JP2006521756A - 多次元高次統計を使用した波形分類及び特性化用のシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

受信機は、時間的以前の波形の固有の高次統計を使用し、受信機の視野内の波形を特性化し、特定し（フィンガープリント）、傍受する。その方法は、受信波形の４次の非ゼロラグの自己キュムラントと、既知の波形の４次の非ゼロラグの自己キュムラントとを使用し、信号を分類化して特性化する。受信機は、多エレメントのアレイを有し、フィンガープリントを取得するために送信信号源の事前の知識を必要としない。

Description

未知のエミッタの位置及び形式についての情報は、エミッタの信号の利用のために使用可能な有益なものである。現代の戦争では、部隊移動、配備及び活動レベルは、無線トラヒックと使用中のエミッタの形式と使用中の特定のエミッタとにより、しばしばトラッキングされ、特定され、定量化され得る。監視又は戦闘探索及び救出のような信号源の位置に関する情報もまた、墜落したパイロット又は監視中のマークしているテロリストの場合には非常に有益になり得る。更に、従来及び／又は特別の実施部隊の間のコマンド及び制御も、無線通信を通じて明らかになり得る。

デジタル信号システムの数及び複雑化が増加すると共に、デジタル変調フォーマットの自動認識もまた、ますます重要になっている。迅速に信号の形式を区別することができるインテリジェント受信機の新たな必要性が存在する。変調分類は、干渉を特定するため、又は協同のシナリオでの適切な復調器を選択するために使用され得る。

図１は、ＰＳＫ／ＱＡＭ波形（ＢＰＳＫ、ＱＰＳＫ ８ＰＳＫ、１６−ＱＡＭ、６４ＱＡＭ及び２５６ＱＡＭ）のパワースペクトル密度を示している。図１から明らかなように、これらの波形のそれぞれのパワースペクトル密度はほとんど同一である。従って、スペクトル密度を使用する従来技術のシステムは、これらの波形を区別して分類する機能に制限がある。

信号又はメッセージの意図的な検出は、特別に設計された電子探知装置（ＥＳＭ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｍｅａｓｕｒｅｓ）受信機を使用する軍事システムで実現可能である。これらのＥＳＭ受信機は、信号インテリジェンス（ＳＩＧＩＮＴ：ｓｉｇｎａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）用途でしばしば見出される。商用の用途では、サービスプロバイダにより使用される装置（すなわち、スペクトルモニタ、エラー率試験器）は、そのスペクトル割り当ての割込みを検出するために使用可能である。

ＥＳＭ／ＳＩＧＩＮＴシステムは、その視野（ＦＯＶ：ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ）内の未知のソースエミッタの波形を分類及び／又は特性化するためにしばしば必要になる。分類は、未知のエミッタにより放出される信号の形式を特定する。特性化は、信号を送信するために使用されている実際のエミッタ（特別のエミッタ）の結果であり、それから生じた信号の詳細を特定する。特性化及び分類並びに他のパラメータは、併せて波形“フィンガープリンティング”と呼ばれる。波形フィンガープリンティングは、変調認識を実行し、味方又は敵のエミッタを特定し、送信メッセージを傍受し、送信機の欠点（例えば、ローカルオシレータの位相ジッタ、電力増幅器の非線形性等）を特性化するように、ＳＩＧＩＮＴシステムの機能をサポート及び改善することができる。

多くの現在のエミッタの分類／特性化方法は、２次統計（相関）及びパワースペクトル推定に基づく。スペクトル推定は、更なる有益な情報を提供し得る位相情報を無視する一方で、波形スペクトログラムを特定し、時間周波数特性を取得する。不正な送信機が最大位相認識と最小位相認識との間のチャネルフィルタ（すなわち、ナイキストパルス整形）を変更する例について検討する。従来技術のパワースペクトル（又は他の従来技術の２次技術）推定のみを使用して位相を無視すると、この形式の変調は検出不可能である。しかし、本発明の技術を使用すると、この形式の変調及び他の多数のものが、４次ドメイン統計を使用して検出、推定及び分類され得る。

高次統計又は多スペクトル分析に基づく、従来技術で知られている他の現在のエミッタ分類／特性化方法が存在する。しかし、これらの方法は、３次キュムラント及び対応の双スペクトルと、ゼロラグの４次キュムラントと、ラグのトリプレット（ｌａｇ ｔｒｉｐｌｅｔ）の可能な結合を通じた４次キュムラントスライス（４ｔｈ−ｏｒｄｅｒ ｃｕｍｕｌａｎｔ ｓｌｉｃｅｓ）を使用した方法に基づくモデルとを使用している。これらの従来技術の方法は、異なるタイムラグでの高次統計構造を無視し、信号特性化及び分類に必ずしもうまく適していない特別のキュムラント式を使用する。ここに開示する本発明の技術は、本発明の技術では、波形特性化及び分類の基礎に、固有の４次キュムラント定義と、ラグのトリプレットの選択肢の多重度と、固有の行列ペンシル式とを使用し、複素３次元４次キュムラント行列ボリュームを作るという点で、従来技術の高次統計手法と異なる。キュムラントボリュームのデータは、その全体で区別の基礎として使用される。更に、この方法は一般的であり、かなり広い範囲の信号特性化及び分類問題に適用可能である。

本発明の対象は、エミッタの波形の分類及び特性化のための新しい統計機能又は“３次元フィンガープリント”を提供する。その対象は、いくつかの従来技術の方法で使用されるような単一のゼロラグのキュムラント値又は１つの非ゼロラグを通じたキュムラントスライスだけではなく、異なるラグの結合での高次キュムラントの変化の多面的なボリュームを利用する。本発明の対象は、信号分類についての既存の方法を拡張し、自己相関とパワースペクトルとスペクトログラムを使用して既存の技術を補完する。ここで定義される高次キュムラントにより、従来技術の方法の使用では一般的に利用可能でない波形形状情報に波形分析システムがアクセスすることが可能になる。更に、この開示で定義される多次元キュムラントは、信号出力に敏感ではない。

受信波形の“３次元フィンガープリント”を取得する新規な方法を提示することが、開示の対象の目的である。その方法は、受信波形をサンプリングし、受信波形のアトリビュートのサンプルを取得し、受信波形のアトリビュートのサンプルの多次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントを推定し、受信波形のフィンガープリントを取得することを有する。

受信波形を分類する新規な方法を提示することもまた、開示の目的である。その方法は、受信波形をサンプリングし、受信波形のアトリビュートの所定数のサンプルを取得し、受信波形のアトリビュートのサンプルの高次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントを推定し、受信波形のアトリビュートのサンプルの推定の自己キュムラントと、既知の波形の多次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントとを比較し、それによって受信波形を分類することを有する。

受信波形を特性化する新規な方法を提示することが、開示の更なる目的である。その方法は、受信波形をサンプリングし、受信波形のアトリビュートの所定数のサンプルを取得し、受信波形のアトリビュートのサンプルの多次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントを推定し、受信波形のアトリビュートのサンプルの推定の自己キュムラントと、既知の波形の多次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントとを比較し、それによって受信波形を特性化することを有する。

受信波形を特定する新規な方法を提示することが、開示のその他の目的である。その方法は、受信波形をサンプリングし、受信波形のアトリビュートの所定数のサンプルを取得し、受信波形のアトリビュートのサンプルの高次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントを推定し、受信波形のアトリビュートのサンプルの推定の自己キュムラントと、既知の波形の多次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントとを比較し、それによって受信波形を特定することを有する。

本発明の特許請求の範囲の対象を作る本発明の更なる特徴及び利点について、以下に説明する。開示された概念及び特定の実施例は、本発明の同じ目的を実行するために、他の構造を変更又は設計する基礎として容易に利用され得ることが、当業者にわかる。また、このような等価な構成は特許請求の範囲に示す本発明の要旨及び範囲を逸脱しないことも、当業者にわかる。構成及び動作方法の双方として本発明の特徴と考えられる新規な特徴は、更なる目的及び特徴と共に、添付図面と共に検討される以下の説明から良く理解される。しかし、各図面は例示及び説明のみの目的で提供されており、本発明の制限の定義を目的とするものではないことが、明らかにわかる。

この対象は、変調形式やエミッタ特性のような更なる波形情報を提供するために、波形の多次元高次キュムラント“フィンガープリンティング”特徴を使用する。

キュムラントは、ランダム変数の分散を特性化するために使用される特定の１次、２次及び高次統計（“ＨＯＳ（ｈｉｇｈ−ｏｒｄｅｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）”）である。平均及び共分散は１次及び２次キュムラントである。高次キュムラントは、ガウスランダム過程からランダム過程の出発を測定することができる。この開示の目的上で、高次キュムラントは３次以上の自己キュムラントである。ここで使用される“自己キュムラント”という用語は、ラグの選択肢の何らかのセットでの信号処理のキュムラント演算（低次元統計の自己相関に類似する）を定義する。ラグは、信号のサンプルのオフセット量である。例えば、ラグ＝１での波形測定１−１０００のシーケンスは、サンプル１−９９９とサンプル２−１０００とを比較し、ラグ＝２は、サンプル１−９９８とサンプル３−１０００とを比較し、以下同様である。高次キュムラントは、エミッタ分類に特に適している。その理由は、何らかのガウスランダム過程の２次より大きいキュムラントはゼロであり、同一の高次キュムラントでのランダム過程のセットは、同一の２次統計での過程のセットよりかなり小さいからである。前者の性質は、高次キュムラント手法に一般的に当てはまり、信号受信過程で直面した付加的ガウス雑音より信号が小さくなることがある用途に有用である。後者の性質は、高次統計の一般的な属性である。２つの信号が同一の又は非常に類似した多次元表示を有することは困難であるが、２つの基本的に異なる信号が例えば類似のパワースペクトル（例えばＢＰＳＫ及びＱＰＳＫ変調）を有することは比較的容易であることが、当該技術分野において周知である。本発明の対象は、高次統計理論の簡単な適用を更に進める。従来技術の高次手法と異なり、本発明の対象は、分析システムに利用可能な完全複素３次元ボリュームを利用する。更に、本発明の対象で使用されるキュムラントの固有の定義は、信号のアレイ型の収集及び利用と、信号出力と独立した信号特徴の測定を出すこととに特に適している。信号出力からの信号区別の特徴の独立は、多数の用途で非常に有用であり、従来技術の信号分析システムで見出されていない性質である。

ＢＰＳＫ、ＱＰＳＫ、ＧＭＳＫ、ＱＡＭ、ＤＢＰＳＫ、ＭＦＳＫ、ＦＳＫ及びＤＱＰＳＫの４次自己キュムラントは容易に区別可能であり、従来技術の欠点を受けない。本発明の対象は、未知のエミッタの波形変調形式（例えば、ＢＰＳＫ、ＱＰＳＫ、８ＰＳＫ、１６−ＱＡＭ、６４−ＱＡＭ、２５６−ＱＡＭ等）を決定するために、多次元４次キュムラント特徴を使用する。エミッタの波形変調形式の区別の例は、図２Ａ〜２Ｄに示されている。図２Ａ〜２Ｄは、ＢＰＳＫ（図２Ａ）、８ＰＳＫ（図２Ｂ）、ＱＰＳＫ（図２Ｃ）及び１６−ＱＡＭ（図２Ｄ）での０〜１０のラグについての３次元４次キュムラント特徴を示している。図２Ａ〜２Ｄを比較することにより、異なる変調形式の３次元４次キュムラントが区別可能であり、従って、各エミッタの分類及び特性化のために利用される情報を提供するのに有用であることが明らかである。

変調の違いを特定すること以外に、本発明の対象で使用されるキュムラントの定義はまた、伝送システムに固有の特性（例えば、位相雑音、パルス波形の差、ジッタ等）に基づいて、同じ変調形式のインスタンスを区別することができる。

前述のように、異なるエミッタが同じベース波形を使用している場合であっても、２つの異なるエミッタが、正確な又は実質的に同一の４次キュムラント表示を有する可能性は小さい。これは、公称の波形の実装からの何らかの偏差（例えば、周波数の変化、波形の変化、位相雑音、Ｉ／Ｑ不均衡、タイミングジッタ、位相ジッタ、シンボルレートの変化、パルス波形の変化、４次統計の変化、信号コンステレーション（ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ）の相対回転配置の変化、電力増幅器の上昇／降下の時間変化、ドップラー偏移の変化）が、これらの信号の多次元４次統計を区別可能なように相違させるからである。これらの差は、波形（より具体的にはエミッタ）を特性化するために使用される。キュムラント情報を導くために、以下に示す数学的概念を使用する。

開示の対象の数学要素は、正規化空間４次キュムラント行列ペンシルとその一般化固有値分解（ＧＥＶＤ：ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）とを使用するブラインド音源分離アルゴリズムのように、信号源を分離して特性化して分類するための多次元空間高次統計の使用である。

相対的時間オフセットτ_ｊ（ｊ＝１，２，３）で測定されて“ｒ”で示す定常のゼロ平均の複素ランダム過程を検討すると、ｒの４次自己キュムラントは、ラグ（τ_１，τ_２，τ_３）の複素スカラ関数になる。

［外１］

ここで、
［外２］

は４次モーメントであり、
［外３］

は２次モーメント（相関）である。図３は、４次キュムラントと、４次モーメントと、２次モーメントとを示している。ゼロラグの自己キュムラントによる正規化は、信号出力に独立の４次統計を与えるが、以下に示す分類に必要な変調形状情報を依然として保持する。

［外４］

ここで、
［外５］

である。

ここに示す式は、以下の添字の約束を使用する。システムに利用可能なアレイ観測に関する量は、ボールド体の添字ｘで示される。しかし、その添字は、アレイ出力からのベクトル観測の表示（同様にボールド体ｘで示される）と混同されるべきではない。文脈からその意味は当業者に明らかになる。更に、受信アレイに作用する伝搬信号に関する量は、ボールド体の添字ｒで示される。この約束に従って、アレイ出力データの行列ペンシルは、式１で得られる。アレイ出力ｘのベクトル観測を有する受信信号ｒが独立であるという仮定が行われる。従って、アレイ出力Ｐ_ｘの空間４次キュムラント行列ペンシル（ＳＦＯＣＭＰ：ｓｐａｔｉａｌ ｆｏｕｒｔｈ−ｏｒｄｅｒ ｃｕｍｕｌａｎｔ ｍａｔｒｉｘ ｐｅｎｃｉｌ）は次のように記述され得る。

ここで、ペンシルＰ_ｘの引数は、一般化固有値λと、時間遅延のトリプレットτとを表す。有限の一般化固有値の理論的なセットは、観測間隔の間に視野（ＦＯＶ：ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ）においてＭ信号の正規化４次自己キュムラント｛ｒ_ｉ（ｔ）｝_ｉ＝１ ^Ｍの逆数であることがわかる。項Ｃ_ｘ ^４は空間４次自己キュムラント行列を表す。その項の引数は、行列を作るために使用された時間遅延のトリプレットを示す。明確な計算は次で得られる。

［外６］

ここで行列はＮ×Ｎであり、添字ｒｃは、第ｒ行及び第ｃ列の要素を示す。右辺の引数での関数ｘの添字は、どのアレイのポート（ｉ，ｒ，ｃ＝１，２．．．，Ｎ）が使用されているかを示す。ここで、Ｎは、分析システムに利用可能なアレイのポートの数である。式（１ａ）は、３次元４次キュムラントドメインにおけるトリプレットのラグ（τ_１，τ_２，τ_３）での複素データを表す。これらの複素値の集合は、本発明の対象の区別統計を提供する。本発明の対象では、Ｎが１に限定される場合、信号分類システムは、複数の時間一致の信号を分離するために空間自由度を使用することができない。しかし、信号分類器の単一性は減少しない。本発明の対象で使用される分類器は、信号が“隔離して”利用可能であることを仮定する。ユーザが時間一致する信号の集合を分類しようとする用途では、アレイ型の受信システムが必要になり（すなわちＮ＞１）、予期される時間一致の信号の最大数に少なくとも等しくなければならない。この場合、信号分離は、分類器の処理における前処理ステップである。分離ベクトルを定義するために有用なキュムラントはまた、分類／区別用の情報を提供することも興味深い。

エミッタ識別情報又は波形特性化処理の一部として空間的位置が含まれる場合、例えば関心の信号が他の信号と同時に収集されるため、同時係属の同一出願人による米国特許出願第１０／３６０，６３１号に記載されているブラインド音源分離技術が使用されてもよい。この出願は参照として取り込まれる。補完のため、簡単な説明を以下に示す。ここで使用されて前述した４次キュムラントの固有の定義のため、アレイ出力データのキュムラント行列ペンシルＰ_ｘは、以下に式２で示すように、作用する信号Ｐ_ｒのキュムラント行列ペンシルに関係する。

式２に示す数量Ｖは、アレイに作用する信号毎のステアリングベクトルで構成されたＮ×Ｍ_ｓ行列である。ここで、Ｎはユーザに利用可能なアレイのポートの数であり、Ｍ_ｓ（Ｍ_ｓ≦Ｎ）は信号の数である。非常に単純化した理想的な場合では、周知のアレイ伝搬ベクトルはステアリングベクトルである（すなわち、時間遅延は位相として表される）。しかし、一般的にアレイが適切に設計されており（すなわちグレーティングローブ（ｇｒａｔｉｎｇ ｌｏｂｅ）でない）、信号が同一でない位置から放出されている場合、行列Ｖは最大階数である。これは、ペンシルＰ_ｒとＰ_ｘとの固有構造が同値であることを確保する。本発明の対象では、信号分離に潜在的に有用なキュムラントは、区別／分類に使用される特徴ベクトルの要素として使用されてもよい。しかし、区別／分類のため、３次元ボリュームが計算されなければならない（すなわち、所定のラグのトリプレットのＮの固有値のセットだけではなく、ラグのトリプレットの多重度で計算されなければならない）。

Ｐ_ｒは、受信信号に唯一のペンシルであり、信号は独立と仮定されるため、キュムラントの性質に基づいて、ペンシルＰ_ｒは対角である。この性質は、アレイ出力データｘで構成されたペンシルには当てはまらない。しかし、“同値”の性質が有効であるため、Ｖについての軽い条件を考慮して、Ｐ_ｘの有限の固有値は、Ｐ_ｒの有限の固有値である。これは、Ｎエレメントのアレイにより測定された個々の信号の利用可能な４次キュムラントの性質（すなわち固有値）へのアクセスを提供する。ここに取り入れられるペンシルＰ_ｘの固有値は、各受信信号の４次特性を表す。これらの固有値の値は、まさに分類及び区別に必要な固有値である。以下に示すように、これらの固有値は、本発明の対象で定めるように、４次キュムラントの特別の形式で定義される。固有値は、エミッタの信号の暗示的な特性であり、固有値は、複数のラグのトリプレットでの固有構造を計算することにより、エミッタを３次元フィンガープリンティングするために利用される。

具体的には、ラグのトリプレット毎に、｛ｒ_ｉ（ｔ）｝_ｉ＝１ ^Ｍの各信号は１の有限の固有値に寄与し、式３で表されるように、その信号の逆正規化４次自己キュムラントとして表される。

ここでｃ_ｒｍ ^４は、信号毎の個々の４次キュムラント項を表す。これらの項は、式（４）に示すように、実際にペンシルＰ_ｒの対角項である。

従って、２つのペンシルＰ_ｘ及びＰ_ｒのＧＥＶＤは、固有値について同じセットの有限の解を有する。固有値は、ペンシルの階数が減少する項である。式（３）で得られる値がペンシルの式（１）の固有値であることが容易に明らかになる。

これらの固有値は、信号分析／認識システムに利用可能になる。固有値は、エミッタ信号の暗示的な特性である。この性質は、エミッタをフィンガープリンティングするときに利用される。

前述の特性及び性質を使用して未知の信号ｒを分類及び特性化する対象の実施例は、図４に示されている。ブロック４２０に示す通り、未知のエミッタの波形４１０が受信され、高次キュムラント特徴の推定が決定される。ブロック４３０に示す通り、エミッタの波形及び高次キュムラントの多次元特徴の推定を使用する受信機は、スペクトログラムや多スペクトルや帯域特性のような波形パラメータを推定する。

ブロック４４０に示す通り、高次キュムラントの多次元特徴の推定は、未知のエミッタの波形を分類するために、パターン認識分類器により使用される。

パターン認識分類器４４０は、未知の波形に関連する特徴のライブラリと推定の特徴とを比較し、波形の分類を決定する。高次キュムラントの多次元特徴のライブラリ４７０は、データベース４６０での既知の波形の高次キュムラントの多次元特徴で構成される。データベースから選択された代表的な波形のサンプルは、特異な変更のない理想的な（又は公称の）波形である（すなわち、波形は信号クラスの一般的な代表である）。それにより、変調形式の波形は、同じ変調形式の全ての波形を部分的に記述している４次自己キュムラントを有する。これらの波形のサンプルは、受信した未知のエミッタの波形毎に計算されるフィンガープリントの３次元パターンマッチングのテンプレートとして使用される。分類器は、推定された波形パラメータ（すなわち、フィンガープリント）とデータベースのテンプレートとを使用し、最適なマッチングを決定し、波形の分類を報告する。多くのマッチング基準が可能であり、この開示の一実施例は、フィンガープリントを有する３次元ボリュームでの全最小二乗メトリックを使用する。分類及び特性化からの情報は、エミッタ信号の傍受及び利用を支援するため又は信号を妨害するために使用され得る。

信号の分類及び特性化情報は、検出信号データベース（図示せず）に格納され、分類の信頼性が高い場合、且つデータが特異な変化のないものであると分かった場合又はそのように仮定された場合、既知波形データベースを補うために使用され得る。この形式の分類は、特定についての事前の完全なリストを必要とすることなく、信号データベースを適応的に補う。更に、検出信号にエミッタの空間的位置を含めることは、一義的なフィンガープリントが生成されない場合にエミッタの更なる特定を支援することができる。

このように、検出信号データベースがエミッタの信号のフィンガープリントと共にエミッタを特定するために使用され得る検出エミッタの位置を有することを可能にすることが、有用である。エミッタの信号の以降の検出はまた、以前に測定されたエミッタの格納された性質を使用して明確に特定され得る。このように、テンプレートのマッチングにより、明確な識別表示（例えばエミッタの名前）を有する必要がなくなる。以前に測定された信号／エミッタのその他のインスタンスを単に認識することが、例えばＲＦ放射物体の移動をトラッキングするために、非常に有用になり得る。このように、この開示の対象は、エミッタの形式（又は変調形式）を分類することができるだけでなく、信号が特定の固有のエミッタ（識別表示）に属するか否かを決定することもできる。この情報は、明らかに軍事用途に特に有用である。検出信号データベース及び既知波形データベース３６０は、多次元特徴及び／又は他の波形パラメータによりインデックス化された参照テーブルの形式でもよい。

表１は、図１に示す変調形式毎に１００回の試行でのＭｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏシミュレーション結果の結果を示している。表１でわかるように、多次元４次キュムラント分類器は、ＱＡＭ変調とＰＳＫ変調との間、及び異なるＭのＰＳＫの間で誤りのない認識を実現している。

公称の波形形式（位相雑音又はタイミング若しくはＩ／Ｑの不均衡のないＱＰＳＫ波形等）からの何らかの偏差は、信号の４次統計における検出可能なシフトを生じる点に留意することが重要である（この性質は波形を特性化するために利用される）。

図５は、受信信号を分類、特性化、フィンガープリンティング、特定及び利用するために、４次自己キュムラントの多次元特徴を使用した本発明の対象の実施例の一般化フローチャートを示している。ブロック５１０に示すように、この開示の対象は、受信波形をサンプリングし、それによって、受信波形のアトリビュートの複数のサンプルを取得する。特定のアトリビュートは、信号の位相、周波数、振幅、パワースペクトル密度、シンボルレート、シンボルエネルギー、帯域、変調、位相ジッタ、タイミングジッタ、信号コンステレーション、パルス波形及び周波数オフセットを含むが、それらに限定されないランダム過程でもよい。受信信号は、固定位置又はモバイルプラットフォーム（飛行機、船又は地上の乗物等）に配置され得るアンテナアレイによりサンプリングされてもよい。関心の信号は、他のエミッタからの信号と共にしばしば受信され、必要に応じて分離アルゴリズム（その１つが、以前に参照として取り込まれた“Ｂｌｉｎｄ Ｓｏｕｒｃｅ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ Ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ Ａ Ｓｐａｔｉａｌ Ｆｏｕｒｔｈ Ｏｒｄｅｒ Ｃｕｍｕｌａｎｔ Ｍａｔｒｉｘ Ｐｅｎｃｉｌ”に記載されている）を受け、特定の受信信号を隔離する。

信号のアトリビュートのフィンガープリントを表す受信波形の多次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントの推定は、ブロック５２０で作られる。ブロック５３０において、これらの多次元特徴（フィンガープリント）は、波形変調を分類するために使用される。信号の波形変調を分類するときに、受信波形のアトリビュートのサンプルの推定の自己キュムラントは、変調形式データベース５４０（付随する変調形式での多次元特徴に対応する変調形式データベース）に格納されている既知の公称の波形の多次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントと比較される。次にブロック５５０において、波形が特性化される。

ブロック５５０において、受信波形の多次元特徴は、波形を特性化するために使用される。ブロック５６０は波形を特定する。ブロック５８０に示すように、受信波形の分類の使用により、情報が抽出又は傍受され得る。

図６は、受信波形を特性化する方法の実施例の図である。図５を参照して前述したように、ブロック６１０において、受信波形はサンプリングされ、ブロック６２０において、信号のアトリビュートについての多次元４次の非ゼロラグの自己キュムラントの推定が生成される。ブロック６３０において、波形は、ブロック６４０で検出された変調形式による理想的な既知の波形の自己キュムラントを使用して分類される。変調形式が決定された後に、理想的な（公称の）波形と受信信号の自己キュムラントとの差が、受信波形を特性化するために使用される。ローカルオシレータの位相ジッタや電力増幅器の非線形性や他の変化のように、信号を送信するエミッタの性質を表す差は、エミッタの結果としての信号に与えられる。この情報はまた、検出信号データベース又は類似のデータベースに格納される。受信波形の特性化は、変調形式以外に信号を更に記述する。

図７は、波形が送信されたエミッタを特定する方法の実施例の図である。ブロック７１０において、受信信号がサンプリングされ、ブロック７２０において、受信波形のアトリビュートの多次元の非ゼロラグの自己キュムラントの推定が決定される。ブロック７３０において、波形は変調形式により分類され、ブロック７５０において特性化される。特性化処理により決定された特性は、検出信号データベースからの既知のエミッタからの既知の（以前に検出された）波形の特性と受信波形とを比較するために使用される。検出信号データベースは、変調形式と、特性と、更に位置とを有する。この比較を使用して、マッチ又は近い関連が見つかった場合には、波形が送信されたエミッタが特定され得る。関連が見つからなかった場合には、分類、特性及び位置は、将来の参照及び特定のために、検出信号データベース又は類似のデータベースに格納される。検出信号データベースの波形は実際の信号であり、波形を分類及び特性化するために使用された既知波形データベースに含まれる理想的な信号ではない。

図８は、受信波形に符号化された情報を傍受（利用）する方法の図である。ブロック８１０において、受信波形はサンプリングされ、ブロック８２０において、受信波形のアトリビュートの多次元４次の非ゼロラグの自己キュムラントが推定される。ブロック８３０において、波形が分類される。波形の分類を使用して、変調形式が決定され、それに従って波形が復調され、情報を回復する。その情報は、波形を更なるカテゴリ（商用、政府、軍事又は他のカテゴリ（（味方、敵又は中立等））に分類するために使用され得る。その情報はまた、ＳＩＧＩＮＴ動作で有用な更なる情報を提供する検出信号データベースにリンク付けられ得る。

既知信号データベース及び検出信号データベースは、参照テーブル（ＬＵＴ：ｌｏｏｋ ｕｐ ｔａｂｌｅ）又は一連の参照テーブルとして実装されてもよい。更に、双方のデータベースは、一連の参照テーブルの１つのデータベース内に含まれてもよい。受信波形を特性化及び分類するために参照テーブルを使用する例が、図１０に示されている。図示の例は単に説明用である。４次自己キュムラント１０１０は、受信波形について推定され、分類参照テーブル１０２０で示す変調形式にリンク付けられた公称の波形の４次キュムラントと比較される。図示のように、４次自己キュムラントは、ＢＰＳＫ変調形式にマッチする。分類ＬＵＴはＢＰＳＫ特性のＬＵＴに接続するために使用される。明瞭性のため、位相ジッタＬＵＴのみが図１０に示されている。

公称の波形と受信波形との自己キュムラントからの偏差１０３０は、波形のジッタの特性を決定するために、ＬＵＴ１０４０で使用される。図１０に示すように、差は、クラスＣ形式のジッタに関連しており、信号はＢＰＳＫのクラスＣのジッタとして分類される。図１０で使用されている符号は例示目的のみであり、４次キュムラント又は偏差を文字通りに表すことを意図しておらず、また、ジッタのクラスも異なる形式のジッタの単なる代表であり、特に重要ではない。

図９は、信号のサンプルを取得する可能な実装を示しており、受信機９０３は、Ｎエレメント（又はポート）の受信アレイ９２７とＲＦプロセッサ９０５とを使用し、未知のエミッタから送信された信号を取得する。アレイデータは、まずサンプリングされ、用途に適した何らかのレートでデジタル化される。各アレイ出力は同時にデジタル化され、ベクトルデジタイザ及びバッファ９０７においてベクトル観測を作る。９０７において、アレイ出力データはバッファされ、重複のないブロックに再分割される。ブロックのような交差信号サンプル（すなわちベクトル観測）は、対象の受信機の開口部でアレイから収集され、ブラインド音源分離プロセッサ９０９により、キュムラントがブロック推定され、行列ペンシルが作られ、一般化固有値分解（ＧＥＶＤ：ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）が実行される。ＢＳＳの動作は、タイムラグ選択装置９１１により提供された３つの非ゼロのタイムラグの選択を必要とする。ブロックのシーケンスを使用するときに、Ｍ_ｓ信号のＳＦＯＣＭＰ固有値の推定は明らかである。未知のエミッタ形式の位置に関する空間情報は、９０９での処理により作られた一般化固有値に１：１でリンク付けられる。その一般化固有値もまた、エミッタを区別するために使用される。

当業者に明らかなように、データのブロックを重複することに対して何らかの利点が存在することがある。しかし、以下の説明は重複のないブロックを扱う。各ブロックで、ＳＦＯＣＭＰを作るために必要な２つの４次空間キュムラント行列は、予め選択された遅延トリプレットを使用して作られる。遅延は予め選択されてもよく、（必要に応じて）プログラム検索ルーチンを使用したオンライン変更に従ってもよい。この検索ルーチンは、異なる信号の繰り返し固有値のような特定の条件に直面したときに、必要になることがある。しかし、異なる遅延で抑制して、必要に応じて改善した区別を提供するように選択された遅延と固有値がマッチする信号について、仮定が行われる。行列ペンシルが作られた後に、ＧＥＶＤが計算される。ＧＥＶＤから、時間ブロックｂでの信号環境を決定するために、固有値及び固有ベクトルが使用される。記憶手順の一部として、信号の空間的位置（すなわち、到達角度（ＡＯＡ）又は地理位置（特定の用途の前提でそのいずれも当てはまる）は、ＡＯＡ／Ｇｅｏｌｏｃａｔｉｏｎプロセッサ９１５により決定されてもよい。更に、ステアリングベクトルが記録され得る。ステアリングベクトルは、正確な空間情報が利用可能でなく、送信機と受信機との相対運動がごく小さいときに有用である。これらの全てのデータが作られ、信号フィンガープリンティングに有用なことがある他の補助データと共に、検出信号データベース９１７に記録される。

更に、エミッタの位置がステアリングベクトルから決定され得るため、推定の位置はまた、エミッタを記述するために使用され得る。

ステアリングベクトルはまた、受信機のＦＯＶの各信号のキュムラントデータから推定され得る。ペンシルＰ_ｘから利用可能な固有値毎の受信データにより作られるキュムラント行列（例えばＣ_ｘ ^４（０，０，０））は、次を形成する。

［外７］

最後の式は、ＳＦＯＣＭＰの各固有ベクトルＰ_ｘが各信号のステアリングベクトルに直交するという事実（ｉ≠ｊのときにｖ_ｉ ^Ｈｅ_ｘ ^（ｊ）＝０）から直接得られる。この事実は、ＳＦＯＣＭＰの固有の構成とキュムラントの定義とにより生成される。

空間的位置は更なる利点であるが、開示の対象を実施するために必ずしも必要ではない点に留意することが重要である。空間相関は、単にステアリングベクトルを含めるように広げられ得る。アレイ及びエミッタが不変の形状を有している場合に、このことは有用である。送信機と検知アレイとの間の相対運動により、ステアリングベクトルが有害な時間依存性を有するようになる。この場合も同様に、メッセージデータを相関付ける空間的変数が“ゆっくり”変化する場合には、小さい漸進的変化は許容され得る。

受信アレイ出力データのみを使用した空間的変数へのアクセスについては、前述した。４次キュムラント行列ペンシルに基づくブラインド音源分離アルゴリズムは、１つ以外の全ての信号のステアリングベクトルに直交する固有ベクトルを作ることに留意することは有益である。このように、固有ベクトルを使用して、それぞれの対応の信号のステアリングベクトルを推定することが可能になる。ステアリングベクトルの推定が利用可能になると、他の空間的変数（ＡｏＡ及び／又は地理的位置）の推定は、当業者に周知の方法により決定され得る。この計算を可能にする特性は、ＳＦＯＣＭＰのＧＥＶＤの固有値及び固有ベクトルが、標準固有分析で１：１の対応を有するという点である。従って、固有値が受信信号の高次統計性質を測定するために使用される場合、その特性を備えた信号がどこから生じたかに直接関係するインデックスが利用可能になる。この場合も同様に、２つのエミッタが同じように配置されていないことを仮定しているため、信号の関連性についての空間的次元が一時的分解の何らかの不明確さを除去するために使用され得る。

何らかのエミッタの空間的位置は、ＳＦＯＣＭＰのＧＥＶＤから利用可能な対応の固有値の正確な値と独立している。最後に、空間的変数は、多次元であるため、回復過程における更なる“距離”を提供する。例えば、２つの信号は非常に類似した固有値を有することがある。しかし、それらの空間的位置は受信機により解決可能であり、かなり定常である場合には、これらの空間的位置に対応する固有値は容易に割り当てられ得る。

本発明のシステム及び方法の好ましい実施例について説明したが、説明の実施例は説明目的のみであり、本発明のシステム及び方法の範囲は、その精読から当業者に自然に生じた均等、多数の変形及び変更の全範囲に従ったときの特許請求の範囲のみによって定められることがわかる。

ＰＳＫ／ＱＡＭ波形のパワースペクトル密度の図 ＢＰＳＫ波形での０〜１０のラグについての３次元４次キュムラント特徴の図 ８ＰＳＫ波形での０〜１０のラグについての３次元４次キュムラント特徴の図 ＱＰＳＫ波形での０〜１０のラグについての３次元４次キュムラント特徴の図 １６−ＱＡＭ波形での０〜１０のラグについての３次元４次キュムラント特徴の図 ４次の非ゼロラグの自己キュムラントの成分の図 ４次キュムラント分類器及び特性化器の実施例の図 受信波形を分類する方法の図 受信波形を特性化する方法の図 受信波形を特定する方法の図 受信波形を傍受する方法の図 受信波形のサンプルを分離して取得するシステムの概略図 受信波形を分類及び特性化するときに参照テーブルを使用する方法の図

Claims (10)

1. 受信波形のフィンガープリントを取得する方法であって、
   （ａ）前記受信波形をサンプリングし、それによって前記受信波形のアトリビュートの所定数のサンプルを取得するステップと、
   （ｂ）前記受信波形のアトリビュートのサンプルの多次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントを推定し、それによって前記受信波形のフィンガープリントを取得するステップと
   を有する方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記アトリビュートは、ランダム過程である方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   前記アトリビュートは、Ｎ次元のフィンガープリントのサンプル観測で元のシフトに対して不変であるＮ＋１次までの統計的性質で定常である方法。
4. 請求項２に記載の方法であって、
   前記アトリビュートは、位相、周波数、振幅、パワースペクトル密度、シンボルレート、シンボルエネルギー、帯域、変調、位相ジッタ、タイミングジッタ、信号コンステレーション、パルス波形及び周波数オフセットを有するグループから選択される方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、
   （ｃ）前記受信波形のアトリビュートのサンプルの推定の自己キュムラントと、既知の波形の多次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントとを比較し、それによって前記受信波形のフィンガープリントを取得するステップを更に有する方法。
6. 受信波形を分類する方法であって、
   （ａ）前記受信波形をサンプリングし、それによって前記受信波形のアトリビュートの所定数のサンプルを取得するステップと、
   （ｂ）前記受信波形のアトリビュートのサンプルの高次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントを推定するステップと、
   （ｃ）前記受信波形のアトリビュートのサンプルの推定の自己キュムラントと、既知の波形の多次元高次の非ゼロラグの自己キュムラントとを比較し、それによって前記受信波形を分類するステップと
   を有する方法。
7. 請求項６に記載の方法であって、
   前記受信波形は、変調形式により分類される方法。
8. 請求項７に記載の方法であって、
   前記変調形式は、ＰＳＫとＰＡＭとＱＡＭとを有するグループから選択される方法。
9. 請求項８に記載の方法であって、
   前記ＰＳＫ変調形式は、ＢＰＳＫとＱＰＳＫと８ＰＳＫとを有するグループから選択される方法。
10. 受信信号の波形の特性化を使用して未知のエミッタからの受信信号を分類する方法であって、
    （ａ）前記受信信号について、複数のラグの組み合わせで４次キュムラントの多次元特徴の変化を決定するステップと、
    （ｂ）前記受信信号の４次キュムラントの多次元特徴と、既知の基準信号の類似の４次キュムラントの多次元特徴の変化とを比較し、それによって前記受信信号を分類するステップと
    を有する改善を有する方法。

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