JP5640345B2 - 信号特定装置及び方法並びに信号特定制御プログラム - Google Patents
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Description
このことが求められるのは、不要電磁波が、無線通信障害を起こしたり、電子機器の誤動作を発生させたりするためである。
不要電磁波を低減するためには、その発生原因となっている回路を特定する必要がある。
しかし、その電磁界分布が示す強度分布だけでは、不要電磁界の原因を特定することが困難である。それは、電磁界の強度に時間変動が考慮された雑音情報が得られたとしても、電磁界分布で示される電磁界の強度が大きい当該電磁界発生部分から、必ずしも不要電磁界が放射されているとは限らないからである。
それ故、強い電磁界が電磁界分布上で見い出せたとしても、そこが原因部であるとは特定できず、そのほかの部位に原因があることもある。
このようなことから、従来は、強度分布を参考にしつつ、経験により原因部位の特定をしているのが実情である。
この実施形態の雑音分布測定装置10Aは、測定対象装置の上面から所定距離離れた仮想平面上の振幅確率分布データと入力される相関元データとの相関値を求めて表示する装置に係り、図1に示すように、入力部11と、制御部12と、プローブ走査部13と、振幅確率分布測定部14と、データ記憶部15と、演算解析部16と、出力部17とから概略構成されている。この構成は、信号特定装置の1つのの具体的構成例である。
演算解析部16は、フィッティング部16aと、パラメータ抽出部16bと、相関度演算部16cとからなる。
制御部12は、プローブ走査部13、振幅確率分布測定部14、データ記憶部15、演算解析部16及び出力部17の各部を制御する。
プローブ走査部13は、電磁界を測定するプローブと、プローブを走査するステージとから構成されている。プローブは、電磁界を測定するためのループアンテナ等を有して構成される。ステージは、ループアンテナを制御部12により設定された位置に移動させることができる3軸のステージである。
データ記憶部15は、振幅確率分布測定部14で測定された振幅確率分布のデータ(振幅確率分布データともいう)(相関対象データの1つの例)を記憶するほか、後述するパラメータ抽出部16bで抽出されるパラメータ群のパラメータデータ及び相関度演算部16cで演算される相関度データを記憶する。
その例を、説明都合上、図3に示す簡略な時系列信号(1振幅モデル)を例に採って説明する。この時系列信号は、強度振幅が一種類でその大きさがaとし、その全期間をN区間に分け、信号レベルがオン(高レベル)にある割合をp=n/Nとする。ここで、nは、信号レベルがオンにある時間の合計時間を示す、また、時系列信号に平均がmで、分散がσのガウスノイズが加わったとして、その合計の時系列信号について、信号の振幅がA以上である割合を計算すると、式(1)のようになる。
出力部17は、測定対象装置の上面から所定距離離れた仮想平面上の相関値の分布を表示する手段である。その表示は、相関値で色分けした図や等高線等の平面上で大小を視認し得る情報を出力して行う。
雑音分布測定装置10Aで測定を開始するのに先だって、入力部11から測定に必要な測定位置情報及び相関元データが制御部12に入力される。
この入力の後に、測定が開始されると、制御部12は、入力された測定位置情報(例えば、始点と終点の座標情報及び刻み距離)を下にしてプローブを測定位置に移動させる(図2のステップS21)。そして、制御部12は、振幅確率分布の測定開始信号及び入力された測定条件(例えば、周波数及び測定時間)を振幅確率分布測定部14に送出する。
この記憶に続いて、入力された測定位置情報のうちに測定未了の測定位置情報があれば(図2のステップS24のNo)、制御部12がプローブ走査部13を制御してプローブを測定未了の測定位置へ移動させて上述したと同様の振幅確率分布の測定を行う。
相関度演算部16cは、フィッティングによって得られたパラメータ群を用いて、仮想平面上の振幅確率分布データと入力部11より入力された相関元データとの相関度を演算する。その求められた相関度は、制御部12の制御の下に、データ記憶部15に記憶される(図2のステップS26)。相関度の演算の1つの例を示せば、次のようになる。例えば、相関元データについて得られる複数のパラメータと測定中の振幅確率分布データについて得られる複数のパラメー間の総合的な相関演算により相関度を求める。例えば、各パラメータで表される多次元空間内での異なるパラメータ間の距離によって上述の相関度を演算する。
上述した振幅確率分布の相関度を用いた表示から、同じ雑音発生原因で生じた雑音か否かを判断することができる。この判断を得ることができるのは、同じ雑音発生原因で生じた雑音から測定される電磁界は、強度に違いがあっても、非常に近い振幅確率分布を呈するからである。
また、相関元データと測定された振幅確率分布データの形状自体を比較するのではなく、振幅確率分布を数学的にモデル化し、その数理モデルのパラメータを用いて相関度を演算しているので、本質とは関係のないアーティファクトの影響を受け難いという利点がある。さらに、画像データから数種のパラメータを抽出するので、データ量が圧縮されるという利点もある。
この発明の実施形態2である雑音分布測定装置の電気的構成は、実施形態1とほぼ同じであるが、この実施形態での演算解析部を構成するフィッティング部で用いる数理モデルとして、式(3)を用いるようにした点に実施形態1との相違がある。この構成は、信号特定装置の1つのの具体的構成例である。
この場合にも、パラメータ毎の重要度が異なる可能性があるから、その場合には、その空間上に異方性のあるメトリックを入れたり、距離関数に異方性を入れたりすることにより、パラメータ毎の重要度をさらに強調させることができる。
その他の点は、実施形態1と同様である。
この実施例における測定対象装置501は、図7に示すように、ボード502及びサブボード503,504が搭載されており、そのボード502上に5個のLSI、すなわち、LSI504乃至LSI508が搭載されている。測定対象装置501のボード502のサイズは、横が約255mm、縦が約270mmである。
この実施例の構成におけるその他の構成は、実施形態1の構成と同じであるので、同一参照番号を付してその逐一の説明を省略する。
この実施例における雑音分布測定装置10Bでの測定手順は、基本的には、実施形態3と同じであり、測定が開始されると、入力部11(図5参照)より、測定する周波数、測定する位置、測定時間、類似演算元データ等を入力する。
この実施例においては、測定する周波数として、2.412GHzを中心とした20GHz帯域、測定時間として100ms、測定する位置として装置より30mm上の仮想平面とし前後左右20mmずつの大きさの範囲(270mm×255mm)を、ステップ15mm(18×17点)とした。類似演算元データの例としては、LSI504の地点の振幅確率分布データとした。類似演算元データとしては、他に例えば、遠方電界の振幅確率分布データ等がある。
プローブ走査部13は、制御部12からの信号に応答してスリーブアンテナを測定位置間で移動させる。その測定開始位置は、測定範囲の左前の端に移動させる(図6のS61)。
測定後、測定した振幅確率分布のデータをデータ記憶部15(図5)に記憶する(図6のS63)。
すべての測定位置の測定終了後(図6のS64のYes)、演算解析部18は、データ記憶部15に記憶されている測定データ(振幅確率分布データ)と入力された類似演算元データとの対応するパラメータの差(特徴量)を抽出し、類似度を演算する(図6のS65、S66)。
そして、演算解析部18の類似度演算部16cが、データ記憶部15に記憶されているパラメータ群内のいずれか1つと類似演算元データについてのパラメータ群内の対応するパラメータとの比較、例えば、両パラメータの差を求めて類似度を演算する。演算された類似度は、データ記憶部15に記憶される(図6のS66)。
この図9に示される結果から、アクティブな部品周辺との類似が抽出された。
パラメータの意味から言えば、aは、時系列信号のロジック成分の情報を、m,σは、時系列信号の確率的成分の情報を表示している。この表示内容を図10及び図11について言えば、図10ではその右側に示す類似度の数値23.50と21.19との間の類似度で表される領域がロジック成分についてのノイズが高い部分を示し、図11ではその右側に示す類似度の数値-73.29と-73.71との間の類似度で表される領域が確率的成分についてのノイズが高い部分を示している。
また、これらの情報については、測定データについてのパラメータと類似演算元データについてのパラメータとの差を取り関係を見ることもできるが、上述の分布自体を見ることにより、ロジック情報の強いところと、確率的成分の強いところのボード上のノイズの環境情報を得ることもできる。
この実施例の構成によっても、実施形態3と同効が得られる。
例えば、相関元データ乃至類似演算元データは、既知の振幅確率分布データであると説明したが、測定対象装置の任意に選ばれる位置において、雑音分布測定装置について測定された仮想平面上の振幅確率分布データを、相関元データ乃至類似演算元データとして用いることもできる。
また、相関元データ乃至類似演算元データを1つ用いるだけでなく、複数用いて相関度乃至類似度の異なることを利用して雑音の特定支援に役立てることもできる。
また、振幅確率分布の測定に磁界を用いてもよい。
また、雑音源の特定だけでなく、その他の信号、パターン情報等の一次元情報又は多次元情報の発生場所若しくは出力場所の特定乃至判定に用いるように構成してもよい。上記信号は、例えば、暗号、温度、圧力を表す信号、音声信号等の1次元情報である。パターン情報は、図形情報等の多次元情報である。
また、雑音分布測定装置は、上述した例ではプログラム制御の下に構成されているが、その制御ロジックの本質をハードウェアでその全部又は一部を代替して構成しても、この発明は実施し得る。
この具体的構成の変更は、上述した雑音分布測定以外の装置においても妥当する。
11 入力部(第1のデータ生成手段の一部、第2のデータ生成手段の一部)
12 制御部(第1のデータ生成手段の一部、第2のデータ生成手段の一部)
13 プローブ走査部(計測手段)
14 振幅確率分布測定部(第1のデータ生成手段の一部、第2のデータ生成手段の一部)
15 データ記憶部(第1のデータ生成手段の残部、第2のデータ生成手段の残部)
16a フィッティング部(フィッティング手段)
16b パラメータ抽出部(パラメータ抽出手段)
16c 相関度演算部(演算手段)
16d 類似度演算部(演算手段)
17 出力部(出力手段)
Claims (20)
- 測定対象装置内の信号発生位置毎に計測される、2種類の振幅を有する時系列の信号を出力する計測手段と、
該計測手段から出力される信号に基づいて相関対象データを導出する第1のデータ生成手段と、
情報出力手段から出力される前記相関対象データと所定の対応関係となる相関元データを出力する第2のデータ生成手段と、
前記相関対象データ及び前記相関元データに対して2振幅数理モデルをフィッティングするフィッティング手段と、
該フィッティング手段によるフィッティングから得られる単数又は複数のパラメータを抽出するパラメータ抽出手段と、
該パラメータ抽出手段から出力される前記単数又は複数のパラメータに基づいて前記相関対象データと前記相関元データとの相関度を演算する演算手段とを備えることを特徴とする信号特定装置。 - 前記信号は、雑音源から出力される雑音信号が重畳されている信号であることを特徴とする請求項1記載の信号特定装置。
- 前記相関対象データ及び前記相関元データは、振幅確率分布データであることを特徴とする請求項1記載の信号特定装置。
- 前記相関度は、前記複数のパラメータのうちの異種のパラメータ間の総合的な相関演算から求められることを特徴とする請求項1記載の信号特定装置。
- 前記総合的な相関演算は、前記複数のパラメータで表される多次元空間内で異なるパラメータ間の距離を求めることを特徴とする請求項4記載の信号特定装置。
- 前記演算手段は、前記相関対象データに対して前記2振幅数理モデルをフィッティングして抽出される前記複数のパラメータのうちのいずれか1つと、前記相関元データに対して前記2振幅数理モデルをフィッティングして抽出される前記複数のパラメータのうちの前記いずれか1つと同種の1つのパラメータとの差を類似度として演算する手段であることを特徴とする請求項1記載の信号特定装置。
- 前記相関元データは、既知装置又は測定対象装置内の任意の前記信号発生位置について測定されるデータであることを特徴とする請求項1記載の信号特定装置。
- 前記演算手段によって演算された前記相関度又は前記類似度を出力する出力手段を備えることを特徴とする請求項6記載の信号特定装置。
- 測定対象装置内の信号発生位置毎に計測される、2種類の振幅を有する時系列の信号を出力し、
出力される前記信号に基づいて相関対象データを生成し、
導出される前記相関対象データと所定の対応関係となる相関元データを生成し、
前記相関対象データ及び前記相関元データに対して2振幅数理モデルをフィッティングし、
該フィッティングから得られる単数又は複数のパラメータを抽出し、
抽出される前記単数又は複数のパラメータに基づいて前記相関対象データと前記相関元データとの相関度を演算することを特徴とする信号特定方法。 - 前記信号は、雑音源から出力される雑音信号が重畳されている信号であることを特徴とする請求項10記載の信号特定方法。
- 前記相関対象データ及び前記相関元データは、振幅確率分布データであることを特徴とする請求項10記載の信号特定方法。
- 前記相関度は、前記複数のパラメータ間の総合的な相関演算から求められることを特徴とする請求項10記載の信号特定方法。
- 前記総合的な相関演算は、前記複数のパラメータで表される多次元空間内で異なるパラメータ間の距離を求めることを特徴とする請求項13記載の信号特定方法。
- 前記演算は、前記相関対象データに対して前記2振幅数理モデルをフィッティングして抽出される前記複数のパラメータのうちのいずれか1つと、前記相関元データに対して前記2振幅数理モデルをフィッティングして抽出される前記複数のパラメータのうちの前記いずれか1つに対応する1つのパラメータとの差を類似度として算出することを特徴とする請求項10記載の信号特定方法。
- 前記相関元データは、既知装置又は測定対象装置内の任意の前記信号発生位置について測定されるデータであることを特徴とする請求項10記載の信号特定方法。
- 演算された前記相関度又は前記類似度を出力手段に出力して表示することを特徴とする請求項15記載の信号特定方法。
- コンピュータを、請求項1乃至9のうちのいずれか一に記載の信号特定装置として機能させることを特徴とする制御プログラム。
- コンピュータに請求項10乃至18のうちのいずれか一に記載の信号特定方法を実行させることを特徴とする制御プログラム。
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