JP5634347B2 - 信号分離装置及び信号分離方法 - Google Patents
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Description
この発明は、アンテナの受信信号に混信している複数の信号（信号源が異なる複数の入射信号）を信号分離する信号分離装置及び信号分離方法に関するものである。
アンテナの受信信号に混信している複数の信号（信号源が異なる複数の入射信号）を信号分離する信号分離装置では、例えば、独立成分分析（ＩＣＡ：Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）と呼ばれる信号分離アルゴリズムを用いることがある。
このＩＣＡは、異なる信号源から発信される信号は互いに独立であるという前提の下で、複数の信号が混信している受信信号から、複数の信号をブラインド分離抽出するものであり、音波や電波センサをはじめとする様々な分野への応用が可能である（非特許文献１を参照）。
このＩＣＡは、異なる信号源から発信される信号は互いに独立であるという前提の下で、複数の信号が混信している受信信号から、複数の信号をブラインド分離抽出するものであり、音波や電波センサをはじめとする様々な分野への応用が可能である（非特許文献１を参照）。
図１２はＩＣＡによる信号分離を示す説明図である。
以下、ＩＣＡの概要を説明する。
ＩＣＡは、下記の式（１）に示す混信受信モデルにおいて、互いに独立な入射信号が混信している受信信号から、各入射信号を信号分離するアルゴリズムである。
ただし、ｓ（ｋ）は入射信号、ｘ（ｋ）は受信信号、Ａは入射信号の混信を表す混合行列であり、混合行列Ａの各要素は混信を意味する係数である。
また、ｋ＝１，２，・・・，Ｋはサンプル時間のインデックス、Ｋは総サンプル数である。
以下、ＩＣＡの概要を説明する。
ＩＣＡは、下記の式（１）に示す混信受信モデルにおいて、互いに独立な入射信号が混信している受信信号から、各入射信号を信号分離するアルゴリズムである。
また、ｋ＝１，２，・・・，Ｋはサンプル時間のインデックス、Ｋは総サンプル数である。
以下、表記を簡単にするため、明らかな場合にはサンプル時間のインデックスｋを省略する。
ＩＣＡは、概して言えば、分離処理後の信号である複数の分離信号が互いに独立になるように混合行列Ａを推定し、下記の式（４）に示すように、その推定混合行列Ａハット（明細書の文章中では、電子出願の関係上、文字の上に「＾」の記号を付記することができないため、Ａハットのように表記している）の（擬似）逆行列に受信信号ｘを乗算することで、互いに独立な分離信号ベクトルｙを得るものである。
ＩＣＡは、概して言えば、分離処理後の信号である複数の分離信号が互いに独立になるように混合行列Ａを推定し、下記の式（４）に示すように、その推定混合行列Ａハット（明細書の文章中では、電子出願の関係上、文字の上に「＾」の記号を付記することができないため、Ａハットのように表記している）の（擬似）逆行列に受信信号ｘを乗算することで、互いに独立な分離信号ベクトルｙを得るものである。
ただし、ここでは、互いに独立な分離信号ベクトルｙを得るに際して、受信信号ｘに対する前処理として、受信信号ｘを白色化し、白色化後の受信信号である白色化受信信号ｚ（下記の式（５）を参照）が、互いに独立になるように分離行列Ｗを推定し、下記の式（４）によって信号分離を行うようにしている。
ただし、Ａハットの右上の「＋」の記号はＡハットの擬似逆行列を意味し、Ｍは白色化用の行列である。
以下、分離行列Ｗの推定方法を説明する。
ＩＣＡでは、何らかの独立指標が最適（最大）となるように分離行列Ｗを推定する。
ＩＣＡでは、様々な独立指標が知られているが、例えば、独立指標として時間差相互相関値を用いるものがある。このようなＩＣＡは、ＴＤＳＥＰ（Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｓｏｕｒｃｅ ＳＥＰａｒａｔｉｏｎ）と称される（非特許文献２を参照）。
ＩＣＡでは、何らかの独立指標が最適（最大）となるように分離行列Ｗを推定する。
ＩＣＡでは、様々な独立指標が知られているが、例えば、独立指標として時間差相互相関値を用いるものがある。このようなＩＣＡは、ＴＤＳＥＰ（Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｓｏｕｒｃｅ ＳＥＰａｒａｔｉｏｎ）と称される（非特許文献２を参照）。
ＴＤＳＥＰは、入射信号に周期性を仮定し、白色化受信信号ｚの時間差相互相関値を最小化することで信号分離を行う（分離行列Ｗを推定する）ものである。
例えば、入射信号数が２である場合、時間差τにおける白色化受信信号ｚの時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）は、下記の式（７）のように表される。
式（７）の（１，２）要素と（２，１）要素に時間差相互相関が現れているため、これらを最小化するような分離行列Ｗを計算する。これは式（７）の対角化を意味している。
なお、Ｅは期待値（または平均値）を意味する数学記号であり、Ｈは行列の転置を意味し、＊は共役複素数を意味する。
例えば、入射信号数が２である場合、時間差τにおける白色化受信信号ｚの時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）は、下記の式（７）のように表される。
なお、Ｅは期待値（または平均値）を意味する数学記号であり、Ｈは行列の転置を意味し、＊は共役複素数を意味する。
一般に所定の範囲内にある各々の時間差τについて、時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）を計算し、それらを同時に対角化するため、例えば、拡張ヤコビ法等による同時対角化手法によって分離行列Ｗの最小化を行う。
実際には、時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）は対称行列ではないので、下記の式（８）に示すように、時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）を対称行列に変換し、変換後の行列Ｒｚ（τ）チルダ（明細書の文章中では、電子出願の関係上、文字の上に「〜」の記号を付記することができないため、Ｒｚ（τ）チルダのように表記している）を対角化する。
実際には、時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）は対称行列ではないので、下記の式（８）に示すように、時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）を対称行列に変換し、変換後の行列Ｒｚ（τ）チルダ（明細書の文章中では、電子出願の関係上、文字の上に「〜」の記号を付記することができないため、Ｒｚ（τ）チルダのように表記している）を対角化する。
ＴＤＳＥＰでは、上述したように、白色化受信信号ｚの時間差相互相関値を最小化することで信号分離を行うが、その際、所定の範囲内にある多くの時間差τの中から、適正な時間差τを選択する必要がある。
一般的に、適正な時間差τの選び方は、大きく分けて以下の２種類である。
（１）ランダムに複数の時間差τを選択する方法
この方法では、最適な時間差τが選択される訳ではないが、複数の時間差τを用い
るので、安定的な分離性能が得られる。
（２）入射信号の時間差自己相関値が最大となる０以外の時間差τを選択する方法
この方法では、入射信号の周期を事前に知る必要があるため、ブラインドではない
が、時間的相関を捉える意味で最適である。
一般的に、適正な時間差τの選び方は、大きく分けて以下の２種類である。
（１）ランダムに複数の時間差τを選択する方法
この方法では、最適な時間差τが選択される訳ではないが、複数の時間差τを用い
るので、安定的な分離性能が得られる。
（２）入射信号の時間差自己相関値が最大となる０以外の時間差τを選択する方法
この方法では、入射信号の周期を事前に知る必要があるため、ブラインドではない
が、時間的相関を捉える意味で最適である。
従来の信号分離装置では、図１３に示すように、上記の２種類の方法で選択した時間差τを手動でＴＤＳＥＰに設定することで、受信信号に混信している複数の入射信号（分離信号）の信号分離を行うようにしている。
Bingham E. and Hyvarinen A.，"A fast fixed-point algorithm for independent component analysis of complex valued signals，"International Journal of Neural Systems，Vol. 10， No.1，pp.1-8，Feb. 2000.
Andreas Ziehe and Klause-Reber Muller，"TDSEP - an efficient algorithm for blind separation using time structure，" ICANN98，pp.675-680，1998.
従来の信号分離装置は以上のように構成されているので、ランダムに複数の時間差τを選択する方法では、最適な時間差τが必ずしも選択されない。入射信号の時間差自己相関値が最大となる０以外の時間差τを選択する方法では、入射信号の周期を事前に知っている必要があり、事前に入射信号の周期を知らなければ、時間差τを選択することができないなどの課題があった。
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、事前に入射信号の周期を知っていなくても、適正な時間差τを自動的に選択して、受信信号に混信している複数の信号（信号源が異なる複数の入射信号）を信号分離することができる信号分離装置及び信号分離方法を得ることを目的とする。
この発明に係る信号分離装置は、信号源が異なる複数の入射信号が混信している受信信号を白色化する白色化手段と、白色化手段により白色化された受信信号におけるピーク間の時間差を変数とする上記受信信号の時間差相互相関行列を生成し、所定の範囲内の任意の時間差を上記時間差相互相関行列に順次代入して、各時間差の相互相関値を算出する相互相関値算出手段と、相互相関値算出手段により算出された各時間差の相互相関値の中で、隣接している時間差の相互相関値より大きく、かつ、所定の閾値より大きい相互相関値を検出して、その検出した相互相関値に対応する時間差を特定するピーク相関値検出手段と、ピーク相関値検出手段により特定された複数の時間差の中で、同じ周期で現れる時間差を同一のグループに分類し、各グループに属している時間差の周期を推定する周期推定手段とを設け、信号分離手段が、入射信号の周期が周期推定手段により推定された周期と一致すると仮定して、白色化手段により白色化された受信信号に混信している複数の入射信号の信号分離を行うようにしたものである。
この発明によれば、信号源が異なる複数の入射信号が混信している受信信号を白色化する白色化手段と、白色化手段により白色化された受信信号におけるピーク間の時間差を変数とする上記受信信号の時間差相互相関行列を生成し、所定の範囲内の任意の時間差を上記時間差相互相関行列に順次代入して、各時間差の相互相関値を算出する相互相関値算出手段と、相互相関値算出手段により算出された各時間差の相互相関値の中で、隣接している時間差の相互相関値より大きく、かつ、所定の閾値より大きい相互相関値を検出して、その検出した相互相関値に対応する時間差を特定するピーク相関値検出手段と、ピーク相関値検出手段により特定された複数の時間差の中で、同じ周期で現れる時間差を同一のグループに分類し、各グループに属している時間差の周期を推定する周期推定手段とを設け、信号分離手段が、入射信号の周期が周期推定手段により推定された周期と一致すると仮定して、白色化手段により白色化された受信信号に混信している複数の入射信号の信号分離を行うように構成したので、事前に入射信号の周期を知っていなくても、適正な時間差を自動的に選択して、受信信号に混信している複数の入射信号を信号分離することができる効果がある。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による信号分離装置を示す構成図である。
図１において、白色化部１は複数のアンテナにより受信された受信信号ｘ（信号源が異なる複数の入射信号ｓが混信している受信信号ｘ）を白色化し、白色化後の受信信号である白色化受信信号ｚを時間差相互相関計算部２及び信号分離部５に出力する処理を実施する。なお、白色化部１は白色化手段を構成している。
図１はこの発明の実施の形態１による信号分離装置を示す構成図である。
図１において、白色化部１は複数のアンテナにより受信された受信信号ｘ（信号源が異なる複数の入射信号ｓが混信している受信信号ｘ）を白色化し、白色化後の受信信号である白色化受信信号ｚを時間差相互相関計算部２及び信号分離部５に出力する処理を実施する。なお、白色化部１は白色化手段を構成している。
時間差相互相関計算部２は白色化部１から出力された白色化受信信号ｚにおけるピーク間の時間差τを変数とする白色化受信信号ｚの時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）を生成し、所定の範囲内の任意の時間差τを時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）に順次代入して、各時間差τの相互相関値（時間差相互相関の二乗和評価関数値Ｊ（τ））を算出する処理を実施する。なお、時間差相互相関計算部２は相互相関値算出手段を構成している。
ピーク列抽出部３は時間差相互相関計算部２により算出された各時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）の中で、隣接している時間差τ−１，τ＋１の二乗和評価関数値Ｊ（τ−１），Ｊ（τ＋１）より大きく、かつ、所定の閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄより大きい二乗和評価関数値Ｊ（τ）を検出して、その二乗和評価関数値Ｊ（τ）に対応する時間差τを特定する処理を実施する。なお、ピーク列抽出部３はピーク相関値検出手段を構成している。
ピーク列抽出部３は時間差相互相関計算部２により算出された各時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）の中で、隣接している時間差τ−１，τ＋１の二乗和評価関数値Ｊ（τ−１），Ｊ（τ＋１）より大きく、かつ、所定の閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄより大きい二乗和評価関数値Ｊ（τ）を検出して、その二乗和評価関数値Ｊ（τ）に対応する時間差τを特定する処理を実施する。なお、ピーク列抽出部３はピーク相関値検出手段を構成している。
周期推定部４はピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τの中で、同じ周期で現れる時間差τを同一のグループに分類し、各グループに属している時間差τの周期τ（ｐ）を推定する処理を実施する。ｐ＝１，２，・・・，Ｐであり、Ｐは分類されたグループ数である。なお、周期推定部４は周期推定手段を構成している。
信号分離部５は受信信号ｘに混信している複数の入射信号ｓの周期が周期推定部４により推定された周期τ（ｐ）と一致すると仮定して、白色化部１から出力された白色化受信信号ｚに混信している複数の入射信号ｓの信号分離を行う。
即ち、信号分離部５は独立指標として時間差相互相関値を用いる独立成分分析であるＴＤＳＥＰを実施するものであり、周期推定部４により推定された周期τ（ｐ）における白色化受信信号ｚの時間差相互相関値を最小化することで、その白色化受信信号ｚに混信している複数の入射信号ｓの信号分離を行う。
なお、信号分離部５は信号分離手段を構成している。
信号分離部５は受信信号ｘに混信している複数の入射信号ｓの周期が周期推定部４により推定された周期τ（ｐ）と一致すると仮定して、白色化部１から出力された白色化受信信号ｚに混信している複数の入射信号ｓの信号分離を行う。
即ち、信号分離部５は独立指標として時間差相互相関値を用いる独立成分分析であるＴＤＳＥＰを実施するものであり、周期推定部４により推定された周期τ（ｐ）における白色化受信信号ｚの時間差相互相関値を最小化することで、その白色化受信信号ｚに混信している複数の入射信号ｓの信号分離を行う。
なお、信号分離部５は信号分離手段を構成している。
図１の例では、信号分離装置の構成要素である白色化部１、時間差相互相関計算部２、ピーク列抽出部３、周期推定部４及び信号分離部５のそれぞれが専用のハードウェア（例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなど）で構成されているものを想定しているが、信号分離装置がコンピュータで構成されていてもよい。
信号分離装置がコンピュータで構成される場合、白色化部１、時間差相互相関計算部２、ピーク列抽出部３、周期推定部４及び信号分離部５の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図２はこの発明の実施の形態１による信号分離装置の処理内容を示すフローチャートである。
信号分離装置がコンピュータで構成される場合、白色化部１、時間差相互相関計算部２、ピーク列抽出部３、周期推定部４及び信号分離部５の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図２はこの発明の実施の形態１による信号分離装置の処理内容を示すフローチャートである。
図３はこの発明の実施の形態１による信号分離装置の周波数推定部４を示す構成図である。
図３において、第１周期設定部１１はピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τのうち、第１番目の時間差τを第１番目の周期τ（１）に設定する処理を実施する。
周期格納部１２は設定済みの周期τ（ｐ）（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）を格納する記録媒体である。
図３において、第１周期設定部１１はピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τのうち、第１番目の時間差τを第１番目の周期τ（１）に設定する処理を実施する。
周期格納部１２は設定済みの周期τ（ｐ）（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）を格納する記録媒体である。
次ピーク時間差選択部１３はピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τのうち、第ｎ番目の時間差τを選択する処理を実施する。
ピーク時間差／周期除算部１４は次ピーク時間差選択部１３により選択された第ｎ番目の時間差τを周期格納部１２により格納されている設定済みの周期τ（ｐ）でそれぞれ除算し（第ｎ番目の時間差τ／τ（１），第ｎ番目の時間差τ／τ（２），・・・，第ｎ番目の時間差τ／τ（Ｐ））、その除算したときの余りｒ（ｐ）（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）を同一列判定部１５に出力する処理を実施する。
ピーク時間差／周期除算部１４は次ピーク時間差選択部１３により選択された第ｎ番目の時間差τを周期格納部１２により格納されている設定済みの周期τ（ｐ）でそれぞれ除算し（第ｎ番目の時間差τ／τ（１），第ｎ番目の時間差τ／τ（２），・・・，第ｎ番目の時間差τ／τ（Ｐ））、その除算したときの余りｒ（ｐ）（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）を同一列判定部１５に出力する処理を実施する。
同一列判定部１５はピーク時間差／周期除算部１４から出力された余りｒ（ｐ）が零、あるいは、余りｒ（ｐ）が十分に小さい（余りが所定値εより小さい）場合、第ｎ番目の時間差τが設定済みの周期τ（ｐ）の列に属していると判定して、第ｎ番目の時間差τを設定済みの周期τ（ｐ）で現れる時間差のグループに分類する。一方、ピーク時間差／周期除算部１４から出力された全ての余りｒ（ｐ）が十分に大きい（余りが所定値εより大きい）場合、第ｎ番目の時間差τが何れの周期τ（ｐ）の列にも属していないと判定して、第ｎ番目の時間差τを第Ｐ＋１番目の周期τ（ｐ＋１）に設定する処理を実施する。
処理終了判定部１６はピーク列抽出部３により特定された全ての時間差τについて、同一列判定部１５の判定処理が終了しているか否かを判定し、判定処理が終了していなければ、現時点で未だ選択していない時間差τの選択を次ピーク時間差選択部１３に指示する処理を実施する。
処理終了判定部１６はピーク列抽出部３により特定された全ての時間差τについて、同一列判定部１５の判定処理が終了しているか否かを判定し、判定処理が終了していなければ、現時点で未だ選択していない時間差τの選択を次ピーク時間差選択部１３に指示する処理を実施する。
次に動作について説明する。
図１の信号分離装置は、概略的には、時間差τの時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）の非対角項である白色化受信信号ｚの時間差相互相関値が大きい時間差τを選択し、その時間差τをＴＤＳＥＰに設定するものである。
ただし、理想的な周期信号の場合、時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）には、各入射信号ｓの周期でピークが立つため、それぞれのピーク列から１つずつ時間差τを選択するようにする。
即ち、所定の範囲内にある各々の時間差τ毎に、白色化受信信号ｚの時間差相互相関値を計算し、その計算結果の中で、ピークを有する時間差相互相関値に対応する時間差τを選択する。
複数の時間差τを選択すると、それらの時間差τの列から各ピーク列に対応する周期τ（ｐ）を推定する。
図１の信号分離装置は、概略的には、時間差τの時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）の非対角項である白色化受信信号ｚの時間差相互相関値が大きい時間差τを選択し、その時間差τをＴＤＳＥＰに設定するものである。
ただし、理想的な周期信号の場合、時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）には、各入射信号ｓの周期でピークが立つため、それぞれのピーク列から１つずつ時間差τを選択するようにする。
即ち、所定の範囲内にある各々の時間差τ毎に、白色化受信信号ｚの時間差相互相関値を計算し、その計算結果の中で、ピークを有する時間差相互相関値に対応する時間差τを選択する。
複数の時間差τを選択すると、それらの時間差τの列から各ピーク列に対応する周期τ（ｐ）を推定する。
以下、図１の信号分離装置の処理内容を具体的に説明する。
信号受信部（図示せぬ）は、複数のアンテナが混合信号（信号源が異なる複数の入射信号ｓが混合している信号）を受信すると（図１２を参照）、その混合信号に対するＡ／Ｄ変換処理等の受信処理を実施して、ディジタルの混合信号である受信信号ｘを白色化部１に出力する。
白色化部１は、ディジタルの受信信号ｘを受けると、下記の式（１１）に示すように、その受信信号ｘを白色化し、白色化後の受信信号である白色化受信信号ｚを時間差相互相関計算部２及び信号分離部５に出力する（ステップＳＴ１）。受信信号ｘの白色化の処理自体は公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
ただし、Ｍは白色化用の行列である。
信号受信部（図示せぬ）は、複数のアンテナが混合信号（信号源が異なる複数の入射信号ｓが混合している信号）を受信すると（図１２を参照）、その混合信号に対するＡ／Ｄ変換処理等の受信処理を実施して、ディジタルの混合信号である受信信号ｘを白色化部１に出力する。
白色化部１は、ディジタルの受信信号ｘを受けると、下記の式（１１）に示すように、その受信信号ｘを白色化し、白色化後の受信信号である白色化受信信号ｚを時間差相互相関計算部２及び信号分離部５に出力する（ステップＳＴ１）。受信信号ｘの白色化の処理自体は公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
なお、白色化部１は、信号分離部５により分離される入射信号ｓの振幅が不定であるため、受信信号ｘを事前に白色化しており、白色化後の受信信号である白色化受信信号ｚに対して、後述する独立成分分析であるＴＤＳＥＰを実施する場合、白色化していない受信信号ｘに対してＴＤＳＥＰを実施する場合よりも、ＴＤＳＥＰにおける学習が高速化されることが期待される。
時間差相互相関計算部２は、白色化部１から白色化受信信号ｚを受けると、その白色化受信信号ｚにおけるピーク間の時間差τを変数とする白色化受信信号ｚの時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）を生成する（ステップＳＴ２）。
例えば、入射信号数が２である場合、時間差τにおける白色化受信信号ｚの時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）は、下記の式（１２）のように表される。
式（１２）の（１，２）要素と（２，１）要素に時間差相互相関が現れているため、これらを最小化するような分離行列Ｗを計算する。これは式（１２）の対角化を意味している。
なお、Ｅは期待値（または平均値）を意味する数学記号であり、Ｈは行列の転置を意味し、＊は共役複素数を意味する。
例えば、入射信号数が２である場合、時間差τにおける白色化受信信号ｚの時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）は、下記の式（１２）のように表される。
なお、Ｅは期待値（または平均値）を意味する数学記号であり、Ｈは行列の転置を意味し、＊は共役複素数を意味する。
時間差相互相関計算部２は、白色化受信信号ｚの時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）を生成すると、下記の式（１３）に示すように、所定の範囲内の任意の時間差τを時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）に順次代入することで、各時間差τの相互相関値として、時間差相互相関の二乗和評価関数値Ｊ（τ）を算出する（ステップＳＴ３）。
ただし、ｏｆｆ（．）は行列の非対角項を意味する。
また、Ｒｚｊ１ｊ２チルダは、行列Ｒｚチルダの第（ｊ１，ｊ２）要素であることを意味し、ｊ１≠ｊ２は非対角項を意味している。
また、Ｒｚｊ１ｊ２チルダは、行列Ｒｚチルダの第（ｊ１，ｊ２）要素であることを意味し、ｊ１≠ｊ２は非対角項を意味している。
ここでは、所定の範囲内の任意の時間差τを時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）に代入しているが、所定の範囲は、例えば、受信信号ｘの長さの半分程度が考えられる。
時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）に代入する時間差τは離散的な値であり、例えば、受信信号ｘの長さが２０００であれば、０〜１０００の間の離散的な値である。
図４は時間差相互相関計算部２による二乗和評価関数値Ｊ（τ）の算出例を示す説明図であり、各時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）が算出されている。
入射信号ｓの周期に対応する時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）は大きなピークとなるが、入射信号ｓの周期に対応していない時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）にも小さなピークが立つことがあり、その小さなピークと本来の大きなピークを区別する必要がある。
時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）に代入する時間差τは離散的な値であり、例えば、受信信号ｘの長さが２０００であれば、０〜１０００の間の離散的な値である。
図４は時間差相互相関計算部２による二乗和評価関数値Ｊ（τ）の算出例を示す説明図であり、各時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）が算出されている。
入射信号ｓの周期に対応する時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）は大きなピークとなるが、入射信号ｓの周期に対応していない時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）にも小さなピークが立つことがあり、その小さなピークと本来の大きなピークを区別する必要がある。
そこで、ピーク列抽出部３は、時間差相互相関計算部２が各時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）を算出すると、下記の式（１４）に示すように、各時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）の中で、隣接している時間差τ−１，τ＋１の二乗和評価関数値Ｊ（τ−１），Ｊ（τ＋１）より大きく、かつ、所定の閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄより大きい二乗和評価関数値Ｊ（τ）を検出して、その二乗和評価関数値Ｊ（τ）に対応する時間差τを特定する（ステップＳＴ４）。
閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄの設定方法は様々な方法が考えられるが、ここでは、下記の式（１５）に示すように、隣接している時間差τｉ−１，τｉ＋１の二乗和評価関数値Ｊ（τｉ−１），Ｊ（τｉ＋１）より大きい全ての二乗和評価関数値Ｊ（τｉ）の平均値としている。
ただし、ｍｅａｎ（．）は平均値の計算を意味している。
図５はピーク列抽出部３により検出された二乗和評価関数値Ｊ（τ）に対応する時間差τを示す説明図である。
図５の例では、１４個の二乗和評価関数値Ｊ（τ）が検出されて、１４個の時間差τが特定されている。
図５の例では、１４個の二乗和評価関数値Ｊ（τ）が検出されて、１４個の時間差τが特定されている。
周期推定部４は、ピーク列抽出部３が複数の二乗和評価関数値Ｊ（τ）を検出して、複数の二乗和評価関数値Ｊ（τ）に対応する時間差τを特定すると、複数の時間差τの中で、同じ周期で現れる時間差τを同一のグループに分類し、各グループに属している時間差τの周期τ（ｐ）を推定する（ステップＳＴ５）。ｐ＝１，２，・・・，Ｐであり、Ｐは分類されたグループ数である。
以下、周期推定部４の処理内容を具体的に説明する。
図６は周期推定部４による周期推定方法の概要を示す説明図である。
周期推定部４では、周期的なピークの時間差は、周期の整数倍の時間差に存在する性質を利用し、最初のピークの時間差から順番に時間差の割り算を行い、余りが小さければ、同一周期のピーク列に存在し、余りが大きければ、異なる周期のピーク列に属するとみなすことで、それぞれの周期を検出する方法を採用している。
図６は周期推定部４による周期推定方法の概要を示す説明図である。
周期推定部４では、周期的なピークの時間差は、周期の整数倍の時間差に存在する性質を利用し、最初のピークの時間差から順番に時間差の割り算を行い、余りが小さければ、同一周期のピーク列に存在し、余りが大きければ、異なる周期のピーク列に属するとみなすことで、それぞれの周期を検出する方法を採用している。
周期推定部４の第１周期設定部１１は、ピーク列抽出部３が複数の二乗和評価関数値Ｊ（τ）を検出して、複数の二乗和評価関数値Ｊ（τ）に対応する時間差τを特定すると、複数の時間差τの中で、第１番目の時間差τを第１番目の周期τ（１）に設定する。
なお、第１周期設定部１１により設定された第１番目の周期τ（１）は周期格納部１２により格納される。
なお、第１周期設定部１１により設定された第１番目の周期τ（１）は周期格納部１２により格納される。
次ピーク時間差選択部１３は、ピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τのうち、第ｎ番目の時間差τを選択して、その時間差τをピーク時間差／周期除算部１４に出力する。ｎ＝１，２，・・・，Ｎであり、Ｎはピーク列抽出部３により特定された時間差τの個数である。
ピーク時間差／周期除算部１４は、次ピーク時間差選択部１３から第ｎ番目の時間差τを受けると、第ｎ番目の時間差τを周期の候補τｃとして、その周期の候補τｃを周期格納部１２により格納されている設定済みの周期τ（ｐ）で除算し、その除算したときの余りｒ（ｐ）を同一列判定部１５に出力する。
即ち、ピーク時間差／周期除算部１４は、ｍｏｄ（τｃ，τ（ｐ））を演算することにより、除算時の余りｒ（ｐ）を同一列判定部１５に出力する。なお、ｍｏｄ（ａ，ｂ）はａをｂで割った余りを返す関数である。
ピーク時間差／周期除算部１４は、次ピーク時間差選択部１３から第ｎ番目の時間差τを受けると、第ｎ番目の時間差τを周期の候補τｃとして、その周期の候補τｃを周期格納部１２により格納されている設定済みの周期τ（ｐ）で除算し、その除算したときの余りｒ（ｐ）を同一列判定部１５に出力する。
即ち、ピーク時間差／周期除算部１４は、ｍｏｄ（τｃ，τ（ｐ））を演算することにより、除算時の余りｒ（ｐ）を同一列判定部１５に出力する。なお、ｍｏｄ（ａ，ｂ）はａをｂで割った余りを返す関数である。
初期の段階では、第１番目の周期τ（１）だけが周期格納部１２に格納されているため、ｍｏｄ（τｃ，τ（１））だけを演算して余りｒ（１）を出力するが、その後、Ｐ−１個の周期τ（２），τ（３），・・・，τ（Ｐ）が設定されて、Ｐ個の周期τ（１），τ（２），・・・，τ（Ｐ）が周期格納部１２に格納されていれば、Ｐ個のｍｏｄ（τｃ，τ（１）），ｍｏｄ（τｃ，τ（２）），・・・，ｍｏｄ（τｃ，τ（Ｐ））を演算して、Ｐ個の余りｒ（１），ｒ（２），・・・，ｒ（Ｐ）を出力する。
同一列判定部１５は、ピーク時間差／周期除算部１４から余りｒ（ｐ）を受けると、その余りｒ（ｐ）と所定値εを比較する。所定値εは周期τ（ｐ）より小さい零に近い値であり、例えば、２や３などの値が設定される。
なお、ピーク時間差／周期除算部１４からＰ個の余りｒ（１），ｒ（２），・・・，ｒ（Ｐ）を受けていれば、Ｐ個の余りｒ（１），ｒ（２），・・・，ｒ（Ｐ）と所定値εをそれぞれ比較する。
なお、ピーク時間差／周期除算部１４からＰ個の余りｒ（１），ｒ（２），・・・，ｒ（Ｐ）を受けていれば、Ｐ個の余りｒ（１），ｒ（２），・・・，ｒ（Ｐ）と所定値εをそれぞれ比較する。
同一列判定部１５は、余りｒ（ｐ）が零である場合、あるいは、余りｒ（ｐ）が所定値εより小さい場合（０＜ｒ（ｐ）＜ε）、第ｎ番目の時間差τが設定済みの周期τ（ｐ）の列に属していると判定して、第ｎ番目の時間差τを設定済みの周期τ（ｐ）で現れる時間差のグループに分類する。
例えば、ピーク時間差／周期除算部１４からＰ個の余りｒ（１），ｒ（２），・・・，ｒ（Ｐ）を受けているとき、余りｒ（２）だけが所定値εより小さければ、第ｎ番目の時間差τを設定済みの周期τ（２）で現れる時間差のグループに分類する。
例えば、ピーク時間差／周期除算部１４からＰ個の余りｒ（１），ｒ（２），・・・，ｒ（Ｐ）を受けているとき、余りｒ（２）だけが所定値εより小さければ、第ｎ番目の時間差τを設定済みの周期τ（２）で現れる時間差のグループに分類する。
同一列判定部１５は、ピーク時間差／周期除算部１４から出力された全ての余りｒ（ｐ）が所定値εより大きい場合（Ｐ個の余りｒ（１），ｒ（２），・・・，ｒ（Ｐ）を受けていれば、余りｒ（１），ｒ（２），・・・，ｒ（Ｐ）の全てが所定値εより大きい場合）、第ｎ番目の時間差τが何れの周期τ（ｐ）の列にも属していないと判定して、新たに第ｎ番目の時間差τを第Ｐ＋１番目の周期τ（Ｐ＋１）に設定する。
なお、同一列判定部１５により設定された第Ｐ＋１番目の周期τ（Ｐ＋１）は周期格納部１２により格納される。
なお、同一列判定部１５により設定された第Ｐ＋１番目の周期τ（Ｐ＋１）は周期格納部１２により格納される。
処理終了判定部１６は、ピーク列抽出部３により特定された全ての時間差τについて、同一列判定部１５の判定処理が終了しているか否かを判定し、判定処理が終了していなければ、現時点で未だ選択していない時間差τの選択を次ピーク時間差選択部１３に指示する。
一方、判定処理が終了していれば、設定済みの周期τ（ｐ）の出力を周期格納部１２に指示する。
なお、Ｍ個の周期τ（ｐ）が設定されていれば、周期格納部１２からＭ個の周期τ（１），τ（２），・・・，τ（Ｍ）が信号分離部５に出力される。
一方、判定処理が終了していれば、設定済みの周期τ（ｐ）の出力を周期格納部１２に指示する。
なお、Ｍ個の周期τ（ｐ）が設定されていれば、周期格納部１２からＭ個の周期τ（１），τ（２），・・・，τ（Ｍ）が信号分離部５に出力される。
ここでは、ピーク時間差／周期除算部１４が、ｍｏｄ（τｃ，τ（ｐ））を演算するものを示したが、ｍｏｄ（τｃ，τ（ｐ））の関数から返される余りｒ（ｐ）は正の値だけである。
しかし、ピーク出現誤差は正負両方に出るため、ｍｏｄ（τｃ，τ（ｐ））を演算する他に、τ（ｐ）−ｍｏｄ（τｃ，τ（ｐ））も演算して、双方の演算から得られる余りｒ（ｐ）を所定値εと比較する検定を行うようにしてもよい。
なお、検定式は、下記の式（１６）の通りである。
しかし、ピーク出現誤差は正負両方に出るため、ｍｏｄ（τｃ，τ（ｐ））を演算する他に、τ（ｐ）−ｍｏｄ（τｃ，τ（ｐ））も演算して、双方の演算から得られる余りｒ（ｐ）を所定値εと比較する検定を行うようにしてもよい。
なお、検定式は、下記の式（１６）の通りである。
また、ここでは、処理終了判定部１６が、ピーク列抽出部３により特定された全ての時間差τについて、同一列判定部１５の判定処理が終了しているか否かを判定するものを示したが、所望の数だけ周期τ（ｐ）が設定されたか否かを判定し、所望の数だけ周期τ（ｐ）が設定されていれば、ピーク列抽出部３により特定された全ての時間差τについての判定処理が終了していなくても、設定済みの周期τ（ｐ）の出力を周期格納部１２に指示するようにしてもよい。
信号分離部５は、周期推定部４からＭ個の周期τ（１），τ（２），・・・，τ（Ｍ）を受けると、受信信号ｘに混信している各入射信号ｓの周期が、Ｍ個の周期τ（１），τ（２），・・・，τ（Ｍ）のいずれかと一致すると仮定して、白色化部１から出力された白色化受信信号ｚに混信している複数の入射信号ｓの信号分離を行う（ステップＳＴ６）。
即ち、信号分離部５は、ＴＤＳＥＰにおける時間差パラメータとして、周期推定部４から出力されたＭ個の周期τ（１），τ（２），・・・，τ（Ｍ）を順番に設定し、その設定した周期τ（ｐ）における白色化受信信号ｚの時間差相互相関値を最小化することで、その白色化受信信号ｚから当該周期τ（ｐ）を有する入射信号ｓを信号分離する。
即ち、信号分離部５は、ＴＤＳＥＰにおける時間差パラメータとして、周期推定部４から出力されたＭ個の周期τ（１），τ（２），・・・，τ（Ｍ）を順番に設定し、その設定した周期τ（ｐ）における白色化受信信号ｚの時間差相互相関値を最小化することで、その白色化受信信号ｚから当該周期τ（ｐ）を有する入射信号ｓを信号分離する。
ここでは、周期推定部４がＭ個の周期τ（１），τ（２），・・・，τ（Ｍ）を信号分離部５に出力し、信号分離部５がＴＤＳＥＰにおける時間差パラメータとして、Ｍ個の周期τ（１），τ（２），・・・，τ（Ｍ）を順番に設定するものを示したが、ＴＤＳＥＰの処理負荷を軽減するために、Ｍ個の周期τ（１），τ（２），・・・，τ（Ｍ）の中の或る周期が、他の周期の整数倍である場合、周期推定部４が、どちらか一方の周期だけを信号分離部５に出力して、他方の周期を信号分離部５に出力しないようにしてもよい。
例えば、周期τ（４）が周期τ（１）の整数倍である場合、周期τ（４）又は周期τ（１）の一方だけを信号分離部５に出力して、他方の周期を信号分離部５に出力しないようにする。この場合、ＴＤＳＥＰにおける時間差パラメータとして、周期τ（１）が設定されれば、周期τ（４）は設定されず、周期τ（４）が設定されれば、周期τ（１）は設定されない。
例えば、周期τ（４）が周期τ（１）の整数倍である場合、周期τ（４）又は周期τ（１）の一方だけを信号分離部５に出力して、他方の周期を信号分離部５に出力しないようにする。この場合、ＴＤＳＥＰにおける時間差パラメータとして、周期τ（１）が設定されれば、周期τ（４）は設定されず、周期τ（４）が設定されれば、周期τ（１）は設定されない。
以下、図１の信号分離装置による入射信号の信号分離のシミュレーション結果について説明する。
ここでは、周期が“３０”の入射信号と、周期が“７４”の入射信号と、周期が“７７”の入射信号との３波が混信している受信信号（周期性ガウス信号）が受信される場合のシミュレーション結果について説明する。
図７は３波の入射信号の時間差自己相関を示す説明図である。
図７より明らかなように、各入射信号は周期的にピークを有している。ただし、入射信号の周期は事前に分からないため未知である。
ここでは、周期が“３０”の入射信号と、周期が“７４”の入射信号と、周期が“７７”の入射信号との３波が混信している受信信号（周期性ガウス信号）が受信される場合のシミュレーション結果について説明する。
図７は３波の入射信号の時間差自己相関を示す説明図である。
図７より明らかなように、各入射信号は周期的にピークを有している。ただし、入射信号の周期は事前に分からないため未知である。
図８は白色化受信信号の時間差相互相関を示す説明図であり、図９はＴＤＳＥＰにおける時間差パラメータとして設定される時間差τ（τ＝３０，７４，７７）を示す説明図である。
また、図１０は実施の形態１による信号分離装置及び従来の信号分離装置における入射信号の分離性能のシミュレーション結果を示す説明図である。
図８から明らかなように、白色化受信信号ｚの時間差相互相関には、各入射信号ｓの周期でピークが現れる。
このシミュレーションでは、図９に示すように、ＴＤＳＥＰにおける時間差パラメータとして、時間差τ（τ＝３０，７４，７７）が設定されており、３波の入射信号の周期“３０”，“７４”，“７７”と一致している。
この実施の形態１による信号分離装置によれば、図１０に示すように、従来の信号分離装置（時間差τをランダムに選択する方法を用いる信号分離装置）よりも、入射信号の分離性能が約２０ｄＢ改善している。
また、図１０は実施の形態１による信号分離装置及び従来の信号分離装置における入射信号の分離性能のシミュレーション結果を示す説明図である。
図８から明らかなように、白色化受信信号ｚの時間差相互相関には、各入射信号ｓの周期でピークが現れる。
このシミュレーションでは、図９に示すように、ＴＤＳＥＰにおける時間差パラメータとして、時間差τ（τ＝３０，７４，７７）が設定されており、３波の入射信号の周期“３０”，“７４”，“７７”と一致している。
この実施の形態１による信号分離装置によれば、図１０に示すように、従来の信号分離装置（時間差τをランダムに選択する方法を用いる信号分離装置）よりも、入射信号の分離性能が約２０ｄＢ改善している。
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、信号源が異なる複数の入射信号ｓが混信している受信信号ｘを白色化する白色化部１と、白色化部１により白色化された受信信号である白色化受信信号ｚにおけるピーク間の時間差τを変数とする白色化受信信号ｚの時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）を生成し、所定の範囲内の任意の時間差τを時間差相互相関行列Ｒｚ（τ）に順次代入して、各時間差τの相互相関値である二乗和評価関数値Ｊ（τ）を算出する時間差相互相関計算部２と、時間差相互相関計算部２により算出された各時間差τの二乗和評価関数値Ｊ（τ）の中で、隣接している時間差τ−１，τ＋１の二乗和評価関数値Ｊ（τ−１），Ｊ（τ＋１）より大きく、かつ、所定の閾値ｔｈｒｅｓｈｏｌｄより大きい二乗和評価関数値Ｊ（τ）を検出して、その二乗和評価関数値Ｊ（τ）に対応する時間差τを特定するピーク列抽出部３と、ピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τの中で、同じ周期で現れる時間差τを同一のグループに分類し、各グループに属している時間差τの周期τ（ｐ）を推定する周期推定部４とを設け、信号分離部５が、入射信号ｓの周期が周期推定部４により推定された周期τ（ｐ）と一致すると仮定して、その白色化受信信号ｚに混信している複数の入射信号ｓの信号分離を行うように構成したので、事前に入射信号ｓの周期を知っていなくても、適正な時間差τを自動的に選択して、受信信号ｘに混信している複数の入射信号ｓを信号分離することができる効果を奏する。
また、この実施の形態１によれば、あるグループに属している時間差τの周期が、他のグループに属している時間差τの周期の整数倍である場合、周期推定部４が、どちらか一方のグループに属している時間差τの周期だけを推定結果として信号分離部５に出力するように構成したので、無駄なＴＤＳＥＰの実施を省くことができるようになり、その結果、信号分離性能の劣化を招くことなく、信号分離部５におけるＴＤＳＥＰの処理負荷を軽減することができる効果を奏する。
また、この実施の形態１によれば、周期推定部４が、ピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τの中から任意の時間差τを選択し、その時間差τを設定済みの周期τ（ｐ）で除算した場合の余りｒ（ｐ）が所定値εより小さければ、その時間差τを周期τ（ｐ）で現れる時間差τのグループに分類し、その余りｒ（ｐ）が所定値εより大きければ、その選択した時間差τを周期τ（ｐ）以外の周期で現れる時間差τのグループに分類するように構成したので、同じ周期で現れる時間差τを同一のグループに分類することができる効果を奏する。
実施の形態２．
上記実施の形態１では、周期推定部４が、ピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τの中から任意の時間差τを選択し、その時間差τを設定済みの周期τ（ｐ）で除算した場合の余りｒ（ｐ）が所定値εより小さければ、その時間差τを周期τ（ｐ）で現れる時間差τのグループに分類し、その余りｒ（ｐ）が所定値εより大きければ、その選択した時間差τを周期τ（ｐ）以外の周期で現れる時間差τのグループに分類するものを示したが、図１１に示すように、周期推定部４がＰＲＩ変換部４ａを内蔵し、ＰＲＩ変換部４ａが、ピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τをＰＲＩ変換することで、複数の時間差τの中で、同じ周期で現れる時間差τを特定して、その時間差τのグループ分け（同じ周期で現れる時間差τは同じグループに分類）を行うようにしてもよく、上記実施の形態１と同様の効果を奏することができる。
なお、ＰＲＩ変換は、公知の技術であるため詳細な説明は省略するが（例えば、特公昭６２−２６６０３号公報を参照）、異なる周期を持つピーク列が混在しているピーク列から、それぞれのピーク列を検出して、それぞれのピーク列の周期を検出するアルゴリズムである。
上記実施の形態１では、周期推定部４が、ピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τの中から任意の時間差τを選択し、その時間差τを設定済みの周期τ（ｐ）で除算した場合の余りｒ（ｐ）が所定値εより小さければ、その時間差τを周期τ（ｐ）で現れる時間差τのグループに分類し、その余りｒ（ｐ）が所定値εより大きければ、その選択した時間差τを周期τ（ｐ）以外の周期で現れる時間差τのグループに分類するものを示したが、図１１に示すように、周期推定部４がＰＲＩ変換部４ａを内蔵し、ＰＲＩ変換部４ａが、ピーク列抽出部３により特定された複数の時間差τをＰＲＩ変換することで、複数の時間差τの中で、同じ周期で現れる時間差τを特定して、その時間差τのグループ分け（同じ周期で現れる時間差τは同じグループに分類）を行うようにしてもよく、上記実施の形態１と同様の効果を奏することができる。
なお、ＰＲＩ変換は、公知の技術であるため詳細な説明は省略するが（例えば、特公昭６２−２６６０３号公報を参照）、異なる周期を持つピーク列が混在しているピーク列から、それぞれのピーク列を検出して、それぞれのピーク列の周期を検出するアルゴリズムである。
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
１ 白色化部（白色化手段）、２ 時間差相互相関計算部（相互相関値算出手段）、３ ピーク列抽出部（ピーク相関値検出手段）、４ 周期推定部（周期推定手段）、４ａ ＰＲＩ変換部、５ 信号分離部（信号分離手段）、１１ 第１周期設定部、１２ 周期格納部、１３ 次ピーク時間差選択部、１４ ピーク時間差／周期除算部、１５ 同一列判定部、１６ 処理終了判定部。
Claims (6)
- 信号源が異なる複数の入射信号が混信している受信信号を白色化する白色化手段と、上記白色化手段により白色化された受信信号におけるピーク間の時間差を変数とする上記受信信号の時間差相互相関行列を生成し、所定の範囲内の任意の時間差を上記時間差相互相関行列に順次代入して、各時間差の相互相関値を算出する相互相関値算出手段と、上記相互相関値算出手段により算出された各時間差の相互相関値の中で、隣接している時間差の相互相関値より大きく、かつ、所定の閾値より大きい相互相関値を検出して、その検出した相互相関値に対応する時間差を特定するピーク相関値検出手段と、上記ピーク相関値検出手段により特定された複数の時間差の中で、同じ周期で現れる時間差を同一のグループに分類し、各グループに属している時間差の周期を推定する周期推定手段と、上記入射信号の周期が上記周期推定手段により推定された周期と一致すると仮定して、上記白色化手段により白色化された受信信号に混信している複数の入射信号の信号分離を行う信号分離手段とを備えた信号分離装置。
- 信号分離手段は、独立指標として時間差相互相関値を用いる独立成分分析であるＴＤＳＥＰを実施するものであり、周期推定手段により推定された周期における受信信号の時間差相互相関値を最小化することで、上記受信信号に混信している複数の入射信号の信号分離を行うことを特徴とする請求項１記載の信号分離装置。
- 周期推定手段は、あるグループに属している時間差の周期が、他のグループに属している時間差の周期の整数倍である場合、どちらか一方のグループに属している時間差の周期だけを推定結果として信号分離手段に出力することを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分離装置。
- 周期推定手段は、ピーク相関値検出手段により特定された複数の時間差の中から任意の時間差を選択し、上記時間差を推定済みの周期で除算した場合の余りが所定値より小さければ、上記時間差を上記周期で現れる時間差のグループに分類し、上記余りが所定値より大きければ、その選択した時間差を上記周期以外の周期で現れる時間差のグループに分類することを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分離装置。
- 周期推定手段は、ピーク相関値検出手段により特定された複数の時間差をＰＲＩ変換することで、上記複数の時間差の中で、同じ周期で現れる時間差を特定して、同じ周期で現れる時間差を同一のグループに分類することを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分離装置。
- 白色化手段が、信号源が異なる複数の入射信号が混信している受信信号を白色化する白色化処理ステップと、相互相関値算出手段が、上記白色化処理ステップで白色化された受信信号におけるピーク間の時間差を変数とする上記受信信号の時間差相互相関行列を生成し、所定の範囲内の任意の時間差を上記時間差相互相関行列に順次代入して、各時間差の相互相関値を算出する相互相関値算出処理ステップと、ピーク相関値検出手段が、上記相互相関値算出処理ステップで算出された各時間差の相互相関値の中で、隣接している時間差の相互相関値より大きく、かつ、所定の閾値より大きい相互相関値を検出して、その検出した相互相関値に対応する時間差を特定するピーク相関値検出処理ステップと、周期推定手段が、上記ピーク相関値検出処理ステップで特定された複数の時間差の中で、同じ周期で現れる時間差を同一のグループに分類し、各グループに属している時間差の周期を推定する周期推定処理ステップと、信号分離手段が、上記入射信号の周期が上記周期推定処理ステップで推定された周期と一致すると仮定して、上記白色化処理ステップで白色化された受信信号に混信している複数の入射信号の信号分離を行う信号分離処理ステップとを備えた信号分離方法。
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