JP2953561B2 - 目標自動類識別方法 - Google Patents
目標自動類識別方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ソーナ信号処理方法等
において、センサに入力された目標の情報から、該目標
を類識別する目標自動類識別方法に関するものである。
において、センサに入力された目標の情報から、該目標
を類識別する目標自動類識別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った。 文献；PROCEEDINDINGS ICNN 1988、１ （１９８８) 、
D.F.Specht、“Probablistic Neural Networks For Cl
assification,Mapping,or,Associative Memory ”
（米）ｐ．５２５−５３２ ソーナにおける目標に対する類識別は、センサからの入
力信号を周波数分析してスペクトル分布を求め、その分
布パターンまたは抽出した狭帯域信号の周波数データ
を、予め設定されたカタログと比較照合することによっ
て行っていた。しかし、ソーナの大型化、マルチセンサ
化及び情報の多様化に伴い監視すべき情報は急速に増大
し、人がすべての情報を監視することが困難となってき
ている。これを解決するために、類識別の自動化システ
ムの開発が、進められている。ソーナ等における類識別
の自動化システムは、例えばソーナで水中の物体から放
射される音響信号を検知する場合、一般に方位、及び周
波数空間でのレベルの極大点の時間的連なり（これを
「ライン」という）として音源信号を検知する方法が用
いられる。ラインの周波数、ゆらぎ等の情報は、目標音
源に固有のものであり、該目標の類識別を行う場合に重
要な判定要素となる。これらのパラメータを用いて、自
動的に目標の類識別を行う方法が、目標自動類識別方法
であり、その一例を図を用いて説明する。
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献；PROCEEDINDINGS ICNN 1988、１ （１９８８) 、
D.F.Specht、“Probablistic Neural Networks For Cl
assification,Mapping,or,Associative Memory ”
（米）ｐ．５２５−５３２ ソーナにおける目標に対する類識別は、センサからの入
力信号を周波数分析してスペクトル分布を求め、その分
布パターンまたは抽出した狭帯域信号の周波数データ
を、予め設定されたカタログと比較照合することによっ
て行っていた。しかし、ソーナの大型化、マルチセンサ
化及び情報の多様化に伴い監視すべき情報は急速に増大
し、人がすべての情報を監視することが困難となってき
ている。これを解決するために、類識別の自動化システ
ムの開発が、進められている。ソーナ等における類識別
の自動化システムは、例えばソーナで水中の物体から放
射される音響信号を検知する場合、一般に方位、及び周
波数空間でのレベルの極大点の時間的連なり（これを
「ライン」という）として音源信号を検知する方法が用
いられる。ラインの周波数、ゆらぎ等の情報は、目標音
源に固有のものであり、該目標の類識別を行う場合に重
要な判定要素となる。これらのパラメータを用いて、自
動的に目標の類識別を行う方法が、目標自動類識別方法
であり、その一例を図を用いて説明する。
【０００３】図２は、従来の目標自動類識別方法を示す
もので、音源の探知から目標の類識別に至る一連の流れ
の説明図である。従来の目標自動類識別方法において、
Ｎ個のセンサ１−１〜１−Ｎに入力される時系列信号に
対し、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）／整相処理２では、
ＦＦＴと整相処理を行い、時系列信号を方位、及び周波
数空間上のレベルデータに変換し、自動探知／追尾処理
３へ送る。自動探知／追尾処理３では、方位、及び周波
数空間でのレベルの極大点（これを「イベント」とい
う）を検出し、それを時間的に追尾することにより、ラ
インＬＳの検出を行い、その検出結果をデータ統合処理
４へ送る。データ統合処理４では、ラインＬＳの方位情
報から、同一音源に関するラインセットの組み合わせを
生成し、該生成結果を特徴抽出処理５へ送る。特徴抽出
処理５では、各ラインＬＳの特徴抽出を行い、特徴要素
として周波数の時間的な平均値ｆｉ、及び標準偏差値σ
ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）等の統計量を抽出する。それ
ら値ｆｉ，σｉのデータはカタログ照合処理６へ送られ
る。カタログ照合処理６では、探知したラインＬＳと、
目標Ａ，Ｂ，…に対応する複数のカタログｃ（ｆ）との
照合を行う。
もので、音源の探知から目標の類識別に至る一連の流れ
の説明図である。従来の目標自動類識別方法において、
Ｎ個のセンサ１−１〜１−Ｎに入力される時系列信号に
対し、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）／整相処理２では、
ＦＦＴと整相処理を行い、時系列信号を方位、及び周波
数空間上のレベルデータに変換し、自動探知／追尾処理
３へ送る。自動探知／追尾処理３では、方位、及び周波
数空間でのレベルの極大点（これを「イベント」とい
う）を検出し、それを時間的に追尾することにより、ラ
インＬＳの検出を行い、その検出結果をデータ統合処理
４へ送る。データ統合処理４では、ラインＬＳの方位情
報から、同一音源に関するラインセットの組み合わせを
生成し、該生成結果を特徴抽出処理５へ送る。特徴抽出
処理５では、各ラインＬＳの特徴抽出を行い、特徴要素
として周波数の時間的な平均値ｆｉ、及び標準偏差値σ
ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）等の統計量を抽出する。それ
ら値ｆｉ，σｉのデータはカタログ照合処理６へ送られ
る。カタログ照合処理６では、探知したラインＬＳと、
目標Ａ，Ｂ，…に対応する複数のカタログｃ（ｆ）との
照合を行う。
【０００４】図３は、カタログ照合処理の原理を示す説
明図である。図３において、（ｉ）は抽出したラインＬ
Ｓで構成（算出）するパワースペクトラムｓ（ｆ）の波
形図、及び（ii）はカタログデータｃ（ｆ）の波形図で
ある。カタログ照合処理６では、自動探知／追尾処理３
で検出されたラインＬＳの周波数に関する図３に示すよ
うな平均値ｆｉ及び標準偏差値σｉと、信号対雑音比
と、追尾性能等から算出されるラインＬＳの確信度ＣＦ
i とをパラメータとし、探知信号であるパワースペクト
ラムｓ（ｆ）を、次の（７）式により構成する。
明図である。図３において、（ｉ）は抽出したラインＬ
Ｓで構成（算出）するパワースペクトラムｓ（ｆ）の波
形図、及び（ii）はカタログデータｃ（ｆ）の波形図で
ある。カタログ照合処理６では、自動探知／追尾処理３
で検出されたラインＬＳの周波数に関する図３に示すよ
うな平均値ｆｉ及び標準偏差値σｉと、信号対雑音比
と、追尾性能等から算出されるラインＬＳの確信度ＣＦ
i とをパラメータとし、探知信号であるパワースペクト
ラムｓ（ｆ）を、次の（７）式により構成する。
【０００５】
【数４】 一方、カタログ照合処理６は、予めカタログｃ（ｆ）の
周波数Ｆｊ、その変化幅ｄＦｊ（ｊ＝１，２，…，
ｍ）、及びオペレータの経験等に基づく情報の重要性を
表す係数ｗj を用いて、カタログｃ（ｆ）を次の（８）
により算出する。
周波数Ｆｊ、その変化幅ｄＦｊ（ｊ＝１，２，…，
ｍ）、及びオペレータの経験等に基づく情報の重要性を
表す係数ｗj を用いて、カタログｃ（ｆ）を次の（８）
により算出する。
【数５】 このとき、ラインＬＳより求められた探知信号のパワー
スペクトラムｓ（ｆ）とカタログデータｃ（ｆ）との類
似度Ａは、次の（９）式のように求められる。
スペクトラムｓ（ｆ）とカタログデータｃ（ｆ）との類
似度Ａは、次の（９）式のように求められる。
【数６】 カタログ照合処理６は、この類似度Ａによって目標の種
類等を自動的に類識別する。また、このとき文献に示さ
れるような確率論的ニューラルネットワーク（ＰＮＮ）
を適用することも可能である。この場合、パワースペク
トラムＳ（ｆ）及びカタログデータｃ（ｆ）を、Ｎ個の
ベクトルＳ（＝［ｓ（ｆ1 ），ｓ（ｆ2 ），…，ｓ（ｆ
N ）］）、ベクトルＣ（＝［ｃ（ｆ1 ），ｃ（ｆ2 ），
…，ｃ（ｆN）］）で記述し、類似度Ａを次の（４）式
で求めてもよい。 Ａ＝ｅｘｐ［（Ｃ・Ｓ−１）／σ2 ］ …（１０） ここで、（１０）式におけるσ2 は平滑化係数であり、
各ベクトルＳ，Ｃはノルム１になるように規格化されて
いる必要がある。
類等を自動的に類識別する。また、このとき文献に示さ
れるような確率論的ニューラルネットワーク（ＰＮＮ）
を適用することも可能である。この場合、パワースペク
トラムＳ（ｆ）及びカタログデータｃ（ｆ）を、Ｎ個の
ベクトルＳ（＝［ｓ（ｆ1 ），ｓ（ｆ2 ），…，ｓ（ｆ
N ）］）、ベクトルＣ（＝［ｃ（ｆ1 ），ｃ（ｆ2 ），
…，ｃ（ｆN）］）で記述し、類似度Ａを次の（４）式
で求めてもよい。 Ａ＝ｅｘｐ［（Ｃ・Ｓ−１）／σ2 ］ …（１０） ここで、（１０）式におけるσ2 は平滑化係数であり、
各ベクトルＳ，Ｃはノルム１になるように規格化されて
いる必要がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
目標自動類識別方法には次のような課題があった。近い
周波数成分のラインを持つ別の目標に対するカタログｃ
（ｆ）が存在する場合、周波数空間上でのカタログの重
複を避けるため、周波数変化幅ｄＦｊが小さく設定され
る。そのため、ドップラー効果による周波数シフトがあ
る場合、目標に対する識別能力が低下するという課題が
あった。即ち、ドップラー効果による周波数シフトによ
って探知信号の周波数が変化し、設定された周波数変化
幅ｄＦｊに基づいて類似度Ａを求めることが困難となっ
ていた。
目標自動類識別方法には次のような課題があった。近い
周波数成分のラインを持つ別の目標に対するカタログｃ
（ｆ）が存在する場合、周波数空間上でのカタログの重
複を避けるため、周波数変化幅ｄＦｊが小さく設定され
る。そのため、ドップラー効果による周波数シフトがあ
る場合、目標に対する識別能力が低下するという課題が
あった。即ち、ドップラー効果による周波数シフトによ
って探知信号の周波数が変化し、設定された周波数変化
幅ｄＦｊに基づいて類似度Ａを求めることが困難となっ
ていた。
【０００７】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するために、探知目標の放射する目標信号から１
つまたは複数の狭帯域信号の第１の平均周波数ｆｉ * ま
たは該第１の平均周波数ｆｉ * と第１の該標準偏差σｉ
* との組を求め、該第１の平均周波数ｆｉ * または該第
１の平均周波数ｆｉ * と第１の標準偏差σｉ * との組
と、予め収集したカタログデータである１つまたは複数
の第２の平均周波数ｆc または該第２の平均周波数ｆc
と第２の標準偏差σc との組との比較を行い、前記目標
に対する類識別を行う目標自動類識別方法において、次
の処理を施す。即ち、前記目標信号から周波数に関する
極大点の時間的な連なりであるラインを抽出し、該ライ
ンを構成する複数のイベントから前記第１の平均周波数
ｆｉ *または前記第１の平均周波数ｆｉ * と第１の標準
偏差σｉ * との組を求め、該第１の平均周波数ｆｉ * ま
たは該第１の平均周波数ｆｉ * と第１の標準偏差σｉ *
との組に対して次の（１１）式及び（１２）式を用いて
補正を行い、補正の結果得られた第３の平均周波数ｆｉ
または該第３の平均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉと
の組と、前記第２の平均周波数ｆc または前記第２の平
均周波数ｆc と第２の標準偏差σc との組とに対して比
較を行うようにしている。 ｆｉ＝ｆｉ * ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT ）／ｃ0 または ｆｉ＝ｆｉ * ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ） ・・・（１１） 但し、 ｃ0 ；前記目標信号の速さ Ｖ；前記目標信号を探知するセンサを搭載したプラットフォームの運 動ベクトル ｅT ；前記目標信号の探知方位ベクトル σｉ＝σｉ * ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT ）／ｃ0 または σｉ＝σｉ * ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ） ・・・（１２） 第２の発明は、第１の発明における前記第２の平均周波
数ｆc または前記該第２の平均周波数ｆc と第２の標準
偏差σc との組は、カタログデータ収集時に収集目的の
目標の放射する目標信号から抽出した前記第１の平均周
波数ｆｉ * または前記第１の平均周波数ｆｉ * と第１の
標準偏差σｉ * との組に対して（１１）式及び（１２）
式を用いて補正を行い、前記プラットフォームの運動に
よるドップラー効果の影響を除去した前記第３の平均周
波数ｆｉまたは前記第３の平均周波数ｆｉと第３の標準
偏差σｉとの組としている。第３の発明は、第１の発明
における前記目標の運動のとる範囲を想定し該範囲から
該目標の運動の目標方位ベクトルの方向成分ＶT の仮定
値を設定し、前記第３の平均周波数ｆｉまたは前記第３
の平均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉとの組に対し、
該仮定値を用いた（１３）式及び（１４）式の補正を施
し、該補正の結果得られる第４の平均周波数ｆｉ **また
は該第４の平均周波数ｆｉ **と第４の標準偏差σｉ **と
の組と、前記第２の平均周波数ｆc または前記第２の平
均周波数ｆc と第２の標準偏差σc との組とに対して前
記比較を行うようにしている。 ｆｉ **＝ｆｉ・（ｃ0 −ＶT ）／ｃ0 または ｆｉ **＝ｆｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋ＶT ） ・・・（１３） σｉ **＝σｉ・（ｃ0 −ＶT ）／ｃ0 または σｉ **＝σｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋ＶT ） ・・・（１４） 第４の発明は、第１の発明における前記目標の運動のと
る範囲を想定し該範囲から該目標の運動の目標方位ベク
トルの方向成分ＶT の仮定値を設定し、前記第３の平均
周波数ｆｉまたは前記第３の平均周波数ｆｉと第３の標
準偏差σｉとの組に対し、前記プラットフォームの運動
ベクトルＶと前記目標信号の探知方位ベクトルｅT と前
記方向成分ＶT の仮定値とに基づいて（１５）式及び
（１６）式の補正を施し、該補正の結果得られる第５の
平均周波数ｆｉ *** または該第５の平均周波数ｆｉ ***
と第５の標準偏差σｉ *** との組と、前記第２の平均周
波数ｆc または前記第２の平均周波数ｆc と第２の標準
偏差σc との組とに対して前記比較を行うようにしてい
る。 ｆｉ *** ＝ｆｉ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT −ＶT ）／ｃ0 または ｆｉ *** ＝ｆｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ＋ＶT ） ・・・（１５） σｉ *** ＝σｉ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT −ＶT ）／ｃ0 または σｉ *** ＝σｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ＋ＶT ） ・・・（１６）
を解決するために、探知目標の放射する目標信号から１
つまたは複数の狭帯域信号の第１の平均周波数ｆｉ * ま
たは該第１の平均周波数ｆｉ * と第１の該標準偏差σｉ
* との組を求め、該第１の平均周波数ｆｉ * または該第
１の平均周波数ｆｉ * と第１の標準偏差σｉ * との組
と、予め収集したカタログデータである１つまたは複数
の第２の平均周波数ｆc または該第２の平均周波数ｆc
と第２の標準偏差σc との組との比較を行い、前記目標
に対する類識別を行う目標自動類識別方法において、次
の処理を施す。即ち、前記目標信号から周波数に関する
極大点の時間的な連なりであるラインを抽出し、該ライ
ンを構成する複数のイベントから前記第１の平均周波数
ｆｉ *または前記第１の平均周波数ｆｉ * と第１の標準
偏差σｉ * との組を求め、該第１の平均周波数ｆｉ * ま
たは該第１の平均周波数ｆｉ * と第１の標準偏差σｉ *
との組に対して次の（１１）式及び（１２）式を用いて
補正を行い、補正の結果得られた第３の平均周波数ｆｉ
または該第３の平均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉと
の組と、前記第２の平均周波数ｆc または前記第２の平
均周波数ｆc と第２の標準偏差σc との組とに対して比
較を行うようにしている。 ｆｉ＝ｆｉ * ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT ）／ｃ0 または ｆｉ＝ｆｉ * ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ） ・・・（１１） 但し、 ｃ0 ；前記目標信号の速さ Ｖ；前記目標信号を探知するセンサを搭載したプラットフォームの運 動ベクトル ｅT ；前記目標信号の探知方位ベクトル σｉ＝σｉ * ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT ）／ｃ0 または σｉ＝σｉ * ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ） ・・・（１２） 第２の発明は、第１の発明における前記第２の平均周波
数ｆc または前記該第２の平均周波数ｆc と第２の標準
偏差σc との組は、カタログデータ収集時に収集目的の
目標の放射する目標信号から抽出した前記第１の平均周
波数ｆｉ * または前記第１の平均周波数ｆｉ * と第１の
標準偏差σｉ * との組に対して（１１）式及び（１２）
式を用いて補正を行い、前記プラットフォームの運動に
よるドップラー効果の影響を除去した前記第３の平均周
波数ｆｉまたは前記第３の平均周波数ｆｉと第３の標準
偏差σｉとの組としている。第３の発明は、第１の発明
における前記目標の運動のとる範囲を想定し該範囲から
該目標の運動の目標方位ベクトルの方向成分ＶT の仮定
値を設定し、前記第３の平均周波数ｆｉまたは前記第３
の平均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉとの組に対し、
該仮定値を用いた（１３）式及び（１４）式の補正を施
し、該補正の結果得られる第４の平均周波数ｆｉ **また
は該第４の平均周波数ｆｉ **と第４の標準偏差σｉ **と
の組と、前記第２の平均周波数ｆc または前記第２の平
均周波数ｆc と第２の標準偏差σc との組とに対して前
記比較を行うようにしている。 ｆｉ **＝ｆｉ・（ｃ0 −ＶT ）／ｃ0 または ｆｉ **＝ｆｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋ＶT ） ・・・（１３） σｉ **＝σｉ・（ｃ0 −ＶT ）／ｃ0 または σｉ **＝σｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋ＶT ） ・・・（１４） 第４の発明は、第１の発明における前記目標の運動のと
る範囲を想定し該範囲から該目標の運動の目標方位ベク
トルの方向成分ＶT の仮定値を設定し、前記第３の平均
周波数ｆｉまたは前記第３の平均周波数ｆｉと第３の標
準偏差σｉとの組に対し、前記プラットフォームの運動
ベクトルＶと前記目標信号の探知方位ベクトルｅT と前
記方向成分ＶT の仮定値とに基づいて（１５）式及び
（１６）式の補正を施し、該補正の結果得られる第５の
平均周波数ｆｉ *** または該第５の平均周波数ｆｉ ***
と第５の標準偏差σｉ *** との組と、前記第２の平均周
波数ｆc または前記第２の平均周波数ｆc と第２の標準
偏差σc との組とに対して前記比較を行うようにしてい
る。 ｆｉ *** ＝ｆｉ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT −ＶT ）／ｃ0 または ｆｉ *** ＝ｆｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ＋ＶT ） ・・・（１５） σｉ *** ＝σｉ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT −ＶT ）／ｃ0 または σｉ *** ＝σｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ＋ＶT ） ・・・（１６）
【０００８】
【作用】第１の発明によれば、以上のように目標自動類
識別方法を構成したので、探知目標から放射された目標
信号のラインから、１つまたは複数の狭帯域信号の第１
の平均周波数ｆｉ * または第１の平均周波数ｆｉ * と標
準偏差σｉ * とが、特徴情報として抽出される。これら
の第１の平均周波数ｆｉ * または第１の平均周波数ｆｉ
* と標準偏差σｉ * とは、（１１）式及び（１２）式に
よって補正される。補正の結果、第３の平均周波数ｆｉ
または第３の標準偏差σｉが得られ、この第３の平均周
波数ｆｉまたは該第３の平均周波数ｆｉと第３の標準偏
差σｉとの組が、予め収集されたカタログデータである
第２の平均周波数ｆc または第２の平均周波数ｆc と第
２の標準偏差σc の組とに対して比較され、目標に対す
る類識別が行われる。第２の発明によれば、第１の発明
における第２の平均周波数ｆc または該第２の平均周波
数ｆc と第２の標準偏差σc との組は、カタログデータ
収集時に収集目的の目標の放射する目標信号から抽出さ
れた第１の平均周波数ｆｉ * または第１の平均周波数ｆ
ｉ * と第１の標準偏差σｉ * との組に対して、（１１）
式及び（１２）式を用いて補正されたものである。その
ため、プラットフォームの運動によるドップラー効果の
影響が除去された第３の平均周波数ｆｉまたは第３の平
均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉの組が、カタログデ
ータとされる。第３の発明によれば、第１の発明におけ
る第３の平均周波数ｆｉまたは第３の平均周波数ｆｉと
第３の標準偏差σｉとの組は、目標の運動の目標方位ベ
クトルの方向成分ＶT の仮定値に基づいて（１３）式及
び（１４）式の補正が施される。補正の結果得られた第
４の平均周波数ｆｉ **または該第４の平均周波数ｆｉ **
と第４の標準偏差σｉ **との組が、第２の平均周波数ｆ
c または該第２の平均周波数ｆc と第２の標準偏差σc
の組とに対して比較され、目標に対する類識別が行われ
る。第４の発明によれば、第１の発明における第３の平
均周波数ｆｉまたは該第３の平均周波数ｆｉと第３の標
準偏差σｉとの組に対してプラットフォームの運動ベク
トルＶと前記目標信号の探知方位ベクトルｅT と前記目
標の運動の目標方位ベクトルの方向成分ＶT の仮定値と
に基づいて（１５）式及び（１６）式の補正が施され
る。補正の結果得られた第５の平均周波数ｆｉ *** また
は該第５の平均周波数ｆｉ *** と第５の標準偏差σｉ
*** との組が、第２の平均周波数ｆc または該第２の平
均周波数ｆc と第２の標準偏差σc との組とに対して比
較され、目標に対する類識別が行われる。従って、前記
課題を解決できるのである。
識別方法を構成したので、探知目標から放射された目標
信号のラインから、１つまたは複数の狭帯域信号の第１
の平均周波数ｆｉ * または第１の平均周波数ｆｉ * と標
準偏差σｉ * とが、特徴情報として抽出される。これら
の第１の平均周波数ｆｉ * または第１の平均周波数ｆｉ
* と標準偏差σｉ * とは、（１１）式及び（１２）式に
よって補正される。補正の結果、第３の平均周波数ｆｉ
または第３の標準偏差σｉが得られ、この第３の平均周
波数ｆｉまたは該第３の平均周波数ｆｉと第３の標準偏
差σｉとの組が、予め収集されたカタログデータである
第２の平均周波数ｆc または第２の平均周波数ｆc と第
２の標準偏差σc の組とに対して比較され、目標に対す
る類識別が行われる。第２の発明によれば、第１の発明
における第２の平均周波数ｆc または該第２の平均周波
数ｆc と第２の標準偏差σc との組は、カタログデータ
収集時に収集目的の目標の放射する目標信号から抽出さ
れた第１の平均周波数ｆｉ * または第１の平均周波数ｆ
ｉ * と第１の標準偏差σｉ * との組に対して、（１１）
式及び（１２）式を用いて補正されたものである。その
ため、プラットフォームの運動によるドップラー効果の
影響が除去された第３の平均周波数ｆｉまたは第３の平
均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉの組が、カタログデ
ータとされる。第３の発明によれば、第１の発明におけ
る第３の平均周波数ｆｉまたは第３の平均周波数ｆｉと
第３の標準偏差σｉとの組は、目標の運動の目標方位ベ
クトルの方向成分ＶT の仮定値に基づいて（１３）式及
び（１４）式の補正が施される。補正の結果得られた第
４の平均周波数ｆｉ **または該第４の平均周波数ｆｉ **
と第４の標準偏差σｉ **との組が、第２の平均周波数ｆ
c または該第２の平均周波数ｆc と第２の標準偏差σc
の組とに対して比較され、目標に対する類識別が行われ
る。第４の発明によれば、第１の発明における第３の平
均周波数ｆｉまたは該第３の平均周波数ｆｉと第３の標
準偏差σｉとの組に対してプラットフォームの運動ベク
トルＶと前記目標信号の探知方位ベクトルｅT と前記目
標の運動の目標方位ベクトルの方向成分ＶT の仮定値と
に基づいて（１５）式及び（１６）式の補正が施され
る。補正の結果得られた第５の平均周波数ｆｉ *** また
は該第５の平均周波数ｆｉ *** と第５の標準偏差σｉ
*** との組が、第２の平均周波数ｆc または該第２の平
均周波数ｆc と第２の標準偏差σc との組とに対して比
較され、目標に対する類識別が行われる。従って、前記
課題を解決できるのである。
【０００９】
【実施例】第１の実施例 図４は、第１の実施例の目標自動類識別方法の概念を説
明する図である。図４の（Ｉ）には、目標Ｔと自動類識
別装置を搭載したプラットフォームである自艦Ｍが示さ
れている。信号発生元である目標Ｔが、図４の（II）の
（ａ）に示す３周波の目標信号ｓ１，ｓ２，ｓ３を放射
していると仮定する。簡単のため、目標Ｔが静止してい
るとすると、実際に自艦Ｍが探知する信号は自艦Ｍの運
動によるドップラー効果により、図４の（II）の（ｂ）
に示す各信号ｓ１−１，ｓ２−１，ｓ３−１となる。一
方、カタログとして保持しているデータはそれぞれ
ｃ１，ｃ２，ｃ３であり、各データｃ１，ｃ２，ｃ３に
おいては自艦ドップラー効果が取り除かれているものと
する。従来のように探知信号ｓ１−１，ｓ２−１，ｓ３
−１とカタログデータｃ１，ｃ２，ｃ３との比較照合Ａ
１を行う場合、信号ｓ１−１はデータｃ１の範囲に入っ
ているが、他の２つの信号ｓ２−１，ｓ３−１はそれぞ
れデータｃ２，ｃ３の範囲から外れる。そのため、目標
Ｔの放射する目標信号に対する類似度Ａが著しく低下す
ることが、予測される。そこで、自艦Ｍの運動によるド
ップラー効果を取り除いた状態の信号ｓ１，ｓ２，ｓ３
とカタログデータｃ１，ｃ２，ｃ３とを用いた比較照合
Ａ２を施すことが望ましい。図４の（Ｉ）のように、自
艦Ｍの運動ベクトルである速度ベクトルをＶ、及び目標
Ｔの探知方位ベクトルをｅT とすると、目標Ｔからの音
源信号ｓｉ（ｉ＝１，２，３）の各平均周波数ｆｉ及び
標準偏差σｉは、ドップラー効果の周波数シフトをそれ
ぞれ受けているので、次の（１７）及び（１８）式で表
されるｆｉ *及びσｉ * のようになる。
明する図である。図４の（Ｉ）には、目標Ｔと自動類識
別装置を搭載したプラットフォームである自艦Ｍが示さ
れている。信号発生元である目標Ｔが、図４の（II）の
（ａ）に示す３周波の目標信号ｓ１，ｓ２，ｓ３を放射
していると仮定する。簡単のため、目標Ｔが静止してい
るとすると、実際に自艦Ｍが探知する信号は自艦Ｍの運
動によるドップラー効果により、図４の（II）の（ｂ）
に示す各信号ｓ１−１，ｓ２−１，ｓ３−１となる。一
方、カタログとして保持しているデータはそれぞれ
ｃ１，ｃ２，ｃ３であり、各データｃ１，ｃ２，ｃ３に
おいては自艦ドップラー効果が取り除かれているものと
する。従来のように探知信号ｓ１−１，ｓ２−１，ｓ３
−１とカタログデータｃ１，ｃ２，ｃ３との比較照合Ａ
１を行う場合、信号ｓ１−１はデータｃ１の範囲に入っ
ているが、他の２つの信号ｓ２−１，ｓ３−１はそれぞ
れデータｃ２，ｃ３の範囲から外れる。そのため、目標
Ｔの放射する目標信号に対する類似度Ａが著しく低下す
ることが、予測される。そこで、自艦Ｍの運動によるド
ップラー効果を取り除いた状態の信号ｓ１，ｓ２，ｓ３
とカタログデータｃ１，ｃ２，ｃ３とを用いた比較照合
Ａ２を施すことが望ましい。図４の（Ｉ）のように、自
艦Ｍの運動ベクトルである速度ベクトルをＶ、及び目標
Ｔの探知方位ベクトルをｅT とすると、目標Ｔからの音
源信号ｓｉ（ｉ＝１，２，３）の各平均周波数ｆｉ及び
標準偏差σｉは、ドップラー効果の周波数シフトをそれ
ぞれ受けているので、次の（１７）及び（１８）式で表
されるｆｉ *及びσｉ * のようになる。
【００１０】 ｆｉ→ｆｉ・ｃ0 ／（ｃ0 −Ｖ・ｅT ）＝ｆｉ * ・・・（１７） σｉ→σｉ・ｃ0 ／（ｃ0 −Ｖ・ｅT ）＝σｉ * ・・・（１８） そこで、次の（１９）及び（２０）式の逆変換で補正す
ることで、自艦Ｍの運動に起因したドップラー効果の影
響を取り除くことができる。その結果、精度のよい照合
が可能となる。 ｆｉ * →ｆｉ * ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT ）／ｃ0 または ｆｉ * →ｆｉ * ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ） ・・・（１９） σｉ * →σｉ * ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT ）／ｃ0 または σｉ * →σｉ * ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ） ・・・（２０） 図１は、本発明の第１の実施例を示す目標自動類識別装
置の構成ブロック図であり、この目標自動類識別装置は
音源の探知から目標の類識別にいたる一連の流れを、本
発明の目標自動類識別方法を用いて行う装置である。目
標自動類識別装置は、Ｎ個のセンサ１１−１〜１１−Ｎ
に探知目標から入力される時系列信号に対して整相処理
を行うＦＦＴ／整相処理部１２と、そのＦＦＴ／整相処
理部１２の出力側に接続され、イベントを検出すると共
にラインＬＳの検出を行う自動探知／追尾処理部１３と
を、備えている。自動探知／追尾処理部１３は、同一音
源に関するラインセットの組み合わせを生成するデータ
統合処理部１４に接続され、データ統合処理部１４の出
力側は各ラインＬＳの特徴である第１の平均周波数ｆｉ
* 及び第１の標準偏差σｉ * 等の抽出を行う特徴抽出処
理１５に接続されている。さらに、この目標自動類識別
装置は、特徴抽出処理１５で抽出された特徴に対してカ
タログｃ（ｆ）である第２の平均周波数ｆｉ及び第２の
標準偏差σｉと比較照合することによって類識別を行う
類識別処理部２０を、設けている。センサ１１−１〜１
１−Ｎ、ＦＦＴ／整相処理部１２、自動探知／追尾処理
部１３、データ統合処理部１４、及び特徴抽出処理１５
は、従来の図２と同じ機能をそれぞれ有し、類識別処理
部２０は図２と異なる機能を有している。
ることで、自艦Ｍの運動に起因したドップラー効果の影
響を取り除くことができる。その結果、精度のよい照合
が可能となる。 ｆｉ * →ｆｉ * ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT ）／ｃ0 または ｆｉ * →ｆｉ * ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ） ・・・（１９） σｉ * →σｉ * ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT ）／ｃ0 または σｉ * →σｉ * ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ） ・・・（２０） 図１は、本発明の第１の実施例を示す目標自動類識別装
置の構成ブロック図であり、この目標自動類識別装置は
音源の探知から目標の類識別にいたる一連の流れを、本
発明の目標自動類識別方法を用いて行う装置である。目
標自動類識別装置は、Ｎ個のセンサ１１−１〜１１−Ｎ
に探知目標から入力される時系列信号に対して整相処理
を行うＦＦＴ／整相処理部１２と、そのＦＦＴ／整相処
理部１２の出力側に接続され、イベントを検出すると共
にラインＬＳの検出を行う自動探知／追尾処理部１３と
を、備えている。自動探知／追尾処理部１３は、同一音
源に関するラインセットの組み合わせを生成するデータ
統合処理部１４に接続され、データ統合処理部１４の出
力側は各ラインＬＳの特徴である第１の平均周波数ｆｉ
* 及び第１の標準偏差σｉ * 等の抽出を行う特徴抽出処
理１５に接続されている。さらに、この目標自動類識別
装置は、特徴抽出処理１５で抽出された特徴に対してカ
タログｃ（ｆ）である第２の平均周波数ｆｉ及び第２の
標準偏差σｉと比較照合することによって類識別を行う
類識別処理部２０を、設けている。センサ１１−１〜１
１−Ｎ、ＦＦＴ／整相処理部１２、自動探知／追尾処理
部１３、データ統合処理部１４、及び特徴抽出処理１５
は、従来の図２と同じ機能をそれぞれ有し、類識別処理
部２０は図２と異なる機能を有している。
【００１１】図５は、図１中の類識別処理部を示す構成
ブロック図である。類識別処理部２０は、図１中の特徴
抽出処理部１５からの自艦Ｍのドップラー効果の影響を
受けた各ラインの第１の周波数の平均値（平均周波数）
ｆｉ * 、第１の標準偏差値σｉ * 、自艦Ｍの速度情報、
及び目標方位情報を逐次入力する入力端子２１を備えて
いる。この入力端子２１は、ドップラー逆変換部２２に
接続されている。ドップラー逆変換部２２は特徴抽出処
理部１５の出力の平均値ｆｉ * ，標準偏差値σｉ * に対
してドップラー逆変換を行い、自艦Ｍの運動によるドッ
プラー効果の影響を取り除くものである。ドップラー逆
変換部２２の出力側は類似度計算部２３に接続され、類
似度計算部２３の出力側は目標選択部２４に接続されて
いる。類似度計算部２３はドップラー逆変換されて得ら
れた第３の周波数の平均値ｆｉ及び第３の標準偏差値σ
ｉとカタログｃ（ｆ）とを比較照合して類似度Ａを計算
する機能を有し、目標選択部２４は、類似度Ａの上位候
補を選択する機能を有している。目標選択部２４の出力
側は、類似度Ａが上位のカタログｃ（ｆ）を表示する表
示部２５に接続されている。類似度計算部２２には、カ
タログｃ（ｆ）を保存するメモリ２６が接続されてい
る。
ブロック図である。類識別処理部２０は、図１中の特徴
抽出処理部１５からの自艦Ｍのドップラー効果の影響を
受けた各ラインの第１の周波数の平均値（平均周波数）
ｆｉ * 、第１の標準偏差値σｉ * 、自艦Ｍの速度情報、
及び目標方位情報を逐次入力する入力端子２１を備えて
いる。この入力端子２１は、ドップラー逆変換部２２に
接続されている。ドップラー逆変換部２２は特徴抽出処
理部１５の出力の平均値ｆｉ * ，標準偏差値σｉ * に対
してドップラー逆変換を行い、自艦Ｍの運動によるドッ
プラー効果の影響を取り除くものである。ドップラー逆
変換部２２の出力側は類似度計算部２３に接続され、類
似度計算部２３の出力側は目標選択部２４に接続されて
いる。類似度計算部２３はドップラー逆変換されて得ら
れた第３の周波数の平均値ｆｉ及び第３の標準偏差値σ
ｉとカタログｃ（ｆ）とを比較照合して類似度Ａを計算
する機能を有し、目標選択部２４は、類似度Ａの上位候
補を選択する機能を有している。目標選択部２４の出力
側は、類似度Ａが上位のカタログｃ（ｆ）を表示する表
示部２５に接続されている。類似度計算部２２には、カ
タログｃ（ｆ）を保存するメモリ２６が接続されてい
る。
【００１２】次に、図１の目標自動類識別装置の動作を
説明する。Ｎ個のセンサ１１−１〜１１−Ｎに入力され
る音響信号の時系列信号に対し、ＦＦＴ／整相処理部１
２は、従来の図２と同様に、ＦＦＴと整相処理を行い、
時系列信号を方位、及び周波数空間上のレベルデータに
変換して結果を自動探知／追尾処理部１３へ送る。自動
探知／追尾処理部１３は、方位及び周波数空間でのレベ
ルのイベントを検出し、それを時間的に追尾することに
よってラインＬＳの検出を行い、その検出結果がデータ
統合処理部１４へ送られる。データ統合処理１４は、ラ
インＬＳの方位情報から同一音源に関するラインセット
の組み合わせを生成し、この生成結果を特徴抽出処理部
１５へ送る。特徴抽出処理部１５では、各ラインＬＳの
特徴抽出を行う。即ち、特徴要素として周波数の時間的
な平均値ｆｉ * 、及び標準偏差値σｉ * 等の統計量が抽
出される。それら値ｆｉ * ，σｉ * のデータが、類識別
処理部２０へ送られる。類識別処理部２０において、入
力端子２１には特徴抽出処理部１５から平均値ｆｉ * ，
標準偏差値σｉ * 等と、自艦Ｍの速度情報及び目標方位
情報である速度ベクトルＶ及び探知方位ベクトルｅT と
が入力され、これらがドップラー逆変換部２２に伝達さ
れる。ドップラー逆変換部２２は、周波数の平均値ｆｉ
* ，標準偏差値σｉ * に対して（１９）及び（２０）式
を用いてドップラー逆変換を施し、自艦Ｍの運動による
ドップラー効果の影響を取り除いたラインの第３の周波
数の平均値ｆｉと標準偏差σｉ とを出力する。類似度計
算部２３は平均値ｆｉと標準偏差σｉに基づいて自艦Ｍ
によるドップラー効果の影響を取り除いた探知信号ｓ
（ｆ）を（７）式を用いて計算し、かつ、メモリ２６に
格納されている各カタログｃ（ｆ）毎に、探知信号ｓ
（ｆ）の類似度Ａを（９）式で計算する。ここで、各カ
タログｃ（ｆ）について説明をする。収集を目的とした
目標から抽出された信号の平均周波数ｆｉ * と標準偏差
σｉ * に対して、（１９）及び（２０）式を用いてドッ
プラー逆変換を施し、自艦Ｍの運動によるドップラー効
果の影響を取り除く。その結果得られた平均周波数ｆｉ
と標準偏差σｉに対して（８）式に基づき計算が行わ
れ、それらが、カタログデータである第２の平均周波数
ｆｃ及び標準偏差σｃとして予めメモリ２６に格納され
る。目標選択部２４は、例えば、類似度Ａの上位１０候
補を選択し、表示部２５がそれら候補のカタログを表示
する。以上のように、本実施例では、探知信号及び予め
収集したカタログｃ（ｆ）にドップラー逆変換を施すこ
とにより、カタログデータと探知信号から、自艦Ｍの運
動によるドップラー効果を除去できる。そのため、従来
の方法で生じ易かった自艦Ｍの運動で生じるドップラー
効果による目標誤認識の問題を解決できる。
説明する。Ｎ個のセンサ１１−１〜１１−Ｎに入力され
る音響信号の時系列信号に対し、ＦＦＴ／整相処理部１
２は、従来の図２と同様に、ＦＦＴと整相処理を行い、
時系列信号を方位、及び周波数空間上のレベルデータに
変換して結果を自動探知／追尾処理部１３へ送る。自動
探知／追尾処理部１３は、方位及び周波数空間でのレベ
ルのイベントを検出し、それを時間的に追尾することに
よってラインＬＳの検出を行い、その検出結果がデータ
統合処理部１４へ送られる。データ統合処理１４は、ラ
インＬＳの方位情報から同一音源に関するラインセット
の組み合わせを生成し、この生成結果を特徴抽出処理部
１５へ送る。特徴抽出処理部１５では、各ラインＬＳの
特徴抽出を行う。即ち、特徴要素として周波数の時間的
な平均値ｆｉ * 、及び標準偏差値σｉ * 等の統計量が抽
出される。それら値ｆｉ * ，σｉ * のデータが、類識別
処理部２０へ送られる。類識別処理部２０において、入
力端子２１には特徴抽出処理部１５から平均値ｆｉ * ，
標準偏差値σｉ * 等と、自艦Ｍの速度情報及び目標方位
情報である速度ベクトルＶ及び探知方位ベクトルｅT と
が入力され、これらがドップラー逆変換部２２に伝達さ
れる。ドップラー逆変換部２２は、周波数の平均値ｆｉ
* ，標準偏差値σｉ * に対して（１９）及び（２０）式
を用いてドップラー逆変換を施し、自艦Ｍの運動による
ドップラー効果の影響を取り除いたラインの第３の周波
数の平均値ｆｉと標準偏差σｉ とを出力する。類似度計
算部２３は平均値ｆｉと標準偏差σｉに基づいて自艦Ｍ
によるドップラー効果の影響を取り除いた探知信号ｓ
（ｆ）を（７）式を用いて計算し、かつ、メモリ２６に
格納されている各カタログｃ（ｆ）毎に、探知信号ｓ
（ｆ）の類似度Ａを（９）式で計算する。ここで、各カ
タログｃ（ｆ）について説明をする。収集を目的とした
目標から抽出された信号の平均周波数ｆｉ * と標準偏差
σｉ * に対して、（１９）及び（２０）式を用いてドッ
プラー逆変換を施し、自艦Ｍの運動によるドップラー効
果の影響を取り除く。その結果得られた平均周波数ｆｉ
と標準偏差σｉに対して（８）式に基づき計算が行わ
れ、それらが、カタログデータである第２の平均周波数
ｆｃ及び標準偏差σｃとして予めメモリ２６に格納され
る。目標選択部２４は、例えば、類似度Ａの上位１０候
補を選択し、表示部２５がそれら候補のカタログを表示
する。以上のように、本実施例では、探知信号及び予め
収集したカタログｃ（ｆ）にドップラー逆変換を施すこ
とにより、カタログデータと探知信号から、自艦Ｍの運
動によるドップラー効果を除去できる。そのため、従来
の方法で生じ易かった自艦Ｍの運動で生じるドップラー
効果による目標誤認識の問題を解決できる。
【００１３】第２の実施例 図６は、本発明の第２の実施例の目標類識別装置におけ
る類識別処理部を示す図である。第２の実施例の目標類
識別装置の全体構成は、図１の第１の実施例と同様であ
るが、本実施例では第１の実施例の類識別処理部２０と
は処理方法の異なる類識別処理部３０が用いられてい
る。類識別処理３０は、図５と同様の入力端子２１とド
ップラー逆変換部２２とを有し、図５とは異なる処理を
行う類似度計算部３１を備えている。類似度計算部３１
は（４）式で記述されている確率論的ニューラルネット
ワーク（ＰＮＮ）を適用する構成とされている。類似度
計算部３１の出力側には、第１の実施例と同様の接続で
目標選択部２４及び表示部２５が設けられ、メモリ２６
が類似度計算部３１に接続されている。
る類識別処理部を示す図である。第２の実施例の目標類
識別装置の全体構成は、図１の第１の実施例と同様であ
るが、本実施例では第１の実施例の類識別処理部２０と
は処理方法の異なる類識別処理部３０が用いられてい
る。類識別処理３０は、図５と同様の入力端子２１とド
ップラー逆変換部２２とを有し、図５とは異なる処理を
行う類似度計算部３１を備えている。類似度計算部３１
は（４）式で記述されている確率論的ニューラルネット
ワーク（ＰＮＮ）を適用する構成とされている。類似度
計算部３１の出力側には、第１の実施例と同様の接続で
目標選択部２４及び表示部２５が設けられ、メモリ２６
が類似度計算部３１に接続されている。
【００１４】次に、本実施例の目標類識別装置の動作を
説明する。入力された目標信号である音源信号から、ラ
インの周波数の平均値ｆｉ * 及び標準偏差σｉ * 等の特
徴情報と自艦Ｍの速度情報と目標方位情報とが、第１の
実施例と同様に、入力端子２１から類識別処理３０へ逐
次入力され、類識別処理３０中のドップラー逆変換部２
２は、それら周波数の平均値ｆｉ * 及び標準偏差σｉ *
に対してドップラー逆変換を施して自艦Ｍの運動による
ドップラー効果の影響を除去する。よって、自艦Ｍの運
動によるドップラー効果の影響が除去されたラインの周
波数の平均値ｆｉと標準偏差σｉが、類似度計算部３１
に入力される。類似度計算部３１では（７）式に基づく
探知信号ｓ（ｆ）を計算し、さらに、該探知信号ｓ
（ｆ）を所定の周波数刻みでサンプリングした場合の周
波数サンプルに対応する信号ベクトルＳ（＝［ｓ
（ｆ1 ），ｓ（ｆ2 ），…，ｓ（ｆN ）］）を生成す
る。一方、予め自艦Ｍの運動によるドップラー効果の影
響が除れ、かつ（９）式に基づき計算されたカタログラ
インが、所定の周波数刻みでサンプリングされ、その周
波数サンプルに対応するカタログベクトルＣ（＝［ｃ
（ｆ1 ），ｃ（ｆ2 ），…，ｃ（ｆN ）］）が、メモリ
２６に格納されている。類似度計算部３１は、カタログ
ベクトルＣと信号ベクトルＳ間の類似度Ａを（１０）式
を用いて計算する。このとき、カタログベクトルＣと信
号ベクトルＳは、ノルム１となるように規格化する必要
がある。計算された類似度Ａは、第１の実施例と同様に
目標選択部６４に送られ、例えば類似度Ａの上位１０候
補に対応するカタログが、表示部２５で表示される。以
上のように、本実施例においても第１の実施例と同様
に、探知した信号及び予め収集したカタログｃ（ｆ）に
ドップラー逆変換を施すことにより、カタログデータと
探知信号から、自艦Ｍの運動によるドップラー効果を除
去できる。そのため、従来の方法で生じ易かった自艦の
運動で生じるドップラー効果による目標誤認識の問題を
解決できる。
説明する。入力された目標信号である音源信号から、ラ
インの周波数の平均値ｆｉ * 及び標準偏差σｉ * 等の特
徴情報と自艦Ｍの速度情報と目標方位情報とが、第１の
実施例と同様に、入力端子２１から類識別処理３０へ逐
次入力され、類識別処理３０中のドップラー逆変換部２
２は、それら周波数の平均値ｆｉ * 及び標準偏差σｉ *
に対してドップラー逆変換を施して自艦Ｍの運動による
ドップラー効果の影響を除去する。よって、自艦Ｍの運
動によるドップラー効果の影響が除去されたラインの周
波数の平均値ｆｉと標準偏差σｉが、類似度計算部３１
に入力される。類似度計算部３１では（７）式に基づく
探知信号ｓ（ｆ）を計算し、さらに、該探知信号ｓ
（ｆ）を所定の周波数刻みでサンプリングした場合の周
波数サンプルに対応する信号ベクトルＳ（＝［ｓ
（ｆ1 ），ｓ（ｆ2 ），…，ｓ（ｆN ）］）を生成す
る。一方、予め自艦Ｍの運動によるドップラー効果の影
響が除れ、かつ（９）式に基づき計算されたカタログラ
インが、所定の周波数刻みでサンプリングされ、その周
波数サンプルに対応するカタログベクトルＣ（＝［ｃ
（ｆ1 ），ｃ（ｆ2 ），…，ｃ（ｆN ）］）が、メモリ
２６に格納されている。類似度計算部３１は、カタログ
ベクトルＣと信号ベクトルＳ間の類似度Ａを（１０）式
を用いて計算する。このとき、カタログベクトルＣと信
号ベクトルＳは、ノルム１となるように規格化する必要
がある。計算された類似度Ａは、第１の実施例と同様に
目標選択部６４に送られ、例えば類似度Ａの上位１０候
補に対応するカタログが、表示部２５で表示される。以
上のように、本実施例においても第１の実施例と同様
に、探知した信号及び予め収集したカタログｃ（ｆ）に
ドップラー逆変換を施すことにより、カタログデータと
探知信号から、自艦Ｍの運動によるドップラー効果を除
去できる。そのため、従来の方法で生じ易かった自艦の
運動で生じるドップラー効果による目標誤認識の問題を
解決できる。
【００１５】第３の実施例 第１及び第２の実施例では、目標Ｔの運動によるドップ
ラー効果については考慮されていない。そのため、カタ
ログデータの各ラインの周波数幅ｄＦｊは、目標の運動
によるドップラーの影響を考慮して広くしておく必要が
ある。ここで、例えば、目標信号に基づく周波数の平均
値ｆｉ * 及び標準偏差σｉ * 対してドップラーの逆変換
を行う際に、目標Ｔの相対速度を複数個仮定しておき、
その仮定した相対速度に応じてそれぞれドップラー逆変
換を施すことで、カタログデータの各ラインの周波数幅
を広げるという悪影響を避けることができる。第３の実
施例は、目標の相対速度を複数個仮定しておき、その仮
定した相対速度に応じてそれぞれドップラー逆変換を施
す方法である。
ラー効果については考慮されていない。そのため、カタ
ログデータの各ラインの周波数幅ｄＦｊは、目標の運動
によるドップラーの影響を考慮して広くしておく必要が
ある。ここで、例えば、目標信号に基づく周波数の平均
値ｆｉ * 及び標準偏差σｉ * 対してドップラーの逆変換
を行う際に、目標Ｔの相対速度を複数個仮定しておき、
その仮定した相対速度に応じてそれぞれドップラー逆変
換を施すことで、カタログデータの各ラインの周波数幅
を広げるという悪影響を避けることができる。第３の実
施例は、目標の相対速度を複数個仮定しておき、その仮
定した相対速度に応じてそれぞれドップラー逆変換を施
す方法である。
【００１６】図７は、本発明の第３の実施例の目標類識
別装置における類識別処理部４０を示す図である。本実
施例の目標類識別装置は、音源の探知から目標の類識別
にいたる一連の流れを、図１と同様の構成のＮ個のセン
サ１１−１〜１１−Ｎと、ＦＦＴ／整相処理部１２と、
自動探知／追尾処理部１３と、データ統合処理部１４
と、特徴抽出処理１５と、図１とは異なる類識別処理部
４０とで行う構成である。類識別処理部４０は、図１中
の特徴抽出処理部１５からのラインの周波数の平均値ｆ
ｉ * ，標準偏差値σｉ * 、自艦Ｍの速度情報、及び目標
方位情報を逐次入力する入力端子２１を備え、この入力
端子２１は第１のドップラー逆変換部４１に接続されて
いる。ドップラー逆変換部４１の出力側は第２のドップ
ラー逆変換部４２に接続されている。ドップラー逆変換
部４１は特徴抽出処理部１５の出力の周波数の平均値ｆ
ｉ * 及び標準偏差値σｉ * に対してドップラー逆変換を
行い、自艦Ｍの運動によるドップラー効果の影響を取り
除く機能を有し、ドップラー逆変換部４２は目標Ｔの相
対運動速度の仮定値に対応してドップラー逆変換を行
い、第４の平均周波数ｆｉ **及び第４の標準偏差σｉ **
を出力する機能を有している。ドップラー逆変換部４２
の出力側は類似度計算部２３に接続され、類似度計算部
２３の出力側が目標選択部２４に接続されている。類似
度計算部２３はドップラー逆変換された平均値，標準偏
差値とカタログとを比較照合して類似度Ａを計算する機
能を有し、目標選択部２４は、類似度Ａの上位候補を選
択する機能を有している。目標選択部２４の出力は、類
似度が上位のカタログを表示する表示部２５に接続され
ている。ドップラー逆変換部４２には目標Ｔの相対運動
速度の仮定値を保存するメモリ４３が接続され、類似度
計算部２３には、カタログを保存するメモリ２６が接続
されている。
別装置における類識別処理部４０を示す図である。本実
施例の目標類識別装置は、音源の探知から目標の類識別
にいたる一連の流れを、図１と同様の構成のＮ個のセン
サ１１−１〜１１−Ｎと、ＦＦＴ／整相処理部１２と、
自動探知／追尾処理部１３と、データ統合処理部１４
と、特徴抽出処理１５と、図１とは異なる類識別処理部
４０とで行う構成である。類識別処理部４０は、図１中
の特徴抽出処理部１５からのラインの周波数の平均値ｆ
ｉ * ，標準偏差値σｉ * 、自艦Ｍの速度情報、及び目標
方位情報を逐次入力する入力端子２１を備え、この入力
端子２１は第１のドップラー逆変換部４１に接続されて
いる。ドップラー逆変換部４１の出力側は第２のドップ
ラー逆変換部４２に接続されている。ドップラー逆変換
部４１は特徴抽出処理部１５の出力の周波数の平均値ｆ
ｉ * 及び標準偏差値σｉ * に対してドップラー逆変換を
行い、自艦Ｍの運動によるドップラー効果の影響を取り
除く機能を有し、ドップラー逆変換部４２は目標Ｔの相
対運動速度の仮定値に対応してドップラー逆変換を行
い、第４の平均周波数ｆｉ **及び第４の標準偏差σｉ **
を出力する機能を有している。ドップラー逆変換部４２
の出力側は類似度計算部２３に接続され、類似度計算部
２３の出力側が目標選択部２４に接続されている。類似
度計算部２３はドップラー逆変換された平均値，標準偏
差値とカタログとを比較照合して類似度Ａを計算する機
能を有し、目標選択部２４は、類似度Ａの上位候補を選
択する機能を有している。目標選択部２４の出力は、類
似度が上位のカタログを表示する表示部２５に接続され
ている。ドップラー逆変換部４２には目標Ｔの相対運動
速度の仮定値を保存するメモリ４３が接続され、類似度
計算部２３には、カタログを保存するメモリ２６が接続
されている。
【００１７】次に、本実施例の目標自動類識別装置の動
作を説明する。入力された目標信号から、ラインの周波
数の平均値ｆｉ * 及び標準偏差値σｉ * 等の特徴情報と
自艦Ｍの速度情報と目標方位情報とが、第１及び第２の
実施例と同様に、入力端子２１から類識別処理４０へ逐
次入力され、類識別処理４０中のドップラー逆変換部４
１は、それら周波数の平均値ｆｉ * 及び標準偏差値σｉ
* に対してドップラー逆変換を施して自艦Ｍの運動によ
るドップラー効果の影響を除去する。ドップラー逆変換
部４２はドップラー逆変換部４１の出力の平均値ｆｉ及
び標準偏差値σｉに対して、メモリ４３に格納されてい
る複数種類の相対速度の仮定値を用いてドップラー逆変
換を施し、複数個の平均値ｆｉ **及び標準偏差σｉ **が
類似度計算部２３に出力される。ここで、ドップラ逆変
換部４２における逆変換は、次の（２１）式及び（２
２）式が用いられる。 ｆｉ **＝ｆｉ・（ｃ0 −ＶT ）／ｃ0 または ｆｉ **＝ｆｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋ＶT ） ・・・（２１） σｉ **＝σｉ・（ｃ0 −ＶT ）／ｃ0 または σｉ **＝σｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋ＶT ） ・・・（２２） 但し、 ＶT ；目標Ｔの運動の目標方位ベクトルの方向成分の仮定値 この仮定値の変化範囲と個数は、カタログデータ収集時
に、探知時に目標の相対運動速度のとる範囲を想定して
定めればよい。以降、第１または第２の実施例と同様の
処理が行われ、目標に対する類識別がおこなわれる。
作を説明する。入力された目標信号から、ラインの周波
数の平均値ｆｉ * 及び標準偏差値σｉ * 等の特徴情報と
自艦Ｍの速度情報と目標方位情報とが、第１及び第２の
実施例と同様に、入力端子２１から類識別処理４０へ逐
次入力され、類識別処理４０中のドップラー逆変換部４
１は、それら周波数の平均値ｆｉ * 及び標準偏差値σｉ
* に対してドップラー逆変換を施して自艦Ｍの運動によ
るドップラー効果の影響を除去する。ドップラー逆変換
部４２はドップラー逆変換部４１の出力の平均値ｆｉ及
び標準偏差値σｉに対して、メモリ４３に格納されてい
る複数種類の相対速度の仮定値を用いてドップラー逆変
換を施し、複数個の平均値ｆｉ **及び標準偏差σｉ **が
類似度計算部２３に出力される。ここで、ドップラ逆変
換部４２における逆変換は、次の（２１）式及び（２
２）式が用いられる。 ｆｉ **＝ｆｉ・（ｃ0 −ＶT ）／ｃ0 または ｆｉ **＝ｆｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋ＶT ） ・・・（２１） σｉ **＝σｉ・（ｃ0 −ＶT ）／ｃ0 または σｉ **＝σｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋ＶT ） ・・・（２２） 但し、 ＶT ；目標Ｔの運動の目標方位ベクトルの方向成分の仮定値 この仮定値の変化範囲と個数は、カタログデータ収集時
に、探知時に目標の相対運動速度のとる範囲を想定して
定めればよい。以降、第１または第２の実施例と同様の
処理が行われ、目標に対する類識別がおこなわれる。
【００１８】以上のように、本実施例では、探知した信
号及び予め収集したカタログｃ（ｆ）にドップラー逆変
換を施すことにより、カタログデータと探知信号から自
艦Ｍの運動によるドップラー効果を除去できる。さら
に、目標Ｔの運動速度を目標方位ベクトルの方向成分Ｖ
T で複数仮定し、ドップラー逆変換を施している。その
ため、自艦Ｍの運動にで生じるドップラー効果及び目標
Ｔの運動によるドップラー効果の影響を低減し、従来の
方法で生じ易かった目標誤認識の問題を解決できる。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。その変形例としては、例えば次のようなもの
がある。 （１） 第１、第２及び第３の実施例において、目標Ｔ
からの目標信号から抽出された周波数の平均値ｆｉ * 及
び標準偏差σｉ * の両方に基いてカタログｃ（ｆ）と比
較しているが、標準偏差ｉσ* に対応する類識別ではド
ップラー効果の影響が小さいので、標準偏差σｉ * に対
するドップラー逆変換は行わなくてもよい。 （２） 第３の実施例において、目標Ｔの運動の目標方
位ベクトルの方向成分の仮定値ＶT を複数設定して目標
Ｔの運動によるドップラー効果の影響を低減している
が、目標Ｔと自艦Ｍ間の相対速度に対し複数の仮定値を
設定してドップラー効果の影響を低減する方法も実現可
能である。第３の実施例では、２つのドップラー逆変換
部４１，４２を用いてドップラー逆変換を２段階で行っ
ていたが、目標Ｔと自艦Ｍ間相対速度に対し複数の仮定
値を設定すると、ドップラー逆変換部４１での処理が不
要となる。この場合のドップラー逆変換は、次の（２
３）式及び（２４）式が用いられる。
号及び予め収集したカタログｃ（ｆ）にドップラー逆変
換を施すことにより、カタログデータと探知信号から自
艦Ｍの運動によるドップラー効果を除去できる。さら
に、目標Ｔの運動速度を目標方位ベクトルの方向成分Ｖ
T で複数仮定し、ドップラー逆変換を施している。その
ため、自艦Ｍの運動にで生じるドップラー効果及び目標
Ｔの運動によるドップラー効果の影響を低減し、従来の
方法で生じ易かった目標誤認識の問題を解決できる。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。その変形例としては、例えば次のようなもの
がある。 （１） 第１、第２及び第３の実施例において、目標Ｔ
からの目標信号から抽出された周波数の平均値ｆｉ * 及
び標準偏差σｉ * の両方に基いてカタログｃ（ｆ）と比
較しているが、標準偏差ｉσ* に対応する類識別ではド
ップラー効果の影響が小さいので、標準偏差σｉ * に対
するドップラー逆変換は行わなくてもよい。 （２） 第３の実施例において、目標Ｔの運動の目標方
位ベクトルの方向成分の仮定値ＶT を複数設定して目標
Ｔの運動によるドップラー効果の影響を低減している
が、目標Ｔと自艦Ｍ間の相対速度に対し複数の仮定値を
設定してドップラー効果の影響を低減する方法も実現可
能である。第３の実施例では、２つのドップラー逆変換
部４１，４２を用いてドップラー逆変換を２段階で行っ
ていたが、目標Ｔと自艦Ｍ間相対速度に対し複数の仮定
値を設定すると、ドップラー逆変換部４１での処理が不
要となる。この場合のドップラー逆変換は、次の（２
３）式及び（２４）式が用いられる。
【００１９】 ｆｉ *** ＝ｆｉ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT −ＶT ）／ｃ0 または ｆｉ *** ＝ｆｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ＋ＶT ） ・・・（２３） σｉ *** ＝σｉ・（ｃ0 −Ｖ・ｅT −ＶT ）／ｃ0 または σｉ *** ＝σｉ・ｃ0 ／（ｃ0 ＋Ｖ・ｅT ＋ＶT ） ・・・（２４） 但し、 平均周波数ｆｉ *** と標準偏差σｉ *** とが、カタログ
ｃ（ｆ）と比較される。
ｃ（ｆ）と比較される。
【００２０】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
によれば、ラインから抽出された統計量の第１の平均周
波数ｆｉ * または第１の平均周波数ｆｉ * と第１の標準
偏差σｉ * との組に対して補正を行い、補正の結果得ら
れた第３の平均周波数ｆｉまたは第３の平均周波数ｆｉ
と第３の標準偏差σｉとの組とカタログデータである第
２の平均周波数ｆc または第２の平均周波数ｆc と第２
の標準偏差σc の組とに対して比較を行って類識別を行
う。そのため、プラットフォームの運動によって生じる
ドップラー効果が少ない演算量で除去でき、目標に対す
る類識別の精度を向上できる。第２の発明によれば、統
計量の第１の平均周波数ｆｉ * または第１の平均周波数
ｆｉ * と第１の標準偏差σｉ * の組に対して補正を行う
ので、少ない演算量でカタログデータを形成できる。し
かも、このカタログデータは、プラットフォームの運動
によって生じるドップラー効果が除去されたものとな
る。そのため、目標に対する類識別の精度を向上でき
る。第３の発明によれば、第１の発明における第３の平
均周波数ｆｉまたは第３の平均周波数ｆｉと第３の標準
偏差σｉとの組に対して目標の運動の目標方位ベクトル
の方向成分ＶT の仮定値に基づいて補正を施し、補正の
結果得られる第４の周波数ｆｉ **または第４の周波数ｆ
ｉ **と第４の標準偏差σｉ **との組と第２の周波数ｆc
または該第２の周波数ｆc と第２の標準偏差σc の組と
に対して比較するようにしている。そのため、目標の運
動によるドップラー効果の影響を少ない演算量で適確に
除去でき、第１の発明における目標に対する類識別の精
度をさらに向上できる。第４の発明によれば、プラット
フォームの運動ベクトルＶと前記目標信号の探知方位ベ
クトルｅT と前記目標の運動の目標方位ベクトルの方向
成分ＶT の仮定値と用いて、第３の平均周波数ｆｉまた
は第３の平均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉとの組を
補正しているので、第３の発明の効果に加え、補正の処
理工数を削減することができる。
によれば、ラインから抽出された統計量の第１の平均周
波数ｆｉ * または第１の平均周波数ｆｉ * と第１の標準
偏差σｉ * との組に対して補正を行い、補正の結果得ら
れた第３の平均周波数ｆｉまたは第３の平均周波数ｆｉ
と第３の標準偏差σｉとの組とカタログデータである第
２の平均周波数ｆc または第２の平均周波数ｆc と第２
の標準偏差σc の組とに対して比較を行って類識別を行
う。そのため、プラットフォームの運動によって生じる
ドップラー効果が少ない演算量で除去でき、目標に対す
る類識別の精度を向上できる。第２の発明によれば、統
計量の第１の平均周波数ｆｉ * または第１の平均周波数
ｆｉ * と第１の標準偏差σｉ * の組に対して補正を行う
ので、少ない演算量でカタログデータを形成できる。し
かも、このカタログデータは、プラットフォームの運動
によって生じるドップラー効果が除去されたものとな
る。そのため、目標に対する類識別の精度を向上でき
る。第３の発明によれば、第１の発明における第３の平
均周波数ｆｉまたは第３の平均周波数ｆｉと第３の標準
偏差σｉとの組に対して目標の運動の目標方位ベクトル
の方向成分ＶT の仮定値に基づいて補正を施し、補正の
結果得られる第４の周波数ｆｉ **または第４の周波数ｆ
ｉ **と第４の標準偏差σｉ **との組と第２の周波数ｆc
または該第２の周波数ｆc と第２の標準偏差σc の組と
に対して比較するようにしている。そのため、目標の運
動によるドップラー効果の影響を少ない演算量で適確に
除去でき、第１の発明における目標に対する類識別の精
度をさらに向上できる。第４の発明によれば、プラット
フォームの運動ベクトルＶと前記目標信号の探知方位ベ
クトルｅT と前記目標の運動の目標方位ベクトルの方向
成分ＶT の仮定値と用いて、第３の平均周波数ｆｉまた
は第３の平均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉとの組を
補正しているので、第３の発明の効果に加え、補正の処
理工数を削減することができる。
【図１】本発明の発明の第１の実施例を示す目標自動類
識別装置の構成ブロック図である。
識別装置の構成ブロック図である。
【図２】従来の目標自動類識別方法を示す図である。
【図３】カタログ照合処理の原理を示す説明図である。
【図４】第１の実施例の目標自動類識別方法の概念を説
明する図である。
明する図である。
【図５】図１中の類識別処理部を示す構成ブロック図で
ある。
ある。
【図６】本発明の第２の実施例の目標類識別装置におけ
る類識別処理部を示す図である。
る類識別処理部を示す図である。
【図７】本発明の第３の実施例の目標類識別装置におけ
る類識別処理部を示す図である。
る類識別処理部を示す図である。
１１−１〜１１−Ｎ センサ １２ ＦＦＴ／整相処理
部 １３ 自動探知／追尾処
理部 １４ データ統合処理部 １５ 特徴抽出処理部 ２０，３０，４０ 類識別処理部 ２２，４１，４２ ドップラー逆変換
部 ２３，３１ 類似度計算部， ２４ 目標選択部 ２６，４３ メモリ Ｍ 自艦 Ｔ 目標
部 １３ 自動探知／追尾処
理部 １４ データ統合処理部 １５ 特徴抽出処理部 ２０，３０，４０ 類識別処理部 ２２，４１，４２ ドップラー逆変換
部 ２３，３１ 類似度計算部， ２４ 目標選択部 ２６，４３ メモリ Ｍ 自艦 Ｔ 目標
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−282483（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−215852（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−120333（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−64075（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−235372（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−211151（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01S 3/00 - 7/66 G01S 13/00 - 17/95
Claims (4)
- 【請求項１】 探知目標の放射する目標信号から１つま
たは複数の狭帯域信号の第１の平均周波数ｆｉ * または
該第１の平均周波数ｆｉ * と第１の該標準偏差σｉ * と
の組を求め、該第１の平均周波数ｆｉ * または該第１の
平均周波数ｆｉ * と第１の標準偏差σｉ * との組と、予
め収集したカタログデータである１つまたは複数の第２
の平均周波数ｆc または該第２の平均周波数ｆc と第２
の標準偏差σc との組との比較を行い、前記目標に対す
る類識別を行う目標自動類識別方法において、 前記目標信号から周波数に関する極大点の時間的な連な
りであるラインを抽出し、該ラインを構成する複数のイ
ベントから前記第１の平均周波数ｆｉ * または前記第１
の平均周波数ｆｉ * と第１の標準偏差σｉ * との組を求
め、該第１の平均周波数ｆｉ * または該第１の平均周波
数ｆｉ * と第１の標準偏差σｉ * との組に対して（１）
式及び（２）式を用いて補正を行い、補正の結果得られ
た第３の平均周波数ｆｉまたは該第３の平均周波数ｆｉ
と第３の標準偏差σｉとの組と、前記第２の平均周波数
ｆc または前記第２の平均周波数ｆc と第２の標準偏差
σc との組とに対して比較を行うことを特徴とする目標
自動類識別方法。 【数１】 - 【請求項２】 前記第２の平均周波数ｆc または前記該
第２の平均周波数ｆc と第２の標準偏差σc との組は、
カタログデータ収集時に収集目的の目標の放射する目標
信号から抽出した前記第１の平均周波数ｆｉ * または前
記第１の平均周波数ｆｉ * と第１の標準偏差σｉ * との
組に対して（１）式及び（２）式を用いて補正を行い、
前記プラットフォームの運動によるドップラー効果の影
響を除去した前記第３の平均周波数ｆｉまたは前記第３
の平均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉとの組であるこ
とを特徴とする請求項１記載の目標自動類識別方法。 - 【請求項３】 前記目標の運動のとる範囲を想定し該範
囲から該目標の運動の目標方位ベクトルの方向成分ＶT
の仮定値を設定し、前記第３の平均周波数ｆｉまたは前
記第３の平均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉとの組に
対し、該仮定値を用いた（３）式及び（４）式の補正を
施し、該補正の結果得られる第４の平均周波数ｆｉ **ま
たは該第４の平均周波数ｆｉ **と第４の標準偏差σｉ **
との組と、前記第２の平均周波数ｆc または前記第２の
平均周波数ｆc と第２の標準偏差σc との組とに対して
前記比較を行うことを特徴とする請求項１記載の目標自
動類識別方法。 【数２】 - 【請求項４】 前記目標の運動のとる範囲を想定し該範
囲から該目標の運動の目標方位ベクトルの方向成分ＶT
の仮定値を設定し、前記第３の平均周波数ｆｉまたは前
記第３の平均周波数ｆｉと第３の標準偏差σｉとの組に
対し、前記プラットフォームの運動ベクトルＶと前記目
標信号の探知方位ベクトルｅT と前記方向成分ＶT の仮
定値とに基づいて（５）式及び（６）式の補正を施し、
該補正の結果得られる第５の平均周波数ｆｉ *** または
該第５の平均周波数ｆｉ *** と第５の標準偏差σｉ ***
との組と、前記第２の平均周波数ｆc または前記第２の
平均周波数ｆc と第２の標準偏差σc との組とに対して
前記比較を行うことを特徴とする請求項１記載の目標自
動類識別方法。 【数３】
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7024929A JP2953561B2 (ja) | 1995-02-14 | 1995-02-14 | 目標自動類識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7024929A JP2953561B2 (ja) | 1995-02-14 | 1995-02-14 | 目標自動類識別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08220210A JPH08220210A (ja) | 1996-08-30 |
| JP2953561B2 true JP2953561B2 (ja) | 1999-09-27 |
Family
ID=12151797
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7024929A Expired - Lifetime JP2953561B2 (ja) | 1995-02-14 | 1995-02-14 | 目標自動類識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2953561B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6673030B2 (ja) * | 2016-06-02 | 2020-03-25 | 沖電気工業株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
| JP7103069B2 (ja) * | 2018-08-29 | 2022-07-20 | 沖電気工業株式会社 | 信号処理装置および信号処理方法並びに信号処理方法のプログラム |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58120333A (ja) * | 1982-01-11 | 1983-07-18 | Oki Electric Ind Co Ltd | 音響信号受信方式 |
| JPH01282483A (ja) * | 1988-05-09 | 1989-11-14 | Toshiba Corp | 音響解析装置 |
| JP3088174B2 (ja) * | 1992-02-06 | 2000-09-18 | 古野電気株式会社 | 水中探知装置 |
-
1995
- 1995-02-14 JP JP7024929A patent/JP2953561B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08220210A (ja) | 1996-08-30 |
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