(57)【要約】【課題】インパルス状の信号に加え、持続時間の長い信号も所望信号として検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示する。【解決手段】本実施形態の情報提示装置は、センサからの信号に基づき、ＳＰＲＴを用いて信号を検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示するもので、シミュレーション諸元に基づき前記信号検出装置の処理と前記センサの信号を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数をシミュレーション結果とし、前記シミュレーション結果を収集し、統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記収集したシミュレーション結果を統計処理し、前記信号検出装置の特性に関する情報として、前記統計処理の結果を提示する。【選択図】図１
2016156639.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサからの信号に基づき、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて信号を検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示装置であって、
シミュレーション諸元に基づいて、前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の処理と前記センサの信号を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数をシミュレーション結果として出力するシミュレーション部と、
前記シミュレーション部からのシミュレーション結果を収集するデータ収集部と、
統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記データ収集部で収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する統計処理部と、
前記シミュレーション諸元を取り込んで前記シミュレーション部へ出力し、前記統計処理諸元を取り込んで前記統計処理部へ出力すると共に、前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の特性に関する情報として、前記統計処理部からの統計処理結果を提示する操作提示部と
を具備する情報提示装置。
【請求項２】
センサからの信号に基づき、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて信号を検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示装置であって、
シミュレーション諸元に基づいて、前記複数の信号モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の処理と前記センサの信号を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数をシミュレーション結果として出力するシミュレーション部と、
前記シミュレーション部からのシミュレーション結果を収集するデータ収集部と、
統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記データ収集部で収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する統計処理部と、
前記シミュレーション諸元を取り込んで前記シミュレーション部へ出力し、前記統計処理諸元を取り込んで前記統計処理部へ出力すると共に、前記複数の信号モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の特性に関する情報として、前記統計処理部からの統計処理結果を提示する操作提示部と
を具備する情報提示装置。
【請求項３】
前記統計処理部は、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果が得られたときのサンプル数の累積相対度数分布、累積度数分布、相対度数分布、度数分布、分布特性を示す指標の少なくとも１つを統計処理結果として算出する請求項１または２に記載の情報提示装置。
【請求項４】
センサからの信号に基づき、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて信号を検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示方法であって、
シミュレーション諸元に基づいて、前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の処理と前記センサの信号を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数をシミュレーション結果とし、
前記シミュレーション結果を収集し、
統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記収集したシミュレーション結果を統計処理して統計処理結果とし、
前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の特性に関する情報として、前記統計処理結果を提示する情報提示方法。
【請求項５】
センサからの信号に基づき、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて信号を検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示方法であって、
シミュレーション諸元に基づいて、前記複数の信号モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の処理と前記センサの信号を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数をシミュレーション結果とし、
前記シミュレーション結果を収集し、
統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記収集したシミュレーション結果を統計処理して統計処理結果とし、
前記複数の信号モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の特性に関する情報として前記統計処理結果を提示する情報提示方法。
【請求項６】
前記統計処理は、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果が得られたときのサンプル数の累積相対度数分布、累積度数分布、相対度数分布、度数分布、分布特性を示す指標の少なくとも１つを統計処理結果として算出する請求項４または５に記載の情報提示方法。
【請求項７】
センサからの信号に基づき、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて信号を検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示する処理をコンピュータに実行させるための情報提示プログラムであって、
シミュレーション諸元に基づいて、前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の処理と前記センサの信号を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数をシミュレーション結果として出力するシミュレーションステップと、
前記シミュレーションステップからのシミュレーション結果を収集するデータ収集ステップと、
統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記データ収集ステップで収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する統計処理ステップと、
前記シミュレーション諸元を取り込んで前記シミュレーションステップへ出力し、前記統計処理諸元を取り込んで前記統計処理ステップへ出力すると共に、前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の特性に関する情報として、前記統計処理ステップからの統計処理結果を提示する操作提示ステップと
を具備する情報提示プログラム。
【請求項８】
センサからの信号に基づき、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて信号を検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示する処理をコンピュータに実行させるための情報提示プログラムであって、
シミュレーション諸元に基づいて、前記複数の信号モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の処理と前記センサの信号を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数をシミュレーション結果として出力するシミュレーションステップと、
前記シミュレーションステップからのシミュレーション結果を収集するデータ収集ステップと、
統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記データ収集ステップで収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する統計処理ステップと、
前記シミュレーション諸元を取り込んで前記シミュレーションステップへ出力し、前記統計処理諸元を取り込んで前記統計処理ステップへ出力すると共に、前記複数の信号モデルを設定した前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の特性に関する情報として、前記統計処理ステップからの統計処理結果を提示する操作提示ステップと
を具備する情報提示プログラム。
【請求項９】
前記統計処理ステップは、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果が得られたときのサンプル数の累積相対度数分布、累積度数分布、相対度数分布、度数分布、分布特性を示す指標の少なくとも１つを統計処理結果として算出する請求項７または８に記載の情報提示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、センサからの信号に基づいて所望信号を検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示装置、情報提示方法及び情報提示プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のレーダ装置における信号検出装置にあっては、目標信号が航空機のように持続時間の非常に短い、インパルス状の信号である場合の信号検出方法がある（非特許文献１参照）。この方法による信号検出装置は、背景雑音と比較して信号強度の大きなインパルス状の信号を検出し、これを目標信号と判定するために、信号強度が所定の閾値を超えた場合に「信号検出」と判定することを特徴とする。この信号検出装置の開発に伴い、その特性に関する情報を提示する情報提示装置が開発されている。この情報提示装置では、背景雑音に目標信号を含まないときの信号強度の確率密度関数を閾値から無限大まで積分することで誤警報確率、背景雑音に目標信号を含むときの信号強度の確率密度関数を閾値から無限大まで積分することで検出確率を算出し、誤警報確率と検出確率を信号検出装置の特性に関する情報として提示している。
【０００３】
なお、レーダ装置からの時系列の信号検出結果に基づいて、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test：逐次確率比検定）を用いて、目標を検出する目標検出処理方法もある（非特許文献２参照）。さらに、特許文献１には、Ｍ中Ｎ検出型の目標検出処理とＳＰＲＴ型の目標検出処理を組み合わせたレーダ信号検出装置の記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−４３１３２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】電子情報通信学会知識ベース、１１群２編５章、５−２−１  検出技術
【非特許文献２】Samuel S. Blackman, Multiple-Target Tracking with Radar Applications, Artech House, 1986.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のレーダ装置等のセンサに適用される信号検出装置では、背景雑音と比較して信号強度の大きなインパルス状の信号を所望信号として検出するため、信号強度が所定の閾値を超えた場合に「信号検出」と判定する。これに対応し、従来の情報提示装置では、背景雑音に目標信号を含まないときと含むときの信号強度の確率密度関数を閾値から無限大まで積分することで誤警報確率と検出確率を算出し、誤警報確率と検出確率を信号検出装置の特性に関する情報として提示する。しかしながら、インパルス状の信号に加え、持続時間の長い信号も所望信号として検出する信号検出装置は、信号強度が所定の閾値を超えた場合に「信号検出」と判定していないので、従来の情報提示装置では、インパルス状の信号に加え、持続時間の長い信号も所望信号として検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示できないという課題がある。
【０００７】
本実施形態は上記課題に鑑みなされたもので、インパルス状の信号に加え、持続時間の長い信号も所望信号として検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示することのできる情報提示装置、情報提示方法及び情報提示プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本実施形態に係る情報提示装置は、センサからの信号に基づき、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test、逐次確率比検定）を用いて信号を検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示する装置であって、シミュレーション部と、データ収集部と、統計処理部と、操作提示部とを備える。シミュレーション部は、シミュレーション諸元に基づいて、前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の処理と前記センサの信号を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数をシミュレーション結果として出力する。データ収集部は、前記シミュレーション部からのシミュレーション結果を収集する。統計処理部は、統計処理諸元に対応する値を算出するために、前記データ収集部で収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する。操作提示部は、前記シミュレーション諸元を取り込んで前記シミュレーション部へ出力し、前記統計処理諸元を取り込んで前記統計処理部へ出力すると共に、前記ＳＰＲＴを用いた前記信号検出装置の特性に関する情報として、前記統計処理部からの統計処理結果を提示する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れの具体例を示すフローチャート。
【図３】第１の実施形態に係る情報提示装置のステップＳ１０２の処理の流れの具体例を示すフローチャート。
【図４】第１の実施形態に係る情報提示装置の表示内容の具体例を示す図。
【図５】第２の実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図。
【図６】第２の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れの具体例を示すフローチャート。
【図７】第２の実施形態に係る情報提示装置のステップＳ２０２の処理の流れの具体例を示すフローチャート。
【図８】第２の実施形態に係る情報提示装置の表示内容の具体例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態の図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１１】
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る情報提示装置は、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報を提示する。具体的には、「所望信号が存在する」とする仮説Ｈ１と「所望信号が存在しない」とする仮説Ｈ０を設定し、仮説検定により信号検出／信号不検出の判定を行う信号検出装置の特性に関する情報を提示する。以下では、「所望信号が存在する」とする仮説Ｈ１に対応するモデルを信号モデルと呼び、「所望信号が存在しない」とする仮説Ｈ０に対応するモデルを雑音モデルと呼ぶ。
【００１２】
なお、以下の説明では、背景技術で説明したように、センサからの信号に対し、その信号の振幅（以下、信号振幅）の絶対値を取るなどして信号強度に変換し、信号強度に基づいて「信号検出」を判定する例を示すが、センサからの信号に対し、その信号振幅に基づいて「信号検出」を判定するように構成することができる。
【００１３】
図１は、第１の実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図である。
【００１４】
第１の実施形態に係る情報提示装置は、シミュレーション部１１、データ収集部１２、統計処理部１３、操作表示部１４を備える。
【００１５】
シミュレーション部１１は、操作表示部１４からのシミュレーション諸元に基づいて、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の処理とセンサの信号強度を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数をシミュレーション結果として出力する。データ収集部１２は、シミュレーション部１１からのシミュレーション結果を収集する。統計処理部１３は、操作表示部１４からの統計処理諸元に対応する値を算出するために、データ収集部１２で収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する。操作表示部１４は、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報として、統計処理部１３からの統計処理結果を表示する。
【００１６】
図２は、第１の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に基づいて、第１の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れを説明する。
【００１７】
まず、処理開始が指示されると、操作表示部１４において、モンテカルロシミュレーションを実施するためのシミュレーション諸元として、第１種の誤り率α、第２種の誤り率β、信号モデルの確率密度関数ｇ（・｜ａ１，ａ０）、雑音モデルの確率密度関数ｆ（・｜ａ０）、センサ信号の確率密度関数ｈ（・｜ａ）、シミュレーション回数Ｎが取り込まれる（ステップＳ１０１）。次に、シミュレーション部１１において、操作表示部１４からのシミュレーション諸元に基づいて、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の処理とセンサの信号強度を模擬するためにモンテカルロシミュレーションが実施され、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数がシミュレーション結果として出力される（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２の処理の詳細については、後述する。
【００１８】
次に、データ収集部１２において、シミュレーション部１１からのシミュレーション結果が収集される（ステップＳ１０３）。所定のシミュレーション回数（シミュレーション諸元のシミュレーション回数Ｎ）に達するまで、ステップＳ１０２からステップＳ１０３の処理が繰り返される（ステップＳ１０４）。
【００１９】
次に、操作表示部１４において、統計処理により算出する諸元が統計処理諸元として取り込まれる（ステップＳ１０５）。次に、統計処理部１３において、操作表示部１４からの統計処理諸元に対応する値を算出するために、データ収集部１２で収集したシミュレーション結果がシミュレーション諸元毎に統計処理され、統計処理結果として出力される（ステップＳ１０６）。
【００２０】
最後に、操作表示部１４において、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報として、統計処理諸元に対応する統計処理部１３からの統計処理結果が表示される（ステップＳ１０７）。
【００２１】
図３は、シミュレーション部１１におけるステップＳ１０２の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に基づいて、シミュレーション部１１におけるステップＳ１０２の処理の流れを説明する。
【００２２】
ステップＳ１５１において、操作表示部１４からの第１種の誤り率αと第２種の誤り率βに基づいて、上限閾値ＴＵと下限閾値ＴＬが算出される。上限閾値ＴＵと下限閾値ＴＬは、以下の式で算出される。  
【数１】
2016156639.tif 000003
【００２３】
なお、上記では、シミュレーション諸元として入力した第１種の誤り率αと第２種の誤り率βに基づいて、上限閾値ＴＵと下限閾値ＴＬを算出する例を示したが、シミュレーション諸元として、上限閾値ＴＵと下限閾値ＴＬを直接入力するように構成することができる。
【００２４】
ステップＳ１５２において、センサの信号強度を模擬するために、操作表示部１４からのセンサ信号の確率密度関数ｈ（・｜ａ）に基づき、乱数を用いてｋサンプル目の信号強度ａ（ｋ）が決定される。なお、従来の情報提示装置の誤警報確率に対応する性能を算出する場合、センサ信号の確率密度関数ｈ（・｜ａ）に雑音モデルの確率密度関数ｆ（・｜ａ０）を設定し、従来の情報提示装置の検出確率に対応する性能を算出する場合、センサ信号の確率密度関数ｈ（・｜ａ）に信号モデルの確率密度関数ｇ（・｜ａ１，ａ０）を設定する。
【００２５】
ステップＳ１５３において、ｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ）が算出される。ｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ）は、以下の式で算出される。  
【数２】
2016156639.tif 000004
【００２６】
ここで、ｇ（・｜ａ１，ａ０）は信号モデルの確率密度関数、ｆ（・｜ａ０）は雑音モデルの確率密度関数、ａ１は所望信号に関するパラメータ、ａ０は背景雑音に関するパラメータを表す。なお、ｇ（・｜ａ１，ａ０）とｆ（・｜ａ０）は、確率密度関数の代わりに、尤度関数を用いることもできる。
【００２７】
なお、背景雑音に関するパラメータが時間的に変化する場合、ｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ）は、ｋサンプル目の背景雑音に関するパラメータａ０（ｋ）を用いて、以下の式で算出するように構成できる。  
【数３】
2016156639.tif 000005
【００２８】
ステップＳ１５４において、ｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ）と上限閾値ＴＵを比較し、尤度比ＳＴ（ｋ）が上限閾値ＴＵ以上の場合、判定結果は「信号検出」とされる（ステップＳ１５５）。
【００２９】
尤度比ＳＴ（ｋ）が上限閾値ＴＵよりも小さい場合、ステップＳ１５６において、尤度比ＳＴ（ｋ）と下限閾値ＴＬを比較し、尤度比ＳＴ（ｋ）が下限閾値ＴＬ以下の場合、判定結果は「信号不検出」とされる（ステップＳ１５７）。
【００３０】
上記以外の場合（尤度比ＳＴ（ｋ）が下限閾値ＴＬよりも大きく、上限閾値ＴＵよりも小さい場合）、ステップＳ１５２からの処理が繰り返される。即ち、ステップＳ１５１とステップＳ１５３〜ステップＳ１５７により、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の処理が模擬される。
【００３１】
信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果が得られた場合、判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数（ｋサンプル目のｋと同じ）がシミュレーション結果として出力される（ステップＳ１５８）。
【００３２】
なお、ステップＳ１０２の処理は、それぞれの値を対数変換して処理するように構成することができる。この場合、上限閾値ＴＵと下限閾値ＴＬは、以下の式で算出される。  
【数４】
2016156639.tif 000006
【００３３】
対応するｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ）は、以下の式で算出される。  
【数５】
2016156639.tif 000007
【００３４】
図４は、操作表示部１４の表示内容の具体例を示す図である。
【００３５】
図４（ａ）は、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報として、信号検出に要するサンプル数の累積相対度数分布を図として表示した例であり、図４（ｂ）は、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報として、信号検出に要するサンプル数の度数分布を図として表示した例である。
【００３６】
従来の情報提示装置では、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性を提示（表示）することができないが、第１の実施形態に係る情報提示装置によれば、図４（ａ）に示すようにシミュレーション回数Ｎで正規化するように変形した累積相対度数分布により、従来の情報提示装置の検出確率に対応する性能を提示（表示）できる。
【００３７】
また、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置では、信号検出に要するサンプル数が一定ではないが、第１の実施形態に係る情報提示装置によれば、図４（ｂ）に示すように、信号検出に要するサンプル数の度数分布を図や表として提示（表示）することに加え、信号検出に要するサンプル数の期待値、分散、歪度、尖度等の分布特性を示す指標（分布の特徴を代表的に要約して表す統計学上の値である要約統計量と同じ）を、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報として提示（表示）することができる。
【００３８】
以上説明したように、第１の実施形態に係る情報提示装置によれば、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報として、信号検出／信号不検出のいずれかの判定に要するサンプル数の累積相対度数分布、累積度数分布、相対度数分布、度数分布を図や表として提示（表示）することや、信号検出／信号不検出のいずれかの判定に要するサンプル数の期待値、分散、歪度、尖度等の分布特性を示す指標を提示（表示）することができるので、ＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性を把握することができる。
【００３９】
なお、第１の実施形態に係るシミュレーション部１１、データ収集部１２、統計処理部１３、操作表示部１４の機能をコンピュータに実現させるプログラムとして構成することができる。
【００４０】
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る情報提示装置は、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報を提示する。具体的には、Ｍ（Ｍ≧２）個の信号モデルを設定し、それぞれの信号モデルに対応する「所望信号が存在する」とする仮説Ｈｉ（１≦ｉ≦Ｍ）と、「所望信号が存在しない」とする仮説Ｈ０を設定し、仮説検定により信号検出／信号不検出の判定を行う信号検出装置の特性に関する情報を提示する。以下では、「所望信号が存在する」とする仮説Ｈｉ（１≦ｉ≦Ｍ）に対応するモデルをｉ番目の信号モデルと呼び、「所望信号が存在しない」とする仮説Ｈ０に対応するモデルを雑音モデルと呼ぶ。
【００４１】
図５は、第２の実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図である。
【００４２】
第２の実施形態に係る情報提示装置は、シミュレーション部２１、データ収集部２２、統計処理部２３、操作表示部２４を備える。
【００４３】
シミュレーション部２１は、操作表示部２４からのシミュレーション諸元に基づいて、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴを用いた信号検出装置の処理とセンサの信号強度を模擬するためにモンテカルロシミュレーションを実施し、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数をシミュレーション結果として出力する。データ収集部２２は、シミュレーション部２１からのシミュレーション結果を収集する。統計処理部２３は、操作表示部２４からの統計処理諸元に対応する値を算出するために、データ収集部２２で収集したシミュレーション結果を統計処理し、統計処理結果として出力する。操作表示部２４は、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報として、統計処理部２３からの統計処理結果を表示する。
【００４４】
図６は、第２の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に基づいて、第２の実施形態に係る情報提示装置の処理の流れを説明する。
【００４５】
まず、処理開始が指示されると、操作表示部２４において、モンテカルロシミュレーションを実施するためのシミュレーション諸元として、ｉ番目の信号モデルに対する第１種の誤り率α（ｉ）、ｉ番目の信号モデルに対する第２種の誤り率β（ｉ）、ｉ番目の信号モデルの確率密度関数ｇ（・｜ａｉ，ａ０）のセットが、信号モデルの数であるＭ個取り込まれると共に、雑音モデルの確率密度関数ｆ（・｜ａ０）、センサ信号の確率密度関数ｈ（・｜ａ）、シミュレーション回数Ｎが取り込まれる（ステップＳ２０１）。次に、シミュレーション部２１において、操作表示部２４からのシミュレーション諸元に基づいて、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴを用いた信号検出装置の処理とセンサの信号強度を模擬するためにモンテカルロシミュレーションが実施され、信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数がシミュレーション結果として出力される（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２の処理の詳細については、後述する。
【００４６】
次に、データ収集部２２において、シミュレーション部２１からのシミュレーション結果が収集される（ステップＳ２０３）。所定のシミュレーション回数（シミュレーション諸元のシミュレーション回数Ｎ）に達するまで、ステップＳ２０２からステップＳ２０３の処理が繰り返される（ステップＳ２０４）。
【００４７】
次に、操作表示部２４において、統計処理により算出する諸元が統計処理諸元として取り込まれる（ステップＳ２０５）。次に、統計処理部２３において、操作表示部２４からの統計処理諸元に対応する値を算出するために、データ収集部２２で収集したシミュレーション結果が統計処理され、統計処理結果として出力される（ステップＳ２０６）。
【００４８】
最後に、操作表示部２４において、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報として、統計処理諸元に対応する統計処理部２３からの統計処理結果が表示される（ステップＳ２０７）。
【００４９】
図７は、シミュレーション部２１におけるステップＳ２０２の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。同図に基づいて、シミュレーション部２１におけるステップＳ２０２の処理の流れを説明する。
【００５０】
ステップＳ２５１において、操作表示部２４からのｉ番目の信号モデルに対する第１種の誤り率α（ｉ）と第２種の誤り率β（ｉ）に基づいて、ｉ番目の信号モデルに対する上限閾値ＴＵ（ｉ）と下限閾値ＴＬ（ｉ）が算出される。ｉ番目の信号モデルに対する上限閾値ＴＵ（ｉ）と下限閾値ＴＬ（ｉ）は、以下の式で算出される。  
【数６】
2016156639.tif 000008
【００５１】
なお、上記では、シミュレーション諸元として入力したｉ番目の信号モデルに対する第１種の誤り率α（ｉ）と第２種の誤り率β（ｉ）に基づいて、ｉ番目の信号モデルに対する上限閾値ＴＵ（ｉ）と下限閾値ＴＬ（ｉ）を算出する例を示したが、シミュレーション諸元として、ｉ番目の信号モデルに対する上限閾値ＴＵ（ｉ）と下限閾値ＴＬ（ｉ）を直接入力するように構成することができる。
【００５２】
ステップＳ２５２において、センサの信号強度を模擬するために、操作表示部２４からのセンサ信号の確率密度関数ｈ（・｜ａ）に基づき、乱数を用いてｋサンプル目の信号強度ａ（ｋ）が決定される。  
ステップＳ２５３において、ｉ番目の信号モデルに対するｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）が算出される。ｉ番目の信号モデルに対するｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）は、以下の式で算出される。
【数７】
2016156639.tif 000009
【００５３】
ここで、ｇ（・｜ａｉ，ａ０）はｉ番目の信号モデルの確率密度関数、ｆ（・｜ａ０）は雑音モデルの確率密度関数、ａｉはｉ番目の信号モデルにおける所望信号に関するパラメータ、ａ０は背景雑音に関するパラメータを表す。なお、ｇ（・｜ａｉ，ａ０）とｆ（・｜ａ０）は、確率密度関数の代わりに、尤度関数を用いることもできる。
【００５４】
なお、背景雑音に関するパラメータが時間的に変化する場合、ｉ番目の信号モデルに対するｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）は、ｋサンプル目の背景雑音に関するパラメータａ０（ｋ）を用いて、以下の式で算出するように構成できる。  
【数８】
2016156639.tif 000010
【００５５】
ステップＳ２５４において、ｉ番目の信号モデルに対するｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）とｉ番目の信号モデルに対する上限閾値ＴＵ（ｉ）を比較し、Ｍ個の信号モデルのうち、ＳＴ（ｋ，ｉ）≧ＴＵ（ｉ）を満足する信号モデルが一つでもあった場合、判定結果は「信号検出」とされる（ステップＳ２５５）。
【００５６】
ＳＴ（ｋ，ｉ）≧ＴＵ（ｉ）を満足する信号モデルが一つもない場合、ステップＳ２５６において、ｉ番目の信号モデルに対するｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）とｉ番目の信号モデルに対する下限閾値ＴＬ（ｉ）を比較し、Ｍ個の信号モデルのうち、ＳＴ（ｋ，ｉ）≦ＴＬ（ｉ）を満足する信号モデルが一つでもあった場合、判定結果は「信号不検出」とされる（ステップＳ２５７）。
【００５７】
上記以外の場合、ステップＳ２５２からの処理が繰り返される。即ち、ステップＳ２５１とステップＳ２５３〜ステップＳ２５７により、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴを用いた信号検出装置の処理が模擬される。
【００５８】
信号検出／信号不検出のいずれかの判定結果が得られた場合、判定結果と判定結果が得られたときのサンプル数（ｋサンプル目のｋと同じ）がシミュレーション結果として出力される（ステップＳ２５８）。
【００５９】
なお、ステップＳ２０２の処理は、それぞれの値を対数変換して処理するように構成することができる。この場合、ｉ番目の信号モデルに対する上限閾値ＴＵ（ｉ）と下限閾値ＴＬ（ｉ）は、以下の式で算出される。  
【数９】
2016156639.tif 000011
【００６０】
対応するｉ番目の信号モデルに対するｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）は、以下の式で算出される。  
【数１０】
2016156639.tif 000012
【００６１】
また、上記ステップＳ２５６〜Ｓ２５７の処理では、ｉ番目の信号モデルに対するｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ，ｉ）とｉ番目の信号モデルに対する下限閾値ＴＬ（ｉ）を比較し、ＳＴ（ｋ，ｉ）≦ＴＬ（ｉ）を満足する信号モデルが一つでもあった場合、判定結果を「信号不検出」とする例を示したが、Ｊ番目の信号モデルに対するｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ，Ｊ）とＪ番目の信号モデルに対する下限閾値ＴＬ（Ｊ）を比較し、ＳＴ（ｋ，Ｊ）≦ＴＬ（Ｊ）を満足する場合、判定結果が「信号不検出」とされるように変形することができる。
【００６２】
図８は、操作表示部２４の表示内容の具体例を示す図である。
【００６３】
図８（ａ）は、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報として、２種類の異なるシミュレーション諸元で算出した信号検出に要するサンプル数の累積相対度数分布を一つの図として表示した例であり、図８（ｂ）は、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性に関する情報として、２種類の異なるシミュレーション諸元で算出した信号検出に要するサンプル数の相対度数分布を一つの図として表示した例である。
【００６４】
従来の情報提示装置では、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性を提示（表示）することができないが、第２の実施形態に係る情報提示装置によれば、信号検出／信号不検出のいずれかの判定に要するサンプル数の累積相対度数分布、累積度数分布、相対度数分布、相対度数分布を図や表として提示（表示）することや、第１の実施形態に係る情報提示装置と同様に信号検出／信号不検出のいずれかの判定に要するサンプル数の期待値、分散、歪度、尖度等の分布特性を示す指標を提示（表示）することができるので、複数の信号モデルを設定したＳＰＲＴを用いた信号検出装置の特性を把握することができる。
【００６５】
なお、第２の実施形態に係るシミュレーション部２１、データ収集部２２、統計処理部２３、操作表示部２４の機能をコンピュータに実現させるプログラムとして構成することができる。
【００６６】
本実施形態は、レーダ装置、ソナー装置等のセンサからの信号に基づき、ＳＰＲＴを用いて信号を検出する信号検出装置の特性に関する情報を提示する情報提示装置に適用可能である。
【００６７】
その他、本実施形態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わせにより、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、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１１，２１…シミュレーション部、１２，２２…データ収集部、１３，２３…統計処理部、１４，２４…操作表示部。
【図１】
2016156639.tif 000013
【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】
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【図８】
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