(57)【要約】  【課題】アクティブソナーにおいて、ターゲットから反射して得られたエコーデータは瞬間的に存在するのみであり且つこのエコーは様々な影響を受け、その包絡線は不規則で多種多様になる。そのため、斯かるアクティブソナーのエコーを画一的に解析し、２次元に可視化する方法はなく、統計的なものに頼らざるを得なかった。  【解決手段】検波後のエコーデータを画一的に解析するために、伝播損失補正正規化処理（ステップＡ２）を行う。そして、この補正後の波形データについて、特徴データ抽出処理（ステップＡ３）において、ピークレベル検出処理（ステップＢ１）、エコー長検出処理（ステップＢ２）およびエコー形状判定処理（ステップＢ３）を含む特徴データ抽出処理（ステップＡ２）を行う。また、特徴データを自己組織化マップに入力して学習を行って、これらの特徴に基づいて分類を行い、２次元可視化する。更に、補正後波形データを用いて誤分類データを検索し、マップ上に表示するための誤分類データ検索処理（ステップＡ１２）を行う。  【選択図】図１
2006284194.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクティブソナーからの信号に基づくターゲットからのエコーを解析して前記ターゲットの位置を求めるアクティブソナーのデータ解析方法において、
前記エコーの伝播損失を補正して距離方向のレベルを正規化する伝播損失補正正規化ステップを含み、該伝播損失補正正規化ステップで補正された補正後波形データを解析に使用することを特徴とするアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項２】
前記補正後波形データを蓄積する波形データ蓄積処理ステップを備えることを特徴とする請求項１に記載のアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項３】
前記補正後波形データから特徴データを抽出する特徴データ抽出処理ステップを備えることを特徴とする請求項１又は２に記載のアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項４】
前記特徴データ抽出処理ステップは、前記ターゲットのストレングスを検出するターゲットストレングス検出処理、前記エコーの長さを検出するエコー長検出処理および前記エコーの形状を検出するエコー形状判定処理の少なくとも１つの処理ステップを含むことを特徴とする請求項３に記載のアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項５】
前記ターゲットストレングス検出処理、エコー長検出処理およびエコー形状判定処理の結果に重み付けする重み付け処理ステップを備えることを特徴とする請求項４に記載のアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項６】
前記エコー形状判定処理は、データの複数部分の平均計算処理ステップにより行うことを特徴とする請求項４又は５に記載のアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項７】
前記特徴データ抽出処理の結果に自己組織化マップの学習を行う自己組織化マップ学習処理ステップを備えていることを特徴とする請求項３乃至６のいずれかに記載のアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項８】
前記解析結果を可視的に２次元表示する結果表示処理ステップを備えることを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載のアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項９】
検波後のエコーデータの伝播損失を補正する伝播損失補正正規化処理ステップと、該ステップで補正された補正後波形データから複数の特徴データを抽出する特徴データ抽出処理ステップと、該ステップによる特徴データを蓄積する蓄積処理ステップと、該ステップによる蓄積データをもとに学習する自己組織化マップ学習処理ステップと、該学習処理データに基づいてマップ情報を保存する保存処理ステップと、前記波形データを元に誤分類されているデータを検索する誤分類データ検索処理ステップとを備えることを特徴とするアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項１０】
前記特徴データは、ターゲットストレングス、エコー長およびエコー形状を含むことを特徴とする請求項９に記載のアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項１１】
前記エコー形状は、予め決められた複数種類のパターンに分類することを特徴とする請求項１０に記載のアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項１２】
前記誤分類データ検索処理ステップの結果を可視的に２次元表示する表示処理ステップを備えることを特徴とする請求項９又は１０に記載のアクティブソナーのデータ解析方法。
【請求項１３】
請求項１乃至１２のいずれかに記載のステップ処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はアクティブソナーにおけるデータ解析方法に関し、特にアクティブソナーデータの解析結果を２次元可視化するアクティブソナーのデータ解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
アクティブソナーは、例えば航空機から海中に複数個投下され、これら投下されたアクティブソナーから発射される電波等が固定又は移動するターゲット（目標物）に当たり反射される反射波を受信する。そして、受信信号を解析することにより、ターゲットを検出するために使用される。
【０００３】
複数のアクティブソナーによる反射波をコンピュータ等の解析手段を使用して、ノイズの影響を最小限に抑えて、迅速且つ正確に解析することが要求される。斯かる技術分野における又は利用可能な従来技術は、幾つかの技術文献に開示されている。サンプリングされたデータから自己相関関数を作成する自己相関関数作成部と、この自己相関関数をデータとして自己組織化マップのアルゴリズムにより類似のデータをクラスタリングする自己組織化マップ学習部で主たる部分が構成されている波形学習装置および波形認識装置が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。また、複数個の波形を複数の入力ベクトルに変換し、複数の入力ベクトルと自己組織化マップのニューロンの重み和に基づいて重みベクトルを修正し、その結果に基づいて入力ベクトルを分類して代表パターンを出力する波形識別用学習装置および同装置を用いた制御装置が開示されている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００４】
更に、被検査材からの超音波エコーの特徴量を抽出する解析を行って疵種を自動判別する超音波自動疵種判別方法が開示されている（例えば、特許文献３参照。）。
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−２８３３３６号公報（第３−４頁、第１図）
【特許文献２】特開平７−６４９４８号公報（第４−５頁、第２図）
【特許文献３】特開平７−５１５５号公報（第２頁、第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
アクティブソナーにおける、ターゲットに反射して得られたエコーデータは、様々な影響を受け、その包絡線は不規則で多種多様なものとなる。上述した特許文献１に開示される波形データの自己相関関数を自己組織化マップに入力して学習を行う波形学習装置では、波形に周期的な変動がある場合には、安定した相関度が得られる。しかし、アクティブソナーのエコーデータは、不規則且つ多種多様なパターンが存在するため、周期性は期待できない。従って、自己相関関数を用いる解析方法では、アクティブソナーのエコーを分類するのは不可能又は著しく困難である。また、第２特許文献に開示される波形識別用学習装置においては、自己組織化マップへの入力に波形データをそのまま入力するため、波形の形状だけで学習・認識を行うことになる。従って、波形の形状が複雑で多種多様なアクティブソナーのエコーに対しては、まとまった領域を形成しない可能性がある。
【０００７】
本発明は、従来技術の上述した課題に鑑みなされたものであり、アクティブソナーにおける不規則に変化するエコーを画一的に分類解析する解析方法を提供することを主な目的とする。また、アクティブソナーにおいて、得られたエコーを過去のデータとの類似関係を比較しながら、その関係を２次元可視化し、どのような特徴量がエコーの分類に有効か視覚的に判断できるアクティブソナーのデータ解析方法及び記録媒体を提供することを他の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前述の課題を解決するため、本発明によるアクティブソナーのデータ解析方法及び記録媒体は、次のような特徴的な構成を採用している。
【０００９】
（１）アクティブソナーからの信号に基づくターゲットからのエコーを解析して前記ターゲットの位置を求めるアクティブソナーのデータ解析方法において、
前記エコーの伝播損失を補正して距離方向のレベルを正規化する伝播損失補正正規化ステップを含み、該伝播損失補正正規化ステップで補正された補正後波形データを解析に使用するアクティブソナーのデータ解析方法。
（２）前記補正後波形データを蓄積する波形データ蓄積処理ステップを備える上記（１）のアクティブソナーのデータ解析方法。
（３）前記補正後波形データから特徴データを抽出する特徴データ抽出処理ステップを備える上記（１）又は（２）のアクティブソナーのデータ解析方法。
（４）前記特徴データ抽出処理ステップは、前記ターゲットのストレングスを検出するターゲットストレングス検出処理、前記エコーの長さを検出するエコー長検出処理および前記エコーの形状を検出するエコー形状判定処理の少なくとも１つの処理ステップを含む上記（３）のアクティブソナーのデータ解析方法。
（５）前記ターゲットストレングス検出処理、エコー長検出処理およびエコー形状判定処理の結果に重み付けする重み付け処理ステップを備える上記（４）のアクティブソナーのデータ解析方法。
（６）前記エコー形状判定処理は、データの複数部分の平均計算処理ステップにより行う上記（４）又は（５）のアクティブソナーのデータ解析方法。
（７）前記特徴データ抽出処理の結果に自己組織化マップの学習を行う自己組織化マップ学習処理ステップを備えている上記（３）乃至（６）のいずれかのアクティブソナーのデータ解析方法。
（８）前記解析結果を可視的に２次元表示する結果表示処理ステップを備える上記（１）乃至（７）のいずれかのアクティブソナーのデータ解析方法。
（９）検波後のエコーデータの伝播損失を補正する伝播損失補正正規化処理ステップと、該ステップで補正された補正後波形データから複数の特徴データを抽出する特徴データ抽出処理ステップと、該ステップによる特徴データを蓄積する蓄積処理ステップと、該ステップによる蓄積データをもとに学習する自己組織化マップ学習処理ステップと、該学習処理データに基づいてマップ情報を保存する保存処理ステップと、前記波形データを元に誤分類されているデータを検索する誤分類データ検索処理ステップとを備えるアクティブソナーのデータ解析方法。
（１０）前記特徴データは、ターゲットストレングス、エコー長およびエコー形状を含む上記（９）のアクティブソナーのデータ解析方法。
（１１）前記エコー形状は、予め決められた複数種類のパターンに分類する上記（１０）のアクティブソナーのデータ解析方法。
（１２）前記誤分類データ検索処理ステップの結果を可視的に２次元表示する表示処理ステップを備える上記（９）又は（１０）のアクティブソナーのデータ解析方法。
（１３）上記（１）乃至（１２）のいずれかのステップ処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の効果】
【００１０】
本発明のアクティブソナーのデータ解析方法によると、次の如き実用上の顕著な効果が得られる。第１に、エコーのピークレベルから計算したターゲットストレングスを自己組織化マップへの入力データに持たせることで、ターゲットストレングスをパラメータとしてエコーデータを分類する。第２に、エコー長を自己組織化マップへの入力データに持たせることで、ターゲットの大きさに基づいてエコーデータを分類する効果を有する。第３に、７種類に分類したエコー形状を自己組織化マップの入力データに持たせることで、エコー内のレベル変動特性を７種類に分類する効果を有する。
【００１１】
第４に、多次元情報を二次元に写像することができる自己組織化マップを用いることで、上記のような３つのまったく尺度の異なる特徴データ間の関係を保持したまま、各特長によるデータ分類が２次元上に可視化でき、画一的なエコー解析を可能とすることである。第５に、学習後のマップの各クラスタ内にあるデータから、波形データそのものの特徴が異なるものを検出する処理を有するので、自己組織化マップに入力した３つの特徴は同じであっても波形そのものの特徴が異なる場合、誤分類であることを検出することが可能である。この誤分類データを、表示色を変えて表示することにより、解析者に特徴データの重み付け調整が不十分であるか又は自己組織化マップに与える特徴データが不足しているという情報を与える効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
次に、本発明によるアクティブソナーのデータ解析方法の好適実施例について、添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
先ず、図１は、本発明によるアクティブソナーのデータ解析方法の好適実施例の全体的な概略動作を説明するフローチャートを示す。
【００１４】
このアクティブソナーのデータ解析方法は、検波後の波形データを得て（ステップＡ１）、この波形データから伝播損失を補正し正規化する伝播損失補正正規化処理を行う（ステップＡ２）。そして、この伝播損失補正後波形データから３種類の特徴データを抽出する特徴データ抽出処理（ステップＡ３）および波形データ蓄積処理（ステップＡ４）を行う。更に、特徴データを蓄積する特徴データ蓄積処理（ステップＡ５）を行い、蓄積された特徴データについて学習するか表示するか判断する（ステップＡ６）。学習する場合には、自己組織化マップの学習を行う自己組織化マップ学習処理（ステップＡ７）を行い、学習で得られたマップの結果を保存する学習結果保存処理（ステップＡ８）を行う。
【００１５】
一方、ステップＡ６において表示の場合には、保存されたマップの結果データを読み込み、マップを再構成する学習結果読み込み処理（ステップＡ９）を行い、更に入力したデータがマップ上のどの位置に配置されるか計算する入力データ位置計算処理（ステップＡ１０）を行う。次に、波形データを元に誤分類されているデータを検索する誤分類データ検索処理（ステップＡ１１）を行い、最終的な結果を表示する結果表示処理（ステップＡ１２）を行う。図９に、この表示例を示す。
【００１６】
次に、図２は、図１中の特徴データ抽出処理（ステップＡ３）の具体例を詳細に示すフローチャートである。先ず、ステップＡ２による伝播損失補正後の補正後波形データを用いて、以下の３つの特徴データを生成する処理を行う。即ち、エコー中のピークレベルを検出しターゲットストレングスを計算するターゲットストレングス検出処理（ステップＢ１）、閾値を超えたエコーの長さを検出するエコー長検出処理（ステップＢ２）およびエコー形状を７種類のパターンに分類するエコー形状判定処理（ステップＢ３）を行う。尚、これら３つの特徴データの学習影響度を調節する重み付け処理（ステップＢ４）を行って、特徴データを得て特徴データ抽出処理を終了する。
【００１７】
次に、図３は、図２中のエコー形状判定処理（ステップＢ３）の具体例を詳細に示すフローチャートである。このエコー形状判定処理（ステップＢ３）は、エコーの前部・中部・後部の３箇所のエコーレベルの平均をとる３箇所平均計算処理（ステップＣ１）および３箇所の平均レベルから最大値と最小値を求める最大値・最小値計算処理（ステップＣ２）を含んでいる。更に、このステップＣ２の処理結果について、最大値−最小値が予め設定したＸｄＢ以上か否かを判断し（ステップＣ３）、ＸｄＢ以上の場合（ステップＣ３：Ｙｅｓ）には、形状を判定する際に必要となる閾値を計算する形状閾値計算処理（ステップＣ４）および形状閾値を基準として形状を設定する形状設定処理を行う。
【００１８】
上述した形状設定処理は、以下のように行われる。即ち、ステップＣ４の結果について、平均レベルが閾値＋最小値以上であるか否か判断する（ステップＣ５）。以上である場合（ステップＣ５：Ｙｅｓ）には、レベルを「１」とする（ステップＣ６）。以上でない場合（ステップＣ５：Ｎｏ）には、レベルを「０」とする（ステップＣ７）。そして、前部、中部および後部の３回実施したか否かを判断し（ステップＣ８）、３回実施した場合（ステップＣ８：Ｙｅｓ）には、波形データを完成する（ステップＣ１０）。３回実施していない場合（ステップＣ８：Ｎｏ）には、上述したステップＣ５へ戻る。一方、上述したステップＣ３で、最大値−最小値がＸｄＢ以上でない場合（ステップＣ３：Ｎｏ）には、フラット波形とし（ステップＣ９）、波形データを完成する（ステップＣ１０）。
【００１９】
次に、図４は、図１中の誤分類データ検索処理（ステップＡ１１）の具体例を詳細に示すフローチャートである。この誤分類データ検索処理（ステップＡ１１）は、先ず、全データのマップ上での自己組織化マップでの分類後の位置を計算するデータ位置計算処理（ステップＤ１）を行う。即ち、全データのマップ上での位置を計算する。そして、ｉ番目のデータを近傍中心とし（ステップＤ２）、ｉ番目のデータを比較対象とする（ステップＤ３）。
【００２０】
次に、同一クラスタに含まれる誤分類判定処理の対象データをリストアップする近傍データ探索処理（ステップＤ４）および特定データとリストアップされたそのクラスタ内の別の特定データとの間で、波形データそのものの相違度に相当するユークリッド距離を計算することで波形データを比較するデータ比較処理（ステップＤ５）を行う。
【００２１】
そして、データ間のユークリッド距離が閾値以上か否かする判断し（ステップＤ６）。大きかった場合（ステップＤ６：Ｙｅｓ）には、加点を行う加点処理（ステップＤ７）を行う。大きくない場合（ステップＤ６：Ｎｏ）又はこの加点処理（ステップＤ７）の後に、全データが比較対象となったか否か判断し（ステップＤ８）、対象になっていない場合（ステップＤ８：Ｎｏ）には、上述したステップＤ３へ戻り、対象になった場合（ステップＤ８：Ｙｅｓ）には、全データが近傍中心となったか否か判断する（ステップＤ９）。近傍中心でない場合（ステップＤ９：Ｎｏ）には、上述したステップＤ２へ戻り、近傍中心である場合（ステップＤ９：Ｙｅｓ）には、各データの加点結果が閾値以上のとき誤分類とする誤分類判定処理（ステップＤ１０）を行う。
【００２２】
次に、図１乃至図９を参照して、本発明によるアクティブソナーのデータ解析方法の動作を具体例に基づき詳細に説明する。アクティブソナーのエコーは、送波器からある周波数のパルス信号を送信し、その音が海中を伝播してターゲットで反射されたエコーがまた海中を伝播して受波器に受信されるものである。このエコーは、ターゲットの形状、長さ、ターゲットストレングス等の特徴を含んでいるが、様々な影響を受け、不規則なものとなることが多い。また、パルスやエコーの伝播距離が異なると、このエコーのレベルも異なってくる。
【００２３】
そこで、本発明では、図１の伝播損失補正正規化処理（ステップＡ２）で、図５に示す如く、予め設定された閾値（ノイズレベルより少し上に設定されたサンプリング閾値）以上のエコー部分のみ抽出する。その後、送信してから受信するまでの時間で計算できるターゲット位置に基づき、伝播距離による減衰を補正し、正規化された距離に依存しないデータ（補正後波形データ）とする。この減衰量の計算には、次式（１）を用いる。ここでＴＬは伝播損失、ｒはソナーからターゲットまでの距離、αは吸収損失の係数である。
ＴＬ  ＝  ２０ｌｏｇ（ｒ） ＋ α×ｒ／１０００  ・・・・（１）
【００２４】
ここで、検波後のエコーのレベルからソナー内部の利得および受波感度を割り戻した入力換算レベルをＡとし、伝播損失を補正したレベルをＢとすると、補正されたレベルＢは、次式（２）で表される。
Ｂ  ＝  Ａ ＋ ２ＴＬ  ・・・・（２）
【００２５】
次に、この伝播損失補正された補正後波形データを用いて、以下の３つの特徴データを抽出する。１つ目の特徴データは、ターゲットの音波の反射率を示すターゲットストレングスである。ターゲットストレングスをＴＳ、ソナーの送波レベルをＳＬとし、（２）式で求めた補正後波形データのエコー中の最大値をＢ’とする。ターゲットストレングス検出処理（図２のステップＢ１）では、ＳＬおよびＢ’から（３）式によりターゲットストレングスを求める。
ＴＳ  ＝  Ｂ ’− ＳＬ  ・・・・（３）
【００２６】
２つ目の特徴データは、エコー長である。エコー長は、エコー長検出処理（図２のステップＢ２）にて、補正後波形データがある閾値を超えた時間からエコーの長さを検出する。
【００２７】
３つ目の特徴データは、多種多様なエコー波形の形状を７種類に分類したものである。７パターンの形状情報を出力するエコー形状判定処理（図２のステップＢ３）の詳細な動作を、図３を参照して説明する。
【００２８】
エコー形状判定処理（図２のステップＢ３）では、先ず３箇所平均計算処理（図３のステップＣ１）により、伝播損失補正後の閾値を越えたエコーデータを時間方向に３等分することで、データの前部、中部および後部の３箇所に分離する。そして、３箇所それぞれのレベルの平均を取り、３つの平均データを得る。次に、これらの３個所の平均値より最大値と最小値を、最大値・最小値計算処理（図３のステップＣ２）により求める。この最大値と最小値の差が、ある閾値（ここではＸｄＢとする）以下なら、このエコーの形状を図６（Ａ）の如くフラット形状（前部、中部および後部の何れもレベル＝０）とする。最大値と最小値の差が閾値以上なら、形状閾値計算処理（ステップＣ４）により、（最大値−最小値）／２を形状判別時のレベル閾値とする。次に、形状設定処理により、各部の平均レベルが、閾値と最小値の和より大きければ、その部分のレベルを「１」とし、低ければレベルを「０」とする。これを前部、中部および後部の３回繰り返すことにより、凸型の形状の場合には、図６（Ｂ）のような形状パターンに属するとする。
【００２９】
これら３つの特徴を有する特徴データは、自己組織化マップの学習を行う際に、学習回数分のデータが提供できない場合に、得られているデータを繰り返し提示する必要があるため、特徴データ蓄積処理（図１のステップＡ５）により全データを蓄積する。
【００３０】
上記の３つの特徴データの他に、伝播損失補正後の補正後波形データは、誤分類データ検索処理（図１のステップＡ１１）において使用されるため、波形データ蓄積処理（図１のステップＡ４）により蓄積しておく。
【００３１】
次に、自己組織化マップ学習処理（図１のステップＡ７）は、特徴データ蓄積処理（図１のステップＡ５）で蓄積されたデータを用いて、マップが未学習の場合、学習を行う。その学習アルゴリズムは、次の通りである。自己組織化マップは、図７のように２層からなるネットワークである。第１層はｎ次元の入力層であり、第２層は出力層又は競合層と呼ばれ、出力を視覚的に見るため、２次元に配置されている。競合層には、図７のようにハニカム状にユニットが配置される。各ユニットは、入力と同じn次元の重みＭを持っている。この重みを通常、参照ベクトルと言い、式（４）で表される。本発明では、このユニットを縦に数１０個程度、横にも数１０個程度配置する。学習前は、この参照ベクトルは、乱数で初期化されている。
Ｍ＝（ｍ1,..,ｍk,..,ｍｎ
）  ・・・・（４）
【００３２】
このように構成されている自己組織化マップの学習は、次のような手順で行う。先ず、入力層に対して入力データを入力する。その後、入力データ（ベクトル）Ａと参照ベクトルとの相違度に相当するユークリッド距離‖Ａ−Ｍi‖が最小となるユニットiを検索し、検索されたユニットを勝者ユニットと定義し、次式（５）で示される。
‖Ａ−Ｍc‖＝ｍｉｎ（‖Ａ−Ｍi‖）・・・・（５）
式（５）中のＭｃは、勝者ユニットの参照ベクトル値である。
【００３３】
次に、この勝者ユニットの周りに近傍領域が図８のように定義される。この近傍領域にあるユニットは、次式（６）に従って重みの更新が行われる。この重みの更新のことを学習と呼ぶ。
Ｍi(t+1)
＝Ｍi(t)＋ｈci(t)[Ａ(t)−Ｍi(t)] ・・・・（６）
【００３４】
ここで、tは時刻、ｈci(t)は時刻tでの勝者ユニットｃとi番目のユニットiとの間で定義される近傍関数であり、勝者ユニットからｉ番目のユニットまでのマップ上での距離を表している。つまり、i番目のユニットの次の時刻の状態は、現在の時刻の状態に入力ベクトルとユニットiが持つ参照ベクトルとの差に距離係数を掛けたものを加算していることを意味している。
【００３５】
尚、近傍関数ｈci(t)は、時間と共に減少させるが、これは勝者ユニットを中心とした学習の対象範囲を小さくすることに相当する。更に、この近傍領域内のみ学習率係数α(t)を持ち、領域外では、ゼロである。この学習率係数α(t)は、０以上１未満の値であり、これも時間と共に減少させる。これは、時間と共に学習影響度を減少させ、学習の終盤では、値の微調整を行うことに相当する。
【００３６】
以上のような学習処理を、予め指定した学習回数に達するまで、全入力データを繰り返し提示して行う。これにより、マップ上の領域毎に類似した参照ベクトルを持つユニットが集まることになり、複数の特徴を持った入力データが２次元マップ上に分類される。
【００３７】
学習後に、学習結果保存処理（図１のステップＡ８）により、学習済みのマップデータを保存する。学習済みのマップがある場合には、入力データがマップ上のどの位置に配置されるのかを見るために、再び学習を行う必要はなく、学習結果読み込み処理（図１のステップＡ９）により、学習済みのマップを読み込んで、マップを再構成するだけでよい。マップが再構成されたなら、入力データ位置計算処理（図１のステップＡ１０）により、新規データ又は特定データのマップ上の位置を計算する。これにより、対象のデータがマップ上のどのクラスタに配置されるかを見ることで、エコーデータの特徴を分類解析することができる。
【００３８】
次に、３つの特徴データを、自己組織化マップを用いて分類した場合に、３種類の特徴データがほぼ同一であり、ある１つのクラスタ内に分類されたデータのうちで、波形が大きく異なる誤分類の可能性の高いデータを検出するために、学習に用いていない分類後波形データを用いて誤分類データ検索処理（図１のステップＡ１１）を行う。
【００３９】
この誤分類データ間作処理は、先ず学習後のマップにおいて、学習に用いた３種類の特徴データにより、全データのマップ上の位置を計算するデータ位置計算処理（図４のステップＤ１）を行う。このとき、３種類の特徴データが略同一である場合には、マップ上の特定クラスタに３種類の特徴が略同じデータが集まることになる。このとき、同一ユニットに、複数個のデータが配置され又はデータが配置されないユニットも存在する。
【００４０】
次に、全データのうち、ｉ番目のデータを、ある範囲の近傍領域の中心とし、全データ中のｊ番目のデータを以下の処理の対象データとする。次に、このｊ番目の対象データがこの近傍領域に含まれるか否かを判定する近傍データ判定（図４のステップＤ４）を行う。この判定により、近傍領域に含まれたｊ番目データは、近傍領域の中心のｉ番目のデータとの間で、波形データそのものの相違度を計算するために、図１の補正後波形データのみを用いてユークリッド距離を計算するデータ比較処理（図４のステップＤ３）を行う。
【００４１】
得られたユークリッド距離が、設定した閾値よりも大きい値を持つ場合、即ち波形データがある程度以上異なっている場合には、ｉ番目のデータとその近傍領域内のｊ番目データ双方に、誤分類可能性があることを示す得点として、計算されたユークリッド距離から閾値を引いたものを加点する加点処理（図４のステップＤ７）を行う。尚、ｉ番目データそのものが近傍データに対して誤分類の可能性が高いデータである場合には、その情報を得るために、基準であるｉ番目データに対しても加点処理（図４のステップＤ７）を行っている。閾値以下であれば、閾値判定（図４のステップＤ６）により、加点は行わない。以上の判定および処理を、ｉ番目データを近傍領域中心としたときに、ｊをインクリメントすることで全データに対して行う。
【００４２】
全データに対して、近傍データ判定１１２が行われたら、ｉ番目の次のデータを近傍領域の中心データとする。この領域中心データに対しても、その近傍領域内に含まれたデータとの間でユークリッド距離を計算し加点処理（図４のステップＤ７）を行っていく。このようにして、全データを近傍領域の中心として、加点処理（図４のステップＤ７）を実行していく。マップ上の全データに対して、上記の加点処理（図４のステップＤ７）を行った後には、各データは、誤分類可能性得点を持っている。この得点が、設定した閾値より大きい場合には、誤分類とする誤分類判定処理（図４のステップＤ１０）を行うことで、マップ上のデータのうち、誤分類データを判定することができる。
【００４３】
上記の学習結果および誤分類データを、ユーザーに見易いように図９のように表示を行うのが、結果表示処理（図１のステップＡ１２）である。ここで、誤分類データは、表示色を変えて表示することで、誤分類データがどの位置にあるのか、一目瞭然になる。誤分類データ近傍のデータと波形を比較することにより、波形がどのように異なるのか、解析者が把握できるようになる。尚、図９の結果表示イメージ中の点線および領域特徴説明文は、本発明の説明のために示したもので、実際には、解析者が分類されたデータを見ながら、認識するものである。
【００４４】
上述した各処理を行うことにより、アクティブソナーのデータ（又はエコー）解析を画一的に行うことができる。
【００４５】
以上、本発明によるアクティブソナーのデータ解析方法の好適実施例の構成および動作を詳述した。しかし、斯かる実施例は、本発明の単なる例示に過ぎず、本発明を限定するものではないことに留意されたい。本発明の要旨および精神を逸脱することなく、特定用途に応じて種々の変形変更が可能であること、当業者には容易に理解できよう。
【００４６】
上述した好適実施例では、入力データ処理において、３種類の特徴データを学習用に抽出しているが、例えば、これに第２ピークレベル等の如きその他の特徴を追加することもできる。また、エコー形状判定処理（ステップＢ３）は、上述の説明では、時間方向に、前部、中部および後部の３つ、レベル方向に「０」又は「１」の２つとしたが、これらを増加することにより、形状パターン数を増加することができる。エコーの波形形状に特定のものがあるようであれば、この形状パターンをそれに対応できるように増加することで、分類精度が向上する。
【００４７】
更に、図９に示す表示例において、自己組織化マップ処理で一般的に行われる参照ベクトル間の距離関係を濃淡階調表現にする処理により表示することにより、クラスタの境界等を明確に視覚化することも可能である。また、エコーデータ取得時に、ターゲットの種類、コース、速度、海中状況等が判明している場合には、上述した結果表示処理（ステップＡ１２）において、これらの情報も表示できるようにすれば、解析者がマップを見る際の手助けとなる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明によるアクティブソナーのデータ解析方法の好適実施例の全体構成を示すフローチャートである。
【図２】図１中の特徴データ抽出処理の詳細なフローチャートである。
【図３】図１中のエコー形状判定処理の詳細なフローチャートである。
【図４】図１中の誤分類データ検索処理の詳細なフローチャートである。
【図５】検波後のエコー例を示し、（Ａ）は近くのターゲットのエコー例および（Ｂ）は遠くのターゲットのエコー例である。
【図６】エコー形状判定例を示す図であり、（Ａ）はフラット形状の場合および（Ｂ）は凸型形状の場合である。
【図７】自己組織化マップの構造を示す説明図である。
【図８】近傍領域を示す図である。
【図９】表示イメージを示す図であり、点線および領域名称は、説明のために加えたものである。
【符号の説明】
【００４９】
Ａ２    伝播損失補正正規化処理
Ａ３    特徴データ抽出処理
Ａ４    波形データ蓄積処理
Ａ５    特徴データ蓄積処理
Ａ７    自己組織化マップ学習処理
Ａ８    学習結果保存処理
Ａ９    学習結果読み込み処理
Ａ１０  入力データ位置計算処理
Ａ１１  誤分類データ検索処理
Ａ１２  結果表示処理
Ｂ１    ターゲットストレングス検出処理
Ｂ２    エコー長検出処理
Ｂ３    エコー形状判定処理
Ｂ４    重み付け処理
Ｃ１    平均計算処理
Ｃ２    最大値・最小値計算処理
Ｃ３    閾値判定
Ｃ４    形状閾値計算処理
Ｄ１    データ位置計算処理
Ｄ５    データ比較処理
Ｄ７    加点処理
Ｄ１０  誤分類判定処理
【図１】
2006284194.tif 000003
【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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