(57)【要約】【課題】学習用の音響信号の選択を簡略化すること。また、目標の移動による周波数変化による影響を抑制すること。【解決手段】本開示のパッシブソーナー装置は、海中の音響信号を取得する受波器と、対数尺度で音響信号の周波数分析を行う対数周波数分析部と、特定の音源の基底ベクトルをデータベースから抽出する基底選択部と、周波数分析結果と基底ベクトルとを用いて、非負値行列因子分解を実行し、音響信号に対する基底ベクトルの活性度を算出する信号分離部と、音響信号に対する基底ベクトルの活性度を用いて、音響信号が特定の音源から送出されたことを検出する判定部と、を備える。【選択図】図５
2020143908.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
海中の音響信号を取得する受波器と、
対数尺度で前記音響信号の周波数分析を行う対数周波数分析部と、
特定の音源の基底ベクトルをデータベースから抽出する基底選択部と、
前記周波数分析の結果である周波数分析結果と前記基底ベクトルとを用いて、非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Non-negative Matrix Factorization）を実行し、前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を算出する信号分離部と、
前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を用いて、前記音響信号が前記特定の音源から送出されたことを検出する判定部と、
を備える、パッシブソーナー装置。
【請求項２】
前記信号分離部は、前記基底ベクトルを任意の範囲で周波数方向にずらして、前記基底ベクトルと前記周波数分析結果との内積を計算した結果である活性度行列を算出し、前記活性度行列から各時刻の最大値を前記活性度として抽出し、抽出された各時刻の最大値を時間方向に並べた活性度ベクトルを算出する、
請求項１に記載のパッシブソーナー装置。
【請求項３】
前記周波数分析結果を方位ごとに分割する周波数分析結果分割部をさらに備え、
前記信号分離部は、方位ごとに前記活性度行列を算出すると共に、方位ごとに前記活性度ベクトルを算出し、
方位ごとの前記活性度ベクトルを連結して正規化活性度行列を算出し、前記正規化活性度行列から各時刻の最大値を抽出し、抽出された各時刻の最大値を時間方向に並べた正規化活性度ベクトルを算出する活性度正規化処理部をさらに備え、
前記判定部は、前記正規化活性度ベクトルを閾値と比較し、前記音響信号が前記特定の音源から送出されたことを検出する、
請求項２に記載のパッシブソーナー装置。
【請求項４】
前記特定の音源は、複数あり、
前記特定の音源にそれぞれ対応して、前記基底選択部及び前記信号分離部が設けられ、
前記基底選択部は、自身に対応する前記特定の音源の前記基底ベクトルを前記データベースから抽出し、
前記信号分離部は、自身に対応する前記特定の音源の前記基底ベクトルと前記周波数分析結果とを用いて、前記非負値行列因子分解を実行し、前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を算出し、
前記判定部は、前記音響信号が複数の前記特定の音源から送出されたことを検出する、
請求項１から３のいずれか１項に記載のパッシブソーナー装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記音響信号が複数の前記特定の音源から送出されたことを検出した場合、音源と目標との関係を学習した識別器を用いて、検出された複数の前記特定の音源を持つ目標を識別する、
請求項４に記載のパッシブソーナー装置。
【請求項６】
パッシブソーナー装置の制御方法であって、
海中の音響信号を取得し、
対数尺度で前記音響信号の周波数分析を行い、
特定の音源の基底ベクトルをデータベースから抽出し、
前記周波数分析の結果である周波数分析結果と前記基底ベクトルとを用いて、非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Non-negative Matrix Factorization）を実行し、前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を算出し、
前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を用いて、前記音響信号が前記特定の音源から送出されたことを検出する、
パッシブソーナー装置の制御方法。
【請求項７】
コンピュータに、
海中の音響信号を取得する手順と、
対数尺度で前記音響信号の周波数分析を行う手順と、
特定の音源の基底ベクトルをデータベースから抽出する手順と、
前記周波数分析の結果である周波数分析結果と前記基底ベクトルとを用いて、非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Non-negative Matrix Factorization）を実行し、前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を算出する手順と、
前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を用いて、前記音響信号が前記特定の音源から送出されたことを検出する手順と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、パッシブソーナー装置及びその制御方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般にソーナーは、パッシブソーナーとアクティブソーナーとに大別される。パッシブソーナーとは、海中の目標が発した音波を受波し、この音波の到来方位から、目標の方位を特定する装置である。一方、アクティブソーナーとは、海中に音波を放射し、目標からの反射音を受波し、放射音と反射音との時間差及び反射音の到来方位から、目標の方位及び目標との間の距離を特定する装置である。なお、本開示は、パッシブソーナーで取得した音響信号を対象としている。
【０００３】
音響信号から音源を識別する技術としては、音響信号の周波数分析結果から音響特徴を抽出し、この音響特徴を入力とする識別器によって音源の識別を行う技術が一般的である。この技術は、ソーナーにより海中で取得した音響信号を対象とする場合であっても同様に適用可能である。海中で取得した音響信号の音源を識別器によって識別する技術としては、例えば、以下のような技術が特許文献１，２として開示されている。
【０００４】
特許文献１の開示する目標自動識別装置は、海中で取得した音響信号の周波数分析結果を、目標の音源に特有の特徴に基づいて符号に変換し、この符号を入力としたニューラルネットワークによって、目標の船種を識別するものである。
【０００５】
特許文献２の開示する目標自動検出装置は、海中又は空中で取得した音響信号の周波数分析結果を時刻ごとに次元圧縮し、特徴ベクトル列に変換し、この特徴ベクトル列を入力としたサポートベクターマシンによって、目標の存在を検出するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３１５９３０６号公報
【特許文献２】特開２０１３−００７５７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、海中で取得した音響信号の音源を識別器によって識別する関連技術には、以下の２つの課題があった。
第１の課題は、精度の高い識別器の作成が困難であるということである。現行の音源の識別器は、特徴量の統計値を用いるため、学習用の音響信号として大量のデータを要する。そのうえ、学習用の音響信号は無作為に選択するのではなく、統計値に目標の音源の特徴が表現されるように、適切なデータを選択しなければならない。学習用の音響信号が、観測状況が悪く周囲雑音が混入している等の不適切なデータである場合には、本来学習させたい成分以外の余計な成分を学習してしまい、識別器の精度低下を招くおそれがある。
【０００８】
第２の課題は、移動する目標への対応が困難であるということである。目標が移動している場合、目標の位置や速力によってはドップラが発生し、時間経過に伴って音響信号の周波数が大きく変化（ドップラシフト）する可能性がある。このケースを想定していない学習結果を用いると、観測信号の検出漏れや検出誤りが起きやすくなる。しかし、観測状況によってドップラシフトの有無は異なり、また、出現周波数によって周波数の変化量は異なるため、固定的な学習結果である識別器でドップラシフトに対応することは一般的には困難である。
【０００９】
そこで本開示の目的は、上述した課題のいずれかを解決することができるパッシブソーナー装置及びその制御方法、並びにプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一態様によるパッシブソーナー装置は、
海中の音響信号を取得する受波器と、
対数尺度で前記音響信号の周波数分析を行う対数周波数分析部と、
特定の音源の基底ベクトルをデータベースから抽出する基底選択部と、
前記周波数分析の結果である周波数分析結果と前記基底ベクトルとを用いて、非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Non-negative Matrix Factorization）を実行し、前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を算出する信号分離部と、
前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を用いて、前記音響信号が前記特定の音源から送出されたことを検出する判定部と、
を備える。
【００１１】
一態様によるパッシブソーナー装置の制御方法は、
海中の音響信号を取得し、
対数尺度で前記音響信号の周波数分析を行い、
特定の音源の基底ベクトルをデータベースから抽出し、
前記周波数分析の結果である周波数分析結果と前記基底ベクトルとを用いて、非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Non-negative Matrix Factorization）を実行し、前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を算出し、
前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を用いて、前記音響信号が前記特定の音源から送出されたことを検出する。
【００１２】
一態様によるプログラムは、
コンピュータに、
海中の音響信号を取得する手順と、
対数尺度で前記音響信号の周波数分析を行う手順と、
特定の音源の基底ベクトルをデータベースから抽出する手順と、
前記周波数分析の結果である周波数分析結果と前記基底ベクトルとを用いて、非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Non-negative Matrix Factorization）を実行し、前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を算出する手順と、
前記音響信号に対する前記基底ベクトルの活性度を用いて、前記音響信号が前記特定の音源から送出されたことを検出する手順と、
を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
上述の態様によれば、上述した課題の解決に貢献することができるパッシブソーナー装置及びその制御方法、並びにプログラムを提供できるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施の形態に係るパッシブソーナー装置の構成例を示す図である。
【図２】実施の形態に係る信号分離部の動作例を示す図である。
【図３】実施の形態に係る信号分離部の動作例を示す図である。
【図４】他の実施の形態に係るパッシブソーナー装置における信号検出部以降の構成例を示す図である。
【図５】実施の形態を概念的に示したパッシブソーナー装置の構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の記載及び図面は、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、以下の各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
＜実施の形態＞
図１は、本実施形態に係るパッシブソーナー装置の構成例を示す図である。
図１に示されるように、本実施形態に係るパッシブソーナー装置は、海中の音響信号を取得する受波器１０、受波器１０で取得された音響信号の音源を識別する類識別処理部２０、及び類識別処理部２０で識別された音源の識別結果を表示する表示部３０を備えている。また、類識別処理部２０は、前段処理部２１、信号検出部２２、及び後段処理部２３を備えている。また、前段処理部２１は、対数周波数分析部２１１、方位算出部２１２、検出区間判定部２１３、及び周波数分析結果分割部２１４を備えている。また、信号検出部２２は、基底データベース２２１、基底選択部２２２、信号分離部２２３、雑音推定部２２４、及び活性度正規化処理部２２５を備えている。また、後段処理部２３は、閾値判定部２３１を備えている。なお、図１において、太線で示した対数周波数分析部２１１及び信号検出部２２は、本開示の本質的な構成要素である。
【００１６】
以下、類識別処理部２０が備える各構成要素の動作について説明する。
［前段処理部２１］
対数周波数分析部２１１は、受波器１０で取得された音響信号が入力信号として入力され、この入力信号に対して周波数分析を行い、対数周波数（オクターブ）軸上で表現されるデータに変換する。対数周波数軸上での周波数分析は、Ｃｏｎｓｔａｎｔ−Ｑ変換（ＣＱＴ: Constant-Q Transformation）を用いて行う。本実施の形態では、ソノブイで代表的に用いられている構成を前提とし、南北方向及び東西方向に指向性をもつ指向性センサで観測された音響信号と、指向性をもたない無指向性センサで観測された音響信号と、が受波器１０から入力される場合について示す。対数周波数分析部２１１の周波数分析結果は、方位算出部２１２及び検出区間判定部２１３に出力される。
【００１７】
方位算出部２１２は、入力信号の周波数分析結果を基に、各時刻及び各周波数の入力信号の到来方位を算出する。なお、受波器１０が複数のセンサによりアレイ配列を構成する場合においては、既知方法によって指向性合成を行い、入力信号の到来方位を得るものとする。方位算出部２１２の処理結果は、周波数分析結果分割部２１４に出力される。
【００１８】
検出区間判定部２１３は、入力信号の周波数分析結果を基に、通信路の異常が発生した区間（無音、過大な広帯域雑音の混入）を推定する。この推定された区間は、あらかじめ信号検出部２２による検出処理の対象外として扱われる。検出区間判定部２１３の処理結果は、周波数分析結果に付加され、周波数分析結果分割部２１４に出力される。
【００１９】
周波数分析結果分割部２１４は、入力信号の到来方位を基に、入力信号の周波数分析結果を任意の個数に分割する。この処理によって、任意の方位を強調及び抑制し、Ｓ／Ｎ比（Signal-Noise ratio）を改善した周波数分析結果が得られる。具体的には、周波数分析結果分割部２１４は、３６０度の方位を分割個数で等分した方位セクタを設定し、この方位セクタに到来方位が含まれるデータを抽出する処理を繰り返す。例えば、分割個数が８の場合は、１つ目は０±α度方向の成分以外を０に置換したデータとし、２つ目は４５±α度方向の成分以外を０に置換したデータとするという処理を繰り返し、方位ごとに分割された８個の周波数分析結果を得る。αはパラメータとし、通常は隣り合う方位セクタがオーバーラップするように設定する。周波数分析結果分割部２１４により得られた方位ごとの周波数分析結果は、信号検出部２２の基底選択部２２２に出力される。
【００２０】
［信号検出部２２］
信号検出部２２は、入力された方位ごとの周波数分析結果を基に、入力信号の信号分離を行う。本実施の形態では、信号分離処理の方式として、非負値行列因子分解（ＮＭＦ: Non-negative Matrix Factorization）を用いた場合について説明する。ＮＭＦは、複数のベクトルの積として行列で表現されたデータ（画像、音響信号等）から任意のベクトル（基底という。）を探索する技術である。また、ＮＭＦの出力として、探索対象のベクトルがデータ中の「どの時刻」に「どの程度の強さ」で存在するかを示すベクトル（活性度という。）が得られる。
【００２１】
基底データベース２２１には、捜索対象とする音源の周波数特性情報が、１音源につき１件以上あらかじめ基底ベクトルとして登録されているものとする。
【００２２】
基底選択部２２２は、捜索対象の音源の基底ベクトルを基底データベース２２１から抽出する。１つの音源に対応する基底ベクトルが基底データベース２２１に２件以上登録されている場合は、基底選択部２２２は、次の２つの条件を満たす基底ベクトルを選択する。第１の条件は、基底ベクトルと活性度ベクトルとの積が周波数分析結果と近似すること、すなわち、基底ベクトルと活性度ベクトルとの相互間の距離が充分に小さくなることである。第２の条件は、基底ベクトルが極力少ない周波数で表現される単純（スパース）な構造であることである。スパース構造をもつ基底ベクトル、すなわち余計な成分をもたない基底ベクトルであれば、音源の一部の周波数が出現しない場合であっても活性度が影響を受けず、検出漏れを防ぐことができる。これら２つの条件を関数として表現し、その関数の最適化により基底ベクトルを推測する。基底選択部２２２により抽出された基底ベクトルは、方位ごとの周波数分析結果と共に、信号分離部２２３に出力される。
【００２３】
信号分離部２２３は、方位ごとの周波数分析結果と基底ベクトルとを用いてＮＭＦを実行し、入力信号に対する捜索対象の音源の基底ベクトルの活性度を算出する。
ここで、信号分離部２２３の処理について、図２及び図３を参照して詳細に説明する。なお、図２及び図３は、基底ベクトルの捜索範囲が基底ベクトルの±３ビンである場合の例である。
【００２４】
図２の（Ａ）は、捜索対象の音源の基底ベクトルを表している。また、図２の（Ａ）において、基底ベクトルは、捜索対象の音源の基本周波数と、その基本周波数の倍音の周波数と、に存在している。また、図２の（Ａ）において、基底ベクトルの周波数軸は、対数尺度で表現されている。
【００２５】
図２の（Ｂ）は、ある方位の周波数分析結果を表している。また、図２の（Ｂ）において、周波数分析結果の周波数軸は、対数尺度で表現されている。また、図２の（Ｂ）において、濃度の濃いセルは、捜索対象の音源の音響信号を表し、濃度の薄いセルは、捜索対象の音源の周囲にある別の音源の音響信号を表している。
【００２６】
図２の（Ｂ）に示されるように、捜索対象の音源の音響信号は、周波数が時間と共に低周波側にシフト（すなわち、ドップラシフト）しており、このドップラシフトの影響により広い周波数帯域（−２ビン〜＋２ビン）に音響信号が発生していることがわかる。
【００２７】
図２の（Ｃ）は、図２の（Ａ）の基底ベクトルと、図２の（Ｂ）の周波数分析結果と、から得られた活性度行列を表している。この活性度行列の各列は、基底ベクトルと周波数分析結果の各列との内積を計算することで得られた列ベクトルである。この内積計算がＮＭＦに対応する。
【００２８】
より詳細には、活性度行列は、ドップラシフトへの追従を目的として、基底ベクトルを任意の範囲（ここでは、基底ベクトルの±３ビン）で周波数方向にずらして、基底ベクトルと周波数分析結果との内積を計算した結果である。基底ベクトルを周波数方向にずらすことが可能なのは、周波数軸が対数尺度で表現されているためである。
【００２９】
図２の（Ｃ）の活性度行列において、基底ベクトルの周波数をずらさずに計算した内積が「０」の列ベクトルとなり、基底ベクトルの周波数を＋２ビンずらして計算した内積が「＋２」の列ベクトルとなる。ここでは、基底ベクトルの捜索範囲が基底ベクトルの±３ビンであるため、活性度行列は、−３ビン〜＋３ビンの計７列の列ベクトルから構成されることになる。
【００３０】
このように、本実施の形態においては、信号分離部２２３は、基底ベクトルを任意の範囲で周波数方向にずらして、基底ベクトルと周波数分析結果との内積を計算し、活性度行列を算出する。
【００３１】
もし、基底ベクトルを周波数方向にずらさない場合は、活性度行列は、０ビンの情報だけしか含まれない。そのため、図２（ｂ）に示されるように、ドップラシフトの影響により広い周波数帯域（−２ビン〜＋２ビン）に捜索対象の音源の音響信号が発生してしまった場合、−２、−１、＋１、＋２ビンの情報が欠落してしまう。
【００３２】
これに対して、本実施の形態のように、基底ベクトルを任意の範囲で周波数方向にずらす場合、ドップラシフトの影響により広い周波数帯域（−２ビン〜＋２ビン）に捜索対象の音源の音響信号が発生してしまった場合でも、情報（−２、−１、＋１、＋２ビンの情報）の欠落を抑制することができる。
【００３３】
上述のようにして、信号分離部２２３は、方位ごとに、活性度行列を算出する。方位ごとの活性度行列は、雑音推定部２２４に出力される。
【００３４】
次に、図３に示されるように、信号分離部２２３は、活性度行列から、各時刻の最大値を、入力信号に対する活性度である可能性がある成分として抽出し、抽出された値を時間方向に並べた活性度ベクトルを算出する。
【００３５】
上述のようにして、信号分離部２２３は、方位ごとに、活性度ベクトルを算出する。方位ごとの活性度ベクトルは、活性度正規化処理部２２５に出力される。
【００３６】
雑音推定部２２４は、活性度正規化処理部２２５で方位ごとの活性度ベクトルを正規化するために、方位ごとに周囲雑音を推定する。雑音推定部２２４は、入力された活性度行列から、各時刻の最大値以外を周囲雑音に対する活性度として抽出し、抽出された活性度の値を時間方向に並べた雑音活性度ベクトルを算出する。このようにして、雑音推定部２２４は、方位ごとに、雑音活性度ベクトルを算出する。方位ごとの雑音活性度ベクトルは、活性度正規化処理部２２５に出力される。
【００３７】
活性度正規化処理部２２５は、雑音活性度ベクトルを用いて方位ごとの活性度ベクトルを正規化する。次に、活性度正規化処理部２２５は、正規化した方位ごとの活性度ベクトルを連結して正規化活性度行列とし、この正規化活性度行列から、各時刻の最大値を、入力信号に対する活性度として抽出し、抽出された活性度の値を時間方向に並べた１次元の正規化活性度ベクトルを算出する。この正規化活性度ベクトルは、閾値判定部２３１に出力される。
【００３８】
［後段処理部２３］
閾値判定部２３１は、正規化活性度ベクトルの各時刻の数値を検出閾値と比較する。閾値判定部２３１は、正規化活性度ベクトルの各時刻の数値が検出閾値以上の数値であれば、基底ベクトルに対応する捜索対象の音源が、その時刻に存在していること、すなわち、入力信号が捜索対象の音源から送出されたことを検出する。
【００３９】
上述したように本実施の形態によれば、受波器１０で取得された海中の音響信号を、対数尺度で周波数分析し、捜索対象の音源の基底ベクトルと周波数分析結果とを用いて、ＮＭＦを実行して、音響信号に対する基底ベクトルの活性度を算出し、その活性度を用いて、音響信号が捜索対象の音源から送出されたことを検出する。
【００４０】
ここで、深層学習などに代表される機械学習によるアルゴリズムは、本実施の形態での基底に相当する知識情報を、周波数に限らず多様な因子の組合せによって表現している。これは、難易度の高い分類や認識の精度を上げるための措置であるが、このような知識情報を得るためには、経験や専門知識のある人間の手を介して、大量のデータの収集及び適切なデータの抽出の作業が必要となる。
【００４１】
これに対して、ＮＭＦは、基底、すなわち周波数のみを知識情報として用いるため、学習用のデータは深層学習と比較すると格段に少なく済む。また、捜索対象の音源の周波数が既知であれば、その周波数をそのまま基底とすることも可能である。
【００４２】
したがって、本実施の形態のように、信号分離処理の方式にＮＭＦを用いることにより、学習用の音響信号として大量のデータが不要になり、また、学習用の音響信号が不適切なデータであることに起因して、類識別処理部２０の精度低下を招くことが抑制される。
【００４３】
また、本実施の形態によれば、基底ベクトルを任意の範囲で周波数方向にずらして、基底ベクトルと周波数分析結果との内積を計算した結果である活性度行列を算出し、活性度行列から各時刻の最大値を活性度として抽出する。
【００４４】
本実施の形態のように、基底ベクトルを任意の範囲で周波数方向にずらすことにより、ドップラシフトの影響により広い周波数帯域に捜索対象の音源の音響信号が発生してしまった場合でも、情報の欠落を抑制することができる。そのため、音響信号にドップラシフトが発生した場合でも、類識別処理部２０でドップラシフトに対応可能になる。
【００４５】
＜他の実施の形態＞
周波数分析結果分割部２１４でのデータ分割方法として、ビーム形成により特定の方位の成分を強調し、真逆の方位の成分を抑制する方法を用いても良い。この場合、分割後の周波数分析結果は全方位の成分をもつ（真逆の方位の成分であっても抑制はされるが、０とはならない）ため、信号部分に対する活性度と雑音部分に対する活性度との間の差が大きくなる。このことは、音源が検出されたことを判定する閾値判定部２３１において有利に働くことになる。更に、方位算出部２１２の到来方位の算出に既知の指向性合成手段を組み合わせることで、Ｓ／Ｎ比の最適化を図る構成としても良い。
【００４６】
また、目標（船舶、潜水艦等を想定）と音源との関連付けがデータベース化されている前提の下で、次のように複数の音源の捜索、すなわち複数の音源にそれぞれ対応する複数の基底ベクトルの捜索を実行しても良い。例えば、任意の音源＃１が検出された時点で、音源＃１をもつ目標をデータベースから検索し、検索された目標がもつ他の音源＃２の基底ベクトルを、基底データベース２２１から抽出する。そして、この音源＃２の基底ベクトルを入力として、信号検出部２２の信号分離部２２３以降の処理を実行する。
【００４７】
また、複数の音源が検出された後は、図４に示されるように、複数の音源の検出結果を組み合わせて用いて、目標の識別を実行しても良い。
図４の例では、複数の音源＃１〜＃ｎ（ｎは２以上の整数）にそれぞれ対応して、複数の信号検出部２２−１〜２２−ｎが設けられ、さらに、信号検出部２２−１〜２２−ｎの後段に目標判定部２４が設けられている。
【００４８】
信号検出部２２−１〜２２−ｎは、信号検出部２２と同様の機能を備える。
例えば、信号検出部２２−１は、自身に対応する音源＃１の基底ベクトルを抽出した後、抽出された音源＃１の基底ベクトルを入力として、信号分離部２２３以降の処理を実行する。その結果、信号検出部２２−１は、入力信号に対する音源＃１の基底ベクトルについての正規化活性度ベクトルを出力する。
同様に、信号検出部２２−ｎは、入力信号に対する音源＃ｎの基底ベクトルについての正規化活性度ベクトルを出力する。
【００４９】
目標判定部２４は、例えば、閾値判定部２３１と同一の手法により、音源＃１〜＃ｎの存在を検出することが可能である。また、目標判定部２４は、音源と目標との関係（例えば、音源＃１及び音源＃２をもつ目標はＡである等）を学習した識別器を保持している。そのため、目標判定部２４は、この識別器を用いて、各音源の検出結果を基に目標の識別を行う。目標判定部２４の識別結果は、表示部３０に出力され、表示される。なお、目標判定部２４は、閾値判定部２３１の代わりに設けても良いし、閾値判定部２３１に追加して設けても良い。
【００５０】
＜実施の形態の概念＞
続いて、上述した実施の形態に係るパッシブソーナー装置の概念について説明する。
図５は、上述した実施の形態を概念的に示したパッシブソーナー装置の構成例を示す図である。
【００５１】
図５に示されるパッシブソーナー装置は、受波器９１、対数周波数分析部９２、基底選択部９３、信号分離部９４、及び判定部９５を備えている。
受波器９１は、海中の音響信号を取得する。受波器９１は、受波器１０に対応する。
【００５２】
対数周波数分析部９２は、対数尺度で音響信号の周波数分析を行う。対数周波数分析部９２は、対数周波数分析部２１１に対応する。
基底選択部９３は、特定の音源の基底ベクトルをデータベースから抽出する。基底選択部９３は、基底選択部２２２に対応する。
【００５３】
信号分離部９４は、周波数分析結果と基底ベクトルとを用いて、非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Non-negative Matrix Factorization）を実行し、音響信号に対する基底ベクトルの活性度を算出する。信号分離部９４は、信号分離部２２３に対応する。
【００５４】
判定部９５は、音響信号に対する基底ベクトルの活性度を用いて、音響信号が特定の音源から送出されたことを検出する。判定部９５は、閾値判定部２３１又は目標判定部２４に対応する。
【００５５】
なお、信号分離部９４は、基底ベクトルを任意の範囲で周波数方向にずらして、基底ベクトルと周波数分析結果との内積を計算した結果である活性度行列を算出し、算出された活性度行列から各時刻の最大値を活性度として抽出し、抽出された各時刻の最大値を時間方向に並べた活性度ベクトルを算出しても良い。
【００５６】
また、パッシブソーナー装置は、周波数分析結果を方位ごとに分割する周波数分析結果分割部（周波数分析結果分割部２１４に対応）をさらに備えても良い。この場合、信号分離部９４は、方位ごとに活性度行列を算出すると共に、方位ごとに活性度ベクトルを算出しても良い。また、この場合、方位ごとの活性度ベクトルを連結して正規化活性度行列を算出し、正規化活性度行列から各時刻の最大値を抽出し、抽出された各時刻の最大値を時間方向に並べた正規化活性度ベクトルを算出する活性度正規化処理部（活性度正規化処理部２２５に対応）をさらに備えても良い。また、この場合、判定部９５は、正規化活性度ベクトルを閾値と比較し、音響信号が特定の音源から送出されたことを検出しても良い。
【００５７】
また、特定の音源は、複数あっても良い。この場合、特定の音源にそれぞれ対応して、基底選択部９３及び信号分離部９４を設けても良い。また、この場合、基底選択部９３は、自身に対応する特定の音源の基底ベクトルをデータベースから抽出し、信号分離部９４は、自身に対応する特定の音源の基底ベクトルと周波数分析結果とを用いて、ＮＭＦを実行し、音響信号に対する基底ベクトルの活性度を算出し、判定部９５は、音響信号が複数の特定の音源から送出されたことを検出しても良い。
【００５８】
また、判定部９５は、音響信号が複数の特定の音源から送出されたことを検出した場合、音源と目標との関係を学習した識別器を用いて、検出された複数の特定の音源を持つ目標を識別しても良い。
【００５９】
以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述の実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示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。
【００６０】
例えば、上述の実施の形態においては、本開示のパッシブソーナー装置をハードウェアの構成として説明したが、本開示は、これに限定されるものではない。本開示は、パッシブソーナー装置の任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、メモリに格納されたコンピュータプログラムを読み出し実行することにより、実現することも可能である。
【００６１】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（CD-Recordable）、ＣＤ−Ｒ／Ｗ（CD-ReWritable）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００６２】
１０  受波器
２０  類識別処理部
２１  前段処理部
２１１  対数周波数分析部
２１２  方位算出部
２１３  検出区間判定部
２１４  周波数分析結果分割部
２２  信号検出部
２２１  基底データベース
２２２  基底選択部
２２３  信号分離部
２２４  雑音推定部
２２５  活性度正規化処理部
２３  後段処理部
２３１  閾値判定部
２４  目標判定部
３０  表示部
９１  受波器
９２  対数周波数分析部
９３  基底選択部
９４  信号分離部
９５  判定部
【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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