JP4374985B2 - ワイヤレス受信の干渉抑制装置及び周波数偏移方式キー信号の処理装置 - Google Patents

Description

本発明は受信した通信信号の処理に使用する技術に関する。本発明はワイヤレスで受信した信号（例えば車両或いは車両のアラームのリモートロック／ロック解除信号）の処理に特に適しているが、この発明はワイヤレス環境だけに限定されない。本発明の１つの側面は、受信信号の干渉効果を抑制することに関する。本発明の別の側面は、周波数偏移方式のキー（ＦＳＫ）変調によりコード化された信号の処理及び復調に関する。

ＦＳＫ変調では、ビット或いはビットシーケンスは少なくとも２つの異なる周波数の信号で表される。技術的制約のため、変調特性は常時安定してはいない。例えば、変調特性は温度変化、電圧変化、成分の許容誤差、及び発信器と受信器との間の相対動により影響を受ける。特に車両の安全システムなどの場合、一般に発信器が小さなキーフォブやキーハンドル内に装着され、小さな電池で動く安価な（耐性の低い）小型の回路である。このような発信器では、それにより発生する周波数を正確に制御するのが困難である。周波数は1回の発信中でも変動する。またＦＳＫ信号の伝送時間は受信側には分からない。

このような予測できない復調のための非コヒーレント技術が公知となっている。しかし、演算費用が高くつき、従来の非コヒーレント技術は関連するＦＳＫ信号と同じ周波数域内の他の信号からの干渉の影響を非常に受けやすい。非コヒーレント技術は比較的安定した１つ或いは複数の干渉周波数の形態のコヒーレント干渉に特に影響される。このようなコヒーレント干渉は例えば安定したクロック周波数を持つデジタル回路などの電気照明或いは電子装置等によって頻繁に発生する。車両環境には、クローズ周波数干渉を引き起こす多くの独立した回路が存在する。

ノイズ及び干渉の影響を抑制する技術は公知となっている。しかし、それらの技術のより高い効果は抑制しようとするノイズ或いは干渉のリファレンスソースに依存する。例えばリファレンスソースは第１受信機とは異なる場所の第２受信機であり、異なる場所で受信した信号を発するかも知れない。しかし、そのような第２受信機を設けるとコストが非常に高くつき、時として実現が非常に困難である。或いはリファレンスソースは予めプログラムされた信号発生器或いは数学的モデルの形態であるかも知れない。しかし、予めプログラムされたリファレンスを使うには干渉について進歩的な知識を要する。予めプログラム可能なリファレンスは条件の変更や異なる条件への変更には適応しない。

要するに、従来の耐久性の低い発信器と共に作動可能であり、効果的で安価にもかかわらず強力なＦＳＫ信号の処理及び復調が可能であり、クローズ周波数干渉を受けにくい技術を提供するには多くの重大な問題が残っている。

本発明の第１の側面は受信した通信信号の干渉を抑制することに関する。第１の側面は受信した信号を適応フィルタを使用してフィルタリングすることを含む。フィルタの適応性は関連する信号を検出したか否かにより制御しても良い。

例えば、関連する信号を検出しなかった場合、フィルタを適応（或いは高い適応）モードで作動させて受信信号から成分を除去する。関連する信号を検出した場合、フィルタを非適応（或いは少なくとも適応度の低い）モードで作動させ、フィルタ特性を、関連する信号を検出する直前の「静止」（或いは少なくとも閉じた）状態にする。

このような技術によれば、関連する信号よりも継続時間が長いコヒーレントを有する如何なる干渉をも非常に効果的に適応的に除去できる。関連する信号を検出する前に、フィルタは受信信号の成分を適応的に除去できる。関連する信号を一度検出すると、フィルタ特性は、以前の信号成分（以前の信号成分が存在し続けると仮定して）を除去し続けるよう維持されるが、フィルタは関連する信号の除去には適応しない。

関連する信号は適応フィルタの上流或いは下流で検出しても良い。好適な実施例では、フィルタリングの後に検出器を実装する。検出器の応答速度はフィルタの適応応答速度よりも速い。そのため、フィルタが反応して受信信号から関連する信号を適応的に除去する前に検出器は関連する信号の存在を検出してフィルタのモードを変更することができる。

フィルタは、リファレンス信号から得た１つ或いは複数の成分を受信信号から除去する減法フィルタであっても良い。リファレンス信号は受信信号から得ても良い。リファレンス信号は受信信号から得た時間遅延信号であっても良い。フィルタはウィーナータイプであっても良い。

限定はしないが、本発明の上記第１の側面はＦＳＫ変調信号と共に使用するのに特に適している。しかし、第１の側面は、関連する信号を検出する前に存在する干渉を除去するために如何なるタイプの変調或いは情報のコード化と共に使用しても良い。

本発明の第２の側面は、ＦＳＫ信号の処理及び／或いは非コヒーレント復調及び／或いは検出のための技術に関する。第２の側面は、周波数における信号がゼロ周波数に調心された、或いは少なくともゼロ周波数に近い複合ベースバンドに下方変換すること、及び第１周波数成分と第２周波数成分を複合ベースバンド内で区別することを含む。区別は、複合スペース内の信号を表すベクトルの方向特性に基づいて行っても良い。ＦＳＫ周波数の中で、第１上位周波数が複合スペース内で第１方向特性を有し、第２下位周波数が第１方向特性とは異なる第２方向特性を有していても良い。本明細書では方向特性を偏波と呼ぶ。

方向特性は量子化されたベクトルの角度であっても良い。量子化は２以上の整数であるＮで除算した３６０度のユニットであっても良い。例えば、量子化は１８０度のユニットでも良い。量子化は複合信号の仮想部分のサインに対応していても良い。量子化を仮想部分のサインとして計算しても良い。別の例では、量子化は復調を強力にした９０度のユニットでも良い。量子化は複合信号の実部分及び仮想部分のサインに対応していても良い。量子化は実部分及び仮想部分のサインとして計算しても良い。別の例では、復調の純化を高め周波数のずれを強力にするために三角関数円を多数の狭い指数或いは帯域幅に割れるように、Ｎは８或いは１２でも良い。

上記技術では異なるＦＳＫ周波数間を区別するために三角関数円をＮ個の指数或いは帯域幅に割っても良い。複合信号のジャンプをある指数から別の指数まで検出することは、受信した信号のＦＳＫ周波数間のジャンプを検出することに対応する。

複合ベースバンドにおける偏波は自己相関関数を用いた予測に基づいて判断しても良い。安定したＦＳＫトーンがある場合、偏波は安定値に向かう傾向があり、相関により検出することができる。自己相関の自己訂正（即ち第２の自己相関）を、ＦＳＫメッセージの始点と終点を識別すべく、自己相関内のコヒーレントを検出するのに使用しても良い。検出した信号が有効なＦＳＫに対応するか否かを判断するために、トーンの切り換えの最大間隔等のＦＳＫの規則を使用しても良い。

ある形態では、関連する信号に応答して検出信号を発生する。関連する信号の始点の検出には素早く応答し、関連する信号の終点の検出にはゆっくり応答するヒステリシスと共に検出信号が発生される。検出信号は、（少なくとも関連する信号の始点には）速い応答を提供する第１検出信号と、遅い応答を提供する第２検出信号とを組み合わせて発生される。このようなヒステリシスはＦＳＫトーンを切り換える度に不連続から生じる検出エラーの危険性を生じることなく、関連する信号の始点を素早く検出する（ＦＳＫメッセージの第１ビットを確実に検出する）ことを可能にする。上記のような不連続性は関連する信号の終点の検出不良を招く。

複合ベースバンドにおける信号の偏波に基づく処理に影響を及ぼす可能性のある干渉信号を除去するよう、受信信号を更に処理するのが好ましい。

本発明の別の側面は受信した変調された通信信号を処理するための効率的な構成に関する。この構成は以下の点を行うシステム或いは方法を提供する：
（ａ）受信した通信信号を複合ベースバンド信号に変換し、
（ｂ）複合ベースバンド信号を適応的にフィルタリングしてコヒーレント干渉を除去し、
（ｃ）フィルタリングされた複合ベースバンド信号を処理して関連する信号を認識し、そこからメッセージを復調する。

本発明の第１の側面では、上述の通り、処理は適応フィルタの特性を制御することを含む。処理では、複合ベースバンド信号の特性を予測するために自己相関関数を使用しても良い。特性とは複合スペースにおける複合ベースバンド信号を表すベクトルの方向特性（偏波）であっても良い。処理には、予測した特性に基づく信号の復調が更に含まれる。処理には、予測した特性に基づき複合ベースバンド信号における関連する信号の有無を検出することを更に含めても良い。

本発明のその他の特徴、側面及び利点は以下の好適な実施例から明らかとなろう。

全体の好適な実施例を詳細に説明する前に、選択的干渉抑制器２０の原理を図１及び２を参照しながら簡単に説明する。干渉抑制器２０は入力信号２４及び制御信号２６を受信して出力信号２８を発する適応フィルタ２２を有する。入力信号は受信信号や周波数を変更した信号であっても良い。例えば、適応フィルタ２２は、ウィーナーフィルタのような減法タイプでもよい。また適応フィルタ２２をデジタル式に構築しても良いし、一連のデジタル信号サンプルを処理すべくサンプリング環境で作動させても良い。フィルタ２２は遅延減算器３４を有する第１及び第２信号路３０及び３２を備える。遅延減算器３４はフィルタコヒーレントにより第１及び第２信号路３０及び３２からの信号の成分を減算して組み合わせる。第２（遅延）信号路３２はコヒーレント信号が第１信号路３０に対して相がある関係を有するリファレンス信号を提供しても良い。フィルタ２２は出力信号２８に応答して出力信号２８で信号の全てのコヒーレント成分を除去する方向にフィルタ係数を動的に更新するためのコヒーレント推定器３６を更に備えていても良い。如何なる適応フィルタにも以下の原理を適用できるが、ウィーナーフィルタの詳細な例は後述する。

制御入力２６は、フィルタ２２が推定器３６が係数を更新するよう作動する適応モードにあるか、或いはフィルタ２２が非作動状態にあるか、フィルタ係数が最後に更新した値で「静止」されているか、またはその両方である非適用モードの何れかを制御する。特定の状況では、制御信号はバイナリ信号でも良く、ある状態（アサートされているかデサートされているか）は適応モードを示し、別の状態（それぞれデサートされているかアサートされているか）は非適用或いは静止モードを示す。制御信号２６は入力信号内の関連する信号の有無を検出するために検出器３８により発生される。関連する信号の検出の前に、入力信号２４の全てのコヒーレント成分が積極的に無効にされるように、適応フィルタ２２を適応モードで作動させる。推定器３６は継続してフィルタ係数を更新してコヒーレント成分の変化、生成或いは消失を補償する。関連する信号が検出されると、検出器３８は制御信号２６を切り換えてフィルタ係数を静止させる。従って、フィルタは以前のコヒーレント成分の全てを引き続き除去するが、新たな関連する信号を適応的に除去することは防止される。関連する信号を検出できなくなると、検出器は制御信号２６を切り換えてフィルタ２２を元の適応モードに切り換える。

検出器３８は適応フィルタ２２の下流（好適な実施例に図示されているように）に配置するか、適応フィルタ２２の上流（図中３８'で示すように）に配置して良い。フィルタ２２が新たな関連する信号に対応する成分を入力信号２４から略全て無効にする前に、検出器３８がフィルタ２２を非適用モードに切り換えることができるように、検出器３８の応答速度はフィルタ２２の適用応答速度よりも速いのが好ましい。本実施例では、適応フィルタ２２により提供される干渉抑制効果を得るために、検出器３８は適応フィルタ２２の下流に配置されている。

抑制器２０は継続して作動させても良いが、抑制器２０を含む回路を例えば定期的に作動させる低電力状態で作動させる場合には、抑制器２０を定期的に作動させても良い。例えば、定期的に作動させる低電力状態は回路をバッテリで動作させるような車両に使用される。このような状態では、フィルタ２２の適用応答時間は、回路が各作動サイクルで作動する機関よりも短いのが好ましい。このように応答時間を設定することにより、フィルタ２２は作動サイクルの開始時に検出された新たな干渉を適応的に除去することができる。例えば、フィルタの適用応答時間は回路が作動する時間の約１０分の１未満としても良い。

フィルタ２２の特性によっては、入力信号２４に干渉信号がない場合にも、フィルタ２２が常に適用される少なくとも１つの干渉信号があることを保証するために、少なくとも１つの人工的な干渉信号（図中、４０で示す）を追加するのが好ましい。これにより、フィルタが適用される箇所に信号が存在しない場合に起こりえる、フィルタ２２が純粋にランダムな係数のセットを有していないという状態が保証される。係数がランダムであることで起こりえる危険性とは、係数が関連する信号の周波数と完全に対応して、関連する信号がフィルタ２２により即座に或いは非常に速く除去されることである。係数が関連する信号とランダムに対応していれば、係数は関連する信号と一致して静止するため、フィルタ２２を非適用モードに切り換えても関連する信号を除去することが防止される。

図２は抑制器２０の作用を示す。図２（ａ）は入力信号２４の周波数スペクトルを示す。スペクトルは干渉成分４２を含む。干渉成分４２は外部干渉でも人工的な干渉信号４０でも良い。信号２４が干渉信号を含んでいるとは認識されない場合、フィルタ２２は適応モードに設定される。図２（ｂ）及び（ｃ）はフィルタ２２がある適用応答時間内で干渉成分４２を積極的に無効にするよう適用する際の出力信号２８を示す。図２（ｄ）は干渉成分４２と関連する信号４４を含む入力信号の周波数スペクトルを示す（図２（ｄ）では、関連する信号４４をＦＳＫの２つの周波数として示しているが、どの瞬間でも１つのＦＳＫ周波数しか存在しないことを理解されたい）。関連する信号４４が検出器３８により検出されると、フィルタ２２は非適用状態に切り換えられる。フィルタ係数は静止して、フィルタ２２は事前に存在していた干渉成分４２を除去し続ける。しかし、フィルタ２２が関連する信号４４を除去するように適用しない場合、出力信号２８の略全体或いは少なくとも大部分が関連する信号４４を構成する。

上記原理は関連する信号よりも長いコヒーレントを有する干渉を抑制する効果的な技術を提供する。この技術により、周波数が関連する信号（図２（ｄ）及び（ｅ）に示す）に近い干渉を抑制することができ、緩やかな波状の干渉信号をも抑制することができる。

好適な実施例を詳細に説明する前に、選択的なＦＳＫ処理及び復調技術の原理を図３を参照して説明する。ＦＳＫトーン或いはＦＳＫ入力信号５０の周波数をＦ_ｃ＋／Ｆ_ｂとして定義する。Ｆ_ｃは中央或いはキャリヤ周波数であり、２Ｆ_ｔはトーン間の周波数の差である。ＦＳＫ信号５０は周波数変換器５２により処理されて、該ＦＳＫ入力信号５０は複合ベースバンド信号に変換され、周波数Ｐ_ｃが周波数ゼロとなる。周波数変換器は１つの変換段階或いは複数の段状の変換段階を有する。

図３及び１３Ａの両方を参照し、処理部５６は複合ベースバンド信号５４を処理して複合ベースバンド信号５４の偏波による関連する信号から情報を得る。本例では、キャリヤ周波数Ｆｃは受信機で予測される理論周波数と等しい。複合ベースバンド信号５４はゼロ周波数に調心されて、上部ＦＳＫトーン（最初はＦ_ｈ＝Ｆ_ｃ＋Ｆ_ｔ）がＦｔとなり、下部ＦＳＫトーン（最初はＦ_ｉ＝Ｆ_ｃ−Ｆ_ｔ）が−Ｆ_ｔとなる。複合ベースバンドでは、正の周波数Ｆｔが第１（例えば正）偏波を有する。負の周波数−Ｆ_ｔは異なる第２（例えば負）偏波を有する信号に対応する。偏波は図１３Ａに示される。２つの周波数は２つの異なる方向或いは例えば位相角等の偏波特性を有するベクトルで表される。この２つの周波数は２つの偏波特性を識別することにより区別される。周波数の切り換えは方向特性におけるジャンプを検出することにより区別される。

偏波は自己相関関数を使用して予測或いは得ても良い。第１の好適な実施例では、複合信号の仮想部分のサイン（三角関数円の１８０度の量子化ユニットに基づく区別に対応する）を使用して２つの周波数間を区別する。第２の好適な実施例では、耐性の低い信号の強度を高めるために、複合信号の実部分及び／或いは仮想部分のサイン（三角関数円の９０度の量子化ユニットに基づく区別に対応する）を使用して２つの周波数間を区別する。第３の好適な実施例では、耐性の低い信号の強度を更に高めるために、角度量子化のより狭いユニットにより２つの周波数間を区別する。

ＦＳＫメッセージの始点及び／或いは終点を識別するために偏波を使用しても良い。ＦＳＫ信号（或いはコヒーレント信号）がない場合、偏波はノイズによりランダムに変化する。ＦＳＫ信号（或いはコヒーレント信号）がある場合、信号周波数が複合ベースバンドにおいて正か負により安定する。ＦＳＫ信号は所定の間隔内で偏波を切り換えることにより識別しても良い。１つ或いは複数の制御信号５７を発生させて他のプロセスを制御するためにＦＳＫ信号の検出を示しても良い。

１つ或いは複数のフィルタ５８を処理部５６及び／或いは周波数変換器５２の上流に及び／或いは周波数変換器５２内に使用しても良い。フィルタ５８はＦＳＫの検出及び／或いは変調に影響を及ぼす干渉を抑制するように機能しても良い。フィルタ５８は図１及び２を参照して上述した干渉抑制器２０等の、コヒーレント干渉を抑制するフィルタを有していても良い。干渉抑制器２０の場合、制御信号５７の１つは適応モードと非適用モードとの間の干渉抑制器２０を切り換えるために使用しても良い。フィルタ５８（２０）は、複合ベースバンド信号５４のネット偏波と干渉する予め存在していたコヒーレント干渉成分を除去することによりその性能を高めても良い。

本発明で使用可能な選択的特徴の原理を説明したが、以下好適な実施例を詳細に説明する。上述したものと同じ参照番号を使用する。

図４を参照し、信号プロセッサ６０は受信機６４において受信したＦＳＫ通信信号６２を処理する。受信機６４は例えば無線のマイクロ波或いは赤外線受信機等のワイヤレスの受信機で良い。本発明は例えば車両安全システム（アラーム、固定装置及び／或いはドアロック等）或いは建築安全システム（アラーム及び／或いはドアロック等）用の安全システムの遠隔制御の分野で応用される。信号プロセッサ６０はハードウェアの中で、或いはプロセッサ上で実行されるソフトウェアとして、または両者の組み合わせにより構成しても良い。信号プロセッサ６０はアナログとデジタルの処理回路の組み合わせで構成しても良い。

一般に信号プロセッサ６０は受信信号６２をバンドパスフィルタリングし、受信信号の周波数を複合ベースバンドに変換する第１条件部５２と、ベースバンドにおけるコヒーレント干渉信号を除去する第２部２２と、その結果生じる信号を処理して関連するＦＳＫ信号に関連する情報を得るための第３部６６よりなる。第１部は上述した第１条件部５２を有する。第３部６６は上述した検出器３６とＦＳＫ処理部５６とを組み合わせても良い。

上述した通り、ＦＳＫ成分４４（４４ａ及び４４ｂも）は中央或いはキャリヤ周波数Ｆ_ｃ＋−ＦＳＫオフセットＦ_ｆとして表される。例えば、Ｆ_ｃは日本の場合３１４ＭＨｚであり、欧州の場合４３３ＭＨｚであっても良い。Ｆ_ｔは約３０ＫＨｚであり、２つのＦＳＫ周波数４４の間の差は約６０ＫＨｚである。

図６を参照し、第１条件部５２では信号６２は第１アナログバンドパスフィルタ７０によりフィルタリングされたバンドパスでも良い。一般的には、フィルタ７０のパスバンドの幅はキャリヤ周波数Ｆ_ｃの約１０％である。バンドパスフィルタリングの後、信号は第２アナログバンドパスフィルタ７４により更にフィルタリングされるように中間周波数まで周波数ミキサ７２により下方変換される。中間周波数とは一般には１０．７ＭＨｚである。これはフィルタ回路７４の広帯域が１０．７ＭＨｚの中間周波数の水準に基づき現在既に使用されているためである。結果として得られたバンドパスフィルタリングされた信号は一般に約６００ＫＨｚの帯域幅を有する。別のアナログフィルタを使用してパスバンドをより狭くするのは困難である。従って、本実施例では、デジタライザステージ７８により信号をデジタル化して更なるデジタル処理を行う。例えば、信号は例えば約１．３ＭＨｚ（信号帯域幅の約２倍）のサンプリング周波数でサンプリングされる。図５（ａ）はサンプリング（エイリアジング効果）の結果として約３２０或いは３３０ＫＨｚの周波数で調心されたデジタル化された信号７６を示す。信号はＦＳＫ周波数４４と、場合によってＦＳＫ周波数４４（６００ｋＨｚの帯域幅内）に比較的近い１つ或いは複数の干渉成分４２を有する。

デジタル化された信号はステージ７９によりベースバンドまで下方変換され、デジタルフィルタステージ８０によりフィルタリングされ、それにより、帯域幅は例えば約１２０〜１３０ＫＨｚまで更に狭められる。最後に、信号はダウンサンプラーステージ８４，例えば約５の因数により殆どなくなる。

図５（ｂ）はベースバンドにおける結果的に殆どなくなった信号８２を示す。図５（ｂ）に示すように、周波数シフタ（ステージ７９）の結果、異なるＦＳトーン４４ａ及び４４ｂはベースバンドのゼロ周波数のそれぞれ上下にある。上述の通り、これにより複合ベースバンドにおける信号の偏波に基づいて、異なるＦＳＫトーン４４ａ及び４４ｂを検出し復調することができる。また、１２０〜１３０ＫＨｚ帯（ゼロ周波数に調心される）外の信号８２の成分はデジタルフィルタ（ステージ８０）の結果、少なくとも部分的に減衰される。このような狭い帯域幅は高いノイズ阻止効果を提供し、クローズ周波数干渉（即ち関連するＦＳＫ信号の周波数に近い干渉）を抑制すべく、その後の干渉抑制技術を最も効果的に使用することができる。またＦＳＫの検出、ＦＳＫトーン４４ａ及び４４ｂの選別及び復調には比較的直接的な技術を使用しても良い。最後に信号を殆ど無効にする利点はその後の処理に要するコストを削減できることである。一般に、処理に要するコストやデジタル処理回路の複雑さは採用するサンプリング率に依存する。ベースバンド信号を使うと信号プロセッサ６０のコストや複雑さを低減するうえで大きな利点となる。

信号処理に関する上記実施例は一例に過ぎず、その他多くの処理及び／或いは帯域幅フィルタリング及び／或いは周波数変換技術を使用しても良い。

図４及び５（ｃ）を参照し、第２部２０は複合ベースバンドにおける信号８２を処理し、関連する信号とは認識されないコヒーレント干渉成分４２を除去する。第２部２０は信号入力９０及び遅延９４を介して提供されるリファレンス入力９２を備えたウィーナーフィルタに基づくものである。このフィルタは図１を参照して上述した、かつ図１０〜１２を参照して更に後述するフィルタと似ている。第２部は第３部６６から制御信号２６を受信する。本実施例では、制御信号は抑制器２０を適応モードに設定するようアサート（ハイ）され、抑制器２０を非適用モード或いは静止モードに設定するようデサート（ロー）される。適応モードでは、抑制器２０は予め存在する干渉成分４２を無効とするよう積極的に適用する。関連する信号が第３部６６により検出され抑制器２０が非適用モードに切り換えられると、抑制器２０は予め存在する干渉成分４２を無効にし続けるが、新たな関連する信号成分（図５（ｃ）のＦＳＫ成分４４ａ及び４４ｂ）は無効にしない。

第３部６６は復調部１００、検出部１０２及び制御信号発生器１０４を備える。

復調部１００では、各ＦＳＫトーンが複合ベースバンドにおいて異なる偏波サイン（正或いは負）を有することに基づいて復調が行われる。信号（Ｓ）の自己相関（Ｑ）は信号の背景ノイズ（Ｎ）の影響を低減させながら強力な方法で偏波を予測するのに使用される。一般に、ノイズは＋／−６５ＫＨｚ（デジタルフィルタ８０により達成される）という限られた帯域幅でのみ発生し、そのノイズはホワイトノイズである（何故ならコヒーレントノイズは抑制器２０により除去されているためである）。ノイズ相関関数は殆どディラック関数である。

より詳細には、信号モデルはＳ（ｔ）＝Ａｅｘｐ（２πｊｆｔ）＋（Ｎｏｉｓｅ（ｔ）と表される。以下の数式では、周波数（ｆ）及び時間（ｔ）変数は、それぞれサンプリング周波数（Ｆ_ＳＤ）及びサンプリング期間（△Ｔ_ｓ）に関連されて正規化される。

第１相関関数点を計算する：

何故なら、ノイズ相関は微少なものであり、ＦＳＫ信号には相関しないからである。従って、相関関数点はＦＳＫ周波数の信号だけに依存する。そのため、以下の条件が得られる：
ｆ＞０であれば、Ｓｉｇｎ（Ｉｍａｇ｛Ａ^２ｅｘｐ（２πｊｆ）｝）＞０である。

ｆ＜０であれば、Ｓｉｇｎ（Ｉｍａｇ｛Ａ^２ｅｘｐ（２πｊｆ）｝）＜０である。

予測値Ｋ（ｔ）は＋１或いは−１の範囲で予測される周波数或いは偏波を表すと定義しても良い。予測値Ｋ（ｔ）は確率平均を使用して予測しても良い：

μ_φは平均関数の適用パラメータを示す。従って復調された出力はＫ（ｔ）というサインで表される。

要するに、
Ｋ（ｔ）＝Ｋ（ｔ−１）＋μ（ｓｉｇｎ（ｉｍａｇ（Ｑ（Ｓ、ｔ）））−Ｋ（ｔ−１））であるので、

ここで、μは適用因子であり、

適用パラメータμは関数のメモリがＦＳＫ信号（Ｔｃｈｉｐと称す）の標準期間或いはサイクルの持続時間のほんの僅かに過ぎないように設定するのが好ましい。典型的な１つの値は、

Ｆ_ＳＤ ^＊Ｔｃｈｉｐという値は期間Ｔｃｈｉｐの間に観察されたサンプル点の数に対応しても良い。適用パラメータは「忘却因子」とも呼ばれる。大きな値は速い適用と同価であり、小さい値は長いメモリを採用する。μ_φの場合、目的はＴｃｈｉｐ期間よりも短いメモリを得ることである。この例では、このメモリはＴｃｈｉｐ期間よりも６倍短い。それはＴｃｈｉｐ受容期間の間静止した状況を得るためである。

検出部１０２は信号において関連する信号の発生を検出するよう機能する。抑制器２０を即座に非適用状態に切り換えられるように、検出部１０２は関連する信号を即座に検出できるのが好ましい。ＦＳＫ信号における周波数の切り換えが誤ったメッセージの終了と誤検出されないように、検出部は幾つかのヒステリシスを備えているのが好ましい。換言すれば、検出部１０２は関連する信号の最初の検出には素早く応答し、関連する信号の最後の検出には遅く応答しても良い。

強力な検出予測を達成するために、復調部１００でＦＳＫトーンの予測に使用したものと同じ情報を検出アルゴリズムに使用しても良い。前述の予測値Ｋ（ｔ）は関連する（コヒーレント）信号が存在する時の安定したサインを表す。純粋なトーンが存在する時、この量が１（この値は＋或いは−１に等しい）に等しい最大の大きさのノイズのように作用する。しかし、予測値Ｋ（ｔ）を得る方法を考慮して、安定したトーンがある時間続く場合のみＫ（ｔ）はこの大きさをとる。

コヒーレント信号が存在するか否かを明瞭に検出するために、自己相関を再度使用する。図７及び８を参照し、２つの平均検出変数を定義する：

これら２つの変数は適用パラメータの値においてのみ異なる。

これら２つの適用パラメータはＴｃｈｉｐの持続時間の端数に設定される。

最初のパラメータμ_{ＤＥＣ−ｈｉｇｈ}は変数ｄｅｔｅｃ₋ｈｉｇｈの高速変化挙動を提供し、２番目のパラメータμ_{ＤＥＣ−ｌｏｗ}は変数ｄｅｔｅｃｔ₋ｌｏｗの低速変化挙動を提供し、両者とも図８に示される。図８では、線１１０は検出部１０２への入力信号の予測値Ｋ（ｔ）を示す。例としての信号は関連する信号なしの第１部１１０ａ、ＦＳＫ信号（＋及び−１の間のＫ（ｔ）の交代値により表される）を含む第２部１１０ｂ、及び関連する信号に続く第３部１１０ｃを有する。線１１２はＫ（ｔ）から計算された検出変数ｄｅｔｅｃｔ₋ｈｉｇｈを示し、これは比較的短期間にわたるＫ（ｔ）の自己相関の平均値である。線１１２は従って短期間のＫ（ｔ）におけるコヒーレントの度合いを示し、これは関連する信号（１１０ｂ）の最初を検出するのに特に適している。第１検出信号Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ１（線１１４で示す）は以下の関数を使用して第１閾値（閾値１）での検出値ｄｅｔｅｃｔ₋ｈｉｇｈの閾値を求めることにより得られる。

ｄｅｔｅｃｔ₋ｈｉｇｈ＞Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ_ー１であれば、Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ₋１＝１或いはＤｅｔｅｃｔｉｏｎ₋１＝０
図８に示すように第１検出信号１１４は関連する信号（１１０ｂ）の最初を検出するために敏速に表示する。しかし、第１検出信号１１４は関連する信号の最後の検出で誤りを起こしやすい。これはｄｅｔｅｃｔ₋ｈｉｇｈ（線１１２）の敏速な適用がＦＳＫトーンの各変更時にｄｅｔｅｃｔ₋ｈｉｇｈが第１閾値１１６以下に低下するからである。従って、検出にヒステリシスを与える第２検出信号Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ２を提供するのに使用するゆっくりとした適用変数ｄｅｔｅｃｔ₋ｌｏｗが使用される。図８の線１１８はＫ（ｔ）により計算される検出変数ｄｅｔｅｃｔ₋ｌｏｗを示し、これは長期間にわたるＫ（ｔ）の自己相関の平均値である。図８に示すように、線１１８はＫ（ｔ）の変化への応答は遅く、ＦＳＫトーンの周波数の切り換えの影響は少ない。第２検出信号Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ２（線１２０で示す）は以下の関数を使用して第２閾値（閾値２）１２２で検出変数ｄｅｔｅｃｔ₋ｌｏｗの閾値を求めることにより得られる：
ｄｅｔｅｃｔ₋ｌｏｗ＞Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ₋２であれば、Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ₋２＝１或いは０である。

図８に示すように、第２検出信号１２０は関連する信号（１１０ｂ）の全存続期間の間活性されたままである。

最後の検出信号１２４を例えば論理ＯＲ組み合わせにより第１及び第２検出信号１１４及び１２０を組み合わせることにより発生させても良い。

Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ＝Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ_ー１或いは２
従って、最後の検出信号１２４は、関連する信号（第１検出信号１１４により提供される）の最初に対して応答が速く、関連する信号（第２検出信号１２０により提供される）の持続時間の間中検出を継続するという特性を有する。

第１及び第２閾値を実験により決定しても良い。例としての値は：
Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ₋１＝０．２
Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ₋２＝０．１である。

上記検出技術は、信号の力に係わらず、関連する信号のコヒーレントの検出のみに基づくものである。デジタル信号プロセッサ自身に導入されるコヒーレントノイズに対する検出の強度を上げるため、更なる純化は力の低いコヒーレントノイズを閾値から除去できる信号力制限を有していても良い。例えば、信号Ｓ（ｔ）の信号力（実部）を予測し、閾値Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ₋ｍｉｎと比較しても良い。信号力がこの閾値より低ければ、例えば検出信号１２４に制御因子Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ₋ｍｉｎ１２６を乗算或いは論理ＡＮＤｉｎｇすることにより検出信号１２４をゼロにしても良い。この工程は３つのステップにより表すことができる：

上述のように、関連する信号が真のＦＳＫ信号であるか、或いは抑制器２０によりまだ除去されていない新たなコヒーレント干渉信号であるかに係わらず、検出信号１２４は関連する信号の発生を示す。制御信号発生器１０４は検出信号１２４とＫ（ｔ）に応答してそこから制御信号２６を発生する。制御信号発生器１０４は活性化検出信号１２４の間、ＦＳＫ信号が表すＫ（ｔ）の特性の１つ或いは複数が検出されると、制御信号発生器１０４は制御信号２６（非適用モード）のデサートのみを行う。

本実施例では、制御信号発生器１０４はＫ（ｔ）における周期的変化を検出する。典型的なＦＳＫ信号の特性は、ＦＳＫ信号がある最大間隔内で異なる２つのトーンの間を常に切り換えることである。図８及び９を参照し、Ｋ（ｔ）の微分を計算し（線１３０）、ＦＳＫ信号（１１０ｂ）の各変化におけるスパイク或いは「安定した変化のマーカ」１３２を有する。減衰平均関数を微分信号１３０に適用し、活性化検出信号１２４の間に検出されたそれらのマーカの減衰微分信号（線１３４）を発生させる。第３閾値（閾値３）１３６を減衰平均信号１３４に適応して制御信号２６を発生させる。減衰平均１３４が第３閾値１３６以下であると、制御信号２６がアサートされ（適応モード）、減衰平均１３５が第３閾値１３６を超えると制御信号２６はデサートされる（非適用モード）。図９は閾値関数１３６の反転出力を示し、状態が上述した第１及び第２閾値関数１１６及び１２２と略逆であることを表す。

使用時には、関連する信号１１０ｂはＦＳＫ信号の場合、検出信号１２４は関連する信号の検出の最初で活性化され、ＦＳＫ信号での周波数の切り換えにより、減衰平均１３４を第３閾値１３６以上に保つべく充分に頻度を変化した状態マーカ１３２を発生し、それにより制御信号２６のデサートを保持する。従って、抑制器２０はＦＳＫ成分を積極的に除去するようには適用せず、復調部１００により完全なＦＳＫメッセージが復調される。ＦＳＫメッセージの最後で、検出信号１２４が不活性化され（第２検出信号１２０による短時間の遅れの後）、これにより更なるスパイク１３２が減衰平均１３４に追加されるのを防止する。更に短い期間の後、減衰平均１３４が第３閾値１３６以下に低下し、制御信号２６が再度アサートされて抑制器２０を適応モードに切り換える。

関連する信号１１０ｂが新たな関連するコヒーレント信号（ＦＳＫではない）である場合、検出信号１２４は関連する信号の最初で活性化されたままである。関連する信号の最初に第１状態変化マーカ１３２ａが発生する。従って、ＦＳＫの例と同様に、制御信号２６は関連する信号に対する敏速な応答としてデサートされ、抑制器２０を非適用モードに切り換える。しかし、新たなコヒーレント干渉の周波数は切り換えず（ＦＳＫ信号とは違う）、新たな状況変化マーカ１３２は発生しない。新たな状況変化マーカ１３２がないと、減衰平均１３４は直ぐに第３閾値１３６以下に低下し、制御信号２６を再度アサートさせて抑制器２０を適応モードに切り換える。適応モードでは、抑制器２０は
新たな信号成分を積極的に無効とするように適用する。従って、信号１１０はゼロに向けて減少し、検出信号１２４は不活性化される（第２検出信号１２０により提供される短い遅れの後）。

上記より、関連する信号が検出されると、制御信号２６は新たな関連する信号に即座に応答して常にデサートされることが理解されよう。しかし、関連する信号がＦＳＫ信号を示す所定の間隔内で状態を変化させ続けないと、制御信号２６は直ぐに再度アサートされて抑制器を適応モードに戻すよう切り換え、関連する信号を積極的に無効にする。換言すれば、関連する信号は関連しないものとして再度選別され、この再度の選別で抑制器２０は適応状態に切り換えられる。制御信号２６は従って信号が現在の時点で関連するとみなされるか否かの真の状態を示す。

ＦＳＫの受信の間、受信信号が新たなコヒーレント干渉成分により影響を受ける場合には同じ原理を適用しても良い。新たな干渉成分がＦＳＫ信号を動きがとれなくするのに充分に強力であるならば、予測値Ｋ（ｔ）はコヒーレント干渉により動きがとれなくなり、＋とーの間の状態を変化させることはできない。従って、更なる状態変化マーカ１３２は発生せず、減衰平均１３４は直ぐに第３閾値１３６以下に低下する。このような状況が生じたら直ぐに制御信号２６を再度アサートさせ、抑制器を適応モードに切り換える。適応モードでは、抑制器２０はＦＳＫとその動きを封じる新たな干渉成分の両方を積極的に無効とするように適応する。従って、ＦＳＫの検出は停止する。

検出信号１２４と制御信号２６を有効及び無効ＦＳＫ信号の区別に使用しても良い。関連する信号の最初で、検出信号１２４が活性化され、制御信号２６がデサートされる。検出信号１２４が活性状態の間、制御信号２６が再度アサートされると、これは関連する信号が無効であることを意味する。関連する信号がＦＳＫでないか、ＦＳＫメッセージの間に開始する新たな干渉成分によりＦＳＫ信号の動きが封じられる。制御信号２６が再度アサートされる前に検出信号１２４が不活性化されると、これはＦＳＫメッセージが無効であることを意味する。無効なＦＳＫメッセージを示す第２制御信号１３８を検出信号１２４と制御信号２６の適切な論理的組み合わせ（図９の１４０）により発生させることができる。第２制御信号１３８は復調部１００により復調された無効なＦＳＫ信号の誤解釈を避けるのに非常に有効である。

信号プロセッサ６０は省電力の間欠的な作動モードで作動させても良い。例えば、信号プロセッサ６０を約１０ｍｓの時間のオンとして約２００ｍｓ毎に作動させても良い。検出ステージ１０２及び制御信号発生器ステージ１０４の高速な応答により、関連する信号が検出された時に抑制器２０を素早く非適用モードに切り換えることができる。関連する信号が一度検出されると、信号プロセッサ６０は連続作動モードに切り換えられてＦＳＫメッセージを受信して復調する。関連する信号が終了すると、信号プロセッサ６０を元の省電力の間欠的作動モードに切り換えても良い。

図１０はコヒーレントノイズリファレンス１５０に基づいて、受信信号内のコヒーレント干渉を無効とするのにウィーナーフィルタを使用する原理を示す。ノイズリファレンス１５０は後述するように適切な遅延時間遅れた受信信号２４から得ても良い。ウィーナー原理は減算器１５４により受信信号２４から減算される信号を発生させるライナフィルタ１５２を予測するものである。減算の後、ノイズリファレンス１５０に関連しない信号成分だけが残る。

ライナフィルタとして、有限のインパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ或いは無限のインパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを使用しても良い。ＦＩＲフィルタ安定性の点で有利である。しかし、ＦＩＲフィルタの制限により処理の複雑さ及びコストが増すかも知れない。関連する信号に近い干渉の効果を無効とするために、ＦＩＲタップを増加してフィルタの自由度を高める。例えば、干渉成分を５個まで無効にすることを可能にするために、論理フィルタタップの最小個数は１０個である。実際には、ノイズを予測するので、この数は一般に約３０個まで増える。タップの個数を処理の複雑さやコストに直接関連付けても良いが、演算の負担を軽減するためにこの個数は少ない程好ましい。

一般に、ＩＩＲフィルタによれば実行の効率が上がり、柔軟性も向上する。安定性の問題を避けるために、ＩＩＲを図１１に示すように直並列に実装するのが好ましい。演算処理ステージを図１２の表に列挙する。

遅延時間Ｚ^−△をフィルタの長さと同じ値に設定しても良い。信号成分を無効とするフィルタの比較的速い適応性を得るために、遅延^ー△は出来るだけ減らした方が好ましい。最小遅延は１個のフィルタのタップの個数よりも１つだけ大きい。例えば、各フィルタが１５個のタップを備える場合、遅延は１６である。

上述のように、例として、各フィルタのタップの個数は約１５個である（直並列構成の効果的なタップの個数は全部で３０個である）。サンプリング周波数が２６０ＫＨｚであれば（５の因子により減少）、Ｚ^ー△遅延は約（１＋１５）／（２６００００）＝０．０６ｍｓである。

フィルタ構成を省電力モードの間欠的な作業に使用する場合、以前の活性化サイクルからの係数は干渉成分の履歴として保持され、次の活性化サイクルの初期の係数として使用される。

適応モードにおけるフィルタ係数を更新するアルゴリズムは最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズムタイプのものである。アルゴリズムは信号出力とノイズリファレンス（入力信号の遅延時間バージョン）との間の相関を最小にし、各受信した点のフィルタタップを更新するよう働く。この「イノヴェーション」に係数を掛け、以前のタップの値に加える。イノヴェーションの大きさはアルゴリズムの収束の前の信号モジュールに依存する。収束では、この相関は０になる傾向がある。従って、収束速度は係数の関数と信号の大きさである。アルゴリズムの安定性を確保すべく、αには幾つかの制限がある。一定の収束速度で強力なアルゴリズムを得るために、正常化されたＬＭＳアルゴリズムを使用しても良い。正常化されたアルゴリズムは受信機６４に自動ゲイン制御がない場合に特に有益である。正常化されたアルゴリズムにおいて、イノヴェーションに因子α／ｐｏｗｅｒ（ｔ）を掛ける。ｐｏｗｅｒ（ｔ）は信号力を表す。ｐｏｗｅｒ（ｔ）は確率式を使用して予測しても良い：

μ_{ｐｏｗｅｒ}は忘却因子である。忘却因子をある継続時間にわたる力の平均値を示すよう調節しても良い。

フィルタ係数を更新するのに帰納的最小平均二乗等の適切なアルゴリズムを使用しても良い。帰納的最小平均二乗アルゴリズムでは収束速度は速くなるが、演算費用が高い。（正常化された）ＬＭＳの演算効率は収束が遅い。しかし、収束速度が遅くても充分使用可能である。

上述の通り、フィルタ係数を完全に予測できないように、受信信号に人工的な干渉成分４０を加えるのが好ましい。干渉成分がない場合、関連する信号を無効とする状態では係数が予測される危険性がある。そのような状態では、関連する信号を検出器１０２が検出してフィルタが関連する信号を無効とするよう作動する前にフィルタを非適用状態に切り換えるのに充分な時間がない。フィルタが存在する干渉成分を積極的に無効にする状態（フィルタの自由度が完全であるため新たな信号が到着する時にフィルタの反応速度は比較的速い）と、フィルタが存在する干渉成分を既に積極的に無効にしている状態（多数の信号成分に適応するにはフィルタの自由度が低いためフィルタの反応速度は比較的遅い）との間でフィルタの反応速度が異なるかも知れない。人工的な干渉成分を加える便利な方法は、複合ベースバンドにおける一定の値（周波数＝０）を信号の実部分或いは仮想部分の何れかに加えることである。信号の実部分に基づいて、上述した力測定に対する矛盾を避けるべく、人工的な一定値を仮想部分に加えるのが好ましいかも知れない。

第２実施例は第１実施例に非常に類似している。主な相違点は、第１及び第２ＦＳＫ周波数を複合ベースバンドにおいて区別する方法である。第２実施例は以下の相違点以外は第１実施例と同じ回路及び技術を使用する。

上述の通り、復調は、各ＦＳＫモジュレーション周波数が複合ベースバンドにおける異なる偏波（方向特性）を提供するという事実に基づいている。あるＦＳＫＦの範囲のために、自己相関信号の実部分及び／或いは仮想部分の信号をＦＳＫメッセージの復調に使用できるあるサンプリング周波数を判断することができる。最適なサンプリング周波数では、複合ベースバンドにおける２つの周波数間の相は少なくとも９０度である。従って、２つの周波数は三角関数円の異なる実−仮想４分円に対応する。ＦＳＫ信号のキャリヤ周波数が予測される（或いは意図する）キャリヤ周波数から少量だけ得られる場合、これは図１３Ａに示すように制御信号の仮想部分において検出された正或いは負の偏波となる（この原理は第１実施例の復調で使用した）。しかし、キャリヤ周波数が予測した周波数から大きくはずれた場合（これは実際にはトランスミッタの耐性が低いため充分に起こり得る）、これは図１３Ｂに示すように仮想部分の代わりに変化し得る制御信号の実部分のサインである。

以下の説明では、１つのＦＳＫトーン（１つの復調周波数）とキャリヤ周波数との差はｆ（上記ではＦ_ｔ）として表される。２つの復調周波数の分離は２ｆである。この分離は、２つの復調周波数の間の四分円に差があることを保証するために、サンプリング周波数Ｆ_ｓの４分の１より大きくなければならない。また、分離は４分の３を超えてはならない。これを超えると、２つの異なる周波数間の区別の妨げとなる。これにより以下の関係が導かれる：

実際には、ｆは受信機が扱える或いはトランスミッタの予測できない周波数範囲により下部及び上部耐性限界ｆ_ｍｉｎ及びｆ_ｍａｘにより限定される範囲内で変化する。従って、
８ｆ_ｍａｘ３＜Ｆｓ＜８ｆ_ｍｉｎである。

例えば、ｆ_ｍｉｎ＝２０ＫＨｚでｆ_ｍａｘ＝４５ＫＨｚであれば、
１２０＜Ｆｓ＜１６０ＫＨｚである。

サンプリング周波数Ｆ_ｓが上記範囲内であれば、複合信号が提供される四分円により２つの復調周波数を区別することが可能である。四分円による信号の区別は複合三角関数円における９０度の四分円ユニットによる信号の四分円に対応する。

第１実施例では、信号の背景ノイズ（Ｎ）の影響を低減しながら偏波を強力に予測するのに信号（Ｓ）の自己相関（Ｑ）が使用される。一般にノイズは＋／−６５ＫＨｚ（デジタルフィルタ８０により達成される）という限定された帯域幅内でのみ生じるため、ノイズはホワイトノイズである（これはコヒーレントが抑制器２０により除去されているためである）。ノイズの相関関数は殆どディラック関数である。

より詳細には、信号モデルはＳ（ｔ）＝Ａｅｘｐ（２∂ｊｆｔ）＋Ｎｏｉｓｅ（ｔ）として表される。以下の数式では、周波数（ｆ）及び時間（ｔ）変数はそれぞれサンプリング周波数（Ｆ_ｓ）とサンプリング期間（Ｔｓ）により正常化される。

復調のための入力信号は以下の通りである：

コヒーレント干渉信号は全て抑制器２０により除去されていると考えられる。ベースバンド信号は論理キャリヤ周波数ｆ_ｃＴｈのために複合復調により得ることができる：

ここで、ｆ_ｃ＝ｆ_ｃＴｈ−ｆ_ｃである。上述の通り、キャリヤ周波数はｆ_ｃであるキャリヤ周波数誤差量により論理的予測キャリヤ周波数から外れても良い。

ベースバンド内の信号はＦＳＫ周波数シフト及びキャリヤ周波数誤差ｆ_ｃの復調関数を表す。

訂正関数は以下のように計算しても良い：

上述の通り、考察すべき２つのケースがある。即ち、キャリヤ周波数のずれが小さいケース（キャリヤ周波数誤差が小さいケース）と、キャリヤ周波数のずれが大きいケース（キャリヤ周波数誤差が大きいケース）である。

ケース１：
ｆ_ｃが小さい場合（或いは０）、複合信号の仮想部分のサインにより以下の数式からメッセージを得ることができる：

ケース２：
ｆ_ｃが大きい場合、復調のための訂正係数は以下と等しい：

この訂正係数はケース１のものと同価であるが、ｆ_ｃの相回転が異なり、この量は不明である。訂正係数は複合信号と考えても良い。その状態は、Ｔ_ｃｈｉｐ期間、標準シンボルの持続時間或いはＦＳＫ信号のサイクルの期間の間一定である。中央周波数はメッセージに従い±ｆのシフトを揺するｆ_ｃである。サンプリング周波数の選択に関する上述した条件は、相関係数の実部分及び／或いは仮想部分のサインの変化の分析がＦＳＫトーンの変化を判断できることを保証する。絶対的な相は絶対的な情報に存在しないかも知れない。メッセージはＦＳＫメッセージのトーン間の切り換えに対応する三角関数円における四分円を検出することにより回復できるかも知れない。

ＦＳＫメッセージの始点と終点を検出するために、第１実施例と同様に検出部１０２は自己相関の結果を利用しても良い。

上述した理由により、第２実施例によれば、特にキャリヤ周波数が予測されるキャリヤ周波数から逸れた時により強力なＦＳＫ復調が提供される。

第３の好適な実施例は第１及び第２の好適な実施例と非常に似ている。主な相違点は、複合ベースバンドにおいて第１及び第２ＦＳＫ周波数を区別する方法である。第３実施例は以下の相違点以外は第１及び第２実施例と同じ回路及び技術を使用する。

以下では、高いＦＳＫトーンをＦ_ｈ，低いＦＳＫトーンをＦ_ｌとする。キャリヤ周波数からの分離をｆ、ＦＳＫトーン間の分離を２ｆとする。ここでも復調は各ＦＳＫモジュレーション周波数が複合ベースバンドにおける異なる偏波（方向特性）を提供するという事実に基づいている。

偏波を予測するのに信号の自己相関が使用される。抑制器２０から出力される信号に自己相関関数を適用するために復調部の入力前に自己相関手段１６０が提供される。自己相関関数は以下のように表される：

ここで、ｔは時間、Ｆ_ｓはサンプリング周波数、Ｓ_ｂｂは複合ベースバンドにおける複合信号、Ｓ^＊ _ｂｂはＳ_ｂｂの共役を示す。

正常化手段は例えば変調が対象な（５０％−５０％）デューティーサイクルを有するように自己相関を正常化するために使用しても良い。このような正常化のために使用するアルゴリズムは平均化された或いは瞬時のノルムによる分割Γであっても良い。或いは、正常化はΓの実部分及び仮想部分のサインの計算でも良い。

自己相関手段は自己相関サインをフィルタリングしてノイズを除去するフィルタ（図示せず）であっても良い。有利な方法として指数型重みづけ移動平均フィルタを使用してもよい。そのようなフィルタの例としてのアルゴリズムは：
ｙ_ｋ＋１＝（１−μ）・ｙ_ｋ＋μ・ｘ_ｋである。

ここで、μは０と１の間の忘却因子であり、ｙ_ｋは瞬間ｋにおける出力信号であり、ｘ_ｋは瞬間ｋにおける入力信号である。かかるフィルタは予め存在していた出力と現在の入力しか必要としないため、演算が比較的簡単であるという利点がある。ＦＳＫトーンが存在すると、自己相関信号は理想的な条件では以下に比例する：

ここで、Ｅｘｐは指数関数であり、ｊは仮想数、△Ｆ_ｃはキャリヤ周波数の公称周波数からのずれである。

抑制器から出力された信号に関連する信号が存在すると、自己相関信号とは２△ｆだけ離れた２つのトーンＦ_ｈ及びＦ_ｌに対応する２つの特定の値の１つを取る複合信号である。これら２つの値は２つのトーンのそれぞれが存在する間は安定している。実際の応用において、本実施例が意図する技術的基準によれば、この値△ｆは２０〜４５ＫＨｚであり、値Ｆ_ｓは１２０〜１６０ＫＨｚである。

本実施例はリファレンスの点の固定された組に基づく量子化を使用する。図１４を参照し、リファレンス（指数点）のＮ等間隔の点は０からＮ−１でラベル付けされた三角関数円の周辺を画成する。自己相関信号の各サンプルはリファレンスのＮ点のうち最も近い点に量子化或いは関連付けされる。後述するようにＦ_ｈ及びＦ_ｌの間の変化に対応して安定するトーンの間の変化を検出するよう処理する。リファレンスの点の数Ｎは受信機が意図する技術的基準に依存する。特に、△Ｆ_ｃ及び△_ｆの最大及び最小値に依存する。検出器はＦ_ｈ及びＦ_ｌ間の周波数の変化を検出できなければならない。２△ｆ間の間隔は三角関数円における２２△ｆ／Ｆ_ｓ（或いは３６０度、２△ｆ／Ｆ_ｓ）の角度に対応する。リファレンス点の数Ｎが多い程、角度の区別が容易である。しかし、リファレンスの点の数Ｎが少ないと複雑さも低減する。リファレンスの点の数Ｎは特定の応用に最適な妥協となるように選択しても良い。サンプリング周波数Ｆ_ｓが約１３０ＫＨｚであれば、三角関数円の四分円はＦ_ｓ／４＝３２．５ＫＨｚの周波数域に対応する。

本例では、△ｆは２０から４５ＫＨｚの間である。従って、２△ｆに対応する角度は三角関数円で１１０度から２５０度の間である。ノイズがＦＳＫトーンの周波数にリファレンスの最も近い２つの点の間で発振する場合、自己相関はこのリファレンスの最も近い２つの点に対応する２つの指数（量子化）値の間で発振する。ＦＳＫトーンの真の変化を検出するためには、２△ｆの分離は２つの指数値よりも大きな間隔に対応しなければならない。

好適な実施例のシステムに関連する技術的理由により、数Ｎは４の倍数であることが好ましい。値Ｎが８であると、原理的には検出される分離が最小となるが、Ｎの値はノイズの電気的環境及び／或いは信号環境におけるノイズを拒絶するには充分な強度はない。値Ｎが１２であると、比較的簡単なシステムで高いノイズを克服することができる。従って、本実施例では、値Ｎを１２としている（他の実施例では値はＮ以外でも良い）。

自己相関信号を指数値に量子化することは指数値が無次元数であるという利点を有する。従って、指数値を処理するシステムを比較的簡単にすることができる。図１４ａは１２個の指数を有する三角関数円と、最も近い指数が属する２つのＦＳＫトーンの自己相関信号を示す（すなわち量子化）。

自己相関の値に最も近い指数は、以下の測定基準の１つを最小化する従来の計算に基づいて探すことができる。

ここで、ｓは複合自己相関信号であり、ｒｅｆ_ｋ ^＊はリファレンスｋの点の複合共役であり、θ_ｋはリファレンスｋ（＝ａｔａｎ（ｒｅｆ_ｋ））の点の角度である。以下、Ｒｅ（ｓ）及びＩｍ（ｓ）はそれぞれｓの実部分及び仮想部分である。

最も近い指数を探し出すことは工程を２つのステップとして考えることにより大幅に簡略化することができる。第１のステップとして、自己相関信号の複合値を、実部分及び仮想部分が正である、即ち図１４ｂに四分円Ａである三角関数の四分円に変形する。これは、ｓの実部分及び仮想部分に従い、複合値が位置する四分円Ａ，Ｂ，Ｃ或いはＤを決定することにより達成される。四分円Ａでは、Ｒｅ（ｓ）及びＩｍ（ｓ）は両方とも正である。四分円Ｂでは、Ｒｅ（ｓ）が負、Ｉｍ（ｓ）が正である。四分円Ｃでは、Ｒｅ（ｓ）及びＩｍ（ｓ）が両方とも負である。四分円Ｄでは、Ｒｅ（ｓ）が正でＩｍ（ｓ）が負である。必要であれば、９０度、１８０度或いは２７０度回転させて、値ｓを四分円Ａとしても良い。１８０度の回転はＲｅ（ｓ）及びＩｍ（ｓ）のサインを変えることにより簡単に行うことができる。９０度及び２７０度の回転はサインを変えると共にＲｅ（ｓ）及びＩｍ（ｓ）を逆にすることにより行うことができる。オリジナルの四分円（回転前）を識別する情報を記憶し、最も近い指数を識別するのに用いる。例えば、サイン値ｓが最初は四分円Ｄにあれば、指数値９をこの四分円を示すものとして最初に記憶する。これは、指数値がこの四分円では少なくとも９であるためである（図１４ｂを参照）。

第２ステップとして、変形された値のために最も近いリファレンス点を四分円Ａに配置してそれをｓ’と呼ぶ。四分円Ａを図１４ｃに示すように指数に応じて３つの殆ど同じセクタに分割する。これらの領域（ｘはＲｅ（ｓ’）をｙはＩｍ（ｓ’）を示す）を区切るためにｙ＝２ｘ及び２ｙ＝ｘに対応する２本の線を使用する。２・Ｒｅ（ｓ’）とＩｍ（ｓ’）、また２・Ｉｍ（ｓ’）とＲｅ（ｓ’）とを比較するだけで良いため最も近い指数を四分円Ａに配置することは非常に直接的な方法である。

最後の指数は最初に記憶された値に追加される四分円Ａに配置された値である。図示例では、四分円Ａに位置する指数は１であり、予め記憶されていた値は９であるため、最も近い指数の最後の値は１０である。従って：

ここで、ｉｎｄ（ｓ）は複合信号に最も近いリファレンスの点に対応する指数である。

信号が関連する信号に対応するか否かを検出するために、ＦＳＫトーン間に変化が生じたか否か、即ち（３つ以上の指数値により）最も近い指数点に変化が生じたか否かを検出する必要がある。

２つの指数（ｉ，ｊ）間の距離（円距離）をｉ及びｊ間の指数位置の数として計算しても良い。この分離を以下の数式により決定しても良い：

円距離を使用してＦＳＫトーンの変化を判断することにより、三角関数円の複合信号に対応するベクトルの絶対位置に係わらず、復調及び／或いはＦＳＫの検出を同じ方法で行うことができる。従って、この方法により△Ｆ_ｃ及び△ｆの値からは独立して、即ち周波数の実際の基準から独立して復調及び／或いはＦＳＫの検出を行うことができる。実際、存在する唯一の制限は値２△ｆがＦＳＫトーンの変化を検出するのに充分に大きくなければならないことである。

上述の復調の原理は指数の値の絶対値に係わらず、第１及び第２安定指数値（量子化）間の大きな変化を検出することに基づいている。指数値が安定しているか否かを、現在の値と以前の値とを比較することにより判断しても良い。ある一定期間を通じ、現在の指数とリファレンス指数との間の円距離が所定の閾値（大きな変化と考えられるものにより設定される）よりも大きい場合、新たな指数は新たな安定値と考えても良く、従ってＦＳＫトーンの変化を検出することができる。安定値（即ち異なるＦＳＫトーン）間の大きな変化を検出することによりＦＳＫが復調される。

円距離が閾値よりも大きい期間を長く設定し、安定したトーン間の実ＦＳＫトーンだけを検出し、ノイズによる不安定な変化を拒絶しても良い。例えば、この期間は期間Ｔ_ｃｈｉｐ（シンボルの持続期間或いはＦＳＫの復調期間）の一部であっても良い。例えば、Ｔ_ｃｈｉｐが７８０μｓであり、サンプル期間が１３０ＫＨｚである場合、変化の判断期間は３０サンプルに対応する。安定した指数値の検出、及び安定した指数値間の変化を状態機械により行っても良い。

状態機械は当業者に良く知られているためその説明は図１５に示す状態に関してのみにとどめる。機械は０と１と２つの状態を有する。

状態０は指数値間で大きなジャンプが検出されないアイドル状態を示す。大きなジャンプが検出されるまで機械は状態０のままであり、大きなジャンプが検出されれば機械は状態１に移行する。

状態１は大きなジャンプの継続時間を監視してジャンプが安定値になるか否か、或いはジャンプが一時的な不安定なジャンプか否かを判断する状態である。状態１はジャンプを維持する連続したサンプルの数をカウントする。カウントが３０サンプルに対応する継続時間に達すると、ジャンプは新たな安定指数値であると考えられる。機械は「切り換え」路１６２に沿って状態０に戻され、ＦＳＫトーンの変化の検出を示すよう出力信号が切り換えられ、リファレンス指数が新たな安定値に更新される。その後、機械は状態０のままであり、次の大きなジャンプを検出する。しかし、状態１の間に大きなジャンプが維持されなかった場合（即ちカウントが３０サンプルに達する前）、機械は終点路１６４に沿って状態０に戻り、大きなジャンプは無視される（即ち、拒絶される。これは大きなジャンプは長時間続かなかったためである）。

従って、状態機械は安定ＦＳＫトーン間の切り換えに対応する遷移を検出する。

要するに、第１時間ｔ（ｎ）における第１偏波信号は固定指数の集まりと比較されて指数値に従って信号を量子化する。第２時間ｔ（ｎ＋ｉ）における第２偏波信号も同様に量子化される。ここで、ｉはｔ（ｎ）とｔ（ｎ＋ｉ）との間の時間を示す整数である。第１及び第２指数間の分離或いは円距離が計算される。円距離を第１閾値と比較して、円距離が２つの安定したＦＳＫトーン間の周波数の変化に対応するか否か検出する。第２時間閾値を適用して安定した指数値間にはない大きなジャンプを拒絶しても良い。

全ての好適な実施例で説明したように、本発明は関連する信号の有無に応じて、フィルタの適応モード及び非適用モード間を切り換えることにより、受信信号内のコヒーレント干渉を簡単に且つ効果的に抑制する技術を提供する。また、本発明は演算に大きな負担を掛けずに、複合ベースバンドにおけるＦＳＫ信号を効果的に処理し、非コヒーレントを検出し、ＦＳＫ信号を選別及び復調するための技術をも提供する。これらをいっしょに使用すると、コヒーレント干渉成分がＦＳＫ周波数に近くても干渉成分を除去して強力なＦＳＫ処理を行うことができ、最適な信号からそれた大きな周波数を有する耐性が低いＦＳＫ信号をも効果的に検出できるという相乗効果を発揮することができる。

選択的な干渉抑制器の原理を示す概略図である。 図１の抑制器の作動を例示する概略周波数スペクトル図である。 選択的ＦＳＫプロセッサの原理を示す概略図である。 通信受信機の信号プロセッサを示す概略構成図である。 図４の信号プロセッサの異なる処理段階における信号の一例を示す概略周波数スペクトル図である。 図４の信号プロセッサの第１条件部における情報処理段階を示す概略構成図である。 図４の信号プロセッサの検出器における情報処理段階を示す概略構成図である。 図４の信号プロセッサの検出器及び制御信号発生器における信号の一例を示す概略図である。 図１の信号プロセッサの制御信号発生器における情報処理段階を示す概略構成図である。 ウィーナーフィルタの原理を示す概略構成図である。 有限インパルスフィルタを使用した直列式フィルタ構成の構成を示す概略構成図である。 干渉除去フィルタの数学段階を列挙した表である。 キャリヤ周波数の２つの異なるケースの異なる方向特性（偏波）を有するベクトルとして表すＦＳＫ周波数を示す複合三角関数円の概略図である。 第３実施例におけるＦＳＫ周波数の量子化を示す複合三角関数円を示す概略図である。 ＦＳＫのトーンの変更を示す第１及び第２安定周波数の間のジャンプを区別するのに使用する安定した機械の遷移を示す概略図である。

符号の説明

２２：適応フィルタ、３４：ウィーナーフィルタ、３８、１０２，１０４：検出器（制御手段）、５２，７０〜８４：周波数変換手段

Claims (15)

1. 受信した電子通信信号における干渉を抑制するための装置であって、
   適応フィルタ（２２）と、
   制御手段（３８；１０２，１０４）とを備え、
   前記適応フィルタ（２２）は入力信号から成分を除去すると共に、該入力信号を除去するように適応する第１適応モードと、該第１適応モードと比較して少なくとも適応性が低い第２適応モードで作動し、
   前記制御手段（３８；１０２，１０４）は前記入力信号が関連する信号を含む場合に前記適応フィルタの作動モードを第２適応モードに設定し、前記入力信号が関連する信号を含まない場合は前記適応フィルタの作動モードを第１適応モードに設定することを特徴とする装置。
2. 前記関連する信号は、復調することによってメッセージが得られることを特徴とする、請求項１に記載の装置。
3. 前記適応フィルタ（２２）の第２適応モードは非適用モードであり、この非適用モードではフィルタタップは受信した通信信号における変化に適応しないことを特徴とする、請求項１或いは２に記載の装置。
4. 前記適応フィルタ（２２）に、さらに少なくとも１つの人工的な干渉信号（４０）を入力することを特徴とする、請求項１乃至３の何れかに記載の装置。
5. 前記適応フィルタ（２２）はウィーナーフィルタ（３４）であることを特徴とする、請求項１乃至４の何れかに記載の装置。
6. 前記適応フィルタ（２２）は入力信号を第１入力として、また遅延通信信号を第２リファレンス入力として受信することを特徴とする、請求項１乃至５の何れかに記載の装置。
7. 前記適応フィルタ（２２）は少なくとも１つの有限インパルス応答フィルタを有することを特徴とする、請求項１乃至６の何れかに記載の装置。
8. 前記適応フィルタ（２２）は直並列に連結された第１及び第２有限インパルス応答フィルタを有することを特徴とする、請求項７に記載の装置。
9. 前記制御手段は入力信号内に関連する信号があるか否かを検出する検出器（３８；１０２，１０４）を有することを特徴とする、請求項１乃至８の何れかに記載の装置。
10. 前記検出器（３８；１０２，１０４）の応答時間は前記第１適応モードでは適応フィルタの適応時間より遅いことを特徴とする、請求項９に記載の装置。
11. 前記検出器（３８；１０２，１０４）は前記適応フィルタ（２２）の下流に設けられると共に、前記適応フィルタ（２２）によるフィルタリングの後に入力信号内に関連する信号が存在するか否かを検出することを特徴とする、請求項９或いは１０に記載の装置。
12. 前記検出器（１０２，１０４）は、関連する信号内のコヒーレント成分の有無を検出する第１検出部（１０２）と、検出したコヒーレント成分が関連する信号であるか否かを選別する第２選別部（１０４）とよりなることを特徴とする、請求項９乃至１１の何れかに記載の装置。
13. 前記制御手段（１０２，１０４）は第１検出部によりコヒーレント成分が検出されると：
    （ｉ）制御信号（２６）を発生して前記適応フィルタ（２２）を前記第２モードに設定し、
    （ｉｉ）制御信号（２６）を発生し、コヒーレント成分が関連する信号であると選別されると、前記適応フィルタ（２２）を前記第２モードに維持し、
    （ｉｉｉ）制御信号（２６）を発生し、コヒーレント成分が関連する信号ではないと選別されると、前記適応フィルタ（２２）を前記第１モードに設定するよう作動することを特徴とする、請求項１２に記載の装置。
14. 前記第２選別部（１０４）は周波数シフトキーを示す少なくとも１つの特徴の有無を検出することを特徴とする、請求項１２或いは１３に記載の装置。
15. 第１ＦＳＫ成分が第１複合信号として表され、第２ＦＳＫ成分が第２複合信号として表される複合ベースバンド信号に、前記受信した電子通信信号を変換する周波数変換手段（５２；７０〜８４）を更に有することを特徴とする、請求項１乃至１４の何れかに記載の装置。
    

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