DE112016007146B4

DE112016007146B4 - Störungsidentifizierungsvorrichtung und Störungsidentifizierungsverfahren

Info

Publication number: DE112016007146B4
Application number: DE112016007146.9T
Authority: DE
Inventors: Manabu Takagi; Kazumasa Suzuki
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2016-09-20
Filing date: 2016-09-20
Publication date: 2019-12-24
Anticipated expiration: 2036-09-21
Also published as: WO2018055673A1; US10963755B2; JPWO2018055673A1; US20200380314A1; DE112016007146T5; JP6410995B2

Abstract

Störungsidentifizierungsvorrichtung, welche aufweist:eine Merkmalsberechnungseinheit (4) zum Berechnen, unter Verwendung einer während einer Analysezeitlänge empfangenen elektromagnetischen Welle, zumindest eines Typs von Merkmal der elektromagnetischen Welle;eine Identifizierungseinheit (7) zum Identifizieren eines Clusters, zu dem der zumindest eine Typ von Merkmal gehört, aus mehreren Clustern, wobei jeder der mehreren Cluster einen Bereich hat, der in einem Clusterraum mit einer oder mehreren Dimensionen definiert ist, in welchem ein Typ von Merkmal einer Dimension entspricht; undeine Aktualisierungseinheit (6) zum Aktualisieren der Analysezeitlänge auf der Grundlage eines Abstands in dem Clusterraum zwischen dem zumindest einen Typ von Merkmal und einem der Cluster, zu dem der zumindest eine Typ von Merkmal gehört.

Description

Gebiet
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Störungsidentifizierungsvorrichtung und ein Störungsidentifizierungsverfahren, jeweils für die Identifizierung des Typs eines Störsignals.
Hintergrund
Mit der schnellen Entwicklung der Funkkommunikation in den letzten Jahren wurde die Knappheit der Anzahl von verfügbaren Frequenzen ein schwerwiegendes Problem. Daher kann die Einführung eines neuen Kommunikationssystems unter der Nichtverfügbarkeit von dedizierten Frequenzen leiden. Wenn keine derartigen dedizierten Frequenzen verfügbar sind, kann ein Kommunikationssystem unter Verwendung des Industrie-Wissenschafts-Medizin(ISM)-Bands gebildet werden. Dadurch, dass es ein Frequenzband ist, das für industrielle, wissenschaftliche und medizinische Vorrichtungen für allgemeine Zwecke reserviert ist, kann das ISM-Band von verschiedenen Arten von Vorrichtungen verwendet werden. Demgemäß kann ein Kommunikationssystem, das unter Verwendung des ISM-Bands gebildet ist, unter Störungen bei der Funkübertragung, die durch ein Störsignal bewirkt werden, leiden, wodurch dann ein Kommunikationsfehler bewirkt werden kann. In dem ISM-Band können verschiedene Arten von Vorrichtungen als eine Quelle eines Störsignals, d.h. eine Störungsquelle auftreten. Ein Störsignal hat Eigenschaften, die spezifisch für das Kommunikationsprotokoll jeder Vorrichtung und/oder andere Faktoren sind. Somit wurden, um die Ursache eines Kommunikationsfehlers zu identifizieren, Technologien zum Herausziehen eines Merkmals eines Störsignalsvorgeschlagen.
Das Patentdokument 1 offenbart eine Vorrichtung, die eine elektromagnetische Welle in festen Intervallen abtastet, ein Merkmal wie eine Amplitudenwahrscheinlichkeitsverteilung anhand einer Wellenformabtastung, die ein Ergebnis der Abtastung ist, berechnet, eine Ähnlichkeit zwischen mehreren gespeicherten Merkmalen berechnet und somit Wellenformabtastungen auf der Grundlage der Ähnlichkeit in Cluster klassifiziert.
Zitierungsliste
Patentliteratur
Patentdokument 1: Japanisches Patent JP 5 793 961 B2
Kurzfassung
Technisches Problem
Die vorgenannte, im Patentdokument 1 beschriebene Technologie klassifiziert mehrere Wellenformabtastungen, die vorhergehende bis zur letzten Wellenformabtastung enthalten, in Cluster auf der Grundlage der Ähnlichkeit zwischen Wellenformabtastungen. Somit ermöglicht die im Patentdokument 1 beschriebene Technologie die Klassifizierung durch Störungsquellen, wenn sich das elektromagnetische Umfeld nicht ändert, das heißt, die Störungsquellen sich nicht ändern. Wenn sich die Kommunikationsvorrichtung jedoch bewegt, ändert sich ein von einer Kommunikationsvorrichtung empfangenes Störungssignal, d.h., das elektromagnetische Umfeld einer Kommunikationsvorrichtung, die in einem Kommunikationssystem enthalten ist, in jedem Augenblick. Somit kann sich in einem Fall, in welchem sich das elektromagnetische Umfeld in jedem Augenblick ändert, die Störungsquelle im Zeitverlauf in einer solchen Weise ändern, dass die zu einer bestimmten Zeit abgetastete Störungsquelle verschieden von einer Störungsquelle ist, die während des Abtastens mit festen Intervallen zu einer anderen Zeit abgetastet wurde. In einem derartigen Fall kann die die vorgenannte, im Patentdokument 1 beschriebene Technologie verwendende Störsignalklassifizierung bei der Durchführung einer korrekten Klassifizierung in Cluster versagen.
Die vorliegende Erfindung wurde angesichts des Vorstehenden gemacht, und es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Störungsidentifizierungsvorrichtung und ein Störungsidentifizierungsverfahren anzugeben, die jeweils in der Lage sind, ein Störsignal ungeachtet dessen, ob sich das elektromagnetische Umfeld geändert hat oder nicht, ordnungsgemäß zu klassifizieren.
Lösung des Problems
Um das Problem zu beseitigen und die vorbeschriebene Aufgabe zu lösen, enthält eine Störungsidentifizierungsvorrichtung nach der vorliegenden Erfindung: eine Merkmalsberechnungseinheit, die unter Verwendung einer während einer Analysezeitlänge empfangenen elektromagnetischen Welle zumindest einen Typ von Merkmal der elektromagnetischen Welle berechnet, und eine Identifizierungseinheit zum Identifizieren eines Clusters, zu dem der zumindest eine Typ von Merkmal gehört, aus mehreren Clustern, wobei jeder der mehreren Cluster einen Bereich hat, der in einem Clusterraum mit einer oder mehreren Dimensionen, in welchem ein Typ von Merkmal einer Dimension entspricht, definiert ist; und eine Aktualisierungseinheit zum Aktualisieren der Analysezeitlänge auf der Grundlage eines Abstands in dem Clusterraum zwischen dem zumindest einen Typ von Merkmal und einem der Cluster, zu dem der zumindest eine Typ von Merkmal gehört.
Vorteilhafte Wirkungen der Erfindung
Eine Störungsidentifizierungsvorrichtung nach der vorliegenden Erfindung liefert einen Vorteil dahingehend, dass sie in der Lage ist, ein Störsignal ungeachtet dessen, ob sich das elektromagnetische Umfeld geändert hat oder nicht, ordnungsgemäß zu klassifizieren.
Figurenliste

1 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration einer Störungsidentifizierungsvorrichtung nach einem ersten Ausführungsbeispiel illustriert.
2 ist ein Diagramm, das eine beispielhafte Hardwarekonfiguration der Störungsidentifizierungsvorrichtung nach dem ersten Ausführungsbeispiel illustriert.
3 ist ein Diagramm, das ein anderes Beispiel für die Hardwarekonfiguration der Störungsidentifizierungsvorrichtung nach dem ersten Ausführungsbeispiel illustriert.
4 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für einen Prozessablauf illustriert, der von der Merkmalsberechnungseinheit, der Berechnungseinheit für den Abstand zum Cluster, der Abtastdaten-Analyselängen-Aktualisierungseinheit und der Störungsidentifizierungseinheit nach dem ersten Ausführungsbeispiel durchgeführt wird.
5 ist ein Diagramm, das ein Beispiel für Charakteristiken von Störsignalen, die von der Störungsidentifizierungsvorrichtung nach dem ersten Ausführungsbeispiel empfangen wurden, in der Frequenz- und der Zeitdomäne illustriert.
6 ist ein Diagramm, das ein Beispiel für Merkmale, die in einen Clusterraum nach dem ersten Ausführungsbeispiel abgebildet sind, illustriert.
7 ist ein Diagramm, das eine Abtastdaten-Analyselänge, die die mit Bezug auf die in 5 illustrierte Abtastdaten-Analyselänge um Δt reduziert ist, illustriert.
8 ist ein Diagramm, das eine Abtastdaten-Analyselänge nach dem N-maligen Aktualisieren der Abtastdaten-Analyselänge, beginnend mit der in 5 illustrierten Abtastdaten-Analyselänge, illustriert.
9 ist ein Diagramm, das Merkmale, die unter Verwendung der in 8 illustrierten Abtastdaten-Analyselänge berechnet und in dem Clusterraum abgebildet wurden, illustriert.
10 ist ein Diagramm, das eine beispielhafte funktionale Konfiguration einer Störungsidentifizierungsvorrichtung nach einem zweiten Ausführungsbeispiel illustriert.
11 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für einen Prozessablauf, der von der Merkmalsberechnungseinheit, der Berechnungseinheit für den Abstand zu einem Cluster, der Abtastdaten-Analyselängen-Aktualisierungseinheit, der Störungsidentifizierungseinheit und der Abtastdaten-Verwerfungseinheit nach dem zweiten Ausführungsbeispiel durchgeführt wird, illustriert.

Beschreibung von Ausführungsbeispielen
Eine Störungsidentifizierungsvorrichtung und ein Störungsidentifizierungsverfahren gemäß Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend im Einzelnen mit Bezug auf die Zeichnungen beschrieben. Es ist zu beachten, dass diese Ausführungsbeispiele den Bereich dieser Erfindung nicht beschränken sollen.
Erstes Ausführungsbeispiel
1 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration einer Störungsidentifizierungsvorrichtung nach einem ersten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung illustriert. Eine Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel empfängt elektromagnetische Umfelddaten und identifiziert den Typ eines in den elektromagnetischen Umfelddaten enthaltenen Störsignals auf der Grundlage eines Merkmals der elektromagnetischen Umfelddaten. Der hier verwendete Begriff „elektromagnetische Umfelddaten“ bezieht sich auf Messdaten, die durch die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 durch Messen einer empfangenen elektromagnetischen Welle erhalten wurden, wie später beschrieben ist. Die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 kann in einer Kommunikationsvorrichtung aufgenommen sein.
Wie in 1 illustriert ist, enthält die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel eine Antenne 1, eine Funkfrequenz(RF)-Verarbeitungseinheit 2, eine Analog/Digital(A/D)-Wandlereinheit 3, eine Merkmalsberechnungseinheit 4, eine Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5, eine Abtastdaten-Analyselängen-Aktualisierungseinheit (nachfolgend einfach als „Analyselängen-Aktualisierungseinheit“ bezeichnet) 6, eine Störungsidentifizierungseinheit 7, eine Speichereinheit 8 und eine Ausgabeeinheit 9.
Die Antenne 1 empfängt eine elektromagnetische Welle. Die Antenne 1 ist erwünschterweise eine Antenne, die in der Lage ist, eine elektromagnetische Welle effektiv zu empfangen. Genauer gesagt, die Antenne 1 ist beispielsweise eine Antenne mit hoher Richtwirkung und ist noch genauer eine Richtungsantenne wie eine Yagi-Uda-Antenne oder eine Doppelpolarisations-Antenne, die in der Lage ist, horizontal und vertikal polarisierte elektromagnetische Wellen gleichzeitig zu empfangen, um eine elektromagnetische Welle ungeachtet der Polarität der Störwelle zu empfangen. Es wird hier auch angenommen, dass die Antenne 1 elektrische Wellen empfangen kann, die jeweils mehrere Frequenzen haben. Die RF-Verarbeitungseinheit 2 ist eine Empfangsverarbeitungseinheit, die die von der Antenne 1 empfangene elektromagnetische Welle verstärkt. Genauer gesagt, die RF-Verarbeitungseinheit 2 führt eine Verarbeitung wie eine Verstärkung der von der Antenne 1 empfangenen elektromagnetischen Welle und eine Filterung zum Entfernen einer Störung aus der empfangenen magnetischen Welle durch, misst die verarbeitete elektromagnetische Welle und gibt das Messergebnis als Messdaten aus. Die von der Antenne 1 und der RF-Verarbeitungseinheit 2 durchgeführten Messungen sind insbesondere zum Beispiel eine Messung der Intensität der von der Antenne 1 empfangenen elektromagnetischen Welle für jede Frequenz. Obgleich die nachfolgende Beschreibung unter Verwendung eines Beispiels für die Messung der Intensität einer elektromagnetischen Welle für jede Frequenz gegeben wird, ist die zu messende Größe nicht auf die in diesem Beispiel beschriebene Größe beschränkt, sondern kann angemessen in Abhängigkeit davon bestimmt werden, welche Typen für die Klassifizierung eines Störsignals zu verwenden sind, das heißt, in Abhängigkeit von einem herauszuziehenden Merkmal. Die A/D-Wandlereinheit 3 ist eine Schaltung, die von der RF-Verarbeitungseinheit 2 ausgegebene analoge Daten, d.h. Messdaten in digitale Daten, die in jeder bestimmten Zeitperiode abgetastet werden, umwandelt, und die digitalen Daten ausgibt. Bei dem vorliegenden Ausführungsbeispiel werden Messdaten, die in digitale Daten umgewandelt wurden, auch als „elektromagnetische Umfelddaten“ bezeichnet.
Die Merkmalsberechnungseinheit 4 verwendet die elektromagnetische Welle, d.h., die elektromagnetischen Umfelddaten, die während einer Abtastdaten-Analyselänge empfangen wurden, um zumindest einen Typ von Merkmal dieser elektromagnetischen Welle zu berechnen. Genauer gesagt, die Merkmalsberechnungseinheit 4 verwendet die digitalen Daten in einer Menge entsprechend einer vorbestimmten Abtastdaten-Analyselänge oder einer Abtastdaten-Analyselänge, die durch die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 mitgeteilt wurde, um ein Merkmal zu berechnen, das eine Charakteristik der empfangenen elektromagnetischen Welle darstellt. Die Abtastdaten-Analyselänge- die eine Analysezeitlänge ist, wird in Zeiteinheiten ausgedrückt. Die Abtastdaten-Analyselänge definiert die Länge von digitalen Daten zur Verwendung bei einer Merkmalsberechnung hinsichtlich der Zeitdauer für den Empfang der digitalen Daten. Das heißt, eine Abtastdaten-Analyselänge von einer Sekunde bedeutet, dass in einer Sekunde empfangene digitale Daten für eine Merkmalsberechnung verwendet werden.
Die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 ist eine Abstandsberechnungseinheit, die einen Cluster auswählt, der dem kürzesten Abstand von mehreren Abständen entspricht, und dann eine Differenz durch Subtraktion des Clusterradius des ausgewählten Clusters von dem Abstand des ausgewählten Clusters berechnet. Die mehreren Abstände sind jeweils ein für jeden von mehreren Clustern berechneter Abstand zwischen einem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal und der Clustermitte (wird später beschrieben) dieses Clusters.
Die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 ist eine Aktualisierungseinheit, die die Abtastdaten-Analyselänge auf der Grundlage des Abstands in einem Clusterraum zwischen dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal und dem Cluster aktualisiert. Genauer gesagt, die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 aktualisiert die Abtastdaten-Analyselänge auf der Grundlage der von der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechneten Differenz. Weiterhin genauer gesagt, prüft die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6, ob die Differenz zwischen dem von der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechneten Abstand zu dem Cluster und dem Clusterradius, der später beschrieben wird, kleiner als ein oder gleich einem Schwellenwert ist, und aktualisiert die Abtastdaten-Analyselänge und weist die Merkmalsberechnungseinheit 4 an, die aktualisierte Abtastendaten-Analyselänge zu verwenden, wenn die Differenz größer als der Schwellenwert ist.
Die Störungsidentifizierungseinheit 7 ist eine Identifizierungseinheit, die den Cluster identifiziert, zu dem der zumindest eine Typ von Merkmal, der von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechnet wurde, gehört, aus den mehreren Clustern. Jeder der mehreren Cluster hat einen Bereich, der in dem Clusterraum definiert ist, in welchem ein Merkmal einer Dimension entspricht. Genauer gesagt, die Störungsidentifizierungseinheit 7 identifiziert den Typ eines Störsignals, das in den elektromagnetischen Umfelddaten enthalten ist, durch Gruppieren der elektromagnetischen Umfelddaten, das heißt, durch Klassifizieren der elektromagnetischen Umfelddaten in Cluster auf der Grundlage des von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmals. Wie bei dem vorliegenden Ausführungsbeispiel verwendet, bezieht sich ein Cluster auf eine Gruppe entsprechend dem Typ eines Störsignals. Eine genauere Beschreibung des Clusters wird später gegeben. Die Speichereinheit 8 speichert miteinander assoziiert das Ergebnis der Identifizierung (Identifizierungsergebnis) der elektromagnetischen Umfelddaten, das Merkmal, dass unter Verwendung von der Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 gesetzten Abtastdaten-Analyselänge berechnet wurde, und die Abtastdaten-Analyselänge. Die Ausgabeeinheit 9 gibt das Ergebnis der Identifizierung des Typs des Störsignals, das durch die Störungsidentifizierungseinheit 7 erhalten wurde, aus.
Eine beispielhafte Hardwarekonfiguration der Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wird als Nächstes beschrieben. 2 ist ein Diagramm, das eine beispielhafte Hardwarekonfiguration der Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 illustriert. In der in 2 illustrierten beispielhaften Hardwarekonfiguration sind die Merkmalsberechnungseinheit 4, die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5, die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6, die Störungsidentifizierungseinheit 7 und die in 1 illustrierte Speichereinheit 8 in einer Verarbeitungsschaltung 102 implementiert. Die Verarbeitungsschaltung 102 ist durch eine Schaltung wie beispielsweise eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC) oder ein vor Ort programmierbares Gate Array (FPGA) und einen Speicher oder eine Kombination hiervon gebildet. Die Merkmalsberechnungseinheit 4, die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5, die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6, die Störungsidentifizierungseinheit 7 und die Speichereinheit 8 können getrennt in individuellen Verarbeitungsschaltungen implementiert sein oder können zusammen in einer Verarbeitungsschaltung implementiert sein. Die Empfangsvorrichtung 101 ist ein Empfänger, der die Antenne 1, die RF-Verarbeitungseinheit 2, und die A/D-Wandlereinheit 3, die in 1 illustriert sind, implementiert. Die Ausgabeeinheit 103 ist beispielsweise eine Anzeigevorrichtung, ein Monitor oder ein Drucker, und implementiert die in 1 illustrierte Ausgabeeinheit 9. Die Verarbeitungsschaltung kann eine dedizierte Schaltung sein oder kann eine einen Prozessor verwendende Steuerschaltung sein.
3 ist ein Diagramm, das ein anderes Beispiel für die Hardwarekonfiguration der Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 illustriert. Die in 3 illustrierte beispielhafte Hardwarekonfiguration illustriert eine beispielhafte Konfiguration, bei der die Merkmalsberechnungseinheit 4, die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5, die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 und die Störungsidentifizierungseinheit 7, die in 1 illustriert sind, als Software implementiert sind. In diesem Fall sind die Merkmalsberechnungseinheit 4, die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5, die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 und die Störungsidentifizierungseinheit 7 durch den Prozessor 203 implementiert, der ein in einem in 3 illustrierten Speicher 202 gespeichertes Programm liest und ausführt. Die Speichereinheit 8 ist in dem Speicher 202 implementiert. Die Empfangsvorrichtung 201 ist ein Empfänger, der die Antenne 1, die RF-Verarbeitungseinheit 2 und die A/D-Wandlereinheit 3, die in 1 illustriert sind, implementiert. Die Ausgabeeinheit 204 ist beispielsweise eine Anzeigevorrichtung, ein Monitor oder ein Drucker, und implementiert die in 1 illustrierte Ausgabeeinheit 9. Der Speicher 202 wird auch durch den Prozessor 203 verwendet, um Operationen durchzuführen.
Der in 3 illustrierte Prozessor 203 ist eine Verarbeitungsschaltung wie eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), die eine Operation durchführt. Der Speicher 202 ist ein nichtflüchtiger oder flüchtiger Halbleiterspeicher wie ein Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM), ein Festwertspeicher (ROM), ein Flashspeicher, ein löschbarer programmierbarer Festwertspeicher (EPROM), ein elektrisch löschbarer programmierbarer Festwertspeicher (EEPROM); eine Magnetplatte; oder dergleichen.
Die Merkmalsberechnungseinheit 4, die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5, die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 und die Störungsidentifizierungseinheit 7 können so konfiguriert sein, dass ein Teil hiervon in einer dedizierten Schaltung implementiert ist, und der Rest in Software implementiert ist.
Eine Operation der Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wird als Nächstes beschrieben. Die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel setzt geeignet die Abtastdaten-Analyselänge für elektromagnetische Umfelddaten und identifiziert somit den Typ eines in den elektromagnetischen Umfelddaten enthaltenen Störsignals mit hoher Genauigkeit.
Am Anfang empfängt die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 eine elektromagnetische Welle unter Verwendung der Antenne 1 und führt eine Verarbeitung wie eine Verstärkung und Filterung bei der empfangenen elektromagnetischen Welle unter Verwendung der RF-Verarbeitungseinheit 2 durch. Als Nächstes führt die A/D-Wandlereinheit 3 eine A/D-Umwandlung bei von der RF-Verarbeitungseinheit 2 ausgegebenen Messdaten durch und gibt die digitale Daten aus, d.h., elektromagnetische Umfelddaten, die aus den analogen Daten umgewandelt wurden. Diese elektromagnetischen Umfelddaten enthalten auch Identifizierungsinformationen zur Verwendung bei der Identifizierung der elektromagnetischen Umfelddaten. Beispiele für die Identifizierungsinformationen zur Verwendung bei der Identifizierung der elektromagnetischen Umfelddaten enthalten zumindest eine/einen von: die Zeit des Empfangs der elektromagnetischen Umfelddaten, die Zeit der von der A/D-Wandlereinheit 3 durchgeführten Verarbeitung der elektromagnetischen Umfelddaten, und der Ort des Empfangs der elektromagnetischen Umfelddaten; aber die Identifizierungsinformationen sind nicht hierauf beschränkt. In einem Fall, in welchem der Ort des Empfangs der elektromagnetischen Umfelddaten als die Identifizierungsinformation verwendet wird, enthält die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 beispielsweise ein globales Positionierungssystem (GPS), das zur Berechnung des Orts hiervon auf der Grundlage der von einem GPS-Satelliten empfangenen Daten fungiert.
Die Merkmalsberechnungseinheit 4 berechnet ein Merkmal der elektromagnetischen Umfelddaten unter Verwendung der elektromagnetischen Umfelddaten und gibt das berechnete Merkmal zusammen mit den Identifizierungsinformationen zu der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 aus. Mit anderen Worten, die Merkmalsberechnungseinheit 4 zieht das Merkmal aus den elektromagnetischen Umfelddaten heraus. Genauer gesagt, die Merkmalsberechnungseinheit 4 berechnet ein Merkmal, das eine Charakteristik der empfangenen elektromagnetischen Welle darstellt, unter Verwendung der elektromagnetischen Umfelddaten in einer Menge entsprechend einer vorbestimmten Abtastdaten-Analyselänge, wenn kein Befehl von der Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 über die Abtastdaten-Analyselänge versendet wird, das heißt, wenn die Merkmalsberechnungseinheit 4 in einem Anfangszustand ist. Die Merkmalsberechnungseinheit 4 hält die elektromagnetischen Umfelddaten, die bei der Analyse verwendet wurden, während zumindest einer bestimmten Zeitperiode. Als Antwort auf Befehle über die Anfangsposition der elektromagnetischen Umfelddaten zur Verwendung bei der Analyse des Merkmals und über die Abtastdaten-Analyselänge von der Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 berechnet die Merkmalsberechnungseinheit 4 das Merkmal auf der Grundlage dieser Befehle.
Ein Merkmal hat einen Wert, der von dem Typ des Störsignals abhängt. Beispiele für das Merkmal enthalten eine Durchschnittsenergie, eine von einem Energiewerthistogramm berechnete Streuung, eine Schrägheit, d.h., ein Moment dritter Ordnung, und eine Wölbung, d.h., ein Moment vierter Ordnung. Genauer gesagt, die Merkmalsberechnungseinheit 4 berechnet zwei Typen von Merkmalen unter Verwendung der elektromagnetischen Umfelddaten. Beispielsweise berechnet die Merkmalsberechnungseinheit 4 eine Durchschnittsenergie und eine Schrägheit unter Verwendung der elektromagnetischen Umfelddaten. Obgleich das vorliegende Ausführungsbeispiel unter Verwendung eines Beispiels, das zwei Typen von Merkmalen zum Identifizieren des Typs eines Störsignals verwendet, beschrieben wird, kann jedes geeignete Merkmal berechnet werden, um den Typ eines Störsignal zu identifizieren. Somit können entweder drei oder mehr Typen von Merkmalen oder ein Typ eines Merkmals berechnet werden.
Die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 führt eine Abbildung eines Paares von Merkmalen, die von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechnet wurden, in einen Clusterraum durch. Ein bei dem vorliegenden Ausführungsbeispiel verwendeter Clusterraum ist ein Raum mit einer oder mehreren Dimensionen. In dem Raum entspricht eine Dimension einem Typ von Merkmal. Wenn m Typen von Merkmalen verwendet werden, ist der Clusterraum ein m-dimensionaler Raum, wobei m eine ganze Zahl größer als oder gleich eins ist. Somit ist die Abbildungsoperation in einen Clusterraum äquivalent beispielsweise den Ausdrücken jedes Stücks von elektromagnetischen Umfelddaten durch einen Satz von Koordinatenwerten in dem m-dimensionalen Raum. Ein in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel verwendeter Cluster ist eine Gruppe entsprechend dem Typ eines Störsignals. Ein Cluster ist durch die eigene Mitte des Clusters in dem Clusterraum, d.h., die Clustermitte, und den eigenen Radius des Clusters in dem Clusterraum, d.h., den Clusterradius definiert. Das heißt, jeder Bereich jedes der mehreren Cluster in dem Clusterraum ist durch die Clustermitte, die die Mitte jedes der mehreren Cluster ist, und durch den Clusterradius, der der Radius jedes der mehreren Cluster ist, definiert.
Als Nächstes berechnet die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 für jeden Cluster einen Abstand zwischen dem berechneten Merkmal und diesem Cluster. Genauer gesagt, die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechnet den Abstand zwischen dem Merkmal und der Clustermitte als den Abstand zwischen dem Merkmal und dem Cluster. Die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechnet den Abstand zwischen dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal und der Clustermitte jedes Clusters und wählt dann den Cluster aus, der den kürzesten berechneten Abstand ergibt. Ein hier verwendeter Abstand kann ein euklidischer Abstand, ein Mahalanobis-Abstand oder ein Chebyshev-Abstand sein.
Als Nächstes berechnet die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 eine Differenz zwischen dem Abstand zwischen der Clustermitte des ausgewählten Clusters und dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal, und den Clusterradius des ausgewählten Clusters. Die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 gibt dann die berechnete Differenz zusammen mit dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal und den Identifizierungsinformationen zu der Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 aus. Es ist zu beachten, dass die Differenz durch die Subtraktion des Clusterradius des ausgewählten Clusters von dem Abstand zwischen der Clustermitte des ausgewählten Clusters und dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal berechnet wird. Demgemäß hat, wenn ein Clusterradius des ausgewählten Clusters größer als der Abstand zwischen der Clustermitte des ausgewählten Clusters und dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal ist, die Differenz einen negativen Wert hat.
Der anfängliche Wert der Clustermitte jedes Clusters kann auf der Grundlage des Typs eines zu klassifizierenden Störsignals vorbestimmt werden oder kann unter Verwendung des Ergebnisses der Klassifizierung jedes Merkmals, d.h., des Merkmals jedes Stücks von elektromagnetischen Umfelddaten als zu einem bestimmten Cluster gehörend, berechnet werden. In dem letztgenannten Fall berechnet die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 den anfänglichen Wert der Clustermitte beispielsweise wie folgt. Die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechnet für jedes von k Merkmalen Abstände zwischen einem Merkmal und anderen Merkmalen, und bestimmt ein Paar von Merkmalen, die am weitesten voneinander entfernt sind. Hier ist k eine ganze Zahl größer als oder gleich zwei, aber da k die für die anfängliche Klassifizierung verwendete Zahl ist, wie später beschrieben wird, ist der Wert von k vorzugsweise größer als das Zweifache der Anzahl der zu definierenden Cluster.
Abstände zwischen jedem von dem Paar von Merkmalen, die am weitesten voneinander entfernt sind, und k-2 Merkmalen werden berechnet, und diese Merkmale werden jeweils als zu dem nächsten Cluster hiervon gehörend klassifiziert. nach der Beendigung der Klassifizierung sämtlicher Merkmale in zwei Cluster wird die Clustermitte unter Verwendung der nachfolgenden Gleichung (1) berechnet. In der Gleichung stellt C_i einen Satz von Merkmalen, die in dem Cluster i enthalten sind, dar, und |C_i| stellt die Anzahl von Merkmalen, die in diesem Cluster enthalten sind, dar. Die Operation wird von dem Schritt des Klassifizierens der k-2 Merkmale in die Cluster bis zu dem Schritt des Berechnens der Koordinaten der Clustermitte wiederholt, bis die Berechnung der Clustermitte zu keiner weiteren Änderung in den Koordinaten der Clustermitte führt oder eine Änderung der Koordinaten unter einen Schwellenwert fällt. Wenn die Wiederberechnung der Clustermitte keine weitere Änderung der Koordinaten der Clustermitte ergibt oder eine Änderung der Koordinaten unter einen Schwellenwert fällt, wird dieser Koordinatensatz in dem Clusterraum als der anfängliche Wert der Clustermitte bestimmt.
[Gleichung 1] $C_{i} = \frac{1}{| C_{i} |} \sum_{x_{j} \in C_{i}} x_{j}$
Der anfängliche Wert des Clusterradius jedes Clusters kann vorbestimmt werden auf der Grundlage des Typs eines zu klassifizierenden Störsignals oder kann berechnet werden anhand der vorstehend beschriebenen k Merkmale. Die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechnet die Clustermitte jedes Clusters, wie vorstehend beschrieben ist, und berechnet den Abstand von der Clustermitte jedes Clusters zu jedem der vorstehend beschriebenen k Merkmale. Die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 klassifiziert jedes der k-Merkmale als zu dem Cluster mit der Clustermitte, die den kleinsten Abstand von diesem Merkmal hat, gehörend. Dann berechnet die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 für jeden der Cluster den Abstand zwischen der Clustermitte und dem Merkmal, das als zu diesem Cluster gehörend klassifiziert wurde, multipliziert den größten Abstand der berechneten Abstände mit 1/2, und definiert das Produkt R als den Radius dieses Clusters. Alternativ können ein Wert, der durch Addieren eines konstanten Werts zu R berechnet wurde, oder ein Wert, der durch Multiplizieren von R mit einem konstanten Verhältnis berechnet wurde, als der Clusterradius bestimmt werden.
Es ist zu beachten, dass die anfänglichen Werte der Clustermitte und des Clusterradius, die vorstehend beschrieben sind, durch die Störungsidentifizierungseinheit 7 oder durch eine andere Komponente, die in 1 nicht illustriert ist, anstatt durch die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechnet werden können.
die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 bestimmt, ob die von der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 ausgegebene Differenz kleiner als ein oder gleich einem Schwellenwert ist. Es ist zu beachten, dass angenommen wird, dass der Schwellenwert ein positiver Wert ist. Wenn daher eine von der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 ausgegebene Differenz ein negativer Wert ist, ist die Differenz kleiner als der Schwellenwert. Wenn die von der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 ausgegebene Differenz größer als der Schwellenwert ist, verringert die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 die gegenwärtige Abtastdaten-Analyselänge um eine vorbestimmte Zeitlänge Δt und weist die Merkmalsberechnungseinheit 4 an, die aktualisierte Abtastdaten-Analyselänge zu verwenden. Wie vorstehend beschrieben ist, berechnet die Merkmalsberechnungseinheit 4, die angewiesen wurde, die aktualisierte Abtastdaten-Analyselänge zu verwenden, dann das Merkmal neu unter Verwendung der elektromagnetischen Umfelddaten in einer Größe entsprechend der aktualisierten Abtastdaten-Analyselänge. Wenn die von der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 ausgegebene Differenz kleiner als der oder gleich dem Schwellenwert ist, aktualisiert die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 die Abtastdaten-Analyselänge nicht, das heißt, gibt der Merkmalsberechnungseinheit 4 keine Anweisung. In diesem Fall gibt die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 das von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechnete Merkmal zusammen mit der Abtastdaten-Analyselänge, die für die Berechnung dieses Merkmals verwendet wurde, und den Identifizierungsinformationen entsprechend diesem Merkmal zu der Störungsidentifizierungseinheit 7 aus.
Die Störungsidentifizierungseinheit 7 berechnet den Abstand zwischen dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal und der Clustermitte jedes Clusters. Die Störungsidentifizierungseinheit 7 wählt den Cluster aus, der den kürzesten berechneten Abstand ergibt, und weist dieses Merkmal dem ausgewählten Cluster zu. Die Störungsidentifizierungseinheit 7 assoziiert die Abtastdaten-Analyselänge, die Identifizierungsinformationen entsprechend diesem Merkmal, d.h., die Identifizierungsinformationen der elektromagnetischen Umfelddaten entsprechend diesem Merkmal, und Informationen, die den ausgewählten Cluster anzeigen, miteinander, und speichert dann diesen Satz von Informationen in der Speichereinheit 8 als das Identifizierungsergebnis. Die den Cluster anzeigende Information kann beispielsweise die mit dem Cluster assoziierte Nummer sein, d.h., die Clusternummer.
Die Ausgabeeinheit 9 gibt das in dem Speicher 8 gespeicherte Identifizierungsergebnis aus. Das Verfahren der Ausgabe des Identifizierungsergebnisses durch die Ausgabeeinheit 9 ist nicht besonders beschränkt. Die Ausgabeeinheit 9 kann beispielsweise das Identifizierungsergebnis entsprechend dem letzten Merkmal, d.h., der Clusternummer ausgeben. Oder die Ausgabeeinheit 9 gibt das Identifizierungsergebnis entsprechend dem letzten Merkmal, d.h., der Clusternummer, zusammen mit der Abtastdaten-Analyselänge aus. Alternativ kann die Ausgabeeinheit 9 die Identifizierungsinformationen und das Identifizierungsergebnis jedes Merkmals assoziiert miteinander mit Bezug auf mehrere Merkmale ausgeben. Obgleich dieses Beispiel annimmt, dass das Identifizierungsergebnis zuerst in der Speichereinheit 8 gespeichert wird und dann später zu der Ausgabeeinheit 9 ausgegeben wird, kann das Identifizierungsergebnis direkt von der Störungsidentifizierungseinheit 7 zu der Ausgabeeinheit 9 ausgegeben werden, ohne in der Speichereinheit 8 gespeichert zu sein.
Ein von der Merkmalsberechnungseinheit 4, der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5, der Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 und der Störungsidentifizierungseinheit 7 nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel durchgeführter Prozessablauf wird als Nächstes beschrieben. 4 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für den Ablauf eines von der Merkmalsberechnungseinheit 4, der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5, der Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 und der Störungsidentifizierungseinheit 7 durchgeführten Prozesses nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel illustriert.
Am Anfang empfängt die Merkmalsberechnungseinheit 4 elektromagnetische Umfelddaten in einer Menge entsprechend der Abtastdaten-Analyselänge, d.h., Abtastdaten, von der A/D-Wandlereinheit 3 (Schritt S1). Die Merkmalsberechnungseinheit 4 kann die Abtastdaten derart empfangen, dass die A/D-Wandlereinheit 3 die digitale Daten hält, bis die Menge der darin gehaltenen elektromagnetischen Umfelddaten die Menge entsprechend der Abtastdaten-Analyselänge erreicht, zu welcher Zeit die A/D-Wandlereinheit 3 die elektromagnetischen Umfelddaten in die Merkmalsberechnungseinheit 4 eingibt. Alternativ kann die Merkmalsberechnungseinheit 4 die vorstehend beschriebenen Abtastdaten derart empfangen, dass die A/D-Wandlereinheit 3 aufeinanderfolgend Stücke der elektromagnetischen Umfelddaten in die Merkmalsberechnungseinheit 4 eingibt, und wenn die eingegebene Menge der elektromagnetischen Umfelddaten die Menge entsprechend der Abtastdaten-Analyselänge erreicht, bestimmt die Merkmalsberechnungseinheit 4 die Beendigung der Eingabe, d.h., die Beendigung des Empfangs.
Die Merkmalsberechnungseinheit 4 berechnet ein Merkmal mit Bezug auf die elektromagnetischen Umfelddaten (Schritt S2). Genauer gesagt, die Merkmalsberechnungseinheit 4 berechnet zumindest einen Typ von Merkmal, wie vorstehend beschrieben ist, unter Verwendung der Abtastdaten, d.h., der elektromagnetischen Umfelddaten in einer Menge entsprechend der Abtastdaten-Analyselänge.
Die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechnet den Abstand zwischen der Clustermitte jedes Clusters und dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal (Schritt S3). Es ist festzustellen, dass, bevor der Schritt S3 durchgeführt wird, die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 den Clusterradius und die Clustermitte jedes Clusters durch das vorbeschriebene Verfahren unter Verwendung des Merkmals/der Merkmale, das/die in der Speichereinheit 8 gespeichert ist/sind. Die Clusterradien und die Clustermitten können zu jeder Zeit nach dem Schritt S1 und vor der Durchführung des Schritts S3 berechnet werden. Die berechneten Clusterradien und Clustermitten werden in der Speichereinheit 8 gespeichert.
Als Nächstes wählt die Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 den nahesten Cluster aus, das heißt, den Cluster, der dem kürzesten Abstand zwischen dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal und der Clustermitte entspricht, und berechnet die Differenz zwischen dem Abstand zwischen der Clustermitte und dem ausgewählten Cluster und dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal, und den Clusterradius des ausgewählten Clusters (Schritt S4).
Die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 bestimmt, ob die von der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechnete Differenz kleiner als ein oder gleich einem Schwellenwert ist (Schritt S5). Wenn die von der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechnete Differenz größer als der Schwellenwert ist (Nein im Schritt S5), verringert die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 die gegenwärtige Abtastdaten-Analyselänge um Δt (Schritt S6), und bestimmt, ob die gegenwärtige verringerte Abtastdaten-Analyselänge kleiner als eine minimale Länge ist (Schritt S7). Der hier verwendete Begriff „minimale Länge“ bezieht sich auf die kürzeste Länge, die als die Abtastdaten-Analyselänge gesetzt werden kann. Die minimale Länge der Abtastdaten-Analyselänge kann in Abhängigkeit von dem Merkmalsberechnungsverfahren gesetzt werden oder kann auf einen festen Wert ungeachtet des Merkmals gesetzt werden.
Wenn die verringerte Abtastdaten-Analyselänge geringer als die minimale Länge ist (Ja im Schritt S7), gibt die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 Informationen, die anzeigen, dass der Typ des Störsignal in den zu verarbeitenden elektromagnetischen Umfelddaten nicht identifizierbar ist, zu der Störungsidentifizierungseinheit 7 aus (Schritt S8), und der Prozess geht zum Schritt S11 weiter. Als Antwort auf die Ausgabe der Information im Schritt S8, die anzeigt, dass der Typ des Störsignals nicht identifizierbar ist, speichert die Störungsidentifizierungseinheit 7 in der Speichereinheit 8 die Information, die anzeigt, dass der Typ des Störsignals nicht identifizierbar ist, zusammen mit den Identifizierungsinformationen des entsprechenden Merkmals. Auf der Grundlage der in der Speichereinheit 8 gespeicherten Identifizierungsinformationen und der Information, die anzeigt, dass der Typ des Störsignals nicht identifizierbar ist, gibt die Ausgabeeinheit 9 Informationen aus, die anzeigen, dass der Typ des Störsignals für die elektromagnetischen Umfelddaten entsprechend diesen Identifizierungsinformationen nicht identifizierbar ist.
Wenn anderenfalls die verringerte Abtastdaten-Analyselänge größer als die oder gleich der minimalen Länge ist (Nein im Schritt S7), weist die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 die Merkmalsberechnungseinheit 4 an, die aktualisierte Abtastdaten-Analyselänge zu verwenden, dass heißt, die verringerte Abtastdaten-Analyselänge, zusammen mit der Anfangsposition der Abtastdaten (Schritt S12). Die Anfangsposition der in diesem Schritt mitgeteilten Abtastdaten ist die gleiche wie die Anfangsposition der Abtastdaten vor der Aktualisierung der Abtastdaten-Analyselänge. Dann wird der Prozess vom Schritt S2 an wiederholt.
Wenn im Schritt S5 die von der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5 berechnete Differenz kleiner als der oder gleich dem Schwellenwert ist (Ja im Schritt S5), wird die Clusterbildung durchgeführt (Schritt S9). Genauer gesagt, die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 gibt das von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechnete Merkmal zu der Störungsidentifizierungseinheit 7 aus, zusammen mit der Abtastdaten-Analyselänge, die für die Berechnung dieses Merkmals verwendet wird, und der Identifizierungsinformationen entsprechend diesem Merkmal. Die Interferenzidentifizierungseinheit 7 berechnet den Abstand zwischen dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal und der Clustermitte jedes Clusters, wählt den Cluster aus, der den kürzesten berechneten Abstand ergibt, und weist das Merkmal dem ausgewählten Cluster zu, um somit die Clusterbildung durchzuführen.
Nach dem Schritt S9 wird das Ergebnis der Clusterbildung, d.h., das Identifizierungsergebnis, von der Ausgabeeinheit 9 ausgegeben (Schritt S10). Genauer gesagt, die Störungsidentifizierungseinheit 7 speichert das Identifizierungsergebnis in der Speichereinheit 8, und die Ausgabeeinheit 9 liest dann das Identifizierungsergebnis aus der Speichereinheit 8 und gibt das Identifizierungsergebnis aus. Die Störungsidentifizierungseinheit 7 speichert auch das Merkmal in der Speichereinheit 8, wie vorstehend beschrieben ist.
Dann setzt die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 die Anfangsposition und die Abtastdaten-Analyselänge der nächsten Abtastdaten (Schritt S11). Genauer gesagt, die Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 bestimmt die Anfangsposition und die Abtastdaten-Analyselänge der nächsten Abtastdaten, und weist die Merkmalsberechnungseinheit 4 an, die bestimmte Anfangsposition der Abtastdaten und die bestimmte Abtastdaten-Analyselänge zu verwenden. Die Anfangsposition der nächsten Abtastdaten ist typischerweise der zu dem Ende der Abtastdaten, die gerade verarbeitet wurden, nächste Ort, aber ist nicht hierauf beschränkt. Die Abtastdaten-Analyselänge der nächsten Abtastdaten kann beispielsweise der vorbestimmte anfängliche Wert oder die letzte Abtastdaten-Analyselänge, die für den gegenwärtigen Prozess gesetzt wurde, sein. Nach dem Schritt S11 wird der Prozess vom Schritt S1 an wiederholt.
Wie vorstehend beschrieben ist, enthält das von der Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 durchgeführte Störungsidentifizierungsverfahren einen ersten Schritt des Berechnens eines Merkmals unter Verwendung einer empfangenen elektromagnetischen Welle während einer Abtastdaten-Analyselänge, und einen zweiten Schritt des Identifizierens eines Clusters, zu dem das Merkmal gehört, aus mehreren Clustern. Das für den Störungsbereich spezifische Verfahren enthält weiterhin einen dritten Schritt des Aktualisierens der Abtastdaten-Analyselänge auf der Grundlage der Abstände zwischen dem Merkmal und den Clustern in einem Clusterraum.
Ein spezifisches Beispiel für das Ergebnis der Identifizierung des Typs eines Störsignals in den elektromagnetischen Umfelddaten, d.h., das Ergebnis der Identifizierung des Typs einer Störungsquelle wird als Nächstes mit Bezug auf die 5 bis 9 beschrieben. 5 ist ein Diagramm, das ein Beispiel für Charakteristiken von Störsignalen, die von der Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 empfangen wurden, in der Frequenz- und der Zeitdomäne illustriert. 5 zeigt durch Schraffur einen Bereich der Anwesenheit eines Störsignals in der Frequenz- und der Zeitdomäne an, wenn ein Kommunikationssystem eines lokalen Funknetzes (WLAN) und ein Funktelefon vorhanden sind und jeweils als eine Störungsquelle dienen. In 5 stellt die horizontale Achse die Frequenz dar, und die vertikale Achse stellt die Zeit dar. In dem in 5 illustrierten Beispiel empfängt die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 ein bis zu der Zeit t1 durch das WLAN-System bewirktes Störsignal und ein durch das Funktelefon von der Zeit t2, die eine Zeit nach der Zeit t1 ist, an bewirktes Störsignal während einer Abtastdaten-Analyselänge. Das durch das Funktelefon bewirkte Störsignal hat eine sich zeitlich ändernde Frequenz. Die kontinuierlich besetzte Zeitperiode ist kürzer als die Zeitperiode, die durch das von dem WLAN-System bewirkte Störsignal eingenommen wird. Das durch das WLAN-System bewirkte Störsignal hat eine Belegung in der Frequenz- und der Zeitdomäne, die höher als die Belegung des durch das Funktelefon bewirkten Störsignals ist.
Dieses Beispiel nimmt weiterhin an, dass die Merkmalsberechnungseinheit 4 zwei Typen von Merkmalen berechnet: Schrägheit und durchschnittliche Energie. Die Schrägheit wird hier als Merkmal #1 bezeichnet, und die durchschnittliche Energie wird hier als Merkmal #2 bezeichnet. Die Schrägheit ist eine Art von Moment höherer Ordnung und entspricht einem Moment dritter Ordnung. Genauer gesagt, die Merkmalsberechnungseinheit 4 sortiert Energiewerte in Fächer, die jeweils einen vorbestimmten Bereich haben, um hierdurch ein Histogramm zu bilden. Dann wird ein Moment um den Durchschnittswert unter Verwendung des Histogramms berechnet, und das berechnete Moment wird dann durch den Kubus der Standardabweichung geteilt, um das Moment dritter Ordnung zu berechnen. Dieses Beispiel nimmt an, dass das Merkmal #1, d.h., die Schrägheit, für das Störsignal des Funktelefons höher ist als das durch das WLAN-System bewirkte Störsignal; und dass der Wert des Merkmals #2 für das Störsignal des Funktelefons niedriger als für das durch das WLAN-System bewirkte Störsignal ist. Wenn die elektromagnetischen Umfelddaten für die Verwendung bei einer Merkmalsberechnung, d.h., die Abtastdaten, beide Störsignale enthalten, nehmen das Merkmal #1 und das Merkmal #2 jeweils einen Wert zwischen einem Wert für das Störsignal des Funktelefons und einem Wert für das durch das WLAN-System bewirkte Störsignal an.
6 ist ein Diagramm, das ein Beispiel für die in einen Clusterraum abgebildeten Merkmale illustriert. 6 illustriert ein beispielhaftes Ergebnis des Abbildens der Merkmale in einen Clusterraum, nachdem die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel die Merkmale unter Verwendung von Abtastdaten entsprechend der in 5 illustrierten Abtastdaten-Analyselänge in einem Umfeld berechnet hat, in welchem sowohl ein durch das WLAN-System bewirktes Störsignal als auch ein durch das Funktelefon bewirktes Störsignal empfangen werden. In dem in 6 illustrierten Beispiel wurde die Clusterbildung vorher durchgeführt, bevor die Merkmale unter Verwendung der Abtastdaten in der in 5 illustrierten Abtastdaten-Analyselänge berechnet werden, und die vorher berechneten Merkmale werden in der Speichereinheit 8 gespeichert. 6 illustriert einen Punkt 303, der durch einen Rhombus angezeigt wird. Der Punkt 303 zeigt einen neu berechneten Satz von Merkmalen an. Das heißt, der Punkt 303 ist ein Punkt, an dem ein Satz von Merkmalen in einen Clusterraum berechnet unter Verwendung der Abtastdaten in der in 5 illustrierten Abtastdaten-Analyselänge abgebildet wird. 6 illustriert auch einen Punkt 304, der durch einen offenen Kreis angezeigt wird. Der Punkt 304 ist ein Punkt, an dem der Satz von Merkmalen in einen Clusterraum abgebildet wird, und zeigt ein Datenstück an, das in der Speichereinheit 8 gespeichert ist, d.h., ein vorher berechnetes Merkmal. Es ist zu beachten, dass 6 nicht alle offenen Kreise, die Bezugszeichen verwenden, illustriert, sondern jeden offenen Kreis ohne ein Bezugszeichen zeigt auch einen Punkt an, der ein vorher berechnetes Merkmal, das in den Clusterraum abgebildet wurde, darstellt.
Der in 6 illustrierte Cluster 301 entspricht einem durch das WLAN-System bewirkten Störsignal, während der Cluster 302 einem durch das Funktelefon bewirkten Störsignal entspricht. Der Cluster 301 hat eine Clustermitte C₁ und einen Clusterradius R₁ , und der Cluster 302 hat eine Clustermitte C₂ . Die Clustermitte und der Clusterradius jedes Clusters werden auf der Grundlage vorher berechneter Merkmale berechnet, wie vorstehend beschrieben ist. Wie in 6 illustriert ist, führt das Abbilden von in der Speichereinheit 8 gespeicherten Merkmalen zu einer Klassifizierung dieser Merkmale in zwei Cluster: den Cluster 301 und den Cluster 302.
Die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 berechnet einen Satz von Merkmalen unter Verwendung der Abtastdaten in der in 5 illustrierten Abtastdaten-Analyselänge, und berechnet dann einen Abstand D₁ zwischen diesem Satz von Merkmalen und der Clustermitte C₁ des Clusters 301, und einen Abstand D₂ zwischen dem Satz von Merkmalen und der Clustermitte C₂ des Clusters 302. Dann führt die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 einen Vergleich durch zwischen dem Abstand D₁ und dem Abstand D₂ und wählt den kürzeren Abstand aus diesen aus. Es wird hier angenommen, dass der Abstand D₁ kleiner als der Abstand D₂ ist, wodurch bewirkt wird, dass der Abstand D₁ auszuwählen ist. Wie in 6 illustriert ist, verringert, wenn die Differenz zwischen dem Abstand D₁ und dem Clusterradius R₁ größer als eine Toleranz α₁, die ein Schwellenwert ist, ist, die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 die Abtastdaten-Analyselänge um Δt und berechnet die Merkmale neu. Es ist zu beachten, dass 6 die Toleranz für den Cluster 301 als α₁ und die Toleranz für den Cluster 302 als α₂ illustriert. Jedoch kann die Toleranz, d.h., der Schwellenwert, für jeden Cluster gesetzt werden, oder alternativ kann die Toleranz, d.h., der Schwellenwert, für die Cluster gemeinsam sein. 7 ist ein Diagramm, das eine Abtastdaten-Analyselänge illustriert, die um Δt mit Bezug auf die in 5 illustrierte Abtastdaten-Analyselänge verringert ist.
Im Allgemeinen ändert das Aktualisieren der Abtastdaten-Analyselänge die Form des Energiewert-Histogramms, wodurch erforderlich ist, dass die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 das Merkmal #1 und das Merkmal #2 wieder berechnet. Jedoch kann eine Neuberechnung für ein Merkmal weggelassen werden, das durch eine Verringerung der Abtastdaten-Analyselänge um Δt nicht geändert wird.
Dann berechnet wieder in ähnlicher Weise die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 den Abstand D₁ und den Abstand D₂ , berechnet eine Differenz zwischen dem kürzeren Abstand von dem Abstand D₁ und dem Abstand D₂ und dem Clusterradius des Clusters entsprechend diesem Abstand, und wenn die Differenz größer als der Schwellenwert α₁ ist, verringert sie wieder die Abtastdaten-Analyselänge um Δt für eine Neuberechnung. Der vorstehende Prozess wird wiederholt, bis die Differenz den Schwellenwert α₁ erreicht oder unter diesen fällt, und wenn die Differenz den Schwellenwert α₁ erreicht oder unter diesen fällt, aktualisiert die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 die Abtastdaten-Analyselänge nicht mehr und weist den Satz von Merkmalen dem Cluster 301 zu.
8 ist ein Diagramm, das eine Abtastdaten-Analyselänge nach einer N-maligen Aktualisierung der Abtastdaten-Analyselänge beginnend mit der in 5 illustrierten Abtastdaten-Analyselänge illustriert. N ist eine ganze Zahl, die größer als oder gleich eins ist. Die N-malige Iteration des Aktualisierens der Abtastdaten-Analyselänge verkürzt die anfängliche Abtastdaten-Analyselänge um N×Δt. In dem in 8 illustrierten Beispiel liegt die Zeitperiode, während der das durch das Funktelefon bewirkte Störsignal vorhanden ist, innerhalb der Zeitperiode von N×Δt, welches der Kürzungsbetrag der Abtastdaten-Analyselänge ist. Dies bedeutet, dass die Abtastdaten in der Abtastdaten-Analyselänge, die um N×Δt verkürzt wurde, eine Charakteristik des durch das WLAN-System bewirkten Störsignals zeigt. Somit führt ein Satz von Merkmalen, die anhand der Abtastdaten in der Abtastdaten-Analyselänge, die um N×Δt verkürzt wurde, berechnet wurden, zu einer Differenz zwischen dem Abstand D₁ von der Clustermitte C₁ des Clusters 301 zu dem Satz von Merkmalen, und dem Clusterradius R1, der geringer als der oder gleich dem Schwellenwert α₁ ist. Somit wird dieser Satz von Merkmalen als zu dem Cluster 301 gehörend klassifiziert.
9 ist ein Diagramm, das Sätze von Merkmalen, die unter Verwendung der in 8 illustrierten Abtastdaten-Analyselänge berechnet wurden, in den Clusterraum abgebildet illustriert. Wie in 9 illustriert ist, ist in diesem Fall ersichtlich, dass der neu berechnete Satz von Merkmalen innerhalb des Clusters 301 liegt.
Wie vorstehend beschrieben ist, ist die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel konfiguriert, anhand von elektromagnetischen Umfelddaten ein Merkmal zu berechnen, das eine Charakteristik eines Störsignals darstellt, und zum Aktualisieren einer Abtastdaten-Analyselänge auf der Grundlage eines Abstands zwischen dem berechneten Merkmal und einem Cluster, spezifisch auf der Grundlage einer Differenz zwischen einem Abstand zwischen dem Merkmal und der Clustermitte, und dem Clusterradius. Somit kann, selbst wenn sich die Störungsquelle ändert, ein geeignetes Merkmal durch geeignetes Setzen der Abtastdaten-Analyselänge berechnet werden, und somit kann ein Störsignal mit hoher Genauigkeit klassifiziert werden. Zusätzlich wird die Verwendung eines Merkmals, das unter Verwendung einer ungeeigneten Abtastdaten-Analyselänge berechnet wurde, bei der Berechnung des Clusterradius vermieden, wodurch verhindert wird, dass der Clusterradius einen geeigneten Clusterradius überschreitet. Demgemäß kann ein Störsignal mit hoher Genauigkeit auch bei der Durchführung der Clusterbildung klassifiziert werden, d.h. eine Klassifizierung des Störsignals nach der Berechnung des Clusterradius.
Zweites Ausführungsbeispiel
10 ist ein Diagramm, das eine beispielhafte funktionale Konfiguration einer Störungsidentifizierungsvorrichtung 10a nach einem zweiten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung illustriert. Die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10a nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel hat eine funktionale Konfiguration ähnlich der funktionalen Konfiguration der Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 nach dem ersten Ausführungsbeispiel mit der Ausnahme, dass eine Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 zu der Störungsidentifizierungsvorrichtung nach dem ersten Ausführungsbeispiel hinzugefügt ist. Elemente mit Funktionen ähnlich den Funktionen des ersten Ausführungsbeispiels sind durch gleiche Bezugszeichen wie bei dem ersten Ausführungsbeispiel bezeichnet, und eine Doppelbeschreibung wird weggelassen. Der Unterschied gegenüber dem ersten Ausführungsbeispiel wird nachfolgend beschrieben.
Die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10a nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel hat eine Hardwarekonfiguration ähnlich der Hardwarekonfiguration der Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 nach dem ersten Ausführungsbeispiel. Die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 ist in einer Verarbeitungsschaltung implementiert. Ähnlich der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5, der Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6 und der Störungsidentifizierungseinheit 7 kann die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 durch ein dediziertes Hardwareelement oder durch Software implementiert werden.
Die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10 nach dem ersten Ausführungsbeispiel berechnet ein Merkmal von elektromagnetischen Umfelddaten und setzt die Abtastdaten-Analyselänge auf der Grundlage des Abstands zwischen dem Merkmal und einem Cluster, um hierdurch den Typ eines Störsignals mit hoher Genauigkeit zu identifizieren. Bei dem ersten Ausführungsbeispiel wird das Merkmal zur Verwendung bei der Identifizierung des Typs des Störsignals in der Speichereinheit 8 gespeichert, und eine Clustermitte und ein Clusterradius werden unter Verwendung des in der Speichereinheit 8 gespeicherten Merkmals berechnet. Das vorliegende Ausführungsbeispiel wird für ein Verfahren zum schnellen und hochgenauen Identifizieren des Typs eines Störsignals durch Verwerfen von Daten, die für die Clusterbildung nicht benötigt werden, um die Abtastmenge zu verringern, beschrieben. Der hier verwendete Begriff „Abtastdaten“ bezieht sich, wie vorstehend beschrieben ist, auf elektromagnetische Umfelddaten, für die eine Merkmalsberechnung durchgeführt wird. Es ist zu beachten, dass der Ausdruck „Abtastdaten verwerfen“ oder ein ähnlicher Ausdruck im Folgenden in einem praktischen Sinn bedeutet, die Daten des Merkmals entsprechend diesen Daten, die in der Speichereinheit 8 gespeichert sind, zu löschen, d.h., zu verwerfen.
Die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11, die die Verwerfungseinheit nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist, berechnet den Abstand in dem Clusterraum zwischen einem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 neu berechneten Merkmal, d.h., einem ersten Merkmal, und einem vorher berechneten Merkmal, das zu dem Cluster gehört, zu dem das erste Merkmal gehört, d.h., einem zweiten Merkmal. Dann wählt die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 das zweite Merkmal als zu verwerfen aus auf der Grundlage des berechneten Abstands, und löscht das ausgewählte zweite Merkmal aus der Speichereinheit 8. Das heißt, die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 bestimmt auf der Grundlage der Identifizierungsergebnisse und der von der Störungsidentifizierungseinheit 7 ausgegebenen Merkmale, welcher Teil der Abtastdaten (Abtastenteil) zu verwerfen ist, und löscht aus der Speichereinheit 8 die Daten des Merkmals entsprechend dem Abtastdatenbereich, dessen Verwerfung bestimmt wurde. Somit wird der Abtastdatenbereich verworfen. Ein zu verwerfender Kandidatenabtastteil ist ein Abtastdatenteil, der auf den Cluster bezogen ist, zu dem das von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechnete Merkmal gehört, und ist ein Kandidat, der in aufsteigender Reihenfolge des Abstands von dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal zu verwerfen ist. Zusätzlich wird, wenn die Clustermitte sich um einen Betrag ändert, der kleiner als ein oder gleich einem Schwellenwert zwischen vor dem und nach dem Verwerfen des Abtastdatenteils ist, der Abtastdatenteil verworfen. Das heißt, wenn der Abstand zwischen der Clustermitte die mit einem ausgewählten zweiten Merkmal berechnet wurde, und der Clustermitte, die ohne das ausgewählte zweite Merkmal berechnet wurde, kleiner als ein oder gleich einem Schwellenwert für den Cluster, zu dem das erste Merkmal gehört, ist, löscht die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 das ausgewählte zweite Merkmal aus der Speichereinheit 8.
Die Arbeitsweise der Störungsidentifizierungsvorrichtung 10a nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wird als Nächstes beschrieben. 11 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für den Ablauf eines von der Merkmalsberechnungseinheit 4, der Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit 5, der Analyselängen-Aktualisierungseinheit 6, der Störungsidentifizierungseinheit 7 und der Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 nach dem zweiten Ausführungsbeispiel durchgeführten Prozesses illustriert. Die Beschreibung des Teils der Operation, der ähnlich dem entsprechenden Teil der Operation nach dem ersten Ausführungsbeispiel ist, wird weggelassen. Der restliche Teil der Operation bei dem vorliegenden Ausführungsbeispiel, der nachfolgend nicht beschrieben wird, ist ähnlich dem entsprechenden Teil der Operation des ersten Ausführungsbeispiels. Der Prozess vom Schritt S1 bis zum Schritt S12 wird ähnlich wie bei dem ersten Ausführungsbeispiel durchgeführt.
Nach dem Schritt S10 berechnet die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 Abstände zwischen Merkmalen, die jeweils den Abtastdatenteilen entsprechen, die jeweils als ein Datenverwerfungskandidat ausgewählt sind, und dem von der Merkmalsberechnungseinheit 4 berechneten Merkmal (Schritt S15). Die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 weist dann den Datenverwerfungskandidatennummern auf der Grundlage der berechneten Abstände zu, und initialisiert einen Parameter i als 1 (Schritt S16). Genauer gesagt, die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 weist den Abtastdatenteilen in aufsteigender Reihenfolge des berechneten Abstands mit 1 beginnend Nummern zu. Der Parameter i ist ein Parameter, der die Nummern von Abtastdatenteilen für den nachfolgenden Verwerfungsbestimmungsprozess darstellt.
Die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 wählt einen i-ten Abtastdatenteil aus den Datenverwerfungskandidaten aus (Schritt S17) und berechnet die Clustermitte (Schritt S18). Genauer gesagt, im Schritt S18 definiert die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 die Clustermitte, die unter Verwendung von Merkmalen entsprechend den Abtastdatenteilen enthaltend den i-ten Abtastdatenteil aus den Clustern entsprechend den zu den Datenverwerfungskandidaten gehörenden Merkmalen berechnet ist, als die Clustermitte vor dem Verwerfen. Zusätzlich definiert die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 die Clustermitte, die unter Verwendung von Merkmalen entsprechend den Abtastdatenteilen ohne den i-ten Kandidatenabtast-Datenteil aus den Clustern entsprechend den Datenverwerfungskandidaten berechnet ist, als die Clustermitte nach dem Verwerfen.
Als Nächstes berechnet die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 die Größe der Änderung der Clustermitte zwischen vor dem und nach dem Verwerfen des Datenteils, das heißt, den Absolutwert der Differenz zwischen der Clustermitte nach dem Verwerfen und der Clustermitte vor dem Verwerfen (Schritt S19). Als Nächstes bestimmt die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11, ob die im Schritt S19 berechnete Größe der Änderung kleiner als ein oder gleichem einem Schwellwert ist (Schritt S20). Wenn die im Schritt S19 berechnete Größe der Änderung kleiner als der oder gleich dem Schwellenwert ist (Ja im Schritt S20), löscht die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 das Merkmal entsprechend dem i-ten Kandidatenabtastdatenteil aus der Speichereinheit 8 und verwirft dieses somit (Schritt S21). Der Prozess geht dann zum Schritt S11 weiter.
Wenn die im Schritt S19 berechnete Größe der Änderung größer als der Schwellenwert ist (Nein im Schritt S20), bestimmt die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11, ob eine Clustermitten-Neuberechnung für alle Abtastdatenteile, die Datenverwerfungskandidaten sind, durchgeführt wurde (Schritt S22). Es ist zu beachten, dass die Neuberechnung der Clustermitten sich auf den Prozess im vorbeschriebenen Schritt S18 bezieht. Wenn die Clustermitten-Neuberechnung für alle Verwerfungskandidatenpunkte durchgeführt wurde, d.h., alle Abtastdatenteile, die Datenverwerfungskandidaten sind (Ja im Schritt S22), geht der Prozess zum Schritt S11 weiter. Wenn es einen Abtastdatenteil unter den Datenverwerfungskandidaten gibt, für den die Clustermitte noch nicht berechnet wurde (Nein im Schritt S22), inkrementiert die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 den Parameter i als i = i + 1 (Schritt S23), und der Prozess kehrt dann zum Schritt S17 zurück.
Wie vorstehend beschrieben ist, bewirkt die Störungsidentifizierungsvorrichtung 10a nach dem vorliegenden Ausführungsbeispiel, dass die Abtastdaten-Verwerfungseinheit 11 einen Abtastdatenteil auswählt und verwirft, so dass die Clustermitte die gleiche für den Cluster entsprechend den neu gemessenen elektromagnetischen Umfelddaten bleibt. Dies hat die Wirkung, dass eine Zunahme der Menge von Abtastdaten verhindert wird, wodurch in dem nachfolgenden Prozess verhindert wird, dass der Prozess verlangsamt wird, das heißt, die Verarbeitungslast für die Identifizierung des Typs eines Störsignals zunimmt. Das Auswählen und Verwerfen eines zu verwerfenden Abtastdatenteils derart, dass die Clustermitte die gleiche bleibt, ermöglicht, dass die Genauigkeit der Clusterbildung auch nach dem Verwerfen des Abtastdatenteils erhalten bleibt.
Die in den vorstehenden Ausführungsbeispielen beschriebenen Konfigurationen sind lediglich Beispiele für verschiedene Aspekte der vorliegenden Erfindung. Diese Konfigurationen können mit einer bekannten anderen Technologie kombiniert werden, und darüber hinaus kann ein Teil von derartigen Konfigurationen weggelassen und/oder modifiziert werden, ohne den Geist der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Bezugszeichenliste
1 Antenne; 2 RF-Verarbeitungseinheit; 3 A/D-Wandlereinheit; 4 Merkmalsberechnungseinheit; 5 Abstand-zu-Cluster-Berechnungseinheit; 6 Abtastdaten-Analyselängen-Aktualisierungseinheit (Analyselängen-Aktualisierungseinheit); 7 Störungsidentifizierungseinheit; 8 Speichereinheit; 9 Ausgabeeinheit; 10, 10a Störungsidentifizierungsvorrichtung; 11 Abtastendaten-Verwerfungseinheit.

Claims

Störungsidentifizierungsvorrichtung, welche aufweist: eine Merkmalsberechnungseinheit (4) zum Berechnen, unter Verwendung einer während einer Analysezeitlänge empfangenen elektromagnetischen Welle, zumindest eines Typs von Merkmal der elektromagnetischen Welle; eine Identifizierungseinheit (7) zum Identifizieren eines Clusters, zu dem der zumindest eine Typ von Merkmal gehört, aus mehreren Clustern, wobei jeder der mehreren Cluster einen Bereich hat, der in einem Clusterraum mit einer oder mehreren Dimensionen definiert ist, in welchem ein Typ von Merkmal einer Dimension entspricht; und eine Aktualisierungseinheit (6) zum Aktualisieren der Analysezeitlänge auf der Grundlage eines Abstands in dem Clusterraum zwischen dem zumindest einen Typ von Merkmal und einem der Cluster, zu dem der zumindest eine Typ von Merkmal gehört.
Störungsidentifizierungsvorrichtung nach Anspruch 1, welche aufweist: eine Antenne (1) zum Empfangen einer elektromagnetischen Welle; und eine Empfangsverarbeitungseinheit (2) zum Verstärken der von der Antenne (1) empfangenen elektromagnetischen Welle.
Störungsidentifizierungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, welche aufweist: eine Speichereinheit (8) zum Speichern eines Identifizierungsergebnisses durch die Identifizierungseinheit (7), des zumindest einen Typs von Merkmal und der Analysezeitlänge in Assoziation miteinander.
Störungsidentifizierungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei der jeder der Bereiche der mehreren Cluster in dem Clusterraum definiert ist durch eine Clustermitte, die eine Mitte jedes der mehreren Cluster ist, und durch einen Clusterradius, der ein Radius jedes der mehreren Cluster ist, die Störungsidentifizierungsvorrichtung enthält: eine Abstandsberechnungseinheit (5) zum Berechnen, für jeden der mehreren Cluster, eines Abstands zwischen dem zumindest einen Typ von Merkmal und der Clustermitte, zum Auswählen eines der Cluster entsprechend einem kürzesten Abstand der berechneten Abstände, und zum Berechnen einer Differenz, die sich aus der Subtraktion des Clusterradius von dem Abstand des ausgewählten Clusters ergibt, und die Aktualisierungseinheit (6) die Analysezeitlänge auf der Grundlage der Differenz aktualisiert.
Störungsidentifizierungsvorrichtung nach Anspruch 4, welche aufweist: eine Verwerfungseinheit (11) zum Auswählen, auf der Grundlage eines Abstands in dem Clusterraum zwischen einem ersten Merkmal, das eines von dem zumindest einen Typ von Merkmal ist, das durch die Merkmalsberechnungseinheit (4) neu berechnet wurde, und einem zweiten Merkmal, das ein vorher berechnetes von dem zumindest einen Typ von Merkmal, das zu dem Cluster gehört, zu dem das erste Merkmal gehört, ist, des zu verwerfenden zweiten Merkmals, und zum Verwerfen des ausgewählten zweiten Merkmals, wobei die Clustermitte und der Clusterradius berechnet werden auf der Grundlage des zumindest einen Typs von Merkmal, das zu dem Cluster entsprechend der Clustermitte und dem Clusterradius gehört.
Störungsidentifizierungsvorrichtung nach Anspruch 5, bei der die Verwerfungseinheit (11) das zweite Merkmal in einem Fall verwirft, in welchem in dem Cluster, zu dem das erste Merkmal gehört, ein Abstand zwischen der mit dem ausgewählten zweiten Merkmal berechneten Clustermitte und der ohne das ausgewählte zweite Merkmal berechneten Clustermitte kleiner als ein oder gleich einem Schwellenwert ist.
Störungsidentifizierungsverfahren, welches aufweist: einen ersten Schritt, der von einer Störungsidentifizierungsvorrichtung durchgeführt wird, des Berechnens, unter Verwendung einer während einer Analysezeitlänge empfangenen elektromagnetischen Welle, zumindest eines Typs von Merkmal der elektromagnetischen Welle; einen zweiten Schritt, der durch die Störungsidentifizierungsvorrichtung durchgeführt wird, des Identifizierens eines Clusters, zu dem der zumindest eine Typ von Merkmal gehört, aus mehreren Clustern, wobei jeder der mehreren Cluster einen Bereich hat, der in einem Clusterraum mit einer oder mehreren Dimensionen, in welchem ein Typ von Merkmal einer Dimension entspricht, definiert ist; und einen dritten Schritt, der von der Störungsidentifizierungsvorrichtung durchgeführt wird, des Aktualisierens der Analysezeitlänge auf der Grundlage eines Abstands in dem Clusterraum zwischen dem zumindest einen Typ von Merkmal und einem der Cluster, zu dem der zumindest eine Typ von Merkmal gehört.