JP4176479B2 - 周波数分析方法、周波数分析装置及びスペクトラムアナライザ - Google Patents
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Description
技術分野
この発明は、特定された周波数帯域内に存在する信号を抽出し、この抽出した信号の周波数分析を行なう場合に使用して好適な周波数分析方法及びこの周波数分析方法を使用する周波数分析装置、並びにこの周波数分析装置を組み込んだスペクトラムアナライザに関する。
背景技術
この種の周波数分析装置の一例と、この周波数分析装置を組み込んだスペクトラムアナライザの一例を図８に示す。なお、図示の例では被測定信号を検出してその周波数を分析する部分を周波数分析装置と称し、この周波数分析装置の分析結果を表示する表示器を含む全体の構成をスペクトラムアナライザと称することにする。
図８に示すように、先行技術の周波数分析装置１００は、特定の被測定周波数帯域Ｘ（図９Ａを参照）内に存在する信号を抽出する信号抽出装置１１と、この信号抽出装置１１に結合されたアナログ−デジタル変換器（以下、Ａ／Ｄ変換器と称す）１２と、このＡ／Ｄ変換器１２から出力されるデジタルデータの周波数を分析する周波数分析部１３と、この周波数分析部１３から出力される周波数分析結果を記憶するバッファメモリ１６と、Ａ／Ｄ変換器１２にクロック信号を供給するクロック源１４と、このクロック源１４から供給されるクロック信号を分周して周波数分析部１３及びバッファメモリ１６に供給する分周器１５とによって構成されている。
一方、スペクトラムアナライザ２００は上記構成の周波数分析装置１００と、この周波数分析装置１００の分析結果を表示する表示器１７とによって構成されている。
信号抽出装置１１は、被測定信号が例えば電波である場合には、高周波受信機によって構成することができる。また、被測定信号が例えば信号線を通じて得られる信号（比較的周波数が低い信号）である場合には、バンドパスフィルタによって構成することができる。図８には被測定信号が電波である場合の周波数分析装置１００の構成を示す。この場合には、被測定信号を捕らえるセンサとして、アンテナＡＮが用いられ、このアンテナＡＮが信号抽出装置（この例では高周波受信機）１１に接続されている。換言すれば、このアンテナＡＮは、例えば高周波信号の周波数を分析する際に通常使用されているスペクトラムアナライザの高周波回路の入力端子に接続されている。なお、特定された周波数帯域が比較的狭く、信号抽出装置１１を、入力された信号から単に特定された周波数帯域内に存在する信号を抽出するだけの手段として利用する場合には、スペクトラムアナライザは周波数掃引することなく、信号抽出装置１１をバントパスフィルタとして利用する。
通常使用されているスペクトルアナライザの高周波回路は一般にスーパーヘテロダイン受信方式により図９Ａに示す被測定周波数帯域（高周波数帯域）Ｘ内に存在する高周波信号Ｓ１、Ｓ２を、図９Ｂに示すように、これより低い中間周波数の信号ＩＦ１、ＩＦ２にそれぞれ周波数ダウン変換して出力する。
従って、被測定周波数帯域Ｘ内に存在する被測定信号Ｓ１及びＳ２は、この場合にはバンドパスフィルタとして利用される信号抽出装置１１によって抽出され、さらに、中間周波数の信号ＩＦ１及びＩＦ２に周波数ダウン変換された後、Ａ／Ｄ変換器１２に入力されることになるが、説明を簡単にするために、以下においては被測定信号Ｓ１及びＳ２が信号抽出装置１１から周波数変換されずにＡ／Ｄ変換器１２に供給されるものとして説明する。
Ａ／Ｄ変換器１２はクロック源１４から与えられるクロック信号に同期して被測定信号Ｓ１及びＳ２をＡ／Ｄ変換し、デジタルデータ列に変換する。このＡ／Ｄ変換器１２によってデジタルデータ列に変換された被測定信号Ｓ１及びＳ２は周波数分析部１３に入力され、この周波数分析部１３において被測定周波数帯域Ｘ内の各サンプル点の周波数毎に、被測定信号Ｓ１及びＳ２の振幅データを算出し、周波数分析を行なう。
周波数分析部１３としては、例えば、既に良く知られている高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用する装置（以下、高速フーリエ変換装置と称す）を用いることができる。高速フーリエ変換装置を使用すれば、被測定信号Ｓ１及びＳ２が混在する信号の中から、被測定周波数帯域Ｘ内の各サンプル点の周波数毎に被測定信号Ｓ１及びＳ２の振幅データを算出し、周波数分析することができる。
周波数分析部１３では、Ａ／Ｄ変換器１２が周波数分析部１３に、例えばＳ個のデジタルサンプル値を出力する毎に、Ｓ番目の最後のデジタルサンプル値が出力された時点（タイミング）で被測定信号Ｓ１及びＳ２の周波数分析演算が行なわれる。なお、Ａ／Ｄ変換器１２がＳ個のデジタルサンプル値を出力する場合には、分周器１５はクロック信号の周波数を１／Ｓに分周する１／Ｓ分周器を構成する。
１回の分析演算によってバッファメモリ１６に設けられたＭ個のデータラッチ１６Ａ、１６Ｂ、１６Ｃ、・・・、１６Ｍに被測定周波数帯域Ｘ内の各サンプル点の周波数に対応する振幅データが格納される。この例ではサンプル点はＳ個であるので、データラッチの個数ＭはＳ以上の整数（Ｍ≧Ｓ）であればよい。周波数分析部１３で次のＳ個のデジタルサンプル値に関する周波数分析演算が開始されると、バッファメモリ１６にラッチされている振幅データは順次に表示器１７に送り出され、表示器１７の画像メモリに蓄積される。
表示器１７の画像メモリに蓄積された周波数分析結果の一例を図１０に摸式化して示す。図面において横方向の軸Ｆは周波数、上下方向の軸Ｙは振幅、前後方向（奥行き方向）の軸Ｔは時間を示す。図１０の波形から、タイミングｔ１における被測定信号Ｓ１及びＳ２の周波数分析結果、タイミングｔ２における被測定信号Ｓ１及びＳ２の周波数分析結果、・・・がそれぞれ画像メモリに蓄積されていることが容易に理解されよう。
表示器１７はこれら各タイミングｔ１、ｔ２、ｔ３、・・・における周波数分析結果を１つずつ読み出してそのディスプレイに表示し、被測定信号Ｓ１及びＳ２の振幅値、被測定信号Ｓ１及びＳ２の中心周波数、帯域幅等を測定する。かくして、被測定周波数帯域Ｘ内に存在する被測定信号Ｓ１及びＳ２の周波数分析を行なうことができる。
図１０に示した周波数分析結果は理想的な状態を例示している。現実には、例えば被測定信号Ｓ１及びＳ２が携帯電話機から発信される電波である場合を想定すると、携帯電話機の電波は周波数拡散されているため、ノイズと見分けがつかない程振幅値が乱れた状態にある。特に、電波のレベルが低い場合には、ノイズと電波の区別は全く不可能となる。このため、先行技術の周波数分析方法及び装置では、携帯電話機のように周波数拡散されている電波の有無を確実に検出することができないという重大な欠点があった。
発明の開示
この発明の１つの目的は、周波数拡散されている電波であっても、また、レベルの低い電波であっても、その存在を確実に検出し、周波数分析することができる周波数分析方法を提供することである。
この発明の他の目的は、周波数拡散されている電波であっても、また、レベルの低い電波であっても、その存在を確実に検出し、周波数分析することができる周波数分析装置を提供することである。
この発明のさらに他の目的は、周波数拡散されている電波であっても、また、レベルの低い電波であっても、その存在を確実に検出し、周波数分析して表示することができるスペクトラムアナライザを提供することである。
上記目的を達成するために、この発明の第１の面においては、被測定周波数帯域に存在する被測定信号を複数の測定信号抽出装置によって抽出するステップと、抽出した複数の被測定信号のそれぞれを周波数分析するステップと、上記複数の被測定信号の周波数分析結果についてそれらの相関値を演算するステップと、算出された相関値が予め設定した値以上であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在すると判定し、算出された相関値が予め設定した値未満であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在しないと判定するステップとを含む周波数分析方法が提供される。
好ましい一実施例においては、上記抽出した複数の被測定信号をそれぞれデジタルデータに変換するステップをさらに含み、上記周波数分析するステップはデジタル演算手段によって実行される。
また、上記複数の被測定信号の周波数分析結果にそれぞれ、無相関のノイズを加算するステップをさらに含み、上記相関値を演算するステップはこれらノイズを含む複数の周波数分析結果についてそれらの相関値を演算する。
上記相関値の演算はコヒーレンス関数によって行なわれる。
この発明の第２の面においては、被測定周波数帯域に存在する被測定信号を抽出する複数の測定信号抽出装置と、これら複数の測定信号抽出装置によって抽出された被測定信号をそれぞれデジタルデータに変換する複数のＡ／Ｄ変換器と、これら複数のＡ／Ｄ変換器からそれぞれ出力されるデジタルデータから上記被測定周波数帯域に亘って上記複数の被測定信号の周波数分析を行なう複数の周波数分析手段と、これら複数の周波数分析手段からそれぞれ出力される複数の被測定信号の周波数分析結果についてそれらの相関値を演算する相関値演算手段と、この相関値演算手段が算出した相関値が予め設定した値以上であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在すると判定し、算出された相関値が予め設定した値未満であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在しないと判定するレベル判定手段とを具備する周波数分析装置が提供される。
好ましい一実施例においては、上記複数の周波数分析手段のそれぞれの出力側と上記相関値演算手段との間にそれぞれ加算器が設けられ、これら複数の加算器により上記複数の周波数分析手段からそれぞれ出力される複数の被測定信号の周波数分析結果に、互いに相関性を持たないノイズ成分をそれぞれ加算し、上記相関値演算手段が演算不能になることを防止している。
この発明の第３の面においては、被測定周波数帯域に存在する被測定信号を抽出する複数の測定信号抽出装置と、これら複数の測定信号抽出装置によって抽出された被測定信号をそれぞれデジタルデータに変換する複数のＡ／Ｄ変換器と、これら複数のＡ／Ｄ変換器からそれぞれ出力されるデジタルデータから上記被測定周波数帯域に亘って上記複数の被測定信号の周波数分析を行なう複数の周波数分析手段と、これら複数の周波数分析手段からそれぞれ出力される複数の被測定信号の周波数分析結果についてそれらの相関値を演算する相関値演算手段と、この相関値演算手段が算出した相関値が予め設定した値以上であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在すると判定し、算出された相関値が予め設定した値未満であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在しないと判定するレベル判定手段と、このレベル判定手段から出力される被測定信号の有無を表わすデータから、少なくとも被測定信号の帯域幅の中心周波数を算出する演算手段と、上記レベル判定手段から出力される被測定信号の有無を表わすデータを表示する表示器とを具備するスペクトラムアナライザが提供される。
好ましい一実施例においては、上記複数の周波数分析手段のそれぞれの出力側と上記相関値演算手段との間にそれぞれ加算器が設けられ、これら複数の加算器により上記複数の周波数分析手段からそれぞれ出力される複数の被測定信号の周波数分析結果に、互いに相関性を持たないノイズ成分をそれぞれ加算し、上記相関値演算手段が演算不能になることを防止している。
また、好ましい他の実施例においては、上記レベル判定手段から出力される被測定信号の有無を表わすデータに所定の周波数帯域幅未満の信号が存在するか否かを検出し、所定の周波数帯域幅未満の信号を検出したときには、それをノイズと判定して上記表示器に表示されないように処理するノイズ検出手段がさらに設けられている。
この発明によれば、複数の測定信号抽出装置により被測定信号を抽出すると共に、これら抽出した被測定信号をそれぞれ周波数分析し、さらに、これら周波数分析結果の相関値を求めるようにしたので、これら相関値を演算する過程で各信号抽出装置の内部雑音成分が除去される。よって、各信号抽出装置の内部雑音の影響を排除した周波数分析結果を得ることができる。
また、相関値の演算をコヒーレンス関数に従って実行し、得られた相関値が予め設定した所定値より大きければ信号が存在すると判定し、得られた相関値が予め設定した所定値以下であれば信号が存在しないと判定するから、被測定信号の強度に影響されずに信号の有無を判定することができる。その結果、ＳＮ比の良い周波数分析結果を得ることができる。
発明を実施するための最良の形態
以下、この発明の好ましい実施例について詳細に説明する。しかしながら、この発明は多くの異なる形態で実施可能であるから、以下に述べる実施例にこの発明が限定されると解釈するべきではない。後述の実施例は、以下の開示が十分で、完全なものであり、この発明の範囲をこの分野の技術者に十分に知らせるために提供されるものである。
まず、図１〜図５を参照してこの発明による周波数分析装置の第１の実施例、及びこの周波数分析装置を組み込んだこの発明によるスペクトラムアナライザの第１の実施例について詳細に説明する。
図１はこの発明による周波数分析装置の第１の実施例、及びこの周波数分析装置を組み込んだこの発明によるスペクトラムアナライザの第１の実施例を示すブロック図である。例示の周波数分析装置１００は、後で明瞭になるように、この発明による周波数分析方法を使用することによって好適に動作する。なお、図１において、図８と対応する部分、素子には同一符号を付けて示し、必要のない限りそれらの説明を省略する。
この第１の実施例のスペクトラムアナライザ２００は周波数分析装置１００と、演算部２３と、第２のバッファメモリ２４と、表示器１７とから構成されている。周波数分析装置１００には、図８に示した周波数分析装置１００の構成と同じでよい信号抽出装置１１、Ａ／Ｄ変換器１２、及び周波数分析部１３からなる回路が２系統設けられている。一方の回路は第１の信号抽出装置１１Ａと、第１のＡ／Ｄ変換器１２Ａと、第１の周波数分析部１３Ａとから構成されており、他方の回路は第２の信号抽出装置１１Ｂと、第２のＡ／Ｄ変換器１２Ｂと、第２の周波数分析部１３Ｂとから構成されている。
上記周波数分析装置１００は、さらに、クロック源１４と、クロック信号の周波数を１／Ｓに分周する第１の分周器１５と、この第１の分周器１５から出力される１／Ｓクロック信号の周波数を１／Ｌに分周する第２の分周器１５Ｂと、第１及び第２のノイズ源１９Ａ及び１９Ｂと、第１のノイズ源１９Ａから出力されるノイズＮ１と第１の周波数分析部１３Ａから出力される第１の周波数分析結果（以下、第１のスペクトログラムと称す）Ｓｒ′（ｆ，ｔ）とを加算する第１の加算器１８Ａと、第２のノイズ源１９Ｂから出力されるノイズＮ２と第２の周波数分析部１３Ｂから出力される第２の周波数分析結果（以下、第２のスペクトログラムと称す）Ｓｍ′（ｆ，ｔ）とを加算する第２の加算器１８Ｂと、これら第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂからそれぞれ出力される第１及び第２の加算結果Ｓｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）から第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）間の相関値を演算する相関値演算部２０と、この相関値演算部２０から出力される相関値γ２（ｆ，ｔ）を格納する第１のバッファメモリ１６と、しきい値Ｖを設定するしきい値設定器２２と、第１のバッファメモリ１６に格納された相関値γ２（ｆ，ｔ）としきい値Ｖとを比較するレベル判定部２１とを具備している。 クロック源１４、並びに第１及び第２の分周器１５及び１５Ｂは上記２系統の回路に共通に使用され、クロック源１４から出力されるクロック信号は第１及び第２のＡ／Ｄ変換器１２Ａ及び１２Ｂに供給されると共に、第１の分周器１５にそれぞれ供給される。第１の分周器１５はクロック信号の周波数を１／Ｓに分周して第１及び第２の周波数分析部１３Ａ及び１３Ｂと第２の分周器１５Ｂにそれぞれ供給する。第２の分周器１５Ｂは入力された１／Ｓの周波数のクロック信号をさらに１／Ｌし、１／ＳＬの周波数のクロック信号を第１のバッファメモリ１６、レベル判定部２１、及び演算部２３にそれぞれ供給する。
第１及び第２のノイズ源１９Ａ及び１９Ｂは互いに相関性を持たない（即ち、無相関の）乱数からなる同一レベルのノイズＮ１及びＮ２をそれぞれ対応する第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂに供給する。上述したように、これら第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂは第１及び第２の周波数分析部１３Ａ及び１３Ｂからそれぞれ出力される第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）とこれら第１及び第２のノイズＮ１及びＮ２とをそれぞれ加算し、ノイズＮ１及びＮ２を含むスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）をそれぞれ出力する。後述するように、このノイズＮ１及びＮ２の加算により、相関値演算部２０では被測定信号のレベルが限りなく０に近い微小値であっても、演算結果が発散するのを防止することができる。
しきい値設定器２２は、被測定周波数帯域内の各サンプル点の周波数ｆ毎に設定されたしきい値Ｖをレベル判定部２１に出力する。レベル判定部２１は、相関値演算部２０で各サンプル点の周波数ｆ毎に算出された第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）間の相関値γ２（ｆ，ｔ）を、しきい値設定器２２から出力される対応するしきい値Ｖと比較する。このレベル判定部２１は、この実施例では、各相関値γ２（ｆ，ｔ）がしきい値Ｖより大きければその周波数に被測定信号が存在すると判定し、各相関値γ２（ｆ，ｔ）がしきい値Ｖより小さければその周波数に被測定信号が存在しないと判定するように構成されている。
信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂは同一の帯域幅を持つ受信機或いはバンドパスフィルタによって構成することができ、同一の周波数帯域を被測定周波数帯域と定める。以下、この被測定周波数帯域内で使用されている電波（例えば携帯電話機が発信する電波）が存在するか否かを検出し、検出した電波の周波数を分析する場合のスペクトラムアナライザの動作について説明する。なお、図１から容易に理解できるように、被測定信号を受信するアンテナＡＮが第１及び第２の信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂに共通に接続されている。
（１）アンテナＡＮで受信した信号を第１及び第２の信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂに送り、これら信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂによって受信信号を帯域制限した後、中間周波信号に周波数ダウン変換して出力する。これら中間周波信号を第１及び第２のＡ／Ｄ変換器１２Ａ及び１２Ｂにおいてクロック源１４から供給される周波数ｆｓのクロック信号でサンプリングし、この実施例ではＳ個のデジタルデータ列に変換する。第１及び第２のＡ／Ｄ変換器１２Ａ及び１２Ｂからそれぞれ出力されるＳ個のデジタルデータを第１及び第２の周波数分析部１３Ａ及び１３Ｂにおいてそれぞれ周波数分析する。周波数分析の方法としては図８の先行技術で説明したようにＦＦＴ（高速フーリエ変換）を使用する方法を用いることができる。周波数分析の結果として、第１及び第２の２つのスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）を第１及び第２の周波数分析部１３Ａ及び１３Ｂから得る。
（２）第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂにおいて上記（１）の過程で得た第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）に第１及び第２のノイズ源１９Ａ及び１９Ｂから供給されるノイズＮ１及びＮ２（上述したように同一レベルの乱数からなる値）を加え、ノイズＮ１及びＮ２を含むスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂからそれぞれ出力させる。上述したように、ノイズＮ１とＮ２は互いに無相関であり、また、第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）も無相関であり、かつ振幅は同一である。ここで、これらノイズＮ１及びＮ２の振幅をａと置く。
（３）上記（１）及び（２）の過程をＬ回実行し、ノイズＮ１及びＮ２を含むそれぞれＬ個のスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂから出力させ、相関値演算部２０に供給する。相関値演算部２０では、これら２系統の回路からそれぞれ出力されるＬ個のデータ（ノイズを含むスペクトログラム）から相関値γ２（ｆ，ｔ）を求める。この相関値は、この実施例では、次の式（１）で表わされるコヒーレンス関数によって算出される。
上記式（１）において、〈〉内は、Ｌ個のデータのアンサンブル平均、＊は複素共役を表わす。
相関値γ２（ｆ，ｔ）は、０≦γ２（ｆ，ｔ）≦１．０の範囲の実数であり、相関値が１に近いほど相関度が高い。よって、相関値γ２（ｆ，ｔ）を評価することにより、ノイズと信号を見分けることが可能となる。ここで、周波数分析された結果である第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）にノイズＮ１及びＮ２を加えたのは上記式（１）が発散するのを防止するためである。
図２は、上記（１）〜（３）の過程を特定した周波数帯域内の各サンプル点（この実施例ではＳ個）の周波数について実行し、実際に求めたＳ個の相関値γ２（ｆ，ｔ）、つまり、この実施例ではコヒーレンス関数、の一例を示す。図２において横軸は周波数（ＭＨｚ）であり、縦軸は相関値γ２（ｆ，ｔ）である。この図２の波形から、ノイズと信号が明らかに違うことが分かる。
相関値演算部２０が各サンプル点の周波数毎に算出したＳ個の相関値γ２（ｆ，ｔ）は第１のバッファ１６に格納される。
（４）第１のバッファ１６に格納された相関値γ２（ｆ，ｔ）に対してノイズレベルからしきい値Ｖを決め、しきい値設定器２２からこのしきい値Ｖをレベル判定部２１に供給し、レベル判定部２１において第１のバッファ１６から出力される相関値相関値γ２（ｆ，ｔ）としきい値Ｖとを比較させる。レベル判定部２１から、相関値の方がしきい値Ｖより大きければ論理「１」を、小さければ論理「０」を出力させ、演算部２３に入力する。
しきい値Ｖの値は以下のようにして決める。
式（１）を書き換えると、
γ２＝（コヒーレント電力）２／（入力電力）２・・・（２）
となる。ここで、仮にａをノイズの振幅、ｂを通信信号の振幅とすると、上記式（２）はａとｂが無相関の場合、
となる。仮に、ノイズ信号の振幅ａの２倍以上の振幅ｂを有する信号を検出したい場合には、２×ａ＜ｂが成立するので、上記式（３）はγ２＞１６／２５となる。それ故、信号の振幅が上記（２）の過程で指定したノイズＮ１及びＮ２の振幅ａの２倍より大きいものだけを検出したい場合には、しきい値Ｖの値を１６／２５とすればよい。
換言すれば、上記（４）の過程でしきい値Ｖより相関値が大きい場合にはレベル判定部２１から論理「１」を出力させるということは、上記（３）の過程でＬ個のスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を算出している間に（１つのスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を得るのに要する時間がＴ秒であれば、Ｌ×Ｔ秒の間に）、特定された周波数帯域にあるレベル以上の信号が検出されたということを表わす。
図３は図２に示された波形に上記（４）の過程を実施した結果の波形を示す。つまり、レベル判定部２１の処理結果を示す。この場合、しきい値Ｖの値は図２に示す値では０．６４（１６／２５）に選定されている。
（５）上記（４）の過程で得られた判定結果のうち、論理「１」が連続している部分に着目し、この部分によって形成される波形の中心周波数と周波数帯域（周波数の範囲）を求める。この求めた帯域でスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）又はＳｍ′（ｆ，ｔ）を積分することにより、着目している部分の波形の総電力を求める。これは検出したい信号（電波）の中心周波数、周波数帯域、及び総電力に対応する。これらの演算は演算部２３で行なわれる。なお、この実施例では、第２の周波数分析部１３Ｂから出力されるスペクトログラムＳｍ′（ｆ，ｔ）を第２のバッファメモリ２４に格納し、演算部２３において波形の中心周波数、周波数帯域、及び総電力を演算し、求めているが、第１の周波数分析部１３Ａから出力されるスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）を第２のバッファメモリ２４に格納し、演算部２３において波形の中心周波数、周波数帯域、及び総電力を演算し、求めてもよいことは言うまでもない。
（６）受信信号の中心周波数、周波数帯域、その帯域内の総電力を表示器１７のディスプレイに表示する。
図４はスペクトル表示の一例を示す。図４Ａは｜〈Ｓｒ′（ｆ，ｔ）〉｜２、図４Ｂは｜〈Ｓｍ′（ｆ，ｔ）〉｜２、図４Ｃは相関値γ２をそれぞれスペクトル表示したものである。これらスペクトル表示は、Ｌの値を１２８とした場合のものを示す。
図５は、上記（５）の過程で演算部２３によって求められた、受信信号の中心周波数（ｃｅｎｔ）、周波数帯域（ｗｉｄｔｈ）、及び総電力（ｐｏｗｅｒ）を相関値γ２のスペクトル表示に加えて表示した場合の一例を示す。
図６はこの発明によるスペクトラムアナライザの第２の実施例を示すブロック図である。この第２の実施例は、上述した第１の実施例と同じ機能を有するだけでなく、外部からインパルス状のノイズが混入した場合に、このノイズを除去する機能をさらに有している点に特徴がある。図面を簡単化するために、図６には第１の実施例と同じである信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂから相関値演算部２０までの回路構成は図示しない。なお、図６において、図１と対応する部分、素子には同一符号を付けて示し、必要のない限りそれらの説明を省略する。
この第２の実施例ではレベル判定部２１の出力側に第３のバッファメモリ２５を設け、レベル判定部２１から出力される「１」又は「０」の論理値をこの第３のバッファメモリ２５にいったん格納する。また、第３のバッファメモリ２５の出力側に周波数帯域幅判定部２６を設ける。この周波数帯域幅判定部２６は、所定の周波数帯域幅に亘って論理「１」が続くか否かをチェックし、続かない場合には第３のバッファメモリ２５から供給される論理「１」をノイズと判定し、その論理「１」を論理「０」に変換して演算部２３へ出力する。所定の周波数帯域幅に亘って論理「１」が続く場合には、検出したい信号と判定して論理「１」をそのまま演算部２３へ出力する。よって、受信信号にインパルス状の外部ノイズが混入していても、このノイズを除去することができる。
所定の周波数帯域幅に亘って論理「１」が続くか否かをチェックするための基準として、第２のしきい値設定器２７からしきい値ｍが周波数帯域幅判定部２６に供給される。ここで、ｍは第３のバッファメモリ２５の１アドレスに相当する周波数帯域幅を示す。従って、ｍは２以上の整数となる。周波数帯域幅判定部２６は、第３のバッファメモリ２５から供給される論理「１」の連続数がこのしきい値ｍ未満である場合には、それをノイズと判定し、供給される論理「１」を論理「０」に変換して演算部２３へ出力する。
上記構成の第２の実施例のスペクトラムアナライザの動作の詳細について以下に列記する。
（１）アンテナＡＮで受信した信号を第１及び第２の信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂ（図１を参照）によって帯域制限した後、中間周波信号に周波数ダウン変換して出力する。これら中間周波信号を第１及び第２のＡ／Ｄ変換器１２Ａ及び１２Ｂ（図１を参照）において周波数ｆｓのクロック信号によってサンプリングし、Ｓ個のデジタルデータ列に変換する。これらＳ個のデジタルデータを第１及び第２の周波数分析部１３Ａ及び１３Ｂ（図１を参照）において周波数分析し、第１及び第２の２つのスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）を得る。
（２）上記（１）の過程で得られた第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）に第１及び第２のノイズＮ１及びＮ２（無相関の同一振幅の乱数からなる値）を加え、ノイズＮ１及びＮ２を含むスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を得る。上述したようにノイズＮ１とＮ２は互いに無相関であり、また、第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）も無相関であり、かつ振幅は同一である。ここで、これらノイズＮ１及びＮ２の振幅をａと置く。
（３）上記（１）及び（２）の過程をＬ回実行し、ノイズＮ１及びＮ２を含むそれぞれＬ個のスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を得る。これらＬ個のスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）から相関値演算部２０（図１を参照）において、上記第１の実施例で使用した式（１）のコヒーレンス関数を使用して、相関値γ２（ｆ，ｔ）を算出する。同様にして、各サンプル点の周波数毎に相関値γ２（ｆ，ｔ）を算出し、これら算出したＳ個の相関値γ２（ｆ，ｔ）、この実施例ではコヒーレンス関数、を第１のバッファ１６に格納する。
（４）第１のバッファ１６に格納された相関値γ２（ｆ，ｔ）に対してノイズレベルからしきい値Ｖを決め、しきい値設定器２２からこのしきい値Ｖをレベル判定部２１に供給し、レベル判定部２１において相関値γ２（ｆ，ｔ）としきい値Ｖとを比較させ、相関値の方がしきい値Ｖより大きければ論理「１」を、小さければ論理「０」を出力させる。しきい値Ｖの値は上記第１の実施例の場合と同様にして決める。レベル判定部２１から出力された論理「１」又は「０」信号を第３のバッファメモリ２５に格納する。
（５）第２のしきい値設定器２７からしきい値ｍを周波数帯域幅判定部２６に供給し、第３のバッファメモリ２５から供給される論理「１」の連続数がこのしきい値ｍ未満であるか否かをチェックする。論理「１」の連続数がこのしきい値ｍ未満である場合には、第３のバッファメモリ２５から供給される論理「１」を論理「０」に変換して演算部２３へ出力する。
上述したように、ｍは第３のバッファメモリ２５の１アドレスに相当する周波数帯域幅を示すから、ｍは２以上の整数となる。この場合、第３のバッファメモリ２５内を観察するための周波数帯域幅は２×ｍ未満の最大値に設定しなければならない。例えば、論理「１」の連続数が３つ未満か否かをチェックするためにｍ＝３とした場合には、その最大値は５となる。よって、第３のバッファメモリ２５内を観察するための周波数帯域幅は第３のバッファメモリ２５の５つのアドレス分に相当する周波数帯域幅に設定する。何故ならば、そのように設定することにより、１つの信号を２重に数えることなく上記（５）の過程を有効に実行することが可能となるからである。
図７に周波数帯域幅判定部２６のチェック動作を説明するための波形図である。図７において横軸は周波数ｆに相当し、これは第３のバッファメモリ２５のアドレスにも対応する。図７において波形Ｓ１、Ｓ２及びＮＯＩＳの下側に示した一定間隔の短い垂直線分は第３のバッファメモリ２５のアドレスを表わす。ｐは第３のバッファメモリ２５の１アドレスに相当する周波数帯域幅を示すから、図７に示すように隣接する２つの垂直線分間の長さに相当する。図７にはしきい値ｍ＝３とした場合の動作を例示する。この場合には、論理「１」が３つ以上連続すればノイズではない（即ち、信号である）と判定し、３つ未満（１つ又は２つ）であればノイズと判定して論理「１」を論理「０」に変換する。
波形Ｓ１、Ｓ２及びＮＯＩＳは第３のバッファメモリ２５に記憶されている論理「１」及び「０」によって形成される波形を示す。また、ＷＩＮは第３のバッファメモリ２５に記憶された論理「１」が所定の周波数帯域幅以上連続するか否かを判定するためのウインドウを示す。このウインドウＷＩＮの周波数帯域幅は、この例ではｍ＝３であるから、２×３＝６以内の最大値である５アドレス分に相当している。
ウインドウＷＩＮを第３のバッファメモリ２５の最初のアドレスから１アドレスに相当するｐのピッチで移動させ（図７に示す例では周波数が高くなる右方向に移動させ）、第３のバッファメモリ２５内の論理「１」である部分の長さ（周波数帯域幅）を計測する。ウインドウＷＩＮが通過する際に、波形Ｓ１及びＳ２はそれぞれ６つの連続するアドレスに記憶されているから論理「１」である部分の長さが６であり、よって、検出すべき信号であると判定されて演算部２３へそのまま送られる。波形ＮＯＩＳは１つのアドレスにのみ記憶されているから論理「１」である部分の長さが１であり、外部ノイズと判定される。よって、この波形ＮＯＩＳの論理「１」は論理「０」に書き換えられるから、外部ノイズは除去される。ｍ＝３としたから第３のバッファメモリ２５の２つの連続するアドレスに論理「１」が記憶されている場合にも、この波形は外部ノイズであると判定されて論理「０」に書き換えられる。よって、この波形も除去される。
このように、第３のバッファメモリ２５に記憶された周波数分析結果の連続性をチェックすることにより、外部からのインパルス状のノイズが受信信号に混入した場合でも、インパルス状のノイズは殆んど帯域幅を持っておらず、線スペクトル状であるから、このインパルス状のノイズはほぼ完全に除去することができる。
また、第３のバッファメモリ２５内を観察するためのウインドウＷＩＮの周波数帯域幅を２×ｍ未満の最大値に設定したので、このウインドウＷＩＮで観察できるのは１つの信号のみである。従って、１つの信号を２重に数えるようなミスは生じない。
なお、上記各実施例では電波を単にアンテナＡＮで受信すると表現したが、感度を上げるためには例えばダイバシティ方式の受信方式を採用することも考えられる。従って、アンテナＡＮは単に電波を受信する手段を例示したに過ぎない。
また、信号抽出装置、Ａ／Ｄ変換器及び周波数分析部よりなる回路を２系統設けた場合について説明したが、信号抽出装置、Ａ／Ｄ変換器及び周波数分析部よりなる回路を２系統以上の任意の数設けることも考えられる。従って、信号抽出装置、Ａ／Ｄ変換器及び周波数分析部よりなる回路は２系統に限定されない。３系統又はそれ以上設ける場合には、２以上の任意の数の信号の周波数分析結果についてそれらの相関が相関値演算部において演算されることになる。
さらに、複数の周波数分析部からそれぞれ出力される周波数分析結果に、無相関のノイズをそれぞれ加算しないで複数の周波数分析結果についてそれらの相関を相関値演算部において演算してもよい。
また、受信信号をデジタル信号に変換する際のサンプル数（Ｓ）、相関値を算出する際に使用する周波数分析結果の個数（Ｌ）、しきい値Ｖ及びｍの値等は単なる一例であり、必要に応じて種々に変更できることは言うまでもない。
以上の説明で明白なように、この発明によれば、複数の信号抽出装置により被測定信号をそれぞれ抽出し、それらの周波数分析結果から各サンプル点の周波数毎に相関値を算出し、各相関値が所定値以上であれば論理「１」を出力し、各相関値が所定値以下であれば論理「０」を出力し、周波数分析結果を表示するように構成したので、例えば周波数拡散された低レベルの信号であっても、この信号の存在を鮮明に表示することができるという顕著な利点が得られる。
また、被測定周波数帯域内に電波が存在するか否かを調べる電波利用密度の測定も容易に行なうことができるという利点も得られる。
以上、この発明を図示した好ましい実施例について記載したが、この発明の精神及び範囲から逸脱することなしに、上述した実施例に関して種々の変形、変更及び改良がなし得ることはこの分野の技術者には明らかであろう。従って、この発明は例示の実施例に限定されるものではなく、添付の請求の範囲によって定められるこの発明の範囲内に入る全てのそのような変形、変更及び改良をも包含するものであるということを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
図１はこの発明によるスペクトラムアナライザの第１の実施例を示すブロック図である。
図２は図１に示したスペクトラムアナライザに使用された周波数分析部の周波数分析結果の一例を示す波形図である。
図３はこの発明による周波数分析方法を適用した場合の周波数分析結果を示す波形図である。
図４は先行技術のスペクトラムアナライザに通常使用されている周波数分析部の周波数分析結果と、この周波数分析結果にこの発明による周波数分析方法を適用した場合の周波数分析結果とを比較して示す波形図である。
図５は図１に示したスペクトラムアナライザで算出した被測定信号の中心周波数、帯域幅、及び総電力を波形と共に表示した一例を示す図である。
図６はこの発明によるスペクトラムアナライザの第２の実施例を示すブロック図である。
図７は図６に示した第２の実施例のスペクトラムアナライザの動作を説明するための波形図である。
図８は先行技術のスペクトラムアナライザの一構成を示すブロック図である。
図９は図８に示した先行技術のスペクトラムアナライザに使用された信号抽出装置の動作を説明するための図である。
図１０は図８に示した先行技術のスペクトラムアナライザに使用された表示器の画像メモリに蓄積された周波数分析結果の一例を説明するための図である。
この発明は、特定された周波数帯域内に存在する信号を抽出し、この抽出した信号の周波数分析を行なう場合に使用して好適な周波数分析方法及びこの周波数分析方法を使用する周波数分析装置、並びにこの周波数分析装置を組み込んだスペクトラムアナライザに関する。
背景技術
この種の周波数分析装置の一例と、この周波数分析装置を組み込んだスペクトラムアナライザの一例を図８に示す。なお、図示の例では被測定信号を検出してその周波数を分析する部分を周波数分析装置と称し、この周波数分析装置の分析結果を表示する表示器を含む全体の構成をスペクトラムアナライザと称することにする。
図８に示すように、先行技術の周波数分析装置１００は、特定の被測定周波数帯域Ｘ（図９Ａを参照）内に存在する信号を抽出する信号抽出装置１１と、この信号抽出装置１１に結合されたアナログ−デジタル変換器（以下、Ａ／Ｄ変換器と称す）１２と、このＡ／Ｄ変換器１２から出力されるデジタルデータの周波数を分析する周波数分析部１３と、この周波数分析部１３から出力される周波数分析結果を記憶するバッファメモリ１６と、Ａ／Ｄ変換器１２にクロック信号を供給するクロック源１４と、このクロック源１４から供給されるクロック信号を分周して周波数分析部１３及びバッファメモリ１６に供給する分周器１５とによって構成されている。
一方、スペクトラムアナライザ２００は上記構成の周波数分析装置１００と、この周波数分析装置１００の分析結果を表示する表示器１７とによって構成されている。
信号抽出装置１１は、被測定信号が例えば電波である場合には、高周波受信機によって構成することができる。また、被測定信号が例えば信号線を通じて得られる信号（比較的周波数が低い信号）である場合には、バンドパスフィルタによって構成することができる。図８には被測定信号が電波である場合の周波数分析装置１００の構成を示す。この場合には、被測定信号を捕らえるセンサとして、アンテナＡＮが用いられ、このアンテナＡＮが信号抽出装置（この例では高周波受信機）１１に接続されている。換言すれば、このアンテナＡＮは、例えば高周波信号の周波数を分析する際に通常使用されているスペクトラムアナライザの高周波回路の入力端子に接続されている。なお、特定された周波数帯域が比較的狭く、信号抽出装置１１を、入力された信号から単に特定された周波数帯域内に存在する信号を抽出するだけの手段として利用する場合には、スペクトラムアナライザは周波数掃引することなく、信号抽出装置１１をバントパスフィルタとして利用する。
通常使用されているスペクトルアナライザの高周波回路は一般にスーパーヘテロダイン受信方式により図９Ａに示す被測定周波数帯域（高周波数帯域）Ｘ内に存在する高周波信号Ｓ１、Ｓ２を、図９Ｂに示すように、これより低い中間周波数の信号ＩＦ１、ＩＦ２にそれぞれ周波数ダウン変換して出力する。
従って、被測定周波数帯域Ｘ内に存在する被測定信号Ｓ１及びＳ２は、この場合にはバンドパスフィルタとして利用される信号抽出装置１１によって抽出され、さらに、中間周波数の信号ＩＦ１及びＩＦ２に周波数ダウン変換された後、Ａ／Ｄ変換器１２に入力されることになるが、説明を簡単にするために、以下においては被測定信号Ｓ１及びＳ２が信号抽出装置１１から周波数変換されずにＡ／Ｄ変換器１２に供給されるものとして説明する。
Ａ／Ｄ変換器１２はクロック源１４から与えられるクロック信号に同期して被測定信号Ｓ１及びＳ２をＡ／Ｄ変換し、デジタルデータ列に変換する。このＡ／Ｄ変換器１２によってデジタルデータ列に変換された被測定信号Ｓ１及びＳ２は周波数分析部１３に入力され、この周波数分析部１３において被測定周波数帯域Ｘ内の各サンプル点の周波数毎に、被測定信号Ｓ１及びＳ２の振幅データを算出し、周波数分析を行なう。
周波数分析部１３としては、例えば、既に良く知られている高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用する装置（以下、高速フーリエ変換装置と称す）を用いることができる。高速フーリエ変換装置を使用すれば、被測定信号Ｓ１及びＳ２が混在する信号の中から、被測定周波数帯域Ｘ内の各サンプル点の周波数毎に被測定信号Ｓ１及びＳ２の振幅データを算出し、周波数分析することができる。
周波数分析部１３では、Ａ／Ｄ変換器１２が周波数分析部１３に、例えばＳ個のデジタルサンプル値を出力する毎に、Ｓ番目の最後のデジタルサンプル値が出力された時点（タイミング）で被測定信号Ｓ１及びＳ２の周波数分析演算が行なわれる。なお、Ａ／Ｄ変換器１２がＳ個のデジタルサンプル値を出力する場合には、分周器１５はクロック信号の周波数を１／Ｓに分周する１／Ｓ分周器を構成する。
１回の分析演算によってバッファメモリ１６に設けられたＭ個のデータラッチ１６Ａ、１６Ｂ、１６Ｃ、・・・、１６Ｍに被測定周波数帯域Ｘ内の各サンプル点の周波数に対応する振幅データが格納される。この例ではサンプル点はＳ個であるので、データラッチの個数ＭはＳ以上の整数（Ｍ≧Ｓ）であればよい。周波数分析部１３で次のＳ個のデジタルサンプル値に関する周波数分析演算が開始されると、バッファメモリ１６にラッチされている振幅データは順次に表示器１７に送り出され、表示器１７の画像メモリに蓄積される。
表示器１７の画像メモリに蓄積された周波数分析結果の一例を図１０に摸式化して示す。図面において横方向の軸Ｆは周波数、上下方向の軸Ｙは振幅、前後方向（奥行き方向）の軸Ｔは時間を示す。図１０の波形から、タイミングｔ１における被測定信号Ｓ１及びＳ２の周波数分析結果、タイミングｔ２における被測定信号Ｓ１及びＳ２の周波数分析結果、・・・がそれぞれ画像メモリに蓄積されていることが容易に理解されよう。
表示器１７はこれら各タイミングｔ１、ｔ２、ｔ３、・・・における周波数分析結果を１つずつ読み出してそのディスプレイに表示し、被測定信号Ｓ１及びＳ２の振幅値、被測定信号Ｓ１及びＳ２の中心周波数、帯域幅等を測定する。かくして、被測定周波数帯域Ｘ内に存在する被測定信号Ｓ１及びＳ２の周波数分析を行なうことができる。
図１０に示した周波数分析結果は理想的な状態を例示している。現実には、例えば被測定信号Ｓ１及びＳ２が携帯電話機から発信される電波である場合を想定すると、携帯電話機の電波は周波数拡散されているため、ノイズと見分けがつかない程振幅値が乱れた状態にある。特に、電波のレベルが低い場合には、ノイズと電波の区別は全く不可能となる。このため、先行技術の周波数分析方法及び装置では、携帯電話機のように周波数拡散されている電波の有無を確実に検出することができないという重大な欠点があった。
発明の開示
この発明の１つの目的は、周波数拡散されている電波であっても、また、レベルの低い電波であっても、その存在を確実に検出し、周波数分析することができる周波数分析方法を提供することである。
この発明の他の目的は、周波数拡散されている電波であっても、また、レベルの低い電波であっても、その存在を確実に検出し、周波数分析することができる周波数分析装置を提供することである。
この発明のさらに他の目的は、周波数拡散されている電波であっても、また、レベルの低い電波であっても、その存在を確実に検出し、周波数分析して表示することができるスペクトラムアナライザを提供することである。
上記目的を達成するために、この発明の第１の面においては、被測定周波数帯域に存在する被測定信号を複数の測定信号抽出装置によって抽出するステップと、抽出した複数の被測定信号のそれぞれを周波数分析するステップと、上記複数の被測定信号の周波数分析結果についてそれらの相関値を演算するステップと、算出された相関値が予め設定した値以上であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在すると判定し、算出された相関値が予め設定した値未満であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在しないと判定するステップとを含む周波数分析方法が提供される。
好ましい一実施例においては、上記抽出した複数の被測定信号をそれぞれデジタルデータに変換するステップをさらに含み、上記周波数分析するステップはデジタル演算手段によって実行される。
また、上記複数の被測定信号の周波数分析結果にそれぞれ、無相関のノイズを加算するステップをさらに含み、上記相関値を演算するステップはこれらノイズを含む複数の周波数分析結果についてそれらの相関値を演算する。
上記相関値の演算はコヒーレンス関数によって行なわれる。
この発明の第２の面においては、被測定周波数帯域に存在する被測定信号を抽出する複数の測定信号抽出装置と、これら複数の測定信号抽出装置によって抽出された被測定信号をそれぞれデジタルデータに変換する複数のＡ／Ｄ変換器と、これら複数のＡ／Ｄ変換器からそれぞれ出力されるデジタルデータから上記被測定周波数帯域に亘って上記複数の被測定信号の周波数分析を行なう複数の周波数分析手段と、これら複数の周波数分析手段からそれぞれ出力される複数の被測定信号の周波数分析結果についてそれらの相関値を演算する相関値演算手段と、この相関値演算手段が算出した相関値が予め設定した値以上であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在すると判定し、算出された相関値が予め設定した値未満であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在しないと判定するレベル判定手段とを具備する周波数分析装置が提供される。
好ましい一実施例においては、上記複数の周波数分析手段のそれぞれの出力側と上記相関値演算手段との間にそれぞれ加算器が設けられ、これら複数の加算器により上記複数の周波数分析手段からそれぞれ出力される複数の被測定信号の周波数分析結果に、互いに相関性を持たないノイズ成分をそれぞれ加算し、上記相関値演算手段が演算不能になることを防止している。
この発明の第３の面においては、被測定周波数帯域に存在する被測定信号を抽出する複数の測定信号抽出装置と、これら複数の測定信号抽出装置によって抽出された被測定信号をそれぞれデジタルデータに変換する複数のＡ／Ｄ変換器と、これら複数のＡ／Ｄ変換器からそれぞれ出力されるデジタルデータから上記被測定周波数帯域に亘って上記複数の被測定信号の周波数分析を行なう複数の周波数分析手段と、これら複数の周波数分析手段からそれぞれ出力される複数の被測定信号の周波数分析結果についてそれらの相関値を演算する相関値演算手段と、この相関値演算手段が算出した相関値が予め設定した値以上であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在すると判定し、算出された相関値が予め設定した値未満であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在しないと判定するレベル判定手段と、このレベル判定手段から出力される被測定信号の有無を表わすデータから、少なくとも被測定信号の帯域幅の中心周波数を算出する演算手段と、上記レベル判定手段から出力される被測定信号の有無を表わすデータを表示する表示器とを具備するスペクトラムアナライザが提供される。
好ましい一実施例においては、上記複数の周波数分析手段のそれぞれの出力側と上記相関値演算手段との間にそれぞれ加算器が設けられ、これら複数の加算器により上記複数の周波数分析手段からそれぞれ出力される複数の被測定信号の周波数分析結果に、互いに相関性を持たないノイズ成分をそれぞれ加算し、上記相関値演算手段が演算不能になることを防止している。
また、好ましい他の実施例においては、上記レベル判定手段から出力される被測定信号の有無を表わすデータに所定の周波数帯域幅未満の信号が存在するか否かを検出し、所定の周波数帯域幅未満の信号を検出したときには、それをノイズと判定して上記表示器に表示されないように処理するノイズ検出手段がさらに設けられている。
この発明によれば、複数の測定信号抽出装置により被測定信号を抽出すると共に、これら抽出した被測定信号をそれぞれ周波数分析し、さらに、これら周波数分析結果の相関値を求めるようにしたので、これら相関値を演算する過程で各信号抽出装置の内部雑音成分が除去される。よって、各信号抽出装置の内部雑音の影響を排除した周波数分析結果を得ることができる。
また、相関値の演算をコヒーレンス関数に従って実行し、得られた相関値が予め設定した所定値より大きければ信号が存在すると判定し、得られた相関値が予め設定した所定値以下であれば信号が存在しないと判定するから、被測定信号の強度に影響されずに信号の有無を判定することができる。その結果、ＳＮ比の良い周波数分析結果を得ることができる。
発明を実施するための最良の形態
以下、この発明の好ましい実施例について詳細に説明する。しかしながら、この発明は多くの異なる形態で実施可能であるから、以下に述べる実施例にこの発明が限定されると解釈するべきではない。後述の実施例は、以下の開示が十分で、完全なものであり、この発明の範囲をこの分野の技術者に十分に知らせるために提供されるものである。
まず、図１〜図５を参照してこの発明による周波数分析装置の第１の実施例、及びこの周波数分析装置を組み込んだこの発明によるスペクトラムアナライザの第１の実施例について詳細に説明する。
図１はこの発明による周波数分析装置の第１の実施例、及びこの周波数分析装置を組み込んだこの発明によるスペクトラムアナライザの第１の実施例を示すブロック図である。例示の周波数分析装置１００は、後で明瞭になるように、この発明による周波数分析方法を使用することによって好適に動作する。なお、図１において、図８と対応する部分、素子には同一符号を付けて示し、必要のない限りそれらの説明を省略する。
この第１の実施例のスペクトラムアナライザ２００は周波数分析装置１００と、演算部２３と、第２のバッファメモリ２４と、表示器１７とから構成されている。周波数分析装置１００には、図８に示した周波数分析装置１００の構成と同じでよい信号抽出装置１１、Ａ／Ｄ変換器１２、及び周波数分析部１３からなる回路が２系統設けられている。一方の回路は第１の信号抽出装置１１Ａと、第１のＡ／Ｄ変換器１２Ａと、第１の周波数分析部１３Ａとから構成されており、他方の回路は第２の信号抽出装置１１Ｂと、第２のＡ／Ｄ変換器１２Ｂと、第２の周波数分析部１３Ｂとから構成されている。
上記周波数分析装置１００は、さらに、クロック源１４と、クロック信号の周波数を１／Ｓに分周する第１の分周器１５と、この第１の分周器１５から出力される１／Ｓクロック信号の周波数を１／Ｌに分周する第２の分周器１５Ｂと、第１及び第２のノイズ源１９Ａ及び１９Ｂと、第１のノイズ源１９Ａから出力されるノイズＮ１と第１の周波数分析部１３Ａから出力される第１の周波数分析結果（以下、第１のスペクトログラムと称す）Ｓｒ′（ｆ，ｔ）とを加算する第１の加算器１８Ａと、第２のノイズ源１９Ｂから出力されるノイズＮ２と第２の周波数分析部１３Ｂから出力される第２の周波数分析結果（以下、第２のスペクトログラムと称す）Ｓｍ′（ｆ，ｔ）とを加算する第２の加算器１８Ｂと、これら第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂからそれぞれ出力される第１及び第２の加算結果Ｓｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）から第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）間の相関値を演算する相関値演算部２０と、この相関値演算部２０から出力される相関値γ２（ｆ，ｔ）を格納する第１のバッファメモリ１６と、しきい値Ｖを設定するしきい値設定器２２と、第１のバッファメモリ１６に格納された相関値γ２（ｆ，ｔ）としきい値Ｖとを比較するレベル判定部２１とを具備している。 クロック源１４、並びに第１及び第２の分周器１５及び１５Ｂは上記２系統の回路に共通に使用され、クロック源１４から出力されるクロック信号は第１及び第２のＡ／Ｄ変換器１２Ａ及び１２Ｂに供給されると共に、第１の分周器１５にそれぞれ供給される。第１の分周器１５はクロック信号の周波数を１／Ｓに分周して第１及び第２の周波数分析部１３Ａ及び１３Ｂと第２の分周器１５Ｂにそれぞれ供給する。第２の分周器１５Ｂは入力された１／Ｓの周波数のクロック信号をさらに１／Ｌし、１／ＳＬの周波数のクロック信号を第１のバッファメモリ１６、レベル判定部２１、及び演算部２３にそれぞれ供給する。
第１及び第２のノイズ源１９Ａ及び１９Ｂは互いに相関性を持たない（即ち、無相関の）乱数からなる同一レベルのノイズＮ１及びＮ２をそれぞれ対応する第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂに供給する。上述したように、これら第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂは第１及び第２の周波数分析部１３Ａ及び１３Ｂからそれぞれ出力される第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）とこれら第１及び第２のノイズＮ１及びＮ２とをそれぞれ加算し、ノイズＮ１及びＮ２を含むスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）をそれぞれ出力する。後述するように、このノイズＮ１及びＮ２の加算により、相関値演算部２０では被測定信号のレベルが限りなく０に近い微小値であっても、演算結果が発散するのを防止することができる。
しきい値設定器２２は、被測定周波数帯域内の各サンプル点の周波数ｆ毎に設定されたしきい値Ｖをレベル判定部２１に出力する。レベル判定部２１は、相関値演算部２０で各サンプル点の周波数ｆ毎に算出された第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）間の相関値γ２（ｆ，ｔ）を、しきい値設定器２２から出力される対応するしきい値Ｖと比較する。このレベル判定部２１は、この実施例では、各相関値γ２（ｆ，ｔ）がしきい値Ｖより大きければその周波数に被測定信号が存在すると判定し、各相関値γ２（ｆ，ｔ）がしきい値Ｖより小さければその周波数に被測定信号が存在しないと判定するように構成されている。
信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂは同一の帯域幅を持つ受信機或いはバンドパスフィルタによって構成することができ、同一の周波数帯域を被測定周波数帯域と定める。以下、この被測定周波数帯域内で使用されている電波（例えば携帯電話機が発信する電波）が存在するか否かを検出し、検出した電波の周波数を分析する場合のスペクトラムアナライザの動作について説明する。なお、図１から容易に理解できるように、被測定信号を受信するアンテナＡＮが第１及び第２の信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂに共通に接続されている。
（１）アンテナＡＮで受信した信号を第１及び第２の信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂに送り、これら信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂによって受信信号を帯域制限した後、中間周波信号に周波数ダウン変換して出力する。これら中間周波信号を第１及び第２のＡ／Ｄ変換器１２Ａ及び１２Ｂにおいてクロック源１４から供給される周波数ｆｓのクロック信号でサンプリングし、この実施例ではＳ個のデジタルデータ列に変換する。第１及び第２のＡ／Ｄ変換器１２Ａ及び１２Ｂからそれぞれ出力されるＳ個のデジタルデータを第１及び第２の周波数分析部１３Ａ及び１３Ｂにおいてそれぞれ周波数分析する。周波数分析の方法としては図８の先行技術で説明したようにＦＦＴ（高速フーリエ変換）を使用する方法を用いることができる。周波数分析の結果として、第１及び第２の２つのスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）を第１及び第２の周波数分析部１３Ａ及び１３Ｂから得る。
（２）第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂにおいて上記（１）の過程で得た第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）に第１及び第２のノイズ源１９Ａ及び１９Ｂから供給されるノイズＮ１及びＮ２（上述したように同一レベルの乱数からなる値）を加え、ノイズＮ１及びＮ２を含むスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂからそれぞれ出力させる。上述したように、ノイズＮ１とＮ２は互いに無相関であり、また、第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）も無相関であり、かつ振幅は同一である。ここで、これらノイズＮ１及びＮ２の振幅をａと置く。
（３）上記（１）及び（２）の過程をＬ回実行し、ノイズＮ１及びＮ２を含むそれぞれＬ個のスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を第１及び第２の加算器１８Ａ及び１８Ｂから出力させ、相関値演算部２０に供給する。相関値演算部２０では、これら２系統の回路からそれぞれ出力されるＬ個のデータ（ノイズを含むスペクトログラム）から相関値γ２（ｆ，ｔ）を求める。この相関値は、この実施例では、次の式（１）で表わされるコヒーレンス関数によって算出される。
相関値γ２（ｆ，ｔ）は、０≦γ２（ｆ，ｔ）≦１．０の範囲の実数であり、相関値が１に近いほど相関度が高い。よって、相関値γ２（ｆ，ｔ）を評価することにより、ノイズと信号を見分けることが可能となる。ここで、周波数分析された結果である第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）にノイズＮ１及びＮ２を加えたのは上記式（１）が発散するのを防止するためである。
図２は、上記（１）〜（３）の過程を特定した周波数帯域内の各サンプル点（この実施例ではＳ個）の周波数について実行し、実際に求めたＳ個の相関値γ２（ｆ，ｔ）、つまり、この実施例ではコヒーレンス関数、の一例を示す。図２において横軸は周波数（ＭＨｚ）であり、縦軸は相関値γ２（ｆ，ｔ）である。この図２の波形から、ノイズと信号が明らかに違うことが分かる。
相関値演算部２０が各サンプル点の周波数毎に算出したＳ個の相関値γ２（ｆ，ｔ）は第１のバッファ１６に格納される。
（４）第１のバッファ１６に格納された相関値γ２（ｆ，ｔ）に対してノイズレベルからしきい値Ｖを決め、しきい値設定器２２からこのしきい値Ｖをレベル判定部２１に供給し、レベル判定部２１において第１のバッファ１６から出力される相関値相関値γ２（ｆ，ｔ）としきい値Ｖとを比較させる。レベル判定部２１から、相関値の方がしきい値Ｖより大きければ論理「１」を、小さければ論理「０」を出力させ、演算部２３に入力する。
しきい値Ｖの値は以下のようにして決める。
式（１）を書き換えると、
γ２＝（コヒーレント電力）２／（入力電力）２・・・（２）
となる。ここで、仮にａをノイズの振幅、ｂを通信信号の振幅とすると、上記式（２）はａとｂが無相関の場合、
換言すれば、上記（４）の過程でしきい値Ｖより相関値が大きい場合にはレベル判定部２１から論理「１」を出力させるということは、上記（３）の過程でＬ個のスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を算出している間に（１つのスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を得るのに要する時間がＴ秒であれば、Ｌ×Ｔ秒の間に）、特定された周波数帯域にあるレベル以上の信号が検出されたということを表わす。
図３は図２に示された波形に上記（４）の過程を実施した結果の波形を示す。つまり、レベル判定部２１の処理結果を示す。この場合、しきい値Ｖの値は図２に示す値では０．６４（１６／２５）に選定されている。
（５）上記（４）の過程で得られた判定結果のうち、論理「１」が連続している部分に着目し、この部分によって形成される波形の中心周波数と周波数帯域（周波数の範囲）を求める。この求めた帯域でスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）又はＳｍ′（ｆ，ｔ）を積分することにより、着目している部分の波形の総電力を求める。これは検出したい信号（電波）の中心周波数、周波数帯域、及び総電力に対応する。これらの演算は演算部２３で行なわれる。なお、この実施例では、第２の周波数分析部１３Ｂから出力されるスペクトログラムＳｍ′（ｆ，ｔ）を第２のバッファメモリ２４に格納し、演算部２３において波形の中心周波数、周波数帯域、及び総電力を演算し、求めているが、第１の周波数分析部１３Ａから出力されるスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）を第２のバッファメモリ２４に格納し、演算部２３において波形の中心周波数、周波数帯域、及び総電力を演算し、求めてもよいことは言うまでもない。
（６）受信信号の中心周波数、周波数帯域、その帯域内の総電力を表示器１７のディスプレイに表示する。
図４はスペクトル表示の一例を示す。図４Ａは｜〈Ｓｒ′（ｆ，ｔ）〉｜２、図４Ｂは｜〈Ｓｍ′（ｆ，ｔ）〉｜２、図４Ｃは相関値γ２をそれぞれスペクトル表示したものである。これらスペクトル表示は、Ｌの値を１２８とした場合のものを示す。
図５は、上記（５）の過程で演算部２３によって求められた、受信信号の中心周波数（ｃｅｎｔ）、周波数帯域（ｗｉｄｔｈ）、及び総電力（ｐｏｗｅｒ）を相関値γ２のスペクトル表示に加えて表示した場合の一例を示す。
図６はこの発明によるスペクトラムアナライザの第２の実施例を示すブロック図である。この第２の実施例は、上述した第１の実施例と同じ機能を有するだけでなく、外部からインパルス状のノイズが混入した場合に、このノイズを除去する機能をさらに有している点に特徴がある。図面を簡単化するために、図６には第１の実施例と同じである信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂから相関値演算部２０までの回路構成は図示しない。なお、図６において、図１と対応する部分、素子には同一符号を付けて示し、必要のない限りそれらの説明を省略する。
この第２の実施例ではレベル判定部２１の出力側に第３のバッファメモリ２５を設け、レベル判定部２１から出力される「１」又は「０」の論理値をこの第３のバッファメモリ２５にいったん格納する。また、第３のバッファメモリ２５の出力側に周波数帯域幅判定部２６を設ける。この周波数帯域幅判定部２６は、所定の周波数帯域幅に亘って論理「１」が続くか否かをチェックし、続かない場合には第３のバッファメモリ２５から供給される論理「１」をノイズと判定し、その論理「１」を論理「０」に変換して演算部２３へ出力する。所定の周波数帯域幅に亘って論理「１」が続く場合には、検出したい信号と判定して論理「１」をそのまま演算部２３へ出力する。よって、受信信号にインパルス状の外部ノイズが混入していても、このノイズを除去することができる。
所定の周波数帯域幅に亘って論理「１」が続くか否かをチェックするための基準として、第２のしきい値設定器２７からしきい値ｍが周波数帯域幅判定部２６に供給される。ここで、ｍは第３のバッファメモリ２５の１アドレスに相当する周波数帯域幅を示す。従って、ｍは２以上の整数となる。周波数帯域幅判定部２６は、第３のバッファメモリ２５から供給される論理「１」の連続数がこのしきい値ｍ未満である場合には、それをノイズと判定し、供給される論理「１」を論理「０」に変換して演算部２３へ出力する。
上記構成の第２の実施例のスペクトラムアナライザの動作の詳細について以下に列記する。
（１）アンテナＡＮで受信した信号を第１及び第２の信号抽出装置１１Ａ及び１１Ｂ（図１を参照）によって帯域制限した後、中間周波信号に周波数ダウン変換して出力する。これら中間周波信号を第１及び第２のＡ／Ｄ変換器１２Ａ及び１２Ｂ（図１を参照）において周波数ｆｓのクロック信号によってサンプリングし、Ｓ個のデジタルデータ列に変換する。これらＳ個のデジタルデータを第１及び第２の周波数分析部１３Ａ及び１３Ｂ（図１を参照）において周波数分析し、第１及び第２の２つのスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）を得る。
（２）上記（１）の過程で得られた第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）に第１及び第２のノイズＮ１及びＮ２（無相関の同一振幅の乱数からなる値）を加え、ノイズＮ１及びＮ２を含むスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を得る。上述したようにノイズＮ１とＮ２は互いに無相関であり、また、第１及び第２のスペクトログラムＳｒ′（ｆ，ｔ）及びＳｍ′（ｆ，ｔ）も無相関であり、かつ振幅は同一である。ここで、これらノイズＮ１及びＮ２の振幅をａと置く。
（３）上記（１）及び（２）の過程をＬ回実行し、ノイズＮ１及びＮ２を含むそれぞれＬ個のスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）を得る。これらＬ個のスペクトログラムＳｒ（ｆ，ｔ）及びＳｍ（ｆ，ｔ）から相関値演算部２０（図１を参照）において、上記第１の実施例で使用した式（１）のコヒーレンス関数を使用して、相関値γ２（ｆ，ｔ）を算出する。同様にして、各サンプル点の周波数毎に相関値γ２（ｆ，ｔ）を算出し、これら算出したＳ個の相関値γ２（ｆ，ｔ）、この実施例ではコヒーレンス関数、を第１のバッファ１６に格納する。
（４）第１のバッファ１６に格納された相関値γ２（ｆ，ｔ）に対してノイズレベルからしきい値Ｖを決め、しきい値設定器２２からこのしきい値Ｖをレベル判定部２１に供給し、レベル判定部２１において相関値γ２（ｆ，ｔ）としきい値Ｖとを比較させ、相関値の方がしきい値Ｖより大きければ論理「１」を、小さければ論理「０」を出力させる。しきい値Ｖの値は上記第１の実施例の場合と同様にして決める。レベル判定部２１から出力された論理「１」又は「０」信号を第３のバッファメモリ２５に格納する。
（５）第２のしきい値設定器２７からしきい値ｍを周波数帯域幅判定部２６に供給し、第３のバッファメモリ２５から供給される論理「１」の連続数がこのしきい値ｍ未満であるか否かをチェックする。論理「１」の連続数がこのしきい値ｍ未満である場合には、第３のバッファメモリ２５から供給される論理「１」を論理「０」に変換して演算部２３へ出力する。
上述したように、ｍは第３のバッファメモリ２５の１アドレスに相当する周波数帯域幅を示すから、ｍは２以上の整数となる。この場合、第３のバッファメモリ２５内を観察するための周波数帯域幅は２×ｍ未満の最大値に設定しなければならない。例えば、論理「１」の連続数が３つ未満か否かをチェックするためにｍ＝３とした場合には、その最大値は５となる。よって、第３のバッファメモリ２５内を観察するための周波数帯域幅は第３のバッファメモリ２５の５つのアドレス分に相当する周波数帯域幅に設定する。何故ならば、そのように設定することにより、１つの信号を２重に数えることなく上記（５）の過程を有効に実行することが可能となるからである。
図７に周波数帯域幅判定部２６のチェック動作を説明するための波形図である。図７において横軸は周波数ｆに相当し、これは第３のバッファメモリ２５のアドレスにも対応する。図７において波形Ｓ１、Ｓ２及びＮＯＩＳの下側に示した一定間隔の短い垂直線分は第３のバッファメモリ２５のアドレスを表わす。ｐは第３のバッファメモリ２５の１アドレスに相当する周波数帯域幅を示すから、図７に示すように隣接する２つの垂直線分間の長さに相当する。図７にはしきい値ｍ＝３とした場合の動作を例示する。この場合には、論理「１」が３つ以上連続すればノイズではない（即ち、信号である）と判定し、３つ未満（１つ又は２つ）であればノイズと判定して論理「１」を論理「０」に変換する。
波形Ｓ１、Ｓ２及びＮＯＩＳは第３のバッファメモリ２５に記憶されている論理「１」及び「０」によって形成される波形を示す。また、ＷＩＮは第３のバッファメモリ２５に記憶された論理「１」が所定の周波数帯域幅以上連続するか否かを判定するためのウインドウを示す。このウインドウＷＩＮの周波数帯域幅は、この例ではｍ＝３であるから、２×３＝６以内の最大値である５アドレス分に相当している。
ウインドウＷＩＮを第３のバッファメモリ２５の最初のアドレスから１アドレスに相当するｐのピッチで移動させ（図７に示す例では周波数が高くなる右方向に移動させ）、第３のバッファメモリ２５内の論理「１」である部分の長さ（周波数帯域幅）を計測する。ウインドウＷＩＮが通過する際に、波形Ｓ１及びＳ２はそれぞれ６つの連続するアドレスに記憶されているから論理「１」である部分の長さが６であり、よって、検出すべき信号であると判定されて演算部２３へそのまま送られる。波形ＮＯＩＳは１つのアドレスにのみ記憶されているから論理「１」である部分の長さが１であり、外部ノイズと判定される。よって、この波形ＮＯＩＳの論理「１」は論理「０」に書き換えられるから、外部ノイズは除去される。ｍ＝３としたから第３のバッファメモリ２５の２つの連続するアドレスに論理「１」が記憶されている場合にも、この波形は外部ノイズであると判定されて論理「０」に書き換えられる。よって、この波形も除去される。
このように、第３のバッファメモリ２５に記憶された周波数分析結果の連続性をチェックすることにより、外部からのインパルス状のノイズが受信信号に混入した場合でも、インパルス状のノイズは殆んど帯域幅を持っておらず、線スペクトル状であるから、このインパルス状のノイズはほぼ完全に除去することができる。
また、第３のバッファメモリ２５内を観察するためのウインドウＷＩＮの周波数帯域幅を２×ｍ未満の最大値に設定したので、このウインドウＷＩＮで観察できるのは１つの信号のみである。従って、１つの信号を２重に数えるようなミスは生じない。
なお、上記各実施例では電波を単にアンテナＡＮで受信すると表現したが、感度を上げるためには例えばダイバシティ方式の受信方式を採用することも考えられる。従って、アンテナＡＮは単に電波を受信する手段を例示したに過ぎない。
また、信号抽出装置、Ａ／Ｄ変換器及び周波数分析部よりなる回路を２系統設けた場合について説明したが、信号抽出装置、Ａ／Ｄ変換器及び周波数分析部よりなる回路を２系統以上の任意の数設けることも考えられる。従って、信号抽出装置、Ａ／Ｄ変換器及び周波数分析部よりなる回路は２系統に限定されない。３系統又はそれ以上設ける場合には、２以上の任意の数の信号の周波数分析結果についてそれらの相関が相関値演算部において演算されることになる。
さらに、複数の周波数分析部からそれぞれ出力される周波数分析結果に、無相関のノイズをそれぞれ加算しないで複数の周波数分析結果についてそれらの相関を相関値演算部において演算してもよい。
また、受信信号をデジタル信号に変換する際のサンプル数（Ｓ）、相関値を算出する際に使用する周波数分析結果の個数（Ｌ）、しきい値Ｖ及びｍの値等は単なる一例であり、必要に応じて種々に変更できることは言うまでもない。
以上の説明で明白なように、この発明によれば、複数の信号抽出装置により被測定信号をそれぞれ抽出し、それらの周波数分析結果から各サンプル点の周波数毎に相関値を算出し、各相関値が所定値以上であれば論理「１」を出力し、各相関値が所定値以下であれば論理「０」を出力し、周波数分析結果を表示するように構成したので、例えば周波数拡散された低レベルの信号であっても、この信号の存在を鮮明に表示することができるという顕著な利点が得られる。
また、被測定周波数帯域内に電波が存在するか否かを調べる電波利用密度の測定も容易に行なうことができるという利点も得られる。
以上、この発明を図示した好ましい実施例について記載したが、この発明の精神及び範囲から逸脱することなしに、上述した実施例に関して種々の変形、変更及び改良がなし得ることはこの分野の技術者には明らかであろう。従って、この発明は例示の実施例に限定されるものではなく、添付の請求の範囲によって定められるこの発明の範囲内に入る全てのそのような変形、変更及び改良をも包含するものであるということを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
図１はこの発明によるスペクトラムアナライザの第１の実施例を示すブロック図である。
図２は図１に示したスペクトラムアナライザに使用された周波数分析部の周波数分析結果の一例を示す波形図である。
図３はこの発明による周波数分析方法を適用した場合の周波数分析結果を示す波形図である。
図４は先行技術のスペクトラムアナライザに通常使用されている周波数分析部の周波数分析結果と、この周波数分析結果にこの発明による周波数分析方法を適用した場合の周波数分析結果とを比較して示す波形図である。
図５は図１に示したスペクトラムアナライザで算出した被測定信号の中心周波数、帯域幅、及び総電力を波形と共に表示した一例を示す図である。
図６はこの発明によるスペクトラムアナライザの第２の実施例を示すブロック図である。
図７は図６に示した第２の実施例のスペクトラムアナライザの動作を説明するための波形図である。
図８は先行技術のスペクトラムアナライザの一構成を示すブロック図である。
図９は図８に示した先行技術のスペクトラムアナライザに使用された信号抽出装置の動作を説明するための図である。
図１０は図８に示した先行技術のスペクトラムアナライザに使用された表示器の画像メモリに蓄積された周波数分析結果の一例を説明するための図である。
Claims (6)
- 被測定周波数帯域に存在する１つの被測定信号を複数の測定信号抽出装置によって抽出するステップと、
抽出した複数の被測定信号のそれぞれを周波数分析するステップと、
上記複数の被測定信号の周波数分析結果にそれぞれ、無相関のノイズを加算するステップと、
上記無相関のノイズを加算された上記複数の被測定信号の周波数分析結果についてそれらの相関値を演算するステップと、
算出された相関値が予め設定した値以上であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在すると判定し、算出された相関値が予め設定した値未満であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在しないと判定するステップ
とを含むことを特徴とする周波数分析方法。 - 上記抽出した複数の被測定信号をそれぞれデジタルデータに変換するステップをさらに含み、
上記周波数分析するステップはデジタル演算手段によって実行される
ことを特徴とする請求項１に記載の周波数分析方法。 - 上記相関値の演算はコヒーレンス関数によって行なわれることを特徴とする請求項１又は２に記載の周波数分析方法。
- 被測定周波数帯域に存在する１つの被測定信号を抽出する複数の測定信号抽出装置と、
これら複数の測定信号抽出装置によって抽出された被測定信号をそれぞれデジタルデータに変換する複数のＡ／Ｄ変換器と、
これら複数のＡ／Ｄ変換器からそれぞれ出力されるデジタルデータから上記被測定周波数帯域に亘って上記複数の被測定信号の周波数分析を行なう複数の周波数分析手段と、
互いに相関性を持たないノイズ成分を発生する複数のノイズ源と、
上記複数の周波数分析手段からそれぞれ出力される周波数分析結果に、それぞれ上記ノイズ成分を加算する複数の加算器と、
それぞれの加算器から出力された上記ノイズ成分の加算された周波数分析結果についてそれらの相関値を演算する相関値演算手段と、
この相関値演算手段が算出した相関値が予め設定した値以上であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在すると判定し、算出された相関値が予め設定した値未満であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在しないと判定するレベル判定手段
とを具備することを特徴とする周波数分析装置。 - 被測定周波数帯域に存在する１つの被測定信号を抽出する複数の測定信号抽出装置と、
これら複数の測定信号抽出装置によって抽出された被測定信号をそれぞれデジタルデータに変換する複数のＡ／Ｄ変換器と、
これら複数のＡ／Ｄ変換器からそれぞれ出力されるデジタルデータから上記被測定周波数帯域に亘って上記複数の被測定信号の周波数分析を行なう複数の周波数分析手段と、
これら複数の周波数分析手段のそれぞれの出力側に設けられ、上記複数の周波数分析手段からそれぞれ出力される複数の被測定信号の周波数分析結果に、互いに相関性を持たないノイズ成分をそれぞれ加算する複数の加算器と、
これら複数の加算器からそれぞれ出力される複数の被測定信号の上記ノイズ成分を含む複数の周波数分析結果についてそれらの相関値を演算する相関値演算手段と、
この相関値演算手段が算出した相関値が予め設定した値以上であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在すると判定し、算出された相関値が予め設定した値未満であるときには、上記周波数分析した周波数に被測定信号が存在しないと判定するレベル判定手段と、
このレベル判定手段から出力される被測定信号の有無を表わすデータから、少なくとも被測定信号の帯域幅の中心周波数を算出する演算手段と、
上記レベル判定手段から出力される被測定信号の有無を表わすデータを表示する表示器
とを具備することを特徴とするスペクトラムアナライザ。 - 上記レベル判定手段から出力される被測定信号の有無を表わすデータに所定の周波数帯域幅未満の信号が存在するか否かを検出し、所定の周波数帯域幅未満の信号を検出したときには、それをノイズと判定して上記表示器に表示されないように処理するノイズ検出手段をさらに含む
ことを特徴とする請求項５に記載のスペクトラムアナライザ。
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