(57)【要約】      （修正有）【課題】ジッタパルス列を自動で効率よく高精度に解析することを可能にする。【解決手段】ジッタパルス列解析装置は、パルス間隔の周波数スペクトルを算出する手段と、スペクトルに対して値が一定以下の成分を除去する閾値処理手段と、パルス列が周期性ジッタかランダムジッタかを識別する手段と、周期性ジッタの場合にスペクトルにおいてピーク値をとる周波数の逆数をポジション数とし、ランダムジッタの場合にソートして得られるパルス間隔の異なる種類の数をポジション数とする手段と、周期性ジッタの場合にパルス間隔のヒストグラムを算出し、頻度の高いパルス間隔から順に、前記ポジション数だけパルス間隔を選んで各々の値をポジションとし、ランダムジッタの場合にソートにより得られたパルス間隔の各々をポジションとする手段と、周期性ジッタの場合に正弦波ジッタか鋸波ジッタかを、増加・減少するパルス間隔の数に基づいて識別する手段とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
到来するパルスのパルス間隔が時間的に変化するジッタパルス列を解析するジッタパルス列解析装置であって、
パルス列を構成する各パルスの到来時刻順に番号付けされたパルス番号を時間軸とし各パルスのパルス間隔を振幅としたデータを作成し、当該データをフーリエ変換することにより、パルス間隔の周波数スペクトルを算出する周波数解析処理手段と、
前記周波数解析処理手段により算出されたスペクトルに対し、値が一定以下の成分を除去する閾値処理を行う閾値処理手段と、
前記閾値処理手段により閾値処理が行われた後のスペクトルにおける極大値の数に基づき、当該パルス列が、パルス間隔が周期的に変化する周期性ジッタであるのか、あるいはパルス間隔の変化に周期性のないランダムジッタであるのかを識別するジッタ識別分類処理手段と、
前記ジッタ識別分類処理手段により当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に、前記閾値処理後のスペクトルにおいてピーク値をとる周波数の逆数をポジション数とし、一方、ランダムジッタであると識別された場合に、各パルス間隔をソートして得られるパルス間隔の異なる種類の数をポジション数とするポジション数算出処理手段と、
前記ジッタ識別分類処理手段により当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に、当該パルス列についてパルス間隔のヒストグラムを算出し、頻度の高いパルス間隔から順に、前記算出したポジション数だけパルス間隔を選び、選んだパルス間隔の各々の値をポジションとし、一方、ランダムジッタであると識別された場合に、前記ソートにより得られたパルス間隔の各々をポジションとするポジション算出処理手段と、
前記ジッタ識別分類処理手段により当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に、パルス間隔が増加と減少とを繰り返す正弦波状のジッタであるのか、あるいはパルス間隔が増加のみ又は減少のみを繰り返す鋸波状のジッタであるのかを、増加するパルス間隔の数と減少するパルス間隔の数とに基づいて識別するパルス間隔変化特性識別処理手段と、
前記ジッタ識別分類処理手段および前記パルス間隔変化特性識別処理手段によりそれぞれ識別されたジッタの種類、前記ポジション数算出処理手段より算出されたポジション数、および前記ポジション算出処理手段により算出されたポジションを、解析結果として出力する解析結果出力手段と
を具備するジッタパルス列解析装置。
【請求項２】
前記ジッタ識別分類処理手段は、前記閾値処理が行われた後のスペクトルにおける極大値の数が１つである場合に、当該パルス列が周期性ジッタであると判定し、一方、極大値の数が２つ以上である場合に、当該パルス列がランダムジッタであると判定する、請求項１に記載のジッタパルス列解析装置。
【請求項３】
前記パルス間隔変化特性識別処理手段は、パルス間隔が変化する全要素数に対する、パルス間隔が増加する要素数と減少する要素数のうち少ない方の要素数の割合が、所定値以上である場合に、当該パルス列が正弦波状のジッタであると判定し、一方、所定値未満である場合に、当該パルス列が鋸波状のジッタであると判定する、請求項１又は２に記載のジッタパルス列解析装置。
【請求項４】
前記閾値処理手段は、前記周波数解析処理手段により算出されたスペクトルに対し、このスペクトルにおいて最大値をとる成分よりも一定以上小さい成分を除去する閾値処理を行う、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のジッタパルス列解析装置。
【請求項５】
到来するパルスのパルス間隔が時間的に変化するジッタパルス列を解析するジッタパルス列解析方法であって、
周波数解析処理手段により、パルス列を構成する各パルスの到来時刻順に番号付けされたパルス番号を時間軸とし各パルスのパルス間隔を振幅としたデータを作成し、当該データをフーリエ変換することにより、パルス間隔の周波数スペクトルを算出し、
閾値処理を行う閾値処理手段により、前記算出されたスペクトルに対し、値が一定以下の成分を除去し、
ジッタ識別分類処理手段により、前記閾値処理が行われた後のスペクトルにおける極大値の数に基づき、当該パルス列が、パルス間隔が周期的に変化する周期性ジッタであるのか、あるいはパルス間隔の変化に周期性のないランダムジッタであるのかを識別し、
前記ポジション数算出処理手段により、当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に前記閾値処理後のスペクトルにおいてピーク値をとる周波数の逆数をポジション数とし、一方、ランダムジッタであると識別された場合に各パルス間隔をソートして得られるパルス間隔の異なる種類の数をポジション数とし、
前記ポジション算出処理手段により、当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に当該パルス列についてパルス間隔のヒストグラムを算出し、頻度の高いパルス間隔から順に、前記算出したポジション数だけパルス間隔を選び、選んだパルス間隔の各々の値をポジションとし、一方、ランダムジッタであると識別された場合に前記ソートにより得られたパルス間隔の各々をポジションとし、
パルス間隔変化特性識別処理手段により、当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合にパルス間隔が増加と減少とを繰り返す正弦波状のジッタであるのか、あるいはパルス間隔が増加のみ又は減少のみを繰り返す鋸波状のジッタであるのかを、増加するパルス間隔の数と減少するパルス間隔の数とに基づいて識別し、
前記解析結果出力手段により、前記ジッタ識別分類処理手段および前記パルス間隔変化特性識別処理手段によりそれぞれ識別されたジッタの種類、前記ポジション数算出処理手段より算出されたポジション数、および前記ポジション算出処理手段により算出されたポジションを、解析結果として出力する
ことを含むジッタパルス列解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、ジッタパルス列解析装置およびジッタパルス列解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
パルス列のパルス間隔が単調に減少または増加する場合にそのパルス列をジッタパルス列と判定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２８１５１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の技術は、パルス列がジッタパルス列であるかどうかのみを判定するものであり、ジッタパルス列のパルス間隔がどのように変化するかを判定することはできない。ジッタパルス列におけるパルス間隔の変化の特徴を得るためには、パルス列がジッタパルス列であることが判定されてから手動でパルス列を解析する必要がある。
【０００５】
しかしながら、受信するパルス列のパルス数は膨大であり、手動での解析には大変時間がかかる。また、従来の技術では、パルス列中に存在するパルス間隔の種類の数（ポジション数）が決まっているジッタパルス列であっても、例えば決まった種類のパルス間隔がランダムに出現するランダムジッタのジッタパルス列の場合はそれをジッタパルス列であると判定することができない。
【０００６】
発明が解決しようとする課題は、ジッタパルス列を自動で効率よく高精度に解析することが可能なジッタパルス列解析装置およびジッタパルス列解析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態のジッタパルス列解析装置は、到来するパルスのパルス間隔が時間的に変化するジッタパルス列を解析するジッタパルス列解析装置であって、パルス列を構成する各パルスの到来時刻順に番号付けされたパルス番号を時間軸とし各パルスのパルス間隔を振幅としたデータを作成し、当該データをフーリエ変換することにより、パルス間隔の周波数スペクトルを算出する周波数解析処理手段と、前記周波数解析処理手段により算出されたスペクトルに対し、値が一定以下の成分を除去する閾値処理を行う閾値処理手段と、前記閾値処理手段により閾値処理が行われた後のスペクトルにおける極大値の数に基づき、当該パルス列が、パルス間隔が周期的に変化する周期性ジッタであるのか、あるいはパルス間隔の変化に周期性のないランダムジッタであるのかを識別するジッタ識別分類処理手段と、前記ジッタ識別分類処理手段により当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に、前記閾値処理後のスペクトルにおいてピーク値をとる周波数の逆数をポジション数とし、一方、ランダムジッタであると識別された場合に、各パルス間隔をソートして得られるパルス間隔の異なる種類の数をポジション数とするポジション数算出処理手段と、前記ジッタ識別分類処理手段により当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に、当該パルス列についてパルス間隔のヒストグラムを算出し、頻度の高いパルス間隔から順に、前記算出したポジション数だけパルス間隔を選び、選んだパルス間隔の各々の値をポジションとし、一方、ランダムジッタであると識別された場合に、前記ソートにより得られたパルス間隔の各々をポジションとするポジション算出処理手段と、前記ジッタ識別分類処理手段により当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に、パルス間隔が増加と減少とを繰り返す正弦波状のジッタであるのか、あるいはパルス間隔が増加のみ又は減少のみを繰り返す鋸波状のジッタであるのかを、増加するパルス間隔の数と減少するパルス間隔の数とに基づいて識別するパルス間隔変化特性識別処理手段と、前記ジッタ識別分類処理手段および前記パルス間隔変化特性識別処理手段によりそれぞれ識別されたジッタの種類、前記ポジション数算出処理手段より算出されたポジション数、および前記ポジション算出処理手段により算出されたポジションを、解析結果として出力する解析結果出力手段とを具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態に係るジッタパルス列解析装置の構成の一例を示すブロック図。
【図２】パルス列が「正弦波ジッタ」である場合のパルス間隔の変化特性の例を示す図。
【図３】パルス列が「鋸波ジッタ」である場合のパルス間隔の変化特性の例を示す図。
【図４】パルス列が「ランダムジッタ」である場合のパルス間隔の変化特性の例を示す図。
【図５】パルス列が「正弦波ジッタ」である場合のパルス間隔のスペクトルの例を示す図。
【図６】パルス列が「鋸波ジッタ」である場合のパルス間隔のスペクトルの例を示す図。
【図７】パルス列が「ランダムジッタ」である場合のパルス間隔のスペクトルの例を示す図。
【図８】パルス列が「正弦波ジッタ」である場合の閾値処理後のスペクトルの例を示す図。
【図９】パルス列が「鋸波ジッタ」である場合の閾値処理後のスペクトルの例を示す図。
【図１０】パルス列が「ランダムジッタ」である場合の閾値処理後のスペクトルの例を示す図。
【図１１】パルス列が「ランダムジッタ」である場合のパルス間隔を昇順にソートした場合のデータの例を示す図。
【図１２】パルス列が「正弦波ジッタ」である場合のヒストグラムの例を示す図。
【図１３】パルス列が「鋸波ジッタ」である場合のヒストグラムの例を示す図。
【図１４】パルス列が「正弦波ジッタ」である場合及びパルス列が「鋸波ジッタ」である場合のパルス間隔の傾きを求めた例を示す図。
【図１５】パルス列が「正弦波ジッタ」である場合に出力される解析結果の例を示す図。
【図１６】パルス列が「鋸波ジッタ」である場合に出力される解析結果の例を示す図。
【図１７】パルス列が「ランダムジッタ」である場合に出力される解析結果の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、実施の形態について説明する。  
図１は、実施形態に係るジッタパルス列解析装置の構成の一例を示すブロック図である。
【００１０】
図１に示すジッタパルス列解析装置は、受信アンテナ１、パルス列諸元測定処理部２、周波数解析処理部３、閾値処理部４、ジッタ種別分類処理部５、ポジション数算出処理部６、ポジション算出処理部７、パルス間隔変化特性識別処理部８、および解析結果出力部９を備えている。
【００１１】
なお、ジッタパルス列解析装置の構成は、図１の構成例に限定されるものではない。例えば、受信アンテナ１、パルス列諸元測定処理部２については、ジッタパルス列解析装置とは別個の装置で実現することが可能である。また、解析結果出力部９についても別個の装置で実現することが可能である。また、パルス間隔識別処理部８は、ジッタ種別分類処理部５以降であれば図１に示す順序に限らず実施することが可能である。例えば、ジッタ種別分類処理部５にて処理を実施した後、パルス間隔識別処理部８、ポジション数算出処理部６、ポジション算出処理部７、解析結果出力処理部９の順序で処理を実施することが可能である。また、パルス列諸元測定処理部２、周波数解析処理部３、閾値処理部４、ジッタ種別分類処理部５、ポジション数算出処理部６、ポジション算出処理部７、パルス間隔変化特性識別処理部８、および解析結果出力部９の全てあるいはその一部は、コンピュータにより実作可能なソフトウェアプログラムとして実現してもよいし、あるいはハードウェアとして実現してもよい。
【００１２】
本実施形態では、到来するパルスのパルス間隔が時間的に変化するジッタパルス列を自動で解析する手法を提供する。より具体的には、パルス間隔を信号列として周波数解析することにより、ジッタパルス列の種別、変化特性、ジッタパルス列に存在するパルス間隔の種類の数（ポジション数）及びそれぞれのパルス間隔の値（ポジション）を算出する手法を提供する。
【００１３】
受信アンテナ１は、レーダ波を受信し、それをパルス列諸元測定処理部２へ出力するものである。
【００１４】
パルス列諸元測定処理部２は、受信アンテナ１により受信されたレーダ波の検波を行い、パルス列を構成する各パルスの到来時刻順にパルス間隔を測定すると共にパルス間隔毎のパルス番号を付与する機能である。
【００１５】
周波数解析処理部３は、各パルスの到来時刻順に番号付けされたパルス番号を時間軸とし各パルスのパルス間隔を振幅としたデータを作成し、当該データをフーリエ変換することにより、パルス間隔の周波数スペクトルを算出する機能である。
【００１６】
閾値処理部４は、周波数解析処理部３により算出されたスペクトルに対し、値が一定以下の成分を除去する閾値処理を行う機能である。
【００１７】
ジッタ種別分類処理部５は、閾値処理部４により閾値処理が行われた後のスペクトルにおける極大値の数に基づき、当該パルス列が、パルス間隔が周期的に変化する周期性ジッタであるのか、あるいはパルス間隔の変化に周期性のないランダムジッタであるのかを識別し分類する機能である。
【００１８】
ポジション数算出処理部６は、ジッタ種別分類処理部５により当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に、閾値処理後のスペクトルにおいてピーク値をとる周波数の逆数をポジション数とし、一方、ランダムジッタであると識別された場合に、各パルス間隔を昇順又は降順にソートして得られるパルス間隔の異なる種類の数をポジション数とする機能である。
【００１９】
ポジション算出処理部７は、ジッタ種別分類処理部５により当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に、当該パルス列についてパルス間隔のヒストグラムを算出し、このヒストグラムにおいて頻度が高いパルス間隔から順に、前記算出したポジション数だけパルス間隔を選び、選んだパルス間隔の各々の値をポジションとし、一方、ランダムジッタであると識別された場合に、前記ソートにより得られたパルス間隔の各々をポジションとする機能である。
【００２０】
パルス間隔変化特性識別処理部８は、ジッタ種別分類処理部５により当該パルス列が周期性ジッタであると識別された場合に、パルス間隔が増加と減少とを繰り返す正弦波状のジッタ（以下、「正弦波ジッタ」）であるのか、あるいはパルス間隔が増加のみ又は減少のみを繰り返す鋸波状のジッタ（以下、「鋸波ジッタ」）であるのかを、増加するパルス間隔の数と減少するパルス間隔の数とに基づいて識別する機能である。
【００２１】
解析結果出力部９は、ジッタ種別分類処理部５およびパルス間隔変化特性識別処理部８によりそれぞれ識別されたジッタの種類、ポジション数算出処理部６より算出されたポジション数、およびポジション算出処理部７により算出されたポジションを、解析結果として出力する機能である。
【００２２】
次に、図１に示すジッタパルス列解析装置の各機能による具体的な処理を説明する。  
ここでは、図２〜図４に示す３種類のテストデータを例に解析を行う場合を説明する。なお、図２〜図４中では、ポジションが分かるようにポジションを○印でプロットしている。
【００２３】
受信アンテナ１によりレーダ波が受信されると、それがパルス列諸元測定処理部２へ送られる。
【００２４】
パルス列諸元測定処理部２においては、レーダ波の検波が行われ、パルス列が観測される。なお、ここでは上述した「正弦波ジッタ」、「鋸波ジッタ」、「ランダムジッタ」のいずれかに対応するジッタパルス列が観測されるものとする。
【００２５】
このパルス列諸元測定処理部２においては、パルス列の各パルスの到来時刻順にパルス間隔が測定され、また、各パルスの到来時刻順にパルス間隔毎にパルス番号が付与される。これらの情報は、周波数解析処理部３へ送られる。
【００２６】
周波数解析処理部３においては、パルス列諸元測定処理部２から送られた情報に基づき、パルス番号を時間軸、パルス間隔を振幅としたデータが生成され、さらにそのデータに基づく周波数解析が行われる。周波数解析結果は、閾値処理部４へ送られる。
【００２７】
例えばパルス列が「正弦波ジッタ」である場合には、周波数解析処理部３においては図２に示すようなパルス間隔の変化特性を示すデータが生成されることになる。なお、図２中、横軸はパルス番号（Pulse No.）を示し、縦軸はパルス間隔（Pulse Interval）を示す。図２の例では、パルス間隔が増加と減少を繰り返すものとなっている。
【００２８】
一方、パルス列が「鋸波ジッタ」である場合には、周波数解析処理部３においては図３に示すようなパルス間隔の変化特性を示すデータが生成されることになる。図３の例では、パルス間隔が増加のみを繰り返すものとなっている。
【００２９】
また、パルス列が「ランダムジッタ」である場合には、周波数解析処理部３においては図４に示すようなデータが生成されることになる。図４の例では、パルス間隔の変化に周期性がなくランダムになっている。
【００３０】
このようなデータの作成後、当該データをフーリエ変換することでパルス間隔の周波数スペクトルが算出される。この場合のフーリエ変換は、例えば下式により行われる。
【００３１】
【数１】
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【００３２】
なお、上式において、ｘは信号、Ｘはｘのフーリエ変換結果、Ｎはｘの信号長を示す。この式から得られたパルス間隔のスペクトルはデシベル表示［ｄＢ］で表現される。
【００３３】
パルス間隔のスペクトルの例を図５〜図７に示す。  
例えばパルス列が「正弦波ジッタ」である場合には、周波数解析処理部３においては図５に示すようなデータが生成されることになる。一方、パルス列が「鋸波ジッタ」である場合には、周波数解析処理部３においては図６に示すようなデータが生成されることになる。また、パルス列が「ランダムジッタ」である場合には、周波数解析処理部３においては図７に示すようなデータが生成されることになる。
【００３４】
閾値処理部４においては、周波数解析処理部３から送られたデータに基づき、パルス間隔のスペクトルにおいて最大値をとる成分よりも例えば３ｄＢ以上小さい成分を除去する閾値処理が行われる。但し、３ｄＢという値はこれに限定されるものではなく、別の値にすることが可能である。閾値処理後のデータは、ジッタ種別分類処理部５へ送られる。
【００３５】
閾値処理後のスペクトルの例を図８〜図１０に示す。
【００３６】
例えばパルス列が「正弦波ジッタ」である場合には、閾値処理部４においては図８に示すようなデータが生成されることになる。一方、パルス列が「鋸波ジッタ」である場合には、閾値処理部４においては図９に示すようなデータが生成されることになる。また、パルス列が「ランダムジッタ」である場合には、閾値処理部４においては図１０に示すようなデータが生成されることになる。
【００３７】
ジッタ種別分類処理部５においては、閾値処理部４から送られたデータに基づき、パルス列が、パルス間隔が正弦波又は鋸波のように周期的に増加／減少する周期性ジッタであるのか、あるいはパルス間隔の変化に周期性のないランダムジッタであるのかが識別される。具体的には、閾値処理後のスペクトルの極大値をとり、極大値が１つであれば周期性ジッタと判定され、極大値が２つ以上存在すればランダムジッタであると判定される。図８の例では、極大値は１つであるため、周期性ジッタと判定される。図９の例においても、極大値は１つであるため、周期性ジッタと判定される。図１０の例では、極大値が２つ以上あるとして、ランダムジッタと判定される。ジッタ種別分類結果は、ポジション数算出処理部６へ送られる。
【００３８】
ポジション数算出処理部６においては、ジッタ種別分類処理部５から送られたデータに基づき、ジッタの種類に応じたポジション数の算出が行われる。ポジション数の算出結果は、ポジション算出処理部７へ送られる。
【００３９】
例えば、ジッタ種別分類処理部５においてパルス列が周期性ジッタであると判定されている場合、閾値処理後のスペクトルにおいてピークをとる周波数の逆数がポジション数とされる。
【００４０】
前述した周波数解析処理部３では、パルス番号を時間軸、パルス間隔を振幅としたデータをフーリエ変換した上で周波数解析を行ったが、これはパルス間隔を１秒間隔で受信した信号に対して周波数解析を行ったとみることができる。パルス間隔が周期的に変化するデータの場合、周波数解析の結果として最も強い周波数成分は、パルス間隔の変化の周期が何秒であるかを示すものである。パルス間隔の変化の周期が何秒であるかは、パルス間隔の変化の周期が何サンプル周期であるかということに等しく、パルス間隔の種類の数であるポジション数に相当するとみなすことができる。
【００４１】
一方、ジッタ種別分類処理部５においてパルス列がランダムジッタと判定されている場合、パルス間隔が例えば昇順にソートされ、パルス間隔が種類（長さ）ごとに分類される。具体的には、各パルス間隔を昇順又は降順にソートして得られるパルス間隔において、隣り合うパルス間隔同士の変化量がある一定の値以上であり、且つその次のパルス間隔の変化量が一定の値未満である箇所をポジションが変化する境界としてポジション数を算出する。この結果に基づき、パルス間隔の異なる種類の数がポジション数とされる。図４のデータにおいてパルス間隔を昇順にソートした場合のデータの例を図１１に示す。図１１の例では、パルス間隔の種類が１１種類あり、ポジション数は１１であると判定される。
【００４２】
ポジション算出処理部７においては、ポジション数算出処理部６から送られたポジション数の算出結果等に基づき、各ポジションの算出が行われる。ポジションの算出結果は、パルス間隔変化特性識別処理部８へ送られる。
【００４３】
例えば、ジッタ種別分類処理部５においてパルス列が周期性ジッタであると識別された場合、パルス列についてパルス間隔のヒストグラムが算出される。パルス列が正弦波ジッタである場合のヒストグラムの例を図１２に示す。また、パルス列が鋸波ジッタである場合のヒストグラムの例を図１３に示す。そして、ヒストグラムにおいて頻度が高いパルス間隔から順に、前記算出したポジション数だけパルス間隔が選択され、選択されたパルス間隔の各々の値がポジションとされる。
【００４４】
パルス間隔変化特性識別処理部８においては、ジッタ種別分類処理部５においてパルス列が周期性ジッタであると識別されている場合、パルス列のパルス間隔変化特性に基づき、それが正弦波ジッタあるのか、あるいは鋸波ジッタであるのかが識別される。パルス間隔変化特性の識別結果は、解析結果出力部９へ送られる。
【００４５】
パルス間隔の変化が正弦波状であるのか鋸波状であるのかの識別には、時間もしくはパルス番号に対するパルス間隔の変化の傾きが用いられる。例えば、パルス列が正弦波ジッタである場合、前述した図２のようなパルス間隔の変化特性を示すデータにおいてパルス間隔をパルス間隔の傾きに変換すると、図１４（ａ）のようになる。一方、パルス列が鋸波ジッタである場合、前述した図３のようなパルス間隔の変化特性を示すデータにおいてパルス間隔をパルス間隔の傾きに変換すると、図１４（ｂ）のようになる。
【００４６】
すなわち、パルス間隔の変化が正弦波状である場合、パルス間隔は増加と減少が繰り返されるのに対し、パルス間隔の変化が鋸波状である場合は、増加のみ又は減少のみが繰り返される。パルス間隔の傾きが「＋」である要素と「−」である要素の数の差は、パルス間隔の変化が正弦波状である場合よりも、パルス間隔の変化が鋸波状である場合の方が大きくなる。
【００４７】
そこで、パルス間隔変化特性識別処理部８においては、パルス間隔の変化特性を示すデータに基づき、隣り合うパルスのパルス間隔の傾きが算出され、パルス間隔の傾きの要素について、傾きが「＋」である要素の数と、傾きが「−」である要素の数が記録される。次に、例えば下式により、傾きが「＋」である要素と「−」である要素のうち、数が少ない方の要素の数がパルス間隔の傾きの全要素数のうちどの程度の割合を占めているかを示す指標Ｇが算出される。
【００４８】
【数２】
2018179548.tif 000004
【００４９】
ここで、「Ｇ≧０．３」であれば、パルス間隔の変化は正弦波状であると判定され、パルス列が正弦波ジッタであると判定される。一方、「Ｇ＜０．３」であれば、パルス間隔の変化は鋸波状であると判定され、パルス列が鋸波ジッタであると判定される。但し、０．３という値はこれに限定されるものではなく、別の値にすることが可能である。
【００５０】
解析結果出力部９おいては、ジッタ種別分類処理部５およびパルス間隔変化特性識別処理部８によりそれぞれ識別されたジッタの種類、ポジション数算出処理部６より算出されたポジション数、およびポジション算出処理部７により算出されたポジションが、解析結果として出力される。
【００５１】
例えばパルス列が正弦波ジッタである場合（パルス間隔が正弦波状に変化する場合）に出力される解析結果の例を図１５に示す。また、パルス列が鋸波ジッタ（パルス間隔が鋸波状に変化する場合）である場合に出力される解析結果の例を図１６に示す。また、パルス列がランダムジッタである場合に出力される解析結果の例を図１７に示す。これらの解析結果より、前述した３種類の全てのテストデータにおいて、ジッタパルス列の種類、ポジション数及びポジションを正しく算出できたことを確認することができた。
【００５２】
以上詳述したように実施形態によれば、ジッタパルス列を自動で効率よく高精度に解析することが可能となる。
【００５３】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００５４】
１…受信アンテナ、２…パルス列諸元測定処理部、３…周波数解析処理部、４…閾値処理部、５…ジッタ種別分類処理部、６…ポジション数算出処理部、７…ポジション算出処理部、８…パルス間隔変化特性識別処理部、９…解析結果出力部。
【図１】
2018179548.tif 000005
【図２】
2018179548.tif 000006
【図３】
2018179548.tif 000007
【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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