JP6040720B2 - 観測装置 - Google Patents

Description

本発明は、対象物体をセンサアレー等で観測するための観測装置に関する。

観測対象から観測データに含まれる複数の信号を分離する場合、それらの信号分離性能は観測データ長に依存する。例えば、観測装置としてセンサアレーを用いて複数の到来波を観測して、観測対象の位置方向推定を行う場合、複数の到来波から位置方向を分離する性能はセンサアレーのアレー開口長などの観測データ長で決定される。

従来、観測データに含まれる信号成分を分析する場合、高速フーリエ変換法などのフーリエ解析に基づく解析方法が行われていた。ディジタル信号処理において、フーリエ解析結果で得られる複数点の画素からなる電力スペクトラムは、現実世界の電力分布と一致するために、有用な解析方法である。すなわち、フーリエ解析で得られた電力スペクトラムは、現実世界の電力量に応じた分布となるため、現実の電力分布の強度を反映した電力スペクトラムとなる。

しかし、電力分布を観測するセンサアレーの数は有限であり、観測データ長も有限になるために、フーリエ解析による電力スペクトラムはサイドローブ等の発生により劣化してしまう。このことに起因して、複数の信号を分離推定する性能も低下するといった問題があった。

上記のような問題を解決し、観測データ長で決定される信号分離性能を超える性能を実現するための手法として超分解能法や最尤法などの高分解能技術が知られている（例えば、非特許文献１）。超分解能法を用いた解析方法は、信号特長量を高分解能に推定することが可能であるが、解析結果として得られる複数点の画素からなる電力スペクトラムが現実世界の電力分布と一致しないという問題があった。すなわち、超分解能法によって得られた電力スペクトラムは、現実世界の電力量に依存しないため、現実の電力分布の強度を反映した電力スペクトラムを得ることはできない。さらに、超分解能法、最尤法のいずれの推定方法も、高分解能の推定結果を得るためには、観測データに含まれる信号数を事前に知っておかなければならないといった問題があった。

一方、近年観測データに含まれる信号の数を知っておく必要のない高分解能技術として、スパースベクトル推定法が提案されている（例えば、非特許文献２）。

H.Krim and M.Viberg, "Two Decade of Array Signal Processing Research: The Parametric Approach", IEEE Signal Processing Magazine, Vol.13, No.4, pp.67-94, Jul 1996 Certin Mujdat, Malioutov Dmitry M., Willsky Alan S. "A variational technique for source localization based on a sparse signal reconstruction perspective," IEEE International Conference on ICASSP 2002.

しかしながら、非特許文献２に記載されているスパースベクトル推定方法は高分解能な信号推定方法ではあるが、観測対象とする空間電力分布の推定方法であるので、信号電力が存在しない空間も推定対象処理とするため、計算時間が大きくなるといった課題があった。

スパースベクトル推定方法の計算時間は、画素数をランクとする正方行列の逆行列演算が大部分を占める。一般に、逆行列演算はランクの３乗オーダーで計算時間が決定する。すなわち、あるランクの逆行列演算に比べて、ランクが半分の逆行列演算は計算時間が８分の１となる。このように、スパースベクトル推定方法の計算時間は画素数に依存し、その増大は画素数が多くなるほど顕著となる。

本発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであって、スパースベクトル推定方法の画素数の増加に伴う計算時間の増大を抑制する観測装置を得るものである。

この発明に係る観測装置は、観測対象からの到来波を受信するセンサアレーと、センサアレーが受信した到来波の信号を画素データとしてデータ化するデータ変換手段と、データ変換手段がデータ化した画素データに対して電力スペクトラム推定を実施してスペクトラム推定値を算出する第１のスペクトラム推定手段と、第１のスペクトラム推定手段が算出したスペクトラム推定値に基づいて、電力スペクトラム推定の対象とする画素を決定する対象画素判別手段と、対象画素判別手段が決定した画素に対応する画素データに対して電力スペクトラム推定を実施する第２のスペクトラム推定手段とを有する観測装置であって、第１のスペクトラム推定手段は、複数のスペクトラム推定手段から構成され、複数のスペクトラム推定手段は、データ変換手段がデータ化した画素データのうち互いに異なるデータを分担して電力スペクトラム推定を実施し、複数のスペクトラム推定手段で使用する画素データの集まりが、データ変換手段がデータ化した画素データに一致するものである。

本発明の観測装置においては、センサアレーが観測した信号の画素を一部間引いた画素に対して第１のスペクトラム推定手段が電力スペクトラム推定を実施し、この推定結果を用いて、第２のスペクトラム推定手段が実施する電力スペクトラム推定の対象画素を決定するので、電力スペクトラム推定の計算時間が減少するという効果を奏する。

実施の形態１に係る観測装置の構成を示す図。 実施の形態１に係る観測装置の観測対象とする画素等を示す図。 実施の形態２に係る観測装置の構成を示す図。 実施の形態２に係る観測装置において、第１のスペクトラム推定手段が電力スペクトラムを推定する画素の例を示す図。 実施の形態２に係る観測装置において、第１のスペクトラム推定手段が電力スペクトラムを推定する画素の例を示す図。

実施の形態１．
図１は、この発明を実施するための実施の形態１における観測装置の構成を示すものである。図１に示すように、実施の形態１における観測装置は、外部からの到来波を受信する複数のセンサから構成されるセンサアレー１０、センサアレー１０が受信した到来波をディジタルデータ化するデータ変換手段２０、データ変換手段２０がデータ化したディジタルデータの内、一部の画素データを間引きした画素データに対して電力スペクトラム推定を実施する第１のスペクトラム推定手段３０、第１のスペクトラム推定手段３０の推定結果に基づいて信号電力が存在する画素を判別する対象画素判別手段４０、対象画素判別手段４０が判別した画素に対してスペクトラム推定を実施する第２のスペクトラム推定手段５０、第２のスペクトラム推定手段４０が推定した電力スペクトラム推定値を出力データとして出力する出力手段６０から構成されている。

次にこのように構成された観測装置の動作について図２を用いて説明する。図２は、（ａ）観測装置の観測対象とする画素、（ｂ）第１のスペクトラム推定手段３０が電力スペクトラム推定を実施する対象の画素を示す図である。

まず、センサアレー１０は観測対象からの到来波を受信し、受信結果をデータ変換手段２０へと送信する。受信結果を受信したデータ変換手段２０は受信結果を、図２（ａ）に示すような変数ｘに対して所定の分解能の画素群の分布を示すディジタルデータに変換する。ここで、変数ｘはｘｙｚ空間における１次元軸（例えばｘ軸など）、または、到来波の到来方向を示す角度である。また、本実施の形態では変数ｘを１次元として説明するが、２次元以上に拡張可能であることは、当業者にとって自明な事項である。また、画素の分解能はセンサアレー１０のセンサ数等に依存する。

次に、第１のスペクトラム推定手段３０は、図２（ａ）に示される変数ｘに対する所望の画素から、図２（ｂ）に示すような一部の画素を間引いた画素に対して、スパースベクトル推定方法による電力スペクトラム推定を実施し、画素毎の電力スペクトラム推定値を算出する。一部の画素の間引き方については、例えば、図２（ｂ）に示すように画素を１つ飛ばしとした手法が考えられるが、画素の間引き方は任意に設定可能であり、例えば、２以上の連続する画素を間引きすることも考えられる。

次に、対象画素判別手段４０は、第１のスペクトラム推定手段３０が推定した電力スペクトラム推定値に基づいて、「信号電力が存在する画素」と「信号電力が存在しない画素」とを判別する。ここでの判別方法は、所定の閾値を定めておき、電力スペクトラム推定値の値がこの閾値を超えた画素を「信号電力が存在する画素」と判別し、超えない画素を「信号電力が存在しない画素」と判別する。スパースベクトル推定方法による電力スペクトラム推定は、信号電力が存在しない画素に対する電力スペクトラムは極めて小さい値になる性質を有しているため、このような閾値を用いることにより、容易に判別可能である。

さらに、対象画素判別手段４０は、「信号電力が存在する画素」を基準として、第２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する画素を決定する。この画素の決定は、対象画素判別手段４０が「信号電力が存在する画素」と判別した画素をそのまま決定してもよいし、「信号電力が存在する画素」と判別した画素に加えて、その付近の画素を含むように決定してもよい。スペースベクトル推定方法は、演算処理に用いる画素の情報のみで観測データの模擬を図る推定方法であるため、到来波の到来方向に一致する画素が含まれていなくても、周囲の画素で観測データを模擬する。このため、実際の信号電力が存在する画素と、対象画素判別手段４０が判別した「信号電力が存在する画素」とが多少ずれている可能性があるため、付近の画素を含めて第２のスペクトラム推定手段５０の計算対象とする実益がある。

また、対象画素判別手段４０は、「信号電力が存在しない画素」を基準として、第２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する画素を決定しても良い。この場合は、「信号電力が存在しない画素」付近には信号電力が存在しない可能性が高いことから、「信号電力が存在しない画素」以外の画素を第２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する画素の対象とする。例えば、第１のスペクトラム推定手段３０が推定した電力スペクトラムが、いずれも閾値を超えない場合には、第１のスペクトラム推定手段３０が電力スペクトラム推定を実施していない画素を、第２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する対象の画素とすることになる。

「信号電力が存在しない画素」を基準として、第２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する画素を決定する場合であっても、実際の信号電力が存在しない画素と、対象画素判別手段４０が判別した「信号電力が存在しない画素」とが多少ずれている可能性がある。このため、対象画素判別手段４０が判別した「信号電力が存在しない画素」を一部、２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する画素としても良い。

次に、第２のスペクトラム推定手段５０は、対象画素判別手段４０が決定した画素に対してスパースベクトル推定方法による電力スペクトラム推定を実施する。最後に、出力手段６０は、第２のスペクトラム推定手段５０が推定した電力スペクトラムを出力結果として出力する。

上述のように、本実施の形態１における観測装置においては、観測対象の画素を一部間引いた画素に対する電力スペクトラム推定値に基づいて、第２のスペクトラム推定手段５０の電力スペクトラム推定の対象画素を決定しているので、各スパースベクトル推定方法で扱う画素数を削減することが可能になるので、計算時間を削減できるという効果を奏する。

実施の形態２．
図３は、この発明を実施するための実施の形態２における観測装置の構成を示すものである。図３において、図１と対応する構成については同一番号を付し、説明を省略する。本実施の形態２における観測装置は、データ変換手段２０が変換したディジタルデータに対して、電力スペクトラム推定を実施する第１のスペクトラム推定手段を複数個有する点で実施の形態１と相違する。本実施の形態２においては、主として実施の形態１との相違部分について説明する。

本実施の形態２における観測装置は、第１のスペクトラム推定手段３０として、スペクトラム推定手段３１、３２という２つのスペクトラム推定手段を有している。実施の形態１における第１のスペクトラム推定手段３０は、変数ｘに対する所望の画素から一部の画素を間引いた画素に対して、スパースベクトル推定方法による電力スペクトラム推定を実施していたが、本実施の形態２においては、スペクトラム推定手段３１、３２は図４に示すように、電力スペクラム推定を実施する画素を互いに補完して、所望の画素全てに対して電力スペクトラム推定を実施する。すなわち、スペクトラム推定手段３１は図４（ａ）に示される画素を、スペクトラム推定手段３２は図４（ｂ）に示す画素に対して電力スペクトラムの推定を実施する。スペクトラム推定手段３１は、所望の画素から一部を間引いた画素に対して電力スペクトラム推定を実施し、スペクトラム推定手段３２は、スペクトラム推定手段３１が電力スペクトラム推定を実施しない画素に対して電力スペクトラム推定を実施することになる。その他の構成、機能については、実施の形態１と同様であるので、説明を省略する。

本実施の形態２における観測装置においては、第１のスペクトラム推定手段３０が複数のスペクトラム推定手段３１、３２によって構成され、所望の画素全てに対して電力スペクトラムの推定を実施するので、より高精度の電力スペクトラム推定が可能であるという効果を奏する。

上述の例では、第１のスペクトラム推定手段３０を２つのスペクトラム推定手段３１、３２で構成していたが、３つ以上のスペクトラム推定手段で構成してもよい。この場合、所望の画素の個数をｎ個とした場合には、最大でｎ個のスペクトラム推定手段で構成することが可能である。

また、上述の例では、第１のスペクトラム推定手段３０を構成する複数のスペクトラム推定手段が実施する電力スペクトラム推定の対象の画素は、いずれも１つ飛ばしの画素であったが、第１のスペクトラム推定手段３０を構成する複数のスペクトラム推定手段が電力スペクトラム推定を実施する対象の画素の合算が所望の画素全てを対象としていれば良い。例えば、図５に示すような連続する画素どうしであっても良い。この場合、スペクトラム推定手段３１は図５（ａ）に示される画素を、スペクトラム推定手段３２は図５（ｂ）に示す画素に対して電力スペクトラムの推定を実施する。また、連続する画素と不連続の画素の組み合わせであっても良い。

実施の形態３．
実施の形態１、２における観測装置においては、「信号電力が存在する画素」を基準として、第２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する画素を決定する場合、「信号電力が存在する画素」そのものや、その付近の画素を、電力スペクトラム推定を実施する画素として決定していた。しかし、第２のスペクトラム推定手段５０において、連続する電力分布に多数の画素を設定すると、観測データの自由度が不足する場合がある。従って、第１のスペクトラム推定手段３０が推定した電力スペクトラム推定値において、「信号電力が存在する画素」と判別された画素が連続する場合には、対象画素判別手段４０は、その全てを第２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する画素として決定するのではなく、その一部を電力スペクトラム推定の実施対象として決定しても良い。

例えば、「信号電力が存在する画素」が連続する場合、電力分布の端を高精度に検出するため、対象画素判別手段４０は、連続する「信号電力が存在する画素」の内、その端部に相当する画素を第２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する画素として決定しても良い。端部の画素については、１つの画素としても良いし、複数の連続する画素としても良い。

実施の形態４．
実施の形態１乃至３における観測装置においては、観測対象を観測する場合に、第１のスペクトラム推定手段３０の電力スペクトラム推定値に基づいて、第２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する画素を決定しているため、最低２回のスペクトラム推定を実施する必要がある。

しかし、類似した観測対象を観測する場合や、同一の観測対象を複数回観測する場合には、「信号電力が存在する画素」と「信号電力が存在しない画素」の分布は類似するため、必ずしも毎回第１のスペクトラム推定手段３０による電力スペクトラムの推定は必要ない。この場合、過去の第１のスペクトラム推定手段３０が実施した電力スペクトラム推定値、または、対象画素判別手段４０が決定した第２のスペクトラム推定手段５０が電力スペクトラム推定を実施する画素を記録しておき、第１のスペクトラム推定手段３０の電力スペクトラム推定を省略することが可能である。例えば、別途セレクタなどを設けておき、第１のスペクトラム推定手段３０の電力スペクトラム推定を実施する場合と、省略する場合を切り替え可能なようにすれば良い。

実施の形態５．
実施の形態１乃至４における観測装置においては、第１のスペクトラム推定手段３０は、スパースベクトル推定方法を用いるものであったが、電力スペクトラムの推定方法はこれに限られない。例えば、モノパルス推定法、ＤＢＦ、最尤法、Ｃａｐｏｎ法、ＭＵＳＩＣ法、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）、ＭＯＤＥ(Method Of Direction Estimation)、ＳＡＧＥ(Space-Alternating Generalized Expectation-maximization algorithm)、ＶＥＳＰＡ（Virtual ESPRIT Algorithm）などや、その亜種、派生種が考えられる。

また、最尤法による電力スペクトラム推定は、高分解能な推定方法として知られているが、計算時間が長大であるいう問題がある。従って、第２のスペクトラム推定手段５０の推定方法として最尤法を用いて、計算時間を削減しても良い。

１０ センサアレー、２０ データ変換手段、３０ 第１のスペクトラム推定手段、４０ 対象画素判別手段、５０ 第２のスペクトラム推定手段、６０ 出力手段

Claims (4)

1. 観測対象からの到来波を受信するセンサアレーと、
   前記センサアレーが受信した到来波の信号を画素データとしてデータ化するデータ変換手段と、
   前記データ変換手段がデータ化した画素データに対して電力スペクトラム推定を実施してスペクトラム推定値を算出する第１のスペクトラム推定手段と、
   前記第１のスペクトラム推定手段が算出したスペクトラム推定値に基づいて、電力スペクトラム推定の対象とする画素を決定する対象画素判別手段と、
   前記対象画素判別手段が決定した画素に対応する画素データに対して電力スペクトラム推定を実施する第２のスペクトラム推定手段と
   を有する観測装置であって、
   前記第１のスペクトラム推定手段は、複数のスペクトラム推定手段から構成され、
   前記複数のスペクトラム推定手段は、前記データ変換手段がデータ化した画素データのうち互いに異なるデータを分担して電力スペクトラム推定を実施し、前記複数のスペクトラム推定手段で使用する画素データの集まりが、前記データ変換手段がデータ化した画素データに一致することを特徴とする観測装置。
2. 前記対象画素判別手段は、
   前記第１のスペクトラム推定手段が算出したスペクトラム推定値に基づいて、信号電力が存在する画素と信号電力が存在しない画素とを判別し、
   その判別結果に基づいて前記電力スペクトラム推定の対象とすることを特徴とする請求項１に記載の観測装置。
3. 前記対象画素判別手段は、
   信号電力が存在すると判別した画素が連続する場合は、この連続する画素の一部を前記電力スペクトラム推定の対象とすることを特徴とする請求項２に記載の観測装置。
4. 前記第１のスペクトラム推定手段および前記第２のスペクトラム推定手段は、
   スパースベクトル推定方法による電力スペクトラム推定を実施することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の観測装置。

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