(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号源から伝搬する信号を予め所定の間隔で配設されセンサアレイによってサンプリングし、このサンプリングした観測信号からクロスパワースペクトルマトリックスＳyyを算出する第１の工程と、
前記信号源の数を仮定するとともに、前記信号源の探査対象となる領域を細分割し、各分割された領域を示す位置を信号源位置として、前記仮定した各信号源の信号源位置を仮定する第２の工程と、
前記仮定した信号源位置の信号源から前記センサアレイまでの伝達関数マトリックスＨを実測又はシミュレーションによって求める第３の工程と、
前記第１の工程で算出したクロスパワースペクトルマトリックスＳyyと、前記第３の工程で算出した伝達関数マトリックスＨとに基づいて、信号源の強さのクロススペクトルマトリックスＳaaを次式、
Ｓaa＝［［ＨH Ｈ］-1ＨH ］Ｓyy［［ＨH Ｈ］-1ＨH ］H 
により算出し、この算出したクロススペクトルマトリックスＳaaと前記伝達関数マトリックスＨとに基づいて、モデルクロスパワースペクトルマトリックスＳyy′を、次式、
Ｓyy′＝Ｈ Ｓaa ＨH 
により算出し、前記クロスパワースペクトルマトリックスＳyyと、前記モデルクロスパワースペクトルマトリックスＳyy′との差を示す誤差マトリックスＥを算出する第４の工程と、
前記第４の工程手段で算出された誤差マトリックスＥに基づいて前記仮定した信号源の数及び信号源位置の適応度を算出する第５の工程と、
前記第２の工程において、前記仮定した信号源の数及び信号源位置の組合せを変更して前記第２の工程から第５の工程を繰り返し、この繰り返しによって得られる適応度のうちから最良の適応度が得られるときの信号源の数及び信号源位置により、信号源の数及び信号源位置を推定する第６の工程と、
から成ることを特徴とする信号源探査方法。
【請求項２】
前記第６の工程は、前記仮定した信号源の数及び信号源位置の組み合わせの１つを１つの個体とし、予め設定した複数の個体を作成し、各個体に対応して得られる適応度に基づいて遺伝的アルゴリズムを用いて十分な適応度が得られるか又は適応度が飽和するまで順次世代交代させ、この操作を信号源の数を変えて実行することにより、信号源の数及び信号源位置を探査することを特徴とする請求項１の信号源探査方法。
【請求項３】
予め所定の間隔で配設され、それぞれ信号源から伝搬する信号をサンプリングするセンサアレイと、
前記センサアレイでサンプリングした複数の観測信号からクロスパワースペクトルマトリックスＳyyを算出する第１の演算手段と、
前記信号源の数を仮定するとともに、前記信号源の探査対象となる領域を細分割し、各分割された領域を示す位置を信号源位置として、前記仮定した各信号源の信号源位置を仮定し、その仮定した信号源位置の信号源から前記センサアレイまでの伝達関数マトリックスＨを実測又はシミュレーションによって求める第２の演算手段と、
前記第１の演算手段によって算出したクロスパワースペクトルマトリックスＳyyと、前記第２の演算手段によって算出した伝達関数マトリックスＨとに基づいて、信号源の強さのクロススペクトルマトリックスＳaaを次式、
Ｓaa＝［［ＨH Ｈ］-1ＨH ］Ｓyy［［ＨH Ｈ］-1ＨH ］H 
により算出し、この算出したクロススペクトルマトリックスＳaaと前記伝達関数マトリックスＨとに基づいて、モデルクロスパワースペクトルマトリックスＳyy′を、次式、
Ｓyy′＝Ｈ Ｓaa ＨH 
により算出し、前記クロスパワースペクトルマトリックスＳyyと、前記モデルクロスパワースペクトルマトリックスＳyy′との差を示す誤差マトリックスＥを算出する第３の演算手段と、
前記第３の演算手段によって算出された誤差マトリックスＥに基づいて前記仮定した信号源の数及び信号源位置の適応度を算出する第４の演算手段と、
前記仮定した信号源の数及び信号源位置の組合せを変更して前記第４の演算手段からそれぞれ適応度を得、これらの適応度のうちから最良の適応度が得られるときの信号源の数及び信号源位置により、信号源の数及び信号源位置を推定する探査手段と、
から成ることを特徴とする信号源探査装置。
【請求項４】
前記センサアレイは、前記信号源の観測しようとする信号の波長の２分の１以下の間隔で配設されるセンサを含む請求項３の信号源探査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は信号源探査方法及び装置に係り、特に騒音源や振動源等の信号源から出力された信号を複数のセンサで検出してこの検出結果から信号源の位置及び特性を探査する信号源探査方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
フィールド測定の結果から、音源の特性を推定したり、音源位置を探査することは音響分野の広範な応用において重要な情報を提供する。音源の同定・探査が、騒音制御において重要であることは自明であるが、その他、建築音響、音場制御においても重要である。特に、最近の音響技術では、計測から制御へのボーダーがなくなりつつあり、音源の特性や空間位置を正確に把握していることが引き続く高度な制御を効率よく実現するための必須の条件であることが多い。
【０００３】
従来、音源等の信号源の発生振動の特性を検出する場合、マイクロホンや振動ックアップ等のセンサを信号源の近傍に設置して行っていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、信号源の位置が特定できない場合、信号源が複数存在する場合、信号源の位置が時間とともに変化する場合等には、従来のような探査の方法では、センサを様々な所に移動したり、多くのサンサを様々な所に設置しなければならず時間と費用がかかるという問題があった。また、信号源によっては、その近傍にセンサを取り付けることができないものもあり、その信号源の特性や位置を特定することが不可能な場合もあった。
【０００５】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたもので、センサを予想される信号源の位置に配置することなく、信号源の位置及び特性を検出することができる信号源探査方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決する為の手段】
本発明は、予め所定の間隔で配設され、それぞれ信号源から伝搬する信号をサンプリングするセンサアレイと、前記センサアレイでサンプリングした複数の観測信号からクロスパワースペクトルマトリックスＳyyを算出する第１の演算手段と、前記信号源の数を仮定するとともに、前記信号源の探査対象となる領域を細分割し、各分割された領域を示す位置を信号源位置として、前記仮定した各信号源の信号源位置を仮定し、その仮定した信号源位置の信号源から前記センサアレイまでの伝達関数マトリックスＨを実測又はシミュレーションによって求める第２の演算手段と、前記第１の演算手段によって算出したクロスパワースペクトルマトリックスＳyyと、前記第２の演算手段によって算出した伝達関数マトリックスＨとに基づいて、信号源の強さのクロススペクトルマトリックスＳaaを次式、
Ｓaa＝［［ＨH Ｈ］-1ＨH ］Ｓyy［［ＨH Ｈ］-1ＨH ］H 
により算出し、この算出したクロススペクトルマトリックスＳaaと前記伝達関数マトリックスＨとに基づいて、モデルクロスパワースペクトルマトリックスＳyy′を、次式、
Ｓyy′＝Ｈ Ｓaa ＨH 
により算出し、前記クロスパワースペクトルマトリックスＳyyと、前記モデルクロスパワースペクトルマトリックスＳyy′との差を示す誤差マトリックスＥを算出する第３の演算手段と、前記第３の演算手段によって算出された誤差マトリックスＥに基づいて前記仮定した信号源の数及び信号源位置の適応度を算出する第４の演算手段と、前記仮定した信号源の数及び信号源位置の組合せを変更して前記第４の演算手段からそれぞれ適応度を得、これらの適応度のうちから最良の適応度が得られるときの信号源の数及び信号源位置により、信号源の数及び信号源位置を推定する探査手段と、から成ることを特徴としている。
【０００７】
本発明によれば、信号源から伝搬する信号を予め所定の間隔で配設されセンサアレイによってサンプリングし、このサンプリングした観測信号からクロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙを算出する。そして、信号源の数を仮定するとともに、信号源の探査対象となる領域を細分割し、各分割された領域を示す位置を信号源位置として、仮定した各信号源の信号源位置を仮定し、この仮定した信号源位置の信号源からセンサアレイまでの伝達関数マトリックスＨを実測又はシミュレーションによって求める。次に、このようにして算出したクロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙと、伝達関数マトリックスＨとに基づいて、クロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙと、伝達関数マトリックスＨ及びクロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙから算出されるモデルクロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙ′との差を示す誤差マトリックスＥを算出し、これに基づいて仮定した信号源の数及び信号源位置の適応度を算出する。以上の処理を仮定した信号源の数及び信号源位置の組合せを変更して繰り返し、この繰り返しによって得られる適応度のうちから最良の適応度が得られるときの信号源の数及び信号源位置により、信号源の数及び信号源位置を推定する。これにより、予想される信号源の位置にセンサを配置することなく、信号源の位置及び特性を検出することができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下添付図面に従って本発明に係る信号源探査方法及び装置の好ましい実施の形態について詳説する。
尚、以下の実施例では探査する信号源を音源とする場合の信号源探査方法及び装置について説明するが、これに限らず本発明は信号源から発生する振動を検出する装置及びその振動の伝達特性が解析できるものであればどのような信号源に対しても適用できる。以下、信号源を音源とする場合の音源探査方法及び装置について詳説する。
【０００９】
本実施例の音源探査装置は所定位置に配置した複数のマイクロホン（マイクロホンアレイ）によって音を観測し、これらのマイクロフォンによって観測した観測信号から音場に存在する音源の空間情報を含む諸特性を解析する装置である。まず、その構成を説明する。
図１は音源探査装置の一実施例を示した構成図である。
【００１０】
同図に示すように音源探査装置は、マイクロホン１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ（以下、マイクロホンアレイといった場合にはこれらのマイクロホンを総称したものとする。）、サンプリング部１２、ＦＦＴ演算部１４、音源探査演算部１６及び結果表示部１８とから構成されている。
マイクロホン１０Ａ〜１０Ｄは、所定の配列で音場に設置され、音場を伝搬する音を検出して、この検出した音を検出信号として電気信号に変換してサンプリング部１２に出力する。尚、マイクロホン１０Ａ〜１０Ｄは、図２に示すようにマイクロホン１０Ａに対してマイクロホン１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄがそれぞれｘ、ｙ、ｚ方向に延びた支持棒上に設置された形で配列されている。そして、これらのマイクロホンは、検出する信号の波長の２分の１以下の間隔で設置されている。また、本実施例では４個のマイクロホンを使用しているが、マイクロホンの数は特に４個である必要はない。
【００１１】
マイクロホン１０Ａ〜１０Ｄから出力された検出信号は、サンプリング部１２で所定サンプリング周期でサンプリングされ、ＦＦＴ演算部１４に出力される。サンプリングされた検出信号はＦＦＴ演算部１４でフーリエ変換されて周波数スペクトルとして音源探査演算部１６に出力される。
音源探査演算部１６は、各マイクロホンによって検出された検出信号の周波数スペクトルから音源の位置及び各周波数成分の音源の強さ（発生音の周波数スペクトル）を計算し、これらの結果を結果表示部１８に出力する。
【００１２】
次に、上記音源探査演算部１６の行う処理について詳説する。
上記のようにマイクロホンアレイによって検出した音の周波数スペクトルから音源の位置及び音源の強さを算出する上で、まず、大きく２つのステップに問題を分離して考える。最初のステップでは、測定音場に複数の離散的な音源が存在する音場モデルを考え、任意に音源の数、及びそれらの空間での位置を与える。つぎに測定されたマイクロホンアレイ出力に最適近似する各モデル音源の強さを最適化手法により決定する。この問題は一般には、非線形最小二乗近似による逆問題として捉えられるが、適切なノルムを導入することで、線形最小二乗問題として定式化して、この逆問題の最適解を与える。この段階で、想定した音源の数、位置に対してのモデル誤差が逆問題の最適解を用いて評価できるので、これを評価関数として採用する。そこで、つぎのステップでは、上述の評価関数を生物集団の適応度として、遺伝的アルゴリズム（Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ＧＡ）  によりモデル音源の数、位置を検索する。従って、本発明における音源同定・探索手法は、マルチチャネル線形最小二乗問題の解法と遺伝的アルゴリズムの探索問題の解法を組み合わせた、音場推定の逆問題に対する１つのハイブリッドな解法として捉えることができる。
【００１３】
そこで、以下マルチチャネル線形最小二乗問題の解法と遺伝的アルゴリズムの探索問題の解法について理論的な背景を順に説明しながら、音源の位置及び音源の強さの算出手順について説明する。
本理論は音場における音源を分布した音源の強さ（ｓｏｕｒｃｅ  ｓｔｒｅｎｇｔｈ）  として表現される、複数の離散的な音源と仮定する。一般には、それらの音源は互いに相関があると仮定すべきである。ところで、現実の解析、応用においては、音源のオートスペクトル、クロススペクトル情報を知ることが基本となることが多いため、解析はすべて周波数領域で行うこととする。そこで、すべての音源間のクロススペクトルを推定する問題を考える。以下の記述では、簡便のため、音源の数を２、また、マイクロホンアレイのマイクロホン数を３として議論する。これによって一般性が失なわれることがないように、最後に一般的な表現を与える。音源の強さの時間履歴（ｔｉｍｅ  ｈｉｓｔｏｒｉｅｓ）  のフーリエ変換は複素ベクトルとしてつぎのように表現できる。
【００１４】
【数１】
0003572594.tif 000002
【００１５】
フーリエ変換は有限長データに対して次式のように定義する。
【００１６】
【数２】
0003572594.tif 000003
【００１７】
そこで、次式で定義されるクロススペクトルマトリックスに着目する。
【００１８】
【数３】
0003572594.tif 000004
【００１９】
ここで、Ｈはｃｏｎｊｕｇａｔｅ  ｔｒａｎｓｐｏｓｅ  を表し、また、Ｅ｛｝は期待値オペレータを表すものとする（厳密には、このオペレータはデータレコードのアンサンブル平均によってクロススペクトルを推定するプロセスを表している）。
従って、
【００２０】
【数４】
0003572594.tif 000005
【００２１】
Ｓａａをクロスパワースペクトルマトリックスとして、改めてつぎのように表す。
【００２２】
【数５】
0003572594.tif 000006
【００２３】
ここで、それぞれ要素のクロスパワースペクトルは、例えば
【００２４】
【数６】
0003572594.tif 000007
【００２５】
であるとする。
問題は、音場に設置されたマイクロホンアレイ位置で観測された音圧の時間的な履歴から、上述のマトリックスＳａａを最適推定することである。
マイクロホン出力も、それぞれの出力もフーリエ変換を用いて、つぎのような複素ベクトルで表す。
【００２６】
【数７】
0003572594.tif 000008
【００２７】
対応するクロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙは次式で与えられる。
【００２８】
【数８】
0003572594.tif 000009
【００２９】
従って、これもつぎのように簡単に表現できる。
【００３０】
【数９】
0003572594.tif 000010
【００３１】
本解析では、モデル音源からモデルマイクロホンまでの伝達関数マトリックスを仮定し、解析モデルは次式の関係が成り立つ線形システムとする（図６参照）。すなわち、
【００３２】
【数１０】
0003572594.tif 000011
【００３３】
たとえばポイントモノポール音源モデルの場合、伝達関数Ｈ１２  （ω）  は音源２からマイクロホン１間の伝達関数を表現し、簡単に次式のように表現できる。
【００３４】
【数１１】
0003572594.tif 000012
【００３５】
ここで、ｒ１２は音源２  からマイクロホン１の間の距離、ρｏ  は空気の密度、κは波数である。ここまでの議論から、音源モデルはｐｏｉｎｔ  ｄｉｐｏｌｅ（双極子）、あるいはｐｏｉｎｔ  ｑｕａｄｒｕｐｏｌｅ（四極子）、また、それらの分布している任意の形態としてもよいことは自明である。さらに、モデル音源からモデルマイクロホンまでの伝達関数についても先見情報から導出されたものや、実測値であっていもよい。とりわけ、積分方程式を基礎としたシミューレーション技術によって得られた伝達関数などは、大変有用であるものと思われる。そこで、式（１０）の関係をコンパクトにつぎのように書く。
【００３６】
【数１２】
0003572594.tif 000013
【００３７】
これにより、モデル音源はマイクロホン位置においてつぎのようなクロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙ’  を呈することになる。
【００３８】
【数１３】
0003572594.tif 000014
【００３９】
従って、我々の最適化問題は、実測されたクロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙに最も近似するモデル・クロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙ’  を与えるという意味で最良の、音源の強さのベクトルａを求める問題として帰着される。そこで、次に誤差マトリックスに対するＦｒｏｂｅｎｉｕｓ  （フロベニウス）ノルムを最小とする最適解を考える。はじめに、誤差マトリックス、
【００４０】
【数１４】
0003572594.tif 000015
【００４１】
Ｅ＝Ｓｙｙ−Ｓｙｙ’
を定義する。上式を展開し、次式を得る。
【００４２】
【数１５】
0003572594.tif 000016
【００４３】
一方、誤差マトリックスのＦｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルムは次式で定義される。
【００４４】
【数１６】
0003572594.tif 000017
【００４５】
厳密にはこのｓｑｕａｒｅ  ｒｏｏｔ  であるが、ここでは上式をもってＦｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルムと定義する。従って、Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルムは式（１５）からつぎのように表されることになる。
【００４６】
【数１７】
0003572594.tif 000018
【００４７】
Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルムを最小とする音源の強さのベクトルａ、あるいはそのクロススペクトルマトリックスＳａａは、実測されたクロスパワースペクトルと、モデル・クロスパワースペクトルとの差の二乗和を最小とすることが分かる。従って、このＦｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルム規範は我々の目的に適していると考えられる。
Ａｎｃｉａｎｔ  （１）  らは、一般の非線形最小二乗問題の解を、その数値計算手法とともに検討しているが、上述の問題に対するＦｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルム規範の最適解は次式で与えられるとしている。
【００４８】
【数１８】
0003572594.tif 000019
【００４９】
式（１８）が求める解であり、Ｈに対するモデルを仮定することで、音源の強さのクロススペクトルマトリックスＳａａの最良推定が実測値Ｓｙｙを用いて計算できることを示している。
また、クロススペクトルマトリックスＳａａの解が与えられると、モデル・クロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙ’  は次式
【００５０】
【数１９】
0003572594.tif 000020
【００５１】
から計算され、この式（１９）を式（１４）に代入すれば、このときのＦｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルムが計算できる。尚、Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルムはクロススペクトルマトリックスＳａａの解に対して次式で与えられる。
【００５２】
【数２０】
0003572594.tif 000021
【００５３】
以上の理論的背景から、想定したモデル音源の位置において誤差（Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルム）を最小にするクロススペクトルマトリックスＳａａを算出することができる。即ち、想定した数と位置のモデル音源において最も測定値と適応する各周波数成分の音源の強さを求めることができる。
また、クロススペクトルマトリックスＳａａが最適解のときの誤差（Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルム）はその想定したモデル音源が実際の音源に対して適応する度合いを示しており、誤差が小さい程適合度が高いといえる。即ち、適合度が高いモデル音源ほど実際の音源を再現しているといえる。
【００５４】
そこで以下、この適応度を誤差の逆数で具体的に表現し、想定したモデル音源の良否を評価する。尚、以下誤差の逆数をＦｉｔｎｅｓｓ  という。また、適応度の表現方法はこれに限ったものではない。
尚、上記では誤差をＦｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルムで評価したが、誤差の評価にはさまざまな方法があり、これに限ったものではない。
【００５５】
また、上記では音源から出力される信号を単一周波数として説明したが、音源から出力される信号がある周波数帯域を持つ場合には周波数成分毎に上記誤差を求めて、例えばこれらの誤差の総和、或いは、これらの誤差の総和の対数をとったものを総合的な誤差として評価する。但し、この場合でもある周波数に着目して上記のように誤差を評価し、これに基づいて音源の位置を探査してもよい。
【００５６】
次に、モデル音源の想定方法について説明する。
上記では、与えられたモデル音源の数、位置に対して、音源の強さのクロススペクトルマトリックスＳａａの最良推定を議論した。しかしながら、モデル音源の数、位置について推定を行なうためには、何らかの音源位置探査アルゴリズムが必要となる。例えば、３次元空間のメッシュ上の点として音源位置を与えて、モデル音源の数との組み合わせで、すべての組み合わせについて評価を行うことができるが、実用上困難な場合もある。たとえば、空間の３２点のみを対象として、８つのモデル音源を想定した大変小規模の探査の場合でも、その組み合わせは、１０７  のオーダーとなる。そこで本実施例では、遺伝子アルゴリズムを音源探査に適用する。以下、遺伝子アルゴリズムについて説明する。
【００５７】
ここでの探索問題は、図３に示すように、可能なモデル音源の組み合わせ（変数ｘ）に対して、評価関数が複雑な形状を呈し、その全体像が既知でないという特徴がある。また、変数ｘの取りうるオーダーも実際の応用では、１０００ｂｉｔ程度は必要であるため、探索点は、およそ１０３００  個となり、全探索による解法は事実上不可能で、いわゆるＮＰ完全な問題である。探索空間を効率よく探索し、実用上の最適解をすみやかに発見する探索アルゴリズムとして遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）が有効であるとされて、現在、様々な工学的な応用で用いられつつある。ＧＡでは、探索問題を、生物の進化の過程を模倣した方法によって解く。さらにＧＡでは、探索空間の探索点を、１点づつ順番に探索するのではなく、複数個の探索点を同時に用いる。また、各探索点が、遺伝子（ｇｅｎｅ）をもつ仮想的な生物であるとみなす。各個体に対して、それぞれの環境との適応度（ｆｉｔｎｅｓｓ）  が計算される。本実施例では、前述のＦｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルムを用いて適応度を評価するものとする。低い適応度をもつ個体を淘汰（ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）  して消滅させ、高い適応度を有する個体を増殖（ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎ）させ、親の形質を継承した遺伝子をもつ子孫の個体を生成する世代交代シミュレーションによって、進化すなわち、よりよい探索が進んでいく。
世代交代では、遺伝子の交差（ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）  、突然変異（ｍｕｔａｔｉｏｎ）と呼ばれる操作が行われる。
【００５８】
図４は、遺伝子アルゴリズムを用いた音源探査アルゴリズムを説明したフローチャートである。
まず、初期世代の個体（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）と染色体（ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ）を決定する（ステップＳ１０）。染色体は複数の遺伝子（ｇｅｎｅ）から構成される。また、それぞれの遺伝子の位置は、遺伝子座（ｌｏｃｕｓ）  と呼ばれる一種の座標によって規定される。個々の個体の染色体の内部表現を遺伝子型（ｇｅｎｏｔｙｐｅ）と称する。本実施例の音源探査アルゴリズムに適用する場合、音場における検索点の数（メッシュ上の点の数）を遺伝子の数として所定の配列でこれらの検索点を配列して染色体を構成する。そして、各検索点においてモデル音源が存在する場合の遺伝子を１、存在しない場合の遺伝子を０としてモデル音源の１配置形態を１つの個体として図５で示すようにビットコードで表現する。即ち、音場のメッシュ上の各点に各ビットを対応させてモデル音源を想定するビットを１とする。
【００５９】
初期世代の個体を決定する場合、まず個体数と１個体におけるモデル音源の数を決定する。尚、以下の説明において、個体数を４０、１個体におけるモデル音源の数を４とする。個体数とモデル音源の数を決定した後、モデル音源を配置する位置をランダムに決定して初期世代の個体を生成する。
次に、上記のようにして生成した４０個の各個体のＦｉｔｎｅｓｓ  を計算する（ステップＳ１２）。そして、４０個の個体の中からＦｉｔｎｅｓｓ  が最大となる個体と、その個体と合わせて合計２０個となるように残りの個体を選出する（淘汰と増殖）（ステップＳ１４）。この残りの個体を選出する際には、Ｆｉｔｎｅｓｓ  が大きい個体程高い確立で選出されるようにする。
【００６０】
次に、淘汰と増殖によって選出された２０個の個体からランダムに２個の個体を抽出して組み合わせ、１０個の組を作る。そして、それぞれの組毎に遺伝子を組かえて２個の個体を新たに増殖させる（遺伝子の交差）（ステップＳ１６）。即ち、淘汰と増殖によって選出された個体から遺伝子の交差によって新たに２０個の個体を生成し、合計４０個の個体を生成する。尚、遺伝子を交差する際にどのビットから交差するかはランダムに決定する。
【００６１】
次に、上記のように増殖した２０個の個体に対して突然変異を発生させる（ステップ１８）。突然変異は音源の数を変化させずに音源の位置をある確立で変化させる操作で、例えば、０．０２％の確立で発生させる。
以上のようにして新しい世代の個体を生成し、生成した２０個の個体に対してＦｉｔｎｅｓｓ  を計算する（ステップＳ２０）。そして、４０個の個体の中でＦｉｔｎｅｓｓ  が最大となる個体を検索し、その値が所定の閾値以上か否かを判断する（ステップＳ２２）。この閾値は、実際の音源に対して想定したモデル音源（個体）が十分適応すると経験的に判断されるＦｉｔｎｅｓｓ  の値を示している。もし、Ｆｉｔｎｅｓｓ  の最大値が閾値以上の場合には、以上の処理を終了し、その個体のモデル音源の位置を実際の音源の位置とする。
【００６２】
逆にＦｉｔｎｅｓｓ  の最大値が閾値より小さい場合には、ステップＳ１４に戻り、上記処理を繰り返す。
以上のようにして、Ｆｉｔｎｅｓｓ  が所定の閾値を越える個体を遺伝子アルゴリズムを用いて検出し、実際の音源の位置を探査する。但し、上記で想定したモデル音源の数が実際の音源の数より少ない場合には上記処理を繰り返してもＦｉｔｎｅｓｓ  が閾値を越える個体を検出することはできないため、上記処理をある程度繰り返し行ってもＦｉｔｎｅｓｓ  が閾値を越える個体を検出することができない場合には、モデル音源の数を増やして同様の処理を行う。
【００６３】
以上、上述した音源探査アルゴリズムをまとめると基本的にはつぎのように要約される。
（１）音源探査の対象なるフィールドにおいて、マイクロホンアレイを用いて、音場をサンプルし、マトリックスＳｙｙを得る。
（２）モデル音源からモデルマイクロホンまでの伝達関数マトリックスＨを設定する。通常、音源の先験的な情報から、シミュレーションあるいは実測データ（インパルス応答など）を用いて構築する。
（３）モデル音源の数を設定する。
（４）与えられたモデル音源の数に対し、遺伝子アルゴリズムを用いて、音源位置を探索していく。その際、Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルムに基づく音源の強さのクロススペクトルマトリックスＳａａの最良推定を行い、この最適解によってもたらされるＦｒｏｂｅｎｉｕｓ  ノルムを用いて適応度を評価する。
（５）（３）〜（４）をモデル音源の数を増やしながら繰り返す。
（６）適応度が、十分な適応度に達するか、あるいは飽和するかを観測し、モデル音源の数、また、最良の適応度を示す空間位置をもって音源位置を推定する。また、応用によっては、（２）の伝達関数マトリックスを変更して再度、音源探査を実行することで、重要な情報を得る場合もあるものと思われる。
【００６４】
【実施例】
上記音源探査装置の実行例として、無響室においてラウドスピーカを音源として、５つのマイクロホンにより構成されるマイクロホンアレイで空間をサンプルし、音源探査を実行した簡単な例を示す。音源位置推定の軌跡を世代ごとにプロットしたものを図７に示す。実験では、ラウドスピーカ１，２，３がランダムノイズで駆動されており、図７はラウドスピーカ１についての探査結果である。サンプリング周波数４８ＫＨｚ、平均加算数３２回で、ＦＦＴ処理を施し、１ＫＨｚオクターブバンドの周波数成分に対して、クロススペクトルマトリックスＳａａの最良推定を行っている。また、モデル音源は、ポイントモノポールを仮定し、仮想生物の個体数は５０、モデル音源を位置させるメッシュは初期値を１０×１０からスタートさせ、適応度によりメッシュ間隔をつめて実行するように設定した。ＧＡの各種パラメータにも依存するが、この簡単な設定では、ほぼ１００回程度の世代交代で現実の音源位置をほぼ正確に推定可能であった。
【００６５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の信号源探査方法及び装置によれば、センサアレイによってサンプリングした信号からクロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙと、信号源位置を仮定することによって理論的に算出されるモデルクロスパワースペクトルマトリックスＳｙｙ′との差を示す誤差マトリックスＥに基づいて、仮定した信号源の数及び信号源位置の適応度を評価し、これに基づいて信号源位置及び特性を探査するようにしたため、センサアレイを予想される信号源の位置に配置することなく、信号源の位置及び特性を検出することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は音源探査装置の一実施例を示した構成図である。
【図２】図２はマイクロホン１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄの配置を示した図である。
【図３】図３は可能なモデル音源の組み合わせ（変数ｘ）に対して、評価関数の形状を示した図である。
【図４】図４は遺伝子アルゴリズムを用いた音源探査アルゴリズムを説明したフローチャートである。
【図５】図５はモデル音源を遺伝子として表現したビットコードの一例を示した図である。
【図６】図６はモデル音源、マイクロホン及び伝達関数の関係を説明した図である。
【図７】図７は音源探査装置を実行結果を示した図である。
【符号の説明】
１０…マイクロホンアレイ
１２…サンプリング部
１４…ＦＦＴ演算部
１６…音源探査演算部
１８…結果表示部
【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７】
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