JP2576044B2 - 信号追尾方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、複数の方位に指向した
受波ビームの出力に周波数分析を行うことにより得られ
る周波数空間上の信号強度の分布に基づいて、方向性を
持つ未知の狭帯域信号を時間的に継続して測定する信号
追尾方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】狭帯域信号を追尾する従来の方法につい
て述べる。少しずつ異なる方位を指向する複数個の受波
ビームによって信号を受波し、該受波ビームの出力の各
々について周波数分析を行ってスペクトル推定を、各サ
ンプル時刻ごとに行う。これにより、各方位θを指向す
る受波ビームの入力信号の各周波数ｆでの信号強度Ｘ
（ｆ，θ）が得られる。次に、信号強度Ｘ（ｆ，θ）の
ピークを検出する。ここでピークとは、信号強度が同じ
受波ビーム内の両隣のサンプル周波数における強度より
も大きく、かつ、方位が両隣である受波ビームの同じサ
ンプル周波数における強度よりも大きい極大点のことで
ある。もし点（ｆ０，θ０）がピークになっており、し
かもその信号強度があらかじめ定めた閾値を越えたなら
ば、周波数ｆ0 の狭帯域信号が到来したと判断し、その
方位はおおむねθ０であると判断する。続いて、より精
密な狭帯域信号の到来方位の計測値として、信号強度Ｘ
（ｆ，θ）の点（ｆ０，θ０）近辺のデータから精測方
位θ１を求める。精測方位θ１は、例えば、方位θ０の
近傍の方位を指向する複数個の受波ビームの周波数ｆ０
における信号強度を用いて補間処理を行い極大点を求め
ることにより得る、このようにして、周波数ｆ０の狭帯
域信号が精測方位θ１から到来したことを検出する。以
上の処理を各サンプル時刻ごとに行った上で、異なる時
刻に検出された狭帯域信号の周波数及び精測方位を比較
する。あるサンプル時刻に検出された狭帯域信号の周波
数ｆ０及び到来方位θ１と、過去の一定時間内に検出さ
れた狭帯域信号の周波数ｆ０´及び到来方位θ１´との
差異が定められた値以下である場合には、両信号は同じ
信号源からの狭帯域信号とみなし統合する。以後同様に
繰り返すことによって狭帯域信号の刻々と変化する周波
数と到来方位を時間的に継続して得て、狭帯域信号を追
尾する。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
信号追尾方法においては、次のような課題があった。信
号強度が雑音強度に比較して小さい状況、すなわちＳ／
Ｎ比が低い状況では、信号強度の分布中において、狭帯
域信号に基づく真のピークと共に、ランダムな雑音に基
づくピークが頻繁に現れる。そのため従来の信号追尾方
法においては、追尾中の狭帯域信号に雑音に基づくピー
クが統合されてしまう現象がしばしば生じるため、誤っ
た周波数や到来方位が示されたり追尾が途切れたりする
という問題点があり、信号強度が雑音強度に比較して十
分に大きい状況でなければ利用できなかった。図２は上
記問題点を示し周波数ｆに関する方位空間上の信号強度
分布を示す図であり、図（ａ）はサンプル時刻Ｔ１にお
ける信号強度分布図、図（ｂ）はサンプル時刻Ｔ２にお
ける信号強度分布図、図（ｃ）はサンプル時刻Ｔ３にお
ける信号強度分布図、及び図（ｄ）はサンプル時刻Ｔ４
における信号強度分布図である。図３は図２に示す狭帯
域信号の望ましい追尾結果を示す図であり、図４は図２
に示す狭帯域信号の従来の追尾結果を示す図である。図
２（ａ）に示すようにサンプル時刻Ｔ１において、方位
θ１から狭帯域信号が到来している。図２（ｂ）に示す
ようにサンプル時刻Ｔ２においては、方位θ２から狭帯
域信号が到来している。図２（ｃ）に示すようにサンプ
ル時刻Ｔ３においては、方位θe 及び方位θ１で信号強
度が極大となっており、しかも方位θe における信号強
度が方位θ１における信号強度よりも大である。方位θ
e は雑音に基づくピークであり、信号方位θ３は狭帯域
信号に基づく真のピークである。そのため、信号方位θ
e が狭帯域信号の方位と誤って推定される。図２（ｄ）
に示すようにサンプル時刻Ｔ４においては方位θ４で信
号強度がピークとなっており、方位θ４から狭帯域信号
が到来している。

【０００４】図３に示すようにサンプル時刻Ｔ１〜Ｔ４
において信号方位θ１〜θ４が狭帯域信号の正しい方位
であるが、図４に示すようにサンプル時刻Ｔ３において
雑音に基づく信号の方位θe がサンプル時刻Ｔ１及びＴ
２で検出した狭帯域信号の方位として統合される。サン
プル時刻Ｔ４において狭帯域信号の方位θ４が正しく検
出されるが、サンプル時刻Ｔ３における方位θe と方位
θ４とが離れすぎているのでサンプル時刻Ｔ４における
狭帯域信号がサンプル時刻Ｔ１〜Ｔ３の狭帯域信号とは
別のものであると判別され狭帯域信号の追尾がとぎれて
しまう。本発明は、前記従来技術が持っていた課題とし
て、追尾中の狭帯域信号に雑音に基づくピークが統合さ
れ誤った周波数や到来方位が示されたり追尾が途切れ、
信号強度が雑音強度に比較して十分に大きい状況でなけ
れば利用できない点について解決した信号追尾方法を提
供するものである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、前記課題を解
決するために、異なる方位に対する指向性を持つ複数の
受波ビームを用いて所定の連続した範囲の方位を監視
し、前記各受波ビームによってそれぞれ受波した受波信
号に対して、サンプル時刻毎に周波数分析を行い各受波
ビームの周波数に対する信号強度分布をそれぞれ求め、
前記各信号強度分布に基づき、方向性を持って到来する
狭帯域信号の周波数と到来方位を時間的に継続して測定
する信号追尾方法において、以下を処理を行う。即ち、
サンプル周波数毎に前記各信号強度分布のサンプル周波
数の近傍部分をニューラルネットワークに入力し、該ニ
ューラルネットワークが、該サンプル周波数の近傍部分
に直線または曲線のパターンが存在するか否かを判定
し、前記ニューラルネットワークが、前記パターンが存
在すると判定した場合をもって、該信号強度分布が求め
られた受波ビームの指向する方位から該サンプル周波数
に近い周波数を持つ狭帯域信号が到来したことを検出
し、該信号強度分布の該サンプル周波数の近傍で最も信
号強度の大きな周波数を到来した狭帯域信号の到来周波
数とし、該方位の近傍に指向した複数の受波ビームから
求められた信号強度分布における該到来周波数の信号強
度に基づいて、補間処理によって狭帯域信号の精測方位
を算出し、該到来周波数及び該精測方位を過去に検出さ
れた狭帯域信号の到来周波数及び精測方位と比較し、新
旧の狭帯域信号を統合することにより狭帯域信号の追尾
を行う。

【０００６】

【作用】本発明によれば、以上のように信号追尾方法を
構成したので、ニューラルネットワークがサンプル周波
数毎に各信号強度分布の該サンプル周波数の近傍の部分
に狭部分に直線または曲線のパターンが存在するか否か
を判定し、ニューラルネットワークが該パターンが存在
すると判定した場合をもって、該信号強度分布が求めら
れた受波ビームの指向する方位から該サンプル周波数に
近い周波数を持つ狭帯域信号が到来したことを検出す
る。従って、前記課題を解決できるのである。

【０００７】

【実施例】図１は、本発明の信号追尾方法を実施するた
めの信号追尾装置の機能ブロック図である。この信号追
尾装置は、方位θ１，周波数ｆ１の未知の音源１からの
狭帯域信号を少しずつ異なる方位を指向する複数個の受
波ビームＢ１，Ｂ２，…，Ｂｎによって受波する音響ア
レイセンサ２を有する。音響アレイセンサ２の出力側に
は、各受波ビームＢｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）の受波信
号のフーリエ変換を行い周波数空間上の信号強度分布を
各サンプル時刻ごとに求める周波数分析器３−ｉが接続
されている。各周波数分析器３−ｉの出力側には、サン
プル時刻毎の周波数空間上の信号強度分布を記憶する記
憶装置４−ｉ及び信号強度分布における信号のピークを
検出することにより未知の音源１からの狭帯域信号の方
位θ１及び周波数ｆ１を検出するピーク検出器６が接続
されている。記憶装置４−ｉには、周波数空間上の信号
強度分布のサンプル周波数の近傍の部分を取り出して、
該取り出した部分が、未知の音源１からの狭帯域信号に
基づいた所定のパターン、即ち、直線または曲線のパタ
ーンを有するか否かを判定するニューラルネットワーク
５−ｉが接続されており、さらにその出力側にはピーク
検出器６が接続されている。ピーク検出器６の出力側に
は信号の統合を行い狭帯域信号を追尾する目標管理装置
７が接続されている。

【０００８】次に、図１を用いて本発明の信号追尾方法
を説明する。音響アレイセンサ２では、未知の音源１か
らの狭帯域信号を少しずつ異なる方位を指向する複数個
の受波ビームＢ１，Ｂ２，…，Ｂｎによって受波して、
各受波ビームＢｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）の受波信号を
周波数分析器３−ｉに出力する。各周波数分析器３−ｉ
では、各サンプル時刻毎に受波ビームＢｉの受波信号の
フーリエ変換を行い周波数空間上の信号強度分布を求め
て、該信号強度分布を記憶装置４−ｉ及びピーク検出器
６に出力する。記憶装置４−ｉでは、過去一定時間分の
受波ビームＢｉの信号強度分布を保存する。これによ
り、各受波ビームＢｉ毎に、各サンプル時刻における周
波数空間上の信号強度分布が得られる。各ニューラルネ
ットワーク５−ｉでは、少しずつ周波数の異なる複数の
サンプル周波数の各サンプル周波数について、記憶装置
４−ｉに記憶された周波数空間上の信号強度分布の該サ
ンプル周波数の近傍に限った部分を取り出し、該取り出
した部分に直線あるいは曲線のパターンが存在するか否
かを判定する。これは、例えば、直線あるいは曲線のパ
ターンを予め学習し、取り出した部分の入力データ中に
学習したパターンが存在すれば１を、存在しなければ０
を出力するように学習したバックプロパゲーション型ニ
ューラルネットワークを用いることにより実現できる。
そして、方位θに指向した受波ビームＢｉの周波数空間
上の信号強度分布中のサンプル周波数ｆの近傍部分を記
憶装置４−ｉより入力した時、ニューラルネットワーク
５−ｉが、前記パターンが存在すると判定した場合をも
って、方位θの近辺からサンプル周波数ｆに近い周波数
を持つ狭帯域信号が到来していると判定する。

【０００９】狭帯域信号の場合は、狭帯域信号の方位に
指向する受波ビームの信号強度分布において、狭帯域信
号の周波数の近傍で信号強度の大きな点が線状に並んだ
パターンを形作るという性質を持つ。一方、雑音信号の
場合は、ランダムな信号強度分布となり、前記パターン
を形作らない。従って、受波ビームＢｉの周波数空間上
の信号強度分布中のサンプル周波数の近傍部分に直線ま
たは曲線のパターンが存在するか否かによって狭帯域信
号の到来を検出するので、雑音による影響を受けずに狭
帯域信号を検出することができる。ニューラルネットワ
ーク５−ｉでは、パターンが存在すれば、サンプル周波
数ｆ及び受波ビームＢｉを指向する方位θをピーク検出
器６に出力する。方位θの近辺からサンプル周波数ｆに
近い周波数を持つ狭帯域信号が到来していると判定する
と、ピーク検出器６では、方位θに指向した受波ビーム
Ｂｉから得られた周波数空間上の信号強度分布におい
て、サンプル周波数ｆの近傍で最も信号強度の大きな周
波数ｆ１を求め、この周波数ｆ１を狭帯域信号の到来周
波数とする。次に、各受波ビームＢｉの周波数ｆ１での
信号強度に補間処理を行って、精測方位θ１を求め、該
精測方位θ１を到来周波数ｆ１と共に、目標管理装置７
に出力する。精測方位θ１は、例えば方位θに指向した
受波ビームＢｉとその両隣の受波ビームＢｉ−１，Ｂｉ
＋１から得られた周波数ｆ１の信号強度に対して、３点
を用いた放物線補間を行い、放物線の頂上にあたる方位
を精測方位θ１とする方法を用いることににより求める
ことができる。ここまでをもって周波数ｆ１の狭帯域信
号が方位θ１から到来したとの情報が得られる。目標管
理装置７では、今回検出された狭帯域信号の周波数ｆ１
及び方位θ１と過去に検出した狭帯域信号の周波数及び
方位とを比較し、周波数及び方位が予め定められた差以
内であれば、両信号を同一の音源に基づくものと判定し
て統合する。

【００１０】以後、上記処理を繰り返すことによって、
周波数と到来方位が刻々と変化する狭帯域信号を追尾す
ることができる。以上のように、本実施例では、以下の
利点がある。 （ｉ） 狭帯域信号の場合は、狭帯域信号の周波数の付
近に、信号強度の大きな点が線状に並んだパターンを形
作るという性質を持つ。このパターンを捕えることをも
って信号の検出とみなし、その付近で信号強度のピーク
を検出するので、雑音に影響されることなく、信号の追
尾を行え、信号追尾の精度を向上させることができる。 （ii) 従来の方法よりもＳ／Ｎ比が低い状況下で狭帯
域信号の追尾を行うことができる。 なお、本発明は、上記実施例に限定されず種々の変形が
可能である。その変形例としては、例えば次のようなも
のがある。 （１） 上記実施例では入力信号を音響信号としたが、
例えば、電磁波など方向性を持ち周波数と信号強度を求
め得るものであれば、どのような入力信号であってもよ
い。 （２） 図１の信号追尾装置は個別回路またはマイクロ
コンピュータに内蔵したプログラムにより実現してもよ
い。 （３） 上記実施例ではニューラルネットワークの例と
してバックプロパゲーション型のものを採り上げたが、
パターンの存在を判定できるものであれば、例えばボル
ツマンマシン等、他のニューラルネットワークでもよ
い。

【００１１】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、サンプル周波数毎に各信号強度分布のサンプル周
波数の近傍部分をニューラルネットワークに入力し、該
ニューラルネットワークが、該サンプル周波数の近傍部
分に直線または曲線のパターンが存在するか否かを判定
し、ニューラルネットワークが、パターンが存在すると
判定した場合をもって、該信号強度分布が求められた受
波ビームの指向する方位から該サンプル周波数に近い周
波数を持つ狭帯域信号が到来したことを検出する。従っ
て、雑音に影響されることなく、狭帯域信号の追尾を行
え、Ｓ／Ｎ比が低い状況下で狭帯域信号の追尾を行うこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の信号追尾方法を実施するための信号追
尾装置の機能ブロック図である。

【図２】周波数ｆに関するサンプル時刻Ｔ１〜Ｔ４での
方位空間上の信号強度分布を示す図である。

【図３】図２の狭帯域信号の望ましい追尾結果を示す図
である。

【図４】図２の狭帯域信号の従来の追尾結果を示す図で
ある。

【符号の説明】

１ 未知の音源 ２ 音響アレイセンサ ３−ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ） 周波数分析器 ４−ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ） 記憶装置 ５−ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ） ニューラルネットワ
ーク ６ ピーク検出器 ７ 目標管理装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山下 正人 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電 気工業株式会社内 (72)発明者 溝田 享 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電 気工業株式会社内 (72)発明者 尾崎 俊二 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電 気工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平４−9782（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−136779（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−60851（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−179285（ＪＰ，Ａ) 特公 平２−26749（ＪＰ，Ｂ２)

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 異なる方位に対する指向性を持つ複数の
   受波ビームを用いて所定の連続した範囲の方位を監視
   し、 前記各受波ビームによってそれぞれ受波した受波信号に
   対して、サンプル時刻毎に周波数分析を行い各受波ビー
   ムの周波数に対する信号強度分布をそれぞれ求め、 前記各信号強度分布に基づき、方向性を持って到来する
   狭帯域信号の周波数と到来方位を時間的に継続して測定
   する信号追尾方法において、 サンプル周波数毎に前記各信号強度分布のサンプル周波
   数の近傍部分をニューラルネットワークに入力し、該ニ
   ューラルネットワークが、該サンプル周波数の近傍部分
   に直線または曲線のパターンが存在するか否かを判定
   し、 前記ニューラルネットワークが、前記パターンが存在す
   ると判定した場合をもって、該信号強度分布が求められ
   た受波ビームの指向する方位から該サンプル周波数に近
   い周波数を持つ狭帯域信号が到来したことを検出し、 該信号強度分布の該サンプル周波数の近傍で最も信号強
   度の大きな周波数を到来した狭帯域信号の到来周波数と
   し、 該方位の近傍に指向した複数の受波ビームから求められ
   た信号強度分布における該到来周波数の信号強度に基づ
   いて、補間処理によって狭帯域信号の精測方位を算出
   し、 該到来周波数及び該精測方位を過去に検出された狭帯域
   信号の到来周波数及び精測方位と比較し、新旧の狭帯域
   信号を統合することにより狭帯域信号の追尾を行うこと
   を特徴とする信号追尾方法。