JPH07176991A

JPH07176991A - 適応フィルタ装置及びその制御方法

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Publication number: JPH07176991A
Application number: JP5345224A
Authority: JP
Inventors: Shinsaku Mori; 真作森; Iwao Sasase; 巌笹瀬; Kiyoshi Takahashi; 潔高橋
Original assignee: Teac Corp; Sasase Iwao
Current assignee: Teac Corp; Sasase Iwao
Priority date: 1993-12-21
Filing date: 1993-12-21
Publication date: 1995-07-14
Anticipated expiration: 2015-07-24
Also published as: US5535149A; JP3068996B2

Abstract

(57)【要約】【目的】エコーキャンセラ、ノイズキャンセラ等に使
用する適応フィルタの推定初期や未知のシステムの急激
の変化時における収束遅延を改善する。【構成】第１及び第２の適応フィルタ２１、２２を設
ける。第１の適応フィルタ２１のステップゲインＫを１
にする。第２の適応フィルタ２２のステップゲインＫは
第１及び第２の適応フィルタ２１、２２の誤差信号ｅ1
(t) とｅ1 (t) とに基づいて可変制御する。第２の適応
フィルタ２２のステップゲインＫを単一の制御に基づい
て決定せずに、第１の適応フィルタ２１の誤差信号ｅ1
(t) の大小を考慮して切換える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、エコーキャンセラ、ノ
イズキャンセラ等として使用することができる適応フィ
ルタ装置及びその制御方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】適応フィルタ理論に基づいて未知の動的
システムのモデリングを行うための従来の装置は等価的
に図１に示すように構成されている。この図１におい
て、入力信号ライン１は一定のサンプリング周期で入力
信号（データ）ｘ(t) に伝送するラインであり、未知の
システム２に接続されている。未知のシステム２は、等
価的に２次の遅延素子３と、ノイズ源４と、遅延素子３
の出力とノイズ源４のノイズを加算する加算器５とを有
する。この未知の動的システム２は所定のサンプリング
周期で望みの応答即ち基準信号としての出力信号ｄ(t)
を出力する。入力信号１はトランスバーサル型フィルタ
（有限長インパルス応答フィルタ）６にも接続されてい
る。トランスバーサル型フィルタ６は、１サンプリング
周期を単位遅延時間として入力信号ｘ(t) を順次に遅延
させるための遅延手段としてのＮ−１個（３個）の遅延
素子７、８、９と、入力端子１に接続されたタップライ
ン１０及び遅延素子７、８、９の出力端子に接続された
タップライン１１、１２、１３に接続されたＮ個（４
個）の係数乗算器１４、１５、１６、１７と、各乗算器
１４、１５、１６、１７の出力を加算する加算器１９と
から成る。図示の都合上、タップラインはＮ＝４個とさ
れているが、実際には１０２４個のように更に多く有す
る。乗算器１４〜１７に係数ｗ0 、ｗ1 、ｗ2 、ｗ3 を
更新して供給する係数更新手段１９は誤差演算回路とし
ての減算器２０に接続されている他に、フィルタ６のタ
ップライン１０〜１３に接続されている。なお、図１の
装置は実際にはコンビュ−タシステムで構成されてい
る。

【０００３】加算器１８からは次の出力ｙ(t) が得られ
る。ｙ(t) ＝ｗ0 (t) ｘ(t) ＋ｗ1 (t) ｘ（ｔ−１）＋ｗ2
(t) ｘ（ｔ−２）＋ｗ3 (t) ｘ（ｔ−３）これをＮ個の乗算器を有する一般式で示すと次式にな
る。ｙ(t) ＝ｗ0 (t) ｘ(t) ＋ｗ1 (t) ｘ（ｔ−１）…ｗn-
1 (t) ｘ（ｔ−Ｎ＋１）なお、ｔ−Ｎ＋１はｔ−（Ｎ−１）を示している。減算
器２０からは次式の誤差出力ｅ(t) が得られる。ｅ(t) ＝ｄ(t) −ｙ(t) フィルタ６の係数ｗ0 〜ｗn-1 即ちｗ0 〜ｗ3 は誤差出
力ｅ(t) を最小にするように制御される。図１をエコー
キャンセラに適用すると仮定すれば、フィルタ６によっ
て擬似エコーを作り、減算器２０において未知のシステ
ム２の出力のエコーを擬似エコーで相殺する。

【０００４】係数更新のためのアルゴリズムとして学習
同定法又は正規化ＬＭＳ（ LeastMean Square）法と呼
ばれるアルゴリズムが知られている。学習同定法におい
ては、次式によって係数を更新する。Ｗ（ｔ＋１）＝Ｗ(t) ＋［Ｋ｛ｅ(t) ｝／‖Ｘ(t)
‖²］Ｘ(t) ここで、Ｗ(t) は更新前のサンプリング周期におけるＮ
個の係数ｗ0 (t) 、ｗ1 (t) …ｗN-1 (t) のベクトルを
示し、転置行列を示す記号Ｔを使用して次のように示す
ことができる。Ｗ(t) ＝｛ｗ0 (t) 、ｗ1 (t) 、ｗ2 (t) 、…ｗN-1
(t) ｝^T Ｗ（ｔ＋１）は更新後のＮ個の係数のベクトルを示す。
Ｘ(t) はサンプリング時点の異なるＮ個の入力信号ｘ
(t) 、ｘ（ｔ−１）、…ｘ（ｔ−Ｎ＋１）のベクトルを
示し、次の式で示されるものである。Ｘ(t) ＝｛ｘ(t) 、ｘ（ｔ−１）、…ｘ（ｔ−Ｎ＋
１）｝^T ‖Ｘ(t) ‖²はＸ(t) の内積を示す。ｅ(t) は減算器２
０から得られる誤差信号であり、次の式で示される。ｅ(t) ＝ε(t) ＋ｎ(t) ここで、ｎ(t) はノイズ（観測雑音）であり、ε(t) は
推定誤差信号即ちノイズ成分のない適応フィルタの純粋
な誤差信号であり、次式で示すことができる。 ε(t) ＝｛Ｈ−Ｗ(t) ｝^TＸ(t) ここで、Ｈは未知のシステム２の係数である。Ｋはステ
ップゲイン（パラメータ）を示す。上述の学習同定法
は、現在のタップ係数に、誤差信号ｅ(t) を入力信号の
集合の内積‖Ｘ(t) ‖²で割った値と、現在の入力信号
の集合Ｘ(t) を乗算したものを加算することによって次
のタップ係数とすることを意味する。

【０００５】適応フィルタでは、係数更新（推定）の回
数が多くなるに従って誤差信号ｅ(t) は最小レベルに近
づく動作即ち収束動作が生じる。ステップゲインＫの大
きさは収束特性及び収束誤差に大きく関係する。ステッ
プゲインＫは０よりも大きく、１以下の値に設定され、
Ｋを大きくすると収束速度が大きくなる反面、推定誤差
ε(t) も大きくなる。逆にＫを小さくすると、推定誤差
ε(t) が小さくなる反面、収束速度が遅くなる。本来の
学習同定法ではステップゲインＫを時間と共に変化させ
ない固定値であるので、収束速度を速くし、同時に収束
誤差を小さくすることはできない。

【０００６】本来の学習同定法を改良し、ステップゲイ
ンＫを時間的に変化させる方法が提案されている。その
１つは１９８２年１月に「THE TRANSACTIONS OF THE
IECE OF JAPAN 」VOL.Ｅ６５，NO. １における山
本、来山の論文「An Adaptive Echo Canceller with Variable Step Gain Metho
d 」（以下、単に従来例１と言う。）であり、他の１つ
は、１９９２年６月発行の「電子情報通信学会論文誌」
VOL. Ｊ７５−Ａ、NO. ６における藤井、大賀の論文
「学習同定法における修正定数の最適制御」（以下、単
に従来例２と言う。）である。

【０００７】従来例１には、２つの適応フィルタの組み
合せでエコーキャンセラを構成することが開示されてい
る。図２は従来例１の技術に基づいて図１と同様な未知
のシステムのモデリングの方式を示す。図２は図１を変
形したものであるので、図２において図１と共通する部
分には同一の符号を付してその説明を省略する。図２で
は第１の適応フィルタ装置２１と第２の適応フィルタ装
置２２が設けられている。第１及び第２の適応フィルタ
装置２１、２２は、図１のフィルタ６と同一構成のトラ
ンスバーサル型フィルタ（適応フィルタ）６ａ、６ｂ
と、係数更新手段１９ａ、１９ｂと、減算器２０ａ、２
０ｂを有する。フィルタ６ａ、６ｂは図１のフィルタ６
と同一に構成され、係数更新手段１９ａ、１９ｂも図１
の係数更新手段１９と同様に本来の学習同定法に従うよ
うに構成されている。しかし、第２の適応フィルタ装置
２２はステップゲイン演算手段２３を含んでいる。この
ステップゲイン演算手段２３は第１及び第２の減算器２
０ａ、２０ｂの出力即ち２つの誤差信号ｅ1 (t) 、ｅ2
(t) を入力としてステップゲインＫを時間的に変化さ
せ、これを係数更新手段１９ｂに与えている。第１の適
応フィルタ装置２１はステップゲインＫを１に固定して
本来の学習同定法で係数を更新している。ステップゲイ
ンＫ＝１とした収束の速い第１の適応フィルタ装置２１
の収束後の観測雑音ｎ(t) の平均値を誤差信号ｅ(t) か
ら推定し、この推定値に基づいて第２の適応フィルタ装
置２２のステップゲインＫを制御している。

【０００８】この従来例１のステップゲインＫは次式で
決定されている。Ｋ(t) ＝｛σe2²(t) −σn ′²(t) ｝／σe2²(t) （１）但し、ここでσｅ²(t) は第２の適応フィルタ装置２２
の減算器２０ｂの誤差信号ｅ(t) に基づいて得られる推
定誤差ε(t) の平均値を示し、σn ′²(t) は観測雑音
ｎ(t) の平均値を示し、次式に従うものである。 σn ′²(t) ＝０．５σe1²(t) （２）ここで、σe1²(t) は第１の適応フィルタ装置２１の誤
差信号ｅ(t) に基づいて決定される推定誤差ε(t) の平
均値である。

【０００９】図３は従来例１の式（１）及び式（２）に
従うステップゲイン演算手段２３を等価的に示すブロッ
ク図である。ブロック３１は図２の第１の減算器２０ａ
の出力端子に接続され、式（２）のσe1²(t) を演算す
る。ブロック３２はブロック３１の出力に０．５を乗算
して式（２）のσn ′²(t) を出力する。ブロック３３
は平滑するためのローパスフィルタである。このロ−パ
スフィルタ３３の３３ａは単位サンプルの遅延素子を示
し、３３ｂはパラメ−タαの乗算器を示し、３３ｃは１
−αの乗算器を示し、３３ｄは加算器を示す。パラメ−
タαは０〜１の範囲の値である。ブロック３４は図１の
第２の減算器２０ｂに接続されてσe2²(t) を求めるも
のである。３５は式（１）の分子の減算をするための減
算器、３６は式（１）の割算を行うための除算器であ
り、ステップゲインＫ(t) を出力する。図３において、
もし、サンプリングクロック毎にｅ1 (t) 及びｅ2 (t)
が変化すれば、ステップゲインＫ(t) も変化する。

【００１０】図４は図３のブロック３１、３４の詳細を
示す。２乗回路４１はｅ1 (t) 又はｅ2 (t) の２乗を作
成する。Ｌ個（ここでは８個）のタップを有するデイレ
イライン４２は２乗回路４１の出力を入力としてＺ^-1で
示すＬ−１個（７個）遅延素子又はメモリによってＬ個
の遅延時間の異なる出力を送出する。加算器４３は各タ
ップの出力を合計して乗算器４４に送る。乗算器４４は
１／Ｌ（ここでは１／８）を乗算する。図２の係数更新
手段１９ａ、１９ｂは図５に示すように、ステップゲイ
ンＫ倍回路５０と、除算器５１と、加算器５２と、４つ
の２乗回路５３、５４、５５、５６と、４つの乗算器５
７、５８、５９、６０と、４つの加算器６１、６２、６
３、６４と、３つの係数一時記憶器６５、６６、６７、
６８で示すことができる。この係数更新手段１９ａ、１
９ｂに所定のサンプリング周期でｅ(t) 、ｘ(t)、ｘ
（ｔ−１）、ｘ（ｔ−２）、ｘ（ｔ−３）を入力させる
ことによって４つの係数ｗ0 、ｗ1 、ｗ2 、ｗ3 を得る
ことができる。なお、第１の係数更新手段１９ａではス
テップゲインＫ倍回路５０においてＫ＝１が与えられ、
第２の係数更新手段１９ｂではＫが可変される。

【００１１】次に、従来例１において、今、観測雑音の
平均が略一定であると仮定して、収束特性を考えてみ
る。フィルタが動作し始めて、推定が行われる。初め
は、タップ数には適当な数値が代入されている。当然な
がら、この推定初期における推定誤差は大きい。従っ
て、式（２）のσe2²(t) も大きい。式（２）において
σn′²(t) に対してσe2²(t) が大きく、Ｋが１に近
い値になり、収束速度が速い。推定動作が進むにつれ
て、推定誤差の平均は徐々に小さくなって行く。する
と、上記式の分子の値は小さくなって行き、Ｋは次第に
小さくなっていく。そして、最終的な収束状態において
は、推定誤差の分散は観測雑音の分散に限りなく近くな
り、Ｋは０に非常に近い値となる。なお、観測雑音が変
化すると、これに応じて推定誤差も大きくなるので、Ｋ
が負の値をとることはない。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述におい
て推定初期から既に観測雑音が略一定であると仮定した
が、実際には、観測雑音の平均がＫ＝１の第１の適応フ
ィルタ装置２１によって求められており、第１の適応フ
ィルタ装置２１は推定初期において大きな推定誤差を持
っている。従って、推定初期においては、第１の適応フ
ィルタ装置２１に基づいて求められた観測雑音の平均は
真の観測雑音の平均に比べて大きく異なり、実際の値よ
りも大きくなる。このため、式（１）のステップゲイン
Ｋは推定初期において１よりもかなり小さい値になる。
この結果、推定初期や未知のシステム２の係数が急激に
変化した時に収束遅延が生じる。

【００１３】従来例２においては、推定初期における収
束遅延を改善するために、収束特性の理論式をもとに観
測雑音の平均（分数）を推定している。即ち、ここでは
初めから系の雑音は白色雑音であると仮定して、そこか
らＫを制御している。しかし、この方法では観測雑音が
変化した時に正しい制御ができない。

【００１４】そこで、本発明の目的は、収束遅延が少な
く、観測雑音の変化に対応でき、未知のシステムの急激
の変化にも対応できる適応フィルタ装置及びその制御方
法を提供することにある。

【００１５】上記目的を達成するための本発明は、第１
の適応フィルタ手段と、前記第１の適応フィルタ手段の
タップ係数を決定するための第１のタップ係数演算手段
と、第２の適応フィルタ手段と、前記第２の適応フィル
タ手段のタップ数を決定するための第２のタップ係数演
算手段と、前記第１の適応フィルタ手段が発生する第１
のエラー信号と前記第２の適応フィルタ手段が発生する
第２のエラー信号とに基づいて前記第２の適応フィルタ
手段のタップ係数演算手段のステップゲインの値を求め
るステップゲイン演算手段とを備え、前記ステップゲイ
ン演算手段は、前記第１のエラー信号の平均値を演算す
るための第１のエラー信号平均値演算手段と、前記第２
のエラー信号の平均値を演算するための第２のエラー信
号平均値演算手段と、前記第１のエラー信号平均値を所
定サンプル数だけ遅延させるための第１のエラー信号平
均値遅延手段と、前記第１のエラー信号平均値と前記第
１のエラー信号平均値遅延手段の出力とを比較する比較
手段と、前記第１のエラー信号平均値と前記第２のエラ
ー信号平均値に基づいて記第２のタップ係数演算手段の
ステップゲインの値を演算するためのステップゲイン演
算手段と、前記比較手段の比較結果に基づいて前記ステ
ップゲイン演算手段の演算出力と所定定数とを選択的に
出力する手段とから成ることを特徴とする適応フィルタ
装置に係わるものである。なお、請求項２に示すように
制御することができる。

【００１６】

【発明の作用及び効果】本発明に従って上記の目的を達
成できる理由を次に説明する。入力信号ｘ(t) と、観測
雑音ｎ(t) が定常な白色雑音で、互いに無相関であり、
適応フィルタのタップ数Ｎが十分に多いことを前提とし
た場合に、学習同定法における収束特性は、例えば
「Ｔ．Ａ．Ｃ．Ｍ．Claasen and Ｗ．Ｆ．Ｇ．Mcckle
nbrauker, “Comparison of the Convergence of
Two Algorithms for Adaprive ＦＩＲ Digital F
ilters. ”ＩＥＥＥ Trans. Acoust. Speech ＆ Sign
al Process. Vol. ＡＳＳＰ−２９．NO. ３（１９８
１）．pp．６７０−６７８」の論文に従って次式で示す
ことができる。 σε²（ｔ＋１）＝｛１−Ｋ（２−Ｋ）／Ｎ｝σε²(t) ＋（Ｋ²／Ｎ）σn ²(t) （３）但し、ここで σε²(t) ＝Ｅ｛ε²(t) ｝ σn ²(t) ＝Ｅ｛ｎ²(t) ｝であり、これ等は観測誤差信号及び推定誤差信号の平均
レベルを示す。式（３）からステップゲインＫ＝１の時
に適応フィルタの収束速度が最も速いことが判る。ま
た、適応フィルタの収束後の誤差信号の平均レベルは次
式で示される。ｌｉｍ_ｔ→∞σε²(t) ＝｛Ｋ／（２−Ｋ）｝σn ²(t) （４）

【００１４】観測雑音が定常であるとすると、式（７）
にＫ＝１を代入して第１の適応フィルタ装置の誤差信号
の平均値（分散）を求めると次式になる。 σε1 ²(t) −σε1 ²（ｔ−１）＝−｛（１／Ｎ）σε1 ²（ｔ−１）｝＋（１／Ｎ）σn ² （５）式（５）からタップ数Ｎと同じサンプル数だけ前の推定
誤差の平均値の差は次式で示される。 σε1 ²(t) −σε1 ²（ｔ−Ｎ）＝−（１／Ｎ）｛σε1 ²（ｔ−Ｎ）＋σε1 ²（ｔ−Ｎ＋１）＋…＋σε1 ²（ｔ−１）｝＋σn ² （６）式（６）の等号の関係はあくまでも定常状態の時であ
り、推定初期においては係数更新により推定誤差の平均
は減少することから、式（６）の右辺第１項は次式で示
される。（１／Ｎ）｛σε1 ²（ｔ−Ｎ）＋σε1 ²（ｔ−Ｎ＋１）＋ …＋σε1 ²（ｔ−１）｝≧σε1 ²(t) （７）式（５）の左辺との関係では次式になる。 σε1 ²(t) −σε1 ²（ｔ−Ｎ）≦−σε1 ²(t) ＋σn ² （８）式（４）から定常状態の適応フィルタの誤差信号の平均
が観測誤差の平均と等しくなることを鑑みて、式（５）
から推定初期の観測雑音に次の式を得ることができる。２σe1²(t) −σe1²（ｔ−Ｎ）≦２σn ² （９）また、第１の適応フィルタ装置の収束後においては誤差
の平均が一定となり、式（７）の左辺と右辺とが等しく
なることから、定常状態における観測雑音を次式で示す
ことができる。２σe1²(t) −σe1²（ｔ−Ｎ）＝２σn ² （１０）

【００１８】式（９）及び式（１０）から、観測雑音の
平均を推定するための次の式を得ることができる。 σn ′²(t) ＝σe1²(t) −０．５σe1²（ｔ−Ｎ）（１１）この式（１１）には、現在の誤差信号の平均と、現在か
らＮサンプルだけ遡った時点の誤差信号の平均とを比較
することが含まれている。本発明では上記の解釈の下
に、ステップゲインＫを次のように設定する。もし、σe1′²(t) ≦σe2′²(t) 及びσe1′²(t) ≧σe2′²（ｔ−Ｎ）（１２）であるならば、ステップゲインＫ(t) ＝１とする。式
（１２）の条件以外の時にはステップゲインＫ(t) を次
式に従って決定する。Ｋ(t) ＝｛σe2′²(t) −Ｓn ′²(t) ｝／σe2′²(t) （１３）但し、この式（１３）において、Ｓn ′²(t) は次式で
示されるものである。Ｓn ′²(t) ＝ασn ²(t) ＋（１−α）Ｓn ′²（ｔ−１）（１４）しかし、本発明においては、もし、式（１２）の条件が
満足している時には、Ｓn ′²(t) ＝０とする。また、もし、 σe1′²(t) −０．５σe1′²（ｔ−Ｎ）＜０（１５）を満足している時にはＳn ′²(t) ＝０とするか、さもなければＳn ′² (t) ＝σe1′²(t) −０．５σe1′²（ｔ−Ｎ）（１６）とする。なお、σe1′²(t) 及びσe2′²(t) は次式に
よって示される観測雑音の平均である。 σe1′²(t) ＝（１／Ｌ）Σ_j=0 ^L-1ｅ1 ²（ｔ−ｊ） σe2′²(t) ＝（１／Ｌ）Σ_j=0 ^L-1ｅ2 ²（ｔ−ｊ）ここで、Ｌは図４の遅延ライン４２のタップ数である。
またΣ_j0 ^L-1はｊ＝０からｊ＝Ｌ−１までの総和を示
す。また、αは０〜１の値のパラメ−タである。

【００１９】上述の式（１３）〜（１６）によって次の
結論を導き出すことができる。観測雑音を推定するため
の第１の適応フィルタ装置が収束しているかどうかを、
タップ数に相当するサンプル数だけ以前の誤差信号の平
均と現在の誤差信号の平均とを比較して判断する。判断
の結果、収束していないために実際の観測雑音の平均と
比べて程遠い値であることが判明した場合には、強制的
に第２の適応フィルタ装置のステップゲインを１に固定
する。こうすることによって、従来技術が抱えていた推
定初期の収束遅延を防ぎ、より高速且つ従来技術と同等
な収束誤差を実現する。

【００２０】

【実施例】次に、図１〜図１１を参照して本発明の実施
例に係わる適応フィルタ装置を説明する。但し、従来例
と共通する部分にはついては説明を省略する。本発明に
従う適応フィルタ装置の基本的構成は従来例１と同一の
図２である。しかし、図２のステップゲイン演算手段２
３の内容が本発明と従来例１とでは相違している。即
ち、ステップゲイン演算手段２３は、従来例１では図３
のように構成されているのに対し、本実施例では図６に
示すように構成されている。図６のステップゲイン演算
手段におけるブロック３１は図３と同様にσe1′²(t)
演算回路を示し、ブロック３４はσe2′²(t) 演算回路
を示し、それぞれ図４に示すように構成されている。σ
e1′²(t) ≧σe1′²（ｔ−Ｎ）を判定する比較器７０
の一方の入力端子はブロック３１に接続され、他方の入
力端子はＮ−１個の単位遅延素子７１を介してブロック
３１に接続されている。比較器７０の出力はＡＮＤゲー
ト７２を介してスイッチ７３の制御端子に接続され、ス
イッチ７３の接点ａ、ｂの切換に使用される。なお、ス
イッチ７３の一方の接点ａは除算器３６に接続され、他
方の接点ｂはＫ＝１の回路７４に接続されている。比較
器７５の一方の入力端子はブロック３１に接続され、他
方の入力端子はブロック３２に接続され、σe1′²(t)
≦σe2′²(t) を判断し、この条件を満足した時にＡＮ
Ｄゲート７２に高レベル信号を送る。この結果、式（１
２）に示す σe1′²(t) ≦σe2′²の条件と σe1′²(t) ≧σe2′²（ｔ−Ｎ）の条件との両方を満
足した時にスイッチ７３の接点ｂがオンになり、Ｋ＝１
が選択される。

【００２１】ブロック７６の０．５乗算器は式（１５）
の０．５σe1′²（ｔ−Ｎ）を得るものであり、減算器
７７は式（１５）の左辺の演算をなすものであり、比較
器７８は式（１５）の判定を行うものであり、式（１
５）の条件を満足している時には比較器７８はスイッチ
７９を接点ｂに投入し、ゼロをスイッチ７９から送出す
る。スイッチ７９の出力段の振動除去用ローパスフィル
タ３３、減算器３５、除算器３６は図３で同一符号で示
すものと同様な機能を有する。

【００２２】図７〜図１０に計算機シミュレーションの
結果を示す。図７〜図１０において実線で示す特性線Ａ
は本実施例を示し、点線で示す特性線Ｂは従来例１を示
す。シミュレーションの条件は次の通りである。（ａ）未知のシステム２としてはフィルタ６と同一の
ＦＩＲ型回路を使用し、タップ数を１０２４とした。（ｂ）第１及び第２のフィルタ６ａ、６ｂのタップ数
を１０２４とし、係数の初期値はゼロとした。（ｃ）図４のタップ数Ｌ＝３００、パラメータαは
０．００１とした。（ｄ）ｘ(t) 、ｎ(t) を白色雑音（平均値０）とし
た。推定精度即ち推定誤差として次式を使用した。Ｅ(t) ＝（‖Ｗ(t) −Ｈ‖²）／‖Ｈ‖² 但し、Ｈは未知のシステムのフィルタ回路の係数Ｈ即ち
図１のフィルタ６の係数ｗの代りに与えられたものであ
る。

【００２３】図７及び図８は観測雑音の平均値（分散）
を０．１とし、２０，０００回の点で未知のシステム２
の係数Ｈの符号を反転した場合の収束特性を示す。図９
及び図１０は推定開始から２５，０００回、及び４０，
０００回の点で観測雑音の平均（分散）の値を０．１か
ら０．４へ、また０．４から０．１に変化させた場合を
示す。図７〜図１０から明らかなように、本実施例によ
れば、収束特性が改善される。

【００２４】本実施例の適応フィルタ装置を、図１１に
示すように電話回線のハイブリッド回路８１、８２の間
に接続してエコーキャンセラとして使用することができ
る。

【００２５】

【変形例】本発明は上述の実施例に係わるものでなく、
変形可能なものである。例えば、本実施例ではコンピュ
ータシステムのソフトウエアによって適応フィルタ装置
を構成しているが、個別回路で構成することもできる。
また、遅延素子７〜９をメモリとすることができる。ま
た、第１の適応フィルタ装置２１のスラップゲインＫの
値は１であることが望ましいが、必要に応じて０．５〜
１．０の範囲の値に設定することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来の適応フィルタ装置を等価的に示すブロッ
ク図である。

【図２】従来例及び本発明の実施例の適応フィルタ装置
を等価的に示すブロック図である。

【図３】従来のステップゲイン演算手段を等価的に示す
ブロック図である。

【図４】図３の誤差信号の平均値を求める回路を示すブ
ロック図である。

【図５】図２の係数更新手段を等価的に示すブロック図
である。

【図６】本発明の実施例に従うステップゲイン演算手段
を等価的に示すブロック図である。

【図７】実施例及び従来例の係数更新回数とステップゲ
インとの関係を示す図である。

【図８】実施例及び従来例の係数更新回数と推定誤差と
の関係を示す図である。

【図９】本実施例と従来例の係数更新回数とステップゲ
インとの関係を示す図である。

【図１０】本実施例と従来例の係数更新回数と推定誤差
との関係を示す図である。

【図１１】本実施例の適応フィルタ装置をエコーキャン
セラとして電話回線に接続した回路を示すブロック図で
ある。

【符号の説明】

６ａ、６ｂ第１及び第２のフィルタ２１、２２第１及び第２の適応フィルタ装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者笹瀬巌神奈川県横浜市港北区箕輪町２−20−32 −602 (72)発明者高橋潔東京都武蔵野市中町３丁目７番３号テイアック株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】第１の適応フィルタ手段と、前記第１の
適応フィルタ手段のタップ係数を決定するための第１の
タップ係数演算手段と、第２の適応フィルタ手段と、前
記第２の適応フィルタ手段のタップ数を決定するための
第２のタップ係数演算手段と、前記第１の適応フィルタ
手段が発生する第１のエラー信号と前記第２の適応フィ
ルタ手段が発生する第２のエラー信号とに基づいて前記
第２の適応フィルタ手段のタップ係数演算手段のステッ
プゲインの値を求めるステップゲイン演算手段とを備
え、前記ステップゲイン演算手段が、前記第１のエラー信号
の平均値を演算するための第１のエラー信号平均値演算
手段と、前記第２のエラー信号の平均値を演算するため
の第２のエラー信号平均値演算手段と、前記第１のエラ
ー信号平均値を所定サンプル数だけ遅延させるための第
１のエラー信号平均値遅延手段と、前記第１のエラー信
号平均値と前記第１のエラー信号平均値遅延手段の出力
とを比較する比較手段と、前記第１のエラー信号平均値
と前記第２のエラー信号平均値に基づいて前記第２のタ
ップ係数演算手段のステップゲインの値を演算するため
のステップゲイン演算手段と、前記比較手段の比較結果
に基づいて前記ステップゲイン演算手段の演算出力と、
所定定数とを選択的に出力する手段とから成ることを特
徴とする適応フィルタ装置。
【請求項２】所定のサンプリング周期で基準信号ｄ
（ｔ）を供給するための基準信号供給手段と、前記基準信号に関係を有する入力信号ｘ（ｔ）を所定の
サンプリング周期で供給するための入力信号供給手段
と、前記基準信号供給手段と前記入力信号供給手段に接続さ
れ、１サンプリング周期を単位遅延時間として前記入力
信号を順次に遅延することによってサンプリング時点の
異なる０番目からＮ−１番目までのＮ個（但し、Ｎは２
よりも大きい正の整数）の入力信号ｘ（ｔ）、ｘ（ｔ−
１）、…ｘ（ｔ−Ｎ＋１）を同時に得、前記０番目から
Ｎ番目の入力信号に０番目からＮ−１番目の係数ｗ0
(t) 、ｗ1(t) 、…ｗ N-1(t) を夫々乗算し、これによ
って得られたＮ個の乗算出力を加算した出力ｙ(t) を
得、前記出力ｙ(t) と前記基準信号ｄ(t) との誤差信号
ｅ(t)を求め、前記入力信号ｘ(t) と前記誤差信号ｅ(t)
とに基づいて前記０番目からＮ−１番目の係数の更新
値ｗ0 （ｔ＋１）、ｗ1 （ｔ＋１）…ｗN-1 （ｔ＋１）
を決定する第１の適応フィルタ処理を実行すると共に、
前記第１の適応フィルタ処理と同一の方法で第２の適応
フィルタ処理を実行し、前記第１の適応フィルタ処理に
おいてはステップゲインとして１又は１に近い値を使用
し、第２の適応フィルタ処理においては前記第１及び第
２の適応フィルタ処理によって得られた前記誤差信号ｅ
(t) に基づいて決定された時間的に変化するステップゲ
インを使用するように構成されたディジタルフィルタ信
号処理回路とを備えた適応フィルタ装置において、前記第２の適応フィルタ処理のステップゲインを σe1′²(t) ≦σe2′²(t) 及び σe1′²(t) ≧σe2′²（ｔ−Ｎ）の条件を満足している時にステップゲインＫを１又は１
に近い値とし、上記条件を満足しない時にはステップゲ
インＫを｛σe2′²(t) −Ｓn ′²(t) ｝／σe2′²(t) （但し、前記σe1′²(t) は前記第１の適応フィルタ処
理における誤差信号ｅ1 (t) の連続するＬ個のサンプル
の平均値を示し、前記σe2′²(t) は前記第２の適応フィルタ処理におけ
る誤差信号ｅ2 (t) の連続するＬ個のサンプルの平均値
を示し、Ｓn ′²(t) は、 ασn ′²(t) ＋（１−α）Ｓn ′²（ｔ−１）を示
し、もし、σe1′²(t)≦σe2′²(t) 及びσｅ1 ′
²(t) ≧σe2′²（ｔ−Ｎ）の時にはＳn ′²(t)はゼ
ロであり、また、もし、σe1′²(t) −０．５σe1′²
（ｔ−Ｎ）＜０の場合にはσn ′²(t) ＝０とし、その
他はσn ′²(t) ＝σe1′²(t) −０．５σe1′²（ｔ
−Ｎ）とする。）とすることを特徴とする適応フィルタ
装置の制御方法。