(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１信号センサと、
第２信号センサと、
前記第２信号センサの出力に結合される入力を有し、かつ調整可能なフィルタリング特性を有する適応フィルタと、
加算装置であって、その出力に応じて前記適応フィルタの調整可能なフィルタリング特性を調整する加算装置と、
プロセッサとを備える信号処理装置であって、
前記第１信号センサの出力に結合される入力を有し、かつ注目する信号の周波数帯域に対応する通過帯域を有するバンドパスフィルタを備えて、
前記加算装置が、前記バンドパスフィルタの出力に結合される第１入力と、前記適応フィルタの出力に結合される第２入力とを有し、
前記適応フィルタのフィルタリング特性を、前記適応フィルタの出力が前記バンドパスフィルタの出力に出来るだけ近くなるように調整する手段を備えて、
前記プロセッサが、前記バンドパスフィルタのフィルタリング特性と前記適応フィルタの調整可能なフィルタリング特性とに応じて、信号源に関して前記第１信号センサと前記第２信号センサとの間の相対的な時間遅延及び相対的なスケールファクタの推定値を算出することを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
前記バンドパスフィルタ、前記適応フィルタ、前記加算装置、及び前記プロセッサが、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）の集積回路（ＩＣ）を使用して実装されることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記バンドパスフィルタ、前記適応フィルタ、前記加算装置、及び前記プロセッサが、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を使用して実装されることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項４】
前記信号処理装置が電話機であり、前記第１及び第２信号センサがマイクロフォンであることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項５】
前記信号処理装置が無線トランシーバであり、前記第１及び第２信号センサがアンテナ要素であることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項６】
前記バンドパスフィルタが、一定のフィルタリング特性を有する有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項７】
前記バンドパスフィルタのフィルタリング特性が、通過帯域の中心周波数で単位利得及び零位相遅延を実現する少なくとも１つの通過帯域を含むことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項８】
前記バンドパスフィルタのフィルタリング特性が、前記バンドパスフィルタの雑音利得を最小限に抑えるように設定される係数を含むことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項９】
前記バンドパスフィルタのフィルタリング特性が、前記バンドパスフィルタの信号対雑音比を最適化するように調整される係数を含むことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１０】
前記適応フィルタの調整可能なフィルタリング特性が、正規化された最小２乗平均（ＮＬＭＳ）アルゴリズムを使用して調整されることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１１】
前記適応フィルタの調整可能なフィルタリング特性が、最小２乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムを使用して調整されることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１２】
前記適応フィルタの調整可能なフィルタリング特性が、帰納的最小２乗（ＲＬＳ）アルゴリズムを使用して調整されることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１３】
前記第１信号センサと前記第２信号センサとの間の相対的な時間遅延及び相対的なスケールファクタの推定量に応じて、前記第１及び第２信号センサによって生成されるビームパターンを整形するビーム形成器を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１４】
前記ビームパターンが、特定の信号源に向けて送られる空間ビームを含むことを特徴とする請求項１３に記載の信号処理装置。
【請求項１５】
前記ビームパターンが、特定の信号源に向けて送られる空間ノッチを含むことを特徴とする請求項１３に記載の信号処理装置。
【請求項１６】
前記プロセッサが、前記第１信号センサと前記第２信号センサとの間の相対的な時間遅延及び相対的なスケールファクタの推定量に応じて、前記第１信号センサと第２信号センサとのうちの特定の一方によって検出された信号を送信のために選択することを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１７】
少なくとも１つの追加センサと、調整可能なフィルタリング特性を有する少なくとも１つの追加フィルタとを更に備え、
前記追加フィルタの調整可能なフィルタリング特性が、前記バンドパスフィルタの出力と前記追加フィルタの出力との間の差に応じて調整され、
前記プロセッサが、前記バンドパスフィルタのフィルタリング特性と前記追加フィルタの調整可能なフィルタリング特性とに応じて、前記第１信号センサ及び前記追加センサに関する少なくとも１つのパラメータの推定量を算出することを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１８】
前記プロセッサが、信号源に対する前記第１信号センサと前記追加センサとの間の相対的な時間遅延及び相対的なスケールファクタの推定量を算出することを特徴とする請求項１７に記載の信号処理装置。
【請求項１９】
注目の信号源が活動状態であることを検出する活動検出器を更に備え、 前記プロセッサは、前記活動検出器が注目の信号源が活動状態ではないことを示すときに、相対的な時間遅延の推定量及び相対的なスケールファクタの推定量を所定の値に設定することを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記活動検出器が注目の信号源が活動状態ではないことを示すときに、相対的な時間遅延の推定量を零に設定し、かつ相対的なスケールファクタの推定量を１に設定することを特徴とする請求項１９に記載の信号処理装置。
【請求項２１】
前記第１信号センサに対応する信号フロー経路に位置決めされた固定遅延ブロックを更に備えることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項２２】
前記バンドパスフィルタ及び適応フィルタのフィルタリング特性が、それぞれＬ個のフィルタリング係数を含み、 前記バンドパスフィルタのフィルタリング特性がｍ個の通過帯域を含み、各通過帯域ｌ，ｌ∈（１，ｍ）が中心周波数ωlを有し、
瞬間時刻ｋにおける、前記第１信号センサと前記第２信号センサとの間の相対的な時間遅延Ｄの推定量Ｄｋと、前記第１信号センサと前記第２信号センサとの間の相対的なスケールファクタＳの推定量Ｓ＾ｋとが、次式のように、前記適応フィルタの調整可能なフィルタリング特性ｃ＾（ｋ）、行列Ｌ、及び予測ベクトルｐ（Ｄ）に基づいて算出され、
【数１】
0004082649.tif 000030
【数２】
0004082649.tif 000031
上式で、行列Ｌ及び予想ベクトルｐ（Ｄ）が、次式のように算出される、
【数３】
0004082649.tif 000032
【数４】
0004082649.tif 000033
ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項２３】
第１信号センサを使用して第１信号を検出するステップと、
第２信号センサを使用して第２信号を検出するステップと、
調整可能なフィルタリング特性を有する適応フィルタを使用して前記第２信号をフィルタリングし、第２フィルタリング済み信号を生成するステップとを備える信号処理方法であって、
注目する信号の周波数帯域に対応する通過帯域を有するバンドパスフィルタを使用して前記第１信号をフィルタリングし、第１フィルタリング済み信号を生成するステップと、
前記第１フィルタリング済み信号と第２フィルタリング済み信号との間の差を算出するステップと、
前記差を最小にするように、前記適応フィルタのフィルタリング特性を調整するステップと、
前記バンドパスフィルタのフィルタリング特性及び前記適応フィルタのフィルタリング特性に応じて、信号源に関する前記第１信号センサと前記第２信号センサとの間の相対的な時間遅延及び相対的なスケールファクタとの推定値を算出するステップとを有することを特徴とする信号処理方法。
【請求項２４】
前記バンドパスフィルタのフィルタリング特性が、通過帯域の中心周波数で単位利得及び零位相遅延を実現する少なくとも１つの通過帯域を含むことを特徴とする請求項２３に記載の信号処理方法。
【請求項２５】
正規化された最小２乗平均（ＮＬＭＳ）アルゴリズムを使用して前記適応フィルタのフィルタリング特性が調整されることを特徴とする請求項２３に記載の信号処理方法。
【請求項２６】
前記推定ステップの結果として得られた相対時間遅延及び相対スケールファクタに応じて、前記第１及び第２信号センサによって生成されるビームパターンを整形するステップを更に含むことを特徴とする請求項２３に記載の信号処理方法。
【請求項２７】
前記推定ステップの結果として得られた相対的な時間遅延及び相対的なスケールファクタに応じて、前記第１信号センサと第２信号センサとのうちの特定の一方によって検出された信号を選択して送信するステップを更に含むことを特徴とする請求項２３に記載の信号処理方法。
【請求項２８】
注目の信号源が活動状態であるかどうかを検出するステップと、前記検出ステップで前記注目の信号源が活動状態ではないことを示すときに、相対的な時間遅延の推定量及び相対的なスケールファクタの推定量を所定の値に設定するステップとを更に含むことを特徴とする請求項２３に記載の信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の背景】
本発明は信号処理に関し、詳細には、複数の信号センサでの信号のレベル及び時間遅延の測定に関するものである。
【０００２】
多くの信号処理の応用分野では、特定の信号源に対する複数の信号センサの相対感度を求めることが望まれる。例えば、ハンズフリーの移動電話では、デュアル・マイクロフォンをビーム形成方式と組み合わせて使用し、自動車内での周囲の騒音(background noise)及びエコーの効果を低減する。この場合、様々な音源に対するマイクロフォンの相対感度に関する情報を使用して、例えば、特定のユーザの方へ空間ビームを形成し、及び／又は、他のユーザ又は拡声器に対する空間ノッチを形成する。このような方法では、マイクロフォン感度に関する動的情報を高速にかつ正確に得る必要がある。
【０００３】
図１は、ハンズフリーの移動電話での様々な信号源に対するデュアル・マイクロフォンの相対感度を測定する従来技術のシステム１００を示す。図のように、従来技術のシステム１００は、第１マイクロフォン１１５、第２マイクロフォン１２５、適応フィルタ１３５、及び加算装置１４０を含む。第１マイクロフォン１１５の出力ｙ１（ｋ）は加算装置１４０の正の入力に結合され、第２マイクロフォン１２５の出力ｙ２（ｋ）は適応フィルタ１３５の入力に結合される。適応フィルタ１３５の出力ｙ＾１（ｋ）は加算装置１４０の負の入力に結合され、加算装置１４０の出力ｅ（ｋ）は適応フィルタ１３５へのフィードバック信号として使用される。
【０００４】
図１のように、第１マイクロフォン１１５は、第１信号源１１０のより近くに位置決めされ、第２マイクロフォン１２５は第２信号源１２０のより近くに位置決めされる。例えば、第１マイクロフォン１１５は、自動車の運転手のより近くに位置する日除けに取り付けられたハンズフリー・マイクロフォンでよく、第２マイクロフォン１２５は、自動車内の乗客のより近くに取り付けられた可動ユニット内の内臓マイクロフォンでよい。図１には示していないが、当業者には、デジタル信号が適応フィルタ１３５及び加算装置１４０によって処理されるよう、第１マイクロフォン１１５及び第２マイクロフォン１２５のそれぞれの出力位置にアナログ前処理回路やアナログ・デジタル変換回路を含むことが可能であることも理解されよう。加算装置１４０の出力ｅ（ｋ）は、第１マイクロフォン１１５の出力ｙ１（ｋ）と適応フィルタ１３５の出力ｙ＾１（ｋ）との間の差を表わし、本明細書では誤差信号と呼ばれる。
【０００５】
動作時に、適応フィルタ１３５のフィルタ係数は、誤差信号ｅ（ｋ）が最小限に抑えられるように最小２乗アルゴリズムを使用して調整される。言い換えれば、適応フィルタ１３５は、適応フィルタ１３５の出力ｙ＾１（ｋ）が第１マイクロフォン１１５の出力ｙ１（ｋ）にできるだけ近くなる（出力ｙ１（ｋ）の推定量になる）ように調整される。したがって、適応フィルタ１３５は、マイクロフォン１１５、１２５を物理的に分離することによって得られる信号効果をモデル化するように試みる。例えば、乗客１２０が通話する際、乗客の声は、第２マイクロフォン１２５に到達するよりもわずかに遅れて第１マイクロフォン１１５に到達し、第１マイクロフォン１１５で受信される対応する通話信号レベルは、第２マイクロフォン１２５で受信されるレベルと比べていくらか減衰する。したがって、適応フィルタ１３５は同様な遅延効果及び減衰効果を与えるように調整される。
【０００６】
その結果、各ユーザに対するマイクロフォンでの相対時間遅延及び相対信号減衰は、例えば、引用によって本明細書に全体的に組み込まれる、Ｙ．Ｔ．Ｃｈａｎ、Ｊ．Ｍ．Ｒｉｌｅｙ、及びＪ．Ｂ．Ｐｌａｎｔ著「Ａ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｔｉｍｅ  ｄｅｌａｙ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｉｇｎａｌ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、第ＡＳＳＰ２８巻、１９８０年２月２８日に記載された適応フィルタ１３５の係数に基づいて算出することができる。しかし、図１のシステムの１つの欠点は、周囲の騒音が存在するときに、このシステムの性能が著しく低下することである。その結果、図１のシステムは、顕著な周囲の騒音（例えば、道路や交通の騒音）がよく起こる大部分の実際の応用分野では有用ではない。したがって、複数のセンサでの相対信号レベル及び相対時間遅延を測定する方法及び装置が必要とされる。
【０００７】
【発明の概要】
本発明は、固定フィルタと適応フィルタとを組み合わせて使用し、複数のセンサに関する信号レベル及び時間遅延が正確にかつ確実に推定されるシステムを提供することによって、前述及びその他の要求を満たす。例示的な実施形態では、固定フィルタは、当該の信号源を広帯域の周囲の騒音と区別するために使用される少なくとも１つの比較的狭い通過帯域を含む。このような実施形態では、固定フィルタは基準センサに結合され、適応フィルタは二次センサに結合される。固定フィルタの出力及び適応フィルタの出力から得られた誤差信号を使用して、適切な最小２乗アルゴリズムに従って適応フィルタのフィルタ係数が調整される。固定フィルタの係数及び適応フィルタの係数を使用して、２つのセンサの間の時間遅延及び相対レベルの推定量が算出される。次いで、これらの推定量を使用してセンサ選択及びビーム形成に関する決定を下すことができる。
【０００８】
例示的な実施形態では、当該信号が存在しないときにそのことを示す活動検出器を用いて、システムの機能が補正される。活動検出器では、適応フィルタ内の蓄積エネルギーが、固定フィルタの係数から得られた予想される最小値と比較される。蓄積エネルギーが要求値よりも小さく、当該の信号が存在しない（すなわち、周囲の騒音のみが存在する）ことが示されると、時間遅延の推定量及び相対レベルの推定量が適切な値に設定され、当該信号が存在しない期間中でもシステムの適切な動作が確保される。
【０００９】
追加の実施形態では、２つよりも多くの信号センサが使用される。このような実施形態では、１つのセンサが基準センサとみなされて固定フィルタに結合され、それに対して追加の各センサが適応フィルタに結合される。追加の各センサについては、固定フィルタの出力及び対応する適応フィルタの出力から得られる誤差信号を使用して、対応する適応フィルタ係数が更新される。したがって、基準センサと追加の各センサとの間の時間遅延及び相対信号レベルの確実な推定量を算出することができ、センサ選択及びビーム形成に対して高度な決定を下すことができる。
【００１０】
一般に、本発明は、複数のセンサでの時間遅延及び相対信号レベルを推定するための、計算が簡単でありしかも正確で確実な方法を提供する。本発明の教示は、様々な信号処理分野に適用することができる。更に、本発明は、例えば前述のハンズフリーの移動電話への応用分野だけでなく、テレビ電話など他の音響応用分野に使用することができる。更に、本発明は、当該信号が（例えば、セルラー無線システム内の移動ユニット及び／又は基地局からの）無線周波数伝送であり、センサが無線周波数の検知アンテナ要素である無線通信応用分野に適用することができる。以下に、本発明のこれら及びその他の特徴及び利益について、添付の図面に示す例示的な例を参照して説明する。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明に従って構成されたレベル遅延測定システム２００を示す。図のように、システム２００は、第１センサ２１５、第２センサ２２５、固定ＦＩＲフィルタ２３０、適応ＦＩＲフィルタ２３５、及び加算装置２４０を含む。第１センサ２１５の出力ｙ１（ｋ）は固定フィルタ２３０の入力に結合され、固定フィルタ２３０の出力ｙＦ（ｋ）は加算装置２４０の正の入力に結合される。第２センサ２２５の出力ｙ２（ｋ）は適応フィルタ２３５の入力に結合され、適応フィルタ２３５の出力ｙ＾（ｋ）は加算装置２４０の負の入力に結合される。加算装置２４０から出力された誤差信号ｅ（ｋ）は適応フィルタ２３５にフィードバックされる。
【００１２】
図のように、第１センサ２１５は、第１信号源２１０のより近くに位置決めされ、第２センサ２２５は第２信号源２２０のより近くに位置決めされる。例えば、第１センサ２１５は、自動車の運転手のより近くに位置する日除けに取り付けられたハンズフリー・マイクロフォンでよく、第２センサ２２５は自動車内の乗客のより近くに取り付けられた移動ユニット内の内臓マイクロフォンでよい。別法として、第１及び第２センサ２１５、２２５はそれぞれ、第１及び第２の無線周波数信号源のより近くに位置決めされたアンテナ要素でよい。図２には図示していないが、当業者には、固定フィルタ２３０、適応フィルタ２３５、及び加算装置２４０によってデジタル信号が処理されるように、第１及び第２センサ２１５、２２５のそれぞれの出力にアナログ前処理回路やアナログ・デジタル変換回路を含むことが可能であると理解されよう。
【００１３】
固定フィルタ２３０は、注目の少なくとも１つの比較的狭い通過帯域を含むように設計される。例えば移動電話では、通過帯域は、人間の通話の大部分のエネルギーが集中する３００Ｈｚ周波数乃至６００Ｈｚ周波数に対応する帯域でよい。無線通信応用分野では、通過帯域は、無線周波数伝送に割り付けられた帯域幅に対応する。いずれの場合も、応用分野の要件又は環境面の条件の変化を補正する必要に応じて、固定フィルタ２３０の係数を調整することができる。例えば、ハンズフリー移動電話の応用分野では、固定フィルタ２３０は、特定の自動車に関して受信された信号対雑音比を最適化するように設計することができる。更に、例えば測定された信号対雑音比に応じて、フィルタ２３０の係数を動的に調整することができる。
【００１４】
本発明によれば、固定フィルタ２３０は、各通過帯域内で単位利得及び零位相を生成するように設計される。更に、最大のストップバンド減衰を確保するために、固定フィルタ２３０の雑音利得も最小限に抑えられる。以下に詳しく説明するように、固定フィルタ２３０から供給される従来型の情報（すなわち、固定フィルタ２３０から出力される信号出力の狭帯域性）を使用して、システムが周囲の騒音の影響を受けないようにする。
【００１５】
動作時に、適応フィルタ２３５のフィルタ係数は、誤差信号ｅ（ｋ）が最小限に抑えられ、適応フィルタ２３５の出力ｙ＾（ｋ）が固定フィルタ２３０の出力ｙＦ（ｋ）にできるだけ近くなるように、適切な最小２乗アルゴリズムを使用して調整される。後述のように、各信号源２１０、２２０に対する第１及び第２センサ２１５、２２５での相対時間遅延及び相対信号減衰は、適応フィルタ２３５の係数と固定フィルタ２３０に関連する事前情報とに基づいて算出される。図２に明示的に示すように、当業者には、適切なデジタル信号プロセッサをシステム２００と一体化して適応フィルタ２３５の最小２乗更新を行い、かつ時間遅延の推定量及び信号レベルの推定量を算出できることが理解されよう。
【００１６】
図２のシステム２００の動作を明確にするために、以下に図３及び図４に関する厳密な数学的分析を展開する。この分析は、２つのセンサ及び２つの信号源について明示的に展開されるが、当業者には、この手法が任意の数の信号源及びセンサを含む応用分野に容易に応用できることが理解されよう。また、前述の音響ハンズフリー移動電話の応用分野を適時参照するが、当業者には、前述の無線通信応用分野を含む他の多数の信号処理分野にこの手法を適用できることも理解されよう。
【００１７】
図３は、２次元での信号源及びセンサの配置の典型的な例を示す。この図には、第１及び第２センサ２１５、２２５が、２つの信号源２１０、２２０に隣接して位置決めされている。図のように、（第１の点線の弧３１５で示す）第１信号源２１０から放出された信号は、第２の信号センサ２２５に衝突する前に第１の信号センサ２１５に衝突する。したがって、第１信号源２１０のために第２センサ２２５で受信される信号は、同じ信号源２１０のために第１センサ２１５で受信される信号が遅延され減衰されたバージョンである。また、（第２の点線の弧３２５で示す）信号源２２０から放出された信号は、第１センサ２１５に衝突する前に第２センサ２２５に衝突し、第２信号源２２０のために第１センサ２１５で受信される信号は、同じ信号源２２０のために第２センサ２２５で受信される信号が遅延され減衰されたバージョンである。第１及び第２信号源２１０、２２０に対するセンサ２１５、２２５の空間的分離（したがって、対応する時間遅延及びレベル減衰）は、図３ではそれぞれ、第２及び第１の線分３２０、３１０で示されている。
【００１８】
瞬間時刻ｋでの（アナログ前処理及びアナログ・デジタル変換の後の）第１及び第２センサ入力が、それぞれｘ１（ｋ）及びｘ２（ｋ）で示される場合、第２センサ入力ｘ２（ｋ）は一般に第１センサ入力ｘ１（ｋ）の遅延されスケーリングされたバージョンである。言い換えれば、ｘ２（ｋ）＝１／Ｓ×ｘ１（ｋ−Ｄ￣）であり、この場合、スケールファクタＳは０よりも大きく、遅延Ｄ￣は正の値だけでなく負の値もとることができる。厳密に言えば、Ｄ￣＜０である場合（例えば、第２信号源２２０から放出された信号の場合）、第１の入力ｘ１（ｋ）は、第２の入力ｘ２（ｋ）の遅延され縮小されたバージョンである。しかし、表記を簡略化するために、一般性を失わずにすべてのＤ￣の値について第２の入力ｘ２（ｋ）を遅延信号として示す。
【００１９】
因果的フィルタリング問題を導入するには、第１センサの後に続く信号経路に固定遅延Δを挿入することができる。これは、大部分の応用分野で自然な手法であるが、本発明が期待されたように働くための必要条件ではない。このことについて以下で詳しく説明する。余分の遅延Δを導入した場合、第１及び第２の中間信号ｙ１（ｋ）、ｙ２（ｋ）を次式のように定義することができる。
【００２０】
【数５】
0004082649.tif 000002
【００２１】
【数６】
0004082649.tif 000003
【００２２】
上式で、ｑは周知の遅延演算子を示し（すなわち、ｑｙ（ｋ）＝ｙ（ｋ＋１）、ｑ−１ｙ（ｋ）＝ｙ（ｋ−１）など）、ＤはΔ−Ｄ￣として定義される。因果的フィルタリングについては、Δ＞Ｄ￣であることに留意されたい。
【００２３】
議論の助けとして、図４は、レベル遅延測定システムにおける入力信号ｘ１（ｋ）、ｘ２（ｋ）及び中間信号ｙ１（ｋ）、ｙ２（ｋ）を示す。図４のシステム４００は、（前述の一定の遅延Δに対応する）遅延ブロック４１０が第１センサ２１５と固定フィルタ２３０との間に位置決めされることを除いて、図２のシステム２００と同一である。以下の議論では、固定フィルタ２３０の係数が第１の係数ベクトルｃ０で記憶され、適応フィルタ２３５の時変係数が第２の係数ベクトルｃ＾（ｋ）で記憶されると仮定する。
【００２４】
一般に、本発明は、測定されたセンサ入力ｘ１（ｋ）及びｘ２（ｋ）に基づいて遅延Ｄ及びスケールファクタＳを推定するための、計算が簡単でありしかも正確な方法を提供する。有利な点として、この方法によれば、例えば前述のハンズフリー移動電話で首尾良く使用できるように周囲の騒音の影響を受けない。推定量、例えばＤｋ及びＳｋ（この場合、ｋは、定時刻ｋまでのセンサ入力がＤ及びＳの計算に使用されることをを示す）を使用してシステム性能を向上させることができる。
【００２５】
例えば、移動電話では、推定量Ｄｋ及びＳｋを周知のビーム形成技法と組み合わせて使用し、センサ２１５、２２５の感度を第１及び第２信号源２１０、２２０に対して電子的に高くかつ低くすることができる。例えば、特定の信号源がアクティブであるとき（例えば、運転手が通話しているとき）、この信号源の方向にビームを形成し、その受信を最適化することができる。別法として、信号源がセンサから遮断すべきである信号を生成するとき（例えば、信号源が厄介なフィードバック又はエコーを生じさせる可能性のある拡声器であるとき）は、空間フィルタリングを使用して、センサの感度をこの信号源に対して低くすることができる。
【００２６】
更に、システムは、特定の信号源がアクティブであるときに、特定のセンサで検出された信号のみを選択的に透過させることができる。例えば、一方のセンサが（例えば、物理的に乗客に近接しているために）運転手に対する感度よりも乗客に対する感度の方がずっと高い場合、乗客のみが通話しているときにこのセンサで受信される信号のみを透過することが望ましいことがある。
【００２７】
図４に戻るとわかるように、固定フィルタ２３０から出力される信号ｙＦ（ｋ）（すなわち、第１の中間信号ｙ１（ｋ）のフィルタリングされたバージョン）は、次式によって与えられる。
【００２８】
【数７】
0004082649.tif 000004
【００２９】
【数８】
0004082649.tif 000005
【００３０】
【数９】
0004082649.tif 000006
【００３１】
上式で、Ｌは固定フィルタ２３０のオーダーであり、｛ｃｌ｝，ｌ＝０，…，Ｌは固定フィルタ係数である。また、適応フィルタ２３５から出力される信号ｙ＾（ｋ）（すなわち、第２の中間信号ｙ２（ｋ）のフィルタリングされたバージョン）は、次式によって与えられる。
【００３２】
【数１０】
0004082649.tif 000007
【００３３】
【数１１】
0004082649.tif 000008
【００３４】
【数１２】
0004082649.tif 000009
【００３５】
上式で、ベクトルｃ＾（ｋ）は適応フィルタ２３５の時変フィルタ係数を含む。ベクトルｃ＾（ｋ）は、以下のように誤差信号ｅ（ｋ）に基づいて更新される。
【００３６】
【数１３】
0004082649.tif 000010
【００３７】
【数１４】
0004082649.tif 000011
【００３８】
上式で、μは間隔０≦μ＜２の利得係数（一定又は時変）であり、‖‖２は平方ユークリッド・ベクトルのノルムを示す。式（９）及び式（１０）によって記述される適応アルゴリズムは、周知の正規化された最小２乗平均（Ｎ−ＬＭＳ;Normalized Least Mean Squares）アルゴリズムである。帰納的最小２乗アルゴリズム（ＲＬＳ;Recursive Least Squares）や最小２乗平均アルゴリズム（ＬＭＳ;Least mean Squares）などの代替適応方式を使用することもできる。適応アルゴリズム全般についての詳細は、例えば、それぞれ、引用によって本明細書に合体されるＢ．Ｗｉｄｒｏｗ及びＳ．Ｄ．Ｓｔｅｒａｒｎｓ著「Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ、Ｅｎｇｌｅｗｏｏｄ  Ｃｌｉｆｆｓ、ＮＪ、１９８５年やＬ．Ｌｊｕｎｇ及びＴ．Ｓｏｄｅｒｓｔｒｏｍ著「Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ｐｒａｃｔｉｃｅ  ｏｆ  Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ」Ｍ．Ｉ．Ｔ．Ｐｒｅｓｓ、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＭＡ、１９８３年を参照されたい。有利なことには、上記に定義した各数量は、標準デジタル信号処理構成要素を使用して算出することができる。
【００３９】
広帯域源がセンサ２１５、２２５に衝突した場合、適応フィルタ２３５の係数は、固定フィルタ２３０の係数が遅延されスケーリングされたバージョンに収束する。特に、固定ベクトルｃ０のあらゆる係数が１である場合（すなわち、固定フィルタをほとんど使用しない場合）、時変ベクトルｃ＾（ｋ）は、スケーリングされた遅延の近似値に収束する（すなわち、ＳｑＤ￣−Δ＝Ｓｑ−Ｄ）。従来技術のシステムでは、このような結果を使用して時間遅延が推定されている。例えば、引用によって本明細書と合体されるＹ．Ｔ．Ｃｈａｎ、Ｊ．Ｍ．Ｆ．Ｒｉｌｅｙ、及びＪ．Ｂ．Ｐｌａｎｔ「Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  ｔｉｍｅ  ｄｅｌａｙ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙ  ｄｅｌａｙｓ」ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、第ＡＳＳＰ−２９巻、第３号、５７７ページ乃至５８１ページ、１９８１年６月を参照されたい。このようなシステムに関連する１つの欠点は、周囲の騒音が存在するときに全体的なシステム性能が著しく低下し、システムが実世界の大部分の応用分野で非実用的なものになることである。
【００４０】
有利なことには、本発明は、信号源信号を周囲の騒音と区別する事前の知識を組み込むことによって、システム性能を著しく向上させられることを教える。全体的な性能を向上させるには、この事前の知識がすべての状況で真であるべきである。例えば、本発明は、注目の信号源信号が１つ又は複数の中心周波数の周りに集中し、それに対して周囲の騒音が比較的平坦で広帯域の周波数内容又はパワー・スペクトル密度を有するときに、このような事前情報が利用できることを教える。このような場合、本発明は、固定ＦＩＲフィルタ２３０を１つ又は複数の通過帯域を有する帯域フィルタとして指定できることを教える。
【００４１】
例えば、移動ハンズフリー分野の通話信号の場合、通話信号のエネルギーが１００Ｈｚ乃至２５０Ｈｚの間に集中すると仮定するのが合理的である。具体的には、男性通話者の基本周波数は通常、約１００Ｈｚであり、女性通話者の基本周波数は通常、約２５０Ｈｚである。この情報に鑑みて、本発明は、固定フィルタ２３０のいくつかの可能な設計代替策を教える。例えば、固定フィルタ２３０は、２つの通過帯域を含み、第１及び第２の通過帯域がそれぞれ、中心周波数１００Ｈｚ及び２５０Ｈｚを有するように設計することができる。別法として、固定フィルタ２３０は、中心周波数が２００Ｈｚであり、女性通話者の基本周波数と男性通話者の第１の調波周波数とを含む周波数帯域に広がる、単一の通過帯域を含むように設計することもできる。
【００４２】
実際には、前者の手法は、後者の手法よりも高いオーダーのフィルタを使用する必要がある。一般に、設計周波数の数が２倍になると、フィルタのオーダーＬも２倍になる。以下の議論では、ｍ個の異なる通過帯域を有する固定フィルタ２３０について検討する。中心周波数｛ωｌ｝ｌ＝１，…，ｍでは、フィルタは単位利得及び零位相を実現するように設計される。また、固定フィルタ２３０は、次式のように定義されるフィルタ雑音利得（ＮＧ）を最小限に抑えることによって、ストップ・バンドの最大減衰を実現するように設計される。
【００４３】
【数１５】
0004082649.tif 000012
【００４４】
上式で、Ｃ０（ｚ−１）＝ｃ０＋ｃ１ｚ−１＋…＋ｃＬｚ−Ｌであり、積分は単位円の周りで進行する。パーセヴァル(Parseval)の関係により、ＦＩＲフィルタの雑音利得は次式によって与えられる。
【００４５】
【数１６】
0004082649.tif 000013
【００４６】
固定フィルタ２３０を設計するときは、次式のように正弦の和を含む入力信号ｙｉｎ（ｋ）を検討する。
【００４７】
【数１７】
0004082649.tif 000014
【００４８】
上式で、｛ωｌ｝、ｌ＝１，…，ｍは固定ＦＩＲフィルタの所望の中心周波数であり、ωｌ∈（０，π），ωｌ≠ωｊ，ｌ≠ｊ，｛αｌ｝は未知の定数αｌ＞０、ｌ＝１，…，ｍであり、｛φｌ｝は、一様分散確率変数φｌ∈（−π，π］、ｌ＝１，…，ｍである。次に、次式のように、係数ベクトルｃｄを有し、出力ｙｏｕｔ（ｋ）、すなわち、任意のｄ、−∞＜ｄ＜∞について入力ｙｉｎ（ｋ）の（初期遷移が減衰した後の）厳密なｄステップ予測を与える固定ＦＩＲフィルタ２３０を検討する。
【００４９】
【数１８】
0004082649.tif 000015
【００５０】
【数１９】
0004082649.tif 000016
【００５１】
【数２０】
0004082649.tif 000017
【００５２】
ｄ＝０の場合（すなわち、係数ベクトルｃ０の場合）、固定ＦＩＲフィルタ２３０は、必要に応じて中心周波数｛ωｌ｝ｌ＝１，…，ｍで単位利得及び零位相を実現する。また、広帯域雑音に対する感度を最小限に抑える場合（すなわち、数式（１２）の数量を最小限に抑える場合）、（Ｌ＞２ｍ−１であるようなフィルタ長Ｌについては）、以下の結果が成立する。
【００５３】
【数２１】
0004082649.tif 000018
【００５４】
上式で、Ｌは｛２ｍ×（Ｌ＋１）｝行列である。
【００５５】
【数２２】
0004082649.tif 000019
【００５６】
上式で、ｐ（ｄ）は２ｍ予測ベクトルである。
【００５７】
【数２３】
0004082649.tif 000020
【００５８】
図５の第１及び第２のプロット５１０、５２０は、それぞれ、上記で説明した手法をｄ＝０、Ｌ＝３２、ｍ＝１、ω１＝２００Ｈｚ、及びサンプリング速度８０００Ｈｚの各値と共に使用して設計された固定フィルタ２３０の振幅応答及び位相応答を示す。図５に点線で示すように、固定フィルタ２３０は、必要に応じて中心周波数２００Ｈｚで単位利得及び零位相を実現する。
【００５９】
前述のように、適応フィルタ２３５を更新するために使用される適応アルゴリズムは、適応フィルタ２３５を、固定フィルタ２３０の遅延されスケーリングされた複製に収束させる。具体的には、ｄ＝０（すなわち、係数ｃ０）の固定ＦＩＲフィルタ２３０の場合、適応フィルタ２３５の係数は次式のように収束する。
【００６０】
【数２４】
0004082649.tif 000021
【００６１】
上式で、Ｓ及びＤはそれぞれ、センサ２１５、２２５の物理的分離によって生じるスケールファクタ及び時間遅延である。したがって、本発明は、式（２０）によって与えられるベクトル関係からスケールファクタＳ及び時間遅延Ｄの推定量を算出できることを教える。例えば、Ｓ＾ｋが、適応フィルタ２３５の係数ｃ＾（ｋ）に基づくＳの推定量を示す場合、次式のように式（２０）から推定量Ｓ＾ｋを算出することができる。
【００６２】
【数２５】
0004082649.tif 000022
【００６３】
更に、ＳはＤの事前の知識なしに推定することができる。このことを理解するにはまず、式（２１）が、ｃ−Ｄとｃ＾（ｋ）が共にサイズＬ＋１のベクトルであるベクトル等式であることに留意されたい。次いで、式（１７）から、Ｌｃ−Ｄ＝ｐ（−Ｄ）が成立する。したがって、左の式（２１）の両辺を左から、式（１８）で定義された｛２ｍ×（Ｌ＋１）｝行列Ｌに乗じると、以下の結果が与えられる。
【００６４】
【数２６】
0004082649.tif 000023
【００６５】
上式で、式（２２）の両辺は２ｍベクトルである。次いで、ｐ（Ｄ）Ｔｐ（Ｄ）＝ｍ（式（１９）参照）である場合、式（２２）は次式のように書き直すことができる。
【００６６】
【数２７】
0004082649.tif 000024
【００６７】
式（２３）と、Ｓ＞０であることから、定時刻ｋでのスケールファクタＳの推定量Ｓ＾ｋを次式のように算出することができる。
【００６８】
【数２８】
0004082649.tif 000025
【００６９】
スケールファクタＳの推定量Ｓ＾ｋを与えられた場合、次式のように最小２乗を使用して時間遅延Ｄの推定量Ｄｋを算出することができる。
【００７０】
【数２９】
0004082649.tif 000026
【００７１】
等価的に、時間遅延Ｄの推定量Ｄｋを次式のように算出することができる。
【００７２】
【数３０】
0004082649.tif 000027
【００７３】
有利なことには、推定量Ｄｋは実際上反復的に算出することができる。遅延勾配｛ｄｐ（Ｄ）／ｄＤ｝が式（１９）から容易に導かれることに留意されたい。
【００７４】
したがって、本発明は、スケールファクタＳの推定量及び時間遅延Ｄの推定量を簡単に算出できることを教える。有利なことには、周知のデジタル信号処理の構成要素を使用して前述の各計算を行うことができる。固定フィルタ２３０から与えられる一貫した事前情報のために、これらの推定量は周囲の騒音が存在する場合でも有効である。
【００７５】
システムは、すべての信号源が非活動状態であるときでも、適切なシステム性能を確保する活動検出器を追加することによって、更に拡張することができる。例えば、信号源２１０と信号源２２０がどちらも活動状態ではない場合、センサ２１５、２２５で受信される信号ｘ１（ｋ）及びｘ２（ｋ）は、互いに相関しない雑音のみを含む。このような場合、適応フィルタ係数ｃ＾（ｋ）は空ベクトルに収束し、このことは、スケールファクタ推定量Ｓ＾ｋが零に収束する傾向があり、それに対して時間遅延推定量Ｄｋが任意の値をとれることを意味する。このことを防止するために、活動検出器が注目の信号が存在しないことを検出したときに、推定量Ｓ＾ｋ、Ｄｋを明示的に適切な値に設定することができる。
【００７６】
例示的な活動検出器は、フィルタ雑音利得の推定量を所定のしきい値（すなわち、予測雑音利得値）と比較する。次式のように式（１２）から適切なしきい値を導くことができる。
【００７７】
【数３１】
0004082649.tif 000028
【００７８】
動作時に、活動検出器は、フィルタ雑音利得の推定量ＮＧを適応フィルタ・タップの２乗の和として算出する（すなわち、ＮＧ＝ｃ＾（ｋ）Ｔｃ＾（ｋ））。推定量ＮＧが所定のしきい値よりもずっと小さい場合、遅延推定量Ｄｋが零に設定され、スケールファクタ推定量Ｓ＾ｋが１に設定され、適切なシステム動作が確保される。雑音利得ＮＧの値が遅延Ｄに依存しないので、単一のしきい値を記憶すれば十分であることに留意されたい。
【００７９】
以下の擬似コードを使用して、例示的なシステムを実現することができる。当業者には、このような擬似コードが、標準デジタル信号処理の構成要素を使用して容易に達成されることが理解されよう。
【００８０】
＜スケールファクタ及び時間遅延推定ルーチン＞
（フィルタリング）：固定ＦＩＲフィルタ及び適応ＦＩＲフィルタからの出力を算出する（ｋは実行時間指数を示す）。
【００８１】
Ｙ１＝ｙ１（ｋ：−１：ｋ−Ｌ）；
Ｙ２＝ｙ２（ｋ：−１：ｋ−Ｌ）；
ｙ１ｈａｔ（ｋ）＝Ｙ２’＊Ｃ；
ｙ１ｆｉｌ（ｋ）＝Ｙ１’＊ＣＯ；
ｅｒｒ（ｋ）＝ｙ１ｆｉｌ（ｋ）−ｙ１ｈａｔ（ｋ）；
（エネルギー計算及び利得制御）：入力中のエネルギーが低い場合、簡単な利得制御方式を使用して利得μを零に設定する。瞬間エネルギーを長時間平均と比較する。
【００８２】
ｅｍｃｍ（ｋ）＝ｓｕｍ（ｙ１ｈａｔ（ｋ：−１：ｋ−Ｌ）．＾２）；
ｅａｖｅ（ｋ）＝０．９９９＊ｅａｖｅ（ｋ−１）＋０．００１＊ｅｍｏｍ（ｋ）；
ｉｆ（ｅｍｏｍ（ｋ）＞．５＊ｅａｖｅ（ｋ））
ｇ（ｋ）＝ｍｕ；
ｅｌｓｅ
ｇ（ｋ）＝０；
ｅｎｄ
（Ｎ−ＬＭＳ更新）：Ｎ−ＬＭＳアルゴリズムを使用した適応フィルタ係数の更新
Ｃ＝Ｃ＋ｇ（ｋ）＊Ｙ２＊ｅｒｒ（ｋ）／（（Ｙ２’−Ｙ２）＋０．０１）；（Ｓの推定量及びＤ￣の推定量の更新）：１次再帰によってスケーリング推定量を平滑化し、同時に反復勾配法によってＤ￣を推定する。デルタはチャネル１の一定時間遅延を示す。
【００８３】
ＬＬＣ＝ＬＬ＊Ｃ；
ＰＰＤ＝［ｃｏｓ（ｗａｒｒ＊（１−Ｄｈａｔ＋ｄｅｌｔａ））；ｓｉｎ（ｗａｒｒ＊（１−Ｄｈａｔ＋ｄｅｌｔａ））］；
ＤＰＤ＝［ｓｉｎ（ｗａｒｒ＊（１−Ｄｈａｔ＋ｄｅｌｔａ））；−ｃｏｓ（ｗａｒｒ＊（１−Ｄｈａｔ＋ｄｅｌｔａ））］；
Ｓｈａｔ＝（１−ｍｕ）＊Ｓｈａｔ＋ｍｕ＊ｓｑｒｔ（（ＬＬＣ’＊ＬＬＣ）／ｍ）；
Ｄｈａｔ＝Ｄｈａｔ＋ｍｕ＊ＤＰＵ’＊（ＬＬＣ−Ｓｈａｔ＊ＰＰＤ）；
（活動検出器）：推定されたフィルタ・タップの和２乗が、予測されるフィルタ・タップの和２乗よりも２０ｄＢ低い場合、利得が強制的に１になり、遅延推定量が零になる。
【００８４】
ｅＣ＝Ｃ’＊Ｃ；
ｉｆ（ｅＣ＜０．０１＊ｅＣｏ）
Ｓｈａｔ＝１；
Ｄｈａｔ＝０；
ｅｎｄ
（１次移動平均によってＳの推定量及びＤの推定量を更に平滑化する）：
Ｓｈ（ｋ）＝ｒｈｏ＊Ｓｈ（ｋ−１）＋（１−ｒｈｏ）＊Ｓｈａｔ；
Ｄｈ（ｋ）＝ｒｈｏ＊Ｄｈ（ｋ−１）＋（１−ｒｈｏ）＊Ｄｈａｔ；
更に例示的な実施形態の動作を示すために、上記の擬似コードを使用した数値例を与える。この例では、センサがマイクロフォンであると仮定され、信号源が、人間の通話者、又は人間の通話を伝送する拡声器であると仮定される音響状況を検討する。上記で指摘したように、このような状況は、自動車環境で使用されるハンズフリー移動電話で起こる可能性がある。この例は２つのセンサ及び２つの信号源に制限されるが、当業者には、任意の数の信号源及びセンサを使用してこの手法を適用できることが理解されよう。
【００８５】
第１信号源２１０と第１センサ２１５との間の距離が０．５ｍであり、第１センサ２１５を基準センサとみなす場合、第１信号源２１０に対する第２センサ２２５での実際の時間遅延は、サンプリング速度が８ｋＨｚである場合はＤ￣＝２．２５サンプルである。同じ仮定を使用すると、第２信号源２２０に対する第２センサ２２５での実際の時間遅延はＤ￣＝−８．７５サンプルである。これらの仮定は、例えば、乗客（第２信号源２２０）の近傍の受話器受け(cradle)に配置された（第２センサ２２５を含む）移動電話と、運転手（第１信号源２１０）の前方の日除け上に配置された特別の貼付け(extra stick-on)マイクロフォン（第１センサ２１５）を含む車室に関して合理的である。
【００８６】
このような車室には通常、（例えば、ＡＣファン、自動車のエンジン、道路、風などの）かなり大きな周囲の騒音が存在する。この数値例について、様々な方向のマイクロフォンの感度を表１に示す感度として仮定する。
【００８７】
【表１】
0004082649.tif 000029
【００８８】
また、第１信号源２１０の位置にいる男性通話者と第２信号源２２０の位置にいる女性通話者を用いて、合成２チャネル測定値を得た。最初の１秒間は通話者の活動がなく、次いで男性通話者が７秒間活動状態になり、次いで３秒間活動がなく、次いで女性通話者が１０秒間活動状態になるように、ファイル同士を連結した。第２センサ２２５に対する信号対雑音比は、男性通話者の場合は８ｄＢであり、女性通話者の場合は７ｄＢであった（男性通話者と女性通話者が活動状態である総期間にわたって測定された値）。第１及び第２センサ２１５、２２５で検出された通話信号を、図６のそれぞれ、第１及び第２のプロット６１０、６２０に示す。
【００８９】
追加の周囲の騒音を白ガウス雑音としてモデル化した。第１及び第２センサ２１５、２２５で検出された雑音信号を、図６のそれぞれ、第３及び第４のプロット６３０、６２０に示す。第１及び第２センサ２１５、２２５で測定された組み合わされた通話信号と雑音信号を、図６のそれぞれ、第５及び第６のプロット６５０、６６０に示す。
【００９０】
シミュレーションでは、Ｌ＝３２、Δ＝１０、ω＝２π２００／８０００、ｍ＝１、μ＝０．０１、及びｒｈｏ＝０．９９の各パラメータを使用した。結果を図７に示す。具体的には、遅延推定量Ｄｋを第１のプロット７１０に示し、スケールファクタ推定量Ｓ＾ｋを第２のプロット７２０に示す。どちらのプロット７１０、７２０にも、５０番目ごとのサンプルが示されている。点線の水平線は遅延の−３サンプル、０サンプル、及び９サンプルと、利得の−１０ｄＢ、０ｄＢ、及び３ｄＢを示す。図のように、システムは、運転手が通話しているときにはスケールファクタの０ｄＢ及び時間遅延推定量の−３サンプルを適切に実現し、乗客が通話しているときにはスケールファクタの−１０ｄＢ及び時間遅延推定量の約９サンプルを適切に実現する。また、活動検出器は、運転手と乗客の両方が通話しない期間中のスケールファクタ及び時間遅延推定量をそれぞれ、０ｄＢ及び０サンプルに適切に設定する。
【００９１】
因果的なフィルタリング（すなわち、Δ＞０）に関して実施形態を説明したが、本発明の教示は、非因果的なフィルタリングに適用することもできる。具体的には、Δ＝０の場合、この適応方式は、信号平滑器、後方予測器（Ｄ＜０）、及び／又は前方予測器（Ｄ＞０）として働くことのできる適応ブロックを備える。したがって、（例えば、遅延ブロック４１０を介して）信号フローに一定の遅延を追加する必要がなく、最小固有遅延を有する適応方式を実現することができる。このような特性は、多数のリアルタイムの応用分野で実際にかなり有効である可能性がある。しかし、これらの推定量は、質的には非因果的手法においては精度がいくらか劣るので（及び固定ＦＩＲフィルタ２３０により狭い通過帯域が必要であるので）、システム設計要件に基づくΔの厳密な値を設定することができる。システムが希で極端な状況でも合理的な結果を与えるので、例えば、Δを、「大部分の状況」をカバーするが「すべての可能な状況」まではカバーしないように設定することができる。
【００９２】
当業者には、本発明が、本明細書で例示のために説明した特定の例示的な実施形態に限らないことが理解されよう。したがって、本発明の範囲は、上記の説明ではなく、本明細書に添付された請求の範囲によって定義され、請求の範囲の意味に整合するすべての均等物が、本発明に包含されることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】  従来技術の信号レベルと遅延測定システムを示す図である。
【図２】  本発明によって構成された信号レベルと遅延測定システムの例を示す図である。
【図３】  デュアル信号センサで検出された２つの信号の相対信号レベル及び相対時間遅延を示す図である。
【図４】  本発明によって構成された他の信号レベルと遅延測定システムの例を示す図である。
【図５】  図２及び図４の例示的なシステムで使用される信号フィルタの振幅応答及び位相応答の例を示す図である。
【図６】  本発明の例示的な実施形態の動作を示すために使用される通話信号及び雑音信号の例を示す図である。
【図７】  図６の信号に基づいて本発明の例示的な実施形態によって生成される信号レベル推定量及び遅延推定量を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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