(57)【要約】【課題】  部分相関法を用いた従来の周期性信号の周期検出方法では、パラメータの組み合わせの数が多く周期を検出するのに時間がかかり、また、ヘッダ情報の長さが短い際には、ピーク検出しにくく、ヘッダ情報の周期を求めることが困難である。【解決手段】  フレーム周期が未知の周期性信号を受信する受信装置において、フレーム長検出器はＡＲモデル推定法によって、フレーム長の検出を行う。すなわち、フレーム長検出器は、検出対象のデータを切り出して、ＡＲモデルにおける係数｛ａｉ｝を計算した後、加算平均ＡＶｓｉ（＝ｓｉ／Ｎ）を算出する（ステップＳ２〜Ｓ５）。最後に、加算平均結果ＡＶｓｉを並べてピーク検出を行い、ピーク周期を求める（ステップＳ６）。このようにして得られるピーク周期がヘッダであるＵＷの周期と検出でき、これがフレーム周期に相当する。【選択図】            図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
固定パターンのヘッダと固定長のデータとからなるフレームが時系列的に合成されており、フレーム周期が未知の周期性信号を受信する第１のステップと、
受信された前記周期性信号に対し、自己回帰（ＡＲ）モデル推定法を適用して、該ＡＲモデル推定法の複数の係数のうちのピーク周期を検出することによって、前記ヘッダの周期を求める第２のステップと、
前記第２のステップで求めた前記ヘッダの周期に基づき、前記受信された周期性信号のフレーム周期を検出する第３のステップと
を含むことを特徴とする周期性信号の周期検出方法。
【請求項２】
前記第２のステップは、前記周期性信号のデータを切り出してきて前記ＡＲモデル推定法における複数の係数のそれぞれについて別々に値を計算することを、予め設定した回数繰り返して加算し、加算平均を算出する第４のステップと、前記複数の係数のそれぞれの加算平均値を並べてピーク値を求める第５のステップとを含み、そのピーク値の周期から前記フレーム周期を検出することを特徴とする請求項１記載の周期性信号の周期検出方法。
【請求項３】
固定パターンのヘッダと固定長のデータとからなるフレームが時系列的に合成されており、フレーム周期が未知の周期性信号を受信する第１のステップと、
受信された前記周期性信号に対し、自己相関法を適用して前記ヘッダの周期を求める第２のステップと、
前記第２のステップで求めた前記ヘッダの周期に基づき、前記受信された周期性信号のフレーム周期を検出する第３のステップと
を含むことを特徴とする周期性信号の周期検出方法。
【請求項４】
固定パターンのヘッダと固定長のデータとからなるフレームが時系列的に合成されており、フレーム周期が未知の周期性信号を受信する受信手段と、
受信された前記周期性信号に対し、自己回帰（ＡＲ）モデル推定法を適用して、該ＡＲモデル推定法の複数の係数のうちのピーク周期を検出することによって、前記ヘッダの周期を求める周期検出手段と、
前記周期検出手段で求めた前記ヘッダの周期に基づき、前記受信された周期性信号の前記データを抽出する抽出手段と
を有することを特徴とする周期検出装置。
【請求項５】
前記周期検出手段は、前記周期性信号が供給される縦続接続された複数の加算器と、前記周期性信号を単位時間ずつ遅延する縦続接続された複数の遅延回路と、前記ＡＲモデル推定法の前記複数の係数のそれぞれと別々に前記複数の遅延回路の各出力信号と乗算を行い、その乗算結果を前記複数の加算器のうち対応する一の加算器へ供給する複数の乗算器とからなる回路部を含み、前記複数の加算器のうち最終段の加算器から出力される予測誤差が最小となるように前記複数の係数の各値を決定することを、予め設定した回数繰り返し、得られた前記複数の係数のそれぞれの加算平均値のピーク値の周期から前記ヘッダの周期を検出することを特徴とする請求項４記載の周期検出装置。
【請求項６】
固定パターンのヘッダと固定長のデータとからなるフレームが時系列的に合成されており、フレーム周期が未知の周期性信号を受信する受信手段と、
受信された前記周期性信号に対し、自己相関法を適用して前記ヘッダの周期を求める周期検出手段と、
前記周期検出手段で求めた前記ヘッダの周期に基づき、前記受信された周期性信号の前記データを抽出する抽出手段と
を有することを特徴とする周期検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は周期性信号の周期検出方法及び周期検出装置に係り、特にフレーム中に含まれる特定のヘッダ情報などの周期性信号の出現周期を検出する周期検出方法及び周期検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
通信フレームなど長さ・パターンが不明なヘッダ情報を周期的に含む０，１のビット列に関して、ヘッダ情報が不明な際に、そのヘッダ情報の周期を求めることはとても意義があることである。ヘッダ情報の長さ・パターンは、ヘッダ情報の出現周期を検出することによって求めることができる。
【０００３】
長さ、パターンが不明な特定のヘッダ情報を周期的に含む０，１のビット列から、特定のヘッダ情報の出現周期を求める周期性信号の周期検出方法として、従来は部分相関法を用いている。この部分相関法について、図７と共に説明するに、部分相関法とは、同図（Ａ）に示すように、特定のヘッダ情報などの周期性信号を含むフレームのヘッダ出現周期を検出する場合、まず、与えられたフレームのビット列の中から、位置Ｘからある長さＹのビット列（部分参照列）を切り出してきて、与ビット列と１ビットずつずらしながら相関をとっていく。
【０００４】
周期的なピークが現れるまで参照列の抽出位置、ビット数を変えていき、その相関値を図７（Ｂ）に示すように並べてピークを検出する。そして、部分相関法では、それらのピーク間の周期を求めるべきヘッダ情報の周期としていた。
【０００５】
また、周期性信号の出現周期を検出する他の従来の周期検出方法として、ノイズに埋もれた時間周期性のある微弱信号を、確率共振現象を利用して検出する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。この従来の周期検出方法では、時間周期性のある微弱信号が埋もれているノイズ信号を非線形系に入力し、その非線形系の出力時系列のパワースペクトルを解析し、統計的性質を表した分布を計算し、続いて非線形系に入力するために別に用意したノイズ源の入力ノイズ強度を徐々に上げながら、同様に統計的性質を表した分布を計算し、各ノイズ強度毎にパワースペクトルを計算し、各パワースペクトルのピークを検出し、そのピーク値を求め、これらピーク値の最大のものを求め、その最大ピークの周期を、微弱信号の周期とするものである。
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−２２１５４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかるに、前記部分相関法を用いた従来の周期性信号の周期検出方法では、部分相関をとるためのパラメータが、ビット列の位置と長さの２つのパラメータに依存していて、かつ、これら２つのパラメータの組み合わせが正しくないと、相関値を並べた際に、ピークを検出することができないため、組み合わせの数が多く周期を検出するのに時間がかかってしまう。また、ヘッダ情報の長さが短い際には、ピーク検出しにくく、ヘッダ情報の周期を求めることが困難である。
【０００８】
また、特許文献１記載の従来の周期性信号の周期検出方法では、非線形系に入力するために別に用意したノイズ源の入力ノイズ強度を徐々に上げながら、同様に統計的性質を表した分布を計算し、各ノイズ強度毎にパワースペクトルを計算し、各パワースペクトルのピークを検出するようにしているため、ノイズに埋もれた微弱信号の周期の検出に時間を要するという問題がある。
【０００９】
本発明は以上の点に鑑みてなされたもので、比較的短時間で精度良く信号の周期（フレーム長）を検出し得る周期性信号の周期検出方法及び周期検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するため、第１の発明の周期性信号の周期検出方法は、固定パターンのヘッダと固定長のデータとからなるフレームが時系列的に合成されており、フレーム周期が未知の周期性信号を受信する第１のステップと、受信された周期性信号に対し、自己回帰（ＡＲ）モデル推定法を適用して、該ＡＲモデル推定法の複数の係数のうちのピーク周期を検出することによって、ヘッダの周期を求める第２のステップと、第２のステップで求めたヘッダの周期に基づき、受信された周期性信号のフレーム周期を検出する第３のステップとを含むことを特徴とする。
【００１１】
また、上記の目的を達成するため、第２の発明の周期性信号の周期検出方法は、上記の第２のステップを、周期性信号のデータを切り出してきてＡＲモデル推定法における複数の係数のそれぞれについて別々に値を計算することを、予め設定した回数繰り返して加算し、加算平均を算出する第４のステップと、複数の係数のそれぞれの加算平均値を並べてピーク値を求める第５のステップとを含む構成とし、そのピーク値の周期からフレーム周期を検出することを特徴とする。
【００１２】
上記の第１、第２の発明の周期性信号の周期検出方法では、ＡＲモデル推定法を適用してその複数の係数の値のピークの周期を検出することによってヘッダの周期を求めることができる。
【００１３】
また、上記の目的を達成するため、第３の発明の周期性信号は、固定パターンのヘッダと固定長のデータとからなるフレームが時系列的に合成されており、フレーム周期が未知の周期性信号を受信する第１のステップと、受信された周期性信号に対し、自己相関法を適用してヘッダの周期を求める第２のステップと、第２のステップで求めたヘッダの周期に基づき、受信された周期性信号のフレーム周期を検出する第３のステップとを含むことを特徴とする。この発明では、自己相関法を適用して、フレーム周期が未知の周期性信号のフレーム周期を検出することができる。
【００１４】
また、上記の目的を達成するため、第１の発明の周期検出装置は、固定パターンのヘッダと固定長のデータとからなるフレームが時系列的に合成されており、フレーム周期が未知の周期性信号を受信する受信手段と、受信された周期性信号に対し、自己回帰（ＡＲ）モデル推定法を適用して、該ＡＲモデル推定法の複数の係数のうちのピーク周期を検出することによって、ヘッダの周期を求める周期検出手段と、周期検出手段で求めたヘッダの周期に基づき、受信された周期性信号のデータを抽出する抽出手段とを有することを特徴とする。
【００１５】
また、上記の目的を達成するため、第２の発明の周期検出装置は、第１の発明の周期検出手段を、周期性信号が供給される縦続接続された複数の加算器と、周期性信号を単位時間ずつ遅延する縦続接続された複数の遅延回路と、ＡＲモデル推定法の複数の係数のそれぞれと別々に複数の遅延回路の各出力信号と乗算を行い、その乗算結果を複数の加算器のうち対応する一の加算器へ供給する複数の乗算器とからなる回路部を含み、複数の加算器のうち最終段の加算器から出力される予測誤差が最小となるように複数の係数の各値を決定することを、予め設定した回数繰り返し、得られた複数の係数のそれぞれの加算平均値のピーク値の周期からヘッダの周期を検出する構成としたものである。
【００１６】
上記の第１、第２の発明の周期検出装置では、ＡＲモデル推定法を適用してその複数の係数の値のピークの周期を検出することによってヘッダの周期を求めることができる。
【００１７】
更に、上記の目的を達成するため、第３の発明の周期検出装置は、固定パターンのヘッダと固定長のデータとからなるフレームが時系列的に合成されており、フレーム周期が未知の周期性信号を受信する受信手段と、受信された周期性信号に対し、自己相関法を適用してヘッダの周期を求める周期検出手段と、周期検出手段で求めたヘッダの周期に基づき、受信された周期性信号のデータを抽出する抽出手段とを有することを特徴とする。この発明では、自己相関法を適用してフレーム周期が未知の周期性信号のフレーム周期を検出する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ＡＲモデル推定法の複数の係数の中のピーク値を求め、そのピーク値の周期に基づいてヘッダの周期を求め、更にそのヘッダの周期から周期性信号のフレーム周期やデータを検出するようにしたため、ビット列の位置と長さの２つのパラメータに依存しており、かつ、その２つのパラメータの組み合わせが正しくないと相関値を並べた際にピークを検出することができない部分相関法にくらべて、ノイズに影響されにくく、正確にヘッダの周期、及びフレーム周期を検出することができ、従来に比べてフレーム周期の検出精度を向上できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
次に、本発明を実施するための最良の形態について説明する。図１は本発明になる周期性信号の周期検出装置の一実施の形態のブロック図を示す。この実施の形態は、不法な無線などを取り締まるための不法電波の監視システムで用いられる周期検出装置であり、装置の機能として、不法電波の聴音機能がある。これは、採取した電波を、元の音声などまで再生する機能である。デジタル無線機を使って通信が行われている場合は、この機能を実現するためには図１のようなシステム構成となる。
【００２０】
また、この実施の形態では、デジタル無線機において使われている、図２に示すようなフォーマットの信号を受信する。同図中、「ＵＷ」は固定のビット列パターンのユニークワードで０又は１の値のビット列からなり、周期的に伝送される周期性信号である。また、「ＤＡＴＡ」は伝送される固定長のデータであり、０又は１の値のビット列からなる。これらユニークワードの長さ（時間長）とデータの長さ（時間長）とを加えた値が、フレーム周期となる。
【００２１】
図１に戻って説明するに、アンテナ１１は、不法電波その他様々な電波を受信し、受信した信号を変調方式推定・復号器１２に供給する。変調方式推定・復号器１２は、入力された受信信号の変調方式を推定し、その後、推定した変調方式に基づく方式で復調して、その復号信号を復号部１３に供給する。復号部１３は、スクランブラ推定器・デスクランブラ１５、フレーム長検出器１６及びＵＷ・データ抽出器１７から構成されている。
【００２２】
スクランブラ推定器・デスクランブラ１５は、変調方式推定・復号器１２から出力された復号信号を入力として受け、その入力信号に対して、デジタル無線機にて使用されているスクランブラを推定し、その後、推定したスクランブラを解除するデスクランブルをする。
【００２３】
フレーム長検出器１６は、本実施の形態の要部を構成する回路で、スクランブラ推定器・デスクランブラ１５から供給された信号に対して、後述するＡＲ（自己回帰）モデル推定法を使用して、ヘッダ情報に相当する図２のＵＷの出現周期、すなわちフレーム長を検出する。ＵＷ・データ抽出器１７は、フレーム長検出器１６で検出されたフレーム長の検出結果を入力として受け、その検出フレーム長をもとに、データを抽出して、音声信号に復号する。
【００２４】
次に、本実施の形態の動作について説明する。アンテナ１１で受信された不法電波は、受信信号として変調方式推定・復号器１２に供給され、ここでその変調方式が推定され、その推定された変調方式に対応した方式で復調されて、０又は１の値のデータ列である復号信号となる。
【００２５】
変調方式推定・復号器１２により復号された受信信号は、スクランブラ推定器・デスクランブラ１５にて、受信信号にかかっているスクランブルの方式が公知の方法で推定され、そのスクランブルを解除するデスクランブルが施される。デスクランブルされたデータＸｔは、フレーム長検出器１６に供給され、図２に示したＵＷ（本発明におけるヘッダ情報に相当する）の出現周期、すなわちフレーム周期が後述するＡＲモデル推定法によって検出される。
【００２６】
フレーム長検出器１６により検出されたフレーム周期の情報は、入力データＸｔと共にＵＷ・データ抽出器１７に供給され、ここでフレーム中のＵＷを除くデータ（図２のＤＡＴＡ）が抽出される。抽出されたデータは、ＵＷ・データ抽出器１７内又は次段の再生回路で再生され（圧縮されている場合には、圧縮方式の推定が必要な場合もある）、例えば元の音声信号、あるいはＦＡＸデータ等に復元される。
【００２７】
次に、フレーム長検出器１６がフレーム長検出のために用いるＡＲモデル推定法について、図３の構成及び図４のフローチャートと共に詳細に説明する。図３において、フレーム長検出器１６の一部は、縦続接続されたｐ個の加算器２１１〜２１ｐと、入力信号Ｘｔを単位時間ずつ遅延する縦続接続されたｐ個の遅延器２３１〜２３ｐと、遅延器２３１、２３２、・・・、２３ｐの各出力遅延信号と、係数ａ１、ａ２、・・・、ａｐとを別々に乗算し、その乗算結果を対応する加算器２１１、２１２、・・・、２１ｐへ出力する乗算器２２１〜２２ｐとより構成されている。
【００２８】
フレーム長検出器１６がフレーム長検出のために用いるＡＲモデル推定法では、まず、加算平均計算用メモリの値ｓｉを予め０クリアする（図４のステップＳ１）。続いて、検出対象のデータを切り出して、図３に示したＡＲモデルにおける係数｛ａｉ｝を計算する（図４のステップＳ２）。ここで、上記のｉは１〜ｐの値であり、また、上記の係数｛ａｉ｝は、図３の最終段の加算器２１ｐの出力である予測誤差が最小となるような係数ａ１〜ａｐである。
【００２９】
続いて、各々の加算平均計算用メモリの値ｓｉに、今回得られた係数ａｉの値を加算して、ｓｉの値を更新する（図４のステップＳ３）。続いて、ステップＳ３の今回計算した結果が、予め設定したＮ回目の計算結果かどうか判定し（図４のステップＳ４）、そうでなければ再びステップＳ２における係数ａｉの計算、ステップＳ３における加算平均計算用メモリの値ｓｉの更新を行う。
【００３０】
このようにして、上記のステップＳ２とＳ３の計算を予め設定したＮ回繰り返し行う。繰り返す際には、ステップＳ２において切り出してくるデータは、常に互いに素な部分から切り出してくるものとする。また、繰り返し回数Ｎは、実験的に予め定められているものとする。
【００３１】
ステップＳ４でＮ回計算したと判定されたときには、各々の加算平均計算用メモリの値ｓｉをＮで除算して、加算平均ＡＶｓｉ（＝ｓｉ／Ｎ）を算出する（図４のステップＳ５）。最後に、加算平均結果ＡＶｓｉを並べてピーク検出を行い、ピーク周期を求める（図４のステップＳ６）。すなわち、各加算平均ＡＶｓｉは、係数ａ１からａｐまでのｐ個の加算平均値が得られ、それらの中のピーク値を求める。このようにして、受信信号に対して時間を異ならせてピーク値を順次求めていく。このようにして得られるピーク周期がヘッダであるＵＷの周期と検出でき、これがフレーム周期に相当する。
【００３２】
次に、本実施の形態によるフレーム長の検出結果と従来のフレーム長検出結果についての実験結果について図５と共に説明する。図５（Ａ）、（Ｂ）及び後述する同図（Ｃ）、（Ｄ）の縦軸は相関値又はＡＲフィルタ係数の値、横軸は相関を計算する位置（ＡＲモデル推定法では、係数ａｉの順番であり、ここではｉ＝ｐが１０２５である）を示す。
【００３３】
ＵＷ長が十分な長さの場合（例えば、２４ビット）、従来の部分相関法によるフレーム長検出結果を図５（Ａ）に、本実施の形態によるＡＲモデル推定法（線形予測法）によるフレーム長検出結果を同図（Ｂ）に示す。ＵＷ長が十分な長さの場合は、図５（Ａ）に示す従来の部分相関法ではノイズが目立つが、部分相関法及びＡＲモデル推定法（線形予測法）のいずれもピーク位置が識別できるので、ピーク周期、すなわちフレーム周期を判定することができる。
【００３４】
しかし、ＵＷ長が十分な長さでない場合（例えば、８ビット）、従来の部分相関法によるフレーム長検出結果を図５（Ｃ）に、本実施の形態によるＡＲモデル推定法（線形予測法）によるフレーム長検出結果を同図（Ｄ）に示すように、従来の部分相関法では、ピークの相関値が他の位置の相関値とそれほどの差がなく、ピーク位置の識別が困難である。これに対し、本実施の形態によれば、図５（Ｄ）に示すように、ピークのある係数とそうでない係数との値の差が十分にあり、ａｉ＝５１２の位置にピークがあることが分かる。従って、本実施の形態によれば、従来では困難であったノイズに埋もれた微弱信号の周期性信号のフレーム周期を、ＵＷ長が短くても短時間で精度良く検出することができる。
【００３５】
次に、本発明の他の実施の形態について説明する。上記の実施の形態においては、ＡＲモデル推定法によって、フレーム長の検出を行っているが、他の実施の形態は、ＡＲモデル推定法を自己相関法に置き換えたものである。この自己相関法は、図６（Ａ）に示す、データが０，１のビット列である入力周期性信号を、その周期性信号に対してデータをずらした図６（Ｂ）に示す信号との相関をとる方法である。
【００３６】
この方法では、データ長が非常に長い場合には計算量が多くなってしまうため、実際にはある程度で打ち切って結果を出力するが、この自己相関法でも上記の実施の形態と略同様の効果が得られる。
【００３７】
なお、本発明とは直接の関係はないが、上記の実施の形態では、変調方式を推定するようにしたが、変調方式が既知の場合は不要であり、また、スクランブル方法も既知であれば、スクランブルの推定手段は不要である。他方、誤り訂正符号の方式が不明である電波を受信する時には、復号部１３の初段に誤り訂正符号推定・復号器を設ける必要がある。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明装置の一実施の形態のブロック図である。
【図２】図１の装置で受信する信号のフォーマットの一例を示す図である。
【図３】ＡＲモデル推定法を実現する装置の要部の一例の構成図である。
【図４】ＡＲモデル推定法の一例の説明用フローチャートである。
【図５】従来装置と本発明装置の一実施の形態とのフレーム長検出結果を、ＵＷ長が長い時と短い時とで対比して示す図である。
【図６】本発明装置の他の実施の形態でフレーム長検出に用いる自己相関法の一例の説明図である。
【図７】従来装置でフレーム長検出に用いる部分相関法の一例の説明図である。
【符号の説明】
【００３９】
１１  アンテナ
１２  変調方式推定・復号器
１３  復号部
１５  スクランブラ推定器・デスクランブラ
１６  フレーム長検出器
１７  ＵＷ・データ抽出器
【図１】
2006054533.tif 000003
【図２】
2006054533.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2006054533.tif 000008
【図７】
2006054533.tif 000009