JPH0643238A - ソーナー信号処理装置 - Google Patents
ソーナー信号処理装置Info
- Publication number
- JPH0643238A JPH0643238A JP19947592A JP19947592A JPH0643238A JP H0643238 A JPH0643238 A JP H0643238A JP 19947592 A JP19947592 A JP 19947592A JP 19947592 A JP19947592 A JP 19947592A JP H0643238 A JPH0643238 A JP H0643238A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- amplitude spectrum
- time length
- predetermined time
- sound
- neural network
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
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- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 パッシブソーナーシステムにおいて、目標放
射音と雑音との受信レベルが同じ位でも、両者を識別で
きるようにすること。 【構成】 受波器１から得られた受信信号５を、高速フ
ーリエ変換器２により或る時間長τずらして所定時間長
Ｔずつ取り出し振幅スペクトル６を順次求め、前処理装
置３により時間長Ｔ0 で各振幅スペクトル６を周波数別
に積分し且つピーク値を１に規格化し、得られた振幅ス
ペクトル７をニューラルネットワーク４の入力データと
し、ニューラルネットワーク４ではバックプロパゲーシ
ョンによる学習に基づいて受信音響が目標放射音か雑音
かを識別する。
射音と雑音との受信レベルが同じ位でも、両者を識別で
きるようにすること。 【構成】 受波器１から得られた受信信号５を、高速フ
ーリエ変換器２により或る時間長τずらして所定時間長
Ｔずつ取り出し振幅スペクトル６を順次求め、前処理装
置３により時間長Ｔ0 で各振幅スペクトル６を周波数別
に積分し且つピーク値を１に規格化し、得られた振幅ス
ペクトル７をニューラルネットワーク４の入力データと
し、ニューラルネットワーク４ではバックプロパゲーシ
ョンによる学習に基づいて受信音響が目標放射音か雑音
かを識別する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、目標が放射した音響エ
ネルギ（以下、目標放射音という。）を受信するソーナ
ーシステムにおいて、目標放射音とその他の雑音（以
下、雑音という。）とを識別するための受信信号の処理
装置に関する。
ネルギ（以下、目標放射音という。）を受信するソーナ
ーシステムにおいて、目標放射音とその他の雑音（以
下、雑音という。）とを識別するための受信信号の処理
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】パッシブソーナーシステムでは、目標放
射音を受信して目標についての情報を得るため、従来は
図４に示す構成により受信信号を処理して、目標放射音
と雑音とを識別している。図４において、受波器１によ
り、受信した信号を右と左の２系統の信号１１、１２に
分けて出力し、これら２系統の信号１１、１２の相関を
相関器１３で求め、その相関出力を識別装置１４で予め
設定したしきい値１５と比較し、相関出力がしきい値１
５よりも大きい時に、目標放射音を検出したという信号
１６を出力する。
射音を受信して目標についての情報を得るため、従来は
図４に示す構成により受信信号を処理して、目標放射音
と雑音とを識別している。図４において、受波器１によ
り、受信した信号を右と左の２系統の信号１１、１２に
分けて出力し、これら２系統の信号１１、１２の相関を
相関器１３で求め、その相関出力を識別装置１４で予め
設定したしきい値１５と比較し、相関出力がしきい値１
５よりも大きい時に、目標放射音を検出したという信号
１６を出力する。
【０００３】上述した従来の信号処理技術では、２つの
受信信号１１、１２の相関処理を行った場合、両信号１
１、１２に同じ音源（目標）からの信号が含まれていれ
ば、高い相関出力が得られる。そのため、同一音源から
の雑音と目標放射音の受信レベルが同程度であれば、相
関処理を行っても、相関出力から目標放射音と雑音とを
識別することは困難である。
受信信号１１、１２の相関処理を行った場合、両信号１
１、１２に同じ音源（目標）からの信号が含まれていれ
ば、高い相関出力が得られる。そのため、同一音源から
の雑音と目標放射音の受信レベルが同程度であれば、相
関処理を行っても、相関出力から目標放射音と雑音とを
識別することは困難である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は上述した従来
技術に鑑み、目標放射音と雑音の受信レベルが同程度で
あっても、これら２つの受信音を識別することができる
装置を提供することを目的とする。
技術に鑑み、目標放射音と雑音の受信レベルが同程度で
あっても、これら２つの受信音を識別することができる
装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明のソーナー信号処理装置は、ソーナーシステムの音響
受信信号を、第１の所定時間長ずらしながら第２の所定
時間長だけ取り出し、第２の所定時間長での振幅スペク
トルを求めるフーリエ変換手段と、フーリエ変換手段で
得られた振幅スペクトルを周波数別に第３の所定時間長
で積分し、積分した振幅スペクトルを求める前処理手段
と、入力層、中間層及び出力層を持ち且つ予め学習を施
され、前処理手段で得られた積分した振幅スペクトルを
入力して受信信号が目標放射音か雑音かを識別するニュ
ーラルネットワークとを具備することを特徴とするもの
である。
明のソーナー信号処理装置は、ソーナーシステムの音響
受信信号を、第１の所定時間長ずらしながら第２の所定
時間長だけ取り出し、第２の所定時間長での振幅スペク
トルを求めるフーリエ変換手段と、フーリエ変換手段で
得られた振幅スペクトルを周波数別に第３の所定時間長
で積分し、積分した振幅スペクトルを求める前処理手段
と、入力層、中間層及び出力層を持ち且つ予め学習を施
され、前処理手段で得られた積分した振幅スペクトルを
入力して受信信号が目標放射音か雑音かを識別するニュ
ーラルネットワークとを具備することを特徴とするもの
である。
【０００６】
【作用】フーリエ変換手段により音響受信信号の第２の
所定時間長での振幅スペクトルを第１の所定時間長ずつ
ずらしながら求め、この結果を前処理手段により周波数
別に第３の所定時間長で積分する。この積分で得た振幅
スペクトルは受信信号を直接第３の所定時間長取り出し
てフーリエ変換して得たものに略相当するが、これより
も演算が簡単である。このように前処理で積分した振幅
スペクトルをニューラルネットワークの入力層に入力し
て、目標放射音か雑音かを識別する。ニューラルネット
ワークには、入力層、中間層及び出力層があり、目標放
射音と雑音では振幅スペクトルの形状に差異があること
から、予め、上述の如く前処理を施した目標放射音と雑
音の各振幅スペクトルを用いて、目標放射音と雑音とを
識別するための学習をしておく。これにより、目標放射
音と雑音の受信レベルが同程度であっても、両者を識別
することができる。
所定時間長での振幅スペクトルを第１の所定時間長ずつ
ずらしながら求め、この結果を前処理手段により周波数
別に第３の所定時間長で積分する。この積分で得た振幅
スペクトルは受信信号を直接第３の所定時間長取り出し
てフーリエ変換して得たものに略相当するが、これより
も演算が簡単である。このように前処理で積分した振幅
スペクトルをニューラルネットワークの入力層に入力し
て、目標放射音か雑音かを識別する。ニューラルネット
ワークには、入力層、中間層及び出力層があり、目標放
射音と雑音では振幅スペクトルの形状に差異があること
から、予め、上述の如く前処理を施した目標放射音と雑
音の各振幅スペクトルを用いて、目標放射音と雑音とを
識別するための学習をしておく。これにより、目標放射
音と雑音の受信レベルが同程度であっても、両者を識別
することができる。
【０００７】
【実施例】以下、実施例を示す図面を参照して本発明を
説明する。図１は本発明の一実施例として、目標が放射
している水中音響エネルギーを受信して目標についての
情報を得るパッシブソーナーシステムに適用するソーナ
ー信号処理装置の構成図である。このソーナー信号処理
装置は受波器１と、高速フーリエ変換器（ＦＦＴ）２
と、前処理装置３と、ニューラルネットワーク４とから
なり、受波器１で水中音響エネルギーを受信し、後述の
如くこの受信信号５を高速フーリエ変換器２で振幅スペ
クトル６に変換し、この振幅スペクトル６を前処理装置
３により周波数別に積分し、得られた振幅スペクトル７
をニューラルネットワーク４への入力データとし、ニュ
ーラルネットワーク４により受信した音響が目標放射音
か雑音かを識別する。
説明する。図１は本発明の一実施例として、目標が放射
している水中音響エネルギーを受信して目標についての
情報を得るパッシブソーナーシステムに適用するソーナ
ー信号処理装置の構成図である。このソーナー信号処理
装置は受波器１と、高速フーリエ変換器（ＦＦＴ）２
と、前処理装置３と、ニューラルネットワーク４とから
なり、受波器１で水中音響エネルギーを受信し、後述の
如くこの受信信号５を高速フーリエ変換器２で振幅スペ
クトル６に変換し、この振幅スペクトル６を前処理装置
３により周波数別に積分し、得られた振幅スペクトル７
をニューラルネットワーク４への入力データとし、ニュ
ーラルネットワーク４により受信した音響が目標放射音
か雑音かを識別する。
【０００８】図２は高速フーリエ変換器２と前処理装置
３の動作を説明する図である。高速フーリエ変換器２で
は、図２（ａ）に示す波形の受信信号５に対し、同図
（ｂ）に示すように、受信信号５を第１の所定時間長τ
だけずらしながら第２の所定時間長Ｔだけ取り出して高
速フーリエ変換を行い、同図（ｃ）に示すように所定時
間長Ｔでの振幅スペクトル６を順次求める。前処理装置
３は図２（ｄ）に示すように第３の所定時間長Ｔ0 を積
分時間として、その間の振幅スペクトル６を各周波数に
ついて積分し、図２（ｅ）に示すような積分した振幅ス
ペクトル７を得る。本実施例の前処理では、積分した振
幅スペクトル７をピーク値が１となるように規格化して
おり、これをニューラルネットワーク４への入力データ
としている。
３の動作を説明する図である。高速フーリエ変換器２で
は、図２（ａ）に示す波形の受信信号５に対し、同図
（ｂ）に示すように、受信信号５を第１の所定時間長τ
だけずらしながら第２の所定時間長Ｔだけ取り出して高
速フーリエ変換を行い、同図（ｃ）に示すように所定時
間長Ｔでの振幅スペクトル６を順次求める。前処理装置
３は図２（ｄ）に示すように第３の所定時間長Ｔ0 を積
分時間として、その間の振幅スペクトル６を各周波数に
ついて積分し、図２（ｅ）に示すような積分した振幅ス
ペクトル７を得る。本実施例の前処理では、積分した振
幅スペクトル７をピーク値が１となるように規格化して
おり、これをニューラルネットワーク４への入力データ
としている。
【０００９】図３はニューラルネットワーク４の構成図
であり、ニューラルネットワーク４は入力層８、中間層
９及び出力層１０の３層からなる。入力層８は前処理装
置３の出力である積分した振幅スペクトル７の周波数の
種類数に対応しており、各周波数に対応したスペクトル
値が入力層８に入力される。出力層１０には目標放射音
に対応するユニット１０Ａと、雑音に対応するユニット
１０Ｂがある。ニューラルネットワーク４には予め識別
を学習してあり、振幅スペクトル７のピーク値を１に規
格化したことから、ユニット１０Ａの出力が0.５より大
きく且つユニット１０Ｂの出力が0.５より小さい場合に
受信音響が目標放射音であると判定し、これと逆の場合
に受信音響が雑音であると判定できる。学習としては、
予め前述の如き前処理を施した目標放射音と雑音の振幅
スペクトルデータを用いてバックプロパゲーションによ
り学習してある。
であり、ニューラルネットワーク４は入力層８、中間層
９及び出力層１０の３層からなる。入力層８は前処理装
置３の出力である積分した振幅スペクトル７の周波数の
種類数に対応しており、各周波数に対応したスペクトル
値が入力層８に入力される。出力層１０には目標放射音
に対応するユニット１０Ａと、雑音に対応するユニット
１０Ｂがある。ニューラルネットワーク４には予め識別
を学習してあり、振幅スペクトル７のピーク値を１に規
格化したことから、ユニット１０Ａの出力が0.５より大
きく且つユニット１０Ｂの出力が0.５より小さい場合に
受信音響が目標放射音であると判定し、これと逆の場合
に受信音響が雑音であると判定できる。学習としては、
予め前述の如き前処理を施した目標放射音と雑音の振幅
スペクトルデータを用いてバックプロパゲーションによ
り学習してある。
【００１０】
【発明の効果】以上説明したように本発明のソーナー信
号処理装置では、ニューラルネットワークを用いて受信
信号のスペクトルの形状から目標放射音と雑音とを識別
するので、両者の受信レベルが同じ位でも確実に識別す
ることができる。
号処理装置では、ニューラルネットワークを用いて受信
信号のスペクトルの形状から目標放射音と雑音とを識別
するので、両者の受信レベルが同じ位でも確実に識別す
ることができる。
【図１】本発明の一実施例に係るソーナー信号処理装置
の構成を示すブロック図。
の構成を示すブロック図。
【図２】高速フーリエ変換と前処理の説明図。
【図３】ニューラルネットワークの構成の説明図。
【図４】従来例を示すブロック図。
１ 受波器 ２ 高速フーリエ変換器 ３ 前処理装置 ４ ニューラルネットワーク ５ 受信信号 ６ 振幅スペクトル ７ 積分した振幅スペクトル ８ 入力層 ９ 中間層 １０ 出力層 １０Ａ，１０Ｂ 出力層のユニット τ 第１の所定時間長 Ｔ 第２の所定時間長 ＴO 第３の所定時間長
Claims (1)
- 【請求項１】 ソーナーシステムの音響受信信号を、第
１の所定時間長ずらしながら第２の所定時間長だけ取り
出し、第２の所定時間長での振幅スペクトルを求めるフ
ーリエ変換手段と、フーリエ変換手段で得られた振幅ス
ペクトルを周波数別に第３の所定時間長で積分し、積分
した振幅スペクトルを求める前処理手段と、入力層、中
間層及び出力層を持ち且つ予め学習を施され、前処理手
段で得られた積分した振幅スペクトルを入力して受信信
号が目標の放射した音響かその他の雑音かを識別するニ
ューラルネットワークとを具備することを特徴とするソ
ーナー信号処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19947592A JPH0643238A (ja) | 1992-07-27 | 1992-07-27 | ソーナー信号処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19947592A JPH0643238A (ja) | 1992-07-27 | 1992-07-27 | ソーナー信号処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0643238A true JPH0643238A (ja) | 1994-02-18 |
Family
ID=16408421
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19947592A Withdrawn JPH0643238A (ja) | 1992-07-27 | 1992-07-27 | ソーナー信号処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0643238A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08152472A (ja) * | 1994-11-30 | 1996-06-11 | Tech Res & Dev Inst Of Japan Def Agency | 目標自動検出方式 |
| JPH08220226A (ja) * | 1995-02-16 | 1996-08-30 | Tech Res & Dev Inst Of Japan Def Agency | 目標信号検出方式 |
| 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
- 1992-07-27 JP JP19947592A patent/JPH0643238A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08152472A (ja) * | 1994-11-30 | 1996-06-11 | Tech Res & Dev Inst Of Japan Def Agency | 目標自動検出方式 |
| JPH08220226A (ja) * | 1995-02-16 | 1996-08-30 | Tech Res & Dev Inst Of Japan Def Agency | 目標信号検出方式 |
| 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: 19991005 |