JP7130179B2 - 信号諸元識別装置、制御回路およびプログラム記憶媒体 - Google Patents

Description

本開示は、受信信号の諸元を推定する信号諸元識別装置、制御回路およびプログラム記憶媒体に関する。

諸元が未知の信号を受信し、受信信号の諸元を推定する信号諸元識別装置が知られている。例えば、特許文献１には、受信信号の搬送波周波数を逐次推定し、推定された搬送波周波数に基づいて受信信号の周波数偏差を補正し、推定された搬送波周波数と周波数偏差補正後の受信信号とに基づいて変調方式を推定する装置が開示されている。

特開２００８－２１１７６０号公報

上記特許文献１に記載の技術では、周波数領域の電力スペクトラムが、連続してしきい値以上となる周波数の範囲を伝送帯域幅とし、伝送帯域幅に基づいて伝送レートを推定し、推定した伝送レートを使って位相変動量を算出することで、受信信号の変調方式を推定している。詳細には、上記特許文献１に記載の技術では、電力スペクトラムがしきい値を交差する２点の周波数の差を伝送レートの推定値として求めている。しきい値は、平均化されて滑らかになった電力スペクトラムの最大電力の１／２の点に設定される。

諸元の推定対象の信号は、送信装置において、一般に、帯域制限フィルタによるフィルタ処理が施された後に送信される。送信装置から送信される信号の電力スペクトルは、帯域制限フィルタにおいて行われるフィルタリングに依存する。このため、送信装置が用いた帯域制限フィルタが未知の場合には、電力スペクトラムの最大電力に基づいてしきい値を決定する特許文献１に記載の方法では、しきい値が適切に設定されず、伝送レートの推定誤差が大きくなる可能性があり、これにより信号諸元の識別精度が低下する可能性がある。

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、信号諸元の識別精度の低下を抑制することができる信号諸元識別装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかる信号諸元識別装置は、受信信号の伝送レートを推定する伝送レート推定部と、受信信号にサンプリング周波数変換を施すレート変換部と、サンプリング周波数変換の後の信号を用いて、受信信号の諸元の複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出する識別部と、を備える。信号諸元識別装置は、さらに、識別部によって算出された候補ごとの確率を用いて複数の候補のなかから候補を選択し、選択した候補である選択候補に対応する信頼度を算出する信頼度算出部と、信頼度に基づいて、選択候補を識別結果として出力する処理とサンプリング周波数変換の再実施とのうちいずれを行うかの判定を行う信頼度判定部と、信頼度判定部が、サンプリング周波数変換の再実施を行うと判定した場合に、サンプリング周波数変換の比率を示すパラメータを変更し、レート変換部へ入力するパラメータ更新部と、を備える。レート変換部は、初回のサンプリング周波数変換では、サンプリング周波数変換後のサンプリング周波数が、伝送レート推定部により推定された伝送レートの２倍以上となるようにサンプリング周波数変換を行い、パラメータ更新部からパラメータが入力されるとパラメータに従ってサンプリング周波数変換を実施する。信号諸元識別装置は、信頼度判定部が選択候補を識別結果として出力する処理を行うと判定するまで、パラメータ更新部、レート変換部、識別部、信頼度算出部および信頼度判定部の処理を繰り返す。

本開示にかかる信号諸元識別装置は、信号諸元の識別精度の低下を抑制することができるという効果を奏する。

実施の形態１にかかる信号諸元識別装置の構成例を示す図 専用のハードウェアである場合の実施の形態１の処理回路を示す図 実施の形態１の制御回路の構成例を示す図 実施の形態１のレート変換部の構成例を示す図 実施の形態１の識別部の構成例を示す図 ニューラルネットワークを用いる識別部の構成例を示す図 実施の形態１の信号諸元識別装置における信号諸元識別処理手順の一例を示すフローチャート 実施の形態２にかかる信号諸元識別装置の構成例を示す図 実施の形態３にかかる信号諸元識別装置の構成例を示す図

以下に、実施の形態にかかる信号諸元識別装置、制御回路およびプログラム記憶媒体を図面に基づいて詳細に説明する。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる信号諸元識別装置の構成例を示す図である。本実施の形態の信号諸元識別装置１は、図１に示すように、アンテナ１０、受信部１１、伝送レート推定部１２、レート変換部１３、サンプル抽出部１４、識別部１５、信頼度算出部１６、信頼度判定部１７およびパラメータ更新部１８を備える。

アンテナ１０は、図示しない無線機である送信装置から送信された信号を電波として受信する。アンテナ１０は、受信した信号を受信部１１へ出力する。受信部１１は、アンテナ１０から出力されるアナログ信号である受信信号に、帯域制限、ダウンコンバート、Ａ／Ｄ（Analog-to-Digital：アナログデジタル）変換などの処理を行い、処理後のデジタル信号に、準同期検波処理を行うことにより、同相信号と直交信号の組み合わせすなわちＩＱ信号である受信信号Ｘ（ｎ）を出力する。ｎは、Ａ／Ｄ変換におけるサンプリングされた各点を示す番号に相当し、離散化された時間を示す値である。

伝送レート推定部１２は、受信部１１から出力された受信信号Ｘ（ｎ）の伝送レートＲを推定し出力する。伝送レートの推定方法として、受信信号Ｘ（ｎ）を周波数領域の電力スペクトルに変換し、電力スペクトルの周波数幅から伝送レートＲを推定する方法などが例示できる。周波数幅は、例えば、電力スペクトルの半値全幅である。受信信号Ｘ（ｎ）から周波数領域の電力スペクトルへの変換には、離散フーリエ変換（ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform））、高速フーリエ変換（ＦＦＴ（Fast Fourier Transform））などの演算を用いることができる。

レート変換部１３は、受信部１１から出力された受信信号Ｘ（ｎ）にサンプリング周波数変換を施し、サンプリング周波数変換後の受信信号Ｘ’（ｎ）を出力する。サンプリング周波数変換における、入力信号のサンプリングレートＲ_ｓ０を第１レートとし、サンプリング周波数変換後のサンプリングレートＲ_ｓを第２レートとするとき、以下、第２レートの第１レートに対する比（第２レート／第１レート）を、比Ｔ_Ｒとする。比Ｔ_Ｒは、有理数である。初回のサンプリング周波数変換では、レート変換部１３は、例えば、サンプリング周波数変換後のサンプリング周波数を、伝送レート推定部１２で推定された伝送レートに応じたサンプリング周波数、すなわち標本化定理を基づくサンプリング周波数に設定する。例えば、レート変換部１３は、サンプリング周波数変換後のサンプリング周波数を、標本化定理を基づくサンプリング周波数の最小値、すなわち推定された伝送レートの２倍に設定する。初回のサンプリング周波数変換後のサンプリング周波数は、これに限らず、推定された伝送レートの２倍以上であればよい。本実施の形態では、レート変換部１３に、後述するように、レート変換部１３から出力された受信信号Ｘ’（ｎ）に関する信頼度が算出された後信頼度に基づいて決定されたパラメータがパラメータ更新部１８から入力される。このパラメータは、サンプリング周波数変換に関するパラメータであり、例えば、比Ｔ_Ｒを示す情報である。レート変換部１３は、パラメータ更新部１８からパラメータが入力されると、入力されたパラメータに従って、受信部１１から出力された受信信号Ｘ（ｎ）に対してサンプリング周波数変換を行い、サンプリング周波数変換後の受信信号Ｘ’（ｎ）を出力する。レート変換部１３の詳細については後述する。

サンプル抽出部１４は、レート変換部１３から出力される受信信号Ｘ’（ｎ）からＮサンプルの信号Ｘ’’（ｋ）（ｋ＝０，１，・・・，Ｎ－１）を抽出して出力する。すなわち、サンプル抽出部１４は、サンプリング周波数変換の後の信号から、定められた信号長であるＮサンプルの信号を抽出する抽出部である。サンプル抽出部１４が、抽出する信号の抽出開始位置は任意である。また、サンプル抽出部１４は、抽出開始位置の異なる複数の信号を抽出して出力してもよい。Ｎは、識別部１５の処理へ入力されるデータのデータ量を決める値であるため、後述する識別部１５の処理のアルゴリズム、要求される処理時間などに応じて適宜定められればよい。サンプル抽出部１４は、例えば、識別部１５がニューラルネットワークを用いて構築される場合などのように、識別部１５に固定長での入力が必要な場合に用いられる。また、識別部１５に固定長での入力を行う必要がない場合には、信号諸元識別装置１がサンプル抽出部１４を備えなくてもよく、信号諸元識別装置１がサンプル抽出部１４を備えない場合には、レート変換部１３から出力された信号が識別部１５に入力される。

識別部１５は、サンプル抽出部１４により抽出された信号Ｘ’’（ｋ）を用いて、受信信号の諸元を識別し、識別結果を出力する。識別部１５は、識別結果を確率分布として出力する。この確率分布は、諸元の候補を変数ｘで表したときに、受信信号が各候補である確率Ｐ（ｘ）であらわされる分布である。このように、識別部１５は、サンプリング周波数変換の後の信号を用いて、受信信号の諸元の複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出する。識別部１５の詳細については後述する。信頼度算出部１６は、識別部１５によって算出された候補ごとの確率を用いて複数の候補のなかから候補を選択し、選択した候補である選択候補に対応する信頼度を算出する。詳細には、信頼度算出部１６は、識別部１５から出力される確率分布を用いて、確率の高い諸元と当該諸元に対応する信頼度とを求め、求めた諸元と信頼度とを信頼度情報として出力する。信頼度判定部１７は、信頼度算出部１６から出力される信頼度情報に含まれる信頼度がしきい値以上であれば、信頼度情報に含まれる諸元を最終的な識別結果として出力する。信頼度判定部１７は、信頼度算出部１６から出力される信頼度情報に含まれる信頼度がしきい値未満の場合には、信頼度をパラメータ更新部１８へ出力する。このように、信頼度判定部１７は、信頼度に基づいて、選択候補を識別結果として出力する処理とサンプリング周波数変換の再実施とのうちいずれを行うかの判定を行う。

パラメータ更新部１８は、信頼度判定部１７から出力される信頼度を保持しておき、前回までの値と比較することにより、信頼度が増加するようレート変換部１３のパラメータを更新する。すなわち、パラメータ更新部１８は、信頼度判定部１７が、サンプリング周波数変換の再実施を行うと判定した場合に、サンプリング周波数変換の比率を示すパラメータを変更し、レート変換部１３へ入力する。パラメータ更新部１８は、過去の信頼度を保持していないとき、すなわち初回の処理では、例えば、あらかじめ定められた後述する最適解探索アルゴリズムにしたがった初回のパラメータ更新の規則にしたがってパラメータを更新する。例えば、パラメータ更新部１８は、初回の処理では、サンプリング周波数変換における変換後のレートを一定量増加させるようにパラメータを更新してもよいし、サンプリング周波数変換における変換後のサンプリング周波数を一定量減少させるようにパラメータを更新してもよい。または、パラメータ更新部１８は、初回の処理では、サンプリング周波数変換における変換後のレートが変換前のレートのａ倍となるようにパラメータを更新してもよい。ａはどのように定められてもよい。

次に、本実施の形態の信号諸元識別装置１のハードウェア構成について説明する。信号諸元識別装置１の受信部１１、伝送レート推定部１２、レート変換部１３、サンプル抽出部１４、識別部１５、信頼度算出部１６、信頼度判定部１７およびパラメータ更新部１８の各部は、処理回路により実現される。この処理回路は、専用のハードウェアであってもよいし、プロセッサを備える制御回路であってもよい。

図２は、専用のハードウェアである場合の本実施の形態の処理回路を示す図である。信号諸元識別装置１の受信部１１、伝送レート推定部１２、レート変換部１３、サンプル抽出部１４、識別部１５、信頼度算出部１６、信頼度判定部１７およびパラメータ更新部１８の各部は、専用のハードウェアにより実現される場合、例えば、図２に示した処理回路１００により実現される。処理回路１００は、例えば、単一回路、復号回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、または、これらを組み合わせたものが該当する。

図３は、本実施の形態の制御回路の構成例を示す図である。信号諸元識別装置１の受信部１１、伝送レート推定部１２、レート変換部１３、サンプル抽出部１４、識別部１５、信頼度算出部１６、信頼度判定部１７およびパラメータ更新部１８の各部は、例えば、図３に示す制御回路により実現される。図３に示すように、制御回路は、受信回路２００、プロセッサ２０１、メモリ２０２およびストレージ２０３を備える。

受信部１１は、受信回路２００により実現される。プロセッサ２０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）などである。メモリ２０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、およびＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などの半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、などが該当する。ストレージ２０３は、例えば、半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などが該当する。

図１に示した伝送レート推定部１２、レート変換部１３、サンプル抽出部１４、識別部１５、信頼度算出部１６、信頼度判定部１７、パラメータ更新部１８の各部の機能が図３に示した制御回路により実現される場合、これらの機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアの組み合わせにより実現される。ソフトウェア、ファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ２０２に記憶され、メモリ２０２が記憶するプログラムをプロセッサ２０１が読みだして実行することにより各部の機能が実現される。すなわち、このプログラムは、信号諸元識別装置１を制御するためのプログラムである。また、プロセッサ２０１によってプログラムが実行される中で情報を記録する際には、メモリ２０２にデータが保持されてもよいし、ストレージ２０３にデータが保持されてもよい。このプログラムは記憶媒体であるプログラム記憶媒体によって提供されてもよいし、通信媒体などによって提供されてもよい。

このように、図３に示した制御回路は、信号諸元識別装置を制御するための制御回路であって、受信信号の伝送レートを推定する伝送レート推定ステップと、受信信号にサンプリング周波数変換を施すサンプリング周波数変換ステップと、サンプリング周波数変換の後の信号を用いて、受信信号の諸元の複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出する識別ステップと、を信号諸元識別装置に実行させる。さらに、制御回路は、識別ステップによって算出された候補ごとの確率を用いて複数の候補のなかから候補を選択し、選択した候補である選択候補に対応する信頼度を算出する信頼度算出ステップと、信頼度に基づいて、選択候補を識別結果として出力する処理とサンプリング周波数変換の再実施とのうちいずれを行うかの判定を行う信頼度判定ステップと、を信号諸元識別装置に実行させる。さらに、制御回路は、信頼度判定ステップで、サンプリング周波数変換の再実施を行うと判定された場合に、サンプリング周波数変換の比率を示すパラメータを変更する更新ステップ、を信号諸元識別装置に実行させ、サンプリング周波数変換ステップでは、更新ステップによりパラメータが変更されると変更されたパラメータに従ってサンプリング周波数変換が実施されるように、信号諸元識別装置を制御し、信頼度判定ステップで選択候補を識別結果として出力する処理を行うと判定されるまで、更新ステップ、サンプリング周波数変換ステップ、識別ステップ、信頼度算出ステップおよび信頼度判定ステップを信号諸元識別装置に繰り返させる。

また、図１に示した伝送レート推定部１２、レート変換部１３、サンプル抽出部１４、識別部１５、信頼度算出部１６、信頼度判定部１７、パラメータ更新部１８の各部は、専用のハードウェアである処理回路１００と、図３に示した制御回路との組み合わせにより実現されてもよい。

次に、本実施の形態のレート変換部１３の詳細について説明する。図４は、本実施の形態のレート変換部１３の構成例を示す図である。レート変換部１３は、補間部１３０、フィルタ１３１および間引き部１３２を備える。補間部１３０は、受信部１１から出力された受信信号Ｘ（ｎ）を補間し、補間後の信号を出力する。補間部１３０における補間の前の信号のデータ点数と、補間後の信号のデータ点数との比である第１の比は、変更可能である。フィルタ１３１は、補間部１３０から出力された補間後の信号に、エイリアスを取り除くフィルタ処理を行い、フィルタ処理後の信号を出力する。

間引き部１３２は、フィルタ１３１から出力される信号を間引きする。間引き部１３２における間引きの前の信号のデータ点数と、間引き後の信号のデータ点数との比である第２の比は、変更可能である。レート変換部１３は、第１の比と第２の比を調整することにより、レート変換部１３から出力される信号のレートの、レート変換部１３に入力される信号のレートに対する比Ｔ_Ｒを調整することができる。レート変換部１３が、図４に示す構成である場合には、パラメータ更新部１８からレート変換部１３へ入力されるパラメータは、第１の比および第２の比であってもよいし、比Ｔ_Ｒであってもよい。パラメータ更新部１８から入力されるパラメータが比Ｔ_Ｒである場合、例えば、レート変換部１３の図示しない制御部が、比Ｔ_Ｒに基づいて第１の比および第２の比を決定し、決定した第１の比および第２の比をそれぞれ補間部１３０および間引き部１３２へ設定する。

なお、図４では、レート変換部１３は、補間部１３０、フィルタ１３１および間引き部１３２を備える例を示したが、レート変換部１３の構成はこれに限定されない。例えば、レート変換部１３は、ポリフェーズフィルタにより実現されてもよい。

次に、本実施の形態の識別部１５の詳細について説明する。図５は、本実施の形態の識別部１５の構成例を示す図である。識別部１５は、特徴量算出部１５０および判定部１５１を備える。特徴量算出部１５０は、サンプル抽出部１４から出力される信号Ｘ’’（ｋ）の特徴量を算出して出力する。特徴量は、信号Ｘ’’（ｋ）の振幅の平均値、分散などであってもよいし、信号Ｘ’’（ｋ）の位相の平均値、分散などであってもよいし、これらの組み合わせであってもよい。特徴量は、これらに限定されず、受信信号の諸元を識別するために用いることができる情報であればどのような情報であってもよい。

判定部１５１は、特徴量算出部１５０から出力された特徴量を用いて、受信信号の諸元を識別する。例えば、判定部１５１は、特徴量により算出された特徴量と、複数の候補に対応するあらかじめ定められた特徴との距離に基づいて複数の候補に対応する確率を算出する。判定部１５１が識別する諸元は、例えば、変調方式、ＳＮ比およびフィルタ係数のうちの少なくとも１つである。例えば、諸元の候補をあらかじめ複数定義しておき、判定部１５１は、複数の候補のそれぞれに関する確率を求める。

例えば、変調方式として、振幅変調（ＡＭ：Amplitude Modulation）、周波数変調（ＦＭ：Frequency Modulation）、二位相偏移変調（ＢＰＳＫ：Binary Phase Shift Keying）、四位相偏移変調（ＱＰＳＫ：Quadrature Phase Shift Keying）、周波数偏移変調（ＦＳＫ：Frequency Shift Keying）の５種の変調方式を候補とするときには、判定部１５１は、特徴量を用いて、５つの候補のそれぞれに対応する確率を求める。例えば、各変調方式を、Ｘ’’（ｋ）の振幅の平均値、分散、Ｘ’’（ｋ）の位相の平均値、分散のうちの少なくとも２つの多次元空間において、各候補の領域をあらかじめ定めておく。そして、例えば、判定部１５１は、特徴量算出部１５０から出力された特徴量と各候補との距離をそれぞれ計算し、距離に応じて確率を算出する。この距離は、例えば、各候補の領域の中心すなわち各候補に対応する特徴量と特徴量算出部１５０から出力された特徴量との距離である。距離から確率への換算は、例えば、距離が短いほど確率が高くなるように、距離と確率との関係をテーブルまたは計算式などにより定めておくことにより行われる。これにより、判定部１５１は、各候補を変数ｘで示すときの確率分布Ｐ（ｘ）を求めることができる。変数ｘは、例えば、振幅変調についてはｘ＝１、周波数変調についてはｘ＝２といったように、候補ごとに定められる。変調方式と変数の値との対応はこれに限定されずどのように定められてもよい。

また、例えばＳＮ比１, ２, …,３０の３０個を諸元の候補とする場合には、判定部１５１は、候補ごとに、確率を算出する。諸元としてフィルタ係数を識別する場合も同様に、候補となるフィルタ係数の値ごとに、確率を算出する。なお、判定部１５１は、全ての候補の確率の総和が１になるように多次元空間における特徴量の位置と確率があらかじめ定義されていてもよいし、候補ごとに個別に確率が算出されてもよい。

なお、サンプル抽出部１４において複数の信号が抽出されて複数の信号が出力される場合には、識別部１５は、それぞれの信号に対して上述した識別を行い、それぞれの識別結果を平均化した結果を出力する。

なお、判定部１５１における諸元の識別方法は、上述した例に限定されず、どのような方法を用いてもよい。例えば、判定部１５１における諸元の識別に、決定木、ランダムフォレスト、Ｋ近傍法などの分類アルゴリズムを用いてもよい。

また、識別部１５の構成は、図５の例に限定されず、例えば、識別部１５は、ニューラルネットワークなどの機械学習を用いてもよい。すなわち、識別部１５は、サンプリング周波数変換の後の信号と複数の候補のそれぞれに対応する確率とを含む学習用データにしたがって学習された学習済モデルを用いて、入力される複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出してもよい。機械学習としてニューラルネットワークを例に挙げて説明する。

図６は、ニューラルネットワークを用いる識別部１５の構成例を示す図である。図６に示すように、機械学習部の一例であるニューラルネットワーク１５２は、入力層のノード２１－１～２１－Ｎと、中間層のノード３１－１～３１－Ｋ，３２－１～３２－Ｌと、出力層のノード４１－１～４１－Ｍと、を備える。

Ｎは、上述したように、信号Ｘ’’（ｋ）のサンプル数である。例えば、Ｘ’’（０）がノード２１－１に入力され、Ｘ’’（１）がノード２１－２に入力され、・・・といったように、信号Ｘ’’（ｋ）の各サンプルが入力層のノード２１－１～２１－Ｎへ入力される。図６では、中間層が、複数の層で構成される例を図示しているが、中間層は１層であってもよい。Ｋ，Ｌは、中間層の各層のノードの数である。Ｍは、識別する諸元の候補の数である。

ニューラルネットワーク１５２は、Ｎサンプルの信号Ｘ’’（ｋ）と、あらかじめ求めた正解データである各候補に対応するＭ個の確率とを含むデータセットを学習用データとして学習を行うことにより学習済モデルを生成する。例えば、上述したように、振幅変調、周波数変調、二位相偏移変調、四位相偏移変調、周波数偏移変調の５種の変調方式を候補とする。このとき、振幅変調された信号を送信して、信号諸元識別装置１に受信させ、このときに、振幅変調の確率を１、他の変調方式の確率を０という正解データを、Ｎサンプルの信号Ｘ’’（ｋ）とともに学習用データとしてニューラルネットワーク１５２へ入力する。同様に、他の変調方式の候補についても、正解データとＮサンプルの信号Ｘ’’（ｋ）とを含むデータセットを生成して、ニューラルネットワーク１５２へ入力する。なお、学習用データにおけるＮサンプルの信号Ｘ’’（ｋ）は、実際に信号諸元識別装置１によって受信された信号を用いて生成されたものであってもよいし、模擬的に生成されたものであってもよい。

ニューラルネットワーク１５２では、各層がそれぞれ対応する重み付けを行って次の層の各ノードへ出力するが、上記のような学習用データが入力されると、Ｎサンプルの信号Ｘ’’（ｋ）がニューラルネットワーク１５２へ入力されたときのニューラルネットワーク１５２からの出力が正解データに近づくように、各ノードに対応する重みが算出される。これにより学習済モデルが生成される。

学習済モデルが生成されると、すなわち、上記の学習により、各ノードの重みが決定さえると、ニューラルネットワーク１５２は、Ｎサンプルの信号Ｘ’’（ｋ）が入力されることにより、各候補に対応する確率を推論できるようになる。なお、ここでは、識別部１５が学習済モデルの生成と推論の両方を行う例を説明したが、学習済モデルがあらかじめ生成され、識別部１５に学習済モデルが用いられてもよい。この場合、ニューラルネットワーク１５２は、重みが決定された後の学習済モデルである。

なお、識別部１５で用いられるニューラルネットワークは、マルチパーセプトロン、深層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network)、再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network)等であってもよく、これらの組み合わせであってもよい。

次に、本実施の形態の動作を、フローチャートを用いて説明する。図７は、本実施の形態の信号諸元識別装置１における信号諸元識別処理手順の一例を示すフローチャートである。信号諸元識別装置１は、受信信号の伝送レートを推定する（ステップＳ１）。詳細には、アンテナ１０によって受信された信号が受信部１１によって処理されてＩＱ信号として伝送レート推定部１２へ入力される。そして、伝送レート推定部１２が、入力されたＩＱ信号すなわち受信信号の伝送レートを推定する。

次に、レート変換部１３は、受信信号に対してサンプリング周波数変換を実施する（ステップＳ２）。次に、サンプル抽出部１４が、信号を抽出する（ステップＳ３）。詳細には、サンプル抽出部１４が、サンプリング周波数変換後の受信信号からＮサンプルの信号を抽出する。

次に、識別部１５は、サンプル抽出部１４により抽出された信号を用いて、受信信号の諸元を識別する（ステップＳ４）。この識別により得られる識別結果は、上述したとおり、諸元の候補ごとの確率を示す確率分布である。次に、信頼度算出部１６は、識別結果から信頼度を算出する（ステップＳ５）。詳細には、信頼度算出部１６では、識別部１５から出力される確率分布から信頼度を算出し、確率の高い諸元と対応する信頼度を求める。すなわち、信頼度算出部１６では、候補ごとの確率のうち最も確率が高い候補を、選択候補として選択する。例えば、信頼度算出部１６は、変数ｘに対応する諸元の確率Ｐ（ｘ）の値の最大値Ｐ_ｍａｘとＰ_ｍａｘに対応するｘの値であるｘ_ｍａｘとを求め、ｘ_ｍａｘおよびＰ_ｍａｘをそれぞれ確率の高い諸元および信頼度として出力する。また、信頼度算出部１６は、Ｍ個の候補に対応するＭ個の確率すなわちＰ（ｘ）（ｘ＝０，１，・・・，Ｍ－１）の総和が１とならない場合には、Ｐ_ｍａｘを、Ｐ（ｘ）（ｘ≠ｘ_ｍａｘ）の和で除算したものを信頼度として算出してもよい。または、信頼度算出部１６は、確率分布から求められる尖度などの統計値を信頼度として算出してもよい。また、信頼度として、事前に設定した確率分布であるＰ’（ｘ）と識別部１５の出力であるＰ（ｘ）が類似した場合には値が高くなり類似していない場合には値が低くなるような指標を用いてもよい。このような指標を用いることにより、識別結果の偽陽性を抑える効果が得られる。具体的な例としては、例えば、識別部１５の出力であるＰ（ｘ）と事前に設定しＰ’（ｘ）とを用いてカルバック・ライブラー情報量（Kullback-Leibler divergence）などの指標により類似度を算出し、その類似度によって確率に重み付けしたものを信頼度とすることができる。

次に、信頼度判定部１７は、信頼度算出部１６から出力された信頼度がしきい値以上であるか否かを判定する（ステップＳ６）。信頼度がしきい値以上である場合（ステップＳ６ Ｙｅｓ）、信頼度判定部１７は、信頼度算出部１６から出力された諸元を、最終的な識別結果として出力して処理を終了する。

信頼度算出部１６から出力される信頼度情報に含まれる信頼度がしきい値未満の場合(ステップＳ６ Ｎｏ)には、信頼度判定部１７は信頼度をパラメータ更新部１８へ入力し、パラメータ更新部１８がサンプリング周波数変換のパラメータを変更し（ステップＳ７）、ステップＳ２からの処理が繰り返される。

詳細には、ステップＳ７では、パラメータ更新部１８は、前回設定したパラメータと対応する信頼度とを保持しており、現在設定されているパラメータ、今回信頼度判定部１７から受け取った信頼度、前回設定したパラメータおよび前回の信頼度とを用いて、信頼度が大きくなるようにパラメータを変更する。レート変換部１３でのサンプリング周波数変換が適切なほど、識別部１５の識別精度は高くなり、識別部１５の識別精度が高ければ高いほど、本来の諸元ｙに対応する確率Ｐ（ｙ）は１に近づき、ｙ以外の諸元の対応する確率すなわちＰ（ｘ）（ｘ≠ｙ）は０に近づく。このことから、ある候補値ｘに対するＰ（ｘ）が１に近づき、Ｐ（ｘ）が０に近づくようなサンプリング周波数変換のパラメータを探索することで、伝送レートの推定精度を高めることができ、これにより諸元の識別精度を高くすることができる。探索には、局所探索法でもよく、焼きなまし法のような大域的最適解探索アルゴリズムを用いてもよい。局所探索法、焼きなまし法は、信頼度が最大となる解を探索するための定められた探索アルゴリズムの例であって、探索アルゴリズムはこれらに限定されない。このように、パラメータ更新部１８は、過去の信頼度を保持し、過去の信頼度と今回算出された信頼度とを用いて、信頼度が最大となる解を探索するための定められた探索アルゴリズムに従って、信頼度が増大するようにパラメータを変更する。パラメータ更新部１８は、信頼度が入力されると、定められた探索の方法にしたがって、パラメータを変更する。パラメータ更新部１８は、変更したパラメータをレート変換部１３へ入力し、レート変換部１３が、入力されたパラメータを用いて設定を変更する。

このように、信号諸元識別装置が図３に示した制御回路で実現される場合、制御回路は、信号諸元識別装置１を制御するための制御回路であって、受信信号の伝送レートを推定する伝送レート推定ステップと、受信信号にサンプリング周波数変換を施すサンプリング周波数変換ステップと、を信号諸元識別装置１に実行させる。さらに、制御回路は、サンプリング周波数変換の後の信号を用いて、受信信号の諸元の複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出する識別ステップと、識別ステップによって算出された候補ごとの確率を用いて複数の候補のなかから候補を選択し、選択した候補である選択候補に対応する信頼度を算出する信頼度算出ステップと、信頼度に基づいて、選択候補を識別結果として出力する処理とサンプリング周波数変換の再実施とのうちいずれを行うかの判定を行う信頼度判定ステップと、を信号諸元識別装置に実行させる。さらに、制御回路は、信頼度判定ステップで、レート変換の再実施を行うと判定された場合に、サンプリング周波数変換の比率を示すパラメータを変更する更新ステップ、を信号諸元識別装置１に実行させる。レート変換ステップでは、制御回路は、更新ステップによりパラメータが変更されると変更されたパラメータに従ってサンプリング周波数変換が実施されるように、信号諸元識別装置を制御する。制御回路は、信頼度判定ステップで選択候補を識別結果として出力する処理を行うと判定されるまで、更新ステップ、サンプリング周波数変換ステップ、識別ステップ、信頼度算出ステップおよび信頼度判定ステップを信号諸元識別装置１に繰り返させる。

なお、ここでは、パラメータ更新部１８が、前回設定したパラメータおよび対応する信頼度と、現在設定されているパラメータおよび今回の信頼度とを用いて、定められた探索アルゴリズムにより、パラメータを変更するようにしたが、最適解探索アルゴリズムによっては、過去の複数の信頼度およびパラメータを保持しておき、これらも用いて、パラメータを変更してもよい。また、信頼度の大きいパラメータの探索方法は上述した例に限定されず、例えば、推定された伝送レートＲの周辺の探索範囲を、定められた刻みで探索し、得られた複数の信頼度のなかから最大の信頼度を選択し、選択した信頼度がしきい値未満の場合には、探索範囲を変更するまたは刻みを変更して、再度探索を行うといった方法が用いられてもよい。

図７に示したように、信号諸元識別装置は、信頼度判定部１７が選択候補を識別結果として出力する処理を行うと判定するまで、パラメータ更新部１８、レート変換部１３、識別部１５、信頼度算出部１６および信頼度判定部１７の処理を繰り返す。なお、図７に示すフローチャートは例であり、具体的処理の手順は図７に示した例に限定されない、同様の結果を得られる処理手順であれば処理の順序の入れ替え、並列化などを行ってもよい。

以上の処理により、本実施の形態の信号諸元識別装置１は、受信信号の伝送レートを推定し、推定した伝送レートに受信信号を変換して諸元を識別し、識別結果の信頼度がしきい値未満の場合には、サンプリング周波数換のパラメータを変更し、信頼度がしきい値以上となるまで、処理を繰り返すようにした。信頼度がしきい値以上となったときに、レート変換部１３に設定されているパラメータは、伝送レートの精度のよい推定値に対応するものとなる。このように、本実施の形態では、フィードバック処理により伝送レートを推定し、識別結果の信頼度がしきい値以上となるようにしているので、伝送レートの推定誤差の影響を抑制することができる。また、伝送レートの推定誤差の影響を抑制することにより、受信信号の諸元の推定精度を向上させることができる。また、受信周波数帯域が広帯域に渡る場合には、ＦＦＴのデータ点数が同程度の場合、電力スペクトラムの周波数分解能が低くなることがあり、このような場合、上記特許文献１に記載の方法では、伝送レートの推定誤差が大きくなる可能性がある。伝送レートの推定値に含まれる誤差が増加すると、特徴量の算出に伝送レートの推定値を用いることから信号諸元の識別精度が低下することが考えられる。これに対して、本実施の形態では、フィードバック処理により識別結果の信頼度がしきい値以上となるようにサンプリング周波数変換を実施するので、伝送レートの推定誤差の影響を抑制し、信号諸元の識別精度の低下を抑制することができる。

実施の形態２．
図８は、実施の形態２にかかる信号諸元識別装置の構成例を示す図である。本実施の形態の信号諸元識別装置１ａは、図８に示すように、アンテナ１０、受信部１１、伝送レート推定部１２、レート変換部１３－１～１３－３、サンプル抽出部１４－１～１４－３、識別部１５、信頼度算出部１６、信頼度判定部１７およびパラメータ更新部１８を備える。レート変換部１３－１～１３－３のそれぞれの構成は実施の形態１のレート変換部１３と同様である。サンプル抽出部１４－１～１４－３のそれぞれの構成は、実施の形態１のサンプル抽出部１４と同様である。実施の形態１と同様の機能を有する構成要素は、実施の形態１と同一の符号を付して重複する説明を省略する。以下、実施の形態１と異なる点を主に説明する。

実施の形態１では、レート変換部１３およびサンプル抽出部１４が各々１つであるため、回路規模を小さくすることができるが、高速処理が求められる場合には、図８に示すように並列化した構成とすることができる。本実施の形態では、異なるパラメータを用いるサンプリング周波数変換を並列に行い、それぞれに対応するサンプル抽出を並列に行うことができるため、実施の形態１に比べて、受信信号が入力されてから識別結果が出力されるまでの時間を短縮することができる。

図８に示した例では、信号諸元識別装置１ａは、レート変換部１３－１～１３－３およびサンプル抽出部１４－１～１４－３をそれぞれ３つずつ備えることにより３並列で処理を行うが、並列数は３に限定されず、２であってもよいし４以上であってもよい。すなわち、レート変換部１３－１～１３－３は複数のレート変換部の一例であり、レート変換部の数は２以上であればよい。同様に、サンプル抽出部１４－１～１４－３は複数のサンプル抽出部の一例であり、サンプル抽出部の数は２以上であればよい。

アンテナ１０、受信部１１および伝送レート推定部１２の動作は実施の形態１と同様である。伝送レート推定部１２により推定された伝送レートＲは、レート変換部１３－１～１３－３に入力される。レート変換部１３－１～１３－３は、初回は、受信信号のサンプリング周波数すなわちサンプリングレートＲ_ｓに対してそれぞれ互いに異なるオフセット量を与えた伝送レートの信号に変換する。例えば、レート変換部１３－１は、受信信号をＲ_ｓ＋ｒのサンプリングレートの信号に、レート変換部１３－２は、受信信号をＲ_ｓのサンプリングレートの信号に、レート変換部１３－３は、受信信号をＲ_ｓ－ｒのサンプリングレートの信号に、それぞれ変更する。その後、パラメータ更新部１８によってパラメータが入力された場合には、レート変換部１３－１～１３－３のそれぞれは、受信信号に、入力されたパラメータに対応するレートの信号に変換する。

サンプル抽出部１４－１～１４－３のそれぞれは、対応するレート変換部１３－１～１３－３から入力されるサンプリング周波数変換後の信号からＮサンプルの信号を抽出し、抽出した信号を識別部１５へ出力する。すなわち、サンプル抽出部１４－１～１４－３のそれぞれは、複数のサンプリング周波数に変換された複数の信号のうち対応する１つの信号から、定められた信号長の信号を抽出する。識別部１５には、レート変換部１３－１～１３－３からそれぞれ互いに異なるレートに変換された信号が入力される。識別部１５は、これらの信号のそれぞれに関して、実施の形態１と同様に識別結果すなわち確率分布を算出する。信頼度算出部１６は、複数の確率分布のそれぞれの確率の高い諸元と信頼度とを実施の形態１と同様に算出する。信頼度判定部１７は、複数の信頼度のうち最も信頼度の高い信頼度がしきい値以上であるか否かを判断する。信頼度判定部１７は、複数の信頼度のうち最も信頼度の高い信頼度がしきい値以上である場合、信頼度判定部１７は、当該信頼度に対応する諸元を最終的な識別結果として出力する。

信頼度判定部１７は、複数の信頼度のうち最も信頼度の高い信頼度がしきい値未満の場合には、パラメータ更新部１８へ複数の信頼度を入力する。パラメータ更新部１８は、複数の信頼度に関して、前回の対応する信頼度と比較し、信頼度が高くなるようにそれぞれのパラメータを更新し、更新したパラメータを対応するレート変換部１３－１～１３－３へ入力する。以降、実施の形態１と同様に、レート変換部１３－１～１３－３、サンプル抽出部１４－１～１４－３、識別部１５、信頼度算出部１６および信頼度判定部１７の処理が、行われ、信頼度判定部１７が複数の信頼度のうち最も信頼度の高い信頼度がしきい値以上である場合には、信頼度判定部１７は、当該信頼度に対応する諸元を最終的な識別結果として出力する。複数の信頼度のうち最も信頼度の高い信頼度がしきい値未満の場合には、パラメータ更新部１８がパラメータを更新し、以降、実施の形態１と同様に、信頼度判定部１７が複数の信頼度のうち最も信頼度の高い信頼度がしきい値以上であると判断するまで、処理が繰り返される。

このように、本実施の形態では、レート変換部１３－１～１３－３は、受信信号を、互いに異なる複数のサンプリング周波数へ変換し、識別部１５は、複数のサンプリング周波数に変換された複数の信号のそれぞれに関して、複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出する。そして、信頼度算出部１６は、複数のレートの信号のそれぞれに対応する候補を選択し当該候補に対応する信頼度を算出し、信頼度判定部１７は、複数のレートに対応する複数の信頼度に基づいて、選択候補を識別結果として出力する処理とサンプリング周波数変換の再実施とのうちいずれを行うかの判定を行う。

レート変換部１３－１～１３－３およびサンプル抽出部１４－１～１４－３は、実施の形態１のレート変換部１３およびサンプル抽出部１４と同様に処理回路により実現される。

以上のように、本実施の形態では、サンプリング周波数変換処理およびサンプル抽出処理を並列化した。このため、実施の形態１と同様の効果が得られるとともに、実施の形態１に比べて、受信信号が入力されてから識別結果が出力されるまでの時間を短縮することが可能となる。

実施の形態３．
図９は、実施の形態３にかかる信号諸元識別装置の構成例を示す図である。本実施の形態の信号諸元識別装置１ｂは、図９に示すように、アンテナ１０、受信部１１、伝送レート推定部１２、レート変換部１３－１～１３－３、サンプル抽出部１４－１～１４－３、識別部１５－１～１５－３、信頼度算出部１６、信頼度判定部１７およびパラメータ更新部１８を備える。識別部１５－１～１５－３のそれぞれの構成は実施の形態１の識別部１５と同様である。実施の形態２と同様の機能を有する構成要素は、実施の形態２と同一の符号を付して重複する説明を省略する。以下、実施の形態２と異なる点を主に説明する。

実施の形態３では、実施の形態２と同様にサンプリング周波数変換処理およびサンプル抽出処理を並列化し、さらに、識別処理を並列化する。例えば、受信信号が広い周波数帯域の信号である場合、受信信号の伝送レートの探索範囲も広くなることが考えられる。このような場合には、サンプリング周波数の探索範囲を伝送レートに応じて複数の範囲に分割し、分割した範囲ごとに識別処理を行う方が高精度に諸元の識別が可能な場合がある。例えば、諸元の候補が１０種の変調方式である場合、伝送レートの高い変調方式と、伝送レートの低い変調方式と、伝送レートが中程度の変調方式と、に分類する。そして、レート変換部１３－１～１３－３をそれぞれ伝送レートの３つの範囲のいずれかに対応させて、対応する伝送レートに応じてサンプリング周波数変換を行うように、レート変換部１３－１～１３－３のパラメータを設定する。

サンプル抽出部１４－１～１４－３は、それぞれ実施の形態２と同様に、Ｎサンプルの信号を抽出して、抽出した信号を対応する識別部１５－１～１５－３へ入力する。識別部１５－１～１５－３は、それぞれ対応する伝送レートの範囲に対応する候補に関しての識別処理を行う。すなわち、識別部１５－１～１５－３のそれぞれは、複数のサンプリング周波数に変換された複数の信号のうち対応する１つの信号を用いて、諸元の複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出する。識別部１５－１～１５－３は、それぞれ確率分布を信頼度算出部１６へ算出する。信頼度算出部１６は、実施の形態２と同様に、複数の確率分布のそれぞれの確率の高い諸元と信頼度とを算出する。信頼度判定部１７は、実施の形態２と同様に、複数の信頼度のうち最も信頼度の高い信頼度がしきい値以上であるか否かを判断する。信頼度判定部１７は、複数の信頼度のうち最も信頼度の高い信頼度がしきい値以上である場合、当該信頼度に対応する諸元を最終的な識別結果として出力する。

信頼度判定部１７は、複数の信頼度のうち最も信頼度の高い信頼度がしきい値未満の場合には、パラメータ更新部１８へ複数の信頼度を入力する。パラメータ更新部１８は、複数の信頼度に関して、前回の対応する信頼度と比較し、信頼度が高くなるようにそれぞれのパラメータを更新し、更新したパラメータを対応するレート変換部１３－１～１３－３へ入力する。このとき、本実施の形態では、パラメータ更新部１８は、レート変換部１３－１～１３－３のそれぞれのサンプリング周波数変換後のレートが、対応する伝送レートに適した範囲となるように、パラメータを更新する。以上述べた以外の本実施の形態の動作は、実施の形態２と同様である。

識別部１５－１～１５－３は、実施の形態１の識別部１５と同様に処理回路により実現される。

以上述べた例では、レート変換部１３－１～１３－３、サンプル抽出部１４－１～１４－３および識別部１５－１～１５－３をそれぞれ３つずつ備えることにより３並列で処理を行ったが、並列数は３に限定されず、２であってもよいし４以上であってもよい。すなわち、識別部１５－１～１５－３は、複数の識別部の一例である。

以上のように、本実施の形態では、サンプリング周波数変換処理およびサンプル抽出処理を並列化した。このため、実施の形態２と同様の効果が得られるとともに、広い周波数帯域の受信信号の諸元を識別する場合であっても、適切な範囲の伝送レートに対応した識別処理を行うことが可能となり、識別精度を改善できる。

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１ 信号諸元識別装置、１０ アンテナ、１１ 受信部、１２ 伝送レート推定部、１３，１３－１～１３－３ レート変換部、１４，１４－１～１４－３ サンプル抽出部、１５，１５－１～１５－３ 識別部、１６ 信頼度算出部、１７ 信頼度判定部、１８ パラメータ更新部。

Claims (11)

1. 受信信号の伝送レートを推定する伝送レート推定部と、
   前記受信信号にサンプリング周波数変換を施すレート変換部と、
   前記サンプリング周波数変換の後の信号を用いて、前記受信信号の諸元の複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出する識別部と、
   前記識別部によって算出された前記候補ごとの確率を用いて前記複数の候補のなかから候補を選択し、選択した候補である選択候補に対応する信頼度を算出する信頼度算出部と、
   前記信頼度に基づいて、前記選択候補を識別結果として出力する処理と前記サンプリング周波数変換の再実施とのうちいずれを行うかの判定を行う信頼度判定部と、
   前記信頼度判定部が、前記サンプリング周波数変換の再実施を行うと判定した場合に、前記サンプリング周波数変換の比率を示すパラメータを変更し、前記レート変換部へ入力するパラメータ更新部と、
   を備え、
   前記レート変換部は、初回の前記サンプリング周波数変換では、サンプリング周波数変換後のサンプリング周波数が、前記伝送レート推定部により推定された伝送レートの２倍以上となるように前記サンプリング周波数変換を行い、前記パラメータ更新部から前記パラメータが入力されると前記パラメータに従って前記サンプリング周波数変換を実施し、
   前記信頼度判定部が前記選択候補を識別結果として出力する処理を行うと判定するまで、前記パラメータ更新部、前記レート変換部、前記識別部、前記信頼度算出部および前記信頼度判定部の処理を繰り返すことを特徴とする信号諸元識別装置。
2. 前記サンプリング周波数変換の後の信号から、定められた信号長の信号を抽出する抽出部、
   を備え、
   前記識別部は、前記抽出部によって抽出された信号を用いて、前記複数の候補のそれぞれに対応する前記確率を算出することを特徴とする請求項１に記載の信号諸元識別装置。
3. 前記レート変換部を複数備え、
   複数の前記レート変換部は、前記受信信号を、互いに異なる複数のサンプリング周波数へ変換し、
   前記識別部は、前記複数のサンプリング周波数に変換された複数の信号のそれぞれに関して、前記複数の候補のそれぞれに対応する前記確率を算出し、
   前記信頼度算出部は、前記複数のサンプリング周波数の信号のそれぞれに対応する前記候補を選択し当該候補に対応する前記信頼度を算出し、
   前記信頼度判定部は、前記複数のサンプリング周波数に対応する複数の前記信頼度に基づいて前記判定を行うことを特徴とする請求項１に記載の信号諸元識別装置。
4. 前記識別部を複数備え、
   複数の前記識別部のそれぞれは、前記複数のサンプリング周波数に変換された複数の信号のうち対応する１つの信号を用いて、前記複数の候補のそれぞれに対応する前記確率を算出することを特徴とする請求項３に記載の信号諸元識別装置。
5. サンプリング周波数変換の後の信号から、定められた信号長の信号を抽出する複数の抽出部、
   を備え、
   複数の前記抽出部のそれぞれは、前記複数のサンプリング周波数に変換された複数の信号のうち対応する１つの信号から、定められた信号長の信号を抽出し、
   前記識別部は、前記抽出部によって抽出された信号を用いて、前記複数の候補のそれぞれに対応する前記確率を算出することを特徴とする請求項３または４に記載の信号諸元識別装置。
6. 前記識別部は、
   前記サンプリング周波数変換の後の信号から特徴量を算出する特徴量算出部と、
   前記特徴量算出部により算出された前記特徴量と、前記複数の候補に対応するあらかじめ定められた特徴との距離に基づいて前記複数の候補に対応する前記確率を算出する判定部と、
   を備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の信号諸元識別装置。
7. 前記識別部は、
   前記サンプリング周波数変換の後の信号と前記複数の候補のそれぞれに対応する確率とを含む学習用データにしたがって学習された学習済モデルを用いて、入力される前記複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出することを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の信号諸元識別装置。
8. 前記信頼度算出部は、前記候補ごとの確率のうち最も確率が高い前記候補を、前記選択候補として選択することを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の信号諸元識別装置。
9. 前記パラメータ更新部は、過去の前記信頼度を保持し、過去の前記信頼度と今回算出された前記信頼度とを用いて、前記信頼度が最大となる解を探索するための定められた探索アルゴリズムに従って、前記信頼度が増大するように前記パラメータを変更することを特徴とする請求項１から８のいずれか１つに記載の信号諸元識別装置。
10. 信号諸元識別装置を制御するための制御回路であって、
    受信信号の伝送レートを推定する伝送レート推定ステップと、
    前記受信信号にサンプリング周波数変換を施すサンプリング周波数変換ステップと、
    前記サンプリング周波数変換の後の信号を用いて、前記受信信号の諸元の複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出する識別ステップと、
    前記識別ステップによって算出された前記候補ごとの確率を用いて前記複数の候補のなかから候補を選択し、選択した候補である選択候補に対応する信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
    前記信頼度に基づいて、前記選択候補を識別結果として出力する処理と前記サンプリング周波数変換の再実施とのうちいずれを行うかの判定を行う信頼度判定ステップと、
    前記信頼度判定ステップで、前記サンプリング周波数変換の再実施を行うと判定された場合に、前記サンプリング周波数変換の比率を示すパラメータを変更する更新ステップと、
    を前記信号諸元識別装置に実行させ、
    前記サンプリング周波数変換ステップでは、初回の前記サンプリング周波数変換では、サンプリング周波数変換後のサンプリング周波数が、前記伝送レート推定ステップで推定された伝送レートの２倍以上となるように前記サンプリング周波数変換を行い、前記更新ステップにより前記パラメータが変更されると変更された前記パラメータに従って前記サンプリング周波数変換が実施されるように、前記信号諸元識別装置を制御し、
    前記信頼度判定ステップで前記選択候補を識別結果として出力する処理を行うと判定されるまで、前記更新ステップ、前記サンプリング周波数変換ステップ、前記識別ステップ、前記信頼度算出ステップおよび前記信頼度判定ステップを前記信号諸元識別装置に繰り返させることを特徴とする制御回路。
11. 信号諸元識別装置を制御するためのプログラムを記憶するプログラム記憶媒体であって、
    前記プログラムは、
    受信信号の伝送レートを推定する伝送レート推定ステップと、
    前記受信信号にサンプリング周波数変換を施すサンプリング周波数変換ステップと、
    前記サンプリング周波数変換の後の信号を用いて、前記受信信号の諸元の複数の候補のそれぞれに対応する確率を算出する識別ステップと、
    前記識別ステップによって算出された前記候補ごとの確率を用いて前記複数の候補のなかから候補を選択し、選択した候補である選択候補に対応する信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
    前記信頼度に基づいて、前記選択候補を識別結果として出力する処理と前記サンプリング周波数変換の再実施とのうちいずれを行うかの判定を行う信頼度判定ステップと、
    前記信頼度判定ステップで、前記サンプリング周波数変換の再実施を行うと判定された場合に、前記サンプリング周波数変換の比率を示すパラメータを変更する更新ステップと、
    を前記信号諸元識別装置に実行させ、
    前記サンプリング周波数変換ステップでは、初回の前記サンプリング周波数変換では、サンプリング周波数変換後のサンプリング周波数が、前記伝送レート推定ステップで推定された伝送レートの２倍以上となるように前記サンプリング周波数変換を行い、前記更新ステップにより前記パラメータが変更されると変更された前記パラメータに従って前記サンプリング周波数変換が実施されるように、前記信号諸元識別装置を制御し、
    前記信頼度判定ステップで前記選択候補を識別結果として出力する処理を行うと判定されるまで、前記更新ステップ、前記サンプリング周波数変換ステップ、前記識別ステップ、前記信頼度算出ステップおよび前記信頼度判定ステップを前記信号諸元識別装置に繰り返させることを特徴とするプログラム記憶媒体。

Images