(57)【要約】【課題】  保持仮説が示す分類結果に誤りがあっても、未知の送信源から放射された信号を正確に分類することができる信号分類装置を得ることを目的とする。【解決手段】  仮説生成部２により生成された仮説に誤りがある可能性を判定し、その仮説に誤りがある可能性があれば、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、保持仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出して、その受信信号を送信源毎に再分類して保持仮説を修正する。そして、仮説生成部２により生成された仮説と修正後の保持仮説の評価値を相互に比較して、仮説を取捨選択する。【選択図】        図１
2006177786.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
未知の送信源から放射された信号を受信し、その受信信号の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の特徴量と上記特徴量抽出手段により抽出された受信信号の特徴量を比較して、その受信信号を送信源毎に分類し、その分類結果を示す仮説を生成する仮説生成手段と、上記仮説生成手段により生成された仮説に誤りがある可能性を判定し、その仮説に誤りがある可能性があれば、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出する誤分類信号検出手段と、上記誤分類信号検出手段により検出された受信信号を送信源毎に再分類して、既に生成済みの仮説を修正する仮説修正手段と、上記仮説生成手段により生成された仮説と上記仮説修正手段により修正された仮説の評価値を算出する評価値算出手段と、上記評価値算出手段により算出された仮説の評価値を相互に比較して、仮説を取捨選択する取捨選択手段とを備えた信号分類装置。
【請求項２】
取捨選択手段は、分類結果の出力要求を受けると、選択した仮説の中で評価値が最高の仮説を出力することを特徴とする請求項１記載の信号分類装置。
【請求項３】
仮説生成手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の特徴量である受信方位角度と、特徴量抽出手段により抽出された受信信号の特徴量である受信方位角度とを比較して、その受信信号の送信源が、既に生成済みの仮説に示されている受信信号の送信源と同一の可能性があるか否かを判定し、同一の可能性があれば、上記特徴量抽出手段により特徴量が抽出された受信信号を同一の可能性がある送信源に分類する仮説をつくることを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分類装置。
【請求項４】
仮説生成手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の特徴量である周波数帯域幅と、特徴量抽出手段により抽出された受信信号の特徴量である周波数帯域幅とを比較して、その受信信号の送信源が、既に生成済みの仮説に示されている受信信号の送信源と同一の可能性があるか否かを判定し、同一の可能性があれば、上記特徴量抽出手段により特徴量が抽出された受信信号を同一の可能性がある送信源に分類する仮説をつくることを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分類装置。
【請求項５】
仮説生成手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の特徴量である受信電力と、特徴量抽出手段により抽出された受信信号の特徴量である受信電力とを比較して、その受信信号の送信源が、既に生成済みの仮説に示されている受信信号の送信源と同一の可能性があるか否かを判定し、同一の可能性があれば、上記特徴量抽出手段により特徴量が抽出された受信信号を同一の可能性がある送信源に分類する仮説をつくることを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分類装置。
【請求項６】
仮説生成手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の特徴量であるキャリア周波数と、特徴量抽出手段により抽出された受信信号の特徴量であるキャリア周波数とを比較して、その受信信号の送信源が、既に生成済みの仮説に示されている受信信号の送信源と同一の可能性があるか否かを判定し、同一の可能性があれば、上記特徴量抽出手段により特徴量が抽出された受信信号を同一の可能性がある送信源に分類する仮説をつくることを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分類装置。
【請求項７】
仮説生成手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の特徴量である継続時間と、特徴量抽出手段により抽出された受信信号の特徴量である継続時間とを比較して、その受信信号の送信源が、既に生成済みの仮説に示されている受信信号の送信源と同一の可能性があるか否かを判定し、同一の可能性があれば、上記特徴量抽出手段により特徴量が抽出された受信信号を同一の可能性がある送信源に分類する仮説をつくることを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分類装置。
【請求項８】
仮説生成手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の特徴量である出現時刻と、特徴量抽出手段により抽出された受信信号の特徴量である出現時刻とを比較して、その受信信号の送信源が、既に生成済みの仮説に示されている受信信号の送信源と同一の可能性があるか否かを判定し、同一の可能性があれば、上記特徴量抽出手段により特徴量が抽出された受信信号を同一の可能性がある送信源に分類する仮説をつくることを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分類装置。
【請求項９】
仮説生成手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の特徴量である消滅時刻と、特徴量抽出手段により抽出された受信信号の特徴量である出現時刻とを比較して、その受信信号の送信源が、既に生成済みの仮説に示されている受信信号の送信源と同一の可能性があるか否かを判定し、同一の可能性があれば、上記特徴量抽出手段により特徴量が抽出された受信信号を同一の可能性がある送信源に分類する仮説をつくることを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分類装置。
【請求項１０】
仮説生成手段は、受信信号の特徴量である受信方位角度、周波数帯域幅、受信電力、キャリア周波数、継続時間及び出現時刻を比較するとともに、その受信信号の特徴量である出現時刻と消滅時刻を比較して、特徴量抽出手段により特徴量が抽出された受信信号の送信源が、既に生成済みの仮説に示されている受信信号の送信源と同一の可能性があるか否かを判定し、同一の可能性があれば、上記特徴量抽出手段により特徴量が抽出された受信信号を同一の可能性がある送信源に分類する仮説をつくることを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号分類装置。
【請求項１１】
仮説生成手段は、特徴量抽出手段により特徴量が抽出された受信信号を新たな送信源に分類して、その分類結果を示す仮説を生成するとともに、その受信信号をノイズに分類して、その分類結果を示す仮説を生成することを特徴とする請求項３から請求項１０のうちのいずれか１項記載の信号分類装置。
【請求項１２】
誤分類信号検出手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の受信方位角度と、分類に誤りがある可能性がある受信信号の受信方位角度との類似性を判定して、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出することを特徴とする請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項記載の信号分類装置。
【請求項１３】
誤分類信号検出手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の受信電力と、分類に誤りがある可能性がある受信信号の受信電力との類似性を判定して、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出することを特徴とする請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項記載の信号分類装置。
【請求項１４】
誤分類信号検出手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の周波数帯域幅と、分類に誤りがある可能性がある受信信号の周波数帯域幅との類似性を判定して、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出することを特徴とする請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項記載の信号分類装置。
【請求項１５】
誤分類信号検出手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号のキャリア周波数と、分類に誤りがある可能性がある受信信号のキャリア周波数との類似性を判定して、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出することを特徴とする請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項記載の信号分類装置。
【請求項１６】
誤分類信号検出手段は、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の継続時間と、分類に誤りがある可能性がある受信信号の継続時間との類似性を判定して、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出することを特徴とする請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項記載の信号分類装置。
【請求項１７】
誤分類信号検出手段は、受信信号の受信方位角度、受信電力、周波数帯域幅、キャリア周波数及び継続時間を比較することにより、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号と、分類に誤りがある可能性がある受信信号との類似性を判定して、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出することを特徴とする請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項記載の信号分類装置。
【請求項１８】
誤分類信号検出手段は、既に生成済みの仮説からノイズに分類されている受信信号を抽出し、ノイズに分類されている受信信号の中から、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を検出することを特徴とする請求項１２から請求項１７のうちのいずれか１項記載の信号分類装置。
【請求項１９】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号を或る１つの送信源に再分類する修正例を複数作成し、複数の修正例にしたがって仮説を修正することを特徴とする請求項１から請求項１８のうちのいずれか１項記載の信号分類装置。
【請求項２０】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号が複数存在する場合、複数の受信信号の出現している時刻の重複具合を基準にして、複数の受信信号に係る修正例の一部を破棄することを特徴とする請求項１９記載の信号分類装置。
【請求項２１】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号が複数存在する場合、複数の受信信号の継続時間の合計を基準にして、複数の受信信号に係る修正例の一部を破棄することを特徴とする請求項１９記載の信号分類装置。
【請求項２２】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号が複数存在する場合、複数の受信信号の出現している時刻の周期性を基準にして、複数の受信信号に係る修正例の一部を破棄することを特徴とする請求項１９記載の信号分類装置。
【請求項２３】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号が複数存在する場合、複数の受信信号の出現している時刻の重複具合、複数の受信信号の継続時間の合計及び複数の受信信号の出現している時刻の周期性を基準にして、複数の受信信号に係る修正例の一部を破棄することを特徴とする請求項１９記載の信号分類装置。
【請求項２４】
仮説修正手段は、修正例の個数が規定数を上回る場合、その規定数分の修正例を残して、他の修正例を破棄することを特徴とする請求項１９記載の信号分類装置。
【請求項２５】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号の個数を基準にして、破棄せずに残す修正例を選択することを特徴とする請求項２４記載の信号分類装置。
【請求項２６】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号の継続時間の合計を基準にして、破棄せずに残す修正例を選択することを特徴とする請求項２４記載の信号分類装置。
【請求項２７】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号の継続時間の類似性を基準にして、破棄せずに残す修正例を選択することを特徴とする請求項２４記載の信号分類装置。
【請求項２８】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号の出現している時刻の周期性を基準にして、破棄せずに残す修正例を選択することを特徴とする請求項２４記載の信号分類装置。
【請求項２９】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号のキャリア周波数の類似性を基準にして、破棄せずに残す修正例を選択することを特徴とする請求項２４記載の信号分類装置。
【請求項３０】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号の受信電力の類似性を基準にして、破棄せずに残す修正例を選択することを特徴とする請求項２４記載の信号分類装置。
【請求項３１】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号の周波数帯域幅の類似性を基準にして、破棄せずに残す修正例を選択することを特徴とする請求項２４記載の信号分類装置。
【請求項３２】
仮説修正手段は、誤分類信号検出手段により検出された受信信号の受信方位角度の類似性を基準にして、破棄せずに残す修正例を選択することを特徴とする請求項２４記載の信号分類装置。
【請求項３３】
仮説修正手段は、取捨選択手段により選択された仮説に修正例を適用して仮説を修正することを特徴とする請求項１９記載の信号分類装置。
【請求項３４】
仮説修正手段は、取捨選択手段により選択された仮説の中で、評価値が最高の仮説に修正例を適用することを特徴とする請求項３３記載の信号分類装置。
【請求項３５】
仮説修正手段は、取捨選択手段により選択された仮説の中で、評価値が上位数個の仮説に修正例を適用することを特徴とする請求項３３記載の信号分類装置。
【請求項３６】
仮説修正手段は、取捨選択手段により選択された全ての仮説に修正例を適用することを特徴とする請求項３３記載の信号分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、未知の送信源から放射された信号を受信し、その受信信号を送信源毎に分類する信号分類装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の信号分類装置は、新たに信号を受信する毎に、下記の３つのステップを繰り返すことにより、その受信信号を分類するようにしている（例えば、非特許文献１参照）。
以下、「仮説」は受信信号を送信源毎に分類した結果を示すものとする。
ステップ１：下記のステップ３で選択された仮説（保持仮説）を基にして、新たに受信した信号を送信源毎に分類し、その分類結果を示す仮説（追加仮説）を生成する。そして、その保持仮説と追加仮説を組み合わせて、新たな仮説を生成する。
ステップ２：上記ステップ１で生成された仮説の評価値を算出する。
ステップ３：上記ステップ２で算出された評価値に基づいて仮説を取捨選択し、選択した仮説を保持仮説としてステップ１に出力する。
【０００３】
【非特許文献１】石川、原沢、岩本著「多重仮説相関法を用いた電波分類法の提案」、信学技法  ＳＡＮＥ２００３−６、２００３年４月、Ｐ２９〜３４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の信号分類装置は以上のように構成されているので、保持仮説が示す分類結果に誤りがなければ場合、正確な追加仮説が得られる。しかし、保持仮説が示す分類結果に誤りがあると、追加仮説が示す分類結果にも誤りが生じ、未知の送信源から放射された信号を正確に分類することができなくなる課題があった。
【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、保持仮説が示す分類結果に誤りがあっても、未知の送信源から放射された信号を正確に分類することができる信号分類装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る信号分類装置は、仮説生成手段により生成された仮説に誤りがある可能性を判定し、その仮説に誤りがある可能性があれば、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出する誤分類信号検出手段と、その誤分類信号検出手段により検出された受信信号を送信源毎に再分類して、既に生成済みの仮説を修正する仮説修正手段とを設け、その仮説生成手段により生成された仮説と仮説修正手段により修正された仮説の評価値を相互に比較して、仮説を取捨選択するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、仮説生成手段により生成された仮説に誤りがある可能性を判定し、その仮説に誤りがある可能性があれば、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、既に生成済みの仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出する誤分類信号検出手段と、その誤分類信号検出手段により検出された受信信号を送信源毎に再分類して、既に生成済みの仮説を修正する仮説修正手段とを設け、その仮説生成手段により生成された仮説と仮説修正手段により修正された仮説の評価値を相互に比較して、仮説を取捨選択するように構成したので、既に生成済みの仮説が示す分類結果に誤りがあっても、未知の送信源から放射された信号を正確に分類することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
はじめに、この発明の実施の形態１による信号分類装置の基本的な概念について説明する。
この信号分類装置は、未知の送信源から放射された信号をアンテナが受信し、その受信信号を送信源毎に分類することを目的としているが、その際、その受信信号の物理的な性質や、その物理的な性質から得られる属性値など、その受信信号の特徴量に着目して分類を行う。これは、同一の送信源から放射された信号は、その特徴量が相互に類似していると考えられるからである。
【０００９】
受信信号の特徴量の類似性を利用すれば、その受信信号を送信源毎に分類することができる。
例えば、信号を放射する送信源の位置と、その信号を受信する受信源の位置とが共に固定されている場合、１つの送信源から放射された信号を受信する方位（受信方位角度）が常に等しくなるため、その類似性を利用すれば、その信号を送信源毎に分類することができる。
また、固定の周波数の信号を放射する周波数固定送信源から放射される信号（周波数固定信号）は、その信号のキャリア周波数が類似するため、キャリア周波数の類似性を利用して分類することができる。
更に、周波数を定期的に変えるような周波数変動送信源から放射される信号（周波数変動信号）は、１つの周波数における信号の出現から消滅までの継続時間が類似し、また、信号の出現時刻も周期的であるため、これらを利用して分類することができる。
【００１０】
具体的には、信号の分類結果を示す仮説を複数個生成し、上述した特徴量の類似性等を利用して、複数の仮説の評価値を算出する。そして、評価値の最も高い仮説を最終的な分類結果として出力する。
しかし、この場合、生成される仮説の個数が、分類する信号の個数に対して指数関数的に増大する。このため、複数個の信号を一括して処理すると、生成される仮説の個数が爆発的に増大して、計算機に大きな負荷がかかることになる。
【００１１】
そこで、１つ信号を受信する毎に、生成した仮説の評価値を算出し、その評価値に基づいて数個の仮説を廃棄して、残りの仮説を選択するようにする。
その選択した仮説を保持仮説とし、その後、新たな信号を受信すると、その保持仮説を基にして、その新たな信号を送信源毎に分類した仮説（追加仮説）を生成する。そして、その保持仮説と追加仮説を組み合わせて、新たな仮説を生成する。
このように、１つ信号を受信する毎に生成した仮説の一部を破棄すれば、扱う仮説数を一定に保てるので、計算機に大きな負荷がかかるのを防止することができる。
【００１２】
しかし、上記のように、仮説の一部を破棄する場合、正しく分類された仮説が破棄されてしまう可能性も生まれる。仮説の評価値に基づいて仮説を選択するが、分類結果の誤りの発生を完全には抑えることはできない。
この原因は、正しく分類された仮説の評価値が常に最も高い訳ではなく、分類する信号によっては、評価値が小さくなる場合もあるためである。
そこで、分類の誤りを検出して修正する処理が必要となる。具体的な修正方法を説明する前に、この実施の形態１で用いる語句と、仮説生成法について説明する。
【００１３】
まず、分類する信号と特徴量について説明する。
ただし、信号は、受信した順番で区別することにする。そのため、ｎ番目に受信した信号を「ｎ番目の信号」と称する。そして、「ｎ番目の信号」から抽出される複数の特徴量の中で、ｊ種類目の特徴量の値をｆｎ，ｊと表すものとする。
特徴量として、例えば、信号が出現した出現時刻、消滅した消滅時刻、出現時刻と消滅時刻の差である継続時間のほか、その信号を受信した受信方位角度、その信号のキャリア周波数、周波数帯域幅や受信電力などが考えられる。
そして、「ｎ番目の信号」の全種類の特徴量を特徴量ベクトルＦｎで表すものとする。下記の式（１）は特徴量ベクトルＦｎを示している。
Ｆｎ＝[ｆｎ，１  ｆｎ，２  ・・・  ｆｎ，ｊ  ・・・  ｆｎ，Ｊ]      （１）
以下、ｊ＝１は信号の出現時刻の特徴量を表し、ｊ＝２は継続時間の特徴量を表すものとする。
【００１４】
次に、この実施の形態１で用いる仮説について説明する。
まず、「１〜ｎ番目の信号」を分類した仮説を「ｎ信号の仮説」と称し、「ｎ信号の仮説」を任意の順番に並べた場合に、ｈ個目の「ｎ信号の仮説」を「ｎ信号の仮説ｈ」と称する。
また、「ｎ番目の信号」を分類した仮説を「ｎ番目の信号の追加仮説」と称する。「ｎ番目の信号の追加仮説」も複数存在するため、ｒ個目の「ｎ番目の信号の追加仮説」を「ｎ番目の信号の追加仮説ｒ」と称する。
「ｎ信号の仮説」が「１〜ｎ番目の信号」を分類した仮説であるのに対して、「ｎ番目の信号の追加仮説」は、１つの信号（「ｎ番目の信号」）を分類した仮説である。
また、「ｎ信号の仮説」は、「１番目の信号の追加仮説」と「２番目の信号の追加仮説」、・・・、「ｎ番目の信号の追加仮説」の組み合わせで構成される。
【００１５】
次に仮説の生成方法について説明する。
図４０は仮説の生成方法を示す説明図であり、図４０では「１〜３番目の信号」を仮に分類した２つの「３信号の仮説」を示している。これら仮説は、仮説の選択処理で選択された保持仮説であるとする。
図において、Ａ，Ｂ，Ｃは未知の送信源から放射された信号の受信信号を示し、「３信号の保持仮説（１）」は、信号Ａと信号Ｃを１つの送信源から放射された信号と考えて、１個目の送信源に分類し、信号Ｂを１個目の送信源とは別の送信源から放射された信号と考えて、２個目の送信源に分類した保持仮説を表している。
一方、「３信号の保持仮説（２）」は、信号Ａ，Ｂ，Ｃを１つの送信源から放射された信号と考えて、１個目の送信源に分類した保持仮説を表している。なお、送信源の番号は、便宜的に付けているだけであり、その大きさの違いは本質的にない。
【００１６】
ここで、新たに「４番目の信号」を分類する場合を考える。
まず「３信号の保持仮説（１）」について、「１番目の送信源」に分類されている信号Ａと信号Ｃの特徴量と、「４番目の信号」の特徴量を比較する。
そして、その特徴量が類似する場合、信号Ａ，Ｃと「４番目の信号」の送信源が同一の送信源である可能性があると考えて、「４番目の信号」を「１番目の送信源」に分類する追加仮説を生成する。逆に、特徴量が類似しない場合、上記のような追加仮説を生成しない。
そして、上記の追加仮説と、「３信号の保持仮説（１）」を組み合わせて、新たな「４信号の仮説」を生成する。
【００１７】
また、「３信号の保持仮説（１）」の「２個目の送信源」についても、信号Ｂの特徴量と「４番目の信号」の特徴量を比較し、その特徴量が類似する場合は、「４番目の信号」を「２個目の送信源」に分類する追加仮説を生成する。
そして、この追加仮説と「３信号の保持仮説１」を組み合わせて、新たな「４信号の仮説」を生成する。
【００１８】
また、「４番目の信号」の送信源が「１番目の送信源」でもなく、「２番目の送信源」でもない新たな送信源の可能性もあるため、「４番目の信号」を「３番目の送信源」に分類する追加仮説を生成する。
さらに、「４番目の信号」の送信源がノイズの可能性も考えられるため、「４番目の信号」をノイズに分類する追加仮説を生成する。
そして、これらの追加仮説と「３信号の保持仮説（１）」を組み合わせて、新たな「４信号の仮説」を生成する。同様な処理は、「３信号の保持仮説（２）」に対しても行い、、「３信号の保持仮説（２）」に対応した追加仮説を生成し、「３信号の保持仮説（２）」と組み合わせて、新たな「４信号の仮説」を生成する。
【００１９】
上記の仮説の生成処理を一般化すると、「ｎ番目の信号」の分類で生成される追加仮説は、下記の３種類となる。
（Ｉ）  「ｎ番目の信号」をノイズに分類した追加仮説。
（ＩＩ）  「ｎ番目の信号」を新たな送信源に分類した追加仮説。
（ＩＩＩ）  「ｎ番目の信号」を保持仮説にある送信源に分類する追加仮説。
追加仮説（Ｉ）〜（ＩＩＩ）のうち、（Ｉ）と（ＩＩ）の追加仮説は必ず生成されるが、（ＩＩＩ）の保持仮説は、「ｎ番目の信号」の特徴量と、保持仮説の送信源に分類された信号の特徴量が類似する場合に限り生成される。
【００２０】
次に、これまで受信したことがない新たな送信源Ｘの信号を受信した場合を考える。
この「送信源Ｘの１番目の信号」を「ｎＸ，１番目の信号」とすると、この「ｎＸ，１番目の信号」の分類では、少なくとも下記の（Ｉ）、（ＩＩ）の追加仮説が生成される。
（Ｉ）  ［ｎＸ，１番目の信号］をノイズに分類した追加仮説。
（ＩＩ）  「ｎＸ，１番目の信号」を新たな送信源に分類した追加仮説。
【００２１】
その後、いくつかの信号を受信して分類した後、「送信源Ｘの２番目の信号」（「ｎＸ，２番目の信号」）を受信したとする。
この「ｎＸ，２番目の信号」が正しく分類されるためには、「ｎＸ，１番目の信号」を新たな送信源に分類した上記追加仮説（ＩＩ）を持つ保持仮説の存在が必要がある。
しかし、「ｎＸ，１番目の信号」を分類した後、「ｎＸ，２番目の信号」を受信するまでの間に複数の信号を分類しているケースでは、この間に「仮説の生成処理」・「仮説評価値の算出処理」・「仮説の取捨選択処理」を行っているため、追加仮説（ＩＩ）を持つ保持仮説が「仮説の取捨選択処理」で破棄されている可能性がある。このように、追加仮説（ＩＩ）を持つ保持仮説が「仮説の取捨選択処理」で破棄されている場合、「ｎＸ，２番目の信号」の分類において生成される追加仮説は下記（Ｉ’）、（ＩＩ’）のみとなり、「ｎＸ，２番目の信号」の分類を誤る。
（Ｉ’）  「ｎＸ，２番目の信号」をノイズに分類した追加仮説。
（ＩＩ’）  「ｎＸ，２番目の信号」を新たな送信源に分類した追加仮説。
【００２２】
更に、「送信源Ｘの３番目の信号」（「ｎＸ，３番目の信号」）を分類する場合においても同様に、「ｎＸ，２番目の信号」と「ｎＸ，３番目の信号」の間に多くの信号を分類している場合には、上記と同様の理由により、追加仮説（ＩＩ’）を持つ仮説が破棄されている可能性がある。このように、追加仮説（ＩＩ’）を持つ仮説が破棄されているとすると、「ｎＸ，３番目の信号」の分類で生成される追加仮説は、下記（Ｉ”）、（ＩＩ”）となり、再び、分類を誤る。
（Ｉ”）  「ｎＸ，３番目の信号」をノイズに分類した追加仮説。
（ＩＩ”）  「ｎＸ，３番目の信号」を新たな送信源に分類した追加仮説。
【００２３】
この問題の対策として、「仮説の選択処理」における閾値を緩め、多くの仮説を保持仮説として選択する方法が考えられる。
しかし、この方法では、保持仮説の数が膨大になり、計算機に大きな負荷がかかると共に、「ｎＸ，１番目の信号」と「ｎＸ，２番目の信号」の間に分類した信号数により、分類を誤らないために必要な保持仮説の数が大きく変動するため、単純に閾値を緩める方法では対処しきれない。
そこで、この実施の形態１では、「ｎＸ，２番目の信号」を分類する時点で「ｎＸ，１番目の信号」を探し、「ｎＸ，１番目の信号」と「ｎＸ，２番目の信号」を１つの送信源に分類し直す処理を追加するようにする。
【００２４】
具体的には、「ｎＸ，２番目の信号」を分類した場合に生成される追加仮説が、上記仮説（Ｉ）（ＩＩ）のみの場合をトリガとして、「ｎＸ，１番目の信号」と同一の送信源の可能性がある信号を、過去に分類した信号の中から探索する。その探す手がかりとして、特徴量の類似性を利用する。
そして、同一の送信源の可能性がある信号が見つかると、それらの信号の中の一部、若しくは全部を１つの送信源の信号に分類した修正例を生成する。
そして、その修正例にしたがって新たな仮説を生成すると共に、その仮説の評価値を再度算出する。
もし、新たに生成した修正仮説が誤っていれば、仮説の評価値が小さくなるため、その後の「仮説の取捨選択処理」で破棄される。その修正仮説が正しければ、仮説の評価値が高くなるため、「仮説の取捨選択処理」で保持仮説となり、分類の誤りが訂正される。
これが、この実施の形態１の信号分類装置の原理である。以下、「ｎＸ，１番目の信号」と同一の送信源の可能性がある信号は、分類を誤った可能性がある信号であり、分類の修正が必要であると考えて、修正要信号と称する。
【００２５】
次に、仮説の表記方法について説明する。
図４０は仮説を図で表しているが、以下で説明する処理では、下記の式（２）で示すような行列で表すものとする。
[１  ２  １]                                              （２）
式（２）の１行１列目は、「１番目の信号」が「１個目の送信源」に分類されていることを表し、１行２列目は、「２番目の信号」が「２個目の送信源」に分類されていることを表し、１行３列目は、「３番目の信号」が「１個目の送信源」に分類さていることを表している。
つまり、行列の各列の番号が信号の番号に対応し、そこに書かれている数が、分類される送信源を表している。このため、式（２）は図４０の「３信号の仮説（１）」に相当する。また、図４０の「３信号の仮説（２）」は下記の式（３）のような形で表現することができる。
[１  １  １]                                              （３）
【００２６】
なお、信号をノイズに分類するような場合は０で表すものとする。
また、信号を周波数変動送信源と周波数固定送信源の２種類の送信源に分類するような場合には、周波数固定送信源をプラスで表現し、周波数変動送信源をマイナスで表現することにする。
以下、この実施の形態１の信号分類装置を具体的に説明する。
【００２７】
図１はこの発明の実施の形態１による信号分類装置を示す構成図であり、図において、特徴量抽出部１は未知の送信源から放射された信号を受信し、その受信信号の特徴量を抽出する。なお、特徴量抽出部１は特徴量抽出手段を構成している。
仮説生成部２は既に生成済みの仮説（保持仮説）に分類結果が示されている受信信号の特徴量と、特徴量抽出部１により抽出された受信信号の特徴量を比較して、その受信信号を送信源毎に分類し、その分類結果を示す追加仮説を生成する。そして、その保持仮説と追加仮説を組み合わせることで新たな仮説を生成する。なお、仮説生成部２は仮説生成手段を構成している。
【００２８】
誤分類検出部３は仮説生成部２により生成された追加仮説に誤りがある可能性を判定する。
誤分類信号検出部４は誤分類検出部３により追加仮説に誤りがある可能性があると判定された場合、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、保持仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出し、その受信信号を修正要信号として修正例生成部５に出力する。
なお、誤分類検出部３及び誤分類信号検出部４から誤分類信号検出手段が構成されている。
【００２９】
修正例生成部５は誤分類信号検出部４から出力された修正要信号を、１つの送信源に再分類する修正例を複数生成する。
修正例選択部６は修正例生成部５により生成された修正例の個数が規定数を上回る場合、その規定数分の修正例を残して、他の修正例を破棄する。
修正仮説生成部７は修正例選択部６により破棄されずに残された修正例にしたがって保持仮説を修正する。
なお、修正例生成部５、修正例選択部６及び修正仮説生成部７から仮説修正手段が構成されている。
【００３０】
評価値算出部８は仮説生成部２により生成された仮説と修正仮説生成部７により修正された仮説の評価値を算出する。なお、評価値算出部８は評価値算出手段を構成している。
仮説数減少部９は評価値算出部８により算出された仮説の評価値を相互に比較し、例えば、評価値が上位数個の仮説を選択し、残りの仮説を破棄する。
仮説選択部１０は分類結果の出力要求である出力要求フラグを受けると、仮説数減少部９により選択された仮説のうち、評価値が最高の仮説を出力する。
なお、仮説数減少部９及び仮説選択部１０から取捨選択手段が構成されている。
【００３１】
図２はこの発明の実施の形態１による信号分類装置の特徴量抽出部１を示す構成図であり、図において、アナログ・デジタル変換部１１は未知の送信源から放射された信号を受信し、その受信信号であるアナログ信号をデジタル信号に変換する。
高速フーリエ変換部１２はアナログ・デジタル変換部１１から出力されたデジタル信号に対する高速フーリエ変換を実施して、その受信信号のスペクトル成分を出力する。
信号成分検出部１３は高速フーリエ変換部１２から出力されたスペクトル成分から受信信号の信号成分を検出する。
抽出処理部１４は信号成分検出部１３により検出された信号成分を解析して、その受信信号の特徴量を抽出し、その特徴量を示す特徴量ベクトルを出力する。
【００３２】
図３はこの発明の実施の形態１による信号分類装置の仮説生成部２を示す構成図であり、図において、受信方位角度比較部２１は仮説選択部１０により選択された保持仮説に分類結果が示されている受信信号の受信方位角度と、特徴量抽出部１から出力された特徴量ベクトル中の受信方位角度とを比較して、互いの受信方位角度が類似しているか否かを判断する。
ノイズ＆新送信源追加仮説生成部２２は仮説選択部１０により選択された保持仮説に対応して、特徴量抽出部１により新たに受信された受信信号をノイズに分類した追加仮説や、新たな送信源からの信号に分類した追加仮説を生成する。
【００３３】
既存追加仮説生成部２３は受信方位角度比較部２１により互いの受信方位角度が類似していると判断された場合、特徴量抽出部１により新たに受信された受信信号を受信方位角度が類似する受信信号の送信源に分類する追加仮説を生成する。
仮説組み合わせ部２４はノイズ＆新送信源追加仮説生成部２２により生成された追加仮説と、既存追加仮説生成部２３により生成された追加仮説とを組み合わせて新たな仮説を生成する。
【００３４】
図１１はこの発明の実施の形態１による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図であり、図において、受信方位角度類似性検出部４１は誤分類検出部３により追加仮説に誤りがある可能性があると判定された場合、分類に誤りがある可能性がある受信信号の受信方位角度と、保持仮説に分類結果が示されている受信信号の受信方位角度との類似性を判定して、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、保持仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出する。
【００３５】
図２３はこの発明の実施の形態１による信号分類装置の修正例生成部５を示す構成図であり、図において、修正例ランダム生成部５１は誤分類信号検出部４から出力された修正要信号を、１つの送信源に再分類する修正例をランダムに複数生成する。
図２８はこの発明の実施の形態１による信号分類装置の修正例選択部６を示す構成図であり、図において、信号数選択部６１は修正例生成部５により生成された修正例の個数が規定数を上回る場合、信号数の多い上位数個の修正例を選択する。
【００３６】
図３６はこの発明の実施の形態１による信号分類装置の修正仮説生成部７を示す構成図であり、図において、一位生成部７１は仮説選択部１０により選択された保持仮説の中で最も評価値が高い保持仮説に、修正例選択部６により選択された修正例を適用して、新たな修正仮説を生成する。
評価値再算出部７２は一位生成部７１により生成された修正仮説の評価値を算出する。
【００３７】
次に動作について説明する。
特徴量抽出部１は、未知の送信源から放射された信号を受信し、その受信信号の特徴量を抽出する。
即ち、特徴量抽出部１のアナログ・デジタル変換部１１は、未知の送信源から放射されたアナログの信号を一定間隔毎にサンプリングし、そのアナログ信号をデジタル信号に変換する。
特徴量抽出部１の高速フーリエ変換部１２は、アナログ・デジタル変換部１１からデジタル信号を受けると、そのデジタル信号に対する高速フーリエ変換を実施して、その受信信号のスペクトル成分を出力する。
【００３８】
特徴量抽出部１の信号成分検出部１３は、高速フーリエ変換部１２からスペクトル成分を受けると、そのスペクトル成分から受信信号の信号成分を検出する。
例えば、高速フーリエ変換部１２から出力されたスペクトル成分と、予め設定された閾値とを比較して、その閾値より大きいスペクトル成分を受信信号の信号成分として検出する。
あるいは、高速フーリエ変換処理毎の平均値に予め設定された信号検出用パラメータを加算又は乗算し、その加算値又は乗算値を閾値として、高速フーリエ変換部１２から出力されたスペクトル成分と比較し、その閾値より大きいスペクトル成分を受信信号の信号成分として検出する。
【００３９】
特徴量抽出部１の抽出処理部１４は、信号成分検出部１３が受信信号の信号成分を検出すると、その信号成分を解析して、その受信信号の特徴量（例えば、出現時刻、消滅時刻、継続時間、キャリア周波数、周波数帯域幅、ピーク電力など）を抽出し、その特徴量を示す特徴量ベクトルを出力する。なお、受信した信号の受信方位角度を測位する装置が別途あり、信号の受信方位角度が測定されている場合には、この受信方位角度も特徴量とする。
以下、分類する信号として、周波数固定信号と周波数変動信号を例にとり説明する。また、以下の処理では、初期化フラグが入力された場合と、出力要求フラグが入力された場合と、いずれのフラグも入力されていない場合の３つの場合に分けて処理を説明する。
【００４０】
最初に、初期化フラグが入力された場合の処理を説明する。
仮説生成部２は、初期化フラグが入力された場合、保持仮説が無いものとして処理を行う。
即ち、仮説生成部２のノイズ＆新送信源追加仮説生成部２２は、保持仮説が無い状態の追加仮説を生成する。
保持仮説が無い状態の追加仮説としては、下記の（あ）、（い）、（う）の追加仮説である。
（あ）「１番目の信号」を、１個目の周波数変動送信源から放射された信号に分類する追加仮説。
（い）「１番目の信号」を、１個目の周波数固定送信源から放射された信号に分類する追加仮説。
（う）「１番目の信号」を、ノイズに分類する追加仮説。
【００４１】
仮説生成部２の仮説組み合わせ部２４は、ノイズ＆新送信源追加仮説生成部２２により生成された追加仮説と、既存追加仮説生成部２３により生成された追加仮説を組み合わせて、「１番目の信号」を分類した「１信号の仮説」を生成するが、ここでは、上述したように、保持仮説が無いため、受信方位角度比較部２１や既存追加仮説生成部２３が何の処理も実施せず、既存追加仮説生成部２３から追加仮説が出力されないので、ノイズ＆新送信源追加仮説生成部２２により生成された追加仮説（あ）、（い）、（う）をそのまま「１信号の仮説」として出力する。
即ち、下記の（ア）、（イ）、（ウ）の仮説を出力する。
（ア）「１番目の信号」を、１個目の周波数変動送信源から放射された信号に分類する仮説。
（イ）「１番目の信号」を、１個目の周波数固定送信源から放射された信号に分類する仮説。
（ウ）「１番目の信号」を、ノイズに分類する仮説。
【００４２】
誤分類検出部３は、仮説生成部２から追加仮説（ア）、（イ）、（ウ）を受けると、初期化フラグが入力されていないときは、その追加仮説（ア）、（イ）、（ウ）に誤りがある可能性を判定するが（詳細は後述する）、初期化フラグが入力された場合には、何の処理も実施しない。
誤分類信号検出部４、修正例生成部５、修正例選択部６及び修正仮説生成７は、初期化フラグが入力された場合、誤分類検出部３が判定を行わないため、何の処理も実施しない。
【００４３】
評価値算出部８は、仮説生成部２により生成された仮説を受けると、各仮説に付加されている評価値を初期化した後、各仮説の評価値を算出する。各仮説の評価値の算出方法は後述する。
仮説数減少部９は、評価値算出部８が各仮説の評価値を算出すると、詳細は後述するが、各仮説の評価値を相互に比較し、例えば、評価値が上位数個の仮説を選択して、残りの仮説を破棄することにより、仮説数の減少を図る。なお、仮説数減少部９により破棄されず選択された仮説を、保持仮説と称する。
仮説選択部１０は、仮説数減少部９により選択された保持仮説を仮説生成部２に出力する。
【００４４】
次に、初期化フラグと出力要求フラグのいずれも入力されていない場合の処理を説明する。
初期化フラグが入力されておらず、「ｎ番目（ただし、ｎ＞１）の信号」が入力された場合、仮説生成部２は、仮説選択部１０により選択された「（ｎ−１）信号の保持仮説」と、「ｎ番目の信号の追加仮説」を組み合わせて、「ｎ信号の仮説」を生成する。
【００４５】
即ち、仮説生成部２の受信方位角度比較部２１は、仮説選択部１０により選択された「（ｎ−１）信号の保持仮説」に分類結果が示されている受信信号の受信方位角度と、特徴量抽出部１から出力された「ｎ番目の信号」の特徴量ベクトル中の受信方位角度とを比較して、互いの受信方位角度が類似しているか否かを判断することにより、「ｎ番目の信号」の送信源と同一の送信源の可能性が高い送信源を探索する。
例えば、各保持仮説の各送信源に分類された信号の受信方位角度の平均と、「ｎ番目の信号」の受信方位角度との差を求め、その差が閾値未満の場合、互いの受信方位角度が類似していると判断する。
閾値としては、比較する送信源に分類されている信号の受信方位角度の標準偏差の複数倍を採用する方法、予め閾値を設定しておく方法、標準偏差の複数倍と予め定めた閾値を比較して大きい方又は小さい方を採用する方法などが考えられる。
【００４６】
仮説生成部２の既存追加仮説生成部２３は、受信方位角度比較部２１が同一の送信源の可能性が高い送信源を見つけると、「ｎ番目の信号」を当該送信源に分類する追加仮説を生成する。
例えば、ｎ＝８のとき、保持仮説の１つが下記の式（４）である場合において、「８番目の信号」の受信方位角度が「１番目の周波数固定送信源」に分類された信号の受信方位角度と類似していると判断された場合、下記の式（５）に示すような追加仮説を生成する。
[１  ２  １  −１  ０  ０  １]                            （４）
[Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  １]                          （５）
ただし、式（４）において、信号を周波数固定送信源に分類する場合をプラスの数字で表現し、周波数変動送信源に分類する場合をマイナスの数字で表現し、ノイズに分類する場合を０で表現している。
また、式（５）において、Ｘは信号の分類が未定であることを表している。そのため、式（５）は、「１〜７番目の信号」の分類が未定であって、「８番目の信号」が「１個目の周波数固定送信源」に分類していることを意味する追加仮説である。
【００４７】
一方、仮説生成部２のノイズ＆新送信源追加仮説生成部２２は、「８番目の信号」をノイズに分類した追加仮説と、「８番目の信号」を新たな送信源に分類した追加仮説を生成する。
式（４）の保持仮説は、信号を１個目と２個目の周波数固定送信源と、１個目の周波数変動送信源に分類している仮説である。このため、信号を新たな周波数固定送信源に分類した追加仮説としては、下記の式（６）に示すような「３個目の周波数固定送信源」に分類した追加仮説を生成する。
[Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  ３]                          （６）
また、信号を新たな周波数変動送信源に分類した追加仮説として、下記の式（７）に示すような「２個目の周波数変動送信源」に分類した追加仮説を生成する。
[Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  −２]                        （７）
さらに、下記の式（８）に示すように、信号をノイズに分類した追加仮説も生成する。
[Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  ０]                          （８）
【００４８】
仮説生成部２の仮説組み合わせ部２４は、上記のようにして、既存追加仮説生成部２３とノイズ＆新送信源追加仮説生成部２２が追加仮説を生成すると、式（４）の保持仮説と、式（５）〜（８）の追加仮説とを組み合わせて、下記の式（９）から（１２）に示す「８信号の仮説」を生成する。
[１  ２  １  −１  ０  ０  １  １]                        （９）
[１  ２  １  −１  ０  ０  １  ３]                        （１０）
[１  ２  １  −１  ０  ０  １  −２]                      （１１）
[１  ２  １  −１  ０  ０  １  ０]                        （１２）
【００４９】
誤分類検出部３は、仮説生成部２が追加仮説を生成すると、その追加仮説に誤りがある可能性を判定する。
例えば、仮説生成部２により生成された全ての「ｎ信号の仮説」に対して、「ｎ番目の信号」が分類された周波数固定送信源と、「１〜（ｎ―１）番目の信号」が分類された周波数固定送信源を比較し、同じ周波数固定送信源に分類されている仮説が１つでもあれば、周波数固定送信源に対する追加仮説の分類は正しいと判断する。
また、「ｎ番目の信号」が分類された周波数変動送信源と、「１〜（ｎ―１）番目の信号」が分類された周波数変動送信源を比較し、同じ周波数変動送信源に分類されている仮説が１つでもあれば、周波数変動送信源に対する追加仮説の分類は正しいと判断する。
【００５０】
仮に、仮説生成部２により生成された「ｎ信号の仮説」が、式（９）〜（１２）の仮説であるとすれば、式（９）において、「８番目の信号」が分類された「１個目の周波数固定送信源」には、「１、３、７番目の信号」が分類されているため、周波数固定送信源に対する追加仮説の分類は正しいと判断する。
しかし、式（９）において、「８番目の信号」が「１個目の周波数変動送信源」であると誤分類している場合には、式（９）の中には、「８番目の信号」が分類された周波数変動送信源と同じ周波数変動送信源に分類された信号がないため、周波数変動送信源については、分類に誤りがある可能性があると判断する。このため、上記のような例では「ｎ番目の信号（ｎ＝８）」の周波数変動送信源の分類を誤っている可能性があると判断する。
なお、この誤分類検出部３においては、周波数変動送信源の分類と、周波数固定送信源の分類の２つが誤っていると判断される場合もある。
【００５１】
誤分類信号検出部４は、「ｎ番目の信号」の分類に誤りがある可能性があると判断された場合、「１〜（ｎ−１）番目の信号」の中から、「ｎ番目の信号」と同一の送信源の可能性がある信号を探索する。
即ち、誤分類信号検出部４の受信方位角度類似性検出部４１は、過去に分類した「１〜（ｎ−１）番目の信号」の中から、誤分類検出部３により分類を誤った可能性があると判断された「ｎ番目の信号」の受信方位角度と、類似している受信方位角度を持つ信号を探索する。
その受信方位角度の類似判断は、「ｎ番目の信号」と「１〜（ｎ−１）番目の信号」の受信方位角度の差の絶対値を予め設定された閾値と比較することにより行い、その差の絶対値が当該閾値より小さければ、受信方位角度が類似していると判断する。
受信方位角度類似性検出部４１は、受信方位角度が類似していると判断すると、「ｎ番目の信号」は分類を誤った可能性がある信号と考え、その信号を修正要信号として修正例生成部５に出力する。
【００５２】
修正例生成部５は、誤分類信号検出部４から修正要信号を受けると、その修正要信号を１つの送信源に再分類する修正例を複数生成する。
具体的には、次のようにして、複数の修正例を生成する。ここでは、説明の便宜上、受信方位角度類似性検出部４１によりｓ個の信号が誤分類した可能性があるとして検出されたものとする。
この場合、修正例生成部５の修正例ランダム生成部５１は、ｓ個の信号の全てが１つの送信源から放射された信号に分類する修正例や、（ｓ−１）個の信号が１つの送信源から放射された信号に分類する修正例、（ｓ−２）個の信号が１つの送信源から放射された信号に分類する修正例、・・・、１個の信号が１つの送信源から放射された信号に分類する修正例を生成する。
【００５３】
例えば、式（９）〜（１２）の「８信号の仮説」において、誤分類検出部３により周波数変動送信源の分類が誤っていると判断され、誤分類信号検出部４により、周波数変動送信源の修正要信号として、「５番目の信号」と「６番目の信号」が検出された場合、修正例ランダム部５１は、下記の式（１３）〜（１５）に示すような修正例を生成する。
[Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  −１  −１  Ｘ]                      （１３）
[Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  −１    ０  Ｘ]                      （１４）
[Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ    ０  −１  Ｘ]                      （１５）
【００５４】
ここで、修正例は、仮説と同様に列番号が信号の番号に対応する。Ｘと書かれた列番号の信号は分類が未定であり、−１、０、１と書かれた列番号の信号が、修正要信号と判断された信号であることを意味する。また、−１は、周波数変動送信源の信号であることを意味し、１は周波数固定送信源の信号であることを意味し、０は修正が不要であることを意味する。つまり式（１３）は、２つの修正要信号（「５番目の信号」「６番目の信号」）を周波数変動送信源に分類する修正例を表し、式（１４）は「５番目の信号」を周波数変送信源に分類する修正例を表し、式（１５）は「６番目の信号」を周波数変動送信源に分類する修正例を表している。
なお、誤分類検出部３で、周波数固定送信源と周波数固定送信源の両方の分類が誤っていると判断された場合、周波数固定送信源の分類が誤っているとして検出された修正要信号を基に周波数固定送信源の修正例を生成すると共に、周波数変動送信源の分類が誤っているとして検出された修正要信号を基に周波数変動送信源の修正例を生成する。
【００５５】
修正例選択部６は、修正例生成部５により生成された修正例の個数が規定数を上回る場合、計算機の処理負荷を軽減させるため、その規定数分の修正例を残して、他の修正例を破棄する。
即ち、修正例選択部６の信号数選択部６１は、修正例生成部５により生成された修正例の個数が規定数を上回る場合、修正要信号の信号数が多い修正例から順次選択し、残りの修正例を破棄する。
なお、周波数固定送信源の修正例と周波数変動送信源の修正例がある場合、それぞれに条件を設けて修正例を選択する。
修正例選択部６は、上述したように、修正例が多数の上る場合に、計算機に負荷がかかってしまうのを避ける目的で用いている。このため、計算機の能力に余裕があるなどの場合には、修正例選択部６を設ける必要がない。
【００５６】
修正仮説生成部７は、修正例選択部６により破棄されずに残された修正例にしたがって追加仮説を修正する。
即ち、修正仮説生成部７の一位生成部７１は、仮説選択部１０により選択された保持仮説の中で最も評価値が高い保持仮説に、修正例選択部６により選択された修正例を適用して、新たな修正仮説を生成する。
ここで、仮説選択部１０により選択された保持仮説の中で、最も評価値が高い仮説が下記の式（１６）であり、修正例生成部５により生成された修正例の１つが下記の式（１７）であるとする。
[１  ２  １  −１  ０  ０  １]                          （１６）
[Ｘ  Ｘ  Ｘ  Ｘ  −１  −１  Ｘ]                        （１７）
【００５７】
式（１６）が示す保持仮説は、各信号を１個の周波数変動送信源に分類するものであるため、式（１７）の修正例で−１と書かれた列番号の信号は、２個目の周波数変動送信源に分類される。また、「ｎ番目の信号（ｎ＝８）」も同様に、２個目の周波数変動送信源に分類され、式（１６）、式（１７）で生成される修正仮説は式（１８）になる。
[１  ２  １  −１  −２  −２  １  −２]                （１８）
なお、修正例がＡ個存在する場合、基となる保持仮説が１個であるため、一位生成部７１により生成される修正仮説はＡ個になる。
【００５８】
修正仮説生成部７の評価値再算出部７２は、一位生成部７１が修正仮説を生成すると、その修正仮説で変更された部分に対応する評価値を再算出する。
上記の例では、「５番目の信号」と「６番目の信号」がノイズから周波数変動送信源に修正されているので、その修正部分に合致する仮説評価値を再算出する。
なお、「８番目の信号」の分類に関する仮説評価値については、評価値算出部８により算出される。また、仮説評価値の修正については、後述する評価値算出部８で算出される仮説評価値の算出をしなおす処理であり、仮説評価値の算出方法については、後述する評価値算出部８で説明する。
【００５９】
評価値算出部８は、仮説生成部２により生成された仮説と修正仮説生成部７により修正された仮説の評価値を算出する。
ここで、「ｎ信号の仮説ｈ」は、「（ｎ−１）信号の保持仮説ｈ’」と「ｎ番目の信号の追加仮説ｒ」を組み合わせて生成された仮説であるとする。
この場合、「（ｎ−１）信号の保持仮説ｈ’」の仮説評価値をＬｐとする。そして、「（ｎ−１）信号の保持仮説ｈ’」の分類が正しく、特徴量抽出部１から「１〜（ｎ−１）番目の信号」の特徴量ベクトルが与えられた場合、「ｎ番目の信号」が分類を示す「ｎ番目の信号の追加仮説ｒ」の分類が正しい確率をＰtとする。
また、「ｎ番目の信号の仮説ｒ」が示す「ｎ番目の信号」の分類が正しいとした場合に、「ｎ番目の信号」のｊ種類目の特徴量の値がｆn，jとなる確率をPf，jとする。
この場合、「ｎ信号の仮説ｈ」の仮説評価値Ｌjを以下の式（１９）により求める。
【数１】
2006177786.tif 000003
【００６０】
ここで、ｊ＝２は特徴量である継続時間を示すものとし、「ｎ番目の信号の追加仮説」は、「ｎ番目の信号」を「１個目の周波数固定送信源」に分類する仮説であり、「１個目の周波数変動送信源」には、複数個の信号が既に分類されているものとする。
また、新たな周波数変動送信源から信号を受信する確率をＰＮＳとし、新たな周波数固定送信源から信号を受信する確率をＰＦＴとし、ノイズを誤検出する確率をＰＮＯとする。
そして、周波数変動送信源、若しくは、周波数固定送信源に分類されている信号の継続時間の合計がｔｓｔ、「１個目の周波数変動送信源」に分類されている信号の継続時間の合計がｔｓｔ，１であるとする。このとき、確率Ｐｔは下記の式（２０）により算出する。
Ｐｔ＝（１−ＰＮＳ−ＰＦＴ−ＰＮＯ）×ｔｓｔ，１／ｔｓｔ      （２０）
【００６１】
ただし、ＰＮＳ、ＰＦＴ、ＰＮＯは経験的に分かっている場合、その値を用いてもよいし、また、「（ｎ−１）信号の保持仮説ｈ’」を基に算出した値を用いてもよい。また、式（２０）の代わりに、周波数変動送信源と周波数固定送信源に分類されている信号数をｎＳＴ、「１個目の周波数変動送信源」に分類されている信号数をｎＳＴ，１として、下記の式（２１）を用いて算出してもよい。
Ｐｔ＝（１−ＰＮＳ−ＰＦＴ−ＰＮＯ）×ｎｓｔ，１／ｎｓｔ      （２１）
また、確率Pｆ，j（ｊ＝２）は、「１個目の周波数変動送信源」に分類されている信号の継続時間の平均がｔ（ハット）ＣＣＴ，１、その標準偏差がσＣＣＴ，１として求められているものとする。
この場合、確率Pｆ，j（ｊ＝２）は、周波数変動送信源の継続時間の分布がガウス分布であると考えて、以下の式（２２）により算出する。
【数２】
2006177786.tif 000004
【００６２】
評価値算出部８は、上記のようにして、仮説の評価値を算出し、その評価値を仮説に付加する。
ただし、修正仮説生成部７の評価値再算出部７２が仮説の評価値を再算出する場合には、仮説の修正に伴って評価値が変更になる部分に対してのみ、上記のような方法により、各評価値のパラメータ（Ｐｔ、Ｐｆ，ｊ）を算出し直して評価値を修正する。式（２０）で示した仮説の評価値は各パラメータを乗算した値であるので、修正前の仮説の評価値のパラメータを求めて除算した後、変更した部分の仮説の評価値のパラメータを乗算すれば、仮説の評価値を修正することができる。
【００６３】
仮説数減少部９は、評価値算出部８が仮説の評価値を算出すると、その評価値を基準にして、仮説の取捨選択を行う。
例えば、予め選択する仮説数ｈｓを設定し、生成された仮説数が仮説数ｈｓを上回ると、生成された仮説の評価値を相互に比較し、評価値が上位ｈｓ個の仮説を選択し、残りの仮説を破棄する。
あるいは、仮説の評価値に閾値を設け、評価値が当該閾値より大きい仮説を選択するようにする。
閾値には、全仮説の評価値の和に定数を掛けたものや、全仮説の中で最も評価値が高い仮説の評価値に定数を掛けたものなどが考えられる。
仮説選択部１０は、仮説数減少部９により選択された仮説を保持仮説として仮説生成部２に出力する。
【００６４】
次に、出力要求フラグが入力された場合の処理を説明する。
出力要求フラグが入力された場合、特徴量抽出部１、仮説生成部２、誤分類検出部３、誤分類信号検出部４、修正例生成部５、修正例選択部６、修正仮説生成部７、評価値算出部８及び仮説数減少部９の処理は、初期化フラグと出力要求フラグのいずれも入力されていない場合の処理と同様である。
仮説選択部１０は、仮説数減少部９により選択された仮説のうち、評価値が最高の仮説を選択し、その仮説が示す分類結果を出力する。
【００６５】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、仮説生成部２により生成された仮説に誤りがある可能性を判定し、その仮説に誤りがある可能性があれば、分類に誤りがある可能性がある受信信号と同一の送信源の可能性がある受信信号を、保持仮説に分類結果が示されている受信信号の中から検出して、その受信信号を送信源毎に再分類して保持仮説を修正し、仮説生成部２により生成された仮説と修正後の保持仮説の評価値を相互に比較して、仮説を取捨選択するように構成したので、保持仮説が示す分類結果に誤りがあっても、未知の送信源から放射された信号を正確に分類することができる効果を奏する。
【００６６】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、仮説生成部２の受信方位角度比較部２１が、仮説選択部１０により選択された「（ｎ−１）信号の保持仮説」に分類結果が示されている受信信号の受信方位角度と、特徴量抽出部１から出力された「ｎ番目の信号」の特徴量ベクトル中の受信方位角度とを比較して、互いの受信方位角度が類似しているか否かを判断することにより、「ｎ番目の信号」の送信源と同一の送信源の可能性が高い送信源を探索するものについて示したが、図４に示すように、仮説生成部２の周波数帯域幅比較部２５が、仮説選択部１０により選択された「（ｎ−１）信号の保持仮説」に分類結果が示されている受信信号の周波数帯域幅と、特徴量抽出部１から出力された「ｎ番目の信号」の特徴量ベクトル中の周波数帯域幅とを比較して、互いの周波数帯域幅が類似しているか否かを判断することにより、「ｎ番目の信号」の送信源と同一の送信源の可能性が高い送信源を探索するようにしてもよい。
【００６７】
例えば、各保持仮説の各送信源に分類された信号の周波数帯域幅の平均と、「ｎ番目の信号」の周波数帯域幅との差を求め、その差が閾値未満の場合、互いの周波数帯域幅が類似していると判断する。
閾値としては、比較する送信源に分類されている信号の周波数帯域幅の標準偏差の複数倍を採用する方法、予め閾値を設定しておく方法、標準偏差の複数倍と予め定めた閾値を比較して大きい方又は小さい方を採用する方法などが考えられる。
【００６８】
また、図５に示すように、受信方位角度比較部２１の代わりに、受信電力比較部２６を用いて仮説生成部２を構成してもよい。
即ち、仮説生成部２の受信電力比較部２６が、仮説選択部１０により選択された「（ｎ−１）信号の保持仮説」に分類結果が示されている受信信号の受信電力と、特徴量抽出部１から出力された「ｎ番目の信号」の特徴量ベクトル中の受信電力とを比較して、互いの受信電力が類似しているか否かを判断することにより、「ｎ番目の信号」の送信源と同一の送信源の可能性が高い送信源を探索するようにする。
例えば、各保持仮説の各送信源に分類された信号の受信電力の平均と、「ｎ番目の信号」の受信電力との差を求め、その差が閾値未満の場合、互いの受信電力が類似していると判断する。
閾値としては、比較する送信源に分類されている信号の受信電力の標準偏差の複数倍を採用する方法、予め閾値を設定しておく方法、標準偏差の複数倍と予め定めた閾値を比較して大きい方又は小さい方を採用する方法などが考えられる。
【００６９】
また、図６に示すように、受信方位角度比較部２１の代わりに、キャリア周波数比較部２７を用いて仮説生成部２を構成してもよい。
即ち、仮説生成部２のキャリア周波数比較部２７が、仮説選択部１０により選択された「（ｎ−１）信号の保持仮説」に分類結果が示されている受信信号のキャリア周波数と、特徴量抽出部１から出力された「ｎ番目の信号」の特徴量ベクトル中のキャリア周波数とを比較して、互いのキャリア周波数が類似しているか否かを判断することにより、「ｎ番目の信号」の送信源と同一の送信源の可能性が高い送信源を探索するようにする。
例えば、各保持仮説の各送信源に分類された信号のキャリア周波数の平均と、「ｎ番目の信号」のキャリア周波数との差を求め、その差が閾値未満の場合、互いのキャリア周波数が類似していると判断する。
閾値としては、比較する送信源に分類されている信号のキャリア周波数の標準偏差の複数倍を採用する方法、予め閾値を設定しておく方法、標準偏差の複数倍と予め定めた閾値を比較して大きい方又は小さい方を採用する方法などが考えられる。
信号のキャリア周波数が類似するのは、周波数固定送信源の信号であるため、この処理は周波数固定送信源の信号に対してのみ行う。
【００７０】
また、図７に示すように、受信方位角度比較部２１の代わりに、継続時間比較部２８を用いて仮説生成部２を構成してもよい。
即ち、仮説生成部２の継続時間比較部２８が、仮説選択部１０により選択された「（ｎ−１）信号の保持仮説」に分類結果が示されている受信信号の継続時間と、特徴量抽出部１から出力された「ｎ番目の信号」の特徴量ベクトル中の継続時間とを比較して、互いの継続時間が類似しているか否かを判断することにより、「ｎ番目の信号」の送信源と同一の送信源の可能性が高い送信源を探索するようにする。
例えば、各保持仮説の各送信源に分類された信号の継続時間の平均と、「ｎ番目の信号」の継続時間との差を求め、その差が閾値未満の場合、互いの継続時間が類似していると判断する。
閾値としては、比較する送信源に分類されている信号の継続時間の標準偏差の複数倍を採用する方法、予め閾値を設定しておく方法、標準偏差の複数倍と予め定めた閾値を比較して大きい方又は小さい方を採用する方法などが考えられる。
【００７１】
また、図８に示すように、受信方位角度比較部２１の代わりに、出現時刻比較部２９を用いて仮説生成部２を構成してもよい。
仮説生成部２の出現時刻比較部２９は、仮説選択部１０により選択された「（ｎ−１）信号の保持仮説」に分類結果が示されている受信信号の出現時刻を基に推定した時刻と、特徴量抽出部１から出力された「ｎ番目の信号」の特徴量ベクトル中の出現時刻が略一致する場合、「ｎ番目の信号」の送信源と同一の送信源の可能性が高い送信源であると判断する。
即ち、出現時刻比較部２９は、ある送信源に最後に分類された信号の出現時刻がｆ１，ｘｎであり、その送信源の信号の出現周期がＲｅ，Ａであるとして、自然数ｋを用いて、この送信源の次の信号の出現時刻ｔＡＯＴ，ｘを下記の式（２３）を用いて予測する。
ｔＴＯＡ，ｘ＝ｆ１，ｘｎ＋ｋ×Ｒｅ，Ａ                        （２３）
【００７２】
そして、予測した出現時刻ｔＴＯＡ，ｘと、「ｎ番目の信号」の出現時刻との差が、予め定めた閾値未満の場合、「ｎ番目の信号」を前記送信源の信号の可能性が高いと判断する。
なお、自然数ｋを用いて、次の信号の出現時刻を複数予測するのは、失検出の存在を考慮しているためである。失検出とは、受信した信号を何らかの影響で検出できず、図４１に示すように、本来、３つの信号Ａ，Ｂ，Ｃを受信しているが、そのうち、信号Ｂを検出できず、２つの信号Ａ，Ｃしか認識できないため、信号Ｂが抜けてしまうことを意味する。信号の出現時刻が周期的であるのは、周波数変動送信源の信号であるため、この処理は周波数変動送信源の信号に対してのみ行う。
【００７３】
また、図９に示すように、受信方位角度比較部２１の代わりに、消滅出現時刻差比較部３０を用いて仮説生成部２を構成してもよい。
即ち、仮説生成部２の消滅出現時刻差比較部３０が、仮説選択部１０により選択された「（ｎ−１）信号の保持仮説」に分類結果が示されている受信信号の消滅時刻と、特徴量抽出部１から出力された「ｎ番目の信号」の特徴量ベクトル中の出現時刻の差を求め、その値により「ｎ番目の信号」の送信源と同一の送信源の可能性がある送信源を探索するようにする。
例えば、「ｎ番目の信号」の出現時刻から、送信源に最後に分類された信号の消滅時刻を減算した値を求め、その減算値が閾値を越える場合、「ｎ番目の信号」はその送信源の信号である可能性があると判断する。
【００７４】
その減算値がプラスの値である場合、送信源に最後に分類された信号が消滅した後「ｎ番目の信号」が出現しているため、「ｎ番目の信号」は、その送信源の信号の可能性があると考えられる。
一方、その減算値がマイナスの値である場合、「ｎ番目の信号」と送信源に最後に分類された信号が同一時刻にそれぞれが出現していたことになり、それらが同一送信源の信号とは考えにくい。そのため、その減算値が閾値を越えた場合、既存追加仮説生成部２３が追加仮説を生成する。当該閾値は、信号の検出方法等も考慮して予め設定する。
【００７５】
また、仮説生成部２は、図１０に示すように、受信方位角度比較部２１、周波数帯域幅比較部２５、受信電力比較部２６、消滅出現時刻差比較部３０、キャリア周波数比較部２７、継続時間比較部２８、出現時刻比較部２９、既存追加仮説生成部２３、仮説組み合わせ部２４及びノイズ＆新送信源追加仮説生成部２２から構成され、受信方位角度比較部２１、周波数帯域幅比較部２５、受信電力比較部２６、消滅出現時刻差比較部３０、キャリア周波数比較部２７、継続時間比較部２８及び出現時刻比較部２９が、「ｎ番目の信号」が保持仮説の各送信源の信号の可能性があるか否かを判断するようにしてもよい。
即ち、周波数固定送信源に対しては、受信方位角度比較部２１、周波数帯域幅比較部２５、受信電力比較部２６、消滅出現時刻差比較部３０及びキャリア周波数比較部２７が判断を行い、周波数変動送信源に対しては、受信方位角度比較部２１、周波数帯域幅比較部２５、受信電力比較部２６、消滅出現時刻差比較部３０、継続時間比較部２８及び出現時刻比較部２９が行う。
なお、受信方位角度比較部２１、周波数帯域幅比較部２５、受信電力比較部２６、消滅出現時刻差比較部３０、キャリア周波数比較部２７、継続時間比較部２８及び出現時刻比較部２９のいずれも省略可能であり、順序を入れ替えることも可能である。
【００７６】
実施の形態３．
上記実施の形態１では、誤分類信号検出部４の受信方位角度類似性検出部４１が、過去に分類した「１〜（ｎ−１）番目の信号」の中から、誤分類検出部３により分類を誤った可能性があると判断された「ｎ番目の信号」の受信方位角度と、類似している受信方位角度を持つ信号を探索するものについて示したが、図１２に示すように、誤分類信号検出部４の受信電力類似性検出部４２が、過去に分類した「１〜（ｎ−１）番目の信号」の中から、誤分類検出部３により分類を誤った可能性があると判断された「ｎ番目の信号」の受信電力と、類似している受信電力を持つ信号を探索するようにしてもよい。
その受信電力の類似判断は、「ｎ番目の信号」と「１〜（ｎ−１）番目の信号」の受信電力の差の絶対値を予め設定された閾値と比較することにより行い、その差の絶対値が当該閾値より小さければ、受信電力が類似していると判断する。
受信電力類似性検出部４２は、受信電力が類似していると判断すると、「ｎ番目の信号」の分類を誤った可能性がある信号と考え、その信号を修正要信号として修正例生成部５に出力する。
【００７７】
また、図１３に示すように、受信方位角度類似性検出部４１の代わりに、周波数帯域幅類似性検出部４３を用いて誤分類信号検出部４を構成してもよい。
即ち、誤分類信号検出部４の周波数帯域幅類似性検出部４３が、過去に分類した「１〜（ｎ−１）番目の信号」の中から、誤分類検出部３により分類を誤った可能性があると判断された「ｎ番目の信号」の周波数帯域幅と、類似している周波数帯域幅を持つ信号を探索するようにしてもよい。
その周波数帯域幅の類似判断は、「ｎ番目の信号」と「１〜（ｎ−１）番目の信号」の周波数帯域幅の差の絶対値を予め設定された閾値と比較することにより行い、その差の絶対値が当該閾値より小さければ、周波数帯域幅が類似していると判断する。
周波数帯域幅類似性検出部４３は、周波数帯域幅が類似していると判断すると、「ｎ番目の信号」の分類を誤った可能性がある信号と考え、その信号を修正要信号として修正例生成部５に出力する。
【００７８】
また、図１４に示すように、受信方位角度類似性検出部４１の代わりに、キャリア周波数類似性検出部４４を用いて誤分類信号検出部４を構成してもよい。
即ち、誤分類信号検出部４のキャリア周波数類似性検出部４４が、過去に分類した「１〜（ｎ−１）番目の信号」の中から、誤分類検出部３により分類を誤った可能性があると判断された「ｎ番目の信号」のキャリア周波数と、類似しているキャリア周波数を持つ信号を探索するようにしてもよい。
そのキャリア周波数の類似判断は、「ｎ番目の信号」と「１〜（ｎ−１）番目の信号」のキャリア周波数の差の絶対値を予め設定された閾値と比較することにより行い、その差の絶対値が当該閾値より小さければ、キャリア周波数が類似していると判断する。
キャリア周波数類似性検出部４４は、キャリア周波数が類似していると判断すると、「ｎ番目の信号」の分類を誤った可能性がある信号と考え、その信号を修正要信号として修正例生成部５に出力する。
ただし、キャリア周波数類似性検出部４４は、誤分類検出部３において、周波数固定送信源の分類が誤ったと判断された場合のみ用いるものとする。
【００７９】
また、図１５に示すように、受信方位角度類似性検出部４１の代わりに、継続時間類似性検出部４５を用いて誤分類信号検出部４を構成してもよい。
即ち、誤分類信号検出部４の継続時間類似性検出部４５が、過去に分類した「１〜（ｎ−１）番目の信号」の中から、誤分類検出部３により分類を誤った可能性があると判断された「ｎ番目の信号」の継続時間と、類似している継続時間を持つ信号を探索するようにしてもよい。
その継続時間の類似判断は、「ｎ番目の信号」と「１〜（ｎ−１）番目の信号」の継続時間の差の絶対値を予め設定された閾値と比較することにより行い、その差の絶対値が当該閾値より小さければ、継続時間が類似していると判断する。
継続時間類似性検出部４５は、継続時間が類似していると判断すると、「ｎ番目の信号」の分類を誤った可能性がある信号と考え、その信号を修正要信号として修正例生成部５に出力する。
ただし、継続時間類似性検出部４５は、誤分類検出部３において、周波数変動送信源の分類が誤ったと判断された場合のみ用いるものとする。
【００８０】
また、誤分類検出部４は、図１６に示すように、受信方位角度類似性検出部４１、受信電力類似性検出部４２、周波数帯域幅類似性検出部４３、キャリア周波数類似性検出部４４及び継続時間類似性検出部４５から構成され、誤分類検出部３により周波数固定送信源についての分類の誤りが発生したと判断されたとき、受信方位角度類似性検出部４１、受信電力類似性検出部４２、周波数帯域幅類似性検出部４３、キャリア周波数類似性検出部４４が類似性を判断して、その全ての検出部が、類似があると判断した信号を修正要信号として出力するようにし、また、誤分類検出部３により周波数変動送信源についての分類の誤りが発生したと判断されたとき、受信方位角度類似性検出部４１、受信電力類似性検出部４２、周波数帯域幅類似性検出部４３及び継続時間類似性検出部４５が類似性を判断して、その全ての検出部が、類似があると判断した信号を修正要信号として出力するようにしてもよい。
これらの検出部は、いずれも省略可能であり、順序を入れ替えることも可能である。
【００８１】
また、誤分類信号検出部４が、図１７〜図２２に示すように、全ての保持仮説でノイズに分類されている受信信号を抽出するノイズ抽出部４６を搭載し、受信方位角度類似性検出部４１、受信電力類似性検出部４２、周波数帯域幅類似性検出部４３、キャリア周波数類似性検出部４４及び継続時間類似性検出部４５がノイズ抽出部４６により抽出された受信信号の中から、「ｎ番目の信号」と同一の送信源の可能性がある信号を探索するようにしてもよい。
【００８２】
実施の形態４．
上記実施の形態１では、修正例生成部５の修正例ランダム生成部５１が誤分類信号検出部４から出力された修正要信号を、１つの送信源に再分類する修正例をランダムに複数生成するものについて示したが、図２４に示すように修正例生成部５が重なり時間削除部５２を備え、重なり時間削除部５２が、誤分類信号検出部４から複数の修正要信号が出力された場合、複数の修正要信号の出現時刻の重複具合を基準にして、複数の修正要信号に係る修正例の一部を破棄するようにしてもよい。
即ち、２つの信号の出現している時間が重複している場合、その２つの信号が１つの送信源から放射された信号であるとは考えにくい。そこで、信号同士が重複して出現している時間に注目し、重複している時間があり、その重複時間が予め定められた閾値より長い修正例は誤っていると考えて削除する。これにより、分類を明らかに誤っている修正例を削除することができるため、後段の処理負荷を軽減することができる。
【００８３】
また、図２５に示すように、重なり時間削除部５２の代わりに、合計継続時間削除部５３を用いて修正例生成部５を構成してもよい。
即ち、修正例生成部５の合計継続時間削除部５３は、誤分類信号検出部４から複数の修正要信号が出力された場合、複数の修正要信号の継続時間の合計を基準にして、複数の修正要信号に係る修正例の一部を破棄するようにしてもよい。
即ち、各修正例で１つの送信源から放射された信号とされた修正要信号の継続時間と、「ｎ番目の信号」の継続時間を合計し、その合計継続時間が予め定められた閾値に満たない修正例を誤っていると考えて削除する。
【００８４】
また、図２６に示すように、重なり時間削除部５２の代わりに、出現時刻周期性削除部５４を用いて修正例生成部５を構成してもよい。
即ち、修正例生成部５の出現時刻周期性削除部５４は、修正例ランダム生成部５１により生成された修正例の中で、出現時刻の周期性が低い修正例を削除する。
ここで、或る修正例において、１つの送信源から放射された信号とされた修正要信号の出現時刻が、出現時刻順に｛ｆ１，ｘ１、ｆ１，ｘ２、・・・、ｆ１，ｘｎ｝であるとする。この場合、下記の式（２４）を仮の周期Ｒｅ，１と考える。
Ｒｅ，１＝ｆ１，ｘ２−ｆ１，ｘ１                             （２４）
【００８５】
出現時刻周期性削除部５４は、下記の式（２５）を満たす場合、ｆ１，ｘ１、ｆ１，ｘ２、ｆ１，ｘ３を出現時刻に持つ信号は、周期性があるものと判断する。ただし、ｅ１は許容誤差であり、予め設定される設定値である。
｜（ｆ１，ｘ３−ｆ１，ｘ２）−ｋ×Ｒｅ，１｜≦ｅ１            （２５）
式（２５）のｋは自然数であるが、このように、自然数を用いて条件を定める理由は、上述した失検出の影響を考慮しているためである。
【００８６】
出現時刻周期性削除部５４は、ｆ１，ｘ３が式（２５）を満たす場合、ｆ１，ｘ１、ｆ１，ｘ２、ｆ１，ｘ３を出現時刻に持つ信号は周期性があると判断し、下記の式（２７）で求められる仮の周期の平均Ｒｅ，Ａを、式（２５）のＲｅ，１の代わりに用いて、次の信号に対する出現時刻周期性の判断を行う。
Ｒｅ，２＝（ｆ１、ｘ３−ｆ１、ｘ２）−（ｋ−１）＊Ｒｅ、１    （２６）
Ｒｅ，Ａ＝（Ｒｅ、１＋Ｒｅ、２）／２                       （２７）
出現時刻周期性削除部５４は、上記の処理を繰り返して、修正例の信号が周期的であるか否かを判断し、１つの信号でも式（２５）を満たすことができない場合、その修正例は周期的ではないと判断して破棄する。
なお、上記の許容誤差ｅ１は、式（２４）、式（２６）で算出される仮の周期Ｒｅ，１、Ｒｅ，２の標準偏差の複数倍としてもよい。また、出現時刻周期性削除部５４は、周波数変動送信源の修正例に対する処理にのみ用いるものとする。
【００８７】
また、修正例生成部５は、図２７に示すように、修正例ランダム生成部５１、重なり時間削除部５２、合計継続時間削除部５３及び出現時刻周期性削除部５４から構成され、修正例ランダム生成部５１により生成された修正例を、重なり時間削除部５２、合計継続時間削除部５３及び出現時刻周期性削除部５４が削除するようにしてもよい。
即ち、周波数固定送信源の修正例の場合には、重なり時間削除部５２と合計継続時間削除部５３が修正例を削除し、周波数変動送信源の修正例の場合には、重なり時間削除部５２、合計継続時間削除部５３及び出現時刻周期性削除部５４が修正例を削除する。
なお、重なり時間削除部５２、合計継続時間削除部５３及び出現時刻周期性削除部５４は、いずれも省略可能であり、その順序の入れ替えも可能である。
【００８８】
実施の形態５．
上記実施の形態１では、修正例選択部６の信号数選択部６１が、修正例生成部５により生成された修正例の個数が規定数を上回る場合、修正要信号の信号数が多い修正例から順次選択し、残りの修正例を破棄するものについて示したが、図２９に示すように、修正例選択部６の合計継続時間選択部６２が、修正例生成部５により生成された修正例の中から、誤分類信号検出部４により検出された修正要信号の合計継続時間が長い上位複数個の修正例を選択して、残りの修正例を破棄するようにしてもよい。
なお、周波数固定送信源の修正例と周波数変動送信源の修正例がある場合、それぞれに条件を設けて修正例を選択する。
【００８９】
また、図３０に示すように、信号数選択部６１の代わりに、継続時間類似性選択部６３を用いて修正例選択部６を構成してもよい。
即ち、修正例選択部６の継続時間類似性選択部６３が、修正例生成部５により生成された修正例の中から、１つの送信源の信号とされた修正要信号の継続時間の類似性が高い上位複数個の修正例を選択して、残りの修正例を破棄するようにする。
例えば、１つの送信源の信号とされた修正要信号の継続時間の標準偏差を求め、その標準偏差が小さい上位複数個の修正例を選択する。なお、継続時間類似性選択部６３は、周波数変動送信源の修正例に対してのみ処理を行うものとする。
【００９０】
また、図３１に示すように、信号数選択部６１の代わりに、出現時刻周期性選択部６４を用いて修正例選択部６を構成してもよい。
即ち、修正例選択部６の出現時刻周期性選択部６４が、修正例生成部５により生成された修正例の中から、１つの送信源の信号とされた修正要信号の出現時刻の周期性が高い上位複数個の修正例を選択して、残りの修正例を破棄するようにする。
例えば、１つの送信源の信号とされた修正要信号の出現時刻差を基にして、各修正要信号の出現時刻の差を求め、その出現時刻の差の標準偏差が小さい上位複数個の修正例を選択するようにする。
【００９１】
ここで、或る修正例において、１つの送信源から放射された信号とされた修正要信号の出現時刻が、出現時刻順に｛ｆ１，ｘ１、ｆ１，ｘ２、・・・、ｆ１，ｘｎ｝であるとする。この場合、下記の式（２８）を仮の周期Ｒｅ，１を求める。
Ｒｅ，１＝ｆ１，ｘ２−ｆ１，ｘ１                              （２８）
次に、出現時刻周期性選択部６４は、自然数ｋを用いて、下記の式（２９）が最小となるｋを求め、下記の式（３０）より、仮の周期Ｒｅ，２を求める。
｜（ｆ１，ｘ３−ｆ１，ｘ２）−（ｋ−１）×Ｒｅ，１｜          （２９）
Ｒｅ，２＝（ｆ１，ｘ３−ｆ１，ｘ２）−（ｋ−１）×Ｒｅ，１      （３０）
【００９２】
次に、出現時刻周期性選択部６４は、下記の式（３１）より、仮の周期Ｒｅ，＊の平均Ｒｅ，Ａを求める。
Ｒｅ，Ａ＝（Ｒｅ，１＋Ｒｅ，２）／２                        （３１）
そして、出現時刻周期性選択部６４は、仮の周期の平均Ｒｅ，Ａを式（２９）、式（３０）のＲｅ，１の代わりに用いて、更に、Ｒｅ，３を求め、これを繰り返すことにより、仮の周期Ｒｅ，４、・・・、Ｒｅ，（ｘｎ−１）を求める。
そして、仮の周期Ｒｅ，１、・・・、Ｒｅ，（ｘｎ−１）の標準偏差を求め、この標準偏差が小さい修正例の上位複数個を選択する。なお、出現時刻周期性選択部６４は、周波数変動送信源の修正例に対してのみ処理を行うものとする。
【００９３】
また、図３２に示すように、信号数選択部６１の代わりに、キャリア周波数類似性選択部６５を用いて修正例選択部６を構成してもよい。
即ち、修正例選択部６のキャリア周波数類似性選択部６５が、修正例生成部５により生成された修正例の中から、１つの送信源の信号とされた修正要信号のキャリア周波数の類似性が高い上位複数個の修正例を選択して、残りの修正例を破棄するようにする。
例えば、１つの送信源の信号とされた修正要信号のキャリア周波数の標準偏差を求め、その標準偏差が小さい上位複数個の修正例を選択する。なお、キャリア周波数類似性選択部６５は、周波数固定送信源の修正例に対してのみ処理を行うものとする。
【００９４】
また、図３３に示すように、信号数選択部６１の代わりに、受信電力類似性選択部６６を用いて修正例選択部６を構成してもよい。
即ち、修正例選択部６の受信電力類似性選択部６６が、修正例生成部５により生成された修正例の中から、１つの送信源の信号とされた修正要信号の受信電力の類似性が高い上位複数個の修正例を選択して、残りの修正例を破棄するようにする。
例えば、１つの送信源の信号とされた修正要信号の受信電力の標準偏差を求め、その標準偏差が小さい上位複数個の修正例を選択する。
【００９５】
また、図３４に示すように、信号数選択部６１の代わりに、周波数帯域幅類似性選択部６７を用いて修正例選択部６を構成してもよい。
即ち、修正例選択部６の周波数帯域幅類似性選択部６７が、修正例生成部５により生成された修正例の中から、１つの送信源の信号とされた修正要信号の周波数帯域幅の類似性が高い上位複数個の修正例を選択して、残りの修正例を破棄するようにする。
例えば、１つの送信源の信号とされた修正要信号の周波数帯域幅の標準偏差を求め、その標準偏差が小さい上位複数個の修正例を選択する。
【００９６】
また、図３５に示すように、信号数選択部６１の代わりに、受信方位角度類似性選択部６８を用いて修正例選択部６を構成してもよい。
即ち、修正例選択部６の受信方位角度類似性選択部６８が、修正例生成部５により生成された修正例の中から、１つの送信源の信号とされた修正要信号の受信方位角度の類似性が高い上位複数個の修正例を選択して、残りの修正例を破棄するようにする。
例えば、１つの送信源の信号とされた修正要信号の受信方位角度の標準偏差を求め、その標準偏差が小さい上位複数個の修正例を選択する。
なお、修正例選択部６は、修正例が多数の場合に、計算機に負荷がかかってしまうのを避ける目的で用いている。このため、計算機の能力に余裕があるなどの場合、修正例選択部６を設けなくてもよい。
【００９７】
実施の形態６．
上記実施の形態１では、修正仮説生成部７の一位生成部７１が、仮説選択部１０により選択された保持仮説の中で最も評価値が高い保持仮説に、修正例選択部６により選択された修正例を適用して、新たな修正仮説を生成するものについて示したが、図３７に示すように、修正仮説生成部７の上位生成部７３が、仮説選択部１０により選択された保持仮説の中で、評価値が高い上位数個の保持仮説に、修正例選択部６により選択された修正例を適用して、新たな修正仮説を生成するようにしてもよい。
選択する保持仮説の数は、予め定められた設定値とし、いまこの設定値がＢ、修正例がＡ個であるとすると、上位生成部７３は、Ａ×Ｂ個の修正仮説を生成する。
【００９８】
また、図３８に示すように、一位生成部７１の代わりに、全生成部７４を用いて修正仮説生成部７を構成してもよい。
即ち、修正仮説生成部７の全生成部７４が、仮説選択部１０により選択された全ての保持仮説に、修正例選択部６により選択された修正例を適用して、新たな修正仮説を生成するようにしてもよい。
例えば、仮説選択部１０により選択された保持仮説の個数がＣ個であり、修正例がＡ個であるとすると、全生成部７４は、Ａ×Ｃ個の修正仮説を生成する。
【００９９】
また、図３９に示すように、修正仮説生成部７が一位生成部７１を備え、評価値再算出部７２を省略するようにしてもよい。
この場合、一位生成部７１により修正仮説が生成されるが、仮説評価値の再算出を行わないため、計算機の処理負荷が小さくなる。これにより、性能の劣化が発生するが、演算負荷が減少する。
なお、修正仮説生成部７が上位生成部７３又は全生成部７４のみを備えて、評価値再算出部７２を省略するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】この発明の実施の形態１による信号分類装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による信号分類装置の特徴量抽出部１を示す構成図である。
【図３】この発明の実施の形態１による信号分類装置の仮説生成部２を示す構成図である。
【図４】この発明の実施の形態２による信号分類装置の仮説生成部２を示す構成図である。
【図５】この発明の実施の形態２による信号分類装置の仮説生成部２を示す構成図である。
【図６】この発明の実施の形態２による信号分類装置の仮説生成部２を示す構成図である。
【図７】この発明の実施の形態２による信号分類装置の仮説生成部２を示す構成図である。
【図８】この発明の実施の形態２による信号分類装置の仮説生成部２を示す構成図である。
【図９】この発明の実施の形態２による信号分類装置の仮説生成部２を示す構成図である。
【図１０】この発明の実施の形態２による信号分類装置の仮説生成部２を示す構成図である。
【図１１】この発明の実施の形態１による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図１２】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図１３】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図１４】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図１５】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図１６】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図１７】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図１８】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図１９】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図２０】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図２１】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図２２】この発明の実施の形態３による信号分類装置の誤分類信号検出部４を示す構成図である。
【図２３】この発明の実施の形態１による信号分類装置の修正例生成部５を示す構成図である。
【図２４】この発明の実施の形態４による信号分類装置の修正例生成部５を示す構成図である。
【図２５】この発明の実施の形態４による信号分類装置の修正例生成部５を示す構成図である。
【図２６】この発明の実施の形態４による信号分類装置の修正例生成部５を示す構成図である。
【図２７】この発明の実施の形態４による信号分類装置の修正例生成部５を示す構成図である。
【図２８】この発明の実施の形態１による信号分類装置の修正例選択部６を示す構成図である。
【図２９】この発明の実施の形態５による信号分類装置の修正例選択部６を示す構成図である。
【図３０】この発明の実施の形態５による信号分類装置の修正例選択部６を示す構成図である。
【図３１】この発明の実施の形態５による信号分類装置の修正例選択部６を示す構成図である。
【図３２】この発明の実施の形態５による信号分類装置の修正例選択部６を示す構成図である。
【図３３】この発明の実施の形態５による信号分類装置の修正例選択部６を示す構成図である。
【図３４】この発明の実施の形態５による信号分類装置の修正例選択部６を示す構成図である。
【図３５】この発明の実施の形態５による信号分類装置の修正例選択部６を示す構成図である。
【図３６】この発明の実施の形態１による信号分類装置の修正仮説生成部７を示す構成図である。
【図３７】この発明の実施の形態６による信号分類装置の修正仮説生成部７を示す構成図である。
【図３８】この発明の実施の形態６による信号分類装置の修正仮説生成部７を示す構成図である。
【図３９】この発明の実施の形態６による信号分類装置の修正仮説生成部７を示す構成図である。
【図４０】仮説の生成方法を示す説明図である。
【図４１】受信信号を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１０１】
１  特徴量抽出部（特徴量抽出手段）、２  仮説生成部（仮説生成手段）、３  誤分類検出部（誤分類信号検出手段）、４  誤分類信号検出部（誤分類信号検出手段）、５  修正例生成部（仮説修正手段）、６  修正例選択部（仮説修正手段）、７  修正仮説生成部（仮説修正手段）、８  評価値算出部（評価値算出手段）、９  仮説数減少部（取捨選択手段）、１０  仮説選択部（取捨選択手段）、１１  アナログ・デジタル変換部、１２  高速フーリエ変換部、１３  信号成分検出部、１４  抽出処理部、２１  受信方位角度比較部、２２  ノイズ＆新送信源追加仮説生成部、２３  既存追加仮説生成部、２４  仮説組み合わせ部、２５  周波数帯域幅比較部、２６  受信電力比較部、２７  キャリア周波数比較部、２８  継続時間比較部、２９  出現時刻比較部、３０  消滅出現時刻差比較部、４１  受信方位角度類似性検出部、４２  受信電力類似性検出部、４３  周波数帯域幅類似性検出部、４４  キャリア周波数類似性検出部、４５  継続時間類似性検出部、４６  ノイズ抽出部、５１  修正例ランダム生成部、５２  重なり時間削除部、５３  合計継続時間削除部、５４  出現時刻周期性削除部、６１  信号数選択部、６２  合計継続時間選択部、６３  継続時間類似性選択部、６４  出現時刻周期性選択部、６５  キャリア周波数類似性選択部、６６  受信電力類似性選択部、６７  周波数帯域幅類似性選択部、６８  受信方位角度類似性選択部、７１  一位生成部、７２  評価値再算出部、７３  上位生成部、７４  全生成部。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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