(57)【要約】【課題】本発明は、有効な観測信号のみに基づいて所定の信号処理を行うことができ、処理速度と処理結果の精度を向上することができる受信装置を提供することにある。【解決手段】信号数推定処理部２０では、第１固有値解析部２２により観測信号の時系列データとデータ数から第１の共分散行列を生成し、第１の共分散行列を固有値解析して第１の固有値を求め、第２固有値解析部２３により観測信号がない状態での雑音妨害信号の時系列データとデータ数から第２の共分散行列を生成し、第２の共分散行列を固有値解析して第２の固有値を求め、減算器２４により第１および第２の固有値からその差を求め、信号数決定部２５ではこの差が基準値よりも大きい信号数分の選択許可信号を出力し、対象信号選択部２６により選択許可信号に応じて信号数分の観測信号を選択して出力する。【選択図】　　　図１
2004112508.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信した観測信号に基づいて所定の信号処理を行う受信装置において、
複数の入射信号が同時に入射される複数のセンサと、
前記複数のセンサからの観測信号に基づいて、入射信号の信号数を推定して複数の観測信号の中から当該信号数分の観測信号を選択して出力する信号数推定処理部とを備えたことを特徴とする受信装置。
【請求項２】
前記号数推定処理部は、
前記観測信号の時系列データとデータ数から第１の共分散行列を生成し、この第１の共分散行列を固有値解析して第１の固有値を求める第１固有値解析部と、
前記観測信号がない状態での雑音妨害信号の時系列データとデータ数から第２の共分散行列を生成し、この第２の共分散行列を固有値解析して第２の固有値を求める第２固有値解析部と、
前記第１固有値解析部と第２固有値解析部とから求まった第１および第２の固有値からその差を求める減算器と、
前記減算器により求められた差が基準値よりも大きくなる信号数分の選択許可信号を出力する信号数決定部と、
前記信号数決定部から出力された選択許可信号に応じて前記複数の観測信号の中から信号数分の観測信号を選択して出力する対象信号選択部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の受信装置。
【請求項３】
前記信号数推定処理部により選択された前記信号数分の観測信号に基づいて、前記複数の入射信号をブラインド処理により分離する分離部と、
前記複数の入射信号の各々について、前記複数のセンサにおける振幅及び位相分布の相対関係を示す複素ベクトル量を求めるベクトル演算部と、
前記複数のセンサの物理的位置と前記ベクトル演算部で求められた複素ベクトル量とに基づいて、前記複数の入射信号の到来方位を求める到来方位演算部と、
前記分離部で分離された信号と前記到来方位演算部で求められた到来方位を表す信号とを関連付けて出力する出力部とを備えたことを特徴とする請求項１又は２記載の受信装置。
【請求項４】
前記信号数推定処理部により選択された前記信号数分の観測信号に基づいて固有値解析を行った際に、同時に求まる固有ベクトルを信号固有ベクトルと雑音固有ベクトルに分離し、この信号固有ベクトルにより捕捉信号の信号成分のみを写像し、写像したデータの独立成分分析により同時に存在する複数の信号を分離する信号分離部を備えたことを特徴とする請求項１又は２記載の受信装置。
【請求項５】
前記信号数推定処理部により選択された前記信号数分の観測信号に基づいて固有値解析を行った際に、同時に求まる固有ベクトルから信号固有ベクトルと雑音固有ベクトルに分離し、この固有ベクトルと前記センサの応答データとの演算により信号の到来方位を探知する到来方位探知部を備えたことを特徴とする請求項１又は２記載の受信装置。
【請求項６】
前記信号分離部は、
確率分布の独立性に基づく分離法、勾配法、不動点法、ＦａｓｔＩＣＡ法、相関関数行列の同時対角化法、ＪＡＤＥ法、因子分析法、情報量を最大化する手法のいずれか１つを処理アルゴリズムとして採用することを特徴とする請求項３記載の受信装置。
【請求項７】
前記到来方位探知部は、
ＭＵＳＩＣ法、ｃｕｍｕｌａｎｔ−ＭＵＳＩＣ法、ＷＳＦ法、ＵＳＦ法、ＭＬ　法、最小分散法、ＢＦ法、ＤＯＳＥ法、Ｂｌｉｎｄ−ＭＡＸＣＯＲ法、Ｂｌｉｎｄ−ＭＵＳＩＣ法、ＥＳＰＲＩＴ法、ＶＥＳＰＡ法のいずれか１つを処理アルゴリズムとして採用することを特徴とする請求項３記載の受信装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数のセンサを配置することにより信号の到来方向を測定するとともに、同時に存在する複数の信号を分離受信する受信装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、スーパーレゾリューション（超分解能）による方向探知や、独立成分分析による信号分離においては、観測信号の時系列データに基づいて、先ず共分散行列を生成し固有値解析を行っている。
【０００３】
その固有値の分布から信号数を推定する必要があり、一般に、信号数推定においては統計的手法としてのＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｃｒｉｔｅｒｉａ）やＭＤＬ（Ｍｉｎｉｍｕｍ　Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　Ｌｅｎｇｔｈ）といった手法が採用される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
一般に、センサ数と等しい固有値のうち、どれが信号成分でどれが雑音成分かの区分けが不明確となりやすい。
【０００５】
ここで、上述したＡＩＣやＭＤＬといった手法を採用しても、信号数を推定したときに誤りがあった場合、その後の方向探知処理や信号分離処理においてその性能が劣化する原因となっている。
【０００６】
そこで、複数のセンサからの観測信号中に同時に含まれる信号数を固有値分布から推定する場合において、信号と雑音の境界を明確化したいといった要望があった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的としては、有効な観測信号のみに基づいて所定の信号処理を行うことができ、処理速度と処理結果の精度を向上することができる受信装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、上記課題を解決するため、受信した観測信号に基づいて所定の信号処理を行う受信装置において、複数の入射信号が同時に入射される複数のセンサと、前記複数のセンサからの観測信号に基づいて、入射信号の信号数を推定して複数の観測信号の中から当該信号数分の観測信号を選択する信号数推定処理部とを備えたことを要旨とする。
【０００９】
請求項２記載の発明は、上記課題を解決するため、前記号数推定処理部は、前記観測信号の時系列データとデータ数から第１の共分散行列を生成し、この第１の共分散行列を固有値解析して第１の固有値を求める第１固有値解析部と、前記観測信号がない状態での雑音妨害信号の時系列データとデータ数から第２の共分散行列を生成し、この第２の共分散行列を固有値解析して第２の固有値を求める第２固有値解析部と、前記第１固有値解析部と第２固有値解析部とから求まった第１および第２の固有値からその差を求める減算器と、前記減算器により求められた差が基準値よりも大きくなる信号数分の選択許可信号を出力する信号数決定部と、前記信号数決定部から出力された選択許可信号に応じて前記複数の観測信号の中から信号数分の観測信号を選択して出力する対象信号選択部とを備えたことを要旨とする。
【００１０】
請求項３記載の発明は、上記課題を解決するため、前記信号数推定処理部により選択された前記信号数分の観測信号に基づいて、前記複数の入射信号をブラインド処理により分離する分離部と、前記複数の入射信号の各々について、前記複数のセンサにおける振幅及び位相分布の相対関係を示す複素ベクトル量を求めるベクトル演算部と、前記複数のセンサの物理的位置と前記ベクトル演算部で求められた複素ベクトル量とに基づいて、前記複数の入射信号の到来方位を求める到来方位演算部と、前記分離部で分離された信号と前記到来方位演算部で求められた到来方位を表す信号とを関連付けて出力する出力部とを備えたことを要旨とする。
【００１１】
請求項４記載の発明は、上記課題を解決するため、前記信号数推定処理部により選択された前記信号数分の観測信号に基づいて固有値解析を行った際に、同時に求まる固有ベクトルを信号固有ベクトルと雑音固有ベクトルに分離し、この信号固有ベクトルにより捕捉信号の信号成分のみを写像し、写像したデータの独立成分分析により同時に存在する複数の信号を分離する信号分離部を備えたことを要旨とする。
【００１２】
請求項５記載の発明は、上記課題を解決するため、前記信号数推定処理部により選択された前記信号数分の観測信号に基づいて固有値解析を行った際に、同時に求まる固有ベクトルから信号固有ベクトルと雑音固有ベクトルに分離し、この固有ベクトルと前記センサの応答データとの演算により信号の到来方位を探知する到来方位探知部を備えたことを要旨とする。
【００１３】
請求項６記載の発明は、上記課題を解決するため、前記信号分離部は、確率分布の独立性に基づく分離法、勾配法、不動点法、ＦａｓｔＩＣＡ法、相関関数行列の同時対角化法、ＪＡＤＥ法、因子分析法、情報量を最大化する手法のいずれか１つを処理アルゴリズムとして採用することを要旨とする。
【００１４】
請求項７記載の発明は、上記課題を解決するため、前記到来方位探知部は、ＭＵＳＩＣ法、ｃｕｍｕｌａｎｔ−ＭＵＳＩＣ法、ＷＳＦ法、ＵＳＦ法、ＭＬ　法、最小分散法、ＢＦ法、ＤＯＳＥ法、Ｂｌｉｎｄ−ＭＡＸＣＯＲ法、Ｂｌｉｎｄ−ＭＵＳＩＣ法、ＥＳＰＲＩＴ法、ＶＥＳＰＡ法のいずれか１つを処理アルゴリズムとして採用することを要旨とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００１６】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態に係る受信装置では、センサとしてアンテナが使用される。なお、以下では、アンテナの数ｎを「７」とし、入射信号の数ｍを「４」として説明するが、アンテナの数及び入射信号の数はこれらに限定されず任意である。
【００１７】
この第１の実施の形態に係る受信装置は、複数のアンテナに入射された複数の入射信号の混合信号から原信号を分離して出力するとともに、各入射信号の到来方位を２次元的に測定して出力する。
【００１８】
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る受信装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【００１９】
この受信装置は、第１〜第７アンテナ１〜７、サンプリング部１０、信号数推定処理部２０、ブラインド処理部３０、分離信号出力処理部４０、到来方位演算部５０及び到来方位出力処理部６０から構成されている。
【００２０】
第１〜第７アンテナ１〜７は、本発明の複数のセンサに対応する。これら第１〜第７アンテナ１〜７としては、パラボラアンテナ、八木アンテナといった指向性を有するアンテナが用いられる。第１〜第７アンテナ１〜７を設置する間隔や高さは任意である。
【００２１】
第１アンテナ１は、空中からの複数の入射信号（電波）Ｓ１〜Ｓ７を受信し、これらが混合された混合信号をサンプリング部１０に送る。同様に、第２〜第７アンテナ２〜７は、空中からの複数の入射信号Ｓ１〜Ｓ７を受信し、これらが混合された混合信号をサンプリング部１０にそれぞれ送る。
【００２２】
サンプリング部１０は、何れも図示を省略するが、局部発振器、中間周波数変換器、発振器及びＡ／Ｄ変換器から構成されている。
【００２３】
局部発振器は、受信した高周波を中間周波数に変換するために必要な発振周波数の信号を生成する。中間周波数変換器は、第１〜第７アンテナ１〜７からの受信周波数帯の高周波を増幅し、上記局部発振器からの信号と混合し、それらの和又は差の周波数を作ることにより中間周波数の信号に変換して更に増幅する。この増幅された中間周波数の信号はＡ／Ｄ変換器に供給される。
【００２４】
発振器は、アナログ信号をサンプリングするためのサンプリングクロックを生成する。Ａ／Ｄ変換器は、発振器からのサンプリングクロックを用いて、中間周波数変換器からのアナログ信号をサンプリングしてデジタル信号に変換する。このＡ／Ｄ変換器で変換されたデジタル信号は、信号数推定処理部２０に供給される。
【００２５】
信号数推定処理部２０は、図２に示すように、入力バッファ部２１、第１固有値解析部２２、第２固有値解析部２３、減算器２４−１〜２４−７、信号数決定部２５、対象信号選択部２６から構成されている。
【００２６】
信号数推定処理部２０は、第１〜第７のアンテナ１〜７からの観測信号に基づいて、入射信号の信号数を推定して複数の観測信号の中からこの信号数分の観測信号を選択し、ブラインド処理部３０に供給する。
【００２７】
ここで、入力バッファ部２１は、サンプリング部１０から入力された観測信号の時系列データを第１固有値解析部２２、第２固有値解析部２３および対象信号選択部２６に出力する。
【００２８】
第１固有値解析部２２は、入力バッファ部２１を介してサンプリング部１０から入力された観測信号の時系列データとデータ数から共分散行列Ｒｘｘを生成し、この共分散行列Ｒｘｘを固有値解析して固有値Ｅｘ１、Ｅｘ２、…、Ｅｘｎを求める。
【００２９】
第２固有値解析部２３は、入力バッファ部２１を介してサンプリング部１０から入力された観測信号がない状態での観測信号Ｙ（雑音妨害信号）の時系列データとデータ数から共分散行列Ｒｙｙを生成し、この共分散行列Ｒｙｙを固有値解析して固有値Ｅｙ１、Ｅｙ２、…、Ｅｙｎを求める。
【００３０】
減算器２４−１〜２４−７は、第１固有値解析部２２と第２固有値解析部２３とから求まった２つの固有値群Ｒｘｘ，Ｒｙｙから差ΔＲを求める。
【００３１】
信号数決定部２５は、差ΔＲを示す各固有値、すなわち、固有値Ｅｘ１−Ｅｙ１、Ｅｘ２−Ｅｙ２、…、Ｅｘｎ−Ｅｙｎの値が、基準値ΔＲｒｅｆよりも大きい場合に＋１と計数し、小さい場合に０とすることで、１〜ｎまでのそれぞれのΔＲから信号数ｋを決定するとともに、選択許可信号ＥＮ１〜ＥＮ７を対象信号選択部２６に出力する。
【００３２】
対象信号選択部２６は、信号数決定部２５から出力された選択許可信号ＥＮ１〜ＥＮ７を用いて、ｎ個の観測信号ｘ１（ｔ）〜ｘｎ（ｔ）の中から選択許可されたｋ個の観測信号を観測信号Ｘ１，・・・，ｋ（ｔ）としてブラインド処理部３０に送る。
【００３３】
ブラインド処理部３０は、本発明の分離部及びベクトル演算部に対応する。このブラインド処理部３０は、ブラインド信号分離の手法により原信号（入射信号Ｓ１〜Ｓ７の内の何れか４つ）が混合されてなる観測信号から原信号を分離して抽出する。このブラインド処理部３０で分離して抽出された信号は、分離信号出力処理部４０に送られる。また、ブラインド処理部３０は、上述した行列Ａ（後述する式（６）参照）を算出し、到来方位演算部５０に送る。
【００３４】
分離信号出力処理部４０は、本発明の出力部の一部に対応する。この分離信号出力処理部４０は、Ｄ／Ａ変換器から構成されている。Ｄ／Ａ変換器は、ブラインド処理部３０からのデジタル信号をアナログ信号に変換し、分離信号Ｏ１〜Ｏ４として出力する。
【００３５】
到来方位演算部５０は、本発明の到来方位演算部に対応する。この到来方位演算部５０は、ブラインド処理部３０からの行列Ａに基づいてセンサ間位相差演算及びインタフェロメータ方式による方位演算を行う。これらの演算の詳細は後述する。この到来方位演算部５０で演算された到来方位を表す信号は、到来方位出力処理部６０に送られる。
【００３６】
到来方位出力処理部６０は、Ｄ／Ａ変換器から構成されている。Ｄ／Ａ変換器は、到来方位演算部５０からのデジタル信号をアナログ信号に変換し、方位信号Ｄ１〜Ｄ４として外部に出力する。
【００３７】
次に、上記のように構成される本発明の第１の実施の形態に係る受信装置の動作を説明する。
【００３８】
各アンテナ１〜７で観測された入射信号Ｓ１，・・・，７の混合信号は、サンプリング部１０に送られる。
【００３９】
サンプリング部１０の中間周波数変換器は、入射信号Ｓ１，・・・，７の混合信号を入力して中間周波数の信号に変換し、Ａ／Ｄ変換器４１に送る。Ａ／Ｄ変換器は、受け取ったアナログ信号を、発振器からのサンプリングクロックを用いてサンプリングすることによりデジタル信号に変換する。この変換されたデジタル信号は、観測信号ｘ１，・・・，７（ｔ）として、信号数推定処理部２０に送られる。
【００４０】
信号数推定処理部２０は、サンプリング部１０からの観測信号ｘ１，・・・，７（ｔ）に基づいて、入射信号の信号数ｋを推定して複数の観測信号の中から当該信号数ｋ分の観測信号を選択してブラインド処理部３０に出力する。
【００４１】
まず、信号数推定処理部２０による第一段階の処理として、共分散行列の生成方法について説明する。
【００４２】
いま、ｎ個（ｎは２以上の整数）のセンサのアレイに同時にｍ個（ｍは２以上の整数）の信号が入射する場合を仮定する。この状態は、下記式（１）で表すことができる。
【００４３】
【数１】
Ｘ１〜ｎ（ｔ）＝Ａ・Ｓ１〜ｎ（ｔ）＋Ｎ１〜ｎ（ｔ）　　…（１）
ここで、Ｘ１〜ｎ（ｔ）は各センサで観測される複素数からなる時系列データ、Ａはセンサの配置と特性できまるｎ行×ｍ列の信号混合行列、Ｓ１〜ｍ（ｔ）は外来雑音も含むｍ個の入射信号、Ｎ１〜ｎ（ｔ）は各センサにおける内部雑音である。
【００４４】
上記式（１）を行列形式で表現すると、下記式（２）のように、
【数２】
Ｘ＝Ａ・Ｓ＋Ｎ　　　　　　　　　　…（２）
となる。ここで、Ｘはｎ行×時系列データ数列、Ａはｎ行×ｍ列、Ｓはｍ行×時系列データ数列、Ｎはｎ行×時系列データ数列となる。
【００４５】
共分散行列Ｒｘｘはｎ行ｎ列であり、下記式（３）のように、
【数３】
Ｒｘｘ＝Ｘ・ＸＴ　÷時系列データ数　　…（３）
と表わされる。ここで、ＸＴ　はＸの復素共役転置である。
【００４６】
第１固有値解析部２２は、上記式（３）に従って、入力バッファ部２１を介してサンプリング部１０から入力された観測信号の時系列データとデータ数から共分散行列Ｒｘｘを生成し、この共分散行列Ｒｘｘを固有値解析して求まった固有値を、それぞれＥｘ１、Ｅｘ２、…、Ｅｘｎとする。
【００４７】
図３（ａ）は、固有値Ｅｘ１、Ｅｘ２、…、Ｅｘｎの大きさを棒グラフにより表した図であり、レベルＰ１において、対象信号成分と雑音妨害成分の境界が不明確な状態を示している。
【００４８】
一方、信号成分が含まれない観測信号をＹで表わすと、
【数４】
Ｙ＝Ａ・Ｓｎｏｓｉｇ＋Ｎ　　　　　　　　…（４）
であり、Ｓｎｏｓｉｇは入射信号Ｓの状態から興味のある対象信号成分を除いたものであり、外来の雑音成分や妨害成分からなる雑音妨害成分のみが存在している。
【００４９】
第２固有値解析部２３は、上記式（３）と同様にして、入力バッファ部２１を介してサンプリング部１０から入力された観測信号Ｙ（雑音妨害信号）の時系列データとデータ数から共分散行列Ｒｙｙを生成し、この共分散行列Ｒｙｙを固有値解析して求まった固有値を、それぞれＥｙ１、Ｅｙ２、…、Ｅｙｎとする。
【００５０】
図３（ｂ）は、固有値Ｅｙ１、Ｅｙ２、…、Ｅｙｎの大きさを棒グラフにより表した図である。
【００５１】
次いで、信号数推定処理部２０による第２段階の処理として、雑音妨害成分の除去方法について説明する。
【００５２】
ここで、２つの固有値群Ｒｘｘ，Ｒｙｙの差ΔＲを求めると、
【数５】
ΔＲ＝Ｒｘｘの固有値−Ｒｙｙの固有値＝
Ｅｘ１−Ｅｙ１、Ｅｘ２−Ｅｙ２、…、Ｅｘｎ−Ｅｙｎ　…（５）
となる。
【００５３】
減算器２４−１〜２４−７は、上記式（５）に従って、２つの固有値群Ｒｘｘ，Ｒｙｙの差ΔＲを算出する。
【００５４】
図３（ｃ）は、２つの固有値群Ｒｘｘ，Ｒｙｙの差ΔＲ、すなわち、固有値Ｅｘ１−Ｅｙ１、Ｅｘ２−Ｅｙ２、…、Ｅｘｎ−Ｅｙｎの大きさを棒グラフにより表した図であり、レベルＰ２において、対象信号成分と雑音妨害成分の境界が明確な状態を示している。図３（ｃ）に示すように、この分布では対象信号成分が際立って現れている。
【００５５】
信号数決定部２５は、固有値Ｅｘ１−Ｅｙ１、Ｅｘ２−Ｅｙ２、…、Ｅｘｎ−Ｅｙｎの値が、図３（ｃ）に示す基準値ΔＲｒｅｆよりも大きい場合に＋１と計数し、小さい場合に０とすることで、１〜ｎまでのそれぞれのΔＲから信号数ｋを決定するとともに、固有値が基準値ΔＲｒｅｆよりも大きい場合にハイレベルとなる選択許可信号ＥＮ１〜ＥＮ７を対象信号選択部２６に出力する。なお、基準値ΔＲｒｅｆは、例えば固有値Ｅｘ１−Ｅｙ１、Ｅｘ２−Ｅｙ２、…、Ｅｘｎ−Ｅｙｎの値からその合計値を求め、合計値を個数ｎで割った平均値とすればよい。
【００５６】
対象信号選択部２６は、信号数決定部２５から出力されたハイレベルの選択許可信号ＥＮ１〜ＥＮ７を用いて、ｎ個の観測信号ｘ１（ｔ）〜ｘｎ（ｔ）の中からハイレベルの選択許可信号ＥＮ１〜ＥＮ７により選択許可されたｋ個の観測信号を観測信号Ｘ１，・・・，ｋ（ｔ）としてブラインド処理部３０に送る。
【００５７】
この結果、ブラインド処理部３０ではｋ個の観測信号により演算を行うので、従来のようにｎ個で演算するよりも演算量を低減でき、演算時間の短縮に寄与することができる。かつ、信号成分の方がノイズ成分よりも大きい観測信号のみを用いることができるので、明確なブラインド処理を行うことができる。
【００５８】
一般に、スーパーレゾリューションによる方位測定やヌルステアリングにおいては、上記式（１）における「Ａ」に相当する情報が直接的又は間接的に推定される。
【００５９】
例えば、ＭＵＳＩＣ法においては、「Ａ」に相当する行列と直交関係にある雑音固有ベクトルからなる行列を求め、その行列とステアリングベクトルの相関量から方位が求められる。
【００６０】
これに対し、本実施の形態においては、この「Ａ」が所謂ブラインド処理により求められる。ここで、ブラインド処理とは、センサの応答性や信号の性質、到来方位等の予備知識なしでセンサ数と同数までの入射信号Ｓ１，・・・，ｎを分離するアルゴリズムであり、その結果として行列Ａが求められる。このアルゴリズムは、独立成分分析（ＩＣＡ：Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ）やブラインド信号分離（ＢＳＳ：Ｂｌｉｎｄ　Ｓｏｕｒｃｅ　Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ）と呼ばれ、多くの公知文献が発表されている。
【００６１】
行列Ａは、各センサにおける振幅及び位相の分布に対応した量を示すものであり、信号の到来方位に関連した量である。この行列Ａから信号の到来方位を直接求めるためには、一般に、ステアリングベクトルを必要とするが、本発明においては、ステアリングベクトルを用いないで信号の到来方位を求める。
【００６２】
ブラインド処理部３０は、観測信号Ｘ１，・・・，４（ｔ）として送られてくる４個のサンプリング時系列データを用いて、ブラインド信号分離のアルゴリズムにより、信号Ｙ１，・・・，４（ｔ）を分離して抽出するとともに、行列Ａを求める。
【００６３】
すなわち、ブラインド処理部３０は、観測信号Ｘ１，・・・，ｎ（ｔ）として送られてくるｎ個のサンプリング時系列を用いて、ブラインド信号分離のアルゴリズムにより、選択された帯域内の信号ｙ（ｔ）を分離・抽出する。
【００６４】
以下、ブラインド処理部３０における分離・抽出の手順を詳細に説明する。
【００６５】
先ず、その基本となるブラインド信号分離の問題についてここで定義する。信号源が下記式（６）のベクトルで与えられることとする。
【００６６】
【数６】
ｓ（ｔ）＝（ｓ１（ｔ），…，ｓｎ（ｔ））Ｔ　　ｔ＝０，１，２，…　　…式（６）
但し、ｓ（ｔ）は、ｎ個の入射信号であり、平均「０」であって、互いに独立であるとする。また、Ｔは転置を表す。
【００６７】
観測は、各アンテナ１〜７で観測され帯域制限された時系列データを意味しており、
【数７】
ｘ（ｔ）＝（ｘ１（ｔ），…，ｘｎ（ｔ））Ｔ　　ｔ＝０，１，２，…　　…式（７）
で表すものとする。これは、１，・・・，ｎの各アンテナ１〜７で観測された信号であると考えることができる。一般には、アンテナの数と信号源の数とは必ずしも一致しないが、ここでは一致しているものとする。
【００６８】
単純なＩＣＡの問題では、ｓ（ｔ）とｘ（ｔ）との間に、
【数８】
ｘ（ｔ）＝Ａｓ（ｔ）　　…式（８）
なる単純な線形関係を仮定する。Ａは、各アンテナ１〜７の配置と特性で決まる信号混合行列（ｎ行×ｎ列）の実数行列である。ｓ（ｔ）やＡに関する知識を持たずｘ（ｔ）を独立な信号成分に分離する。
【００６９】
すなわち、あるｎ×ｎの実数行列を求めることにより、
【数９】
ｙ（ｔ）＝Ｂｘ（ｔ）　　…式（９）
で求まる互いに独立なｙ（ｔ）を再構成することがＩＣＡの目的である。
【００７０】
この問題の解法の１つとして、確率分布の独立性に基づく分離法がある。各ｓｉ（ｔ）が（強）定常でガウシアン（Ｇａｕｓｓｉａｎ）でないという仮定のもとで、ｙｉ（ｔ）が互いに独立になるようにＢを求める手法がさまざまに提案されているが、それらの多くは次のようにまとめることができる。ｙ（ｔ）を強定常過程として、その同時分布の密度関数を、
【数１０】
ｐ（ｙ）＝ｐ（ｙ１，…，ｙｎ）　　…式（１０）
とすると、独立性の定義はｐ（ｙｉ）をｐ（ｙ）のｙｉについての周辺分布として、
【数１１】
2004112508.tif 000003
とかける。
【００７１】
結合分布と周辺分布の距離Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ　Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量）は、
【数１２】
2004112508.tif 000004
となる。但し、Ｈ（Ｙ；Ｂ）は同時分布ｐ（ｙ）のエントロピー、Ｈ（Ｙｉ；Ｂ）は周辺分布ｐ（ｙｉ）のエントロピーである。
【００７２】
これは｛Ｙｉ｝（ｉ＝１，・・・，ｎ）の相互情報量である。信号源が正規分布でないという仮定からＫＬ（Ｂ）はｐ（ｙｉ）が互いに独立な場合に限り「０」となる。これらはｐ（ｘ）とＢによって定まるものである。
【００７３】
ここで、ｐ（ｙ）ｄｙ＝ｐ（ｘ）ｄｘ、ｐ（ｙ）＝ｐ（ｘ）／｜Ｂ｜（｜Ｂ｜はＢの行列式）であることに注意すると、
【数１３】
2004112508.tif 000005
となる。
【００７４】
一方、周辺分布のエントロピーは、
【数１４】
2004112508.tif 000006
である。よって、
【数１５】
2004112508.tif 000007
となり、
【数１６】
2004112508.tif 000008
のようにすれば最急降下法として正しいＢを求めることができる。上記式（１６）の中で問題となるのは逆行列（ＢＴ）−１を計算している点である。
【００７５】
収束性に関しては、これにいかなる正定値行列を掛けても構わないことから、ＢＴＢを掛ければ（これは正則な行列の多様体上でのリーマン（Ｒｉｅｍａｎ）計量に対応している）、
【数１７】
ΔＢ∝（Ｉ−Ｅｘ［ψ（ｙ）ｙＴ］Ｂ　　…式（１７）
が新たな学習則となる。定常性の仮定よりｐ（ｓ）、ｐ（ｘ）とｐ（ｙ）は時間的に独立である。この仮定のもと、アンサンブル平均を時間平均に置き換えることができる。
【００７６】
【数１８】
2004112508.tif 000009
したがって、ηを正の定数とし、データが観測される毎に下記式（１９）に従ってパラメータを更新すればＢｔが得られる。
【００７７】
【数１９】
Ｂｔ＋１＝Ｂｔ＋η（Ｉ−ψ（ｙ）ｙＴ）Ｂｔ　　…式（１９）
ここで、当然問題になるのは、上記式（１５）のｐ（ｙｉ）或いはψ（ｙ）をいかに定義するかである。通常、これはパラメトリックな非線形関数や統計的な展開法が用いられる。
【００７８】
大雑把な考え方を示すと、もしｐ（ｙｉ）が正規分布ならはψ（ｙ）は線形関数となる。一方、正規分布より裾が”重い”場合（ｓｕｂ−Ｇａｕｓｓｉａｎ）多項式などで近似するのがよく、正規分布より裾が”軽い”場合（ｓｕｐｅｒ−Ｇａｕｓｓｉａｎ）シグモイド（Ｓｉｇｍｏｉｄ）関数などで近似するのがよいとされている。音声信号などは裾が”軽い”ので、シグモイド関数などがうまく働く。
【００７９】
ブラインド処理部３０で分離・抽出された信号Ｙ１，・・・，４（ｔ）は分離信号出力処理部４０に送られる。分離信号出力処理部４０では、ブラインド処理部３０からのデジタル信号として送られてくる信号Ｙ１，・・・，４（ｔ）をアナログ信号に変換し、分離信号Ｏ１〜Ｏ４として外部にそれぞれ送出する。
【００８０】
なお、上記のＩＣＡの解法は、一例を示すものであり、これに限るものではない。
【００８１】
一方、ブラインド処理部３０で求められた行列Ａは、到来方位演算部５０に送られる。到来方位演算部５０は、受け取った行列Ａに基づいて、以下に示すセンサ間位相差演算を行う。
【００８２】
すなわち、先ず、行列Ａから対応する信号に対するベクトルを抽出する。ここで、ベクトルを下記式（２０）のように表す。
【００８３】
【数２０】
ｓｉｇ１＝［ａ１１＋ｊｂ１１，ａ１２＋ｊｂ１２，ａ１３＋ｊｂ１３，ａ１４＋ｊｂ１４］…式（２０）
ｓｉｇ２＝［ａ２１＋ｊｂ２１，ａ２２＋ｊｂ２２，ａ２３＋ｊｂ２３，ａ２４＋ｊｂ２４］
ｓｉｇ３＝［ａ３１＋ｊｂ３１，ａ３２＋ｊｂ３２，ａ３３＋ｊｂ３３，ａ３４＋ｊｂ３４］
ｓｉｇ４＝［ａ４１＋ｊｂ４１，ａ４２＋ｊｂ４２，ａ４３＋ｊｂ４３，ａ４４＋ｊｂ４４］
上記式（２０）において、Ｓｉｇ１は、入射信号Ｓ１のみが存在する時の状態を表しており、複素ベクトル「ａ１１＋ｊｂ１１」は第１アンテナ１１で観測された信号の振幅と位相を、「ａ１２＋ｊｂ１２」は第２アンテナ１２で観測された信号の振幅と位相を、「ａ１３＋ｊｂ１３」は第３アンテナ１３で観測された信号の振幅と位相を、「ａ１４＋ｊｂ１４」は第４アンテナ１４で観測された信号の振幅と位相をそれぞれ表す。Ｓｉｇ２、Ｓｉｇ３及びＳｉｇ４についても同様である。
【００８４】
この式（２０）から、行列Ａは、各アンテナ１〜７で観測された信号の位相を反映しており、この位相の分布から入射信号Ｓ１〜Ｓ７の到来方位を推定できることが理解できる。後述するインタフェロメータ方式は、この位相の分布から信号の到来方位を求めるものである。
【００８５】
このベクトルからセンサ間（ビーム間）の位相差を求める。上記式（２０）からは、例えば「位相角（ａ１１＋ｊｂ１１）−位相角（ａ１２＋ｊｂ１２）」から第１アンテナ１と第２アンテナ２の位相差を求めることができ、「位相角（ａ１３＋ｊｂ１３）−位相角（ａ１４＋ｊｂ１４）」から第３アンテナ３と第４アンテナ４の位相差を求めることができる。
【００８６】
次に、到来方位演算部５０は、方位演算を行う。すなわち、上記で求められた位相差の何れかとアンテナの物理的位置関係から通常のインタフェロメータ方式の手法により入射信号Ｓ１の到来方位を求める。
【００８７】
以下、入射信号Ｓ１の到来方位の求め方を詳細に説明する。今、図４に示すように、第１アンテナ１と第２アンテナ２との距離をｄとし、第１アンテナ１と第２アンテナ２とを結ぶ線に直交する線に角度θで入射信号Ｓ１が入射するものとする。この場合、入射信号Ｓ１が第１アンテナ１に到着してから第２アンテナ２に至るまでの距離ｙは「ｄｓｉｎθ」である。これを位相に直すと、第１アンテナ１と第２アンテナ２の位相差φは、
【数２１】
φ＝（２π／λ）・ｄｓｉｎθ・・・式（２１）
で表される。ここで、λは波長である。この位相差φが観測されるデータである。
【００８８】
従って、上記式（２１）からθを求めることにより、入射信号Ｓ１の到来方位を求めることができる。すなわち、
【数２２】
φ＝（２π／λ）・ｄｓｉｎθ・・・式（２２）
よって、θは、下記式（２３）から求めることができる。
【００８９】
【数２３】
θ＝ｓｉｎ−１（φ・１／（（２π／λ）・ｄ））・・・式（２３）
以下、順次、入射信号Ｓ２、入射信号Ｓ３及び入射信号Ｓ４に対応する到来方位を求める。このようにして求められた到来方位を示す信号Ｚ１，・・・，４（ｔ）は、到来方位出力処理部６０に送られる。
【００９０】
到来方位出力処理部６０では、到来方位演算部５０からデジタル信号として送られてくる信号Ｚ１，・・・，４（ｔ）をアナログ信号に変換し、方位信号Ｄ２〜Ｏ４として外部にそれぞれ送出する。
【００９１】
これにより、分離された４つの信号が、到来方位を表す信号とともに、時間軸波形として出力される。このようにして、観測信号Ｘ１，・・・，４（ｔ）の所定の区間のサンプリングデータに対する処理が終了すると、次の区間のサンプリングデータに処理が実行され、以下同様の処理が繰り返される。
【００９２】
なお、第１の実施の形態では、センサとして、アンテナを用いた例を説明したが本発明はこれに限定されるものではない。例えば、センサとして、音声を検知するマイクロフォン、生体の種々の状態を検知するセンサ等を用いることができる。
【００９３】
以上詳述したように、この発明の第１の実施の形態に係る受信装置によれば、複数の入射信号が同時に入射される複数のセンサからの観測信号に基づいて、信号数推定処理部２０により入射信号の信号数を推定して複数の観測信号の中から当該信号数分の観測信号を選択して出力するので、有効な観測信号のみに基づいて所定の信号処理を行うことができ、受信装置の処理速度と処理結果の精度を向上することができる。
【００９４】
また、信号数推定処理部２０では、第１固有値解析部２２により観測信号の時系列データとデータ数から第１の共分散行列を生成し、この第１の共分散行列を固有値解析して第１の固有値を求め、第２固有値解析部２３により観測信号がない状態での雑音妨害信号の時系列データとデータ数から第２の共分散行列を生成し、この第２の共分散行列を固有値解析して第２の固有値を求め、減算器２４−１〜２４−７では求まった第１および第２の固有値からその差を求め、信号数決定部２５では求められた差が基準値よりも大きくなる信号数分の選択許可信号を出力し、対象信号選択部２６によりこの選択許可信号に応じて複数の観測信号の中から信号数分の観測信号を選択して出力するので、観測信号と雑音との境界を明確に区別して有効な観測信号のみに基づいて所定の信号処理を行うことができ、受信装置の処理速度と処理結果の精度を向上することができる。
【００９５】
さらに、ブラインド処理部３０（ベクトル演算部）では、選択された信号数分の観測信号に基づいて、複数の入射信号をブラインド処理により分離し、複数の入射信号の各々について、複数のセンサにおける振幅及び位相分布の相対関係を示す複素ベクトル量を求め、到来方位演算部５０により複数のセンサの物理的位置と複素ベクトル量とに基づいて、前記複数の入射信号の到来方位を求め、分離された信号と到来方位を表す信号とを関連付けて出力することで、入射信号の到来方位を正確に求めることができる。
【００９６】
また、信号分離部７０では、信号数推定処理部２０により選択された信号数分の観測信号に基づいて固有値解析を行った際に、同時に求まる固有ベクトルを信号固有ベクトルと雑音固有ベクトルに分離し、この信号固有ベクトルにより捕捉信号の信号成分のみを写像し、写像したデータの独立成分分析により同時に存在する複数の信号を分離することで、入射信号を正確に分離することができる。
【００９７】
また、到来方位演算部８０では、信号数推定処理部２０により選択された信号数分の観測信号に基づいて固有値解析を行った際に、同時に求まる固有ベクトルから信号固有ベクトルと雑音固有ベクトルに分離し、この固有ベクトルと前記センサの応答データとの演算により信号の到来方位を探知することで、入射信号の到来方位を正確に求めることができる。
【００９８】
（第２の実施の形態）
図５は、本発明の第２の実施の形態に係る受信装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【００９９】
本実施の形態における特徴は、信号分離部７０のアルゴリズムとして、確率分布の独立性に基づく分離法を採用している。
【０１００】
この分離手法では、観測信号の各成分ｓｉ（ｔ）が正規分布ではない確率分布に従っていると仮定する。ただし、その確率分布は未知である。
【０１０１】
今、ｙ（ｔ）の同時確率密度変数を、
【数２４】
ｙ＝（ｙ１，…，ｙｎ）Ｔ　　　…式（２４）
と置く、行列Ｗによって観測信号ｘ（ｔ）が正しく分離できたならば、ｙの各成分ｙｉは独立になる。ｙの各成分ｙｉが独立と言うことは、ｙｉの値がわかってもｙｉ以外のｙｉ，…，ｙｎの値が何かわからないことであり、数式で表すと、
【数２５】
2004112508.tif 000010
同時密度関数　＝　周辺密度関数の積
となる。
【０１０２】
ここで、基準の１つとして復元信号から推定される結合分布と周辺分布の距離が考えられる。分布間の統計的距離には様々なものが考えられるが、独立成分分析においては、Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ　ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅが良く用いられる。
【０１０３】
Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ　ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅの定義は、次のとおりである。
【０１０４】
【数２６】
2004112508.tif 000011
ここで、ｚの分布をｘの分布で置き換えたときの増加情報量を表しており、値が大きい場合は、分布が似ていないことを表し、値が小さい場合は、分布が似ていることを表す。
【０１０５】
そこで、　　（１２）式　　　より、
【数２７】
2004112508.tif 000012
として、　　（１３）式　　　に代入すると、
【数２８】
2004112508.tif 000013
となり、ｙｉが独立であれば（９）式はゼロとなり、すなわちｙ（ｔ）が独立の場合に限り最小となる。行列Ｗを求めるには、Ｉ（ｙ｜Ｗ）のＷに関する勾配を求め、最急降下法により求まる。
【０１０６】
【数２９】
2004112508.tif 000014
ただし、
【数３０】
2004112508.tif 000015
と更新していくことでＷを求められる。計算上（１１）式中の逆行列（ＷＴ）−１が問題となる。収束性に関しては正定値行列を掛けてもかまわないことから（ＷＴ）Ｗを掛けて、
【数３１】
2004112508.tif 000016
とした方が、計算量も少なく収束性が速い。
【０１０７】
この更新則はψ（ｙ）を含んでおり、密度関数の形がわからなければ計算できないが、適当なパラメトリックな非線形関数や統計的な展開法によって近似しても解は正しく求まる。
【０１０８】
（変形例１）
変形例１では、図５に示す信号分離部７０のアルゴリズムとして、勾配法を採用している。
【０１０９】
勾配法は、（９）式に示した相互情報量を最小とするＷを最急降下法で求める手法であり、更新則（１７）式により求める手法である。
【０１１０】
具体的には、不動点法がある。
【０１１１】
不動点法では、ベクトルｗを引数とする関数ψ（ｗ）をノルムが‖ｗ‖という条件下の基で最大あるいは最小化する条件付最適化問題を考える。
【０１１２】
この問題は、Ｌａｇｒａｎｇｅの未定係数法を用いて、
【数３２】
ψ（ｗ）＋λ（‖ｗ‖−１）→ｍｉｎ　　…式（３２）
と書き換えられる。最小ではこの微分が０となることから、
【数３３】
2004112508.tif 000017
これを第２項について解くと、
【数３４】
2004112508.tif 000018
となる。ｗは、‖ｗ‖＝１で正規化されているので、λを求めるのには正規化によればよい。実際の計算は、
【数３５】
2004112508.tif 000019
という計算を収束するまで繰り返すこととなる。
【０１１３】
（変形例２）
変形例２では、図５に示す信号分離部７０のアルゴリズムとして、ＦａｓｔＩＣＡ法を採用している。
【０１１４】
Ｈｙｖａｒｉｎｅｎらは、不動点法の収束速度の条件に関して論議しており、特に尖度（ｋｕｒｔｏｓｉｓ）を用いた彼らの方法（ＦａｓｔＩＣＡ）は、３次収束するとしている。
【０１１５】
φ（ｗ）として、
【数３６】
φ（ｗ）＝Ｅ（（ｗ・ｘ）４）−３Ｅ（（ｗ・ｘ）２）２　　　…式（３６）
と言う評価関数を使い、これの最大値や最小値を不動点法で求めて、
によって独立な成分を抽出するアルゴリズムである。
【０１１６】
今、原信号の平均は０、分散は１、混合行列Ａは直交行列にして、
【数３７】
ｖ（ｔ）Ｔ＝ｗ（ｔ）ＴＡ　　‖ｖ‖＝１　　…式（３７）
というものの振る舞いを考える。
【０１１７】
（Ａを直交行列に限るのは、ｗｈｉｔｅｎｉｎｇを行い、一旦信号を無相関にする。）
この書き換えにより、ｗが１つの成分を捉えているのならば、ｖはどれかひとつの成分が１で、あとは０のベクトルに近づいていく。
【０１１８】
評価関数を原信号ｓとｖを使って書くと、
【数３８】
Ｅ（（ｖ・ｓ）４）−３Ｅ（（ｖ・ｓ）２）２　＝Ｅ（（ｖ・ｓ））４−３‖ｖ‖４　　式（３８）
となる。
【０１１９】
ｓの成分は平均０、分散１であること、および互いに独立であることを用い第ｉ成分を考えると、
【数３９】
2004112508.tif 000020
となる。Ｅ（ｓｉ４）＝１であるから最後の括弧の中は４次のキュムラントになっている。これを正規化したものが新しいベクトルになるが、比を考えると、
【数４０】
2004112508.tif 000021
と評価され、ｖｉが１近くてｖｊが０に近いと仮定すれば、上式はｖｊへの０への近づく速さがだいたい３乗のオーダーであることを意味している。
【０１２０】
（変形例３）
変形例３では、図５に示す信号分離部７０のアルゴリズムとして、相関関数行列の同時対角化法を採用する。
【０１２１】
Ｊａｃｏｂｉ法は、実対称行列を対角化する。すなわち、固有値を求める古典的な方法である。その基本方針は、Ｇｉｖｅｎｓ変換による相似変換を繰り返すことにより直交変換を求める方法である。
【０１２２】
提案されている方法としては、相関関数行列と縮約された尖度（ｋｕｒｔｏｓｉｓ）の同時対角化算法がこれにあたる。
【０１２３】
ここで、相関関数行列の同時対角化法として、時間構造に基づく分離法について説明する。
【０１２４】
相関関数行列による算法は、時間差のある相関信号を考える。観測信号が、ｘ（ｔ）＝Ａｓ（ｔ）と書けるとき、原信号の独立性を仮定すればその相関関数行列は、
【数４１】
2004112508.tif 000022
となる。ただし、ここでは複素数値時系列を考え＊は複素共役転置を、＜・＞は平均操作を、またＲｓｉ（τ）は原信号ｓｉ（ｔ）の自己相関関数を表すものとする。
【０１２５】
これも対角行列を同じ行列で相似変換した対称行列だから、いろいろな時間差における行列を同時に対角化してやるＷを探せばよい。
【０１２６】
具体的には、観測信号ｘ（ｔ）をτ＝０における相関行列を使って無相関化しておき、τ≠０における相関行列の非対角化成分を小さくするように、Ｊａｃｏｂｉ法により算出する。
【０１２７】
（変形例４）
変形例４は、図５に示す信号分離部７０のアルゴリズムとして、Ｋｕｒｔｏｓｉｓの同時対角化による算法であるＪＡＤＥ（Ｊｏｉｎｔ　Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ　Ｄｉａｇｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｅｉｇｅｎ−ｍａｔｒｉｃｅｓ）法を採用する。
【０１２８】
縮約された尖度（ｋｕｒｔｏｓｉｓ）の同時対角化算法は、４次のｃｒｏｓｓ−ｋｕｒｔｏｓｉｓとして、
【数４２】
2004112508.tif 000023
の縮約を考える。
【０１２９】
観測信号が平均０でｗｈｉｔｅｎｉｎｇにより無相関化されているとすると、原信号と観測信号はある直交変換Ｕ＝（ｕ１，…，ｎ）により、Ｘ＝ＵＳという関係で結ばれている。独立性の仮定から、
【数４３】
2004112508.tif 000024
として、行列Ｍ＝（ｍｉｊ）により縮約されたｋｕｒｔｏｓｉｓの行列として、
【数４４】
2004112508.tif 000025
を考えると、
【数４５】
2004112508.tif 000026
さらに、
【数４６】
2004112508.tif 000027
として、
【数４７】
2004112508.tif 000028
となる。従って、適当な組の｛Ｎｒ｝を取って｛Ｃ（Ｎｒ）｝を計算し、これを同時対角化する直交行列を求めればよいことがわかる。この事情は
行列でも同様である。
【０１３０】
ここで、Ｃａｒｄｏｓｏ　ａｎｄ　Ａ．　Ｓｏｕｌｏｕｍｉａｃは｛Ｎｒ｝として、
【数４８】
2004112508.tif 000029
ただし、ｅｋはｋ成分だけが１の単位ベクトル、あるいは尖度（ｋｕｒｔｏｓｉｓ）そのものを固有値行列展開しておき、固有値の大きいものから適当な数だけ固有行列を使う方法を提案している。
【０１３１】
（変形例５）
変形例５は、図５に示す信号分離部７０のアルゴリズムとして、ノイズを含むモデルを採用する。
【０１３２】
ＩＣＡのモデルとして（３）式を示したが、実際の測定において外来雑音が無視できない場合がある。外来雑音が大きい場合、信号の分離・復元に影響を及ぼす。ここで、観測雑音を、
【数４９】
ε（ｔ）＝［Ｅ１（ｔ），…，Ｅｎ（ｔ）］Ｔ　　　…式（４９）
とすると、センサの観測信号は、
【数５０】
ｘ（ｔ）＝Ａｓ（ｔ）＋ε（ｔ）　　　…式（５０）
となる。計算をする場合、アルゴリズムは信号とノイズを区別しないため、
【数５１】
2004112508.tif 000030
のように書き直せば、信号の次元をｍとするとＡ’は、ｎ×（ｍ＋ｎ）の行列となり、信号源の数が観測信号の次元より多くなり線形な行列の解は存在しなくなる。また、ｗｈｉｔｅｎｉｎｇによる無相関化もノイズを含めた信号を無相関とするため意味がなくなってしまう。
【０１３３】
変形例５は、図５に示す信号分離部７０のアルゴリズムとして、ノイズを低減する手法としてＩＣＡの前処理として因子分析法を採用する。
【０１３４】
この因子分析法では、因子分析混合・復元モデルを採用する。
【０１３５】
因子分析法は、観測ベクトルを要素間にまたがって存在する共通因子と要素間に独立因子の２つの部分に分けて考えるものである。
【０１３６】
すなわち、観測値ｘ∈Ｒｎを、
【数５２】
ｘ＝ａ１ｓ１＋ａ２ｓ２＋…ａｍｓｍ＋ξ＝Ａｓ＋ξ　　…式（５２）
のように共通因子ｓ∈Ｒｍと独立因子ξ∈Ｒｎを用いて分解できるとする。ここで、Ａは因子負荷量と呼ばれ、ｓ，ξは互いに独立で、ξは各成分が独立とする。
【０１３７】
ここで、原信号ｓの共分散行列がｍ次元の単位行列Ｉｍ、ξが正規分布に従うとして、共分散がｎ次元の対角行列Ψと仮定し、
【数５３】
Σ＝Ｅ（ｘｘＴ）＝ＡＡＴ＋Ψ　　　…式（５３）
とし、観測値から求められる共分散は、
【数５４】
2004112508.tif 000031
に基づいて推定を行う。もっとも単純な方法が最小二乗推定であり、Σとｒとの誤差を最小化するものである。
【０１３８】
すなわち、損失関数Ｌ（Ａ，Ψ）をｒ＝ＡＡＴ＋Ψにより、
【数５５】
Ｌ（Ａ，Ψ）＝ｔｒ（ｒ−ＡＡＴ−Ψ）Ｔ（ｒ−ＡＡＴ−Ψ）　　…式（５５）
として最小化する。（４２）式をＡ，Ψにより偏微分することで最小二乗法によるＡ，Ψは、ＡとΨに関する次の解が得られる。
【０１３９】
【数５６】
（ｒ−Ψ）Ａ＝Ａ（ＡＴＡ）　　　…式（５６）
【数５７】
Ψ＝ｄｉａｇ（ｒ−ＡＡＴ）　　　　…式（５７）
次に、自由度を考えると、Σの自由度はｎ（ｎ＋１）／２である。一方、ＡとΣのパラメータの数は（ｍ＋１）ｎ。ただし、直交行列分の任意性を差し引かないといけないのでｍ（ｍ−１）／２を引くと、この自由パラメータがΣの自由度より少ないということから、
【数５８】
2004112508.tif 000032
ここで、ｍ＜ｎと言う条件を加えてこれを解くと、
【数５９】
2004112508.tif 000033
となる。これが解が存在するための必要十分条件である。
【０１４０】
以上よりノイズを含むモデルについてセンサによる観測信号ｘと因子分析後のセンサによる信号χ＾との関係は、一般化逆行列として、
【数６０】
Ｑ＝［ＡΨ−１ＡＴΨ−１］−１　　　…式（６０）
を用いて
【数６１】
2004112508.tif 000034
より得られる。
【０１４１】
（変形例６）
変形例６は、図５に示す信号分離部７０のアルゴリズムとして、情報量最大化（Ｉｎｆｏｍａｘ）する手法を採用する。
【０１４２】
今、観測信号の確率変数をＸとすると通信路Ｇに通して確率変数Ｙを得たとする。この間の関係を、
【数６２】
Ｙ＝Ｇ（Ｘ）＋Ｎ　　　…式（６２）
Ｎ：雑音
とし、このとき出力Ｙが持っている入力Ｘに関する情報量ができる限り大きくなるように通信路を設計するというのが情報化最大量（Ｉｎｆｏｍａｘ）の考えかたの基本となる。
【０１４３】
具体的には、ＸとＹとの間の相互情報量をある制約のもとで最大化する問題ということになる。
【０１４４】
独立成分分析の場合は線形演算と非線形変換の組み合わせで、
【数６３】
2004112508.tif 000035
と考え、その相互情報量は、
【数６４】
2004112508.tif 000036
となる。
【０１４５】
この場合ＸとＹの間には雑音成分の曖昧さしかないから、条件つきエントロピーは雑音のエントロピーに等しくなる。情報化最大量（Ｉｎｆｏｍａｘ）の考え方では、この部分が大切な役割を果たし、結局ここから先は雑音を考えないで討議することになる。
【０１４６】
最急降下法によって相互情報量の微分はＹのエントロピーの微分は、
【数６５】
2004112508.tif 000037
となる。この場合非線形変換の取り扱いに注意して、ＸとＹの分布の関係はｙ＝Ｇ（Ｗｘ）の対応関係が一対一だとすれば、
【数６６】
2004112508.tif 000038
と書ける。ただし、Ｊはこの対応関係のＪａｃｏｂｉａｎで、
【数６７】
2004112508.tif 000039
で定義され、具体的に計算するとＧの微分をＧ’として、
【数６８】
2004112508.tif 000040
【数６９】
2004112508.tif 000041
となる。ＹのエントロピーをＸの分布で表すと、
【数７０】
2004112508.tif 000042
となる。これは、
【数７１】
2004112508.tif 000043
となることを使って、
【数７２】
2004112508.tif 000044
と書けば、［１］で示したようにψ（ｙｉ）を更新していくことで、Ｗを求めることができる。
【０１４７】
（変形例７）
変形例７は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、ＭＵＳＩＣ　（ＭＵｌｔｉｐｌｅ　ＳＩｇｎａｌ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）法を採用する。
【０１４８】
ＭＵＳＩＣ法は、Ｓｕｐｅｒ　Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎアルゴリズムの中でも、最も代表的なものである。共分散行列を固有値分解して信号と雑音の部分空間に分け、信号が雑音の部分空間に直交する性質を用いて到来方向を求める方法で、Ｎｏｉｓｅ　Ｓｕｂｓｐａｃｅ　Ｆｉｔｔｉｎｇ　（ＮＳＦ）の一種である。空間の直交性を利用しているため、１回の方向サーチで複数の到来方向を求めることができる。しかしながら、相関性のある入射信号は分離できない。
【０１４９】
以下、ＭＵＳＩＣ法に関するアルゴリズムについて説明する。
【０１５０】
（１）　Ｒを固有値解析し、観測信号と雑音の部分空間に分解する。なお、上述した到来波数推定が必要になる。
【０１５１】
（２）　サーチする方向θのＭＵＳＩＣスペクトラムは、
【数７３】
2004112508.tif 000045
となる。観測信号と雑音の部分空間は互いに直交する補空間であることから、ＰＭＵは入射信号の到来方向に鋭いピークを持つ。方向サーチして、大きい順にＬ個のピークを抽出する。
【０１５２】
（変形例８）
変形例８は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、ｃｕｍｕｌａｎｔ−ＭＵＳＩＣ法を採用する。
【０１５３】
その特徴は、アルゴリズムはＭＵＳＩＣ法と同じであるが、共分散行列の計算に４次のｃｕｍｕｌａｎｔを導入している。４次のｃｕｍｕｌａｎｔはガウス雑音を抑圧すると言われているため、ＭＵＳＩＣ法よりも雑音に強いことが期待される。
【０１５４】
アルゴリズムは、基本的にＭＵＳＩＣ法と同じであり、２次の共分散行列Ｒの代わりに４次のｃｕｍｕｌａｎｔによる行列Ｃを計算する。ここで、行列Ｃは、
【数７４】
Ｃ　＝　｛ｃｉｊ｝　（ｉ，ｊ＝１．．Ｋ）　　　　　　…式（７４）
ｃｉｊ　＝　Σ　ｃｕｍ（Ｘｉ＊，　Ｘｊ，　Ｘｋ＊，　Ｘｋ）
となる。
【０１５５】
（変形例９）
変形例９は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、ＷＳＦ　（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ　Ｓｕｂｓｐａｃｅ　Ｆｉｔｔｉｎｇ）法を採用する。
【０１５６】
その特徴は、ＭＵＳＩＣ法が雑音の部分空間を用いて到来方向を求めるのに対して、ＷＳＦ法では信号の部分空間を用いて到来方向を求めており、Ｓｉｇｎａｌ　Ｓｕｂｓｐａｃｅ　Ｆｉｔｔｉｎｇ　（ＳＳＦ）　の一種である。
【０１５７】
相関性のある観測信号も分離可能である。Ｌ波の到来方向を多次元サーチしなければならず、計算量が多くなるため、予めＭＵＳＩＣ等で初期値を決めておき、サーチする範囲を限定するのが良い。
【０１５８】
アルゴリズムは、（１）　Ｒを固有値解析し、観測信号と雑音の部分空間に分解する。なお、前もって到来波数の推定を行う必要がある。（２）　以下のＶＷＳＦを最小にするθ＝　［θ１，…，　θＬ　］をサーチして求める。
【０１５９】
【数７５】
ＶＷＳＦ　（θ）　＝　Ｔｒ　（　ＰＡ⊥Ｅｓ　Ｗｓ　ＥｓＨ　）　　　…式（７５）
Ｗｓ　＝　（Λｓ　−　σ２　Ｉ　）　２Λｓ−１
（変形例１０）
変形例１０は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、ＵＳＦ　（Ｕｎｗｅｉｇｈｔｅｄ　Ｓｕｂｓｐａｃｅ　Ｆｉｔｔｉｎｇ）　法を採用する。
【０１６０】
ＵＳＦ法の特徴は、ＷＳＦ法と同じくＳＳＦ法の一種であり、ＷＳＦ法のウエイトＷｓを単位行列Ｉに置き換えたものであり、（ｕｎｗｅｉｇｈｔｅｄ）　ＭＤ−ＭＵＳＩＣ　（Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｔｉｏｎａｌ　ＭＵＳＩＣ）法も呼ばれる。
【０１６１】
Ｌ波の到来方向の多次元サーチが必要で、予めＭＵＳＩＣ法で初期値を決めておき、サーチする範囲を限定するのが良く、繰り返し計算により収束させるアルゴリズムもよい。
【０１６２】
アルゴリズムは、（１）　Ｒを固有値解析し、観測信号と雑音の部分空間に分解する。この時、到来波数を推定しておく必要がある。（２）　以下のＶＵＳＦを最小にするθ＝　［θ１，…，　θＬ　］をサーチ、または収束アルゴリズムにより求める。
【０１６３】
【数７６】
ＶＵＳＦ　（θ）　＝　Ｔｒ　（　ＰＡ⊥Ｅｓ　ＥｓＨ　）　　　　…式（７６）
（変形例１１）
変形例１１は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、ＭＬ　（Ｍａｘｉｍｕｍ　Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）　法を採用する。
【０１６４】
ＭＬ法の特徴は、観測量から隠れた未知のパラメータを推定する一般的な方法である。観測された量の確立密度関数（ＰＤＦ）の積で表されるｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ　ｆｕｎｃｔｉｏｎが最大になるようにパラメータを決定する。
【０１６５】
ＭＬ法には　ｕｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ　ＭＬ　（ＵＭＬ）（またはｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ　ＭＬ）と　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ　ＭＬ　（ＣＭＬ）　（またはｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ　ＭＬ）の２つがあるが、いずれもＬ波の到来方向の多次元サーチが必要である。予めＭＵＳＩＣ法等で初期値を決めておき、サーチする範囲を限定するのが良く、相関性のある観測信号にも有効である。
【０１６６】
アルゴリズムは、（１）　到来波数推定アルゴリズムにより到来波数を推定する。
（２）　以下のＶＵＭＬ　又はＶＣＭＬを最小にするθ＝　［θ１，…，　θＬ　］をサーチ、または収束アルゴリズムにより求める。
【０１６７】
【数７７】
ＶＵＭＬ　（θ）　＝　ｌｏｇ　（　ｄｅｔ　［ＰＡ　ＲＰＡ　−　Ｔｒ（ＰＡ⊥）　ＰＡ⊥　／　（Ｋ−Ｌ）］　）　　…式（７７）
ＶＣＭＬ　（θ）　＝　Ｔｒ（ＰＡ⊥Ｒ）
（変形例１２）
変形例１２は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、最小分散法を採用する。
【０１６８】
その特徴は、Ｃａｐｏｎ法とも呼ばれ、メインローブをある到来波方向に向け、他の到来波方向にヌルを向けており、ＭＵＳＩＣ法に比べて分解能は悪く、相関性のある観測信号は分離できない。
【０１６９】
アルゴリズムは、（１）　サーチする方向θのスペクトラムＰＣＰを計算する。
【０１７０】
【数７８】
2004112508.tif 000046
方向サーチして、大きい順にＬ個のピークを抽出する。なお、アルゴリズムとして直接的には到来波数の推定を行う必要はないが、Ｌ個のピークをサーチするために必要となる。
【０１７１】
（変形例１３）
変形例１３は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、ＢＦ法　（ｂｅａｍｆｏｒｍｅｒ）を採用する。
【０１７２】
その特徴は、メインローブを走査してアレイの出力電力が大きくなる方向をサーチする方法である。但し、角度分解能が悪く、複数の到来波がある場合分離が困難で方向も不正確になる。
【０１７３】
アルゴリズムは、（１）　サーチする方向θのスペクトラムＰＢＦを計算する。
【０１７４】
【数７９】
2004112508.tif 000047
方向サーチして、大きい順にピークを抽出する。
【０１７５】
（変形例１４）
変形例１４は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、ＤＯＳＥ　（Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｏｕｒｃｅ　Ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ）法　を採用する。
【０１７６】
その特徴は、到来方向にヌルを作ってスペクトラムをサーチし、別な到来波のピークがあればその方向にもヌルを作り、残余電力が十分小さくなるまで段階的にヌルを作って到来波を一つ一つ特定していく方法である。
【０１７７】
他の到来波数推定アルゴリズムとは、独立に到来波数を推定できる。比較的スナップショット数が小さい範囲でＭＵＳＩＣ法と同等以上の精度が出る。また、固有値解析を行わないため、到来波数が小さい場合はＭＵＳＩＣ法よりも演算時間が短いこともある。また、固有値解析をしないため、相関性のある信号でも分離できると考えられるが、スペクトラムは分解能が悪く（ヌルを作らない場合ＢＦ法と同じ）、近接した到来波の分離は難しいと考えられ、到来方向推定の初段のサーチに向いている可能性がある。
【０１７８】
アルゴリズムは、（１）　最初はヌルを指定せずに、サーチする方向θについてスペクトラムＰＤを計算し、最大になる方向θ１を求める。
【０１７９】
【数８０】
2004112508.tif 000048
（２）　θ１方向にヌルをつくってスペクトラムＰＤを計算する。
【０１８０】
【数８１】
2004112508.tif 000049
但し、
【数８２】
Ｑ　＝　Ｉ　−　Ａ（ＡＨＡ）　−１ＡＨ
Ａ　：　ヌルを作る方向のステアリング行列　　　…式（８２）
Ｙ　＝　ＱＸ　　ＲＣ　＝　ＹＹＨ　／　Ｎ
（３）　サーチしてＰＤの最大値を求める。最大値がスレッショルド値より大きければ、その方向θ２を求め、θ１，　θ２の方向にヌルをつくるようにして（２）の手順に戻る。
【０１８１】
（４）　（２），（３）の手順を、ＰＤの最大値がスレッショルド値を下回るまで繰り返す。Ｌ回繰り返したとすると、θ＝　［θ１，…，　θＬ　］が到来方向である。
【０１８２】
（変形例１５）
変形例１５は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、Ｂｌｉｎｄ−ＭＡＸＣＯＲ　（ＭＡＸｉｍｕｍ　ｓｐａｔｉａｌ　ＣＯＲｒｅｌａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ａｆｔｅｒ　Ｂｌｉｎｄ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆｔｈｅ　ｓｏｕｒｃｅｓ　ｓｔｅｅｒｉｎｇ　ｖｅｃｔｏｒ）　法　を採用する。
【０１８３】
Ｂｌｉｎｄ−ＭＡＸＣＯＲ法の特徴は、ブラインド分離アルゴリズムにより計算で求められた信号のステアリングベクトルと、サーチする方向θのステアリングベクトルの相関をとり、相関係数が最大になる方向をサーチすることにより到来方向を求める方法である。
【０１８４】
アルゴリズムは、（１）　ブラインド分離アルゴリズムにより信号分離を行い、信号のステアリングベクトルを求める。得られたｉ番目の信号のステアリングベクトルをａ’ｉ　（ｉ＝１．．Ｌ）とする。（２）　１〜Ｌの到来波について、サーチする方向θの範囲で相関係数αｉ（ｉ＝１．．Ｌ）を計算し、最大になる方位を求める。
【０１８５】
【数８３】
2004112508.tif 000050
（変形例１６）
変形例１６は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、Ｂｌｉｎｄ−ＭＵＳＩＣ法を採用する。
【０１８６】
Ｂｌｉｎｄ−ＭＵＳＩＣ法の特徴は、ブラインド分離アルゴリズムにより計算で求められた信号のステアリングベクトルと、サーチする方向θのステアリングベクトルでスペクトラムを計算し、最大になる方向をサーチすることにより到来方向を求める方法である。
【０１８７】
アルゴリズムは、（１）　ブラインド分離アルゴリズムにより信号分離を行い、信号のステアリングベクトルを求める。得られたｉ番目の信号のステアリングベクトルをａ’ｉ　（ｉ＝１．．Ｌ）とし、ステアリング行列をＡ’＝［ａ’１，…，　ａ’Ｌ］とする。
【０１８８】
（２）　サーチする方向θの範囲でＢｌｉｎｄ−ＭＵＳＩＣスペクトラムＰＢＭＵを計算し、大きい順にＬ個のピークとその方位を求める。
【０１８９】
【数８４】
2004112508.tif 000051
（変形例１７）
変形例１７は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、　ＥＳＰＲＩＴ　（Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｖｉａ　Ｒｏｔａｔｉｏｎａｌ　Ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）法を採用する。
【０１９０】
ＥＳＰＲＩＴの特徴は、干渉計の原理と同じく、２つの同一のサブアレイを含むアレイに適用される。２つのサブアレイは既知のベクトルΔだけ平行移動した関係にあるため、それぞれの到来波についてサブアレイ間で受信する信号は位相が異なっているだけである。到来方向θｌは、サブアレイ間の位相差から求まる。
【０１９１】
他のアルゴリズムと異なり、スペクトラムサーチをしない。また、２つの同一パターンをもったサブアレイという制約はあるが、ステアリングベクトルは未知でも良いという特徴がある。但し、円形アレイには適さないため、直接ＥＳＰＲＩＴの適用はしない。
【０１９２】
アルゴリズムは、（１）　Ｒを固有値解析し、信号部分空間ＥＳを求める。なお、到来波数を推定しておく必要がある。
【０１９３】
（２）　ＥＳから２つのサブアレイの部分ＥＸとＥＹを取り出す。（全体のアレイから２つのサブアレイを取り出す行列をＪ１，Ｊ２で表すと、ＥＸ　＝　Ｊ１ＥＳ，　ＥＹ　＝　Ｊ２ＥＳ）
（３）　ＥＹ　＝　ＥＸΨをΨについて解く。
【０１９４】
▲１▼　ＬＳ−ＥＳＰＲＩＴ　（Ｌｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅｓ　ＥＳＰＲＩＴ）
【数８５】
Ψ　＝　（ＥＸＨ　ＥＸ）−１　ＥＸＨ　ＥＹ　　　　　…式（８５）
▲２▼　ＴＬＳ−ＥＳＰＲＩＴ　（Ｔｏｔａｌ　Ｌｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅｓ　ＥＳＰＲＩＴ）
ＥＨを計算する。
【０１９５】
【数８６】
ＥＸＹ　＝　［ＥＸ　ＥＹ］　　　　…式（８６）
ＥＨ　＝　ＥＸＹＨ　ＥＸＹ　
ＥＨを固有値分解し、固有値の大きい順に固有ベクトルを並べる。Ｖ　＝　［ｖ１，…，　ｖ２Ｌ］　　　　　　　：　ｖ１，…，　ｖ２Ｌ　：　Ｒの固有ベクトル（固有値の大きい順）
【数８７】
ＶＮ　＝　　　　＝　［ｖＬ＋１，…，　ｖ２Ｌ］：ＧＸ　：　ＶＮの上半分、ＧＹ　：　ＶＮの下半分
Ψ　＝　−ＧＸ　ＧＹ−１　　　　　…式（８７）
（４）　Ψを固有値解析し、固有値φｌ　（　ｌ　＝　１，．．，Ｌ　）からθｌ（　ｌ　＝　１，．．，Ｌ　）を求める。
【０１９６】
【数８８】
θｌ　＝　ｓｉｎ−１　　　　　ａｒｇ（φｌ　）　　　　…式（８８）
（変形例１８）
変形例１８は、図５に示す到来方位演算部８０のアルゴリズムとして、　ＶＥＳＰＡ　（Ｖｉｒｔｕａｌ　ＥＳＰｒｉｔ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）　法を採用する。
【０１９７】
ＥＳＰＲＩＴ法には、２つの同一パターンを持つサブアレイを含むアレイという制約があったが、仮想素子を作ることによって、２つの同一パターンを持つアンテナを含むアレイにＥＳＰＲＩＴを適用できるように拡張したアルゴリズムがＶＥＳＰＡである。仮想素子はｃｕｍｕｌａｎｔを用いて作る。
【０１９８】
ＥＳＰＲＩＴと同様、スペクトラムサーチ不要で、同一パターンのアンテナ２本があればステアリングベクトルは未知でも良いという特徴がある。
【０１９９】
アルゴリズムは、（１）　４次のｃｕｍｕｌａｎｔにより共分散行列Ｃの各要素を計算する。（１番目とＫ番目のアンテナパターンが等しいとする。）
【数８９】
2004112508.tif 000052
（２）　共分散行列Ｒの代わりにＣについてＥＳＰＲＩＴアルゴリズムを適用する。２つのサブアレイはアンテナ１〜ＫとアンテナＫ〜２Ｋ−１（Ｋ＋１〜２Ｋ−１は仮想アンテナ）である。
【０２００】
以上詳述したように、信号分離部７０は、確率分布の独立性に基づく分離法、勾配法、不動点法、ＦａｓｔＩＣＡ法、相関関数行列の同時対角化法、ＪＡＤＥ法、因子分析法、情報量を最大化する手法のいずれか１つを処理アルゴリズムとして採用することで、信号数推定処理部２０から出力された観測信号から同時に存在する入射信号をそれぞれ分離することができる。
【０２０１】
また、到来方位探知部８０は、ＭＵＳＩＣ法、ｃｕｍｕｌａｎｔ−ＭＵＳＩＣ法、ＷＳＦ法、ＵＳＦ法、ＭＬ　法、最小分散法、ＢＦ法、ＤＯＳＥ法、Ｂｌｉｎｄ−ＭＡＸＣＯＲ法、Ｂｌｉｎｄ−ＭＵＳＩＣ法、ＥＳＰＲＩＴ法、ＶＥＳＰＡ法のいずれか１つを処理アルゴリズムとして採用することで、信号数推定処理部２０から出力された観測信号から同時に存在する入射信号の到来方位を分離することができる。
【０２０２】
【発明の効果】
請求項１記載の本発明によれば、複数の入射信号が同時に入射される複数のセンサからの観測信号に基づいて、入射信号の信号数を推定して複数の観測信号の中から当該信号数分の観測信号を選択して出力するので、有効な観測信号のみに基づいて所定の信号処理を行うことができ、受信装置の処理速度と処理結果の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る受信装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】信号数推定処理部２０の内部構成を示す図である。
【図３】観測信号の固有値を示すグラフ（ａ）、観測信号がないときの固有値を示すグラフ（ｂ）、グラフ（ａ），（ｂ）間の差を示す図である。
【図４】入射信号の到来方位に関する測定方法を説明するための図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係る受信装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【符号の説明】
１〜７　第１〜第７アンテナ
１０　サンプリング部
２０　信号数推定処理部
２１　入力バッファ部
２２　第１固有値解析部
２３　第２固有値解析部
２４−１〜２４−７　減算器
２５　信号数決定部
２６　対象信号選択部
３０　ブラインド処理部
４０　分離信号出力処理部
５０　到来方位演算部
６０　到来方位出力処理部
７０　信号分離部
８０　到来方位探知部
【図１】
2004112508.tif 000053
【図２】
2004112508.tif 000054
【図３】
2004112508.tif 000055
【図４】
2004112508.tif 000056
【図５】
2004112508.tif 000057