WO2023182000A1 - 異常電波検知装置、異常電波検知方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体 - Google Patents

異常電波検知装置、異常電波検知方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体 Download PDF

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WO2023182000A1
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radio wave
severity
degree
frequency band
abnormal
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翔哉 鴇田
淳 堺
親哉 車谷
海彦 伊藤
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日本電気株式会社
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R29/00—Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
    • G01R29/08—Measuring electromagnetic field characteristics
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters

Definitions

  • the present disclosure relates to an abnormal radio wave detection device, an abnormal radio wave detection method, and a program.
  • radio waves In the use of radio waves in modern society, it is important to eliminate interference and interference caused by illegal radio waves in order to protect people's safe and secure lives.
  • information technology the use of radio waves has increased and diversified, making it difficult to detect the presence of illegal radio waves among a large number of signal radio waves.
  • abnormal radio wave detection technology is currently being considered that can automatically detect signals that are different from normally observed signals by performing machine learning on sample data received under normal conditions without radio wave interference or interference.
  • detection technology by detecting illegal radio waves before they are subject to interference or interference, it is possible to quickly stop the interfering waves, and it is possible to prevent communication failures related to the use of radio waves.
  • Patent Document 1 discloses an abnormality detection device that can uniformly and multifacetedly determine abnormalities in the radio wave emission situation.
  • This anomaly detection device includes a receiving section that receives radio waves, a feature extraction section that extracts a plurality of features in a predetermined frequency band from the received radio waves, and a feature extraction section that extracts a plurality of features in a predetermined frequency band from the received radio waves.
  • a recording unit that associates and accumulates multiple feature values within a predetermined range from the multiple accumulated feature values, and determines whether or not the acquired feature values are within a preset normal range.
  • a processing unit that generates, based on the determination result, an abnormality determination mask in which thresholds are set for a plurality of feature amounts for detecting an abnormality in radio waves.
  • the present invention has been made to solve such problems, and aims to provide an abnormal radio wave detection device, an abnormal radio wave detection method, and a program that can calculate the severity of an abnormal radio wave environment. .
  • An abnormal radio wave detection device includes: a feature extraction unit that extracts a plurality of features in a plurality of unit frequency bands among observed frequency bands in the radio wave environment from the received radio waves; a presence calculation unit that calculates the presence of radio waves based on each of the feature amounts; a severity calculation unit that calculates the severity of interference waves in each unit frequency band based on the degree of presence, which is the severity level that interference waves give to the radio wave environment; an output unit that outputs a frequency band whose severity level is higher than a threshold value among a plurality of severity levels in the observed frequency band; Equipped with
  • An abnormal radio wave detection method includes: Extracts multiple features in multiple unit frequency bands of the observed frequency bands in the radio wave environment from the received radio waves, Calculating the degree of presence of radio waves based on each of the feature amounts, The degree of severity that interference waves give to the radio wave environment, and the degree of severity in each unit frequency band is calculated from the degree of presence; Outputting a frequency band whose severity level is higher than a threshold value among a plurality of severity levels in the observed frequency band.
  • a program is A process of extracting a plurality of feature quantities in a plurality of unit frequency bands among observed frequency bands in the radio wave environment from the received radio waves; a process of calculating the degree of presence of radio waves based on each of the feature amounts; A process of calculating the degree of severity that interference waves give to the radio wave environment in each unit frequency band from the degree of presence; A computer is caused to perform a process of outputting a frequency band whose severity level is higher than a threshold value among a plurality of severity levels in the observed frequency band.
  • an abnormal radio wave detection device an abnormal radio wave detection method, and a program that can calculate the severity of an abnormal radio wave environment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an abnormal radio wave detection device according to a first embodiment
  • FIG. 3 is a flowchart showing an abnormal radio wave detection method according to the first embodiment
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of an abnormal radio wave detection device according to a second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating extraction of a feature amount of radio waves according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating calculation of the presence degree of radio waves according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating extraction of a severity peak value and a corresponding frequency according to the second embodiment.
  • 7 is a flowchart showing an abnormal radio wave detection method according to a second embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of an abnormal radio wave detection device.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an abnormal radio wave detection device 10a according to the first embodiment.
  • the abnormal radio wave detection device 10a is realized by a computer including a memory, a processor, and the like.
  • the abnormal radio wave detection device 10a includes a feature amount extraction section 12a, an existence degree calculation section 14a, a severity degree calculation section 15a, and an output section 16a.
  • the feature extraction unit 12a extracts a plurality of feature quantities in a plurality of unit frequency bands among the observed frequency bands in the radio wave environment from the received radio waves.
  • the unit frequency band is a frequency band corresponding to a unit for extracting feature amounts.
  • the presence degree calculation unit 14a calculates the presence degree of radio waves based on each of the feature amounts. The degree of presence indicates how many radio waves are present, and can be defined as a weighted sum of the radio field intensity exceeding a threshold and the time proportion of the radio wave intensity.
  • the severity level calculation unit 15a calculates the level of severity that interference waves give to the radio wave environment, and the level of severity in each unit frequency band based on the degree of presence.
  • the degree of severity can be given by the degree of presence of radio waves in an abnormal state based on the degree of presence of radio waves in a normal state.
  • the output unit 16a outputs a unit frequency band whose severity level is higher than a threshold value among a plurality of severity levels in the observed frequency band.
  • the output unit 16a can output in various formats (eg, images, audio, etc.).
  • FIG. 2 is a flowchart showing the abnormal radio wave detection method according to the first embodiment.
  • the feature amount extraction unit 12a extracts a plurality of feature amounts in a plurality of unit frequency bands among the observed frequency bands in the radio wave environment from the received radio waves (step S11).
  • the feature amount may be radio wave intensity.
  • the presence degree calculation unit 14a calculates the presence degree of radio waves based on each of the feature amounts (step S12).
  • the severity calculation unit 15a calculates the severity of interference waves in each unit frequency band based on the degree of presence, which is the severity of interference waves inflicted on the radio wave environment (step S13).
  • the output unit 16a outputs a unit frequency band whose severity level is higher than the threshold value among the plurality of severity levels in the observed frequency band (step S14).
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the abnormal radio wave detection device 10.
  • the abnormal radio wave detection device 10 can be used to calculate the degree of severity that interference waves have on a radio wave environment.
  • the abnormal radio wave detection device 10 includes a receiving section 11, a feature extracting section 12, a recording section 13, an existence degree calculating section 14, a severity calculating section 15, and a display section 16.
  • the abnormal radio wave detection device 10 may be realized by a computer having a memory and a processor.
  • the receiving unit 11 receives radio waves via an antenna, for example.
  • the feature amount extraction unit 12 extracts feature amounts of various radio wave environments from the received radio waves.
  • the various radio environments may include normal conditions without radio interference or disturbances and one or more abnormal conditions with radio interference or disturbances.
  • the feature amount extraction unit 12 extracts a plurality of feature amounts for each unit frequency band in the observed frequency band.
  • the feature amount is, for example, a cumulative distribution function (CDF) of radio field intensity in the observed frequency band.
  • Radio field strength is also called RSSI (Received Signal Strength Indicator).
  • FIG. 4 is a diagram illustrating extraction of feature amounts from radio waves according to the second embodiment.
  • the horizontal axis in FIG. 4 indicates radio wave intensity (delta level [dB]). Note that the numerical value "0" on the horizontal axis corresponds to the threshold value of the radio field intensity, and the delta level shown on the horizontal axis indicates the radio field intensity from the threshold value.
  • the vertical axis in FIG. 4 indicates frequency [Hz].
  • the bar on the right side of FIG. 4 shows the cumulative distribution function (probability). As shown in FIG. 4, radio field intensity is obtained for each unit frequency band at the observation frequency.
  • the recording unit 13 records the extracted feature amount and stores it in the storage unit.
  • the recording unit 13 stores the feature quantities of the normal state in each unit frequency band output from the feature extracting unit 12, the feature quantities of one or more abnormal states, and the unit frequency band of the observed frequency band (rectangular in FIG. 4). (corresponding to the frequency band of the frame). Specifically, in the graph of FIG. 4, the radio wave intensity from the upper end to the lower end of the observed frequency band is accumulated in association with each unit frequency band.
  • the storage unit for storing the extracted feature amount may be located inside the abnormal radio wave detection device 10, or may be connected to the outside of the abnormal radio wave detection device 10 via a network. Note that it is preferable to record the feature amounts in a normal state without radio wave interference or failure before operation.
  • the presence degree calculation unit 14 calculates the presence degree of radio waves in each radio wave environment based on the feature amount acquired from the recording unit 13.
  • the presence degree calculation unit 14 calculates the presence degree in the abnormal state and the presence degree in the normal state.
  • the radio wave presence degree A the weighted sum of the radio field intensity for each unit frequency band obtained from the feature amount and the CDF (ie, ⁇ radio wave intensity x (1-probability)) is calculated. That is, the abundance A is given by the following equation.
  • FIG. 5 is a graph showing the cumulative distribution function of radio field intensity with respect to the frequency shown in FIG.
  • the abundance in the normal state may be represented by an area smaller than the area of the rectangle shown in FIG.
  • the blacked-out distribution shown in FIG. 4 may have different distributions.
  • the severity calculation unit 15 calculates the severity level that the interference wave gives to the radio wave environment and the corresponding frequency from the presence degree calculated by the presence degree calculation unit 14. Severity is defined as the degree of presence of radio waves in an abnormal state with radio wave interference or failure divided by the degree of presence of radio waves in a normal state without radio wave interference or failure. That is, the severity may indicate the influence of interference waves such as radio wave interference and disturbances.
  • the severity calculation unit 15 can calculate the severity for each different abnormal state.
  • the severity calculation unit 15 can calculate the severity of each of a plurality of abnormal states and identify a highly serious abnormal state.
  • An abnormal state with a high severity level may be an abnormal state whose severity level is greater than a threshold among multiple abnormal states, or an abnormal state where the severity level is the highest among multiple abnormal states. It may be an abnormal state. For example, when a first abnormal state and a second abnormal state of radio waves are observed, the first degree of presence and the second degree of presence are calculated, respectively. Further, the first degree of severity and the second degree of severity are calculated by dividing the first degree of presence and the second degree of presence, respectively, by the degree of presence in the normal state. By comparing these degrees of severity, it is possible to identify a second abnormal state with a higher degree of severity.
  • a frequency f p corresponding to the peak value P having the highest degree of severity is specified in the observed frequency band. For example, when the radio waves shown in FIG. 4 are to be stopped, the unit frequency of the rectangular frame at which the radio wave intensity is maximum is specified.
  • FIG. 6 is a graph showing the degree of severity for each frequency.
  • FIG. 6 is a graph obtained by rotating the abundance graph of FIG. 4 by 90 degrees counterclockwise (i.e., the horizontal axis is frequency and the vertical axis is abundance) divided by the abundance graph in the normal state. . It is possible to extract the peak value of severity in the observed frequency band and the corresponding unit frequency.
  • frequency bands whose severity is greater than the threshold Y1 may be extracted from the observed frequency bands.
  • a frequency band (lower limit frequency f 1 to upper limit frequency f 2 ) whose severity level is higher than the threshold value Y 1 can be specified.
  • the display unit 16 outputs the frequency band with the highest degree of severity among the frequency bands observed during the same time period to an external monitor or the like. This allows the radio wave monitor to prioritize and respond to abnormal radio waves in the frequency band with the highest degree of severity (for example, by stopping the waves).
  • FIG. 7 is a flowchart showing an abnormal radio wave detection method according to the second embodiment.
  • the receiving unit 11 receives radio waves, for example, via an antenna (step S101).
  • the feature amount extracting unit 12 extracts feature amounts from the radio wave data received by the receiving unit 11 (step S102), and outputs the data to the recording unit 13.
  • the feature extracted here is the cumulative distribution function (CDF) of the radio field intensity in the observed frequency band.
  • the recording unit 13 associates and stores the feature amount output from the feature amount extraction unit 12 and the unit frequency band together with the CDF in the normal state in each frequency band (step S103).
  • the presence calculation unit 14 acquires the feature amount of an arbitrary frequency band from the recording unit 13, and calculates the weighted sum of the radio wave intensity and CDF obtained from the feature amount (i.e., ⁇ radio wave intensity x (1-probability)) of the radio wave. It is calculated as the degree of abundance (step S104).
  • the severity calculation unit 15 calculates the severity, which is a value obtained by normalizing the presence calculated by the presence calculation unit 14 by the presence of radio waves in a normal state, in an arbitrary frequency band. Further, the highest severity level in the observed frequency band is set as the severity level in the frequency band, and the severity level and the corresponding frequency in the observed frequency band are calculated (step S105).
  • the display unit 16 compares the severity levels of the frequency bands observed during the same time period, and outputs the frequency band with the highest severity level as the frequency band that should be prioritized for suspension (i.e., the frequency band that is observed in the external monitor etc.) (Step S106).
  • frequency bands whose severity is higher than a threshold may be output.
  • the radio wave monitor can prioritize and respond to abnormal radio waves in the frequency band with the highest degree of severity or the frequency band with the degree of severity higher than a threshold value (for example, by stopping the signal).
  • the severity of interference waves inflicted on the radio wave environment can be quantitatively determined based on the radio wave intensity and time ratio obtained from the CDF of the radio wave intensity, which is a feature value for detecting an abnormal radio wave environment. It can be calculated as follows. As a result, even if multiple abnormal radio wave environments are observed, it is possible to quantitatively evaluate the priority order for responding to interference signal termination, and it is possible to deal with multiple abnormal radio wave environments according to the priority order. can. In addition, even if the frequency band to be observed is wide, the severity is calculated for each unit frequency band and the frequency with the highest severity is extracted, so when an abnormal radio wave environment is detected in a wide frequency band, It is possible to identify whether an abnormality has occurred in the frequency band.
  • FIG. 8 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the abnormal radio wave detection device 10.
  • the abnormal radio wave detection device 10 and the like include a network interface 1201, a processor 1202, and a memory 1203.
  • Network interface 1201 is used to communicate with other network node devices that make up the communication system.
  • Network interface 1201 may be used to conduct wireless communications.
  • the network interface 1201 may be used to perform wireless LAN communication defined in the IEEE 802.11 series or mobile communication defined in 3GPP (3rd Generation Partnership Project).
  • the network interface 1201 may include, for example, a network interface card (NIC) compliant with the IEEE 802.3 series.
  • NIC network interface card
  • the processor 1202 reads software (computer program) from the memory 1203 and executes it to perform the processing of the abnormal radio wave detection device 10 and the like described using the flowchart or sequence in the above embodiment.
  • the processor 1202 may be, for example, a microprocessor, an MPU (Micro Processing Unit), or a CPU (Central Processing Unit).
  • Processor 1202 may include multiple processors.
  • the memory 1203 is configured by a combination of volatile memory and nonvolatile memory.
  • Memory 1203 may include storage located remotely from processor 1202. In this case, processor 1202 may access memory 1203 via an I/O interface (not shown).
  • memory 1203 is used to store software modules. By reading these software modules from the memory 1203 and executing them, the processor 1202 can perform the processing of the abnormal radio wave detection device 10 and the like described in the above embodiment.
  • each of the processors included in the abnormal radio wave detection device 10 etc. has one or more programs containing a group of instructions for causing a computer to execute the algorithm explained using the drawings. Execute.
  • the program includes instructions (or software code) that, when loaded into a computer, cause the computer to perform one or more of the functions described in the embodiments.
  • the program may be stored on a non-transitory computer readable medium or a tangible storage medium.
  • computer readable or tangible storage media may include random-access memory (RAM), read-only memory (ROM), flash memory, solid-state drive (SSD) or other memory technology, CD - Including ROM, digital versatile disc (DVD), Blu-ray disc or other optical disc storage, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disc storage or other magnetic storage device.
  • the program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or a communication medium.
  • transitory computer-readable or communication media includes electrical, optical, acoustic, or other forms of propagating signals.
  • a feature extraction unit that extracts a plurality of features in a plurality of unit frequency bands among observed frequency bands in the radio wave environment from the received radio waves; a presence calculation unit that calculates the presence of radio waves based on each of the feature amounts; a severity calculation unit that calculates the severity of interference waves in each unit frequency band based on the degree of presence, which is the severity level that interference waves give to the radio wave environment; an output unit that outputs a frequency band whose severity level is higher than a threshold value among a plurality of severity levels in the observed frequency band; Abnormal radio wave detection device equipped with.
  • the abnormal radio wave detection device according to supplementary note 1, wherein the feature amount is a cumulative distribution function of radio field intensity for each unit frequency band.
  • the abnormal radio wave detection device according to supplementary note 2, wherein the degree of presence of the radio waves is defined as a weighted sum of a radio field intensity exceeding a threshold value and a time ratio of the radio field intensity.
  • the degree of presence of the radio wave is defined as the weighted sum of the radio field intensity exceeding the threshold and the time ratio of the radio field intensity, and is calculated in a frequency band of a certain width, and is the abnormal radio wave described in any one of Supplementary Notes 1 to 3. Detection device.
  • the abnormal radio wave detection device according to any one of Supplementary Notes 1 to 7, further comprising a recording unit that records a plurality of extracted feature quantities and a unit frequency band in association with each other.
  • (Appendix 9) Extracts multiple features in multiple unit frequency bands of the observed frequency bands in the radio wave environment from the received radio waves, Calculating the degree of presence of radio waves based on each of the feature amounts, Calculate the degree of severity at each unit frequency from the degree of presence, An abnormal radio wave detection method, which outputs a frequency band whose severity level is higher than a threshold value among a plurality of severity levels in the observation frequency band, which indicates the level of severity that interference waves give to the radio wave environment.
  • Appendix 10 A process of extracting a plurality of feature quantities in a plurality of unit frequency bands among observed frequency bands in the radio wave environment from the received radio waves; a process of calculating the degree of presence of radio waves based on each of the feature amounts; A process of calculating the degree of severity that interference waves give to the radio wave environment in each unit frequency band from the degree of presence; A non-transitory computer-readable medium storing a program that causes a computer to execute a process of outputting a frequency band whose severity level is higher than a threshold value among a plurality of severity levels in the observed frequency band.
  • the present disclosure can be used for an abnormal radio wave detection device, an abnormal radio wave detection method, and a program.

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Abstract

異常な電波環境の深刻度を算出可能な異常電波検知装置等を提供する。 異常電波検知装置（１０ａ）は、受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部（１２ａ）と、前記特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出する存在度算出部（１４ａ）と、妨害波が前記電波環境に与える深刻度であって、前記存在度から各単位周波数帯における深刻度を算出する深刻度算出部（１５ａ）と、前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い周波数帯を出力する出力部（１６ａ）と、を備える。

Description

異常電波検知装置、異常電波検知方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体
　本開示は、異常電波検知装置、異常電波検知方法及びプログラムに関する。
　現代社会における電波の利活用において、不法電波による混信・妨害をなくすことは人々の安全安心な暮らしを守るために重要である。しかし、情報技術の発展に伴い、電波利用が増加・多様化しているため、多数の信号無線の中から不法電波の存在を検知することが難しくなっている。
　そこで現在、電波干渉や障害のない通常状態の受信データをサンプルデータとして機械学習することで、通常観測される信号と異なる信号を自動で検知することができる異常電波検知技術が検討されている。上記技術により、混信・妨害を受ける前に不法電波を検知することで妨害波に対する迅速な停波活動を行うことができ、電波利用に係る通信障害を未然に防ぐことができる。
　例えば、特許文献１には、電波の発射状況の異常を画一的に、多面的に判定することができる異常検知装置が開示されている。この異常検知装置は、無線電波を受信する受信部と、受信した無線電波から、所定の周波数帯における複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、抽出された複数の特徴量と周波数帯とを関連付けて蓄積する記録部と、蓄積された複数の特徴量から、所定の範囲の複数の特徴量を取得し、取得した特徴量があらかじめ設定された正常範囲内に入っているか否かを判定し、判定結果に基づいて、無線電波の異常を検知するための複数の特徴量に関するしきい値を設定した異常判定マスクを生成する処理部とを備える。
国際公開第２０２１／１７６８０５号
　しかしながら、複数の異常な電波環境が観測された場合、より深刻な影響を受ける電波環境から優先して対応する必要があるが、妨害波を停止するための優先度を定量的に評価する判断アルゴリズムは開発されていない。そのため、複数の異常な電波環境に対して、深刻度にかかわらず、属人的な対応順序となっている。また、広周波数帯域において異常な電波環境を検知した際に、どこの周波数帯で異常が起こったか特定できない。
　本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、異常な電波環境の深刻度を算出可能な異常電波検知装置、異常電波検知方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本開示の一態様にかかる異常電波検知装置は、
　　受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
　前記特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出する存在度算出部と、
　妨害波が前記電波環境に与える深刻度であって、前記存在度から各単位周波数帯における深刻度を算出する深刻度算出部と、
　前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い周波数帯を出力する出力部と、
を備える。
　本開示の一態様にかかる異常電波検知方法は、
　受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出し、
　前記特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出し、
　妨害波が前記電波環境に与える深刻度であって、前記存在度から各単位周波数帯における深刻度を算出し、
　前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い周波数帯を出力する。
　本開示の一態様にかかるプログラムは、
　受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出する処理と、
　前記特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出する処理と、
　妨害波が前記電波環境に与える深刻度であって、前記存在度から各単位周波数帯における深刻度を算出する処理と、
　前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い周波数帯を出力する処理と、をコンピュータに実行させる。
　本開示によれば、異常な電波環境の深刻度を算出可能な異常電波検知装置、異常電波検知方法及びプログラムを提供することができる。
実施の形態１にかかる異常電波検知装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる異常電波検知方法を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかる異常電波検知装置の構成例を示すブロック図である。 実施の形態２にかかる電波の特徴量の抽出を説明する図である。 実施の形態２にかかる電波の存在度の算出を説明する図である。 実施の形態２にかかる深刻度のピーク値と該当周波数の抽出を説明する図である。 実施の形態２にかかる異常電波検知方法を示すフローチャートである。 異常電波検知装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
＜実施の形態１＞
　以下、本発明を適用した具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。ただし、本発明が以下の実施形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載および図面は、適宜、簡略化されている。
　図１は、実施形態１にかかる異常電波検知装置１０ａの構成を示すブロック図である。
異常電波検知装置１０ａは、メモリ及びプロセッサ等を備えるコンピュータにより実現される。異常電波検知装置１０ａは、特徴量抽出部１２ａ、存在度算出部１４ａ、深刻度算出部１５ａ、出力部１６ａを含む。
　特徴量抽出部１２ａは、受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出する。単位周波数帯は、特徴量を抽出する単位に対応する周波数帯である。存在度算出部１４ａは、特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出する。存在度は、電波がどれくらい存在するかを示し、閾値を超える電波強度と当該電波強度の時間割合の加重和で定義され得る。
　深刻度算出部１５ａは、妨害波が電波環境に与える深刻度であって、存在度から各単位周波数帯における深刻度を算出する。深刻度は、通常状態での電波の存在度を基準とした異常状態での電波の存在度によって与えられ得る。出力部１６ａは、観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い単位周波数帯を出力する。出力部１６ａは、様々な形式（例えば、画像、音声など）で出力することができる。
　図２は、実施形態１にかかる異常電波検知方法を示すフローチャートである。
　特徴量抽出部１２ａは、受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出する（ステップＳ１１）。ここで、特徴量は、電波強度でありうる。存在度算出部１４ａは、特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出する（ステップＳ１２）。深刻度算出部１５ａは、妨害波が電波環境に与える深刻度であって、存在度から各単位周波数帯における深刻度を算出する（ステップＳ１３）。出力部１６ａは、観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い単位周波数帯を出力する（ステップＳ１４）。
　以上説明した実施形態１によれば、異常な電波環境の深刻度を算出し、深刻度が高い周波数帯を特定することができる。
＜実施の形態２＞
　図３は、異常電波検知装置１０の構成例を示すブロック図である。
　異常電波検知装置１０は、妨害波が電波環境に与える深刻度の算出に用いられ得る。図３に示すように、異常電波検知装置１０は、受信部１１、特徴量抽出部１２、記録部１３、存在度算出部１４、深刻度算出部１５、及び表示部１６を備える。なお、異常電波検知装置１０は、メモリ及びプロセッサを有するコンピュータにより実現され得る。
　受信部１１は、例えば、アンテナを介して、無線電波を受信する。特徴量抽出部１２は、受信した電波から様々な電波環境の特徴量を抽出する。様々な電波環境は、電波干渉や障害のない通常状態、及び、電波干渉や障害のある１つ又は複数の異常状態を含みうる。特徴量抽出部１２は、観測周波数帯において単位周波数帯ごとに複数の特徴量を抽出する。ここで、特徴量とは、例えば、観測周波数帯における電波強度の累積分布関数（cumulative distribution function：ＣＤＦ）である。電波強度は、RSSI（Received Signal Strength Indicator）とも呼ばれる。
　図４は、実施の形態２にかかる電波からの特徴量の抽出を説明する図である。図４の横軸は、電波強度（デルタレベル［ｄＢ］）を示す。なお、横軸上の数値「０」は、電波強度の閾値に対応し、横軸に示すデルタレベルは、閾値からの電波強度を示す。図４の縦軸は、周波数［Ｈｚ］を示す。図４の右側のバーは、累積分布関数（確率）を示す。図４に示すように、観測周波数において、単位周波数帯ごとに、電波強度が得られる。
　記録部１３は、抽出された特徴量を記録し、記憶部に蓄積する。記録部１３は、特徴量抽出部１２から出力された各単位周波数帯における通常状態の特徴量とともに、１つ又は複数の異常状態の特徴量と、観測周波数帯の単位周波数帯（図４の矩形枠の周波数帯に対応）とを関連付けて蓄積する。具体的には、図４のグラフにおいて、観測周波数帯の上端から下端までの電波強度を単位周波数帯ごとに関連付けて蓄積する。なお、抽出された特徴量を記憶するための記憶部は、異常電波検知装置１０の内部にあってもよいし、異常電波検知装置１０の外部にネットワークを介して接続されていてもよい。なお、運用前に、電波干渉や障害のない通常状態における特徴量を事前に記録しておくことが好ましい。
　存在度算出部１４は、記録部１３から取得した特徴量を基に、各電波環境における電波の存在度を算出する。存在度算出部１４は、異常状態における存在度および正常状態に存在度を算出する。電波の存在度Ａとして、特徴量から得られる単位周波数帯ごとの電波強度とＣＤＦの加重和（すなわち、Σ電波強度×（１－確率））を算出する。すなわち、存在度Ａは、次式で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　図５は、図４の周波数に対する電波強度の累積分布関数を示すグラフである。存在度が、閾値を超える電波強度と当該電波強度の時間割合の加重和で定義される。よって、存在度は、図５に示す矩形内における、累積分布関数(太線)と確率Ｐ＝１．０の点線および強度Ｘ＝Ｘ１の点線で囲まれた面積で表される。このように、複数の異常状態における存在度および正常状態における存在度を算出する。いくつかの実施形態では、正常状態における存在度は、図５で示した矩形の面積より小さい面積で表される場合がある。異なる状態については、図４で示した黒塗りの分布が異なる分布を有し得る。
　深刻度算出部１５は、存在度算出部１４で算出された存在度から、妨害波が電波環境に与える深刻度、及び該当周波数を算出する。深刻度は、電波干渉や障害のある異常状態での電波の存在度を、電波干渉や障害のない通常状態での電波の存在度で除算した値で定義される。すなわち、深刻度は、電波干渉や障害などの妨害波の影響を示し得る。深刻度算出部１５は、異なる異常状態ごとに深刻度を算出することができる。
　深刻度算出部１５は、複数の異常状態における深刻度をそれぞれ算出し、深刻度の高い異常状態を特定することができる。深刻度の高い異常状態とは、複数の異常状態の深刻度のうち、深刻度が閾値より大きい異常状態であってもよく、あるいは、複数の異常状態の深刻度のうち、深刻度が最大となる異常状態であってもよい。例えば、電波の第１の異常状態と第２の異常状態が観測された場合、それぞれ、第１の存在度及び第２の存在度を算出する。更に、第１の存在度及び第２の存在度をそれぞれ、通常状態の存在度で除算することで、第１の深刻度と第２の深刻度が算出される。これらの深刻度を比較し、深刻度が高い第２の異常状態を特定することができる。さらに、第２の異常状態にかかる電波について、観測周波数帯の中で、深刻度が最も高いピーク値Ｐに対応する周波数ｆｐを特定する。例えば、図４で示した電波が停波対象である場合、電波強度が最大となる矩形枠の単位周波数が特定される。
　図６は、周波数ごとの深刻度を示すグラフである。図６は、図４の存在度のグラフを反時計回りに９０度回転させたグラフ（すなわち、横軸が周波数、縦軸が存在度）を通常状態の存在度のグラフで除算したグラフである。観測周波数帯での深刻度のピーク値と、該当単位周波数を抽出することができる。いくつかの実施形態では、観測周波数帯において、深刻度が閾値Ｙ１より大きい周波数帯を抽出してもよい。深刻度が閾値Ｙ１より高い周波数帯（下限周波数ｆ１～上限周波数ｆ２）が特定され得る。
　表示部１６は、同時間帯に観測される周波数帯で最も深刻度が高い周波数帯を外部モニタ等に出力する。これにより、電波監視員が、深刻度が最も高い周波数帯にかかる異常電波を優先して対応（例えば、停波）することができる。
　図３及び図７を用いて、妨害波が電波環境に与える深刻度を算出する動作を説明する。
図７は、実施の形態２にかかる異常電波検知方法を示すフローチャートである。
　受信部１１は、例えば、アンテナを介して、無線電波を受信する（ステップＳ１０１）。
　特徴量抽出部１２は、受信部１１で受信した無線電波データから特徴量を抽出し（ステップＳ１０２）、当該データを記録部１３へ出力する。ここで抽出される特徴量とは、観測周波数帯における電波強度の累積分布関数（ＣＤＦ）である。
　記録部１３は、各周波数帯における通常状態のＣＤＦとともに、特徴量抽出部１２から出力された特徴量と単位周波数帯を関連付けて蓄積する（ステップＳ１０３）。
　存在度算出部１４は、任意の周波数帯の特徴量を記録部１３から取得し、特徴量から得られる電波強度とＣＤＦの加重和（すなわち、Σ電波強度×（１－確率））を電波の存在度として算出する（ステップＳ１０４）。
　深刻度算出部１５は、任意の周波数帯において、存在度算出部１４で算出された存在度を通常状態での電波の存在度で規格化した数値である深刻度を算出する。また、観測周波数帯において最も高い深刻度を当該周波数帯における深刻度として、観測周波数帯での深刻度及び該当周波数を算出する（ステップＳ１０５）。
　表示部１６は、同時間帯に観測される周波数帯での深刻度をそれぞれ比較し、深刻度が最も高い周波数帯を、優先して停波対応すべき周波数帯として出力する（すなわち、外部モニタ等に表示させる）（ステップＳ１０６）。いくつかの実施形態では、深刻度が閾値より高い周波数帯を出力してもよい。これにより、電波監視員が、深刻度が最も高い周波数帯、又は深刻度が閾値より高い周波数帯にかかる異常電波を優先して対応（例えば、停波）することができる。
　以上説明した本実施形態によれば、異常な電波環境を検知するための特徴量である電波強度のＣＤＦから得られる電波の強度と時間割合により、妨害波が電波環境に与える深刻度を定量的に算出することができる。これにより、複数の異常な電波環境が観測された場合であっても、妨害波停波対応の優先順位を定量的に評価でき、優先順位にしたがって、複数の異常な電波環境を対処することができる。また、観測する周波数帯が広帯域であっても単位周波数帯ごとに深刻度を算出し、最も深刻度の高い周波数を抽出することで、広周波数帯域において異常な電波環境を検知した際に、どこの周波数帯で異常が起こったか特定することができる。
　図８は、異常電波検知装置１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。図８を参照すると、異常電波検知装置１０等は、ネットワーク・インターフェース１２０１、プロセッサ１２０２、及びメモリ１２０３を含む。ネットワーク・インターフェース１２０１は、通信システムを構成する他のネットワークノード装置と通信するために使用される。ネットワーク・インターフェース１２０１は、無線通信を行うために使用されてもよい。例えば、ネットワーク・インターフェース１２０１は、IEEE 802.11 seriesにおいて規定された無線ＬＡＮ通信、もしくは３ＧＰＰ（登録商標）（3rd Generation Partnership Project）において規定されたモバイル通信を行うために使用されてもよい。もしくは、ネットワーク・インターフェース１２０１は、例えば、IEEE 802.3 seriesに準拠したネットワークインターフェースカード（NIC）を含んでもよい。
　プロセッサ１２０２は、メモリ１２０３からソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで、上述の実施形態においてフローチャートもしくはシーケンスを用いて説明された異常電波検知装置１０等の処理を行う。プロセッサ１２０２は、例えば、マイクロプロセッサ、MPU（Micro Processing Unit）、又はCPU（Central Processing Unit）であってもよい。プロセッサ１２０２は、複数のプロセッサを含んでもよい。
　メモリ１２０３は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ１２０３は、プロセッサ１２０２から離れて配置されたストレージを含んでもよい。この場合、プロセッサ１２０２は、図示されていないI/Oインタフェースを介してメモリ１２０３にアクセスしてもよい。
　図８の例では、メモリ１２０３は、ソフトウェアモジュール群を格納するために使用される。プロセッサ１２０２は、これらのソフトウェアモジュール群をメモリ１２０３から読み出して実行することで、上述の実施形態において説明された異常電波検知装置１０等の処理を行うことができる。
　図２又は図７を用いて説明したように、異常電波検知装置１０等が有するプロセッサの各々は、図面を用いて説明されたアルゴリズムをコンピュータに行わせるための命令群を含む１又は複数のプログラムを実行する。
　上述の例において、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。
　なお、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。
　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。
　この出願は、２０２２年３月２３日に出願された日本出願特願２０２２－０４６３６５号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　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）
　受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
　前記特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出する存在度算出部と、
　妨害波が前記電波環境に与える深刻度であって、前記存在度から各単位周波数帯における深刻度を算出する深刻度算出部と、
　前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い周波数帯を出力する出力部と、
を備える、異常電波検知装置。
　（付記２）
　前記特徴量は、単位周波数帯ごとの電波強度の累積分布関数である、付記１に記載の異常電波検知装置。
　（付記３）
　前記電波の存在度は、閾値を超える電波強度と当該電波強度の時間割合の加重和で定義される、付記２に記載の異常電波検知装置。
　（付記４）
　前記電波の存在度は、閾値を超える電波強度と当該電波強度の時間割合の加重和で定義され、一定幅の周波数帯で算出される、付記１～３のいずれか一項に記載の異常電波検知装置。
　（付記５）
　前記深刻度は、通常状態での電波の存在度を基準とした異常状態での電波の存在度によって与えられる、付記１～４のいずれか一項に記載の異常電波検知装置。
　（付記６）
　前記深刻度は、前記電波の存在度を通常状態での電波の存在度で規格化した比率である、付記１～５のいずれか一項に記載の異常電波検知装置。
　（付記７）
　前記出力部は、前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が最も高い単位周波数帯を出力する、付記１～６のいずれか一項に記載の異常電波検知装置。
　（付記８）
　抽出された複数の特徴量と単位周波数帯とを関連付けて記録する記録部を更に備える、付記１～７のいずれか一項に記載の異常電波検知装置。
　（付記９）
　受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出し、
　前記特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出し、
　前記存在度から各単位周波数における深刻度を算出し、
　妨害波が前記電波環境に与える深刻度であって、前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い周波数帯を出力する、異常電波検知方法。
　（付記１０）
　受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出する処理と、
　前記特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出する処理と、
　妨害波が前記電波環境に与える深刻度であって、前記存在度から各単位周波数帯における深刻度を算出する処理と、
　前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い周波数帯を出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体。
　本開示は、異常電波検知装置、異常電波検知方法及びプログラムに利用可能である。
　１０　異常電波検知装置
　１０ａ　異常電波検知装置
　１１　受信部
　１２　特徴量抽出部
　１２ａ　特徴量抽出部
　１３　記録部
　１４　存在度算出部
　１４ａ　存在度算出部
　１５　深刻度算出部
　１５ａ　深刻度算出部
　１６　表示部
　１６ａ　出力部

Claims (10)

  1. 　受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
    　前記特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出する存在度算出手段と、
    　妨害波が前記電波環境に与える深刻度であって、前記存在度から各単位周波数帯における深刻度を算出する深刻度算出手段と、
    　前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い周波数帯を出力する出力手段と、
    を備える、異常電波検知装置。
  2. 　前記特徴量は、単位周波数帯ごとの電波強度の累積分布関数である、請求項１に記載の異常電波検知装置。
  3. 　前記電波の存在度は、閾値を超える電波強度と当該電波強度の時間割合の加重和で定義される、請求項２に記載の異常電波検知装置。
  4. 　前記電波の存在度は、閾値を超える電波強度と当該電波強度の時間割合の加重和で定義され、一定幅の周波数帯で算出される、請求項１に記載の異常電波検知装置。
  5. 　前記深刻度は、通常状態での電波の存在度を基準とした異常状態での電波の存在度によって与えられる、請求項１に記載の異常電波検知装置。
  6. 　前記深刻度は、前記電波の存在度を通常状態での電波の存在度で規格化した比率である、請求項１に記載の異常電波検知装置。
  7. 　前記出力手段は、前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が最も高い単位周波数帯を出力する、請求項１に記載の異常電波検知装置。
  8. 　抽出された複数の特徴量と単位周波数帯とを関連付けて記録する記録手段を更に備える、請求項１～７のいずれか一項に記載の異常電波検知装置。
  9. 　受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出し、
    　前記特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出し、
    　前記存在度から各単位周波数における深刻度を算出し、
    　妨害波が前記電波環境に与える深刻度であって、前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い周波数帯を出力する、異常電波検知方法。
  10. 　受信した電波から電波環境における観測周波数帯のうちの複数の単位周波数帯における複数の特徴量を抽出する処理と、
    　前記特徴量のそれぞれに基づいて電波の存在度を算出する処理と、
    　妨害波が前記電波環境に与える深刻度であって、前記存在度から各単位周波数帯における深刻度を算出する処理と、
    　前記観測周波数帯で複数の深刻度のうち深刻度が閾値より高い周波数帯を出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体。
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