JP7124671B2 - Signal analysis device and signal analysis method - Google Patents
Signal analysis device and signal analysis method Download PDFInfo
- Publication number
- JP7124671B2 JP7124671B2 JP2018220271A JP2018220271A JP7124671B2 JP 7124671 B2 JP7124671 B2 JP 7124671B2 JP 2018220271 A JP2018220271 A JP 2018220271A JP 2018220271 A JP2018220271 A JP 2018220271A JP 7124671 B2 JP7124671 B2 JP 7124671B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- basis function
- signal
- basis
- signal analysis
- functions
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Description
本発明は、信号を追尾する信号分析装置および信号分析方法に関する。 The present invention relates to a signal analysis device and signal analysis method for tracking a signal.
従来、狭帯域信号処理の解析手法として、FFT(Fast Fourier Transform)が広く用いられている。一方、低SNR(Signal-to-Noise Ratio)環境でも信号検出が可能な手法として、FOS(Fast Orthogonal Search)が提案されている(例えば、非特許文献1参照)。 Conventionally, FFT (Fast Fourier Transform) is widely used as an analysis technique for narrowband signal processing. On the other hand, FOS (Fast Orthogonal Search) has been proposed as a technique that enables signal detection even in a low SNR (Signal-to-Noise Ratio) environment (see, for example, Non-Patent Document 1).
FOSはデータ長に依らず多数の基底関数セットを用意でき、そのセットから基底関数の選択、残差の計算、基底関数の選択を繰り返して周波数解析を行う。 FOS can prepare a large number of basis function sets regardless of the data length, and performs frequency analysis by repeating the selection of basis functions from the sets, the calculation of residuals, and the selection of basis functions.
しかしながら、非特許文献1に開示された方法では、信号パワーと雑音パワーとが同等になるにつれて、信号も雑音も選択される確率は同等となるため、信号の継続的な検出は難しくなってくる。
However, in the method disclosed in
本発明に係る信号分析装置は、受波信号と基底関数セットとを用いて、前記基底関数セットからの基底関数の選択と選択された基底関数を前記受波信号から差し引く演算処理とを繰り返すことで、観測時間単位であるスナップショット毎に前記受波信号を表す基底関数と該基底関数の振幅との組み合わせを推定する信号分析装置であって、前記スナップショット毎に選択された基底関数を含む基底関数リストを記憶する保持手段と、未選択の基底関数について分析対象信号の存在の可能性を示す存在可能性値を算出する可能性値算出手段と、算出された前記存在可能性値に基づいて前記未選択の基底関数を前記基底関数リストに追加するか否かを判定する追加判定手段と、追加された基底関数を含む基底関数リストを用いて前記追加された基底関数の振幅を計算する再推定手段と、を有するものである。 A signal analysis apparatus according to the present invention uses a received wave signal and a basis function set to repeat the selection of a basis function from the basis function set and the arithmetic processing of subtracting the selected basis function from the received wave signal. A signal analysis device for estimating a combination of a basis function representing the received wave signal and an amplitude of the basis function for each snapshot, which is an observation time unit, comprising a basis function selected for each snapshot. holding means for storing a basis function list; possibility value calculating means for calculating an existence possibility value indicating the possibility of existence of a signal to be analyzed for an unselected basis function; and calculating the amplitude of the added basis function using additional determination means for determining whether or not to add the unselected basis function to the basis function list, and the basis function list including the added basis function. and re-estimating means.
本発明に係る信号分析方法は、受波信号と基底関数セットとを用いて、前記基底関数セットからの基底関数の選択と選択された基底関数を前記受波信号から差し引く演算処理とを繰り返すことで、観測時間単位であるスナップショット毎に前記受波信号を表す基底関数と該基底関数の振幅との組み合わせを推定する信号分析方法であって、前記スナップショット毎に選択された基底関数を含む基底関数リストを記憶し、未選択の基底関数について分析対象信号の存在の可能性を示す存在可能性値を算出し、算出された前記存在可能性値に基づいて前記未選択の基底関数を前記基底関数リストに追加するか否かを判定し、追加された基底関数を含む基底関数リストを用いて前記追加された基底関数の振幅を計算するものである。 A signal analysis method according to the present invention uses a received wave signal and a basis function set to repeat selection of a basis function from the basis function set and a calculation process of subtracting the selected basis function from the received wave signal. A signal analysis method for estimating a combination of a basis function representing the received wave signal and an amplitude of the basis function for each snapshot, which is an observation time unit, wherein the basis function selected for each snapshot is included. storing a basis function list, calculating an existence possibility value indicating the possibility of existence of a signal to be analyzed for an unselected basis function, and selecting the unselected basis function based on the calculated existence possibility value; It is determined whether or not to add to the basis function list, and the basis function list including the added basis function is used to calculate the amplitude of the added basis function.
本発明によれば、信号の存在する可能性が高い基底関数を基底関数リストに追加して振幅を再推定しているので、追尾対象の信号を継続的に検出することができる。 According to the present invention, the amplitude is re-estimated by adding to the basis function list the basis functions in which the signal is likely to exist, so the signal to be tracked can be continuously detected.
実施の形態1.
本実施の形態1の信号分析装置について説明する。図1は、本発明の実施の形態1に係る信号分析装置の一構成例を示す図である。図1に示すように、信号分析装置1は、記憶部11および制御部12を有する。記憶部11は保持手段13を有する。制御部12は、FOS処理部20と、可能性値算出手段14と、追加判定手段15と、再推定手段16とを有する。FOS処理部20は、基底関数選択手段21、推定手段22、残差計算手段23および終了判定手段24を有する。
A signal analysis device according to the first embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a signal analysis device according to
図2は、図1に示した信号分析装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。信号分析装置1は、例えば、コンピュータを含む情報処理装置である。記憶部11は、制御部12が実行する演算処理の結果を記憶する。記憶部11は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)装置である。制御部12は、プログラムを記憶するメモリ52と、プログラムにしたがって処理を実行するCPU(Central Processing Unit)51とを有する。CPU51がプログラムを実行することで、図1に示した、基底関数選択手段21、推定手段22、残差計算手段23、終了判定手段24、可能性値算出手段14、追加判定手段15および再推定手段16が構成される。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the signal analysis device shown in FIG. 1. As shown in FIG. The
なお、基底関数選択手段21、推定手段22、残差計算手段23、終了判定手段24、可能性値算出手段14、追加判定手段15および再推定手段16が備える機能のうち、一部または全部が専用回路で構成されてもよい。専用回路は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)である。信号処理の一部または全部を専用回路で構成することで、信号処理の高速化を図ることができる。 Note that some or all of the functions provided by the basis function selection means 21, the estimation means 22, the residual calculation means 23, the end determination means 24, the possibility value calculation means 14, the additional determination means 15, and the re-estimation means 16 are It may be composed of a dedicated circuit. The dedicated circuit is, for example, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit). By configuring part or all of the signal processing with a dedicated circuit, it is possible to speed up the signal processing.
本実施の形態1の信号分析装置1の構成を詳細に説明する前に、比較例の信号分析装置を説明する。比較例の信号分析装置は、スペクトログラム等の時間、周波数および信号成分の強さで表される三次元グラフ上にFOSの計算結果を表示する。
Before describing in detail the configuration of the
はじめに、比較例の信号分析装置が行う信号分析処理に用いられるFOSについて説明する。FOSはセンサの受波信号 First, the FOS used in the signal analysis processing performed by the signal analysis device of the comparative example will be described. FOS is the signal received by the sensor
時系列で変化する振幅を示す受波信号に対する観測時間単位をスナップショットと称する。ここで、Nは、1スナップショットの処理で用いる受波信号のサンプル数である。図3は、FOS処理におけるスナップショットを説明するための図である。図3に示すように、1スナップショットは、0~100%未満のオーバーラップ処理で設定される。受波信号に対するL個の基底関数の当てはめを、式(1)で表す。 The observation time unit for the received signal showing the amplitude that changes in time series is called a snapshot. Here, N is the number of samples of the received wave signal used in the processing of one snapshot. FIG. 3 is a diagram for explaining snapshots in FOS processing. As shown in FIG. 3, one snapshot is set with 0 to less than 100% overlap processing. The fitting of L basis functions to the received signal is represented by Equation (1).
基底関数の一例として、解析対象の信号が狭帯域信号であるとすると、正弦関数と余弦関数とのペアとなる。このとき、M個の、正弦関数および余弦関数のペアで構成される基底関数セットPは、次の式(2)で表される。 An example of a basis function is a pair of sine and cosine functions if the signal to be analyzed is a narrowband signal. At this time, a basis function set P composed of M pairs of sine and cosine functions is represented by the following equation (2).
図4は、比較例の信号分析装置の一構成例を示すブロック図である。比較例の信号分析装置100は、保持手段13を含む記憶部101と、FOS処理部20を含む制御部102とを有する。制御部102は、図に示さない、メモリおよびCPUを有する。メモリが記憶するプログラムをCPUが実行することで、基底関数選択手段21、推定手段22、残差計算手段23および終了判定手段24が構成される。記憶部101は、例えば、HDD装置である。
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of a signal analysis device of a comparative example. A
保持手段13は、予め用意された複数の基底関数を含む基底関数セットを記憶する。また、保持手段13は、受波信号に対する捜索回数が1から(t-1)までの信号分析処理でスナップショット毎に選択された基底関数を格納した基底関数リストを記憶する。保持手段13は、残差計算手段23が算出する残差信号xe(t)を記憶する。
The holding means 13 stores a basis function set including a plurality of basis functions prepared in advance. Further, the holding
基底関数選択手段21は、捜索回数1回目では受波信号xを入力とし、捜索回数2回目以降では残差信号xe(t-1)を入力とし、捜索回数tにおける基底関数の選択処理を行う。基底関数選択手段21は、選択した基底関数を含む基底関数リストP^tと、基底関数に対する重みgtおよび係数行列αtとを出力する。 The basis function selection means 21 receives the received wave signal x for the first search, and receives the residual signal x e (t−1) for the second and subsequent searches, and selects the basis function for the search number t. conduct. The basis function selection means 21 outputs a basis function list P̂t including the selected basis functions, and weights g t and coefficient matrices α t for the basis functions.
推定手段22は、基底関数リストP^tと重みgtおよび係数行列αtとを入力とし、選択された基底関数の振幅Atを計算する。推定手段22は、基底関数リストP^tと振幅Atとを出力する。残差計算手段23は、基底関数リストP^tと振幅Atとを入力とし、受波信号xとの残差計算を行い、残差信号xe(t)を出力する。
The estimating means 22 receives the basis function list P̂t, the weight g t and the coefficient matrix α t , and calculates the amplitude A t of the selected basis function. The estimation means 22 outputs the basis function list P̂t and the amplitudes At. The
終了判定手段24は、残差信号xe(t)を入力とし、終了条件が満たされるか否かを判定する。終了条件は、例えば、1つ前のスナップショットで推定された振幅が予め決められた閾値以下になることである。また、終了条件の別の例として、残差信号の残差パワーが予め決められた閾値以下になるという条件が挙げられる。終了判定の結果、終了条件が満たされない場合、終了判定手段24は、基底関数選択手段21に残差信号xe(t-1)を出力する。終了判定の結果、終了条件が満たされる場合、終了判定手段24は、捜索終了時の回数LにおけるP^Lと振幅ALとを出力する。 The termination determination means 24 receives the residual signal x e (t) and determines whether or not the termination condition is satisfied. The termination condition is, for example, that the amplitude estimated in the previous snapshot falls below a predetermined threshold. Another example of the termination condition is a condition that the residual power of the residual signal is equal to or less than a predetermined threshold. If the termination condition is not satisfied as a result of the termination determination, the termination determination means 24 outputs the residual signal x e (t−1) to the basis function selection means 21 . As a result of the termination determination, when the termination condition is satisfied, the termination determination means 24 outputs P̂L at the number of times L at the end of the search and the amplitude AL .
図5は、図4に示した信号分析装置が実行する信号分析方法の手順を示すフロー図である。図5に示す手順の概要を説明する。 FIG. 5 is a flowchart showing procedures of a signal analysis method executed by the signal analysis device shown in FIG. An outline of the procedure shown in FIG. 5 will be described.
信号分析装置100は、基底関数の選択(ステップS501)、振幅の計算(ステップS502)および残差信号の計算(ステップS503)で狭帯域信号から追尾対象の信号を捜索する。信号分析装置100は、ステップS504において、検出すべき基底関数の成分がないと判定するまで、捜索回数を順次更新し、ステップS501~S503の処理を繰り返す。捜索が終了すると、信号分析装置100は、分析結果としてスペクトルを出力する。信号分析装置100は、スペクトル出力の後、図3に示したように、スナップショットkを(k+1)に更新し、スナップショット(k+1)の受波信号に対して、ステップS501~S504の処理を繰り返す。kは任意の正の整数である。その後、信号分析装置100は、スナップショット毎にスペクトルをスペクトログラム等の三次元グラフに表示する(ステップS505)。
The
以下に、図5に示した手順を詳しく説明する。なお、本実施の形態1において、スペクトルは、各周波数flに対する振幅 The procedure shown in FIG. 5 will be described in detail below. Note that in the first embodiment, the spectrum is the amplitude for each frequency f l
[基底関数の選択(ステップS501)]
基底関数選択手段21は、捜索回数(t-1)においてステップS503で算出された残差信号xe(t-1)(t=0でxe(t-1)=x)から最もよく当てはまる基底関数を基底関数セットPの中から選択する。
ここで、捜索回数(t-1)までに選択した基底関数を含む基底関数リスト
[Selection of Basis Function (Step S501)]
The basis function selection means 21 selects the best fit from the residual signal x e (t−1) calculated in step S503 (x e (t−1)=x at t=0) at the search times (t−1) A basis function is selected from the basis function set P.
Here, the basis function list containing the basis functions selected by the search times (t-1)
未選択基底関数リストUにおいて、Qは用意したM個の基底関数の内の未選択の個数で、Q=M-(t-1)である。未選択基底関数リストUの中からq個目の基底関数を捜索する場合、基底関数選択手段21は、次式の行列Zqを作成する。 In the unselected basis function list U, Q is the number of unselected basis functions among the M prepared basis functions, and Q=M-(t-1). When searching for the q-th basis function from the unselected basis function list U, the basis function selection means 21 creates a matrix Zq of the following equation.
である。ここで、基底関数セットP内の基底関数は基底関数同士で相関をもつ場合がある。相関を持つとスペクトル漏れが生じ、漏れ込んだ成分に微弱な信号が埋もれ、見逃す場合がある。そこで、Zq内の基底関数同士を直交化させた行列をWqとすると、基底関数選択手段21は、以下のように基底関数同士の直交化を図る。 is. Here, the basis functions in the basis function set P may have a correlation between basis functions. Correlation causes spectral leakage, and weak signals may be buried in leaked components and missed. Assuming that the matrix obtained by orthogonalizing the basis functions in Zq is Wq, the basis function selecting means 21 attempts to orthogonalize the basis functions as follows.
式(4)において、gq,lは直交化したwq,lに与える重みを表す。eは直交化後の誤差εを表す。係数αq,l,rを定義すると、高速化のために、基底関数選択手段21は、wq,lを直接求めることなく、gq,lとαq,l,rを、以下のように再帰的に求める。 In Equation (4), g q,l represents the weight given to the orthogonalized w q,l . e represents the error ε after orthogonalization. When the coefficients α q,l,r are defined, the basis function selection means 21 does not directly obtain w q,l for speeding up, but g q,l and α q,l,r are as follows: , recursively.
ここで、式(5)~式(8)において{l=0,1,・・・,2t+1}である。
基底関数選択手段21は、未選択基底関数リストUの中から残差信号との誤差パワーを最小とする基底関数
Here, {l=0, 1, . . . , 2t+1} in equations (5) to (8).
The basis function selection means 21 selects a basis function that minimizes the error power with the residual signal from the unselected basis function list U.
式(9)におけるxe(t-1)は残差信号であり、ステップS503で詳細に説明する。基底関数選択手段21は、式(9)によって選択した基底関数 xe(t-1) in equation (9) is the residual signal, which will be described in detail in step S503. The basis function selection means 21 selects the basis function
[振幅の計算(ステップS502)]
FOSは、ステップS501で選択された基底関数リスト
[Calculation of amplitude (step S502)]
FOS is the basis function list selected in step S501
推定手段22は、選択された各周波数に対する振幅
The
[残差信号の計算(ステップS503)]
残差計算手段23は、ステップS501で選択された基底関数リストP^tとステップS502で推定された振幅Atとを用いて、受波信号xから、選択された基底関数リストの成分を除くことで、残差信号xe(t)を計算する。xe(t)の計算は、次式で行われる。
[Calculation of residual signal (step S503)]
The residual calculation means 23 uses the basis function list P̂t selected in step S501 and the amplitude A t estimated in step S502 to remove the components of the selected basis function list from the received wave signal x. to calculate the residual signal x e (t). Calculation of x e (t) is performed by the following equation.
[終了判定(ステップS504)]
FOSは、受波信号と残差信号との誤差パワーを最小とする基底関数を選択する演算処理なので、捜索終盤は雑音のみしかない可能性が高い。捜索回数を必要以上に多くしてしまうと、無駄な計算と誤警報とが増加する要因となる。そのため、終了条件を設け、捜索の途中で打ち切ることが妥当である。終了判定手段24は、終了条件が満たされるか否かを判定する(ステップS504)。
[End determination (step S504)]
Since the FOS is an operation process for selecting the basis function that minimizes the error power between the received wave signal and the residual signal, there is a high possibility that only noise is present at the end of the search. If the number of searches is increased more than necessary, it becomes a factor of unnecessary calculations and false alarms. Therefore, it is appropriate to set termination conditions and terminate the search in the middle. The termination determination means 24 determines whether or not termination conditions are satisfied (step S504).
ステップS504で、終了条件が満たされる場合、終了判定手段24は、ステップS501で選択された基底関数リストP^tに対応する周波数とステップS502で推定された振幅Atとをスペクトログラム等の三次元グラフ上に表示する(ステップS505)。このときの捜索回数tが選択された基底関数の総数L=tとなる。一方、ステップS504において、終了条件が満たされない場合、終了判定手段24は次の捜索を基底関数選択手段21に指示する(ステップS501)。ステップS503で算出された残差信号xe(t)は次のステップS501~S503の処理で用いられる。 In step S504, if the termination condition is satisfied, the termination determination means 24 converts the frequency corresponding to the basis function list P̂t selected in step S501 and the amplitude A t estimated in step S502 into a three-dimensional image such as a spectrogram. It is displayed on the graph (step S505). The total number of basis functions selected for the number of searches t at this time is L=t. On the other hand, if the termination condition is not satisfied in step S504, the termination determination means 24 instructs the basis function selection means 21 to perform the next search (step S501). The residual signal x e (t) calculated in step S503 is used in subsequent steps S501 to S503.
FOSは、FFTと比較して、同じサンプル数で周波数分解能を詳細に設定できる。さらに、FOSは、窓関数を必要としないことからSNRの劣化を防げる。そのため、FOSは、FFTに比べて低SNR環境での信号検出能力の向上が期待できる。その結果、狭帯域信号検出の改善が期待できる。 FOS can finely set the frequency resolution with the same number of samples as compared to FFT. Furthermore, FOS does not require a window function, thus avoiding SNR degradation. Therefore, FOS can be expected to improve signal detection capability in a low SNR environment compared to FFT. As a result, an improvement in narrowband signal detection can be expected.
しかし、低SNR環境におけるFOSは、信号成分が残っていたとしても雑音が選択される確率が高まるため、継続的な信号検出は難しい。 However, continuous signal detection is difficult for FOS in a low SNR environment because noise is more likely to be selected even if signal components remain.
この問題の原因は、図5に示したステップS504における終了判定にあると考えられる。終了条件は、1つ前のスナップショットで推定された振幅値に対する閾値判定および残差パワーに対する閾値判定等が挙げられる。これらの閾値判定によって、残差信号に信号が含まれていない状況での早期の捜索終了が期待できる。しかし、定常性の雑音であっても、スナップショット毎では局所的な雑音パワーは変動する。図6は、FOS処理におけるスナップショット毎に変動する雑音パワーの一例を示す図である。図6に示すように、雑音が信号パワーを上回るようなスナップショットが存在し、そのようなスナップショットでは信号を捜索する前に上述した閾値に達してしまうことが考えられる。 The cause of this problem is considered to be the termination determination in step S504 shown in FIG. Termination conditions include a threshold determination for the amplitude value estimated in the previous snapshot and a threshold determination for the residual power. These threshold determinations can be expected to end the search early in situations where no signal is included in the residual signal. However, even with stationary noise, the local noise power fluctuates for each snapshot. FIG. 6 is a diagram showing an example of noise power that fluctuates for each snapshot in FOS processing. As shown in FIG. 6, there may be snapshots where the noise exceeds the signal power, and at such snapshots the above threshold may be reached before the signal is searched.
図7は、比較例において、時間経過に伴って振幅が減衰する信号に対するFOSの結果を示す図である。比較例の信号分析方法では、信号の振幅が小さくなるに伴って、信号が存在する周波数を選択する前に捜索を終了してしまうことが多発し、図7に示すように時間方向で継続的に信号を検出することが難しくなる。 FIG. 7 is a diagram showing the results of FOS for a signal whose amplitude attenuates over time in a comparative example. In the signal analysis method of the comparative example, as the amplitude of the signal becomes smaller, the search often ends before the frequency at which the signal exists is selected, and as shown in FIG. signal is difficult to detect.
FOSの終了条件を緩和することで、信号が存在する周波数を選択することにつながるが、比較例の信号分析方法の説明で述べたように捜索回数を単純に増やすことは、誤検出の増加につながる。本実施の形態1は、捜索の終了条件を緩和せずに継続的に分析対象信号が存在する周波数を選択することで、従来のFOSにおける課題を解決するものである。 Relaxing the FOS termination condition leads to selection of the frequency where the signal exists, but simply increasing the number of searches as described in the explanation of the signal analysis method of the comparative example does not lead to an increase in erroneous detection. Connect. The first embodiment solves the problem of the conventional FOS by selecting a frequency where the signal to be analyzed continuously exists without relaxing the search termination condition.
本実施の形態1の信号分析装置1の構成を、図1を参照して詳しく説明する。なお、比較例の信号分析装置100と同様な構成については同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。本実施の形態1の信号分析装置1は、図1に示すように、図4および図5を参照して説明した信号分析装置100に、可能性値算出手段14、追加判定手段15および再推定手段16が追加された構成である。
The configuration of the
可能性値算出手段14は、捜索終了した基底関数リストP^Lと全ての基底関数を含む基底関数セットPとを入力とし、基底関数リストP^Lに対する周波数ビンの検出回数のカウントを行い、基底関数リストP^Lと重み付き検出回数DTmeanとを出力する。 The possibility value calculation means 14 receives as input the basis function list P̂L for which the search has been completed and the basis function set P including all basis functions, counts the number of frequency bin detections for the basis function list P̂L, Output the basis function list P̂L and the weighted number of detections DT mean .
追加判定手段15は、基底関数リストP^Lと重み付き検出回数DTmeanとを入力とし、重み付き検出回数DTmeanに基づいて未選択の基底関数を新規に追加するか否かを判定する。追加判定手段15は、未選択の基底関数を追加する場合、基底関数リストP^Lを更新し、更新された基底関数リストP^Lを出力する。
The
再推定手段16は、更新された基底関数リストP^Lを入力とし、基底関数リストP^Lに基づいて振幅ALを推定する。そして、再推定手段16は、スペクトログラム等の三次元グラフ上の推定結果を表示する。 The re- estimator 16 receives the updated basis function list P̂L and estimates the amplitude AL based on the basis function list P̂L. Then, the re-estimating means 16 displays the estimation result on a three-dimensional graph such as a spectrogram.
次に、本実施の形態1の信号分析装置1の動作を説明する。図8は、図1に示した信号分析装置が実行する信号分析方法の手順を示すフロー図である。図8に示すステップS101~S104およびS108の処理は図5を参照して説明したステップS501~S505と同様なため、その詳細な説明を省略する。
Next, the operation of the
[検出回数のカウント(ステップS105)]
可能性値算出手段14は、事前に用意されたM個の基底関数のセット
[Counting the number of detections (step S105)]
The possibility value calculation means 14 uses a set of M basis functions prepared in advance.
[基底関数リストへ新規追加(ステップS106)]
ステップS105において可能性値算出手段14が式(14)で作成した重み付き検出回数
[New addition to basis function list (step S106)]
The weighted detection count generated by the possibility value calculation means 14 in step S105 using equation (14)
[振幅の再計算(ステップS107)]
再推定手段16は、ステップS106において基底関数リストに新規で追加された基底関数の振幅を、ステップS106で更新された基底関数リストP^Lと式(5)~式(8)および式(11)~式(12)とを用いて計算する。再推定手段16は、更新された基底関数リストP^Lの基底関数に対応する周波数と基底関数リストP^Lの基底関数に対応する振幅Atとをスペクトログラム等の三次元グラフ上に表示する。
[Recalculation of amplitude (step S107)]
The re-estimator 16 applies the amplitude of the basis function newly added to the basis function list in step S106 to the basis function list P̂ L updated in step S106 and the equations (5) to (8) and (11). ) to formula (12). The re- estimator 16 displays the frequencies corresponding to the basis functions of the updated basis function list P̂L and the amplitudes At corresponding to the basis functions of the updated basis function list P̂L on a three-dimensional graph such as a spectrogram . .
本実施の形態1の信号分析装置1は、スナップショット毎に受波信号を表す基底関数と基底関数の振幅との組み合わせを推定するFOS処理部20と、保持手段13と、可能性値算出手段14と、追加判定手段15と、再推定手段16とを有する。保持手段13は、スナップショット毎に選択された基底関数を含む基底関数リストを記憶する。可能性値算出手段14は、未選択の基底関数について分析対象信号の存在の可能性を示す存在可能性値を算出する。追加判定手段15は、算出された存在可能性値に基づいて未選択の基底関数を基底関数リストに追加するか否かを判定する。再推定手段16は、追加された基底関数を含む基底関数リストを用いて、追加された基底関数の振幅を計算する。
The
本実施の形態1では、信号の存在する周波数を継続的に検出するために、信号の有無の判定にFOSの周波数ビン毎の検出回数を利用している。無相関雑音を仮定した場合、雑音を信号として誤検出した場合の検出周波数はスナップショット毎で異なる。そのため、雑音に対する検出周波数は時間的に不安定になる。一方、信号が存在する周波数は継続的に検出することが困難であっても、検出周波数は時間的に安定する。そのため、周波数ビン毎に検出回数をカウントすることで、信号の存在する周波数ビンの検出回数が増加し、それ以外の雑音のみの周波数ビンの検出回数は、信号の存在する周波数ビンよりは増加しないと考えられる。本実施の形態1の信号分析装置1は、過去の複数のスナップショットの捜索に基づいた検出回数を利用することで、信号の存在する可能性が高い周波数ビンを優先的に捜索することができるため、信号検出の時間的な継続性が向上する。
In the first embodiment, the number of detections for each frequency bin of FOS is used to determine the presence or absence of a signal in order to continuously detect the frequency at which the signal exists. Assuming uncorrelated noise, the detection frequency differs for each snapshot when noise is erroneously detected as a signal. Therefore, the detection frequency for noise becomes unstable over time. On the other hand, even if it is difficult to continuously detect the frequency where the signal exists, the detected frequency is temporally stable. Therefore, by counting the number of detections for each frequency bin, the number of detections for frequency bins where signals exist increases, and the number of detections for frequency bins containing only noise does not increase as compared to frequency bins where signals exist. it is conceivable that. The
図9は、本実施の形態1において、時間経過に伴って振幅が減衰する信号に対するFOSの結果を示す図である。図9を図7と比較すると、図7に比べて、信号をより継続的に検出できていることがわかる。本実施の形態1では、捜索の終了条件を緩和せずに、信号の存在する可能性が高い基底関数を基底関数リストに追加して振幅を再推定しているので、追尾対象の信号を継続的に検出することができる。 FIG. 9 is a diagram showing the result of FOS for a signal whose amplitude attenuates over time in the first embodiment. Comparing FIG. 9 with FIG. 7 reveals that signals can be detected more continuously than in FIG. In the first embodiment, the amplitude is re-estimated by adding to the basis function list the basis functions that are highly likely to contain the signal without relaxing the search termination conditions. can be effectively detected.
実施の形態2.
本実施の形態2は、実施の形態1で説明した信号分析方法において、追加した基底関数が信号分析対象でない場合、追加した基底関数を基底関数リストから除外するものである。
Embodiment 2.
In the signal analysis method described in the first embodiment, the second embodiment excludes the added basis function from the basis function list when the added basis function is not the object of signal analysis.
本実施の形態2の信号分析装置の構成を説明する。本実施の形態2では、実施の形態1で説明した構成と同一の構成に同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。図10は、本発明の実施の形態2に係る信号分析装置の一構成例を示す図である。 The configuration of the signal analysis device according to the second embodiment will be described. In the second embodiment, the same reference numerals are assigned to the same configurations as those described in the first embodiment, and detailed description thereof will be omitted. FIG. 10 is a diagram showing a configuration example of a signal analysis device according to Embodiment 2 of the present invention.
図10に示すように、信号分析装置1aは、記憶部11および制御部12を有する。制御部12は、FOS処理部20と、可能性値算出手段14と、追加判定手段15と、再推定手段16と、除外判定手段31とを有する。保持手段13は、過去に選択された基底関数の振幅の統計量が格納される振幅値バッファを記憶する。
As shown in FIG. 10, the
除外判定手段31は、基底関数リストP^Lと振幅ALおよび振幅値バッファとを入力とし、追加された基底関数の除外判定を行い、判定結果を反映させた基底関数リストP^Lと振幅ALとを出力する。
The
次に、本実施の形態2の信号分析装置1aの動作を説明する。図11は、図10に示した信号分析装置が実行する信号分析方法の手順を示すフロー図である。図11に示すステップS201~S204およびS210の処理は図5を参照して説明したステップS501~S505と同様なため、その詳細な説明を省略する。また、図11に示すステップS205~S207の処理は図8を参照して説明したステップS105~107と同様なため、その詳細な説明を省略する。
Next, the operation of the
ステップS204の後、終了判定手段24は、基底関数リストP^Lと振幅ALとを出力した後、振幅値バッファ After step S204, the end determination means 24 outputs the basis function list P̂L and the amplitude A L , and then outputs the amplitude value buffer.
[追加した基底関数の除外判定(ステップS208)]
除外判定手段31は、ステップS206で更新された基底関数リストP^Lと、ステップS207で算出された基底関数リストP^Lに対する振幅ALと、振幅値バッファAmpとを用いて、追加された基底関数の除去判定を行う。具体的には、除外判定手段31は、追加した基底関数
[Determination of Exclusion of Added Basis Function (Step S208)]
The exclusion determination means 31 uses the basis function list P̂L updated in step S206, the amplitude A L for the basis function list P̂L calculated in step S207 , and the amplitude value buffer Amp. Eliminate basis functions. Specifically, the exclusion determination means 31 uses the added basis function
本実施の形態2の信号分析装置1aは、再推定手段16によって算出された振幅と過去の基底関数の振幅の統計量とに基づいて、追加された基底関数を基底関数リストから除外するか否かを判定する除外判定手段31を有するものである。
Based on the amplitude calculated by the re-estimator 16 and the statistic of the amplitude of the past basis function, the
実施の形態1では、追加判定で条件を満たす基底関数が追加されるが、追加された基底関数の信号が雑音であるかについての判別は行われていない。そのため、現在のスナップショットにおいて、追加された基底関数の信号が雑音である可能性もある。そこで、狭帯域信号は定常的な信号であるため、本実施の形態2の信号分析装置1aでは、過去に検出された基底関数の振幅値から、追加された基底関数の統計量を算出し、その統計量に基づいて、追加された基底関数の信号が雑音であるかを判定している。信号分析対象となった信号が雑音である場合、算出した信号の統計量にしたがわないため、本実施の形態2では、その信号が雑音か否かを判別できる。そのため、実施の形態1と同様な効果が得られるだけでなく、追加された基底関数の信号が雑音である場合の誤警報を抑制することができる。その結果、誤警報の増加を回避できる。
In
実施の形態3.
本実施の形態3は、整相処理による信号到来方位推定に対して、実施の形態1を適用したものである。
Embodiment 3.
Embodiment 3 is obtained by applying
本実施の形態3の信号分析装置の構成を説明する。本実施の形態3では、実施の形態1および2で説明した構成と同一の構成に同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。図12は、本発明の実施の形態3に係る信号分析装置の一構成例を示す図である。
図12に示すように、信号分析装置1bは、記憶部11および制御部12を有する。記憶部11は保持手段13を有する。制御部12は、FOS処理部20と、可能性値算出手段14と、追加判定手段15と、再推定手段16とを有する。信号分析装置1bには、高速フーリエ変換部(FFT部)40を介して、複数のセンサを有するセンサアレイ50が接続されている。センサアレイ50の各センサで観測される信号は、FFT部40によってフーリエ変換された後、制御部12に入力される。センサアレイ50の形状は、例えば、直線等間隔アレイである。
The configuration of the signal analysis device according to the third embodiment will be described. In the third embodiment, the same reference numerals are assigned to the same configurations as those described in the first and second embodiments, and detailed description thereof will be omitted. FIG. 12 is a diagram showing a configuration example of a signal analysis device according to Embodiment 3 of the present invention.
As shown in FIG. 12, the
センサアレイ50が直線等間隔アレイである場合、基底関数は、一例として、ステアリングベクトル(SV)が考えられる。ステアリングベクトルについては、信号分析装置1bの動作の説明で述べる。保持手段13は、複数のステアリングベクトルを含むSVセットを記憶する。
If the
基底関数選択手段21は、捜索回数1回目では各センサの受波信号X(f)を入力とし、捜索回数2回目以降では残差信号Xe(f,t-1)を入力として、捜索回数tにSVセットからステアリングベクトルを選択する。基底関数選択手段21は、選択したステアリングベクトルを含むSVリストP^tと各ステアリングベクトルに対する重みgtおよび係数行列αtとを出力する。 The basis function selection means 21 receives the received wave signal X(f) of each sensor for the first search, and receives the residual signal X e (f, t−1) for the second and subsequent searches. Select a steering vector from the SV set at t. The basis function selection means 21 outputs the SV list P̂t containing the selected steering vectors, the weight g t and the coefficient matrix α t for each steering vector.
推定手段22は、SVリストP^tと重みgtおよび係数行列αtとを入力として、SVリストP^tと振幅Atとを出力する。本実施の形態3では、推定手段22は、入力されるSVリストP^tを用いて、信号の到来方位を含む整相出力Atを算出してもよい。整相出力の推定については後述する。残差計算手段23は、SVリストP^tと振幅Atとを入力として、残差信号Xe(f,t)を算出する。残差計算手段23は、SVリストP^tと整相出力Atとを入力として、残差信号Xe(f,t)を算出してもよい。 The estimating means 22 receives the SV list P̂t , the weight gt , and the coefficient matrix αt , and outputs the SV list P̂t and the amplitude At. In Embodiment 3, the estimating means 22 may calculate the phasing output A t including the arrival direction of the signal using the input SV list P^ t . Estimation of the phasing output will be described later. The residual calculation means 23 receives the SV list P^ t and the amplitude A t as inputs and calculates the residual signal X e (f, t). The residual calculation means 23 may receive the SV list P̂t and the phasing output At as inputs to calculate the residual signal Xe ( f , t ).
終了判定手段24は、残差信号Xe(f,t)を入力とし、終了条件が満たされるか否かを判定する。終了判定手段24は、終了条件が満たされない場合、残差信号Xe(f,t-1)を基底関数選択手段21に出力し、終了条件が満たされる場合、捜索終了時におけるSVリストP^Lと振幅ALを出力する。終了判定手段24は、振幅ALの代わりに、信号を推定方位へ整相した結果を出力してもよい。 The termination determination means 24 receives the residual signal X e (f, t) and determines whether or not the termination condition is satisfied. The termination determination means 24 outputs the residual signal X e (f, t−1) to the basis function selection means 21 if the termination condition is not satisfied, and if the termination condition is satisfied, the SV list P^ Output L and amplitude A L. The end determination means 24 may output the result of phasing the signal to the estimated azimuth instead of the amplitude AL .
可能性値算出手段14は、捜索終了したSVリストP^Lと全てのステアリングベクトルを含むSVセットPとを入力とし、SVリストP^Lに対する周波数ビンの検出回数のカウントを行い、SVリストP^Lと重み付き検出回数DTmeanとを出力する。 The possibility value calculation means 14 receives the SV list P̂L for which the search has been completed and the SV set P including all the steering vectors, counts the number of frequency bin detections for the SV list P̂L, and calculates the SV list P Output ̂L and the weighted number of detections DT mean .
追加判定手段15は、SVリストP^Lと重み付き検出回数DTmeanとを入力とし、重み付き検出回数DTmeanに基づいて未選択のステアリングベクトルを新規に追加するか否かを判定する。追加判定手段15は、未選択のステアリングベクトルを追加する場合、SVリストP^Lを更新し、更新されたSVリストP^Lを出力する。
The
再推定手段16は、更新されたSVリストP^Lを入力とし、時間、方位および整相出力の三次元グラフ上に、SVリストP^Lに基づいて振幅ALを推定し、推定結果を表示する。再推定手段16は、更新されたSVリストP^tを用いて、整相出力ALを算出してもよい。 The re- estimator 16 receives the updated SV list P̂L as an input, estimates the amplitude AL based on the SV list P̂L on a three-dimensional graph of time, orientation and phasing output, and outputs the estimation result as indicate. The re-estimator 16 may calculate the phased output A L using the updated SV list P̂t.
次に、本実施の形態3の信号分析装置1bの動作を説明する。図13は、図12に示した信号分析装置が実行する信号分析方法の手順を示すフロー図である。ここでは、推定手段22および再推定手段16は、AtおよびALについて、振幅の代わりに、信号を推定方位へ整相した結果を出力する場合で説明する。
Next, the operation of the
ステップS301において、基底関数選択手段21は、捜索回数1回目では各センサの受波信号X(f)を入力とし、捜索回数tにSVセットからステアリングベクトルを選択する。基底関数選択手段21は、選択したステアリングベクトルを含むSVリストP^tと各ステアリングベクトルに対する重みgtおよび係数行列αtとを出力する。なお、捜索回数2回目以降では、ステップS301において、基底関数選択手段21は、残差信号Xe(f,t-1)を入力とする。 In step S301, the basis function selection means 21 receives the received wave signal X(f) of each sensor for the first search, and selects a steering vector from the SV set for the search number t. The basis function selection means 21 outputs the SV list P̂t containing the selected steering vectors, the weight g t and the coefficient matrix α t for each steering vector. From the second search onwards, in step S301, the basis function selection means 21 receives the residual signal X e (f, t−1).
ステップS302において、推定手段22は、SVリストP^tと重みgtおよび係数行列αtとを入力として、SVリストP^tと整相出力Atとを出力する。ステップS303において、残差計算手段23は、SVリストP^tと整相出力Atとを入力として、残差信号Xe(f,t)を算出する。ステップS304において、終了判定手段24は、残差信号Xe(f,t)が入力されると、終了条件が満たされるか否かを判定する。
In step S302, the estimating means 22 receives the SV list P̂t , the weight gt , and the coefficient matrix αt , and outputs the SV list P̂t and the phased output At. In step S303, the
ステップS304の判定の結果、終了条件が満たされない場合、終了判定手段24は、残差信号Xe(f,t-1)を基底関数選択手段21に出力する(ステップS301)。一方、ステップS304の判定の結果、終了条件が満たされる場合、終了判定手段24は、捜索終了時におけるSVリストP^Lと整相出力ALを出力する。 As a result of the determination in step S304, if the termination condition is not satisfied, the termination determination means 24 outputs the residual signal X e (f, t−1) to the basis function selection means 21 (step S301). On the other hand, if the termination condition is satisfied as a result of the determination in step S304, the termination determination means 24 outputs the SV list P̂L and the phasing output AL at the end of the search.
ステップS305において、可能性値算出手段14は、捜索終了したSVリストP^Lと全てのステアリングベクトルを含むSVセットPとを入力とし、SVリストP^Lに対する周波数ビンの検出回数のカウントを行う。そして、可能性値算出手段14は、SVリストP^Lと重み付き検出回数DTmeanとを出力する。 In step S305, the possibility value calculation means 14 receives the SV list P̂L for which the search has been completed and the SV set P including all steering vectors , and counts the number of frequency bin detections for the SV list P̂L. . Then, the possibility value calculation means 14 outputs the SV list P̂L and the weighted number of detections DT mean .
ステップS306において、追加判定手段15は、SVリストP^Lと重み付き検出回数DTmeanとを入力とし、重み付き検出回数DTmeanに基づいて未選択のステアリングベクトルを新規に追加するか否かを判定する。追加判定手段15は、未選択のステアリングベクトルを追加する場合、SVリストP^Lを更新し、更新されたSVリストP^Lを出力する。
In step S306 , the
ステップS307において、再推定手段16は、更新されたSVリストP^Lを入力とし、SVリストP^Lに基づいて整相出力ALを推定する。再推定手段16は、時間、方位および整相出力の三次元グラフ上に推定結果のスペクトルを出力する(ステップS308)。ステップS308の後、信号分析装置1bは、次のスナップショットの受波信号に対して、ステップS301~S308の処理を繰り返す。
In step S307 , the re-estimator 16 receives the updated SV list P̂L and estimates the phasing output AL based on the SV list P̂L. The re-estimator 16 outputs the spectrum of the estimation result on a three-dimensional graph of time, azimuth and phased output (step S308). After step S308, the
図14は、本実施の形態3において、S個のターゲットからの音を等間隔で直線に配置したR個のセンサで受波するモデルを示す図である。図14に示すモデルの場合を考える。このとき、r番目のセンサのフーリエ変換後のある周波数fnにおける受波信号Xr(fn)、{r=1,2,・・・,R}は、以下となる。 FIG. 14 is a diagram showing a model in which sounds from S targets are received by R sensors linearly arranged at equal intervals in the third embodiment. Consider the case of the model shown in FIG. At this time, the received wave signal Xr(f n ), {r= 1 , 2, .
このようにして、FOSを信号の到来方位推定に適用することができる。実施の形態1で図8を参照して説明したステップS101~S108と図13に示したステップS301~S308の動作原理は同じである。本実施の形態3において、実施の形態1と同様に、実施の形態2を適用することもできる。
In this way, FOS can be applied to signal direction-of-arrival estimation. The operation principle of steps S101 to S108 described with reference to FIG. 8 in
従来の整相方向の分解能は(π/M)でありセンサ数に依存する。そのため、詳細な方位推定を行う場合は、多くのセンサを必要とする。センサ数以上に分析対象を分割すると、ステアリングベクトル同士の直交関係を維持できず、整相方位以外に対して漏れこみが発生する。整相方位に隣接した方位から成分が漏れ込んでくるため、整相方位に関する成分と漏れ込んできた成分との区別ができず分解能は向上しない。これに対して、本実施の形態3の信号分析装置1bでは、FOS処理でステアリングベクトルを残差計算と直交化するので、センサ数を増やすことなく、方位推定の精度向上が期待できる。
The resolution in the conventional phasing direction is (π/M) and depends on the number of sensors. Therefore, many sensors are required for detailed azimuth estimation. If the object to be analyzed is divided into more than the number of sensors, the orthogonal relationship between the steering vectors cannot be maintained, and leakage occurs in directions other than the phasing direction. Since the component leaks from the direction adjacent to the phasing direction, the component related to the phasing direction cannot be distinguished from the leaked component, and the resolution is not improved. On the other hand, in the
なお、実施の形態1~3では、FOSを用いた信号分析方法について説明したが、FOSの代わりにOMP(Orthogonal Matching Pursuit)を用いてもよい。OMPはFOSに近似した方法である。OMPについて簡単に説明する。はじめに、OMPは、残差信号(捜索1回目は受波信号)との相関が最も高い基底関数を基底関数セットから選択する。続いて、OMPは、選択後に既に選択済みである基底関数リストと直交化を行い、直交化した基底関数リストと受波信号とから残差信号を計算する。基底関数リストを選択した結果を、上述した実施の形態1~3に、FOSの場合と同様に適用することができる。ループの終了判定はFOSと同様に残差信号から行う。 Although the signal analysis method using FOS has been described in the first to third embodiments, OMP (Orthogonal Matching Pursuit) may be used instead of FOS. OMP is a method similar to FOS. Briefly describe OMP. First, the OMP selects the basis function that has the highest correlation with the residual signal (the received signal in the first search) from the basis function set. Subsequently, the OMP performs orthogonalization with the already selected basis function list after selection, and calculates a residual signal from the orthogonalized basis function list and the received signal. The result of selecting the basis function list can be applied to the first to third embodiments described above in the same manner as the FOS. The end of the loop is determined from the residual signal as in the case of FOS.
また、実施の形態1~3では、周波数解析のために基底関数の一例として正弦関数および余弦関数を用いて説明したが、正弦関数および余弦関数に限らずウェーブレット関数等の他の基底関数を用いてもよい。また、実施の形態1~3では、説明のために、振幅、信号到来方位および整相出力を推定する手段として、推定手段22および再推定手段16を説明したが、推定手段22が再推定手段16の機能を備えていてもよい。
Further, in the first to third embodiments, sine and cosine functions are used as examples of basis functions for frequency analysis, but other basis functions such as wavelet functions are used in addition to sine and cosine functions. may Further, in
1、1a、1b 信号分析装置
11 記憶部
12 制御部
13 保持手段
14 可能性値算出手段
15 追加判定手段
16 再推定手段
20 FOS処理部
21 基底関数選択手段
22 推定手段
23 残差計算手段
24 終了判定手段
31 除外判定手段
40 FFT部
50 センサアレイ
51 CPU
52 メモリ
100 信号分析装置
101 記憶部
102 制御部。
52
Claims (12)
前記スナップショット毎に選択された基底関数を含む基底関数リストを記憶する保持手段と、
未選択の基底関数について分析対象信号の存在の可能性を示す存在可能性値を算出する可能性値算出手段と、
算出された前記存在可能性値に基づいて前記未選択の基底関数を前記基底関数リストに追加するか否かを判定する追加判定手段と、
追加された基底関数を含む基底関数リストを用いて前記追加された基底関数の振幅を計算する再推定手段と、
を有する信号分析装置。 Using a received wave signal and a basis function set, by repeating a calculation process of selecting a basis function from the basis function set and subtracting the selected basis function from the received signal, a snapshot that is an observation time unit A signal analysis device for estimating a combination of a basis function representing the received wave signal and an amplitude of the basis function,
holding means for storing a basis function list including basis functions selected for each snapshot;
possibility value calculation means for calculating an existence probability value indicating the possibility of existence of the signal to be analyzed for an unselected basis function;
addition determining means for determining whether or not to add the unselected basis function to the basis function list based on the calculated existence possibility value;
re-estimating means for calculating amplitudes of the added basis functions using a basis function list containing the added basis functions;
A signal analyzer having
前記再推定手段によって算出された振幅と前記統計量とに基づいて、前記追加された基底関数を前記基底関数リストから除外するか否かを判定する除外判定手段を、さらに有する、請求項1に記載の信号分析装置。 The holding means stores amplitude statistics of previously selected basis functions,
2. The method according to claim 1, further comprising exclusion determining means for determining whether or not to exclude the added basis function from the basis function list based on the amplitude calculated by the re-estimating means and the statistic. A signal analyzer as described.
前記受波信号は狭帯域信号に属する、請求項1または2に記載の信号分析装置。 the basis function set consists of a pair of sine and cosine functions,
3. A signal analysis device according to claim 1 or 2, wherein the received signal belongs to a narrowband signal.
前記センサアレイが直線等間隔アレイであり、
前記スナップショット毎に前記受波信号を表す前記ステアリングベクトルに基づいて前記振幅を推定する推定手段をさらに有し、
前記推定手段は、前記受波信号の到来方位を推定する、請求項4に記載の信号分析装置。 the basis functions are steering vectors;
wherein the sensor array is a linear equidistant array;
further comprising estimating means for estimating the amplitude based on the steering vector representing the received signal for each snapshot;
5. The signal analyzing apparatus according to claim 4, wherein said estimating means estimates the direction of arrival of said received wave signal.
過去に選択された基底関数の重み付け平均値から、前記未選択の基底関数について前記存在可能性値を算出する、請求項1~5のいずれか1項に記載の信号分析装置。 The possibility value calculation means is
The signal analysis device according to any one of claims 1 to 5, wherein said existence probability value for said unselected basis function is calculated from a weighted average value of previously selected basis functions.
前記スナップショット毎に選択された基底関数を含む基底関数リストを記憶し、
未選択の基底関数について分析対象信号の存在の可能性を示す存在可能性値を算出し、
算出された前記存在可能性値に基づいて前記未選択の基底関数を前記基底関数リストに追加するか否かを判定し、
追加された基底関数を含む基底関数リストを用いて前記追加された基底関数の振幅を計算する、
信号分析方法。 Using a received wave signal and a basis function set, by repeating the selection of a basis function from the basis function set and the arithmetic processing of subtracting the selected basis function from the received signal, a snapshot that is an observation time unit A signal analysis method for estimating a combination of a basis function representing the received signal and an amplitude of the basis function for each
storing a basis function list containing basis functions selected for each of said snapshots;
calculating a presence probability value indicating the possibility of the presence of the signal to be analyzed for the unselected basis functions;
determining whether to add the unselected basis function to the basis function list based on the calculated existence possibility value;
calculating amplitudes of the added basis functions using a basis function list containing the added basis functions;
Signal analysis method.
前記追加された基底関数の振幅と前記統計量とに基づいて、前記追加された基底関数を前記基底関数リストから除外するか否かを判定する、請求項7に記載の信号分析方法。 store the statistics of the amplitudes of the previously selected basis functions;
8. The signal analysis method according to claim 7, wherein it is determined whether or not to exclude the added basis function from the basis function list based on the amplitude of the added basis function and the statistic.
前記受波信号は狭帯域信号に属する、請求項7または8に記載の信号分析方法。 the basis function set consists of a pair of sine and cosine functions,
9. A signal analysis method according to claim 7 or 8, wherein said received signal belongs to a narrowband signal.
前記センサアレイが直線等間隔アレイであり、
前記スナップショット毎に前記受波信号を表す前記ステアリングベクトルに基づいて前記振幅を推定する際、前記受波信号の到来方位を推定する、請求項10に記載の信号分析方法。 the basis functions are steering vectors;
wherein the sensor array is a linear equidistant array;
11. The signal analysis method according to claim 10, wherein when estimating the amplitude based on the steering vector representing the received signal for each snapshot, an arrival direction of the received signal is estimated.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018220271A JP7124671B2 (en) | 2018-11-26 | 2018-11-26 | Signal analysis device and signal analysis method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018220271A JP7124671B2 (en) | 2018-11-26 | 2018-11-26 | Signal analysis device and signal analysis method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020085656A JP2020085656A (en) | 2020-06-04 |
JP7124671B2 true JP7124671B2 (en) | 2022-08-24 |
Family
ID=70907593
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018220271A Active JP7124671B2 (en) | 2018-11-26 | 2018-11-26 | Signal analysis device and signal analysis method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7124671B2 (en) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002524177A (en) | 1998-09-11 | 2002-08-06 | グレゴリー ディー. ジェイ, | Apparatus and method for measuring tachycardia |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2607854B2 (en) * | 1994-11-01 | 1997-05-07 | 防衛庁技術研究本部長 | Signal tracking method |
-
2018
- 2018-11-26 JP JP2018220271A patent/JP7124671B2/en active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002524177A (en) | 1998-09-11 | 2002-08-06 | グレゴリー ディー. ジェイ, | Apparatus and method for measuring tachycardia |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Abdalla Osman et al.,"Improved target detection and bearing estimation utilizing fast orthogonal search for real-time spectral analysis",Measurement Science and Technology,IOP Publishing Ltd,2009年06月,Vol.20, No.6, 065201,pp.1-14 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020085656A (en) | 2020-06-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5862023B2 (en) | Target tracking system and target tracking method | |
JP3812887B2 (en) | Signal processing system and method | |
US9961460B2 (en) | Vibration source estimation device, vibration source estimation method, and vibration source estimation program | |
JP2019117055A (en) | Estimation method, estimation device and program | |
US5515300A (en) | Coherent signal power detector using higher-order statistics | |
JP2001305202A (en) | Music spectrum computation method, and its device and medium | |
JP2004309209A (en) | Sensor signal processing system | |
JP2008261720A (en) | Ambiguity processing device | |
Aktas et al. | Acoustic direction finding using single acoustic vector sensor under high reverberation | |
JP7124671B2 (en) | Signal analysis device and signal analysis method | |
JP2017151076A (en) | Sound source survey device, sound source survey method, and program therefor | |
US10305701B2 (en) | Phase-modulated signal parameter estimation using streaming calculations | |
JP6513310B1 (en) | Track estimation device and portable information terminal | |
US11255955B2 (en) | Estimation method, estimation device, and recording medium | |
JP7357217B2 (en) | Estimation method, estimation device, and program | |
JP4488177B2 (en) | Angle measuring method and apparatus | |
JP2012247272A (en) | Tracker, computer program and tracking method | |
US20180372857A1 (en) | Target tracking apparatus | |
Chan et al. | Detection and arrival time estimation of a pulsed sinusoid | |
Zheng et al. | Improved NN-JPDAF for joint multiple target tracking and feature extraction | |
JP3421242B2 (en) | Target tracking device and target tracking method | |
KR20190098668A (en) | System for object position estimation based on magnetic field signal using underwater sensor network and method thereof | |
KR20200033571A (en) | Method and apparatus for estimating the number of signals, by considering SML cost function and hypothesis test | |
JP7124664B2 (en) | Signal tracking device and signal tracking method | |
JP3440010B2 (en) | Target tracking device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210810 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220628 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220712 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220725 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7124671 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |