JP2018165618A - 信号処理装置、検出装置、物理量測定装置、電子機器及び移動体 - Google Patents

Abstract

【課題】カルマンフィルターが推定する推定値（ＤＣ成分）の正確性或いは安定性を向上できる信号処理装置、検出装置、物理量測定装置、電子機器及び移動体等を提供すること。【解決手段】信号処理装置１００は、観測ノイズ及σmeas及びシステムノイズσsysに基づいてカルマンフィルター処理を行って、入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱを推定値として出力するカルマンフィルター１２０と、監視部１８０と、を含む。カルマンフィルター１２０は、推定値の誤差共分散Ｖｃ２を出力する。監視部１８０は、入力信号ＰＩに対応する信号レベルに対する、誤差共分散Ｖｃ２に基づく判定処理の結果に基づいて、カルマンフィルター１２０での観測更新処理の停止指示を行う。【選択図】 図２

Description

本発明は、信号処理装置、検出装置、物理量測定装置、電子機器及び移動体等に関する。

デジタルカメラ、スマートフォン等の電子機器や車、飛行機等の移動体には、外的な要因で変化する物理量を検出するための物理量測定装置が組み込まれている。例えば、角速度を検出するジャイロセンサーは、いわゆる手振れ補正、姿勢制御、ＧＰＳ自律航法などに用いられている。

このような物理量測定装置において、物理量トランスデューサーからの検出信号にＤＣオフセットが含まれると、検出信号から物理量を得る際に誤差の原因となる可能性がある。例えば、ジャイロセンサーでは角速度を積算して角度を求めるため、角速度にＤＣオフセット（ゼロ点の誤差）が含まれると、角度の誤差が大きくなるおそれがある。

このようなＤＣオフセットを低減する技術として、特許文献１には、カルマンフィルター処理により入力信号のＤＣ成分を抽出し、そのＤＣ成分を入力信号から減算する技術が開示されている。この技術では、信号処理装置は、入力信号を監視する入力信号監視部と、カルマンフィルター処理を行って、入力信号のＤＣ成分を抽出するカルマンフィルターと、を含む。そして、入力信号監視部は、入力信号の信号レベルが所定範囲を超えたか否かを判断し、カルマンフィルターは、超えたと判断された場合に誤差共分散の時間更新を停止する。

特開２０１５−１１４２２０号公報

上記の従来技術では、入力信号の信号レベルが所定範囲を超えた場合に、カルマンフィルターが誤差共分散の時間更新を停止している。即ち、カルマンフィルターの推定動作の有効と無効を切り替える閾値設定が固定である。そのため、固定の閾値よりも小さい入力（例えばジャイロセンサーにおける微小な角速度の回転）があった場合に、カルマンフィルターの推定動作が停止せず、推定値が入力に追従してしまうおそれがある。そうすると、ＤＣ成分の真値に対して推定値の正確性或いは安定性が低下するおそれがある。

本発明は、上記の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態又は態様として実現することが可能である。

本発明の一態様は、観測ノイズ及びシステムノイズに基づいてカルマンフィルター処理を行って、入力信号のＤＣ成分を推定値として出力するカルマンフィルターと、監視部と、を含み、前記カルマンフィルターは、前記推定値の誤差共分散を出力し、前記監視部は、前記入力信号に対応する信号レベルに対する、前記誤差共分散に基づく判定処理の結果に基づいて、前記カルマンフィルターでの観測更新処理の停止指示を行う信号処理装置に関係する。

本発明の一態様によれば、入力信号に対応する信号レベルに対する判定処理が誤差共分散に基づいて行われ、その結果に基づいて、カルマンフィルターでの観測更新処理の停止指示が行われる。これにより、停止指示を行う信号レベルを誤差共分散に応じて適応的に変化させることが可能になる。停止指示を行う信号レベルが誤差共分散に応じて適応的に変化することで、カルマンフィルターが推定する推定値（ＤＣ成分）の正確性或いは安定性を向上できる。

また本発明の一態様では、前記監視部は、前記信号レベルが、前記誤差共分散に基づく閾値を超えた場合に、前記停止指示を行ってもよい。

このようにすれば、入力信号に対応する信号レベルと、誤差共分散に基づく閾値との比較により、誤差共分散に基づく判定処理を実現できる。例えば、誤差共分散が収束するに従って閾値を小さくしていくことで、入力信号がわずかに変化しただけでカルマンフィルターの観測更新処理を停止できる。

また本発明の一態様では、前記停止指示は、前記推定値及び前記誤差共分散の少なくとも一方の更新停止の指示であってもよい。

このようにすれば、誤差共分散に基づく判定処理の結果に基づいて、カルマンフィルターによる観測更新の少なくとも一部が停止される。ＤＣオフセットの推定を阻害する入力信号が入力された場合に、観測更新の少なくとも一部が停止されることで、推定値の正確性或いは安定性を向上できる。

また本発明の一態様では、前記監視部は、前記入力信号から前記推定値が減算された信号の前記信号レベルに対する前記判定処理を行ってもよい。

入力信号にはＤＣオフセットが含まれるので、その信号レベルはＤＣオフセットの大きさを含んだレベルとなる。この点、入力信号から推定値を減算することで、ＤＣオフセット（の推定値）が除かれた信号レベルが得られる。この信号レベルに対して判定処理を行うことで、より正確な判定処理を行うことが可能になる。

また本発明の一態様では、前記監視部は、前記入力信号に対応する信号が二乗演算処理された信号の前記信号レベルに対する前記判定処理を行ってもよい。

入力信号に対応する信号を二乗演算処理することで、入力信号に対応する信号の大きさ（の二乗）を表す信号レベルを生成できる。これにより、信号レベルと閾値の比較が、正の値どうしの比較となり、信号レベルが閾値を越えたか否かを判定できる。

また本発明の一態様では、前記監視部は、前記誤差共分散をゲイン処理するゲイン処理部と、前記ゲイン処理部の出力にオフセットを加算処理するオフセット加算処理部と、前記信号レベルと前記オフセット加算処理部の出力とを比較する処理を、前記判定処理として行うコンパレーターと、を含んでもよい。

誤差共分散をゲイン処理し、その結果にオフセットを加算処理することで、誤差共分散に応じて変化する閾値を求めることができる。そして、入力信号に対応する信号レベルとオフセット加算処理部の出力とを比較することで、信号レベルが、誤差共分散に応じて変化する閾値を超えたか否かを判定処理できる。

また本発明の一態様では、信号処理装置は、前記入力信号に応じて動的に変化する前記観測ノイズ及び前記システムノイズを推定するノイズ推定部を含んでもよい。

本発明の一態様によれば、ノイズ推定部が観測ノイズ及びシステムノイズを入力信号に応じて動的に変化させてカルマンフィルターに供給し、カルマンフィルターが、その動的に変化する観測ノイズ及びシステムノイズを受けてカルマンフィルター処理を行う。このように観測ノイズ及びシステムノイズをカルマンフィルターの外部から供給することで、カルマンフィルターの特性を制御でき、過渡応答性や追従性を向上したＤＣ成分の抽出が可能になる。

また本発明の他の態様は、物理量トランスデューサーを駆動する駆動回路と、前記物理量トランスデューサーからの検出信号を受けて、物理量に応じた物理量信号を検出する検出回路と、前記物理量信号を前記入力信号として前記推定値である前記ＤＣ成分を抽出する、上記のいずれかに記載の信号処理装置と、を含む検出装置に関係する。

また本発明の更に他の態様は、上記に記載の検出装置と、前記物理量トランスデューサーと、を含む物理量測定装置に関係する。

また本発明の更に他の態様は、上記のいずれかに記載の信号処理装置を含む電子機器に関係する。

また本発明の更に他の態様は、上記のいずれかに記載の信号処理装置を含む移動体に関係する。

カルマンフィルターによるＤＣ成分の推定処理の比較例を説明するタイミングチャート。 本実施形態の信号処理装置の第１の構成例。 本実施形態の信号処理装置の動作を模式的に示した第１のタイミングチャート。 本実施形態の信号処理装置の動作を説明する第２のタイミングチャート。 本実施形態の信号処理装置の第２の構成例。 本実施形態の信号処理装置の詳細な構成例。 閾値の設定手法を説明する図。 検出装置の構成例。 物理量測定装置の構成例。 移動体の構成例。 電子機器の構成例。

以下、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお以下に説明する本実施形態は特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。

例えば、以下ではジャイロセンサーの検出信号（角速度に応じた物理量信号）からＤＣオフセット（ＤＣ成分）を抽出する場合を例にとり、本発明の信号処理装置について説明する。但し、ジャイロセンサーの検出信号に限らず、例えば他の物理量トランスデューサーの物理量信号のＤＣオフセットを抽出するもの、或いは、物理量トランスデューサーに限らず何らかの回路や装置等からの入力信号からＤＣオフセットを抽出するものであれば、本発明を適用可能である。

１．比較例
図１は、カルマンフィルターによるＤＣ成分の推定処理の比較例を説明するタイミングチャートである。縦軸は、信号値が表す角速度（dps: degree per second）である。

カルマンフィルターへの入力信号ＰＩは、角速度ＺＰに相当するＤＣオフセットを含んでいる。カルマンフィルターは、観測値である入力信号ＰＩからＤＣオフセットを推定（いわゆるゼロ点推定）し、推定値であるＤＣ成分ＤＣＱＡを出力する。観測値からＤＣオフセットを除いた値が真の角速度なので、角速度の検出値はＰＩ−ＤＣＱＡにより求める。例えばジャイロセンサーが静止している場合、ＰＩ＝０＋ＺＰである。仮にカルマンフィルターがＤＣオフセットの真値を推定できたとすると、ＤＣＱＡ＝ＺＰが得られるので、角速度の検出値はＰＩ−ＤＣＱＡ＝（０＋ＺＰ）−ＺＰ＝０となり、正しい角速度が検出される。

ジャイロセンサーが回転した場合には、その入力信号ＰＩはＤＣオフセットではない角速度になっているので、その入力信号ＰＩをゼロ点推定に用いないことが望ましい。そのため、入力信号ＰＩの絶対値が閾値ｔｈを超えた場合、カルマンフィルターの推定動作を一時的に停止する。

このとき、ジャイロセンサーに微小な回転が入力され、入力信号がＰＩ＝ＡＧＶ＋ＺＰになったとする。この入力信号ＰＩが｜ＡＧＶ＋ＺＰ｜＜ｔｈであったとすると、カルマンフィルターの推定動作が停止しないので、入力信号ＰＩ＝ＡＧＶ＋ＺＰに基づいてＤＣ成分ＤＣＱＡが推定されることになる。この場合、ＤＣ成分ＤＣＱＡはＺＰから徐々にＡＧＶ＋ＺＰに近づいていくと考えられる。そのため、ＤＣ成分ＤＣＱＡが、ＤＣオフセットの真値（ＺＰ）に対して推定誤差ΔＺを含み、ＤＣＱＡ＝ＺＰ＋ΔＺとなる。そうすると、角速度の検出値はＡＧＶ’＝（ＡＧＶ＋ＺＰ）−（ＺＰ＋ΔＺ）＝ＡＧＶ−ΔＺとなり、ゼロ点の推定誤差ΔＺの分だけ真値（ＡＧＶ）よりも小さくなってしまう。

またＤＣ成分ＤＣＱＡが推定誤差ΔＺ’を含み、ＤＣＱＡ＝ＺＰ＋ΔＺ’となった状態でジャイロセンサーが静止し、入力信号がＰＩ＝ＺＰに戻ったとする。この場合、角速度の検出値はＺＰ−（ＺＰ＋ΔＺ’）＝−ΔＺ’となるので、実際には静止しているにも関わらず、角速度が検出されてしまう。

以上のように、ジャイロセンサーの回転を判断するための閾値ｔｈが固定されていると、ゼロ点推定が不正確になる（或いは時間的に不安定に変化する）おそれがある。そして、ゼロ点推定が不正確になったことで、角速度の検出値が不正確になるおそれがある。

２．信号処理装置の第１の構成例
図２は、本実施形態の信号処理装置の第１の構成例である。信号処理装置１００は、カルマンフィルター１２０、監視部１８０を含む。なお、本実施形態は図２の構成に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加したりする等の種々の変形実施が可能である。

カルマンフィルター１２０は、カルマンフィルター１２０は、観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sysに基づいてカルマンフィルター処理を行って、入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱを推定値として出力する。またカルマンフィルター１２０は、推定値の誤差共分散Ｖｃ^２を出力する。そして、監視部１８０は、入力信号ＰＩに対応する信号レベルに対する、誤差共分散Ｖｃ^２に基づく判定処理の結果に基づいて、カルマンフィルター１２０での観測更新処理の停止指示を行う。

このようにすれば、観測更新処理の停止指示を行う信号レベルを、誤差共分散Ｖｃ^２に応じて適応的に変化させることが可能になる。例えば、比較例のような固定の閾値ではなく、誤差共分散Ｖｃ^２に応じて変化する閾値を設定することが可能になる。

誤差共分散Ｖｃ^２は、推定値（ＤＣ成分ＤＣＱ）がどの程度信用できるかをカルマンフィルター１２０が推定したものである。真値に近い推定値が得られていると判断されているほど、誤差共分散Ｖｃ^２が小さくなる。本実施形態では、誤差共分散Ｖｃ^２が小さくなるほど、観測更新処理の停止指示を行う信号レベルを小さくする。これにより、推定値が真値に収束した（誤差共分散Ｖｃ^２が小さくなった）状況では、ジャイロセンサーに僅かな回転が入力されただけで観測更新処理の停止指示が行われる。このため、比較例に比べてＤＣ成分ＤＣＱの推定誤差が生じにくくなり、推定値の正確性或いは安定性を向上できる。

ここで、カルマンフィルター処理とは、観測値及びシステムの状態を表す変数にノイズ（誤差）が含まれると仮定し、過去から現在までに取得した観測値を用いてシステムの最適な状態を推定する処理である。本実施形態の場合、観測値は入力信号ＰＩであり、推定する変数はＤＣ成分ＤＣＱである。カルマンフィルター処理では、観測更新（観測過程）と時間更新（予測過程）を繰り返し行って状態を推定する。観測更新は、観測値と時間更新の結果を用いてカルマンゲイン、推定値、誤差共分散を更新する過程である。時間更新は、観測更新の結果を用いて、次の時刻での推定値、誤差共分散を予測する過程である。

観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sysとしては、例えば予め見積もられた所定の値を用いる。この場合、観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sys（或いは、それらの分散σ_meas ^２、σ_sys ^２）は、例えばレジスターやメモリー等に記憶され、カルマンフィルター１２０がレジスターやメモリーから観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sysを読み出す。或いは、第２の構成例で後述するように、信号処理装置１００が、観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sysを動的に変化させるノイズ推定部１１０を含んでもよい。この場合、ノイズ推定部１１０からカルマンフィルター１２０に観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sysが供給される。

カルマンフィルター１２０が推定（抽出）するＤＣ成分ＤＣＱは、入力信号ＰＩから取り出したい所望の信号成分よりも周波数が低い成分である。例えばジャイロセンサーでは、入力信号ＰＩ（物理量信号）にはオフセットが含まれており、そのオフセットを基準とする変化が実際の信号成分となる。この信号成分の周波数は、ジャイロセンサーが検出した動きの周波数に対応している。オフセットは温度変化等によって時間的に変動するため周波数ゼロではないが、動きの周波数に比べれば低い周波数である。

以下、図３、図４を用いて信号処理装置１００の動作を説明する。図３は、本実施形態の信号処理装置の動作を模式的に示した第１のタイミングチャートである。

観測値である入力信号ＰＩにはノイズが含まれている。カルマンフィルター１２０は、このノイズが含まれた入力信号ＰＩから真値（真のゼロ点）を推定し、その推定値をＤＣ成分ＤＣＱとして出力する。またカルマンフィルター１２０は、推定値の確からしさを誤差共分散Ｖｃ^２として推定している。図３では、誤差共分散の平方根である誤差推定値Ｖｃ（偏差）を図示している。また図３では、誤差推定値Ｖｃを範囲で図示しているが、この範囲の上限が＋Ｖｃに相当し、下限が−Ｖｃに相当している。カルマンフィルター１２０は、推定値（ＤＣ成分ＤＣＱ）を中心とし且つ誤差推定値Ｖｃを偏差とする分布内に真値が存在すると推定している。

監視部１８０は、誤差推定値Ｖｃに応じて閾値Ｖｔｈを設定する。具体的には、誤差推定値Ｖｃが小さいほど、閾値Ｖｔｈを小さくする。例えば、図６で後述するように、誤差共分散Ｖｃ^２を変数とする一次関数により閾値の二乗Ｖｔｈ^２を求める。監視部１８０は、入力信号ＰＩが−Ｖｔｈ〜＋Ｖｔｈの範囲外となった場合に、停止フラグＦＬＯＶを非アクティブ（第１論理レベル、ローレベル）からアクティブ（第２論理レベル、ハイレベル）にする。図３には、入力信号ＰＩが＋Ｖｔｈを超えた場合に、停止フラグＦＬＯＶをアクティブにする例を図示している。停止フラグＦＬＯＶをアクティブにすることが観測更新処理の停止指示に相当しており、カルマンフィルター１２０は、停止フラグＦＬＯＶがアクティブの間、観測更新処理を停止する。

図４は、本実施形態の信号処理装置の動作を説明する第２のタイミングチャートである。

比較例と同様に、入力信号ＰＩは、角速度ＺＰに相当するＤＣオフセットを含んでいるものとする。入力信号ＰＩがＤＣオフセットから大きく変化しない（ジャイロセンサーが静止している）場合、時間の経過とともに誤差推定値Ｖｃは小さくなっていくので、閾値ＶｔｈはＤＣオフセット（の推定値であるＤＣＱ）付近に収束する。

このとき、ジャイロセンサーに微小な回転が入力され、入力信号がＰＩ＝ＡＧＶ＋ＺＰになったとする。閾値Ｖｔｈが十分収束していれば、｜ＡＧＶ＋ＺＰ｜＞Ｖｔｈとなるので、停止フラグＦＬＯＶがアクティブとなりカルマンフィルター１２０の観測更新処理が停止される。観測更新処理が停止される前に、カルマンフィルター１２０がＤＣオフセットの真値を推定できたとすると、ＤＣＱ＝ＺＰとなっている。そして、｜ＡＧＶ＋ＺＰ｜＞Ｖｔｈである間は、推定値であるＤＣＱが変化しないので、ＤＣＱ＝ＺＰが維持される。角速度の検出値はＰＩ−ＤＣＱ＝（ＡＧＶ＋ＺＰ）−ＺＰ＝ＡＧＶとなり、正しい角速度ＡＧＶが検出される。

ジャイロセンサーが再び静止すると、入力信号がＰＩ＝０＋ＺＰに戻り、観測更新処理が再開（観測更新処理の停止が解除）される。ＤＣＱ＝ＺＰが維持された状態で観測更新処理が再開されるので、角速度の検出値はＰＩ−ＤＣＱ＝（０＋ＺＰ）−ＺＰ＝０となり、正しい角速度が検出される。

以上のように本実施形態では、監視部１８０は、入力信号ＰＩに対応する信号レベルが、誤差共分散Ｖｃ^２に基づく閾値Ｖｔｈを超えた場合に、観測更新処理の停止指示を行う。具体的には、閾値Ｖｔｈは、誤差共分散Ｖｃ^２に応じて変化する。

このようにすれば、入力信号ＰＩに対応する信号レベルと、誤差共分散Ｖｃ^２に基づく閾値Ｖｔｈとの比較により、誤差共分散Ｖｃ^２に基づく判定処理を実現できる。誤差共分散Ｖｃ^２が収束するに従って閾値Ｖｔｈが推定値（ＤＣ成分ＤＣＱ）に収束していくので、ジャイロセンサーがわずかに回転しただけでカルマンフィルター１２０の観測更新処理を停止できる。一方、誤差推定値Ｖｃが大きい場合（例えばジャイロセンサーの起動時等）には、誤差共分散Ｖｃ^２が大きい（閾値ＶｔｈとＤＣ成分ＤＣＱの差分が大きい）ので、観測更新処理が停止される可能性は低くなる。そのため、推定値を素早く真値付近まで収束させることが可能になる。

なお、入力信号ＰＩに対応する信号レベルが閾値Ｖｔｈを超えるとは、入力信号ＰＩに対応する信号が、負の閾値（−Ｖｔｈ）から正の閾値（＋Ｖｔｈ）までの範囲外となることである。即ち、入力信号ＰＩに対応する信号が、正の閾値（＋Ｖｔｈ）を超えること、又は、負の閾値（−Ｖｔｈ）を下回ることである。

また本実施形態では、停止指示は、推定値（ＤＣ成分ＤＣＱ）及び誤差共分散Ｖｃ^２の少なくとも一方の更新停止の指示である。

カルマンフィルター１２０は、観測更新処理として、推定値の更新及び誤差共分散Ｖｃ^２の更新を行う。監視部１８０は、推定値の更新停止、又は誤差共分散Ｖｃ^２の更新停止、又は推定値及び誤差共分散Ｖｃ^２の更新停止を指示する。それぞれ、カルマンフィルター１２０は、推定値の更新、誤差共分散Ｖｃ^２の更新、推定値及び誤差共分散Ｖｃ^２の更新を停止する。

このようにすれば、入力信号ＰＩに対応する信号レベルが閾値Ｖｔｈを超えた場合に、カルマンフィルター１２０による観測更新の少なくとも一部が停止される。ＤＣオフセット（ゼロ点）の推定を阻害する入力信号ＰＩが入力された場合に、観測更新の少なくとも一部が停止されることで、推定値の正確性或いは安定性を向上できる。なお、推定値の正確性或いは安定性の点から、少なくとも推定値の更新停止を行うことが、より望ましい。

また本実施形態では、監視部１８０は、入力信号ＰＩからＤＣ成分ＤＣＱが減算された信号の信号レベルに対する判定処理を行ってもよい。

入力信号ＰＩにはＤＣオフセットが含まれるので、その信号レベルはＤＣオフセットの大きさを含んだレベルとなる。この点、入力信号ＰＩからＤＣ成分ＤＣＱを減算することで、ＤＣオフセット（の推定値）が除かれた信号レベル（真の信号レベルと推定される信号レベル）が得られる。この信号レベルと閾値Ｖｔｈとを比較することで、より正確な閾値判定を行うことが可能になる。

なお、判定処理に用いる信号レベルは、入力信号ＰＩからＤＣ成分ＤＣＱが減算された信号の信号レベルに限定されず、入力信号ＰＩに対応する信号レベルであればよい。例えば、入力信号ＰＩの信号レベルをそのまま用いてもよい。或いは、入力信号ＰＩに何らかの処理（加算、減算、乗算等）を行い、その処理後の信号の信号レベルを用いてもよい。例えば、入力信号ＰＩをハイパスフィルター処理した信号を入力信号ＰＩから減算し、その減算された信号の信号レベルを用いてもよい。

また本実施形態では、監視部１８０は、入力信号ＰＩに対応する信号が二乗演算処理された信号の信号レベルに対する判定処理を行ってもよい。

信号を二乗演算処理することで、入力信号ＰＩに対応する信号の大きさ（の二乗）を表す信号レベルを生成できる。これにより、信号レベルと閾値Ｖｔｈの比較が、正の値どうしの比較となり、信号レベルが閾値Ｖｔｈを越えたか否かを判定できる。

なお、判定処理に用いる信号レベルは、入力信号ＰＩに対応する信号が二乗演算処理された信号の信号レベルに限定されず、信号値の大きさを表す値であればよい。信号値の大きさは、信号に基づいて生成される正の値であり、例えば信号値の絶対値や、信号値の二乗や、信号のピークトゥーピーク値や、所定時間内での信号の最大値と最小値との差分等である。或いは、それらに対して何らかの演算（例えばゲイン処理等）を行って得られる値であってもよい。

３．信号処理装置の第２の構成例
図５は、本実施形態の信号処理装置の第２の構成例である。図５では、信号処理装置１００が、ノイズ推定部１１０を更に含む。なお、図２で説明した構成要素には同一の符号を付し、適宜説明を省略する。また、本実施形態は図５の構成に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加したりする等の種々の変形実施が可能である。

ノイズ推定部１１０は、入力信号ＰＩ（入力データ）に応じて動的に変化する観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sysを推定する。具体的には、ノイズ推定部１１０は、入力信号ＰＩから観測ノイズの分散σ_meas ^２及びシステムノイズの分散σ_sys ^２を生成し、入力信号ＰＩの信号値或はその変化に応じて観測ノイズの分散σ_meas ^２及びシステムノイズの分散σ_sys ^２を変化させる。

カルマンフィルター１２０は、ノイズ推定部１１０により推定された観測ノイズの分散σ_meas ^２及びシステムノイズの分散σ_sys ^２に基づいてカルマンフィルター処理を行って、入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱを抽出する。

一般的なカルマンフィルターでは、誤差共分散の初期値及びシステムノイズを既知のものとして予め与えておく。誤差共分散は観測更新や時間更新により値が更新されていく。このように、一般的なカルマンフィルターでは、更新の繰り返しの途中で新たに観測ノイズやシステムノイズが外部から与えられるものではない。

一方、本実施形態では観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sysを動的に変化させ、カルマンフィルター１２０に外部から供給する。下式（１）〜（５）で後述するように、観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sysはカルマンゲインｇ（ｋ）等の内部変数に影響を与える。即ち、観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sysを制御することでカルマンフィルター１２０のフィルター特性を適応的に制御できることを意味している。本実施形態では、これを利用することで、入力信号ＰＩ（ジャイロセンサーの物理量信号）のＤＣ成分が変化していないときには通過帯域を低周波数にしておき、信号成分の通過帯域を低周波側に広げることができる。また、ＤＣ成分が変化したときには観測ノイズσ_meas及びシステムノイズσ_sysを変化させて通過帯域を広げ、ＤＣ成分の変化に追従させることができる。このようにして、入力信号ＰＩの変化に対する過渡応答性や、ＤＣ成分の変化に対する追従性を向上できる。

以下、カルマンフィルター処理の詳細を説明する。カルマンフィルター１２０は、下式（１）〜（５）に示す一次の線形カルマンフィルター処理を行う。

上式（１）、（２）は時間更新（予測過程）の式であり、上式（３）〜（５）は観測更新（観測過程）の式である。ｋは離散的な時間を表し、ｋが１つ進む度に時間更新及び観測更新が１回行われる。ｘ（ｋ）はカルマンフィルター１２０の推定値である。即ちＤＣＱ＝ｘ（ｋ）である。ｘ^-（ｋ）は観測値を得る前に予測した事前推定値である。Ｐ（ｋ）はカルマンフィルター１２０の誤差共分散である。即ち、Ｖｃ^２＝Ｐ（ｋ）である。Ｐ^-（ｋ）は観測値を得る前に予測した誤差共分散である。ｙ（ｋ）は観測値である。即ち、ＰＩ＝ｙ（ｋ）である。σ_sys（ｋ）はシステムノイズであり、σ_meas（ｋ）は観測ノイズである。

カルマンフィルター１２０は、１つ前の時間ｋ−１に更新した推定値ｘ（ｋ−１）と誤差共分散Ｐ（ｋ−１）を記憶している。そして、現在の時間ｋにおいて観測値ｙ（ｋ）と観測ノイズσ_meas（ｋ）とシステムノイズσ_sys（ｋ）を受付け、それらを用いて上式（１）〜（５）の時間更新及び観測更新を実行し、推定値ｘ（ｋ）をＤＣ成分として出力する。

第１の構成例で説明したように、観測更新処理の停止は、推定値及び誤差共分散の少なくとも一方の更新停止である。推定値の更新停止は、上式（４）による更新を停止することである。例えば、上式（４）の右辺の演算結果をレジスターに格納することが、推定値の更新に相当する。このレジスターへの格納を停止することで、推定値の更新停止を行う。或いは、上式（４）の右辺の演算を停止することで、推定値の更新停止を行ってもよい。誤差共分散の更新停止は、上式（５）による更新を停止することである。

４．信号処理装置の詳細な構成例
図６は、本実施形態の信号処理装置の詳細な構成例である。信号処理装置１００は、カルマンフィルター１２０、第１の推定部１４０、第２の推定部１５０、第３の推定部１６０、監視部１８０、減算処理部１２１、セレクター１２２、ゲイン処理部１３５、加算処理部１６７を含む。第１の推定部１４０、第２の推定部１５０、第３の推定部１６０、ゲイン処理部１３５、加算処理部１６７が、図５のノイズ推定部１１０に対応している。なお、本実施形態は図６の構成に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加したりする等の種々の変形実施が可能である。

セレクター１２２は、カルマンフィルター１２０が推定したＤＣ成分ＤＣＱ、又はデータ「０」のいずれかを選択する。減算処理部１２１は、入力信号ＰＩからセレクター１２２の出力を減算し、その結果を信号ＰＱとして出力する。セレクター１２２がＤＣ成分ＤＣＱを選択した場合、ＰＱ＝ＰＩ−ＤＣＱであり、セレクター１２２がデータ「０」を選択した場合、ＰＱ＝ＰＩである。なお、セレクター１２２を省略し、ＤＣ成分ＤＣＱを直接、減算処理部１２１に入力してもよい。或いは、セレクター１２２及び減算処理部１２１を省略し、入力信号ＰＩを直接、信号ＰＱとして用いてもよい。

監視部１８０は、ゲイン処理部１８１、オフセット加算処理部１８２、コンパレーター１８３を含む。ゲイン処理部１８１は、誤差共分散Ｖｃ^２をゲイン処理する。オフセット加算処理部１８２は、ゲイン処理部１８１の出力にオフセットＶＯＳを加算処理する。コンパレーター１８３は、信号ＰＱの信号レベルとオフセット加算処理部１８２の出力とを比較する処理を、誤差共分散Ｖｃ^２に基づく判定処理として行う。

具体的には、ゲイン処理部１８１は、誤差共分散Ｖｃ^２にゲインＧＡ３を乗算する。オフセット加算処理部１８２の出力は閾値Ｖｔｈの二乗（Ｖｔｈ^２）に対応しており、下式（６）となる。コンパレーター１８３は、信号ＰＱの二乗（ＰＱ^２）と閾値Ｖｔｈの二乗（Ｖｔｈ^２）を比較し、信号ＰＱの二乗（ＰＱ^２）が閾値Ｖｔｈの二乗（Ｖｔｈ^２）より大きい場合にアクティブの停止フラグＦＬＯＶを出力し、信号ＰＱの二乗（ＰＱ^２）が閾値Ｖｔｈの二乗（Ｖｔｈ^２）より小さい場合に非アクティブの停止フラグＦＬＯＶを出力する。なお、下式（６）のゲインＧＡ３、オフセットＶＯＳの詳細は後述する。

本実施形態によれば、誤差共分散Ｖｃ^２をゲイン処理し、その結果にオフセットＶＯＳを加算処理することで、誤差共分散Ｖｃ^２に応じて変化する閾値Ｖｔｈを求めることができる。そして、信号ＰＱの信号レベルとオフセット加算処理部１８２の出力とを比較することで、信号レベルが、誤差共分散Ｖｃ^２に応じて変化する閾値Ｖｔｈを超えたか否かを判定処理できる。また、誤差共分散Ｖｃ^２の一次関数（ゲイン処理、オフセットの加算処理）により閾値Ｖｔｈの二乗を求めるので、その一次関数により閾値Ｖｔｈを調整できる。これにより、システムに適切な閾値Ｖｔｈを設定できる。

第１の推定部１４０は、ジャイロセンサーの動き（入力信号ＰＩの大きな変化）によるノイズを推定する。具体的には、第１の推定部１４０は、ハイパスフィルター１４１、二乗演算処理部１４２、ピークホールド部１４３、ゲイン処理部１４４、加算処理部１４５を含む。

ハイパスフィルター１４１は、信号ＰＱからＤＣ成分を除去する。後段で２乗平均を行うので、ＤＣ成分を除去しておくことで、ＤＣ成分が２乗されて観測ノイズσ_measの誤差となることを防止できる。二乗演算処理部１４２は、ハイパスフィルター１４１からの信号を二乗する。ピークホールド部１４３は、ハイパスフィルター１４１と二乗演算処理部１４２を通過したＡＣ成分の信号を受けて、その信号をピークホールドする。ゲイン処理部１４４は、ピークホールド部１４３の出力にゲイン処理（ゲインＧＡ４を乗じる処理）を行い、その結果を動きノイズＶｐｐ^２（動きノイズの分散）として出力する。加算処理部１４５は、動きノイズＶｐｐ^２と、第２の推定部１５０が生成するフロアノイズＶｎ^２とを加算し、その結果を観測ノイズの分散σ_meas ^２として出力する。

ジャイロセンサーが検出した動きが大きいほど、ピークホールド部１４３からの信号も大きくなるため、動きが大きいほど観測ノイズσ_measが増加する。観測ノイズσ_measを増加させると、上式（３）から分かるようにカルマンゲインｇ（ｋ）が小さくなり、上式（４）から分かるように観測値ｙ（ｋ）のウエイトを下げて推定値ｘ（ｋ）を算出できる。これにより、動きのＡＣ成分が大きいほど観測値ｙ（ｋ）の影響を低下させて、より精度の高いＤＣ成分を抽出できる。

動きノイズＶｐｐ^２から出力されるフロアノイズは、下式（７）で表される。Ｖｎは入力信号ＰＩのフロアノイズである。ＧＡ４はゲイン処理部のゲインであり、ピークホールド部１４３の影響度を調整する係数である。なお、ノイズの二乗信号をピークホールド処理することは、ある一定期間の最大値を出力することとなり、ノイズの二乗信号の平均値に対して実効的なゲインＧ_peakがかかる。ピークホールド部１４３は、入力信号をピークホールドしたのち、Ｇ_peakで除算した信号を出力する。

第２の推定部１５０は、入力信号ＰＩのフロアノイズを推定する。具体的には、第２の推定部１５０は、二乗演算処理部１５１、セレクター１５２、ローパスフィルター１５３、リミッター１５４を含む。

二乗演算処理部１５１は、信号ＰＱを二乗する。セレクター１５２は、二乗演算処理部１５１の出力、又は第１の推定部１４０の二乗演算処理部１４２の出力を選択する。ローパスフィルター１５３は、二乗演算処理部１５１により二乗された信号をフィルタリング（平滑化）し、二乗平均を求める。この二乗平均により信号のノイズ成分が抽出される。リミッター１５４は、ローパスフィルター１５３からの信号に対してリミット処理を行う。具体的には、ローパスフィルター１５３からの信号が下限値以下である場合には出力を下限値にリミットし、ローパスフィルター１５３からの信号が下限値よりも大きい場合には、その信号をそのまま出力する。下限値は、想定される最小のフロアノイズよりも小さい値であり、例えば１ｄｉｇｉｔである。その結果、リミッター１５４の出力からは、フロアノイズＶｎ^２（フロアノイズの分散）が出力される。

ゲイン処理部１３５は、第２の推定部１５０からのフロアノイズＶｎ^２に対して一定のゲインＧＡ１を乗算し、加算処理部１６７に出力する。ゲインＧＡ１は、下式（１１）のように設定する。下式（１１）の導出手法について以下に説明する。

まず、十分に時間が経過した状態での観測ノイズσ_measとシステムノイズσ_sysの関係を求める。十分に時間が経過した状態はｋ＝∞の状況を想定すればよく、事前誤差共分散Ｐ^-（ｋ）が一定値に収束しているとすると、下式（８）が成り立つ。事前誤差共分散Ｐ^-（ｋ）の収束値をＰ_０としている。

上式（２）、（５）に上式（８）を適用した式と、上式（３）に上式（８）を適用した式とを連立方程式としてカルマンゲインｇ（ｋ）について解くと、下式（９）となる。下式（９）では、収束状態ｋ＝∞におけるカルマンゲインｇ（ｋ）をｇとしている。また右辺の近似では、カルマンフィルター１２０の収束状態では通過帯域が非常に低いためσ_sys＜＜σ_measが成り立つと仮定している。

上式（９）より、収束状態ではσ_sys ^２＝ｇ^２σ_meas ^２なので、ゲインＧＡ１＝ｇ^２である。ＤＣ成分を抽出するための所望のフィルター特性とカルマンゲインｇとの関係が分かれば、その所望のフィルター特性が得られるようにゲインＧＡ１を設定できる。

上式（１）、（４）より、時間が経過したときの最終的な伝達関数を求め、その伝達関数に双一次変換を適用し、その伝達関数に含まれるローパスフィルター特性のカットオフ周波数ｆ_ｃを求め、カルマンゲインｇについて解くと、下式（１０）となる。ｆ_ｓは、カルマンフィルター１２０のサンプリング周波数（動作周波数）である。下式（１０）の右辺の近似では、ｆ_ｃ＜＜ｆ_ｓとした。

上式（１０）より、ゲインＧＡ１＝ｇ^２は下式（１１）のように求まる。下式（１１）において、収束状態で最終的に得たい所望のカットオフ周波数（ターゲットカットオフ周波数）をｆ_ｃに設定する。

第３の推定部１６０は、温度変動によるゼロ点（ＤＣオフセット）の変動を推定する。第３の推定部１６０は、温度変化があった場合にシステムノイズσ_sysを増加させ、カルマンフィルター１２０を収束状態から推定状態に戻す。具体的には、第３の推定部１６０は、遅延部１６１、減算処理部１６２、ローパスフィルター１６３、ゲイン処理部１６４、二乗演算処理部１６５、乗算処理部１６６、加算処理部１６７を含む。

遅延部１６１と減算処理部１６２は、温度センサーの時間ｋでの検出信号ＴＳと１つ前の時間ｋ−１での検出信号ＴＳとの差分を求める。ローパスフィルター１６３は、その差分を平滑化する。

ゲイン処理部１６４は、ローパスフィルター１６３からの信号にゲインＧＡ５を乗算する。二乗演算処理部１６５は、その乗算後の信号を２乗する。乗算処理部１６６は、その２乗後の信号と第２の推定部１５０からのフロアノイズＶｎ^２とを乗算する。加算処理部１６７は、乗算処理部１６６の出力とゲイン処理部１３５の出力を加算し、その結果をシステムノイズの分散σ_sys ^２としてカルマンフィルター１２０に出力する。

ゲインＧＡ５は、下式（１２）により設定される。ＴＳＥＮは、温度センサーの感度（ｄｉｇｉ／℃）であり、ＴＣＯＥＦＦは、ジャイロセンサーの温度係数（ｄｐｓ／℃）であり、ＳＥＮは、ジャイロセンサーの感度（ｄｉｇｉｔ／ｄｐｓ）である。

以下、図７を用いて、監視部１８０が閾値Ｖｔｈを設定する上式（６）のゲインＧＡ３、オフセットＶＯＳについて説明する。図７は、閾値Ｖｔｈの設定手法を説明する図である。

観測ノイズの分散σ_meas ^２は、上式（７）より下式（１３）となる。

誤差共分散の収束状態における入力信号ＰＩのノイズレベルをＶ_min（フロアノイズ）とすると、Ｖｎ^２＝Ｖ_min ^２である。このとき、上式（１３）より下式（１４）が成り立つ。また、動作開始時（収束前状態）は、信号ＰＱは入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱとなる。ＤＣ成分ＤＣＱの想定されうる最大値をＶ_max（最大ゼロ点誤差）とすると、ハイパスフィルター１４１の出力はＶ_max、二乗演算処理部１４２の出力はＶ_max ^２、ゲイン処理部１４４の出力はＧＡ４×Ｖ_max ^２となる。一方、ローパスフィルター１５３の出力はＶ_max ^２となり、下式（１５）が成り立つ。なお、計算の簡略化のため、ピークホールド部の実効的なゲインＧ_peakを１とする。

収束状態では、上式（２）、（５）、（９）より下式（１６）が成り立つ。

上式（８）、（１０）、（１６）より、収束状態における誤差共分散Ｐ_０として下式（１７）が求められる。

収束前状態を、ターゲットカットオフ周波数ｆ_ｃの時定数時間前の状態と仮定すると、収束前状態における誤差共分散Ｐ_１として下式（１８）が求められる。

図７に示すように、収束前状態における閾値を最大閾値Ｖ_１とし、収束状態における閾値を最小閾値Ｖ_０とする。上式（６）より、最大閾値Ｖ_１を下式（１９）、最小閾値Ｖ_０を下式（２０）とおくことができる。

上式（１９）、（２０）を連立方程式として解き、上式（１４）、（１５）、（１７）、（１８）を用いると、下式（２１）、（２２）が求められる。即ち、監視部１８０のゲインＧＡ３は下式（２１）により設定され、オフセットＶＯＳは下式（２２）により設定される。

５．検出装置、物理量測定装置
図８は、本実施形態の信号処理装置を含む検出装置の構成例である。検出装置３００（回路装置、集積回路装置）は、駆動回路３０、検出回路６０、信号処理装置１００（信号処理回路）、温度センサー１９０を含む。なお、本実施形態は図８の構成に限定されず、その構成要素の一部（例えば温度センサー）を省略したり、他の構成要素を追加したりする等の種々の変形実施が可能である。

駆動回路３０は、物理量トランスデューサー１２に駆動信号ＤＱを供給し、物理量トランスデューサー１２を駆動する。検出回路６０は、物理量トランスデューサー１２からの検出信号ＴＱを受けて、物理量に応じた物理量信号を検出する。信号処理装置１００は、物理量信号を入力信号ＰＩとしてＤＣ成分ＤＣＱを抽出する。

具体的には、物理量トランスデューサー１２は、物理量を検出するための素子やデバイスである。物理量は、例えば角速度、角加速度、速度、加速度、距離、圧力、音圧、磁気量又は時間等である。なお、検出装置３００は、複数の物理量トランスデューサーからの検出信号に基づいて物理量を検出してもよい。例えば、第１〜第３の物理量トランスデューサーが、各々、第１軸、第２軸、第３軸についての物理量を検出する。第１軸、第２軸、第３軸についての物理量とは、一例としては第１軸、第２軸、第３軸回りでの角速度又は角加速度、或いは第１軸、第２軸、第３軸方向での速度又は加速度などである。第１軸、第２軸、第３軸は一例としてはＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸である。なお第１軸〜第３軸のうちの２軸の物理量だけを検出するものであってもよい。

信号処理装置１００は、ゼロ点推定部１０２、減算処理部１０４、処理部１０６を含む。例えば、信号処理装置１００はＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサーにより実現され、例えば各部の処理がＤＳＰによる時分割処理で実現される。或いは、信号処理装置１００は、その各部が個別のハードウェア（ロジック回路）として構成されてもよい。

ゼロ点推定部１０２は、入力信号ＰＩと温度センサー１９０からの検出信号ＴＳ（温度検出電圧）とに基づいて観測ノイズ及びシステムノイズを動的に変化させ、その観測ノイズ及びシステムノイズに基づいてカルマンフィルター処理を行い、入力信号ＰＩのＤＣ成分ＤＣＱ（ＤＣオフセット、ゼロ点）を推定する。ゼロ点推定部１０２は、図２のカルマンフィルター１２０、監視部１８０、或いは図５のカルマンフィルター１２０、監視部１８０、ノイズ推定部１１０に対応している。

減算処理部１０４は、入力信号ＰＩからＤＣ成分ＤＣＱを減算し、その結果を信号ＰＱとして出力する。なお、減算処理部１０４として図６の減算処理部１２１を用いてもよい。

処理部１０６は、信号ＰＱに対して種々のデジタル信号処理（例えば補正、積分等）を行い、物理量を表すデジタル値を出力する。処理部１０６が出力する物理量の種類は、検出回路６０が検出する物理量の種類と同一でもよいし、非同一でもよい。例えば、ジャイロセンサーでは検出回路６０が角速度を検出するが、処理部１０６は角速度を出力してもよいし、或いは角速度を積分した角度を出力してもよい。

図９は、本実施形態の検出装置（信号処理装置）を含む物理量測定装置の構成例である。図９では、物理量測定装置の一例として、角速度を検出するジャイロセンサーの構成例を示す。なお、図７で説明したように、例えば角速度、角加速度、速度、加速度、距離、圧力、音圧、磁気量又は時間等の種々の物理量を検出する物理量測定装置に、本実施形態の信号処理装置１００を適用可能である。

ジャイロセンサー４００（角速度センサー）は、振動子１０、駆動回路３０、検出回路６０、信号処理装置１００を含む。

振動子１０（角速度検出素子）は、所定の軸での回転により振動子１０に働くコリオリ力を検出し、そのコリオリ力に応じた信号を出力する素子（物理量トランスデューサー）である。振動子１０は、例えば圧電振動子である。例えば、振動子１０はダブルＴ字型、Ｔ字型、音叉型等の水晶振動子等である。なお、振動子１０として、シリコン基板を用いて形成されたシリコン製振動子としてのＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）振動子等を採用してもよい。

駆動回路３０は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＩが入力される増幅回路３２と、自動ゲイン制御を行うゲイン制御回路４０と、駆動信号ＤＱを振動子１０に出力する駆動信号出力回路５０を含む。また同期信号ＳＹＣを検出回路６０に出力する同期信号出力回路５２を含む。

増幅回路３２（Ｉ／Ｖ変換回路）は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＩを増幅する。例えば振動子１０からの電流の信号ＤＩを電圧の信号ＤＶに変換して出力する。この増幅回路３２は、演算増幅器、帰還抵抗素子、帰還キャパシターなどにより実現できる。

駆動信号出力回路５０は、増幅回路３２による増幅後の信号ＤＶに基づいて、駆動信号ＤＱを出力する。例えば駆動信号出力回路５０が、矩形波（又は正弦波）の駆動信号を出力する場合には、駆動信号出力回路５０はコンパレーター等により実現できる。

ゲイン制御回路４０（ＡＧＣ）は、駆動信号出力回路５０に制御電圧ＤＳを出力して、駆動信号ＤＱの振幅を制御する。具体的には、ゲイン制御回路４０は、信号ＤＶを監視して、発振ループのゲインを制御する。例えば駆動回路３０では、ジャイロセンサーの感度を一定に保つために、振動子１０の駆動用振動部に供給する駆動電圧の振幅を一定に保つ必要がある。このため、駆動振動系の発振ループ内に、ゲインを自動調整するためのゲイン制御回路４０が設けられる。ゲイン制御回路４０は、振動子１０からのフィードバック信号ＤＩの振幅（振動子１０の駆動用振動部の振動速度）が一定になるように、ゲインを可変に自動調整する。このゲイン制御回路４０は、増幅回路３２の出力信号ＤＶを全波整流する全波整流器や、全波整流器の出力信号の積分処理を行う積分器などにより実現できる。

同期信号出力回路５２は、増幅回路３２による増幅後の信号ＤＶを受け、同期信号ＳＹＣ（参照信号）を検出回路６０に出力する。この同期信号出力回路５２は、正弦波（交流）の信号ＤＶの２値化処理を行って矩形波の同期信号ＳＹＣを生成するコンパレーターや、同期信号ＳＹＣの位相調整を行う位相調整回路（移相器）などにより実現できる。

検出回路６０は、増幅回路６４、同期検波回路８１、Ａ／Ｄ変換回路８２、信号処理装置１００（ＤＳＰ）を含む。増幅回路６４は、振動子１０からの第１、第２の検出信号ＩＱ１、ＩＱ２を受けて、電荷−電圧変換や差動の信号増幅やゲイン調整などを行う。同期検波回路８１は、駆動回路３０からの同期信号ＳＹＣに基づいて同期検波を行う。Ａ／Ｄ変換回路８２は、同期検波後の信号のＡ／Ｄ変換を行う。信号処理装置１００はＡ／Ｄ変換回路８２からのデジタル信号（入力信号ＰＩ）に対してデジタルフィルター処理やデジタル補正処理（例えばゼロ点補正処理や感度補正処理など）を行う。ゼロ点補正処理は、カルマンフィルター処理によりゼロ点を推定し、入力信号ＰＩのゼロ点を補正する処理である。

６．移動体、電子機器
図１０、図１１は、本実施形態の信号処理装置を含む移動体、電子機器の例である。本実施形態の信号処理装置１００は、例えば、車、飛行機、バイク、自転車、或いは船舶等の種々の移動体に組み込むことができる。移動体は、例えばエンジンやモーター等の駆動機構、ハンドルや舵等の操舵機構、各種の電子機器を備えて、地上や空や海上を移動する機器・装置である。

図１０は、移動体の具体例としての自動車２０６を概略的に示したものである。自動車２０６には、信号処理装置１００を含むジャイロセンサー（不図示）が組み込まれている。ジャイロセンサーは車体２０７の姿勢を検出することができる。ジャイロセンサーの検出信号は車体姿勢制御装置２０８に供給される。車体姿勢制御装置２０８は例えば車体２０７の姿勢に応じてサスペンションの硬軟を制御したり個々の車輪２０９のブレーキを制御したりすることができる。その他、こういった姿勢制御は二足歩行ロボットや航空機、ヘリコプター等の各種の移動体において利用されることができる。姿勢制御の実現にあたってジャイロセンサーは組み込まれることができる。

図１１は、電子機器の具体例としてのデジタルスチルカメラ６１０を概略的に示したものである。例えばデジタルスチルカメラ６１０においてジャイロセンサーや加速度センサーを用いた手ぶれ補正等を行うことができる。また電子機器の具体例として生体情報検出装置（ウェアラブル健康機器。例えば脈拍計、歩数計、活動量計等）を想定できる。生体情報検出装置において、ジャイロセンサーや加速度センサーを用いて、ユーザーの体動を検出したり、運動状態を検出したりできる。このように、本実施形態の信号処理装置１００はデジタルスチルカメラ６１０や生体情報検出装置などの種々の電子機器に適用できる。

また、移動体又は電子機器の具体例としてロボットを想定できる。本実施形態の信号処理装置１００は、例えばロボットの可動部（アーム、関節）や本体部に適用できる。ロボットは、移動体（走行・歩行ロボット）、電子機器（非走行・非歩行ロボット）のいずれも想定できる。走行・歩行ロボットの場合には、例えば自律走行にジャイロセンサー（本実施形態の信号処理装置を含む）を利用できる。

なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また本実施形態及び変形例の全ての組み合わせも、本発明の範囲に含まれる。また信号処理装置、検出装置、物理量測定装置、電子機器、移動体の構成・動作等も、本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。

１０…振動子、１２…物理量トランスデューサー、３０…駆動回路、３２…増幅回路、
４０…ゲイン制御回路、５０…駆動信号出力回路、５２…同期信号出力回路、
６０…検出回路、６４…増幅回路、８１…同期検波回路、８２…Ａ／Ｄ変換回路、
１００…信号処理装置、１０２…ゼロ点推定部、１０４…減算処理部、１０６…処理部、
１１０…ノイズ推定部、１２０…カルマンフィルター、１２１…減算処理部、
１２２…セレクター、１３５…ゲイン処理部、１４０…第１の推定部、
１４１…ハイパスフィルター、１４２…二乗演算処理部、１４３…ピークホールド部、
１４４…ゲイン処理部、１４５…加算処理部、１５０…第２の推定部、
１５１…二乗演算処理部、１５２…セレクター、１５３…ローパスフィルター、
１５４…リミッター、１６０…第３の推定部、１６１…遅延部、１６２…減算処理部、
１６３…ローパスフィルター、１６４…ゲイン処理部、１６５…二乗演算処理部、
１６６…乗算処理部、１６７…加算処理部、１８０…監視部、１８１…ゲイン処理部、
１８２…オフセット加算処理部、１８３…コンパレーター、１９０…温度センサー、
２０６…自動車、２０７…車体、２０８…車体姿勢制御装置、２０９…車輪、
３００…検出装置、４００…ジャイロセンサー、６１０…デジタルスチルカメラ、
ＤＣＱ…ＤＣ成分、ＦＬＯＶ…停止フラグ、ＰＩ…入力信号、ＶＯＳ…オフセット、
Ｖｃ^２…誤差共分散、Ｖｎ^２…フロアノイズ、Ｖｐｐ^２…動きノイズ、Ｖｔｈ…閾値、
σ_meas…観測ノイズ、σ_sys…システムノイズ

Claims (11)

1. 観測ノイズ及びシステムノイズに基づいてカルマンフィルター処理を行って、入力信号のＤＣ成分を推定値として出力するカルマンフィルターと、
   監視部と、
   を含み、
   前記カルマンフィルターは、
   前記推定値の誤差共分散を出力し、
   前記監視部は、
   前記入力信号に対応する信号レベルに対する、前記誤差共分散に基づく判定処理の結果に基づいて、前記カルマンフィルターでの観測更新処理の停止指示を行うことを特徴とする信号処理装置。
2. 請求項１に記載の信号処理装置において、
   前記監視部は、
   前記信号レベルが、前記誤差共分散に基づく閾値を超えた場合に、前記停止指示を行うことを特徴とする信号処理装置。
3. 請求項１又は２に記載の信号処理装置において、
   前記停止指示は、前記推定値及び前記誤差共分散の少なくとも一方の更新停止の指示であることを特徴とする信号処理装置。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の信号処理装置において、
   前記監視部は、
   前記入力信号から前記推定値が減算された信号の前記信号レベルに対する前記判定処理を行うことを特徴とする信号処理装置。
5. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の信号処理装置において、
   前記監視部は、
   前記入力信号に対応する信号が二乗演算処理された信号の前記信号レベルに対する前記判定処理を行うことを特徴とする信号処理装置。
6. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の信号処理装置において、
   前記監視部は、
   前記誤差共分散をゲイン処理するゲイン処理部と、
   前記ゲイン処理部の出力にオフセットを加算処理するオフセット加算処理部と、
   前記信号レベルと前記オフセット加算処理部の出力とを比較する処理を、前記判定処理として行うコンパレーターと、
   を含むことを特徴とする信号処理装置。
7. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載の信号処理装置において、
   前記入力信号に応じて動的に変化する前記観測ノイズ及び前記システムノイズを推定するノイズ推定部を含むことを特徴とする信号処理装置。
8. 物理量トランスデューサーを駆動する駆動回路と、
   前記物理量トランスデューサーからの検出信号を受けて、物理量に応じた物理量信号を検出する検出回路と、
   前記物理量信号を前記入力信号として前記推定値である前記ＤＣ成分を抽出する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の信号処理装置と、
   を含むことを特徴とする検出装置。
9. 請求項８に記載の検出装置と、
   前記物理量トランスデューサーと、
   を含むことを特徴とする物理量測定装置。
10. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の信号処理装置を含むことを特徴とする電子機器。
11. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の信号処理装置を含むことを特徴とする移動体。