(57)【要約】【課題】環境変動に対してロバストな識別モデルを生成することができる送信端末特定装置を提供する。【解決手段】送信端末特定装置は、受信部と、特徴量抽出部と、第１の学習部と、尤度計算部と、分析部と、ラベル付与部と、を備える。受信部は、端末からの信号を受信する。特徴量抽出部は、受信部の受信した受信信号から特徴量を抽出する。第１の学習部は、識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成する。尤度計算部は、識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する。分析部は、尤度分布を分析し、第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定する。ラベル付与部は、分析部の結果に基づき、第２の特徴量に仮ラベルを付与する。
2020189122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末からの信号を受信する受信部と、
前記受信部の受信した受信信号から特徴量を抽出する、特徴量抽出部と、
識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成する、第１の学習部と、
前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する、尤度計算部と、
前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定する、分析部と、
前記分析部の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する、ラベル付与部と、を備える、送信端末特定装置。
【請求項２】
前記分析部は、前記尤度分布を尤度値の大きさで降順に並び替え、最上位の尤度値が第１の所定値以上であり、かつ、前記最上位の尤度値と前記最上位の尤度値以外の尤度値に関する平均値の差分値が第２の所定値以上である場合に、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する、請求項１に記載の送信端末特定装置。
【請求項３】
前記分析部は、さらに、前記最上位の尤度値が第３の所定値以下の場合に、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する、請求項２に記載の送信端末特定装置。
【請求項４】
前記受信部は、前記第１の特徴量に対応する受信信号に対して、大きさを可変にしつつ雑音を付加して雑音のレベルが異なる複数の受信信号を生成し、
前記特徴量抽出部は、前記複数の受信信号それぞれに関する特徴量を抽出し、
前記第１の学習部は、前記複数の特徴量の一部を使って前記第１の分類器を生成すると共に、前記第１の分類器の生成に非使用とされた特徴量を前記第１の分類器に入力して確率密度分布を生成し、
前記第１の所定値は、前記確率密度分布に表れる尤度値が１に近い第１のピークの最小値であり、前記第２の所定値は、尤度値が０に近い第２のピークの最頻値と前記第１のピークの最小値の差分値である、請求項２又は３に記載の送信端末特定装置。
【請求項５】
前記第１の学習部は、前記第１の特徴量と前記仮ラベルが付与された第２の特徴量に基づき、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を再生成する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の送信端末特定装置。
【請求項６】
前記第２の特徴量に対して付与された仮ラベルが適切か否かを検証する、検証部をさらに備える、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の送信端末特定装置。
【請求項７】
前記第１の特徴量を保持する、第１の特徴量保持部と、
前記第２の特徴量を保持する、第２の特徴量保持部と、
前記第１及び第２の特徴量保持部それぞれに保持された特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第２の分類器を生成する、第２の学習部と、
前記第２の分類器により端末を識別する、識別部と、をさらに備える、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の送信端末特定装置。
【請求項８】
前記受信部は、加法性ガウス雑音を付加して前記複数の受信信号を生成する、請求項４に記載の送信端末特定装置。
【請求項９】
前記第１の学習部は、前記仮ラベルが付与された第２の特徴量がなくなるまで前記第１の分類器の再生成を繰り返す、請求項５に記載の送信端末特定装置。
【請求項１０】
前記第１の特徴量は、前記識別対象の端末だけが存在する環境にて受信した信号から抽出された特徴量であってラベルが付与された特徴量であり、
前記第２の特徴量は、前記識別対象の端末以外の端末も存在する環境にて受信した信号から抽出された特徴量であってラベルは付与されていない特徴量である、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の送信端末特定装置。
【請求項１１】
端末からの信号を受信する受信部を備える送信端末特定装置において、
前記受信部の受信した受信信号から特徴量を抽出するステップと、
識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成するステップと、
前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算するステップと、
前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定するステップと、
前記分析の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与するステップと、
を含む、送信端末特定方法。
【請求項１２】
端末からの信号を受信する受信部を備える送信端末特定装置に搭載されたコンピュータに、
前記受信部の受信した受信信号から特徴量を抽出する処理と、
識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成する処理と、
前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する処理と、
前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定する処理と、
前記分析の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する処理と、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送信端末特定装置、送信端末特定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯端末装置などの無線端末装置を特定するための技術が存在する。例えば、非特許文献１には、受信機が、無線端末からの受信信号の特性に基づいて無線端末を特定（識別）する電波識別システムが記載されている。非特許文献１に記載された電波識別システムは、プリアンブル信号などの既知信号の波形を電力スペクトル密度に変換する。その後、当該電波識別システムは、上記電力スペクトル密度を特徴量としてｋ近傍法などの機械学習アルゴリズムを用いて学習し、識別モデルを生成する。その後、当該電波識別システムは、受信した信号から抽出した特徴量を学習済みモデルに入力することで、学習済みの無線端末の中からどの端末が信号を送信したかを識別する。【０００３】
通常、無線端末の識別には機械学習アルゴリズムのうち、教師ありアルゴリズムが使用される。教師ありアルゴリズムは、学習データ（特徴量）に対してラベルが付され学習される。例えば、学習データ１は送信端末Ａ、学習データ２は送信端末Ｂというようにラベルが付与され、教師データとして用いられる。また、学習モデルの識別性能（分類性能）を上げるためには、学習セットに含まれる特徴量に対して付与されているラベルが適切である必要がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】S. U. Rehman, K. Sowerby, and C. Coghill, “Analysis of Receiver Front End on the Performance of RF Fingerprinting”, 2012 IEEE International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC), pp. 2494-2499, 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、電波送信元の送信端末（送信装置）を特定する際の精度（識別精度）を高めるためには、十分な学習データをもって識別モデルを学習させる必要がある。つまり、十分精度の高い学習データを使用して識別モデルが構築されている必要がある。【０００６】
とりわけ、環境変動に対してロバストな（高い耐性をもつ）識別モデルを生成するには、様々な信号対雑音電力比（ＳＮＲ；Signal-to-Noise Ratio）や、それぞれ異なる複数の電波伝搬環境を伝搬した信号から抽出した特徴量を用いて識別モデルを生成するのが望ましい。【０００７】
例えば、屋外のように不特定多数の端末が電波を送信しうる環境では、識別モデルを学習させたい特定の無線端末以外にも複数の未知の無線端末からの信号が受信され、識別モデルの構築に利用される可能性がある。この場合、未知端末の信号が混ざっている信号から特定端末の信号を抽出し、当該抽出された信号（特徴量）に対していずれの端末からの特徴量かを示すラベルを付与することは困難であることが多い。【０００８】
即ち、不特定多数の端末が電波を送信しえる環境で得たデータを学習用データとして利用することは困難であり、環境変動に対してロバストな識別モデルの生成は難しいという問題がある。この点、非特許文献１でも同様であり、非特許文献１に開示された技術を適用しても環境変動にロバストな識別モデルを生成することはできない。【０００９】
本発明は、環境変動に対してロバストな識別モデルを生成することができる、送信端末特定装置、送信端末特定方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の視点によれば、端末からの信号を受信する受信部と、前記受信部の受信した受信信号から特徴量を抽出する、特徴量抽出部と、識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成する、第１の学習部と、前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する、尤度計算部と、前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定する、分析部と、前記分析部の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する、ラベル付与部と、を備える、送信端末特定装置が提供される。【００１１】
本発明の第２の視点によれば、端末からの信号を受信する受信部を備える送信端末特定装置において、前記受信部の受信した受信信号から特徴量を抽出するステップと、識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成するステップと、前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算するステップと、前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定するステップと、前記分析の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与するステップと、を含む、送信端末特定方法が提供される。【００１２】
本発明の第３の視点によれば、端末からの信号を受信する受信部を備える送信端末特定装置に搭載されたコンピュータに、前記受信部の受信した受信信号から特徴量を抽出する処理と、識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成する処理と、前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する処理と、前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定する処理と、前記分析の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する処理と、を実行させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の各視点によれば、環境変動に対してロバストな識別モデルを生成することができる、送信端末特定装置、送信端末特定方法及びプログラムが提供される。なお、本発明により、当該効果の代わりに、又は当該効果とともに、他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、一実施形態の概要を説明するための図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る送信端末特定装置の機能構成の例を示すブロック図である。
【図３】図３は、送信端末特定装置と送信端末の配置例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る送信端末特定装置の動作例の全体フローを示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る送信端末特定装置の第２の特徴量に対するラベルの付与処理に関する処理フローを示す図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る送信端末特定装置の尤度分布の分析に関する処理フローを示す図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る送信端末特定装置の動作を説明するための図である。
【図８】図８は、第２の実施形態に係る送信端末特定装置の機能構成の例を示すブロック図である。
【図９】図９は、第２の実施形態に係る送信端末特定装置の動作例の全体フローを示す図である。
【図１０】図１０は、第３の実施形態に係る送信端末特定装置の尤度分布の分析に関する処理フローを示す図である。
【図１１】図１１は、第４の実施形態に係る送信端末特定装置の機能構成の例を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、第４の実施形態に係る送信端末特定装置の動作例の全体フローを示す図である。
【図１３】図１３は、第４の実施形態に係る送信端末特定装置の動作の例を示すフロー図である。
【図１４】図１４は、第４の実施形態に係る送信端末特定装置の動作例の全体フローを示す図である。
【図１５】図１５は、第１の実施形態に係る送信端末特定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
はじめに、一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。なお、本明細書及び図面において、同様に説明されることが可能な要素については、同一の符号を付することにより重複説明が省略され得る。
【００１６】
一実施形態に係る送信端末特定装置１００は、受信部１０１と、特徴量抽出部１０２と、第１の学習部１０３と、尤度計算部１０４と、分析部１０５と、ラベル付与部１０６と、を備える（図１参照）。受信部１０１は、端末からの信号を受信する。特徴量抽出部１０２は、受信部１０１の受信した受信信号から特徴量を抽出する。第１の学習部１０３は、識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成する。尤度計算部１０４は、識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する。分析部１０５は、尤度分布を分析し、第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定する。ラベル付与部１０６は、分析部１０５の結果に基づき、第２の特徴量に仮ラベルを付与する。
【００１７】
送信端末特定装置１００は、識別対象の端末だけが電波を送信する理想的な環境下で生成された識別モデル（分類器）を用いて、送信元が不明な特徴量に関する尤度分布を計算する。送信端末特定装置１００は、当該尤度分布を分析し、受信した信号に識別対象の端末の特徴が確認できる場合には当該受信した信号の特徴量にラベル（仮ラベル）を付与する。一方、送信端末特定装置１００は、尤度分布を分析した結果、受信した信号に識別対象の特徴が確認できない場合には当該受信した信号の特徴量にラベル（仮ラベル）を付与しない。その結果、受信した電波から送信源を特定する送信端末特定装置１００における電波送信元の送信端末特定において、不特定多数の端末が送信する信号から特定の端末の特徴量に適切なラベルを付与することができる。即ち、上記送信端末特定装置１００は、環境変動に対してロバストな識別モデルを生成することができる。
【００１８】
以下に具体的な実施の形態について、図面を参照してさらに詳しく説明する。
【００１９】
［第１の実施形態］
第１の実施形態について、図面を用いてより詳細に説明する。
【００２０】
＜構成の説明＞
図２は、第１の実施形態に係る送信端末特定装置１０の機能構成の例を示すブロック図である。図２に示す構成では、送信端末特定装置１０は、受信部１１と、特徴量抽出部１２と、ラベル推定部１３と、を備える。
【００２１】
送信端末特定装置１０は、送信端末（図２では不図示）が送信する電波の個体差に基づいて送信端末を特定する。なお、「特定する」は「識別する」、「判定する」等と言い換えることもできる。
【００２２】
ここで、送信端末の仕様の違いによって、あるいは、同じ仕様であっても送信端末に実装されるアナログ回路の特性のばらつき等により送信する電波に個体差が生じ得る。送信端末特定装置１０は、送信端末毎に当該送信端末が送信する電波の特徴量を学習しておく。そして、送信端末特定装置１０は電波を受信すると、受信信号の特徴量を抽出する。送信端末特定装置１０は、抽出した特徴量を学習モデルに入力し、受信した電波の送信元である送信端末を特定する。
【００２３】
送信端末の特定には、送信端末の個体を特定する「個体識別」が含まれる。また、送信端末の特定には、いずれの個体が電波を送信したかまでは特定しないが、当該電波を送信した機種を特定する「機種識別」も含まれる。当該状況を鑑みて、以降の説明では「個体識別」と「機種識別」を合わせて「電波識別」と呼称する場合がある。
【００２４】
送信端末特定装置１０は、受信した電波（受信した無線信号）の特徴量を抽出可能であればよく、送信端末が送信端末特定装置１０宛に（送信端末特定装置１０に向けて）電波を送信する必要はない。送信端末特定装置１０は、都市部や各種施設（空港、ショッピングモール等）における不審者の検知及び追跡、あるいは、店舗や商業施設内における顧客の動線の把握など、種々の用途に活用（適用）できる。
【００２５】
送信端末特定装置１０は、電波の特徴量を用いて送信端末の同一性を判定できる。しかしながら、送信端末特定装置１０は、当該特徴量に基づいて送信端末の所有者を直接的に割り出すことはできない。このように、送信端末特定装置１０が用いる電波の特徴量には匿名性があり、送信端末特定装置１０は、個人のプライバシーに配慮した処理を行うことができる。
【００２６】
受信部１１は、電波識別の対象となる送信端末を含む送信端末からの電波（無線信号）を受信する。なお、送信端末特定装置１０が備える受信部１１の数は、１又はそれ以上の数であればよい。つまり、送信端末特定装置１０は、少なくとも１以上の受信部１１を含んでいればよい。
【００２７】
図３は、受信部１１を含む送信端末特定装置１０と送信端末の配置例を示す図である。図３の例では、個体識別の対象領域Ａ１内に配置された送信端末特定装置１０と、送信端末９００ａ、ｂとが示されている。なお、送信端末９００ａは送信端末特定装置１０による識別対象の送信端末であり、送信端末９００ｂは送信端末特定装置１０による識別対象ではない送信端末である。本願開示では、送信端末９００ａと送信端末９００ｂを区別する特段の理由がない場合には、単に「送信端末９００」と表記する。なお、図３には、１台の識別対象となる送信端末９００ａを図示しているが、実際には複数の識別対象となる送信端末９００ａが含まれる。つまり、少なくとも１台以上の送信端末９００ａがフィールド（対象領域）に存在していればよい。
【００２８】
送信端末９００には、スマートフォン、携帯電話機、ゲーム機、タブレット等の携帯端末装置やコンピュータ（パーソナルコンピュータ、ノートパソコン）等が例示される。あるいは、送信端末９００は、電波を発信するＩｏＴ（Internet of Things）端末、ＭＴＣ（Machine Type Communication）端末等であってもよい。しかしながら、送信端末９００（送信端末特定装置１０による電波識別の対象を含む）は、上記例示に限定されない。即ち、本願開示では、電波を発信する任意な装置を送信端末特定装置１０による電波識別の対象とすることができる。
【００２９】
上述のように、送信端末９００ａが送信する電波が、送信端末特定装置１０（受信部１１）宛に送信される電波である必要はない。例えば、受信部１１は、送信端末９００が携帯通信基地局やアクセスポイントに向けて送信した電波、または、送信端末９００が携帯通信基地局やアクセスポイントをサーチするために送信した電波を受信してもよい。
【００３０】
送信端末特定装置１０が不特定多数の送信端末が送信しえる環境に設置される場合、送信端末特定装置１０は、特定の送信端末９００ａが送信した信号の特徴量を取り出し、当該特徴量に対して適切なラベルを付けることが困難になる可能性がある。つまり、不特定多数の送信端末９００ｂと識別対象となる送信端末９００ａが混在する場合、送信端末特定装置１０は、送信端末９００ａを正しく識別することが困難な場合がある。
【００３１】
また、送信端末特定装置１０が不適切なラベルを取り出した特徴量に付与してしまった場合、送信端末特定装置１０による認識精度が低下する可能性がある。つまり、不適切なラベルが特徴量に付与されると、送信端末特定装置１０による送信端末９００ａの個体あるいは機種を特定する精度（識別精度）が低下する可能性がある。
【００３２】
なお、上記説明した適切なラベルとは、送信端末（無線端末）を表すものであり、例えば、機種名や個体ＩＤ、通し番号などが考えられる。つまり、上記ラベルとは、送信端末を識別し、特定するための情報である。機械学習では識別モデルを構築する際、学習データセットとして特徴量と正しいラベルの組合せを与えない場合、正確な識別（分類）結果が得られない。
【００３３】
そこで、送信端末特定装置１０は、ラベル推定部１３において送信端末のラベルを推定する機能を備える。なお、本願開示における「ラベル推定」とは、事前に特定の送信端末だけが電波を送信する環境で取得した適切なラベルが付与された特徴量で分類器を学習させる。その後、不特定多数の送信端末が送信する環境で取得したラベルが付与されていない特徴量に対して、上記分類器を用いてラベルを推定する処理のことを指す。即ち、理想的な環境（識別対象となる端末以外の端末がない環境）にて送信端末と当該端末が送信する信号の特徴量の関係が予め学習される。その後、送信端末特定装置１０は、当該学習の結果により構築された識別モデルを用いて、不特定多数の送信端末が送信した信号のラベル推定を行う。
【００３４】
図２に説明を戻す。特徴量抽出部１２は、受信部１１が受信した受信信号から特徴量を抽出する。送信端末特定装置１０が電波発信元の送信端末の特定に用いる特徴量は、送信端末９００の個体差が現れる種々の特徴量とすることができる。
【００３５】
例えば、受信部１１における受信信号のトランジェント（立ち上がり、立ち下り）、プリアンブル等のリファレンス信号部分の電力スペクトル密度、エラーベクトル振幅、ＩＱ位相（同相・直交位相）誤差、ＩＱインバランス量等が特徴量として例示される。あるいは、周波数オフセット、シンボルクロック誤差のうち１または複数を示す特徴量が使用されてもよい。但し、上記特徴量は例示であって、送信端末特定装置１０が送信端末の特定に使用する特徴を限定する趣旨ではない。
【００３６】
ラベル推定部１３は、学習部１３１と、尤度計算部１３２と、分析部１３３と、ラベル付与部１３４とを備える。
【００３７】
ラベル推定部１３は、特徴量抽出部１２で抽出した特徴量に基づいて、受信した信号に対して適切なラベルを付与する。即ち、ラベル推定部１３は、抽出された特徴量に基づき電波識別（個体識別、機種識別）を行う。
【００３８】
学習部１３１は、特定の送信端末だけが送信する環境で取得した適切なラベルが付与された特徴量（第１の特徴量）のデータ群を用いて学習し、第１の分類モデルを出力する。即ち、学習部１３１は、識別対象の端末から受信した信号であることが判明している特徴量（第１の特徴量）を学習し、識別対象の端末を識別するための分類器（識別モデル）を生成する。例えば、図３の例では、送信端末９００ｂが存在しない環境にて送信端末９００ａが送信した電波（信号）を用いて第１の分類モデルが生成される。
【００３９】
より具体的には、学習部１３１は、特徴量にラベルが付与された教師データを用いた機械学習を行い上記第１の分類モデル（識別器）を生成する。学習部１３１による分類モデルの生成には、サポートベクタマシン、ブースティングやニューラルネットワーク等の任意のアルゴリズムを用いることができる。なお、上記サポートベクタマシン等のアルゴリズムは公知の技術を使用することができるので、その説明を省略する。
【００４０】
尤度計算部１３２は、不特定の送信端末が送信する環境で取得したラベルが付与されていない特徴量（第２の特徴量）を入力とし、学習部１３１で学習した分類モデルを用いて、送信端末の機種あるいは個体ごとの尤もらしさを表す尤度分布を出力する。つまり、尤度計算部１３２は、識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である特徴量（第２の特徴量）を分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する。
【００４１】
分析部１３３は、尤度分布を分析し、第２の特徴量（ラベルなし特徴量）に仮ラベルを付与可能か否か決定する。より具体的には、分析部１３３は、上記尤度分布が所定の条件を満たす場合、仮ラベル付与可の信号を出力する。一方、上記条件を満たさない場合、分析部１３３は、仮ラベル付与不可を出力する。分析部１３３の具体的な詳細な動作例は後述する。
【００４２】
ラベル付与部１３４は、分析部１３３の出力が仮ラベル付与可の場合、上記第２の特徴量に対して仮ラベルを付与する。一方、分析部１３３の出力が仮ラベル付与不可の場合、ラベル付与部１３４は、上記第２の特徴量に対して仮ラベルを付与しない。
【００４３】
学習部１３１は、ラベル付与済みの第１の特徴量と仮ラベルが付与された第２の特徴量を合わせて、再度学習を行うことで識別モデルを更新する。このループ（繰り返し処理）を仮ラベルが付与された第２の特徴量の増加数が０になるまで繰り返す。つまり、上記ループ処理は、新たに仮ラベルが付与された第２の特徴量がなくなるまで繰り返される。
【００４４】
＜動作の説明＞
以下、図４〜図６のフロー図を参照して第１の実施形態の動作について説明する。図４は、第１の実施形態に係る送信端末特定装置１０の動作例の全体フローを示す図である。
【００４５】
まず、特定送信端末だけが電波を送信する環境において、送信端末特定装置１０は受信部１１を動作させ、当該送信端末が送信した信号を受信する。
【００４６】
特徴量抽出部１２は受信信号から電波特徴量を抽出するとともに上記送信端末のラベルを電波特徴量に付与する（第１の特徴量）。
【００４７】
学習部１３１は当該電波特徴量を用いて学習し、識別モデル（識別用の分類器）を生成する（ステップＳ１１）。
【００４８】
次に、不特定多数の送信端末が送信しえる環境において、送信端末特定装置１０は受信部１１を動作させ、送信端末が送信した信号を受信する。
【００４９】
特徴量抽出部１２は、当該受信信号から電波特徴量（第２の特徴量）を抽出する。ここでは、いずれの端末が送信した電波を受信したのか現段階では不明であるためラベルは付与されない。
【００５０】
ラベル推定部１３は、第２の特徴量に対して上記識別モデルを用いてラベル推定を行う（ステップＳ１２）。
【００５１】
なお、本ステップＳ１２については、図５を参照しながら詳細に説明する。図５は、第２の特徴量に対するラベルの付与処理に関する処理フローを示す図である。
【００５２】
尤度計算部１３２は、ステップＳ１１で生成された識別モデルに対して、上記第２の特徴量を入力し、ラベルごとの尤度計算を行い、尤度分布を出力する（ステップＳ１２１）。例えば、第１の特徴量の機種あるいは個体のラベルが０〜４の５種類（クラス）存在した場合、尤もらしさを表す値は５種出力される。これが尤度分布である。例えば、識別対象となる送信端末が５台（送信端末Ａ〜Ｅ）の場合を考える。この場合、識別モデルに第２の特徴量を入力すると、送信端末Ａ〜Ｅそれぞれに関する尤度値が出力される。つまり、取得された第２の特徴量に関し、送信端末Ａ〜Ｅのそれぞれに対応するラベルごとの尤度値が計算され、尤度分布として出力される。
【００５３】
分析部１３３は、ステップＳ１２１で生成した尤度分布を分析し、仮ラベル付与の可否を決定する（ステップＳ１２２）。本ステップＳ１２２の動作の一例について、図６を参照しながら詳細に説明する。図６は、ステップＳ１２２（尤度分布の分析）に関する処理フローを示す図である。
【００５４】
分析部１３３は、上記尤度分布を尤度値でソートする（ステップＳ１２２１）。より具体的には、分析部１３３は、出力された尤度値を降順に並び替える。
【００５５】
分析部１３３は、ソート結果の第１位のクラスの尤度値（最上位の尤度値）が第１の所定値以上かどうか判定する（ステップＳ１２２２）。
【００５６】
その後、分析部１３３は、第１位の値と第２位以下の尤度値の平均値との差が第２の所定値以上か否かを判定する（ステップＳ１２２３）。つまり、分析部１３３は、最上位の尤度値と当該最上位の尤度値以外の尤度値に関する平均値の差分値が第２の所定値以上であるか否かを判定する。
【００５７】
例えば、第１の特徴量の機種あるいは個体のラベルが０〜４の５種類（クラス）存在した場合、第２位以下の平均値とは第２〜第５位まで尤度値を足し合わせて４で割った値である。この場合、分析部１３３は、第１位の値と上記平均値の差分（４つの尤度値を４で割った値）の差分が所定値以上か否かを判定する。
【００５８】
分析部１３３は、ステップＳ１２２２およびステップＳ１２２３がともにＹｅｓの場合、仮ラベル付与が可能であると判断する（ステップＳ１２２４）。一方、ステップＳ１２２２およびステップＳ１２２３のいずれか、あるいは両方ともＮｏの場合、分析部１３３は、仮ラベル付与が不可能であると判断する（ステップＳ１２２５）。
【００５９】
図５に説明を戻す。ラベル付与部１３４は、ステップＳ１２２でラベル付与可能と判断された第２の特徴量に対して仮ラベルを付与する（ステップＳ１２３のＹｅｓ、ステップＳ１２４）。
【００６０】
ラベル付与部１３４は、ステップＳ１２２でラベル付与不可能と判断された第２の特徴量に対しては仮ラベルを付与しない（ステップＳ１２３のＮｏ）。
【００６１】
ラベル推定部１３は、全ての第２の特徴量に対して、ステップＳ１２１からステップＳ１２４の処理が終了するまでステップＳ１２の処理を継続する（ステップＳ１２５のＮｏ分岐）。
【００６２】
図４に説明を戻す。ステップＳ１３は初回ループ時に実行されない（ステップＳ１３のＹｅｓ側の処理が実行される）。学習部１３１は、ステップＳ１１で抽出した第１の特徴量とステップＳ１２で仮ラベルを付与した第２の特徴量を用いて再度学習し、識別モデル（識別用の分類器）を再生成する（ステップＳ１４）。
【００６３】
そして、ステップＳ１２の処理により仮ラベルが付与される第２の特徴量の増加数が０になるまで、ステップＳ１２およびステップＳ１４の処理が繰り返し実行される。
【００６４】
続いて、上記２つの所定値の決定方法の一例について説明する。
【００６５】
受信部１１は、第１の特徴量の取得時の信号に対して、加法性ガウス雑音（ＡＷＧＮ；Additive White Gaussian Noise）を付加する。当該加法性ガウス雑音の付加は計算機上で行われる。この時、受信部１１は、信号対雑音電力比（ＳＮＲ；Signal-to-Noise Ratio）を大きく振ることが望ましい（例えば、−３ｄＢ〜３０ｄＢ）。
【００６６】
次に、特徴量抽出部１２は、加法性ガウス雑音が付加された信号から電波特徴量を抽出する。
【００６７】
学習部１３１は、上記特徴量のうち一部（例えば、８０％程度）を用いて識別モデルを生成する。その後、上記特徴量のうち残り部分（例え、２０％程度）を用いて当該生成された識別モデルで検証を実施し、尤度値の確率密度分布を出力する（例えば、図７参照）。
【００６８】
つまり、送信端末特定装置１０は、理想的な環境で受信した信号に対して意図的に雑音を付加する。その際、送信端末特定装置１０は、付加する雑音のレベル（大きさ）を可変する。その結果、付加された雑音のレベルが異なる複数の受信信号が生成される。送信端末特定装置１０は、当該複数の信号それぞれに関する特徴量を計算する。送信端末特定装置１０は、複数の特徴量のうち一部を使って識別モデルを生成する。送信端末特定装置１０は、当該生成モデルに残りの特徴量を入力し、それぞれの特徴量に関する尤度値を計算する。当該計算された尤度値を縦軸、尤度値の個数（頻度）を縦軸に設定すると、図７に示すような確率密度分布が得られる。
【００６９】
特定の送信端末だけが存在する場合では、上記確率密度分布は、図７に示すように尤度値が１に近い方の山（１３a）と尤度値が０に近い方の山（１３ｂ）のように明確に２つの山（ピーク）が形成される。つまり、特定の送信端末が送信した信号の特徴が雑音により打ち消されずに残った場合の尤度値の集合がピーク（山１３ａ）を形成すると考えられる。上記第１の所定値は、山１３aの最小値（１３ｃ）を用いることができる。即ち、特定の送信端末の特徴が受信信号に残る下限の尤度値が上記第１の所定値に設定される。
【００７０】
なお、図７を参照すると、尤度値が低い領域にも山（ピーク）が形成される。これは、識別対象とは異なる送信端末から受信した信号による特徴量を識別モデルに入力して得られる結果の集合がピークを形成しているものと捉えることができる。つまり、識別対象ではない送信端末からの受信信号の特徴量を識別モデルに入力してもその尤度値は０以上の極めて小さい値になることが多い。このような小さい値の集合が山１３ｂを形成する。上記第２の所定値は、山１３ｂの最頻値（１３ｄ）と上記１３ｃとの差（１３ｅ）を用いることができる。つまり、第２の所定値（閾値）は、最上位の尤度値と最上位の尤度値以外の尤度値に関する平均値の差分値とすることができる。
【００７１】
図６に示すステップＳ１２２３では、最大の尤度値と残りの尤度値に関する平均値の差分（距離）を判定している。当該判定処理は、尤度値が大きい場合であっても当該尤度値に対応した特徴量は他のラベルの特徴量である可能性が大きい場合を排除する。例えば、送信端末Ａによる尤度値が十分高くとも、他の送信端末Ｂ〜Ｅによる尤度値も送信端末Ａの尤度値に近ければ、受信した信号の特徴量は送信端末Ａに対応せず、他の送信端末Ｂ〜Ｅの可能性もありうる。ステップＳ１２２３の判定処理は、このような可能性（判別の誤判定）を防ぐために実行される。そのため、当該判定処理に使用される第２の所定値は、上記誤判定を防ぐことができるように、尤度値の高い山からの距離が十分確保できるという観点から選択される。
【００７２】
従って、上記観点に基づけば、図７に示す差１３ｅに変えて、山１３aの標準偏差をσとしたとき、山１３aの平均値から３σ引いた値を第２の所定値とすることもできる。あるいは、ラベル付与ループの繰り返し回数や受信信号のＳＮＲに基づいて第２の所定値を決定することもできる。
【００７３】
＜効果の説明＞
以上のように、送信端末特定装置１０は、受信部１１と、特徴量抽出部１２と、ラベル推定部１３とを備える。ラベル推定部１３は、学習部１３１と、尤度計算部１３２と、分析部１３３と、ラベル付与部１３４とを備える。係る構成により、送信端末特定装置１０は、不特定多数の送信端末が送信しえる環境において、取得した受信データから抽出した特徴量に対して適切なラベルの付与が可能となる。
【００７４】
即ち、送信端末特定装置１０は、理想的な環境下で識別対象となる送信端末からの信号に関する特徴を学習し、識別モデルを構成する。送信端末特定装置１０は、システムの運用環境（不特定多数の送信端末が存在し雑音も多い環境）にて取得した信号に関する特徴のラベル付け（送信端末の特定）を行う。その際、送信端末特定装置１０は、２つの所定値を用いた２段階の判定処理を行い未知の信号に対する仮ラベル付与の可否を判定し、誤ったラベルが特徴量に付与されることを防止する。その結果、正しいラベルが特徴量に付与され、当該新たにラベルが付与された特徴量と理想的な環境下で取得された特徴量を用いて識別モデルが再構築（特徴量の再学習）されることで、識別モデルの精度を高めることができる。その結果、環境変動に対してロバストな識別モデルが生成される。
【００７５】
［第２の実施形態］
続いて、第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００７６】
第２の実施形態では、第１の実施形態の変形例を説明する。学習モデルの識別性能（分類性能）を上げるためには、学習セットに含まれる特徴量に対して付与されているラベルが適切である必要がある。つまり、正しくないラベルが付与された特徴量がデータセットに含まれている場合、識別性能が低下する可能性がある。第２の実施形態では、ラベル推定部１３に対して、第２の特徴量に対して付与された仮ラベルが適切かどうかを検証するブロック（図８の検証部２１１）および処理（図９のステップＳ２１）を追加する。
【００７７】
＜構成の説明＞
図８は、第２の実施形態に係る送信端末特定装置の機能構成の例を示すブロック図である。図８に示す構成では、送信端末特定装置２０は、受信部１１と、特徴量抽出部１２と、ラベル推定部２１とを備える。第２の実施形態において、第１の実施形態と同一の構成部品については、同一の番号が付与されており、その説明を省略する。
【００７８】
ラベル推定部２１は、学習部１３１と、尤度計算部１３２と、分析部１３３と、ラベル付与部１３４と、検証部２１１とを備える。第２の実施形態のラベル推定部２１は、第１の実施形態のラベル推定部１３に対して、検証部２１１が追加された構成となっている。
【００７９】
検証部２１１は、第１の実施形態で説明した識別モデルの更新を行うループが終了した後、第２の特徴量に付与された仮ラベルが正しいか否か（適切か否か）の検証を行う。具体的な処理内容は、以下の動作説明にて行う。
【００８０】
＜動作の説明＞
以下、図９のフロー図を参照して第２の実施形態の動作について説明する。図９は、第２の実施形態に係る送信端末特定装置２０の動作例の全体フローを示す図である。図９において、図４と同様の動作については同じステップ番号が付与されている。
【００８１】
まず、送信端末特定装置２０は特定送信端末だけが送信する環境において、送信端末特定装置２０は受信部１１を動作させ、送信端末が送信した信号を受信する。特徴量抽出部１２は上記受信信号から電波特徴量を抽出するとともに上記送信端末のラベルを付与する（第１の特徴量）。
【００８２】
学習部１３１は当該電波特徴量を用いて学習し、識別モデル（識別用の分類器）を生成する（ステップＳ１１）。
【００８３】
次に、不特定多数の送信端末が送信しえる環境において、送信端末特定装置２０は受信部１１を動作させ、送信端末が送信した信号を受信する。
【００８４】
特徴量抽出部１２は、上記受信信号から電波特徴量（第２の特徴量）を抽出する。ここでは、どの端末が送信したかが現段階では不明であるためラベルは付与されない。ラベル推定部２１は、第２の特徴量に対して上記識別モデルを用いてラベル推定を行う（ステップＳ１２）。ステップＳ１２の詳細な動作例は第１の実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００８５】
ラベル付与部１３４は、ステップＳ１２２でラベル付与可能と判断された第２の特徴量に対して仮ラベルを付与する（ステップＳ１２３のＹｅｓ、ステップＳ１２４）。あるいは、ステップＳ１２２でラベル付与不可能と判断された第２の特徴量に対しては、仮ラベルが付与されない（ステップＳ１２３のＮｏ）。
【００８６】
検証部２１１は、仮ラベルが付与された特徴量の検証を行う（ステップＳ２１）。検証部２１１は、仮ラベルのついた第２の特徴量だけでk分割交差検証を実施し、当該第２の特徴量群をテスト（検証）する。具体的には、検証部２１１は、出力尤度の最大値が所定値以下の第２の特徴量を抽出し、当該第２の特徴量を、仮ラベルを付与した特徴量群から削除する。
【００８７】
＜効果の説明＞
以上のように、送信端末特定装置２０は、受信部１１と、特徴量抽出部１２と、ラベル推定部２１とを備える。当該ラベル推定部２１は、学習部１３１と、尤度計算部１３２と、分析部１３３と、ラベル付与部１３４、検証部２１１とを備える。係る構成により、送信端末特定装置２０は、不特定多数の送信端末が送信しえる環境において、第１の実施形態の効果に加えて、取得した受信データから抽出した特徴量に対して適切なラベルを付与できる効果を得ることができる。つまり、第２の実施形態では、仮ラベルの付いた特徴量の信頼度を向上させることができる。
【００８８】
［第３の実施形態］
続いて、第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００８９】
第３の実施形態では、第１の実施形態の別の変形例を説明する。学習モデルの識別性能（分類性能）を上げるためには、識別境界近傍の学習データが多いことが重要である。つまり、識別境界より遠方の学習データは識別性能の向上に資するものではなく、ただ単に学習のための演算コストだけが浪費されてしまう。第３の実施形態では、分析部１３３の処理に演算量を低下させるためのステップを追加する。
【００９０】
＜構成の説明＞
第３の実施形態に係る送信端末特定装置３０の機能構成は、第１の実施形態で説明した図２の構成と同一とすることができるので、その説明を省略する。
【００９１】
＜動作の説明＞
以下、図４、図５及び図１０のフロー図を参照して第３の実施形態の動作について説明する。なお、図１０のフロー図では、図６にステップＳ１２２６が追加されている。
【００９２】
まず、送信端末特定装置３０は、特定送信端末だけが送信する環境において、受信部１１を動作させ、送信端末が送信した信号を受信する。特徴量抽出部１２は上記受信信号から電波特徴量を抽出するとともに上記送信端末のラベルを付与する（第１の特徴量）。
【００９３】
学習部１３１は当該電波特徴量を用いて学習し、識別モデル（識別用の分類器）を生成する（ステップＳ１１）。
【００９４】
次に、不特定多数の送信端末が送信しえる環境において、送信端末特定装置３０は受信部１１を動作させ、送信端末が送信した信号を受信する。
【００９５】
特徴量抽出部１２は、上記受信信号から電波特徴量（第２の特徴量）を抽出する。ここでは、どの端末が送信したかが現段階では不明であるためラベルは付与しない。ラベル推定部１３は、第２の特徴量に対して上記識別モデルを用いてラベル推定を行う（ステップＳ１２）。
【００９６】
上記ステップＳ１２について、図５を参照しながら詳細に説明する。図５は、第２の特徴量に対するラベルの付与処理に関する処理フローを示す図である。尤度計算部１３２は、ステップＳ１１で生成された識別モデルに対して、第２の特徴量を入力し、ラベルごとの尤度計算を行い、尤度分布を出力する（ステップＳ１２１）。
【００９７】
分析部１３３は、ステップＳ１２１で生成された尤度分布を分析し、仮ラベル付与の可否を決定する（ステップＳ１２２）。
【００９８】
本ステップＳ１２２の動作の一例について、図１０を参照しながら詳細に説明する。図１０は、図５に示すステップＳ１２２（尤度分布の分析）に関する処理フローを示す図である。
【００９９】
分析部１３３は、上記尤度分布を尤度値でソートする（ステップＳ１２２１）。
【０１００】
分析部１３３は、ソート結果の第１位のクラスの尤度値が所定値以上か否かを判定し（ステップＳ１２２２）する。さらに、分析部１３３は、上記第１位のクラスの尤度値が所定値（第３の所定値）以下か否かも併せて判定する（ステップＳ１２２６）。さらに、分析部１３３は、第１位の値と第２位以下の平均値との差が所定値以上か否かを判定する（ステップＳ１２２３）。
【０１０１】
なお、上記第３の所定値は、図７に示すような尤度値の確率密度分布から決定することができる。例えば、第３の所定値として尤度値が１に近い方の山（１３ａ）の最頻値を第３の所定値とすることができる。第３の所定値をこのように選択することで、識別境界から遠いデータを削除し、学習処理時の演算量を削減することができる。
【０１０２】
分析部１３３は、ステップＳ１２２２、ステップＳ１２２３及びステップＳ１２２６が全てＹｅｓの場合、仮ラベル付与が可能であると判断する（ステップＳ１２２４）。一方、上記３つのステップのうち少なくとも１つのステップがＮｏの場合、分析部１３３は、仮ラベル付与が不可能であると判断する（ステップＳ１２２５）。
【０１０３】
図５に説明を戻す。ラベル付与部１３４は、ステップＳ１２２でラベル付与可能と判断された第２の特徴量に対して仮ラベルを付与する（ステップＳ１２３のＹｅｓ、ステップＳ１２４）。一方、ラベル付与部１３４は、ステップＳ１２２でラベル付与不可能と判断された第２の特徴量に対しては仮ラベルを付与しない（ステップＳ１２３のＮｏ）。
【０１０４】
ラベル推定部１３は、全ての第２の特徴量に対して、ステップＳ１２１からステップＳ１２４の処理が終了するまでステップＳ１２の処理を継続する。
【０１０５】
図４に説明を戻す。ステップＳ１３は初回ループ時に実行されない。学習部１３１は、ステップＳ１１で抽出した第１の特徴量とステップＳ１２で仮ラベルを付与した第２の特徴量を用いて再度学習し、識別モデル（識別用の分類器）を生成する（ステップＳ１４）。そして、ステップＳ１２の処理により仮ラベルが付与される第２の特徴量の増加数が０になるまで、ステップＳ１２およびステップＳ１４の処理が繰り返される。
【０１０６】
＜効果の説明＞
以上のように、送信端末特定装置３０は、受信部１１と、特徴量抽出部１２と、ラベル推定部１３とを備える。ラベル推定部１３は、学習部１３１と、尤度計算部１３２と、分析部１３３と、ラベル付与部１３４とを備える。係る構成により、送信端末特定装置３０は、第１位の値が所定値以下か否かの判定処理が加わったことにより、第１の実施形態の効果を低い演算量で得ることができる。
【０１０７】
［第４の実施形態］
続いて、第４の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１０８】
＜構成の説明＞
第４の実施形態では、第１の実施形態を更に具体化した例を示す。
【０１０９】
図１１は、第４の実施形態に係る送信端末特定装置４０の機能構成の例を示すブロック図である。図１１に示す構成では、送信端末特定装置４０は、受信部１１と、特徴量抽出部１２と、特徴量保持部４１と、ラベル推定部１３と、特定部４２とを備える。図１１において、図２と同一符号のブロックは第１の実施形態で説明したものと同一の機能とすることができるため、必要でない限り説明を省く。なお、ラベル推定部１３が備える学習部１３１は、後述の第２の学習部と区別するため、第４の実施形態では第１の学習部１３１と表記する。
【０１１０】
送信端末特定装置４０は、送信端末９００が送信する電波の個体差に基づいて送信端末を特定する。送信端末特定装置４０は、学習フェーズにおいて送信端末毎にその送信端末が送信する電波の特徴量を学習する。
【０１１１】
送信端末特定装置４０は電波を受信すると、受信信号の特徴量を抽出し、特徴量を保持する。送信端末特定装置４０は、保持していた特徴量を用いて学習を行い、識別モデルを生成する。送信端末特定装置４０は、推論フェーズにおいて、受信信号から抽出した特徴量を識別モデルに入力することで受信した電波の送信元の送信端末を特定する。
【０１１２】
特徴量保持部４１は、ラベルあり特徴量保持部４１１と、ラベルなし特徴量保持部４１２とを備える。具体的には、ラベルあり特徴量保持部４１１は、特定の送信端末だけが送信する環境で取得した適切なラベルが付与された特徴量を保持する。ラベルなし特徴量保持部４１２は、不特定多数の送信端末が送信する環境で取得したラベルが付与されていない特徴量を保持する。
【０１１３】
特定部４２は、第２の学習部４２１と、識別部４２２とを備える。
【０１１４】
第２の学習部４２１は、ラベルあり特徴量保持部４１１に保持された適切なラベルが付与された特徴量とラベル推定部１３によって仮ラベルが付与された特徴量を学習し、学習モデル（第２の分類器）を生成する。なお、上述のように、ラベル推定部１３によって仮ラベルが付与された特徴量はラベルなし特徴量保持部４１２に保持されている。
【０１１５】
識別部４２２は、受信部１１で受信され特徴量抽出部１２で抽出された電波特徴量を入力とし、第２の学習部４２１で生成した学習モデル（第２の分類器）を用いることで送信端末を識別（特定）する。
【０１１６】
＜動作の説明＞
以下、図１２〜図１４のフロー図を参照して第４の実施形態の動作について説明する。
【０１１７】
まず、図１２に示すように、送信端末特定装置４０は、学習用データの収集を行う（ステップＳ４１）。
【０１１８】
本ステップＳ４１について、図１３を参照しながら説明する。送信端末特定装置４０は、特定送信端末だけが送信する環境において、受信部１１を動作させ、送信端末が送信した信号を受信する。
【０１１９】
特徴量抽出部１２は上記受信信号から電波特徴量を抽出するとともに上記送信端末のラベルを付与する（第１の特徴量）。特徴量保持部４１は上記第１の特徴量をラベルあり特徴量保持部４１１に保管、格納する（ステップＳ４１１）。
【０１２０】
次に、不特定多数の送信端末が送信しえる環境において、送信端末特定装置４０は受信部１１を動作させ、送信端末が送信した信号を受信する。
【０１２１】
特徴量抽出部１２は、上記受信信号から電波特徴量（第２の特徴量）を抽出する。特徴量保持部４１は上記第２の特徴量をラベルなし特徴量保持部４１２に保管、格納する（ステップＳ４１２）。ここでは、どの端末が送信したかが現段階では不明であるためラベルは付与されない。
【０１２２】
次に、図１２に示すように、送信端末特定装置４０は、ラベル推定処理を行う（ステップＳ４２）。
【０１２３】
本ステップＳ４２について、図１４を参照しながら詳細に説明する。ラベル推定部１３において、第１の学習部１３１は特徴量保持部４１に保管された第１の特徴量（ラベルあり特徴量）を用いて学習を行い、識別モデルを生成する（ステップＳ４２１）。
【０１２４】
尤度計算部１３２は、ステップＳ４２１で生成された識別モデルに対して特徴量保持部４１に保管された第２の特徴量（ラベルなし特徴量）を入力し、ラベルごとの尤度計算を行い、尤度分布を出力する。
【０１２５】
分析部１３３は、ステップＳ４２２で生成した尤度分布を分析し、仮ラベル付与の可否を決定する。
【０１２６】
ラベル付与部１３４は、分析部１３３でラベル付与可能と判断された第２の特徴量に対して仮ラベルを付与する。あるいは、分析部１３３でラベル付与不可能と判断された第２の特徴量に対しては仮ラベルを付与しない（ステップＳ４２２）。
【０１２７】
ステップＳ４２３は初回ループ時には実行されない（Ｙｅｓ側に処理が進む）。第１の学習部１３１は、ステップＳ４２１で取り出した第１の特徴量と、ステップＳ４２２で仮ラベルを付与した第２の特徴量とを合わせて再度学習し、識別モデルを生成する（ステップＳ４２４）。
【０１２８】
ステップＳ４２２の処理により仮ラベルが付与される第２の特徴量の増加数が０になるまで、ステップＳ４２２およびステップＳ４２４の処理が繰り返される。
【０１２９】
図１２に説明を戻す。第２の学習部４２１は、特徴量保持部４１に保管されたラベルあり特徴量（第１の特徴量）と、ラベル推定部１３でラベル推定を行い、仮ラベルを付与した特徴量（第２の特徴量）を用いて学習を行い、第２の識別モデルを生成する（ステップＳ４３）。
【０１３０】
次に、送信端末特定装置４０は、特徴量保持部４１に第１および第２の特徴量を取得（格納）した環境とは別の環境において、受信部１１を動作させ、送信端末が送信した信号を受信する。特徴量抽出部１２は受信信号から電波特徴量を抽出する。識別部４２２は、ステップＳ４３で生成された第２の識別モデルに対して、上記別環境にて抽出された特徴量を入力することで、送信端末を特定する。
【０１３１】
＜効果の説明＞
以上のように、送信端末特定装置４０は、受信部１１と、特徴量抽出部１２と、特徴量保持部４１と、ラベル推定部１３と、特定部４２とを備える。特徴量保持部４１は、ラベルあり特徴量保持部４１１とラベルなし特徴量保持部４１２を備える。ラベル推定部１３は、第１の学習部１３１と、尤度計算部１３２と、分析部１３３と、ラベル付与部１３４とを備える。特定部４２は、第２の学習部４２１と、識別部４２２とを備える。このような構成により、周辺環境が悪い状況での受信信号に対する識別精度の向上が見込める。少量のラベルあり特徴量によって学習した分類モデルを使った選別を繰り返すことで、多量のラベルなし特徴量に対して仮ラベルの付与が可能となる。そして、識別精度の耐環境性能が向上する。
【０１３２】
第４の実施形態において、第１の学習部と第２の学習部の学習に使用する特徴量に対応するラベルは異なっていても良い。例えば、第１の学習部の学習に使用する特徴量に対応するラベルは機種ラベルで、第２の学習部の学習に使用する特徴量に対応するラベルは個体ラベルであってもよい。この場合、ラベル推定時の学習モデルの分類境界が、両方とも個体ラベルを用いる場合よりも緩やかになる。そのため、そうでない場合と比較して、第２の学習部で学習する識別モデルの環境変動耐性が高くなるという効果が得られる。
【０１３３】
続いて、上記実施形態にて説明した送信端末特定装置のハードウェア構成について説明する。ここでは、第１の実施形態に係る送信端末特定装置１０のハードウェア構成を代表して説明する。
【０１３４】
図１５は、第１の実施形態に係る送信端末特定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【０１３５】
送信端末特定装置１０は、情報処理装置（所謂、コンピュータ）により構成可能であり、図１５に例示する構成を備える。例えば、送信端末特定装置１０は、プロセッサ３１１、メモリ３１２、入出力インターフェイス３１３及び無線通信回路３１４等を備える。上記プロセッサ３１１等の構成要素は内部バス等により接続され、相互に通信可能に構成されている。
【０１３６】
但し、図１５に示す構成は、送信端末特定装置１０のハードウェア構成を限定する趣旨ではない。送信端末特定装置１０は、図示しないハードウェアを含んでもよいし、必要に応じて入出力インターフェイス３１３を備えていなくともよい。また、送信端末特定装置１０に含まれるプロセッサ３１１等の数も図１５の例示に限定する趣旨ではなく、例えば、複数のプロセッサ３１１が送信端末特定装置１０に含まれていてもよい。
【０１３７】
プロセッサ３１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプログラマブルなデバイスである。あるいは、プロセッサ３１１は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のデバイスであってもよい。プロセッサ３１１は、オペレーティングシステム（ＯＳ；Operating System）を含む各種プログラムを実行する。
【０１３８】
メモリ３１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等である。メモリ３１２は、ＯＳプログラム、アプリケーションプログラム、各種データを格納する。
【０１３９】
入出力インターフェイス３１３は、図示しない表示装置や入力装置のインターフェイスである。表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ等である。入力装置は、例えば、キーボードやマウス等のユーザ操作を受け付ける装置である。
【０１４０】
無線通信回路３１４は、他の装置と無線通信を行う回路、モジュール等である。例えば、無線通信回路３１４は、ＲＦ（Radio Frequency）回路等を備える。
【０１４１】
送信端末特定装置１０の機能は、各種処理モジュールにより実現される。当該処理モジュールは、例えば、メモリ３１２に格納されたプログラムをプロセッサ３１１が実行することで実現される。また、当該プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transitory）なものとすることができる。即ち、本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。また、上記プログラムは、ネットワークを介してダウンロードするか、あるいは、プログラムを記憶した記憶媒体を用いて、更新することができる。さらに、上記処理モジュールは、半導体チップにより実現されてもよい。
【０１４２】
［変形例］
第１乃至第４の実施形態にて説明した送信端末特定装置の構成、動作等は例示であって、装置の構成等を限定する趣旨ではない。例えば、図２には、特徴量抽出部１２とラベル推定部１３が１つの装置に含まれる場合が図示されているが、これらの機能は別々の装置に含まれていてもよい。例えば、受信部１１を含む電波受信装置と、特徴量抽出部１２及びラベル推定部１３を含む送信端末識別装置と、を用意してもよい。つまり、本願開示の送信端末特定装置は、物理的に１台の情報処理装置によって構成されてもよく、物理的に複数台の情報処理装置によって構成されてもよい。後者の場合、複数台の情報処理装置は、ネットワークを介して互いに接続されたものであってもよい。
【０１４３】
また、送信端末特定装置は、１つのコンピュータ上に複数のコンピュータをエミュレートする仮想マシンであってもよい。即ち、上記送信端末特定装置は、サーバ等の計算機（物理マシン）であってもよいし、仮想マシンであってもよい。
【０１４４】
あるいは、上記のような電波受信装置をフィールドに多数配置し、上記送信端末識別装置はクラウドシステムのサーバとして配置されてもよい。あるいは、特徴量抽出部１２の機能をフィールドに多数配置される電波受信装置に実装し、クラウド上のサーバの負荷を低減するようにしてもよい。
【０１４５】
コンピュータの記憶部に送信端末特定プログラムをインストールすることにより、コンピュータを送信端末特定装置として機能させることができる。また、送信端末特定プログラムをコンピュータに実行させることにより、コンピュータにより送信端末特定方法を実行することができる。
【０１４６】
また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、例えば各処理を並行して実行する等、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【０１４７】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
端末からの信号を受信する受信部（１１、１０１）と、
前記受信部（１１、１０１）の受信した受信信号から特徴量を抽出する、特徴量抽出部（１２、１０２）と、
識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成する、第１の学習部（１０３、１３１）と、
前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する、尤度計算部（１０４、１３２）と、
前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定する、分析部（１０５、１３３）と、
前記分析部の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する、ラベル付与部（１０６、１３４）と、を備える、送信端末特定装置。
［付記２］
前記分析部（１０５、１３３）は、前記尤度分布を尤度値の大きさで降順に並び替え、最上位の尤度値が第１の所定値以上であり、かつ、前記最上位の尤度値と前記最上位の尤度値以外の尤度値に関する平均値の差分値が第２の所定値以上である場合に、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する、付記１に記載の送信端末特定装置。
［付記３］
前記分析部（１０５、１３３）は、さらに、前記最上位の尤度値が第３の所定値以下の場合に、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する、付記２に記載の送信端末特定装置。
［付記４］
前記受信部（１１、１０１）は、前記第１の特徴量に対応する受信信号に対して、大きさを可変にしつつ雑音を付加して雑音のレベルが異なる複数の受信信号を生成し、
前記特徴量抽出部（１２、１０２）は、前記複数の受信信号それぞれに関する特徴量を抽出し、
前記第１の学習部（１０３、１３１）は、前記複数の特徴量の一部を使って前記第１の分類器を生成すると共に、前記第１の分類器の生成に非使用とされた特徴量を前記第１の分類器に入力して確率密度分布を生成し、
前記第１の所定値は、前記確率密度分布に表れる尤度値が１に近い第１のピークの最小値であり、前記第２の所定値は、尤度値が０に近い第２のピークの最頻値と前記第１のピークの最小値の差分値である、付記２又は３に記載の送信端末特定装置。
［付記５］
前記第１の学習部（１０３、１３１）は、前記第１の特徴量と前記仮ラベルが付与された第２の特徴量に基づき、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を再生成する、付記１乃至４のいずれか一つに記載の送信端末特定装置。
［付記６］
前記第２の特徴量に対して付与された仮ラベルが適切か否かを検証する、検証部（２１１）をさらに備える、付記１乃至５のいずれか一つに記載の送信端末特定装置。
［付記７］
前記第１の特徴量を保持する、第１の特徴量保持部（４１１）と、
前記第２の特徴量を保持する、第２の特徴量保持部（４１２）と、
前記第１及び第２の特徴量保持部それぞれに保持された特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第２の分類器を生成する、第２の学習部（４２１）と、
前記第２の分類器により端末を識別する、識別部（４２２）と、をさらに備える、付記１乃至６のいずれか一つに記載の送信端末特定装置。
［付記８］
前記受信部（１１、１０１）は、加法性ガウス雑音を付加して前記複数の受信信号を生成する、付記４に記載の送信端末特定装置。
［付記９］
前記第１の学習部（１０３、１３１）は、前記仮ラベルが付与された第２の特徴量がなくなるまで前記第１の分類器の再生成を繰り返す、付記５に記載の送信端末特定装置。
［付記１０］
前記第１の特徴量は、前記識別対象の端末だけが存在する環境にて受信した信号から抽出された特徴量であってラベルが付与された特徴量であり、
前記第２の特徴量は、前記識別対象の端末以外の端末も存在する環境にて受信した信号から抽出された特徴量であってラベルは付与されていない特徴量である、付記１乃至９のいずれか一つに記載の送信端末特定装置。
［付記１１］
端末からの信号を受信する受信部（１１、１０１）を備える送信端末特定装置において、
前記受信部（１１、１０１）の受信した受信信号から特徴量を抽出するステップと、
識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成するステップと、
前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算するステップと、
前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定するステップと、
前記分析の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与するステップと、
を含む、送信端末特定方法。
［付記１２］
端末からの信号を受信する受信部（１１、１０１）を備える送信端末特定装置に搭載されたコンピュータに、
前記受信部（１１、１０１）の受信した受信信号から特徴量を抽出する処理と、
識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成する処理と、
前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する処理と、
前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定する処理と、
前記分析の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する処理と、
を実行させるプログラム。
なお、付記１１の形態及び付記１２の形態は、付記１の形態と同様に、付記２の形態〜付記１０の形態に展開することが可能である。
【０１４８】
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。これらの実施形態は例示にすぎないということ、及び、本発明のスコープ及び精神から逸脱することなく様々な変形が可能であるということは、当業者に理解されるであろう。
【０１４９】
この出願は、２０１９年３月１８日に出願された日本出願特願２０１９−０４９８１４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１５０】
環境変動に対してロバストな識別モデルを生成することで、電波送信元の送信端末を特定する際の識別精度を高めることが可能になる。
【符号の説明】
【０１５１】
１０〜４０、１００  送信端末特定装置
１１、１０１  受信部
１２、１０２  特徴量抽出部
１３、２１  ラベル推定部
４１  特徴量保持部
４２  特定部
１０３、１３１  学習部（第１の学習部）
１０４、１３２  尤度計算部
１０５、１３３  分析部
１０６、１３４  ラベル付与部
２１１  検証部
３１１  プロセッサ
３１２  メモリ
３１３  入出力インターフェイス
３１４  無線通信回路
４１１  ラベルあり特徴量保持部
４１２  ラベルなし特徴量保持部
４２１  第２の学習部
４２２  識別部
【図１】
2020189122.tif 000003
【図２】
2020189122.tif 000004
【図３】
2020189122.tif 000005
【図４】
2020189122.tif 000006
【図５】
2020189122.tif 000007
【図６】
2020189122.tif 000008
【図７】
2020189122.tif 000009
【図８】
2020189122.tif 000010
【図９】
2020189122.tif 000011
【図１０】
2020189122.tif 000012
【図１１】
2020189122.tif 000013
【図１２】
2020189122.tif 000014
【図１３】
2020189122.tif 000015
【図１４】
2020189122.tif 000016
【図１５】
2020189122.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】令和3年8月13日(2021.8.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末からの信号を受信する受信手段と、
前記受信手段の受信した受信信号から特徴量を抽出する、特徴量抽出手段と、
識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成する、第１の学習手段と、
前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する、尤度計算手段と、
前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定する、分析手段と、
前記分析手段の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する、ラベル付与手段と、を備える、送信端末特定装置。
【請求項２】
前記分析手段は、前記尤度分布を尤度値の大きさで降順に並び替え、最上位の尤度値が第１の所定値以上であり、かつ、前記最上位の尤度値と前記最上位の尤度値以外の尤度値に関する平均値の差分値が第２の所定値以上である場合に、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する、請求項１に記載の送信端末特定装置。
【請求項３】
前記分析手段は、さらに、前記最上位の尤度値が第３の所定値以下の場合に、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する、請求項２に記載の送信端末特定装置。
【請求項４】
前記受信手段は、前記第１の特徴量に対応する受信信号に対して、大きさを可変にしつつ雑音を付加して雑音のレベルが異なる複数の受信信号を生成し、
前記特徴量抽出手段は、前記複数の受信信号それぞれに関する特徴量を抽出し、
前記第１の学習手段は、前記複数の特徴量の一部を使って前記第１の分類器を生成すると共に、前記第１の分類器の生成に非使用とされた特徴量を前記第１の分類器に入力して確率密度分布を生成し、
前記第１の所定値は、前記確率密度分布に表れる尤度値が１に近い第１のピークの最小値であり、前記第２の所定値は、尤度値が０に近い第２のピークの最頻値と前記第１のピークの最小値の差分値である、請求項２又は３に記載の送信端末特定装置。
【請求項５】
前記第１の学習手段は、前記第１の特徴量と前記仮ラベルが付与された第２の特徴量に基づき、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を再生成する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の送信端末特定装置。
【請求項６】
前記第２の特徴量に対して付与された仮ラベルが適切か否かを検証する、検証手段をさらに備える、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の送信端末特定装置。
【請求項７】
前記第１の特徴量を保持する、第１の特徴量保持手段と、
前記第２の特徴量を保持する、第２の特徴量保持手段と、
前記第１及び第２の特徴量保持手段それぞれに保持された特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第２の分類器を生成する、第２の学習手段と、
前記第２の分類器により端末を識別する、識別手段と、をさらに備える、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の送信端末特定装置。
【請求項８】
前記受信手段は、加法性ガウス雑音を付加して前記複数の受信信号を生成する、請求項４に記載の送信端末特定装置。
【請求項９】
端末からの信号を受信する受信手段を備える送信端末特定装置において、
前記受信手段の受信した受信信号から特徴量を抽出するステップと、
識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成するステップと、
前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算するステップと、
前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定するステップと、
前記分析の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与するステップと、
を含む、送信端末特定方法。
【請求項１０】
端末からの信号を受信する受信手段を備える送信端末特定装置に搭載されたコンピュータに、
前記受信手段の受信した受信信号から特徴量を抽出する処理と、
識別対象の端末から受信した信号であることが判明している第１の特徴量を学習し、前記識別対象の端末を識別するための第１の分類器を生成する処理と、
前記識別対象の端末から受信した信号であるか否かが不明である第２の特徴量を前記第１の分類器に入力し、端末ごとの尤もらしさを表す尤度分布を計算する処理と、
前記尤度分布を分析し、前記第２の特徴量に仮ラベルを付与可能か否か決定する処理と、
前記分析の結果に基づき、前記第２の特徴量に前記仮ラベルを付与する処理と、
を実行させるプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５７】
例えば、第１の特徴量の機種あるいは個体のラベルが０〜４の５種類（クラス）存在した場合、第２位以下の平均値とは第２〜第５位まで尤度値を足し合わせて４で割った値である。この場合、分析部１３３は、第１位の値と上記平均値（４つの尤度値の和を４で割った値）の差分が所定値以上か否かを判定する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６７】
学習部１３１は、上記特徴量のうち一部（例えば、８０％程度）を用いて識別モデルを生成する。その後、上記特徴量のうち残り部分（例えば、２０％程度）を用いて当該生成された識別モデルで検証を実施し、尤度値の確率密度分布を出力する（例えば、図７参照）。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
つまり、送信端末特定装置１０は、理想的な環境で受信した信号に対して意図的に雑音を付加する。その際、送信端末特定装置１０は、付加する雑音のレベル（大きさ）を可変する。その結果、付加された雑音のレベルが異なる複数の受信信号が生成される。送信端末特定装置１０は、当該複数の信号それぞれに関する特徴量を計算する。送信端末特定装置１０は、複数の特徴量のうち一部を使って識別モデルを生成する。送信端末特定装置１０は、当該生成モデルに残りの特徴量を入力し、それぞれの特徴量に関する尤度値を計算する。当該計算された尤度値を横軸、尤度値の個数（頻度）を縦軸に設定すると、図７に示すような確率密度分布が得られる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７０】
なお、図７を参照すると、尤度値が低い領域にも山（ピーク）が形成される。これは、識別対象とは異なる送信端末から受信した信号による特徴量を識別モデルに入力して得られる結果の集合がピークを形成しているものと捉えることができる。つまり、識別対象ではない送信端末からの受信信号の特徴量を識別モデルに入力してもその尤度値は０以上の極めて小さい値になることが多い。このような小さい値の集合が山１３ｂを形成する。上記第２の所定値は、山１３ｂの最頻値（１３ｄ）と上記値１３ｃとの差（１３ｅ）を用いることができる。つまり、第２の所定値（閾値）は、最上位の尤度値と最上位の尤度値以外の尤度値に関する平均値の差分値とすることができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７２】
従って、上記観点に基づけば、図７に示す差１３ｅに代えて、山１３aの標準偏差をσとしたとき、山１３aの平均値から３σ引いた値を第２の所定値とすることもできる。あるいは、ラベル付与ループの繰り返し回数や受信信号のＳＮＲに基づいて第２の所定値を決定することもできる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
まず、送信端末特定装置２０は、特定送信端末だけが送信する環境において、受信部１１を動作させ、送信端末が送信した信号を受信する。特徴量抽出部１２は上記受信信号から電波特徴量を抽出するとともに上記送信端末のラベルを付与する（第１の特徴量）。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１５】
識別部４２２は、受信部１１で受信された電波から抽出された電波特徴量を入力とし、第２の学習部４２１で生成した学習モデル（第２の分類器）を用いることで送信端末を識別（特定）する。
【国際調査報告】
2020189122.tif 000018
2020189122.tif 000019
2020189122.tif 000020
2020189122.tif 000021