KR910002328B1

KR910002328B1 - 신호 분류 장치 및 방법

Info

Publication number: KR910002328B1
Application number: KR1019870012290A
Authority: KR
Inventors: 벤베누토 네비오
Original assignee: 아메리칸 텔리폰 앤드 텔레그라프 캄파니; 오레그 이. 앨버
Priority date: 1986-11-06
Filing date: 1987-11-03
Publication date: 1991-04-11
Also published as: DE3787249T2; KR880006861A; EP0266965A3; JPS63131650A; CA1307342C; EP0266965B1; IL84337A; US4815136A; DE3787249D1; IL84337A0; EP0266965A2; JPH0566057B2

Abstract

내용 없음.

Description

신호 분류 장치 및 방법

제1도는 본 발명의 한 실시예를 포함한 신호 분류 장치의 간단한 블럭도.

제2도 및 제3도는 A-A 및 B-B가 조합될시에 본 발명의 견지에 따른 분류 장치의 동작을 설명하는 흐름도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

10,11,17 : 승산기 14,15 : 저역 통과 필터

16 : 복소 신호 발생기 21 : 평균 필터

24 : 임계 검출 유니트 32 : 이용 수단

본 발명은 신호 분류기에 관한 것으로, 특히 다수의 븐류 방법중의 하나로 인입 신호를 분류하기 위한 장치에 관한 것이다.

최근에, 비트 전송률 감소 기술은 디지탈 전송 기능(facilities)을 통해 전송 용량을 증가시키는데 이용되어 왔다 그러한 기술에는 적응형 차동 펄스 코드 변조(ADPCM)방식이 있다. ADPCM 방식은 음성 대역 디지탈 전송 기능을 통해 용량을 증가시키는데 이용된다. 32킬로비트/초의 비트 전송률을 갖는 ADPCM의 이용은 T-반송 기능의 용량을 증가시켜, 통상적으로 두배로 되게 한다. 더욱 큰 전송 용량은 32킬로비트/초의 비트 전송률보다 더욱 낮은 비트 전송률로 음성 대역 신호를 적절하게 전송함으로써 실현될 수 있었다.

그러나, 32킬로비트/초의 비트 전송률을 갖는 ADPCM은 소정의 비음성 신호를 전송할시에 문제점이 발생한다. 통상적으로, 비음성 신호, 예를들어 음성 대역 데이타 신호는 32킬로비트/초의 비트 전송률을 갖는 ADPCM으로 전송된다. 즉, 비트는 비트 전송률 이하로 강하되지 않는다. 예를들어, 9600비트/초 또는 더 높은 비트 전송률 모뎀에 의해 발생된 "고"비트 전송률을 갖는 음성 대역 데이타 신호를 전송할시에, 소위 고정된 32킬로비트/초의 비트 전송률을 갖는 ADPCM의 이용은 수용할 수 없는 비트 에러율을 유발시킨다. 따라서, 데이타는 수용할 수 없는 전송 처리량의 결과에 대해 제전송되어야 한다. 이런 문제점을 최소화시키기 위하여, 32킬로비트/초의 비트 전송률을 갖는 현재의 고정 ADPCM 비트 전송률보다 높은 ADPCM 비트 전송률 또는 다른 PCM 비트 전송률로 9600비트/초 및 더 높은 비트 전송률을 갖는 음성 대역 데이타 신호를 전송하는 것이 바람직하다. 게다가, 32킬로비트/초의 비트 전송률을 갖는 ADPCM보다 적은 비트 전송률로 "저"비트 전송률을 가진 음성 대역 데이타 신호를 전송하는 것이 바람직하다. 32킬로비트/초의 비트 전송률을 갖는 ADPCM보다 높거나 낮은 비트 전송률로 음성 대역 데이타 신호를 전송하기 위하여,그들 각각의 보오율(baud rate)로 분류되어야 한다.

종래에, 음성 대역 데이타 신호 분류는 소위 신호의 통상 자기 상관(autocorrelation)을 이용했다. 통상자기 상관의 이용에 따른 문제점은 그 결과가 데이타 신호의 반송 주파수에 의해 변조되는 것이다. 따라서, 그러한 분류 장치의 결과는 음성 대역 데이타 신호의 변조형태 또는 보오율을 정확히 반영시키지 못한다.

본 발명의 한 견지에 따르면, 인입 신호 분류는 인입 신호의 복조 저역 통과 버젼의 자기 상관, 즉 복소 자기 상관을 기초로한 분류 장치를 이용함으로써 실현된다.

본 발명의 특정 견지에 따르면, 인입 신호의 복소 저역 통과 버젼의 자기 상관의 크기는 인입 음성 대역 데이타 신호를 분류하는데에 유일하게 이용된다.

특히, 특정 지연구간, 즉, 래그 동안에 결정된 복소 자기 상관 함수의 정규화된 크기는 반송 주파수에 무관한 인입 신호의 스펙트럼 폭에 관계하며, 그 스펙트럼 폭음 음성 대역 데이타 신호에 대한 보오율에 관계 된다. 정규화된 크기는 다수중의 한 분류 방식, 예를 들어, 다수중의 한 보오율로 인입 신호를 분류하기 위해 소정의 임계치와 비교된다.

이하, 첨부된 도면을 참조로 하여 본원 명세서를 더욱 상세히 설명하기로 한다.

제1도는 본 발명의 견지에 따른 음성 대역 신호를 분류하기 위한 장치의 간단한 블럭도이다. 따라서, 승산기(10 및 11)에 공급되는 인입 디지탈 신호 d(n)가 도시되어 있다. 상기 실시예에서, 신호 d(n)는 8kHz의 샘플링 추출률(sampling rate)을 가진 선형 PCM 형태의 신호이다. 따라서, 샘플 구간은 125μ초이다. cos

을 나타내는 신호는 cos

발생기(12)로부터 승산기(10)에 공급된다. 그후, 승산기(10)는 a(n)=d(n) cos

을 산출한다. 마찬가지로, sin

을 나타내는 신호는 sin

발생기(13)로부터 승산기(11)에 공급된다. 그후, 승산기(11)는 b(n)=d(n) sin

을 산출한다. 신호 a(n)는 저역 통과 버젼u(n)을 산출하는 저역 통과 필터(14)에 공급된다. 마찬가지로, 신호 b(n)는 저역 통과 버젼 v(n)을 산출하는 저역 통과 필터(15)에 공급된다. 상기 실시예에서, 저역 통과 필터(14 및 15)는 각각 2kHz의 차단 주파수를 가진 제2순환 필터이다. u(n)와 v(n) 모두는 γ(n)=u(n)-jv(n)을 산출하는 복소 신호 발생기(16)에 공급된다. γ(n)은 d(n)의 복소 저역 통과 버젼이다. 복소 저역 통과 버젼 γ(n)은 다른 장치에 의해 발생될 수 있는데, 한 예로, 그 장치는 힐버트 필터인 것올 알수 있다. 복소 저역 통과 버젼 γ(n)는 승산기(17), 복소 공액 발생기(18) 및 크기 발생기(19)에 공급된다. 복소 저역 통과 버젼 γ(n)의 복소 공액 γ*(n)은 복소 공액 발생기(18)로부터 지연 유니트(20)에 공급된다. 그후, 지연 유니트(20)는 샘플 구간의 예전된 수 k만큼 각 샘플 표시부 γ*(n)를 지연시킨다.

상기 실시예에서, 두(2) 샘플 구간의 지연량 k, 즉 래그는 잇점으로 이용된다. 지연된 복소 공액 γ*(n-k)은 승산을 통해 γ(n)γ*(n-k)를 산출하기 위해 γ(n)과 조합되는 승산기(17)에 공급된다. 그후, 조합된 신호 γ(n)γ*(n-k)는 γ(n)의 븍소 자기 상관, 즉 R(k)=

γ(n)γ*(n-k)를 산출하는 평군 필터(21)에 공급되는데, 여기서, N은 소위 R(k)의 추정치(estimate)를 산출하는데에 이용된 샘플 수, 즉 윈도우 사이즈이다. 일례로, N=1024는 음성 대역 데이타 신호를 분류하기 위한 것이고, N=256은 언어 및 음성 대역 데이타 사이에서 분류하기 위한 것이다. 평균 필터(21)는 복소 자기 상관 R(k)=R(k)+γ(n)γ*(n-k)/N을 산출하는데, 즉 현재의 추정치, R(k)는 이전의 R(k) 추정치에 평균 갱신된 부분 γ(n)γ*(n-K)/N를 더한 것이다. 중요하게도, 디지탈 신호의 복소 저역 통과 버젼 γ(n)의 복소 자기 상관 R(k)의 크기는 음성 대역 데이타 신호 d(n)의 반송 주파수와 무관하다. 따라서, 본 발명의 분류 장치는 음성 대역 데이타 신호 반송 주파수에 의해 변조되지 않고, 음성 대역 데이타 신호의 보오율이 반영된다는 점을 주지한다. 복소 자기 상관 R(k)은 정규화된 크기 유니트(22) 및 정규화된 실수부 유니트(23)에 공급된다.

정규화된 크기 유니트(22)는 C(k)=

를 산출한다. d(n)의 신호 레벨이 변할 수 있기 때문에, ｜R(k)｜는 R(0)에 의해 정규화된다. R(0)는 인입 신호 d(n)의 전력을 표시한다. 상기 실시예에서, 이용된 C(k) 값은 전술된 바와 같이 k=2에서 이루어지고, 정규화 계수 R(k)는 k=0에서 이루어진다. 정규화된 크기 유니트(22)로부터의 출력 C(k) 또는 상기 실시예에서는 C(2)가 임계 검출 유니트(24)에 공급된다. 임계 검출 유니트(24)는 음성 대역 데이타 산호의 보오율 사이에서 식별하는 다수의 임계 검출기(도시하지 않음)를 포함한다. 특정 임계 레벨은 소정의 지연 값 k, 즉 래그로 C(k)가 많은 실험 결과를 통해 가우스 법칙에 따라 분배된다는 가정하에 거짓 검출의 가능성을 최소화함으로써 성취된다. 지연값 k=2은 최고 전체 결과를 산출하기 때문에 상기 실시예에서 선택되었다. 그러나, 저전송률, 예를들어 1200 및 300FSK에 대하여, k=3의 지연값은 더욱 양호한 결과를 산출한다. 상기 실시예에 있어서 0≤C(2)≤0.646인 경우, 음성 대역 데이타 신호는 9600 또는 더 높은 비트/초 음성 대역 데이타 신호에 관계하는 2400/초의 보오율을 가지며, 0.646＜C(2)≤C(2)≤0.785인 경우, 음성 대역 데이타 신호는 4800비트/초 음성 대역 데이타 신호에 관계하는 1600/초의 보오율을 가지며, 0.785＜C(2)≤0.878인 경우, 음성 대역 데이타 신호는 2400비트/초 음성 대역 데이타 신호에 관계하는 1200/초의 보오율을 가지며, 그리고, 0.878＜C(2)≤1인 경우, 음성 대역 데이타 신호는 1200비트/초 이하인 비트 전송률을 가진 음성 대역 데이타 신호에 관계하는 600/초 이하인 보오율을 갖는다. 임계 검출 유니트(24)의 결과는 바라는 바대로 사용되는 이용 수단(32)에 공급된다. 예를들어, 상기 결과는 잇점으로 음성 대역 데이타 신호의 전송질과 전송 효율을 개선시키기 위한 ADPCM 코더내에 이용된 비트수를 조정하는 데에 이용된다.

정규화된 실수부 유니트(23)는 γ(n)의 복소 자기 상관 위상에 관계된 Rd(k)=-Real[R(k)]/R(0)를 산출한다. 복소 자기 상관 R(k)의 실수부는 d(n)의 레벨 변화를 보상하도록 k=0에서의 자기 상관 값에 의해 정규화된다. 다시 말하면, 최상의 전체 결과는 지연 래그 k=2에서 성취된다. 따라서, Rd(2)＞0인 경우, 복소 자기 상관은 제1위상, 예를 들어, 제2 및 제3사분원의 위상을 가지며, Rd(2)≤0인 경우, 자기상관은 제2위상, 예를들어, 제1 및 제4사분원의 위상을 갖는다. Rd(2)≤0인 경우, d(n)는 음성 대역 데이타 신호이고, Rd(2)≥0인 경우, 신호는 언어 신호가 결정되었다. Rd(2) 신호는 2차 임계 검출기(25)의 입력에 공급된다. Rd(2) 신호는 2차 임계 검출기(25)의 입력에 공급된다. 2차 임계 검출기(25)는 비율-1 유니트(29)로부터의 신호(η)와 Rd(k)에 응답하여, d(n)가 언어 또는 음성 대역 데이타 신호인지를 최종으로 결정한다. 아래에 설명되는 바와 같이,

인데, 여기서, m₁은 d(n)의 복소 저역 통과 버젼 γ(n)의 제1차 절대 모멘트, 즉,

또는 m₁=m₁+｜γ(n)｜/N이며, m₂은 d(n)의 복소 저역 통과 버젼 γ(n)의 제2차 절대 모멘트, 즉

₁ ₂ ²

상기 실시예에서, N은 언어 검출에 대해서 256이고, 음성 대역 데이타 검출에 대해서는 1024이다.

상기 실시예에서, 2차 임계 검출기(25)는 Rd(2)＞0 또는 η＞0.3일때, d(n)이 언어 신호임을 표시하는 신호를 발생시키며, 또한, d(n)이 음성 대역 데이타 신호임을 표시하는 신호를 발생시킨다. 상기 임계 검출기는 출력 ORed을 가진 두 분리 검출기를 포함한다. 2차 임계 검출기(25)에서의 출력은 바라는 바대로 사용되는 이용 수단(32)에 공급된다. 소위 위상 Rd(2)와 정규화된 변수(η) 모두는 언어와 음성 대역 데이타를 구별하는 데에 이용되지만, 명백하게도 어는 하나는 언어와 음성 대역 데이타를 결정하는 데에 각각 이용될 수 있다.

소정의 음성 대역 데이타 신호를 정확히 구별하기 위해 음성 대역 데이타 신호에 이용된 변조 형태를 검출하는 것이 중요하고 바람직하다. 예를 들면, 전술된 복조 자기 상관에 관련된 파라미터 C(k)의 이용은 2400비트/초 또는, 4800비트/초 신호로부터 1200FSK 신호를 정확히 구별할 수 없다. d(n)의 복소 저역 통과 버젼 γ(n)의 제1차 절대 모멘트와 제2차 절대 모멘트 사이의 예정된 관계가 변조형이 FSK, PSK 및 QAM인지에 관해 적당히 구별할 수 있게 된다. 변조형의 구별에 따라, 신호 X(n)의 차수 (p)의 모멘트는 평균 X_p(n)이고, 신호 X(n)의 차수(p)의 절대 모멘트는 평균 ｜X(n)｜_p이다.

따라서, 크기 발생기(19)는 ｜γ(n)｜=u²(n)+v²(n)을 발생시킨다. 이때, γ(n)의 제1차 모멘트(m₁)는 m₁=m₁+｜γ(n) ｜/N로서 평가되고, ｜γ(n) ｜의 제2차 모멘트(m₂)는 m₂=m₂+｜γ(n)｜²/N로서 평가될 수 있다. 다시 말하면, 상기 실시예에서, 언어를 검출하기 위해서는 N=256이고, 음성 대역 데이타를 검출하기 위해서는 N=1024가 된다. 따라서 ｜γ(n)｜의 제1차 모멘트(m₁)는 m₁=m₁+｜γ(n)｜/N을 산출하는 평균 필터(26)에 의해 발생된다. 그때, 제곱 유니트(28)는 교대로 비율-1 유니트(29)에 공급되는

을 산출한다. 마찬가지로, ｜γ(n)｜의 제2차 모멘트(m₂)는 ｜γ(n)｜²를 산출하도록 ｜γ(n)｜을 제곱 유니트(27)에 공급함으로써 발생되며, 이때 평균 필터(30)는 m₂=m₂+｜γ(n)｜²/N을 산출한다. 이때, m₂는 교대로 소위 ｜γ(n)｜의 정규화된 변수(η), 즉,

을 산출하는 비율-1 유니트(29)에 공급된다.

전술된 바와 같이, 정규화된 변수(η)는 언어와 음성 대역 데이타 신호를 구별하는데에 이용되는 2차 임계 검출기(25)에 공급된다. 정규화된 변수(η)는 또한 다수의 음성 대역 데이타 변조 형태를 구별하기 위한 임계 검출기(31)에 공급된다. 상기 실시예에서, 구별되는 변조형은 주파수 시프트 키잉(FSK), 펄스 시프트 키잉(PSK) 및 직각 진폭 변조(QAM)이다. 상기 실시예에서, 0＜η≤0.021인 경우, 변조형은 FSK이고, 0.021＜η≤0.122인 경우, 변조형은 PSK이며, 0.122＜η인 경우, 변조형은 QAM이다. 임계 검출기(31)에서의 결과는 수신되는 특정 음성 대역 데이타 신호를 결정하기 위해 사용되는 이용 수단(32)에 공급된다.

따라서, η의 이용은 FSK, PSK 및 QAM의 음성 대역 데이타 신호를 식별하게 하는 반면에, C(2)는 2400보오/초, 1600보오/초, 1200보오/초 및 600보오/초 또는 하위 보오 신호를 식별하는 데에 이용될 수 있다. 상기 후자 신호는 9600비트/초, 4800비트/초, 2400비트/초 및 1200비트/초 또는 하위 비트 전송률 신호에 관계된다. 지연 k=3에서 바람직한 C(k), 즉, C(3)가 전술된 바와 같이 C(2)로 발생될 수 있다면, 1200비트/초와 300비트/초의 음성 대역 데이타 신호를 식별하는데에 이용될 수 있다.

9600비트/초 음성 대역 데이타 신호를 모든 다른 것으로부터 식별하는 것만 바람직하여, 고속 등급을 4800 QAM 음성 대역 데이타 신호에 부여할 수 있는 상황에서, N≥512에 대한 정규화된 변수(η)의 이용은 충분하다.

양호하게도, 전술된 분류 장치는 대규모 집적(VLSI)회로상에서 구현될 수 있다. 그러나, 분류 장치는 또한 프로세서, 예를 들어, 어레이 프로세서의 이용을 통해 쉽게 구현된다. 따라서 A-A 및 B-B가 조합될시에, 제2도 및 제3도는 본 발명의 견지에 따라 인입 디지탈 신호의 분류를 구현하는 단계를 설명하는 흐름도이다. 따라서 프로그램 루틴은 개시 단계(201)를 통해 입력된다. 조건 분기점(202)은 입력 에너지가 제공되는지를 결정하도록 검사한다. 검사 결과가 예이면, 에너지는 제공되어, 동작 블럭(203)에서는 N=256으로 설정한다. 주지된 바와 같이, N=256은 인입 신호 d(n)가 언어 또는 음성 대역 데이타인지를 검출하는데에 이용된 샘플 수이다. 동작 블럭(204)에서는 n, R(k), m₁및 m₂를 각각 n=1, R(k)=0, m₁=0, 및 m₂=0로 설정한다. 동작 블럭(205)에서는 a(n)=d(n) cos

및 b(n)=d(n) sin

을 계산한다. 동작 블럭에서(206)는 필터 함수 g(n)에 의해 단계(205)의 결과를 저역 통과 필터링함으로써 인입 신호 d(n)의 복소 저역 통과 버젼 γ(n), 즉, γ(n)=[a(n)-j b(n)]*g(r)를 발생시키는데, 여기서, *은 회선(convolution)함수를 나타낸다. 전술된 바와 같이, 상기 실시예에서, 저역 통과 필터 함수 g(n)는 차단 주파수 2kHz를 가진 제2차 순환 필터로 이용된다. 동작 블럭(207)에서는 R(k), m₁및 m₂의 추정치를 갱신한다.

전술된 바와 같이, R(k)는 인입 디지탈 신호의 복소 저역 통과 버젼 γ(n)의 자기 상관이며, 그 갱신된 값은 R(k)=R(k)+γ(n)γ*(n-k)/N인데, 여기서 *는 복소 공액을 표시한다. 상기 실시예에서, k=2 샘플 구간의 지연, 즉, 래그가 이용된다. 또한, n₁은 |γ(n)｜의 제1차 모멘트이고, 그 갱신된 값은 m₁=m₁+｜γ(n)｜/N이며, m₂는 ｜γ(n)｜의 제2차 모멘트이고, 그 갱신된 값은 m₂=m₂+｜γ(N)｜²/N이다. 동작 블럭(208)에서는 n=n+1을 설정한다. 조건 분기점(209)은 n≤N인지를 검사한다. 검사 결과가 예인 경우, 동작 블럭(205)으로 복귀하도록 제어하며, 조건 분기점(209)의 검사 결과가 아니오일때까지 블럭(205 내지 209) 동작을 반복하게 한다. 이것은 256 샘플 윈도우가 R(k), m₁및 m₂의 값이 추정됨을 통해 발생함을 나타낸다.

따라서, 동작 블럭(210)에서는 아래의 계산이 실행된다 : 즉, γ(n)의 복소 자기 상관의 정규화된 크기 C(k), 즉 C(k)=｜R(k)｜/R(0)인데, 여기서, R(0)은 지연 k=0에서의 γ(n)의 복소 자기 상관이며, 지연 k=2에서의 복소 자기 상관의 정규화된 실수부 Rd(2), 즉 Rd(2)=-Real[R(2)]/R(0)이며, 인입 신호 d(n)의 복소 저역 통과 버젼 γ(n)의 크기의 정규화된 변수(η), 즉

인데, 여기서 m₁은 ｜γ(n)｜의 제1차 모멘트이고, m₂은 블럭(207)에서의 | γ(n)｜의 제2차 모멘트이다. 조건 분기점(211)은 인입신호가 상기 실시예에서 Rd(2)＞0 또는 η＞0.3인지를 결정함으로써 언어 또는 음성 대역 데이타인지의 여부를 결정하도록 검사한다. 조건 분기점(211)의 검사 결과가 예인 경우, 동작 블럭(212)에서는 인입 신호가 언어임을 설정한다. 그후, 단계(213)를 통해 진행이 정지된다. 조건 분기점(211)의 검사 결과가 아니오인 경우, 동작 블럭(214)에서는 인입 신호가 음성 대역 데이타임을 설정한다. 조건 분기점(215)에서는 N=256인지를 검사한다. 검사 결과가 예인 경우, 동작 블럭(216)에서는 N=1024 및 n=1로 설정하고, 동작 블럭(204)으로 복귀되도록 제어한다. 전술된 바와 같이, 상기 실시예에서, 1024 샘플의 윈도우는 음성 대역 데이타 신호에 대한 R(k), m₁및 m₂의 추정치를 산출하는데에 이용된다. 그후, 블럭(204 내지 211, 214 및 215)을 반복하게 된다. N=1024이므로, 조건 분기점(215)에서의 검사 결과는 아니오이다.

그후, 동작 블럭(217)에서는 상가 실시예의 음성 대역 데이타 신호 파라미터를 아래와 같이 결정한다 : 즉, 0≤C(2)≤0.646인 경우, 인입 신호 보오율은 2400/초이고, 0.646＜C(2)≤0.785인 경우, 인입 신호 보오율은 1600/초이며, 0.785＜C(2)≤0.878인 경우, 인입 신호 보오율은 1200/초이고, 0.878＜(12)≤1인 경우, 인입 신호 보오율은 600/초보다 작거나 같으며, 0＜η≤0.021인 경우 인입 신호에 대한 변조형은 FSK이며, 0.021＜η≤0.122인 경우, 인입 신호에 대한 변조형은 PSK이며, 그리고, 0.122＜η인 경우, 인입 신호에 대한 변조형은 QAM이다. 그후, 단계(218)를 통해 진행이 정지된다.

Claims

신호 분류 장치로, 인입 신호 d(n)의 복소 저역 통과 버젼 γ(n)을 발생시키기 위한 복소 저역 통가수단(10-16), 인입 신호 d(n)의 상기 복소 통과 버젼 γ(n)의 자기 상관 R(k)을 발생시키기 위한 자기 상관 수단(17, 18, 20, 21) 및, 다수 분류중의 하나로서 상기 인입 신호를 분류하도록 상기 자기 상관을 이용하기 위한 이용 수단(22, 24, 32)을 구비하는 것을 특징으로 하는 신호 분류 장치.
제1항에 있어서, 상기 자기 상관 수단은 선정된 지연 구간(k)에서 상기 자기 상관을 발생시키는 것을 특징으로 하는 신호 분류 장치.
제2항에 있어서, 상기 자기 상관 수단은 상기 자기 상관의 제1선정된 특성을 발생시키기 위한 제1발생 수단(22)을 구비하며, 상기 이용 수단은 상기 인입 신호를 분류하도록 상기 제1선정된 특성을 이용(24, 32를 통해)하는 것을 특징으로 하는 신호 분류 장치.
제3항에 있어서, 상기 제1선정된 특성은 상기 자기 상관의 크기 │R(k)│에 관계되는 것을 특징으로 하는 신호 분류 장치.
제3항에 있어서, 상기 제1선정된 특성은 상기 자기 상관의 크기 │R(k)│이고, 상기 제1발생 수단은 상기 자기 상관의 제2특성 R(0)에 의해 상기 제1특성을 정규화하기 위한 정규화 수단(22)을 구비하는 것을 특징으로 하는 신호 분류 장치.
제5항에 있어서, 상기 정규화 수단(22)은 상기 인입 신호의 전력을 나타내는 상기 제2특성 R(0)을 발생시키는 것을 특징으로 하는 신호 분류 장치.
제6항에 있어서, 상기 제2특성 R(0)은 제로(0) 지연에서 상기 자기 상관을 나타내는 것을 특징으로 하는 신호 분류 장치.
제7항에 있어서, 상기 이용 수단은 다수 보오율의 하나로서 상기 인입 신호를 분류(32를 통해)하도록 예정된 임계 레벨과 상기 자기 상관의 상기 정규화된 크기를 비교하기 위한 비교 수단(24)을 구비하는 것을 특징으로 하는 신호 분류 장치.
제8항에 있어서, 상기 인입 신호 d(n)는 예정된 샘플 구간(n)을 가진 디지탈 신호 샘플이며, 상기 선정된 지연 구간(k)은 상기 샘플 구간의 예정수인 것을 특징으로 하는 신호 분류 장치.
제9항에 있어서, 상기 예정된 수는 2인 것을 특징으로 하는 신호 분류 장치.
신호 분류 방법으로, 인입 신호 d(n)의 복소 저역 통과 버젼 γ(n)을 발생(10-16을 통해)시키는 단계, 상기 인입 신호의 상기 복소 저역 통과 버젼의 자기 상관 R(k)을 발생(17, 18, 20, 21을 통해)시키는 단계 및, 다수의 분류중의 하나로서 상기 인입 신호를 분류하도록 상기 자기 상관 R(k)을 이용(22, 24, 32를 통해)하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 신호 분류 방법.
제11항에 있어서, 상기 자기 상관 발생 단계는 자기 상관의 정규화된 크기를 나타내는 제1선정된 특성 C(k)을 발생(22을 통해)시키는 것을 특징으로 하는 신호 분류 방법.
제12항에 있어서, 이용 단계는 다수의 보오율중의 하나로서 인입 신호를 분류(32를 통해)하도록 예정된 임계 레벨과 자기 상관의 정규화된 크기 C(k)를 비교(24를 통해)하는 것을 특징으로 하는 신호 분류 방법.
제13항에 있어서, 제1선정된 특성 C(k)은 인입 신호의 전력을 나타내는 값 R(0)만큼 자기 상관의 크기 │R(k)│를 정규화시킴으로써 발생(22를 통해)되는 것을 특징으로 하는 신호 분류 방법.
제14항에 있어서, 인입 신호 d(n)는 예정된 샘플 구간(n)을 가진 디지탈 신호 샘플이고, 자기 상관 R(n)은 샘플 구간의 예정수와 같은 선정된 지연 구간(k)에서 발생되는 것을 특징으로 하는 신호 분류 방법.
제15항에 있어서, 샘플 구간의 예정수는 2인 것을 특징으로 하는 신호 분류 방법.