JP4698107B2 - 改良型ベイズ・カルマン時間推定装置及び方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、推定タイムスタンプ
【外17】
を計算する装置であって、当該装置は、出力と、
【数20】
【数21】
(
【外18】
は、時間とパケット番号との線形関係に対する小量の外乱成分)
なる線形形式を有するデータパケット番号tの実時間Ytを受信する入力とが設けられた処理手段を有し、
【0002】
前記処理手段は、
【0003】
・当該データパケット番号tの実時間を
【数22】
(
【外19】
は観測誤差)
として観測し、
・その出力において
【数23】
なる式により当該推定タイムスタンプを生成する、
装置に関する。
【0004】
本発明はまた、請求項5の前文に記載される方法に関する。
【0005】
【従来の技術】
このような装置及び方法は、West, M. 及び J.Harrison による「ベイズの予測及びダイナミックモデル("Bayesian forecasting and dynamic models")」(特に、1998年の Springer,第7.3項)から知られている。これに記述されているのは、ベイズ・カルマン(Bayesian Kalman)モデルである。かかるモデルは、入力データパケット番号tの実時間Ytに基づいてタイムスタンプ
【外20】
を予測するダイナミックリニアモデルである。この技術は、特にMPEG(Moving Picture Encoded Group)トランスポートストリームにおいて多重化、再多重化及び多重分離するために例えばビデオ信号を分配させ合成するのに用いられるディジタルビデオ通信システム(Digital Videocommunication Systems)に適用される。例えばMPEGストリームでは、時間とパケット番号との関係は線形性があるのが通常である。実際、これらストリームの仕様は、線形性からの偏倚は僅かしか許容しておらず、これにより当該線形関係の係数は時間的に大変緩慢なものとなる。データパケット番号tの実時間Ytは、次の線形形式で表すことができる。
【数24】
【数25】
ここで
【外21】
は、時間とパケット番号との線形関係に対する小量程度のずれであり、パケットt−1の近くまで持続するものである。データパケット番号tの実時間は、
【数26】
として観測される。ここで
【外22】
は観測誤差である。
【外23】
及び
【外24】
は、当該モデルの標準の理論的設計において正規分布を呈する確率変数である。ここで、
【外25】
についての従来の知識に基づけば、otを観測した後に
【外26】
の事後分布を導くように明確なベイズの解析を行うことができる。これにより、パケットtの観測時間(o1,…,ot)が与えられる実時間Ytの推定値として
【外27】
を明らかにするための手段としての既知のベイズ・カルマンフィルタが導かれる。West 及び Harringtons は第7.3項においてその全部の正式な導出を提示している。BKと称すべきベイズ・カルマンの2つの推定値が提案されている。通常のBKは、
【数27】
により定義されるトラッキング(追従)エラーm(t)に対して最適なものである一方で、平滑化されたBK推定値は、
【数28】
により定義される平滑性に対して最適なものとなる。
【0006】
かかる標準的なベイズ・カルマン装置及び方法の欠点は、トラッキング又は平滑化のいずれかの制約が条件を満たすだけである、という点である。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
したがって、本発明の目的は、上記トラッキングの制約と上記平滑化の制約との双方に同時に従うことのできる、改善されたベイズ・カルマン装置及び方法を提供することである。
【0008】
【課題を解決するための手段】
このために本発明による装置は、前記処理手段による計算は、
【外28】
の値が、
【外29】
の
【数29】
による超過に依存するように行われることを特徴としている。
【0009】
本発明によるこの装置の利点は、
【外30】
の値が観測される実時間otと推定タイムスタンプ
【外31】
との差を条件とされる点である。トラッキングが問題となった場合、
【外32】
の最大値(これは
【外33】
である)
がその差だけ超過され、もって
【外34】
が、トラッキングがもはや問題とならないよう差の値を持つように選ぶことができる。かくして、得られる結果の値は、タイムスタンプの列となり、かかる列は、平滑性があり正確なものとなり、データ、サンプル及び/又はパケットにおける観測されるタイムスタンプが極めて雑音性の高いものとなり得、又はジッタを持つものとなるSW−MUX(SoftWare encoding and MUltipleXing), TokenMux又はDTS(Decode Time Stamp)環境において特に(但し排他的ではなく)重要となる。
【0010】
タイムスタンプは、プログラムエンコーダやスプライサ等のような、プログラム構成要素を計時、マルチプレックス、デマルチプレックス又はリマルチプレックスするデバイスや装置において非常に重要であるので、改良されたタイミング精度によって、ビデオ画像品質及び同期能力も改善される。また、これにより、MPEG−2トランスポートストリームによる如きトランスポートストリーム機器における当該取得時間が短縮することになる。
【0011】
本発明による他の実施例は、前記処理手段による当該計算は、
【数30】
の場合
【外34】
は
【外35】
に等しく、そうでない場合は、
【外36】
は
【数31】
【数32】
【数33】
(rは
【外37】
とYtとの間の前の、すなわちotを観測する前の相関)
として行われ、
【数34】
である、
ことを特徴としている。
【0012】
問題に対処する場合に有利なのは、
【外39】
の値が当該仕様により許容される最大レートで更新され、これにより、このブーストされた推定値がカルマンの帰納法的関係において
【外40】
の平滑ベイズ・カルマン推定値へ置き代わることである。このように工夫されたフィルタは、
【数35】
を設定することにより達成されうる特別なケースとしての既知のベイズ・カルマンフィルタ装置を相当に拡張することとなる。本発明による装置は、3つの自由度がある。すなわち、大抵は当該ノイズの大きさの上限である。
【外41】
と、許容される最大非線形性の上限である。
【外42】
と、統計的なノイズ分布の分散量である。
【外43】
すなわち
【外44】
である。
【0013】
本発明による装置の一実施例は、前記処理手段は、プログラム可能な処理手段であり、前記計算を行うようプログラムされている、ことを特徴としている。本発明によるこの装置には、必須のハードウェアは不要であり、当該改良型BKフィルタがソフトウェアで実施可能なPCの如き普通のコンピュータによりその計算を実行することができる、という利点がある。
【0014】
簡単かつ汎用性のあるプログラミングは、本発明によるさらに別の実施例の装置において実現される。かかる装置は、当該計算がCプログラム言語でプログラムされることを特徴としている。
【0015】
同様に、本発明による方法は、請求項5に記述されている特徴を有しており、その利点は上に詳述した通りである。
【0016】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による装置及び方法を、それらの付加的利点と共に添付の図を参照しつつさらに明確に説明する。図は、本発明による装置の簡略化された実施例を示している。
【0017】
この図は、1つ以上の入力部2−1,…,2−nと出力部3とを有するシステム又は装置1を示している。入力部2は、装置1に含まれるマイクロプロセッサのようなプロセッサ4によってその入力信号から時間情報を抽出する処理に設定されるビデオ信号、特にMPEG系ビデオ信号のような時間信号を伝搬することができる。かかる信号における時間情報は、データパケット番号tに係るYtと表現される時間的に実際の瞬間を表わす。その連続する実際の時間は、次のような線形性の形式を有する。
【数36】
【数37】
(
【外44】
は、時間とパケット番号との線形関係に対する小量の外乱成分)プロセッサ4は、データパケット番号tの実時間を
【数38】
として観測する。ここで
【外45】
は観測誤差である。最後に、装置1は、マルチプレクサとして機能する場合に次の式による推定タイムスタンプを含めて1つの出力信号を発生する。
【数39】
これらの推定タイムスタンプは、全ての時において正確かつ平滑になっていなければならない。一般には、次の式による推定値
【外46】
に基づく2つの主要な制約条件がある。トラッキングの制約条件として
【数40】
であり、平滑性の制約条件として
【数41】
である。
【0018】
式(1)は、実際の時間と推定時間との差がm(t)を超えるべきではないことを表わしており、式(2)は、連続する推定時間の一次導関数がm(s)を超えるべきではないことを表わしている。両方の要件に従うことができるものとするため、
【外47】
の
【数42】
による超過に依存したものとされるように推定タイムスタンプを計算することが提案される。これにより、上述したトラッキング制約条件に合う付加的な汎用性が提供される。特に、当該処理手段による計算は、次のように行われる。
【数43】
の場合
【外48】
は
【外49】
に等しく、そうでない場合は、
【外50】
は
【数44】
【数45】
【数46】
(rは
【外51】
とYtとの間の前の(すなわちotの観測前の)相関性)
として行われ、
【数47】
とされる。
【0019】
これにより、トラッキングの問題がない場合には既知のベイズ・カルマンモデルに従うので、平滑の制約条件との適合性がとられる。これは、West, M. 及びJ. Harrison による“Bayesian forecasting and dynamic models”の特に第7.3項,Springer, 1998に記述されている。かかる文献は、ここではこれを参照することにより組み込まれる。相関r及び変数varの数式におけるスカラーマトリクス量の変化は、上記記事に記載されているような既知のベイズ・カルマンモデルから得ることができる。それらは、これらの量の極めて速い計算を考慮に入れている。
【0020】
上記処理手段は、装置1に含まれるメモリ5に記憶されるプログラマブル処理手段としてもよいし、そうするのが一般的である。かかる手段は、上記の計算を行うようプログラムされる。したがって、ハードウェアモジュールはもう要らなくなる。計算(手法)は、いずれのプログラム言語でもプログラム可能であるが、その広範な許容性ゆえにCプログラム言語が好ましい。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明による装置の簡略化された実施例を示す図。
【符号の説明】
1 …装置
2−1,2−2,…,2−n …入力部
3 …出力部
4 …プロセッサ
5 …メモリ
Claims (5)
- 推定タイムスタンプ
【外1】
を計算することにより時間信号を処理する装置であって、当該装置は、出力と、前記時間信号を受信し
【外2】
は、時間とパケット番号との線形関係に対する小量の外乱成分)
なる線形形式を有するデータパケット番号tの実時間Ytを表す時間情報を前記時間信号から抽出するための入力とが設けられた処理手段を有し、
前記処理手段は、
・当該データパケット番号tの実時間を
【外3】
は観測誤差)
として観測し、
・その出力において
ように構成され、
前記処理手段による計算は、
【外4】
の値が、当該観測された実時間o t と当該推定タイムスタンプとの差の分の当該観測誤差の最大値の超過に依存するように行われる、
装置。 - 請求項1又は2に記載の装置であって、前記処理手段は、プログラム可能な処理手段であり、前記計算を行うようプログラムされている、装置。
- 請求項3に記載の装置であって、前記計算は、Cプログラム言語によりプログラムされている、装置。
- 推定タイムスタンプ
【外10】
を計算することにより時間信号を処理し、前記時間信号を受信することと、データパケット番号tの実時間Ytが
【外11】
は時間とパケット番号との線形関係に対する小程度の外乱成分)
なる線形形式を有するところの実時関Y t を表す時関情報を前記時関信号から抽出することと、を有し、データパケット番号tの実時間は、
【外12】
は観測誤差であり、当該推定タイムスタンプは、
として生成される、
方法であって、
当該処理は、
【外13】
は
【外14】
に等しく、そうでない場合は、
【外15】
は
【外16】
とYtとの間の前の相関)
として行われ、
方法。
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