特開 2024-96632 情報処理装置及び情報処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024096632

(43)【公開日】2024-07-17

(54)【発明の名称】情報処理装置及び情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06N 20/00 20190101AFI20240709BHJP

【ＦＩ】

G06N20/00 160

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023000272

(22)【出願日】2023-01-04

(71)【出願人】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(71)【出願人】

【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】110003708

【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所

(72)【発明者】

【氏名】山村 祐介

(57)【要約】

【課題】諸元からのパルスのパターンを効果的にクラスタリングする情報処理装置及び情報処理方法を提供する。
【解決手段】実施形態によれば、情報処理装置は、インターフェースと、プロセッサと、を備える。インターフェースは、パルスの時間間隔を示す二次元座標から構成されるパターンを取得する。プロセッサは、前記パターンから前記パターンの特徴量を示す特徴ベクトルを生成し、凸クラスタリング法で前記特徴ベクトルをクラスタリングする。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

パルスの時間間隔を示す二次元座標から構成されるパターンを取得するインターフェースと、
前記パターンから前記パターンの特徴量を示す特徴ベクトルを生成し、
凸クラスタリング法で前記特徴ベクトルをクラスタリングする、
プロセッサと、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記二次元座標は、前記パルスの前方のパルスとの時間間隔と、後方のパルスとの時間間隔と、を示す、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記プロセッサは、前記二次元座標を含む凸多角形を導出し、
前記パターンの特徴量は、前記凸多角形に関連する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記プロセッサは、
二次元空間を所定の個数に分割し、
前記パターンの特徴量として、分割された各空間に含まれる、前記凸多角形の頂点の個数を算出する、
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記プロセッサは、前記パターンの特徴量として、前記二次元座標の平均値を算出する、
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記プロセッサは、前記パターンの特徴量として、前記二次元座標の最小値と最大値との差を算出する、
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記プロセッサは、
クラスタの混合比を算出し
前記混合比から対数尤度を算出し、
前記対数尤度の増分が所定の閾値より大きい場合、前記混合比を更新する、
請求項１乃至６の何れか１項に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記プロセッサは、前記対数尤度の増分が前記所定の閾値以下になると、所定の閾値よりも小さい混合比のクラスタを除外する、
請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

プロセッサによって実行される情報処理方法であって、
パルスの時間間隔を示す二次元座標から構成されるパターンを取得し、
前記パターンから前記パターンの特徴量を示す特徴ベクトルを生成し、
凸クラスタリング法で前記特徴ベクトルをクラスタリングする、
情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、情報処理装置及び情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

無線でパルスを受信してパルスの送信元である諸元を識別する情報処理装置が提供されている。そのような情報処理装置は、受信パルスごとに、前方のパルスとの時間間隔と後方のパルスとの時間間隔とを二次元座標のパターンとして取得する。情報処理装置は、パターンをテンプレートなどとマッチングすることで諸元を識別する。

【0003】

情報処理装置は、テンプレートを作成するため類似のパターンを集めてクラスタリングすることがある。情報処理装置は、クラスタリングにk-means法等を用いる場合、クラスタ数を事前に決定する必要がある。しかしながら、クラスタ数が事前に判明することは、希である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１５－０２７４４７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上記の課題を解決するため、諸元からのパルスのパターンを効果的にクラスタリングする情報処理装置及び情報処理方法を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態によれば、情報処理装置は、インターフェースと、プロセッサと、を備える。インターフェースは、パルスの時間間隔を示す二次元座標から構成されるパターンを取得する。プロセッサは、前記パターンから前記パターンの特徴量を示す特徴ベクトルを生成し、凸クラスタリング法で前記特徴ベクトルをクラスタリングする。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、実施形態に係る分類システムの構成例を示すブロック図である。

【図2】図２は、実施形態に係る間隔分析装置の構成例を示すブロック図である。

【図3】図３は、実施形態に係る分類装置の構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、実施形態に係る分類システムが受信したパルスの例を示すグラフである。

【図5】図５は、実施形態に係るパターンを示すグラフである。

【図6】図６は、実施形態に係るパターンの平均値及び最大差の例を示すグラフである。

【図7】図７は、実施形態に係るパターンから凸多角形を生成する動作例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係るパターンの特徴量を示す図である。

【図9】図９は、実施形態に係る分類装置の表示例を示す図である。

【図10】図１０は、実施形態に係る間隔分析装置の動作例を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、実施形態に係る分類装置の動作例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、実施形態について、図面を参照して説明する。
実施形態に係る分類システムは、複数の諸元から無線でパルス（たとえば、スタガ変調）を受信する。分類システムは、１つの諸元から受信されるパルスのパターンを取得する。分類システムは、複数のパターンをクラスタリングする。

【0009】

たとえば、分類システムは、クラスタに基づいて諸元を識別するためのテンプレートなどを生成する。

【0010】

図１は、実施形態に係る分類システム１の構成例を示す。図１が示すように、分類システム１は、アンテナ２、間隔分析装置１０及び分類装置２０などから構成される。アンテナ２は、間隔分析装置１０に接続する。間隔分析装置１０は、分類装置２０に接続する。

【0011】

アンテナ２は、無線でパルスを受信する。アンテナ２は、所定の周波数帯において電磁波を受信する。アンテナ２は、受信された電磁波を電圧に変換する。アンテナ２は、電磁波から変換された電圧を間隔分析装置１０に供給する。

【0012】

たとえば、アンテナ２は、電磁波を電圧に変換するコンバータ及びコンバータに電磁波を集光する反射部材などから構成される。

【0013】

間隔分析装置１０は、パルスごとに前方のパルスとの時間間隔と後方のパルスとの時間間隔とを示す二次元座標のパターンを生成する。間隔分析装置１０は、パターンを分類装置２０に供給する。間隔分析装置１０については、後に詳述する。

【0014】

分類装置２０（情報処理装置）は、間隔分析装置１０から複数のパターンを取得する。分類装置２０は、取得された複数のパターンをクラスタリングする。即ち、分類装置２０は、複数のパターンをクラスタに分類する。分類装置２０については、後に詳述する。

【0015】

次に、間隔分析装置１０について説明する。
図２は、間隔分析装置１０の構成例を示す。図２が示すように、間隔分析装置１０は、プロセッサ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、ＮＶＭ１４、操作部１５、表示部１６、アンテナインターフェース１７及び通信インターフェース１８などを備える。

【0016】

プロセッサ１１とＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、ＮＶＭ１４、操作部１５、表示部１６、アンテナインターフェース１７及び通信インターフェース１８とは、データバスなどを介して互いに接続する。
なお、間隔分析装置１０は、図２が示すような構成の他に必要に応じた構成を具備したり、間隔分析装置１０から特定の構成が除外されたりしてもよい。

【0017】

プロセッサ１１は、間隔分析装置１０全体の動作を制御する機能を有する。プロセッサ１１は、内部キャッシュ及び各種のインターフェースなどを備えてもよい。プロセッサ１１は、内部メモリ、ＲＯＭ１２又はＮＶＭ１４が予め記憶するプログラムを実行することにより種々の処理を実現する。

【0018】

なお、プロセッサ１１がプログラムを実行することにより実現する各種の機能のうちの一部は、ハードウエア回路により実現されるものであってもよい。この場合、プロセッサ１１は、ハードウエア回路により実行される機能を制御する。

【0019】

ＲＯＭ１２は、制御プログラム及び制御データなどが予め記憶された不揮発性のメモリである。ＲＯＭ１２に記憶される制御プログラム及び制御データは、間隔分析装置１０の仕様に応じて予め組み込まれる。

【0020】

ＲＡＭ１３は、揮発性のメモリである。ＲＡＭ１３は、プロセッサ１１の処理中のデータなどを一時的に格納する。ＲＡＭ１３は、プロセッサ１１からの命令に基づき種々のアプリケーションプログラムを格納する。また、ＲＡＭ１３は、アプリケーションプログラムの実行に必要なデータ及びアプリケーションプログラムの実行結果などを格納してもよい。

【0021】

ＮＶＭ１４は、データの書き込み及び書き換えが可能な不揮発性のメモリである。たとえば、ＮＶＭ１４は、たとえば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）又はフラッシュメモリなどから構成される。ＮＶＭ１４は、間隔分析装置１０の運用用途に応じて制御プログラム、アプリケーション及び種々のデータなどを格納する。

【0022】

操作部１５は、オペレータから種々の操作の入力を受け付ける。操作部１５は、入力された操作を示す信号をプロセッサ１１へ送信する。たとえば、操作部１５は、マウス、キーボード又はタッチパネルなどから構成される。

【0023】

表示部１６は、プロセッサ１１からの画像データを表示する。たとえば、表示部１６は、液晶モニタから構成される。なお、操作部１５がタッチパネルから構成される場合、表示部１６は、操作部１５としてのタッチパネルと一体的に形成されるものであってもよい。

【0024】

アンテナインターフェース１７は、アンテナ２に接続するためのインターフェースである。アンテナインターフェース１７は、アンテナ２から供給される電圧（アナログ信号）を、当該電圧を示す信号（デジタル信号）に変換して、プロセッサ１１に供給する。なお、アンテナインターフェース１７は、プロセッサ１１からの制御に従ってアンテナ２に制御信号などを送信するものであってもよい。

【0025】

通信インターフェース１８は、分類装置２０などとデータを送受信するインターフェースである。たとえば、通信インターフェース１８は、ネットワークなどを介して分類装置２０などに接続する。たとえば、通信インターフェース１８は、有線又は無線のＬＡＮ（Local Area Network）接続をサポートする。

【0026】

次に、分類装置２０について説明する。
図３は、分類装置２０の構成例を示す。図３が示すように、分類装置２０は、プロセッサ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ＮＶＭ２４、操作部２５、表示部２６及び通信インターフェース２７などを備える。

【0027】

プロセッサ２１と、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ＮＶＭ２４、操作部２５、表示部２６及び通信インターフェース２７と、は、データバスなどを介して互いに接続する。
なお、分類装置２０は、図３が示すような構成の他に必要に応じた構成を具備したり、分類装置２０から特定の構成が除外されたりしてもよい。

【0028】

プロセッサ２１は、分類装置２０全体の動作を制御する機能を有する。プロセッサ２１は、内部キャッシュ及び各種のインターフェースなどを備えてもよい。プロセッサ２１は、内部メモリ、ＲＯＭ２２又はＮＶＭ２４が予め記憶するプログラムを実行することにより種々の処理を実現する。

【0029】

なお、プロセッサ２１がプログラムを実行することにより実現する各種の機能のうちの一部は、ハードウエア回路により実現されるものであってもよい。この場合、プロセッサ２１は、ハードウエア回路により実行される機能を制御する。

【0030】

ＲＯＭ２２は、制御プログラム及び制御データなどが予め記憶された不揮発性のメモリである。ＲＯＭ２２に記憶される制御プログラム及び制御データは、分類装置２０の仕様に応じて予め組み込まれる。

【0031】

ＲＡＭ２３は、揮発性のメモリである。ＲＡＭ２３は、プロセッサ２１の処理中のデータなどを一時的に格納する。ＲＡＭ２３は、プロセッサ２１からの命令に基づき種々のアプリケーションプログラムを格納する。また、ＲＡＭ２３は、アプリケーションプログラムの実行に必要なデータ及びアプリケーションプログラムの実行結果などを格納してもよい。

【0032】

ＮＶＭ２４は、データの書き込み及び書き換えが可能な不揮発性のメモリである。たとえば、ＮＶＭ２４は、たとえば、ＨＤＤ、ＳＳＤ又はフラッシュメモリなどから構成される。ＮＶＭ２４は、分類装置２０の運用用途に応じて制御プログラム、アプリケーション及び種々のデータなどを格納する。

【0033】

操作部２５は、オペレータから種々の操作の入力を受け付ける。操作部２５は、入力された操作を示す信号をプロセッサ２１へ送信する。たとえば、操作部２５は、マウス、キーボード又はタッチパネルなどから構成される。

【0034】

表示部２６は、プロセッサ２１からの画像データを表示する。たとえば、表示部２６は、液晶モニタから構成される。なお、操作部２５がタッチパネルから構成される場合、表示部２６は、操作部２５としてのタッチパネルと一体的に形成されるものであってもよい。

【0035】

通信インターフェース２７は、間隔分析装置１０などとデータを送受信するインターフェースである。たとえば、通信インターフェース２７は、ネットワークなどを介して間隔分析装置１０などに接続する。たとえば、通信インターフェース２７は、有線又は無線のＬＡＮ接続をサポートする。

【0036】

次に、間隔分析装置１０が実現する機能について説明する。間隔分析装置１０が実現する機能は、プロセッサ１１が内部メモリ、ＲＯＭ１２又はＮＶＭ１４などに格納されるプログラムを実行することで実現される。

【0037】

まず、プロセッサ１１は、アンテナ２を通じてパルスを受信する機能を有する。
たとえば、プロセッサ１１は、操作部１５を通じて、パルスの受信を開始する操作の入力を受け付ける。当該操作の入力を受け付けると、プロセッサ１１は、アンテナインターフェース１７を通じて、アンテナ２が受信した電磁波の強度の取得を開始する。即ち、プロセッサ１１は、アンテナ２を通じて、パルスを時系列で取得する。プロセッサ１１は、所定の期間においてアンテナ２を通じて１つの諸元から複数のパルスを受信する。

【0038】

なお、プロセッサ１１は、操作部１５を通じて、アンテナ２が受信する電波の周波数帯を設定する操作の入力を受け付けてもよい。この場合、プロセッサ１１は、アンテナインターフェース１７を通じて、当該操作に従って、受信する電波の周波数帯をアンテナ２に設定してもよい。

【0039】

図４は、アンテナ２が受信した電磁波を示すグラフである。図４では、横軸は、時間を示し、縦軸は、アンテナ２が受信した電磁波の強度を示す。図４が示すように、アンテナ２は、パルスとして、一定の幅を持つ波（たとえば、矩形波）を受信する。アンテナ２は、１つの諸元から連続して複数のパルスを受信する。

【0040】

ここでは、プロセッサ１１は、複数（ｎ個）の諸元からそれぞれ複数のパルスを時系列で受信する。

【0041】

また、プロセッサ１１は、１つの諸元から受信される複数のパルスの時間間隔を二次元座標に変換する機能を有する。
プロセッサ１１は、１つの諸元から受信される複数のパルスから１つのパルスを設定する。パルスを設定すると、プロセッサ１１は、設定されたパルスと設定されたパルスの直前に受信されたパルス（前方のパルス）との時間間隔（前方パルス時間間隔）を算出する。また、プロセッサ１１は、設定されたパルスと設定されたパルスの直後に受信されたパルス（後方のパルス）との時間間隔（後方パルス時間間隔）を算出する。

【0042】

前方パルス時間間隔と後方パルス時間間隔とを算出すると、プロセッサ１１は、設定されたパルスに対応する二次元の座標点として、前方パルス時間間隔をＸ座標、後方パルス時間間隔をＹ座標とする。即ち、プロセッサ１１は、１つのパルスに対応する二次元の座標点を設定する。

【0043】

プロセッサ１１は、各パルスにおいて同様に前方パルス時間間隔と後方パルス時間間隔とを算出して、各パルスに対応する二次元の座標点を設定する。

【0044】

即ち、プロセッサ１１は、１つの諸元から受信される複数のパルスに基づいて、二次元座標から構成されるパターンＰを生成する。
パターンＰは、以下のように表現される。

【0045】

【数1】

【0046】

ここで、Ｎは、パターンＰが持つ座標点の個数を示す。また、Ｐｉは、ｉ番目の座標点を示す。（ｘｉ，ｙｉ）は、Ｐｉの二次元空間における座標を示す。

【0047】

図５は、パターンＰの各座標点がプロットされている二次元座標空間を示す。図５では、Ｘ軸は、前方パルス時間間隔を示し、Ｙ軸は、後方パルス時間間隔を示す。図５が示すように、パターンＰの複数の座標点が二次元座標空間にプロットされている。

【0048】

なお、プロセッサ１１は、パターンＰを正規化するものであってもよい。パターンＰが正規化されると、ｘｉ及びｙｉは、以下の範囲に収まる。

【0049】

【数2】

【0050】

プロセッサ１１は、各諸元から受信されるパルスについてパターンＰを生成する。即ち、プロセッサ１１は、ｎ個のパターンＰを生成する。

【0051】

また、プロセッサ１１は、ｎ個のパターンＰを分類装置２０に送信する機能を有する。
たとえば、プロセッサ１１は、操作部１５を通じてパターンＰを送信することを指示する操作を入力する。当該操作を入力すると、プロセッサ１１は、通信インターフェース１８を通じてｎ個のパターンＰを分類装置２０に送信する。

【0052】

また、プロセッサ１１は、分類装置２０からのリクエストに従ってｎ個のパターンＰを分類装置２０に送信してもよい。

【0053】

また、プロセッサ１１は、所定のタイミングでｎ個のパターンＰを分類装置２０に送信するものであってもよい。また、プロセッサ１１は、生成されたパターンＰの個数がｎに達した場合にｎ個のパターンＰを分類装置２０に送信してもよい。

【0054】

また、プロセッサ１１は、１つのパターンＰを生成する毎に生成されたパターンＰを分類装置２０に送信してもよい。

【0055】

次に、分類装置２０が実現する機能について説明する。分類装置２０が実現する機能は、プロセッサ２１が内部メモリ、ＲＯＭ２２又はＮＶＭ２４などに格納されるプログラムを実行することで実現される。

【0056】

まず、プロセッサ２１は、ｎ個のパターンＰを間隔分析装置１０から取得する機能を有する。

【0057】

プロセッサ２１は、通信インターフェース２７を通じてｎ個のパターンＰを間隔分析装置１０から取得する。

【0058】

たとえば、プロセッサ２１は、操作部２５を通じてパターンＰの分類を開始する操作などを入力する。当該操作を入力すると、プロセッサ２１は、通信インターフェース２７を通じてパターンＰのリクエストを間隔分析装置１０に送信するものであってもよい。プロセッサ２１は、当該リクエストに対するレスポンスとしてｎ個のパターンＰを間隔分析装置１０から取得するものであってもよい。

【0059】

また、プロセッサ２１は、１つのパターンＰから１つの特徴ベクトルＶを生成する機能を有する。

【0060】

特徴ベクトルＶは、ｄ個の特徴量ｖ（ｖ１乃至ｖｄ）から構成される。即ち、特徴ベクトルＶは、以下の式で示される。

【0061】

【数3】

【0062】

まず、プロセッサ２１は、パルス間隔の平均値と、パルス間隔の最大値と最小値との差（最大差）と、を算出する。

【0063】

図６は、平均値と最大差との例を示す。図６では、Ｘ軸は、前方パルス時間間隔を示し、Ｙ軸は、後方パルス時間間隔を示す。図６が示すように、複数のパターンＰの座標点が二次元座標空間にプロットされている。

【0064】

たとえば、プロセッサ１１は、１つのパターンＰから各座標のＸ座標及びＹ座標を取得する。プロセッサ１１は、取得された複数のＸ座標及びＹ座標を平均して平均値を算出する。

【0065】

また、プロセッサ１１は、取得された複数のＸ座標及びＹ座標から最大値と最小値とを取得する。プロセッサ１１は、最大値から最小値を減算して最大差を算出する。また、プロセッサ１１は、最大差に所定の係数を乗算してもよい。

【0066】

プロセッサ１１は、平均値をｖ１とし、最大差（又は係数が乗算された最大差）をｖ２とする。

【0067】

また、プロセッサ１１は、所定のアルゴリズムに従って、パターンＰの座標点を含む凸多角形を導出する。たとえば、プロセッサ１１は、ギフト包装法により凸多角形を導出する。

【0068】

図７は、プロセッサ１１が凸多角形を導出する動作例を示す。図７では、Ｘ軸は、前方パルス時間間隔を示し、Ｙ軸は、後方パルス時間間隔を示す。図７が示すように、１つのパターンＰの座標点が二次元座標空間にプロットされている。

【0069】

たとえば、プロセッサ１１は、パターンＰから座標値が最も小さい座標点を注目点として抽出する。注目点を抽出すると、プロセッサ１１は、注目点と他の座標点との偏角を求める。プロセッサ１１は、最も偏角が大きい座標点を次の注目点とする。プロセッサ１１は、最初の注目点に戻るまで上記の動作を繰り返す。プロセッサ１１は、注目点を順になぞることで凸多角形を導出する。

【0070】

また、プロセッサ１１は、パターンＰが描写される二次元空間を縦にｍ個、横にｍ個に（ｍ×ｍに）分割する。また、分割された領域をａｉ（１≦ｉ≦ｍ×ｍ）とする。

【0071】

図８は、プロセッサ１１が二次元空間をｍ×ｍに分割する動作例を示す。図８が示す例では、プロセッサ１１は、二次元空間を４×４に分割する。また、図８が示すように、分割された領域を領域ａ１乃至ａ１６とする。

【0072】

プロセッサ１１は、各領域ａに含まれる、凸多角形の頂点の個数を算出する。図８では、プロセッサ１１は、領域ａ３、ａ５、ａ６、ａ１１及びａ１４（斜線が示す領域）に含まれる頂点の個数を１とする。また、プロセッサ１１は、他の領域に含まれる頂点の個数を０とする。

【0073】

プロセッサ１１は、ｖ３乃至ｖｄ（凸多角形に関連する特徴量）を各領域ａに含まれる頂点の個数とする。ｄは、領域ａの個数＋２である。図８の例では、プロセッサ１１は、ｖ３乃至ｖ１８を、領域ａ１乃至ａ１６にそれぞれ含まれる頂点の個数とする。

【0074】

プロセッサ１１は、同様に各パターンＰについて特徴ベクトルＶを生成する。プロセッサ１１が各パターンＰの特徴ベクトルＶを算出する際に、ｍの値は、同一である。従って、各特徴ベクトルＶの次元は、一致する。

【0075】

プロセッサ１１は、ｎ個のパターンＰについて特徴ベクトルＶを生成する。即ち、プロセッサ１１は、ｎ個の特徴ベクトルＶを生成する。

【0076】

また、プロセッサ１１は、ｎ個の特徴ベクトルＶをクラスタリングする機能を有する。
ここでは、プロセッサ１１は、クラスタ数が不明であってもクラスタリングすることができる凸クラスタリング法によりｎ個の特徴ベクトルＶをクラスタリングする。

【0077】

ここでは、ｎ個の特徴ベクトルＶは、未知のｃ個のクラスタω１，ω２，…ωｃから構成されるものとする。また、クラスタωｉの確率密度関数をｄ次元の正規分布とし、クラスタωｉの混合比をπｉとする。また、ｋ番目の特徴ベクトルＶｋは、以下の混合正規分布に従って発生するものとする。

【0078】

【数4】

【0079】

ここで、μｉ、Σｉは、それぞれクラスタωｉの平均ベクトル（プロトタイプ）、共分散行列である。また、パラメータθは、以下の式で表される。

【0080】

【数5】

【0081】

凸クラスタリング法では、１）共分散行列は等方的且つ各クラスタで共通である、２）各クラスタのプロトタイプ（代表値）はパターン集合の中から選択する、という制約がある。

【0082】

１）の制約については、共分散行列Σｉを対角成分がσ＾２の対角行列とすることで充足される。σ＾２は、オペレータからの操作などにより事前に設定される。

【0083】

２）の制約については、n個の特徴ベクトルＶがそれぞれn個のクラスタのプロトタイプとなるような初期値を設定することで充足される。混合比πｉを推定する過程で、プロセッサ２１は、πｉが０または閾値以下の値となったものを除外し、最終的に除外されなかったπｉの数をクラスタ数とする。このため、クラスタ数ｃ＝ｎ、プロトタイプμｉ＝Ｖｉの制約に置き換えられる。

【0084】

以上を踏まえて、プロセッサ２１は、以下の手順でクラスタωｉの混合比πｉを推定する。最終的に除外されなかったπｉの添え字iが判明すれば、クラスタωｉのプロトタイプμｉも決定される。

【0085】

まず、混合比πｉについて以下が成立する。

【0086】

【数6】

【0087】

また、

【0088】

【数7】

【0089】

であるから、クラスタωｉの確率密度関数は、以下の式で表される。

【0090】

【数8】

【0091】

混合比πｉの初期値は、πｉ＝１／ｎで与えられる。プロセッサ２１は、以下の式より

【0092】

【数9】

【0093】

を求める。

【0094】

【数10】

【0095】

プロセッサ２１は、πｉに

【0096】

【数11】

【0097】

を代入する。πｉを算出すると、プロセッサ２１は、以下の式に従って対数尤度を算出する。

【0098】

【数12】

【0099】

プロセッサ２１は、対数尤度の増分が所定の閾値よりも大きければ、式（１）に従ってπｉを更新する。πｉを更新すると、プロセッサ２１は、式（２）に従って対数尤度を算出する。プロセッサ２１は、対数尤度の増加分が所定の閾値以下になるまで上記の動作を繰り返す。

【0100】

プロセッサ２１は、対数尤度の増加分が所定の閾値以下であればπｉの計算を終了する。

【0101】

πｉの計算を終了すると、プロセッサ２１は、０又は所定の閾値以下であるπｉを除外する。プロセッサ２１は、残ったπｉに対応するクラスタωｉを特徴ベクトルＶのクラスタとして取得する。即ち、プロセッサ２１は、残ったπｉに対応するクラスタωｉをパターンＰのクラスタとして取得する。

【0102】

次に、プロセッサ２１は、特徴ベクトルＶのクラスタωｉを出力する機能を有する。
たとえば、プロセッサ２１は、クラスタωｉ、プロトタイプμｉ及び特徴ベクトルＶを表示部２６に表示する。

【0103】

図９は、プロセッサ２１がクラスタωｉ、プロトタイプμｉ及び特徴ベクトルＶを表示する表示画面の例を示す。図９では、横軸は、ｖ１を示す。また、縦軸は、ｖ２を示す。

【0104】

図９が示すように、プロセッサ２１は、円としてクラスタωｉを表示する。プロセッサ２１は、クラスタωｉを、確率密度関数の値がσ以下である領域を示す円として表示する。

【0105】

また、プロセッサ２１は、クラスタωｉに重ねて特徴ベクトルＶをプロットする。また、プロセッサ２１は、特徴ベクトルが各クラスタωｉに所属する確率を表示するものであってもよい。
また、プロセッサ２１は、クラスタωｉに対応するプロトタイプμｉを表示する。

【0106】

また、プロセッサ２１は、通信インターフェース２７を通じて、特徴ベクトルＶのクラスタωｉを外部装置に送信するものであってもよい。プロセッサ２１は、通信インターフェース２７を通じて、特徴ベクトルＶのクラスタωｉ、プロトタイプμｉ及び、特徴ベクトルが各クラスタωｉに所属する確率などを外部装置に送信するものであってもよい。

【0107】

また、プロセッサ２１は、特徴ベクトルＶのクラスタωｉをＮＶＭ２４に保存するものであってもよい。プロセッサ２１は、特徴ベクトルＶのクラスタωｉ、プロトタイプμｉ及び、特徴ベクトルが各クラスタωｉに所属する確率などをＮＶＭ２４に保存するものであってもよい。

【0108】

次に、分類システム１の動作例について説明する。
まず、間隔分析装置１０の動作例について説明する。
図１１は、間隔分析装置１０の動作例について説明するためのフローチャートである。

【0109】

間隔分析装置１０のプロセッサ１１は、アンテナ２を通じて諸元からパルスを受信する（Ｓ１１）。パルスを受信すると、プロセッサ１１は、パルス時間間隔を算出する（Ｓ１２）。

【0110】

パルス時間間隔を算出すると、プロセッサ１１は、パターンＰを生成する（Ｓ１３）。パターンＰを生成すると、プロセッサ１１は、通信インターフェース１８を通じて、生成されたパターンＰを分類装置２０に送信する（Ｓ１４）。

【0111】

生成されたパターンＰを分類装置２０に送信すると、プロセッサ１１は、動作を終了する。

【0112】

なお、プロセッサ１１は、Ｓ１４において、ｎ個のパターンＰを分類装置２０に送信してもよい。また、プロセッサ１１は、１つのパターンＰを分類装置２０に随時送信するものであってもよい。

【0113】

次に、分類装置２０の動作例について説明する。
図１１は、分類装置２０の動作例について説明するためのフローチャートである。
分類装置２０のプロセッサ２１は、通信インターフェース２７を通じて、ｎ個のパターンＰを取得する（Ｓ２１）。ｎ個のパターンＰを取得すると、プロセッサ２１は、各パターンＰの平均値及び最大差を算出する（Ｓ２２）。

【0114】

各パターンＰの平均値及び最大差を算出すると、プロセッサ２１は、各パターンＰの各座標点を含む凸多角形を導出する（Ｓ２３）。凸多角形を導出すると、プロセッサ２１は、各パターンＰにおいて、各領域ａに含まれる頂点の個数を算出する（Ｓ２４）。

【0115】

各領域ａに含まれる頂点の個数をカウントすると、プロセッサ２１は、各パターンＰの特徴ベクトルＶを生成する（Ｓ２５）。特徴ベクトルＶを生成すると、プロセッサ２１は、混合比πｉの初期値を設定する（Ｓ２６）。

【0116】

混合比πｉの初期値を設定すると、プロセッサ２１は、式（１）に従って混合比πｉを更新する（Ｓ２７）。混合比πｉを更新すると、プロセッサ２１は、式（２）に従って対数尤度を算出する（Ｓ２８）。

【0117】

対数尤度を算出すると、プロセッサ２１は、対数尤度の増分が所定の閾値以下であるかを判定する（Ｓ２９）。対数尤度の増分が所定の閾値以下でないと判定すると（Ｓ２９、ＮＯ）、プロセッサ２１は、Ｓ２７に戻る。

【0118】

対数尤度の増分が所定の閾値以下であると判定すると（Ｓ２９、ＹＥＳ）、プロセッサ２１は、クラスタωｉを出力する（Ｓ３０）。
クラスタωｉを出力すると、プロセッサ２１は、動作を終了する。

【0119】

なお、プロセッサ２１は、クラスタωｉに属する特徴ベクトルＶに対応するパターンＰからテンプレートを生成するものであってもよい。

【0120】

また、間隔分析装置１０と分類装置２０とは、一体的に構成されるものであってもよい。
また、分類装置２０は、パターンＰから特徴ベクトルＶを生成する装置と特徴ベクトルＶをクラスタリングする装置とから構成されるものであってもよい。

【0121】

以上のように構成された分類システムは、諸元から受信されたパルスの時間間隔を示すパターンを生成する。分類システムは、パターンの特徴量を示す特徴ベクトルを生成する。分類システムは、クラスタ数が不明であってもクラスタリングすることができるアルゴリズムで特徴ベクトルをクラスタリングする。その結果、分類システムは、パルスのパターンを効果的に分類することができる。

【0122】

本実施形態に係るプログラムは、電子機器に記憶された状態で譲渡されてよいし、電子機器に記憶されていない状態で譲渡されてもよい。後者の場合は、プログラムは、ネットワークを介して譲渡されてよいし、記憶媒体に記憶された状態で譲渡されてもよい。記憶媒体は、非一時的な有形の媒体である。記憶媒体は、コンピュータ可読媒体である。記憶媒体は、ＣＤ－ＲＯＭ、メモリカード等のプログラムを記憶可能かつコンピュータで読取可能な媒体であればよく、その形態は問わない。

【0123】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0124】

１…分類システム、２…アンテナ、１０…間隔分析装置、１１…プロセッサ、１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ、１４…ＮＶＭ、１５…操作部、１６…表示部、１７…アンテナインターフェース、１８…通信インターフェース、２０…分類装置、２１…プロセッサ、２２…ＲＯＭ、２３…ＲＡＭ、２４…ＮＶＭ、２５…操作部、２６…表示部、２７…通信インターフェース、ａ…領域。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】