(57)【要約】【課題】  特定の周波数に限定することなく、広帯域の到来波を効率的に受信する技術を提供する。【解決手段】  到来波を受信する到来波受信装置１は、到来波受信ユニット２と、データ処理ユニット３とを備える。到来波受信ユニット２は、支持盤７に円状または円弧状に等間隔に配置された、到来波を散乱させる機能を有する複数の散乱体４と、前記複数の散乱体４により形成される第１の円または円弧の内側に配置された、前記散乱体４によって散乱された到来波を受信し、受信された到来波に応じた電気信号を出力する複数のセンサ５とを具備する。データ処理ユニット３は、センサ５の各々の位置と、センサ５の各々から出力された電気信号とに基づいて、散乱体４によって散乱される前の到来波の周波数および入射角を推定することができる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
到来波を受信する到来波受信装置であって、
支持盤に円状または円弧状に等間隔に配置された、到来波を散乱させる機能を有する複数の散乱体と、
前記複数の散乱体により形成される第１の円または円弧の内側に配置された、前記散乱体によって散乱された到来波を受信し、受信された到来波に応じた電気信号を出力する複数のセンサと
を具備する、到来波受信装置。
【請求項２】
前記散乱体によって散乱された前記到来波が前記支持盤に対して垂直方向に伝搬するのを制限する、導波路形成部材をさらに具備する、請求項１に記載の到来波受信装置。
【請求項３】
前記複数のセンサの各々の位置情報と、前記複数のセンサの各々から出力される前記受信された到来波に応じた電気信号とに基づいて、前記複数の散乱体によって散乱される前の到来波の周波数および入射角を推定する、データ処理部
をさらに具備する、請求項１に記載の到来波受信装置。
【請求項４】
前記複数のセンサは、前記第１の円または円弧と同心でかつ前記第１の円または円弧よりも半径の小さい第２の円または円弧に沿って配置される、請求項１に記載の到来波受信装置。
【請求項５】
前記複数のセンサは、前記第２の円または円弧の円周上で、非等間隔に配置される、請求項４に記載の到来波受信装置。
【請求項６】
前記複数のセンサは、前記第１の円または円弧の中心と前記複数の散乱体の各々の中心とを結ぶ線分上に配置される、請求項１に記載の到来波受信装置。
【請求項７】
前記複数のセンサは、前記第１の円または円弧の中心と前記複数の散乱体の各々の中心とを結ぶ線分上で、前記第１の円または円弧の中心からそれぞれ異なる距離のところに配置される、請求項６に記載の到来波受信装置。
【請求項８】
前記複数の散乱体の各々は、円柱状または正多角柱状をなす導体または誘電体からなる、請求項１に記載の到来波受信装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明の一態様は、到来波を受信する到来波受信装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報通信機器の小型化・高機能化が進み、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やＬＴＥ（登録商標）（Long Term Evolution）などの無線回線を使用した無線通信サービスが急速に普及し、スマートフォン、タブレット型端末、ノート型パーソナルコンピュータなどのモバイル端末は、公私を問わず必要不可欠な存在になってきている。それに伴い、パブリックスペースや公共施設、病院やオフィス、店舗などにおいて、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）などの無線ＬＡＮサービスが急速に広がり国内全体に浸透しつつある。これにより、無線通信端末・機器からの電波の送受信が広域かつ頻繁に行われるようになり、通信周波数帯同士の干渉による通信品質の劣化や、無線電波による周辺の他の電子機器・装置への影響が懸念されている（例えば、非特許文献１を参照）。
【０００３】
また、デバイスの高機能化によって内部回路の駆動周波数の高周波化が進んでおり、マイクロ波帯での放射ノイズの影響も懸念される。近年のＩｏＴ（Internet of Things）や５Ｇ（第５世代移動通信システム）の進展も相伴ってデバイスの数は急増し、従来は通信を行わなかった機器も無線通信を行うようになり、デバイスからの放射ノイズによる無線環境の劣化や通信障害が懸念されている（例えば、非特許文献２を参照）。
【０００４】
したがって、（１）頻繁かつ広域な無線通信に起因する通信周波数帯同士の干渉による通信品質の劣化、（２）通信端末・機器からの無線電波によるその他の周辺機器への影響、（３）端末数の急増に起因する放射ノイズによる無線通信への影響という、３つの問題が存在し、電波環境・電磁環境を効率的かつ最適に制御する技術が切実に求められている。
【０００５】
これらを実現する解決手段として、アンテナ技術分野で用いられている、周波数選択板（ＦＳＳ：Frequency Selective Surface）に着目した周波数選択性の電磁シールドが検討されている（例えば、非特許文献３を参照）。これは、処置が必要な場所や、端末・機器が判別できた際に適切に制御する技術であり、効率的な要因特定のためには、無線環境や電磁ノイズの可視化技術が上記技術と同様に求められる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】村田英一，「マルチユーザＭＩＭＯシステムにおけるユーザ端末共同干渉キャンセル」，信学技報，Ａ・Ｐ２０１３−１２３，２０１３年１１月
【非特許文献２】戸花照雄他，「フェライト板によるプリント基板からの放射の抑制効果の数値解析」，電子情報通信学会論文誌Ｂ，Ｖｏｌ．Ｊ８５−Ｂ  Ｎｏ．２  ｐｐ．２５０−２５７，２００２年２月
【非特許文献３】G. Itami et al., “A Novel Design Method for Miniaturizing FSS Based on Theory of Meta-materials”, International Symposium on Antennas and Propagation (ISAP2017), 1066, Phuket, Thailand, Nov. 2017.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが、非特許文献３に記載の技術では、ＦＳＳを用いて到来する無線電波あるいは電磁ノイズ（以下、これらを総称して「到来波」と言う。）の到来方向を推定することができるが、ＦＳＳは電磁界空間フィルタとして作用するものであるため、受信する到来波の周波数帯域が制限されてしまい、特定の周波数の到来波しか到来方向を推定できない、という課題があった。
【０００８】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、特定の周波数に限定することなく、広帯域の到来波を効率的に受信する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するためにこの発明の第１の態様は、到来波を受信する到来波受信装置にあって、支持盤に円状または円弧状に等間隔に配置された、到来波を散乱させる機能を有する複数の散乱体と、上記複数の散乱体により形成される第１の円または円弧の内側に配置された、上記散乱体によって散乱された到来波を受信し、受信された到来波に応じた電気信号を出力する複数のセンサとを具備するようにしたものである。
【００１０】
この発明の第２の態様は、上記第１の態様において、上記散乱体によって散乱された上記到来波が上記支持盤に対して垂直方向に伝搬するのを制限する導波路形成部材をさらに具備するようにしたものである。
【００１１】
この発明の第３の態様は、上記第１の態様において、上記複数のセンサの各々の位置情報と、上記複数のセンサの各々から出力される上記受信された到来波に応じた電気信号とに基づいて、上記複数の散乱体によって散乱される前の到来波の周波数および入射角を推定するデータ処理部をさらに具備するようにしたものである。
【００１２】
この発明の第４の態様は、上記第１の態様において、上記複数のセンサが、上記第１の円または円弧と同心でかつ上記第１の円または円弧よりも半径の小さい第２の円または円弧に沿って配置されるようにしたものである。
【００１３】
この発明の第５の態様は、上記第４の態様において、上記複数のセンサが、上記第２の円または円弧の円周上で、非等間隔に配置されるようにしたものである。
【００１４】
この発明の第６の態様は、上記第１の態様において、上記複数のセンサが、上記第１の円または円弧の中心と上記複数の散乱体の各々の中心とを結ぶ線分上に配置されるようにしたものである。
【００１５】
この発明の第７の態様は、上記第６の態様において、上記複数のセンサが、上記第１の円または円弧の中心と上記複数の散乱体の各々の中心とを結ぶ線分上で、上記第１の円または円弧の中心からそれぞれ異なる距離のところに配置されるようにしたものである。
【００１６】
この発明の第８の態様は、上記第１の態様において、上記複数の散乱体の各々が、円柱状または正多角柱状をなす導体または誘電体からなるようにしたものである。
【発明の効果】
【００１７】
この発明の第１の態様によれば、到来波受信装置において、支持盤に円状または円弧状に等間隔に配置された複数の散乱体によって到来波が散乱され、この散乱された到来波が、複数の散乱体により形成される円または円弧の内側に配置された複数のセンサによって受信される。これらの複数のセンサは、受信した到来波に応じた電気信号を出力する。これにより、特定の周波数に限定することなく、広帯域の到来波を散乱体によって散乱させ、散乱された到来波を受信することができる。到来波は、その周波数および入射角に応じた散乱挙動を示すことから、散乱された到来波を受信したセンサから、その受信した到来波に応じた電気信号を出力させることにより、広帯域の到来波についての散乱挙動を調べることができる。
【００１８】
この発明の第２の態様によれば、導波路形成部材をさらに備えることにより、散乱体によって散乱された到来波の垂直方向への伝搬が制限される。これにより、散乱された到来波が作る電界の強度を高め、散乱された到来波をセンサによってより効率的に受信することができる。
【００１９】
この発明の第３の態様によれば、データ処理部をさらに備えることにより、各センサの位置情報と、各センサから出力された電気信号とに基づいて、散乱体によって散乱される前の到来波の周波数および入射角が推定される。これにより、特定の周波数に限定することなく、広帯域の到来波を受信し、その散乱挙動に基づいて、もとの到来波の周波数および入射角を推定することができ、所定の空間における電波環境または電磁環境の推定を行うことができる。
【００２０】
この発明の第４の態様によれば、複数のセンサは、複数の散乱体により形成される第１の円または円弧と同心でかつ第１の円または円弧よりも半径の小さい第２の円または円弧に沿って配置される。これにより、複数のセンサは、第１の（または第２の）円の中心から等距離に配置されることになる。センサの配置に一定の制限を設けることにより、広帯域の到来波の散乱挙動に基づく電気信号のその後の解析処理を比較的容易にすることができる。
【００２１】
この発明の第５の態様によれば、複数のセンサはさらに、第２の円または円弧の円周上で、非等間隔に配置される。これにより、センサと円の中心との間の距離を等距離に維持したまま、センサに多様な角度情報を付与することができ、限られた数のセンサからより多くの情報を得ることができる。
【００２２】
この発明の第６の態様によれば、複数のセンサは、複数の散乱体により形成される第１の円または円弧の中心と各散乱体の中心とを結ぶ線分上に配置される。このように、第１の（または第２の）円または円弧の中心と散乱体とセンサとが同一線分上に並ぶという一定の制限を設けることにより、広帯域の到来波の散乱挙動に基づく電気信号のその後の解析処理を比較的容易にすることができる。
【００２３】
この発明の第７の態様によれば、複数のセンサはさらに、複数の散乱体により形成される第１の円または円弧の中心と各散乱体の中心とを結ぶ線分上で、第１の円または円弧の中心からそれぞれ異なる距離のところに配置される。これにより、角度方向については一定の制限を維持したまま、センサに多様な径方向位置情報を付与することができ、限られた数のセンサからより多くの情報を得ることができる。
【００２４】
この発明の第８の態様によれば、到来波受信装置には、円柱状または正多角柱状をなす導体または誘電体からなる。これにより、到来波は、一定の規則性を維持しつつ、入射角に応じて多様な散乱を示すことになり、その散乱パターンに基づいてより多くの情報を得ることができる。
【００２５】
すなわちこの発明の各態様によれば、特定の周波数に限定することなく、広帯域の到来波を効率的に受信する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、この発明の一実施形態に係る到来波受信装置の全体構成を示す図である。
【図２】図２は、図１に示した到来波受信装置のうち到来波受信ユニットを上方から見た平面図である。
【図３】図３は、図１に示した到来波受信装置のうちデータ処理部のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、図３に示したデータ処理部のソフトウェア構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、図３および図４に示したデータ処理部による学習処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【図６】図６は、図３および図４に示したデータ処理部による推定処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【図７Ａ】図７Ａは、動作検証に用いる解析モデルの外観を示す略図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、動作検証に用いる解析モデルに関する変数を示す図である。
【図８Ａ】図８Ａは、入射角をθ＝０ｄｅｇに固定したときに第１の周波数ｆ＝３．５ＧＨｚの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、入射角をθ＝０ｄｅｇに固定したときに第２の周波数ｆ＝４．０ＧＨｚの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図８Ｃ】図８Ｃは、入射角をθ＝０ｄｅｇに固定したときに第３の周波数ｆ＝４．５ＧＨｚの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図８Ｄ】図８Ｄは、入射角をθ＝０ｄｅｇに固定したときに第４の周波数ｆ＝５．０ＧＨｚの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図８Ｅ】図８Ｅは、入射角をθ＝０ｄｅｇに固定したときに第５の周波数ｆ＝５．５ＧＨｚの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図８Ｆ】図８Ｆは、入射角をθ＝０ｄｅｇに固定したときに第６の周波数ｆ＝６．０ＧＨｚの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図９Ａ】図９Ａは、周波数をｆ＝５．５ＧＨｚに固定したときに第１の入射角θ＝０ｄｅｇの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、周波数をｆ＝５．５ＧＨｚに固定したときに第２の入射角θ＝２．２５ｄｅｇの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図９Ｃ】図９Ｃは、周波数をｆ＝５．５ＧＨｚに固定したときに第３の入射角θ＝４．５ｄｅｇの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図９Ｄ】図９Ｄは、周波数をｆ＝５．５ＧＨｚに固定したときに第４の入射角θ＝６．７５ｄｅｇの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図９Ｅ】図９Ｅは、周波数をｆ＝５．５ＧＨｚに固定したときに第５の入射角θ＝９．０ｄｅｇの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図９Ｆ】図９Ｆは、周波数をｆ＝５．５ＧＨｚに固定したときに第６の入射角θ＝１１．２５ｄｅｇの到来波により現れる散乱パターンを示す図である。
【図１０】図１０は、動作検証に用いる解析モデルの平面図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、学習済みの推定モデルを用いた周波数の推定結果を示す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、学習済みの推定モデルを用いた入射角の推定結果を示す図である。
【図１２Ａ】図１２Ａは、散乱体の配列により生み出される屈折率を算出するための模式図である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、散乱体の円状または円弧状配列により生み出される屈折率を算出するための模式図である。
【図１３Ａ】図１３Ａは、到来波の周波数ｆ＝１ＧＨｚにおいて入射角を変化させたときの散乱パターンから受信される信号空間分布を示す図である。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、到来波の周波数ｆ＝２．０ＧＨｚにおいて入射角を変化させたときの散乱パターンから受信される信号空間分布を示す図である。
【図１３Ｃ】図１３Ｃは、到来波の周波数ｆ＝３．０ＧＨｚにおいて入射角を変化させたときの散乱パターンから受信される信号空間分布を示す図である。
【図１３Ｄ】図１３Ｄは、到来波の周波数ｆ＝４．０ＧＨｚにおいて入射角を変化させたときの散乱パターンから受信される信号空間分布を示す図である。
【図１３Ｅ】図１３Ｅは、到来波の周波数ｆ＝５．０ＧＨｚにおいて入射角を変化させたときの散乱パターンから受信される信号空間分布を示す図である。
【図１３Ｆ】図１３Ｆは、到来波の周波数ｆ＝６．０ＧＨｚにおいて入射角を変化させたときの散乱パターンから受信される信号空間分布を示す図である。
【図１４Ａ】図１４Ａは、直円柱状の散乱体に対する異なる角度の到来波の入射を示す図である。
【図１４Ｂ】図１４Ｂは、直正六角柱状の散乱体に対する異なる角度の到来波の入射を示す図である。
【図１５Ａ】図１５Ａは、円周上に配列された散乱体に対して、センサが同心円上かつ同軸上に配置された、第１のセンサ配置パターンを示す図である。
【図１５Ｂ】図１５Ｂは、円周上に配列された散乱体に対して、各センサが同軸上に配置された、第２のセンサ配置パターンを示す図である。
【図１５Ｃ】図１５Ｃは、円周上に配列された散乱体に対して、センサが同心円上に配置された、第３のセンサ配置パターンを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
【００２８】
［一実施形態］
（１）構成
（１−１）到来波受信装置
図１は、この発明の一実施形態に係る到来波受信装置１の全体構成を示す図である。  
到来波受信装置１は、到来波受信ユニット２と、データ処理ユニット３とを備えている。
【００２９】
到来波受信ユニット２は、支持盤７を備えている。支持盤７は、円板状をなす導体からなる平板７Ａおよび７Ｂを、図示しない樹脂製スペーサにより一定の間隔を隔てて互いに平行に配置したものである。支持盤７の平板７Ａ，７Ｂ間の空間には、複数の散乱体４および複数のセンサ５が、互いに同心円状に配置されている。なお、図中１０は支持盤７を床等に対し所定の高さ位置に設置するための支持部材であり、省略することも可能である。
【００３０】
複数の散乱体４は、各々が直円柱状に構成された導体または誘電体からなり、平板７Ａ，７Ｂに対し例えばゴムブッシュにより絶縁状態を保持した状態で、平板７Ａ，７Ｂの外縁に沿って等間隔に配置されている。散乱体４としては、例えばＡ５０５２などのアルミニウム合金が用いられる。複数の散乱体４によって形成される円の内側には、パターン生成領域６が形成される。
【００３１】
複数のセンサ５は、例えば、微小モノポールアンテナ、微小ループアンテナ、ＥＢＧ（Electromagnetic Band Gap）センサ、容量性電圧プローブからなり、上記複数の散乱体４により形成される円の内側のパターン生成領域６内に等間隔で配置される。各センサ５の配置位置は、複数の散乱体４により構成される円の中心点と各散乱体４の中心位置とを結ぶ線分上に設定される。各センサ５にはそれぞれ信号線９が接続され、これらの信号線９は平板７Ａ，７Ｂの中心部に設けられた孔部（図示せず）を通して支持盤７の外部へまとめて引き出され、データ処理ユニット３に接続されている。
【００３２】
図２は、到来波受信ユニット２を上方から見た平面図である。
到来波受信ユニット２は、広帯域の到来波ＩＷを受信するためのユニットであり、円状に配置された複数の散乱体４によって到来波を散乱させる。このとき複数の散乱体４は、その内側にパターン生成領域６を形成する。パターン生成領域６は、上記複数の散乱体４により散乱された到来波ＩＷを、定在波分布（散乱パターン）として支持盤７の平板７Ａ，７Ｂ面に対して垂直方向に閉じ込める機能を有する。
【００３３】
複数のセンサ５の各々は、散乱体４によって散乱された到来波ＩＷを受信する。より詳細には、各センサ５は、散乱された到来波ＩＷによって生成される散乱パターンの電界強度を電気信号に変換する役割を有する。具体的には、各センサ５の出力端に検波ダイオードなどを接続することで、当該センサ５が配置されている箇所における散乱パターンの電界強度の情報が電力に変換され、受信信号として得られる。センサ５の数は出力の数を表すため、到来波に対して得るべき情報量に応じて数を決定する必要がある。
【００３４】
上記各センサ５から出力された受信信号は、それぞれ信号線９を介して支持盤７の外へ導出され、データ処理ユニット３に入力される。データ処理ユニット３は、信号処理部３Ａとデータ処理部３Ｂとを備えている。信号処理部３Ａは、センサ５から出力された受信信号に対し、測定対象帯域外の周波数成分を除去するフィルタ処理や必要な増幅処理等を行った後、アナログ信号からディジタル信号に変換する。そして、このディジタル化された受信信号をデータ処理部３Ｂへ出力する。
【００３５】
データ処理部３Ｂは、信号処理部３Ａから受け取ったディジタル化された受信信号に基づいて、到来波の周波数ｆおよび入射角（到来方向）θを推定するために所定のデータ処理を行い、処理結果を出力する。データ処理部３Ｂの構成及び動作については、以下でさらに説明する。
【００３６】
なお、信号処理部３Ａは必須の構成要素ではなく、省略されてもよい。また、信号処理部３Ａおよびデータ処理部３Ｂは、別個の構成とすることもでき、または一体構成とすることもできる。
【００３７】
上記したように到来波受信ユニット２では、任意の周波数ｆおよび入射角θをもった到来波ＩＷが入射すると、到来波ＩＷが散乱体４によって散乱され、パターン生成領域６内で例えば図２に８Ａや８Ｂとして示すように偏在した部分に強い電界強度をもつ散乱パターンが形成される。例えば、図２の例では、周波数ｆ1 および入射角θ1 をもつ到来波ＩＷ1 と、周波数ｆ2 および入射角θ2 をもつ到来波ＩＷ2 が入射すると、それぞれ上記周波数および入射角に応じた異なる散乱パターンが形成される。複数のセンサ５は、この散乱パターンを電界強度分布として受信し、それに応じたアナログ受信信号を生成し、出力する。
【００３８】
従って、対象とする到来波ＩＷの波長以下の電磁界散乱現象を利用し広帯域で現象を画一化することで、周波数ｆおよび入射角θに応じて広帯域な到来波を周波数成分ごとに分離することができる。具体的には、対象とする到来波ＩＷの波長帯の中で波長が最も短い（周波数が高い）ものに対してサブ波長間隔（例えば、波長の１／２〜１／１０）で同形状の散乱体４を円周上に等間隔で周期的に配置することで（散乱体４の間隔＜波長）、到来波ＩＷの広帯域な周波数情報と角度情報を取得することができる。このように、近傍界と遠方界の境界領域を非共振構造として用いることで、広帯域化を図っている。
【００３９】
（１−２）データ処理部３Ｂ
次に、この発明の一実施形態に係る到来波受信装置１が備えるデータ処理ユニット３のデータ処理部３Ｂについてさらに説明する。
【００４０】
（１−２−１）ハードウェア構成
図３は、データ処理部３Ｂのハードウェア構成の一例を、信号処理部３Ａとともに示したブロック図である。  
データ処理部３Ｂは、受信した信号パターン（出力）をもとに到来波（入力）に関する逆問題を解く処理を行うもので、例えばサーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータにより構成される。一実施形態では、逆問題の解法として機械学習を用いることにより、到来波の高精度な推定を可能にする。
【００４１】
データ処理部３Ｂは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサ３０Ａを有する。そして、このハードウェアプロセッサ３０Ａに対し、プログラムメモリ３０Ｂ、データメモリ３２、入出力インタフェース３１を、バス５０を介して接続したものとなっている。
【００４２】
入出力インタフェース３１には、データ処理部３Ｂに付設される入力デバイス２１および表示デバイス２２が接続される。入出力インタフェース３１は、キーボードやタッチパネル、マウス等の入力デバイス２１を通じてオペレータが入力した操作データを取り込むとともに、表示データを液晶または有機ＥＬ（Electro Luminescence）等を用いた表示デバイス２２へ出力して表示させる処理を行う。なお、入力デバイス２１および表示デバイス２２はデータ処理部３Ｂに内蔵されたデバイスを使用してもよく、または外付けの入力デバイスおよび表示デバイスを使用してもよい。
【００４３】
入出力インタフェース３１はまた、信号処理部３Ａから出力されたディジタル受信信号を取得する役割を果たす。このディジタル受信信号は、到来波受信ユニット２から出力されたアナログ信号に対し、信号処理部３Ａにおいてフィルタ処理や増幅等の所定の処理後にＡＤＣ２０によってディジタル化された信号である。
【００４４】
プログラムメモリ３０Ｂは、記憶媒体として、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＯＭ等の不揮発性メモリとを組み合わせて使用したもので、一実施形態に係る各種制御処理を実行するために必要なプログラムが格納されている。
【００４５】
データメモリ３２は、記憶媒体として、例えば、ＨＤＤまたはＳＳＤ等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリとを組み合わせて使用したもので、データ処理を行う過程で取得および作成された各種データを記憶するために用いられる。
【００４６】
（１−２−２）ソフトウェア構成
図４は、データ処理部３Ｂのソフトウェア構成を、図３に示したハードウェア構成と関連付けて示したブロック図である。データ処理部３Ｂは、上記入出力インタフェース３１と、制御ユニット３０と、上記データメモリ３２とを備えている。
【００４７】
データメモリ３２の記憶領域には、計測データ記憶部３２１と、推定モデル記憶部３２２とが設けられている。
【００４８】
計測データ記憶部３２１は、取得したディジタル信号を計測データとして記憶するために用いられる。
【００４９】
推定モデル記憶部３２２は、到来波の推定を行うための推定モデルを記憶するために用いられる。
【００５０】
ただし、上記記憶部３２１〜３２２は必須の構成ではなく、例えば、ＵＳＢメモリなどの外付け記憶媒体や、クラウドに配置されたデータベースサーバ等の記憶装置に設けられたものであってもよい。
【００５１】
制御ユニット３０は、上記ハードウェアプロセッサ３０Ａと、上記プログラムメモリ３０Ｂとから構成され、ソフトウェアによる処理機能部として、計測データ取得部３０１と、学習部３０２と、推定部３０３と、出力制御部３０４とを備えている。これらの処理機能部は、いずれもプログラムメモリ３０Ｂに格納されたプログラムを、上記ハードウェアプロセッサ３０Ａに実行させることにより実現される。制御ユニット３０は、また、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などの集積回路を含む、他の多様な形式で実現されてもよい。
【００５２】
計測データ取得部３０１は、上記入出力インタフェース３１により、信号処理部３Ａから出力されたディジタル信号を計測データとして所定時間分取り込み、これらの計測データを時系列に従い、計測データ記憶部３２１に格納する処理を行う。このとき、計測データには、時間情報と、各センサ５を識別する情報とが付与される。
【００５３】
学習部３０２は、例えば入力デバイス２１を通じて入力されたオペレータからの指示信号をトリガとして、推定モデル記憶部３２２に格納された推定モデルを読み出し、計測データ記憶部３２１から学習用データとして読み出した計測データを当該推定モデルに入力して学習を行い、その学習結果により推定モデル記憶部３２２に記憶された推定モデルを更新する処理を行う。一実施形態では、推定モデルは、ニューラルネットワークモデルであり、学習部３０２は、当該ニューラルネットワークの各パラメータを学習する処理を行う。
【００５４】
推定部３０３は、やはり例えば入力デバイス２１を通じて入力されたオペレータからの指示信号をトリガとして、推定モデル記憶部３２２に格納された学習済みの推定モデルを読み出し、計測データ記憶部３２１から推定用データとして読み出した計測データを当該推定モデルに入力して、到来波について推定する処理を行う。
【００５５】
出力制御部３０４は、推定部３０３による推定結果をもとに出力データを生成し、入出力インタフェース３１を介して出力する処理を行う。例えば、出力制御部３０４は、到来波の周波数および入射角の推定結果を表示デバイス２２に表示させるための出力データを生成する。出力制御部３０４はまた、入力デバイス２１を通じて入力された指示信号に応じて、計測データ記憶部３２１に格納された計測データに基づき、到来波が作り出す散乱パターンを二次元マップとして表示デバイス２２に表示させるための出力データを生成するように構成されてもよい。出力制御部３０４はまた、入力デバイス２１を通じて入力された指示信号に応じて、推定モデル記憶部３２２に記憶された情報に基づいて、学習済みのパラメータを表示させるための出力データを生成するように構成されてもよい。
【００５６】
（２）動作
次に、以上のように構成された到来波受信装置１の動作を、データ処理部３Ｂの動作を中心に説明する。
【００５７】
（２−１）到来波の受信
上述のように、到来波ＩＷが到来波受信ユニット２に入射すると、散乱体４によって散乱され、散乱された到来波ＩＷがパターン生成領域６において散乱パターンを生成する。パターン生成領域６内に配置された複数のセンサ５は、この散乱パターンを、各位置の平均電界強度として受信し、その平均電界強度に応じたアナログ信号を出力する。このアナログ信号を受け取った信号処理部３Ａは、フィルタ処理や増幅処理などの所定の処理を行ったのち、ＡＤＣ２０によりアナログ信号をディジタル信号に変換してデータ処理部３Ｂへと出力する。
【００５８】
（２−２）計測データの取得・蓄積
データ処理部３Ｂは、あらかじめ、上記のように信号処理部３Ａから出力されたディジタル信号を、計測データ取得部３０１の制御の下、所定の時間間隔で計測データとして取得し、計測データ記憶部３２１に格納している。このとき、時間情報とともに、各センサを識別する情報も付与される。また、入力デバイス２１を通じて入力された指示信号に応じて、計測データに対し、学習用データであるか推定用データであるかを識別する情報を付与するようにしてもよい。
【００５９】
一実施形態では、データ処理部３Ｂは、入力デバイス２１を通じて入力されたオペレータからの指示信号を受け付けて、以下のように学習処理または推定処理を開始するように構成される。
【００６０】
（２−３）学習処理
図５は、図４に示したデータ処理部３Ｂによる、到来波の推定を行うための推定モデルを学習する処理の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００６１】
まずステップＳ１０１において、データ処理部３Ｂは、制御ユニット３０の制御の下、学習処理を開始するためのトリガの有無を監視している。この状態で、学習処理の指示信号を受け付けると、ステップＳ１０２に移行する。
【００６２】
ステップＳ１０２において、データ処理部３Ｂは、学習部３０２の制御の下、計測データ記憶部３２１に格納された計測データを学習用データとして取得する。
【００６３】
次いでステップＳ１０３において、データ処理部３Ｂは、学習部３０２の制御の下、あらかじめ推定モデル記憶部３２２に格納された推定モデルを読み出し、取得した学習用データを当該モデルに入力してその学習を行う。学習対象とする推定モデルは、設計者等によって任意に設定されることができる。一実施形態では、推定モデルとしてニューラルネットワークが使用される。例えば、学習部３０２は、周波数ｆおよび入射角θが既知の到来波ＩＷを用いたときに取得された計測データと各センサ５の位置情報とを推定モデルに対する入力とし、その入力に対して当該推定モデルから出力される周波数ｆ’および入射角θ’と実際の値ｆおよびθとの間の誤差を最小化するように、当該推定モデルの学習を行う。
【００６４】
次いでステップＳ１０４において、データ処理部３Ｂは、学習部３０２の制御の下、推定モデル記憶部３２２に格納された推定モデルを学習済みモデルにより更新する。
【００６５】
（２−４）推定処理
図６は、図４に示したデータ処理部３Ｂによる、学習済みの推定モデルを用いて到来波の周波数および入射角について推定する処理の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００６６】
上記学習処理と同様に、まずステップＳ２０１において、データ処理部３Ｂは、制御ユニット３０の制御の下、推定処理を開始するためのトリガの有無を監視している。この状態で、推定処理の指示信号を受け付けると、ステップＳ２０２に移行する。
【００６７】
ステップＳ２０２において、データ処理部３Ｂは、推定部３０３の制御の下、計測データ記憶部３２１に格納された計測データを推定用データとして取得する。
【００６８】
次いでステップＳ２０３において、データ処理部３Ｂは、推定部３０３の制御の下、推定モデル記憶部３２２に格納された学習済みの推定モデルを読み出し、取得した推定用データを当該モデルに入力して到来波の推定を行う。例えば、推定部３０３は、周波数および入射角が未知の条件下で取得された計測データと各センサ５の位置情報とを学習済みの推定モデルに入力し、その入力に対して当該推定モデルから出力される周波数および入射角を到来波の推定結果として取得する。
【００６９】
次いでステップＳ２０４において、データ処理部３Ｂは、推定部３０３の制御の下、推定結果を提示するための出力データを生成させるため、推定結果を出力制御部３０４へと出力する。
【００７０】
（３）検証
（３−１）パターン生成領域
図７Ａは、一実施形態に係る到来波受信装置１の動作の検証に用いられる解析モデルの外観を示す。図７Ｂは、その解析モデルに用いられるモデル変数を示す。
【００７１】
図７Ａは、特に、パターン生成領域６として平行平板導波路を採用したモデルを示している。図７Ａにおいて、ｋは電波の進行方向を表すベクトルであり、Ｅ０は電界の向きを表すベクトルである。ここでは、散乱体の数は１６個として設定されている。散乱パターンは、周期Ｔ（１／ｆ）分の平均電界強度の二次元分布（ｘ−ｙ平面，ｚ＝０）として算出される。
【００７２】
図８Ａ〜図８Ｆは、入射角θを０ｄｅｇに固定して周波数ｆを３．５ＧＨｚから６．０ＧＨｚまで０．５ＧＨｚきざみで変化させたときの平均電界強度分布のイメージ図である。図８Ａはｆ＝３．５ＧＨｚ、図８Ｂはｆ＝４．０ＧＨｚ、図８Ｃはｆ＝４．５ＧＨｚ、図８Ｄはｆ＝５．０ＧＨｚ、図８Ｅはｆ＝５．５ＧＨｚ、図８Ｆはｆ＝６．０ＧＨｚの場合を示している。これらの図から、周波数が大きくなるにつれてパターンの数が増加するという関係性があることが観察される。
【００７３】
図９Ａ〜図９Ｆは、周波数ｆを５．５ＧＨｚに固定して入射角θを０ｄｅｇから１１．２５ｄｅｇまで２．２５ｄｅｇきざみで変化させたときの平均電界強度分布のイメージ図である。図９Ａはθ＝０ｄｅｇ、図９Ｂはθ＝２．２５ｄｅｇ、図９Ｃはθ＝４．５ｄｅｇ、図９Ｄはθ＝６．７５ｄｅｇ、図９Ｅはθ＝９．０ｄｅｇ、図９Ｆはθ＝１１．２５ｄｅｇの場合を示している。これらの図から、入射角が大きくなるにつれてパターンの向きが変化するという関係性があることが観察される。
【００７４】
図１に示した到来波受信装置１のパターン生成領域６は、上述したように、複数の散乱体４の配列（または当該配列により形成される円環状部分）によって散乱された到来波ＩＷを、定在波分布（散乱パターン）として、散乱体４が配置された面に対して垂直方向に閉じ込める役割がある。具体的には、パターン生成領域６は、複数の散乱体４の一方の端部を含む平面と平行に配置された上側の円形導体平板７Ｂおよび散乱体４の他方の端部を含む平面と平行に配置された下側の円形導体平板７Ａからなる平行平板導波路として実施することができる。パターン生成領域６を構成する上側および下側の円形導体平板７Ａおよび７Ｂは、少なくとも円周上に配置された散乱体４の内側領域を覆うサイズであればよいが、図１に示したように散乱体４自体をも覆うサイズであってもよい。このような構造により、散乱体４の配列（または当該配列により形成される円環状部分）によって散乱された到来波ＩＷを平行平板導波路内に閉じ込め、上下方向への伝搬漏れを防止することができる。上側および下側の円形導体平板７Ａおよび７Ｂは、一例として、Ａ５０５２などのアルミニウム合金から構成される。
【００７５】
あるいは、パターン生成領域６は、例えば、マイクロストリップ線路、メタマテリアル伝送路など種々の構造により構成されるものであってもよい。特に、複数の散乱体４の配列により形成される円環状部分の電気長を空間以上に大きくするために、メタマテリアルによって誘電率や透磁率を実効的に大きくし全体として小型化することも可能である。なお、到来波ＩＷの散乱パターンを形成する条件（ＴＥ（Transverse Electric）モード／ＴＭ（Transverse Magnetic）モード）に合わせて導波路の構造をそれぞれに対応させる必要がある。例えば、図７Ａに示したような平行平板導波路を用いると、図８Ａ〜図８Ｆおよび図９Ａ〜図９Ｆに示すように、散乱パターンを周波数・入射角に応じて分離できることが電磁界解析で確認された。
【００７６】
（３−２）推定モデル
図１０は、一実施形態に係る到来波受信装置１の動作の検証に用いられる解析モデルの平面図を示す。図１０では、支持盤７上で１６個の散乱体４が円周上に配置され、その内側に散乱パターンを生成するためのパターン生成領域６を形成している。パターン生成領域６内には、散乱体４の配列により形成される円よりも半径の小さい同心円上に、１６個のセンサ５が配置されている。
【００７７】
データ処理部３Ｂは、図１０に示したモデルにより、複数のセンサ５によって得られた信号パターン（パターン生成領域６における散乱パターンの電界分布に対応する電気信号の空間分布）をもとに、当該信号パターンから到来波ＩＷの周波数ｆと入射角θを導出する。具体的には、データ処理部３Ｂは、到来波ＩＷの周波数ｆと入射角θを入力とし、各センサ５の位置とそれぞれから取得された信号強度を出力とする多元連立方程式の逆問題を解くことで到来波情報を推定する。この際に、ベースとなるのは逆散乱解析であり、そこに機械学習を適用し、あらかじめ入力と出力の組み合わせデータを十分学習させることで、より効率的に解を導出できるため演算量を減らすことが可能になる。到来波の周波数や角度が全く予想できない場合にも、あらかじめ教師あり学習を適用することにより、推定された情報が得られる。また、到来波の周波数や角度がある程度予想できる場合には、教師なし学習によるクラスタリングから、効率的に推定された情報を得ることができる。
【００７８】
図１１Ａ〜図１１Ｂは、一実施形態に係る到来波受信装置１を用いて機械学習（教師あり）を適用した場合に図８Ａ〜図８Ｆおよび図９Ａ〜図９Ｆから得られた二次元分布をもとに図１０に示した条件で学習し、周波数と角度を推定した結果を示している。すなわち、図１０に示した１６個のセンサ５の各々から得られる電力（Ｅ２）を入力とし、周波数および入射角を推定するニューラルネットワークを学習させた。入力データは、周波数を３．５ＧＨｚ〜６．０ＧＨｚとし、入射角を０ｄｅｇ〜３６０ｄｅｇで１．１２５ｄｅｇ間隔とした。ニューラルネットワークは、入力層の層数を１６、第１の中間層の層数を６４、第２の中間層の層数を６４、出力層の層数を３とした。
【００７９】
図１１Ａは、このような学習済みニューラルネットワークモデルを用いた周波数ｆの推定結果を示す。横軸は真の周波数値［ＧＨｚ］、縦軸は推定（予測）された周波数値［ＧＨｚ］を示す。図１１Ｂは、同じ学習済みニューラルネットワークモデルを用いた入射角θの推定結果を示す。横軸は真の入射角［ｄｅｇ］、縦軸は推定（予測）された入射角［ｄｅｇ］を示す。周波数および入射角のいずれについても、高い精度で推定結果が得られたことがわかる。
【００８０】
（３−３）散乱体
次に、散乱体４に関する検証について説明する。  
図１２Ａは、散乱体４と到来波ＩＷとの関係性を示すために、一例として直線上に配列された散乱体４と波長スケールとを示す模式図である。
【００８１】
直線上に配列された複数の散乱体４によって形成される散乱パターンと、センサ５から得られる電気信号との関係性は、例えば、J. T. Shen et al., “Mechanism for Designing Metallic Metamaterials with a High Index of Refraction,” Physical Review Letters, 94, 197401, May 2005に開示された方法によって得ることができる（散乱体は導体とする）。
【００８２】
上記J. T. Shen他の文献によると、図１２Ａに示したような直線上に配列された導体散乱体４の周期構造を用いる場合、散乱体４の配列に対して入射する到来波ＩＷが感じる屈折率ｎは、以下の式で表される。
ｎ ≒ ｄ／ａ                                    （１）
ここで、ｄは散乱体の周期、ａは散乱体の間隔である。すなわち、散乱体の周期ｄと間隔ａを適宜調整することで、実効的な屈折率ｎを制御することができる。
【００８３】
図１２Ｂは、円周上に配列された散乱体４と屈折率の関係を示す模式図である。なお、簡単のために散乱体４は円周の一部についてのみ示している。円周上配列に対し、図１２Ａに関して説明した式（１）の当てはめを考えると、散乱体４の周期ｄc および間隔ａc は、散乱体４の半径ｒ、円周の半径Ｒ、および隣り合う散乱体４の各々の中心と円の中心とを通る直線がなす角θc によって次式で表される。
ｄｃ ＝ ２・Ｒ・ｓｉｎ（θｃ／２）                （２）
ａｃ ＝ ｄｃ−２ｒ                                （３）
これを上記屈折率の式（１）に当てはめると、
ｎc ≒ ｄc ／ ａc                                （４）
屈折率ｎを適切な値に設定することで、散乱パターンのコントラスト向上と信号強度の両立が期待できる。なお、散乱体の周期ｄは、対象とする到来波の波長帯の中で最も短い波長よりも小さいことが好ましい。
【００８４】
ここで、散乱パターンのコントラストおよび情報量（例えば、散乱パターンのバリエーション）を向上させることを考える。そのためのアプローチとしては、（Ａ１）実効媒質としての屈折率を大きくする（言い換えれば、密度を高める）こと、（Ａ２）散乱体４の断面形状を円形または正ｎ角形にすることにより散乱パターンの角度分解能を向上させること、が考えられる。
【００８５】
（Ａ１）については、散乱体４の直径をなるべく周期ｄに近い大きさにすることが好ましい。ａ／ｄを０に近づけていくと、媒質（散乱体４の配列により形成される円環状部分に対応する）の実効屈折率が大きくなる。屈折率が大きくなると、波の閉じ込め／散乱増加によるコントラスト向上が期待できる（通常のレンズを置いた場合と同等の現象）。
【００８６】
（Ａ２）については、到来波ＩＷの入射面に対する散乱体４の境界面のバリエーションを増やすことにより、入射角ごとの散乱状態が変わるため、散乱パターンの角度情報が増加すると期待される。
【００８７】
図１３Ａ〜図１３Ｆは、周波数および角度ごとの散乱パターンから受信した信号空間分布（一次元）を示す。図１３Ａは周波数１ＧＨｚについて、図１３Ｂは周波数２．０ＧＨｚについて、図１３Ｃは周波数３．０ＧＨｚについて、図１３Ｄは周波数４．０ＧＨｚについて、図１３Ｅは周波数５．０ＧＨｚについて、図１３Ｆは周波数６．０ＧＨｚについて、それぞれ、入射角０ｄｅｇ，４５ｄｅｇ，９０ｄｅｇの場合に得られた信号空間分布を示す。
【００８８】
到来波は、直接波成分と散乱波成分で表現することができる。直接波成分は、到来波のうち散乱体４で散乱されずに直接センサで受信される成分を表し、これは散乱パターンのオフセットに対応する。そのため、例えば直接波を含む散乱パターンの信号強度の振れ幅が５，０００〜１０，０００［Ｗ／ｍ２］、そのうち直接波成分が５，０００［Ｗ／ｍ２］であった場合、理想的にこれらを０［Ｗ／ｍ２］にできればｄＢ換算でコントラストが大きくなることがわかる。直接波を減らすためには、散乱体４の密度（図１２Ａまたは図１２Ｂのｄ／ａに対応）を上げる必要があり、これは周期構造のもつ実効的な屈折率を大きくすることと対応する。一方で、コントラスト向上のみを考慮すると直接波成分が減少するため信号強度そのものが小さくなりすぎてしまうというトレードオフが存在する。したがって、ｄ／ａの値をおよそ２〜２０程度に調整することでコントラストと信号強度を両立することができる。実際にｄ／ａ＝２０程度として到来波を受信した場合、図１３Ａ〜図１３Ｆのように有意な信号が得られることがわかった。
【００８９】
図１４Ａおよび図１４Ｂは、散乱体４の断面形状と到来波ＩＷの入射角の関係を示す模式図である。図１４Ａは、断面形状が円形の散乱体４Ａに対する、異なる入射角をもつ到来波ＩＷ１１およびＩＷ１２の入射の様子を示す。図１４Ｂは、断面形状が正六角形の散乱体４Ｂに対する、異なる入射角をもつ到来波ＩＷ２１およびＩＷ２２の入射の様子を示す。
【００９０】
これまで散乱体４として、図１４Ａに示すような断面形状が円形の直円柱状の散乱体について説明してきた。散乱体４の断面形状が円形の場合、散乱体４への入射位置によって到来波ＩＷが散乱（反射）する角度が異なる。図１４Ａに示したように、到来波ＩＷはわずかな入射角の相違でも異なる角度に散乱され、異なる散乱パターンを生成すると予想される。すなわち、到来波ＩＷの入射角に対して多様な散乱状態が得られることから、パターン生成領域６に生成される散乱パターンに含まれる角度情報が増加することになり、到来波ＩＷの入射角の推定精度が向上する。
【００９１】
ただし、散乱体４の断面形状は円形に限定されるものではなく、例えば図１４Ｂのようにｎの値が大きな正ｎ角形であっても構わない（ｎは整数、例えばｎ≧６）。到来波ＩＷの入射面に対する散乱体４の境界面のバリエーションを増やすと、入射角ごとの散乱状態が変わるため散乱パターンの角度情報が増加することになる。
【００９２】
（３−４）センサ
次に、センサ５に関する検証について説明する。  
図１５Ａは、到来波受信ユニット２における散乱体４の配置に対するセンサ５の配置の第１の例を示す。図１５Ａでは、例えば図１に示したように、センサ５は、散乱体４が配置される円（第１の円）４１よりも半径の小さい同心円（第２の円）５１の円周上であって、各散乱体４と円４１の中心Ｃとを結ぶ線分と、同心円５１との交点上に配置される。上述したように、このようなセンサ５の配置を用いることで、良好な推定結果が得られることがわかった。
【００９３】
ここで、図１５Ａに示した構成に基づいてさらに考えると、センサ５の数および配置方法によって、到来波ＩＷから得られるセンサ１つ当たりの情報量が変化し得る。到来波ＩＷの周波数ないし入射角を推定する装置としては、受信した信号パターンからなるべく多くの情報が得られることが望ましい。この条件は、センサ５の配置に関して、（Ｂ１）周波数情報を効率よく受信する、（Ｂ２）角度情報を効率よく受信する、と置き換えられる。
【００９４】
ここで、定性的な傾向として、ランダムにセンサ５を配置する場合は、センサ５の数を増やすと得られる情報量が大きくなるため、到来波ＩＷの周波数・入射角の分解能を上げることができる。例えば、到来波ＩＷの数、周波数、入射角、信号強度をそれぞれ１０通りで表現する場合には、１０４＝１０，０００通りの散乱パターンが考えられるため、センサ数と信号の量子化パターンがそれぞれ９通り・３通りの場合、３９≒２０，０００＝２×１０４より、９個のセンサがあれば一般的には到来波情報を解として得ることができると考えられる。ただし、センサ５が受信する情報量の重複による例外は存在する。
【００９５】
ここで、クロストークの影響を考慮し、対象とする周波数帯に応じてセンサ間距離を十分に保つように留意しなければならない。しかし、ＥＢＧセンサのようにメタマテリアル効果によって実効的な電気長を拡張した構造であれば、センサ間距離を縮めることができる。メタマテリアルを用いない場合ではセンサ同士の容量結合が支配的にならないように留意する。
【００９６】
図１５Ｂは、上記（Ｂ１）について、周波数情報をより効率よく受信するためのセンサ５の配置の第２の例を示す。センサ５の位置が、基準点ＲＰに対して径方向にずれていることがわかる。ここで、「基準点ＲＰ」とは、散乱体４が配置される円４１よりも半径の小さい同心円５１と、各散乱体４の中心と円４１の中心Ｃとを結ぶ線分との交点を言う。図１５Ｂでは、散乱体４が１６個あるので、基準点ＲＰも１６点存在するが、代表的に１点の基準点ＲＰのみを図示している。
【００９７】
上記（Ｂ１）の条件は、図８Ａ〜図８Ｆの結果を考慮すると、周波数情報がパターン周期と相関を有することから、散乱体４が配置された円４１の径方向に対する山谷の周期情報を効率よく受信することに対応する。したがって、図１５Ｂに示したように、センサ５を基準点ＲＰから円５１の径方向に互いに異なる位置で配置することで（言い換えれば、各センサ５を、円４１の中心Ｃと各散乱体４の中心とを結ぶ線分上で、中心Ｃからそれぞれ異なる距離のところに配置することによって）、より多くの周期情報がセンサ５に反映されると考えられる。ただし、この際にセンサ同士が円状配置から大きくずれてしまわないように注意する必要がある（角度情報も保持するため）。
【００９８】
次に、図１５Ｃは、上記（Ｂ２）について、角度情報をより効率よく受信するためのセンサ５の配置の第３の例を示す。センサ５の位置が、基準点ＲＰに対して弧方向（円周方向）にずれていることがわかる。図１５Ｂと同様に、基準点ＲＰは代表的に１点のみを図示している。
【００９９】
上記（Ｂ２）の条件は、図９Ａ〜図９Ｆの結果を考慮すると、角度情報がパターンの向きと相関を有することから、散乱体４が配置された円４１の弧方向（円周方向）に対する山谷の周期情報を効率よく受信することに対応する。したがって、図１５Ｃに示したように、基準点ＲＰから円５１の弧方向に互いに異なる位置で（すなわち非等間隔に）センサ５を配置することで、より多くの角度情報がセンサ５に反映されると考えられる。この際にセンサ同士が弧方向に大きくずれてしまわないように注意する必要がある（周波数情報も保持するため）。
【０１００】
図１５Ｂに関して述べた配置と、図１５Ｃに関して述べた配置とを組み合わせ、センサ５のそれぞれが、同心円５１の径方向に互いに異なる位置に配置され、かつ、同心円５１の弧方向に互いに異なる位置に配置されるようにしてもよい。すなわち、上記（Ｂ１）と（Ｂ２）とを組み合わせて、基準点ＲＰから径方向および弧方向の両方にずらすことで、周波数情報と角度情報を効率よく受信できると考えられる。これにより受信信号からなるべく多くの情報量が得られるようにすることができる。
【０１０１】
（４）効果
以上詳述したように、この発明の一実施形態では、到来波ＩＷを受信する到来波受信装置１にあって、支持盤７に円状または円弧状に等間隔に配置された、到来波ＩＷを散乱させる機能を有する複数の散乱体４と、複数の散乱体４により形成される第１の円４１または円弧の内側に配置された、上記散乱体４によって散乱された到来波を受信し、受信した到来波に応じた電気信号を出力する複数のセンサ５とを具備するようにしている。これにより、到来波受信装置１によって、通信周波数などの特定の周波数に限定することなく、また、走査型スキャンの手間なしに、簡便に、広帯域の到来波ＩＷを受信し、その周波数ｆおよび入射角（到来方向）θを推定することが可能になる。
【０１０２】
また、到来波受信装置１は、散乱された到来波が垂直方向に伝搬するのを制限するように導波路形成部材として平板７Ａおよび７Ｂをさらに具備することができる。これにより、散乱された到来波により生成される散乱パターンの電界強度を高め、より効率的に到来波を受信できるようにしている。
【０１０３】
また、到来波受信装置１は、さらにデータ処理部３Ｂを備え、データ処理部３Ｂにより、各センサ５から出力された電界強度に応じた電気信号と、各センサ５の位置情報とに基づいて、到来波の周波数および入射角を推定することもできる。これにより、広帯域な到来波について、その散乱挙動に基づいて、電波または電磁環境の推定を簡便に行うことができる。
【０１０４】
さらに、到来波受信装置１の到来波受信ユニット２において、散乱体４とセンサ５との配置を多様なものにすることもできる。複数のセンサ５を、複数の散乱体４の配列により形成される円４１と同心円５１上に配置することによって多様な角度情報が得られ、または同心円５１から中心Ｃに向かって径方向にずらして配置することによって多様な周波数情報が得られることになる。このように、到来波受信ユニット２においてセンサ５を適切に配置することにより、限られた数のセンサ５からより多くの情報を得ることができる。
【０１０５】
さらに、散乱体４については、断面が円形または正多角形の円柱または正多角柱状にすることができる。これにより、到来波ＩＷからより多くの散乱パターンが得られるように設計することが可能になる。
【０１０６】
上記のような到来波受信装置１によって、電波または電磁ノイズに限定することなく、広帯域な電磁波の周波数および到来方向を短時間かつ高精度に推定することができる。例えば、電波環境に適用した場合、周波数帯をＷｉ−Ｆｉなど狭帯域に限定すれば、チャネルごと・場所ごとのつながりやすさを推定することができる。一方、広帯域で使用する場合、ＬＴＥ／５Ｇ等の広域無線通信のアクセスポイントを設置する場合に電波環境を推定することで、最適な設置場所を見つけることが可能となる。
【０１０７】
また、電磁環境に適用した場合、到来方向と周波数が瞬時に特定できるため、通信装置のノイズ故障の要因特定を効率化することができる。従来は、高度な技術者が経験則に基づきアンテナやプローブを使って、周波数ごとに到来方向を調査してから、故障要因を特定していたため、従業員の制約条件、時間、労力を要していた。しかし、上記のような到来波受信装置１によって、高度な技術を要さず、短時間かつ簡単に故障要因特定が行えるようになる。
【０１０８】
また他の用途として、入力をアレーアンテナからの送信信号、出力をアレーアンテナの受信信号として、散乱体４の配列状態を解くような問題として置き換えた場合に、応用として地中に埋まった不発弾や地雷の場所（解く問題の位置づけとして散乱体配列に対応）を推定することができる。
【０１０９】
このように、一実施形態に係る到来波受信装置１により、広帯域な到来波に対してその周波数ないしは到来方向を推定することができるようになる。
【０１１０】
［他の実施形態］
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。
【０１１１】
例えば、複数の散乱体４が、円４１上に配置されるものとして図示して説明したが、これに限るものではない。例えば、複数の散乱体４が、円の一部、すなわち円弧上に配置されるように構成することもできる。これにより、ある程度到来波の到来方向がわかっている場合など、よりシンプルな構成で到来波の受信および推定を行うことが可能となる。なお、この場合、回折の影響を抑えるため、円弧の中心角としては１２０°以上が好ましく、１８０°以上がより好ましい。
【０１１２】
また散乱体４について、円柱状または正ｎ角柱状（ｎ＝３，４，５・・・）として示したが、これに限るものではない。特に、情報量を増やすという観点から、正ｎ角柱のｎは大きい整数（例えば６以上）であることが好ましいが、これに限るものではない。
【０１１３】
同様に、センサ５を円柱状の構成で図示したが、単に模式的に示したものにすぎず、任意の構成・形状を採用することができる。
【０１１４】
また支持盤７を構成する平行平板７Ａ，７Ｂは、必ずしも円形板である必要はなく、図示したように一定の厚さに構成する必要もない。
【０１１５】
さらに、データ処理部３Ｂが備える各部３０１〜３０４を複数の装置に分散配置し、これらの装置が互いに連携することにより学習および推定を行うようにしてもよい。あるいは、到来波受信ユニット２、信号処理部３Ａ、データ処理部３Ｂ、入力デバイス２１および表示デバイス２２を単一の装置に一体化することも可能である。
【０１１６】
その他、データ処理部３Ｂによる学習方法および推定方法等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【０１１７】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【０１１８】
１…到来波受信装置、２…到来波受信ユニット、３…データ処理ユニット、３Ａ…信号処理部、３Ｂ…データ処理部、４…散乱体、５…センサ、６…パターン生成領域、７…支持盤、導波路形成部材、９…信号線、１０…支持部材、２０…ＡＤＣ、２１…入力デバイス、２２…表示デバイス、３０…制御ユニット、３１…入出力インタフェース、３２…データメモリ、４１…第１の円、５０…バス、５１…第２の円、３０１…計測データ取得部、３０２…学習部、３０３…推定部、３０４…出力制御部、３２１…計測データ記憶部、３２２…推定モデル記憶部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図８Ｅ】
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【図８Ｆ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図９Ｅ】
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【図９Ｆ】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１３Ｄ】
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【図１３Ｅ】
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【図１３Ｆ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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