JP6410995B2 - 干渉識別装置および干渉識別方法 - Google Patents

Description

本発明は、干渉信号の種類を識別する干渉識別装置および干渉識別方法に関する。

近年の無線通信の急激な発達に伴い、利用可能な周波数の不足が深刻な問題となっている。このため、新たな通信システムを導入しようとした場合、専用の周波数が確保できない可能性がある。専用の周波数が確保できない場合、ＩＳＭ（Industry Science Medical）帯を用いて通信システムを構築することがある。ＩＳＭ帯は、産業、科学および医学用の機器のために汎用的に割り当てられた周波数であるため、様々な機器に用いられる可能性がある。したがって、ＩＳＭ帯を用いて通信システムを構築すると、干渉信号により無線伝送が妨害されることが考えられ、これらの干渉信号が通信エラーの原因となる可能性がある。ＩＳＭ帯では、多様な機器が干渉信号の発生源すなわち干渉源となり得る。また、干渉信号は、各機器の通信方式などに依存した特徴を有する。そこで、通信エラーの要因を特定するために、干渉信号の特徴を抽出する技術が提案されている。

特許文献１には、電磁波を一定時間ごとにサンプリングし、サンプリングされた結果である波形サンプルから振幅確率分布等の特徴量を算出して特徴量を記憶し、記憶されている複数の特徴量間の類似度を求め、類似度に基づいて波形サンプルをクラスタに分類する装置が開示されている。

特許第５７９３９６１号公報

上記特許文献１に記載の技術によれば、過去から最新の波形サンプルまでの複数の波形サンプルを波形サンプル間の類似度に基づいてクラスタに分類している。したがって、特許文献１に記載の技術では、電波環境が変化しないすなわち干渉源が変化しない場合には、干渉源ごとの分類が可能である。しかしながら、通信システムを構成する通信装置において受信される干渉信号すなわち通信装置の電波環境は、通信装置が移動する場合には時々刻々と変化する。このように、時々刻々と電波環境が変化する場合に一定時間ごとにサンプリングされたある時刻における干渉源と、別の時刻における干渉源とが異なるといったように、干渉源も時間によって変化することがある。このような場合に、上記特許文献１に記載の技術により干渉信号を分類すると、クラスタの分類が正しく行われない可能性がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、電波環境の変化の有無にかかわらず、干渉信号を適切に分類することができる干渉識別装置および干渉識別方法を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる干渉識別装置は、解析時間長の間に受信された電磁波を用いて該電磁波の１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出部と、１種類以上の特徴量が、特徴量の１種類を１次元に対応させた１次元以上の空間であるクラスタ空間において領域が各々定義される複数のクラスタのうちのいずれに属するかを識別する識別部と、を備える。本発明にかかる干渉識別装置は、さらに、複数のクラスタの各々について、１種類以上の特徴量と、クラスタの中心との距離を算出し、算出された前記距離のうち、最も短い前記距離に対応するクラスタを選択し、選択されたクラスタの距離とクラスタの半径との差分を算出する距離算出部と、差分に基づいて解析時間長を変更する変更部とを備える。

本発明にかかる干渉識別装置は、電波環境の変化の有無にかかわらず、干渉信号を適切に分類することができるという効果を奏する。

実施の形態１にかかる干渉識別装置の機能構成を示す図 実施の形態１の干渉識別装置のハードウェア構成例を示す図 実施の形態１の干渉識別装置のハードウェア構成の別の一例を示す図 実施の形態１の特徴量算出部、クラスタ間距離算出部、サンプルデータ解析長変更部および干渉識別部が実施する処理の手順の一例を示すフローチャート 実施の形態１の干渉識別装置が受信する干渉信号の周波数および時間における特性の一例を示す図 実施の形態１においてクラスタ空間にマッピングされた特徴量の一例を示す図 図５に示したサンプルデータ解析長からΔｔだけ短くしたサンプルデータ解析長を示す図 図５に示したサンプルデータ解析長を元に、サンプルデータ解析長の変更をＮ回実施した後のサンプルデータ解析長を示す図 図８に示したサンプルデータ解析長を用いて算出された特徴量をクラスタ空間にマッピングした図 実施の形態２にかかる干渉識別装置の機能構成例を示す図 実施の形態２の特徴量算出部、クラスタ間距離算出部、サンプルデータ解析長変更部、干渉識別部およびサンプルデータ廃棄部が実施する処理の手順の一例を示すフローチャート

以下に、本発明の実施の形態にかかる干渉識別装置および干渉識別方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１にかかる干渉識別装置の機能構成を示す図である。本実施の形態の干渉識別装置１０は、電波環境データを取得し、電波環境データの特徴量に基づいて、電波環境データに含まれる干渉信号の種類を識別する。電波環境データとは、後述するように、干渉識別装置１０が、受信した電磁波を測定することにより得られる測定データである。干渉識別装置１０は、通信装置に搭載されていてもよい。

図１に示すように、本実施の形態の干渉識別装置１０は、アンテナ１、ＲＦ（Radio Frequency）処理部２、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換部３、特徴量算出部４、クラスタ間距離算出部５、サンプルデータ解析長変更部６、干渉識別部７、記憶部８および出力部９を備える。

アンテナ１は、電磁波を受信する。アンテナ１は、効率良く電磁波を受信できるアンテナであることが望ましい。具体的には、例えば、アンテナ１は、高利得アンテナであり、八木宇田アンテナなどの指向性アンテナ、または干渉波の偏波によらず電磁波を受信できるように水平偏波と垂直偏波の電磁波を同時に受信可能な偏波共用アンテナである。また、以下では、アンテナ１は、複数の周波数の電磁波をそれぞれ受信可能なアンテナであるとする。ＲＦ処理部２は、アンテナ１により受信された電磁波の増幅処理を行う受信処理部である。詳細には、ＲＦ処理部２は、アンテナ１により受信された電磁波の増幅、および受信された電磁波のノイズ除去のためのフィルタリング処理といった処理を実施し、処理後の電磁波を測定し、測定結果を測定データとして出力する。アンテナ１およびＲＦ処理部２により実施される測定は、具体的には、例えば、アンテナ１により受信された周波数ごとの、電磁波の強度の測定である。以下では、周波数ごとの電磁波の強度の測定が実施される例を説明するが、測定の内容はこの例に限定されず、干渉信号をどのような種類に分類するか、すなわちどのような特徴量を抽出するかにより依存して適切に決定されればよい。Ａ／Ｄ変換部３は、ＲＦ処理部２から出力されるアナログデータである測定データを、一定時間ごとにサンプリングされたデジタルデータに変換して出力する回路である。本実施の形態では、デジタルデータに変換された測定データを電波環境データとも呼ぶ。

特徴量算出部４は、サンプルデータ解析長の間に受信された電磁波すなわち電波環境データを用いて該電磁波の１種類以上の特徴量を算出する。詳細には、特徴量算出部４は、あらかじめ定められたサンプルデータ解析長分またはサンプルデータ解析長変更部６により指示されたサンプルデータ解析長分のデジタルデータを用いて、受信した電磁波の特徴を表す特徴量を算出する。解析時間長であるサンプルデータ解析長は、単位は時間であり、１回の特徴量の算出に用いられるデジタルデータの長さをデジタルデータの受信された時間により定めるものである。すなわち、サンプルデータ解析長が１秒であれば、１秒間に受信されたデジタルデータが１回の特徴量の算出に用いられる。

クラスタ間距離算出部５は、複数のクラスタの各々について、特徴量算出部４により算出された特徴量と後述する各クラスタ中心との距離を算出された距離のうち、最も短い距離に対応するクラスタを選択し、選択されたクラスタの距離からクラスタ半径を減じた値である差分を算出する距離算出部である。

サンプルデータ解析長変更部６は、特徴量算出部４により算出された特徴量のクラスタ空間におけるクラスタとの距離に基づいてサンプルデータ解析長を変更する変更部である。詳細には、サンプルデータ解析長変更部６は、クラスタ間距離算出部５により算出された差分に基づいてサンプルデータ解析長を変更する。より詳細には、サンプルデータ解析長変更部６は、クラスタ間距離算出部５により算出されたクラスタ間距離と後述するクラスタ半径との差分がしきい値以下であるか否かを確認し、差分がしきい値を超える場合はサンプルデータ解析長を変更し、変更後のサンプルデータ解析長を特徴量算出部４へ指示する。

干渉識別部７は、特徴量算出部４により算出された１種類以上の特徴量が、特徴量の１種類を１次元に対応させた空間であるクラスタ空間において領域が各々定義される複数のクラスタのうちのいずれに属するかを識別する識別部である。詳細には、干渉識別部７は、特徴量算出部４により算出された特徴量に基づいて、電波環境データのクラスタリングすなわち電波環境データをクラスタへ分類することにより、電波環境データに含まれる干渉信号の種別を識別する。なお、本実施の形態において、クラスタは干渉信号の種類に対応したグループである。クラスタの詳細については後述する。記憶部８は、電波環境データの識別結果と、サンプルデータ解析長変更部６において設定されたサンプルデータ解析長を用いて算出された特徴量と、サンプルデータ解析長とを対応付けて記憶する。出力部９は、干渉識別部７による干渉信号の種別の識別結果を出力する。

次に、本実施の形態の干渉識別装置１０のハードウェア構成例について説明する。図２は、干渉識別装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図２に示したハードウェア構成例では、図１に示した特徴量算出部４、クラスタ間距離算出部５、サンプルデータ解析長変更部６、干渉識別部７および記憶部８は処理回路１０２により実現される。処理回路１０２を構成する回路は、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit)、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）またはメモリ、またはこれらを組み合わせたものである。特徴量算出部４、クラスタ間距離算出部５、サンプルデータ解析長変更部６、干渉識別部７および記憶部８を別々に異なる処理回路で実現してもよく、１つの処理回路でこれらの機能をまとめて実現してもよい。受信装置１０１は、図１に示したアンテナ１、ＲＦ処理部２およびＡ／Ｄ変換部３を実現する受信機である。出力部１０３は、例えば、ディスプレイ、モニタ、プリンタであり、図１に示した出力部９を実現する。処理回路は、専用回路であってもよく、プロセッサを用いた制御回路であってもよい。

図３は、干渉識別装置１０のハードウェア構成の別の一例を示す図である。図２に示したハードウェア構成例では、図１に示した特徴量算出部４、クラスタ間距離算出部５、サンプルデータ解析長変更部６および干渉識別部７がソフトウェアにより実現される構成例を示している。この場合、特徴量算出部４、クラスタ間距離算出部５、サンプルデータ解析長変更部６および干渉識別部７は、図３に示したメモリ２０２に格納されたプログラムをプロセッサ２０３が読み出して実行することにより、実現される。記憶部８は、メモリ２０２により実現される。受信装置２０１は、図１に示したアンテナ１、ＲＦ処理部２およびＡ／Ｄ変換部３を実現する受信機である。出力部２０４は、例えば、ディスプレイ、モニタ、プリンタであり、図１に示した出力部９を実現する。メモリ２０２は、プロセッサ２０３が処理を実行する際にも使用される。

図３に示したプロセッサ２０３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）をはじめとした演算を行う処理回路である。メモリ２０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク等である。

なお、特徴量算出部４、クラスタ間距離算出部５、サンプルデータ解析長変更部６および干渉識別部７のうち一部が専用回路により実現され、残部がソフトウェアにより実現されてもよい。

次に、本実施の形態の干渉識別装置１０の動作について説明する。本実施の形態の干渉識別装置１０は、電波環境データのサンプルデータ解析長を適切に設定することで電波環境データに含まれる干渉信号の種類を精度よく識別する。

まず、干渉識別装置１０は、アンテナ１により電磁波を受信し、受信した電磁波に対してＲＦ処理部２により増幅処理およびフィルタリング処理といった処理を行う。次に、Ａ／Ｄ変換部３は、ＲＦ処理部２から出力される測定データをＡ／Ｄ変換し、Ａ／Ｄ変換後のデジタルデータすなわち電波環境データを出力する。この電波環境データには、電波環境データを識別するための識別情報が付加されている。電波環境データを識別するための識別情報は、例えば、電波環境データが受信された時刻、Ａ／Ｄ変換部３により処理された時刻、および電波環境データを受信した位置のうちの１つ以上を用いることができるが、識別情報はこれらに限定されない。電波環境データを受信した位置を識別情報として用いる場合、干渉識別装置１０は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から受信したデータに基づいて自身の位置を算出するＧＰＳ機能を備える。

特徴量算出部４は、電波環境データを用いて電波環境データの特徴量を算出して、算出した特徴量を識別情報とともにクラスタ間距離算出部５へ出力する。すなわち、特徴量算出部４は、電波環境データから特徴量を抽出する。具体的には、特徴量算出部４は、サンプルデータ解析長変更部６から、サンプルデータ解析長を指示されていないときは、すなわち初期状態ではあらかじめ定められたサンプルデータ解析長分の電波環境データを用いて、受信した電磁波の特徴を表す特徴量を算出する。特徴量算出部４は、解析に用いた電波環境データを少なくとも一定時間の間、保持しておく。特徴量算出部４は、サンプルデータ解析長変更部６から特徴量の解析に用いる電波環境データの先頭の位置とサンプルデータ解析長とを指示されると、指示に基づいて特徴量を算出する。

特徴量とは、干渉信号の種類に応じてその値の大小が決まるものである。特徴量の例としては、平均電力、電力値ヒストグラムから得られる分散、歪度すなわち３次のモーメント、尖度すなわち４次のモーメントが挙げられる。具体的には、特徴量算出部４は、電波環境データを用いて２種類の特徴量を算出する。例えば、特徴量算出部４は、電波環境データを用いて平均電力および歪度を算出する。なお、本実施の形態では２種類の特徴量を用いて干渉信号の種類を識別する例を示すが、干渉信号の種類を識別するために適切な特徴量を算出すればよく、３種類以上の特徴量を算出してもよいし、１種類の特徴量を算出してもよい。

クラスタ間距離算出部５は、特徴量算出部４により算出された特徴量をクラスタ空間にマッピングする。ここで、本実施の形態のクラスタ空間とは、１種類の特徴量を１つの次元とした１次元以上の空間である。ｍ（ｍは１以上の整数）種類の特徴量を用いる場合、クラスタ空間はｍ次元空間となる。したがって、クラスタ空間へのマッピングは、例えば、各電波環境データをｍ次元空間の座標値で表すことに相当する。本実施の形態のクラスタは、干渉信号の種類に対応したグループであり、クラスタ空間におけるクラスタの中心であるクラスタ中心とクラスタ空間におけるクラスタの半径であるクラスタ半径とで定義される。すなわち、複数のクラスタのクラスタ空間における各々の領域は、それぞれ複数のクラスタの各々の中心であるクラスタ中心と、それぞれ複数のクラスタの各々の半径であるクラスタ半径とで定義される。

次に、クラスタ間距離算出部５は、クラスタごとに、算出した特徴量とクラスタとの間の距離を算出する。具体的には、クラスタ間距離算出部５は、特徴量とクラスタとの間の距離として、特徴量とクラスタ中心の距離を算出する。クラスタ間距離算出部５は、特徴量算出部４により算出された特徴量と、各クラスタのクラスタ中心との距離を算出し、算出した距離が最も短いクラスタを選択する。ここでいう距離とはユークリッド距離でもよいし、マハラノビス距離またはチェビシェフ距離でも良い。

次に、クラスタ間距離算出部５は、選択したクラスタのクラスタ中心と特徴量算出部４により算出された特徴量との間の距離と、選択したクラスタのクラスタ半径との差分を算出し、算出した差分を特徴量算出部４により算出された特徴量および識別情報とともにサンプルデータ解析長変更部６へ出力する。なお、この差分は、選択したクラスタのクラスタ中心と特徴量算出部４により算出された特徴量との間の距離から、選択したクラスタのクラスタ半径を減じることにより算出される。したがって、選択したクラスタのクラスタ半径が、選択したクラスタのクラスタ中心と特徴量算出部４により算出された特徴量との間の距離より大きい場合、差分は負の値となる。

各クラスタのクラスタ中心の初期値は、分類対象となる干渉信号の種類に応じてあらかじめ定められてもよいし、各特徴量すなわち各電波環境データに対応する特徴量をクラスタに分類した結果を用いて算出されてもよい。後者の場合、例えば、クラスタ間距離算出部５は次のようにクラスタ中心の初期値を算出する。クラスタ間距離算出部５は、ｋ個の特徴量のそれぞれについて、他の特徴量との間の距離をそれぞれ計算し、最も距離の離れている特徴量の組を求める。ｋは２以上の整数であるが、以下のように初期の分類に用いられる個数であるため、定義するクラスタの数の２倍より大きい数であることが望ましい。最も距離の離れている特徴量の組とｋ−２個の特徴量の距離をそれぞれ計算し、最も距離の近いクラスタに特徴量を分類する。全ての特徴量が２つのクラスタのいずれかに分類された後、下記式（１）に従いクラスタ中心を計算する。なお、ここでＣ_iはクラスタｉに含まれる特徴量の集合であり、｜Ｃ_i｜はクラスタに含まれる特徴量の数を示している。クラスタ中心の計算によってクラスタ中心の座標の変化が無くなるまで、またはしきい値に収まるまで、ｋ−２個の特徴量をクラスタへの分類するステップから、クラスタ中心の座標を算出するステップまで繰り返す。クラスタ中心の再計算によるクラスタ中心の座標の変化が無くなった場合、またはしきい値に収まった場合は、そのクラスタ空間における座標をクラスタ中心の初期値とする。

各クラスタのクラスタ半径の初期値は、分類対象となる干渉信号の種類に応じてあらかじめ定められてもよいし、上述したｋ個の特徴量から算出されてもよい。クラスタ間距離算出部５は、上述したように各クラスタのクラスタ中心を求め、上述したｋ個の特徴量についてそれぞれ、各クラスタのクラスタ中心との距離を算出する。クラスタ間距離算出部５は、ｋ個の特徴量をそれぞれ、クラスタ中心の距離の最も短いクラスタに分類する。その後、クラスタ間距離算出部５は、クラスタごとに、クラスタ中心と該クラスタに分類された特徴量との距離を算出して算出された距離のうち最も長い距離に１／２を乗じたものであるＲを該クラスタの半径とする。または、Ｒに一定値を加算した値、またはＲに一定比率を乗じた値をクラスタ半径としてもよい。

なお、上述したクラスタ中心およびクラスタ半径の初期値の算出は、クラスタ間距離算出部５により実施されるかわりに干渉識別部７で実施されてもよく、または図１に図示しない別の構成要素により実施されてもよい。

サンプルデータ解析長変更部６は、クラスタ間距離算出部５から出力された差分がしきい値以下であるか否かを判断する。なお、しきい値は正の値であるとする。したがって、クラスタ間距離算出部５から出力された差分が負の値の場合には、差分はしきい値より小さくなる。サンプルデータ解析長変更部６は、クラスタ間距離算出部５から出力された差分がしきい値を超える場合、現在のサンプルデータ解析長をあらかじめ定められた長さΔｔだけ短くするよう変更し、変更後のサンプルデータ解析長を特徴量算出部４へ指示する。上述したように、変更後のサンプルデータ解析長を指示された特徴量算出部４は、変更後のサンプルデータ解析長分の電波環境データを用いて再度特徴量を算出する。サンプルデータ解析長変更部６は、クラスタ間距離算出部５から出力された差分がしきい値以下の場合、サンプルデータ解析長を変更せず、すなわち、特徴量算出部４への指示は行わず、特徴量算出部４により算出された特徴量を、該特徴量の算出に用いられたサンプルデータ解析長および該特徴量に対応する識別情報とともに干渉識別部７へ出力する。

干渉識別部７は、特徴量算出部４により算出された特徴量と、各クラスタのクラスタ中心との間の距離を算出する。干渉識別部７は、算出された距離が最も短いクラスタを選択し、選択したクラスタに該特徴量を属させる。干渉識別部７は、サンプルデータ解析長と、特徴量に対応する識別情報すなわち該特徴量に対応する電波環境データの識別情報と、選択したクラスタを示す情報とを対応付けて、識別結果として記憶部８へ格納する。クラスタを示す情報としては、例えば、クラスタに対応する番号であるクラスタ番号を用いることができる。

出力部９は、記憶部８に格納された識別結果を出力する。出力部９における識別結果の出力方法に特に制約はないが、例えば、出力部９は、最新の特徴量に対応する識別結果すなわちクラスタ番号を出力するようにしてもよいし、最新の特徴量に対応する識別結果すなわちクラスタ番号をサンプルデータ解析長とともに出力するようにしてもよい。また、出力部９は、複数の特徴量について、特徴量の識別情報と識別結果とを対応付けて出力するようにしてもよい。なお、ここでは識別結果が記憶部８に一度格納されてから、出力部９へ出力されるようにしているが、識別結果は記憶部８に格納されずに、干渉識別部７から直接出力部９へ出力されてもよい。

次に、本実施の形態の特徴量算出部４、クラスタ間距離算出部５、サンプルデータ解析長変更部６および干渉識別部７が実施する処理の手順について説明する。図４は、本実施の形態の特徴量算出部４、クラスタ間距離算出部５、サンプルデータ解析長変更部６および干渉識別部７が実施する処理の手順の一例を示すフローチャートである。

まず、特徴量算出部４は、Ａ／Ｄ変換部３からサンプルデータ解析長分の電波環境データであるサンプルデータを取得する（ステップＳ１）。なお、特徴量算出部４におけるサンプルデータの取得方法としては、Ａ／Ｄ変換部３が、デジタルデータを保持しておき、保持している電波環境データがサンプルデータ解析長分となった時点で、特徴量算出部４へ入力する方法を用いることができる。または、前述したサンプルデータの取得方法としては、Ａ／Ｄ変換部３から順次電波環境データを特徴量算出部４へ入力し、特徴量算出部４が、入力された電波環境データがサンプルデータ解析長になった時点で入力完了すなわち取得完了と判断する方法を用いてもよい。

特徴量算出部４は、電波環境データに対して特徴量を算出する（ステップＳ２）。具体的には、特徴量算出部４は、サンプルデータすなわちサンプルデータ解析長分の電波環境データを用いて、上述したように１種類以上の特徴量を算出する。

クラスタ間距離算出部５は、各クラスタのクラスタ中心と特徴量算出部４で算出された特徴量との間の距離をそれぞれ算出する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ３の前に、クラスタ間距離算出部５は、記憶部８に記憶されている特徴量を用いて、上述した方法によりクラスタ半径およびクラスタ中心を求めておく。クラスタ半径およびクラスタ中心を求めるタイミングは、ステップＳ１からステップＳ３の実施前までの間であればよい。算出されたクラスタ半径およびクラスタ中心は記憶部８に格納される。

次に、クラスタ間距離算出部５は、最も近いクラスタ、すなわち特徴量算出部４で算出された特徴量とクラスタ中心との間の距離が最も短いクラスタを選択し、選択したクラスタのクラスタ中心と特徴量算出部４で算出された特徴量との間の距離と、選択したクラスタのクラスタ半径との差分を計算する（ステップＳ４）。

サンプルデータ解析長変更部６は、クラスタ間距離算出部５で算出される差分がしきい値以下であるか否かを判断する（ステップＳ５）。クラスタ間距離算出部５で算出される差分がしきい値を超える場合（ステップＳ５ Ｎｏ）、サンプルデータ解析長変更部６は、現在のサンプルデータ解析長をΔｔだけ短くし（ステップＳ６）、短くした後のサンプルデータ解析長が最短長未満であるか否か判定する（ステップＳ７）。最短長は、サンプルデータ解析長として設定可能な最短の長さである。サンプルデータ解析長の最短長は、特徴量の算出方法に応じて設定される、または、特徴量によらない固定の値に設定される。

短くした後のサンプルデータ解析長が最短長未満である場合（ステップＳ７ Ｙｅｓ）、サンプルデータ解析長変更部６は、処理対象の電波環境データの干渉信号の種類の識別が不可であることを示す情報を干渉識別部７へ出力し（ステップＳ８）、ステップＳ１１へ進む。ステップＳ８により干渉信号の種類の識別が不可であることを示す情報が出力されると、干渉識別部７は、対応する特徴量の識別情報とともに、干渉信号の種類の識別が不可であることを示す情報を記憶部８に格納する。出力部９は、記憶部８に格納された識別情報とともに、干渉信号の種類の識別が不可であることを示す情報とに基づいて、該識別情報に対応する電波環境データに関して干渉信号の種類の識別が不可であることを示す情報を出力する。

短くした後のサンプルデータ解析長が最短長以上である場合（ステップＳ７ Ｎｏ）、サンプルデータ解析長変更部６は、変更後のサンプルデータ解析長すなわち短くした後のサンプルデータ解析長をサンプルデータの先頭の位置とともに特徴量算出部４へ指示する（ステップＳ１２）。このとき指示されるサンプルデータの先頭の位置は、サンプルデータ解析長の変更前のサンプルデータの先頭の位置と同じである。以降、ステップＳ２からの処理が再び実施される。

ステップＳ５で、クラスタ間距離算出部５で算出される差分がしきい値以下である場合（ステップＳ５ Ｙｅｓ）、クラスタリングが実行される（ステップＳ９）。具体的には、サンプルデータ解析長変更部６は、特徴量算出部４により算出された特徴量を、該特徴量の算出に用いられたサンプルデータ解析長および該特徴量に対応する識別情報とともに干渉識別部７へ出力する。干渉識別部７は、特徴量算出部４により算出された特徴量と、各クラスタのクラスタ中心との間の距離を算出し、算出された距離が最も短いクラスタを選択し、選択したクラスタに該特徴量を属させることによりクラスタリングを実行する。

ステップＳ９の後、クラスタリングの結果、すなわち識別結果は、出力部９により出力される（ステップＳ１０）。具体的には、干渉識別部７は、識別結果を記憶部８へ格納し、出力部９が、記憶部８から識別結果を読み出して出力する。また、干渉識別部７は、上述したように、特徴量も記憶部８に格納する。

その後、サンプルデータ解析長変更部６は、次のサンプルデータの先頭位置およびサンプルデータ解析長を設定する（ステップＳ１１）。具体的には、サンプルデータ解析長変更部６は、次のサンプルデータの先頭位置およびサンプルデータ解析長を決定し、決定したサンプルデータの先頭位置およびサンプルデータ解析長を特徴量算出部４へ指示する。一般には、次のサンプルデータの先頭位置は、今回の処理を行ったサンプルデータの末尾の次の位置であるが、これに限定されない。また、次のサンプルデータのサンプルデータ解析長は、例えば、あらかじめ定められた初期値を用いてもよいし、今回の処理により設定された最後のサンプルデータ解析長を用いてもよい。ステップＳ１１の後、ステップＳ１以降の処理が繰り返される。

以上のように、干渉識別装置１０が実行する干渉識別方法は、サンプルデータ解析長の間に受信された電磁波を用いて特徴量を算出する第１のステップと、特徴量が、複数のクラスタのうちのいずれに属するかを識別する第２のステップと、を含む。さらに、この干渉域別方法は、特徴量のクラスタ空間におけるクラスタとの距離に基づいてサンプルデータ解析長を変更する第３のステップ、を含む。

次に、図５から図９を用いて、電波環境データの干渉信号の種類の識別結果、すなわち干渉源の種別の識別結果の具体例について説明する。図５は、干渉識別装置１０が受信する干渉信号の周波数および時間における特性の一例を示す図である。図５では、干渉源として無線ＬＡＮ（Local Area Network）通信システムとコードレスフォンとが存在する場合に、周波数および時間において干渉信号が存在する箇所をハッチングした領域で示している。図５における横軸は周波数であり、図５における縦軸は時間である。図５に示した例では、干渉識別装置１０は、１つのサンプルデータ解析長内で、ｔ１までは無線ＬＡＮシステムによる干渉信号を受信し、時刻ｔ１より後の時刻である時刻ｔ２からはコードレスフォンによる干渉信号を受信する。コードレスフォンによる干渉信号は、時間ごとに周波数が変更されており、連続して占有される時間帯は無線ＬＡＮシステムに比べて短い。無線ＬＡＮシステムによる干渉信号は、周波数および時間領域における占有率がコードレスフォンによる干渉信号に比べて高い。

また、ここでは、特徴量算出部４は、歪度および平均電力の２種類の特徴量を算出することとし、歪度を特徴量＃１とし、平均電力を特徴量＃２とする。なお、歪度は、高次モーメントの一種であり、３次のモーメントに相当する。具体的には、特徴量算出部４は、電力値をあらかじめ定めた範囲ごとの階級に分け、ヒストグラムを求める。そして、ヒストクラムを用いて平均値まわりのモーメントを求め、求めたモーメントを標準偏差の３乗で割って３次モーメントを算出する。ここでは、特徴量＃１である歪度は、コードレスフォンの干渉信号の方が、無線ＬＡＮシステムによる干渉信号より高い値を示すとする。また、特徴量＃２は、コードレスフォンの干渉信号の方が、無線ＬＡＮシステムによる干渉信号より低い値を示すとする。また、１回の特徴量の算出で用いられる電波環境データであるサンプルデータ内に両方の干渉信号が含まれている場合は、特徴量＃１および特徴量＃２は、コードレスフォンの干渉信号の値と無線ＬＡＮシステムによる干渉信号の値との中間の値をとるとする。

図６は、クラスタ空間にマッピングされた特徴量の一例を示す図である。図６では、本実施の形態の干渉識別装置１０が、無線ＬＡＮシステムによる干渉信号とコードレスフォンによる干渉信号との両方を受信する環境において、図５に示したサンプルデータ解析長のサンプルデータを用いて特徴量を算出し、特徴量をクラスタ空間にマッピングした結果の一例を示している。図６に示した例では、図５に示したサンプルデータ解析長のサンプルデータを用いて特徴量を算出する前に、既にクラスタリングが実施されており、過去に算出された特徴量が記憶部８に格納されている。図６においてひし形で示した点３０３は、新たに算出された特徴量すなわち図５に示したサンプルデータ解析長のサンプルデータを用いて特徴量がクラスタ空間にマッピングされた点を示している。図６において白丸で示した点３０４は、記憶部８に保存されているデータすなわち過去に算出された特徴量がクラスタ空間にマッピングされた点を示している。なお、図６では、全ての白丸に符号は付していないが、符号を付していない白丸も、過去に算出された特徴量がクラスタ空間にマッピングされた点を示している。

図６に示したクラスタ３０１は、無線ＬＡＮシステムによる干渉信号に対応するクラスタであり、クラスタ３０２は、コードレスフォンによる干渉信号に対応するクラスタである。クラスタ３０１は、クラスタ中心Ｃ₁を中心としたクラスタ半径Ｒ₁のクラスタであり、クラスタ３０２は、クラスタ中心Ｃ₂を中心としたクラスタである。各クラスタのクラスタ中心およびクラスタ半径は、上述したように、過去に算出された特徴量を元に算出される。図６に示すように、記憶部８に格納されている特徴量をクラスタ空間にマッピングすると、クラスタ３０１およびクラスタ３０２の２つのクラスタに分類される。

干渉識別装置１０は、図５に示したサンプルデータ解析長のサンプルデータを用いて特徴量を算出すると、該特徴量とクラスタ３０１のクラスタ中心Ｃ₁との間の距離Ｄ₁、該特徴量とクラスタ３０２のクラスタ中心Ｃ₂との間の距離Ｄ₂を算出する。その後、干渉識別装置１０は、距離Ｄ₁と距離Ｄ₂とを比較し、小さい方を選択する。ここでは、距離Ｄ₁が距離Ｄ₂より小さく、距離Ｄ₁が選択されたとする。干渉識別装置１０は、図６に示すように、距離Ｄ₁とクラスタ半径Ｒ₁との差分が、しきい値である許容範囲α₁を超える場合、サンプルデータ解析長をΔｔだけ短くして特徴量の再計算を行う。なお、図６では、クラスタ３０１に対応する許容範囲をα₁とし、クラスタ３０２に対応する許容範囲をα₂として示しているが、このようにクラスタごとに許容範囲すなわちしきい値を設定してもよいし、クラスタ間で共通の許容範囲すなわちしきい値を用いてもよい。図７は、図５に示したサンプルデータ解析長からΔｔだけ短くしたサンプルデータ解析長を示す図である。

なお、一般には、サンプルデータ解析長の変更により、電力値のヒストグラム形状が変化するため、干渉識別装置１０は、再度、特徴量＃１および特徴量＃２の計算を行うが、Δｔだけサンプルデータ解析長が短くなっても変化しない性質の特徴量については、再計算を省略してもよい。

その後、干渉識別装置１０は、同様に、再び、距離Ｄ₁および距離Ｄ₂を求め、距離Ｄ₁と距離Ｄ₂の小さい方と該距離に対応するクラスタのクラスタ半径との差分を求め、差分がしきい値α₁を超える場合、再度サンプルデータ解析長をΔｔだけ短くし、再計算を行う。以上の処理を上記の差分がしきい値α₁以下とまで繰り返し、差分がしきい値α₁以下となると、サンプルデータ解析長を変更せずに、特徴量をクラスタ３０１に属させる。

図８は、図５に示したサンプルデータ解析長を元に、サンプルデータ解析長の変更をＮ（Ｎは１以上の整数）回実施した後のサンプルデータ解析長を示す図である。サンプルデータ解析長の変更がＮ回繰り返されると、元のサンプルデータ解析長からＮ×Δｔだけ短くなる。図８に示した例では、コードレスフォンによる干渉信号が生じている時間帯が、サンプルデータ解析長が短縮された期間であるＮ×Δｔ内に収まっている。このため、Ｎ×Δｔだけ短縮されたサンプルデータ解析長のサンプルデータは、無線ＬＡＮシステムによる干渉信号の特徴を示すものとなる。したがって、Ｎ×Δｔだけ短縮されたサンプルデータ解析長のサンプルデータから算出された特徴量は、クラスタ３０１のクラスタ３０１のクラスタ中心Ｃ₁との間の距離Ｄ₁とクラスタ半径Ｒ₁との差分がしきい値α₁以下となり、クラスタ３０１に分類される。

図９は、図８に示したサンプルデータ解析長を用いて算出された特徴量をクラスタ空間にマッピングした図である。図９に示すように、この場合、新たに算出された特徴量は、クラスタ３０１内に収まっていることがわかる。

以上のように、本実施の形態の干渉識別装置１０は電波環境データから、干渉信号の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量とクラスタとの間の距離に基づいて、詳細には特徴量とクラスタ中心との間の距離とクラスタ半径との差分に基づいて、サンプルデータ解析長を変更するようにした。このため、干渉源が変化する場合でも、サンプルデータ解析長を適切な値に設定して適切な特徴量を算出することができ、精度よく干渉信号の分類を実施することができる。また、適切でないサンプルデータ解析長で算出された特徴量を用いてクラスタ半径を算出することを防ぐことができるため、クラスタ半径が本来のクラスタ半径より大きくなることを防ぐことができる。このため、クラスタ半径を算出した後の、クラスタリングすなわち干渉信号の分類の実行時にも、精度よく干渉信号の分類を実施することができる。

実施の形態２．
図１０は、本発明の実施の形態２にかかる干渉識別装置１０ａの機能構成例を示す図である。本実施の形態の干渉識別装置１０ａの機能構成は、実施の形態１の干渉識別装置にサンプルデータ廃棄部１１を加える以外は、実施の形態１の干渉識別装置１０と同様である。実施の形態１と同様の機能を有する構成要素は、実施の形態１と同一の符号を付して、重複する説明を省略する。以下、実施の形態１と異なる点を説明する。

本実施の形態の干渉識別装置１０ａのハードウェア構成は、実施の形態１の干渉識別装置１０のハードウェア構成と同様であり、サンプルデータ廃棄部１１は処理回路により実現される。サンプルデータ廃棄部１１は、クラスタ間距離算出部５、サンプルデータ解析長変更部６および干渉識別部７と同様に、専用のハードウェアとして実現されてもよいし、ソフトウェアにより実現されてもよい。

実施の形態１の干渉識別装置１０は、電波環境データの特徴量を算出し、特徴量とクラスタとの間の距離に基づいてサンプルデータ解析長を設定することで、精度良く干渉信号の種類を識別した。実施の形態１では、干渉信号の識別に用いられた特徴量を記憶部８に格納しておき、記憶部８に格納された特徴量を用いてクラスタ中心およびクラスタ半径を算出する。本実施の形態では、クラスタリングに不要なデータを廃棄することでサンプル量を減らし、高速に精度よく干渉信号の種類を識別する方法について説明する。なお、サンプルデータとは、上述したように、１回の特徴量の算出の元になる電波環境データである。以下、サンプルデータの廃棄という場合、実際には、記憶部８に格納されている該サンプルデータに対応する特徴量が削除すなわち廃棄されることに相当する。

本実施の形態の廃棄部であるサンプルデータ廃棄部１１は、特徴量算出部４により新たに算出された特徴量である第１の特徴量と第１の特徴量が属するクラスタに属する過去に算出された特徴量である第２の特徴量との間のクラスタ空間における距離を算出する。また、サンプルデータ廃棄部１１は、算出された距離に基づいて廃棄する第２の特徴量を選択し、選択された第２の特徴量を記憶部８から削除する。すなわち、干渉識別部７から出力される識別結果および特徴量を元に、廃棄するサンプルデータを決定し、廃棄すると決定されたサンプルデータに対応する特徴量を記憶部８から消去することにより該サンプルデータを廃棄する。廃棄される候補となるサンプルデータは、特徴量算出部４により算出された特徴量が属するクラスタにおけるサンプルデータであり、特徴量算出部４により算出された特徴量との間の距離が短いものから順に廃棄される候補となる。また、また、サンプルデータの廃棄の前後で、クラスタ半径とクラスタ中心の変化量がしきい値以下である場合にサンプルデータの廃棄が実行される。すなわち、サンプルデータ廃棄部１１は、第１の特徴量が属するクラスタにおいて、選択された第２の特徴量を含んで算出されたクラスタ中心と、選択された第２の特徴量を含まずに算出されたクラスタ中心との間の距離がしきい値以下である場合に選択された第２の特徴量を記憶部８から削除する。

次に、本実施の形態の動作について説明する。図１１は、実施の形態２の特徴量算出部４、クラスタ間距離算出部５、サンプルデータ解析長変更部６、干渉識別部７およびサンプルデータ廃棄部１１が実施する処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、実施の形態１と同様の動作については説明を省略する。以下に述べる動作以外の本実施の形態の動作は、実施の形態１と同様である。実施の形態１と同様にステップＳ１からステップＳ１２が実施される。

ステップＳ１０の後、サンプルデータ廃棄部１１は、データ廃棄候補として選択されている各サンプルデータに対応する特徴量と特徴量算出部４により算出された特徴量との距離をそれぞれ算出する（ステップＳ１５）。サンプルデータ廃棄部１１は、算出した距離に基づいてデータ廃棄候補に番号を振り分け、変数ｉを１に初期化する（ステップＳ１６）。具体的には、算出した距離の短い順に、サンプルデータに１から昇順に番号を振り分ける。変数ｉは、以降の廃棄判定処理の対象となるサンプルデータの番号を表す変数である。

サンプルデータ廃棄部１１は、データ廃棄候補のうちｉ番目のサンプルデータを選択し（ステップＳ１７）、クラスタ中心を算出する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８では、具体的には、サンプルデータ廃棄部１１は、データ廃棄候補に対応するクラスタのうちｉ番目のサンプルデータを含めたサンプルデータに対応する特徴量を用いて算出されるクラスタ中心を廃棄前のクラスタ中心として求める。さらに、サンプルデータ廃棄部１１は、データ廃棄候補に対応するクラスタのうちｉ番目の候補のサンプルデータを除いたサンプルデータに対応する特徴量を用いて算出されるクラスタ中心を廃棄後のクラスタ中心として求める。

次に、サンプルデータ廃棄部１１は、データを廃棄する前後のクラスタ中心の変化量、すなわち廃棄後のクラスタ中心と廃棄前のクラスタ中心との差の絶対値を算出する（ステップＳ１９）。次に、サンプルデータ廃棄部１１は、ステップＳ１９で求めた変化量がしきい値以下であるか否かを判断する（ステップＳ２０）。ステップＳ１９で求めた変化量がしきい値以下である場合（ステップＳ２０ Ｙｅｓ）、サンプルデータ廃棄部１１は、ｉ番目の候補のサンプルデータに対応する特徴量を記憶部８から削除することにより廃棄する（ステップＳ２１）。次に、ステップＳ１１が実施される。

ステップＳ１９で求めた変化量がしきい値を超える場合（ステップＳ２０ Ｎｏ）、サンプルデータ廃棄部１１は、データ廃棄候補の全てのサンプルデータについてクラスタ中心の再計算を行ったか否かを判断する（ステップＳ２２）。なお、クラスタ中心の再計算とは、上記のステップＳ１８の処理を示す。全ての廃棄候補点すなわちデータ廃棄候補の全てのサンプルデータについてクラスタ中心の再計算を行った場合（ステップＳ２２ Ｙｅｓ）、ステップＳ１１が実施される。データ廃棄候補のうちクラスタ中心の計算を行っていないサンプルデータがある場合（ステップＳ２２ Ｎｏ）、サンプルデータ廃棄部１１は、ｉ＝ｉ＋１とし（ステップＳ２３）、ステップＳ１７の処理を実施する。

以上のように、本実施の形態の干渉識別装置１０ａは、サンプルデータ廃棄部１１により、新たに測定した電波環境データが属するクラスタに対して、クラスタ中心が変化しないように、サンプルデータを選択して廃棄するようにした。このため、サンプルデータの増加を抑える効果が得られ、以降の処理において干渉信号の種類を識別するための処理の鈍化すなわち処理負荷の増大を防ぐことができる。また、クラスタ中心が変化しないように廃棄するサンプルデータを選択して廃棄しているので、サンプルデータが廃棄された後の処理においても、クラスタリングの精度を保つことができる。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１ アンテナ、２ ＲＦ処理部、３ Ａ／Ｄ変換部、４ 特徴量算出部、５ クラスタ間距離算出部、６ サンプルデータ解析長変更部、７ 干渉識別部、８ 記憶部、９ 出力部、１０，１０ａ 干渉識別装置、１１ サンプルデータ廃棄部。

Claims (6)

1. 解析時間長の間に受信された電磁波を用いて該電磁波の１種類以上の特徴量を算出する特徴量算出部と、
   前記１種類以上の特徴量が、特徴量の１種類を１次元に対応させた１次元以上の空間であるクラスタ空間において領域が各々定義される複数のクラスタのうちのいずれに属するかを識別する識別部と、
   前記複数のクラスタの各々について、前記１種類以上の特徴量と、前記クラスタの中心との距離を算出し、算出された前記距離のうち、最も短い前記距離に対応する前記クラスタを選択し、選択された前記クラスタの前記距離と前記クラスタの半径との差分を算出する距離算出部と、
   前記差分に基づいて前記解析時間長を変更する変更部と、
   を備えることを特徴とする干渉識別装置。
2. 電磁波を受信するためのアンテナと、
   前記アンテナにより受信された前記電磁波の増幅処理を行う受信処理部と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の干渉識別装置。
3. 前記識別部による識別結果と前記１種類以上の特徴量と前記解析時間長とを対応付けて記憶する記憶部、
   を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の干渉識別装置。
4. 前記特徴量算出部により新たに算出された前記１種類以上の特徴量である第１の特徴量と前記第１の特徴量が属する前記クラスタに属する過去に算出された前記１種類以上の特徴量である第２の特徴量との間の前記クラスタ空間における距離に基づいて、廃棄する前記第２の特徴量を選択し、選択された前記第２の特徴量を廃棄する廃棄部、
   を備え、
   前記クラスタの中心であるクラスタ中心、および前記クラスタの半径であるクラスタ半径は、前記クラスタ中心および前記クラスタ半径に対応する前記クラスタに属する前記１種類以上の特徴量に基づいて算出されることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の干渉識別装置。
5. 前記廃棄部は、前記第１の特徴量が属する前記クラスタにおいて、選択された前記第２の特徴量を含んで算出された前記クラスタ中心と、選択された前記第２の特徴量を含まずに算出された前記クラスタ中心との間の距離がしきい値以下である場合に前記第２の特徴量を廃棄することを特徴とする請求項４に記載の干渉識別装置。
6. 干渉識別装置が、解析時間長の間に受信された電磁波を用いて該電磁波の１種類以上の特徴量を算出する第１のステップと、
   前記干渉識別装置が、前記１種類以上の特徴量が、特徴量の１種類を１次元に対応させた１次元以上の空間であるクラスタ空間において領域が各々定義される複数のクラスタのうちのいずれに属するかを識別する第２のステップと、
   前記干渉識別装置が、前記複数のクラスタの各々について、前記１種類以上の特徴量と、前記クラスタの中心との距離を算出し、算出された前記距離のうち、最も短い前記距離に対応する前記クラスタを選択し、選択された前記クラスタの前記距離と前記クラスタの半径との差分を算出する距離算出する第３のステップと、
   前記干渉識別装置が、前記差分に基づいて前記解析時間長を変更する第４のステップと、
   を含むことを特徴とする干渉識別方法。

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