WO2006030834A1 - 信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方法、および信号到来方向推定用プログラム - Google Patents

信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方法、および信号到来方向推定用プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2006030834A1
WO2006030834A1 PCT/JP2005/016956 JP2005016956W WO2006030834A1 WO 2006030834 A1 WO2006030834 A1 WO 2006030834A1 JP 2005016956 W JP2005016956 W JP 2005016956W WO 2006030834 A1 WO2006030834 A1 WO 2006030834A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
signal
correlation matrix
eigenvector
noise
true
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2005/016956
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Akira Tanaka
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hokkaido University NUC
Original Assignee
Hokkaido University NUC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hokkaido University NUC filed Critical Hokkaido University NUC
Priority to US11/662,654 priority Critical patent/US7436358B2/en
Priority to JP2006535177A priority patent/JP4660773B2/ja
Publication of WO2006030834A1 publication Critical patent/WO2006030834A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/02Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using radio waves
    • G01S3/74Multi-channel systems specially adapted for direction-finding, i.e. having a single antenna system capable of giving simultaneous indications of the directions of different signals
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/80Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • G01S3/8006Multi-channel systems specially adapted for direction-finding, i.e. having a single aerial system capable of giving simultaneous indications of the directions of different signals
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/80Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • G01S3/802Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
    • G01S3/808Systems for determining direction or deviation from predetermined direction using transducers spaced apart and measuring phase or time difference between signals therefrom, i.e. path-difference systems
    • G01S3/8083Systems for determining direction or deviation from predetermined direction using transducers spaced apart and measuring phase or time difference between signals therefrom, i.e. path-difference systems determining direction of source

Definitions

  • Signal arrival direction estimation device Signal arrival direction estimation method, and signal arrival direction estimation program
  • the present invention relates to a signal arrival direction estimation device, a signal arrival direction estimation method, and a signal arrival direction estimation program for estimating the arrival direction of signals such as radio waves and sounds.
  • MUSIC Multiple Signal Classification
  • ESPRIT Estimat of signal Parameters via Rotational Invariance Techniques
  • the MUSIC method is an algorithm that measures the direction of a plurality of signals such as radio waves that simultaneously arrive at an array antenna, etc., and is a method that estimates the parameters of the incoming signal using noise components that are unrelated to the incoming signal. is there.
  • the eigenvalue of the correlation matrix that also obtains the received signal strength is obtained, and the obtained eigenvalue is divided into a signal eigenvalue and a noise eigenvalue depending on the number of incoming waves.
  • the eigenvector vector is obtained, the obtained noise eigenvector force angle spectrum is obtained, and the MUSIC spectrum is obtained by averaging them with the angle (ie, frequency) to estimate the arrival direction of the incoming signal.
  • the ESPRIT method has the same basic principle as the MUSIC method. By arranging multiple array pairs with parallel planes, the geometric information and computational complexity required for the MUSIC method are arranged. It is a technique to alleviate
  • Patent Document 1 realizes direction of arrival estimation with a small amount of calculation by using an inverse matrix of an input signal correlation matrix instead of using eigenvalue expansion.
  • a Toblitz matrix is constructed only from correlation vectors of the first receiver and other receivers, and this is used instead of the input signal correlation matrix. Reduced calculation amount.
  • the technique described in Patent Document 3 By rotating it reasonably, arrival direction estimation is realized even when there is a signal source with a powerful frequency that is not assumed when determining the array interval. All of these technologies achieve a reduction in computational complexity and an improvement in performance, assuming that the input signal correlation matrix is regular (having an inverse matrix).
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2002-148324
  • Patent Document 2 Japanese Patent Laid-Open No. 11 133130
  • Patent Document 3 Japanese Patent Laid-Open No. 2001-108734
  • the signal arrival direction estimation methods described in Patent Documents 1 to 3 are based on the assumption that the input signal correlation matrix is regular. There is a problem that it cannot be applied when the input signal correlation matrix or noise correlation matrix is singular, such as when there are fewer noise sources than the number of noise sources. If the eigenvalue expansion of the input signal correlation matrix is simply used without using information related to noise, it may not be possible to determine whether the obtained eigenvalues are derived from noise or force signals. If an attempt is made to use the input signal correlation matrix and the noise correlation matrix, the inverse matrix of the noise correlation matrix is required in principle. Therefore, if the noise correlation matrix is singular, the inverse matrix will be used in the first place. Is not present, that is, it cannot even be calculated.
  • An object of the present invention is to provide a signal arrival direction estimation device, a signal arrival direction estimation method, and a signal arrival direction that can estimate the signal arrival direction even when the input signal correlation matrix and the noise correlation matrix are singular. It is to provide a direction estimation program.
  • the present invention relates to a noise correlation matrix in a situation where there is only noise for which there is no signal for which the arrival direction is to be estimated, and an input signal correlation matrix in a situation in which the signal for the direction of arrival estimation and the noise are present.
  • a true eigenvalue, a true eigenvector, and a false eigenvector of a noise correlation matrix with respect to an input signal correlation matrix are obtained, and a signal arrival direction is estimated based on the true eigenvalue, the true eigenvector, and the false eigenvector.
  • the signal arrival direction can be estimated even when the input signal correlation matrix or noise correlation matrix is singular.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a signal arrival direction estimation device according to an embodiment of the present invention.
  • the signal arrival estimation method will be described in the form of an improved method based on the MUSIC method.
  • the MUSIC method is an algorithm for measuring the direction of signals such as a plurality of radio waves that simultaneously arrive at an array antenna or the like as described above, and uses noise components that are not related to the incoming signal. This is a method for estimating parameters of an incoming signal.
  • the eigenvalue of the correlation matrix obtained from the received signal is obtained, and the obtained eigenvalue is divided into a signal eigenvalue and a noise eigenvalue depending on the number of incoming waves.
  • the noise eigenvector corresponding to the eigenvalue is obtained, the obtained noise eigenbetatorka angle spectrum is obtained, and these are averaged over the angle (ie, frequency) to obtain the MUSIC vector to estimate the arrival direction of the incoming signal. .
  • the noise correlation matrix and the input signal correlation matrix are obtained using such a MUSIC method, and the true eigenvalue, true eigenvector, and false of the noise correlation matrix with respect to the input signal correlation matrix are obtained.
  • the eigenvector is calculated, a matrix for obtaining the complementary space component of the signal subspace is calculated, and the arrival direction of the signal is estimated based on the obtained matrix.
  • a signal subspace is a subspace in which a signal exists. This is the same as the space spanned by the column vector of the input signal correlation matrix in the absence of noise, and is the eigenvector of the input signal correlation matrix. That is, it matches the subspace spanned by the one corresponding to the eigenvalue greater than 0. Intuitively, this coincides with the linear subspace created by the weight vector of the receiver array when the directivity of the receiver array is directed toward the signal source.
  • noise subspace is the complementary space of the signal subspace.
  • the noise subspace is a subspace where only noise exists. For example, if the target space is a two-dimensional space and the signal subspace is the y-axis, the X-axis is one way to choose a complementary space.
  • the two subspaces that is, the signal subspace and the noise subspace are orthogonal (just like the y axis and the X axis). ).
  • the complementary space is generally not orthogonal to the signal subspace.
  • the correct signal subspace y-axis
  • the noise correlation matrix has all the information about the complementary space. This corresponds to a case where the noise correlation matrix is regular. Conversely, if the noise correlation matrix is not regular, the noise correlation matrix of the input signal correlation matrix We cannot even calculate the general eigenvalue expansion. This is because this operation requires an inverse matrix of the noise correlation matrix.
  • the generalized eigenvalue expansion for the noise correlation matrix of the input signal correlation matrix cannot be calculated.
  • the projection space is orthogonally projected on the assumption that the complementary space is orthogonal.
  • the vector force arbitrarily projected onto the X-axis is not necessarily the same as the length of the vector projected onto the natural complementary space, and in the first place, the eigenvector corresponding to the large eigenvalue is determined at the stage of identifying the signal subspace. There is also a possibility that even if the signal subspace is not correctly determined,
  • the weight vector is in a direction that is neither a signal nor noise.
  • the principle of the MUSIC method will not function unless the direction is also a complementary space.
  • the method of defining the direction that is neither a signal nor noise is a subspace that is neither a subspace spanned by the input signal correlation matrix nor a subspace spanned by the noise correlation matrix.
  • a mathematical description of this is the “false eigenvector” for the input signal correlation matrix of the noise correlation matrix.
  • a portion caused by noise (a space called “noise subspace” in the existing method) and a subspace spanned by false eigenvectors are used in the subspace spanned by the input signal correlation matrix.
  • a correct “subspace of the signal subspace” is obtained, and a correct MUSIC spectrum can be obtained by projecting the weight base onto the complement space.
  • the essence of the MUSIC method is to properly estimate "space other than signal subspace".
  • the signal subspace and the noise subspace are theoretically powerful, so the signal correlation matrix
  • Each can be specified by eigenvalue expansion.
  • an operation that cancels the correlation of noise is added, resulting in the same problem as when orthogonal.
  • a mathematical implementation of this is the generalized eigenvalue expansion of the signal correlation matrix for the noise correlation matrix.
  • all non-signal subspaces are noise subspaces (which corresponds to the condition that the noise correlation matrix is regular).
  • the space other than the signal subspace is called a noise subspace.
  • the “space other than the signal subspace” can include a “noise subspace” and a “partial space that is neither a signal nor noise!” (Regular case is a very limited condition).
  • the existing method cannot correctly identify these two.
  • a “subspace that is neither a signal nor noise” can be expressed by a pseudo eigenvector, so that a general framework including all problems including the case where the noise correlation matrix is regular is given. be able to. If the noise correlation matrix is regular, the false eigenvectors are eliminated in the framework of the present invention, and as a result, the same expansion as the generalized eigenvalue expansion for the noise correlation matrix of the signal correlation matrix is obtained.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a signal arrival direction estimation apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the signal arrival direction estimation apparatus shown in Fig. 1 includes an observation means 1, a short-time Fourier transform means 2, a correlation matrix calculation means 3, a noise correlation matrix holding means 4, an input signal correlation matrix holding means 5, and a true and unique Values, true eigenvectors, false eigenvector calculation means 6, complementary space component matrix calculation means 7, arrival direction search means 8, and arrival direction output means 9.
  • the observation means 1 observes an input signal such as a sound, which is an object of arrival direction estimation, with a plurality of microphones or the like.
  • the short-time Fourier transform unit 2 performs a short-time Fourier transform on the input signal such as sound observed by the observation unit 1.
  • Correlation matrix calculating means 3 calculates a short-time Fourier transformed series force correlation matrix obtained by short-time Fourier transform means 2.
  • the noise correlation matrix holding means 4 holds the correlation matrix (noise correlation matrix) calculated by the correlation matrix calculating means 3 in a noise only environment.
  • the input signal correlation matrix holding means 5 holds the correlation matrix (input signal correlation matrix) calculated by the correlation matrix calculation means 3 under the situation where the arrival direction estimation target sound exists.
  • True eigenvalue ⁇ true eigenvector ⁇ false eigenvector calculation means 6 is a correlation matrix (noise correlation matrix, input signal correlation matrix) held in noise correlation matrix holding means 4 and input signal correlation matrix holding means 5, respectively. Is used to calculate the true eigenvalue, true eigenvector, and false eigenvector of the noise correlation matrix for the input signal correlation matrix. An example of a specific calculation procedure will be described in detail later.
  • the complementary space component matrix calculation means 7 is used to obtain the complementary space component of the signal subspace using the intrinsic value of the noise correlation matrix with respect to the input signal correlation matrix, the true eigenvector, and the false eigenvector.
  • the matrix to be calculated is calculated. An example of a specific calculation procedure will be described in detail later.
  • the arrival direction searching means 8 searches for the sound arrival direction using the complementary space component matrix calculated by the complementary space component matrix calculating means 7.
  • the arrival direction output means 9 outputs the arrival direction of the sound obtained as a result of the search by the arrival direction search means 8.
  • an observation means such as sound is used as the observation means 1.
  • other observation means such as an observation means for observing radio waves with an array antenna may be used. good.
  • observation is performed using observation means 1 in a situation where there is no sound for which the direction of arrival is to be estimated, that is, only noise is present, and short-time Fourier transform means 2 is used to perform the short observation.
  • Time Fourier transform is performed, and a noise correlation matrix is calculated by the correlation matrix calculation means 3 and held in the noise correlation matrix holding means 4.
  • the frequency index is ⁇
  • the time frame index is t
  • the number of observations is n
  • each observation subjected to short-time Fourier transform is expressed as an n-dimensional vector notation as ⁇ ( ⁇ , t).
  • E the expected value for the time frame
  • * as the symbol representing the conjugate transpose
  • This noise correlation matrix Q (co) matrix group is held in the noise correlation matrix holding means 4.
  • the correlation matrix calculation means 3 calculates the input signal correlation matrix by the same operation as described above in the actual operation state, that is, in the state where the sound and noise of the arrival direction estimation target are input,
  • the input signal correlation matrix holding means 5 holds it.
  • R (co) is a component correlation matrix derived only from the arrival direction estimation target sound, that is, only from the input signal.
  • the input signal correlation matrix Rx (co) is correlated with the noise correlation matrix Q (co) and the direction-of-arrival direction estimation target sound only. Is the sum of the matrix R).
  • the input signal correlation matrix Rx ( ⁇ ) and the noise correlation matrix Q (co) can also be used to calculate the actual observed data power.
  • the correlation matrix R (co) of components can be obtained.
  • the rank of R (co) is assumed to be r (co).
  • the true eigenvalue, the true eigenvector, and the false eigenvector calculation means 6 are connected to the noise correlation matrix holding means 4 and the input signal correlation matrix holding means 5 so that these noise correlation matrices Q ( ⁇ )
  • the true eigenvector / false eigenvector of the noise correlation matrix Q (co) for the input signal correlation matrix Rx (co) is calculated.
  • This specific beta The calculation process is described. Since the following operations apply to all ⁇ in the same way, ⁇ will be omitted below.
  • the true eigenvalue ⁇ true eigenvalue 'false eigenvector calculation means 6 simultaneously diagonalizes the noise correlation matrix Q and the correlation matrix R derived only from the input signal by co-incidence transformation. Calculate the regular matrix ⁇ .
  • the noise correlation matrix Q and the correlation matrix R derived only from the direction-of-arrival estimation target sound, that is, the input signal only are expressed by the following (Equation 3), that is,
  • the vertical vector in the k-th column of the matrix is a false eigenvector. This ( ⁇ +1) + matrix is false
  • the diagonal component other than the k-th component whose value is 1 is the k-th component. This ( ⁇
  • the +1) +1 matrix is used to specify the true eigenvector. ( ⁇ n, r n, r
  • the vertical vector of the kth column of the matrix of T is the true eigenvalue that forms the basis of the noise subspace.
  • the other true eigenvectors form the basis of the signal subspace, and there may be multiple noise subspace bases and multiple signal subspace bases.
  • the diagonal component of the matrix of ⁇ is, for example, [1, 0, 4, 0], and the diagonal component of the matrix of I
  • the vertical vector in the second column of the T matrix corresponds to the true eigenvector corresponding to the noise subspace.
  • the remaining first column and third column vertical vector of the T matrix correspond to true eigenvectors corresponding to the signal subspace.
  • the true eigenvalue 'true eigenvector' and false eigenvector calculation means 6 uses the noise correlation matrix Q ( ⁇ ) and the input signal correlation matrix Rx ( ⁇ ), and the input signal correlation matrix Rx ( ⁇ )
  • the noise eigenvalue, the true eigenvector, and the false eigenvector of the noise correlation matrix Q (co) for, and the true eigenvector are separated based on the true eigenvalue, and the noise part, which is a subspace that depends only on noise
  • the true eigenvector corresponding to the space and the true eigenvector corresponding to the signal subspace which is a subspace depending on the input signal are calculated.
  • the complementary space component matrix calculating means 7 calculates the true eigenvector corresponding to the signal subspace by the following (Equation 6), that is,
  • the complementary space component matrix calculating means 7 calculates the adjoint matrix of the W and calculates it as the following (Equation 10), that is,
  • the arrival direction searching means 8 searches for the arrival direction of the sound.
  • the weight vector for a microphone array of length 1 and determined by the signal arrival direction ⁇ is a ( ⁇ ), and the following (Equation 12), that is,
  • the arrival direction output means 9 outputs ⁇ when ⁇ ( ⁇ ) searched for by the arrival direction search means 8 has a peak as the arrival direction of the input signal.
  • PM ( ⁇ ) in direction-of-arrival search means 8 is merely an example, and X, that is, a true eigenvector corresponding to a signal subspace, a true eigenvector corresponding to a noise subspace, and a false eigenvector are obtained. Any arrival direction searching means 8 that can uniquely determine the arrival direction ⁇ of the signal can be used.
  • the true eigenvalue, true eigenvector, and false eigenvector of the noise correlation matrix with respect to the input signal correlation matrix are obtained, and the true eigenvalue, true eigenvector, and false eigenvector are obtained.
  • the signal arrival direction is estimated even if the input signal correlation matrix or noise correlation matrix is singular. The direction can be estimated.
  • This signal arrival direction estimation device is executed in software by a CPU and a general-purpose computer such as a hard disk storing a program for executing the CPU as described above or a PC having a storage device such as a memory.
  • a general-purpose computer such as a hard disk storing a program for executing the CPU as described above or a PC having a storage device such as a memory.
  • the program for functioning as the signal arrival direction estimating device is recorded on a recording medium such as a CD.
  • the recording medium power is read and installed in a storage device in the computer, or the server is downloaded via a network such as the Internet and stored in the storage device. In this way, even a general-purpose computer such as a PC can execute the signal arrival direction estimation by executing the program for performing the function as the signal arrival direction estimation device.
  • the signal arrival direction estimation apparatus, signal arrival direction estimation method, and signal arrival direction estimation program according to the present invention use a true eigenvalue, a true eigenvector, and a false eigenvector for an input signal correlation matrix of a noise correlation matrix. Even in cases where the correlation matrix is unique, which was not possible with the conventional method, it has the effect of being able to estimate the direction of arrival of the signal, and it can be used for mobile communications and indoor wireless communications (wireless LAN). It is useful for signal arrival direction estimation devices, signal arrival direction estimation methods, and signal arrival direction estimation programs that estimate the direction of arrival, for example, using the MUSIC method.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

 入力信号間の相関行列や雑音相関行列が特異である場合でも、信号到来方向を推定することができる信号到来方向推定装置。本装置では、まず、観測手段(1)で、雑音のみが存在する状況と到来方向推定対象の音が入力されている状態とのそれぞれを観測し、短時間フーリエ変換手段(2)で、短時間フーリエ変換を行った後、相関行列算出手段(3)で、雑音相関行列および入力信号相関行列を算出する。得られた相関行列は、雑音相関行列保持手段(4)および入力信号相関行列保持手段(5)にそれぞれ保持される。次に、真固有値・真固有ベクトル・偽固有ベクトル算出手段(6)で、これらの相関行列を用いて、入力信号相関行列に対する雑音相関行列の真固有値と真固有ベクトルと偽固有ベクトルを算出し、補空間成分行列算出手段(7)で、得られた真固有値と真固有ベクトルと偽固有ベクトルとに基づいて、信号部分空間の補空間成分を求める行列を算出した後、到来方向探索手段(8)で、その信号部分空間の補空間成分を求める行列を用いて、音の到来方向を探索する。  

Description

明 細 書
信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方法、および信号到来方向 推定用プログラム
技術分野
[0001] 本発明は、電波や音等の信号の到来方向を推定する信号到来方向推定装置、信 号到来方向推定方法、および信号到来方向推定用プログラムに関する。
背景技術
[0002] 従来の信号到来方向推定方式として、 MUSIC (Multiple Signal Classification)法 や ESPRIT (Estimation of signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) 法等がよく知られている。
[0003] MUSIC法は、アレーアンテナ等に同時に到来する複数の電波等の信号の方向を 測定するアルゴリズムであり、到来信号とは関係ない雑音の成分を用いて到来信号 のパラメータを推定する方法である。 MUSIC法による電波到来方向測定では、例え ば、受信信号力も得られる相関行列の固有値を求め、得られた固有値が到来波数に よって信号固有値と雑音固有値とに分けられるため、雑音固有値に対応する雑音固 有ベクトルを求め、得られた雑音固有ベクトル力 角度スペクトルを求め、それらを角 度(つまり、周波数)で平均して MUSICスペクトルを求めることにより、到来信号の到 来方向を推定する。また、 ESPRIT法は、基本原理は MUSIC法と同様である力 平 行なアレー面を有する複数のアレー対を配置することにより、 MUSIC法において要 請されるアレーの幾何学的な情報や計算量を緩和する手法である。
[0004] また、その改良手法として、例えば、特許文献 1、特許文献 2、および特許文献 3に 記載の技術が提案されて 、る。
[0005] 特許文献 1記載の技術は、固有値展開を用いる代わりに、入力信号相関行列の逆 行列を利用することにより、少ない計算量での到来方向推定を実現している。また、 特許文献 2記載の技術は、一つ目の受信器とその他の受信器の相関ベクトルのみか らテブリッツ (To印 litz)行列を構成し、これを入力信号相関行列の代わりに用いること により、計算量の削減を実現している。また、特許文献 3記載の技術は、アレーを物 理的に回転させることにより、アレー間隔決定時に想定していな力つた周波数の信号 源が存在する場合でも到来方向推定を実現している。これらの技術は、いずれも、入 力信号相関行列が正則 (逆行列を持つこと)であることを前提として、計算量の削減 や性能の向上を実現するものである。
特許文献 1 :特開 2002— 148324号公報
特許文献 2:特開平 11 133130号公報
特許文献 3:特開 2001— 108734号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0006] し力しながら、特許文献 1〜3に記載された信号到来方向推定方式にあっては、入 力信号相関行列が正則であることを前提としているため、例えば、測定空間内にマイ ク数よりも少ない数の雑音源が存在する場合など、入力信号相関行列や雑音相関行 列が特異である場合には、適用することができない、という問題がある。雑音に関する 情報を利用せずに、単に入力信号相関行列の固有値展開を用いた場合は、求めた 固有値が雑音に由来するもの力 信号に由来するものかを判別できない可能性があ り、また、入力信号相関行列と雑音相関行列を用いようとした場合は、原理的に雑音 相関行列の逆行列が必要となるため、雑音相関行列が特異であった場合には、そも そも当該逆行列が存在しない、つまり、計算すらできないからである。
[0007] 本発明の目的は、入力信号相関行列や雑音相関行列が特異である場合でも、信 号到来方向を推定することができる信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方 法、および信号到来方向推定用プログラムを提供することである。
課題を解決するための手段
[0008] 本発明は、到来方向推定対象の信号が存在しない雑音のみが存在する状況下に おける雑音相関行列と、到来方向推定対象の信号および雑音が存在する状況下に おける入力信号相関行列とを算出し、前記雑音相関行列および前記入力信号相関 行列を用 、て、前記入力信号相関行列に対する前記雑音相関行列の真固有値と真 固有ベクトルと偽固有ベクトルとを算出し、前記真固有値と前記真固有ベクトルと前 記偽固有ベクトルとに基づいて、前記信号の到来方向を推定する、構成を採る。 発明の効果
[0009] 本発明によれば、入力信号相関行列に対する雑音相関行列の真固有値と真固有 ベクトルと偽固有ベクトルとを求め、この真固有値と真固有ベクトルと偽固有ベクトルと に基づき信号の到来方向を推定するようにしたので、入力信号相関行列や雑音相関 行列が特異な場合でも、信号到来方向を推定することができる。
図面の簡単な説明
[0010] [図 1]本発明の一実施の形態に係る信号到来方向推定装置の構成を示すブロック図 発明を実施するための最良の形態
[0011] 以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、本実 施の形態では、信号到来推定方式として、 MUSIC法を基礎として、その改良手法と いう形で説明する。
[0012] ここで、 MUSIC法とは、上記のように、アレーアンテナ等に同時に到来する複数の 電波等の信号の方向を測定するアルゴリズムであり、到来信号とは関係ない雑音の 成分を用いて、到来信号のパラメータを推定する方法である。 MUSIC法による電波 到来方向測定では、上記のように、例えば、受信信号から得られる相関行列の固有 値を求め、得られた固有値が到来波数によって信号固有値と雑音固有値とに分けら れるため、雑音固有値に対応する雑音固有ベクトルを求め、得られた雑音固有べタト ルカ 角度スペクトルを求め、それらを角度(つまり、周波数)で平均して MUSICス ベクトルを求めることにより、到来信号の到来方向を推定する。
[0013] 本実施の形態では、このような MUSIC法にぉ 、て、雑音相関行列と入力信号相 関行列とを求め、入力信号相関行列に対する雑音相関行列の真固有値と真固有べ タトルと偽固有ベクトルとを算出して、信号部分空間の補空間成分を求める行列を算 出し、得られた行列に基づ 、て信号の到来方向を推定する。
[0014] まず、本発明の原理を説明する。
[0015] ここで、 i番目の信号源から j番目の受信器までの伝達関数を並べた行列を Aとした ときに、この行列 Aの列べ外ルが張る空間を「信号部分空間」と呼ぶ。信号部分空間 は、信号が存在する部分空間である。これは、雑音がない場合は、入力信号相関行 列の列ベクトルが張る空間と同じものであり、入力信号相関行列の固有ベクトルのう ち、 0よりも大きい固有値に対応するものが張る部分空間と一致する。直感的には、 受信器アレーの指向性を信号源の方向に向けたときの受信器アレーのウェイトべタト ルが作る線形部分空間と一致する。一方、既存の手法で「雑音部分空間」と呼んで いるのは、信号部分空間の補空間である。雑音部分空間は、雑音のみが存在する部 分空間である。例えば、対象とする空間が 2次元空間で信号部分空間が y軸の場合 、 X軸が補空間のひとつの選び方になる。
[0016] 今、説明を簡単にするために、雑音が無相関であるとすると、この二つの部分空間 、つまり、信号部分空間と雑音部分空間は直交する (まさに y軸と X軸のように)。
[0017] 到来方向の推定を行うに当たり、ある方向に指向性を持つウェイトベクトルを作った とする。このとき、そのベクトルがたまたま信号源の方向を向いていたとすると、そのべ タトルは信号部分空間上のベクトルになる。これは、上記の例ではベクトルが y軸上に のっていることを意味する。したがって、そのベクトルを補空間(つまり、 X軸)に正射 影すると、そのベクトルはゼロベクトルに近いものになる。 MUSICスペクトルは、この ベクトルの長さの 2乗の逆数であるため、結果として、ウェイトベクトルが信号の方向を 向いているとき、 MUSICスペクトルは、非常に大きな値をとることになる。よって、 M USICスペクトルが大きくなる角度をもって信号の到来方向にするの力 MUSIC法 の基本的な考え方である。
[0018] 一方、雑音が無相関でない場合は、一般に補空間は信号部分空間と直交しない。
例えば、 y=—xという直線が補空間になる。しかし、この場合でも、雑音相関行列の 情報を用いて、正しい信号部分空間 (y軸)を特定し、 y軸に沿って y=—xという直線 に斜めに射影すれば、直交している場合と同じ議論を行うことができる。これを数学 的に実現しているのが、入力信号相関行列の雑音相関行列に対する一般ィ匕固有値 展開である。これは、具体的には、 y軸と y=—xとが直交するように空間自体を特定 の方向につぶしてから、直交している場合と同様の操作を行うことに対応する。このと き、既存の手法で非常に重要な点は、この補空間が雑音相関行列で特定できると仮 定していることである。すなわち、雑音相関行列が補空間に関するすべての情報を 持っていると仮定している。これは、雑音相関行列が正則である場合に相当する。逆 に、雑音相関行列が正則でない場合は、入力信号相関行列の雑音相関行列に対す る一般ィ匕固有値展開というものを計算することすらできない。なぜなら、この操作には 、雑音相関行列の逆行列が必要となるからである。
[0019] 本発明で問題として 、るのは、雑音相関行列によって補空間(上記の例では y= - X)が特定できない場合である。具体的には、アレーを構成する受信器数よりも少ない 雑音源が存在する場合などに、このような現象が生じる。この場合は、上記のように、 入力信号相関行列の雑音相関行列に対する一般化固有値展開を計算することすら できない。これに対しては、無理やり補空間が直交していると仮定して X軸に正射影し てしまうという方法も考えられる。この方法では、勝手に X軸に射影したベクトル力 本 来の補空間に射影したベクトルの長さと同じになるとは限らず、そもそも、信号部分空 間を特定する段階で、大きい固有値に対応する固有ベクトルが信号部分空間となる 力どうかも保証されない、つまり、信号部分空間すら正しく求められない可能性がある
[0020] このような問題が生じる原因は、ウェイトベクトルが信号でも雑音でもない方向を向 いている場合を全く考慮していないためである。本来、ウェイトベクトルがそのような方 向を向いている場合には、その方向も補空間であると考えなくては、 MUSIC法の原 理が機能しなくなる。ここで、信号でも雑音でもない方向の規定の仕方については、 入力信号相関行列で張られる部分空間でもなくかつ雑音相関行列で張られる部分 空間でもない部分空間ということになる。これを数学的に記述したのが、雑音相関行 列の入力信号相関行列に対する「偽固有ベクトル」である。したがって、補空間として 、入力信号相関行列が張る部分空間のうち、雑音に起因する部分 (既存の手法で「 雑音部分空間」と呼んでいる空間)と偽固有ベクトルによって張られる部分空間とを用 いることにより、正しい「信号部分空間の補空間」が得られ、ウェイトべ外ルを当該補 空間へ射影することによって、正しい MUSICスペクトルを得ることができる。
[0021] なお、数学的な定義を与えると、例えば、 Aをエルミート行列、 Bを非負定値ェルミ ート行列とし、スカラー λおよびベクトル w力 Aw= λ Bw、 Bw≠0を満たすとき、 λ および wを、 Aの Bに対する真固有値および真固有ベクトルという。また、 Aw=Bw= 0となるときの wを、偽固有ベクトルという。
[0022] 要するに、 MUSIC法の本質は、「信号部分空間以外の空間」を適切に推定するこ とであり、最も単純なケースの場合、つまり、雑音同士が無相関である場合には、信 号部分空間と雑音部分空間が直交することが理論的にわ力つているため、信号相関 行列の固有値展開によってそれぞれを特定することができる。そして、信号部分空間 と雑音部分空間が直交しない場合には、雑音の相関を打ち消すような操作を加えて 、直交する場合と同様の問題に帰着させている。これを数学的に実現するのが、信 号相関行列の雑音相関行列に対する一般ィ匕固有値展開である。そして、既存の手 法では、どちらのケースであれ、そもそも信号部分空間でない空間はすべて雑音部 分空間であると仮定している (これが、雑音相関行列が正則という条件に対応する) ため、「信号部分空間以外の空間」を雑音部分空間と呼んでいる。ところが、一般的 には、「信号部分空間以外の空間」には「雑音部分空間」と「信号でも雑音でもな!ヽ部 分空間」が存在しうる (これが、雑音相関行列が特異な場合に対応する。正則な場合 は非常に限定された条件である)。既存の手法では、この二つを正しく特定すること ができない。これに対して、本発明の枠組みでは、偽固有ベクトルによって「信号でも 雑音でもない部分空間」を表現できるため、雑音相関行列が正則である場合を含む すべての問題を包含する一般的な枠組みを与えることができる。なお、雑音相関行 列が正則である場合、本発明の枠組みでは、偽固有ベクトルは無くなってしまうため 、結果として信号相関行列の雑音相関行列に対する一般ィ匕固有値展開と同じものに なる。
[0023] 図 1は、本発明の実施の形態に係る信号到来方向推定装置の構成を示すブロック 図である。
[0024] 図 1に示す信号到来方向推定装置は、観測手段 1、短時間フーリエ変換手段 2、相 関行列算出手段 3、雑音相関行列保持手段 4、入力信号相関行列保持手段 5、真固 有値 ·真固有ベクトル ·偽固有ベクトル算出手段 6、補空間成分行列算出手段 7、到 来方向探索手段 8、および到来方向出力手段 9を有する。
[0025] 観測手段 1は、到来方向推定対象である音等の入力信号を複数のマイク等により 観測する。
[0026] 短時間フーリエ変換手段 2は、観測手段 1で観測した音等の入力信号を短時間フ 一リエ変換する。 [0027] 相関行列算出手段 3は、短時間フーリエ変換手段 2で得られた短時間フーリエ変換 された系列力 相関行列を算出する。
[0028] 雑音相関行列保持手段 4は、雑音のみの環境で相関行列算出手段 3により算出さ れた相関行列 (雑音相関行列)を保持する。
[0029] 入力信号相関行列保持手段 5は、到来方向推定対象音が存在する状況下で相関 行列算出手段 3により算出された相関行列 (入力信号相関行列)を保持する。
[0030] 真固有値 ·真固有ベクトル ·偽固有ベクトル算出手段 6は、雑音相関行列保持手段 4および入力信号相関行列保持手段 5にそれぞれ保持されて ヽる相関行列 (雑音相 関行列、入力信号相関行列)を用いて、入力信号相関行列に対する雑音相関行列 の真固有値と、真固有ベクトルと、偽固有ベクトルとを算出する。なお、具体的な算出 手順の一例については、後で詳述する。
[0031] 補空間成分行列算出手段 7は、入力信号相関行列に対する雑音相関行列の真固 有値と、真固有ベクトルと、偽固有ベクトルとを用いて、信号部分空間の補空間成分 を求めるために使用する行列を算出する。なお、具体的な算出手順の一例について は、後で詳述する。
[0032] 到来方向探索手段 8は、補空間成分行列算出手段 7で算出された補空間成分行 列を用いて音の到来方向を探索する。
[0033] 到来方向出力手段 9は、到来方向探索手段 8により探索された結果得られる音の 到来方向を出力する。
[0034] なお、この例では、観測手段 1として、音等の観測手段を用いているが、電波等をァ レーアンテナにより観測する観測手段等、その他の信号の観測手段であってももちろ ん良い。
[0035] 次に、上記構成を有する本実施の形態に係る音の到来方向推定装置について、そ の動作を説明する。
[0036] まず、前段階として、到来方向推定対象の音が存在しない状況、つまり、雑音のみ が存在する状況で観測手段 1を用いて観測を行い、短時間フーリエ変換手段 2によ つてその短時間フーリエ変換を行い、相関行列算出手段 3によって雑音相関行列を 算出し、雑音相関行列保持手段 4に保持する。 [0037] 具体的には、周波数インデックスを ω、時間フレームインデックスを t、観測数を nと して、短時間フーリエ変換された各観測を n次元ベクトル表記したものを χ(ω ,t)とする と、 Eを時間フレームに関する期待値、「*」を共役転置を表す記号として、雑音相関 行列 Q(co)は、次の(式 1)、つまり、
[数 1]
Qico)
Figure imgf000010_0001
… (式 1 )
で表される。この雑音相関行列 Q(co)の行列群が、雑音相関行列保持手段 4に保持 されること〖こなる。
[0038] 続いて、実運用状態、つまり、到来方向推定対象の音と雑音が入力されている状態 で、上記と同様の操作により、相関行列算出手段 3が、入力信号相関行列を算出し、 入力信号相関行列保持手段 5に保持させる。
[0039] この時、雑音と到来方向推定対象音とに由来する成分が無相関であれば、入力信 号相関行列 Rx(co)は、次の(式 2)、つまり、
[数 2]
Εχ(ω) =∑[χ(ω, t)x{co, t)* J = (ω) + 0(ω) … (式 2)
と書くことができる。
[0040] ここで、 R(co)は、到来方向推定対象音のみ、つまり、入力信号のみに由来する成 分の相関行列である。すなわち、雑音と到来方向推定対象音とに由来する成分が無 相関であれば、入力信号相関行列 Rx(co)は、雑音相関行列 Q(co)と、到来方向推定 対象音のみに由来する相関行列 R )との和になる。なお、入力信号相関行列 Rx( ω)と、雑音相関行列 Q(co)とは、実際に観測したデータ力も算出可能であるため、例 えば、その差によって、到来方向推定対象音のみに由来する成分の相関行列 R(co) を求めることができる。また、 R(co)の階数は、 r(co)であるとしておく。
[0041] 次に、真固有値 ·真固有ベクトル ·偽固有べ外ル算出手段 6が、雑音相関行列保 持手段 4および入力信号相関行列保持手段 5に保持されたこれらの雑音相関行列 Q (ω)、入力信号相関行列 Rx(co)を用いて、入力信号相関行列 Rx(co)に対する雑音 相関行列 Q(co)の真固有ベクトル ·偽固有ベクトルを算出する。以下、この固有べタト ル算出処理について説明する。なお、以下の動作は、全ての ωに対して同様に適用 するので、以下、 ωは省略して記述することとする。
[0042] 具体的には、真固有値 ·真固有べ外ル'偽固有ベクトル算出手段 6は、雑音相関 行列 Qと、入力信号のみに由来する相関行列 Rとを共傾変換で同時対角化する正則 行列 Τを算出する。この結果、雑音相関行列 Qと、到来方向推定対象音のみ、つまり 、入力信号のみに由来する相関行列 Rとは、次の(式 3)、つまり、
[数 3]
Q ^ ( }lin rr R = ( iA i ··· (式 3 )
と書くことができる。
[0043] ここで、 I は、対角成分のうち最初の r個のみが 1であり、その他はすべて 0である n,r
行列を表し、 Λは対角行列となる。なお、 Tを求めるアルゴリズムは、例えば、ラオとミ トラによる書籍「一般逆行列とその応用」(東京図書株式会社)の第 6章に記載されて いる。
[0044] この Tを用いることにより、雑音も含めた入力信号の相関行列 Rxは、雑音と到来方 向推定対象音とに由来する成分が無相関であれば、上記 (式 2)で説明したように、 入力信号相関行列 Rxは、雑音相関行列 Qと、到来方向推定対象音のみに由来する 入力信号相関行列 Rとの和になるため、次の(式 4)、つまり、
Bx = {ry{A + In r) l … (式 4 )
であることがわかる。
[0045] なお、雑音相関行列 Qと入力信号相関行列 Rxを共傾変換で同時対角化した場合 も、同じ Tが得られるため、入力信号のみに由来する相関行列 Rを求めなくても、(式 4)を得ることちでさる。
[0046] これらの結果から、雑音相関行列 Qと、雑音も含めた入力信号の相関行列 Rxは、 次の(式 5)、つまり、
[数 5]
QT = RxT[\ + In r}ln r … (式 5 ) を満たすことがわかる。
[0047] なお、「+」は行列のムーア ·ペンローズ型一般逆行列を表す記号とする。
[0048] そして、(Λ +1 )+の行列の対角成分のうち、 0の値がある個所を k番目とすると、 T
n,r 1
の行列の k列目の縦ベクトルが偽固有ベクトルである。この(Λ +1 )+の行列は、偽
1 n,r
固有ベクトルを特定するために使用するものである。なお、偽固有ベクトルは、複数あ る可能性がある。
[0049] 一方、真固有値、つまり、(Λ +Ι )+1 の行列の対角成分に並んでいる値のうち、前
n,r n,r
記 k番目以外の対角成分で、その値が 1である個所を k番目であるとする。この (Λ
1 2
+ 1 )+1 の行列は、真固有ベクトルを特定するために使用するものである。なお、(Λ n,r n,r
+ 1 )+I の行列の対角成分が 1である箇所は、複数ある可能性がある。
n,r n,r
[0050] すなわち、 Tの行列の k列目の縦ベクトルが雑音部分空間の基底をなす真固有べ
2
タトルに対応し、それ以外の真固有ベクトルが信号部分空間の基底をなし、雑音部 分空間の基底も、信号部分空間の基底も、複数個ある可能性がある
[0051] 例えば、 Λの行列の対角成分が、例えば、 [1, 0, 4, 0]であり、 I の行列の対角成
n,r
分が、例えば、 [1, 1, 0, 0]であったとする。
[0052] この場合、(Λ +Ι )+の行列の非対角成分は、理論的に 0になる一方、(Λ +Ι )+の
n,r n,r 対角成分は、 [0.5, 1, 0.25, 0]となり、(Λ +Ι )+の行列の対角成分のうち 0の値が
n,r
ある個所は 4番目であり、 k =4となる。すなわち、 Tの行列の 4列目の縦ベクトルが偽 固有ベクトルに対応することになる。
[0053] これに対し、(Λ +Ι )+ X I の行列の対角成分は、 [0.5, 1, 0, 0]となるため、前記
n,r n,r
k番目以外の対角成分で、その値が 1である個所を k番目であるとすると、 k = 2と
1 2 2 なる。すなわち、 Tの行列の 2列目の縦ベクトルが、雑音部分空間に対応する真固有 ベクトルに対応することになる。
[0054] そして、 Tの行列の残りの 1列目と、 3列目の縦ベクトルは、信号部分空間に対応す る真固有ベクトルに対応することになる。
[0055] ここで、雑音部分空間に対応する真固有ベクトルを求めるのに、一見、偽固有べク トルを求めるために使用する前者の (Λ +Ι )+の行列を使っても良いように見える力
n,r
Λの中の 4が 1だった場合は、雑音に由来する 1なの力、信号に由来する 1なのかが 判別できなくなる。そのため、雑音部分空間に対応する真固有ベクトルを求める場合 に、 (Λ +Ι )+の行列を使用するのは不適当である。
n,r
[0056] このようにして、真固有値'真固有ベクトル '偽固有ベクトル算出手段 6は、雑音相関 行列 Q( ω )および入力信号相関行列 Rx( ω )を用 、て、入力信号相関行列 Rx( ω )に 対する雑音相関行列 Q( co )の真固有値と、真固有ベクトルと、偽固有ベクトルとを求 めると共に、その真固有値に基づき真固有ベクトルを切り分けて、雑音のみに依存す る部分空間である雑音部分空間に対応する真固有ベクトルと、入力信号に依存する 部分空間である信号部分空間に対応する真固有ベクトルとを算出する。
[0057] 次に、補空間成分行列算出手段 7は、信号部分空間に対応する真固有ベクトルを 、次の(式 6)、つまり、
[数 6]
uj, (i = l7.., s ) … (式 6 )
とおき、雑音部分空間に対応する真固有ベクトルを、次の (式 7)、つまり、 [数 7]
u,N, = 1,..,»J … (式 7 )
とおき、偽固有ベクトルを、次の(式 8)、つまり、
[数 8]
1, … (式 8 )
とおき、次の(式 9)、つまり、
[数 9]
W =
Figure imgf000013_0001
■■■ (式 9 ) を構成し、保持する。
[0058] なお、n=n +n +nである。
S N I
[0059] 続いて、補空間成分行列算出手段 7は、上記 Wの随伴行列を算出し、それを、次 の(式 10)、つまり、
[数 10]
* =卜 f,… , '…, , …, … (式 1 0 ) とおいたものから、次の(式 11)、つまり、
[数 11] = ..., ".. 」* … (式 1 1 )
のみを抽出した行列を、信号部分空間の補空間成分を求める行列として算出する。
[0060] そして、到来方向探索手段 8が、音の到来方向を探索する。具体的には、長さ 1で あり、信号の到来方向 Θで決まるマイクロホンアレーに対するウェイトベクトルを a( Θ ) とし、次の(式 12)、つまり、
[数 12] … (式 1 2 )
Figure imgf000014_0001
力 Sピークを持つ Θを探索する。
[0061] 最後に、到来方向出力手段 9が、到来方向探索手段 8により探索された ΡΜ ( Θ )が ピークを有するときの Θを、入力信号の到来方向として出力する。
[0062] なお、到来方向探索手段 8における PM ( Θ )はあくまで一例であり、 X、つまり、信 号部分空間に対応する真固有ベクトルと、雑音部分空間に対応する真固有ベクトル と、偽固有ベクトルとを用いて信号の到来方向 Θを一意に決定することができる到来 方向探索手段 8であれば何を用いても良 、。
[0063] このように、本実施の形態によれば、入力信号相関行列に対する雑音相関行列の 真固有値と真固有ベクトルと偽固有ベクトルとを求め、その真固有値と真固有べタト ルと偽固有ベクトルとに基づき信号部分空間の補空間成分を求める行列を算出し、 その行列に基づ!、て信号の到来方向を推定するため、入力信号相関行列や雑音相 関行列が特異である場合でも、信号到来方向を推定することができる。
[0064] なお、本実施の形態では、図 1に示すように、信号到来方向推定装置の構成をプロ ック図により示してハードウェア的に説明したが、本発明は、これに限らず、この信号 到来方向推定装置を、 CPUと、その CPUを上記のように実行させるためのプロダラ ムを記憶したハードディスクや、メモリ等の記憶装置を有する PC等の汎用のコンビュ ータがソフトウェア的に実行するようにしても勿論良い。この場合、上記の信号到来 方向推定装置としての機能を果たすためのプログラムは、 CD等の記録媒体に記録 されていて、その記録媒体力 読み出してコンピュータ内の記憶装置にインストール したり、またはインターネット等のネットワークを介してサーバ等力 ダウンロードして 記憶装置に記憶させる。このようにすれば、 PC等の汎用のコンピュータでも、上記の 信号到来方向推定装置としての機能を果たすためのプログラムを実行することにより 、上記の信号到来方向推定を実行することができる。
[0065] 本明細書は、 2004年 9月 14日出願の特願 2004— 267380に基づく。この内容は すべてここに含めておく。
産業上の利用可能性
[0066] 本発明に係る信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方法、信号到来方向推 定用プログラムは、雑音相関行列の入力信号相関行列に対する真固有値、真固有 ベクトル、偽固有ベクトルを用いることにより、従来法では対応できなかった、相関行 列が特異な場合についても、信号の到来方向を推定することができる、という効果を 有し、移動通信や室内無線通信 (無線 LAN)などにおいて電波の到来方向を推定 する、例えば、 MUSIC法を採用した信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方 法、信号到来方向推定用プログラムに有用である。

Claims

請求の範囲
[1] 信号の到来方向を推定する信号到来方向推定装置であって、
到来方向推定対象の信号が存在しない雑音のみが存在する状況下における雑音 相関行列と、到来方向推定対象の信号および雑音が存在する状況下における入力 信号相関行列とを算出する相関行列算出手段と、
前記雑音相関行列および前記入力信号相関行列を用 、て、前記入力信号相関行 列に対する前記雑音相関行列の真固有値と真固有ベクトルと偽固有ベクトルとを算 出する真固有値'真固有ベクトル '偽固有ベクトル算出手段と、
前記真固有値と前記真固有ベクトルと前記偽固有ベクトルとに基づいて、前記信号 の到来方向を推定する到来方向推定手段と、
を有する信号到来方向推定装置。
[2] 前記真固有値 ·真固有ベクトル ·偽固有ベクトル算出手段は、
前記真固有ベクトルから、前記真固有値に基づいて、信号部分空間に対応する真 固有ベクトルと、雑音部分空間に対応する真固有ベクトルとを算出し、
当該信号到来方向推定装置は、
前記偽固有ベクトルと、前記信号部分空間に対応する真固有ベクトルと、前記雑音 部分空間に対応する真固有ベクトルとを用いて、前記信号部分空間の補空間成分を 求める行列を算出する補空間成分行列算出手段をさらに有し、
前記到来方向推定手段は、
前記信号部分空間の補空間成分を求める行列を用いて、前記真固有値と前記真 固有べクトルと前記偽固有べクトルとに基づ!/、て、前記信号の到来方向を推定する、 請求項 1記載の信号到来方向推定装置。
[3] 前記信号部分空間の補空間を求める行列を、 MUSIC (Multiple Signal Classificati on)法における、雑音部分空間の基底力もなる行列の代わりに用いる、
請求項 2記載の信号到来方向推定装置。
[4] 前記到来方向推定対象の信号は、電波または音である、請求項 1記載の信号到来 方向推定装置。
[5] 信号の到来方向を推定する信号到来方向推定方法であって、 到来方向推定対象の信号が存在しない雑音のみが存在する状況下における雑音 相関行列と、到来方向推定対象の信号および雑音が存在する状況下における入力 信号相関行列とを算出する工程と、
前記雑音相関行列および前記入力信号相関行列を用 、て、前記入力信号相関行 列に対する前記雑音相関行列の真固有値と真固有ベクトルと偽固有ベクトルとを算 出する工程と、
前記真固有値と前記真固有ベクトルと前記偽固有ベクトルとに基づいて、前記信号 の到来方向を推定する工程と、
を有する信号到来方向推定方法。
信号の到来方向を推定させるための信号到来方向推定用プログラムであって、コン ピュータに、
到来方向推定対象の信号が存在しない雑音のみが存在する状況下における雑音 相関行列と、到来方向推定対象の信号および雑音が存在する状況下における入力 信号相関行列とを算出する工程と、
前記雑音相関行列および前記入力信号相関行列を用 、て、前記入力信号相関行 列に対する前記雑音相関行列の真固有値と真固有ベクトルと偽固有ベクトルとを算 出する工程と、
前記真固有ベクトルと前記偽固有ベクトルとに基づいて、前記信号の到来方向を 推定する工程と、
を実行させるための信号到来方向推定用プログラム。
PCT/JP2005/016956 2004-09-14 2005-09-14 信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方法、および信号到来方向推定用プログラム Ceased WO2006030834A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/662,654 US7436358B2 (en) 2004-09-14 2005-09-14 Signal arrival direction deducing device, signal arrival direction deducing method, and signal direction deducing program
JP2006535177A JP4660773B2 (ja) 2004-09-14 2005-09-14 信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方法、および信号到来方向推定用プログラム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004267380 2004-09-14
JP2004-267380 2004-09-14

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2006030834A1 true WO2006030834A1 (ja) 2006-03-23

Family

ID=36060085

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2005/016956 Ceased WO2006030834A1 (ja) 2004-09-14 2005-09-14 信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方法、および信号到来方向推定用プログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US7436358B2 (ja)
JP (1) JP4660773B2 (ja)
WO (1) WO2006030834A1 (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010281816A (ja) * 2009-06-04 2010-12-16 Honda Motor Co Ltd 音源方向推定装置及び音源方向推定方法
CN105652234A (zh) * 2016-02-24 2016-06-08 昆山九华电子设备厂 一种循环空间谱测向方法
JP2017090853A (ja) * 2015-11-17 2017-05-25 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
CN112327292A (zh) * 2020-10-11 2021-02-05 南京理工大学 一种二维稀疏阵列doa估计方法
JPWO2022004231A1 (ja) * 2020-06-30 2022-01-06

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7508875B1 (en) * 2005-09-15 2009-03-24 Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. Correlation matrix estimation via adaptive array perturbational processing to enable jammer location
US7978591B2 (en) * 2007-03-31 2011-07-12 Tokyo Electron Limited Mitigation of interference and crosstalk in communications systems
US7535408B2 (en) * 2007-08-31 2009-05-19 Lockheed Martin Corporation Apparatus and methods for detection of multiple targets within radar resolution cell
CN102044246B (zh) * 2009-10-15 2012-05-23 华为技术有限公司 一种音频信号检测方法和装置
JP5093298B2 (ja) * 2010-06-04 2012-12-12 株式会社デンソー 方位検出装置
US9895046B1 (en) * 2016-12-27 2018-02-20 Midea Group Co., Ltd. Dishwasher rack lift system
CN107644004B (zh) * 2017-09-29 2021-01-26 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种基于离散分数阶傅里叶变换快速计算方法的数字信号处理方法及装置
JP7160561B2 (ja) * 2018-05-15 2022-10-25 株式会社デンソーテン 方位演算装置及び方位演算方法
CN109901103B (zh) * 2019-03-14 2023-08-11 长江大学 基于非正交波形的mimo雷达doa估算方法及设备
US11714154B2 (en) 2020-05-05 2023-08-01 Cisco Technology, Inc. Using recursive phase vector subspace estimation to localize and track client devices
CN114002645B (zh) * 2021-10-29 2024-10-25 西安电子科技大学 定位解近似奇异或定位误差轴相关性问题的变尺度空时自调节处理方法
CN114114142B (zh) * 2021-11-12 2024-10-22 江苏九川科技有限公司 一种基于协方差扩展pm算法的波达方向估计方法
CN114280539B (zh) * 2021-12-27 2024-08-06 中国民航大学 一种基于缺失特征向量估计的定位方法
CN115620727B (zh) * 2022-11-14 2023-03-17 北京探境科技有限公司 音频处理方法、装置、存储介质及智能眼镜

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH039283A (ja) * 1989-06-07 1991-01-17 Oki Electric Ind Co Ltd 方位推定方法
JPH10206518A (ja) * 1997-01-24 1998-08-07 Mitsubishi Electric Corp 測角装置
JP2001108734A (ja) * 1999-10-13 2001-04-20 Mitsubishi Electric Corp 方向探知装置
JP2004112508A (ja) * 2002-09-19 2004-04-08 Toshiba Corp 受信装置

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4118665A (en) * 1977-12-08 1978-10-03 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Time domain phase measuring apparatus
JPH11133130A (ja) 1997-10-30 1999-05-21 Koden Electron Co Ltd 電波の到来方向の検出装置及びfmーcwレーダ
US20020002455A1 (en) * 1998-01-09 2002-01-03 At&T Corporation Core estimator and adaptive gains from signal to noise ratio in a hybrid speech enhancement system
US6351238B1 (en) * 1999-02-23 2002-02-26 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Direction of arrival estimation apparatus and variable directional signal receiving and transmitting apparatus using the same
JP4392109B2 (ja) * 2000-05-12 2009-12-24 パナソニック株式会社 到来方向推定装置
EP1387181A1 (en) * 2000-12-12 2004-02-04 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Radio-wave arrival-direction estimating apparatus and directional variable transceiver
JP3596517B2 (ja) * 2000-12-12 2004-12-02 松下電器産業株式会社 電波到来方向推定装置、電波到来方向推定方法及び指向性可変送受信装置
US6826242B2 (en) * 2001-01-16 2004-11-30 Broadcom Corporation Method for whitening colored noise in a communication system
US6567034B1 (en) * 2001-09-05 2003-05-20 Lockheed Martin Corporation Digital beamforming radar system and method with super-resolution multiple jammer location
TW589622B (en) * 2002-03-22 2004-06-01 Mediatek Inc PRML system with branch estimation
US6711528B2 (en) * 2002-04-22 2004-03-23 Harris Corporation Blind source separation utilizing a spatial fourth order cumulant matrix pencil
US7133699B1 (en) * 2003-04-22 2006-11-07 Raytheon Company System and method for separating signals received by an overloaded antenna array
KR100663525B1 (ko) * 2004-06-10 2007-02-28 삼성전자주식회사 공간-시간 빔 형성을 위한 간섭전력 측정 장치 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH039283A (ja) * 1989-06-07 1991-01-17 Oki Electric Ind Co Ltd 方位推定方法
JPH10206518A (ja) * 1997-01-24 1998-08-07 Mitsubishi Electric Corp 測角装置
JP2001108734A (ja) * 1999-10-13 2001-04-20 Mitsubishi Electric Corp 方向探知装置
JP2004112508A (ja) * 2002-09-19 2004-04-08 Toshiba Corp 受信装置

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010281816A (ja) * 2009-06-04 2010-12-16 Honda Motor Co Ltd 音源方向推定装置及び音源方向推定方法
US9055356B2 (en) 2009-06-04 2015-06-09 Honda Motor Co., Ltd. Sound source localization apparatus and sound source localization method
JP2017090853A (ja) * 2015-11-17 2017-05-25 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
CN105652234A (zh) * 2016-02-24 2016-06-08 昆山九华电子设备厂 一种循环空间谱测向方法
CN105652234B (zh) * 2016-02-24 2018-07-20 昆山九华电子设备厂 一种循环空间谱测向方法
JPWO2022004231A1 (ja) * 2020-06-30 2022-01-06
WO2022004231A1 (ja) * 2020-06-30 2022-01-06 パナソニックIpマネジメント株式会社 センサ
US12078717B2 (en) 2020-06-30 2024-09-03 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Sensor
JP7649975B2 (ja) 2020-06-30 2025-03-24 パナソニックIpマネジメント株式会社 センサ
CN112327292A (zh) * 2020-10-11 2021-02-05 南京理工大学 一种二维稀疏阵列doa估计方法
CN112327292B (zh) * 2020-10-11 2024-01-09 南京理工大学 一种二维稀疏阵列doa估计方法

Also Published As

Publication number Publication date
US7436358B2 (en) 2008-10-14
JP4660773B2 (ja) 2011-03-30
US20080001821A1 (en) 2008-01-03
JPWO2006030834A1 (ja) 2008-05-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2006030834A1 (ja) 信号到来方向推定装置、信号到来方向推定方法、および信号到来方向推定用プログラム
US9357293B2 (en) Methods and systems for Doppler recognition aided method (DREAM) for source localization and separation
CN103620438B (zh) 用于盲定位相关源的系统和方法
Khaykin et al. Coherent signals direction-of-arrival estimation using a spherical microphone array: Frequency smoothing approach
Lu et al. Novel robust direction-of-arrival-based source localization algorithm for wideband signals
JP6665562B2 (ja) 整相器および整相処理方法
Zheng et al. Classification and localization of mixed near-field and far-field sources using mixed-order statistics
Abdalla et al. Performance evaluation of direction of arrival estimation using MUSIC and ESPRIT algorithms for mobile communication systems
KR101414574B1 (ko) 상관된 안테나 잡음이 존재하는 상황에서 상관된 신호들에 대한 공간적 평활화된 자기 컨벌루션 기반 도래방향각 예측 방법
JP2001305202A (ja) Musicスペクトラム計算方法、その装置及び媒体
JPH11271415A (ja) 方向探知装置及びそのための測定結果処理装置
Huang et al. Two-step spherical harmonics ESPRIT-type algorithms and performance analysis
Lebarbenchon et al. Evaluation of an open-source implementation of the SRP-PHAT algorithm within the 2018 LOCATA challenge
Wu et al. Subspace-based method for joint range and DOA estimation of multiple near-field sources
Huang et al. One-dimensional MUSIC-type algorithm for spherical microphone arrays
Yu et al. A new method for wideband DOA estimation
Chen et al. Capon-like method for direction of arrival estimation Using acoustics vector sensor
Yip et al. Array processing for target DOA, localization, and classification based on AML and SVM algorithms in sensor networks
Li et al. Low complex accurate multi-source RTF estimation
WO2022219558A1 (en) System and method for estimating direction of arrival and delays of early room reflections
Pan Spherical harmonic atomic norm and its application to DOA estimation
Jiang et al. Direction-of-arrival estimation for uniform circular arrays under small sample size
JP2017040572A (ja) 到来方向推定装置、方法およびプログラム
Lu et al. Robust novel EM-based direction-of-arrival estimation technique for wideband source signals
Liu et al. Direction of arrival estimation of speech signals using ICA and MUSIC methods

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AE AG AL AM AT AU AZ BA BB BG BR BW BY BZ CA CH CN CO CR CU CZ DE DK DM DZ EC EE EG ES FI GB GD GE GH GM HR HU ID IL IN IS JP KE KG KM KP KR KZ LC LK LR LS LT LU LV MA MD MG MK MN MW MX MZ NA NG NI NO NZ OM PG PH PL PT RO RU SC SD SE SG SK SL SM SY TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN YU ZA ZM ZW

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): GM KE LS MW MZ NA SD SL SZ TZ UG ZM ZW AM AZ BY KG KZ MD RU TJ TM AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IS IT LT LU LV MC NL PL PT RO SE SI SK TR BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW ML MR NE SN TD TG

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2006535177

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 11662654

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase
WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 11662654

Country of ref document: US