JP5757295B2 - データベース自動作成装置、無線局識別装置、電波監視装置、データベース自動作成方法及びデータベース自動作成プログラム - Google Patents

Description

本発明は、無線局を識別するデータベースを自動で作成するデータベース自動作成装置、無線局識別装置、電波監視装置、データベース自動作成方法及びデータベース自動作成プログラムに関する。

無線局を識別する方法の一つに、未知の無線局の受信信号から測定した信号立ち上がり時（Ｏｆｆ→Ｏｎ切り替えの瞬間）の周波数変動波形である特徴ベクトル波形を検証する方法がある。例えば、特徴ベクトル波形をデータベースに登録する際に、類似度の高い特徴ベクトル波形同士を同じグループにまとめ、それらを同一無線局からの波形としてデータベースに登録する方法である。同一個体の無線局から得られる特徴ベクトル波形は、無線局の送信条件その他の環境条件によって変動し、複数のパターンに分かれることが実験により確認されている。複数のパターンの特徴ベクトル波形を、無線局ごとにグループ化してデータベースに登録しておけば、識別性能の向上が期待できる。

操作者が特徴ベクトル波形を目視で確認しながら、類似度を定性的に判断しグループ化を行う場合には、グループ化の基準が曖昧となる。そのため、操作者のスキルによって識別性能の異なるデータベースが生成されてしまう。さらに、１つ１つの特徴ベクトル波形について目視でグループ分けの判断を行うことは、データベース作成にかかる時間や費用が増大するという問題点につながる。

特徴ベクトル波形を操作者が行うことによって生じる問題点を解消するため、自動的にグループ分けを行ってデータベースを作成するデータベース自動作成装置がある。

特許文献１には、候補ベクトル波形と特徴ベクトル波形とを比較して類似度を算出し、無線局を同定する無線局識別装置について開示されている。特許文献１の無線局識別装置では、受信した信号の立ち上がり時に発生した周波数の変動波形を無線局の特徴ベクトル波形として抽出し、受信した無線信号の受信周波数に対して一定の割合で近似する周波数の既知特徴ベクトル波形を候補ベクトルとして抽出する。

特開２０１１−４４９３７号公報

一般的なデータベース自動作成装置では、クラスターの分散が大きいために精度の低いデータベースができてしまうという課題があった。

特許文献１の無線局識別装置では、特徴ベクトル波形の有効周波数範囲および有効時刻範囲を設定するため、測定する特徴ベクトルの受信周波数を減らすことができるものの、受信した無線信号に対する選別処理は行われていない。そのため、受信した全ての特徴ベクトル波形を処理する必要があった。

本発明は、精度の高いデータベースを作成することを可能とするとともに、処理の高速化やクラスター分析の精度向上が可能となるデータベース自動作成装置を提供することを目的とする。

本発明のデータベース自動作成装置は、特徴ベクトル波形に固有の特徴量データを算出する演算処理手段と、特徴量データを選別する選別手段と、選別手段によって選別された特徴量データを階層的クラスター分析法によって分析してデンドログラムを生成するデンドログラム生成手段と、デンドログラムを基に生成したクラスターのうち、クラスター内分散が特定のしきい値を超えるクラスターとなる特徴ベクトル波形の特徴量データをデータ選別手段に戻し、クラスター内分散が特定のしきい値以下となるクラスターとなる特徴ベクトル波形に関するデータをデータベースに登録する判定手段と、を備える。

また、本発明のデータベース自動作成装置は、特徴ベクトル波形を基に無線局を識別するためのデータを格納するデータベースを作成するデータベース自動作成装置であって、取得した特徴ベクトル波形に固有の特徴量データを算出する演算処理部と、演算処理部によって算出された特徴量データを選別するデータ選別部と、データ選別部で選別された特徴量データを階層的クラスター分析法によって分析してデンドログラムを生成するデンドログラム生成部と、デンドログラムを基に生成したクラスターのクラスター内分散によってデンドログラムを分断するしきい値を設定する分断判定部と、クラスター内分散がしきい値より大きいベクトル波形の特徴量データをデータ選別部に戻し、クラスター内分散がしきい値以下のベクトル波形に関するデータをデータベースに登録する妥当性判定部と、を備える。

本発明のデータベース自動作成方法は、特徴ベクトル波形に固有の特徴量データを算出する工程と、特徴量データを選別する工程と、選別された特徴量データを階層的クラスター分析法によって分析してデンドログラムを生成する工程と、デンドログラムを基に生成したクラスターのうち、クラスター内分散値が特定のしきい値を超えるクラスターとなる特徴ベクトル波形の特徴量データを特徴量データの選別工程に戻し、クラスター内分散値が特定のしきい値以下のクラスターとなる特徴ベクトル波形に関するデータをデータベースに登録する工程と、を有する。

本発明のデータベース自動作成プログラムは、特徴ベクトル波形に固有の特徴量データを算出する演算処理と、特徴量データを選別する選別処理と、選別された特徴量データを階層的クラスター分析法によって分析してデンドログラムを生成する処理と、デンドログラムを基に生成したクラスターのうち、クラスター内分散値が特定のしきい値を超えるクラスターとなる特徴ベクトル波形の特徴量データを特徴量データの選別処理に戻し、クラスター内分散値が特定のしきい値以下のクラスターとなる特徴ベクトル波形に関するデータをデータベースに登録する処理と、をコンピュータに実行させる。

本発明のデータベース自動作成装置によれば、精度の高いデータベースを作成することが可能となるとともに、処理の高速化やクラスター分析の精度向上が可能となる。

本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置の構成図である。 本発明の第１の実施形態に係るクラスター数と評価値との関係を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態に係るクラスター数と評価値との関係において、しきい値の設定方法を説明するためのグラフである。 本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置の動作を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係るデータ選別部の動作を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係るデータ選別部の動作を説明するための図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータ選別部の動作を説明するための図である。 本発明の第１の実施形態に係る妥当性判定部の動作を説明するための図である。 本発明の第１の実施形態に係る妥当性判定部の動作を説明するための図である。 本発明の第２の実施形態に係る無線局識別装置の構成図である。 本発明の第３の実施形態に係る電波監視装置の構成図である。

以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置１の構成図である。

（構成）
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態に係る高性能データベース自動作成装置１は、演算処理部２（演算処理手段）と、データ選別部３（選別手段）と、デンドログラム生成部４（デンドログラム生成手段）と、分断判定部５と、妥当性判定部６と、データベース７とを備えている。なお、分断判定部５及び妥当性判定部６は、判定手段に相当する。

演算処理部２は、取得した特徴ベクトル波形から無線局を識別するための特徴量データを算出する。本発明の実施形態において、特徴ベクトル波形とは、信号立ち上がり時の周波数変動波形をいう。特徴量データは、取得した特徴ベクトル波形に固有であって、周波数変動の度合いを表す１つ以上の変数である。なお、周波数変動の度合いを表す変数としては、例えば、電力、ＳＮ比などが挙げられるが、これらに限定するわけではない。また、特徴ベクトル波形から得られる変数以外にも、例えば、位置情報や音声、変調方式、スペクトラムなどから算出される変数を特徴量データとして求めてもよい。

演算処理部２に送られてくる特徴ベクトル波形の抽出は、例えば、特開平０９−２１１０３９号公報や特開２０１１−４４９３７号公報に記載されているようなＦＦＴによる方法を適用することができる（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）。

特徴ベクトル波形の抽出は、例えば、アンテナを介してデジタルスペクトラムアナライザが受信した無線信号の周波数スペクトラムを求め、中心周波数の変化として求めることができる。また、例えば、検出された受信信号をデジタル複素包絡信号に変換し、そのデジタル複素包絡信号をＦＭ検波処理して得られたＦＭ検波信号の立ち上がり時に見られる周波数の揺らぎを特徴ベクトル波形として抽出してもよい。

データ選別部３は、新規に取得した特徴ベクトル波形の特徴量データ（信号１０）と、妥当性判定部６で妥当でないと判定されてデータ選別部３に戻された特徴量データ（信号１２）のうち、デンドログラム生成部４へ入力する特徴量データ（信号１１）を選ぶ。

また、データ選別部３は、データベース７に登録される見込みのない特徴量データを、入力対象から除外（削除）する処理を行う。

デンドログラム生成部４は、データ選別部３で選別された無線局の数だけ無線局ごとの特徴量データをまとめて階層的クラスター分析法を実施し、各測定データの類似度を表すデンドログラム（樹形図）を生成する。

具体的には、デンドログラム生成部４は、それぞれの特徴量データを１クラスターとする分類状態を初期クラスターとして、各特徴量データから算出される変数を基に、クラスターまたはそのクラスターに属する特徴量データ間の距離を求める。デンドログラム生成部４は、最も距離が近い特徴量データをもつペアを１つのクラスターに併合するクラスター併合処理をクラスター数が１になるまで逐次繰り返す。デンドログラム生成部４は、このクラスター併合処理の結果得られたクラスターの併合状態を、各クラスター併合時のクラスター間距離とともに示す情報を生成すればよい。なお、デンドログラムにおけるクラスター間距離は、併合対象とされたクラスターまたはそのクラスターに属する特徴量データ間、すなわち特徴ベクトル波形の類似の度合いを表している。

なお、階層的クラスター分析法には数種あるが、本発明の実施形態においては階層クラスター分析法の一種であるＷａｒｄ法を適用している。また、クラスター間の距離は一般に非類似度とも表現されるが、本発明の実施形態においては測定データの類似性を意味することを目的として距離を含めて類似度と表記する。

Ｗａｒｄ法では、クラスター内のデータの平方和を最小にするように考慮する。利用できる類似度はユークリッド平方距離である。なお、階層クラスター分析法として、最短距離法や最長距離法、群平均法、重心法、メディアン法などのＷａｒｄ法以外の方法を使用することもできる。また、例えば、Ｋａｒｌ Ｐｅａｒｓｏｎ距離（ｓｃａｌｅｄ Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ距離）やＭｉｎｋｏｗｓｋｉ距離、マンハッタン距離、マハラノビス汎距離、Ｃａｌｈｏｕｎ距離などを用いて類似度を算出してもよい。また、類似度の定義として、相関係数を用いるほかに、ベクトル間の角度や連関係数などを用いることも可能である。

分断判定部５は、下記の式１で求められる評価値が初めてしきい値を越えた時のクラスター数をデンドログラムの分断箇所と判定する。

（評価値）＝［（各変数の全分散の和）−（各変数のクラスター内分散の和）］÷（各変数の全分散の和）（１）
評価値は、クラスター数がデータ数と等しい時に最大値１をとり、クラスター数が１のときに、最小値０をとる。

図２には、クラスター数と評価値との関係を示した（実線）。評価値は、図２の例では、クラスター数の増大につれて増加する上に凸の曲線となる。

評価値のしきい値は、図３に示したように、しきい値を変化させたときのクラスター結果の正解率を事前に評価しておき（一点鎖線）、正解率が最大となるクラスター数に対応する評価値に設定するなどして設定できる。ただし、しきい値の設定方法に関しては、適正なしきい値が得られさえすれば図３の方法に限らない。

妥当性判定部６は、分断判定部５によって分断されたクラスターのうち、クラスター内分散が規定値以下のクラスターを信頼性の高いクラスターと判定する。

また、妥当性判定部６は、分散が規定値を越えたクラスターについて信頼性が低いと判定し、該当する特徴ベクトル波形の特徴量データをデータ選別部３へ戻す。これは、デンドログラム生成部４へ入力される無線局の組によっては、類似度の高い特徴量データが集まれば分散が小さくなり、信頼性の高いクラスターを形成する可能性があるためである。

妥当性判定部６は、階層的クラスター分析によるグループ分けの結果、同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベース７に登録する。

データベース７は、取得した特徴ベクトル波形に対する無線局の識別結果を示す情報を記憶する。具体的には、妥当性判定部６によるグループ分けの結果を示す情報を記憶すればよい。なお、データベース７へは、どれだけの数の無線局が識別されたか、また各無線局につきその無線局が送出元とみなされた特徴ベクトル波形がどれかがわかるように登録されるのが好ましいが、具体的なデータ構造は問わない。例えば、取得した各特徴ベクトル波形にそれぞれデータ番号を付与している場合には、そのデータ番号と属するグループ番号とを関連づけてデータベース７に登録することができる。

なお、データベース７を外部に構築したり、接続するデータベース７を設定に応じて変更したりする場合は、本実施形態の自動データデース作成装置１の構成にデータベース７を含めなくてもよい。

本実施形態において、演算処理部２、データ選別部３、デンドログラム生成部４、分断判定部５、妥当性判定部６は、例えば中央演算装置（ＣＰＵ）によって実現できる（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）。それぞれの構成要素の処理に関しては、少なくとも上述の動作を記述したプログラムに従って実現される。また、データベース７は、ハードディスクなどの外部記憶装置やメモリーなどの主記憶装置によって実現できる。

以上が、本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置の説明である。本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作製装置は、アンテナ・受信機・Ａ／Ｄ変換器などを介して特徴ベクトル波形を取得し、その取得した特徴ベクトル波形の特徴量データを解析することによってデータベースを構築する無線局識別装置を形成することができる。また、データベースに格納されたデータを監視する監視装置を設ければ、不法無線局から発射される電波を自動監視するための電波監視装置を形成することもできる。

（動作）
次に、本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置１の動作について、図４のフローチャートを用いて詳細に説明する。

まず、図４において、演算処理部２は、特徴ベクトル波形が抽出されると、その特徴ベクトル波形から特徴量データを算出する（ステップ４０１）。

演算処理部２は、算出した特徴量データをデータ選別部３に送信する（ステップ４０２）。

データ選別部３は、特徴量データの選別を行う（ステップ４０３）。なお、データ選別部３の特徴ベクトル波形の選別動作については後述する。

データ選別部３は、デンドログラム生成部４に選別した特徴量データを送信する。

デンドログラム生成部４は、選別された特徴量データを入力として階層的クラスター分析を行う（ステップ４０４）。

デンドログラム生成部４は、階層的クラスター分析の併合ステップごとのクラスター結果を、分断判定部５へ送信する（ステップ４０５）。

分断判定部５は、送信されたクラスターの併合ステップごとのクラスター結果から併合ステップごとの評価値をクラスター数が小さい順に算出する（ステップ４０６）。

分断判定部５は、評価値が予め設定されたしきい値を初めて越えるステップ（クラスター数）でデンドログラムを分断する（ステップ４０７）。

そして、デンドログラム分断によって生成したクラスター結果を妥当性判定部６へ送信する（ステップ４０８）。

妥当性判定部６は、デンドログラム分断によって生成したクラスター結果を基に、クラスターが妥当か否かを判定する（ステップ４０９）。

妥当性判定部６は、クラスター内分散がしきい値より低いクラスターについては信頼性が高い（妥当である）と判定し（ステップ４０９でＹｅｓ）、これをデータベース７へ送信する（ステップ４１０）。

一方、クラスター内分散がしきい値を越えるクラスターについては信頼性が低い（妥当ではない）と判定し（ステップ４０９でＮｏ）、データ選別部３へ戻す（ステップ４０３へ戻る）。

（特徴ベクトル波形の選別動作）
ここで、図４のステップ４０３に対応するデータ選別部３における特徴ベクトル波形の選別動作について詳細に説明する。図５には、データ選別部３によって行われる特徴ベクトル波形の選別に関するフローチャートを示した。また、図６及び図７には、データ選別部３の内部に未知の特徴ベクトル波形が蓄積され、処理されることを説明するための図を示した。

まず、図５において、新規の未知の特徴ベクトル波形が入力される（ステップ５０１でＹｅｓ）と、データ選別部３は、データベース７に存在しない特徴ベクトル波形が検出されるごとに特徴ベクトルの特徴量データを蓄積する（ステップ５０２）。なお、新規の未知の特徴ベクトル波形に関する特徴量データの新たな蓄積については、図４において丸印（○）として蓄積されることとする。一つの丸印が一つの新規の未知の特徴ベクトル波形に関する特徴量データを示している。また、未知の特徴ベクトルが入力されなかった場合（ステップ５０１でＮｏ）には、このフローは動作し始めないものとする。

データ選別部３は、特徴量データ（丸印）がＮ個溜まったか否かを判断する（ステップ５０３）。特徴量データ（丸印）がＮ個溜まっていない場合（ステップ５０３でＮｏ）、未知の特定量データの蓄積を継続する（ステップ５０２に戻る）。

まず、図４のステップ４０９において、クラスター内分散が妥当ではないと判断され（ステップ４０９のＮｏ）、データ選別部３に戻された特徴ベクトル波形が無かった場合について説明する（ステップ５０４でＮｏ）。これは、データ選別部３が新規の未知の特徴ベクトル波形を溜め始めた際に、未だデータ選別部３に溜められていた未知の特徴ベクトル波形が無かった場合である。例えば、新規の未知の特徴ベクトル波形をあらたに蓄積した場合や、データ選別部３から送信された特徴ベクトル波形の全てが妥当だと判断された直後に新規の未知の特徴ベクトル波形を再び蓄積した場合などが想定される。

図６の上図のように、特徴量データ（丸印）がＮ個溜まると（ステップ５０３でＹｅｓ）、データ選別部３に戻された特徴量データはないため（ステップ５０４でＮｏ）、データ選別部３は、全ての特徴量データをデンドログラム生成部４へ送信する（ステップ５０５）。なお、特徴量データをデンドログラム生成部４へ送信する際の基準となる個数（Ｎ個）は、データ選別部３の容量またはデンドログラム生成部４の処理能力に応じて設定され、特にデータ選別部３の容量が目安となる。

デンドログラム生成部４、分断判定部５、妥当性判定部６は、図４のステップ４０４〜４０９の処理を実行する（ステップ５０６）。

図４のステップ４０９において、妥当性判定の結果が妥当でない（ステップ４０９でＮｏ）と判断されたクラスターについて、これを構成していた特徴ベクトル波形の特徴量データがデータ選別部３へ戻される（ステップ５０７）。なお、妥当ではないとしてデータ選別部３に戻された特徴量データは、図６の下図のように、バツ印（×印）として蓄積されることとする。本実施形態の説明において、バツ印（×印）で示した特徴量データの特徴ベクトル波形は、新規ではないものの未知の特徴ベクトル波形（戻された未知のベクトル波形）であるとみなす。

戻された特徴量データは、新規の未知の特徴ベクトル波形の入力状況に応じて処理される（ステップ５０１）。ここで、新規の未知の特徴ベクトル波形が入力された場合（ステップ５０１でＹｅｓ）、新規の未知の特徴量データの蓄積を再開する（ステップ５０２）。また、新規の未知の特徴ベクトル波形の入力が特定の期間だけなかった場合（ステップ５０１でＮｏ）、このフローを終了することもできる。ただし、新規の未知の特徴ベクトル波形の入力がない特定の期間については、必ずしも設けなくてもよい。

ここで、データ選別部３は、新規の未知の特徴ベクトル波形の特徴量データ（○印）がＮ個溜まったか否かを判断する（ステップ５０３）。ここでは、図７の上図のように、丸印（○）がＮ個であることを判断基準とする。

ここでは、図４のステップ４０９において、クラスター内分散が妥当ではないと判断され（ステップ４０９でＮｏ）、データ選別部３に戻された未知の特徴ベクトル波形がある場合について説明する（ステップ５０４でＹｅｓ）。これは、データ選別部３が新規の未知の特徴ベクトル波形を溜め始めた際に、既にデータ選別部３に戻された未知の特徴ベクトル波形があった場合である。

新規の特徴量データ（○印）がＮ個溜まった場合（ステップ５０３でＹｅｓ）、Ｍ個の特徴量データをデンドログラム生成部４に送信する（ステップ５０８）。ここでは、図７の上図において、全ての丸印（○）と一部のバツ印（×）が付された特徴量データを合計してＭ個デンドログラム生成部４に送信する。ステップ５０８において、蓄積された時刻が新しい方のバツ印（×）が付された特徴量データを優先的にデンドログラム生成部４に送信するものとする。そのため、比較的新しいバツ印（×）で示された特徴量データが再度評価されることになる。

なお、ステップ５０８でデンドログラム生成部４に送信される特徴量データの数（Ｍ個）は、データ選別部３の容量またはデンドログラム生成部４の処理能力に応じて設定され、特にデンドログラム生成部４の処理能力が目安となる。この実施形態においては、ＭはＮよりも大きい数字であることを想定している。

ここで、バツ印で示した戻された未知の特徴ベクトル波形に関する特徴量データのうち、Ｍ個を超えた余剰分については、信頼性の高いクラスターが生成される見込みがないと判断し、データ選別部３はそれらの特徴量データを削除する（ステップ５０９）。これは、データ選別部３の記憶領域が有限のためである。

デンドログラム生成部４に送信された特徴量データは、図４のステップ４０４〜４０９の処理によって妥当性判定される（ステップ５０６）。

ここで、図４のステップ４０９において、妥当性判定の結果が妥当でない（ステップ４０９でＮｏ）と判断されたクラスターを構成する特徴ベクトル波形の特徴量データがデータ選別部３へ戻される（ステップ５０７）。なお、妥当ではないとしてデータ選別部３に戻された特徴量データは、図７の下図のように、バツ印（×印）としてデータ選別部３に蓄積されることとする。

以上のステップ５０２〜５０９の動作は、新規の未知の特徴ベクトル波形が検出される限り継続される（ステップ５０１でＹｅｓ）。また、新規の未知の特徴ベクトル波形が検出されなければ（ステップ５０１でＮｏ）、このフローを終了することができるし、必要に応じて途中でフローを中断することも可能である。

以上が、データ選別部３の動作例である。なお、本発明の実施形態に係るデータ選別部３の動作は、未知の特徴ベクトル波形に関する特徴量データを何らかの形で選別することができる処理であれば、上記のフローに限定されない。

（妥当性判定部の動作例）
ここで、妥当性判定部６の動作について説明する。図８及び図９には、妥当性判定部６の動作を説明するための例を示した。

図８のように、分断判定部５から３０クラスターが妥当性判定部６に送信された場合、妥当性判定部６は、しきい値より小さなクラスターのみを図９のように選別する。妥当性判定部６は、図９のように選別されたクラスターをデータベース７へ送信する。

なお、図８及び図９において、白抜きのグラフは同一無線局が同一のクラスターにまとまっている正解のクラスターを表し、網掛けのグラフは不正解のクラスターを表す。データ選別部３による選別前（図８）では、正解のクラスターが約６７％である。それに対して、データ選別部３による選別後（図９）では、正解のクラスターが約８９％まで向上している。このように、妥当性判定部６の妥当性判定処理によって、クラスターの正解率が向上する。

以上のように、本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置は、無線局を識別する際に、特徴ベクトル波形から算出した特徴量データに対して階層的クラスター分析を適用することで特徴ベクトル波形同士の類似度を定量的に算出する。また、本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置は、デンドログラムの分断箇所を分散に関する評価値により判定し、且つこのクラスター結果から分散が大きいものを除外することで、分散の小さいクラスターを生成する。これにより、精度の高いデータベースを作成することができる。

本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置は、妥当でないと判定されたクラスターに属する特徴ベクトル波形を再度クラスター分析することによって、精度の高いクラスターを生成する。これにより、無線局の識別精度および処理速度を向上することができる。

また、本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置は、特徴ベクトル波形に関する特徴量データの分散を基に算出した評価値を用いてクラスター判定を行う。これによって、再現性の低い無線機が再現性の高い無線機のクラスターと併合されるのを防ぐことができる。

さらに、本発明の第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置は、分散値に対するしきい値を設け、しきい値以上の分散値をもつクラスター結果はデータベースへの登録を行わない。これによって、再現性の低いクラスター結果のデータベース登録が抑圧され、識別率が改善される。

以上のように、本発明のデータベース自動作成装置によれば、分散の小さいクラスターを生成できる。

また、本発明のデータベース自動作成装置によれば、分散に基づくデンドログラム分断箇所の判定により、データサイズ（入力される特徴量データの個数）に依存しない、しきい値の設定が可能となる。これにより、処理の高速化やクラスター分析の精度向上が可能となる。

なお、本発明の範囲には、第１の実施形態に示したデータベースの自動作成方法を用いたデータベース自動作成方法、そのデータベース自動作成方法を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム、そのプログラムを格納するプログラム記録媒体も含まれる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係る無線局識別装置１０について、図１０を参照しながら説明する。なお、第２の実施形態に係る無線局識別装置１０は、第１の実施形態に係るデータベース自動作成装置１を備えている。

第２の実施形態に係る無線局識別装置１０は、図１０に示したように、電波検出部１１と、データベース自動作成装置１と、無線局同定処理部１６と、を備えている。電波検出部１１は、アンテナ１２と、受信機１３と、Ａ／Ｄ変換器１４と、特徴ベクトル波形抽出部１５と、を有している。なお、ケーブルによる有線接続などの方法によって外部から信号を受信できるのであれば、電波検出部１１の構成にアンテナ１２を含めなくてもよい。

まず、電波検出部１１の構成要素について説明する。

アンテナ１２は、無線局から送信された信号を受信する。アンテナ１２は、特定の周波数をもつ信号である受信信号を取得するように設定されている。

受信機１３は、アンテナ１２によって取得された受信信号の受信周波数を検出し、受信信号をその受信信号の受信周波数を示す中間周波数信号へと変換する。また、受信機１３は、変換された中間周波数信号をＡ／Ｄ変換器１４及びデータベース自動作成装置１に対して送信する。

Ａ／Ｄ変換器１４は、受信機１３から取得した中間周波数信号を、デジタル信号であるデジタル複素包絡信号に変換する。また、Ａ／Ｄ変換器１４は、変換されたデジタル複素包絡信号を特徴ベクトル波形抽出部１５に送信する。

特徴ベクトル波形抽出部１５は、Ａ／Ｄ変換器１４から取得したデジタル複素包絡信号を解析しデータベース自動作成装置１は、ＯＦＦ状態からＯＮ状態に切替えられるタイミング（デジタル複素包絡信号の立ち上がり時）における信号の周波数の変動波形である特徴ベクトル波形を抽出する。特徴ベクトル波形抽出部１５は、抽出した特徴ベクトル波形をデータベース自動作成装置１に送信する。

以上が電波検出部１１の構成要素の説明である。ただし、受信信号から特徴ベクトル波形を取得できさえすれば、電波検出部１１の構成は上述の構成に限らない。

データベース自動作成装置１は、本発明の第１の実施形態で示した通りである。データベース自動作成装置１は、特徴ベクトル波形抽出部１５から取得した特徴ベクトル波形から特徴量データを算出し、データ選別された特徴量データを基にデンドログラムを作成する。さらに、データベース自動作成装置１は、作成したデンドログラムを基にクラスターの信頼性を判定し、信頼性の高い特徴ベクトル波形の特徴量データをデータベース７に登録し、信頼性の低い特徴ベクトル波形の特徴量データをデータ選択部３に戻す。

なお、データベース自動作成装置１の詳細については、第１の実施形態に示したとおりなので省略する。

無線局同定処理部１６は、特徴ベクトル波形抽出部１５から取得した特徴ベクトル波形またはデータベース自動作成装置１から取得した特徴量データを基に、無線局を同定する無線局同定処理を行う。なお、無線局同定処理に特徴量データのみを用いる場合は、特徴ベクトル波形を基にした無線局同定処理を行わなくてもよく、特徴ベクトル波形１５との間の信号線を設けなくてもよい。

例えば、ある特徴ベクトル波形の特徴量データと、データベース自動作成装置１のデータベース７に格納された特徴ベクトル波形候補の特徴量データとを、波形類似度などの観点から比較し、その特徴ベクトル波形を送信した無線局を同定することができる。なお、無線局同定処理部１６による無線局同定処理はここに挙げた限りではなく、信号を送信した無線局を同定できるような方法を用いればよい。

無線局同定処理部１６は、無線局を同定するとその同定結果を出力する。

本発明の第２の実施形態に係る無線局識別装置は、第１の実施形態の自動データベース作成装置を備えることによって、精度の高いデータベースを利用することができる。そのため、一般的な方法と比較して正確に無線局の識別を行うことができる。また、未知の特定ベクトル波長のうち、妥当ではないと判定されたものの一部については無線局同定処理を行わなくてもよいため、処理を簡略化することができる。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態に係る電波監視装置２０について、図１１を参照しながら説明する。なお、第３の実施形態に係る無線局識別装置１０は、第２の実施形態に係る無線局識別装置１０に監視装置２１を設けた構成となっている。

本発明の第３の実施形態に係る電波監視装置２０は、図１１に示したように、電波検出部１１と、データベース自動作成装置１と、無線局同定部１６と、監視装置２１と、を有する。なお、監視装置２１以外は第２の実施形態と同様であるために説明は省略する。

監視装置２１は、データベース７に格納されている無線局の識別情報に基づいて、不法無線局の検出を行う。監視装置２１は、不法無線局を検出した際には、不法無線局を検出したことを図示しない上位システムに通知することができる。また、監視装置２１は、不法無線局を特定することができるのであれば、その不法無線局に対して警告を行うことができるとしてもよい。

監視装置２１は、例えば、図示しない上位システムなどから取得した不法無線局の特徴量データをデータベース７に登録し、それらの不法無線局の特徴量データと一致する特徴量データをもつ受信信号を送信した無線局を不法無線局と特定することができる。

例えば、正規の無線局として登録された特徴ベクトル波形の特徴量データにはあてはまらず、特徴ベクトル波形が特定された受信信号を送信した無線局を不法無線局候補として上位システムに通知することができる。上位システムは、その通知に応じて、その特徴ベクトル波形をもつ受信信号が不法無線局から送られたものか否かを判定し、電波監視装置２０に判定結果を送信すればよい。

以上のように、本発明の第３の実施形態では、ある無線局から送信された信号の取得から分析までを自動的に行うことができる。また、取得した信号を送信した無線局が不法無線局である、または不法無線局の可能性があると判定されれば、上位システムにその旨を通知することができる。さらには、無線局が不法無線局であると判定されれば、その不法無線局に対して自動的に警告を出すことができるため、不法無線局から送信された不法な無線電波の拡散を防止することも可能となる。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明してきたが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

本発明は、不法無線局などから発射される電波を自動監視するための電波監視装置といった用途に適用できる。

１ データベース自動作成装置
２ 演算処理部
３ データ選別部
４ デンドログラム生成部
５ 分断判定部
６ 妥当性判定部
７ データベース
１０ 無線局識別装置
１１ 電波検出部
１２ アンテナ
１３ 受信機
１４ Ａ／Ｄ変換器
１５ 特徴ベクトル波形抽出部
１６ 無線局同定部
２０ 電波監視装置
２１ 監視装置

Claims (10)

1. 無線局の受信信号から測定した特徴ベクトル波形に固有の特徴量データを算出して出力する演算処理手段と、
   前記演算処理手段によって出力された新規の前記特徴量データを選別対象に加えて蓄積し、蓄積した選別対象の特徴量データから所定数分の特徴量データを選別して出力する選別手段と、
   前記選別手段によって出力された前記所定数分の特徴量データを階層的クラスター分析法によって分析してデンドログラムを生成するデンドログラム生成手段と、
   前記デンドログラム生成手段によって生成された前記デンドログラムの分断箇所を評価値によって判定し、前記デンドログラムを基に生成されたクラスターのうち、クラスター内分散が特定のしきい値を超えるクラスターに分類された前記特徴ベクトル波形の特徴量データを信頼性が低いと判定して前記選別手段に戻し、前記クラスター内分散が前記特定のしきい値以下のクラスターに分類された前記特徴ベクトル波形を信頼性が高いと判定してデータベースに登録する判定手段と、を備えることを特徴とするデータベース自動作成装置。
2. 特徴ベクトル波形を基に無線局を識別するためのデータを格納するデータベースを作成するデータベース自動作成装置であって、
   取得した前記特徴ベクトル波形に固有の特徴量データを算出する演算処理部と、
   前記演算処理部によって算出された新規の前記特徴量データを選別対象に加えて蓄積し、蓄積した選別対象の特徴量データから所定数分の特徴量データを選別するデータ選別部と、
   前記データ選別部で選別された前記所定数分の前記特徴量データを階層的クラスター分析することによってデンドログラムを生成し、前記階層的クラスター分析における併合ステップごとのクラスター結果を送信するデンドログラム生成部と、
   前記デンドログラム生成部によって生成されたクラスター結果から併合ステップごとの評価値をクラスター数が小さい順に算出し、前記評価値が予め設定されたしきい値を初めて超える前記クラスター数で前記デンドログラムを分断する分断判定部と、
   クラスター内分散が前記しきい値より大きいクラスターに分類された前記特徴ベクトル波形の特徴量データを信頼性が低いと判定して前記データ選別部に戻し、前記クラスター内分散が前記しきい値以下のクラスターに分類された前記特徴ベクトル波形を信頼性が高いと判定してデータベースに登録する妥当性判定部と、を備えることを特徴とするデータベース自動作成装置。
3. 前記分断判定部は、
   前記特徴量データを構成する各変数の全分散の和と前記各変数のクラスター内分散の和との差を前記各変数の全分散の和によって除した値を前記評価値として用い、
   事前に評価しておいた前記クラスター結果の正解率が最大となる前記クラスター数に対応する前記評価値を前記しきい値として用いることを特徴とする請求項２に記載のデータベース自動作成装置。
4. 前記データ選別部は、
   前記新規の特徴量データを特定の数だけ蓄積すると、蓄積した前記選別対象の特徴量データの中から、前記新規の特徴量データの全てと、前記妥当性判定部から戻された特徴量データのうち少なくとも一部とを併せた前記所定数分の特徴量データを選別して前記デンドログラム生成部に送信し、
   前記デンドログラム生成部は、
   前記データ選別部によって選別された前記所定数分の特徴量データを階層的クラスター分析することによって前記デンドログラムを生成することを特徴とする請求項２または３に記載のデータベース自動作成装置。
5. 前記データ選別部は、
   選別した前記所定数分の特徴量データを前記デンドログラム生成部に送信した後に、前記データ選別部に残された余剰の前記特徴量データを選別対象から削除することを特徴とする請求項４に記載のデータベース自動作成装置。
6. 前記データベースを内蔵することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載のデータベース自動作成装置。
7. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載のデータベース自動作成装置と、
   無線局から送信された電波を受信して前記特徴ベクトル波形を抽出する電波検出部と、
   前記特徴ベクトル波形または前記データベース自動作成装置から取得した前記特徴量データを基に前記無線局を同定する無線局同定部と、を備えることを特徴とする無線局識別装置。
8. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載のデータベース自動作成装置と、
   無線局から送信された電波を受信して前記特徴ベクトル波形を抽出する電波検出部と、
   前記特徴ベクトル波形または前記データベース自動作成装置から取得した前記特徴量データを基に前記無線局を同定する無線局同定部と、
   前記特徴ベクトル波形によって不法に電波を送信する不法無線局を特定する監視装置と、を備えることを特徴とする電波監視装置。
9. 無線局の受信信号から測定した特徴ベクトル波形に固有の特徴量データを算出し、
   新規に算出された前記特徴量データを選別対象に加えて蓄積し、蓄積した選別対象の特徴量データから所定数分の特徴量データを選別し、
   選別された前記所定数分の特徴量データを階層的クラスター分析法によって分析してデンドログラムを生成し、
   生成した前記デンドログラムの分断箇所を評価値によって判定し、前記デンドログラムを基に生成したクラスターのうち、クラスター内分散値が特定のしきい値を超えるクラスターに分類された前記特徴ベクトル波形の特徴量データを信頼性が低いと判定して選別対象として蓄積しなおし、前記クラスター内分散値が前記特定のしきい値以下のクラスターに分類された前記特徴ベクトル波形を信頼性が高いと判定してデータベースに登録することを特徴とするデータベース自動作成方法。
10. 無線局の受信信号から測定した特徴ベクトル波形に固有の特徴量データを算出する処理と、
    新規に算出された前記特徴量データを選別対象に加えて蓄積し、蓄積した選別対象の前記特徴量データから所定数分の特徴量データを選別する処理と、
    選別された前記所定数分の前記特徴量データを階層的クラスター分析法によって分析してデンドログラムを生成する処理と、
    生成した前記デンドログラムの分断箇所を評価値によって判定し、前記デンドログラムを基に生成したクラスターのうち、クラスター内分散値が特定のしきい値を超えるクラスターに分類された前記特徴ベクトル波形の特徴量データを信頼性が低いと判定して選別対象として蓄積しなおし、前記クラスター内分散値が前記特定のしきい値以下のクラスターに分類された前記特徴ベクトル波形を信頼性が高いと判定してデータベースに登録する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とするデータベース自動作成プログラム。

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