(57)【要約】【課題】  観測した多次元ベクトルが、互いに方向の接近した相関の強い複数のベクトルの線形結合となるような歪みを受けている場合でも、その中心的方向を示すベクトルをより軽減された演算処理負荷で正しく識別することができる多次元データ識別装置、多次元データ識別方法、及び信号到来方向推定装置を得る。【解決手段】  識別時の分解能とするセルを複数個隣接させた、広がりのある識別領域を形成し、識別領域毎にその中に含まれる基準ベクトルを組み合わせた行列の逆行列を生成してこれを識別データとしてあらかじめ蓄積しておき、観測データを識別する際は、逆行列化された識別データを用いてこれを対象空間内に順次移動しながら評価演算を実行し、この広がりを持った識別領域を単位とした識別を行う。また、識別領域に比べてより広い範囲を領域とした識別絞り込み領域を用いて識別領域を段階的に絞り込み、評価時の演算負荷を軽減する。【選択図】  図１
2010243376.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめ設定された識別用のデータを用いて複数のセンサからの多次元ベクトル化された観測データの対象空間内における領域を識別する多次元データ識別装置であって、
領域識別の最小単位として対象空間を所定のステップで分割した各セル毎に、これら各セルに対する複数のセンサの応答特性を基準ベクトルとしてあらかじめ前記対象空間にわたって生成する基準ベクトル群生成手段と、
隣接する前記セルをあらかじめ設定された複数のセル数分組み合わせて形成される領域を識別領域として、この識別領域を前記対象空間にわたって前記セルのステップで移動させながら、そのときの各識別領域内に含まれる前記セルに対する基準ベクトルを組み合わせてそれぞれに識別領域行列とした一連の識別領域行列群を生成する識別領域行列群生成手段と、
前記識別領域行列群内のそれぞれの行列に対する逆行列を算出する逆行列演算手段と、
前記逆行列演算手段により算出された前記識別領域行列群内のそれぞれの行列に対する逆行列を１つの識別データとするとともに、前記識別領域行列群内のすべての行列に対する逆行列の算出結果を識別データ群として蓄積する識別用データ蓄積手段と、
複数のセンサからの観測データを多次元ベクトルに構成する多次元ベクトル化手段と、
前記識別用データ蓄積手段に蓄積された識別データ群から前記セルのステップ単位で順次前記識別データを選択しながら、前記多次元ベクトル化手段により多次元ベクトル化された観測データ、その共役転置、及び前記選択された識別データとの積に基づく次の評価式を演算してその評価値が最大となる識別データを抽出するとともにそのときの評価値を保持する評価手段と、
【数１】
2010243376.tif 000041
前記評価値があらかじめ設定されたしきい値を超えた場合にこの評価値及び前記抽出された識別データを前記観測データの識別結果として出力する評価結果判定手段と
を備えたことを特徴とする多次元データ識別装置。
【請求項２】
前記識別領域行列群生成手段は、前記識別領域行列群の生成に加え、この識別領域行列群の生成時に形成した前記識別領域よりも多くの隣接するセル数を有する１以上の識別絞り込み領域を形成し、
これら識別絞り込み領域を前記対象空間にわたって重ならないように順次移動させながら、そのときの各識別絞り込み領域内に含まれる前記セルに対する基準ベクトルを組み合わせてそれぞれに識別絞り込み領域行列とした、１以上の一連の識別絞り込み領域行列群も併せて生成するとともに、
前記識別用データ蓄積手段は、前記逆行列演算手段で算出したこれら識別絞り込み領域行列群内のそれぞれの行列に対する逆行列を識別絞り込みデータ群として蓄積することを特徴とする請求項１に記載の多次元データ識別装置。
【請求項３】
さらに、前記評価式を演算する際に、この評価式中の識別データへの代入値として前記識別用データ蓄積手段に蓄積された１以上の識別絞り込みデータ群中の識別絞り込みデータを適用した評価結果に基づいて、前記対象空間を前記識別絞り込み領域のいずれかに絞り込む領域絞り込み手段を備え、
前記評価手段は、この絞り込み後の前記対象空間を対象にして、前記識別用データ蓄積手段に蓄積された識別データ群内の識別データを前記セルのステップ単位で順次選択しながら、前記評価式の評価値が最大となる識別データを抽出するとともに、そのときの評価値を保持することを特徴とする請求項２に記載の多次元データ識別装置。
【請求項４】
前記多次元ベクトル化手段は、さらに前記複数のセンサからの観測データ中の独立な複数の成分を分離する分離手段を備え、観測データが独立な複数の成分を有する場合は、これらを分離後のそれぞれの成分に対応した観測データを多次元ベクトルに構成することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の多次元データ識別装置。
【請求項５】
さらに、前記評価式の演算にあたって前記識別用データ蓄積手段に蓄積された識別データまたは識別絞り込みデータを順次選択する際に、直前に選択したこれらデータに該当する前記識別領域または前記識別絞り込み領域内に含まれるセル数を増減させて新たなセル数を有する領域を構成するとともに、この領域内に含まれる前記セルに対する基準ベクトルを組み合わせた行列に対する逆行列を逐次算出する逆行列逐次演算手段を備え、
前記評価手段は、この逆行列逐次演算手段により算出された逆行列を識別データまたは識別絞り込みデータとして前記評価式に適用することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の多次元データ識別装置。
【請求項６】
あらかじめ設定された識別用のデータを用いて複数のセンサからの多次元ベクトル化された観測データの対象空間内における領域を識別する多次元データ識別方法であって、
領域識別の最小単位として対象空間を所定のステップで分割した各セル毎に、これら各セルに対する複数のセンサの応答特性を基準ベクトルとしてあらかじめ前記対象空間にわたって生成し、
隣接する前記セルをあらかじめ設定された複数のセル数組み合わせて形成される領域を識別領域として、この識別領域を前記対象空間にわたって前記セルのステップで移動させながら、そのときの各識別領域内に含まれる前記各セルに対する基準ベクトルを組み合わせた識別領域行列をそれぞれに生成し、
前記生成された各識別領域行列の逆行列を算出して１つの識別データとするとともに、
すべての前記識別領域行列に対する逆行列の算出結果を識別データ群として蓄積し、
観測データの領域を識別する際は、
前記観測データを多次元ベクトル化し、
前記蓄積された識別データ群内の識別データを前記セルのステップ単位で順次選択しながら、前記多次元ベクトル化された観測データ、その共役転置、及び選択された前記識別データとの積に基づく次の評価式を演算してその評価値が最大となる識別データを抽出するとともにそのときの評価値を保持し、
【数２】
2010243376.tif 000042
この評価値があらかじめ設定されたしきい値を超えた場合にこの評価値及び抽出された識別データを前記観測データの識別結果として出力する
ことを特徴とする多次元データ識別方法。
【請求項７】
前記識別領域行列の生成に加え、前記識別領域よりも多くの隣接するセル数を有する１以上の識別絞り込み領域を形成して、これら識別絞り込み領域を前記対象空間にわたって重ならないように順次移動させながら、そのときの各識別絞り込み領域内に含まれる前記セルに対する基準ベクトルを組み合わせた１以上の一連の識別絞り込み領域行列も併せて生成し、さらに、
これら生成された各識別絞り込み領域行列の逆行列を算出して１つの識別絞り込みデータとするとともに、すべての前記識別絞り込み行列に対する逆行列の算出結果も識別絞り込みデータ群として蓄積することを特徴とする請求項６に記載の多次元データ識別方法。
【請求項８】
前記評価式を演算する際は、この評価式中の識別データへの代入値として、前記蓄積された１以上の識別絞り込みデータ群中の識別絞り込みデータを適用した評価結果に基づいて、前記対象空間を前記識別絞り込み領域のいずれかに絞り込み、この絞り込み後の前記対象空間を対象にして、前記蓄積された識別データ群内の識別データを前記セルのステップ単位で順次選択しながら、前記評価式の評価値が最大となる識別データを抽出するとともに、そのときの評価値を保持することを特徴とする請求項７に記載の多次元データ識別方法。
【請求項９】
前記観測データを多次元ベクトル化する際に、この観測データが独立な複数の成分を有する場合は、これらを分離後のそれぞれの成分に対応した観測データを多次元ベクトル化することを特徴とする請求項６乃至請求項８のいずれか１項に記載の多次元データ識別方法。
【請求項１０】
前記評価式の演算にあたって前記蓄積された識別データまたは識別絞り込みデータを順次選択する際に、直前に選択したこれらデータに該当する前記識別領域または前記識別絞り込み領域内に含まれるセル数を増減させて新たなセル数を有する領域を構成するとともに、この領域内に含まれる前記セルに対する基準ベクトルを組み合わせた行列に対する逆行列を逐次算出して、これを識別データまたは識別絞り込みデータとして前記評価式に適用することを特徴とする請求項６乃至請求項９のいずれか１項に記載の多次元データ識別方法。
【請求項１１】
アレー状に配置された複数のセンサと、
前記センサにより受信された信号を多次元ベクトルに構成する多次元ベクトル化手段と、
前記センサの対象空間に対する応答特性に基づいてあらかじめ方向識別用のデータ群を生成し蓄積する識別データ群蓄積手段と、
前記多次元ベクトル化された信号を前記識別データ群に蓄積された方向識別用のデータを用いて評価し、その評価結果に基づいて前記信号の対象空間における到来方向を推定する到来方向推定手段と
を有する信号到来方向推定装置において、
前記識別データ群蓄積手段は、
前記対象空間を方位方向及び仰角方向に識別の最小単位とする所定のステップで分割してこれを単位セルとし、各単位セル毎に前記アレー状に配置された複数のセンサの応答特性を方向基準ベクトルとしてあらかじめ生成する方向基準ベクトル群生成手段と、
前記単位セルをあらかじめ設定された隣接単位セル数分、方位方向及び仰角方向に組み合わせた大きさの方向範囲を方向識別セルとして設定し、この方向識別セルを前記対象空間にわたって前記単位セルのステップで移動させながら、そのときの各方向識別セル内に含まれる前記単位セルに対する方向基準ベクトルを組み合わせてそれぞれに方向識別セル行列とした一連の方向識別セル行列群を生成する方向識別セル行列群生成手段と、
前記方向識別セル行列群内のそれぞれの行列に対する逆行列を算出する逆行列演算手段と、
前記逆行列演算手段により算出された前記方向識別セル行列群内のそれぞれの行列に対する逆行列を１つの方向識別データとするとともに、前記方向識別セル行列群内のすべての行列に対する逆行列の算出結果を方向識別データ群として蓄積する蓄積手段とを備え、
前記到来方向推定手段は、
前記識別データ群蓄積手段に蓄積された方向識別データ群から前記セルのステップ単位で前記方向識別データを順次方位方向及び仰角方向に移動し選択しながら、前記多次元ベクトル化された信号、その共役転置、及び前記選択された方向識別データとの積に基づく次の評価式を演算してその評価値が最大となる方向識別データを抽出するとともにそのときの評価値を保持する評価式演算手段と、
【数３】
2010243376.tif 000043
前記評価値があらかじめ設定されたしきい値を超えた場合にこの評価値及び前記抽出された方向識別データを前記信号の到来方向推定結果として出力する評価結果判定手段と
を備えたことを特徴とする信号到来方向推定装置。
【請求項１２】
前記識別データ群蓄積手段における方向識別セル行列群生成手段は、前記方向識別セル行列群の生成に加え、この方向識別セル行列群の生成時に設定した前記方向識別セルよりも多くの隣接する単位セルを持った方向範囲のより広い１以上の方向絞り込みセルを設定し、これら方向絞り込みセルを前記対象空間にわたって重ならないように順次移動させながら、そのときの各方向絞り込みセル内に含まれる前記セルに対する方向基準ベクトルを組み合わせてそれぞれに方向絞り込みセル行列とした、１以上の一連の方向絞り込みセル行列群も併せて生成するとともに、
前記識別データ群蓄積手段における蓄積手段は、前記識別データ群蓄積手段における逆行列演算手段で算出したこれら方向絞り込みセル行列群内のそれぞれの行列に対する逆行列を方向絞り込みデータ群として蓄積することを特徴とする請求項１１に記載の信号到来方向推定装置。
【請求項１３】
さらに、前記到来方向推定手段における評価式演算手段は、前記評価式を演算する際に、この評価式中の方向識別データへの代入値として前記識別データ群蓄積手段に蓄積された１以上の方向絞り込みデータ群中の方向絞り込みデータを適用した評価結果に基づいて、前記対象空間を前記方向絞り込みセルのいずれかに絞り込む方向絞り込み手段を備え、
この絞り込み後の前記対象空間を対象にして前記識別データ群蓄積手段に蓄積された方向識別データ群から前記セルのステップ単位で前記方向識別データを順次方位方向及び仰角方向に移動し選択しながら、前記評価式の評価値が最大となる方向識別データを抽出するとともにそのときの評価値を保持することを特徴とする請求項１２に記載の信号到来方向推定装置。
【請求項１４】
さらに、前記多次元ベクトル化手段は、前記センサにより受信された信号中の独立な複数の信号成分を分離する分離手段を備え、前記受信された信号が独立な複数の信号成分を有する場合は、これらを分離後のそれぞれの信号成分に対応した各信号を多次元ベクトルに構成することを特徴とする請求項１１乃至請求項１３のいずれか１項に記載の信号到来方向推定装置。
【請求項１５】
さらに、前記到来方向推定手段における評価式演算手段は、前記評価式の演算にあたって前記識別データ群蓄積手段に蓄積された方向識別データまたは方向絞り込みデータを順次選択する際に、直前に選択したこれらデータに該当する前記方向識別セルまたは前記方向絞り込みセル内に含まれる前記単位セル数を増減させて新たな単位セル数を有する範囲セルを構成するとともに、この範囲セル内に含まれる前記単位セルに対する方向基準ベクトルを組み合わせた行列に対する逆行列を逐次算出する逆行列逐次演算手段を備え、この逆行列逐次演算手段により算出された逆行列を方向識別データまたは方向絞り込みデータとして前記評価式に適用することを特徴とする請求項１１乃至請求項１４のいずれか１項に記載の信号到来方向推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に、多次元ベクトル化された観測データが、複数成分の重畳状態となるような歪みを受けている場合でも、観測データの方向をより正確に識別または推定する多次元データ識別装置、多次元データ識別方法、及び信号到来方向推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のセンサからの観測データに対する識別処理を行う場合、観測データを多次元ベクトルとして表現しておき、その多次元ベクトルとあらかじめ準備された識別用の基準ベクトルとの一致度を尺度として識別する手法は、広い分野で応用されている。例えば、アレー状に配置した複数のセンサを用いて音波や電波等を受信し、その到来方向を推定する場合にも応用される。
【０００３】
これら手法での識別時には、一致度の尺度となる指標としては、観測ベクトルと基準ベクトルとの距離が多用されるが、次の３つの場合、すなわち、最も単純なユークリッド距離による場合、基準ベクトルをベクトルの広がり（歪み）を考慮したＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ａｒｒａｙ  Ｍａｎｉｆｏｌｄ（非特許文献１）とする場合、及び単純なユークリッド距離に対して分解能を高めたＣＡＰＯＮ法（非特許文献２）による場合について以下に述べる。
【０００４】
最初に、ユークリッド距離による場合について述べる。多次元ベクトルを識別する最も簡単な方法として、観測ベクトルと基準ベクトルとのユークリッド距離を測定する方法がある。ｎ次元の観測ベクトルｘ、及びｐ番目の基準ベクトルａｐを、それぞれ（１）式、及び（２）式の通りとする。
【数１】
2010243376.tif 000003
【数２】
2010243376.tif 000004
【０００５】
ここに、Ｔは転置を示す。なお、ｘ、及びａｐの各要素は一般的に複素数とし、ここでは簡単のため、それぞれのノルム（‖・‖）は１とする。
【０００６】
このときに、両ベクトル間のユークリッド距離ｄの２乗は、次の（３）式のように表される。
【数３】
2010243376.tif 000005
【０００７】
ここに、Ｈは、共役転置、Ｒｅ｛・｝は複素数の実数部を示す。
【０００８】
一方、一致度ｅｕを、（３）式に示したｄ２の逆数の対数として、（４）式のように表す。
【数４】
2010243376.tif 000006
【０００９】
観測ベクトルｘを識別するには、基準ベクトルａｐを変化させながら、この（４）式の一致度ｅｕが最も高くなる基準データａｐをサーチして求める。これは（４）式の最大化の問題であり、（３）式の最小化でもあるので、Ｒｅ｛ｘＨａｐ｝が最大となる基準ベクトルａｐを求めることを意味する。すなわち、これは、観測ベクトルｘと基準ベクトルａｐとの内積の実数部が最大となる基準ベクトルａｐが求める解であることを意味する。
【００１０】
このユークリッド距離を用いた識別において、観測ベクトルｘが基準ベクトルａｐの集合｛ａ１，・・・，ａｎ｝のどの要素とも単独では完全に一致せず、基準ベクトルａｐの複数の要素の線形結合である場合を考え、この観測ベクトルをｘ〜とする。簡単化のため、この観測ベクトルｘ〜を、２つの基準ベクトルａ１及びａ２の線形結合とし、それぞれに対する複素係数をｃ１及びｃ２とすると、観測ベクトルｘ〜は、（５）式のように表される。
【数５】
2010243376.tif 000007
【００１１】
この場合、（３）式でのｘＨａｐはｘ〜Ｈａｐとなり、＊を複素共役とすれば、ｘ〜Ｈａｐは、（６）式のように表される。
【数６】
2010243376.tif 000008
【００１２】
ここで、ｃ１＊＝ｃ２＊＝ｃの場合は、（６）式は（７）式のように表される。
【数７】
2010243376.tif 000009
【００１３】
すなわち、ベクトルａｐがベクトルａ１とベクトルａ２とのベクトル和の方向を向いた場合に（６）式の実部が最大となる。従って、ベクトルａ１とベクトルａ２との方向差が小さければ、その中心的方向が求まり誤差が小さい識別結果が得られる。
【００１４】
しかし、ｃ２＊＝−ｃ１＊の場合は、（６）式は（８）式のように表される。
【数８】
2010243376.tif 000010
【００１５】
すなわち、ベクトルａ１とベクトルａ２との方向差が小さければ小さいほど、ノルム‖ａ１Ｈ−ａ２Ｈ‖が小さくなり、ベクトルａｐがベクトルａ１とベクトルａ２とのベクトル和の方向を向いた場合にｘ〜Ｈａｐの実数部が０となってしまう。
【００１６】
一般に、ベクトルａ１とベクトルａ２の係数の絶対値（｜ｃ１｜、｜ｃ２｜）の加重平均による方向を中心的な方向と定義すれば、ｃ１とｃ２が同位相のときのみしか、観測ベクトルが基準ベクトルの要素間の中心的方向と一致しないことになり、加重平均にならない。このことは、例えばこの手法を信号の到来方向の推定に適用した場合には、到来方向の正確な推定が困難であることを意味している。
【００１７】
次に、基準ベクトルをＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ａｒｒａｙ  Ｍａｎｉｆｏｌｄとする場合について述べる。観測ベクトルが複数の基準ベクトルの線形結合である場合で、その複数の基準ベクトル間の方向差が小さい場合に、基準ベクトルを微分成分との線形結合として表現する方法が非特許文献１に示されている。線形結合で表現した基準ベクトルをａｐ〜とすれば、これは（９）式のように表される。
【数９】
2010243376.tif 000011
【００１８】
ここに、φｐは中心的方向、ｋは中心的方向以外の方向を向くベクトルの数、αｉは各ベクトルの複素振幅を表すスカラ、Δφｉは各ベクトルの方向のずれの大きさを表すスカラ、δａ（φｐ）／δφはベクトルａ（φｐ）の偏微分を示す。
【００１９】
ここで、一般にｋ、αｉ、及びΔφｉは未知であるから、ａｐ〜を明示的に用いることはできない。そのため、非特許文献１においては、（１０）式の評価式が示されている。
【数１０】
2010243376.tif 000012
【００２０】
ここに、Ａ（φｐ）は（１１）式に示す。また、Ｅｎは観測ベクトルから構成した、同じく（１１）式に示す共分散行列Ｒの固有ベクトルの内の雑音空間に該当するものを抽出したものである。抽出方法は、例えば特許文献２等に示されている。
【数１１】
2010243376.tif 000013
【００２１】
（１０）式は固有方程式であり、ｚｍｉｎは、一般化固有ベクトル、λｍｉｎは一般化固有値である。添え字のｍｉｎの意味は、Ａ（φｐ）のφｐを変化させながらサーチした場合に、計算毎にｚとλの最小値を保持し、全体サーチ結果の中で最も小さな値となるλが得られたときのφを識別結果（信号の推定到来方向）とすることに対応している。しかし、（９）式においてはΔφｉが小さく、中心的方向からずれたベクトルを１次のテイラー展開近似で表現できることを前提にしている。このため、ずれの量が増えると誤差が増大する。また、（１０）式はφｐを変化させる毎に一般化固有値解析が必要であり、演算量が多い。さらに、（９）式に微分項が含まれることから雑音に敏感であり、観測ベクトルが複数ベクトルの線形結合でなく、単一ベクトルであっても雑音成分をずれ成分と見なしてしまうため、求めた方向がずれる。従って、この手法により信号の到来方向を推定する場合にも、これら誤差の影響を受け、到来方向を正確に推定することは難しく、加えて演算負荷も大きい。
【００２２】
３番目に、ＣＡＰＯＮ法による場合について述べる。上述したユークリッド距離による場合は、観測ベクトルと基準ベクトルとの単純な内積であり、アダプティブアンテナ処理におけるビームフォーマー法に相当する（例えば、非特許文献２参照。）。これに対してＣＡＰＯＮ法は、観測データ中に２つ以上の独立な成分が含まれる場合に、ビームフォーマー法よりも高い分解能でそれぞれを識別するものである。
【００２３】
観測データ中に２つ以上の独立な成分が含まれる場合について、まずビームフォーマー法を以下に述べる。今、観測量ｘｍｕｌｔｉに独立な２つの信号成分ｓ１（ｔ）及びｓ２（ｔ）が混合しているとする。それぞれのｎ次元での分布を示すベクトル（例えば方向）をａ１及びａ２とすると、ｘｍｕｌｔｉは（１２）式のように表現できる。
【数１２】
2010243376.tif 000014
【００２４】
この共分散行列Ｒｘｘは、Ｌを信号のサンプル数とすれば（１３）式のように表される。
【数１３】
2010243376.tif 000015
【００２５】
ビームフォーマー法での評価関数Ｐｂｆは、（１４）式のように表される。
【数１４】
2010243376.tif 000016
【００２６】
これに対して、ＣＡＰＯＮ法での評価関数は、非特許文献２により（１５）式のように表される。
【数１５】
2010243376.tif 000017
【００２７】
ここで、（１３）式において、ｓ１（ｔ）及びｓ２（ｔ）が独立でない場合は、（１４）式においてｘｍｕｌｔｉｘｍｕｌｔｉＨの演算結果としてａ１ｓ１（ｔ）ｓ２Ｈ（ｔ）ａ２Ｈとａ２ｓ２（ｔ）ｓ１Ｈ（ｔ）ａ１Ｈの項がゼロにならず残存する。この影響は、方向のずれとなって現れる。
【００２８】
次に、ＣＡＰＯＮ法を適用した信号の到来方向の推定結果の一例を図９〜図１０に示す。この事例では、２つの信号ｓ１及びｓ２の到来方向をそれぞれ１７０度及び１９０度とし、図９は２つの信号が独立な場合、また、図１０は２つの信号が独立でない事例として相関１で逆位相の場合のシミュレーション結果である。基準ベクトルａｐは、（１６）式のものとしている。
【数１６】
2010243376.tif 000018
【００２９】
２つの信号が独立な場合、ＣＡＰＯＮ法においては図９（ａ）に例示したように、２つの信号を正しく識別できているが、ビームフォーマー法では図９（ｂ）に例示したように分解能が低く、２つの信号を分離・識別できていない。また２つの信号が強い相関を持つ場合、図１０（ａ）に例示したＣＡＰＯＮ法、及び図１０（ｂ）に例示したビームフォーマー法のどちらも識別結果に多くの誤差を含み、その影響を受けて、到来方向の推定結果にも本来の方向からの誤差が発生している。なお、ＣＡＰＯＮ法以外としてＭＵＳＩＣ法（非特許文献２）が高分解能推定手法として用いられるが、結果はＣＡＰＯＮ法と類似であるため、説明は省略した。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００３０】
【非特許文献１】D. Asztely, B. Ottersten, A.L. Swindlehurst著、“A generalized array manifold model for wireless communication with local scattering”、IEEE Proc. Radar, Sonar and Navigation, vol.145, no.1, pp.51-57, Feb. 1998
【非特許文献２】菊間信良  著，「アダプティブアンテナ技術」，2003，株式会社オーム社
【非特許文献３】WILLIAM W.HAGER著、“UPDATING THE INVERSE OF A MATRIX”、SIAM(Society for Industrial and Applied Mathematics) Review Vol.31,No.2,pp.221-239,June,1989
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３１】
上述したように、複数のセンサからの観測データを多次元ベクトルとして扱い、これらを識別用の基準ベクトルとの一致度により識別する際に、従来の手法においては、観測ベクトルが、例えば互いに接近した相関の強い複数ベクトル同士の線形結合として観測される場合には、必ずしも十分な識別結果を得ることが困難であった。特に複数ベクトル間に相関がある場合には、それらの加重平均の方向とはならず、識別結果に大きな誤差を伴っていた。従って、これら手法を信号の到来方向の推定に適用した場合には、特に、近接した方向から互いに相関のある複数の信号が到来する場合、すなわち、限られた方向範囲に多数のマルチパス波が存在することによって、到来信号がマルチパスによる歪みを受けているような場合には、その中心的な方向を算出することができず、到来方向を正しく推定することが困難であった。
【００３２】
また、多次元ベクトルを識別するには、対象空間のサーチが必要であり、信号の到来方向を推定する場合には、方位方向及び仰角方向に走査する。その際に、所望する角度分解能等に基づいて、対象の方位範囲及び仰角範囲をそれぞれ所定の角度幅単位で分割し、（方位分割数）＊（仰角分割数）に相当する回数のベクトルの内積演算やベクトルと行列との乗算を繰り返す必要がある。このため、全体の信号処理の中でこれら演算処理が大きな負担となっており、演算負荷をより軽減できる手法が望まれていた。
【００３３】
本発明は、上述の事情を考慮してなされたものであり、観測した多次元ベクトルが、方向の接近した複数のベクトルの線形結合となるような歪みを受けている場合でも、その中心的方向を示すベクトルをより軽減された演算処理負荷で識別する多次元データ識別装置、多次元データ識別方法、及び信号到来方向推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００３４】
上記目的を達成するために、本発明の多次元データ識別装置は、あらかじめ設定された識別用のデータを用いて複数のセンサからの多次元ベクトル化された観測データの対象空間内における領域を識別する多次元データ識別装置であって、領域識別の最小単位として対象空間を所定のステップで分割した各セル毎に、これら各セルに対する複数のセンサの応答特性を基準ベクトルとしてあらかじめ前記対象空間にわたって生成する基準ベクトル群生成手段と、隣接する前記セルをあらかじめ設定された複数のセル数分組み合わせて形成される領域を識別領域として、この識別領域を前記対象空間にわたって前記セルのステップで移動させながら、そのときの各識別領域内に含まれる前記セルに対する基準ベクトルを組み合わせてそれぞれに識別領域行列とした一連の識別領域行列群を生成する識別領域行列群生成手段と、前記識別領域行列群内のそれぞれの行列に対する逆行列を算出する逆行列演算手段と、前記逆行列演算手段により算出された前記識別領域行列群内のそれぞれの行列に対する逆行列を１つの識別データとするとともに、前記識別領域行列群内のすべての行列に対する逆行列の算出結果を識別データ群として蓄積する識別データ蓄積手段と、複数のセンサからの観測データを多次元ベクトルに構成する多次元ベクトル化手段と、前記識別データ蓄積手段に蓄積された識別データ群から前記セルのステップ単位で順次前記識別データを選択しながら、前記多次元ベクトル化手段により多次元ベクトル化された観測データ、その共役転置、及び前記選択された識別データとの積に基づく式（１７）の評価式を演算してその評価値が最大となる識別データを抽出するとともにそのときの評価値を保持する評価手段と、前記評価値があらかじめ設定されたしきい値を超えた場合にこの評価値及び前記抽出された識別データを前記観測データの識別結果として出力する評価結果判定手段とを備えたことを特徴とする。
【数１７】
2010243376.tif 000019
【００３５】
また、本発明の多次元データ識別方法は、あらかじめ設定された識別用のデータを用いて複数のセンサからの多次元ベクトル化された観測データの対象空間内における領域を識別する多次元データ識別方法であって、領域識別の最小単位として対象空間を所定のステップで分割した各セル毎に、これら各セルに対する複数のセンサの応答特性を基準ベクトルとしてあらかじめ前記対象空間にわたって生成し、隣接する前記セルをあらかじめ設定された複数のセル数組み合わせて形成される領域を識別領域として、この識別領域を前記対象空間にわたって前記セルのステップで移動させながら、そのときの各識別領域内に含まれる前記各セルに対する基準ベクトルを組み合わせた識別領域行列をそれぞれに生成し、前記生成された各識別領域行列の逆行列を算出して１つの識別データとするとともに、すべての前記識別領域行列に対する逆行列の算出結果を識別データ群として蓄積し、観測データの領域を識別する際は、前記観測データを多次元ベクトル化し、前記蓄積された識別データ群内の識別データを前記セルのステップ単位で順次選択しながら、前記多次元ベクトル化された観測データ、その共役転置、及び選択された前記識別データとの積に基づく式（１８）の評価式を演算してその評価値が最大となる識別データ（最小逆行列単位）を抽出するとともにそのときの評価値を保持し、この評価値があらかじめ設定されたしきい値を超えた場合にこの評価値及び抽出された識別データを前記観測データの識別結果として出力することを特徴とする。
【数１８】
2010243376.tif 000020
【００３６】
また、本発明の信号到来方向推定装置は、アレー状に配置された複数のセンサと、前記センサにより受信された信号を多次元ベクトルに構成する多次元ベクトル化手段と、前記センサの対象空間に対する応答特性に基づいてあらかじめ方向識別用のデータ群を生成し蓄積する識別データ群蓄積手段と、前記多次元ベクトル化された信号を前記識別データ群に蓄積された識別用のデータを用いて評価し、その評価結果に基づいて前記信号の対象空間における到来方向を推定する到来方向推定手段とを有する信号到来方向推定装置において、前記識別データ群蓄積手段は、前記対象空間を方位方向及び仰角方向に識別の最小単位とする所定のステップで分割してこれを単位セルとし、各単位セル毎に前記アレー状に配置された複数のセンサの応答特性を基準ベクトルとしてあらかじめ生成する基準ベクトル群生成手段と、前記単位セルをあらかじめ設定された隣接単位セル数分、方位方向及び仰角方向に組み合わせた大きさの方向範囲を方向識別セルとして設定し、この方向識別セルを前記対象空間にわたって前記単位セルのステップで移動させながら、そのときの各方向識別セルに含まれる前記単位セルに対する基準ベクトルを組み合わせてそれぞれに方向識別セル行列とした一連の方向識別セル行列群を生成する方向識別セル行列群生成手段と、前記方向識別セル行列群内のそれぞれの行列に対する逆行列を算出する逆行列演算手段と、前記逆行列演算手段により算出された前記方向識別セル行列群内のそれぞれの行列に対する逆行列を１つの方向識別データとするとともに、前記方向識別セル行列群内のすべての行列に対する逆行列の算出結果を方向識別データ群として蓄積する蓄積手段とを備え、前記到来方向推定手段は、前記識別データ群蓄積手段に蓄積された方向識別データ群から前記セルのステップ単位で前記方向識別データを順次方位方向及び仰角方向に移動し選択しながら、前記多次元ベクトル化された信号、その共役転置、及び前記選択された方向識別データとの積に基づく式（１９）の評価式を演算してその評価値が最大となる方向識別データを抽出するとともにそのときの評価値を保持する評価式演算手段と、前記評価値があらかじめ設定されたしきい値を超えた場合にこの評価値及び前記抽出された方向識別データを前記信号の到来方向推定結果として出力する評価結果判定手段とを備えたことを特徴とする。
【数１９】
2010243376.tif 000021
【発明の効果】
【００３７】
本発明によれば、観測した多次元ベクトルが、互いに方向の接近した相関の強い複数のベクトルの線形結合となるような歪みを受けている場合でも、その中心的方向を示すベクトルをより軽減された演算処理負荷で正しく識別することができる多次元データ識別装置、多次元データ識別方法、及び信号到来方向推定装置を得ることができる。
【００３８】
また、例えば到来波がマルチパスの影響を受けて歪んでいる場合のように、互いに方向の接近した相関の強い複数の信号同士が結合し分離の困難な到来波に対しても、各信号の電力の加重平均となる到来方向をより軽減された演算処理負荷で識別・推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明に係る多次元データ識別装置の構成の一例を示すブロック図。
【図２】図１に例示した多次元データ識別装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図３】評価時における識別領域の段階的な絞り込みを説明するための説明図。
【図４】本発明に係る信号到来方向推定装置の構成の一例を示すブロック図。
【図５】図４に例示した信号到来方向推定装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図６】評価時における到来方向の段階的な絞り込みを説明するための説明図。
【図７】方向絞り込みデータに対する選択特性を例示する図。
【図８】本実施例の手法による信号の到来方向の推定のシミュレーション結果の一例を示す図。
【図９】独立な２信号に対する従来の到来方向の推定結果の一例を示す図。
【図１０】独立でない２信号に対する従来の到来方向の推定結果の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
以下に、本発明に係る多次元データ識別装置、多次元データ識別方法及び信号到来方向推定装置を実施するための最良の形態について、図１乃至図８を参照して説明する。
【実施例１】
【００４１】
図１は、本発明に係る多次元データ識別装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に例示したように、この多次元データ識別装置は、基準ベクトル生成部１１、識別領域行列群生成部１２、逆行列演算部１３、識別用データ蓄積部１４、センサ群１５、多次元ベクトル化部１６、評価部１７、及び評価結果判定部１８から構成されている。
【００４２】
基準ベクトル生成部１１は、対象空間を領域識別の最小単位とするステップで分割した各セル毎に、センサ群１５の応答特性を示すベクトルを基準ベクトルとして生成するとともに、この基準ベクトルを対象空間全体、すなわち全セルに対して生成し、基準ベクトル群として保持する。ここでのセンサ群１５の応答特性は、例えば、前出の（１６）式に従ったものとしている。また、生成される基準ベクトル群内の基準ベクトル数は、例えば対象空間を、x方向及びy方向にそれぞれ６０＊６０の２次元とし、領域識別の最小単位のセルを１＊１とした場合には、６０＊６０の３６００個となる。なお、領域識別における分解能は、このセル単位となる。
【００４３】
識別領域行列群生成部１２は、隣接するセルをあらかじめ設定されたセル数組み合わせて形成された領域を識別領域とし、この識別領域を対象空間にわたってセル単位で移動させながら、そのときの各識別領域内に含まれる各セルの基準ベクトルを組み合わせてそれぞれに識別領域行列とした、一連の識別領域行列群を生成する。例えば、上記２次元事例の場合において、隣接するセルをx方向及びy方向に、例えば３セルずつ組み合わせて形成される領域を識別領域とすると、それぞれの識別領域行列Qｉｊには（２０）式のように９セル分の基準ベクトルが含まれることになる。
【数２０】
2010243376.tif 000022
【００４４】
そして、識別領域行列群として生成される識別領域行列数は、この９セルの領域を対象空間である６０＊６０の範囲に１セルずつ両方向に移動させた数となるので、５８＊５８＝３３６４個となる。なお、以降にも記述するが、この識別領域行列群内の各識別領域行列毎に逆行列が算出されて識別データ群として蓄積され、さらに、この蓄積された識別データ群により観測データの領域が識別されるので、観測データの識別結果は、ここで形成された識別領域を単位としたものとなる。
【００４５】
加えて、識別領域行列群生成部１２は、本実施例においては、上記の識別領域よりも多くのセル数を含む、より広い１つ以上の識別絞り込み領域を形成し、この識別絞り込み領域を対象空間にわたって重ならないように順次移動させながら、識別領域行列の場合と同様に、それぞれに対応する識別絞り込み領域行列、及び識別絞り込み領域行列群を生成する。上記２次元事例の場合では３＊３セルの識別領域に対して、例えば、第１の識別絞り込み領域として３０＊３０セル分の領域、第２の識別絞り込み領域として５＊１０セル分の領域の２つを形成するものとすると、第１の識別絞り込み領域行列群としては、９００セル分の基準ベクトルが含まれる４個の識別絞り込み行列が、また第２の識別絞り込み領域行列群としては、５０セル分の基準ベクトルを含む７２個の識別絞り込み行列が、それぞれ生成される。
【００４６】
これら識別絞り込み領域を形成しておくことによって、観測データを評価式に基づき識別する際に、その対象領域をより広い領域から段階的に絞り込みつつ評価することができ、評価時の演算負荷を軽減することができる。例えば、上記２次元事例では、最初に観測データが４個の第１の識別絞り込み領域のいずれに該当するかを評価し、次に該当する第１の絞り込み領域のひとつを対象にして１８個の第２の識別絞り込み領域のいずれに該当するかを評価した後、該当する第２の識別絞り込み領域のひとつを対象にして、識別領域を単位とした所期の識別を行うことができるので、３３６４個の識別領域すべてを対象に演算を行わないため、観測データの評価時の演算負荷が大幅に軽減される。
【００４７】
なお、上記した識別領域行列群生成部１２において形成される識別領域及び識別絞り込み領域は、隣接するセルにより形成されるので、連続する範囲として指定されるが、これを部分的に連続する範囲が複数個含まれるように構成することも可能である。
【００４８】
逆行列演算部１３は、識別領域行列群生成部１２で生成された識別領域行列群、及び１以上の識別絞り込み領域行列群内のすべての行列について、以下の（２１）式による演算を行って逆行列を算出するとともに、算出したそれぞれの逆行列を、識別データ、及び識別絞り込みデータとして、識別用データ蓄積部１４に送出する。
【数２１】
2010243376.tif 000023
【００４９】
ここで定数β、単位行列Ｉは、Ｒｋが正則行列となり逆行列演算を常に成立させるためのものである。なお、定数βの値によって、観測データが雑音の影響を受けている場合、に、識別に対する耐性を制御できる。一般に定数βの値を大きくするほど安定化するが、最適値は適用するシステムにより決定される。
【００５０】
識別用データ蓄積部１４は、逆行列演算部１３で算出されたすべての識別データ（識別領域行列の逆行列）を、識別データ群として蓄積する。本実施例においては、逆行列演算部１３で、識別絞り込みデータ（識別絞り込み領域行列の逆行列）も同様に算出しているので、識別用データ蓄積部１４は、これらも識別絞り込みデータ群として併せて蓄積する。
【００５１】
センサ群１５はｎ個の複数のセンサを有し、それぞれのセンサでの観測値を時系列のデータとして多次元ベクトル化部１６に送出する。多次元ベクトル化部１６は、センサ群１５からの観測データを多次元ベクトルに構成する。本実施例においては、観測データが独立な複数の成分を有する場合には、これらを分離して、それぞれの成分に対応した多次元ベクトルを構成するものとしている。ここに、多次元ベクトル化部１６は、ベクトル化部１６１、及び分離部１６２を備えている。ベクトル化部１６１は、センサ群１５のｎ個の各センサからの時系列データをｎ次元ベクトルとして構成する。同一時刻のｎ次元ベクトルＸは、（２２）式のように表される。
【数２２】
2010243376.tif 000024
【００５２】
分離部１６２は、観測データが独立な複数の成分を有するか否かを判定するとともに、信号成分が複数と判定した場合には、これらを分離する。信号成分数の判定及び分離には、例えば、次のような固有値解析及び独立成分分析を用いた手法が適用できる。
【００５３】
すなわち、まず（２２）式のＸから、（２３）式により共分散行列Ｒｘｘを生成する。
【数２３】
2010243376.tif 000025
【００５４】
このＲｘｘについて固有値解析の結果得られる信号固有ベクトルをＥｓ、信号固有値をΛｓとする。固有値の分布から、信号成分が１つと判断した場合は、Ｒｘｘの１列目をｎ次元ベクトルＸとして出力する。一方、信号成分が２つ以上と判断した場合には、独立成分分析の手法を用いて得られるユニタリ行列Ｗによる固有ベクトルの回転処理を行い、それぞれの成分に対応したベクトルから構成される（２４）式の行列Ｂを得る。なお、σ２は、雑音固有値に相当する値、Ｗは、独立成分分析で求まるユニタリ行列である。
【数２４】
2010243376.tif 000026
【００５５】
Ｂは、例えば３つの独立な信号成分が混合している場合は、３つのベクトルから構成される行列である。このＢの中の１つ１つのベクトルを、複数の信号成分分離後の各ベクトルＸとして出力する。
【００５６】
評価部１７は、多次元ベクトル化部１６にて多次元ベクトル化された観測データを、識別用データ蓄積部１４に蓄積された識別データ群内の識別データを用いて（２５）式に示した評価式により評価し、その評価値が最大となる識別データを抽出するとともに、そのときの評価値を保持する。
【数２５】
2010243376.tif 000027
【００５７】
（２５）式の評価式による評価の際は、識別用データ蓄積部１４から識別データをセルのステップ単位で移動し順次選択しながら演算を行うが、本実施例においては、このときの演算負荷を軽減し、かつ高速化が図られるように、同じく識別用データ蓄積部１４に蓄積された識別絞り込みデータ群内のデータを用いた評価を先行させて、対象空間を段階的に絞りこんだ後に、識別データによる評価を行うように構成されている。また、識別用データ蓄積部１４に蓄積された識別データ群または識別絞り込みデータ群を継続して順次選択せずに、あるいはこれらとは大きさの異なる範囲を対象とした領域識別に対する評価にも対応できるように、評価式に適用する識別用のデータの逐次算出を可能にしている。
【００５８】
ここに、評価部１７は、評価式演算部１７１、識別データ選択部１７２、識別絞り込みデータ選択部１７３、及び逆行列逐次演算部１７４を備えている。評価式演算部１７１は、多次元ベクトル化部１６から多次元ベクトル化された観測データを受けとり、後述する評価部１７内の各部にて選択された識別用のデータを用いて上記した（２５）式の評価式を演算し、評価値を算出する。
【００５９】
ここで、この評価式による評価について、多次元ベクトル化された観測データｘが、複数の成分に分離することが困難な相関の強い成分により、（５）式のようにｃ１ａ１＋ｃ２ａ２で表される場合について説明する。（２５）式の分母Ｄは、（２６）式のように表される。
【数２６】
2010243376.tif 000028
【００６０】
次に、この（２６）式を射影行列ＰＡを用いて変形する。まず、観測ベクトルｘの成分が、Ｙｉの計算の元であるＱＫの成分と一致度が高いとする。すなわち、Ｙｉの示す識別領域と観測量が存在する範囲が一致した場合に近似的に成立する。この場合、ｘをＱＫが張る空間に射影したベクトルｇＫは、ＱＫの成分の線形結合で表現でき、線形結合の係数ベクトルをｄとおけば、（２７）式のように表される。
【数２７】
2010243376.tif 000029
【００６１】
この（２７）式は、線形方程式であり、その推定値をｄ〜とすると、ｄ〜は（２８）式のように表される。
【数２８】
2010243376.tif 000030
【００６２】
ここで、βは定数、Ｉは単位行列であり行列の正則化の目的で（２１）式と同様である。（２７）式と（２８）式より、ｇＫの推定値ｇＫ〜は、（２９）式のように表される。
【数２９】
2010243376.tif 000031
【００６３】
この（２９）式は、ｘの空間ＱＫへの射影を表しているから、射影行列ＰＡは、（３０）式のように表される。
【数３０】
2010243376.tif 000032
【００６４】
よって、（２１）式と逆行列の公式により、Ｙｋは、（３１）式のように表現できる。
【数３１】
2010243376.tif 000033
【００６５】
これより、（２６）式は、（３２）〜（３４）式のように変形できる。
【数３２】
2010243376.tif 000034
【数３３】
2010243376.tif 000035
【数３４】
2010243376.tif 000036
【００６６】
（３３）式は定数であるから、（３２）式の最小化は（３４）式の最大化の問題である。
【００６７】
（３４）式の第一項はＰＡの識別領域の中央方向がａ１の方向と一致した場合に最大となる。同様に第二項はａ２の方向と一致した場合に最大となる。一方、第三項のうち、ａ１ＨＰＡａ２の部分は、ＰＡの識別領域の中央方向がａ１とａ２の中央方向で最大となる。ただし、ここではａ１とａ２の方向差が極端には大きくなく、例えばアレーアンテナの場合であればビーム幅程度以内の方向差であることを前提としている。これより、（３４）式の第一項、第二項、第三項は、それぞれ変数ｚの２次関数として、（３５）式のように近似できる。
【数３５】
2010243376.tif 000037
【００６８】
ここで、α１、α２、α３、β１、β２、β３は２次曲線の特徴を表す定数であり、γは、γ＝Ｒｅ（ａ１Ｈａ２／（ａ１Ｈａ１））である。すなわち、（２６）式は（３５）式で示される３つの２次曲線の和で値が決まることになる。これより、（３５）式を加算しその微分をゼロとおけば最大値が求まる。今、ａ１、ａ２の方向が比較的近いとすれば、α１≒α２≒α３と近似でき、微分によりβ１、β２、β３が消えるため、極値における方向をφｍとすれば、φｍは（３６）式のように表される。
【数３６】
2010243376.tif 000038
【００６９】
（３６）式において、｛|ｃ１|２φ１＋|ｃ２|２φ２｝／｛|ｃ１|２＋|ｃ２|２｝の部分は方向φ１とφ２の電力（|ｃ１|２、|ｃ２|２）による加重平均を示している。その他の項は加重平均方向からのずれを示す量である。このずれの量は、簡単な計算で小さな値の範囲に収まることが確認できる。これにより、（２５）式を用いることにより、線形結合したベクトルの加重平均としての方向を近似的に求めることができることが分かる。
【００７０】
識別データ選択部１７２は、評価式演算部１７１が評価式に基づき観測データの評価演算を行う際に、この評価演算に必要な識別データを、識別用データ蓄積部１４に蓄積された識別データ群から順次選択して評価式演算部１７１に引き渡す。また、識別領域の絞り込みが行われた後では、この絞り込まれた領域に対応する識別データを対象に順次選択して評価式演算部１７１に引き渡す。識別絞り込みデータ選択部１７３は、評価式演算部１７１が評価式に基づき観測データの評価演算を行う際に、対象とする領域をあらかじめ絞り込むための評価に必要な識別絞り込みデータを、識別用データ蓄積部１４に蓄積された識別絞り込みデータ群から順次選択して評価式演算部１７１に引き渡す。
【００７１】
逆行列逐次演算部１７４は、基準ベクトル群生成部１１の基準ベクトル群の中から、指定された範囲に含まれるセルに対する基準ベクトルを組み合わせて新たな識別領域を構成するとともに、この領域を識別領域として観測データを評価するための識別用のデータを逐次算出して評価式演算部１７１に送出する。ここで算出される識別用のデータは、識別用データ蓄積部１４に蓄積されたものと同様に、対象セル分の基準ベクトルを組み合わせた行列に対する逆行列であり、評価式の演算の際に、対象領域を順次移動するのに伴って、例えば非特許文献３に示された逐次的に逆行列を求める手法等を適用して、（３７）式により逐次算出される。この（３７）式が適用できるのは、識別領域の幅を変えながら、すなわち逐次的に幅を追加しながら計算する場合であり、基準ベクトルを追加した場合の逆行列を少ない演算量で求めるためのものである。一方、幅は変わらないで識別領域をスライドさせる場合は（３７）式にはよらず、（２１）式の計算が必要である。
【数３７】
2010243376.tif 000039
【００７２】
ここに、Ｒｏｌｄ−１は１つ前の逆行列を示し、ｖは新たに追加するベクトルを示す。Ｒｎｅｗ−１は更新された逆行列である。このように逆行列を逐次的に算出して識別用のデータとする手段を有することにより、識別範囲を徐々に広げなら評価する場合に効率的に識別用のデータを生成できるとともに、識別用データ蓄積部１４に対する記憶量の負担を軽減することができる。
【００７３】
評価結果判定部１８は、評価部１７によって保持された評価値の最大値が、あらかじめ設定されたしきい値を超えたか否かを判定し、しきい値を超えている場合は、その評価値及びその評価値に対応して抽出された識別データを観測データの識別結果として後段に出力する。判定に用いるしきい値は、雑音と有効成分としての観測データとを区別するものであり、しきい値を超えない場合は、雑音として無効化される。
【００７４】
次に、前出の図１、ならびに図２のフローチャート及び図３の説明図を参照して、上述のように構成された本実施例の多次元データ識別装置の動作について説明する。以下の動作説明では、あらかじめ識別用のデータを生成・蓄積しておき、入力された観測データがこれら識別用のデータを用いて評価・識別されていく場面を取りあげている。また、識別用のデータとしては、識別データに加え識別絞り込みデータも生成・蓄積して識別領域の絞り込みを行うとともに、観測データが独立な複数の成分を有する場合には、これらをそれぞれの成分に分離するものとしている。図２は、図１に例示した多次元データ識別装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【００７５】
まず、基準ベクトル群生成部１１において、基準ベクトル群を生成・保持する。基準ベクトルは、センサ群１５の応答特性に基づいて、対象空間を領域識別の最小単位とするステップで分割した各セル毎に生成し、この基準ベクトルを全セルに対して生成したものを基準ベクトル群として保持する。例えば対象空間を、前出のようにx方向及びy方向にそれぞれ６０＊６０の２次元とし、領域識別の最小単位のセルを１＊１とした場合には、基準ベクトル群として６０＊６０の３６００個の基準ベクトルが保持される（ＳＴ２０１）。
【００７６】
次いで、識別領域行列群生成部１２において、隣接するセルをあらかじめ設定されたセル数分組み合わせて形成した識別領域毎に、その中に含まれるセルに対応する基準ベクトルを組み合わせた識別領域行列を生成し、この識別領域をセルのステップ単位で対象空間にわたって生成したものを識別領域行列群として保持する。例えば、上記２次元事例で識別領域を３＊３とすると、各識別領域行列は９セル分の基準ベクトルが含まれたものとして生成され、識別領域行列群には、対象空間全体分として３３６４個の識別領域行列が保持される（ＳＴ２０２）。
【００７７】
次いで、同じく識別領域行列群生成部１２において、上記ステップの識別領域よりも範囲の広いセル数を組み合わせて形成した識別絞り込み領域毎に、その中に含まれるセルに対応する基準ベクトルを組み合わせた識別絞り込み領域行列を生成し、この識別絞り込み領域を重ならないようにして対象空間全体にわたって生成したものを識別絞り込み領域行列群として保持する。例えば、上記２次元事例において大きさの異なる２つの識別絞り込み領域を形成するものとし、第１の識別絞り込み領域を３０＊３０セル分の領域、第２の識別絞り込み領域を５＊１０セル分の領域とすると、第１の識別絞り込み領域行列群としては、９００セル分の基準ベクトルが含まれる４個の識別絞り込み行列が、また第２の識別絞り込み領域行列群としては、５０セル分の基準ベクトルを含む７２個の識別絞り込み行列が、それぞれ保持される（ＳＴ２０３）。
【００７８】
次いで、逆行列演算部１３において、ＳＴ２０２及びＳＴ２０３のステップで生成した識別領域行列群、及び２つの識別絞り込み行列群内の各行列に対する逆行列を（２１）式に基づき演算し、これらを識別データ／識別データ群、及び識別絞り込みデータ／識別絞り込みデータ群として識別用データ蓄積部１４に送出する（ＳＴ２０４）。識別用データ蓄積部１４は、逆行列演算部１３からの識別データ／識別データ群、及び識別絞り込みデータ／識別絞り込みデータ群を、観測データの識別用のデータとして蓄積する（ＳＴ２０５）。
【００７９】
次いで、ｎ個のセンサを含むセンサ群１５から、それぞれのセンサでの観測値が多次元ベクトル化部１６に送られてくると、これら観測値は、ベクトル化部１６１において（２２）式のように時系列のｎ次元ベクトルとして構成される（ＳＴ２０６）。次いで分離部１６２において、例えば固有値解析及び独立成分分析による手法を適用した（２３）式〜（２４）式により、この多次元ベクトル化された観測データが独立な複数の信号成分を有するか否かが判定され、信号成分が複数の場合には、それぞれの成分に分離されて後段に送出される（ＳＴ２０７）。
【００８０】
次いで、評価部１７では、多次元ベクトル化された観測データに対して（２５）式の評価式による評価が行われ、その評価値が最大となる識別データ、及びそのときの評価値が抽出される。本実施例においては、評価にあたって、まず識別絞り込みデータを用いた評価により対象の識別領域を絞り込んだ後に、識別データを用いた評価演算を行っている。この絞り込みを含む評価部１７の動作を、上記２次元事例の対象空間の場合について図３の説明図を参照して説明する。
【００８１】
最初に、識別絞り込みデータ選択部１７３により、識別用データ蓄積部１４に蓄積された識別絞り込みデータ群の中で、最も領域の広い第１の識別絞り込みデータ群の各データが順次選択され、評価式演算部１７１に送られる。評価式演算部１７１では、（２５）式により評価式を演算し、その中から評価値が最大となる識別絞り込みデータを抽出する。この第１段階の絞り込みにより、対象空間を１／４の範囲である３０＊３０セルの領域に絞り込んでいる。次いで、この絞りこまれた１つの第１の識別絞り込み領域を対象に、識別絞り込みデータ選択部１７３によって第２の識別絞り込みデータ群の各データが順次選択され、同様な手順により第２段階の絞り込みが行われ、対象空間がさらに１８個の第２の識別絞り込み領域のいずれか１つに絞り込まれる（ＳＴ２０８）。
【００８２】
これに続けて、絞り込まれた１つの５＊１０セルの範囲を対象に、観測データを識別するための評価演算が行われる。この時には、３＊３セルを識別領域として形成された識別データが、識別用データ蓄積部１４からデータ選択部１７２によってセルのステップで移動するように順次選択され、評価式演算部１７１に送られる。評価式演算部１７１では、（２５）式により評価式を演算し、評価値が最大となる識別データを抽出してそのときの評価値を保持するとともに、これら評価結果を評価結果判定部１８に送出する（ＳＴ２０９）。なお、上記したＳＴ２０８及びＳＴ２０９のステップでは、識別用のデータとして、識別用データ蓄積部１４に蓄積されたデータを、識別データ選択部１７２、または、識別絞り込みデータ選択部１７３で順次選択し、評価式演算部１７１に送出しているが、これらに代わって、識別用のデータを逆行列逐次演算部１７４で逐次算出しながら評価式演算部１７１に送出するように構成することもできる。
【００８３】
次いで、評価結果判定部１８において、評価部１７からの評価値があらかじめ設定されたしきい値と比較される（ＳＴ２１０）。そして、しきい値を超えている場合は、評価部１７からの評価結果を観測データに対する有効な識別結果として扱う（ＳＴ２１１）。一方、しきい値を超えない場合は、観測データは例えば雑音等の成分として無効化される（ＳＴ２１２）。この後は、動作終了が指示されるまで、センサ群１５からの観測値に対して、上記したＳＴ２０６からのステップが繰り返される（ＳＴ２１３）。
【００８４】
以上説明したように、本実施例においては、識別時の分解能とするセルを複数個隣接させた、広がりのある識別領域を形成し、識別領域毎にその中に含まれる基準ベクトルを組み合わせた行列の逆行列を生成してこれを識別データとしてあらかじめ蓄積しておき、観測データを識別する際は、逆行列化された識別データを用いてこれを対象空間内に順次移動しながら評価演算を実行し、この広がりを持った識別領域を単位とした識別を行っている。これにより、例えば、観測データ中に、近接して存在しかつ相関が強く分離が困難な複数の成分が含まれる場合には、識別領域が広がりをもって形成されているので、これら近接して存在する複数の成分を含んだ１つの観測データとして識別されるとともに、その識別結果としての観測ベクトルの領域も、それぞれの成分の加重平均として高い一致度で特定される。また、評価演算の際に識別領域に比べてより広い範囲を領域とした識別絞り込み領域による評価を行って、識別領域を段階的に絞り込み、評価演算時の演算負荷を軽減している。
【００８５】
従って、観測した多次元ベクトルが、互いに方向の接近した相関の強い複数のベクトルの線形結合となるような歪みを受けている場合でも、その中心的方向を示すベクトルをより軽減された演算処理負荷で正しく識別することができる。
【実施例２】
【００８６】
図４は、本発明に係る信号到来方向推定装置の構成の一例を示すブロック図である。この信号到来方向推定装置は、上述した実施例１の多次元データ識別装置を、到来する信号の方向を推定する装置に適用したものであり、共通する構成部分等については、説明を簡略化する。図４に例示したように、この信号到来方向推定装置は、センサ群４１、多次元ベクトル化部４２、識別データ群蓄積手段としての方向基準ベクトル群生成部４３、方向識別セル行列群生成部４４、逆行列演算部４５、及び方向識別用データ蓄積部４６、ならびに、到来方向推定手段としての評価部４７、及び評価結果判定部４８から構成されている。
【００８７】
センサ群４１は、アレー状に配置されたｎ個の複数のセンサを有している。個々のセンサは、例えば到来信号をそれぞれに受信するアンテナ素子等であり、各センサは、受信した信号を多次元ベクトル化部４２に送出する。多次元ベクトル化部４２は、センサ群４１の各センサから送られてくる信号を、複数の独立な信号成分が含まれる場合にはそれぞれの信号成分に分離しながら、時系列に多次元ベクトルに構成する。ここに、多次元ベクトル部４２は、ベクトル化部４２１、及び分離部４２１を備えている。ベクトル化部４２１は、センサ群４１の各センサからの信号を時系列に、（２２）式のようにｎ次元のベクトルに構成する。分離部４２２は、このｎ次元ベクトル化された信号に独立な複数の信号成分が含まれるか否かを判定するとともに、複数の信号成分が含まれる場合には、各信号成分毎のｎ次元ベクトルに分離して出力する。信号成分数の判定及び分離には、例えば、実施例１の多次元ベクトル化部１６に示した手法と同様な手法が適用できる。
【００８８】
方向基準ベクトル生成部４３は、到来方向推定の対象空間を方位方向及び仰角方向に識別の最小単位とする所定のステップで分割した各単位セル毎に、その単位セルの方向から到来する信号に対するアレー状に配置されたセンサ群４１内の各センサの応答特性を示すベクトルを方向基準ベクトルとして生成するとともに、この方向基準ベクトルを対象空間内のすべての単位セルに対して生成し、方向基準ベクトル群として保持する。生成される方向基準ベクトル群内の基準ベクトル数は、例えば対象空間の方位範囲を０°〜３５９°、仰角範囲を０°〜７０°とし、識別の分解能となる単位セルへの分割のステップを両方向とも１°とすると、３６０＊７１＝２５５６０個となる。
【００８９】
方向識別セル行列群生成部４４は、隣接する単位セル数をあらかじめ設定されたセル数分、方位方向及び仰角方向に組み合わせた範囲を方向識別セルとし、この方向識別セルを対象空間にわたって単位セルのステップで移動させながら、そのときの各方向識別セル内に含まれる各単位セルに対する方向基準ベクトルを組み合わせてそれぞれに方向識別セル行列とした、一連の方向識別セル行列群を生成する。方向識別セルとして、例えば、方位方向及び仰角方向にそれぞれ隣接する３単位セル分を組み合わせると、それぞれの方向識別セル行列には９単位セル分の方向基準ベクトルが含まれ、（２０）式のように表すことができる。また、本装置で得ることのできる信号到来方向の推定結果は、ここで設定された方向識別セルの範囲を単位としたものとなる。すなわち、上記のような組み合わせでは、方位方向及び仰角方向にそれぞれ３°の範囲で推定される。
【００９０】
加えて、本実施例においては、上記の方向識別セルよりも多くの隣接する単位セルを含んだ、より広い１つ以上の方向範囲を方向絞り込みセルとし、これら方向絞り込みセルを対象空間にわたって重ならないように順次移動させながら、方向識別セル行列の場合と同様に、それぞれに対応する方向絞り込みセル行列、及び方向絞り込みセル行列群を生成する。ここでは、方向絞り込みセルとして方向識別セルよりも広い２つの範囲、すなわち、第１の方向絞り込みセルとして方位範囲１０°、仰角範囲７０°の範囲、また第２の方向絞り込みセルとして方位範囲５°、仰角範囲１０°の範囲を設定すると、第１の方向絞り込みセルにより対象空間は３６に分割され、第１の方向絞り込みセル行列群としては、それぞれに７１０個の方向基準ベクトルが含まれる３６個の方向絞り込みセル行列が生成される。また、第２の方向絞り込みセルにより、第１の方向絞り込みセルのそれぞれが１４個に分割され、第２の方向絞り込みセル行列群全体としては、それぞれに５０個の方向基準ベクトルが含まれる３６＊１４＝５０４個の方向絞り込みセル行列が生成されることになる。この方向絞り込みセルを用いることによって、信号到来方向の推定結果として該当する方向識別セルを抽出する際に、評価の対象空間を段階的に絞り込むことができ、評価時の演算負荷が軽減される。
【００９１】
逆行列演算部４５は、方向識別セル行列群生成部４４で生成された方向識別セル行列群、及び方向絞り込みセル行列群内のすべての行列について、（２１）式により逆行列を算出するとともに、算出したそれぞれの逆行列を、方向識別データ、及び方向絞り込みデータとして方向識別用データ蓄積部４６に送出する。方向識別用データ蓄積部４６は、逆行列演算部４５で算出されたすべての方向識別データ、及び方向絞り込みデータを、それぞれ、方向識別データ群、及び方向絞り込みデータ群として蓄積する。
【００９２】
評価部４７は、多次元ベクトル化部４２からの多次元ベクトル化された信号を、方向識別用データ蓄積部４６に蓄積された方向識別データ群内の方向識別データを用いて（３８）式に示した評価式により評価し、その評価値が最大となる方向識別データを抽出するとともに、そのときの評価値を保持する。
【数３８】
2010243376.tif 000040
【００９３】
本実施例においては、（３８）式による評価値演算の際の繰り返し演算による負荷を軽減し、かつ高速化が図られるように、同じく方向識別用データ蓄積部４６に蓄積された方向絞り込みデータ群内のデータを用いた評価を先行させて、対象空間を段階的に絞りこんだ後に、識別データによる評価を行うように構成されている。また、方向識別用データ蓄積部４６に蓄積された方向識別データ群または方向絞り込みデータ群を継続して順次選択せずに、あるいはこれらとは大きさの異なる範囲を対象とした評価にも対応できるように、評価式に適用する方向識別用のデータの逐次算出を可能にしている。
【００９４】
ここに、評価部４７は、評価式演算部４７１、方向識別データ選択部４７２、方向絞り込みデータ選択部４７３、及び逆行列逐次演算部４７４を備えている。評価式演算部４７１は、多次元ベクトル化部４２から多次元ベクトル化された到来信号のデータを受けとり、後述する評価部４７内の各部にて選択された方向識別用のデータを用いて上記した（３８）式の評価式を演算し、評価値を算出する。識別データ選択部４７２は、評価式演算部４７１が評価式に基づき信号の到来方向を推定するための評価演算を行う際に、この評価演算に必要な方向識別データを、方向識別用データ蓄積部４６に蓄積された方向識別データ群から順次選択して評価式演算部４７１に引き渡す。また、対象空間の方向の絞り込みが行われた後では、この絞り込まれた方向に対応する方向識別データを対象に順次選択して評価式演算部４７１に引き渡す。方向絞り込みデータ選択部４７３は、評価式演算部４７１が評価式に基づき評価演算を行う際に、対象とする方向をあらかじめ絞り込むための評価に必要な方向絞り込みデータを、方向識別用データ蓄積部４６に蓄積された方向絞り込みデータ群から順次選択して評価式演算部４７１に引き渡す。
【００９５】
逆行列逐次演算部４７４は、方向基準ベクトル群生成部４３の方向基準ベクトル群の中から、指定された範囲に含まれる単位セルに対する方向基準ベクトルを組み合わせて新たな方向識別セル、または方向絞り込みセルを構成するとともに、これらを用いて信号の到来方向を評価するための方向識別用のデータを逐次算出して評価式演算部４７１に送出する。なお、ここで算出される方向識別用のデータは、方向識別用データ蓄積部４６に蓄積されたものと同様に、対象の単位セル分の方向基準ベクトルを組み合わせた行列に対する逆行列であり、算出にあたっては、例えば(３７)式による算出手法等を適用して、評価式の演算の際、方向識別用のデータを対象空間内に順次移動させるのに伴って逐次算出する。このように逆行列を逐次的に算出して方向識別用のデータとすることにより、該当方向範囲のみを対象にして少ない演算回数で効率的に方向識別用のデータを生成できるとともに、方向識別用データ蓄積部４６に対す記憶量の負担を軽減することができる。
【００９６】
評価結果判定部４８は、評価部４７によって保持された評価値の最大値が、あらかじめ設定されたしきい値を超えたか否かを判定し、しきい値を超えている場合は、その評価値及びその評価値に対応して抽出された方向識別データを信号到来方向の推定結果として後段に出力する。判定に用いるしきい値は、雑音と有効な信号成分とを区別するものであり、しきい値を超えない場合は、雑音として無効化される。
【００９７】
次に、上述のように構成された前出の図４、ならびに図５のフローチャート及び図６乃至図８の説明図を参照して、上述のように構成された本実施例の信号到来方向推定装置の動作について説明する。なお、以下の説明では、到来信号の対象空間の範囲は、方位及び仰角方向に（０°〜３５９°）＊（０°〜７０°）、分割された単位セルは、１°＊１°、方向絞り込みセルとしては大きさの異なる２つのセルを形成するものとし、それぞれ方位及び仰角方向の単位セル数で、第１の方向絞り込みセルの範囲は１０＊７１、第２の方向絞り込みセルの範囲は５＊１０、信号到来方向の推定結果の単位となる方向識別セルの範囲は３＊３（３°＊３°）としている。また、到来信号中に独立な複数の成分が含まれる場合には、これらをそれぞれの成分に分離するものとしている。図５は、図４に例示した信号到来方向推定装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【００９８】
まず、方向基準ベクトル群生成部４３において、方向基準ベクトル群を生成・保持する。方向基準ベクトルは、各単位セルの方向から到来する信号に対する、アレー状に配置されたセンサ群４１内の各センサの応答特性を示すベクトルであり、この方向基準ベクトルを対象空間のすべての単位セルに対して生成し、これらを基準ベクトル群として保持する（ＳＴ５０１）。次いで、方向識別セル行列群生成部４４において、方位方向及び仰角方向に３＊３個の単位セルを組み合わせた方向識別セル毎に、その中に含まれる単位セルに対応する方向基準ベクトルを組み合わせた方向識別セル行列を生成し、この方向識別セルを単位セルのステップで対象空間にわたって移動しながら生成した一連の方向識別セル行列を方向識別セル行列群として保持する（ＳＴ５０２）。
【００９９】
次いで、同じく方向識別セル行列群生成部４４において、方位方向及び仰角方向に１０＊７１個の単位セルを組み合わせた第１の方向絞り込みセル、及び５＊１０個の単位セルを組み合わせた第２の方向絞り込みセルの各セル毎に、ＳＴ５０２と同様の手順により、第１の方向絞り込みセル行列／方向絞り込みセル行列群、及び第２の方向絞り込みセル行列／方向絞り込みセル行列群を生成し保持する（ＳＴ５０３）。次いで、逆行列演算部４５において、ＳＴ５０２及びＳＴ５０３のステップで生成した方向識別セル行列群、ならびに第１及び第２の２つの方向絞り込みセル行列群内の各行列に対する逆行列を（２１）式に基づき演算し、これらを方向識別データ／方向識別データ群、及び方向絞り込みデータ／方向絞り込みデータ群として方向識別用データ蓄積部４６に送出する（ＳＴ５０４）。方向識別用データ蓄積部４６は、これらを受けとって、逆行列演算部からの方向識別データ／方向識別データ群、及び２つの方向絞り込みデータ／方向絞り込みデータ群を、到来信号の方向識別用のデータとして蓄積する（ＳＴ５０５）。
【０１００】
このようにして、方向識別用のデータが生成・蓄積された後、ｎ個のセンサを有するセンサ群４１から、それぞれのセンサで受信された信号が多次元ベクトル化部４２に送られてくると、これら受信信号は、ベクトル化部４２１において（２２）式のように時系列のｎ次元ベクトルとして構成される（ＳＴ５０６）。次いで分離部４２２において、例えば固有値解析及び独立成分分析による手法を適用した（２３）式〜（２４）式により、この多次元ベクトル化された信号に独立な複数の信号成分が含まれるか否かが判定され、信号成分が複数の場合には、それぞれの成分に分離されて後段の評価部４７に送出される（ＳＴ５０７）。
【０１０１】
次いで、評価部４７では、多次元ベクトル化された信号に対して（３８）式の評価式による評価が行われ、その評価値が最大となる方向識別データ、及びそのときの評価値が抽出される。本実施例においては、評価にあたって、まず方向絞り込みデータを用いた評価により対象の方向を２段階で絞り込んだ後に、方向識別データを用いた評価演算を行っている。この絞り込みを含む評価部４７の動作を、図６の説明図を参照して説明する。
【０１０２】
最初に、方向絞り込みデータ選択部４７３により、方向識別用データ蓄積部４６に蓄積された方向絞り込みデータ群の中で、最も方向範囲の広い第１の方向絞り込みデータ群の各データが順次選択され、評価式演算部４７１に送られる。評価式演算部４７１では、（３８）式により評価式を演算し、評価値が最大となる方向絞り込みデータを抽出する。この第１段階の絞り込みにより、対象とする方向範囲をいずれか１つの第１の方向絞り込みセルの範囲に絞り込んでいる。なお、図６の事例では、第１の方向絞り込みセルの形成にあたって対象空間を仰角方向には分割していないので、ここでは、方位方向に対して絞り込みが行われることになる。次いで、この絞り込まれた第１の方向絞り込みセルを対象に、同じく方向絞り込みデータ選択部４７３によって第２の方向絞り込みデータ群の各データが順次選択され、同様な手順により第２段階の絞り込みが行われる。第２の方向絞り込みセルは、図６に例示したように、第１の方向絞り込みセルを方位方向に２分割、仰角方向に７分割した範囲に対応しており、この第２段階の絞り込みによってその範囲は、方位及び仰角方向に５°＊１０°の範囲に絞り込まれる。
【０１０３】
対象空間全体の中から、このようにしてある範囲を抽出する機能は、一種のフィルタと捉えることができ、フィルタとしての特性を図７に例示する。図７は、上記した第１段階での３６個の方向絞り込みデータに対する選択特性であり、それぞれ図７（ａ）は仰角０°、図７（ｂ）は仰角２０°、図７（ｃ）は仰角６０°に対するものである。方向絞り込みデータは、０°〜７０°の仰角範囲を含むように生成されているので、図７（ａ）〜（ｃ）からその仰角範囲に対応していることがわかる。これにより、仰角方向を特定せずに方位方向を絞り込みつつ特定したり、方位方向を詳細に特定後に仰角方向を絞り込むといった手法も可能となる（ＳＴ５０８）。
【０１０４】
次いで、絞り込まれた第２の方向絞り込みセルの１つを対象に、信号の到来方向を識別するための評価演算が行われる。この時には、図６に例示したように、３°＊３°（３＊３の単位セル）を方向識別セルとして形成された方向識別データが、方向識別データ選択部４７２によって方向識別用データ蓄積部４６から単位セルのステップ（すなわち１°毎）で、５°＊１０°の範囲を移動するように順次選択され、評価式演算部４７１に送られる。評価式演算部４７１では、（３８）式により評価式を演算し、評価値が最大となる方向識別データを抽出してそのときの評価値を保持するとともに、これら評価結果を評価結果判定部４８に送出する（ＳＴ５０９）。なお、上記したＳＴ５０８及びＳＴ５０９のステップでは、方向識別用のデータとして、方向識別用データ蓄積部４６に蓄積されたデータを、方向識別データ選択部４７２、または、方向絞り込みデータ選択部４７３で順次選択し評価式演算部４７１に送出しているが、これらに代わって、方向識別用のデータを逆行列逐次演算部４７４で逐次算出しながら評価式演算部４７１に送出するように構成することもできる。
【０１０５】
次いで、評価結果判定部４８において、評価部４７から送出された評価値があらかじめ設定されたしきい値と比較される（ＳＴ５１０）。そして、しきい値を超えている場合は、評価部４７からの評価結果を信号の到来方向に対する有効な推定結果として扱う（ＳＴ５１１）。一方、しきい値を超えない場合は、信号は例えば雑音等の成分と見なされるなど、無効化される（ＳＴ５１２）。この後は、動作終了が指示されるまで、センサ群４１からの受信信号に対して、上記したＳＴ５０６からのステップが繰り返される（ＳＴ５１３）。
【０１０６】
本実施例の手法による信号の到来方向の推定のシミュレーション結果の一例を図８に示す。この図８の事例では、センサ群として、９個のセンサを対象信号の周波数の３波長を直径とした円形に配列し、また到来信号としては、２波が結合され、その間の位相差は一様乱数、方位差は±５°の範囲で一様乱数、仰角差は±１０°の範囲で一様乱数、振幅差は０〜１の範囲で一様乱数として、１０００回試行したときの中心的方位の推定誤差を、従来手法の１つであるビームフォーマー法と比較したものである。本実施例の手法による結果である図８（ａ）は、従来手法に比べて誤差のピークが大幅に低減されていることがわかる。なお、ＣＡＰＯＮ法やＭＵＳＩＣ法における誤差特性も、ビームフォーマー法と同程度である。
【０１０７】
以上説明したように、本実施例においては、識別時の分解能とする単位セルを３＊３に複数個隣接させた、広がりのある方向識別セルを形成し、各方向識別セル毎にその中に含まれる基準ベクトルを組み合わせた方向識別セル行列の逆行列を生成してこれを方向識別データとしてあらかじめ蓄積しておき、信号の到来方向を識別する際は、逆行列化された方向識別データを用いてこれを対象空間内に単位セルのステップで順次移動しながら評価演算を実行し、この広がりを持った方向識別セルを単位とした識別及びそれに基づく到来方向の推定を行っている。これにより、例えばマルチパス等のように、近接して存在しかつ相関が強く分離が困難な複数の信号成分が含まれる場合には、方向識別セルが広がりをもって形成されているので、これら近接して存在する複数の成分を含んだ１つの信号として識別されるとともに、その識別結果としての信号の到来方向も、方向識別セルによりそれぞれの信号成分の加重平均として高い一致度で特定される。また、評価演算の際に方向識別セルに比べてより広い範囲を有する方向絞り込みセルによる評価を行い、信号の到来方向の範囲を段階的に絞り込むことによって評価演算の回数を減らし、評価時の演算負荷を軽減している。
【０１０８】
従って、例えば到来波がマルチパスの影響を受けて歪んでいる場合のように、互いに方向の接近した相関の強い複数の信号同士が結合し分離の困難な到来波に対しても、その中心的な到来方向として各信号の電力の加重平均となる方向をより軽減された演算処理負荷で識別・推定することができる。
【０１０９】
なお、本発明は、上記した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】
【０１１０】
１１  基準ベクトル群生成部
１２  識別領域行列群生成部
１３、４５  逆行列演算部
１４  識別用データ蓄積部
１５、４１  センサ群
１６、４２  多次元ベクトル化部
１７、４７  評価部
１８、４８  評価結果判定部
４３  方向基準ベクトル群生成部
４４  方向識別セル行列群生成部
４６  方向識別用データ蓄積部
１６１、４２１  ベクトル化部
１６２、４２２  分離部
１７１、４７１  評価式演算部
１７２  識別データ選択部
１７３  識別絞り込みデータ選択部
１７４、４７４  逆行列逐次演算部
４７２  方向識別データ選択部
４７３  方向絞り込みデータ選択部
【図１】
2010243376.tif 000044
【図２】
2010243376.tif 000045
【図３】
2010243376.tif 000046
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2010243376.tif 000051
【図９】
2010243376.tif 000052
【図１０】
2010243376.tif 000053