JPH05297114A - ソナー信号処理装置 - Google Patents
ソナー信号処理装置Info
- Publication number
- JPH05297114A JPH05297114A JP4102793A JP10279392A JPH05297114A JP H05297114 A JPH05297114 A JP H05297114A JP 4102793 A JP4102793 A JP 4102793A JP 10279392 A JP10279392 A JP 10279392A JP H05297114 A JPH05297114 A JP H05297114A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 この発明は、エコーと残響との識別を容易に
したソナー信号処理装置を提供することを目的としてい
る。 【構成】 周波数変調した超音波（ＬＦＭ）を送信し
て、その反射波を受信するソナー信号処理装置であっ
て、受信した信号を目標物からの反射波（エコー）かま
たは他からの残響波かの識別手段として、学習能力を有
するニューラルネットワーク３を備えている。
したソナー信号処理装置を提供することを目的としてい
る。 【構成】 周波数変調した超音波（ＬＦＭ）を送信し
て、その反射波を受信するソナー信号処理装置であっ
て、受信した信号を目標物からの反射波（エコー）かま
たは他からの残響波かの識別手段として、学習能力を有
するニューラルネットワーク３を備えている。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、ＬＦＭ波を利用する
ソナースシテムおけるエコーと残響を識別するソナー信
号処理装置に関するものである。
ソナースシテムおけるエコーと残響を識別するソナー信
号処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来のＬＦＭ波を用いたソナー信号の処
理装置は、図７に示すような構成になっており、送受波
器７１で受信した信号と、送信した信号のレプリカとの
相関処理をレプリカ相関圧器７２で行い、その相関出力
を識別器７３に送り、予め設定したしきい値と比較し
て、相関出力の方が大きいときは、エコーを検出したこ
とを示す信号を識別器７３より送出するものである。
理装置は、図７に示すような構成になっており、送受波
器７１で受信した信号と、送信した信号のレプリカとの
相関処理をレプリカ相関圧器７２で行い、その相関出力
を識別器７３に送り、予め設定したしきい値と比較し
て、相関出力の方が大きいときは、エコーを検出したこ
とを示す信号を識別器７３より送出するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
信号処理装置では、受信信号に目標物からの本当のエコ
ーが含まれていれば、送信信号のレプリカと受信信号と
の相関処理を行った場合に、高い相関出力が得られるの
は当然であるが、残響の場合でも高い相関出力が得られ
ることがある。これは、残響が海底や海面、または海中
の特種条件などから反射してきた信号であるので、送信
した信号の性質が保存されているためである。このた
め、エコーと残響の受信レベルが同じ程度であると、相
関処理してもエコーと残響とを識別することは困難であ
った。この発明は、このような問題を解決するためにな
されたもので、エコーと残響との識別を容易にしたソナ
ー信号処理装置を提供することを目的としている。
信号処理装置では、受信信号に目標物からの本当のエコ
ーが含まれていれば、送信信号のレプリカと受信信号と
の相関処理を行った場合に、高い相関出力が得られるの
は当然であるが、残響の場合でも高い相関出力が得られ
ることがある。これは、残響が海底や海面、または海中
の特種条件などから反射してきた信号であるので、送信
した信号の性質が保存されているためである。このた
め、エコーと残響の受信レベルが同じ程度であると、相
関処理してもエコーと残響とを識別することは困難であ
った。この発明は、このような問題を解決するためにな
されたもので、エコーと残響との識別を容易にしたソナ
ー信号処理装置を提供することを目的としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明のソナー信号処
理装置は、目的を達成するため、周波数変調した超音波
（ＬＦＭ）を送信して、その反射波を受信するソナー信
号処理装置において、受信した信号を目標物からの反射
波（エコー）か、または他からの残響波かの識別手段と
して、学習能力を有するニューラルネットワークを設け
ている。
理装置は、目的を達成するため、周波数変調した超音波
（ＬＦＭ）を送信して、その反射波を受信するソナー信
号処理装置において、受信した信号を目標物からの反射
波（エコー）か、または他からの残響波かの識別手段と
して、学習能力を有するニューラルネットワークを設け
ている。
【０００５】また、受信した所定時間幅の信号を所要時
間ずらしながらフーリエ変換して時間と周波数について
の二次元スペクトルを求めるとともに、求めた二次元ス
ペクトルの振幅のピーク値を規格化してニューラルネッ
トワークに入力する前処理手段を有することも特徴とし
ている。
間ずらしながらフーリエ変換して時間と周波数について
の二次元スペクトルを求めるとともに、求めた二次元ス
ペクトルの振幅のピーク値を規格化してニューラルネッ
トワークに入力する前処理手段を有することも特徴とし
ている。
【０００６】また、前処理手段は二次元スペクトルの掃
引周波数線を中心とした一定時間幅のスペトル振幅値を
平均して対応する周波数軸に射影するとともに、順次掃
引周波数線に沿って全掃引周波数幅についてのスペクト
ル値を求めてニューラルネットワーク入力用のスペクト
ルデータとすることも特徴としている。
引周波数線を中心とした一定時間幅のスペトル振幅値を
平均して対応する周波数軸に射影するとともに、順次掃
引周波数線に沿って全掃引周波数幅についてのスペクト
ル値を求めてニューラルネットワーク入力用のスペクト
ルデータとすることも特徴としている。
【０００７】さらに、前処理手段は二次元スペクトルの
掃引周波数線を中心とした必要な近傍を一定周波数幅内
の掃引周波数線に沿ったスペクトル値を平均して周波数
軸の対応する位置に射影し、この一定周波数幅内のスペ
クトル値平均操作を必要範囲で行って受信信号の周波数
スペクトルを求めて、上記ニューラルネットワーク入力
用のペクトルデータとすることも特徴としている。
掃引周波数線を中心とした必要な近傍を一定周波数幅内
の掃引周波数線に沿ったスペクトル値を平均して周波数
軸の対応する位置に射影し、この一定周波数幅内のスペ
クトル値平均操作を必要範囲で行って受信信号の周波数
スペクトルを求めて、上記ニューラルネットワーク入力
用のペクトルデータとすることも特徴としている。
【０００８】
【作用】このように構成することで、学習能力を有する
ニューラルネットワークが受信信号を目標物からの反射
波か、残響波かの微妙な違いを識別する。しかも、ニュ
ーラルネットワークは学習能力があるので、経験を経て
より高い識別能力を付与させることができる。
ニューラルネットワークが受信信号を目標物からの反射
波か、残響波かの微妙な違いを識別する。しかも、ニュ
ーラルネットワークは学習能力があるので、経験を経て
より高い識別能力を付与させることができる。
【０００９】
【実施例】以下、図面を参照しながらこの発明の一実施
例を説明する。図１はこの発明の一実施例の構成を示す
ブロック構成図で、図２は同実施例において、受信信号
の時間処理の説明図であり、図３は受信信号の時間と周
波数とを座標軸とした二次元の振幅スペクトル図で、ま
た、図４は同じく同実施例の構成の中のニューラルネッ
トワークの説明図である。
例を説明する。図１はこの発明の一実施例の構成を示す
ブロック構成図で、図２は同実施例において、受信信号
の時間処理の説明図であり、図３は受信信号の時間と周
波数とを座標軸とした二次元の振幅スペクトル図で、ま
た、図４は同じく同実施例の構成の中のニューラルネッ
トワークの説明図である。
【００１０】図１において、１は周波数変調した超音波
（以下ＬＦＭ波と呼ぶ）を送信またはそのエコーを受信
する送受波器で、この送受波器１で受信したエコーを含
む受信信号は前処理回路２に送られる。
（以下ＬＦＭ波と呼ぶ）を送信またはそのエコーを受信
する送受波器で、この送受波器１で受信したエコーを含
む受信信号は前処理回路２に送られる。
【００１１】この前処理回路２では前処理として、受信
信号を図２に示すように、時間長Ｔの受信信号波を時間
τだけずらして取り出すとともに、取り出した時間長Ｔ
の受信信号波を順次にフーリエ変換して、図３に示すよ
うに時間ｔと周波数ｆを軸とした二次元の振幅スペクト
ルを送信信号のパルス幅Ｔ0 まで求め、さらに振幅スペ
クトルの振幅のピーク値を“１”に規格化して、次のニ
ューラルネットワーク３に送る。ニューラルネットワー
ク３は、図４に示すように入力層３ａ、中間層３ｂ、出
力層３ｃの三層構造からなっている。
信号を図２に示すように、時間長Ｔの受信信号波を時間
τだけずらして取り出すとともに、取り出した時間長Ｔ
の受信信号波を順次にフーリエ変換して、図３に示すよ
うに時間ｔと周波数ｆを軸とした二次元の振幅スペクト
ルを送信信号のパルス幅Ｔ0 まで求め、さらに振幅スペ
クトルの振幅のピーク値を“１”に規格化して、次のニ
ューラルネットワーク３に送る。ニューラルネットワー
ク３は、図４に示すように入力層３ａ、中間層３ｂ、出
力層３ｃの三層構造からなっている。
【００１２】入力層３ａは前処理回路２の出力の図３に
示した二次元の振幅スペクトルの分布周波数に対応した
二次元構造をなしており、各分布周波数のスペクトル値
が入力されるものである。中間層３ｂでは入力スペクト
ル値と重みの積和演算が行われ、さらに、しきい値処理
されて中間出力として出力層３ｃに送られる。
示した二次元の振幅スペクトルの分布周波数に対応した
二次元構造をなしており、各分布周波数のスペクトル値
が入力されるものである。中間層３ｂでは入力スペクト
ル値と重みの積和演算が行われ、さらに、しきい値処理
されて中間出力として出力層３ｃに送られる。
【００１３】出力層３ｃでは、さらに、中間出力と重み
の積和演算が行われ、しきい値処理がなされて識別出力
として、目標物からの反射波であるエコーに対応するエ
コー出力４ａまたは残響その他に対応の残響出力４ｂに
出力される。
の積和演算が行われ、しきい値処理がなされて識別出力
として、目標物からの反射波であるエコーに対応するエ
コー出力４ａまたは残響その他に対応の残響出力４ｂに
出力される。
【００１４】ニューラルネットワーク３の識別出力の
内、エコー出力４ａに送られたレベルが０．５より多
く、残響出力４ｂに送られたレベルが０．５より小さい
場合は、エコーと判定し、この反対の場合は残響と判定
するものである。このニューラルネットワーク３は、予
めエコーと残響のデータを用いて、バックプロパゲーシ
ョンにより学習して置くようにする。このように、経験
から得られた過去の学習結果により各層の重みを調整す
ることで、エコーか残響であるかの、より精度の良い識
別が可能になる。
内、エコー出力４ａに送られたレベルが０．５より多
く、残響出力４ｂに送られたレベルが０．５より小さい
場合は、エコーと判定し、この反対の場合は残響と判定
するものである。このニューラルネットワーク３は、予
めエコーと残響のデータを用いて、バックプロパゲーシ
ョンにより学習して置くようにする。このように、経験
から得られた過去の学習結果により各層の重みを調整す
ることで、エコーか残響であるかの、より精度の良い識
別が可能になる。
【００１５】第二の実施例を図５において説明する。図
５はこの実施例の前処理で得られた受信信号の二次元振
幅スペクトルからニューラルネットワーク３に入力する
ための必要情報を抽出する説明図である。
５はこの実施例の前処理で得られた受信信号の二次元振
幅スペクトルからニューラルネットワーク３に入力する
ための必要情報を抽出する説明図である。
【００１６】前処理で得られる二次元振幅スペクトルの
構造は、同図(a) に示すように、送信信号のパルス幅を
Ｔ0 、また掃引周波数幅をＷとすると、振幅スペクトル
分布は通常、掃引周波数線Ｗ／Ｔ0 の近くに分布してい
る。
構造は、同図(a) に示すように、送信信号のパルス幅を
Ｔ0 、また掃引周波数幅をＷとすると、振幅スペクトル
分布は通常、掃引周波数線Ｗ／Ｔ0 の近くに分布してい
る。
【００１７】この実施例では、掃引周波数線Ｗ／Ｔ0 を
中心にした、ある時間幅Δｔ内のスペクトル値を平均し
て掃引周波数帯域の周波数軸上に射影する。この操作を
順次掃引周波数線Ｗ／Ｔ0 に沿って行い、全掃引周波数
帯域についてのスペクトル値を周波数軸上に射影するこ
とで、同図(b) に示すようにニューラルネットワーク３
入力用の周波数スペクトルが得られる。さらに、このス
ペクトルのピーク値が“１”になるように規格化してニ
ューラルネットワーク３に入力する。
中心にした、ある時間幅Δｔ内のスペクトル値を平均し
て掃引周波数帯域の周波数軸上に射影する。この操作を
順次掃引周波数線Ｗ／Ｔ0 に沿って行い、全掃引周波数
帯域についてのスペクトル値を周波数軸上に射影するこ
とで、同図(b) に示すようにニューラルネットワーク３
入力用の周波数スペクトルが得られる。さらに、このス
ペクトルのピーク値が“１”になるように規格化してニ
ューラルネットワーク３に入力する。
【００１８】この実施例によれば、掃引周波数線Ｗ／Ｔ
0 から離れた部分のスペクトルデータを重要でないとし
て除くので、ニューラルネットワーク３の入力層３ａの
構成が簡単になり、同時に以後の構造も簡単になる。
0 から離れた部分のスペクトルデータを重要でないとし
て除くので、ニューラルネットワーク３の入力層３ａの
構成が簡単になり、同時に以後の構造も簡単になる。
【００１９】第三の実施例を図６において説明する。図
６はこの実施例の前処理で得られる受信信号の二次元振
幅スペクトルからニューラルネットワーク３に入力する
ための必要情報を抽出する説明図である。
６はこの実施例の前処理で得られる受信信号の二次元振
幅スペクトルからニューラルネットワーク３に入力する
ための必要情報を抽出する説明図である。
【００２０】前処理で得られる二次元振幅スペクトルの
構造は、同図に示すように、送信信号のパルス幅をＴ0
、また掃引周波数幅をＷとすると、振幅スペクトル分
布は通常、掃引周波数線Ｗ／Ｔ0 の近くに分布してい
る。
構造は、同図に示すように、送信信号のパルス幅をＴ0
、また掃引周波数幅をＷとすると、振幅スペクトル分
布は通常、掃引周波数線Ｗ／Ｔ0 の近くに分布してい
る。
【００２１】この実施例では、掃引周波数線Ｗ／Ｔ0 に
沿ったある周波数幅Δｆの幅を、この掃引周波数線Ｗ／
Ｔ0 を中心として掃引周波数線に沿って走査し、得られ
たスペクトル値を送信信号パルス幅Ｔ0 の時間について
平均し周波数軸上に射影するものである。
沿ったある周波数幅Δｆの幅を、この掃引周波数線Ｗ／
Ｔ0 を中心として掃引周波数線に沿って走査し、得られ
たスペクトル値を送信信号パルス幅Ｔ0 の時間について
平均し周波数軸上に射影するものである。
【００２２】この操作を順次掃引周波数線Ｗ／Ｔ0 の近
傍の必要とする範囲について行い、必要周波数帯につい
てのスペクトル値を周波数軸上に射影することで、ニュ
ーラルネットワーク３入力用の同図に示すような周波数
スペクトルが得られる。さらに、このスペクトルのピー
ク値を“１”になるように規格化してニューラルネット
ワーク３に入力する。この実施例によれば、第二の実施
例と同様な理由で、ニューラルネットワーク３の入力層
３ａの構成が簡単になると同時に以後の構造も簡単にな
る。なお、この発明は上記各実施例に限定されるもので
なく、要旨を変更しない範囲で変形して実施できる。
傍の必要とする範囲について行い、必要周波数帯につい
てのスペクトル値を周波数軸上に射影することで、ニュ
ーラルネットワーク３入力用の同図に示すような周波数
スペクトルが得られる。さらに、このスペクトルのピー
ク値を“１”になるように規格化してニューラルネット
ワーク３に入力する。この実施例によれば、第二の実施
例と同様な理由で、ニューラルネットワーク３の入力層
３ａの構成が簡単になると同時に以後の構造も簡単にな
る。なお、この発明は上記各実施例に限定されるもので
なく、要旨を変更しない範囲で変形して実施できる。
【００２３】
【発明の効果】この発明によれば、エコーと残響の識別
は、ニューラルネットワークによるので、その特性とし
てパターン認識能力が高く、したがって、受信信号の微
細な構造について判別ができる。しかもニューラルネッ
トワークは学習能力があるので、さらに高い識別能力を
持たせることもできる。
は、ニューラルネットワークによるので、その特性とし
てパターン認識能力が高く、したがって、受信信号の微
細な構造について判別ができる。しかもニューラルネッ
トワークは学習能力があるので、さらに高い識別能力を
持たせることもできる。
【図１】この発明の第一乃至第三実施例の構成を示すブ
ロック構成図。
ロック構成図。
【図２】これら実施例の受信信号の時間処理の説明図。
【図３】これら実施例で得られる受信信号の時間と周波
数を座標とした二次元スペクトルの説明図。
数を座標とした二次元スペクトルの説明図。
【図４】これら実施例のニューラルネットワークの構造
の説明図。
の説明図。
【図５】第二の実施例の周波数スペクトルの抽出方法の
説明図。
説明図。
【図６】第三の実施例の周波数スペクトルの抽出方法の
説明図。
説明図。
【図７】従来のソナー信号処理装置の構成を示すブロッ
ク構成図。
ク構成図。
１…送受波器、２…前処理回路、３…ニューラルネット
ワーク、３ａ…入力層、３ｂ…中間層、３ｃ…出力層、
４ａ…エコー出力、４ｂ…残響出力。
ワーク、３ａ…入力層、３ｂ…中間層、３ｃ…出力層、
４ａ…エコー出力、４ｂ…残響出力。
Claims (4)
- 【請求項１】周波数変調した超音波（ＬＦＭ）を送信し
て、その反射波を受信するソナー信号処理装置におい
て、 受信した信号を目標物からの反射波（エコー）か、また
は他からの残響波かの識別手段として、学習能力を有す
るニューラルネットワークを具備することを特徴とした
ソナー信号処理装置。 - 【請求項２】受信した所定時間幅の信号を所要時間ずら
しながらフーリエ変換して時間と周波数についての二次
元スペクトルを求めるとともに、求めた二次元スペクト
ルの振幅のピーク値を規格化して上記ニューラルネット
ワークに入力する前処理手段を有することを特徴とした
請求項１記載のソナー信号処理装置。 - 【請求項３】上記前処理手段は二次元スペクトルの掃引
周波数線を中心とした一定時間幅のスペクトル振幅値を
平均して対応する周波数軸に射影するとともに、掃引周
波数線に沿って全掃引周波数幅についてのスペクトル値
を求めて、上記ニューラルネットワーク入力用のスペク
トルデータとすることを特徴とした請求項１または請求
項２記載のソナー信号処理装置。 - 【請求項４】上記前処理手段は二次元スペクトルの掃引
周波数線を中心とした必要な近傍を一定周波数幅内の掃
引周波数線に沿ったスペクトル値を平均して周波数軸の
対応する位置に射影し、この一定周波数幅内のスペクト
ル値平均操作を必要範囲で行って受信信号の周波数スペ
クトルを求めて、上記ニューラルネットワーク入力用の
スペクトルデータとすることを特徴とした請求項１また
は請求項２記載のソナー信号処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4102793A JPH05297114A (ja) | 1992-04-22 | 1992-04-22 | ソナー信号処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4102793A JPH05297114A (ja) | 1992-04-22 | 1992-04-22 | ソナー信号処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05297114A true JPH05297114A (ja) | 1993-11-12 |
Family
ID=14336989
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4102793A Withdrawn JPH05297114A (ja) | 1992-04-22 | 1992-04-22 | ソナー信号処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05297114A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08220226A (ja) * | 1995-02-16 | 1996-08-30 | Tech Res & Dev Inst Of Japan Def Agency | 目標信号検出方式 |
| JP2012194011A (ja) * | 2011-03-16 | 2012-10-11 | Nec Corp | Ｆｍ−ｃｗレーダ装置及びそれに用いる移動目標信号検出方法 |
| WO2021149152A1 (ja) * | 2020-01-21 | 2021-07-29 | 日本電気株式会社 | 学習装置、学習方法、記録媒体、及び、レーダ装置 |
| WO2022105911A1 (zh) * | 2020-11-23 | 2022-05-27 | 维沃移动通信有限公司 | 通信数据处理方法、装置及通信设备 |
-
1992
- 1992-04-22 JP JP4102793A patent/JPH05297114A/ja not_active Withdrawn
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08220226A (ja) * | 1995-02-16 | 1996-08-30 | Tech Res & Dev Inst Of Japan Def Agency | 目標信号検出方式 |
| JP2012194011A (ja) * | 2011-03-16 | 2012-10-11 | Nec Corp | Ｆｍ−ｃｗレーダ装置及びそれに用いる移動目標信号検出方法 |
| WO2021149152A1 (ja) * | 2020-01-21 | 2021-07-29 | 日本電気株式会社 | 学習装置、学習方法、記録媒体、及び、レーダ装置 |
| JPWO2021149152A1 (ja) * | 2020-01-21 | 2021-07-29 | ||
| WO2022105911A1 (zh) * | 2020-11-23 | 2022-05-27 | 维沃移动通信有限公司 | 通信数据处理方法、装置及通信设备 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19990706 |