(57)【要約】【課題】過渡応答性や追従性を向上したＤＣ成分の抽出が可能な信号処理装置、検出装置、センサー、電子機器及び移動体等を提供すること。【解決手段】信号処理装置１００は、入力信号ＰＩに応じて動的に変化する観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを推定するノイズ推定部１１０と、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysに基づいてカルマンフィルター処理を行って、入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱを抽出するカルマンフィルター１２０と、を含む。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号に応じて動的に変化する観測ノイズ及びシステムノイズを推定するノイズ推定部と、
前記観測ノイズ及び前記システムノイズに基づいてカルマンフィルター処理を行って、前記入力信号のＤＣ成分を抽出するカルマンフィルターと、
を含むことを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記入力信号に基づいて前記観測ノイズを推定し、推定した前記観測ノイズに対してゲイン処理を行うことで前記システムノイズを推定することを特徴とする信号処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記入力信号を２乗平均し、前記２乗平均後の信号に対してリミッター処理を行うことで前記観測ノイズを推定することを特徴とする信号処理装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記カルマンフィルターの収束状態におけるローパスフィルター動作のターゲットカットオフ周波数に基づいて設定されるゲインにより、前記観測ノイズに対して前記ゲイン処理を行うことを特徴とする信号処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記入力信号に対してハイパスフィルター処理を行い、前記ハイパスフィルター処理後の信号に基づいて前記観測ノイズを増加させる処理を行うことを特徴とする信号処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記ハイパスフィルター処理後の信号に対してピークホールド処理を行い、前記ピークホールド処理後の信号に基づいて前記観測ノイズを増加させることを特徴とする信号処理装置。
【請求項７】
物理量トランスデューサーを駆動する駆動回路と、
前記物理量トランスデューサーからの検出信号を受けて、物理量に応じた物理量信号を検出する検出回路と、
前記物理量信号を前記入力信号として前記ＤＣ成分を抽出する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の信号処理装置と、
を含むことを特徴とする検出装置。
【請求項８】
請求項７に記載の検出装置と、
前記物理量トランスデューサーと、
を含むことを特徴とするセンサー。
【請求項９】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の信号処理装置を含むことを特徴とする電子機器。
【請求項１０】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の信号処理装置を含むことを特徴とする移動体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号処理装置、検出装置、センサー、電子機器及び移動体等に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ、スマートフォン等の電子機器や車、飛行機等の移動体には、外的な要因で変化する物理量を検出するためのジャイロセンサーが組み込まれている。このようなジャイロセンサーは、角速度等の物理量を検出し、いわゆる手振れ補正、姿勢制御、ＧＰＳ自律航法などに用いられる。
【０００３】
ジャイロセンサーは、検出した角速度等の物理量を検出電圧信号として出力する。その検出電圧信号を受け取ったアプリケーション側は、検出電圧信号により得られた角速度等をソフトウェア処理により積算して、角度や速度、距離などを求める。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３４７５０５号公報
【特許文献２】特開２００２−２３６３０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
さて、物理量トランスデューサーからの検出電圧信号には、例えば物理量トランスデューサーの温度特性等に起因するＤＣオフセットが存在する。ＤＣオフセットは、検出電圧信号から所望の情報を得る際に誤差の原因となるという課題がある。例えば、上述したジャイロセンサーでは、角度等を求める際にＤＣオフセットを含んだ検出電圧信号を積算するので、誤差が非常に大きくなってしまう。
【０００６】
ＤＣオフセットを除去する手法として、特許文献１には、検出電圧信号をハイパスフィルターで処理する手法が開示されている。また、特許文献２には、検出電圧信号に所定電圧のバイアスを加える手法が開示されている。しかしながら、特許文献１の手法ではハイパスフィルターの特性が固定であるため、その特性が検出電圧信号の過渡応答性に影響するという課題がある。特許文献２の手法ではＤＣオフセットの変化に対して追従させることが困難であるという課題がある。
【０００７】
本発明の幾つかの態様によれば、過渡応答性や追従性を向上したＤＣ成分の抽出が可能な信号処理装置、検出装置、センサー、電子機器及び移動体等を提供できる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または態様として実現することが可能である。
【０００９】
本発明の一態様は、入力信号に応じて動的に変化する観測ノイズ及びシステムノイズを推定するノイズ推定部と、前記観測ノイズ及び前記システムノイズに基づいてカルマンフィルター処理を行って、前記入力信号のＤＣ成分を抽出するカルマンフィルターと、を含む信号処理装置に関係する。
【００１０】
本発明の一態様によれば、ノイズ推定部が観測ノイズ及びシステムノイズを入力信号に応じて動的に変化させてカルマンフィルターに供給し、カルマンフィルターが、その動的に変化する観測ノイズ及びシステムノイズを受けてカルマンフィルター処理を行う。このように観測ノイズ及びシステムノイズをカルマンフィルターの外部から供給することで、カルマンフィルターの特性を制御でき、過渡応答性や追従性を向上したＤＣ成分の抽出が可能になる。
【００１１】
また本発明の一態様では、前記ノイズ推定部は、前記入力信号に基づいて前記観測ノイズを推定し、推定した前記観測ノイズに対してゲイン処理を行うことで前記システムノイズを推定してもよい。
【００１２】
このようにすれば、入力信号に応じて観測ノイズを動的に変化させることができ、その観測ノイズに対するゲイン処理によりシステムノイズを調整できる。これにより、カルマンフィルターを所望の特性となるように制御することが可能となる。
【００１３】
また本発明の一態様では、前記ノイズ推定部は、前記入力信号を２乗平均し、前記２乗平均後の信号に対してリミッター処理を行うことで前記観測ノイズを推定してもよい。
【００１４】
現実の観測では観測ノイズがゼロとなることはない。この点、本発明の一態様によれば、入力信号から推定した観測ノイズが仮にゼロとなったとしても、リミッター処理により観測ノイズの下限値を制限できるので、ゼロでない観測ノイズをカルマンフィルターに出力できる。
【００１５】
また本発明の一態様では、前記ノイズ推定部は、前記カルマンフィルターの収束状態におけるローパスフィルター動作のターゲットカットオフ周波数に基づいて設定されるゲインにより、前記観測ノイズに対して前記ゲイン処理を行ってもよい。
【００１６】
カルマンフィルターが動作を開始してから十分に時間が経過すると、カルマンフィルターはローパスフィルター特性を含むフィルター特性に収束する。この収束状態において、ローパスフィルター特性のカットオフ周波数は、ゲイン処理のゲインにより決定される。即ち、ターゲットカットオフ周波数に基づいてゲインを設定しておくことで、収束状態において所望のカットオフ周波数のローパスフィルター特性を得ることができる。
【００１７】
また本発明の一態様では、前記ノイズ推定部は、前記入力信号に対してハイパスフィルター処理を行い、前記ハイパスフィルター処理後の信号に基づいて前記観測ノイズを増加させる処理を行ってもよい。
【００１８】
入力信号がＤＣではなく変動している場合、カルマンフィルターのＤＣ成分の推定精度が低下する。この点、本発明の一態様によれば、ハイパスフィルター処理後の入力信号に基づいて観測ノイズを増加させることで、カルマンゲインが小さくなり、カルマンフィルターが観測値を信頼する度合いを低下させることができる。これにより、ＤＣ成分の推定精度を向上できる。
【００１９】
また本発明の一態様では、前記ノイズ推定部は、前記ハイパスフィルター処理後の信号に対してピークホールド処理を行い、ピークホールド処理後の信号に基づいて前記観測ノイズを増加させてもよい。
【００２０】
入力信号が変動しているとき、ハイパスフィルター処理後の信号がゼロになることがある。信号がゼロのときには観測ノイズが増加しないので観測値の信頼度が上がり、ＤＣ成分の推定精度が低下する。この点、本実施形態の一態様によれば、ピークホールド処理によって信号がゼロになることを抑制できるので、入力信号が変動している間は観測ノイズを増加させ、ＤＣ成分の推定精度を向上できる。
【００２１】
本発明の他の態様は、物理量トランスデューサーを駆動する駆動回路と、前記物理量トランスデューサーからの検出信号を受けて、物理量に応じた物理量信号を検出する検出回路と、前記物理量信号を前記入力信号として前記ＤＣ成分を抽出する、上記のいずれかに記載の信号処理装置と、を含む検出装置に関係する。
【００２２】
本発明の更に他の態様は、上記に記載の検出装置と、前記物理量トランスデューサーと、を含むセンサーに関係する。
【００２３】
本発明の更に他の態様は、上記のいずれかに記載の信号処理装置を含む電子機器に関係する。
【００２４】
本発明の更に他の態様は、上記のいずれかに記載の信号処理装置を含む移動体に関係する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】電子機器の基本構成例。
【図２】信号処理装置の構成例。
【図３】信号処理装置の第１の詳細な構成例。
【図４】信号処理装置の第２の詳細な構成例。
【図５】ピークホールド処理についての説明図。
【図６】信号処理装置の第３の詳細な構成例。
【図７】ＤＣ指定値と偏差と最大偏差値についての説明図。
【図８】信号処理装置の第４の詳細な構成例。
【図９】ジャイロセンサーのＤＣオフセットの温度特性についての説明図。
【図１０】温度変化によるＤＣオフセットの時間変化についての説明図。
【図１１】ジャイロセンサーと電子機器の構成例。
【図１２】検出装置の構成例。
【図１３】移動体の構成例。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお以下に説明する本実施形態は特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。
【００２７】
１．信号処理装置
以下、物理量トランスデューサーの物理量信号からＤＣオフセットを抽出する場合を例にとり、本実施形態の信号処理装置について説明する。なお、物理量トランスデューサーの物理量信号に限らず、入力信号からＤＣ成分を抽出するものであれば本実施形態を適用可能である。
【００２８】
図１に、本実施形態の信号処理装置１００が適用された電子機器の基本構成例を示す。電子機器は、物理量トランスデューサー１５と検出回路６０と信号処理装置１００と処理部５２０を有する。
【００２９】
物理量トランスデューサー１５は、例えば角速度、加速度、角加速度或いは速度等の物理量を電気信号（電圧、電流）に変換するものである。物理量トランスデューサー１５としては、ジャイロセンサーにおける振動子や、加速度センサーなどの種々のデバイス（センサー）を想定できる。検出回路６０は、物理量トランスデューサー１５からの検出信号ＴＱ（電流信号、電圧信号等）に基づいて、角速度、加速度、角加速度又は速度等の物理量の検出処理（同期検波等）を行って、その物理量に応じた物理量信号ＰＩ（検出データ）を信号処理装置１００に出力する。
【００３０】
信号処理装置１００は、物理量信号ＰＩからＤＣ成分ＤＣＱを抽出し、そのＤＣ成分ＤＣＱを物理量信号ＰＩから減算し、その減算後の信号を出力信号ＰＱ（出力データ）として出力する。図１では、便宜的に減算部を信号処理装置１００の外に記載している。ＤＣ成分ＤＣＱは、物理量信号ＰＩから取り出したい所望の信号成分よりも周波数が低い成分である。例えば物理量トランスデューサー１５がジャイロセンサーである場合、物理量信号ＰＩにはオフセットが含まれており、そのオフセットを基準とする変化が実際の信号成分となる。この信号成分の周波数は、ジャイロセンサーが検出した動きの周波数に対応している。オフセットは温度変化等によって時間的に変動するため周波数ゼロではないが、動きの周波数に比べれば低い周波数である。
【００３１】
処理部５２０は、検出装置２０からの出力信号ＰＱをそのまま使用する場合もあるが、この出力信号ＰＱの積分処理を行ってその積分結果値を使用する場合がある。物理量トランスデューサー１５がジャイロセンサーである場合を例にとると、検出装置２０は、振動子からの信号に基づいて角速度データを処理部５２０に出力する。そして処理部５２０は、角速度データの積分処理（積算処理）を行って、角度データを求める。信号処理装置１００によってＤＣ成分が除かれているため、積分処理を行っても誤差の小さい正確な角度データを得ることができる。
【００３２】
さて、本実施形態の第１の比較例として、上述したハイパスフィルターを用いてＤＣ成分を除去する手法が考えられる。しかしながら、ＤＣ成分を除去するために、非常に低い周波数にカットオフを設定した場合、ハイパスフィルターが収束するまでに時間が掛かるという課題がある。収束時間を改善するために、ある程度の周波数にカットオフを設定しなければならず、そのため信号の通過帯域が制限されるという課題がある。例えばジャイロセンサーでは、ゆっくりした動きが検出しにくくなってしまう。
【００３３】
第２の比較例として、適応型フィルターを用いて、ＤＣ成分による誤差を収束させる手法が考えられる。例えば、ジャイロセンサーとは別の慣性センサーからの情報に基づいて、ジャイロセンサーで測定した角度等の誤差を収束させる。しかしながら、この手法では、適応的にフィルター特性が変わるものの、別の慣性センサーが必要となるという課題がある。
【００３４】
図２に、上記のような課題を解決できる本実施形態の信号処理装置１００の構成例を示す。なお、以下では概要を説明し、詳細な構成・動作については後述する。また、以下では物理量トランスデューサー１５がジャイロセンサーである場合を例に説明するが、上述したように物理量トランスデューサー１５はジャイロセンサーに限定されない。
【００３５】
図２に示す信号処理装置１００は、ノイズ推定部１１０とカルマンフィルター１２０と減算部１２１を含む。
【００３６】
ノイズ推定部１１０は、物理量信号ＰＩを入力信号（入力データ）として受けて、その入力信号ＰＩに応じて動的に変化する観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを推定する。具体的には、ノイズ推定部１１０は、入力信号ＰＩから観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを生成し、入力信号ＰＩの値或はその変化に応じて観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを変化させる。
【００３７】
カルマンフィルター１２０は、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysに基づいてカルマンフィルター処理を行って、入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱを抽出する。減算部１２１は、入力信号ＰＩからＤＣ成分ＤＣＱを減算し、出力信号ＰＱを出力する。カルマンフィルター処理とは、観測値及びシステムの状態を表す変数にノイズ（誤差）が含まれると仮定し、過去から現在までに取得した観測値を用いてシステムの最適な状態を推定する処理である。本実施形態の場合、観測値はジャイロセンサーの物理量信号ＰＩであり、推定する変数はＤＣ成分ＤＣＱである。具体的には、観測更新（観測過程）と時間更新（予測過程）を繰り返し行って状態を推定する。観測更新は、観測値と時間更新の結果を用いてカルマンゲイン、推定値、誤差共分散を更新する過程である。時間更新は、観測更新の結果を用いて、次の時刻での推定値、誤差共分散を予測する過程である。
【００３８】
一般的なカルマンフィルターでは、誤差共分散の初期値及びシステムノイズを既知のものとして予め与えておく。誤差共分散は観測更新や時間更新により値が更新されていく。このように、一般的なカルマンフィルターでは、更新の繰り返しの途中で新たに観測ノイズやシステムノイズが外部から与えられるものではない。
【００３９】
一方、本実施形態では観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを動的に変化させ、カルマンフィルター１２０に外部から供給する。下式（６）〜（１０）で後述するように、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysはカルマンゲインｇ（ｋ）等の内部変数に影響を与える。即ち、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを制御することでカルマンフィルター１２０のフィルター特性を制御できることを意味している。本実施形態では、これを利用することで、ジャイロセンサーの物理量信号ＰＩのＤＣ成分が変化していないときには通過帯域を低周波数にしておき、信号成分の通過帯域を低周波側に広げることができる。また、ＤＣ成分が変化したときには観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを変化させて通過帯域を広げ、ＤＣ成分の変化に追従させることができる。このようにして、新たな慣性センサーを追加することなく、物理量信号ＰＩの変化に対する過渡応答性や、ＤＣ成分の変化に対する追従性を向上できる。
【００４０】
具体的には、図３で後述するように、ノイズ推定部１１０は、入力信号ＰＩに基づいて観測ノイズσmeasを推定し、その推定した観測ノイズσmeasに対してゲイン処理を行うことでシステムノイズσsysを推定する。
【００４１】
このようにすれば、入力信号ＰＩに応じて観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを動的に変化させることができ、カルマンフィルター１２０の特性を入力信号ＰＩに応じて制御できる。また、ゲイン処理のゲインを変更することでシステムノイズσsysを調整できるので、それによってカルマンフィルター１２０を所望の特性となるように制御することが可能である。
【００４２】
より具体的には、ノイズ推定部１１０は、カルマンフィルター１２０の収束状態におけるローパスフィルター動作のターゲットカットオフ周波数に基づいて設定されるゲインにより、観測ノイズσmeasに対してゲイン処理を行う。
【００４３】
カルマンフィルター１２０が動作を開始してから十分に時間が経過すると、下式（１４）等に示すようにカルマンゲイン等の内部変数が一定値に収束し、カルマンフィルター１２０はローパスフィルター特性を含むフィルター特性に収束する。この収束状態において、ローパスフィルターのカットオフ周波数ｆｃは、下式（１７）〜（１９）に示すようにゲインＧＡ１により決定される。逆に言えば、所望のカットオフ周波数ｆｃが得られるようにゲインＧＡ１を設定しておくことで、カルマンフィルター１２０が収束状態となったときに、その所望のカットオフ周波数ｆｃのローパスフィルター特性を得ることができる。
【００４４】
本実施形態ではカルマンフィルター１２０を用いることで、収束状態において例えば０．１ｍＨｚ程度の非常に低いカットオフ周波数を得ることができる。これにより、ジャイロセンサーの物理量信号ＰＩから非常に低周波数の成分のみをＤＣ成分ＤＣＱとして抽出でき、そのＤＣ成分ＤＣＱを減算することで、低周波側の帯域を損なうことなく動きの信号成分を出力信号ＰＱとして出力できる。
【００４５】
図３で後述するように、ノイズ推定部１１０は、入力信号ＰＩを２乗平均し、その２乗平均後の信号に対してリミッター処理を行うことで観測ノイズσmeasを推定する。
【００４６】
例えば図３では、２乗平均の際に非常に低い周波数のローパスフィルター１３３で平滑化を行い、物理量信号ＰＩから動きの信号成分を除去するので、ノイズ成分の２乗平均を残すことができる。このように、入力信号ＰＩを２乗平均することで、入力信号ＰＩから観測ノイズσmeasを抽出できる。
【００４７】
仮に観測ノイズσmeasがゼロになった場合には、下式（８）から分るようにカルマンゲインｇ（ｋ）＝１となり、下式（９）から分るように推定値ｘ（ｋ）＝観測値ｙ（ｋ）となってカルマンフィルター１２０は観測値ｙ（ｋ）をそのまま出力してしまう。しかしながら、実際には観測ノイズσmeasがゼロであることはない。この点、本実施形態ではリミッター処理により観測ノイズσmeasをゼロより大きい値に制限できる。例えば、最小限の観測ノイズとして、ジャイロセンサーの出力信号ＴＱをＡ／Ｄ変換したときの量子化ノイズが考えられるので、その量子化ノイズを見積もった値をリミット値に設定しておけばよい。
【００４８】
また図４で後述するように、ノイズ推定部１１０は、入力信号ＰＩに対してハイパスフィルター処理を行い、そのハイパスフィルター処理後の信号に基づいて観測ノイズσmeasを増加させる処理を行う。即ち、第２の推定部１４０が、ハイパスフィルター処理後の入力信号ＰＩから生成した信号を観測ノイズσmeasに加算することで、観測ノイズσmeasを増加させる。
【００４９】
ジャイロセンサーが動きを検出した場合、入力信号ＰＩの値が変動してＤＣではなくなるため、ＤＣ成分を抽出するという目的において観測値の信頼性が低下する。このとき、ハイパスフィルター処理後の入力信号ＰＩに基づいて観測ノイズσmeasを増加させることで、下式（８）から分るように、カルマンゲインｇ（ｋ）を小さくできる。下式（９）から分るように、カルマンゲインｇ（ｋ）が小さくなると、カルマンフィルター１２０は過去の推定値ｘ-（ｋ）を信頼する。即ち、ジャイロセンサーの物理量信号ＰＩがＤＣでない場合には、観測値である物理量信号ＰＩの信頼度を下げて、真値に近いと考えられる過去の推定値をＤＣ成分ＤＣＱとして出力できる。
【００５０】
具体的には、ノイズ推定部１１０は、ハイパスフィルター処理後の信号に対してピークホールド処理を行い、そのピークホールド処理後の信号に基づいて観測ノイズσmeasを増加させる。
【００５１】
上述のように、ジャイロセンサーが動きを検出した場合にはカルマンフィルター１２０に過去の推定値を信頼させることでＤＣ成分の推定精度を向上できる。このとき、ピークホールド処理を行うことで更に精度良くＤＣ成分を推定できる。
【００５２】
例えば図４ではハイパスフィルター処理後の信号を２乗平均し、その２乗平均後の信号に対してピークホールド処理を行う。図５に示すように、ハイパスフィルター処理後の信号がゼロのときには２乗平均後の信号もゼロとなる。このような信号に基づいて観測ノイズσmeasを増加させると、信号がゼロのときには観測ノイズσmeasが増加しないことになり、下式（８）から分るように、カルマンゲインｇ（ｋ）が大きくなる。そうすると、下式（９）から分るように、カルマンフィルター１２０は信頼性が低い観測値ｙ（ｋ）を信頼してしまい、不正確なＤＣ成分が出力される可能性がある。
【００５３】
この点、本実施形態ではピークホールド処理を行うことで、２乗平均後の信号がゼロとなることを抑制できる。そして、その信号を用いて観測ノイズσmeasを増加させることで、ジャイロセンサーが動きを検出しているときにはカルマンフィルター１２０に過去の推定値を信頼させてＤＣ成分の推定精度を向上できる。
【００５４】
２．信号処理装置の第１の詳細構成
次に、信号処理装置の詳細な構成・動作について説明する。図３に、信号処理装置１００の第１の詳細な構成例を示す。信号処理装置１００は、ノイズ推定部１１０、カルマンフィルター１２０、ローパスフィルター１７１、遅延部１７２、ローパスフィルター１７３、減算部１２１を含む。
【００５５】
カルマンフィルター１２０は、遅延部１７２から入力される入力信号を観測値として、線形カルマンフィルターによりＤＣ成分を抽出する。線形カルマンフィルターの基本的な式は下式（１）〜（５）となる。
【数１】
2018128467.tif 000003
【数２】
2018128467.tif 000004
【数３】
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【数４】
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【数５】
2018128467.tif 000007
【００５６】
上式（１）、（２）は時間更新（予測過程）の式であり、上式（３）〜（５）は観測更新（観測過程）の式である。ｋは離散的な時間を表し、ｋが１つ進む度に時間更新及び観測更新が１回行われる。ｘ（ｋ）はカルマンフィルター１２０の推定値であり、ｘ-（ｋ）は観測値を得る前に予測した事前推定値である。Ｐ（ｋ）はカルマンフィルター１２０の誤差共分散であり、Ｐ-（ｋ）は観測値を得る前に予測した誤差共分散である。ｙ（ｋ）は観測値である。σsys（ｋ）はシステムノイズであり、σmeas（ｋ）は観測ノイズである。Ａは係数行列であり、ｂ、ｃは係数ベクトルである。Ａ、ｂ、ｃはシステムをモデリングした状態空間モデルに応じて決まる。
【００５７】
本実施形態では１次の線形モデルなので、Ａ＝ｂ＝ｃ＝１であり、上式（１）〜（５）は下式（６）〜（１０）となる。
【数６】
2018128467.tif 000008
【数７】
2018128467.tif 000009
【数８】
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【数９】
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【数１０】
2018128467.tif 000012
【００５８】
カルマンフィルター１２０は、１つ前の時間ｋ−１に更新した推定値ｘ（ｋ−１）と誤差共分散Ｐ（ｋ−１）を記憶している。そして、現在の時間ｋにおいて観測値ｙ（ｋ）と観測ノイズσmeas（ｋ）とシステムノイズσsys（ｋ）を受付け、それらを用いて上式（６）〜（１０）の時間更新及び観測更新を実行し、推定値ｘ（ｋ）をＤＣ成分として出力する。
【００５９】
ローパスフィルター１７１は、ジャイロセンサーからの物理量信号の周波数（例えば１５ｋＨｚ）をカルマンフィルター１２０の動作周波数（例えば１００Ｈｚ）まで下げるデシメーションフィルターである。動作周波数は、カルマンフィルター１２０の入力サンプリング周波数であり、内部演算の周波数とは異なる。このフィルターにより、カルマンフィルター１２０に入力される信号の折り返しを防ぐことができる。急峻な減衰特性を必要としないので、例えば１次ローパスフィルターで構成する。カットオフ周波数は、例えばカルマンフィルター１２０の動作周波数の１／４〜１／６程度に設定する。
【００６０】
遅延部１７２は、ノイズ推定部１１０の演算で遅延する時間と同じ時間だけ、カルマンフィルター１２０の入力信号を遅延させる。例えば、ノイズ推定部１１０で１ステップ遅延する場合、遅延部１７２も１ステップだけ入力信号を遅延させるので、観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysのタイミングと入力信号のタイミングを一致させることができる。
【００６１】
ローパスフィルター１７３は、カルマンフィルター１２０の最終出力のフィルタリング処理を行う。基本的にはカルマンフィルター１２０はＤＣ値を出力するはずなので、ローパスフィルター１７３には低いカットオフ周波数（例えば０．１Ｈｚ）を設定する。また、ローパスフィルター１７３は、カルマンフィルター１２０の動作周波数（例えば１００Ｈｚ）をジャイロセンサーの物理量信号の周波数（例えば１５ｋＨｚ）にアップサンプリングする補間フィルターである。
【００６２】
ノイズ推定部１１０は、ローパスフィルター１７１により処理された入力信号ＰＩに基づいて、動的に変化する観測ノイズσmeas及びシステムノイズσsysを生成する。具体的には、ノイズ推定部１１０は第１の推定部１３０を含む。第１の推定部１３０は、ハイパスフィルター１３１と２乗処理部１３２とローパスフィルター１３３とリミッター１３４とゲイン処理部１３５を含む。
【００６３】
ハイパスフィルター１３１は、ローパスフィルター１７１からの信号を受けて、その信号からＤＣ成分を除去する。後段で２乗平均を行うので、ＤＣ成分を除去しておくことで、ＤＣ成分が２乗されて観測ノイズσmeasの誤差となることを防止できる。
【００６４】
２乗処理部１３２は、ハイパスフィルター１３１からの信号を２乗する。ローパスフィルター１３３は、２乗処理部１３２により２乗された信号をフィルタリングし、２乗平均を求める。この２乗平均により信号のノイズ成分が抽出される。基本的に、出力はＤＣ値であり、カットオフ周波数は極めて低い値に設定する。例えば、ジャイロセンサーが検出する動きの信号成分の周波数よりも十分に低いカットオフ周波数を設定する。こうすることで、信号に含まれるノイズ成分のみを抽出できる。
【００６５】
リミッター１３４は、ローパスフィルター１３３からの信号に対してリミット処理を行い、リミット処理後の信号を観測ノイズσmeasの分散（２乗）として出力する。具体的には、ローパスフィルター１３３からの信号が下限値以下である場合には出力を下限値にリミットし、ローパスフィルター１３３からの信号が下限値よりも大きい場合には、その信号をそのまま出力する。信号処理装置１００の前段にはＡ／Ｄ変換部（図１２のＡ／Ｄ変換回路６６）が設けられている。ノイズ成分は、Ａ／Ｄ変換部の量子化ノイズを下回る事はありえないので、ローパスフィルター１３３の出力に対して例えば０．２５ｄｅｇｉｔの下限値を設ける。
【００６６】
ゲイン処理部１３５は、リミッター１３４からの観測ノイズσmeasの分散に対して一定のゲインＧＡ１を乗算し、システムノイズσsysの分散（２乗）を求める。ゲインＧＡ１は、下式（１９）のように設定する。下式（１９）の導出手法について以下に説明する。
【００６７】
まず、十分に時間が経過した状態での観測ノイズσmeasとシステムノイズσsysの関係を求める。十分に時間が経過した状態はｋ＝∞の状況を想定すればよく、事前誤差共分散Ｐ-（ｋ）が一定値に収束しているとすると、下式（１１）が成り立つ。事前誤差共分散Ｐ-（ｋ）の収束値をｐ０としている。
【数１１】
2018128467.tif 000013
【００６８】
上式（７）、（１０）に上式（１１）を適用すると、下式（１２）となる。
【数１２】
2018128467.tif 000014
【００６９】
また、上式（８）に上式（１１）を適用すると、下式（１３）となる。
【数１３】
2018128467.tif 000015
【００７０】
上式（１２）、（１３）を連立方程式としてカルマンゲインｇ（ｋ）について解くと、下式（１４）となる。下式（１４）では、収束状態ｋ＝∞におけるカルマンゲインｇ（ｋ）をｇとしている。また右辺の近似では、カルマンフィルター１２０の収束状態では通過帯域が非常に低いためσsys＜＜σmeasが成り立つと仮定している。
【数１４】
2018128467.tif 000016
【００７１】
上式（１４）から分るように、収束状態においてカルマンゲインｇはシステムノイズσsysと観測ノイズσmeasの比になる。即ち、σsys２＝ｇ２σmeas２となり、ゲインＧＡ１＝ｇ２であることが分る。ＤＣ成分を抽出するための所望のフィルター特性とカルマンゲインｇとの関係が分かれば、その所望のフィルター特性が得られるようにゲインＧＡ１を設定できる。
【００７２】
所望のフィルター特性とカルマンゲインｇとの関係を知るために、収束状態におけるカルマンフィルター１２０の伝達特性を求める。上式（６）、（９）より伝達関数Ｈ（ｚ）は下式（１５）となる。カルマンフィルター１２０は、現状の推定される誤差に基づいて、理論的に最適なフィルターに構成を変更し続けるのが特徴であり、常に下式（１５）の伝達関数に従うわけではない。下式（１５）は、あくまでも時間が経過したときの最終的な伝達関数である。
【数１５】
2018128467.tif 000017
【００７３】
上式（１５）に双一次変換を適用すると、下式（１６）となる。
【数１６】
2018128467.tif 000018
【００７４】
上式（１６）の分母を見ると、伝達関数がローパスフィルター特性を含むことが分る。そのローパスフィルター特性のカットオフ周波数ｆｃは、下式（１７）である。ｆｓは、カルマンフィルター１２０のサンプリング周波数（動作周波数）である。
【数１７】
2018128467.tif 000019
【００７５】
上式（１７）をカルマンゲインｇについて解くと、下式（１８）となる。下式（１８）の右辺の近似では、ｆｃ＜＜ｆｓとした。
【数１８】
2018128467.tif 000020
【００７６】
上式（１８）より、ゲインＧＡ１＝ｇ２は下式（１９）のように求まる。
【数１９】
2018128467.tif 000021
【００７７】
上式（１９）において、収束状態で最終的に得たい所望のカットオフ周波数（ターゲットカットオフ周波数）をｆｃに設定する。このようなゲインＧＡ１を設定することで、十分な時間が経過したときにカルマンフィルター１２０が上式（１６）のようなローパスフィルターとして振る舞い、カットオフ周波数がｆｃに収束しようとする。
【００７８】
３．信号処理装置の第２の詳細構成
図４に、信号処理装置１００の第２の詳細な構成例を示す。信号処理装置１００は、ノイズ推定部１１０、カルマンフィルター１２０、ローパスフィルター１７１、遅延部１７２、ローパスフィルター１７３、減算部１２１を含む。なお、第１の詳細な構成例と同一の構成要素については同一の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００７９】
ノイズ推定部１１０は、上述した第１の推定部１３０と、ジャイロセンサーの物理量信号から抽出したＡＣ成分（動きの成分）に基づいて観測ノイズσmeasを動的に変化させる第２の推定部１４０を含む。
【００８０】
具体的には、第２の推定部１４０は、ピークホールド部１４１と加算部１４２を含む。
【００８１】
ピークホールド部１４１は、第１の推定部１３０のハイパスフィルター１３１と２乗処理部１３２を通過したＡＣ成分の信号を受けて、その信号をピークホールドする。ハイパスフィルター１３１は、ジャイロセンサーが検出する動きの信号を通過させるために応答性が重要なので、カットオフ周波数を低くしすぎないことが必要である。例えば、カットオフ周波数は１０Ｈｚ程度に設定する。ピークホールド処理は、例えば、過去の信号と現在の信号を比較し、大きい方の信号をホールドする処理である。図５に示すように、ホールドしている信号を現在の信号が一定の期間（ホールド期間）超えない場合には、ホールドを止めて現在の信号を出力する。
【００８２】
加算部１４２は、ピークホールド部１４１からの信号と第１の推定部１３０からの観測ノイズσmeasとを加算し、その加算後の信号をカルマンフィルター１２０へ出力する。ジャイロセンサーが検出した動きが大きいほど、ピークホールド部１４１からの信号も大きくなるため、動きが大きいほど観測ノイズσmeasが増加する。観測ノイズσmeasを増加させると、上式（８）から分かるようにカルマンゲインｇ（ｋ）が小さくなり、上式（９）から分かるように観測値ｙ（ｋ）のウエイトを下げて推定値ｘ（ｋ）を算出できる。これにより、動きのＡＣ成分が大きいほど観測値ｙ（ｋ）の影響を低下させて、より精度の高いＤＣ成分を抽出できる。
【００８３】
ピークホールドを行う理由を説明する。図５に示すように、ジャイロセンサーが動きを検出してハイパスフィルター１３１の出力が激しく振動している場合、その出力を２乗した２乗処理部１３２の出力には、ゼロに落ち込む瞬間がある事が分かる。その瞬間では、信号にＡＣ成分があるにも関わらず観測ノイズσmeasに加算されないため、観測値ｙ（ｋ）のウエイトを下げることができない。そのため、ＡＣ成分が乗った観測値ｙ（ｋ）が推定値ｘ（ｋ）にある程度影響してしまい、ＤＣ成分の推定精度を低下させてしまう。
【００８４】
この点、ピークホールド処理により、観測ノイズσmeasに加算する信号がゼロになる事を防ぐことができる。ホールド時間は、例えばカルマンフィルター１２０の動作サイクル数で設定し、実験結果等に基づいて適切な時間を決めればよい。例えば、数１０サイクルに設定する。
【００８５】
４．信号処理装置の第３の詳細構成
図６に、信号処理装置１００の第３の詳細な構成例を示す。信号処理装置１００は、ノイズ推定部１１０、カルマンフィルター１２０、ローパスフィルター１７１、遅延部１７２、ローパスフィルター１７３、減算部１７５、加算部１７６、記憶部１７７、読み出し部１７８、コンパレーター１８０、減算部１２１を含む。なお、第１及び第２の詳細な構成例と同一の構成要素については同一の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００８６】
記憶部１７７は、図７に示すような温度とＤＣ指定値（おおよそのＤＣ値）を対応付けたオフセットテーブルを記憶している。ＤＣ指定値は、温度特性を温度の２次関数で近似した、偏差の中心値である。記憶部１７７は、例えば不揮発性メモリー（例えばＥＰＲＯＭ）等で構成される。読み出し部１７８は、温度センサー１９０からの検出信号ＴＳに基づいてオフセットテーブルを参照し、検出温度に対応するＤＣ指定値を出力する。減算部１７５は、ローパスフィルター１７１の出力信号からＤＣ指定値を減算し、その減算後の信号を遅延部１７２とノイズ推定部１１０へ出力する。加算部１７６は、カルマンフィルター１２０の出力信号とＤＣ指定値とを加算し、その加算後の信号をローパスフィルター１７３へ出力する。
【００８７】
以上により、カルマンフィルター１２０とノイズ推定部１１０は、ＤＣ指定値を減算した後の入力信号に対して処理を行うことになる。これは、予想されるおおよそのＤＣ値を予め与えることに相当する。このようにすることで、ＤＣ推定の収束性を高め、変動が激しいＤＣ推定が困難な状況でも、かけ離れたＤＣ値で推定することを防止し、信頼性を向上することが可能となる。一旦、かけ離れたＤＣ値で推定すると、カルマンフィルター１２０の時定数（例えば、カットオフ周波数０．１ｍＨｚの逆数）が非常に長いため、本来の推定値に戻るのに過大な時間を要する可能性があるが、本実施形態ではこれを防止できる。
【００８８】
ノイズ推定部１１０は、上述した第１の推定部１３０及び第２の推定部１４０と、ＤＣ指定値からの離れ度合いに応じて観測ノイズσmeasを動的に変化させる第３の推定部１５０を含む。
【００８９】
具体的には、第３の推定部１５０は、絶対値算出部１５１とゲイン処理部１５２とリミッター１５３と乗算部１５４を含む。
【００９０】
記憶部１７７は、ゲイン処理部１５２で用いる指定値ｄと、コンパレーター１８０で用いるＤＣ指定値の最大偏差値（図７の点線）を更に記憶している。最大偏差値は、例えば温度特性を有しない値である。ＤＣ指定と最大偏差値は、例えばジャイロセンサーの複数のサンプルを測定し、その結果に基づいて設定しておく。絶対値算出部１５１の後段で最大偏差値を用いるため、実際には最大偏差値の絶対値を記憶しておけばよい。指定値ｄとしては任意の値を設定できるが、例えば最大偏差値と同一である。以下では、指定値ｄが最大偏差値である場合を例に説明する。
【００９１】
絶対値算出部１５１は、減算部１７５からの信号の絶対値を算出する。ゲイン処理部１５２は、その絶対値に対して下式（２０）のゲインＧＡ２を乗算する。リミッター１５３は、その乗算後の信号が１より大きい場合には、その信号をそのまま出力し、乗算後の信号が１以下である場合には出力を１にリミットする。乗算部１５４は、リミッター１５３からの信号を第２の推定部１４０からの観測ノイズσmeasに乗算する。
【数２０】
2018128467.tif 000022
【００９２】
即ち、ジャイロセンサーの物理量信号が偏差範囲外である場合には絶対値がｄより大きくなるので、ゲインＧＡ２を掛けると１より大きくなる。この場合、リミッター１５３は１より大きな値を出力し、観測ノイズσmeasが増加する。一方、物理量信号が偏差範囲内である場合には絶対値がｄより小さくなるので、ゲインＧＡ２を掛けると１以下となる。この場合、リミッター１５３は１を出力し、観測ノイズσmeasは増加しない。
【００９３】
観測ノイズσmeasが増加すると上式（８）、（９）より推定値ｘ-（ｋ）を信頼するので、偏差範囲外では観測値ｙ（ｋ）のウエイトが下がる。逆に言えば、偏差範囲内では観測値ｙ（ｋ）のウエイトが上がり、偏差範囲内において重点的に観測値ｙ（ｋ）のＤＣ成分を探索していることになる。このようにして、ＤＣの真値が存在すると思われる偏差範囲内を重点的に探索し、偏差範囲外では真値でないと思われる観測値ｙ（ｋ）の信頼度を下げることで、ＤＣ推定の精度を向上できる。
【００９４】
以上のように、本実施形態は偏差の範囲内で重点的にＤＣ推定を行うため、仮にＤＣの真値が範囲外にあった場合、ＤＣ推定速度が極端に遅くなり、また外乱（信号への大きな入力）に対しても非常に弱く、すぐにＤＣ推定値が変動してしまう。そのため、真値が偏差内に入るように最大偏差値をあまり小さくし過ぎずに、経年変化も考慮して指定しておく必要がある。
【００９５】
次に、コンパレーター１８０（監視部）について説明する。コンパレーター１８０は、ジャイロセンサーの物理量信号の動き成分を監視し、動きの存否を表すフラグＦＬ１（停止信号）を出力する。具体的には、最大偏差値を閾値として、絶対値算出部１５１からの信号と閾値とを比較し、信号が閾値よりも大きい場合にはフラグＦＬ１をアクティブにする。即ち、偏差範囲よりも大きな動きが発生した場合にはフラグＦＬ１がアクティブになる。フラグＦＬ１は、カルマンフィルター１２０と、第１の推定部１３０のローパスフィルター１３３に入力される。
【００９６】
ジャイロセンサーに対して動きが加わって入力信号が大きな変化をしている場合には、ＤＣ推定の精度が下がり、推定誤差に対応する誤差共分散Ｐ（ｋ）が大きくなる。そうすると、上式（８）から分かるようにカルマンゲインｇ（ｋ）が１に近づき、上式（９）から分かるように、動きの影響を受けた観測値ｙ（ｋ）が信頼されてしまう。
【００９７】
そこで、カルマンフィルター１２０は、フラグＦＬ１がアクティブの場合には推定値ｘ（ｋ）の推定のみを実施して、誤差共分散Ｐ（ｋ）を更新しない処理を行う。具体的には、上式（６）〜（９）の処理を実行し、上式（１０）の処理を実行しない。これにより、動きの影響が少ない過去の推定値ｘ-（ｋ）の信頼度を上げることができ、ＤＣ成分の推定精度を向上できる。
【００９８】
ローパスフィルター１３３は、フラグＦＬ１がアクティブの場合には、ローパスフィルター動作を停止し、フラグＦＬ１が非アクティブからアクティブになったときの出力値を出力し続ける。これにより、偏差範囲内の信号だけがローパスフィルター処理されることになり、動きの影響を受けた信号によって不正確な観測ノイズσmeasが抽出されることを防止できる。
【００９９】
５．信号処理装置の第４の詳細構成
図８に、信号処理装置１００の第４の詳細な構成例を示す。信号処理装置１００は、ノイズ推定部１１０、カルマンフィルター１２０、ローパスフィルター１７１、遅延部１７２、ローパスフィルター１７３、減算部１７５、加算部１７６、記憶部１７７、読み出し部１７８、コンパレーター１８０、減算部１２１を含む。なお、第１〜第３の詳細な構成例と同一の構成要素については同一の符号を付し、適宜説明を省略する。
【０１００】
ノイズ推定部１１０は、上述した第１の推定部１３０及び第２の推定部１４０及び第３の推定部１５０と、温度変化があった場合にカルマンフィルター１２０を収束状態から推定状態に戻す第４の推定部１６０を含む。
【０１０１】
図９に示すように、ジャイロセンサーのＤＣオフセットは温度特性を持っており、その近似値をオフセットテーブルとして記憶し、減算部１７５で減算してカルマンフィルター１２０に入力している。近似は温度特性に厳密に一致するわけではなく、また個体によっては温度特性にディップ部があるため、減算の結果にも温度特性が残る。図１０に示すように、時間の経過とともに温度が変化すると、残った温度特性によってカルマンフィルター１２０の入力も変化する。
【０１０２】
カルマンフィルター１２０のＤＣ推定が収束している場合、第１の詳細な構成例で説明したようにターゲットカットオフ周波数ｆｃのローパスフィルターとほぼ同様の特性になっている。この条件下で、温度変化によって入力信号のＤＣ値が変化すると、カットオフ周波数ｆｃが低いため温度変化前のＤＣ値をしばらく出力し続けることになる。その時間は、指定したターゲットカットオフ周波数ｆｃの逆数程度である。即ち、その時間は温度変化によるＤＣ値の変化にカルマンフィルター１２０が追従できないということである。
【０１０３】
そこで、本実施形態では温度変化に応じてシステムノイズσsysを動的に変化させることでカルマンフィルター１２０を推定状態に戻し、ＤＣ値の変化に対して追従性を向上させる。具体的には、第４の推定部１６０は、遅延部１６１と減算部１６２とローパスフィルター１６３とゲイン処理部１６４と２乗処理部１６５と乗算部１６６と加算部１６７を含む。
【０１０４】
遅延部１６１と減算部１６２は、温度センサー１９０の時間ｋでの検出信号ＴＳと１つ前の時間ｋ−１での検出信号ＴＳとの差分を求める。ローパスフィルター１６３は、その差分を平滑化する。温度センサー１９０の検出信号ＴＳの雑音が大きい場合、或は検出信号ＴＳのサンプリング周波数がカルマンフィルター１２０の動作周波数に比べて低く検出信号ＴＳが離散的な変化をする場合、第４の推定部１６０が出力するシステムノイズσsysが急に大きく変化してしまう。この変化は、カルマンフィルター１２０の収束度合いに大きな影響を与えてしまう。そのため、ローパスフィルター１６３には、極めて低いカットオフ周波数（例えば１０ｍＨｚ）を設定する。これにより、ノイズとなる成分を確実に除去し、システムノイズσsysの変化を緩やかにできる。
【０１０５】
ローパスフィルター１６３の出力ＬＰＦ２ＯＵＴは、温度センサー１９０の感度ＴＳＥＮ［ｄｉｇｉ／℃］と温度変化ΔＴ［℃／ｓｅｃ］を用いると、下式（２１）のようになる。
【数２１】
2018128467.tif 000023
【０１０６】
ゲイン処理部１６４は、ローパスフィルター１６３からの信号にゲインＧＡ３を乗算する。２乗処理部１６５は、その乗算後の信号を２乗する。乗算部１６６は、その２乗後の信号と第１の推定部１３０からの観測ノイズσmeasとを乗算する。そして、加算部１６７は、その乗算後の信号と第１の推定部１３０からのシステムノイズσsysとを加算し、その加算後の信号をカルマンフィルター１２０に出力する。
【０１０７】
ゲインＧＡ３の設定手法について説明する。まず、温度が変化したときのカルマンフィルター１２０の入力信号の変化をサイン波で近似する。図１０に示すように、１次近似により傾きを考えると、下式（２２）となる。ｋ［ｄｉｇｉ／℃］はジャイロセンサーの物理量信号の温度変動係数である。ΔＴ［℃／ｓｅｃ］は１秒あたりの温度変化なので、ｋΔＴは入力信号の変化の傾きである。その傾きを、周波数ｆのサイン波の傾き２πｆで近似している。ΔＴに上式（２１）を代入し、ｆについて解くと下式（２２）の右辺となる。
【数２２】
2018128467.tif 000024
【０１０８】
ＤＣ値の変化の周波数がｆと分かったので、その周波数がカルマンフィルター１２０を通過するようにゲインＧＡ３を決める。即ち、上式（２２）の周波数ｆをカットオフ周波数ｆｃとして、収束状態における上式（１８）に代入すると、下式（２３）となる。
【数２３】
2018128467.tif 000025
【０１０９】
ジャイロセンサーの感度がＳＥＮ［ｄｉｇｉ／ｄｐｓ］であり、温度係数がＴＣＯＥＦＦ［ｄｐｓ／℃］である場合、上式（２３）は下式（２４）となる。
【数２４】
2018128467.tif 000026
【０１１０】
上記のようなゲインＧＡ３を設定することで、収束状態におけるローパスフィルターのカットオフ周波数ｆｃを、周波数ｆに変化させてカルマンフィルター１２０を推定状態に戻すことができる。このとき、カットオフは周波数ｆとなるので、入力信号のＤＣ成分の変化がぎりぎり通過することになる。
【０１１１】
以上のようにして、温度変化によって、どの程度ＤＣ値が変化するかの情報をシステムノイズσsysとしてカルマンフィルター１２０に与えることができ、それによって温度変化によるＤＣ成分の変化に対してカルマンフィルター１２０を追従させることができる。
【０１１２】
６．電子機器、ジャイロセンサー
図１１に本実施形態の信号処理装置１００を含むジャイロセンサー５１０（広義にはセンサー）と、ジャイロセンサー５１０を含む電子機器５００の構成例を示す。なお電子機器５００、ジャイロセンサー５１０は図１１の構成に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。また本実施形態の電子機器５００としては、デジタルカメラ、ビデオカメラ、スマートフォン、携帯電話機、カーナビゲーションシステム、ロボット、ゲーム機、時計、健康器具、或いは携帯型情報端末等の種々の機器を想定できる。
【０１１３】
電子機器５００はジャイロセンサー５１０と処理部５２０を含む。また温度センサー１９０、メモリー５３０、操作部５４０、表示部５５０を含むことができる。処理部５２０（ＣＰＵ、ＭＰＵ等）はジャイロセンサー５１０等の制御や電子機器５００の全体制御を行う。また処理部５２０は、ジャイロセンサー５１０により検出された角速度情報（広義には物理量）に基づいて処理を行う。例えば角速度情報に基づいて、手ぶれ補正、姿勢制御、ＧＰＳ自律航法などのための処理を行う。メモリー５３０（ＲＯＭ、ＲＡＭ等）は、制御プログラムや各種データを記憶したり、ワーク領域やデータ格納領域として機能する。操作部５４０はユーザーが電子機器５００を操作するためのものであり、表示部５５０は種々の情報をユーザーに表示する。
【０１１４】
ジャイロセンサー５１０は振動子１０、検出装置２０を含む。図１１の振動子１０（広義には物理量トランスデューサー）は、水晶などの圧電材料の薄板から形成される音叉型の圧電振動子であり、駆動用振動子１１、１２と、検出用振動子１６、１７を有する。駆動用振動子１１、１２には駆動端子２、４が設けられ、検出用振動子１６、１７には検出端子６、８が設けられている。
【０１１５】
検出装置２０は、駆動回路３０と検出回路６０と信号処理装置１００を含む。駆動回路３０は、駆動信号（駆動電圧）を出力して振動子１０を駆動する。そして振動子１０からフィードバック信号を受け、これにより振動子１０を励振させる。検出回路６０は、駆動信号により駆動される振動子１０から検出信号（検出電流、電荷）を受け、検出信号から、振動子１０に印加された物理量に応じた所望信号（物理量信号、コリオリ力信号）を検出（抽出）する。
【０１１６】
具体的には、駆動回路３０からの交流の駆動信号（駆動電圧）が駆動用振動子１１の駆動端子２に印加される。すると逆電圧効果によって駆動用振動子１１が振動を開始し、音叉振動により駆動用振動子１２も振動を開始する。この時、駆動用振動子１２の圧電効果によって発生する電流（電荷）が、駆動端子４からフィードバック信号として駆動回路３０にフィードバックされる。これにより振動子１０を含む発振ループが形成される。
【０１１７】
駆動用振動子１１、１２が振動すると、検出用振動子１６、１７が図１１に示す方向で振動速度ｖで振動する。すると、検出用振動子１６、１７の圧電効果によって発生する電流（電荷）が、検出信号（第１、第２の検出信号）として検出端子６、８から出力される。すると、検出回路６０は、この振動子１０からの検出信号を受け、コリオリ力に応じた信号である所望信号（所望波）を検出する。即ち、検出軸１９を中心に振動子１０（ジャイロセンサー）が回転すると、振動速度ｖの振動方向と直交する方向にコリオリ力Ｆｃが発生する。例えば検出軸１９を中心に回転したときの角速度をωとし、振動子の質量をｍとし、振動子の振動速度をｖとすると、コリオリ力はＦｃ＝２ｍ・ｖ・ωと表される。従って検出回路６０が、コリオリ力に応じた信号である所望信号を検出することで、ジャイロセンサーの回転角速度ωを求めることができる。そして求められた角速度ωを用いることで、処理部５２０は、手振れ補正、姿勢制御、或いはＧＰＳ自律航法等のための種々の処理を行うことができる。
【０１１８】
なお図１１では、振動子１０が音叉型である場合の例を示しているが、本実施形態の振動子１０はこのような構造に限定されない。例えばＴ字型やダブルＴ字型等であってもよい。また振動子１０の圧電材料は水晶以外であってもよい。
【０１１９】
７．検出装置
図１２に本実施形態の検出装置２０の構成例を示す。検出装置２０は、駆動回路３０と検出回路６０と信号処理装置１００（デジタル処理部）を含む。
【０１２０】
駆動回路３０は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＩが入力される増幅回路３２と、自動ゲイン制御を行うゲイン制御回路３４と、駆動信号ＤＱを振動子１０に出力する駆動信号出力回路３６を含む。また同期信号ＳＹＣを検出回路６０に出力する同期信号出力回路３８を含む。なお、駆動回路３０の構成は図１２に限定されず、これらの構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
【０１２１】
増幅回路３２（Ｉ／Ｖ変換回路）は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＩを増幅する。例えば振動子１０からの電流の信号ＤＩを電圧の信号ＤＶに変換して出力する。この増幅回路３２は、キャパシター、抵抗素子、演算増幅器などにより実現できる。
【０１２２】
駆動信号出力回路３６は、増幅回路３２による増幅後の信号ＤＶに基づいて、駆動信号ＤＱを出力する。例えば駆動信号出力回路３６は、矩形波（又は正弦波）の駆動信号を出力する。この駆動信号出力回路３６はコンパレーター等により実現できる。
【０１２３】
ゲイン制御回路３４（ＡＧＣ）は、駆動信号出力回路３６に制御電圧ＤＳを出力して、駆動信号ＤＱの振幅を制御する。具体的には、ゲイン制御回路３４は、信号ＤＶを監視して、発振ループのゲインを制御する。例えば駆動回路３０では、ジャイロセンサーの感度を一定に保つために、振動子１０（駆動用振動子）に供給する駆動電圧の振幅を一定に保つ必要がある。このため、駆動振動系の発振ループ内に、ゲインを自動調整するためのゲイン制御回路３４が設けられる。ゲイン制御回路３４は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＩの振幅（振動子の振動速度ｖ）が一定になるように、ゲインを可変に自動調整する。
【０１２４】
同期信号出力回路３８は、増幅回路３２による増幅後の信号ＤＶを受け、同期信号ＳＹＣ（参照信号）を検出回路６０に出力する。この同期信号出力回路３８は、正弦波（交流）の信号ＤＶの２値化処理を行って矩形波の同期信号ＳＹＣを生成するコンパレーターや、同期信号ＳＹＣの位相調整を行う位相調整回路（移相器）などにより実現できる。
【０１２５】
検出回路６０は、増幅回路６２、同期検波回路６４、Ａ／Ｄ変換回路６６を含む。増幅回路６２は、振動子１０からの第１、第２の検出信号ＩＱ１、ＩＱ２を受けて、信号増幅や電荷−電圧変換を行う。同期検波回路６４は、駆動回路３０からの同期信号ＳＹＣに基づいて同期検波を行う。Ａ／Ｄ変換回路６６は、同期検波後の信号のＡ／Ｄ変換を行う。
【０１２６】
信号処理装置１００は、上述したように、所望信号からＤＣオフセット（ＤＣ成分）を抽出し、所望信号からＤＣオフセットを除去する。また、信号処理装置１００は、各種のデジタル信号処理を行ってもよい。例えば信号処理装置１００は、所望信号のアプリケーションに応じた帯域制限のデジタルフィルター処理や、Ａ／Ｄ変換回路６６等により発生したノイズを除去するデジタルフィルター処理を行う。また、ゲイン補正（感度調整）、オフセット補正などのデジタル補正処理を行う。信号処理装置１００は、例えばＤＳＰ（Digital Signal Processor）により実現できる。
【０１２７】
８．移動体
図１３に本実施形態の検出装置２０を含む移動体の例を示す。本実施形態の検出装置２０は、例えば、車、飛行機、バイク、自転車、或いは船舶等の種々の移動体に組み込むことができる。移動体は、例えばエンジンやモーター等の駆動機構、ハンドルや舵等の操舵機構、各種の電子機器を備えて、地上や空や海上を移動する機器・装置である。
【０１２８】
図１３は移動体の具体例としての自動車２０６を概略的に示している。自動車２０６には、振動子１０と検出装置２０を有するジャイロセンサー５１０（センサー）が組み込まれている。ジャイロセンサー５１０は車体２０７の姿勢を検出する。ジャイロセンサー５１０の物理量信号は車体姿勢制御装置２０８に供給される。車体姿勢制御装置２０８は例えば車体２０７の姿勢に応じてサスペンションの硬軟を制御したり個々の車輪２０９のブレーキを制御したりする。その他、こういった姿勢制御は二足歩行ロボットや航空機、ヘリコプター等の各種の移動体において利用することができる。姿勢制御の実現にあたってジャイロセンサー５１０を組み込むことができる。
【０１２９】
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また本実施形態及び変形例の全ての組み合わせも、本発明の範囲に含まれる。また信号処理装置、検出装置、センサー、電子機器、移動体の構成・動作等も、本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【０１３０】
２，４  駆動端子、６，８  検出端子、１０  振動子、１１，１２  駆動用振動子、
１５  物理量トランスデューサー、１６，１７  検出用振動子、１９  検出軸、
２０  検出装置、３０  駆動回路、３２  増幅回路、３４  ゲイン制御回路、
３６  駆動信号出力回路、３８  同期信号出力回路、６０  検出回路、
６２  増幅回路、６４  同期検波回路、６６  Ａ／Ｄ変換回路、
１００  信号処理装置、１１０  ノイズ推定部、１２０  カルマンフィルター、
１２１  減算部、１３０  第１の推定部、１３１  ハイパスフィルター、
１３２  ローパスフィルター、１３３  ローパスフィルター、１３４  リミッター、
１３５  ゲイン処理部、１３６  加算部、１４０  第２の推定部、
１４１  ピークホールド部、１４２  加算部、１５０  第３の推定部、
１５１  絶対値算出部、１５２  ゲイン処理部、１５３  リミッター、
１５４  乗算部、１６０  第４の推定部、１６１  遅延部、１６２  減算部、
１６３  ローパスフィルター、１６４  ゲイン処理部、１６６  乗算部、
１６７  加算部、１７１  ローパスフィルター、１７２  遅延部、
１７３  ローパスフィルター、１７５  減算部、１７６  加算部、１７７  記憶部、
１７８  読み出し部、１８０  コンパレーター（監視部）、１９０  温度センサー、
２０６  自動車、２０７  車体、２０８  車体姿勢制御装置、２０９  車輪、
５００  電子機器、５１０  ジャイロセンサー、５２０  処理部、
５３０  メモリー、５４０  操作部、５５０  表示部、
ＤＣＱ  ＤＣ成分、ＦＬ１  フラグ、ＧＡ１〜ＧＡ３  ゲイン、
ＰＩ  入力信号（物理量信号）、ＰＱ  出力信号、σmeas  観測ノイズ、
σsys  システムノイズ
【図１】
2018128467.tif 000027
【図２】
2018128467.tif 000028
【図３】
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【図４】
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【図５】
2018128467.tif 000031
【図６】
2018128467.tif 000032
【図７】
2018128467.tif 000033
【図８】
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【図９】
2018128467.tif 000035
【図１０】
2018128467.tif 000036
【図１１】
2018128467.tif 000037
【図１２】
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【図１３】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年6月1日(2018.6.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動的に変化する観測ノイズ分散及びシステムノイズ分散を生成するノイズ推定部と、
入力信号、前記観測ノイズ分散及び前記システムノイズ分散が入力され、前記入力信号に対する１次のカルマンフィルター処理を行って、前記カルマンフィルター処理の推定値として前記入力信号のＤＣ成分を抽出するカルマンフィルターと、
を含み、
前記カルマンフィルター処理は、前記システムノイズ分散を用いた誤差共分散の時間更新処理と、前記観測ノイズ分散を用いたカルマンゲインの観測更新処理とを含むことを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記入力信号に基づいて、前記観測ノイズ分散及び前記システムノイズ分散を生成することを特徴とする信号処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記入力信号に基づいて前記観測ノイズ分散を生成し、生成した前記観測ノイズ分散に対してゲイン処理を行うことで前記システムノイズ分散を生成することを特徴とする信号処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記入力信号を２乗平均し、前記２乗平均後の信号に対してリミッター処理を行うことで前記観測ノイズ分散を生成することを特徴とする信号処理装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記カルマンフィルターの収束状態におけるローパスフィルター動作のターゲットカットオフ周波数に基づいて設定されるゲインにより、前記観測ノイズ分散に対して前記ゲイン処理を行うことを特徴とする信号処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記入力信号に対してハイパスフィルター処理を行い、前記ハイパスフィルター処理後の信号に基づいて前記観測ノイズ分散を増加させる処理を行うことを特徴とする信号処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の信号処理装置において、
前記ノイズ推定部は、
前記ハイパスフィルター処理後の信号に対してピークホールド処理を行い、前記ピークホールド処理後の信号に基づいて前記観測ノイズ分散を増加させることを特徴とする信号処理装置。
【請求項８】
物理量トランスデューサーを駆動する駆動回路と、
前記物理量トランスデューサーからの検出信号を受けて、物理量に応じた物理量信号を検出する検出回路と、
前記物理量信号を前記入力信号として前記ＤＣ成分を抽出する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の信号処理装置と、
を含むことを特徴とする検出装置。
【請求項９】
請求項８に記載の検出装置と、
前記物理量トランスデューサーと、
を含むことを特徴とするセンサー。
【請求項１０】
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の信号処理装置を含むことを特徴とする電子機器。
【請求項１１】
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の信号処理装置を含むことを特徴とする移動体。