JP6232388B2 - 信号処理方法及び信号処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、指向性を有する複数のセンサアレイにより受信される信号の信号処理方法及び信号処理装置に関するものである。

センサアレイによる受信信号の到来方向を推定するためのアルゴリズム（以下、ＤＯＡアルゴリズム）として、例えばＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）、ＥＳＰＲＩＴ(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)が知られている。ＤＯＡアルゴリズムを採用して受信信号の到来方向を推定するアンテナ装置がある（例えば特許文献１）。係るアンテナ装置では、センサアレイによる受信帯域を送信側から送信された信号（検出対象の信号）の帯域に応じて制限している。

特許第３６６９３０４号公報

しかしながら、信号の送信側及び受信側の少なくとも一方が移動を伴っていると、ドップラー効果によって検出対象の信号の帯域が変わってしまうことがある。このため、受信側はドップラー効果を想定して受信帯域の制限にある程度のマージンを持つ必要がある。

また、受信信号には、検出対象の信号に加えて、検出対象の信号の帯域よりも広帯域の不要信号が混在する場合がある。このような場合、上記のアンテナ装置では、検出対象の信号の到来方向と不要信号の到来方向とを区別して信号の到来方向を推定することが困難であった。

そこで、本発明は、検出対象の信号及びこの検出対象の信号の帯域よりも広帯域の不要信号が混在する受信信号に基づいて検出対象の信号の到来方向を推定することができる信号処理方法及び信号処理装置を提供することを課題とする。

本発明の信号処理方法は、検出対象の信号及びこの検出対象の信号の帯域よりも広帯域の不要信号が混在した信号である受信信号を複数のセンサアレイで受信して前記複数のセンサアレイに対する前記検出対象の信号の到来方向を推定する信号処理方法であって、前記受信信号の帯域のうち前記不要信号のみが含まれる高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域に含まれる信号に基づいて前記受信信号に含まれる前記不要信号を抑制した抑制信号を得、前記抑制信号にフーリエ変換を施して前記抑制信号に含まれる周波数成分のうち出力が最も大きい特定周波数の周波数成分を特定し、前記受信信号から抽出された前記特定周波数の周波数成分を含む一部範囲の信号成分を構成する複数の信号の到来方向と前記高周波数帯域及び前記低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する前記不要信号の到来方向との比較結果に基づいて前記検出対象の信号の到来方向を推定する。

また、本発明の信号処理装置は、指向性を有する複数のセンサアレイにより得られる信号であって、検出対象の信号及びこの検出対象の信号の帯域よりも広帯域の不要信号が混在した信号である受信信号から前記複数のセンサアレイに対する前記検出対象の信号の到来方向を推定する信号処理装置において、前記受信信号の帯域のうち前記不要信号のみが含まれる高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域に含まれる信号に基づいて前記受信信号に含まれる前記不要信号を抑制した抑制信号を得る抑制信号取得部と、前記抑制信号にフーリエ変換を施して前記抑制信号に含まれる周波数成分のうち出力が最も大きい特定周波数の周波数成分を特定する特定部と、前記受信信号から抽出された前記特定周波数の周波数成分を含む一部範囲の信号成分を構成する複数の信号の到来方向と前記高周波数帯域及び前記低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する前記不要信号の到来方向との比較結果に基づいて前記検出対象の信号の到来方向を推定する推定部とを備える。

これらの構成によれば、受信信号から不要信号を抑制した抑制信号を取得することで、抑制信号に含まれる周波数成分のうち出力が最も大きい特定周波数の周波数成分を検出対象の信号を含む成分として特定することができる。また、特定された一部範囲の信号成分を構成する複数の信号の到来方向と高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する不要信号の到来方向とを比較し、特定された成分に含まれる信号の到来方向のうち不要信号の到来方向と一致しない到来方向を検出対象の信号の到来方向として推定することができる。よって、検出対象の信号及びこの検出対象の信号の帯域よりも広帯域の不要信号が混在する受信信号に基づいて検出対象の信号の到来方向を推定することができる。

また、前記複数のセンサアレイは少なくとも一方向に沿って等間隔で並び、前記受信信号から、前記受信信号の帯域よりも狭い帯域であって前記特定周波数を含む帯域の信号成分を前記一部範囲の信号成分として抽出するフィルタ処理を行うのが好ましい。

この構成によれば、複数のセンサアレイが等間隔で並び、受信信号にフィルタ処理を行った後の信号成分を用いて検出対象の信号の到来方向を推定する。よって、複数のセンサアレイが等間隔で並んでいる条件下で受信された受信信号を用いて検出対象の信号の到来方向を推定することができることから、より効率的なＤＯＡアルゴリズムを採用することができる。

また、前記受信信号にフーリエ変換を施して所定単位の周波数領域毎の成分を得、前記所定単位の周波数領域毎の成分のうち前記特定周波数の周波数成分に最も近い成分を前記一部範囲の信号成分として抽出するのが好ましい。

この構成によれば、フーリエ変換を施して得られた所定単位の周波数領域毎の成分のうち特定周波数の周波数成分に最も近い成分に含まれる複数の信号の到来方向を推定することから、フーリエ変換の分解能を高めることで到来方向の推定精度をより高めることができる。

また、前記高周波数帯域及び前記低周波数帯域の少なくとも一方の信号のみを参照信号として抽出する抽出処理を行い、前記センサアレイが前記参照信号の到来方向に対してヌルを向ける不要信号抑制ウェイトを決定し、前記受信信号に前記不要信号抑制ウェイトを適用して前記抑制信号を得るのが好ましい。

この構成によれば、受信信号のうち検出対象の信号が含まれない高周波数帯域、低周波数帯域又はその両方の信号のみを参照信号として抽出し、この参照信号の到来方向に対してヌルを向ける不要信号抑制ウェイトを決定する。このため、受信信号に不要信号抑制ウェイトを適用することで受信信号から不要信号を抑制することができる。このように、これらの構成によれば、より確実に不要信号を抑制することができる。

また、前記複数のセンサアレイのうち一単位のセンサアレイにより受信された受信信号と前記複数のセンサアレイのうち前記一単位のセンサアレイとは異なる別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記抽出処理を行って得られた前記参照信号とを合わせた仮想出力を行うサブアレイを設定し、前記仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトを前記サブアレイの前記不要信号抑制ウェイトとして決定し、前記サブアレイ毎に、前記一単位のセンサアレイにより受信された受信信号と前記別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記不要信号抑制ウェイトを適用した信号とを合わせた出力信号を得ることで前記抑制信号を得るのが好ましい。

この構成によれば、抽出処理により抽出された参照信号を含む仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトをサブアレイの不要信号抑制ウェイトとして決定する。このため、複数のセンサアレイの受信信号自体から不要信号の到来方向を特定することができるか否かに関係なく、仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトを抑制ウェイトとして決定することで抑制信号を得ることができる。このように、この構成によれば、より確実に不要信号を抑制することができる。

また、前記別単位のセンサアレイにはタップ付き遅延線路が設けられ、前記別単位のセンサアレイから得られた参照信号及び前記別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記不要信号抑制ウェイトを適用した信号は、前記一単位のセンサアレイにより受信された受信信号から差し引くように合わせられるのが好ましい。

この構成によれば、参照信号がタップ付き遅延線路を経ることで、ある一タイミングに限られない時間的な広がりを持つ参照信号を得られる。このため、このような参照信号が合わせられた仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトをサブアレイの不要信号抑制ウェイトとして決定することで、参照信号に含まれる不要信号に対する時空間的なフィルタリングを行うことができる。

また、前記複数のセンサアレイのうち一単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記抽出処理を行って得られた前記参照信号と前記複数のセンサアレイのうち前記一単位のセンサアレイとは異なる別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記抽出処理を行って得られた前記参照信号とを合わせた仮想出力を行うサブアレイを設定し、前記仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトを前記サブアレイの前記不要信号抑制ウェイトとして決定し、前記サブアレイ毎に、前記一単位のセンサアレイにより受信された受信信号と前記別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記不要信号抑制ウェイトを適用した信号とを合わせた出力信号を得ることで前記抑制信号を得、前記別単位のセンサアレイにはタップ付き遅延線路が設けられ、前記別単位のセンサアレイから得られた参照信号は、前記一単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記抽出処理を行って得られた前記参照信号から差し引くように合わせられ、前記別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記不要信号抑制ウェイトを適用した信号は、前記一単位のセンサアレイにより受信された受信信号から差し引くように合わせられるのが好ましい。

この構成によれば、参照信号がタップ付き遅延線路を経ることで、ある一タイミングに限られない時間的な広がりを持つ参照信号を得られる。このため、このような参照信号が合わせられた仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトをサブアレイの不要信号抑制ウェイトとして決定することで、参照信号に含まれる不要信号に対する時空間的なフィルタリングを行うことができる。また、一単位のセンサアレイ及び別単位のセンサアレイに区別なく抽出処理を行った参照信号を用いることができるので、構成をより単純化することができる。

また、前記一単位のセンサアレイ及び前記別単位のセンサアレイは、ビームフォーミングにより信号の受信方向が限定された複数のセンサアレイにより構成されるのが好ましい。

この構成によれば、ビームフォーミングにより受信の方向が限定されることで、明らかに検出対象の信号を含まない方向をセンサアレイの受信方向から除外することができ、不要信号をより少なくすることができる。また、一単位のセンサアレイ及び別単位のセンサアレイが複数のセンサアレイにより構成されるので、これらの各単位のセンサアレイからの出力をより安定させることができることに加え、抽出処理の対象がより集約されることから、より効率的に不要信号の抑制に係る処理を行うことができる。

また、前記複数のセンサアレイを複数のグループにグルーピングし、各グループに属するセンサアレイにより受信された前記受信信号に前記抽出処理を行って得られた前記参照信号により構成される仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトを各グループの前記不要信号抑制ウェイトとして決定し、各グループに属するセンサアレイにより受信された前記受信信号に各グループの前記不要信号抑制ウェイトを適用した信号を得ることで前記抑制信号を得るのが好ましい。

この構成によれば、抽出処理により抽出された参照信号を含む仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトをサブアレイの不要信号抑制ウェイトとして決定する。このため、複数のセンサアレイの受信信号自体から不要信号の到来方向を特定することができるか否かに関係なく、仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトを不要信号抑制ウェイトとして決定することで抑制信号を得ることができる。このように、この構成によれば、より確実に不要信号を抑制することができる。また、センサアレイのグルーピングにより、一つのグループからの出力をより安定させることができることに加え、抽出処理の対象がより集約されることから、より効率的に不要信号の抑制に係る処理を行うことができる。

本発明によれば、検出対象の信号及びこの検出対象の信号の帯域よりも広帯域の不要信号が混在する受信信号に基づいて検出対象の信号の到来方向を推定することができる。

図１は、第１実施例に係る信号処理方法を実行する信号処理装置と、センサアレイ及びセンサアレイが受信する信号との関係を示す模式図である。 図２は、信号処理装置の主要構成の一例を示すブロック図である。 図３は、複数のセンサアレイの可聴域と、検出対象の信号及び不要信号の帯域と、参照信号の帯域との関係の一例を示す模式図である。 図４は、本発明における受信信号と抑制信号取得部、特定部及び推定部との関係を示す模式図である。 図５は、受信信号における検出対象の信号のスペクトラム密度と不要信号のスペクトラム密度との関係の一例を示す模式図である。 図６は、抑制信号における検出対象の信号のスペクトラム密度と抑制信号に残存する不要信号のスペクトラム密度との関係の一例を示す模式図である。 図７は、第１実施例における受信部と抑制信号取得部、特定部及び推定部との関係を示す模式図である。 図８は、ベースバンド信号のピークと、折り返し信号と、ＢＰＦとの関係の一例を示す図である。 図９は、第１実施例の抽出処理部及び決定部による処理の一例を示す模式図である。 図１０は、第１実施例の抑制部による処理の一例を示す模式図である。 図１１は、第１実施例の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１２は、適応ビームフォーミングの流れの一例を示すフローチャートである。 図１３は、第２実施例における受信部と抑制信号取得部、特定部及び推定部との関係を示す模式図である。 図１４は、第１変形例においてサブアレイを構成するセンサアレイの具体的態様を示す模式図である。 図１５は、第１変形例の抑制部による処理の一例を示す模式図である。 図１６は、第２変形例における一つのサブアレイから得られる仮想出力の構成を示す模式図である。 図１７は、第２変形例の抑制部による処理の一例を示す模式図である。 図１８は、第３変形例における一つのサブアレイから得られる仮想出力の構成を示す模式図である。 図１９は、第４変形例における仮想出力の構成を示す模式図である。 図２０は、第４変形例の抑制部による処理の一例を示す模式図である。

以下に、本発明に係る実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施例における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。

［第１実施例］
まず、本発明の第１実施例について、図１〜図１２を参照して説明する。図１は、第１実施例に係る信号処理方法を実行する信号処理装置１と、センサアレイＡ_１，Ａ_２，…，Ａ_Ｍ及びセンサアレイＡ_１，Ａ_２，…，Ａ_Ｍが受信する信号との関係を示す模式図である。信号処理装置１は、指向性を有する所定数（複数）のセンサアレイ（例えばＭ個のセンサアレイＡ_１，Ａ_２，…，Ａ_Ｍ）により受信される信号を処理する。具体的には、例えば図１に示すように、信号処理装置１は、複数のセンサアレイと接続される。第１実施例の複数のセンサアレイは、少なくとも一方向に沿って等間隔で並ぶように設けられて、例えばアレイアンテナのような受信部２を構成する。具体的には、受信部２は、例えば複数のセンサアレイが行列方向に沿って二次元的に配置されたアレイアンテナである。行方向及び列方向のセンサアレイ同士の間隔は、等間隔である。

複数のセンサアレイで構成される受信部２と信号処理装置１とは、例えばＡ／Ｄ変換器３を介して接続される。Ａ／Ｄ変換器３は、センサアレイにより得られる信号（アナログ信号ｘ（ｔ））をデジタル信号ｘ（ｋ）に変換する。以下、このデジタル信号を「受信信号」とする。すなわち、受信信号は、複数のセンサアレイにより得られる信号である。このデジタル信号ｘ（ｋ）には、検出対象の信号Ｓｉｇのベースバンド信号と、不要信号Ｎｏｉがデジタル化された信号とが混在する。検出対象の信号Ｓｉｇのベースバンド信号は、検出対象の信号Ｓｉｇの搬送波（アナログ信号）から復元された、この検出対象の信号Ｓｉｇが搬送波に変換される前の信号（デジタル信号）である。

複数のセンサアレイは、そのセンサアレイにより構成されるものに応じた信号を受信する。具体的には、例えばアレイアンテナを構成する複数のセンサアレイは、所定の帯域（可聴域Ｓｅｎ）の電波を受信する。図１に示すように、複数のセンサアレイにより受信される電波には、受信することが意図された信号（検出対象の信号Ｓｉｇ）と、意図に反して受信されるノイズとしての信号（不要信号Ｎｏｉ）とが混在している。不要信号Ｎｏｉは、検出対象の信号Ｓｉｇの帯域よりも広帯域の信号である（図３参照）。図１では、検出対象の信号Ｓｉｇの発信源Ｐ１及び不要信号Ｎｏｉの発信源Ｐ２がそれぞれ一つであるが、一例であってこれに限られるものでなく、一方又は両方が二つ以上であり得る。図１等では、センサアレイＡ_１，Ａ_２，…，Ａ_Ｍに対する検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向をθ_ｄ（ｋ）としている。また、センサアレイＡ_１，Ａ_２，…，Ａ_Ｍに対する不要信号Ｎｏｉの到来方向をθ_ｕ（ｋ）としている。なお、これらの到来方向は、例えば受信部２等に設けられたセンサアレイＡ_１，Ａ_２，…，Ａ_Ｍの角度により定められた基準軸Ｆに対する角度で表される。図１では、θ_ｄ（ｋ），θ_ｕ（ｋ）は２次元的な角度であるが、実際には３次元的角度である。θ_ｄ（ｋ），θ_ｕ（ｋ）はともに不変でなく、複数のセンサアレイ若しくは各々の信号の発信源又はその両方の移動により変化し得る。

信号処理装置１は、複数のセンサアレイの各々により得られる信号を個別に取り扱う。図１では、Ｍ個のセンサアレイＡ_１，Ａ_２，…，Ａ_Ｍにより得られる信号（アナログ信号）をｘ_１（ｔ），ｘ_２（ｔ），…，ｘ_Ｍ（ｔ）としている。ここで、Ｍは２以上の整数である。また、第１実施例では、これらのアナログ信号がＡ／Ｄ変換器３により変換された後の信号（デジタル信号）をｘ_１（ｋ），ｘ_２（ｋ），…，ｘ_Ｍ（ｋ）としている。ｘ（ｔ）は、ｘ_１（ｔ），ｘ_２（ｔ），…，ｘ_Ｍ（ｔ）を全て含む。ｘ（ｋ）は、ｘ_１（ｋ），ｘ_２（ｋ），…，ｘ_Ｍ（ｋ）を全て含む（他の関数についても同様である）。信号処理装置１は、図１に示すように、複数のセンサアレイの各々にウェイト（例えば図１に示すウェイトｗ_１ ^＊，ｗ_２ ^＊，…，ｗ_Ｍ ^＊）を設定することができる。ウェイトｗ_１ ^＊，ｗ_２ ^＊，…，ｗ_Ｍ ^＊を設定することで、複数のセンサアレイの指向性を任意に設定することができる。すなわち、信号処理装置１は、複数のセンサアレイに指向性を設定することで、複数のセンサアレイにより受信される信号に対して空間的なフィルタリングを施すことができる。具体的には、ウェイトは、センサアレイによる受信信号の振幅及び位相を調節する。受信信号に対してウェイトを適用すると、受信信号の振幅及び位相が調節されることで、ウェイトに対応した角度に対する信号の重み付けが得られる。このように、ウェイトは、センサアレイによる信号の受信角度の調節要素として機能する。

信号処理装置１は、複数のセンサアレイにより得られる信号に基づいた出力を行う。具体的には、信号処理装置１は、例えば図１に示すように、アレイ出力信号ｙ（ｋ）を出力する。このアレイ出力信号ｙ（ｋ）は、複数のセンサアレイにより得られる信号のうち不要信号Ｎｏｉのみを抑制した信号である。すなわち、信号処理装置１は、検出対象の信号Ｓｉｇ及びこの検出対象の信号Ｓｉｇの帯域よりも広帯域の不要信号Ｎｏｉが混在した信号である受信信号に基づいて抑制信号を出力する機能を有する。また、信号処理装置１は、受信信号に基づいて検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向を推定する機能を有する。

図２は、信号処理装置１の主要構成の一例を示すブロック図である。信号処理装置１は、記憶部１１と、演算部１２とを備える。記憶部１１は、例えばＲＡＭ、ＲＯＭ及びフラッシュメモリー等の記憶装置を有し、演算部１２により処理されるソフトウェア・プログラム及びこのソフトウェア・プログラムにより参照されるデータ等を記憶する。図２では、便宜上、これらのソフトウェア・プログラム及びこのソフトウェア・プログラムにより参照されるデータ等をまとめて「プログラムＰｒｏ」と図示している。また、記憶部１１は、演算部１２が処理結果等を一時的に記憶する記憶領域としても機能する。演算部１２は、記憶部１１からソフトウェア・プログラム等を読み出して処理することで、ソフトウェア・プログラムの内容に応じた機能を発揮する。具体的には、演算部１２は、抑制信号取得部２１、特定部２２及び推定部２３として機能する。抑制信号取得部２１は、受信信号の帯域のうち不要信号のみが含まれる高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域に含まれる信号に基づいて受信信号に含まれる不要信号を抑制した抑制信号を得る。特定部２２は、抑制信号にフーリエ変換（例えば、図７に示すフーリエ変換２２ａ）を施して抑制信号に含まれる周波数成分のうち出力が最も大きい特定周波数の周波数成分を特定する。推定部２３は、受信信号から抽出された特定周波数の周波数成分を含む一部範囲の信号成分を構成する複数の信号の到来方向と高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する不要信号の到来方向との比較結果に基づいて検出対象の信号の到来方向を推定する。

図３は、複数のセンサアレイの可聴域Ｓｅｎと、検出対象の信号Ｓｉｇ及び不要信号Ｎｏｉの帯域と、参照信号の帯域との関係の一例を示す模式図である。図３に示すように、検出対象の信号Ｓｉｇは、可聴域Ｓｅｎに含まれる所定の帯域を用いて送信されることから、複数のセンサアレイにより受信される検出対象の信号Ｓｉｇの帯域も、この所定の帯域に対応した帯域になる。特に、複数のセンサアレイがあらかじめ検出対象の信号Ｓｉｇを想定して設けられたものである場合、複数のセンサアレイの可聴域Ｓｅｎの中心周波数Ｃｅｎを検出対象の信号Ｓｉｇの中心周波数Ｃｅｎ又はその付近の周波数にすることができる。一方、不要信号Ｎｏｉは、不特定の発生源からの信号であることから、複数のセンサアレイにより受信される不要信号Ｎｏｉの帯域は、検出対象の信号Ｓｉｇよりも広帯域になる。一般的に、不要信号Ｎｏｉの帯域は、複数のセンサアレイの可聴域Ｓｅｎ全体に亘る。このように、複数のセンサアレイにより受信される信号は、検出対象の信号Ｓｉｇ及びこの検出対象の信号Ｓｉｇの帯域よりも広帯域の不要信号Ｎｏｉが混在した信号になる。また、検出対象の信号Ｓｉｇの周波数よりも広い可聴域Ｓｅｎにおいて、ドップラーシフト等の影響を考慮して検出対象の信号Ｓｉｇが含まれうると考えられる特定の周波数帯域よりも高周波数帯域側又は当該特定の周波数帯域よりも低周波数帯域側の信号は、不要信号Ｎｏｉのみにより構成されると考えることができる。なお、図３では、検出対象の信号Ｓｉｇの強度が不要信号Ｎｏｉの強度よりも弱い場合を示しているが、これは一例であってこれに限られるものでない。本発明による信号処理装置１及び信号処理方法は、検出対象の信号Ｓｉｇの強度及び不要信号Ｎｏｉの強度の強弱関係の如何に関わらず用いることができる。

図４は、本発明における受信信号と抑制信号取得部２１、特定部２２及び推定部２３との関係を示す模式図である。図５は、受信信号における検出対象の信号Ｓｉｇのスペクトラム密度と不要信号Ｎｏｉのスペクトラム密度との関係の一例を示す模式図である。図６は、抑制信号における検出対象の信号Ｓｉｇのスペクトラム密度と抑制信号に残存する不要信号Ｎｏｉのスペクトラム密度との関係の一例を示す模式図である。第１実施例の抑制信号取得部２１は、後述する適応ビームフォーミングを行うことで抑制信号を得る。図５に示すように、不要信号Ｎｏｉのスペクトラム密度が検出対象の信号Ｓｉｇのスペクトラム密度を上回る場合であっても、抑制信号取得部２１が適応ビームフォーミングを行うことで、図６に示すように、検出対象の信号Ｓｉｇのスペクトラム密度が不要信号Ｎｏｉのスペクトラム密度を上回る抑制信号を得ることができる。

図５に示すように、不要信号Ｎｏｉのスペクトラム密度が検出対象の信号Ｓｉｇのスペクトラム密度を上回る場合、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ：short-time Fourier transform又はshort-term Fourier transform）のようなフーリエ変換を用いた信号の周波数と位相との関係を解析するための処理によって検出対象の信号Ｓｉｇを検出することは困難である。一方、図６に示すように、検出対象の信号Ｓｉｇのスペクトラム密度が不要信号Ｎｏｉのスペクトラム密度を上回る場合、上記のＳＴＦＴを用いた処理によって検出対象の信号Ｓｉｇを検出することができる。特定部２２は、抑制信号にフーリエ変換２２ａ（例えばＳＴＦＴ）を施して抑制信号に含まれる周波数成分のうち出力が最も大きい特定周波数の周波数成分、すなわち、検出対象の信号Ｓｉｇによるスペクトラム密度のピークが存する周波数を特定する処理（スペクトラムのピーク特定２２ｂ）を行う。

なお、所定の周波数で発信源Ｐ１から送信された検出対象の信号Ｓｉｇが、ドップラー効果によって矢印Ｓｈｉで示すように異なる周波数の信号として受信部２に受信される現象（ドップラーシフト）が生じることがある。第１実施例では、ドップラーシフトが生じたとしても、抑制信号において検出対象の信号Ｓｉｇによるスペクトラム密度のピークを検出することができるので、ドップラーシフト後の周波数で検出対象の信号Ｓｉｇを検出することができる。

特定部２２が検出対象の信号Ｓｉｇが存する周波数を特定することで、受信信号の周波数帯のうち、検出対象の信号Ｓｉｇを含む周波数帯を限定することができる。当該周波数帯の信号に対して、ＤＯＡアルゴリズム（例えば、ＭＵＳＩＣ）を用いた信号の到来方向の推定処理（以下、単に「推定処理」）を行うことによって、当該周波数帯に含まれる検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向及び不要信号Ｎｏｉの到来方向を推定することができる。また、図３に示すように、高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号には、不要信号Ｎｏｉのみが含まれている。よって、高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号に対して推定処理を行うことによって、不要信号Ｎｏｉの到来方向を推定することができる。推定部２３は、受信信号から抽出された特定周波数の周波数成分を含む一部範囲の信号成分、すなわち、検出対象の信号Ｓｉｇを含む周波数帯の信号成分を構成する複数の信号の到来方向と、高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する不要信号Ｎｏｉの到来方向との比較処理２３ｃを行う。推定部２３は、比較処理２３ｃの比較結果に基づいて検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向を推定する。

例えば、検出対象の信号Ｓｉｇを含む周波数帯の信号に対する推定処理（第１推定処理２３ａ）によって推定された信号の到来方向の総数がｎである場合について考える。この場合に、高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号に対する推定処理（第２推定処理２３ｂ）によって推定された信号の到来方向の数、すなわち、不要信号Ｎｏｉの発信源Ｐ２の数がｎ−１であるとき、第１推定処理２３ａ及び第２推定処理２３ｂで共通するｎ−１の到来方向は、全て不要信号Ｎｏｉの到来方向である。よって、この場合、第１推定処理２３ａで推定された到来方向であって、かつ、第２推定処理２３ｂで推定されなかった一つの到来方向は、検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向である。

第１推定処理２３ａによって推定される信号の到来方向の総数と第２推定処理２３ｂによって推定される信号の到来方向の数との差は、検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向の数、すなわち、検出対象の信号Ｓｉｇの発信源Ｐ１の数に応じる。

なお、ＭＵＳＩＣのようなＤＯＡアルゴリズムには、受信部２によって受信される信号の到来数が予め定められていることが要求されるものがある。検出対象の信号Ｓｉｇの到来数は、把握されている検出対象の信号Ｓｉｇの発信源Ｐ１の数に基づいて予め定めることができる。不要信号Ｎｏｉの到来数は、例えば、高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号、すなわち、不要信号Ｎｏｉのみを含む帯域の信号の相関行列の固有値を算出し、固有値のうち大きい値の固有値を特定する不要信号発信源数特定処理によってことで求めることができる。よって、実際の処理では、先に高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を用いて演算部１２が不要信号発信源数特定処理を行うことで、不要信号Ｎｏｉの到来数を決定したうえで推定部２３が第２推定処理２３ｂを行うことができる。また、演算部１２が、求められた不要信号Ｎｏｉの到来数に予め定められている検出対象の信号Ｓｉｇの発信源Ｐ１の数を加算する処理を行うことで、信号の到来方向の総数を決定したうえで推定部２３が第１推定処理２３ａを行うことができる。

図７は、第１実施例における受信部２と抑制信号取得部２１、特定部２２及び推定部２３との関係を示す模式図である。第１実施例の受信部２による受信信号、すなわち、複数のセンサアレイが個別に受信する信号の集合（デジタル信号ｘ（ｋ））は、特定の時間領域（受信信号が受信された一タイミング）における複素ベースバンド受信信号ベクトルを示す情報として機能する。係る信号に対して抑制信号取得部２１が適応ビームフォーミングを行うことで、不要信号Ｎｏｉが抑制されたアレイ出力信号ｙ（ｋ）を得られる。アレイ出力信号ｙ（ｋ）は、特定の時間領域（受信信号が受信された一タイミング）における抑制信号である。特定部２２がアレイ出力信号ｙ（ｋ）にフーリエ変換２２ａ（例えばＳＴＦＴ）を施すことで、アレイ出力信号ｙ（ｋ）の周波数スペクトラムを得られる（図６参照）。特定部２２は、フーリエ変換後の周波数スペクトラムにおけるピークの特定（スペクトラムのピーク特定２２ｂ）を行う。これによって、特定部２２は、ピークが存する特定周波数の周波数成分、すなわち、抑制信号に含まれる周波数成分のうち出力が最も大きい特定周波数の周波数成分を特定する。この特定周波数の周波数成分には、検出対象の信号Ｓｉｇが含まれることになる。

第１実施例では、受信部２を構成する複数のセンサアレイの各々からの出力信号線と推定部２３との間にはバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）が設けられている。ＢＰＦは、受信信号から、受信信号の帯域よりも狭い帯域であって特定周波数を含む帯域の信号成分を一部範囲の信号成分として抽出するフィルタ処理Ｆｉｌに用いられる（図７参照）。具体的には、検出対象の信号Ｓｉｇが含まれる特定周波数をｆ_ｄとすると、ＢＰＦは、受信信号のうちｆ_ｄ±Ｂの周波数帯の信号を通過させる。Ｂは、特定周波数を中心周波数Ｃｅｎとした周波数帯の帯域幅を決定する値であり、固定値又は受信信号の全周波数帯における特定周波数（ｆ_ｄ）のポジションに基づいて決定された割合を示す値である。ＢＰＦによってフィルタ処理Ｆｉｌが施された信号の集合Ｌｉｍは、フィルタ処理前の受信信号の全周波数帯域に比して狭帯域であって、かつ、検出対象の信号Ｓｉｇが存する周波数帯を含む帯域に制限された特定の時間領域（受信信号が受信された一タイミング）における信号である。

推定部２３は、フィルタ処理後の信号成分を構成する複数の信号の到来方向と高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する不要信号Ｎｏｉの到来方向との比較結果に基づいて検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向を推定する。

第１実施例では、推定部２３は、ＤＯＡアルゴリズムとして、ｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣを採用している。ｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣは、信号の到来方向の推定においてスペクトラムの分析を省略することができる等、他のＤＯＡアルゴリズムに比して効率的な処理を実現できるＤＯＡアルゴリズムである。ｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣを採用する場合、到来方向の推定に用いられる信号は、等間隔で並ぶ複数のセンサアレイにより受信された信号である必要がある。一方、抑制信号取得部２１が適応ビームフォーミングを行うことで得られるアレイ出力信号ｙ（ｋ）は、適応ビームフォーミングによって複数のセンサアレイの配置に係る情報を喪失した信号になっている。このため、アレイ出力信号ｙ（ｋ）を構成する信号の到来方向の推定に際してｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣを採用することはできない。そこで、第１実施例では、アレイ出力信号ｙ（ｋ）を用いるのでなく、受信信号に対してフィルタ処理Ｆｉｌが施された後の信号成分を構成する複数の信号の到来方向を推定する。受信信号にフィルタ処理Ｆｉｌを施すのみであれば、ｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣを採用することができる。

高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する不要信号Ｎｏｉは、例えば受信信号に対してハイパスフィルタ及びローパスフィルタの少なくとも一方の性質を有するフィルタ（例えば図９等に示すフィルタＨＦ）を用いたフィルタ処理を施すことで得られる。

推定部２３は、ｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣを用いて、フィルタ処理後の信号、すなわち、フィルタ処理Ｆｉｌによって受信信号から抽出されたｆ_ｄ±Ｂの周波数帯の信号成分を構成する複数の信号の到来方向（例えば、上記の例で説明したｎの到来方向）を推定する処理を第１推定処理２３ａとして行う。また、推定部２３は、ｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣを用いて、フィルタＨＦを用いたフィルタ処理で得られた信号、すなわち不要信号Ｎｏｉのみを含む信号の到来方向（例えば、上記の例で説明したｎ−１の到来方向）を推定する処理を第２推定処理２３ｂとして行う。推定部２３は、第１推定処理２３ａで推定された信号の到来方向と第２推定処理２３ｂで推定された信号の到来方向とを比較し、第２推定処理２３ｂで推定された信号の到来方向に含まれておらず第１推定処理２３ａで推定された信号の到来方向に含まれている信号の到来方向を、推定された検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向とする。

図８は、ベースバンド信号のピークと、折り返し信号Ｓｈａと、ＢＰＦとの関係の一例を示す図である。第１実施例では、検出対象の信号Ｓｉｇのベースバンド信号のピークが特定部２２により特定される。よって、図８に示すように、特定周波数（ｆ_ｄ）のピークにあわせたＢＰＦが設定される。一方、ベースバンド信号の場合、折り返し信号Ｓｈａが発生することがある。折り返し信号Ｓｈａは、例えばドップラーシフトにより検出対象の信号Ｓｉｇの周波数が複数のセンサアレイの可聴域Ｓｅｎの中心周波数Ｃｅｎから外れた周波数となった場合に発生することがある。特定部２２によるスペクトラムのピーク特定２２ｂ及びＢＰＦの帯域設定では、係る折り返し信号Ｓｈａの存在が考慮されることが望ましい。例えば、ヒルベルト変換に基づいたバンドパスフィルタを設けることで、折り返し周波数の影響を抑制できる可能性がある。

次に、適用ビームフォーミングについて説明する。第１実施例では、図２に示すように、演算部１２は、抽出処理部１５、決定部１６及び抑制部１７等として機能することで、抑制信号取得部２１として機能する。抽出処理部１５は、受信信号のうち検出対象の信号Ｓｉｇが含まれない高周波数帯域、低周波数帯域又はその両方の信号のみを参照信号として抽出する。決定部１６は、センサアレイが参照信号の到来方向に対してヌルを向ける不要信号抑制ウェイトを決定する。抑制部１７は、受信信号に不要信号抑制ウェイトを適用して抑制信号を得る。

図９は、第１実施例の抽出処理部１５及び決定部１６による処理の一例を示す模式図である。なお、図９等では便宜上、センサアレイＡ_Ｍ−１及びセンサアレイＡ_Ｍ−１に関する出力も図示しているが、以下の説明では省略することがある。抽出処理部１５は、フィルタＨＦ（例えばハイパスフィルタ）を用いて、デジタル信号ｘ（ｋ）から検出対象の信号Ｓｉｇが含まれない高周波数帯域（例えば図３に示す高周波数帯域Ｈｉｇｈ）の信号のみを参照信号ｒ（ｋ）として抽出する。参照信号は、検出対象の信号Ｓｉｇが含まれないことから、不要信号Ｎｏｉのみを成分とする信号になる。なお、参照信号ｒ（ｋ）が抽出される前のデジタル信号ｘ（ｋ）は別途保持される。

決定部１６は、例えば複数のセンサアレイのうち一単位（例えば一つ）のセンサアレイにより受信された受信信号と複数のセンサアレイのうちこの一単位のセンサアレイとは異なる別単位（例えば複数）のセンサアレイにより受信された受信信号に抽出処理を行って得られた参照信号とを合わせた仮想出力を行うサブアレイ（例えば、図９に示すサブアレイＳＡ_１，ＳＡ_２，…，ＳＡ_Ｍ−１，ＳＡ_Ｍ）を設定する。そして、決定部１６は、仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイト（ウェイトｗ_ｍ）を不要信号抑制ウェイトとして決定する。

具体的には、決定部１６は、例えば図９に示すように、一つのセンサアレイＡ_１のデジタル信号ｘ_１（ｋ）と、Ｍ個のセンサアレイのうちこの一つのセンサアレイを除く全てのセンサアレイの参照信号ｒ_２（ｋ），…，ｒ_Ｍ（ｋ）とからなるグループを設定する。このグループは、すなわち、デジタル信号ｘ_１（ｋ）を出力するセンサアレイＡ_１と、参照信号ｒ_２（ｋ），…，ｒ_Ｍ（ｋ）を出力する全てのセンサアレイＡ_２，…，Ａ_ＭとからなるサブアレイＳＡ_１とみなすことができる。ここで、デジタル信号ｘ_１（ｋ）及び参照信号ｒ_２（ｋ），…，ｒ_Ｍ（ｋ）からなる信号は、サブアレイＳＡ_１の仮想出力ｏ_１（ｋ）とみなすことができる。決定部１６は、図９に示すように、他のセンサアレイＡ_２，…，Ａ_Ｍについても、その一つのセンサアレイのデジタル信号とそれ以外の全てのセンサアレイの参照信号とからなるグループを、サブアレイＳＡ_２，…，ＳＡ_Ｍとして設定する。すなわち、第１実施例において、サブアレイは複数設定される。さらに、第１実施例において、サブアレイＳＡ_１，ＳＡ_２，…，ＳＡ_Ｍは、図１に示すＭ個のセンサアレイＡ_１，Ａ_２，…，Ａ_Ｍの各々を一単位のセンサアレイとして個別に設けられる。

サブアレイＳＡ_ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）の仮想出力ｏ_ｍ（ｋ）は、以下の式（１）のように示すことができる。なお、式（１）におけるＨは、行列・ベクトルのエルミート転置 (複素共役と転置の両方を行う演算子)を示す。サブアレイＳＡ_ｍの仮想出力ｏ_ｍ（ｋ）は、第１成分がセンサアレイＡ_ｍにより受信された検出対象の信号Ｓｉｇと不要信号Ｎｏｉとが混在する信号であるとともに、それ以外の成分がセンサアレイＡ_ｍ以外の全てのセンサアレイの参照信号である出力になる。ここで、参照信号は、不要信号Ｎｏｉのみを成分とする信号である。このため、第１成分を出力するセンサアレイＡ_ｍの出力の大小を変化させない条件下で仮想出力ｏ_ｍ（ｋ）が最小になるようにそれ以外の成分を出力するセンサアレイの出力が最小となるウェイトをセンサアレイＡ_ｍ以外のセンサアレイに設定することで、不要信号Ｎｏｉが最小になった仮想出力ｏ_ｍ（ｋ）を得られることになる。ここで、不要信号Ｎｏｉを最小にするウェイトは、すなわち、参照信号を構成する不要信号Ｎｏｉの到来方向に対してヌルを向けるウェイトである。このように、検出対象の信号Ｓｉｇが含まれる受信信号を出力するセンサアレイＡ_ｍの出力の大小を変化させない条件下で仮想出力ｏ_ｍ（ｋ）が最小になるウェイトをセンサアレイＡ_ｍ以外のセンサアレイに設定することで、参照信号を構成する不要信号Ｎｏｉの到来方向に対してヌルを向けるウェイトにより不要信号Ｎｏｉが抑制された仮想出力ｏ_ｍ（ｋ）を得ることができる。仮想出力ｏ_ｍ（ｋ）が最小となる場合、仮想電力の出力に係るサブアレイＳＡ_ｍの出力電力が最小となる。このため、第１実施例において「センサアレイが参照信号の到来方向に対してヌルを向ける不要信号抑制ウェイト」とは、参照信号による出力電力が最小になるウェイトであるといえる。

参照信号ｒ_ｍ（ｋ）のベクトルは、以下の式（２）のように示すことができる。なお、式（２）におけるＴは、行列・ベクトルの転置を示す。また、式（２）における右辺は、行列・ベクトルの各要素が複素数になり得ることを意味する。参照信号ｒ_ｍ（ｋ）のベクトルは、第１成分がサブアレイＳＡ_ｍを構成するセンサアレイのうち一つのセンサアレイＡ_ｍのデジタル信号ｘ_ｍ（ｋ）のベクトルと、この一つのセンサアレイを除く全てのセンサアレイの参照信号のベクトルである。ここで、センサアレイＳＡ_ｍのウェイトの値を１で固定する条件下で仮想出力ｏ_ｍ（ｋ）が最小となるそれ以外のセンサアレイのウェイトを求めることで、不要信号Ｎｏｉが抑制された仮想出力ｏ_ｍ（ｋ）を得られる。サブアレイＳＡ_ｍを構成するセンサアレイのビームフォーミングウェイトであるウェイトｗ_ｍは、以下の式（３）に示す制約付き最適化問題を解くことで求めることができる。式（３）に含まれるベクトルｃ及び空間自己相関行列Ｒ_ｒｍはそれぞれ、式（４）、式（５）の通りである。式（３）に示す制約付き最適化問題は、ラグランジュの未定乗数法（method of Lagrange multiplier）を用いることにより、式（６）のように解くことができる。ウェイトｗ_ｍは、参照信号ｒ（ｋ）に含まれる到来波、すなわち不要信号Ｎｏｉの波全てに対してヌルを向ける指向性をセンサアレイに設定する指向性パターンを形成する。このため、ウェイトｗ_ｍを受信信号であるデジタル信号ｘ（ｋ）に適用することで、受信信号に含まれる不要信号Ｎｏｉを抑制することができるようになる。このように、決定部１６は、サブアレイＳＡ_ｍの仮想出力ｏ_ｍ（ｋ）が最小となるセンサアレイのウェイトｗ_ｍをサブアレイＳＡ_ｍの不要信号抑制ウェイトとして決定する。なお、式（６）で示すウェイトｗ_ｍは、空間自己相関行列Ｒ_ｒｍと既知のベクトルｃからなるため、実際にウェイトｗ_ｍを求める場合にはこの相関行列を標本平均により求めればよい。式（６）が解かれることで求められるウェイトｗ_ｍは、以下の式（７）のように示すことができる。図９では、式（７）の形式で示すウェイトｗ_ｍがサブアレイＳＡ_ｍに適用された場合を図示している。なお、図９等では、サブアレイＳＡ_ｍにおいて検出対象の信号Ｓｉｇが含まれる受信信号を出力するセンサアレイＡ_ｍの出力の大小を変化させないウェイトを「１」として示している。ウェイトが「１」であるとは、そのセンサアレイにより受信可能な角度のいずれにもヌルを向けないことを示す。

図１０は、第１実施例の抑制部１７による処理の一例を示す模式図である。抑制部１７は、受信信号（例えばデジタル信号ｘ（ｋ））に不要信号抑制ウェイト（ウェイトｗ_ｍ）を適用して抑制信号を得る。具体的には、抑制部１７は、以下の式（８）に示す受信信号ｘ（ｋ）のベクトルに対して上記の式（７）のように示すことができるウェイトｗ_ｍを適用する。これにより、図１０に示すように、サブアレイ出力ｂ_ｍ（ｋ）を得ることができる。サブアレイ出力ｂ_ｍ（ｋ）は、以下の式（９）のように示すことができる。受信信号ｘ（ｋ）のベクトルにウェイトｗ_ｍが適用されたサブアレイ出力ｂ_ｍ（ｋ）からは、不要信号Ｎｏｉが抑制されている。このように、抑制部１７は、サブアレイＳＡ_ｍ毎に、一単位（例えば一つ）のセンサアレイにより受信された受信信号と別単位のセンサアレイ（例えばこの一つのセンサアレイ以外の全てのセンサアレイ）により受信された受信信号に不要信号抑制ウェイトを適用した信号とを合わせた出力信号（例えばサブアレイ出力ｂ_ｍ（ｋ））を得ることで抑制信号を得る。第１実施例では、サブアレイ出力ｂ_１（ｋ），ｂ_２（ｋ），…，ｂ_Ｍ（ｋ）が合わせられた出力信号が、アレイ出力信号ｙ（ｋ）になる。

図１１は、第１実施例の処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、受信部２が信号を受信する（ステップＳ１）。ステップＳ１で受信された信号が受信信号として扱われる。受信信号には、不要信号Ｎｏｉが含まれる。また、受信信号には、検出対象の信号Ｓｉｇが含まれることがある。ステップＳ１の実施タイミングが特定の時間領域となる。

抑制信号取得部２１は、適応ビームフォーミングを行い（ステップＳ２）、抑制信号（例えばアレイ出力信号ｙ（ｋ））を取得する。特定部２２は、抑制信号にフーリエ変換２２ａ（例えばＳＴＦＴ）を施し（ステップＳ３）、周波数スペクトラムを示す情報を得る（図６参照）。特定部２２は、スペクトラムのピーク特定２２ｂを行い、抑制信号に含まれる周波数成分のうち出力が最も大きい特定周波数（ｆ_ｄ）の周波数成分を特定する（ステップＳ４）。

演算部１２は、ステップＳ４の処理によって検出対象の信号Ｓｉｇが検出されたか否か判定する（ステップＳ５）。具体的には、演算部１２は、検出対象の信号Ｓｉｇによると推定されるスペクトラムのピークが周波数スペクトラムに存在したか否かを判定する。ステップＳ５の判定基準、すなわち、検出対象の信号Ｓｉｇによると推定されるスペクトラムのピークと抑制信号に含まれる不要信号Ｎｏｉの信号レベルとの差異は任意であるが、例えば実測値に基づいて適宜設定される。ステップＳ５において検出対象の信号Ｓｉｇが検出されなかったと判定された場合（ステップＳ５；Ｎｏ）、信号処理装置１は、ステップＳ５までの処理のトリガーとなったステップＳ１の実施タイミング（特定の時間領域）に係る信号処理を終了する。

ステップＳ５において検出対象の信号Ｓｉｇが検出されたと判定された場合（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、演算部１２は、フィルタＨＦを用いて受信信号から高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号、すなわち、不要信号Ｎｏｉを抽出する（ステップＳ６）。演算部１２は、不要信号発信源数特定処理を行い（ステップＳ７）、不要信号Ｎｏｉの到来数を特定する。推定部２３は、ステップＳ６の処理によって得られた信号を用いて第２推定処理２３ｂを行い（ステップＳ８）、ステップＳ７で特定された数（例えば、ｎ−１）の不要信号Ｎｏｉの到来方向を推定する。

また、演算部１２は、ＢＰＦを用いて、受信信号の帯域よりも狭い帯域であって特定周波数（ｆ_ｄ）を含む帯域の信号を抽出するフィルタ処理Ｆｉｌを行う（ステップＳ９）。具体的には、演算部１２は、例えばＢＰＦによって受信信号からｆ_ｄ±Ｂの周波数帯の信号を抽出する。なお、ステップＳ６からステップＳ８の処理とステップＳ９の処理とは、実施順が逆でもよい（順不同）。

推定部２３は、ステップＳ９の処理によって得られた信号を用いて第１推定処理２３ａを行い（ステップＳ１０）、検出対象の信号Ｓｉｇを含む周波数帯の信号成分を構成する複数の信号の到来方向を推定する。ステップＳ１０の処理に際して、推定部２３は、ステップＳ７で得られた不要信号Ｎｏｉの到来数に予め定められた検出対象の信号Ｓｉｇの発信源Ｐ１の数を加算した総数（例えば、ｎ）の信号の到来方向を推定する。

推定部２３は、受信信号から抽出された特定周波数の周波数成分を含む一部範囲の信号成分を構成する複数の信号の到来方向と高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する不要信号Ｎｏｉの到来方向との比較結果に基づいて検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向を推定する（ステップＳ１１）。具体的には、推定部２３は、ステップＳ１０の処理によって推定された信号の到来方向のうち、ステップＳ８の処理によって推定された不要信号Ｎｏｉの到来方向と一致しない到来方向を、推定された検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向とする。

図１２は、適応ビームフォーミングの流れの一例を示すフローチャートである。抽出処理部１５は、受信信号のうち検出対象の信号Ｓｉｇが含まれない高周波数帯域の信号のみを参照信号として抽出する抽出処理を行う（ステップＳ２１）。決定部１６は、センサアレイが参照信号の到来方向に対してヌルを向ける不要信号抑制ウェイトを決定する（ステップＳ２２）。抑制部１７は、受信信号に不要信号抑制ウェイトを適用して抑制信号を得る（ステップＳ２３）。

サブアレイ出力ｂ_ｍ（ｋ）に対して信号の到来方向を推定するための所定のアルゴリズム（例えばＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）アルゴリズム等）を用いることで、不要信号Ｎｏｉ以外の信号の到来方向、すなわち検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向を推定することができる。また、複数のサブアレイ出力ｂ_ｍ（ｋ）を最大比合成する等の方法による所定のビームフォーミングをさらに実施することで、検出対象の信号Ｓｉｇの受信レベルをさらに向上させることもできる。信号処理装置１は、上記の所定のアルゴリズムによる処理及び上記の所定のビームフォーミングの少なくとも一方を実行してもよい。その場合、例えば実行内容に応じたソフトウェア・プログラム及びこのソフトウェア・プログラムにより参照されるデータ等が記憶部１１に記憶される。

以上のように、第１実施例によれば、受信信号のうち検出対象の信号Ｓｉｇが含まれない高周波数帯域、低周波数帯域又はその両方の信号のみを参照信号として抽出し、この参照信号の到来方向に対してヌルを向ける不要信号抑制ウェイトを決定する。このため、受信信号に不要信号抑制ウェイトを適用することで受信信号から不要信号Ｎｏｉを抑制することができる。このように、第１実施例によれば、より確実に不要信号Ｎｏｉを抑制することができる。

また、抽出処理により抽出された参照信号を含む仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイト（ウェイトｗ_ｍ）をサブアレイＳＡ_ｍの不要信号抑制ウェイトとして決定する。このため、複数のセンサアレイの受信信号自体から不要信号Ｎｏｉの到来方向を特定することができるか否かに関係なく、仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトｗ_ｍを不要信号抑制ウェイトとして決定することで抑制信号を得ることができる。このように、第１実施例によれば、より確実に不要信号Ｎｏｉを抑制することができる。

以上、第１実施例によれば、受信信号から不要信号Ｎｏｉを抑制した抑制信号を取得することで、抑制信号に含まれる周波数成分のうち出力が最も大きい特定周波数の周波数成分を検出対象の信号Ｓｉｇを含む成分として特定することができる。また、特定された一部範囲の信号成分を構成する複数の信号の到来方向と高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する不要信号Ｎｏｉの到来方向とを比較し、特定された成分に含まれる信号の到来方向のうち不要信号Ｎｏｉの到来方向と一致しない到来方向を検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向として推定することができる。よって、検出対象の信号Ｓｉｇ及びこの検出対象の信号Ｓｉｇの帯域よりも広帯域の不要信号Ｎｏｉが混在する受信信号に基づいて検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向を推定することができる。

また、複数のセンサアレイが等間隔で並び、受信信号にフィルタ処理Ｆｉｌを行った後の信号成分を用いて検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向を推定する。よって、複数のセンサアレイが等間隔で並んでいる条件下で受信された受信信号を用いて検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向を推定することができることから、より効率的なＤＯＡアルゴリズム（ｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣ）を採用することができる。

［第２実施例］
次に、第２実施例について、図１３を参照して説明する。第１実施例と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略することがある。

図１３は、第２実施例における受信部２と抑制信号取得部２１、特定部２２及び推定部２３との関係を示す模式図である。第２実施例では、受信信号にフーリエ変換Ｆｔを施して所定単位の周波数領域毎の成分を得る。また、第２実施例では、所定単位の周波数領域毎の成分のうち特定周波数の周波数成分に最も近い成分を一部範囲の信号成分として抽出する。

具体的には、第２実施例において推定部２３に入力される信号は、複数のセンサアレイの各々により受信された信号に対して個別に高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）が施された信号である。ＦＦＴが施された信号Ｆｒｅは、ＦＦＴを行う構成（例えば、信号処理装置１）によって得られる周波数の分解能に応じて所定単位の周波数領域毎に分解された複素ベースバンド受信信号ベクトルを示す情報（スペクトラム成分）として機能する。なお、ＦＦＴが施された信号Ｆｒｅによる周波数領域（スペクトラム成分）を用いて信号の到来方向を推定する具体的方法は、既知の方法（例えば、音源定位に基づいたアレイ信号処理）によることができる。

推定部２３は、所定単位の周波数領域毎の成分のうち、特定部２２によって特定された特定周波数（ｆ_ｄ）の周波数成分に最も近い成分のＦＦＴビンのスペクトラム成分（近似成分）を特定する。推定部２３は、特定された近似成分に対してＭＵＳＩＣのようなＤＯＡアルゴリズムを用いて、近似成分に含まれる複数の信号の到来方向（例えば、上記の例で説明したｎの到来方向）を推定する処理を第１推定処理２３ａとして行う。また、推定部２３は、ｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣのようなＤＯＡアルゴリズムを用いて、フィルタＨＦを用いたフィルタ処理で得られた信号、すなわち不要信号Ｎｏｉのみを含む信号の到来方向（例えば、上記の例で説明したｎ−１の到来方向）を推定する処理を第２推定処理２３ｂとして行う。推定部２３は、第１推定処理２３ａで推定された信号の到来方向と第２推定処理２３ｂで推定された信号の到来方向とを比較し、第２推定処理２３ｂで推定された信号の到来方向に含まれておらず第１推定処理２３ａで推定された信号の到来方向に含まれている信号の到来方向を、推定された検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向とする。

以上、第２実施例によれば、フーリエ変換Ｆｔを施して得られた所定単位の周波数領域毎の成分のうち特定周波数の周波数成分に最も近い成分に含まれる複数の信号の到来方向を推定することから、フーリエ変換Ｆｔの分解能を高めることで到来方向の推定精度をより高めることができる。

また、フーリエ変換Ｆｔを施して所定単位の周波数領域毎の成分を得る方法ならば、上記の折り返し信号Ｓｈａに係る対策を特に行わずとも到来方向の推定精度をより高めることができる。

［第１変形例］
次に、適応ビームフォーミングの第１変形例について、図１４及び図１５を参照して説明する。第１変形例の説明においては、第１実施例と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略することがある。第１変形例では、抽出処理部１５によるフィルタリングの対象及び決定部１６により設定されるサブアレイＳＡ_ｍを構成するセンサアレイの具体的態様が第１実施例と異なる。

図１４は、第１変形例においてサブアレイＳＡ_ｍを構成するセンサアレイの具体的態様を示す模式図である。第１変形例では、図１４に示すように、ＭＰ（＝Ｍ×Ｐ）個のセンサアレイが設けられているものとする。ここで、Ｐは２以上の整数である。第１変形例においてサブアレイＳＡ_ｍを構成する一単位のセンサアレイは、Ｐ個のセンサアレイが組になったものである。一単位のセンサアレイを構成するＰ個のセンサアレイは、それぞれビームフォーミング（例えば前処理のビームフォーミング）により信号の受信方向が限定されている。具体的には、例えば図１４に示すようなビームフォーミング制御部ＢＦ_１，ＢＦ_２，…，ＢＦ_Ｍ−１，ＢＦ_Ｍにより前処理のビームフォーミングが行われる。ビームフォーミング制御部ＢＦ_１，ＢＦ_２，…，ＢＦ_Ｍ−１，ＢＦ_Ｍは、例えば記憶部１１のプログラムに応じて演算部１２の一機能として実行されてもよいし、専用の構成であってもよい。各単位のセンサアレイの受信方向は、それぞれ異なっていてもよいし、一部又は全部で共通の受信方向であってもよい。ここで、前処理のビームフォーミングとは、例えば、センサアレイが受信可能な受信方向から、明らかに検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向でないと判断される方向を除くためのビームフォーミングである。明らかに検出対象の信号Ｓｉｇの到来方向でないとの判断は、例えば既知のビームフォーミング技術により行われる。このように、第１変形例における一単位のセンサアレイ及び別単位のセンサアレイは、ビームフォーミングにより信号の受信方向が限定された複数（例えばＰ個）のセンサアレイにより構成される。また、第１変形例における別単位のセンサアレイは、この一単位のセンサアレイが複数組み合わされてなる。なお、第１変形例でサブアレイＳＡ_ｍを構成する各単位のセンサアレイに対して用いられるビームフォーミングは、適応ビームフォーミングであってもよいし、固定ビームフォーミングであってもよい。

第１変形例では、各単位のセンサアレイによる受信信号をｘ_１（ｋ），ｘ_２（ｋ），…，ｘ_Ｍ（ｋ）として扱う。第１変形例の抽出処理部１５は、それぞれＰ個のセンサアレイが組になった各単位のセンサアレイによる受信信号ｘ_１（ｋ），ｘ_２（ｋ），…，ｘ_Ｍ（ｋ）を含むデジタル信号ｘ（ｋ）から検出対象の信号Ｓｉｇが含まれない高周波数帯域（例えば図３に示す高周波数帯域）の信号のみを参照信号ｒ（ｋ）として抽出する。すなわち、第１実施例において複数のセンサアレイの各々の参照信号であったｒ_１（ｋ），ｒ_２（ｋ），…，ｒ_Ｍ（ｋ）が、第１変形例では各単位の参照信号になる。また、第１変形例の決定部１６は、複数のセンサアレイのうち係る一単位のセンサアレイにより受信された受信信号とこの一単位のセンサアレイとは異なる別単位のセンサアレイ（この一単位のセンサアレイを構成する組を除いたセンサアレイの組）により受信された受信信号に抽出処理を行って得られた参照信号とを合わせた仮想出力を行うサブアレイ（例えば、図１４に示すサブアレイＳＡ_１，ＳＡ_２，…，ＳＡ_Ｍ−１，ＳＡ_Ｍ）を設定する。そして、決定部１６は、仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトｗ_ｍを不要信号抑制ウェイトとして決定する。抽出処理部１５及び決定部１６による具体的な処理内容は、第１実施例と同様である。図１４を参照して説明した抽出処理部１５によるフィルタリングの対象及び決定部１６により設定されるサブアレイＳＡ_ｍを構成するセンサアレイの具体的態様を除いて、第１変形例の構成は第１実施例と同様である。すなわち、第１変形例の抑制部１７は、図１５に示すように、上記のように説明した第１変形例におけるサブアレイＳＡ_ｍを構成する受信信号ｘ（ｋ）のベクトルに対して上記の式（７）のように示すことができるウェイトｗ_ｍを適用する。

以上、第１変形例によれば、ビームフォーミングにより受信の方向が限定されることで、明らかに検出対象の信号Ｓｉｇを含まない方向をセンサアレイの受信方向から除外することができ、不要信号Ｎｏｉをより少なくすることができる。また、一単位のセンサアレイ及び別単位のセンサアレイが複数（例えばＰ個）のセンサアレイにより構成されるので、これらの各単位のセンサアレイからの出力をより安定させることができることに加え、抽出処理の対象がより集約されることから、より効率的に不要信号Ｎｏｉの抑制に係る処理を行うことができる。

例えば、第１実施例におけるセンサアレイの総数と、第１変形例におけるセンサアレイの総数とが同一である場合、一単位のセンサアレイが複数のセンサアレイである第１変形例の方が抽出処理の対象がより集約されるとともに、サブアレイＳＡ_ｍに入力される参照信号の数が相対的に減少することになる。このため、第１変形例によれば、不要信号抑制ウェイトｗ_ｍの決定に係る処理負荷をより低減することができる。

［第２変形例］
次に、適応ビームフォーミングの第２変形例について、図１６及び図１７を参照して説明する。第２変形例の説明においては、第１実施例と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略することがある。第２変形例では、別単位のセンサアレイにタップ付き遅延線路が設けられる。別単位のセンサアレイから得られた参照信号は、一単位のセンサアレイにより受信された受信信号からこの参照信号を差し引くように合わせられる。また、第２変形例では、一単位のセンサアレイにより受信された受信信号から別単位のセンサアレイにより受信されてタップ付き遅延線路を経た受信信号に不要信号抑制ウェイトを適用した信号を差し引くように合わせた出力信号を得ることで抑制信号を得る。

図１６は、第２変形例における一つのサブアレイＳＢ_１から得られる仮想出力の構成を示す模式図である。以下、サブアレイＳＢ_１を例として、第２変形例について説明する。図１６に示すように、サブアレイＳＢ_１の仮想出力を構成する信号のうち、参照信号ｒ_２（ｋ），…，ｒ_Ｍ（ｋ）は、それぞれタップ付き遅延線路を経て、受信信号ｘ_１（ｋ）と合わせられて仮想出力ｐ_１（ｋ）を構成する。参照信号ｒ_２（ｋ），…，ｒ_Ｍ（ｋ）の各々が受信信号ｘ_１（ｋ）と合わせられるまでの伝送経路の各々に設けられるタップ付き遅延線路の構成は共通である。図１６に示すｚ^−１は単位遅延演算子を表す。タップ付き遅延線路は、抽出処理により抽出された参照信号ｒ_ｍ（ｋ）（例えば図１６に示すｒ_２（ｋ），…，ｒ_Ｍ（ｋ））がサブアレイの仮想出力を構成する受信信号（例えばサブアレイＳＢ_１の仮想出力ｐ_１（ｋ）を構成する受信信号ｘ１（ｋ））に合わせられるまでの伝送経路上に、一又は複数の単位遅延演算子を直列に設定する。図１６に示すタップ付き遅延線路のタップ長はＬであり、一つのタップ付き遅延線路に（Ｌ−１）個の単位遅延演算子が設けられる。ここで、Ｌは２以上の整数である。抽出処理により抽出された参照信号ｒ_ｍ（ｋ）が（Ｌ−１）個の単位遅延演算子のうちｌ個の単位遅延演算子を経て出力された場合、出力される参照信号はｒ_ｍ（ｋ−ｌ）になる。ここで、ｌは、１以上（Ｌ−１）以下の整数である。

図１６に示すように、（Ｌ−１）個の単位遅延演算子の各々から出力される参照信号は、サブアレイＳＢ_１の仮想出力を構成する受信信号からこの参照信号を差し引くように合わせられる。ここで、受信信号に合わせられる参照信号の各々には、個別のウェイトを適用することができる。係る個別のウェイトを考慮した第２変形例のサブアレイＳＢ_１に係るウェイトｗ_１は、以下の式（１０）のように示すことができる。また、第２変形例のサブアレイＳＢ_１に係る参照信号のベクトルは、以下の式（１１）のように示すことができる。また、第２変形例のサブアレイＳＢ_１の仮想出力ｐ_１（ｋ）は、以下の式（１２）のように示すことができる。そして、第２変形例のサブアレイＳＢ_１の仮想出力ｐ_１（ｋ）による出力電力は、以下の式（１３）のように示すことができる。

式（１３）に示す出力電力を最小化するウェイトは、ウィーナーフィルタリング法（Wiener filtering）を用いて求めることができる。係る方法によるフィルター（ウィーナーフィルター）が適用されたウェイトｗ_１は、以下の式（１４）のように示すことができる。ここで、式（１４）に含まれるＲ_ｒ１及びｒ_ｘｒ１は、それぞれ式（１５）、式（１６）の通りである。第１実施例でも記載した通り、仮想出力の出力電力が最小化されるということは、仮想出力のうち参照信号の出力が最小化されるということである。すなわち、第２変形例の抑制部１７は、式（１４）のように求められた仮想出力の出力電力が最小化されるウェイトｗ_１をサブアレイＳＢ_１の不要信号抑制ウェイトとし、受信信号に適用することで、サブアレイＳＢ_１のサブアレイ出力から不要信号Ｎｏｉを抑制することができる。具体的には、第２変形例の抑制部１７は、図１７に示すように、別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に対して式（１４）のように求められた不要信号抑制ウェイトを適用した信号を、一単位のセンサアレイにより受信された受信信号から差し引くように合わせることで、サブアレイ出力ｄ_１（ｋ）を得る。このように、別単位のセンサアレイ（例えばＡ_２，…，Ａ_Ｍ）により受信された受信信号に不要信号抑制ウェイトを適用した信号は、一単位のセンサアレイ（例えばＡ_１）により受信された受信信号からこの信号を差し引くように合わせられる。

以上、サブアレイＳＢ_１を例として説明したが、第２変形例では、他のセンサアレイＡ_２，…，Ａ_Ｍの受信信号とこの受信信号を出力するセンサアレイ以外のセンサアレイの参照出力が合わせられるサブアレイＳＢ_ｍの仮想出力ｐ_ｍ（ｋ）及びサブアレイ出力ｄ_ｍ（ｋ）についても同様の処理が行われる。タップ付き遅延線路に関する特徴を除いて、第２変形例の構成は第１実施例と同様である。

第２変形例では、タップ付き遅延線路の機能はソフトウェアにより実現される。具体的には、第２変形例において決定部１６がサブアレイＳＢ_ｍを設定して仮想出力を得る処理にタップ付き遅延線路の機能を実現する処理が含まれることになる。より具体的には、タップ付き遅延線路は、例えばサブアレイＳＢ_１に関して、単位遅延演算子に対応するように参照信号ｒ_２（ｋ），…，ｒ_Ｍ（ｋ）をバッファリングし、複数のセンサアレイによる信号の受信周期に応じてバッファリングされた参照信号を出力するとともに、出力された参照信号に各々の単位遅延演算子に対応するウェイトを適用することで実現される。サブアレイ出力を得るためのタップ付き遅延線路及び他のサブアレイに関する処理についても同様である。

なお、第１変形例に示す方法で構成される一単位のセンサアレイを第２変形例に適用してもよい。すなわち、第２変形例における一単位のセンサアレイは、ビームフォーミングにより信号の受信方向が限定された複数のセンサアレイであってもよい。

以上、第２変形例によれば、参照信号がタップ付き遅延線路を経ることで、ある一タイミングに限られない時間的な広がりを持つ参照信号を得られる。このため、このような参照信号が合わせられた仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトｗ_ｍをサブアレイＳＢ_ｍの不要信号抑制ウェイトとして決定することで、参照信号に含まれる不要信号Ｎｏｉに対する時空間的なフィルタリングを行うことができる。

［第３変形例］
次に、適応ビームフォーミングの第３変形例について、図１８を参照して説明する。第３変形例の説明において、第２変形例と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略することがある。

図１８は、第３変形例における一つのサブアレイから得られる仮想出力の構成を示す模式図である。第３変形例では、第２変形例と同様に、別単位のセンサアレイにタップ付き遅延線路が設けられる。ただし、第３変形例では、第２変形例と異なり、複数のセンサアレイのうち一単位のセンサアレイにより受信された受信信号に抽出処理を行って得られた参照信号と複数のセンサアレイのうち一単位のセンサアレイとは異なる別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に抽出処理を行って得られた参照信号とを合わせた仮想出力を行うサブアレイを設定する。また、第３変形例では、第２変形例と異なり、別単位のセンサアレイから得られた参照信号は、一単位のセンサアレイにより受信された受信信号に抽出処理を行って得られた参照信号から差し引くように合わせられる。

具体的には、第２変形例においてサブアレイＳＢ_１の仮想出力ｐ_１（ｋ）を構成する信号として用いられていた受信信号（例えば受信信号ｘ_１（ｋ））が、第３変形例では、この受信信号に抽出処理を行って得られた参照信号（例えば受信信号ｘ_１（ｋ）に抽出処理を行って得られた参照信号ｒ_１（ｋ））に置き換えられる。このため、図１６に示すように第２変形例では一単位のセンサアレイＡ_１に設けられず、別単位のセンサアレイＡ_２，…，Ａ_Ｍに設けられていたフィルタＨＦが、第３変形例では、図１８に示すように、一単位のセンサアレイＡ_１及び別単位のセンサアレイＡ_２，…，Ａ_Ｍに設けられる。

第３変形例は、上記で特筆した仮想出力に係る事項を除いて、第２変形例と同様である。すなわち、第３変形例では、仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトをサブアレイの不要信号抑制ウェイトとして決定し、サブアレイ毎に、一単位のセンサアレイにより受信された受信信号と別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に不要信号抑制ウェイトを適用した信号とを合わせた出力信号を得ることで不要信号が抑制された信号を得、別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に不要信号抑制ウェイトを適用した信号は、一単位のセンサアレイにより受信された受信信号から差し引くように合わせられる（図１７参照）。

第３変形例のサブアレイＳＢ_１に係るウェイトｗ_１は、第２変形例と同様、上記の式（１０）のように示すことができる。また、第２変形例のサブアレイＳＢ_１に係る参照信号のベクトルは、第２変形例と同様、上記の式（１１）のように示すことができる。

第３変形例のサブアレイＳＢ_１の仮想出力Ｐ_１（ｋ）は、以下の式（１７）のように示すことができる。そして、第２変形例のサブアレイＳＢ_１の仮想出力Ｐ_１（ｋ）による出力電力は、以下の式（１８）のように示すことができる。ここで、式（１７）及び式（１８）で用いられているｒ_ｒ１のスカラーは以下の式（１９）のように示すことができる。また、ｒ_ｒ１のベクトルは以下の式（２０）のように示すことができる。

式（１８）に示す出力電力を最小化するウェイトは、ウィーナーフィルタリング法（Wiener filtering）を用いて求めることができる。係る方法によるフィルター（ウィーナーフィルター）が適用されたウェイトｗ_１は、以下の式（２１）のように示すことができる。ここで、式（２１）に含まれるＲ_ｒ１は、第２変形例と同様、上記の式（１５）の通りである。

なお、第１変形例に示す方法で構成される一単位のセンサアレイを第３変形例に適用してもよい。すなわち、第３変形例における一単位のセンサアレイは、ビームフォーミングにより信号の受信方向が限定された複数のセンサアレイであってもよい。

以上、第３変形例によれば、第２変形例と同様の効果を得られることに加えて、一単位のセンサアレイ及び別単位のセンサアレイに区別なくフィルタＨＦを適用して抽出処理を行った参照信号を用いることができるので、構成をより単純化することができる。

［第４変形例］
次に、適応ビームフォーミングの第４変形例について、図１９及び図２０を参照して説明する。第４変形例の説明においては、第１実施例と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略することがある。第４変形例では、複数のセンサアレイを複数のグループ（例えば図１９及び図２０に示すサブアレイＳＣ_１〜ＳＣ_Ｍ）にグルーピングし、各グループに属するセンサアレイにより受信された受信信号に抽出処理を行って得られた参照信号により構成される仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトｗ_ｍを各グループの不要信号抑制ウェイトとして決定し、各グループに属するセンサアレイにより受信された受信信号に各グループの不要信号抑制ウェイトを適用した信号を得ることで抑制信号を得る。

図１９は、第４変形例における仮想出力の構成を示す模式図である。第４変形例では、図１９に示すように、ＭＱ（＝Ｍ×Ｑ）個のセンサアレイが設けられているものとする。ここで、Ｑは１以上の整数である。第４変形例におけるサブアレイＳＣ_１〜ＳＣ_Ｍは、Ｑ個のセンサアレイが組になったものである。図１９では、Ｑ個のセンサアレイが組になったグループ（サブアレイＳＣ_ｍ）がＭ個設定され、複数のサブアレイＳＣ_１〜ＳＣ_Ｍに含まれるセンサアレイが存在しないグルーピングが行われた場合を示している。

第４変形例の抽出処理部１５は、図１９に示すように、サブアレイ毎に、サブアレイを構成する全てのセンサアレイの受信信号に対して抽出処理を行う。すなわち、第４変形例では、サブアレイＳＣ_ｍを構成する全てのセンサアレイの受信信号から参照信号を抽出する。第４変形例の決定部１６は、サブアレイ毎に、サブアレイを構成する全てのセンサアレイの受信信号から抽出された参照信号を合わせた信号を仮想出力とする。すなわち、第４変形例における一つのサブアレイの仮想出力は、複数のセンサアレイのうち一部（例えばＱ個）のセンサアレイにより受信された受信信号に抽出処理を行って得られた参照信号により構成される。

第４変形例におけるサブアレイＳＣ_ｍの仮想出力ｑ_ｍ（ｋ）は、以下の式（２２）のように示すことができる。第４変形例の決定部１６は、第１実施例の場合と同様に、仮想出力ｑ_ｍ（ｋ）が最小となるウェイトｗ_ｍを求める。ただし、上記の式（６）が解かれることで求められる第４変形例のウェイトｗ_ｍは、第１実施例における上記の式（７）に代えて以下の式（２３）のように示される。このように、第４変形例の決定部１６は、各グループに属するセンサアレイにより受信された受信信号に抽出処理を行って得られた参照信号により構成される仮想出力ｑ_ｍ（ｋ）が最小となるセンサアレイのウェイトｗ_ｍを各グループの不要信号抑制ウェイトとして決定する。なお、第４変形例では、サブアレイＳＣ_ｍの参照信号ベクトルｒ_ｍ（ｋ）の空間自己相関行列を求め、その行列の最小固有値に対応する固有ベクトルを求めてこの固有ベクトルを不要信号抑制ウェイトとして用いてもよい。この場合でも、この固有ベクトルにより参照信号を構成する不要信号Ｎｏｉの到来方向に対してヌルを向けることができる。

第４変形例の抑制部１７は、図２０に示すように、Ｑ個のセンサアレイが組になったサブアレイＳＣ_ｍに対して、上記の式（２３）で示されるウェイトｗ_ｍを適用した信号（図２０に示すサブアレイ出力ｅ_１（ｋ），ｅ_２（ｋ），…，ｅ_Ｍ（ｋ）、すなわちｅ_ｍ（ｋ））を得ることで、抑制信号を得る。

第４変形例では、複数のグループに含まれるセンサアレイがあってもよい。第４変形例における複数のグループは、各グループを構成するセンサアレイが一つ以上異なっていればよい。例えば、センサアレイＡ_１，Ａ_２により構成されるグループと、センサアレイＡ_１，Ａ_２，Ａ_Ｍにより構成されるグループとがあってもよい。また、一つのグループを構成するセンサアレイの数は一つ以上である。

以上、第４変形例によれば、抽出処理により抽出された参照信号を含む仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトｗ_ｍをサブアレイＳＣ_ｍの不要信号抑制ウェイトとして決定する。このため、複数のセンサアレイの受信信号自体から不要信号Ｎｏｉの到来方向を特定することができるか否かに関係なく、仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトを不要信号抑制ウェイトとして決定することで抑制信号を得ることができる。このように、この構成によれば、より確実に不要信号Ｎｏｉを抑制することができる。また、センサアレイのグルーピングにより、一つのグループからの出力をより安定させることができることに加え、抽出処理の対象がより集約されることから、より効率的に不要信号Ｎｏｉの抑制に係る処理を行うことができる。

上記の実施例等はあくまで一例であり、その具体的内容について適宜変更可能である。例えば、上記の実施例等では、抑制信号の取得に際して適応ビームフォーミングを採用しているが、これは抑制信号の取得方法の具体例であってこれに限られるものでない。受信信号の帯域のうち不要信号Ｎｏｉのみが含まれる高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域に含まれる信号に基づいて受信信号に含まれる不要信号Ｎｏｉを抑制した抑制信号を得られればよい。

また、上記の実施例等では、フィルタＨＦとしてハイパスフィルタを用いて、受信信号から検出対象の信号Ｓｉｇが含まれない高周波数帯域の信号のみを参照信号ｒ（ｋ）として抽出しているが、一例であってこれに限られるものでない。ローパスフィルタを用いて、受信信号から検出対象の信号Ｓｉｇが含まれない低周波数帯域（例えば図３に示す低周波数帯域Ｌｏｗ）の信号のみを参照信号ｒ（ｋ）として抽出してもよい。また、ハイパスフィルタ及びローパスフィルタを用いて受信信号から検出対象の信号Ｓｉｇが含まれない高周波数帯域及び低周波数帯域の両方の信号のみを参照信号ｒ（ｋ）として抽出してもよい。また、適応ビームフォーミングでは、フィルタＨＦは、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタに限られない。例えば、不要信号Ｎｏｉのみが含まれると判明している特定の周波数帯の信号をえるためのＢＰＦ等であってもよい。フィルタＨＦを用いた抽出処理では、受信信号から検出対象の信号Ｓｉｇが含まれない信号のみを参照信号として抽出することができればよく、その具体的処理内容（例えば抽出処理に用いられるフィルタの具体的な性質等）は問われない。

上記の実施例等における別単位のセンサアレイは複数であるが、これは一例であってこれに限られるものでない。別単位のセンサアレイは、少なくとも一つ以上のセンサアレイであればよい。

上記の実施例等では、ソフトウェア・プログラムを利用したコンピューター処理により抽出処理部１５、決定部１６、抑制部１７等の機能を実現しているが、これらの機能の一部又は全部を専用のハードウェアによって実現してもよい。

複数のセンサアレイが構成するものは、アレイアンテナに限られない。例えば、ハイドロフォンアレイ、マイクロフォンアレイ等であってもよい。複数のセンサアレイは、そのセンサアレイにより構成されるものに応じた信号を受信する。

１ 信号処理装置
１１ 記憶部
１２ 演算部
１５ 抽出処理部
１６ 決定部
１７ 抑制部
２１ 抑制信号取得部
２２ 特定部
２３ 推定部
Ａ_１，Ａ_２，…，Ａ_Ｍ センサアレイ
ＢＰＦ バンドパスフィルタ
ＨＦ フィルタ

Claims (10)

1. 検出対象の信号及びこの検出対象の信号の帯域よりも広帯域の不要信号が混在した信号である受信信号を複数のセンサアレイで受信して前記複数のセンサアレイに対する前記検出対象の信号の到来方向を推定する信号処理方法であって、
   前記受信信号の帯域のうち前記不要信号のみが含まれる高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域に含まれる信号に基づいて前記受信信号に含まれる前記不要信号を抑制した抑制信号を得、
   前記抑制信号にフーリエ変換を施して前記抑制信号に含まれる周波数成分のうち出力が最も大きい特定周波数の周波数成分を特定し、
   前記受信信号から抽出された前記特定周波数の周波数成分を含む一部範囲の信号成分を構成する複数の信号の到来方向と前記高周波数帯域及び前記低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する前記不要信号の到来方向との比較結果に基づいて前記検出対象の信号の到来方向を推定する
   信号処理方法。
2. 前記複数のセンサアレイは少なくとも一方向に沿って等間隔で並び、
   前記受信信号から、前記受信信号の帯域よりも狭い帯域であって前記特定周波数を含む帯域の信号成分を前記一部範囲の信号成分として抽出するフィルタ処理を行う
   請求項１に記載の信号処理方法。
3. 前記受信信号にフーリエ変換を施して所定単位の周波数領域毎の成分を得、
   前記所定単位の周波数領域毎の成分のうち前記特定周波数の周波数成分に最も近い成分を前記一部範囲の信号成分として抽出する
   請求項１に記載の信号処理方法。
4. 前記高周波数帯域及び前記低周波数帯域の少なくとも一方の信号のみを参照信号として抽出する抽出処理を行い、
   前記センサアレイが前記参照信号の到来方向に対してヌルを向ける不要信号抑制ウェイトを決定し、
   前記受信信号に前記不要信号抑制ウェイトを適用して前記抑制信号を得る
   請求項１から３のいずれか一項に記載の信号処理方法。
5. 前記複数のセンサアレイのうち一単位のセンサアレイにより受信された受信信号と前記複数のセンサアレイのうち前記一単位のセンサアレイとは異なる別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記抽出処理を行って得られた前記参照信号とを合わせた仮想出力を行うサブアレイを設定し、
   前記仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトを前記サブアレイの前記不要信号抑制ウェイトとして決定し、
   前記サブアレイ毎に、前記一単位のセンサアレイにより受信された受信信号と前記別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記不要信号抑制ウェイトを適用した信号とを合わせた出力信号を得ることで前記抑制信号を得る
   請求項４に記載の信号処理方法。
6. 前記別単位のセンサアレイにはタップ付き遅延線路が設けられ、
   前記別単位のセンサアレイから得られた参照信号及び前記別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記不要信号抑制ウェイトを適用した信号は、前記一単位のセンサアレイにより受信された受信信号から差し引くように合わせられる
   請求項５に記載の信号処理方法。
7. 前記複数のセンサアレイのうち一単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記抽出処理を行って得られた前記参照信号と前記複数のセンサアレイのうち前記一単位のセンサアレイとは異なる別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記抽出処理を行って得られた前記参照信号とを合わせた仮想出力を行うサブアレイを設定し、
   前記仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトを前記サブアレイの前記不要信号抑制ウェイトとして決定し、
   前記サブアレイ毎に、前記一単位のセンサアレイにより受信された受信信号と前記別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記不要信号抑制ウェイトを適用した信号とを合わせた出力信号を得ることで前記抑制信号を得、
   前記別単位のセンサアレイにはタップ付き遅延線路が設けられ、
   前記別単位のセンサアレイから得られた参照信号は、前記一単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記抽出処理を行って得られた前記参照信号から差し引くように合わせられ、
   前記別単位のセンサアレイにより受信された受信信号に前記不要信号抑制ウェイトを適用した信号は、前記一単位のセンサアレイにより受信された受信信号から差し引くように合わせられる
   請求項５に記載の信号処理方法。
8. 前記一単位のセンサアレイ及び前記別単位のセンサアレイは、ビームフォーミングにより信号の受信方向が限定された複数のセンサアレイにより構成される
   請求項５から７のいずれか一項に記載の信号処理方法。
9. 前記複数のセンサアレイを複数のグループにグルーピングし、各グループに属するセンサアレイにより受信された前記受信信号に前記抽出処理を行って得られた前記参照信号により構成される仮想出力が最小となるセンサアレイのウェイトを各グループの前記不要信号抑制ウェイトとして決定し、各グループに属するセンサアレイにより受信された前記受信信号に各グループの前記不要信号抑制ウェイトを適用した信号を得ることで前記不要信号が抑制された信号を得る
   請求項４に記載の信号処理方法。
10. 指向性を有する複数のセンサアレイにより得られる信号であって、検出対象の信号及びこの検出対象の信号の帯域よりも広帯域の不要信号が混在した信号である受信信号から前記複数のセンサアレイに対する前記検出対象の信号の到来方向を推定する信号処理装置において、
    前記受信信号の帯域のうち前記不要信号のみが含まれる高周波数帯域及び低周波数帯域の少なくとも一方の帯域に含まれる信号に基づいて前記受信信号に含まれる前記不要信号を抑制した抑制信号を得る抑制信号取得部と、
    前記抑制信号にフーリエ変換を施して前記抑制信号に含まれる周波数成分のうち出力が最も大きい特定周波数の周波数成分を特定する特定部と、
    前記受信信号から抽出された前記特定周波数の周波数成分を含む一部範囲の信号成分を構成する複数の信号の到来方向と前記高周波数帯域及び前記低周波数帯域の少なくとも一方の帯域の信号を構成する前記不要信号の到来方向との比較結果に基づいて前記検出対象の信号の到来方向を推定する推定部と
    を備える信号処理装置。

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