JPH0575391A

JPH0575391A - 適応フイルタにおける係数制御方法及び装置並びにノイズ除去の方法及び装置

Info

Publication number: JPH0575391A
Application number: JP29616891A
Authority: JP
Inventors: Akihiko Sugiyama; 昭彦杉山
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1990-11-01
Filing date: 1991-10-15
Publication date: 1993-03-26
Anticipated expiration: 2014-11-10
Also published as: JP2976252B2

Abstract

(57)【要約】【目的】ハードウェア規模が小さく、収束時間が短
く、かつ最終誤差レベルの低い適応フィルタにおける係
数制御方法及び装置を提供する。【構成】アダプティブ・フィルタ３は参照入力端子２
に供給された参照信号を用いて主入力端子１にて得られ
る未知系出力信号ｖ_Kのレプリカを発生し、これを減算
器４で差引くことにより未知系を同定する。減算器４の
出力である差信号を用いて情報抽出回路８で未知系出力
を妨害する信号ｓ_Kの強さに関する情報を得た後、この
情報を演算回路９で処理した値を乗算器１０で定数倍
し、さらに差信号と乗算した信号を用いて、アダプティ
ブ・フィルタの係数更新を行なう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は適応フィルタを用いて未
知システムを近似する際に、未知システム出力信号に妨
害信号が重畳されている場合の適応フィルタの係数制御
方法及び装置に関する。実際の応用としては、主入力端
子に混入して信号に妨害を与えるノイズを適応フィルタ
によって除去するノイズ・キャンセラ、広帯域信号に埋
れた周期信号を取り出したり、広帯域信号に対する周期
妨害波を抑圧する適応線スペクトラム強調器がある。

【０００２】また、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（ノイズ除去装置）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。

【０００３】

【従来の技術】適応フィルタを用いて未知システムを近
似する際に、未知システム出力信号に妨害信号が重畳さ
れている場合の応用の代表的な例として、ノイズ・キャ
ンセラ及び適応線スペクトラム強調器（ＡＤＡＰＴＩＶ
ＥＬＩＮＥＥＮＨＡＮＣＥＲ；以下「ＡＬＣ」）が
公知である。（プロシーディングス・オブ・アイイーイ
ーイー（ＰＲＯＣＥＥＤＩＮＧＳＯＦＩＥＥＥ）63
巻12号、1975年、1692-1716 ページ；以下、「文献1
」) 。

【０００４】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・レプリカ) 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・レ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。

【０００５】一方、ＡＬＣは周期信号の周期に等しい周
期を持った信号だけを通過させるような伝送関数を持つ
アダプティブ・フィルタを用いて、広帯域信号に埋れた
周期信号を強調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、周期信号を予測する
ための予測係数となり、主入力端子で得られる広帯域信
号と周期信号が混在した混在信号からアダプティブ・フ
ィルタ出力である予測された周期信号を差引いた差信号
と参照入力として得られる遅延された混在信号との相関
をとることにより逐次修正される。周期信号の強調の際
には、アダプティブ・フィルタ出力をＡＬＣ出力として
用いるが、ＡＬＣはまた、広帯域信号に対する周期妨害
波を抑圧するためにも用いることができる。この場合ア
ダプティブ・フィルタ出力の代りに、出力信号を差信号
とする。

【０００６】このようなアダプティブ・フィルタの係数
修正すなわち収束アルゴリズムの代表的なものとしてＬ
ＭＳアルゴリズム（ＬＭＳＡＬＧＯＲＩＴＨＭ）（文
献１）とラーニング・アイデンティフィケーション・メ
ソッド（ＬＥＡＲＮＩＮＧＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯ
ＮＭＥＴＨＯＤ；ＬＩＭ）（アイイーイーイー・トラ
ンザクションズ・オン・オートマティック・コントロー
ル（ＩＥＥＥＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳＯＮＡＵ
ＴＯＭＡＴＩＣＣＯＮＴＲＯＬ）12巻３号、1967年、
282-287 ページ；以下、「文献２」）が知られている。

【０００７】図８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
２α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、信号をｓ_k（但し、Ｋは時刻を示す指
標）、参照ノイズをｎ_k、消去しようとするノイズをｖ
_k、ｓ_kが受ける付加ノイズをδ_kとすると、入力端子
１より減算器４に供給される信号ｕ_kは次式で表され
る。ｕ_k＝ｓ_k＋ｖ_k＋δ_k …（１）ノイズ・キャンセラの目的は、式（１）におけるノイズ
成分ｖ_kのレプリカＶ_kを生成し、ノイズを消去するこ
とである。図８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・レプリカＶ_k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ｄ_kを得るこ
とができる。但し、一般にδ_kはｓ_k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。ｄ_k＝ｓ_k＋ｖ_k−Ｖ_k …（２）式（２）において、（ｖ_k−Ｖ_k）は残留ノイズと呼ば
れる。ＬＭＳアルゴリズムを仮定すれば、アデプティブ
・フィルタ３のｍ番目の係数ｃ_m,kは次式に従って更新
される。ｃ_m,k＝ｃ_m,K-1＋２α・ｄ_k・ｎ_m,K-1 …（３）Ｎ個の係数全てに関する式（３）を行列形式で表せば、ｃ_k＝ｃ_k-1＋２α・ｄ_k・ｎ_k-1 …（４）となる。ここに、ｃ_kとｎ_kはそれぞれ次式で与えられ
る。ｃ_k＝［ｃ_oｃ₁ … ｃ_N-1］^T …（５）ｎ_k＝［ｎ_oｎ₁ … ｎ_N-1］^T …（６）一方、ＬＩＭでは式（４）の代りに、式（７）に従って
係数の更新が行われる。ｃ_k＝ｃ_k-1＋（２μ／Ｎσ_n ²）・ｄ_k・ｎ_k-1 …（７） μは、ＬＩＭに対するステップ・サイズ、σ_n ²はアダ
プティブ・フィルタ３に入力される平均電力である。σ
_n ²はステップ・サイズμ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_n
²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。

【数１】

【０００８】適応フィルタ収束後はｖ_K≒Ｖ_kなので、
ｄ_k＝ｖ_k−Ｖ_Kすなわちｓ_k＝０と仮定すればｄ_k≒
０となり、式（４）右辺第２項の係数修正値は零にな
る。一方、ｓ_k≠０のときはｖ_k≒Ｖ_kが成立したとし
てもｄ_k≠０となり、式（４）に従った係数更新が行な
われる。後者の場合、本来零であるべきｄ_kが非零の値
を持って係数が更新されるので、ＬＭＳアルゴリズムを
仮定すればステップ・サイズαの値に応じた残留ノイズ
が発生する。

【０００９】適応フィルタが収束過程にあるときの残留
ノイズは、ｓ_kとｖ_k−Ｖ_Kの関係及びαの値に依存す
る。式（４）右辺第２項の係数修正値は、ｓ_kの信号対
雑音比（Signal-to-Noise Ratio;SNR)、ｓ_kのスペクト
ラム及びステップ・サイズαの関数となる。ＳＮＲが大
きいときは、｜ｓ_k｜＞｜ｖ_k−Ｖ_K｜がほとんど常に
成立し、式（４）右辺第２項の係数修正値は正しい値を
与えない。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ＳＮＲが小さくて
も、ｓ_kがより多くの高周波数成分を持つほど瞬間的に
｜ｓ_k｜＞｜ｖ_k−Ｖ_K｜となる確率は高くなる。別の
言い方をすれば、ｓ_kがより多くのピークとディップを
持つほど、ＳＮＲが十分小さくても、いくつかのピーク
で｜ｓ_k｜が｜ｖ_k−Ｖ_k｜より大きくなる可能性が高
くなる。これは、式（４）右辺第２項の係数修正値が正
しい値を与える確率が少ないことを意味する。従って、
収束過程での発散を防ぐために、ｓ_kの振幅分布を考慮
して十分小さいステップ・サイズαを用いなければなら
ない。その結果、不必要に小さいαを選択するか、発散
しない程度に大きなαでｓ_kの妨害による不正確な修正
をある確率で許容することになり、収束速度を低下させ
る。

【００１０】図９は、図８のノイズ・キャンセラに対応
する従来のＡＬＣのブロック図である。構成は図８と全
く同じであるが、入出力信号が異なる。入力端子１に供
給される混在信号は、広帯域信号ｓ_Kと周期波ｖ_K及び
付加ノイズをδ_Kからなる。一方、参照入力端子２には
参照信号ｎ_Kが供給される。参照信号ｎ_Kは混在信号を
Ｌだけ遅延させた信号、すなわち、ｎ_K＝ｓ_K-L＋Ｖ_K-L …… （９）である。アダプティブ・フィルタ３によって生成された
ｖ_Kの予測信号Ｖ_Kが式（１）の混在信号ｕ_Kから減算
されて、式（２）の差信号ｄ_Kを得る。出力端子６には
周期妨害波を抑圧された広帯域信号が、出力端子７には
広帯域雑音を抑圧されて強調された周期波が得られる。
アダプティブ・フィルタ３の係数更新は本来、周期信号
の予測誤差である（ｖ_K−Ｖ_k）を用いて行なわれるべ
きであるが、実際に得られる差信号ｄ_Kには広帯域信号
ｓ_Kが含まれている。従って、ノイズ・キャンセラの｜
ｓ_K｜と｜ｖ_K−Ｖ_K｜に関する上記の議論はＡＬＣに
もそのままあてはまる。唯一異なる点は、ｓ_Kが広帯域
であるために一般にノイズ・キャンセラの場合ほどその
平均電力が変動しないことである。従って、平均電力が
既知であればステップ・サイズは平均電力に応じて予め
最適値に設定することが出来るが、実際には未知である
のでノイズ・キャンセラの場合と同じ問題が発生する。
すなわち、従来法であるＬＭＳアルゴリズム又はＬＩＭ
をＡＬＣに適用すると、不必要に小さいαを選択する
か、発散しない程度に大きなαでｓ_Kの妨害による不正
確な修正をある確率で許容することになり、収束速度を
低下させる。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】以上から明らかなよう
に、ノイズ・キャンセラにおいてもＡＬＣにおいても、
ｓ_K≠０のときには、ｓ_Kが係数更新に対する妨害信号
として働いて収束速度を低下させ、残留ノイズもしくは
予測誤差（以下、単に誤差）も増加させる。以上の議論
はＬＩＭに対しても全く同様である。従って、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誤差レベルを規定す
る。ステップ・サイズα又はμが大きいほど収束は速く
なるが、最終誤差レベルは大きくなる。反対に、十分小
さい最終誤差レ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。本発明の目的は、小さい最終誤差で高速収束し、か
つハード・ウェア規模の小さい、適応フィルタにおける
係数制御方法及び装置に提供することにある。

【００１２】また、本発明の別の目的は、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。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明の適応フィルタに
おける係数制御方法は、未知系の出力信号と妨害信号の
混在した混在信号から適応フィルタの出力信号を差引い
て得られる差信号を小さくするように前記適応フィルタ
の係数を更新することにより未知系を同定する方法にお
いて、前記妨害信号の強さに関する情報を求め、該情報
を用いて前記適応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。

【００１４】また、本発明の適応フィルタにおける係数
制御値は、参照信号を受けて未知系に対する疑似出力を
発生する適応フィルタと、前記疑似出力を未知系の出力
信号と妨害信号よりなる混在信号から差引く減算器とを
用いて未知系の同定または周期信号の予測を行なう装置
において、該減算器の出力を受けて前記妨害信号の強さ
に関する情報を抽出する情報抽出回路と、該情報抽出回
路の出力ａを受けてｂ＝ｆ〔ａ〕で定義される演算を行
なう演算回路と、該演算回路出力を定数倍する第１の乗
算器と、該第１の乗算器の出力と前記減算器の出力を乗
算する第２の乗算器とを少なくとも具備し、該第２の乗
算器の出力を用いて前記適応フィルタの係数を更新する
ことを特徴とする。

【００１５】本発明の第１のノイズ除去方法は、受信信
号とノイズとが混在した混在信号を主入力端子で受け、
ノイズだけを参照入力端子で受け、該参照入力端子で得
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混
在信号から該ノイズ・レプリカを減算器で差引いて差信
号を生成し、誤差信号に応じて誤差信号を小さくするよ
うに前記アダプティブ・フィルタの係数を修正し、減算
器の出力においてノイズを除去した信号を得る際に、前
記差信号の電力を求め、該電力を平均化した後に逆数化
し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。

【００１６】また、本発明の第１のノイズ除去装置は、
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
イズよりなる混在信号から差引く減算器と、該減算器の
出力を二乗する乗算器と、該乗算器の出力を平均化する
平均化回路と、該平均化回路の出力に対応する値の逆数
を生成する逆数回路と、該逆数回路の出力を定数倍する
第１の乗算器と、該第１の乗算器の出力と前記減算器の
出力を乗算する第２の乗算器とを少なくとも具備し、該
第２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。

【００１７】本発明の第２のノイズ除去方法は、受信信
号とノイズとが混在した混在信号を主入力端子で受け、
ノイズだけを参照信号として参照入力端子で受け、該参
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
にて得られる混在信号から該ノイズ・レプリカを減算器
で差引いて差信号を生成し、誤差信号に応じて該差信号
を小さくするように前記アダプティブ・フィルタの係数
を修正し、前記減算器の出力においてノイズを除去した
信号を得るノイズ除去方法であって、前記差信号の絶対
値を求め、該差信号の絶対値を平均化した後に逆数化し
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。

【００１８】また、本発明の第２のノイズ除去装置は、
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
イズよりなる混在信号から差引く減算器と、該減算器の
出力の絶対値をとる絶対値回路と、該絶対値回路の出力
を平均化する平均化回路と、該平均化回路の出力に対応
する値の逆数を生成する逆数回路と、該逆数回路の出力
を定数倍する第１の乗算器と、該第１の乗算器の出力と
前記減算器の出力を乗算する第２の乗算器とを少なくと
も具備し、該第２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。

【００１９】

【作用】本発明の適応フィルタにおける係数制御方法及
び装置は、差信号に含まれて収束に妨害を与える信号の
強さに関する情報を得た後、該情報に応じてステップ・
サイズの大きさを制御することにより、収束時間を短縮
することができる。

【００２０】本発明のアダプティブ・フィルタによる第
１のノイズ除去の方法及び装置は、差信号に含まれて収
束に妨害を与える受信信号の電力を推定し、該推定値に
応じてステップ・サイズの大きさを制御することによ
り、収束時間を短縮することができる。

【００２１】本発明のアダプティブ・フィルタによる第
２のノイズ除去の方法及び装置は、差信号に含まれて収
束に妨害を与える受信信号の絶対値を推定し、該推定値
に応じてステップ・サイズの大きさを制御することによ
り、収束時間を短縮することができる。

【００２２】

【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。図１は、本発明になる適応フィルタにおける係
数制御装置をノイズ・キャンセラに適用した際の一実施
例を示すブロック図である。同図において、図８と同一
の参照番号を付与された機能ブロックは図８と同一の機
能を有するものとする。図１と図８の相違点は、乗算器
５に供給されるステップ・サイズが音声信号ｓ_K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
・サイズを制御する情報抽出回路８、演算回路９、乗算
器１０が付加されている。情報抽出回路８で、アダプテ
ィブ・フィルタ３の適応動作に妨害となるｓ_Kの強さに
関する情報が得られる。得られた情報を演算回路９で処
理して強さに応じた信号を乗算器１０に供給する。乗算
器１０では演算回路からの信号にさらに差信号ｄ_Kを乗
算してステップ・サイズを得た後、アダプティブ・フィ
ルタ３へ供給する。具体的な演算回路９の出力は、適応
動作の妨害となるｓ_Kが強いときは小さく、弱いときは
大きくなるように自動的に制御される。これにより、妨
害の強いときは小さなステップ・サイズで正確性を期し
た適応動作を、妨害が弱いときには大きなステップ・サ
イズで高速な適応動作を実現することができ、総合的に
高速収束と低最終誤差を達成できる。

【００２３】図２は情報抽出回路８の一具体例を示す。
情報抽出回路８は絶対値回路１１と平均回路１２から構
成される。すなわち、妨害信号の強さの情報として、そ
の絶対値が用いられる。ステップ・サイズ制御に必要な
信号はｓ_Kの絶対値であるが、ｓ_Kの絶対値だけを直接
に検出することは出来ない。減算器４の出力において得
られるのは差信号ｄ_Kだけなので、残留ノイズｖ_K−Ｖ
_Kがｓ_Kに対して検出の妨害となる。そこで、ｓ_Kの大
きさをｄ_Kを絶対値回路１１と平均回路１２で処理した
値を用いて近似する。絶対値回路１１の出力はｄ_Kの絶
対値になるから、次式で与えられる。｜ｄ_K｜＝｜ｓ_K＋ｖ_K−Ｖ_K｜ ……（１０）｜ｓ_K｜≫｜ｖ_K−Ｖ_K｜が成立すれば、ｓ_K＋ｖ_K−
Ｖ_K≒ｓ_Kとなり、ｄ_Kでｓ_Kを近似することができ
る。｜ｓ_K｜≫｜ｖ_K−Ｖ_K｜が成立しない場合でも、
アダプティブ・フィルタの係数適応化と共に｜ｖ_K−Ｖ
_K｜は減少するので、適応開始からいくらかの時間が立
てば｜ｓ_K｜≫｜ｖ_K−Ｖ_K｜が成立することになる。
｜ｓ_K｜≫｜ｖ_K−Ｖ_K｜が成立するまでの時間はアダ
プティブ・フィルタの収束速度に依存し、時間と共にｄ
_Kによる近似精度が増加すること、及び本発明で収束時
間自体が短縮されることを考慮すれば、｜ｄ_K｜≒｜ｓ
_K｜の近似は｜ｓ_K｜≫｜ｖ_K−Ｖ_K｜が成立しない場
合でも時間と共に正確になる。さらに、平均回路１２で
は、入力信号に対して時定数の短い移動平均をとり、入
力信号を平滑する。このときの時定数は、平均回路出力
がｓ_Kの変動に追従できる程度に選択する。平均化によ
って、小さな近似誤差は平滑され、近似精度の向上に貢
献する。・によって時定数の短い移動平均を表せば、平
均回路１２の出力は式（１１）で与えられる。｜ｄ_K｜≒｜ｓ_K｜ ……（１１）すなわち、絶対値回路１１で情報抽出回路８に供給され
る差信号の絶対値を求め、平均回路１２で平均化された
後、得られた｜ｓ_K｜の近似値｜ｓ_K｜が演算回路９へ
伝達される。

【００２４】図３は情報抽出回路８の他の具体例を示
す。情報抽出回路８は乗算器１３と平均回路１２から構
成される。すなわち、妨害信号の強さの情報として、そ
の電力が用いられる。乗算器１３の出力には差信号の電
力ｄ_K ²が得られ、図２の｜ｓ_K｜と｜ｖ_K−Ｖ_K｜に
関する議論と同様の議論をｓ_K ²と（ｖ_K−Ｖ_K）²に
対して行なえば、平均回路１２の出力にはｄ_K ² ≒ｓ_K ² ……（１２）が得られる。すなわち、乗算器１３で情報抽出回路８に
供給される差信号の電力を求め、平均回路１２で平均化
された後、得られたｓ_K ²の近似値ｓ_K ² が演算回路９
へ伝達される。

【００２５】図４は演算回路９の一具体例を示す。演算
回路９は逆数回路１４から構成される。すなわち、情報
抽出回路８から供給される妨害信号の強さａの逆数１／
ａが出力ｂとして乗算器１０へ伝達される。従って、演
算回路９の出力は、適応動作の妨害となるｓ_Kが強いと
きは小さく、弱いときは大きくなる。

【００２６】図５は演算回路９の他の具体例を示す。演
算回路９は加算器１５と逆数回路１４から構成される。
すなわち、情報抽出回路８から供給される妨害信号の強
さａに加算器１５で定数ξが加算された後、ａ＋ξの逆
数１／（ａ＋ξ）が出力ｂとして乗算器１０へ伝達され
る。図４の場合と同様に、演算回路９の出力は、適応動
作の妨害となるｓ_Kが強いときは小さく、弱いときは大
きくなるが、定数ξが加算されているためにａの影響は
弱くなる。また、ｂの最大値、最小値はξの値に影響さ
れる。

【００２７】以上から、演算回路９の出力にはｓ_Kの振
幅又は電力の近似値の逆数、１／｜ｓ_K ｜又は１／ｓ_K
² が得られることがわかる。従って、演算回路９の出力
は、適応動作の妨害となるｓ_Kが強いときは小さく、弱
いときは大きくなる。この値を乗算器１０で定数α_O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・サイズがｓ_Kから受ける妨害
の影響を無視できる程度に軽減し、収束時間の短縮をは
かることができる。

【００２８】図６は平均回路１２の一具体例で、漏れ係
数β（０＜β≪１）の一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β
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−β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２５で
１クロッ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２２と２４
の値からわかるように、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β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。βが小さい場合には１−β≒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回路になる。反対にβ
が大きいと、出力端子２６から加算器２３に帰還される
信号は急速に減衰し、入力端子２１から乗算器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
動平均回路の時定数は短くなる。従って、図６に示した
平均回路は、漏れ係数βを適当に設定することにより、
平均回路１２として使用することができる。このとき、
入力信号２１が絶対値回路１１又は乗算器１３からの信
号、出力信号２６が演算回路９への信号に相当する。図
６では一例として巡回型の平均回路を示したが、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。

【００２９】既に説明したように、ＬＩＭとＬＭＳの違
いはステップ・サイズμをアダプティブ・フィルタ３に
入力される平均電力σ_n ²で割ったものをαの代りに使
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ｓ_Kに対応して可変にする方法はそのまま適用す
ることができる。

【００３０】図７は、本発明になる適応フィルタにおけ
る係数制御装置をＡＬＣに適用した際の一実施例を示す
ブロック図で、図１に相当する。同図において、各機能
ブロックは図１と全く同一の働きをする。図１と図７の
相違点は、入力端子１及び２へ供給される信号と出力端
子６及び７において得られる信号である。図７のＡＬＣ
では、図８で説明したように入力端子１に広帯域信号ｓ
_Kと周期波ｖ_K及び付加ノイズδ_Kからなる混在信号ｕ
_Kが供給される。一方、参照入力端子２には混在信号を
Ｌだけ遅延させた信号である参照信号ｎ_Kが供給され
る。アダプティブ・フィルタ３によって生成されたｖ_K
の予測信号Ｖ_Kが減算器４で混在信号ｕ_Kから減算され
て、差信号ｄ_kとなる。係数更新に用いられる誤差ｖ_K
−Ｖ_Kに対する妨害となるｓ_Kの影響を減少させるため
に、ｓ_Kの大きさに応じてステップ・サイズを制御す
る。このステップ・サイズの制御は、既に説明したノイ
ズ・キャンセラの場合と全く同様に、情報抽出回路８、
演算回路９、乗算器１０によって行なわれる。出力端子
６には周期妨害波を抑圧された広帯域信号が、出力端子
７には広帯域雑音を抑圧された周期信号が得られる。情
報抽出回路８、演算回路９の具体例については、図２、
３、４、５を用いて説明したノイズ・キャンセラの場合
と全く等しい。

【００３１】図１０は、本発明になるノイズ除去装置の
一実施例を示すブロック図である。同図において、図８
と同一の参照番号を付与された機能ブロックは図８と同
一の機能を有するものとする。図１０と図８の相違点
は、乗算器５に供給されるステップ・サイズが受信信号
ｓ_Kの電力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１３、平均回路１
２、逆数回路１４、乗算器１０が付加されている。ステ
ップ・サイズ制御に必要な信号は受信信号ｓ_Kの電力で
あるが、受信信号だけを直接に検出することは出来な
い。減算器４の出力において得られるのはｄ_Kだけなの
で、残留ノイズｖ_K−Ｖ_Kが受信信号ｓ_Kに対して検出
の妨害となる。そこで、受信信号ｓ_Kの電力を乗算器１
３と平均回路１２で推定する。乗算器７の出力はｄ_Kの
二乗になるから、次式で与えられる。ｄ_K ²＝（ｓ_K＋ｖ_K−Ｖ_K）² ……（１３）平均回路１２では、入力信号に対して時定数の短い移動
平均をとり、入力信号を平滑する。・によって時定数の
短い移動平均を表せば、平均回路１２の出力は式（１
４）で与えられる。ｄ_K ² ＝（ｓ_K＋ｖ_K−Ｖ_K） ² ＝ｓ_K ² ＋２ｓｋ（ｖ_K−Ｖ_K）＋（ｖ_K−Ｖ_K）² ……（１４）式（１４）右辺第２項ｓ_K（ｖ_K−Ｖ_K）は、一般にｓ
_Kとｖ_K−Ｖ_Kが無相関であることを考慮すると、近似
的に０になる。また、式（１４）右辺のｖ_K−Ｖ_Kは急
速に減衰することを考慮すると、平均回路１２の出力と
して近似的に式（１５）を得る。ｄ_K ² ＝ｓ_K ² ……（１５）従って、逆数回路１４の出力は、１／ｓ_K ² となる。

【００３２】以上の説明からわかるように、ｖ_K−Ｖ_K
≒０が成立する程度まで収束が進むと、逆数回路１４の
出力には受信信号ｓ_Kの電力推定値の逆数１／ｓ_K ² が
得られる。この値を乗算器１０で定数α₀倍して本来の
ステップ・サイズαと同等になるように補正して用いる
ことにより、実効的なステップ・サイズが受信信号ｓ_K
から受ける妨害の影響を無視できる程度に軽減し、収束
時間の短縮をはかることができる。

【００３３】図６に示した平均回路は、漏れ係数βを適
当に設定することにより、平均回路１２として使用する
ことができる。このとき、入力信号２１が乗算器１３か
らの信号、出力信号２６が逆数回路１４への信号に相当
する。図６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。

【００３４】既に説明したように、ＬＩＭとＬＭＳの違
いはステップ・サイズμをアダプティブ・フィルタ３に
入力される平均電力σ_n ²で割ったものをαの代りに使
用することなので、これまで説明してきたステップ・サ
イズを受信信号ｓ_Kに対応して可変にする方法はそのま
ま適用することができる。

【００３５】図１１は、本発明の一実施例を示すブロッ
ク図である。同図において、図８と同一の参照番号を付
与された機能ブロックは図８と同一の機能を有するもの
とする。図１１と図８の相違点は、乗算器５に供給され
るステップ・サイズが受信信号ｓ_K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
御する絶対値回路１１、平均回路１２、逆数回路１４、
乗算器１０が付加されている。ステップ・サイズ制御に
必要な信号は受信信号ｓ_Kであるが受信信号だけを直接
に検出することは出来ない。減算器４の出力において得
られるのはｄ_Kだけなので、残留ノイズｖ_K−Ｖ_Kが受
信信号ｓ_Kに対して検出の妨害となる。そこで、受信信
号ｓ_Kの大きさを絶対値回路１１と平均回路１２で推定
する。

【００３６】絶対値回路１１の出力はｄ_Kの絶対値にな
るから、次式で与えられる。｜ｄ_K｜＝｜ｓ_K＋ｖ_K−Ｖ_K｜ ……（１６）平均化回路８では、入力信号に対して時定数の短い移動
平均をとり、入力信号を平滑する。・によって時定数の
短い移動平均を表せば、平均化回路８の出力は式（１
２）で与えられる。｜ｄ_K｜＝｜ｓ_K＋ｖ_K−Ｖ_K｜ ……（１７）式（１２）右辺のｖ_K−Ｖ_Kは急速に減衰することを考
慮すると、平均化回路８の出力として式（１３）を得る｜ｄ_K｜＝｜ｓ_K｜ ……（１８）従って、逆数回路１４の出力は、１／｜ｓ_K｜となる。

【００３７】以上の説明からわかるように、ｖ_K−Ｖ_K
≒０が成立する程度まで収束が進むと、逆数回路９の出
力には受信信号ｓ_Kの振幅の推定値の逆数１／｜ｓ_K｜
が得られる。この値を乗算器１０で定数α₀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
効果的なステップ・サイズが受信信号ｓ_Kから受ける妨
害の影響を無視できる程度に軽減し、収束時間の短縮を
はかることができる。

【００３８】図６に示した平均回路は、漏れ係数βを適
当に設定することにより、図１１における平均回路１２
として使用することができる。このとき、入力信号２１
が絶対値回路１１からの信号、出力信号２６が逆数回路
１４への信号に相当する。図６では一例として巡回型の
平均回路を示したが、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。

【００３９】既に説明したように、ＬＩＭとＬＭＳの違
いはステップ・サイズμをアダプティブ・フィルタ３に
入力される平均電力σ_n ²で割ったものをαの代りに使
用することなので、これまで説明してきたステップ・サ
イズを受信信号ｓ_Kに対応して可変にする方法はそのま
ま適用することができる。

【００４０】

【発明の効果】以上に詳しく述べたように、本発明にな
る適応フィルタにおける係数制御方法及び装置によれ
ば、差信号に含まれて収束に妨害を与える信号の強さに
関する情報を得た後、該情報に応じてステップ・サイズ
の大きさを制御することにより、収束時間を短縮し、最
終誤差レベルを減少させることができる。また、収束後
の誤差レベル変動が減少し、平均レベルを低下させるこ
とができる。さらに、ステップ・サイズを適応的に制御
する回路は絶対値回路、平均化回路、逆数回路及び乗算
器だけから構成されるため、ハード・ウェア規模の小さ
い適応フィルタにおける係数制御方法及び装置を提供す
ることができる。

【００４１】また、請求項１５及び１６にそれぞれ記載
した発明になる第１のノイズ除去方法及び装置によれ
ば、係数の適応動作に妨害を与える受信信号電力を用い
てステップ・サイズの大きさを制御し、この妨害の影響
を減少させることにより、収束時間を短縮することがで
きる。また、収束後の残留ノイズレベル変動が減少し、
平均レベルを低下させることができる。さらに、ステッ
プ・サイズを適応的に制御する回路は平均化回路、逆数
回路及び２つの乗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ノイズ除去装置を提供することが
できる。さらに、請求項１７及び１８にそれぞれ記載し
た発明になる第２のノイズ除去方法及び装置によれば、
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遂次差引くことによ
り、収束時間を短縮することができる。また、収束後の
残留ノイズレベル変動が減少し、平均レベルを低下させ
ることができる。さらに、ステップ・サイズを適応的に
制御する回路は絶対値回路、平均化回路、逆数回路及び
乗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装置を
提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明になる適応フィルタにおける係数制御装
置をノイズ・キャンセラに適用した一実施例を示すブロ
ック図である。

【図２】演算回路の一具体例を示すブロック図である。

【図３】演算回路の他の具体例を示すブロック図であ
る。

【図４】情報抽出回路の一具体例を示すブロック図であ
る。

【図５】情報抽出回路の他の具体例を示すブロック図で
ある。

【図６】平均化回路の一具体例を示すブロック図であ
る。

【図７】本発明をＡＬＣに適用した一実施例を示すブロ
ック図である。

【図８】従来のノイズ除去装置の一構成例を示すブロッ
ク図である。

【図９】従来のＡＬＣの構成を示すブロック図である。

【図１０】本発明になる第１のノイズ除去装置を示すブ
ロック図である。

【図１１】本発明になる第２のノイズ除去装置を示すブ
ロック図である。

【符号の説明】

１主入力端子２参照入力端子３アダプティブ・フィルタ４減算器５，１０，１３乗算器６出力端子７出力端子８情報抽出回路９演算回路１１絶対値回路１２平均回路１４逆数回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】未知系の出力信号と妨害信号の混在した
混在信号から適応フィルタの出力信号を差引いて得られ
る差信号を小さくするように前記適応フィルタの係数を
更新することにより未知系を同定する方法において、前
記妨害信号の強さに関する情報を求め、該情報を用いて
前記適応フィルタの係数修正量を適応的に変化させるこ
とを特徴とする適応フィルタにおける係数制御方法。
【請求項２】妨害信号の強さに関する情報に逆比例し
て適応フィルタの係数修正量を適応的に変化させること
を特徴とする請求項１に記載の適応フィルタにおける係
数制御方法。
【請求項３】妨害信号の強さに関する情報に定数を加
算した値に逆比例して適応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請求項１に記載の適応
フィルタにおける係数制御方法。
【請求項４】妨害信号の強さに関する情報として、近
似された該妨害信号の振幅を用いることを特徴とする請
求項１、２又は３に記載の適応フィルタにおける係数制
御方法。
【請求項５】妨害信号の強さに関する情報として、近
似された該妨害信号の電力を用いることを特徴とする請
求項１、２又は３に記載の適応フィルタにおける係数制
御方法。
【請求項６】妨害信号振幅の近似は、差信号に絶対値
を求め、該絶対値を平均化して行なうことを特徴とする
請求項４に記載の適応フィルタにおける係数制御方法。
【請求項７】妨害信号電力の近似は、差信号の電力を
求め、該電力を平均化して行なうことを特徴とする請求
項５に記載の適応フィルタにおける係数制御方法。
【請求項８】参照信号を受けて未知系に対する疑似出
力を発生する適応フィルタと、前記疑似出力を未知系の
出力信号と妨害信号よりなる混在信号から差引く減算器
とを用いて未知系の同定または周期信号の予測を行なう
装置において、該減算器の出力を受けて前記妨害信号の
強さに関する情報を抽出する情報抽出回路と、該情報抽
出回路の出力ａを受けてｂ＝ｆ［ａ］で定義される演算
を行なう演算回路と、該演算回路出力を定数倍する第１
の乗算器と、該第１の乗算器の出力と前記減算器の出力
を乗算する第２の乗算器とを少なくとも具備し、該第２
の乗算器の出力を用いて前記適応フィルタの係数を更新
することを特徴とする適応フィルタにおける係数制御装
置。
【請求項９】演算回路は、ｂ＝ｆ［ａ］で定義される
演算としてｂ＝１／ａの逆数演算を行なうことを特徴と
する請求項８に記載の適応フィルタにおける係数制御装
置。
【請求項１０】演算回路は、ｂ＝ｆ［ａ］で定義され
る演算として定数ξを用いたｂ＝１／（ａ＋ξ）の逆数
演算を行なうことを特徴とする請求項８に記載の適応フ
ィルタにおける係数制御装置。
【請求項１１】情報抽出回路は、振幅近似回路である
ことを特徴とする請求項８、９又は１０に記載の適応フ
ィルタにおける係数制御装置。
【請求項１２】情報抽出回路は、電力近似回路である
ことを特徴とする請求項８、９又は１０に記載の適応フ
ィルタにおける係数制御装置。
【請求項１３】振幅近似回路は、入力信号の絶対値を
とる絶対値回路と、該絶対値回路の出力を平均化する平
均化回路から構成されることを特徴とする請求項１１に
記載の適応フィルタにおける係数制御装置。
【請求項１４】電力近似回路は、入力信号を二乗する
第３の乗算器と、該第３の乗算器の出力を平均化する平
均化回路から構成されることを特徴とする請求項１２に
記載の適応フィルタにおける係数制御装置。
【請求項１５】受信信号とノイズとが混在した混在信
号を主入力端子で受け、ノイズだけを参照入力端子で受
け、該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混在信号から該ノイズ・レプリカ
を減算器で差引いて差信号を生成し、該差信号に応じて
誤差信号を小さくするように前記アダプティブ・フィル
タの係数を修正し、減算器の出力においてノイズを除去
した信号を得るノイズ除去方法において、前記差信号の
電力を求め、該電力を平均化した後に逆数化した値に対
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ノイズ除去方法。
【請求項１６】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混在信号から差引く減算
器と、該減算器の出力を二乗する乗算器と、該乗算器の
出力を平均化する平均化回路と、該平均化回路の出力に
対応する値の逆数を生成する逆数回路と、該逆数回路の
出力を定数倍する第１の乗算器と、該第１の乗算器の出
力と前記減算器の出力を乗算する第２の乗算器とを少な
くとも具備し、該第２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
ノイズ除去装置。
【請求項１７】受信信号とノイズとが混在した混在信
号を主入力端子で受け、ノイズだけを参照信号として参
照入力端子で受け、該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混在信号から該ノ
イズ・レプリカを減算器で差引いて差信号を生成し、該
差信号に応じて該差信号を小さくするように前記アダプ
ティブ・フィルタの係数を修正し、前記減算器の出力に
おいてノイズを除去した信号を得るノイズ除去方法にお
いて、前記差信号の絶対値を求め、該差信号の絶対値を
平均化した後に逆数化し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方
法。
【請求項１８】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混在信号から差引く減算
器と、該減算器の出力の絶対値をとる絶対値回路と、該
絶対値回路の出力を平均化する平均化回路と、該平均化
回路の出力に対応する値の逆数を生成する逆数回路と、
該逆数回路の出力を定数倍する第１の乗算器と、該第１
の乗算器の出力と前記減算器の出力を乗算する第２の乗
算器とを少なくとも具備し、該第２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
を特徴とするノイズ除去装置。