JPH08250982A - フィルタ係数の推定装置 - Google Patents
フィルタ係数の推定装置Info
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- JPH08250982A JPH08250982A JP7050836A JP5083695A JPH08250982A JP H08250982 A JPH08250982 A JP H08250982A JP 7050836 A JP7050836 A JP 7050836A JP 5083695 A JP5083695 A JP 5083695A JP H08250982 A JPH08250982 A JP H08250982A
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- Japan
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- coefficient
- transmission system
- filter
- response
- signal transmission
- Prior art date
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-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H21/00—Adaptive networks
- H03H21/0012—Digital adaptive filters
Landscapes
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】特性が未知の信号伝達系に送出される既知の参
照信号とその伝達系の応答とから該信号伝達系の特性を
模擬する適応非巡回型フィルタの係数を推定する推定装
置の改良に関し，固定小数点型のプロセッサによりその
狭いダイナミックレンジでも係数更新が十分な性能で実
行可能とすることを目的とする。 【構成】誤差情報抽出部１１０によって、該信号伝達系
の応答及び該非巡回型フィルタの出力の差分並びに該参
照信号の極性の積を所定の区間加算した結果と、該区間
に生じる参照信号の絶対値の加算値との比から、該信号
伝達系のインパルス応答と該非巡回型フィルタの係数と
の誤差に関する情報を抽出し、その情報を利用して該非
巡回型フィルタの係数を更新するように構成される。
照信号とその伝達系の応答とから該信号伝達系の特性を
模擬する適応非巡回型フィルタの係数を推定する推定装
置の改良に関し，固定小数点型のプロセッサによりその
狭いダイナミックレンジでも係数更新が十分な性能で実
行可能とすることを目的とする。 【構成】誤差情報抽出部１１０によって、該信号伝達系
の応答及び該非巡回型フィルタの出力の差分並びに該参
照信号の極性の積を所定の区間加算した結果と、該区間
に生じる参照信号の絶対値の加算値との比から、該信号
伝達系のインパルス応答と該非巡回型フィルタの係数と
の誤差に関する情報を抽出し、その情報を利用して該非
巡回型フィルタの係数を更新するように構成される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、特性が未知の信号伝達
系に送出される既知の参照信号とその伝達系の応答とか
ら該信号伝達系の特性を模擬する適応非巡回型フィルタ
の係数を推定する推定装置の改良に関する。
系に送出される既知の参照信号とその伝達系の応答とか
ら該信号伝達系の特性を模擬する適応非巡回型フィルタ
の係数を推定する推定装置の改良に関する。
【０００２】図２は本発明の適用によって動作の改善が
期待されるシステムの概念図である。但し、この概念図
において特性が未知の信号伝達系２００の応答 ｇj ＝Σｈj (i) Ｘj (i) （１） j ：時刻( sample time index, iteration) Σ ：ｉ＝１〜Ｉの加算（以下、同じ） ｈj (i) ：信号伝達系２００がもつインパルス応答ｈj
のｉ番目の標本値 Ｘj (i) ：参照信号Ｘj の標本値のｉ標本化周期遅延し
た信号 Ｉ ：信号伝達系２００のインパルス応答の最大遅延 と外乱Ｎj とを加える加算器２３０は、具体的な装置あ
るいは回路として与えられない場合がある。
期待されるシステムの概念図である。但し、この概念図
において特性が未知の信号伝達系２００の応答 ｇj ＝Σｈj (i) Ｘj (i) （１） j ：時刻( sample time index, iteration) Σ ：ｉ＝１〜Ｉの加算（以下、同じ） ｈj (i) ：信号伝達系２００がもつインパルス応答ｈj
のｉ番目の標本値 Ｘj (i) ：参照信号Ｘj の標本値のｉ標本化周期遅延し
た信号 Ｉ ：信号伝達系２００のインパルス応答の最大遅延 と外乱Ｎj とを加える加算器２３０は、具体的な装置あ
るいは回路として与えられない場合がある。
【０００３】このシステムにおいて係数更新回路２２０
は、加算器２３０の出力 Ｙj ＝ｇj ＋Ｎj （２） と非巡回型（ＦＩＲ：Finite Inpulse Response ）フィ
ルタ２１０で合成された擬似応答 Ｇj ＝ΣＨj (i) Ｘj (i) （３） との差分 Ｅj ＝Ｙj −Ｇj （４） が最小になるように非巡回型フィルタ２１０の係数Ｈj
を更新する。現在では、演算はディジタル信号プロセッ
サ（ＤＳＰ：Digital signal processor）で実現される
ことが多い。
は、加算器２３０の出力 Ｙj ＝ｇj ＋Ｎj （２） と非巡回型（ＦＩＲ：Finite Inpulse Response ）フィ
ルタ２１０で合成された擬似応答 Ｇj ＝ΣＨj (i) Ｘj (i) （３） との差分 Ｅj ＝Ｙj −Ｇj （４） が最小になるように非巡回型フィルタ２１０の係数Ｈj
を更新する。現在では、演算はディジタル信号プロセッ
サ（ＤＳＰ：Digital signal processor）で実現される
ことが多い。
【０００４】この設計に際して問題は、演算処理形態
（浮動小数点型／固定小数点型）の選択が処理時間や生
産費に大きく影響することである。一般に、固定小数点
型のプロセッサの方が処理が高速で低価格であり、この
点から装置の構成は固定小数点型のプロセッサの採用が
有利である。しかし、固定小数点型では参照信号のダイ
ナミックレンジが浮動小数点型に比べて広くとることが
できない。従って、その応用分野が限定される、という
欠点がある。また、浮動小数点型のプロセッサを使用す
る場合でも、その処理を固定小数点で実行する命令を多
用すれば処理の時間が短くて済む、すなわち、係数更新
に関する演算は可能な限り固定小数点で実行、処理でき
ることが望ましい。
（浮動小数点型／固定小数点型）の選択が処理時間や生
産費に大きく影響することである。一般に、固定小数点
型のプロセッサの方が処理が高速で低価格であり、この
点から装置の構成は固定小数点型のプロセッサの採用が
有利である。しかし、固定小数点型では参照信号のダイ
ナミックレンジが浮動小数点型に比べて広くとることが
できない。従って、その応用分野が限定される、という
欠点がある。また、浮動小数点型のプロセッサを使用す
る場合でも、その処理を固定小数点で実行する命令を多
用すれば処理の時間が短くて済む、すなわち、係数更新
に関する演算は可能な限り固定小数点で実行、処理でき
ることが望ましい。
【０００５】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】さて、
非巡回型フィルタ２１０の係数Ｈj を更新するアルゴリ
ズムとしてＬＭＳ(Least Mean Square) 法、あるいはそ
の変形方式と言える学習同定法（ＮＬＭＳ：Normalized
Least Mean Square Algorithm）は現時点で実用装置に
最も広く採用されている。しかし、この実用化には考慮
すべき問題も多く残されており、演算語長の制限にとも
なう収束特性の劣化もその重要な問題の一つになってい
る。
非巡回型フィルタ２１０の係数Ｈj を更新するアルゴリ
ズムとしてＬＭＳ(Least Mean Square) 法、あるいはそ
の変形方式と言える学習同定法（ＮＬＭＳ：Normalized
Least Mean Square Algorithm）は現時点で実用装置に
最も広く採用されている。しかし、この実用化には考慮
すべき問題も多く残されており、演算語長の制限にとも
なう収束特性の劣化もその重要な問題の一つになってい
る。
【０００６】例えば、学習同定法では時刻ｊ＋１におけ
る非巡回型フィルタ２１０の第ｍ番目のタップ係数の更
新に対して Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫＥj Ｘj (m) ／ΣＸj 2(i) （５） Ｋ ：ステップゲイン（０＜Ｋ＜２） Σ ：ｉ＝１〜Ｉ（Ｉは非巡回型フィルタのタップ数）
の加算 と書かれる。この第２の演算に対して演算語長を、固定
小数点型プロセッサの最も代表的な１６ビットを仮定す
ると、積Ｅj Ｘj (m) や自乗Ｘj 2(i)はこのままではそ
の演算後において語長が倍の３２ビットに拡大される。
従って、この後の処理も続いて１６ビットの固定小数点
で行う設計とすれば、当然ながら、その残る下位１６ビ
ットは切り捨てられることになる。このことは、小さな
振幅の参照信号Ｘj あるいは係数更新が進んで小さくな
った残差Ｅj に対して０を強制的に与えることを意味
し、その後の係数更新が不能となることは明らかであ
る。すなわち、扱える参照信号Ｘj のダイナミンクレン
ジは狭く、また、高い推定精度は得られなくなる。
る非巡回型フィルタ２１０の第ｍ番目のタップ係数の更
新に対して Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫＥj Ｘj (m) ／ΣＸj 2(i) （５） Ｋ ：ステップゲイン（０＜Ｋ＜２） Σ ：ｉ＝１〜Ｉ（Ｉは非巡回型フィルタのタップ数）
の加算 と書かれる。この第２の演算に対して演算語長を、固定
小数点型プロセッサの最も代表的な１６ビットを仮定す
ると、積Ｅj Ｘj (m) や自乗Ｘj 2(i)はこのままではそ
の演算後において語長が倍の３２ビットに拡大される。
従って、この後の処理も続いて１６ビットの固定小数点
で行う設計とすれば、当然ながら、その残る下位１６ビ
ットは切り捨てられることになる。このことは、小さな
振幅の参照信号Ｘj あるいは係数更新が進んで小さくな
った残差Ｅj に対して０を強制的に与えることを意味
し、その後の係数更新が不能となることは明らかであ
る。すなわち、扱える参照信号Ｘj のダイナミンクレン
ジは狭く、また、高い推定精度は得られなくなる。
【０００７】（１）サインアルゴリズム この切り捨ては積による語長の拡大を抑える手法の採用
によって解決される。サインアルゴリズム(Sign Algori
thm)は、ＬＭＳ法による係数更新式 Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫＥj Ｘj (m) （６） の第２項を構成する残差Ｅj を極性（±）だけとした Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫＸj (m) sgn(Ｅj ) （７） と表される方法である。このsgn[ ]は[ ] 内の変数
の極性（＋または−）をとることを意味する。この場
合、この第２項の積Ｘj (m) sgn(Ｅj ) は参照信号Ｘj
の語長を明らかに維持する。すなわち、サインアルゴリ
ズムにおいては小さな振幅の参照信号に対しても下位の
ビットの切り捨てが起こらず、係数更新が可能となる。
によって解決される。サインアルゴリズム(Sign Algori
thm)は、ＬＭＳ法による係数更新式 Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫＥj Ｘj (m) （６） の第２項を構成する残差Ｅj を極性（±）だけとした Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫＸj (m) sgn(Ｅj ) （７） と表される方法である。このsgn[ ]は[ ] 内の変数
の極性（＋または−）をとることを意味する。この場
合、この第２項の積Ｘj (m) sgn(Ｅj ) は参照信号Ｘj
の語長を明らかに維持する。すなわち、サインアルゴリ
ズムにおいては小さな振幅の参照信号に対しても下位の
ビットの切り捨てが起こらず、係数更新が可能となる。
【０００８】このサインアルゴリズムの問題は、その極
性化［sgn(Ｅj )]によって残差 Ｅj ＝［ｈj (m) −Ｈj (m)]Ｘj (m) ＋Σm ［ｈj (i) −Ｈj (i)]Ｘj (i) ＋Ｎj （８） Σm ：ｉ＝ｍを除くｉ＝１〜Ｉの加算（以下、同じ） に含まれる第ｍ番目のタップ係数の更新に必要な推定誤
差［ｈj (m) −Ｈj (m)]が正しく抽出できないことであ
る。それは、式（８）の第１項と第２項がsgn(Ｅ j ) に
よって分離されなくなることから容易に知られる。
性化［sgn(Ｅj )]によって残差 Ｅj ＝［ｈj (m) −Ｈj (m)]Ｘj (m) ＋Σm ［ｈj (i) −Ｈj (i)]Ｘj (i) ＋Ｎj （８） Σm ：ｉ＝ｍを除くｉ＝１〜Ｉの加算（以下、同じ） に含まれる第ｍ番目のタップ係数の更新に必要な推定誤
差［ｈj (m) −Ｈj (m)]が正しく抽出できないことであ
る。それは、式（８）の第１項と第２項がsgn(Ｅ j ) に
よって分離されなくなることから容易に知られる。
【０００９】図３はこのサインアルゴリズムとしてＬＭ
Ｓ法に対して全ての演算を浮動小数点で実行したときの
応答相殺量〔 (ｇj −Ｇj ）2 ／ｇj 2 の短時間積分〕
の増加特性である。但し、非巡回型フィルタ２１０のタ
ップ数Ｉ＝５１２，参照信号対外乱のパワ−比１０dB，
ＬＭＳ法のステップゲイン0.0022、 サインアルゴリズム
のステップゲイン0.000263としている。また、図４は図
３と同じ条件の下でサインアルゴリズムのステップゲイ
ンだけを0.000132と小さく与えて計算した応答相殺量の
増加特性である。明らかに、サインアルゴリズムにおい
て得られる応答相殺量の増加特性には劣化が観測され
る。
Ｓ法に対して全ての演算を浮動小数点で実行したときの
応答相殺量〔 (ｇj −Ｇj ）2 ／ｇj 2 の短時間積分〕
の増加特性である。但し、非巡回型フィルタ２１０のタ
ップ数Ｉ＝５１２，参照信号対外乱のパワ−比１０dB，
ＬＭＳ法のステップゲイン0.0022、 サインアルゴリズム
のステップゲイン0.000263としている。また、図４は図
３と同じ条件の下でサインアルゴリズムのステップゲイ
ンだけを0.000132と小さく与えて計算した応答相殺量の
増加特性である。明らかに、サインアルゴリズムにおい
て得られる応答相殺量の増加特性には劣化が観測され
る。
【００１０】本発明の目的の一つは、学習同定法の場合
には式（５）第２項の分子と分母、ＬＭＳ法では式
（６）第２項が参照信号と同じ語長で構成される演算法
を提供することである。
には式（５）第２項の分子と分母、ＬＭＳ法では式
（６）第２項が参照信号と同じ語長で構成される演算法
を提供することである。
【００１１】（２）個別正規化ＬＭＳ法 一般には、固定小数点のプロセッサの方が処理が高速で
低価格である。すなわち、係数更新の全ての演算が固定
小数点で実行できることが望ましい。図５は、非巡回型
フィルタ２１０のタップ数Ｉ＝５１２、参照信号対外乱
のパワ−比10dBに対して学習同定法による係数更新を全
て浮動小数点で計算した場合と、式（５）第２項を浮動
小数点で計算した後に１６ビットの固定小数点に変換し
て係数Ｈ j (m) に加える構成とした場合の応答相殺量の
増加特性の比較である。この結果から第１に、係数更新
が進んで残差Ｅj が小さくなると、式（５）第２項とし
て得られる係数更新量が１６ビットの演算語長では表せ
ないほど小さくなる（係数更新が不能となる）が知られ
る。
低価格である。すなわち、係数更新の全ての演算が固定
小数点で実行できることが望ましい。図５は、非巡回型
フィルタ２１０のタップ数Ｉ＝５１２、参照信号対外乱
のパワ−比10dBに対して学習同定法による係数更新を全
て浮動小数点で計算した場合と、式（５）第２項を浮動
小数点で計算した後に１６ビットの固定小数点に変換し
て係数Ｈ j (m) に加える構成とした場合の応答相殺量の
増加特性の比較である。この結果から第１に、係数更新
が進んで残差Ｅj が小さくなると、式（５）第２項とし
て得られる係数更新量が１６ビットの演算語長では表せ
ないほど小さくなる（係数更新が不能となる）が知られ
る。
【００１２】また、学習同定法では収束後に得られる応
答相殺量は小さなステップゲインＫほど大きくなるとさ
れている。しかし、式（５）によれば係数更新量はステ
ップゲインＫに比例して小さくなるために、固定小数点
で係数更新を実行する場合には逆効果となる場合がある
ことを図５は示している。このことは、積あるいは自乗
による語長の拡大を抑えるだけでは特性の劣化は防止で
きない可能性があることを意味している。すなわち、学
習同定法を適応アルゴリズムとする場合には固定少数点
型のプロセッサの採用が難しいこと、が知られる。
答相殺量は小さなステップゲインＫほど大きくなるとさ
れている。しかし、式（５）によれば係数更新量はステ
ップゲインＫに比例して小さくなるために、固定小数点
で係数更新を実行する場合には逆効果となる場合がある
ことを図５は示している。このことは、積あるいは自乗
による語長の拡大を抑えるだけでは特性の劣化は防止で
きない可能性があることを意味している。すなわち、学
習同定法を適応アルゴリズムとする場合には固定少数点
型のプロセッサの採用が難しいこと、が知られる。
【００１３】この理由は次のようにして説明される。す
なわち、式（５）の第２項 Ｅj Ｘj (m) ／ΣＸj 2(i) ＝［ｈj (m) −Ｈj (m)]Ｘj 2(m)／ΣＸj 2(i) ＋｛Σm ［ｈj (i) −Ｈj (i)]Ｘj (i) ＋Ｎj ｝／ΣＸj 2(i) （９） に含まれる係数更新に必要な推定誤差［ｈj (m) −Ｈj
(m)]はノルムΣＸj 2(i)の除算を含んで与えられてい
る。すなわち、係数更新が進んで小さくなった［ｈ
j (m) −Ｈj (m)]に対してノルムによる除算は係数更新
量を更に小さくし、単精度の固定小数点では表せなくな
る可能性を高める。当然ながら、この除算の結果が制限
語長を超えて小さくなれば係数更新は継続不能となる。
なわち、式（５）の第２項 Ｅj Ｘj (m) ／ΣＸj 2(i) ＝［ｈj (m) −Ｈj (m)]Ｘj 2(m)／ΣＸj 2(i) ＋｛Σm ［ｈj (i) −Ｈj (i)]Ｘj (i) ＋Ｎj ｝／ΣＸj 2(i) （９） に含まれる係数更新に必要な推定誤差［ｈj (m) −Ｈj
(m)]はノルムΣＸj 2(i)の除算を含んで与えられてい
る。すなわち、係数更新が進んで小さくなった［ｈ
j (m) −Ｈj (m)]に対してノルムによる除算は係数更新
量を更に小さくし、単精度の固定小数点では表せなくな
る可能性を高める。当然ながら、この除算の結果が制限
語長を超えて小さくなれば係数更新は継続不能となる。
【００１４】このノルムによる除算に起因する問題は、
本発明者によって導出された係数更新アルゴリズムが個
別正規化ＬＭＳ法（Individually Normarized Least Me
an Square Algorithm,後掲の文献参照）の採用によっ
て解決可能である。本発明の一つはこの個別正規化ＬＭ
Ｓ法に改良を加えたものである。
本発明者によって導出された係数更新アルゴリズムが個
別正規化ＬＭＳ法（Individually Normarized Least Me
an Square Algorithm,後掲の文献参照）の採用によっ
て解決可能である。本発明の一つはこの個別正規化ＬＭ
Ｓ法に改良を加えたものである。
【００１５】ここで、その理解を助けるために個別正規
化ＬＭＳ法による非巡回型フィルタ２１０の係数の更新
手順を簡単に説明しておく。まず、その係数更新はＪ標
本化周期ごとに実行され、その手順は第ｎ＋１番目の係
数更新ブロックにおける非巡回型フィルタ２１０の第ｍ
番目のタップ係数に対して Ｈn+1(m)＝Ｈn (m) ＋ＫＡ(m) ／Ｐn (m) （１０） と書かれる。但し、 Ａn (m) ＝ΣJ Ｅj Ｘj (m) （１１） Ｐn (m) ＝ΣJ Ｘj 2(m) （１２） ΣJ ：ｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの加算（以下同
じ） である。このΣJ はｉ＝ｎＪ＋１から（ｎ＋１）Ｊまで
の加算、すなわちＪ標本化周期を一つのブロックとする
加算を意味し、ｎはＪ標本化周期ごとに行う係数更新の
起動時からの回数（ブロック番号）である。
化ＬＭＳ法による非巡回型フィルタ２１０の係数の更新
手順を簡単に説明しておく。まず、その係数更新はＪ標
本化周期ごとに実行され、その手順は第ｎ＋１番目の係
数更新ブロックにおける非巡回型フィルタ２１０の第ｍ
番目のタップ係数に対して Ｈn+1(m)＝Ｈn (m) ＋ＫＡ(m) ／Ｐn (m) （１０） と書かれる。但し、 Ａn (m) ＝ΣJ Ｅj Ｘj (m) （１１） Ｐn (m) ＝ΣJ Ｘj 2(m) （１２） ΣJ ：ｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの加算（以下同
じ） である。このΣJ はｉ＝ｎＪ＋１から（ｎ＋１）Ｊまで
の加算、すなわちＪ標本化周期を一つのブロックとする
加算を意味し、ｎはＪ標本化周期ごとに行う係数更新の
起動時からの回数（ブロック番号）である。
【００１６】次に、式（１１）の一つの成分を取り出
し、 Ｅj Ｘj (m) ＝［Σ△j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ］Ｘj (m) ＝Δj (m) Ｘj 2(m)＋ [Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] Ｘj (m) （１３） と分離して表す。但し、△j (i) は推定誤差 △j (i) ＝ｈj (i) −Ｈj (i) （１４） である。ここで、非巡回型フィルタ２１０の第ｍ番目の
係数更新量として必要な値はその第１項 Δj (m) Ｘj 2(m)＝［ｈj (m) −Ｈj (m)]Ｘj 2(m) （１５） に含まれていることが分かる。
し、 Ｅj Ｘj (m) ＝［Σ△j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ］Ｘj (m) ＝Δj (m) Ｘj 2(m)＋ [Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] Ｘj (m) （１３） と分離して表す。但し、△j (i) は推定誤差 △j (i) ＝ｈj (i) −Ｈj (i) （１４） である。ここで、非巡回型フィルタ２１０の第ｍ番目の
係数更新量として必要な値はその第１項 Δj (m) Ｘj 2(m)＝［ｈj (m) −Ｈj (m)]Ｘj 2(m) （１５） に含まれていることが分かる。
【００１７】一方、個別正規化ＬＭＳ法において係数更
新はＪ標本化周期ごとに実行されること、従って、時刻
ｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの間は係数がＨn (m) に固
定されること、かつ、信号伝達系の特性（エコー経路の
インパルス応答）は適応フィルタの係数が収束するまで
一定〔すなわち、ｈ(m) ＝ｈj (m) 〕とみなすことがで
きる。
新はＪ標本化周期ごとに実行されること、従って、時刻
ｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの間は係数がＨn (m) に固
定されること、かつ、信号伝達系の特性（エコー経路の
インパルス応答）は適応フィルタの係数が収束するまで
一定〔すなわち、ｈ(m) ＝ｈj (m) 〕とみなすことがで
きる。
【００１８】そこで、ｈ(m) ＝ｈj (m) となることに着
目して、式（１１）を Ａn (m) ＝ΣJ △j (m) Ｘj 2(m) ＋ΣJ ［Σm △j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ］Ｘj (m) ＝ΣJ ［ｈ(m) −Ｈn(m)]Ｘj 2(m) ＋ΣJ ［Σm △j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ］Ｘj (m) ＝［ｈ(m) −Ｈn (m)]ΣJ Ｘj 2(m) ＋ΣJ ［Σm △j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ］Ｘj (m) （１６） と改める。明らかに、係数の更新に必要な情報［ｈ(m)
−Ｈj (m)]は、式（１２）に与える参照信号のパワ−Ｐ
n (m) との比を求めることにより、 Ａn (m) ／Ｐn (m) ＝［ｈ(m) −Ｈn (m)] ＋ΣJ ［Σm △j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ］Ｘj (m) ／ΣJ Ｘj 2(m) （１７） の第１項として抽出される。すなわち、個別正規化ＬＭ
Ｓ法において係数更新に必要な推定誤差［ｈ(m) −Ｈj
(m)]はノルムの除算によって小さく抑えられることなく
抽出され、従って、係数更新が不能となる可能性は抑え
られる。
目して、式（１１）を Ａn (m) ＝ΣJ △j (m) Ｘj 2(m) ＋ΣJ ［Σm △j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ］Ｘj (m) ＝ΣJ ［ｈ(m) −Ｈn(m)]Ｘj 2(m) ＋ΣJ ［Σm △j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ］Ｘj (m) ＝［ｈ(m) −Ｈn (m)]ΣJ Ｘj 2(m) ＋ΣJ ［Σm △j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ］Ｘj (m) （１６） と改める。明らかに、係数の更新に必要な情報［ｈ(m)
−Ｈj (m)]は、式（１２）に与える参照信号のパワ−Ｐ
n (m) との比を求めることにより、 Ａn (m) ／Ｐn (m) ＝［ｈ(m) −Ｈn (m)] ＋ΣJ ［Σm △j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ］Ｘj (m) ／ΣJ Ｘj 2(m) （１７） の第１項として抽出される。すなわち、個別正規化ＬＭ
Ｓ法において係数更新に必要な推定誤差［ｈ(m) −Ｈj
(m)]はノルムの除算によって小さく抑えられることなく
抽出され、従って、係数更新が不能となる可能性は抑え
られる。
【００１９】図６は個別正規化ＬＭＳ法が学習同定法と
同程度の性能を有することを確認するために行ったシミ
ュレーションの結果である。但し、非巡回型フィルタ２
１０のタップ数Ｉ＝５１２、ステップゲインＫ＝0.01、
ブロック長Ｊ＝Ｉ＝５１２、参照信号対外乱のパワ−比
２０dBとし、演算は全て浮動小数点で行っている。ま
た、図７は、参照信号対外乱のパワ−比１０dBに対して
学習同定法と個別正規化ＬＭＳ法による係数更新を固定
小数点で実行した場合の応答相殺量の増加特性である。
このように個別正規化ＬＭＳ法によれば固定小数点の演
算によっても特性劣化の少ない係数更新が構築される。
同程度の性能を有することを確認するために行ったシミ
ュレーションの結果である。但し、非巡回型フィルタ２
１０のタップ数Ｉ＝５１２、ステップゲインＫ＝0.01、
ブロック長Ｊ＝Ｉ＝５１２、参照信号対外乱のパワ−比
２０dBとし、演算は全て浮動小数点で行っている。ま
た、図７は、参照信号対外乱のパワ−比１０dBに対して
学習同定法と個別正規化ＬＭＳ法による係数更新を固定
小数点で実行した場合の応答相殺量の増加特性である。
このように個別正規化ＬＭＳ法によれば固定小数点の演
算によっても特性劣化の少ない係数更新が構築される。
【００２０】しかしながら、個別ＬＭＳ法でも、先に指
摘した『Ｘj 2(m)やＥj Ｘj (m) が参照信号Ｘj (m) の
倍の語長となる』という問題が残る。これは、設計技術
として例えば、それらの積の結果を監視し、上位１６ビ
ットが全て０である場合は下位１６ビットを、上位１６
ビットが０でない場合は上位１６ビットをその積として
取り出す簡易的な浮動小数点演算を構成することで解決
される。しかしながら、このような調整は構成を複雑と
し、固定小数点演算プロセッサの高速性を損う要因とな
る。
摘した『Ｘj 2(m)やＥj Ｘj (m) が参照信号Ｘj (m) の
倍の語長となる』という問題が残る。これは、設計技術
として例えば、それらの積の結果を監視し、上位１６ビ
ットが全て０である場合は下位１６ビットを、上位１６
ビットが０でない場合は上位１６ビットをその積として
取り出す簡易的な浮動小数点演算を構成することで解決
される。しかしながら、このような調整は構成を複雑と
し、固定小数点演算プロセッサの高速性を損う要因とな
る。
【００２１】本発明の目的は、浮動小数点型のプロセッ
サを用いるときには固定小数点で処理できる演算を増や
して処理時間を節約し、固定小数点型のプロセッサを用
いるときにはその狭いダイナミックレンジでも係数更新
が十分な性能で実行可能されるアルゴリズムによる信号
伝達系の特性を推定する装置を実現することである。
サを用いるときには固定小数点で処理できる演算を増や
して処理時間を節約し、固定小数点型のプロセッサを用
いるときにはその狭いダイナミックレンジでも係数更新
が十分な性能で実行可能されるアルゴリズムによる信号
伝達系の特性を推定する装置を実現することである。
【００２２】
【課題を解決するための手段及び作用】図１は本発明の
原理を説明するための図である。この図１に示す装置
は、特性が未知の信号伝達系に送出される参照信号とそ
の伝達系の応答とから該信号伝達系のインパルス応答に
等価な応答を出力する非巡回型フィルタの係数を推定す
る装置である。
原理を説明するための図である。この図１に示す装置
は、特性が未知の信号伝達系に送出される参照信号とそ
の伝達系の応答とから該信号伝達系のインパルス応答に
等価な応答を出力する非巡回型フィルタの係数を推定す
る装置である。
【００２３】この図１において、１０１は特性が未知の
信号伝達系に送出される参照信号の入力端子、１００は
この信号伝達系の応答と非巡回型フィルタの出力との差
分である残差信号の入力端子、１０２は非巡回型フィル
タの係数を出力する端子、１１０は該参照信号の極性と
残差信号の絶対値に基づく演算により特性が未知の信号
伝達系のインパルス応答と該非巡回型フィルタの係数と
の誤差に関する情報を抽出する誤差情報抽出部、１２０
は誤差情報抽出部１１０で得た情報を該非巡回型フィル
タの係数に加え、記憶する係数記憶更新部である。
信号伝達系に送出される参照信号の入力端子、１００は
この信号伝達系の応答と非巡回型フィルタの出力との差
分である残差信号の入力端子、１０２は非巡回型フィル
タの係数を出力する端子、１１０は該参照信号の極性と
残差信号の絶対値に基づく演算により特性が未知の信号
伝達系のインパルス応答と該非巡回型フィルタの係数と
の誤差に関する情報を抽出する誤差情報抽出部、１２０
は誤差情報抽出部１１０で得た情報を該非巡回型フィル
タの係数に加え、記憶する係数記憶更新部である。
【００２４】ここで、信号伝達系の応答と非巡回型フィ
ルタの出力の差分が第２の信号伝達系を介して観測され
る場合には、入力端子１００へ入力される参照信号はそ
の第２の信号伝達系の応答を模擬するフィルタの出力
（第２の参照信号）であり、入力端子１０１に入力され
る残差信号はその第２の信号伝達系の応答となる。
ルタの出力の差分が第２の信号伝達系を介して観測され
る場合には、入力端子１００へ入力される参照信号はそ
の第２の信号伝達系の応答を模擬するフィルタの出力
（第２の参照信号）であり、入力端子１０１に入力され
る残差信号はその第２の信号伝達系の応答となる。
【００２５】上述の課題を解決するために、本発明のフ
ィルタ係数の推定装置は、該信号伝達系の応答及び該非
巡回型フィルタの出力の差分並びに該参照信号の極性の
積を所定の区間加算した結果と、該区間に生じる参照信
号の絶対値の加算値との比から、該信号伝達系のインパ
ルス応答と該非巡回型フィルタの係数との誤差に関する
情報を抽出し、その情報を利用して該非巡回型フィルタ
の係数を更新するように構成される。
ィルタ係数の推定装置は、該信号伝達系の応答及び該非
巡回型フィルタの出力の差分並びに該参照信号の極性の
積を所定の区間加算した結果と、該区間に生じる参照信
号の絶対値の加算値との比から、該信号伝達系のインパ
ルス応答と該非巡回型フィルタの係数との誤差に関する
情報を抽出し、その情報を利用して該非巡回型フィルタ
の係数を更新するように構成される。
【００２６】また本発明のフィルタ係数の推定装置は、
他の形態として、上記推定装置において、１標本化周期
あたりに更新される係数の個数に制限を加え、該比の計
算に用いる該参照信号の絶対値の加算値の個数を該非巡
回型フィルタのタップ数未満とするように構成される。
他の形態として、上記推定装置において、１標本化周期
あたりに更新される係数の個数に制限を加え、該比の計
算に用いる該参照信号の絶対値の加算値の個数を該非巡
回型フィルタのタップ数未満とするように構成される。
【００２７】また本発明のフィルタ係数の推定装置は、
他の形態として、該信号伝達系の応答及び該非巡回型フ
ィルタの出力の差分並びに該参照信号の極性の積と、該
非巡回型フィルタのタップ出力の絶対値和との比から、
該信号伝達系のインパルス応答と該非巡回型フィルタの
係数との誤差に関する情報を抽出し、その情報を利用し
て該非巡回型フィルタの係数を更新するように構成され
る。
他の形態として、該信号伝達系の応答及び該非巡回型フ
ィルタの出力の差分並びに該参照信号の極性の積と、該
非巡回型フィルタのタップ出力の絶対値和との比から、
該信号伝達系のインパルス応答と該非巡回型フィルタの
係数との誤差に関する情報を抽出し、その情報を利用し
て該非巡回型フィルタの係数を更新するように構成され
る。
【００２８】また本発明のフィルタ係数の推定装置は、
他の形態として、該信号伝達系の応答及び該非巡回型フ
ィルタの出力の差分並びに該参照信号の極性の積を所定
の区間加算した結果と、該非巡回型フィルタのタップ出
力の絶対値和を該区間加算した結果との比から、該信号
伝達系のインパルス応答と該非巡回型フィルタの係数と
の誤差に関する情報を抽出し、その情報を利用して該非
巡回型フィルタの係数を更新するように構成される。
他の形態として、該信号伝達系の応答及び該非巡回型フ
ィルタの出力の差分並びに該参照信号の極性の積を所定
の区間加算した結果と、該非巡回型フィルタのタップ出
力の絶対値和を該区間加算した結果との比から、該信号
伝達系のインパルス応答と該非巡回型フィルタの係数と
の誤差に関する情報を抽出し、その情報を利用して該非
巡回型フィルタの係数を更新するように構成される。
【００２９】また本発明のフィルタ係数の推定装置は、
他の形態として、該第２の信号伝達系の応答と該第２の
参照信号の極性との積から、該信号伝達系のインパルス
応答と該非巡回型フィルタの係数との誤差に関する情報
を抽出し、その情報を利用して該非巡回型フィルタの係
数を更新するように構成される。
他の形態として、該第２の信号伝達系の応答と該第２の
参照信号の極性との積から、該信号伝達系のインパルス
応答と該非巡回型フィルタの係数との誤差に関する情報
を抽出し、その情報を利用して該非巡回型フィルタの係
数を更新するように構成される。
【００３０】また本発明のフィルタ係数の推定装置は、
他の形態として、該該第２の信号伝達系の応答と該第２
の参照信号の極性との積積を所定の区間加算した結果
と、該区間に生じる該第２の参照信号の絶対値の加算値
との比を用いて該非巡回型フィルタの係数を更新するよ
うに構成される。
他の形態として、該該第２の信号伝達系の応答と該第２
の参照信号の極性との積積を所定の区間加算した結果
と、該区間に生じる該第２の参照信号の絶対値の加算値
との比を用いて該非巡回型フィルタの係数を更新するよ
うに構成される。
【００３１】また本発明のフィルタ係数の推定装置は、
他の形態として、上記フィルタ係数の推定装置におい
て、１標本化周期あたりに更新される係数の個数に制限
を加え、該比の計算に用いる該第２の参照信号の絶対値
の加算値の個数を該非巡回型フィルタのタップ数未満と
するように構成される。
他の形態として、上記フィルタ係数の推定装置におい
て、１標本化周期あたりに更新される係数の個数に制限
を加え、該比の計算に用いる該第２の参照信号の絶対値
の加算値の個数を該非巡回型フィルタのタップ数未満と
するように構成される。
【００３２】また本発明のフィルタ係数の推定装置は、
他の形態として、該第２の信号伝達系の応答と該第２の
参照信号の極性との積と、該非巡回型フィルタの全タッ
プに対応する該第２の参照信号の絶対値和との比を用い
て該非巡回型フィルタの係数を更新するように構成され
る。
他の形態として、該第２の信号伝達系の応答と該第２の
参照信号の極性との積と、該非巡回型フィルタの全タッ
プに対応する該第２の参照信号の絶対値和との比を用い
て該非巡回型フィルタの係数を更新するように構成され
る。
【００３３】また本発明のフィルタ係数の推定装置は、
他の形態として、該第２の信号伝達系の応答と該第２の
参照信号の極性との積に一定値を乗じた結果を係数更新
量として該非巡回型フィルタの係数に加えて該係数を更
新するように構成される。
他の形態として、該第２の信号伝達系の応答と該第２の
参照信号の極性との積に一定値を乗じた結果を係数更新
量として該非巡回型フィルタの係数に加えて該係数を更
新するように構成される。
【００３４】また本発明のフィルタ係数の推定装置は、
他の形態として、該第２の信号伝達系の応答と該第２の
参照信号の極性との積を所定の区間加算した結果と、該
非巡回型フィルタの全タップに対応する該第２の参照信
号の絶対値和を該区間加算した結果との比を用いて該非
巡回型フィルタの係数を更新するように構成される。
他の形態として、該第２の信号伝達系の応答と該第２の
参照信号の極性との積を所定の区間加算した結果と、該
非巡回型フィルタの全タップに対応する該第２の参照信
号の絶対値和を該区間加算した結果との比を用いて該非
巡回型フィルタの係数を更新するように構成される。
【００３５】また本発明のフィルタ係数の推定装置は、
上記計算される加算に際して、加算値が制限語長を超え
るか否かを観測し、超えると判断した場合にはその加算
値および加算入力に対し小さな定数を乗じて調整するこ
とにより、該加算値を制限語長内に抑えるように構成さ
れる。
上記計算される加算に際して、加算値が制限語長を超え
るか否かを観測し、超えると判断した場合にはその加算
値および加算入力に対し小さな定数を乗じて調整するこ
とにより、該加算値を制限語長内に抑えるように構成さ
れる。
【００３６】
【実施例】以下、本発明の種々の実施例を図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【００３７】（１）個別正規化ＬＭＳ法への適用（請求
項１）
項１）
【００３８】まず初めに、個別正規化ＬＭＳ法に本発明
を適用した場合の実施例を説明する。この実施例が適用
されるシステムは前述の図２と同様のシステムであり、
この係数更新回路２２０に本発明が適用される。
を適用した場合の実施例を説明する。この実施例が適用
されるシステムは前述の図２と同様のシステムであり、
この係数更新回路２２０に本発明が適用される。
【００３９】まず、個別正規化ＬＭＳ法における残差Ｅ
j と参照信号Ｘj (m) との積を Ｅj sgn[Ｘj (m)]＝［Σ△j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)] ＝△j (m) abs[Ｘj (m)]＋ [Σm △j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)] （１８） と改める。但し、sgn[Ｘj (m)]はＸj (m) の極性をとる
こと、また、abs[Ｘj (m)]は、Ｘj (m) の絶対値をとる
ことを意味する。この場合、非巡回型フィルタ２１０の
第ｍ番目の係数更新量として必要な値はその第１項 △j (m) abs[Ｘj (m)]＝［ｈj (m) −Ｈj (m)]abs[Ｘj (m)] （１９） として取り出される。
j と参照信号Ｘj (m) との積を Ｅj sgn[Ｘj (m)]＝［Σ△j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)] ＝△j (m) abs[Ｘj (m)]＋ [Σm △j (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)] （１８） と改める。但し、sgn[Ｘj (m)]はＸj (m) の極性をとる
こと、また、abs[Ｘj (m)]は、Ｘj (m) の絶対値をとる
ことを意味する。この場合、非巡回型フィルタ２１０の
第ｍ番目の係数更新量として必要な値はその第１項 △j (m) abs[Ｘj (m)]＝［ｈj (m) −Ｈj (m)]abs[Ｘj (m)] （１９） として取り出される。
【００４０】ここで、先の説明と同様、個別正規化ＬＭ
Ｓ法において係数更新はＪ標本化周期ごとに実行される
こと、従って、時刻ｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの間は
係数がＨn (m) に固定されること、かつ、信号伝達系の
特性（エコー経路のインパルス応答）は適応フィルタの
係数が収束するまで一定とみなせること〔すなわち、ｈ
(m) −Ｈj (m) 〕に着目して、式（１１）を Ａn (m) ＝ΣJ Δj (m) abs[Ｘj (m)] ＋ΣJ [ Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)] ＝ΣJ [ ｈ(m) −Ｈn (m)]abs[Ｘj (m)] ＋ΣJ [ Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)] ＝ [ｈ(m) −Ｈn (m) ] ΣJ abs[Ｘj (m)] ＋ΣJ [ Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)] （２０） とおく。
Ｓ法において係数更新はＪ標本化周期ごとに実行される
こと、従って、時刻ｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの間は
係数がＨn (m) に固定されること、かつ、信号伝達系の
特性（エコー経路のインパルス応答）は適応フィルタの
係数が収束するまで一定とみなせること〔すなわち、ｈ
(m) −Ｈj (m) 〕に着目して、式（１１）を Ａn (m) ＝ΣJ Δj (m) abs[Ｘj (m)] ＋ΣJ [ Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)] ＝ΣJ [ ｈ(m) −Ｈn (m)]abs[Ｘj (m)] ＋ΣJ [ Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)] ＝ [ｈ(m) −Ｈn (m) ] ΣJ abs[Ｘj (m)] ＋ΣJ [ Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)] （２０） とおく。
【００４１】明らかに、係数の更新に必要な情報 [ｈ
(m) −Ｈn (m)]は、式（１２）に与える参照信号のパワ
−Ｐn (m) を Ｐn (m) ＝ΣJ abs[Ｘj (m)] （２１） と置き換え、それとの比を求めることにより、 Ａn (m) ／Ｐn (m) ＝ [ｈ(m) −Ｈn (m)] ＋ΣJ [ Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)]／ΣJ abs[Ｘj (m)] （２２） の第１項として抽出される。
(m) −Ｈn (m)]は、式（１２）に与える参照信号のパワ
−Ｐn (m) を Ｐn (m) ＝ΣJ abs[Ｘj (m)] （２１） と置き換え、それとの比を求めることにより、 Ａn (m) ／Ｐn (m) ＝ [ｈ(m) −Ｈn (m)] ＋ΣJ [ Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)]／ΣJ abs[Ｘj (m)] （２２） の第１項として抽出される。
【００４２】ここで、残差と参照信号の極性との積およ
び参照信号の絶対値化は語長（例えば１６ビット）を倍
に拡大しないことに注意を払えば、従来の例にあった問
題点を解決し、参照信号の広い振幅変動に対応可能な固
定小数点演算が実現されることが理解される。
び参照信号の絶対値化は語長（例えば１６ビット）を倍
に拡大しないことに注意を払えば、従来の例にあった問
題点を解決し、参照信号の広い振幅変動に対応可能な固
定小数点演算が実現されることが理解される。
【００４３】図８は本発明である『残差と参照信号の極
性との相関を、参照信号の絶対値によって個別に正規化
する係数更新アルゴリズム』が与える応答相殺量の増加
特性を学習同定法（全て浮動小数点で計算）と比較した
ものである。この結果において増加速度は同じ程度が得
られること、また、収束後に得られる応答相殺量の飽和
値は約２dBの劣化が生じる程度であることを示してい
る。
性との相関を、参照信号の絶対値によって個別に正規化
する係数更新アルゴリズム』が与える応答相殺量の増加
特性を学習同定法（全て浮動小数点で計算）と比較した
ものである。この結果において増加速度は同じ程度が得
られること、また、収束後に得られる応答相殺量の飽和
値は約２dBの劣化が生じる程度であることを示してい
る。
【００４４】更に、図９は演算語長を全て１６ビットと
する固定小数点演算で得た本方式による収束特性と固定
小数点で計算した学習同定法の増加特性との比較であ
る。同じ固定小数点の演算語長で計算した学習同定法に
比較して大幅に増加特性が改善されていること、また、
図８と図９を比較すると本方式では固定小数点で計算し
ても浮動小数点で計算した結果とほとんど変わらない特
性が得られることが確認される。
する固定小数点演算で得た本方式による収束特性と固定
小数点で計算した学習同定法の増加特性との比較であ
る。同じ固定小数点の演算語長で計算した学習同定法に
比較して大幅に増加特性が改善されていること、また、
図８と図９を比較すると本方式では固定小数点で計算し
ても浮動小数点で計算した結果とほとんど変わらない特
性が得られることが確認される。
【００４５】すなわち、本発明の特徴の一つ『参照信号
の極性を残差に乗じる』によれば係数更新に必要な情報
[ｈ(m) −Ｈj (m)]が参照信号と同じ演算語長で抽出可
能となる。この点（すなわち、本発明では [ｈ(m) −Ｈ
j (m)]が分離されて抽出されること）がその増加性にお
いて『参照信号を残差の極性に乗じる』従来のサインア
ルゴリズムとの違いが生じる理由となっている。
の極性を残差に乗じる』によれば係数更新に必要な情報
[ｈ(m) −Ｈj (m)]が参照信号と同じ演算語長で抽出可
能となる。この点（すなわち、本発明では [ｈ(m) −Ｈ
j (m)]が分離されて抽出されること）がその増加性にお
いて『参照信号を残差の極性に乗じる』従来のサインア
ルゴリズムとの違いが生じる理由となっている。
【００４６】当然ながら、本発明の原理『参照信号の特
性を残差に乗じる』は個別正規化ＬＭＳ法の異なる演算
法への適用が可能である。
性を残差に乗じる』は個別正規化ＬＭＳ法の異なる演算
法への適用が可能である。
【００４７】（２）分散更新法への適用（請求項２）
【００４８】例えば、個別正規化ＬＭＳ法による係数更
新量の計算法の１つである『１標本化周期あたりに更新
される係数を１個とする』分散更新法に適用した場合、
式（１１）および（１２）は Ａn (m) ＝ΣJ* Ｅj Ｘj (m) （２３） ΣJ* ：ｊ＝ｎＪ＋１＋ (ｍ−１) 〜 (ｎ＋１) Ｊ＋
(ｍ−１) の加算（以下同じ) Ｐn (m) ＝ΣJ Ｘj 2 (1) （２４） と書き換えられる［後掲の文献参照］。すなわち、正
規化パワ−は全係数に共通となり、係数更新が１標本化
周期に１回となることによって計算量の削減が実現され
る。本発明の適用は式（２３）、（２４）を Ａn (m) ＝ΣJ* Ｅj sgn[Ｘj (m)] （２５） Ｐn (m) ＝ΣJ abs[Ｘj (1)] （２６） と書き換えることによって得られる。
新量の計算法の１つである『１標本化周期あたりに更新
される係数を１個とする』分散更新法に適用した場合、
式（１１）および（１２）は Ａn (m) ＝ΣJ* Ｅj Ｘj (m) （２３） ΣJ* ：ｊ＝ｎＪ＋１＋ (ｍ−１) 〜 (ｎ＋１) Ｊ＋
(ｍ−１) の加算（以下同じ) Ｐn (m) ＝ΣJ Ｘj 2 (1) （２４） と書き換えられる［後掲の文献参照］。すなわち、正
規化パワ−は全係数に共通となり、係数更新が１標本化
周期に１回となることによって計算量の削減が実現され
る。本発明の適用は式（２３）、（２４）を Ａn (m) ＝ΣJ* Ｅj sgn[Ｘj (m)] （２５） Ｐn (m) ＝ΣJ abs[Ｘj (1)] （２６） と書き換えることによって得られる。
【００４９】図１０は本方式と学習同定法の収束特性の
比較である。但し、演算は全て１６ビットの固定小数点
で実行されている。明らかに、図９と同じ特性が得られ
ている。
比較である。但し、演算は全て１６ビットの固定小数点
で実行されている。明らかに、図９と同じ特性が得られ
ている。
【００５０】更に本発明は『プロセッサとしては固定小
数点型を用いるけれども固定小数点による演算を多用し
て処理時間の削減をはかる場合』には従来からある様々
な適応アルゴリズムに適応可能である。
数点型を用いるけれども固定小数点による演算を多用し
て処理時間の削減をはかる場合』には従来からある様々
な適応アルゴリズムに適応可能である。
【００５１】（３）学習同定法への適用（請求項３）
【００５２】この適用に対して（５）に与える係数更新
式は Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫＥj sgn[Ｘj (m) ／Σabs[Ｘj (i)] （２７） と書き換えられる。すなわち、上式（２７）を Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋Ｋ [ΣΔj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)]／Σabs[Ｘj (i) ] ＝Ｈj (m) ＋Ｋ [Δj (m) Ｘj (m) ＋Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ]sgn[ Ｘj (m)]／Σabs[Ｘj (i) ] ＝Ｈj (m) ＋ [ｈj (m) −Ｈj (m) ] Ｋabs[Ｘj (m)]／abs[Ｘj (i)] ＋Ｋ [Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)]／Σabs[Ｘj (i)] （２８） と整理すれば、式（９）と同様な形で係数更新に必要な
情報 [ｈj (m) −Ｈj (m) ] が取り出されていることが
確認される。すなわち、『参照信号の極性を残差に乗じ
るアルゴリズムの絶対値による正規化』法においても通
常の学習同定法と同様に非巡回型フィルタ２１０の係数
が分離して抽出される。ここがサインアルゴリズムと異
なる点である。
式は Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫＥj sgn[Ｘj (m) ／Σabs[Ｘj (i)] （２７） と書き換えられる。すなわち、上式（２７）を Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋Ｋ [ΣΔj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)]／Σabs[Ｘj (i) ] ＝Ｈj (m) ＋Ｋ [Δj (m) Ｘj (m) ＋Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ]sgn[ Ｘj (m)]／Σabs[Ｘj (i) ] ＝Ｈj (m) ＋ [ｈj (m) −Ｈj (m) ] Ｋabs[Ｘj (m)]／abs[Ｘj (i)] ＋Ｋ [Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ] sgn[Ｘj (m)]／Σabs[Ｘj (i)] （２８） と整理すれば、式（９）と同様な形で係数更新に必要な
情報 [ｈj (m) −Ｈj (m) ] が取り出されていることが
確認される。すなわち、『参照信号の極性を残差に乗じ
るアルゴリズムの絶対値による正規化』法においても通
常の学習同定法と同様に非巡回型フィルタ２１０の係数
が分離して抽出される。ここがサインアルゴリズムと異
なる点である。
【００５３】図１１に示す結果は、式（２７）の第２項
の分子と分母をそれぞれ固定小数点で計算し、その商を
浮動小数点で得た後に第１項に加算する方式で得た応答
相殺量の増加特性である。明らかに、サインアルゴリズ
ム（図３、図４）で得た特性に対して改善されているこ
とが確認される。
の分子と分母をそれぞれ固定小数点で計算し、その商を
浮動小数点で得た後に第１項に加算する方式で得た応答
相殺量の増加特性である。明らかに、サインアルゴリズ
ム（図３、図４）で得た特性に対して改善されているこ
とが確認される。
【００５４】（４）加算正規化ＬＭＳ法（文献）への
適用（請求項４)
適用（請求項４)
【００５５】この加算正規化ＬＭＳ法は Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫΣJ Ｅj Ｘj (m) ／ΣJ ΣＸj 2 (i) （２９） と表される。本発明の適用は単に、 Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫΣJ Ｅj sgn[Ｘj (m)]／ΣJ Σabs[Ｘj (i)] （３０） と置き換えるだけである。そして、係数更新に必要な情
報 [ｈj (m) −Ｈj (m)]がこの第２項において抽出され
ることは学習同定法に同じである。この方法の利点は、
同じ収束特性を得るのに加算項数Ｊに比例してステップ
ゲインＫを大きくできることである。ステップゲインＫ
を大きくとれば正規化以降の計算を含めて全演算を固定
小数点で実行できる可能性が高くなる。
報 [ｈj (m) −Ｈj (m)]がこの第２項において抽出され
ることは学習同定法に同じである。この方法の利点は、
同じ収束特性を得るのに加算項数Ｊに比例してステップ
ゲインＫを大きくできることである。ステップゲインＫ
を大きくとれば正規化以降の計算を含めて全演算を固定
小数点で実行できる可能性が高くなる。
【００５６】図１２は加算項数Ｊを３２、ステップゲイ
ンＫを０．３２として全て固定小数点で計算した応答相
殺量の増加特性である。本発明の加算正規化ＬＭＳ法へ
の適用は固定小数点演算に対して増加特性が大幅に改善
されることが確認される。
ンＫを０．３２として全て固定小数点で計算した応答相
殺量の増加特性である。本発明の加算正規化ＬＭＳ法へ
の適用は固定小数点演算に対して増加特性が大幅に改善
されることが確認される。
【００５７】以上の例は、図１３に示す音響エコーキャ
ンセラのように残差Ｅj が電気信号として観測されるシ
ステムについて有効な係数更新アルゴリズムである。
ンセラのように残差Ｅj が電気信号として観測されるシ
ステムについて有効な係数更新アルゴリズムである。
【００５８】この図１３に示す装置はハンズフリー通話
装置と称される装置であり、手放しで双方向同時に通話
できるようにスピーカ２０１とマイクロホン２０２の間
の音響結合を低減する効果をもつ音響エコーキャンセラ
２００が導入されているところに特徴がある。すなわ
ち、この装置は音響エコーキャンセラ２００と信号伝達
系１００で構成され、信号伝達系１００は遠端話者音声
を出力するスピーカ２０１、近端話者音声を入力するマ
イクロホン２０２を含み、音響エコーキャンセラ２００
は信号伝達系を模擬する適応フィルタ２１０、マイクロ
ホン２０２の採取信号から回り込みエコーを除去する減
算器２４０、適応フィルタ２１０の係数更新を行う係数
更新回路２２０などを含み構成される。
装置と称される装置であり、手放しで双方向同時に通話
できるようにスピーカ２０１とマイクロホン２０２の間
の音響結合を低減する効果をもつ音響エコーキャンセラ
２００が導入されているところに特徴がある。すなわ
ち、この装置は音響エコーキャンセラ２００と信号伝達
系１００で構成され、信号伝達系１００は遠端話者音声
を出力するスピーカ２０１、近端話者音声を入力するマ
イクロホン２０２を含み、音響エコーキャンセラ２００
は信号伝達系を模擬する適応フィルタ２１０、マイクロ
ホン２０２の採取信号から回り込みエコーを除去する減
算器２４０、適応フィルタ２１０の係数更新を行う係数
更新回路２２０などを含み構成される。
【００５９】この図１３に示す装置において、スピーカ
２０１を含む信号伝達系１００に送出された遠端話者信
号（前記の既知信号に相当）Ｘj はエコー〔前式（１）
の信号伝達系の応答に相当〕 ｇj ＝Σｈj (i) Ｘj (i) となってマイクロホン２０２に回り込む。音響エコーキ
ャンセラはこのエコーｇ j を非巡回型（ＦＩＲ）の適応
フィルタ２１０で合成された疑似エコー〔前式（３）の
擬似応答〕 Ｇj ＝ΣＨj (i) Ｘj (i) をもって減算器２４０で減算することで相殺する。ただ
し、適応フィルタのタップ数はエコーの最大遅延Ｉに等
しいとしている。
２０１を含む信号伝達系１００に送出された遠端話者信
号（前記の既知信号に相当）Ｘj はエコー〔前式（１）
の信号伝達系の応答に相当〕 ｇj ＝Σｈj (i) Ｘj (i) となってマイクロホン２０２に回り込む。音響エコーキ
ャンセラはこのエコーｇ j を非巡回型（ＦＩＲ）の適応
フィルタ２１０で合成された疑似エコー〔前式（３）の
擬似応答〕 Ｇj ＝ΣＨj (i) Ｘj (i) をもって減算器２４０で減算することで相殺する。ただ
し、適応フィルタのタップ数はエコーの最大遅延Ｉに等
しいとしている。
【００６０】ここで、この減算の結果として得られるエ
コー相殺の程度は、係数更新回路２２０によって算定さ
れる適応フィルタの係数Ｈj (i) と信号伝達系１００の
伝達特性を規定するインパルス応答ｈj (i) との誤差 Δj (i) ＝ｈj (i) −Ｈj (i) によって測られ、この音響エコーキャンセラを導入した
ことによって得られる効果は以下の差分（残留エコー） Ｅj ＝ΣΔj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj Ｎj ：周囲雑音 が最も小さくなるときに最大となる。
コー相殺の程度は、係数更新回路２２０によって算定さ
れる適応フィルタの係数Ｈj (i) と信号伝達系１００の
伝達特性を規定するインパルス応答ｈj (i) との誤差 Δj (i) ＝ｈj (i) −Ｈj (i) によって測られ、この音響エコーキャンセラを導入した
ことによって得られる効果は以下の差分（残留エコー） Ｅj ＝ΣΔj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj Ｎj ：周囲雑音 が最も小さくなるときに最大となる。
【００６１】この図１３に示す構成例において、係数更
新回路２２０は本発明に言うフィルタ係数の推定装置に
等価であり、この係数更新回路２２０は上記の差分Ｅj
が最小となるように適応フィルタ２１０のフィルタ係数
Ｈj (i) を調整して信号伝達系１００の特性を記述する
インパルス応答をもったフィルタを構築する。
新回路２２０は本発明に言うフィルタ係数の推定装置に
等価であり、この係数更新回路２２０は上記の差分Ｅj
が最小となるように適応フィルタ２１０のフィルタ係数
Ｈj (i) を調整して信号伝達系１００の特性を記述する
インパルス応答をもったフィルタを構築する。
【００６２】図１８はかかる音響エコーキャンセラにお
いて本発明を分散更新法に適用した場合の収束特性を従
来の学習同定法の場合と比較して示したもので、分散更
新法に本発明を適用して実音声で計算した収束特性であ
る。（イ）は学習同定法の場合の収束特性、（ロ）は分
散更新法に本発明を適用した場合の収束特性である。但
し、ステップゲインは本発明方式にはＫ＝１／１２８、
学習同定法には発声強度の許容変動幅に強い制限（参照
信号のパワーが所要推定制度の確保に必要な大きさ以下
となったときには係数更新を休止）を加えることによ
り、Ｋ＝１／４と大きく与えている。分散更新法に本発
明を適用した係数更新法における良好な収束特性が明ら
かである。
いて本発明を分散更新法に適用した場合の収束特性を従
来の学習同定法の場合と比較して示したもので、分散更
新法に本発明を適用して実音声で計算した収束特性であ
る。（イ）は学習同定法の場合の収束特性、（ロ）は分
散更新法に本発明を適用した場合の収束特性である。但
し、ステップゲインは本発明方式にはＫ＝１／１２８、
学習同定法には発声強度の許容変動幅に強い制限（参照
信号のパワーが所要推定制度の確保に必要な大きさ以下
となったときには係数更新を休止）を加えることによ
り、Ｋ＝１／４と大きく与えている。分散更新法に本発
明を適用した係数更新法における良好な収束特性が明ら
かである。
【００６３】また図１９はかかる音響エコーキャンセラ
において加算正規化ＬＭＳ法と学習同定法に本発明を適
用した場合の収束特性であり、発声強度の許容変動下限
を遠端側の周囲騒音レベルとした場合の実音声による収
束特性である。図中、（イ）は学習同定法に本発明を適
用した場合の収束特性、（ロ）は加算正規化ＬＭＳ法に
本発明を適用した場合の収束特性である。但し、この特
性は近端側と遠端側の周囲騒音レベルを等しいとおき、
また、音声対周囲騒音比を２０dB、安定した動作に必要
なエコー消去量として２０dBを仮定してステップゲイン
Ｋを１／１２８、加算項数Ｊ＝１２８とおいて計算して
いる。加算正規化ＬＭＳ法に本発明を適用した本係数更
新法における良好な収束特性から、発声強度の変動は大
きく許容されることが分かる。
において加算正規化ＬＭＳ法と学習同定法に本発明を適
用した場合の収束特性であり、発声強度の許容変動下限
を遠端側の周囲騒音レベルとした場合の実音声による収
束特性である。図中、（イ）は学習同定法に本発明を適
用した場合の収束特性、（ロ）は加算正規化ＬＭＳ法に
本発明を適用した場合の収束特性である。但し、この特
性は近端側と遠端側の周囲騒音レベルを等しいとおき、
また、音声対周囲騒音比を２０dB、安定した動作に必要
なエコー消去量として２０dBを仮定してステップゲイン
Ｋを１／１２８、加算項数Ｊ＝１２８とおいて計算して
いる。加算正規化ＬＭＳ法に本発明を適用した本係数更
新法における良好な収束特性から、発声強度の変動は大
きく許容されることが分かる。
【００６４】（５）誤差伝播系を有するシステムへの適
用（請求項５）
用（請求項５）
【００６５】未知の信号伝達系の特性を推定するシステ
ムには図１４に示す誤差伝播系を介して残差Ｅj が観測
される場合もある。図１５に示す能動騒音制御装置はそ
のような例の一つである。但し、図１４に示すシステム
では図１５に与える『スピーカからマイクロホンＡに回
り込む系』は帰還制御フィルタ３４０によって完全に模
擬されると仮定している。
ムには図１４に示す誤差伝播系を介して残差Ｅj が観測
される場合もある。図１５に示す能動騒音制御装置はそ
のような例の一つである。但し、図１４に示すシステム
では図１５に与える『スピーカからマイクロホンＡに回
り込む系』は帰還制御フィルタ３４０によって完全に模
擬されると仮定している。
【００６６】図１５の能動騒音制御装置において、ファ
ン３０５側で発生する騒音をダクト４００内で消去する
もので、騒音を収集する騒音収集マイクロホン３０２、
擬似騒音を生成する騒音生成フィルタ３２０、擬似騒音
を出力するスピーカ３０３、騒音消し残りの誤差を収集
する誤差収集マイクロホン３０４、帰還系を模擬する帰
還制御フィルタ３４０、騒音制御フィルタ２１０の係数
更新を行う係数更新回路２２０、騒音制御フィルタ２１
０から誤差収集マイクロホン３０４を経て係数更新回路
２２０に至る系を模擬する誤差伝播系フィルタ３１０な
どを含み構成される。
ン３０５側で発生する騒音をダクト４００内で消去する
もので、騒音を収集する騒音収集マイクロホン３０２、
擬似騒音を生成する騒音生成フィルタ３２０、擬似騒音
を出力するスピーカ３０３、騒音消し残りの誤差を収集
する誤差収集マイクロホン３０４、帰還系を模擬する帰
還制御フィルタ３４０、騒音制御フィルタ２１０の係数
更新を行う係数更新回路２２０、騒音制御フィルタ２１
０から誤差収集マイクロホン３０４を経て係数更新回路
２２０に至る系を模擬する誤差伝播系フィルタ３１０な
どを含み構成される。
【００６７】この能動騒音制御装置の原理は、ダクト４
００中を流れる騒音と誤差収集マイクロホン３０４の位
置で同振幅・逆位相となる擬似騒音をスピーカ３０３に
より出力し、同マイクロホン３０４位置において騒音を
相殺することによりダクト外へ流れる騒音を抑制するこ
とにある。ただし、ここではスピーカ３０３から騒音収
集マイクロホン３０２に至る系に生じる擬似騒音の回り
込みは、帰還制御フィルタ３４０の出力によって完全に
相殺されると仮定しておく。
００中を流れる騒音と誤差収集マイクロホン３０４の位
置で同振幅・逆位相となる擬似騒音をスピーカ３０３に
より出力し、同マイクロホン３０４位置において騒音を
相殺することによりダクト外へ流れる騒音を抑制するこ
とにある。ただし、ここではスピーカ３０３から騒音収
集マイクロホン３０２に至る系に生じる擬似騒音の回り
込みは、帰還制御フィルタ３４０の出力によって完全に
相殺されると仮定しておく。
【００６８】また、この装置において、先に与えた『特
性が未知の信号伝達系』は騒音収集マイクロホン３０２
から誤差収集マイクロホン３０４に至る騒音伝搬系に相
当し、信号伝達系に送出する信号は騒音収集マイクロホ
ン３０２によって採取されるファンの騒音Ｘj に、信号
伝達系の特性を模擬するフィルタは騒音制御フィルタ２
１０に、係数更新回路２２０は本発明に言うフィルタ係
数の推定装置に相当する。
性が未知の信号伝達系』は騒音収集マイクロホン３０２
から誤差収集マイクロホン３０４に至る騒音伝搬系に相
当し、信号伝達系に送出する信号は騒音収集マイクロホ
ン３０２によって採取されるファンの騒音Ｘj に、信号
伝達系の特性を模擬するフィルタは騒音制御フィルタ２
１０に、係数更新回路２２０は本発明に言うフィルタ係
数の推定装置に相当する。
【００６９】この能動騒音制御装置において、係数更新
回路２２０はマイクロホン３０４の出力ｅj が最も小さ
くなるように騒音制御フィルタ２１０の係数Ｈj を調整
する。また、このときにおいてダクト出口から放射され
る騒音は最も小さくなる。
回路２２０はマイクロホン３０４の出力ｅj が最も小さ
くなるように騒音制御フィルタ２１０の係数Ｈj を調整
する。また、このときにおいてダクト出口から放射され
る騒音は最も小さくなる。
【００７０】このように誤差伝播系を介してしか残差信
号を観測し得ない場合には、係数更新に際しては係数更
新式を構成する参照信号Ｘj を誤差伝播系を模擬するフ
ィルタ３１０の出力Ｙj で置き換える変形［請求の範囲
(7) ］が必要となる。
号を観測し得ない場合には、係数更新に際しては係数更
新式を構成する参照信号Ｘj を誤差伝播系を模擬するフ
ィルタ３１０の出力Ｙj で置き換える変形［請求の範囲
(7) ］が必要となる。
【００７１】（６）誤差伝播系を有するシステムに対す
る個別正規化ＬＭＳ法の適用（請求項６）
る個別正規化ＬＭＳ法の適用（請求項６）
【００７２】まず、誤差伝播系を有するシステムに対し
て本発明を適用した個別正規化ＬＭＳ法は式（１０）第
２項の分子と分母を Ａn (m) ＝ΣJ ｅj sgn[Ｙj (m)] （３１） Ｐn (m) ＝ΣJ abs[Ｙj (m)] （３２） と置き換えることで得られる。
て本発明を適用した個別正規化ＬＭＳ法は式（１０）第
２項の分子と分母を Ａn (m) ＝ΣJ ｅj sgn[Ｙj (m)] （３１） Ｐn (m) ＝ΣJ abs[Ｙj (m)] （３２） と置き換えることで得られる。
【００７３】例えば、誤差伝播系３００のインパルス応
答をａ(t) 〔但し、ｔ＝１〜Ｔ〕と与え、誤差伝播系フ
ィルタ３１０が誤差伝播系３００を完全に模擬している
と仮定して ｅj ＝ 1ΣT a (t) Ｅj-t （３３）1 ΣT ：ｔ＝1 〜Ｔの加算（以下同じ） Ｙj ＝ 1ΣT a (t) Ｘj-t （３４） とおく。さらに、誤差Ｅj-t をタップｍに関係する成分
とそれ以外の成分に分けて ｅj ＝ 1ΣT a (t) [ｈ(m) −Ｈj-t (m)]Ｘj-t (m) ＋ 1ΣT a (t) Σm [ ｈ(i) −Ｈj-t (i)]Ｘj-t (i) （３５） と分離して表す。
答をａ(t) 〔但し、ｔ＝１〜Ｔ〕と与え、誤差伝播系フ
ィルタ３１０が誤差伝播系３００を完全に模擬している
と仮定して ｅj ＝ 1ΣT a (t) Ｅj-t （３３）1 ΣT ：ｔ＝1 〜Ｔの加算（以下同じ） Ｙj ＝ 1ΣT a (t) Ｘj-t （３４） とおく。さらに、誤差Ｅj-t をタップｍに関係する成分
とそれ以外の成分に分けて ｅj ＝ 1ΣT a (t) [ｈ(m) −Ｈj-t (m)]Ｘj-t (m) ＋ 1ΣT a (t) Σm [ ｈ(i) −Ｈj-t (i)]Ｘj-t (i) （３５） と分離して表す。
【００７４】一方、１回の係数更新で変化する量は実際
にはわずかであることから、第ｎ番目の区間における非
巡回型フィルタの係数は Ｈj-t (m) ≒Ｈn (m) （３６） と近似されるとする。このとき、上式（３５）は式（３
４）から ｅj ＝ [ｈ(m) −Ｈn (m) ] 1ΣT a (t) Ｘj-t (m) ＋ 1ΣT a (t) Σm [ ｈ(i) −Ｈj-t (i)]Ｘj-t (i) （３７） と整理することができる。すなわち、これとsgn[Ｙ
j (m)]との積は ｅj sgn[Ｙj (m)]＝ [ｈ(m) −Ｈn (m) ] abs[Ｙj (m)] ＋ 1ΣT a (t) Σm [ ｈ(i) −Ｈj-t (i)]Ｘj-t (i) sgn[Ｙj (m)] （３８） となるので、式（３２）による正規化は係数更新に必要
な情報 [ｈj (m) −Ｈj(m) ] を生成することになる。
明らかに、誤差伝播系を有するシステムにおける係数更
新に本発明の原理の適用は可能である。
にはわずかであることから、第ｎ番目の区間における非
巡回型フィルタの係数は Ｈj-t (m) ≒Ｈn (m) （３６） と近似されるとする。このとき、上式（３５）は式（３
４）から ｅj ＝ [ｈ(m) −Ｈn (m) ] 1ΣT a (t) Ｘj-t (m) ＋ 1ΣT a (t) Σm [ ｈ(i) −Ｈj-t (i)]Ｘj-t (i) （３７） と整理することができる。すなわち、これとsgn[Ｙ
j (m)]との積は ｅj sgn[Ｙj (m)]＝ [ｈ(m) −Ｈn (m) ] abs[Ｙj (m)] ＋ 1ΣT a (t) Σm [ ｈ(i) −Ｈj-t (i)]Ｘj-t (i) sgn[Ｙj (m)] （３８） となるので、式（３２）による正規化は係数更新に必要
な情報 [ｈj (m) −Ｈj(m) ] を生成することになる。
明らかに、誤差伝播系を有するシステムにおける係数更
新に本発明の原理の適用は可能である。
【００７５】図１６はそれぞれ浮動小数点と固定小数点
で計算したFiltered-X NLMS 法と、式（３１）と（３
２）を用いて計算した個別正規化ＬＭＳ法の応答相殺量
の増加特性である。全て固定小数点で計算した本発明方
式に対して収束の初期における収束速度はFiltered-X N
LMS 法（浮動小数点）よりも若干早く、また、最終的に
得られる応答相殺量において若干の劣化することが認め
られる。しかし、全て固定小数点で計算したFiltered-X
NLMS 法に比較してその劣化は大幅に少ないことが確認
される。
で計算したFiltered-X NLMS 法と、式（３１）と（３
２）を用いて計算した個別正規化ＬＭＳ法の応答相殺量
の増加特性である。全て固定小数点で計算した本発明方
式に対して収束の初期における収束速度はFiltered-X N
LMS 法（浮動小数点）よりも若干早く、また、最終的に
得られる応答相殺量において若干の劣化することが認め
られる。しかし、全て固定小数点で計算したFiltered-X
NLMS 法に比較してその劣化は大幅に少ないことが確認
される。
【００７６】（７）誤差伝播系を有するシステムに対す
る分散更新法の適用（請求項７）
る分散更新法の適用（請求項７）
【００７７】同様にして、個別正規化ＬＭＳ法の分散更
新法も誤差伝播系を介して残差が観測されるシステムへ
の適用が次のようにして可能となる。すなわち、式（１
０）に与える係数更新式に対して Ａn (m) ＝ΣJ*Ｅj sgn[Ｙj (m)] （３９） Ｐn (m) ＝ΣJ abs[Ｙj (1)] （４０） とおくことで構成される。
新法も誤差伝播系を介して残差が観測されるシステムへ
の適用が次のようにして可能となる。すなわち、式（１
０）に与える係数更新式に対して Ａn (m) ＝ΣJ*Ｅj sgn[Ｙj (m)] （３９） Ｐn (m) ＝ΣJ abs[Ｙj (1)] （４０） とおくことで構成される。
【００７８】（８）誤差伝播系を有するシステムに対す
る学習同定法の適用（請求項８）
る学習同定法の適用（請求項８）
【００７９】また、学習同定法に対しては Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫＥj sgn[Ｙj (m)]／Σabs[Ｙj (i)] （４１） と置き換えればよい。
【００８０】（９）誤差伝播系を有するシステムに対す
るＬＭＳ法の適用（請求項９）
るＬＭＳ法の適用（請求項９）
【００８１】同様に、ＬＭＳ法に対しては Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫＥj sgn[Ｙj (m)] （４２） と置き換えることで得られる。
【００８２】（１０）誤差伝播系を有するシステムに対
する加算正規化ＬＭＳ法の適用（請求項１０）
する加算正規化ＬＭＳ法の適用（請求項１０）
【００８３】最後に加算正規化ＬＭＳ法には Ｈj+1(m)＝Ｈj (m) ＋ＫΣJ Ｅj sgn[Ｙj (m)]／ΣJ Σabs[Ｙj (i)] （４３） とおけばよい。
【００８４】以上（７）〜（９）に与えた変形に対して
その動作の確認を（９）の加算正規化ＬＭＳ法について
だけ示す。図１７はその結果である。この結果から、残
差が誤差伝播系を介して観測されるシステムも本発明の
適用が可能であること、また、加算正規化ＬＭＳ法に対
しては式（４３）の変形によって全て固定小数点で計算
する構成としても、浮動小数点で計算したFiltered-X N
LMS 法に対して劣化の少ない犠牲が実現されることが確
認される。
その動作の確認を（９）の加算正規化ＬＭＳ法について
だけ示す。図１７はその結果である。この結果から、残
差が誤差伝播系を介して観測されるシステムも本発明の
適用が可能であること、また、加算正規化ＬＭＳ法に対
しては式（４３）の変形によって全て固定小数点で計算
する構成としても、浮動小数点で計算したFiltered-X N
LMS 法に対して劣化の少ない犠牲が実現されることが確
認される。
【００８５】（１１）加算値を制限語長内に抑える手法
（請求項１１）
（請求項１１）
【００８６】（９）学習同定法では参照信号の絶対値の
加算、加算正規化ＬＭＳ法では更に残差信号と参照信号
の極性との積の加算が実行される。当然ながら、この加
算は加算値を徐々に大きくし、いずれ固定小数点演算に
おいて制限される語長以上の大きさとなる。当然なが
ら、その加算値はそのときにおいて真の値とはなりえ
ず、この加算値を用いた係数更新は誤りを引き起こす。
この誤動作を防止する最も簡単な方法には『オーバーフ
ローを引き起こさない程度に小さい定数を参照信号ある
いは該積に乗じた後に加算すること』である。しかし、
この乗算は下位のビットを切り捨てることに等しく、演
算語長の有効な利用の妨げから本方式の利点を減ずる効
果をもたらす。
加算、加算正規化ＬＭＳ法では更に残差信号と参照信号
の極性との積の加算が実行される。当然ながら、この加
算は加算値を徐々に大きくし、いずれ固定小数点演算に
おいて制限される語長以上の大きさとなる。当然なが
ら、その加算値はそのときにおいて真の値とはなりえ
ず、この加算値を用いた係数更新は誤りを引き起こす。
この誤動作を防止する最も簡単な方法には『オーバーフ
ローを引き起こさない程度に小さい定数を参照信号ある
いは該積に乗じた後に加算すること』である。しかし、
この乗算は下位のビットを切り捨てることに等しく、演
算語長の有効な利用の妨げから本方式の利点を減ずる効
果をもたらす。
【００８７】この切り捨て効果を小さく留める方法とし
て、次の方法が考えられる。すなわち、該加算の監視に
よってその加算がオーバーフローを引き起こすと判断さ
れたときには加算値と加算入力のそれぞれに対して小さ
な定数を乗じる調整を繰り返すことである。例えば、次
の操作を加えることによって演算語長は最大限に利用さ
れる。
て、次の方法が考えられる。すなわち、該加算の監視に
よってその加算がオーバーフローを引き起こすと判断さ
れたときには加算値と加算入力のそれぞれに対して小さ
な定数を乗じる調整を繰り返すことである。例えば、次
の操作を加えることによって演算語長は最大限に利用さ
れる。
【００８８】まず、参照信号Ｘj の絶対値は最大でも
０．５未満となるようにレベル調整を予め行うものと
し、定数Ｍ＝１．０を初期値として加算値 ＳX ＝ＳX ＋abs[Ｘj ] Ｍ （４４） を計算する。
０．５未満となるようにレベル調整を予め行うものと
し、定数Ｍ＝１．０を初期値として加算値 ＳX ＝ＳX ＋abs[Ｘj ] Ｍ （４４） を計算する。
【００８９】Ｓx ≧０．５ならば次の加算（上記）
でオーバーフローする可能性がある。そこで、処理を２
つに分け、
でオーバーフローする可能性がある。そこで、処理を２
つに分け、
【００９０】Ｓx ≧０．５ならば Ｓx ＝０．５ Ｓ （４５） としてオーバーフローを防ぐと同時に Ｍ＝０．５Ｍ （４６） とおく。この定数Ｍの調整は、既に加算されている参照
信号Ｘj の絶対値とこれから加えられる同絶対値の大き
さをそろえる効果をもつ。
信号Ｘj の絶対値とこれから加えられる同絶対値の大き
さをそろえる効果をもつ。
【００９１】〔参考文献〕 文献：藤井健作、大賀寿郎、『固定小数点演算に適し
た個別正規化ＬＭＳ法に関する検討』信学技報、EA94-6
3、1994-11 』
た個別正規化ＬＭＳ法に関する検討』信学技報、EA94-6
3、1994-11 』
【００９２】文献：藤井健作、大賀寿郎、『適応フィ
ルタ係数の無音声雑音区間における更新の継続』信学技
報、BA94-00,1994-12
ルタ係数の無音声雑音区間における更新の継続』信学技
報、BA94-00,1994-12
【００９３】
【発明の効果】以上、本発明によれば、様々な適応アル
ゴリズムに適用可能であり、参照信号との積や自乗によ
る信号の語長拡大が幕なく、従って、参照信号の大幅な
振幅変動に対応できる非巡回型フィルタ係数の更新が可
能となる推定装置が実現される。
ゴリズムに適用可能であり、参照信号との積や自乗によ
る信号の語長拡大が幕なく、従って、参照信号の大幅な
振幅変動に対応できる非巡回型フィルタ係数の更新が可
能となる推定装置が実現される。
【図１】本発明に係る原理説明図である。
【図２】信号伝達系の特性を推定するシステムの概念図
である。
である。
【図３】サインアルゴリズムによる応答相殺量の増加特
性Ｉを示す図である。
性Ｉを示す図である。
【図４】サイイアルゴリズムによる応答相殺量の増加特
性IIを示す図である。
性IIを示す図である。
【図５】応答相殺量の増加特性を示す図である。
【図６】個別正規化ＬＭＳ法と学習同定法の応答相殺量
の増加特性（浮動小数点）を示す図である。
の増加特性（浮動小数点）を示す図である。
【図７】個別正規化ＬＭＳ法と学習同定法の応答相殺量
の増加特性（固定小数点）を示す図である。
の増加特性（固定小数点）を示す図である。
【図８】浮動小数点で計算した本発明の方式によって得
られる応答相殺量の学習同定法との比較を示す図であ
る。
られる応答相殺量の学習同定法との比較を示す図であ
る。
【図９】固定小数点で計算した本発明方式による応答相
殺量の学習同定法との比較を示す図である。
殺量の学習同定法との比較を示す図である。
【図１０】固定少数点で計算した本発明方式（分散更新
法）による応答相殺量の学習同定法との比較を示す図で
ある。
法）による応答相殺量の学習同定法との比較を示す図で
ある。
【図１１】全て浮動少数点で計算した学習同定法と本発
明方式による応答相殺量の増加特性の比較を示す図であ
る。
明方式による応答相殺量の増加特性の比較を示す図であ
る。
【図１２】本発明の加算正規化ＬＭＳ法への適用の場合
の応答相殺量の増加特性を示す図である。
の応答相殺量の増加特性を示す図である。
【図１３】音響エコーキャンセラの概念図である。
【図１４】残差Ｅj の観測に誤差経路が介在する信号伝
達系の特性推定システムの概念図である。
達系の特性推定システムの概念図である。
【図１５】能動騒音制御装置の構成例を示す図である。
【図１６】残差が誤差伝播系を介して観測されるシステ
ムへ本発明を適用した場合の応答相殺量の増加特性を示
す図である。
ムへ本発明を適用した場合の応答相殺量の増加特性を示
す図である。
【図１７】誤差伝播系を有するシステムの係数更新に本
発明を適用した加算正規化ＬＭＳ法による応答相殺量の
増加特性を示す図である。
発明を適用した加算正規化ＬＭＳ法による応答相殺量の
増加特性を示す図である。
【図１８】本発明を分散更新法に適用した場合の実音声
による収束特性を示す図である。
による収束特性を示す図である。
【図１９】本発明を学習同定法と加算正規化ＬＭＳ法に
適用した場合の実音声による収束特性を示す図である。
適用した場合の実音声による収束特性を示す図である。
１０ 信号伝達系 ２０ 音響エコーキャンセラ １００ 参照信号の入力端子路 １０１ 残差信号の入力端子 １１０ 誤差情報抽出部 １２０ 係数記憶更新部 １０２ 係数の出力端子 ２００ 特性が未知の信号伝達系 ２１０ 非巡回型フィルタ ２２０ 係数更新回路 ２０１、３０３ スピーカ ２０２ マイクロホン ４００ 騒音消去用ダクト ３０２ 騒音収集用マイクロホン ３０４ 誤差収集用マイクロホン ３０５ ファン ３４０ 帰還制御フィルタ ３１０ 誤差伝播系フィルタ
Claims (11)
- 【請求項１】特性が未知の信号伝達系に送出される参照
信号とその伝達系の応答とから該信号伝達系のインパル
ス応答に等価な応答を出力する非巡回型フィルタの係数
を推定する装置において、 該信号伝達系の応答及び該非巡回型フィルタの出力の差
分並びに該参照信号の極性の積を所定の区間加算した結
果と、該区間に生じる参照信号の絶対値の加算値との比
から、該信号伝達系のインパルス応答と該非巡回型フィ
ルタの係数との誤差に関する情報を抽出し、その情報を
利用して該非巡回型フィルタの係数を更新することを特
徴とするフィルタ係数の推定装置。 - 【請求項２】１標本化周期あたりに更新される係数の個
数に制限を加え、該比の計算に用いる該参照信号の絶対
値の加算値の個数を該非巡回型フィルタのタップ数未満
としたことを特徴とする請求項１記載のフィルタ係数の
推定装置 - 【請求項３】特性が未知の信号伝達系に送出される参照
信号とその伝達系の応答とから該信号伝達系のインパル
ス応答に等価な応答を出力する非巡回型フィルタの係数
を推定する装置において、 該信号伝達系の応答及び該非巡回型フィルタの出力の差
分並びに該参照信号の極性の積と、該非巡回型フィルタ
のタップ出力の絶対値和との比から、該信号伝達系のイ
ンパルス応答と該非巡回型フィルタの係数との誤差に関
する情報を抽出し、その情報を利用して該非巡回型フィ
ルタの係数を更新することを特徴とするフィルタ係数の
推定装置。 - 【請求項４】特性が未知の信号伝達系に送出される参照
信号とその伝達系の応答とから該信号伝達系のインパル
ス応答に等価な応答を出力する非巡回型フィルタの係数
を推定する装置において、 該信号伝達系の応答及び該非巡回型フィルタの出力の差
分並びに該参照信号の極性の積を所定の区間加算した結
果と、該非巡回型フィルタのタップ出力の絶対値和を該
区間加算した結果との比から、該信号伝達系のインパル
ス応答と該非巡回型フィルタの係数との誤差に関する情
報を抽出し、その情報を利用して該非巡回型フィルタの
係数を更新することを特徴とするフィルタ係数の推定装
置。 - 【請求項５】特性が未知の信号伝達系に送出される参照
信号とその伝達系の応答とから該信号伝達系のインパル
ス応答に等価な応答を出力する非巡回型フィルタの係数
を推定する装置であって、該信号伝達系の応答と該非巡
回型フィルタの出力との差分が第２の信号伝達系を介し
て観測され、該第２の信号伝達系の応答を模擬するフィ
ルタを設け、該フィルタの応答を新しく第２の参照信号
とみなして該非巡回型フィルタの係数を推定するものに
おいて、 該第２の信号伝達系の応答と該第２の参照信号の極性と
の積から、該信号伝達系のインパルス応答と該非巡回型
フィルタの係数との誤差に関する情報を抽出し、その情
報を利用して該非巡回型フィルタの係数を更新すること
を特徴とするフィルタ係数の推定装置。 - 【請求項６】該該第２の信号伝達系の応答と該第２の参
照信号の極性との積から該非巡回型フィルタの係数を更
新することに代えて、該積を所定の区間加算した結果
と、該区間に生じる該第２の参照信号の絶対値の加算値
との比を用いて該非巡回型フィルタの係数を更新するこ
とを特徴とする請求項５記載のフィルタ係数の推定装置 - 【請求項７】１標本化周期あたりに更新される係数の個
数に制限を加え、該比の計算に用いる該第２の参照信号
の絶対値の加算値の個数を該非巡回型フィルタのタップ
数未満としたことを特徴とする請求項６記載のフィルタ
係数の推定装置 - 【請求項８】該第２の信号伝達系の応答と該第２の参照
信号の極性との積から該非巡回型フィルタの係数を更新
することに代えて、該積と、該非巡回型フィルタの全タ
ップに対応する該第２の参照信号の絶対値和との比を用
いて該非巡回型フィルタの係数を更新することを特徴と
する請求項５記載のフィルタ係数の推定装置 - 【請求項９】該積に一定値を乗じた結果を係数更新量と
して該非巡回型フィルタの係数に加えて該係数を更新す
ることを特徴とする請求項５記載のフィルタ係数の推定
装置 - 【請求項１０】該第２の信号伝達系の応答と該第２の参
照信号の極性との積から該非巡回型フィルタの係数を更
新すること代えて、該積を所定の区間加算した結果と、
該非巡回型フィルタの全タップに対応する該第２の参照
信号の絶対値和を該区間加算した結果との比を用いて該
非巡回型フィルタの係数を更新することを特徴とする請
求項５記載のフィルタ係数の推定装置 - 【請求項１１】上記計算される加算に際して、加算値が
制限語長を超えるか否かを観測し、超えると判断した場
合にはその加算値および加算入力に対し小さな定数を乗
じて調整することにより、該加算値を制限語長内に抑え
ることを特徴とする請求項１、２、３、４、６、７、８
または１０に記載のフィルタ係数の推定装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7050836A JPH08250982A (ja) | 1995-03-10 | 1995-03-10 | フィルタ係数の推定装置 |
| US08/567,632 US5790440A (en) | 1995-03-10 | 1995-12-05 | Apparatus for estimating filter coefficients |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7050836A JPH08250982A (ja) | 1995-03-10 | 1995-03-10 | フィルタ係数の推定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08250982A true JPH08250982A (ja) | 1996-09-27 |
Family
ID=12869839
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7050836A Withdrawn JPH08250982A (ja) | 1995-03-10 | 1995-03-10 | フィルタ係数の推定装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5790440A (ja) |
| JP (1) | JPH08250982A (ja) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6088445A (en) * | 1997-08-01 | 2000-07-11 | Crystal Semiconductor Corp. | Adaptive filter system having mixed fixed point or floating point and block scale floating point operators |
| US6256383B1 (en) * | 1997-11-07 | 2001-07-03 | Legerity, Inc. | IIR filter of adaptive balance circuit for long tail echo cancellation |
| JP3241328B2 (ja) * | 1998-09-30 | 2001-12-25 | 沖電気工業株式会社 | エコーキャンセラ |
| KR100307662B1 (ko) * | 1998-10-13 | 2001-12-01 | 윤종용 | 가변적인수행속도를지원하는에코제거장치및방법 |
| US7072465B1 (en) * | 1999-01-06 | 2006-07-04 | Agere Systems, Inc. | Adaptive filter for network echo cancellation |
| US6581080B1 (en) * | 1999-04-16 | 2003-06-17 | Sony United Kingdom Limited | Digital filters |
| JP3964092B2 (ja) * | 2000-02-17 | 2007-08-22 | アルパイン株式会社 | オーディオ用適応イコライザ及びフィルタ係数の決定方法 |
| US6904444B2 (en) * | 2001-04-12 | 2005-06-07 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Pseudo-median cascaded canceller |
| US7068736B2 (en) * | 2001-07-11 | 2006-06-27 | Agere Systems Inc. | Methods and devices for shortening the convergence time of blind, adaptive equalizers |
| US7152084B2 (en) * | 2002-11-08 | 2006-12-19 | Socovar, S.E.C. | Parallelized infinite impulse response (IIR) and integrator filters |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2842026B2 (ja) * | 1991-02-20 | 1998-12-24 | 日本電気株式会社 | 適応フィルタの係数制御方法及び装置 |
| JP3089082B2 (ja) * | 1991-07-10 | 2000-09-18 | シャープ株式会社 | 適応型ディジタルフィルタ |
| CA2074782C (en) * | 1991-07-30 | 1997-10-07 | Akihiko Sugiyama | Method of and apparatus for identifying unknown system using adaptive filter |
| US5563817A (en) * | 1992-07-14 | 1996-10-08 | Noise Cancellation Technologies, Inc. | Adaptive canceller filter module |
| JP3008763B2 (ja) * | 1993-12-28 | 2000-02-14 | 日本電気株式会社 | 適応フィルタによるシステム同定の方法および装置 |
| JPH08125593A (ja) * | 1994-10-28 | 1996-05-17 | Fujitsu Ltd | フィルタ係数の推定装置 |
| US5553014A (en) * | 1994-10-31 | 1996-09-03 | Lucent Technologies Inc. | Adaptive finite impulse response filtering method and apparatus |
-
1995
- 1995-03-10 JP JP7050836A patent/JPH08250982A/ja not_active Withdrawn
- 1995-12-05 US US08/567,632 patent/US5790440A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5790440A (en) | 1998-08-04 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20020604 |