JPS61263331A - 非線形フイルタの適応方法および非線形適応フイルタならびにエコーキヤンセラ - Google Patents

非線形フイルタの適応方法および非線形適応フイルタならびにエコーキヤンセラ

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JPS61263331A
JPS61263331A JP61107838A JP10783886A JPS61263331A JP S61263331 A JPS61263331 A JP S61263331A JP 61107838 A JP61107838 A JP 61107838A JP 10783886 A JP10783886 A JP 10783886A JP S61263331 A JPS61263331 A JP S61263331A
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linear
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initial training
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JP61107838A
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ピータ・フランク・アダムス
マーク・ジヤソン・スミス
ロバート・ブルース・フイリツプ・カーペンタ
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British Telecommunications PLC
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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〕 本発明はディジタル信号処理に利用する。特に、入力信
号に含まれる雑音を適応的に除去する非線形適応フィル
タに関する。本発明の非線形適応フィルタは、データモ
デムのエコーキャンセラに使用するに適する。
〔概　要〕
本発明は、入力信号に対する雑音源信号の寄与を適応的
にモデル化してキャンセル信号を生成し、入力信号から
キャンセル信号を減算する非線形適応フィルタにおいて
、 トレーニング期間の最初の部分において線形アルゴリズ
ムに従って適応し、この後に非線形アルゴリズムに従っ
て適応することにより、入力信号に含まれる雑音と雑音
源信号との非線形関係を短いトレーニング期間にモデル
化するものである。
〔従来の技術〕
ディジタル信号処理、特にデータ通信の分野では、入力
信号の雑音レベルを削減するために適応フィルタが使用
されている。適応フィルタは、入力信号に含まれる雑音
を除去するために雑音源信号の標本を用い、入力信号に
対する雑音源信号の寄与を適応的にモデル化してキャン
セル信号を生成し、これを上記入力信号から減算する。
。 すなわち、入力信号に対応して雑音源信号が入力され、
この雑音源信号から処理回路でキャンセル信号を生成す
る。このキャンセル信号を人力信号から減算することに
より、出力信号および誤差信号が得られる。誤差信号は
適応回路に供給される。適応回路は処理回路の特性を更
新して誤差信号を最小にし、出力信号中の雑音を許容レ
ベル以下にする。
また、入力信号に対する雑音源信号の寄与が非線形関数
に従う場合のために、この非線形関数をモデル化する非
線形フィルタが知られている。このような非線形フィル
タでは、所定の個数の標本を遅延線で蓄えて複数のタッ
プ値を供給する。このタップ値を組み合わせてランダム
アクセスメモリの番地を指定し、この番地から読み出さ
れた値をキャンセル信号とする。したがって、Ｍビット
構成の標本をＮ個蓄える場合には、「２」の［ＮＸＭＪ
乗の記憶番地が必要となる。
このような非線形フィルタでは、ランダムアクセスメモ
リに記憶している値が、実際に読み出されたときに適応
回路により更新される。したがって、適応処理を開始し
てから出力信号中の雑音が許容レベルに到達するまでに
は有限の時間が必要である。適応処理を開始してから満
足できる程度に雑音をキャンセルできるまでの時間−は
、初期トレーニング期間とすることが望ましい。
非線形フィルタの適応時間を短縮するための構成が、オ
ー・アガツィおよびディー・メッサーシュミットの論文
、「データ信号の非線形エコーキャンセル」、トランザ
クションズ・オン・ＩＥＢＥ・オン・コミュニケーショ
ンズ、第ＣＯＭ　３０巻第１１号（１９８２年１１月）
　　（０，Ａｇａｚｚｉ　ａｎｄ　Ｄ、Ｍｅｓｓｅｒｓ
ｃｈｌＩｉｔｔ。
ｒＮｏｎ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｅｃｈｏ　Ｃａｎｃｅｌｌａ
ｔｉｏｎ　ｏｆ　　Ｄａｔａ　Ｓｉｇ−ｎａｌｓＪ　＋
ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　　ｔｈｅ　　ＩＥＥ
Ｅ　ｏｎ　ｃｏｍｗｕｎｉ−ｃａｔｉｏｎｓ、Ｖｏｌ、
ＣＯＭ　３０　Ｎｏ、１１　ｉｎ　Ｎｏｖｅ＋ｗｂｅｒ
　１９８２）に述べられている。
この論文に開示されたフィルタは一般的な非線形フィル
タではなく、線形フィルタにさらにタップを付加して、
特定の非線形関数をモデル化できるようにしたものであ
る。線形フィルタの場合には、非線形フィルタと同様に
複数のタップ値を蓄えるが、それぞれのタップ値に係数
を乗算してその総和をキャンセル信号とすることが非線
形フィルタと異なる。
〔発明が解決しようとする問題点〕
しかし、上述のアガツィ等が開示した非線形フィルタで
は、モデル化される関数の非線形性が増大するにつれて
、タップ数を指数関数的に増大させる必要がある。した
がって、アガツィ等のアプローチには二つの大きな欠点
がある。第一に、非線形性が比較的小さい場合にしか利
用できず、第二に、モデル化される非線形性の特性をあ
らかじめ知る必要があることである。
本発明は、短い初期トレーニング期間で非線形関数をモ
デル化できる非線形適応フィルタを提供することを目的
とする。
〔問題点を解決するための手段〕
本発明の第一の発明は、非線形フィルタの適応方法であ
り、雑音源信号の標本値を所定の個数蓄え、これらの標
本値と記憶値とによりキャンセル信号を生成する非線形
フィルタを初期トレーニング期間に適応させる方法にお
いて、初期トレーニング期間の最初の部分において線形
アルゴリズムに従って適応させ、初期トレーニング期間
の上記最初の部分に続く第二の部分において非線形アル
ゴリズムに従って適応させることを特徴とする。
本発明の第二の発明は上述の適応方法を実施する非線形
適応フィルタであり、雑音源信号の標本を受信する受信
手段と、この受信手段で受信した所定の個数の標本値お
よび記憶値からキャンセル信号を生成する処理手段と、
このキャンセル信号を入力信号に連結して誤差信号を生
成する連結手段とを備え、上記処理手段は、上記記憶値
を適応させて上記誤差信号を実質的に削減させる適応手
段を含む非線形適応フィルタにおいて、上記適応手段は
、初期トレーニング期間の最初の部分において線形アル
ゴリズムにより上記処理手段を適応させる線形適応手段
と、初期トレーニング期間の上記最初の部分に続く第二
の部分において非線形アルゴリズムにより上記処理手段
を適応させる非線形適応手段とを含むことを特徴とする
。
処理手段は、線形フィルタと、この線形フィルタとは別
に設けられた非線形フィルタと、上記線形フィルタの出
力と上記非線形フィルタの出力とを連結する手段とを含
み、線形適応手段は上記線形フィルタを適応させる構成
であり、非線形適応手段は上記非線形フィルタを適応さ
せる構成であることが望ましい。
これは、非線形フィルタと並列に標準的な線形フィルタ
を設けるものである。数学的には、本発明の非線形適応
フィルタは、非線形関数のテーラ展開をモデル化するも
のであり、線形フィルタが第一項すむわち線形項をモデ
ル化し、非線形フィルタが残りの非線形項をモデル化す
る。したがって、非線形項が比較的小さい場合には、よ
り速やかに適応する。
また、非線形項の値（以下「非線形値」という）をラン
ダムアクセスメモリに蓄え、これを線形項の値（以下「
線形値」という）で更新してタップ寄与として利用して
もよく、ランダムアクセスメモリに線形値を蓄え、これ
を非線形値で更新してもよい。
すなわち、処理手段は、初期トレーニング期間の最初の
部分において適応する線形回路と、すべての可能な非線
形値を記憶するランダムアクセスメモリと、初期トレー
ニング期間の上記最初の部分に続く第二の部分において
上記線形回路の蓄えている線形値および上記ランダムア
クセスメモリの蓄えているすべての非線形値を更新する
手段とを含む構成とすることもでき、すべての可能な非
線形値を記憶するランダムアクセスメモリと、初期トレ
ーニング期間の最初の部分において上記ランダムアクセ
スメモリに線形値を記憶させる手段と、初期トレーニン
グ期間の上記最初の部分に続く第二の部分において上記
ランダムアクセスメモリの記憶している線形値を非線形
値で更新する手段とを含む構成とすることもできる。
ランダムアクセスメモリの更新は、そのリフレッシュサ
イクル中に行うことが望ましい。
処理手段は、縦続に接続された単位遅延素子のそれぞれ
から供給されるタップを処理する副処理ユニット毎に、
線形処理手段および非線形処理手段とを含むことが望ま
しい。すなわち、処理手段は、複数の単位遅延素子と、
それぞれの単位遅延素子からタップが供給される副処理
ユニットとを含み、初期トレーニング期間の最初の部分
において上記副処理ユニットを線形アルゴリズムにより
適応する手段と、初期トレーニング期間の上記最初の部
分に続く第二の部分において上記副処理ユニットを非線
形アルゴリズムにより適応する手段とを含むことが望ま
しい。
これは、アダムスとコーワン（Ａｄａｍｓ　、、　Ｃｏ
ｗａｎ）によるヨーロッパ特許出願第１５２１７２号明
細書および図面に開示されたように、線形分散に従う零
メモリ非線形性をモデル化する構成であることが望まし
い。このような関数のモデル化は、ジェー・ニス・スタ
ブレトンおよびニス・シー・バス、「アダプティブ・ノ
イズ・キャンセレーション・フォー・ア・クラス・オン
・ノンリニア、グイナミソク・リファレンス・チャネル
ズ」、トランザクションズ・オン・ジ・ＩＥＥＥ・オン
・サーキッッ・アンド・システムズ第ＣＡＳ　３２巻、
１９８５年２月　（Ｊ、Ｓ、５ｔａｐｌｅｔｏｎ、　Ｓ
、Ｃ，Ｂａ５ｓ　、　　ｒＡｄａｐｔｉｖｅ　Ｎｏ１ｓ
ｅＣａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ａ　Ｃ１ａｓｓ
　ｏｆ　Ｎｏｎ１ｉｎｅａｒ、　Ｄｙｎａ−ｍｉｃ　Ｒ
ｅｆｅｒｅｎｃｅ　Ｃｈａｎｎｅｌｓｊ　、ｔｒａｎｓ
ａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅＩＥＥＥ　ｏｎ　ｃｉｒ
ｃｕｔｔｓ　ａｎｄ　ｓｙｓｔｅｍｓ、　Ｖｏｌ　ＣＡ
Ｓ　３２　ｏｆＦｅｂｒｕａｒｙ　１９８５）に示され
ている。このような非線形フィルタでは、ランダムアク
セスメモリによりモデル化された非線形関数ｆに付加し
て、線形係数りが生成される。このため多数の処理が必
要であり、線形値または非線形値だけをそれぞれの更新
周期に更新しなければならない。全体としてのフィルタ
の動作は線形アルゴリズムにより実現されることはなく
、初期トレーニング期間が増加する。本発明はこの初期
トレーニング期間を短縮できる。
本発明では、適応手段が最小自乗法により動作すること
が望ましい、これは、動作を連続部分に分割することな
しに、フィルタ全体を適応できる利点がある。
本発明の第三の発明はエコーキャンセラであり、伝送に
よる雑音を含む受信データを受信する手段と、上記受信
データに対応する雑音源信号の標本を受信するディジタ
ルフィルタとを備え、上記ディジタルフィルタは、その
特性を誤差信号に応答して適応させる適応手段を含むエ
コーキャンセラにおいて、上記適応手段は、上記特性を
初期トレーニング期間の最初の部分において線形アルゴ
リズムで適応させる手段と、この最初の部分の後に非線
形アルゴリズムにより適応させる手段とを含むことを特
徴とする。
〔作　用〕
本発明の非線形適応フィルタは、入力信号に対する雑音
源信号の寄与をモデル化するときに、初期トレーニング
期間の最初の部分において線形成分をモデル化し、初期
トレーニング期間の残りの部分、すなわち第二の部分に
おいて非線形な寄与をモデル化する。これにより、短い
初期トレーニング期間で非線形関数をモデル化できる。
〔実施例〕
第１図は本発明第一実施例非線形適応フィルタのプロ、
ツタ構成図を示す。
プロセッサ１０は、信号線１１から雑音源信号を受信し
、この信号を標本化して蓄え、この値に基づいてキャン
セル信号を生成し、信号線１２に出力する。出力回路１
４は、信号線１５から受は取った入力信号からキャンセ
ル信号を減算し、信号線１６に出力信号を出力し、信号
線１７に誤差信号を出力する。
適応回路１８は誤差信号に基づいてプロセッサ１０の処
理を適応させる。
プロセッサ１０は、トランスバーサル型の線形フィルタ
２０および非線形ルックアップテーブルを用いた非線形
フィルタ２１を含み、それぞれにＮ個のタップが供給さ
れる。プロセッサ１０はさらに加算器２６を含み、線形
フィルタ２０の出力と非線形フィルタ２１の出力とを連
結し、キャンセル信号として信号線１２に出力する。
適応回路１８は、線形フィルタ２０を適応させる線形適
応回路２２と、非線形フィルタ２１を適応させる非線形
適応回路２５とを含み、さらに、線形適応回路２２また
は非線形適応回路２５の一方に誤差信号を供給するため
のスイッチ２３．２４を含む。
初期トレーニング期間の最初の部分には、スイッチ２３
を閉じて線形適応回路２２に誤算信号を供給する。線形
適応回路２２は、この最初の部分で線形フィルタ２０を
適応させる。この最初の部分が終了した時点で、スイッ
チ２３を開き、スイッチ２４を閉じて、誤差信号を非線
形適応回路２５に供給する。
線形フィルタ２０は、初期トレーニング期間の最初の部
分が終了した後には、その係数を適応させることはでき
ないが、出力は続ける。この出力は、非線形フィルタ２
１の出力する更新された非線形寄与に連結される。
第２図は初期トレーニング期間の時間経過に対する誤差
信号を示す。（Ａ）はプロセッサ１０が非線形フィルタ
２１だけで構成された場合を示す。この場合には、誤差
信号が許容できるレベルＢ１に連子るまで時間Ｔ３を要
する。（Ｂ）はプロセッサ１０が線形フィルタ２０だけ
で構成された場合を示す。初期状態の誤差信号は（Ａ）
の場合と同じレベルＥ３であり、許容できないが、短い
時間Ｔ１でレベルＥ２に達する。しかし、誤差信号のレ
ベルはレベルＥ１に達することはない。（Ｃ）は線形フ
ィルタ２０と非線形フィルタ２１との双方を連結し、時
間ＴＯ〜Ｔ１で線形フィルタ２０を適応させ、この後に
非線形フィルタ２１を適応させた場合を示す。
第３図は非線形フィルタ２１の一例を示すブロック構成
図である。この非線形フィルタは、ヨーロッパ特許出願
第１５２１７２号に開示されている。
信号線５０にはＮビットの雑音源信号が入力され、複数
の単位遅延素子５１が縦続に接続された遅延線に供給さ
れる。雑音源信号およびそれぞれの単位遅延素子５１の
出力は、ランダムアクセスメモリ５２の番地を指定する
タップとして用いられる。ランダムアクセスメモリ５２
の出力は、加算器５３で加算される。図示した構造は線
形分散で構成されたモデルに等価であり、メモリレス非
線形性に従い、線形分散に従う。Ｔ個のタップでランダ
ムアクセスメモリ５２の番地を指定する場合には、必要
な番地数が「２」のｒＮＸＴＪ乗となる。これらの番地
に記憶した値は、非線形アルゴリズムの適応処理により
、それぞれの適応サイクルで更新される。
第４図は本発明第二実施例非線形適応フィルタの要部ブ
ロック構成図である。この図では、第３図に示した非線
形フィルタの、−個のランダムアクセスメモリ５２に対
応する回路構成、すなわち一つの副処理ユニットを示す
。ランダムアクセスメモリ７２は、その記憶番地数がラ
ンダムアクセスメモリ５２よりひとつ少なく、単位遅延
素子７１は単位遅延素子５１と同等であり、加算器７３
は加算器５３と同等である。また、ここでは二つの単位
遅延素子７１を示し、この二つの単位遅延素子７１の出
力によりランダムアクセスメモリ７２の番地を指定する
場合を例に説明する。
第一の単位遅延素子７１の出力は、第二の単位遅延素子
７１に接続され、さらに、信号線７５を介して乗算器８
０、スイッチ８２、論理回路８６およびランダムアクセ
スメモリ７２に接続される。第二の単位遅延素子７１の
出力は、信号線８５を介して論理回路８６およびランダ
ムアクセスメモリ７２に接続される。
誤差信号は、スケーリング回路８４を介して、乗算器７
７および乗算器９１に接続される。
初期トレーニング期間の最初の部分には、スイッチ８２
は信号線７５を乗算器７７および加算器８９に接続する
。初期トレーニング期間の残り部分には、スイッチ８３
が、論理回路８６の出力を乗算器７７および加算器８９
に接続する。
乗算器７７の出力は加算器７８に接続される。加算器７
８の出力は単位遅延素子７９に接続される。単位遅延素
子７９の出力は、乗算器８０に接続され、加算器７８に
ループ接続される。乗算器８０の出力は加算器７３に接
続される。
加算器８９の出力は係数乗算器９０を介して乗算器９１
に接続される。乗算器９１の出力と、ランダムアクセス
メモリ７２の出力とは、加算器９２に接続される。加算
器９２の出力と、論理回路８６の出力とは、リフレッシ
ュ回路８７．８８に接続される。リフレッシュ回路８７
．８８はランダムアクセスメモリ７２に接続される。ラ
ンダムアクセスメモリ７２の出力は、信号線８１を介し
て加算器７３に接続される。
線形回路７６は、乗算器７７、加算器７８、単位遅延素
子７９および乗算器８０で構成される。乗算器７７は、
初期トレーニング期間の最初の部分で、信号ｖＡ７５か
らのタップ値と、スケーリング回路８４を経由して入力
された誤差信号とを乗算する。。加算器７８は、乗算器
７７の出力と、加算器７８の出力を単位遅延素子７９で
遅延させた信号とを加算する。乗算器８０は、単位遅延
素子７９の出力と、信号線７５のタップ値とを乗算し、
信号＊７４に出力寄与を出力する。すなわち、線形回路
７６は、トランスバーサル線形フィルタのひとつの要素
として動作する。
初期トレーニング期間の最初の部分には、ランダムアク
セスメモリ７２の蓄えている値は「０」であり、信号線
８１には信号を出力しない。また、この部分の間は、ス
イッチ８２が閉じ、スイッチ８３が開いている。線形回
路７６には、信号線７５のタップ値と、スケーリング回
路８４を経由した誤差信号が供給される。
初期トレーニング期間の第二の部分の間には、ランダム
アクセスメモリ７２の記憶している値を非線形アルゴリ
ズムに従って適応させる。ランダムアクセスメモリ７２
は、複数Ｔ個の夕・ノブ（第４図に示した例では、信号
線７５′、８５により供給される二つのタップ）により
、その記憶番地が指定される。ただし、個々のタップの
ビット数をＮとすると２のＮＸＴ乗個の値を指定できる
が、ひとつの特定値に対する記憶番地は存在しない。こ
れについては後述する。また、この期間には、スイッチ
８２は開き、スイッチ８３は閉じている。論理回路８６
は、信号線７５．８５のタップで示される値が上記特定
値のときには「１」を出力し、他の値のときには「０」
を出力する。
初期トレーニング期間の最初の部分から第二の部分への
移行をスムーズに行うために、線形回路７６はこの部分
の間も動作を続ける。論理回路８６が「１」を出力して
いると鉦には、そのときの誤差信号に適応し、加算器７
８および単位遅延素子７９で係数を蓄え、これを信号線
７５により供給されるタップに乗算する。論理回路８６
がｒＯＪを出力しているときには、加算器７８および単
位遅延素子７９の蓄えている値は更新されず、乗算器８
０は順次入力されるタップに対して同じ値を乗算し、加
算器７３は乗算器８０の出力とランダムアクセスメモリ
７２の出力とを連結する。
ランダムアクセスメモリ７２は、上記特定値以外の値が
入力されたときに、この値により指定される番地の記憶
値を信号線８１に出力し、さらにこの番地の記憶値を更
新する。この更新は、第一のメモリリフレッシュ回路８
７の制御により行う。これに対して上記特定値が入力さ
れたときには、ランダムアクセスメモリ７２のすべての
番地の記憶値を更新する。これは第二のメモリリフレッ
シュ回路８８の制御により行う。ランダムアクセスメモ
リ７２はダイナミックメモリであり、原理的にリフレッ
シュが必要である。したがって、リフレッシュサイクル
の間にすべての記憶値を更新することは、通常のリフレ
ッシュに比べて特に困難なわけではない。リフレッシュ
回路８７または８日の選択は、論理回路８６の出力によ
り行われる。
論理回路８６の出力がｒＯＪのときには、第一のりフレ
ッシェ回路８７がイネーブルとなり、乗算器にはｒＯＪ
が供給され、線形回路７６がデセーブルとなる。加算器
８９は、論理回路８６の出力「０」にｒ−’１／２Ｊを
加算し、ｒ−１／２Ｊを出力する。係数乗算器９０は、
加算器８９の出力に、ｒ−２Ｊを乗算し、「＋１」を乗
算器９１に供給する。乗算器９１は、スケーリング回路
８４を経由して誤差信号を受は取り、「＋１」を乗算し
て加算器９２に供給する。すなわち、スケーリング回路
８４の出力がそのまま加算器９２に供給される。加算器
９２は、乗算器９１の出力と、ランダムアクセスメモリ
７２の出力とを加算し、これをリフレッシュ回路８７（
リフレッシュ回路８８はデセープルとなっている）を介
してランダムアクセスメモリ７２に供給する。
論理回路から出力が「１」のときには、線形回路７６は
イネーブルであり、加算器８９および係数乗算器９０が
「−１」を生成し、乗算器９１はこれを誤差信号に乗算
する。乗算器９１の出力は、加算器９２（このときには
ランダムアクセスメモリ７２の出力は無い）およびリフ
レッシュ回路８８を経由して、ランダムアクセスメモリ
７２に供給される。したがって、線形回路７６が正の値
で適応すると、ランダムアクセスメモリ７２の記憶して
いるすべての値は負の等しい値で適応される。
第５図は本発明第三実施例非線形適応フィルタの要部ブ
ロック構成図を示す。単位遅延素子１０１、ランダムア
クセスメモリ１０２および加算器１０３は、それぞれ、
第３図に示した非線形フィルタにおける単位遅延素子５
１．ランダムアクセスメモリ５２オよび加算器５３と同
等である。ただし、個々のランダムアクセスメモリ１０
２は、初期トレーニング期間の最初の部分の間に線形ア
ルゴリズムにより適応され、この最初の部分の後に非線
形アルゴリズムにより適応される。
単位遅延素子１０１は互・い縦続に接続される。ここで
二つの単位遅延素子１０１に着目する。第一の単位遅延
素子１０１は、信号線１０４を介してコード変換器１１
３およびランダムアクセスメモリ１０２に接続される。
第二の単位遅延素子１０１の出力は、信号線１０５を介
してランダムアクセスメモリ１０２に接続される。
スイッチ１１０は、初期トレーニング期間の最初の部分
には「１」、初期トレーニング期間の第二の部分にはコ
ード変換器１１３の出力を乗算器１０９に供給する。乗
算器１０９にはさらに、スケーリング回路１０８を介し
て誤差信号が入力される。乗算器１０９の出力は減算回
路１０７に入力される。減算回路１０７にはさらに、信
号線１０６を介してランダムアクセスメモリ１０２の出
力が供給される。減算回路１０７の出力は、初期トレー
ニング期間の最初の部分にはスイッチ１１１およびリフ
レッシュ回路１１２を介して、初期トレーニングの第二
の部分ではスイッチ１１１およびリフレッシュ回路１１
４を介して、ランダムアクセスメモリ１０２に接続され
る。
ランダムアクセスメモリ１０２の出力は、信号線１０６
を介して加算器１０３に接続される。
この実施例の動作は、実質的に標準ルックアップテーブ
ル・アルゴリズムに従う。ランダムアクセスメモ１月０
２は、信号線１０４および１０５のタップ値により番地
が指定され、信号線１０６にタップ寄与を出力する。減
算回路１０７は、誤差信号からこの出力寄与を減算する
。誤差信号はスケーリング回路１０８および乗算器１０
９を経由して減算回路１０７に供給される。乗算器１０
９の第二の入力はスイッチ１１０を経由して供給され、
初期トレーニング期間の最初の部分ではコード変換器１
１３の出力が供給され、その後には恒久的に「１」に設
定される。第二のスイッチ１１１は、初期トレーニング
期間の最初の部分では減算回路１０７の出力をリフレッ
シュ回路１１４に接続し、その後にはリフレッシュ回路
１１２に接続して、ランダムアクセスメモＵ１０２の記
憶内容を更新する。
初期トレーニング期間の最初の部分の間には、スイッチ
１１０はコード変換器１１３を乗算器１０９に接続し、
スイッチ１１１は減算回路１０７をリフレッシュ回路１
１４に接続する。コード変換器１１３は、信号［１０４
から供給される数値コードを二進値に変換し、モデル化
された実際のアナログレベルを出力する。乗算器１０９
は、コード変換器１１３の出力にスケーリングされた誤
差信号を乗算し、これを加算器１０７に供給する。加算
器１０７は、乗算器１０９の出力からランダムアクセス
メモリ１０２の出力を減算して、その適応サイクルに対
する適応値を生成する。この適応値は、スイッチ１１１
を経由してリフレッシュ回路１１４に供給される。リフ
レッシュ回路１１４は、適応値に適切なスケーリングを
行い、ランダムアクセスメモリ１０２の各記憶番地の記
憶内容を更新する。これにより、ランダムアクセスメモ
リ１０２の蓄えている値が線形に適応する。
〔発明の効果〕
本発明の非線形適応フィルタは、入力信号に含まれる雑
音と雑音源信号との非線形関係を短いトレーニング期間
にモデル化できる。本発明を実施するために必要な回路
構成は特別なものではなく、従来の集積回路技術で容易
に製造でき、安価で高速に非線形効果に適応する非線形
フィルタを製造できる。
本発明は、ディジタル信号の送受信を行うデータモデム
のエコーキャンセラに用いて、高効率でしかも信頼性の
高い伝送が可能となる効果がある。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明第一実施例非線形適応フィルタのブロッ
ク構成図。 第２図は初期トレーニング期間の経過に対する誤差信号
の変化を示す図。 第３図は非線形フィルタの一例のブロック構成図。 第４図は本発明第二実施例非線形適応フィルタの要部ブ
ロック構成図。 第５図は本発明第三実施例非線形適応フィルタの要部ブ
ロック構成図。 １０・・・プロセッサ、１１．１２、・・・信号線、１
４・・・出力回路、１５．１６．１７・・・信号線、１
８・・・適応回路、２０・・・線形フィルタ、２１・・
・非線形フィルタ、２２・・・線形適応回路、２３．２
４・・・スイッチ、２５・・・非線形適応回路、２６・
・・加算器、５０・・・信号線、５１・・・単位遅延素
子、５２・・・ランダムアクセスメモリ、５３・・・加
算器、７１・・・単位遅延素子、７２・・・ランダムア
クセスメモリ、７３・・・加算器、７５・・・信号線、
７６・・・線形回路、７７・・・乗算器、７８・・・加
算器、７９・・・単位遅延素子、８０・・・乗算器、８
１・・・信号線、８２．８３・・・スイッチ、８４・・
・スケーリング回路、８５・・・信号線、８６・・・論
理回路、８７．８８・・・リフレッシュ回路、８９・・
・加算器、９０・・・係数乗算器、９１・・・乗算器、
９２・・・加算器、１０１・・・単位遅延素子、１０２
・・・ランダムアクセスメモリ、１０３・・・加算器、
１０４．１．０５．１０６・・・信号線、１０７・・・
減算回路、１０８・・・スケーリング回路、１０９・・
・乗算器、ｉｉｏ　、　１１１・・・スイッチ、１１２
．１１４・・・リフレッシュ回路、１１３・・・コード
変換器。

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. （１）雑音源信号の標本を受信する受信手段と、この受
    信手段で受信した所定の個数の標本値および記憶値から
    キャンセル信号を生成する処理手段と、 このキャンセル信号を入力信号に連結して誤差信号を生
    成する連結手段と を備え、 上記処理手段は、上記記憶値を適応させて上記誤差信号
    を実質的に削減させる適応手段を含む非線形適応フィル
    タにおいて、 上記適応手段は、 初期トレーニング期間の最初の部分において線形アルゴ
    リズムにより上記処理手段を適応させる線形適応手段と
    、 初期トレーニング期間の上記最初の部分に続く第二の部
    分において非線形アルゴリズムにより上記処理手段を適
    応させる非線形適応手段と を含む ことを特徴とする非線形適応フィルタ。
  2. （２）処理手段は、 線形フィルタ（２０）と、 この線形フィルタとは別に設けられた非線形フィルタ（
    ２１）と、 上記線形フィルタの出力と上記非線形フィルタの出力と
    を連結する手段と を含み、 線形適応手段（２２）は上記線形フィルタを適応させる
    構成であり、 非線形適応手段（２５）は上記非線形フィルタを適応さ
    せる構成である 特許請求の範囲第（１）項に記載の非線形適応フィルタ
    。
  3. （３）処理手段は、 初期トレーニング期間の最初の部分において適応する線
    形回路（７６）と、 すべての可能な非線形値を記憶するランダムアクセスメ
    モリ（７２）と、 初期トレーニング期間の上記最初の部分に続く第二の部
    分において上記線形回路の蓄えている線形値および上記
    ランダムアクセスメモリの蓄えているすべての非線形値
    を更新する手段と を含む 特許請求の範囲第（１）項に記載の非線形適応フィルタ
    。
  4. （４）処理手段は、 すべての可能な非線形値を記憶するランダムアクセスメ
    モリ（１０２）と、 初期トレーニング期間の最初の部分において上記ランダ
    ムアクセスメモリに線形値を記憶させる手段（１１３、
    １１４）と、 初期トレーニング期間の上記最初の部分に続く第二の部
    分において上記ランダムアクセスメモリの記憶している
    線形値を非線形値で更新する手段（１１２）と、 を含む 特許請求の範囲第（１）項に記載の非線形適応フィルタ
    。
  5. （５）処理手段は、 複数の単位遅延素子と、 それぞれの単位遅延素子からタップが供給される副処理
    ユニットと を含み、 上記副処理ユニットは、 初期トレーニング期間の最初の部分において上記副処理
    ユニットを線形アルゴリズムにより適応する手段と、 初期トレーニング期間の上記最初の部分に続く第二の部
    分において上記副処理ユニットを非線形アルゴリズムに
    より適応する手段と を含む 特許請求の範囲第（１）項ないし第（４）項のいずれか
    に記載の非線形適応フィルタ。
  6. （６）雑音源信号の標本値を所定の個数蓄え、これらの
    標本値および記憶値によりキャンセル信号を生成する非
    線形フィルタを初期トレーニング期間に適応させる方法
    において、 初期トレーニング期間の最初の部分において線形アルゴ
    リズムに従って適応させ、 初期トレーニング期間の上記最初の部分に続く第二の部
    分において非線形アルゴリズムに従って適応させる ことを特徴とする非線形フィルタの適応方法。
  7. （７）伝送による雑音を含む受信データを受信する手段
    と、 上記受信データに対応する雑音源信号の標本を受信する
    ディジタルフィルタと を備え、 上記ディジタルフィルタは、その特性を誤差信号に応答
    して適応させる適応手段を含む エコーキャンセラにおいて、 上記適応手段は、上記特性を初期トレーニング期間の最
    初の部分において線形アルゴリズムで適応させる手段と
    、この最初の部分の後に非線形アルゴリズムにより適応
    させる手段とを含む ことを特徴とするエコーキャンセラ。
JP61107838A 1985-05-10 1986-05-10 非線形フイルタの適応方法および非線形適応フイルタならびにエコーキヤンセラ Pending JPS61263331A (ja)

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