JPH0375576A - 雑音電力測定方式 - 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】 ［目　次］ 概要 産業上の利用分野 従来の技術（第７〜９図） 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段（第１図） 作　用（第１図） 実施例 （ａ）第１実施例の説明（第２，３図）（ｂ）第２実施
例の説明（第４，５図）（ｃ）第３実施例の説明（第６
図） （ｄ）その他 発明の効果 ［概　要］ 雑音を含む信号中の雑音電力を測定する際の雑音電力測
定方式に関し。

Ａ／Ｄコンバータによる標本化の際に生じるレンジオー
バの影響を受けることなく、雑音電力を測定できるよう
にすることを目的とし、雑音を含むアナログ信号をアナ
ログ／ディジタルコンバータを用いて変換することによ
り得られるディジタル信号を確率変数として、該確率変
数の確率分布における分散から該信号中の雑音電力を測
定する際に、該確率分布における平均値を境にした該確
率分布の片側部分を用いて、その分散を求めることによ
り、該雑音電力を測定するように構成する。

［産業上の利用分野］ 本発明は、雑音を含む信号中の雑音電力を測定する際の
雑音電力測定方式に関する。

例えば、無線、衛星通信等の分野においては。

通信路の状態を知るために、信号電力対雑音電力比（Ｓ
／Ｎ）を測定することが必要になるが、このとき、雑音
電力を測定しなれけばならない。

この場合、雑音電力測定器は、回路規模の小型化、無調
整化、動作の安定化をはかるという点で、ディジタル信
号処理により実現することの有効性は高い。そして、か
かるディジタル信号処理を行なうためには、通常、アナ
ログ／ディジタルコンバータ（Ａ／Ｄコンバータ）によ
り、雑音を含むアナログ信号（被測定信号）をディジタ
ル信号に変換する必要がある。

［従来の技術］ さて、上記のように雑音電力を測定しようとしている信
号の分布は、通常、通信路の状態に応じて決まる確率分
布、即ちガウス分布（正規分布）に従う、かかるガウス
分布の平均値は信号レベルに等しく、その分散は雑音電
力に等しい。

そこで、従来の雑音電力測定法では、信号の標本値ｘｌ
を確率変数として、この確率変数のガウス分布における
分散［下記（１）式参照］から信号中の雑音電力を測定
している。

（１／Ｎ）Σ（ｘｔ−ｍ）”　・・　（１）１ ここで、ｍはガウス分布の平均値で、この平均値は既知
である。

次に、上記の雑音電力測定方法を実施するための従来例
を第７図を用いて説明する。第７図は従来例を示すブロ
ック図であるが、この第７図において、１０１は標本化
手段で、この標本化手段１Ｏ１は、被測定信号として雑
音を含むアナログ信号を所要のサンプリング周波数でサ
ンプリングすることによりディジタル信号に変換するも
ので、Ａ／Ｄコンバータが使用される。

１０２は分散演算手段で、この分散演算手段１０２は、
標本化されたデータＸ１と平均値ｍとから（ｘｌ−ｍ）
”を演算する第１演算手段１０２Ａと、第１演算手段１
０２Ａで得られた。

（ｘｌ−ｍ）”について平均化処理を行なう第２演算手
段１０２Ｂとで構成されており、これにより第２演算手
段１０２Ｂの出力から雑音電力情報が得られるようにな
っている。

このような構成により、雑音を含むアナログ信号（被測
定信号）はＡ／Ｄコンバータからなる標本化手段１０１
を用いてディジタル信号に変換されたあと、このディジ
タル信号ｘ１を確率変数として、分散演算手段１０２で
、上記確率変数ｘｌのガウス分布における分散が演算さ
れ、これにより、該信号中の雑音電力が測定される。

［発明が解決しようとする課題］ ところで、標本化手段として、Ａ／Ｄコンバータを使用
した場合、そのレンジを越えるような入力が入った場合
には、標本化データは、レンジの限界に押さえ込まれて
しまう。すなわち、第８図に示すように連続的なガウス
分布が第９図に示すように離散的な分布に量子化される
。その際、Ａ／Ｄコンバータのレンジを超える入力に対
しては。

最高または最低のレベルに押さえ込まれてしまう。

従って、第９図に示す分布に従う標本値に対して、上記
（１）式を演算することにより得られる標本分散の期待
値は、もはや元のガウス分布の分散に等しくない、すな
わち、標本値がガウス分布に従って、−〇〜十■の範囲
の値をとり、その標本値に対して、上記（１）式を演算
することにより、はじめて標本分散の期待値は元のガウ
ス分布の分散に等しくなるのに、第９図の例の場合は、
−■側の影響は無視できるとしても、＋ω側で、＋１以
上の値を採れないことにより、標本分散の期待値は本来
の分散よりも小さくなるから、元のガウス分布の分散に
等しくないのである。

本発明は、このような問題点を解決しようとするもので
、Ａ／Ｄコンバータによる標本化の際に生じるレンジオ
ーバの影響を受けることなく、雑音電力を測定できるよ
うにした、雑音電力測定方式を提供することを目的とす
る。

ｍを境にしたこの確率分布の片側部分のデータだけを有
効なデータとすることができる。

３は分散演算手段で、この分散演算手段３は、標本化デ
ータ選択手段２によって選択された標本化データｘ１よ
り分散を演算して、雑音電力情報を求めるものである。

［課題を解決するための手段］ 第１図は本発明の原理ブロック図である。

この第１図において、１は標本化手段で、この標本化手
段１は、被測定信号として雑音を含むアナログ信号を所
要のサンプリング周波数でサンプリングすることにより
ディジタル信号に変換するもので、Ａ／Ｄコンバータが
使用される。

２は標本化データ選択手段で、この標本化データ選択手
段２は、平均値ｍより小さいあるいは大きい標本化デー
タｘ１のみを通過させるものである。これにより、この
標本化データ選択手段２によって、標本化手段１で得ら
れたディジタル信号を確率変数とした確率分布について
、その平均値［作　用］ 上述の本発明の雑音電力測定方式では、平均値ｍを境に
した確率分布の片側部分を用いて、その分散を求めるこ
とにより、該雑音電力を測定する。

ここで、上記の確率分布は平均値ｍに関して対称である
から、平均値ｍより大きい標本からの寄与と、平均値ｍ
より小さい標本からの寄与とは等しく、これにより平均
値ｍを境にした確率分布の片側部分だけを用いても、雑
音電力を測定できるのである。

［実施例］ 以下、図面を参照して本発明の詳細な説明する。

（ａ）第１実施例の説明 第２図は本発明の第１実施例を示すブロック図で、この
第１実施例は、データがｒｌＪまたは「Ｏ」に確定して
いる場合（即ち、無変調波）のもので、この第２図にお
いて、１は標本化手段で。

この標本化手段ｌは、被測定信号として雑音を含むアナ
ログ信号を所要のサンプリング周波数でサンプリングす
ることによりディジタル信号に変換するもので、Ａ／Ｄ
コンバータが使用される。そして、このＡ／Ｄコンバー
タのレンジの上限は第３図に示すとおりである。

２は標本化データ選択手段としての比較手段で、この比
較手段２は、平均値ｍよりも大きい標本値ｘｌがＡ／Ｄ
コンバータのレンジオーバによる影響を受けるので、平
均値ｍより小さい標本化データＸ１のみを有効なデータ
（第３図のガウス分布における平均値ｍより小さいデー
タ参照）とするための処理を行なうようにしたものであ
る。すなわち、ｘｌ（ｍのときはイネーブル信号を出し
。

ｘ１≧ｍのときはディスイネーブル信号を出すものであ
る。

３は分散演算手段で、この分散演算手段３は、標本化デ
ータｘ１と平均値ｍとから（ｘｌ−ｍ）”を演算する第
１演算手段３Ａと、第１演算手段３Ａで得られた（ｘｘ
−ｍ）”について平均化処理を行なう第２演算手段３Ｂ
と、この第２演算手段３Ｂで得られた演算結果に２を掛
ける第３演算手段３Ｃとをそなえて構成されている。

ここで、第２演゛算手段３Ｂには、比較手段２からのイ
ネーブル／ディスイネーブル信号が入力されており、イ
ネーブル信号入力時は、第１演算手段３Ａからの出力結
果を取り込み、ディスイネーブル信号入力時は、第１演
算手段３Ａからの出力結果を無視する。

また、第２演算手段３Ｂで得られた演算結果に２を掛け
るのは、次の理由による。すなわち、第２演算手段３Ｂ
での平均化処理に際しては、雑音電力に対し有効なデー
タ（平均値よりも小さいデータ）と雑音電力に対し無効
なデータ（平均値以上のデータ）との両方の数に相当す
るサンプル数Ｎを用いているので、第２演算手段３Ｂで
得られる雑音電力値が半分になるから、第３演算手段３
Ｃで、第２演算手段３Ｂで得られた演算結果に２を掛け
るのである。

上述の構成により、雑音を含むアナログ信号（被測定信
号）が、標本化手段１のＡ／Ｄコンバータを用いてディ
ジタル信号に変換されたあと、この標本化データは標本
化データ選択手段としての比較手段２によって、平均値
ｍより小さい標本化データｘｌのみが有効なデータとし
て取り扱われる。

その後は１分散演算手段３で、比較手段２にて選択され
たところの平均値ｍを境にしたガウス分布の片側部分を
用いて、その分散を求めることにより、雑音電力が測定
される。

このように、分散を求める際に、平均値ｍを境にしたガ
ウス分布の片側部分だけを用いているので、Ａ／Ｄコン
バータによる標本化の際に生じるレンジオーバの影響を
受けることなく、雑音電力の測定が可能となるのである
。

（ｂ）第２実施例の説明 次に、第４，５図を用いて第２実施例を説明する。

この第２実施例は、データがランダムである場合のもの
で、従って、この場合は、データ「工」。

ｒＱＪに対応して第５図に示すように２つのガウス分布
が存在する。これに対応するためには、データの符号を
判定して１例えばデータが「Ｏ」（符号が負であった）
ならば、標本値の符号反転させ、すなわちデータｒＱＪ
に対応するガウス分布を折り返してデータ「１」のガウ
ス分布に重ね合わせれば良い。

このために、この第２実施例では、第４図に示すように
、標本値ｘｌの符号を判定してデータが「０」　（符号
が負であった）ならばその旨の信号を出す符号判定手段
４と、この符号判定手段４からの判定結果を受けて標本
値ｘｌの符号を反転させる符号反転手段５とが追加され
ている。

なお、その他の手段は、前述の第１実施例のものと同じ
であるので、その詳細な説明は省略する。

上述の構成により、雑音を含むアナログ信号（被測定信
号）が、標本化手段１のＡ／Ｄコンバータを用いてディ
ジタル信号に変換されたあと、この標本化データｘ１は
、もし符号が負であったならば、符号反転手段５にて符
号を反転せしめられる。そして、この符号反転手段５の
出力ｙｌについて、標本化データ選択手段としての比較
手段２によって、平均値ｍより小さい標本化データン１
のみが有効なデータとして取り扱われる。

その後は１分散演算手段３で、比較手段２にて選択され
たガウス分布の片側部分を用いて、その分散を求めるこ
とにより、雑音電力が測定される。

従って、この第２実施例においても、前述の第１実施例
と同様、Ａ／Ｄコンバータによる標本化の際に生じるレ
ンジオーバの影響を受けることなく、雑音電力の測定が
可能となる。

（Ｃ）第３実施例の説明 次に、第６図を用いて第３実施例を説明する。

この第３実施例は、データがランダムであるがこのデー
タには誤り訂正符号化が施されている場合についてのも
のである。

ところで、データに誤り訂正符号化が施されている場合
には、データの符号の正転や反転を誤り訂正復号や再符
号化の結果を参照して行なう方が、誤って正転１反転さ
れる頻度が低い。かかる点に鑑み、この第３実施例では
、標本化データについて、まずデータ符号の正転や反転
を誤り訂正復号や再符号化の結果を参照して行なうよう
にしている。

このために、この第３実施例では、第６図に示すように
、データ符号を誤り訂正復号する手段６や再符号化する
手段７が追加され、更には、再符号化手段７からの信号
に基づいて標本データＸｉの符号を訂正する符号訂正手
段８が追加されている。

なお、第６図において、９は誤り訂正復号手段６や再符
号化手段７での処理時間分だけデータを遅延させる遅延
手段である。

また、その他の手段は、前述の第１実施例のものと同じ
であるので、その詳細な説明は省略する。

上述の構成により、この第３実施例では、雑音を含むア
ナログ信号（被測定信号）が、標本化手段１のＡ／Ｄコ
ンバータを用いてディジタル信号に変換されたあと、こ
の標本化データＸ１は、誤り訂正を施される。そして、
この誤り訂正手段８の出力ｙｌについて、標本化データ
選択手段としての比較手段２によって、平均値ｍより小
さい標本化データン１のみが有効なデータとして取り扱
われる。

その後は、分散演算手段３で、比較手段２にて選択され
たガウス分布の片側部分を用いて、その分散を求めるこ
とにより、雑音電力が測定される。

従って、この第３実施例においても、前述の第１．２実
施例と同様、Ａ／Ｄコンバータによる標本化の際に生じ
るレンジオーバの影響を受けることなく、雑音電力の測
定が可能となる。なお、この第３実施例では、第５図に
おいて、Ｏより大きいｒＱＪデータあるいはＯより小さ
い「ｌ」データが誤差データとして作用することを防止
することができるので、更に正確な雑音電力の測定が可
能となる。

（ｄ）その他 なお、上記の各実施例において、Ａ／Ｄコンバータのレ
ンジの下限の影響を受ける場合は、平均値ｍより大きい
標本化データのみを有効なデータとして取り扱うように
すればよい。

また、平均化する際に、有効なデータ数に相当するサン
プル数Ｎ／２を用いれば、第２演算手段３Ｂで得られた
演算結果に２を掛けなくてもよい。

［発明の効果］ 以上詳述したように、本発明の雑音電力測定方式によれ
ば、Ａ／Ｄコンバータで得られた標本データを確率変数
とする確率分布につき、その平均値を境にした確率分布
の片側部分を用いて、その分散を求めることにより、雑
音電力を測定することが行なわれるので、Ａ／Ｄコンバ
ータによる標本化の際に生じるレンジオーバの影響を受
けることなく、雑゛音電力を測定できる利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理ブロック図、 第２図は本発明の第１実施例を示すブロック図、第３図
は本発明の第１実施例を説明するためのガウス分布図、 第４図は本発明の第２実施例を示すブロック図。 第５図は本発明の第２実施例を説明するためのガウス分
布図、 第６図は本発明の第３実施例を示すブロック図、第７図
は従来例を示すブロック図、 第８図は従来例を説明するためのガウス分布図、第９図
は第８図に示すガウス分布を量子化した分布図である。 ３Ｂは第２演算手段。 ３Ｃは第３演算手段、 ４は符号判定手段。 ５は符号反転手段、 ６は誤り訂正復号手段、 ７は再符号化手段、 ８は誤り訂正手段、 ９は遅延手段である。 図において、 １は標本化手段（Ａ／Ｄコンバータ）、２は標本°イヒ
データ選択手段（比較手段）、３は分散演算手段、 ３Ａは第１演算手段、

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 雑音を含むアナログ信号をアナログ／ディジタルコンバ
   ータ（１）を用いて変換することにより得られるディジ
   タル信号を確率変数として、該確率変数の確率分布にお
   ける分散から該信号中の雑音電力を測定する際に、 該確率分布における平均値を境にした該確率分布の片側
   部分を用いて、その分散を求めることにより、該雑音電
   力を測定することを 特徴とする、雑音電力測定方式。