(57)【要約】【課題】背景雑音レベルを方位に対して平坦にすることができる圧縮整相処理装置を提供する。【解決手段】アレイ周波数ビンデータを生成する周波数分割手段１３と、整相行列を生成する整相行列生成手段１５と、アレイ周波数ビンデータと、整相行列と、を再構成する信号再構成手段２１と、再構成された整相行列と、再構成されたアレイ周波数ビンデータとに基づいてノルム最小化問題を解くことにより、背景雑音レベルが低減されているセンサアレイ１１の方位振幅情報を演算するノルム最小化処理手段２３と、センサアレイ１１の受信信号に対応する擬似受信信号に基づいて特異値の閾値を調整する閾値調整手段１７とを備えたものである。【選択図】図１
2015232521.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の音響センサを有するセンサアレイの受信信号に基づいて分割した周波数ビンからアレイ周波数ビンデータを生成する周波数分割手段と、
前記複数の音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列を生成する整相行列生成手段と、
前記周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、特異値の閾値に基づいて、前記周波数分割手段において生成されたアレイ周波数ビンデータと、前記整相行列生成手段において生成された整相行列と、を再構成する信号再構成手段と、
前記信号再構成手段において再構成された整相行列と、前記信号再構成手段において再構成されたアレイ周波数ビンデータとに基づいてノルム最小化問題を解くことにより、背景雑音レベルが低減されている前記センサアレイの方位振幅情報を演算するノルム最小化処理手段と、
前記センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号に基づいて前記特異値の閾値を調整する閾値調整手段と
を備え、
前記閾値調整手段が、
前記周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、前記センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号から生成された擬似アレイ周波数ビンデータと、前記センサアレイに対応する擬似センサアレイが有する複数の擬似音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列と、前記特異値の閾値と、に基づいてノルム最小化問題を解くことにより、前記擬似センサアレイの方位振幅情報を演算する擬似情報演算手段と、
前記周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、前記擬似情報演算手段において演算された前記擬似センサアレイの方位振幅情報と、前記擬似情報演算手段において演算された前記擬似センサアレイの方位振幅情報から求めた擬似背景雑音レベルとに基づいて、前記特異値の閾値を演算する擬似閾値演算手段と
を有したことを特徴とする圧縮整相処理装置。
【請求項２】
前記受信信号と、前記擬似受信信号とは、前記周波数ビンの中心周波数が同一であり、
前記擬似アレイ周波数ビンデータが、白色雑音を含むものであることを特徴とする請求項１記載の圧縮整相処理装置。
【請求項３】
前記擬似情報演算手段が、前記擬似センサアレイの方位振幅情報を複数回演算するものであることを特徴とする請求項１または２記載の圧縮整相処理装置。
【請求項４】
前記擬似閾値演算手段が、前記擬似情報演算手段において演算された複数の前記擬似センサアレイの方位振幅情報に基づいて求めた擬似背景雑音レベルの最大値と最小値の差分と、前記擬似背景雑音レベルの閾値との大小関係から前記特異値の閾値を演算するものであることを特徴とする請求項３記載の圧縮整相処理装置。
【請求項５】
前記擬似閾値演算手段が、前記擬似背景雑音レベルの最大値と最小値の差分が前記擬似背景雑音レベルの閾値未満である場合、前記特異値の閾値を維持し、前記擬似背景雑音レベルの最大値と最小値の差分が前記擬似背景雑音レベルの閾値以上である場合、前記特異値の閾値を大きくするものであることを特徴とする請求項４記載の圧縮整相処理装置。
【請求項６】
複数の音響センサを有するセンサアレイの受信信号に基づいて分割した周波数ビンからアレイ周波数ビンデータを生成し、
前記複数の音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列を生成し、
分割された周波数ビンごとに、特異値の閾値に基づいて、生成されたアレイ周波数ビンデータと、生成された整相行列と、を再構成し、
再構成された整相行列と、再構成されたアレイ周波数ビンデータとに基づいてノルム最小化問題を解くことにより、背景雑音レベルが低減されている前記センサアレイの方位振幅情報を演算するものであって、
前記センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号に基づいて前記特異値の閾値を調整する際、
分割された周波数ビンごとに、前記センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号から生成された擬似アレイ周波数ビンデータと、前記センサアレイに対応する擬似センサアレイが有する複数の擬似音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列と、前記特異値の閾値と、に基づいてノルム最小化問題を解くことにより、前記擬似センサアレイの方位振幅情報を演算し、
分割された周波数ビンごとに、演算された前記擬似センサアレイの方位振幅情報と、演算された前記擬似センサアレイの方位振幅情報から求めた擬似背景雑音レベルとに基づいて、前記特異値の閾値を演算する
ことを特徴とする圧縮整相処理方法。
【請求項７】
コンピュータを、
複数の音響センサを有するセンサアレイの受信信号に基づいて分割した周波数ビンからアレイ周波数ビンデータを生成する周波数分割手段と、
前記複数の音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列を生成する整相行列生成手段と、
前記周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、特異値の閾値に基づいて、前記周波数分割手段において生成されたアレイ周波数ビンデータと、前記整相行列生成手段において生成された整相行列と、を再構成する信号再構成手段と、
前記信号再構成手段において再構成された整相行列と、前記信号再構成手段において再構成されたアレイ周波数ビンデータとに基づいてノルム最小化問題を解くことにより、背景雑音レベルが低減されている前記センサアレイの方位振幅情報を演算するノルム最小化処理手段と、
前記センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号に基づいて前記特異値の閾値を調整する閾値調整手段と
を備え、
前記閾値調整手段が、
前記周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、前記センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号から生成された擬似アレイ周波数ビンデータと、前記センサアレイに対応する擬似センサアレイが有する複数の擬似音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列と、前記特異値の閾値と、に基づいてノルム最小化問題を解くことにより、前記擬似センサアレイの方位振幅情報を演算する擬似情報演算手段と、
前記周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、前記擬似情報演算手段において演算された前記擬似センサアレイの方位振幅情報と、前記擬似情報演算手段において演算された前記擬似センサアレイの方位振幅情報から求めた擬似背景雑音レベルとに基づいて、前記特異値の閾値を演算する擬似閾値演算手段と
を有したとして機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばソーナー等のような複数の音響センサを備えたセンサアレイから受信した受信信号を処理する圧縮整相処理装置および方法ならびにプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えばソーナー等のような複数の音響センサを備えたセンサアレイの受信信号を圧縮整相処理することにより、受信信号から目標の方位と振幅とを出力するものがある。具体的には、複数の音響センサを備えたセンサアレイの受信信号に対して、スパース信号処理を用いることによりセンサアレイの全周における目標の方位及び振幅を求める圧縮整相処理を行うものがある。
【０００３】
例えば非特許文献１に記載の技術は、目標の方位及び振幅に関する情報を含む整相行列と、受信信号から生成した周波数ビンデータとに基づいて、目標の方位及び振幅に関する情報を抽出している。具体的には、非特許文献１に記載の技術は、目標の方位及び振幅に関する情報を求める際、Ｌ１ノルム最小化問題として解く。この際、整相行列を特異値分解及び閾値処理をすることにより再構成しているため、Ｌ１ノルム最小化問題を解くことができ、背景雑音レベルの上昇を改善している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｇｅｏｆｆｒｅｙ  Ｆ．Ｅｄｅｌｍａｎｎ  ａｎｄ  Ｃｈａｒｌｅｓ  Ｆ．  Ｇａｕｍｏｎｄ：“Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ  ｓｅｎｓｉｎｇ，”  ＥＬ２３２  Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ．  Ｓｏｃ．  Ａｍ  １３０（４），Ｏｃｔｏｂｅｒ  ２０１１．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、非特許文献１に記載の技術では、整相行列を再構成する際の特異値の閾値は固定値に設定されている。そして、このような固定値は、センサ間隔の設計周波数に基づいて設定されている。そのため、受信信号から生成した周波数ビンデータに含まれる周波数がセンサ間隔の設計周波数に対してずれる場合、方位によっては背景雑音レベルが上昇することがある。例えば周波数ビンデータの周波数ビンの中心周波数がセンサ間隔の設計周波数よりも小さい場合、主に±９０［ｄｅｇ］近傍のようなエンドファイアにおいて背景雑音レベルが上昇することがある。よって、背景雑音レベルを方位に対して平坦にすることが望まれている。
【０００６】
そこで、本発明は、背景雑音レベルを方位に対して平坦にすることができる圧縮整相処理装置および方法ならびにプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の圧縮整相処理装置は、複数の音響センサを有するセンサアレイの受信信号に基づいて分割した周波数ビンからアレイ周波数ビンデータを生成する周波数分割手段と、複数の音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列を生成する整相行列生成手段と、周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、特異値の閾値に基づいて、周波数分割手段において生成されたアレイ周波数ビンデータと、整相行列生成手段において生成された整相行列と、を再構成する信号再構成手段と、信号再構成手段において再構成された整相行列と、信号再構成手段において再構成されたアレイ周波数ビンデータとに基づいてノルム最小化問題を解くことにより、背景雑音レベルが低減されているセンサアレイの方位振幅情報を演算するノルム最小化処理手段と、センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号に基づいて特異値の閾値を調整する閾値調整手段とを備え、閾値調整手段が、周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号から生成された擬似アレイ周波数ビンデータと、センサアレイに対応する擬似センサアレイが有する複数の擬似音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列と、特異値の閾値と、に基づいてノルム最小化問題を解くことにより、擬似センサアレイの方位振幅情報を演算する擬似情報演算手段と、周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、擬似情報演算手段において演算された擬似センサアレイの方位振幅情報と、擬似情報演算手段において演算された擬似センサアレイの方位振幅情報から求めた擬似背景雑音レベルとに基づいて、特異値の閾値を演算する擬似閾値演算手段とを有したことを特徴とするものである。
【０００８】
本発明の圧縮整相処理方法は、複数の音響センサを有するセンサアレイの受信信号に基づいて分割した周波数ビンからアレイ周波数ビンデータを生成し、複数の音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列を生成し、分割された周波数ビンごとに、特異値の閾値に基づいて、生成されたアレイ周波数ビンデータと、生成された整相行列と、を再構成し、再構成された整相行列と、再構成されたアレイ周波数ビンデータとに基づいてノルム最小化問題を解くことにより、背景雑音レベルが低減されているセンサアレイの方位振幅情報を演算するものであって、センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号に基づいて特異値の閾値を調整する際、分割された周波数ビンごとに、センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号から生成された擬似アレイ周波数ビンデータと、センサアレイに対応する擬似センサアレイが有する複数の擬似音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列と、特異値の閾値と、に基づいてノルム最小化問題を解くことにより、擬似センサアレイの方位振幅情報を演算し、分割された周波数ビンごとに、演算された擬似センサアレイの方位振幅情報と、演算された擬似センサアレイの方位振幅情報から求めた擬似背景雑音レベルとに基づいて、特異値の閾値を演算することを特徴とするものである。
【０００９】
本発明の圧縮整相処理プログラムは、コンピュータを、複数の音響センサを有するセンサアレイの受信信号に基づいて分割した周波数ビンからアレイ周波数ビンデータを生成する周波数分割手段と、複数の音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列を生成する整相行列生成手段と、周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、特異値の閾値に基づいて、周波数分割手段において生成されたアレイ周波数ビンデータと、整相行列生成手段において生成された整相行列と、を再構成する信号再構成手段と、信号再構成手段において再構成された整相行列と、信号再構成手段において再構成されたアレイ周波数ビンデータとに基づいてノルム最小化問題を解くことにより、背景雑音レベルが低減されているセンサアレイの方位振幅情報を演算するノルム最小化処理手段と、センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号に基づいて特異値の閾値を調整する閾値調整手段とを備え、閾値調整手段が、周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、センサアレイの受信信号に対応する擬似受信信号から生成された擬似アレイ周波数ビンデータと、センサアレイに対応する擬似センサアレイが有する複数の擬似音響センサの位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列と、特異値の閾値と、に基づいてノルム最小化問題を解くことにより、擬似センサアレイの方位振幅情報を演算する擬似情報演算手段と、周波数分割手段において分割された周波数ビンごとに、擬似情報演算手段において演算された擬似センサアレイの方位振幅情報と、擬似情報演算手段において演算された擬似センサアレイの方位振幅情報から求めた擬似背景雑音レベルとに基づいて、特異値の閾値を演算する擬似閾値演算手段とを有したとして機能させることを特徴とするものである。
【００１０】
なお、受信信号と、擬似受信信号とは、周波数ビンの中心周波数が同一であり、擬似アレイ周波数ビンデータが、白色雑音を含むものであってもよい。
【００１１】
また、擬似情報演算手段が、擬似センサアレイの方位振幅情報を複数回演算するものであってもよい。
【００１２】
また、擬似閾値演算手段が、擬似情報演算手段において演算された複数の擬似センサアレイの方位振幅情報に基づいて求めた擬似背景雑音レベルの最大値と最小値の差分と、擬似背景雑音レベルの閾値との大小関係から特異値の閾値を演算するものであってもよい。
【００１３】
また、擬似閾値演算手段が、擬似背景雑音レベルの最大値と最小値の差分が擬似背景雑音レベルの閾値未満である場合、特異値の閾値を維持し、擬似背景雑音レベルの最大値と最小値の差分が擬似背景雑音レベルの閾値以上である場合、特異値の閾値を大きくするものであってもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の圧縮整相処理装置および方法ならびにプログラムによれば、特異値の閾値を周波数ビンごとに調整するため、周波数ビンごとの背景雑音レベルを改善し、背景雑音レベルを方位に対して平坦にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の圧縮整相処理装置１の好ましい実施の形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の閾値調整手段１７の好ましい実施の形態を示すブロック図である。
【図３】本発明の圧縮整相処理方法の好ましい実施形態を示すフローチャートである。
【図４】本発明の閾値調整処理方法の好ましい実施形態を示すフローチャートである。
【図５】図２のノルム最小化処理手段５３において演算されたＬ１ノルム最小化演算結果Ｐ１０の一例を示す図である。
【図６】図２のノルム最小化処理手段５３において演算されたＬ１ノルム最小化演算結果Ｐ１３の一例を示す図である。
【図７】図２の擬似背景雑音生成手段７１において生成された背景雑音レベル演算結果Ｐ２０の一例を示す図である。
【図８】図２の擬似背景雑音生成手段７１において生成された背景雑音レベル演算結果Ｐ２３の一例を示す図である。
【図９】図１のノルム最小化処理手段２３において生成された圧縮整相処理結果Ｐ１の一例を示す図である。
【図１０】従来の圧縮整相処理装置３の実施の形態を示すブロック図である。
【図１１】従来の圧縮整相処理結果Ｐ３０の一例を示す図である。
【図１２】従来の圧縮整相処理結果Ｐ３３の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の圧縮整相処理装置１の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本発明の圧縮整相処理装置１の好ましい実施の形態を示すブロック図である。なお、図１のような圧縮整相処理装置１の構成は、補助記憶装置に読み込まれた圧縮整相処理プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この圧縮整相処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。
【００１７】
図１は、本発明の圧縮整相処理装置１の好ましい実施の形態を示すブロック図である。図１の圧縮整相処理装置１は、センサアレイ１１の受信信号を圧縮整相処理するものであり、周波数分割手段１３、整相行列生成手段１５、信号再構成手段２１、ノルム最小化処理手段２３、閾値調整手段１７を備えている。
【００１８】
なお、図１０から図１２における従来例と適宜比較しながら本発明の圧縮整相処理装置１の好ましい実施の形態について説明する。図１０は、従来の圧縮整相処理装置３の実施の形態を示すブロック図である。図１０の圧縮整相処理装置３は、図１の圧縮整相処理装置１と比べ、閾値調整手段１７を備えていない点で相違している。
【００１９】
図１のセンサアレイ１１は、複数の音響センサ２５を備え、目標から発せられた信号を受信するものである。複数の音響センサ２５は、例えばソーナーであり、目標から受信した受信信号を周波数分割手段１３に出力するものである。具体的には、センサアレイ１１は、目標から発せられる音響信号を複数の音響センサ２５で受信し、受信信号をＡ／Ｄ変換等によりデジタル信号に変換し、アレイ信号として周波数分割手段１３に出力する。
【００２０】
周波数分割手段１３は、複数の音響センサ２５を有するセンサアレイ１１の受信信号に基づいて分割した周波数ビンからアレイ周波数ビンデータを生成するものである。具体的には、周波数分割手段１３は、センサアレイ１１の受信信号をアレイ周波数ビンデータＹｊに変換し、信号再構成手段２１に出力するものである。
【００２１】
より具体的には、周波数分割手段１３は、センサアレイ１１からアレイ信号を受信し、例えばＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等を用いて音響センサ２５ごとの受信信号を周波数ビンに変換する。周波数分割手段１３は、あらかじめ定めた周波数ビン範囲に基づいて、変換した周波数ビンのうち、使用する周波数ビンを選択し、選択した周波数ビンに関するデータとしてアレイ周波数ビンデータＹｊを生成し、生成したアレイ周波数ビンデータＹｊを信号再構成手段２１に出力する。
【００２２】
周波数ビン範囲は、設計時に考慮されるものであり、目標から発せられた信号が含まれるように下限周波数ビン番号ＢＬと上限周波数ビン番号ＢＨとが定められている。ここで、周波数ビン番号ｊのアレイ周波数ビンデータＹｊは、センサ番号ｍの音響センサ２５の周波数ビンデータｙｊｍを用いて次の式（１）で表される。
【００２３】
【数１】
2015232521.tif 000003
【００２４】
式（１）において、アレイ周波数ビンデータＹｊは、周波数ビン番号ｊごとに生成されるものである。周波数ビンデータｙｊｍは、ｊｍ番目の音響センサ２５に対応するものである。周波数ビン番号ｊは、周波数分割手段１３が選択した使用する周波数ビンに対して周波数番号を振り直したものであり、１からＪまでが振られている。Ｊは、選択された周波数ビン数であり、下限周波数ビン番号ＢＬと上限周波数ビン番号ＢＨとからＪ＝ＢＬ−ＢＨ＋１で定まるものである。つまり、Ｊは、全周波数ビン数である。センサ番号ｍは、センサアレイ１１に含まれる音響センサ２５の全センサ数をＭとすると、１からＭまでが振られている。なお、式（１）におけるＴは行列の転置を表すものとする。
【００２５】
整相行列生成手段１５は、複数の音響センサ２５の位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列Ａｊを生成するものである。具体的には、整相行列生成手段１５は、センサアレイ１１が備える複数の音響センサ２５のそれぞれの位置ベクトル等に基づいて整相行列Ａｊを生成し、信号再構成手段２１に出力するものである。
【００２６】
より具体的には、整相行列生成手段１５は、全ビーム数Ｎ個の目標がセンサアレイ１１の全周に対して未知のビーム方位φｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）で存在すると仮定し、要素ａｍｎを次の式（２）により生成し、生成した要素ａｍｎを含むＭ×Ｎの整相行列Ａｊを生成する。
【００２７】
【数２】
2015232521.tif 000004
【００２８】
ここで、式（２）において、要素ａｍｎは、シェーディング係数Ｗｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）、ｊ番目の周波数ビンの中心周波数ｆｊ（ｊ＝１，・・・，Ｊ）、音速ｃ、仮定した目標の方位であるビーム方位φｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）、ｍ番目の音響センサ２５の位置ベクトルｒｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）に基づいて求まるものである。整相行列Ａｊは、周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンごとに生成されるものであるため、整相行列生成手段１５は、次の式（３）で表される整相行列Ａｊを出力する。なお、以後の説明では、ビーム方位φｎを方位φｎと省略する。
【００２９】
【数３】
2015232521.tif 000005
【００３０】
式（３）において、整相行列Ａｊは、１から周波数ビン数Ｊまで生成される。信号再構成手段２１は、周波数分割手段１３から出力されるアレイ周波数ビンデータＹｊと、整相行列生成手段１５から出力される整相行列Ａｊとに基づいて、周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンごとに整相行列Ａｊを次の式（４）で表されるように特異値分解する。
【００３１】
【数４】
2015232521.tif 000006
【００３２】
式（４）において、ＵｊはＭ×Ｍの直交行列であり、ＳｊはＭ個の特異値を対角要素に持つＭ×Ｎの標準形である特異値行列であり、ＶｊＨは、Ｎ×Ｎの直交行列である。なお、式（４）のＨは行列のエルミート転置を表すものとする。Ｍ個の特異値をσｍとすると、Ｓｊは次の式（５）で表される。
【００３３】
【数５】
2015232521.tif 000007
【００３４】
式（５）において、特異値σｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）は、σ１＞σ２＞・・・＞σＭの関係が成立しているものとする。つまり、特異値σｍは、センサ番号ｍが１からセンサアレイ１１に含まれる全センサ数Ｍまで振られているため、センサアレイ１１に含まれる全ての音響センサ２５に対応している。例えばＳ１０２４は、周波数ビン番号１０２４に対応する周波数ビンにおける全ての音響センサ２５に対応する特異値σｍが含まれている。
【００３５】
信号再構成手段２１は、周波数分割手段１３において分割された周波数ビンごとに、設定された特異値の閾値Ｔｊに基づいて、周波数分割手段１３において生成されたアレイ周波数ビンデータＹｊと、整相行列生成手段１５において生成された整相行列Ａｊと、を再構成するものである。
【００３６】
具体的には、信号再構成手段２１は、周波数分割手段１３から出力されたアレイ周波数ビンデータＹｊに含まれる周波数ビンごとに、整相行列生成手段１５から出力された整相行列Ａｊを特異値分解し、特異値σｍをあらかじめ定めた閾値に基づいて使用する特異値σｍを判定し、使用する特異値σｍに応じて再構成された整相行列Ａｊとアレイ周波数ビンデータＹｊとで生成される行列に関するデータをノルム最小化処理手段２３に出力する。
【００３７】
より具体的には、信号再構成手段２１は、全センサ数Ｍ個の特異値σｍに対して閾値判定を行う。ここで、図１の信号再構成手段２１は、従来とは異なるものである。まず、従来の信号再構成手段２１について図１０を参照して説明する。
【００３８】
図１０の信号再構成手段２１は、例えば従来においては最大の特異値σ１×αで定まる閾値よりも小さい特異値σｍを削除し、Ｓｊを再構成する。αは非特許文献１では例えば０．０１が定められている。削除後に残った特異値σｍの数をＰｊとすると、再構成されたＳｊは次の式（６）で表される。
【００３９】
【数６】
2015232521.tif 000008
【００４０】
式（６）において、σ１＞σ２＞・・・＞σＰｊ≧[（最大の特異値σ１）×α]であり、Ｐｊ≦全センサ数Ｍである。同様に、Ｍ×Ｍの直交行列ＵｊからＳｊを再構成時に削除した各特異値に対応する列ベクトルを削除し、Ｍ×Ｍの直交行列Ｕｊを再構成したＭ×Ｐｊの直交行列Ｕｊを生成する。以上のように再構成されたＳｊとＵｊとを用いて整相行列Ａｊを再構成すると、再構成された整相行列Ａｊは次の式（７）で表される。
【００４１】
【数７】
2015232521.tif 000009
【００４２】
同様に、再構成されたＵｊを用いてアレイ周波数ビンデータＹｊを再構成すると、再構成されたアレイ周波数ビンデータＹｊは次の式（８）で表される。
【００４３】
【数８】
2015232521.tif 000010
【００４４】
図１０の信号再構成手段２１は、周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンごとに、式（７）に示すように再構成された整相行列Ａｊ、式（８）に示すように再構成されたアレイ周波数ビンデータＹｊを生成するので、ノルム最小化処理手段２３に出力する再構成された整相行列Ａｊと再構成されたアレイ周波数ビンデータＹｊとは次に示すようにそれぞれ式（９）、（１０）となる。
【００４５】
【数９】
2015232521.tif 000011
【００４６】
【数１０】
2015232521.tif 000012
【００４７】
一方、図１の信号再構成手段２１は、上記で説明した図１０の信号再構成手段２１のように特異値σｍの削除対象が[（最大の特異値σ１）×α]というような固定値に基づいて判断されるのではなく、周波数ビン番号ｊごとに異なる閾値Ｔｊに基づいて判断されるものである。
【００４８】
具体的には、図１の信号再構成手段２１は、周波数分割手段１３から出力されたアレイ周波数ビンデータＹｊと、整相行列生成手段１５から出力された整相行列Ａｊと、閾値調整手段１７から出力された特異値σｍの閾値Ｔｊとに基づいて、再構成した整相行列Ａｊと、再構成したアレイ周波数ビンデータＹｊをノルム最小化処理手段２３に出力する。以下、具体例を例示する。
【００４９】
図１の信号再構成手段２１は、整相行列Ａｊを次の式（１１）に表されるように特異値分解する。
【００５０】
【数１１】
2015232521.tif 000013
【００５１】
ここで、Ｓｊは全センサ数Ｍ個の特異値を対角要素に持つＭ×Ｎの標準形である特値異行列であり、ＵｊはＭ×Ｍの直交行列であり、ＶｊはＮ×Ｎの直交行列である。なお、式（１１）において、Ｈは行列のエルミート転置を表すものとする。また、全センサ数Ｍ個の特異値σｍを用いると、Ｓｊは次の式（１２）で表される。
【００５２】
【数１２】
2015232521.tif 000014
【００５３】
ここで、σ１＞σ２＞・・・＞σＭである。ｍは上記で説明したように、センサ番号であり、ｍ＝１，・・・，Ｍとなる。Ｍは上記で説明したように、センサアレイ１１に含まれる音響センサ２５の全センサ数である。図１の信号再構成手段２１は、全センサ数Ｍ個の特異値σｍに対して特異値σｍの閾値Ｔｊを用いて閾値判定を行う。図１の信号再構成手段２１は、特異値σｍの閾値Ｔｊより小さい特異値σｍを削除し、Ｓｊを再構成する。削除後に残った特異値σｍの数をＰｊとすると、再構成された特異値行列Ｓｊは、次の式（１３）で表される。
【００５４】
【数１３】
2015232521.tif 000015
【００５５】
ここで、σ１＞σ２＞・・・＞σＰｊ≧閾値Ｔｊであり、Ｐｊ≦Ｍである。特異値の閾値Ｔｊは、閾値調整手段１７において周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンごとに最適に調整された値である。同様に、図１の信号再構成手段２１は、Ｍ×Ｍの直交行列Ｕｊから、Ｓｊを再構成したときに削除した各特異値σｍに対応した列ベクトルを削除してＭ×Ｐｊの直交行列Ｕｊに再構成する。図１の信号再構成手段２１は、再構成した特異値行列Ｓｊと、再構成した直交行列Ｕｊとに基づいて整相行列Ａｊを再構成すると、再構成した整相行列Ａｊは次の式（１４）で表される。
【００５６】
【数１４】
2015232521.tif 000016
【００５７】
同様に、信号再構成手段２１は、再構成した直交行列Ｕｊを用いてアレイ周波数ビンデータＹｊを再構成すると、再構成したアレイ周波数ビンデータＹｊは次の式（１５）で表される。
【００５８】
【数１５】
2015232521.tif 000017
【００５９】
信号再構成手段２１は、周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンごとに、再構成した整相行列Ａｊ、再構成したアレイ周波数ビンデータＹｊを生成するので、ノルム最小化処理手段２３に出力する再構成した整相行列Ａｊ、再構成したアレイ周波数ビンデータＹｊは、それぞれ次の式（１６）、（１７）で表される。
【００６０】
【数１６】
2015232521.tif 000018
【００６１】
【数１７】
2015232521.tif 000019
【００６２】
ここで、ｊは周波数ビン番号であり、Ｊは選択された周波数ビン数、すなわち全周波数ビン数である。なお、図１の信号再構成手段２１と、図２の信号再構成手段５１とは同じ機能を備えている。
【００６３】
ノルム最小化処理手段２３は、信号再構成手段２１において再構成された整相行列Ａｊと、信号再構成手段２１において再構成されたアレイ周波数ビンデータＹｊとに基づいてノルム最小化問題を解くことにより、背景雑音レベルＥｊが低減されているセンサアレイ１１の方位振幅情報を演算するものである。ここで方位振幅情報とは、各要素がセンサアレイ１１で受信した目標信号の方位及び振幅を表す１次元ベクトルであり、各要素は次の式（１８）で表される複素数である。ノルム最小化処理手段２３は、具体的には、再構成された整相行列Ａｊとアレイ周波数ビンデータＹｊとに基づいてＬ１ノルム最小化問題を解くことにより、目標の方位及び振幅に関する情報を求め、圧縮整相処理結果Ｐ１として出力する。
【００６４】
【数１８】
2015232521.tif 000020
【００６５】
より具体的には、ノルム最小化処理手段２３は、信号再構成手段２１から出力された再構成された整相行列Ａｊと再構成されたアレイ周波数ビンデータＹｊに基づいて、センサアレイ１１のそれぞれの音響センサ２５の受信信号と圧縮整相処理結果Ｐ１との関係を表す式を用いて、周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンごとに、Ｌ１ノルム最小化問題を解くことにより、目標の方位振幅情報を演算する。例えばセンサアレイ１１のそれぞれの音響センサ２５の受信信号から生成されるアレイ周波数ビンデータＹｊと整相行列生成手段１５から生成される整相行列Ａｊとの関係式は、周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンにおける目標の方位振幅情報をＸｊとすると次の式（１９）で表される。
【００６６】
【数１９】
2015232521.tif 000021
【００６７】
式（１９）の整相行列Ａｊを再構成し、式（１９）のアレイ周波数ビンデータＹｊを再構成すると、式（１９）は次の式（２０）のように再構成される。
【００６８】
【数２０】
2015232521.tif 000022
【００６９】
次に、ノルム最小化処理手段２３は、再構成された整相行列Ａｊと、再構成されたアレイ周波数ビンデータＹｊとを用いて、目標の方位振幅情報を含むＸｊのＬ１ノルムを最小化するために、次の式（２１）で表されるＬ１ノルム最小化問題を解く。
【００７０】
【数２１】
2015232521.tif 000023
【００７１】
ノルム最小化処理手段２３は、周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンごとに、式（２１）のＬ１ノルム最小化問題を解くことにより、目標の方位振幅情報を含むＸｊを演算し、その演算結果を後述する圧縮整相処理結果Ｐ１として出力する。
【００７２】
次に、周波数ビンと、Ｌ１ノルム最小化問題との関係について説明する。通常、センサアレイ１１は、処理対象とする目標の周波数範囲の上限値の設計周波数ｆｍａｘを用いることにより、センサアレイ１１のセンサ間隔ｄ（ただし、ｃは音速）を次の式（２２）のように求める。
【００７３】
【数２２】
2015232521.tif 000024
【００７４】
従来では、図１０のノルム最小化処理手段２３は、センサ間隔ｄを用いて選択した周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンに応じた整相行列Ａｊを生成し、Ｌ１ノルム最小化問題の制約条件としている。このとき、周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘの近傍であれば、周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンに応じた整相行列Ａｊのランクはフルランク、すなわち、ランク数＝全センサ数Ｍとなる。
【００７５】
しかし、周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘからずれていれば、すなわち近傍でない場合、例えば、周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘよりも低ければ周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンに応じた整相行列Ａｊのランクはフルランクにはならない。そして、周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘよりも離れるにつれ、周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンに応じた整相行列Ａｊのランク数は小さくなる。
【００７６】
例えば整相行列Ａｊのランクが不足してフルランクでなくなると、整相行列Ａｊのスパース性が弱くなり、ノルム最小化処理手段２３は、Ｌ１ノルム最小化問題を精度良く解くことができなくなる。その結果、センサアレイ１１の方位振幅情報における背景雑音レベルＥｊが上昇してしまう。この状態を回避するために、従来では、上記で説明したように、図１０の信号再構成手段２１が特異値分解と特異値σｍの閾値判定とを用いることにより整相行列Ａｊに含まれる小さい特異値σｍを削除し、整相行列Ａｊを再構成することにより、整相行列Ａｊをフルランクまで回復させている。これにより、図１０のノルム最小化処理手段２３は、Ｌ１ノルム最小化問題を精度良く解くことができるため、背景雑音レベルＥｊの上昇が改善されている。
【００７７】
このように、従来では、整相行列Ａｊのランク数が不足している場合に生じる背景雑音の上昇を改善するが、特異値σｍの閾値判定で用いる特異値σｍの閾値は、周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンの中心周波数ｆｊにかかわらず固定値となっている。ここで、選択した周波数ビンに対して全て同じ固定値の閾値を用いると背景雑音レベルＥｊの上昇を改善できない場合について図１１、１２を用いて説明する。
【００７８】
図１１は、従来の圧縮整相処理結果Ｐ３０の一例を示す図である。図１２は、従来の圧縮整相処理結果Ｐ３３の一例を示す図である。図１１の圧縮整相処理結果Ｐ３０は、周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘと等しい場合である。図１２の圧縮整相処理結果Ｐ３３は、周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘよりも小さい場合である。図１１の圧縮整相処理結果Ｐ３０は、周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘと等しいため、背景雑音レベルＥｊは方位に対して平坦である。一方、図１２の圧縮整相処理結果Ｐ３３は、周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘよりも小さく、主にエンドファイア（＋９０［ｄｅｇ］近傍及び−９０［ｄｅｇ］近傍）において背景雑音レベルＥｊが上昇し、背景雑音レベルＥｊが方位に対して平坦でなくなっている。
【００７９】
そこで、図１の圧縮整相処理装置１は、周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘからずれる、例えば周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘよりも小さい場合に生じる背景雑音レベルＥｊの上昇を改善し、背景雑音レベルＥｊを方位に対して平坦になるように、周波数ビンごとに、閾値調整手段１７により特異値の閾値判定で用いる特異値σｍの閾値Ｔｊを最適に調整する。そして、ノルム最小化処理手段２３は、最適な特異値σｍの閾値Ｔｊに基づいて図３で後述する圧縮整相処理結果Ｐ１を出力する。
【００８０】
つまり、図１の圧縮整相処理装置１は、図１０の圧縮整相処理装置３と比べ、閾値調整手段１７が設けられている点で相違する。そこで、従来と比較して相違点となる閾値調整手段１７について説明する。
【００８１】
図１の閾値調整手段１７は、センサアレイ１１の受信信号に対応する擬似受信信号に基づいて特異値σｍの閾値Ｔｊを調整するものである。閾値調整手段１７の詳細について図２を用いて説明する。図２は、本発明の閾値調整手段１７の好ましい実施の形態を示すブロック図である。
【００８２】
図２の閾値調整手段１７は、擬似音響センサ２６を備えた擬似センサアレイ３１、周波数分割手段３３、整相行列生成手段３５、擬似情報演算手段３７、擬似閾値演算手段３９を備え、図１の信号再構成手段２１に供給する特異値σｍの閾値Ｔｊを調整するものである。具体的には、閾値調整手段１７は、擬似センサアレイ３１、周波数分割手段３３、整相行列生成手段３５、擬似情報演算手段３７、擬似閾値演算手段３９を備えている。
【００８３】
擬似センサアレイ３１は、センサアレイ１１のそれぞれの音響センサ２５の受信信号を模擬した擬似受信信号を生成し、周波数分割手段３３に出力するものである。なお、閾値調整手段１７の目的は、圧縮整相処理結果Ｐ１における背景雑音レベルＥｊが方位に対して平坦となるように特異値σｍの閾値Ｔｊを調整することにあるため、各音響センサ２５の擬似受信信号は音響センサ２５間で同じレベルの白色雑音、例えば音響センサ２５間で無相関な白色雑音を生成し、周波数分割手段３３に出力する。
【００８４】
ここで、受信信号と、擬似受信信号とは、周波数ビンの中心周波数ｆｊが同一であり、擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊが、白色雑音を含むものである。これにより、擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊは、実際のアレイ周波数ビンデータと同様の周波数ビンの中心周波数ｆｊからなり、白色雑音を含んだものであるため、中心周波数ｆｊと、設計周波数ｆｍａｘとのずれが正確に模擬されている。よって、擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊに基づいて特異値σｍの閾値Ｔｊが更新されれば、背景雑音レベルＥｊを方位に対して平坦にすることができる。
【００８５】
周波数分割手段３３は、擬似センサアレイ３１から出力されたそれぞれの音響センサ２５の擬似受信信号を受信し、ＦＦＴ等を用いて次の式（２３）に表される擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊに変換し、擬似情報演算手段３７に出力するものである。
【００８６】
【数２３】
2015232521.tif 000025
【００８７】
整相行列生成手段３５は、センサアレイ１１のそれぞれの音響センサ２５を模擬した位置ベクトルｒｍ等を用いることにより次の式（２４）に表されるａｍｎを要素とする整相行列Ａｊを生成し、擬似情報演算手段３７に出力するものである。
【００８８】
【数２４】
2015232521.tif 000026
【００８９】
擬似情報演算手段３７は、信号再構成手段５１、ノルム最小化処理手段５３を備え、周波数分割手段３３において分割された周波数ビンごとに、センサアレイ１１の受信信号に対応する擬似受信信号から生成された擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊと、センサアレイ１１に対応する擬似センサアレイ３１が有する複数の擬似音響センサ２６の位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列Ａｊと、設定された特異値σｍの閾値Ｔｊと、に基づいてノルム最小化問題を解くことにより、擬似センサアレイ３１の方位振幅情報を演算するものである。
【００９０】
図２の信号再構成手段５１は、擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊと、整相行列Ａｊと、閾値更新手段７５から出力される閾値Ｔｊとに基づいて、特異値分解した整相行列Ａｊに含まれる特異値σｍを閾値判定し、整相行列Ａｊを再構成するものである。図２の信号再構成手段５１は、再構成した整相行列Ａｊに合わせて擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊを再構成し、再構成した整相行列Ａｊと、再構成した擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊとをノルム最小化処理手段５３に出力するものである。
【００９１】
具体的には、図２の信号再構成手段５１は、周波数分割手段３３から出力された擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊと、整相行列生成手段３５から出力された整相行列Ａｊと、閾値更新手段７５から出力された特異値σｍの閾値Ｔｊとに基づいて、周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンごとに、整相行列Ａｊを特異値分解し、特異値σｍの閾値Ｔｊを用いて閾値判定し、整相行列Ａｊ、擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊを再構成する。以下、具体的に例示する。
【００９２】
まず、図２の信号再構成手段５１は、整相行列Ａｊを次の式（２５）に表されるように特異値分解する。
【００９３】
【数２５】
2015232521.tif 000027
【００９４】
ここで、Ｓｊは、Ｍ個の特異値σｍを対角要素に持つＭ×Ｎの標準形である特異値行列であり、ＵｊはＭ×Ｍの直交行列であり、ＶｊはＮ×Ｎの直交行列である。なお、式（２５）におけるＨは、行列のエルミート転置を表すものとする。ここで、Ｍ個の特異値σｍを用いると、Ｓｊは次の式（２６）で表される。
【００９５】
【数２６】
2015232521.tif 000028
【００９６】
ここで、σ１＞σ２＞・・・＞σＭである。ｍはセンサ番号であり、ｍ＝１，・・・，Ｍである。Ｍは擬似センサアレイ３１が備える擬似音響センサ２６の全センサ数である。Ｍ個の特異値σｍに対して特異値σｍの閾値Ｔｊを用いて閾値判定を行い、特異値σｍの閾値Ｔｊより小さい特異値σｍを削除して特異値行列Ｓｊを再構成する。削除後に残った特異値σｍの数をＰｊとすると、再構成された特異値行列Ｓｊは次の式（２７）で表される。
【００９７】
【数２７】
2015232521.tif 000029
【００９８】
ここで、σ１＞σ２＞・・・＞σＰｊ≧Ｔｊであり、Ｐｊ≦Ｍである。特異値σｍの閾値Ｔｊは、閾値更新手段７５から出力されたものが用いられる。信号再構成手段５１は、同様に、Ｍ×Ｍの直交行列Ｕｊから、特異値行列Ｓｊを再構成したときに削除した各特異値σｍに対応した列ベクトルを削除してＭ×Ｐｊの直交行列Ｕｊを再構成する。信号再構成手段５１は、再構成した特異値行列Ｓｊと、再構成した直交行列Ｕｊとを用いて整相行列Ａｊを再構成すると、再構成した整相行列Ａｊは次の式（２８）で表される。
【００９９】
【数２８】
2015232521.tif 000030
【０１００】
信号再構成手段５１は、同様に、再構成した直交行列Ｕｊを用いて擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊを再構成すると、再構成した擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊは次の式（２９）で表される。
【０１０１】
【数２９】
2015232521.tif 000031
【０１０２】
信号再構成手段５１は、周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンごとに、再構成した整相行列Ａｊ、再構成した擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊを生成するので、ノルム最小化処理手段５３に出力する再構成した整相行列Ａｊ、再構成した擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊはそれぞれ次の式（３０）、（３１）で表される。
【０１０３】
【数３０】
2015232521.tif 000032
【０１０４】
【数３１】
2015232521.tif 000033
【０１０５】
ここで、ｊは擬似周波数ビン番号、Ｊは選択した擬似周波数ビン数である。
【０１０６】
つまり、信号再構成手段５１は、周波数分割手段３３の出力と、整相行列生成手段３５の出力とに基づいて次の式（３２）で表される写像関係を生成することができるが、式（３２）で表される写像関係の行列では、擬似雑音背景レベルＥｊが方位に対して平坦ではない。そこで、信号再構成手段５１は、閾値更新手段７５から出力される特異値σｍの閾値Ｔｊを用いることにより、式（３３）で表される写像関係を生成し、ノルム最小化処理手段５３にＬ１ノルム最小化問題を解く際に用いる式として出力する。
【０１０７】
【数３２】
2015232521.tif 000034
【０１０８】
【数３３】
2015232521.tif 000035
【０１０９】
ノルム最小化処理手段５３は、再構成した整相行列Ａｊと、再構成した擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊとを受信し、再構成した整相行列Ａｊと、再構成した擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊとの写像関係を用いて、Ｌ１ノルム最小化問題を解き、擬似センサアレイ３１の方位振幅情報を求め、擬似閾値演算手段３９に出力するものである。
【０１１０】
具体的には、ノルム最小化処理手段５３は、Ｌ１ノルム最小化問題として次の式（３４）を解くことにより、擬似背景雑音生成手段７１に図５、図６で後述するＬ１ノルム最小化演算結果Ｐ１０、Ｐ１３を出力する。
【０１１１】
【数３４】
2015232521.tif 000036
【０１１２】
擬似閾値演算手段３９は、擬似背景雑音生成手段７１、擬似背景雑音判定手段７３、閾値更新手段７５、閾値保管手段７７を備え、周波数分割手段３３において分割された周波数ビンごとに、擬似情報演算手段３７において演算された擬似センサアレイ３１の方位振幅情報から求めた擬似背景雑音レベルＥｊとに基づいて、特異値σｍの閾値Ｔｊを演算するものである。
【０１１３】
具体的には、擬似閾値演算手段３９は、擬似背景雑音レベルＥｊと、擬似背景雑音レベルＥｊの閾値Ｃとに基づいて、擬似背景雑音レベルＥｊを判定し、判定結果δｊに基づいて特異値σｍの閾値Ｔｊを演算するものである。
【０１１４】
擬似背景雑音生成手段７１は、擬似センサアレイ３１の方位振幅情報を受信し、擬似センサアレイ３１の方位振幅情報から擬似背景雑音レベルＥｊを生成し、擬似背景雑音判定手段７３に出力するものである。具体的には、擬似背景雑音生成手段７１は、Ｌ１ノルム最小化演算結果Ｐ１０、Ｐ１３として、例えば擬似センサアレイ３１の方位振幅情報の演算結果を受信し、積分処理と閾値判定とを用いることにより、特異値σｍの閾値Ｔｊの更新を判定する。ここで、擬似センサアレイ３１からノルム最小化処理手段５３までの一連の処理は、１スナップショットの擬似受信信号に対する処理であるが、擬似背景雑音生成手段７１は擬似背景雑音レベルＥｊの統計的性質を計測するために複数回、例えばＬ回のスナップショットの擬似受信信号に対して処理し、その結果のＬ個の擬似センサアレイ３１の方位振幅情報の演算結果に基づいて次の式（３５）で表される平滑積分を用いて擬似背景雑音レベルＥｊを推定する。
【０１１５】
【数３５】
2015232521.tif 000037
【０１１６】
なお、スナップショットの回数Ｌは、擬似背景雑音レベルＥｊを精度良く推定できる適切な値が設定される。
【０１１７】
擬似背景雑音判定手段７３は、擬似背景雑音レベルＥｊを受信し、擬似背景雑音レベルＥｊが方位に対して平坦であるか否かを判定し、判定結果δｊを閾値更新手段７５に出力するものである。具体的には、擬似背景雑音判定手段７３は、次の式（３６）を用いることにより、推定した擬似背景雑音レベルＥｊが平坦であるか否かを判定し、判定結果δｊを閾値更新手段７５に出力する。
【０１１８】
【数３６】
2015232521.tif 000038
【０１１９】
ここで、Ｃは、擬似背景雑音レベルＥｊの閾値である。次に式（３６）を用いて具体的に例示する。擬似背景雑音判定手段７３は、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分が閾値Ｃ以下であれば、擬似背景雑音レベルＥｊが平坦であると判定し、判定結果δｊを０に設定し、設定した判定結果δｊを閾値更新手段７５に出力する。また、擬似背景雑音判定手段７３は、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分が閾値Ｃを超えていれば、擬似背景雑音レベルＥｊが平坦ではないと判定し、判定結果δｊを１に設定し、設定した判定結果δｊを閾値更新手段７５に出力する。
【０１２０】
閾値更新手段７５は、判定結果δｊに基づいて特異値σｍの閾値Ｔｊを更新する処理を行うものである。閾値更新手段７５は、特異値σｍの閾値Ｔｊを更新する場合、処理結果を信号再構成手段５１に出力し、特異値σｍの閾値Ｔｊを更新しない場合、処理結果を閾値保管手段７７に出力するものである。具体的には、閾値更新手段７５は、擬似背景雑音判定手段７３から出力された判定結果δｊと、次の式（３７）とに基づいて、判定結果δｊに応じた更新処理を行う。
【０１２１】
【数３７】
2015232521.tif 000039
【０１２２】
ここで、ΔＴは、特異値σｍの閾値Ｔｊの更新値であって、ΔＴ＞０となる値が設定されており、初期値として例えば０．０１が設定されている。次に式（３７）を用いて具体的に例示する。閾値更新手段７５は、判定結果δｊが１であれば特異値σｍの閾値Ｔｊを更新し、更新結果を信号再構成手段５１に出力する。また、閾値更新手段７５は、判定結果δｊが０であれば特異値σｍの閾値Ｔｊの更新を終了し、現在の特異値σｍの閾値Ｔｊを閾値保管手段７７に出力する。
【０１２３】
閾値保管手段７７は、特異値σｍの閾値Ｔｊを受信した場合、受信した特異値σｍの閾値Ｔｊを保管し、保管した特異値σｍの閾値Ｔｊを図１の信号再構成手段２１に出力するものである。具体的には、閾値保管手段７７は、閾値更新手段７５から出力された現在の特異値σｍの閾値Ｔｊを保管し、整相行列Ａｊの特異値σｍの閾値Ｔｊとして図１の信号再構成手段２１に出力する。
【０１２４】
閾値調整手段１７は、以上の処理を周波数ビン番号ｊ＝１，・・・，Ｊについて実施することにより、周波数ビンごとの特異値σｍの閾値Ｔｊを事前に調整しておき、調整結果を周波数ビン番号ｊ＝１，・・・，Ｊのそれぞれに対応する周波数ビンごとの整相行列Ａｊの特異値σｍの閾値Ｔｊとして図１の信号再構成手段２１に出力する。
【０１２５】
つまり、上記で説明した図１、図２の閾値調整手段１７は、周波数ビンごとに特異値σｍの閾値Ｔｊを最適に調整するものである。また、図１の周波数分割手段１３、整相行列生成手段１５、ノルム最小化処理手段２３と、図２の周波数分割手段３３、整相行列生成手段３５、ノルム最小化処理手段５３とは、動作が同じであり、センサアレイ１１の出力を用いるか、擬似センサアレイ３１の出力を用いるかが異なっている。また、擬似情報演算手段３７は、擬似センサアレイ３１の方位振幅情報を複数回演算するものである。
【０１２６】
また、擬似閾値演算手段３９は、擬似情報演算手段３７において演算された複数の擬似センサアレイ３１の方位振幅情報に基づいて求めた擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値の差分と、擬似背景雑音レベルＥｊの閾値Ｃとの大小関係から特異値の閾値Ｔｊを演算するものである。
【０１２７】
また、擬似閾値演算手段３９は、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値の差分が擬似背景雑音レベルＥｊの閾値Ｃ未満である場合、特異値の閾値Ｔｊを維持し、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値の差分が擬似背景雑音レベルＥｊの閾値Ｃ以上である場合、特異値の閾値Ｔｊを大きくするものである。
【０１２８】
また、圧縮整相処理装置１は、複数の音響センサ２５を有するセンサアレイ１１の受信信号に基づいて分割した周波数ビンからアレイ周波数ビンデータＹｊを生成し、複数の音響センサ２５の位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列Ａｊを生成し、分割された周波数ビンごとに、設定された特異値σｍの閾値Ｔｊに基づいて、生成されたアレイ周波数ビンデータＹｊと、生成された整相行列Ａｊと、を再構成し、再構成された整相行列Ａｊと、再構成されたアレイ周波数ビンデータＹｊとに基づいてノルム最小化問題を解くことにより、背景雑音レベルＥｊが低減されているセンサアレイ１１の方位振幅情報を演算するものであって、センサアレイ１１の受信信号に対応する擬似受信信号に基づいて特異値の閾値Ｔｊを調整する際、分割された周波数ビンごとに、センサアレイ１１の受信信号に対応する擬似受信信号から生成された擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊと、センサアレイ１１に対応する擬似センサアレイ３１が有する複数の擬似音響センサ２６の位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列Ａｊと、特異値の閾値Ｔｊと、に基づいてノルム最小化問題を解くことにより、擬似センサアレイ３１の方位振幅情報を演算し、分割された周波数ビンごとに、演算された擬似センサアレイ３１の方位振幅情報と、演算された擬似センサアレイ３１の方位振幅情報から求めた擬似背景雑音レベルＥｊとに基づいて、特異値の閾値Ｔｊを演算するものである。
【０１２９】
図３は、本発明の圧縮整相処理方法の好ましい実施形態を示すフローチャートである。圧縮整相処理方法について説明する。まず、図１の周波数分割手段１３においてアレイ周波数ビンデータＹｊが生成され（ステップＳ１１参照）、図１の整相行列生成手段１５において整相行列Ａｊが生成される（ステップＳ１２参照）。図１の閾値調整手段１７において閾値調整処理が施される（ステップＳ１３参照）。
【０１３０】
次に、図１の信号再構成手段２１において、整相行列Ａｊが特異値分解され（ステップＳ１４参照）、特異値σｍの閾値Ｔｊに基づいて特異値分解された整相行列Ａｊの階数が再構成され（ステップＳ１５参照）、再構成された整相行列Ａｊに合わせてアレイ周波数ビンデータＹｊが再構成される（ステップＳ１６参照）。図１のノルム最小化処理手段２３において、再構成された整相行列Ａｊと再構成されたアレイ周波数ビンデータＹｊとに基づいてセンサアレイ１１の目標の方位振幅情報が演算され、圧縮整相処理結果Ｐ１として出力される（ステップＳ１７、図９参照）。
【０１３１】
図４は、本発明の閾値調整処理方法の好ましい実施形態を示すフローチャートである。閾値調整処理方法について説明する。まず、周波数分割手段３３において擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊが生成され（ステップＳ３１参照）、整相行列生成手段３５において整相行列Ａｊが生成される（ステップＳ３２参照）。図２の信号再構成手段５１において、整相行列Ａｊが特異値分解され（ステップＳ３３参照）、特異値σｍの閾値Ｔｊに基づいて特異値分解された整相行列Ａｊの階数が再構成され（ステップＳ３４参照）、再構成された整相行列Ａｊに合わせて擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊが再構成される（ステップＳ３５参照）。
【０１３２】
次に、ノルム最小化処理手段５３において再構成された整相行列Ａｊと再構成された擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊとに基づいて擬似センサアレイ３１の擬似目標の方位振幅情報が生成され、Ｌ１ノルム最小化演算結果Ｐ１０、Ｐ１３が得られる（ステップＳ３６、図５、図６参照）。
【０１３３】
次に、擬似背景雑音生成手段７１において擬似センサアレイ３１の擬似目標の方位振幅情報に基づいて擬似背景雑音レベルＥｊが生成され、背景雑音レベル演算結果Ｐ２０、Ｐ２３が得られる（ステップＳ３７、図７、図８参照）。
【０１３４】
次に、擬似背景雑音判定手段７３において、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値の差分が求められ（ステップＳ３８参照）、差分が擬似背景雑音レベルＥｊの閾値Ｃ以上であれば（ステップＳ３９ＹＥＳ参照）、閾値更新手段７５において特異値σｍの閾値Ｔｊが大きく設定され（ステップＳ４０参照）、再び信号再構成手段５１から擬似背景雑音判定手段７３までの一例の動作が施される。
【０１３５】
一方、擬似背景雑音判定手段７３において、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値の差分が求められ（ステップＳ３８参照）、差分が擬似背景雑音レベルＥｊの閾値Ｃ未満であれば（ステップＳ３９ＮＯ参照）、閾値更新手段７５において特異値σｍの閾値Ｔｊが変更されず、閾値保管手段７７において現在の特異値σｍの閾値Ｔｊが保管され、特異値σｍの閾値Ｔｊとして出力される（ステップＳ４１参照）。
【０１３６】
次に、上記一連の処理の結果から生成されるＬ１ノルム最小化演算結果Ｐ１０、Ｐ１３、背景雑音レベル演算結果Ｐ２０、Ｐ２３、圧縮整相処理結果Ｐ１について説明する。
【０１３７】
図５は、図２のノルム最小化処理手段５３において演算されたＬ１ノルム最小化演算結果Ｐ１０の一例を示す図である。図５のＬ１ノルム最小化演算結果Ｐ１０は、方位φｎに対して背景雑音レベルＥｊが平坦となっている。図６は、図２のノルム最小化処理手段５３において演算されたＬ１ノルム最小化演算結果Ｐ１３の一例を示す図である。図６のＬ１ノルム最小化演算結果Ｐ１３は、方位φｎに対して背景雑音レベルＥｊが平坦ではなく、特にエンドファイアにおいて雑音背景レベルＥｊが大きくなっている。このように、Ｌ１ノルム最小化問題を解いた結果、方位によっては、雑音背景レベルＥｊが大きくなる場合が確認できる。
【０１３８】
図７は、図２の擬似背景雑音生成手段７１において生成された背景雑音レベル演算結果Ｐ２０の一例を示す図である。図７の背景雑音レベル演算結果Ｐ２０は、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分よりも閾値Ｃが大きくなる場合を例示している。この場合、上記で説明したように、閾値更新手段７５において特異値σｍの閾値Ｔｊが更新される必要がない。
【０１３９】
図８は、図２の擬似背景雑音生成手段７１において生成された背景雑音レベル演算結果Ｐ２３の一例を示す図である。図８の背景雑音レベル演算結果Ｐ２３は、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分よりも閾値Ｃが小さくなる場合を例示している。この場合、上記で説明したように、閾値更新手段７５において特異値σｍの閾値Ｔｊが更新される必要がある。
【０１４０】
つまり、特異値σｍの閾値Ｔｊは、周波数ビンごとに、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分よりも閾値Ｃが大きくなるまで閾値更新手段７５において特異値σｍの閾値Ｔｊの更新処理が繰り返されることにより、最終的には、周波数ビンごとに、擬似背景雑音レベルＥｊが平坦とならない部分を超えた値が設定されるため、１つ１つの周波数ビンに最適な特異値σｍの閾値Ｔｊが設定される。よって、特異値σｍの閾値Ｔｊは、周波数ビンごとに最適な値が設定されている。
【０１４１】
図９は、図１のノルム最小化処理手段２３において生成された圧縮整相処理結果Ｐ１の一例を示す図である。図９の圧縮整相処理結果Ｐ１は、方位φｎに対して背景雑音レベルＥｊが平坦となっており、目標レベルが際だっているため、目標の方位振幅情報が特定しやすくなっている。このように、圧縮整相処理装置１は、閾値調整手段１７で調整された閾値Ｔｊを用いることにより、方位φｎに対して背景雑音レベルＥｊを平坦にすることができる。
【０１４２】
以上の説明から、閾値調整手段１７において、周波数ビン番号ｊの周波数ビンごとに、擬似背景雑音レベルＥｊが方位に対して平坦になるように特異値σｍの閾値Ｔｊが調整され、信号再構成手段２１において、周波数ビン番号ｊの周波数ビンごとに、特異値σｍの閾値Ｔｊに基づいて、特異値分解により得られた整相行列Ａｊに含まれる特異値σｍのうち、使用する特異値σｍが判定される。これにより、各周波数ビンに最適な特異値σｍの閾値Ｔｊで使用する特異値σｍが決められることになる。
【０１４３】
つまり、周波数ビンごとに特異値σｍの閾値Ｔｊが調整されるため、周波数ビンの中心周波数ｆｊが設計周波数ｆｍａｘの近傍ではなかったとしても、圧縮整相処理結果Ｐ１には高い背景雑音レベルＥｊが重畳されることがない。よって、周波数ビンごとに背景雑音レベルＥｊは改善されるため、背景雑音レベルＥｊを方位に対して平坦にすることができる。これにより、目標の方位振幅情報が背景雑音に埋もれることなく抽出することができ、精度の高い圧縮整相処理を実現することができる。
【０１４４】
なお、上記の説明では、擬似背景雑音レベルＥｊを推定する方法として、平滑積分処理を用いているが、特にこれに限定されない。例えば指数積分処理、メジアン処理等の他の方法を用いてもよい。また、閾値更新手段７５において、周波数ビン番号ｊに対応した周波数ビンごとに同じ更新値ΔＴを用いて特異値σｍの閾値Ｔｊが更新されているが、特にこれに限定されない。例えば周波数ビン番号ｊに対応する周波数ビンごとに別々の更新値ΔＴｊを用いて特異値σｍの閾値Ｔｊが更新されてもよい。また、例えば擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分に応じた更新値ΔＴｊを用いて特異値σｍの閾値Ｔｊが更新されてもよい。
【０１４５】
すなわち、周波数ビンごとに、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分よりも閾値Ｃが大きくなるまで閾値更新手段７５において特異値σｍの閾値Ｔｊの更新処理が繰り返されることにより、最終的には、周波数ビンごとに、擬似背景雑音レベルＥｊが平坦とならない部分を超えた値が設定されればよく、特異値σｍの閾値Ｔｊの増加手順については特に限定されない。
【０１４６】
また、閾値Ｃは、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分に対して大きすぎれば削除される特異値σｍが増加することになり、目標の方位振幅情報のような必要な情報も除去されることとなる。一方、閾値Ｃは、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分に対して小さすぎれば、目標の方位振幅情報のような必要な情報が背景雑音に埋もれた状態になる恐れがある。したがって、目標の振幅と、背景雑音との比を考慮して閾値Ｃは設定されるとよい。
【０１４７】
また、擬似センサアレイ３１において、擬似音響センサ２６間で同じレベルの無相関な白色雑音が生成されているが、特にこれに限定されない。例えば各擬似音響センサ２６間の相関特性を用いて擬似音響センサ間で相関のある白色雑音が生成されてもよい。
【０１４８】
また、擬似背景雑音判定手段７３において、擬似背景雑音レベルＥｊの平坦化の尺度として、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分が用いられているが、特にこれに限定されない。例えば標準偏差等のように、擬似背景雑音レベルＥｊの平坦化が測れる尺度であれば、さまざまな他の方法も適用することができる。
【０１４９】
以上、本発明の好ましい実施の形態においては、複数の音響センサ２５を有するセンサアレイ１１の受信信号に基づいて分割した周波数ビンからアレイ周波数ビンデータＹｊを生成する周波数分割手段１３と、複数の音響センサ２５の位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列Ａｊを生成する整相行列生成手段１５と、周波数分割手段１３において分割された周波数ビンごとに、特異値の閾値Ｔｊに基づいて、周波数分割手段１３において生成されたアレイ周波数ビンデータＹｊと、整相行列生成手段１５において生成された整相行列Ａｊと、を再構成する信号再構成手段２１と、信号再構成手段２１において再構成された整相行列Ａｊと、信号再構成手段２１において再構成されたアレイ周波数ビンデータＹｊとに基づいてノルム最小化問題を解くことにより、背景雑音レベルＥｊが低減されているセンサアレイ１１の方位振幅情報を演算するノルム最小化処理手段２３と、センサアレイ１１の受信信号に対応する擬似受信信号に基づいて特異値の閾値Ｔｊを調整する閾値調整手段１７とを備え、閾値調整手段１７が、周波数分割手段１３において分割された周波数ビンごとに、センサアレイ１１の受信信号に対応する擬似受信信号から生成された擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊと、センサアレイ１１に対応する擬似センサアレイ３１が有する複数の擬似音響センサ２６の位置情報と、方位情報と、振幅情報とを含む整相行列Ａｊと、特異値の閾値Ｔｊと、に基づいてノルム最小化問題を解くことにより、擬似センサアレイ３１の方位振幅情報を演算する擬似情報演算手段３７と、周波数分割手段１３において分割された周波数ビンごとに、擬似情報演算手段３７において演算された擬似センサアレイ３１の方位振幅情報と、擬似情報演算手段３７において演算された擬似センサアレイ３１の方位振幅情報から求めた擬似背景雑音レベルＥｊとに基づいて、設定された特異値の閾値Ｔｊを演算する擬似閾値演算手段３９とを有している。
【０１５０】
これにより、周波数ビンごとに特異値σｍの閾値Ｔｊを調整するため、周波数ビンごとに背景雑音レベルＥｊを改善し、背景雑音レベルＥｊを方位に対して平坦にすることができる。
【０１５１】
また、本発明の好ましい実施の形態においては、受信信号と、擬似受信信号とは、周波数ビンの中心周波数ｆｊが同一であり、擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊが、白色雑音を含むものである。
【０１５２】
これにより、擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊは、実際のアレイ周波数ビンデータＹｊと同様の周波数ビンの中心周波数ｆｊからなり、白色雑音を含んだものであるため、中心周波数ｆｊと、設計周波数ｆｍａｘとのずれが正確に模擬されている。よって、擬似アレイ周波数ビンデータＹ’ｊに基づいて特異値の閾値Ｔｊが更新されれば、背景雑音レベルＥｊを方位に対して平坦にすることができる。
【０１５３】
また、本発明の好ましい実施の形態において、擬似情報演算手段３７は、擬似センサアレイ３１の方位振幅情報を複数回演算するものである。
【０１５４】
これにより、擬似背景雑音レベルＥｊを生成するためのデータを複数個生成することができるので、誤差を低減させた状態で閾値Ｃによる判定処理を行うことができる。
【０１５５】
また、本発明の好ましい実施の形態において、擬似閾値演算手段３９は、擬似情報演算手段３７において演算された複数の擬似センサアレイ３１の方位振幅情報に基づいて求めた擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値の差分と、擬似背景雑音レベルＥｊの閾値Ｃとの大小関係から特異値の閾値Ｔｊを演算するものである。
【０１５６】
これにより、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値との差分に基づいて特異値の閾値Ｔｊを演算することができる。よって、背景雑音に寄与する特異値σｍを選択することができる。
【０１５７】
また、本発明の好ましい実施の形態において、擬似閾値演算手段３９は、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値の差分が擬似背景雑音レベルＥｊの閾値Ｃ未満である場合、特異値の閾値Ｔｊを維持し、擬似背景雑音レベルＥｊの最大値と最小値の差分が擬似背景雑音レベルＥｊの閾値Ｃ以上である場合、特異値の閾値Ｔｊを大きくするものである。
【０１５８】
これにより、最終的には、周波数ビンごとに、背景雑音を含ませないようにする特異値σｍの閾値Ｔｊを生成することができる。
【符号の説明】
【０１５９】
１、３  圧縮整相処理装置、１１  センサアレイ、１３、３３  周波数分割手段、１５、３５  整相行列生成手段、１７  閾値調整手段、２１、５１  信号再構成手段、２３、５３  ノルム最小化処理手段、２５  音響センサ、２６  擬似音響センサ、３１  擬似センサアレイ、３７  擬似情報演算手段、３９  擬似閾値演算手段、７１  擬似背景雑音生成手段、７３  擬似背景雑音判定手段、７５  閾値更新手段、７７  閾値保管手段、Ｐ１、Ｐ３０、Ｐ３３  圧縮整相処理結果、Ｐ１０、Ｐ１３  Ｌ１ノルム最小化演算結果、Ｐ２０、Ｐ２３  擬似背景雑音レベル演算結果。
【図１】
2015232521.tif 000040
【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】
2015232521.tif 000048
【図１０】
2015232521.tif 000049
【図１１】
2015232521.tif 000050
【図１２】
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