KR100320315B1 - 적응에코제거방법 - Google Patents

Abstract

적응 에코 제거 방법은 입력 신호의 장시간 평균(12)과 같은 신호의 단시간 평균(14)을 결정한다. 그리고, 만약 단시간 평균(14)이 장시간 평균 이하이면 적응 필터의 갱신을 방지한다(24).

Description

적응 에코 제거 방법{AN ADAPTIVE ECHO CANCELLATION METHOD}

에코는 지연이 긴 전화 장치 시스템, 예를 들어 장거리 전화 장치, 또는 디지털 셀룰러 시스템 등의 긴 처리 지연을 사용하는 전화 장치 시스템에서 감지되는 통화 품질(speech quality)에 관한 문제이다. 에코는 PSTN/가입자 인터페이스의 4선식-2선식 변환으로 발생한다. 이러한 에코를 제거하기 위해, 에코 제거기가 장거리 트래픽(traffic)을 위한 중계 교환기, 및 셀룰러 장치를 위한 이동 서비스 스위칭 센터에 통상적으로 구성된다.

에코 제거기의 설치로 인하여, PSTN에서 다수의 상이한 가입자에 대하여 동일한 에코 제거기가 사용되는 등, 적응적으로 된다. 이러한 적응은 전송 네트워크의 비고정 특성, 예로서 위상 슬립(phase slips), 삼자 호출 등으로 인하여 상이한 호출 사이뿐만 아니라 또한 각 호출 동안에도 필요하다.

이러한 필터 적응 처리에 대한 문제는 입력 신호가 배경 잡음 레벨에 근접하는 레벨로 감소하면 필터가 범위를 벗어날 수도 있다는 것이다. 배경 잡음 레벨이 신호 레벨과 비교되는 상황에서 필터의 범위 이탈을 방지하기 위해서, 입력 신호전력이 소정의 임계치 이하일 때, 필터의 갱신(updating)을 억제하는 것[1]이 제시되었다. 고정 임계치의 사용에 관계되는 문제를 극복하기 위해서, 임계치는 [1]에서 적응적으로 되어 있다. 방법 [1]은 입력 신호 전력과 배경 잡음 레벨의 비교를 근거로 한다. 에코의 전력(입력 신호의 전력-에코 경로 감쇠 ERL)이 배경 잡음 레벨에 1∼5dB의 마진을 더한 값 보다 작으면 적응이 방지된다.

설명된 방법에 대한 문제는 에코 경로 감쇠 ERL의 정확한 추정에 의존하는 것이다. 만일 큰 값의 ERL이 추정되면, 적응은 완전히 억제될 수도 있다. 그러므로, 필터 계수(coefficient)가 고정되고, 또한, ERL이 필터 계수로부터 추정된다고 한다면, 아무런 새로운 ERL의 추정이 탐색되지 않는다. 이어서 에코 발생 시스템의 특성이 변화하면, 필터는 새로운 상황에 적응될 수 없다. 따라서, 제안된 방법 [1]은 너무 보수적이다. 즉 필터가 새로운 상태에 적응해야 하는 상태에서는 갱신이 억제된다.

본 발명은 신호 대 배경 잡음비가 낮은 환경에서는 에코 제거기의 적응이 방지되는 적응 에코 제거 방법에 관한 것이다.

도 1은 에코 발생 시스템의 블록도;

도 2는 에코 제거 시스템의 블록도;

도 3은 에코 제거기로의 입력 신호 전력의 시간도; 및

도 4는 본 발명에 의한 방법의 바람직한 실시예의 흐름도.

본 발명의 목적은 신호 대 배경 잡음비가 낮은 환경에서 꼭 필요할 때에만 에코 제거기의 적응을 방지하는 적응 에코 제거 방법을 제공하는 것이다.

이러한 목적은 청구항 1의 특징에 의해 해결될 수 있다.

도 1은 전화 장치 시스템의 에코 발생 과정을 나타낸다. 이하 원거리 지점 가입자(far end subscriber)라고 부르는 가입자 A는 2선식 회선(two-wire line)을 통하여 하이브리드(hybrid)(하이브리드는 해당 기술에서 잘 알려진 바와 같이 4선식과 2선식 접속 사이의 인터페이스를 형성한다)에 접속된다. 유사하게, 이하에서 근거리 지점 가입자(near end subscriber)라고 부르는 가입자 B는 2선식 회선을 통하여 또 하나의 하이브리드에 접속된다. 2선식 회선은 입력 및 출력 음성 신호 모두를 전송한다. 도 1에서 원거리 지점 가입자 A로부터의 출력 음성은 상부의 2선식 회선을 통해 근거리 지점 가입자 B에 전송된다. 유사하게 도 1에서 근거리 지점 가입자 B로부터의 신호는 2선식 회선를 통해 원거리 지점 가입자 A에 전송된다. 그러나, 가입자 B로부터 가입자 A로의, 하부의 2선식 회선은 또한 가입자 A로부터의 출력 음석의 에코를 포함하고, 이 에코는 가입자 B측의 하이브리드가 완전히 억제할 수 없다. 유사하게 도 1에서 상부의 2선식 회선은 가입자 B로부터의 출력 음성 에코를 포함한다.

도 2는 가입자 A에게로 귀환하는 에코를 근거리 지점 측에서 제거하는 방법을 나타낸다(유사한 장치가 원거리 지점 측에 구성된다). n을 이산 시간이라고 할때, 입력 신호 x(n)은 가입자 A로부터의 음성을 나타낸다. 입력 신호 x(n)은 하이브리드에 의하여 감쇠되고(감쇠는 에코 경로 감쇠 ERL(ERL = Echo Return Loss)로써 나타낸다), 결과적인 에코 신호 s(n)은, 근거리 지점 음성을 포함할 수도 있고포함하지 않을 수도 있는 근거리 지점 신호 v(n)에 합성된다. 따라서, 결과적인 출력 신호 y(n)은 근거리 지점 신호와, 원거리 지점 신호로부터의 에코를 모두 포함한다. 더욱이, 입력 신호 x(n)은 또한 적응 필터에 전송되고, 적응 필터는 자체의 필터 계수(통상적인 필터 길이는 512 계수이다)를 조정함으로써 하이브리드의 임펄스 응답을 형성한다. 에코 신호 s(n)의 결과적인 추정치는으로 표시된다. 이러한 추정치는 출력 신호 y(n)으로부터 감산되고, 결과적인 오차 신호 e(n)는 필터 계수의 조정을 위한 적응 필터에 전송되고, 또한 원거리 지점 가입자 A에게 귀환하는 2선식 회선에 전송된다.

에코 신호 s(n)는 때때로 FIR(Finite Impulse Response: 유한(有限) 임펄스 응답) 모델을 사용하여 형성되고, 추정치은 NLMS(Normalized Least Mean Square: 정규화 최소 자승 평균)) 방법([2] 참조)에 의해 결정된다. 시불변 신호의 경우에 정상 상태의 오조정(誤調整), 즉, NLMS 방법(참조 [2])의 일정한 단계의 크기 μ에 대한, 추정 에코 오차의 자승,은,

으로 나타낼 수 있고, 여기에서 Ev²(n)은 근거리 지점 잡음 (음성이 없는 시간 기간동안 근거리 지점 가입자 B로부터의 신호) v(n)의 분산(variance)이다. 그러나, 추정치에서의 오차는 추정된 FIR 계수{b_k}의 오차에 의한 것이다. 이러한 FIR 필터 계수 오차는 다음 식에 의해서 개략적으로 계산할 수 있다(방법[2]의 식(45)에 따라서).

여기에서 N은 필터 길이이다. 필터가 고정된 시나리오에 따라서 수렴된다면, 필터 계수의 분산은 식 (2)로써 계산된다. 이어서, 입력 신호 x(n)의 전력이 감소하면, 식 (2)는 필터 계수의 정상 상태의 분산이 증가되는 것으로 산출되고, 필터는 발산한다. x(n)의 전력이 다시 증가하면, 필터는 재수렴되지만, 필터가 재수렴하기 전에는 추정 오차가 바람직하지 않게 클 수도 있다. 그러므로, 비고정적 입력 신호 특성을 갖는 상태에서 추정 오차가 너무 심하게 증가하는 것을 방지하기 위하여 필터 갱신 과정에 대한 어느 정도의 제어가 바람직하다.

도 3은 상기에서 설명된 상황을 시간도의 형태로 나타낸 것이다. 도 3에서 곡선 1은 입력 신호 x(n)의 입력 전력 R_x를 나타낸다. 이러한 경우에 신호는 도 3에서 끊어진 선으로 나타낸 잡음 레벨 NL(근거리 지점 음성을 포함하지 않은 v(n)) 이상으로 강하고 양호하다. 이 경우에 필터는 곡선의 밸리(valley)에서도 수렴한다. 그러나, 도 3에서 곡선(2)으로 나타낸 바와 같은 더욱 낮은 신호 전력 또는 더둑 높은 잡은 레벨 NL중 어느 하나로 인하여, 잡음 레벨 NL과 신호와의 사이의 거리가 감소하면, 필터는 밸리에서 발산할 것이다. 상기에서 언급된 바와 같이, 이러한 문제를 해결하기 위해서 [1]에서 설명된 방법은 입력 신호 x(n)의 전력을 배경 잡음 레벨 NL에 비교한다. 에코 s(n)의 전력이, 1∼5dB의 여유가 있는 배경 잡음레벨보다 작으면 필터의 적응이 방지된다. 즉,

여기에서 ERL은 에코 경로 감쇠의 추정치를 나타내고 C는 일정한 안정도 마진(1∼5dB 범위내의)이다.

상기에서 설명된 방법에 대한 문제는 에코 경로 감쇠 ERL의 정확한 추정에 의존하는 것이다. 만일 큰 값의 ERL이 추정되면, R_X/ERL이 모든 신호 레벨에 대하여 미우 양호하게 C·NL 이하일 수 있으므로, 적응은 완전히 억제될 수도 있다. 그러므로, 필터 계수(coefficient)가 고정되고, 또한, ERL이 필터 계수의 자승의 합으로서 추정된다고 한다면, 아무런 새로운 ERL의 추정치가 형성되지 않는다. 그러므로 조건(3)은 너무 보수적(保守的)이다. 결과적으로 필터는 적응 교착 상태(dead-lock)가 된다. 이것은 예를 들면 끊어진 선 ERL+NL+C(dB로 표현하면 ERL·NL·C)의 완전히 아래에 있는, 도 3의 곡선 3에 유사한 입력 신호의 경우일 수 있다.

이러한 문제를 극복하기 위한 본 발명의 기본 개념은 x(n)의 전력의 단시간 평균 R_X ^sta를 x(n)의 전력의 장시간 평균 R_X ^1ta과 비교하므로써 필터의 갱신을 제어하는 것이다. 만일 단시간 평균이 장시간 평균 이하로 떨어지면, 필터 적응은 억제된다.

이러한 기본 개념은 이하와 같이 정형화된다. 즉, D가 낮은 입력 전력과 낮은 배경 잡음 레벨 모두의 기간 동안 적용을 억제하는데 사용되는 소정의 상수(예로서 -45dBm0정도)인 경우,

이면, 적응이 억제되고, 여기서 γ는 다음과 같이 주어진다.

상수 α(＞0)는 필터의 적응이 절대로 완전히 억제되지 않게 보장한다(ERL의 추정치가 클 때, 이러한 경우에서 α는 ERL·NL/R_X ^lta보다 작으므로, α는 식(5)에서 선택된다). αa1(예를 들어 0.95)이 선택함으로써, 입력 신호 x(n)의 단시간 평균 R_X ^sta가 장시간 평균 R_X ^1ta를 초과할 때 필터는, 적어도 갱신된다.

본 발명에 의한 방법은 곡선 3으로서 나타나 있다. 짧은 양방향 화살표 R_X ^sta는 단시간 평균을 나타낸다. 양방향 화살표의 길이는 평균치가 형성되는 시간 간격(통상적인 값은 60-70millisecond이다)을 나타낸다. 유사하게 R_X ^lta로 표시된 양방향 화살표는, 통상적으로 최소한 단시간 평균치를 계산하기 위한 시간 간격 보다 길이가 긴 치수, 예를 들어, 4초 정도의 시간 간격에 걸쳐서 계산되는 장시간 평균을 나타낸다. 따라서, 단시간 평균을 계산하는데 가장 최근의 표본만이 사용되고, 장시간 평균을 계산하기 위해서는 다수의 표본이 사용된다. 도면에서 알 수 있는 바와 같이 표본 사례 n에서의 단시간 평균치는 동일한 사례에서의 장시간 평균치를초과한다(t축 위의 거리는 대응하는 평균치를 나타낸다). 따라서, 이러한 경우에(표본 사례 n에서 곡선 3) 본 발명은 필터 갱신을 가능하게 하지만, 종래 기술에 의한 방법은 필터의 갱신을 억제한다.

이어서 본 발명에 의한 방법의 바람직한 실시예를 도 4의 흐름도를 참조하여 설명한다. 단계(10)에서 입력 신호 x(n)의 후속 표본이 수집된다. 단계(12)에서는 새로운 표본을 포함하는 새로운 장시간 평균 R_X ^lta가 계산된다. 유사하게, 단계(14)에서 새로운 표본을 포함하는 새로운 단시간 평균 R_X ^sta가 계산된다. 단계(16)에서는 상기의 식 (5)에 따라서 γ가 계산된다. 단계(16)에서 참조 레벨 R은 상기의 관계식 (4)의 우측에 따라서 계산된다. 단계(20)에서 단시간 평균치를 이 기준과 비교한다. 단시간 평균이 기준 레벨 이하로 떨어지면, 단계(24)에서 필터의 갱신이 억제되고, 그렇지 않으면, 필터는 단계(22)에서 갱신된다. 이 후에 알고리즘은 후속 표본을 수집하기 위하여 단계(10)으로 되돌아간다.

본 발명의 바람직한 실시예에서 D는 배경 잡음이 0 또는 -dBm0에 상당하는 0으로 설정된다. 이러한 경우에 식 (4)의 우측은 항상 γR_X ^lta와 동일하다.

당업자는 첨부된 청구항의 범위에서 정의돈 본 발명의 개념과 범위로부터 벗어나지 않는 다양한 변경과 수정이 이루어질 수 있다는 것을 이해할 것이다.

참 조

[1] WO93/09608, Nokia Telecommunications OY

[2] D.T.M. Slock, "On the convergence behavior of the LMS and the normalized LMS algorithms",IEEE Transactions on Signal Processing,

41(9):2811-2825, September 1993.

Claims (8)

1. 신호 대 배경 잡음비가 낮은 환경에서 에코 제거기의 적응이 방지되는 적응 에코 제거 방법으로서, 상기 환경의 에코 경로 감쇠(ERL) 추정치 및 잡음 레벨 추정치(NL)를 결정하는 단계를 포함하는 적응 에코 제거 방법에 있어서,

   상기 에코 제거기로의 입력 신호 x(n)의 최근 표본의 장시간 평균(R_X ^lta)를 결정하는 단계;

   상기 입력 신호 x(n)의 최근 표본의 단시간 평균치(R_X ^sta)을 측정하는 단계;

   상기 단시간 평균치가, 상기 장시간 평균치에 소정의 인수(γ)와 소정의 제1상수(D)로 곱한 값의 최대치 보다 작으면 상기 에코 제거기의 적응을 방지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 에코 제거 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 소정의 인수는,

   (a) 소정의 제2상수(α)의 최소치, 및

   (b) 상기 잡음 레벨 추정치와, 상기 장기간 평균치(R_X ^lta)로 나눈 상기 에코 경로 감쇠 추정치(ERL)의 곱의 최소치인 것을 특징으로 하는 적응 에코 제거 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 소정의 제1상수는 대략 -45dBm0인 배경 잡음 레벨에상당하는 것을 특징으로 하는 적응 에코 제거 방법.
4. 제2항 또는 제3항에 있어서, 상기 소정의 제2상수는 대략 1인 것을 특징으로 하는 적응 에코 제거 방법.
5. 제4항에 있어서, 상기 소정의 제2상수는 0.95에 동일한 것을 특징으로 하는 적응 에코 제거 방법.
6. 제1항 내지 제5항 중의 어느 항에 있어서, 상기 단기간 평균은 대략 60-70ms의 시간 간격에 걸쳐서 형성되는 것을 특징으로 하는 적응 에코 제거 방법.
7. 제1항 내지 제6항 중의 어느 항에 있어서, 상기 장기간 평균은 대략 4초의 시간 간격에 걸쳐서 형성되는 것을 특징으로 하는 적응 에코 제거 방법.
8. 제2항에 있어서, 상기 소정의 제1상수는, 배경 잡음이 0인 것에 해당하는, 0에 동일한 것을 특징으로 하는 적응 에코 제거 방법.