JPH05196717A - Sonar-signal detecting and processing method - Google Patents
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- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、ソーナー出力信号を微
細、拡大周波数分析し、船舶の航走音等の持つスペクト
ルを抽出、表示するためのソーナー信号検出処理方式に
関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a sonar signal detection processing system for finely and magnifying frequency analysis of a sonar output signal to extract and display a spectrum of a running sound of a ship.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献;沖電気研究開発、53[4](昭61−10)似
島・五十嵐著「水中音響におけるディジタル信号処理技
術」P.53−58 ソーナー装置は、空中におけるレーダ装置に対応し、水
中音響を用いて3次元空間内(水中)を移動する目標の
探索、位置計測、及び類別等を行うものである。このソ
ーナー装置は、動作様式によってパッシブソーナー装置
とアクティブソーナー装置に分けられる。パッシブソー
ナー装置は目標が放射する音波を用い、またアクティブ
ソーナー装置は目標に向かって音波を当て、その反射波
(エコー)を用いて目標の探索、位置計測、及び類別等
を行う。2. Description of the Related Art Conventionally, as a technique in such a field,
For example, some documents were described in the following documents. Reference: Oki Electric Research and Development, 53 [4] (Sho 61-10), Niijima and Igarashi, "Digital Signal Processing Technology in Underwater Acoustics," p. The 53-58 sonar device corresponds to a radar device in the air, and performs search, position measurement, and classification of a target moving in a three-dimensional space (underwater) using underwater acoustics. The sonar device is classified into a passive sonar device and an active sonar device according to the operation mode. The passive sonar device uses sound waves emitted by the target, and the active sonar device applies sound waves toward the target, and uses the reflected waves (echo) to search for the target, measure the position, and classify the target.
【0003】ソーナー装置で用いられる信号検出処理
は、信号の時間的特徴(波形、スペクトル等)を検出す
るために用いる時間的処理と、信号の空間的特徴(位
置、形状、移動速度等)を検出するために用いる空間的
処理に分けられる。時間的処理には、整合フィルタ、ウ
ィーナフィルタ、及びスペクトル推定がある。スペクト
ル推定は、信号の周波数に対する強度を推定するもので
あり、雑音に埋れた周期的信号(線スペクトル)を検出
し、その信号を放射する目標を類別するために用いられ
る。一方、空間的処理には、ビームフォーミング(B
F)、及び遅延/位相推定がある。BFは、受波器群を
構成する多数の受波器の出力信号を用い、空間を伝搬す
る波動の方向性を利用して信号のS/Nの改善、信号の
入射方向、及び強度(空間スペクトル)の推定等を行
う。遅延/位相推定は、少数の受波器で受信される信号
の間に生じる遅延または位相の差を推定する問題であ
り、主に目標の位置計測のために用いられる。The signal detection processing used in the sonar device includes the temporal processing used to detect the temporal characteristics (waveform, spectrum, etc.) of the signal and the spatial characteristics (position, shape, moving speed, etc.) of the signal. It can be divided into the spatial processes used for detection. Temporal processing includes matched filters, Wiener filters, and spectrum estimation. Spectral estimation is for estimating the intensity of a signal with respect to frequency, and is used for detecting a periodic signal (line spectrum) buried in noise and classifying a target that emits the signal. On the other hand, the beam forming (B
F), and delay / phase estimation. The BF uses the output signals of a large number of wave receivers that form a wave receiver group, and utilizes the directionality of waves propagating in space to improve the S / N of the signal, the incident direction of the signal, and the intensity (space (Spectrum) estimation. Delay / phase estimation is a problem of estimating a delay or a phase difference occurring between signals received by a small number of receivers, and is mainly used for measuring a position of a target.
【0004】パッシブソーナー装置及びアクティブソー
ナー装置のうち、例えばパッシブソーナー装置は、主に
航走音及び過渡音を検知するために用いる。航走音は船
舶が航走するときに発生する音で、連続的なランダム音
の成分と純音的な線スペクトル成分とからなる。過渡音
とランダム音は広帯域分析により、線スペクトル成分は
狭帯域分析によって検出される。この種のパッシブソー
ナー装置の一構成例を図2に示す。Of the passive sonar device and the active sonar device, for example, the passive sonar device is mainly used for detecting a running sound and a transient sound. The running sound is a sound generated when the ship runs, and is composed of a continuous random sound component and a pure tone line spectrum component. Transient and random tones are detected by wideband analysis and line spectral components are detected by narrowband analysis. FIG. 2 shows a configuration example of this type of passive sonar device.
【0005】図2は、従来のパッシブソーナー装置を示
す概略の構成ブロック図である。このパッシブソーナー
装置では、船舶1が放射する音波を受信する複数の受波
器からなる受波器群10を有し、その出力側にはソーナ
ー受信機11が接続されている。ソーナー受信機11で
は、受波器群10からの受信信号を整相処理し、全周に
指向性ビームを形成して船舶1からの水中音を受信し、
受信点周辺の船舶1の方位や、該船舶1の信号の特徴
(例えば、周波数)を検出し、方位表示12aや周波数
表示12bを行う。FIG. 2 is a schematic block diagram showing a conventional passive sonar device. This passive sonar apparatus has a wave receiver group 10 including a plurality of wave receivers that receive sound waves emitted by the ship 1, and a sonar receiver 11 is connected to the output side thereof. In the sonar receiver 11, the received signals from the receiver group 10 are subjected to phasing processing, a directional beam is formed on the entire circumference to receive underwater sound from the ship 1,
The azimuth display 12a and the frequency display 12b are performed by detecting the azimuth of the ship 1 around the reception point and the characteristic (for example, frequency) of the signal of the ship 1.
【0006】ソーナー受信機11の受信処理において、
船舶1の信号の特徴を検出するには、高速フーリエ変換
法(FFT法)で時間領域での周波数分析や、あるいは
データ数を多くすることによって微細な周波数構造が検
出できる高分解能周波数分析を行い、表示器における周
波数−時間の2次元平面上に、そのスペクトルの強度に
応じた濃度で周波数表示12bを行っている。さらに、
このソーナー受信機11では、分析周波数を狭くするこ
とにより、微細な周波数構造が検出できる超狭帯域分析
を行う機能も有している。In the reception processing of the sonar receiver 11,
In order to detect the characteristics of the signal of the ship 1, a frequency analysis in the time domain is performed by the fast Fourier transform method (FFT method), or a high resolution frequency analysis capable of detecting a fine frequency structure by increasing the number of data is performed. The frequency display 12b is displayed on the two-dimensional plane of frequency-time on the display at a concentration according to the intensity of the spectrum. further,
The sonar receiver 11 also has a function of performing ultra-narrow band analysis capable of detecting a fine frequency structure by narrowing the analysis frequency.
【0007】[0007]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
ソーナー信号検出処理方式では、次のような課題があっ
た。図3(A)〜(D)は、周波数分析の表示の結果の
一例を示す図であり、横軸に周波数、縦軸に時間がとら
れている。実際の入力信号を大きく分類すると、図3
(A)のように時間に対して周波数の揺らぎのないも
の、同図(B)のように時間と共に周期的に周波数が変
化するもの、同図(C)のように周期性がなく時間に対
して周波数が大きく変わるもの、また同図(D)のよう
に過渡的に不連続、不規則に現れる信号に分けられる。
このような信号に対し、従来のFFT法を用いた周波数
分析の出力結果を図4(a)〜(d)に示す。この図4
(a)〜(d)は、横軸に周波数、縦軸に時間がとられ
ている。However, the conventional sonar signal detection processing system has the following problems. 3A to 3D are diagrams showing an example of the display result of the frequency analysis, in which the horizontal axis represents frequency and the vertical axis represents time. When the actual input signal is roughly classified, FIG.
As shown in (A), the frequency does not fluctuate with time, as shown in (B), the frequency changes periodically with time, and as shown in (C), there is no periodicity and time changes. On the other hand, it is divided into a signal whose frequency largely changes and a signal which appears transiently discontinuously or irregularly as shown in FIG.
Output results of frequency analysis using the conventional FFT method for such a signal are shown in FIGS. This Figure 4
In (a) to (d), the horizontal axis represents frequency and the vertical axis represents time.
【0008】従来のソーナー信号検出処理方式におい
て、図3(A)の信号の場合は周波数分析を行っても、
図4(a)のような良好な処理結果が得られる。しか
し、図3(B),(C)の信号は、図4(b),(c)
に示すように、幅広く、漠然となり、原信号のスペクト
ル特性が検出できず、さらに図3(D)の信号について
は図4(d)に示すようにスペクトル特性が全く検出で
きない状況となる。この原因は、FFT法の周波数分解
能が分析時間(データ数)に依存しているためである。In the conventional sonar signal detection processing method, in the case of the signal of FIG.
Good processing results as shown in FIG. 4A are obtained. However, the signals in FIGS. 3B and 3C are the same as those in FIGS. 4B and 4C.
As shown in FIG. 4, the spectrum characteristics of the original signal cannot be detected, and the spectrum characteristics of the original signal cannot be detected, and the spectrum characteristics of the signal of FIG. 3D cannot be detected at all as shown in FIG. 4D. This is because the frequency resolution of the FFT method depends on the analysis time (number of data).
【0009】図5(a)〜(c)は、フーリエ変換によ
るスペクトル分析例を示す図であり、同図(a)はデー
タ数が120、同図(b)はデータ数が60、及び同図
(c)はデータ数が30のときの周波数に対するパワー
がそれぞれ示されている。この図より明らかなように、
データ数を減らすと、周波数スペクトルがなだらかにな
ってしまう傾向が顕著に見られる。FIGS. 5 (a) to 5 (c) are diagrams showing examples of spectrum analysis by Fourier transform. FIG. 5 (a) shows 120 data, FIG. 5 (b) shows 60 data, and FIG. FIG. 6C shows the power with respect to the frequency when the number of data is 30. As is clear from this figure,
When the number of data is reduced, the frequency spectrum tends to be gentle.
【0010】FFT法のデータ数による周波数分解能の
依存性についてさらに考察する。例えば、2048ポイ
ントのFFT法を用い、データの基本サンプリング周波
数を2048Hzとした場合を考える。1024Hzま
での周波数帯域の分析には、1秒分のデータがあればよ
い。そこで、64Hzまでの高分解能分析を行う場合
は、16秒分のデータを用いる必要がある。つまり、高
分解能分析を行うためには、それに応じてデータ長を長
くしなければならない。そのため、出力は分析時間内で
の平均化されたものとなってしまい、短時間での周波数
変動が捕らえられなくなってしまう。The dependence of the frequency resolution on the number of data in the FFT method will be further considered. For example, consider a case where the 2048-point FFT method is used and the basic sampling frequency of data is 2048 Hz. For analysis of the frequency band up to 1024 Hz, one second of data is enough. Therefore, when performing high-resolution analysis up to 64 Hz, it is necessary to use data for 16 seconds. That is, in order to perform high resolution analysis, the data length must be increased accordingly. Therefore, the output becomes an averaged value within the analysis time, and the frequency fluctuation in a short time cannot be captured.
【0011】これを防止するため、従来の方式では分析
データをオーバラップさせている。ところが、FFT法
での原理的欠点であるデータ数による周波数分解能の依
存性が解消されていないため、例えばパッシブソーナー
信号検出では、周波数が時間的に変化する信号や過渡信
号に対して不明瞭な検出結果となってしまう。In order to prevent this, the analysis data is overlapped in the conventional method. However, since the dependence of the frequency resolution on the number of data, which is the principle drawback of the FFT method, has not been eliminated, for example, in passive sonar signal detection, it is unclear for a signal whose frequency changes with time or a transient signal. It will be a detection result.
【0012】本発明は、前記従来技術が持っていた課題
として、船舶航走音等の周波数特性の抽出において短時
間のデータで高分解能分析出力を得ることが困難な点に
ついて解決したソーナー信号検出処理方式を提供するも
のである。The present invention solves the problem of the prior art by solving the problem that it is difficult to obtain a high-resolution analysis output with short-time data in the extraction of frequency characteristics such as ship running sound. It provides a processing method.
【0013】[0013]
【課題を解決するための手段】図6(a)〜(c)は、
FFT法とは全く異なる周波数分析方式である線形予測
法を用いたスペクトル分析例を示す図であり、同図
(a)はデータ数が120、同図(b)はデータ数が6
0、及び同図(c)はデータ数が30のときの周波数に
対するパワーの波形図である。線形予測法とは、サンプ
リング(標本化)されたアナログ信号xn の隣接するサ
ンプル値が互いに独立ではなく、強い相関があることが
経験的によく知られているので、この性質を利用して現
在のサンプル値を過去何個かのサンプル値から予測する
方法である。図6(a)〜(c)に示すように、データ
数(サンプル値)を変えても周波数スペクトルの変化が
ほとんどない。従って、この線形予測法は、周波数分解
能がデータ数に依存しない手法であり、この線形予測法
を用いて少ないデータ数で高分解能の周波数分析が可能
となる。[Means for Solving the Problems] FIGS.
It is a figure which shows the example of spectrum analysis using the linear prediction method which is a frequency analysis system completely different from the FFT method. The figure (a) has 120 data and the figure (b) has 6 data.
0 and (c) of the figure are waveform diagrams of power with respect to frequency when the number of data is 30. It is well known empirically that the adjacent sample values of the sampled analog signal x n are not independent of each other and have a strong correlation with the linear prediction method. This is a method of predicting the current sample value from some past sample values. As shown in FIGS. 6A to 6C, there is almost no change in the frequency spectrum even if the number of data (sample values) is changed. Therefore, this linear prediction method is a method in which the frequency resolution does not depend on the number of data, and it is possible to perform high-resolution frequency analysis with a small number of data by using this linear prediction method.
【0014】このような原理に基づき、第1の発明で
は、複数の受波器からなる受波器群で音響信号を受信
し、その受信信号から周波数分析処理によって周波数ス
ペクトルを算出し、該周波数スペクトルの強度を画像表
示するソーナー信号検出処理方式において、前記周波数
分析処理では、線形予測法を用いて時間周波数スペクト
ルを算出するようにしている。Based on such a principle, in the first invention, the acoustic signal is received by the wave receiver group consisting of a plurality of wave receivers, the frequency spectrum is calculated from the received signal by frequency analysis processing, and the frequency is calculated. In the sonar signal detection processing method for displaying the intensity of the spectrum as an image, the frequency analysis processing uses a linear prediction method to calculate the time-frequency spectrum.
【0015】また、第2の発明では、第1の発明の周波
数分析処理において、線形予測法を用いて空間周波数ス
ペクトルを算出し、該空間周波数スペクトルから前記音
響信号の到来方向を推定するようにしている。Further, in the second invention, in the frequency analysis processing of the first invention, the spatial frequency spectrum is calculated using a linear prediction method, and the arrival direction of the acoustic signal is estimated from the spatial frequency spectrum. ing.
【0016】[0016]
【作用】第1の発明によれば、以上のようにソーナー信
号検出処理方式を構成したので、周波数分析処理に用い
る線形予測法は、周波数分解能がデータ数に依存しない
ため、少ないデータ数で高分解能な周波数スペクトルの
分析が行える。従って、船舶航走音等の時間周波数特性
の抽出において、線形予測法を用いた周波数推定を行え
ば、短時間のデータで高分解能な分析出力が得られる。According to the first aspect of the invention, since the sonar signal detection processing method is configured as described above, the linear prediction method used for frequency analysis processing does not depend on the number of data, and therefore the number of data is high. The frequency spectrum can be analyzed with high resolution. Therefore, in the extraction of time-frequency characteristics such as ship running sound, if frequency estimation is performed using the linear prediction method, high-resolution analysis output can be obtained with short-time data.
【0017】第2の発明によれば、線形予測法を用いて
空間周波数スペクトルを算出することにより、短時間の
データで高分解能の分析出力が得られる。そして、その
空間周波数スペクトルから音響信号の到来方向を推定す
ることにより、受波器数によらず、高分解能で音響信号
の到来方向の推定が行える。従って、前記課題を解決で
きるのである。According to the second invention, by calculating the spatial frequency spectrum using the linear prediction method, a high-resolution analysis output can be obtained with short-time data. By estimating the arrival direction of the acoustic signal from the spatial frequency spectrum, the arrival direction of the acoustic signal can be estimated with high resolution regardless of the number of receivers. Therefore, the above problem can be solved.
【0018】[0018]
【実施例】第1の実施例 図1は、本発明の第1の実施例のソーナー信号検出処理
方式を示すパッシブソーナー装置の機能ブロック図であ
る。このパッシブソーナー装置は、例えば半導体集積回
路等を用いた個別回路、あるいはプロセッサを用いたプ
ログラム制御等により構成されるもので、船舶等からの
音響信号を電気信号に変換する複数の受波器からなる受
波器群20を備え、その出力側に整相器30が接続され
ている。整相器30は、受波器群20の受信信号の位相
を変化させることによって該受信信号の到来方位を限定
する機能を有し、その出力側に信号処理器40が接続さ
れている。信号処理器40は、整相器30の出力に対し
て線形予測法を用いた周波数分析を行う機能を有し、そ
の出力側に、周波数スペクトルの強弱を色の濃淡として
表示する表示器50が接続されている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS First Embodiment FIG. 1 is a functional block diagram of a passive sonar apparatus showing a sonar signal detection processing system according to a first embodiment of the present invention. This passive sonar device is configured by, for example, an individual circuit using a semiconductor integrated circuit or the like, or a program control using a processor, and the like, from a plurality of wave receivers that convert an acoustic signal from a ship or the like into an electric signal. The wave receiver group 20 is provided, and the phase adjuster 30 is connected to the output side thereof. The phase shifter 30 has a function of limiting the arrival direction of the received signals by changing the phase of the received signals of the wave receiver group 20, and the signal processor 40 is connected to the output side thereof. The signal processor 40 has a function of performing frequency analysis using a linear prediction method on the output of the phase adjuster 30, and at the output side of the signal processor 40, a display 50 for displaying the intensity of the frequency spectrum as the shade of color is provided. It is connected.
【0019】信号処理器40内には、本実施例の特徴で
ある線形予測法による周波数分析を行う周波数分析部4
0Aが設けられている。周波数分析部40Aは、整相器
30の出力信号(サンプル値)xn を相関演算して相関
信号rik(n)(i=1,…,m、k=1,…,m)
を出力する相関演算部41を有し、その出力側には、相
関信号rik(n)に対し畳込み演算を行って相関係数
Rik(n)を出力するローパスフィルタ42を介し
て、予測係数演算部43が接続されている。予測係数演
算部43は、相関係数Rik(n)の演算を行って予測
係数ai(n)を出力する機能を有し、その出力側に
は、予測係数ai(n)を演算して周波数スペクトルF
(f,n)(但し、f;周波数)を表示器50へ出力す
る周波数演算部44が接続されている。In the signal processor 40, a frequency analysis unit 4 for performing frequency analysis by the linear prediction method, which is a feature of this embodiment.
0A is provided. The frequency analysis unit 40A performs a correlation operation on the output signal (sample value) x n of the phase adjuster 30 to obtain a correlation signal rik (n) (i = 1, ..., M, k = 1, ..., m).
The correlation coefficient calculation unit 41 outputs a prediction coefficient via a low-pass filter 42 that outputs a correlation coefficient Rik (n) by performing a convolution calculation on the correlation signal rik (n) on the output side. The calculation unit 43 is connected. The prediction coefficient calculation unit 43 has a function of calculating the correlation coefficient Rik (n) and outputting the prediction coefficient ai (n), and the output side thereof calculates the prediction coefficient ai (n) to calculate the frequency. Spectrum F
A frequency calculation unit 44 that outputs (f, n) (where f: frequency) to the display device 50 is connected.
【0020】次に、図1のパッシブソーナー装置を用い
たソーナー信号検出処理方式について説明する。船舶等
から音響信号が放射されると、該音響信号が受波器群2
0で受信され、その受信信号が整相器30により、該受
信信号の位相を変化させることによって該受信信号の到
来方位が限定され、その限定された出力信号xn が信号
処理器40へ送られる。Next, a sonar signal detection processing method using the passive sonar device of FIG. 1 will be described. When an acoustic signal is radiated from a ship or the like, the acoustic signal is received by the receiver group 2
0, the received signal is received by the phase rectifier 30 by changing the phase of the received signal, the arrival direction of the received signal is limited, and the limited output signal x n is sent to the signal processor 40. Be done.
【0021】信号処理器40内の相関演算部41では、
整相器30の出力信号xn を入力し、次式(1)に基づ
く相関演算を行って相関信号rik(n)をローパスフ
ィルタ42へ出力する。 rik(n)=x(n−i)・x(n−k) ・・・(1) 但し、i=1,…,m、k=1,…,m n−i;iサンプル前(過去)のサンプル値 n−k;kサンプル前(過去)のサンプル値 ローパスフィルタ42では、相関係数rik(n)に基
づき、次式(2)に従い、適当な重み係数Wtを畳込ん
で相関係数Rik(n)を求め、それを予測係数演算部
43へ与える。 予測係数演算部43は、相関係数Rik(n)を用い、
次式(3)の正規方程式を解くことにより、予測係数a
i(n)(i=1,…,m)を求め、それを周波数演算
部44へ与える。In the correlation calculation unit 41 in the signal processor 40,
The output signal x n of the phase adjuster 30 is input, correlation calculation based on the following equation (1) is performed, and the correlation signal rik (n) is output to the low-pass filter 42. rik (n) = x (n−i) · x (n−k) (1) where i = 1, ..., m, k = 1, ..., m n−i; i sample before (past ) Sample value n−k; sample value before k samples (past) In the low-pass filter 42, an appropriate weighting factor Wt is convoluted according to the following equation (2) based on the correlation coefficient rik (n), The number Rik (n) is calculated and given to the prediction coefficient calculator 43. The prediction coefficient calculation unit 43 uses the correlation coefficient Rik (n),
By solving the normal equation of the following equation (3), the prediction coefficient a
i (n) (i = 1, ..., M) is obtained and given to the frequency calculation unit 44.
【0022】[0022]
【数1】 周波数演算部44は、予測係数ai(n)に基づき、次
式(4)に従い周波数スペクトルF(f,n)を計算
し、その周波数スペクトルF(f,n)を表示器50へ
送る。 但し、i=1,…,m f;周波数 fs;サンプリング周波数 表示器50では、周波数スペクトルF(f,n)を入力
し、その周波数スペクトルF(f,n)の強弱を色の濃
淡として表示する。[Equation 1] The frequency calculation unit 44 calculates the frequency spectrum F (f, n) according to the following equation (4) based on the prediction coefficient ai (n), and sends the frequency spectrum F (f, n) to the display unit 50. However, i = 1, ..., M f; Frequency fs; Sampling frequency In the display unit 50, the frequency spectrum F (f, n) is input, and the intensity of the frequency spectrum F (f, n) is displayed as the shade of color. To do.
【0023】この第1の実施例では、周波数分析部40
Aにおいて、線形予測法を用いて周波数分析を行うの
で、従来のFFT法のように周波数分解能がデータ数に
依存しないため、高分解能周波数分析の際にもデータ数
を増やす必要がなく、短時間で変動する信号でも、その
特徴を損なうことなく分析できる。従って、図3(B)
〜(D)に示すように、パッシブソーナー出力信号を高
精度で微細、拡大周波数分析し、船舶航行音等の持つス
ペクトルを抽出、表示することが可能となる。In the first embodiment, the frequency analysis unit 40
In A, since the frequency analysis is performed using the linear prediction method, the frequency resolution does not depend on the number of data unlike the conventional FFT method. Therefore, it is not necessary to increase the number of data even in the case of high resolution frequency analysis, and the time can be shortened. Even a signal that fluctuates at can be analyzed without losing its characteristics. Therefore, FIG.
As shown in (D) to (D), it is possible to analyze the passive sonar output signal with high precision by fine and expanded frequency analysis, and extract and display the spectrum of the navigation sound of the ship.
【0024】第2の実施例 この第2の実施例のソーナー信号検出処理方式では、図
1の整相器30の出力信号xn に空間要素(受波器の設
置位置)を持たせることにより、第1の実施例と同様、
前記(1)式〜(4)式に基づき、空間周波数スペクト
ルを求めることが可能である。そして、その空間周波数
スペクトルの分析結果において、図6に示すように、横
軸に周波数に代えて方位をとり、縦軸にパワーをとれ
ば、そのパワーのピーク値が音響信号の到来方向を示す
ことになる。そこで、周波数分析部40Aに、パワーの
ピーク値を検出する機能を設ければ、音響信号の到来方
向を推定でき、その推定結果を表示器50に表示するこ
とが可能となる。The second embodiment in sonar signal detection processing system of the second embodiment, by providing a spatial element (installation position of the receivers) to the output signal x n of the phasing device 30 of FIG. 1 , As in the first embodiment,
The spatial frequency spectrum can be obtained based on the equations (1) to (4). Then, in the analysis result of the spatial frequency spectrum, as shown in FIG. 6, if the horizontal axis indicates the azimuth instead of the frequency and the vertical axis indicates the power, the peak value of the power indicates the arrival direction of the acoustic signal. It will be. Therefore, if the frequency analysis unit 40A is provided with a function of detecting the peak value of the power, the arrival direction of the acoustic signal can be estimated, and the estimation result can be displayed on the display unit 50.
【0025】このように、本実施例では周波数分析部4
0Aにより、線形予測法を用いて空間周波数スペクトル
を求めることにより、受波器の数によらず、高分解能で
音響信号の到来方向を推定できる。Thus, in this embodiment, the frequency analysis unit 4
By obtaining the spatial frequency spectrum using the linear prediction method with 0A, the arrival direction of the acoustic signal can be estimated with high resolution regardless of the number of receivers.
【0026】なお、本発明は上記実施例に限定されず、
図1のパッシブソーナー装置に、目標に向かって音波を
発射してその反射波を受信する機能を設ければ、上記実
施例をアクティブソーナー装置におけるソーナー信号検
出処理方式にも適用でき、上記実施例とほぼ同様の作
用、効果が得られる。また、図1の表示器50では、周
波数スペクトルの強弱を色の濃淡として表示するように
したが、その強弱を異なる色で表示するようにしてもよ
い。The present invention is not limited to the above embodiment,
If the passive sonar device of FIG. 1 is provided with a function of emitting a sound wave toward a target and receiving a reflected wave thereof, the above embodiment can be applied to a sonar signal detection processing method in an active sonar device. Almost the same action and effect can be obtained. Further, the display 50 of FIG. 1 displays the strength and weakness of the frequency spectrum as light and shade of color, but the strength and weakness may be displayed in different colors.
【0027】[0027]
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第1の発明
によれば、線形予測法を用いて周波数分析処理を行うよ
うにしたので、従来のFFT法のように周波数分解能が
データ数に依存しないため、高分解能周波数分析の際に
も、データ数を増やす必要がなく、短時間で変動する信
号でも、その特徴を損なうことなく時間周波数スペクト
ルの分析が行える。従って、ソーナー出力信号を高精度
で微細、拡大周波数分析し、船舶航行音等の持つスペク
トルを抽出、表示することが可能となる。As described in detail above, according to the first aspect of the invention, since the frequency analysis processing is performed using the linear prediction method, the frequency resolution is reduced to the number of data as in the conventional FFT method. Since it does not depend on it, it is not necessary to increase the number of data even at the time of high-resolution frequency analysis, and a time-frequency spectrum can be analyzed even for a signal that fluctuates in a short time without impairing its characteristics. Therefore, it becomes possible to analyze the sonar output signal with high precision in a fine and expanded frequency, and extract and display the spectrum of the navigation sound of the ship.
【0028】第2の発明によれば、周波数分析処理にお
いて、線形予測法を用いて空間周波数スペクトルを算出
するようにしたので、受波器数によらず、高分解能で音
響信号の到来方向を推定でき、ソーナー信号検出処理方
式の適用範囲を拡大できる。According to the second invention, in the frequency analysis processing, the spatial frequency spectrum is calculated by using the linear prediction method, so that the arrival direction of the acoustic signal can be detected with high resolution regardless of the number of receivers. It can be estimated and the applicable range of the sonar signal detection processing method can be expanded.
【図1】本発明の第1の実施例を示すパッシブソーナー
装置の機能ブロック図である。FIG. 1 is a functional block diagram of a passive sonar device showing a first embodiment of the present invention.
【図2】従来のパッシブソーナー装置の概略の構成ブロ
ック図である。FIG. 2 is a schematic configuration block diagram of a conventional passive sonar device.
【図3】周波数分析結果を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a frequency analysis result.
【図4】FFT法を用いた周波数分析結果を示す図であ
る。FIG. 4 is a diagram showing a frequency analysis result using the FFT method.
【図5】フーリエ変換によるスペクトル分析例を示す図
である。FIG. 5 is a diagram showing an example of spectrum analysis by Fourier transform.
【図6】線形予測法によるスペクトル分析例を示す図で
ある。FIG. 6 is a diagram showing an example of spectrum analysis by a linear prediction method.
20 受波器群 40 信号処理器 40A 周波数分析部 41 相関演算部 42 ローパスフィルタ 43 予測係数演算部 44 周波数演算部 50 表示器 20 receiver group 40 signal processor 40A frequency analysis unit 41 correlation calculation unit 42 low-pass filter 43 prediction coefficient calculation unit 44 frequency calculation unit 50 indicator
フロントページの続き (72)発明者 徳田 清仁 東京都港区虎ノ門1丁目7番12号 沖電気 工業株式会社内 (72)発明者 佐藤 拓朗 東京都港区虎ノ門1丁目7番12号 沖電気 工業株式会社内 (72)発明者 白木 裕一 東京都港区虎ノ門1丁目7番12号 沖電気 工業株式会社内Front page continued (72) Inventor Kiyohito Tokuda 1-7-12 Toranomon, Minato-ku, Tokyo Oki Electric Industry Co., Ltd. (72) Inventor Takuro Sato 1-7-12 Toranomon, Minato-ku, Tokyo Oki Electric Industry Co., Ltd. Company (72) Inventor Yuichi Shiraki 1-7-12 Toranomon, Minato-ku, Tokyo Oki Electric Industry Co., Ltd.
Claims (2)
号を受信し、その受信信号から周波数分析処理によって
周波数スペクトルを算出し、該周波数スペクトルの強度
を画像表示するソーナー信号検出処理方式において、 前記周波数分析処理では、線形予測法を用いて時間周波
数スペクトルを算出することを特徴とするソーナー信号
検出処理方式。1. A sonar signal detection process for receiving an acoustic signal by a wave receiver group including a plurality of wave receivers, calculating a frequency spectrum from the received signal by frequency analysis processing, and displaying the intensity of the frequency spectrum as an image. In the method, in the frequency analysis processing, a sonar signal detection processing method is characterized in that a time-frequency spectrum is calculated using a linear prediction method.
式において、 前記周波数分析処理では、線形予測法を用いて空間周波
数スペクトルを算出し、該空間周波数スペクトルから前
記音響信号の到来方向を推定することを特徴とするソー
ナー信号検出処理方式。2. The sonar signal detection processing method according to claim 1, wherein in the frequency analysis processing, a spatial frequency spectrum is calculated using a linear prediction method, and the arrival direction of the acoustic signal is estimated from the spatial frequency spectrum. A sonar signal detection processing method characterized by the above.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP787992A JPH05196717A (en) | 1992-01-20 | 1992-01-20 | Sonar-signal detecting and processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP787992A JPH05196717A (en) | 1992-01-20 | 1992-01-20 | Sonar-signal detecting and processing method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05196717A true JPH05196717A (en) | 1993-08-06 |
Family
ID=11677899
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP787992A Pending JPH05196717A (en) | 1992-01-20 | 1992-01-20 | Sonar-signal detecting and processing method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH05196717A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011242288A (en) * | 2010-05-19 | 2011-12-01 | Honda Elesys Co Ltd | Electronic scanning radar device, reception wave direction estimation method, and reception wave direction estimation program |
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1992
- 1992-01-20 JP JP787992A patent/JPH05196717A/en active Pending
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