JP2708301B2 - 信号検出方法 - Google Patents
信号検出方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、雑音下の音響信号等の
信号の特徴（振幅、周波数）等を検出する信号検出方法
に関するものである。
信号の特徴（振幅、周波数）等を検出する信号検出方法
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがある。 文献；南 茂夫著「科学計測のための波形データー処
理」３版（昭６１−１１−３０）ＣＱ出版株式会社、
Ｐ．１０４−１０７ 従来、例えば音響信号の特徴（振幅、周波数）を抽出す
る信号を検出する方法としては、前記文献に記載されて
いるように、受信器に入射する音源波動のフーリエ変換
によるオートパワースペクトル法がある。この方法にお
いて、オートパワースペクトルＰ（ｆ）は、ｘ（ｔ）の
自己相関関数ｃxx（τ）を用いて、 Ｐ（ｆ）＝∫ｃxx（τ）ｅｘｐ［−ｊ２πｆτ］ｄτ …（１） と表わされる。
例えば次のような文献に記載されるものがある。 文献；南 茂夫著「科学計測のための波形データー処
理」３版（昭６１−１１−３０）ＣＱ出版株式会社、
Ｐ．１０４−１０７ 従来、例えば音響信号の特徴（振幅、周波数）を抽出す
る信号を検出する方法としては、前記文献に記載されて
いるように、受信器に入射する音源波動のフーリエ変換
によるオートパワースペクトル法がある。この方法にお
いて、オートパワースペクトルＰ（ｆ）は、ｘ（ｔ）の
自己相関関数ｃxx（τ）を用いて、 Ｐ（ｆ）＝∫ｃxx（τ）ｅｘｐ［−ｊ２πｆτ］ｄτ …（１） と表わされる。
【０００３】雑音下に音源波動がある場合、音源波動と
雑音の無相関性を仮定すると、受信信号のパワースペク
トルＰ（ｆ）は、音源波動と雑音のパワースペクトルＳ
（ｆ），Ｗ（ｆ）を用いて、次のように表わせる。 Ｐ（ｆ）＝Ｓ（ｆ）＋Ｗ（ｆ） …（２） 今、この分析を所定時間間隔毎に分析し、これに平滑処
理を施すことを考える。各時間でのパワースペクトルを
それぞれＰ（ｔ，ｆ），Ｓ（ｔ，ｆ），Ｗ（ｔ，ｆ）と
すると、 Ｐ（ｔ，ｆ）＝Ｓ（ｔ，ｆ）＋Ｗ（ｔ，ｆ） …（３） となる。このパワースペクトル時系列Ｐ（ｔ，ｆ）の平
滑処理後の平均Ｐ（ｆ）、及び分散σp(f) 2 は、次式
（４），（５）のようになる。 Ｐ（ｆ）＝Ｓ（ｆ）＋Ｗ（ｆ） …（４） σ P(f) 2 ＝σ S(f) 2 ＋σ W(f) 2 σ FW(f) 2 ／σW(f) 2 ＝∫ ｜F(g)｜2 ｜W(g,f)｜2 ｄｇ …（５） ( ０＜ｇ≦ｇN ) 但し、Ｓ（ｆ） ：Ｓ（ｔ，ｆ）の平均 Ｗ（ｆ） ：Ｗ（ｔ，ｆ）の平均 σ S(f) 2 ：Ｓ（ｔ，ｆ）の分散 σ W(f) 2 ：Ｗ（ｔ，ｆ）の分散 σ FW(f) 2 ：Ｗ（ｔ，ｆ）の平滑処理後の分散 Ｆ（ｇ） ：平滑フィルターの伝達関数 Ｗ（ｇ，ｆ）：Ｗ（ｔ，ｆ）の時間変動の周波数特性 ｇ N ：平滑処理方向のナイキスト周波数 そのため、平滑処理後の時系列Ｐ（ｔ，ｆ）では、雑音
の変動が（５）式で与えられる率だけ低減される。
雑音の無相関性を仮定すると、受信信号のパワースペク
トルＰ（ｆ）は、音源波動と雑音のパワースペクトルＳ
（ｆ），Ｗ（ｆ）を用いて、次のように表わせる。 Ｐ（ｆ）＝Ｓ（ｆ）＋Ｗ（ｆ） …（２） 今、この分析を所定時間間隔毎に分析し、これに平滑処
理を施すことを考える。各時間でのパワースペクトルを
それぞれＰ（ｔ，ｆ），Ｓ（ｔ，ｆ），Ｗ（ｔ，ｆ）と
すると、 Ｐ（ｔ，ｆ）＝Ｓ（ｔ，ｆ）＋Ｗ（ｔ，ｆ） …（３） となる。このパワースペクトル時系列Ｐ（ｔ，ｆ）の平
滑処理後の平均Ｐ（ｆ）、及び分散σp(f) 2 は、次式
（４），（５）のようになる。 Ｐ（ｆ）＝Ｓ（ｆ）＋Ｗ（ｆ） …（４） σ P(f) 2 ＝σ S(f) 2 ＋σ W(f) 2 σ FW(f) 2 ／σW(f) 2 ＝∫ ｜F(g)｜2 ｜W(g,f)｜2 ｄｇ …（５） ( ０＜ｇ≦ｇN ) 但し、Ｓ（ｆ） ：Ｓ（ｔ，ｆ）の平均 Ｗ（ｆ） ：Ｗ（ｔ，ｆ）の平均 σ S(f) 2 ：Ｓ（ｔ，ｆ）の分散 σ W(f) 2 ：Ｗ（ｔ，ｆ）の分散 σ FW(f) 2 ：Ｗ（ｔ，ｆ）の平滑処理後の分散 Ｆ（ｇ） ：平滑フィルターの伝達関数 Ｗ（ｇ，ｆ）：Ｗ（ｔ，ｆ）の時間変動の周波数特性 ｇ N ：平滑処理方向のナイキスト周波数 そのため、平滑処理後の時系列Ｐ（ｔ，ｆ）では、雑音
の変動が（５）式で与えられる率だけ低減される。
【０００４】従って、このような雑音の変動の低減効果
を利用し、雑音の分散に応じた閾値によって信号の検出
が行える。
を利用し、雑音の分散に応じた閾値によって信号の検出
が行える。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
信号検出方法では、次のような課題があった。従来のよ
うに、雑音の変動の低減効果を用い、雑音の分散に応じ
た閾値によって信号検出を行うと、該分散が平滑処理に
よって低減するので、閾値も小さくなり、より低いレベ
ルの信号の検出が可能であるが、平滑フィルタ処理によ
り、雑音のバースト化（連続誤検出性の増大）が起こ
る。ところが、従来の方法では、雑音と信号の区別を検
出の連続性によって行う場合、雑音のバースト化につい
ては何等考慮されていないため、雑音を誤って信号と判
別する危険性が増え、適切な信号と雑音の識別が困難で
あった。
信号検出方法では、次のような課題があった。従来のよ
うに、雑音の変動の低減効果を用い、雑音の分散に応じ
た閾値によって信号検出を行うと、該分散が平滑処理に
よって低減するので、閾値も小さくなり、より低いレベ
ルの信号の検出が可能であるが、平滑フィルタ処理によ
り、雑音のバースト化（連続誤検出性の増大）が起こ
る。ところが、従来の方法では、雑音と信号の区別を検
出の連続性によって行う場合、雑音のバースト化につい
ては何等考慮されていないため、雑音を誤って信号と判
別する危険性が増え、適切な信号と雑音の識別が困難で
あった。
【０００６】本発明は、前記従来技術が持っていた課題
として、雑音のバースト化によって雑音を誤って信号と
判別するおそれが増え、信号と雑音の適切な識別が困難
であるという点について解決した信号検出方法を提供す
るものである。
として、雑音のバースト化によって雑音を誤って信号と
判別するおそれが増え、信号と雑音の適切な識別が困難
であるという点について解決した信号検出方法を提供す
るものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、前記課題を解
決するために、雑音下での信号を受信し、該受信信号の
パワースペクトルを求め、平滑処理によって雑音を低減
した後に前記信号の検出を行う信号検出方法において、
前記平滑処理による雑音のバースト化によって生成され
た雑音バーストの長さを測定して該雑音バースト長分布
を求める。そして、前記雑音バースト長分布と所定の雑
音誤検出率とから、バースト長閾値を設定した後、前記
バースト長閾値に基づき、前記平滑処理後の平滑パワー
スペクトルにおける前記雑音と前記信号の識別を行うよ
うにしている。
決するために、雑音下での信号を受信し、該受信信号の
パワースペクトルを求め、平滑処理によって雑音を低減
した後に前記信号の検出を行う信号検出方法において、
前記平滑処理による雑音のバースト化によって生成され
た雑音バーストの長さを測定して該雑音バースト長分布
を求める。そして、前記雑音バースト長分布と所定の雑
音誤検出率とから、バースト長閾値を設定した後、前記
バースト長閾値に基づき、前記平滑処理後の平滑パワー
スペクトルにおける前記雑音と前記信号の識別を行うよ
うにしている。
【０００８】
【作用】本発明によれば、平滑フィルタによる雑音のバ
ースト化という概念を導入し、オートパワースペクトル
を平滑処理することで、雑音パワースペクトルの低減を
図る信号検出方法において、雑音バースト長を測定し、
その雑音バースト長からバースト長分布を求め、さらに
バースト長閾値を求めれば、平滑処理による雑音の誤検
出によるバースト長の評価が可能になる。そこで、該バ
ースト長閾値に基づき、平滑処理後の平滑パワースペク
トルから、信号と雑音の識別を行えば、的確な信号検知
が可能になる。従って前記課題を解決できるのである。
ースト化という概念を導入し、オートパワースペクトル
を平滑処理することで、雑音パワースペクトルの低減を
図る信号検出方法において、雑音バースト長を測定し、
その雑音バースト長からバースト長分布を求め、さらに
バースト長閾値を求めれば、平滑処理による雑音の誤検
出によるバースト長の評価が可能になる。そこで、該バ
ースト長閾値に基づき、平滑処理後の平滑パワースペク
トルから、信号と雑音の識別を行えば、的確な信号検知
が可能になる。従って前記課題を解決できるのである。
【０００９】
【実施例】図１は、本発明の実施例の信号検出方法を実
施するための信号検出装置の機能ブロック図である。こ
の信号検出装置は、入力信号を受信する受信器１を有
し、その出力側にはオートパワースペクトル分析部２が
接続されている。オートパワースペクトル分析部２は、
フレーム長毎にオートパワースペクトルＳ0 （ｉ，ｋ）
を算出する機能を有している。オートパワースペクトル
Ｓ0 ( ｉ，ｋ）は、第ｉフレームにおける第ｊ周波数の
オートパワースペクトル値であり、平滑部３へ与えられ
る。
施するための信号検出装置の機能ブロック図である。こ
の信号検出装置は、入力信号を受信する受信器１を有
し、その出力側にはオートパワースペクトル分析部２が
接続されている。オートパワースペクトル分析部２は、
フレーム長毎にオートパワースペクトルＳ0 （ｉ，ｋ）
を算出する機能を有している。オートパワースペクトル
Ｓ0 ( ｉ，ｋ）は、第ｉフレームにおける第ｊ周波数の
オートパワースペクトル値であり、平滑部３へ与えられ
る。
【００１０】平滑部３は、オートパワースペクトルＳ0
（ｉ，ｋ）に対し、各周波数（ｋ）毎に時間方向（ｉ）
に平滑処理し、その平滑パワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）
を算出して該算出結果を雑音バースト長分布測定部４及
び信号検出部６へ与える機能を有している。
（ｉ，ｋ）に対し、各周波数（ｋ）毎に時間方向（ｉ）
に平滑処理し、その平滑パワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）
を算出して該算出結果を雑音バースト長分布測定部４及
び信号検出部６へ与える機能を有している。
【００１１】雑音バースト長分布測定部４は、平滑パワ
ースペクトルＳ（ｉ，ｋ）を、音源信号が存在しない周
囲雑音区間で、所定の時間の間、観測し、その結果から
検出レベルを設定し、周囲雑音が該検出レベルを越えて
つくるバースト長Ｌを測定し、バースト長に関する度数
ＰBL（Ｌ）を測定し、ヒストグラム化してバースト長閾
値設定部５へ与える機能を有している。
ースペクトルＳ（ｉ，ｋ）を、音源信号が存在しない周
囲雑音区間で、所定の時間の間、観測し、その結果から
検出レベルを設定し、周囲雑音が該検出レベルを越えて
つくるバースト長Ｌを測定し、バースト長に関する度数
ＰBL（Ｌ）を測定し、ヒストグラム化してバースト長閾
値設定部５へ与える機能を有している。
【００１２】バースト長閾値設定部５は、所定の雑音誤
検出率ＰFAと前記度数ＰBL（Ｌ）から、バースト長閾値
Ｌthを算出する機能を有している。このバースト長閾値
Ｌthは、それ以上のバースト長を持つものは音源信号で
あると判定しても、その判定が誤りとなる確率が雑音誤
検出率ＰFA以下となるバースト長であり、該バースト長
閾値Ｌthが信号検知部６へ与えられる。
検出率ＰFAと前記度数ＰBL（Ｌ）から、バースト長閾値
Ｌthを算出する機能を有している。このバースト長閾値
Ｌthは、それ以上のバースト長を持つものは音源信号で
あると判定しても、その判定が誤りとなる確率が雑音誤
検出率ＰFA以下となるバースト長であり、該バースト長
閾値Ｌthが信号検知部６へ与えられる。
【００１３】信号検知部６は、雑音バースト長分布測定
部４及びバースト長閾値設定部５の動作が完了し、バー
スト長閾値Ｌthが確定した時点から、信号検知動作を開
始し、入力される平滑パワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）か
ら、バースト長が、バースト長閾値Ｌthを越える音を音
源信号であるとして検知する機能を有している。
部４及びバースト長閾値設定部５の動作が完了し、バー
スト長閾値Ｌthが確定した時点から、信号検知動作を開
始し、入力される平滑パワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）か
ら、バースト長が、バースト長閾値Ｌthを越える音を音
源信号であるとして検知する機能を有している。
【００１４】次に、図１の信号検出装置を用いた本実施
例の信号検出方法の処理内容（ｉ）〜（ｖ）について説
明する。
例の信号検出方法の処理内容（ｉ）〜（ｖ）について説
明する。
【００１５】（ｉ） オートパワースペクトル分析処理 入力信号が受信器１で受信され、その受信信号がオート
パワースペクトル分析部２へ送られる。この分析部２で
は、受信信号を、所定のフレーム長（Ｎサンプル）毎に
区切り、オートパワースペクトルＳ0 （ｉ，ｋ）を算出
する。これを、フーリエ変換を用いて算出する場合は、
次式（６）のようになる。 Ｓ0 （ｉ，ｋ）＝Ｘ（ｋ）・Ｘ（ｋ）* （* は複素共役） 但し、０≦ｋ≦Ｎ−１ ｆ（ｋ）＝ｋｆｓ／Ｎ ΔＴ＝１／ｆｓ ｆｓ；サンプリング周波数 このようにして求められたオートパワースペクトルＳ0
（ｉ，ｋ）は、平滑部３へ送られる。
パワースペクトル分析部２へ送られる。この分析部２で
は、受信信号を、所定のフレーム長（Ｎサンプル）毎に
区切り、オートパワースペクトルＳ0 （ｉ，ｋ）を算出
する。これを、フーリエ変換を用いて算出する場合は、
次式（６）のようになる。 Ｓ0 （ｉ，ｋ）＝Ｘ（ｋ）・Ｘ（ｋ）* （* は複素共役） 但し、０≦ｋ≦Ｎ−１ ｆ（ｋ）＝ｋｆｓ／Ｎ ΔＴ＝１／ｆｓ ｆｓ；サンプリング周波数 このようにして求められたオートパワースペクトルＳ0
（ｉ，ｋ）は、平滑部３へ送られる。
【００１６】（ii） 平滑処理 平滑部３では、オートパワースペクトルＳ0 （ｉ，ｋ）
の各周波数成分（ｋ）に対して、時間方向（ｉ）に、平
滑処理を行う。平滑を例えば、指数平滑で行うならば、
平滑パワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）は、次式（７）のよ
うにして算出される。 Ｓ（ｉ，ｋ）＝αＳ 0（ｉ，ｋ）＋（１−α）Ｓ（ｉ−１，ｋ） …（７） 但し、αは所定の定数（０＜α＜１） ０≦ｋ≦Ｎ−１ 算出された平滑パワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）は、雑音
バースト長分布測定部４及び信号検知部６へ送られる。
の各周波数成分（ｋ）に対して、時間方向（ｉ）に、平
滑処理を行う。平滑を例えば、指数平滑で行うならば、
平滑パワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）は、次式（７）のよ
うにして算出される。 Ｓ（ｉ，ｋ）＝αＳ 0（ｉ，ｋ）＋（１−α）Ｓ（ｉ−１，ｋ） …（７） 但し、αは所定の定数（０＜α＜１） ０≦ｋ≦Ｎ−１ 算出された平滑パワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）は、雑音
バースト長分布測定部４及び信号検知部６へ送られる。
【００１７】（iii ） 雑音バースト長分布測定処理 雑音バースト長分布測定部４では、平滑パワースペクト
ルＳ（ｉ，ｋ）を、音源信号が存在しない周囲雑音区間
で、所定時間の間（Ｍフレーム）観測する。この観測平
滑パワースペクトルをＳT （ｉ，ｋ）とする。
ルＳ（ｉ，ｋ）を、音源信号が存在しない周囲雑音区間
で、所定時間の間（Ｍフレーム）観測する。この観測平
滑パワースペクトルをＳT （ｉ，ｋ）とする。
【００１８】まず、次式（８）に基づき、検出レベルＳ
th（ｋ）をＳT （ｉ，ｋ）の平均値と分散を用いて算出
する。 Ｓth（ｋ）＝ＳT （ｋ）＋Ｇ・σS …（８） Ｇ；所定の定数 次に、前記検出レベルＳth（ｋ）を越えるバースト長を
各周波数毎にカウント（計数）し、全周波数でのバース
ト長の度数分布ＰBL（Ｌ）を算出する。即ち、各周波数
で、検出レベルＳth（ｋ）を越えたバースト長をその発
生順に、Ｌ（ｍ，ｋ）（１≦ｍ≦Ｃ（ｋ））とすると、
バースト長の度数分布ＰBL（Ｌ）は、Ｌ（ｍ，ｋ）を全
てのｍ，ｋにわたって度数をカウントする。
th（ｋ）をＳT （ｉ，ｋ）の平均値と分散を用いて算出
する。 Ｓth（ｋ）＝ＳT （ｋ）＋Ｇ・σS …（８） Ｇ；所定の定数 次に、前記検出レベルＳth（ｋ）を越えるバースト長を
各周波数毎にカウント（計数）し、全周波数でのバース
ト長の度数分布ＰBL（Ｌ）を算出する。即ち、各周波数
で、検出レベルＳth（ｋ）を越えたバースト長をその発
生順に、Ｌ（ｍ，ｋ）（１≦ｍ≦Ｃ（ｋ））とすると、
バースト長の度数分布ＰBL（Ｌ）は、Ｌ（ｍ，ｋ）を全
てのｍ，ｋにわたって度数をカウントする。
【００１９】これによって、周囲雑音の検出レベルに対
する雑音のバースト分布を得ることができたことになる
ので、そのバースト分布をバースト長閾値設定部５へ送
る。なお、観測区間Ｍは、バースト長の度数分布Ｐ
BL（Ｌ）の信頼性を高めるためにも、充分長いことが望
ましい。
する雑音のバースト分布を得ることができたことになる
ので、そのバースト分布をバースト長閾値設定部５へ送
る。なお、観測区間Ｍは、バースト長の度数分布Ｐ
BL（Ｌ）の信頼性を高めるためにも、充分長いことが望
ましい。
【００２０】（iv） バースト長閾値設処理 バースト長閾値設部５では、バーストが音源信号による
ものか、雑音によるものかの判定を行うためのバースト
長閾値Ｌthを設定する。判定の信頼性を規定するため
に、雑音誤検出率ＰFAを定義する。これは、雑音による
バーストを誤って音源信号によるバーストと判定する確
率である。
ものか、雑音によるものかの判定を行うためのバースト
長閾値Ｌthを設定する。判定の信頼性を規定するため
に、雑音誤検出率ＰFAを定義する。これは、雑音による
バーストを誤って音源信号によるバーストと判定する確
率である。
【００２１】雑音誤検出率ＰFAと前記度数ＰBL（Ｌ）か
ら、次式（９）のようにバースト長閾値Ｌthを算出す
る。バースト長閾値Ｌthは、それ以上のバースト長を持
つものは音源信号であると判定しても、その判定が誤り
となる確立がＰFA以下となるバースト長である。 但し、Ｌmax ；観測区間Ｍで生じた最大のバースト長 このようにして求められたバースト長閾値Ｌthは、信号
検知部６へ送られる。
ら、次式（９）のようにバースト長閾値Ｌthを算出す
る。バースト長閾値Ｌthは、それ以上のバースト長を持
つものは音源信号であると判定しても、その判定が誤り
となる確立がＰFA以下となるバースト長である。 但し、Ｌmax ；観測区間Ｍで生じた最大のバースト長 このようにして求められたバースト長閾値Ｌthは、信号
検知部６へ送られる。
【００２２】（Ｖ） 信号検知処理 信号検知部６では、雑音バースト長分布測定部４及びバ
ースト長閾値設部５の動作が完了し、バースト長閾値Ｌ
thが確定した時点から、信号検知動作を開始し、入力さ
れる平滑パワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）から、バースト
長が、バースト長閾値Ｌthを越える音を音源信号である
として検知する。例えば、検知結果の表示は、平滑パワ
ースペクトルＳ（ｉ，ｋ）を一旦、Ｍ＜ｉ≦Ｍ＋Ｊの区
間蓄え、その中からバースト長が閾値Ｌthを越えるもの
のみをパワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）として表示する。
ースト長閾値設部５の動作が完了し、バースト長閾値Ｌ
thが確定した時点から、信号検知動作を開始し、入力さ
れる平滑パワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）から、バースト
長が、バースト長閾値Ｌthを越える音を音源信号である
として検知する。例えば、検知結果の表示は、平滑パワ
ースペクトルＳ（ｉ，ｋ）を一旦、Ｍ＜ｉ≦Ｍ＋Ｊの区
間蓄え、その中からバースト長が閾値Ｌthを越えるもの
のみをパワースペクトルＳ（ｉ，ｋ）として表示する。
【００２３】以上のように、本実施例では、平滑フィル
タによる雑音のバースト化という概念を導入し、雑音バ
ースト長を測定し、さらにその雑音バースト長からバー
スト長分布を測定し、該バースト長分布から閾値を設定
して該閾値によって信号と雑音の識別を行うようにして
いる。その為、バースト化した雑音を誤って信号と判別
する危険性を低減できる。さらに、バースト長閾値設定
によって定量化された信頼性に基づく信号検知が実現で
きる。従って、前記のようなバースト化した雑音を誤っ
て信号と判別する危険性を除去するために人間による観
察及び判断力を不要にし、精度の良い信号検知の自動化
が可能となる。
タによる雑音のバースト化という概念を導入し、雑音バ
ースト長を測定し、さらにその雑音バースト長からバー
スト長分布を測定し、該バースト長分布から閾値を設定
して該閾値によって信号と雑音の識別を行うようにして
いる。その為、バースト化した雑音を誤って信号と判別
する危険性を低減できる。さらに、バースト長閾値設定
によって定量化された信頼性に基づく信号検知が実現で
きる。従って、前記のようなバースト化した雑音を誤っ
て信号と判別する危険性を除去するために人間による観
察及び判断力を不要にし、精度の良い信号検知の自動化
が可能となる。
【００２４】なお、本発明は上記実施例に限定されず、
種々の変形が可能である。例えば、上記実施例では指数
平滑で平滑処理を行っているが、それ以外の平滑方法を
用いても良い。また、雑音バースト長分布測定処理で
は、バースト長の評価のためにバースト長に関する度数
分布を求めているが、この度数分布に代えて累積分布等
といった他の統計量に置き換えてバースト長の評価を行
うようにしても良い。このように、雑音下での信号検出
方法において、平滑操作によって雑音の除去を行う際
に、平滑操作による雑音の誤検出によるバースト長を種
々の方法で評価することが可能である。
種々の変形が可能である。例えば、上記実施例では指数
平滑で平滑処理を行っているが、それ以外の平滑方法を
用いても良い。また、雑音バースト長分布測定処理で
は、バースト長の評価のためにバースト長に関する度数
分布を求めているが、この度数分布に代えて累積分布等
といった他の統計量に置き換えてバースト長の評価を行
うようにしても良い。このように、雑音下での信号検出
方法において、平滑操作によって雑音の除去を行う際
に、平滑操作による雑音の誤検出によるバースト長を種
々の方法で評価することが可能である。
【００２５】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、雑音下での信号検出方法において、平滑操作によ
って雑音を低減する際に、平滑操作による雑音の誤検出
によるバースト長を、バースト長分布とそれから求めた
バースト長閾値によって評価し、その評価結果に基づき
雑音と信号の識別を行うようにしている。そのため、バ
ースト化した雑音を誤って信号と判定する危険性を低減
でき、さらにバースト長閾値設定による定量化された信
頼性に基づく信号の検知が実現できる。従って、精度の
高い信号検知の自動化が可能となる。
れば、雑音下での信号検出方法において、平滑操作によ
って雑音を低減する際に、平滑操作による雑音の誤検出
によるバースト長を、バースト長分布とそれから求めた
バースト長閾値によって評価し、その評価結果に基づき
雑音と信号の識別を行うようにしている。そのため、バ
ースト化した雑音を誤って信号と判定する危険性を低減
でき、さらにバースト長閾値設定による定量化された信
頼性に基づく信号の検知が実現できる。従って、精度の
高い信号検知の自動化が可能となる。
【図１】本発明の実施例の信号検出方法を実施するため
の信号検出装置の機能ブロック図である。
の信号検出装置の機能ブロック図である。
１ 受信器 ２ オートパワースペクトル分析部 ３ 平滑部 ４ 雑音バースト長分布測定部 ５ バースト長閾値設定部 ６ 信号検知部
Claims (1)
- 【請求項１】 雑音下での信号を受信し、該受信信号の
パワースペクトルを求め、平滑処理によって雑音を低減
した後に前記信号の検出を行う信号検出方法において、 前記平滑処理による雑音のバースト化によって生成され
た雑音バーストの長さを測定して該雑音バースト長分布
を求め、 前記雑音バースト長分布と所定の雑音誤検出率とから、
バースト長閾値を設定し、 前記バースト長閾値に基づき、前記平滑処理後の平滑パ
ワースペクトルにおける前記雑音と前記信号の識別を行
うことを特徴とする信号検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28168591A JP2708301B2 (ja) | 1991-10-28 | 1991-10-28 | 信号検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP28168591A JP2708301B2 (ja) | 1991-10-28 | 1991-10-28 | 信号検出方法 |
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1991
- 1991-10-28 JP JP28168591A patent/JP2708301B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
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| JPH05118907A (ja) | 1993-05-14 |
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