JP7163011B2 - ブラインド信号源分離を使用したパルス記述子ワード生成のためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本開示の分野は概してパルス記述子ワード（ＰＤＷ）ベクトル信号処理に関し、より具体的には、ブラインド信号源分離を使用したＰＤＷ生成のための高性能なシステム及び方法に関する。

既知のＰＤＷベクトル信号処理システム及び方法では、固定帯域幅チャネルは、構成要素であるＰＤＷデータブロック（例えば、パラメータ）へデインターリーブするためのＰＤＷベクトルの生成に使用される。少なくとも幾つかの既知のＰＤＷベクトル信号処理システムでは、固定帯域幅チャネルは、複数のターゲット信号エミッタから受信した信号（例えば、レーダー信号）の中心周波数、帯域幅、パルス時間、及びパルス幅など、結果として得られるＰＤＷパラメータの推定の精度を低下させる。ＰＤＷパラメータ値の有用な推定の速度と精度を高めるため、このような固定帯域幅チャネルベースのＰＤＷベクトル信号処理システムは、より大きくより複雑なプロセッサ構造を必要とする。更に、サイズ、重量、及びコストが設計上の重要な制約でない場合であっても、ＰＤＷベクトル信号処理のための少なくとも幾つかの既知のシステム及び方法は、改良されたデインターリーブ方法に適した高品質なＰＤＷパラメートルベクトルを連続的に生成する際の効率と精度の悪化に見舞われることがある。

一態様では、信号データプロセッサに通信可能に連結されたセンサによって受信された複数の時変信号から、周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも１つを含むパルス記述子ワード（ＰＤＷ）を生成するための方法が提供される。本方法は、信号データプロセッサの複数のブラインド信号源分離（ＢＳＳ）モジュールで、複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理することを含み、複数のＢＳＳモジュールの各ＢＳＳモジュールは複数のフィルタモジュールを有するフィルタ処理サブシステムを含み、複数のフィルタモジュールの各ＢＳＳモジュールは周波数フィルタ係数（α）を有し、中心周波数（ｆ）によってパラメータ化される。本方法はまた、複数のＢＳＳモジュールからの少なくとも１つのブラインド信号源分離信号を、フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたＰＤＷ生成モジュールへ送信することを含む。本方法は更に、ＰＤＷ生成モジュールを使用し、少なくとも１つのブラインド信号源分離信号に基づいて、周波数データを含む少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成することを含む。本方法はまた、少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号の生成時にその信号に基づいて、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールのαの値及びｆの値のうちの少なくとも１つを更新することを含む。

別の態様では、周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも１つを含む、少なくとも１つのＰＤＷを生成するため、複数の時変信号を処理するシステムが提供される。このシステムは、少なくとも１つの時変信号を受信するように構成されたセンサ、及びそのセンサに通信可能に連結された信号データプロセッサを含む。信号データプロセッサは複数のＢＳＳモジュールを含み、複数のＢＳＳモジュールの各ＢＳＳモジュールは複数のフィルタモジュールを含むフィルタ処理サブシステムを有し、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールは周波数フィルタ係数αを有し、中心周波数ｆによってパラメータ化される。信号データプロセッサはまた、フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたＰＤＷ生成モジュールを含む。複数のＢＳＳモジュールは、複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理し、少なくとも１つのブラインド信号源分離信号をＰＤＷ生成モジュールへ送信するように構成されている。ＰＤＷ生成モジュールは、少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号の生成とほぼ同時にその信号に基づいて、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールのαの値及びｆの値のうちの少なくとも１つを更新することを促進するため、少なくとも１つのブラインド信号源分離信号に基づいて、周波数データを含む少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成するように構成されている。

更に別の態様では、周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも１つを含む少なくとも１つのＰＤＷを生成するため、複数の時変信号を処理する信号データプロセッサが提供される。信号データプロセッサは複数のＢＳＳモジュールを含み、複数のＢＳＳモジュールの各ＢＳＳモジュールは複数のフィルタモジュールを含むフィルタ処理サブシステムを有し、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールは周波数フィルタ係数αを有し、中心周波数ｆによってパラメータ化される。信号データプロセッサはまた、フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたＰＤＷ生成モジュールを含む。複数のＢＳＳモジュールは、複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理し、少なくとも１つのブラインド信号源分離信号をＰＤＷ生成モジュールへ送信するように構成されている。ＰＤＷ生成モジュールは、少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号の生成とほぼ同時にその信号に基づいて、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールのαの値及びｆの値のうちの少なくとも１つを更新することを促進するため、少なくとも１つのブラインド信号源分離信号に基づいて、周波数データを含む少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成するように構成されている。

本開示の上記の特徴、態様、及び利点、及びその他の特徴、態様、及び利点は、添付の図面を参照して以下の詳細な説明を読むことで、より良く理解される。図面全体を通して、同様の特徴は同様の部分を表わしている。

ブラインド信号源分離（ＢＳＳ）を使用して、パルス記述子ワード（ＰＤＷ）を生成するための例示的な信号処理システムの概略図である。 図１に示した信号処理システムの一部を形成する例示的なＢＳＳチャネルの概略図である。 図２に示したＢＳＳチャネル状態マシンモジュールと併用されうる、例示的なＢＳＳ状態マシン処理の概略図である。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数αの値対ウィンドウサイズを複数の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）と共に示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、図４Ａに示したグラフィック表現の係数αの平均二乗誤差（ＭＳＥ）の結果対ウィンドウサイズを示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、周波数トラッキングの結果対２０ｄＢのＳＮＲ値でのサンプル数を示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、図５Ａに示したグラフィック表現の周波数トラッキングのＭＳＥの結果対サンプル数を表わしている。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、ＳＮＲの範囲での周波数トラッキングのＭＳＥの結果を示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数α_１の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数α_２の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数α_３の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数β_１の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数β_２の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数β_３の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、周波数トラッキング中に確定した周波数誤差（Δｆ）のＭＳＥの結果値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。 図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、周波数トラッキング中に確定した帯域幅誤差（Δｗ）のＭＳＥの結果値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。 図１に示した信号処理システムと併用されうるＢＳＳを使用するＰＤＷ生成の例示的な方法のフロー図である。

特に明記されない限り、本書で提供される図面は、本開示の実装の特徴を説明することを意図している。これらの特徴は、本開示の一又は複数の実装を含む多種多様なシステムに適用可能と考えられている。同様に、これらの図面は、当業者にとって既知で、本書に開示した実装の実行に欠かせない、従来のすべての機能を含むことを意図しているわけではない。

以下の明細書及び特許請求の範囲では、以下の意味を有するように定義される幾つかの用語について言及される。

文脈において他のことを明示されていない限り、単数形「１つの（「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」）」は、複数の対象を含む。

「オプションの」又は「オプションにより」は、記述されているイベントや状況が起こることもあれば起こらないこともありうること、また、その記述が、イベントが発生する事例とイベントが発生しない事例を含むことを意味する。

近似的な言葉は、本書で明細書及び特許請求の範囲の随所で使用されているように、関連する基本的な機能を変化させることなく、許容範囲内で変化しうる量的な表現を修飾するときに適用されうる。したがって、「約」、「およそ」及び「実質的に」などの表現は、指定された正確な値に限定されない。少なくとも幾つかの例では、近似的な言葉は、値を測定するための機器の精度に対応しうる。ここでは、また、明細書及び特許請求の範囲全体を通じて、範囲の限界は組み合わされてもよく、及び／又は交換されてもよく、このような範囲は特定され、前後関係又は言語表現によって別途示されていないかぎり、そこに含まれるすべての部分範囲を含む。

本書で使用されているように、「プロセッサ」及び「コンピュータ」という用語、並びに、「処理デバイス」、「コンピューティングデバイス」及び「コントローラ」などの関連用語は、従来技術においてコンピュータと称される集積回路に限定されることはなく、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及び他のプログラマブル回路を広義に意味し、本書ではこれらの用語は交換可能に使用される。本書に記載の実装では、限定するものではないが、メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などのコンピュータ可読媒体、及び、フラッシュメモリなどのコンピュータ可読不揮発性媒体などを含みうる。代替的に、フロッピーディスク、コンパクトディスク－読出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光磁気ディスク（ＭＯＤ）、及び／又はデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）が使用されうる。また、本書に記載の実装では、付加的な入力チャネルは、限定するものではないが、マウスやキーボードなどのオペレータインターフェースに関連付けられたコンピュータ周辺機器であってもよい。代替的に、例えば、限定するものではないが、スキャナを含みうる他のコンピュータ周辺機器も使用されうる。更に、例示的な実装では、付加的な出力チャネルは、限定するものではないが、オペレータインターフェースモニタを含みうる。

更に、本書で使用されているように、「リアルタイム」という用語は、関連するイベントの発生時刻、所定のデータの測定及び収集の時刻、データを処理する時刻、及びイベントと環境にシステムが応答する時刻のうちの少なくとも１つを意味する。本書に記載の実装では、これらの活動とイベントは実質的に即時発生する。

本書に記載のシステムと方法は、パルス記述子ワード（ＰＤＷ）を生成するための信号処理システムを対象とする。信号処理システムは、センサを使用して複数の混合信号（例えば、レーダー信号）を検出する。センサに通信可能に連結された信号データプロセッサは、複数の混合信号から一又は複数の注目している信号を分離して特定するため、ブラインド信号源分離（ＢＳＳ）及び他の信号処理技術を使用する。本書に記載の信号処理技術は、明確に異なるフィルタ係数を有し、周波数及び帯域幅のうちの少なくとも１つでパラメータ化される少なくとも２つのフィルタモジュールを含む。信号処理システムは更に、特定された注目している信号の信号パラメータ（例えば、周波数、振幅など）の特定並びにトラッキングの精度を高めるため、各フィルタモジュールのフィルタ係数及びパラメータを更新し保存する。

信号データプロセッサは、ＰＤＷ生成のためＢＳＳを使用する。本書に記載のシステム及び方法では、ＢＳＳは、固定帯域幅チャネルに依存することなく、ＰＤＷパラメータの推定の精度を高めることを可能にする。本書に記載の実装はまた、既知の固定帯域幅チャネルベースシステムと比較してさほど複雑でない処理構造を使用して、より迅速でより効率的なＰＤＷ生成を促進する。本書に記載の実装は更に、高性能なＰＤＷ信号処理システム及び方法のサイズ、重量、及びコストを低減することができる。本書に記載のブラインド信号源分離を使用してＰＤＷを生成するためのシステム及び方法はまた、改良されたデインターリーブ方法に適した高信号品質ＰＤＷパラメータベクトルの連続高速生成を提供する。

図１は、ＢＳＳを使用してパルス記述子ワード（ＰＤＷ）を生成するための例示的な信号処理システム１００の概略図である。ＢＳＳは、ブラインド信号源分離として知られるが、複数の混合信号から一又は複数の注目している信号を分離（例えば、フィルタ）するためにも使用される。限定するものではないが、充分に確定していない（例えば、信号源よりも観測信号が少ない）ケースを含む応用では、信号エミッタ、注目している信号、又は信号混合プロセスに関する相当量の既知の情報に依存することなく、任意の時変信号（例えば、一又は複数の信号エミッタからのレーダーパルス）の組から注目している信号だけを分離して特定することが、ＢＳＳによって容易になる。

例示的な実施形態では、信号処理システム１００は、アンテナ１０２に通信可能に連結された信号データプロセッサ１０１を含む。例示的な実施形態では、アンテナ１０２は広域センサ１０３である。信号データプロセッサ１０１は、プリプロセッサ１０４とポストプロセッサ１０５を含む。センサ１０３は、レーダー信号エミッタ１０６及び１０７からの信号を受信するように構成されている。図１には、２つのレーダー信号エミッタ１０６及び１０７が示されているが、当業者であれば、センサ１０３が任意の数のレーダー信号エミッタ１０６及び１０７からの信号を受信しうることを理解するであろう。

センサ１０３は、プレコンディショナー１０８を介して、プリプロセッサ１０４に通信可能に連結されている。例示的な実施形態では、プレコンディショナー１０８は、低ノイズ増幅器１０９、バンドパスフィルタ１１０、及び広帯域アナログ－デジタル変換器（ＡＤＣ）１１１を含む。動作中、プレコンディショナー１０８は、センサ１０３から受信したセンサ出力信号１１２を、プリプロセッサ１０４へ送信される上り信号１１３に変換するように構成されている。各上り信号１１３は、センサ１０３で受信した時変信号に由来する。時変信号は、レーダー信号エミッタ１０６及び１０７から受信した混合信号を含みうる。例えば、時変信号は、第１のレーダー信号１１４及び第２のレーダー信号１１６を含みうる。

例示的な実施形態では、プリプロセッサ１０４は、一又は複数の信号ノイズ除去モジュール１１８、及び複数のブラインド信号源分離（ＢＳＳ）モジュール１２０を含む。各ＢＳＳモジュール１２０は、単一の信号ノイズ除去モジュール１１８に連結され、１つのＢＳＳチャネルを表わす。信号処理システム１００のＢＳＳチャネルの総数はＫで表わされる。信号ノイズ除去モジュール１１８はノイズ除去された信号１２４と状態エネルギー信号１２６を、複数のＢＳＳモジュール１２０の各ＢＳＳモジュール１２０（例えば、１２０ａ，１２０ｂ・・・１２０Ｋ）へ送信する。状態エネルギー信号１２６は、特定のサンプル時点（例えば、状態）での上り信号１１３の振幅に比例する量（例えば、アナログ電圧レベル）を表わす。

動作中に、上り信号１１３は、プレコンディショナー１０８から、上り信号１１３がノイズ除去を受ける信号ノイズ除去モジュール１１８へ送信され、その後、ノイズ除去された信号１２４として各ＢＳＳモジュール１２０へ送信される。例えば、第１のレーダー信号１１４は最初、限定するものではないが、周波数と帯域幅を含む信号特性を有するパルスとして、センサ１０３で受信される。この例では、プレコンディショナー１０８によって処理された後の第１のレーダー信号１１４の信号パルスは、混合信号として信号ノイズ除去モジュール１１８で受信される（例えば、上り信号１１３は第１のレーダー信号１１４の信号パルスを表わし、限定するものではないが、ノイズ及び注目している所望の情報以外の情報を含む、様々な特性を有する）。信号ノイズ除去モジュール１１８は、周波数及び帯域幅（又は、規則的なパターンの周波数及び帯域幅）を有するノイズ除去された信号１２４をＢＳＳモジュール１２０へ送信する前に、混合された上り信号１１３をノイズ除去する。信号処理システム１００によって実装される方法は、上述の、また、図２を参照して以下で更に詳細に説明される、装置及びシステムによってほぼリアルタイムで実行される。

更に、例示的な実施形態では、プリプロセッサ１０４は、各ＢＳＳモジュール１２０に連結された一又は複数のＰＤＷ生成モジュール１２８、並びに、各ＢＳＳモジュール１２０に連結されたパルスノイズ除去モジュール１３０を含む。ＰＤＷ生成モジュール１２８は、各ＢＳＳモジュール１２０から受信したブラインド信号源分離信号１２９に基づいて、ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８を生成する。各ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８は、ブラインド信号源分離信号１２９の特異パルスに由来するレーダー信号１１４及び１１６の１つの注目している特性（例えば、周波数、帯域幅、到来時刻（ｔｉｍｅ ｏｆ ａｒｒｉｖａｌ）、離脱時刻（ｔｉｍｅ ｏｆ ｄｅｐａｒｔｕｒｅ）、パルス幅、パルス振幅、パルス反復間隔、及び／又は到来角（ＡＯＡ））を表わすデータを含む。パルスノイズ除去モジュール１３０はまた、ブラインド信号源分離信号１２９に基づいて、未知の信号状態空間表現信号（ｓｉｇｎａｌ ｓｔａｔｅ ｓｐａｃｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ）１３９を生成する。未知の信号状態空間表現信号１３９は、レーダー信号エミッタ１０６及び１０７のうちの１つについて使用可能な空間情報が識別できる、レーダー信号１１４及び１１６のうちの１つの注目している付加的な（例えば、非ＰＤＷタイプ）特性を表わすデータを含む。ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８及び未知の信号状態空間表現信号１３９は、ポストプロセッサ１０５へ送信される。信号ノイズ除去モジュール１１８、ＰＤＷ生成モジュール１２８、及びパルスノイズ除去モジュール１３０は、適切な信号フィルタ処理、信号増幅、信号変調、信号分離、信号調節、及び／又は、アナログ／デジタル電子回路コンポーネントを使用して実装されるＡＤＣ回路を含む。また、例示的な実施形態では、各ＢＳＳモジュール１２０は、各ブラインド信号源分離信号１２９（例えば、１２９ａ，１２９ｂ・・・１２９Ｋ）を、ＰＤＷ生成モジュール１２８及びパルスノイズ除去モジュール１３０へ送信する。

ポストプロセッサ１０５は、メモリ１３４を含むコンピューティングデバイス１３２を含む。上述のように、ＰＤＷ生成モジュール１２８は、各ＢＳＳモジュール１２０からブラインド信号源分離信号１２９を受信する。次に、ＰＤＷ生成モジュール１２８はブラインド信号源分離信号１２９を利用してＰＤＷパラメータベクトル信号１３８を生成し、これはその後、ポストプロセッサ１０５へ送信される。ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８はコンピューティングデバイス１３２によって受信され、限定するものではないが、少なくとも１つのバッファされたデータセットを含むコンピュータ可読データとして、メモリ１３４に保存される。パルスノイズ除去モジュール１３０はまた、各ＢＳＳモジュール１２０からブラインド信号源分離信号１２９を受信するように構成されている。パルスノイズ除去モジュール１３０は更に、ブラインド信号源分離信号１２９を利用して未知の信号状態空間表現信号１３９を生成するように構成されており、これはその後、ポストプロセッサ１０５へ送信される。未知の信号状態空間表現信号１３９はコンピューティングデバイス１３２によって受信され、限定するものではないが、少なくとも１つのバッファされたデータセットを含むコンピュータ可読データとして、メモリ１３４に保存される。例示的な実施形態では、コンピューティングデバイス１３２は、メモリ１３４に保存されている命令セットから（例えば、一又は複数のコンピュータ可読記憶媒体から）実行されるソフトウェアを実行するオペレーティングシステムを採用するコンピュータに基づく方法を利用して処理するため、バッファされたデータセットをメモリ１３４から取り出す。

コンピューティングデバイス１３２は、ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８及び未知の信号状態空間表現信号１３９のうちの少なくとも１つに含まれるデータに基づいて操作を実行するため、コンピュータに基づく方法（例えば、限定するものではないが、メモリ１３４を含む、一又は複数のコンピュータ可読記憶媒体に保存されたソフトウェア命令）を実装する。このような操作は、限定するものではないが、ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８及び未知の信号状態空間表現信号１３９のうちの少なくとも１つでデータとして表わされる少なくとも１つのレーダー信号（例えば、信号１１４及び１１６）の様々な特性を（例えば、人が読むことのできる形態で）検出すること、処理すること、定量すること、保存すること、及び表示することを含む。例えば、ＰＤＷ生成モジュール１２８によって生成されたＰＤＷパラメータベクトル信号１３８は、ベクトルの形態で構築された複数のＰＤＷベクトルデータブロックを含み、各ＰＤＷベクトルデータブロックは第１のレーダー信号１１４の１つのパラメータを含む。パラメータ（例えば、第１のレーダー信号１１４の少なくとも１つの特性を表わす）は、限定するものではないが、周波数、帯域幅、到来時刻、離脱時刻、パルス幅、パルス振幅、パルス反復間隔、及び／又はＡＯＡを含む。コンピューティングデバイス１３２はＰＤＷパラメータベクトル信号１３８を読み、複数のＰＤＷベクトルデータブロックのうちの少なくとも１つのＰＤＷベクトルデータブロックで、前述の操作の少なくとも１つを実行する。また、例示的な実施形態では、コンピューティングデバイス１３２は、ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８を、その構成要素であるＰＤＷベクトルデータブロックへ読込んで分離（例えば、デインターリーブ）し、ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８に含まれていたＰＤＷベクトルデータブロックの総数よりも少ないＰＤＷベクトルデータブロックをメモリ１３４に保存する。ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８のデインターリーブにより、例えば、限定するものではないが、レーダー信号エミッタ１０６及び／又は１０７の空間情報を正確に確定して追跡するため、コンピューティングデバイス１３２によって、レーダー信号１１４及び／又は１１６のうちの注目している信号の特性を確定することができる。他の実装では、コンピューティングデバイス１３２は、すべてのＰＤＷベクトルデータブロックを読み込んで互いに分離し、そこに含まれる全データをメモリ１３４に保存する。コンピューティングデバイス１３２は、センサ１０３によってレーダー信号１１４及び１１６を受信するとほぼ同時に（例えば、リアルタイムで）、前述の操作を実行する。

コンピューティングデバイス１３２によって実行された操作の結果得られるデータは、メモリ１３４に保存される。更に、例示的な実施形態では、信号処理システム１００のユーザーによる、相互作用、修正、視覚化、少なくとも１つの更なる操作、及びレーダー信号１１４及び１１６に関する情報の可視的な記録のうちの少なくとも１つを促進するため、コンピューティングデバイス１３２によって、ポストプロセッサ１０５はデータ出力信号１４２をヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）へ送信する。ＨＭＩは、例えば、ポストプロセッサ１０５からデータ出力信号１４２を受信するディスプレイ１４４である。一実施例では、レーダー信号エミッタ１０６及び１０７の物理的配置を表わす特性（例えば、物理的な空間ドメイン内のグリッド座標などの配置特性）は、信号処理システム１００によって確定されるように、ディスプレイ１４４上に表示され、ほぼリアルタイムで更新される。データ出力信号１４２はまた、ポストプロセッサ１０５から、信号処理システム１００に関連付けられた少なくとも１つのデバイス及び／又はシステム（例えば、ビークル１４６）へ送信される。更に、コンピューティングデバイス１３２により、ポストプロセッサ１０５は、アクチュエータ制御信号１４８をビークル内に含まれるアクチュエータ制御装置１５０にほぼリアルタイムで送信し、ビークル１４６の制御を促進することができる。例えば、ビークル１４６は、遠隔操作及び／又は自律操作される陸上ビークル及び／又は無人航空ビークル（ＵＡＶ）であってもよい。

１つの操作モードでは、各ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８に含まれる周波数及び帯域幅の情報の少なくとも１つは、各レーダー信号エミッタ１０６及び１０７の配置に沿ってディスプレイ１４４に表示され、配置の正確なトラッキングと特定のレーダー信号エミッタ１０６及び１０７との関連付けを促進する。少なくとも１つのレーダー信号エミッタ１０６及び１０７が移動式の場合、各移動式レーダー信号エミッタ１０６及び１０７の少なくとも１つの配置情報を示すため、ディスプレイ１４４はほぼリアルタイムで自動的に更新される。更に、コンピューティングデバイス１３２はまた、各移動式レーダー信号エミッタ１０６及び１０７の少なくとも１つの速度、加速度、軌跡、軌道（例えば、現在又は以前の配置を含む）のうちの少なくとも１つを確定する。操作の別のモードでは、信号データプロセッサ１０１によって確定した特性はまた、信号処理システム１００と通信を行う物理的装置及びシステムの様々なほぼリアルタイムの物理動作を起動する。例えば、信号処理システム１００によって確定した周波数及び帯域幅を含むレーダー信号エミッタ１０６及び１０７の特性は、データとして（例えば、ＵＡＶのラダー及びフラップを制御するため）、ビークル１４６のアクチュエータ制御装置１５０にほぼリアルタイムで送信される。レーダー信号エミッタ１０６及び１０７が、脅威になりうると判断された認証されていない（例えば、敵対的である、これまでは検出されていないなどの）レーダー信号エミッタである場合には、アクチュエータ制御装置１５０は、信号エミッタ１０６及び１０７の操作領域を回避するため、又は信号エミッタ１０６及び１０７を採用するため、ビークル１４６を操作する。更なる実施例として、本書に記載の信号データ処理方法によって確定したレーダー信号エミッタ１０６及び１０７の特性は、例えば、レーダー妨害信号を、センサ１０３の監視可能な環境内で認証なしで動作しているレーダー信号エミッタ１０６及び１０７に向けるため、信号処理システム１００に関連付けられた電子支援対策（ＥＳＭ）装置及び電子戦（ＥＷ）システムのうちの少なくとも１つへの制御信号と、ほぼリアルタイムで送信される。

動作中、信号処理システム１００の複数のＢＳＳモジュール１２０の各ＢＳＳモジュール１２０は、周波数、中心周波数、帯域幅、パルス時間、及びパルス幅情報のうちの少なくとも１つを含む高品質ＰＷＤの生成を可能にするため、動的更新によるフィタリング方法を実装する。ＢＳＳモジュール１２０は、幾つかの実施形態のパイプライン構造と並列構造を有しうる。例えば、注目しているレーダー信号の周波数及び帯域幅を追跡するための、ＰＤＷの精度及び分解能のこのような改良は、関連するレーダー信号が放射されるレーダー信号エミッタ１０６及び１０７の特定、確定、及び／又は解析を促進する。例えば、限定するものではないが、レーダー信号エミッタ１０６及び１０７のＰＤＷに由来する情報を含む情報は、送信された後、ポストプロセッサ１０５によって、上述のようにデータ出力信号１４２としてディスプレイ１４４に表示される。この情報の改善により、信号処理システム１００は、第１のレーダー信号エミッタ１０６を第２のレーダー信号エミッタ１０７と識別することができる。また、例えば、センサ１０３の監視環境内の異なるレーダー信号エミッタ（例えば、第１のレーダー信号エミッタ１０６及び第２のレーダー信号エミッタ１０７）は、ディスプレイ１４４上のそれぞれの配置（例えば、グリッド座標）に、（例えば、マップとして）プロットされる。

また、動作中、複数のＢＳＳモジュール１２０は、複数のノイズ除去された信号１２４を分離する。図２及び図３を参照して以下に示され、説明されるように、各ＢＳＳモジュール１２０は複数の可変フィルタを含み、各フィルタは、限定するものではないが、中心周波数及び帯域幅を含む、フィルタパラメータに基づいて動作する。更に、例示的な実施形態では、プリプロセッサ１０４はＢＳＳ制御モジュール１９６を含み、複数のＢＳＳモジュール１２０の各ＢＳＳモジュール１２０の制御を促進する。ＢＳＳ制御モジュール１９６は、限定するものではないが、周波数、帯域幅、及び状態を含むＢＳＳ関連情報を包含する各ＢＳＳデータ信号１９７（例えば、１９７ａ，１９７ｂ・・・１９７Ｋ）を、複数のＢＳＳモジュール１２０の各ＢＳＳモジュール１２０から受信する。ＢＳＳデータ信号１９７に含まれるＢＳＳ関連情報に基づいて、ＢＳＳ制御モジュール１９６はまた、例えば、限定するものではないが、ノイズ除去された信号１２４の受信、並びに、ＰＤＷ生成モジュール１２８及びパルスノイズ除去モジュール１３０のうちの少なくとも１つへの各ブラインド信号源分離信号１２９の送信のタイミングを制御するため、各ＢＳＳ制御信号１９８（例えば、１９８ａ，１９８ｂ・・・１９８Ｋ）を生成し、各ＢＳＳモジュール１２０へ返信する。ＢＳＳデータ信号１９７及びＢＳＳ制御信号１９８に含まれる情報は、フィードバック制御ループの実装を促進するためＢＳＳ制御モジュール１９６によって使用される。

図２は、図１に示した信号処理システム１００の一部を形成する例示的なＢＳＳチャネル２００（例えば、信号ノイズ除去モジュール１１８からノイズ除去した信号１２４を受信するＢＳＳモジュール１２０ａ）の概略図である。上述のように、信号ノイズ除去モジュール１１８は、ノイズ除去された信号１２４と状態エネルギー信号１２６を送信する。また、例示的な実施形態では、状態エネルギー信号１２６は複数の状態エネルギー信号１２６で具現化される。複数の状態エネルギー信号１２６の各状態エネルギー信号１２６は、信号ノイズ除去モジュール１１８の各状態出力２０２の状態（例えば、特定のサンプル時刻での上り信号１１３の振幅に比例するアナログ電圧レベル）を表わす情報を含む。複数の状態エネルギー信号１２６は、状態エネルギー解析サブシステム２０４によって受信される。状態エネルギー解析サブシステム２０４は、フィルタ処理サブシステム２０７のＳ個のフィルタ状態に対応するＳ個の信号（例えば、１２６ａ，１２６ｂ・・・１２６Ｓ）の各状態エネルギー信号１２６の中心周波数（例えば、ｆ_０）を確定する。状態エネルギー解析サブシステム２０４は、長さＮ_ｅのＳ個のウィンドウの組（例えば、ＢＳＳモジュール１２０ａのＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８の各状態の１つ）の中の総エネルギーを確定するように構成されたウィンドウ加算器モジュール２０６を含む。ＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８は、フィルタ処理サブシステム２０７によって、ノイズ除去された信号１２４のフィルタ処理のタイミングを調整する。状態エネルギー解析サブシステム２０４はまた、ウィンドウ加算器モジュール２０６に連結された最大エネルギー検出モジュール２１０を含む。最大エネルギー検出モジュール２１０は、Ｓ個の加算されたウィンドウ信号２１２（例えば、２１２ａ，２１２ｂ・・・２１２Ｓ）を受信し、Ｓ個の加算されたウィンドウ信号２１２の各加算されたウィンドウ信号２１２の最大エネルギーを確定するように構成されている。最大エネルギー検出モジュール２１０は更に、初期周波数信号２１４を確定し、最大エネルギー検出モジュール２１０に連結された信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール２１６へ送信するように構成されている。

例示的な実施形態では、初期周波数信号２１４は、ＢＳＳチャネル２００の関連する状態に対応する各状態エネルギー信号１２６の最大エネルギーｆ_０を表わしている。信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール２１６は、ＢＳＳチャネル２００の最大エネルギー状態に対応する各加算されたウィンドウ信号２１２の中心周波数（“Ｃｆ”）及び帯域幅（“ＢＷ”）を確定するように、初期周波数２１４を使用する。信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール２１６は更に、Ｃｆ及びＢＷ信号２１８をＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８に出力する。ＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８は、フィルタ処理サブシステム２０７、信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール２１６、入力バッファモジュール２２０、及びコンピューティングデバイス１３２に連結されている。ＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８による、信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール２１６からのＣｆ及びＢＷ信号２１８の受信とほぼ同時に、（以下で更に述べるように）ＢＳＳチャネル状態マシン２０８がフィルタ処理サブシステム２０７のＣｆ及びＢＷフィルタパラメータを更新できるように、入力バッファモジュール２２０は、フィルタ処理サブシステム２０７によって、ノイズ除去された信号１２４のフィルタ処理を遅らせる。

例示的な実施形態では、フィルタ処理サブシステム２０７は、例えば、限定するものではないが、ローフィルタ（“Ｆ_ｌｏ”）モジュール２０７ａ、メインフィルタ（“Ｆ”）モジュール２０７ｂ、及びハイフィルタ（“Ｆ_ｈｉ”）モジュール２０７ｃを含む、複数のフィルタモジュールを含む可変フィルタバンクである。他の実装では（例えば、図５を参照して以下に示し、説明するように）、フィルタ処理サブシステム２０７は、４個以上又は２個以下のフィルタモジュールを含む。入力バッファモジュール２２０は、フィルタ処理サブシステム２０７と信号ノイズ除去モジュール１１８に、また、両者の間に連結されており、フィルタ処理サブシステム２０７の各フィルタモジュール（例えば、２０７ａ，２０７ｂ，及び２０７ｃ）に、複数のフィルタ入力信号２２８（例えば、２２８ａ，２２８ｂ，及び２２８ｃ）を送信するように構成されている。入力バッファモジュール２２０は更に、ＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８の第１の出力から送信された遅延信号２２７を受信するように構成されている。遅延信号２２７は、フィルタ処理サブシステム２０７へのフィルタ入力信号２２８の出力のタイミングを指示する。第２の出力から、ＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８は、中心周波数及び帯域幅更新信号２３２をフィルタ処理サブシステム２０７へ送信する。中心周波数及び帯域幅更新信号２３２により、フィルタ処理サブシステム２０７の各フィルタモジュール（例えば、２０７ａ，２０７ｂ，及び２０７ｃ）のＣｆ及びＢＷ操作パラメータと関連するフィルタ係数α（アルファ）及びβ（ベータ）の連続更新が可能になる。中心周波数及び帯域幅更新信号２３２はこのようにして、ＢＳＳモジュール１２０ａ及びＢＳＳチャネル２００から出力される連続した歪のないブラインド信号源分離信号１２９ａを得るため、ノイズ除去された信号１２４の周波数及び帯域幅の正確なトラッキングを促進する。

例示的な実施形態では、フィルタ処理サブシステム２０７は、限定するものではないが、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）及び特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のうちの少なくとも１つで例示された回路を含む、デジタル及び／又はアナログ電子回路を使用する。また、例示的な実施形態では、ＢＳＳチャネル２００に実装された方法の少なくとも一部は、汎用プロセッサ（例えば、コンピューティングデバイス１３２）及びデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）のうちの少なくとも１つのソフトウェアを介して例示される。更に、例示的な実施形態では、フィルタ処理サブシステム２０７の各フィルタモジュール（例えば、２０７ａ，２０７ｂ，及び２０７ｃ）の操作パラメータはメモリ１３４に保存され、ＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８による中心周波数及び帯域幅更新信号２３２の送信とほぼ同時に（例えば、リアルタイムで）更新される。

例示的な実施形態では、フィルタモジュールＦ_ｌｏ ２０７ａ、フィルタモジュールＦ ２０７ｂ、及びフィルタモジュールＦ_ｈｉ ２０７ｃは、入力バッファモジュール２２０からそれぞれのフィルタ入力信号（例えば、２２８ａ，２２８ｂ，及び２２８ｃ）を受信し、各々は更にＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８に連結されている。フィルタ処理サブシステム２０７は更に、複数の信号エネルギー信号２３４を送信するように構成されており、各々のフィルタモジュールＦ_ｌｏ ２０７ａ，Ｆ ２０７ｂ，及びＦ_ｈｉ ２０７ｃは信号エネルギー信号（例えば、それぞれ２３４ａ，２３４ｂ，及び２３４ｃ）をＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８へ送信する。更に、例示的な実施形態では、フィルタモジュールＦ ２０７ｂはまた、更なる処理（例えば、図１を参照して上記で示され説明されたように、コンピューティングデバイス１３２によるＰＤＷパラメータベクトル信号１３８のデインターリーブ）のために、ＢＳＳモジュール１２０ａからＰＤＷ生成モジュール１２８及びパルスノイズ除去モジュール１３０まで送信される各ブラインド信号源分離信号１２９ａとして、信号エネルギー信号２３４ｂを送信する。複数の信号エネルギー信号２３４に含まれる情報は、（図３及び図４を参照して、以下で更に示し、説明するように）中心周波数及び帯域幅更新信号２３２を生成して、フィルタ処理サブシステム２０７へ送信するため、ＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８によって使用される。

動作中に、ＢＳＳチャネル２００のフィードバックは、フィルタ処理サブシステム２０７の各フィルタモジュール（例えば、フィルタモジュールＦ_ｌｏ ２０７ａ，Ｆ ２０７ｂ，及びＦ_ｈｉ ２０７ｃ）のＣｆ及びＢＷを、どの時点で配置するかを確定するために使用される。フィードバックは、既存のフィルタ設定（例えば、信号エネルギー信号２３４ａ，２３４ｂ，及び２３４ｃ）に由来するエネルギー測定値を取得すること、及び、可能な限り完全に時間と周波数の範囲を維持しつつ、連続的に且つ適応的に各フィルタパラメータＣｆとＢＷ、並びにフィルタ係数αとβを更新することを含む。効率性の高い方法で（例えば、図１を参照して上述されているように、ＢＳＳ制御モジュール１９６の少なくとも一部の制御下で）マルチタスクを行うため、レーダー信号のその後のパルスは、可能なフィルタ処理サブシステム２０７に合わせて調整されたそれぞれのフィルタパラメータとフィルタ係数を有するフィルタモジュールＦ_ｌｏ ２０７ａ，Ｆ ２０７ｂ，及びＦ_ｈｉ ２０７ｃを備えるフィルタ処理サブシステム ２０７によってフィルタ処理される。

また、動作中、信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール２１６は、初期周波数信号２１４の値を追跡するためのトラッキングアルゴリズムを含む。具体的には、初期周波数信号２１４のＣｆは、トラッキングアルゴリズムによって設定された所定の最大レート（例えば、コンピューティングデバイス１３２、ＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８、及びＢＳＳ制御モジュール１９６のうちの少なくとも１つによって確定される）までの任意のレートで変化する。トラッキングアルゴリズムの追跡ウィンドウは、チャープレート（ｃｈｉｒｐ ｒａｔｅ）に対応しうるよう充分に短いが、信号ノイズレベルに対処しうるよう充分に長い。特に、トラッキングアルゴリズムは、ＢＳＳチャネル２００によってロバストに実装されており、ＢＳＳチャネル２００は、限定するものではないが、複数のフィルタモジュール（例えば、２０７ａ，２０７ｂ，及び２０７ｃ）のパラメータ及び／又は係数設定値、ノイズレベル、信号周波数変化特性、振幅差、及び、信号ノイズ除去モジュール１１８によって要求される帯域幅に信号を引き込む能力、のすべてに応じて、コンピューティングデバイス１３２と連動している。例えば、限定するものではないが、信号ノイズ除去モジュール１１８が１ＧＨｚの帯域幅で２０個の状態（例えば、Ｓ＝２０）を有する場合、ＢＳＳチャネル２００は、初期周波数（例えば、引き込み周波数帯域幅）から最大±２５ＭＨｚ（例えば、０．０２５ＧＨｚ）までの周波数オフセットでレーダー信号を追跡する。

例示的な実施形態では、フィルタ処理サブシステム２０７の各フィルタモジュール（例えば、２０７ａ，２０７ｂ，及び２０７ｃ）は、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタである。また、例示的な実施形態では、ＢＳＳチャネル２００は通信信号ではなくレーダー信号を処理するため、その結果、ＩＩＲフィルタの使用によって引き起こされる非定常群遅延の影響は、通信信号ほど重要ではない。ＩＩＲフィルタは、ポストプロセッサ１０５によるポストフィルタ処理ＰＤＷデインターリーブに要求される信号品質を適切に満たす。

フィルタモジュールＦ ２０７ｂは、ノイズ除去された信号１２４に由来するフィルタ入力信号２２８ｂを分離するための一次フィルタとして使用される。フィルタ入力信号２２８ａ及び２２８ｃのフィルタモジュールＦ_ｌｏ ２０７ａ及びＦ_ｈｉ ２０７ｃによるそれぞれのフィルタ処理は、周波数及び帯域幅の確定で、フィルタモジュールＦ ２０７ｂを比較的正確に保つため、トラッキングプロセスで使用される。また、例示的な実施形態では、フィルタモジュールＦ_ｌｏ ２０７ａ及びＦ_ｈｉ ２０７ｃは、周波数と帯域幅において一定量だけオフセットされ、フィルタモジュールＦ ２０７ｂと同様に、ＣｆとＢＷの適切且つタイムリーな調整を促進するため、常にモニタされる。

フィルタモジュールＦ_ｌｏ ２０７ａ，Ｆ ２０７ｂ，及びＦ_ｈｉ ２０７ｃの各々は、２つの値（例えば、ＣｆとＢＷ）によってパラメータ化される。代替的な実装（図示せず）では、フィルタ処理サブシステム２０７は、３つのフィルタモジュールではなく２つのフィルタモジュール（例えば、フィルタモジュールＦ ２０７ｂ及びＦ_ｈｉ ２０７ｃ）を含み、ＢＳＳチャネル２００は固定されたＢＷを有し、単純化されたトラッキングプロセスは周波数のみを追跡する。この単純化された事例では、フィルタモジュールＦ ２０７ｂのＣｆとＢＷは、次のようにｆとｗで表わされる。
中心周波数（Ｆ_ｈｉ）＝ｆ＋Δｆ 方程式１
帯域幅（Ｆ_ｈｉ）＝ｗ 方程式２

フィルタ処理サブシステム２０７が３つのフィルタモジュール（例えば、フィルタモジュールＦ_ｌｏ ２０７ａ，Ｆ ２０７ｂ，及びＦ_ｈｉ ２０７ｃ）を含む例示的な実施形態では、フィルタモジュールＦ ２０７ｂのＣｆとＢＷは方程式１と２に従って定義され、フィルタモジュールＦ_ｌｏ ２０７ａとＦ_ｈｉ ２０７ｃのＣｆとＢＷ（例えば、ｆとｗ）は次のように定義される。
中心周波数（Ｆ_ｌｏ）＝ｆ－Δｆ 方程式３
帯域幅（Ｆ_ｌｏ）＝ｗ－Δｗ 方程式４
中心周波数（Ｆ_ｈｉ）＝ｆ＋２Δ 方程式５
帯域幅（Ｆ_ｈｉ）＝ｗ＋２Δ 方程式６

また、動作中、フィルタ処理サブシステム２０７の各フィルタモジュール（例えば、フィルタモジュールＦ_ｌｏ ２０７ａ，Ｆ ２０７ｂ，及びＦ_ｈｉ ２０７ｃ）によって出力される各信号エネルギー信号２３４（例えば、２３４ａ，２３４ｂ，及び２３４ｃ）は、限定するものではないが、コンピューティングデバイス１３２及びＢＳＳ制御モジュール１９６のうちの少なくとも１つを使用して実行される方法に連動するＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８によって確定される出力エネルギーを有する。実数値の信号エネルギー信号２３４に関しては、出力エネルギーは二乗することによって確定され、複素数値の信号エネルギー信号２３４に関しては、出力エネルギーは絶対値をとることによって確定される。実数値又は複素数値のいずれかの信号エネルギー信号２３４に関して、３つのフィルタモジュール（例えば、Ｆ_ｌｏ ２０７ａ，Ｆ ２０７ｂ，及びＦ_ｈｉ ２０７ｃ）を有するフィルタ処理サブシステム２０７の場合の出力エネルギーの確定は、３つのエネルギー測定値の数列（Ｅ（ｎ），Ｅ_ｌｏ（ｎ），Ｅ_ｈｉ（ｎ）），ｎ＝１，２，・・・）になる。ここで、ｎは上述のようにＢＳＳチャネル２００の状態を表わす。単純化された２つのフィルタの場合には、信号エネルギー信号２３４の出力エネルギーの確定は、２つのエネルギー測定値の数列（Ｅ（ｎ），Ｅ_ｈｉ（ｎ）），ｎ＝１，２，・・・）になり、フィルタモジュールＦ ２０７ｂ及びＦ_ｈｉ ２０７ｃのＣｆ（例えば、ｆ）パラメータに対する以下の更新を容易にする。
ｆ←ｆ＋α_０＊［（Ｅ（ｎ）－Ｅ_ｈｉ（ｎ））／（Ｅ（ｎ）＋Ｅ_ｈｉ（ｎ））］＋α_１ 方程式７

フィルタ処理サブシステム２０７が３つのフィルタモジュール（例えば、Ｆ_ｌｏ ２０７ａ，Ｆ ２０７ｂ，及びＦ_ｈｉ ２０７ｃ）を含む例示的な実施形態では、ｆ及びｗパラメータは次のように更新される。
ｆ←ｆ＋α_０＊［（Ｅ（ｎ）－Ｅ_ｌｏ（ｎ））／（Ｅ（ｎ）＋Ｅ_ｌｏ（ｎ））］＋α_１＊［（Ｅ（ｎ）－Ｅ_ｈｉ（ｎ））／（Ｅ（ｎ）＋Ｅ_ｈｉ（ｎ））］＋α_２ 方程式８
ｗ←ｗ＋β_０＊［Ｅ（ｎ）－Ｅ_ｌｏ（ｎ）］／［Ｅ（ｎ）＋Ｅ_ｌｏ（ｎ）］＋β_１＊［（Ｅ（ｎ）－Ｅ_ｈｉ（ｎ））／（Ｅ（ｎ）＋Ｅ_ｈｉ（ｎ））］＋β_２ 方程式９
係数ベクトルαとβの初期値は、プレトレーニングプロセス（例えば、コンピューティングデバイス１３２、ＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８、及びＢＳＳ制御モジュール１９６のうちの少なくとも１つによって実装される）中に確定されて、メモリ１３４に保存されるが、ウィンドウサイズ、ＢＷ、及び信号対ノイズ比（ＳＮＲ）の関数になっている。αとβの初期値は、初期のノイズ除去された信号１２４及びＢＳＳチャネル２００で受信した初期状態エネルギー信号１２６のうちの１つから確定される。

図２を再度参照して、例示的な実施形態の動作中に、ノイズ除去された信号１２４に由来する各フィルタ入力信号（例えば、２２８ａ，２２８ｂ，及び２２８ｃ）は、信号処理システム１００における複数のＢＳＳモジュール１２０の各ＢＳＳモジュール１２０のフィルタ処理サブシステム２０７で、各フィルタモジュール（例えば、Ｆ_ｌｏ ２０７ａ，Ｆ ２０７ｂ，及びＦ_ｈｉ ２０７ｃ）にほぼ同時に提供される。ＢＳＳチャネル２００では、例えば、フィルタ処理サブシステム２０７による出力で得られるブラインド信号源分離信号１２９ａは更に、少なくとも１つのレーダー信号の周波数及び／又は帯域幅の正確なトラッキングと確定を更に促進するため、ＰＤＷ生成モジュール１２８によって、ＰＤＷパラメータベクトル信号１３８にベクトル化される。したがって、ＢＳＳチャネル２００により、信号処理システム１００は、プリプロセッサ１０４を介して、複数の時変レーダー信号ストリーミングの高性能リアルタイムトラッキングを実装することができる。

前述のフィルタ処理の方法により、信号処理システム１００は、レーダー信号エミッタ１０６及び１０７の特定、確定、及び解析に使用される高品質のＰＤＷパラメータベクトル信号１３８を生成することができる。例えば、レーダー信号エミッタ１０６に関連付けられたＰＤＷパラメータベクトル信号１３８が、上述のようにディスプレイ１４４に表示される。また、例えば、少なくとも２つのＰＤＷパラメータベクトル信号１３８に含まれる周波数及び／又は帯域幅に関する情報を改善することによって、信号処理システム１００は第１のレーダー信号エミッタ１０６を第２のレーダー信号エミッタ１０７と識別することができる。これらのレーダー信号エミッタ１０６及び１０７は、ディスプレイ１４４上のそれぞれの配置に（例えば、地図として）プロットされる。

図３は、図２に示したＢＳＳチャネル状態マシンモジュール２０８と併用されうる、例示的なＢＳＳ状態マシン処理３００の概略図である。例示的な実装では、ＢＳＳ状態マシンプロセス３００は複数の状態３０２を含む。複数の状態３０２は、第１の状態３０４、第２の状態３０６、第３の状態３０８、第４の状態３１０、第５の状態３１２及び第６の状態３１４を含む。また、例示的な実施形態では、ＢＳＳ状態マシンプロセス３００（限定するものではないが、コンピューティングデバイス１３２及びＢＳＳ制御モジュール１９６のうちの少なくとも１つと連動して実行されるものを含む）は次のように複数の状態３０２を経由する。第１の状態３０４ → 第２の状態３０６ → 第３の状態３０８ → 第４の状態３１０ → 第５の状態３１２ → 第６の状態３１４ → 第２状態３０６。第１の状態３０４は状態エネルギーバッファの初期化を含み、ユーザーによる信号処理システム１００の電源投入によって始まる。異なる状態のエネルギーを比較するため、長さＮ_ｅの時間ウィンドウにわたって連続和が確定される。したがって、第１の状態３０４によって、初期和はシステム起動時に確定可能になり、再入力されない。

また、例示的な実装では、第２の状態３０６は信号周波数の初期化を含む。各状態の加算エネルギーが確定されると、その最大値はＳ個のクロック以内に決定され、初期のトラッキング周波数ｆ_０は、状態と対応する周波数との間の線形関係を利用して確定される。第２の状態３０６はまた、フィルタ処理サブシステム２０７の可変トラッキングフィルタ（図２に示す）に入力され、適切にオフセットされるトラッキング周波数の初期化を含む。更に、例示的な実装では、第３の状態３０８はフィルタ出力バッファの初期化を含む。長さＮ_ｆの時間ウィンドウにわたってフィルタ処理サブシステム２０７の全トラッキングフィルタのフィルタ出力エネルギーを初期周波数設定値と比較するため、第３の状態３０８は、加算されたエネルギーが設定された周波数の影響を正確に反映するように、Ｎ_ｆサンプル時間だけ待機する。

更に、例示的な実装では、第４の状態３１０は遅延信号の検索を含む。正確なフィルタ出力エネルギーを取得した後、周波数及び帯域幅の更新は正確に計算される。したがって、第４の状態３１０はまた、トラッキングループの初期化を含む。こうするため、第４の状態３１０は更に、長さＮｓのサンプルバッファから遅延サンプルに切り換えること、並びに、信号存在インジケータが所定の閾値以上になるまで、信号を引き込むように試みることを含む。信号存在インジケータが所定の閾値以上でない場合には、検索カウンタが終了した後、第４の状態３１０は第２の状態３０６に戻るよう遷移する。

更には、例示的な実装では、第５の状態３１２は遅延信号を追跡することを含む。信号が検出された後、信号が存在する限り、或いはトラックタイムアウトが発生するまで、信号は遅延サンプルバッファから連続的に追跡される。トラックタイムアウトは、フィルタ処理サブシステム２０７のトラッキングフィルタリソースが長い通信信号によって話中になるのを積極的に回避する（例えば、これらのフィルタ処理リソースが、より重要なレーダー信号に利用されるのを回避しうる）。第５の状態３１２の間のトラックタイムアウトイベントは、第５の状態３１２から第２の状態３０６へ戻るように遷移を引き起こす。しかしながら、信号存在インジケータは所定の閾値以下の場合には、第５の状態は第６の状態３１４へ遷移する。しかも、例示的な実装では、第６の状態３１４は遅延信号を保持することを含む。追跡した信号がもはや存在しない（例えば、センサ１０３によって検出されない）ときには、第６の状態３１４の保持状態は、周波数が更新されるのを防止することができ、ホールドタイマーを始動するためＢＳＳ状態マシンプロセス３００に信号を送信する。信号存在インジケータが所定の閾値以上の場合には、遅延信号をトラッキングするため第６の状態３１４は（例えば、第５の状態３１２へ）戻るように遷移する。そうでない場合には、保持タイマーは終了し、第６の状態３１４は第２の状態３０６に戻るように遷移する。

図４Ａは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ４００）で、プレトレーニング中に確定した係数アルファ（α）の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。図４Ｂは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ４０２）で、グラフ４００の係数αの平均二乗誤差（ＭＳＥ）の結果対ウィンドウサイズを示している。例示的な実装では、グラフ４００は、図１～図３を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、５つの異なるＳＮＲで確定した係数α（ｙ軸）に対する結果をプロットしている。αの結果はまた、ｘ軸上で１００から１６４００までのウィンドウサイズにわたって、グラフ４００にプロットされている。グラフ４００は、１５デシベル（ｄＢ）のＳＮＲで確定したα値の第１のプロット４０４を含む。グラフ４００はまた、２０ｄＢ及び２５ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα値の第２のプロット４０６及び第３のプロット４０８を含む。グラフ４００は更に、３０ｄＢ及び１００ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα値の第４のプロット４１０及び第５のプロット４１２を含む。また、第１のプロット４０４、第２のプロット４０６、第３のプロット４０８、第４のプロット４１０、及び第５のプロット４１２は、グラフ４００でほぼ等しく、ほぼすべて重なり合い、確定したαの値は、ウィンドウサイズの値が１００から約４０００までの間でウィンドウサイズに依存することを示している。一方、ウィンドウサイズの値が４０００から１６４００の間では、確定したαの値はグラフ４００のウィンドウサイズに依存しない。前述の確定したα値とウィンドウサイズとの間の依存関係はまた、グラフ４００の第１のプロット４０４、第２のプロット４０６、第３のプロット４０８、第４のプロット４１０、及び第５のプロット４１２で上記の５つのＳＮＲに対して有効で、図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法は、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時にほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ４０２は、図４Ａで同じ５通りのＳＮＲで確定した係数α（ｙ軸）のＭＳＥの結果をプロットしている。αのＭＳＥの結果はまた、図４Ａに示した同じウィンドウサイズにわたって、グラフ４０２にプロットされている。グラフ４０２は、１５デシベル（ｄＢ）のＳＮＲで確定したαのＭＳＥの値の第６のプロット４１４を含む。グラフ４０２はまた、２０ｄＢ及び２５ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したαのＭＳＥの値の第７のプロット４１６及び第８のプロット４１８を含む。グラフ４０２は更に、３０ｄＢ及び１００ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したαのＭＳＥの値の第９のプロット４２０及び第１０のプロット４２２を含む。また、例示的な実装において、グラフ４０２でウィンドウサイズの値が４０００から１６４００の間では、第６のプロット４１４、第７のプロット４１６、第８のプロット４１８、第９のプロット４２０、及び第１０のプロット４２２はほぼ同様で、確定したαのＭＳＥの値で約０．３×１０^－５の最大変動が、約４２００のウィンドウサイズで第６のプロット４１４（１５ｄＢ ＳＮＲ）と第１０のプロット４２２（１００ｄＢ ＳＮＲ）との間に発生する。グラフ４０２でウィンドウサイズの値が１００から４０００の間では、確定したαのＭＳＥの値で約２．７×１０^－５の最大変動が、約３００のウィンドウサイズで第６のプロット４１４（１５ｄＢ ＳＮＲ）と第１０のプロット４２２（１００ｄＢ ＳＮＲ）との間に発生する。全般的に、グラフ４０２では、確定したαのＭＳＥの値はＳＮＲが増大しても小さな割合で変化する。しかしながら、ウィンドウサイズの値が４０００から１６４００の間では、αのＭＳＥの値は５つのＳＮＲすべてで徐々に小さくなる変動を示し、図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法は、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時にほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを（図４Ａのように）示している。

図５Ａは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ５００）で、周波数トラッキングの結果対２０ｄＢのＳＮＲ値でのサンプル数を示している。図５Ｂは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ５０２）で、図５Ａに示したグラフィック表現の周波数トラッキングのＭＳＥの結果対サンプル数を表わしている。グラフ５００は、ｘ軸上の０（ゼロ）から１０２４のサンプル数に対して、ｙ軸上でのギガヘルツ（ＧＨｚ）単位の実周波数の第１のプロット５０４（例えば、信号処理システム１００のセンサ１０３によって受信されサンプリングされた、既知の周波数の無作為選択されたレーダー信号パルス）を含む。グラフ５００はまた、サンプル数０～１０２４に対して、確定した周波数（ＧＨｚ）値の第２のプロット５０６を（例えば、図１～図２を参照して上記に示され説明されているように、ブラインド信号源分離及びフィルタ処理に由来するデインターリーブされたＰＤＷに含まれるＰＤＷデータブロックとして）含む。また、第１のプロット５０４及び第２のプロット５０６はグラフ５００でほぼ等しく、ＳＮＲ＝２０ｄＢで、信号処理システム１００は、ブラインド信号源分離信号及びフィルタ信号に由来する非常に正確な周波数情報を含むＰＤＷを効率的に生成することを示唆している。

更に、グラフ５０２は、図５Ａを参照して上記に示し説明したサンプル数０～１０２４での周波数トラッキング結果に対するＭＳＥの結果をプロットしている。グラフ５０２は、２０デシベル（ｄＢ）のＳＮＲで確定した周波数のＭＳＥ（Ｈｚ×１０^－３）の第３のプロット５０８を含む。グラフ５０２では、周波数のＭＳＥの値はサンプル数０～１０２４でわずか１×１０^－３Ｈｚほどしか変化せず、サンプル数の特定のサブセットがサンプル数の別のサブセットよりも大幅に変動することはなく、約０．２３ＧＨｚから０．３ＧＨｚまでの範囲では、信号処理システム１００による実周波数のトラッキングは正確で、精密で、且つ一貫性のある高い性能を示唆している。

図６は、図１に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現（例えば、グラフ６００）で、ＳＮＲの範囲での周波数トラッキングのＭＳＥの結果を示している。グラフ６００は、－２０ｄＢから２０ｄＢの範囲でのＳＮＲ（ｙ軸）に対して確定した周波数（Ｈｚ）のＭＳＥ（ｙ軸）のプロット６０２（例えば、信号処理システム１００のＳＮＲの関数である周波数トラッキング性能）を含む。グラフ６００にプロットされた信号処理システム１００の動作データは、最大チャープレート３８１５ＧＨｚ／秒でサンプル数０～１０２４にわたって、図５Ａ及び図５Ｂとほぼ同じ方法で取得された。グラフ６００のＭＳＥの値は、－２０ｄＢのＳＮＲでの最大値である約１０^４Ｈｚから、０ｄＢのＳＮＲでの約２００Ｈｚまで低下し、図４Ｂを参照して上記に示され説明されているように、αのＭＳＥの値と同様に、ＳＮＲ値が増大するにつれて周波数トラッキングのＭＳＥはほぼ同じ下降傾向を示す。－２０ｄＢ以上０ｄＢ以下のＳＮＲ値に対して、周波数トラッキングのＭＳＥの値は一貫性があり、約２００Ｈｚでほぼ一定しており、（図４Ａ及び図４Ｂを参照して上記に示され説明されているように）図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法は、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて、０ｄＢ以上２０ｄＢ以下で変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時にほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを再度示唆している。

図７Ａは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ７００）で、プレトレーニング中に確定した係数α_１の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。図７Ｂは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ７０２）で、プレトレーニング中に確定した係数α_２の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。図７Ｃは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ７０４）で、プレトレーニング中に確定した係数α_３の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。図７Ｄは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ７０６）で、プレトレーニング中に確定した係数β_１の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。図７Ｅは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ７０８）で、プレトレーニング中に確定した係数β_２の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。図７Ｆは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ７１０）で、プレトレーニング中に確定した係数β_３の値対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。

例示的な実装では、グラフ７００は、図１～図３を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、９つの異なるＳＮＲで確定した係数α_１（ｙ軸）に対する結果をプロットしている。α_１の結果は、ｘ軸上で約１００から約１０００までのウィンドウサイズにわたって、グラフ７００にプロットされている。グラフ７００は、０ｄＢのＳＮＲで確定したα_１値の第１のプロット７１１を含む。グラフ７００はまた、５ｄＢ及び１０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_１の第２のプロット７１２及び第３のプロット７１３を含む。グラフ７００は更に、１５ｄＢ及び２０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_１値の第４のプロット７１４及び第５のプロット７１５を含む。グラフ７００はまた、２５ｄＢ及び３０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_１値の第６のプロット７１６及び第７のプロット７１７を含む。グラフ７００は更に、３５ｄＢ及び４０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_１値の第８のプロット７１８及び第９のプロット７１９を含む。

また、例示的な実装では、約１００から１０００までのウィンドウサイズで、グラフ７００のすべてのプロット（７１１、７１２、７１３、７１４、７１５、７１６、７１７、７１８、及び７１９）はグラフ７００でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したα_１値は、すべてのＳＮＲでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示唆している。前述の依存関係は、図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、α_１確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ７０２は、図１～図３を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、９つの異なるＳＮＲで確定した係数α_２（ｙ軸）に対する結果をプロットしている。α_２の結果は、ｘ軸上で約１００から約１０００までのウィンドウサイズにわたって、グラフ７０２にプロットされている。グラフ７０２は、０ｄＢのＳＮＲで確定したα_２値の第１０のプロット７２０を含む。グラフ７０２はまた、５ｄＢ及び１０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_２値の第１１のプロット７２１及び第１２のプロット７２２を含む。グラフ７０２は更に、１５ｄＢ及び２０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_２値の第１３のプロット７２３及び第１４のプロット７２４を含む。グラフ７０２はまた、２５ｄＢ及び３０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_２値の第１５のプロット７２５及び第１６のプロット７２６を含む。グラフ７０２は更に、３５ｄＢ及び４０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_２値の第１７のプロット７２７及び第１８のプロット７２８を含む。

更には、例示的な実装では、約１００から１０００までのウィンドウサイズで、グラフ７０２のすべてのプロット（７２０、７２１、７２２、７２３、７２４、７２５、７２６、７２７、及び７２８）はグラフ７０２でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したα_２値は、すべてのＳＮＲでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。前述の依存関係は、図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、α_２確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ７０４は、図１～図３を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、９つの異なるＳＮＲで確定した係数α_３（ｙ軸）に対する結果をプロットしている。α_３の結果は、ｘ軸上で約１００から約１０００までのウィンドウサイズにわたって、グラフ７０４にプロットされている。グラフ７０４は、０ｄＢのＳＮＲで確定したα_３値の第１９のプロット７２９を含む。グラフ７０４はまた、５ｄＢ及び１０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_３値の第２０のプロット７３０及び第２１のプロット７３１を含む。グラフ７０４は更に、１５ｄＢ及び２０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_３値の第２２のプロット７３２及び第２３のプロット７３３を含む。グラフ７０４はまた、２５ｄＢ及び３０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_３値の第２４のプロット７３４及び第２５のプロット７３５を含む。グラフ７０４は更に、３５ｄＢ及び４０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_３値の第２６のプロット７３６及び第２７のプロット７３７を含む。

また、例示的な実装では、約４００から１０００までのウィンドウサイズで、グラフ７０４のすべてのプロット（７２９、７３０、７３１、７３２、７３３、７３４、７３５、７３６、及び７３７）はグラフ７０４でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したα_３値は、すべてのＳＮＲでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示唆している。一方、１００から４００までの値のウィンドウサイズでは、第１９のプロット７２９（０ｄＢに対して）を除くすべてのプロット（７３０、７３１、７３２、７３３、７３４、７３５、７３６、及び７３７）はほぼ等しく、重なり合い、ウィンドウサイズに関してほぼ同様の依存関係を再度示唆している。しかしながら、第１９のプロット７２９に関しては、ＳＮＲが０ｄＢで確定したα_３の値は、１００から４００のウィンドウサイズで最大０．００３異なる。前述の依存関係は、図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて５ｄＢから４０ｄＢまで変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、α_３確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ７０６は、図１～図３を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、９つの異なるＳＮＲで確定した係数β_１（ｙ軸）に対する結果をプロットしている。β_１の結果はまた、ｘ軸上で約１００から約１０００までのウィンドウサイズにわたって、グラフ７０６にプロットされている。グラフ７０６は、０ｄＢのＳＮＲで確定したβ_１値の第２８のプロット７３８を含む。グラフ７０６はまた、５ｄＢ及び１０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_１の第２９のプロット７３９及び第３０のプロット７４０を含む。グラフ７０６は更に、１５ｄＢ及び２０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_１値の第３１のプロット７４１及び第３２のプロット７４２を含む。グラフ７０６はまた、２５ｄＢ及び３０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_１値の第３３のプロット７４３及び第３４のプロット７４４を含む。グラフ７０６は更に、３５ｄＢ及び４０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したα_１値の第３５のプロット７４５及び第３６のプロット７４６を含む。

更には、例示的な実装では、約１００から１０００までのウィンドウサイズで、グラフ７０６のすべてのプロット（７３８、７３９、７４０、７４１、７４２、７４３、７４４、７４５、及び７４６）はグラフ７０６でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したβ_１値は、すべてのＳＮＲでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。前述の依存関係は、図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、β_１確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ７０８は、図１～図３を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、９つの異なるＳＮＲで確定した係数β_２（ｙ軸）に対する結果をプロットしている。β_２の結果はまた、ｘ軸上で約１００から約１０００までのウィンドウサイズにわたって、グラフ７０８にプロットされている。グラフ７０８は、０ｄＢのＳＮＲで確定したβ_２値の第３７のプロット７４７を含む。グラフ７０８はまた、５ｄＢ及び１０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_２値の第３８のプロット７４８及び第３９のプロット７４９を含む。グラフ７０８は更に、１５ｄＢ及び２０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_２値の第４０のプロット７５０及び第４１のプロット７５１を含む。グラフ７０８はまた、２５ｄＢ及び３０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_２値の第４２のプロット７５２及び第４３のプロット７５３を含む。グラフ７０８は更に、３５ｄＢ及び４０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_２値の第４４のプロット７５４及び第４５のプロット７５５を含む。

また、例示的な実装では、グラフ７０８のプロット（７５１、７５２、７５３、７５４、及び７５５）はグラフ７０８でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したβ_２値は、約１００から１０００までのウィンドウサイズで、２０ｄＢから４０ｄＢまでのＳＮＲでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。しかしながら、１００から１０００までのウィンドウサイズでの低ＳＮＲプロット（７４７、７４８、７４９、及び７５０）に関しては、確定したβ_２の値は、プロット（７５１、７５２、７５３、７５４、及び７５５）から最大で約１０の大きな変動を示す。前述の依存関係は、図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて２０ｄＢから４０ｄＢまで変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、β_２確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ７１０は、図１～図３を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、９つの異なるＳＮＲで確定した係数β_３（ｙ軸）に対する結果をプロットしている。β_３の結果はまた、ｘ軸上で約１００から約１０００までのウィンドウサイズにわたって、グラフ７１０にプロットされている。グラフ７１０は、０ｄＢのＳＮＲで確定したβ_３値の第４６のプロット７５６を含む。グラフ７１０はまた、５ｄＢ及び１０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_３値の第４７のプロット７５７及び第４８のプロット７５８を含む。グラフ７１０は更に、１５ｄＢ及び２０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_３値の第４９のプロット７５９及び第５０のプロット７６０を含む。グラフ７１０はまた、２５ｄＢ及び３０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_３値の第５１のプロット７６１及び第５２のプロット７６２を含む。グラフ７１０は更に、３５ｄＢ及び４０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したβ_３値の第５３のプロット７６３及び第５４のプロット７６４を含む。

更には、例示的な実装では、約１００から１０００までのウィンドウサイズで、グラフ７１０のすべてのプロット（７５６、７５７、７５８、７５９、７６０、７６１、７６２、７６３、及び７６４）はグラフ７１０でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したβ_３値は、すべてのＳＮＲでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。前述の依存関係は、図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、β_３確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

図８Ａは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ８００）で、周波数トラッキング中に確定したΔｆのＭＳＥの結果対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。図８Ｂは、図１に示した信号処理システム１００の動作のグラフィック表現（例えば、グラフ８０２）で、周波数トラッキング中に確定したΔｗのＭＳＥの結果対ウィンドウサイズを複数のＳＮＲと共に示している。例示的な実装では、グラフ８００は、図１～図３を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、９つの異なるＳＮＲで確定したΔｆ（ｙ軸）のＭＳＥの結果をプロットしている。ΔｆのＭＳＥの結果はまた、ｘ軸上で１００から約１０５０までのウィンドウサイズにわたって、グラフ８００にプロットされている。グラフ８００は、０ｄＢのＳＮＲで確定したΔｆのＭＳＥの値の第１のプロット８０４を含む。グラフ８００はまた、５ｄＢ及び１０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したΔｆのＭＳＥの値の第２のプロット８０６及び第３のプロット８０８を含む。グラフ８００は更に、１５ｄＢ及び２０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したΔｆのＭＳＥの値の第４のプロット８１０及び第５のプロット８１２を含む。グラフ８００はまた、２５ｄＢ及び３０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したΔｆのＭＳＥの値の第６のプロット８１４及び第７のプロット８１６を含む。グラフ８００は更に、３０ｄＢ及び３５ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したΔｆのＭＳＥの値の第８のプロット８１８及び第９のプロット８２０を含む。また、例示的な実装では、グラフ８００のすべてのプロット（８０４、８０６、８０８、８１０、８１２、８１４、８１６、８１８、及び８２０）はグラフ８００でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したΔｆのＭＳＥの値は、すべてのＳＮＲでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。前述の依存関係は、図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、ほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ８０２は、図１～図３を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、９つの異なるＳＮＲで確定したΔｗのＭＳＥの結果（ｙ軸）をプロットしている。ΔｗのＭＳＥの結果はまた、ｘ軸上で１００から約１０５０までのウィンドウサイズにわたって、グラフ８０２にプロットされている。グラフ８０２は、０ｄＢのＳＮＲで確定したΔｗのＭＳＥの値の第１０のプロット８２２を含む。グラフ８０２はまた、５ｄＢ及び１０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したΔｗのＭＳＥの値の第１１のプロット８２４及び第１２のプロット８２６を含む。グラフ８０２は更に、１５ｄＢ及び２０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したΔｗのＭＳＥの値の第１３のプロット８２８及び第１４のプロット８３０を含む。グラフ８０２はまた、２５ｄＢ及び３０ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したΔｗのＭＳＥの値の第１５のプロット８３２及び第１６のプロット８３４を含む。グラフ８０２は更に、３０ｄＢ及び３５ｄＢのＳＮＲでそれぞれ確定したΔｗのＭＳＥの値の第１７のプロット８３６及び第１８のプロット８３８を含む。また、例示的な実装では、グラフ８０２のすべてのプロット（８２２、８２４、８２６、８２８、８３０、８３２、８３４、８３６、及び８３８）はグラフ８０２でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したΔｗのＭＳＥの値は、すべてのＳＮＲでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。前述の依存関係は、図１～図３を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム１００の具体的なアプリケーションに応じて変化するＳＮＲを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、ほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

図９は、図１に示された信号処理システム１００と併用されうるＢＳＳを使用してＰＤＷを生成する例示的な方法９００のフロー図である。例示的な実装では、方法９００は、信号データプロセッサ１０１の複数のＢＳＳモジュール１２０で、複数の時変信号（例えば、第１のレーダー信号１１４及び第２のレーダー信号１１６）に由来する信号（例えば、ノイズ除去された信号１２４及び状態エネルギー信号１２６）をフィルタ処理すること９０２を含む。方法９００はまたＢＳＳモジュール１２０からの少なくとも１つのブラインド信号源分離信号１２９を、フィルタ処理サブシステム２０７に通信可能に連結されたＰＤＷ生成モジュール１２８へ送信することを含む。方法９００は更に、ＰＤＷ生成モジュール１２８を使用し、少なくとも１つのブラインド信号源分離信号１２９に基づいて、周波数データを含む少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号１２８を生成すること９０６を含む。方法９００はまた、少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号１３８の生成時にその信号に基づいて、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュール（例えば、ローフィルタモジュール２２２、メインフィルタモジュール２２４、及びハイフィルタモジュール２２６）のαの値及びｆの値のうちの少なくとも１つを更新することを含む。

ブラインド信号源分離を使用してＰＤＷを生成するための上述のシステム及び方法により、固定帯域幅チャネルに依存することなく、ＰＤＷパラメータの推定の精度を高めることが可能になる。上述の実装はまた、既知の固定帯域幅チャネルベースシステムと比較してさほど複雑でない処理構造を使用して、より迅速でより効率的なＰＤＷ生成を促進する。上述の実装は更に、高性能なＰＤＷ信号処理システム及び方法のサイズ、重量、及びコストを低減することができる。ブラインド信号源分離を使用してＰＤＷを生成するための上述のシステム及び方法はまた、改良されたデインターリーブ方法に適した高信号品質ＰＤＷベクトルの連続高速生成を提供する。

ブラインド信号源分離を使用してＰＤＷを生成するための前述のシステム及び方法の例示的な技術的効果は、（ａ）固定帯域幅チャネルに依存することなく、ＰＤＷパラメータの推定の精度を高めること、（ｂ）既知のシステムと比較してさほど複雑でない処理構造を使用して、ＰＤＷ生成の速度と効率を高めること、（ｃ）高性能なＰＤＷ信号処理システムのサイズ、重量、及びコストを低減すること、並びに（ｄ）改良されたデインターリーブ方法に適した高信号品質ＰＤＷベクトルの連続高速生成を提供する、のうちの少なくとも１つを含む。

本開示の種々の実装の特定の機能が一部の図面には示されて他の図面には示されないことがあるが、このような図解は便宜的に行われているにすぎない。本開示の原理によれば、図面のいかなる特徴も、任意の他の図面の任意の特徴と組み合わせて参照される及び／又は特許請求されうる。

幾つかの実装は、一又は複数の電子デバイス又はコンピューティングデバイスの使用を含む。このようなデバイスは典型的に、汎用中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、マイクロコントローラ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）プロセッサ、ＡＳＩＣ、プログラマブル論理回路（ＰＬＣ）、ＦＰＧＡ、ＤＳＰデバイス、及び／又は、本書に記載の機能を実行可能な任意の他の回路又は処理デバイスなどの、プロセッサ、処理デバイス、又はコントローラを含む。本書に記載の方法は、限定するものではないが、記憶デバイス及び／又はメモリデバイス含むコンピュータ可読媒体で具現化される実行可能な命令として符号化されうる。このような命令は、処理デバイスで実行された場合、本書に記載された方法の少なくとも一部を処理デバイスに行わせることができる。上記の実施例は例示的なものにすぎず、したがって、プロセッサ及び処理デバイスという用語の定義及び／又は意味を、いかなる方法においても、限定することを意図していない。

更に、本開示は、下記の条項による実施形態を含む。

条項１． 信号データプロセッサに通信可能に連結されたセンサで受信された複数の時変信号から、周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも１つを含むパルス記述子ワード（“ＰＤＷ”）を生成する方法であって、
前記信号データプロセッサの複数のブラインド信号源分離（“ＢＳＳ”）モジュールで、前記複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理することであって、前記複数のＢＳＳモジュールの各ＢＳＳモジュールは複数のフィルタモジュールを有するフィルタ処理サブシステムを含み、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールは周波数フィルタ係数（“α”）を有し、中心周波数（“ｆ”）によってパラメータ化される、フィルタ処理することと、
前記複数のＢＳＳモジュールからの少なくとも１つのブラインド信号源分離信号を、前記フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたＰＤＷ生成モジュールへ送信することと、
前記ＰＤＷ生成モジュールを使用し、前記少なくとも１つのブラインド信号源分離信号に基づいて、前記周波数データを含む少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成することと、
前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号の生成時にその信号に基づいて、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールのαの値及びｆの値のうちの少なくとも１つを更新することと
を含む方法。

条項２． 前記信号データプロセッサに通信可能に連結されたメモリに、更新されたαの値及び更新されたｆの値のうちの少なくとも１つを保存することを更に含み、前記αの値及び前記ｆの値のうちの少なくとも１つを更新することは、前記複数の時変信号の周波数データのトラッキングを促進するため、前記更新されたαの値及び前記更新されたｆの値のうちの少なくとも１つを前記各フィルタモジュールへ送信することを含む、条項１に記載の方法。

条項３． 前記信号データプロセッサに通信可能に連結されたメモリに、αの初期値及びｆの初期値のうちの少なくとも１つを保存することを更に含む、条項１に記載の方法。

条項４． 信号をフィルタ処理することは、少なくとも１つの信号ノイズ除去モジュールからノイズ除去された信号及び状態エネルギー信号を受信することを含み、前記方法は更に、前記複数の時変信号の周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも１つのトラッキングを促進するため、前記信号の信号エネルギーの値を確定することを含む、条項１に記載の方法。

条項５． 前記信号をフィルタ処理することは、帯域幅フィルタ係数（“β”）を有し、更に帯域幅（“ｗ”）によってパラメータ化された前記複数のフィルタモジュールの少なくとも１つのフィルタモジュールを使用することを含み、前記方法は更に、前記少なくとも１つのフィルタモジュールのβの値及びｗの値のうちの少なくとも１つを更新することを含む、条項１に記載の方法。

条項６． 前記信号データプロセッサに通信可能に連結されたメモリに、更新されたβの値及び更新されたｗの値のうちの少なくとも１つを保存することを更に含み、前記βの値及び前記ｗの値のうちの少なくとも１つを更新することは、前記複数の時変信号の帯域幅データのトラッキングを促進するため、前記更新されたβの値及び前記更新されたｗの値のうちの少なくとも１つを前記各フィルタモジュールへ送信することを含む、条項５に記載の方法。

条項７． 前記信号データプロセッサに通信可能に連結されたメモリに、βの初期値及びｗの初期値のうちの少なくとも１つを保存することを更に含む、条項５に記載の方法。

条項８． 前記ＰＤＷ生成モジュールから前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を、前記信号データプロセッサに通信可能に連結されたコンピューティングデバイスへ出力することを更に含む、条項１に記載の方法。

条項９． 前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号に基づいてビークルの動きを指示することを更に含む、条項８に記載の方法。

条項１０． 前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号及びその信号に由来する情報のうちの少なくとも１つをディスプレイ上に表示することを更に含む、条項８に記載の方法。

条項１１． 周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも１つを含む、少なくとも１つのパルス記述子ワード（“ＰＤＷ”）を生成するため、複数の時変信号を処理するためのシステムであって、前記システムは、
前記少なくとも１つの時変信号を受信するように構成されたセンサと、
前記センサに通信可能に連結された信号データプロセッサを備え、また、
複数のブラインド信号源分離（“ＢＳＳ”）モジュールであって、前記複数のＢＳＳモジュールの各ＢＳＳモジュールは複数のフィルタモジュールを備えるフィルタ処理サブシステムを備え、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールは周波数フィルタ係数（“α”）を有し、中心周波数（“ｆ”）によってパラメータ化されている、複数のブラインド信号源分離（“ＢＳＳ”）モジュールと、
前記フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたＰＤＷ生成モジュールであって、前記複数のＢＳＳモジュールは、前記複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理し、少なくとも１つのブラインド信号源分離信号を前記ＰＤＷ生成モジュールへ送信するように構成され、前記ＰＤＷ生成モジュールは、前記少なくとも１つのブラインド信号源分離信号に基づいて、前記周波数データを含む少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成し、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成するのとほぼ同時にその信号に基づいて、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールに対してαの値及びｆの値のうちの少なくとも１つを更新することを促進するように構成されている、ＰＤＷ生成モジュールとを備える、システム。

条項１２． 更新されたαの値及び更新されたｆの値のうちの少なくとも１つを保存するように構成されたメモリを更に含み、前記各フィルタモジュールは、前記複数の時変信号の前記周波数データのトラッキングを促進するため、前記更新されたαの値及び前記更新されたｆの値のうちの少なくとも１つを受信するように構成されている、条項１１に記載のシステム。

条項１３． 少なくとも１つの信号ノイズ除去モジュールは前記複数の時変信号に由来するノイズ除去された信号及び状態エネルギー信号を生成するように構成されており、前記システムは、前記複数の時変信号の前記周波数データ及び前記帯域幅データのうちの少なくとも１つのトラッキングを促進するため、前記信号の信号エネルギーの値を確定するように構成されている、条項１１に記載のシステム。

条項１４． 前記複数のフィルタモジュールの少なくとも１つのフィルタモジュールは帯域幅フィルタ係数（“β”）を有し、更に帯域幅（“ｗ”）によってパラメータ化され、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号は更に、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成するのとほぼ同時にその信号に基づいて、前記少なくとも１つのフィルタモジュールのβの値及びｗの値のうちの少なくとも１つを更新することを促進するように前記帯域幅データを含む、条項１１に記載のシステム。

条項１５． 更新されたβの値及び更新されたｗの値のうちの少なくとも１つを保存するように構成されたメモリを更に含み、前記少なくとも１つのフィルタモジュールは、前記複数の時変信号の帯域幅データのトラッキングを促進するため、前記更新されたβの値及び前記更新されたｗの値のうちの少なくとも１つを受信するように構成されている、条項１４に記載のシステム。

条項１６． 前記信号データプロセッサに通信可能に連結され、且つ前記メモリに通信可能に連結されたコンピューティングデバイスを備え、前記コンピューティングデバイスは、
前記ＰＤＷ生成モジュールから前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を受信し、
前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号をデインターリーブし、
少なくとも１つの周波数ワード信号を前記信号データ処理へ送信し、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成するのとほぼ同時にその信号に基づいて、前記各フィルタモジュールの前記αの値及び前記ｆの値のうちの少なくとも１つを更新する
ように構成されている、条項１１に記載のシステム。

条項１７． 前記コンピューティングデバイスと通信を行うビークルを更に備え、前記システムは前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号に基づいて前記ビークルの動きを指示するように構成されている、条項１６に記載のシステム。

条項１８． 前記コンピューティングデバイスに通信可能に連結されたディスプレイを更に備え、前記コンピューティングデバイスは少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号及びその信号に由来する情報のうちの少なくとも１つを前記ディスプレイ上に表示するように構成されている、条項１６に記載のシステム。

条項１９． 周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも１つを含む、少なくとも１つのパルス記述子ワード（“ＰＤＷ”）を生成するため、複数の時変信号を処理するための信号データプロセッサであって、前記信号データプロセッサは、
複数のブラインド信号源分離（“ＢＳＳ”）モジュールであって、前記複数のＢＳＳモジュールの各ＢＳＳモジュールは複数のフィルタモジュールを備えるフィルタ処理サブシステムを備え、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールは周波数フィルタ係数（“α”）を有し、中心周波数（“ｆ”）によってパラメータ化されている、複数のブラインド信号源分離（“ＢＳＳ”）モジュールと、
前記フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたＰＤＷ生成モジュールであって、前記複数のＢＳＳモジュールは、前記複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理し、少なくとも１つのブラインド信号源分離信号を前記ＰＤＷ生成モジュールへ送信するように構成され、前記ＰＤＷ生成モジュールは、前記少なくとも１つのブラインド信号源分離信号に基づいて、前記周波数データを含む少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成し、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成するのとほぼ同時にその信号に基づいて、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールに対してαの値及びｆの値のうちの少なくとも１つを更新することを促進するように構成されている、ＰＤＷ生成モジュールを備える、信号データプロセッサ。

条項２０． 少なくとも１つの信号ノイズ除去モジュールは前記複数の時変信号に由来するノイズ除去された信号及び状態エネルギー信号を生成するように構成されており、前記信号処理システムは、前記複数の時変信号の前記周波数データ及び前記帯域幅データのうちの少なくとも１つのトラッキングを促進するため、前記信号の信号エネルギーの値を確定するように構成されている、条項１９に記載の信号データプロセッサ。

条項２１． 前記複数のフィルタモジュールの少なくとも１つのフィルタモジュールは帯域幅フィルタ係数（“β”）を有し、更に帯域幅（“ｗ”）によってパラメータ化され、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号は更に、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号を生成するのとほぼ同時にその信号に基づいて、前記少なくとも１つのフィルタモジュールのβの値及びｗの値のうちの少なくとも１つを更新することを促進するように前記帯域幅データを含む、条項１９に記載の信号データプロセッサ。

ここに記載した説明では、ベストモードを含む本実装態様を開示し、且つ当業者が任意の機器やシステムの作成及び使用、並びに組込まれた任意の方法の実行を含め、本実装態様を実施することを可能にするために実施例を使用している。本開示の特許性の範囲は、特許請求の範囲によって規定され、当業者に想起される他の例も含みうる。このような他の例は、それらが特許請求の範囲の文言と異ならない構成要素を有する場合、あるいは、それらが特許請求の範囲の文言とわずかに異なる均等な構成要素を含む場合は、特許請求の範囲の範囲内にあることを意図する。

Claims (11)

1. 信号データプロセッサ（１０１）に通信可能に連結されたセンサ（１０３）で受信された複数の時変信号（１１４／１１６）から、周波数データを含むパルス記述子ワード（“ＰＤＷ”）を生成する方法（９００）であって、
   前記信号データプロセッサ（１０１）の複数のブラインド信号源分離（“ＢＳＳ”）モジュール（１２０）で、前記複数の時変信号（１１４／１１６）に由来する信号（１２４／１２６）をフィルタ処理すること（９０２）であって、前記複数のＢＳＳモジュール（１２０）の各ＢＳＳモジュール（１２０）は複数のフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）を有するフィルタ処理サブシステム（２０７）を含み、前記複数のフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）の各フィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）は周波数フィルタ係数（“α”）を有し、中心周波数（“ｆ”）によってパラメータ化される、フィルタ処理すること（９０２）と、
   前記複数のＢＳＳモジュール（１２０）から、少なくとも１つのブラインド信号源分離信号（１２９）を、前記フィルタ処理サブシステム（２０７）に通信可能に連結されたＰＤＷ生成モジュール（１２８）へ送信すること（９０４）と、
   前記ＰＤＷ生成モジュール（１２８）を使用し、前記少なくとも１つのブラインド信号源分離信号（１２９）に基づいて、前記周波数データを含む少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号（１３８）を生成すること（９０６）と、
   前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号（１３８）の生成時に、それに基づいて、前記複数のフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）の各フィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）のαの値及びｆの値を更新すること（９０８）と
   を含み、
   前記複数のフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）の各フィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）によって出力される信号エネルギー信号同士の差に基づいて前記ｆの値が更新される、方法（９００）。
2. 前記信号データプロセッサ（１０１）に通信可能に連結されたメモリに、更新されたαの値及び更新されたｆの値のうちの少なくとも１つを保存することを更に含み、前記αの値及び前記ｆの値のうちの少なくとも１つを更新することは、前記複数の時変信号（１１４／１１６）の前記周波数データのトラッキングを促進するため、前記更新されたαの値及び前記更新されたｆの値のうちの少なくとも１つを前記各フィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）へ送信することを含む、請求項１に記載の方法（９００）。
3. 信号（１２４／１２６）をフィルタ処理することは、少なくとも１つの信号ノイズ除去モジュール（１１８）からのノイズ除去された信号（１２４）と状態エネルギー信号（１２６）を受信することを含み、前記方法は更に、前記複数の時変信号（１１４／１１６）の周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも１つのトラッキングを促進するため、前記信号（１２４／１２６）の信号エネルギーの値を確定することを含む、請求項１又は２に記載の方法（９００）。
4. 前記信号（１２４／１２６）をフィルタ処理することは、帯域幅フィルタ係数（“β”）を有し、更に帯域幅（“ｗ”）によってパラメータ化された前記複数のフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）の少なくとも１つのフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）を使用することを含み、前記方法は更に、前記少なくとも１つのフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）のβの値及びｗの値のうちの少なくとも１つを更新すること、前記信号データプロセッサ（１０１）に通信可能に連結されたメモリ（１３４）に、βの初期値及びｗの初期値のうちの少なくとも１つを保存することを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法（９００）。
5. 前記信号データプロセッサ（１０１）に通信可能に連結されたメモリ（１３４）に、更新されたβの値及び更新されたｗの値のうちの少なくとも１つを保存することを更に含み、前記βの値及び前記ｗの値のうちの少なくとも１つを更新することは、前記複数の時変信号（１１４／１１６）の帯域幅データのトラッキングを促進するため、前記更新されたβの値及び前記更新されたｗの値のうちの少なくとも１つを前記各フィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）へ送信することを含む、請求項４に記載の方法（９００）。
6. 周波数データを含む、少なくとも１つのパルス記述子ワード（“ＰＤＷ”）を生成するため、複数の時変信号（１１４／１１６）を処理するためのシステム（１００）であって、前記システム（１００）は、
   少なくとも１つの前記時変信号（１１４／１１６）を受信するように構成されたセンサ（１０３）と、
   前記センサ（１０３）に通信可能に連結された信号データプロセッサ（１０１）を備え、また、前記信号データプロセッサ（１０１）は、
   複数のブラインド信号源分離（“ＢＳＳ”）モジュール（１２０）であって、前記複数のＢＳＳモジュール（１２０）の各ＢＳＳモジュール（１２０）は複数のフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）を備えるフィルタ処理サブシステム（２０７）を備え、前記複数のフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）の各フィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）は周波数フィルタ係数（“α”）を有し、中心周波数（“ｆ”）によってパラメータ化されている、複数のブラインド信号源分離（“ＢＳＳ”）モジュール（１２０）と、
   前記フィルタ処理サブシステム（２０７）に通信可能に連結されたＰＤＷ生成モジュール（１２８）であって、前記複数のＢＳＳモジュール（１２０）は、前記複数の時変信号（１１４／１１６）に由来する信号（１２４／１２６）をフィルタ処理し、少なくとも１つのブラインド信号源分離信号（１２９）を前記ＰＤＷ生成モジュール（１２８）へ送信するように構成され、前記ＰＤＷ生成モジュール（１２８）は、前記少なくとも１つのブラインド信号源分離信号（１２９）に基づいて、前記周波数データを含む少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号（１３８）を生成し、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号（１３８）を生成するのとほぼ同時に、それに基づいて、前記複数のフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）の各フィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）に対してαの値及びｆの値を更新することを促進するように構成されている、ＰＤＷ生成モジュール（１２８）とを備え、
   前記複数のフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）の各フィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）によって出力される信号エネルギー信号同士の差に基づいて前記ｆの値が更新される、システム（１００）。
7. 更新されたαの値及び更新されたｆの値のうちの少なくとも１つを保存するように構成されたメモリ（１３４）を更に含み、前記各フィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）は、前記複数の時変信号（１１４／１１６）の前記周波数データのトラッキングを促進するため、前記更新されたαの値及び前記更新されたｆの値のうちの少なくとも１つを受信するように構成されている、請求項６に記載のシステム（１００）。
8. 前記複数の時変信号（１１４／１１６）に由来するノイズ除去された信号（１２４）及び状態エネルギー信号（１２６）を生成するように構成されている少なくとも１つの信号ノイズ除去モジュール（１１８）を更に備え、前記システム（１００）は、前記複数の時変信号（１１４／１１６）の前記周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも１つのトラッキングを促進するため、前記信号（１２４／１２６）の信号エネルギーの値を確定するように構成されている、請求項６又は７に記載のシステム（１００）。
9. 前記複数のフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）の少なくとも１つのフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）は帯域幅フィルタ係数（“β”）を有し、更に帯域幅（“ｗ”）によってパラメータ化され、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号（１３８）は更に、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号（１３８）を生成するのとほぼ同時に、それに基づいて、前記少なくとも１つのフィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）のβの値及びｗの値のうちの少なくとも１つを更新することを促進するように帯域幅データを含む、請求項６から８のいずれか一項に記載のシステム（１００）。
10. 前記信号データプロセッサ（１０１）に通信可能に連結され、且つメモリに通信可能に連結されたコンピューティングデバイス（１３２）を更に備え、前記コンピューティングデバイス（１３２）は、
    前記ＰＤＷ生成モジュール（１２８）から前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号（１３８）を受信し、
    少なくとも１つの周波数ワード信号を前記信号データプロセッサへ送信し、前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号（１３８）を生成するのとほぼ同時に、それに基づいて、前記各フィルタモジュール（２０７ａ／２０７ｂ／２０７ｃ）の前記αの値及び前記ｆの値のうちの少なくとも１つを更新することを更に促進する
    ように構成されている、請求項６から９のいずれか一項に記載のシステム（１００）。
11. コンピューティングデバイスと通信を行うビークルを更に備え、前記システムは前記少なくとも１つのＰＤＷパラメータベクトル信号に基づいて前記ビークルの動きを指示するように構成されている、請求項６から１０のいずれか一項に記載のシステム。

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