(57)【要約】【課題】変動する環境に追従する適応信号処理技術を提供する。【解決手段】カルマンゲイン更新部４２は、入力したデータの自己相関からカルマンゲインを更新する。フィルタ係数更新部４６は、更新したカルマンゲインをもとにフィルタ係数を更新する。第１相関部３２は、入力したデータに対する所定の第１の期間の自己相関値を導出する。第２相関部３４は、入力したデータに対する前記第１の期間より長い第２の期間の自己相関値を導出する。比較部４０は、第２の期間の自己相関値と第１の期間の自己相関値とを比較し比較結果を導出する。カルマンゲイン更新部４２は、比較結果が所定のしきい値よりも大きい場合、過去の自己相関の影響を小さくさせながらカルマンゲインを更新する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力したデータの自己相関からカルマンゲインを更新するカルマンゲイン更新部と、
前記カルマンゲイン更新部において更新したカルマンゲインをもとにフィルタ係数を更新するフィルタ係数更新部と、
前記フィルタ係数更新部において更新したフィルタ係数を使用してフィルタ処理を実行するフィルタ部と、
入力したデータに対する所定の第１の期間の自己相関値を導出する第１相関部と、
入力したデータに対する前記第１の期間より長い第２の期間の自己相関値を導出する第２相関部と、
前記第２相関部において導出した前記第２の期間の自己相関値と前記第１相関部において導出した前記第１の期間の自己相関値とを比較し比較結果を導出する比較部とを備え、
前記カルマンゲイン更新部は、前記比較結果が所定のしきい値よりも大きい場合、過去の自己相関の影響を小さくさせながらカルマンゲインを更新することを特徴とする適応フィルタ装置。
【請求項２】
前記カルマンゲイン更新部は、前記比較結果が所定のしきい値よりも大きい場合、前記第１の期間の自己相関値をカルマンゲインの更新に使用することを特徴とする請求項１に記載の適応フィルタ装置。
【請求項３】
前記カルマンゲイン更新部は、前記比較結果が所定のしきい値よりも大きい場合、カルマンゲインを更新する際の忘却係数を調節することを特徴とする請求項１に記載の適応フィルタ装置。
【請求項４】
入力したデータの自己相関からカルマンゲインを更新するステップと、
更新したカルマンゲインをもとにフィルタ係数を更新するステップと、
更新したフィルタ係数を使用してフィルタ処理を実行するステップと、
入力したデータに対する所定の第１の期間の自己相関値を導出するステップと、
入力したデータに対する前記第１の期間より長い第２の期間の自己相関値を導出するステップと、
前記第２の期間の自己相関値と前記第１の期間の自己相関値とを比較し比較結果を導出するステップとを備え、
前記カルマンゲインを更新するステップは、前記比較結果が所定のしきい値よりも大きい場合、過去の自己相関の影響を小さくさせながらカルマンゲインを更新することを特徴とする適応処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、適応信号処理技術に関し、特にカルマンゲインを使用する適応フィルタ装置、適応処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
放送や無線通信分野では通信路や信号処理系での波形劣化やマルチパス妨害などの障害に対処するために適応フィルタを用いた波形等化が一般に用いられている。また音響エコーキャンセラーやノイズキャンセルやアンチフィードバックなどの分野でも音響キャンセル信号を生成するために適応フィルタが使用される。適応アルゴリズムとしてはＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムがよく知られている。しかしながらＬＭＳアルゴリズムは瞬時勾配を用いているため、過去の入力データを用いていないことにより適応の収束時間が非常に遅い。収束速度が重要となるアプリケーションではＲＬＳ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムが有効である。ＲＬＳアルゴリズムは、過去のN個の入力（サンプル）データ（系列）の情報に対して最小二乗法を用いることにより、高速な適応化を図る手法である。これまでは、ＲＬＳ適応フィルタを用いたエコーキャンセラーと高速演算方法が検討されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−５６４０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＲＬＳアルゴリズムでは学習が進むにしたがって、データの自己相関行列が更新され、過去のデータを反映したフィルタ係数更新がなされる。しかしながら、適応する信号系が時々刻々と変化する場合には、変化に追従した適応処理が困難になってくる。
【０００５】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、変動する環境に追従する適応信号処理技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の適応フィルタ装置は、入力したデータの自己相関からカルマンゲインを更新するカルマンゲイン更新部と、カルマンゲイン更新部において更新したカルマンゲインをもとにフィルタ係数を更新するフィルタ係数更新部と、フィルタ係数更新部において更新したフィルタ係数を使用してフィルタ処理を実行するフィルタ部と、入力したデータに対する所定の第１の期間の自己相関値を導出する第１相関部と、入力したデータに対する第１の期間より長い第２の期間の自己相関値を導出する第２相関部と、第２相関部において導出した第２の期間の自己相関値と第１相関部において導出した第１の期間の自己相関値とを比較し比較結果を導出する比較部とを備える。カルマンゲイン更新部は、比較結果が所定のしきい値よりも大きい場合、過去の自己相関の影響を小さくさせながらカルマンゲインを更新する。
【０００７】
本発明の別の態様は、適応処理方法である。この方法は、入力したデータの自己相関からカルマンゲインを更新するステップと、更新したカルマンゲインをもとにフィルタ係数を更新するステップと、更新したフィルタ係数を使用してフィルタ処理を実行するステップと、入力したデータに対する所定の第１の期間の自己相関値を導出するステップと、入力したデータに対する第１の期間より長い第２の期間の自己相関値を導出するステップと、第２の期間の自己相関値と第１の期間の自己相関値とを比較し比較結果を導出するステップとを備える。カルマンゲインを更新するステップは、比較結果が所定のしきい値よりも大きい場合、過去の自己相関の影響を小さくさせながらカルマンゲインを更新する。
【０００８】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、変動する環境に追従する適応信号処理技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例１に係る適応フィルタ装置の構成を示す図である。
【図２】図１のフィルタ係数導出部の構成を示す図である。
【図３】図２のフィルタ係数導出部によるカルマンゲインの更新手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例２に係るフィルタ係数導出部の構成を示す図である。
【図５】図４のフィルタ係数導出部によるカルマンゲインの更新手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（実施例１）
本発明を具体的に説明する前に、まず概要を述べる。本発明の実施例１は、ＲＬＳアルゴリズムによって導出したフィルタ係数を使用する適応フィルタ装置に関する。適応フィルタ装置は、例えば、無線装置に備えられ、受信した信号に対して処理を実行する。適応フィルタ装置において実行されるＲＬＳアルゴリズムは、受信信号の自己相関を更新しながら、カルマンゲインを更新する。また、ＲＬＳアルゴリズムは、更新されたカルマンゲインを使用することによって、フィルタ係数を更新する。ＲＬＳアルゴリズムでは、自己相関を更新し続けているので、急激に変動した無線環境に追従できないおそれがある。これに対応するために、本実施例に係る適応フィルタ装置は、次の処理を実行する。
【００１２】
適応フィルタ装置は、演算対象となる受信信号の長さの異なる複数の自己相関値を比較し、長期間自己相関値に対する短期間自己相関値の乖離の割合が小さければ、通常通りに、自己相関値を更新しながらカルマンゲインを更新する。一方、乖離の割合が大きければ、カルマンゲインの算出に用いる自己相関値を短期間の自己相関値で更新する。このような処理によって、無線環境の時間変化に対する追従性の高さと安定性の両立が可能になる。
【００１３】
まず、ＲＬＳアルゴリズムの概要を説明する。時点ｋでのフィルタ出力ｙ（ｋ）、推定誤差ε（ｋ）は、希望出力をｄ（ｋ）とすると次のように示される。
【数１】
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【数２】
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（式１）、（式２）より、Ｋ個の入力終了後の二乗残差和ξＫは、次のように示される。
【数３】
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（式３）は、Ｋ個の確定系列に関する相関値を定義することにより簡素化される。
【数４】
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【数５】
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【００１４】
ここで、ｊ，ｍ，ｎ＝０，１，・・・・，Ｍ−１である。φＫ（ｊ，ｎ）は入力系列間の自己相関、θＫ（ｍ）は希望系列とデータ系列の間の相互相関を示す。また、（式３）の第１項は希望系列の全エネルギーを示し、これをＥｄ（Ｋ）と置き換えると、（式３）は次のように示される。
【数６】
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ξＫを最小とするフィルタ係数を求めるために、各係数による微分を計算し、それをゼロとすると、次のように示される。
【数７】
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ただし、左辺の第１項は、時点Ｋにおいて微係数をゼロとするｍ番目のフィルタ係数を示す。これらのＭ個の連立方程式の解として、最小二乗フィルタの係数が導出される。
【００１５】
下記のように定義することによって、Ｗｉｅｎｅｒ−Ｈｏｐｆ方程式に相当する行列表現が求められる。
【数８】
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【数９】
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【数１０】
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【数１１】
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逆行列を求めると、次のように示される。
【数１２】
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これが希望のフィルタ係数、つまり最小二乗法による推定値となる。
【００１６】
ＲＬＳアルゴリズムを得るためには、逆行列に関する補助定理が必要になる。これはある行列Ａの逆行列を求めるための定理であり、次のように述べられる。今、Ａ、Ｂを正値定符号（ｐｏｓｉｔｉｖｅ−ｄｅｆｉｎｅ）のＭ×Ｍ行列であり、次の条件が成立するものとする。
【数１３】
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そのとき、行列Ａの逆行列は、次の通りになる。
【数１４】
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ここで、Ｄは、正値定符号のＫ×Ｋ行列、ＣはＭ×Ｋ行列である。確定系列相関値は負にならないので、ΦＫは非負である。ΦＫの正値定性を保障するためΦＫの対角要素に微小正値γを加えたと仮定する。
【００１７】
（式４）を再帰式形式に変形すると、次のように、ｘ（Ｋ−ｊ）ｘ（Ｋ−ｎ）が更新項として示される。
【数１５】
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Ｋ≧１において、ｋをＫと置換した列ベクトルＸｋを定義することにより、（式１５）は変形されて次の行列表現が得られる。
【数１６】
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【００１８】
（式１３）から（式１５）の比較から、Ａ＝Φ（Ｋ）、Ｂ−１＝Φ（Ｋ−１）、Ｃ＝Ｘｋ、Ｄ＝Ｉ（１×１行列）の置換によって、Φ（Ｋ）の逆行列は次のように示される。
【数１７】
2015070471.tif 000019
【００１９】
（式１７）をさらに分かりやすく表現するために、次の表示を使用する。
【数１８】
2015070471.tif 000020
【数１９】
2015070471.tif 000021
これらより、更新式は次のように示される。
【数２０】
2015070471.tif 000022
【００２０】
（式１９）は、カルマンゲインベクトルを示す。さらに、（式１９）、（式２０）について、次の変形を行うと、ｋ（Ｋ）に関する一層簡単な表現が得られる。
【数２１】
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【数２２】
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【数２３】
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【００２１】
フィルタ係数の更新は、（式１２）のように示されるので、まず、Θｋの更新がなされる。（式５）を参考にすれば、Θｋの更新は次のように示される。
【数２４】
2015070471.tif 000026
フィルタ係数の更新として、次の関係式が得られる。
【数２５】
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さらに、Ｐ（Ｋ）を（式２２）で変形すれば、次の関係式が得られる。
【数２６】
2015070471.tif 000028
ただし、δ（Ｋ）は、次のように示される。
【数２７】
2015070471.tif 000029
【００２２】
図１は、本発明の実施例１に係る適応フィルタ装置１００の構成を示す。適応フィルタ装置１００は、フィルタ部１０、判定部１２、減算部１４、スイッチ１６、トレーニング信号記憶部１８、フィルタ係数導出部２０を含む。フィルタ部１０は、遅延部２２と総称される第１遅延部２２ａ、第２遅延部２２ｂ、第Ｍ−１遅延部２２（ｍ−１）、乗算部２４と総称される第１乗算部２４ａ、第２乗算部２４ｂ、第３乗算部２４ｃ、第Ｍ−１乗算部２４（ｍ−１）、第Ｍ乗算部２４ｍ、積算部２６を含む。
【００２３】
遅延部２２は、入力したデータを順次遅延させる。入力したデータ（以下、「入力データ」という）が、無線環境を介して受信したデータに相当する。乗算部２４は、入力データを受けつけるとともに、フィルタ係数導出部２０からフィルタ係数も受けつける。乗算部２４は、フィルタ係数と入力データとを乗算する。乗算部２４は、乗算結果を積算部２６へ出力する。積算部２６は、各乗算部２４からの乗算結果を積算する。遅延部２２から積算部２６からの処理は、フィルタ係数更新部４６において更新したフィルタ係数を使用してフィルタ処理を実行することに相当する。積算部２６は、積算結果を判定部１２へ出力する。
【００２４】
判定部１２は、積算結果を判定する。判定部１２は、判定結果を出力する。トレーニング信号記憶部１８は、適応フィルタ装置１００にとっての既知信号であるトレーニング信号を記憶する。スイッチ１６は、判定部１２からの判定結果、トレーニング信号記憶部１８からのトレーニング信号のうちの一方を減算部１４へ出力する。スイッチ１６がトレーニング信号を選択するタイミングは、入力データがトレーニング信号に相当するときである。スイッチ１６の切替制御には公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。減算部１４は、一方において積算部２６からの積算結果を受けつけ、他方においてスイッチ１６からの選択結果を受けつける。減算部１４は、積算結果から選択結果を減算する。減算結果が誤差信号に相当する。減算部１４は、減算結果をフィルタ係数導出部２０へ出力する。フィルタ係数導出部２０は、フィルタ係数を導出する。フィルタ係数導出部２０の処理は後述する。
【００２５】
図２は、フィルタ係数導出部２０の構成を示す。フィルタ係数導出部２０は、入力部３０、第１相関部３２、第２相関部３４、第１記憶部３６、第２記憶部３８、比較部４０、カルマンゲイン更新部４２、初期フィルタ係数入力部４４、フィルタ係数更新部４６、フィルタ係数記憶部４８を含む。カルマンゲイン更新部４２は、自己相関更新部５０、第３記憶部５２、カルマンゲイン算出部５４を含む。
【００２６】
初期フィルタ係数入力部４４は、初期のフィルタ係数を記憶しており、初期のフィルタ係数をフィルタ係数記憶部４８に出力する。フィルタ係数記憶部４８は、初期の段階において、初期フィルタ係数入力部４４からの初期のフィルタ係数を受けつけ、記憶する。フィルタ係数記憶部４８に記憶されたフィルタ係数が、図１の乗算部２４へ出力される。なお、初期の段階とは、フィルタ係数が導出されていない段階である。
【００２７】
第１相関部３２と第２相関部３４とは、演算対象となる入力信号の長さが異なる。第１相関部３２と第２相関部３４は、時系列的に連続する所定の量の入力データから自己相関値を算出するが、第１相関部３２は第２相関部３４よりも短い時間長の入力データから自己相関を算出するように設定される。よって、第１相関部３２は、入力データに対する短期間の自己相関値を導出し、第２相関部３４は、入力データに対する長期間の自己相関値を導出する。
【００２８】
ここで、自己相関の算出は（式１６）にしたがってなされる。さらに具体的に説明すると、第１相関部３２に入力される入力データの量ｓ１とし、第２相関部３４に入力される入力データの量をｓ２とすると、ｓ１＜ｓ２の関係が成立する。入力の開始位置はそれぞれ毎回ｓ１、ｓ２ずつ移動させ、第１相関部３２が第２相関部３４と同程度のデータ量を入力するまで、第２相関部３４は入力データの入力と自己相関値の算出を休止する。また、第２相関部３４への入力に関しては、ｓ１ずつ移動させ、第１相関部３２と第２相関部３４が、入力データの入力と自己相関値の算出とを毎回実行するように構成してもよい。
【００２９】
第１記憶部３６は、第１相関部３２において導出した短期間の自己相関値を記憶し、第２記憶部３８は、第２相関部３４において導出した長期間の自己相関値を記憶する。比較部４０は、第２記憶部３８に記憶した長期間の自己相関値と第１記憶部３６に記憶した短期間の自己相関値とを比較する。このような第１相関部３２から比較部４０の処理は、繰り返し実行される。長期間の自己相関値と短期間の自己相関値との差の絶対値の割合がしきい値以下である場合、ＲＬＳアルゴリズムにおいて通常通りの自己相関の更新がなされる。つまり、自己相関更新部５０は、（式２０）にしたがって、入力データの自己相関値を更新する。自己相関更新部５０は、更新した自己相関値を第３記憶部５２へ出力する。第３記憶部５２は、自己相関値を記憶する。
【００３０】
比較部４０における比較結果であって、かつ長期間の自己相関値と短期間の自己相関値との違いである比較結果がしきい値よりも大きい場合、第３記憶部５２は、自己相関更新部５０からの自己相関値の代わりに、第１記憶部３６からの短期間の自己相関値を記憶する。そのため、自己相関更新部５０は、自己相関値を更新する際に、第３記憶部５２に記憶された短期の自己相関値を使用する。つまり、（式２０）のＰ（Ｋ−１）に短期の自己相関値の逆行列が使用される。そのため、自己相関更新部５０は、短期間の自己相関値をカルマンゲインの更新に使用する。これは、カルマンゲイン更新部４２は、過去の自己相関の影響を小さくさせながらカルマンゲインを更新することに相当する。
【００３１】
カルマンゲイン更新部４２は、入力データ、第３記憶部５２に記憶された自己相関値から、（式１９）によってカルマンゲインを更新する。フィルタ係数更新部４６は、（式２６）、（式２７）によって、カルマンゲイン更新部４２において更新したカルマンゲインをもとにフィルタ係数を更新する。カルマンゲイン更新部４２は、更新したフィルタ係数をフィルタ係数記憶部４８に記憶させる。
【００３２】
この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００３３】
以上の構成による適応フィルタ装置１００の動作を説明する。図３は、フィルタ係数導出部２０によるカルマンゲインの更新手順を示すフローチャートである。第１相関部３２が短期間の自己相関値を導出するとともに、第２相関部３４が長期間の自己相関値を導出する（Ｓ１０）。違いがしきい値よりも大きければ（Ｓ１２のＹ）、自己相関更新部５０、第３記憶部５２は、短期間の自己相関値を使用する（Ｓ１４）。違いがしきい値よりも大きくなければ（Ｓ１２のＮ）、自己相関更新部５０、第３記憶部５２は、自己相関値を更新する（Ｓ１６）。カルマンゲイン算出部５４は、カルマンゲインを更新する（Ｓ１８）。
【００３４】
本発明の実施例によれば、短期間の自己相関値と長期間の自己相関値との乖離が大きくなった場合に、過去の自己相関の影響を小さくさせるので、環境への追従性を向上できる。また、短期間の自己相関値と長期間の自己相関値との乖離が大きくなった場合に、更新した自己相関値の代わりに、短期間の自己相関値を使用するので、過去の自己相関の影響を小さくできる。また、短期間の自己相関値と長期間の自己相関値との乖離が小さければ、通常通りにＲＬＳアルゴリズムを実行するので、所望の特性を得ることができる。また、入力データの自己相関の変化に応じて適応フィルタの追従性を高めるので、短期間自己相関と長期間自己相関の入力データ長を適切に設定することにより、任意の変化速度に追従させながらＲＬＳアルゴリズムによる高速な収束性能を両立できる。
【００３５】
（実施例２）
本発明の実施例２は、実施例１と同様に、ＲＬＳアルゴリズムによって導出したフィルタ係数を使用する適応フィルタ装置に関する。実施例１では、長期間自己相関値に対する短期間自己相関値の乖離の割合が大きければ、カルマンゲインの算出に用いる自己相関値を短期間の自己相関値で更新している。一方、実施例２では、長期間自己相関値に対する短期間自己相関値の乖離の割合が大きければ、カルマンゲインの算出および自己相関値の更新の忘却係数を小さくする。
【００３６】
図４は、本発明の実施例２に係るフィルタ係数導出部２０の構成を示す。フィルタ係数導出部２０に含まれる構成要素は、図２と同様であるが、比較部４０からの信号の出力先が自己相関更新部５０、カルマンゲイン算出部５４であること、第１記憶部３６から第３記憶部５２へ信号が出力されていないことが図２と異なる。ここでは、図２との差異を中心に説明する。
【００３７】
比較部４０における比較結果であって、かつ長期間の自己相関値と短期間の自己相関値との違いである比較結果がしきい値以下である場合、自己相関更新部５０、第３記憶部５２、カルマンゲイン算出部５４は、実施例１と同様の処理を実行する。比較部４０は、比較結果がしきい値よりも大きい場合、カルマンゲインを更新する際の忘却係数を調節する。そのため、比較部４０は、自己相関更新部５０、カルマンゲイン算出部５４へ忘却係数を出力する。その際の忘却係数は、１より小さい値に設定されている。
【００３８】
自己相関更新部５０は、（式２０）の代わりに、次の（式２８）を実行することによって自己相関値を更新する。
【数２８】
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なお、（式２８）において忘却係数を「１」にすると、（式２０）になる。カルマンゲイン算出部５４は、（式１９）の代わりに、次の（式２９）を実行することによってカルマンゲインを更新する。
【数２９】
2015070471.tif 000031
つまり、２つの自己相関値の乖離が大きくなるにつれて小さくなる忘却係数が設定される。
【００３９】
図５は、フィルタ係数導出部２０によるカルマンゲインの更新手順を示すフローチャートである。第１相関部３２が短期間の自己相関値を導出するとともに、第２相関部３４が長期間の自己相関値を導出する（Ｓ５０）。違いがしきい値よりも大きければ（Ｓ５２のＹ）、比較部４０は、自己相関更新部５０、カルマンゲイン算出部５４の忘却係数を小さくさせる（Ｓ５４）。違いがしきい値よりも大きくなければ（Ｓ５２のＮ）、ステップ５４をスキップする。自己相関更新部５０は、自己相関値を更新し（Ｓ５６）、カルマンゲイン算出部５４は、カルマンゲインを更新する（Ｓ５８）。
【００４０】
本発明の実施例によれば、短期間の自己相関値と長期間の自己相関値との乖離が大きくなった場合に、忘却係数を小さくするので、過去の自己相関の影響を小さくできる。
【００４１】
以上、本発明を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００４２】
本発明の実施例において、適応フィルタ装置１００は無線通信システムでの無線装置に搭載されている。しかしながらこれに限らず例えば、適応フィルタ装置１００は有線通信システムでの通信装置に搭載されてもよい。本変形例によれば、本発明をさまざまな装置に適用できる。
【符号の説明】
【００４３】
１０  フィルタ部、  １２  判定部、  １４  減算部、  １６  スイッチ、  １８  トレーニング信号記憶部、  ２０  フィルタ係数導出部、  ２２  遅延部、  ２４  乗算部、  ２６  積算部、  ２８  、  ３０  入力部、  ３２  第１相関部、  ３４  第２相関部、  ３６  第１記憶部、  ３８  第２記憶部、  ４０  比較部、  ４２  カルマンゲイン更新部、  ４４  初期フィルタ係数入力部、  ４６  フィルタ係数更新部、  ４８  フィルタ係数記憶部、  ５０  自己相関更新部、  ５２  第３記憶部、  ５４  カルマンゲイン算出部、  １００  適応フィルタ装置。
【図１】
2015070471.tif 000032
【図２】
2015070471.tif 000033
【図３】
2015070471.tif 000034
【図４】
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【図５】
2015070471.tif 000036