"音波や電磁波を発信し、目標からの反響信号を受信して得られる受信信号を検出する目標信号を自動的に検出する信号検出装置であって、前記反響信号の受信信号を所定の区間切り出して前記反響信号のスペクトルに変換した上で特徴抽出を行いパターン認識用のパターンを生成する前処理部と、入力された前記パターンをあらかじめ学習されたSVMサポートベクターマシーンにより、目標らしさを判定し、その出力を正規化し確信度として出力するパターン認識部と、前記確信度を閾値判定し、検出ありと判定された場合は、前記目標の方位距離やS/Nなどの検出目標に関わる情報を算出する目標情報算出部と、追尾処理に位置情報以外のSVMなどのパターン認識処理自体の出力値である確信度値を活用した追尾処理部を備えることを特徴とする信号検出装置。教師パターンデータを用いて自動的に判別能力を獲得するパターン認識処理を採用し、そのシステムの確信度をS/Nシグナルノイズから換算した値ではなく、S/Nに直接的に左右されない特徴空間でのカテゴリの分離超平面からの距離を示す値をSVMを用いて出力させ、その値を正規化することで確信度とすることを特徴とする、請求項1に記載の信号検出装置。前記追尾処理部は、前記SVMの出力値を確信度としてとらえ、この情報を位置情報以外の情報として活用することを特徴とする、請求項2に記載の信号検出装置。音波や電磁波を発信し、目標からの反響信号を受信して得られる受信信号を検出する目標信号を自動的に検出する信号検出方法であって、前記反響信号の受信信号を所定の区間切り出して前記反響信号のスペクトルに変換した上で特徴抽出を行いパターン認識用のパターンを生成するステップと、入力された前記パターンをあらかじめ学習されたSVMサポートベクターマシーンにより、目標らしさを判定し、その出力を正規化し確信度として出力するステップと、前記確信度を閾値判定し、検出ありと判定された場合は、前記目標の方位距離やS/Nなどの検出目標に関わる情報を算出するステップと、追尾処理に位置情報以外のSVMなどのパターン認識処理自体の出力値である確信度値を活用するステップを備えることを特徴とする信号検出方法。教師パターンデータを用いて自動的に判別能力を獲得するパターン認識処理を採用し、そのシステムの確信度をS/Nから換算した値ではなく、S/Nに直接的に左右されない特徴空間でのカテゴリの分離超平面からの距離を示す値をSVMを用いて出力させ、その値を正規化することで確信度とすることを特徴とする、請求項4に記載の信号検出方法。前記追尾処理において、前記SVMの出力値を確信度としてとらえ、この情報を位置情報以外の情報として活用することを特徴とする、請求項5に記載の信号検出方法。音波や電磁波を発信し、目標からの反響信号を受信して得られる受信信号を検出する目標信号を自動的に検出する信号検出プログラムであって、前記反響信号の受信信号を所定の区間切り出して前記反響信号のスペクトルに変換した上で特徴抽出を行いパターン認識用のパターンを生成する処理と、入力された前記パターンをあらかじめ学習されたSVMサポートベクターマシーンにより、目標らしさを判定し、その出力を正規化し確信度として出力する処理と、前記確信度を閾値判定し、検出ありと判定された場合は、前記目標の方位距離やS/Nなどの検出目標に関わる情報を算出する処理と、追尾処理に位置情報以外のSVMなどのパターン認識処理自体の出力値である確信度値を活用する処理をコンピュータに行わせることを特徴とする信号検出プログラム。教師パターンデータを用いて自動的に判別能力を獲得するパターン認識処理を採用し、そのシステムの確信度をS/Nから換算した値ではなく、S/Nに直接的に左右されない特徴空間でのカテゴリの分離超平面からの距離を示す値をSVMを用いて出力させ、その値を正規化することで確信度とすることを特徴とする、請求項7に記載の信号検出プログラム。前記追尾処理において、前記SVMの出力値を確信度としてとらえ、この情報を位置情報以外の情報として活用することを特徴とする、請求項8に記載の信号検出プログラム。特許文献1に記載される目標信号検出装置では、確信度の算出において簡易的エキスパートシステムの一つである2入力のMYCINOR演算が使用されるが、目標物であるかどうかの判定にはユーザーにより設定される閾値との比較処理が必要とされる。この方式では、特徴素の種類や重み付けテーブルの値を人間により適切な値に設定する必要があるという問題があった。特許文献2に記載されるニューラルネットワークによる目標信号の判定では、どの程度目標らしいかという指標である確信度をニューラルネットワークから直接計算することができなかった。これは、教師信号の目標かどうかの正答信号が連続値の確信度例えば85点ではなく、フラグ0=非目標、もしくは1=目標などで学習させているためであり、学習されたニューラルネットワークは、0に非常に近い値、もしくは1に非常に近い値を出力するようになる。仮に、教師信号をフラグではなく連続的な値にしようとしても、スペクトログラムパターンから人間がどの程度目標らしいか定量的に得点付けすることは、困難である。従って、上記のニューラルネットワークによる判定手法では、別途、確信度を算出する仕組みを付け加えることが行われている。例えば、信号のS/Nシグナルノイズ比などから確信度に換算するなどが行われている。これでは、低S/Nの目標信号をニューラルネットワークが目標と判定しても、確信度が非常に低い得点になってしまうことがあり、ユーザー設定の閾値次第で検出とされないことがあった。本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、関連技術におけるエキスパートシステムによる方法による人間による重み付けテーブルの設定を、正答例付きのデータセット教師パターンから自動的に獲得するシステムとし、そのシステムから出力される確信度をS/Nからの換算値のようにS/Nによって直接的に左右されない値にする、信号検出装置、信号検出方法及び信号検出プログラムを提供することを目的とする。本発明の信号検出装置は、音波や電磁波を発信し、目標からの反響信号を受信して得られる受信信号を検出する目標信号を自動的に検出する信号検出装置であって、反響信号の受信信号を所定の区間切り出して反響信号のスペクトルに変換した上で特徴抽出を行いパターン認識用のパターンを生成する前処理部と、入力されたパターンをあらかじめ学習されたSVMサポートベクターマシーンにより、目標らしさを判定し、その出力を正規化し確信度として出力するパターン認識部と、確信度を閾値判定し、検出ありと判定された場合は、目標の方位距離やS/Nなどの検出目標に関わる情報を算出する目標情報算出部と、追尾処理に位置情報以外のSVMなどのパターン認識処理自体の出力値である確信度値を活用した追尾処理部を備えることを特徴とする。本発明の信号検出方法は、音波や電磁波を発信し、目標からの反響信号を受信して得られる受信信号を検出する目標信号を自動的に検出する信号検出方法であって、反響信号の受信信号を所定の区間切り出して反響信号のスペクトルに変換した上で特徴抽出を行いパターン認識用のパターンを生成するステップと、入力されたパターンをあらかじめ学習されたSVMサポートベクターマシーンにより、目標らしさを判定し、その出力を正規化し確信度として出力するステップと、確信度を閾値判定し、検出ありと判定された場合は、目標の方位距離やS/Nなどの検出目標に関わる情報を算出するステップと、追尾処理の入力に関連技術の位置情報以外の情報であるSVMなどのパターン認識処理自体の出力値である確信度値を活用するステップを備えることを特徴とする。本発明の信号検出プログラムは、音波や電磁波を発信し、目標からの反響信号を受信して得られる受信信号を検出する目標信号を自動的に検出する信号検出プログラムであって、反響信号の受信信号を所定の区間切り出して反響信号のスペクトルに変換した上で特徴抽出を行いパターン認識用のパターンを生成する処理と、入力されたパターンをあらかじめ学習されたSVMサポートベクターマシーンにより、目標らしさを判定し、その出力を正規化し確信度として出力する処理と、確信度を閾値判定し、検出ありと判定された場合は、目標の方位距離やS/Nなどの検出目標に関わる情報を算出する処理と、追尾処理に位置情報以外のSVMなどのパターン認識処理自体の出力値である確信度値を活用する処理をコンピュータに行わせることを特徴とする。本発明によれば、S/N比の低い受信信号であっても、検出漏れや誤判定の発生を抑制することができ、S/Nレベルは低くて追尾処理に入力に使用できないような場合でも、確信度がある程度ある目標があった場合に、追尾が継続しやすくなる。本発明の実施形態を図に基づいて説明する。ただし本発明は以下に示す実施形態に限定されない。図1は、本発明の第1の実施形態に係る信号検出装置10と目標物2を含む信号検出システム1の構成の一例を示す。信号検出装置10は、水中或いは空気中、すなわち水や気体などの媒質を介して伝搬する音波を発射する。該音波は、目標物2に到達した場合、目標物2の表面で反射する。反射した音波は再度媒質を介して伝搬し信号検出装置10に到達する。以下図2乃至5を参照して、本発明の第1の実施形態に係る信号検出装置10の構成と信号検出処理の手順の一例を示す。図2は、本発明の第1の実施形態に係る信号検出装置10の構成の一例を示す。信号検出装置10は、水中或いは空気中に音波を発射する送受波部20と、水中或いは空気中を伝搬して到来する音波を検出する受信部30を含む。送受波部20は音波を発射する図5ステップS101。受信部30は、送受波部20により検出された音波を受信信号として受信し図5ステップS102、増幅、フィルタ、アナログデジタル変換AD変換を行い、受波器がアレイ構成であれば、ビーム整相を行う。信号検出装置10はさらに、受信部30からの信号を入力して特徴を抽出する前処理部40と、前処理部40が生成した該特徴を元に受信信号に含まれるパターンを認識するパターン認識部50と、受信信号に含まれるパターンを元に目標物2についての情報を算出する目標情報算出部60と、検出された目標物2の情報を元に目標物の追尾を行う追尾処理部70を含む。以下、図3及び4を参照して、前処理部40及びパターン認識部50の構成の一例を説明する。図3は、本発明の第1の実施形態に係る前処理部40の構成の一例を示す。受信部30により受信された受信信号は振幅値の時系列信号である。該信号に対して周波数変換処理部401において周波数分析が実行され、該信号はスペクトログラムに変換される図5ステップS103。生成されたスペクトログラムは切り出し処理部402において所定の信号の周波数範囲と時間範囲に対応した部分が切り出されスペクトログラムパターンが生成される図5ステップS104。次に、該スペクトログラムパターンは、正規化処理部403において、切り出されたパターンを0から1までの範囲に正規化を実施する。そして、正規化されたパターンに基づいて、特徴抽出部404において、離散コサイン変換DCT或いは主成分分析PCAなどの一般的に用いられる抽出手法を用いて、特徴情報の抽出が行われ図5ステップS105、データの次元数が削減されパターン認識に用いられる入力パターンが生成される。図4は、本発明の第1の実施形態に係るパターン認識部50の構成の一例を示す。前処理部40から出力された入力パターンがパターン認識部50に入力され、パターン認識が行われ図5ステップS106、確信度が算出される図5ステップS107。パターン認識処理部501が、教師パターンにより十分学習されている場合において、入力パターンが目標か非目標のどちらにどのくらい近いかという指標ともいえる分離超平面からの距離値として、出力される。なお、パターン認識処理部に採用する手法は、出力が上記の特性で出力されることが知られているSVMサポートベクターマシーンを採用する。関連技術におけるニューラルネットワークの出力値は、上記のような出力特性ではないため、本発明の構成では、そのままでは採用できない。パターン認識処理部501から出力された値は、正規化されていないため、正規化処理部502にて、0から1の間の値に正規化する。この値を100倍すると、0点から100点の間で定義した確信度の得点になり、この値を検出確信度と呼ぶ。目標情報算出部60では、ユーザーにて設定された確信度閾値と上記の確信度を比較し図5ステップS108、上回っている場合に検出ありとした上で、その信号箇所の時刻などから目標の方位、距離、さらに、パターンに対応した箇所の受信信号からドップラ速力、S/Nを測定し、これらをまとめて検出目標情報とする図5ステップS109。追尾処理部70は、多重仮説追尾法MultipleHypothesisTrackingMHTなどの広く知られている手法にて検出した目標の追尾を行い図5ステップS110。追尾した結果を表示する。ここではMHTの説明は行わないが、関連技術における位置情報のみから算出されたトラック確信度CFを1/1Pαとした場合に、1/1βFを下式のように追加する。ここで、a,b,α、βはユーザーによる調整係数とし、Fは下記の式を用いる。F=1-KここでKは、正規化処理部にて算出された正規化された検出確信度である。本実施形態では、アクティブソーナーにて実施の形態を記載したが、音波に限定されない。すなわち、レーダーや空中での音源定位にも適用可能である。本発明においては、低S/Nの信号レベルで、目標らしいと判定されているのにも関わらず、関連技術における方法で、ユーザー設定の確信度閾値によっては、検出漏れしていた信号を正しく検出できる。これは、低S/Nでも目標らしいパターンが存在した場合、そのパターンを正しく目標であると判別するためである。別の言い方をすれば、システムによって判定された結果が関連技術における方法であったような別の指標による検出閾値で最終出力判定されたときに、矛盾した判定結果となることを防ぐこととも言える。すなわち、低S/Nの信号レベルまで検出しようとユーザーによって、確信度閾値が低く設定された場合に、目標信号らしくないのに、信号のS/Nレベルが高いような信号は、関連技術における方式では誤警報として出力されてしまっていたものが、本発明を適応することにより、誤って誤警報として出力される確率を低減できることになる。これらの理由は、蓄積したデータから学習を行い判定精度が向上しているパターン認識処理自体の出力値を正規化し、この値に対して閾値判定するため、関連技術手法のパターン認識の出力とは別指標の値で、閾値判定した際に発生していた矛盾がなくなるためである。また、本発明においては、S/N換算値ではない値として算出された確信度により、追尾やMHTなどの目標検出処理の後段に置かれることの多い処理の入力として、S/Nそのものではなく、目標らしさの指標である確信度を入力可能である。すなわち、パターン認識処理の出力を直接的に確信度として出力することにより後段に置かれることの多い追尾処理の入力にS/N値ではない確信度値を提供することができ、S/Nレベルは低くて入力に使用できないような場合でも、確信度がある程度ある目標があった場合に、追尾が継続しやすくなることが期待できる。"