(57)【要約】【課題】さらに精度良く算出することができる性能予測システムなどを得る。【解決手段】目標信号の到来方位を含む方位に対して、信号強度である音圧強度がピークになる信号ピークを算出する信号ピーク確率算出装置２と、目標信号の到来方位を含む方位に対して、音圧強度が谷になる信号谷確率を算出する信号谷確率算出装置４と、信号中に雑音だけが含まれる方位に対して、音圧強度がピークになる雑音ピーク確率を算出する雑音ピーク確率算出装置３と、信号中に雑音だけが含まれる方位に対して、音圧強度が谷になる雑音谷確率を算出する雑音谷確率算出装置５と、信号ピーク確率、信号谷確率、雑音ピーク確率および雑音谷確率に基づいて、周波数成分ごとの音圧強度を帯域加算して、パッシブソーナーの検出指標を算出する検出指標算出装置７とを備える。【選択図】図３
2020085651.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標信号を発する対象物の存在および前記目標信号の到来方位の検出に用いるパッシブソーナーの検出能力を予測する指標となる検出指標を算出する性能予測システムであって、
前記パッシブソーナーの受波に係る信号から特定された前記目標信号の前記到来方位を含む方位に対して、信号強度がピークになる信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出する信号ピーク確率算出装置と、
前記目標信号の前記到来方位を含む方位に対して、前記信号強度が谷になる信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出する信号谷確率算出装置と、
前記信号中に雑音だけが含まれる方位に対して、前記信号強度がピークになる雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）を算出する雑音ピーク確率算出装置と、
前記信号中に雑音だけが含まれる方位に対して、前記信号強度が谷になる雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を算出する雑音谷確率算出装置と、
前記信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、前記信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、前記雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）および前記雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）に基づいて、周波数成分ごとの前記信号強度を帯域加算して、前記パッシブソーナーの前記検出指標を算出する検出指標算出装置と
を備える性能予測システム。
【請求項２】
前記検出指標算出装置は、さらに、前記雑音の前記信号強度の期待値μ（Ｎ）（ｆ）、前記雑音に前記目標信号が重畳された前記信号強度の期待値μ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）および前記雑音の前記信号強度の分散σＮ２（ｆ）を用いて、前記検出指標を算出する請求項１に記載の性能予測システム。
【請求項３】
前記検出指標算出装置は、式（ａ）〜式（ｄ）に基づいて、前記検出指標ｄを算出する請求項１に記載の性能予測システム。
【数６１】
2020085651.tif 000063
【数６２】
2020085651.tif 000064
【数６３】
2020085651.tif 000065
【数６４】
2020085651.tif 000066
【請求項４】
前記検出指標算出装置は、式（ｅ）〜式（ｈ）に基づいて、前記検出指標ｄを算出する請求項２に記載の性能予測システム。
【数６５】
2020085651.tif 000067
【数６６】
2020085651.tif 000068
【数６７】
2020085651.tif 000069
【数６８】
2020085651.tif 000070
【請求項５】
前記信号谷確率算出装置および前記雑音谷確率算出装置は、前記信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および前記雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を、それぞれ０とする請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の性能予測システム。
【請求項６】
前記雑音ピーク確率算出装置は、式（ｉ）に基づいて、前記雑音の前記信号強度の分散σＮ２から、前記雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）を算出する請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の性能予測システム。
【数６９】
2020085651.tif 000071
【請求項７】
前記信号ピーク確率算出装置は、式（ｊ）に基づいて、前記雑音の前記信号強度の期待値μ（Ｎ）（ｆ）、前記雑音に前記目標信号が重畳された前記信号強度の期待値μ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）および前記雑音の前記信号強度の分散σＮ２（ｆ）から、前記信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出する請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の性能予測システム。
【数７０】
2020085651.tif 000072
【請求項８】
前記雑音谷確率算出装置は、式（ｋ）に基づいて、前記雑音の前記信号強度の分散σＮ２（ｆ）から、前記雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を算出する請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の性能予測システム。
【数７１】
2020085651.tif 000073
【請求項９】
前記信号谷確率算出装置は、式（ｌ）に基づいて、前記雑音の前記信号強度の期待値μ（Ｎ）（ｆ）、前記雑音に前記目標信号が重畳された前記信号強度の期待値μ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）および前記雑音の前記信号強度の分散σＮ２（ｆ）から、前記信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出する請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の性能予測システム。
【数７２】
2020085651.tif 000074
【請求項１０】
前記雑音の前記信号強度の期待値μ（Ｎ）（ｆ）は、前記雑音の１Ｈｚあたりの前記信号強度の周波数特性Ｎ（ｆ）および前記雑音の前記信号強度の周波数による変化をなくすための等化フィルタの周波数特性Ｈ（ｆ）から、式（ｍ）に基づいて得られる請求項２、請求項４、請求項５、請求項７または請求項９のいずれか一項に記載の性能予測システム。
【数７３】
2020085651.tif 000075
【請求項１１】
前記雑音に前記目標信号が重畳された前記信号強度の期待値μ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）は、前記雑音の１Ｈｚあたりの前記信号強度の周波数特性Ｎ（ｆ）、前記雑音の前記信号強度の周波数による変化をなくすための等化フィルタの周波数特性Ｈ（ｆ）、前記対象物から放射される前記目標信号の１Ｈｚあたりの送波に係る前記信号強度の周波数特性Ｓ（ｆ）および前記対象物から前記パッシブソーナーまでの伝搬損失の周波数特性Ｐ（ｆ）から、式（ｎ）に基づいて得られる請求項２、請求項４、請求項５、請求項７または請求項９のいずれか一項に記載の性能予測システム。
【数７４】
2020085651.tif 000076
【請求項１２】
前記雑音の前記信号強度の分散σＮ２（ｆ）は、前記雑音の１Ｈｚあたりの前記信号強度の周波数特性Ｎ（ｆ）、前記雑音の前記信号強度の周波数による変化をなくすための等化フィルタの周波数特性Ｈ（ｆ）および積分時間Ｔから、式（ｏ）に基づいて得られる請求項２、請求項４、請求項５、請求項７、請求項８または請求項９のいずれか一項に記載の性能予測システム。
【数７５】
2020085651.tif 000077
【請求項１３】
目標信号を発する対象物の存在および前記目標信号の到来方位を検出に用いるパッシブソーナーの検出能力の指標となる検出指標を算出する性能予測方法であって、
前記パッシブソーナーが受波した信号から特定された前記目標信号の前記到来方位を含む方位に対して、信号強度がピークになる信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）の算出、前記目標信号の前記到来方位を含む方位に対して、前記信号強度が谷になる信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）の算出、前記信号中に雑音だけが含まれる方位に対して、前記信号強度がピークになる雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）の算出および前記信号中に雑音だけが含まれる方位に対して、前記信号強度が谷になる雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）の算出を行う工程と、
前記信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、前記信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、前記雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）および前記雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）に基づいて、周波数成分ごとの前記信号強度を帯域加算して、前記パッシブソーナーの前記検出指標を算出する工程と
を有する性能予測方法。
【請求項１４】
前記雑音の前記信号強度の期待値μ（Ｎ）（ｆ）、前記雑音に前記目標信号が重畳された前記信号強度の期待値μ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）および前記雑音の前記信号強度の分散σＮ２（ｆ）をさらに用いて、前記検出指標を算出する請求項１３に記載の性能予測方法。
【請求項１５】
前記信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および前記雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を、それぞれ０として、前記検出指標を算出する請求項１３または請求項１４に記載の性能予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、パッシブソーナーの性能を予測する性能予測システムおよび性能予測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
パッシブソーナーは、複数の受波素子を有するアレイで構成される。パッシブソーナーは、対象物から放射され、水中を伝搬してきた信号となる音波を受波する。そして、パッシブソーナーによって受波された音波は、周波数分析によって周波数成分に分解される。さらに、それらの結果は、周波数成分ごとに整相され、方位成分に分解される。このような処理を経てできた周波数ごとの方位に対する信号強度となる音圧強度の系列（以降、狭帯域ＢＬと呼ぶ）において、音圧強度の高い方位を特定することで、対象物の存在および対象物の方位などを知ることができる。
【０００３】
ここで、対象物から放射される音波に含まれる周波数成分が、ある範囲に広がっている場合（以降、このような場合の音波を広帯域信号と呼ぶ）を考える。このとき、ソーナーオペレータは、周波数ごとの狭帯域ＢＬを監視し、複数の周波数成分において共通に表れる音圧強度の高い方位を特定しなければならない。この作業は、監視する周波数が多い場合には、ソーナーオペレータにとって負荷となり、対象物の存在を検出するまでの時間を遅らせる要因となる。
【０００４】
そこで、方位ごとに複数の周波数の音圧強度を加算（帯域加算）し、周波数ごとの狭帯域ＢＬを、１つの系列（以降、広帯域ＢＬを呼ぶ）にまとめる方法が行われる。周波数ごとの狭帯域ＢＬをまとめることで、複数の周波数に共通した方位の音圧強度が高い場合、広帯域ＢＬにおいてもその方位の音圧強度が高くなる。このため、ソーナーオペレータは、１つの系列を監視するだけで、対象物の存在と対象物が存在する方位とを容易に特定できることが期待される。
【０００５】
このようなパッシブソーナーが受波した信号を処理する信号処理装置の設計、運用などをはかるため、パッシブソーナーの広帯域ＢＬに対する検出能力を予測することが行われている。ここで、検出能力を表す尺度として、パッシブソーナーでは、検出指標が使われている（たとえば、非特許文献１参照）。
【０００６】
さらに、広帯域ＢＬにおける検出能力を向上させるため、Ｓｕｂｂａｎｄ  Ｐｅａｋ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ（ＳＰＥＤ）と呼ばれる帯域加算の方法が提案されている（たとえば、非特許文献２参照）。ＳＰＥＤは、狭帯域ＢＬにおいて、ピークとなる方位を抽出し、その方位の情報のみを帯域加算する方法である。信号が含まれる方位は、各周波数の狭帯域ＢＬにおいてピークになりやすく、反対に、信号が含まれない方位はピークになりにくいことが期待される。このため、従来の帯域加算に比べて検出能力を向上させることができる。ここで、帯域加算する情報によって２つのモードがある。ピークの音圧強度を加算するものは、Ｅｎｅｒｇｙ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ（ＥＤ）モードと呼ばれる（以降、ＳＰＥＤ−ＥＤと呼ぶ）。また、ピークを１として加算する（ピークの個数を数えることと同じである）ものは、Ｃｌｕｔｔｅｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓ（ＣＳ）モードと呼ばれる（以降、ＳＰＥＤ−ＣＳと呼ぶ）。
【０００７】
また、信号が含まれない方位の加算結果をさらに低下させる方法として、Ｓｕｂｂａｎｄ  Ｅｘｔｒｅｍａ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ（ＳＥＥＤ）と呼ばれる方法も提案されている。ＳＥＥＤでは、狭帯域ＢＬにおいてピークとなる方位については加算をし、谷となる方位については減算をする方法である。ＳＥＥＤについても２つのモードがある。ピークの音圧強度を加算し、谷の音圧強度を減算するものはＥＤモードと呼ばれる（以降、ＳＥＥＤ−ＥＤと呼ぶ）。また、ピークに対しては１を加算し、谷に対しては１を減算するものはＣＳモードと呼ばれる（以降、ＳＥＥＤ−ＣＳと呼ぶ）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】“１２  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｉｇｎａｌｓ  ｉｎ  ｎｏｉｓｅ  ａｎｄ  ｒｅｖｅｒｂｅｒａｔｉｏｎ：  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，”  ｉｎ  Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ｏｆ  ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ  ｓｏｕｎｄ（３ｒｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ），Ｕｒｉｃｋ，（ＭｃＧｒａｗ−Ｈｉｌｌ，１９８３）
【非特許文献２】“Ｓｕｂｂａｎｄ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｐａｓｓｉｖｅ  Ａｒｒａｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．”Ｂｏｎｏ他，Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ａｒｒａｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ＡＳＡＰ）Ｗｏｒｋｓｈｏｐ，  ２００１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述した帯域加算の方法（ＳＥＤと総称する）は、選択されたピークに対しては加算が行われ、谷に対しては減算が行われる。このように、ＳＥＤでは、従来の帯域加算の方法のように、全てを加算するわけではない。したがって、ＳＥＤによって算出された広帯域ＢＬにおける検出能力は、従来の帯域加算の方法によるものとは異なる。このため、そのまま計算すると、誤差の原因となる。
【００１０】
そこで、ＳＥＤによる帯域加算に対する検出指標を、さらに精度良く算出することができる性能予測システムおよび性能予測方法の実現が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明に係る性能予測システムは、目標信号を発する対象物の存在および目標信号の到来方位の検出に用いるパッシブソーナーの検出能力を予測する指標となる検出指標を算出する性能予測システムであって、パッシブソーナーの受波に係る信号から特定された目標信号の到来方位を含む方位に対して、信号強度がピークになる信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出する信号ピーク確率算出装置と、目標信号の到来方位を含む方位に対して、信号強度が谷になる信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出する信号谷確率算出装置と、信号中に雑音だけが含まれる方位に対して、信号強度がピークになる雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）を算出する雑音ピーク確率算出装置と、信号中に雑音だけが含まれる方位に対して、信号強度が谷になる雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を算出する雑音谷確率算出装置と、信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）に基づいて、周波数成分ごとの信号強度を帯域加算して、パッシブソーナーの検出指標を算出する検出指標算出装置とを備えるものである。
【００１２】
また、発明に係る性能予測方法は、目標信号を発する対象物の存在および目標信号の到来方位を検出に用いるパッシブソーナーの検出能力の指標となる検出指標を算出する性能予測方法であって、パッシブソーナーが受波した信号から特定された目標信号の到来方位を含む方位に対して、信号強度がピークになる信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）の算出、目標信号の到来方位を含む方位に対して、信号強度が谷になる信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）の算出、信号中に雑音だけが含まれる方位に対して、信号強度がピークになる雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）の算出および信号中に雑音だけが含まれる方位に対して、信号強度が谷になる雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）の算出を行う工程と、信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）に基づいて、周波数成分ごとの信号強度を帯域加算して、パッシブソーナーの検出指標を算出する工程とを有するものである。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）に基づいて、確率的に選択される信号強度のピークに対して行った帯域加算によって、検出指標を算出するようにしたので、精度の高い検出指標を得ることができる。このため、パッシブソーナーの性能予測を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】この発明の実施の形態１に係る性能予測システム１００の構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態２に係る性能予測システム１００の構成を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態３に係る性能予測システム１００の構成を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態４に係る性能予測システム１００の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しつつ、説明する。ここで、以下の図面において、同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものであり、以下に記載する実施の形態の全文において共通することとする。また、明細書全文に示されている構成要素の形態は、あくまで例示であってこれらの記載に限定されるものではない。特に構成要素の組み合わせは、各実施の形態における組み合わせのみに限定するものではなく、他の実施の形態に記載した構成要素を別の実施の形態に適宜、適用することができる。また、添字で区別などしている複数の同種の機器などについて、特に区別したり、特定したりする必要がない場合には、添字などを省略して記載する場合がある。
【００１６】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る性能予測システム１００の構成を示す図である。性能予測システム１００は、パッシブソーナーの検出指標ｄを出力する性能予測方法を実現する。パッシブソーナーは、目標とする対象物の存在、方位などを検出する信号を受波する装置である。ここで、パッシブソーナーが受波する信号は音波であり、信号強度は音圧強度であるものとする。
【００１７】
性能予測システム１００は、演算処理装置１１０および記憶装置１２０を有する。そして、実施の形態１における演算処理装置１１０は、検出指標を算出し、パッシブソーナー（以降、ソーナーと呼ぶ）の性能予測処理を行う装置である。実施の形態１においては、演算処理装置１１０は、ＳＥＥＤ−ＥＤの検出指標を算出する。演算処理装置１１０は、伝搬損失算出装置１、信号ピーク確率算出装置２、雑音ピーク確率算出装置３、信号谷確率算出装置４、雑音谷確率算出装置５および検出指標（ＥＤ）算出装置６を有する。また、記憶装置１２０は、演算処理装置１１０の処理に係るデータを記憶する装置である。
【００１８】
ここで、通常、演算処理装置１１０は、たとえば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を中心とするコンピュータなどの制御演算処理を行う装置で構成されている。そして、演算処理装置１１０は、各部が行う処理方法の手順を、あらかじめプログラム化したものを実行して、各部の処理を実現する。ここで、たとえば、記憶装置１２０が、プログラムのデータを有する。ただし、これに限定するものではなく、各部を別個に専用機器（ハードウェア）で構成してもよい。
【００１９】
記憶装置１２０は、前述したように、演算処理装置１１０の処理に係るデータを記憶する。記憶装置１２０は、データを一時的に記憶できるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの揮発性記憶装置（図示せず）およびハードディスク、データを長期的に記憶できるフラッシュメモリなどの不揮発性の補助記憶装置（図示せず）を有する。
【００２０】
伝搬損失算出装置１は、海洋環境条件および対象物およびソーナーの位置などのデータに基づいて、あらかじめ決めた周波数ｆｋ＝ｆ１＋（ｋ−１）Δｆ、ｋ＝１，２，…，Ｋのそれぞれに対して伝搬損失Ｐ（ｆｋ）を算出する。そして、その結果を出力する。また、信号ピーク確率算出装置２は、周波数特性Ｓ（ｆｋ）、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔならびに伝搬損失Ｐ（ｆｋ）から、信号の到来方位が狭帯域ＢＬでピークとなる信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出して、その結果を出力する。ここで、周波数特性Ｓ（ｆｋ）は、ソーナーが受波信号として受波した目標物から放射される音波の１Ｈｚあたりの送波に係る信号強度である音圧強度の周波数特性である。また、周波数特性Ｎ（ｆｋ）は、ソーナーが受波した受波信号に含まれる雑音の１Ｈｚあたりの音圧強度の周波数特性である。そして、周波数特性Ｈ（ｆｋ）は、フィルタの周波数特性である。また、雑音ピーク確率算出装置３は、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔから、雑音だけが含まれる方位（以下、雑音しか含まれない方位という）が、狭帯域ＢＬでピークとなる雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）を算出して、その結果を出力する。
【００２１】
信号谷確率算出装置４は、周波数特性Ｓ（ｆｋ）、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔならびに伝搬損失算出装置１から出力された伝搬損失Ｐ（ｆｋ）から、信号の到来方位が狭帯域ＢＬで谷となる信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出して、その結果を出力する。雑音谷確率算出装置５は、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔから、雑音しか含まれない方位が狭帯域ＢＬで谷となる雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を算出して、その結果を出力する。
【００２２】
そして、検出指標（ＥＤ）算出装置６は、周波数特性Ｓ（ｆｋ）、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔ、伝搬損失算出装置１から出力された伝搬損失Ｐ（ｆｋ）、信号ピーク確率算出装置２から出力された信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、雑音ピーク確率算出装置３から出力された雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）、信号谷確率算出装置４から出力された信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）ならびに雑音谷確率算出装置５から出力された雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）から、パッシブソーナーの検出能力を示す指標となるＥＤモードに対する検出指標ｄＥＤを算出して、その結果を出力する。
【００２３】
次に、性能予測システム１００が行う、ＳＥＤによる検出指標の算出について説明する。ここでは、次式（１）で定義される検出指標ｄを算出して、パッシブソーナーの性能を予測する。式（１）において、ＭＳ＋Ｎは、対象物から放射された目標信号となる音波が含まれる方位における強度の期待値を表す。また、ＭＮは、パッシブソーナーの受波した受波信号となる音波において雑音しか含まれない方位の強度の期待値を表す。そして、ＳＮ２は、受波信号となる音波において雑音しか含まれない方位の強度の分散を表す。
【００２４】
【数１】
2020085651.tif 000003
【００２５】
広帯域ＢＬにおいて、ＭＳ＋Ｎ、ＭＮおよびＳＮ２は、それぞれ、式（２）〜式（４）で表すことができる。ｆ−およびｆ＋は、それぞれ帯域加算される周波数範囲の下限と上限とを表す。
【００２６】
【数２】
2020085651.tif 000004
【００２７】
【数３】
2020085651.tif 000005
【００２８】
【数４】
2020085651.tif 000006
【００２９】
式（２）〜式（４）において、μ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）は、雑音に重畳された目標信号を含む方位での音圧強度の期待値である。また、μ（Ｎ）（ｆ）は、雑音の音圧強度の期待値である。そして、σ２（ｆ）は雑音の音圧強度の分散である。期待値μ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）、期待値μ（Ｎ）（ｆ）および分散σ２（ｆ）は、それぞれ、式（５）〜式（７）で表すことができる。
【００３０】
【数５】
2020085651.tif 000007
【００３１】
【数６】
2020085651.tif 000008
【００３２】
【数７】
2020085651.tif 000009
【００３３】
ここで、Ｓ（ｆ）は、対象物から放射される音波の１Ｈｚあたりの送波に係る音圧強度の周波数特性を表す。また、Ｐ（ｆ）は、対象物からパッシブソーナーまでの伝搬損失の周波数特性を表す。さらに、Ｎ（ｆ）は、雑音の１Ｈｚあたりの音圧強度の周波数特性を表す。そして、Ｈ（ｆ）は、雑音の音圧強度の周波数による変化をなくすための等化フィルタの周波数特性を表す。また、Ｔは、整相出力に対する積分時間を表す。なお、伝搬損失とは、対象物から放射された目標信号となる音波に係る音圧強度に対する受波位置での受波に係る音圧強度の比である。
【００３４】
そして、式（２）〜式（７）を式（１）に代入することにより、式（８）で表される広帯域ＢＬに対する検出指標ｄを算出することができる。
【００３５】
【数８】
2020085651.tif 000010
【００３６】
次に、図１に示す、実施の形態１の性能予測システム１００が、ＳＥＥＤ−ＥＤの検出指標ｄＥＤを算出する動作について説明する前に、算出に係る原理について説明する。ＳＥＥＤ−ＥＤにおける帯域加算で加算される値は、ある確率で１（ピークに相当する）、−１（谷に相当する）および０（ピークでも谷でもない）となる確率変数と、狭帯域ＢＬとして得られている音圧強度の積として表される。ここで、音圧強度は、雑音の影響により変動する。このため、これもまた確率変数として扱わなければならない。まず、これら２つの確率変数のそれぞれの期待値と分散とを導出する。次に、これらの確率変数の積の期待値と分散とを導出する。
【００３７】
各周波数の狭帯域ＢＬから、ピークおよび谷となる方位を抽出するとき、ピークとなる確率をｐｐｅａｋ、谷となる確率をｐｖａｌｌｅｙとする。ピークとなるときに１、谷となるときに−１、どちらでもないときに０となる確率変数Ｘを考えると、その確率質量関数は、式（９）で表すことができる。また、確率変数Ｘの期待値Ｅ［Ｘ］は、式（１０）で表すことができる。さらに、確率変数Ｘの二乗値の期待値Ｅ［Ｘ２］は、式（１１）で表すことができる。このため、確率変数Ｘの分散Ｖ［Ｘ］は、式（１２）で表すことができる。
【００３８】
【数９】
2020085651.tif 000011
【００３９】
【数１０】
2020085651.tif 000012
【００４０】
【数１１】
2020085651.tif 000013
【００４１】
【数１２】
2020085651.tif 000014
【００４２】
一方、狭帯域ＢＬとして得られている音圧強度についても、雑音の影響により変動している。このため、確率変数として扱わなければならない。これをＹとすると、音圧強度の期待値Ｅ［Ｙ］は、目標物からの信号を含む方位に対しては、式（１３）で表すことができる。一方、雑音しか含まない方位に対しては、式（１４）で表すことができる。また、雑音しか含まない方位における音圧強度の分散Ｖ［Ｙ］（＝σＮ２（ｆ））は、式（１５）で表すことができる。
【００４３】
【数１３】
2020085651.tif 000015
【００４４】
【数１４】
2020085651.tif 000016
【００４５】
【数１５】
2020085651.tif 000017
【００４６】
確率変数Ｘと確率変数Ｙとの積をＺとすると、Ｚ＝ＸＹもまた確率変数となる。確率変数Ｚの期待値Ｅ［Ｚ］は、式（１６）で表すことができる。さらに、確率変数Ｚの二乗値の期待値Ｅ［Ｚ２］は、式（１７）で表すことができる。このため、確率変数Ｚの分散Ｖ［Ｚ］は、式（１８）で表すことができる。
【００４７】
【数１６】
2020085651.tif 000018
【００４８】
【数１７】
2020085651.tif 000019
【００４９】
【数１８】
2020085651.tif 000020
【００５０】
上記の結果から、信号を含む方位における各周波数に対する強度における確率変数Ｚの期待値Ｅ［Ｚ］は、式（１０）、式（１３）および式（１６）から、式（１９）で表すことができる。ここで、ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）およびｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）は、信号を含む方位でピークおよび谷になる確率である。
【００５１】
【数１９】
2020085651.tif 000021
【００５２】
また、雑音しか含まない方位における各周波数に対する強度における確率変数Ｚの期待値Ｅ［Ｚ］は、式（１０）、式（１４）および式（１６）から、式（２０）で表すことができる。ここで、ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆ）およびｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆ）は、雑音しか含まない方位でピークおよび谷になる確率である。
【００５３】
【数２０】
2020085651.tif 000022
【００５４】
さらに、雑音しか含まない方位における各周波数に対する強度における分散Ｖ［Ｚ］は、式（１０）、式（１２）、式（１３）、式（１５）および式（１８）から、式（２１）で表すことができる。
【００５５】
【数２１】
2020085651.tif 000023
【００５６】
したがって、検出指標の定義式（１）における各要素となるＭＳ＋Ｎ、ＭＮおよびＳＮ２は、各周波数成分における期待値および分散を積分することにより、それぞれ、式（２２）〜式（２４）で表すことができる。
【００５７】
【数２２】
2020085651.tif 000024
【００５８】
【数２３】
2020085651.tif 000025
【００５９】
【数２４】
2020085651.tif 000026
【００６０】
ここで、加算される値は、周波数に対して独立であると仮定し、期待値および分散の線形性の性質を用いた。また、これらの積分は、周波数ｆｋが十分細かい間隔Δｆで与えられるものとして、式（２５）〜式（２７）で表される区分求積法で数値的に求めることができる。ただし、間隔が粗く、近似精度が保たれない場合には、台形公式またはシンプソンの公式などの数値積分の手法を用いて求めてもよい。
【００６１】
【数２５】
2020085651.tif 000027
【００６２】
【数２６】
2020085651.tif 000028
【００６３】
【数２７】
2020085651.tif 000029
【００６４】
そして、ピークになる確率は、以下によって算出することができる。３つの隣接する方位に対する音圧強度があるとき、中央の方位の音圧強度が最も大きくなる確率を求めることを考える。３つの方位における音圧強度が、それぞれ期待値ｍ−、ｍ０およびｍ＋と分散ｓ−２、ｓ０２およびｓ＋２との正規分布に従うものとして、それぞれを、確率変数Ｕ−、Ｕ０、Ｕ＋とする。このとき、中央の方位の音圧強度Ｕ０が最も大きくなる確率ｐｐｅａｋは、式（２８）で表すことができる。ここで、Ｐｒ［］は、括弧内の事象が発生する確率を表す。
【００６５】
【数２８】
2020085651.tif 000030
【００６６】
ここで、式（２９）および式（３０）で表される確率変数Ｗ−および確率変数Ｗ＋をあらたに定義する。
【００６７】
【数２９】
2020085651.tif 000031
【００６８】
【数３０】
2020085651.tif 000032
【００６９】
確率変数Ｗ−および確率変数Ｗ＋は、それぞれ、期待値がｍ−−ｍ０およびｍ＋−ｍ０と分散がｓ−２＋ｓ０２、ｓ＋２＋ｓ０２との正規分布に従う。したがって、式（２８）のピークになる確率は、式（３１）で表すことができる。ここで、ｐｎｏｒｍａｌ（ｗ；μ，σ２）は、式（３２）で表される平均μおよび分散σ２の正規分布の確率密度関数である。
【００７０】
【数３１】
2020085651.tif 000033
【００７１】
【数３２】
2020085651.tif 000034
【００７２】
次に、式（３１）を、雑音しか含まれない方位に対して適用する。各方位に対して雑音強度の期待値および分散は一定で、それぞれ式（３３）および式（３４）で表されるものとする。
【００７３】
【数３３】
2020085651.tif 000035
【００７４】
【数３４】
2020085651.tif 000036
【００７５】
式（３３）および式（３４）を式（３１）に代入すると、雑音しか含まれない方位がピークになる雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆ）は、式（３５）で表すことができる。
【００７６】
【数３５】
2020085651.tif 000037
【００７７】
また、信号を含む方位に対する強度の期待値および分散は、式（３６）〜式（３８）で表されるものとする。
【００７８】
【数３６】
2020085651.tif 000038
【００７９】
【数３７】
2020085651.tif 000039
【００８０】
【数３８】
2020085651.tif 000040
【００８１】
式（３６）〜式（３８）を式（３１）に代入すると、信号を含む方位がピークになる信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）は、式（３９）で表すことができる。
【００８２】
【数３９】
2020085651.tif 000041
【００８３】
一方、谷になる確率は、式（２８）および式（３１）における不等号の向きを逆にすることによって得られる。その結果、式（３１）の積分範囲は、０から∞となる。したがって、雑音しか含まれない方位が谷になる確率は、式（３５）の積分範囲を０から∞として、式（４０）で表される。
【００８４】
【数４０】
2020085651.tif 000042
【００８５】
また、信号が含まれる方位が谷になる確率は、式（３９）の積分範囲を０から∞として、式（４１）で表される。
【００８６】
【数４１】
2020085651.tif 000043
【００８７】
ここで、一般に、式（４２）で表される積分は、式（４３）で表される標準正規分布の確率密度関数の積分と等しい。標準正規分布の確率密度関数の積分値は、正規分布表を使って値を得ることができる。
【００８８】
【数４２】
2020085651.tif 000044
【００８９】
【数４３】
2020085651.tif 000045
【００９０】
また、積分Jｎｏｒｍａｌの積分値は、次式（４４）に基づいて得ることができる。
【００９１】
【数４４】
2020085651.tif 000046
【００９２】
以上の原理に係る説明を踏まえて、図１に示す、実施の形態１の性能予測システム１００が、ＳＥＥＤ−ＥＤの検出指標を算出する動作について説明する。伝搬損失算出装置１は、あらかじめ決めた周波数ｆｋ＝ｆ１＋（ｋ−１）Δｆ、ｋ＝１，２，…，Ｋのそれぞれに対して、水中の音速分布および水深などの海洋環境条件および目標物およびソーナーの位置に応じた伝搬損失Ｐ（ｆｋ）を算出する。そして、その結果を出力する。ここで、ｆ１およびｆＫはそれぞれ帯域加算する周波数の上下限ｆ−およびｆ＋である。また、伝搬損失Ｐ（ｆｋ）の算出には、音線理論およびノーマルモード理論などに基づく音波伝搬モデルを利用することができる。
【００９３】
また、信号ピーク確率算出装置２は、前述した式（１３）、式（１４）、式（１５）および式（３９）により、周波数特性Ｓ（ｆｋ）、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔならびに伝搬損失Ｐ（ｆｋ）から信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出する。そして、その結果を出力する。
【００９４】
また、雑音ピーク確率算出装置３は、前述した式（１５）および式（３５）により、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔから、雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）を算出する。そして、その結果を出力する。
【００９５】
さらに、信号谷確率算出装置４は、前述した式（１３）、式（１４）、式（１５）および式（４１）により、周波数特性Ｓ（ｆｋ）、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔならびに伝搬損失Ｐ（ｆｋ）から、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出する。そして、その結果を出力する。
【００９６】
また、雑音谷確率算出装置５は、前述した式（１５）および式（４０）により、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔから、雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を算出する。そして、その結果を出力する。
【００９７】
そして、検出指標（ＥＤ）算出装置６は、式（１）、式（１３）、式（１４）、式（１５）、式（２５）、式（２６）および式（２７）により、周波数特性Ｓ（ｆｋ）、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔ、伝搬損失Ｐ（ｆｋ）、信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）ならびに雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）から、ＥＤモードに対する検出指標ｄＥＤを算出する。そして、その結果を出力する。そして、出力された検出指標ｄＥＤに基づいて、ソーナーの性能を予測する。
【００９８】
以上のように実施の形態１の性能予測システム１００によれば、信号ピーク確率算出装置２は、信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出する。また、雑音ピーク確率算出装置３は、雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）を算出する。信号谷確率算出装置４は、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）を算出する。また、雑音谷確率算出装置５は、雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を算出する。そして、検出指標（ＥＤ）算出装置６は、周波数特性Ｓ（ｆｋ）、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔ、伝搬損失Ｐ（ｆｋ）、信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）ならびに雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）から、周波数毎の帯域加算を行い、ＥＤモードに対する検出指標ｄＥＤを算出する。このため、従来のように、帯域加算において、音圧強度を帯域加算するではなく、確率的に選択されるピークの音圧強度を加算し、谷の音圧強度を減算することで、ＳＥＥＤ−ＥＤに対応した検出指標ｄＥＤを、精度良く算出することができる。したがって、ソーナーの性能予測をより高い精度で行うことができる。
【００９９】
実施の形態２．
図２は、この発明の実施の形態２に係る性能予測システム１００を中心とする信号処理システムの構成を示す図である。実施の形態２の性能予測システム１００において、図１と同じ符号を付している機器などに関しては、実施の形態１で説明したことと同様の動作を行う。
【０１００】
図２に示す実施の形態２の性能予測システム１００においては、演算処理装置１１０は、信号谷確率算出装置４および雑音谷確率算出装置５を備えていない点で、実施の形態１の性能予測システム１００とは異なる。実施の形態２においては、演算処理装置１１０は、ＳＰＥＤ−ＥＤの検出指標を算出する。
【０１０１】
谷となる方位について減算をしないＳＰＥＤ−ＥＤによる検出指標の算出では、狭帯域ＢＬでピークとなる方位の音圧強度のみを周波数方向に加算する。このため、前述した式（９）で表される確率質量関数において、谷になる確率ｐｖａｌｌｅｙを０として考えればよい。そこで、検出指標（ＥＤ）算出装置６への入力のうち、信号が含まれる方位で谷になる信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音しか含まない方位で谷になる雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を０とする。したがって、検出指標（ＥＤ）算出装置６から出力される検出指標ｄＥＤは、ＳＰＥＤ−ＥＤに対する検出指標となる。
【０１０２】
以上のように実施の形態２の性能予測システム１００によれば、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を０として、検出指標（ＥＤ）算出装置６が、検出指標ｄＥＤを算出するようにしたので、ＳＰＥＤ−ＥＤに対する検出指標ｄＥＤを精度良く算出することができる。
【０１０３】
実施の形態３．
図３は、この発明の実施の形態３に係る性能予測システム１００を中心とする信号処理システムの構成を示す図である。実施の形態３の性能予測システム１００において、図１と同じ符号を付している機器などに関しては、実施の形態１で説明したことと同様の動作を行う。
【０１０４】
図３に示す実施の形態３の性能予測システム１００においては、演算処理装置１１０が、検出指標（ＥＤ）算出装置６の代わりに、検出指標（ＣＳ）算出装置７を備える点で、実施の形態１の性能予測システム１００とは異なる。検出指標（ＣＳ）算出装置７は、パッシブソーナーの検出能力を示す指標となるＣＳモードに対する検出指標ｄＣＳを算出して、その結果を出力する。したがって、実施の形態３においては、演算処理装置１１０は、ＳＥＥＤ−ＣＳの検出指標を算出する。
【０１０５】
検出指標（ＣＳ）算出装置７は、信号ピーク確率算出装置２から出力された信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、雑音ピーク確率算出装置３から出力された雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）、信号谷確率算出装置４から出力された信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率算出装置５から出力された雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）から、ＣＳモードに対する検出指標ｄＣＳを算出して、その結果を出力する。
【０１０６】
ＳＥＥＤ−ＣＳは、狭帯域ＢＬでピークとなる方位に対しては１、谷となる方位に対しては−１を加算するものである。加算前の値の期待値Ｅ［Ｘ］および分散Ｖ［Ｘ］は、それぞれ、前述した式（１０）および（１２）で表される。
【０１０７】
したがって、検出指標ｄの定義式（１）における各要素となるＭＳ＋Ｎ、ＭＮおよびＳＮ２は、各周波数における期待値および分散を積分することにより、それぞれ、式（４５）〜式（４７）で表すことができる。
【０１０８】
【数４５】
2020085651.tif 000047
【０１０９】
【数４６】
2020085651.tif 000048
【０１１０】
【数４７】
2020085651.tif 000049
【０１１１】
【数４８】
2020085651.tif 000050
【０１１２】
【数４９】
2020085651.tif 000051
【０１１３】
【数５０】
2020085651.tif 000052
【０１１４】
以上のようにして、検出指標（ＣＳ）算出装置７は、式（１）、（４８）、（４９）および（５０）により、信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）から、ＣＳモードに対する検出指標ｄＣＳを算出する。そして、その結果を出力する。
【０１１５】
以上のように実施の形態３の性能予測システム１００によれば、検出指標（ＣＳ）算出装置７は、信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）、雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）から、周波数毎の帯域加算を行い、ＣＳモードに対する検出指標ｄＣＳを算出する。このため、従来のように、帯域加算において、音圧強度を帯域加算するではなく、確率的に選択されるピークの音圧強度を加算し、谷の音圧強度を減算することで、ＳＥＥＤ−ＣＳに対応した検出指標ｄＣＳを、精度良く算出することができる。したがって、ソーナーの性能予測をより高い精度で行うことができる。
【０１１６】
実施の形態４．
図４は、この発明の実施の形態４に係る性能予測システム１００を中心とする信号処理システムの構成を示す図である。実施の形態４の性能予測システム１００において、図１〜図３と同じ符号を付している機器などに関しては、実施の形態１〜実施の形態３で説明したことと同様の動作を行う。
【０１１７】
図２に示す実施の形態２の性能予測システム１００においては、演算処理装置１１０は、信号谷確率算出装置４および雑音谷確率算出装置５を備えていない点で、実施の形態３の性能予測システム１００とは異なる。実施の形態４においては、演算処理装置１１０は、ＳＰＥＤ−ＣＳの検出指標を算出する。
【０１１８】
谷となる方位について減算をしないＳＰＥＤ−ＣＳによる検出指標の算出では、狭帯域ＢＬでピークとなる方位の音圧強度のみを周波数方向に加算する。このため、前述した式（９）で表される確率質量関数において、谷になる確率ｐｖａｌｌｅｙを０として考えればよい。そこで、検出指標（ＣＳ）算出装置７への入力のうち、信号が含まれる方位で谷になる信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音しか含まない方位で谷になる雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を０とする。したがって、検出指標（ＣＳ）算出装置７から出力される検出指標ｄＣＳは、ＳＰＥＤ−ＣＳに対する検出指標となる。
【０１１９】
以上のように実施の形態４の性能予測システム１００によれば、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を０として、検出指標（ＣＳ）算出装置７が、検出指標ｄＣＳを算出するようにしたので、ＳＰＥＤ−ＣＳに対する検出指標ｄＣＳを精度良く算出することができる。
【０１２０】
実施の形態５．
前述した実施の形態１において、ピークとなる確率の原理の説明において、Ｗ−およびＷ＋は正規分布するとして説明した。この発明は、これに限定するものではなく、正規分布以外の分布の場合にも、同様にして確率を求めることができる。Ｗ−およびＷ＋が従う分布の確率密度関数をｐ（ｗ，α）とする。ここで、αは、分布を決めるパラメータベクトルである。たとえば、正規分布の場合にはα＝（平均，分散）の２次元ベクトルである。このパラメータベクトルは、雑音しか含まない方位を考える場合と信号を含む方位を考える場合とで異なる値を持つ。それぞれをα（Ｎ）（ｆ）およびα（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）とする。α（Ｎ）（ｆ）は、雑音の音圧強度の期待値Ｎ（ｆ）Ｈ（ｆ）および分散［Ｎ（ｆ）Ｈ（ｆ）］２／Ｔに依存する。α（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）は、さらに、受波信号の音圧強度の期待値Ｓ（ｆ）Ｐ（ｆ）Ｈ（ｆ）にも依存する。そして、雑音しか含まない方位でピークとなる確率は、式（５１）で表すことができる。また、信号を含む方位でピークとなる確率は、式（５２）で表すことができる。
【０１２１】
【数５１】
2020085651.tif 000053
【０１２２】
【数５２】
2020085651.tif 000054
【０１２３】
一方、雑音しか含まない方位で谷となる確率は、式（５３）で表すことができる。また、信号を含む方位で谷となる確率は、式（５４）で表すことができる。
【０１２４】
【数５３】
2020085651.tif 000055
【０１２５】
【数５４】
2020085651.tif 000056
【０１２６】
式（５２）〜（５５）に含まれる積分の計算は、区分求積法などの数値積分法によって計算することができる。また、前述したように、あらかじめ準備した正規分布表のような数表をデータとして用いて計算を行ってもよい。
【０１２７】
また、Ｗ−およびＷ＋が従う確率分布の確率密度関数を数式で表すことができない場合には、乱数を用いた数値実験によって、確率のデータを得るようにしてもよい。たとえば、数値実験によって、全サンプルのうち、いくつのサンプルがピークおよび谷になるかを数える。そして、ピーク数÷全サンプル数×１００をピークになる確率とし、谷の数÷全サンプル数×１００を谷になる確率とする。
【０１２８】
実施の形態６．
前述した実施の形態２においては、雑音しか含まない方位で谷になる雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆ）および信号を含む方位で谷になる信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆ）の値を０にして、検出指標（ＥＤ）算出装置６に入力した。この発明は、これに限定するものではない。たとえば、検出指標（ＥＤ）算出装置６は、式（５５）、式（５６）および式（５７）により、周波数特性Ｓ（ｆｋ）、周波数特性Ｎ（ｆｋ）、周波数特性Ｈ（ｆｋ）および積分時間Ｔ、伝搬損失Ｐ（ｆｋ）、信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）ならびに雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）から、ＥＤモードに対する検出指標ｄＥＤを算出するようにしてもよい。式（５５）〜式（５７）は、式（２５）〜式（２７）における信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を０としたものである。
【０１２９】
【数５５】
2020085651.tif 000057
【０１３０】
【数５６】
2020085651.tif 000058
【０１３１】
【数５７】
2020085651.tif 000059
【０１３２】
同様に、前述した実施の形態４においては、信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）の値を０にして、検出指標（ＣＳ）算出装置７に入力したが、この発明は、これに限定するものではない。たとえば、検出指標（ＣＳ）算出装置７は、式（５８）、式（５９）および式（６０）により、信号ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音ピーク確率ｐｐｅａｋ（Ｎ）（ｆｋ）から、ＣＳモードに対する検出指標ｄＣＳを算出するようにしてもよい。式（５８）〜式（６０）は、式（４８）〜式（５０）における信号谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｓ＋Ｎ）（ｆｋ）および雑音谷確率ｐｖａｌｌｅｙ（Ｎ）（ｆｋ）を０としたものである。
【０１３３】
【数５８】
2020085651.tif 000060
【０１３４】
【数５９】
2020085651.tif 000061
【０１３５】
【数６０】
2020085651.tif 000062
【産業上の利用可能性】
【０１３６】
前述した実施の形態１〜実施の形態６では、ソーナーが受波する受波信号が音波であるものとして説明したが、これに限定するものではない。周波数分析、整相処理などを行うことができる波を有する信号に適用することができる。
【符号の説明】
【０１３７】
１  伝搬損失算出装置
２  信号ピーク確率算出装置
３  雑音ピーク確率算出装置
４  信号谷確率算出装置
５  雑音谷確率算出装置
６  検出指標（ＥＤ）算出装置
７  検出指標（ＣＳ）算出装置
１００  性能予測システム
１１０  演算処理装置
１２０  記憶装置
【図１】
2020085651.tif 000078
【図２】
2020085651.tif 000079
【図３】
2020085651.tif 000080
【図４】
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