(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信電波の主波及びゴーストの特性を含む遅延プロファイルデータから、前記ゴーストの検出を行うゴースト検出方法であって、
前記遅延プロファイルデータの信号波形を包絡線で近似して、包絡線データを生成する近似ステップと、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形と前記包絡線データとの比較を行う比較ステップと、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形が前記包絡線データより大きい区間を、前記ゴーストが存在するゴースト存在データ区間であると判断する判断ステップとを、
有するゴースト検出方法。
【請求項２】
受信電波からゴーストの検出を行うゴースト検出方法であって、
前記受信電波内のデジタル信号を復調し、復調信号を生成する復調ステップと、
生成された前記復調信号を周波数領域に変換して復調データに変換する検波ステップと、
前記検波ステップで抽出されるパイロット同期を用いて、前記電波の主波及びゴーストの特性を記述する遅延プロファイルデータを検出する遅延プロファイルデータ検出ステップと、
前記遅延プロファイルデータの信号波形を包絡線で近似して、包絡線データを生成する近似ステップと、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形と前記包絡線データとの比較を行う比較ステップと、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形が前記包絡線データより大きい区間を、前記ゴーストが存在するゴースト存在データ区間であると判断する判断ステップとを、
有するゴースト検出方法。
【請求項３】
前記遅延プロファイルデータ及び前記包絡線データのそれぞれのレベルを補正するデータ補正ステップを有する請求項１又は２に記載のゴースト検出方法。
【請求項４】
さらに、前記遅延プロファイルデータの内部処理変動による極大値を除去するため、前記遅延プロファイルデータ中の前記ゴースト存在データ区間に存在する所定のデータを、所定の代表データで置換する代表データ置換ステップと、
前記ゴースト存在データ区間に存在する極大値が前記ゴーストであると判断する第２の判断ステップとを、
有する請求項１から３のいずれか１つに記載のゴースト検出方法。
【請求項５】
前記所定の代表データが、前記ゴースト存在データ区間内で検索された前記遅延プロファイルデータの内部処理変動の周期データ数分の最大値である請求項４に記載のゴースト検出方法。
【請求項６】
受信電波の主波及びゴーストの特性を含む遅延プロファイルデータから、前記ゴーストの検出を行うゴースト検出装置であって、
前記遅延プロファイルデータの信号波形を包絡線で近似して、包絡線データを生成する近似手段と、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形と前記包絡線データとの比較を行う比較手段と、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形が前記包絡線データより大きい区間を、前記ゴーストが存在するゴースト存在データ区間であると判断する判断手段とを、
有するゴースト検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタルテレビジョン放送、デジタル通信分野のデジタル信号伝送路特性評価における反射波（ゴースト）検出を行うゴースト検出方法及びゴースト検出機能を有するゴースト検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、電波伝搬状況の測定を行うためには、遅延プロファイルの測定が不可欠である。遅延プロファイルの測定に関しては、例えば、特開２０００−１１５０８７号公報に開示されている遅延プロファイル測定装置や、１９９９年映像情報メディア学会年次大会の予稿集３３〜３４ページに地上デジタル放送用遅延プロファイル測定装置が知られている。これらの遅延プロファイル測定装置では、遅延プロファイルの測定結果（遅延プロファイルデータ）は、測定装置のモニタ上に表示されたり、保存手段に保存されたりして、ユーザによる目視によって確認される。
【０００３】
また、特に、日本での地上波デジタル放送方式には、ＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiplex：直交周波数分割多重）方式が採用されており、この地上デジタル放送用の復調装置において、遅延プロファイルの測定は必要不可欠となっている。例えば、特開平１０−２２４３１９号公報では、ＯＦＤＭ方式を用いたデジタル放送におけるＯＦＤＭ同期復調装置が開示されている。
【０００４】
図９は、特開平１０−２２４３１９号公報に開示されている従来のＯＦＤＭ同期復調装置の一例を示す構成図である。従来のＯＦＤＭ同期復調装置は、入力端子１１、クロック発振回路１２、Ａ／Ｄ変換回路１３、シンボル抽出回路１４、ＤＦＴ回路１６、シンボル窓制御回路１７、遅延回路１８、相関回路１９、窓信号発生回路２０、計時回路２１、クロック制御回路２２、ＬＰＦ回路２３、Ｄ／Ａ変換回路２４により構成されている。
【０００５】
図９に示す従来のＯＦＤＭ同期復調装置では、Ａ／Ｄ変換回路１３でクロック発振回路１２からのクロック信号に従ってベースバンドＯＦＤＭ信号を離散的に標本化し、シンボル抽出回路１４で窓信号発生回路２０からのシンボル窓信号に従って標本化データから有効シンボル期間の信号データを抽出し、ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform：離散フーリエ変換）回路１６でシンボル抽出回路１４からの信号データを離散フーリエ変換して復調データを得る構成となっており、地上波デジタル放送用のＯＦＤＭ信号を復調する際、復調データを入力とする遅延プロファイル検出部を設け、その遅延プロファイルデータを測定器のモニタ上に表示することでゴーストの測定が行われている。
【０００６】
また、地上波デジタル放送方式によれば、遅延プロファイルデータは、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）のサンプリング周波数及び帯域幅を用いると、
P={sin(5.575/8.1269)T・π}／{(5.575/8.1269)T・π}…(2)
で表すことができる。しかし、実際は、遅延プロファイルデータを電力換算し、常用対数にて出力しているため、式（２）のlogを取って、
L=20logP=20log[{sin(5.575/8.1269)T・π}／{(5.575/8.1269)T・π}]…(3)
で出力される（但し、Tはポイント（整数）である）。
【０００７】
図５は、上記の式（３）によって表される一般的な遅延プロファイルデータの一例を示すグラフである。縦軸はレベル（ｄＢ）、横軸は遅延時間Ｔを表している。ゴースト（ノイズ）が存在する場合には、図５に示すグラフ上に主波位置ｆ0の極大点以外の極大点が現れる。ゴーストによる極大点は、例えばモニタ上に表示されたグラフを目視によって確認され、ゴーストの検出が行われる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のデジタル信号処理装置においては、ゴーストの検出は最終的に、モニタ上に表示されたグラフを目視することによって行われており、ゴースト検出の精度が悪いという問題点がある。また、出力される遅延プロファイルデータは電力換算による式（３）で発生する一定周期の成分（主波形上に現れる周期の短い波形、以下、内部処理変動と呼ぶ）が存在しており、ゴーストによる極大点と内部処理変動による極大点との区別をすることが困難であるため、ゴーストを正確に自動検出できないという問題がある。
【０００９】
上記問題を解決するため、本発明は、ゴーストの遅延量、ゴーストのレベルなどを正確に自動検出でき、また、遅延プロファイルデータにおいて、上記の式（３）に見られるような電力換算式で発生する内部処理変動を除去して、ゴースト検出の精度を向上させるゴースト検出方法及びゴースト検出装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明のゴースト検出方法は、受信電波の主波及びゴーストの特性を含む遅延プロファイルデータから、前記ゴーストの検出を行うゴースト検出方法であって、
前記遅延プロファイルデータの信号波形を包絡線で近似して、包絡線データを生成する近似ステップと、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形と前記包絡線データとの比較を行う比較ステップと、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形が前記包絡線データより大きい区間を、前記ゴーストが存在するゴースト存在データ区間であると判断する判断ステップとを有する構成とした。
この構成により、電力換算時に発生される波形の内部処理変動を削除し、包絡線より上にあるデータを検出することによりゴーストの存在を検出することが可能となる。
【００１１】
また、本発明のゴースト検出方法は、受信電波からゴーストの検出を行うゴースト検出方法であって、
前記受信電波内のデジタル信号を復調し、復調信号を生成する復調ステップと、
生成された前記復調信号を周波数領域に変換して復調データに変換する検波ステップと、
前記検波ステップで抽出されるパイロット同期を用いて、前記電波の主波及びゴーストの特性を記述する遅延プロファイルデータを検出する遅延プロファイルデータ検出ステップと、
前記遅延プロファイルデータの信号波形を包絡線で近似して、包絡線データを生成する近似ステップと、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形と前記包絡線データとの比較を行う比較ステップと、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形が前記包絡線データより大きい区間を、前記ゴーストが存在するゴースト存在データ区間であると判断する判断ステップとを有する構成とした。
この構成により、電力換算時に発生される波形の内部処理変動を削除し、包絡線より上にあるデータを検出することによりゴーストの存在を検出することが可能となる。
【００１２】
また、本発明のゴースト検出方法は、請求項１又は２に記載のゴースト検出方法において、前記遅延プロファイルデータ及び前記包絡線データのそれぞれのレベルを補正するデータ補正ステップを有する構成とした。
この構成により、レベル補正された包絡線データと遅延プロファイルデータとの比較処理を行うことによって、ゴーストの存在を容易かつ正確に検出することが可能となる。
【００１３】
また、本発明のゴースト検出方法は、請求項１から３のいずれか１つに記載のゴースト検出方法において、さらに、前記遅延プロファイルデータの内部処理変動による極大値を除去するため、前記遅延プロファイルデータ中の前記ゴースト存在データ区間に存在する所定のデータを、所定の代表データで置換する代表データ置換ステップと、
前記ゴースト存在データ区間に存在する極大値が前記ゴーストであると判断する第２の判断ステップとを有する構成とした。
この構成により、包絡線より上のデータ上に残る内部処理変動による極大点を近似し、ゴーストによる極大点以外の極大点を消去することで、その後のピーク検出処理によってゴーストのみを検出することが可能となる。
【００１４】
また、本発明のゴースト検出装置は、請求項４に記載のゴースト検出方法において、前記所定の代表データが、前記ゴースト存在データ区間内で検索された前記遅延プロファイルデータの内部処理変動の周期データ数分の最大値である構成とした。
この構成により、包絡線より上のデータ上に残る内部処理変動による極大点を近似し、ゴーストによる極大点以外の極大点を消去することで、その後のピーク検出処理によってゴーストのみを検出することが可能となる。
【００１５】
また、本発明のゴースト検出装置は、受信電波の主波及びゴーストの特性を含む遅延プロファイルデータから、前記ゴーストの検出を行うゴースト検出装置であって、
前記遅延プロファイルデータの信号波形を包絡線で近似して、包絡線データを生成する近似手段と、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形と前記包絡線データとの比較を行う比較手段と、
前記遅延プロファイルデータの前記信号波形が前記包絡線データより大きい区間を、前記ゴーストが存在するゴースト存在データ区間であると判断する判断手段とを有する構成とした。
この構成により、電力換算時に発生される波形の内部処理変動を削除し、包絡線より上にあるデータを検出することによりゴーストの存在を検出することが可能となる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、本発明のゴースト検出方法及びゴースト検出装置について説明する。まず、図１を参照しながら、本発明のゴースト検出装置及びゴースト検出のための遅延プロファイルデータを出力するデジタル信号処理装置について説明する。図１は、本発明のゴースト検出装置及びゴースト検出のための遅延プロファイルデータを出力するデジタル信号処理装置に係る一実施形態を示す構成図である。
【００１７】
本発明のゴースト検出装置３４０は、遅延プロファイルデータを取得するためのデジタル入力ボード３４１と、デジタル入力ボード３４１で取得された遅延プロファイルデータを解析するデータ解析手段３４２とにより構成され、デジタル入力ボード３４１で取得された遅延プロファイルデータ３３１は、データ解析手段３４２により解析され、この解析によって自動検出されたゴーストの遅延量、レベルなどは、接続された表示手段３５０によって表示される。
【００１８】
一方、遅延プロファイルデータ３３１は、デジタル信号処理装置３２０によって、生成及び出力される。このデジタル信号処理装置３２０は、アンテナ３０１及びチューナ３１０で受信したＲＦ信号（ＯＦＤＭ  ＲＦ信号）を直交復調する直交復調手段３２１と、周波数領域に変換するＦＦＴ手段３２２と、復調データに変換する検波手段３２３と、インターリーブにより重ね合わされたチャネルを検出するデインターリーブ手段３２４と、ビタビ復号、リードソロモン訂正などを行って復調データ信号（ＯＦＤＭ復調信号）３３０を出力する誤り訂正手段３２５と、検波手段３２３から出力されたデータを用いて、同期検出処理で利用するパイロット信号を抽出し、伝送路特性を求める遅延プロファイル検出手段３２６とにより構成される。
【００１９】
デジタル信号処理装置３２０の遅延プロファイル検出手段３２６から出力された遅延プロファイルデータ３３１が、ゴースト検出装置３４０のデジタル入力ボード３４１に供給され、データ解析手段３４２でデータ解析されることによって、ゴーストの検出が行われる。データ解析手段３４２におけるデータ解析では、後述のように、図６に示すような包絡線データ３６１と遅延プロファイルデータ３３１との比較処理を行い、遅延プロファイルデータ３３１のレベルが、基準となる包絡線データ３６１のレベルより大きい区間に、ゴーストが存在していると判断される。なお、データ解析手段３４２は、データ解析用プログラムなどが実装されたコンピュータによって実現することも可能である。また、本発明では、上記のゴースト検出装置３４０とデジタル信号処理装置３２０とを合わせて、ゴースト検出装置と呼ぶこともある。
【００２０】
<第１の実施の形態＞
次に、上記のゴースト検出装置３４０で実行される本発明のゴースト検出方法に係る第１の実施の形態について説明する。図２は、本発明のゴースト検出方法に係る第１の実施の形態を説明するためのフローチャートである。ステップＳ１において、ゴースト検出装置３４０のデジタル入力ボード３４１は、デジタル信号受信装置３２０の遅延プロファイル検出手段３２６から出力された遅延プロファイルデータ３３１を取得する。このとき取得される遅延プロファイルデータ３３１は、図５に示すようなデータである。図５は、遅延プロファイルデータの一例を示すグラフである。なお、グラフの横軸は遅延時間、グラフの縦軸はレベルを表している。この遅延プロファイルデータは、前述の式（２）の電力換算式で換算されたものがデジタルデータ化されていることが好ましい。
【００２１】
一方、図６は、本発明に係る基準となる包絡線データの一例を示すグラフである。なお、図５と同様、グラフの横軸は遅延時間、グラフの縦軸はレベルを表している。次に、ステップＳ２において、この包絡線データ３６１と、遅延プロファイルデータ３３１とを比較し、遅延プロファイルデータ３３１の信号波形において、包絡線データ３６１より大きい区間が存在するか否かを検出する。遅延プロファイルデータ３３１が包絡線データ３６１よりも大きい区間が存在する場合には、ステップＳ３において、ゴーストが検出されたと判断される。一方、遅延プロファイルデータ３３１が包絡線データ３６１よりも大きい区間が存在しない場合には、ステップＳ４において、ゴーストが検出されなかったと判断される。
【００２２】
上記のようにして、遅延プロファイルデータ３３１の信号波形が包絡線データ３６１よりも大きい区間（ゴースト存在データ区間）が存在するか否かを判断することによって、ゴーストの有無を検出することが可能となる。
【００２３】
＜第２の実施の形態＞
次に、本発明のゴースト検出方法に係る第２の実施の形態について説明する。この第２の実施の形態では、さらに、包絡線データ３６１及び遅延プロファイルデータ３３１のレベル補正を行うことで、確実かつ精度高く、ゴースト検出を行うことができるようにしている。
【００２４】
図３は、本発明のゴースト検出方法に係る第２の実施の形態を説明するためのフローチャートである。まず、ステップＳ１０において、ゴースト検出装置３４０のデジタル入力ボード３４１は、デジタル信号受信装置３２０の遅延プロファイル検出手段３２６から出力された遅延プロファイルデータ３３１を取得する。そして、ステップＳ１１において、遅延プロファイルデータ３３１の中から最大値を検索して、主波を検出する。なお、遅延プロファイルデータ３３１には、主波とゴーストによる反射波とが存在している。
【００２５】
ステップＳ１２において、主波に対するゴーストのレベル差を求めるため、遅延プロファイルデータ３３１のビット数より主波のレベルが０ｄＢとなるように、遅延プロファイルデータ３３１に対して差分を足し込み、レベル補正を行う。ステップＳ１２でレベル補正された遅延プロファイルデータ３３１をモニタなどの表示手段３５０などによって表示した場合、遅延プロファイルデータ３３１は、表示手段３５０上のレベル表示値と一致し、コンピュータ内の処理ではなく、目視によってもレベル値が判るようになる。
【００２６】
また、図７は、本発明によるゴースト検出を説明するための遅延プロファイルデータの部分拡大図である。遅延プロファイルデータ３３１の信号波形では、ゴーストは極大値となり現れるが、図５に示す電力換算式（式（３））により発生する一定周期の内部処理変動の影響によって、極大値を検索した場合には、図７に示すゴーストデータ（丸囲みＡの領域）と内部処理変動による極大点（丸囲みＢの領域）との判別が困難となる。一方、図５に示す遅延プロファイルデータ３３１の内部処理変動の極大値をトレースした信号波形は、包絡線データ３６１と一致している。したがって、ゴーストが存在する場合は、遅延プロファイルデータ３３１と包絡線データ３６１とを比較した結果、図７に示すように包絡線データ３６１より大きいレベルのデータ（区間Ｃ及びＤのデータ）として現れる。
【００２７】
包絡線データ３６１のレベルと遅延プロファイルデータ３３１のレベルとを比較するため、ステップＳ１３において、包絡線データ３６１に対してレベル補正を行う。例えば、
L=20log[{1/(fw/fs)×T・π}]…(1)
で定まる包絡線データ３６１を用いて、レベル補正を行う。なお、式（１）において、ｆｗは帯域幅、ｆｓはサンプリング周波数、Ｔはポイント（整数）である。まず、主波データの次のデータから式（１）のポイントＴ＝ａ＝１として、包絡線データ３６１に対してもレベル補正を行い、前のデータのゴースト検出のため、主波の前のデータに対しても、ポイントＴ＝ａを実データポイントＴ＝ｂと主波のポイントＴ＝ｃとの差分ｃ−ｂで置換することで、同様のレベル補正を行う。
【００２８】
そして、ステップＳ１４において、ステップＳ１３でのレベル補正後の包絡線データ３６１と、ステップＳ１２でのレベル補正後の遅延プロファイルデータ３３１とを比較し、包絡線データ３６１のレベルより遅延プロファイルデータ３３１のレベルのほうが大きい区間（ゴースト存在データ区間）を検出する。そして、このゴースト存在データ区間に、ゴーストが存在すると判断されることになる。
【００２９】
このように、レベル補正された包絡線データ３６１と、同じくレベル補正された遅延プロファイルデータ３３１との比較処理を行うことによって、ゴーストの存在を容易に検出することが可能となる。
【００３０】
＜第３の実施の形態＞
次に、本発明のゴースト検出方法に係る第３の実施の形態について説明する。第１又は第２の実施の形態のようにゴーストが検出された遅延プロファイルデータ３３１では、ゴーストが極大点として現れると、図７に示す領域Ｂのように、その近傍の遅延プロファイルデータ３３１もゴーストによる極大点を中心にして、包絡線データ３６１と同様のカーブで持ち上がる（レベルが上がる）ため、内部処理変動の周期を残したまま主波の包絡線データ３６１より上に現れてしまう。すなわち、ゴーストが極大点として現れた近傍の遅延プロファイルデータ３３１は、内部処理変動による波形を描きながら、包絡線データ３６１のレベルより大きくなってしまう。
【００３１】
遅延プロファイルデータ３３１の信号波形では、ゴーストは極大点となって現れるが、電力換算時に発生する内部処理変動の波形も極大点を有する。そこで、この内部処理変動の波形を包絡線データ３６１により近似し、ゴーストによる極大点のみを検出しやすいようにする。
【００３２】
図４は、本発明のゴースト検出方法に係る第３の実施の形態を説明するためのフローチャートである。ステップＳ２０において、ゴースト検出装置３４０のデジタル入力ボード３４１は、デジタル信号受信装置３２０の遅延プロファイル検出手段３２６から出力された遅延プロファイルデータ３３１を取得する。そして、ステップＳ２１において、遅延プロファイルデータ３３１と包絡線データ３６１とを比較して、遅延プロファイルデータ３３１のほうが包絡線データ３６１より大きい区間（ゴースト存在データ区間）を検出する。例えば、図７では、区間Ｃ及びＤが、遅延プロファイルデータ３３１のほうが包絡線データ３６１より大きい区間であり、ゴースト存在データ区間である。なお、この検出は、例えば、第１又は第２の実施の形態で説明した処理によって行われる。
【００３３】
そして、ステップＳ２１で検出されたゴースト存在データ区間の遅延プロファイルデータ３３１に対して、ステップＳ２２において、電力換算時に発生する内部処理変動の周期データ数分（又は極大値出現データ数分、例えば３データ分）で最大値を検索し、ステップＳ２３において、ステップＳ２２で検索された最大値を代表データとして、その代表データで遅延プロファイルデータ３３１を置換する。
【００３４】
この処理を複数のゴースト存在データ区間について行うため、ステップＳ２４において、最終データか否かを判断し、最終データではない場合には、ステップＳ２５において、次のデータに処理を移動して、ステップＳ２２以降の処理を繰り返す。一方、ステップＳ２４で最終データであると判断された場合には、処理を終了し、ステップＳ２６において、極大点が置換された遅延プロファイルデータ３３１の極大点を検出することによって、ゴーストの検出を行う。
【００３５】
図８は、本発明により最終的に補正された遅延プロファイルデータのグラフと、存在するゴーストのレベルを示す表である。上記の処理により、図８に示す領域Ｅのように、内部処理変動による極大点を除去することが可能となり、この補正された遅延プロファイルデータ３３１の極大点を検出することによって、ゴーストによる極大点のみが検出され、ゴーストの遅延量、ゴーストのレベルなどを自動検出することが可能となる。なお、検出されたゴーストの遅延量、ゴーストのレベルなどのデータは、図８に示すように、表示手段３５０上に表示されることが好ましい。
【００３６】
また、上記のように、内部処理変動の周期データ分（例えば、３データ分）を最大値で置換する処理を行う設ける以外にも、任意の代表データ（代表値）で置換し、内部処理変動による極大点を除去するようにすることによっても、ゴーストを自動検出することが可能となる。
【００３７】
【発明の効果】
以上、説明したように、請求項１、２、６に記載の発明によれば、電力換算時に発生される波形の内部処理変動を削除し、包絡線より上にあるデータを検出することによりゴーストの存在を検出することが可能となる。
【００３８】
また、請求項３に記載の発明によれば、レベル補正された包絡線データと遅延プロファイルデータとの比較処理を行うことによって、ゴーストの存在を容易かつ正確に検出することが可能となる。
【００３９】
また、請求項４、５に記載の発明によれば、包絡線より上のデータ上に残る内部処理変動による極大点を近似し、ゴーストによる極大点以外の極大点を消去することで、その後のピーク検出処理によってゴーストのみを検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のゴースト検出装置及びゴースト検出のための遅延プロファイルデータを出力するデジタル信号処理装置に係る一実施形態を示す構成図
【図２】本発明のゴースト検出方法に係る第１の実施の形態を説明するためのフローチャート
【図３】本発明のゴースト検出方法に係る第２の実施の形態を説明するためのフローチャート
【図４】本発明のゴースト検出方法に係る第３の実施の形態を説明するためのフローチャート
【図５】一般的な遅延プロファイルデータの一例を示すグラフ
【図６】本発明に係る基準となる包絡線データの一例を示すグラフ
【図７】本発明によるゴースト検出を説明するための遅延プロファイルデータの部分拡大図
【図８】本発明により最終的に補正された遅延プロファイルデータのグラフと、存在するゴーストのレベルを示す表
【図９】特開平１０−２２４３１９号公報に開示されている従来のＯＦＤＭ同期復調装置の一例を示す構成図
【符号の説明】
１１  入力端子
１２  クロック発振回路
１３  Ａ／Ｄ変換回路
１４  シンボル抽出回路
１６  ＤＦＴ回路
１７  シンボル窓制御回路
１８  遅延回路
１９  相関回路
２０  窓信号発生回路
２１  計時回路
２２  クロック制御回路
２３  ＬＰＦ回路
２４  Ｄ／Ａ変換回路
３０１  アンテナ
３１０  チューナ
３２０  デジタル信号処理装置
３２１  直交復調手段
３２２  ＦＦＴ手段
３２３  検波手段
３２４  デインターリーブ手段
３２５  誤り訂正手段
３２６  遅延プロファイル検出手段
３３０  復調データ信号（ＯＦＤＭ復調信号）
３３１  遅延プロファイルデータ
３４０  ゴースト検出装置
３４１  デジタル入力ボード
３４２  データ解析手段（近似手段、比較手段、判断手段、データ補正手段、代表データ置換手段、第２の判断手段）
３５０  表示手段
３６１  包絡線データ
【図１】
0003655565.tif 000002
【図２】
0003655565.tif 000003
【図３】
0003655565.tif 000004
【図４】
0003655565.tif 000005
【図５】
0003655565.tif 000006
【図６】
0003655565.tif 000007
【図７】
0003655565.tif 000008
【図８】
0003655565.tif 000009
【図９】
0003655565.tif 000010