WO2023073861A1 - 信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 - Google Patents

信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2023073861A1
WO2023073861A1 PCT/JP2021/039791 JP2021039791W WO2023073861A1 WO 2023073861 A1 WO2023073861 A1 WO 2023073861A1 JP 2021039791 W JP2021039791 W JP 2021039791W WO 2023073861 A1 WO2023073861 A1 WO 2023073861A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
sensors
distribution
coordinates
signal sources
candidate
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/039791
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
航 河野
玲史 近藤
咲子 美島
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to JP2023555978A priority Critical patent/JPWO2023073861A5/ja
Priority to PCT/JP2021/039791 priority patent/WO2023073861A1/ja
Priority to US18/698,517 priority patent/US20240329185A1/en
Publication of WO2023073861A1 publication Critical patent/WO2023073861A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/18—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using ultrasonic, sonic, or infrasonic waves
    • G01S5/22—Position of source determined by co-ordinating a plurality of position lines defined by path-difference measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/06—Position of source determined by co-ordinating a plurality of position lines defined by path-difference measurements

Definitions

  • the present disclosure relates to signal source localization apparatus, systems, methods, and non-transitory computer-readable media for determining multiple signal source locations even when the signals originate from multiple different signal sources at approximately the same time.
  • a signal source position estimating device, system, method, and non-transitory computer-readable medium capable of estimating each position with high accuracy.
  • a method for estimating the position of the signal source of the signal based on the signals acquired by a plurality of sensors is a method of calculating the direction and position of a signal source based on the time difference between signals detected by two sensors and the coordinates of the sensors.
  • the methods there is a method of estimating the direction of the signal source by calculating the time difference of the signals detected by the CSP (Cross-power Spectrum Phase analysis) method.
  • Signal sources include, for example, sound sources and radio wave sources. Examples of sensors include electronic microphones and radars.
  • Non-Patent Document 1 discloses a method of drawing a hyperbola from the time difference detected by two sensors and estimating the intersection of a plurality of hyperbolas obtained by a plurality of combinations of the two sensors as the position of the signal source.
  • a plurality of sensors may also be referred to as a sensor array.
  • Patent Document 2 discloses estimating sound sources for a plurality of sound sources having different frequencies. Patent Document 2 does not disclose the estimation of the positions of multiple sound sources whose frequencies do not differ.
  • Patent Literature 3 "From the input microphone position information and the sound source search target direction, determine the relative delay time between the microphone pairs, and transmit it to the estimated direction information generation unit together with the sound source search target direction.” is described.
  • paragraph 0052 of Patent Document 3 "When a function has a plurality of peaks, it is considered that there are a plurality of sound sources with each peak as the direction of arrival. , can also be used to estimate the number of sound sources.”
  • Patent Document 3 calculates all of the TDOA candidate values described later between the two sensors for all combinations of the two sensors, and calculates hyperbolic information based on the coordinates of the sensors and the TDOA candidate values, It does not disclose deriving the solution candidate distribution based on hyperbolic information.
  • An object of the present disclosure is to provide a signal source localization device, system, method, and non-transitory computer-readable medium that solve the above-described problems.
  • a signal source position estimation device includes: A candidate for the time difference of arrival (TDOA), which is the difference between the arrival times (TOA) of signals generated from a plurality of signal sources, between two sensors selected from among a plurality of sensors.
  • TDOA candidate value evaluation means for calculating all of the values for all combinations of the two sensors; calculating a plurality of hyperbolic information based on the respective coordinates of the plurality of sensors and the candidate value of the arrival time difference, and based on the plurality of hyperbolic information, predetermined coordinates are coordinates of the plurality of signal sources; solution candidate distribution deriving means for deriving a solution candidate distribution obtained by distributing a distribution peak extracting means for extracting a plurality of peak coordinates whose distribution value is higher than surrounding distribution values from the solution candidate distribution and estimating the plurality of peak coordinates as the generation positions of the plurality of signal sources; with The arrival time is the time when the signals generated from the plurality of signal sources respectively arrive at the plurality of sensors.
  • the usage management system is Equipped with a plurality of sensors and a signal source position estimator, each of the plurality of sensors, detection means for detecting signals respectively generated from a plurality of signal sources; notification means for notifying the signal source position estimating device of a plurality of times of arrival (TOA) indicating times at which the generated signals arrive at the plurality of sensors;
  • the signal source position estimation device All candidate values for the time difference of arrival (TDOA), which is the difference in the arrival times of the signals generated from the plurality of signal sources, between two sensors selected from the plurality of sensors , TDOA candidate value evaluation means for calculating for all combinations of the two sensors; calculating a plurality of hyperbolic information based on the respective coordinates of the plurality of sensors and the candidate value of the arrival time difference, and based on the plurality of hyperbolic information, predetermined coordinates are coordinates of the plurality of signal sources; solution candidate distribution deriving means for deriving a solution candidate distribution obtained by distributing distribution peak extracting means for extracting
  • a method includes: A candidate for the time difference of arrival (TDOA), which is the difference between the arrival times (TOA) of signals generated from a plurality of signal sources, between two sensors selected from among a plurality of sensors. calculating all of the values for all combinations of the two sensors; calculating a plurality of hyperbolic information based on the respective coordinates of the plurality of sensors and the candidate value of the arrival time difference, and based on the plurality of hyperbolic information, predetermined coordinates are coordinates of the plurality of signal sources; deriving a solution candidate distribution that is a distribution of Extracting a plurality of peak coordinates whose distribution value is higher than surrounding distribution values from the solution candidate distribution, and estimating the plurality of peak coordinates as the generation positions of the plurality of signal sources; with The arrival times are times indicating the times at which the signals generated from the plurality of signal sources respectively arrive at the plurality of sensors.
  • TDOA time difference of arrival
  • TOA arrival times
  • a non-transitory computer-readable medium includes: A candidate for the time difference of arrival (TDOA), which is the difference between the arrival times (TOA) of signals generated from a plurality of signal sources, between two sensors selected from among a plurality of sensors.
  • TDOA time difference of arrival
  • TOA arrival times
  • predetermined coordinates are coordinates of the plurality of signal sources; deriving a solution candidate distribution that is a distribution of Extracting a plurality of peak coordinates whose distribution value is higher than surrounding distribution values from the solution candidate distribution, and estimating the plurality of peak coordinates as the generation positions of the plurality of signal sources; with The arrival time is a time indicating the time when the signals generated from the plurality of signal sources respectively arrive at the plurality of sensors, respectively;
  • a program that causes a computer to execute is stored.
  • a signal source position estimation device, system, and method capable of estimating the position of each of a plurality of signal sources with high accuracy, and non-transitory computer-readable media can be provided.
  • FIG. 4 is a schematic diagram illustrating how a signal generated from one signal source is detected by a plurality of sensors; 4 is a graph illustrating signal waveforms of signals received by a sensor; FIG. 4 is a graph illustrating hyperbolic curves generated based on TDOA and sensor coordinates; FIG. FIG. 11 is a distribution diagram illustrating a solution candidate distribution of signal sources; FIG. 4 is a schematic diagram illustrating how signals generated from two signal sources are detected by a plurality of sensors; 4 is a graph illustrating signal waveforms of signals received by a sensor; 1 is a block diagram illustrating a system according to an embodiment; FIG. FIG.
  • FIG. 10 is a graph illustrating signal waveforms of signals received by the sensor according to the embodiment, and a distribution diagram illustrating solution candidate distributions of signal sources; 4 is a flowchart illustrating the operation of the signal source position estimation device according to the embodiment; 7 is a graph illustrating signal waveforms of signals received by the sensor according to the embodiment; 7 is a graph illustrating signal waveforms of signals received by the sensor according to the embodiment; FIG. 10 is a graph illustrating hyperbolic information and a distribution diagram illustrating solution candidate distributions of signal sources according to the embodiment; FIG. 4 is a distribution diagram illustrating a solution candidate distribution of signal sources according to the embodiment; FIG. 4 is a distribution diagram illustrating a solution candidate distribution of signal sources according to the embodiment; FIG. 4 is a distribution diagram illustrating a solution candidate distribution of signal sources according to the embodiment;
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating how a signal generated from one signal source is detected by a plurality of sensors.
  • FIG. 1 shows the case where four sensors sense signals generated by a signal source.
  • FIG. 2 is a graph illustrating signal waveforms of signals received by a sensor. The horizontal axis of FIG. 2 indicates time, and the vertical axis indicates signal amplitude.
  • sensors 1 to 4 for detecting signals generated by the signal source A are provided around the signal source A.
  • the position (coordinates) of the signal source A be (x A , y A ).
  • the coordinates of sensor 1 be (x 1 , y 1 )
  • the coordinates of sensor 2 be (x 2 , y 2 )
  • the coordinates of sensor 3 be (x 3 , y 3 )
  • the coordinates of sensor 4 be ( x 4 , y 4 ).
  • the sensors 1 to 4 may be collectively referred to as sensors.
  • each of sensors 1 to 4 detects the signal.
  • sensor 2 is positioned closest to signal source A, so it detects the signal first. Since the sensors 1 and 4 are positioned second closest to the signal A, they detect the second signal. Since the sensor 3 is arranged at the third closest position (farthest position) from the signal A, it detects the signal thirdly.
  • the sensor stores the signal arrival time (TOA) of the signal generated from the signal source A at the sensor.
  • TOA signal arrival time
  • the TOA for sensor 1 is t1 .
  • the difference in TOA between the sensors is obtained.
  • the TDOA between sensor 1 and sensor 2 is t 1 -t 2 .
  • FIG. 3 is a graph illustrating a hyperbola generated based on TDOA and sensor coordinates.
  • the horizontal axis shown in FIG. 3 indicates the distance in the x direction, and the vertical axis indicates the distance in the y direction.
  • a hyperbola can be drawn by solution candidates as shown in FIG.
  • i and j are integers from 1 to 4 and indicate sensor numbers.
  • the hyperbola (two dimensions) of sensor ij is a graph that satisfies equation (1). (1) where c is the speed of the signal.
  • the signal source can be estimated using a minimum of three sensors.
  • FIG. 4 is a distribution diagram illustrating the solution candidate distribution of signal sources.
  • the horizontal axis shown in FIG. 4 indicates the distance in the x direction, and the vertical axis indicates the distance in the y direction.
  • Equation (1) By transforming the hyperbola shown in Equation (1) into the function Z(x, y) shown in Equation (2), it can be shown as a distribution map of signal sources.
  • N indicates the number of sensors.
  • A is the normalization constant shown in equation (3).
  • the function Z(x, y) takes advantage of the divergence of the product of the reciprocals of
  • Z(x, y) when the coordinates of the signal source are (x 0 , y 0 ), a peak appears at Z(x 0 , y 0 ). Therefore, it can be estimated that the coordinates at which the peak appears are the coordinates of the signal source.
  • FIG. 5 is a schematic diagram illustrating how signals generated from two signal sources are detected by a plurality of sensors.
  • FIG. 5 shows the case in which four sensors sense the signal generated by the signal source.
  • FIG. 6 is a graph illustrating signal waveforms of signals received by the sensor. The horizontal axis of FIG. 6 indicates time, and the vertical axis indicates signal amplitude.
  • sensors 1 to 4 for detecting signals generated from the signal source A and the signal source B are provided around the signal source A and the signal source B.
  • the position (coordinates) of signal source A be (x A , y A ) and the coordinates of signal source B be (x B , y B ). Coordinates of sensors 1 to 4 are assumed to be the same as those shown in FIG.
  • each of the sensors 1 to 4 detects the signal. Specifically, the sensor 1 detects the waveform 1 ⁇ and the waveform 1 ⁇ . Further, the sensor 2 detects waveforms 2 ⁇ and 2 ⁇ . Sensor 3 and sensor 4 are similar.
  • TDOA Time Difference of Arrival
  • the arrival time difference td 2 between the TOA of waveform 1 ⁇ and the TOA of waveform 2 ⁇ .
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating a system according to an embodiment
  • 8A and 8B are graphs illustrating signal waveforms of signals received by the sensor and distribution diagrams illustrating solution candidate distributions of signal sources according to the embodiment.
  • the system 10 includes a plurality of sensors 12 and a signal source position estimating device 11.
  • One of the plurality of sensors 12 is assumed to be sensor 12i and another one is assumed to be sensor 12j.
  • Each of the plurality of sensors 12 has detection means 121 and notification means 122 .
  • the detection means 121 of each of the plurality of sensors 12 detects signals respectively generated from the plurality of signal sources.
  • the sensors 12i and 12j detect signal waveforms as shown in FIG.
  • the notifying means 122 of each of the plurality of sensors 12 sends to the signal source position estimating device 11 a plurality of times of arrival (TOA) indicating the times at which the signals generated from the plurality of signal sources respectively arrive at the sensors 12. Notice. That is, the notifying means 122 of the sensor 12i notifies the signal source position estimating device 11 of a plurality of TOAs corresponding to the plurality of signal sources indicating the times at which the signals generated from the plurality of signal sources respectively arrived at the sensor 12i.
  • the TOAs of sensor 12i are t i ⁇ and t i ⁇ as shown in FIG.
  • the notifying means 122 of the sensor 12j notifies the signal source position estimating device 11 of a plurality of TOAs corresponding to the plurality of signal sources indicating the times at which the signals generated from the plurality of signal sources respectively arrived at the sensor 12j.
  • the TOAs of sensor 12j are t j ⁇ and t j ⁇ as shown in FIG.
  • the signal source position estimation device 11 has TDOA candidate value evaluation means 112 , solution candidate distribution derivation means 113 and distribution peak extraction means 114 .
  • the TDOA candidate value evaluation means 112 evaluates all candidate values of the time difference of arrival (TDOA), which is the difference in the time of arrival (TOA) between two sensors selected from the plurality of sensors 12. is calculated for all combinations of two sensors.
  • TOA is the time at which signals generated from a plurality of signal sources respectively arrive at each of the plurality of sensors 12 .
  • the TOAs are t i ⁇ , t i ⁇ , t j ⁇ , and t j ⁇ .
  • all of the TDOA (candidate value information) are four patterns.
  • all candidate values for TDOA are the following four patterns. ⁇ (t i ⁇ ⁇ t j ⁇ ) ⁇ (t i ⁇ ⁇ t j ⁇ ) ⁇ (t i ⁇ ⁇ t j ⁇ ) ⁇ (t i ⁇ - t j ⁇ )
  • the solution candidate distribution deriving means 113 calculates a plurality of pieces of hyperbolic information based on the respective coordinates of the plurality of sensors 12 and the candidate values of TDOA.
  • the solution candidate distribution deriving means 113 derives a solution candidate distribution that is a distribution of whether predetermined coordinates are the coordinates of a plurality of signal sources, based on the calculated plurality of hyperbola information.
  • Solution candidate distribution deriving means 113 derives and distributes solution candidates from all candidate value information of TDOA. As a result, the solution candidate distribution deriving means 113 derives a solution candidate distribution as shown in FIG.
  • the distribution peak extraction means 114 extracts a plurality of peak coordinates whose distribution value is higher than the surrounding distribution values from the solution candidate distribution, and estimates the extracted plurality of peak coordinates as the generation positions of the plurality of signal sources.
  • the plurality of sensors 12 are desirably four or more independent sensors.
  • the plurality of sensors 12 are preferably five or more independent sensors. .
  • the accuracy of obtaining the peak coordinates that is, the position of the signal source, improves. Therefore, it is desirable to increase the number of sensors 12 .
  • all of the TDOA candidate values between the two sensors are extracted (enumerated) for all combinations of the two sensors, and all the extracted TDOA candidate values are used for deriving the solution candidate distribution.
  • the candidate values of TDOA may be selected under a predetermined criterion, and the solution candidate distribution may be derived from the selected candidate values. Then, the peak positions of the derived solution candidate distribution may be extracted for the number of signal sources and estimated as the positions of the signal sources.
  • the candidate values of TDOA are those for which a predetermined time or longer is obtained. should not be used when calculating multiple hyperbolic information.
  • the signal source position estimating device 11 may further include TOA input means 111 for acquiring a plurality of TOAs indicating the times at which the signals generated from the plurality of signal sources respectively arrive at the plurality of sensors 12 respectively.
  • the TOA input means 111 acquires multiple TOAs from each of the multiple sensors 12
  • the TDOA candidate value evaluation means 112 acquires multiple TOAs via the TOA input means 111 .
  • the TOA input means 111 acquires t i ⁇ , t i ⁇ , t j ⁇ , and t j ⁇ as a plurality of TOAs.
  • the signal source position estimation device 11 has TOA input means 111 .
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating the operation of the signal source position estimation device according to the embodiment.
  • the TOA input means 111 of the signal source position estimation device 11 inputs TOAs from all the sensors 12 (step S101). That is, the TOA input means 111 acquires TOAs of all signal sources acquired by each sensor 12 from all sensors 12 .
  • the TDOA candidate value evaluation means 112 calculates the TDOA candidate values between each two sensors for M2 patterns (step S102).
  • M is the number of signal sources.
  • Between each two sensors means between any two sensors selected from the plurality of sensors 12 and all combinations thereof. For example, when there are sensors 1 to 4, between sensor 1 and sensor 2, between sensor 1 and sensor 3, between sensor 1 and sensor 4, between sensor 2 and sensor 3, between sensor 2 and sensor 4, and between sensor 3 and sensor It means 6 combinations between 4.
  • the solution candidate distribution derivation means 113 draws a plurality of hyperbolas using all of the TDOA candidate values calculated by the TDOA candidate value evaluation means 112 and the sensor position information (coordinates) (step S103).
  • Hyperbola information is referred to as hyperbola information.
  • the solution candidate distribution deriving means 113 derives the solution candidate distribution based on the hyperbolic information (step S104).
  • the distribution peak extraction means 114 extracts and outputs M peak coordinates from the solution candidate distribution (step S105).
  • FIG. 10 is a graph illustrating signal waveforms of signals received by the sensor according to the embodiment.
  • Sensor 12 i is any one of the plurality of sensors 12 .
  • the sensor 12i detects signals respectively generated from two signal sources and notifies the TOA input means 111 of the TOA (arrival time) of the signal.
  • the TOA input means 111 acquires signal TOAs from all the sensors 12 .
  • the TOA acquired by the TOA input means 111 is assumed to be time t0 .
  • t 0 is t i 1 and t i 2 .
  • the TOA input means 111 may provide a TOA evaluation interval near the acquired time t0 .
  • the TOA evaluation interval is the interval from time (t 0 ⁇ t c ) to time (t 0 +t c ).
  • the interval length is 2t c .
  • the speed of sound was assumed to be 340 m/sec for simplicity.
  • the arrival time at which the signal arrives at the sensor 12i may be sorted out, for example, by threshold determination for the Signal to Noise Ratio (SNR) of the signal.
  • the arrival time of the signal may be the time when the SNR of the signal reaches or exceeds a predetermined SNR.
  • the TOA input means 111 determines that the SNR of the signal detected by the sensor 12i is, for example, 10 dB (decibel) or more.
  • the time t0 may be defined as "the time when the signal is detected, ie, the candidate value of TOA" and the time t0 may be saved.
  • the TOA input means 111 may define the time at which the signal amplitude becomes equal to or greater than a predetermined amplitude as a TOA candidate value, and store the TOA candidate value.
  • the TOA input means 111 detects the time when the difference between the signal amplitude samples (time difference data of the signal) becomes equal to or greater than a predetermined amplitude difference for the purpose of detecting the time change of the signal originating from the sound. It may be defined as a value and store candidate values for the TOA.
  • the use of the SNR, the signal amplitude, and the sample-to-sample difference of the signal amplitude to define and determine the TOA candidate value will be referred to as threshold determination.
  • threshold determination when M or less TOAs appear as a result of the threshold determination, it is assumed that the signals are generated at the same time, and the immediately preceding threshold determination result time is saved as a TOA candidate value.
  • the stored TOA candidate values are labeled 1, 2, 3, . . . , M in ascending order of value.
  • FIG. 11 is a graph illustrating signal waveforms of signals received by the sensor according to the embodiment.
  • Sensor 12 i is one of the plurality of sensors 12 and sensor 12 j is another one of the plurality of sensors 12 .
  • the TDOA candidate value evaluation means 112 evaluates all of the TDOA candidate values between two sensors (sensor 12i and sensor 12j) selected from the plurality of sensors 12, and Calculate for the combination. Specifically, the TDOA candidate value evaluation means 112 calculates (t i ⁇ ⁇ t j ⁇ ), which is the TDOA candidate value between the sensors 12i and 12j, from (the information of) the TOA acquired by the TOA input means 111. Evaluate and accumulate (save) the candidate values (t i ⁇ ⁇ t j ⁇ ).
  • the candidate value of TDOA (t i ⁇ ⁇ t j ⁇ ) may be restricted by a predetermined condition.
  • TOA may impose a limit on the time when the SNR of the signal is greater than or equal to a predetermined SNR.
  • TOA caused by noise other than the signal source can be excluded from the evaluation target, so that the accuracy of position estimation of the signal source can be further improved.
  • the TDOA candidate value evaluation means 112 may use only the TOA within the TOA evaluation interval and not use the TOA outside the TOA evaluation interval when calculating the TDOA candidate value. As a result, signals outside the TOA evaluation interval are excluded from the evaluation target, so that the position of the signal source can be estimated with higher accuracy.
  • FIG. 12A and 12B are graphs illustrating hyperbolic information and distribution diagrams illustrating solution candidate distributions of signal sources according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a distribution diagram illustrating a solution candidate distribution of signal sources according to the embodiment.
  • FIG. 14 is a distribution diagram illustrating a solution candidate distribution of signal sources according to the embodiment.
  • the solution candidate distribution deriving means 113 calculates a plurality of hyperbola information as shown in FIG. 12(A) based on the respective coordinates of the plurality of sensors 12 and the candidate values of TDOA.
  • the solution candidate distribution deriving means 113 calculates the hyperbola shown in Equation (4) between the sensors 12i and 12j based on all the patterns of the TDOA candidate values calculated by the TDOA candidate value evaluating means 112. Draw (see FIG. 12(A)). All patterns of TDOA candidate values are all including erroneous TDOA patterns. (4)
  • ⁇ and ⁇ are labeled numbers derived from the number M of signal sources. If the number of sensors 12 is N, the hyperbola is drawn in M 2 ⁇ N C 2 ways, with a maximum intersection point of contains pieces.
  • the solution candidate distribution deriving means 113 further derives a solution candidate distribution in which predetermined coordinates are coordinates of a plurality of signal sources based on a plurality of hyperbola information.
  • the solution candidate distribution deriving means 113 derives and displays the distribution of the solution candidate points using Equation (5) (see FIG. 12(B)).
  • solution candidate distribution deriving means 113 calculates the reciprocal of the absolute value of a two-dimensional function containing hyperbolic information and having predetermined coordinates (x, y) as variables for each of a plurality of pieces of hyperbolic information. are multiplied for all of the sensors and a plurality of signal sources to derive the solution candidate distribution. Note that the solution candidate distribution deriving means 113 may derive the solution candidate distribution by performing addition instead of multiplication.
  • the distribution value becomes smaller as the distance from 1 increases. Therefore, when the distribution of solution candidate points is displayed as shown in Equation (5), the "area where solution candidates are concentrated" appears as the peak value of the distribution (see FIG. 12B).
  • the influence of other solution candidates, which are noise factors becomes smaller, and a distribution peak (indicated by an asterisk) appears clearly near the original solution. Therefore, it is desirable that the number of sensors 12 is large.
  • the solution candidate distribution is represented by a function Z(x, y), but it is not limited to this.
  • the function Z(x, y) is not limited as long as it can express the distribution of the solution.
  • the solution candidate distribution may be represented by the product of two-dimensional normal distributions obtained by averaging each solution candidate coordinate after calculating hyperbolas and their intersections using all patterns of TDOA candidate values.
  • the distribution peak extracting means 114 extracts M pieces from the highest peak value, and uses the extracted M pieces of coordinates as the position estimation result of the signal source.
  • the distribution peak extraction means 114 extracts a plurality of peak coordinates whose distribution values are higher than the surrounding distribution values from the solution candidate distributions shown in FIGS. 12(B), 13 and 14.
  • the distribution peak extraction means 114 estimates the extracted peak coordinates as the generation positions of the signal sources.
  • the distribution peak extraction means 114 extracts a plurality of specific peak coordinates whose distribution value is equal to or greater than a predetermined distribution value from among the plurality of peak coordinates, and uses the plurality of specific peak coordinates as the generation positions of a plurality of signal sources. can be estimated.
  • all candidate values of TDOA between two sensors are calculated for all combinations of the two sensors, hyperbolic information is calculated based on the coordinates of the sensors and the candidate values of TDOA, A solution candidate distribution is derived based on the hyperbolic information, and the peak coordinates of the solution candidate distribution are estimated as the generation position of the signal source.
  • a signal source position estimation device, system, method, and non-temporary signal source position estimation device, system, method, and non-temporary signal source position estimation device capable of estimating the position of each of a plurality of signal sources with high accuracy.
  • a computer-readable medium can be provided. Note that the plurality of signals may be mutually similar signals or unrelated signals.
  • the more the number of sensors increases the more the accuracy of obtaining solution candidates improves (see FIGS. 13 and 14). Therefore, it is desirable that the number of sensors is large.
  • a TOA evaluation section is sometimes called an evaluation frame.
  • the present invention has been described as a hardware configuration in the above embodiment, the present invention is not limited to this.
  • the present invention can also be realized by causing a CPU (Central Processing Unit) to execute a computer program to process each component.
  • a CPU Central Processing Unit
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media (specifically flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (specifically magneto-optical discs), CD-ROMs (Read Only Memory ), CD-R, CD-R/W, semiconductor memory (specifically, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM)), flash ROM, and RAM (Random Access Memory).
  • the program may also be delivered to the computer on various types of transitory computer readable medium. Examples of transitory computer-readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves. Transitory computer-readable media can deliver the program to the computer via wired channels, such as wires and optical fibers, or wireless channels.
  • TDOA candidate value evaluation means for calculating all of the values for all combinations of the two sensors; calculating a plurality of hyperbolic information based on the respective coordinates of the plurality of sensors and the candidate value of the arrival time difference, and based on the plurality of hyperbolic information, predetermined coordinates are coordinates of the plurality of signal sources; solution candidate distribution deriving means for deriving a solution candidate distribution obtained by distributing a distribution peak extracting means for extracting a plurality of peak coordinates whose distribution value is higher than surrounding distribution values from the solution candidate distribution and estimating the plurality of peak coordinates as the generation positions of the plurality of signal sources; with The arrival time is the time when the signals generated respectively from the plurality of signal sources arrive at each of the plurality of sensors.
  • the signal source position estimator When estimating the coordinates of the plurality of signal sources on the two-dimensional plane using the plurality of sensors arranged on the two-dimensional plane, the plurality of sensors are four or more independent sensors, The signal source position estimation device according to appendix 1.
  • the TDOA candidate value evaluation means uses only the arrival time within the TOA evaluation interval when calculating the candidate value of the arrival time difference.
  • the solution candidate distribution derivation means includes: Among the candidate values of the arrival time difference calculated for all the combinations of the sensors, the candidate values of the arrival time difference that are equal to or greater than a predetermined time are not used when calculating the plurality of hyperbolic information.
  • the signal source position estimating device according to appendix 1 or 2.
  • the solution candidate distribution derivation means includes: calculating the reciprocal of the absolute value of a two-dimensional function containing the hyperbolic information and having the predetermined coordinates as variables for each of the plurality of hyperbolic information; Multiplying or adding the reciprocals for all the sensors and all of the plurality of signal sources to derive the solution candidate distribution; 5.
  • the signal source position estimation device according to any one of appendices 1 to 4.
  • the distribution peak extracting means extracts, from the plurality of peak coordinates, a plurality of specific peak coordinates whose distribution value is equal to or greater than a predetermined distribution value, and extracts the plurality of specific peak coordinates as generation positions of the plurality of signal sources. estimated as, 6.
  • the signal source position estimation device according to any one of appendices 1 to 5.
  • the distribution value increases as the predetermined coordinates become closer to any one of the plurality of signal sources, and the predetermined coordinates become farther from any one of the plurality of signal sources. distribution value becomes smaller as 7.
  • the signal source position estimation device according to any one of appendices 1 to 6.
  • the arrival time is the time when the signal-to-noise ratio (SNR) of the signal becomes equal to or greater than a predetermined SNR.
  • the signal source position estimation device according to any one of appendices 1 to 7. (Appendix 9) Equipped with a plurality of sensors and a signal source position estimator, each of the plurality of sensors, detection means for detecting signals respectively generated from a plurality of signal sources; notification means for notifying the signal source position estimating device of a plurality of times of arrival (TOA) indicating times at which the generated signals arrive at the plurality of sensors;
  • TOA times of arrival
  • the signal source position estimation device All candidate values for the time difference of arrival (TDOA), which is the difference in the arrival times of the signals generated from the plurality of signal sources, between two sensors selected from the plurality of sensors , TDOA candidate value evaluation means for calculating for all combinations of the two sensors; calculating a plurality of hyperbolic information based on the respective coordinates of the plurality of sensors and the candidate value of the
  • the plurality of sensors are four or more independent sensors, 9.
  • the system of clause 9. (Appendix 11) A candidate for the time difference of arrival (TDOA), which is the difference between the arrival times (TOA) of signals generated from a plurality of signal sources, between two sensors selected from among a plurality of sensors.
  • TDOA time difference of arrival
  • calculating all of the values for all combinations of the two sensors calculating a plurality of hyperbolic information based on the respective coordinates of the plurality of sensors and the candidate value of the arrival time difference, and based on the plurality of hyperbolic information, predetermined coordinates are coordinates of the plurality of signal sources; deriving a solution candidate distribution that is a distribution of Extracting a plurality of peak coordinates whose distribution value is higher than surrounding distribution values from the solution candidate distribution, and estimating the plurality of peak coordinates as the generation positions of the plurality of signal sources; with The arrival time is a time indicating the time when the signals generated respectively from the plurality of signal sources arrive at each of the plurality of sensors, Method.
  • TDOA time difference of arrival
  • TOA arrival times
  • predetermined coordinates are coordinates of the plurality of signal sources
  • deriving a solution candidate distribution that is a distribution of Extracting a plurality of peak coordinates whose distribution value is higher than surrounding distribution values from the solution candidate distribution, and estimating the plurality of peak coordinates as the generation positions of the plurality of signal sources
  • the arrival time is a time indicating the time when the signals generated from the plurality of signal sources respectively arrive at the plurality of sensors, respectively;
  • a non-transitory computer-readable medium on which a program that causes a computer to execute is stored.
  • System 11 Signal Source Position Estimator 111: TOA Input Means 112: TDOA Candidate Value Evaluation Means 113: Solution Candidate Distribution Derivation Means 114: Distribution Peak Extraction Means 12, 12i, 12j: Sensors 121: Detection Means 122: Notification Means TOA: Arrival time TDOA: Arrival time difference A, B: Signal source (x, y): Predetermined coordinates

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

本開示は、複数の異なる信号源からほぼ同一時刻に信号が発生した場合でも、複数の信号源のそれぞれの位置を精度よく推定することが可能な信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することを目的とする。本開示に係る信号源位置推定装置（１１）は、複数のセンサ（１２）のうちから選択した２つのセンサ（１２ｉ、１２ｊ）間における、複数の信号源（Ａ、Ｂ）からそれぞれに発生した信号の到着時刻（ＴＯＡ）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ）の候補値の全てを、２つのセンサ（１２ｉ、１２ｊ）の全ての組合せについて算出するＴＤＯＡ候補値評価手段（１１２）と、複数のセンサ（１２）のそれぞれの座標と到着時間差（ＴＤＯＡ）の候補値とに基づいて、所定の座標（ｘ、ｙ）が複数の信号源（Ａ、Ｂ）の座標であるかを分布化した解候補分布を導出する解候補分布導出手段（１１３）と、を備える。

Description

信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体
　本開示は、信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関するものであり、特に、複数の異なる信号源からほぼ同一時刻に信号が発生した場合でも、複数の信号源のそれぞれの位置を精度よく推定することが可能な信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。
　複数のセンサが取得した信号に基づいて、当該信号の信号源の位置を推定する方法が知られている。この方法は、２つのセンサが検知した信号の時間差とセンサの座標に基づいて、信号源の方向や位置を算出する方法である。この方法の１つとして、ＣＳＰ（Cross-power Spectrum Phase analysis）法により検知した信号の時間差を算出し、信号源の方向を推定する方法が挙げられる。信号源としては、例えば、音源や電波源等が挙げられる。また、センサとしては、例えば、電子マイクロフォンやレーダー等が挙げられる。非特許文献１は、２つのセンサで検知した時間差から双曲線を描き、２つのセンサの複数の組み合わせによる複数の双曲線の交点を信号源の位置として推定する方法を開示している。なお、複数のセンサをセンサアレイと称することもある。
　特許文献２の００１４段落には、「図４（ｂ）及び図４（ｃ）のバンド画像Ｇ７，Ｇ１３では、各図の矢印で示すように、領域Ｄの異なる箇所Ａ，Ｂにそれぞれ周波数の異なる音源が存在していることが分かる。したがって、本例のように、音源推定用画像Ｇからバンド画像Ｇｐを作成して表示すれば、周波数毎の差異が見やすくなるので、近い場所に異なる周波数の音源が複数存在していても、音源を確実に推定することができる。」と記載されている。すなわち、特許文献２は、周波数の異なる複数の音源について、音源を推定することを開示している。特許文献２は、周波数が異ならない複数の音源の位置の推定については開示していない。
　特許文献３の００４８段落には、「入力されたマイク位置情報と音源探索対象方向とから、マイクペア間の相対遅延時間を求め、音源探索対象方向とセットで推定方向情報生成部に伝達する。」と記載されている。また、特許文献３の００５２段落には、「関数が複数のピークを有する場合には、各ピークを到来方向とする音源が複数存在すると考えられる。したがって、各音源の方向を同時に推定できるだけでなく、音源数の推定にも用いることが可能である」と記載されている。特許文献３は、２つのセンサ間における後述するＴＤＯＡの候補値の全てを、２つのセンサの全ての組合せについて算出し、センサの座標とＴＤＯＡの候補値とに基づいて、双曲線情報を算出し、双曲線情報に基づいて、解候補分布を導出することは開示していない。
特開２０１４－０２１３１５号公報 特開２０１５－１５９４５８号公報 国際公開第２０１８／００３１５８号
澳本　拓郎，福本　昌弘：「相互相関法による音源位置推定」，高知工科大学　学士学位論文，pp.3-11, 2012
　複数の異なる信号源からほぼ同一時刻に信号が発生した場合、それぞれの信号の切り分けが難しく、異なるセンサ間において、発生した信号の到着時刻の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）を正確に計算することが難しい。その結果、複数の異なる信号源からほぼ同一時刻に信号が発生した場合、複数の信号源のそれぞれの位置を精度よく推定することが難しいという課題があった。
　本開示の目的は、上述した課題を解決する信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。
　本開示に係る信号源位置推定装置は、
　複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、複数の信号源からそれぞれに発生した信号の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出するＴＤＯＡ候補値評価手段と、
　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出する解候補分布導出手段と、
　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定する分布ピーク抽出手段と、
　を備え、
　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻である。
　本開示に係る利用管理システムは、
　複数のセンサと信号源位置推定装置とを備え、
　前記複数のセンサのそれぞれは、
　複数の信号源からそれぞれに発生した信号を検知する検知手段と、
　前記発生した信号が前記複数のセンサに到着した時刻を示す複数の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）を前記信号源位置推定装置に通知する通知手段と、を有し、
　前記信号源位置推定装置は、
　前記複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号の前記到着時刻の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出するＴＤＯＡ候補値評価手段と、
　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出する解候補分布導出手段と、
　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定する分布ピーク抽出手段と、を有し、
　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻を示す時刻である。
　本開示に係る方法は、
　複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、複数の信号源からそれぞれに発生した信号の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出することと、
　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出することと、
　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定することと、
　を備え、
　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻を示す時刻である。
　本開示に係る非一時的なコンピュータ可読媒体は、
　複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、複数の信号源からそれぞれに発生した信号の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出することと、
　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出することと、
　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定することと、
　を備え、
　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻を示す時刻であること、
　をコンピュータに実行させるプログラムが格納される。
　本開示によれば、複数の異なる信号源からほぼ同一時刻に信号が発生した場合でも、複数の信号源のそれぞれの位置を精度よく推定することが可能な信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができる。
１つの信号源から発生した信号が複数のセンサで検知される様子を例示する模式図である。 センサが受信した信号の信号波形を例示するグラフである。 ＴＤОＡとセンサの座標に基づいて、作成した双曲線を例示するグラフである。 信号源の解候補分布を例示する分布図である。 ２つの信号源から発生した信号が複数のセンサで検知される様子を例示する模式図である。 センサが受信した信号の信号波形を例示するグラフである。 実施の形態に係るシステムを例示するブロック図である。 実施の形態に係るセンサが受信した信号の信号波形を例示するグラフと信号源の解候補分布を例示する分布図である。 実施の形態に係る信号源位置推定装置の動作を例示するフローチャートである。 実施の形態に係るセンサが受信した信号の信号波形を例示するグラフである。 実施の形態に係るセンサが受信した信号の信号波形を例示するグラフである。 実施の形態に係る双曲線情報を例示するグラフと信号源の解候補分布を例示する分布図である。 実施の形態に係る信号源の解候補分布を例示する分布図である。 実施の形態に係る信号源の解候補分布を例示する分布図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明を省略する。
　＜一般的な位置推定方法＞
　本開示の実施の形態を説明する前に、一般的な位置推定方法について説明する。
　先ず、信号源が１つの場合を説明する。
　図１は、１つの信号源から発生した信号が複数のセンサで検知される様子を例示する模式図である。
　図１は、４つのセンサが信号源から発生した信号を検知する場合を示す。
　図２は、センサが受信した信号の信号波形を例示するグラフである。
　図２の横軸は時間を示し、縦軸は信号の振幅を示す。
　図１に示すように、信号源Ａから発生した信号を検知するためのセンサ１からセンサ４が信号源Ａの周辺に設けられている。ここで、信号源Ａの位置（座標）を（ｘＡ，ｙＡ）とする。また、センサ１の座標を（ｘ１，ｙ１）とし、センサ２の座標を（ｘ２，ｙ２）とし、センサ３の座標を（ｘ３，ｙ３）とし、センサ４の座標を（ｘ４，ｙ４）とする。なお、センサ１からセンサ４を総称してセンサと称することもある。
　図２に示すように、信号源Ａから信号が発生すると、センサ１からセンサ４のそれぞれは信号を検知する。この例では、センサ２は信号源Ａに最も近い位置に配置されているので、第１番目に信号を検知する。センサ１とセンサ４は信号Ａから第２番目に近い位置に配置されているので、第２番目に信号を検知する。センサ３は信号Ａから第３番目に近い位置（最も遠い位置）に配置されているので、第３番目に信号を検知する。
　このとき、センサは、信号源Ａから発生した信号のセンサでの信号到来時間（ＴＯＡ：Time of Arrival）を保存する。例えば、センサ１のＴОＡはｔ１である。その後、センサ間でのＴＯＡの差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）を求める。例えば、センサ１とセンサ２間のＴＤОＡはｔ１－ｔ２である。
　図３は、ＴＤОＡとセンサの座標に基づいて、作成した双曲線を例示するグラフである。
　図３に示す横軸はｘ方向の距離を示し、縦軸はｙ方向の距離を示す。
　センサｉ－ｊ間のＴＤＯＡ（ｔｉ－ｔｊ）とセンサの座標から、図３に示すような解候補による双曲線が描くことができる。ただし、ｉ、ｊは、それぞれ１から４の整数でありセンサの番号を示す。具体的には、センサｉ－ｊの双曲線（２次元）は、式（１）を満たすグラフである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（１）
　ただし、ｃは信号の速度である。
　図３において、３つの双曲線が描かれるが、それらの双曲線同士の交点は、信号の発生位置として推定される点（位置）である。このように、２次元では、最低３つのセンサを使用することで信号源を推定することができる。
　図４は、信号源の解候補分布を例示する分布図である。
　図４に示す横軸はｘ方向の距離を示し、縦軸はｙ方向の距離を示す。
　式（１）に示す双曲線を、式（２）に示す関数Ｚ（ｘ、ｙ）に変形することにより、信号源の分布図として示すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（２）
　ただし、Ｎはセンサの数を示す。Ａは、式（３）に示す規格化定数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（３）
　関数Ｚ（ｘ、ｙ）は、｜ｆｉｊ（ｘ、ｙ）｜の逆数の積の発散性の利用したものである。関数Ｚ（ｘ、ｙ）においては、信号源の座標が（ｘ０、ｙ０）の場合、Ｚ（ｘ０、ｙ０）にピークが現れる。よって、ピークが現れた座標を信号源の座標であると推定することができる。
　次に、信号源が２つの場合を説明する。
　図５は、２つの信号源から発生した信号が複数のセンサで検知される様子を例示する模式図である。
　図５は、４つのセンサが信号源から発生した信号を検知する場合を示す。
　図６は、センサが受信した信号の信号波形を例示するグラフである。
　図６の横軸は時間を示し、縦軸は信号の振幅を示す。
　図５に示すように、信号源Ａ及び信号源Ｂから発生した信号を検知するためのセンサ１からセンサ４が、信号源Ａ及び信号源Ｂの周辺に設けられている。ここで、信号源Ａの位置（座標）を（ｘＡ，ｙＡ）とし、信号源Ｂの座標を（ｘＢ，ｙＢ）とする。また、センサ１からセンサ４の座標は、図１に示す座標と同様なものとする。
　図６に示すように、信号源Ａ及び信号源Ｂからそれぞれに信号が発生すると、センサ１からセンサ４のそれぞれは、信号を検知する。具体的には、センサ１は、波形１αと波形１βを検知する。また、センサ２は、波形２αと波形２βを検知する。センサ３及びセンサ４も同様である。
　ここで、信号源Ａ及び信号源Ｂの座標が不明なので、波形１αのＴОＡが信号源Ａと信号源Ｂのどちらに由来するＴОＡなのか不明である。同様に、波形１βのＴОＡが信号源Ａと信号源Ｂのどちらに由来するＴОＡなのか不明である。第２のセンサに係る波形２αと波形２βについても同様である。
　これにより、ＴＤОＡ（到着時間差）の候補値として、以下に示す４つのパターンが算出される。
・波形１αのＴОＡと波形２αのＴОＡとの到着時間差ｔｄ１。
・波形１αのＴОＡと波形２βのＴОＡとの到着時間差ｔｄ２。
・波形１βのＴОＡと波形２αのＴОＡとの到着時間差（図示しない）。
・波形１βのＴОＡと波形２βのＴОＡとの到着時間差（図示しない）。
　信号源Ａの座標を推定する際に使用するＴＤОＡとして、上記４つのうちのどれを使用すれば信号源Ａの座標を正しく推定できるか不明である。同様に、信号源Ｂの座標を推定する際に使用するＴＤОＡとして、上記４つのうちのどれを使用すれば信号源Ｂの座標を正しく推定できるか不明である。
　信号源が２つの場合の信号源位置推定について、課題を以下に示す。
　ほぼ同一時刻に異なる位置で発生した信号が２つ以上存在する場合、ＴＯＡ評価精度が低下し、これにより、信号源位置推定の精度が劣化する。
　ここで、第１のセンサが検知した波形（波形１αや波形１βを含む）を、短時間フーリエ変換により周波数空間のスペクトル波形に変換し、得られたスペクトル波形の特徴が各信号源で異なる場合、周波数空間において信号の分離を行うことができる。これにより、信号源の方向（定位）を推定することはできる（特許文献１参照）。
　しかしながら、周波数空間におけるスペクトル波形の特徴が分離できないくらいに類似している場合、例えば、信号源が同種類のものでありスペクトル波形が類似している等の場合、信号を分離することが難しく、各信号源に由来するＴＯＡ評価が困難となる。これにより、異なるセンサ間のＴＤＯＡの正確なパターンを評価することが難しく、複数の信号源の位置を精度よく推定することが難しい。
　［実施の形態］
　上述のとおり、ほぼ同時に発生した複数の信号源であって相互に類似する複数の信号源について、それぞれの信号源の座標（位置）を精度よく推定することは難しい。
　そこで、上記課題を解決するための実施の形態について、以下に説明する。
　＜システム及び信号源位置推定装置の構成＞
　実施の形態に係るシステムの構成を説明する。
　図７は、実施の形態に係るシステムを例示するブロック図である。
　図８は、実施の形態に係るセンサが受信した信号の信号波形を例示するグラフと信号源の解候補分布を例示する分布図である。
　図７に示すように、実施の形態に係るシステム１０は、複数のセンサ１２と信号源位置推定装置１１とを備える。複数のセンサ１２のうちの１つをセンサ１２ｉとし、別の１つをセンサ１２ｊとする。複数のセンサ１２のそれぞれは、検知手段１２１と通知手段１２２を有する。
　複数のセンサ１２のそれぞれの検知手段１２１は、複数の信号源からそれぞれに発生した信号を検知する。例えば、センサ１２ｉ及びセンサ１２ｊは、図８に示すような信号波形を検知する。
　複数のセンサ１２のそれぞれの通知手段１２２は、複数の信号源からそれぞれに発生した信号がセンサ１２に到着した時刻を示す複数の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）を信号源位置推定装置１１に通知する。すなわち、センサ１２ｉの通知手段１２２は、複数の信号源からそれぞれに発生した信号がセンサ１２ｉに到着した時刻を示す複数の信号源に対応する複数のＴＯＡを信号源位置推定装置１１に通知する。センサ１２ｉの複数のＴＯＡは、図８に示すようにｔｉ αとｔｉ βとする。同様に、センサ１２ｊの通知手段１２２は、複数の信号源からそれぞれに発生した信号がセンサ１２ｊに到着した時刻を示す複数の信号源に対応する複数のＴＯＡを信号源位置推定装置１１に通知する。センサ１２ｊの複数のＴＯＡは、図８に示すようにｔｊ αとｔｊ βとする。
　信号源位置推定装置１１は、ＴＤＯＡ候補値評価手段１１２と解候補分布導出手段１１３と分布ピーク抽出手段１１４を有する。
　ＴＤＯＡ候補値評価手段１１２は、複数のセンサ１２のうちから選択した２つのセンサ間における到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、２つのセンサの全ての組合せについて算出する。ここで、ＴОＡは、複数の信号源からそれぞれに発生した信号が複数のセンサ１２のそれぞれに到着した時刻のことである。図８に示す例では、ＴＯＡは、ｔｉ αとｔｉ βとｔｊ αとｔｊ βである。
　また、信号源が２つの場合、ＴＤＯＡの全て（候補値情報）は、４パターンとなる。図８に示す例では、ＴＤＯＡの全ての候補値は、以下に示す４パターンである。
・（ｔｉ α－ｔｊ α）
・（ｔｉ α－ｔｊ β）
・（ｔｉ β－ｔｊ α）
・（ｔｉ β－ｔｊ β）
　解候補分布導出手段１１３は、複数のセンサ１２のそれぞれの座標とＴＤОＡの候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出する。解候補分布導出手段１１３は、算出した複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出する。解候補分布導出手段１１３は、ＴＤＯＡの全ての候補値情報から解候補を導出し分布化する。その結果、解候補分布導出手段１１３は、図８に示すような解候補分布を導出する。
　解候補分布においては、解候補が集中する領域が、分布のピーク値として現れる。よって、分布ピーク抽出手段１１４は、解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、抽出した複数のピーク座標を複数の信号源の発生位置として推定する。
　なお、実施の形態では、２次元平面に配列された複数のセンサ１２を使用して２次元平面上の複数の信号源の座標を推定する場合、精度よく信号源の座標を求めるためには、複数のセンサ１２は独立した４つ以上のセンサとすることが望ましい。
　また、３次元空間に配列された複数のセンサ１２を使用して３次元空間上の複数の信号源の座標を推定する場合、複数のセンサ１２は独立した５つ以上のセンサとすることが望ましい。
　また、実施の形態では、センサ１２の数が増えるほど、ピーク座標、すなわち信号源の位置を求める精度が向上する。よって、センサ１２の数を多くすることが望ましい。
　また、実施の形態では、２つのセンサ間におけるＴＤＯＡの候補値の全てを２つのセンサの全ての組合せについて抽出（列挙）し、抽出した全てのＴＤＯＡの候補値を解候補分布の導出のために使用した。ここで、ＴＤＯＡの候補値を所定の基準の下で選別し、選別した候補値により解候補分布を導出してもよい。そして、導出した解候補分布のピーク位置を信号源の個数分だけ抽出し、信号源の位置として推定してもよい。
　所定の基準の下での選別方法としては、例えば、解候補分布導出手段１１３が、センサ１２の全ての組合せについて算出されたＴＤОＡの候補値のうち、ＴＤОＡの候補値が所定の時間以上のものを、複数の双曲線情報を算出する際に使用しないようにすることが挙げられる。
　信号源位置推定装置１１は、複数の信号源からそれぞれに発生した信号が複数のセンサ１２のそれぞれに到着した時刻を示す複数のＴОＡを取得するＴＯＡ入力手段１１１をさらに備えてもよい。この場合、ＴＯＡ入力手段１１１は、複数のセンサ１２のそれぞれから、複数のＴＯＡを取得し、ＴＤＯＡ候補値評価手段１１２は、ＴＯＡ入力手段１１１を介して、複数のＴＯＡを取得する。図８に示す例では、ＴＯＡ入力手段１１１は、複数のＴＯＡとして、ｔｉ αとｔｉ βとｔｊ αとｔｊ βとを取得する。
　以降の説明では、信号源位置推定装置１１は、ＴＯＡ入力手段１１１を有するもおとして説明する。
　＜信号源位置推定装置の動作＞
　図９は、実施の形態に係る信号源位置推定装置の動作を例示するフローチャートである。
　図９に示すように、信号源位置推定装置１１のＴＯＡ入力手段１１１は、全てのセンサ１２からＴОＡを入力する（ステップＳ１０１）。すなわち、ＴＯＡ入力手段１１１は、全てのセンサ１２から、各センサ１２が取得した全ての信号源のＴОＡを取得する。
　ＴＤＯＡ候補値評価手段１１２は、各２つのセンサ間のＴＤＯＡの候補値をＭ２個のパターンについて算出する（ステップＳ１０２）。ただし、Ｍは、信号源の個数である。各２つのセンサ間とは、複数のセンサ１２のうちから選択した任意の２つのセンサ間であって、その全ての組合せのことを意味する。例えば、センサ１～センサ４が有る場合、センサ１－センサ２間、センサ１－センサ３間、センサ１－センサ４間、センサ２－センサ３間、センサ２－センサ４間、センサ３－センサ４間の６つ組合せのことである。
　Ｍ２個のパターンについて説明する。
　Ｍは、信号源の個数なので、２つのセンサのそれぞれはＭ個の波形を検知する。ここで、ＴＤОＡの候補値としては、取り得る全てのパターンを考慮するので、ＴＤОＡの候補値の数は、Ｍ×Ｍ＝Ｍ２個のパターンとなる。よって、例えば、信号源の個数が２個である場合、２つのセンサ間のＴＤОＡの候補値の数は、２×２＝４個のパターンとなる。
　ステップＳ１０２の後、解候補分布導出手段１１３は、ＴＤＯＡ候補値評価手段１１２が算出したＴＤＯＡの候補値の全てとセンサの位置情報（座標）を用いて複数の双曲線を描く（ステップＳ１０３）。なお、双曲線の情報を双曲線情報と称する。
　解候補分布導出手段１１３は、双曲線情報に基づいて、解候補分布を導出する（ステップＳ１０４）。
　分布ピーク抽出手段１１４は、解候補分布からＭ個のピーク座標を抽出し出力する（ステップＳ１０５）。
　信号源位置推定装置の各構成要素の詳細を説明する。
　＜ＴＯＡ入力手段＞
　図１０は、実施の形態に係るセンサが受信した信号の信号波形を例示するグラフである。
　図１０は、信号源の個数Ｍ＝２の場合に、センサ１２ｉが検知した信号波形を示す。センサ１２ｉは、複数のセンサ１２のうちの任意の１つである。
　図１０に示すように、センサ１２ｉは、２つの信号源からそれぞれ発生した信号を検知し、信号のＴОＡ（到着時刻）をＴＯＡ入力手段１１１に通知する。ＴＯＡ入力手段１１１は、全てのセンサ１２から、信号のＴＯＡを取得する。ここで、ＴＯＡ入力手段１１１が取得したＴОＡを時刻ｔ０とする。図１０において、ｔ０は、ｔｉ １とｔｉ ２である。
　ＴＯＡ入力手段１１１は、取得した時刻ｔ０付近にＴＯＡ評価区間を設けてもよい。ＴＯＡ評価区間は、時刻（ｔ０－ｔｃ）から時刻（ｔ０＋ｔｃ）の区間である。区間長は、２ｔｃである。
　具体的には、ＴＯＡ入力手段１１１は、例えば、１０ｍ（メートル）四方の空間内で音の発生を検知したい場合、ｔｃ＝１０√２／３４０≒０．０４秒程度を設定する。ただし、音速は簡単のため、３４０ｍ／秒と仮定した。
　ＴＯＡ評価区間を設けることにより、ＴＯＡ評価区間外の信号を評価の対象から外すので、信号源の位置をさらに精度よく推定することができる。
　また、信号がセンサ１２ｉに到着した到着時刻は、例えば、信号の信号対雑音比（ＳＮＲ：Signal to Noise Ratio）に対する閾値判定で選別されてもよい。具体的には、信号の到着時刻は、信号のＳＮＲが所定のＳＮＲ以上となった時刻としてもよい。
　ＴＯＡ評価区間が時刻（ｔ０－ｔｃ）から時刻（ｔ０＋ｔｃ）の区間において、ＴＯＡ入力手段１１１は、センサ１２ｉで検知した信号のＳＮＲが、例えば、１０ｄＢ（デシベル）以上となった時刻ｔ０を「信号を検知した時刻、すなわちＴＯＡの候補値」と定義し、時刻ｔ０を保存してもよい。
　また、ＴＯＡ評価区間内において、ＴＯＡ入力手段１１１は、信号振幅が所定の振幅以上となった時刻をＴＯＡの候補値と定義し、ＴＯＡの候補値を保存してもよい。
　また、ＴＯＡ入力手段１１１は、音に由来する信号の時間変化を検知する目的で、信号振幅のサンプル間の差（信号の時間差分データ）が所定の振幅差以上となった時刻をＴＯＡの候補値と定義し、ＴＯＡの候補値を保存してもよい。
　ここで、ＳＮＲ、信号振幅、信号振幅のサンプル間の差を使用してＴＯＡの候補値を定義し判定することを閾値判定と称することにする。実施の形態では、当該閾値判定によりＭ個以下のＴＯＡが現れた場合、同時に信号が発生したとみなし、その直前の閾値判定結果の時刻をＴＯＡの候補値として保存する。保存したＴＯＡ候補値に対して、値が小さい方から順番に１、２、３、…、Ｍとラベル付けを行う。センサ１２ｉのＴОＡの候補値であって小さい方からα番目にラベル付けされた当該ＴОＡの候補値を、ｔｉ αと表記する。ただし、α＝１、２、３、…、Ｍである。また、センサ１２ｊのＴОＡの候補値であって小さい方からβ番目にラベル付けされた当該ＴОＡの候補値を、ｔｊ βと表記する。ただし、β＝１、２、３、…、Ｍである。
　＜ＴＤＯＡ候補値評価手段＞
　図１１は、実施の形態に係るセンサが受信した信号の信号波形を例示するグラフである。
　図１１は、信号源の個数Ｍ＝２の場合に、センサ１２ｉとセンサ１２ｊが検知した信号波形を示す。センサ１２ｉは、複数のセンサ１２のうちの１つであり、センサ１２ｊは、複数のセンサ１２のうちの別の１つである。
　図１１に示すように、ＴＤＯＡ候補値評価手段１１２は、複数のセンサ１２のうちから選択した２つのセンサ（センサ１２ｉとセンサ１２ｊ）間におけるＴＤＯＡの候補値の全てを、２つのセンサの全ての組合せについて算出する。具体的には、ＴＤＯＡ候補値評価手段１１２は、ＴＯＡ入力手段１１１が取得したＴＯＡ（の情報）から、センサ１２ｉ－センサ１２ｊ間のＴＤＯＡの候補値である（ｔｉ α－ｔｊ β）を評価し、候補値（ｔｉ α－ｔｊ β）を蓄積（保存）する。
　ＴＤＯＡの候補値は、２つのセンサ間において最大でＭ×Ｍ＝Ｍ２個のパターンが存在する。よって、信号源が２つの場合（Ｍ＝２の場合）、以下の４つのパターンとなる。ただし、α＝１、β＝２とする。
・（ｔｉ １－ｔｊ １）
・（ｔｉ １－ｔｊ ２）
・（ｔｉ ２－ｔｊ １）
・（ｔｉ ２－ｔｊ ２）
　なお、既に述べたが、ＴＤОＡの候補値（ｔｉ α－ｔｊ β）は、所定の条件により制限してもよい。例えば、ＴОＡは、信号のＳＮＲが所定のＳＮＲ以上となった時刻とするとの制限を掛けてもよい。これにより、信号源以外の雑音に起因するＴОＡを、評価の対象から外すことができるので、信号源の位置推定の精度をさらに向上させることができる。
　また、ＴＤＯＡ候補値評価手段１１２は、ＴＤОＡの候補値を算出する際、ＴＯＡ評価区間内のＴОＡだけを使用し、ＴＯＡ評価区間外のＴОＡを使用しないようにしてもよい。これにより、ＴＯＡ評価区間外の信号を評価の対象から外すので、信号源の位置をさらに精度よく推定することができる。
　＜解候補分布導出手段＞
　図１２は、実施の形態に係る双曲線情報を例示するグラフと信号源の解候補分布を例示する分布図である。
　図１２（Ａ）は、信号源の個数Ｍ＝２における双曲線情報を示す。図１２（Ｂ）は、信号源の個数Ｍ＝２における解候補分布を示す。
　図１２は、信号源の個数Ｍ＝２における双曲線と解候補分布との関係を示す。
　図１３は、実施の形態に係る信号源の解候補分布を例示する分布図である。
　図１３は、センサ１２の数Ｎ＝２の場合を示す。
　図１４は、実施の形態に係る信号源の解候補分布を例示する分布図である。
　図１４は、センサ１２の数Ｎ＝１６の場合を示す。
　図１３及び図１４では、センサとして、音源を検知するためのマイクロフォンを使用する。
　解候補分布導出手段１１３は、複数のセンサ１２のそれぞれの座標とＴＤОＡの候補値とに基づいて、図１２（Ａ）に示すような複数の双曲線情報を算出する。
　具体的には、解候補分布導出手段１１３は、ＴＤＯＡ候補値評価手段１１２が算出したＴＤＯＡの候補値の全てのパターンに基づいて、センサ１２ｉ－センサ１２ｊ間から、式（４）に示す双曲線を描く（図１２（Ａ）参照）。ＴＤＯＡの候補値の全てのパターンとは、誤ったＴＤＯＡパターンも含めて全てということである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（４）
　ここで、α及びβは、信号源の個数Ｍに由来するラベル付けされた番号である。センサ１２の数がＮ個である場合、双曲線は、Ｍ２×ＮＣ２通り描かれ、交点は最大で、
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
個が含まれる。
　解候補分布導出手段１１３は、さらに、複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出する。
　具体的には、解候補分布導出手段１１３は、式（５）を用いて解候補点の分布を導出し表示する（図１２（Ｂ）参照）。
　すなわち、解候補分布導出手段１１３は、複数の双曲線情報のそれぞれについて、双曲線情報を含み所定の座標（ｘ、ｙ）を変数とする２次元関数の絶対値の逆数を算出し、当該逆数を全てのセンサと複数の信号源の全てについて乗算して解候補分布を導出する。なお、解候補分布導出手段１１３は、乗算の代わりに加算を行って解候補分布を導出してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（５）
　解候補分布は、所定の座標（ｘ、ｙ）が複数の信号源のいずれか１つに近くなるにつれて分布値がより大きくなり、所定の座標（ｘ、ｙ）が複数の信号源のいずれか１つから遠くなるにつれて分布値がより小さくなる。よって、解候補点の分布を式（５）のように表示すると、「解候補が集中する領域」が分布のピーク値として現れる（図１２（Ｂ）参照）。
　また、図１３及び図１４に示すように、センサ１２の数Ｎ＝１６個の場合の解候補分布（図１４参照）のピークは、センサ１２の数Ｎ＝４個の場合の解候補分布（図１３参照）のピークよりも明瞭に表現される。センサ１２の数Ｎが増加すると、ノイズ要因である他の解候補の影響が小さくなり、本来の解付近で分布のピーク（星印で示す）が明瞭に現れる。よって、センサ１２の数は多い方が望ましい。
　なお、この例では、解候補分布を関数Ｚ（ｘ、ｙ）で表現したが、これには限定されない。すなわち、解の分布性を表現できるのであれば、関数Ｚ（ｘ、ｙ）に限らない。例えば、ＴＤОＡの候補値の全てのパターンを用いて双曲線とその交点を計算したのち、各解候補座標を平均化した２次元正規分布の積で、解候補分布を表現してもよい。
　＜分布ピーク抽出手段＞
　分布ピーク抽出手段１１４は、ピーク値が高い方からＭ個を抽出し、抽出したＭ個の座標を信号源の位置推定結果とする。
　具体的には、分布ピーク抽出手段１１４は、図１２（Ｂ）、図１３および図１４に示すような解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出する。分布ピーク抽出手段１１４は、抽出した複数のピーク座標を複数の信号源の発生位置として推定する。
　なお、ピーク座標を抽出する際に制限を掛けてもよい。例えば、分布ピーク抽出手段１１４は、複数のピーク座標のうちから、分布値が所定の分布値以上である複数の特定ピーク座標を抽出し、複数の特定ピーク座標を複数の信号源の発生位置として推定してもよい。
　＜効果＞
　実施の形態によれば、２つのセンサ間におけるＴＤＯＡの候補値の全てを、２つのセンサの全ての組合せについて算出し、センサの座標とＴＤＯＡの候補値とに基づいて、双曲線情報を算出し、双曲線情報に基づいて、解候補分布を導出し、解候補分布のピーク座標を信号源の発生位置として推定する。
　その結果、複数の異なる信号源からほぼ同一時刻に信号が発生した場合でも、複数の信号源のそれぞれの位置を精度よく推定することが可能な信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができる。なお、複数の信号は、相互に類似した信号でも、類誌しない信号でもよい。
　また、実施の形態によれば、信号の分離処理が必要ない。これにより、信号源の発生位置を推定するための処理時間を短縮することができる。
　また、実施の形態では、センサの数が増加すれば増加する程、解候補を求める精度は向上する（図１３及び図１４参照）。よって、センサの数は多い方が望ましい。
　また、実施の形態では、突発的に発生した信号の位置検知において、ＴＯＡ評価区間内に別起源の突発的ノイズが含まれる場合であっても、ＴＤＯＡの候補値の全てを、２つのセンサの全ての組合せについて算出するので、突発的ノイズを解候補から除去することができる。ＴＯＡ評価区間を評価フレームと称することもある。
　尚、上記の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。本発明は、各構成要素の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
　上記の実施の形態において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実態のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（具体的にはフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（具体的には光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（具体的には、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(Random Access Memory)を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　尚、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、複数の信号源からそれぞれに発生した信号の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出するＴＤＯＡ候補値評価手段と、
　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出する解候補分布導出手段と、
　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定する分布ピーク抽出手段と、
　を備え、
　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻である、
　信号源位置推定装置。
　（付記２）
　２次元平面に配列された前記複数のセンサを使用して前記２次元平面上の前記複数の信号源の座標を推定する場合、前記複数のセンサは、独立した４つ以上のセンサとする、
　付記１に記載の信号源位置推定装置。
　（付記３）
　前記ＴＤＯＡ候補値評価手段は、前記到着時間差の候補値を算出する際、ＴＯＡ評価区間内の前記到着時刻だけを使用する、
　付記１または２に記載の信号源位置推定装置。
　（付記４）
　前記解候補分布導出手段は、
　前記センサの全ての組合せについて算出された前記到着時間差の候補値のうち、前記到着時間差の候補値が所定の時間以上のものを、前記複数の双曲線情報を算出する際に使用しない、
　付記１または２に記載の信号源位置推定装置。
　（付記５）
　前記解候補分布導出手段は、
　前記複数の双曲線情報のそれぞれについて、前記双曲線情報を含み前記所定の座標を変数とする２次元関数の絶対値の逆数を算出し、
　前記逆数を全ての前記センサと前記複数の信号源の全てについて乗算または加算して前記解候補分布を導出する、
　付記１から４のいずれか１つに記載の信号源位置推定装置。
　（付記６）
　前記分布ピーク抽出手段は、前記複数のピーク座標のうちから、分布値が所定の分布値以上である複数の特定ピーク座標を抽出し、前記複数の特定ピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定する、
　付記１から５のいずれか１つに記載の信号源位置推定装置。
　（付記７）
　前記解候補分布は、前記所定の座標が前記複数の信号源のいずれか１つに近くなるにつれて分布値がより大きくなり、前記所定の座標が前記複数の信号源のいずれか１つから遠くなるにつれて分布値がより小さくなる、
　付記１から６のいずれか１つに記載の信号源位置推定装置。
　（付記８）
　前記到着時刻は、前記信号の信号対雑音比（ＳＮＲ：Signal to Noise Ratio）が所定のＳＮＲ以上となった時刻である、
　付記１から７のいずれか１つに記載の信号源位置推定装置。
　（付記９）
　複数のセンサと信号源位置推定装置とを備え、
　前記複数のセンサのそれぞれは、
　複数の信号源からそれぞれに発生した信号を検知する検知手段と、
　前記発生した信号が前記複数のセンサに到着した時刻を示す複数の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）を前記信号源位置推定装置に通知する通知手段と、を有し、
　前記信号源位置推定装置は、
　前記複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号の前記到着時刻の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出するＴＤＯＡ候補値評価手段と、
　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出する解候補分布導出手段と、
　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定する分布ピーク抽出手段と、を有し、
　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻を示す時刻である、
　システム。
　（付記１０）
　２次元平面に配列された前記複数のセンサを使用して前記２次元平面上の前記複数の信号源の座標を推定する場合、前記複数のセンサは、独立した４つ以上のセンサとする、
　付記９に記載のシステム。
　（付記１１）
　複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、複数の信号源からそれぞれに発生した信号の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出することと、
　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出することと、
　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定することと、
　を備え、
　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻を示す時刻である、
　方法。
　（付記１２）
　複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、複数の信号源からそれぞれに発生した信号の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出することと、
　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出することと、
　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定することと、
　を備え、
　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻を示す時刻であること、
　をコンピュータに実行させるプログラムが格納される非一時的なコンピュータ可読媒体。
　１０：システム
　１１：信号源位置推定装置
　１１１：ＴＯＡ入力手段
　１１２：ＴＤＯＡ候補値評価手段
　１１３：解候補分布導出手段
　１１４：分布ピーク抽出手段
　１２、１２ｉ、１２ｊ：センサ
　１２１：検知手段
　１２２：通知手段
　ＴОＡ：到着時刻
　ＴＤОＡ：到着時間差
　Ａ、Ｂ：信号源
　（ｘ、ｙ）：所定の座標

Claims (12)

  1. 　複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、複数の信号源からそれぞれに発生した信号の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出するＴＤＯＡ候補値評価手段と、
    　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出する解候補分布導出手段と、
    　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定する分布ピーク抽出手段と、
    　を備え、
    　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻である、
    　信号源位置推定装置。
  2. 　２次元平面に配列された前記複数のセンサを使用して前記２次元平面上の前記複数の信号源の座標を推定する場合、前記複数のセンサは、独立した４つ以上のセンサとする、
    　請求項１に記載の信号源位置推定装置。
  3. 　前記ＴＤＯＡ候補値評価手段は、前記到着時間差の候補値を算出する際、ＴＯＡ評価区間内の前記到着時刻だけを使用する、
    　請求項１または２に記載の信号源位置推定装置。
  4. 　前記解候補分布導出手段は、
    　前記センサの全ての組合せについて算出された前記到着時間差の候補値のうち、前記到着時間差の候補値が所定の時間以上のものを、前記複数の双曲線情報を算出する際に使用しない、
    　請求項１または２に記載の信号源位置推定装置。
  5. 　前記解候補分布導出手段は、
    　前記複数の双曲線情報のそれぞれについて、前記双曲線情報を含み前記所定の座標を変数とする２次元関数の絶対値の逆数を算出し、
    　前記逆数を全ての前記センサと前記複数の信号源の全てについて乗算または加算して前記解候補分布を導出する、
    　請求項１から４のいずれか１つに記載の信号源位置推定装置。
  6. 　前記分布ピーク抽出手段は、前記複数のピーク座標のうちから、分布値が所定の分布値以上である複数の特定ピーク座標を抽出し、前記複数の特定ピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定する、
    　請求項１から５のいずれか１つに記載の信号源位置推定装置。
  7. 　前記解候補分布は、前記所定の座標が前記複数の信号源のいずれか１つに近くなるにつれて分布値がより大きくなり、前記所定の座標が前記複数の信号源のいずれか１つから遠くなるにつれて分布値がより小さくなる、
    　請求項１から６のいずれか１つに記載の信号源位置推定装置。
  8. 　前記到着時刻は、前記信号の信号対雑音比（ＳＮＲ：Signal to Noise Ratio）が所定のＳＮＲ以上となった時刻である、
    　請求項１から７のいずれか１つに記載の信号源位置推定装置。
  9. 　複数のセンサと信号源位置推定装置とを備え、
    　前記複数のセンサのそれぞれは、
    　複数の信号源からそれぞれに発生した信号を検知する検知手段と、
    　前記発生した信号が前記複数のセンサに到着した時刻を示す複数の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）を前記信号源位置推定装置に通知する通知手段と、を有し、
    　前記信号源位置推定装置は、
    　前記複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号の前記到着時刻の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出するＴＤＯＡ候補値評価手段と、
    　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出する解候補分布導出手段と、
    　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定する分布ピーク抽出手段と、を有し、
    　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻を示す時刻である、
    　システム。
  10. 　２次元平面に配列された前記複数のセンサを使用して前記２次元平面上の前記複数の信号源の座標を推定する場合、前記複数のセンサは、独立した４つ以上のセンサとする、
    　請求項９に記載のシステム。
  11. 　複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、複数の信号源からそれぞれに発生した信号の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出することと、
    　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出することと、
    　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定することと、
    　を備え、
    　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻を示す時刻である、
    　方法。
  12. 　複数のセンサのうちから選択した２つのセンサ間における、複数の信号源からそれぞれに発生した信号の到着時刻（ＴＯＡ：Time of Arrival）の差である到着時間差（ＴＤＯＡ：Time Difference of Arrival）の候補値の全てを、前記２つのセンサの全ての組合せについて算出することと、
    　前記複数のセンサのそれぞれの座標と前記到着時間差の候補値とに基づいて、複数の双曲線情報を算出し、前記複数の双曲線情報に基づいて、所定の座標が前記複数の信号源の座標であるかを分布化した解候補分布を導出することと、
    　前記解候補分布から、分布値が周囲の分布値よりも高い複数のピーク座標を抽出し、前記複数のピーク座標を前記複数の信号源の発生位置として推定することと、
    　を備え、
    　前記到着時刻は、前記複数の信号源からそれぞれに発生した信号が前記複数のセンサのそれぞれに到着した時刻を示す時刻であること、
    　をコンピュータに実行させるプログラムが格納される非一時的なコンピュータ可読媒体。
PCT/JP2021/039791 2021-10-28 2021-10-28 信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 WO2023073861A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2023555978A JPWO2023073861A5 (ja) 2021-10-28 信号源位置推定装置、システム、および方法
PCT/JP2021/039791 WO2023073861A1 (ja) 2021-10-28 2021-10-28 信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体
US18/698,517 US20240329185A1 (en) 2021-10-28 2021-10-28 Signal source position estimation apparatus, system, and method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/039791 WO2023073861A1 (ja) 2021-10-28 2021-10-28 信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023073861A1 true WO2023073861A1 (ja) 2023-05-04

Family

ID=86157559

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/039791 WO2023073861A1 (ja) 2021-10-28 2021-10-28 信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20240329185A1 (ja)
WO (1) WO2023073861A1 (ja)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040027276A1 (en) * 2002-08-06 2004-02-12 Lockheed Martin Corporation System and method for locating emitters
JP2008178006A (ja) * 2007-01-22 2008-07-31 Hitachi Ltd 無線ノード位置推定方法、システム、及びその処理装置
US8098200B1 (en) * 2009-03-12 2012-01-17 Agilent Technologies, Inc. Method and system for locating signal emitters using residual values
US20150094086A1 (en) * 2012-05-07 2015-04-02 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Wireless positioning
JP2017150903A (ja) * 2016-02-23 2017-08-31 日本電信電話株式会社 音源定位装置、方法、及びプログラム
JP2018025556A (ja) * 2016-08-03 2018-02-15 三菱重工業株式会社 位置標定システム、および位置標定方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040027276A1 (en) * 2002-08-06 2004-02-12 Lockheed Martin Corporation System and method for locating emitters
JP2008178006A (ja) * 2007-01-22 2008-07-31 Hitachi Ltd 無線ノード位置推定方法、システム、及びその処理装置
US8098200B1 (en) * 2009-03-12 2012-01-17 Agilent Technologies, Inc. Method and system for locating signal emitters using residual values
US20150094086A1 (en) * 2012-05-07 2015-04-02 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Wireless positioning
JP2017150903A (ja) * 2016-02-23 2017-08-31 日本電信電話株式会社 音源定位装置、方法、及びプログラム
JP2018025556A (ja) * 2016-08-03 2018-02-15 三菱重工業株式会社 位置標定システム、および位置標定方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20240329185A1 (en) 2024-10-03
JPWO2023073861A1 (ja) 2023-05-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2530484B1 (en) Sound source localization apparatus and method
US8842869B2 (en) Method and apparatus for sound source localization using microphones
US9549253B2 (en) Sound source localization and isolation apparatuses, methods and systems
US20170328983A1 (en) Systems and methods for transient acoustic event detection, classification, and localization
JP2015161551A (ja) 音源方向推定装置、音源方向推定方法およびプログラム
JP2015507422A (ja) 音源位置推定
JP6788272B2 (ja) 音源の検出方法及びその検出装置
CN103117064A (zh) 处理信号
Grobler et al. Sound based localization and identification in industrial environments
JP2010121975A (ja) 音源定位装置
Hon et al. Audio fingerprinting for multi-device self-localization
KR102097641B1 (ko) 구형 마이크로폰 어레이를 이용한 음원의 입사 방향 추정방법
EP2732301B1 (en) Sound source localization using phase spectrum
CN110709929A (zh) 处理声音数据以分离多声道信号中的声源
Padois et al. Optimization of a spherical microphone array geometry for localizing acoustic sources using the generalized cross-correlation technique
Dang et al. A feature-based data association method for multiple acoustic source localization in a distributed microphone array
Meng et al. Signal reconstruction of fast moving sound sources using compressive beamforming
JP2010175431A (ja) 音源方向推定装置とその方法と、プログラム
Lin Jointly tracking and separating speech sources using multiple features and the generalized labeled multi-bernoulli framework
WO2023073861A1 (ja) 信号源位置推定装置、システム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体
KR20090128221A (ko) 음원 위치 추정 방법 및 그 방법에 따른 시스템
CN112750455A (zh) 音频处理方法及装置
Himawan et al. Clustering of ad-hoc microphone arrays for robust blind beamforming
Dang et al. An iteratively reweighted steered response power approach to multisource localization using a distributed microphone network
KR20060124443A (ko) 머리전달함수 데이터베이스를 이용한 음원 위치 추정 방법

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21962409

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 18698517

Country of ref document: US

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2023555978

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE