JP2006234674A - 信号分類装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 仮説生成手段20は、新たな信号を、どの送信源からの信号であるかを分類した追加仮説と、既に求められている保持仮説とを組み合わせ、新たな信号が放射されたと推定される送信源毎に信号を分類する仮説を生成する。評価値算出手段30は、これらの仮説に対して、各信号の出現時刻の差と継続時間との相関を考慮して定義した適合関数に基づいて、その評価値を算出する。仮説選択手段50は、仮説数減少手段40で評価値に基づいて選択された仮説に基づき、仮説生成手段20への保持仮説を送出する。
【選択図】 図1
Description
ステップ1:下記ステップ3で選択された仮説(保持仮説)を基に、新たに受信した信号を送信源に分類した仮説(追加仮説)を生成し、保持仮説と追加仮説を組み合わせて、新たに受信した信号までを分類した仮説を生成する。
ステップ2:上記ステップ1で生成した仮説に対して、信号から抽出された特徴量などを基に仮説の評価値を算出する。
ステップ3:上記ステップ2で算出した評価値を基に、仮説を取捨選択し、選択した仮説を保持仮説としてステップ1に出力する。
しかしながら、例えばレーダのパルスを分類する場合などでは、パルスの出現時刻が周期的であり、かつパルス幅が類似するため、出現時刻とパルス幅が重要な特徴量である。また、パルス幅はパルスの消滅時刻と出現時刻の差で与えられるため、パルス幅と出現時刻には相関がある。このため、従来の手法では、評価値算出の仮定に反するため、どちらか一方の特徴量しか仮説評価に用いることができなかった。また、仮定に反することを認識した上で出現時刻とパルス幅を評価値に用いる場合でも、特徴量間の相関を無視するため、性能が劣化してしまうという問題点を有していた。
図1は、この発明の実施の形態1による信号分類装置を示す構成図であるが、この説明に先立ち、本発明の基本的な概念について説明する。
ここで、本発明は、信号の出現時刻が周期的で、信号の出現時刻と消滅時刻との差の時間が類似する特徴を持つもの全てに対して有効である。そのような特徴は、レーダパルス以外に通信波にも存在する。具体的には、周波数を定期的に変えて通信を行うもので、以下ではこのような通信を行う送信源のことを周波数変動送信源と呼ぶ。またこれとは逆に、同一周波数で通信を行う送信源のことを周波数固定送信源と呼ぶ。
上記の方法で分類する場合、ステップ2の評価値の算出では、少ない種類の特徴量を利用するよりも、複数種類の特徴量を利用したほうが、原理的に高精度に分類することができる。更に、評価値に用いる複数の特徴量間に相関がある場合には、その相関を考慮する必要がある。この相関を考慮する必要がある理由を以下に説明する。
今、図2に示す信号a、信号bを分類する状態であるとする。そして信号a、信号bが分類される候補の送信源として周波数変動送信源Yがあるとする。そしてこれまで周波数変動送信源Yに分類された信号の出現時刻と継続時間を基に、周波数変動送信源Yの出現時刻の差の時間と継続時間の確率密度関数が定義されているとする。もし、信号a、bが周波数変動送信源Yの信号であるなら、その特徴量は周波数変動送信源Yに分類された信号の特徴量に類似するため、確率密度関数に信号a、bの特徴量を代入した値は大きくなる。また、逆に周波数変動送信源Yの信号でないなら、確率密度関数に信号a、bの特徴量を代入した値は小さくなる。このため、確率密度関数を用いることで、信号の分類の正しさを判断することができる。故に、以下では、出現時刻の差の時間の確率密度関数のことを出現時刻差の適合関数と呼び、継続時間の確率密度関数を継続時間の適合関数と呼ぶ。そして適合関数に特徴量を代入した値を適合度と呼ぶ。
周波数変動送信源Yに最後に分類された信号を信号c(図2に示す)とすると、信号cと信号a、信号cと信号bの出現時刻差は互いに等しくなる。このため下式(1)の様に、信号aの出現時刻差の適合度PSRI、aと、信号bの出現時刻差の適合度PSRI、bは等しくなる。ゆえに出現時刻からでは、周波数変動送信源Yの信号として信号aがふさわしいのか、信号bがふさわしいのか分からない。
PSRI、a=PSRI、b (1)
信号aの継続時間は、その期待値とほぼ等しい値になり、信号bの継続時間は期待値よりも小さな値となっている。このため下式(2)に示すように、信号aの継続時間の適合度PDOC、aの方が、信号bの継続時間の適合度PDOC、bよりも大きくなる。この結果周波数変動送信源Yの信号としては、信号aの方がふさわしい結果となる。
PDOC、a>PDOC、b (2)
PDOC、a<PDOC、b (3)
tSRI=y−x (4)
tDOC=z−y (5)
Fn=[fn、1 fn、2 …fn、j …fn、J] (10)
尚、以下では、j=1は信号の出現時刻の特徴量を表すこととし、j=2は継続時間の特徴量を、j=3は受信方位角度を表すこととする。
図7に、「1〜3番目の信号」を仮に分類した二つの「3信号の仮説」を示す。これら仮説は、仮説の選択で選択された保持仮説であるとする。図中の301、302、303は受信した信号を表し、「3信号の保持仮説1」は、信号301と303を一つの送信源からの信号と考え1個目の送信源に分類し、信号302を1個目の送信源とは別の送信源からの信号と考え2個目の送信源に分類した保持仮説を表す。「3信号の保持仮説2」は、信号301、302、303を一つの送信源からの信号と考え、1個目の送信源に分類した保持仮説を表す。尚、送信源の番号は、便宜的に付けているだけで、その大きさの違いは本質的に無い。
[1 2 1] (11)
式(11)の1行1列目は、「1番目の信号」が「1個目の送信源」に分類されていることを表し、1行2列目は、「2番目の信号」が「2個目の送信源」に分類されていることを表し、1行3列目は、「3番目の信号」が「1個目の送信源」に分類さていることを表す。つまり、行列の各列の番号が信号の番号に対応し、そこに書かれている数が、分類される送信源を表す。このため式(11)は、図7の「3信号の仮説1」を表している。また図7の「3信号の仮説2」は、下式(12)のような形で表現できる。
[1 1 1] (12)
尚、信号をノイズに分類するような場合も考えられるため、この場合には0で表す。また、信号を周波数変動送信源と周波数固定送信源の2種類の送信源に分類するような場合には、周波数変動送信源をプラスで表現することにし、周波数固定送信源をマイナスで表現することにする。以下、上記仮説を用いた信号分類装置の実施の形態について説明する。
図8は、信号検出手段10の構成図である。
図において、アナログ・デジタル変換手段11は、受信されたアナログ信号をデジタル信号に変換するものであり、高速フーリエ変換手段12は、デジタル変換されたデータに対して高速フーリエ変換を行うものである。また、信号成分検出手段13は、高速フーリエ変換手段12が出力するスペクトルから、信号成分を検出するものである。更に、特徴量抽出手段14は検出された信号の特徴量を抽出し、それらを特徴量ベクトルとして記録するものである。
図9は、仮説生成手段20の構成図である。
図において、追加仮説生成手段21は、仮説選択手段50から入力された保持仮説を基に、信号検出手段10から入力された信号を送信源やノイズに分類する追加仮説を生成するものである。また仮説組み合わせ手段22は、追加仮説生成手段21で生成された追加仮説と、仮説選択手段50から入力された保持仮説を組み合わせ、新たな仮説を生成するものである。
信号検出手段10におけるアナログ・デジタル変換手段11は、入力されるアナログの受信信号を一定間隔でサンプリングし、デジタルに変換したデータを出力する。次に、高速フーリエ変換手段12は、デジタルに変換されたデータに対して高速フーリエ変換処理を行い、データに含まれる信号のスペクトル成分を出力する。その後、信号成分検出手段13は、高速フーリエ変換手段12が出力した信号のスペクトル成分から、信号成分を検出する。その方法として、予め設定した閾値と比較する方法や、高速フーリエ変換処理毎の平均値に予め設定した信号検出パラメータを加算もしくは乗算した値を閾値として、閾値を超えたものを検出する方法などがある。そして特徴量抽出手段14は、信号成分検出手段13が検出した信号成分の特徴量(出現時刻、消滅時刻、継続時間、キャリア周波数、受信方位角度、周波数帯域幅、ピーク電力など)を抽出する。尚、受信システムが方探装置を備え、受信した信号の受信方位角度を測定している場合には、信号の受信方位角度も特徴量とし、先に抽出した特徴量と共に特徴量ベクトルとして信号の番号と共に記録する。
仮説生成手段20は、初期化フラグが入力された場合に、保持仮説なしとして処理を行う。先ず、追加仮説生成手段21において、保持仮説が無い状態の追加仮説が生成される。生成される追加仮説としては、下記(A)、(B)、(C)である。
(A)「1番目の信号」を、1個目の周波数変動送信源が放射した信号に分類する追加仮説。
(B)「1番目の信号」を、1個目の周波数固定送信源が放射した信号に分類する追加仮説。
(C)「1番目の信号」を、ノイズを誤検出した信号であるとして分類する追加仮説。
そして仮説組み合わせ手段22において、追加仮説生成手段21で生成された追加仮説と保持仮説を組み合わせ、「1番目の信号」を分類した「1信号の仮説」が生成される。
(ア)「1番目の信号」を、1個目の周波数変動送信源が放射した信号に分類する仮説。
(イ)「1番目の信号」を、1個目の周波数固定送信源が放射した信号に分類する仮説。
(ウ)「1番目の信号」を、ノイズを誤検出した信号であるとして分類する仮説。
続いて、仮説数減少手段40は、評価値算出手段30で算出された仮説評価値を基に、仮説の一部を破棄し、仮説数を減少させる。仮説数減少手段40の具体的な方法も、初期化フラグと出力要求フラグのいずれも入力されていない場合の処理と同様であるため、これについては後述する。仮説選択手段50は、仮説数減少手段40で選択され保持仮説になった仮説を仮説生成手段20に出力する。
初期化フラグが入力されていない場合、即ち、「n番目(但し、n>1)の信号」が入力された場合、先ず上述したように、信号検出手段10により、「n番目の信号」の特徴量ベクトルが生成され記録される。
続いて仮説生成手段20は、図9に示すように、追加仮説生成手段21と仮説組み合わせ手段22を備え、仮説選択手段50で選択された「(n−1)信号の保持仮説」と、「n番目の信号の追加仮説」を組み合わせて、「n信号の仮説」を生成する。いま、「(n−1)信号の保持仮説」が、(n−1)個の信号をK個の周波数変動送信源とM個の周波数固定送信源とノイズに分類する仮説であるとする。この場合追加仮説生成手段21では、下記の追加仮説を生成する。
(E)「n番目の信号」を、1〜(M+1)個目の周波数固定送信源が放射した信号に分類する追加仮説。
(F)「n番目の信号」を、ノイズを誤検出した信号であるとして分類する追加仮説。
そしていまn=8で、保持仮説の一つが式(13)であるとする。
[1 2 1 −1 0 0 1] (13)
[X X X X X X X 1] (14)
[X X X X X X X 2] (15)
[X X X X X X X 3] (16)
[X X X X X X X −1] (17)
[X X X X X X X −2] (18)
更に上記(F)の追加仮説として、下記(19)が生成される。
[X X X X X X X 0] (19)
[1 2 1 −1 0 0 1 1] (20)
[1 2 1 −1 0 0 1 2] (21)
[1 2 1 −1 0 0 1 3] (22)
[1 2 1 −1 0 0 1 −1] (23)
[1 2 1 −1 0 0 1 −2] (24)
[1 2 1 −1 0 0 1 0] (25)
Pt=(1−PNS−PFT−PNO)×tst、1/tst (27)
ここで、PNSは新たな周波数変動送信源から信号を受信する確率で、PFTは新たな周波数変動送信源から信号を受信する確率、PNOはノイズを誤検出する確率とする。これらの確率は、パラメータとして事前に設定したり、「(n−1)信号の保持仮説h’」を基に算出した値を用いる。
Pt=(1−PNS−PFT−PNO)×nst、1/nst (28)
仮説数減少手段40は、評価値算出手段30が算出した仮説評価値に従い、仮説を取捨選択して仮説数を減少させる。その方法として、予め選択する仮説数hsを決定しておき、仮説評価値の高いhs個の仮説を選択する方法や、仮説の評価値に閾値を設け、閾値を超えた仮説を選択する方法などが考えられる。閾値には、全仮説の和に定数を掛けたものや、全仮説の中で最も評価値が高い仮説評価値に定数を掛けたものなどが考えられる。
仮説選択手段50は、仮説数減少手段40で選択された全ての仮説を保持仮説として、出力する。
この場合、信号検出手段10、仮説生成手段20、評価値算出手段30、仮説数減少手段40の処理は、上述した(初期化フラグと出力要求フラグのいずれも出力されていない場合)の処理と同様であるので説明を省略する。一方、仮説選択手段50は、仮説数減少手段40から入力された仮説の中で、最も仮説評価値の高い仮説を一つ選択し、それを信号分類結果として出力する。
実施の形態1では,仮説生成手段20において,追加仮説の生成を無条件で行っているが、特徴量を比較することで明らかに分類を誤った追加仮説の生成を削減することができる。これにより、処理する仮説数を削減できるため、処理の高速化が図れる。そこで、特徴量を比較することで生成する仮説数を削減し、処理を高速化する実施の形態2として次に説明する。尚、実施の形態2と実施の形態1との相違は、仮説生成手段に関してのみであるため、他の構成については、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
図において、仮説生成手段20aは、仮説生成信号判別手段23、追加仮説生成手段21、仮説組み合わせ手段22を備えている。ここで、実施の形態1との相違は、仮説生成信号判別手段23を備えている点である。この仮説生成信号判別手段23は、新たな信号が、複数の特徴量のうち、少なくともいずれか一つの特徴量が、対応する特徴量の分布に基づく所定の範囲内の値であった場合に、仮説を生成する信号であると決定する機能を有している。
Claims (8)
- 任意の送信源から、周期的な出現時刻と一定の継続時間を有する信号群を受信し、当該信号群から、少なくとも各信号の出現時刻と継続時間を特徴量として抽出する信号検出手段と、
前記信号検出手段で、新たな信号を受信した場合、当該新たな信号を、どの送信源からの信号であるかを分類した追加仮説と、既に求められている保持仮説とを組み合わせ、前記新たな信号が放射されたと推定される送信源毎に当該信号を分類する仮説を生成する仮説生成手段と、
少なくとも各信号の出現時刻の差と継続時間との相関を考慮して定義した適合関数に基づいて、前記仮説生成手段で生成した仮説の評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値算出手段で算出した評価値が上位の仮説を所定数選択して出力する仮説数減少手段と、
前記仮説数減少手段で送出した仮説に基づき、前記保持仮説を出力する仮説選択手段とを備えた信号分類装置。 - 評価値算出手段は、
各信号の出現時刻差を基に算出した標準偏差と、各信号の継続時間を基に算出した標準偏差の平均を、各信号の出現時刻差と継続時間の相関を考慮した適合関数の標準偏差として用いて評価値を算出することを特徴とする請求項1記載の信号分類装置。 - 評価値算出手段は、
各信号の出現時刻差を基に算出した標準偏差と、各信号の継続時間を基に算出した標準偏差のうち、その値の大きい標準偏差を、各信号の出現時刻差と継続時間の相関を考慮した適合関数の標準偏差として用いて評価値を算出することを特徴とする請求項1記載の信号分類装置。 - 評価値算出手段は、
各信号の出現時刻差を基に算出した標準偏差と、各信号の継続時間を基に算出した標準偏差のうち、その値の小さい標準偏差を、各信号の出現時刻差と継続時間の相関を考慮した適合関数の標準偏差として用いて評価値を算出することを特徴とする請求項1記載の信号分類装置。 - 仮説生成手段は、
新たな信号が、複数の特徴量のうち、少なくともいずれか一つの特徴量が、対応する特徴量の分布に基づく所定の範囲内の値であった場合に、仮説を生成する信号であると決定する仮説生成信号判別手段を備えたことを特徴とする請求項1から請求項4のうちのいずれか1項記載の信号分類装置。 - 仮説生成信号判別手段は、
新たな信号の特徴量が、対応する特徴量の標準偏差の平均値から所定の範囲内の値であった場合に仮説を生成する信号であると決定することを特徴とする請求項5記載の信号分類装置。 - 仮説生成信号判別手段は、
新たな信号を出現時刻差と継続時間の標準偏差に基づいて判定する場合、当該2つの標準偏差のうち、大きな値を用いることを特徴とする請求項6記載の信号分類装置。 - 仮説生成信号判別手段は、
新たな信号を出現時刻差と継続時間の標準偏差に基づいて判定する場合、当該2つの標準偏差のうち、小さな値を用いることを特徴とする請求項6記載の信号分類装置。
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