特許 6486812 信号検出装置、信号検出方法及び信号検出プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6486812

(24)【登録日】2019年3月1日

(45)【発行日】2019年3月20日

(54)【発明の名称】信号検出装置、信号検出方法及び信号検出プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01S 7/32 20060101AFI20190311BHJP

【ＦＩ】

   G01S7/32 240

【請求項の数】7

【全頁数】9

(21)【出願番号】特願2015-207995(P2015-207995)

(22)【出願日】2015年10月22日

(65)【公開番号】特開2017-78693(P2017-78693A)

(43)【公開日】2017年4月27日

【審査請求日】2018年2月20日

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】598076591

【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001737

【氏名又は名称】特許業務法人スズエ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】古川 英俊

【審査官】 藤田 都志行

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００３−０４３１３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１０−２０６５２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−０６２８９９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００６／０１５２４０５（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｓ ７／００− ７／４２

Ｇ０１Ｓ １３／００−１３／９５

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

外部装置から信号を入力して、その信号から所望信号を検出する信号検出装置であって、
前記外部装置からの信号を入力し、その入力信号の信号振幅が閾値以上の場合、信号処理結果として信号振幅を出力し、前記入力信号の信号振幅が閾値未満の場合、信号処理結果として閾値未満であったことを表す情報を出力する信号処理部と、
前記信号処理部の信号処理結果を入力し、前記信号処理結果が信号振幅の場合、出力された信号振幅、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数、信号モデルの信号振幅の確率密度関数に基づいて評価値を算出し、前記信号処理結果が閾値未満であったことを表す情報の場合、雑音モデルの信号不検出確率、信号モデルの信号不検出確率に基づいて評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値算出部で算出される評価値について、前記評価値の上側閾値と下側閾値に基づいて判定を行い、その判定結果として「信号検出」、「信号不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する判定部と
を具備する信号検出装置。

【請求項2】

外部装置から信号を入力し、その入力信号の信号振幅が閾値以上の場合、信号処理結果として信号振幅を出力し、前記入力信号の信号振幅が閾値未満の場合、信号処理結果として閾値未満であったことを表す情報を出力する信号処理部の信号処理結果を入力して、その信号処理結果から所望信号を検出する信号検出装置であって、
前記信号処理部の信号処理結果を入力し、前記信号処理結果が信号振幅の場合、出力された信号振幅、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数、信号モデルの信号振幅の確率密度関数に基づいて評価値を算出し、前記信号処理結果が閾値未満であったことを表す情報の場合、雑音モデルの信号不検出確率、信号モデルの信号不検出確率に基づいて評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値算出部で算出される評価値について、前記評価値の上側閾値と下側閾値に基づいて判定を行い、その判定結果として「信号検出」、「信号不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する判定部と
を具備する信号検出装置。

【請求項3】

前記評価値算出部は、前記信号処理結果が信号振幅の場合、確率密度関数に基づいて前記評価値として観測ｋ（ｋは任意の自然数）回目の尤度比を算出し、前記信号処理結果が閾値未満であったことを表す情報の場合、信号不検出確率に基づいて前記評価値として観測ｋ回目の尤度比を算出し、
前記判定部は、前記評価値算出部で算出された尤度比について判定を行う請求項１または２記載の信号検出装置。

【請求項4】

前記評価値算出部と前記判定部は、複数回の信号処理結果を纏めて処理を行う請求項１または２記載の信号検出装置。

【請求項5】

前記評価値算出部は、複数回の信号処理結果を用いて前記評価値として尤度比を算出し、
前記判定部は、前記評価値算出部で算出された尤度比について判定を行う請求項１または２記載の信号検出装置。

【請求項6】

外部装置から信号を入力し、その入力信号の信号振幅が閾値以上の場合、信号処理結果として信号振幅を出力し、前記入力信号の信号振幅が閾値未満の場合、信号処理結果として閾値未満であったことを表す情報を出力する信号処理による信号処理結果を入力して、その信号処理結果から所望信号を検出する信号検出方法であって、
前記信号処理結果を入力し、前記信号処理結果が信号振幅の場合、出力された信号振幅、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数、信号モデルの信号振幅の確率密度関数に基づいて評価値を算出し、前記信号処理結果が閾値未満であったことを表す情報の場合、雑音モデルの信号不検出確率、信号モデルの信号不検出確率に基づいて評価値を算出し、
前記評価値について、前記評価値の上側閾値と下側閾値に基づいて判定を行い、その判定結果として「信号検出」、「信号不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する信号検出方法。

【請求項7】

外部装置から信号を入力し、その入力信号の信号振幅が閾値以上の場合、信号処理結果として信号振幅を出力し、前記入力信号の信号振幅が閾値未満の場合、信号処理結果として閾値未満であったことを表す情報を出力する信号処理による信号処理結果を入力して、その信号処理結果から所望信号を検出する処理をコンピュータに実行させるための信号検出プログラムであって、
前記信号処理結果を入力し、前記信号処理結果が信号振幅の場合、出力された信号振幅、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数、信号モデルの信号振幅の確率密度関数に基づいて評価値を算出し、前記信号処理結果が閾値未満であったことを表す情報の場合、雑音モデルの信号不検出確率、信号モデルの信号不検出確率に基づいて評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記評価値算出ステップで算出される評価値について、前記評価値の上側閾値と下側閾値に基づいて判定を行い、その判定結果として「信号検出」、「信号不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する判定ステップと
を具備する信号検出プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本実施形態は、外部装置からの信号（又は信号処理結果）に基づいて、所望信号を検出する信号検出装置、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短い、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パルス状の信号を検出し、これを目標信号と判定するもので、このために、信号が所定の閾値以上であるか否か判定することを特徴とする。

【0003】

一方、ＳＰＲＴ（Sequential Probability Ratio Test：逐次確率比検定）を用い、レーダ装置からの信号検出結果に基づいて、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）。

【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パルス状の信号を所望信号として検出するように構成されている。このため、信号強度が大きくても所望信号の持続時間が長くなってパルス状でなくなるにつれ、所望信号が混入した背景雑音と所望信号の信号強度の差異も小さくなってしまい、所望信号の検出確率が低下するという課題がある。

【0007】

本実施形態は上記課題に鑑みなされたもので、パルス状ではない所望信号の検出確率を向上させることのできる信号検出装置、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。

【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、本実施形態は、外部装置から信号を入力して、その信号から所望信号を検出する信号検出装置であって、信号処理部と評価値算出部と判定部とを備える。信号処理部は、前記外部装置からの信号を入力し、その入力信号の信号振幅が閾値以上の場合、信号処理結果として信号振幅を出力し、前記入力信号の信号振幅が閾値未満の場合、信号処理結果として閾値未満であったことを表す情報を出力する。評価値算出部は、前記信号処理部の信号処理結果を入力し、前記信号処理結果が信号振幅の場合、出力された信号振幅、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数、信号モデルの信号振幅の確率密度関数に基づいて評価値を算出し、前記信号処理結果が閾値未満であったことを表す情報の場合、雑音モデルの信号不検出確率、信号モデルの信号不検出確率に基づいて評価値を算出する。判定部は、前記評価値算出部で算出される評価値について、前記評価値の上側閾値と下側閾値に基づいて判定を行い、その判定結果として「信号検出」、「信号不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】実施形態に係る信号検出装置の構成を示すブロック図。

【図2】実施形態に係る信号検出装置の処理の流れの具体例を示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本発明に係る実施の形態について、図面を参照して説明する。

【0011】

実施形態に係る信号検出装置は、「所望信号が存在しない」とする仮説Ｈ_０と、「所望信号が存在する」とする仮説Ｈ_１を設定し、仮説検定により「所望信号が存在する」とする仮説Ｈ_１が採択された場合、「信号検出」と判定する。

【0012】

なお、以下の説明では、外部装置（レーダ装置等のセンサ）からの信号に対し、その信号に基づいて「信号検出」を判定する例として、外部装置からの信号を、その信号の絶対値を取るなどして信号振幅（「信号強度」と同じ意味）に変換し、その信号振幅に基づいて「信号検出」を判定する構成の場合について述べる。

【0013】

以下、図１及び図２を参照して、実施形態について説明する。

【0014】

図１は、実施形態に係る信号検出装置の構成を示すブロック図である。この実施形態に係る信号検出装置は、閾値算出部１１、信号処理部１２、尤度比算出部１３、判定部１４を備える。

【0015】

上記閾値算出部１１は、評価値である尤度比の上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌを算出する。

【0016】

上記信号処理部１２は、外部装置からの信号として、ｋサンプル目の信号ｘ（ｋ）（以下、ｋサンプル目の信号ｘ（ｋ）を単に信号ｘ（ｋ）と呼ぶ）を入力し、信号ｘ（ｋ）の信号振幅ａが閾値Ｔ_ａ以上の場合、ｋサンプル目の信号処理結果ｙ（ｋ）（以下、ｋサンプル目の信号処理結果ｙ（ｋ）を単に信号処理結果ｙ（ｋ）と呼ぶ）として信号振幅ａを出力し、信号ｘ（ｋ）の信号振幅ａが閾値Ｔ_ａ未満の場合、信号処理結果ｙ（ｋ）として信号振幅ａが閾値未満であったことを表す情報（本実施形態では０とする）を出力する。

【0017】

上記尤度比算出部１３は、確率密度関数に基づいて尤度比を算出する第１の算出部１２１と、信号不検出確率に基づいて尤度比を算出する第２の算出部１２２とを備える。すなわち、信号処理部１２からの信号処理結果ｙ（ｋ）を入力し、信号処理結果ｙ（ｋ）が信号振幅ａの場合、第１の算出部１３１において、信号処理結果である信号振幅ａ、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数ｆ（ａ｜ａ_０）、信号モデルの信号振幅の確率密度関数ｇ（ａ｜ａ_１）に基づいて評価値としてｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ）（以下、ｋサンプル目の尤度比ＳＴ（ｋ）を単に尤度比ＳＴ（ｋ）と呼ぶ）を算出する。また、信号処理結果ｙ（ｋ）が閾値未満であったことを表す情報０の場合、第２の算出部１３２において、雑音モデルの信号不検出確率（１−Ｐ_Ｆ）、信号モデルの信号不検出確率（１−Ｐ_Ｄ）に基づいて評価値として尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する。

【0018】

上記判定部１４は、閾値算出部１１からの上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌ、尤度比算出部１３からの尤度比ＳＴ（ｋ）に基づいて判定を行い、その判定結果として「信号検出」、「信号不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する。

【0019】

図２は、実施形態に係る信号検出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。同図に沿って、実施形態に係る信号検出装置の処理の流れを説明する。

【0020】

最初に、上記尤度比算出部１３において、尤度比の初期値である尤度比ＳＴ（ｋ−１）を初期化する（ステップＳ１０１）。

【0021】

次に、上記閾値算出部１１において、第一種の過誤率αと第二種の過誤率βに基づいて、尤度比に対する上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌを算出する（ステップＳ１０２）。上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌの概略値は、以下の（１）式で算出される。

【数1】

【0022】

次に、上記信号処理部１２において、外部装置から信号ｘ（ｋ）を入力し、信号ｘ（ｋ）の信号振幅ａと閾値Ｔ_ａとを比較する。そして、以下の（２）式に示すように、信号ｘ（ｋ）の信号振幅ａが閾値Ｔ_ａ以上の場合、信号処理結果ｙ（ｋ）として信号振幅ａ（すなわち、ｙ（ｋ）＝ａ）を出力し、信号ｘ（ｋ）の信号振幅ａが閾値Ｔ_ａ未満の場合、信号処理結果ｙ（ｋ）として信号振幅ａが閾値未満であったことを表す情報として信号振幅０（すなわち、ｙ（ｋ）＝０）を出力する（ステップＳ１０３）。

【数2】

【0023】

上記尤度比算出部１３は、まず、信号処理結果ｙ（ｋ）が０以外であるか０であるかを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、信号処理結果ｙ（ｋ）が０以外の場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、信号処理結果である信号振幅a、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数ｆ（ａ｜ａ_０）、信号モデルの信号振幅の確率密度関数ｇ（ａ｜ａ_１）に基づいて評価値として尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する（ステップＳ１０５）。また、信号処理結果ｙ（ｋ）が０の場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、雑音モデルの信号不検出確率（１−Ｐ_Ｆ）、信号モデルの信号不検出確率（１−Ｐ_Ｄ）に基づいて評価値として尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する（ステップＳ１０６）。尤度比ＳＴ（ｋ）は、以下の（３）式で算出される。

【数3】

【0024】

ここで、ａ_０は、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数ｆ（・）のパラメータまたは複数のパラメータからなるパラメータ群を表し、ａ_１は、信号モデルの信号振幅の確率密度関数ｇ（・）のパラメータまたは複数のパラメータからなるパラメータ群を表す。また、雑音モデルの信号不検出確率（１−Ｐ_Ｆ）は、雑音モデルの信号振幅が閾値Ｔ_ａ未満である確率に対応しており、雑音モデルの信号振幅変数ｘの確率密度関数ｆ（ｘ｜ａ_０）の０から閾値Ｔ_ａまでの積分値として算出することができる。同様に、信号モデルの信号不検出確率（１−Ｐ_Ｄ）は、信号モデルの信号振幅が閾値Ｔ_ａ未満である確率に対応しており、信号モデルの信号振幅変数ｘの確率密度関数ｇ（ｘ｜ａ_１）の０から閾値Ｔ_ａまでの積分値として算出することができる。

【0025】

なお、信号モデルの信号振幅の確率密度関数が、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数と同じ分布の場合、信号モデルの信号振幅の確率密度関数は、ｆ（ａ｜ａ_１）で表すことができる。

【0026】

上記判定部１４は、尤度比算出部１３からの尤度比ＳＴ（ｋ）と閾値算出部１１からの上側閾値Ｔ_Ｕとを比較し（ステップＳ１０７）、尤度比ＳＴ（ｋ）が上側閾値Ｔ_Ｕ以上の場合（ステップＳ１０７：ＹＥＳ）、判定結果を「信号検出」とする（ステップＳ１０８）。尤度比ＳＴ（ｋ）が上側閾値Ｔ_Ｕよりも小さい場合（ステップＳ１０７：ＮＯ）、尤度比ＳＴ（ｋ）と閾値算出部１１からの閾値Ｔ_Ｌとを比較し（ステップＳ１０９）、尤度比ＳＴ（ｋ）が下側閾値Ｔ_Ｌ以下の場合（ステップＳ１０９：ＹＥＳ）、判定結果を「信号不検出」とする（ステップＳ１１０）。上記以外の場合（尤度比ＳＴ（ｋ）が下側閾値Ｔ_Ｌよりも大きく、上側閾値Ｔ_Ｕよりも小さい場合）（ステップＳ１０９：ＮＯ）、判定結果を「判定保留」とする（ステップＳ１１１）。このようにして、上記判定部１４は、閾値算出部１１からの上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌ、尤度比算出部１３からの尤度比ＳＴ（ｋ）に基づいて、以下の（４）式により判定を行い、判定結果として「信号検出」、「信号不検出」、「判定保留」のいずれかを選択する。

【数4】

【0027】

判定部１４の判定結果が「判定保留」の場合、（ｋ＋１）サンプル目の信号ｘ（ｋ＋１）に基づいて、ステップＳ１０２からの処理が繰り返される。判定部１４の判定結果が「信号検出」または「信号不検出」の場合、判定結果を外部に出力する（ステップＳ１１２）。その後、新たな信号検出を行うため、ステップＳ１０１からの処理が繰り返される。

【0028】

なお、上記では、信号処理結果ｙ（ｋ）が信号振幅ａの場合、信号処理結果である信号振幅ａ、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数ｆ（ａ｜ａ_０）、信号モデルの信号振幅の確率密度関数ｇ（ａ｜ａ_１）に基づいて評価値として尤度比ＳＴ（ｋ）を算出する例を示したが、信号処理結果である信号振幅ａ、雑音モデルの信号振幅の尤度関数Ｌ_０（ａ）、信号モデルの信号振幅の尤度関数Ｌ_１（ａ）に基づいて評価値として尤度比ＳＴ（ｋ）を算出することができる。また、信号処理結果である信号振幅ａ、雑音モデルの信号振幅の尤度関数Ｌ_０（ａ）と信号モデルの信号振幅の尤度関数Ｌ_１（ａ）の尤度比ＬＲ（ａ）（＝Ｌ_１（ａ）／Ｌ_０（ａ））に基づいて評価値として尤度比ＳＴ（ｋ）を算出することもできる。

【0029】

また、上記では、評価値として尤度比を用いる例を示したが、それぞれの値を対数変換した尤度比（より正確には対数尤度比）を用いて処理を行うように構成することができる。この場合、上側閾値Ｔ_Ｕと下側閾値Ｔ_Ｌの概略値は、以下の（５）式で算出される。

【数5】

【0030】

対応する尤度比ＳＴ（ｋ）は、以下の（６）式で算出される。

【数6】

【0031】

また、上記の処理は、サンプリングされた信号が入力されるたびに処理を行う逐次処理の他に、複数サンプル（例えば、ｋサンプル目から（ｋ＋２）サンプル目までの３サンプル分）の信号を纏めて処理を行うミニバッチ処理によって実施するように構成することができる。更に、ミニバッチ処理では、複数サンプルの信号を用いて、評価値として尤度比を算出し、算出された尤度比について、判定を行うように構成することができる。

【0032】

以上説明したように、実施形態に係る信号検出装置によれば、外部装置から信号を入力し、信号の信号振幅が閾値以上の場合、信号処理結果として信号振幅を出力し、信号の信号振幅が閾値未満の場合、信号処理結果として閾値未満であったことを表す情報を出力し、前記信号処理結果が信号振幅の場合、出力された信号振幅、雑音モデルの信号振幅の確率密度関数、信号モデルの信号振幅の確率密度関数に基づいて評価値を算出し、前記信号処理結果が閾値未満であったことを表す情報の場合、雑音モデルの信号不検出確率、信号モデルの信号不検出確率に基づいて評価値を算出し、前記評価値について、前記評価値の上側閾値と下側閾値に基づいて判定を行い、その判定結果として「信号検出」、「信号不検出」、「判定保留」のいずれかを選択することで、パルス状ではない所望信号の検出確率を向上させることができる。

【0033】

なお、実施形態に係る信号検出処理は、閾値算出部１１、信号処理部１２、尤度比算出部１３、判定部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。

【0034】

上記実施形態は、いずれもレーダ装置、ソナー装置等の外部装置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に適用可能である。

【0035】

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】

【0036】

１１…閾値算出部、
１２…信号処理部、
１３…尤度比算出部、１３１…第１の算出部、１３２…第２の算出部、
１４…判定部。

【図1】

【図2】