(57)【要約】【課題】目標からの反響信号の認識率を確保した上で、ノイズ信号に対する誤警報率を低下させて、トータルとしての自動目標検出性能を向上させる。【解決手段】認識率向上のために受信信号から生成したスペクトルパターンの重心補正処理を行う前に、重心補正の要否を判定する処理を追加し、本来重心補正が必要ないデータに対しては重心補正しないようにする。重心補正の要否はスペクトルレベルの分布度合いを考慮して決定する。そのため、送信信号と相関のある領域内を指定範囲として事前設定しておき、目標からの反響音の可能性のある信号は指定範囲内に沿った形で高スペクトルレベルを持つが、ノイズ信号は指定範囲内に添う形で高スペクトルレベルが分布しないことに着目して、この指定範囲内でスペクトルレベルのヒストグラムを作成し、あるレベル以上のスペクトル分布の合計値が閾値を越えるかどうかで重心補正の要否を判定する。【選択図】図２
2008232936.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音波や電磁波を送信し、該送信信号に対する目標からの反響信号を含む受信信号を処理して、振幅値の時系列信号を出力するステップと、
該振幅値の時系列信号を、互いにオーバーラップさせながら短時間の区間で分割し、該分割した短時間の区間データを順次周波数変換して前記反響信号のスペクトルを求めるステップと、
前記短時間毎のスペクトル出力を時系列に並べて、所定時間幅のスペクトルパターンを生成するステップと、
該生成した所定時間幅のスペクトルパターン上に、前記送信信号と周波数・時間特性の相関がある範囲を指定範囲として設定し、該指定範囲内のスペクトル分布状態を判別することにより重心補正要否を判定するステップと、
該重心補正要否判定において重心補正必要と判定されたとき、重心算出処理を実施することにより前記指定範囲内のスペクトルの周波数軸方向の重心を算出し、該算出した重心を中心とする所定の周波数帯域区間を前記スペクトルパターンから切り出して検出用パターンを生成するステップと、
前記重心補正要否判定において重心補正不要と判定されたとき、前記重心算出処理を実施しないで、前記指定範囲で設定されている周波数軸の中央を中心として前記所定の周波数帯域区間を前記スペクトルパターンから切り出して検出用パターンを生成するステップと、
前記生成した検出用パターンの出力レベルを正規化するステップと、
前記正規化した検出用パターンに対して所定のパターン認識手法を適用して、目標からの反響信号および雑音信号を識別して判定するステップと、
を含むことを特徴とする目標信号自動検出処理方法。
【請求項２】
前記重心補正要否を判定するステップは、
前記生成した所定時間幅のスペクトルパターン上に設定された前記指定範囲内のスペクトルレベルを正規化するステップと、
該正規化したスペクトルレベルを横軸に、画素数を縦軸にとって前記指定範囲内のヒストグラムを生成するステップと、
該生成されたヒストグラムに対して、予め設定した分布基準値以上の画素数を合計し、該合計値が予め設定した要否判定閾値以上のとき重心補正必要と判定し、前記合計値が前記要否判定閾値を下回れば、重心補正不要と判定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の目標信号自動検出処理方法。
【請求項３】
前記重心算出処理においては、前記指定範囲内における各時間軸ラインでのピークレベル画素をそれぞれ求め、その平均位置を重心位置として算出することを特徴とする請求項２に記載の目標信号自動検出処理方法。
【請求項４】
前記送信信号として、ＬＦＭ（Linear-Frequency Modulation: 線形周波数変調波）信号を送信し、前記指定範囲は、該ＬＦＭ信号と相関を持つように設定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の目標信号自動検出処理方法。
【請求項５】
前記指定範囲を複数個設定し、該複数個の指定範囲の中で、前記補正要否判定閾値を超えた指定範囲が存在するとき、当該指定範囲の中で前記重心補正処理を実施することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の目標信号自動検出処理方法。
【請求項６】
前記所定のパターン認識手法は、前記正規化した検出用パターンを、所望とする目標からの反響信号および雑音信号を用いて予め学習させたニューラルネットワークに入力し、その検出用パターンが目標からの反響信号であるかあるいは雑音信号であるかを判定する手法であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の目標信号自動検出処理方法。
【請求項７】
音波や電磁波を送信し、該送信信号に対する目標からの反響信号を受信する送受波器と、
前記送受波器から入力された反響信号を含む受信信号を処理して、振幅値の時系列信号を出力する信号処理部と、
前記信号処理部から入力された振幅値の時系列信号を、互いにオーバーラップさせながら短時間の区間で分割し、該分割した短時間の区間データを順次周波数変換して前記反響信号のスペクトルを求める周波数変換処理部と、
該周波数変換処理部で求められた前記短時間毎のスペクトルデータを時系列に並べて、所定時間幅のスペクトルパターンを生成する時間軸切り出し処理部と、
該時間軸切り出し処理部で生成された所定時間幅のスペクトルパターン上に、前記送信信号と周波数・時間特性の相関がある範囲を指定範囲として設定し、該指定範囲内のスペクトル分布状態を判別することにより重心補正要否を判定する重心補正要否判定部と、
該重心補正要否判定部から重心補正必要の判定結果を受けたとき、前記指定範囲内のスペクトルの周波数軸方向の重心を算出する重心算出処理部と、
前記補正要否判定部から重心補正必要の判定結果を受けたとき、前記重心算出処理部で算出された重心を中心として所定の周波数帯域区間を前記スペクトルパターンから切り出して検出用パターンを生成し、前記補正要否判定部から重心補正不要の判定結果を受けたとき、前記指定範囲で設定されている周波数軸の中央を中心として前記所定の周波数帯域区間を前記スペクトルパターンから切り出して検出用パターンを生成する周波数軸切り出し処理部と、
該周波数軸切り出し処理部で生成された検出用パターンの出力レベルを正規化する正規化処理部と、
前記正規化した検出用パターンを入力して、目標からの反響信号および雑音信号を識別して判定するパターン認識処理部と、を備えていることを特徴とする目標信号自動検出装置。
【請求項８】
前記補正要否判定部は、
前記時間軸切り出し処理部で生成された所定時間幅のスペクトルパターンに対して、前記送信信号と周波数・時間特性の相関がある範囲を指定範囲として設定し、該指定範囲内のスペクトルレベルを正規化する指定範囲正規化処理部と、
該指定範囲正規化処理部で正規化されたスペクトルレベルを横軸に、画素数を縦軸にとって前記指定範囲内のヒストグラムを生成する指定範囲ヒストグラム生成処理部と、
該指定範囲ヒストグラム生成処理部で生成されたヒストグラムに対して、事前設定された分布基準値以上の画素数を合計し、該合計値が事前設定された要否判定閾値以上のとき重心補正必要と判定し、前記合計値が前記要否判定閾値を下回れば、重心補正不要と判定する重心補正要否判定処理部と、を備えていることを特徴とする請求項７に記載の目標信号自動検出装置。
【請求項９】
前記重心算出処理部は、前記指定範囲内における各時間軸ラインでのピークレベル画素をそれぞれ求め、その平均位置を重心位置として算出する手段を備えていることを特徴とする請求項７に記載の目標信号自動検出装置。
【請求項１０】
前記パターン認識処理部は、前記正規化処理部で正規化された検出用パターンを、所望とする目標からの反響信号および雑音信号を用いて予め学習させたニューラルネットワークに入力し、その検出用パターンが目標からの反響信号であるかあるいは雑音信号であるかを判定するニューラルネットワーク判定部を備えていることを特徴とする請求項７〜９のいずれか１項に記載の目標信号自動検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音波もしくは電波等を放射するとともにその反射波を受信し、該受信した反射波の中に含まれている目標からの反射波を自動検出する技術に関し、特にドップラーシフトした目標からの反射波を自動検出するのに好適な目標自動検出処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音波もしくは電波等を放射し、その反射波を受信することで受信信号の中から目標からの反射波を自動検出する装置として、受信した信号を所定時間ずらしながら所定の区間切り出して該受信信号のスペクトルデータを求め、次に前記所定時間毎の時系列で出力される前記スペクトルデータを、受信した反響信号の長さで切り出して検出用パターンを生成し、該検出用パターンと所望の出力との関係を学習したうえでニューラルネットワークのアルゴリズムを実行することにより、前記生成した検出用パターンが目標から反射されたものであるかを判別する技術が特許文献１〜３等において提案されている。
【０００３】
特許文献１に記載された発明では、反響信号の受信信号を時系列で短時間の区間に分割し、この短時間の区間データを順次周波数変換して反響音のスペクトルを求めることにより信号対雑音比の改善をはかり、こうして得られた短時間毎のスペクトル出力を時系列に並べて、受信した反響信号の長さに相当する区間を切り出すことにより周波数軸及び時間軸の構造を表す検出用パターンを生成し、更に、生成した検出用パターンの出力レベルをニューラルネットワークの入力条件に合わせるために、０〜１の範囲で正規化してこれを検出用パターンとすることによって、ニューラルネットワークの学習の効率化と認識率の向上を図っている。
【０００４】
特許文献２に記載された発明では、受信信号に対して分解能が粗い第１の周波数分析を行い、得られた周波数パターンに基づいて目標からの反響信号らしき信号を抽出する１回目の目標信号検出と、前記抽出された信号に対して分解能が詳細な第２の周波数分析を行い、得られた周波数パターンに基づいて受信信号が目標からの信号か否かを最終判定する２回目の目標信号検出する２段階構成のニューラルネットワークアルゴリズムを実行することにより、残響などの影響を受けずに、目標の検出率の向上と誤警報率の低減を図るとともに、処理時間の短縮を図っている。
【０００５】
また特許文献３に記載された発明では、反響信号の受信信号である振幅値の時系列信号を、時系列に短時間の区間で分割し、該短時間の区間データを順次高速フーリエ変換手法により周波数変換して、前記反響信号のスペクトルを求めるステップと、求めた前記短時間毎のスペクトル出力を時系列に並べて、受信した目標信号の長さに相当する区間を切り出し周波数パターンとするステップと、該周波数パターン内のスペクトルの周波数軸方向の重心を算出し、これを目標の相対速力として出力するステップと、前記目標の相対速力を中心に送信信号の周波数帯域に相当する区間を前記周波数パターンから切り出して検出用パターンを生成するステップと、前記検出用パターンの出力レベルを０〜１の範囲で正規化するステップと、前記正規化された検出用パターンを、所望とする目標からの反響信号および雑音信号を用いて予め学習させたニューラルネットワークに入力し、その検出用パターンが目標からの反響信号であるかあるいは雑音信号であるかを判定するステップと、前記ニューラルネットワークにより、前記検出用パターンが目標からの反響信号であると判定された場合に、前記切り出された検出用パターンの検出時刻を算出し目標の相対速力とともに出力するステップとを備えることにより、ドップラーシフトした目標の類別精度の向上を図っている。
【０００６】
【特許文献１】特開平８−１５２４７２号公報
【特許文献２】特開平９−３０４５２８号公報
【特許文献３】特開平１１−３８１２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献３に記載された発明においては、時系列に並べられた短時間毎の受信信号スペクトルから切り出された目標信号の長さに相当する区間の周波数パターンに対して、該周波数パターン内のスペクトルの周波数軸方向の重心を算出して目標の相対速力として出力し、該目標の相対速力を中心に送信信号の周波数帯域に相当する区間を前記周波数パターンから切り出して、検出用パターンを生成しているので、目標の相対速力がどのように変化した場合でも、また使用する送信信号の送信周波数および周波数帯域がどのような場合でも、常に同一の周波数パターンをニューラルネットワークに入力することが可能となるので、特許文献１〜２に記載された発明と比較して、目標類別精度の向上を図ることができる。
【０００８】
しかし、特許文献３に記載された発明では、時系列に並べられた短時間毎の受信信号スペクトルから切り出された目標信号の長さに相当する区間の周波数パターンの全てに対して、該周波数パターン内のスペクトルの周波数軸方向の重心を算出することにより前記検出用パターンを生成しているために、送信信号の周波数・時間特性と関連性の薄いノイズ信号に対しても一律的に周波数軸の重心補正を実施してしまうという問題がある。
【０００９】
即ち特許文献３に記載された発明の場合、送信信号の周波数・時間特性と相関のある目標からの反響信号に対して上記周波数軸の重心補正処理が行われた場合には、周波数方向の補正効果が生じて目標判定精度の向上につながるが、送信信号の周波数・時間特性と関連性の薄いノイズ信号に対しても一律的に周波数軸の重心補正を実施してしまうと、本来、重心補正処理をしなければ、ノイズと判定することが容易であった、送信信号との周波数・時間特性がまったく異なる位置にスペクトルレベルの高い領域を持つようなノイズデータまでも重心補正処理されてしまい、その結果、後段のニューラルネットワーク等で構成される判定部において信号かノイズかの判定を困難にする箇所にこのスペクトルレベルの高い領域が位置してしまうため、結果的に、誤判定の可能性が高まり、目標判定率が低下する可能性があった。
【００１０】
その理由について、図３〜図６を参照して更に詳しく説明する。
【００１１】
送信信号として、例えばＬＦＭ（Linear-Frequency Modulation: 線形周波数変調波）信号を送信した場合、その波形の周波数遷移していく様子がわかる程度の分解能が必要となる。このため、図３に示したようにＦＦＴポイント数の大半をオーバーラップさせ、少しずつずらしながらＦＦＴを実施し、時間変化に対してより高分解能のものを得ようとするのが一般的であり、その結果、図４に示したようなスペクトルレベルの時間変化を得ることができる。
【００１２】
このとき、極めて短時間の間のみ発生しているノイズに対しても、このノイズが最初にＦＦＴポイント数幅に含み始めたときから、完全に含まなくなるまで、画素として表現され続けるので、単一周波数のノイズの場合には、時間軸方向に複数画素にまたがって表示されることが多い。また複数周波数ビンにまたがるような周波数成分を含むノイズの場合には、さらに周波数軸方向に広がりを持つことになる。図５は、切り出されたスペクトルパターン内に目標からの反響信号が含まれている場合、図６は、切り出されたスペクトルパターン内には目標からの反響信号は含まれておらず、ノイズのみの場合を示している。
【００１３】
周波数軸の重心補正処理を実施しない場合には、スペクトルパターンの中央部の点線で示す範囲が検出用パターンとして切り出されるため、目標からの反響信号が図５に示すようにドップラーシフトしていると、図５の右上に示されているように、目標からの反響信号の一部が切られた検出用パターンが出力されるが、周波数軸の重心補正処理を実施した場合には、一点鎖線で示す範囲が検出用パターンとして切り出されるため、目標からの反響信号がドップラーシフトしていても、図５の右下に示されているように、目標からの反響信号は切られることなく検出用パターンとして出力されるので、目標の類別精度の向上を図ることができる。
【００１４】
しかし、図６に示すように、切り出されたスペクトルパターン内のデータがノイズのみの場合、周波数軸の重心補正処理を実施しなければ、スペクトルパターンの中央部の点線で示す範囲が検出用パターンとして切り出されるため、図６の右上に示されているように、検出用パターンがノイズであることを容易に判定することができるが、周波数軸の重心補正処理を実施した場合には、一点鎖線で示す範囲が検出用パターンとして切り出されるため、図６の右下に示されているように、ノイズ信号も、周波数分布が目標からの反響信号と同じ周波数領域にシフト補正されるために、目標からの反響信号との差異が小さくなって、目標からの反響信号とノイズの判定を困難にしてしまう。
【００１５】
このように、長い時間軸で考えた場合には、ホワイトノイズとして扱うことのできたノイズが、波形の周波数遷移を画像としてパターン認識するような目標自動検出処理においては、時間及び周波数軸方向の複数画素にまたがるような領域を持つことになるため、特許文献３に記載の発明のように、目標からの反射波のドップラーシフト量を補正するために実施している重心補正処理を、取得された受信信号の中に目標からの反射波が含まれているか否かにかかわらず、全ての受信信号に対して実施した場合、送信信号の周波数・時間特性と相関のある目標からの反響信号に対しては、信号位置の補正効果があり目標判定精度の向上につながるが、本来は、送信信号の周波数・時間特性と相関がないが、上記で示したような複数画素に広がりを持ったノイズ信号においても同様の重心補正処理が実施されるため、ノイズ信号も、周波数分布が目標からの反響信号と同じ周波数領域にシフト補正され、元々の絶対的な周波数分布特徴がなくなってしまい、その結果、重心補正処理後に目標検出を行うために実施されるパターン認識処理において、目標信号と、ある程度の複数画素にまたがるノイズ信号間の特徴差異が小さくなり、誤警報率を上げてしまう問題があった。
【００１６】
つまり、特許文献３に記載の重心補正処理を行った場合、ドップラーシフトした目標からの反射信号の認識率は向上するが、ノイズ信号に対する誤警報率を上げてしまうというデメリットを有していた。
【００１７】
本発明の目的は、上記問題点に鑑み、ドップラーシフトした目標からの反射信号を自動検出する場合において、ドップラーシフトした目標からの反響信号の認識率は確保した上で、ノイズ信号に対する誤警報率を低下させて、トータルとしての自動目標検出性能を向上させることにある。
【００１８】
本発明の他の目的は、ドップラーシフトしているか否かに関係なく、重心補正が必要と判定された信号のみ補正を実施することを可能にする手段を設け、ノイズ信号と目標からの信号との間の周波数的な分布特徴の差異を不必要になくさないようにして、その周波数分布特徴を確保した状態で後段のパターン認識処理に入力することにより、目標からの反響信号の認識率は確保した上で、ノイズ信号に対する誤警報率を低下させて、トータルとしての自動目標検出性能を向上させる手段を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明は、重心補正処理を行うことにより目標類別精度の向上を図る目標信号自動検出技術に対して、この重心補正処理の前に、重心補正の要否を判定する処理を追加し、本来重心補正が必要のないデータに対しては、重心補正されないようにする。その重心補正の要否は、送信信号との間で周波数・時間特性の相関がある信号に対してのみ重心補正するために、スペクトルレベルの分布度合いを考慮した方法により決定する。
【００２０】
その際、スペクトルレベルの分布度合いは、送信信号と相関のある領域内を指定範囲として、事前設定しておき、この範囲内でヒストグラムを作成し、あるレベル以上のスペクトル分布の合計値が閾値を越えるかどうかで判定するものである。これは、目標からの反響音の可能性のある信号は、指定範囲内に沿った形で高スペクトルレベルを持つが、通常、ノイズ信号は、指定範囲内に添う形で高スペクトルレベルが分布しないことに着目している。
【００２１】
具体的には本発明の目標信号自動検出処理方法は、音波や電磁波を送信し、該送信信号に対する目標からの反響信号を含む受信信号を処理して、振幅値の時系列信号を出力するステップと、該振幅値の時系列信号を、互いにオーバーラップさせながら短時間の区間で分割し、該分割した短時間の区間データを順次周波数変換して前記反響信号のスペクトルを求めるステップと、前記短時間毎のスペクトル出力を時系列に並べて、所定時間幅のスペクトルパターンを生成するステップと、該生成した所定時間幅のスペクトルパターン上に、前記送信信号と周波数・時間特性の相関がある範囲を指定範囲として設定し、該指定範囲内のスペクトル分布状態を判別することにより重心補正要否を判定するステップと、該重心補正要否判定において重心補正必要と判定されたとき、重心算出処理を実施することにより前記指定範囲内のスペクトルの周波数軸方向の重心を算出し、該算出した重心を中心とする所定の周波数帯域区間を前記スペクトルパターンから切り出して検出用パターンを生成するステップと、前記重心補正要否判定において重心補正不要と判定されたとき、前記重心算出処理を実施しないで、前記指定範囲で設定されている周波数軸の中央を中心として前記所定の周波数帯域区間を前記スペクトルパターンから切り出して検出用パターンを生成するステップと、前記生成した検出用パターンの出力レベルを正規化するステップと、前記正規化した検出用パターンに対して所定のパターン認識手法を適用して、目標からの反響信号および雑音信号を識別して判定するステップと、を含むことを特徴とする。
【００２２】
前記重心補正要否を判定するステップは、前記生成した所定時間幅のスペクトルパターン上に設定された前記指定範囲内のスペクトルレベルを正規化するステップと、該正規化したスペクトルレベルを横軸に、画素数を縦軸にとって前記指定範囲内のヒストグラムを生成するステップと、該生成されたヒストグラムに対して、予め設定した分布基準値以上の画素数を合計し、該合計値が予め設定した要否判定閾値以上のとき重心補正必要と判定し、前記合計値が前記要否判定閾値を下回れば、重心補正不要と判定するステップにより実現することができる。
【００２３】
また前記重心算出処理においては、前記指定範囲内における各時間軸ラインでのピークレベル画素をそれぞれ求め、その平均位置を重心位置として算出する方法を採用することができる。
【００２４】
前記送信信号としては、例えばＬＦＭ（Linear-Frequency Modulation: 線形周波数変調波）信号を送信し、前記指定範囲は、該ＬＦＭ信号と相関を持つように設定することができる。
【００２５】
また前記指定範囲を複数個設定し、該複数個の指定範囲の中で、前記補正要否判定閾値を超えた指定範囲が存在するとき、当該指定範囲の中で前記重心補正処理を実施することができる。
【００２６】
さらに前記指定範囲は、目標の相対速力に応じて適応的に移動して設定することができる。
【００２７】
また、前記所定のパターン認識手法として、前記正規化した検出用パターンを、所望とする目標からの反響信号および雑音信号を用いて予め学習させたニューラルネットワークに入力し、その検出用パターンが目標からの反響信号であるかあるいは雑音信号であるかを判定する手法を採用することができる
【００２８】
また本発明の目標信号自動検出処理装置は、音波や電磁波を送信し、該送信信号に対する目標からの反響信号を受信する送受波器と、前記送受波器から入力された反響信号を含む受信信号を処理して、振幅値の時系列信号を出力する信号処理部と、前記信号処理部から入力された振幅値の時系列信号を、互いにオーバーラップさせながら短時間の区間で分割し、該分割した短時間の区間データを順次周波数変換して前記反響信号のスペクトルを求める周波数変換処理部と、該周波数変換処理部で求められた前記短時間毎のスペクトルデータを時系列に並べて、所定時間幅のスペクトルパターンを生成する時間軸切り出し処理部と、該時間軸切り出し処理部で生成された所定時間幅のスペクトルパターン上に、前記送信信号と周波数・時間特性の相関がある範囲を指定範囲として設定し、該指定範囲内のスペクトル分布状態を判別することにより重心補正要否を判定する重心補正要否判定部と、該重心補正要否判定部から重心補正必要の判定結果を受けたとき、前記指定範囲内のスペクトルの周波数軸方向の重心を算出する重心算出処理部と、前記補正要否判定部から重心補正必要の判定結果を受けたとき、前記重心算出処理部で算出された重心を中心として所定の周波数帯域区間を前記スペクトルパターンから切り出して検出用パターンを生成し、前記補正要否判定部から重心補正不要の判定結果を受けたとき、前記指定範囲で設定されている周波数軸の中央を中心として前記所定の周波数帯域区間を前記スペクトルパターンから切り出して検出用パターンを生成する周波数軸切り出し処理部と、該周波数軸切り出し処理部で生成された検出用パターンの出力レベルを正規化する正規化処理部と、前記正規化した検出用パターンを入力して、目標からの反響信号および雑音信号を識別して判定するパターン認識処理部と、を備えていることを特徴とする。
【００２９】
前記補正要否判定部は、前記時間軸切り出し処理部で生成された所定時間幅のスペクトルパターンに対して、前記送信信号と周波数・時間特性の相関がある範囲を指定範囲として設定し、該指定範囲内のスペクトルレベルを正規化する指定範囲正規化処理部と、該指定範囲正規化処理部で正規化されたスペクトルレベルを横軸に、画素数を縦軸にとって前記指定範囲内のヒストグラムを生成する指定範囲ヒストグラム生成処理部と、該指定範囲ヒストグラム生成処理部で生成されたヒストグラムに対して、事前設定された分布基準値以上の画素数を合計し、該合計値が事前設定された要否判定閾値以上のとき重心補正必要と判定し、前記合計値が前記要否判定閾値を下回れば、重心補正不要と判定する重心補正要否判定処理部とにより実現することができる。
【発明の効果】
【００３０】
重心補正が不要であるノイズ信号が重心補正されてしまった場合、これらのノイズ信号は、通常、複数画素にまたがる領域をもった信号であるため、この領域が画像中央部に来てしまうため、ニューラルネットワーク判定部での判定が不用意に困難なものとなってしまうが、本発明を用いることによりノイズ信号の重心補正が実施されなくなることから、後段のニューラルネットワーク判定部にはノイズ信号の判定が容易な画像となって入力されるので、ニューラルネットワーク判定部で誤判定する可能性が減り、判定率が向上する。
【００３１】
また本発明では、送信信号の周波数・時間特性を元に最大ドップラーシフト分を考慮して事前設定された指定範囲内において、まず指定範囲内でスペクトルレベルの正規化処理を実施し、その後、スペクトルレベルの分布度合いをヒストグラム化し、高レベルの画素数が事前設定した閾値を超えるかどうか判定することで重心補正処理の要否を決定する処理を追加したので、指定範囲内の広域にわたって高レベル画素が分布しないようなノイズ信号に対する重心補正を実施しないようにすることができ、その分処理量を減らすことができる。
【００３２】
さらに、本発明で追加した指定範囲正規化処理部、指定範囲ヒストグラム生成処理部、及び重心補正要否判定処理部は、演算負荷が少ないため、装置の処理能力を膨大に増やすことなく、誤判定率を低下させることができる。
【００３３】
また通常、重心補正処理を実施しない場合は、目標からの反響音に関して、ありうるすべてのドップラーシフトしたデータを教師信号として与えなければならないために、ニューラルネットワークの教師データとして、あるデータパターンにおける膨大な組み合わせであるドップラーシフトしたデータを取得する必要があるが、本発明では、目標からの反響音である可能性が高いパターンに対してのみ重心補正処理を実施するようにしているので、膨大なドップラーシフトした教師データを取得する必要がなくなるか、もしくは、大幅に削減できるとともに、不必要な重心補正をなくして判定率を向上させることができる。
【００３４】
また本発明では、指定範囲内で正規化を実施して、重心補正要否判定をしていくために、送信信号と相関のない箇所に非常に高レベルのノイズ信号が存在しても、期待した重心補正要否判定処理動作を行わせることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
図１は、本発明が適用される目標自動検出処理装置の全体的な構成を示すブロック図であり、図２は、本発明の特徴を含む検出部の実施形態を示すブロック図である。図３〜図１１は、本実施形態の動作を説明するための図である。
【００３６】
本実施形態の目標自動検出処理装置は、送受波器１から送信した信号に対する目標等からの反射波を送受波器１で受信し、該受信信号を信号処理部２により、帯域制限及び増幅を行った後、ディジタル値に変換し、振幅値の時系列データとして検出部３に入力し、検出部３において所定の処理を実施することにより、目標かどうかの判定を行うことで目標を検出する形態として構成される。
【００３７】
そのため本実施形態の検出部３は、周波数変換処理部３１、時間軸切り出し処理部３２、指定範囲正規化処理部３３、指定範囲ヒストグラム生成処理部３４、重心補正要否判定処理部３５、重心算出処理部３６、周波数軸切り出し処理部３７、正規化処理部３８、およびニューラルネットワーク判定部３９によって構成されている。
【００３８】
周波数変換処理部３１では、図３及び図４に示すように、信号処理部２から入力される時系列信号を、例えばＮサンプルのＦＦＴポイント数からなる短時間区間データに分割し、この短時間区間データをＦＦＴ（高速フーリエ変換）手法により周波数変換して短時間毎の目標反響信号のスペクトルデータを求めるとともに、このＦＦＴポイント数の大半をオーバーラップさせつつ、ＦＦＴシフト幅ずつずらして順次周波数変換することにより、時系列のスペクトルデータを生成する。
【００３９】
時間軸切り出し処理部３２は、周波数変換処理部３１で求められた時系列のスペクトルデータから、後段の処理に適した所定の時間幅で周波数変換されたスペクトルデータを切り出して、スペクトルパターンを生成する。この時間幅は、目標からの反射信号が存在する時間幅よりも少し大きめの時間幅（ｔ１〜ｔ２）に設定される。
【００４０】
指定範囲正規化処理部３３は、対象とする目標の移動最大速度と、装置が出力する送信周波数の関係から求まる周波数領域でのドップラーシフト対象範囲、即ち、送信信号と周波数・時間特性の相関がある範囲（図５あるいは図６の太線枠で囲んだ領域）を指定範囲として事前設定しておき、時間軸切り出し処理部３２で切り出された所定時間幅のスペクトルパターンに対して、図７あるいは図８に示すように、この指定範囲内のデータのスペクトルレベルを正規化する。
【００４１】
指定範囲ヒストグラム生成処理部３４は、指定範囲正規化処理部３３で正規化された指定範囲内でのスペクトルレベルを基にして、スペクトルレベルを横軸に、各スペクトルに対応する画素の数を縦軸にとったヒストグラムを算出する。重心補正要否判定処理部３５は、指定範囲ヒストグラム生成処理部３４で生成されたヒストグラムのレベル分布特性から、図７〜図９に示すように事前設定しておいた分布基準値以上の画素数を合計し、合計値が、別途事前設定しておいた要否判定閾値以上であれば、重心補正が必要であると判定し、要否判定閾値を下回っていれば、重心補正が不要であると判定する。
【００４２】
この判定結果は、重心算出処理部３６に伝えられ、重心補正が必要の場合のみ、重心補正量を算出し、重心補正が不要であった場合は、重心補正量を算出しない。周波数軸切り出し処理部３７は、重心算出処理部３６からの重心位置情報により、上記スペクトルパターンから切り出す領域が制御される。この結果、周波数軸切り出し処理部３７で切り取られる領域は、重心補正が必要と判定されたときには、重心補正された領域（図５の右下）となり、重心補正が不要と判定されたときには、重心補正されていない領域（図６の右上）となる。
【００４３】
周波数軸切り出し処理部３７で切り取られた領域は、正規化処理部３８にて正規化処理される。最後に、ニューラルネットワーク判定部３９によって目標か否かの判定が行われるが、重心補正が不要であると判定されたデータは、誤判定の可能性がない領域が切り出されているため、誤判定の可能性を減らすことが可能となる。
【００４４】
次に、図５及び図６を例にして、本発明の効果をもたらす手段の働きについて説明する。
【００４５】
まず本発明を利用しないで全ての時間軸切り出しパターンに対して重心補正を実施した場合、図６に示すように非常にノイズが多い状態では、図６の右下の重心補正した場合の切り出し範囲で示したように、切り出した画像において、目標からの反響音と同様の画像の中心位置に、複数画素にまたがる高スペクトルレベル分布が集まるため、後段のニューラルネットワーク判定部でノイズ信号であるのにも関わらず、目標からの反響音と誤判定されてしまう可能性があった。
【００４６】
そこで本発明では、重心補正処理の前で、まず、指定範囲正規化処理部３３にて、指定範囲内の画素を対象に、そのスペクトルレベルを０から１の間となるように正規化処理を実施する。指定範囲内画素に限定して正規化するのは、図６に示したように、仮に指定範囲外に非常に高レベルのノイズ信号が存在した場合、画像全体を範囲とし正規化すると、その高レベル信号に引きずられ、結果的に指定範囲内の信号のダイナミックレンジが不用意に圧縮されてしまうこととなる。これは、図６のように、指定範囲内に低Ｓ／Ｎの目標からの信号が存在し、指定範囲外に高レベルのノイズが存在した場合、これ以降の処理で、低Ｓ／Ｎの目標からの反響音に対して閾値処理等を実施できなくなるため、指定範囲内で正規化する必要がある。
【００４７】
次に、指定範囲内で正規化されたスペクトルレベルのヒストグラムを生成する指定範囲ヒストグラム生成処理を実施する。その概要を図７及び図８に示す。指定範囲正規化処理部３３及び指定範囲ヒストグラム生成処理部３４によって、図６のようなノイズ信号は、指定範囲内では、高レベルの画素の分布が少数であるため、ヒストグラムのレベル方向に事前設定した分布基準値を超える画素数は、目標からの反響音に比べて、少ない。
【００４８】
本発明で対象にするノイズ信号は、複数画素にまたがるような領域を持った信号になることが多いが、本発明の指定範囲は、最大ドップラーシフト分を考慮して周波数方向には、ある程度広く事前設定されており、ノイズ信号が、この周波数帯域全域において、高レベルかつ同レベルであり、時間軸方向に対しても高レベルかつ同レベル状態が継続することは、通常、ありえない。従って、指定範囲内で正規化し、ヒストグラム化した際には、ノイズ信号では、高レベル画素が多く出現することはない。仮に高レベル画素が多く出現した場合は、目標からの反響音の可能性があるとし、重心補正を実施しなければならない。
【００４９】
次に、重心補正要否判定処理３５により、スペクトルレベルが分布基準値以上の画素の合計を求める。図６に示したノイズの場合、送信信号と周波数・時間特性が異なるため、図９に示したように事前に設定しておいた重心補正要否の閾値を下回る。従って、重心補正不要と判定される。
【００５０】
重心算出処理部３６は、図１０に示したように、指定範囲内の縦方向である時間軸の各ラインのピーク画素位置を求め、その値から、その平均周波数ビン位置を求める。これを信号の周波数軸の重心とする。この重心位置をもとに周波数軸切り出し処理部３７によって、ニューラルネットワーク判定部３９に適した領域の画像が切り出され、図５のような目標からの反響音は、切り出し画像の中心部分に表現される。なお、ここで示した重心算出方法は、一例であり、例えば、ピーク画素以外も考慮にいれた、より高度な手法を使用してもよい。
【００５１】
また、重心補正が不要と判定された場合には、重心算出処理部３６による重心補正量の算出は行われず、補正量はゼロとなるために、図６において重心補正なしの場合で示した切り出し範囲（図６の点線枠内）が、正規化処理部３８及びニューラルネットワーク判定部３９に入力される。このような信号は、ニューラルネットの学習時にノイズとして訓練されているか、もしくは目標からの反響音として訓練されていないので、目標からの反響音と誤判定されなくなる。
【００５２】
次に、本実施形態の動作について、図１〜図１１を参照して詳細に説明する。
【００５３】
まず、送受波器１から送信したＬＦＭ（Linear-Frequency Modulation: 線形周波数変調波）信号は、目標によって反射され、反響音となって送受波器１に受信される。受信された信号は信号処理部２により、帯域制限及び増幅され、検出部３に入力される。検出部３においては、まず周波数変換処理部３１に信号が入力され、振幅値の時系列信号を、互いにオーバーラップさせながら短時間の区間で分割し、図３に示すように該分割した短時間の区間データに対して順次ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等による周波数変換を時系列に連続的に実施し、図４に示すように時系列のスペクトルデータを求める。
【００５４】
その後、時間軸切り出し処理部３２にて、この時系列のスペクトルデータから後段の処理に適した所定の時間幅（ｔ１〜ｔ２）のスペクトルパターンを切り出す。切り出されたスペクトルパターンデータは、指定範囲正規化処理部３３に入力される。このとき、時間軸で切り取られたデータ（スペクトルパターン）は、そのスペクトルレベルを画素の濃淡で表現すると画像として扱うことができるので、これ以降は、この時系列のスペクトルパターンを画像として説明する。
【００５５】
指定範囲正規化処理部３３では、図５及び図６に太線の枠で示されているように、送信信号との間で周波数・時間特性の相関がある画素の範囲を、最大ドップラーシフト分を考慮して、指定範囲として事前に設定しておき、この事前設定した指定範囲内でデータの正規化を実施する。本実施形態では、送受波器１から送信される信号がＬＦＭ(Ｕｐ)信号であるため、指定範囲が、図５及び図６に太線の枠で示されているような時間とともに周波数が上昇する斜め方向に傾いた枠として設定されている。
【００５６】
正規化は、この指定範囲内の画素の中から、最大レベル及び最小レベルを持つ画素を探索し、最大レベルの画素が１、最小レベルの画素が０となるように正規化を実施する。その結果、この指定範囲内のデータは、０から１の間の値となる。これにより、例えば図７に示されているように、目標からの反響音として存在しうる画素範囲内を対象に正規化することで、指定範囲外にある反響音とは無関係の高レベルのノイズ信号に影響されることなく、対象となる領域で、ダイナミックレンジを最大限保ったまま、正規化することができる。
【００５７】
続いて、指定範囲ヒストグラム生成処理部３４にて、図７及び図８に示すように、事前に決定しておいたレベル分解能ごとに、縦方向に画素数を並べたヒストグラムを作成する。なお、図７及び図８では、図示の関係上４段階のレベルで示しているが、通常は、より多くの段階に分けたレベル分解能でヒストグラムが生成される。この指定範囲ヒストグラム生成処理により、目標からの反響音の場合は、図７に示すように指定範囲内に高レベルの画素が多く分布することになるが、ノイズ信号の場合は、通常、図６に示すように指定範囲内に高レベル画素が存在しても、その出現頻度は図８に示すように、目標からの信号に比べて少ないものとなる。
【００５８】
この作成されたヒストグラムを元に、重心補正要否判定処理部３５では、事前設定しておいた図７及び図８に示す分布基準値以上の高レベルの画素数を合計する。この合計画素数が、事前設定しておいた図９に示す重心補正要否閾値以上であれば重心補正が必要と判定し、重心補正要否閾値を下回れば重心補正は不要であると判定する。この判定結果は、重心算出処理部３６に伝えられ、重心補正が必要と判定された場合は重心補正量を算出し、重心補正は不要と判定された場合は重心補正量を算出しない。
【００５９】
目標からの反響音の場合は、図７に示されているように、指定範囲内での高レベル画素数が多くなり、その合計値は、重心補正要否閾値を超えるため、重心補正が必要と判定される。重心補正が必要と判定された信号の場合、重心算出処理部３６では、図１０に示すように、指定範囲内で、縦方向である時間軸ラインでのピークレベル画素をそれぞれ求め、その平均位置を重心位置として算出し、これを重心位置（中心周波数）情報として周波数軸切り出し部３７に伝える。
【００６０】
周波数軸切り出し部３７はこの重心位置情報を受けると、これを重心位置として上記スペクトラムパターンから図５の一点鎖線枠で示されている領域の周波数軸切り出しを実施して、図５の右下に示されている検出用パターンを正規化処理部３８へ出力する。周波数軸切り出し部３７により切り出される周波数範囲は、図５の右下に示されているように送信信号の周波数帯域幅に相当する区間より少し大きめとなるように予め設定される。
【００６１】
一方、ノイズ信号の場合は、図６、図８、図９に示されているように、通常、送信信号と周波数・時間特性の相関を有する指定範囲内には高レベル画素が多く存在しないため、その合計値は、重心補正要否閾値を下回り、重心補正が不要と判定される。その結果、重心算出処理部３６では重心算出処理は行われず、上記指定範囲の中心周波数がそのまま重心位置情報として周波数軸切り出し部３７に伝えられる。従って、周波数軸切り出し部３７は、事前に設定された上記指定範囲の中心周波数を重心位置とする図６の点線枠で示されている重心補正されていない領域の周波数軸切り出しを実施して、図６の右上に示されている検出用パターンを正規化処理部３８へ出力する。
【００６２】
なお、指定範囲内で正規化しても高レベルの画素が多いノイズ信号の場合には、指定範囲内での高レベル画素数が多くなり、その合計値が重心補正要否閾値を超えて、重心補正が必要と判定されるが、このような信号は、送信信号と周波数・時間特性の相関を有している可能性があることから、後段のニューラルネットワーク判定部によって、目標からの反響音かノイズかを判定させるのが望ましいため、本発明の重心補正を実施することにより目標からの反響音かノイズかの判定制度を高めることができる。
【００６３】
正規化処理部３８は、周波数軸切り出し部３７で切り出された検出用パターン内でのピーク画素を求め、０から１の間の値のデータに再度正規化してニューラルネットワーク判定部３９に入力する。ニューラルネットワーク判定部３９は、正規化処理部３８から入力された正規化された検出用パターンを用いて、反響音としてありうる位置である指定範囲と、それ以外の領域のスペクトルレベルの分布情報によって、ニューラルネットワークにより目標からの反響音かどうか判定を実施する。
【００６４】
本実施形態では、ニューラルネットワーク判定部３９に対して、図５の右下に示されている検出用パターンを正規化したデータ、あるいは図６の右上に示されている検出用パターンを正規化したデータが入力されるので、目標からの反響音の場合には目標の類別精度が向上し、かつノイズと目標の判定誤りによる誤警報率を下げることができる。
【００６５】
以上の一連の流れを繰り返し、順次処理していくために、図４に示す時間軸切り出し範囲を１ラインもしくは、任意のラインずらして、上記までの処理を再度実施していく。その際、重心補正要否閾値を低めに設定した場合は、図１１に示すように、ノイズ信号であっても、重心補正が必要と判定された結果切り出されてくる場合がある。しかし、このような場合は、図１１のような切り出し画像をノイズ信号であるとして、ニューラルネットワークに学習させておけば、目標からの反響音として、誤警報することを防げることが多い。これは、図６のノイズ信号の場合に、図６の右下に示されているように重心補正を実施して切り出されてニューラルネットワークに学習させる場合、つまり本発明を実施しない場合よりも、誤判定の可能性を低下することが可能である。
【００６６】
以上により、重心補正が不要であると判定されたノイズ信号のデータは、不必要な重心補正を実施しなくなるため、ノイズ信号であるのにも関わらず、画像の中央部に高レベルの画素領域がシフトされていた問題が解決され、その結果、誤判定の可能性を低減することが可能となる。
【発明の他の実施の形態】
【００６７】
本発明は、ドップラーシフトした反響音に対応するために使用される重心補正処理の前に、受信信号の周波数・時間特性から、重心補正が必要かどうかを判定することで、判定部の誤判定の可能性を低減するものであるので、検出部の構成については、上記実施形態のような１段構成のものに限定されるものではなく、例えば２段階構成などの任意の構成をとることができる。
【００６８】
また、上記実施形態では、検出部で使用しているパターン認識手法としてニューラルネットワーク判定方法を採用しているが、このニューラルネットワークをサポートベクターマシーン等の他のパターン認識手法に置き換えることができ、判定精度をより向上させることも可能である。
【００６９】
また、上記実施形態では、重心算出処理手段として、指定範囲内で、縦方向である時間軸ラインでのピークレベル画素をそれぞれ求め、その平均位置を重心位置として算出する手段を採用しているが、ピーク画素だけではなく、その他の画素レベルも考慮した重心算出方法を採用することもできる。
【００７０】
また、特許文献２に記載されているように、ニューラルネットワーク判定部を２段階構成にし、１段階目の判定部の前の本実施形態の重心補正処理を適用する構成とすることもできる。
【００７１】
また、図１２に示すように本実施形態の指定範囲を狭めて、複数個持たせることも可能である。指定範囲を狭める効果として、目標からの反響音の場合、高レベル画素が占める割合を増やすことができる。このことは、低Ｓ／Ｎやノイズレベルが比較的大きな環境において、目標からの反響音とノイズとの間で、ヒストグラムに差異がほとんど生じない場合において、目標からの反響音をより検出しやすくする効果を有する。
【００７２】
このような構成をとると、目標からの反響音が入力された場合に、複数個の指定範囲内のうち、どれか１つは、高レベル画素の割合を多くすることが可能となり、どれか１つでも重心補正要否閾値を超えた場合には、その範囲を狭めた指定範囲の中で、重心補正処理を実施し、１つも超えなかった場合は、重心補正を実施しないことで、低Ｓ／Ｎの場合においても、本発明の目的を達成させることが可能となる。
【００７３】
また、本実施形態では、送受波器１から送信される信号としてＬＦＭ(Ｕｐ)信号を用いているため、指定範囲として、時間とともに周波数が上昇する斜め方向に傾いた枠を設定しているが、送受波器１から送信される送信信号として、その他の送信信号、例えば、ＬＦＭ(Ｄｏｗｎ)、ステップドＦＭ（階段状に周波数が変移）や、ログカーブのように変移するＦＭ、あるいは周波数変移していないＰＣＷ送信を用いることができ、その場合の指定範囲は、それぞれ各送信信号の周波数・時間特性と相関を有する範囲が指定範囲として事前設定される。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明が適用される目標自動検出処理装置の全体的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の特徴を含む検出部の実施形態を示すブロック図である。
【図３】周波数変換（ＦＦＴ）実施方法を説明するための概要図である。
【図４】周波数変換処理及び時間軸切り出し処理を説明するための概要図である。
【図５】目標からの反響音の場合における本実施形態の重心補正及び周波数軸切り出し処理を説明するための概要図である。
【図６】ノイズの場合における本実施形態の重心補正及び周波数軸切り出し処理を説明するための概要図である。
【図７】目標からの反響音の場合における本実施形態の指定範囲ヒストグラム生成処理部の出力を説明するための概要図である。
【図８】ノイズの場合における本実施形態の指定範囲ヒストグラム生成処理部の出力を説明するための概要図である。
【図９】本実施形態における重心補正要否判定処理を説明するための概要図である。
【図１０】本実施形態における重心算出処理の一例を示す概要図である。
【図１１】本発明を時系列処理していく際の説明図である。
【図１２】本発明の他の実施例を説明する図である。
【符号の説明】
【００７５】
１  送受波器
２  信号処理部
３  検出部
３１  周波数変換処理部
３２  時間軸切り出し処理部
３３  指定範囲正規化処理部
３４  指定範囲ヒストグラム生成処理部
３５  重心補正要否判定処理部
３６  重心算出処理部
３７  周波数軸切り出し処理部
３８  正規化処理部
３９  ニューラルネットワーク判定部
【図１】
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【図２】
2008232936.tif 000004
【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】
2008232936.tif 000010
【図９】
2008232936.tif 000011
【図１０】
2008232936.tif 000012
【図１１】
2008232936.tif 000013
【図１２】
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