JPH0464076A - 時間空間情報平滑方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、空間に任意に存在する信号源からの音源信号
や電波信号等の時間空間信号の情報（量〉、例えば振幅
、周波数、方位等を抽出する信号源特徴量抽出方法にお
いて１．雑音や妨害波が存在しても高精度に時間空間信
号の情報量を抽出するために行う平滑処理のための時間
空間情報平滑方法に関するものである。

（従来の技術） 従来、水中、空中を含む任意の空間における伝搬媒体で
ある時間空間信号には、例えば音源信号（音源波）や電
波信号があり、それらの信号を処理するシステムとして
は、例えば空中における電波信号を受信器で受信してそ
の信号処理を行うレーダや、水中において音波信号を受
信器で受信してその信号処理を行うソーナ等がある。

例えばソーナは、水中における目標（信号源）の探索、
計測、類別などを行うために、音源信号の持つ情報（量
）として振幅、周波数、及び方位等の特徴量を抽出する
ことにより種々の信号処理を行う。

このようなソーナの信号処理技術には、例えば文献「沖
電気研究開発、５３［４］（昭和６１年１０月）ｐ、５
３−５８Ｊに記載される技術があった。この文献にも記
載されるように、ソーナで用いられる信号処理は、信号
の時間的特徴（波形、スペクトル等）を抽出するために
用いる時間的処理と、信号の空間的特徴を抽出するため
に用いる空間的処理に分けられる。

ソーナ等では、時間的処理及び空間的処理を行い、信号
の特徴の抽出を行う際に、雑音や任意方向の妨害波の影
響を除去するためにその特徴量に対して平滑化が行われ
る。

その平滑方法としては、例えば信号と雑音の統計的性質
、あるいはその発生メカニズムが分かつている場合には
、ウィナ−フィルタ等による平滑フィルタなどにより雑
音の影響を除去したり、また信号と雑音の統計的性質や
、発生メカニズムが未知の場合には、信号と雑音の持つ
一般的な性質により雑音を除去しなければならず、例え
ば線形フィルタ等で実現される移動平均法等により、会
い続く複数の観測信号値（サンプル値〉の平均値を出力
することにより信号の平滑化を図り、雑音の影響を除去
している。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記の平滑方法では、雑音に埋もれた信
号から高精度に音源信号を抽出したり、任意方向の妨害
波の影響を除去する場合、次のような問題が生じてしま
う。

■　雑音や妨害波と信号の統計的性質や発生メカニズム
が既知の場合に雑音や妨害波の影響を除去することは処
理的には比較的容易に行えるが、しかし、平滑処理に関
わるハード構成の複雑化、及び処理に要する計算量の増
加などは免れず、特徴抽出処理に関わる装置の大型化及
び計算の複雑化を来してしまう。

■　しかし、実際には、このような統計的性質や発生メ
カニズムは未知の場合が多く、このような場合に雑音や
任意方向の妨害波の影響を除去するためには、音源信号
に対して多くのサンプリングを行うなどしなければなら
ず、信号処理に膨大な計算が必要となり、計算が著しく
複雑化してしまう。また、音源信号に対して多くのサン
プリングを行うためには、受信器の数及びその受信器に
よる開口長を増大させる必要があり、ソーナの装置全体
の大型化を来してしまう。

このような問題は、ソーナ等の音源信号に対する信号処
理システムに限らず、例えばレーダ等の電波信号に対す
る信号処理システムを含む時間空間信号の信号処理シス
テム等において、雑音や任意方向の妨害波等の影響を除
去し、高精度にその時間空間信号の情報を抽出しようと
する場合に生じるものである。

本発明は、前記従来技術が持っていた課題として、信号
源に関するデータを得るために時間空間信号の情報を抽
出する信号源特徴量抽出方法において、雑音や任意方向
の妨害波の影響を除去して時間空間信号の情報を高精度
に抽出しようとした場合、膨大な計算が必要となり計算
が複雑化する点、装置の大型化を来す点について解決し
た時間空間平滑方法を提供するものである。

（課題を解決するための手段〉 第１の発明は、前記課題を解決するために、空間上の任
意の場所に配置した受信器を用いて受信した時間空間信
号を、該時間空間信号の持つ情報をパラメータとする非
線形結合関数でモデル化し、前記時間空間信号と前記非
線形結合関数の値との対応に基づき該時間空間信号の情
報を抽出する際に、前記時間空間信号の情報量の空間的
変動及び時間的変動を任意の有限空間及び有限時間毎に
所定の重みを付けて加算することにより抽出される前記
時間空間信号の情報を平滑化するものである。

第２の発明は、第１の発明において、前記加算は、情報
量変動周波数を考慮した帯域制限フィルタによるたたみ
込み処理で実行するようにしたものである。

（作用） 第１の発明によれば、以上のように信号源特徴量抽出方
法における時間空間情報平滑方法を構成したので、前記
時間空間信号は、信号源から到来し、前記受信器で受信
され、例えば受信信号として信号処理が施されるが、そ
の際に該時間空間信号の情報（量）、例えば振幅、周波
数、方位等をパラメータとする非線形結合関数で表わさ
れる。

そのため、例えば前記時間空間信号の持つ情報量（特徴
量）に対して所定の推定性微量を設定し、その推定性微
量での前記非線形結合関数の値と、前記時間空間信号と
の対応関係により、該時間空間信号の持つ情報の抽出を
行える。この際、前記時間空間信号を前記非線形結合関
数でモデル化したため、前記時間空間信号に対して行う
時間毎、空間毎のサンプリング数は少なくてすむ。

前記時間空間信号の情報量は、例えば複数の受信器で該
時間空間信号が受信された場合には各受信器の位置的な
相違により空間的変動を有し、また時間の経過に従って
時間的変動を有する。これは、例えば前記時間空間信号
に対して雑音や任意方向の妨害波等の要因等が作用した
りするためである。このような前記時間空間信号の情報
量の空間的変動及び時間的変動を任意の有限空間及び有
限時間毎に所定の重みを付けて加算することにより、前
記時間空間信号の情報の抽出に際して前記要因等による
影響が除去される。

第２の発明によれば、前記加算は、情報変動周波数を考
慮した帯域制限フィルタのたたみ込み処理で実行するよ
うにしたことにより、前記時間空間信号の情報量の変動
に応じた重み付けが実現される。

従って、前記課題を解決できるのである。

（実施例） 第１図は、本発明の実施例を示す信号源特徴量抽出方法
における時間空間情報平滑方法を説明するためのソーナ
システムの一構成例を示す部分的なブロック図、第２図
は、第１図のソーナシステムでの受信器の配置構成例を
示す図である。

このソーナシステムは、時間空間信号の１つである音源
信号を受信してその信号に対して信号処理を施す機能を
有し、信号受信部１０、非線形特徴量推定部２０、及び
平滑処理手段３０を備えている。

信号受信部１０は、信号源である音源からの音源信号を
受信して電気信号（受信信号）に変換するものであり、
Ｌ個の受信器１Ｏ−ｉ（ｉ＝１２、・・・、Ｌ）で構成
されている。ここで、各受信器１０−１の位置ベクトル
は、ｒｉで表わされる。

信号受信部１０の処理単位は、時間方向については１フ
レ一ムＮ個の離散時系列サンプルを所定のサンプルずつ
ずらしながら１時間フレームを構成し、空間（受信器）
方向については１セットＭ個（Ｍ＜Ｌ＞個の相隣り合う
受信器（空間離散サンプル）を所定の個数Ｃずつずらし
なから１空間フレームを構成する。従って、１時間フレ
ーム処理は、所定の回数ｍ　（＝　（［Ｌ−Ｍ］／ｃ　
）　＋１　＞回の空間フレーム処理を含む。

非線形特徴量推定部２０は、音源（信号）の特徴量を推
定して推定性微量として出力するものであり、推定信号
発生部２１、推定誤差算出部２２、正規方程式決定部２
３、補正量算出部２４、推定誤差判定部２５、及び推定
特徴量更新部２６を有している。

ここで、推定信号発生部２１は、信号受信部１０で受信
する受信信号に対する推定値を音源の推定性微量の非線
形結合関数で算出するものである。

推定誤差算出部２２は、該推定値の該受信信号に対する
推定誤差を算出するものである。

正規方程式決定部２３は、該推定誤差と該推定性微量か
ら例えば最小２乗線形丁ａｙ　ｌ　ｏｒ微分補正に基づ
いて正規方程式を決定する機能を有している。

補正量算出部２４は、正規方程式から推定性微量に対す
る補正量を算出する処理を行う。

推定誤差判定部２５は、推定誤差算出部２２により得ら
れた推定誤差を用いて該推定誤差が推定誤差基準を満た
すか否かを判定する判定処理を行つ。

推定特徴量更新部２６は、推定誤差判定部２５の判定結
果が推定誤差が推定誤差基準を満たさないものである場
合に、該推定性微量に補正量を加算した結果を新たな推
定性微量として推定信号発生部２１へ出力する機能を有
している。

ここで、非線形特徴量推定部２０は、上記処理を該推定
誤差が該推定誤差基準を満たすまで反復し、該推定誤差
が該推定誤差基準を満たす時、その時の推定特徴量を平
滑処理手段３０へ出力するものである。

平滑処理手段３０は、非線形特徴量推定部２０からの推
定特徴量に平滑処理を施すものであり、空間平滑処理部
３１及び時間平滑処理部３２で構成されている。

空間平滑処理部３１は、非線形特徴量推定部２０での空
間フレーム処理を空間フレームを所定の個数０個ずつず
らしながら所定の回数ｍ回行い、各空間フレームで得ら
れる推定特徴量を例えば重み付は平均するものである。

時間平滑処理部３２は、時間フレーム毎に、空間平滑処
理部３１で得られた推定特徴量を時間平滑フィルタによ
り平滑処理し、その平滑処理した結果を各時間フレーム
毎に推定特徴量として出力するものである。

次に、本実施例の信号源特徴量抽出方法における時間空
間情報平滑方法について第１図及び第２図を参照しつつ
説明する。

ここで、音源がＤ個あり、各音源からの音源信号（音源
波）は受信器ｉ　（ｉ＝１．２．・・・、Ｍ＞に平面波
として受信されると考え、抽出すべき音源の特徴量ベク
トルＰは、各音源の特徴量を成分として持ち、そのｊ番
目の音源の特徴量を例えば振幅ａｊ、角周波数ωｊ、方
位θｊ　（ｊ＝１．２・・・、Ｄ）とし、特徴量ベクト
ルＰの各成分をｐｋ（ｋ＝１．２．・・・、３Ｄ）で表
記すると、特徴量ベクトルＰは、 Ｐ＝　（ｐｌ　、ｐ２　、・・・、ｐ３Ｄ）＝　（ａｌ
　、　　ａ２　、　・・、　　ａＤ　。

ω１　、ω２　、・・・、ωＤ。

θ１　、θ２．・・・、ａＤ） で表わされる。

また、第を時間フレームにおける第り空間フレームでの
特徴量ベクトルＰに対する推定特徴量ベクトルをｐｈ、
各音源の推定振幅をａｊｈ、推定角周波数をｍｊｈ、推
定方位を＃ｊｈ（ｊ＝１．２．・・Ｄ）とし、推定特徴
量ベクトルＰｈの各成分を百ｋ　　（ｋ＝１．２．・・
・、３Ｄ）と表記すると、推定特徴量ベクトル戸りは、 Ｐｈ＝　（ｐｌｈ、　ｐ２ｈ、−、ｐ３Ｄｈ　）（ａｌ
ｈ、ａ２ｈ、・・・、　　ａＤｈ。

＝１ｈ、＝２ｈ、・・・、富Ｄｈ ７ｆ１ｈ、　ｄ２ｈ、−、６？Ｄｈ） で表わされる。

各音源からの音源波が受信器１０−ｉで受信されると、
各受信器１０−１は、離散時系列信号として受信信号ｓ
（ｎ、ｉ＞を出力する。

また、推定信号発生部２１は、受信信号ｓ（ｎ。

ｉ）に対する推定信号τ（ｎ、ｉ）を次のようにしで算
出する。即ち、各音源波が平面波として受信器１０−１
に入射する場合、受信器１０−１で受信された受信信号
ｓ（ｎ、ｉ＞に対する推定値である推定信号ｓ（ｎ、ｉ
＞は、推定振幅ａｊｈ、推定各層波数πｊｈ、推定方位
＆ｊｈ（、ｊ＝１．２゜・・・、Ｄ）の非線形結合関数
である次式（１）でモデル化される。

マ（ｎ、ｉ）＝ ・・・（１） （ｎ＝１．２．　・−、Ｎ、　　ｉ＝１．２．　・−、
Ｍ）但し、πｊｈは波数ベクトルであり、πｊｈ＝Ｋｊ
ｈ（ｃ　ｏ　５ｄｊｈ、　ｓ　ｉ　ｎ（９ｊｈ）で表わ
される。ここで、Ｋｊｈ−富ｊｈ／Ｃ，Ｃは音速である
。

従って、音源の特徴量ベクトルＰを推定した推定時′ａ
量ベクトルｒに基づき（１）式により推定信号ｓ（ｎ、
ｉ）を算出すれば、その推定特微量ベクトル戸が特徴量
ベクトルＰに対して順当に推定されていれば、それに対
応して推定信号ｓ（ｎ。

ｉ）も受信信号ｓ（ｎ、ｉ）に対して順当に推定された
値のものが得られる。

推定誤差算出部２２では、推定信号ｓ（ｎ、ｉ）の受信
信号ｓ（ｎ、ｉ＞に対する推定誤差パワー■を次式（２
〉に従って算出する。

を適用する。即ち、ｓ（ｎ、ｉ＞を各推定特徴量の周り
で１次の項までＴａｙ　ｌ　ｏ　ｒ展開し、これを（２
〉式に代入すると、最小２乗法の原理から次式（３〉を
得る。

Ｅ＝Ｆ・δｐｈ ・・・（３） 但し、 Ｅ−（ｅｌ　、　ｅ２　、−・、　　ｅ３Ｄ）Ｆ＝　（
ｆｋｉ）（ｋ、Ｊ　＝１．２．・・・、３Ｄ）ｋ 正規方程式決定部２３は、推定誤差算出部２２で推定誤
差パワー■が算出されると、その推定誤差パワー■を最
小とするような推定特徴量ベクトル「を例えば最小２乗
法によって以下のようにして求める。なお、推定信号ｓ
（ｎ、ｉ＞が推定特徴量ａｊｈ、　ｕｊｈ、　５ｊｈの
非線形結合な関数なので、最小２乗法のうち最小２乗線
形ｒａｙ　ｌ　Ｏｒ微分補正法ｋ１ （ｋ、、１！　＝１．２．・・・、３Ｄ）この（３〉式
は、推定誤差パワー■を減少させる推定特徴量ベクトル
ｐｈに対する補正ベクトルδｐｈを決定する正規方程式
である。

補正量算出部２４では、（３）式を用いて、次式（４）
で表わされる補正ベクトルδｐｈを求める。

δＰｈ　＝Ｆ−１・Ｅ ・・・（４） 推定誤差判定部２５では、推定誤差基準として例えば推
定誤差パワー■を最小化するものとし、推定誤差パワー
■が推定誤差基準を満たすが否かを判定し、その判定結
果が推定誤差基準を満たすものであれば、その時の推定
特徴量ベクトルｐｈを次段の空間平滑処理部３１へ出力
する。

推定特徴量更新部２６は、推定誤差判定部２５の判定結
果が推定誤差パワーＶが最小でないと判定した場合に、
その時の推定特徴量ベクトルｐｈに補正量算出部２４で
算出した補正ベクトルδＰｈを加算したものを新たな推
定特徴量ペクトルアｈとして更新し、即ち特徴量ベクト
ルＰｈを「ｈ−Ｐｈ＋δｐｈのようにして更新して推定
信号発生部３１へ出力する。

以下、非線形特徴量推定部２０は、更新された推定特徴
量に基づいて、上記処理を該推定誤差パワー■が推定誤
差基準を満たすまで反復し、推定誤差パワーが最小とな
ると、その時の推定性微量ベクトル戸りを次段の空間平
滑処理部３１へ出力する。

空間平滑処理部３１では、非線形特徴量推定部２０によ
る第を時間フレームにおける第り空間フレームでの空間
処理を空間フレームを該所定の個数Ｃずつずらしながら
所定の回数ｍ回行い、各空間フレームで得られる推定特
徴量ベクトルｐｈを重み付は平均し、その出力をＱｔ（
ｔば、時間フレームの番号）とする。即ち、Ｑｔは、次
式（５）によって得られる。

Ｑｔ　＝　（互１．互２．・・・、互３Ｄ）・・・（５
） ｗｊ（ｈ）　：重み係数 時間平滑処理部３２では、時間フレーム毎に、空間平滑
処理部３１で得られた出力Ｑｔを時間平滑フィルタによ
り平滑処理し、その平滑処理した結果を各時間フレーム
毎に推定特徴量６ｔとして出力する。ここで、時間平滑
フィルタによる平滑処理は例えば区間ＮＱ移動平均とす
ると、推定特徴量５ｔは次式（６）で表わされる。

次に、本実施例の時間空間情報平滑方法を適用した信号
源特徴量抽出方法により、信号源として２つの音源を設
定して特徴量の抽出処理を行った場合の抽出結果を第３
図及び第４図に示す。

第３図は、実施例の空間平滑処理のみによる推定特徴量
の時間トラッキング結果を示す図、第４図は、実施例の
空間平滑処理及び時間平滑処理を施した場合の推定特徴
量の時間トラッキング結果を示す図である。

ここで、本抽出処理は、第２図に示した各受信器１０−
１を半径１．５ｍの半円上に５°間隔で３７個配置し、
これに２音源からの音源波が平面波として各受信器１０
−ｊに到来するものとし、それぞれの音源の特徴量は、
振幅ａｌ　＝１ｖ　（ボルト）、ａ２＝１ｖ、周波数ｆ
ｌ＝２．１ｋＨｚ、ｆ２　＝２．０ｋＨｚ、方位θ１＝
８１．０°、θ２＝８０．０°とし、各音源のＳ／Ｎ比
はＯｄＢとした。

さらに、本抽出処理では、隣り合う５個（Ｌ＝３７、Ｍ
＝５、Ｃ＝１）の受信器１０−１で空間フレームを構成
し、時間フレームの分析時間を２０ｍ５ｅｃとした。ま
た、空間平滑の重み係数Ｗｊ（ｈ）＝１とし、空間平滑
フィルタを区間１０（ＮＱ＝１０）の移動平均とした。

本抽出処理では、第３図に示すように空間平滑処理のみ
を施した場合の方位に関する２秒間の推定方位の平均値
は、θ１＝８０．９７°、θ２＝７９．９２°、分散σ
１　＝０．０９°、σ２＝０１０°となる。また、第４
図に示すように空間平滑処理に加えてさらに時間平滑処
理を施した場合の推定方位の２秒間の平均値は、θ１＝
８１．０４、θ２＝７９．９５、分散σ１＝０．０１°
、σ２＝０．０１°となる。従って、平滑処理手段３０
により空間平滑処理及び時間平滑処理の双方を施した場
合、空間平滑処理のみを施した場合に比べてより安定し
た音源時ａ量の抽出が行えることが分かる。

本実施例は、次のような利点を有している。

（Ａ＞本実施例では、受信器１０−ｊで受信した受信信
号を音源波の持つ特徴量の非線形結合でモデル化し、音
源波の持つ特徴量を最小２乗法により求める信号源特徴
量抽出方法を実現するための受信信号部１０及び非線形
特徴量推定部２０に、さらに、本実施例の時間空間情報
平滑方法を実現するための平滑処理手段３０を設け、空
間フレーム毎に所定の重み付は平均をとり、さらに時間
フレーム毎に移動平均をとるようにした。

そのため、本実施例のソーナシステムでは、音源の特徴
量の抽出に際して、雑音や妨害波の影響を最小限にでき
、耐雑音性を有する高精度の抽出処理が行える。

（Ｂ）本実施例の時間空間情報平滑方法を適用する本実
施例の信号源特徴量抽出方法を実現する信号受信部１０
及び非線形特徴量推定部２０では、信号受信部１０で離
散時系列信号として受信した受信信号ｓ（ｎ、ｉ＞を音
源波の持つ特徴量の非線形結合でモデル化し、その受信
信号ｓ（ｎ、ｉ）に対する推定信号ｉ（旧　ｉ〉を求め
、その推定信号マ（ｎ、ｉ＞の受信信号ｓ（ｎ、ｉ＞対
する推定誤差パワー■が最小となるような推定特徴量ベ
クトルｐｈを、例えば最小２乗法により求めている。

そのため、推定誤差パワー■が推定誤差基準を満たす推
定特徴量ベクトルの抽出は、受信信号Ｓ（ｎ、ｉ＞から
直接求める場合に比べて、サンプリング数、即ちｎ、ｉ
の最大数は少なくてすみ、短い処理時間で精度の高い特
徴量抽出が行える。

即ち、ｉの最大数が少なくてすむということは、受信器
１０−１の個数が少なくてすむということであり、ｎの
最大数が少なくてすむということは、１時間フレームＮ
個の離散時系列サンプルのＮの数が少なくてすむという
ことである。従って、本実施例の信号源特徴量抽出方法
を用いた信号受信部１０及び非線形特徴量推定部２０で
は、従来に比べて高い精度の特徴量の抽出を行いつつ、
装置の小形化を図れ、かつ計算の簡易化を図れる。その
ため、本実施例の時間空間情報平滑方法を実現するため
の平滑処理手段３０を付加することにより、従来に比べ
て装置の大型化及び計算の複雑化を来すことなく、雑音
及び妨害波等の影響が除去され安定した音源特徴量を得
ることができる。

（Ｃ）本実施例のソーナシステムに用いた信号源特徴量
抽出方法では、音源の特徴量を抽出する際に、受渡器１
０−１は位置ベクトルｒｉさえ分がっていればよく、そ
の配置は任意に設定することが可能である。そのため、
本実施例のソーナシステムでは、平滑処理手段３０にお
ける処理等を考慮した最適設計が可能である。

本発明は、図示の実施例に限定されず、種々の変形が可
能である。その変形例としては、例えば次のようなもの
がある。

（Ｉ）上記実施例において、空間平滑処理部３１での重
み係数ｗｊ（ｈ＞を用いた重み付は加算は、情報量変動
周波数を考慮した帯域制限フィルタによるたたみ込み処
理で実行することにより、雑音や妨害波等の影響をさら
に効果的に除去することができる。

（ＩＩ）第１図に示したソーナシステムは、本実施例の
信号源特徴量抽出方法における時間空間情報平滑方法を
実現するための一構成例を示したものであり、その構成
は種々の変形が可能である。

例えば第２図に示した受信器１０−１の配置は、円上で
行う必要はなく任意の設定が可能である。

平滑処理手段３０における平滑処理には、種々の方法が
考えられる。例えば空間フレーム及び時間フレームの設
定方法は適宜変更が可能であり、例えば時間平滑処理と
空間平滑処理の処理順序等は変更が可能である。時間平
滑処理部３２の時間平滑処理は、移動平均以外の手段に
より行うようにしてもよし、各時間フレーム毎に適当な
重み付けをして加算を行うようにしてもよい。この場合
に、推定特徴量５ｔは、例えば次式（７）で表わされる
。

＝０ 但し、ｗｔ（ｉ＞は、時間方向の重み係数である。

さらに、第１図のソーナシステムの構成は、処理手順に
従って便宜的に図示したものであり、構成要素間の関連
は必ずしも図示のものに限定されるものではない。

（ＩＩＩ）上記実施例ては、本発明を時間空間信号を例
えば音源信号としてソーナシステムに適用した場合につ
いて説明したが、本発明は、音源信号を時間空間信号と
する音響システムにかぎらず、音源信号以外の時間空間
信号、例えば電波信号を伝搬媒体とするレーダ等を含む
種々の信号処理システム等に対して幅広く適用が可能で
ある。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明によれば、信号源か
らの前記時間空間信号の情報（特徴量）をパラメータと
する非線形結合関数で、前記受信器で受信された前記時
間空間信号をモデル化することにより、前記時間空間信
号の情報（特徴量）を抽出する信号源特徴量抽出方法に
おいて、該情報量（特徴量）の時間的変動及び空間的変
動を任意の有限空間及び有限時間毎に適当な重みを付け
て加算することにより時間空間情報平滑方法を実現して
いる。そのため、少ない受信器でしかも短時間で高い分
解能の特徴量の抽出を行える前記信号源特徴量抽出方法
の効果と共働して、従来に比べて装置の大型化及び計算
の複雑化を来すことなく、その際に抽出される情報（特
徴量）の時間方向及び空間方向のばらつきを最低限に抑
えることができ、高精度に情報を抽出することが可能と
なる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示す信号源特徴量抽出方法に
おける時間空間情報平滑方法を説明するためのソーナシ
ステムの一構成例を示すブロック図、第２図は第１図の
ソーナシステムでの受信器の配置構成例を示す図、第３
図は実施例の空間平滑処理のみを施した推定特徴量の時
間トラッキング結果を示す図、第４図は実施例の空間及
び時間平滑処理を施した推定特徴量の時間トラッキング
結果を示す図である。 １０・・・信号受信部、２０・・・非線形特徴量推定部
、２１・・・推定信号発生部、２２・・・推定誤差算出
部、２３・・・正規方程式決定部、２４・・・補正量算
出部、２５・・・推定誤差判定部、２６・・・推定特徴
量更新部、３０・・・平滑処理手段、３１・・・空間平
滑処理部、３２・・・時間平滑処理部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、空間上の任意の場所に配置した受信器を用いて受信
   した時間空間信号を、該時間空間信号の持つ情報をパラ
   メータとする非線形結合関数でモデル化し、前記時間空
   間信号と前記非線形結合関数の値との対応に基づき該時
   間空間信号の情報を抽出する信号源特徴量抽出方法にお
   いて、 前記時間空間信号の情報量の空間的変動及び時間的変動
   を任意の有限空間及び有限時間毎に所定の重みを付けて
   加算することにより、抽出される前記時間空間信号の情
   報量を平滑化することを特徴とする時間空間情報平滑方
   法。 ２、請求項１記載の時間空間情報平滑方法において、 前記加算は、情報量変動周波数を考慮した帯域制限フィ
   ルタによるたたみ込み処理で実行する時間空間情報平滑
   方法。