JPH02298119A - アダプティブ・フィルタによるノイズ除去の方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は主入力端子に混入して信号に妨害を与えるノイ
ズをアダプティブ・フィルタによって除去するための方
法及び装置に関する。このような装置は一般にノイズ・
キャンセラと呼ばれており、自動車内、航空機乗務員及
び潜水夫と地上との通信等に際して背景雑音を消去する
ために用いられている。

（従来の技術） 主入力端子に混入して信号に妨害を与えるノイズをアダ
プティブ・フィルタによって除去するための公知の技術
としてノイズ・キャンセラが知られているＰＲＯＣＥＥ
ＤＩＮＧＳＯＦＩＥＥＥ６３巻１２号、１９７５年、１
６９２−１７１６ページ参照：以下、「文献１」）。ノ
イズ。

キャンセラはノイズ源から主入力端子までノイズが通る
経路のインパルス応答を近似する伝送関数を持つ適応（
アダプティブ）・フィルタを用いて、主入力端子に混入
するノイズ成分に対応した疑似ノイズ（ノイズルブリカ
）を生成することにより、主入力端子に混入して信号に
妨害を与えるノイズを抑圧するように動作する。この時
、アダプティブ・フィルタの各タップ係数は、ノイズと
信号が混在した混在信号からノイズルプリカを差し引い
た差信号と参照入力端子にて得られる参照ノイズとの相
関をとることにより逐次修正される。このようなアダプ
ティブ・フィルタの係数修正すなわちノイズ・キャンセ
ラの収束アルゴリズムの代表的なものとしテｒＬＭｓＡ
ＬＧＯＲＩＴＨＭ　Ｊ　（文献１）トｆＬＥＡＲＮＩＮ
Ｇ　　ＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮ　　ＭＥＴＨＯＤ
・ＬＩＭ　Ｊ　（ＩＥＥＥ　ＴＲＡＮＳＡＣＴＩ○ＮＳ
ＯＮＡＵＴＯＭＡＴＩＣＣＯＮＴＲＯＬ１２巻３号、１
９６７年、２８２−２８７ヘージ参照；以下、「文献２
」）が知られている。

第３図は、従来のノイズ・キャンセラの一構成例を示し
たブロック図である・。主入力端子１において検出され
た信号とノイズとの混在信号は、減算器４に供給される
。一方、参照入力端子２において検出された参照ノイズ
はアダプティブ・フィルタ３に供給される。アダプティ
ブ・フィルタ３によって発生されたノイズ・レプリカが
、減算器４にて混在信号から減算されることによってノ
イズ成分が消去され、信号が出力端子６へ供給される。

減算器４の出力は同時に乗算器５へ供給されて２０倍さ
れ、アダプティブ・フィルタ３の係数更新に使用される
。ここに、αは定数で、ステップ・サイズと呼ばれる。

いま、第３図に示すとおり信号をｓｋ（但しｋは時刻を
示す指標）、参照ノイズをｎｋ、消去しようとするとノ
イズをｖｋ、ｓｋが受ける付加ノイズをδにとすると、
人力端子１より減算器４に供給される信号ｕｋは次式で
表される。

ｕｋ＝Ｓｋ＋ｖｋ＋δに、、、、、、、、、、、、、、
、、、、、、、、、、、、　　（１）ノイズ・キャンセ
ラの目的は、式（１）におけるノイズ成分ｖｋのレプリ
カ９ｋを生成し、ノイズを消去することである。第３図
において、アダプティブ・フィルタ３、減算器４、乗算
器５からなる閉ループ回路を用いて、適応的にノイズル
プリヵ−ｔｙｋを生成することにより、減算器４の出力
信号として次式に示す差信号ｄｋを得ることができる。

但し、一般にδにはｓｋに比較して十分小さいと考えら
れるから、これを無視している。

ｄｋ＝ｓｋ＋（ｖｋ−％）　、、、、、、、、、、、、
、、、、、、、、、、、、、　（２）式（２）において
、（ｖｋ−％）は残留ノイズと呼ばれる。

ＬＭＳアルゴリズムを仮定すれば、アダプティブ・フィ
ルタ３のｍ番目の係数Ｃｍ、には次式に従って更新され
る。

Ｃｍ、　ｋ　”　Ｃｍ、　ｋ−１＋２０”’ｋ”ｍ、に
−１−・−−−−−−−−−−−（３）Ｎ個の係数全て
に関する式（３）を行列形式で表せば、Ｃｋ＝Ｃｋ−１
＋２ａ・ｄｋ・ｎｋｌ　、、、、、、、、、、、、、、
、、−−−−（４）となる。ここに、ｃｋとｎｋはそれ
ぞれ次式で与えられる。

ｃｋ＝　［ｃｍｃｌｏ””０Ｎ−１１・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・　（５）ｎｋ＝　［ｎ
０ｎ１°“”’ｎＮ−１１・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・　（６）一方、ＬＩＭでは式（４）の
代わりに、式（７）に従って係数の更新が行なわれる。

ｃｌ＝ｃｌ−１＋（２ｐ／Ｎａｎ２）、ｄｋ、ｎｋｌ　
、、、、、、、、、、、、、　（７）戸は、ＬＩＭに対
するステップ・サイズ、σ。はアダプティブ・フィルタ
３に人力される平均電力である。

ｏｎはスアップ・サイズｐの値を前記平均電力に反比例
させ、安定な収束を行なわせるために用いられる。σ。

を求めるためにはいくつかの方法があるが、例えば式（
８）によって求めることができる。

に譚０ 式（４）と式（７）におけるステップ・サイズは、アダ
プティブ、フィルタの収束の速度と収束後の残留ノイズ
ルベルを規定する。ＬＭＳの場合には、αが犬、きいは
と収束は速くなるが、残留ノイズ、レベルは大きくなる
。反対に、十分小さい残留ノイズルベルを達成するため
には、それに見合った小さいαを採用する必要があり、
収束速度の低下を招く。ＬＩＭのステップ・サイズＰに
ついても、同様である。

収束速度と残留ノイズのステップ・サイズに対する相反
する要求を満たすために、ｖＳアルゴリズムが提案され
ている。（ＩＥＥＥ　ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ　０Ｎ
ＡＣＯＵＳＴＩＣ８，５ＰＥＥＣＨＡＮＤ　　５ＩＧＮ
ＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ３４巻２号、１９８６年、３
０９−３１６ページ参照；以下、［文献３Ｊ）ＶＳアル
ゴリズムは、式（４）のＬＭＳアルゴリズムのステップ
・サイズａの代わりに、ステップ、サイズ行列Ａを用い
、への各成分の大きさをアダプティブ・フィルタの収束
の進み具合をこよって制御している。各係数に対して共
通のステップ・サイズではなく、ステップ・サイズ行列
Ａで与えられる個別のステプ・サイズを用いることによ
り、自己相関行列成分の大きさのバラツキに対応した最
適なステップ・サイズを各係数に用いることができ、収
束速度の向上をはかることができる。実際の係数更新は
次式による。

Ｃｋ＝〔ｋ１＋２Ａ°ｄｋ°ｎｋ−１、、、、、、、、
、、、、，０，、、（９）Ａ＝［ａｉ、ｊ］ ａｉ、ｊ＝ｏ　　　ｆｏｒ　　ｉ：＃ｊ≠Ｏｆｏｒｉ＝
ｊ ａｍ、ｍは、対応するｍ番目のタップの傾き成分工、に
の極性ｓｇｎ［工、ｋ］を抽出し、該極性の変化パター
ンによって大きさが制御される。但し、工、には７ｍ、
ｋ”２°αｍ、ｍ’ｄｋ′ｎｍ、に−１−−−−−−−
−−−−−−−−（１０）で与えられる。ｄｋ＝　ｖｋ
−Ｏｋが成立する理想的な場合には、。、にの極性が直
接収束の進み具合を表すが、一般にｄｋ＝ｓｋ＋ｖｋ−
顔で表されるようにｄｋはｓｋの影響を受けるので、こ
れを軽減するために、ｓｇｎ［工、ｋ］がｍ。回連続し
て変化したときにはＱｍ、ｍを１７２シ、ｍ１回連続し
て等しいときにはα。２ｍを２倍する。すなわち、同一
極性の連続、もしくは極性の変化の連続を検出すること
によって、等測的に（ｓｋ＋ｖｋ−０ｋ）ｚ　（ｖｋ−
％）が成立するようにしていることがｖＳアルゴリズム
の特徴である。但し、００１ｍの変化範囲には制限があ
り、最大値ａｍａｘ＝１／λ、αｍｉｎは収束後の残留
ノイズによって規定される。ここに、λは自己相関行列
の最大固有値である。この方法が問題なく動作するが否
かは、ｓｋとｖｋ−％の関係に大きく依存する。前記□
、にの極性変化パターンはｓｋの信号対雑音比（Ｓｉｇ
ｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ　Ｒａｔｉｏ；　５ＮＲ）と
スペクトラムの関数となる。ＳＮＲが良いときは、１ｓ
ｋｌ＞ｈ−＋ｋｌがほとんど常に成立し、前記極性検出
に深刻な影響を与える。ＳＮＲが信号と雑音の瞬時電力
の数学的期待値の比であることを考慮すれば、仮にＳＮ
Ｒが悪くても、ｓｋがより多くの高周波数成分を持つほ
ど瞬間的に、１５に１〉１ｖｋ−９に１となる確率は高
くなる。別の言い方をすれば、ｓｋがより多くのピーク
とディップを持つほど、ＳＮＲが十分悪くても、いくつ
かのピークでｌ５ｋｌが１ｖｋ−”＞ｋｆより大きくな
る可能性が高くなる。

（発明が解決しようとする問題点） これらの影響を最小限に押さえるためには、前記ｍ。と
ｍ工を大きく、αｍｉｎを小さくしなければならないが
、これはｖＳアルゴリズムの優位性を減少させる。さら
に、式（７）かられかるように、■Ｓアルゴリズムでは
係数と同じ数のステップ・サイズをメモリ内に保持しな
ければならず、タップ数が増すほどたくさんのメモリが
必要になり、ハード、ウェアの負担となる。本発明の目
的は、収束時間が短くハード・ウェア規模の小さい、ア
ダプティブ・フィルタによるノイズ除去の方法及び装置
を提供することにある。

（問題点を解決するための手段） 本発明は、主入力端子へ混入するノイズを除去するため
に、ノイズだけを入力とする参照入力端子で得られる参
照信号に基づきアダプティブ・フィルタでノイズ・レプ
リカを生成し、前記入力端子にて得られる受信信号とノ
イズとが混在した混在信号から前記ノイズルプリカを差
引いた差信号を小さくするように動作するノイズ・キャ
ンセラにおいて、前記差信号を二乗して差信号電力を求
め、該差信号電力から該差信号電力を平均化したものを
差引いた後に平均化して得られた値に対応して前記アダ
プティブ・フィルタの係数修正量を適応的に変化させる
ことを特徴とする。

また、本発明は、主入力端子へ混入して信号と混在する
ノイズを除去する際に、参照入力端子からの信号を受け
てノイズ・レプリカを発生するアダプティブ・フィルタ
と、前記ノイズ・レプリカを信号とノイズよりなる主入
力端子からの混在信号から差引く第１の減算器と、該第
１の減算器の出力を二乗する第１の乗算器と、該第１の
乗算器の出力を平均化する第１の平均化回路と、前記第
１の乗算器の出力から前記第１の平均化回路の出力を差
引く第２の減算器と、該第２の減算器の出力を平均化す
る第２の平均化回路と、該第２の平均化回路の出力を定
数倍する第２の乗算器と、該第２の乗算器の出力と前記
第１の減算器の出力を乗算する第３の乗算器とを少なく
とも具備し、該第３の乗算器の出力を用いて前記アダプ
ティブ・フィルタの係数を更新するように構成したこと
を特徴とする。

（作用） 本発明のアダプティブ・フィルタによるノイズ除去の方
法及び装置は、残留ノイズの平均電力が係数の収束と共
に小さくなることを用いてステップ・サイズの大きさを
制御し、このとき残留ノイズ検出の妨害となる信号成分
電力はその推定値を求めオ逐次差引くことにより、収束
時間を短縮することができる。

（実施例） 次に図面を参照して本発明について詳細に説明する。第
１図は、本界明の一実施例を示すブロック図である。同
図において、第３図と同一の参照番号を付与された機能
ブロックは第３図と同一の機能を有するものとする。第
１図と第３図の相違点は、乗算器５に供給されるステッ
プ・サイズが残留ノイズの大きさに従って変化する点に
ある。これに伴って、ステップ・サイズを制御する乗算
器７及び１２、平均化回路８及び１１、減算器９が付加
されている。ステップ・サイズ制御に必要な信号は残留
ノイズｖｋ−９にであるが、直接残留ノイズだけを検出
することは出来ない。信号ｓｋが残留ノイズｖｋ−９ｋ
に対して妨害となる。平均化回路８及び減算器９は、信
号ｓｌ（の影響を除去する効果を持つ。

乗算器７の出力はｄｋの二乗になるから、次式で与えら
れる。

ｄｋ２＝（ｓｋ＋ｖｋ−ｙ、ｒ２、、、．０．、、、、
、、、、、、、、、．１．（１１）平均化回路８では、
人力信号に対して時定数の長い移動平均をとる。時定数
の長い移動平均は、近似的に数学的期待値の推定値とみ
なすことができるので、これをＥ［・］で表す。一般に
ｓｋとｎｋ、従ってｓｋとｖｋは互いに独立なので、数
学的期待値の性質を考慮して平均化回路８の出力は、 Ｅ［（ｓｋ＋ｖｋ−９ｋ）２］＝Ｅ［５ｋ２１＋Ｅ［（
ｖｋ−４ｋ）２］　、、、　（１２）となる。式（１２
）の第２項は急速に減衰することを考慮すると、式（１
３）を得る。

Ｅ［（ｓｋ＋ｖｌ、−Ａｈ）２］＝Ｅ［ｓｋ２］　、、
、、、、、、、、、、、、、、、　（１３）従って、減
算器９の出力は、（ｓｋ＋　ｖｋ−＋ｋ）２−　Ｅ［ｓ
ｋ２］となる。平均化回路１１では、入力信号に対して
時定数の短い移動平均をとる。・にょって時定数の短い
移動平均を表せば、平均化回路１１の出力は式（１４）
％式％ ［２１ いま、平均化回路８及び１１に適当な時定数を用いれば
、式（１４）の第１項はほとんど零となる。さらに、前
記のｓｋとｖｋの独立性を用いれば、２番目の移動平均
もほとんど零になる。ゆえに、式（１４）においては第
３項が支配的となり、式（１５）が成立する。

（ｓｋ＋ｖｋ−４１）２−Ｅ［ｓｋ２］−（ｖｋｖｈ）
２−−−０−０−１（１５）以上の説明かられかるよう
に、平均化回路８はｓｋ２の推定値を与える。続いて、
減算器９で前記推定値を乗算器７の出力信号から差引く
ことにより、　　′に対するｓｋの影響を除き、平均化
回路１１の出力信号として近似的に（ｖｌ　−％）を得
る。（ｖｋ−Ｏｋ）は残留ノイズで、その振幅はアダプ
ティブ・フィルタが動作開始直後は大きく、アダプティ
ブ・フィルタの適応化が進むと共に小さくなる。従って
、残留ノイズ電力（ｖｋ−％）２の移動平均ａは最初あ
る正の値、アダプティブ・フィルタの収束後はｉ−〇に
なる。この値を定数倍して本来のステップ・サイズαに
乗算して用いることにより、実効的なステップ、サイズ
を、最初は大きく、収束後は本来のステップ・サイズα
に等しくし、収束時間の短縮をはかることができる。但
し、（ｖｌ　−４１）　＜１のときには強制的に宣：同
ア＝１に設定する。

第２図は平均化回路の一実施例で、漏れ係数１３（０＜
１３＜１）の−次漏れ積分回路として知られている。入
力端子２１に供給された信号は乗算器２２でｐ倍され加
算器２３に供給される。加算器２３の出力信号は出力端
子２６に達すると共に遅延素子２５に供給される。遅延
素子２５で１クロック分遅延された信号は乗算器２４で
１−１３倍され、加算器２３に供給される。

全体では、入力端子２１に供給される信号が遅延素子２
５で１クロツク遅延されてから加算器２３で繰返し加算
されるので、積分されることになる。このとき、乗算器
２４によって“′漏れ′°が生じ、る。入力端子２１に
供給される信号の平均値がほぼ一定の場合には、乗算器
２３と２４の値かられかるように、出力端子２６にて得
られる出力信号は徐々に増加した後、飽和する。定数ｐ
を適当に選ぶことにより、この飽和値で前記入力信号の
平均値を近似することができる。ｐが小さい場合には１
−ｆ３＝、１となり、出力端子２６の信号がほぼそのま
ま加算器２３に帰還され、時定数の長い移動平均化回路
になる。反対にｐが太きいと、出力端子２６がら加算器
２３に帰還される信号は急速に減衰し、入力端子２１が
ら乗算器２２をへて供給される現在の信号の寄与分が大
きくなるので、移動平均化回路の時定数は短くなる。従
って、第２図に示した平均化回路は、漏れ係数ｐを適当
に設定することにより、平均化回路８としても１１とし
ても使用することができる。平均化回路８として使用す
るときは、入力信号２１が乗算器７がらの信号、出力信
号２６が減算器９への信号に相当し、平均化回路１１に
対しては、入力信号２１が減算器９がらの信号、出力信
号２６が乗算器１２への信号に相当する。第２図では一
例として巡回型の平均化回路を示したが、トランスバー
サル型構成を持つ回路等も同様に使用できる。

既に説明したようにＬＩＭとＬＭＳの違いはステップ・
サイズｐをアダプティブ・フィルタ３に入力される平均
電力ｏｎ′で割ったものをαの代わりに使用することな
ので、これまで説明してきたステップ・サイズを可変に
する方法はそのまま適用することができる。

（発明の効果） 以上詳細に述べたように、本発明によれば残留ノイズの
平均電力が係数の収束と共に小さくなることを用いてス
テップ・サイズの大きさを制御し、このとき残留ノイズ
の平均電力を検出するための妨害となる信号成分電力は
、その推定値を求めて逐次差引くことにより、収束時間
を短縮することができる。さらにステップ・サイズを適
応的に制御する回路は２乗算器、２平均化回路及び減算
器だけから構成されるため、ハード・ウェア規模の小さ
いアダプティブ・フィルタによるノイズ除去の方法及び
装置を提供することができる。

図面の簡単な説明 第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
平均化回路の一実施例を示すブロック図、第３図は従来
例を示すブロック図である。

図において、１は主入力端子、２は参照入力端子、３は
アダプティブ・フィルタ、４及び９は減算器、５．７及
び１２は乗算器、６は出力端子、８及び１１は平均化回
路をそれぞれ示す。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）主入力端子へ混入するノイズを除去するために、
   ノイズだけを入力とする参照入力端子で得られる参照信
   号に基づきアダプティブ・フィルタでノイズ・レプリカ
   を生成し、前記主入力端子にて得られる受信信号とノイ
   ズとが混在した混在信号から該ノイズ・レプリカを差引
   いた差信号を小さくするように動作するノイズ・キャン
   セラにおいて、前記差信号を二乗して差信号電力を求め
   、該差信号電力から該差信号電力を平均化したものを差
   引いた後に平均化して得られた値に対応して前記アダプ
   ティブ・フィルタの係数修正量を適応的に変化させるこ
   とを特徴とするアダプティブ・フィルタによるノイズ除
   去の方法。
2. （２）主入力端子へ混入して信号と混在するノイズを除
   去する際に、参照入力端子から参照ノイズを受けてノイ
   ズ・レプリカを発生するアダプティブ・フィルタと、前
   記ノイズ・レプリカを信号とノイズよりなる主入力端子
   からの混在信号から差引く第１の減算器と、該第１の減
   算器の出力を二乗する第１の乗算器と、該第１の乗算器
   の出力を平均化する第１の平均化回路と、前記第１の乗
   算器の出力から前記第１の平均化回路の出力を差引く第
   ２の減算器と、該第２の減算器の出力を平均化する第２
   の平均化回路と、該第２の平均化回路の出力を定数倍す
   る第２の乗算器と、該第２の乗算器の出力と前記第１の
   減算器の出力を乗算する第３の乗算器とを少なくとも具
   備し、該第３の乗算器の出力を用いて前記アダプティブ
   ・フィルタの係数を更新することを特徴とするアダプテ
   ィブ・フィルタによるノイズ除去の装置。