(57)【要約】【課題】入力データの取得状態が頻繁に変化する状況下では、等化性能の維持及び適応等化器を安定させること。【解決手段】本発明の第１の態様にかかる適応等化器は、時系列に沿って取得され、複数のタップに格納された入力データ列について、タップ毎に対応付けられたフィルタ係数を用いて等化する適応等化器であって、時間の変化に応じて、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整値をタップ毎に算出する調整値算出部と、調整値に基づいて、新たなフィルタ係数をタップ毎に算出するフィルタ係数算出部と、を備え、調整値算出部は、複数のタップの内、フィルタ係数の絶対値が最大となるべきセンタタップ付近のタップにおける調整値に比べて、当該センタタップ付近以外のタップにおける調整値を、直前の時刻における調整値に対する変化量が大きくなるように算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列に沿って取得され、複数のタップに格納された入力データ列について、前記タップ毎に対応付けられたフィルタ係数を用いて等化する適応等化器であって、
時間の変化に応じて、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整値を前記タップ毎に算出する調整値算出部と、
前記調整値に基づいて、新たなフィルタ係数を前記タップ毎に算出するフィルタ係数算出部と、を備え、
前記調整値算出部は、前記複数のタップの内、前記フィルタ係数の絶対値が最大となるべきセンタタップ付近のタップにおける前記調整値に比べて、当該センタタップ付近以外のタップにおける前記調整値を、直前の時刻における調整値に対する変化量が大きくなるように算出することを特徴とする適応等化器。
【請求項２】
前記調整値算出部は、前記入力データ列の取得状況が悪い場合に、前記センタタップ付近以外のタップにおける前記調整値を、前記変化量の増分が大きくなるように算出することを特徴とする請求項１に記載の適応等化器。
【請求項３】
前記調整値算出部は、前記入力データ列と基準データとの差分が大きい場合に、前記センタタップ付近以外のタップにおける前記調整値を、前記変化量の増分が大きくなるように算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の適応等化器。
【請求項４】
前記調整値算出部は、前記過去のフィルタ係数の総和が所定値以上である場合に、前記複数のタップの全てにおける前記調整値を、前記変化量の増分が大きくなるように算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の適応等化器。
【請求項５】
前記調整値算出部は、前記センタタップにおける前記調整値を、当該センタタップ付近における他のタップにおける前記調整値に比べて大きく算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の適応等化器。
【請求項６】
前記適応等化器は、前記調整値算出部を前記タップ毎に備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の適応等化器。
【請求項７】
前記時系列に沿って取得された入力データ列は、移動体において取得されたデータ列であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の適応等化器。
【請求項８】
時系列に沿って取得され、複数のタップに格納された入力データ列について、前記タップ毎に対応付けられたフィルタ係数を用いて等化する適応等化器を制御する適応等化方法であって、
時間の変化に応じて、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整値を前記タップ毎に算出し、
前記調整値に基づいて、新たなフィルタ係数を前記タップ毎に算出し、
前記調整値を算出する際に、前記複数のタップの内、前記フィルタ係数の絶対値が最大となるべきセンタタップ付近のタップにおける前記調整値に比べて、当該センタタップ付近以外のタップにおける前記調整値を、直前の時刻における調整値に対する変化量が大きくなるように算出することを特徴とする適応等化方法。
【請求項９】
前記調整値を算出する際に、前記入力データ列の取得状況が悪い場合に、前記センタタップ付近以外のタップにおける前記調整値を、前記変化量の増分が大きくなるように算出することを特徴とする請求項８に記載の適応等化方法。
【請求項１０】
前記調整値を算出する際に、前記入力データ列と基準データとの差分が大きい場合に、前記センタタップ付近以外のタップにおける前記調整値を、前記変化量の増分が大きくなるように算出することを特徴とする請求項８又は９に記載の適応等化方法。
【請求項１１】
前記調整値を算出する際に、前記過去のフィルタ係数の総和が所定値以上である場合に、前記複数のタップの全てにおける前記調整値を、前記変化量の増分が大きくなるように算出することを特徴とする請求項８乃至１０のいずれか１項に記載の適応等化方法。
【請求項１２】
前記調整値を算出する際に、前記センタタップにおける前記調整値を、当該センタタップ付近における他のタップにおける前記調整値に比べて大きく算出することを特徴とする請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の適応等化方法。
【請求項１３】
前記時系列に沿って取得された入力データ列は、移動体において取得されたデータ列であることを特徴とする請求項８乃至１２のいずれか１項に記載の適応等化方法。
【請求項１４】
時系列に沿って取得され、複数の記憶領域に格納された入力データ列について、前記記憶領域毎に対応付けられたフィルタ係数を用いて等化する適応等化処理をコンピュータに実行させる適応等化プログラムであって、
時間の変化に応じて、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整値を前記記憶領域毎に算出する調整値算出処理と、
前記調整値に基づいて、新たなフィルタ係数を前記記憶領域毎に算出するフィルタ係数算出処理とを有し、
前記調整値算出処理は、前記複数の記憶領域の内、前記フィルタ係数の絶対値が最大となるべき第１の記憶領域付近の記憶領域における前記調整値に比べて、当該第１の記憶領域付近以外の第２の記憶領域における前記調整値を、直前の時刻における調整値に対する変化量が大きくなるように算出することを特徴とする適応等化プログラム。
【請求項１５】
前記調整値算出処理は、前記入力データ列の取得状況が悪い場合に、前記第２の記憶領域における前記調整値を、前記変化量の増分が大きくなるように算出することを特徴とする請求項１４に記載の適応等化プログラム。
【請求項１６】
前記調整値算出処理は、前記入力データ列と基準データとの差分が大きい場合に、前記第２の記憶領域における前記調整値を、前記変化量の増分が大きくなるように算出することを特徴とする請求項１４又は１５に記載の適応等化プログラム。
【請求項１７】
前記調整値算出処理は、前記過去のフィルタ係数の総和が所定値以上である場合に、前記複数の記憶領域の全てにおける前記調整値を、前記変化量の増分が大きくなるように算出することを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれか１項に記載の適応等化プログラム。
【請求項１８】
前記調整値算出処理は、前記第１の記憶領域における前記調整値を、当該第１の記憶領域付近における他の記憶領域における前記調整値に比べて大きく算出することを特徴とする請求項１４乃至１７のいずれか１項に記載の適応等化プログラム。
【請求項１９】
前記時系列に沿って取得された入力データ列は、移動体において取得されたデータ列であることを特徴とする請求項１４乃至１８のいずれか１項に記載の適応等化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、適応等化器、適応等化方法及び適応等化プログラムに関し、特に、時系列に沿って取得され、複数のタップに格納された入力データ列について、前記タップ毎に対応付けられたフィルタ係数を用いて等化する適応等化器、適応等化方法及び適応等化プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
以前は、アナログ回路で構成されていた車載向けＦＭラジオ受信機において、近年では、ほとんどの回路をデジタル回路で構成するデジタルチューナが用いられることが多くなっている。デジタル回路を用いる利点は、近年のデジタル信号処理技術や半導体製造技術の向上により、高音質で受信性能が高い回路を低コストに実現できること、及び、ノイズ除去や音響処理などアナログでは難しい信号処理を比較的簡単に実現できることにある。一方、ＦＭラジオ受信機では、マルチパス妨害と呼ばれる受信障害によりラジオ復調音声の品質低下やノイズの混入が起こり得る。マルチパス妨害の対策としては、適応デジタルフィルタを用いた適応等化器が有効であることが以前から知られていた（例えば、『望月，羽鳥、"適応型ディジタルフィルタによるＦＭ放送マルチパスひずみ自動除去の一方式"，テレビジョン学会誌，1985年3月、39，3，pp228-234』など）。このような状況から、ＦＭラジオ受信機に適応デジタルフィルタを用いたマルチパス妨害除去機能が搭載されるようになった。
【０００３】
適応デジタルフィルタを用いたマルチパス妨害除去は、非常に有効である反面、制御が難しい。特に、電波の受信状態によっては、ノイズの原因となることや、十分なマルチパス妨害除去の効果が得られないことがある。適応デジタルフィルタを用いたマルチパス除去装置にとって、このような受信状態に対する不安定性への対策が大きな課題となっている。
【０００４】
特許文献１には、複数のタップを用いたＦＩＲ（Finite Impulse Response）型適応デジタルフィルタに関する技術が開示されている。特許文献１では、入力信号のサンプル値系列｛ｘｋ｝に対して、出力信号のサンプル値系列｛ｙｋ｝を、毎サンプル更新される係数ｃ−Ｍ、ｃ−（Ｍ−１）、・・・、ｃ−１、ｃ０、ｃ１、・・・、ｃＮ−１、ｃＮを用いて、以下の（１）式により表わすことができる。そのため、（Ｍ＋Ｎ＋１）タップＦＩＲ型適応デジタルフィルタということができる。
【数１】
2011239262.tif 000003
ここで、係数ｃ０は、通常、１程度の値であり、センタタップ又は主タップと呼ぶ。また、係数ｃｉ（ｉ≠０）の絶対値は、通常、センタタップより小さい値である。
【０００５】
係数ｃｉの更新式は、係数更新値Δｃｉを用いて、以下の（２）式により表わすことができる。尚、（２）式では、サンプル毎に更新されるものとする。
【数２】
2011239262.tif 000004
ここで、Δｃｉの具体的な計算方法は、適応等化器の等化アルゴリズムにより様々である。但し、基本的には、何らかの基準信号との誤差を最小化するように係数を決定するものである。
【０００６】
尚、Δｃｉの具体的な計算方法として、特許文献１には、以下の（３）式が挙げられている。
【数３】
2011239262.tif 000005
但し、ａは正の微少値、［Ｐ，Ｑ］は、Ｐ＝−２Ｍ、Ｑ＝２Ｎ程度の値をとる相関範囲、｛ｅｋ｝は誤差信号である。
【０００７】
係数は、等化アルゴリズムの働きにより、基準信号との誤差を０にする最適値に収束するように動作する。但し、ＦＩＲ型適応デジタルフィルタにおいては、真の最適値に収束するには、無限のタップが必要である。そのため、現実的には、有限のタップで実現可能な範囲で、基準信号との誤差を最小にする最適値に収束することが期待される。しかし、有限のタップの適応デジタルフィルタは、誤差を０にすることが出来ない。そのため、係数が誤差を最小にする最適値に到達したとしても、この誤差を打ち消すためにさらに等化アルゴリズムが働き、不要な係数の成長という異常動作が起こる。また、このような係数の成長により、係数が発散してしまうなどの問題も起こる。これが適応デジタルフィルタの不安定性の原因の一つである。そこで、係数ｃｉの更新式は、この対策として小さな正数βを用いた以下の（４）式によりを表すことができる。
【数４】
2011239262.tif 000006
【０００８】
または、係数ｃｉの更新式は、小さな正数Ｌを用いた以下の（５）式により表わすことができる。
【数５】
2011239262.tif 000007
ここで、ｓｇｎは、以下の（６）式で定義される。
【数６】
2011239262.tif 000008
【０００９】
上述した係数ｃｉの更新式である（４）式又は（５）式により、係数に微小なリークを与え、係数を０に引き戻す（センタタップは１に引き戻す）ように制御することにより、発散を防止する方法が知られている。尚、（４）式は、現在の係数値に比例したリークを与える方式である。また、（５）式は、現在の係数の絶対値に依存しないリークを与える方式である。
【００１０】
リーク量（（４）式の方式ではβ、（５）式の方式ではＬ）を大きくすると、係数を０に引き戻す力が強く働くため、係数が最適値に収束し辛くなり、適応デジタルフィルタの性能が低下する。しかし、逆にリーク量を小さくすると、発散を防止する働きが弱くなる。このようなトレードオフの関係のため、常に一定のリーク量をかける方式では、適応デジタルフィルタの性能と発散の防止の両方を十分に満足させることは難しい、という問題がある。
【００１１】
そこで、特許文献１では、この問題を解決するため、係数の絶対値の総和を利用し、リーク量を動的に制御する方式を提案している。特許文献１では、係数の絶対値の総和が大きいときには、発散の危険が高いとしてリーク量を大きくし、係数の絶対値の総和が小さい時には発散の危険は低いとしてリーク量を小さくする。これにより、発散の危険が大きいときには、その防止を重視し、発散の危険が小さいときには、適応デジタルフィルタの性能を重視する、という制御が実現され、問題点を改善することができる。
【００１２】
具体的には、以下の（７）式を用い、Ａがある閾値を超えるときには、Ａに比例してリーク量を増加させる、という実施例を挙げている。ただし、ｐは非零の定数である。
【数７】
2011239262.tif 000009
【００１３】
このように、上述した特許文献１にかかる適応等化器は、入力信号が取得された時系列に従って格納されている複数のタップについて、同一のリーク量をかける。そのため、タップ間のフィルタ係数は、センタタップを除いて同一となる。しかしながら、適応等化器の適用分野によっては、フィルタ係数の最適な概形が予めわかっている場合がある。例えば、図１０は、フィルタ係数の最適値の概形の例を示す図である。つまり、フィルタ係数の最適な概形が図１０のような場合には、特許文献１にかかる適応等化器のように、タップ間に同一のリーク量をかけてしまうと、等化性能と安定性が低下する場合があるという課題がある。
【００１４】
そこで、特許文献２には、特許文献１の課題を解決するための適応等化器に関する技術が開示されている。特許文献２においては、入力信号が取得された時系列に従って格納されているタップ毎に補正係数を設定する。このとき、複数のタップの少なくとも一部のタップに他のタップとは異なる補正係数を設定する。そして、全体で共通のリーク量について、タップ毎の補正係数を乗ずることにより、タップ毎に異なるリークをかけるものである。これにより、例えば、成長が必要な係数を過剰なリークから保護し、不要成長が起きやすい係数に十分なリークを行うという制御を行う。よって、図１０に示すようなフィルタ係数の概形を実現し、性能を犠牲にせずに安定性を向上させることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特開昭５９−２１９０３５号公報
【特許文献２】特開２０１０−４１４５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、特許文献１及び２では、入力データの取得状態が頻繁に変化する状況下では、等化性能の維持及び適応等化器を安定させることが困難であるという問題がある。例えば、カーオーディオ向けのＦＭラジオ受信機の場合、移動体での受信であるため、受信状況が様々に変化する。そのため、品質の高い製品を開発するためには、受信状態の検出を行い、検出した受信状態に応じた制御をきめ細かく行う必要がある。また、リーク量の制御のための受信状態の検出も、複数の検出手法を複合的に組み合わせて、総合的に受信状態を判断し、それに応じたリーク量制御を行うことが望ましい。
【００１７】
上述したように、特許文献１では、タップ間で同一のリーク量を用いてフィルタ係数を算出する。また、特許文献２では、同一のリーク量に対してタップ毎に異なる補正係数を乗ずることにより、タップ毎に異なるリーク量を用いてフィルタ係数を算出する。しかし、いずれもフィルタ係数を算出するための基となるリーク量は、ある時刻において一つしか用いていない。そのため、特許文献１及び２では、タップ位置におけるリーク量の分布は、時間の変動に応じて分布の全体が上下するだけであり、常に、一定のリーク量の概形となる。つまり、時間の変化に応じて用いられるリーク量は、タップ位置に関わらず同一の変化量となってしまう。
【００１８】
特許文献２では、リーク量の補正係数自体を動的に変更する手段を持たないため、リーク量の制御要因として、複数のパラメータを用いても、全体的にリークを強くするか弱くするかの制御しかできない。
【００１９】
例えば、特許文献２にかかる適応等化器をカーオーディオ向けのＦＭラジオ受信機などの分野に適用した場合、適応等化器を安定化させるためには等化性能が犠牲となる、すなわち、等化性能が悪化するという問題がある。また、等化性能を犠牲にしない場合は、等化器が不安定になるという問題がある。これにより、ＦＭラジオ受信機の場合は、復調音声の品質が低下、つまり、歪が増加する場合や、ノイズが混入する場合がある。
【００２０】
例えば、係数がそれほど不要成長しておらず、発散の危険が少ないような場合でも、受信障害などでタップ端のみがフィルタ係数が増大し、ノイズが発生するケースがあり得る。不要係数成長による不安定化に対しては、全体のリーク量を大きくして安定化することが必要である。一方、受信障害によるタップ端のフィルタ係数の増大に対しては、タップ端のみリーク量を大きくすればよい。しかし、特許文献２では、全体のリーク量を上げることになる。このとき、強くする必要がないセンタタップ付近のリーク量まで強くすることになる。そのため、等化性能が必要以上に落ちるという問題が発生する。または、等化性能が低下するのを避けるため、リーク量を強くしない場合は、タップ端のフィルタ係数の増大によって、等化器の出力ノイズが増加するという問題が発生する。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明の第１の態様にかかる適応等化器は、時系列に沿って取得され、複数のタップに格納された入力データ列について、前記タップ毎に対応付けられたフィルタ係数との畳み込み演算を行うＦＩＲ型適応デジタルフィルタを用いた適応等化器であって、時間の変化に応じて、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整値を前記タップ毎に算出する調整値算出部と、前記調整値に基づいて、新たなフィルタ係数を前記タップ毎に算出するフィルタ係数算出部と、を備え、前記調整値算出部は、前記複数のタップの内、前記フィルタ係数の絶対値が最大となるべきセンタタップ付近のタップにおける前記調整値に比べて、当該センタタップ付近以外のタップにおける前記調整値を、直前の時刻における調整値に対する変化量が大きくなるように算出する。
【００２２】
本発明の第２の態様にかかる適応等化方法は、時系列に沿って取得され、複数のタップに格納された入力データ列について、前記タップ毎に対応付けられたフィルタ係数との畳み込み演算を行うＦＩＲ型適応デジタルフィルタを用いた適応等化器を制御する適応等化方法であって、時間の変化に応じて、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整値を前記タップ毎に算出し、前記調整値に基づいて、新たなフィルタ係数を前記タップ毎に算出し、前記調整値を算出する際に、前記複数のタップの内、前記フィルタ係数の絶対値が最大となるべきセンタタップ付近のタップにおける前記調整値に比べて、当該センタタップ付近以外のタップにおける前記調整値を、直前の時刻における調整値に対する変化量が大きくなるように算出する。
【００２３】
本発明の第３の態様にかかる適応等化プログラムは、時系列に沿って取得され、複数の記憶領域に格納された入力データ列について、前記記憶領域毎に対応付けられたフィルタ係数との畳み込み演算を行うＦＩＲ型適応デジタルフィルタを用いた適応等化処理をコンピュータに実行させる適応等化プログラムであって、時間の変化に応じて、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整値を前記記憶領域毎に算出する調整値算出処理と、前記調整値に基づいて、新たなフィルタ係数を前記記憶領域毎に算出するフィルタ係数算出処理とを有し、前記調整値算出処理は、前記複数の記憶領域の内、前記フィルタ係数の絶対値が最大となるべき第１の記憶領域付近の記憶領域における前記調整値に比べて、当該第１の記憶領域付近以外の第２の記憶領域における前記調整値を、直前の時刻における調整値に対する変化量が大きくなるように算出する。
【００２４】
本発明の第１乃至第３の態様のそれぞれによれば、フィルタ係数を算出するために用いる調整値を、センタタップ付近とタップ端付近とで時間の変化に応じた変化量を変える。その際、タップ端付近における変化量をセンタタップ付近に比べて大きくする。例えば、入力データの取得状況が悪い場合には、タップ端付近のフィルタ係数の発散がセンタタップ付近における発散に比べて顕著であるため、タップ端付近の調整値を算出する際に、センタタップ付近に比べて、直前の時刻における調整値に対する変化量を増加させる。逆に、入力データの取得状況が良くなった場合には、タップ端付近の調整値を算出する際に、センタタップ付近に比べて、直前の時刻における調整値に対する変化量を減少させる。このように、リーク量の分布を時間の変化に応じて変動させて、等化性能を低下させずに、安定性を維持することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明により、入力データの取得状態が頻繁に変化する状況下にあっても、等化性能を低下させずに、安定性を維持するための適応等化器、適応等化方法及び適応等化プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施の形態１にかかる適応デジタルフィルタの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１にかかる適応デジタルフィルタを用いたＦＭラジオ受信機の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１にかかる適応デジタルフィルタのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態１にかかる適応デジタルフィルタの処理の流れを示すフローチャート図である。
【図５】本発明の実施の形態１にかかるリーク量算出処理の流れを示すフローチャート図である。
【図６】本発明の実施の形態１にかかるリーク量の例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態２にかかる適応デジタルフィルタの構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施の形態２にかかる適応デジタルフィルタのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の実施の形態２にかかる適応デジタルフィルタの処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１０】フィルタ係数の最適値の概形の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下では、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略する。
【００２８】
＜発明の実施の形態１＞
図１は、本発明の実施の形態１にかかる適応デジタルフィルタ１００の構成を示すブロック図である。適応デジタルフィルタ１００は、入力信号１０１を受け付け、演算部２０１ａ、２０１ｂ、・・・、２０１ｎを用いて所定の適応等化処理を行い、出力信号１０２を出力するＦＩＲ（Finite Impulse Response）型適応フィルタである。尚、演算部２０１ａ、２０１ｂ、・・・、２０１ｎの数は、図示したものに限定されず、１以上であればよい。また、適応デジタルフィルタ１００は、時系列に沿って取得され、複数のタップに格納された入力データ列について、前記タップ毎に対応付けられたフィルタ係数との畳み込み演算を行うＦＩＲ型適応デジタルフィルタを用いた適応等化器の一例である。入力データ列とは、入力データ列とは、図１における入力信号１０１であり、例えば、ＦＭ受信信号から特定のチャネルが抽出されたデジタル信号を入力データとした時系列ごとのデータ列である。また、適応デジタルフィルタ１００は、逐次、当該入力データを内部の記憶領域に格納していくことで時系列に沿った入力データ列として処理することが可能である。また、適応デジタルフィルタ１００は、複数の入力データ列毎にフィルタ係数を有しており、入力データ列の各データと入力データ列に対応するフィルタ係数とを用いてノイズ信号の除去等の等化処理を行い、出力データを生成する。出力データとは、図１における出力信号１０２である。
【００２９】
適応デジタルフィルタ１００における出力信号１０２のサンプル値系列ｙ（ｋ）の算出式は、入力信号１０１のサンプル値系列ｘ（ｋ）に対して、毎サンプル更新される係数ｃ０（ｋ）、…、ｃＮ−１（ｋ）を用いて、以下の（８）式によりを表すことができる。
【数８】
2011239262.tif 000010
但し、ｔｉは係数のオフセットを表す定数で、０≦ｉ≦Ｎ−１に対して、以下の（９）式とする。この場合、ｃｉ（ｉ＝ｉｃ）がセンタタップとなる。また、ｋは、サンプル時刻である。ｉは、タップ位置である。
【数９】
2011239262.tif 000011
ここで、ｑは正の定数とする。尚、本発明の実施の形態１では、ｔｉとして、最も標準的な場合である（９）式を用いるが、センタタップの値及び位置は、これに限定されない。また、適応デジタルフィルタ１００では、センタタップを複数備えても構わない。
【００３０】
演算部２０１ａは、入力信号１０１を入力し、入力信号１０１に対応するリーク量及びフィルタ係数を算出し、フィルタ係数及び入力信号１０１を用いて出力信号の一部を生成する。また、演算部２０１ａは、入力した入力信号１０１を所定時間遅延させて演算部２０１ｂへ出力する。また、演算部２０１ａは、演算部２０１ｂから出力信号の一部を入力し、自己が生成した出力信号の一部と加算して出力信号１０２として出力する。演算部２０１ａは、入力信号１０１が入力される度に、入力信号１０１に対応する時刻と過去に算出されたフィルタ係数等を用いて出力信号の一部を生成する。
【００３１】
演算部２０１ａは、遅延子２２１ａと、リーク量算出部２１１ａと、フィルタ係数算出部２２０ａと、加算器２２７ａとを備える。遅延子２２１ａは、入力信号１０１を格納し、所定時間後に出力する記憶装置である。遅延子２２１ａは、例えば、タップ付遅延素子、いわゆるタップである。または、遅延子２２１ａは、領域が割り当てられた記憶装置の各領域であってもよい。
【００３２】
リーク量算出部２１１ａは、フィルタ係数を算出するために用いる調整値であるリーク量ｒを算出する。ここで、調整値とは、過去のフィルタ係数を取り込む度合である。尚、リーク量ｒを算出する処理の詳細は、後述する。
【００３３】
フィルタ係数算出部２２０ａは、入力信号１０１に対応するフィルタ係数を算出し、入力信号１０１とフィルタ係数とを用いて出力信号の一部を生成する。フィルタ係数算出部２２０ａは、係数更新値算出部２１２ａと、乗算器２２２ａと、符号関数部２１３ａと、減算器２２３ａと、遅延子２２５ａと、加算器２２４ａと、加算器２２８ａと、オフセット定数２１４ａと、乗算器２２６ａとを備える。
【００３４】
係数更新値算出部２１２ａは、フィルタ係数の更新値Δｃを算出する。遅延子２２５ａは、後述する加算器２２４ａにより算出された値であるフィルタ係数ｃを格納する。また、遅延子２２５ａは、格納済みのフィルタ係数ｃを出力する。言い換えると、遅延子２２５ａは、ある時刻において、直前の時刻において算出されたフィルタ係数ｃを出力する。符号関数部２１３ａは、遅延子２２５ａから出力されたフィルタ係数ｃに対して、（６）式におけるｓｇｎを用いて、ｓｇｎ（ｃ）を出力する。そして、乗算器２２２ａは、リーク量算出部２１１ｂにより算出されたリーク量ｒと符号関数部２１３ａにより算出された値とを乗算する。減算器２２３ａは、遅延子２２５ａから出力されたフィルタ係数ｃから乗算器２２２ａにより算出された値を減算する。加算器２２４ａは、減算器２２３ａにより算出された値と係数更新値算出部２１２ｂにより算出された値Δｃとを加算する。オフセット定数２１４ａは、予めタップ位置に応じて上述した（９）式の値を格納する記憶領域である。加算器２２８ａは、加算器２２４ａにより算出された値とオフセット定数２１４ａに格納された値とを加算する。乗算器２２６ａは、加算器２２８ａにより算出された値と入力信号１０１とを乗算する。
【００３５】
加算器２２７ａは、フィルタ係数算出部２２０ａにより算出された値と、演算部２０１ｂから出力された値とを加算して、出力信号１０２として出力する。
【００３６】
尚、演算部２０１ｂ、・・・、２０１ｎの構成は、演算部２０１ａの構成と同等であるため、詳細な説明を省略する。例えば、演算部２０１ｂは、遅延子２２１ｂと、フィルタ係数算出部２２０ｂと、加算器２２７ｂとを備え、それぞれ演算部２０１ａの構成要素に対応する。また、フィルタ係数算出部２２０ｂの構成は、フィルタ係数算出部２２０ａに対応する。但し、遅延子２２１ｂは、遅延子２２１ａから出力される値を格納し、所定時間後に出力する記憶措置である。また、リーク量算出部２１１ｂは、入力信号１０１が取得された直前の時刻に対応するリーク量ｒを算出する。また、フィルタ係数算出部２２０ｂは、遅延子２２１ａから出力される値、つまり、入力信号１０１の直前の時刻に取得された信号を入力し、当該信号に対応するフィルタ係数を算出し、当該信号とフィルタ係数とを用いて出力信号の一部を生成する。加算器２２７ｂは、フィルタ係数算出部２２０ｂ及び加算器２２７ｃ（不図示）から出力された値を加算して、加算器２２７ａへ出力する。また、演算部２０１ｎは、末端のタップに対応する演算部であるため、遅延子２２１ａ及び加算器２２７ａに対応する構成を必要としない。
【００３７】
尚、フィルタ係数算出部２２０ａ、２２０ｂ、・・・、２２０ｎは、調整値に基づいて、新たなフィルタ係数を前記タップ毎に算出する。また、リーク量算出部２１１ａ、２１１ｂ、・・・、２１１ｎは、時間の変化に応じて、過去のフィルタ係数を取り込む度合である調整値をｎ個のタップ毎に算出する調整値算出部である。また、当該調整値算出部は、複数のタップの内、フィルタ係数の絶対値が最大となるべきセンタタップ付近のタップにおける調整値に比べて、当該センタタップ付近以外のタップにおける調整値を、直前の時刻における調整値に対する変化量が大きくなるように算出する。また、加算器２２７ａ、２２７ｂ、・・・は、いわゆる畳み込み演算を行うものである。
【００３８】
ここで、フィルタ係数の更新値の算出式は、例えば、サンプル時刻ｋかつタップ位置ｉにおける係数更新値Δｃｉ（ｋ）、小さな正数のリーク量ｒｉ（ｋ）を用いて、以下の（１０）式により表わすことができる。（１０）式は、現在の係数値に比例したリークを与える方式である。
【数１０】
2011239262.tif 000012
【００３９】
または、フィルタ係数の更新値の算出式は、以下の（１１）式により表わすことができる。（１１）式は、現在の係数の絶対値に依存しないリークを与える方式である。
【数１１】
2011239262.tif 000013
【００４０】
尚、図１は（１１）式の方式を表し、図１から符号関数部２１３ａ、２１３ｂ、・・・を取り除くと（１０）式の方式を表すこととなる。また、（１０）式及び（１１）式において、リークは、係数のオフセットｔｉに向かってかかることとなる。
【００４１】
また、本発明の実施の形態１では、フィルタ係数の更新値Δｃｉを算出する具体的なアルゴリズムに依存しない。
【００４２】
図２は、本発明の実施の形態１にかかる適応デジタルフィルタ１００を用いたＦＭラジオ受信機１０の構成を示すブロック図である。ＦＭラジオ受信機１０は、アンテナ１１と、フロントエンド１２と、ＩＦフィルタ１３と、適応デジタルフィルタ１４と、ＦＭ復調器１５と、スピーカ１６とを備える。
【００４３】
フロントエンド１２は、アンテナ１１により受信された無線信号を入力し、当該無線信号と局部発振器（不図示）が生成する信号とを混合することによってＩＦ信号を生成する。ＩＦフィルタ１３は、フロントエンド１２により生成されたＩＦ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、デジタル信号から所望のチャネルを抽出するバンドパスフィルタとを備える。
【００４４】
適応デジタルフィルタ１４は、ＩＦフィルタ１３により抽出された信号を入力し、適応等化処理を行うことでノイズ信号等を除去したＦＭ信号をＦＭ復調器１５へ出力する。ＦＭ復調器１５は、適応デジタルフィルタ１４により出力されたＦＭ信号を入力し、符号化された楽音信号、そして、ステレオ音声信号へ復調してスピーカ１６へ出力する。
【００４５】
図３は、本発明の実施の形態１にかかる適応デジタルフィルタ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。図３に示す適応デジタルフィルタ１００は、図２の適応デジタルフィルタ１４に対応するものである。適応デジタルフィルタ１００は、入力信号１０１を入力し、ＦＩＲ型の適応等化処理を行い、出力信号１０２を出力する。適応デジタルフィルタ１００は、入力バッファ２２１と、オフセット格納メモリ２１４と、係数格納メモリ２２５と、符号関数ハードウェア２１３と、乗算器２２２と、減算器２２３と、加算器２２４と、リーク量算出ハードウェア２１１と、係数更新値算出ハードウェア２１２と、乗算器２２６と、加算器２２８と、加算器２２７とを備える。但し、図３は、ハードウェア構成を模式的に表したものであり、入力バッファ２２１及び加算器２２７以外の構成は、図示しない構成としてＮ個分の組で存在するものとする。
【００４６】
入力バッファ２２１は、入力信号１０１を格納するための領域が割り当てられた記憶装置である。また、入力バッファ２２１は、入力信号１０１を逐次受け付けて格納し、直後の時刻における入力信号を受け付けた場合に、都度、直前の時刻に格納された入力信号を乗算器２２６へ出力する。
【００４７】
係数更新値算出ハードウェア２１２は、任意の係数更新アルゴリズムによりサンプル時刻ｋにおいて、タップ位置ｉ毎に更新量Δｃｉ（ｋ）を算出する。係数更新値算出ハードウェア２１２は、例えば、図１に示すような係数更新値算出部２１２ａ、２１２ｂ、・・・２１２ｎであるとよい。
【００４８】
リーク量算出ハードウェア２１１は、後述するリーク量算出処理に基づき、サンプル時刻ｋにおいて、タップ位置ｉ毎にリーク量ｒｉ（ｋ）を算出する演算装置である。リーク量算出ハードウェア２１１は、例えば、図１に示すようなリーク量算出部２１１ａ、２１１ｂ、・・・、２１１ｎであるとよい。
【００４９】
係数格納メモリ２２５は、フィルタ係数を格納するためのＮ個の領域が割り当てられた記憶装置である。尚、Ｎ個の領域は、タップ位置ｉに対応する。また、係数格納メモリ２２５の領域ｉは、遅延子２２５ａ、２２５ｂ、・・・、２２５ｎの領域とそれぞれ対応付けられている。符号関数ハードウェア２１３は、式（６）で定義される符号関数の処理を行う演算装置である。符号関数ハードウェア２１３は、例えば、図１に示すような符号関数部２１３ａ、２１３ｂ、・・・、２１３ｎであるとよい。符号関数ハードウェア２１３は、係数格納メモリ２２５から領域ｉのフィルタ係数を取得し、符号関数の処理を行い、処理結果を乗算器２２２へ出力する。
【００５０】
そして、乗算器２２２は、リーク量算出ハードウェア２１１により算出されたリーク量ｒｉ（ｋ）と符号関数ハードウェア２１３により算出された値とを乗算し、減算器２２３へ出力する。減算器２２３は、対応する領域ｉに格納されたフィルタ係数から乗算器２２２の乗算結果を減算し、加算器２２４へ出力する。加算器２２４は、係数更新値算出ハードウェア２１２により算出された値と、減算器２２３により算出された値とを加算し、領域ｉ毎に係数格納メモリ２２５へ格納する。
【００５１】
オフセット格納メモリ２１４は、上述した（９）式の値を格納するためのタップ位置ｉに応じた領域が割り当てられた記憶装置である。オフセット格納メモリ２１４は、例えば、図１に示すようなオフセット定数２１４ａ、２１４ｂ、・・・、２１４ｎであるとよい。加算器２２８は、領域ｉ毎に係数格納メモリ２２５に格納されたフィルタ係数と、オフセット格納メモリ２１４に格納されたオフセット定数とを加算し、乗算器２２６へ出力する。加算器２２８は、例えば、図１に示すような加算器２２８ａ、２２８ｂ、・・・、２２８ｎであるとよい。
【００５２】
乗算器２２６は、入力バッファ２２１に格納された入力信号と、加算器２２８により算出された値とを乗算し、加算器２２７へ出力する。乗算器２２６は、例えば、図１に示すような乗算器２２６ａ、２２６ｂ、・・・、２２６ｎであるとよい。加算器２２７は、全ての領域の乗算器２２６の出力結果を畳込み演算する、つまり、入力ベクトルの総和をとる演算装置である。加算器２２７は、演算結果を出力信号１０２として出力する。加算器２２７は、例えば、図１に示すような加算器２２７ａ、２２７ｂ、・・・であるとよい。
【００５３】
尚、図３において、符号関数ハードウェア２１３を除くと、上述した（１０）式を実現できる。
【００５４】
図４は、本発明の実施の形態１にかかる適応デジタルフィルタ１００の処理の流れを示すフローチャート図である。まず、適応デジタルフィルタ１００は、入力信号１０１を入力バッファ２２１に格納する（Ｓ１１）。次に、適応デジタルフィルタ１００は、係数更新量Δｃを算出する（Ｓ１２）。具体的には、係数更新値算出ハードウェア２１２は、サンプル時刻ｋかつタップ位置ｉに応じて係数更新値Δｃｉ（ｋ）を算出する。そして、適応デジタルフィルタ１００は、リーク量ｒを算出する（Ｓ１３）。尚、リーク量算出処理の詳細は、図５を用いて後述する。
【００５５】
続いて、適応デジタルフィルタ１００は、係数更新量Δｃ及びリーク量ｒを用いてフィルタ係数ｃを更新する（Ｓ１４）。具体的には、符号関数ハードウェア２１３、乗算器２２２、減算器２２３及び加算器２２４によりフィルタ係数ｃが更新され、係数格納メモリ２２５に格納される。そして、適応デジタルフィルタ１００は、フィルタ係数ｃにオフセットｔを加算する（Ｓ１５）。具体的には、加算器２２８は、領域ｉ毎に係数格納メモリ２２５に格納されたフィルタ係数と、オフセット格納メモリ２１４に格納されたオフセット定数とを加算する。その後、適応デジタルフィルタ１００は、入力バッファの値xにフィルタ係数ｃを乗算し、総和を算出し、出力信号を生成する（Ｓ１６）。具体的には、乗算器２２６及び加算器２２７により、出力信号を生成する。つまり、適応デジタルフィルタ１００は、（１１）式により、フィルタ係数を算出し、（８）式により出力信号を生成する。
【００５６】
特許文献２では、その時点で適切と思われるリーク量を、全てのタップに対し一つ算出し、全てのタップに同じリーク量を適用していた。本発明の実施の形態１では、Ｎタップのシステムであれば、Ｎ個のリーク量算出部を用いて、その時点で適切と思われるリーク量をタップ毎にＮ個算出し、それぞれのタップに適用する。
【００５７】
また、特許文献２では、係数の総和をリーク量の発散の度合いを表すパラメータとして補正係数を導入して、フィルタ係数の総和に比例してリーク量を決定する例を挙げている。本発明の実施の形態１では、リーク量はタップ毎にも可変としたため、複数のパラメータを導入し、時系列制御とタップ制御の両方を行うことができる。実施例として、以下に具体的な制御方法の一例を示す。
【００５８】
まず、サンプル時刻ｋにおける係数の絶対値の総和Ｓ（ｋ）は、以下の（１２）式により表現するものとする。
【数１２】
2011239262.tif 000014
【００５９】
また、係数更新アルゴリズムにおける基準信号との誤差の大きさＥ（ｋ）＞０を用いて、リーク量ｒｉ（ｋ）を以下の（１３）式により表現することができる。但し、γ、δ、ε、ζは適当な正の定数である。ｒｉ（ｋ）は１より十分小さい正数となるようにする。ＳＴは、発散を検出する正の閾値である。
【数１３】
2011239262.tif 000015
【００６０】
図５は、本発明の実施の形態１にかかるリーク量算出処理の流れを示すフローチャート図である。ここで、図５は、タップ位置ｉが１〜Ｎである場合のそれぞれについて実行されるものとする。以下では、あるタップ位置iにおける処理について説明する。
【００６１】
まず、適応デジタルフィルタ１００は、システムが不安定か否かを判定する（Ｓ２１）。ここで、システムが不安定であるとは、フィルタ係数が入力信号に含まれるノイズ成分などにより不要に成長し、等化がうまく行われないために、適応デジタルフィルタ１００全体が不安定動作を引き起こす状態をいう。本発明の実施の形態１では、システムの安定度を（１２）式に示したフィルタ係数の総和Ｓ（ｋ）により表現するものとする。そのため、ステップＳ２１では、システムの安定度が所定値ＳＴ以上であるか否かを判定することで実現可能である。
【００６２】
ステップＳ２１によりシステムが不安定であると判定された場合、適応デジタルフィルタ１００は、システムの安定度に基づく全体の変化量を算出する（Ｓ２２）。具体的には、（１３）式のＳ（ｋ）がＳＴ以上である場合の第１項の値を算出する。すなわち、当該第１項は、システムの安定度に基づく全体の変化量である。
【００６３】
次に、適応デジタルフィルタ１００は、誤差Ｅ（ｋ）とタップ位置ｉとを用いて受信状況に基づく傾きの変化量を算出する（Ｓ２３）。具体的には、（１３）式のＳ（ｋ）がＳＴ以上である場合の第２項又はＳ（ｋ）がＳＴ未満である場合の第１項を傾きの変化量として算出する。ここで、傾きの変化量は、タップ位置ｉとセンタタップｉｃとの位置の差分値に比例する。そのため、傾きの変化量は、誤差Ｅ（ｋ）が大きいほど、また、処理対象のタップ位置ｉがセンタタップｉｃから離れているほど、値が大きくなる。また、誤差Ｅ（ｋ）は、タップ位置ｉに関わらず同じ値である。一方、誤差Ｅ（ｋ）は、受信状況が悪い場合、つまり、受信ノイズが大きい場合に大きくなるという傾向がある。つまり、傾きの変化量は、誤差Ｅ（ｋ）に比例して変化量が変動する。また、タップ端付近のリーク量の傾きの変化量は、センタタップ付近のリーク量の傾きの変化量に比べて大きい値となる。
【００６４】
そして、適応デジタルフィルタ１００は、タップ位置ｉがセンタタップｉｃであるか否かを判定する（Ｓ２４）。ステップＳ２４により処理対象のタップ位置ｉがセンタタップｉｃであると判定された場合、適応デジタルフィルタ１００は、係数のオフセットｔに定数εqを設定する（Ｓ２５）。また、ステップＳ２４により処理対象のタップ位置ｉがセンタタップｉｃでないと判定された場合、適応デジタルフィルタ１００は、係数のオフセットｔに０を設定する（Ｓ２６）。その後、適応デジタルフィルタ１００は、リーク量ｒを算出する（Ｓ２７）。具体的には、ステップＳ２２及びＳ２３並びにＳ２５又はＳ２６において算出された値を用いて、（１３）式によりリーク量ｒを算出する。
【００６５】
図６は、本発明の実施の形態１にかかるリーク量の例を示す図である。図６において、横軸は、タップ位置ｉであり、縦軸は、リーク量ｒｉである。また、図６の実線部分は、あるサンプル時刻におけるリーク量の分布を示す。ここで、変化量ｖ１１及び変化量ｖ１２は、システムの安定度に基づく全体の変化量であり、図５のステップＳ２２により算出された値に応じて変動することを示す。そして、変化量ｖ１１及び変化量ｖ１２は、タップ位置によらず、変化量が同じである。一方、変化量ｖ２１及び変化量ｖ２２は、受信状況に基づく傾きの変化量であり、タップ位置により変化量が異なる。つまり、タップ位置がセンタタップ付近から離れているほど、誤差Ｅ（ｋ）による影響を受けて、変化量が大きくなる。具体的には、センタタップｉｃから相対的に離れたタップｉ１及びｉ４に対応する変化量ｖ２１１及びｖ２２１は、センタタップｉｃに相対的に近いタップｉ２及びｉ３に対応する変化量ｖ２１２及びｖ２２２に比べて大きくなる。
【００６６】
すなわち、本発明の実施の形態１にかかるリーク量算出処理を用いてリーク量を制御することにより、入力データの取得状態が頻繁に変化する状況下であっても、図１０で示したフィルタ係数の最適な分布に近づけることができる。その理由は、入力データの取得状態が変化した場合、例えば、入力信号の受信状態が悪くなった場合、誤差Ｅ（ｋ）が大きくなる。その場合、本発明の実施の形態１では、タップ端付近ではリーク量が、直前の時刻におけるリーク量に比べて、変化量が相対的に大きくなる。これにより、係数の不要成長を抑え係数の発散を防止するためである。一方で、センタタップ付近のリーク量が直前の時刻におけるリーク量に比べて、変化量が相対的に小さくなる。そのため、係数の成長を保護して適応デジタルフィルタの性能低下を防止するためである。
【００６７】
尚、センタタップｉｃにおけるリーク量は、図５のステップＳ２５により算出される値、つまり、（１３）式のＳ（ｋ）がＳＴ以上である場合の第３項又はＳ（ｋ）がＳＴ未満である場合の第２項に基づく値である。そのため、センタタップｉｃ付近の他のタップ位置におけるリーク量と比べて著しく大きい値となる。すなわち、センタタップｉｃを除くセンタタップ付近のリーク量は小さい値となるが、センタタップｉｃそのもののリーク量に関しては、不連続的に比較的強いリーク量となる。これにより、センタタップｉｃ付近においては、常に、フィルタ係数を"１"に近づけるようにリークをかけることができる。
【００６８】
また、（１３）式は、フィルタ係数の総和Ｓ（ｋ）に比例して全体のリーク量を制御する。その上で、誤差Ｅ（ｋ）に比例して、センタタップからサイドへのリーク量の傾きの制御を行う。このとき、フィルタ係数の総和Ｓ（ｋ）は比較的小さく、閾値を超えない場合には、誤差Ｅ（ｋ）に比例してタップ全体のリーク量の制御を行うと、フィルタ係数の総和に対して、リーク量が大きくなりすぎてしまう。また、フィルタ係数の不要成長が起こるときには、タップ端にフィルタ係数の増大が起こりやすいことが知られている。そこで、誤差Ｅ（ｋ）が大きいときには、センタタップ付近のリーク量の変化量を相対的に小さくし、タップ端のリーク量の変化量を大きくして、フィルタ係数の不要成長を抑える。これにより、リーク量を不必要に大きくせずに、異常動作の防止を行うことができる。
【００６９】
また、本発明の実施の形態１を言い換えると、以下のようになる。本発明の実施の形態１にかかる調整値算出部は、入力データ列の取得状況が悪い場合に、センタタップ付近以外のタップにおける調整値を、変化量の増分が大きくなるように算出する。これにより、受信ノイズが大きい場合には、タップ端の不要係数の成長をより抑えることができる。
【００７０】
また、本発明の実施の形態１にかかる調整値算出部は、入力データ列と基準データとの差分が大きい場合に、センタタップ付近以外のタップにおける調整値を、変化量の増分が大きくなるように算出する。これにより、タップ端における不要係数の成長を効果的に抑え、かつ、センタタップ付近のシステムの安定度を維持できる。
【００７１】
さらに、本発明の実施の形態１にかかる調整値算出部は、過去のフィルタ係数の総和が所定値以上である場合に、複数のタップの全てにおける調整値を、変化量の増分が大きくなるように算出する。これにより、システムが不安定な場合に、不要係数の成長を抑えることができる。
【００７２】
また、本発明の実施の形態１にかかる調整値算出部は、センタタップにおける調整値を、当該センタタップ付近における他のタップにおける調整値に比べて大きく算出する。これにより、センタタップのフィルタ係数を"１"に近づけることができる。
【００７３】
尚、上述した特許文献２にかかる適応等化器は、リーク量算出部は、共通のものを用いるか、少なくとも同じリーク量に対してタップ毎に異なる補正係数を乗ずるものである。一方、本発明の実施の形態１にかかる適応デジタルフィルタ１００は、リーク量算出部２１１ａ、２１１ｂ、・・・、２１１ｎということなる構成要素において、それぞれ異なるリーク量を算出するものである。そして、各リーク量算出部において、対応するタップ位置及び入力信号の取得状況に応じたリーク量を算出する。特に、タップ端付近におけるリーク量の時間の変化に応じた変化量を、センタタップ付近に比べて大きくする。これにより、入力信号の取得状況に応じてより適切なリーク量を算出でき、フィルタ係数の成長を制御して、等化性能を維持し、適応等化器の安定化を図ることができる。
【００７４】
さらに、本発明の実施の形態１にかかる時系列に沿って取得された入力データ列は、移動体において取得されたデータ列である。これにより、自動車等のＦＭ受信機のように、受信状況の変化が激しく、タップ間のリーク量の最適な分布が頻繁に変化する場合であっても、適応等化器の等化性能を低下させずに、安定性を維持することができる。
【００７５】
＜発明の実施の形態２＞
本発明の実施の形態２では、本発明の実施の形態１にかかる適応デジタルフィルタ１００に変更を加え、ＩＩＲ（Infinite Impulse Response）型適応フィルタを用いたものである。図７は、本発明の実施の形態２にかかる適応デジタルフィルタ１００ａの構成を示すブロック図である。図７に示す適応デジタルフィルタ１００ａは、入力信号１０１を受け付け、ＩＩＲ型適応フィルタを用いて、所定の適応等化処理を行い、出力信号１０２を出力する。適応デジタルフィルタ１００ａは、遅延子２２１ａ、２２１ｂ、・・・と、係数可変乗算器２４１ａ、２４１ｂ、・・・、２４１ｎと、加算器２２７ａ、２２７ｂ、・・・と、加算器２３１ａ、２３１ｂ、・・・と、係数可変乗算器２４２ｂ、・・・、２４２ｎと、遅延子２３２ａ、２３２ｂ、・・・とを備える。そして、尚、図７において図１と同様の構成については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００７６】
適応デジタルフィルタ１００ａにおける出力信号１０２のサンプル値系列ｙ（ｋ）の算出式は、入力信号１０１のサンプル値系列ｘ（ｋ）に対して、毎サンプル更新される係数ｃ０（ｋ）、…、ｃＮ−１（ｋ）及びｄ１（ｋ）、…、ｄＮ−１（ｋ）を用いて、以下の（１４）式によりを表すことができる。
【数１４】
2011239262.tif 000016
但し、ｔｉ及びｓｉは、係数のオフセットを表す定数である。（１４）式の右辺のｘの和を算出する部分をフィードフォワード側、ｙの和を算出する部分をフィードバック側と呼ぶ。
【００７７】
フィードフォワード側は、本発明の実施の形態１にかかるＦＩＲ型の適応デジタルフィルタ１００と同じ構成とし、フィードバック側もフィードフォワード側と同様に全てのタップにリーク量算出部を設けることにより、本発明の実施の形態２に適用することができる。
【００７８】
つまり、遅延子２２１ａ、２２１ｂ、・・・は、フィードフォワード側のタップである。また、遅延子２３２ａ、２３２ｂ、・・・は、フィードバック側のタップである。係数可変乗算器２４１ａ、２４１ｂ、・・・、２４１ｎと、係数可変乗算器２４２ｂ、・・・、２４２ｎとは、それぞれ、図１のフィルタ係数算出部２２０ａ、２２０ｂ、・・・、２２０ｎと同様の機能を有する。但し、フィードバック側の係数可変乗算器は、Ｎ−１個である。尚、図７では、係数値の算出部分の詳細は省略して、可変係数の乗算器として表している。
【００７９】
ここで、フィルタ係数の更新値の算出式は、例えば、サンプル時刻ｋかつタップ位置ｉにおける係数更新値Δｃｉ（ｋ）、小さな正数のリーク量ｒｉ,ff（ｋ）及び係数更新値Δｄｉ（ｋ）、小さな正数のリーク量ｒｉ,fb（ｋ）を用いて、以下の（１５）式により表わすことができる。（１５）式は、現在の係数値に比例したリークを与える方式である。但し、ｒｉ，ｆｆ（ｋ）はフィードフォワード側のリーク量、ｒｉ，ｆｂ（ｋ）はフィードバック側のリーク量、Δｃｉ（ｋ）は等化アルゴリズムによって決まるフィードフォワード側の係数更新値、Δｄｉ（ｋ）は等化アルゴリズムによって決まるフィードバック側の係数更新値とする。
【数１５】
2011239262.tif 000017
【００８０】
または、フィルタ係数の更新値の算出式は、以下の（１６）式により表わすことができる。（１６）式は、現在の係数の絶対値に依存しないリークを与える方式である。
【数１６】
2011239262.tif 000018
【００８１】
尚、本発明の実施の形態２にかかる適応デジタルフィルタ１００ａは、図２における適応デジタルフィルタ１４と置き換えて適用することが可能であるため、図示及び説明を省略する。
【００８２】
図８は、本発明の実施の形態２にかかる適応デジタルフィルタ１００ａのハードウェア構成を示すブロック図である。適応デジタルフィルタ１００ａは、入力信号１０１を入力し、ＩＩＲ型の適応等化処理を行い、出力信号１０２を出力する。適応デジタルフィルタ１００ａは、フィードフォワード側の処理を行うための入力バッファ２２１と、オフセット格納メモリ２１４と、係数格納メモリ２２５と、符号関数ハードウェア２１３と、乗算器２２２と、減算器２２３と、加算器２２４と、リーク量算出ハードウェア２１１と、係数更新値算出ハードウェア２１２と、乗算器２２６と、加算器２２８と、加算器２２７とを備える。また、適応デジタルフィルタ１００ａは、フィードバック側の処理を行うための出力バッファ２３２と、オフセット格納メモリ２５１と、係数格納メモリ２３５と、符号関数ハードウェア２５２と、乗算器２３６と、減算器２３７と、加算器２３８と、リーク量算出ハードウェア２５３と、係数更新値算出ハードウェア２５４と、乗算器２３３と、加算器２３４と、加算器２３１とを備える。但し、図８は、ハードウェア構成を模式的に表したものであり、フィードフォワード側の構成要素の内、入力バッファ２２１及び加算器２２７以外の構成は、図示しない構成としてＮ個分の組で存在するものとし、フィードバック側の構成要素の内、出力バッファ２３２及び加算器２３１以外の構成は、図示しない構成としてＮ−１個分の組で存在するものとする。また、図８においては、（１６）式の処理を含むものとする。
【００８３】
尚、フィードフォワード側の構成要素は、図３の構成要素と同等であるため、説明を省略する。また、フィードバック側の構成要素の内、オフセット格納メモリ２５１と、係数格納メモリ２３５と、符号関数ハードウェア２５２と、乗算器２３６と、減算器２３７と、加算器２３８と、リーク量算出ハードウェア２５３と、係数更新値算出ハードウェア２５４と、加算器２３４とは、それぞれ、フィードフォワード側の構成要素の内、オフセット格納メモリ２１４と、係数格納メモリ２２５と、符号関数ハードウェア２１３と、乗算器２２２と、減算器２２３と、加算器２２４と、リーク量算出ハードウェア２１１と、係数更新値算出ハードウェア２１２と、加算器２２８とに対応し、同等の処理を行うため、説明を省略する。
【００８４】
出力バッファ２３２は、加算器２３１により算出された出力信号を格納する記憶装置である。また、出力バッファ２３２は、出力信号を逐次受け付けて格納し、直後の時刻における出力信号を受け付けた場合に、都度、直前の時刻に格納された出力信号１０２を外部へ出力する。
【００８５】
乗算器２３３は、出力バッファ２３２に格納された出力信号と、加算器２３４により算出された値とを乗算し、加算器２３１へ出力する。加算器２３１は、全ての領域の乗算器２３３の出力結果を畳込み演算する、つまり、入力ベクトルの総和をとる演算装置である。加算器２３１は、演算結果を出力信号１０２として出力バッファ２３２へ出力する。加算器２３１は、例えば、図７に示すような加算器２３１ａ、２３１ｂ、・・・であるとよい。
【００８６】
尚、図８において、符号関数ハードウェア２１３及び符号関数ハードウェア２５２を除くと、上述した（１５）式を実現できる。
【００８７】
図９は、本発明の実施の形態２にかかる適応デジタルフィルタの処理の流れを示すフローチャート図である。尚、図９の処理において、図４と同等の処理については、詳細な説明を省略する。
【００８８】
まず、適応デジタルフィルタ１００ａは、入力信号１０１を入力バッファ２２１に格納する（Ｓ３０１）。次に、適応デジタルフィルタ１００ａは、フィードフォワード側の係数更新量Δｃを算出する（Ｓ３０２）。そして、適応デジタルフィルタ１００ａは、フィードフォワード側のリーク量ｒｆｆを算出する（Ｓ３０３）。尚、フィードフォワード側のリーク量算出処理は、図５と同等であるため説明を省略する。
【００８９】
続いて、適応デジタルフィルタ１００ａは、フィードフォワード側の係数更新量Δｃ及びリーク量ｒｆｆを用いてフィードフォワード係数ｃを更新する（Ｓ３０４）。そして、適応デジタルフィルタ１００ａは、フィードフォワード係数ｃにオフセットｔを加算する（Ｓ３０５）。その後、適応デジタルフィルタ１００ａは、入力バッファの値xにフィードフォワード係数ｃを乗算し、総和Ｃｓｕｍを算出する（Ｓ３０６）。
【００９０】
適応デジタルフィルタ１００ａは、フィードバック側の係数更新量Δｄを算出する（Ｓ３０７）。そして、適応デジタルフィルタ１００ａは、フィードバック側のリーク量ｒｆｂを算出する（Ｓ３０８）。尚、フィードバック側のリーク量算出処理は、図５と同等であるため説明を省略する。
【００９１】
続いて、適応デジタルフィルタ１００ａは、フィードバック側の係数更新量Δｄ及びリーク量ｒｆｂを用いてフィードバック係数ｄを更新する（Ｓ３０９）。そして、適応デジタルフィルタ１００ａは、フィードバック係数ｄにオフセットｓを加算する（Ｓ３１０）。その後、適応デジタルフィルタ１００ａは、出力バッファの値ｙにフィードバック係数ｄを乗算し、総和Ｄｓｕｍを算出する（Ｓ３１１）。
【００９２】
そして、適応デジタルフィルタ１００ａは、総和Ｃｓｕｍと総和Ｄｓｕｍとを加算して、出力信号を生成する（Ｓ３１２）。その後、適応デジタルフィルタ１００ａは、生成した出力信号を出力バッファ２３２に格納する（Ｓ３１３）。
【００９３】
適応デジタルフィルタには、ＦＩＲ型フィルタの他、ＩＩＲ型フィルタが使用される場合がある。ＩＩＲ型適応デジタルフィルタは、一般にＦＩＲ型適応デジタルフィルタに比べて制御が難しく、設計にコストがかかる反面、性能が高く、原理的に異常動作も起こりにくい。しかし、等化アルゴリズム自体が近似計算であり、計算誤差の影響を受け、回路上のノイズの影響その他により、現実的には、ＩＩＲ型フィルタの場合でも係数の不要成長による異常動作は大きな問題となる。従って、ＩＩＲ型適応デジタルフィルタに対しても本発明による異常動作の防止は有効となる。
【００９４】
＜その他の発明の実施の形態＞
本発明の実施の形態１又は２において、デジタルフィルタの遅延子、乗算器及び加算器の配置を変更しても、入力信号に対する出力信号を等しく保つことができる。このような処理として、実質的に等しいデジタルフィルタの回路を等価回路と呼ぶ。本発明の実施の形態１のＦＩＲ型の適応デジタルフィルタ１００又は実施の形態２のＩＩＲ型の適応デジタルフィルタ１００ａに対しても、遅延子、乗算器及び加算器の配置を変更して、等価回路を構成することが可能である。そして、複数の等価回路のうち、どの回路を採用するかは、通常は、メモリの節約やパイプライン動作化などを考慮して検討される。そのため、実施の形態１や実施の形態２とは異なる回路であっても、等化アルゴリズムに従って、フィルタ係数を基準信号との誤差を０にする方向に修正しながら動作する適応デジタルフィルタであるならば、全てのタップにリーク量算出部を追加することにより本発明を適用することが出来る。
【００９５】
特許文献２では、適応デジタルフィルタの性能をなるべく低下させずに、誤動作を防止することを目的としていた。本発明では、特許文献２に比べて適応デジタルフィルタの性能をより保ちつつ、特許文献２に比べてより広範なタイプの誤動作を防止することが出来る。これにより、本発明をＦＭラジオ受信機に適用した場合で考えると、車載用途などで、電波の受信状態が大きく変動する場合や、高速で移動する移動体上での受信する場合など、厳しい受信環境でも高い性能を持つ受信機を設計することが可能となる。
【００９６】
また、本発明の実施の形態１又は２にかかる適応等化器は、車載向けＦＭラジオ受信機のマルチパス除去装置に適用可能である。そして、特許文献１及び２の課題であった最適解が時間依存で変化する場合（移動体におけるＦＭラジオ受信等）における適応フィルタの不安定化に対して、動的にリーク量を制御可能な、各タップで独立したリーク積分回路を追加し、等化器前後の分散値や復調信号の直流成分を元にリーク量を制御することによって、適時最適な制御を行い、不安定性を解消することができる。
【００９７】
また、特許文献２では、例えば、受信状態検出として、「システム安定度検出」と、「受信ノイズ検出」を考えた場合、「システム安定度検出」に対しては、全体のリークを制御するが、「受信ノイズ検出」に対しては、センタのリーク量を不変とするような柔軟な制御ができない。
【００９８】
そこで、本発明の実施の形態１又は２では、システムが不安定になっている場合は、等化性能を犠牲にしても、全体のリークを強めて、係数の発散を防ぐ。そして、受信状態が悪化した場合は、ノイズによるタップ端のフィルタ係数の不要な成長に対してリーク量をより大きくして押さえる。一方で、センタタップ付近のフィルタ係数については、発散を防ぐ必要はないので、リーク量の変化量をより小さくする制御とすることで、等化性能を犠牲にせずに等化器の安定化を実現することができる。
【００９９】
尚、本発明の実施の形態１かかるリーク量算出処理により算出されるリーク量の分布は、図６に示したようにセンタタップ付近からタップ端に向けて単調増加する場合を示したが、これに限定されない。例えば、センタタップ付近を一定のリーク量とし、タップ端付近を当該リーク量より大きい値により一定値としても構わない。その場合、システムの安定度に応じて、全体のリーク量を同様に変動させ、受信状況に応じて、タップ端付近のリーク量のみ変動させるようにすることで実現可能である。
【０１００】
尚、本発明の実施の形態１及び２にかかるリーク量算出処理は、上述したものに限定されず、図１又は図７に示した構成に相当するものであれば、任意のアルゴリズムを適用可能である。
【０１０１】
尚、フィルタ係数の最適値は、ＦＭラジオ受信機のマルチパス除去装置やテレビ受信機のゴースト除去装置などの場合、図１０のような概形になることが知られている（係数値が０以外のタップの間隔と高さ、センタタップからのサイドへのスロープ等は受信状態によって異なる）。また、フィルタ係数の最適値はタップ位置によって大きく異なる。特許文献１では、全てのタップに対して一様なリークをかける。そのため、どのようにリーク量を設定したとしても、リーク量の多すぎるタップもしくはリーク量の少なすぎるタップ又はその両方が存在することになる。このため、特許文献１では、適応デジタルフィルタの性能の低下もしくは係数の発散の危険のいずれか又は両方を十分に防ぎきれないという問題がある。
【０１０２】
また、フィルタ係数の不要成長による異常動作は、フィルタ係数の発散に限らない。フィルタ係数の総和が比較的小さく閾値を超えない場合でも、フィルタ係数の不要成長により、等化アルゴリズムにおける基準信号との誤差が大きくなり、適応デジタルフィルタの性能が低下するか、又は、ノイズが発生する場合が存在する。特許文献１では、発散の防止を主な目的としており、そのようなケースには十分に対応できない。
【０１０３】
そこで、本発明の実施の形態１及び２では、特許文献１では時系列に対してのみ可変であったリーク量を、タップ毎に可変に、かつ、時系列に対して可変に、設定するようにした。このように、タップ毎に異なり、加えて、受信状況によっても異なる最適な係数値に対して、タップ毎に、かつ、時系列に対して適切なリーク量を設定できるようにしたため、入力データの取得状態が頻繁に変化する状況下にあっても、等化性能を低下させずに、安定性を維持することができる。
【０１０４】
上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ(Blu-ray(登録商標) Disc)、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【０１０５】
さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【０１０６】
１０  ＦＭラジオ受信機
１１  アンテナ
１２  フロントエンド
１３  ＩＦフィルタ
１４  適応デジタルフィルタ
１５  ＦＭ復調器
１６  スピーカ
１００  適応デジタルフィルタ
１００ａ  適応デジタルフィルタ
１０１  入力信号
１０２  出力信号
２０１ａ  演算部
２０１ｂ  演算部
２０１ｎ  演算部
２１１  リーク量算出ハードウェア
２１１ａ  リーク量算出部
２１１ｂ  リーク量算出部
２１１ｎ  リーク量算出部
２１２  係数更新値算出ハードウェア
２１２ａ  係数更新値算出部
２１２ｂ  係数更新値算出部
２１２ｎ  係数更新値算出部
２１３  符号関数ハードウェア
２１３ａ  符号関数部
２１３ｂ  符号関数部
２１３ｎ  符号関数部
２１４  オフセット格納メモリ
２１４ａ  オフセット定数
２１４ｂ  オフセット定数
２１４ｎ  オフセット定数
２２０ａ  フィルタ係数算出部
２２０ｂ  フィルタ係数算出部
２２０ｎ  フィルタ係数算出部
２２１  入力バッファ
２２１ａ  遅延子
２２１ｂ  遅延子
２２２  乗算器
２２２ａ  乗算器
２２２ｂ  乗算器
２２２ｎ  乗算器
２２３  減算器
２２３ａ  減算器
２２３ｂ  減算器
２２３ｎ  減算器
２２４  加算器
２２４ａ  加算器
２２４ｂ  加算器
２２４ｎ  加算器
２２５  係数格納メモリ
２２５ａ  遅延子
２２５ｂ  遅延子
２２５ｎ  遅延子
２２６  乗算器
２２６ａ  乗算器
２２６ｂ  乗算器
２２６ｎ  乗算器
２２７  加算器
２２７ａ  加算器
２２７ｂ  加算器
２２８  加算器
２２８ａ  加算器
２２８ｂ  加算器
２２８ｎ  加算器
２３１  加算器
２３１ａ  加算器
２３１ｂ  加算器
２３２  出力バッファ
２３２ａ  遅延子
２３２ｂ  遅延子
２３３  乗算器
２３４  加算器
２３５  係数格納メモリ
２３６  乗算器
２３７  加算器
２３８  加算器
２４１ａ  係数可変乗算器
２４１ｂ  係数可変乗算器
２４１ｎ  係数可変乗算器
２４２ｂ  係数可変乗算器
２４２ｎ  係数可変乗算器
２５１  オフセット格納メモリ
２５２  符号関数ハードウェア
２５３  リーク量算出ハードウェア
２５４  係数更新値算出ハードウェア
ｖ１１  変化量
ｖ１２  変化量
ｖ２１  変化量
ｖ２１１  変化量
ｖ２１２  変化量
ｖ２２  変化量
ｖ２２１  変化量
ｖ２２２  変化量
ｉ１  タップ
ｉ２  タップ
ｉ３  タップ
ｉ４  タップ
ｉｃ  センタタップ
ｒｉ  リーク量
【図１】
2011239262.tif 000019
【図２】
2011239262.tif 000020
【図３】
2011239262.tif 000021
【図４】
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【図５】
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【図６】
2011239262.tif 000024
【図７】
2011239262.tif 000025
【図８】
2011239262.tif 000026
【図９】
2011239262.tif 000027
【図１０】
2011239262.tif 000028