JP2006010333A - 電波監視装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 音声信号を高い精度で検出し、除去する電波監視装置を提供する。
【解決手段】 変換手段１４１が離散化された各受信信号を周波数領域の各信号に変換する。算出手段１４２が複数の変換された信号の大きさの最も大きい信号からｍ個（ｍは自然数：ｍ＝１，２，・・・）の信号のｍ個の周波数値を算出する。算出手段１４４が複数の変換された信号の大きさの最も大きい信号からｎ個（ｎは自然数かつｎ＞ｍ）の信号のｎ個の周波数値を算出する。統計値算出手段１４３、１４５、１４６がｍ個の周波数値を基にした第１の統計値とｎ個の周波数値を基にした第２の統計値を算出する。判定手段１４７が第２の統計値から第１の統計値を引いた値がある値よりも大きい場合に複数の変換された信号は音声信号であると判定する。分析手段が音声信号でないと判定された信号の分析を行う。
【選択図】図２

Description

本発明は、電波を監視する電波監視装置に関し、特に、受信したアナログ音声信号の検出及び除去を行う電波監視装置に関する。

近年の通信需要の増大に伴い、無線通信装置（無線移動局及び無線基地局）が急速に普及している。このような状況のなかで秩序を保ち、かつ有効に電波を利用するためには、それぞれの無線通信装置を一定の条件のもとで使用する必要がある。しかしながら、無線通信装置の故障や違法な運用などにより、全ての無線通信装置が条件を満たして運用されているとは言えない状況にある。これらの無線通信装置を放置すると、正常に運用されている無線通信装置の運用に障害を及ぼす虞があるため、電波の利用状況を監視して異常電波の発生を防止することが重要になってきている。このような目的のためには各無線通信装置から送出される電波の諸元を推定することが必要であり、そのための信号処理装置が開発されてきている。

無線通信で用いられる信号は、アナログ変調信号とデジタル変調信号に分類される。アナログ変調信号は、例えば、ＡＭ（Amplitude Modulation）やＦＭ（Frequency Modulation）などが、デジタル変調信号は、例えば、ＡＳＫ（Amplitude Shift Keying）やＦＳＫ（Frequency Shift Keying）などが挙げられる。これらの変調信号を特定するための方式としては、受信信号をＩ、Ｑ成分に分配し、Ｉ、Ｑ成分の時間変化から特徴を抽出する方式が挙げられる（例えば、特許文献１参照）。
特開２００３−２６２６７０公報

以上述べたように、電波監視のための信号処理装置の更なる精度の向上が要望されている。高精度の信号解析には、信号処理量の増加が避けられない。そのため、観測対象外の信号を信号解析の前処理で取り除き、無駄な信号処理を行わないようにすることが望まれる。また、観測対象外の信号を見つけるための信号処理自体も、可能な限り簡易かつ高精度なことが望まれる。

当然のことながら、電波帯域は、世界中であらゆる信号形式での運用が割り当てられている。そのため、アナログ信号（音声信号）とデジタル信号が混在するのは当然であり、そのような環境下で使用される電波監視装置では、観測対象外の信号が干渉することはある程度やむを得ない。しかし、アナログ信号（音声信号）とデジタル信号が混在している状態から所望の信号のみを検出できないと、上述したように無駄な信号処理をすることになり、膨大な処理量を必要とする電波監視装置にとって無駄な処理が増加すると、実用に耐えることができない虞がある。

本発明は上記の事情によりなされたもので、その目的は、アナログ音声信号を高い精度で検出し、除去することが可能な電波監視装置を提供することにある。

本発明の電波監視装置によれば、受信した受信信号の分析を行う電波監視装置において、離散化された各受信信号を周波数領域の各信号に変換する変換手段と、複数の前記変換された信号の大きさの最も大きい信号からｍ個（ｍは自然数：ｍ＝１，２，・・・）の信号のｍ個の周波数値を算出する第１の算出手段と、複数の前記変換された信号の大きさの最も大きい信号からｎ個（ｎは自然数かつｎ＞ｍ）の信号のｎ個の周波数値を算出する第２の算出手段と、前記ｍ個の周波数値を基にした第１の統計値と前記ｎ個の周波数値を基にした第２の統計値を算出する統計値算出手段と、前記第２の統計値から前記第１の統計値を引いた値がある値よりも大きい場合に前記複数の変換された信号は音声信号であると判定する判定手段と、音声信号でないと判定された信号の分析を行う分析手段を具備することを特徴とする。

また、本発明の電波監視装置によれば、受信した受信信号の分析を行う電波監視装置において、複数の離散化された受信信号を、離散化されたある数量の受信信号ごとずつ離散化された各受信信号を周波数領域の各信号に変換する変換手段と、前記変換された前記数量の信号ごとに、該信号の大きさの最も大きい信号からｍ個（ｍは自然数：ｍ＝１，２，・・・）の信号のｍ個の周波数値を算出し、前記複数の離散化された受信信号に対するｍの整数倍個の周波数値を得る第１の算出手段と、前記変換された前記数量の信号ごとに、該信号の大きさの最も大きい信号からｎ個（ｎは自然数かつｎ＞ｍ）の信号のｎ個の周波数値を算出し、前記複数の離散化された受信信号に対するｎの整数倍個の周波数値を得る第２の算出手段と、前記ｍの整数倍個の周波数値を基にした第１の統計値と前記ｎ個の周波数値を基にした第２の統計値を算出する統計値算出手段と、前記第２の統計値から前記第１の統計値を引いた値がある値よりも大きい場合に前記複数の変換された信号は音声信号であると判定する判定手段と、音声信号でないと判定された信号の分析を行う分析手段を具備することを特徴とする。

本発明の電波監視装置によれば、アナログ音声信号を高い精度で検出し、除去することが可能になる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る電波監視装置について詳細に説明する。
本実施形態の電波監視装置は、図１に示すように、ＲＦ（radio frequency）部１１、周波数変換部１２、音声信号除去部１３、音声信号検出部１４、復調分析部１５、表示部１６、入力部１７、及び、制御部１８を備えている。

ＲＦ部１１は、図１に示していないアンテナより、信号を受信する。ＲＦ部１１では、ＲＦ信号処理が行われる。ＲＦ部１１の出力は、周波数変換部に入力される。

周波数変換部１２は、後段の信号処理部（音声信号除去部１３、音声信号検出部１４等）が使用する周波数帯域へ周波数変換を行う。周波数変換部１２から出力された信号は、音声信号除去部１３及び音声信号検出部１４に入力される。

音声信号検出部１４は、周波数変換部１２で周波数変換された信号を入力し、入力した信号が音声信号であるか否かを判定し、この判定結果を含む信号を音声信号除去部１３に出力する。音声信号検出部１４の具体的な一例は後に図２又は図７を参照して説明する。

音声信号除去部１３は、音声信号検出部１４から出力される信号を元にして、受信した信号を後段の復調分析部１５に導くか廃棄するかを選択する。ここで、廃棄するとは、受信信号を復調分析部１５に出力しないことである。

復調分析部１５は、音声信号除去部１３で音声信号が除去された信号を入力し、電波を監視するために、観測対象外の信号である音声信号が除去された信号（観測対象信号）の信号諸元を分析し、復調処理が施される。

表示部１６は、復調分析部１５の分析結果を表示したり、その他には電波監視装置１０のステータス等を表示する。電波監視装置１０のユーザは表示部１６を参照することにより、各無線通信装置から送出される信号異常電波の発生及び電波の利用状況を監視して、異常電波の発生を防止することができる。

制御部１８は、本実施形態の電波監視装置１０を統括する制御を行う。制御部１８が各部に与える指示は、例えば、ＲＦ部１１のＯｎ／Ｏｆｆ、周波数変換部１２に周波数変換を行う帯域の選択を指示、音声信号検出部１４に音声信号検出処理のＯｎ／Ｏｆｆを指示、音声信号除去部１３に音声信号除去処理のＯｎ／Ｏｆｆを指示、信号分析のための各種パラメータの設定、復調分析部１５に復調のための各種パラメータを指示、表示部１６に表示制御を指示、入力部１７の制御を行う。

入力部１７は、電波監視装置１０にユーザが指示を与えるために使用される。入力部１７により入力される指示は、例えば、音声信号検出部１４が音声信号であるか否かを判定するために使用する閾値、信号分析のための各種パラメータの設定がある。

次に、図１の音声信号検出部１４の一例を図２を参照して説明する。
音声信号検出部１４は、ｔ軸→ｆ軸変換部１４１、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２、統計値算出部１４３、Ｔｏｐ−ｎ算出部１４４、統計値算出部１４５、差分検出部１４６、及び、判断部１４７を備えている。

ｔ軸→ｆ軸変換部１４１は、周波数変換部１２が出力した信号を時間領域信号から周波数領域信号に変換する。ｔ軸→ｆ軸変換部１４１は、例えば、ＦＦＴ（fast Fourier transformation）変換器である。

Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２（ｍは自然数：ｍ＝１，２，３，・・・）は、制御部１８が設定した絶対値検出期間中にｔ軸→ｆ軸変換部１４１が出力した信号を入力し続け、信号の絶対値を検出し、入力した複数の信号のうちのその信号の絶対値が大きい順に信号をソートし、絶対値が大きい方からｍ番目の信号までの対応するｍ個の周波数を算出する。また、このｍも制御部１８に指定される。また、信号の絶対値を検出する場合に、入力した全ての信号の絶対値を検出するのではなく、ある周波数範囲のみを走査し信号の絶対値を決定してもよい。すなわち、例えば、絶対値検出期間中にＫ個の観測対象信号を入力した場合、周波数範囲内にあるＬ個（Ｌ＜Ｋ）の観測対象信号から絶対値の大きい方からｍ番目の信号に対応するｍ個（ｍ＜Ｌ）の周波数を算出する。この周波数範囲は、比較的音声の特徴が現れやすい周波数領域（１００Ｈｚ〜１ｋＨｚの周辺領域）を採用することが望ましい。また、ここでは、信号の絶対値を検出しているが、信号のパワー（絶対値の２乗）を検出し、このパワーの大きい方からｍ番目の信号までの対応するｍ個の周波数を算出してもよい。すなわち、信号の大きさを検出すればよい。

統計値算出部１４３は、制御部１８が設定した算出期間中にＴｏｐ−ｍ算出部１４２が算出したｍ個の周波数ごと入力し続け、入力したｍ×ｈ個（ｈは自然数：ｈ＝１，２，３，・・・）の周波数に関して統計値を計算する。統計値は、例えば、平均値、分散値がある。ここで、ｈは制御部１８が設定する算出期間で決定される。ｍ×ｈはサンプル数に対応し、統計値算出部１４３が統計値を算出するために望ましいサンプル数にするためにｈは調整される。例えば、ｍが小さい場合はｈを大きくし、逆にｍが大きい場合はｈを小さくする。また、計算する統計値は、制御部１８からの指示によって変更可能なように設定されてもよい。

Ｔｏｐ−ｎ算出部１４４は、上述したＴｏｐ−ｍ算出部１４２の自然数ｍが自然数ｎに変更されたものと同一であり、統計値算出部１４５も統計値算出部１４３と同様である。ｍ及びｎは制御部１８により個別に設定される。また、統計値算出部１４３の算出期間及び統計値算出部１４５の算出期間は同一である場合が多いが同一でなくてもよい。

差分検出部１４６は、統計値算出部１４３が出力した第１の統計値と統計値算出部１４５が出力した第２の統計値とを入力し、これらの統計値の差分を計算する。例えば、第２の統計値から第１の統計値を引き算した値を求める。

判断部１４７は、制御部１８が設定した閾値と差分検出部１４６が計算した差分値を比較し、この差分値が閾値よりも大きいか否かに基づいて、差分検出部１４６が検出した統計値の元になった信号が音声信号であるか否かを判定する。統計値の元になった信号が音声信号ではなくデジタル信号である場合は、音声信号の場合に比較して、ｍの違いによって算出した統計値に違いは少ない。一方、音声信号のスペクトルは、音声信号特有の調波構造を有しており、スペクトルの大きさを観測することで、音声の調波構造の特徴が効率的に出現する。この調波構造のため、統計値の元になった信号が音声信号である場合は、デジタル信号である場合に比較して、ｍの違いによって算出した統計値に違いが大きくなる。
判断部１４７は、例えば、統計値を分散値として第２の統計値から第１の統計値を引き算した値が閾値よりも大きいか否かを判定する。統計値に平均値を採用した場合でも、判断部１４７は第２の統計値から第１の統計値を引き算した値が閾値よりも大きいか否かを判定する。この閾値は音声信号であるかをよい確率で正確に判定できるように調整され、制御部１８によって設定される。

次に、入力した信号が音声信号であるか否かを判定する場合の具体的な一例を図３、図４、図５、図６を参照して説明する。
図３及び図４は、それぞれ入力信号が多値ＦＳＫ（frequency-shift keying）信号の場合のＴｏｐ−ｍ算出部１４２及びＴｏｐ−ｎ算出部１４４からの出力信号をプロットしたものであり、図５及び図６は、それぞれ入力信号が音声信号の場合のＴｏｐ−ｍ算出部１４２及びＴｏｐ−ｎ算出部１４４からの出力信号をプロットしたものである。すなわち、これらの図は、出力された時刻ごとに、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２又はＴｏｐ−ｎ算出部１４４で算出されたｍ個又はｎ個の周波数値をプロットしていったものである。
図３及び図５はＴｏｐ−ｍ算出部１４２でｍ＝１とした場合のスペクトルの時間応答を示しており、図４及び図６はＴｏｐ−ｎ算出部１４４でｎ＝８の場合のスペクトルの時間応答を示す。

入力信号が多値ＦＳＫ信号の場合は、図３と図４を参照すると周波数値のばらつきの程度は両者でほぼ同様であることが確認できる。つまり、多値ＦＳＫ信号については、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２が出力する複数の周波数値の分散値と、Ｔｏｐ−ｎ算出部１４４が出力する複数の周波数値の分散値は、ほぼ同様の値となる。

一方、入力信号が音声信号の場合は、図５と図６を参照すると周波数値のばらつきの程度は差があることが確認できる。つまり、音声信号については、ｍ＜ｎとした時に、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２が出力する分散値よりもＴｏｐ−ｎ算出部１４４が出力する分散値の方が大きいことがわかる。音声信号のスペクトルは、音声信号特有の調波構造を有している。図５では主に基底調波成分がプロットされており、第２高調波成分も僅かにプロットされている。一方、図６では、第６調波成分までプロットされている。入力信号が音声信号である場合は、このようにｍの値が異なると調波構造により全く異なるデータが採取される。このような方法でスペクトルの大きさを観測することによって、音声の調波構造を効率的に捉えることができる。

以上説明したように、例えば、分散値の違いを用いることで、効率的に、音声信号を検出することができる。本実施形態の電波監視装置１０では、ｔ軸→ｆ軸変換部１４１が入力信号を時間領域から周波数領域への変換し、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２及びＴｏｐ−ｎ算出部１４４が周波数領域信号の大きさが大きい順にｍ個及びｎ個の周波数値を出力し、統計値算出部１４３及び統計値算出部１４５がこれらの周波数値の統計値を算出することによって、効率的に音声信号を検出することが出来るようになる。

ここで、以上に説明した信号処理について、数式を使用して詳細に説明を行う。まず、電波監視装置１０が入力する入力信号である観測対象信号をｒｉ（ｉ＝０，１，２，・・・）とする。ｒｉは、図示しないＡＤ変換器（analog-to-digital converter）によって標本化された離散値となっている。つまり、
ｒｉ＿ｋ＝ｒ（ｔ）
である。ここで、ｔは標本化時刻であり、上述した絶対値検出期間に含まれる時刻である。この絶対値検出期間は複数あり、互いに時刻が重なっていても良いし、重ならないようになっていてもよい。上式のｋ（＝１，２，・・・）は絶対値検出期間に対応して付与されていて、例えば、ｋ＝１は第１の絶対値検出期間に対応し、ｒ０＿１は第１の絶対値検出期間中の１番目の受信信号を示す。この絶対値検出期間の数は上記の数量ｈに対応する。その後、観測対象信号は、ｔ軸→ｆ軸変換部１４１によって、ＦＦＴサイズ毎にＦＦＴ処理が施される。ＦＦＴ処理後の観測対象信号をＲｊ＿ｋ（ｊ＝０，１，２，・・・）、ＦＦＴサイズをＮとすると、
ｒ＿matrix＿ｋ＝［ｒ０＿ｋ、ｒ１＿ｋ、・・・、ｒＮ−１＿ｋ］
Ｒ＿matrix＿ｋ＝ＦＦＴ［ｒ＿matrix＿ｋ］＝［Ｒ０＿ｋ、Ｒ１＿ｋ、・・・、ＲＮ−１＿ｋ］
となり、このＲ＿matrix＿ｋがｔ軸→ｆ軸変換部１４１からＴｏｐ−ｍ算出部１４２及びＴｏｐ−ｎ算出部１４４に出力される。また、これらｒｊ＿ｋ及びＲｊ＿ｋは複素数である。

周波数領域信号に変換された信号系列Ｒ＿matrix＿ｋは、次に、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２及びＴｏｐ−ｎ算出部１４４によって、絶対値｜Ｒｊ＿ｋ｜（若しくはこの２乗値｜（Ｒｊ＿ｋ）^２｜）が大きい信号サンプルが走査され、その周波数位置に関する情報が次段の統計値算出部１４３及び統計値算出部１４５に渡される。つまり、例えば、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２は、制御部１８が設定した絶対値検出期間中に、絶対値が大きい方からｍ番目の信号までの対応するｍ個の周波数値（図３等では周波数インデックス）を算出する。すなわち、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２は、ある絶対値検出期間ｋ中に、
Ｐ＿matrix＿ｋ＝［Ｐ０＿ｋ、Ｐ１＿ｋ、・・・、Ｐｍ−１＿ｋ］
を出力する。ここで、Ｐｉ＿ｋ（０≦ｉ≦ｍ−１）は、Ｔｏｐ−ｍで検出された信号の周波数値つまり周波数インデックスを示す。

Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２の出力であるＰ＿matrix＿ｋは、統計値算出部１４３に入力され、統計値算出部１４３では、統計値を算出する期間長分（後述するｈが関係する算出期間）だけ、Ｔｏｐ−ｍ算出部が出力する信号を集め、その集められた信号に対して、統計値が計算される。例えば、統計値として分散値σ^２を用いる場合で期間長をｈとすれば、
σ^２＿ｍ＝Ｖａｒ［Ｐ＿matrix＿１、Ｐ＿matrix＿２、・・・、Ｐ＿matrix＿ｈ］
となる。すなわち、
σ^２＿ｍ＝Ｖａｒ［Ｐ０＿１，Ｐ１＿１，・・・，Ｐｍ−１＿１，Ｐ０＿２，Ｐ１＿２，・・・，Ｐｍ−１＿２，・・・，Ｐ０＿ｈ，・・・，Ｐｍ−１＿ｈ｝］
となる。平均値ａの場合には、
ａ＿ｍ＝Ａｖｅ［Ｐ＿matrix＿１、Ｐ＿matrix＿２、・・・、Ｐ＿matrix＿ｈ］
となる。ここまでＴｏｐ−ｍ算出部１４２について説明したことはｍをｎに変更すればＴｏｐ−ｎ算出部１４４についても同様である。

ここで、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２から出力された信号系列を元に算出された統計値を添え字のｍで、Ｔｏｐ−ｎ算出部１４４から出力された信号系列を元に算出された統計値を添え字のｎで表すこととする。

得られた２つの統計値は、次に差が求められ、制御部１８から設定された閾値Ｕｔｈと比較され、観測対象信号が音声信号であるか否かが判別される。つまり、統計値として分散値を用いる場合、ｍ＜ｎとして、
σ^２＿ｎ − σ^２＿ｍ ＞ Ｕｔｈ
が成り立つかどうかを検査し、成り立った場合に、観測対象信号が音声信号であると判断する。
また、統計値算出部１４３及び統計値算出部１４５で平均値が算出された場合も同様であり、ｍ＜ｎとして、制御部１８が閾値をＵ’ｔｈと設定した場合は
ａ＿ｎ − ａ＿ｍ ＞ Ｕ’ｔｈ
が成り立つかどうかを検査し、成り立った場合に、観測対象信号が音声信号であると判断する。
また、電波監視装置１０に入力される信号は、無線伝搬路の種々の歪の影響を受けている。マルチパス伝搬路を経た信号には、例えば、フェージングの影響を受けている。そのため、例えば、ＲＦ部１１で信号の大きさを監視し信号強度が小さい場合には、音声信号検出部１４における統計値の算出を休止する。このように入力信号が音声信号か否かを判断する評価尺度から除外するように制御部１８が制御することにより、音声信号の検出特性を向上することが出来る。

次に、音声信号検出部１４の変形例を図７を参照して説明する。図７は、音声信号検出部の別の構成を示した図である。図２で示した信号処理とは、統計値算出部、差分検出部の構成が異なっている。
図２で示した統計値算出部１４３及び統計値算出部１４５では、上述したように、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２若しくはＴｏｐ−ｎ算出部１４４から出力された信号系列に対して、統計値が算出され、差分が求められる。これに対し、図７に示した構成では、２つの統計値算出部１４３及び統計値算出部１４５が一体化されている。このため、Ｔｏｐ−ｎ算出部１４４が出力した信号から統計量を求める際に、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２が出力した信号も用いることができるようになっている。例えば、Ｔｏｐ−ｍ算出部１４２が出力した信号系列を用い、Ｔｏｐ−ｎ算出部１４４が出力した信号系列が、Ｔｏｐ−ｍ検出部が出力した信号よりも、どれだけ差があるかを観測することができる。

また、上述したように、電波監視装置１０に入力される信号は、無線伝搬路の種々の歪の影響を受けている。仮に、周波数選択性フェージングの影響を受けているとすると、観測対象信号の周波数成分は、ある特定の周波数に関して、電力の低下が起こる。このような状況下でＴｏｐ−ｍ検出を行うと、周波数選択性フェージングの影響を受けない状況下で求めたＴｏｐ−ｍの検出とは、結果が異なってしまう。これは、本来、大きな電力値を有する周波数が、周波数選択性フェージングの影響によって、小さな値となり、Ｔｏｐ−ｍの検出の際に、見逃されてしまうためである。

この場合、一方の統計量を求める際に、他方の結果も用いて、計算を行えば、種々の劣化要因を補正することが可能となるため、特性を改善することが出来る。図７に示した音声信号検出部１４では、２つの統計量算出部が一体化されて統計値算出部１４８としているため、このような演算を行うことが可能となる。
例えば、ｆ（ｘ）を平均値を変数とする補正関数とすると、ｎ＞ｍとして、上記のσ^２＿ｎ − σ^２＿ｍ ＞ Ｕｔｈは、以下の式のように補正される。すなわち、
σ^２＿ｎ ｆ（ａ＿ｍ）− σ^２＿ｍ ｆ（ａ＿ｎ） ＞ Ｕｔｈ
のように表現することができる。ｆ（ａ＿ｍ）によってσ^２＿ｎの値が補正され、ｆ（ａ＿ｎ）によってσ^２＿ｍの値が補正される。補正関数は、上式が正しい判定式になるように調整されて決定される。
また、同様に、上記のａ＿ｎ − ａ＿ｍ ＞ Ｕ’ｔｈも以下の式のように補正することができる。すなわち、ｇ（ｘ）を分散値を変数とする補正関数として、
ａ＿ｎ ｇ（σ^２＿ｍ）− ａ＿ｍ ｇ（σ^２＿ｎ） ＞ Ｕ’ｔｈ
のように表現することができる。判定部１４９は、これらの判定式によって入力信号が音声信号であるか否かを判定する。周波数選択性フェージングの影響を受けた信号に対しても、高精度に音声信号を特定することができる。

以上に示した実施形態の電波監視装置によれば、周波数領域に変換された入力信号の絶対値の大きな方から異なる番目の信号に基づいて異なる番目ごとに対応する周波数に関して各統計値を計測して、それらの統計値を比較することにより、アナログ音声信号を高い精度で検出し、除去することが可能になる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の実施形態に係る電波監視装置のブロック図。 図１の音声信号検出部のブロック図。 入力信号がデジタル信号でｍ＝１の場合、図２の統計値算出部から出力される信号をプロットした図。 入力信号がデジタル信号でｎ＝８の場合、図２の統計値算出部から出力される信号をプロットした図。 入力信号が音声信号でｍ＝１の場合、図２の統計値算出部から出力される信号をプロットした図。 入力信号が音声信号でｎ＝８の場合、図２の統計値算出部から出力される信号をプロットした図。 図２の音声信号検出部の変形例のブロック図。

符号の説明

１０・・・電波監視装置、１１・・・ＲＦ部、１２・・・周波数変換部、１３・・・音声信号除去部、１４・・・音声信号検出部、１５・・・復調分析部、１６・・・表示部、１７・・・入力部、１８・・・制御部、１４１・・・ｔ軸→ｆ軸変換部、１４２・・・Ｔｏｐ−ｍ算出部、１４３・・・統計値算出部、１４４・・・Ｔｏｐ−ｎ算出部、１４５・・・統計値算出部、１４６・・・差分検出部、１４７・・・判断部、１４８・・・統計値算出部、１４９・・・判断部

Claims (5)

1. 受信した受信信号の分析を行う電波監視装置において、
   離散化された各受信信号を周波数領域の各信号に変換する変換手段と、
   複数の前記変換された信号の大きさの最も大きい信号からｍ個（ｍは自然数：ｍ＝１，２，・・・）の信号のｍ個の周波数値を算出する第１の算出手段と、
   複数の前記変換された信号の大きさの最も大きい信号からｎ個（ｎは自然数かつｎ＞ｍ）の信号のｎ個の周波数値を算出する第２の算出手段と、
   前記ｍ個の周波数値を基にした第１の統計値と前記ｎ個の周波数値を基にした第２の統計値を算出する統計値算出手段と、
   前記第２の統計値から前記第１の統計値を引いた値がある値よりも大きい場合に前記複数の変換された信号は音声信号であると判定する判定手段と、
   音声信号でないと判定された信号の分析を行う分析手段を具備することを特徴とする電波監視装置。
2. 受信した受信信号の分析を行う電波監視装置において、
   複数の離散化された受信信号を、離散化されたある数量の受信信号ごとずつ離散化された各受信信号を周波数領域の各信号に変換する変換手段と、
   前記変換された前記数量の信号ごとに、該信号の大きさの最も大きい信号からｍ個（ｍは自然数：ｍ＝１，２，・・・）の信号のｍ個の周波数値を算出し、前記複数の離散化された受信信号に対するｍの整数倍個の周波数値を得る第１の算出手段と、
   前記変換された前記数量の信号ごとに、該信号の大きさの最も大きい信号からｎ個（ｎは自然数かつｎ＞ｍ）の信号のｎ個の周波数値を算出し、前記複数の離散化された受信信号に対するｎの整数倍個の周波数値を得る第２の算出手段と、
   前記ｍの整数倍個の周波数値を基にした第１の統計値と前記ｎ個の周波数値を基にした第２の統計値を算出する統計値算出手段と、
   前記第２の統計値から前記第１の統計値を引いた値がある値よりも大きい場合に前記複数の変換された信号は音声信号であると判定する判定手段と、
   音声信号でないと判定された信号の分析を行う分析手段を具備することを特徴とする電波監視装置。
3. 前記統計値算出手段は、
   前記第１の統計値を前記ｎ個の周波数値を基にして補正する第１の補正手段と、
   前記第２の統計値を前記ｍ個の周波数値を基にして補正する第２の補正手段と、
   をさらに具備することを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれかに記載の電波監視装置。
4. 前記統計値算出手段は、分散及び平均のいずれかにより統計値を算出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の電波監視装置。
5. 前記変換手段は、ＦＦＴ（fast Fourier transformation）によって受信信号を変換することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の電波監視装置。

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