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　平成　５年特許願第２００１９６号「適応等化器」拒絶査定不服審判事件〔平成　７年　２月　７日出願公開、特開平　７−　３８４７０〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯・本願発明
　本願は、平成５年７月２１日の出願であって、平成１６年４月１２日付けで拒絶査定がなされ、これに対し、同年５月２０日に審判請求がなされ、平成１８年５月８日付けで当審より拒絶理由が通知され、これに対し、同年７月１４日付けで手続補正がなされると共に意見書が提出されたものであり、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、特許請求の範囲の請求項１に記載された事項により特定される次のとおりのものと認める。
　
　「数系列の畳込み演算を行なうタップ付き遅延線フィルタと、入力信号とタップ付き遅延線フィルタ出力信号との誤差を検出する減算器と、誤差信号を評価関数として用いて、最も尤度の高い送信系列を推定する最尤系列推定器と、最尤系列推定器の出力信号と誤差信号よりタップ付き遅延線フィルタのタップ係数を推定するタップ係数推定器を必要とされる系列分備えたバースト伝送に適用される適応等化器において、
　前記タップ係数推定器は、
　時間の経過と共に異なった重み係数を出力する重み係数回路と、
　重み係数回路出力に前記減算器出力を掛け合わせる乗算器と、
　この出力信号と前記最尤系列推定器から出力される信号との相関演算を行なう相関器と、
　相関器からの出力信号をシンボル毎に累積する累積加算器より構成されており、
　前記重み係数回路は、入力されたバースト信号の先頭から時間の経過と共に減少し、指数関数的な収束特性を示す前記重み係数を予め蓄積している
　ことを特徴とする適応等化器。」
　
２．引用発明
２−１．引用発明１
　上記当審の拒絶理由に引用された、本願の出願日前である平成３年１１月２５日に頒布された刊行物である、府川・鈴木著、”逐次最小２乗適応最尤系列推定（ＲＬＳ−ＭＬＳＥ）”、電子情報通信学会技術研究報告、（社）電子情報通信学会、第９１巻、第３５１号（ＲＣＳ９１−４７）、第９−１６頁（以下「引用文献１」という。）には、次の事項が記載されている。
　
（ア）「数十ｋｂ／ｓ以上の高速ディジタル移動無線においては、マルチパス伝搬による周波数選択性フェージングのために受信波に波形歪が発生し伝送特定が大きく劣化する。この伝送特性の劣化を克服するために適応等化技術が検討されている[1-4]。移動無線用適応等化器として判定帰還形等化器（ＤＦＥ）と最尤系列推定（ＭＬＳＥ）が主に検討されている。ＭＬＳＥはＤＦＥに比べて演算量が多く回路規模が大きくなるが、等化特性に優れている。」
（第９頁左欄第２−９行）
　
（イ）「これら従来の適応形ＭＬＳＥでは、適応アルゴリズムとＭＬＳＥとを二元的に考え、１つに組み合わせていたが、本報告では、変動する信号と白色雑音が重畳された受信波形系列から最尤推定によって一元的に適応アルゴリズムとＭＬＳＥを導出し、高速変動に対する追従特性に優れかつ演算量も少ないＲＬＳ−ＭＬＳＥを提案する。本等化方式は、追従性能が高いＲＬＳアルゴリズムと信号検出能力が高いＭＬＳＥとを組み合わせた新しい方法である。」
（第９頁右欄第４−１２行）
　
（ウ）「３．３　最尤系列推定
　全てのシンボル系列候補に対してＲＬＳアルゴリズムを用いて伝送路推定を行なうと、信号系列が長くなるとき演算量が指数関数的に増大する。以下ではビタビアルゴリズムにより効率良くＭＬＳＥを行なう方法について検討する。
　対数尤度関数のブランチメトリックＢＲｍ（ｉ）は、（２０）が示すようにαｍ（ｉ）および＜｜αｍ（ｉ）｜２＞に依存する。これらの値は（２４−ｃ）と（２７）が示すように、（ｉ）まず、Ｃｍ（ｉ）、すなわち、（Ｌ＋１）個のシンボルに直接的に依存し、（ｉｉ）さらに、αｍ（ｉ）はＸｍ（ｉ−１）を介して、＜｜αｍ（ｉ）｜＞は直接的に事前規格化共分散行列Ｐｍ（ｉ）に依存する。…（中略）…
　以上のような性質を考慮すると、推定プロセスを含む伝送路は図３のように表すことができる。この図は（２４−ｃ）を変形した
ｙｓ（ｋ）＝ＣｍＨ（ｋ）Φ（ｋ−１）Ｘｅｍ（ｋ−１）＋αｍ（ｋ）
（３３）
を表している。ここでαｍ（ｉ）は（１９）から白色雑音である。また、Ｘｅｍ（ｉ−１）は｛αｍ（ｋ）｜ｉ−Ｌ−ζ≦ｉ−１｝の線形結合で表せるので、（３３）の第１項の事前推定値と第２項の事前推定誤差とは直交している。したがって、（３３）の推定プロセスを含む伝送路は（ζ＋Ｌ）次のマルコフプロセスで生成されたガウス信号を白色雑音チャネルで受信することと等価である。このような伝送路においてはシンボルをＭ値とすると状態数Ｍζ＋Ｌのビタビアルゴリズム（ＶＡ）でＭＬＳＥを行うことができる[7,8]。」
（第１２頁右欄第６行〜第１３行左欄１３行）
　
（エ）「４．　移動通信用ＲＬＳ−ＭＬＳＥ
４．１　アンサンブル平均逆行列ＬＳ
　等化性能を保ちつつアルゴリズムを簡略化するため、ＲＬＳの簡略化アルゴリズムを導出する。
　まず、遷移行列Φ（ｉ）＝Ｉとし、生成過程を単純マルコフプロセスによるランダムウォークモデルで表すことができるものとする。このモデルは信号バースト長が比較的短いと時に成立すると考えられる。
　さらにＲＬＳアルゴリズムの演算量の大部分は、Ｐｍ（ｉ）の更新とＫｍ（ｉ）の計算で示されているので、その簡略化を考える。Ｋｍ（ｉ）は（２４−ｂ）と（２４−ｅ）から
　Ｋｍ（ｉ）＝Ｐｍ（ｉ）Ｃｍ（ｉ）　　　　　　　　　　　（３４）
のように表すことができるので、Ｐｍ（ｉ）を更新しないで固定行列に置き換えれば演算量を大幅に削減することができる。この固定行列としては理論的にＰｍ（ｉ）が収束する集合平均行列Ｐ０＝＜Ｐ−１ｍ（ｉ）＞−１を用いる。Ｐ０は、Φ（ｉ）＝Ｉのとき、Ｐｍ（ｉ−１）および（２８）、（２９）から以下のようになる。
　　　　　　　　ｉ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　Ｐ０＝ｌｉｍ｛Σ　λｉ−ｋ＜Ｃｍ（ｋ）ＣｍＨ（ｋ）＞｝−１　
　　　　ｉ→∞    ｋ＝１　
（３５）
Ｐａｍ（ｉ）をＰ０に固定することにより、Ｋｍ（ｉ）＝Ｐ０Ｃｍ（ｉ）となるのでＲＬＳアルゴリズムは以下のように簡略化される。
　αｍ（ｉ）＝ｙｓ（ｉ）−ＣｍＨ（ｉ）Ｘｅｍ（ｉ−１）　（３６−ａ）
　Ｘｅｍ（ｉ）＝Ｘｅｍ（ｉ−１）＋Ｋｍ（ｉ）αｍ（ｉ）　（３６−ｂ）
以下ではこの簡略アルゴリズムをアンサンブル平均逆行列ＬＳ（Ensemble-averaged Inverse-matrix Least Squares : EILS）と呼ぶことにする。このＥＩＬＳアルゴリズムは演算量を削減するだけでなく、変調によるＰｍ（ｉ）の変動の影響を除去できるので、等化特性の改善が期待できる。
　トレーニング終了時では、伝送路推定値Ｘｅｍ（ｉ）およびＰａｍ（ｉ）がほぼ収束しているものとする。したがって、伝送路推定にはＥＩＬＳで十分である。＜｜αｍ（ｉ）｜２＞はＰａｍ（ｉ）をＰ０に固定するので（２７）から
　＜｜αｍ（ｉ）｜２＞＝σｎ２｛λ−１ＣｍＨ（ｉ）Ｐ０Ｃｍ（ｉ）＋１｝
（３７）
となる。変調符号が互いに独立、すなわち＜αｍ（ｋ）αｍ＊（ｉ）＞＝δｉｋであるとし、｜αｍ（ｋ）｜＝１とすると、Ｐ０は対角行列（１−λ）Ｉとなり＜｜αｍ（ｋ）｜２＞がシンボル系列候補および時刻に依存しなくなる。なお、この結果はＱ（ｉ）が（２３−ａ）で表せると仮定した場合であるが、（２３−ｂ）を仮定した場合でも導出できる。（２０）でシンボル系列候補に関係しない項を除いて、新しい対数尤度関数Ｌｍ（ｉ）とブランチメトリックＢｍ（ｉ）を以下のように定めることができる。
　Ｌｍ（ｉ）＝Ｌｍ（ｉ−１）＋Ｂｍ（ｉ）　　　　　　　　　　（３９）
　Ｂｍ（ｉ）＝−｜αｍ（ｉ）｜２　　　　　　　　　　　　　　（４０）
Ｂｍ（ｉ）は伝送路推定値Ｘｅｍ（ｉ−１）を介して実質的に｛αｍ（ｋ）｜ｉ−ζ−Ｌ≦ｋ≦ｉ｝に依存するが、この伝送路推定値を介しての符号依存性を無視すると、｛αｍ（ｋ）｜ｉ−Ｌ≦ｋ≦ｉ｝だけに依存する。そこで新しいビタビアルゴリズムの状態Ｓｎ（ｉ）を
　Ｓａ（ｉ）＝｛αｍ（ｉ−１）　ａｍ（ｉ−２）　…ａｍ（ｉ−Ｌ）｝　　　（４１）
とする。この回路構成を図４に示す。まず状態推定器からＶＡの状態遷移に対応する符号系列が信号発生器に入力される。信号発生器は状態遷移に対応した複素シンボル系列｛αｍ（ｋ）｝を出力し、Ｃｍ（ｉ）を形成する。トランスバーサルフィルタはＸｅｍ（ｉ−１）とＣｍ（ｉ）との積をとり、推定信号値ＣｍＨ（ｉ）Ｘｅｍ（ｉ−１）を生成する。減算器では受信信号ｙｓ（ｉ）と推定信号値との差分演算により、αｍ（ｉ）を求める。伝送路推定器はＣｍ（ｉ）をもとに伝送路推定を行ない、Ｘｅｍ（ｉ）を出力する。状態推定器はαｍ（ｉ）からＢｍ（ｉ）を求め、ＶＡを行なう。」
（第１３頁左欄第１４行〜第１４頁左欄１２行）
　
（オ）第４図には、ＲＬＳ−ＭＬＳＥのハードウェア構成が記載され、上記（エ）の記載と合わせると、トランスバーサルフィルタ（Transversal Filter）の出力信号ＣｍＨ（ｉ）Ｘｅｍ（ｉ−１）と入力信号ｙｓ（ｉ）とが減算器に入力され、両者の差分値αｍ（ｉ）が誤差信号として状態推定器（State Estimator（Viterbi Algorithm））に入力され、該状態推定器の出力信号Ｂｍ（ｉ）が、信号発生器（Signal Generator）に入力され、該信号発生器が状態遷移に対応した複素シンボル系列｛ａｍ（ｋ）｝を出力して信号Ｃｍ（ｉ）を形成し、前記トランスバーサルフィルタと伝送路推定器（Parameter Estimator）に出力し、該伝送路推定器は、出力信号Ｘｅｍ（ｉ−１）を前記トランスバーサルフィルタに出力するＲＬＳ−ＭＬＳＥ回路が見て取れる。
　
　上記（ア）及び（イ）からして、引用文献１のＲＬＳ−ＭＬＳＥがバースト伝送に適用されるものであることは自明である。
　上記（ア）及び（ウ）からして、最尤系列推定（ＭＬＳＥ）は、ビタビアルゴリズム（ＶＡ）により実現されており、上記（エ）及び（オ）からして、状態推定器は最尤系列推定を行うものである。
　上記（エ）の式（３６−ｂ）は、Ｋｍ（ｉ）＝Ｐ０Ｃｍ（ｉ）という前提からして、
　　Ｘｅｍ（ｉ）＝Ｘｅｍ（ｉ−１）＋Ｐ０Ｃｍ（ｉ）αｍ（ｉ）
となることから、上記（オ）と等化器に関する技術常識を併せ考えると、伝送路推定器は、Ｘｅｍ（ｉ）を生成する際に、定数値Ｐ０に減算器の出力信号αｍ（ｉ）を掛け合わせ、この結果に信号発生器の出力信号（複素シンボル系列信号）Ｃｍ（ｉ）との相関演算を行い、この結果に以前の結果Ｘｅｍ（ｉ−１）をシンボル毎に累積加算するように構成されていることは自明である。
　
　よって、上記（ア）乃至（オ）からして、引用文献１には次の発明（以下「引用発明１」という。）が記載されている。
　
　トランスバーサルフィルタと、入力信号ｙｓ（ｉ）とトランスバーサルフィルタの出力信号との誤差信号αｍ（ｉ）を生成する減算器と、誤差信号αｍ（ｉ）を入力として最尤系列推定を行う状態推定器と、状態推定器の出力信号を入力して状態遷移に対応した複素シンボル系列信号Ｃｍ（ｉ）を出力する信号発生器と、信号発生器の出力信号ｃｍ（ｉ）と誤差信号αｍ（ｉ）よりトランスバーサルフィルタの係数Ｘｅｍ（ｉ）を推定する伝送路推定器を備えたバースト伝送に適用されるＲＬＳ−ＭＬＳＥ回路において、
　前記伝送路推定器は、
　定数値Ｐ０に減算器の出力信号αｍ（ｉ）を掛け合わせ、この結果に信号発生器の出力信号Ｃｍ（ｉ）との相関演算を行い、この結果をシンボル毎に累積加算するように構成されている
　ことを特徴とするＲＬＳ−ＭＬＳＥ回路。
　
２−２．引用発明２
　上記当審の拒絶理由に引用された、本願の出願日前である平成３年６月２６日に頒布された刊行物である、田野、外２名著、”適応アルゴリズムによるベースバンド処理ＡＦＣ回路の特性、電子情報通信学会、（社）電子情報通信学会、第９１巻、第１１２号（ＲＣＳ９１−１５）、第６１−６７頁（以下「引用文献２」という。）には、次の事項が記載されている。
　
（カ）「周波数誤差を制御する自動周波数制御（ＡＦＣ）回路として種々の方法が提案されているが、基本的には復調信号の位相誤差を評価基準として位相回転を与える線型変換と考えられる［４］。本報告で述べる方法は同様の手法に従ったものであるが、バースト信号を前提として高速引込特性の実現を目的とする。」
（第６１頁左欄第１７−２３行）
　
（キ）「ＲＬＳアルゴリズムによるベースバンド処理ＡＦＣ回路は、ＬＭＳアルゴリズムと比較して同程度の回路規模で実現でき、優れた初期収束特性によりバースト伝送のように初期引込特性が問題になる場合に有効である。」
（第６１頁右欄第１０−１４行）
　
（ク）「位相誤差を補償する方法として、入力信号に重み係数による線型変換を施し、所望の信号の二乗平均誤差が最小になるように制御する。この時、誤差ｅｎは次式で表せる。
　ｅｎ＝Ｄｎ−Ｈｎ＊Ｕｎ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（７）
　式（７）においてＤｎは所望の信号、Ｕｎは入力信号、Ｈ＊ｎは重み係数であり、それぞれ複素数で表現される。この時、二乗平均誤差εは次式で与えられる。
　ε＝Ｅ［｜ｅｎ｜２］　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（８）
　式（８）においてＥ［・］は集合平均を示す。定常状態において、この二乗平均誤差εを最小にする重み係数はウィナー解Ｈ０と呼ばれ次の方程式の解として得られる。
　　∂ε　　∂
　　――＝――−Ｅ［｜ｅｎ｜２］　　　　　　　　　　　　　　　（９）
　　∂Ｈ　 ∂Ｈ
　式（９）の解を求める方法に、定常状態においてはある一定量以上の情報から得られる条件付きの平均値が真の平均値と等しくなるという原理のもとに、時間ｎまでの全ての情報からウィナー解を求めるものがある。これを逐次的に解いて行く方法に再帰最小二乗（Recursive Least Square : RLS）アルゴリズムがある。この時、評価基準となる二乗誤差和は次式で与えられる。　
　　　　　 ｎ   　
　　 εｎ＝Σ　｜ｅｋ｜２　　　　　　　　　　　　　　　　　（１０）
　　　　 Ｋ−１　
従って、式（９）と同様の方法により解Ｈｎ＊は次式で与えられる。
　　　　　  　Θ（ｎ）
　　Ｈｎ＊＝ ―――　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（１１）
　　　　　  　Φ（ｎ）
　Φ（ｎ）とΘ（ｎ）は決定論的自己相関関数と決定論的相互相関関数であり次式で定義される。
　　Φ（ｎ）＝Φ（ｎ−１）＋｜Ｕｎ｜２　　　　　　　　　　　（１２）
　　Θ（ｎ）＝Θ（ｎ−１）＋ＤｎＵｎ＊　　　　　　　　　　　（１３）
情報量が増大すると条件付き平均が真の平均に近付くため、ＲＬＳアルゴリズムの重み係数Ｈｎ＊はウィナー解となる。
　次に、送受信機間のキャリア周波数変動による非定常状態への追従を考慮して忘却係数λによる指数重み付けを施すと、二乗誤差和εｎは次式のようになる。　
　　　　　ｎ 　
　　εｎ＝Σ　λｎ−ｋ｜ｅｋ｜２　　　　　　　　　　　　　 （１４）
　　　　ｋ＝１　
この時、Φ（ｎ）は次式で表される。
　　Φ（ｎ）＝λΦ（ｎ−１）＋｜Ｕｎ｜２　　　　　　　　　　（１５）
　　Θ（ｎ）＝λΘ（ｎ−１）＋ＤｎＵｎ＊　　　　　　　　　　（１６）
アルゴリズムのシグナルフローグラフを図５（ａ）に示す。入力信号Ｕｎは時刻ｎ−１までの線型推定による位相補償Ｈ＊ｎ−１を受け、識別された後出力される。同時に識別信号と入力信号は複素乗算され、忘却係数λにより指数重み付き積分されΘ（ｎ）の更新値となる。一方、入力信号Ｕｎは絶対値演算されスカラー量となり、忘却係数λにより指数重み付き積分されΦ（ｎ）の更新値となる。次に、複素数であるΘ（ｎ）をスカラー量であるΦ（ｎ）で除算し、重み係数Ｈｎを得る。
…（中略）…
　ＲＬＳアルゴリズムは現在までの全ての情報を利用するため、単に方向のみの情報よりウィナー解に漸近するＬＭＳアルゴリズムに比較し、初期収束特性が優れており、バースト伝送のように初期引込特性が問題になる場合に有効である。」
（第６３頁左欄第１４行−第６４頁左欄第２２行）
　
（ケ）「ＲＬＳアルゴリズムによる否定上場帯への追従特性をＬＭＳアルゴリズムと比較検討した。ＩＦ帯においてリミタ増幅器を用いる場合、｜Ｕｎ｜２は一定値（｜Ｕｎ｜２＝Ｃ）になる。すると、式（１１）は簡単な差分方程式となりΦ（ｎ）は次式のように表される。
　　　　　　　１−λｎ　　　　　　
　Φ（ｎ）＝――――−−Ｃ　　　　　　　　　　　　　　　　　（１７）
　　　　　　　１−λ
この時、重み係数更新式は次のようになる。
　
　　　　　　　　　　　１−λ
　Ｈ＊ｎ＝Ｈｎ−１＋――――――――ηｎＵ＊ｎ　　　　　　　（１８）
　　　　　　　　　（１−λｎ＋１）Ｃ
　式（１８）においてηｎは真の推定誤差として次式で与えられる。
　ηｎ＝Ｄｎ−Ｈ＊ｎ−１Ｕｎ　　　　　　　　　　　　　　　　（１９）
忘却係数λは、
　　　　０≦λ≦１　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（２０）
の範囲に決められる。従って、式（１２）より入力情報量の増大につれΦ（ｎ）は一定値に収束する。」
（第６４頁左欄第２４行〜末行）
　
　よって、上記（カ）乃至（ケ）からして、引用文献２には次の発明（以下「引用発明２」という。）が記載されている。
　
　所望の信号と入力信号との二乗平均誤差が最小となるように重み係数を制御するＲＬＳアルゴリズムであって、重み係数が、
　　　　　　　　　　　１−λ
　Ｈ＊ｎ＝Ｈｎ−１＋―――――――−ηｎＵ＊ｎ　
　　　　　　　　　（１−λｎ＋１）Ｃ
　によって更新されることを特徴としたＲＬＳアルゴリズム。
　
３．本願発明と引用発明との対比
　本願発明と引用発明１とを対比すると、引用発明１の「トランスバーサルフィルタ」、「入力信号ｙｓ（ｉ）」、「誤差信号αｍ（ｉ）を生成する減算器」、「係数Ｘｅｍ（ｉ）」、「伝送路推定器」及び「ＲＬＳ−ＭＬＳＥ回路」は、それぞれ本願発明の「数系列の畳込み演算を行なうタップ付き遅延線フィルタ」、「入力信号」、「誤差を検出する減算器」、「タップ係数」、「タップ係数推定器」及び「適応等化器」に対応している。
　引用発明１において、「状態推定器」と「信号発生器」の両者は、誤差信号を入力として、最尤系列を推定し、その状態遷移に対応した信号を生成して伝送路推定器に出力しているから、実質的に本願発明の「最尤系列推定器」に相当する。
　引用発明１において、伝送路推定器（タップ係数推定器）が、重み係数を蓄積し出力する回路、重み計数の出力に減算器の出力を掛け合わせる乗算器、この出力信号と最尤系列推定器からの出力信号との相関演算を行なう相関器と、該相関器からの出力信号をシンボル毎に累積する累積加算器を有していることは自明である。
　
　よって、両者は、
　
　数系列の畳込み演算を行なうタップ付き遅延線フィルタと、入力信号とタップ付き遅延線フィルタ出力信号との誤差を検出する減算器と、誤差信号を評価関数として用いて、最も尤度の高い送信系列を推定する最尤系列推定器と、最尤系列推定器の出力信号と誤差信号よりタップ付き遅延線フィルタのタップ係数を推定するタップ係数推定器を備えたバースト伝送に適用される適応等化器において、
　前記タップ係数推定器は、
　重み係数を出力する重み係数回路と、
　重み係数回路出力に前記減算器出力を掛け合わせる乗算器と、
　この出力信号と前記最尤系列推定器から出力される信号との相関演算を行なう相関器と、
　相関器からの出力信号をシンボル毎に累積する累積加算器より構成されており、
　前記重み係数回路は、前記重み係数を予め蓄積している
　ことを特徴とする適応等化器
　
　の点で一致し、以下の点で相違している。
　
［相違点１］
　本願発明は、タップ付き遅延線フィルタ、減算器、最尤系列推定器及びタップ係数推定器を必要とされる系列分備えているのに対し、引用発明１では、前記の回路がいくつ備えられているのか具体的に特定されていない点。
　
［相違点２］
　本願発明は、重み係数回路が入力されたバースト信号の先頭から時間の経過と共に減少し、指数関数的な収束特性を示す重み係数を予め蓄積し、時間の経過と共に異なった重み係数を出力するように構成されているのに対し、引用発明１において、重み係数は定数値である点。
　
４．当審の判断
　上記相違点について、以下検討する。
　
［相違点１について］
　引用発明１で引用した上記（ウ）には、「全てのシンボル系列候補に対してＲＬＳアルゴリズムを用いて伝送路推定を行なうと、信号系列が長くなるとき演算量が指数関数的に増大する。」と記載され、全てのシンボル系列候補に対してＲＬＳアルゴリズムを用いて伝送路推定を行うという手法があることについて示唆があり、かつ、複数の処理対象に同じ処理を行う場合に複数の同じハードウェアを用いることは、ハードウェア設計において通常行われていることであるから、引用発明１において、必要とされる系列分だけタップ付き遅延線フィルタ、減算器、最尤系列推定器及びタップ係数推定器を備えるよう構成することに格別な困難性はない。
　
［相違点２について］
　引用発明２にあるように、入力信号と出力信号との間の誤差を小さくするために係数を適応的に更新するアルゴリズムであるＲＬＳアルゴリズムにおいて、該係数を更新するための重み係数として、
　　　　　１−λ
　　　―――――――
　　　（１−λｎ＋１）Ｃ
を用いること、つまり、時間ｎの経過と共に減少し、指数関数的な収束特性を示す重み係数を用いることは本願の出願前に知られていた事項である。また、係数を設定する際には、必ずしも論理的又は数学的に係数を導き出す必然性はなく、試行錯誤的に種々の係数を試してみてその中で良好なものを採用する手法も通常行われており、かつ、引用発明２は、係数（引用発明１においては「タップ係数」、引用発明２においては「重み係数」）を適応的に更新するＲＬＳアルゴリズムを用いている点で引用発明１と共通しているから、引用発明１において、該係数を更新するための重み係数として定数値を用いる替わりに、引用発明２のような指数関数的な収束特性を示す重み係数を用いるよう構成することは当業者が容易に想到し得たことである。
　なお、引用発明１は、バースト伝送に適用されることを前提としているため、引用発明１に引用発明２の技術思想を適用すると、重み係数が、入力されたバースト信号の先頭から時間の経過と共に減少するものとなることは必然的な事項である。
　
　そして、本願発明の作用効果も、引用発明１及び２から当業者が容易に予測できる範囲内のものである。
　
５．むすび
　したがって、本願発明は、引用発明１及び２に基いて当業者が容易に発明をすることができたものであるので、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　よって、結論のとおり審決する。