、ステレオ音声信号へ復調してスピーカ１６へ出力する。

図３は、本発明の実施例１にかかる適応等化器のハードウェア構成を示すブロック図である。図３に示す適応等化器１００は、図２の適応等化器１４に対応するものである。適応等化器１００は、入力信号１０１を入力し、適応等化処理を行い、出力信号１０２を出力する。適応等化器１００は、入力バッファ１１１と、係数更新量算出ハードウェア１１２と、リーク量算出ハードウェア１１３と、リーク量補正係数格納部１１４と、係数メモリ１１５と、符号関数部１１６と、畳込み演算部１１７と、出力バッファ１１８と、乗算器１２１と、乗算器１２２と、減算器１２３と、加算器１２４と、乗算器１２５とを備える。但し、図３は、ハードウェア構成を模式的に表したものであり、畳込み演算部１１７及び出力バッファ１１８以外の構成は、図示しない構成としてＮ個分の組で存在するものとする。

入力バッファ１１１は、入力信号１０１を格納するためのＮ個の領域が割り当てられた記憶装置である。また、入力バッファ１１１は、入力信号１０１を逐次受け付けて、ＦＩＦＯ（First-In-First-Out）方式により追加して格納する。

係数更新量算出ハードウェア１１２は、入力信号１０１及び出力信号１０２を入力し、任意の係数更新アルゴリズムにより上述した領域ごとに更新量Δｃ_ｉ（ｎ）を算出する。係数更新量算出ハードウェア１１２は、例えば、図１に示すような係数更新値算出部１１２ａであればよい。

リーク量算出ハードウェア１１３は、任意のリーク量決定アルゴリズムに従って、リーク量ｐ_２（ｎ）を算出する演算装置である。リーク量算出ハードウェア１１３は、例えば、図１に示すようなリーク量算出部１１３ａであればよい。また、リーク量補正係数格納部１１４は、リーク量補正係数ｋ_ｉを格納するためのＮ個の領域が割り当てられた記憶装置である。また、リーク量補正係数格納部１１４は、予め、当該領域ごとに少なくとも一部が異なる値である調整係数としてリーク量補正係数ｋ_ｉを格納する。また、乗算器１２１は、リーク量算出ハードウェア１１３により算出されたリーク量ｐ_２（ｎ）とリーク量補正係数格納部１１４に格納された領域に対応するリーク量補正係数ｋ_ｉとを乗算し、乗算器１２２へ出力する。

係数メモリ１１５は、フィルタ係数を格納するためのＮ個の領域が割り当てられた記憶装置である。また、係数メモリ１１５の領域ｉは、入力バッファ１１１及びリーク量補正係数格納部１１４の領域ｉとそれぞれ対応付けられている。符号関数部１１６は、式（７）で定義される符号関数の処理を行う演算装置である。符号関数部１１６は、例えば、図１に示すような符号関数部１１６ａであればよい。符号関数部１１６は、係数メモリ１１５から領域ｉのフィルタ係数を取得し、符号関数の処理を行い、処理結果を乗算器１２２へ出力する。

そして、乗算器１２２は、乗算器１２１の乗算結果と符号関数部１１６の処理結果とを乗算し、減算器１２３へ出力する。減算器１２３は、対応する領域ｉに格納されたフィルタ係数から乗算器１２２の乗算結果を減算し、係数メモリ１１５の対応する領域ｉへ当該減算結果をフィルタ係数として格納する。

そして、加算器１２４は、係数更新量算出ハードウェア１１２により算出された領域ｉに対応する更新量Δｃ_ｉ（ｎ）と、係数メモリ１１５に格納された対応する領域ｉのフィルタ係数とを加算し、係数メモリ１１５の対応する領域ｉへ当該減算結果をフィルタ係数として格納する。

その後、乗算器１２５は、対応する領域ごとに入力バッファ１１１に格納された入力信号と係数メモリ１１５に格納されたフィルタ係数とを乗算し、畳込み演算部１１７へ出力する。

畳込み演算部１１７は、全ての領域の乗算器１２５の出力結果を畳込み演算する演算装置である。畳込み演算部１１７は、演算結果を出力バッファ１１８へ格納する。

出力バッファ１１８は、畳込み演算部１１７による演算結果を出力信号１０２として格納する記憶装置である。

図４は、本発明の実施の形態にかかる適応等化器の処理を表わすフローチャート図である。まず、適応等化器１００は、入力信号１０１を入力バッファ１１１に格納する（Ｓ１）。次に、適応等化器１００の係数更新量算出ハードウェア１１２は、出力バッファ１１８に格納された出力信号１０２と、入力バッファ１１１のＮ個の領域に格納された入力信号１０１とから、係数更新アルゴリズムに従って、領域分の係数更新量Δｃ_ｉ（ｎ）を算出する（Ｓ２）。

そして、適応等化器１００のリーク量算出ハードウェア１１３は、リーク量決定アルゴリズムに従って、リーク量ｐ_２（ｎ）を生成する（Ｓ３）。

その後、適応等化器１００は、係数更新量Δｃ_ｉ（ｎ）、リーク量ｐ_２（ｎ）、及び領域毎のリーク量補正係数ｋ_ｉを用いて、Ｎ領域分のフィルタ係数を更新する（Ｓ４）。つまり、適応等化器１００は、式（１１）に基づいて、フィルタ係数を更新し、係数メモリ１１５に格納する。具体的には、適応等化器１００は、ステップＳ３で生成されたリーク量ｐ_２（ｎ）と、リーク量補正係数格納部１１４に格納されたリーク量補正係数ｋ_ｉと、符号関数部１１６で算出される処理結果とから、係数メモリ１１５に格納されるフィルタ係数をＮ領域毎に更新する。そして、適応等化器１００は、係数メモリ１１５に格納されたフィルタ係数とステップＳ２で算出された係数更新量Δｃ_ｉ（ｎ）とから、係数メモリ１１５に格納されるフィルタ係数をＮ領域毎に更新する。

そして、適応等化器１００は、Ｎ領域分の係数メモリ１１５に格納されたフィルタ係数と、Ｎ領域分の入力バッファ１１１に格納された入力信号１０１とを、畳込み演算部１１７により畳込み演算を行い、出力バッファ１１８に格納する（Ｓ５）。

これにより、適応等化器１００は、領域毎の調整係数であるリーク量補正係数ｋ_ｉによりフィルタ係数を更新し、適応等化処理を行うことができる。

尚、本発明の実施例１にかかる適応等化器１００は、図３の符号関数部１１６が存在しなくてもよい。その場合、乗算器１２２は、係数メモリ１１５から領域ｉに対応するフィルタ係数を取得すればよい。また、図４のステップＳ３において、リーク量算出ハードウェア１１３は、リーク量ｐ_１（ｎ）を生成し、ステップＳ４において、生成されたリーク量ｐ_１（ｎ）を用いて、リーク量補正係数ｋ_ｉと乗算を行えばよい。

続いて、図５及び図６に本発明の実施例１にかかるリーク量補正係数ｋ_ｉの具体例を挙げる。図５は、センタタップ及びセンタタップの前後の数タップを含むセンタタップ付近におけるリーク量補正係数ｋ_ｉは、一定値とし、全体の最小値とするものである。また、センタタップ付近以外であるサイドローブ付近のタップにおけるリーク量補正係数ｋ_ｉは、センタタップ付近から離れるに従い、一次関数的に増加させるものである。これにより、センタタップ付近では、リーク量を弱め、サイドローブ付近に向けて、リーク量を徐々に強くすることができる。

尚、図５では、タップ番号ｉ＝０及びＮ−１において、リーク量補正係数ｋ_ｉの値を同値とし、全体の最大値としているがこれに限定されない。つまり、図５においては、センタタップ付近のリーク量補正係数ｋ_ｉの値が０でない最小値であり、サイドローブ付近に向けて、徐々に大きくなるものであればよい。例えば、サイドローブ付近では、二次関数、指数関数等により増加させても構わない。

また、図６は、図５との違いとして、サイドローブ付近におけるリーク量補正係数ｋ_ｉは、センタタップ付近に比べて大きい値とし、かつ、一定値とするものである。これにより、図６は、図５に比べて適応等化処理のより単純なものであるため、図５の効果に加え、実装がし易いという効果を奏する。

尚、図６では、センタタップ付近の前後のサイドローブ付近において、リーク量補正係数ｋ_ｉを同値としているが、これに限定されない。つまり、図６においては、サイドローブ付近の一方がリーク量補正係数ｋ_ｉの最大値であってもよい。また、サイドローブ付近において、センタタップ付近から離れるに従い、段階的、かつ、不連続にリーク量補正係数ｋ_ｉを増加させても構わない。

尚、図５及び図６において、センタタップ付近のタップ番号の範囲については任意である。必ずしも、センタタップのタップ番号がセンタタップ付近における中央の番号である必要はなく、少なくともセンタタップ付近にセンタタップが含まれていれば良い。

以上のように、本発明の実施例にかかる適応等化処理によりフィルタ係数の更新を繰り返す場合、図５又は図６のリーク量補正係数ｋ_ｉを用いることにより、センタタップ付近では、フィルタ係数が大きな値へ成長することを阻害しないように、弱いリークをかけることができる。そして、サイドローブ付近では、フィルタ係数が大きな値へ成長し過ぎないように、つまり、不要係数の増加を防ぐように、強いリークをかけることができる。これにより、等化性能の低下を防ぎながら、安定性を向上させることができる。

続いて、図７乃至図１２により、本発明の実施の形態における効果を説明する。ここで、入力信号に、ホワイトノイズのような周波数に依らないノイズを含む場合を考える。まず、適応等化処理において、リーク無しでフィルタ係数の更新を行う場合を挙げる。図７は、リーク無しの場合における係数成長を表した概念図である。また、図８は、リーク無しの場合におけるノイズ成長を表した概念図である。

このとき、フィルタ係数の更新に伴う係数成長は、図７に示すように、図２０に示したような最適な概形に近いものとなる。しかし、実際には、入力信号にホワイトノイズが含まれており、入力信号に含まれるノイズは、タップに依存しないため、図８に示すように、タップ全体に一様に広がる。すなわち、リーク無しでフィルタ係数の更新を行う場合、ノイズは除去されないため、等化性能及び安定性が低下する。

次に、例えば、特許文献１のようにタップに対して一様なリークをかけてフィルタ係数の更新を行う場合を挙げる。図９は、一様なリークをかけた場合における係数成長を表した概念図である。図１０は、一様なリークをかけた場合におけるノイズ成長を表した概念図である。

このとき、タップ全体に一様なリークがかかることにより、フィルタ係数の更新に伴う係数成長は、図９に示すように、全体的にゆるやかに抑えられる。言い換えれば、係数成長にブレーキがかかる。同様に、図１０に示すように、入力信号に含まれるノイズは、タップ全体に一様なリークがかかるため、タップ全体でゆるやかに抑えられる。これにより、リーク無しの場合に比べて不要係数の成長を抑制することができるが、フィルタ係数の最適値までの成長も阻害されてしまう。すなわち、タップに対して一様なリークをかけてフィルタ係数の更新を行う場合であっても、等化性能及び安定性が低下する。

上述したように特許文献１では、最適係数の形状は、正負を交互に繰り返しながら、べき乗のオーダーで減少するサイドローブを持ったインパルス応答となる。また、フィルタ係数の大きさ、間隔は、受信経路のマルチパスの大きさや遅延とデジタル回路のサンプリング周波数などで決まる。そのため、不要係数の成長の原因になるノイズは、全ての周波数に広く分布していると考えられるので、全てのタップで均等なリークでは、リーク量が大きすぎるタップのエリアとリーク量が小さすぎるタップのエリアが現われる。それ故、特許文献１では、等化性能が低下し、等化器が不安定になるという問題点がある。

そこで、本発明の実施の形態を用いてフィルタ係数の更新を行う場合を挙げる。図１１は、本発明の実施の形態１を適用した場合における係数成長を表した概念図である。図１２は、本発明の実施の形態１を適用した場合におけるノイズ成長を表した概念図である。

上述したように本発明の実施の形態１では、センタタップ付近では、相対的にリーク量を弱く、サイドローブ付近では、相対的にリーク量を強くすることができる。このとき、フィルタ係数の更新に伴う係数成長は、図１１に示すように、センタタップ付近では、係数成長に対するブレーキが弱いため、最適な概形に近いものとすることができる。つまり、センタタップ付近では、最適係数の成長を優先させている。一方、サイドローブ付近では、係数成長に対するブレーキが強いため、係数成長が抑えられる。つまり、サイドローブ付近では、不要係数の抑制を優先させている。

また、図１２に示すように、入力信号に含まれるノイズは、センタタップ付近では、あまりノイズ成長は抑えられない。しかし、センタタップ付近では、そもそも適応等化処理において、抽出されるべき信号が多く含まれるため、この部分のノイズの影響は少ない。一方、入力信号に含まれるノイズは、サイドローブ付近では、センタタップ付近に比べて相対的にノイズ成長が抑えられる。これは、サイドローブ付近では、そもそも適応等化処理において、抽出されるべき信号が少ないため、入力信号自体が少なくなったとしても影響は少ない。むしろ、ノイズの影響が多いため、抑えることによる効果が大きい。

このように、本発明の実施の形態１により、効率的に不要係数を抑制しながら、最適係数の成長を阻害しないことができるため、等化性能及び安定性を高めることができる。

＜実施例２＞
本発明の実施例２では、図５又は図６とは異なるリーク量補正係数を適用したものである。そのため、本発明の実施例２では、リーク量補正係数以外の構成、処理については、本発明の実施例１と同様のため、説明を省略する。

図１３は、本発明の実施例２にかかるリーク量補正係数の例を示す図である。図１３では、図５との違いとして、センタタップ付近におけるリーク量補正係数ｋ_ｉ＝０とする。これにより、リーク量ｐ_１（ｎ）又はｐ_２（ｎ）の値に関わらず、センタタップ付近では、リークをかけないことができる。

また、図１４は、本発明の実施例２にかかるリーク量補正係数の例を示す図である。図１４では、図６との違いとして、センタタップ付近におけるリーク量補正係数ｋ_ｉ＝０とする。これにより、図１３と同様に、リーク量ｐ_１（ｎ）又はｐ_２（ｎ）の値に関わらず、センタタップ付近では、リークをかけないことができる。

尚、サイドローブ付近において、リーク量補正係数ｋ_ｉの最大値が図５又は図６より大きいか否かは問わない。

または、センタタップ付近において、リーク量の算出処理自体を行わないようにしてもよい。この場合、例えば、図１のリーク量算出部１１３ａは、タップ番号に応じて、処理の実行を制御するか、予め、センタタップ付近のタップ番号に対応するリーク量算出部１１３ａを備えないようにしてもよい。すなわち、図１のフィルタ係数算出部１４０は、入力データ列の一部に対しては調整係数を用い、他の入力データ列に対しては調整係数を用いないようにしてもよい。これにより、適応等化処理の負荷を下げることができる。

＜発明の実施の形態２＞
本発明の実施の形態２では、本発明の実施の形態１にかかる適応等化器１００に変更を加え、ＩＩＲ（Infinite Impulse Response）型適応フィルタを用いたものである。図１５は、本発明の実施の形態２にかかる適応等化器の概要構成を示すブロック図である。図１５に示す適応等化器１００ａは、入力信号１０１を受け付け、ＩＩＲ型適応フィルタを用いて、式（１）に表される適応等化処理を行い、出力信号１０２を出力する。適応等化器１００ａは、遅延子１１１ａ、遅延子１１１ｂ、・・・と、畳込み演算部１１７ａと、フィルタ係数算出部１４１、フィルタ係数算出部１４２、フィルタ係数算出部１４３、・・・と、遅延子１３１ａ、遅延子１３１ｂ、・・・と、フィルタ係数算出部１５１、フィルタ係数算出部１５２、・・・とを備える。そして、フィルタ係数算出部１４１、フィルタ係数算出部１４２、フィルタ係数算出部１４３、・・・と、フィルタ係数算出部１５１、フィルタ係数算出部１５２、・・・とは、それぞれ異なるリーク量補正係数ｋ_ｉを適用可能である。尚、図１５において図１と同様の構成については、詳細な説明を省略する。

フィルタ係数算出部１４１、フィルタ係数算出部１４２、フィルタ係数算出部１４３、・・・は、図１のフィルタ係数算出部１４０と同様の乗算係数であるフィルタ係数が可変である乗算器であり、それぞれ遅延子１１１ａ、遅延子１１１ｂ、・・・に対応するものである。

また、遅延子１３１ａ、遅延子１３１ｂ、・・・は、遅延子１１１ａ、遅延子１１１ｂ、・・・と同様の遅延子であるが、出力信号１０２を入力とする。フィルタ係数算出部１５１、フィルタ係数算出部１５２、・・・は、フィルタ係数算出部１４１等と同様の乗算係数であるフィルタ係数が可変である乗算器であるが、対応する遅延子１３１ａ、遅延子１３１ｂ、・・・からの信号と、出力信号１０２とを入力とする。

そして、畳込み演算部１１７ａは、フィルタ係数算出部１４１、フィルタ係数算出部１４２、フィルタ係数算出部１４３、・・・、及び、フィルタ係数算出部１５１、フィルタ係数算出部１５２、・・・からの乗算結果を畳込み演算を行い、出力信号１０２を生成する演算装置である。

このように、本発明の実施の形態２により、フィルタ係数算出部１５１、フィルタ係数算出部１５２、・・・においても、対応する遅延子１３１ａ、遅延子１３１ｂ、・・・毎に異なるリーク量補正係数ｋ_ｉを用いてフィルタ係数を更新できるため、ＩＩＲ型適応フィルタを用いた適応等化器においても本発明の実施の形態１と同様の効果を奏する。

＜発明の実施の形態３＞
本発明の実施の形態２では、本発明の実施の形態１にかかる適応等化器１００に変更を加え、リーク量算出部１１３ａを用いないものである。図１６は、本発明の実施の形態３にかかる適応等化器の概要構成を示すブロック図である。尚、以下では、本発明の実施の形態１との違いを中心に説明し、本発明の実施の形態１と同一の構成、及び処理については、説明を省略する。

図１６に示す適応等化器１００ｂは、図１の適応等化器１００との違いとして、フィルタ係数算出部１４０がフィルタ係数算出部１４４に置き換わったものである。また、フィルタ係数算出部１４４は、フィルタ係数算出部１４０と比べ、リーク量算出部１１３ａが補正係数格納部１２７ａに、乗算器１２２ａが乗算器１２８ａに置き換わり、定数乗算器１２１ａが除かれたものである。

補正係数格納部１２７ａは、遅延子１１１ａに対応する調整係数であるタップ毎に異なるリーク量補正係数ｋ_ｉを格納するための記憶装置である。

乗算器１２８ａは、符号関数部１１６ａの処理結果及び補正係数格納部１２７ａに格納されたリーク量補正係数ｋ_ｉを乗算し、加算器１２３ａへ出力する。以後は、図１の適応等化器１００と同様であるため説明を省略する。

ここで、本発明の実施の形態３にかかるフィルタ係数算出部１４４で用いるフィルタ係数更新式の例を以下の式（１２）及び式（１３）に挙げる。つまり、式（１２）及び式（１３）は、タップ毎に異なるリーク量補正係数ｋ_ｉを用いるものであり、時系列について同じリーク量を用いるものである。

尚、式（１２）は、フィルタ係数ｃ_ｉ（ｎ）に比例したリークを与える方式において用いられる。また、式（１３）は、一定のリークを与える方式において用いられる。また、式（１３）におけるｓｇｎ｛ｃ_ｉ（ｎ）｝は、式（１１）と同様に符号関数であり、上述した式（７）に定義されるものであればよい。また、図１６は、式（１３）を適用した例を示している。

このように、本発明の実施の形態３では、フィルタ係数更新式を式（１２）又は式（１３）とし、タップ毎に異なるリーク量を用いるものである。これにより、リーク量算出力を行う必要がなくなり、適応等化処理の負荷を下げることができる。

尚、式（１０）又は式（１１）において、リーク量補正係数ｋ_ｉの値をどのように設定するかは、任意である。

＜その他の発明の実施の形態＞
尚、本発明の実施の形態１乃至３にかかる適応等化器には、汎用的なコンピュータを用いることができる。その場合、当該コンピュータは、制御装置としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）と、記憶装置としてのＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、又は不揮発性記憶装置であるメモリを備えるものであればよい。そして、当該メモリには、入力データ列を格納するための領域が分けられている。また、当該メモリには、図４に示す適応等化処理を実装した実行形式プログラムである適応等化プログラムが格納されている。そして、当該コンピュータは、適応等化処理の実行時において、ＣＰＵがＲＡＭ、ＲＯＭ，又は不揮発性記憶装置に格納されたＯＳ（Operating System）、並びに、適応等化プログラムを読み込み、実行することで、逐次、入力信号をメモリに格納し、適宜、入力データ列と出力データから出力データを生成することができる。

尚、図１６の補正係数格納部１２７ａを領域毎に異なるリーク量算出部としても構わない。その場合、領域毎に異なるリーク量をｋ_ｉ（ｎ）として、フィルタ係数更新式は、式（１２）及び式（１３）を変形し、以下の式（１４）及び式（１５）のように定義できる。

さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。

本発明の実施の形態１にかかる適応等化器の概要構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１にかかる適応等化器を用いたＦＭラジオ受信機の概要構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１にかかる適応等化器のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１にかかる適応等化器の処理を表わすフローチャート図である。 本発明の実施例１にかかるリーク量補正係数の例を示す図である。 本発明の実施例１にかかるリーク量補正係数の例を示す図である。 リーク無しの場合における係数成長を表した概念図である。 リーク無しの場合におけるノイズ成長を表した概念図である。 一様なリークをかけた場合における係数成長を表した概念図である。 一様なリークをかけた場合におけるノイズ成長を表した概念図である。 本発明の実施の形態１を適用した場合における係数成長を表した概念図である。 本発明の実施の形態１を適用した場合におけるノイズ成長を表した概念図である。 本発明の実施例２にかかるリーク量補正係数の例を示す図である。 本発明の実施例２にかかるリーク量補正係数の例を示す図である。 本発明の実施の形態２にかかる適応等化器の概要構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態３にかかる適応等化器の概要構成を示すブロック図である。 関連技術にかかる適応等化器の構成を示すブロック図である。 関連技術の処理概念を表わすブロック図である。 関連技術におけるフィルタ係数のオフセットを示す図である。 フィルタ係数の最適値の概形の例を示す図である。

符号の説明

１０ ＦＭラジオ受信機
１１ アンテナ
１２ フロントエンド
１３ ＩＦフィルタ
１４ 適応等化器
１５ ＦＭ復調器
１６ スピーカ
１００ 適応等化器
１００ａ 適応等化器
１００ｂ 適応等化器
１０１ 入力信号
１０２ 出力信号
１１１ 入力バッファ
１１１ａ 遅延子
１１１ｂ 遅延子
１１２ 係数更新量算出ハードウェア
１１２ａ 係数更新値算出部
１１３ リーク量算出ハードウェア
１１３ａ リーク量算出部
１１４ リーク量補正係数格納部
１１５ 係数メモリ
１１５ａ フィルタ係数格納部
１１６ 符号関数部
１１６ａ 符号関数部
１１７ 畳込み演算部
１１７ａ 畳込み演算部
１１８ 出力バッファ
１１９ａ オフセット格納部
１２１ 乗算器
１２１ａ 定数乗算器
１２２ 乗算器
１２２ａ 乗算器
１２３ 減算器
１２３ａ 加算器
１２４ 加算器
１２４ａ 加算器
１２５ 乗算器
１２５ａ 乗算器
１２６ａ 加算器
１２７ａ 補正係数格納部
１２８ａ 乗算器
１３１ａ 遅延子
１３１ｂ 遅延子
１４０ フィルタ係数算出部
１４１ フィルタ係数算出部
１４２ フィルタ係数算出部
１４３ フィルタ係数算出部
１４４ フィルタ係数算出部
１５１ フィルタ係数算出部
１５２ フィルタ係数算出部
９０１ 入力信号
９０２ 出力信号
９１０ 入力端子
９２０ トランスバーサルフィルタ
９２１ タップ付遅延素子
９２１ａ 遅延子
９２１ｂ 遅延子
９２２ 荷重回路
９２２ａ 乗算器
９２３ 加算回路
９３０ 出力端子
９４０ 微分回路
９４１ 入力波形メモリ
９４２ 微分回路
９４３ 基準波形引算回路
９４４ タイミング回路
９４５ 基準波形発生回路
９４６ 誤差波形メモリ
９４７ タップ利得修正演算回路
９４８ タップ利得メモリ
９４８ａ フィルタ係数格納部
９５０ 累積加算器
９５１ 係数乗算器
９５２ 差回路
９５３ 絶対値和回路
９５４ リーク決定回路
９５５ リーク付与回路
９６０ タップ利得読み出しスイッチ
９６０ａ 出力信号側
９６０ｂ 出力信号側
９６１ タップ利得書き込みスイッチ
９６１ａ 出力信号側
９６１ｂ 出力信号側
９６２ タップ利得再設定回路
９６３ 異常動作検出回路
９７１ａ 係数更新値算出部
９７２ａ リーク量算出部
９７３ａ 符号関数部
９７４ａ オフセット格納部
９８１ａ 乗算器
９８２ａ 加算器
９８３ａ 加算器
９８４ａ 加算器

Claims (19)

1. 時系列に沿って取得された入力データ列を当該入力データ列毎のフィルタ係数を用いて等化する適応等化器であって、
   過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整係数に基づいて、新たなフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出部を備え、
   前記フィルタ係数算出部は、前記入力データ列の少なくとも一部に対応するフィルタ係数を、他の入力データ列と異なる前記調整係数に基づいて算出することを特徴とする、適応等化器。
2. 前記フィルタ係数算出部は、前記入力データ列のうちフィルタ係数が最大となるべき入力データ列付近において、他の入力データ列に比べて小さい調整係数を用いることを特徴とする請求項１に記載の適応等化器。
3. 前記フィルタ係数算出部は、前記入力データ列の一部に対しては調整係数を用い、他の入力データ列に対しては調整係数を用いないことを特徴とする請求項１に記載の適応等化器。
4. 前記フィルタ係数算出部は、調整係数を算出する調整係数算出部によって算出された調整係数に対して補正を行うことにより各入力データ列に対するフィルタ係数を算出することを特徴とする請求項２に記載の適応等化器。
5. 前記フィルタ係数算出部は、前記調整係数を０から１の範囲で前記過去のフィルタ係数に乗算した値に基づいて前記新たなフィルタ係数を算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の適応等化器。
6. 前記適応等化器は、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）型、又は、ＩＩＲ（Infinite Impulse Response）型の適応フィルタを用いることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の適応等化器。
7. 前記調整係数は、リーク量であって、
   前記フィルタ係数算出部は、前記フィルタ係数のうちセンタタップに相当するフィルタ係数に対して、他のタップよりも小さなリーク量を用いることを特徴とする請求項１に記載の適応等化器。
8. 時系列に沿って取得された入力データ列を当該入力データ列毎のフィルタ係数を用いて等化する適応等化方法であって、
   過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整係数に基づいて、新たなフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出ステップと、
   前記フィルタ係数算出ステップにより算出されたフィルタ係数に基づいて、前記入力データ列から出力データを生成するステップと、を備え、
   前記フィルタ係数算出ステップは、前記入力データ列の少なくとも一部に対応するフィルタ係数を、他の入力データ列と異なる前記調整係数に基づいて算出することを特徴とする、適応等化方法。
9. 前記フィルタ係数算出ステップは、前記入力データ列のうちフィルタ係数が最大となるべき入力データ列付近において、他の入力データ列に比べて小さい調整係数を用いることを特徴とする請求項８に記載の適応等化方法。
10. 前記フィルタ係数算出ステップは、前記入力データ列の一部に対しては調整係数を用い、他の入力データ列に対しては調整係数を用いないことを特徴とする請求項８に記載の適応等化方法。
11. 前記調整係数を算出する調整係数算出ステップをさらに備え、
    前記フィルタ係数算出ステップは、前記調整係数算出ステップによって算出された調整係数に対して補正を行うことにより各入力データ列に対するフィルタ係数を算出することを特徴とする請求項９に記載の適応等化方法。
12. 前記フィルタ係数算出ステップは、前記調整係数を０から１の範囲で前記過去のフィルタ係数に乗算した値に基づいて前記新たなフィルタ係数を算出することを特徴とする請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の適応等化方法。
13. 前記調整係数は、リーク量であって、
    前記フィルタ係数算出ステップは、前記フィルタ係数のうちセンタタップに相当するフィルタ係数に対して、他のタップよりも小さなリーク量を用いることを特徴とする請求項８に記載の適応等化方法。
14. 時系列に沿って取得された入力データ列を当該入力データ列毎のフィルタ係数を用いて等化する適応等化器としてコンピュータを動作させる適応等化プログラムであって、
    過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整係数に基づいて、新たなフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出ステップと、
    前記フィルタ係数算出ステップにより算出されたフィルタ係数に基づいて、前記入力データ列から出力データを生成するステップと、を含み、
    前記フィルタ係数算出ステップは、前記入力データ列の少なくとも一部に対応するフィルタ係数を、他の入力データ列と異なる前記調整係数に基づいて算出することを特徴とする、適応等化プログラム。
15. 前記フィルタ係数算出ステップは、前記入力データ列のうちフィルタ係数が最大となるべき入力データ列付近において、他の入力データ列に比べて小さい調整係数を用いることを特徴とする請求項１４に記載の適応等化プログラム。
16. 前記フィルタ係数算出ステップは、前記入力データ列の一部に対しては調整係数を用い、他の入力データ列に対しては調整係数を用いないことを特徴とする請求項１４に記載の適応等化プログラム。
17. 前記適応等化プログラムは、
    前記調整係数を算出する調整係数算出ステップをさらに含み、
    前記フィルタ係数算出ステップは、前記調整係数算出ステップによって算出された調整係数に対して補正を行うことにより各入力データ列に対するフィルタ係数を算出することを特徴とする請求項１５に記載の適応等化プログラム。
18. 前記フィルタ係数算出ステップは、前記調整係数を０から１の範囲で前記過去のフィルタ係数に乗算した値に基づいて前記新たなフィルタ係数を算出することを特徴とする請求項１４乃至１７のいずれか１項に記載の適応等化プログラム。
19. 前記調整係数は、リーク量であって、
    前記フィルタ係数算出ステップは、前記フィルタ係数のうちセンタタップに相当するフィルタ係数に対して、他のタップよりも小さなリーク量を用いることを特徴とする請求項１４に記載の適応等化プログラム。

Images