JPH11344550A - 狭帯域信号追尾方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は記憶容量もデータ転送量も増加する
ことなく、運用中にセクタ開始ビーム番号Ｐを変更する
ことができる狭帯域信号追尾方法を提供する。 【解決手段】 複数の受波ビームを用いて受波した複数
の信号のうち、ある方位範囲に含まれる連続した信号を
選択し、選択された信号ごとに、その信号の周波数分析
を行い信号強度分布を求め、それぞれ複数の記憶装置に
一定時間分を保存し、複数の記憶装置に保存されたデー
タに基づいて、狭帯域信号の周波数と到来方位を時間的
に継続して測定する際に、選択された信号の周波数分析
結果を記憶装置に保存するときに、選択する方位範囲が
変更され選択される信号が変化しても、同一の受波ビー
ムで受波された信号の周波数分析結果は同一の記憶装置
に保存する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、音波等の入力信号
に周波数分析を行うことで得られる信号強度分布に基づ
いて、特性が未知の狭帯域信号の到来方位と周波数とを
時間的に継続して測定する、狭帯域信号追尾方法に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】図２は従来の狭帯域信号追尾方法を説明
するための説明図である。図において、１は音響センサ
アレイ、２は整相装置、３は高速フーリエ変換装置（以
下、ＦＦＴ装置という）、４-1〜４-Mはビーム番号決定
装置、５-1〜５-Mはビーム選択装置、６-1〜６-Mは記憶
装置、７-1〜７-Mはニューラルネットワーク、１１はイ
ベント検出装置、１２は追尾装置、２０は制御装置であ
る。

【０００３】次に、従来の狭帯域信号追尾方法の動作に
ついて説明する。ここでは例として、入力信号を音波と
している。まず、音響センサアレイ１は、音響信号を受
波し、整相装置２は、整相を行うことで、水平方向に少
しずつ異なる方位に向けられた複数のビームを形成す
る。ここでは、ビームの数をＮとし、また、以降の動作
説明においては方位を、複数のビームが向けられた方位
に離散化して考えることにする。

【０００４】そして、ＦＦＴ装置３は、所定の時間ごと
に、各ビームごとに高速フーリエ変換（以下、ＦＦＴと
いう）を行い、周波数上の信号強度分布を算出し出力す
る。以降の動作説明では、時刻をＦＦＴが行われる周期
に離散化し、また、周波数をＦＦＴ出力の周波数ビンご
とに離散化して考えることにする。

【０００５】そして、制御装置２０は、操作者の指示に
より、セクタ開始ビーム番号Ｐを出力する。ここで、理
想的にはビーム０〜（Ｎ−１）のすべてを用いることで
全方位の監視が可能となるのであるが、検出処理が多大
な演算能力資源を要求する場合には全ビームに対する処
理は実現が困難である。そこで、操作者の所望する、あ
る限られた方位範囲（以下、セクタという）に限定した
Ｍ（Ｍ＜Ｎとする）個のビーム（ビームＰ〜Ｐ＋Ｍ−１
とする）に対して処理を行うようになっている。そし
て、このセクタの最初のビーム番号Ｐをセクタ開始ビー
ム番号と呼び、これをビーム番号決定装置（４-1〜４-
M）に送る。

【０００６】そして、ビーム番号決定装置（４-1〜４-
M）は、ビーム０〜（Ｎ−１）のうちから、指定された
ビームＰ〜（Ｐ＋Ｍ−１）を選択する。これには、ｉ番
目のビーム番号決定装置（４-i）がビーム番号Ｐ＋（ｉ
−１）を出力すればよい。そして、ビーム選択装置（５
-1〜５-M）は、ビーム番号決定装置（４-1〜４-M）から
ビーム番号を受け取り、そのビーム番号に対応するビー
ムの周波数上の信号強度分布を、ＦＦＴ装置３から送ら
れたデータのうちから選択して、記憶装置（６-1〜６-
M）に送る。

【０００７】そして、記憶装置（６-1〜６-M）は、ビー
ム選択装置（５-1〜５-M）から送られた信号強度分布
を、所定の時間分だけ保存する。これによって、各ビー
ムごとに、時刻×周波数の２次元空間上の信号強度分布
が得られる。もし、ある方位から狭帯域信号が到来して
いるならば、その方位の近辺に向けられたビ−ムの記時
刻×周波数の２次元空間上の信号強度分布中には、直線
状あるいは曲線状のパターンが浮かび上がる。

【０００８】ここで、ニューラルネットワーク（７-1〜
７-M）は、あらかじめ、与えられた２次元画像データ中
に直線又は曲線のパターンが存在するときに大きな値を
出力するように、学習を施されている。これは、例え
ば、パターンが存在する入力データに対して教師信号を
１．０、ランダムな入力データに対する教師信号を０．
０としてバックプロパゲーション法（誤差逆伝搬法）を
用いることにより、実現できるものである。

【０００９】そして、各周波数ｆごとに、ビーム選択装
置（５-1〜５-M）から送られた信号強度分布からその周
波数ビンの近傍に限った小区画を切り出し、ニューラル
ネットワーク（７-1〜７-M）に入力する。これを各周波
数ｆについて繰り返し、各周波数に対するニューラルネ
ットワーク出力をイベント検出装置１１に送る。

【００１０】そして、イベント検出装置１１は、各方位
・各周波数に関するニューラルネットワーク出力を受け
取り、まず、ニューラルネットワーク出力のピークを求
める。このピークとは、方位×周波数の２次元空間上の
点で、同じビーム内で両隣の周波数ビンよりも大きな値
を持ち、かつ両隣のビームにおける同じ周波数の点より
も大きな値を持つ、極大点のことである。

【００１１】もし、あるビームのある周波数に、所定の
閾値よりも大きな値を持つピークが現れたとき、該ビー
ムの方位から該周波数の狭帯域信号が到来したと判断
し、これの点をイベントと呼ぶ。イベントが検出された
場合には、その方位と周波数を追尾装置１２へ送る。そ
して、追尾装置１２は、イベント検出装置１１によって
検出されたイベントのうち、近接した周波数と到来方位
を持つイベントを時間的に連結することで、到来する狭
帯域信号の、時々刻々と変化する方位と周波数を追尾す
る。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
狭帯域信号追尾方法では、制御装置２０から指示される
セクタ開始ビーム番号Ｐが運用中に変更された場合に、
対処が困難であるという問題点があった。次に、この問
題点について説明する。いま、セクタ開始ビーム番号が
Ｐ１であったとすると、ビーム選択装置（５-1〜５-M）
の各々が選択するビームの番号は順に、以下のようにな
る。 Ｐ１，Ｐ１＋１，…，Ｐ１＋Ｍ−２，Ｐ１＋Ｍ−１ …（１）

【００１３】ここで、追尾中の狭帯域信号を発する信号
源の位置が移動した等の理由により、セクタ開始ビーム
番号を変更する必要が生じることがある。たとえば、セ
クタ開始ビーム番号をＰ２（＝Ｐ１＋１）に変更する
と、ビーム選択装置（５-1〜５-M）が選択するビームの
番号は、以下のようになる。 Ｐ１＋１，Ｐ１＋２，…，Ｐ１＋Ｍ−１，Ｐ１＋Ｍ …（２）

【００１４】ところが、記憶装置（５-1〜５-M）は過去
のデータを保存しているのであるから、選択されたビー
ムが変更された場合、変更後一定の時間が経過するまで
は正しい動作ができない。

【００１５】そこで、これを防ぐ手段として、各記憶装
置（５-1〜５-M）間に通信路を設けて、セクタ開始ビー
ム番号が変更された場合に、保存してある過去の情報を
各記憶装置で交換することが考えられるが、ニューラル
ネットワーク（７-1〜７-M）の演算量が多大であること
から、この方法による狭帯域信号追尾方法をリアルタイ
ムに実行する装置を、単一のプロセッサ上に実現するこ
とは不可能である場合があった。

【００１６】そのとき、各ニューラルネットワーク（７
-1〜７-M）は複数個のプロセッサに分散されることにな
り、各記憶装置（６-1〜６-M）も、それぞれのプロセッ
サ上で動作せざるを得ない。この場合に各記憶装置（６
-1〜６-M）間で情報交換を行うことはプロセッサ間のデ
ータ転送量を大幅に増加させてしまうことになり、好ま
しくない。また別の方法としては、記憶装置（５-1〜５
-M）が、選択された１ビームだけではなく、つねに全ビ
ームの信号強度分布を記憶しておく方法が考えられる
が、これは明らかに大きな記憶容量を必要とするものと
なってしまう。

【００１７】

【発明が解決しようとする手段】本発明に係る狭帯域信
号追尾方法は、狭帯域信号をそれぞれ異なる方位への指
向性を持った複数個の受波ビームを用いて受波し、受波
した複数の信号のうち、ある方位範囲に含まれる連続し
た信号を選択し、選択された信号ごとに、その信号の周
波数分析を行い信号強度分布を求め、求めた信号強度分
布をそれぞれ複数の記憶装置に一定時間分を保存して、
時刻×周波数空間上の信号強度分布を生成し、周波数分
析における各周波数ごとに、複数の記憶装置に保存され
た時刻×周波数空間上の信号強度分布のそれぞれについ
て、各周波数の近傍に限った部分の、直線状又は曲線状
のパターンの存在を判定し、複数の記憶装置に保存され
た時刻×周波数空間上の信号強度分布について判定され
た結果に基づいて、方位×周波数空間上の極大点でかつ
予め設定された閾値を超える値を持つ点を検出してイベ
ントとし、近接した方位・周波数を持つイベントの時間
的な連なりを検出して、狭帯域信号の周波数と到来方位
を時間的に継続して測定する狭帯域信号追尾方法におい
て、選択された信号の周波数分析結果を前記記憶装置に
保存するときに、選択する方位範囲が変更され選択され
る信号が変化しても、同一の受波ビームで受波された信
号の周波数分析結果は同一の記憶装置に保存するもので
ある。

【００１８】

【発明の実施の形態】実施の形態１ 図１は、本発明の一実施の形態の狭帯域信号追尾方法を
説明するための説明図である。図において、１は音響セ
ンサアレイ、２は整相装置、３は高速フーリエ変換装置
（以下、ＦＦＴ装置という）、５-1〜５-Mはビーム選択
装置、６-1〜６-Mは記憶装置、７-1〜７-Mはニューラル
ネットワーク、１０はビーム整列装置、１１はイベント
検出装置、１２は追尾装置、３０-1〜３０-Mはビーム番
号決定装置、４０は制御装置である。

【００１９】また、音響センサアレイ１は整相装置２へ
接続し、整相装置２はＦＦＴ装置３へ接続し、ＦＦＴ装
置３はビーム選択装置（５-1〜５-M）へ接続する。一
方、制御装置４０はビーム番号決定装置（３０-1〜３０
-M）へ接続し、ビーム番号決定装置（３０-1〜３０-M）
はビーム選択装置（５-1〜５-M）へ接続する。また、ビ
ーム選択装置（５-1〜５-M）は記憶装置（６-1〜６-M）
へ接続し、記憶装置（６-1〜６-M）はニューラルネット
ワーク（７-1〜７-M）へ接続し、ニューラルネットワー
ク（７-1〜７-M）はビーム整列装置１０へ接続する。ま
た、ビーム整列装置１０はイベント検出装置１１へ接続
し、イベント検出装置１１は、追尾装置１２へ接続す
る。

【００２０】次に、この実施の形態の動作について説明
する。ここでは入力信号として音響信号を例として説明
する。まず、音響センサアレイ１は、音響信号を受波
し、整相装置２は、整相を行うことで、水平方向に少し
ずつ異なる方位に向けられた複数のビームを形成する。
ここでは、ビームの数をＮとし、また、以降の動作説明
においては方位を、複数のビームが向けられた方位に離
散化して考えることにする。

【００２１】そして、ＦＦＴ装置３は、所定の時間ごと
に、各ビームごとに高速フーリエ変換（以下、ＦＦＴと
いう）を行い、周波数上の信号強度分布を算出し出力す
る。以降の動作説明では、時刻をＦＦＴが行われる周期
に離散化し、また、周波数をＦＦＴ出力の周波数ビンご
とに離散化して考えることにする。

【００２２】また、制御装置４０はビ−ム番号決定装置
に対してセクタ開始ビーム番号Ｐを供給する。このＰの
値は動作中にリアルタイムに可変であり、人間のオペレ
ータが手動で入力してもよいし、あるいは信号到来方位
に応じて自動的に追従するようにしてもよい。

【００２３】そして、ビーム番号決定装置（３０-1〜３
０-M）は、ビーム番号決定装置（３０-1〜３０-M）以降
のブロックが処理を行うビ−ム番号Ｊ₁ 〜Ｊ_M を決定す
る。この際、各ビーム番号Ｊ_i は、下式によって定め
る。 Ｊ_i ＝（（ｉ−Ｐ）mod Ｍ）＋Ｐ（ｉ＝１，２，…，Ｍ） …（３） ここで、ｘmod Ｍは、整数ｘをＭで割ったときの剰余を
求める演算を表わす。ただし、剰余が負のときはＭを加
えることとし、つねに０≦（ｘmod Ｍ）＜Ｍとする。

【００２４】そして、ビーム選択装置（５-1〜５-M）
は、ビーム番号決定装置（４-1〜４-M）からビーム番号
を受け取り、そのビーム番号に対応するビームの周波数
上の信号強度分布を、ＦＦＴ装置３から送られたデータ
のうちから選択して、記憶装置（６-1〜６-M）に送る。

【００２５】そして、記憶装置（６-1〜６-M）は、ビー
ム選択装置（５-1〜５-M）から送られた信号強度分布
を、所定の時間分だけ保存する。これによって、各ビー
ムごとに、時刻×周波数の２次元空間上の信号強度分布
が得られる。もし、ある方位から狭帯域信号が到来して
いるならば、その方位の近辺に向けられたビ−ムの記時
刻×周波数の２次元空間上の信号強度分布中には、直線
状あるいは曲線状のパターンが浮かび上がる。

【００２６】ここで、ニューラルネットワーク（７-1〜
７-M）は、あらかじめ、与えられた２次元画像データ中
に直線あるいは曲線のパターンが存在するときに大きな
値を出力するように、学習を施されている。これは、例
えば、パターンが存在する入力データに対して教師信号
を１．０、ランダムな入力データに対する教師信号を
０．０としてバックプロパゲーション法（誤差逆伝搬
法）を用いることにより、実現できるものである。

【００２７】そして、各周波数ｆごとに、ビーム選択装
置（５-1〜５-M）から送られた信号強度分布からその周
波数ビンの近傍に限った小区画を切り出し、ニューラル
ネットワーク（７-1〜７-M）に入力する。これを各周波
数ｆについて繰り返し、各周波数に対するニューラルネ
ットワーク出力をビーム整列装置１０に送る。

【００２８】そして、ビーム整列装置１０は、ニューラ
ルネットワーク（７-1〜７-M）の出力をビーム番号の小
さい順にソーティングし、イベント検出装置１１に出力
する。これが必要な理由は、従来の方法と異なってニュ
ーラルネットワーク（７-1〜７-M）の出力が必ずしもど
−ム番号の順序に整列していないからである。

【００２９】そして、イベント検出装置１１は、各方位
・各周波数に関するニューラルネットワーク出力を受け
取り、まず、ニューラルネットワーク出力のピークを求
める。このピークとは、方位×周波数の２次元空間上の
点で、同じビーム内で両隣の周波数ビンよりも大きな値
を持ち、かつ両隣のビームにおける同じ周波数の点より
も大きな値を持つ、極大点のことである。

【００３０】もし、あるビームのある周波数に、所定の
閾値よりも大きな値を持つピークが現れたとき、該ビー
ムの方位から該周波数の狭帯域信号が到来したと判断
し、これの点をイベントと呼ぶ。イベントが検出された
場合には、その方位と周波数を追尾装置１２へ送る。そ
して、追尾装置１２は、イベント検出装置１１によって
検出されたイベントのうち、近接した周波数と到来方位
を持つイベントを時間的に連結することで、到来する狭
帯域信号の、時々刻々と変化する方位と周波数を追尾す
る。

【００３１】この実施の形態では、式（３）によって算
出される第ｉ番目のビーム番号決定装置（４-i）が選択
するビーム番号Ｊ_i は、式（３）より下式に示す関係を
満たしており、 Ｊ_i mod Ｍ＝ｉmod Ｍ …（４） すなわち、 （Ｊ_i −１）mod Ｍ＝ｉ−１ …（５） を満たすこととなる。

【００３２】この性質から、あるビーム番号ｊで表わさ
れるビームは、Ｐの値にかかわらずつねに同一の第ｉ番
目のビーム選択装置によって選択されることになる。こ
こでｉは式（５）より下式で表わされる。 ｉ＝（（ｊ−１）mod Ｍ）＋１ …（６）

【００３３】このように、各ビームは、セクタ開始ビー
ム番号が変更された後でも（そのビームが依然としてセ
クタ内に含まれている限り）同一の記憶装置（６-i）と
ニューラルネットワーク（７-i）で処理される。したが
って、運用中にセクタを変更した場合、変更の前後でと
もにセクタ内にあるビームについては継続した処理が可
能であり、しかも、従来の方法と比較して、記憶容量と
データ転送量は増加しない。したがって、たとえば方位
が移動する信号源からの信号を、適宜セクタを変更しな
がら観測することで継続して追尾し続けることが可能と
なる。

【００３４】なお、この実施の形態の図１における各ブ
ロックは、それぞれ電気回路で実現してもよいし、それ
らの一部または全部をコンピュータ処理により行うよう
にしてもよい。また、第ｊ番目のビームがつねに一定の
記憶装置ｉによって保存されるものであれば、ビームと
記憶装置との対応方法はどのようなものでもよい。たと
えば、式（３）に任意の整定数Ｑを付加して、第ｉ番目
のビーム番号決定装置（４-i）が選択するビーム番号Ｊ
_i を下式のようにした場合でも、 Ｊ_i ＝（（ｉ−Ｐ＋Ｑ）mod Ｍ）＋Ｐ …（３Ａ） （ｉ＝１，２，…，Ｍ） つねに、下式が成り立つので、この実施の形態と同様な
効果が得られる。 ｉ＝（（ｊ−１−Ｑ）mod Ｍ）＋１ …（６Ａ）

【００３５】また、この実施の形態では、入力信号を音
波として説明したが、これに限定されるものではなく、
他の入力信号にしてもよい。たとえば、入力信号を電波
とした場合、図１において、音響センサアレイ１の代わ
りに受信アンテナを用いれば同様に機能する。また、図
１では整相装置２の後にＦＦＴ装置３を配置したが、逆
にＦＦＴ処理を行った後に周波数領域で整相を行うよう
にしてもよい。

【００３６】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、選択さ
れた信号の周波数分析結果を記憶装置に保存するとき
に、選択する方位範囲が変更され選択される信号が変化
しても、同一の受波ビームで受波された信号の周波数分
析結果は同一の記憶装置に保存するようにしたので、運
用中に方位範囲を変更した場合、変更の前後でともに方
位範囲内にあるビームについては継続した処理を行うこ
とができ、また、記憶容量とデータ転送量を増加させず
に処理を行うことができるという効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態の狭帯域信号追尾方法を
説明するための説明図である。

【図２】従来の狭帯域信号追尾方法を説明するための説
明図である。

【符号の説明】

１ 音響センサアレイ ２ 整相装置 ３ 高速フーリエ変換装置 ５-1〜５-M ビーム選択装置 ６-1〜６-M 記憶装置 ７-1〜７-M ニューラルネットワーク １０ ビーム整列装置 １１ イベント検出装置 １２ 追尾装置 ３０-1〜３０-M ビーム番号決定装置 ４０ 制御装置

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 狭帯域信号をそれぞれ異なる方位への指
   向性を持った複数個の受波ビームを用いて受波し、 受波した複数の信号のうち、ある方位範囲に含まれる連
   続した信号を選択し、 選択された信号ごとに、その信号の周波数分析を行い信
   号強度分布を求め、 求めた信号強度分布をそれぞれ複数の記憶装置に一定時
   間分を保存して、時刻×周波数空間上の信号強度分布を
   生成し、 前記周波数分析における各周波数ごとに、前記複数の記
   憶装置に保存された時刻×周波数空間上の信号強度分布
   のそれぞれについて、前記各周波数の近傍に限った部分
   の、直線状又は曲線状のパターンの存在を判定し、 前記複数の記憶装置に保存された時刻×周波数空間上の
   信号強度分布について判定された結果に基づいて、方位
   ×周波数空間上の極大点でかつ予め設定された閾値を超
   える値を持つ点を検出してイベントとし、 近接した方位・周波数を持つイベントの時間的な連なり
   を検出して、狭帯域信号の周波数と到来方位を時間的に
   継続して測定する狭帯域信号追尾方法において、 前記選択された信号の周波数分析結果を前記記憶装置に
   保存するときに、選択する方位範囲が変更され選択され
   る信号が変化しても、同一の受波ビームで受波された信
   号の周波数分析結果は同一の記憶装置に保存することを
   特徴とする狭帯域信号追尾方法。
2. 【請求項２】 狭帯域信号をそれぞれ異なる方位への指
   向性を持った複数の受波ビームｋ（ｋ＝１，２，…，
   Ｎ）を用いて受波し、 前記複数の受波ビームのうち、受波ビームＰからある方
   位範囲に含まれるＭ個（Ｍ＜Ｎ）の連続した受波ビーム
   ｊ（ｊ＝Ｐ，Ｐ＋１，…，Ｐ＋Ｍ−１）を選択し、 前記選択された受波ビームｊで受波した信号ごとに、そ
   の信号の周波数分析を行い信号強度分布を求め、 求めた信号強度分布をそれぞれ複数の記憶装置ｉ（ｉ＝
   １，２，…，Ｍ）に一定時間分を保存して、時刻×周波
   数空間上の信号強度分布を生成し、 前記周波数分析における各周波数ｆごとに、前記複数の
   記憶装置ｉに保存された時刻×周波数空間上の信号強度
   分布のそれぞれについて、前記各周波数の近傍に限った
   部分の、直線状又は曲線状のパターンの存在を複数のニ
   ューラルネットワークにより判定し、 前記複数の記憶装置ｉに保存された時刻×周波数空間上
   の信号強度分布について、前記ニューラルネットワーク
   により判定された結果に基づいて、方位×周波数空間上
   の極大点でかつ予め設定された閾値を超える値を持つ点
   を検出してイベントとし、 近接した方位・周波数を持つイベントの時間的な連なり
   を検出して、狭帯域信号の周波数と到来方位を時間的に
   継続して測定する狭帯域信号追尾方法において、 前記選択された受波ビームｊで受波した信号の周波数分
   析結果を前記複数の記憶装置ｉに保存するときに、選択
   する方位範囲が変更され選択される受波ビームｊが変化
   しても、 自然数を集合｛１，２，…，Ｍ｝に対応づける関数とし
   て、ｆ（ｘ）＝ｆ（ｘ＋Ｍ）となる性質を持つ関数ｆを
   用いて、 前記選択された受波ビームｊで受波した信号の周波数分
   析結果を前記複数の記憶装置ｉのうち、記憶装置ｆ
   （ｊ）によって保存することを特徴とする狭帯域信号追
   尾方法。
3. 【請求項３】 前記関数ｆとして、ｆ（ｊ）＝（（ｊ−
   １）mod Ｍ）＋１を用いたことを特徴とする請求項２記
   載の狭帯域信号追尾方法。