JP2011226856A - 測定装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】信号の混信状態に依存せず、所定の測定精度から劣化することのない測定処理が可能な測定装置を得る。
【解決手段】測定対象物の状態を観測する複数のセンサ１１〜１Ｌと、前記複数のセンサで観測されたデータ列に２種類以上の高次統計処理を施し、行列のランクが小さくなる高次統計処理結果に基づき前記測定対象物の状態の測定処理を行い特徴量を示すデータを求めるか、又はそれぞれの高次統計処理結果に基づき前記測定対象物の状態の測定処理を行い特徴量を示すデータを求め、測定処理時の所定値の比較により使用するデータを選択する統計・測定処理手段６，７，９，１２１と、を備えた。
【選択図】図１
【解決手段】測定対象物の状態を観測する複数のセンサ１１〜１Ｌと、前記複数のセンサで観測されたデータ列に２種類以上の高次統計処理を施し、行列のランクが小さくなる高次統計処理結果に基づき前記測定対象物の状態の測定処理を行い特徴量を示すデータを求めるか、又はそれぞれの高次統計処理結果に基づき前記測定対象物の状態の測定処理を行い特徴量を示すデータを求め、測定処理時の所定値の比較により使用するデータを選択する統計・測定処理手段６，７，９，１２１と、を備えた。
【選択図】図１
Description
この発明は、並べて配置された複数のセンサで信号源等の測定対象物からの到来信号を受信し、例えば到来信号の入射角度(信号源の方位)を推定する測角装置等の測定装置(測定装置からの測定対象物の状態を測定する)に関する。
空間的に並べて配置された複数のセンサを用いる測角装置では、各センサで受信された観測データ間に存在する振幅差や位相差に基づいて到来信号の入射角度が推定される。並べて配置された複数のセンサを用いて到来信号の入射角度を推定するものとして、ＭＵＳＩＣ(Multiple Signal Classification)法等を用いる測角装置が知られている(例えば、下記非特許文献１参照)。
測角装置でＭＵＳＩＣ法を実施する場合、全センサの受信特性を事前に計測する必要がある。上記受信特性は、全入射角度に対してセンサ各々の特性として定義される情報である。このような多量の情報を取得する計測作業は、実施困難となる場合があった。
下記非特許文献２に示されるＶＥＳＰＡは、少なくとも２つのセンサの受信特性を事前に計測するだけで、測角処理を実現する。よって、ＶＥＳＰＡはＭＵＳＩＣ法より少数のセンサの受信特性しか計測しない測角方式として知られている。
ＶＥＳＰＡやＭＵＳＩＣ法を用いる測角装置では、各センサで観測した観測データで観測データベクトルを形成し、複数の時刻で観測した観測データベクトルの統計処理を行う。とりわけＶＥＳＰＡによる測角装置の特徴としては、ＭＵＳＩＣ法などより次数の高い統計処理を行うことが挙げられる。
H. Krim and M. Viberg著、"Two Decades of Array Signal Processing Research:The Parametric Approach"、IEEE Signal Processing Magazine、Vol.13、No.4、pp.67-94、Jul 1996
M. Dogan and J. Mendel著、"Application of Cumulants to Array Processing-Part I : Aperture Extension and Array Calibration"、IEEE Trans. Signal Processing、 Vol.43、No.5、pp.1200-1216、 May 1995
M. Mendel著、"Tutorial on higher-order statistics (spectra) in signal processing and system theory: theoretical results and some applications"、Proceedings of the IEEE、Vol.79、No.3、pp.278-305、Mar 1991
E. Gonen, J. M. Mendel and M. C. Dogan、"Applications of cumulants to array processing. IV. Direction Finding in coherent signals case"、IEEE Trans. Signal Proc.、Vol.45、No. 9、pp.2265-2276、Sep 1997
上記のような高次統計処理を実施する測定装置では、到来する信号の混信状態に依存して、測定精度が劣化する場合があった。
この発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、信号の混信状態に依存せず、所定の測定精度から劣化することのない測定処理が可能な測定装置を得ることを目的とする。
この発明は、測定対象物の状態を観測する複数のセンサと、前記複数のセンサで観測されたデータ列に２種類以上の高次統計処理を施し、行列のランクが小さくなる高次統計処理結果に基づき前記測定対象物の状態の測定処理を行い特徴量を示すデータを求めるか、又はそれぞれの高次統計処理結果に基づき前記測定対象物の状態の測定処理を行い特徴量を示すデータを求め、測定処理時の所定値の比較により使用するデータを選択する統計・測定処理手段と、を備えたことを特徴とする測定装置にある。
この発明では、信号の混信状態に依存せず、所定の測定精度から劣化することのない測定処理が可能となる。
以下では、この測定装置が例えば、到来信号の入射角度を推定する測角装置である場合について説明する。
最初にこの発明の基本となりかつ上述するように部分的にこの発明に組み込まれる関連技術について説明する。図５は測角装置における基本的な処理構成を示す機能ブロック図である。図５の測角装置は、複数のセンサ(アンテナ等)１１〜１Ｌにより観測したデータに基づき観測データベクトル形成部２で観測データベクトルを形成し、データ統計処理部３で観測データベクトルの統計処理を行う。データ統計処理部３で統計処理した統計処理結果は、測角処理部４で測角処理される。測角処理部４の処理結果は測角結果出力部５から例えば外部装置(図示省略)に出力される。
図６はＶＥＳＰＡを用いる測角装置の処理構成を示す機能ブロック図である。図５の測角装置と図６の測角装置を比較すると、図５におけるデータ統計処理部３が図６では４次キュムラント統計処理部６であることが特徴として挙げられる。上記非特許文献２では４次キュムラント統計処理部６とＶＥＳＰＡ測角処理部７を合わせてＶＥＳＰＡとされているが、本願では説明の簡単のため、図６のように４次キュムラント統計処理部６とＶＥＳＰＡ測角処理部７を分けて表示する。
図７は測角装置における応用的な処理構成を示す機能ブロック図である。図７の処理構成は、図５の処理構成において観測データベクトル形成部２とデータ統計処理部３の間に、データ帯域制限処理部８を追加している。データ帯域制限処理部８は、ＳＮＲ(Signal to Noise Ratio)の増加と、データ統計処理部３で発生する処理演算量の低減を目的として追加される。データ帯域制限処理部８の代表的な内部処理は、観測データベクトルの要素それぞれについて時間サンプリングした時系列データをフーリエ変換する処理と、フーリエ変換したデータ列から電力の小さいデータを削除する処理で構成される。なお、データ帯域制限処理部８と同等の処理は、各センサ１１〜１Ｌと観測データベクトル形成部２の間で実施することも可能であるが、ここでは自明であるものとして記載を省略する。
図５の処理構成と図７の処理構成の関係と同様に、図６のＶＥＳＰＡを用いる処理構成にデータ帯域制限処理部８を追加したものが図８の処理構成である。この発明が解決しようとする課題は、図８のような処理構成を用いた場合に発生しうるものである。ＶＥＳＰＡは、上記非特許文献２や非特許文献３に記載されるように時間サンプリングしたデータ内に定常的に信号電力が存在することを想定し、観測データの統計処理に４次キュムラントを使用する。しかし図８の処理構成では、データ帯域制限処理部８の内部にフーリエ変換が存在するため、信号電力がデータ列内に局在する可能性がある。よって、入力データ内の電力分布がＶＥＳＰＡで想定する信号状態と異なるため、測角装置として所望の性能が得られない可能性が生じる。
課題を解決する手段として、この発明では、観測データの統計処理方法として、４次キュムラントだけでなく、図９のように４次モーメントなども使用できる機能を備えた測角装置を提供する。これは、上記のように信号電力がデータ列内に局在する場合、４次モーメントなどで統計処理を実施した方が非特許文献２に記載されるアルゴリズムの動作に適するためである。
しかし、実運用において多様な到来信号に対応することを想定する場合、統計処理を４次キュムラント、または４次モーメントの一方のみに統計処理を固定できない。よって、この発明の測角装置では、複数の統計処理方法が実施可能であることを特徴とする。
一方、４次キュムラントを使用するＶＥＳＰＡを用いる測角装置で所望の性能が得られない原因は、図８などにおけるデータ帯域制限処理部８の内部処理にフーリエ変換が存在するためである。よって、この発明では、統計処理の前段に観測データを変換する処理が存在することを特徴とする。観測データを変換する処理をフーリエ変換に限定していない理由は、逆フーリエ変換を使用した場合でもフーリエ変換を使用した場合と同様の効果が実現できるためである。
また、図８などにおけるデータ帯域制限処理部８には、内部処理としてデータ列から電力が小さいデータを削除するような処理が存在する。これは、雑音電力の削減と後段の統計処理での演算量の削減を目的とするものである。データ列に対して情報量を削減することによる不可逆な非線形演算を含むことがこの発明の特徴の一つとして挙げられる。
図１０の処理構成のようにデータ帯域制限処理部８を実施後にデータ再変換処理部１０１で逆変換を行えば、４次キュムラントを使用するＶＥＳＰＡを用いる測角装置で所望の性能が得られる。ここで、仮にデータ帯域制限処理部８の内部処理がフーリエ変換であっても、データ再変換処理部１０１の内部処理が逆フーリエ変換に限定されない。データ帯域制限処理部８の内部処理がフーリエ変換であって、データ再変換処理部１０１の内部処理がフーリエ変換であっても、この発明の測角装置における処理機能に影響はない。同様に、データ帯域制限処理部８の内部処理が逆フーリエ変換であって、データ再変換処理部１０１の内部処理が逆フーリエ変換であっても、この発明の測角装置における処理機能に影響はない。
図１０の測角装置において、データ帯域制限処理部８とデータ再変換処理部１０１の組合せによる効果が、帯域通過フィルタを使用する場合と同様の効果が得られる場合がある。よって、図１１のように観測データベクトル形成部２と４次キュムラント統計処理部６の間にローパスフィルタ又はハイパスフィルタ又はバンドパスフィルタのいずれかにより構成するフィルタ処理部１１１を実施することも可能である。ただし、データ帯域制限処理部８とデータ再変換処理部１０１の組合せは、帯域通過フィルタよりも複雑な処理が実現しやすいため、図１０と図１１の構成は異なるものとする。
上記例では、データ帯域制限処理部８を用いることでデータ列内の信号電力が局在することにより、４次キュムラントを統計処理に使用するＶＥＳＰＡを用いる測角装置で所望の性能が得られない場合について示した。ここで、到来する信号の電力自体が時間的に局在する特性であるとすると、図６の測角装置であっても所望の性能が得られない場合がある。
上記のような場合を想定すると、図１２のように観測データベクトル形成部２の次段の統計処理として４次モーメント統計処理部９を実施する処理構成もこの発明の特徴として挙げられる。
実施の形態１．
以下、この発明による測定装置の実施の形態を説明する。なお、上記説明のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し、重複する説明は省略する。
以下、この発明による測定装置の実施の形態を説明する。なお、上記説明のものと同一もしくは相当部分は同一符号で示し、重複する説明は省略する。
図１はこの発明による測定装置の処理構成を示す機能ブロック図である。この発明による測角装置は、複数の統計処理が実施可能とする特徴があるため、図１の測角装置のように複数の統計処理を実施できる。図１の測角装置では、観測データベクトル形成部２の観測データベクトルを４次キュムラント統計処理部６と４次モーメント統計処理部９でそれぞれ統計処理を実施し、それぞれの統計処理結果を統計結果比較処理部１２１で比較を行う。例えば統計結果比較処理部１２１では、４次キュムラント統計処理部６の統計処理結果を固有値解析処理した固有値群と、４次モーメント統計処理部９の統計処理結果を固有値解析処理した固有値群とを固有値の大きさの相対関係で比較することにより、観測データベクトル形成部２の観測データベクトルに含まれる信号が４次キュムラント統計処理部６と４次モーメント統計処理部９のどちらで統計処理することにより推定精度の劣化が回避できるかを判定できる。
この発明で課題で挙げる推定精度の劣化は、統計結果にＶＥＳＰＡで想定しない余分な成分が混入することで発生する。このため、推定精度が劣化する場合、統計結果の固有値群に余分な成分に依存する大きさを持つ固有値が発生する。４次キュムラント統計処理部６と４次モーメント統計処理部９の各々に基づく固有値群を比較すると、行列のランクとして差異が検出でき、ランクが小さくなる処理を選択することにより４次キュムラント統計処理部６と４次モーメント統計処理部９のどちらを用いるべきかが判定できる。
同様に、図２の測角装置のように、４次キュムラント統計処理部６の統計結果をＶＥＳＰＡ測角処理部７で測角処理した測角結果と、４次モーメント統計処理部９の統計結果をＶＥＳＰＡ測角処理部７で測角処理した測角結果とを、測角結果比較処理部１３１で比較することにより、観測データベクトル形成部２の観測データベクトルに含まれる信号が４次キュムラント統計処理部６と４次モーメント統計処理部９のどちらで統計処理することにより推定精度の劣化が回避できるかを判定できる。
ＶＥＳＰＡ測角処理部７が固有値算出処理または特異値算出処理を含むことから、測角結果比較処理部１３１ではＶＥＳＰＡ測角処理部７における処理結果としての固有値または特異値の大きさを比較することで統計結果比較処理部１２１と同様の判定が可能である。さらに、上記非特許文献４に基づけば、ＶＥＳＰＡ測角処理部７が一般化ステアリングベクトルを算出することが可能であることから、一般化ステアリングベクトルと事前に実測したステアリングベクトルを比較することによりベクトル相関度を基準として上記判定処理が可能である。
この発明で課題で挙げる推定精度の劣化が発生する場合、混信信号を混信前の状態へ分離する処理の精度も劣化する。分離する処理の劣化は、ＶＥＳＰＡにおける一般化ステアリングベクトルの推定精度が劣化することを意味する。推定精度が劣化した一般化ステアリングベクトルは、測角処理で用いる目的でデータベース(図示省略)に保持する情報に基づくステアリングベクトルと比較すると、ベクトル相関値の低下が見られる。よって、ベクトル相関値の低下を基準に比較することで、４次キュムラント統計処理部６と４次モーメント統計処理部９のどちらを用いるべきかが判定できる。
さらに上記判定処理を同様に実施する測角装置として、この発明では２つ以上の統計処理を備える測角装置が実現できる。例えば、図３のように観測データベクトル形成部２の観測データベクトルを４次キュムラント統計処理部６で統計処理する機能と、観測データベクトル形成部２の観測データベクトルをデータ帯域制限処理部８で処理してから４次モーメント統計処理部９で統計処理する機能とを備えた測角装置が実現できる。加えて、図４のように、観測データベクトル形成部２の観測データベクトルを４次キュムラント統計処理部６で統計処理する機能と、観測データベクトル形成部２の観測データベクトルをデータ帯域制限処理部８で処理してから４次モーメント統計処理部９で統計処理する機能と、観測データベクトル形成部２の観測データベクトルをデータ帯域制限処理部８で処理してから４次キュムラント統計処理部６で統計処理する機能とを備えた測角装置も実現できる。
このように複数の統計処理を備える測角装置は、ＶＥＳＰＡ測角処理部７を実施することに限定しても、図６と図８と図９と図１０と図１１と図１２の測角装置において観測データベクトル形成部２の観測データベクトルを統計処理するまでの処理方法を複数組み合わせることで得られる。
また、統計結果比較処理部１２１や測角結果比較処理部１３１の判定結果を測角装置外部へ出力する(測角結果比較処理部１３１の場合、例えば図２の測角結果出力部５、統計結果比較処理部１２１の場合の出力部は図示省略)ことにより、測角処理を劣化させるような特性を有する信号を受信しているなどの情報を他の装置で用いることもできる。
なお、４次キュムラント統計処理部６、ＶＥＳＰＡ測角処理部７、４次モーメント統計処理部９、統計結果比較処理部１２１、測角結果比較処理部１３１が統計・測定処理手段を構成し、データ帯域制限処理部８、データ再変換処理部１０１、フィルタ処理部１１１がデータ帯域制限処理手段を構成し、観測データベクトル形成部２と共に例えばコンピュータで実現される。
この発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、各図に示された構成の可能な組み合わせを全て含むことは云うまでもなく、さらに統計処理の数や種類、統計処理のデータ帯域制限処理や測定(測角)処理との組み合わせも、図示されたものに限定されるものではない。さらに関連技術として記載された構成の可能な組み合わせも全て含む。さらに測角装置に限定されることなく、種々の測定装置に適用可能である。
１１〜１Ｌ センサ、２ 観測データベクトル形成部、３ データ統計処理部、４ 測角処理部、５ 測角結果出力部、６ ４次キュムラント統計処理部、７ ＶＥＳＰＡ測角処理部、８ データ帯域制限処理部、９ ４次モーメント統計処理部、１０１ データ再変換処理部、１１１ フィルタ処理部、１２１ 統計結果比較処理部、１３１ 測角結果比較処理部。
Claims (16)
- 測定対象物の状態を観測する複数のセンサと、
前記複数のセンサで観測されたデータ列に２種類以上の高次統計処理を施し、行列のランクが小さくなる高次統計処理結果に基づき前記測定対象物の状態の測定処理を行い特徴量を示すデータを求めるか、又はそれぞれの高次統計処理結果に基づき前記測定対象物の状態の測定処理を行い特徴量を示すデータを求め、測定処理時の所定値の比較により使用するデータを選択する統計・測定処理手段と、
を備えたことを特徴とする測定装置。 - ２種類以上の高次統計処理として４次キュムラント演算と４次モーメント演算を含むことを特徴とする請求項１に記載の測定装置。
- 所望の高次統計処理に関し、高次統計処理を施す前に前記複数のセンサで観測されたデータ列に、データ変換を伴うデータの帯域制限処理を行うデータ帯域制限処理手段を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の測定装置。
- データ帯域制限処理手段における帯域制限処理が、フーリエ変換に基づくデータ変換処理を含むことを特徴とする請求項３に記載の測定装置。
- 観測されたデータ列を変換した変換後データ列に非線形処理を施すことを特徴とする請求項３又は４に記載の測定装置。
- 非線形処理として、変換後データ列からデータを削減することを特徴とする請求項５に記載の測定装置。
- データ帯域制限処理手段が、データ変換後のデータ列への再変換を含むことを特徴とする請求項３から６までのいずれか１項に記載の測定装置。
- 再変換において、フーリエ変換に基づく処理を含むことを特徴とする請求項７に記載の測定装置。
- データ帯域制限処理手段が、ローパスフィルタ又はハイパスフィルタ又はバンドパスフィルタを含むことを特徴とする請求項３に記載の測定装置。
- 統計・測定処理手段が、前記複数のセンサで観測された同一のデータ列に２種類以上の高次統計処理を施すことを特徴とする請求項１から９までのいずれか１項に記載の測定装置。
- 統計・測定処理手段が、前記複数のセンサで観測されたデータ列を複数列に分配し、複数列に分配されたデータ列に２種類以上の高次統計処理を施し、データ帯域制限処理手段が、複数に分配されたデータ列のうちの所望のデータ列に高次統計処理を施す前に帯域制限処理を行うことを特徴とする請求項３から９までのいずれか１項に記載の測定装置。
- 帯域制限処理が施されたデータ列と施されないデータ列に同一の高次統計処理を施すことを特徴とする請求項１１に記載の測定装置。
- 帯域制限処理が施されたデータ列と施されないデータ列に異なる高次統計処理を施すことを特徴とする請求項１１に記載の測定装置。
- 統計・測定処理手段が、各高次統計処理結果を比較して行列のランクが小さくなる高次統計処理結果を選択することを特徴とする請求項１０から１３のいずれか１項に記載の測定装置。
- 統計・測定処理手段が、前記複数のセンサで観測された同一のデータ列に２種類以上の高次統計処理を施し、それぞれの高次統計処理結果に基づき前記測定対象物の状態の測定処理を行い特徴量を示すデータを求め、測定処理時の所定値の比較により使用するデータを選択することを特徴とする請求項１０から１３のいずれか１項に記載の測定装置。
- 選択結果を外部に出力する出力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の測定装置。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017006415A1 (ja) * | 2015-07-06 | 2017-01-12 | 三菱電機株式会社 | 方探装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006284180A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Denso It Laboratory Inc | 到来波の方向推定装置 |
| JP2007309847A (ja) * | 2006-05-19 | 2007-11-29 | Mitsubishi Electric Corp | 到来波数推定装置 |
| JP2009210410A (ja) * | 2008-03-04 | 2009-09-17 | Fujitsu Ltd | 探知測距装置および探知測距方法 |
| JP2009243947A (ja) * | 2008-03-28 | 2009-10-22 | Fujitsu Ltd | 到来方向推定装置、到来方向推定方法および到来方向推定プログラム |
| WO2010122370A1 (en) * | 2009-04-23 | 2010-10-28 | Groupe Des Ecoles Des Telecommunications | Orientation and localization system |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006284180A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Denso It Laboratory Inc | 到来波の方向推定装置 |
| JP2007309847A (ja) * | 2006-05-19 | 2007-11-29 | Mitsubishi Electric Corp | 到来波数推定装置 |
| JP2009210410A (ja) * | 2008-03-04 | 2009-09-17 | Fujitsu Ltd | 探知測距装置および探知測距方法 |
| JP2009243947A (ja) * | 2008-03-28 | 2009-10-22 | Fujitsu Ltd | 到来方向推定装置、到来方向推定方法および到来方向推定プログラム |
| WO2010122370A1 (en) * | 2009-04-23 | 2010-10-28 | Groupe Des Ecoles Des Telecommunications | Orientation and localization system |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017006415A1 (ja) * | 2015-07-06 | 2017-01-12 | 三菱電機株式会社 | 方探装置 |
| JPWO2017006415A1 (ja) * | 2015-07-06 | 2017-09-14 | 三菱電機株式会社 | 方探装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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