(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線信号を受信するための励振素子と、上記励振素子から所定の間隔だけ離れて設けられた複数の非励振素子と、上記複数の非励振素子にそれぞれ接続された複数の可変リアクタンス素子とを備え、上記各可変リアクタンス素子に設定する各リアクタンス値を変化させることにより、上記各非励振素子をそれぞれ導波器又は反射器として動作させ、アレーアンテナの指向特性を変化させるアレーアンテナの制御方法において、
上記各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を順次所定のステップ幅だけ摂動させ、各リアクタンス値に対して所定の評価関数値を計算し、各可変リアクタンス素子に対して、摂動前後で上記計算された評価関数値が改善するときは上記リアクタンス値を摂動後の値に設定する一方、摂動前後で上記計算された評価関数値が改善しないときは上記リアクタンス値を摂動前の値に設定し、上記評価関数値が改善しなかった可変リアクタンス素子のリアクタンス値に対する、次の反復の処理のステップ幅を減少させかつ当該ステップ幅の符号を逆にする処理を反復して実行するように制御することにより、上記アレーアンテナの主ビームを所望波の方向に向けかつ干渉波の方向にヌルを向けるための各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を計算して設定する制御ステップを含み、
上記制御ステップは、上記各可変リアクタンス素子に対して前回の反復における反復前後の評価関数値の差分である勾配値の絶対値を計算し、計算された複数の勾配値の絶対値を降順に並び替えて、その並び替えられた順序に対応する上記各可変リアクタンス素子の順序で、上記各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を順次所定のステップ幅だけ摂動させることを特徴とするアレーアンテナの制御方法。
【請求項２】
上記制御ステップは、摂動前後で上記計算された評価関数値が改善しないときは、上記評価関数値が改善しなかった可変リアクタンス素子のリアクタンス値に対する、次の反復の処理のステップ幅を所定のステップ幅変更除算係数ｑ分の１（ｑは有理数である。）にするように減少させかつ当該ステップ幅の符号を逆にするように制御することを特徴とする請求項１記載のアレーアンテナの制御方法。
【請求項３】
上記制御ステップは、初回の反復で上記評価関数値が改善しないときは２回目の反復で上記ステップ幅をそのまま保持し上記ステップ幅の符号を逆にするように制御することを特徴とする請求項１又は２記載のアレーアンテナの制御方法。
【請求項４】
上記制御ステップは、各可変リアクタンス素子のリアクタンス値の可変範囲の設定限界値に到達したときに、ステップ幅の符号を設定限界値に向かう方向のときのステップ幅の符号とは逆にし、ステップ幅を反復毎に減少させるように制御することを特徴とする請求項１乃至３のうちのいずれか１つに記載のアレーアンテナの制御方法。
【請求項５】
上記制御ステップは、上記各可変リアクタンス素子に対して前回の反復における反復前後の評価関数値の差分である勾配値を計算し、すべての可変リアクタンス素子に対して計算された勾配値が０以下であるときは、最急勾配法を用いて上記計算された評価関数値が最大又は最小となり改善されるような、上記アレーアンテナの主ビームを所望波の方向に向けかつ干渉波の方向にヌルを向けるための各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を計算することを特徴とする請求項１乃至４のうちのいずれか１つに記載のアレーアンテナの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数のアンテナ素子からなるアレーアンテナ装置の指向特性を変化させることができるアレーアンテナの制御方法に関し、特に、電子制御導波器アレーアンテナ装置（Electronically Steerable Passive Array Radiator (ESPAR) Antenna；以下、エスパアンテナという。）の指向特性を適応的に変化させることができるアレーアンテナの制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来技術のエスパアンテナは、例えば、従来技術文献１「T. Ohira et al., "Electronically steerable passive array radiator antennas for low-cost analog adaptive beamforming," 2000 IEEE International Conference on Phased Array System & Technology pp. 101-104, Dana point, California, May 21-25, 2000」や特開２００１−２４４３１号公報において提案されている。このエスパアンテナは、無線信号が給電される励振素子と、この励振素子から所定の間隔だけ離れて設けられ、無線信号が給電されない少なくとも１個の非励振素子と、この非励振素子に接続された可変リアクタンス素子とから成るアレーアンテナを備え、上記可変リアクタンス素子のリアクタンス値を変化させることにより、上記アレーアンテナの指向特性を変化させることができる。
【０００３】
このエスパアンテナのような空間電力合成によるビームフォーミング方式は、簡単なハードウエア構成と低い電力消費で、可変指向性を達成して高い利得を得ることができるので、実用的な端末（特に移動体ユーザ端末）に搭載されたアダプティブアンテナとして期待できる。
【０００４】
しかしながら、エスパアンテナの場合、受動素子上の信号を観測することはできない。従って、単一ポートの出力のみを観測し、リアクタンス値を調整するためのフィードバックとして処理する必要がある。言い換えれば、従来の適応型アレー用に作られた方法の大部分をエスパアンテナに直接に適用することはできない。
【０００５】
この問題点を解決するために、例えば、特願２０００−３０７５４８号の特許出願において、いわゆる「最急勾配法」を用いて、各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を順次所定のシフト量だけ摂動させ、各リアクタンス値に対する所定の評価関数値の傾斜ベクトルを計算し、計算された傾斜ベクトルに基づいて当該評価関数値が最大又は最小となるように、上記アレーアンテナの主ビームを所望波の方向に向けかつ干渉波の方向にヌルを向けるための各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を計算して設定する制御方法（以下、従来例という。）が提案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この従来例では、勾配ベクトルの各成分を決定するために、逐次の摂動を必要とし、このことは、Ｍ個の非励振素子を備えたときに、摂動の各反復において（Ｍ＋１）回の目的関数値の計算を必要とし、エスパアンテナの場合には、従来の適応型アレーと比べて少なくとも（Ｍ＋１）倍の長さの学習シーケンスを要し、計算量が多くなるという問題点があった。言い換えれば、実際の通信では、適応制御に許される時間は制限されているので、より少ないデータ数で収束させる必要がある。
【０００７】
本発明の目的は以上の問題点を解決し、エスパアンテナの制御方法において、所望波に対して主ビームを向けかつ干渉波に対してヌルを向けるときに、その制御値を従来例に比較してより短時間で収束させることができるアレーアンテナの制御方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るアレーアンテナの制御方法は、無線信号を受信するための励振素子と、上記励振素子から所定の間隔だけ離れて設けられた複数の非励振素子と、上記複数の非励振素子にそれぞれ接続された複数の可変リアクタンス素子とを備え、上記各可変リアクタンス素子に設定する各リアクタンス値を変化させることにより、上記各非励振素子をそれぞれ導波器又は反射器として動作させ、アレーアンテナの指向特性を変化させるアレーアンテナの制御方法において、
上記各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を順次所定のステップ幅だけ摂動させ、各リアクタンス値に対して所定の評価関数値を計算し、各可変リアクタンス素子に対して、摂動前後で上記計算された評価関数値が改善するときは上記リアクタンス値を摂動後の値に設定する一方、摂動前後で上記計算された評価関数値が改善しないときは上記リアクタンス値を摂動前の値に設定し、上記評価関数値が改善しなかった可変リアクタンス素子のリアクタンス値に対する、次の反復の処理のステップ幅を減少させかつ当該ステップ幅の符号を逆にする処理を反復して実行するように制御することにより、上記アレーアンテナの主ビームを所望波の方向に向けかつ干渉波の方向にヌルを向けるための各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を計算して設定する制御ステップを含むことを特徴とする。
【０００９】
上記アレーアンテナの制御方法において、上記制御ステップは、摂動前後で上記計算された評価関数値が改善しないときは、上記評価関数値が改善しなかった可変リアクタンス素子のリアクタンス値に対する、次の反復の処理のステップ幅を所定のステップ幅変更除算係数ｑ分の１（ｑは有理数である。）にするように減少させかつ当該ステップ幅の符号を逆にするように制御することを特徴とする。
【００１０】
また、上記アレーアンテナの制御方法において、上記制御ステップは、初回の反復で上記評価関数値が改善しないときは２回目の反復で上記ステップ幅をそのまま保持し上記ステップ幅の符号を逆にするように制御することを特徴とする。
【００１１】
さらに、上記アレーアンテナの制御方法において、上記制御ステップは、各可変リアクタンス素子のリアクタンス値の可変範囲の設定限界値に到達したときに、ステップ幅の符号を設定限界値に向かう方向のときのステップ幅の符号とは逆にし、ステップ幅を反復毎に減少させるように制御することを特徴とする。
【００１２】
またさらに、上記アレーアンテナの制御方法において、上記制御ステップは、上記各可変リアクタンス素子に対して前回の反復における反復前後の評価関数値の差分である勾配値の絶対値を計算し、計算された複数の勾配値の絶対値を降順に並び替えて、その並び替えられた順序に対応する上記各可変リアクタンス素子の順序で、上記各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を順次所定のステップ幅だけ摂動させることを特徴とする。
【００１３】
またさらに、上記アレーアンテナの制御方法において、上記制御ステップは、上記各可変リアクタンス素子に対して前回の反復における反復前後の評価関数値の差分である勾配値を計算し、すべての可変リアクタンス素子に対して計算された勾配値が０以下であるときは、最急勾配法を用いて上記計算された評価関数値が最大又は最小となり改善されるような、上記アレーアンテナの主ビームを所望波の方向に向けかつ干渉波の方向にヌルを向けるための各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を計算することを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【００１５】
図１は本発明に係る実施形態であるアレーアンテナの制御装置の構成を示すブロック図である。この実施形態のアレーアンテナの制御装置は、図１に示すように、１つの励振素子Ａ０と、可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６がそれぞれ装荷された６個の非励振素子Ａ１乃至Ａ６と、接地導体１１とを備えてなり、エスパアンテナであるアレーアンテナ装置１００と、適応制御型コントローラ２０と、学習シーケンス信号発生器２１とを備えて構成される。
【００１６】
ここで、適応制御型コントローラ２０は、例えばコンピュータなどのディジタル計算機で構成され、復調器４による無線通信を開始する前に、相手先の送信機から送信される無線信号に含まれる学習シーケンス信号を上記アレーアンテナ装置１００の励振素子Ａ０により受信したときの受信信号ｙ（ｔ）と、上記学習シーケンス信号と同一の信号パターンを有して学習シーケンス信号発生器２１で発生された学習シーケンス信号ｄ(ｔ）とに基づいて、後述する適応制御処理を実行することにより上記アレーアンテナ装置１００の主ビームを所望波の方向に向けかつ干渉波の方向にヌルを向けるための、各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６に印加されるバイアス電圧値Ｖｍ（ｍ＝１，２，…，６）を探索して設定することを特徴としている。具体的には、適応制御型コントローラ２０は、各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６のリアクタンス値を順次所定のステップ幅だけ摂動させ、各リアクタンス値に対して所定の評価関数値を計算し、各可変リアクタンス素子に対して、摂動前後で上記計算された評価関数値が改善するときは上記リアクタンス値を摂動後の値に設定する一方、摂動前後で上記計算された評価関数値が改善しないときは上記リアクタンス値を摂動前の値に設定し、上記評価関数値が改善しなかった可変リアクタンス素子のリアクタンス値に対する、次の反復の処理のステップ幅をステップ幅変更除算係数ｑ分の１にして減少させかつ当該ステップ幅の符号を逆にする処理を反復して実行するように制御する。これにより、当該評価関数値が最大となるように、上記アレーアンテナ装置１００の主ビームを所望波の方向に向けかつ干渉波の方向にヌルを向けるための各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６のバイアス電圧値Ｖｍを探索し、探索の結果発見された各バイアス電圧値Ｖmを有する制御電圧信号を各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６に出力して設定する。
【００１７】
図１において、アレーアンテナ装置１００は、接地導体１１上に設けられた励振素子Ａ０及び非励振素子Ａ１乃至Ａ６から構成され、励振素子Ａ０は、半径ｒの円周上に設けられた６本の非励振素子Ａ１乃至Ａ６によって囲まれるように配置されている。好ましくは、各非励振素子Ａ１乃至Ａ６は上記半径ｒの円周上に互いに等間隔を保って設けられる。各励振素子Ａ０及び非励振素子Ａ１乃至Ａ６は、例えば、所望波の波長λに対して約１／４の長さのモノポール素子になるように構成され、また、上記半径ｒはλ／４になるように構成される。励振素子Ａ０の給電点は同軸ケーブル５を介して低雑音増幅器（ＬＮＡ）１に接続され、また、非励振素子Ａ１乃至Ａ６はそれぞれ可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６に接続され、これら可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６は、適応制御型コントローラ２０からの制御電圧信号を設定されることによって、そのリアクタンス値を変化させる。
【００１８】
図２は、アレーアンテナ装置１００の縦断面図である。励振素子Ａ０は接地導体１１と電気的に絶縁され、各非励振素子Ａ１乃至Ａ６は、可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６を介して、接地導体１１に対して高周波的に接地される。可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６の動作を説明すると、例えば励振素子Ａ０と非励振素子Ａ１乃至Ａ６の長手方向の長さが実質的に同一であるとき、例えば、可変リアクタンス素子１２−１がインダクタンス性（Ｌ性）を有するときは、可変リアクタンス素子１２−１は延長コイルとなり、非励振素子Ａ１乃至Ａ６の電気長が励振素子Ａ０に比較して長くなり、反射器として働く。一方、例えば、可変リアクタンス素子１２−１がキャパシタンス性（Ｃ性）を有するときは、可変リアクタンス素子１２−１は短縮コンデンサとなり、非励振素子Ａ１の電気長が励振素子Ａ０に比較して短くなり、導波器として働く。また、他の可変リアクタンス素子１２−２乃至１２−６に接続された非励振素子Ａ２乃至Ａ６についても同様に動作する。
【００１９】
従って、図１のアレーアンテナ装置１００において、各非励振素子Ａ１乃至Ａ６に接続された可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６に印加するバイアス電圧値を変化させて、その接合容量値であるリアクタンス値を変化させることにより、アレーアンテナ装置１００の平面指向性特性を変化させることができる。
【００２０】
図１のアレーアンテナの制御装置において、アレーアンテナ装置１００は無線信号を受信し、上記受信された信号は同軸ケーブル５を介して低雑音増幅器（ＬＮＡ）１に入力されて増幅され、次いで、ダウンコンバータ（Ｄ／Ｃ）２は増幅された信号を所定の中間周波数の信号（ＩＦ信号）に低域変換する。さらに、Ａ／Ｄ変換器３は低域変換されたアナログ信号をディジタル信号にＡ／Ｄ変換し、そのディジタル信号を適応制御型コントローラ２０及び復調器４に出力する。次いで、適応制御型コントローラ２０は、図４、図５、図６のうちのいずれか１つの適応制御処理を実行することにより、各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６のリアクタンス値を順次所定のステップ幅だけ摂動させ、各リアクタンス値に対して所定の評価関数値を計算し、各可変リアクタンス素子に対して、摂動前後で上記計算された評価関数値が改善するときは上記リアクタンス値を摂動後の値に設定する一方、摂動前後で上記計算された評価関数値が改善しないときは上記リアクタンス値を摂動前の値に設定し、上記評価関数値が改善しなかった可変リアクタンス素子のリアクタンス値に対する、次の反復の処理のステップ幅をステップ幅変更除算係数ｑ分の１にして減少させかつ当該ステップ幅の符号を逆にする処理を反復して実行するように制御する。これにより、当該評価関数値が最大となるように、上記アレーアンテナ装置１００の主ビームを所望波の方向に向けかつ干渉波の方向にヌルを向けるための各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６のバイアス電圧値Ｖｍを探索し、探索の結果発見された各バイアス電圧値Ｖmを有する制御電圧信号を各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６に出力して設定する。なお、適応制御型コントローラ２０において用いる評価関数ｆの相互相関係数は次式で定義される。
【００２１】
【数１】
0003826037.tif 000002
【００２２】
ここで、上付き文字Ｈは複素共役転置を示す。この相互相関係数は、受信信号ｙ（ｔ）と、学習シーケンス信号ｄ（ｔ）との間の相互相関の度合いを示す係数であり、ｆ＝１であれば完全に一致する一方、ｆ＝０であれば、完全に不一致である。ここで、当該アレーアンテナ装置１００の励振素子Ａ０の単一ポートからの出力信号である受信信号ｙ（ｔ）は、調整可能なリアクタンス値の高次の非線形関数であることに留意する必要がある。
【００２３】
アレーアンテナ１００で受信される無線信号を送信する送信局は、学習シーケンス信号発生器２１で発生される所定の学習シーケンス信号と同一の信号パターンを有する学習シーケンス信号を含む所定のシンボルレートのディジタルデータ信号に従って、無線周波数の搬送波信号を、例えばＢＰＳＫ、ＱＰＳＫなどのディジタル変調法を用いて変調し、当該変調信号を電力増幅して受信局のアレーアンテナ装置１００に向けて送信する。本実施形態においては、データ通信を行う前に、送信局から受信局に向けて学習シーケンス信号を含む無線信号が送信され、受信局では、適応制御型コントローラ２０による適応制御処理が実行される。
【００２４】
次いで、当該アレーアンテナ装置１００に係る各種の信号の定式化について詳細に説明する。エスパアンテナであるアレーアンテナ装置１００の受信信号ｙ（ｔ）は次式で表される。
【００２５】
【数２】
ｙ（ｔ）＝ｉＴＳ（ｔ）
【００２６】
ここで、ｉは励振素子Ａ０及び非励振素子Ａ１乃至Ａ６に誘起する電流分布を要素とする電流ベクトルであり、Ｓ（ｔ）はアレーアンテナ装置１００の受信信号ベクトルである。ここで、上添え字Ｔは転置を表す。
【００２７】
電流ベクトルｉは上記数２から分かるように、従来技術のアダティブアレーアンテナにおけるウエイトベクトルの役割を果たすが、エスパアンテナであるアレーアンテナ装置１００においては電流分布を直接操作することができず、リアクタンス値を操作することにより間接的に電流分布を制御するため、電流ベクトルｉはリアクタンス値の関数として次式のように表される。
【００２８】
【数３】
ｉ＝ｖｓ（Ｚ＋Ｘ）−１ｕ０
【００２９】
ここで、Ｘは送信機の出力インピーダンスｚｓ及び各素子のリアクタンス値を対角成分にもつ行列
【数４】
Ｘ＝ｄｉａｇ［ｚｓ，ｊｘ１，ｊｘ２，ｊｘ３，ｊｘ４，ｊｘ５，ｊｘ６］
であり、Ｚは素子間結合を含めたインピーダンス行列である。また、ｕ０は単位ベクトル
【数５】
ｕ０＝［１，０，０，０，０，０，０，］
であり、ｘｓは送信機の内部電圧（開放電圧）である。
【００３０】
上記数４において各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６のリアクタンス値を要素としてもつベクトルはリアクタンスベクトルと呼ばれ、次式のように表す。
【数６】
ｘ＝［ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５，ｘ６］
【００３１】
本実施形態において、各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６のバラクタダイオードに印加するバイアス電圧値Ｖｍは適応制御型コントローラ２０からの制御電圧信号としてデジタル値−２０４８から２０４７として入力して設定する。この数値を以下、「デジタル制御電圧ＶＤ」と表す。使用するバラクタダイオードのカタログデータにより、デジタル制御電圧ＶＤとバラクタダイオードのインピーダンスＺＶの関係を次式で表すことにする。
【００３２】
【数７】
ＺＶ＝２ｅ−７ＶＤ２−５ｅ−４ＶＤ＋0.393−ｊ（0.02067ＶＤ＋49.22）
【００３３】
エスパアンテナであるアレーアンテナ装置１００の指向性は上述のインピーダンス行列Ｚに対応するアドミタンス行列Ｙを用いて計算することができる（例えば、従来技術文献２「大平孝，“エスパアンテナの等価ウェイトベクトルとアレーファクタ表現”，電子情報通信学会技術報告，ＡＰ２０００−４４，ＳＡＴ２０００−４１，ＭＷ２０００−４４，ｐｐ．７−１２，２０００年７月」など参照。）。アドミタンス行列Ｙとして図３で示す値を用いる。なお、素子配列の対称性により、独立な行列要素Ｙｉｊは図３に示す６個の行列要素Ｙ００，Ｙ０１，Ｙ１１，Ｙ１２，Ｙ１３，Ｙ１４のみである。また、７素子エスパアンテナの非励振素子の数Ｍは６である。デジタル制御電圧ＶＤのとりうる値の数４０８６のＭ＝６乗の張る空間の中から、幾つかのデータを測定し、できるだけ評価関数値の高い点の６個の組み合わせを見つけることが要求される。
【００３４】
次いで、上記のリアクタンスベクトルを制御する方法として、以下に詳述する「可変ステップ探索法」を提案する。この「可変ステップ探索法」は、エスパアンテナ制御の収束速度を向上させることを目的として、可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６の制御電圧を１素子毎に探索し、評価関数値の改善がある場合は電圧変化を実行し、改善が見られない場合は電圧変化を行わず、改善が見られない可変リアクタンス素子に対する、次の反復の処理の摂動用ステップ幅をｑ分の１（以下、ｑをステップ幅変更除算係数といい、所定の有理数である。）にするように減少させ、当該ステップ幅の向きも逆にすることを要旨としている。
【００３５】
図４は、図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第１の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。なお、以下の適応制御処理において用いられる各種のパラメータは適応制御型コントローラ２０内の一時記憶メモリに格納されて利用される。
【００３６】
図４のステップＳ１において、各パラメータＭ、Ｎ、ｑ、ＶＤ０、ΔＶＤ０に所定の値をセットする。Ｍは非励振素子Ａ１乃至Ａ６の素子数であり、本実施形態において６である。また、Ｎは総探索回数であり、例えば８である。さらに、ｑは上述のようにステップ幅変更除算係数であり、例えば２又は３などである。またさらに、ＶＤ０はデジタル制御電圧ＶＤの初期値であり、初期の放射パターンがオムニパターンであるときはＶＤ０＝０であり、ΔＶＤ０はデジタル制御電圧ＶＤを変更するときのステップ幅の初期値である。次いで、ステップＳ２においては初期設定処理が実行され、具体的には、各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６の各デジタル制御電圧ＶＤ１＝ＶＤ２＝…＝ＶＤＭ（以下、各デジタル制御電圧ＶＤ１，ＶＤ２，…，ＶＤＭを要素とするデジタル制御電圧ベクトルをＶＤとするが、呼称の簡単化のために、デジタル制御電圧という。）に対して上記初期値ＶＤ０を設定し、また、デジタル制御電圧ＶＤの各ステップ幅（ステップ幅を設定し又は変更して格納するためのパラメータである）δＶＤ１１＝δＶＤ１２＝…＝δＶＤＭ１に対して上記初期値ΔＶＤ０を設定し、さらに、デジタル制御電圧ＶＤの各ステップ幅（デジタル制御電圧ＶＤを変更して格納するためのパラメータである）ΔＶＤ１１＝ΔＶＤ１２＝…＝ΔＶＤＭ１（以下、各ステップ幅ΔＶＤ１１，ΔＶＤ１２，…，ΔＶＤＭ１を要素とするステップ幅ベクトルをΔＶＤとするが、呼称の簡単化のために、ステップ幅という。）に対して初期値０を設定する。さらに、デジタル制御電圧ＶＤのときの評価関数値ｆ（ＶＤ）を評価関数の基準値ｆ０に設定し、反復パラメータｋを１に初期化する。
【００３７】
次いで、ステップＳ３において素子パラメータｉｉを１に初期化した後、ステップＳ４において素子パラメータｉに素子パラメータｉｉの値を代入する。そして、ステップＳ５においてステップ幅ΔＶＤｉｋに対してステップ幅δＶＤｉｋを代入し、ステップＳ６において受信信号ｙ（ｔ）を受信し、数１を用いて、デジタル制御電圧（ＶＤ＋ΔＶＤ）のときの評価関数値ｆ（ＶＤ＋ΔＶＤ）を計算する。さらに、ステップＳ７においてｆ＞ｆ０であるか否かが判断され、すなわち、評価関数値が前の反復に比較して改善しているか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ８に進む一方、ＮＯのときはステップＳ９に進む。ステップＳ８においては上記計算された評価関数値ｆを評価関数の基準値ｆ０に代入し、かつデジタル制御電圧（ＶＤｉｋ＋ΔＶＤｉｋ）をデジタル制御電圧ＶＤｉに設定する一方、ステップＳ９においては、評価関数値の改善が見られないので、ステップ幅δＶＤｉｋを有理数ｑで除算しかつ符号を変更してステップ幅δＶＤｉｋに設定する。次いで、ステップＳ１０においてステップ幅ΔＶＤｉｋを０に設定し、素子パラメータｉｉを１だけインクリメントした後、ステップＳ１１においてｉｉ≦Ｍであるか否かが判断され、ＹＥＳであるときはステップＳ４に戻り、別の素子についての処理を更に実行する。
【００３８】
一方、ステップＳ１１でＮＯであるときは、ステップＳ１２において反復パラメータｋを１だけインクリメントし、ステップＳ１３においてｋ＜Ｎであるか否かが判断され、すなわち、反復回数ｋは予め設定された総探索回数未満であるか否かが判断され、ステップＳ１３でＹＥＳであるときステップＳ３に戻り上述の処理を繰り返す。一方、ステップＳ１３でＮＯであるときは、ステップＳ１４において出力パラメータＶＤ、ｆ０を出力して、適応制御型コントローラ２０に接続された表示装置等に表示し、計算されたデジタル制御電圧ベクトルＶＤの各要素電圧を可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６に出力して設定して当該適応制御処理を終了する。
【００３９】
図４の適応制御処理においては、各反復ｋで素子数Ｍ回の探索を行う。各探索ではｉ番目の素子のデジタル制御電圧ＶＤｉだけをステップ幅ΔＶＤｉｋだけ増加させて、評価関数値ｆを計算する（ステップＳ６）。評価関数値ｆが変化前の基準値ｆ０より改善されれば（ステップＳ７でＹＥＳ）、デジタル制御電圧ＶＤｉｋをステップ幅ΔＶＤｉｋだけ増加させることにより新たなデジタル制御電圧ＶＤｉｋに移りその評価関数値を新たな基準値ｆ０として（ステップＳ８）、ステップ幅δＶＤｉｋを次の反復ｋ＋１のステップ幅δＶＤｉ（ｋ＋１）として繰り返す（ステップＳ９での変更がない）。一方、評価関数ｆが改善しない場合は（ステップＳ７でＮＯ）、デジタル制御電圧ＶＤｉｋと評価関数の基準値ｆ０は探索前の値のままとし（ステップＳ８での変更はない）、次の反復ｋ＋１のステップ幅δＶＤｉｋをｑ分の１にするように減少させかつその符号を逆にする（ステップＳ９）。ここで、ｑは有理数であり、ステップＳ９の実際の割算では小数点以下を四捨五入するものとする。なお、図示していないが、初回の反復で評価関数値ｆの改善がなかった場合は、２回目の反復でステップ幅は初期値｜ΔＶＤ０｜を維持し、その符号だけを変えることが好ましい。また、図示していないが、デジタル制御電圧ＶＤが可変範囲の限界値に到達した時には、ステップ方向を限界値とは逆方向にし、すなわち、ステップ幅の符号を限界値に向かう方向のときのステップ幅の符号とは逆にし、ステップ幅を反復毎にｑ分の１にして減少させて探索を続けることが好ましい。以上のように、前反復情報に基づいてステップ幅を変化させていくので、「可変ステップ探索法」と呼ぶことにする。
【００４０】
デジタル制御電圧の初期値ＶＤ０とステップ幅の初期値ΔＶＤ０は入力パラメータである。ステップ幅に関しては、Ｎ回の反復で制御範囲の限界に到達するだけ十分大きい必要がある。最初のステップ方向が収束値とは逆方向である場合には、有効なステップ数はＮ−１となるので、初期値ΔＶＤ０を０とし、可変範囲を−ＶＤｍａｘ≦ＶＤ≦ＶＤｍａｘとした場合、ステップ幅の初期値ΔＶＤ０は次式の関係を満たすことが望ましい。
【００４１】
【数８】
ΔＶＤ０≧ＶＤｍａｘ／（Ｎ−１）
【００４２】
ここで、ＶＤｍａｘ＝２０４８、Ｎ＝８とした場合、上記数８により計算されるの下限値は２９３である。
【００４３】
一方、ステップ幅が大きいままであると細かな探索が行えないので、評価関数値の改善が得られない場合にステップ幅をｑ分の１にする。しかし、ステップ幅減少が実行されるのは次の反復である。すなわち、ステップ幅がｑ分の１になるには２回の反復が必要である。よって、実現される最小ステップ幅（分解能）ΔＶＤｍｉｎは次式で与えられる。
【００４４】
【数９】
ΔＶＤｍｉｎ＝｜ΔＶＤ０｜／ｑＮ／２
【００４５】
ここで、Ｎ＝８、ΔＶＤ０＝１０２４の場合、ｑ＝２の時の最高の分解能が６４であるのに対して、ｑ＝３の時は約１３に向上する。このように、ｑを大きくすることにより、初期ステップ幅を大きく保ったまま、最終的な分解能を上げることができる。分解能を徐々に改善する他の方法として、反復回数ｋの関数としてステップ幅を小さくしていく方法も考えられるが、この方法では評価関数の状態に応じた変化が行えない。また、ステップ幅を評価関数に依存して制御する方法も考えられるが、評価関数値は電波環境に依存するので適切な依存パラメータの選定が問題となる。
【００４６】
評価関数値の改善の状況を図８乃至図１０に示す。ｑ＝２とし、評価関数値ｆの高い方向を下方向にして極小点を探す状況を示している。素子数Ｍ＝１の場合とし、横軸はその素子のデジタル制御電圧ＶＤとする。探索によって評価関数値の改善がない場合、本実施形態では、図８に示すようにポテンシャルの壁にぶつかったものと推測して、ステップ幅をｑ分の１にして逆方向に戻る。逆方向にも改善が見られない場合は図９に示すように、さらに逆方向（元の方向）に進む。ただし、実際の非励振素子Ａ１乃至Ａ６に対応する可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６の数Ｍは複数であるため、図１０に示すように、評価関数の形状は他の（Ｍ−１）個の可変リアクタンス素子の電圧変化により変動する。しかし、評価関数値を改めて測定するには新たにＰ個のサンプルを必要とする。また、評価関数値が改善するまで該当素子の探索を繰り返す方法では改善の到達値が低くなるので（後述する＜付録１＞参照。）、前の反復情報を用いる。
【００４７】
以上のように、可変ステップ探索法では評価関数の増減の情報を利用しているが、評価関数の変化の大きさも次反復に反映することが可能である。最急勾配法のようにステップ幅に反映させる方法も考えられるが、各素子の収束を同時に行う必要はなく、またステップ幅の演算時間の増加を避けるため、本実施形態では探索する素子の順番に反映させる方法を第２の方法として提案する。これに対して、前述の探索素子順番を固定にした方法を第１の方法とする。
【００４８】
図５は、図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第２の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。第２の方法による適応制御処理が第１の方法による適応制御処理と異なるのは、探索順序パラメータｐｏｄｒ（・）を利用したことであり、ここで、引数は探索順序を示す自然数であり、そのパラメータ値は探索すべき素子パラメータを表す。上記相違点は具体的には、以下の通りである。
【００４９】
（１）図４のステップＳ２において、探索順序パラメータｐｏｄｒ（ｉ）（ｉ＝１，２，…，Ｍ）にｉを代入してステップＳ２Ａとしたこと。具体的には、ｐｏｄｒ（１）に１を代入し、ｐｏｄｒ（２）に２を代入し、以下同様である。すなわち、探索順序パラメータｐｏｄｒ（ｉ）に昇順の自然数を初期値として代入し、これにより、素子パラメータの探索順序を表す。
（２）図４のステップＳ４に代えて、探索順序パラメータｐｏｄｒ（ｉｉ）の値を素子パラメータｉに代入するステップＳ４Ａとしたこと。
（３）図４のステップＳ６と、ステップＳ７との間に、ステップＳ６Ａを挿入したこと。ステップＳ６Ａにおいて、評価関数値の差分である勾配値（ｆ−ｆ０）を計算し、その計算値を勾配値ｇ（ｉ）に代入する。
（４）図４のステップＳ１３でＹＥＳであるときは、ステップＳ１５の処理を実行してステップＳ３に戻る。ステップＳ１５においては、探索順序パラメータｐｏｄｒ（ｓｏｒｔ（ｇ（ｉ）））（ｉ＝１，２，…，Ｍ）の値をｉに代入し、ここで、ｐｏｄｒ（ｓｏｒｔ（ｇ（ｉ）））は、勾配値ｇ（ｉ）の絶対値をｉ＝１，２，…，Ｍの間で降順に（より大きな値から先に）並び替え、降順に並び替えられた勾配値ｇ（ｉ）の引数（素子パラメータ）ｉを順次出力するものであり、探索順序パラメータｐｏｄｒ（ｓｏｒｔ（ｇ（ｉ）））（ｉ＝１，２，…，Ｍ）の計算は具体的には、以下の通りである。
（ａ）勾配値の絶対値｜ｇ（ｉ）｜（ｉ＝１，２，…，Ｍ）のうちの最大値のときの引数（素子パラメータ）ｉをｉ１とすると、ｐｏｄｒ（１）＝ｉ１；
（ｂ）勾配値の絶対値｜ｇ（ｉ）｜（ｉ＝１，２，…，Ｍ）のうちの第２番目に大きな値のときの引数（素子パラメータ）ｉをｉ２とすると、ｐｏｄｒ（２）＝ｉ２；
（ｃ）勾配値の絶対値｜ｇ（ｉ）｜（ｉ＝１，２，…，Ｍ）のうちの第３番目に大きな値のときの引数（素子パラメータ）ｉをｉ３とすると、ｐｏｄｒ（３）＝ｉ３；
（ｄ）以下、同様であり、ｐｏｄｒ（４）＝ｉ４；ｐｏｄｒ（５）＝ｉ５；…；ｐｏｄｒ（Ｍ）＝ｉＭとなる。
【００５０】
すなわち、第２の方法においては、順番の選択法として、前反復で評価関数値の変化が大きかった順に探索する方法を用いる。すなわち、他の素子の電圧変化による評価関数値の変化が重なる前に改善の利得をできるだけ稼ごうとするものである。また、評価関数値が劣化した場合も、逆方向には改善されるという推測に基づいている。
【００５１】
【実施例】
本発明者らは、図１のアレーアンテナの制御装置のシミュレーションを実行し、その結果について以下に説明する。適応制御のためのアレーアンテナの評価関数として、受信信号品質を決定する出力ＳＩＮＲが実用上用いられ、本実施形態においては、この出力ＳＩＮＲを最大化するための上記数１で示された評価関数ｆを用いている。この評価関数ｆは、実際の通信システムにおいて所望波や干渉波が未知であるときに用いられ有効である。
【００５２】
しかしながら、以下に示す実施例では、提案したアルゴリズムの収束能力について調べるため雑音の影響を除外し、また所望波や干渉波の到来方向は既知として、次式のような評価関数ｆを用いる。すなわち、ここで明記するが、図１の図示した実際の通信システムで用いられる実施形態では、数１の評価関数を用いる一方、以下に示すシミュレーションに係る実施例では次式の評価関数を用いる。
【００５３】
【数１０】
0003826037.tif 000003
【００５４】
ここで、Ｆはアレーファクタに相当し、φ０は所望波方位角、φｔは干渉波方位角を表す。ｋｔは干渉波や所望波の強さを表すためのパラメータであり、ｎＮは干渉波の個数である。アレーファクタＦは、従来技術文献３「大平孝，“エスパアンテナの等価ウェイトベクトルとその勾配に関する基本的定式化”，電子情報通信学会技術報告，ＡＰ２００１−１６，ＳＡＴ２００１−３，ｐｐ．１５−２０，２００１年５月」に従って次式により計算する。
【００５５】
【数１１】
Ｆ＝Ｅ・ｕ０・ａ
【数１２】
Ｅ＝（Ｙ−１＋Ｘ）−１
【００５６】
ここで、ｕ０は上記単位ベクトルであり、ａはアレーアンテナ装置１００の移相中心を励振素子Ａ０にとったときの、ステアリングベクトルである。評価関数ｆに関する極大解は幾つか存在するので収束値は初期値に依存する。実用上は適当な初期値の選択が有効となるが、アルゴリズムの収束能力を評価するため、本実施形態ではデジタル制御電圧の初期値ＶＤ０をすべて０とする。干渉波の数は２波とし全ての信号レベルが等しい、すなわち、ｎＮ＝２、ｋ１＝ｋ２＝１とする。ここで、φ０＝０゜、φ１＝９０゜、φ２＝−１３５゜とした場合の第１の方法による評価関数の収束曲線を図１１及び図１２に示す。横軸で６目盛りが全素子１巡探索、すなわち反復回数ｋの単位に相当する。図１１及び図１２から明らかなように、評価関数値の改善は初期ステップ幅の大きい場合の方が早く、評価関数が反復により改善されなくなる収束状態になるのも早いことが分かる。また、初期ステップの符号により収束の早さや収束値が異なり、どちらが良いかは一概には言えない。ステップ幅の減少の早さを表すステップ幅変更除算係数ｑによっても収束の早さや収束値が異なる。
【００５７】
また、探索順序を変える第２の方法による計算結果を図１３及び図１４に示す。収束の早さや、収束値が第１の方法の結果とは異なっている。第２の方法により必ずしも評価関数値の改善が早くなるとは言えないことが分かる。ステップ幅の初期値ΔＶＤ０＝２５６のときは、第１及び第２の方法やステップ幅変更除算係数ｑによる収束曲線の相違は小さい。また、ステップ幅の初期値ＶＤ０＝±５１２のときは第１及び第２の方法ともにステップ幅変更除算係数ｑ＝３の方の収束値が高い。約５０個のデータで良い評価関数値が得られるのは、初期ステップ幅が一番大きな±１０２４の場合である。この場合、第１の方法に比べて第２の方法を用いた方が高い評価関数値が得られる。さらに、ステップ幅変更除算係数ｑ＝３に比べてステップ幅変更除算係数ｑ＝２の場合の方の高い評価関数値が得られる。
【００５８】
第２の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝２のデータ数１２０における収束放射パターンを図１５に示す。図１５から明らかなように、所望波方向に対応する０度方向にビームが形成されている。また、一方の干渉波方向である９０度方向にもヌルが形成されている。もう１つのヌルが形成されているが、方向は他方の干渉波方向−１３５度ではなく−９０度付近に向いている。また、デジタル制御電圧ＶＤの収束値の分布を図１６に示す。図１６から明らかなように、どの結果も傾向は一致しており、収束値の相違は３番目と４番目の素子に顕著に表れている。逆に言えば、この電波環境では、それ以外の４つの素子の制御電圧値が重要であると推測できる。
【００５９】
次いで、本実施形態に係る可変ステップ探索法と、従来技術である最急勾配法と、高次元２分法（例えば、従来技術文献４「平田明史ほか，“高次元二分法によるエスパアンテナのアダプティブ制御”，電子情報通信学会ソサイエティ大会，Ｂ−１−６６，ｐｐ．７２，２００１年９月」など参照。）と、順次ランダム法（例えば、従来技術文献５「Jun Cheng et al., "Sequential Random Search Algorithm for Adaptive Beamforming of ESPAR Antenna, 電子情報通信学会技術報告，ＡＰ２００１−１０７，ｐｐ．１１５−１２１，２００１年１０月」など参照。）の種々の適応制御法について比較を行う。ここで、ほぼ収束が得られているデータ数約５０までの収束曲線を図１７乃至図１９に示す。図１７乃至図１９では、他のアルゴリズムとの比較のため、１０２４より結果の悪い方の−１０２４をデジタル制御電圧の初期値ＶＤ０とした場合を示す。また、（φ０，φ１，φ２）＝（０゜，９０゜，−１３５゜）、（０゜，９０゜，１３５゜）、（０゜，６０゜，−１３５゜）を順に第１のケース、第２のケース、第３のケースとし、各場合の結果をそれぞれ図１７乃至図１９に示す。全ての場合において１０以上の評価関数値が得られている。なお、評価関数値の初期値は０．５であるから、所望波と各干渉波の信号強度が同じとした場合、約１３ｄＢのＳＩＲの改善があることになる。
【００６０】
比較のため、従来例に係る最急勾配法と、高次元２分法による評価関数値の変化を図１７乃至図１９に重ねて示す。これらのアルゴリズムでは適切な初期パターンを用いる改良法が提案されているが、比較のため初期値は提案法の場合と同様にデジタル制御電圧の初期値ＶＤ０が全て０の状態とする。なお、順次ランダム探索法は収束曲線が一意に決まらないため図１７乃至図１９には示していない。最急勾配法では勾配の計算のため、反復間に６個のデータに関して計算する必要があるので、７データ毎に反復点が得られる。一方、高次元２分法では１２個のデータを必要とするため、１３データ毎に反復点が得られる。これら２方法の反復点の数は可変ステップ探索法に比べて少なく、また、評価関数も単純に増加しておらず、評価関数値の改善が小さいことが分かる。最急勾配法では勾配を微分により計算すれば評価関数は単純増加する。しかし、実際は微分を差分で代用している。評価関数値の低い局所解に止まるのを避け、また、少ないサンプル数での改善を得るため、差分幅とステップ幅を１０２４と大きくとっているので、評価関数は単調に増加していない（後述する＜付録２＞参照。）。
【００６１】
これら最急勾配法、高次元２分法と順次ランダム探索法との比較を図２０に示す。図２０から明らかなように、評価関数値の比較に必要な新たなデータ点として、高次元２分法では前反復の結果の両側の中間点を測定する必要があるのに対して、他の３方法で変化前の点と比較するので、新たな測定は片方のデータ点だけでよい。また、最急勾配法と高次元２分法は探索した点とは別の点を新たな反復点とするため、１つの反復に要するデータを１つ多く必要とし、また、その点の評価関数値が元の点より低くなる可能性がある。可変ステップ探索法は順次ランダム探索法とともに評価関数値は単調増加し、評価関数値が改善しなければ同じ状態に止まるという自由度を有している。
【００６２】
変化（探索）幅の細かさに関しては、最急勾配法では勾配の大きさに応じて変化するが、勾配の大きさを規格化すれば一定にできる（＜付録２＞参照。）。高次元２分法では制御空間が２のＭ乗分の１に急速に小さくなる。順次ランダム探索法では探索範囲を徐々に減じるためのパラメータ設定が可能である。可変ステップ探索法では、探索の結果改善が得られない場合にステップ幅をｑ分の１にしていく。すなわち、電波環境に適応した速度で分解能が向上していく能力を持っている。
【００６３】
また、変化（探索）方向に関しては、順次ランダム探索法ではランダムである。高次元２分法は新たな２つの状態を比較して良い方向に動く。可変ステップ探索法は前反復の情報を元に推測する。最急勾配法は最適な方向を算出する。
【００６４】
さらに、一巡探索で改善が得られない場合の対処法について説明する。上述したように、可変ステップ探索法では反復点数が多く、単純に増加するため、少ないデータ数での評価関数値の改善を得るのに有効である。しかしながら、図１７乃至図１９を見ると、６素子一巡の探索で評価関数値の改善が全く無い場合があることが分かる。これに対して、最急勾配法と高次元２分法では必ず１つの反復で次の状態に移る。また、実際の通信システムでは、雑音による誤差で高い評価関数値が得られ、その電圧値状態から抜け出せなくなる危険性がある。一巡しても評価関数値の改善が得られない場合の１つの対処法として、比較の基準となっている電圧状態の評価関数値を再測定し、その値とのそれまでの探索値を再比較する方法が考えられる。本実施形態では、さらに進んで、そのような場合には全素子に対する差分データが得られることになるので、そのデータを元に最急勾配法を行うことを第３の方法として提案する。
【００６５】
図６は図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第３の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。図６の第３の方法が図４の第１の方法と比較して異なるところは、以下の通りである。
（１）ステップＳ６とＳ７との間に、第２の方法と同様に、ステップＳ６Ａを挿入して勾配値ｇ（ｉ）を計算すること。
（２）ステップＳ１１とＳ１２の間に、図７に図示するサブルーチンである最急勾配法による適応制御処理（ステップＳ１６）を挿入したこと。
図７の最急勾配法による適応制御処理において、ステップＳ２２乃至Ｓ２４の処理では、全ての素子について評価関数値が改善していないか否かをチェックするための処理であり、改善していないときはステップＳ２５以降の実際の最急勾配法による処理を実行する。
【００６６】
図７のステップＳ２１において素子パラメータｊを１に初期化し、ステップＳ２２において勾配値ｇ（ｊ）≦０であるか否かが判断され、ＮＯのときは元のメインルーチンに戻る一方、ＹＥＳのときはステップＳ２３に進む。ステップＳ２３において素子パラメータｊ＜Ｍであるか否かが判断され、ＹＥＳであるときは、ステップＳ２４において素子パラメータｊを１だけインクリメントした後、ステップＳ２２に戻る。一方、ステップＳ２３でＮＯであるときは、ステップＳ２５において初期設定処理を実行し、ここで、収束制御変数Ｃを０に初期化し、ステップ幅の平均値ΔＶａｖを０に初期化し、素子パラメータｊｊを１に初期化する。次いで、ステップＳ２６において次式のように、最急勾配法に係る収束制御変数Ｃと、ステップ幅の平均値ΔＶａｖを計算して代入する。
【００６７】
【数１３】
Ｃ←Ｃ＋｛ｇ（ｊｊ）／ΔＶＤｊｊｋ｝２
【数１４】
ΔＶａｖ←ΔＶａｖ＋（ΔＶＤｊｊｋ）２
【００６８】
次いで、ステップＳ２７において素子パラメータｊｊ＜Ｍであるか否かが判断され、ＹＥＳであるときは、ステップＳ２８において素子パラメータｊｊを１だけインクリメントした後、ステップＳ２６に戻る。一方，ステップＳ２７でＮＯであるときは、ステップＳ２９において素子パラメータｊｊを１に初期化した後、ステップＳ３０において、各素子に対するデジタル制御電圧ＶＤｊｊを次式のように計算して代入する。
【００６９】
【数１５】
0003826037.tif 000004
【００７０】
次いで、ステップＳ３１において素子パラメータｊｊ＜Ｍであるか否かが判断され、ＹＥＳであるときは、ステップＳ３２において素子パラメータｊｊを１だけインクリメントした後、ステップＳ３０に戻る。一方，ステップＳ３１でＮＯであるときは、ステップＳ３３において受信信号ｙ（ｔ）を受信し、数１を用いて評価関数値ｆ（ＶＤ＋ΔＶＤ）を計算した後、元のメインルーチンに戻る。
【００７１】
この図６及び図７に図示された第３の方法においては、図７のステップＳ２６に示すように、勾配は規格した値を用い、探索に用いた各素子のステップ幅（差分）の平均値ΔＶａｖをステップ幅とした（ステップＳ２６乃至Ｓ２８の処理において当該平均値ΔＶａｖを計算している）。
【００７２】
この第３の方法を用いたシミュレーション結果の収束曲線を図２１に示し、ここで、最急勾配法を適用している点を矢印で示す。図２１から明らかなように、評価関数値が変化しているが、必ずしも改善の方向には変化していないことが分かる。これは差分を用いているため、正しい勾配値が計算されないためと考えられる。しかしながら、この例では評価関数値は途中劣化しているが最終的には改善している。このことから、局所解から抜け出す効果を有し、雑音がある実際のシステムにおいて、誤差により得られた高い評価関数値状態に陥らないようにするために有効と考えられる。
【００７３】
さらに、評価関数改善のヌル方向依存性について以下に説明する。第２の方法でステップ幅の初期値ΔＶＤ０＝１０２４及びステップ幅変更除算係数ｑ＝２の場合のφ０＝０゜、φ１＝９０゜とし、もう一方の干渉波方位角φ２を横軸、評価関数値ｆの収束値を縦軸として図２２に示す。図２２から明らかなように、反復数Ｎがほぼ収束している２０の場合を破線で、データ数約５０に対応する８とした場合を実線で示す。干渉波方位角φ２＝１８０゜と−９０゜付近以外は反復数Ｎ＝８でほぼ収束状態が得られている。また、反復数Ｎ＝８の場合でも−２５＜φ２＜２５を除いた範囲で約１０以上の改善が得られている。
【００７４】
以上説明したように、本実施形態に係る可変ステップ探索法を用いることにより、初期ステップ幅を大きくすることにより、早い収束が得られることが分かった。約５０の少ないデータ数で高い評価関数値を得るために有効なアルゴリズムであると考えられる。
【００７５】
＜変形例＞
以上の実施形態においては、６本の非励振素子Ａ１乃至Ａ６を用いているが、その本数は少なくとも複数本あれば、当該アレーアンテナ装置の指向特性を電子的に制御することができる。それに代わって、６個よりも多くの非励振素子を備えてもよい。また、非励振素子Ａ１乃至Ａ６の配置形状も上記の実施形態に限定されず、励振素子Ａ０から所定の距離だけ離れていればよい。すなわち、各非励振素子Ａ１乃至Ａ６に対する間隔は一定でなくてもよい。
【００７６】
以上の実施形態においては、学習シーケンス信号を用いた適応制御処理は実際の通信の開始前に実行しているが、本発明はこれに限らず、通信の最初に行っても、ある時間周期毎に行ってもよい。
【００７７】
以上の実施形態においては、数１に示された評価関数値ｆを最大となるように改善させるべく適応制御しているが、評価関数をその逆数にしたときは、それを最小となるように改善させるべく適応制御してもよい。
【００７８】
以上の実施形態においては、評価関数値が改善されてないときは、図４のステップＳ９において、ステップ幅δＶＤｉｋをｑ分の１になるように減少させてかつその符号を逆にしているが、本発明はこれに限らず、ステップ幅δＶＤｉｋを少なくとも減少させてかつその符号を逆にしてもよい。
【００７９】
以上の実施形態においては、評価関数として上記数１を用いているが、出力ＳＩＮＲ又はその度合いを示す他の種々の評価関数を用いてもよい。また、以上の実施形態においては、評価関数として上記数１を用い、学習シーケンス信号ｄ（ｔ）を用いて評価関数を計算しているが、本発明はこれに限らず、学習シーケンス信号ｄ（ｔ）を用いない種々の評価関数を用いてもよい。例えば、従来技術文献６「大平孝，“モーメント規範に基づくエスパアンテナの定振幅ブラインド適応ビーム形成”，電子情報通信学会技術報告，ＥＤ２００１−１５５，ＭＷ２００１−１１５，ｐｐ．２３−２８，２００１年１１月」において開示されているように、励振素子によって受信された受信信号に基づいて、例えば最急勾配法などの非線形計画法における反復的な数値解法を用いて、上記受信信号のみで表された目的関数の値が最大又は最小となるように、上記アレーアンテナの主ビームを所望波の方向に向けかつ干渉波の方向にヌルを向けるための各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を計算して設定するステップを含み、上記目的関数は、所定の期間における、上記受信信号の絶対値の時間平均値の二乗値を、上記受信信号の絶対値の二乗値の時間平均値で除算した関数であるように構成してもよい。
【００８０】
＜付録１＞
改善があるまで探索を続ける場合について以下に説明する。可変ステップ探索法において、ある素子に関して評価関数値が改善されない場合、評価関数値が改善するまで該当素子の探索を繰り返す方法を調べる。ただし、各素子に許される総探索回数Ｎは一定とする。すなわち６個の各素子に対して、総データ数が１２０個の時２０回の探索が、総データ数４８個のとき８回の探索ができる。所望波方位角φ０＝０゜、干渉波方位角φ１＝９０゜とφ２＝−１３５゜のケース１の場合に関する計算結果を図２３及び図２４に示す。
【００８１】
図２３及び図２４から明らかなように、総データ数１２０個と４８個で総探索回数Ｎが異なるため収束曲線は重ならない。いずれの場合も評価関数到達値は約７で、順番通りに探索を行う第１の方法（図１１及び図１２）に比べて低い。また、ステップ幅の初期値ΔＶＤ０＝±１０２４の改善量が低いことから、ある素子の探索が早い段階で進んでしまい、その改善がその後の他素子の変化で有効に反映されなくなり、また終盤でその素子に関する探索の機会が無くなるのが原因と考えられる。
【００８２】
＜付録２＞
最急勾配法の差分幅、ステップ幅について以下に説明する。最急勾配法により最適な評価関数値を探すためには、細かな差分幅ΔＶＤ、ステップ幅μと多くの反復を必要とする。許されるデータ数が限られている場合には、差分幅ΔＶＤとステップ幅μを大きくする必要がある。勾配の大きさによる収束速度依存性を除くため勾配は大きさを規格化し、また、ΔＶＤ＝μとする。φ０＝０゜、φ１＝９０゜、φ２＝−１３５゜とした場合の、上記数１０の評価関数ｆの収束曲線を図２５に示す。横軸の１つの反復は７個のデータを必要とするので、反復数２０で１４０のデータ数に対応する。図２５から明らかなように、ΔＶＤ＝μ＝１２６、２５６のとき評価関数値はほぼ単調に増加するが、データ数約５０に対応する反復数７での改善は小さい。また、ΔＶＤ＝μ＝５１２、１０２４のとき評価関数値の改善は早いが、直ぐに振動し収束しないことが分かる。反復数７での評価関数値が最も高くなるとステップ幅μの値は干渉波の数や強さ、方向などの環境に依存すると考えられる。
【００８３】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明に係るアレーアンテナの制御方法によれば、エスパアンテナの制御方法において、可変ステップ探索法により各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を探索するようにしたので、探索の反復毎に性能が向上するように学習することができ、最適解への収束時間を大幅に短縮することができる。これにより、計算量を少なくし、長い学習シーケンス信号を必要としない。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施形態に係るアレーアンテナの制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  図１のアレーアンテナ装置１００の詳細な構成を示す断面図である。
【図３】  図１のアレーアンテナ装置１００の実施例におけるアドミタンス行列Ｙの各要素を示す図である。
【図４】  図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第１の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。
【図５】  図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第２の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。
【図６】  図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第３の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。
【図７】  図６のサブルーチンである最急勾配法による適応制御処理を示すフローチャートである。
【図８】  図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、アレーアンテナの適応制御処理時に評価関数値が収束するときのデジタル制御電圧ＶＤに対する評価関数値ｆの変化の状況を示すものであって、方向転換の状況を示す図である。
【図９】  図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、アレーアンテナの適応制御処理時に評価関数値が収束するときのデジタル制御電圧ＶＤに対する評価関数値ｆの変化の状況を示すものであって、再方向転換の状況を示す図である。
【図１０】  図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、アレーアンテナの適応制御処理時に評価関数値が収束するときのデジタル制御電圧ＶＤに対する評価関数値ｆの変化の状況を示すものであって、評価関数の変化の状況を示す図である。
【図１１】  図１のアレーアンテナ装置１００の収束状況を示すシミュレーション結果であって、第１の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝２におけるデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１２】  図１のアレーアンテナ装置１００の収束状況を示すシミュレーション結果であって、第１の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝３におけるデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１３】  図１のアレーアンテナ装置１００の収束状況を示すシミュレーション結果であって、第２の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝２におけるデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１４】  図１のアレーアンテナ装置１００の収束状況を示すシミュレーション結果であって、第２の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝３におけるデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１５】  図１のアレーアンテナ装置１００における第２の方法での収束結果の指向性利得パターンを示すグラフである。
【図１６】  図１のアレーアンテナ装置１００における第２の方法での収束結果のデジタル制御電圧ＶＤを示すグラフである。
【図１７】  図１のアレーアンテナ装置１００の可変ステップ探索法と、最急勾配法と、高次元二分法とによる第１のケース（所望波方位角φ０，第１の干渉波方位角φ１，第２の干渉波方位角φ２）＝（０゜，９０゜，−１３５゜）のときの収束特性を示すシミュレーション結果であって、データ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１８】  図１のアレーアンテナ装置１００の可変ステップ探索法と、最急勾配法と、高次元二分法とによる第２のケース（所望波方位角φ０，第１の干渉波方位角φ１，第２の干渉波方位角φ２）＝（０゜，−９０゜，１３５゜）のときの収束特性を示すシミュレーション結果であって、データ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１９】  図１のアレーアンテナ装置１００の可変ステップ探索法と、最急勾配法と、高次元二分法とによる第３のケース（所望波方位角φ０，第１の干渉波方位角φ１，第２の干渉波方位角φ２）＝（０゜，６０゜、１３５゜）のときの収束特性を示すシミュレーション結果であって、データ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図２０】  従来技術である最急勾配法、高次元二分法、及び順次ランダム法と、実施形態に係る可変ステップ探索法の各適応制御法を比較した結果を示す図である。
【図２１】  図１のアレーアンテナ装置１００の収束結果を示すシミュレーション結果であって、第３の方法で最急勾配法を取り入れたときのデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図２２】  図１のアレーアンテナ装置１００のヌル方向と反復依存性を示すシミュレーション結果であって、第２の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝２のときの第２の干渉波方位角φ２に対する評価関数値を示すグラフである。
【図２３】  図１のアレーアンテナ装置１００の収束結果を示すシミュレーション結果であって、第４の方法で総探索回数Ｎ＝２０のときのデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図２４】  図１のアレーアンテナ装置１００の収束結果を示すシミュレーション結果であって、第４の方法で総探索回数Ｎ＝８のときのデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図２５】  従来技術の最急勾配法の差分幅及びステップ幅に対する収束依存性を示すシミュレーション結果であって、反復回数に対する評価関数値を示すグラフである。
【符号の説明】
Ａ０…励振素子、
Ａ１乃至Ａ６…非励振素子、
１…低雑音増幅器（ＬＮＡ）、
２…ダウンコンバータ、
３…Ａ／Ｄ変換器、
４…復調器、
５…給電用同軸ケーブル、
１１…接地導体、
１２−１乃至１２−６…可変リアクタンス素子、
２０…適応制御型コントローラ、
２１…学習シーケンス信号発生器、
１００…アレーアンテナ装置。
【図１】
0003826037.tif 000005
【図２】
0003826037.tif 000006
【図３】
0003826037.tif 000007
【図４】
0003826037.tif 000008
【図５】
0003826037.tif 000009
【図６】
0003826037.tif 000010
【図７】
0003826037.tif 000011
【図８】
0003826037.tif 000012
【図９】
0003826037.tif 000013
【図１０】
0003826037.tif 000014
【図１１】
0003826037.tif 000015
【図１２】
0003826037.tif 000016
【図１３】
0003826037.tif 000017
【図１４】
0003826037.tif 000018
【図１５】
0003826037.tif 000019
【図１６】
0003826037.tif 000020
【図１７】
0003826037.tif 000021
【図１８】
0003826037.tif 000022
【図１９】
0003826037.tif 000023
【図２０】
0003826037.tif 000024
【図２１】
0003826037.tif 000025
【図２２】
0003826037.tif 000026
【図２３】
0003826037.tif 000027
【図２４】
0003826037.tif 000028
【図２５】
0003826037.tif 000029