(57)【要約】【課題】十分な観測情報が得られない場合でも、信号源数を推定可能なセンサ信号処理システムを得る。【解決手段】信号源数仮説メモリ２０と、受信信号から信号源数の推定に必要な値を算出する信号前処理部１２と、信号前処理部１２の出力情報を用いて信号源数仮説メモリ２０内の仮説に基づく信号源数における所望の全観測情報を算出する観測情報抽出部１３と、各仮説での時間的な軌跡を、追尾フィルタを用いて作成する軌跡推定部１４と、作成された軌跡が追尾フィルタの運動モデルにどの程度合致するかを表す、軌跡の尤もらしさを求める軌跡評価部１６と、軌跡の尤もらしさから算出される仮説の適合度を比較して、信号源数を延期決定する仮説評価部１７と、仮説の適合度が低下した仮説を信号源数仮説メモリから削除する仮説削除部１９とを備えた。【選択図】        図１
2004309209.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサを有する受信器を用いて信号源からの受信信号を取得し、前記信号源の観測情報を取得する際に、信号源数を推定してから前記観測情報の計測処理を行うセンサ信号処理システムであって、
前記信号源数の仮説をあらかじめ蓄積する信号源数仮説メモリと、
Ａ／Ｄ変換器を介して前記受信信号を取り込み、信号源数の推定に必要な値を算出する信号前処理部と、
前記信号前処理部の出力情報を用いて、前記信号源数仮説メモリ内の複数の仮説に基づく信号源数における所望の観測情報を全て算出する観測情報抽出部と、
前記観測情報抽出部により抽出された観測情報に基づき、前記各仮説における信号源の信号空間における時間的な軌跡を、追尾フィルタを用いて作成する軌跡推定部と、
前記軌跡推定部により作成された軌跡が前記追尾フィルタの運動モデルにどの程度合致しているかを表す、軌跡の尤もらしさを求める軌跡評価部と、
前記軌跡の尤もらしさから算出される仮説の適合度を比較することによって、前記信号源数を延期決定する仮説評価部と、
前記仮説の適合度が低下した仮説を前記信号源数仮説メモリから削除する仮説削除部と
を備えたセンサ信号処理システム。
【請求項２】
前記信号前処理部の出力情報を用いて、前記信号源数の仮説の初期値となる信号源数の候補を作成し、前記信号源数の候補を前記信号源数仮説メモリに初期設定するための信号源数候補作成部を備えた請求項１に記載のセンサ信号処理システム。
【請求項３】
前記信号源数仮説メモリに蓄積された仮説の適合度から前記仮説に信頼性があるか否かを判定し、信頼性がないと判定された場合に、前記信号源数候補作成部を動作させることにより新たな仮説の候補を作成させて、前記新たな仮説の候補を前記信号源数仮説メモリに追加するための仮説新設部を備えた請求項２に記載のセンサ信号処理システム。
【請求項４】
前記信号源の属性として得られる属性情報を抽出する属性情報抽出部を備え、
前記軌跡評価部は、前記観測情報とともに前記属性情報を前記軌跡の尤もらしさの算出の補助に使用したことを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載のセンサ信号処理システム。
【請求項５】
前記属性情報は、前記信号源のＳ／Ｎ比および波形の形状と、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを使用する場合におけるスペクトルの尖度、スペクトルの高さ、相関行列の固有値の大きさとを含むことを特徴とする請求項４に記載のセンサ信号処理システム。
【請求項６】
前記軌跡推定部は、前記追尾フィルタから出力される軌跡の残差情報を算出する残差情報算出部を含み、
前記軌跡評価部は、前記信号源の時間的な軌跡の尤もらしさを評価するために、前記残差情報を用いたことを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載のセンサ信号処理システム。
【請求項７】
前記信号源数仮説候補作成部は、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを使用した場合に適合させるために、
前記信号前処理部の出力情報に含まれる前記受信信号の相関行列の固有値を取り込み、前記固有値の大きさによって信号固有値と雑音固有値とを区別するための第１および第２のしきい値を、それぞれ異なる方式により設定する第１および第２のしきい値設定器と、
前記第１および第２のしきい値に基づいてそれぞれの信号源数を推定する信号源数推定器と、
前記第１および第２のしきい値に基づく２つの信号源数を取り込み、前記２つの信号源数の間に含まれる信号源数について、候補となる仮説を生成する仮説生成器と
を備えたことを特徴とする請求項２または請求項３に記載のセンサ信号処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、たとえばＭＵＳＩＣアルゴリズムを用いた測角装置のような、信号源の数を正しく推定してからでなければ、信号源の観測情報（信号源の位置や速度、角度、ドップラー情報など、センサで観測される一般的に得られる所望の情報値）を得ることができない計測方式を用いたセンサ信号処理システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、信号源の数を推定してからでなければ、観測情報が得られない計測方式として、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを用いた信号処理装置が提案されている（たとえば、非特許文献１）。
上記計測方式を用いた一般的なセンサ信号処理システムは、受信器およびＡ／Ｄ変換器と、信号処理部、信号源数推定部および観測情報抽出部とを備えている。
また、信号処理部は、相関行列算出器および固有値分解器を有し、信号源数推定部は、しきい値設定器および信号源数推定器を有し、観測情報抽出部は、ＭＵＳＩＣスペクトル計算器およびピーク検索器を有している。
【０００３】
従来のセンサ信号処理システムにおいては、受信信号をＡ／Ｄ変換後に電力強度分布に変換し、計測アルゴリズムにより異なる計算処理を施して、信号源数推定に必要な値を算出する。さらに、この算出値を用いて信号源数を推定し、推定した信号源数と電力強度分布とを入力として、各信号源についての観測情報を推定するようになっている。
【０００４】
次に、具体的な数式を参照しながら、従来のセンサ信号処理システムによる計測動作について、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを適用した測角方式を例にとって説明する。
まず、信号処理部内の相関行列計算器は、受信信号の電力強度分布を入力として、受信信号の相関行列を以下の式（１）のように計算する。
【０００５】
【数１】
2004309209.tif 000003
【０００６】
ただし、式（１）において、
【数２】
2004309209.tif 000004
は受信信号ベクトルである。
信号処理部内の固有値分解器は、式（１）で算出した相関行列を入力として、固有値分解し、固有値と固有ベクトルを以下の式（２）のように算出する。
【０００７】
【数３】
2004309209.tif 000005
【０００８】
ただし、式（２）において、
【数４】
2004309209.tif 000006
は信号共分散行列であり、
【数５】
2004309209.tif 000007
は、信号固有値を対角要素に持つ行列であり、
【数６】
2004309209.tif 000008
は雑音固有値σ２を対角要素に持つ行列であり、
【数７】
2004309209.tif 000009
は信号固有ベクトルであり、
【数８】
2004309209.tif 000010
は雑音固有ベクトルであり、
【数９】
2004309209.tif 000011
はステアリング行列（Ｍ×Ｎ）である。
【０００９】
信号源数推定部内のしきい値設定器は、式（２）で算出した固有値を信号固有値と雑音固有値とに分割するためのしきい値を設定する。
このとき、しきい値の設定方法としては、たとえば、
（１）固有値を大きい順に並べ、最も急激に大きさが減少した固有値より大きいものを、信号固有値とする方法、
（２）最小の固有値の一定倍以上の大きさの固有値を、信号固有値とする方法、
（３）システムノイズをあらかじめ計測しておき、その電力からしきい値を見つもって、固定値として設定しておく方法、
などがある。
【００１０】
信号源数推定器は、上記しきい値を用いて固有値の大きさを調べることにより、信号部分空間と雑音部分空間とに分割して信号源数を推定する。
観測情報抽出部内のＭＵＳＩＣスペクトル計算器は、推定された信号源数と、式（２）で算出された固有ベクトルとを用いて、所望の観測情報を変数として、ＭＵＳＩＣスペクトルを以下の式（３）のように計算する。
【００１１】
【数１０】
2004309209.tif 000012
【００１２】
ただし、式（３）において、
【数１１】
2004309209.tif 000013
はステアリングベクトルである。
また、θは所望の信号源情報の変数であり、たとえば、センサ信号処理システムを測角装置として適用する場合には、信号到来角度が変数となる。
【００１３】
ここで、信号源数がたとえば「２」と推定された場合には、横軸にパラメータをとれば、所望の信号源数情報θ１、θ２をピークとするＭＵＳＩＣスペクトルが得られる。
ＭＵＳＩＣスペクトル計算器は、推定された信号源数に基づいて、上記ＭＵＳＩＣスペクトルのピークを検索し、ピークに対応する変数を観測情報として抽出する。たとえば、測角装置として適用する場合には、所望の信号源数情報θ１、θ２が、求める信号源の推定方向となる。
【００１４】
なお、ＭＵＳＩＣアルゴリズムの測位以外の適用例として、ＩＳＡＲで画像を取得する場合には、距離分解能の向上が目的となる。このときの観測情報は、レーダからの相対的な距離の異なる反射点の数であり、反射点の数が信号源数となる。また、海洋レーダに適用された場合には、海流の表層流のドップラー速度が異なる点の数が信号源数となる。
また、上記測位方式における、ＭＵＳＩＣアルゴリズム以外の事例としては、ＦＭＣＷ方式による計測が挙げられる。ＦＭＣＷ方式では、検波によって発生するビート信号を検出する際に、周波数領域におけるピーク値を検索する。このため、信号源数が既知である必要がある。
【００１５】
【非特許文献１】
Ｒａｌｐｈ．Ｏ．Ｓｃｈｍｉｄｔ、  ”Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｅｍｉｔｔｅｒ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ａｎｔｅｎｎａｓ  Ｐｒｏｐａｇａｔ．、  ｖｏｌ．ＡＰ−３４、  ｎｏ．３、  Ｍａｒ．１９８６．
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
従来のセンサ信号処理システムは以上のように、信号源数が正しく推定されれば、正しい観測情報が得られるものの、信号源数を正しく推定するのに十分な計測値を得られない状況が発生した場合には、信号固有値と雑音固有値との大きさの差が小さくなることから、信号源数を誤推定してしまうという問題点があった。
十分な計測値を得られない状況としては、たとえば、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを適用する場合、受信信号のＳ／Ｎ比が低い場合、信号源の近接などの理由から一時的に信号源が減少したかのような観測条件となった場合、信号源のＳ／Ｎ比の差が大きい場合があげられる。
【００１７】
また、誤信号が発生した場合には、信号源数が誤信号を含めた数で推定されるので、信号源と誤信号との区別がつかなくなるという問題点があった。
さらに、上記ＭＵＳＩＣアルゴリズムにおいては、信号源の数を誤り、信号源数を実際よりも少なく推定すると、認識できない信号源が存在するうえ、他の信号源についても、全て誤った信号源情報を与えてしまうという問題点があった。逆に、信号源数を実際より多く推定すると、推定精度が劣化することが多く、存在しない信号源情報も出力されることから、真の信号源と区別できなくなるおそれがあるという問題点があった。
【００１８】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、信号源数推定に十分な観測情報が得られない状況が発生した場合でも、信号源数を誤って推定することがなく、信号源数を正しく推定することのできるセンサ信号処理システムを得ることを目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るセンサ信号処理システムは、センサを有する受信器を用いて信号源からの受信信号を取得し、信号源の観測情報を取得する際に、信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行うセンサ信号処理システムであって、信号源数の仮説をあらかじめ蓄積する信号源数仮説メモリと、Ａ／Ｄ変換器を介して受信信号を取り込み、信号源数の推定に必要な値を算出する信号前処理部と、信号前処理部の出力情報を用いて、信号源数仮説メモリ内の複数の仮説に基づく信号源数における所望の観測情報を全て算出する観測情報抽出部と、観測情報抽出部により抽出された観測情報に基づき、各仮説における信号源の信号空間における時間的な軌跡を、追尾フィルタを用いて作成する軌跡推定部と、軌跡推定部により作成された軌跡が追尾フィルタの運動モデルにどの程度合致しているかを表す、軌跡の尤もらしさを求める軌跡評価部と、軌跡の尤もらしさから算出される仮説の適合度を比較することによって、信号源数を延期決定する仮説評価部と、仮説の適合度が低下した仮説を信号源数仮説メモリから削除する仮説削除部とを備えたものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態１について詳細に説明する。図１はこの発明の実施の形態１を示すブロック構成図である。
図１において、センサ信号処理装置１０の入力側には、信号源（図示せず）からの信号を受信するためのセンサを有する受信器１と、受信信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器２とが接続され、センサ信号処理装置１０の出力側には、表示器２２が接続されている。
センサ信号処理装置１０は、信号前処理部１２、観測情報抽出部１３、軌跡推定部１４、軌跡メモリ１５、軌跡評価部１６、仮説評価部１７、表示用軌跡選択部１８、仮説削除部１９、信号源数仮説メモリ２０および仮説設定部２１を備えている。
【００２１】
センサ信号処理装置１０内の信号前処理部１２は、受信器１からＡ／Ｄ変換器２を介して入力された受信信号に対し、計測アルゴリズムによって異なる計算処理を施すことにより、信号源数の推定（後述する）に必要な値を算出する。
たとえば、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを使用する場合、前述の式（１）により受信信号の相関行列を計算し、前述の式（２）により固有値分解を実行して、相関行列の固有値および固有ベクトルを算出する。
【００２２】
また、観測情報抽出部１３は、信号源数仮説メモリ２０に格納されている全仮説と、信号前処理部１２の出力情報とを取り込み、各仮説の信号源数に基づく観測情報（信号源の位置、角度、速度、ドップラーなどのセンサ情報）を抽出する。すなわち、観測情報抽出部１３は、信号前処理部１２の出力情報を用いて、信号源数仮説メモリ２０内の複数の仮説に基づく信号源数における所望の観測情報を全て算出する。
図２は観測情報抽出部１３の具体例を示すブロック構成図であり、たとえば、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを用いた観測情報の抽出を例にとった場合の構成を示している。
【００２３】
図２において、観測情報抽出部１３は、前述のように、ＭＵＳＩＣスペクトル計算器１３１およびピーク検索器１３２を有している。
この場合、観測情報抽出部１３に対する入力情報は、信号前処理部１２からの受信信号の相関行列の固有値および固有ベクトルと、信号源数仮説メモリ２０からの信号源数仮説とを含んでいる。
【００２４】
観測情報抽出部１３内のＭＵＳＩＣスペクトル算出器１３１は、固有値および固有ベクトルと、仮説の信号源数とを用いて、前述の式（３）のように、各仮説のＭＵＳＩＣスペクトルを算出する。
また、観測情報抽出部１３内のピーク検索器１３２は、ＭＵＳＩＣスペクトルのピークを検索して、対応する信号源情報を求める。なお、各仮説において、検索するピーク数は、仮説の信号源数と同数である。
【００２５】
軌跡推定部１４は、観測情報抽出部１３により抽出された仮説および仮説に対応する観測情報と、軌跡メモリ１５に格納されている軌跡（信号源の時間的な移動状態を表す）とを入力情報として、観測情報の推定値を算出し、軌跡メモリ１５内の軌跡を更新する。すなわち、軌跡推定部１４は、観測情報に基づき、各仮説における信号源の信号空間における時間的な軌跡を、追尾フィルタを用いて作成する。
このときの推定値の算出に用いられる追尾フィルタとしては、たとえば、カルマンフィルタ、ＰＤＡ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）フィルタ、ＭＨＴ（Ｍｕｌｔｉｐｕｌｅ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ）などが使用可能である。
【００２６】
軌跡メモリ１５は、信号源数を延期決定するまでの期間にわたって、全仮説の信号源軌跡を記憶する。
軌跡評価部１６は、仮説、軌跡および観測情報を入力情報として、「軌跡の尤もらしさ」を算出する。すなわち、軌跡評価部１６は、軌跡推定部１４により作成された軌跡が追尾フィルタの運動モデルにどの程度合致しているかを表すパラメータとして、軌跡の尤もらしさを求める。
仮説評価部１７は、軌跡評価部１６により算出された軌跡の尤もらしさを用いて、仮説がどの程度適切なものであるかを表す「仮説の適合度」を算出する。
軌跡の尤もらしさを表す数値としては、軌跡の「尤度」があげられる。
【００２７】
図３は軌跡の尤度γを決定するための処理を示す説明図であり、観測値の位置によって、どのように軌跡の尤度γが決められるかを模式的に示している。
図３において、２つの軌跡ｔ１、ｔ２に対応する観測情報Ｚが示されており、黒丸印は各軌跡ｔ１、ｔ２の平滑値、破線矢印の先端部に示される△印は観測情報の予測値である。また、×印は予測値に対応する実際の観測情報、一点鎖線で示される領域は観測情報Ｚの尤度分布の等価ラインである。
【００２８】
等価ライン内における予測値と観測情報Ｚとの差に応じた尤度γの分布は、二点鎖線内に示されるグラフのように決定される。
すなわち、各軌跡ｔ１、ｔ２に対応する観測情報Ｚのうち、追尾フィルタによって算出された予測値に近いものほど、尤もらしい軌跡であると考え、尤度が高いものとして決定する。逆に、軌跡に対応する観測情報のうち、観測値が予測値から遠いものほど、尤もらしくない軌跡であると考え、尤度が低いものとして決定する。
観測情報Ｚの確率密度分布は、追尾フィルタを用いて算出した予測値を中心として、平均ベクトル
【数１２】
2004309209.tif 000014
と、共分散行列
【数１３】
2004309209.tif 000015
との多変量正規分布にしたがうものと見なした場合、軌跡の尤度γは、以下の式（４）のように与えられる。
【００２９】
【数１４】
2004309209.tif 000016
【００３０】
ただし、式（４）において、
【数１５】
2004309209.tif 000017
は予測値であり、
【数１６】
2004309209.tif 000018
は残差共分散行列であり、
【数１７】
2004309209.tif 000019
は観測情報であり、
【数１８】
2004309209.tif 000020
は観測行列であり、ｋはサンプリング番号である。
また、
【数１９】
2004309209.tif 000021
は、追尾フィルタで算出される予測値、
【数２０】
2004309209.tif 000022
は、
【数２１】
2004309209.tif 000023
と観測情報の差の分散を表す値であり、残差共分散行列と呼ばれる値である。
【００３１】
カルマンフィルタを追尾フィルタとして用いた場合、
【数２２】
2004309209.tif 000024
および
【数２３】
2004309209.tif 000025
は、以下の式（５）、（６）のように与えられる値である。
【００３２】
【数２４】
2004309209.tif 000026
【００３３】
ただし、式（５）において、
【数２５】
2004309209.tif 000027
は観測情報の推定値であり、
【数２６】
2004309209.tif 000028
は推移行列である。
また、式（６）において、
【数２７】
2004309209.tif 000029
は予測誤差共分散行列であり、以下の式（７）で表される。
【００３４】
【数２８】
2004309209.tif 000030
【００３５】
また、式（７）において、
【数２９】
2004309209.tif 000031
は平滑誤差共分散行列であり、
【数３０】
2004309209.tif 000032
は推移行列であり、
【数３１】
2004309209.tif 000033
は駆動雑音分散行列である。
また、式（６）において、
【数３２】
2004309209.tif 000034
は観測雑音分散行列である。
【００３６】
図４は軌跡評価部１６および仮説評価部１７の具体例を示すブロック構成図である。
図４において、軌跡評価部１６は、仮説１〜Ｎに対応したＮ個の軌跡尤度算出部２３−１〜２３−Ｎ（以下、「軌跡尤度算出部２３」と総称する）を有し、同様に、仮説評価部１７は、仮説１〜Ｎに対応したＮ個の仮説適合度算出器２４−１〜２４−Ｎ（以下、「仮説適合度算出器２４」と総称する）を有する。
すなわち、軌跡評価部１６および仮説評価部１７は、仮説１〜Ｎ毎に、信号源数と同数の軌跡ｔ１〜ｔＭについて、２３の軌跡尤度算出部で尤度を算出し、２４の仮説適合度算出器で、仮説の適合度を算出する。
【００３７】
軌跡評価部１６内の軌跡尤度算出部２３には、それぞれ、観測情報抽出部１３からの各仮説１〜Ｎに対応した観測情報Ｚ１〜ＺＮと、軌跡メモリ１５からの各仮説１〜Ｎに対応した軌跡群Ｔ１〜ＴＮとが個別に入力されている。
これにより、軌跡尤度算出部２３は、各仮説１〜Ｎに対応した軌跡尤度γ１〜γＮを算出するようになっている。
また、仮説評価部１７内の仮説適合度算出器２４には、それぞれ、軌跡尤度算出部２３からの軌跡尤度γ１〜γＮが個別に入力されており、これにより、仮説適合度算出器２４は、各仮説１〜Ｎに対応した仮説適合度β１〜βＮを算出するようになっている。
【００３８】
図５は軌跡尤度算出部２３の具体例を示すブロック構成図であり、１つの仮説ｊの軌跡ｔｊ１〜ｔｊＭ（信号源数Ｓと同数）に関する処理を示している。ここでは、軌跡尤度算出部２３および仮説適合度算出器２４内の各１つの軌跡尤度算出部２３−ｊおよび仮説適合度算出器２４−ｊが代表的に示されている。
図５において、仮説ｊの軌跡尤度算出部２３−ｊは、Ｍ個の尤度算出器２５−１〜２５−Ｍ（以下、「尤度算出器２５」と総称する）を有している。すなわち、仮説ｊの軌跡尤度算出部２３は、１つの仮説ｊに対して、信号源数Ｓと同数（Ｍ個）の軌跡ｔｊ１〜ｔｊＭに個別に対応したＭ個の尤度算出器２５を有している。
【００３９】
尤度算出器２５は、それぞれ、仮説ｊの軌跡ｔｊ１〜ｔｊＭと、仮説ｊの観測情報ｚｊ１〜ｚｊＭとを個別の入力情報として、軌跡ｊに関するＭ個の尤度γｊ１〜γｊＭを算出する。
続いて、仮説ｊの仮説適合度算出器２４−ｊは、Ｍ個の尤度γｊ１〜γｊＭの全てを用いて、仮説ｊの適合度βｊを算出する。
なお、各仮説の適合度は、軌跡の全ての尤度が高いものほど高い値となるように重み付けが行われ、一部の軌跡の適合度が高くても、尤度の低い軌跡が存在する場合には、その仮説の適合度が低くなるよう設定される。
【００４０】
図１に戻り、表示用軌跡選択部１８は、仮説１〜Ｎのうち、適合度が最大値を示す仮説を、表示用として選択し、選択された仮説に対応する軌跡を軌跡メモリ１５から読み出し、表示器２２に表示させる。
仮説削除部１９は、仮説１〜Ｎのうち、適合度が低下した仮説を、削除対象として選択し、信号源数仮説メモリ２０から選択された仮説を削除するとともに、軌跡メモリ１５から選択された仮説に対応する軌跡を削除する。
信号源数仮説メモリ２０内には、信号源数の仮説が格納される。
【００４１】
仮説設定部２１は、信号源数仮説メモリ２０に仮説を設定する。
この場合、仮説設定部２１は、初期仮説の設定を行うものとする。
また、仮説設定部２１は、観測可能な最大信号源数（使用する計測アルゴリズムの条件から理論的に決定される）を信号源数の上限として、考えられる全ての信号源数の仮説を設定するものとする。
表示器２２は、上記表示用として選択された仮説に対応する軌跡を表示する。
【００４２】
図１に示すセンサ信号処理装置１０は、あらかじめ信号源の存在数Ｍを仮定して蓄積する信号源数仮説メモリ２０と、信号源数仮説メモリ２０内の仮説に基づく信号源数Ｓにおける所望の観測情報Ｚを全て算出する観測情報抽出部１３と、各仮説における信号源の信号空間における時間的な軌跡を追尾フィルタを用いて作成する軌跡推定部１４と、作成された軌跡がどの程度追尾フィルタの運動モデルに合致しているかを表す「軌跡の尤もらしさ」から算出される「仮説の適合度」を比較することによって信号源数を延期決定する軌跡評価部１６および仮説評価部１７と、仮説の適合度が低下した仮説を仮説メモリ２０から削除する仮説削除部１９とを備えている。
【００４３】
上記構成において、或る一定時間の間、信号源数の複数（Ｎ個）の仮説を保持し、各仮説の信号源数Ｓが真であると仮定した場合の信号源情報を、全仮説１〜Ｎについて並列計算し、各仮説について信号源の時間的軌跡を作成する処理を繰り返す。
また、一定時間の経過後において、作成された時間的な「軌跡の尤もらしさ」を算出し、軌跡の尤もらしさから「仮説の適合度」を算出することにより、最適な仮説を選択して信号源数を延期決定する。
すなわち、設定された全ての仮説について観測情報を算出し、追尾フィルタを用いて信号源の時間的な軌跡を作成し、軌跡の尤もらしさに基づく仮説の適合度を評価することによって信号源数を延期決定する。
【００４４】
これにより、センサによる観測で一般的に得られる観測情報（信号源の位置、角度、速度、ドップラー情報など）を観測する際に、信号源数を正しく推定した後でなければ正しい観測情報が計測不可能な計測方式を使用した場合、信号源数の推定に十分な観測情報が得られない状況が発生しても、最適な仮説を選択して信号源数を正しく推定することができる。
すなわち、信号源数を一度で正しく判定することが困難な環境、たとえば、信号源のＳ／Ｎ比が低い状態や、複数信号源の位置関係によって一時的に計測困難な状態が発生した場合でも、正しく信号源数を判定することができ、この結果、正しい観測情報を得ることができる。
【００４５】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１（図１）では、あらかじめ仮説設定部２１により信号源数を初期設定したが、信号源数候補作成部を追加して、受信信号の信号処理結果を用いて信号源数の仮説の初期値を設定してもよい。
図６は信号源数候補作成部２６を追加したこの発明の実施の形態２を示すブロック構成図であり、前述（図１参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「Ａ」を付して詳述を省略する。
【００４６】
図６において、センサ信号処理装置１０Ａは、仮説設定部２１Ａに関連した信号源数候補作成部２６を備えている。
信号源数候補作成部２６は、信号前処理部１２の出力情報を用いて信号源数の候補を作成する。
仮説設定部２１Ａは、信号源数候補作成部２６により作成された信号源数候補を仮説として、信号源数仮説メモリ２０の初期値に設定する。
【００４７】
このように、信号源数候補作成部２６を追加することにより、明らかに不適切な仮説については演算をする必要がなくなり、正解である可能性の高い信号源数の仮説のみに対して演算処理することができるので、前述の実施の形態１の場合と比べて、演算量を削減して演算負荷を低減することができる。
【００４８】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態２（図６）では、信号源数候補作成部２６のみを追加したが、さらに仮説新設部を追加してもよい。
図７は仮説新設部２７を追加したこの発明の実施の形態３を示すブロック構成図であり、前述（図１、図６参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「Ｂ」を付して詳述を省略する。
図７において、センサ信号処理装置１０Ｂは、信号源数候補作成部２６Ｂに関連した仮説新設部２７を備えている。
【００４９】
仮説新設部２７は、仮説の削除時に信号源数仮説メモリ２０に仮説を新設する機能を有する。
仮説新設部２７を追加することにより、信号源数の変化などによって、正しい仮説が信号源数仮説メモリ２０内に存在しない状態になった場合でも、新しい仮説を新設することができ、信号源数を正しく推定することができる。
【００５０】
次に、図７に示したこの発明の実施の形態３による仮説新設部２７の動作について説明する。
仮説新設部２７は、仮説評価部１７から出力される仮説の適合度が、仮説間で差が生じているか否かを判定し、全ての仮説の適合度が同程度（仮説間での適合度差が所定値以内）の状態になってしまった場合には、どの仮説も正しくないと判定する。
【００５１】
このように、どの仮説も正しくないと判定された場合には、前述のように、仮説削除部１９は、信号源数仮説メモリ２０内に格納されている仮説と、軌跡メモリ１５内に格納されている軌跡とを全て削除する。
また、このとき、仮説新設部２７は、信号源数候補作成部２６Ｂを動作させて仮説を新設する。すなわち、信号源数候補作成部２６Ｂは、信号前処理部１２の出力情報を用いて信号源数の候補を作成し、仮説設定部２１Ａを介して、信号源数仮説メモリ２０に新たな仮説を設定する。
【００５２】
図７に示すセンサ信号処理装置１０Ｂは、信号源数仮説メモリ２０に蓄積された仮説の適合度を算出する仮説評価部１７と、仮説評価部１７により算出された仮説適合度に基づいて仮説の信頼性の有無を判定する仮説新設部２７と、仮説が信頼できないと判定された場合に、信号前処理部１２からの出力情報（受信信号処理結果）を用いて新たな仮説の候補を作成する信号源数候補作成部２６Ｂと、仮説の候補を信号源数仮説メモリ２０に追加する仮説設定部２１Ａと、追加した仮説を用いて受信信号の再処理を行う観測情報抽出部１３とを備えている。
【００５３】
これにより、信号源数の増減が生じた結果として、信号源数仮説メモリ２０に存在しない信号源数となった場合でも、新たな仮説を追加して再計算することができるので、信号源数の増減にも対応することができ、さらに信頼性を向上させることができる。
【００５４】
実施の形態４．
なお、上記実施の形態１〜３では、軌跡推定部１４と関連した処理ブロックとして観測情報抽出部１３のみを設けたが、さらに属性情報抽出部を設けてもよい。
図８は属性情報抽出部２８を追加したこの発明の実施の形態４を示すブロック構成図であり、前述（図１、図６、図７参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「Ｃ」を付して詳述を省略する。
【００５５】
図８において、センサ信号処理装置１０Ｃは、軌跡推定部１４Ｃおよび軌跡評価部１６Ｃに関連した属性情報抽出部２８を備えている。
属性情報抽出部２８は、Ａ／Ｄ変換器２を介した受信信号と、信号源数仮説メモリ２０に格納されている全仮説と、信号前処理部１２からの出力情報とを取り込み、信号源の属性情報を抽出して、軌跡推定部１４Ｃおよび軌跡評価部１６Ｃに入力する。
【００５６】
ここで、属性情報とは、観測情報以外に得られる信号源の属性を示す情報であり、信号源のＳ／Ｎ比および波形などで定義される。また、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを適用した場合の属性情報とは、ＭＵＳＩＣスペクトルの尖度、ＭＵＳＩＣスペクトルの高さ、ＭＵＳＩＣスペクトルの形状、相関行列の固有値の大きさなどにより定義される。
【００５７】
図８のセンサ信号処理装置１０Ｃにおいては、所望の観測情報に加えて、信号源の属性情報（Ｓ／Ｎ比および波形の形状、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを使用する場合のスペクトル尖度、スペクトル高さおよび相関行列の固有値の大きさなど）を抽出する属性情報抽出部２８が設けられ、抽出された属性情報は、信号源の軌跡の尤もらしさの算出の補助に使用される。
【００５８】
このように、属性情報抽出部２８により信号源の属性情報を抽出し、軌跡推定部１４Ｃおよび軌跡評価部１６Ｃにより属性情報が用いられ、軌跡推定および軌跡評価の補助として利用されることにより、軌跡の尤もらしさを正しく計算することができ、その結果、信号源数の推定精度を向上させることができる。
すなわち、前述の実施の形態１〜３と比べて、軌跡の推定処理および評価処理に関連する情報量が増大するので、推定および評価の精度をさらに向上させることができる。
また、軌跡評価部１６Ｃにおいて、さらに適切な評価を行うことができるので、正しい信号源情報を得ることができる。
【００５９】
実施の形態５．
なお、上記実施の形態１〜４では、軌跡推定部の具体的構成について言及しなかったが、軌跡推定部内に残差情報算出部を設けてもよい。
図９は残差情報算出部２９を設けたこの発明の実施の形態５による軌跡推定部１４Ｄを示すブロック構成図であり、前述と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「Ｄ」を付して詳述を省略する。
図９において、軌跡推定部１４Ｄは、軌跡推定器１４１と、軌跡評価部１６Ｄに関連した残差情報算出部２９とを備えている。
【００６０】
この場合、軌跡推定部１４Ｄ内において、残差情報算出部２９は、軌跡の予測値と観測情報との差を残差情報として生成し、軌跡評価部１６Ｄは、軌跡の評価指標として、軌跡メモリ１５に格納されている軌跡のみならず、残差情報をも用いる。このとき、軌跡評価部１６Ｄにおいて信号源の時間的な軌跡の尤もらしさを評価する際に、残差情報が小さい軌跡ほど、軌跡の尤もらしさが高くなるようになっている。
このように、軌跡推定部１４Ｄ内に残差情報算出部２９を設け、追尾フィルタから出力される軌跡の残差情報を軌跡評価部１６Ｃに入力し、信号源の軌跡の尤もらしさの判定に用いることにより、追尾フィルタの運動モデルに適合する信号源の場合に、高精度に仮説適合度の評価を行うことができる。
【００６１】
実施の形態６．
なお、上記実施の形態２〜４（図６〜図８）では、信号源数候補作成部の具体例構成について言及しなかったが、信号源数候補作成部内に互いに異なる２つのしきい値を設定するための第１および第２のしきい値設定器を設けてもよい。
図１０は第１および第２のしきい値設定器３１、３２を備えたこの発明の実施の形態６による信号源数候補作成部２６Ｅの具体例を示すブロック構成図であり、ＭＵＳＩＣアルゴリズムを計測アルゴリズムとして使用した場合の構成例を示している。
【００６２】
図１０において、前述と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「Ｅ」を付して詳述を省略する。
この場合、信号源数候補作成部２６Ｅは、第１のしきい値Ｔｈ１を設定する第１のしきい値設定器３１と、第２のしきい値Ｔｈ２を設定する第２のしきい値設定器３２と、各しきい値Ｔｈ１およびＴｈ２から、それぞれに対応した信号源数Ｓ１、Ｓ２を推定する信号源数推定器３３および３４と、推定された各信号源数Ｓ１、Ｓ２から信号源数仮説Ｓｉを生成する仮説生成器３５とを備えている。
【００６３】
次に、図１０に示したこの発明の実施の形態６による信号源数候補作成部２６Ｅの動作について説明する。
まず、第１および第２のしきい値設定器３１、３２は、それぞれ異なる設定方法により、受信信号の相関行列の固有値を信号固有値と雑音固有値とに判別するための第１および第２のしきい値Ｔｈ１、Ｔｈ２を設定する。
【００６４】
続いて、信号源数推定器３３、３４は、設定された各しきい値Ｔｈ１、Ｔｈ２を用いて、受信信号の相関行列の固有値を信号固有値と雑音固有値とに分割し、信号源数Ｓ１、Ｓ２を推定する。
最後に、仮説生成器３５は、各信号源数推定器３３、３４で推定された２つの信号源数Ｓ１、Ｓ２の間に含まれる全ての信号源数について、信号源数仮説Ｓｉを生成し、仮説設定部２１（図６〜図８参照）を介して信号源数仮説メモリ２０の初期値として入力する。
【００６５】
ここで、図１１を参照しながら、２通りの第１および第２のしきい値Ｔｈ１、Ｔｈ２を設定する理由について説明する。
図１１は各しきい値Ｔｈ１、Ｔｈ２の設定と信号源数推定値Ｓ１、Ｓ２との関係を示す説明図である。
通常、信号源数を誤推定する場合には、しきい値の設定方法によって、信号源数を少なく見誤る場合と、多く見誤る場合とがある。仮に、しきい値が高すぎると少なく見誤ることになり、しきい値が低すぎると多く見誤ることになる。
【００６６】
一般に、受信信号の相関行列の固有値を大きい順に並べた場合に、大きさが最も急激に変化する位置をしきい値として（たとえば、図１１内の第１のしきい値Ｔｈ１参照）、固有値を判別する方法がある。
この場合、信号源の位置関係やＳ／Ｎ比などの観測条件の違いによって、信号固有値の大きさに大きなばらつきが存在すると、高すぎるしきい値が設定されることになるので、信号源数を少なく見誤る可能性がある。
【００６７】
一方、固有値の最小値を雑音固有値の基準として、この基準の一定倍以上の大きさの固有値を信号固有値とする方法もあり、この場合、最小固有値に近いしきい値（たとえば、図１１内の第２のしきい値Ｔｈ２参照）で、固有値の判別が行われる。
この方法は、信号源が多数存在する場合には有効であるが、低すぎるしきい値が設定された場合には、信号源を多く見誤る可能性がある。
【００６８】
上記のように相反する２つの方法による結果から、正しい信号源数は、２つの方法で定めた第１のしきい値Ｔｈ１と第２のしきい値Ｔｈ２との間の範囲内に存在するものと予想される。
したがって、２種類の設定方法でそれぞれ定めた第１のしきい値Ｔｈ１と第２のしきい値Ｔｈ１との間に含まれる信号源数Ｓ１、Ｓ２を、信号源数候補として用いることにより仮説Ｓｉを作成し、信号源数仮説メモリ２０の初期値として設定する。
【００６９】
このように、信号源数の仮説候補を作成する信号源数候補作成部２６ＥとしてＭＵＳＩＣアルゴリズムを使用した場合に、信号前処理部１２から出力される受信信号相関行列の固有値を入力情報として、信号固有値と雑音固有値とを固有値の大きさによって区別するために、第１および第２のしきい値設定器３１、３２を設け、第１および第２のしきい値Ｔｈ１、Ｔｈ２を、それぞれ異なる方式により設定する。
【００７０】
また、信号源数推定器３３、３４により、各しきい値Ｔｈ１、Ｔｈ２に基づいて信号源数Ｓ１、Ｓ２を推定するとともに、２つの信号源数Ｓ１、Ｓ２を受け取る仮説生成器３５を設けることにより、信号源数Ｓ１とＳ２との間に含まれる信号源数について仮説Ｓｉを生成する。
こうして、信号源数仮説の候補を作成する際に、信号固有値と雑音固有値を区別する２種類のしきい値Ｔｈ１、Ｔｈ２の間に含まれる信号源数を仮説として設定することにより、可能性の高い仮説をとりこぼしなく設定することができる。
【００７１】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、センサを有する受信器を用いて信号源からの受信信号を取得し、信号源の観測情報を取得する際に、信号源数を推定してから観測情報の計測処理を行うセンサ信号処理システムであって、信号源数の仮説をあらかじめ蓄積する信号源数仮説メモリと、Ａ／Ｄ変換器を介して受信信号を取り込み、信号源数の推定に必要な値を算出する信号前処理部と、信号前処理部の出力情報を用いて、信号源数仮説メモリ内の複数の仮説に基づく信号源数における所望の観測情報を全て算出する観測情報抽出部と、観測情報抽出部により抽出された観測情報に基づき、各仮説における信号源の信号空間における時間的な軌跡を、追尾フィルタを用いて作成する軌跡推定部と、軌跡推定部により作成された軌跡が追尾フィルタの運動モデルにどの程度合致しているかを表す、軌跡の尤もらしさを求める軌跡評価部と、軌跡の尤もらしさから算出される仮説の適合度を比較することによって、信号源数を延期決定する仮説評価部と、仮説の適合度が低下した仮説を信号源数仮説メモリから削除する仮説削除部とを備えたので、信号源数推定に十分な観測情報が得られない状況が発生した場合でも、信号源数を誤って推定することがなく、信号源数を正しく推定することのできるセンサ信号処理システムが得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１を示すブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による観測情報抽出部の具体例を示すブロック構成図である。
【図３】この発明の実施の形態１により軌跡の尤度を決定するための処理を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１による軌跡評価部および仮説評価部の具体例を示すブロック構成図である。
【図５】この発明の実施の形態１による軌跡評価部内の軌跡尤度算出部の具体例を示すブロック構成図である。
【図６】この発明の実施の形態２を示すブロック構成図である。
【図７】この発明の実施の形態３を示すブロック構成図である。
【図８】この発明の実施の形態４を示すブロック構成図である。
【図９】この発明の実施の形態５による軌跡推定部の具体例を示すブロック構成図である。
【図１０】この発明の実施の形態６による信号源数候補作成部の具体例を示すブロック構成図である。
【図１１】この発明の実施の形態６による各しきい値の設定と信号源数推定値との関係を示す説明図である。
【符号の説明】
１  受信器、２  Ａ／Ｄ変換器、１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ  センサ信号処理装置、１２  信号前処理部、１３  観測情報抽出部、１４、１４Ｃ、１４Ｄ軌跡推定部、１６、１６Ｃ、１６Ｄ  軌跡評価部、１７  仮説評価部、１９  仮説削除部、２０  信号源数仮説メモリ、２１、２１Ａ  仮説設定部、２３−１〜２３−Ｎ  軌跡尤度算出部、２４−１〜２４−Ｎ  仮説適合度算出器、２５−１〜２５−Ｍ  尤度算出器、２６、２６Ｂ、２６Ｅ  信号源数候補作成部、２７仮説新設部、２８  属性情報抽出部、２９  残差情報算出部、１３１  ＭＵＳＩＣスペクトル計算器、１４１  軌跡推定器、Ｓ１、Ｓ２  信号源数、Ｓｉ  信号源数仮説、ｔ１、ｔ２  軌跡、ｔｊ１〜ｔｊＮ  仮説ｊの軌跡、Ｔ１〜ＴＮ  軌跡群、Ｚ  観測情報、ｚｊ１〜ｚｊＮ  仮説ｊの観測情報、γ  尤度、γ１〜γＮ  軌跡尤度、γｊ１〜γｊＮ  軌跡ｔｊ１〜ｔｊＮの尤度、β１〜βＮ  仮説適合度、βｊ  仮説ｊの適合度。
【図１】
2004309209.tif 000035
【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】
2004309209.tif 000041
【図８】
2004309209.tif 000042
【図９】
2004309209.tif 000043
【図１０】
2004309209.tif 000044
【図１１】
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