JPH11344564A

JPH11344564A - 信号特徴自動判別方法

Info

Publication number: JPH11344564A
Application number: JP10152934A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Manzouji; 博萬造寺; Koji Tokunaga; 浩二徳永; Susumu Mizota; 享溝田
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1998-06-02
Filing date: 1998-06-02
Publication date: 1999-12-14

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】過去の登録内容との比較を行い、各カタログ
の周波数に対する重要度も機械的に定められる信号特徴
自動判別方法を提供する。【解決手段】あらかじめ収集した複数の信号源情報が
各信号源毎の周波数特徴情報によってそれぞれ類別され
ているカタログデータベース２０にカタログデータを登
録する方法として、すでに登録されているカタログデー
タの各周波数及びその変化幅と、新たに登録しようとす
るカタログデータの各周波数及びその変化幅との間のそ
れぞれの周波数の特徴空間における特徴距離を算出し、
この特徴距離の大きさに応じて、新たに登録しようとす
るカタログデータの周波数がすでに登録されているカタ
ログデータの周波数と同一であるとみなせるか否かを判
別し、この判別結果に基づき、新たに登録するカタログ
データの周波数に対する重要度と、すでに登録されてい
るカタログデータの周波数の重要度とを比較照合処理６
により算出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば音波等の入
力信号を周波数分析して狭帯域信号を抽出し、あらかじ
め収集した信号源の周波数情報と比較して、信号源を自
動的に判別する信号特徴自動判別方法に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】信号特徴自動判別方法についての従来の
公知文献としては、例えば下記の参考文献１，２があ
る。参考文献１：特開平４−２３５３７２号公報（発明の名
称：目標自動類別方法）参考文献２：Ｍ．Ａ．フィシュラー／Ｏ．ファーシャイ
ン著（玉井哲雄訳）「人と機械の知能」（初版）（１９８９−４−２０）
（株）トッパンｐ．１１８−１２２

【０００３】図１６は、従来の信号特徴自動判別方法の
機能ブロック図であり、同図は信号検出から信号源の判
別に至る各機能処理工程の一連の流れを表したものであ
る。この図に従って、従来方法について説明する。また
ここでは例として、入力信号を音波とする。図１６にお
いて、１−１〜１−Ｎは信号源より放射される時系列信
号を受信するＮ個のセンサ、２はＦＦＴ／整相処理、３
は信号検出／追尾処理、４はデータ統合処理、５は特徴
抽出処理、６は比較照合処理、２０はカタログデータベ
ース、１２は信号選択部、１３は表示器である。

【０００４】図１６のＮ個のセンサ１−１〜１−Ｎに入
力される時系列信号に対して、ＦＦＴ／整相処理２で
は、高速フーリエ変換（以後、ＦＦＴと呼ぶ）と整相処
理を行い、時系列信号を方位、周波数空間上のレベルデ
ータに変換する。信号検出／追尾処理３では、方位、周
波数空間上でのレベルの極大点（以後、これをイベント
と呼ぶ）を検出し、それを時間的に追尾することによ
り、ライン（イベントの時間的な連なり）の検出を行
う。データ統合処理４ではラインの方位情報から、同一
の信号源に関するラインの組み合わせを生成する。特徴
抽出処理５では同一の信号源についての各ラインの特徴
抽出を行い、特徴要素として周波数の時間的な平均値、
標準偏差値を抽出する。

【０００５】図１６の比較照合処理６では、特徴抽出処
理５が今回抽出した信号源の周波数特徴情報と、過去に
収集した信号源の周波数情報をあらかじめ記憶している
従来のカタログデータベース（以後、カタログデータベ
ースを単にカタログとも呼ぶ）２０との比較照合を行
う。このカタログデータベース２０とは、過去に得られ
た信号源の周波数情報をもとに類別され、識別しようと
する信号源別に作成されたものであり、図１７に従来の
カタログデータの概念図を示す。図１７では簡単な例と
して、カタログＡおよびカタログＢに対する周波数情報
を示し、それぞれのカタログで信号源が放射すると予想
される信号の周波数帯域を該周波数の平均値（Ｆ₁）と
変化幅（ΔＦ₁）を用いて表現するものである。

【０００６】次に、比較照合処理６のデータ処理につい
て説明する。信号検出／追尾処理３で検出されたライン
の周波数の時間的な平均値、標準偏差値をそれぞれ
ｆ_i，σ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）として、これらのパ
ラメータをもとに検出信号の分布Ｄ_i（ｆ）を次式
（１）とする。

【０００７】

【数１】

【０００８】一方、カタログｋに対する中心周波数とそ
の変化幅をそれぞれＦ_j，ΔＦ_j（ｊ＝１，２，…，
ｍ）として、カタログｋのデータＣ_k（ｆ）を次式
（２）により構成する。

【０００９】

【数２】

【００１０】図１８は従来の比較照合方法の概念図であ
る。前記式（１）と（２）により、それぞれ得られた検
出信号の分布Ｄ_i（ｆ）とカタログｋのデータＣ
_k（ｆ）を図１８に示すように重ね合わせ、検出信号の
分布Ｄ_i（ｆ）とカタログｋのデータＣ_k（ｆ）の重な
る面積を求め、それぞれの面積をＳ_i（ｉ＝１，２，
…，ｎ）とする。ここで求めたＳ_iをデンプスター・シ
ェファーの理論における“検出された周波数ラインｉが
信号源ｋであることを支持する確率”と定義し、残りの
（１−Ｓ_i）は不明の確率（θ）であると定義する。そ
こでデンプスターの結合規則により、すべてのＳ_iの結
合を次式（３）のように行う。

【００１１】

【数３】

【００１２】図１９は従来のデンプスターの結合規則の
概念図である。図１９においては、ライン１，２による
信号源ｋであることを支持する確率をそれぞれＳ₁，Ｓ
₂、不明の確率θ₁，θ₂をそれぞれ（１−Ｓ₁），
（１−Ｓ₂）とすると、２つの結合された確信度ΣＡ
は、ΣＡ＝１−θ₁・θ₂＝１−（１−Ｓ₁）・（１−
Ｓ₂）となることを示している。

【００１３】前記式（３）によって結合された結果が
“検出信号Ｄ（ｆ）が信号源ｋである確信度Ｐ_k”とな
る。この確信度Ｐ_kをすべての信号源に対するカタログ
ｋのデータＣ_k（ｆ）に対して求め、信号源選択部１２
に送る。信号源選択部１２では、すべての信号源に対す
る確信度の中から、あらかじめ設定された数だけ確信度
上位のものから選択する。表示器１３では、信号源選択
部１２で選択された信号源を上位のものから順番に表示
する。

【００１４】以上の説明において、検出信号Ｄ（ｆ）と
信号源サンプルｋのデータＣ_k（ｆ）の重なる面積Ｓ_i
を“検出された周波数ラインｉが信号源ｋであることを
支持する確率”としたが、カタログｋのデータに対して
平均周波数Ｆ_jとその変化幅ΔＦ_j、さらに、重要度Ｗ
_j（０≦Ｗ_j≦１）も設定しておき、面積Ｓｉに重要度
Ｗ_jを乗算したものを“検出された周波数ラインｉが信
号源ｋであることを支持する確率”としてもよい。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】（１）しかしながら、
従来の信号特徴自動判別方法では、識別しようとする信
号と比較照合を行うためのカタログのデータベースを、
過去に得られた信号源の周波数情報をもとに人手により
作成し、重要度Ｗ_jを経験的に決めていたのみならず、
過去の登録内容との比較は行っていなかった。従ってカ
タログのデータベースに最新の情報が不足していたりし
て、十分な識別結果が得られない等の問題があった。（２）また、過去に得られた信号源の周波数情報からカ
タログのデータベースを作成する際に、カタログの周波
数データは、信号源の機構に関連し、信号源の状態（例
えば信号源の速度状態）により変動する基本周波数に関
連して、その基本周波数の定数倍の周波数が現れるもの
（以後、固定倍数周波数と呼ぶ）と、信号源の周波数デ
ータとして特定の周波数が現れるもの（以後、固定周波
数と呼ぶ）があるが、カタログの中心周波数と周波数幅
を設定するときに、固定倍数周波数に対して、信号源の
状態をいくつか仮定し、高帯域の周波数に関しては周波
数幅を広く設定するような方法をとっていた。しかしな
がら、カタログの周波数幅を広く設定すると、検出信号
との照合において、誤って照合する割合が大きくなり、
識別の精度が低くなるという問題があった。

【００１６】（３）また、上記の固定倍数周波数と想定
される周波数ラインを抽出する方法では、固定倍数周波
数と想定される周波数ラインの数が少ないほど、誤って
抽出する頻度が高くなるという問題があった。（４）さらに、信号源の周波数ラインには、ある状態
（例えば信号源がある速度状態）のときに現れ、該信号
源であることを顕著に示すものが存在する。この様な周
波数ラインは、過去においては存在していても現サンプ
ル時刻では、信号源が前記の速度で移動していないため
（信号源の速度状態が変化すると受信周波数はドプラシ
フト効果を受ける）、失われている場合があり、過去に
おいての検出の実績を生かすことが出来なかった。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明に係る信号特徴自
動判別方法は、あらかじめ収集した複数の信号源情報が
各信号源毎の周波数特徴情報によってそれぞれ類別され
ているカタログと、識別を行うため検出した信号源の周
波数特徴情報とを比較照合し、前記検出した信号源の周
波数特徴情報が前記カタログ内の各信号源のものと同一
である確信度をそれぞれ算出し、この算出結果に基づき
検出した信号源の識別を自動的に行う信号特徴自動判別
方法において、前記カタログ内にカタログデータを登録
する方法として、前記カタログにすでに登録されている
カタログデータの各周波数及びその変化幅と、新たに登
録しようとするカタログデータの各周波数及びその変化
幅との間のそれぞれの周波数の特徴空間における特徴距
離を算出し、前記算出した特徴距離の大きさに応じて、
新たに登録しようとするカタログデータの周波数がすで
に登録されているカタログデータの周波数と同一である
とみなせるか否かを判別し、前記判別結果が同一である
とみなせる場合には、新たに登録するカタログデータの
周波数に対する重要度の算出と、すでに登録されている
カタログデータの周波数のなかで、新たに登録するカタ
ログデータの周波数と同一であるとみなされるものの重
要度の修正を行い、カタログデータを登録し、前記判別
結果が同一であるとみなせない場合には、新たに登録す
るカタログデータの周波数に対する重要度を規定の値と
して、カタログデータを登録するというカタログデータ
ベース作成方法を用いるものである。

【００１８】その結果、カタログデータベース作成にあ
たり、過去の登録内容との比較を行い、各カタログの周
波数に対する重要度も規則的に定められ、過去の登録内
容を吟味したカタログのデータベースが作成されるの
で、信号源識別の精度が向上する。

【００１９】

【発明の実施の形態】実施形態１本実施形態１では、カタログのデータベース作成にあた
り、過去の登録内容との比較を行い、各カタログの周波
数Ｆ_jに対する重要度Ｗ_jを機械的に定めるようにし
て、「発明が解決しようとする課題」の（１）項に記載
の問題を対処するものである。図１は本発明の実施形態
１に係る信号特徴自動判別方法の機能ブロック図であ
る。また図１は従来技術の図１６の構成にカタログデー
タ登録１４を追加したものであり、その他の各機能処理
工程は図１６で説明した通りである。

【００２０】図２は、図１のカタログデータ登録処理の
フローチャートであり、図のＳに続く数値はステップ番
号を示す。また図３は、図１のカタログデータ登録処理
の具体例を示す図である。最初に図２を用いてカタログ
データ登録処理について説明する。図２では、登録デー
タの各周波数Ｆ₁，Ｆ₂，Ｆ₃，…Ｆ_iに対して、Ｆ₁
に対する処理→Ｆ₂に対する処理→…Ｆ_iに対する処理
のように個数ｉのループについて、次の処理を行う。ま
ず、図２のＳ１において、登録しようとするカタログの
各周波数Ｆ_iとデータベースに登録済みカタログの各周
波数Ｆ_jとのマハラノビス距離Ｄ_ij ²を次式（４）のよ
うに算出する。

【００２１】

【数４】

【００２２】式（４）においては、各周波数Ｆ_iおよび
Ｆ_jの分散を、周波数の変化幅ΔＦ_iおよびΔＦ_jを用
い、（ΔＦ_i／３）²および（ΔＦ_j／３）²としてい
る。次に比較判定処理Ｓ２で、前記Ｓ１で算出したマハ
ラノビス距離Ｄ_ij ²と閾値η_thの大小関係を比較し、マ
ハラノビス距離Ｄ_ij ²の方が大きい場合は、Ｓ３の処理
を行い、そうでない場合は、Ｓ４の処理を行う。この比
較判定処理Ｓ２は、登録しようとするカタログ周波数Ｆ
_iがデータベースに登録済みのカタログ周波数Ｆ_jと異
なる周波数であるかどうかを判定するものである。

【００２３】登録しようとするカタログ周波数Ｆ_iがデ
ータベースに登録済みのカタログ周波数Ｆ_jと異なる周
波数であると判定された場合の処理Ｓ３では、登録しよ
うとするカタログ周波数Ｆ_iの重要度Ｗ_iを初期値のＷ
_initとするものであり、この初期値Ｗ_initは初めて登録
される周波数の重要度であり０．０より大きく、１．０
より小さな値を重要度の初期値として、あらかじめ設定
しておくものである。

【００２４】また、登録しようとするカタログ周波数Ｆ
_iがデータベースに登録済みのカタログ周波数Ｆ_jと同
一の周波数であると判定された場合の処理Ｓ４では、登
録しようとするカタログ周波数Ｆ_iの重要度Ｗ_iを、登
録しようとするカタログ周波数Ｆ_iがデータベースに登
録済みのカタログ周波数Ｆ_jと同一の周波数であると判
定される個数ｎを用い、次式（５）のように算出する。

【００２５】

【数５】

【００２６】前記Ｓ４に続く処理Ｓ５では、前記Ｓ２で
同一の周波数であると判定された登録済みカタログ周波
数Ｆ_jの重要度Ｗ_jを修正するものであり、今回登録す
る以前に一致している個数Ｎ_jを用い、次式（６）のよ
うに算出し、今回登録する以前に一致している個数Ｎ_j
に１を加算する。

【００２７】

【数６】

【００２８】最後の処理Ｓ６では、登録しようとするカ
タログ周波数Ｆ_iとその変化幅ΔＦ_i、及び前記Ｓ３と
Ｓ５で算出した重要度Ｗ_iおよび一致している個数ｎを
用い、新規のカタログとして登録を行う。このようにし
て登録しようとする各周波数Ｆ_iの個数ｉループについ
ての処理を行う。

【００２９】上記のカタログデータ登録処理を図３を用
いて具体的に説明する。いま何も登録されていないカタ
ログデータベースに、周波数Ｆ₁，Ｆ₂，Ｆ₃をもつカ
タログＡを新たに登録するとする。ここで、カタログＡ
の各周波数Ｆ₁，Ｆ₂，Ｆ₃と登録済みのカタログ周波
数Ｆ_jのマハラノビス距離Ｄ_ij ²と閾値η_thの大小関係
を比較し、マハラノビス距離Ｄ_ij ²の方が小さくなるも
のは存在しないので、カタログＡの各周波数Ｆ₁，
Ｆ₂，Ｆ₃の重要度をすべてＷ_initとし、一致数Ｎ₁，
Ｎ₂，Ｎ₃をすべて１として新規登録する。

【００３０】次に周波数Ｆ₄，Ｆ₅，Ｆ₆をもつ目標サ
ンプルＢを新たに登録するとする。このときカタログＢ
の各周波数Ｆ₄，Ｆ₅，Ｆ₆と登録済みのカタログＡの
周波数Ｆ_jのマハラノビス距離Ｄ_ij ²と閾値η_thを比較
し、カタログＢの周波数Ｆ₄とカタログＡの周波数Ｆ₃
が同一の周波数とみなされるために、カタログＢの周波
数Ｆ₄の重要度およびカタログＡの周波数Ｆ₃の重要度
をＷ_init／２として登録し、カタログＡの一致数Ｎ₃お
よびカタログＢの一致数Ｎ₄を２とする。さらに、カタ
ログＢの他の周波数Ｆ₅，Ｆ₆に関しては、カタログＡ
の周波数Ｆ₁，Ｆ₂，Ｆ₃と同一の周波数とみなされな
いので、カタログＢの周波数Ｆ₅，Ｆ₆の重要度をＷ
_initとし登録する。

【００３１】さらに、周波数Ｆ₇をもつカタログＣを新
たに登録するとする。このときカタログＣの周波数Ｆ₇
と登録済みのカタログＡ，Ｂの周波数Ｆ_jとのマハラノ
ビス距離Ｄ_ij ²と閾値η_thを比較すると、カタログＡの
周波数Ｆ₃が同一の周波数とみなされる（カタログＢの
周波数Ｆ₄は同一の周波数とみなされない）。そこでカ
タログＡの周波数Ｆ₃の重要度を一致数Ｎ₃（＝２）を
用い、Ｗ_init／３と修正し、一致数Ｎ₃を３にする。そ
して、カタログＣの周波数Ｆ₇の重要度をＷ_in _it／２、
一致数Ｎ₇を２として新規登録する。

【００３２】以上説明したように、従来の方法では、カ
タログのデータベースを過去に得られた信号源の周波数
情報をもとに人手により作成し、重要度Ｗ_jを経験的に
決め、過去の登録内容との比較も行っていなかったが、
本実施形態１では、カタログデータベース作成にあた
り、過去の登録内容との比較を行い、各カタログの周波
数Ｆ_jに対する重要度Ｗ_jを機械的に定める。そのため
過去の登録内容を吟味したカタログのデータベースが作
成され、識別の精度が向上するという効果がある。

【００３３】実施形態２実施形態２，３，４は、それぞれ「発明が解決すべき課
題」の（２）項に記載の問題を対処するため、検出信号
より固定倍数周波数と想定される周波数ラインを抽出
し、比較照合するものであり、図５に示すように、カタ
ログに従来方法の固定周波数のほかに固定倍数周波数を
付加してもつと共に、この固定倍数周波数を用いて、検
出信号より固定倍数周波数と想定される周波数ラインを
抽出し、その抽出した固定倍数周波数に確信度を与える
ものである。

【００３４】図４は本発明の実施形態２，３に係る信号
特徴自動判別方法の機能ブロック図である。また図４の
１〜６、１２及び１３は図１６と同一のものであり、確
信度Ａ算出７、固定倍数周波数抽出８Ａ（または８
Ｂ）、確信度Ｂ算出９、記憶器１０及び確信度結合処理
１１が図１６とは異なったものである。なお固定倍数周
波数抽出には、８Ａと８Ｂの２種類があり、実施形態２
では８Ａを使用し、実施形態３では８Ｂを使用するが、
図４では共用図面とするため、固定倍数周波数抽出８Ａ
（８Ｂ）として示している。また比較照合処理６は、特
徴抽出処理５の出力と固定周波数カタログ１０−１との
比較照合を行うため固定周波数照合６とも称する。

【００３５】図４において、Ｎ個のセンサ１−１〜１−
Ｎは信号源より放射される時系列信号を受信し、ＦＦＴ
／整相処理２に供給する。ＦＦＴ／整相処理２は前記受
信した時系列信号を方位、周波数空間上のレベルデータ
に変換処理し、その処理出力を信号検出／追尾処理３に
供給し、信号検出／追尾処理３はその処理出力をデータ
統合処理４に供給する。データ統合処理４はその処理出
力を特徴抽出処理５に供給し、特徴抽出処理５はその処
理出力を比較照合処理６および固定倍数周波数抽出８Ａ
（または８Ｂ）に供給する。

【００３６】図４の記憶器１０は、カタログＡ，Ｂ，
Ｃ，…からなるカタログデータベースを保存する磁気デ
ィスクで構成されており、固定周波数カタログ１０−１
と固定倍数周波数カタログ１０−２の２種類のカタログ
データを含む。そして記憶器１０内の固定周波数カタロ
グ１０−１の出力は比較照合処理６に供給され、比較照
合処理６での比較照合結果は確信度Ａ算出７に供給され
る。また記憶器１０内の固定倍数周波数カタログ１０−
２の出力は固定倍数周波数抽出８Ａ（８Ｂ）に供給さ
れ、固定倍数周波数抽出８Ａ（８Ｂ）の処理出力は確信
度Ｂ算出９に供給される。確信度Ａ算出７と確信度Ｂ算
出９の各算出出力は、共に確信度結合処理１１に供給さ
れ、確信度結合処理１１の処理出力は信号源選択部１２
に供給される。信号源選択部１２では、従来の方法と同
様に確信度の上位候補の選択が行われ、信号源選択部１
２の選択出力は表示器１３に表示される。

【００３７】実施形態２においては、前記７，８Ａ，
９、１０及び１１以外は、従来技術の図１６で説明した
動作と同様の動作を行う。図４の記憶器１０について説
明する。従来技術では、カタログの周波数データを全周
波数帯域で固定周波数として設定していたが、本実施形
態では、図５の下図に示すように固定倍数周波数と固定
周波数に分けて設定する。ここで、固定倍数周波数は、
従来の中心周波数と周波数幅に加え、その周波数がある
基本周波数の何倍（２倍、３倍、…等）かの中心周波数
と周波数幅の音データをもち、固定周波数は従来通りの
データ（中心周波数、周波数幅、ライン重要度）をもっ
ている。

【００３８】図６は実施形態２の固定倍数周波数抽出処
理の説明図であり、同図を用いて、固定倍数周波数抽出
処理を説明する。あるカタログの固定倍数周波数がα₁
倍音〜α₄倍音でそれぞれ図６に示すような周波数幅を
もっているとし、検出信号がｄ₁〜ｄ₅でそれぞれの周
波数分散がσ_d1 ²〜σ_d5 ²であるとする。

【００３９】固定倍数周波数抽出８Ａは、固定倍数周波
数の各倍音に含まれる検出信号を選択し、選択された検
出信号の各周波数ライン（ｄ₁，ｄ₂，ｄ₃，ｄ₄）か
ら固定倍数周波数の候補を（ｄ₁，ｄ₃，ｄ₄），（ｄ
₂，ｄ₃，ｄ₄）とし、それぞれの候補が固定倍数周波
数であると仮定したときの基本周波数の平均Ｍ
［ｄ₁₃ ₄］，Ｍ［ｄ₂₃₄］を算出し、これらの基本周波
数の平均から予測される固定倍数周波数α_i・Ｍ［ｄ
₁₃₄］，α_i・［ｄ₂₃₄］と、検出信号ｄ_jとのマハラ
ノビス距離Ｄ²（ｄ₁，ｄ₃，ｄ₄）を次式（７）によ
り算出する。なお上記Ｍ［ｄ₁₃₄］は、基本周波数
ｄ₁，ｄ₃，ｄ₄の平均を表し、記号の制約のため、平
均記号をＭ［］としたものであるが、数式表示におい
ては、一般的な平均記号である￣をｄ₁₃₄の上部に付加
して表示している。

【００４０】

【数７】

【００４１】確信度Ａ算出７では、比較照合処理６の出
力信号に基づき、従来技術の図１９及び式（３）におけ
る説明と同様の算出方法により、固定周波数カタログ１
０−１のカタログデータに対する確信度を算出する。

【００４２】確信度Ｂ算出９では、次のようにして固定
倍数周波数カタログ１０−２のカタログデータに対する
確信度を求める。固定倍数周波数抽出８Ａで算出された
マハラノビス距離Ｄ²（ｄ₁，ｄ₃，ｄ₄）は、固定倍
数周波数の候補数−１を自由度とするカイ２乗分布に従
うと仮定されるので、固定倍数周波数の候補が固定倍数
の関係にあるかの有意差判定をおこなうための閾値ηが
決められる。よって、閾値η＞Ｄとなる固定倍数周波数
の候補が得られる。また、このようにして得られる固定
倍数周波数の候補のマハラノビス距離Ｄ²（ｄ_i，
ｄ_j，…）の中で最小となるＤ²（ｄ_i，ｄ_j，…）の
値により図６中の斜線部の面積で確信度を決定する。

【００４３】図７は本実施形態２のデンプスターの結合
規則及び確信度算出の概念図である。図４の比較照合処
理６及び確信度Ａ算出７は従来技術と同様の処理を行
い、固定周波数に対する確信度を出力し、確信度Ｂ算出
９は固定倍数周波数に対する確信度を出力するので、確
信度結合処理１１では、この２つの確信度の結合を図７
のデンプスターの結合規則に従い行う。図７の概念図に
より結合されたカタログＡ，Ｂ，Ｃの確信度が得られ
る。信号源選択部１２および表示器１３は、従来技術の
図１６で説明したものと同様である。

【００４４】以上説明したように、従来の方法では、実
際には固定倍数周波数であるにもかかわらず固定周波数
とみなして周波数幅を広く設定し照合を行ってきた固定
倍数周波数に対して、本実施形態２では、検出信号より
固定倍数周波数を抽出し、それが固定倍数周波数である
確信度を求め、デンプスターの結合規則に従い結合する
ことで、従来技術で説明した方法に比較して、精度の高
い識別ができるという効果がある。

【００４５】実施形態３実施形態３の構成は、図４の実施形態２における固定倍
数周波数抽出８Ａを固定倍数周波数抽出８Ｂに置換した
のみで、その他の構成は実施形態２と同様である。図８
は実施形態３の固定倍数周波数抽出処理の説明図であ
り、同図を用いて固定倍数周波数抽出処理を説明する。

【００４６】あるカタログの固定倍数周波数がα₁倍音
〜α₄倍音でそれぞれ図８に示すような周波数幅をもっ
ているとし、検出信号がｄ₁〜ｄ₅でそれぞれの周波数
分散がσ_d1 ²〜σ_d5 ²であるとする。固定倍数周波数抽
出８Ｂは、固定倍数周波数の各倍音に含まれる検出信号
を選択し、選択された検出信号の各周波数ライン
（ｄ₁，ｄ₂，ｄ₃，ｄ₄）からそれぞれｄ₁，ｄ₂，
ｄ₃，ｄ₄が固定倍数周波数であると仮定する。例え
ば、ｄ₁が固定倍数周波数であると仮定すると、ｄ₁か
ら推定される基本周波数（ｄ₁／α₁）および分散（σ
_d1 ²／α₁ ²）を算出し、その基本周波数（ｄ₁／
α₁）から予測されるα_i倍数周波数α_i・（ｄ₁／α
₁）および分散α_i ²・（σ_d1 ²／α₁ ²）と、検出信
号ｄ_jとのマハラノビス距離Ｄ²を次式（８）により算
出する。

【００４７】

【数８】

【００４８】実施形態３における効果は、実施形態２で
説明した内容と同様である。

【００４９】実施形態４図９は本発明の実施形態４に係る信号特徴自動判別方法
の機能ブロック図である。また図９の１〜７、９及び１
１〜１３は図４と同一のものであり、記憶部１０Ａ及び
固定倍数周波数照合１５が図４とは異ったものである。
図９の記憶部１０Ａは、図４の固定周波数カタログ１０
−１のほかに、新規に設けられた固定倍数周波数比テー
ブル１０−３及び基本周波数対固定倍数テーブル１０−
４を含んでいる。固定倍数周波数照合１５には、特徴抽
出処理５、固定倍数周波数比テーブル１０−３及び基本
周波数対固定倍数テーブル１０−４の各出力がそれぞれ
供給され、その出力は確信度Ｂ算出９に供給される。

【００５０】実施形態４においては、Ｎ個のセンサ１−
１〜１−Ｎ、ＦＦＴ／整相処理２、自動検出／追尾処理
３、データ統合処理４、特徴抽出処理５、固定周波数照
合６、確信度Ａ算出７、確信度Ｂ算出９、確信度結合処
理１１、信号源選択部１２及び表示器１３は図４と同様
の動作を行う。図１０は実施形態４の固定倍数周波数照
合処理の説明図であり、同図を用いて固定倍数周波数照
合１５と固定倍数周波数比テーブル１０−３及び基本周
波数対固定倍数テーブル１０−４の動作について説明す
る。

【００５１】ある信号源がα₁倍音〜α_m倍音で固定倍
数周波数をもち、検出信号の周波数ライン群がｄ₁〜ｄ
_nであるとする。固定倍数周波数比テーブル１０−３
は、基本周波数に対する倍率の集合｛α₁，α₂，…，
α_m｝から２つを選ぶ全ての組合せの比 α₂／α₁，…，α_m／α₁，α₃／α₂，…，α_m／
α₂，…，α_m／α_m-1 で構成する。

【００５２】固定倍数周波数照合１５は、検出信号の周
波数ライン群の集合｛ｄ₁，ｄ₂，…，ｄ_n｝から２つ
を選ぶ全ての組合せの比ｄ₂／ｄ₁，…，ｄ_n／ｄ₁，ｄ₃／ｄ₂，…，ｄ_n／
ｄ₂，・・・，ｄ_n／ｄ_n-1 を算出し、該各周波数比と前記固定倍数周波数比テーブ
ル１０−３のテーブル値それぞれとの差の絶対値が所定
の閾値以下であるものを有効周波数比Ｒ_k（ｋ＝１，
…，ｎ１）として抽出する。なお上記ｎ１は有効周波数
比の総数である。有効周波数比Ｒ_kを計算するときの分
子をＲＵ_k、分母をＲＬ_kとする。あるｋについて、Ｒ
_k（＝ＲＵ_k,1／ＲＬ_K,1）に近い固定倍数周波数比を
Ｘ₁（＝ＸＵ₁／ＸＬ₁）とすると、ＲＬ_k,1はＸＬ₁
倍音、ＲＵ_k,1はＸＵ₁倍音と仮定できる。

【００５３】次にＸＵ₁を分母とする固定倍数周波数比
Ｘ₂の近傍でＲＵ_k,1を分母にもつような有効周波数比
ＲＵ_k,2／ＲＵ_k,1をさがし、ＲＵ_k,2をＸＵ₂倍音と
仮定する。以上の処理を繰り返しｋに関しての固定倍数
周波数候補｛ＲＬ_k,1，ＲＵ_k,1，ＲＵ_k,2，…｝と、該固定倍数周波数候補の基本周波数に対する倍率｛ＸＬ₁，ＸＵ₁，ＸＵ₂，…｝を抽出し、これを全てのｋについて行う。次に全ての固
定倍数周波数候補の組で他の固定倍数周波数候補の組の
部分集合となるものを取り除き、固定倍数周波数候補群
とする。

【００５４】次に、各固定倍数周波数候補から、Ｎ_kを
固定倍数周波数候補の要素数とし、次式（９）のように
基本周波数の平均値ｆ_mをもとめ、ｆ_m＝（ＲＬ_k,1／ＸＬ₁＋ＲＵ_k,1／ＸＵ₁＋ＲＵ_k,2／ＸＵ₂＋・・・）／Ｎ_k …（９）この基本周波数の平均値ｆ_mと基本周波数対固定倍数テ
ーブル１０−４の基本周波数値との差の絶対値が所定の
閾値よりも小さい場合には適切な固定倍数周波数候補と
する。次に、前記適切な固定倍数周波数候補から前記
（７）式を用いてマハラノビス距離Ｄ²を算出し、確信
度Ｂ算出９へ出力する。

【００５５】以上説明したように、本実施形態４では、
探知信号とカタログ内のそれぞれの目標の比較におい
て、探知信号の周波数ライン群から得られる全ての２つ
の周波数の比のうち、固定倍数周波数比テーブル内の周
波数比を中心として所定の閾値幅内に含まれる周波数比
を抽出し、該周波数比の構成要素から推定される固定倍
数周波数候補を求め、さらに各固定倍数周波数候補から
算出した基本周波数の平均とテーブル値の基本周波数を
比較して適切な固定倍数周波数候補を抽出する固定倍数
周波数照合１５を備えることで、従来技術で説明した方
法に比較して、計算量の軽減が可能となる。

【００５６】実施形態５本実施形態５は、「発明が解決すべき課題」の（３）項
に記載の問題に対処するため、抽出した固定倍数周波数
に確信度を与える際に、周波数ラインの数に応じて重み
付けを行うものである。図１１は本発明の実施形態５に
係る信号特徴自動判別方法の機能ブロック図である。ま
た図１１の１〜８、１０〜１３は図４と同一のものであ
り、確信度Ｂ算出１６及びライン数重みテーブル１７が
図４とは異ったものである。従って図１１においては、
確信度Ｂ算出１６及びライン数重みテーブル１７以外
は、実施形態２及び３で説明した動作と同様の動作を行
う。

【００５７】図１２は本実施形態５の確信度Ｂ算出処理
の説明図であり、同図を用いて確信度Ｂ算出１６とライ
ン数重みテーブル１７の動作について説明する。図１１
の固定倍数周波数抽出８Ａ（８Ｂ）で算出されたある候
補ライン群のマハラノビス距離Ｄ²は、該候補ライン群
のライン数をｎとすると（ｎ−１）を自由度とするカイ
２乗分布に従うと仮定されるので、該候補ライン群が固
定倍数周波数群であるかの有意差判定の基準から閾値η
（ｎ）が決められる。確信度Ｂ算出１６は、固定倍数周
波数抽出８Ａ（８Ｂ）で算出された全ての候補ライン群
のマハラノビス距離Ｄ² _q（ｑ＝１，２，…，Ｓ、ただ
しＳは候補ライン群の総数）の中でη（ｎ_q）以下のも
のに対して図１２中の斜線部の面積Ｐ_qにライン数重み
テーブル１７から参照した重みＷ（ｎ_q）を乗じて“候
補ライン群ｑが固定倍数周波数群である確信度”Ｐ_q′
を算出し、最大となるＰ_q′を“固定倍数周波数カタロ
グについて検出信号が信号源ｋである確信度”として確
信度結合処理１１へ出力する。重みＷ（ｎ_q）として
は、例えばＷ（ｎ_q）＝１−ｐ^nq（ただし、０＜ｐ＜
１）を使用する。

【００５８】以上説明したように、本実施形態５では、
カタログ内のある固定倍数周波数群の候補を抽出する際
にライン数が少ない場合は、誤照合の可能性が高いとし
て、“該固定倍数周波数群である確信度”を低く抑え優
先度を下げることが可能となり、精度の高い識別が行え
る。

【００５９】実施形態６実施形態６，７は、「発明が解決すべき課題」の（４）
項に記載の問題に対応するため、過去において信号源が
有していた周波数ラインを現サンプル時刻においても活
用し、現サンプル時刻における周波数ラインと組合わせ
ることにより識別性能を向上させるようにしたものであ
る。図１３は本発明の実施形態６に係る信号特徴自動判
別方法の機能ブロック図である。また図１３の１〜１３
は図４と同一のものであり、ライン特徴管理１８及びラ
イン特徴記憶器１９が図４とは異ったものである。図１
３のライン特徴管理１８は、特徴抽出処理５の出力を取
り込み、比較照合処理６及び固定倍数周波数抽出８Ａ
（８Ｂ）に出力を供給している。またライン特徴記憶器
１９はライン特徴管理１８に相互結合されている。

【００６０】図１３における１〜１３は実施形態２，３
及び４で説明した動作と同様の動作を行うのでライン特
徴管理１８とライン特徴記憶器１９の動作を説明する。
ライン特徴管理１８は特徴抽出処理５より入力される、
ラインの周波数情報である、周波数平均値、標準偏差値
をライン特徴記憶器１９に保存する。図１４は本実施形
態６のライン特徴記憶器に保持されるライン情報の説明
図である。新規に検出信号が発生する毎に、図１４の１
９−１に示す検出信号の識別番号（検出信号ＩＤと呼
ぶ）と各検出信号毎の各検出信号が保持する上記のライ
ン情報をラインの識別番号（ラインＩＤと呼ぶ）ととも
に保存する。

【００６１】ある信号源からの検出信号からその特徴と
する周波数ラインを継続的に観察していると、前サンプ
ル周期まである信号源からの検出信号内に存在していた
周波数ラインが、現サンプル周期においてその信号源か
らの検出信号より消滅している場合がある。この同一の
信号源について、前サンプル周期では有ったが現サンプ
ル周期では検出されない周波数ラインを失探ラインと呼
ぶ。

【００６２】このように、現サンプル周期で、ある検出
信号について既に保存してあるラインが該検出信号内に
存在しない場合は、以下のようにライン情報を更新す
る。（ａ）前サンプル周期では有った周波数ラインが現サン
プル周期では失探し、また代りに類似の周波数ラインも
全く検出されない場合、前サンプル周期での周波数ライ
ン情報を現サンプル周期での情報として保持を続ける。
ここで、該ラインが失探している事はラインステータス
として保持する。また、該ラインについて失探時からの
経過周期のカウントを開始し、ラインの失探後の経過周
期として保持する（失探時刻が想定している時点より過
去か現在に近いかを識別するため）。

【００６３】（ｂ）前サンプル周期では有った周波数ラ
インが現サンプル周期では失探し、代りに類似の周波数
ラインが検出された場合、この類似の周波数ラインが前
サンプル周期での周波数ラインと同一の周波数特徴情報
とみなせるか否かを判別し、みなせる場合は現サンプル
周期の情報を保持し、みなせない場合は前サンプル周期
の情報と現サンプル周期の情報とを共に保持し、それぞ
れ識別に用いる。一方、ラインが現サンプル時刻で失探
していない場合は（過去から現在まで継続して検出され
ている場合は）、この検出信号から該当ライン情報を削
除する。この時は該当ライン情報は別の検出信号の情報
として保持される。

【００６４】ライン情報は検出信号に新規にラインが付
与される毎に追加する。ここで、新規ラインが失探状態
で既に保存してあるラインと同一信号を再検出したもの
であることの判定を行う。新規に検出したラインの平均
周波数をＦｄ、周波数標準偏差をσ_Fd、既存の失探状態
で保存しているラインの平均周波数をＦ１、周波数標準
偏差をσ_F1とすると、次式（１０）で示されるマハラノ
ビス距離Ｄ_d1を算出する。Ｄ_d1＝（Ｆｄ−Ｆ１）²／（σ_Fd ²＋σ_F1 ²） …（１０）

【００６５】ここで、有意差判定の基準から、Ｄ_d1に対
して、所定の閾値η_fを設定し、Ｄ_d1がη_fより小であ
る場合は、両ラインの周波数情報に有意差がないと判断
する。よって該新規検出ラインは、該失探状態のライン
の再検出として新規検出ラインの情報を記録するととも
に、該失探状態ライン情報は削除する。失探状態のライ
ンについて、失探後の経過周期が所定の閾値に達したも
のについては該失探状態ライン情報は削除する。ライン
特徴管理１８から、比較照合処理６および固定倍数周波
数抽出８Ａ（８Ｂ）へは、ライン特徴記憶器１９に保存
されている失探状態のラインを含めた全てのライン情報
を出力する。

【００６６】以上説明したように、本実施形態６では、
従来、現サンプル時刻では検出されていないため、現サ
ンプル時刻では識別に用いられなかった探知目標が、カ
タログデータのある目標サンプルであることを顕著に示
すラインの周波数情報を、識別判定の情報として用いる
ことができるため、従来技術で説明した方法に比較し
て、精度の高い識別が行える。

【００６７】実施形態７図１５は本発明の実施形態７に係る信号特徴自動判別方
法の機能ブロック図である。また図１５の１〜７、９〜
１３、１８及び１９は図１３と同一のものであり、固定
倍数周波数抽出８Ｃが図１３とは異ったものである。そ
して図１５のライン特徴記憶器１９がライン特徴管理１
８と相互結合されるほか、固定倍数周波数抽出８Ｃにも
結合されている点が図１３との接続上の相違点になって
いる。

【００６８】図１５において、固定倍数周波数抽出８Ｃ
以外は、図１３の実施形態６と同様の動作を行うので、
固定倍数周波数抽出８Ｃの動作のみを説明する。固定倍
数周波数抽出８Ｃはライン特徴記憶器１９に保持されて
いる各ラインのステータスを入力し、ラインが失探条件
にあるものは、上記の従来技術における固定倍数周波数
と成り得るラインの組み合わせ対象からは除く。固定倍
数周波数の抽出は、この失探条件ラインを除いた上で従
来技術と同様の処理を行う。

【００６９】以上説明したように、本実施形態７では、
従来、現サンプル時刻では検出されていないため、現サ
ンプル時刻では識別に用いられなかったラインの周波数
情報を、識別判定の情報として用いることができ、一
方、目標の機構上の関連により発生し、同一サンプル時
刻における値の比較をしなければ意味がない固定倍数周
波数に属する周波数情報としては用いないことにより、
従来技術で説明した方法に比較して、精度の高い識別が
行える。

【００７０】なお、前記実施形態１〜７における各機能
ブロックは、それぞれ個別回路として実現してもよく、
また各機能ブロックの全体を一括してデータ処理用コン
ピュータとその制御プログラムとにより実現するように
してもよい。

【００７１】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、あらかじ
め収集した複数の信号源情報が各信号源毎の周波数特徴
情報によってそれぞれ類別されているカタログと、識別
を行うため検出した信号源の周波数特徴情報とを比較照
合し、前記検出した信号源の周波数特徴情報が前記カタ
ログ内の各信号源のものと同一である確信度をそれぞれ
算出し、この算出結果に基づき検出した信号源の識別を
自動的に行う信号特徴自動判別方法において、前記カタ
ログ内にカタログデータを登録する方法として、前記カ
タログにすでに登録されているカタログデータの各周波
数及びその変化幅と、新たに登録しようとするカタログ
データの各周波数及びその変化幅との間のそれぞれの周
波数の特徴空間における特徴距離を算出し、前記算出し
た特徴距離の大きさに応じて、新たに登録しようとする
カタログデータの周波数がすでに登録されているカタロ
グデータの周波数と同一であるとみなせるか否かを判別
し、前記判別結果が同一であるとみなせる場合には、新
たに登録するカタログデータの周波数に対する重要度の
算出と、すでに登録されているカタログデータの周波数
のなかで、新たに登録するカタログデータの周波数と同
一であるとみなされるものの重要度の修正を行い、カタ
ログデータを登録し、前記判別結果が同一であるとみな
せない場合には、新たに登録するカタログデータの周波
数に対する重要度を規定の値として、カタログデータを
登録するというカタログデータベース作成方法を用いる
ようにしたので、カタログデータベース作成にあたり、
過去の登録内容との比較を行い、各カタログの周波数に
対する重要度も規則的に定められ、過去の登録内容を吟
味したカタログのデータベースが作成され、信号源識別
の精度が向上するという効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態１に係る信号特徴自動判別方
法の機能ブロック図である。

【図２】図１のカタログデータ登録処理のフローチャー
トである。

【図３】図１のカタログデータ登録処理の具体例を示す
図である。

【図４】本発明の実施形態２，３に係る信号特徴自動判
別方法の機能ブロック図である。

【図５】固定倍数周波数及び固定周波数のカタログデー
タの概念図である。

【図６】本実施形態２の固定倍数周波数抽出処理の説明
図である。

【図７】本実施形態２のデンプスターの結合規則及び確
信度算出の概念図である。

【図８】本実施形態３の固定倍数周波数抽出処理の説明
図である。

【図９】本発明の実施形態４に係る信号特徴自動判別方
法の機能ブロック図である。

【図１０】本実施形態４の固定倍数周波数照合処理の説
明図である。

【図１１】本発明の実施形態５に係る信号特徴自動判別
方法の機能ブロック図である。

【図１２】本実施形態５の確信度Ｂ算出処理の説明図で
ある。

【図１３】本発明の実施形態６に係る信号特徴自動判別
方法の機能ブロック図である。

【図１４】本実施形態６のライン特徴記憶器に保持され
るライン情報の説明図である。

【図１５】本発明の実施形態７に係る信号特徴自動判別
方法の機能ブロック図である。

【図１６】従来の信号特徴自動判別方法の機能ブロック
図である。

【図１７】従来のカタログデータの概念図である。

【図１８】従来の比較照合方法の概念図である。

【図１９】従来のデンプスター結合規則の概念図であ
る。

【符号の説明】

１−１〜１−ＮＮ個のセンサ２ＦＦＴ／整相処理３自動検出／追尾処理４データ統合処理５特徴抽出処理６比較照合処理７確信度Ａ算出８Ａ，８Ｂ，８Ｃ固定倍数周波数抽出９，１６確信度Ｂ算出１０，１０Ａ記憶器１０−１固定周波数カタログ１０−２固定倍数周波数カタログ１０−３固定倍数周波数比テーブル１０−４基本周波数対固定倍数テーブル１１確信度結合処理１２信号源選択部１３表示器１４カタログデータ登録１５固定倍数周波数照合１７ライン数重みテーブル１８ライン特徴管理１９ライン特徴記憶器２０カタログデータベース

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】あらかじめ収集した複数の信号源情報が
各信号源毎の周波数特徴情報によってそれぞれ類別され
ているカタログと、識別を行うため検出した信号源の周
波数特徴情報とを比較照合し、前記検出した信号源の周
波数特徴情報が前記カタログ内の各信号源のものと同一
である確信度をそれぞれ算出し、この算出結果に基づき
検出した信号源の識別を自動的に行う信号特徴自動判別
方法において、前記カタログ内にカタログデータを登録する方法とし
て、前記カタログにすでに登録されているカタログデータの
各周波数及びその変化幅と、新たに登録しようとするカ
タログデータの各周波数及びその変化幅との間のそれぞ
れの周波数の特徴空間における特徴距離を算出し、前記算出した特徴距離の大きさに応じて、新たに登録し
ようとするカタログデータの周波数がすでに登録されて
いるカタログデータの周波数と同一であるとみなせるか
否かを判別し、前記判別結果が同一であるとみなせる場合には、新たに
登録するカタログデータの周波数に対する重要度の算出
と、すでに登録されているカタログデータの周波数のな
かで、新たに登録するカタログデータの周波数と同一で
あるとみなされるものの重要度の修正を行い、カタログ
データを登録し、前記判別結果が同一であるとみなせない場合には、新た
に登録するカタログデータの周波数に対する重要度を規
定の値として、カタログデータを登録するというカタロ
グデータベース作成方法を用いることを特徴とする信号
特徴自動判別方法。
【請求項２】前記カタログデータベース作成方法は、前記判別結果が同一であるとみなせる場合に、新規に登
録するカタログデータの周波数に対する重要度として、
ある規定の値を、登録しようとするカタログデータの周
波数がカタログデータベースに登録済みの周波数と同一
であるとみなせる数に１つ加算した数で除した値を用
い、すでに登録されているカタログデータの周波数のなかで
新規に登録するカタログデータの周波数と同一であると
みなされるものの重要度を、ある規定の値を、今回登録
する以前にすでにカタログデータベースに登録済みの周
波数が新規に登録しようとするカタログデータの周波数
と同一であるとみなせる数に１つ加算した数で除した値
に修正するカタログデータの周波数に対する重要度の計
算方法を用いることを特徴とする請求項１記載の信号特
徴自動判別方法。
【請求項３】あらかじめ収集した複数の信号源情報が
各信号源毎の周波数特徴情報によってそれぞれ類別され
ているカタログデータベースと、識別を行うため検出し
た信号源の周波数特徴情報とを比較照合し、前記検出し
た信号源の周波数特徴情報が前記カタログデータベース
内の各信号源のものと同一である確信度をそれぞれ算出
し、この算出結果に基づき検出した信号源の識別を自動
的に行う信号特徴自動判別方法において、前記周波数特徴情報によってそれぞれ類別されているカ
タログデータベースは、前記各信号源の機構に関連し、該各信号源の状態により
変動する基本周波数の定数倍の周波数が現れる固定倍数
周波数と、各信号源の特徴を表す周波数情報として特定
の周波数が現れる固定周波数の２種類とし、前記検出した信号源の周波数特徴情報とカタログデータ
ベース内の固定倍数周波数との比較照合において、あら
かじめ設定されている固定倍数周波数の周波数幅内に検
出信号源の周波数ラインが含まれていることにより、固
定倍数周波数の候補を抽出し、前記抽出された各周波数ラインより固定倍数周波数の基
本周波数の平均値を求め、該基本周波数の平均値より想
定される各固定倍数周波数と検出信号源の周波数ライン
より選択された前記固定倍数周波数の候補とのマハラノ
ビス距離を求め、該マハラノビス距離より固定倍数周波
数の候補のうちからもっとも確からしいものをカイ２乗
分布を用いた有意差判定により選択し、さらに前記カイ
２乗分布のマハラノビス距離の最小値から無限までの面
積を前記固定倍数周波数が含まれる確信度として求め、また前記検出した信号源の周波数特徴情報とカタログベ
ース内の固定周波数の比較照合において、前記検出信号
源の周波数分布と固定周波数の重なる面積をデンプスタ
ー・シェファーの理論における検出された周波数ライン
が信号源ｋであることを支持する確率、またその残りの
確率を不明の確率と定義してデンプスターの結合規則に
より結合を行い、前記固定周波数が含まれる確信度を求
め、さらに前記固定倍数周波数が含まれる確信度と固定周波
数が含まれる確信度をデンプスターの結合規則により結
合を行い、全体としての確信度を算出し、該全体として
の確信度の大きいものを選ぶことにより、信号源の識別
を自動的に行うことを特徴とする信号特徴自動判別方
法。
【請求項４】前記検出した信号源の周波数特徴情報と
カタログデータベース内の固定倍数周波数との比較照合
において、あらかじめ設定されている固定倍数周波数の
周波数幅内に含まれている検出信号源の周波数ラインが
固定倍数周波数の候補であると仮定し、該周波数ライン
のうちの１つから固定倍数周波数の基本周波数を求め、
該基本周波数の平均値より想定される各固定倍数周波数
と検出信号源の周波数ラインより選択された前記固定倍
数周波数の候補とのマハラノビス距離を求め、該マハラ
ノビス距離より固定倍数周波数の候補のうちからもっと
も確からしいものをカイ２乗分布を用いた有意差判定に
より選択し、さらに、カイ２乗分布のマハラノビス距離
の最小値から無限までの面積を確信度として求めること
を特徴とする請求項３記載の信号特徴自動判別方法。
【請求項５】前記カタログデータベース内に、固定周
波数カタログと、各信号源ごとに固定倍数周波数から得
られる全ての２つの周波数比で構成する固定倍数周波数
比テーブルと、基本周波数対固定倍数テーブルとを設
け、前記検出した信号源の周波数特徴情報とカタログデータ
ベース内の固定倍数周波数との比較照合において、検出
信号源の周波数ライン群から得られる全ての２つの周波
数比のうち、前記固定倍数周波数比テーブル内の周波数
比を中心として所定の閾値幅内に含まれる有効周波数比
を抽出し、該有効周波数比の構成要素から推定される固
定倍数周波数候補をそれぞれ求め、さらに各固定倍数周
波数候補から算出した基本周波数の平均値と前記基本周
波数対固定倍数テーブルの基本周波数を比較して適切な
固定倍数周波数候補を抽出する固定倍数周波数照合工程
を備えることを特徴とする請求項３記載の信号特徴自動
判別方法。
【請求項６】前記検出した信号源の周波数特徴情報と
カタログデータベース内の固定倍数周波数との比較照合
により抽出した固定倍数周波数の候補となるライン群の
ライン数ｎが小さいほど確信度を低く抑えるｎの関数Ｗ
（ｎ）を、前記求めた固定倍数周波数が含まれる確信度
に乗じた値を前記候補ライン群が固定倍数周波数群であ
る確信度とし、該確信度を最大にする候補ライン群を固
定倍数周波数群として選択することを特徴とする請求項
３，４または５項記載の信号特徴自動判別方法。
【請求項７】前記固定倍数周波数の候補となるライン
群のライン数ｎの関数Ｗ（ｎ）を、Ｗ（ｎ）＝１−ｐⁿ（ただし、ｐは０＜ｐ＜１を満たす
定数）とすることを特徴とする請求項６記載の信号特徴自動判
別方法。
【請求項８】前記信号源の周波数特徴情報を検出する
サンプル周期により、前サンプル周期まである信号源か
らの検出信号内に存在していた周波数ラインが現サンプ
ル周期における前記信号源からの検出信号より消滅して
いる失探ラインについての判別方法として、前記ラインが現サンプル周期で失探した場合には、前記
信号源からの検出信号として前記失探ラインの周波数情
報を保持し、また一方前記ラインが現サンプル周期で失
探していない場合には、前記信号源からの検出信号より
前記ライン情報を削除し、現サンプル時刻にて新規ラインがある信号源からの検出
信号内に発生した時は、前記信号源からの検出信号とし
て保持されている失探ラインの周波数情報と新規ライン
の周波数情報との比較を行い、同一ラインと判定された
場合は前記失探ラインの周波数情報と新規ラインの周波
数情報を入れ替え、前記ラインの失探後の経過時間が所定数のサンプル周期
以上経過した失探ラインについては、該失探ラインの周
波数情報は削除して、信号源の識別を行うことを特徴と
する請求項３または４記載の信号特徴自動判別方法。
【請求項９】前記失探ラインとして保持されているラ
インの周波数情報は、固定倍数周波数に対する照合対象
とはせずに信号源の識別を行うことを特徴とする請求項
８記載の信号特徴自動判別方法。