(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する樹形図生成手段と、
前記樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録するデータベース登録手段とを備えた
ことを特徴とする無線局データベース作成装置。
【請求項２】
グループ化手段は、併合クラスター間距離差が所定のしきい値を超えた地点を樹形図の切断位置として、特徴ベクトル波形をグループ化する
請求項１に記載の無線局データベース作成装置。
【請求項３】
樹形図生成手段は、特徴ベクトル波形から算出される周波数変動の度合いを表す複数の変数を用いて、階層的クラスター分析を実施する
請求項１または請求項２に記載の無線局データベース作成装置。
【請求項４】
樹形図生成手段は、各特徴ベクトル波形をそれぞれ１クラスターとする分類状態を初期クラスターとして、各特徴ベクトル波形から算出される変数を基に、クラスターまたはクラスターに属する特徴ベクトル波形間の距離を求め、最も距離が近いクラスターのペアを１つのクラスターに併合するクラスター併合処理を逐次繰り返して、樹形図を生成する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の無線局データベース作成装置。
【請求項５】
グループ化手段は、樹形図生成手段が樹形図を生成する過程でクラスター併合処理を行う際にその時の併合クラスター間距離を記憶するとともに、前回併合時のクラスター間距離と今回併合されるクラスター間距離の差を求めて併合クラスター間距離差を算出して、算出した併合クラスター間距離差が所定のしきい値以上であるか否かを判定し、併合クラスター間距離差がしきい値以上となった時点で樹形図の切断位置を決定する
請求項４に記載の無線局データベース作成装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載された無線局データベース作成装置と、
無線局から送出される無線信号を受信して、少なくとも信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形を抽出する電波検出手段と、
データベースに登録されている、データベース登録手段によって登録された無線局の識別結果を示す情報に基づいて、不法無線局の検出を行う監視手段とを備えた
ことを特徴とする電波監視装置。
【請求項７】
取得した信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する樹形図生成ステップと、
前記樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化するグループ化ステップと、
前記グループ化ステップによって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録するデータベース登録ステップとを含む
ことを特徴とする無線局データベース作成方法。
【請求項８】
無線局から送出される無線信号を受信して、少なくとも信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形を抽出する電波検出ステップと、
前記抽出された特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する樹形図生成ステップと、
前記樹形図生成ステップで生成される樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化するグループ化ステップと、
前記グループ化ステップによって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録するデータベース登録ステップと、
前記データベースに登録されている、データベース登録手段によって登録された無線局の識別結果を示す情報に基づいて、不法無線局の検出を行う監視ステップとを含む
ことを特徴とする電波監視方法。
【請求項９】
コンピュータに、
信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する樹形図生成処理、
前記樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化するグループ化処理、および
前記グループ化処理によって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録するデータベース登録処理
を実行させるための無線局データベース作成プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
無線局から送出される無線信号を受信して、少なくとも信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形を抽出する電波検出処理、
前記抽出された特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する樹形図生成処理、
前記樹形図生成処理で生成される樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化するグループ化処理、
前記グループ化処理によって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録するデータベース登録処理、および
前記データベースに登録されている、データベース登録手段によって登録された無線局の識別結果を示す情報に基づいて、不法無線局の検出を行う監視処理
を実行させるための電波監視プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動で無線局を識別するデータベースを作成する無線局データベース作成装置、無線局データベース作成方法および無線局データベース作成プログラムに関する。また、本発明は、自動で不法な無線局を検出するための電波監視装置、電波監視方法および電波監視プログラムに関する。
に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線局を識別する方法の一つに、未知の無線局の受信信号から測定した特徴ベクトル波形をデータベースに登録する際に、類似度の高い特徴ベクトル波形同士を同じグループにまとめ、それらを同一無線局からの波形としてデータベースに登録する方法がある。同一固体の無線局から得られる特徴ベクトル波形は、無線局の送信条件その他の環境条件によって変動し、複数のパターンに分かれることが実験により確認されており、複数のパターンの特徴ベクトル波形を、無線局ごとにグループ化してデータベースに登録しておけば、識別性能の向上が期待できるためである。
【０００３】
例えば、特許文献１には、立ち上がり時に発生した周波数変動を特徴ベクトルとして抽出し、候補ベクトル波形と特徴ベクトル波形とを比較して類似度を算出し、無線局を同定することが記載されている。
【０００４】
また、得られた特徴量の類似度を基にグループ化を行う技術に関して、例えば特許文献２には、画像分類部による顔画像の分類結果に対して階層的クラスター分析を実施して樹形図を作成し、作成した樹形図を基に映像から検出した顔画像をグループ化して、同一グループに分類するグループに分類された顔画像の画像数から最も出現頻度が高い人物を主人公に特定することが記載されている。また、特許文献２では、樹形図の切断する高さを決める基準として、各結合段階での全クラスター間の分離度合いを示す統計量である”Ｐｓｅｕｄｏ  Ｆ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃ”を用いることができることや、一定の高さで切断するなど、予めどこで切断するのか決めておいてもよいことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−０４４９３７号公報
【特許文献２】特開２００６−２４４２７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
複数の特徴ベクトル波形を同じグループとするか異なるグループとするかについては、特徴ベクトル波形のばらつきの程度に応じて判断する必要がある。しかしながら、操作者が定性的にそのような判断を行う方法では、グループ化の基準が曖昧となり、操作者のスキルによって識別性能の異なるデータベースが生成されてしまうという問題がある。
【０００７】
さらに１つ１つの特徴ベクトル波形について目視でグループ分けの判断を行うことは、データベース作成にかかる時間や作業負担が増大するという問題がある。
【０００８】
なお、特許文献２には、得られた特徴量の類似度を基にグループ化を行う手法として、階層的クラスター分析を用いることが記載されているが、あくまで顔画像の分類用途であって無線局の分類にそのまま適用できるわけではない。
【０００９】
例えば、階層的クラスター分析によって作成される樹形図それ自体は分類結果ではないため、樹形図のどこを切断すべきかは、分類対象とされるものの特性やグループ化の目的によって異なるところが大きいため、顔画像の分類例をそのまま適用することはできない。すなわち、特許文献２には、無線局を識別するためのグループ化において階層的クラスター分析手法を用いる場合に、どのような特徴量を用いて、どのような基準で最終的なグループを決定すればよいかといったことは何ら開示されていない。
【００１０】
そこで、本発明は、特徴ベクトル波形をその類似度に基づいて定量的な指標によりグループ化した無線局識別用のデータベースを自動で作成する無線局データベース作成装置、無線局データベース作成方法および無線局データベース作成プログラムを提供することを目的とする。さらに、本発明は、自動で不法な無線局を検出する電波監視装置、電波監視方法および電波監視プログラム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】
【００１１】
本発明による無線局データベース作成装置は、信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する樹形図生成手段と、樹形図生成手段によって生成される樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化するグループ化手段と、グループ化手段によって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録するデータベース登録手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明による電波監視装置は、上記の無線局データベース作成装置と、無線局から送出される無線信号を受信して、少なくとも信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形を抽出する電波検出手段と、データベースに登録されている、データベース登録手段によって登録された無線局の識別結果を示す情報に基づいて、不法無線局の検出を行う監視手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明による無線局データベース作成方法は、信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する樹形図生成ステップと、樹形図生成ステップで生成される樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化するグループ化ステップと、グループ化ステップによって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録するデータベース登録ステップとを含むことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明による電波監視方法は、無線局から送出される無線信号を受信して、少なくとも信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形を抽出する電波検出ステップと、抽出された特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する樹形図生成ステップと、樹形図生成ステップで生成される樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化するグループ化ステップと、グループ化ステップによって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録するデータベース登録ステップと、データベースに登録されている、データベース登録手段によって登録された無線局の識別結果を示す情報に基づいて、不法無線局の検出を行う監視ステップとを含むことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明による無線局データベース作成プログラムは、コンピュータに、信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する樹形図生成処理、樹形図生成処理で生成される樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化するグループ化処理、およびグループ化処理によって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録するデータベース登録処理を実行させることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明による電波監視プログラムは、コンピュータに、無線局から送出される無線信号を受信して、少なくとも信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形を抽出する電波検出処理、抽出された特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する樹形図生成処理、樹形図生成処理で生成される樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化するグループ化処理、グループ化処理によって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録するデータベース登録処理、およびデータベースに登録されている、データベース登録手段によって登録された無線局の識別結果を示す情報に基づいて、不法無線局の検出を行う監視処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、特徴ベクトル波形をその類似度に基づいて定量的な指標によりグループ化した無線局識別用のデータベースを自動で作成することができる。また、本発明によれば、自動で不法な無線局を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１の実施形態の無線局データベース作成装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の無線局データベース作成装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】無線局データベース作成装置が生成するデンドログラムの例を示す説明図である。
【図４】第２の実施形態の電波監視装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】本発明の無線局データベース作成装置の概要を示すブロック図である。
【図６】本発明の電波監視装置の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
実施形態１．
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図１は、第１の実施形態の無線局データベース作成装置の構成例を示すブロック図である。図１に示す無線局データベース作成装置１は、演算処理部２と、デンドログラム生成部３と、しきい値判定部４と、データベース５とを備える。
【００２０】
演算処理部２は、取得した特徴ベクトル波形（ここでは、信号立ち上がり時の周波数変動波形をいう。）から無線局を識別するための特徴量データを算出する。ここで、特徴量データは、取得した特徴ベクトル波形に固有の、周波数変動の度合いを表す１つ以上の変数である。
【００２１】
演算処理部２は、特徴ベクトル波形から得られる変数以外にも、例えば、位置情報や音声、変調方式、スペクトラムから算出される変数を特徴量データとして求めてもよい。
【００２２】
デンドログラム生成部３は、特徴ベクトル波形が取得される度に演算処理部２によって算出された特徴量データを蓄積していき、データ数が一定数以上になると階層的クラスター分析を実施して、デンドログラム（樹形図）を生成する。
【００２３】
デンドログラム生成部３は、具体的には、各特徴ベクトル波形をそれぞれ１クラスターとする分類状態を初期クラスターとして、各特徴ベクトル波形から算出される変数を基に、クラスターまたは該クラスターに属する特徴ベクトル波形間の距離を求め、最も距離が近いもの同士のペアを１つのクラスターに併合するクラスター併合処理をクラスター数が１になるまで逐次繰り返し、その結果得られたクラスターの併合状態を各クラスター併合時のクラスター間距離とともに示す情報を生成すればよい。なお、デンドログラムにおけるクラスター間距離は、併合対象とされたクラスターまたは該クラスターに属する特徴ベクトル波形間の類似の度合いを表している。
【００２４】
階層的クラスター分析におけるデータ間の類似度の算出方法は、ユークリッド距離が広く用いられるが、それに限定されない。例えば、ｓｃａｌｅｄ  Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ距離や、Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ距離、マンハッタン距離、マハラノビス汎距離、Ｃａｌｈｏｕｎ距離などを用いてもよい。また、類似度の定義として、相関係数を用いる他、ベクトル間の角度や、連関係数などを用いることも可能である。
【００２５】
しきい値判定部４は、あるクラスターを併合するステップと次のクラスターを併合するステップの間で、併合されるクラスター間距離の変化量を算出する。そして、算出した併合されるクラスター間距離の変化量（以下、併合クラスター間距離差という。）が予め設定されているしきい値以上となるか否かを判定し、併合クラスター間距離差がしきい値以上となった場合には当該ステップに至る最小のステップ数を求め、そのステップの直前において併合されているクラスターの状態を最終クラスターとして確定される。すなわち、併合クラスター間距離差がしきい値以上となる最小のステップ数を求め、そのステップの直前において分類されている特徴ベクトル波形グループを無線局のグループ分けの結果としてデータベースに登録する。
【００２６】
階層的クラスター分析では、類似度が高い順にクラスターの併合が始まり、最終的に１つのクラスターとなる。ここで、クラスターの併合をどこで止めるか、すなわち何個のクラスターで止めるかについては、予め個数を指定する方法や、類似度があるしきい値を下回る直前のクラスターを最終クラスター数とするなどいくつか方法があるが、人の判断によらず、無線局をグループ化する場合に適しているものとして、本発明では、クラスター併合後に前回併合時に比べて併合クラスター間の距離（すなわち類似度）が大きく変化する箇所をデンドログラムの切断位置とする方法を採用している。
【００２７】
また、しきい値判定部４は、階層的クラスター分析によるグループ分けの結果、同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベース５に登録する。なお、データベース５にグループ分けの結果を登録する際には、グループ数すなわち識別された無線局数と、各グループに属する特徴ベクトル波形すなわちその無線局を送出元とみなした特徴ベクトル波形の情報がわかるように登録されることが好ましいが、具体的なデータ構造は問わない。例えば、取得した各特徴ベクトル波形にそれぞれデータ番号を付与している場合には、そのデータ番号と属するグループ番号とを対応づけてデータベースに登録することも可能である。
【００２８】
データベース５は、少なくとも取得した特徴ベクトル波形に対する無線局の識別結果を示す情報を記憶する。具体的には、しきい値判定部４によるグループ分けの結果を示す情報を記憶すればよい。なお、データベース５へは、どれだけの数の無線局が識別されたか、また各無線局につきその無線局が送出元とみなされた特徴ベクトル波形がどれかがわかるようなに登録されるのが好ましいが、具体的なデータ構造は問わない。例えば、取得した各特徴ベクトル波形にそれぞれデータ番号を付与している場合には、そのデータ番号と属するグループ番号とを対応づけてデータベースに登録することも可能である。
【００２９】
本実施形態において、演算処理部２、デンドログラム生成部３、しきい値判定部４は、例えば、ＣＰＵ等のプログラムに従って動作する情報処理装置によって実現される。また、データベース５は、例えば、記憶装置によって実現される。
【００３０】
次に、本実施形態の動作について説明する。図２は、本実施形態の無線局データベース作成装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【００３１】
図２に示す例では、まず特徴ベクトル波形が抽出されると（ステップＳ１のＹｅｓ）、演算処理部２が、その特徴ベクトル波形から特徴量データを算出し、算出した特徴量データをデンドログラム生成部３に送信する（ステップＳ２）。ここで、演算処理部２は、特徴量データとして、周波数変動の度合いを表す複数の変数を算出してもよい。
【００３２】
デンドログラム生成部３は、演算処理部２から送られてくる特徴量データ（本例では、周波数変動の度合いを表す２種類の変数）を１セットにして所定の記憶装置に蓄積させる。なお、記憶装置は、データベース５を利用してもよい。一定数以上のデータが蓄積されると（ステップＳ３のＹｅｓ）、デンドログラム生成部３は、これまでに取得された特徴ベクトル波形を分析対象にして、蓄積された特徴量データに対して階層的クラスター分析法を実施して、デンドログラムを生成する（ステップＳ４）。
【００３３】
しきい値判定部４は、生成されたデンドログラムによって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量すなわち併合クラスター間距離差を順次算出して、算出した併合クラスター間距離差がしきい値以上となか否かを判定してデンドログラムの切断位置を決定する（ステップＳ５）。しきい値判定部４は、具体的には、階層的クラスター分析法におけるクラスターの併合により併合クラスター間距離差がしきい値以上となる最小のステップ数を求め、求めたステップ数において行われる併合処理の直前のクラスターの併合状態を、グループ化の分類結果とすればよい。そして、その分類結果をデータベース５に登録する（ステップＳ６）。
【００３４】
なお、しきい値判定部４は、デンドログラム生成部３がデンドログラム生成過程においてクラスター併合を行う際にその時の併合クラスター間距離を記憶しておき、前回併合時のクラスター間距離と今回併合されるクラスター間距離の差を求めることで、併合クラスター間距離差を算出してもよい。そのような場合には、併合クラスター間距離差がしきい値以上となった時点で、デンドログラムの切断位置を決定し、それ以降のデンドログラム生成処理を終了させることも可能である。
【００３５】
図３は、デンドログラム生成部３が生成するデンドログラムの生成例を示す説明図である。図３では、機種の異なる１０個の無線局にそれぞれ特徴ベクトル波形を１０回発生させて得られた特徴ベクトル波形９０個分のデータを分析対象にして、１データあたり２つの変数を特徴量データとして算出し、算出した特徴量データを用いて９０データについて階層的クラスター分析を実施した結果得られたデンドログラムを示している。なお、この例では階層クラスター分析法の一種であるＷａｒｄ法を適用している。
【００３６】
図３の縦軸はデータ番号（１〜９０）、横軸はクラスター間距離を表している。左から右に向かって、９０個のデータが類似度の高い順に１クラスターずつ併合され、最終的には右端で１クラスターにまとまっている。２つのクラスターを１つに併合させることを１ステップとすると、９０個のデータは８９ステップで１クラスターに併合されていることがわかる。ここでは、初期クラスターとして各データ番号につき１クラスターが割り当てられているものとする。以下では、簡単のため、クラスターの具体例を表記する際には”クラスター［属するデータ番号］”の形式をとる。
【００３７】
ステップ数の例として、例えば、図３では、縦軸上方においてクラスター［１］，［９］，［６］が１つのクラスターに併合されている例が示されているが、これは具体的には、クラスター［１］とクラスター［９］とが併合されてクラスター［１，９］とされた後にクラスター［１，９］とクラスター［６］とが併合されたか、またはクラスター［９］とクラスター［６］とが併合されてクラスター［９，６］とされた後にクラスター［９，６］とクラスター［１］とが併合されたことを表しており、いずれの場合もこれらのクラスターの併合に２ステップがカウントされる。同様に、クラスター［２］，［３］，［４］，［８］，［１０］，［５］，［７］が１つのクラスターに併合される際には、６ステップがカウントされる。また、クラスター［１，９，６］とクラスター［２，３，４，８，１０，５，７］とを統合する際にも１ステップがカウントされる。
【００３８】
また、図３に示す例では、しきい値を０．５と設定している。図中の左から右へとクラスターを併合していく過程で、最初に併合クラスター間距離差がしきい値を越えた箇所（約０．９）を点線で示している。また、このしきい値判定により決定される切断位置を一点鎖線で示している。この切断位置によれば、９０個のデータは９つのグループ（Ｇ１〜Ｇ９）に分類されており、１グループを１無線局として合計９個の無線局がデータベースに登録されることになる。なお各グループのデータ番号から、１０データずつ送信元の無線局に正しく分類されたことが分かる。
【００３９】
なお、対象とする集合の各要素同士の類似度に応じて適切なしきい値は異なるため、想定される環境における事前評価等により、予め環境に応じたしきい値を決定しておくことが好ましい。
【００４０】
また、併合クラスター間距離差がしきい値以上とならないまま、最終的にクラスターが１つに併合された場合には、全てのデータが１つのグループに属するものとしてもよい。
【００４１】
以上のように、本実施形態では、類似度の高い特徴ベクトル波形同士をグループ化して同一無線局として登録するので、特徴ベクトル波形のばらつきによる認識誤りを抑えることができ、無線局識別の正解率を向上できる。
【００４２】
また、本実施形態では、自動で（人手を介すことなく）無線局識別用のデータベースが作成されるので、操作者が目視などにより類似度を判断してグループ分けを行う必要がなく、操作者のデータベース作成にかかる作業負担を軽減できる。
【００４３】
また、本実施形態では、特徴ベクトル波形から算出される特徴量データについて階層的クラスター分析法を適用し、階層的クラスター分析におけるクラスター併合時のクラスター間距離の変化量という定量的な指標を基に、特徴ベクトル波形同士の類似度に基づくグループ化を行うので、分類するグループ数を事前に決定する必要なしに、一定の識別性能によって無線局が識別されるデータベースを自動で作成できる。
【００４４】
なお、上記例では、１つの特徴ベクトル波形について２つの変数を特徴量データとして用いて階層的クラスター分析を実施しているが、１波形あたりに用いる変数の種類や数は実施形態に応じて適切なものを選択することが可能である。
【００４５】
また、階層的クラスター分析法には、Ｗａｒｄ法や群平均法などがあり、用途に応じて適切な方法を選択することが可能である。
【００４６】
また、特徴ベクトル波形の抽出は、例えば、特開平０９−２１１０３９号公報や特開２０１１−４４９３７号公報に記載されているようなＦＦＴを利用した方法や、特開２００６−２１１２５０号公報に記載されているＦＭ検波処理を利用した方法などを用いることができる。
【００４７】
より具体的には、アンテナと、デジタルスペクトラムアナライザと、演算手段とを備え、デジタルスペクトラムアナライザがアンテナを介して無線信号を受信すると受信した無線信号の周波数スペクトラムを求め、演算手段がこの周波数スペクトラムのデータから中心周波数の変化を特徴ベクトル波形として求めてもよい。また、例えば、アンテナと、受信機と、Ａ／Ｄ変換器と、特徴ベクトル波形抽出部とを備え、受信機がアンテナを介して無線局からの無線信号を受信すると受信周波数を検出するとともに受信信号を中間周波数信号に変換し、Ａ／Ｄ変換器が受信機から送り込まれた中間周波数信号をデジタル複素包絡信号に変換し、特徴ベクトル波形抽出部がＡ／Ｄ変換器から送り込まれたデジタル複素包絡信号をＦＭ検波処理し、得られたＦＭ検波信号における立ち上がりを検出して立ち上がり時に見られる周波数の揺らぎを特徴ベクトル波形として抽出してもよい。
【００４８】
また、分類の対象とする無線局は、無線基地局であってもよい。
【００４９】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。図４は、第２の実施形態の電波監視装置の構成例を示すブロック図である。図４に示す電波監視装置２０は、図１に示した無線局データベース作成装置１が備える構成（具体的には、演算処理部２、デンドログラム生成部３、しきい値判定部４、データベース５）に加えて、さらに電波検出部２１と、監視部２２とを備える。
【００５０】
演算処理部２、デンドログラム生成部３、しきい値判定部４、データベース５は、基本的には第１の実施形態と同様である。なお、本実施形態の演算処理部２は、電波検出部２１によって検知・抽出された特徴ベクトル波形を対象に演算処理を行う。また、本実施形態のしきい値判定部４は、データベース５を更新した場合に監視部６にその旨を通知してもよい。
【００５１】
また、データベース５は、無線局の識別結果の時間的推移を見るために、しきい値判定部４によるグループ分けの結果を示す情報を複数回分、時系列に沿って分析結果履歴として記憶してもよい。なお、特徴ベクトル波形を増やしながら累積的にグループ分けを行う場合には、１つの特徴ベクトル波形に対して、複数回のグループ分けの結果を記憶できるようにしてもよい。
【００５２】
電波検出部２１は、無線局から送出される無線信号を受信する受信機を有し、受信機が無線信号を受信すると、その際の立ち上がり波形や送信元の位置情報、信号内容（音声、変調方式等）などを取得する。なお、位置情報は到来方向であってもよいが、複数のロケーションサーバ等から検出される情報を基に算出される位置情報を利用することも可能である。
【００５３】
監視部２２は、データベース５に記憶されている無線局の識別結果を示す情報（分析結果履歴を含む）に基づいて、不法無線局の検出を行い、必要に応じて警告などを行う。
【００５４】
監視部２２による不法無線局の検出方法として、例えば、しきい値判定部４によるグループ分けにより識別された各無線局の特徴ベクトル波形を走査して、違法な電波放出となる特徴ベクトル波形が所定数以上含まれている場合に、その無線局を不法無線局として検出する方法が用いられる。
【００５５】
また、例えば、予め登録されている正規の無線局の特徴ベクトル波形と、しきい値判定部４によるグループ分けにより識別された各無線局の特徴ベクトル波形とを比較した結果、正規の無線局と非類似の無線局が識別されている場合に、不法無線局がいる可能性がある旨の警告を行ってもよい。
【００５６】
また、正規の無線局が不特定多数ある場合など、正規の無線局の特徴ベクトル波形を予め登録できない場合には、無線局の識別結果と各無線局が送信したとされる信号の内容とを併せて検証してもよい。例えば、異なる無線局として識別された信号の中に同一の無線局を示す情報（ＩＤ等）が付与されている信号が含まれていたり、逆に同じ無線局として識別された信号の中に異なる無線局を示す情報（ＩＤ等）が付与されている信号が含まれていた場合には、正規の無線局になりすまして信号を送信する不法無線局がいる可能性があるとして、その旨を警告してもよい。
【００５７】
例えば、前回の分析で異なるグループに分類された特徴ベクトル波形を各グループにつき少なくとも１つずつ次のグループ分けの対象に含ませれば、過去の分類結果と最新の特徴ベクトル波形とを踏襲した分類結果を得ることができる。なお、前回の分析結果を次の分析に踏襲させるか否か、また、踏襲させる場合にはどのグループの情報を次に持ち越すかを設定により切り替えられるようにしてもよい。また、踏襲させた場合とさせない場合の２種類の分析を１度に行うことも可能である。この他、長期的な分析（例えば、過去１ヶ月のデータを用いた分析）と短期的な分析（１日分のデータを用いた分析）とを所定のタイミングで行い、各々適用させる検出方法を変えたり、長期的な分析結果を短期的な分析に踏襲させるなどの使い分けを行ってもよい。
【００５８】
以上のように、本実施形態では、自動で情報の取得から分析までを行い、その結果不法無線局の可能性があればその旨を警告できるので、監視に人手をかけずに多数の不法無線局に２４時間体制で対応することができる。
【００５９】
次に、本発明の概要について説明する。図５は、本発明の無線局データベース作成装置の概要を示すブロック図である。図５に示す無線局データベース作成装置は、樹形図生成手段１０１と、グループ化手段１０２と、データベース登録手段１０３とを備えている。
【００６０】
樹形図生成手段１０１は、取得した信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成する。なお、樹形図生成手段１０１は、上記実施形態ではデンドログラム生成部３として示されている。
【００６１】
グループ化手段１０２は、樹形図生成手段１０１によって生成される樹形図によって示される、１回のクラスター併合にかかる併合クラスター間距離の変化量である併合クラスター間距離差を基に、特徴ベクトル波形をグループ化する。なお、グループ化手段１０２は、上記実施形態ではしきい値判定部４として示されている。
【００６２】
データベース登録手段１０３は、グループ化手段１０２によって同一グループに分類された特徴ベクトル波形を、同一無線局に属するものとしてデータベースに登録する。なお、データベース登録手段１０３は、上記実施形態ではしきい値判定部４として示されている。
【００６３】
グループ化手段１０２は、併合クラスター間距離差が所定のしきい値を超えた地点を樹形図の切断位置として、特徴ベクトル波形をグループ化してもよい。
【００６４】
また、樹形図生成手段１０１は、特徴ベクトル波形から算出される周波数変動の度合いを表す複数の変数を用いて、階層的クラスター分析を実施してもよい。
【００６５】
また、樹形図生成手段１０１は、各特徴ベクトル波形をそれぞれ１クラスターとする分類状態を初期クラスターとして、各特徴ベクトル波形から算出される変数を基に、クラスターまたはクラスターに属する特徴ベクトル波形間の距離を求め、最も距離が近いクラスターのペアを１つのクラスターに併合するクラスター併合処理を逐次繰り返して、樹形図を生成してもよい。
【００６６】
また、グループ化手段１０２は、樹形図生成手段１０１が樹形図を生成する過程でクラスター併合処理を行う際にその時の併合クラスター間距離を記憶するとともに、前回併合時のクラスター間距離と今回併合されるクラスター間距離の差を求めて併合クラスター間距離差を算出して、算出した併合クラスター間距離差が所定のしきい値以上であるか否かを判定し、併合クラスター間距離差がしきい値以上となった時点で樹形図の切断位置を決定してもよい。そのような構成によれば、それ以降の樹形図生成処理を省略できる。
【００６７】
また、図６は、本発明の電波監視装置の概要を示すブロック図である。図６に示す電波監視装置は、上述した無線局データベース作成装置が備える各手段（すなわち、樹形図生成手段１０１、グループ化手段１０２、データベース登録手段１０３）に加えて、電波検出手段１０５と、監視手段１０６とをさらに備えている。
【００６８】
電波検出手段１０５は、無線局から送出される無線信号を受信して、少なくとも信号立ち上がり時の周波数変動波形である特徴ベクトル波形を抽出する。なお、電波検出手段１０５は、上記実施形態では電波検出部２１として示されている。図６に示す構成において、樹形図生成手段１０１は、電波検出手段１０５によって抽出された特徴ベクトル波形に対して、当該特徴ベクトル波形から算出される変数を用いて階層的クラスター分析を実施して樹形図を生成してもよい。
【００６９】
監視手段１０６は、データベースに登録されている、データベース登録手段１０３によって登録された無線局の識別結果を示す情報に基づいて、不法無線局の検出を行う。なお、監視手段１０６は、上記実施形態では監視部２２として示されている。
【００７０】
このような構成を備えることによって、自動で不法な無線局を検出することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
本発明は、無線局を識別する用途以外に限らず、例えば、付近にいる無線局の数を把握する用途や不法な無線局を検出する用途に好適に適用可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１  無線局データベース作成装置
２  演算処理部
３  デンドログラム生成部
４  しきい値判定部
５  データベース
２０  電波監視装置
２１  電波検出部
２２  監視部
１０１  樹形図生成手段
１０２  グループ化手段
１０３  データベース登録手段
１０４  データベース
１０５  電波検出手段
１０６  監視手段
【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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