(57)【要約】【課題】センサ間で相関性を有する雑音が存在する環境下でも信号数を正確に推定する。【解決手段】ブラインド信号分離部２０は、サンプリング部１０から入力される信号をもとに、独立成分分析等のアルゴリズムを用いて信号分離を行い、センサ数と同数までの分離波形を出力する。信号数推定部３０は、雑音／信号識別部３１により、ブラインド分離された分離波形それぞれについて、分離波形の振幅分布が雑音の振幅分布と一致するか否かを判定し、信号であるか雑音であるかを識別する。また、スペクトラム分散識別部３２は、分離波形を周波数スペクトラムに変換し、この周波数スペクトラムの分散の値に基づいて各分離波形が信号成分を含むか否かを識別する。これらの識別結果に基づいて信号数推定部３０は信号数を推定する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
到来する信号を互いに独立して観測する複数のセンサと、
前記複数のセンサの観測信号をブラインド信号分離法に基づいて分離し、前記センサ数に対応する分離波形を出力する分離手段と、
前記分離波形のうち信号成分を含む信号数を推定する信号数推定手段と
を具備し、
前記信号数推定手段は、
前記出力された分離波形の振幅分布と雑音の振幅分布との類似度を計算し、この類似度に基づいて分離波形が雑音であるか否かを識別し、この識別結果から信号数を推定することを特徴とする信号数推定システム。
【請求項２】
前記信号数推定手段は、前記分離波形を周波数スペクトラムに変換して、この周波数スペクトラムの分散を算出し、算出された分散の値に基づいて分離波形が雑音であるか否かを識別し、この識別結果から信号数を推定することを特徴とする請求項１記載の信号数推定システム。
【請求項３】
前記信号数推定手段は、前記出力された分離波形と特定の特徴を有する信号の振幅分布との類似度を計算し、この類似度に基づいて分離波形が特定の特徴を有する信号であるか否かを識別し、この識別結果から特定の特徴を有する信号数を推定することを特徴とする請求項１記載の信号数推定システム。
【請求項４】
複数のセンサにより互いに独立して観測された信号から信号成分を含む信号数を推定する信号数推定システムに用いられる信号数推定方法であって、
前記複数のセンサの観測信号をブラインド信号分離法に基づいて分離し、前記センサ数に対応する分離波形を出力し、
前記出力された分離波形の振幅分布と雑音の振幅分布との類似度を計算し、この類似度に基づいて分離波形が雑音であるか否かを識別し、この識別結果から信号数を推定することを特徴とする信号数推定方法。
【請求項５】
前記分離波形を周波数スペクトラムに変換して、この周波数スペクトラムの分散を算出し、算出された分散の値に基づいて分離波形が雑音であるか否かを識別し、この識別結果から信号数を推定することを特徴とする請求項４記載の信号数推定方法。
【請求項６】
前記出力された分離波形と特定の特徴を有する信号の振幅分布との類似度を計算し、この類似度に基づいて分離波形が特定の特徴を有する信号であるか否かを識別し、この識別結果から特定の特徴を有する信号数を推定することを特徴とする請求項４記載の信号数推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、到来する信号の数を推定する信号数推定システム及び信号数推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のセンサを用いて信号の到来方向の推定等を行うアレイ信号処理において、信号数を推定する必要がある場合が多い。その場合、ＡＩＣ（Akaike Information Criteria）やＭＤＬ（Minimum Description Length）といったアルゴリズムが一般的に用いられる（例えば、非特許文献１を参照。）。
【０００３】
しかし、これらのアルゴリズムでは、信号に含まれる雑音がＡＷＧＮ（Additive White Gaussian Noise）の場合は正常に動作するが、多数の方向から到来する都市雑音のようにセンサ間である程度の相関値を有する雑音では正常に動作しないという問題があった。
【０００４】
そこで、複数のセンサから得られた観測信号をもとに入射信号の信号数を推定し、当該信号数分の観測信号を選択することで、有効な観測信号のみに基づいて所定の信号処理を行う手法が提案されている（例えば、特許文献１を参照。）。
【非特許文献１】M. Wax and T. Kailath, “Detection of signals by information theoretic criteria”, IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. ASSP-33, no.2, pp.387-392, Apr. 1985
【特許文献１】特開２００４−１１２５０８公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、信号数の推定に誤りがあった場合、信号数が多い場合には信号以外の雑音成分が出力され、少ない場合には所望信号が欠落するため、その後の方向探知処理や信号分離処理などの性能が劣化する原因となる。
【０００６】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、センサ間で相関を持つ雑音環境下でも信号数を正確に推定可能な信号数推定システム及び信号数推定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】
上記目的を達成するためにこの発明に係わる信号数推定システムは、到来する信号を互いに独立して観測する複数のセンサと、前記複数のセンサの観測信号をブラインド信号分離法に基づいて分離し、前記センサ数に対応する分離波形を出力する分離手段と、前記分離波形のうち信号成分を含む信号数を推定する信号数推定手段とを具備し、前記信号数推定手段は、前記出力された分離波形の振幅分布と雑音の振幅分布との類似度を計算し、この類似度に基づいて分離波形が雑音であるか否かを識別し、この識別結果から信号数を推定することを特徴とする。
【０００８】
また、この発明に係わる信号数推定方法は、複数のセンサにより互いに独立して観測された信号から信号成分を含む信号数を推定する信号数推定システムに用いられる信号数推定方法であって、前記複数のセンサの観測信号をブラインド信号分離法に基づいて分離し、前記センサ数に対応する分離波形を出力し、前記出力された分離波形の振幅分布と雑音の振幅分布との類似度を計算し、この類似度に基づいて分離波形が雑音であるか否かを識別し、この識別結果から信号数を推定することを特徴とする。
【０００９】
上記構成では、ブラインド分離された分離波形それぞれについて、分離波形の振幅分布が雑音の振幅分布と一致するか否かを判定し、信号であるか雑音であるかを識別するようにしている。これにより、センサ間で相関性を有する雑音が存在する環境下でも確実に信号数を識別することが可能となる。
【発明の効果】
【００１０】
したがってこの発明によれば、センサ間で相関を持つ雑音環境下でも信号数を正確に推定可能な信号数推定システム及び信号数推定方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を詳細に説明する。  
図１は、この発明に係わる信号数推定システムの一実施形態を示すブロック構成図である。  
この信号数推定システムは、ｎ個のセンサ１−１〜１−ｎと、サンプリング部１０と、ブラインド信号分離部２０と、信号数推定部３０と、特定信号数推定部４０とを備える。
【００１２】
センサ１−１〜１−ｎはアレイ状に配列され、到来する信号を互いに独立して観測するもので、各センサ１−１〜１−ｎが同時に到来する複数の信号（例えば図中Ｓ１〜Ｓ３）を受信する。各センサ１−１〜１−ｎで受信された観測信号は、例えば信号Ｓ１〜Ｓ３を含む混合信号であり、それぞれサンプリング部１０に供給される。サンプリング部１０は、各センサ１−１〜１−ｎから入力された観測信号をそれぞれサンプリング周期で区切り、その連続するサンプリング期間ごとにサンプリングする。サンプリングされた各センサ１−１〜１−ｎの観測信号はブラインド信号分離部２０に供給される。
【００１３】
ブラインド信号分離部２０は、サンプリング部１０でサンプリングされた各観測信号について独立成分分析（ＩＣＡ：Independent Component Analysis）等のアルゴリズムを用いて分析し、各観測信号からセンサ数と同数（ｎ個）までの信号を分離して、その分離行列を求めると共に、この分離行列を観測信号の波形に乗算して分離された信号の波形データを得る。ここで得られたｎ個の分離信号（分離行列及び波形データ）は信号数推定部３０に供給されると共に、特定信号数推定部４０に供給される。
【００１４】
信号数推定部３０は、ｎ個の分離信号を受け取り、分離信号それぞれについて信号成分を含むか信号以外の雑音であるかを識別し、この識別結果により信号成分を含む信号数を推定する。  
特定信号数推定部４０は、ブラインド信号分離部２０から供給されるｎ個の分離信号のうち、予め指定される特定の特徴を有する信号を識別し、その信号数を推定して出力する。
【００１５】
次に、このように構成される信号数推定システムにおいて、以下にその特徴となる処理動作について説明する。  
ブラインド信号分離部２０における信号分離処理では、信号数に関する情報は用いておらず、またセンサ１−１〜１−ｎの特性やセンサ位置等の情報も不要である。ブラインド信号分離部２０では、センサ数ｎと同数（ｎ個）までの分離信号が出力側で得られる。このｎ個の分離信号のうち、信号成分を含む信号と、雑音成分のみを含む信号が存在する。
【００１６】
そこで、信号数推定部３０は、２つの方法でｎ個の分離信号それぞれについて雑音か信号かを識別する。雑音／信号識別部３１では、分離信号の時間軸波形の振幅分布を求め、この振幅分布と雑音の振幅分布との類似度により信号か雑音かを識別する。ここでは、クルバック・ライブラーの距離を用いる。図２は、クルバック・ライブラーの距離を説明する図である。
【００１７】
クルバック・ライブラーの距離Ｌは、２つの確率分布の距離の尺度であり、類似度を測ることができる。ここで、ｐ（ｘ）は基準となる確率密度関数、ｑ（ｘ）は分離波形の振幅分布を示す確率密度関数である。基準とする確率密度関数には、雑音の振幅分布として一般に用いられるレイリー分布を当てはめる。すなわち、Ｌの値が０に近づくほど分離波形の振幅分布が雑音の振幅分布であるレイリー分布に近いと言える。実際は、雑音と判断できる基準値を定め、Ｌの値がこの基準値を下回った場合に雑音と判定する。このようにして分離波形それぞれについて信号か雑音かを識別する。
【００１８】
一方、スペクトラム分散識別部３２は、ｎ個の分離波形の時間軸波形をそれぞれ周波数スペクトラムに変換し、変換された周波数スペクトラムの分散を求め、この分散の値から信号か雑音かを識別する。例えば、図３に示すように、分離波形の周波数スペクトラムからそれぞれ分散を求め、例えば、分散の値が基準値５０以下を雑音とする。これにより、図３においては、上から２つが信号で、下の１つが雑音と識別することができる。
【００１９】
このようにして、ｎ個のうちの雑音数が分かるので残りが信号数となる。なお、信号数推定部３０において、雑音／信号識別部３１と、スペクトラム分散識別部３２とを対象とする信号によって切り替えることにより、あるいは双方の結果を用いることにより信頼性の高い推定結果を得ることが可能となる。
【００２０】
さらに、特定信号数推定部４０は、特定振幅分布識別処理部４１により、ｎ個の分離波形の時間軸波形うち、特定の特徴を有する信号か否かを識別する。特定の振幅分布とは、例えば、ＣＷ（Continuous Wave）、ＰＳＫ（Phase-shift Keying）、ＦＳＫ（Frequency-shift Keying）等の振幅分布が用いられる。特定振幅分布識別処理部４１は、特定の振幅分布との類似度を求めることにより所望の波形を抽出する。類似度については、上記雑音／信号識別部３１において述べたクルバック・ライブラーの距離を用いることができる。この識別結果をもとに指定された特徴を有する信号数を求めて出力する。
【００２１】
以上述べたように、上記実施形態では、ブラインド信号分離部２０は、サンプリング部１０から入力される信号をもとに、独立成分分析等のアルゴリズムを用いて信号分離を行い、センサ数と同数までの分離波形を出力する。信号数推定部３０は、雑音／信号識別部３１により、ブラインド分離された分離波形それぞれについて、分離波形の振幅分布が雑音の振幅分布と一致するか否かを判定し、信号であるか雑音であるかを識別する。また、スペクトラム分散識別部３２は、分離波形を周波数スペクトラムに変換し、この周波数スペクトラムの分散の値に基づいて各分離波形が信号成分を含むか否かを識別する。これらの識別結果に基づいて信号数推定部３０は信号数を推定するようにしている。  
これにより、センサ間で相関性を有する雑音が存在する環境下でも確実に信号数を識別することが可能となる。また、特定信号数推定部４０によりＣＷ、ＰＳＫ、ＦＳＫ等の特定の特徴を有する信号の信号数を推定し、該当する信号を抽出することも可能である。
【００２２】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態において、信号数推定部３０において、雑音／信号識別部３１とスペクトラム分散識別部３２のいずれかの識別結果に重み付けをして分離信号が信号であるか雑音であるかを判定するようにしてもよい。また、所望とする信号の経験値から雑音と判定する各基準値を変更することもできる。その他にも、信号数推定システムの構成及び動作手順とその内容についてもこの発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変形して実施できる。
【００２３】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】この発明に係わる信号数推定システムの一実施形態を示すブロック構成図。
【図２】雑音／信号識別処理を説明する図。
【図３】スペクトラム分散処理を説明する図。
【符号の説明】
【００２５】
１−１〜１−ｎ…センサ、１０…サンプリング部、２０…ブラインド信号分離部、３０…信号数推定部、３１…雑音／信号識別部、３２…スペクトラム分散識別部、４０…特定信号数推定部、４１…特定振幅分布識別部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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