検出装置及び検出プログラム
【課題】到来する信号間の電力レベルの差が大きい場合であっても、信号の出現／消滅を検出することが可能な検出装置を提供する。
【解決手段】検出装置は、アンテナ、周波数変換部、アナログ−デジタル変換部、帯域分割部、雑音レベル推定部、電力レベル抑圧部、フィルタ処理部及び電力検出部を具備する。帯域分割部は、アンテナ、周波数変換部及びＡ／Ｄ変換部を経て共有されるデジタル信号を、所定の帯域幅の複数の帯域信号に分割する。雑音レベル推定部は、複数の帯域信号に基づき、平均雑音レベルを推定する。電力レベル抑圧部は、雑音レベルに検出閾値を加えてピークレベルとし、複数の帯域信号の電力レベルのうちピークレベル以上となる電力レベルをピークレベルに抑圧する。フィルタ処理部は、電力レベル抑圧部からの複数の帯域信号に対してフィルタ処理を行う。電力検出部は、フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出する。
【解決手段】検出装置は、アンテナ、周波数変換部、アナログ−デジタル変換部、帯域分割部、雑音レベル推定部、電力レベル抑圧部、フィルタ処理部及び電力検出部を具備する。帯域分割部は、アンテナ、周波数変換部及びＡ／Ｄ変換部を経て共有されるデジタル信号を、所定の帯域幅の複数の帯域信号に分割する。雑音レベル推定部は、複数の帯域信号に基づき、平均雑音レベルを推定する。電力レベル抑圧部は、雑音レベルに検出閾値を加えてピークレベルとし、複数の帯域信号の電力レベルのうちピークレベル以上となる電力レベルをピークレベルに抑圧する。フィルタ処理部は、電力レベル抑圧部からの複数の帯域信号に対してフィルタ処理を行う。電力検出部は、フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、信号の出現及び消滅を検出する検出装置及びこの装置に用いられる検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
受信信号に対して第１及び第２のＦＦＴ（Fast Fourier Transform）回路でＦＦＴ処理を行い、第２のＦＦＴ回路の出力の電力をスライディング平均等の合成処理することで、雑音を抑圧した電力検出を実現する検出装置が提案されている。
【０００３】
この種の検出装置では、時間軸上で先行する信号の電力レベルと後発の信号の電力レベルとの差が小さい場合、及び、周波数軸上で異なる周波数の信号間の電力レベルの差が小さい場合には、良好な信号検出が可能である。
【０００４】
しかしながら、この種の検出装置は、ガードタイムが短く、かつ、先行する信号の電力レベルが後発の信号の電力レベルと比較して高い場合、合成処理（スライディング平均）の時間応答特性により、後発の信号の出現又は消滅を検出することができないという問題がある。なお、ここでのガードタイムとは、時間軸方向に信号を検出する際に、検出対象の信号間で信号の電力レベルが十分に落ちている区間のことを言う。また、この種の検出装置では、周波数帯域が隣接し、かつ、両信号間の電力レベルの差が大きい場合、電力レベルが小さい信号の出現又は消滅を検出することができないという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−２３４２２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以上のように、従来の検出装置では、到来する信号間の電力レベルの差が大きい場合、信号の出現／消滅を検出できない場合があるという問題があった。
【０００７】
そこで、目的は、到来する信号間の電力レベルの差が大きい場合であっても、信号の出現／消滅を検出することが可能な検出装置及びこの装置で用いられる検出プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態によれば、検出装置は、アンテナ、周波数変換部、アナログ−デジタル変換部、帯域分割部、雑音レベル推定部、電力レベル抑圧部、フィルタ処理部及び電力検出部を具備する。アンテナは、電波を受信する。周波数変換部は、前記電波を予め設定された周波数帯へ変換する。アナログ−デジタル変換部は、前記周波数変換された信号をデジタル信号へ変換する。帯域分割部は、前記デジタル信号を、予め設定された帯域幅の複数の帯域信号に分割する。雑音レベル推定部は、前記複数の帯域信号に基づき、前記電波に含まれる雑音の平均雑音レベルを推定する。電力レベル抑圧部は、前記帯域幅に応じて検出閾値を決定し、前記雑音レベルに前記決定した検出閾値を加えてピークレベルとし、前記複数の帯域信号の電力レベルのうち前記ピークレベル以上となる電力レベルを前記ピークレベルに抑圧する。フィルタ処理部は、前記電力レベル抑圧部からの複数の帯域信号に対して、雑音及びフェージングの影響を軽減するためのフィルタ処理を行う。電力検出部は、前記フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出することで、変調信号の出現又は消滅を検出する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る検出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図１の雑音レベル推定部により計測される電力レベルの頻度分布を示す図である。
【図３】図１の信号処理装置が検出動作を実行する際のフローチャートを示す図である。
【図４】従来の検出装置によるスライディング平均の結果を示す図である。
【図５】第２の実施形態に係わる検出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図６】図５の信号処理装置が検出動作を実行する際のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る検出装置１０の機能構成を示すブロック図である。図１における検出装置１０は、アンテナ１１、周波数変換部１２、アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換部１３及び信号処理部１４を具備する。
【００１２】
アンテナ１１は、外部から到来する広帯域の電波を受信する。
【００１３】
周波数変換部１２は、アンテナ１１で受信された受信信号を中間周波数帯のＩＦ（Intermediate Frequency）信号に変換する。また、周波数変換部１２は、ＩＦ信号に対して、フィルタ処理等の受信処理を行う。
【００１４】
Ａ／Ｄ変換部１３は、周波数変換部１２からのＩＦ信号を、デジタル形式のデジタル信号へ変換する。
【００１５】
信号処理部１４は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、アプリケーション・プログラムである検出プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、及び、データの格納領域と使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）等を備える。信号処理部１４は、ＲＯＭに記憶される検出プログラムをＣＰＵに実行させることにより以下の機能を有する。すなわち、信号処理部１４は、帯域分割部１４１、雑音レベル推定部１４２、電力レベル抑圧部１４３、フィルタ処理部１４４及び電力検出部１４５を備える。
【００１６】
帯域分割部１４１は、Ａ／Ｄ変換部１３から供給される広帯域のデジタル信号を、複数の狭帯域信号に分割する。ここで、狭帯域とは、周波数軸方向に十分に信号を識別可能な程度の帯域をいう。帯域分割部１４１は、複数の狭帯域信号を雑音レベル推定部１４２及び電力レベル抑圧部１４３へ出力する。
【００１７】
雑音レベル推定部１４２は、帯域分割部１４１から供給される複数の狭帯域信号に基づいて熱雑音の平均雑音レベルを推定する。雑音レベル推定部１４２は、推定した平均雑音レベルを電力レベル抑圧部１４３へ出力する。
【００１８】
雑音レベル推定部１４２は、例えば以下のように平均雑音レベルを推定する。雑音レベル推定部１４２は、複数の狭帯域信号の電力レベルを計測し、電力レベルが計測された回数を数える。図２は、雑音レベル推定部１４２により計測される電力レベルの頻度分布を示す図である。雑音レベル推定部１４２は、図２に示される分布のうち、最も電力レベルが小さい分布における最大頻度の電力レベルを平均雑音レベルとする。このように平均雑音レベルを推定する場合、雑音レベル推定部１４２は、十分に長い時間及び十分に広い周波数において電力スペクトラムを取得する必要がある。十分に長い時間及び十分に広い周波数は、電波監視対象の通信システムの諸元に依存して決定されるものである。なお、平均雑音レベルの推定手法は、この方法に限定される訳ではない。
【００１９】
電力レベル抑圧部１４３は、帯域分割部１４１から供給される複数の狭帯域信号を、それらの電力レベルがピークレベル以下となるように抑圧する。ピークレベルは、雑音レベル推定部１４２で推定された雑音レベルに所定の検出閾値を加えて算出される。
【００２０】
熱雑音は、信号の帯域幅が狭くなると減少し、広くなると増大することが知られている。また、フェージング深さは、一般に、信号の帯域幅が狭くなると深くなり、広くなると浅くなることが知られている。また、平均ＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）が高い場合等には、一般に、検出確率は高くなることが知られている。さらに、検出した信号の全てに対してフィルタ処理を行った後に信号の出現／消滅を判断する方が、ＳＮＲが改善することで雑音を検出しないように誤検出確率を適当に抑える効果もある。このような事実を参照し、電力レベル抑圧部１４３は、狭帯域信号の帯域幅に応じたフェージング深さの状況と信号の検出確率とに基づいて検出閾値を決定する。
【００２１】
例えば、マルチパスフェージング（ダブル選択性フェージング）環境下の受信信号を帯域分割部１４１で十分に小さな帯域に分割した場合、狭帯域信号では、時間選択性フェージングの影響が観測される。数式（１）は、時間選択性フェージングをレイリーフェージングと仮定した場合に信号検出確率を算出する式である。
【数１】
【００２２】
数式（１）において、λは検出閾値を示し、γバーは平均ＳＮＲを示し、ｕは検出に用いるサンプル数を示す。電力レベル抑圧部１４３は、平均ＳＮＲが適当な値を取る場合、要求された検出確率となるように、検出閾値λを決定する。
【００２３】
なお、数式（１）において検出閾値及びサンプル数を固定した場合、平均ＳＮＲがある一定以上の値に達すると、それ以上は検出確率の向上に寄与しにくくなる。つまり、電力検出の観点において、ある一定以上の電力は信号検出性能の向上には寄与しない。このことから、平均ＳＮＲが適当な値である場合、電力レベル抑圧部１４３により狭帯域信号の電力レベルをピークレベルに抑圧しても、要求された検出確率を下回るような問題を生じないことは明らかである。
【００２４】
電力レベル抑圧部１４３は、電力レベルの抑圧処理を施した複数の狭帯域信号をフィルタ処理部１４４へ出力する。
【００２５】
フィルタ処理部１４４は、電力レベル抑圧部１４３から供給される複数の狭帯域信号に対してフィルタ処理を施すことにより、雑音及びフェージングの効果を軽減する。フィルタ処理には、例えば、スライディング平均及び重み付け合成等の処理がある。フィルタ処理部１４４は、フィルタ処理後の信号を電力検出部１４５へ出力する。
【００２６】
電力検出部１４５は、フィルタ処理部１４４から供給される信号の電力の変化を監視する。信号の電力の変化が予め設定された閾値を超える場合、電力検出部１４５は、変調信号が出現したと判断する。信号出現後にこの閾値を下回った場合、電力検出部１４５は、変調信号が消滅したと判断する。
【００２７】
次に、以上のように構成された検出装置１０による検出動作を、信号処理部１４の処理手順に従い説明する。図３は、第１の実施形態に係る検出装置１０の信号処理装置１４が検出動作を実行する際のフローチャートを示す図である。
【００２８】
まず、帯域分割部１４１は、Ａ／Ｄ変換部１３から供給される広帯域のデジタル信号を複数の狭帯域信号に分割する（ステップＳ３１）。雑音レベル推定部１４２は、複数の狭帯域信号に基づいて平均雑音レベルを推定する（ステップＳ３２）。
【００２９】
電力レベル抑圧部１４３は、狭帯域信号の帯域幅に基づくフェージング深さと、要求される検出確率とを参照し、検出閾値を決定する。電力レベル抑圧部１４３は、推定された平均雑音レベルに、決定した検出閾値を加算し、ピークレベルを算出する（ステップＳ３３）。電力レベル抑圧部１４３は、受信した狭帯域信号の電力レベルがピークレベルを超えるか否かを判断する（ステップＳ３４）。狭帯域信号の電力レベルがピークレベルを超える場合（ステップＳ３４のＹｅｓ）、電力レベル抑圧部１４３は、その電力レベルをピークレベルに抑圧する（ステップＳ３５）。狭帯域信号の電力レベルがピークレベルを超えない場合（ステップＳ３４のＮｏ）、電力レベル抑圧部１４３は、電力レベルの抑圧はせずに狭帯域信号をフィルタ処理部１４４へ出力する。
【００３０】
フィルタ処理部１４４は、電力レベル抑圧部１４３から供給される複数の狭帯域信号に対してフィルタ処理を施す（ステップＳ３６）。電力検出部１４５は、フィルタ処理部１４４から供給される信号の電力レベルが予め設定された閾値を超えるか否かを監視し、超える場合、変調信号が出現したと判断する（ステップＳ３７）。
【００３１】
以上のように、上記第１の実施形態では、電力レベル抑圧部１４３は、狭帯域信号の電力レベルがピークレベルを超える場合、電力レベルをピークレベルまで抑圧するようにしている。
【００３２】
従来の検出装置では、電力レベルを抑圧する処理を行っていないため、先行する信号と後発の信号との間のガードタイムが短く、かつ、先行する信号の電力レベルが後発の信号の電力レベルと比較して高い場合、フィルタ処理部での例えばスライディング平均（つまり、全ての重みを１として合成）の出力は、図４で示すように、先行する信号と後発の信号とを区別することができないものとなる。
【００３３】
これに対し、第１の実施形態に係る検出装置１０では、電力レベル抑圧部１４３により狭帯域信号の電力レベルをピークレベルで抑圧するようにしているため、先行する信号と後発の信号との電力レベル差が解消されることとなり、両信号間のガードインターバルが短い場合であっても、後発の信号を検出することが可能となる。
【００３４】
また、第１の実施形態では、雑音レベル推定部１４２で熱雑音の平均雑音レベルを測定し、測定した平均雑音レベルに検出閾値を加えることでピークレベルを算出するようにしている。これにより、平均雑音レベルを考慮した正確なピークレベルを算出することが可能となる。
【００３５】
また、第１の実施形態では、電力レベル抑圧部１４３は、検出閾値を決定する際に、フェージング深さを参照するようにしている。これにより、狭帯域信号の帯域幅が狭く設定される場合等、フェージング深さが支配的になる場合であっても、適切な検出閾値を決定することが可能となる。
【００３６】
また、第１の実施形態では、電力レベル抑圧部１４３は、検出確率を参照して検出閾値を決定するようにしている。これにより、変調信号の出現／消滅の判断を効率的に行うために、検出確率を向上させる場合であっても、その検出確率の変化に対応した検出閾値を決定することが可能となる。
【００３７】
したがって、第１の実施形態に係る検出装置１０によれば、先行する信号と後発の信号との間のガードインターバルが短く、先行する信号の電力レベルが後発の信号の電力レベルと比較して大きい場合であっても、後発の信号の出現／消滅を検出することができる。
【００３８】
なお、第１の実施形態では、検出装置１０は、信号処理装置１４を備え、変調信号の出現／消滅を、信号処理装置１４によるソフトウェア処理により検出する場合を説明したが、これに限定される訳ではない。例えば、帯域分割部１４１、雑音レベル推定部１４２、電力レベル抑圧部１４３、フィルタ処理部１４４及び電力検出部１４５は、それぞれがハードウェアにより構成され、変調信号の出現／消滅をハードウェア処理により検出するようにしても構わない。
【００３９】
（第２の実施形態）
図５は、第２の実施形態に係わる検出装置２０の機能構成を示すブロック図である。なお、図５において図１と共通する部分には同じ符号を付して示す。図５に示す検出装置２０は、アンテナ１１、周波数変換部１２、Ａ／Ｄ変換部１３及び信号処理部２１を具備する。
【００４０】
信号処理部２１は、例えば、ＣＰＵ、アプリケーション・プログラムである検出プログラムを記憶するＲＯＭ、及び、データの格納領域と使用されるＲＡＭ等を備える。信号処理部２１は、ＲＯＭに記憶される検出プログラムをＣＰＵに実行させることにより以下の機能を有する。すなわち、信号処理部２１は、遅延メモリ部２１１、平均スペクトラム計算部２１２、スペクトラム平準化フィルタ２１３、フィルタ係数計算部２１４、雑音レベル推定部２１５、帯域分割部２１６、フィルタ処理部１４４及び電力検出部１４５を備える。
【００４１】
遅延メモリ部２１１は、Ａ／Ｄ変換部１３から供給されるデジタル信号を、平均スペクトラム計算部２１２及びフィルタ係数計算部２１４での処理が終了するまで保持する。これにより、遅延メモリ部２１１は、デジタル信号をスペクトラム平準化フィルタ２１３へ出力するタイミングを調整する。
【００４２】
平均スペクトラム計算部２１２は、Ａ／Ｄ変換部１３から供給されるデジタル信号に対してＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理を行い、各周波数帯の平均電力レベルを計算する。平均スペクトラム計算部２１２は、計算した各周波数帯の平均電力レベルをフィルタ係数計算部２１４へ出力する。
【００４３】
フィルタ係数計算部２１４は、各周波数帯の平均電力レベルを参照し、ＳＮＲが極めて良い周波数帯の信号の電力レベルを抑圧するようなフィルタ係数を算出する。フィルタ係数計算部２１４は、算出したフィルタ係数をスペクトラム平準化フィルタ２１３へ出力する。
【００４４】
例えば、平均電力レベルＰｓｄ（ｆ）、検出閾値λ及び平均雑音レベルＮ（ｆ）を仮定する。フィルタ係数計算部２１４は、Ｎ（ｆ）＋λによりピークレベルを計算し、Ｐｓｄ（ｆ）−（Ｎ（ｆ）＋λ）の値が正であるか否かを判断する。Ｐｓｄ（ｆ）−（Ｎ（ｆ）＋λ）の値が正の場合には、フィルタ係数計算部２１４は、この周波数帯の信号の電力レベルを抑圧するようなフィルタ係数を算出する。また、Ｐｓｄ（ｆ）−（Ｎ（ｆ）＋λ）の値が負の場合、フィルタ係数計算部２１４は、この周波数帯の信号をパスさせるようなフィルタ係数を算出する。なお、平均雑音レベルＮ（ｆ）は、雑音レベル推定部２１５により測定されたものである。
【００４５】
熱雑音は周波数帯域の幅が狭くなると減少し、広くなると増大することが知られ、フェージング深さは周波数帯域の幅が狭くなると深くなり、広くなると浅くなることが知られている。また、ＳＮＲが高い場合等には、検出確率が、一般に、改善することが知られている。さらに、検出した信号の全てに対してフィルタ処理を行った後に信号の出現／消滅を判断する方が、ＳＮＲが改善することで雑音を検出しないように誤検出確率を適当に抑える効果もある。このような事実を参照し、検出閾値は、各周波数帯の幅に応じたフェージング深さの状況と信号の検出確率とに基づいて検出閾値を決定する。
【００４６】
スペクトラム平準化フィルタ２１３は、遅延メモリ部２１１から供給されるデジタル信号に対して、フィルタ係数計算部２１４から供給されるフィルタ係数に基づくフィルタ処理を行う。このフィルタ処理により、ＳＮＲが良好な周波数帯の信号の電力レベルが抑圧される。
【００４７】
帯域分割部２１６は、スペクトラム平準化フィルタ２１３から供給される信号を複数の狭帯域信号に分割する。ここで、狭帯域とは、周波数軸方向に十分に信号を識別可能な程度の帯域を言う。帯域分割部２１６は、複数の狭帯域信号を雑音レベル推定部２１５及びフィルタ処理部１４４へ出力する。
【００４８】
雑音レベル推定部２１５は、帯域分割部２１６から供給される複数の狭帯域信号に基づいて熱雑音の平均雑音レベルを推定する。雑音レベル推定部２１５は、推定した平均雑音レベルをフィルタ係数計算部２１４へ出力する。
【００４９】
雑音レベル推定部２１５は、例えば図１に示す雑音レベル推定部１４２と同様の手法で平均雑音レベルを推定する。なお、平均雑音レベルの推定手法は、この方法に限定される訳ではない。
【００５０】
次に、以上のように構成された検出装置２０による検出動作を、信号処理部２１の処理手順に従い説明する。図６は、第２の実施形態に係る検出装置２０の信号処理装置２１が検出動作を実行する際のフローチャートを示す図である。
【００５１】
まず、平均スペクトラム計算部２１２は、Ａ／Ｄ変換部１３からのデジタル信号に対してＦＦＴ処理を行い、各周波数帯の平均電力レベルを計算する（ステップＳ６１）。フィルタ係数計算部２１４は、各周波数帯の平均電力レベル、検出閾値、及び、雑音レベル推定部２１５により推定された平均雑音レベルを参照し、ＳＮＲが極めて良い周波数帯の信号の電力レベルを抑圧するようなフィルタ係数を算出する（ステップＳ６２）。
【００５２】
スペクトラム平準化フィルタ２１３は、フィルタ係数計算部２１４から供給されるフィルタ係数に基づき、遅延メモリ部２１１から供給されるデジタル信号の平準化を行う（ステップＳ６３）。
【００５３】
帯域分割部２１６は、スペクトラム平準化フィルタ２１３から供給される広帯域のデジタル信号を複数の狭帯域信号に分割する（ステップＳ６４）。
【００５４】
フィルタ処理部１４４は、帯域分割部２１６から供給される複数の狭帯域信号に対してフィルタ処理を施す（ステップＳ６５）。電力検出部１４５は、フィルタ処理部１４４から供給される信号の電力レベルが予め設定された閾値を超えるか否かを監視し、超える場合、変調信号が出現したと判断する（ステップＳ６６）。
【００５５】
以上のように、上記第２の実施形態では、フィルタ係数計算部２１４は、周波数帯毎の平均電力レベルがピークレベルを超える場合、平均電力レベルをピークレベルまで抑圧するようなフィルタ係数を算出する。スペクトラム平準化フィルタ２１３は、遅延メモリ部２１１を介して供給されるデジタル信号を、算出されたフィルタ係数により平準化するようにしている。これにより、
従来の検出装置では、デジタル信号の平準化処理を行っていないため、両信号の周波数帯域が隣接しており、かつ、両信号間の平均電力レベルの差が大きい場合、フィルタ処理部での例えばスライディング平均（つまり、全ての重みを１として合成）の出力は、両信号を区別することができないものとなる。
【００５６】
これに対し、第２の実施形態に係る検出装置２０では、スペクトラム平準化フィルタ２１３によりデジタル信号を平準化するようにしているため、隣接する周波数帯域の信号間の平均電力レベルの差が解消されることとなり、平均電力レベルが小さい方の信号を検出することが可能となる。
【００５７】
また、第２の実施形態では、雑音レベル推定部２１５で熱雑音の平均雑音レベルを測定し、測定した平均雑音レベルに検出閾値を加えることでピークレベルを算出するようにしている。これにより、平均雑音レベルを含む正確なピークレベルを考慮したフィルタ係数を算出することが可能となる。
【００５８】
また、第２の実施形態では、フィルタ係数計算部２１４は、検出閾値を決定する際に、フェージング深さを参照するようにしている。これにより、周波数帯域幅が狭く設定される場合等、フェージング深さが支配的になる場合であっても、適切な検出閾値を決定することが可能となる。
【００５９】
また、第２の実施形態では、フィルタ係数計算部２１４は、検出確率を参照して検出閾値を決定するようにしている。これにより、変調信号の出現／消滅の判断を効率的に行うために、検出確率を向上させる場合であっても、その検出確率の変化に対応した検出閾値を決定することが可能となる。
【００６０】
したがって、第２の実施形態に係る検出装置２０によれば、両信号の周波数帯域が隣接し、両信号間の平均電力レベルの差が大きい場合であっても、平均電力レベルが小さい方の信号の出現／消滅を検出することができる。
【００６１】
なお、第２の実施形態では、検出装置２０は、信号処理装置２１を備え、変調信号の出現／消滅をソフトウェア処理により実施する場合を説明したが、これに限定される訳ではない。例えば、遅延メモリ部２１１、平均スペクトラム計算部２１２、スペクトラム平準化フィルタ２１３、フィルタ係数計算部２１４、雑音レベル推定部２１５、帯域分割部２１６、フィルタ処理部１４４及び電力検出部１４５は、それぞれがハードウェアにより構成されて、変調信号の出現／消滅をハードウェア処理により検出するようにしても構わない。
【００６２】
また、上記第２の実施形態では、信号処理部２１が雑音レベル推定部２１５を備える場合を例に説明したが、これに限定される訳ではない。例えば、信号処理部２１は、雑音レベル推定部２１を備えていなくても構わない。このとき、フィルタ係数計算部２１４は、Ｐｓｄ（ｆ）−λの値が正であるか否かを判断し、正の場合には、この周波数帯の信号の電力レベルを抑圧するようなフィルタ係数を算出する。また、Ｐｓｄ（ｆ）−λの値が負の場合、フィルタ係数計算部２１４は、この周波数帯の信号をパスさせるようなフィルタ係数を算出する。
【００６３】
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６４】
１０，２０…検出装置、１１…アンテナ、１２…周波数変換部、１３…Ａ／Ｄ変換部、１４，２１…信号処理部、１４１，２１６…帯域分割部、１４２，２１５…雑音レベル推定部、１４３…電力レベル抑圧部、１４４…フィルタ処理部、１４５…電力検出部、２１１…遅延メモリ部、２１２…平均スペクトラム計算部、２１３…スペクトラム平準化フィルタ、２１４…フィルタ係数計算部
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、信号の出現及び消滅を検出する検出装置及びこの装置に用いられる検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
受信信号に対して第１及び第２のＦＦＴ（Fast Fourier Transform）回路でＦＦＴ処理を行い、第２のＦＦＴ回路の出力の電力をスライディング平均等の合成処理することで、雑音を抑圧した電力検出を実現する検出装置が提案されている。
【０００３】
この種の検出装置では、時間軸上で先行する信号の電力レベルと後発の信号の電力レベルとの差が小さい場合、及び、周波数軸上で異なる周波数の信号間の電力レベルの差が小さい場合には、良好な信号検出が可能である。
【０００４】
しかしながら、この種の検出装置は、ガードタイムが短く、かつ、先行する信号の電力レベルが後発の信号の電力レベルと比較して高い場合、合成処理（スライディング平均）の時間応答特性により、後発の信号の出現又は消滅を検出することができないという問題がある。なお、ここでのガードタイムとは、時間軸方向に信号を検出する際に、検出対象の信号間で信号の電力レベルが十分に落ちている区間のことを言う。また、この種の検出装置では、周波数帯域が隣接し、かつ、両信号間の電力レベルの差が大きい場合、電力レベルが小さい信号の出現又は消滅を検出することができないという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−２３４２２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以上のように、従来の検出装置では、到来する信号間の電力レベルの差が大きい場合、信号の出現／消滅を検出できない場合があるという問題があった。
【０００７】
そこで、目的は、到来する信号間の電力レベルの差が大きい場合であっても、信号の出現／消滅を検出することが可能な検出装置及びこの装置で用いられる検出プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態によれば、検出装置は、アンテナ、周波数変換部、アナログ−デジタル変換部、帯域分割部、雑音レベル推定部、電力レベル抑圧部、フィルタ処理部及び電力検出部を具備する。アンテナは、電波を受信する。周波数変換部は、前記電波を予め設定された周波数帯へ変換する。アナログ−デジタル変換部は、前記周波数変換された信号をデジタル信号へ変換する。帯域分割部は、前記デジタル信号を、予め設定された帯域幅の複数の帯域信号に分割する。雑音レベル推定部は、前記複数の帯域信号に基づき、前記電波に含まれる雑音の平均雑音レベルを推定する。電力レベル抑圧部は、前記帯域幅に応じて検出閾値を決定し、前記雑音レベルに前記決定した検出閾値を加えてピークレベルとし、前記複数の帯域信号の電力レベルのうち前記ピークレベル以上となる電力レベルを前記ピークレベルに抑圧する。フィルタ処理部は、前記電力レベル抑圧部からの複数の帯域信号に対して、雑音及びフェージングの影響を軽減するためのフィルタ処理を行う。電力検出部は、前記フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出することで、変調信号の出現又は消滅を検出する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る検出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図１の雑音レベル推定部により計測される電力レベルの頻度分布を示す図である。
【図３】図１の信号処理装置が検出動作を実行する際のフローチャートを示す図である。
【図４】従来の検出装置によるスライディング平均の結果を示す図である。
【図５】第２の実施形態に係わる検出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図６】図５の信号処理装置が検出動作を実行する際のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る検出装置１０の機能構成を示すブロック図である。図１における検出装置１０は、アンテナ１１、周波数変換部１２、アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換部１３及び信号処理部１４を具備する。
【００１２】
アンテナ１１は、外部から到来する広帯域の電波を受信する。
【００１３】
周波数変換部１２は、アンテナ１１で受信された受信信号を中間周波数帯のＩＦ（Intermediate Frequency）信号に変換する。また、周波数変換部１２は、ＩＦ信号に対して、フィルタ処理等の受信処理を行う。
【００１４】
Ａ／Ｄ変換部１３は、周波数変換部１２からのＩＦ信号を、デジタル形式のデジタル信号へ変換する。
【００１５】
信号処理部１４は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、アプリケーション・プログラムである検出プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、及び、データの格納領域と使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）等を備える。信号処理部１４は、ＲＯＭに記憶される検出プログラムをＣＰＵに実行させることにより以下の機能を有する。すなわち、信号処理部１４は、帯域分割部１４１、雑音レベル推定部１４２、電力レベル抑圧部１４３、フィルタ処理部１４４及び電力検出部１４５を備える。
【００１６】
帯域分割部１４１は、Ａ／Ｄ変換部１３から供給される広帯域のデジタル信号を、複数の狭帯域信号に分割する。ここで、狭帯域とは、周波数軸方向に十分に信号を識別可能な程度の帯域をいう。帯域分割部１４１は、複数の狭帯域信号を雑音レベル推定部１４２及び電力レベル抑圧部１４３へ出力する。
【００１７】
雑音レベル推定部１４２は、帯域分割部１４１から供給される複数の狭帯域信号に基づいて熱雑音の平均雑音レベルを推定する。雑音レベル推定部１４２は、推定した平均雑音レベルを電力レベル抑圧部１４３へ出力する。
【００１８】
雑音レベル推定部１４２は、例えば以下のように平均雑音レベルを推定する。雑音レベル推定部１４２は、複数の狭帯域信号の電力レベルを計測し、電力レベルが計測された回数を数える。図２は、雑音レベル推定部１４２により計測される電力レベルの頻度分布を示す図である。雑音レベル推定部１４２は、図２に示される分布のうち、最も電力レベルが小さい分布における最大頻度の電力レベルを平均雑音レベルとする。このように平均雑音レベルを推定する場合、雑音レベル推定部１４２は、十分に長い時間及び十分に広い周波数において電力スペクトラムを取得する必要がある。十分に長い時間及び十分に広い周波数は、電波監視対象の通信システムの諸元に依存して決定されるものである。なお、平均雑音レベルの推定手法は、この方法に限定される訳ではない。
【００１９】
電力レベル抑圧部１４３は、帯域分割部１４１から供給される複数の狭帯域信号を、それらの電力レベルがピークレベル以下となるように抑圧する。ピークレベルは、雑音レベル推定部１４２で推定された雑音レベルに所定の検出閾値を加えて算出される。
【００２０】
熱雑音は、信号の帯域幅が狭くなると減少し、広くなると増大することが知られている。また、フェージング深さは、一般に、信号の帯域幅が狭くなると深くなり、広くなると浅くなることが知られている。また、平均ＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）が高い場合等には、一般に、検出確率は高くなることが知られている。さらに、検出した信号の全てに対してフィルタ処理を行った後に信号の出現／消滅を判断する方が、ＳＮＲが改善することで雑音を検出しないように誤検出確率を適当に抑える効果もある。このような事実を参照し、電力レベル抑圧部１４３は、狭帯域信号の帯域幅に応じたフェージング深さの状況と信号の検出確率とに基づいて検出閾値を決定する。
【００２１】
例えば、マルチパスフェージング（ダブル選択性フェージング）環境下の受信信号を帯域分割部１４１で十分に小さな帯域に分割した場合、狭帯域信号では、時間選択性フェージングの影響が観測される。数式（１）は、時間選択性フェージングをレイリーフェージングと仮定した場合に信号検出確率を算出する式である。
【数１】
【００２２】
数式（１）において、λは検出閾値を示し、γバーは平均ＳＮＲを示し、ｕは検出に用いるサンプル数を示す。電力レベル抑圧部１４３は、平均ＳＮＲが適当な値を取る場合、要求された検出確率となるように、検出閾値λを決定する。
【００２３】
なお、数式（１）において検出閾値及びサンプル数を固定した場合、平均ＳＮＲがある一定以上の値に達すると、それ以上は検出確率の向上に寄与しにくくなる。つまり、電力検出の観点において、ある一定以上の電力は信号検出性能の向上には寄与しない。このことから、平均ＳＮＲが適当な値である場合、電力レベル抑圧部１４３により狭帯域信号の電力レベルをピークレベルに抑圧しても、要求された検出確率を下回るような問題を生じないことは明らかである。
【００２４】
電力レベル抑圧部１４３は、電力レベルの抑圧処理を施した複数の狭帯域信号をフィルタ処理部１４４へ出力する。
【００２５】
フィルタ処理部１４４は、電力レベル抑圧部１４３から供給される複数の狭帯域信号に対してフィルタ処理を施すことにより、雑音及びフェージングの効果を軽減する。フィルタ処理には、例えば、スライディング平均及び重み付け合成等の処理がある。フィルタ処理部１４４は、フィルタ処理後の信号を電力検出部１４５へ出力する。
【００２６】
電力検出部１４５は、フィルタ処理部１４４から供給される信号の電力の変化を監視する。信号の電力の変化が予め設定された閾値を超える場合、電力検出部１４５は、変調信号が出現したと判断する。信号出現後にこの閾値を下回った場合、電力検出部１４５は、変調信号が消滅したと判断する。
【００２７】
次に、以上のように構成された検出装置１０による検出動作を、信号処理部１４の処理手順に従い説明する。図３は、第１の実施形態に係る検出装置１０の信号処理装置１４が検出動作を実行する際のフローチャートを示す図である。
【００２８】
まず、帯域分割部１４１は、Ａ／Ｄ変換部１３から供給される広帯域のデジタル信号を複数の狭帯域信号に分割する（ステップＳ３１）。雑音レベル推定部１４２は、複数の狭帯域信号に基づいて平均雑音レベルを推定する（ステップＳ３２）。
【００２９】
電力レベル抑圧部１４３は、狭帯域信号の帯域幅に基づくフェージング深さと、要求される検出確率とを参照し、検出閾値を決定する。電力レベル抑圧部１４３は、推定された平均雑音レベルに、決定した検出閾値を加算し、ピークレベルを算出する（ステップＳ３３）。電力レベル抑圧部１４３は、受信した狭帯域信号の電力レベルがピークレベルを超えるか否かを判断する（ステップＳ３４）。狭帯域信号の電力レベルがピークレベルを超える場合（ステップＳ３４のＹｅｓ）、電力レベル抑圧部１４３は、その電力レベルをピークレベルに抑圧する（ステップＳ３５）。狭帯域信号の電力レベルがピークレベルを超えない場合（ステップＳ３４のＮｏ）、電力レベル抑圧部１４３は、電力レベルの抑圧はせずに狭帯域信号をフィルタ処理部１４４へ出力する。
【００３０】
フィルタ処理部１４４は、電力レベル抑圧部１４３から供給される複数の狭帯域信号に対してフィルタ処理を施す（ステップＳ３６）。電力検出部１４５は、フィルタ処理部１４４から供給される信号の電力レベルが予め設定された閾値を超えるか否かを監視し、超える場合、変調信号が出現したと判断する（ステップＳ３７）。
【００３１】
以上のように、上記第１の実施形態では、電力レベル抑圧部１４３は、狭帯域信号の電力レベルがピークレベルを超える場合、電力レベルをピークレベルまで抑圧するようにしている。
【００３２】
従来の検出装置では、電力レベルを抑圧する処理を行っていないため、先行する信号と後発の信号との間のガードタイムが短く、かつ、先行する信号の電力レベルが後発の信号の電力レベルと比較して高い場合、フィルタ処理部での例えばスライディング平均（つまり、全ての重みを１として合成）の出力は、図４で示すように、先行する信号と後発の信号とを区別することができないものとなる。
【００３３】
これに対し、第１の実施形態に係る検出装置１０では、電力レベル抑圧部１４３により狭帯域信号の電力レベルをピークレベルで抑圧するようにしているため、先行する信号と後発の信号との電力レベル差が解消されることとなり、両信号間のガードインターバルが短い場合であっても、後発の信号を検出することが可能となる。
【００３４】
また、第１の実施形態では、雑音レベル推定部１４２で熱雑音の平均雑音レベルを測定し、測定した平均雑音レベルに検出閾値を加えることでピークレベルを算出するようにしている。これにより、平均雑音レベルを考慮した正確なピークレベルを算出することが可能となる。
【００３５】
また、第１の実施形態では、電力レベル抑圧部１４３は、検出閾値を決定する際に、フェージング深さを参照するようにしている。これにより、狭帯域信号の帯域幅が狭く設定される場合等、フェージング深さが支配的になる場合であっても、適切な検出閾値を決定することが可能となる。
【００３６】
また、第１の実施形態では、電力レベル抑圧部１４３は、検出確率を参照して検出閾値を決定するようにしている。これにより、変調信号の出現／消滅の判断を効率的に行うために、検出確率を向上させる場合であっても、その検出確率の変化に対応した検出閾値を決定することが可能となる。
【００３７】
したがって、第１の実施形態に係る検出装置１０によれば、先行する信号と後発の信号との間のガードインターバルが短く、先行する信号の電力レベルが後発の信号の電力レベルと比較して大きい場合であっても、後発の信号の出現／消滅を検出することができる。
【００３８】
なお、第１の実施形態では、検出装置１０は、信号処理装置１４を備え、変調信号の出現／消滅を、信号処理装置１４によるソフトウェア処理により検出する場合を説明したが、これに限定される訳ではない。例えば、帯域分割部１４１、雑音レベル推定部１４２、電力レベル抑圧部１４３、フィルタ処理部１４４及び電力検出部１４５は、それぞれがハードウェアにより構成され、変調信号の出現／消滅をハードウェア処理により検出するようにしても構わない。
【００３９】
（第２の実施形態）
図５は、第２の実施形態に係わる検出装置２０の機能構成を示すブロック図である。なお、図５において図１と共通する部分には同じ符号を付して示す。図５に示す検出装置２０は、アンテナ１１、周波数変換部１２、Ａ／Ｄ変換部１３及び信号処理部２１を具備する。
【００４０】
信号処理部２１は、例えば、ＣＰＵ、アプリケーション・プログラムである検出プログラムを記憶するＲＯＭ、及び、データの格納領域と使用されるＲＡＭ等を備える。信号処理部２１は、ＲＯＭに記憶される検出プログラムをＣＰＵに実行させることにより以下の機能を有する。すなわち、信号処理部２１は、遅延メモリ部２１１、平均スペクトラム計算部２１２、スペクトラム平準化フィルタ２１３、フィルタ係数計算部２１４、雑音レベル推定部２１５、帯域分割部２１６、フィルタ処理部１４４及び電力検出部１４５を備える。
【００４１】
遅延メモリ部２１１は、Ａ／Ｄ変換部１３から供給されるデジタル信号を、平均スペクトラム計算部２１２及びフィルタ係数計算部２１４での処理が終了するまで保持する。これにより、遅延メモリ部２１１は、デジタル信号をスペクトラム平準化フィルタ２１３へ出力するタイミングを調整する。
【００４２】
平均スペクトラム計算部２１２は、Ａ／Ｄ変換部１３から供給されるデジタル信号に対してＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理を行い、各周波数帯の平均電力レベルを計算する。平均スペクトラム計算部２１２は、計算した各周波数帯の平均電力レベルをフィルタ係数計算部２１４へ出力する。
【００４３】
フィルタ係数計算部２１４は、各周波数帯の平均電力レベルを参照し、ＳＮＲが極めて良い周波数帯の信号の電力レベルを抑圧するようなフィルタ係数を算出する。フィルタ係数計算部２１４は、算出したフィルタ係数をスペクトラム平準化フィルタ２１３へ出力する。
【００４４】
例えば、平均電力レベルＰｓｄ（ｆ）、検出閾値λ及び平均雑音レベルＮ（ｆ）を仮定する。フィルタ係数計算部２１４は、Ｎ（ｆ）＋λによりピークレベルを計算し、Ｐｓｄ（ｆ）−（Ｎ（ｆ）＋λ）の値が正であるか否かを判断する。Ｐｓｄ（ｆ）−（Ｎ（ｆ）＋λ）の値が正の場合には、フィルタ係数計算部２１４は、この周波数帯の信号の電力レベルを抑圧するようなフィルタ係数を算出する。また、Ｐｓｄ（ｆ）−（Ｎ（ｆ）＋λ）の値が負の場合、フィルタ係数計算部２１４は、この周波数帯の信号をパスさせるようなフィルタ係数を算出する。なお、平均雑音レベルＮ（ｆ）は、雑音レベル推定部２１５により測定されたものである。
【００４５】
熱雑音は周波数帯域の幅が狭くなると減少し、広くなると増大することが知られ、フェージング深さは周波数帯域の幅が狭くなると深くなり、広くなると浅くなることが知られている。また、ＳＮＲが高い場合等には、検出確率が、一般に、改善することが知られている。さらに、検出した信号の全てに対してフィルタ処理を行った後に信号の出現／消滅を判断する方が、ＳＮＲが改善することで雑音を検出しないように誤検出確率を適当に抑える効果もある。このような事実を参照し、検出閾値は、各周波数帯の幅に応じたフェージング深さの状況と信号の検出確率とに基づいて検出閾値を決定する。
【００４６】
スペクトラム平準化フィルタ２１３は、遅延メモリ部２１１から供給されるデジタル信号に対して、フィルタ係数計算部２１４から供給されるフィルタ係数に基づくフィルタ処理を行う。このフィルタ処理により、ＳＮＲが良好な周波数帯の信号の電力レベルが抑圧される。
【００４７】
帯域分割部２１６は、スペクトラム平準化フィルタ２１３から供給される信号を複数の狭帯域信号に分割する。ここで、狭帯域とは、周波数軸方向に十分に信号を識別可能な程度の帯域を言う。帯域分割部２１６は、複数の狭帯域信号を雑音レベル推定部２１５及びフィルタ処理部１４４へ出力する。
【００４８】
雑音レベル推定部２１５は、帯域分割部２１６から供給される複数の狭帯域信号に基づいて熱雑音の平均雑音レベルを推定する。雑音レベル推定部２１５は、推定した平均雑音レベルをフィルタ係数計算部２１４へ出力する。
【００４９】
雑音レベル推定部２１５は、例えば図１に示す雑音レベル推定部１４２と同様の手法で平均雑音レベルを推定する。なお、平均雑音レベルの推定手法は、この方法に限定される訳ではない。
【００５０】
次に、以上のように構成された検出装置２０による検出動作を、信号処理部２１の処理手順に従い説明する。図６は、第２の実施形態に係る検出装置２０の信号処理装置２１が検出動作を実行する際のフローチャートを示す図である。
【００５１】
まず、平均スペクトラム計算部２１２は、Ａ／Ｄ変換部１３からのデジタル信号に対してＦＦＴ処理を行い、各周波数帯の平均電力レベルを計算する（ステップＳ６１）。フィルタ係数計算部２１４は、各周波数帯の平均電力レベル、検出閾値、及び、雑音レベル推定部２１５により推定された平均雑音レベルを参照し、ＳＮＲが極めて良い周波数帯の信号の電力レベルを抑圧するようなフィルタ係数を算出する（ステップＳ６２）。
【００５２】
スペクトラム平準化フィルタ２１３は、フィルタ係数計算部２１４から供給されるフィルタ係数に基づき、遅延メモリ部２１１から供給されるデジタル信号の平準化を行う（ステップＳ６３）。
【００５３】
帯域分割部２１６は、スペクトラム平準化フィルタ２１３から供給される広帯域のデジタル信号を複数の狭帯域信号に分割する（ステップＳ６４）。
【００５４】
フィルタ処理部１４４は、帯域分割部２１６から供給される複数の狭帯域信号に対してフィルタ処理を施す（ステップＳ６５）。電力検出部１４５は、フィルタ処理部１４４から供給される信号の電力レベルが予め設定された閾値を超えるか否かを監視し、超える場合、変調信号が出現したと判断する（ステップＳ６６）。
【００５５】
以上のように、上記第２の実施形態では、フィルタ係数計算部２１４は、周波数帯毎の平均電力レベルがピークレベルを超える場合、平均電力レベルをピークレベルまで抑圧するようなフィルタ係数を算出する。スペクトラム平準化フィルタ２１３は、遅延メモリ部２１１を介して供給されるデジタル信号を、算出されたフィルタ係数により平準化するようにしている。これにより、
従来の検出装置では、デジタル信号の平準化処理を行っていないため、両信号の周波数帯域が隣接しており、かつ、両信号間の平均電力レベルの差が大きい場合、フィルタ処理部での例えばスライディング平均（つまり、全ての重みを１として合成）の出力は、両信号を区別することができないものとなる。
【００５６】
これに対し、第２の実施形態に係る検出装置２０では、スペクトラム平準化フィルタ２１３によりデジタル信号を平準化するようにしているため、隣接する周波数帯域の信号間の平均電力レベルの差が解消されることとなり、平均電力レベルが小さい方の信号を検出することが可能となる。
【００５７】
また、第２の実施形態では、雑音レベル推定部２１５で熱雑音の平均雑音レベルを測定し、測定した平均雑音レベルに検出閾値を加えることでピークレベルを算出するようにしている。これにより、平均雑音レベルを含む正確なピークレベルを考慮したフィルタ係数を算出することが可能となる。
【００５８】
また、第２の実施形態では、フィルタ係数計算部２１４は、検出閾値を決定する際に、フェージング深さを参照するようにしている。これにより、周波数帯域幅が狭く設定される場合等、フェージング深さが支配的になる場合であっても、適切な検出閾値を決定することが可能となる。
【００５９】
また、第２の実施形態では、フィルタ係数計算部２１４は、検出確率を参照して検出閾値を決定するようにしている。これにより、変調信号の出現／消滅の判断を効率的に行うために、検出確率を向上させる場合であっても、その検出確率の変化に対応した検出閾値を決定することが可能となる。
【００６０】
したがって、第２の実施形態に係る検出装置２０によれば、両信号の周波数帯域が隣接し、両信号間の平均電力レベルの差が大きい場合であっても、平均電力レベルが小さい方の信号の出現／消滅を検出することができる。
【００６１】
なお、第２の実施形態では、検出装置２０は、信号処理装置２１を備え、変調信号の出現／消滅をソフトウェア処理により実施する場合を説明したが、これに限定される訳ではない。例えば、遅延メモリ部２１１、平均スペクトラム計算部２１２、スペクトラム平準化フィルタ２１３、フィルタ係数計算部２１４、雑音レベル推定部２１５、帯域分割部２１６、フィルタ処理部１４４及び電力検出部１４５は、それぞれがハードウェアにより構成されて、変調信号の出現／消滅をハードウェア処理により検出するようにしても構わない。
【００６２】
また、上記第２の実施形態では、信号処理部２１が雑音レベル推定部２１５を備える場合を例に説明したが、これに限定される訳ではない。例えば、信号処理部２１は、雑音レベル推定部２１を備えていなくても構わない。このとき、フィルタ係数計算部２１４は、Ｐｓｄ（ｆ）−λの値が正であるか否かを判断し、正の場合には、この周波数帯の信号の電力レベルを抑圧するようなフィルタ係数を算出する。また、Ｐｓｄ（ｆ）−λの値が負の場合、フィルタ係数計算部２１４は、この周波数帯の信号をパスさせるようなフィルタ係数を算出する。
【００６３】
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６４】
１０，２０…検出装置、１１…アンテナ、１２…周波数変換部、１３…Ａ／Ｄ変換部、１４，２１…信号処理部、１４１，２１６…帯域分割部、１４２，２１５…雑音レベル推定部、１４３…電力レベル抑圧部、１４４…フィルタ処理部、１４５…電力検出部、２１１…遅延メモリ部、２１２…平均スペクトラム計算部、２１３…スペクトラム平準化フィルタ、２１４…フィルタ係数計算部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電波を受信するアンテナと、
前記電波を予め設定された周波数帯へ変換する周波数変換部と、
前記周波数変換された信号をデジタル信号へ変換するアナログ−デジタル変換部と、
前記デジタル信号を、予め設定された帯域幅の複数の帯域信号に分割する帯域分割部と、
前記複数の帯域信号に基づき、前記電波に含まれる雑音の平均雑音レベルを推定する雑音レベル推定部と、
前記帯域幅に応じて検出閾値を決定し、前記雑音レベルに前記決定した検出閾値を加えてピークレベルとし、前記複数の帯域信号の電力レベルのうち前記ピークレベル以上となる電力レベルを前記ピークレベルに抑圧する電力レベル抑圧部と、
前記電力レベル抑圧部からの複数の帯域信号に対して、雑音及びフェージングの影響を軽減するためのフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出することで、変調信号の出現又は消滅を検出する電力検出部と
を具備することを特徴とする検出装置。
【請求項２】
前記電圧レベル抑圧部は、前記帯域幅に応じて変動するフェージング深さを考慮して前記検出閾値を決定することを特徴とする請求項１記載の検出装置。
【請求項３】
前記電圧レベル抑圧部は、信号検出確率を考慮して前記検出閾値を決定することを特徴とする請求項１又は２記載の検出装置。
【請求項４】
電波を受信するアンテナと、
前記電波を予め設定された周波数帯へ変換する周波数変換部と、
前記周波数変換された信号をデジタル信号へ変換するアナログ−デジタル変換部と、
前記デジタル信号に含まれる複数の周波数帯毎の平均電力スペクトラムを計算する平均スペクトラム計算部と、
前記周波数帯域に応じて検出閾値を決定し、前記決定した検出閾値をピークレベルとし、前記複数の周波数帯域の平均電力スペクトラムのうち前記ピークレベル以上となる平均電力スペクトラムを前記ピークレベルに抑圧するフィルタ係数を算出するフィルタ係数計算部と、
前記フィルタ係数に基づいて前記デジタル信号に対してフィルタ処理を行うことで、前記デジタル信号を平準化するスペクトラム平準化フィルタと、
前記スペクトラム平準化フィルタからの信号に対して、雑音及びフェージングの影響を軽減するためのフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出することで、変調信号の出現又は消滅を検出する電力検出部と
を具備することを特徴とする検出装置。
【請求項５】
前記スペクトラム平準化フィルタからの信号を、予め設定された帯域幅の複数の帯域信号に分割する帯域分割部と、
前記複数の帯域信号に基づき、前記電波に含まれる雑音の平均雑音レベルを推定する雑音レベル推定部と
をさらに具備し、
前記フィルタ係数計算部は、前記推定された雑音レベルに前記検出閾値を加えて前記ピークレベルとすることを特徴とする請求項４記載の検出装置。
【請求項６】
前記フィルタ係数計算部は、前記帯域幅に応じて変動するフェージング深さを考慮して前記検出閾値を決定することを特徴とする請求項４又は５記載の検出装置。
【請求項７】
前記フィルタ係数計算部は、信号検出確率を考慮して前記検出閾値を決定することを特徴とする請求項４乃至６のいずれかに記載の検出装置。
【請求項８】
供給されるデジタル信号を、予め設定された帯域幅の複数の帯域信号に分割する帯域分割処理と、
前記複数の帯域信号に基づき、前記電波に含まれる雑音の平均雑音レベルを推定する雑音レベル推定処理と、
前記帯域幅に応じて検出閾値を決定し、前記雑音レベルに前記決定した検出閾値を加えてピークレベルとし、前記複数の帯域信号の電力レベルのうち前記ピークレベル以上となる電力レベルを前記ピークレベルに抑圧する電力レベル抑圧処理と、
前記電力レベル抑圧処理された複数の帯域信号に対して、雑音及びフェージングの影響を軽減するためのフィルタ処理と、
前記フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出することで、変調信号の出現又は消滅を検出する電力検出処理と
を検出装置のコンピュータに実行させることを特徴とする検出プログラム。
【請求項９】
供給されるデジタル信号に含まれる複数の周波数帯毎の平均電力スペクトラムを計算する平均スペクトラム計算処理と、
前記周波数帯域に応じて検出閾値を決定し、前記決定した検出閾値をピークレベルとし、前記複数の周波数帯域の平均電力スペクトラムのうち前記ピークレベル以上となる平均電力スペクトラムを前記ピークレベルに抑圧するフィルタ係数を算出するフィルタ係数計算処理と、
前記フィルタ係数に基づいて前記デジタル信号に対してフィルタ処理を行うことで、前記デジタル信号を平準化するスペクトラム平準化処理と、
前記スペクトラム平準化処理後の信号に対して、雑音及びフェージングの影響を軽減するためのフィルタ処理と、
前記フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出することで、変調信号の出現又は消滅を検出する電力検出処理と
を検出装置のコンピュータに実行させることを特徴とする検出プログラム。
【請求項１】
電波を受信するアンテナと、
前記電波を予め設定された周波数帯へ変換する周波数変換部と、
前記周波数変換された信号をデジタル信号へ変換するアナログ−デジタル変換部と、
前記デジタル信号を、予め設定された帯域幅の複数の帯域信号に分割する帯域分割部と、
前記複数の帯域信号に基づき、前記電波に含まれる雑音の平均雑音レベルを推定する雑音レベル推定部と、
前記帯域幅に応じて検出閾値を決定し、前記雑音レベルに前記決定した検出閾値を加えてピークレベルとし、前記複数の帯域信号の電力レベルのうち前記ピークレベル以上となる電力レベルを前記ピークレベルに抑圧する電力レベル抑圧部と、
前記電力レベル抑圧部からの複数の帯域信号に対して、雑音及びフェージングの影響を軽減するためのフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出することで、変調信号の出現又は消滅を検出する電力検出部と
を具備することを特徴とする検出装置。
【請求項２】
前記電圧レベル抑圧部は、前記帯域幅に応じて変動するフェージング深さを考慮して前記検出閾値を決定することを特徴とする請求項１記載の検出装置。
【請求項３】
前記電圧レベル抑圧部は、信号検出確率を考慮して前記検出閾値を決定することを特徴とする請求項１又は２記載の検出装置。
【請求項４】
電波を受信するアンテナと、
前記電波を予め設定された周波数帯へ変換する周波数変換部と、
前記周波数変換された信号をデジタル信号へ変換するアナログ−デジタル変換部と、
前記デジタル信号に含まれる複数の周波数帯毎の平均電力スペクトラムを計算する平均スペクトラム計算部と、
前記周波数帯域に応じて検出閾値を決定し、前記決定した検出閾値をピークレベルとし、前記複数の周波数帯域の平均電力スペクトラムのうち前記ピークレベル以上となる平均電力スペクトラムを前記ピークレベルに抑圧するフィルタ係数を算出するフィルタ係数計算部と、
前記フィルタ係数に基づいて前記デジタル信号に対してフィルタ処理を行うことで、前記デジタル信号を平準化するスペクトラム平準化フィルタと、
前記スペクトラム平準化フィルタからの信号に対して、雑音及びフェージングの影響を軽減するためのフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出することで、変調信号の出現又は消滅を検出する電力検出部と
を具備することを特徴とする検出装置。
【請求項５】
前記スペクトラム平準化フィルタからの信号を、予め設定された帯域幅の複数の帯域信号に分割する帯域分割部と、
前記複数の帯域信号に基づき、前記電波に含まれる雑音の平均雑音レベルを推定する雑音レベル推定部と
をさらに具備し、
前記フィルタ係数計算部は、前記推定された雑音レベルに前記検出閾値を加えて前記ピークレベルとすることを特徴とする請求項４記載の検出装置。
【請求項６】
前記フィルタ係数計算部は、前記帯域幅に応じて変動するフェージング深さを考慮して前記検出閾値を決定することを特徴とする請求項４又は５記載の検出装置。
【請求項７】
前記フィルタ係数計算部は、信号検出確率を考慮して前記検出閾値を決定することを特徴とする請求項４乃至６のいずれかに記載の検出装置。
【請求項８】
供給されるデジタル信号を、予め設定された帯域幅の複数の帯域信号に分割する帯域分割処理と、
前記複数の帯域信号に基づき、前記電波に含まれる雑音の平均雑音レベルを推定する雑音レベル推定処理と、
前記帯域幅に応じて検出閾値を決定し、前記雑音レベルに前記決定した検出閾値を加えてピークレベルとし、前記複数の帯域信号の電力レベルのうち前記ピークレベル以上となる電力レベルを前記ピークレベルに抑圧する電力レベル抑圧処理と、
前記電力レベル抑圧処理された複数の帯域信号に対して、雑音及びフェージングの影響を軽減するためのフィルタ処理と、
前記フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出することで、変調信号の出現又は消滅を検出する電力検出処理と
を検出装置のコンピュータに実行させることを特徴とする検出プログラム。
【請求項９】
供給されるデジタル信号に含まれる複数の周波数帯毎の平均電力スペクトラムを計算する平均スペクトラム計算処理と、
前記周波数帯域に応じて検出閾値を決定し、前記決定した検出閾値をピークレベルとし、前記複数の周波数帯域の平均電力スペクトラムのうち前記ピークレベル以上となる平均電力スペクトラムを前記ピークレベルに抑圧するフィルタ係数を算出するフィルタ係数計算処理と、
前記フィルタ係数に基づいて前記デジタル信号に対してフィルタ処理を行うことで、前記デジタル信号を平準化するスペクトラム平準化処理と、
前記スペクトラム平準化処理後の信号に対して、雑音及びフェージングの影響を軽減するためのフィルタ処理と、
前記フィルタ処理後の信号の電力の変化を検出することで、変調信号の出現又は消滅を検出する電力検出処理と
を検出装置のコンピュータに実行させることを特徴とする検出プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１３−９００８２（Ｐ２０１３−９００８２Ａ）
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２２７７６０（Ｐ２０１１−２２７７６０）
【出願日】平成２３年１０月１７日（２０１１．１０．１７）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１０月１７日（２０１１．１０．１７）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
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