JP2004340639A

JP2004340639A - パッシブソーナー模擬信号発生方法及び装置

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Publication number: JP2004340639A
Application number: JP2003135111A
Authority: JP
Inventors: Yoshiyuki Nakamura; 義行中村
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2003-05-13
Filing date: 2003-05-13
Publication date: 2004-12-02
Anticipated expiration: 2023-05-13
Also published as: JP4269149B2

Abstract

【課題】単一の確率密度分布の乱数から生成される従来のパッシブソーナー模擬では、実データに見られる信号毎のレベル分散およびライン幅のばらつきを個別に設定、模擬することができず、模擬精度としては不充分であった。
【解決手段】個々の信号毎に異なった確率密度分布を有する乱数を用いて模擬信号および背景雑音を生成し、その後加算することで模擬データを生成する。この結果、フーリェ変換後の周波数領域におけるレベル分散が信号毎に異なるため、実データに見られる信号毎のレベル分散およびライン幅のばらつきを、乱数の確率密度分布によって設定、模擬することが可能である。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パッシブソーナーの性能評価、操作訓練等に用いられる模擬データを生成するソーナー模擬信号発生装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来この分野の技術としては、所要のスペクトルレベル特性を有するフィルタを用意し、白色雑音をこれに通すことで信号を模擬する方法が知られている。一般にソーナー模擬対象としては、狭帯域のナローバンド信号、広帯域のブロードバンド信号および海中の背景雑音が挙げられるが、この方法はいずれの模擬にも適用可能である（特許文献１、２参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開平０２−２７８１７７号公報
【特許文献２】
特開平０１−３０５３８６号公報
【０００４】
例えば特許文献１ではブロードバンド信号模擬として、模擬対象のブロードバンド信号のスペクトル分布を用意して、これと同等の通過特性について特性可変フィルタを用いて実現し、これに白色雑音を通すことで模擬信号を生成している。
【０００５】
この方法はブロードバンド信号のみならず、ナローバンド信号および背景雑音の模擬にも適用可能であり、それぞれの信号または雑音のスペクトルレベル特性を有するフィルタを実現すれば、これに白色雑音を通すことで所要の模擬データを得ることが出来る。
【０００６】
また、個別に信号および雑音の模擬データを生成する場合は、例えば特許文献２のように、それぞれの模擬データを線形加算することで複数信号を重畳した模擬データを得ることが出来る。
【０００７】
図８は、従来のパッシブソーナー模擬信号発生装置の構成を示す図である。スペクトルレベル特性の情報を出力するスペクトルレベル特性部１ａと、白色雑音生成部２ａと、スペクトル形状フィルタ部３ａと、パッシブソーナーの模擬データ部４ａと、パッシブソーナー信号処理部５ａと、ローファグラム６ａとから構成され、前記パッシブソーナー信号処理器５ａはＦＦＴ（高速フーリェ変換）部５１ａ、正規化処理部５２ａ及び階調変換部５３ａとから構成される。
【０００８】
模擬対象となる艦艇固有のスペクトルレベル特性をＳ（ｆ）とする。ここでスペクトルレベル特性Ｓ（ｆ）は、ナローバンド信号、ブロードバンド信号および背景雑音をまとめて一つのスペクトルレベル特性として表したものである。スペクトルレベル特性部１ａの出力Ｓ（ｆ）により、Ｓ（ｆ）と同じ通過特性を持つスペクトル形状フィルタＦ（ｆ）を構成し、これに白色雑音部２ａで発生した白色雑音ｎ（ｔ）を通過させ、その出力ｄ（ｔ）を模擬データ部４ａに模擬データｒ（ｔ）として蓄積する。
【０００９】
模擬データｒ（ｔ）は、パッシブソーナー信号処理部５ａで信号処理を行うことで時間周波数分析データ（ローファグラム）が得られる。パッシブソーナー信号処理部５ａは、ＦＦＴ部５１ａで模擬データｒ（ｔ）を高速フーリェ変換し、変換後のデータを正規化処理部５２ａで正規化を行い、正規化信号を階調変換部５３ａで階調変換して、スペクトルレベル特性Ｓ（ｆ）に応じたローファグラム６ａが生成される。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
従来のパッシブソーナー模擬信号発生装置では、白色雑音として一つの正規分布乱数及びフィルタから模擬信号を発生させるように構成しており、周波数領域における信号、雑音のばらつきは、単一の乱数を使用することにより何れの周波数帯域でも同一の分散を持つことになり、同一データに含まれる複数信号毎にレベル分散、ライン幅のばらつきを設定することができず、模擬精度が不充分であるという問題がある。
【００１１】
また、正規分布乱数に基づく模擬信号発生を用いた場合、周波数領域における信号、雑音のばらつきを正規分布乱数のフーリェ変換で表現するため、そのばらつき度合いは統計的に一定となって信号に応じて個別に設定することができないことになり、実際の信号で観測される様々なレベル分散、ライン幅のばらつきに対応できず、模擬精度が不充分であるという問題がある。
【００１２】
このように従来のパッシブソーナー模擬信号発生装置では、白色雑音として実際の背景雑音に近いとされる正規分布乱数が用いられているが、実際のデータでは信号および雑音は多様なばらつきを持ち、正規分布乱数から生成されるローファグラムとは様相が異なる場合が多い。つまり、ナローバンド信号のレベルおよびライン幅のばらつきは、信号毎にその様相が異なる場合が多く、また観測者に与える見た目の影響が大きいため、より忠実な模擬が求められる。
【００１３】
（目的）
本発明の目的は、模擬精度の性能を向上させ、より実データに近いパッシブソーナー模擬信号を生成できるパッシブソーナー模擬信号発生方法及び装置を提供することにある。
本発明の他の目的は、パッシブソーナー模擬信号の模擬精度を向上させ、より実データに近い模擬ソーナー映像の提供を可能とすることにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明のソーナー模擬信号発生方法は、ソーナーの模擬データを生成するソーナー模擬信号発生方法であって、模擬対象となる信号及び雑音毎に、異なる確率密度分布の時系列乱数を用いて模擬データを生成し、これらを加算することで模擬データを得ることを特徴とし、又は、周波数領域におけるレベル分散およびライン幅のばらつきを、時間領域での確率密度分布により設定、模擬することを特徴とする。
【００１５】
本発明のソーナー模擬信号発生装置は、ソーナーの模擬データを生成するソーナー模擬信号発生装置であって、模擬対象となる信号及び雑音毎に異なる確率密度分布の時系列乱数を生成し、信号及び雑音毎の模擬データを生成する模擬データ生成部（例えば図１の１０１〜４０１、１０２〜４０２、１０３〜４０３、１０４〜４０４）と、前記模擬データ生成部の出力を加算して模擬データを出力する信号合成部（例えば図１の５０）とを備えることを特徴とし、又は、模擬対象となる信号又は雑音毎に異なる確率密度分布の時系列乱数を生成し、信号又は雑音毎の模擬データを生成する模擬データ生成部（例えば図１の１０１〜４０１、１０２〜４０２、１０３〜４０３、１０４〜４０４）を備え、模擬データの周波数領域におけるレベル分散およびライン幅のばらつきを、時間領域での確率密度分布により設定、模擬することを特徴とする。
【００１６】
より具体的には、ソーナーの模擬データを生成するソーナー模擬信号発生装置であって、模擬対象となる信号及び雑音毎に、それぞれの異なる確率密度分布の時系列乱数を生成する複数の乱数生成部（例えば図７の２１〜４１）と、前記複数の乱数生成部の出力を入力とし、それぞれの平均スペクトル形状の通過特性を有する複数のフィルタ（例えば図７の２６〜４６、２７〜４７）と、前記複数のフィルタの出力を合成して模擬データを合成する信号合成部（例えば図７の５）と、を有することを特徴とし、更に、前記時系列乱数のレベル分散、信号の中心周波数とライン幅及びＳＮ比の設定情報を保持するパラメータテーブル（例えば図７の１）を有し、前記パラメータテーブルに設定されたレベル分散により前記乱数生成部の時系列乱数のレベル分散を設定し、前記パラメータテーブルに設定された中心周波数とライン幅とＳＮ比により前記フィルタの通過特性を設定することを特徴とする。
【００１７】
また、ソーナーの模擬データを生成するソーナー模擬信号発生装置であって、模擬対象となる信号及び雑音毎に、それぞれの異なる確率密度分布の時系列乱数を生成する複数の乱数生成部（例えば図２の２１〜４１）と、前記複数の乱数生成部の出力を入力とし、それぞれの平均スペクトル形状の通過特性を有する複数のフィルタ（例えば図２の２２〜４２、２４〜４４）と、前記複数のフィルタの出力を入力とし、それぞれの合成ゲインを乗算して出力する合成ゲイン乗算部（例えば図２の２３〜４３、２５〜４５）と、前記合成ゲイン乗算部の出力を合成して模擬データを合成する信号合成部（例えば図２の５）と、を有することを特徴とし、更に、前記時系列乱数のレベル分散、信号の中心周波数とライン幅及びＳＮ比の設定情報を保持するパラメータテーブル（例えば図２の１）を有し、前記パラメータテーブルに設定されたレベル分散により前記乱数生成部の時系列乱数のレベル分散を設定し、前記パラメータテーブルに設定された中心周波数とライン幅により前記フィルタの通過特性を設定し、前記パラメータテーブルに設定されたＳＮ比により前記合成ゲインを設定することを特徴とする。
【００１８】
図１は、本発明の一具体例の原理を示す図である。本具体例の模擬対象データは、合計ｎ−１本のナローバンド及びブロードバンド信号Ｓ_１〜Ｓ_ｎ−１と背景雑音模擬データＳ_ｎとで構成される。
信号Ｓ_１のスペクトル形状を有するフィルタ（スペクトル形状フィルタ）１０２を用意し、これに乱数生成部１０１が生成する信号Ｓ_１の模擬用の時系列乱数１を通すことで、信号１模擬データを生成する。同様に信号Ｓ_２のスペクトル形状を有するフィルタ２０２に、乱数生成部２０１が生成する信号Ｓ_２の模擬用の時系列乱数２を通すことで、信号２模擬データを生成する。同様に合計ｎ−１本の信号について、フィルタ３０２、乱数生成部３０１を用いて合計ｎ−１本の模擬データを生成する。また背景雑音Ｓ_ｎについても信号と同様に、フィルタ４０２、乱数生成部４０１を用いて背景雑音模擬データを生成する。
【００１９】
生成した模擬データのうち信号Ｓ_１〜Ｓ_ｎ−１の模擬データについては、それぞれの信号の平均ＳＮ比に応じた合成ゲインＧ_１〜Ｇ_ｎ−１を合成ゲイン算出部１０３、２０３、３０３で算出して乗算部１０４〜３０４で乗算した上で、信号合成部５０で線形加算する。また背景雑音模擬データＳ_ｎについては、各信号のＳＮ比のベースとなる合成ゲインＧ_ｎを合成ゲイン算出部４０３で算出して乗算部４０４で乗算し、同様に信号合成部５０で加算する。各信号模擬用の乱数生成部１０１〜４０１は、周波数領域における当該信号のレベル分散およびライン幅のばらつきを最も精度よく再現できる分散特性を持った時系列乱数を選択し、生成する。
【００２０】
（作用）
一般にレベル分散やライン幅のばらつきといったローファグラム上の信号の様相は、時系列乱数をフーリェ変換した結果の分散により定まる。時系列乱数に正規分布を用いた場合、ローファグラム上のレベル分散はレイリー分布に従うため、信号の平均パワーＰが与えられると周波数領域でのレベル分散Σ^２は、
Σ^２＝｛（４／π）−１｝Ｐ
と一意に決まる。またライン幅のばらつきは、スペクトル形状フィルタを通した雑音のレベル分散として表されるので、同じくΣ^２に比例する。従って複数の信号の模擬において正規分布乱数を用いた場合、ＳＮ比、ライン幅の同じ信号についての模擬結果は、統計的に全く同じレベル分散およびライン幅のばらつきとなる。
これに対し本発明では信号毎に異なる時系列乱数を用いて模擬信号の生成を行う。このことにより、レベル分散Σ_ｉ ^２を有する信号Ｓｉに対応する時系列乱数として、それぞれ個別の確率密度分布を持つ乱数を用いて模擬データを生成するので、スペクトル形状フィルタの特性自体は一定であっても、周波数領域でのレベル分散およびライン幅のばらつきは信号毎に異なった結果が得られる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
（構成の説明）
次に、本発明のパッシブソーナー模擬信号発生方法及び装置の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２２】
図２は本実施の形態を示すブロック図である。図２を参照すると、本発明の実施の形態は、模擬対象のパラメータを設定して格納するパラメータテーブル１の模擬パラメータ２、３、４と、信号および雑音の元となる時系列乱数を生成する乱数生成部２１、３１、４１と、スペクトル形状フィルタを生成
（構成）するフィルタ生成部２２、３２、４２と、合成ゲインを算出する合成ゲイン算出部２３、３３、４３と、乗算部２４、３４、４４及び２５、３５、４５と、模擬データを合成する信号合成部５と、模擬データを格納する模擬データ格納部６とから構成される。
【００２３】
本実施の形態の信号はＳ_１〜Ｓ_ｎ−１のｎ−１本からなり、これに背景雑音パラメータを加えた合計ｎ個の模擬パラメータとする。パラメータテーブル１には、信号の模擬パラメータとして、信号強度に相当するＳＮ比、ラインの中心に相当する中心周波数と太さに相当するライン幅、及び両者のばらつきに相当するレベル分散の情報がそれぞれ設定される。また背景雑音の模擬パラメータとしては、模擬する全帯域にわたるレベルの周波数特性、およびレベルのばらつきに相当するレベル分散の各情報が設定される。
【００２４】
乱数生成部２１、３１、４１、フィルタ生成部２２、３２、４２、合成ゲイン生成部２３、３３、４３は、パラメータテーブル１の設定情報の模擬パラメータ２、３、４のそれぞれのレベル分散、中心周波数と太さに相当するライン幅のばらつき、ＳＮ比により設定される。また、乱数生成部２１、３１、４１の各出力は、乗算部２４、３４、４４においてフィルタ生成部２２、３２、４２の各スペクトル形状フィルタ（特性）を乗算される。乗算部２４、３４、４４でフィルタが適用された出力は乗算部２５、３５、４５で合成ゲインが乗算される。乗算部２５、３５、４５の各出力は信号合成部５において所定ＳＮ比を実現する合成ゲインで合成され、最終的な模擬データとして模擬データ部６に蓄積される。
【００２５】
以下、各信号及び背景雑音の模擬データの生成に関する乱数生成部２１、３１、４１及びフィルタ生成部２２、３２、４２の機能について説明する。
信号Ｓ_１の模擬データ生成は、模擬パラメータ２、乱数１生成部２１、フィルタ１生成部２２、Ｇ_１算出部２３、乗算部２４、２５で実施される。乱数１生成部２１は、模擬パラメータ２のレベル分散の設定に応じた確率密度分布の乱数を生成する。レベル分散の設定の実施形態としては、設定値ｄ＝１，２，…，ＮのＮ段階として、乱数生成部は次の離散時系列ｒ_１（ｔ_ｉ，ｄ）を生成する。
【００２６】
ｒ_１（ｔ_ｉ，ｄ）＝ｓｉｇｎ（ｐ（ｔ_ｉ））＊｜ｐ（ｔ_ｉ）｜^ａｄ
ｐ（ｔ_ｉ）＝Ｎ（０，σ^２），ａ＞０
ｐ（ｔ_ｉ）：平均が０、分散σ^２の正規分布、ｓｉｇｎ：符号、ａ：定数
フィルタ１生成部２２は、模擬パラメータ２の中心周波数およびライン幅の設定に応じた信号Ｓ_１のスペクトル形状ＳＰＬ_Ｓ１（ｆ_ｉ）を算出して、これと同等の通過特性を持つＦＩＲフィルタを生成
（構成）し、ｒ_１（ｔ_ｉ，ｄ）に適用（乗算）する。スペクトル形状の算出の実施形態としては、フィルタ形状を図３のような正規分布形状と近似して次のように与える。
ＳＰＬ_Ｓ１（ｆ_ｉ）＝ｅｘｐ［−（ｆ_ｉ−ｆ_ｃ１）^２／２ｈ_１ ^２］
ｆ_ｃ１：信号Ｓ_１の中心周波数、ｈ_１：信号Ｓ_１のライン幅
信号Ｓ_２〜Ｓ_ｎ−１の模擬データ生成も同様である。
【００２７】
次に、背景雑音の模擬データ生成は、模擬パラメータ４、乱数ｎ生成部４１、背景雑音フィルタ生成部４２、Ｇ_ｎ生成部４３、乗算部４４、４５で実施される。
乱数ｎ生成部４１は、模擬パラメータ４のレベル分散の設定に応じた確率密度分布の乱数を生成する。レベル分散の設定および乱数生成部は、信号Ｓ_１の模擬データ生成と同じ構成とし、背景雑音用の離散時系列ｒ_ｎ（ｔ_ｉ，ｄ）を生成する。
【００２８】
模擬パラメータ４の周波数特性は、設定したい背景雑音のスペクトルレベル特性をＭ点の代表値ＳＰＬ_ＡＮ（ｆ_ｉ）（ｉ＝１，２…Ｍ）で離散的に表す。背景雑音フィルタ生成部は、ＳＰＬ_ＡＮ（ｆ_ｉ）と同等の通過特性を有するＦＩＲフィルタを生成
（構成）し、ｒ_ｎ（ｔ_ｉ，ｄ）に適用（乗算）する。
以上により生成した模擬データＳ_１〜Ｓ_ｎ−１およびＳ_ｎは、合成ゲイン生成部２３、３３、４３によりそれぞれ合成ゲインを与えられ、信号合成部５０において集約され加算される。
【００２９】
（動作の説明）
本実施の形態のパッシブソーナー模擬信号発生方法及び装置の動作を以下説明する。
信号Ｓ_１の模擬データ生成は、次のように実施される。模擬パラメータ２のレベル分散の設定に基づいて、乱数１生成部２１が所定の確率密度分布を有する離散時系列乱数を生成する。
次に中心周波数、ライン幅の設定に基づいて、フィルタ１生成部２２が設定された中心周波数、ライン幅を実現するスペクトル形状を求め、これと同等の帯域通過特性を有するＦＩＲフィルタのタップ係数（ＴＡＰ係数）を算出し、ＦＩＲフィルタを構成して前記離散時系列乱数に適用することで、図３のような平均スペクトル形状を有するＳ_１の模擬信号を得る。
【００３０】
次にＳＮ比の設定に基づいて、Ｇ_１算出部２３が合成ゲインＧ_１を算出してフィルタ出力に乗算する。ＳＮ比は背景雑音と信号のレベル比であるので、背景雑音の加算ゲインＧ_ｎが決まっている場合は、所与のＧ_ｎに基づいてＧ_１を計算する。またＧ_ｎが決まっていない場合はＧ_１、Ｇ_ｎを合わせて算出する。
信号Ｓ_２〜Ｓ_ｎ−１についても同様にして模擬データ生成を実施する。
【００３１】
背景雑音Ｓ_ｎの模擬データ生成は、次のように実施される。模擬パラメータ４のレベル分散の設定に基づいて、乱数ｎ生成部４１が所定の確率密度分布を有する離散時系列乱数を生成する。
次に周波数特性の設定に基づいて、フィルタ１生成部２２が設定された周波数特性と同等の帯域通過特性を有するＦＩＲフィルタのＴＡＰ係数を算出し、ＦＩＲフィルタを構成して離散時系列乱数に適用する。例えば図４のような周波数特性が模擬パラメータとして与えられている場合、ほぼ同等の平均スペクトル形状を有する広帯域雑音が生成される。
合成ゲインは、信号模擬データの合成ゲイン算出で求められたＧ_ｎを用い、フィルタ出力に乗算する。
【００３２】
以上で生成された信号毎の模擬データＳ_１〜Ｓ_ｎ−１および背景雑音の模擬データＳ_ｎを、信号合成部５０で全て線形加算することで、最終的に図５のような平均スペクトルを有する模擬データ６０が得られる。
（他の実施の形態）
次に本発明の他の実施の形態を説明する。図２に示す実施の形態では、信号の模擬パラメータとしてＳＮ比、中心周波数、１つのライン幅およびレベル分散を用いているが、これ以外のパラメータを用いることが考えられる。
例えば信号のスペクトル形状を表すパラメータのうちライン幅としては、複数のライン幅の設定情報を用意するとともに、スペクトル形状については正規分布形状以外の近似方法を用いることも可能である。
【００３３】
図６はこの場合のスペクトル形状を生成する実施の形態を示す図である。本実施の形態では、同図に示すように、ｋ個のスペクトルレベルｈ_ｉ（ｉ＝１，２，…ｋ）毎のｋ個のライン幅ＬＷ（ｈｉ）として、
ＬＷ（ｈ_１）＞ＬＷ（ｈ_２）＞ … ＞ＬＷ（ｈ_ｋ）
の関係にある複数のライン幅の設定値を用意し、これらを使用してスプライン補間等を用いて滑らかに補間することにより連続的なスペクトル形状を得るようにしたものである。
この場合、パラメータテーブルには複数のライン幅の設定値を格納し、フィルタ生成部２２はこの設定値およびスペクトル形状近似方式に応じてＦＩＲフィルタのＴＡＰ係数を算出するように構成する。
【００３４】
また他の実施の形態としては、信号のＳＮ比をあらかじめスペクトル形状に取り込み、合成ゲイン算出部を不要とする構成が考えられる。
図７は本実施の形態の構成例を示すブロック図である。本実施の形態では、図２に示す合成ゲイン算出部２３〜４３及び各乗算部を省略し、模擬パラメータのＳＮ比をフィルタ生成部２２に取り込むように構成し、合成ゲインＧ_１〜Ｇ_ｎがそれぞれ乗算されたフィルタのスペクトル形状を生成する。この場合、例えば信号Ｓ_１のスペクトル形状ＳＰＬ_１（ｆ_ｉ）は、
ＳＰＬ（ｆ_ｉ）＝Ｇ_１ｅｘｐ［−（ｆ_ｉ−ｆ_ｃ１）^２／２ｈ_１ ^２］
ｆ_ｃ１：信号の中心周波数、ｈ_１：信号Ｓ_１のライン幅
となり、これによりフィルタが生成
（構成）される。他の信号Ｓ_２〜Ｓ_ｎ−１、背景雑音Ｓ_ｎのフィルタのスペクトル形状も同様にして生成される。
【００３５】
更に他の実施の形態として、時系列乱数をレベル分散の設定に応じてその都度生成するのではなく、予め複数種類の乱数値データを用意しておき、レベル分散の設定値に応じて用意しておいた乱数値を選択的に用いる方法が考えられる。この場合、所定の確率密度分布を有する乱数データを複数登録したパラメータテーブルを用意しておき、乱数生成部２１は設定されたレベル分散に対応する乱数データを取得し、フィルタ生成部に出力することで実現される。
【００３６】
【発明の効果】
本発明によれば、各信号毎に異なる確率密度分布の時系列乱数を用いて模擬信号を生成する方式であるため、当該信号のレベル分散を最もよく模擬できる乱数を独立に選択、生成することができるから、複数の信号が含まれる模擬データの各信号毎のレベルのばらつきを独立に模擬することが可能である。
【００３７】
また、同様に各信号毎に異なる確率密度分布の時系列乱数を用いることにより、当該信号のライン幅のばらつきを最もよく模擬できる乱数を独立に選択、生成することができるから、複数の信号が含まれる模擬データの各信号毎のライン幅のばらつきを独立に模擬することが可能である。
【００３８】
更に、信号模擬用とは異なる確率密度分布の時系列乱数を用いて模擬背景雑音を生成する方式であるため、背景雑音のレベル分散を最もよく模擬できる乱数を信号とは独立に選択、生成することができるから、信号と背景雑音のレベル分散を独立に模擬することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一具体例の原理を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態を示すブロック図である。
【図３】フィルタ１通過特性および信号Ｓ_１の平均スペクトル形状を示す図である。
【図４】フィルタｎ通過特性および背景雑音Ｓ_ｎの平均スペクトル形状を示す図である。
【図５】模擬データの平均スペクトル形状を示す図である。
【図６】他の実施の形態を示す図である。
【図７】更に他の実施の形態を示す図である。
【図８】従来の技術を示す図である。
【符号の説明】
１パラメータテーブル
２、３、４模擬テーブル
５、５０信号合成部
６、６０模擬データ部
２２〜４２、２６〜４６フィルタ生成部
２１〜４１、１０１〜４０１乱数生成部
２３〜４３、１０３〜４０３合成ゲイン算出部
１０２〜４０２フィルタ

Claims

ソーナーの模擬データを生成するソーナー模擬信号発生方法であって、模擬対象となる信号及び雑音毎に、異なる確率密度分布の時系列乱数を用いて模擬データを生成し、これらを加算することで模擬データを得ることを特徴とするソーナー模擬信号発生方法。
ソーナーの模擬データを生成するソーナー模擬信号発生方法であって、周波数領域におけるレベル分散およびライン幅のばらつきを、時間領域での確率密度分布により設定、模擬することを特徴とするソーナー模擬信号発生方法。
ソーナーの模擬データを生成するソーナー模擬信号発生装置であって、模擬対象となる信号及び雑音毎に異なる確率密度分布の時系列乱数を生成し、信号及び雑音毎の模擬データを生成する模擬データ生成部と、前記模擬データ生成部の出力を加算して模擬データを出力する信号合成部と、を備えることを特徴とするソーナー模擬信号発生装置。
ソーナーの模擬データを生成するソーナー模擬信号発生装置であって、模擬対象となる信号又は雑音毎に異なる確率密度分布の時系列乱数を生成し、信号又は雑音毎の模擬データを生成する模擬データ生成部を備え、模擬データの周波数領域におけるレベル分散およびライン幅のばらつきを、時間領域での確率密度分布により設定、模擬することを特徴とするソーナー模擬信号発生装置。
ソーナーの模擬データを生成するソーナー模擬信号発生装置であって、模擬対象となる信号及び雑音毎に、それぞれの異なる確率密度分布の時系列乱数を生成する複数の乱数生成部と、前記複数の乱数生成部の出力を入力とし、それぞれの平均スペクトル形状の通過特性を有する複数のフィルタと、前記複数のフィルタの出力を合成して模擬データを合成する信号合成部と、を有することを特徴とするソーナー模擬信号発生装置。
前記時系列乱数のレベル分散、信号の中心周波数とライン幅及びＳＮ比の設定情報を保持するパラメータテーブルを有し、前記パラメータテーブルに設定されたレベル分散により前記乱数生成部の時系列乱数のレベル分散を設定し、前記パラメータテーブルに設定された中心周波数とライン幅とＳＮ比により前記フィルタの通過特性を設定することを特徴とする請求項５記載のソーナー模擬信号発生装置。
ソーナーの模擬データを生成するソーナー模擬信号発生装置であって、模擬対象となる信号及び雑音毎に、それぞれの異なる確率密度分布の時系列乱数を生成する複数の乱数生成部と、前記複数の乱数生成部の出力を入力とし、それぞれの平均スペクトル形状の通過特性を有する複数のフィルタと、前記複数のフィルタの出力を入力とし、それぞれの合成ゲインを乗算して出力する合成ゲイン乗算部と、前記合成ゲイン乗算部の出力を合成して模擬データを合成する信号合成部と、を有することを特徴とするソーナー模擬信号発生装置。
前記時系列乱数のレベル分散、信号の中心周波数とライン幅及びＳＮ比の設定情報を保持するパラメータテーブルを有し、前記パラメータテーブルに設定されたレベル分散により前記乱数生成部の時系列乱数のレベル分散を設定し、前記パラメータテーブルに設定された中心周波数とライン幅により前記フィルタの通過特性を設定し、前記パラメータテーブルに設定されたＳＮ比により前記合成ゲインを設定することを特徴とする請求項７記載のソーナー模擬信号発生装置。