JP6926695B2

JP6926695B2 - 振幅変調成分の分析方法及び変調信号分析システム

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Inventors: 昭一高嶋
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Description

本発明は、振幅変調されている時系列の観測データの振幅変調成分の分析方法及び変調信号分析システムに関する。

一般的に、振幅変調されている観測データの振幅変調成分を分析する手法は、ＤＥＭＯＮ（ＤｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｏｆＥｎｖｅｌｏｐｅＯｎＮｏｉｓｅ）と呼ばれる。ＤＥＭＯＮの処理対象として代表的なものは、水中または水上を航行する船舶が発する音響信号であり、このような音響信号は、船舶の発する広帯域航行雑音が、船舶のシャフトの回転によって振幅変調された状態となっていることが多い。ＤＥＭＯＮを用いることによって、そのような船舶のシャフトレート及びブレードレートの推定が可能となる。

振幅変調を分析するシステムにおいて、音響センサによって何らかの音響信号ｘ［ｔ］が観測されたとする。このとき、ＤＥＭＯＮの古典的な処理では、音響信号ｘ［ｔ］に対して次の手順で処理が適用される。

［ＤＥＭＯＮの古典的な処理の流れ］
まず、観測した音響信号ｘ［ｔ］に対して、バンドパスフィルタｈ［ｔ］を適用し、バンドパスフィルタ出力ｙ［ｔ］を得る。次に、バンドパスフィルタ出力ｙ［ｔ］を二乗し、直流成分を除去し、出力ｚ［ｔ］を得る。そして、出力ｚ［ｔ］に対してＮ_ｆｆｔのブロック長のＦＦＴ（ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）を適用し、周波数分析結果Ｚ［ｋ］を得る。最後に、周波数分析結果Ｚ［ｋ］に対して、振幅二乗、時間積分、周期周波数方向の正規化処理を適用し、狭帯域周波数の時間変化を表示する。

上記の処理の流れが、ＤＥＭＯＮの古典的な処理の概要であり、キャリア成分に変調された信号成分の分析を行う際の代表的な方式である。しかしながら、この方法には次のような問題があった。

１つ目の問題は、バンドパスフィルタを適用する際、フィルタの通過帯域を決めるための先見情報がないことである。この処理では、振幅変調されているキャリア成分の周波数帯域のみを効果的に抽出することが望まれる。しかしながら、処理の対象としている音響信号の全帯域、あるいは、想定しているキャリア成分の周波数帯域に基づいてフィルタの通過帯域が選択されているのが実情である。したがって、従来の分析方法では、信号成分によって振幅変調されているキャリア成分の周波数帯域を効果的に抽出できていない可能性が高く、その結果、相手船舶のシャフト回転による信号成分を高い利得で抽出することができない。

２つ目の問題は、スケーリングに関するものである。上記のＦＦＴ以降の処理で得られる信号成分の大きさは、キャリア成分のパワースペクトルに依存するが、これらキャリア成分のパワーは一定であるとは限らない。このため、キャリア成分の中で、パワーの小さいキャリア成分に信号成分が振幅変調されていると、ＤＥＭＯＮの出力における信号成分のパワーが小さくなる。また、ＤＥＭＯＮの古典的な処理では、信号成分が存在しない周波数帯域の成分も処理に使用される。これらのことから、パワーが大きいキャリア成分及び信号成分が変調されていない広帯域雑音成分によって、信号成分のうち、キャリア成分のパワーが小さいものについては、ＤＥＭＯＮの出力で観測されない場合もある。

このような、ＤＥＭＯＮの古典的な処理の問題に対応するために、ＣｙｃｌｉｃＭｏｄｕｌａｔｉｏｎＣｏｈｅｒｅｎｃｅ（以降、「ＣＭＣ」と呼ぶ）という方法が提案されている（例えば、非特許文献１）。

［ＣＭＣの処理の流れ］
（手順１）
観測した音響信号ｘ［ｔ］に対してブロックサイズＮ_ｆｆｔで、窓関数ｗ［ｔ］のＦＦＴ（１段目ＦＦＴ）を適用し、式（１）により周波数分析結果Ｘ［ｆ］を得る。

（手順２）
周波数分析結果Ｘ［ｆ］に対して、振幅二乗を適用し、パワースペクトルＸ_ａ［ｆ］を得る。

（手順３）
上記（手順１）及び（手順２）の処理結果を、観測した音響信号をＮ_{ｓｈｉｆｔ}サンプルずらしながら計算し、その結果得られたパワースペクトルＸ_ａ［ｆ］を時間方向にＮ_ｋサンプル集めてスペクトログラムＸ_ｓｐｅ［ｔ，ｆ］を形成する。このスペクトログラムＸ_ｓｐｅ［ｔ，ｆ］に対して時間方向にＦＦＴ（２段目ＦＦＴ）を適用し、その結果の振幅二乗を計算して周期変調スペクトルＰ［ｋ，ｆ］を得る。

（手順４）
周期変調スペクトルＰ［ｋ，ｆ］を周期周波数ｋ＝０の値で規格化し、周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ，ｆ］を得る。

（手順５）
所定の帯域［ｆ_１，ｆ_２］の周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ，ｆ］を周波数方向に帯域加算し、ＣＭＣによるＤＥＭＯＮの結果を得る。

このようなＣＭＣの処理は、（手順４）において、Ｐ［ｋ，ｆ］をＰ［０，ｆ］で規格化することにより、ＤＥＭＯＮの古典的な処理における上述した２つ目の問題（スケーリングの問題）に対処している。また、（手順４）の結果は、奥行きを周波数ｆ、横軸を周期周波数ｋ、縦軸を周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ，ｆ］としたキャリア表示で表されるので、信号成分がどの周波数帯域に変調されているか、つまりキャリア成分がどの帯域であるかといったことが視覚的に把握できる。これにより、ＣＭＣの処理では、（手順５）において帯域加算する周波数帯域を適切に選択することができ、ＤＥＭＯＮの古典的な処理における１つ目の問題（キャリア成分周波数の選択の問題）が解決できる。

J. Antoni et.al, "Detection of Surface Ships From Interception of Cyclostationary Signature With the Cyclic Modulation Coherence", IEEE Journal of OCEANIC ENGINEERING Vol.37, No.3, July, 2012

非特許文献１に記載されるＣＭＣは、ＤＥＭＯＮの古典的な処理の問題を解決する方法ではあるが、最終的なＤＥＭＯＮの処理結果を表示する際に問題がある。ＣＭＣの処理では、キャリア表示によって信号成分が存在する周波数帯域を把握し、帯域加算する周波数を設定することができる。しかしながら、例えば、信号成分が変調されているキャリア成分の周波数帯域が時間と共に変化する場合、あるいは、新しい信号成分が別の周波数帯域に現れる場合には、ＣＭＣの処理を用いても、適切な周波数帯域を選択することは難しい。結局、周波数方向に帯域加算する周波数帯域の設定値が固定的である分析方法では、信号成分が存在している周波数帯域と帯域加算する周波数帯域とが異なる場合があり、信号成分の抽出において高いＳＮＲ（信号雑音比）が得られないといった課題があった。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、振幅変調されている観測データの振幅変調成分を従来よりも高いＳＮＲで抽出できる振幅変調成分の分析方法及び変調信号分析システムを提供するものである。

本発明に係る振幅変調成分の分析方法は、振幅変調された受信信号を分析する振幅変調成分の分析方法において、周波数−周期周波数領域の周期変調コヒーレンスを周波数方向に帯域加算する際に、前記周期変調コヒーレンスの各周波数の出力に対して、周期周波数方向のピークを検出するピーク検出処理と、前記ピーク検出処理によりピークとして検出された成分のみを、周波数方向に全帯域加算する帯域加算処理とを行う。
また、本発明に係る振幅変調成分の分析方法は、振幅変調された受信信号を分析する振幅変調成分の分析方法において、周波数−周期周波数領域の周期変調コヒーレンスを周波数方向に所定の周波数範囲で帯域加算する際に、周期変調コヒーレンスの各周波数の出力について周期周波数方向の正規化をする正規化処理と、前記正規化処理により正規化された周期変調コヒーレンスに対して、周期周波数方向のピークを検出するピーク検出処理と、前記ピーク検出処理によりピークとして検出された成分のみを、周波数方向に部分帯域加算する帯域加算処理とを行う。
また、本発明に係る変調信号分析システムは、振幅変調された受信信号を分析する変調信号分析システムにおいて、周波数−周期周波数領域の周期変調コヒーレンスを周波数方向に帯域加算する際に、前記周期変調コヒーレンスの各周波数の出力に対して、周期周波数方向のピークを検出するピーク検出部と、前記ピーク検出部によりピークとして検出された成分のみを、周波数方向に全帯域加算する帯域加算部とを有する。
また、本発明に係る変調信号分析システムは、振幅変調された受信信号を分析する変調信号分析システムにおいて、周波数−周期周波数領域の周期変調コヒーレンスを周波数方向に所定の周波数範囲で帯域加算する際に、周期変調コヒーレンスの各周波数の出力について周期周波数方向の正規化をする正規化部と、前記正規化部により正規化された周期変調コヒーレンスに対して、周期周波数方向のピークを検出するピーク検出部と、前記ピーク検出部によりピークとして検出された成分のみを、周波数方向に部分帯域加算する帯域加算部とを有する。

本発明に係る振幅変調成分の分析方法及び変調信号分析システムは、帯域加算するための周波数帯域の選択が容易であり、振幅変調の状態が変化する場合でも、振幅変調されている観測データの振幅変調成分を従来のＤＥＭＯＮ処理よりも高いＳＮＲで抽出できる。

本発明の実施の形態１における変調信号分析システムの構成の一例を示すブロック図である。本発明の実施の形態１における変調信号分析システムの出力と従来のシステムの出力とを比較した図であり、図２（ａ）は変調信号分析システムのＤＥＭＯＮ出力、図２（ｂ）は従来のシステムのＤＥＭＯＮ出力、図２（ｃ）は変調信号分析システムの最終時刻のＤＥＭＯＮ出力、図２（ｄ）は従来のシステムの最終時刻のＤＥＭＯＮ出力を表す。本発明の実施の形態１における周波数方向の帯域加算時に生じる可能性のある問題を示す図である。本発明の実施の形態２における変調信号分析システムの構成の一例を示すブロック図である。本発明の実施の形態２における正規化前後の周期変調コヒーレンスを示す図であり、図５（ａ）は正規化前の周期変調コヒーレンス、図５（ｂ）は正規化後の周期変調コヒーレンスを表す。本発明の実施の形態２における変調信号分析システムの出力と従来のシステムの出力とを比較した図であり、図６（ａ）は変調信号分析システムのＤＥＭＯＮ出力、図６（ｂ）は従来のシステムのＤＥＭＯＮ出力、図６（ｃ）は変調信号分析システムの最終時刻のＤＥＭＯＮ出力、図６（ｄ）は従来のシステムの最終時刻のＤＥＭＯＮ出力を表す。

（実施の形態１）
以下、実施の形態１に係る変調信号分析システムについて説明する。変調信号分析システム１００は、入力された観測データの振幅変調成分を分析するものである。以下、観測データが音響信号である場合について説明するが、処理対象は音響信号に限定されず、時間と共に振幅が変調される観測信号であれば、どのような信号であってもよい。

図１は、本発明の実施の形態１における変調信号分析システムの構成の一例を示すブロック図である。変調信号分析システム１００は、受信部１と演算処理部２と出力部３等とから構成される。受信部１は、音響センサ等で観測された音響信号を受信し、演算処理部２に送る。演算処理部２は、受信部１から音響信号を受け取ると、音響信号に対して各種演算処理を行い、処理結果を出力部３に送る。処理結果は、出力部３に、ＤＥＭＯＮ出力又はキャリア表示で出力される。

ところで、観測された音響信号すなわち振幅変調されている音響信号ｘ［ｔ］は、式（５）のように表わされる。

ここで、音響信号ｘ［ｔ］はあるサンプリング周波数で時間方向に離散化されたものであるとし、ｔは時刻インデックスとする。ｓ_b［ｔ］は、分析したい所望の成分であり、通常は狭帯域信号である（以後、「信号成分」と呼ぶ）。Ｎ_b［ｔ］は広帯域雑音成分（以後、「キャリア成分」と呼ぶ）、ｍ_bは信号成分による振幅変調の大きさを表す係数、ｖ［ｔ］は海中雑音及びシステム雑音、ｆｎは信号成分の数である。式（５）のモデルは、信号成分ｓ_b［ｔ］によって、ある周波数特性を有したキャリア信号Ｎ_b［ｔ］の振幅が変調されていることを表している。以降、音響信号は、全て時間方向にサンプリングされたものであるとする。

次に、変調信号分析システム１００の演算処理部２が行う処理について、詳細を説明する。演算処理部２は、１段目ＦＦＴ部２１と、第１パワー算出部２２と、２段目ＦＦＴ部２３と、第２パワー算出部２４と、時間積分部２５と、規格化部２６と、ピーク検出部２８と、帯域加算部２９等とから構成される。

まず、１段目ＦＦＴ部２１は、受信部１を介して入力された音響信号ｘ［ｔ］に対して１段目ＦＦＴを適用する。１段目ＦＦＴを適用する際の処理パラメータとしては、ブロックサイズＮ_fft、窓関数ｗ［ｔ］、ブロック処理におけるシフトサンプル数Ｎ_shiftがある。１段目ＦＦＴ部２１の出力は複素であるので、第１パワー算出部２２は、パワー（電力）を得るために１段目ＦＦＴ部２１からの出力に対して振幅二乗の処理を適用する。この処理によって、周波数分析幅ｆｓ／Ｎ_fft及び処理周期Ｎ_shift／ｆｓで、音響信号のスペクトログラムが得られる。ここで、ｆｓは音響信号のサンプリング周波数である。

次に、このスペクトログラムの時間方向に対して、２段目ＦＦＴ部２３は、時間方向にブロックサイズＮ_kの２段目ＦＦＴを適用する。この結果、スペクトログラムの各周波数のパワーが時間的にどの程度の速度で変化するかに関する情報、つまり、周期周波数の情報が得られる。２段目ＦＦＴ部２３からの出力は複素であるので、第２パワー算出部２４は、パワー（電力）を得るために２段目ＦＦＴ部２３からの出力の振幅二乗値を計算する。この処理により、周期変調スペクトルが得られる。ここまでの処理は、ＣＭＣの処理と同じである。

実施の形態１では、次に、時間積分部２５により、周波数−周期周波数空間の周期変調コヒーレンスに対して時間積分処理が適用される。時間積分の方式としては、移動平均、指数積分等、様々な方式が適用可能であるが、本発明の主題ではないので説明は省略する。

そして、時間積分部２５からの出力値は、規格化部２６により規格化される。具体的には、規格化部２６は、周波数ごとに、周期周波数０Ｈｚの周期変調スペクトルの値で、他の周期周波数の周期変調スペクトルの値を除算することによって、時間積分が適用された周期変調コヒーレンスを得る。ここでの規格化処理は、従来のＣＭＣの処理と同じものである。

次に、ピーク検出部２８は、時間積分が適用された周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ，ｆ］の周波数ごとの出力に対して、周期周波数方向のピークを検出し、ピークが生じている周期周波数及びピークの値を帯域加算部２９に送る。そして、帯域加算部２９により、ピーク部分の全帯域加算が行われる。このとき、ピークとして判断された周期変調コヒーレンスの値のみが周波数方向に帯域加算される。以上の処理により、変調信号分析システム１００のＤＥＭＯＮ出力が得られる。

次に、実施の形態１における上記の振幅変調成分の分析方法により得られる効果について説明する。時間積分された周期変調コヒーレンスの値は、信号成分のＳＮＲによって決まる。ここで、時間積分された周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ，ｆ］において、周波数ｆ₀、周期周波数ｋ₀にのみ信号成分が存在し、それ以外の周波数及び周期周波数の周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ，ｆ］には雑音のみが含まれるとする。

まず、周波数ｆ₀、周期周波数ｋ₀の周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ₀，ｆ₀］に着目する。このとき、その両隣の周期周波数ｋ_-1及びｋ₊₁の周期変調コヒーレンスはｃｍｃ［ｋ_-1，ｆ₀］又はｃｍｃ［ｋ₊₁，ｆ₀］である。周期周波数方向のピーク検出の処理では、ｃｍｃ［ｋ_-1，ｆ₀］及びｃｍｃ［ｋ₊₁，ｆ₀］を比較対象として、ｃｍｃ［ｋ₀，ｆ₀］がピークになるかどうかを判断する。

これら３つの周期周波数の周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ₀，ｆ₀］、ｃｍｃ［ｋ_-1，ｆ₀］及びｃｍｃ［ｋ₊₁，ｆ₀］は、周期周波数ｋ₀に信号成分が存在し、周期周波数ｋ_-1及びｋ₊₁には雑音のみが含まれるので、この周期周波数ｋ₀の周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ₀，ｆ₀］が、周囲の周期周波数ｋ_-1及びｋ₊₁の周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ_-1，ｆ₀］及びｃｍｃ［ｋ₊₁，ｆ₀］よりも平均的に大きい。したがって、信号成分が周期周波数ｋ₀の周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ₀，ｆ₀］が、ピークとして判断される。

一方で、周波数ｆ₀以外の周期変調コヒーレンスについては雑音のみが含まれるため、ピークとなる確率は、信号成分を含む場合よりも低い。したがって、周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ，ｆ］が雑音のみ含む場合でも、周波数方向の帯域加算に全ての出力を使用している従来のＣＭＣと比べ、実施の形態１では、周波数方向の帯域加算の際に、雑音のみを含む部分が加算される確率が低下するため、信号成分のＳＮＲが向上する。

図２は、本発明の実施の形態１における変調信号分析システムの出力と従来のシステムの出力とを比較した図である。図２に示す処理結果は、海中で収録された音響信号に対するものであり、この音響信号には航行船舶の航走音、つまり、振幅変調された成分が含まれている。計算に用いられた条件は、以下の通りである。
サンプリング周波数：２４ｋＨｚ
ブロックサイズＮ_fft ：５１２
シフトサンプル数Ｎ_shift ：６４
窓関数ｗ［ｔ］：ハニング窓
ブロックサイズＮ_k ：２０４８
積分時間：１０秒
帯域加算の周波数：２００〜５０００Ｈｚ

図２（ａ）は、変調信号分析システム１００のＤＥＭＯＮ出力を示す図であり、図２（ｂ）は、従来のシステムのＤＥＭＯＮ出力を示す図である。これらのＤＥＭＯＮ出力は、横軸が周期周波数［Ｈｚ］、縦軸が時間［ｓ］を表し、レベルが濃淡で表される。色が黒い部分はレベルが大きいことを示し、色が白い部分はレベルが小さいことを示している。これら２つのＤＥＭＯＮ出力の表示レベルの範囲は同一に設定しているため、図２（ａ）と図２（ｂ）との比較から、実施の形態１のＤＥＭＯＮ出力の方が背景雑音部分の色が白く、背景雑音レベルが低下していることが確認できる。

また、図２（ｃ）は、変調信号分析システム１００のＤＥＭＯＮ出力（最終時刻）を示す図であり、図２（ｄ）は、従来のシステムのＤＥＭＯＮ出力（最終時刻）を示す図である。図２（ｃ）及び図２（ｄ）は、各ＤＥＭＯＮ出力の最終時刻の結果について、横軸を周期周波数［Ｈｚ］、縦軸をレベル［ｄＢ］として表したものである。図２（ｃ）と図２（ｄ）との比較からも、実施の形態１による最終時刻のＤＥＭＯＮ出力のほうが、雑音レベルが低下していることが確認できる。

以上のように、実施の形態１において、振幅変調成分の分析方法は、周波数−周期周波数領域の周期変調コヒーレンスを周波数方向に帯域加算する際に、ピーク検出処理と帯域加算処置をと行う。ピーク検出処理は、周期変調コヒーレンスの各周波数の出力に対して、周期周波数方向のピークを検出し、帯域加算処理は、ピークとして検出された成分を周波数方向に全帯域加算する。

これにより、実施の形態１の振幅変調成分の分析方法では、従来のＣＭＣの処理に、周期周波数方向のピーク検出の処理が追加されることで、ピーク部分の成分のみを周波数方向に帯域加算できるため、従来のＣＭＣよりも信号成分のＳＮＲが向上する。

また、実施の形態１の振幅変調成分の分析方法では、受信信号から周期変調コヒーレンスを算出する際に、受信信号をフーリエ変換して周期変調スペクトルを算出し、算出した周期変調スペクトルを時間積分して規格化する処理を行う。これにより、実施の形態１の分析方法では、従来のＣＭＣの処理に、先述したピーク検出の処理と、時間積分の処理とを追加することで、従来のＣＭＣよりも信号成分のＳＮＲが良い処理結果を得ることができる。

（実施の形態２）
上述した実施の形態１では、従来のＣＭＣの処理に、時間積分の処理と、周期周波数方向のピーク検出の処理を追加し、従来のＣＭＣよりも信号成分のＳＮＲが向上した。しかしながら、周期変調コヒーレンスを周波数方向に帯域加算することによって最終的なＤＥＭＯＮ出力を計算する点は、従来のＣＭＣと同じである。このように、周期周波数方向のピーク検出の処理の有無に関わらず周期変調コヒーレンスを周波数方向に帯域加算すると、次のような問題が生じる場合がある。

図３は、本発明の実施の形態１における周波数方向の帯域加算時に生じる可能性のある問題を示す図である。図３において、奥行きは周波数ｆ、横軸は周期周波数ｋ、縦軸は周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ，ｆ］を表している。図３には、低周波の帯域の周期周波数ｋ₁に信号成分が存在し、高周波の帯域には信号成分が存在せず、高周波の帯域の周期変調コヒーレンスのほうが低周波帯域の周期変調コヒーレンスよりも大きい状態が例示されている。このような状態の場合、低周波帯域の信号成分は、周期周波数方向のピーク検出処理によって、当然のようにピークとして判断される。一方で、高周波帯域の同じ周期周波数の成分（図中、領域Ａで示される）については、たとえ信号成分を含まない場合であっても、偶発的に周期変調コヒーレンスにピークが生じる可能性がある。このように、偶発的とはいえ、周期変調コヒーレンスの値が大きいが雑音しか含まない部分にピークが生じると、周波数方向の帯域加算により、他の周波数帯域に存在している微弱な信号成分がマスクされる場合がある。

実施の形態２では、図３に示す問題にも対応できる変調信号分析システム２００について説明する。図４は、本発明の実施の形態２における変調信号分析システムの構成の一例を示すブロック図である。実施の形態２において、変調信号分析システム２００は、実施の形態１の場合と同様に、受信部１と演算処理部１０２と出力部３と備える。実施の形態２において、演算処理部１０２は、１段目ＦＦＴ部２１、第１パワー算出部２２、２段目ＦＦＴ部２３、第２パワー算出部２４、時間積分部２５、規格化部２６、ピーク検出部２８及び帯域加算部２９に加え、さらに正規化部２７を有している。以下、実施の形態２の変調信号分析システム２００において、実施の形態１の場合と同様の構成については同様の符号を付して説明を省略し、新たに追加された正規化部２７が行う処理について説明する。

正規化部２７には、周期周波数０Ｈｚの成分で規格化された、規格化部２６からの出力が入力され、正規化部２７は、周期周波数方向での正規化の処理を行い、正規化した結果をピーク検出部２８に送る。このとき、周期周波数方向での正規化の処理では、狭帯域信号である信号成分を抽出するために、周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ、ｆ］の各周波数の出力に対して、周期周波数方向での正規化を実施する。

図５に基づき、周期周波数方向の正規化の方法について説明する。図５は、本発明の実施の形態２における正規化前後の周期変調コヒーレンスを示す図であり、図５（ａ）は正規化前の周期変調コヒーレンス、図５（ｂ）は正規化後の周期変調コヒーレンスを表す。また、図５（ａ）及び図５（ｂ）において、横軸は周期周波数ｋを表している。ここでは、周波数ｆ₀の周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ，ｆ₀］について、周期周波数方向に正規化し、正規化した周期変調コヒーレンスｎｏｒｍ＿ｃｍｃ［ｋ，ｆ₀］を得るものとする。

まず、正規化部２７は、周期変調コヒーレンスｃｍｃ［ｋ，ｆ₀］の正規化したい周期周波数をｋ_cとする。次に、ギャップとして幅ｇ及び推定サンプルとして幅ｅを設定する。そして、正規化部２７は、これらによって決まる領域Ｒ１のサンプルと領域Ｒ２のサンプルとを用いて、周期周波数ｋ_cに対する周期周波数方向の平均レベルμ_c及び標準偏差σ_cを、次のように計算する。

ここで、領域Ｒ１のサンプルは、ｃｍｃ［ｋ_c−ｇ−ｅ，ｆ₀］〜ｃｍｃ［ｋ_c−ｇ−１，ｆ₀］、領域Ｒ２のサンプルは、ｃｍｃ［ｋ_c＋ｇ＋１，ｆ₀］〜ｃｍｃ［ｋ_c＋ｇ＋ｅ，ｆ₀］である。

正規化部２７は、このようにして計算した平均レベルμ_c及び標準偏差σ_cを用いて、正規化した周期変調コヒーレンスｎｏｒｍ＿ｃｍｃ［ｋ_c，ｆ₀］を以下の式で計算する。

ここでの説明は、周期周波数ｋ_cに対するものであるが、周期周波数を変えながら同じの処理を適用することによって、図５（ｂ）に示すような、正規化した周期変調コヒーレンスｎｏｒｍ＿ｃｍｃ［ｋ，ｆ₀］が得られる。また、他の周波数の周期変調コヒーレンスに対しても同じ処理を適用することによって、全ての周波数及び周期周波数に対する、正規化した周期変調コヒーレンスｎｏｒｍ＿ｃｍｃ［ｋ，ｆ］を得ることができる。なお、周期周波数方向の正規化の方式としては、上述した方法以外に、ＯＴＡやＴＰＭ等のような一般的な方法を用いることもできる。

次に、実施の形態２における振幅変調成分の分析方法により得られる効果について説明する。図６は、本発明の実施の形態２における変調信号分析システムの出力と従来のシステムの出力とを比較した図である。図６（ａ）は、変調信号分析システム２００のＤＥＭＯＮ出力を示し、図６（ｂ）は、従来のシステムのＤＥＭＯＮ出力を示す図である。横軸は周期周波数、縦軸は時間を表し、レベルが濃淡で表される。また、図６（ｃ）は、変調信号分析システム２００の最終時刻のＤＥＭＯＮ出力を示し、図６（ｄ）は従来のシステムの最終時刻のＤＥＭＯＮ出力を示す図である。横軸は周期周波数を表し、縦軸はレベルを表している。

処理対象となる音響信号には、図２の場合と同様の信号を使用し、また、ブロックサイズＮ_fft等の処理パラメータは、実施の形態１の場合と同じである。実施の形態２では、周期周波数方向の正規化処理によって、変調信号分析システム２００のＤＥＭＯＮ出力のレベルが、従来のＣＭＣ及び実施の形態１の出力と比べてオフセットされているため、図６において実施の形態２の処理結果を示す際に、表示レベルの範囲を他の処理の結果と揃えている。

図６に示すように、実施の形態２では、従来のＣＭＣ及び実施の形態１では検出できなかった新たな信号成分が検出されると共に、実施の形態１で検出されていた信号成分についても、より明瞭に見えるようになった。

以上のように、実施の形態２において振幅変調成分の分析方法は、周波数−周期周波数領域の周期変調コヒーレンスを周波数方向に所定の周波数範囲で帯域加算する際に、正規化処理と、ピーク検出処理と、帯域加算処置とを行う。正規化処理は、周期変調コヒーレンスの各周波数の出力について周期周波数方向の正規化を行い、ピーク検出処理は、正規化処理により正規化された周期変調コヒーレンスに対して、周期周波数方向のピークを検出する。帯域加算処置は、ピーク検出処理によりピークとして検出された成分を、周波数方向に部分帯域加算する。

これにより、実施の形態２では、周期周波数方向の正規化の処理を用いて狭帯域成分が抽出されることにより、周期変調コヒーレンスの値が、周期変調コヒーレンスにおけるＳＮＲへ変換される。したがって、図３に示したような、周期変調コヒーレンスのフロアレベルが周波数によって異なる場合でも、全周波数帯域に渡ってほぼ同等のフロアレベルとなり、周波数方向の帯域加算を行っても微弱な信号成分がマスクされることが抑制される。この結果、実施の形態２では、実施の形態１よりも信号成分のＳＮＲが向上する。

１受信部、２，１０２演算処理部、３出力部、２１１段目ＦＦＴ部、２２第１パワー算出部、２３２段目ＦＦＴ部、２４第２パワー算出部、２５時間積分部、２６規格化部、２７正規化部、２８ピーク検出部、２９帯域加算部、１００，２００変調信号分析システム。

Claims

振幅変調された受信信号を分析する振幅変調成分の分析方法において、
周波数−周期周波数領域の周期変調コヒーレンスを周波数方向に帯域加算する際に、
前記周期変調コヒーレンスの各周波数の出力に対して、周期周波数方向のピークを検出するピーク検出処理と、
前記ピーク検出処理によりピークとして検出された成分のみを、周波数方向に全帯域加算する帯域加算処理と
を行う振幅変調成分の分析方法。
振幅変調された受信信号を分析する振幅変調成分の分析方法において、
周波数−周期周波数領域の周期変調コヒーレンスを周波数方向に所定の周波数範囲で帯域加算する際に、
周期変調コヒーレンスの各周波数の出力について周期周波数方向の正規化をする正規化処理と、
前記正規化処理により正規化された周期変調コヒーレンスに対して、周期周波数方向のピークを検出するピーク検出処理と、
前記ピーク検出処理によりピークとして検出された成分のみを、周波数方向に部分帯域加算する帯域加算処理と
を行う振幅変調成分の分析方法。
前記受信信号から前記周期変調コヒーレンスを算出する際に、
前記受信信号をフーリエ変換して周期変調スペクトルを算出し、算出した前記周期変調スペクトルを時間積分して規格化する処理を行う請求項１又は２に記載の振幅変調成分の分析方法。
振幅変調された受信信号を分析する変調信号分析システムにおいて、
周波数−周期周波数領域の周期変調コヒーレンスを周波数方向に帯域加算する際に、
前記周期変調コヒーレンスの各周波数の出力に対して、周期周波数方向のピークを検出するピーク検出部と、
前記ピーク検出部によりピークとして検出された成分のみを、周波数方向に全帯域加算する帯域加算部と
を有する変調信号分析システム。
振幅変調された受信信号を分析する変調信号分析システムにおいて、
周波数−周期周波数領域の周期変調コヒーレンスを周波数方向に所定の周波数範囲で帯域加算する際に、
周期変調コヒーレンスの各周波数の出力について周期周波数方向の正規化をする正規化部と、
前記正規化部により正規化された周期変調コヒーレンスに対して、周期周波数方向のピークを検出するピーク検出部と、
前記ピーク検出部によりピークとして検出された成分のみを、周波数方向に部分帯域加算する帯域加算部と
を有する変調信号分析システム。