JPH05333138A - ソナー信号処理装置 - Google Patents
ソナー信号処理装置Info
- Publication number
- JPH05333138A JPH05333138A JP4135328A JP13532892A JPH05333138A JP H05333138 A JPH05333138 A JP H05333138A JP 4135328 A JP4135328 A JP 4135328A JP 13532892 A JP13532892 A JP 13532892A JP H05333138 A JPH05333138 A JP H05333138A
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- Japan
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- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 この発明は、残響とエコーのスペクトルが接
近しても検出でき、しかも、しきい値の設定が不要なソ
ナー信号処理装置である。 【構成】 ソナー信号処理装置の識別手段は、学習能力
を有するニューラルネットワークで構成され、このニュ
ーラルネットワークは入力層３ａ、中間層３ｂ、出力層
３ｃから成り、入力層３ａは受信信号のスペクトルの各
周波数に対応した入力ユニットが所要数設けられ、各入
力ユニットには前記スペクトルの対応する周波数のレベ
ルが入力され、出力層３ｃは入力層３ａの各入力ユニッ
トに対応した前記所要数の出力ユニットが設けられ、各
出力ユニットに識別結果を出力するものである。
近しても検出でき、しかも、しきい値の設定が不要なソ
ナー信号処理装置である。 【構成】 ソナー信号処理装置の識別手段は、学習能力
を有するニューラルネットワークで構成され、このニュ
ーラルネットワークは入力層３ａ、中間層３ｂ、出力層
３ｃから成り、入力層３ａは受信信号のスペクトルの各
周波数に対応した入力ユニットが所要数設けられ、各入
力ユニットには前記スペクトルの対応する周波数のレベ
ルが入力され、出力層３ｃは入力層３ａの各入力ユニッ
トに対応した前記所要数の出力ユニットが設けられ、各
出力ユニットに識別結果を出力するものである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、単一周波数の超音波
を送信して、その反射波を受信して移動体を検知するソ
ナーのソナー信号処理装置に関するものである。
を送信して、その反射波を受信して移動体を検知するソ
ナーのソナー信号処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】移動体を検知するソナーは従来から知ら
れている。図４は、その従来の移動体検知用ソナーの信
号処理装置の構成と処理方法の説明図である。
れている。図４は、その従来の移動体検知用ソナーの信
号処理装置の構成と処理方法の説明図である。
【０００３】同図に示すように、送受波器４１で受信し
た(a) で示す受信信号をＦＦＴ演算器４２でフーリエ変
換を行いスペクトル (b)を求める。受信信号(a) にエコ
ーが含まれていれば、スペクトル (b)にはドップラーシ
フトにより中心周波数ｆ0 をはずれた周波数位置に移動
体からのエコーｅa のスペクトルが、また中心周波数ｆ
0 の位置を山として残響ｅb のスペクトルが現われる。
このスペクトル (b)をノッチフィルタ４３に入力して残
響ｅb 部分を除けば、エコーｅa 部分が残ったスペクト
ル (c)が得られる。
た(a) で示す受信信号をＦＦＴ演算器４２でフーリエ変
換を行いスペクトル (b)を求める。受信信号(a) にエコ
ーが含まれていれば、スペクトル (b)にはドップラーシ
フトにより中心周波数ｆ0 をはずれた周波数位置に移動
体からのエコーｅa のスペクトルが、また中心周波数ｆ
0 の位置を山として残響ｅb のスペクトルが現われる。
このスペクトル (b)をノッチフィルタ４３に入力して残
響ｅb 部分を除けば、エコーｅa 部分が残ったスペクト
ル (c)が得られる。
【０００４】このスペクトル (c)を識別器４４に送り、
予め設定されている、しきい値４５と比較して、同図
(d) に示すように、スペクトルレベルがしきい値４５よ
り高ければ、移動体からのエコーが存在すると判断する
とともに、その周波数を出力する。
予め設定されている、しきい値４５と比較して、同図
(d) に示すように、スペクトルレベルがしきい値４５よ
り高ければ、移動体からのエコーが存在すると判断する
とともに、その周波数を出力する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記した従来の信号処
理方法では、フーリエ変換後のスペクトル (b)からノッ
チフィルタ４３により残響分ｅb を除去するとき、種々
の原因による周波数の広がりがあるので、残響部分ｅb
を完全に除去するためには、除去する帯域を周波数の広
がりに対応して広くする必要がある。
理方法では、フーリエ変換後のスペクトル (b)からノッ
チフィルタ４３により残響分ｅb を除去するとき、種々
の原因による周波数の広がりがあるので、残響部分ｅb
を完全に除去するためには、除去する帯域を周波数の広
がりに対応して広くする必要がある。
【０００６】このため、エコーｅa のドップラーシフト
量が小さいとき、つまりエコーｅaのスペクトルが残響
ｅb のスペクトルに接近しているときは、移動体からの
エコーｅa を検出できないという問題がある。
量が小さいとき、つまりエコーｅaのスペクトルが残響
ｅb のスペクトルに接近しているときは、移動体からの
エコーｅa を検出できないという問題がある。
【０００７】また、別の問題として従来の信号処理方法
は、ノッチフィルタ４３により残響分ｅb を除去した後
で行われる、識別器４４でのしきい値４５との比較によ
るエコーｅa の検出も、比較の基本となるしきい値４５
の設定にあたって、試験を繰り返し、経験的に決める必
要があり、多くの経験と知識が要求されていた。
は、ノッチフィルタ４３により残響分ｅb を除去した後
で行われる、識別器４４でのしきい値４５との比較によ
るエコーｅa の検出も、比較の基本となるしきい値４５
の設定にあたって、試験を繰り返し、経験的に決める必
要があり、多くの経験と知識が要求されていた。
【０００８】この発明は、これらの問題を解決するため
になされたもので、両者のスペクトルが接近してもエコ
ーが検出でき、しかも、しきい値の設定が不要なソナー
信号処理装置を提供することを目的としている。
になされたもので、両者のスペクトルが接近してもエコ
ーが検出でき、しかも、しきい値の設定が不要なソナー
信号処理装置を提供することを目的としている。
【０００９】
【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、単一周波数の超音波を送信して、その反射波
である受信信号を目標物の移動体からの反射波（エコ
ー）か、または他からの残響波かに識別する識別手段を
有するソナー信号処理装置であって、
理装置は、単一周波数の超音波を送信して、その反射波
である受信信号を目標物の移動体からの反射波（エコ
ー）か、または他からの残響波かに識別する識別手段を
有するソナー信号処理装置であって、
【００１０】識別手段は、学習能力を有するニューラル
ネットワークで構成され、このニューラルネットワーク
は入力層、中間層、出力層から成り、入力層は受信信号
のスペクトルの各周波数に対応した入力ユニットが所要
数設けられ、各入力ユニットには前記スペクトルの対応
する周波数のレベルが入力され、出力層は入力層の各入
力ユニットに対応した前記所要数の出力ユニットが設け
られ、各出力ユニットに識別結果を出力することを特徴
としている。
ネットワークで構成され、このニューラルネットワーク
は入力層、中間層、出力層から成り、入力層は受信信号
のスペクトルの各周波数に対応した入力ユニットが所要
数設けられ、各入力ユニットには前記スペクトルの対応
する周波数のレベルが入力され、出力層は入力層の各入
力ユニットに対応した前記所要数の出力ユニットが設け
られ、各出力ユニットに識別結果を出力することを特徴
としている。
【００１１】
【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は入力層の各入力ユニットに与
えられる受信信号の周波数スペクトルの分布状態と教師
パターンとを比較することで、スペクトルの細部構造に
亘り比較でき精度よい識別が可能になる。また、ニュー
ラルネットワークは学習能力を有するので、経験を積む
ことで更に識別能力を向上させることができる。
ニューラルネットワークは入力層の各入力ユニットに与
えられる受信信号の周波数スペクトルの分布状態と教師
パターンとを比較することで、スペクトルの細部構造に
亘り比較でき精度よい識別が可能になる。また、ニュー
ラルネットワークは学習能力を有するので、経験を積む
ことで更に識別能力を向上させることができる。
【００１２】
【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受信回路の
構成を示すブロック構成図で、図２は同実施例における
受信信号の時間処理の説明図であり、また、図３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構成
図と入出力信号の波形図である。
例を説明する。図１はこの発明の一実施例の受信回路の
構成を示すブロック構成図で、図２は同実施例における
受信信号の時間処理の説明図であり、また、図３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構成
図と入出力信号の波形図である。
【００１３】この実施例は単一周波数の超音波を送信し
て、その反射音を受信して移動体を識別をするソナーシ
ステムにおける信号処理装置であって、図１に示すよう
な構成になっている。
て、その反射音を受信して移動体を識別をするソナーシ
ステムにおける信号処理装置であって、図１に示すよう
な構成になっている。
【００１４】送受波器１で受信した反射音の、同図(a)
に示すような受信信号を前処理回路２に送る。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ＦＦＴ
演算機能で順次にフーリエ変換して、同図(b) に示すよ
うなスペクトルを求め、そのピーク値が“１”になるよ
うに規格化してニューラルネットワーク３に出力する。
に示すような受信信号を前処理回路２に送る。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ＦＦＴ
演算機能で順次にフーリエ変換して、同図(b) に示すよ
うなスペクトルを求め、そのピーク値が“１”になるよ
うに規格化してニューラルネットワーク３に出力する。
【００１５】この前処理回路２で求められたスペクトル
(c)の中に、移動体からのエコーｅa が含まれていれ
ば、そのスペクトルが中心周波数ｆ0 からドップラーシ
フト周波数だけ離れた位置に現われる。また、残響ｅb
は中心周波数ｆ0 を中心として山形に比較的広く分布し
て現われる。このようなスペクトルを処理するニューラ
ルネットワーク３は、図３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。
(c)の中に、移動体からのエコーｅa が含まれていれ
ば、そのスペクトルが中心周波数ｆ0 からドップラーシ
フト周波数だけ離れた位置に現われる。また、残響ｅb
は中心周波数ｆ0 を中心として山形に比較的広く分布し
て現われる。このようなスペクトルを処理するニューラ
ルネットワーク３は、図３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。
【００１６】入力層３ａは前処理回路２の出力スペクト
ルの分布周波数に対応した必要数のユニットで形成され
ており、これらユニットには対応する周波数のスペクト
ル値が入力されるものである。中間層３ｂでは各入力ス
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。
ルの分布周波数に対応した必要数のユニットで形成され
ており、これらユニットには対応する周波数のスペクト
ル値が入力されるものである。中間層３ｂでは各入力ス
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。
【００１７】出力層３ｃは入力層３ａと同様にスペクト
ルの分布周波数に対応した必要数のユニットで形成され
ており、この出力層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、残響成
分が除去される。
ルの分布周波数に対応した必要数のユニットで形成され
ており、この出力層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、残響成
分が除去される。
【００１８】ニューラルネットワーク３は、図３の出力
信号に示すようなエコー周波数に対応するユニットのみ
に高いレベルの出力ｅaoを出すような受信信号パターン
を、教師パターンとして学習させるもので、この学習に
より受信信号の中に残響ｅｂが存在していても、残響成
分ｅｂ に対応するユニットには出力を出さず、エコー
成分ｅa に対応するユニットのみに高いレベルの出力ｅ
aoを出すような能力が与えられる。
信号に示すようなエコー周波数に対応するユニットのみ
に高いレベルの出力ｅaoを出すような受信信号パターン
を、教師パターンとして学習させるもので、この学習に
より受信信号の中に残響ｅｂが存在していても、残響成
分ｅｂ に対応するユニットには出力を出さず、エコー
成分ｅa に対応するユニットのみに高いレベルの出力ｅ
aoを出すような能力が与えられる。
【００１９】また学習にあたっては、異なった多くの受
信信号に対応できるように、エコーの周波数位置が異な
る形の受信信号の周波数分布パターンを多数用意して置
き、これらの周波数分布パターンを教師として学習する
ものである。なお、この学習はバックプロパゲーション
法により行われる。
信信号に対応できるように、エコーの周波数位置が異な
る形の受信信号の周波数分布パターンを多数用意して置
き、これらの周波数分布パターンを教師として学習する
ものである。なお、この学習はバックプロパゲーション
法により行われる。
【００２０】このように学習されたニューラルネットワ
ーク３は、図１(b) に示すような受信信号のスペクトル
が、図３に示す入力信号として入力層３ａに入力される
と、残響成分ｅb に対してノッチフィルタに相当する処
理がなされて取り除かれ、出力層３ｃの出力信号とし
て、エコーｅa の周波数に対応するユニットのみに、高
いレベルの出力ｅaoを出力する。この出力信号により、
移動体の存在と相対速度を検出することができる。この
ようにこの発明は、ニューラルネットワークの学習能力
を利用するものであり、経験を積むことで、より高い識
別能力を付与させることができる。なお、この発明は上
記実施例に限定されるものではなく、要旨を変更しない
範囲で変形して実施できる。
ーク３は、図１(b) に示すような受信信号のスペクトル
が、図３に示す入力信号として入力層３ａに入力される
と、残響成分ｅb に対してノッチフィルタに相当する処
理がなされて取り除かれ、出力層３ｃの出力信号とし
て、エコーｅa の周波数に対応するユニットのみに、高
いレベルの出力ｅaoを出力する。この出力信号により、
移動体の存在と相対速度を検出することができる。この
ようにこの発明は、ニューラルネットワークの学習能力
を利用するものであり、経験を積むことで、より高い識
別能力を付与させることができる。なお、この発明は上
記実施例に限定されるものではなく、要旨を変更しない
範囲で変形して実施できる。
【００２１】
【発明の効果】この発明によれば、学習能力を有するニ
ューラルネッワークが、受信スペクトルの微細構造と、
与えられた数多くの教師信号と比較して判断するので、
移動体からのエコーの周波数が残響の周波数に接近して
いても、エコーを精度よく識別することができる。ま
た、しきい値の設定，変更はニューラルネッワークの学
習の過程において自動的に行われるので、人手によるし
きい値の設定，変更操作は不要である。
ューラルネッワークが、受信スペクトルの微細構造と、
与えられた数多くの教師信号と比較して判断するので、
移動体からのエコーの周波数が残響の周波数に接近して
いても、エコーを精度よく識別することができる。ま
た、しきい値の設定，変更はニューラルネッワークの学
習の過程において自動的に行われるので、人手によるし
きい値の設定，変更操作は不要である。
【図１】この発明の一実施例の構成を示すブロック構成
図および受信信号波形とその周波数スペクトルを示す波
形図。
図および受信信号波形とその周波数スペクトルを示す波
形図。
【図２】同実施例の受信信号の時間処理の説明図。
【図３】同実施例のニューラルネットワークの構造図と
入出力信号の波形図。
入出力信号の波形図。
【図４】従来のソナー信号処理装置の構成を示すブロッ
ク構成図および各部の信号波形を表す波形図。
ク構成図および各部の信号波形を表す波形図。
１…送受波器、２…ＦＦＴ、３…ニューラルネットワー
ク、３ａ…入力層、３ｂ…中間層、３ｃ…出力層、４１
…送受波器、４２…ＦＦＴ、４３…ノッチフィルタ、４
４…識別器、４５…しきい値。
ク、３ａ…入力層、３ｂ…中間層、３ｃ…出力層、４１
…送受波器、４２…ＦＦＴ、４３…ノッチフィルタ、４
４…識別器、４５…しきい値。
Claims (1)
- 【請求項１】単一周波数の超音波を送信して、その反射
波である受信信号を目標物の移動体からの反射波（エコ
ー）か、または他からの残響波かに識別する識別手段を
有するソナー信号処理装置であって、 前記識別手段は、学習能力を有するニューラルネットワ
ークで構成され、 このニューラルネットワークは入力層、中間層、出力層
から成り、 前記入力層は受信信号のスペクトルの各周波数に対応し
た入力ユニットが所要数設けられ、各入力ユニットには
前記スペクトルの対応する周波数のレベルが入力され、 前記出力層は前記入力層の各入力ユニットに対応した前
記所要数の出力ユニットが設けられ、各出力ユニットに
識別結果を出力する、 ことを特徴としたソナー信号処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4135328A JPH05333138A (ja) | 1992-05-27 | 1992-05-27 | ソナー信号処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4135328A JPH05333138A (ja) | 1992-05-27 | 1992-05-27 | ソナー信号処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05333138A true JPH05333138A (ja) | 1993-12-17 |
Family
ID=15149199
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4135328A Withdrawn JPH05333138A (ja) | 1992-05-27 | 1992-05-27 | ソナー信号処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05333138A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001221848A (ja) * | 2000-02-04 | 2001-08-17 | Nippon Soken Inc | 超音波ソナー及び超音波ソナーの超音波送信方法 |
| WO2013183271A1 (ja) * | 2012-06-05 | 2013-12-12 | パナソニック株式会社 | 信号処理装置 |
| JP2014130034A (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Panasonic Corp | 信号処理装置 |
| KR20200031431A (ko) * | 2018-09-14 | 2020-03-24 | 국방과학연구소 | 능동 펄스 식별 장치 및 방법 |
-
1992
- 1992-05-27 JP JP4135328A patent/JPH05333138A/ja not_active Withdrawn
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001221848A (ja) * | 2000-02-04 | 2001-08-17 | Nippon Soken Inc | 超音波ソナー及び超音波ソナーの超音波送信方法 |
| WO2013183271A1 (ja) * | 2012-06-05 | 2013-12-12 | パナソニック株式会社 | 信号処理装置 |
| JP2014130034A (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Panasonic Corp | 信号処理装置 |
| KR20200031431A (ko) * | 2018-09-14 | 2020-03-24 | 국방과학연구소 | 능동 펄스 식별 장치 및 방법 |
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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: 19990803 |