(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼掛け信号ゾーンにおいて所定の周波数Foで交番する呼掛け信号を創生し放射する手段と、
前記呼掛け信号ゾーン内に存する信号を受信するアンテナ手段と、
前記アンテナ手段によって受信した前記信号を表すアナログ信号を受け取ってデジタルサンプルの数列に変換するアナログ／デジタル変換手段と、
前記デジタルサンプル数列を処理して干渉を除去するデジタル信号処理手段とを、
含んでなる電子式物品監視システム装置であって、
前記デジタル信号処理手段は、
１より大きい正の整数であるＭ個の部分列を前記デジタルサンプル数列から形成し、
前記Ｍ個の各部分列にそれぞれの非線形デジタルフィルタリング関数を適用し、
Ｍ個のフィルタ処理された部分列を結合して処理されたデジタルサンプル数列を形成することによって、
前記デジタルサンプル数列を処理する装置。
【請求項２】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数は順列フィルタリング関数である請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数はスタックフィルタリング関数である請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数は順序統計量フィルタリング関数である請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数は中間数フィルタリング関数である請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記中間数フィルタリング関数は出力としてそれぞれの部分列の５つの最も最近のサンプルから２番目に最も大きい値を与える請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記中間数フィルタリング関数は出力としてそれぞれの部分列の５つの最も最近のサンプルから３番目に最も大きい値を与える請求項５に記載の装置。
【請求項８】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数は線形フィルタリング関数及び非線形フィルタリング関数のハイブリッドである請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数は、前記それぞれの部分列に適用された複数の有限インパルス応答線形フィルタリング関数の出力に中間数フィルタリング関数を適用することによって行われる請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数のすべてが同一である請求項１に記載の装置。
【請求項１１】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数の少なくとも幾つかは適用フィルタリング関数である請求項１に記載の装置。
【請求項１２】
前記アナログ／デジタル変換手段は、サンプリングレートがFsで、Ｍ＝Fs／Foとして前記デジタルサンプルを形成する請求項１に記載の装置。
【請求項１３】
Fs＝１８．７２kHz、Fo＝７３．１２５Hzであり、Ｍ＝２５６である請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記デジタル信号処理手段は、前記処理されたデジタルサンプル数列からＭ個の部分列を形成し、
前記処理されたデジタルサンプル数列から形成されたＭ個の部分列にそれぞれの線形ローパスフィルタリング関数を適用し、
前記Ｍ個の線形フィルタ処理された部分列を結びつけて２回処理されたデジタルサンプル数列を形成することにより
前記処理されたデジタルサンプル数列をさらに処理する請求項１に記載の装置。
【請求項１５】
電子式物品監視システム装置によって信号から干渉を除去する方法であって、
呼掛け信号ゾーンにおいて所定周波数Foで交番する呼掛け信号シグナルを創生して放射し、
前記呼掛け信号ゾーン内に存する信号を表すアナログ信号を受信し該受信アナログ信号をデジタルサンプル数列に換え、
前記デジタルサンプル数列から干渉を取り除くために前記デジタルサンプル数列を処理することを含み、
該デジタルサンプル数列処理は、
１より大きい正の整数であるＭ個の部分列を前記デジタルサンプル数列から形成し、
前記各Ｍ個の部分列にそれぞれの非線形デジタルフィルタリング関数を適用し、
前記Ｍ個のフィルタ処理した部分列を結びつけて処理されたデジタルサンプル数列を形成することを含んでなる方法。
【請求項１６】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数は順列フィルタリング関数である請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数はスタックフィルタリング関数である請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数は順序統計量フィルタリング関数である請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数は中間数フィルタリング関数である請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記各中間数フィルタリング関数は前記それぞれの部分列の３つの最も最近のサンプルのうちの２番目に最も大きい値を出力として与える請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記各中間数フィルタリング関数は前記それぞれの部分列の５つの最も最近のサンプルのうちの３番目に最も大きい値を出力として与える請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数は線形フィルタリング関数及び非線形フィルタリング関数のハイブリッドである請求項１５に記載の方法。
【請求項２３】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数は、中間数フィルタリング関数を複数の有限インパルス応答線形フィルタリング関数の出力に適用することによってなされる請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数のすべてが同一である請求項１５に記載の方法。
【請求項２５】
前記Ｍ個の部分列に適用した前記それぞれの非線形フィルタリング関数の少なくとも幾つかは適応フィルタリング関数である請求項１５に記載の方法。
【請求項２６】
前記デジタルサンプルは、サンプリングレートがFsで、Ｍ＝Fs／Foで形成される請求項１５に記載の方法。
【請求項２７】
Fs＝１８．７２kHz、Fo＝７３．１２５Hz、Ｍ＝２５６である請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
請求項１５に記載の方法であって、前記処理されたデジタルサンプル数列に対する２度目の処理をさらに含み、該２度目の処理は、
前記処理されたデジタルサンプル数列からＭ個の部分列を形成し、
前記処理されたデジタルサンプル数列から形成されたＭ個の各部分列にそれぞれの線形ローパスフィルタリング関数を適用し、
前記Ｍ個の線形フィルタ処理された部分列を結びつけて２回処理されたデジタルサンプル数列を形成することを含んでなる方法。
【請求項２９】
呼掛け信号ゾーンにおいて所定の周波数で交番する呼掛け信号を創生し放射する手段と、
前記呼掛け信号ゾーン内に存する信号を受信するアンテナ手段と、
前記アンテナ手段によって受信した前記信号を表すアナログ信号を受け取ってデジタルサンプルの数列に変換するアナログ／デジタル変換手段と、
前記デジタルサンプル数列を処理して干渉を除去するデジタル信号処理手段とを、
含んでなる電子式物品監視システム装置であって、
前記デジタル信号処理手段は、
多相分解を実行し前記デジタルサンプル数列から複数の部分列を形成し、
前記複数の各部分列にそれぞれの非線形デジタルフィルタリング関数を適用し、
該フィルタ処理された部分列を合成して処理されたデジタルサンプル数列を形成することによって、
前記デジタルサンプル数列を処理する装置。
【請求項３０】
前記部分列に適用された非線形フィルタリング関数の少なくとも幾つかは中間数フィルタリング関数である請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記部分列に適用された非線形フィルタリング関数のすべてが中間数フィルタ処理機能である請求項３０に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
発明の分野
本発明は電子式物品監視（EAS）に関し、特に、EASシステムで受信した信号のフィルタ処理に関する。
発明の背景
小売店において商品が盗まれることを防止するために電子式物品監視システムを備えることは十分に知られている。典型的なシステムにおいて、ストア出口に設けられた電磁場に対して作用するよう意図されたマーカーが販売品に固定される。マーカーが場あるいは「呼掛け信号ゾーン」内に持ち込まれると、マーカーの存在が検出されアラームが発生される。他方、レジにおいて商品に対する適切な支払いがなされた場合、マーカーは販売品から除去され、あるいはマーカーを販売品に取り付けたまま非作動処理を実施してマーカーがもう呼掛け信号ゾーンにおいて検出されないようにマーカーの特性は変えられる。
広く使用されているEASシステムの１つのタイプでは、呼掛け信号ゾーンに設けた電磁場は選択された周波数で交番し、検出されるマーカーは場を通過する際に選択された周波数の調波摂動を引き起こす磁性材料を含む。検出装置が呼掛け信号ゾーンに備えられ、この探知装置はマーカーによって作り出された特有の調波周波数を認識するために調整される。このような周波数が存在するなら、検出システムはアラームを始動させる。このタイプのEASシステムは、例えば、Humphreyに付与され、本願に相当する米国出願と共に本出願人に譲渡された米国特許第４，６６０，０２５号に開示されている。
EASシステムは、実質的な干渉電磁気信号が存在する位置にしばしば配置される。建物電力システムによって発生される通常の６０Hzの放射及び調波のほかに、他の干渉（混信）信号が電子式キャッシュ・レジスター、売り場端末、建物防護システムなどから放射される可能性が高い。干渉信号が存在すると、EASシステムを満足する方法で作動させることが困難になる。
EASシステムの感度をその設定範囲内において強くしたり弱くしたり調整することは広く知られている。システムの感度を比較的高く調整すると、EASマーカーが呼掛け信号ゾーンを通過しているにもかかわらず、それを認識できない可能性は減少するが、しかし感受率が高くなって誤警報を発生させるという犠牲面も備えることになる。逆にシステムの検出感度を下げたなら、誤警報の発生は減少するが、マーカーが発見されずに呼掛け信号ゾーンを通過する可能性は増える。従って、EASシステムの調整は、検出マーカーに関する信頼性能（時々「ピックレート（選択感度）」と呼ばれる）と、誤警報を発する感受率の間での調整をしばしば行うことが必要である。干渉信号の存在は、誤警報を発するような受け入れ難い感受率を受けることなく十分に高い選択感度を得ることを難しくする傾向がある。
この問題を克服するために、検出装置によって信号を受け取った際に、マーカーが呼掛け信号ゾーンに存在するかどうかを決定するための信号処理の前に、信号を調整、あるいは信号をフィルタ処理（ろ波）することが知られている。信号調整に関して考えられる１つのアプローチは、櫛形帯域フィルタである。櫛形帯域フィルタはマーカーによって発生した調波信号を通過させ、異なる調波周波数間のノイズスペクトルを弱めることを意図する。
図１は、信号調整とマーカーによる検出がデジタル信号処理手段によって実行されるEASシステムを形成するハードウェアのブロック線図である。参照数字１００はEASシステムを示す。システム１００は、呼掛け信号１１６を呼掛け信号ゾーン１１７内に放射する送信アンテナ１１４を駆動する信号発生回路１１２を含む。EASマーカー１１８は呼掛け信号ゾーン１１７に存在し、そして呼掛け信号１１６に応答して標識信号１２０を放射する。標識信号１２０は、受信アンテナ１２２において、呼掛け信号１１６と、呼掛け信号ゾーン１１７に時折存在する種々のノイズ信号とともに受信される。アンテナ１２２において受信された信号は受信回路１２４へ送られ、ここから前記受信信号は信号調整回路１２６へ送られる。信号調整回路１２６は、受け取った信号に対してアナログフィルタ処理といったアナログ信号調整を行う。例えば、信号調整回路１２６は、呼掛け信号１１６、電力線放射及びその低調波を取り去るためにおよそ６００Hzの遮断周波数をもってハイパスフィルタ処理を行うことができる。信号調整回路はまた、例えば、８kHz以上の信号（これは、対象の調波信号を含む帯域を越えている）を減衰させる低パスフィルタを含むことができる。
信号調整回路１２６から送られてくる調整された信号出力は次にＡ／Ｄ（アナログ-ディジタル）コンバータ１２８に送られ、コンバータは調整された信号をデジタル信号サンプルの数列から構成されるデジタル信号に変える。このデジタル信号はデジタル信号処理（ＤＳＰ）デバイス１３０に入力信号として送られる。
DSPデバイス１３０は、さらなる信号調整を行いかつ標識（マーカー）信号１２０の存在を検出するために、上記入力デジタル信号を処理する。このような処理により、DSPデバイス１３０はマーカー１１８が呼掛け信号ゾーンに存在しているようであるかどうか決定し、そしてもしそうなら、デバイス１３０は標識デバイス１３３に検出信号１３２を出力する。標識デバイス１３３は、例えば、目に見える、そして／あるいは聞こえるアラームを発生させることによって、あるいは他の適切な動作を始めることによって検出信号１３２に応答する。
DSPデバイス１３０によって与えられる櫛形バンドパスフィルタリング関数は、図２において実線１３４で示す周波数応答特性を有する。実線１３４で示す周波数応答特性は、もし動作周波数Fo（すなわち、呼掛け信号１１６の周波数）が７３．１２５Hz、即ち、調波EASシステムにおいて一般に使われる動作周波数であるなら、適当である。櫛形フィルタリング関数の通過帯域は動作周波数Foの整数倍、すなわち７３．１２５Hz、１４６．２５０Hz、２１９．３７５Hz等に相当する。実線１３４によって表される周波数応答特性は、動作周波数Foの整数倍である送信機周波数間の周波数スペクトルにわたって意味がある減衰を与えることがわかる。従って、マーカー検出処理が行われる前に、この周波数応答特性を有する櫛形フィルタ処理を行うことによって優れた干渉信号減衰が得られる。
図３は望ましいフィルタ処理櫛形バンドパスを実行するためDSPデバイス１３０内で実行される処理を機能ブロック形式により図示する。図３に示すように、入力デジタル信号の数列ｘ［ｎ］はブロック１３６においてＭ個の平行するサンプルストリームとして形成される。Ｍ個の部分列のそれぞれに対して、ブロック１３８に示すように、次に低パス（ローパスの意、以下本明細書において同じ）フィルタ処理がなされる。典型的に部分列フィルタは無限のインパルス応答フィルタとして実装されている。ブロック１３８における低パスフィルタ処理後に、平行した部分列はブロック１４０において入力信号ｘ［ｎ］と同じサンプリングレートを有する出力信号ｙ［ｎ］数列に合成される。部分列Ｍの数は、サンプリングレートFsをA/Dコンバータの作動周波数Foで割ること（すなわち、Ｍ＝Fs÷Fo）により得られる。従来の調波EASシステムにおいて、サンプリングレートFsは１８．７２kHzであり、故に動作周波数Fo＝７３．１２５Hzのとき、部分列Ｍの数は２５６である。
図３に示す櫛形フィルタ処理は多重レートフィルタと呼ばれ、入力信号からの部分列の形成は多相分解として知られている。
帯域フィルタが図３に示すように多重レートアーキテクチャをもって実行され、かつ、EASシステムにおける調波信号に相当する通過帯域をもって実行される櫛形バンドパスフィルタは、通過帯域間に進入する干渉（混信）に関して重要な利点を与える。しかしながら、同時係属の特許出願（１９９５年１１月１４日に出願され、本願発明者と発明者が同じである米国出願０８／５５７，６２８）で指摘したように、衝動ノイズ、あるいは広周波数域のノイズが呼掛け信号ゾーンに存在するならば、図３に示す櫛形フィルタは「音を出す（鳴る）」ことによってこのようなノイズに反応し、それによって呼掛け信号サイクルに同期して作り出される信号列を生成しマーカーによって生じた調波摂動をまねる。このような信号列は、実際マーカーが存在していないときに、マーカー検出処理の間のマーカー信号と間違えられやすい。
櫛形バンドパスのこの欠点を克服するために、前述の米国特許出願０８／５５７，６２８において、図４に関して以下に説明する実施が提案された。
米国特許出願０８／５５７，６２８に開示されるこの実施よれば、入力デジタル信号ｘ［ｎ］は、図２の実線１３４によって示す周波数応答を有する櫛形フィルタ処理ブロック１５０と、図２の破線１５５で示す周波数応答を有する「アンチ櫛形」フィルタ処理ブロック１５４の両方に対して入力として送られる。この「アンチ櫛形」フィルタリング関数１５４は、櫛形フィルタリング関数１５０と同様に、櫛形帯域フィルタであるが、「アンチ櫛形」の通過帯域は櫛形フィルタ１５０の通過帯域の間の中間に置かれる。
櫛形フィルタリング関数１５０から出力された信号の数列ｙ［ｎ］は、ブロック１５２においてマーカー検出処理を受ける。出力信号数列ｙ［ｎ］が呼掛け信号ゾーン１１７で標識信号１２０の存在を示しているとブロック１５２において決定されるならば、ブロック１５２は次に前述の検出信号１３２を発生させる。出力数列ｙ［ｎ］はまたスクエアリング関数１５６に送られ、その出力はブロック１６０において低パスフィルタ処理がなされ、その結果のフィルタ処理された信号は比較ブロック１６４に最初の入力として送られる。ブロック１５４において入力信号の「アンチ櫛形」フィルタ処理の結果として生じた出力数列ｙ’［ｎ］はまた自乗され（ブロック１５８）、低パスフィルタ処理され（ブロック１６２）、そして比較ブロック１６４に第２入力として送られる。比較ブロックはそれぞれ「櫛形」と「アンチ櫛形」のチャネルから受け取った２つの入力を比較し、そして、入力が実質的に同じであるとき、ブロック１５２におけるマーカー検出処理を禁止するように作動する。
図４の「アンチ櫛形」処理チャンネルは衝動ノイズ又は広周波数域ノイズに応答して誤警報を妨ぐ役目をする。なぜなら櫛形及びアンチ櫛形のフィルタリング関数は、本質的に同じエネルギレベルでもってそれぞれの出力ｙ［ｎ］とｙ’［ｎ］においてベルを鳴らすことによりそういったノイズに応答する。従って、衝撃雑音又は広周波数域ノイズを受け取ったとき、比較ブロックへ送られた２つの入力はほぼ等しく、マーカー検出処理は禁止される。
他方、標識信号が受信されたなら、信号エネルギーの大部分は櫛形フィルタリング関数１５０を通るが、アンチ櫛形フィルタリング関数１５４の阻止帯によってふさがれる。その結果として、櫛形チャネルから比較ブロック１６４への入力はアンチ櫛形のチャネル入力よりずっと高く、マーカー検出処理は禁止されない。
信号調整櫛形フィルタ処理を行うことによって引き起こされるかもしれない誤警報を防ぐためにアンチ櫛形衝撃雑音検出チャネルを設けることは従来のEASに対する前進である。なぜなら、特にそれにより、甚だしくシステムの誤警報を多発さないで急な遷移周波数帯を有する櫛形フィルタを使うようになるからである。しかしながら、アンチ櫛形チャンネルを設けることは、必ずしも衝撃（インパルス）雑音や広周波数域ノイズ問題に対する理想的な解決策ではない。例えば、衝撃雑音が比較的しばしば起こる環境において、アンチ櫛形チャネルはマーカー検出処理をしばしばかつ／または長い時間に渡って禁止する可能性があり、それによって好ましくない「選択感度」の低下を及ぼす。さらに、櫛形フィルタ処理は、必ずしも非ガウス雑音に対して望まれるようには堅固なものではなく、上述の櫛形フィルタ処理を行うものよりも速い応答時間で処理するフィルタを備えることが望ましい。
発明の目的及び概要
従って本発明の目的は、呼掛け信号ゾーンにおいて受信した信号をフィルタ処理して干渉を抑制する電子式物品監視システムを提供することにある。
本発明の別の目的は、実質的に誤警報を与えるような感受率とならないような櫛形フィルタ処理を用いた電子式物品監視システムを提供することにある。
本発明の更に別の目的は、櫛形フィルタ処理を用い、かつ、標識信号検出が実質的に低減されることなく、誤警報を発する感受率が低減される電子式物品監視システムを提供することにある。
本発明の更に別の目的は、周知の櫛形フィルタ処理技術より速い応答時間で処理する櫛形フィルタを使用する電子式物品監視システムを提供することにある。
本発明の更に別の目的は、非ガウス分布干渉に対して堅固な櫛形フィルタリング関数を使用する電子式物品監視システムを提供することにある。
本発明の１つの現示によれば、呼掛け信号ゾーンで所定の周波数Foで交番する呼掛け信号シグナルを生成し放射する回路、呼掛け信号ゾーンに存在する信号を受信するアンテナ、該アンテナによって受信した信号を代表するアナログ信号を受信してデジタルサンプルの数列に変換するアナログ-ディジタル変換器及びデジタルサンプルの数列を処理してそれらから干渉を除去するデジタル信号処理回路であって、デジタルサンプルの数列からＭ個の部分列を構成することによってデジタルサンプル数列を処理し、Ｍは１より大きい正の整数であり、Ｍ個の各部分列にそれぞれの非線形デジタルフィルタリング関数を適用し、Ｍ個のフィルタ処理された部分列を結合してデジタルサンプルの処理された数列を形成するデジタル信号処理回路を含む電子式物品監視システムが提供される。
さらに本発明のこの現示によれば、Ｍ個の部分列に適用された非線形フィルタリング関数は、一般性の高い順にリストアップされたフィルタ機能分類、即ち順列フィルタ、スタックフィルタ、順序統計量（order-statistic）フィルタといったフィルタ関数分類に入るものとすることができる。例えば、Ｍ個の部分列に適用する非線形フィルタ処理は、中間数フィルタリング関数を使用することによって実施することができ、中間数フィルタは上述の３つのフィルタ分類のそれぞれに含まれることに注意されたい。
Ｍ部分列に適用した非線形フィルタリング関数は線形及び非線形フィルタリング関数のハイブリッド（両方を含んでいる）であり得ることにも注目されたい。例えば、それぞれの部分列に関して、中間数フィルタリング関数は、部分列に適用した複数の有限インパルス応答線形フィルタリング関数の出力に適用しうる。
本発明の特定の実施形態において、部分列の数（Ｍ）は、A/Dコンバータのサンプリングレートをシステム動作周波数Foで割って得た商である。例えば、７３．１２５Hzの作動周波数で交番するシステムにおいてサンプリングレートが１８．７２kHzの場合、部分列Ｍの数は２５６である。
部分列が非線形にフィルタ処理されるという上に要約した櫛形フィルタ処理技術は、多重レート非線形櫛形フィルタの出力が従来の櫛形帯域フィルタに対する入力として与えられるように、事前フィルタとして使用されることに注目されたい。特に、非線形櫛形フィルタが櫛形フィルタの上流で使われる場合、櫛形フィルタから出力されるデジタルサンプルの処理された数列は再びＭ個の部分列に分かれて形成され、それぞれの線形低パスフィルタリング関数が非線形櫛形フィルタ出力から形成したＭ個の各部分列に適用される。最終的に、線形フィルタ処理されてできた部分列は結合された２回処理されたデジタルサンプル数列を形成する。
多重レート櫛形フィルタが多相分解によって引き起こされた部分列の非線形フィルタ処理によって実行されるという上に要約された実施は、実質的に衝撃雑音に反応せず非ガウス雑音の分布を巧みに処理する比較的速い櫛形帯域フィルタを与えることを可能にする。結果として、信頼できるマーカー検出と、誤警報を与えるような感受率の減少という全体的に機能が改良されたEASシステムを供給することができた。
本発明の前述その他の目的、特徴及び利点は、次の望ましい実施形態の詳細な説明及び添付図面から理解されるであろう。実施形態の詳細な説明及び添付図面において全体を通して同様の参照数字を同様の要素に対して用いている。
図面の説明
図１は、本発明を応用した電子式物品監視システムを形成するハードウェアコンポーネントのブロック線図である。
図２は、本願と同じ発明者の別の特許出願で記述された第１及び第２櫛形フィルタ処理のそれぞれの周波数応答特性を示すグラフである。
図３は、櫛形フィルタリング関数のデジタル多重レート実装機能を示す図である。
図４は、上述の別の特許出願の開示技術に従い遂行される信号処理を示すブロック線図である。
図５は、図１の装置の一部であるDSPデバイスにおいて本発明に従い実行される信号処理を示す機能ブロック線図である。
図６は、本発明により供給される非線形櫛形フィルタリング関数を示す機能ブロック線図である。
図７は、本発明の一つの現示に従い、図６に示す多相分解処理によって形成されたデジタルサンプルの部分列に応用された中間数フィルタリング関数を示す機能ブロック線図である。
図８A-８Cはそれぞれ、図６の非線形多重レートフィルタ（ここでは、部分列フィルタをそれぞれ長さＬ＝３、Ｌ＝５、Ｌ＝７の中間数フィルタとした）でホワイトガウス雑音をフィルタ処理して得られる出力信号の測定されたパワースペクトルを示すグラフである。
図９Aは、図３の多重レート櫛形帯域フィルタ内の部分列フィルタとして用いることができる低パスフィルタ処理の衝撃応答特性を示すグラフである。
図９Bは、図３の多重レート櫛形フィルタの周波数応答特性の１部分と、図６の非線形櫛形フィルタの対応測定出力スペクトル（ここでは図７の中間数フィルタリング関数を用いて図６のフィルタの部分列をフィルタ処理している）の比較を示すグラフである。
図１０Aは、標識信号をホワイトガウス雑音と結合することによって形成されるテスト信号を示すグラフである。
図１０Bは、図１０Ａのテスト信号を線形櫛形フィルタ処理することにより得られる出力を示すグラフである。
図１０Cは、図１０Aのテスト信号を中間数櫛形フィルタ処理することによって得られた出力を示すグラフである。
図１１Aは、標識信号を衝撃雑音と一緒にすることによって得られるテスト信号を示すグラフである。
図１１Bは、図１１Aのテスト信号を線形櫛形フィルタ処理することで得られる出力を示すグラフである。
図１１Cは、図１１Aのテスト信号を中間数櫛形フィルタ処理するによって得られる出力を示すグラフである。
図１２Aは、標識信号を衝撃雑音及びホワイトガウス雑音の両方と一緒にすることによって得られるテスト信号を示すグラフである。
図１２Bは、図１２Aのテスト信号を線形櫛形フィルタ処理することにより得られる出力を示すグラフである。
図１２Cは、図１２Aのテスト信号を中間数櫛形フィルタ処理するによって得られる出力を示すグラフである。
図１３は、本発明の現示に従い、図６に示す多相分解によって形成される部分列を中間数櫛形フィルタ処理するために使用できるFIR中間数ハイブリッドフィルタリング関数を示す機能ブロック線図である。
好ましい実施形態の説明
本発明が開示するシステムは、本出願の出願人により商標「AISLEKEEPER」として市場に提供されているような従来のハードウェアによって形成されるEASシステムにおいて具現化できる。以下に記述されたデジタル信号処理は、テキサスインストルメンツ（Texas Instruments）から入手可能なモデルTMS-３２０C３１のような適当にプログラムされた従来のデジタル信号処理集積回路で実行することができる。図１に示すハードウェア構成は本発明の信号処理システム装置に適することが理解される。
図５は、本発明に従い実行される高レベルデジタル信号処理を示す機能ブロック線図である。図５に示すように、入力サンプルｘ［ｎ］の数列は、衝撃雑音を十分に取り除くと共に、対象となる調波周波数間にある他のノイズを減衰させるためにブロック１７０において非線形櫛形フィルタ処理を受ける。非線形櫛形フィルタ処理ブロック１７０をから出た信号出力はブロック１５０（このブロックは上述の図４に関連して記述したブロック１５０に相当する）において線形櫛形フィルタ処理を受ける。ブロック１５０によって行われる問題の調波周波数間の周波数に対する追加の雑音抑圧の後に、結果として生じる調整された信号は、マーカー検出処理のためマーカー検出ブロック１５２’に送られる。ブロック１５２’は、アンチ櫛形処理チャンネルを設けていないために選択的にマーカー検出の禁止がなされないということを除いて、図４に関連して説明したブロック１５２と同じにすることができる。前と同じように、標識信号が呼掛け信号ゾーンに存在することがマーカー検出処理によって示されると、検出信号１３２が発生される。
図６は、非線形櫛形フィルタリング関数１７０の望ましい実装の細部を図示する。
図６から分かるように、入力サンプル数列ｘ［ｎ］は部分列x0（m），x1（m），x2（m），・・・，xM-1（m）を形成するためにＭ重の多相分解を受ける。多相分解の概念は、Proceedings of the IEEE, Vol. 73, No.１，１９９０年１月の５６−９３ページのVaidyanathanによる「Multirate Digital Filters, Filter Banks, Polyphase Networks and Applications : A Tutorial」で論じられている。Ｍ重の分解を実行するために必要な処理は、遅延ブロック１７２と、Ｍ重分解ブロック１７４によって表される。望ましい実施において、入ってくるサンプルｘ［ｎ］は、Ｍ行とその後の処理のために必要とされる列数で構成される２次元マトリックス内に配列される。各入力サンプルはマトリックス内で同じ列に置かれ、そして、前のサンプルが最後の行に配列されたときに入力サンプルは次の列の最初の行に置かれるが、この場合を除き、前のサンプルの位置に対してすぐ次の行に置かれる。従って、データマトリックスのそれぞれの行はＭ個の部分列の１つに相当する。部分列の数Ｍは、数列ｘ［ｎ］が形成されるサンプリングレートFsをシステム送信機の動作周波数Foで割ることによって得られる。望ましい実施形態において、Ｍは１８．７２kHz÷７３．１２５Hz＝２５６と計算される。従って、望ましい実施形態において、データマトリックスは２５６行である。
各部分列はそれぞれの非線形フィルタリング関数を受ける。図６において、非線形部分列フィルタリング関数はブロック１７６によって表される。非線形フィルタ処理操作の目的は、衝撃雑音を十分にすべて取り除き、かつ、部分列x0（m）乃至xM-1（m）において他のノイズを弱めることである。適当な非線形部分列フィルタの実施例を以下に説明する。
非線形のフィルタブロック１７６から出力されたフィルタ処理部分列は、次に合成されて入力数列ｘ［ｎ］と同じサンプリングレートを有する非線形の櫛形フィルタ処理がなされた出力数列を形成する。図６に示すように、フィルタ処理された部分列y0（m），y1（m），y2（m），・・・，yM-1（m）は補間ブロック１７８においてＭ重の補間（up-sampling）を受け、そして次に遅延ブロック１８０と、加重ブロック１８２によって合成がなされる。しかしながら、好ましい実施例によれば、出力数列のそれぞれの信号サイクルは、y0（m）の現在の値を信号サイクルの第１サンプルとして使い、y1（m）の現在の値を信号サイクルの第２サンプルとして使い、以下同様に行うことによって合成され、それぞれの信号サイクルはＭ個のサンプルから構成されていて、呼掛け信号の１つのサイクル又はフレームに対応することがわかる。
図７は、図６のいくつか又はすべての非線形部分列フィルタを実行するために使用することができる非線形フィルタリング関数の実施例を示す。特に、図７に示す関数は長さＬ＝５の中間数フィルタであり、ここで「長さ」とは入力数を意味することが理解される。中間数関数ブロックに対する５つの入力、すなわち、ｘi（ｋ），ｘi（ｋ-１），ｘi（ｋ-２），ｘi（ｋ-３），ｘi（ｋ-４）は部分列の５つの最も最近のサンプルである。５つの入力サンプルの値はランク順であり、即ち、振幅によってソートしたものであり、中央値（３番目に大きい値）はyi（ｋ）として出力される。
発明の１つの望ましい実施形態によれば、各非線形部分列フィルタは図７に示す長さＬ＝５の中間数フィルタである。しかしながら、長さＬ＝３の中間数フィルタ、あるいはより長い中間数フィルタを使って実施することもできる。一般に、長さＬの中間数フィルタの場合、部分列中間数フィルタリング関数の出力は、Ｌ個の入力の値をランク付けし、ランク付けされた（Ｌ＋１）／２番目の値を出力信号として選択することによって得られることが理解される。
図６に示す非線形櫛形フィルタは、長さＬ＝３あるいはＬ＝５の部分列中間数フィルタで実行するとき、たいての環境において衝撃雑音を十分除去し、その他のノイズもかなり減衰させるが、問題の調波周波数は減衰することなく通過させると信じられている。しかしながら、非線形部分列フィルタに対して他のタイプの非線形フィルタ処理を使うことも本発明の意図するところである。
中間数フィルタは、「順位（ランク）」あるいは「順序統計量」フィルタとして知られている非線形フィルタの広範囲の分類に含まれる。順序統計量（OS）フィルタの定義は、IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. ASSP-３５、No. ８、１９８７年８月の１１７０-１１８４ページのP. Maragos他による「Morphological Filters-Part II: Thier Relations to Median, Order-Statistic, and Stack Filters（形態上のフィルタ−パートII、中間数、順序統計量、スタックフィルタとの関係）」において与えられる。中間数フィルタの代わりに、中間数フィルタでないOSフィルタを使うこともできる。１つのこのようなフィルタは、例えば、５つのサンプルのウインドウ長さを有し、入力値の中から第２あるいは第４のランク値を出力として与えるOSフィルタである。
すべての順序統計量フィルタを含む非線形フィルタのさらに広い分類は「加重順序統計量（weighted order statistic）」（ＷＯＳ）フィルタ分類として知られている。WOSフィルタの定義は、IEEE TransactionsonSignalProcessing、Vol. ４２、No. ７、１９９４年７月の１６１０-１６２８ページのYin他による「Fast Adaptation and Performance Characteristics of FIR - WOS Hybrid Filters（ＦＩＲ−ＷＯＳハイブリッドフィルタの速い順応と実行特性）」において与えられている。Yin他の監視におけるWOSフィルタの論議に言及することによって、例えば、中間数フィルタではないが類似の効果を与える多くのWOSフィルタの設計が可能であることを当業者は理解できる。中間数フィルタとは実質的に異なるが、図６の望ましい非線形櫛形フィルタを提供するために適当な部分列処理を与えるWOSフィルタの設計が可能であることもまた理解できる。
スタックフィルタは、非線形のフィルタ、スタックフィルタの部分集合である加重順序統計量フィルタに関するさらに広い分類である。スタックフィルタは、ブールの式のある特定の分類をウインドウ表示のサンプルシーケンスの閾値分解に適用することによって実行することができる。スタックフィルタの記述は、IEEE Transactions on Acoustics、Speech and Signal Processing、Vol. ASSP-３４、No. ４、１９８６年８月の８９８-９１１ページのWendt他による「Stack Filters（スタックフィルタ）」に見ることができる。
スタックフィルタを部分集合とする非線形フィルタのさらに広い分類は、集合順列に基づく順列フィルタである。順列フィルタの定義は、IEEE Transactions on Signal Processing、Vol. ４２、No. ４、１９９４年４月の７８２-７９８ページのBarner他による「Permutation Filters: A Class of Nonlinear Filters Based on Set Permutations（順列フィルタ：非線形のフィルタの分類）」にみることができる。
加重順序統計量フィルタではない部分列スタックフィルタ又はスタックフィルタでない順列フィルタを使用することも発明の意図に含まれる。例えば、このようなスタックフィルタあるいは順列フィルタの使用は、環境に在するノイズが、長いフィルタ、例えば、およそ１１のサンプルのウインドウを使用するフィルタを必要とする場合、望ましい。このような場合、どちらかと言うと滑らかなパルスと、モノトーン的に増加し減少する一定配列は通過させるが、鋭敏な衝撃は拒絶するようなスタックフィルタあるいは順列フィルタを備えることが望ましい。
図８Ａは、図６の非線形櫛形フィルタ（ここでは、各部分列フィルタは、Ｌ＝３である中間数フィルタである）に入力としてゼロ平均単位分散のホワイトガウス雑音を与えることにより得られる出力信号の測定されたパワースペクトルを示す。（図８A-８Ｃに示すすべての実施例のそれぞれにおいて、部分列の数Ｍは、Ｍ＝２５６であり、サンプリングレートFsは、Fs＝１８．７２kHzである。）図８Bは、部分列フィルタがＬ=５の中間数フィルタである同じノイズ信号をフィルタ処理して得た測定パワースペクトルを示し、図８Cは、Ｌ＝７の中間数フィルタが部分列フィルタとして用いられる測定パワースペクトルを再度示す。望ましい櫛形バンドパス挙動が存在し、問題とされる調波周波数の間のエネルギは相当減衰していることに留意されたい。もし入力信号が異なった分配であれば、生ずる出力パワースペクトルは非常に異なったものとなる。
図３に示す線形櫛形フィルタの部分列フィルタ１３８に関して図９Ａに示す衝撃応答を有する低パスフィルタを使用することによって得られる線形櫛形フィルタのような線形櫛形フィルタ分析特性に対して中間数櫛形フィルタをもって得られた経験的結果を比較することもまた有益である。比較結果を図９Bに周波数範囲F0から２F0（F0＝７３．１２５Hz）に渡ってグラフとして示す。線１８６は、この周波数範囲での線形櫛形フィルタの周波数応答を示し、線１８８は、Ｌ＝５の中間数部分列フィルタ（図８Ｂに関して先に言及した）を利用した中間数櫛形フィルタに関する測定出力パワースペクトルを（入力としてのホワイトガウス雑音と共に）示す。線形櫛形フィルタは、F0と２F0間で中間数櫛形フィルタによってガウス雑音に生じた減衰よりも通過帯域の間でより多くの減衰を生じさせることが図９Bから観察される。従って、望ましい通過帯域の外のノイズを大きく減衰するために図５に示すように、非線形櫛形フィルタの下流にかつマーカー検出処理の上流に線形櫛形フィルタを備えることが望ましい。例えば、図５に示す線形櫛形フィルタ１５０は、図９Aに示す衝撃応答を有する前述の線形部分列フィルタを使うことにより実施できる。非線形櫛形フィルタ１７０が十分にすべて衝撃雑音を取り除くから、線形櫛形フィルタ１５０は本願の背景技術の欄に記述した鳴り問題無しで作動する。
より速いシステムレスポンスが切望され、通過帯域間のノイズ減衰が小さくて良い場合、線形櫛形フィルタ１５０を使用せず、非線形櫛形フィルタ１７０だけを使うことができる。
非線形櫛形フィルタ１７０の出力の線形櫛形フィルタ１５０との比較を含め、種々のテスト信号に関して行われたテストの結果をここに説明する。
図１０Aは、標識信号をゼロ平均ホワイトガウス雑音と一緒にすることによって形成されたテスト信号の統計量特性を示す。テスト信号の持続時間はおよそ３．５秒であった。そして統計量は部分列によって、すなわち、７３．１２５Hzの呼掛け信号の各サイクル毎に２５６の対応点においてコンパイルされた。図１０Aにおいて、線１９０はテスト信号の平均を表わし、線１９２と１９４はそれぞれ１標準偏差分プラス、マイナスしたものを表す。図１０Bは、図１０Aのテスト信号を入力として上述の線形櫛形フィルタへ与えることにより得た出力信号の統計量をグラフしたものである。ここでも線１９６は出力信号の平均であり、線１９８と２２０はそれぞれ、１標準偏差分のプラス、マイナスを表す。
図１０Cは、各部分列をＬ＝５の中間数フィルタでフィルタ処理したときの、図１０Aのテスト信号を入力として中間数櫛形フィルタへ与えることによって得られた出力信号の統計量をグラフ化したものである。ここでも、線２０２は平均を表し、線２０４、２０６はそれぞれ中間数櫛形フィルタ出力の１標準偏差分プラス、マイナスしたものを表す。図１０Bと１０Cをテスト信号（図１０A）と比較すると、線形及び非線形櫛形フィルタの両方が分散量を減らすが、線形櫛形フィルタのほうが幾分もっと良く能力を発揮していることがわかる。
図１１Aは、衝撃雑音に標識信号を加えることによって得られた２番目のテスト信号の統計量を示す。衝撃雑音は独立させパルス発生確率ｐ＝０．０１で等しく分配させた。衝動は、平均が１．１に等しく０．２５の分散量のガウス分布を有する。ここでも、図１１Aは、平均（線２０８）と、１標準偏差分プラス、マイナスしたもの（２１０，２１２）を示す。
図１１Bと１１Cはそれぞれ、線形の中間櫛形フィルタでもって図１１Aのテスト信号をフィルタ処理ことによって得られた出力信号の統計量を示す。図１１Cからわかるように、中間数フィルタは、参照番号２１４で示す部分を除き、十分にすべての衝動を排除してかなり良い働きをした。
図１２Aは、ガウス雑音と衝撃雑音の両方を上述の標識信号と一緒にすることによって得られたもう１つのテスト信号を示す。図１２Bと１２Cはそれぞれ、線形櫛形フィルタと中間数櫛形フィルタの出力を図示する。ここでも、中間数櫛形フィルタによってより良い性能が得られることがわかる。
今説明したテストのために使われた非線形のフィルタに関し、同じ非線形フィルタリング関数、すなわちＬ＝５の中間数フィルタが各部分列のフィルタ処理のために使われた。しかしながら、部分列から部分列まで変動する非線形のフィルタリング関数を使うこともできる。例えば、IEEE Transactions on Signal Processing、Vol. ４０、No. １、Jan. １９９２（４４-５３ページ）のHaweel他による「A Class of Order Statistic LMS Algorithms（順序統計量ＬＭＳアルゴリズムの分類）」に記載されたような適応統計量フィルタを用いてそれぞれの部分列をフィルタ処理することができる。このような場合、もし部分列が異なった特性を示すなら、それぞれの適応部分列フィルタによって行われるフィルタ処理の効果は異なる。
さらに、もし種々の部分列の特性について予備知識があるなら、それぞれの部分列に対する適当な非線形フィルタリング関数が備えられる。例えば、Ｌ＝３の中間数フィルタが幾つかの部分列に使用でき、Ｌ＝５の中間数フィルタは別の部分列に使用できる。このような実施は、呼掛け信号のピーク近くの部分列が他の部分列とは異なったノイズ特性を示すところで適切であろう。もし信号が電力線周波数と同じ周波数であるか、あるいは電力線周波数と関係があるなら、部分列まで変動する非線形フィルタを使うことはまた適当であろう。
この点まで、部分列フィルタとして使用される非線形フィルタリング関数はすべて順列フィルタの広範囲の一般的な分類に属する。順列フィルタの特性は、それぞれの出力サンプルの値が入力サンプルの値であるというる拘束を受けるということである。しかしながら、部分列フィルタが線形及び非線形フィルタのハイブリッドである櫛形フィルタを形成することも考えられている。例えば、図１３に示されIEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol. ASSP-３５，No. ６、１９８７年６月の８３２-８３８ページのHeinonen他の「FIR-Median Hybrid Filters（FIR中間数ハイブリッドフィルタ）」で論述されるようなFIR中間数ハイブリッドフィルタを部分列フィルタとして用いることができる。図１３に示すハイブリッドフィルタにおいて、複数の有限インパルス応答（線形）フィルタが用いられ、各フィルタは入力数列のそれぞれの１つのウインドウ上で作動し、ウインドウは重なっていないことが理解される。FIRフィルタからの出力の中間数はハイブリッドフィルタリング関数の出力として与えられる。（鋭いエッジを保存することは非線形櫛形フィルタの実行のために重要ではないので、FIRフィルタの中央の１つがHeinonen他の監視に記載された例における出力に等しい出力を有する必要はない。）
複数の非線形（例えば、中間数フィルタ）出力が線形フィルタ処理（例えば、FIR）を受けるハイブリッドフィルタを部分列フィルタとして用いることも可能である。
図１３に示すタイプの部分列フィルタを使って実行した非線形櫛形フィルタは、図５に示すように非線形櫛形フィルタ１７０と線形櫛形フィルタ１５０をカスケードにすることによって得ることができた結果に類似する結果を生じるであると信じられる。
線形櫛形フィルタの上流に、あるいは線形櫛形フィルタに代えて、非線形櫛形フィルタを備えることにより、EASシステムにおいて有利なデジタル信号調整をすることが可能であり、線形櫛形フィルタ上の衝撃雑音の作用によって生じる誤警報の増加に苦しまずにすむ。
発明から逸脱することなく、上述の装置に種々の変更をなすことができる。特に望ましい方法及び装置は説明的なものであり、これに限定されるものではない。本発明の真の思想及び範囲は次の請求の範囲において明らかにされる。
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図２】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３】
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