"直交周波数分割多重変調された放送信号を受信する受信装置であって、前記放送信号の周波数成分に基づいて時間領域におけるインパルスノイズの混入候補区間である第1の区間を推定する第1の推定手段と、前記放送信号の時間領域における波形のレベルに基づいて前記混入候補区間である第2の区間を推定する第2の推定手段と、前記第1の区間および前記第2の区間に基づいてインパルスノイズを検出するノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段によって検出されたインパルスノイズを除去するノイズ除去手段とを備えたことを特徴とする受信装置。前記ノイズ検出手段は、前記第1の区間と前記第2の区間との論理積をとることによってインパルスノイズを検出することを特徴とする請求項1に記載の受信装置。前記第1の推定手段は、バンドパスフィルタを用いて抽出した、前記放送信号におけるガードバンドの周波数成分に基づき、前記第1の区間を推定することを特徴とする請求項1または2に記載の受信装置。前記第1の推定手段は、前記ガードバンドの周波数成分を時間軸上へ展開したうえで、当該周波数成分の所定の閾値を超える出力値に対応する時間軸上の範囲を前記第1の区間として推定することを特徴とする請求項3に記載の受信装置。前記第1の推定手段は、前記時間平均に基づいて前記閾値を調整することを特徴とする請求項4に記載の受信装置。前記第1の推定手段は、推定した前記第1の区間を所定量拡張することを特徴とする請求項4に記載の受信装置。前記第2の推定手段は、前記放送信号の波形のレベルにおいて所定の閾値を超える出力値に対応する時間軸上の範囲を前記第2の区間として推定することを特徴とする請求項1または2に記載の受信装置。前記第2の推定手段は、前記波形が示す出力値の時間平均に基づいて前記閾値を調整することを特徴とする請求項7に記載の受信装置。直交周波数分割多重変調された放送信号に含まれるインパルスノイズを除去するインパルスノイズ除去方法であって、前記放送信号の周波数成分に基づいて時間領域におけるインパルスノイズの混入候補区間である第1の区間を推定する第1の推定工程と、前記放送信号の時間領域における波形のレベルに基づいて前記混入候補区間である第2の区間を推定する第2の推定工程と、前記第1の区間および前記第2の区間に基づいてインパルスノイズを検出するノイズ検出工程と、前記ノイズ検出工程によって検出されたインパルスノイズを除去するノイズ除去工程とを含んだことを特徴とするインパルスノイズ除去方法。しかしながら、従来技術を用いた場合、インパルスノイズの誤検出が起こりやすいという問題があった。たとえば、上述のように、時間領域における信号レベルの強弱によってノイズ混入位置を検出する手法の場合、強弱の指標となる閾値の設定次第で、インパルスノイズであるのにノイズとして検出されなかったり、インパルスノイズではないのにノイズとして検出されたりすることがあった。また、上述のように、バンドパスフィルタのようなフィルタ回路を用いる手法の場合、かかるフィルタ回路を通過して出力される波形は不定の遅延などを生じやすいため、正確なノイズ混入位置を検出することが難しかった。これらのことから、精度よくインパルスノイズを除去することができる車載用受信装置あるいはインパルスノイズ除去方法をいかにして実現するかが大きな課題となっている。なお、かかる課題は、車載用に限らず受信装置全般に共通する課題である。本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであって、精度よくインパルスノイズを除去することができる受信装置およびインパルスノイズ除去方法を提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、直交周波数分割多重変調された放送信号を受信する受信装置であって、前記放送信号の周波数成分に基づいて時間領域におけるインパルスノイズの混入候補区間である第1の区間を推定する第1の推定手段と、前記放送信号の時間領域における波形のレベルに基づいて前記混入候補区間である第2の区間を推定する第2の推定手段と、前記第1の区間および前記第2の区間に基づいてインパルスノイズを検出するノイズ検出手段と、前記ノイズ検出手段によって検出されたインパルスノイズを除去するノイズ除去手段とを備えたことを特徴とする。本発明によれば、第1の推定手段が、放送信号の周波数成分に基づいて時間領域におけるインパルスノイズの混入候補区間である第1の区間を推定し、第2の推定手段が、放送信号の時間領域における波形のレベルに基づいて混入候補区間である第2の区間を推定し、ノイズ検出手段が、第1の区間および第2の区間に基づいてインパルスノイズを検出し、ノイズ除去手段が、ノイズ検出手段によって検出されたインパルスノイズを除去することとしたので、精度よくインパルスノイズを除去することができるという効果を奏する。以下に、添付図面を参照して、本発明に係る受信装置およびインパルスノイズ除去方法の好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係るインパルスノイズ除去手法の概要について図1を用いて説明した後に、本発明に係るインパルスノイズ除去手法を適用した受信装置についての実施例を図2~図8を用いて説明することとする。まず、本発明に係るインパルスノイズ除去手法の概要について図1を用いて説明する。図1は、本発明に係るインパルスノイズ除去手法の概要を示す図である。なお、図1のAには、周波数成分に基づいてノイズの混入候補区間を推定する場合について、図1のBには、時間領域における波形のレベルに基づいてノイズ位置を推定する場合について、図1のCには、双方の推定結果の関係に基づいてインパルスノイズを検出する場合について、それぞれ示している。ところで、従来技術では、放送信号の周波数領域におけるガードバンドを利用して、インパルスノイズを検出する手法が用いられていた。あるいは、放送信号の時間領域における波形が示す信号レベルの強弱に基づき、インパルスノイズを検出する手法が用いられていた。しかしながら、ガードバンドについては、バンドパスフィルタによる抽出を行うため、フィルタ回路を通過する信号に遅延などが生じ、正確にノイズ位置を検出することが難しかった。また、時間領域における信号レベルの強弱については、強弱の指標となる閾値の設定によるところが大きく、ノイズ位置の誤検出を招きやすかった。そこで、本発明に係るインパルスノイズ除去手法では、周波数領域におけるガードバンドの周波数成分、あるいは、時間領域における波形のレベルのそれぞれに基づいて個別にノイズ位置を推定したうえで、双方の推定結果に基づいてインパルスノイズを検出することとした。具体的には、図1のAに示したように、本発明に係るインパルスノイズ除去手法では、放送信号の周波数成分から、信号領域以外のガードバンドに対応する部分を抽出する図1のA-1参照。これは、無信号の隙間であるガードバンドが、混入するインパルスノイズ成分の検出に適していることによる。ここで、図1のA-2に示したのは、抽出したガードバンドを時間領域からみた場合のすなわち、時間軸t上に展開した場合の検出結果の一例である。この図からわかるように、バンドパスフィルタのようなフィルタ回路を用いた場合、インパルスノイズは、実際のインパルスノイズの混入位置である位置t1から不定量遅延し、かつ、不定の幅をもって検出されることが多い。なお、本発明に係るインパルスノイズ除去手法では、かかる検出結果を前提として、所定の閾値b1を超える信号レベルを示す区間w1を、混入候補区間として推定する図1のA-2参照。そして、図1のA-3に示したように、本発明に係るインパルスノイズ除去手法では、推定した混入候補区間を所定量拡張したうえで、拡張区間w1を含む推定結果を、周波数成分に基づく第1の推定結果P1として定める。なお、かかる拡張に関する詳細については、図6を用いて後述する。一方、図1のBに示したように、本発明に係るインパルスノイズ除去手法では、放送信号の時間領域における波形のレベルに基づき、第2の推定結果P2を定める。なお、図1のB-1には、所定の閾値b2を超える信号が、位置t1におけるインパルスノイズと位置t2における強信号のみである例を示している。ここで、図1のB-2に示したように、本発明に係るインパルスノイズ除去手法では、第2の推定結果P2を定めるにあたっては、放送信号を所定量遅延させた遅延データを用いる。これは、バンドパスフィルタによる不定量の遅延を前提とした第1の推定結果P1と、第2の推定結果P2とを比較するに際して整合をとるためである。なお、かかる整合をとることは、放送信号そのものではなく、第2の推定結果P2のような処理結果を遅延させることによっても実現できる。ただし、以下では、図示したように放送信号を遅延させた場合について説明することとする。そして、図1のB-3に示したように、本発明に係るインパルスノイズ除去手法では、所定の閾値b2を超える位置t1および位置t2を含む推定結果を、時間領域に基づく第2の推定結果P2として定める。つづいて、図1のCに示したように、本発明に係るインパルスノイズ除去手法では、第1の推定結果P1と、遅延差を加味した第2の推定結果P2との論理積をとることによってインパルスノイズを検出する。すなわち、破線の閉曲線1に囲まれた部分に示したように、第1の推定結果P1の混入候補区間である拡張区間w1に含まれる第2の推定結果P2の位置t1における信号が、最終的にインパルスノイズとして検出される。また、拡張区間w1には含まれない位置t2における強信号は、最終的にインパルスノイズとして検出されない。そして、このように検出されたノイズ位置t1におけるインパルスノイズを除去することとなる。なお、本発明に係るインパルスノイズ除去手法では、かかる除去に際して各種除去手法を用いることができる。かかる点については、図7を用いて後述する。このように、本発明に係るインパルスノイズ除去手法では、周波数成分、あるいは、時間領域における波形のレベルのそれぞれに基づいて個別にノイズ位置を推定したうえで、双方の推定結果に基づいてインパルスノイズを検出することとした。したがって、精度よくインパルスノイズを除去することができる。なお、図1において破線の矩形2で囲まれた部分は、図3を用いて後述する第1の推定部に対応している。同様に、破線の矩形3で囲まれた部分は第2の推定部に、破線の矩形4で囲まれた部分はノイズ検出部に、それぞれ対応している。また、上述した所定の閾値b1およびb2については、信号レベルの時間平均に基づいて可変とすることができる。かかる点の詳細については、図4および図5を用いて後述する。以下では、図1を用いて説明したインパルスノイズ除去手法を適用した受信装置についての実施例を詳細に説明する。図2は、本実施例に係る受信装置10の構成を示すブロック図である。なお、図2では、受信装置10の特徴を説明するために必要な構成要素のみを示しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。図2に示すように、受信装置10は、RFRadioFrequency/IFIntermediateFrequency11と、A/D変換部12と、直交復調部13と、ノイズキャンセラ14と、LPFLowPassFiler15と、FFT部16と、復号部17とを備えている。RF/IF11は、アンテナにおいて受信した放送信号から受信すべき放送波の信号を抽出して増幅するもので、高周波信号RF信号増幅回路から中間周波信号IF信号増幅回路等により構成され、その処理信号IF信号はA/D変換部12に出力される。A/D変換部12は、RF/IF11から入力されたIF信号をデジタル化する処理を行う処理部で、デジタル化したIF信号を直交復調部13に対して出力する処理を併せて行う。直交復調部13は、A/D変換部12から入力されたIF信号を直交復調し、同相成分I成分および直交成分Q成分を含んだIF信号へ変換する処理を行う処理部で、変換後のIF信号をノイズキャンセラ14に対して出力する処理を併せて行う。ここで、直交復調部13から同相信号I信号および直交信号Q信号を別系統で取り扱うこととしたうえで、個別のノイズキャンセラ14に対して出力することとしてもよい。なお、本実施例では、構成部品の増加による高コスト化などを考慮して、直交復調部13が単系統出力を行うものとして説明を行う。ノイズキャンセラ14は、直交復調部13から入力されたIF信号に含まれるインパルスノイズを検出して除去する処理を行う処理部で、ノイズ除去後のIF信号をLPF15に対して出力する処理を併せて行う。なお、ノイズキャンセラ14の詳細については、図3を用いて後述する。LPF15は、ノイズキャンセラ14から入力されたIF信号のうち、所定の低周波成分のみを通過させ、FFT部16に対して出力するフィルタである。FFT部16は、LPF15を通過したIF信号に対してFFTFastFourierTransform;高速フーリエ変換処理を行い、復号部17に対して出力する処理を行う処理部である。復号部17は、FFT部16からの入力信号に対して誤り訂正などを含む復号処理を施したうえで、外部装置に対して出力する処理を行う処理部である。なお、外部装置は、たとえば、デジタルテレビ放送の映像を表示する車載装置等である。また、本実施例に係る受信装置10では、直交復調部13、ノイズキャンセラ14、LPF15、FFT部16および復号部17が、OFDM処理部として機能する。ここで、ノイズキャンセラ14の構成について、図3を用いてさらに詳細に説明する。図3は、ノイズキャンセラの構成を示すブロック図である。図3に示すように、ノイズキャンセラ14は、データ遅延部14aと、BPFBandPassFiler14bと、時間平均部14c,14d,14h,14iと、閾値決定部14e,14jと、コンパレータ14f,14kと、推定位置拡張部14gと、AND回路14lと、ノイズ除去部14mとを備えている。なお、本実施例に係るノイズキャンセラ14では、BPF14b、時間平均部14c,14d、閾値決定部14e、コンパレータ14fおよび推定位置拡張部14gが、第1の推定部として機能する図1および図3の破線の矩形2で囲まれた部分参照。また、時間平均部14h,14i、閾値決定部14j、コンパレータ14kが、第2の推定部として機能する図1および図3の破線の矩形3で囲まれた部分参照。また、AND回路14lが、ノイズ検出部として機能する図1および図3の破線の矩形4で囲まれた部分参照。データ遅延部14aは、入力信号以下、実データと記載するをメモリ等にため込んで所定量遅延させる処理を行う処理部で図1のB-2参照、遅延した入力信号以下、遅延データと記載するを第2の推定部を構成する時間平均部14h、時間平均部14iおよびノイズ除去部14mに対して出力する処理を併せて行う。BPF14bは、実データに基づいてガードバンドに対応する部分を通過させ、時間平均部14cに対して出力するバンドパスフィルタである。時間平均部14cは、BPF14bを通過したガードバンド部分についての時間平均をとる処理を行う処理部で、時間平均後のデータを時間平均部14dおよびコンパレータ14fに対して出力する処理を併せて行う。時間平均部14dは、時間平均部14cから入力された時間平均後のデータについて、時間平均部14cよりも相対的に長い時間平均をとる処理を行う処理部で、時間平均後のデータを閾値決定部14eに対して出力する処理を併せて行う。ここで、かかる時間平均後のデータには、インパルスノイズ以外のノイズ以下、一般ノイズと記載するをオフセットするオフセット値を含む。なお、時間平均部14cおよび時間平均部14dの詳細については、図4を用いて後述する。閾値決定部14eは、時間平均部14dから入力された時間平均後のデータに含まれるオフセット値に基づき、所定の閾値b1図1参照に対応する閾値を決定する処理を行う処理部で、決定後の閾値をコンパレータ14fに対して出力する処理を併せて行う。なお、閾値決定部14eの詳細については、図5を用いて後述する。コンパレータ14fは、時間平均部14cから入力された時間平均後のデータ、および、閾値決定部14eから入力された閾値に基づき、かかる閾値を超える信号レベルを示す区間図1の区間w1参照を混入候補区間として推定位置拡張部14gに対して出力する。推定位置拡張部14gは、コンパレータ14fから入力された混入候補区間を所定量拡張したうえで、拡張区間図1の拡張区間w1参照を含む第1の推定結果P1図1参照を、AND回路14lに対して出力する処理を行う処理部である。なお、推定位置拡張部14gの詳細については、図6を用いて後述する。時間平均部14hは、データ遅延部14aから入力された遅延データについての時間平均をとる処理を行う処理部で、時間平均後のデータをコンパレータ14kに対して出力する処理を併せて行う。時間平均部14iは、データ遅延部14aから入力された遅延データについて、時間平均部14hよりも相対的に長い時間平均をとる処理を行う処理部で、時間平均後のデータを閾値決定部14jに対して出力する処理を併せて行う。なお、かかる時間平均後のデータには、既に述べた時間平均部14dの場合と同様に、一般ノイズをオフセットするオフセット値を含む。また、時間平均部14hおよび時間平均部14iの詳細についても、図4を用いて後述する。閾値決定部14jは、時間平均部14iから入力された時間平均後のデータに含まれるオフセット値に基づき、所定の閾値b2図1参照に対応する閾値を決定する処理を行う処理部で、決定後の閾値をコンパレータ14kに対して出力する処理を併せて行う。なお、閾値決定部14jの詳細についても、図5を用いて後述する。コンパレータ14kは、時間平均部14hから入力された時間平均後のデータ、および、閾値決定部14jから入力された閾値に基づき、かかる閾値を超える信号レベルを示す位置図1の位置t1およびt2参照を含む第2の推定結果P2図1参照を、AND回路14lに対して出力する処理を行う処理部である。AND回路14lは、推定位置拡張部14gから入力された第1の推定結果P1と、コンパレータ14kから入力された第2の推定結果P2との論理積をとる論理回路で、論理積演算の結果、真となるノイズ位置をノイズ除去部14mに対して出力する。ノイズ除去部14mは、データ遅延部14aから入力された遅延データ、および、AND回路14lから入力されたノイズ位置に基づいてインパルスノイズを除去する処理を行う処理部である。なお、具体的な除去手法については、図7を用いて後述する。ここで、時間平均部14c、14d、14hおよび14iにおける時間平均処理について図4を用いて説明する。図4は、時間平均部14c、14d、14hおよび14iにおける時間平均処理を説明するための図である。なお、図4のAには、時間平均部14c、14d、14hおよび14iの構成例を、図4のBには、第1の推定部における時間平均部14cおよび14dの動作例を、それぞれ示している。また、第2の推定部における時間平均部14hおよび14iの動作例については、図4のBに示す時間平均部14cおよび14dの動作例とそれぞれ重複するため、ここでの説明を省略する。図4のAに示したように、時間平均部14c、14d、14hおよび14iには、一般的なIIRInfiniteimpulseresponseフィルタを用いることができる。かかる場合、時間平均部14c、14d、14hおよび14iは、乗算器141、加算器142、遅延素子143および乗算器144で構成される。ここで、乗算器141は、前段からの入力に対して所定の時間平均に関する係数K0<K<1を乗じて加算器142へ出力する。遅延素子143は、加算器142の出力をZ-1いわゆる、Z変換の伝達関数遅延させた後、乗算器144へ出力する。乗算器144は、遅延器143からの入力に対して所定の係数1-Kを乗じて加算器142へ出力する。そして、加算器142は、乗算器141の出力と乗算器144の出力とを加算して後段へ出力する。ここで、第1の推定部を例に挙げて、時間平均部14cおよび14dの動作例について説明する破線の矩形2で囲まれた部分参照。図4のBに示したように、時間平均部14cは、BPF14bが出力する起伏の激しい波形矩形5に囲まれた部分参照を、時間平均をとることによって平滑化する矩形6に囲まれた部分参照。すなわち、波形が示す出力値を緩やかに変化させることによって、インパルスノイズの誤検出を防止することができる。また、時間平均部14dは、時間平均部14cよりも相対的に長い時間平均をとることによって波形のさらなる平滑化を行う。これにより、時間平均部14dは、一般ノイズ成分をオフセットするオフセット値を得ることができる矩形7に囲まれた部分参照。すなわち、インパルスノイズ以外の一般ノイズ成分に基づく誤検出を防止することができる。つづいて、閾値決定部14eおよび14jにおける閾値決定処理について図5を用いて説明する。図5は、閾値決定部14eおよび14jにおける閾値決定処理を説明するための図である。図5に示したように、閾値決定部14eおよび14jは、乗算器145および加算器146で構成される。ここで、乗算器145は、前段時間平均部14dあるいは14iからの入力時間平均された値に係数を乗じて加算器146へ出力する。加算器146は、あらかじめユーザにより設定された固定閾値と乗算器145の出力とを加算して後段コンパレータ14fあるいは14kへ出力する。なお、固定閾値は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリなどの記憶デバイスに格納することとしてもよい。これにより、閾値決定部14eおよび14jは、時間平均部14dあるいは14iによる時間平均処理に基づいて閾値を決定することができる。すなわち、受信状況などに応じてインパルスノイズの判定基準を可変とする適応制御を行うことができる。なお、これまで、図4を用いて時間平均部14c、14d、14hおよび14iについて、図5を用いて閾値決定部14eおよび14jについて、それぞれ説明してきたが、いずれの処理部もシンプルで小規模な演算回路によって構成することができる。したがって、受信装置10を、低コストで、かつ、処理速度に優れた小型の構成部品で構成することが可能となる。次に、推定位置拡張部14gにおける推定位置拡張処理について図6を用いて説明する。図6は、推定位置拡張部14gにおける推定位置拡張処理を説明するための図である。なお、図6の1では、時間平均をとることで平滑化されたガードバンド検出結果に対応する波形を正弦波で示しており、微細な波形の起伏を省略している。ここで、図6の1に示したように、推定位置拡張部14gは、ガードバンド検出結果において閾値b1を超える信号レベルを示す区間w1を、混入候補区間としてコンパレータ14fから入力されたものとする。かかる場合、図6の2に示したように、推定位置拡張部14gは、区間w1を時間軸の正方向へ所定量拡張して拡張区間w1とする。これは、区間w1が狭すぎることによるインパルスノイズの検出漏れを防止する目的で行われる。なお、図6の2に示したように、拡張する所定量については、確実に検出漏れを防ぐことができるように、区間w1の数倍であることが好ましい。また、拡張する所定量の上限値は、次のインパルスノイズの検出期間までの間で設定可能である。そして、図6の2に示したように、推定位置拡張部14gは、かかる拡張区間w1を含む第1の推定結果P1図1参照を、AND回路14lに対して出力する。なお、ここでは、第1の推定結果P1を拡張区間w1を含むパルス波として図示しているが、推定位置拡張部14gの出力形式を限定するものではない。次に、ノイズ除去部14mにおけるノイズ除去処理について図7を用いて説明する。図7は、ノイズ除去部14mにおけるノイズ除去処理を説明するための図である。なお、図7のAには、ノイズ除去手法のその1について、図7のBには、ノイズ除去手法のその2について、図7のCには、ノイズ除去手法のその3について、それぞれ示している。ここで、図7に示したように、ノイズ除去部14mには、破線の矩形4で囲まれたノイズ検出部に含まれるAND回路14lから、検出されたインパルスノイズのノイズ位置t1が入力されたものとする。また、図7のCにおける閉曲線に囲まれた部分は、かかるノイズ位置t1の近傍の拡大図である。図7のAに示したように、ノイズ除去部14mは、ノイズ位置t1の出力値を0へ置換することによって、インパルスノイズを除去する構成でも実現できる。また、図7のBに示したように、ノイズ位置t1における出力値をそのタイミングにおける時間平均値へ置換することによって、インパルスノイズ成分を減衰する構成でも実現できる。また、図7のCに示したように、ハードディスクドライブや不揮発性メモリなどの記憶デバイスである記憶部18に一般的なインパルスノイズの波形以下、ノイズレプリカ18aと記載するをあらかじめ記憶しておく。図7のCに示したように、ノイズ位置t1における波形に対してノイズレプリカ18aを重ねたうえで、かかるノイズレプリカ18a分を減算することによって、インパルスノイズ成分を減衰する構成でも実現できる。次に、受信装置10のノイズキャンセラ14を演算処理装置復調信号の高速演算処理が可能なマイクロコンピュータDSPにより構成し、その演算処理によってノイズ除去を行う構成において、ノイズキャンセラ14において実行される処理の処理手順について図8を用いて説明する。図8は、ノイズキャンセラ14ノイズキャンセラ14の演算処理部が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、これまでと同様に、破線の矩形2で囲まれた部分は第1の推定部に、破線の矩形3で囲まれた部分は第2の推定部に、破線の矩形4で囲まれた部分はノイズ検出部に、それぞれ対応している。図8に示したように、ノイズキャンセラ14は、直交復調部13からデータを取得するとステップS101、取得した実データからガードバンドを抽出するステップS102。そして、抽出結果の時間平均に基づいて閾値を決定するステップS103。なお、ここにいう閾値は、上述した閾値b1図1参照に対応する。そして、ノイズキャンセラ14は、決定した閾値を超える信号レベルを示す時間軸上の区間があるか否かを判定するステップS104。ここで、かかる区間があると判定された場合ステップS104,Yes、ノイズキャンセラ14は、該当する区間を拡張したうえでステップS105、拡張区間をノイズの混入候補区間以下、ノイズ区間と記載すると推定するステップS106。つづいて、ノイズキャンセラ14は、実データを遅延させた遅延データを入力したうえでステップS107、遅延データの時間平均に基づいて閾値を決定するステップS108。なお、ここにいう閾値は、上述した閾値b2図1参照に対応する。そして、ノイズキャンセラ14は、決定した閾値を超える信号レベルを示す時間軸上の位置があるか否かを判定するステップS109。ここで、かかる位置があると判定された場合ステップS109,Yes、ノイズキャンセラ14は、該当位置が実データに基づくノイズ区間に含まれるか否かを判定するステップS110。ここで、該当位置がノイズ区間に含まれると判定された場合ステップS110,Yes、ノイズキャンセラ14は、該当位置のインパルスノイズを除去したうえでステップS111、ステップS101からの処理を繰り返す。なお、ステップS104の判定条件を満たさなかった場合ステップS104,No、ステップS109の判定条件を満たさなかった場合ステップS109,NoまたはステップS110の判定条件を満たさなかった場合ステップS110,No、ノイズキャンセラ14は、インパルスノイズを除去することなく、ステップS101からの処理を繰り返す。上述してきたように、本実施例では、第1の推定部が、放送信号の周波数成分に基づいて時間領域におけるインパルスノイズの混入候補区間を推定し、第2の推定部が、遅延された放送信号の時間領域における波形のレベルに基づいてインパルスノイズの混入候補位置を推定し、ノイズ検出部が、混入候補区間および混入候補位置に基づいてインパルスノイズを検出し、ノイズ除去部が、ノイズ検出部によって検出されたインパルスノイズを除去するように受信装置を構成した。したがって、精度よくインパルスノイズを除去することができる。なお、上述した実施例では、第2の推定部が、主にノイズの混入候補位置をピンポイントで推定する場合について説明してきたが、かかる位置は区間に含まれる。したがって、第2の推定部も、第1の推定部と同様に、インパルスノイズの混入候補区間を推定すると換言してもよい。また、上述した実施例では、並列に実行した第1の推定部および第2の推定部の推定結果の論理積をとることでインパルスノイズを検出する場合について説明してきたが、かかる手法に限定されるものではない。たとえば、先行して第1の推定部の推定結果を得たうえで、かかる推定結果に含まれるインパルスノイズの混入候補区間についてのみ、第2の推定部による推定処理を行うこととしてもよい。かかる場合、混入候補区間以外の区間については閾値判定などを行う必要がないため、受信装置にかかる処理負荷を低減することができる。"