(57)【要約】【課題】目標の自動類別識別精度を向上し、ひいては目標の類別識別処理に従事するオペレータの操作負荷を軽減する。【解決手段】センサ１０は時系列入力信号を取得する。時間周波数分析処理部２０は入力信号のグラム画像への変換を行う。ライン抽出部３０はグラム画像から信号ラインを抽出し特徴素抽出の前処理を行う。中心周波数抽出部４０、ライン幅抽出部５０、信号強度抽出部６０はライン抽出部３０からの特徴素抽出を行う。カタログデータ７０は目標毎に３種類の特徴素及びこの特徴素に重み係数を掛け合わせたデータを蓄積する。確信度算出部８０〜１００は特徴素毎の確信度の計算を行う。確信度結合部１１０は目標ｋの確信度Ｐｋをデンプスターの結合規則に基いて算出する。目標判定部１２０は最大確信度を示す目標を探知目標と判断し判定結果を得る。【選択図】　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
探知信号から目標の特徴を表す情報として中心周波数の他に独立な複数の特徴量である特徴素を抽出し、各々独立な複数の前記特徴素からデンプスター・シェファーの理論に基づいて結合確信度を計算し、その結果を目標判定に用いることにより、同一の中心周波数ラインを有する他目標との目標判定を行うことを特徴とする目標自動類別識別方式。
【請求項２】
目標を探知するセンサと；
このセンサで取得された時系列入力信号の時間周波数分析を行い、グラム画像として変換出力する時間周波数分析処理部と；
前記グラム画像に表れる信号ラインについて、平均周波数、ライン幅、信号強度のラインの特徴を表す要素群である特徴素を抽出する特徴抽出部と；
前記目標毎に前記特徴素及び変化幅のデータを記憶したカタログデータと；
入力信号から取得され前記特徴抽出部からの特徴データを示す特徴素とカタログデータの特徴素及び変化幅を参照し、ライン毎の確信度Ｐｋｉをデンプスター・シェファーの理論に基づき求めるカタログ参照確信度算出部と：
前記ラインｉ（ｉ＝１，２，・・・ｍ）から目標ｋの確信度Ｐｋをデンプスターの結合規則に基づいて算出する確信度結合部と；
これらの演算を前記カタログデータの目標毎に全て行い、最大確信度を示す目標を探知目標と判断する目標判定部と；
を備えたことを特徴とする目標自動類別識別方式。
【請求項３】
前記カタログデータは、前記目標毎にＮ（Ｎは１以上の整数）種の特徴素１，２・・・・Ｎを有し、これら特徴素１，２・・・・Ｎを前記カタログ参照確信度算出部に出力することを特徴とする請求項２記載の目標自動類別識別方式。
【請求項４】
時系列入力信号を取得するセンサと；
入力信号のグラム画像への変換を行う時間周波数分析処理部と；
前記グラム画像から信号ラインを抽出し、特徴素抽出の前処理を行うライン抽出部と；
このライン抽出部からのラインの特徴素である中心周波数、ライン幅及び信号強度の３種類に対し、各々の特徴素抽出を行う中心周波数抽出部、ライン幅抽出部及び信号強度抽出部と；
目標毎に前記３種類の特徴素及びこの特徴素に重み係数を掛け合わせたデータを蓄積して、特徴素毎の確信度計算に独立に利用可能な形態として用意したカタログデータと；
前記３種類の特徴素毎の確信度計算を行う第１、第２及び第３の確信度算出部と；
これらの確信度算出部で求められた特徴素毎の確信度を用い、目標ｋの確信度Ｐｋをデンプスターの結合規則に基づいて算出する確信度結合部と；
これらの演算を前記カタログデータの目標毎に全て行い、最大確信度を示す目標を探知目標と判断し判定結果を得る目標判定部と；
を備えたことを特徴とする目標自動類別識別方式。
【請求項５】
前記時間周波数分析処理部は、
前記センサにより取得した時系列入力信号を、高速フーリエ変換により前記グラム画像に変換することを特徴とする請求項２又は請求項４記載の目標自動類別識別方式。
【請求項６】
前記特徴素として、前記中心周波数、前記ライン幅及び前記信号強度の３種類の組合せ以外のＮ個の独立な特徴素を用い、前記中心周波数抽出部、前記ライン幅抽出部及び前記信号強度抽出部の替りにＮ個の特徴素抽出部とＮ個の確信度算出部によりＮ種類の確信度計算を行い、特徴素毎のＮ個の確信度をデンプスターの結合規則により結合する演算を確信度結合部で行うことを特徴とする請求項４記載の目標自動類別識別方式。
【請求項７】
前記カタログデータとして、Ｎ個の特徴素についての平均値、変化幅及び重み係数を蓄積することを特徴とする請求項６記載の目標自動類別識別方式。
【請求項８】
前記カタログデータとして重み係数を用いないで、ライン毎の確信度Ｐｋｉを算出する計算において、前記重み係数＝１に固定したことを特徴とする請求項７記載の目標自動類別識別方式。
【請求項９】
前記カタログデータの特徴素を目標速度のパラメータ毎に蓄積し、信号の探知状況に応じたパラメータのカタログを用いて確信度計算を行うことを特徴とする請求項４記載の目標自動類別識別方式。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の目標自動類別識別方式を、ソーナに用いたことを特徴とするソーナ探知システム。
【請求項１１】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の目標自動類別識別方式を、レーダに用いたことを特徴とするレーダ探知システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は目標自動類別識別方式に関し、特に入力信号を時間周波数分析して特徴を抽出し、以前に登録されたデータと比較して被計測目標を推定する目標自動類別識別方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】
最近のソーナで水中の物体から放射される音響信号を検知する場合、方位及び周波数空間でのレベル極大点での時間的連なり（ラインと呼称される）として、音源信号を検知する方式が用いられている。このラインの周波数、揺らぎ等の情報は目標の音源に固有のものなので、目標の類別・識別を行う場合での重要な判定要素となる。
【０００３】
従来の目標自動類別識別方式を、以下に入力信号を音波として説明する（例えば、特許文献１、特許文献２参照。）。
【０００４】
センサに入力される時系列信号に対して、高速フーリエ変換等の時間周波数分析を行い、入力信号を時間、周波数空間上のレベルデータ（グラム画像）に変換する。グラム画像上に現れる各ラインの特徴要素として、中心周波数の時間的な平均ｆｉ、変化幅ｄｆｉを抽出し、これらをパラメータとして信号の分布Ｄｉ（ｆ）を、平均ｆｉ、標準偏差ｄｆｉの正規分布と仮定する。
【０００５】
一方、過去に蓄積された当該目標のカタログデータＣｋ（ｆ）を中心周波数Ｆｊとその変化ｄＦｊとすると、（１）式が得られる。
【０００６】
【数１】
2004117182.tif 000003
【０００７】
Ｄｉ（ｆ）とＣｋ（ｆ）の重なる面積をＳｉ（ｉ＝１，２，・・・ｎ）とし、これをデンプスター・シェファーの理論における「ラインｉが目標ｋであることを支持する確率」と定義することができる。
【０００８】
これらをデンプスターの結合規則により結合した確率Ｐｋ＝１−Π（１−Ｓｉ）が、「探知信号Ｄ（ｆ）が目標ｋである確率」であり、探知信号が目標ｋである確信度にあたる。
【０００９】
この確信度Ｐｋを全ての目標カタログデータＣｋ（ｆ）について求め、最大確率を示す目標を探知目標と判断する。
【００１０】
また確信度Ｐｋを求める際に、Ｆｊ、ｄＦｊ、さらに重み係数Ｗｊ（０≦Ｗｊ≦１）を設定しておき、Ｓｉに重み付けを行ってＰｋを算出してもよい。
【００１１】
また、カタログデータのＦｊ、ｄＦｊについては、目標の運動によるドップラーシフトを考慮し、速度パラメータ毎の値を持つようにしてもよい。
【００１２】
【特許文献１】
特開平１０−２９６１号公報（第２−３頁、図１）
【特許文献２】
特開平９−３２９６６１号公報（第２−３頁、図１）
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の目標自動類別識別方式は、ラインの中心周波数に基づく類別・識別であるため、例えば同じ中心周波数のラインを有する他目標との判別が極めて困難であり誤判定の原因となってしまうので、十分なライン数が探知されない場合、類別・識別精度が極端に劣化するという欠点を有している。
【００１４】
また、目標の特徴を表す情報として探知信号ラインの中心周波数のみを用いているので、同じ中心周波数の信号を持つ他目標との判別が困難であり、結果として類別・識別精度の低下につながるという欠点を有している。
【００１５】
本発明の目的は、目標の誤判定確率を低減して自動類別識別精度を向上し、ひいては目標の類別識別処理に従事するオペレータの操作負荷を軽減する目標自動類別識別方式を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の目標自動類別識別方式は、探知信号から目標の特徴を表す情報として中心周波数の他に独立な複数の特徴量である特徴素を抽出し、各々独立な複数の前記特徴素からデンプスター・シェファーの理論に基づいて結合確信度を計算し、その結果を目標判定に用いることにより、同一の中心周波数ラインを有する他目標との目標判定を行うことを特徴としている。
【００１７】
本発明の第２の目標自動類別識別方式は、
目標を探知するセンサと；
このセンサで取得された時系列入力信号の時間周波数分析を行い、グラム画像として変換出力する時間周波数分析処理部と；
前記グラム画像に表れる信号ラインについて、平均周波数、ライン幅、信号強度のラインの特徴を表す要素群である特徴素を抽出する特徴抽出部と；
前記目標毎に前記特徴素及び変化幅のデータを記憶したカタログデータと；
入力信号から取得され前記特徴抽出部からの特徴データを示す特徴素とカタログデータの特徴素及び変化幅を参照し、ライン毎の確信度Ｐｋｉをデンプスター・シェファーの理論に基づき求めるカタログ参照確信度算出部と：
前記ラインｉ（ｉ＝１，２，・・・ｍ）から目標ｋの確信度Ｐｋをデンプスターの結合規則に基づいて算出する確信度結合部と；
これらの演算を前記カタログデータの目標毎に全て行い、最大確信度を示す目標を探知目標と判断する目標判定部と；
を備えたことを特徴としている。
【００１８】
本発明の第３の目標自動類別識別方式は、前記第２の目標自動類別識別方式において、
前記カタログデータは、前記目標毎にＮ（Ｎは１以上の整数）種の特徴素１，２・・・・Ｎを有し、これら特徴素１，２・・・・Ｎを前記カタログ参照確信度算出部に出力することを特徴としている。
【００１９】
本発明の第４の目標自動類別識別方式は、
時系列入力信号を取得するセンサと；
入力信号のグラム画像への変換を行う時間周波数分析処理部と；
前記グラム画像から信号ラインを抽出し、特徴素抽出の前処理を行うライン抽出部と；
このライン抽出部からのラインの特徴素である中心周波数、ライン幅及び信号強度の３種類に対し、各々の特徴素抽出を行う中心周波数抽出部、ライン幅抽出部及び信号強度抽出部と；
目標毎に前記３種類の特徴素及びこの特徴素に重み係数を掛け合わせたデータを蓄積して、特徴素毎の確信度計算に独立に利用可能な形態として用意したカタログデータと；
前記３種類の特徴素毎の確信度計算を行う第１、第２及び第３の確信度算出部と；
これらの確信度算出部で求められた特徴素毎の確信度を用い、目標ｋの確信度Ｐｋをデンプスターの結合規則に基づいて算出する確信度結合部と；
これらの演算を前記カタログデータの目標毎に全て行い、最大確信度を示す目標を探知目標と判断し判定結果を得る目標判定部と；
を備えたことを特徴としている。
【００２０】
本発明の第５の目標自動類別識別方式は、前記第２または第４の目標自動類別識別方式において、
前記時間周波数分析処理部は、
前記センサにより取得した時系列入力信号を、高速フーリエ変換により前記グラム画像に変換することを特徴としている。
【００２１】
本発明の第６の目標自動類別識別方式は、前記第４の目標自動類別識別方式において、
前記特徴素として、前記中心周波数、前記ライン幅及び前記信号強度の３種類の組合せ以外のＮ個の独立な特徴素を用い、前記中心周波数抽出部、前記ライン幅抽出部及び前記信号強度抽出部の替りにＮ個の特徴素抽出部とＮ個の確信度算出部によりＮ種類の確信度計算を行い、特徴素毎のＮ個の確信度をデンプスターの結合規則により結合する演算を確信度結合部で行うことを特徴としている。
【００２２】
本発明の第７の目標自動類別識別方式は、前記第６の目標自動類別識別方式において、
前記カタログデータとして、Ｎ個の特徴素についての平均値、変化幅及び重み係数を蓄積することを特徴としている。
【００２３】
本発明の第８の目標自動類別識別方式は、前記第７の目標自動類別識別方式において、
前記カタログデータとして重み係数を用いないで、ライン毎の確信度Ｐｋｉを算出する計算において、前記重み係数＝１に固定したことを特徴としている。
【００２４】
本発明の第９の目標自動類別識別方式は、前記第４の目標自動類別識別方式において、
前記カタログデータの特徴素を目標速度のパラメータ毎に蓄積し、信号の探知状況に応じたパラメータのカタログを用いて確信度計算を行うことを特徴としている。
【００２５】
本発明の第１０の目標自動類別識別方式は、前記第１〜９のいずれかの目標自動類別識別方式を、ソーナに用いたことを特徴としている。
【００２６】
本発明の第１１の目標自動類別識別方式は、前記第１〜９のいずれかの目標自動類別識別方式を、レーダに用いたことを特徴としている。
【００２７】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２８】
図１は本発明の目標自動類別識別方式の一つの実施の形態を示すブロック図である。
【００２９】
図１に示す本実施の形態は、目標を探知するセンサ１と、このセンサ１で取得された時系列入力信号の時間周波数分析を行いグラム画像として変換出力する時間周波数分析処理部２と、グラム画像に表れる信号ラインについて、平均周波数やライン幅、信号強度といったラインの特徴を表す要素群である特徴素を抽出する特徴抽出部３と、目標毎に特徴素および変化幅のデータを記憶したカタログデータ５と、入力信号から取得され特徴抽出部３からの特徴データを示す特徴素とカタログデータの特徴素及び変化幅を参照し、ライン毎の確信度Ｐｋｉをデンプスター・シェファーの理論に基づき求めるカタログ参照確信度算出部４と、ラインｉ（ｉ＝１，２，・・・ｍ）から目標ｋの確信度Ｐｋをデンプスターの結合規則に基づいて算出する確信度結合部６と、これらの演算をカタログデータの目標毎に全て行い、最大確信度を示す目標を探知目標と判断する目標判定部７とから構成されている。
【００３０】
ここでグラム画像とは時間、周波数空間上の信号のレベルデータを示し、ラインとは方位及び周波数空間でのレベル極大点を時間的に連ねた曲線を示す。
【００３１】
なお、カタログデータ５は、目標毎に数種の特徴１，２・・・・Ｎを有し、これら特徴１，２・・・・Ｎをカタログ参照確信度算出部４に出力する。
【００３２】
次に図１を参照して動作を説明する。
【００３３】
センサ１で取得された時系列入力信号は、時間周波数分析処理部２でグラム画像に変換される。グラム画像に表れる信号ラインについて、平均周波数やライン幅、信号強度といったラインの特徴を表す要素群である特徴素を抽出する。特徴素としてはラインの特徴を表す諸量のうち、互いに独立な情報を用いることとする。
【００３４】
ラインｉから抽出された特徴素ｊをｆｉｊ（ｊ＝１，２，・・・Ｎ）とし、カタログデータ５についても同様の特徴素および変化幅を目標毎に用意しておく。入力信号から取得された特徴素について、カタログデータ５の特徴素及び変化幅を参照し、ライン毎の確信度Ｐｋｉをデンプスター・シェファーの理論に基づき（２）式のように求める。
【００３５】
【数２】
2004117182.tif 000004
【００３６】
ここでΠｊはインデックスｊについての積であり、Ｓｉｊは特徴素ｆｉｊとカタログデータＦｉｊ、ｄＦｉｊから求まる面積である。
【００３７】
さらにラインｉ（ｉ＝１，２，・・・ｍ）から目標ｋの確信度Ｐｋをデンプスターの結合規則に基づいて（３）式のように算出する。
【００３８】
【数３】
2004117182.tif 000005
【００３９】
これらの演算をカタログデータ５の目標毎に全て行い、最大確信度を示す目標を探知目標と判断する。
【００４０】
図２は本発明の目標自動類別識別方式の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【００４１】
図２を参照すると、本発明の実施の形態は、時系列入力信号を取得するセンサ１０と、入力信号のグラム画像への変換を行う時間周波数分析処理部２０と、グラム画像から信号ラインを抽出し特徴素抽出の前処理を行うライン抽出部３０と、ライン抽出部３０からのラインの特徴素である中心周波数、ライン幅及び信号平均強度の３種類に対し、それぞれの特徴素抽出を行う中心周波数抽出部４０、ライン幅抽出部５０及び信号強度抽出部６０と、目標毎に３種類の特徴素及びこの特徴素に重み係数を掛け合わせたデータを蓄積して、特徴素毎の確信度計算に独立に利用可能な形態として用意したカタログデータ７０と、各特徴素毎の確信度の計算を行う確信度算出部８０，９０，１００と、求められた特徴素毎の確信度を用い、目標ｋの確信度Ｐｋをデンプスターの結合規則に基いて算出する確信度結合部１１０と、これらの演算をカタログデータの目標毎に全て行い、最大確信度を示す目標を探知目標と判断し判定結果を得る目標判定部１２０とから構成されている。
【００４２】
次に図２を参照して動作を詳細に説明する。
【００４３】
時系列入力信号はセンサ１０により取得され、時間周波数分析処理部２０において高速フーリエ変換等の手法によりグラム画像に変換される。グラム画像に表れる信号をライン抽出３０によってトラッキングする。トラッキングは信号強度のピークを示す周波数を時系列で取得する。トラッキング結果を用いてラインの特徴素である中心周波数、ライン幅及び信号強度について、それらデータの平均値及び変化幅を以下のように抽出する。
・中心周波数の平均値ｆｉ１：トラッキング結果の時間平均周波数
・中心周波数の変化幅ｄｆｉ１：中心周波数の時間変化の標準偏差
・ライン幅の平均値ｆｉ２：ラインの周波数幅の時間平均
・ライン幅の変化幅ｄｆｉ２：ライン幅の時間変化の標準偏差
・信号強度の平均値ｆｉ３：トラッキング点での信号強度の時間平均
・信号強度の変化幅ｄｆｉ３：信号強度の時間変化の標準偏差
これらの値を用いて、特徴素の確率分布Ｄｉｊ（ｆ）を平均ｆｉｊ、分散ｄｆｉｊ（ｊ＝１，２，３）の正規分布と仮定すると（４）式が得られる。
【００４４】
またカタログデータ７０としては、上記の特徴素平均値Ｆｉｊ、変化幅ｄＦｉｊ及び重み係数Ｗｉｊも合せて蓄積する。
【００４５】
【数４】
2004117182.tif 000006
【００４６】
ここでｊ＝１，２，３である。
【００４７】
次に、Ｄｉｊ（ｆ）及びＣｋｊ（ｆ）がなす面積Ｓｉｊ（ｊ＝１，２，３）は、デンプスター・シェファーの理論より特徴素毎の確信度と定義できる。これらの計算を確信度算出部８０〜１００で実施し、さらに確信度結合部１１０で目標の確信度算出を行う。
【００４８】
目標の確信度を求めるには、始めにライン毎の確信度を求め、それらをさらに結合することで実現する。
【００４９】
ラインｉの確信度Ｐｋｉはデンプスターの結合規則により（５）式のように求める。
【００５０】
【数５】
2004117182.tif 000007
【００５１】
これらのライン毎の確信度Ｐｋｉをさらに結合し、目標の確信度Ｐｋを（６）式として得る。
【００５２】
【数６】
2004117182.tif 000008
【００５３】
これらの確信度計算をカタログデータに登録された目標毎に全て行う。
【００５４】
最後に目標判定部１２０は、得られた確信度が最大を示す目標を探知目標と判断し、判断結果を出力する。
【００５５】
なお、図２を参照して、本発明の他の実施の形態を説明する。
【００５６】
図２では特徴素として中心周波数、ライン幅、信号強度の３種類を採用しているが、これらの組合せ以外の特徴素を用いることが考えられる。
【００５７】
一般にＮ個の独立な特徴素を用いた場合、特徴素抽出部４０〜６０及び確信度算出部８０〜１００はＮ個の特徴素抽出部で代替される。またカタログデータ７０として、同様にＮ個の特徴素についての平均値、変化幅及び重み係数を蓄積する形態により実現できる。また確信度結合部１１０では、特徴素毎のＮ個の確信度をデンプスターの結合規則により結合する演算を行う。
【００５８】
さらに他の実施の形態として、カタログデータ７０として重み係数Ｗｉｊを用いない形態が考えられる。この場合、ライン毎の確信度Ｐｋｉを算出する計算において、Ｗｉｊ＝１とすることに等しく、計算量やカタログデータのデータ量を低減できる。しかし確信度計算における各特徴素の寄与を個別設定することが不可能となり、類別・識別性能は一般に低下すると考えられる。
【００５９】
さらにまた他の実施の形態として、カタログデータ７０の特徴素を目標速度等のパラメータ毎に蓄積し、信号の探知状況に応じたパラメータでのカタログを用いて確信度計算を行う形態が考えられる。この場合、特徴素のパラメータ依存性を加味した確信度算出が可能となるので、他目標との誤判定確率は低減し、類別・識別性能は一般に向上すると考えられる。
【００６０】
しかしカタログデータとして蓄積するデータ量は増大し、また所定のカタログデータを取得する処理部分で処理負荷が増加することが考えられる。
【００６１】
上述の通り、本発明では、複数の特徴素を用いて確信度算出を行う。特徴素はそれぞれ目標またはライン毎の特徴としてＳｉｊの算出が可能であるので、これらをデンプスターの結合規則で結合することで確信度の精度が向上する。
【００６２】
ただし、特徴素が平均周波数だけの場合、目標Ａのラインｉについての確信度は１−Ｓｉであるが、もし異なる目標Ｂが同じ周波数のラインを発生する場合、このラインだけでの目標ＡｏｒＢ判定は不可能である。すなわちラインｉ情報は目標ＡｏｒＢ判定に寄与しない情報とみなされる。
【００６３】
一方、特徴素が平均周波数を含む独立の複数データで構成される場合、目標Ａのラインｉについての確信度は１−Πｊ（１−Ｓｉｊ）であり、ラインｉの中心周波数が同一の目標Ｂにおいても、ライン幅や強度といった他の特徴素に相違があれば目標ＡｏｒＢ判定に寄与する情報となる。
【００６４】
すなわち、確信度算出に用いる情報として複数の独立な特徴素を採用することによって誤判定を低減でき、結果として類別・識別精度が向上する。
【００６５】
つまり、従来の目標自動類別・識別技術では、目標の特徴を表す情報として探知信号ラインの中心周波数のみを用いていたので、同じ中心周波数の信号を持つ他目標との判別が困難であり、結果として類別・識別精度の低下につながっていたが、中心周波数の他に独立な複数の特徴量である特徴素を用い、それぞれ独立な複数特徴素からデンプスター・シェファーの理論に基いて結合確信度を計算し、その結果を目標判定に用いることにより、同一の中心周波数ラインを有する他目標との判別を可能となり、誤判定確率を低減し、目標の類別・識別精度を向上することができることになる。
【００６６】
なお、本発明の目標自動類別識別方式をソーナやレーダに適用することで、目標の自動類別識別精度を向上させたソーナ探知システムやレーダ探知システムが得られる。
【００６７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の目標自動類別識別方式は、単一の特徴量に基く方法に比べて目標毎の特徴をより詳細に表現することができるので、誤判定確率を低減し、目標の自動類別識別精度を向上するという効果を有している。
【００６８】
また、自動類別及び識別結果の妥当性は最終的にオペレータによって確認されることが多く、自動類別識別結果が誤りと判断された場合は再度類別識別を行うことで、オペレータが正しい判断結果を出すため、オペレータの負荷を低減できるという効果を有している。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の目標自動類別識別方式の一つの実施の形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の目標自動類別識別方式の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【符号の説明】
１　　センサ
２　　時間周波数分析処理部
３　　特徴抽出部
４　　カタログ参照確信度算出部
５　　カタログデータ
６　　確信度結合部
７　　目標判定部
１０　　センサ
２０　　時間周波数分析処理部
３０　　ライン抽出部
４０　　中心周波数抽出部
５０　　ライン幅抽出部
６０　　信号強度抽出部
７０　　カタログデータ
８０　　確信度算出部
９０　　確信度算出部
１００　　確信度算出部
１１０　　確信度結合部
１２０　　目標判定部
【図１】
2004117182.tif 000009
【図２】
2004117182.tif 000010