(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１群知能探索により解を探索するために、前記第１群知能探索で用いるパラメータセットの値を調整するパラメータ調整装置であって、
要求性能を満たす前記パラメータセットを探索する探索範囲に基づいて定まる全パラメータセット数よりも少ない低密度テスト用パラメータセット数分の前記パラメータセットに対して前記第１群知能探索により前記解を探索して能力値を決定し、決定した前記能力値に基づいて第２群知能探索を適用し、前記第２群知能探索により探索された前記パラメータセットを、最終的に決定する前記パラメータセットの候補となるパラメータセット候補として抽出する第１段階処理部（Ｓ４）と、
前記第１段階処理部が抽出した前記パラメータセット候補に基づいて定まる第２段階評価パラメータセットに対して、前記要求性能を満たすことを確認できるテストケース数として設定された高密度テストケース数分の予め設定されたテストケースで能力を評価する高密度テストを実行する第２段階処理部（Ｓ５）と、
前記第２段階処理部の評価結果が前記要求性能を満たす前記第２段階評価パラメータセットを、前記解の探索に用いる前記パラメータセットとして決定するパラメータ決定部（Ｓ５、Ｓ７）とを含み、
前記第１段階処理部は、前記高密度テストケース数よりも少ないテストケース数である低密度テストケース数分のテストケースで、前記パラメータセットの能力値を決定する低密度テストを実行するパラメータ調整装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記第２段階処理部は、前記第１段階処理部が抽出した前記パラメータセット候補を複数の集団に分割するクラスタリングを実行し、前記複数の集団のそれぞれの代表値となる前記パラメータセットを、前記第２段階評価パラメータセットとするパラメータ調整装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パラメータ調整装置に関し、特に、群知能探索において、要求性能を満たすようにパラメータを調整するための演算時間を短縮する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
群知能探索により最適値を探索する手法が広く知られている。また、最適値を探索する技術として特許文献１に開示された技術も知られている。
【０００３】
特許文献１には、電波の到来方向を推定する技術が開示されている。特許文献１では、Pseudo-doppler法により電波到来方向を推定する。Pseudo-doppler法では、回転する板等の上にアンテナを取り付け、アンテナを円運動させることで電波発信源から出される電波に対するドップラーシフトを作り出す。
【０００４】
作り出したドップラーシフトは、アンテナの速度ベクトルが電波発信源に向かう方向となるとき、および、アンテナの速度ベクトルが電波発信源とは反対方向となるときに、それぞれプラス側あるいはマイナス側に最大となる。このドップラーシフトの変化を、電波の到来方向を変数として含むモデルにより表す。そして、観測信号と最も一致するモデルを探索することで、電波到来方向の最適値を決定する。そして、この最適値を電波到来方向として推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−８９１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１のモデルには位相、振幅、電波到来方向の３つの変数が存在する。到来する電波が１波のみであり、要求される角度分解能が１０度であれば、電波の到来方向は３６通りのみである。しかし、電波の到来方向はマルチパスの影響により複数存在し得る。仮に、マルチパスの影響により４方向から電波が到来するとすれば、３６の４乗通りの組み合わせが存在する。よって、全部の組み合わせを探索するとすれば、探索のための演算時間が長くなり過ぎる。
【０００７】
そこで、群知能探索により最適値を探索することが考えられる。群知能探索は、生物等を模擬した多点探索アルゴリズムであり、複雑な多峰性空間において少ない計算量で大域的な最適値を探索できる、高い頑健性があることが知られているからである。
【０００８】
ただし、群知能探索は複数のパラメータを備えており、各パラメータの値により、探索性能が変化してしまう。したがって、群知能探索の各パラメータの値を、要求性能を満足する探索結果が得られる値になるようにチューニングしておく必要がある。なお、以下では、一組のパラメータをパラメータセットと表記する。
【０００９】
群知能探索のパラメータセットのチューニングを行うために、想定される全部のパラメータセットについて、想定すべき全部のテストケースで解を求めるとすれば、パラメータセットのチューニングのために膨大な時間が必要となってしまう。
【００１０】
本発明は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、要求性能を満たすようにパラメータセットの値を調整するための演算時間を短くできるパラメータ調整装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的は独立請求項に記載の特徴の組み合わせにより達成され、また、下位請求項は、発明の更なる有利な具体例を規定する。特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【００１２】
上記目的を達成するための本発明は、第１群知能探索により解を探索するために、第１群知能探索で用いるパラメータセットの値を調整するパラメータ調整装置であって、要求性能を満たすパラメータセットを探索する探索範囲に基づいて定まる全パラメータセット数よりも少ない低密度テスト用パラメータセット数分のパラメータセットに対して第１群知能探索により解を探索して能力値を決定し、決定した能力値に基づいて第２群知能探索を適用し、第２群知能探索により探索されたパラメータセットを、最終的に決定するパラメータセットの候補となるパラメータセット候補として抽出する第１段階処理部（Ｓ４）と、第１段階処理部が抽出したパラメータセット候補に基づいて定まる第２段階評価パラメータセットに対して、要求性能を満たすことを確認できるテストケース数として設定された高密度テストケース数分の予め設定されたテストケースで能力を評価する高密度テストを実行する第２段階処理部（Ｓ５）と、第２段階処理部の評価結果が要求性能を満たす第２段階評価パラメータセットを、解の探索に用いるパラメータセットとして決定するパラメータ決定部（Ｓ５、Ｓ７）とを含み、第１段階処理部は、高密度テストケース数よりも少ないテストケース数である低密度テストケース数分のテストケースで、パラメータセットの能力値を決定する低密度テストを実行する。
【００１３】
本発明によれば、パラメータセットの能力を評価するために、第１段階処理部と第２段階処理部を備えている。これら２つの処理部のうち、要求性能を満たすことが確認できるテストケース数として設定された高密度テストケース数分のテストケースでパラメータセットの能力を評価するのは、第２段階処理部のみである。
【００１４】
第１段階処理部は、高密度テストケースよりも少ない低密度テストケース数分のテストケースでパラメータセットに対して第１群知能探索により解を探索して能力値を決定する低密度テストを実行する。しかも、この低密度テストは、要求性能を満たすパラメータセットを探索する探索範囲に基づいて定まる全パラメータセット数よりも少ない低密度テスト用パラメータセット数分、実行するのみである。
【００１５】
つまり、第１段階抽出処理では、テストケース数も削減し、かつ、能力値を決定するパラメータセット数も削減している。よって、第１段階処理に要する時間は、全パラメータセット数に対して高密度テストケース数分のテストケースを実行して各パラメータセットの能力値を決定するのに要する時間よりも短い時間で済む。
【００１６】
ただし、第１段階処理部では、高密度テストケース数よりもテストケース数を削減した低密度テストケース数分しかテストケースを実行していない。そのため、第１段階処理部が決定した能力値は、高密度テストケース数分のテストケースを実行した場合の能力値に対して誤差がある。よって、第１段階処理部が決定した能力値をそのまま用いて、最終的なパラメータセットを決定することはできない。そこで、第２段階処理部において、高密度テストを実行する。
【００１７】
しかし、第２段階処理において高密度テストを実行した結果、要求性能を満たすパラメータセットが見つからないと、第１段階処理を再実行する必要が生じ、要求性能を満たすパラメータセットを決定するまでの演算時間を十分に短縮できない恐れが生じる。
【００１８】
よって、第１段階処理部が抽出するパラメータセット候補に基づいて定まる第２段階評価パラメータセットに、要求性能を満たすパラメータセットが存在する可能性を高くする必要がある。そのためには、能力値が高い範囲のパラメータセット候補を多く抽出する必要がある。
【００１９】
そこで、第１段階処理部は、第２群知能探索を適用してパラメータセット候補を抽出する。第１段階処理部では、低密度テストを実行して能力値を決定するため、この能力値には誤差がある。しかし、高密度テストを実行した場合に能力値が高くなるパラメータは、低密度テストでも能力値が高いはずである。これは、低密度テストは高密度テストの一部だからである。よって、低密度テストにより決定した能力値には誤差があっても、低密度テストを実行して決定した能力値とパラメータセットとの関係は、高密度テストを実行して決定した能力値とパラメータセットとの関係と、傾向が類似する。
【００２０】
そして、群知能探索は、最適値付近が重点的に探索される手法である。よって、第２群知能探索を適用してパラメータセット候補を抽出と、低密度テストを実行して能力値を決定しても、高密度テストを実行して決定した場合の能力値とパラメータセットとの関係に類似した傾向の能力値とパラメータセット候補との関係が得られる。
【００２１】
加えて、第２群知能探索、すなわち、最適値付近が重点的に探索される手法を適用してパラメータセット候補を抽出する。よって、低密度パラメータセット数を全パラメータセット数に比べて十分に小さい値にしても、第２段階処理部において要求性能を満たす評価結果が得られるパラメータセット候補を抽出できる可能性が高くなる。低密度パラメータセット数を全パラメータセット数に比べて十分に小さい値にすれば、第１段階処理に要する時間を、全パラメータセット数に対して高密度テストケース数分のテストケースを実行して各パラメータセットの能力値を決定するのに要する時間よりも圧倒的に短い時間にすることができる。
【００２２】
そして、第２段階処理部では、第１段階処理部においてこのようにして抽出したパラメータセット候補に基づいて定まる第２段階評価パラメータセットに対して高密度テストを実行してパラメータセット候補の能力を評価する。高密度テストを実行することから、要求性能を満たすパラメータセットであるかを精度よく決定できる。また、高密度テストを実行するパラメータセットは、第１段階処理部が抽出したパラメータセット候補に基づいて定まる第２段階評価パラメータセットであることから、高密度テストを実行するパラメータセットの数は少数である。よって、高密度テストを実行しても演算時間は十分に短い。以上により、本発明では、要求性能を満たすパラメータの値を探索するための演算時間を短くできる。
【００２３】
また、請求項２に係る発明では、第２段階処理部は、第１段階処理部が抽出したパラメータセット候補を複数の集団に分割するクラスタリングを実行し、複数の集団のそれぞれの代表値となるパラメータセットを、第２段階評価パラメータセットとする。
【００２４】
前述したように、第１段階処理部で抽出したパラメータセット候補と能力値との関係は、高密度テストを実行して決定した能力値とパラメータセットとの関係と傾向が類似する。
【００２５】
そのため、第１段階処理部が抽出したパラメータセット候補を複数の集団に分割するクラスタリングを実行した場合、各集団の代表値は、その集団において最高の能力値となる高い可能性が高い。よって、各集団の代表値となるパラメータセットを第２段階評価パラメータセットすることで、第２段階処理部において高密度テストを実行した結果、要求性能を満たすパラメータセットが存在しない恐れを低減できる。これにより、第１段階処理を再実行する必要が生じる場合が少なくなるので、より要求性能を満たすパラメータセットを探索するための演算時間を短くできる。
【００２６】
加えて、第２段階評価パラメータセットを複数の集団のそれぞれの代表値となるパラメータセットに限定している。これによっても演算時間を短くできる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】実施形態の電波到来方向推定システムの構成を示す図である。
【図２】モデル波形と受信波形を比較して示す図である。
【図３】２波が到来したと想定した場合の残差を例示する図である。
【図４】粒子群最適化が備えるパラメータと探索範囲を示す図である。
【図５】到来波の端数とテストケース数との関係を示す図である。
【図６】図１の方位角決定部２３０が決定するＰＳＯパラメータ設定処理を示すフローチャートである。
【図７】図６のＳ３の処理を詳しく示すフローチャートである。
【図８】図７のＳ３６の処理を詳しく示すフローチャートである。
【図９】図６のＳ３の処理により抽出されるＰＳＯパラメータを説明する図である。
【図１０】図６のＳ４の処理を詳しく示すフローチャートである。
【図１１】図１０のＳ４１で実行するクラスタリングを説明する図である。
【図１２】図１０のＳ４６の処理を詳しく示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本実施形態は、電波到来方向推定システムであり、図１に示す無線タグリーダ１と無線タグ３００とを含んで構成される。無線タグリーダ１は、パラメータ調整装置としての機能を備えている。
【００２９】
無線タグ３００は、予め設定された一定の搬送波周波数ｆ０の無変調波を送信する。この無線タグ３００はアクティブ型であり、電波は連続的に送信してもよいが、電池寿命の点で、断続的に電波を送信することが好ましい。無線タグ３００は人に携帯されるものであり、衣服のポケットに容易に収容可能な大きさである。
【００３０】
無線タグリーダ１は、受信部１００と、信号処理部２００とを備え、受信部１００は、アンテナ部１１０と、低周波信号生成部１２０とを備える。
【００３１】
［アンテナ部１１０の説明］
アンテナ部１１０は、アンテナ１１１、回転盤１１２、駆動部１１３を備える。アンテナ１１１は、回転盤１１２の外周縁に固定される。アンテナ１１１の形状および大きさは、無線タグ３００が送信する無変調波を受信でき、回転盤１１２において回転中心以外の場所に固定できる大きさであれば、それ以外に制限はない。
【００３２】
回転盤１１２は、駆動部１１３によって回転させられる。回転盤１１２の形状は円盤形状に限らないが、駆動部１１３に対して偏心していないことが望ましい。回転盤１１２は、室内にも容易に設定できる大きさになっている。たとえば、直径１０ｃｍの円盤である。回転盤１１２が回転すると、その上に固定されているアンテナ１１１も同時に回転する。
【００３３】
駆動部１１３は、モーターを備えた構成であり、一定周期で回転盤１１２を回転させる。この一定周期は、確保したいドップラーシフトから定まるアンテナ１１１の回転速度と、アンテナ１１１の回転半径から定める。
【００３４】
［低周波信号生成部１２０の説明］
低周波信号生成部１２０は、バンドパスフィルタ１２１、局部発振器１２２、ミキサ１２３、ローパスフィルタ１２４、Ａ／Ｄ変換器１２５、位相シフト器１２６、ミキサ１２７、ローパスフィルタ１２８、Ａ／Ｄ変換器１２９を備えている。
【００３５】
バンドパスフィルタ１２１は、無線タグ３００が送信する電波の周波数を中心として、アンテナ１１１が回転することにより生じるドップラーシフトから定まる周波数域を通過周波数帯域としている。このバンドパスフィルタ１２１には、アンテナ１１１が受信した受信信号が入力され、この受信信号からノイズを除去する。なお、受信信号がアンテナ１１１からバンドパスフィルタ１２１に送られる伝送路上において、回転盤１１２とともに回転する回転側伝送路の一端と、その一端に対向する非回転側伝送路の一端との間は、アンテナパターンを対向させて無線により伝送している。ただし、無線による伝送に代えて、スリップリングを用いてもよい。
【００３６】
局部発振器１２２は、無線タグ３００が送信する搬送波周波数ｆ０と同じ周波数の局部発振信号を生成する。ミキサ１２３は、局部発振信号と、バンドパスフィルタ１２１が出力した信号を混合して、局部発振信号の周波数とバンドパスフィルタ１２１が出力した周波数との和の周波数および差の周波数の信号を出力する。
【００３７】
ローパスフィルタ１２４は、ミキサ１２３が出力した信号から、局部発振信号の周波数とバンドパスフィルタ１２１が出力した周波数の差の周波数の信号を抽出する。局部発振信号の周波数が、無線タグ３００が送信する搬送波周波数ｆ０と同じ周波数であることから、ローパスフィルタ１２４が抽出する信号は、中心周波数が０Ｈｚとなっている。このローパスフィルタ１２４が出力する信号を、以下、Ｉ成分信号という。Ａ／Ｄ変換器１２５は、ローパスフィルタ１２４が抽出したアナログ信号であるＩ成分信号をデジタル信号に変換する。
【００３８】
位相シフト器１２６は、局部発振信号の位相を９０°シフトさせる。ミキサ１２７は、位相シフト器１２６により９０°位相がシフトされた局部発振信号と、バンドパスフィルタ１２１が出力した信号とを混合する。ローパスフィルタ１２８は、ミキサ１２７が出力した信号から、局部発振信号の周波数とバンドパスフィルタ１２１が出力した周波数の差の周波数の信号を抽出する。ただし、ローパスフィルタ１２８が出力する信号は、Ｉ成分信号に対して９０°位相がずれている。ローパスフィルタ１２８が出力する信号を、以下、Ｑ成分信号という。このＱ成分信号も中心周波数は０Ｈｚとなっている。Ａ／Ｄ変換器１２９は、ローパスフィルタ１２８が抽出したアナログ信号であるＱ成分信号をデジタル信号に変換する。なお、Ａ／Ｄ変換器１２５、１２９が出力するＩ成分信号、Ｑ成分信号は、請求項の低周波信号および測定信号に相当する。
【００３９】
［信号処理部２００の説明］
信号処理部２００は、信号取得部２１０、記憶部２２０、方位角決定部２３０を備える。信号取得部２１０は、Ａ／Ｄ変換器１２５、１２９からＩ成分信号、Ｑ成分信号を取得して、取得した信号を記憶部２２０に格納する。
【００４０】
無線タグ３００は無変調波を送信している。しかし、アンテナ１１１は回転盤１１２が回転することにより、無線タグ３００に対する距離が変化する。そのため、アンテナ１１１が受信する電波の周波数は変動する。したがって、信号取得部２１０が取得するＩ成分信号およびＱ成分信号も周波数が変動する。
【００４１】
記憶部２２０には、電波到来方向を推定するための式（以下、電波到来方向推定式）が記憶されている。電波到来方向推定式は、電波到来方向を変数として備えていれば、他の制限はない。たとえば、特許文献１に記載されているＩ成分近似モデル、Ｑ成分近似モデルを電波到来方向推定式とすることができる。また、近似モデルではなく、Ｉ成分信号、Ｑ成分信号を厳密にモデル化した式でもよい。また、ＩＱ成分に分ける前の受信信号をモデル化した式でもよい。
【００４２】
図２には、モデル波形と受信波形を例示している。なお、受信波形は、受信信号、Ｉ成分信号、Ｑ成分信号のいずれかを表す波形である。モデル波形と受信波形との差（以下、残差）が最小となるとき、すなわち、モデル波形の形状と受信波形の形状が最もマッチするときのモデル波形の電波到来方向の値が、実際に電波が到来した方向であると推定できる。
【００４３】
方位角決定部２３０は、上記電波到来方向推定式を用いて、無線タグ３００からの電波の到来方向を決定する。ここで、無線タグ３００が一つであっても、マルチパスの影響により、電波の到来方向は複数存在する。図３に、２波が到来したと想定した場合の残差を例示する。図３に示すように、２つの電波の到来方向と残差との関係を表す残差空間は、非常に複雑な多峰性空間となる。このように多峰性空間となる残差空間において、極小値ではなく、最小値を探す必要がある。
【００４４】
そこで、本実施形態では、群知能探索を用いて、この最小値、すなわち、正しい電波到来方向を探索する。群知能探索は、複雑な多峰性空間において少ない計算量で大域的な最適値を探索できる、高い頑健性があることが知られているからである。
【００４５】
しかし、群知能探索はパラメータセットの値により、探索性能が変化してしまう。したがって、群知能探索のパラメータセットをチューニングしておく必要がある。群知能探索のパラメータセットのチューニングを行うためには、あるパラメータセットを設定し、実際に想定される複数の受信波形ケースに対して方向推定を行うことで、そのパラメータを設定したときの群知能探索の性能を評価する必要がある。なお、性能は、方向推定精度や計算時間で評価できる。
【００４６】
ここで、群知能探索に設定するパラメータの組み合わせは、一般に、膨大な数になる。本実施形態では、群知能探索として、具体的には、粒子群最適化（Particle Swarm Optimization、以下、ＰＳＯ）を用いる。ＰＳＯのパラメータ（以下、ＰＳＯパラメータ）は、図４にも示すように、粒子数、群ベスト項、自ベスト項、慣性項がある。よって、方位角決定部２３０は、これらのＰＳＯパラメータのチューニングを行う。これらのＰＳＯパラメータを図４に示す最小値と最大値の間で、必要なピッチ幅で変化させる場合、ＰＳＯパラメータの組み合わせは、数百億通りになる。数百億通りは請求項の全パラメータセット数に相当する。
【００４７】
また、マルチパスにより、複数の到来波を想定する必要があるので、ＰＳＯパラメータセットを評価するためにテストする必要がある条件（以下、テストケース）も多い。たとえば、図５に示すように、到来方向を１０度刻みでテストする場合、１波であれば３６方向であるが、複数波を想定すると、３６を波数分掛けた数のテストケース数が発生する。
【００４８】
ＰＳＯパラメータセットのチューニングに要する時間は、「ＰＳＯパラメータセットの組み合わせ数」、「テストケース数」、「１テストケースに要する演算時間」の積になる。よって、全部のテストケースに対して、テストすべき全部のＰＳＯパラメータセットの組み合わせを評価するとすれば、膨大な時間が必要となってしまう。
【００４９】
そこで、本実施形態の方位角決定部２３０は、「ＰＳＯパラメータセットの組み合わせ数」、「テストケース数」を削減しつつも、精度よく到来方向を推定できるＰＳＯパラメータセットを設定するために、次に説明するＰＳＯパラメータ設定処理を実行する。
【００５０】
［ＰＳＯパラメータ設定処理の概要］
図６に、本実施形態で実行するＰＳＯパラメータ設定処理を示している。まず、ＰＳＯパラメータ設定処理の概要を説明する。図６に示すパラメータ設定処理は、ステップ（以下、ステップを省略）Ｓ４の第１段階抽出処理と、Ｓ５の第２段階抽出処理の２段階の抽出処理を行う。なお、第１段階抽出処理は請求項の第１段階処理部に相当しており、第２段階抽出処理は請求項の第２段階処理部に相当する。
【００５１】
第１段階抽出処理では、テストケース数を少ない数にしつつ（すなわち低密度で）、要求性能を満足する可能性が高い、有望なＰＳＯパラメータを少数抽出する。抽出する少数の具体的数は、たとえば、数千組である。全体で数百億通りのＰＳＯパラメータの組み合わせがあるので、数千組は極めて少数である。この数千組は低密度テスト用パラメータセット数に相当する。
【００５２】
有望なＰＳＯパラメータセットを抽出するために、少ないテストケース数で、実際に、ＰＳＯにＰＳＯパラメータセットを設定して、そのＰＳＯで到来方向を推定して、そのＰＳＯの能力を評価する。なお、ＰＳＯにＰＳＯパラメータセットを設定して、そのＰＳＯで到来方向を推定して、そのＰＳＯの能力を評価することを、テストといい、テストするテストケース数が少ない（すなわち低密度である）場合を低密度テストという。また、ここでの能力が高いとは、種々のテストケースにおいて、到来方向推定精度や計算時間で定まる評価点が高い点になることを意味する。
【００５３】
テストケースを少なくし、かつ、ランダムに少数のＰＳＯパラメータセットを抽出しても、有望なＰＳＯパラメータセットが抽出できる可能性は高くない。そこで、本実施形態では、第１段階抽出処理におけるＰＳＯパラメータセットの抽出に、第２群知能探索を用いる。群知能探索は、複雑な多峰性空間でも少ない計算量で最適値を探索できる手法だからである。
【００５４】
なお、前述のように、本実施形態では、モデル波形のマッチングにＰＳＯを用いる。このＰＳＯを、上記第２群知能探索と区別するために、第１群知能探索と表記することがある。ここでの第２群知能探索は、第１群知能探索と同様、ＰＳＯでもよいが、差分進化、カッコウ探索でもよい。差分進化およびカッコウ探索は、多数の局所解を抽出しやすい手法であることが知られているからである。
【００５５】
ただし、第２群知能探索を用いて有望なＰＳＯパラメータセットを抽出しても、第１段階抽出処理はテストケース数が少ないので、決定したＰＳＯパラメータセットの能力値に誤差がある。最終的に、要求性能を満足するＰＳＯとなるかどうかを評価するためには、テストケース数を少なくしないでテストを行う必要がある。テストケース数を少なくしないで行うテストを、高密度テストという。第２段階抽出処理では、この高密度テストを行う。また、第２段階抽出処理では、第１段階抽出処理で抽出した、有望なＰＳＯパラメータをクラスタリングして、クラスタリングして得た各集団の代表値に対してのみ、高密度テストを行う。以上で概要の説明を終わる。以下、図６以降の図を参照しつつ、ＰＳＯパラメータ設定処理を詳細に説明する。
【００５６】
［ＰＳＯパラメータ設定処理の詳細説明］
図６の処理は、無線タグリーダ１を設置環境に設置した後の初期設定として実行される。図６のＳ１では、第２群知能探索の粒子数Ｐ、ステップ数Ｔｅｎｄ、クラスタリングの分割数Ｋｃｒを設定する。粒子数Ｐは、実験に基づいて適宜設定する値であり、たとえば１００〜２００である。ステップ数Ｔｅｎｄは、第２群知能探索のループを何回実行するかを表す値である。クラスタリングの分割数Ｋｃｒは、上述のクラスタリングにおいて生成する集団の数である。クラスタリングの分割数Ｋｃｒは、たとえば数十程度である。
【００５７】
これらの値は、信号処理部２００の外部から、これらの値を示す信号を取得して設定する。たとえば、無線タグリーダ１に図示しない入力部が備えられており、その入力部をユーザが操作して、上記第２群知能探索の粒子数Ｐ、ステップ数Ｔｅｎｄ、クラスタリングの分割数Ｋｃｒを入力する。この場合に、Ｓ１でこれら第２群知能探索の粒子数Ｐ、ステップ数Ｔｅｎｄ、クラスタリングの分割数Ｋｃｒが設定される。
【００５８】
また、外部端末が無線タグリーダ１に接続されて、その外部端末から、第２群知能探索の粒子数Ｐ、ステップ数Ｔｅｎｄ、クラスタリングの分割数Ｋｃｒが無線タグリーダ１に入力されてもよい。
【００５９】
Ｓ２では、ＰＳＯパラメータセットの探索範囲、テストケースを設定する。Ｓ２で設定するＰＳＯパラメータの探索範囲は、図４に示した各パラメータの最小値から最大値までである。テストケースは、低密度テストおよび高密度テスト、それぞれに対して設定する。
【００６０】
各テストケースにおいては、少なくとも到来方向を設定する。到来方向の組み合わせは、図５に例示した数の組み合わせ数がある。なお、想定する波数をいくつにするかは、設置環境に応じて適宜設定する。また、到来方向以外に、位相や振幅を変化させてもよい。ただし、位相や振幅は固定値としてもよい。
【００６１】
高密度テストに対するテストケース数（すなわち高密度テストケース数）は、到来方向については、図５に示した数のテストケース数がある。また、到来方向の刻みと波数が定まれば、具体的な高密度テストケースも定まる。つまり、高密度テストを行う具体的なテストケースは予め設定されている。一方、低密度テストに対するテストケース数（すなわち低密度テストケース数）は、要求される演算時間に基づいて設定する。
【００６２】
低密度テストケース数は、たとえば、高密度テストケース数の１／１０、あるいは、それ以下の数である。低密度テストに対する具体的なテストケースは、高密度テストに対するテストケースに含まれるテストケースの一部であり、予め設定されている。たとえば、到来方向を３０度刻みにすれば、低密度テストに対する具体的なテストケースは、高密度テストに対するテストケースに含まれる。また、到来方向を３０度刻みにした場合、３波を想定すれば、３波のテストケース数は１７２８となり、図５に示す３波のテストケース数に対して１／１０以下になる。
【００６３】
このＳ２での設定も、Ｓ１と同様に、ユーザ操作や外部端末の接続に基づいて設定する。なお、Ｓ１、Ｓ２で設定する値は、予め初期値が設定されており、変更が必要な値のみを変更してもよい。続くＳ３では、第１段階抽出処理を実行する。
【００６４】
［第１段階抽出処理の説明］
第１段階抽出処理の詳細は図７に示す。第１段階抽出処理は、第２群知能探索を用いて、有望なＰＳＯパラメータを抽出する処理である。なお、第２群知能探索のパラメータ自体は予め設定されている。図７において、Ｓ３１では、ｔを初期化すなわち０にする。Ｓ３２では、ｔを１増加する。Ｓ３３では、粒子数カウントＣＰを初期化すなわち０にする。Ｓ３４では、粒子数カウントＣＰを１増加する。
【００６５】
Ｓ３５では、ＰＳＯに、ＰＳＯパラメータセットを設定する。なお、ＰＳＯパラメータセットは、Ｓ１で設定した粒子数Ｐに応じた数のＰＳＯパラメータセットが、初期値としてランダムに設定される。
【００６６】
Ｓ３６では低密度テストを実行する。この低密度テストの詳細は図８に示す。図８において、Ｓ３６１ではｉを初期化すなわち０にする。Ｓ３６２ではｉを１増加する。Ｓ３６３では、Ｓ３５でＰＳＯパラメータセットを設定したＰＳＯで、Ｓ２において低密度テストに対して設定したテストケースのうちのｉ番目のテストケースｉを解く。ＰＳＯでテストケースｉを解くとは、ＰＳＯを用いて、テストケースｉの場合のモデル波形のマッチングを行って、到来方向を推定することを意味する。モデル波形とマッチングを行う受信波形は、実際に受信してもよいし、予めシミュレーション等の計算により作成しておいてもよい。実際にテストケースを解く群知能探索であるＰＳＯが請求項の第１群知能探索に相当する。
【００６７】
Ｓ３６４では、Ｓ３６３の計算結果を評価関数に従い評価する。ここでの計算結果は、Ｓ３６３で推定した到来方向と、Ｓ３６３の処理に要した計算時間である。評価関数は、要求性能に基づいて決定する。要求性能は、たとえば、全部のテストケースについて、到来方向の誤差±３度、計算時間６０ｍｓ以下などである。評価関数は、到来方向の誤差が小さい方が評価が高く、計算時間が早い方が評価が高い。
【００６８】
続くＳ３６５では、使用中のＰＳＯパラメータに対する能力値を更新する。能力値は、Ｓ３６４において評価関数を使って得た値（以下、評価値）の累積値である。よって、Ｓ３６５では、これまでの能力値に、今回のＳ３６４で得た評価値を加算する。
【００６９】
Ｓ３６６では、ｉが、低密度テストケース数ｎになったか否かを判断する。この判断がＮＯであればＳ３６２へ戻る。よって、図８の処理では、図７のＳ３５で設定したＰＳＯパラメータを設定した場合のＰＳＯの能力値を、低密度テストケース数分テストして決定していることになる。Ｓ３６６の判断がＹＥＳであれば図８の処理を終了し、図７のＳ３７へ進む。
【００７０】
Ｓ３７では、粒子数カウントＣＰが、粒子数カウント終了値ＣＰｅｎｄになっているか否かを判断する。粒子数カウント終了値ＣＰｅｎｄは、Ｓ１で設定した粒子数Ｐと同じ値である。この判断がＮＯであればＳ３４に戻る。
【００７１】
Ｓ３４では、前述のように、粒子カウント値を１増加させるので、続くＳ３５では、増加後の粒子数カウントＣＰに対応するＰＳＯパラメータセットをＰＳＯに設定することになる。そして、Ｓ３６では、そのＰＳＯで低密度テストを実行する。よって、Ｓ３４〜Ｓ３７の繰り返しにより、粒子数Ｐの数だけのＰＳＯパラメータセットの能力値が、低密度テストにより決定されることになる。
【００７２】
Ｓ３７の判断がＹＥＳになればＳ３８へ進む。Ｓ３８では、各粒子のＰＳＯパラメータセットを更新する。この更新においては、各粒子について、これまでで最良の能力値と、今回得た能力値とを比較して、最良の能力値を更新する。そして、更新後の最良の能力値となったＰＳＯパラメータセットに基づいて、各粒子のＰＳＯパラメータセットを更新する。よって、最良の能力値の付近が重点的に探索されることになる。群知能探索は、このように最良値の付近が重点的に探索される。よって、抽出するＰＳＯパラメータセットの組み合わせ数が少数であっても、有望な（すなわち能力値の高い）ＰＳＯパラメータセットを抽出することができる。
【００７３】
Ｓ３９では、ｔがＳ１で設定したステップ数Ｔｅｎｄ以上になったか否かを判断する。この判断がＮＯであればＳ３２へ戻る。よって、Ｓ３２〜Ｓ３８はステップ数Ｔｅｎｄだけ繰り返される。なお、Ｓ３２へ戻った場合に、次に実行するＳ３５では、直前のＳ３８で更新されたＰＳＯパラメータセットが設定されることになる。
【００７４】
また、Ｓ３２〜Ｓ３８を一度実行する間にＳ３４〜Ｓ３７が粒子数Ｐの回数分繰り返され、Ｓ３４〜Ｓ３７が一度実行されると、Ｓ３５で設定されたＰＳＯパラメータセットの能力値が、低密度テストで決定される。よって、図７に示す第１段階抽出処理が実行されることにより、粒子数Ｐ×ステップ数Ｔｅｎｄ分の数のＰＳＯパラメータセットの能力値が決定されることになる。この粒子数Ｐ×ステップ数Ｔｅｎｄが低密度テスト用パラメータセット数に相当する。この数は、具体的には、前述したように数千組である。
【００７５】
図９には、黒丸で、第１段階抽出処理で抽出したＰＳＯパラメータを示している。また、図９の破線は、すべてのＰＳＯパラメータの組み合わせに対して、すべてのテストケースを実行して決定したＰＳＯパラメータの能力を示している。
【００７６】
黒丸が破線からずれていることから分かるように、第１段階抽出処理で決定した、各ＰＳＯパラメータの能力は誤差がある。誤差がある理由は、テストケース数が少ない低密度テストを実行して能力を決定したからである。
【００７７】
誤差がある能力に基づいて、最終的に採用するＰＳＯパラメータを決定してしまうと、要求性能を満たすＰＳＯパラメータセットを設定できない恐れがある。そこで、第１段階抽出処理が終了したら、次に、図６のＳ４において第２段階抽出処理を実行する。
【００７８】
［第２段階抽出処理の説明］
第２段階抽出処理の詳細は図１０に示す。図１０において、Ｓ４１では、第１段階抽出処理で抽出したＰＳＯパラメータセットをクラスタリングする。なお、第１段階抽出処理で抽出したＰＳＯパラメータセットがパラメータセット候補である。
【００７９】
クラスタリングには、k-means法を用いる。また、分割数（すなわちクラスタ数）はＳ１で設定した数である。ＰＳＯパラメータセットには、図４に示しているように、４種のパラメータがある。ここで分割するＰＳＯパラメータは、これら４種全部を対象としてもよいが、粒子数を除いた３種のパラメータのみを対象としてもよい。粒子数は、多いほうが結果がよいと推定できるので、次のＳ４２で中央値を抽出する必要性が高くないからである。
【００８０】
図１１は、Ｓ４１でのクラスタリング結果を概念的に示している。なお、実際のクラスタリング結果は、３種あるいは４種のＰＳＯパラメータをクラスタリングしているので、パラメータ軸が３軸あるいは４軸存在する。図１１では、四角で囲んだ範囲が１つの集団である。
【００８１】
Ｓ４２では、Ｓ４１で分割した集団毎に、各集団の中央値となるＰＳＯパラメータセットを抽出する。ここで抽出したＰＳＯパラメータセットが請求項の第２段階評価パラメータセットである。
【００８２】
k-means法によるクラスタリングでは、中心値からの距離を算出しつつ、クラスタリングを行う。この中心値をここでの中央値として用いる。なお、中央値は各集団の代表値である。図１１には、各集団の中央値を、各集団を示す四角内に実線で示している。なお、粒子数を除いた３種のパラメータのみをクラスタリングの対象とした場合、粒子数は予め設定した一定値とする。
【００８３】
Ｓ４３では、ｋを初期化すなわち０にする。Ｓ４４では、ｋを１増加する。Ｓ４５では、ＰＳＯに、Ｓ４２で抽出したＰＳＯパラメータのうち、ｋ番目の集団についてのＰＳＯパラメータを設定する。Ｓ４６では、高密度テストを実行する。この高密度テストの詳細は図１２に示す。
【００８４】
図１２において、Ｓ４６１ではｉを初期化すなわち０にする。Ｓ４６２ではｉを１増加する。Ｓ４６３では、Ｓ４５でＰＳＯパラメータセットを設定したＰＳＯで、Ｓ２において高密度テストに対して設定したテストケースのうちのｉ番目のテストケースｉを解く。
【００８５】
Ｓ４６４では、Ｓ４６３の計算結果を評価関数に従い評価する。ここでの計算結果は、Ｓ４６３で推定した到来方向と、Ｓ４６３の処理に要した計算時間である。評価関数は、低密度テストと同じものである。
【００８６】
続くＳ４６５では、使用中のＰＳＯパラメータセットに対する能力値を更新する。具体的には、これまでの能力値に、今回のＳ４６４で得た評価値を加算する。Ｓ４６６では、ｉが、高密度テストケース数ｍになったか否かを判断する。この判断がＮＯであればＳ４６２へ戻る。よって、図１２の処理では、図１０のＳ４５で設定したＰＳＯパラメータセットを設定した場合のＰＳＯの能力値を、高密度テストケース数分テストして決定していることになる。Ｓ４６６の判断がＹＥＳであれば図１２の処理を終了し、図１０のＳ４７へ進む。
【００８７】
Ｓ４７では、ｋがＳ１で設定した分割数Ｋｃｒ以上になったか否かを判断する。この判断がＮＯであればＳ４４へ戻る。よって、Ｓ４４〜Ｓ４７は分割数Ｋｃｒだけ繰り返される。これにより、Ｓ４２で抽出した各集団の中央値となるＰＳＯパラメータセットの能力値が得られる。Ｓ４７の判断がＹＥＳになった場合には、図６のＳ５へ進む。
【００８８】
Ｓ５では、第２段階抽出処理で抽出した、各集団の中央値となるＰＳＯパラメータセットに、要求性能を満たすＰＳＯパラメータがあるか否かを判断する。要求性能は、予め設定されており、たとえば、高密度テストで用いた全部のテストケースについて、到来方向の誤差±３度、計算時間６０ｍｓ以下を満たすことである。Ｓ５の判断がＮＯであればＳ６へ進む。Ｓ６では、設定を変更する。どのように設定を変更するかは、適宜、ユーザが決定すればよいが、粒子数Ｐとステップ数Ｔｅｎｄの一方または両方を増加させる変更を行う。設定を変更した後、変更後の設定値でＳ３以降を実行する。
【００８９】
一方、Ｓ５の判断がＹＥＳであればＳ７へ進む。Ｓ７では、第２段階抽出処理のＳ４２で抽出したＰＳＯパラメータセットのうち、能力値が最も高いＰＳＯパラメータセットを、電波到来方向の推定に使用するＰＳＯパラメータセットに決定する。なお、Ｓ５およびＳ７が請求項のパラメータ決定部に相当する。
【００９０】
方位角決定部２３０は、この決定したＰＳＯパラメータセットをＰＳＯに設定する。そして、受信波形を取得した場合、この受信波形と最も一致するモデル波形の探索をＰＳＯで行って、逐次、電波の到来方向（すなわち方位角）を推定する。
【００９１】
［実施形態のまとめ］
以上、決定した本実施形態では、ＰＳＯパラメータセットの能力を評価するために、第１段階処理と第２段階抽出処理を行う。これら２つの抽出処理のうち、高密度テストを行ってＰＳＯパラメータセットの能力を評価するのは、第２段階抽出処理のみである。
【００９２】
第１段階処理では低密度テストを実行する。低密度テストは、高密度テストケースよりも少ない低密度テストケース数分のテストケースでパラメータセットの能力値を決定するテストであり、しかも、テストするパラメータセットの数も、全パラメータセット数よりも圧倒的に少ない。よって、第１段階抽出処理に要する時間は、全パラメータセット数に対して高密度テストを実行するのに要する時間よりも、圧倒的に短い時間で済む。
【００９３】
ただし、第１段階抽出処理では、低密度テストで能力値を決定しているので、決定した能力値には誤差がある。よって、第１段階抽出処理で決定した能力値をそのまま用いて、最終的なＰＳＯパラメータセットを決定することはできない。
【００９４】
そこで、第２段階抽出処理において高密度テストを実行するのであるが、第２段階抽出処理において高密度テストを実行した結果、要求性能を満たすＰＳＯパラメータセットが見つからない場合、第１段階抽出処理を再実行する必要が生じてしまう。よって、第２段階抽出処理において高密度テストを実行するＰＳＯパラメータセットに、要求性能を満たすパラメータセットが存在する可能性を高くする必要がある。そのために、能力値が高い範囲のパラメータセットを第１段階抽出処理で多く抽出する必要がある。
【００９５】
そこで、第１段階抽出処理では、第２群知能探索を適用してＰＳＯパラメータセットを抽出する。第１段階抽出処理では、低密度テストを実行して能力値を決定するため、能力値には誤差がある。しかし、低密度テストは高密度テストの一部なので、高密度テストを実行した場合に能力値が高くなるパラメータは、低密度テストでも能力値が高いはずである。
【００９６】
よって、低密度テストにより決定した能力値には誤差があっても、低密度テストを実行して決定した能力値とＰＳＯパラメータセットとの関係は、高密度テストを実行して決定した能力値とパラメータセットとの関係と、傾向が類似する。このことは、図９の破線と黒丸との対比からも分かる。
【００９７】
群知能探索は、最適値付近が重点的に探索される手法である。よって、第２群知能探索を適用してＰＳＯパラメータセットを抽出することで、低密度テストを実行して能力値を決定しても、高密度テストを実行して能力値を決定した場合の能力値とＰＳＯパラメータセットとの関係に類似した傾向の能力値とＰＳＯパラメータセットとの関係を得ることができる。
【００９８】
加えて、第２群知能探索を適用してＰＳＯパラメータセットを抽出する。これにより、第１段階抽出処理で抽出するＰＳＯパラメータセットの数を全パラメータセット数に比べて十分に小さい値にしても、第２段階抽出処理において要求性能を満たす評価結果が得られるＰＳＯパラメータセットを抽出できる可能性が高くなる。
【００９９】
そして、第１段階抽出処理で抽出するＰＳＯパラメータセットの数を全パラメータセット数に比べて十分に小さい値にすれば、第１段階抽出処理に要する時間を、全パラメータセット数に対して高密度テストを実行して各ＰＳＯパラメータセットの能力値を決定するのに要する時間よりも圧倒的に短い時間にすることができる。
【０１００】
第２段階抽出処理では、第１段階抽出処理においてこのようにして抽出したＰＳＯパラメータセットから決定したＰＳＯパラメータセットに対して高密度テストを実行してＰＳＯパラメータセットの能力を評価する。高密度テストを実行することから、要求性能を満たすパラメータセットであるかを精度よく決定できる。また、高密度テストを実行するパラメータセットは、本実施形態では数十のパラメータセットのみである。よって、高密度テストを実行しても演算時間は十分に短い。以上により、本実施形態では、要求性能を満たすＰＳＯパラメータセットの値を探索するための演算時間を短くできる。
【０１０１】
また、本実施形態では、第１段階抽出処理で抽出したＰＳＯパラメータセットを複数の集団に分割するクラスタリングを実行し、各集団の代表値となるＰＳＯパラメータセットのみに高密度テストを実行する。
【０１０２】
第１段階抽出処理で抽出したＰＳＯパラメータセットと能力値との関係は、高密度テストを実行して決定した能力値とパラメータセットとの関係と傾向が類似するので、各集団の代表値は、その集団において最高の能力値となる高い可能性が高い。そこで、本実施形態では、各集団の代表値となるＰＳＯパラメータセットについてのみ、高密度テストを実行して能力値を決定する。
【０１０３】
これにより、第２段階抽出処理に要する演算時間を短くできる。また、第２段階抽出処理の結果、要求性能を満たすパラメータセットが存在しない恐れも低減できるので、第１段階抽出処理を再実行する必要が生じる場合が少なくなる。これらのことから、要求性能を満たすパラメータセットを探索するための演算時間をより短くできる。
【０１０４】
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、次の変形例も本発明の技術的範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施できる。
【０１０５】
＜変形例１＞
たとえば、前述の実施形態では、本発明を、電波到来方向推定システムに適用していたが、本発明は、電波到来方向推定システムに限られず、群知能探索により解を求める技術に広く適用できる。
【０１０６】
＜変形例２＞
前述の実施形態では、k-means法によりクラスタリングを行っていたが、その他のクラスタリング法でもよい。
【０１０７】
＜変形例３＞
前述の実施形態では、第１群知能探索としてＰＳＯを用いていたが、第１群知能探索をＰＳＯ以外の群知能探索としてもよい。
【０１０８】
＜変形例４＞
前述の実施形態では、第１段階抽出処理で抽出したＰＳＯパラメータセットをクラスタリングして、各集団の代表値となるＰＳＯパラメータセットに対して高密度テストを実行していた。しかし、第１段階抽出処理で抽出したＰＳＯパラメータセットを、そのまま高密度テストを実行するＰＳＯパラメータセットとしてもよい。
【符号の説明】
【０１０９】
１：無線タグリーダ    １００：受信部    １１０：アンテナ部    １１１：アンテナ    １１２：回転盤    １１３：駆動部    １２０：低周波信号生成部    １２１：バンドパスフィルタ    １２２：局部発振器    １２３：ミキサ    １２４：ローパスフィルタ    １２５：Ａ／Ｄ変換器    １２６：位相シフト器    １２７：ミキサ    １２８：ローパスフィルタ    １２９：Ａ／Ｄ変換器    ２００：信号処理部    ２１０：信号取得部    ２２０：記憶部    ２３０：方位角決定部    ３００：無線タグ
【図１】
0006583097.tif 000002
【図２】
0006583097.tif 000003
【図３】
0006583097.tif 000004
【図４】
0006583097.tif 000005
【図５】
0006583097.tif 000006
【図６】
0006583097.tif 000007
【図７】
0006583097.tif 000008
【図８】
0006583097.tif 000009
【図９】
0006583097.tif 000010
【図１０】
0006583097.tif 000011
【図１１】
0006583097.tif 000012
【図１２】
0006583097.tif 000013