ブラインド信号源分離を使用したパルス記述子ワード生成のためのシステム及び方法

本開示の分野は概してパルス記述子ワード(PDW)ベクトル信号処理に関し、より具体的には、ブラインド信号源分離を使用したPDW生成のための高性能なシステム及び方法に関する。

既知のPDWベクトル信号処理システム及び方法では、固定帯域幅チャネルは、構成要素であるPDWデータブロック(例えば、パラメータ)へデインターリーブするためのPDWベクトルの生成に使用される。少なくとも幾つかの既知のPDWベクトル信号処理システムでは、固定帯域幅チャネルは、複数のターゲット信号エミッタから受信した信号(例えば、レーダー信号)の中心周波数、帯域幅、パルス時間、及びパルス幅など、結果として得られるPDWパラメータの推定の精度を低下させる。PDWパラメータ値の有用な推定の速度と精度を高めるため、このような固定帯域幅チャネルベースのPDWベクトル信号処理システムは、より大きくより複雑なプロセッサ構造を必要とする。更に、サイズ、重量、及びコストが設計上の重要な制約でない場合であっても、PDWベクトル信号処理のための少なくとも幾つかの既知のシステム及び方法は、改良されたデインターリーブ方法に適した高品質なPDWパラメートルベクトルを連続的に生成する際の効率と精度の悪化に見舞われることがある。

一態様では、信号データプロセッサに通信可能に連結されたセンサによって受信された複数の時変信号から、周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも1つを含むパルス記述子ワード(PDW)を生成するための方法が提供される。本方法は、信号データプロセッサの複数のブラインド信号源分離(BSS)モジュールで、複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理することを含み、複数のBSSモジュールの各BSSモジュールは複数のフィルタモジュールを有するフィルタ処理サブシステムを含み、複数のフィルタモジュールの各BSSモジュールは周波数フィルタ係数(α)を有し、中心周波数(f)によってパラメータ化される。本方法はまた、複数のBSSモジュールからの少なくとも1つのブラインド信号源分離信号を、フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたPDW生成モジュールへ送信することを含む。本方法は更に、PDW生成モジュールを使用し、少なくとも1つのブラインド信号源分離信号に基づいて、周波数データを含む少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成することを含む。本方法はまた、少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号の生成時にその信号に基づいて、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールのαの値及びfの値のうちの少なくとも1つを更新することを含む。

別の態様では、周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも1つを含む、少なくとも1つのPDWを生成するため、複数の時変信号を処理するシステムが提供される。このシステムは、少なくとも1つの時変信号を受信するように構成されたセンサ、及びそのセンサに通信可能に連結された信号データプロセッサを含む。信号データプロセッサは複数のBSSモジュールを含み、複数のBSSモジュールの各BSSモジュールは複数のフィルタモジュールを含むフィルタ処理サブシステムを有し、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールは周波数フィルタ係数αを有し、中心周波数fによってパラメータ化される。信号データプロセッサはまた、フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたPDW生成モジュールを含む。複数のBSSモジュールは、複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理し、少なくとも1つのブラインド信号源分離信号をPDW生成モジュールへ送信するように構成されている。PDW生成モジュールは、少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号の生成とほぼ同時にその信号に基づいて、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールのαの値及びfの値のうちの少なくとも1つを更新することを促進するため、少なくとも1つのブラインド信号源分離信号に基づいて、周波数データを含む少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成するように構成されている。

更に別の態様では、周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも1つを含む少なくとも1つのPDWを生成するため、複数の時変信号を処理する信号データプロセッサが提供される。信号データプロセッサは複数のBSSモジュールを含み、複数のBSSモジュールの各BSSモジュールは複数のフィルタモジュールを含むフィルタ処理サブシステムを有し、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールは周波数フィルタ係数αを有し、中心周波数fによってパラメータ化される。信号データプロセッサはまた、フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたPDW生成モジュールを含む。複数のBSSモジュールは、複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理し、少なくとも1つのブラインド信号源分離信号をPDW生成モジュールへ送信するように構成されている。PDW生成モジュールは、少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号の生成とほぼ同時にその信号に基づいて、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールのαの値及びfの値のうちの少なくとも1つを更新することを促進するため、少なくとも1つのブラインド信号源分離信号に基づいて、周波数データを含む少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成するように構成されている。

本開示の上記の特徴、態様、及び利点、及びその他の特徴、態様、及び利点は、添付の図面を参照して以下の詳細な説明を読むことで、より良く理解される。図面全体を通して、同様の特徴は同様の部分を表わしている。

ブラインド信号源分離(BSS)を使用して、パルス記述子ワード(PDW)を生成するための例示的な信号処理システムの概略図である。

図1に示した信号処理システムの一部を形成する例示的なBSSチャネルの概略図である。

図2に示したBSSチャネル状態マシンモジュールと併用されうる、例示的なBSS状態マシン処理の概略図である。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数αの値対ウィンドウサイズを複数の信号対ノイズ比(SNR)と共に示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、図4Aに示したグラフィック表現の係数αの平均二乗誤差(MSE)の結果対ウィンドウサイズを示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、周波数トラッキングの結果対20dBのSNR値でのサンプル数を示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、図5Aに示したグラフィック表現の周波数トラッキングのMSEの結果対サンプル数を表わしている。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、SNRの範囲での周波数トラッキングのMSEの結果を示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数α

₁の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数α

₂の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数α

₃の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数β

₁の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数β

₂の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、プレトレーニング中に確定した係数β

₃の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、周波数トラッキング中に確定した周波数誤差(Δf)のMSEの結果値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。

図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現で、周波数トラッキング中に確定した帯域幅誤差(Δw)のMSEの結果値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。

図1に示した信号処理システムと併用されうるBSSを使用するPDW生成の例示的な方法のフロー図である。

特に明記されない限り、本書で提供される図面は、本開示の実装の特徴を説明することを意図している。これらの特徴は、本開示の一又は複数の実装を含む多種多様なシステムに適用可能と考えられている。同様に、これらの図面は、当業者にとって既知で、本書に開示した実装の実行に欠かせない、従来のすべての機能を含むことを意図しているわけではない。

以下の明細書及び特許請求の範囲では、以下の意味を有するように定義される幾つかの用語について言及される。

文脈において他のことを明示されていない限り、単数形「1つの(「a」、「an」、及び「the」)」は、複数の対象を含む。

「オプションの」又は「オプションにより」は、記述されているイベントや状況が起こることもあれば起こらないこともありうること、また、その記述が、イベントが発生する事例とイベントが発生しない事例を含むことを意味する。

近似的な言葉は、本書で明細書及び特許請求の範囲の随所で使用されているように、関連する基本的な機能を変化させることなく、許容範囲内で変化しうる量的な表現を修飾するときに適用されうる。したがって、「約」、「およそ」及び「実質的に」などの表現は、指定された正確な値に限定されない。少なくとも幾つかの例では、近似的な言葉は、値を測定するための機器の精度に対応しうる。ここでは、また、明細書及び特許請求の範囲全体を通じて、範囲の限界は組み合わされてもよく、及び/又は交換されてもよく、このような範囲は特定され、前後関係又は言語表現によって別途示されていないかぎり、そこに含まれるすべての部分範囲を含む。

本書で使用されているように、「プロセッサ」及び「コンピュータ」という用語、並びに、「処理デバイス」、「コンピューティングデバイス」及び「コントローラ」などの関連用語は、従来技術においてコンピュータと称される集積回路に限定されることはなく、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ(PLC)、特定用途向け集積回路(ASIC)、及び他のプログラマブル回路を広義に意味し、本書ではこれらの用語は交換可能に使用される。本書に記載の実装では、限定するものではないが、メモリは、ランダムアクセスメモリ(RAM)などのコンピュータ可読媒体、及び、フラッシュメモリなどのコンピュータ可読不揮発性媒体などを含みうる。代替的に、フロッピーディスク、コンパクトディスク−読出し専用メモリ(CD−ROM)、光磁気ディスク(MOD)、及び/又はデジタル多用途ディスク(DVD)が使用されうる。また、本書に記載の実装では、付加的な入力チャネルは、限定するものではないが、マウスやキーボードなどのオペレータインターフェースに関連付けられたコンピュータ周辺機器であってもよい。代替的に、例えば、限定するものではないが、スキャナを含みうる他のコンピュータ周辺機器も使用されうる。更に、例示的な実装では、付加的な出力チャネルは、限定するものではないが、オペレータインターフェースモニタを含みうる。

更に、本書で使用されているように、「リアルタイム」という用語は、関連するイベントの発生時刻、所定のデータの測定及び収集の時刻、データを処理する時刻、及びイベントと環境にシステムが応答する時刻のうちの少なくとも1つを意味する。本書に記載の実装では、これらの活動とイベントは実質的に即時発生する。

本書に記載のシステムと方法は、パルス記述子ワード(PDW)を生成するための信号処理システムを対象とする。信号処理システムは、センサを使用して複数の混合信号(例えば、レーダー信号)を検出する。センサに通信可能に連結された信号データプロセッサは、複数の混合信号から一又は複数の注目している信号を分離して特定するため、ブラインド信号源分離(BSS)及び他の信号処理技術を使用する。本書に記載の信号処理技術は、明確に異なるフィルタ係数を有し、周波数及び帯域幅のうちの少なくとも1つでパラメータ化される少なくとも2つのフィルタモジュールを含む。信号処理システムは更に、特定された注目している信号の信号パラメータ(例えば、周波数、振幅など)の特定並びにトラッキングの精度を高めるため、各フィルタモジュールのフィルタ係数及びパラメータを更新し保存する。

信号データプロセッサは、PDW生成のためBSSを使用する。本書に記載のシステム及び方法では、BSSは、固定帯域幅チャネルに依存することなく、PDWパラメータの推定の精度を高めることを可能にする。本書に記載の実装はまた、既知の固定帯域幅チャネルベースシステムと比較してさほど複雑でない処理構造を使用して、より迅速でより効率的なPDW生成を促進する。本書に記載の実装は更に、高性能なPDW信号処理システム及び方法のサイズ、重量、及びコストを低減することができる。本書に記載のブラインド信号源分離を使用してPDWを生成するためのシステム及び方法はまた、改良されたデインターリーブ方法に適した高信号品質PDWパラメータベクトルの連続高速生成を提供する。

図1は、BSSを使用してパルス記述子ワード(PDW)を生成するための例示的な信号処理システム100の概略図である。BSSは、ブラインド信号源分離として知られるが、複数の混合信号から一又は複数の注目している信号を分離(例えば、フィルタ)するためにも使用される。限定するものではないが、充分に確定していない(例えば、信号源よりも観測信号が少ない)ケースを含む応用では、信号エミッタ、注目している信号、又は信号混合プロセスに関する相当量の既知の情報に依存することなく、任意の時変信号(例えば、一又は複数の信号エミッタからのレーダーパルス)の組から注目している信号だけを分離して特定することが、BSSによって容易になる。

例示的な実施形態では、信号処理システム100は、アンテナ102に通信可能に連結された信号データプロセッサ101を含む。例示的な実施形態では、アンテナ102は広域センサ103である。信号データプロセッサ101は、プリプロセッサ104とポストプロセッサ105を含む。センサ103は、レーダー信号エミッタ106及び107からの信号を受信するように構成されている。図1には、2つのレーダー信号エミッタ106及び107が示されているが、当業者であれば、センサ103が任意の数のレーダー信号エミッタ106及び107からの信号を受信しうることを理解するであろう。

センサ103は、プレコンディショナー108を介して、プリプロセッサ104に通信可能に連結されている。例示的な実施形態では、プレコンディショナー108は、低ノイズ増幅器109、バンドパスフィルタ110、及び広帯域アナログ−デジタル変換器(ADC)111を含む。動作中、プレコンディショナー108は、センサ103から受信したセンサ出力信号112を、プリプロセッサ104へ送信される上り信号113に変換するように構成されている。各上り信号113は、センサ103で受信した時変信号に由来する。時変信号は、レーダー信号エミッタ106及び107から受信した混合信号を含みうる。例えば、時変信号は、第1のレーダー信号114及び第2のレーダー信号116を含みうる。

例示的な実施形態では、プリプロセッサ104は、一又は複数の信号ノイズ除去モジュール118、及び複数のブラインド信号源分離(BSS)モジュール120を含む。各BSSモジュール120は、単一の信号ノイズ除去モジュール118に連結され、1つのBSSチャネルを表わす。信号処理システム100のBSSチャネルの総数はKで表わされる。信号ノイズ除去モジュール118はノイズ除去された信号124と状態エネルギー信号126を、複数のBSSモジュール120の各BSSモジュール120(例えば、120a,120b・・・120K)へ送信する。状態エネルギー信号126は、特定のサンプル時点(例えば、状態)での上り信号113の振幅に比例する量(例えば、アナログ電圧レベル)を表わす。

動作中に、上り信号113は、プレコンディショナー108から、上り信号113がノイズ除去を受ける信号ノイズ除去モジュール118へ送信され、その後、ノイズ除去された信号124として各BSSモジュール120へ送信される。例えば、第1のレーダー信号114は最初、限定するものではないが、周波数と帯域幅を含む信号特性を有するパルスとして、センサ103で受信される。この例では、プレコンディショナー108によって処理された後の第1のレーダー信号114の信号パルスは、混合信号として信号ノイズ除去モジュール118で受信される(例えば、上り信号113は第1のレーダー信号114の信号パルスを表わし、限定するものではないが、ノイズ及び注目している所望の情報以外の情報を含む、様々な特性を有する)。信号ノイズ除去モジュール118は、周波数及び帯域幅(又は、規則的なパターンの周波数及び帯域幅)を有するノイズ除去された信号124をBSSモジュール120へ送信する前に、混合された上り信号113をノイズ除去する。信号処理システム100によって実装される方法は、上述の、また、図2を参照して以下で更に詳細に説明される、装置及びシステムによってほぼリアルタイムで実行される。

更に、例示的な実施形態では、プリプロセッサ104は、各BSSモジュール120に連結された一又は複数のPDW生成モジュール128、並びに、各BSSモジュール120に連結されたパルスノイズ除去モジュール130を含む。PDW生成モジュール128は、各BSSモジュール120から受信したブラインド信号源分離信号129に基づいて、PDWパラメータベクトル信号138を生成する。各PDWパラメータベクトル信号138は、ブラインド信号源分離信号129の特異パルスに由来するレーダー信号114及び116の1つの注目している特性(例えば、周波数、帯域幅、到来時刻(time of arrival)、離脱時刻(time of departure)、パルス幅、パルス振幅、パルス反復間隔、及び/又は到来角(AOA))を表わすデータを含む。パルスノイズ除去モジュール130はまた、ブラインド信号源分離信号129に基づいて、未知の信号状態空間表現信号(signal state space representation signal)139を生成する。未知の信号状態空間表現信号139は、レーダー信号エミッタ106及び107のうちの1つについて使用可能な空間情報が識別できる、レーダー信号114及び116のうちの1つの注目している付加的な(例えば、非PDWタイプ)特性を表わすデータを含む。PDWパラメータベクトル信号138及び未知の信号状態空間表現信号139は、ポストプロセッサ105へ送信される。信号ノイズ除去モジュール118、PDW生成モジュール128、及びパルスノイズ除去モジュール130は、適切な信号フィルタ処理、信号増幅、信号変調、信号分離、信号調節、及び/又は、アナログ/デジタル電子回路コンポーネントを使用して実装されるADC回路を含む。また、例示的な実施形態では、各BSSモジュール120は、各ブラインド信号源分離信号129(例えば、129a,129b・・・129K)を、PDW生成モジュール128及びパルスノイズ除去モジュール130へ送信する。

ポストプロセッサ105は、メモリ134を含むコンピューティングデバイス132を含む。上述のように、PDW生成モジュール128は、各BSSモジュール120からブラインド信号源分離信号129を受信する。次に、PDW生成モジュール128はブラインド信号源分離信号129を利用してPDWパラメータベクトル信号138を生成し、これはその後、ポストプロセッサ105へ送信される。PDWパラメータベクトル信号138はコンピューティングデバイス132によって受信され、限定するものではないが、少なくとも1つのバッファされたデータセットを含むコンピュータ可読データとして、メモリ134に保存される。パルスノイズ除去モジュール130はまた、各BSSモジュール120からブラインド信号源分離信号129を受信するように構成されている。パルスノイズ除去モジュール130は更に、ブラインド信号源分離信号129を利用して未知の信号状態空間表現信号139を生成するように構成されており、これはその後、ポストプロセッサ105へ送信される。未知の信号状態空間表現信号139はコンピューティングデバイス132によって受信され、限定するものではないが、少なくとも1つのバッファされたデータセットを含むコンピュータ可読データとして、メモリ134に保存される。例示的な実施形態では、コンピューティングデバイス132は、メモリ134に保存されている命令セットから(例えば、一又は複数のコンピュータ可読記憶媒体から)実行されるソフトウェアを実行するオペレーティングシステムを採用するコンピュータに基づく方法を利用して処理するため、バッファされたデータセットをメモリ134から取り出す。

コンピューティングデバイス132は、PDWパラメータベクトル信号138及び未知の信号状態空間表現信号139のうちの少なくとも1つに含まれるデータに基づいて操作を実行するため、コンピュータに基づく方法(例えば、限定するものではないが、メモリ134を含む、一又は複数のコンピュータ可読記憶媒体に保存されたソフトウェア命令)を実装する。このような操作は、限定するものではないが、PDWパラメータベクトル信号138及び未知の信号状態空間表現信号139のうちの少なくとも1つでデータとして表わされる少なくとも1つのレーダー信号(例えば、信号114及び116)の様々な特性を(例えば、人が読むことのできる形態で)検出すること、処理すること、定量すること、保存すること、及び表示することを含む。例えば、PDW生成モジュール128によって生成されたPDWパラメータベクトル信号138は、ベクトルの形態で構築された複数のPDWベクトルデータブロックを含み、各PDWベクトルデータブロックは第1のレーダー信号114の1つのパラメータを含む。パラメータ(例えば、第1のレーダー信号114の少なくとも1つの特性を表わす)は、限定するものではないが、周波数、帯域幅、到来時刻、離脱時刻、パルス幅、パルス振幅、パルス反復間隔、及び/又はAOAを含む。コンピューティングデバイス132はPDWパラメータベクトル信号138を読み、複数のPDWベクトルデータブロックのうちの少なくとも1つのPDWベクトルデータブロックで、前述の操作の少なくとも1つを実行する。また、例示的な実施形態では、コンピューティングデバイス132は、PDWパラメータベクトル信号138を、その構成要素であるPDWベクトルデータブロックへ読込んで分離(例えば、デインターリーブ)し、PDWパラメータベクトル信号138に含まれていたPDWベクトルデータブロックの総数よりも少ないPDWベクトルデータブロックをメモリ134に保存する。PDWパラメータベクトル信号138のデインターリーブにより、例えば、限定するものではないが、レーダー信号エミッタ106及び/又は107の空間情報を正確に確定して追跡するため、コンピューティングデバイス132によって、レーダー信号114及び/又は116のうちの注目している信号の特性を確定することができる。他の実装では、コンピューティングデバイス132は、すべてのPDWベクトルデータブロックを読み込んで互いに分離し、そこに含まれる全データをメモリ134に保存する。コンピューティングデバイス132は、センサ103によってレーダー信号114及び116を受信するとほぼ同時に(例えば、リアルタイムで)、前述の操作を実行する。

コンピューティングデバイス132によって実行された操作の結果得られるデータは、メモリ134に保存される。更に、例示的な実施形態では、信号処理システム100のユーザーによる、相互作用、修正、視覚化、少なくとも1つの更なる操作、及びレーダー信号114及び116に関する情報の可視的な記録のうちの少なくとも1つを促進するため、コンピューティングデバイス132によって、ポストプロセッサ105はデータ出力信号142をヒューマンマシンインターフェース(HMI)へ送信する。HMIは、例えば、ポストプロセッサ105からデータ出力信号142を受信するディスプレイ144である。一実施例では、レーダー信号エミッタ106及び107の物理的配置を表わす特性(例えば、物理的な空間ドメイン内のグリッド座標などの配置特性)は、信号処理システム100によって確定されるように、ディスプレイ144上に表示され、ほぼリアルタイムで更新される。データ出力信号142はまた、ポストプロセッサ105から、信号処理システム100に関連付けられた少なくとも1つのデバイス及び/又はシステム(例えば、ビークル146)へ送信される。更に、コンピューティングデバイス132により、ポストプロセッサ105は、アクチュエータ制御信号148をビークル内に含まれるアクチュエータ制御装置150にほぼリアルタイムで送信し、ビークル146の制御を促進することができる。例えば、ビークル146は、遠隔操作及び/又は自律操作される陸上ビークル及び/又は無人航空ビークル(UAV)であってもよい。

1つの操作モードでは、各PDWパラメータベクトル信号138に含まれる周波数及び帯域幅の情報の少なくとも1つは、各レーダー信号エミッタ106及び107の配置に沿ってディスプレイ144に表示され、配置の正確なトラッキングと特定のレーダー信号エミッタ106及び107との関連付けを促進する。少なくとも1つのレーダー信号エミッタ106及び107が移動式の場合、各移動式レーダー信号エミッタ106及び107の少なくとも1つの配置情報を示すため、ディスプレイ144はほぼリアルタイムで自動的に更新される。更に、コンピューティングデバイス132はまた、各移動式レーダー信号エミッタ106及び107の少なくとも1つの速度、加速度、軌跡、軌道(例えば、現在又は以前の配置を含む)のうちの少なくとも1つを確定する。操作の別のモードでは、信号データプロセッサ101によって確定した特性はまた、信号処理システム100と通信を行う物理的装置及びシステムの様々なほぼリアルタイムの物理動作を起動する。例えば、信号処理システム100によって確定した周波数及び帯域幅を含むレーダー信号エミッタ106及び107の特性は、データとして(例えば、UAVのラダー及びフラップを制御するため)、ビークル146のアクチュエータ制御装置150にほぼリアルタイムで送信される。レーダー信号エミッタ106及び107が、脅威になりうると判断された認証されていない(例えば、敵対的である、これまでは検出されていないなどの)レーダー信号エミッタである場合には、アクチュエータ制御装置150は、信号エミッタ106及び107の操作領域を回避するため、又は信号エミッタ106及び107を採用するため、ビークル146を操作する。更なる実施例として、本書に記載の信号データ処理方法によって確定したレーダー信号エミッタ106及び107の特性は、例えば、レーダー妨害信号を、センサ103の監視可能な環境内で認証なしで動作しているレーダー信号エミッタ106及び107に向けるため、信号処理システム100に関連付けられた電子支援対策(ESM)装置及び電子戦(EW)システムのうちの少なくとも1つへの制御信号と、ほぼリアルタイムで送信される。

動作中、信号処理システム100の複数のBSSモジュール120の各BSSモジュール120は、周波数、中心周波数、帯域幅、パルス時間、及びパルス幅情報のうちの少なくとも1つを含む高品質PWDの生成を可能にするため、動的更新によるフィタリング方法を実装する。BSSモジュール120は、幾つかの実施形態のパイプライン構造と並列構造を有しうる。例えば、注目しているレーダー信号の周波数及び帯域幅を追跡するための、PDWの精度及び分解能のこのような改良は、関連するレーダー信号が放射されるレーダー信号エミッタ106及び107の特定、確定、及び/又は解析を促進する。例えば、限定するものではないが、レーダー信号エミッタ106及び107のPDWに由来する情報を含む情報は、送信された後、ポストプロセッサ105によって、上述のようにデータ出力信号142としてディスプレイ144に表示される。この情報の改善により、信号処理システム100は、第1のレーダー信号エミッタ106を第2のレーダー信号エミッタ107と識別することができる。また、例えば、センサ103の監視環境内の異なるレーダー信号エミッタ(例えば、第1のレーダー信号エミッタ106及び第2のレーダー信号エミッタ107)は、ディスプレイ144上のそれぞれの配置(例えば、グリッド座標)に、(例えば、マップとして)プロットされる。

また、動作中、複数のBSSモジュール120は、複数のノイズ除去された信号124を分離する。図2及び図3を参照して以下に示され、説明されるように、各BSSモジュール120は複数の可変フィルタを含み、各フィルタは、限定するものではないが、中心周波数及び帯域幅を含む、フィルタパラメータに基づいて動作する。更に、例示的な実施形態では、プリプロセッサ104はBSS制御モジュール196を含み、複数のBSSモジュール120の各BSSモジュール120の制御を促進する。BSS制御モジュール196は、限定するものではないが、周波数、帯域幅、及び状態を含むBSS関連情報を包含する各BSSデータ信号197(例えば、197a,197b・・・197K)を、複数のBSSモジュール120の各BSSモジュール120から受信する。BSSデータ信号197に含まれるBSS関連情報に基づいて、BSS制御モジュール196はまた、例えば、限定するものではないが、ノイズ除去された信号124の受信、並びに、PDW生成モジュール128及びパルスノイズ除去モジュール130のうちの少なくとも1つへの各ブラインド信号源分離信号129の送信のタイミングを制御するため、各BSS制御信号198(例えば、198a,198b・・・198K)を生成し、各BSSモジュール120へ返信する。BSSデータ信号197及びBSS制御信号198に含まれる情報は、フィードバック制御ループの実装を促進するためBSS制御モジュール196によって使用される。

図2は、図1に示した信号処理システム100の一部を形成する例示的なBSSチャネル200(例えば、信号ノイズ除去モジュール118からノイズ除去した信号124を受信するBSSモジュール120a)の概略図である。上述のように、信号ノイズ除去モジュール118は、ノイズ除去された信号124と状態エネルギー信号126を送信する。また、例示的な実施形態では、状態エネルギー信号126は複数の状態エネルギー信号126で具現化される。複数の状態エネルギー信号126の各状態エネルギー信号126は、信号ノイズ除去モジュール118の各状態出力202の状態(例えば、特定のサンプル時刻での上り信号113の振幅に比例するアナログ電圧レベル)を表わす情報を含む。複数の状態エネルギー信号126は、状態エネルギー解析サブシステム204によって受信される。状態エネルギー解析サブシステム204は、フィルタ処理サブシステム207のS個のフィルタ状態に対応するS個の信号(例えば、126a,126b・・・126S)の各状態エネルギー信号126の中心周波数(例えば、f₀)を確定する。状態エネルギー解析サブシステム204は、長さN_eのS個のウィンドウの組(例えば、BSSモジュール120aのBSSチャネル状態マシンモジュール208の各状態の1つ)の中の総エネルギーを確定するように構成されたウィンドウ加算器モジュール206を含む。BSSチャネル状態マシンモジュール208は、フィルタ処理サブシステム207によって、ノイズ除去された信号124のフィルタ処理のタイミングを調整する。状態エネルギー解析サブシステム204はまた、ウィンドウ加算器モジュール206に連結された最大エネルギー検出モジュール210を含む。最大エネルギー検出モジュール210は、S個の加算されたウィンドウ信号212(例えば、212a,212b・・・212S)を受信し、S個の加算されたウィンドウ信号212の各加算されたウィンドウ信号212の最大エネルギーを確定するように構成されている。最大エネルギー検出モジュール210は更に、初期周波数信号214を確定し、最大エネルギー検出モジュール210に連結された信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール216へ送信するように構成されている。

例示的な実施形態では、初期周波数信号214は、BSSチャネル200の関連する状態に対応する各状態エネルギー信号126の最大エネルギーf₀を表わしている。信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール216は、BSSチャネル200の最大エネルギー状態に対応する各加算されたウィンドウ信号212の中心周波数(“Cf”)及び帯域幅(“BW”)を確定するように、初期周波数214を使用する。信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール216は更に、Cf及びBW信号218をBSSチャネル状態マシンモジュール208に出力する。BSSチャネル状態マシンモジュール208は、フィルタ処理サブシステム207、信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール216、入力バッファモジュール220、及びコンピューティングデバイス132に連結されている。BSSチャネル状態マシンモジュール208による、信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール216からのCf及びBW信号218の受信とほぼ同時に、(以下で更に述べるように)BSSチャネル状態マシン208がフィルタ処理サブシステム207のCf及びBWフィルタパラメータを更新できるように、入力バッファモジュール220は、フィルタ処理サブシステム207によって、ノイズ除去された信号124のフィルタ処理を遅らせる。

例示的な実施形態では、フィルタ処理サブシステム207は、例えば、限定するものではないが、ローフィルタ(“F_lo”)モジュール207a、メインフィルタ(“F”)モジュール207b、及びハイフィルタ(“F_hi”)モジュール207cを含む、複数のフィルタモジュールを含む可変フィルタバンクである。他の実装では(例えば、図5を参照して以下に示し、説明するように)、フィルタ処理サブシステム207は、4個以上又は2個以下のフィルタモジュールを含む。入力バッファモジュール220は、フィルタ処理サブシステム207と信号ノイズ除去モジュール118に、また、両者の間に連結されており、フィルタ処理サブシステム207の各フィルタモジュール(例えば、207a,207b,及び207c)に、複数のフィルタ入力信号228(例えば、228a,228b,及び228c)を送信するように構成されている。入力バッファモジュール220は更に、BSSチャネル状態マシンモジュール208の第1の出力から送信された遅延信号227を受信するように構成されている。遅延信号227は、フィルタ処理サブシステム207へのフィルタ入力信号228の出力のタイミングを指示する。第2の出力から、BSSチャネル状態マシンモジュール208は、中心周波数及び帯域幅更新信号232をフィルタ処理サブシステム207へ送信する。中心周波数及び帯域幅更新信号232により、フィルタ処理サブシステム207の各フィルタモジュール(例えば、207a,207b,及び207c)のCf及びBW操作パラメータと関連するフィルタ係数α(アルファ)及びβ(ベータ)の連続更新が可能になる。中心周波数及び帯域幅更新信号232はこのようにして、BSSモジュール120a及びBSSチャネル200から出力される連続した歪のないブラインド信号源分離信号129aを得るため、ノイズ除去された信号124の周波数及び帯域幅の正確なトラッキングを促進する。

例示的な実施形態では、フィルタ処理サブシステム207は、限定するものではないが、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)及び特定用途向け集積回路(ASIC)のうちの少なくとも1つで例示された回路を含む、デジタル及び/又はアナログ電子回路を使用する。また、例示的な実施形態では、BSSチャネル200に実装された方法の少なくとも一部は、汎用プロセッサ(例えば、コンピューティングデバイス132)及びデジタル信号プロセッサ(DSP)のうちの少なくとも1つのソフトウェアを介して例示される。更に、例示的な実施形態では、フィルタ処理サブシステム207の各フィルタモジュール(例えば、207a,207b,及び207c)の操作パラメータはメモリ134に保存され、BSSチャネル状態マシンモジュール208による中心周波数及び帯域幅更新信号232の送信とほぼ同時に(例えば、リアルタイムで)更新される。

例示的な実施形態では、フィルタモジュールF_lo 207a、フィルタモジュールF 207b、及びフィルタモジュールF_hi 207cは、入力バッファモジュール220からそれぞれのフィルタ入力信号(例えば、228a,228b,及び228c)を受信し、各々は更にBSSチャネル状態マシンモジュール208に連結されている。フィルタ処理サブシステム207は更に、複数の信号エネルギー信号234を送信するように構成されており、各々のフィルタモジュールF_lo 207a,F 207b,及びF_hi 207cは信号エネルギー信号(例えば、それぞれ234a,234b,及び234c)をBSSチャネル状態マシンモジュール208へ送信する。更に、例示的な実施形態では、フィルタモジュールF 207bはまた、更なる処理(例えば、図1を参照して上記で示され説明されたように、コンピューティングデバイス132によるPDWパラメータベクトル信号138のデインターリーブ)のために、BSSモジュール120aからPDW生成モジュール128及びパルスノイズ除去モジュール130まで送信される各ブラインド信号源分離信号129aとして、信号エネルギー信号234bを送信する。複数の信号エネルギー信号234に含まれる情報は、(図3及び図4を参照して、以下で更に示し、説明するように)中心周波数及び帯域幅更新信号232を生成して、フィルタ処理サブシステム207へ送信するため、BSSチャネル状態マシンモジュール208によって使用される。

動作中に、BSSチャネル200のフィードバックは、フィルタ処理サブシステム207の各フィルタモジュール(例えば、フィルタモジュールF_lo 207a,F 207b,及びF_hi 207c)のCf及びBWを、どの時点で配置するかを確定するために使用される。フィードバックは、既存のフィルタ設定(例えば、信号エネルギー信号234a,234b,及び234c)に由来するエネルギー測定値を取得すること、及び、可能な限り完全に時間と周波数の範囲を維持しつつ、連続的に且つ適応的に各フィルタパラメータCfとBW、並びにフィルタ係数αとβを更新することを含む。効率性の高い方法で(例えば、図1を参照して上述されているように、BSS制御モジュール196の少なくとも一部の制御下で)マルチタスクを行うため、レーダー信号のその後のパルスは、可能なフィルタ処理サブシステム207に合わせて調整されたそれぞれのフィルタパラメータとフィルタ係数を有するフィルタモジュールF_lo 207a,F 207b,及びF_hi 207cを備えるフィルタ処理サブシステム 207によってフィルタ処理される。

また、動作中、信号周波数及び帯域幅トラッカモジュール216は、初期周波数信号214の値を追跡するためのトラッキングアルゴリズムを含む。具体的には、初期周波数信号214のCfは、トラッキングアルゴリズムによって設定された所定の最大レート(例えば、コンピューティングデバイス132、BSSチャネル状態マシンモジュール208、及びBSS制御モジュール196のうちの少なくとも1つによって確定される)までの任意のレートで変化する。トラッキングアルゴリズムの追跡ウィンドウは、チャープレート(chirp rate)に対応しうるよう充分に短いが、信号ノイズレベルに対処しうるよう充分に長い。特に、トラッキングアルゴリズムは、BSSチャネル200によってロバストに実装されており、BSSチャネル200は、限定するものではないが、複数のフィルタモジュール(例えば、207a,207b,及び207c)のパラメータ及び/又は係数設定値、ノイズレベル、信号周波数変化特性、振幅差、及び、信号ノイズ除去モジュール118によって要求される帯域幅に信号を引き込む能力、のすべてに応じて、コンピューティングデバイス132と連動している。例えば、限定するものではないが、信号ノイズ除去モジュール118が1GHzの帯域幅で20個の状態(例えば、S=20)を有する場合、BSSチャネル200は、初期周波数(例えば、引き込み周波数帯域幅)から最大±25MHz(例えば、0.025GHz)までの周波数オフセットでレーダー信号を追跡する。

例示的な実施形態では、フィルタ処理サブシステム207の各フィルタモジュール(例えば、207a,207b,及び207c)は、無限インパルス応答(IIR)フィルタである。また、例示的な実施形態では、BSSチャネル200は通信信号ではなくレーダー信号を処理するため、その結果、IIRフィルタの使用によって引き起こされる非定常群遅延の影響は、通信信号ほど重要ではない。IIRフィルタは、ポストプロセッサ105によるポストフィルタ処理PDWデインターリーブに要求される信号品質を適切に満たす。

フィルタモジュールF 207bは、ノイズ除去された信号124に由来するフィルタ入力信号228bを分離するための一次フィルタとして使用される。フィルタ入力信号228a及び228cのフィルタモジュールF_lo 207a及びF_hi 207cによるそれぞれのフィルタ処理は、周波数及び帯域幅の確定で、フィルタモジュールF 207bを比較的正確に保つため、トラッキングプロセスで使用される。また、例示的な実施形態では、フィルタモジュールF_lo 207a及びF_hi 207cは、周波数と帯域幅において一定量だけオフセットされ、フィルタモジュールF 207bと同様に、CfとBWの適切且つタイムリーな調整を促進するため、常にモニタされる。

フィルタモジュールF_lo 207a,F 207b,及びF_hi 207cの各々は、2つの値(例えば、CfとBW)によってパラメータ化される。代替的な実装(図示せず)では、フィルタ処理サブシステム207は、3つのフィルタモジュールではなく2つのフィルタモジュール(例えば、フィルタモジュールF 207b及びF_hi 207c)を含み、BSSチャネル200は固定されたBWを有し、単純化されたトラッキングプロセスは周波数のみを追跡する。この単純化された事例では、フィルタモジュールF 207bのCfとBWは、次のようにfとwで表わされる。 中心周波数(F_hi)=f+Δf 方程式1 帯域幅(F_hi)=w 方程式2

フィルタ処理サブシステム207が3つのフィルタモジュール(例えば、フィルタモジュールF_lo 207a,F 207b,及びF_hi 207c)を含む例示的な実施形態では、フィルタモジュールF 207bのCfとBWは方程式1と2に従って定義され、フィルタモジュールF_lo 207aとF_hi 207cのCfとBW(例えば、fとw)は次のように定義される。 中心周波数(F_lo)=f−Δf 方程式3 帯域幅(F_lo)=w−Δw 方程式4 中心周波数(F_hi)=f+2Δ 方程式5 帯域幅(F_hi)=w+2Δ 方程式6

また、動作中、フィルタ処理サブシステム207の各フィルタモジュール(例えば、フィルタモジュールF_lo 207a,F 207b,及びF_hi 207c)によって出力される各信号エネルギー信号234(例えば、234a,234b,及び234c)は、限定するものではないが、コンピューティングデバイス132及びBSS制御モジュール196のうちの少なくとも1つを使用して実行される方法に連動するBSSチャネル状態マシンモジュール208によって確定される出力エネルギーを有する。実数値の信号エネルギー信号234に関しては、出力エネルギーは二乗することによって確定され、複素数値の信号エネルギー信号234に関しては、出力エネルギーは絶対値をとることによって確定される。実数値又は複素数値のいずれかの信号エネルギー信号234に関して、3つのフィルタモジュール(例えば、F_lo 207a,F 207b,及びF_hi 207c)を有するフィルタ処理サブシステム207の場合の出力エネルギーの確定は、3つのエネルギー測定値の数列(E(n),E_lo(n),E_hi(n)),n=1,2,・・・)になる。ここで、nは上述のようにBSSチャネル200の状態を表わす。単純化された2つのフィルタの場合には、信号エネルギー信号234の出力エネルギーの確定は、2つのエネルギー測定値の数列(E(n),E_hi(n)),n=1,2,・・・)になり、フィルタモジュールF 207b及びF_hi 207cのCf(例えば、f)パラメータに対する以下の更新を容易にする。 f←f+α₀*[(E(n)−E_hi(n))/(E(n)+E_hi(n))]+α₁ 方程式7

フィルタ処理サブシステム207が3つのフィルタモジュール(例えば、F_lo 207a,F 207b,及びF_hi 207c)を含む例示的な実施形態では、f及びwパラメータは次のように更新される。 f←f+α₀*[(E(n)−E_lo(n))/(E(n)+E_lo(n))]+α₁*[(E(n)−E_hi(n))/(E(n)+E_hi(n))]+α₂ 方程式8 w←w+β₀*[E(n)−E_lo(n)]/[E(n)+E_lo(n)]+β₁*[(E(n)−E_hi(n))/(E(n)+E_hi(n))]+β₂ 方程式9 係数ベクトルαとβの初期値は、プレトレーニングプロセス(例えば、コンピューティングデバイス132、BSSチャネル状態マシンモジュール208、及びBSS制御モジュール196のうちの少なくとも1つによって実装される)中に確定されて、メモリ134に保存されるが、ウィンドウサイズ、BW、及び信号対ノイズ比(SNR)の関数になっている。αとβの初期値は、初期のノイズ除去された信号124及びBSSチャネル200で受信した初期状態エネルギー信号126のうちの1つから確定される。

図2を再度参照して、例示的な実施形態の動作中に、ノイズ除去された信号124に由来する各フィルタ入力信号(例えば、228a,228b,及び228c)は、信号処理システム100における複数のBSSモジュール120の各BSSモジュール120のフィルタ処理サブシステム207で、各フィルタモジュール(例えば、F_lo 207a,F 207b,及びF_hi 207c)にほぼ同時に提供される。BSSチャネル200では、例えば、フィルタ処理サブシステム207による出力で得られるブラインド信号源分離信号129aは更に、少なくとも1つのレーダー信号の周波数及び/又は帯域幅の正確なトラッキングと確定を更に促進するため、PDW生成モジュール128によって、PDWパラメータベクトル信号138にベクトル化される。したがって、BSSチャネル200により、信号処理システム100は、プリプロセッサ104を介して、複数の時変レーダー信号ストリーミングの高性能リアルタイムトラッキングを実装することができる。

前述のフィルタ処理の方法により、信号処理システム100は、レーダー信号エミッタ106及び107の特定、確定、及び解析に使用される高品質のPDWパラメータベクトル信号138を生成することができる。例えば、レーダー信号エミッタ106に関連付けられたPDWパラメータベクトル信号138が、上述のようにディスプレイ144に表示される。また、例えば、少なくとも2つのPDWパラメータベクトル信号138に含まれる周波数及び/又は帯域幅に関する情報を改善することによって、信号処理システム100は第1のレーダー信号エミッタ106を第2のレーダー信号エミッタ107と識別することができる。これらのレーダー信号エミッタ106及び107は、ディスプレイ144上のそれぞれの配置に(例えば、地図として)プロットされる。

図3は、図2に示したBSSチャネル状態マシンモジュール208と併用されうる、例示的なBSS状態マシン処理300の概略図である。例示的な実装では、BSS状態マシンプロセス300は複数の状態302を含む。複数の状態302は、第1の状態304、第2の状態306、第3の状態308、第4の状態310、第5の状態312及び第6の状態314を含む。また、例示的な実施形態では、BSS状態マシンプロセス300(限定するものではないが、コンピューティングデバイス132及びBSS制御モジュール196のうちの少なくとも1つと連動して実行されるものを含む)は次のように複数の状態302を経由する。第1の状態304 → 第2の状態306 → 第3の状態308 → 第4の状態310 → 第5の状態312 → 第6の状態314 → 第2状態306。第1の状態304は状態エネルギーバッファの初期化を含み、ユーザーによる信号処理システム100の電源投入によって始まる。異なる状態のエネルギーを比較するため、長さN_eの時間ウィンドウにわたって連続和が確定される。したがって、第1の状態304によって、初期和はシステム起動時に確定可能になり、再入力されない。

また、例示的な実装では、第2の状態306は信号周波数の初期化を含む。各状態の加算エネルギーが確定されると、その最大値はS個のクロック以内に決定され、初期のトラッキング周波数f₀は、状態と対応する周波数との間の線形関係を利用して確定される。第2の状態306はまた、フィルタ処理サブシステム207の可変トラッキングフィルタ(図2に示す)に入力され、適切にオフセットされるトラッキング周波数の初期化を含む。更に、例示的な実装では、第3の状態308はフィルタ出力バッファの初期化を含む。長さN_fの時間ウィンドウにわたってフィルタ処理サブシステム207の全トラッキングフィルタのフィルタ出力エネルギーを初期周波数設定値と比較するため、第3の状態308は、加算されたエネルギーが設定された周波数の影響を正確に反映するように、N_fサンプル時間だけ待機する。

更に、例示的な実装では、第4の状態310は遅延信号の検索を含む。正確なフィルタ出力エネルギーを取得した後、周波数及び帯域幅の更新は正確に計算される。したがって、第4の状態310はまた、トラッキングループの初期化を含む。こうするため、第4の状態310は更に、長さNsのサンプルバッファから遅延サンプルに切り換えること、並びに、信号存在インジケータが所定の閾値以上になるまで、信号を引き込むように試みることを含む。信号存在インジケータが所定の閾値以上でない場合には、検索カウンタが終了した後、第4の状態310は第2の状態306に戻るよう遷移する。

更には、例示的な実装では、第5の状態312は遅延信号を追跡することを含む。信号が検出された後、信号が存在する限り、或いはトラックタイムアウトが発生するまで、信号は遅延サンプルバッファから連続的に追跡される。トラックタイムアウトは、フィルタ処理サブシステム207のトラッキングフィルタリソースが長い通信信号によって話中になるのを積極的に回避する(例えば、これらのフィルタ処理リソースが、より重要なレーダー信号に利用されるのを回避しうる)。第5の状態312の間のトラックタイムアウトイベントは、第5の状態312から第2の状態306へ戻るように遷移を引き起こす。しかしながら、信号存在インジケータは所定の閾値以下の場合には、第5の状態は第6の状態314へ遷移する。しかも、例示的な実装では、第6の状態314は遅延信号を保持することを含む。追跡した信号がもはや存在しない(例えば、センサ103によって検出されない)ときには、第6の状態314の保持状態は、周波数が更新されるのを防止することができ、ホールドタイマーを始動するためBSS状態マシンプロセス300に信号を送信する。信号存在インジケータが所定の閾値以上の場合には、遅延信号をトラッキングするため第6の状態314は(例えば、第5の状態312へ)戻るように遷移する。そうでない場合には、保持タイマーは終了し、第6の状態314は第2の状態306に戻るように遷移する。

図4Aは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ400)で、プレトレーニング中に確定した係数アルファ(α)の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。図4Bは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ402)で、グラフ400の係数αの平均二乗誤差(MSE)の結果対ウィンドウサイズを示している。例示的な実装では、グラフ400は、図1〜図3を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、5つの異なるSNRで確定した係数α(y軸)に対する結果をプロットしている。αの結果はまた、x軸上で100から16400までのウィンドウサイズにわたって、グラフ400にプロットされている。グラフ400は、15デシベル(dB)のSNRで確定したα値の第1のプロット404を含む。グラフ400はまた、20dB及び25dBのSNRでそれぞれ確定したα値の第2のプロット406及び第3のプロット408を含む。グラフ400は更に、30dB及び100dBのSNRでそれぞれ確定したα値の第4のプロット410及び第5のプロット412を含む。また、第1のプロット404、第2のプロット406、第3のプロット408、第4のプロット410、及び第5のプロット412は、グラフ400でほぼ等しく、ほぼすべて重なり合い、確定したαの値は、ウィンドウサイズの値が100から約4000までの間でウィンドウサイズに依存することを示している。一方、ウィンドウサイズの値が4000から16400の間では、確定したαの値はグラフ400のウィンドウサイズに依存しない。前述の確定したα値とウィンドウサイズとの間の依存関係はまた、グラフ400の第1のプロット404、第2のプロット406、第3のプロット408、第4のプロット410、及び第5のプロット412で上記の5つのSNRに対して有効で、図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法は、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時にほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ402は、図4Aで同じ5通りのSNRで確定した係数α(y軸)のMSEの結果をプロットしている。αのMSEの結果はまた、図4Aに示した同じウィンドウサイズにわたって、グラフ402にプロットされている。グラフ402は、15デシベル(dB)のSNRで確定したαのMSEの値の第6のプロット414を含む。グラフ402はまた、20dB及び25dBのSNRでそれぞれ確定したαのMSEの値の第7のプロット416及び第8のプロット418を含む。グラフ402は更に、30dB及び100dBのSNRでそれぞれ確定したαのMSEの値の第9のプロット420及び第10のプロット422を含む。また、例示的な実装において、グラフ402でウィンドウサイズの値が4000から16400の間では、第6のプロット414、第7のプロット416、第8のプロット418、第9のプロット420、及び第10のプロット422はほぼ同様で、確定したαのMSEの値で約0.3×10⁻⁵の最大変動が、約4200のウィンドウサイズで第6のプロット414(15dB SNR)と第10のプロット422(100dB SNR)との間に発生する。グラフ402でウィンドウサイズの値が100から4000の間では、確定したαのMSEの値で約2.7×10⁻⁵の最大変動が、約300のウィンドウサイズで第6のプロット414(15dB SNR)と第10のプロット422(100dB SNR)との間に発生する。全般的に、グラフ402では、確定したαのMSEの値はSNRが増大しても小さな割合で変化する。しかしながら、ウィンドウサイズの値が4000から16400の間では、αのMSEの値は5つのSNRすべてで徐々に小さくなる変動を示し、図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法は、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時にほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを(図4Aのように)示している。

図5Aは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ500)で、周波数トラッキングの結果対20dBのSNR値でのサンプル数を示している。図5Bは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ502)で、図5Aに示したグラフィック表現の周波数トラッキングのMSEの結果対サンプル数を表わしている。グラフ500は、x軸上の0(ゼロ)から1024のサンプル数に対して、y軸上でのギガヘルツ(GHz)単位の実周波数の第1のプロット504(例えば、信号処理システム100のセンサ103によって受信されサンプリングされた、既知の周波数の無作為選択されたレーダー信号パルス)を含む。グラフ500はまた、サンプル数0〜1024に対して、確定した周波数(GHz)値の第2のプロット506を(例えば、図1〜図2を参照して上記に示され説明されているように、ブラインド信号源分離及びフィルタ処理に由来するデインターリーブされたPDWに含まれるPDWデータブロックとして)含む。また、第1のプロット504及び第2のプロット506はグラフ500でほぼ等しく、SNR=20dBで、信号処理システム100は、ブラインド信号源分離信号及びフィルタ信号に由来する非常に正確な周波数情報を含むPDWを効率的に生成することを示唆している。

更に、グラフ502は、図5Aを参照して上記に示し説明したサンプル数0〜1024での周波数トラッキング結果に対するMSEの結果をプロットしている。グラフ502は、20デシベル(dB)のSNRで確定した周波数のMSE(Hz×10⁻³)の第3のプロット508を含む。グラフ502では、周波数のMSEの値はサンプル数0〜1024でわずか1×10⁻³Hzほどしか変化せず、サンプル数の特定のサブセットがサンプル数の別のサブセットよりも大幅に変動することはなく、約0.23GHzから0.3GHzまでの範囲では、信号処理システム100による実周波数のトラッキングは正確で、精密で、且つ一貫性のある高い性能を示唆している。

図6は、図1に示した信号処理システムの動作のグラフィック表現(例えば、グラフ600)で、SNRの範囲での周波数トラッキングのMSEの結果を示している。グラフ600は、−20dBから20dBの範囲でのSNR(y軸)に対して確定した周波数(Hz)のMSE(y軸)のプロット602(例えば、信号処理システム100のSNRの関数である周波数トラッキング性能)を含む。グラフ600にプロットされた信号処理システム100の動作データは、最大チャープレート3815GHz/秒でサンプル数0〜1024にわたって、図5A及び図5Bとほぼ同じ方法で取得された。グラフ600のMSEの値は、−20dBのSNRでの最大値である約10⁴Hzから、0dBのSNRでの約200Hzまで低下し、図4Bを参照して上記に示され説明されているように、αのMSEの値と同様に、SNR値が増大するにつれて周波数トラッキングのMSEはほぼ同じ下降傾向を示す。−20dB以上0dB以下のSNR値に対して、周波数トラッキングのMSEの値は一貫性があり、約200Hzでほぼ一定しており、(図4A及び図4Bを参照して上記に示され説明されているように)図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法は、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて、0dB以上20dB以下で変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時にほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを再度示唆している。

図7Aは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ700)で、プレトレーニング中に確定した係数α₁の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。図7Bは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ702)で、プレトレーニング中に確定した係数α₂の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。図7Cは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ704)で、プレトレーニング中に確定した係数α₃の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。図7Dは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ706)で、プレトレーニング中に確定した係数β₁の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。図7Eは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ708)で、プレトレーニング中に確定した係数β₂の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。図7Fは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ710)で、プレトレーニング中に確定した係数β₃の値対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。

例示的な実装では、グラフ700は、図1〜図3を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、9つの異なるSNRで確定した係数α₁(y軸)に対する結果をプロットしている。α₁の結果は、x軸上で約100から約1000までのウィンドウサイズにわたって、グラフ700にプロットされている。グラフ700は、0dBのSNRで確定したα₁値の第1のプロット711を含む。グラフ700はまた、5dB及び10dBのSNRでそれぞれ確定したα₁の第2のプロット712及び第3のプロット713を含む。グラフ700は更に、15dB及び20dBのSNRでそれぞれ確定したα₁値の第4のプロット714及び第5のプロット715を含む。グラフ700はまた、25dB及び30dBのSNRでそれぞれ確定したα₁値の第6のプロット716及び第7のプロット717を含む。グラフ700は更に、35dB及び40dBのSNRでそれぞれ確定したα₁値の第8のプロット718及び第9のプロット719を含む。

また、例示的な実装では、約100から1000までのウィンドウサイズで、グラフ700のすべてのプロット(711、712、713、714、715、716、717、718、及び719)はグラフ700でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したα₁値は、すべてのSNRでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示唆している。前述の依存関係は、図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、α₁確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ702は、図1〜図3を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、9つの異なるSNRで確定した係数α₂(y軸)に対する結果をプロットしている。α₂の結果は、x軸上で約100から約1000までのウィンドウサイズにわたって、グラフ702にプロットされている。グラフ702は、0dBのSNRで確定したα₂値の第10のプロット720を含む。グラフ702はまた、5dB及び10dBのSNRでそれぞれ確定したα₂値の第11のプロット721及び第12のプロット722を含む。グラフ702は更に、15dB及び20dBのSNRでそれぞれ確定したα₂値の第13のプロット723及び第14のプロット724を含む。グラフ702はまた、25dB及び30dBのSNRでそれぞれ確定したα₂値の第15のプロット725及び第16のプロット726を含む。グラフ702は更に、35dB及び40dBのSNRでそれぞれ確定したα₂値の第17のプロット727及び第18のプロット728を含む。

更には、例示的な実装では、約100から1000までのウィンドウサイズで、グラフ702のすべてのプロット(720、721、722、723、724、725、726、727、及び728)はグラフ702でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したα₂値は、すべてのSNRでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。前述の依存関係は、図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、α₂確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ704は、図1〜図3を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、9つの異なるSNRで確定した係数α₃(y軸)に対する結果をプロットしている。α₃の結果は、x軸上で約100から約1000までのウィンドウサイズにわたって、グラフ704にプロットされている。グラフ704は、0dBのSNRで確定したα₃値の第19のプロット729を含む。グラフ704はまた、5dB及び10dBのSNRでそれぞれ確定したα₃値の第20のプロット730及び第21のプロット731を含む。グラフ704は更に、15dB及び20dBのSNRでそれぞれ確定したα₃値の第22のプロット732及び第23のプロット733を含む。グラフ704はまた、25dB及び30dBのSNRでそれぞれ確定したα₃値の第24のプロット734及び第25のプロット735を含む。グラフ704は更に、35dB及び40dBのSNRでそれぞれ確定したα₃値の第26のプロット736及び第27のプロット737を含む。

また、例示的な実装では、約400から1000までのウィンドウサイズで、グラフ704のすべてのプロット(729、730、731、732、733、734、735、736、及び737)はグラフ704でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したα₃値は、すべてのSNRでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示唆している。一方、100から400までの値のウィンドウサイズでは、第19のプロット729(0dBに対して)を除くすべてのプロット(730、731、732、733、734、735、736、及び737)はほぼ等しく、重なり合い、ウィンドウサイズに関してほぼ同様の依存関係を再度示唆している。しかしながら、第19のプロット729に関しては、SNRが0dBで確定したα₃の値は、100から400のウィンドウサイズで最大0.003異なる。前述の依存関係は、図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて5dBから40dBまで変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、α₃確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ706は、図1〜図3を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、9つの異なるSNRで確定した係数β₁(y軸)に対する結果をプロットしている。β₁の結果はまた、x軸上で約100から約1000までのウィンドウサイズにわたって、グラフ706にプロットされている。グラフ706は、0dBのSNRで確定したβ₁値の第28のプロット738を含む。グラフ706はまた、5dB及び10dBのSNRでそれぞれ確定したβ₁の第29のプロット739及び第30のプロット740を含む。グラフ706は更に、15dB及び20dBのSNRでそれぞれ確定したβ₁値の第31のプロット741及び第32のプロット742を含む。グラフ706はまた、25dB及び30dBのSNRでそれぞれ確定したβ₁値の第33のプロット743及び第34のプロット744を含む。グラフ706は更に、35dB及び40dBのSNRでそれぞれ確定したα₁値の第35のプロット745及び第36のプロット746を含む。

更には、例示的な実装では、約100から1000までのウィンドウサイズで、グラフ706のすべてのプロット(738、739、740、741、742、743、744、745、及び746)はグラフ706でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したβ₁値は、すべてのSNRでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。前述の依存関係は、図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、β₁確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ708は、図1〜図3を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、9つの異なるSNRで確定した係数β₂(y軸)に対する結果をプロットしている。β₂の結果はまた、x軸上で約100から約1000までのウィンドウサイズにわたって、グラフ708にプロットされている。グラフ708は、0dBのSNRで確定したβ₂値の第37のプロット747を含む。グラフ708はまた、5dB及び10dBのSNRでそれぞれ確定したβ₂値の第38のプロット748及び第39のプロット749を含む。グラフ708は更に、15dB及び20dBのSNRでそれぞれ確定したβ₂値の第40のプロット750及び第41のプロット751を含む。グラフ708はまた、25dB及び30dBのSNRでそれぞれ確定したβ₂値の第42のプロット752及び第43のプロット753を含む。グラフ708は更に、35dB及び40dBのSNRでそれぞれ確定したβ₂値の第44のプロット754及び第45のプロット755を含む。

また、例示的な実装では、グラフ708のプロット(751、752、753、754、及び755)はグラフ708でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したβ₂値は、約100から1000までのウィンドウサイズで、20dBから40dBまでのSNRでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。しかしながら、100から1000までのウィンドウサイズでの低SNRプロット(747、748、749、及び750)に関しては、確定したβ₂の値は、プロット(751、752、753、754、及び755)から最大で約10の大きな変動を示す。前述の依存関係は、図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて20dBから40dBまで変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、β₂確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ710は、図1〜図3を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、9つの異なるSNRで確定した係数β₃(y軸)に対する結果をプロットしている。β₃の結果はまた、x軸上で約100から約1000までのウィンドウサイズにわたって、グラフ710にプロットされている。グラフ710は、0dBのSNRで確定したβ₃値の第46のプロット756を含む。グラフ710はまた、5dB及び10dBのSNRでそれぞれ確定したβ₃値の第47のプロット757及び第48のプロット758を含む。グラフ710は更に、15dB及び20dBのSNRでそれぞれ確定したβ₃値の第49のプロット759及び第50のプロット760を含む。グラフ710はまた、25dB及び30dBのSNRでそれぞれ確定したβ₃値の第51のプロット761及び第52のプロット762を含む。グラフ710は更に、35dB及び40dBのSNRでそれぞれ確定したβ₃値の第53のプロット763及び第54のプロット764を含む。

更には、例示的な実装では、約100から1000までのウィンドウサイズで、グラフ710のすべてのプロット(756、757、758、759、760、761、762、763、及び764)はグラフ710でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したβ₃値は、すべてのSNRでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。前述の依存関係は、図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、β₃確定のプレトレーニングプロセスでほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

図8Aは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ800)で、周波数トラッキング中に確定したΔfのMSEの結果対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。図8Bは、図1に示した信号処理システム100の動作のグラフィック表現(例えば、グラフ802)で、周波数トラッキング中に確定したΔwのMSEの結果対ウィンドウサイズを複数のSNRと共に示している。例示的な実装では、グラフ800は、図1〜図3を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、9つの異なるSNRで確定したΔf(y軸)のMSEの結果をプロットしている。ΔfのMSEの結果はまた、x軸上で100から約1050までのウィンドウサイズにわたって、グラフ800にプロットされている。グラフ800は、0dBのSNRで確定したΔfのMSEの値の第1のプロット804を含む。グラフ800はまた、5dB及び10dBのSNRでそれぞれ確定したΔfのMSEの値の第2のプロット806及び第3のプロット808を含む。グラフ800は更に、15dB及び20dBのSNRでそれぞれ確定したΔfのMSEの値の第4のプロット810及び第5のプロット812を含む。グラフ800はまた、25dB及び30dBのSNRでそれぞれ確定したΔfのMSEの値の第6のプロット814及び第7のプロット816を含む。グラフ800は更に、30dB及び35dBのSNRでそれぞれ確定したΔfのMSEの値の第8のプロット818及び第9のプロット820を含む。また、例示的な実装では、グラフ800のすべてのプロット(804、806、808、810、812、814、816、818、及び820)はグラフ800でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したΔfのMSEの値は、すべてのSNRでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。前述の依存関係は、図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、ほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

更に、例示的な実装では、グラフ802は、図1〜図3を参照して上述されているシステム及び方法を使用して、9つの異なるSNRで確定したΔwのMSEの結果(y軸)をプロットしている。ΔwのMSEの結果はまた、x軸上で100から約1050までのウィンドウサイズにわたって、グラフ802にプロットされている。グラフ802は、0dBのSNRで確定したΔwのMSEの値の第10のプロット822を含む。グラフ802はまた、5dB及び10dBのSNRでそれぞれ確定したΔwのMSEの値の第11のプロット824及び第12のプロット826を含む。グラフ802は更に、15dB及び20dBのSNRでそれぞれ確定したΔwのMSEの値の第13のプロット828及び第14のプロット830を含む。グラフ802はまた、25dB及び30dBのSNRでそれぞれ確定したΔwのMSEの値の第15のプロット832及び第16のプロット834を含む。グラフ802は更に、30dB及び35dBのSNRでそれぞれ確定したΔwのMSEの値の第17のプロット836及び第18のプロット838を含む。また、例示的な実装では、グラフ802のすべてのプロット(822、824、826、828、830、832、834、836、及び838)はグラフ802でほぼ等しく、ほぼ重なり合い、確定したΔwのMSEの値は、すべてのSNRでウィンドウサイズに関してほぼ同じ依存関係を示すことを示唆している。前述の依存関係は、図1〜図3を参照して上記に示され説明されているシステム及び方法が、信号処理システム100の具体的なアプリケーションに応じて変化するSNRを有するハードウェア及び処理アーキテクチャ上での例示的な実装の動作時に、ほぼ同様のメリットを有するように実装しうることを示唆している。

図9は、図1に示された信号処理システム100と併用されうるBSSを使用してPDWを生成する例示的な方法900のフロー図である。例示的な実装では、方法900は、信号データプロセッサ101の複数のBSSモジュール120で、複数の時変信号(例えば、第1のレーダー信号114及び第2のレーダー信号116)に由来する信号(例えば、ノイズ除去された信号124及び状態エネルギー信号126)をフィルタ処理すること902を含む。方法900はまたBSSモジュール120からの少なくとも1つのブラインド信号源分離信号129を、フィルタ処理サブシステム207に通信可能に連結されたPDW生成モジュール128へ送信することを含む。方法900は更に、PDW生成モジュール128を使用し、少なくとも1つのブラインド信号源分離信号129に基づいて、周波数データを含む少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号128を生成すること906を含む。方法900はまた、少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号138の生成時にその信号に基づいて、複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュール(例えば、ローフィルタモジュール222、メインフィルタモジュール224、及びハイフィルタモジュール226)のαの値及びfの値のうちの少なくとも1つを更新することを含む。

ブラインド信号源分離を使用してPDWを生成するための上述のシステム及び方法により、固定帯域幅チャネルに依存することなく、PDWパラメータの推定の精度を高めることが可能になる。上述の実装はまた、既知の固定帯域幅チャネルベースシステムと比較してさほど複雑でない処理構造を使用して、より迅速でより効率的なPDW生成を促進する。上述の実装は更に、高性能なPDW信号処理システム及び方法のサイズ、重量、及びコストを低減することができる。ブラインド信号源分離を使用してPDWを生成するための上述のシステム及び方法はまた、改良されたデインターリーブ方法に適した高信号品質PDWベクトルの連続高速生成を提供する。

ブラインド信号源分離を使用してPDWを生成するための前述のシステム及び方法の例示的な技術的効果は、(a)固定帯域幅チャネルに依存することなく、PDWパラメータの推定の精度を高めること、(b)既知のシステムと比較してさほど複雑でない処理構造を使用して、PDW生成の速度と効率を高めること、(c)高性能なPDW信号処理システムのサイズ、重量、及びコストを低減すること、並びに(d)改良されたデインターリーブ方法に適した高信号品質PDWベクトルの連続高速生成を提供する、のうちの少なくとも1つを含む。

本開示の種々の実装の特定の機能が一部の図面には示されて他の図面には示されないことがあるが、このような図解は便宜的に行われているにすぎない。本開示の原理によれば、図面のいかなる特徴も、任意の他の図面の任意の特徴と組み合わせて参照される及び/又は特許請求されうる。

幾つかの実装は、一又は複数の電子デバイス又はコンピューティングデバイスの使用を含む。このようなデバイスは典型的に、汎用中央処理装置(CPU)、グラフィック処理装置(GPU)、マイクロコントローラ、縮小命令セットコンピュータ(RISC)プロセッサ、ASIC、プログラマブル論理回路(PLC)、FPGA、DSPデバイス、及び/又は、本書に記載の機能を実行可能な任意の他の回路又は処理デバイスなどの、プロセッサ、処理デバイス、又はコントローラを含む。本書に記載の方法は、限定するものではないが、記憶デバイス及び/又はメモリデバイス含むコンピュータ可読媒体で具現化される実行可能な命令として符号化されうる。このような命令は、処理デバイスで実行された場合、本書に記載された方法の少なくとも一部を処理デバイスに行わせることができる。上記の実施例は例示的なものにすぎず、したがって、プロセッサ及び処理デバイスという用語の定義及び/又は意味を、いかなる方法においても、限定することを意図していない。

更に、本開示は、下記の条項による実施形態を含む。

条項1. 信号データプロセッサに通信可能に連結されたセンサで受信された複数の時変信号から、周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも1つを含むパルス記述子ワード(“PDW”)を生成する方法であって、 前記信号データプロセッサの複数のブラインド信号源分離(“BSS”)モジュールで、前記複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理することであって、前記複数のBSSモジュールの各BSSモジュールは複数のフィルタモジュールを有するフィルタ処理サブシステムを含み、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールは周波数フィルタ係数(“α”)を有し、中心周波数(“f”)によってパラメータ化される、フィルタ処理することと、 前記複数のBSSモジュールからの少なくとも1つのブラインド信号源分離信号を、前記フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたPDW生成モジュールへ送信することと、 前記PDW生成モジュールを使用し、前記少なくとも1つのブラインド信号源分離信号に基づいて、前記周波数データを含む少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成することと、 前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号の生成時にその信号に基づいて、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールのαの値及びfの値のうちの少なくとも1つを更新することと を含む方法。

条項2. 前記信号データプロセッサに通信可能に連結されたメモリに、更新されたαの値及び更新されたfの値のうちの少なくとも1つを保存することを更に含み、前記αの値及び前記fの値のうちの少なくとも1つを更新することは、前記複数の時変信号の周波数データのトラッキングを促進するため、前記更新されたαの値及び前記更新されたfの値のうちの少なくとも1つを前記各フィルタモジュールへ送信することを含む、条項1に記載の方法。

条項3. 前記信号データプロセッサに通信可能に連結されたメモリに、αの初期値及びfの初期値のうちの少なくとも1つを保存することを更に含む、条項1に記載の方法。

条項4. 信号をフィルタ処理することは、少なくとも1つの信号ノイズ除去モジュールからノイズ除去された信号及び状態エネルギー信号を受信することを含み、前記方法は更に、前記複数の時変信号の周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも1つのトラッキングを促進するため、前記信号の信号エネルギーの値を確定することを含む、条項1に記載の方法。

条項5. 前記信号をフィルタ処理することは、帯域幅フィルタ係数(“β”)を有し、更に帯域幅(“w”)によってパラメータ化された前記複数のフィルタモジュールの少なくとも1つのフィルタモジュールを使用することを含み、前記方法は更に、前記少なくとも1つのフィルタモジュールのβの値及びwの値のうちの少なくとも1つを更新することを含む、条項1に記載の方法。

条項6. 前記信号データプロセッサに通信可能に連結されたメモリに、更新されたβの値及び更新されたwの値のうちの少なくとも1つを保存することを更に含み、前記βの値及び前記wの値のうちの少なくとも1つを更新することは、前記複数の時変信号の帯域幅データのトラッキングを促進するため、前記更新されたβの値及び前記更新されたwの値のうちの少なくとも1つを前記各フィルタモジュールへ送信することを含む、条項5に記載の方法。

条項7. 前記信号データプロセッサに通信可能に連結されたメモリに、βの初期値及びwの初期値のうちの少なくとも1つを保存することを更に含む、条項5に記載の方法。

条項8. 前記PDW生成モジュールから前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を、前記信号データプロセッサに通信可能に連結されたコンピューティングデバイスへ出力することを更に含む、条項1に記載の方法。

条項9. 前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号に基づいてビークルの動きを指示することを更に含む、条項8に記載の方法。

条項10. 前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号及びその信号に由来する情報のうちの少なくとも1つをディスプレイ上に表示することを更に含む、条項8に記載の方法。

条項11. 周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも1つを含む、少なくとも1つのパルス記述子ワード(“PDW”)を生成するため、複数の時変信号を処理するためのシステムであって、前記システムは、 前記少なくとも1つの時変信号を受信するように構成されたセンサと、 前記センサに通信可能に連結された信号データプロセッサを備え、また、 複数のブラインド信号源分離(“BSS”)モジュールであって、前記複数のBSSモジュールの各BSSモジュールは複数のフィルタモジュールを備えるフィルタ処理サブシステムを備え、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールは周波数フィルタ係数(“α”)を有し、中心周波数(“f”)によってパラメータ化されている、複数のブラインド信号源分離(“BSS”)モジュールと、 前記フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたPDW生成モジュールであって、前記複数のBSSモジュールは、前記複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理し、少なくとも1つのブラインド信号源分離信号を前記PDW生成モジュールへ送信するように構成され、前記PDW生成モジュールは、前記少なくとも1つのブラインド信号源分離信号に基づいて、前記周波数データを含む少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成し、前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成するのとほぼ同時にその信号に基づいて、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールに対してαの値及びfの値のうちの少なくとも1つを更新することを促進するように構成されている、PDW生成モジュールとを備える、システム。

条項12. 更新されたαの値及び更新されたfの値のうちの少なくとも1つを保存するように構成されたメモリを更に含み、前記各フィルタモジュールは、前記複数の時変信号の前記周波数データのトラッキングを促進するため、前記更新されたαの値及び前記更新されたfの値のうちの少なくとも1つを受信するように構成されている、条項11に記載のシステム。

条項13. 少なくとも1つの信号ノイズ除去モジュールは前記複数の時変信号に由来するノイズ除去された信号及び状態エネルギー信号を生成するように構成されており、前記システムは、前記複数の時変信号の前記周波数データ及び前記帯域幅データのうちの少なくとも1つのトラッキングを促進するため、前記信号の信号エネルギーの値を確定するように構成されている、条項11に記載のシステム。

条項14. 前記複数のフィルタモジュールの少なくとも1つのフィルタモジュールは帯域幅フィルタ係数(“β”)を有し、更に帯域幅(“w”)によってパラメータ化され、前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号は更に、前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成するのとほぼ同時にその信号に基づいて、前記少なくとも1つのフィルタモジュールのβの値及びwの値のうちの少なくとも1つを更新することを促進するように前記帯域幅データを含む、条項11に記載のシステム。

条項15. 更新されたβの値及び更新されたwの値のうちの少なくとも1つを保存するように構成されたメモリを更に含み、前記少なくとも1つのフィルタモジュールは、前記複数の時変信号の帯域幅データのトラッキングを促進するため、前記更新されたβの値及び前記更新されたwの値のうちの少なくとも1つを受信するように構成されている、条項14に記載のシステム。

条項16. 前記信号データプロセッサに通信可能に連結され、且つ前記メモリに通信可能に連結されたコンピューティングデバイスを備え、前記コンピューティングデバイスは、 前記PDW生成モジュールから前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を受信し、 前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号をデインターリーブし、 少なくとも1つの周波数ワード信号を前記信号データ処理へ送信し、前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成するのとほぼ同時にその信号に基づいて、前記各フィルタモジュールの前記αの値及び前記fの値のうちの少なくとも1つを更新する ように構成されている、条項11に記載のシステム。

条項17. 前記コンピューティングデバイスと通信を行うビークルを更に備え、前記システムは前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号に基づいて前記ビークルの動きを指示するように構成されている、条項16に記載のシステム。

条項18. 前記コンピューティングデバイスに通信可能に連結されたディスプレイを更に備え、前記コンピューティングデバイスは少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号及びその信号に由来する情報のうちの少なくとも1つを前記ディスプレイ上に表示するように構成されている、条項16に記載のシステム。

条項19. 周波数データ及び帯域幅データのうちの少なくとも1つを含む、少なくとも1つのパルス記述子ワード(“PDW”)を生成するため、複数の時変信号を処理するための信号データプロセッサであって、前記信号データプロセッサは、 複数のブラインド信号源分離(“BSS”)モジュールであって、前記複数のBSSモジュールの各BSSモジュールは複数のフィルタモジュールを備えるフィルタ処理サブシステムを備え、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールは周波数フィルタ係数(“α”)を有し、中心周波数(“f”)によってパラメータ化されている、複数のブラインド信号源分離(“BSS”)モジュールと、 前記フィルタ処理サブシステムに通信可能に連結されたPDW生成モジュールであって、前記複数のBSSモジュールは、前記複数の時変信号に由来する信号をフィルタ処理し、少なくとも1つのブラインド信号源分離信号を前記PDW生成モジュールへ送信するように構成され、前記PDW生成モジュールは、前記少なくとも1つのブラインド信号源分離信号に基づいて、前記周波数データを含む少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成し、前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成するのとほぼ同時にその信号に基づいて、前記複数のフィルタモジュールの各フィルタモジュールに対してαの値及びfの値のうちの少なくとも1つを更新することを促進するように構成されている、PDW生成モジュールを備える、信号データプロセッサ。

条項20. 少なくとも1つの信号ノイズ除去モジュールは前記複数の時変信号に由来するノイズ除去された信号及び状態エネルギー信号を生成するように構成されており、前記信号処理システムは、前記複数の時変信号の前記周波数データ及び前記帯域幅データのうちの少なくとも1つのトラッキングを促進するため、前記信号の信号エネルギーの値を確定するように構成されている、条項19に記載の信号データプロセッサ。

条項21. 前記複数のフィルタモジュールの少なくとも1つのフィルタモジュールは帯域幅フィルタ係数(“β”)を有し、更に帯域幅(“w”)によってパラメータ化され、前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号は更に、前記少なくとも1つのPDWパラメータベクトル信号を生成するのとほぼ同時にその信号に基づいて、前記少なくとも1つのフィルタモジュールのβの値及びwの値のうちの少なくとも1つを更新することを促進するように前記帯域幅データを含む、条項19に記載の信号データプロセッサ。

ここに記載した説明では、ベストモードを含む本実装態様を開示し、且つ当業者が任意の機器やシステムの作成及び使用、並びに組込まれた任意の方法の実行を含め、本実装態様を実施することを可能にするために実施例を使用している。本開示の特許性の範囲は、特許請求の範囲によって規定され、当業者に想起される他の例も含みうる。このような他の例は、それらが特許請求の範囲の文言と異ならない構成要素を有する場合、あるいは、それらが特許請求の範囲の文言とわずかに異なる均等な構成要素を含む場合は、特許請求の範囲の範囲内にあることを意図する。