JP4738284B2 - ブラインド信号抽出装置、その方法、そのプログラム、及びそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Description
[観測信号]
全ての信号はあるサンプリング周波数fsでサンプリングされ、離散的に表現されるものとする。N個(Nは2以上の整数)の源信号が混合されて、M個(Mは2以上の整数)のセンサで観測されたとする。この発明は、信号の発生源からセンサまでの距離により信号が減衰・遅延し、また壁などにより、信号が反射するなどして伝送路歪みが発生しうる状況を扱う。このような状況では、複数の信号源からの源信号sn(t)(n=1、...、N)が複数のセンサで観測信号xm(t)(m=1、...、M)として観測され、各信号源nからセンサmまでのインパルス応答をhmn(u)(uは時間を表す)とする。センサmでの観測信号xm(t)は各源信号sn(t)に対し、対応するインパルス応答hmn(u)が畳込み混合され、次式で表される。
xm(t)=Σn=1 NΣu=0 ∞hmn(u)sn(t−u) (1)
ここでは、源信号s1(t)、...、sN(t)やインパルス応答h11(u)、...、h1N(u)、...、hM1(u)、...、hMN(u)についての情報を事前に得られない状況を考える。この状況で、観測信号x1(t)、...、xM(t)のみを用いて源信号s1(t)、...、sN(t)を分離抽出することがこの発明の広義の目的である。
[周波数領域表現]
この発明では、周波数領域において、各操作を行う。そのため、センサでの観測信号xm(t)にL点(Lは任意の整数)に、公知の技術である例えば、短時間フーリエ変換を適用して周波数ごとの時間系列
xm(f、τ)=Σu=-L/2 L/2-1xm(τ+u)g(u)e−i2πfu (2)
を求める。ここで、fは周波数であり、f=0、fs/L、...、fs(L−1)/Lと離散化されており、τは任意の時間であり、上述の通り、fsはサンプリング周波数である。g(u)は例えばハニング窓などの窓関数である。
xm(f、τ)=Σn=1 Nhmn(f)sn(f、τ) (3)
と各周波数での単純混合に近似表現される。ここで、hmn(f)は信号源nからセンサmまでの周波数成分fについての周波数応答(インパルス応答)、sn(f、τ)は式(2)と同様の式に従って、源信号sn(t)に短時間フーリエ変換を施したものであり、以下も同様とする。センサ1〜Mの観測信号x1(f、τ)、...、xM(f、τ)を式(3)を用いて、ベクトルで表記すると、
x(f、τ)=Σn=1 Nhn(f)sn(f、τ) (4)
となる。ここで、x(f、τ)は、x(f、τ)=[x1(f、τ)、...、xm(f、τ)、...、xM(f、τ)]Tとなる観測信号ベクトルであり、hn(f)は、hn(f)=[h1n(f)、...、hmn(f)、...、hMn(f)]Tであり、信号源から各センサへの周波数応答をまとめたベクトルである。また、[A]TはベクトルAの転置ベクトルを示す。以下の説明も同様とする。
[代表的な従来技術]
混合信号から目的とする信号を抽出する代表的な信号抽出手法として、適応型ビームフォーマ(adaptive beamformer:ABF)が非特許文献1等に記載され、広く知られている。
an(f)=[exp(−i2πfτ1n),…,exp(−i2πfτMn)]T (5)
が既知である」ということを仮定する。ここでτmnは信号源nがセンサmに達する時刻と原点0に達する時間差である。従来は、図2に示すように直線状に配置したセンサシステムを用いることが多く、信号源nの方向をθn、センサ4mのセンサ41を基準とした座標dmとすると、上述のτmnは、τmn=dmcosθn/cで与えられる。ここでcは信号の速度である。
A’(wn(f))=E{|yn|2(f、τ)}
=E{yn(f、τ)yn *(f、τ)}
=E{wn H(f)x(f、τ)xH(f、τ)wn(f)}
=wn H(f)Rx(f)wn(f) (6)
ここで、E{・}は時間τに関する平均操作、A*はAの複素共役、Rx(f)=E{x(f、τ)xH(f、τ)}は観測信号の相関行列、[A]Hは行列(ベクトル)Aの共役転置行列(ベクトル)を示し、yn(f、τ)は従来型ビームフォーマ6の出力であり、以下の式(7)で表すことが出来る。
yn(f、τ)=wn H(f)x(f、τ) (7)
ここで、意味のない解(wn(f)=0=[0、...、0]T)を回避するために、目的信号が無歪みで得られるという以下の式に示す拘束条件を付与する。
wn H(f)hn(f)=1 (8)
これにより、式(8)を満たし、かつ上記式(6)のA’(wn(f))の値が最小となるwn(f)の値を求める問題はLagurangeの未定乗数pを用いて、以下の式(9)で表すことができる。
A(wn(f))=A’(wn(f))+p(wn H(f)hn(f)−1) (9)
式(9)を解くことにより、従来型ビームフォーマ6は、
Haykin,S. 適応フィルタ理論 科学技術出版 2001 690頁−693頁 大賀寿郎 山崎芳男 金田豊 音響システムとディジタル処理 電子情報通信学会編 コロナ社 190頁−191頁
また、高い性能を得るためには、不要信号のみの時間区間における信号の相関行列RJ(f)を推定する必要があるが、不要信号が非定常な信号である場合には、それは非常に困難である。
上記クラスタの情報から、不要信号のみが含まれる観測信号の相関行列である不要信号相関行列を推定し、上記クラスタの情報と、上記不要信号相関行列と、からビームフォーマを計算し、上記ビームフォーマを用い、上記周波数領域の信号から上記目的信号を抽出し、上記抽出された上記目的信号を時間領域の信号に変換する。
ここで、hn(f)はインパルス応答ベクトル、sn(f、τ)は(f、τ)に存在する源信号を表す。
ここで、x−(f、τ)は正規化された観測信号ベクトルx(f、τ)を表し、arg(r)はrの偏角を表し、iは虚数単位を表し、│r│はrの絶対値を表し、‖r‖はrのノルムを表し、Qは基準とするセンサの番号(Q∈{1、...、M})を表し、cは信号の速度を表し、αは任意の正の定数を表す。αについては、α=4dmaxが最も好ましい。ただし、dmaxは、基準として選択された任意のセンサQと他のセンサとの距離の最大値を表す。また、αは他の数値でもよい。
ここで、An=(Σm=1 M│hmn│2)1/2であり、信号sn(f、τ)に関するインパルス応答情報にのみ依存することが分かる。
クラスタリング部24は、記憶部26から正規化観測信号ベクトルx−(f、τ)を読み込み、これらをクラスタリングしてN個のクラスタC1、...、CNを生成する。すなわち、M次元複素ベクトルである正規化された観測信号ベクトルx−(f、τ)をM次元複素空間で以下の手順で直接クラスタリングする。
2.j+1を新たなjとする。
3.すべての時間周波数(f、τ)における正規化観測信号ベクトルx−(f、τ)を、最も近いセントロイドcj−1 nで代表されるクラスタCnに割り当てる。すなわち、各正規化ベクトルx−(f、τ)に対して、‖x−(f、τ)−cj−1 n‖が最も小さくなるようにnを選ぶ。
4.各クラスタCnに割りあてられた正規化観測信号ベクトルx−(f、τ)の平均値を計算し、そのノルムを1にすることでセントロイドを更新する。すなわち、各クラスタCnに割りあてられた正規化観測信号ベクトルx−(f、τ)に対して、
cn j=E{x(f、τ)}n/‖E{x−(f、τ)}n‖ (15)
の演算を行うことにより、セントロイドを更新する。ここで、E{・}nは、クラスタCnのメンバに対する平均操作を表す。
5.セントロイドcj nが収束するまで、手順2−5を繰り返す。最後に収束したセントロイドを、cn(n=1、...、N)として、記憶部26に記憶する。以上が、クラスタリング手順である。
《初期値設定方法1》
正規化観測信号ベクトルx−(f、τ)の中からランダムにN個のベクトルを選び、それをセントロイドの初期値c0 n(n=1、...、N)とする。
《初期値設定方法2》
セントロイドは、式(11)〜(15)において、全てのm、nについて、│hmn(f)│=1と仮定すると、以下の式(16)のように書けるので、これを用いる。
{cn}q=E[x−(f、τ)]n
=exp[i2π(dm−dQ)Tvn/α]/M1/2
=exp[i2π‖dm−dQ‖TcosΘn mQ/α]/M1/2
(16)
ここで、dmはセンサ4mの位置ベクトルを表し、vn=cosΘn mQは、センサ4mと基準として選択したセンサ4Qを結ぶ軸に対する信号sn(t)の到来方向ベクトルを表し、図5において、太いベクトルで示されているものである。また、vnは単位ベクトルであり、‖vn‖=1である。
yn(f、τ)=wn(f)Hx(f、τ) (19)
式(17)〜(19)を全てのn(n=1、...、N)に対して行うことで、N個全ての信号を抽出する。yn(f、τ)は全て、時間領域変換部32に入力される。目的信号抽出部30で抽出された目的信号yn(f、τ)は、例えば公知の技術である短時間逆フーリエ変換などで時間領域の信号yn(t)に変換される(ステップS14)。
上記式(22)は、上記式(10)のRx(f)をRn J(f)に置き換えることで得ることができる。
an(f)=[exp(−i2πfτ1n)、・・・、exp(−i2πfτMn)]T (23)
とすると、ステアリングベクトルan(f)はインパルス応答ベクトルhn(f)の推定であるから、上記式(21)と上記式(23)の位相項を比較すると、τmn(m=1、...、M)は以下の式(24)で推定できる。
τ^mn=αc−1arg[c− mnc− Qn]/2π (24)
この式(24)の計算をインパルス応答推定部40’で行う。
an(f)=[exp(−i2πfτ^1n)、・・・、exp(−i2πfτ^Mn)]T≒h^n(f) (25)
式(25)のh^n(f)とRn Jから、上記式(22)で適応型ビームフォーマを計算する。
K個のクラスタの選び方として、クラスタCL中で、クラスタメンバが多いものから順にK個のクラスタを選ぶ方法や、以下の式(26)で表されるξL(f、τ)のパワーが大きいものから順にK個のクラスタを選ぶ方法等が考えられる。
ここで、D=[d1−dQ、...、dm−dQ、...、dM−dQ]Tであり、dQは基準として、任意に選択したセンサ4Qの位置を表す3次元ベクトルであり、D+は、Dの一般化逆行列を表す。
最大利得ビームフォーマにおいては、センサアレイ出力中の目的信号成分と不要信号成分を推定することが1つのポイントとなるが、不要信号が非定常信号である場合、不要信号を推定することは非常に困難であるという問題があった。実施例5では、この問題をスパース性の仮定を用いることで解決する。つまり(1)目的信号のみの観測信号の相関行列である目的信号相関行列RT n(f)と、不要信号のみの観測信号の相関行列である不要信号相関行列RJ n(f)とを推定すること、(2)最大利得ビームフォーマ計算部で、目的信号相関行列RT n(f)と不要信号相関行列RJ n(f)とから最大利得ビームフォーマwn(f)を推定することにより解決することが出来る。
w〜=e (34)
wn=(RJ n(f))−1/2e (35)
実施例5の機能構成例を図9に示す。実施例1と比較して、観測信号相関行列推定部72が追加され、ビームフォーマ計算部28は、目的信号相関行列推定部70、固有ベクトル計算部74、最大利得ビームフォーマ計算部76、補正ベクトル計算部78、補正部80、とで構成されている。
wn(f)=(RJ n(f))−1/2en(f) (38)
この式(38)は、上記式(35)に基づいている。
Rx(f)=E{x(f、τ)xH(f、τ)} (39)
補正ベクトル計算部78に、最大利得ビームフォーマ計算部76よりの最大利得ビームフォーマwn(f)と、観測信号相関行列推定部72よりの観測信号相関行列Rx(f)が入力される。補正ベクトル計算部78では、最大利得ビームフォーマwn(f)を補正するための補正ベクトルαn(f)を生成する。この補正は、最大利得ビームフォーマwn(f)が出力に与える歪みが最小になるよう最大利得ビームフォーマwn(f)を変換する。例えば、以下の式(40)であらわされる観測信号ベクトルx(f、τ)と出力信号ベクトルyn(f、τ)との誤差Aを最小にする補正ベクトルαn(f)を計算する。
A(αn(f))=E{‖x(f、τ)−αn(f)yn(f、τ)‖2} (40)
ここで、yn(f、τ)は最大利得ビームフォーマwn(f)の出力yn(f、τ)=wn(f)x(f、τ)である。
上記式(40)の右辺を展開すると、
A(αn(f))={E[‖x(f、τ)‖]}2−αn(f)E[xH(f、τ)yn(f、τ)]−αn H(f)E[yn(f、τ)*x(f、τ)]
+αnαn HE[│yn(f、τ)│2] (41)
式(41)において、両辺をαn H(f)で偏微分すると、以下の式(42)になる。
∂A(αn(f))/∂ αn H(f)=
−E[yn(f、τ)*x(f、τ)]+αnE[│yn(f、τ)│2] (42)
上記式(42)の左辺を0とおき、αnについて求めると、以下の式(43)になる。
αn(f)=E[yn(f、τ)*x(f、τ)]/E[│yn(f、τ)│2]
(43)
ここで、上記式(19)と上記式(39)より上記式(43)は以下の式(44)になる。
wn’(f)=[αn(f)]Bwn(f) (45)
ここで、Bは任意のセンサの番号であり、B∈{1、...、M}であり、[q]BはベクトルqのB番目の要素であることを示している。
yn(f、τ)=wn’H(f)x(f、τ) (46)
また、実施例5の変形例の機能構成例を図10に示す。ビームフォーマ計算部28は目的信号相関行列推定部70、固有ベクトル計算部74、最大利得ビームフォーマ計算部76、とで構成され、目的信号抽出部30は信号抽出部81と歪み補正部82とで構成されている。
yn(f、τ)=wn H(f)x(f、τ) (47)
歪みを含んだ目的信号yn(f、τ)は歪み補正部82に入力される。
また、補正ベクトル計算部78よりの補正ベクトルαn(f)も歪み補正部82に入力される。歪み補正部82では、以下の式(48)で出力信号を変換することで、歪みを補正して補正出力信号yn’(f、τ)を出力する。
yn’(f、τ)=[αn(f)]Byn(f、τ) (48)
なお、以上で説明した実施例1〜5では、全てのnについて信号を抽出するとしてきたが、単独の信号(1つのn)についてのみ、ビームフォーマを構成するだけでもよい。目的信号の選択については、例えば、データベース上の目的信号のインパルス応答ベクトルhdと発明法により全ての音源nについて推定されたインパルス応答ベクトルhnを比較して、最もhdに近いhnを持つ音源nを選ぶことで選択できる。例えば、minn(h1・hn)などのアルゴリズムが考えられる。選ばれたnについてのみ実施例2〜5で説明したビームフォーマ計算部28による上記式(24)などを用いたビームフォーマを構成すれば、目的信号についての適応型ビームフォーマを得ることができる。
上記実施例の効果を示すために、実験を行った。図11に示す部屋で測定したインパルス応答を複数の音声に畳み込み混合することで、混合信号を模した。実験条件は図11に示す通りである。長辺が880cm、短辺が375cm、高さが240cm、残響は120msの室内において、底面の長辺から200cm、短辺から282cmの位置に3つのセンサ41、42、43を配置した。長辺と平行軸をx、短辺と平行軸をyとし、図12に示すように、3つのセンサ41、42、43をy軸上に2個、x軸上に1個、辺の長さ4cmの正三角形の頂点につまり2次元に配した場合の実験を行う。またセンサとしてはマイクロホンを用いた。
4通りの音声組み合わせについて、信号対不要信号比(SIR)と信号対歪み比(SDR)を評価した。なお、単位はdBである。
Claims (14)
- N個の信号源から発せられた信号をM個のセンサで観測し、観測された信号のうち、1個以上の信号を抽出する信号抽出装置において、ただし、N、Mは2以上の整数であり、
上記M個のセンサで観測された観測信号を周波数領域の信号に変換する周波数領域変換部と、
上記周波数領域の信号に対し、正規化を行い、正規化観測信号ベクトルを算出する正規化部と、
上記正規化観測信号ベクトルをN個のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
n=1,2,…,Nとし、各クラスタをC n とし、fを周波数とし、τを任意の時間とし、正規化された観測信号ベクトルをx − (f、τ)とし、不要信号のみの時間区間における信号をξ(f、τ)とし、上記クラスタC n の情報から、不要信号のみが含まれる観測信号の相関行列である不要信号相関行列R n J (f)を
として推定する不要信号相関行列推定部と、
上記クラスタC n の情報に基づきインパルス応答h n (f)を推定し、インパルス応答h n (f)と、上記不要信号相関行列R n J (f)と、からビームフォーマw n (f)を
として計算するビームフォーマ計算部と、
上記ビームフォーマを用い、上記周波数領域の信号から目的信号を抽出する目的信号抽出部と、
上記抽出された上記目的信号を時間領域の信号に変換する時間領域変換部と、を具備することを特徴とするブラインド信号抽出装置。 - 請求項1記載のブラインド信号抽出装置であって、
上記ビームフォーマ計算部は、
上記クラスタのセントロイド情報から上記目的信号のインパルス応答を推定するインパルス応答推定部と、
上記インパルス応答と上記不要信号相関行列を用いて適応型ビームフォーマを計算する適応型ビームフォーマ計算部と、により構成され、
上記目的信号抽出部は、上記適応型ビームフォーマを用い、上記周波数領域の信号から上記目的信号を抽出するものであることを特徴とするブラインド信号抽出装置。 - N個の信号源から発せられた信号をM個のセンサで観測し、観測された信号のうち、1個以上の信号を抽出する信号抽出装置において、ただし、N、Mは2以上の整数であり、
上記M個のセンサで観測された観測信号を周波数領域の信号に変換する周波数領域変換部と、
上記周波数領域の信号に対し、正規化を行い、正規化観測信号ベクトルを算出する正規化部と、
上記正規化観測信号ベクトルをN個のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
n=1,2,…,Nとし、fを周波数とし、τを任意の時間とし、正規化された観測信号ベクトルをx − (f、τ)とし、不要信号のみの時間区間における信号をξ(f、τ)とし、KはK≦M−1を満たす整数とし、目的信号に相当するクラスタ以外の不要信号に相当するクラスタから選択されたK個のクラスタC J を用いて、不要信号の相関行列である不要信号相関行列R n J (f)を
として推定する不要信号相関行列推定部と、
上記クラスタの情報から目的信号と上記選択されたK個の不要信号のみを含むビームフォーマ入力信号を推定する入力信号推定部と、
上記クラスタのセントロイド情報から上記目的信号のインパルス応答h n (f)を推定するインパルス応答推定部と、上記インパルス応答h n (f)と上記不要信号相関行列R n J (f)とを用いて、適応型ビームフォーマを
として計算する適応型ビームフォーマ計算部と、により構成されるビームフォーマ計算部と、
上記適応型ビームフォーマを用い、上記ビームフォーマ入力信号から目的信号を抽出する目的信号抽出部と、
上記抽出された上記目的信号を時間領域の信号に変換する時間領域変換部と、を具備することを特徴とするブラインド信号抽出装置。 - 請求項2又は3記載のブラインド信号抽出装置であって、
更に、上記M個のセンサの位置を表すセンサ位置情報を記憶しているセンサ位置情報記憶部を備え、
上記インパルス応答推定部は、
上記センサ位置情報と上記クラスタの上記セントロイド情報とを用いて信号の到来方向を推定する到来方向推定部と、
上記推定された信号の到来方向と上記センサ位置情報からインパルス応答を計算するインパルス応答計算部と、で構成されていることを特徴とするブラインド信号抽出装置。 - N個の信号源から発せられた信号をM個のセンサで観測し、観測された信号のうち、1個以上の信号を抽出する信号抽出装置において、ただし、N、Mは2以上の整数であり、
上記M個のセンサで観測された観測信号を周波数領域の信号に変換する周波数領域変換部と、
上記周波数領域の信号に対し、正規化を行い、正規化観測信号ベクトルを算出する正規化部と、
上記正規化観測信号ベクトルをN個のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
n=1,2,…,Nとし、各クラスタをC n とし、fを周波数とし、τを任意の時間とし、正規化された観測信号ベクトルをx − (f、τ)とし、不要信号のみの時間区間における信号をξ(f、τ)とし、上記クラスタC n の情報から、不要信号のみが含まれる観測信号の相関行列である不要信号相関行列R n J (f)を
として推定する不要信号相関行列推定部と、
観測信号から観測信号の相関行列である観測信号相関行列を推定する観測信号相関行列推定部と、
上記クラスタの情報から上記目的信号が含まれる観測信号の相関行列である目的信号相関行列R n T (f)を推定する目的信号相関行列推定部と、上記不要信号相関行列と上記目的信号相関行列とから得られる最大固有ベクトルe n (f)を用いて最大利得ビームフォーマw n (f)を
w n (f)=(R n J (f)) −1/2 e n (f)
として計算する最大利得ビームフォーマ計算部と、上記最大利得ビームフォーマに対し、上記観測信号相関行列を用いて、周波数歪みを補正し、補正ビームフォーマを計算する補正部と、を具備するビームフォーマ計算部と、
上記補正ビームフォーマを用い、上記周波数領域の信号から目的信号を抽出する目的信号抽出部と、
上記抽出された上記目的信号を時間領域の信号に変換する時間領域変換部と、を具備することを特徴とするブラインド信号抽出装置。 - N個の信号源から発せられた信号をM個のセンサで観測し、観測された信号のうち、1個以上の信号を抽出する信号抽出装置において、ただし、N、Mは2以上の整数であり、
上記M個のセンサで観測された観測信号を周波数領域の信号に変換する周波数領域変換部と、
上記周波数領域の信号に対し、正規化を行い、正規化観測信号ベクトルを算出する正規化部と、
上記正規化観測信号ベクトルをN個のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
n=1,2,…,Nとし、各クラスタをC n とし、fを周波数とし、τを任意の時間とし、正規化された観測信号ベクトルをx − (f、τ)とし、不要信号のみの時間区間における信号をξ(f、τ)とし、上記クラスタC n の情報から、不要信号のみが含まれる観測信号の相関行列である不要信号相関行列R n J (f)を
として推定する不要信号相関行列推定部と、
観測信号から観測信号の相関行列である観測信号相関行列を推定する観測信号相関行列推定部と、
上記クラスタの情報から上記目的信号が含まれる観測信号の相関行列である目的信号相関行列R n T (f)を推定する目的信号相関行列推定部と、上記不要信号相関行列と上記目的信号相関行列とから得られる最大固有ベクトルe n (f)を用いて最大利得ビームフォーマw n (f)を
w n (f)=(R n J (f)) −1/2 e n (f)
として計算する最大利得ビームフォーマ計算部とを具備するビームフォーマ計算部と、
上記観測信号相関行列と上記最大利得ビームフォーマとを用いて、補正ベクトルを計算する補正ベクトル計算部と、
上記最大ビームフォーマを用い、上記周波数領域の信号から歪みを含む目的信号を抽出する信号抽出部と、上記抽出された歪みを含む目的信号に対し、上記補正ベクトルを用いて、歪み補正をして、上記目的信号を出力する歪み補正部とを具備する目的信号抽出部と、を備える
ことを特徴とするブラインド信号抽出装置。 - N個の信号源から発せられた信号をM個のセンサで観測し、観測された信号のうち、1個以上の信号を抽出する信号抽出方法において、ただし、N、Mは2以上の整数であり、
周波数領域変換手段が、上記M個のセンサで観測された観測信号を周波数領域の信号に変換する周波数領域変換過程と、
正規化手段が、上記周波数領域の信号に対し、正規化を行い、正規化観測信号ベクトルを算出する正規化過程と、
クラスタリング手段が、上記正規化観測信号ベクトルをN個のクラスタにクラスタリングするクラスタリング過程と、
n=1,2,…,Nとし、各クラスタをC n とし、fを周波数とし、τを任意の時間とし、正規化された観測信号ベクトルをx − (f、τ)とし、不要信号のみの時間区間における信号をξ(f、τ)とし、不要信号相関行列推定手段が、上記クラスタC n の情報から、不要信号のみが含まれる観測信号の相関行列である不要信号相関行列R n J (f)を
として推定する不要信号相関行列推定過程と、
ビームフォーマ計算手段が、上記クラスタC n の情報に基づきインパルス応答h n (f)を推定し、インパルス応答h n (f)と、上記不要信号相関行列R n J (f)と、からビームフォーマw n (f)を
として計算するビームフォーマ計算過程と、
目的信号抽出手段が、上記ビームフォーマを用い、上記周波数領域の信号から目的信号を抽出する目的信号抽出過程と、
時間領域変換手段が、上記抽出された上記目的信号を時間領域の信号に変換する時間領域変換過程と、を有することを特徴とするブラインド信号抽出方法。 - 請求項7記載のブラインド信号抽出方法であって、
上記ビームフォーマ計算過程は、
インパルス応答推定手段が、上記クラスタのセントロイド情報から上記目的信号のインパルス応答を推定するインパルス応答推定過程と、
適応型ビームフォーマ計算手段が、上記インパルス応答と上記不要信号相関行列を用いて適応型ビームフォーマを計算する適応型ビームフォーマ計算過程と、を有し、
上記目的信号抽出過程は、上記適応型ビームフォーマを用い、上記周波数領域の信号から上記目的信号を抽出する過程であることを特徴とするブラインド信号抽出方法。 - N個の信号源から発せられた信号をM個のセンサで観測し、観測された信号のうち、1個以上の信号を抽出する信号抽出方法において、ただし、N、Mは2以上の整数であり、
周波数領域変換手段が、上記M個のセンサで観測された観測信号を周波数領域の信号に変換する周波数領域変換過程と、
正規化手段が、上記周波数領域の信号に対し、正規化を行い、正規化観測信号ベクトルを算出する正規化過程と、
クラスタリング手段が、上記正規化観測信号ベクトルをN個のクラスタにクラスタリングするクラスタリング過程と、
n=1,2,…,Nとし、fを周波数とし、τを任意の時間とし、正規化された観測信号ベクトルをx − (f、τ)とし、不要信号のみの時間区間における信号をξ(f、τ)とし、KはK≦M−1を満たす整数とし、不要信号相関行列推定手段が、目的信号に相当するクラスタ以外の不要信号に相当するクラスタから選択されたK個のクラスタC J を用いて、不要信号の相関行列である不要信号相関行列R n J (f)を
として推定する不要信号相関行列推定過程と、
入力信号推定手段が、上記クラスタの情報から目的信号と上記選択されたK個の不要信号のみを含むビームフォーマ入力信号を推定する入力信号推定過程と、
インパルス応答手段が、上記クラスタのセントロイド情報から上記目的信号のインパルス応答h n (f)を推定するインパルス応答推定過程と、適応型ビームフォーマ計算手段が、上記インパルス応答h n (f)と上記不要信号相関行列R n J (f)とを用いて、適応型ビームフォーマを
として計算する適応型ビームフォーマ計算過程とを有するビームフォーマ計算過程と、
目的信号抽出手段が、上記適応型ビームフォーマを用い、上記ビームフォーマ入力信号から目的信号を抽出する目的信号抽出過程と、
時間領域変換手段が、上記抽出された上記目的信号を時間領域の信号に変換する時間領域変換過程と、を有することを特徴とするブラインド信号抽出方法。 - 請求項8又は9記載のブラインド信号抽出方法であって、
上記インパルス応答推定過程は、
到来方向推定手段が、センサ位置情報記憶部中の上記センサ位置情報と上記クラスタの上記セントロイド情報とを用いて信号の到来方向を推定する到来方向推定過程と、ここで、センサ位置情報記憶部とは、上記M個のセンサの位置を表すセンサ位置情報を記憶しているものであり、
インパルス応答計算手段が、上記推定された信号の到来方向と上記センサ位置情報からインパルス応答を計算するインパルス応答計算過程と、を有することを特徴とするブラインド信号抽出方法。 - N個の信号源から発せられた信号をM個のセンサで観測し、観測された信号のうち、1個以上の信号を抽出する信号抽出方法において、ただし、N、Mは2以上の整数であり、
周波数領域変換手段が、上記M個のセンサで観測された観測信号を周波数領域の信号に変換する周波数領域変換過程と、
正規化手段が、上記周波数領域の信号に対し、正規化を行い、正規化観測信号ベクトルを算出する正規化過程と、
クラスタリング手段が、上記正規化観測信号ベクトルをN個のクラスタにクラスタリングするクラスタリング過程と、
n=1,2,…,Nとし、各クラスタをC n とし、fを周波数とし、τを任意の時間とし、正規化された観測信号ベクトルをx − (f、τ)とし、不要信号のみの時間区間における信号をξ(f、τ)とし、不要信号相関行列推定手段が、上記クラスタC n の情報から、不要信号のみが含まれる観測信号の相関行列である不要信号相関行列R n J (f)を
として推定する不要信号相関行列推定過程と、
観測信号相関行列推定手段が、観測信号から観測信号の相関行列である観測信号相関行列を推定する観測信号相関行列推定過程と、
目的信号相関行列推定手段が、上記クラスタの情報から上記目的信号が含まれる観測信号の相関行列である目的信号相関行列R n T (f)を推定する目的信号相関行列推定過程と、最大利得ビームフォーマ計算手段が、上記不要信号相関行列と上記目的信号相関行列とから得られる最大固有ベクトルe n (f)を用いて最大利得ビームフォーマw n (f)を
w n (f)=(R n J (f)) −1/2 e n (f)
として計算する最大利得ビームフォーマ計算過程と、補正手段が、上記最大利得ビームフォーマに対し、上記観測信号相関行列を用いて、周波数歪みを補正し、補正ビームフォーマを計算する補正過程と、を有するビームフォーマ計算過程と、
目的信号抽出手段が、上記補正ビームフォーマを用い、上記周波数領域の信号から目的信号を抽出する目的信号抽出過程と、
時間領域変換手段が、上記抽出された上記目的信号を時間領域の信号に変換する時間領域変換過程と、を有することを特徴とするブラインド信号抽出方法。 - N個の信号源から発せられた信号をM個のセンサで観測し、観測された信号のうち、1個以上の信号を抽出する信号抽出方法において、ただし、N、Mは2以上の整数であり、
周波数領域変換手段が、上記M個のセンサで観測された観測信号を周波数領域の信号に変換する周波数領域変換過程と、
正規化手段が、上記周波数領域の信号に対し、正規化を行い、正規化観測信号ベクトルを算出する正規化過程と、
クラスタリング手段が、上記正規化観測信号ベクトルをN個のクラスタにクラスタリングするクラスタリング過程と、
n=1,2,…,Nとし、各クラスタをC n とし、fを周波数とし、τを任意の時間とし、正規化された観測信号ベクトルをx − (f、τ)とし、不要信号のみの時間区間における信号をξ(f、τ)とし、不要信号相関行列推定手段が、上記クラスタC n の情報から、不要信号のみが含まれる観測信号の相関行列である不要信号相関行列R n J (f)を
として推定する不要信号相関行列推定過程と、
観測信号相関行列推定手段が、観測信号から観測信号の相関行列である観測信号相関行列を推定する観測信号相関行列推定過程と、
目的信号相関行列推定手段が、上記クラスタの情報から上記目的信号が含まれる観測信号の相関行列である目的信号相関行列R n T (f)を推定する目的信号相関行列推定過程と、最大利得ビームフォーマ計算手段が、上記不要信号相関行列と上記目的信号相関行列とから得られる最大固有ベクトルe n (f)を用いて最大利得ビームフォーマw n (f)を
w n (f)=(R n J (f)) −1/2 e n (f)
として計算する最大利得ビームフォーマ計算過程とを有するビームフォーマ計算過程と、
補正ベクトル計算手段が、上記観測信号相関行列と上記最大利得ビームフォーマとを用いて、補正ベクトルを計算する補正ベクトル計算過程と、
信号抽出手段が、上記最大ビームフォーマを用い、上記周波数領域の信号から歪みを含む目的信号を抽出する信号抽出過程と、歪み補正手段が、上記抽出された歪みを含む目的信号に対し、上記補正ベクトルを用いて、歪み補正をして、上記目的信号を出力する歪み補正過程とを有する目的信号抽出過程と、
時間領域変換手段が、上記抽出された上記目的信号を時間領域の信号に変換する時間領域変換過程と、を有する
ことを特徴とするブラインド信号抽出方法。 - 請求項7〜12の何れかに記載のブラインド信号抽出方法の各過程をコンピュータに実行させるためのブラインド信号抽出プログラム。
- 請求項13記載のブラインド信号抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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