センサ情報統合解析装置および方法
【課題】複数の音響センサの情報を処理する信号処理装置では、音響センサごとにパラメータを推定する必要があり、センサ数に応じて処理負荷が高くなるので、複数の音響センサのパラメータ推定にかかる負荷を低減する必要がある。
【解決手段】複数の音響センサをグループ化し、グループ内の音響センサの平均位置に１つの仮想的な音響センサが存在すると仮定し、仮想的な音響センサのパラメータの最適化を仮想的な音響センサごとに行い、各グループに含まれる音響センサのパラメータをそのグループの仮想的な音響センサのパラメータと同一に設定する。
【解決手段】複数の音響センサをグループ化し、グループ内の音響センサの平均位置に１つの仮想的な音響センサが存在すると仮定し、仮想的な音響センサのパラメータの最適化を仮想的な音響センサごとに行い、各グループに含まれる音響センサのパラメータをそのグループの仮想的な音響センサのパラメータと同一に設定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の音響センサの観測情報を統合的に処理して目標信号を検出し、観測対象の追尾、位置推定を行う装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の音響センサの観測情報を統合的に処理する場合、その前段階として各音響センサの各種パラメータ設定が必須である。設定するパラメータとしては、センサ位置などの外部的なパラメータや、送信パルスの周波数などの内部的なパラメータがある。
【０００３】
従来、このような音響センサのパラメータ設定方法は、例えば、下記非特許文献１に提案されている。また、すべてのパラメータを自動で設定せず、オペレータの経験に基づく手動設定も併用されている。
【０００４】
非特許文献１に記載の方法では、物理的な環境や音響信号の処理方式のモデル化を行い、信号処理装置のＳ／Ｎなどを評価指標としたパラメータ最適化法を提案している。最適化については、解析的な最適解の導出のほか、数値的、発見的手法の適用が報告されている。
【０００５】
【非特許文献１】S. M. Kay、J. H. Thanos、念ptimal Transmit Signal Design for Active Sonar/Radar煤AIEEE Int. Conf. Acoustics、Speech、and Signal Processing (ICASSP‘02)、pp.1513-1516、2002.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記従来技術を複数の音響センサの情報を処理する信号処理装置に適用する場合、音響センサごとにパラメータを推定する必要があり、センサ数に応じて処理負荷が高くなる。
【０００７】
本発明では、複数の音響センサの各種パラメータ推定にかかる負荷を低減した、複数のセンサ情報の解析装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
分散配置された複数の音響センサから得られた観測信号、前記複数の音響センサの設置位置信号および前記複数の音響センサの設置領域における音響物理的な情報を計測する環境センサから得られた観測信号を記憶する記憶領域を備える記憶装置と、前記記憶装置にアクセス可能な中央処理装置とを備えた計算機により構成する。
【０００９】
前記中央処理装置は前記記憶装置に記憶された前記音響センサから得られた観測信号を解析して各音響センサの観測領域内の各位置における観測信号値を算出し、前記観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定し、同一であると判定した前記観測信号の値に基づいて、各位置における目標の存在の有無を推定し、
前記記憶装置に記憶された前記設置位置に関する信号を基礎に、前記音響センサの現在のパラメータを推定し、
前記記憶装置に記憶された前記環境センサから得られた観測信号を基礎に前記音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定し、前記複数の音響センサの位置関係に基づいて音響センサをグループ化し、グループ内に１つの仮想音響センサが存在すると仮定して、前記推定された音響センサの観測領域における音響物理的な情報に基づいて前記仮想音響センサのパラメータを前記仮想音響センサごとに算出し、前記音響センサのグループごとに、各グループに含まれる複数の音響センサのパラメータとして前記仮想音響センサのパラメータを設定する。
【発明の効果】
【００１０】
複数の音響センサのパラメータ推定にかかる処理負荷を低減できる。また、その結果、環境の変化に応じた動的なパラメータ推定が可能になり、目標の探知性能の向上が期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
［実施例１］
実施例１は、複数の音響センサをその位置情報によりグループ化して各種センサパラメータを設定後、それらの観測情報を総合的に解析することにより目標を検出する統合解析装置を構成する。
【００１２】
図１は、実施例１における複数の音響センサを用いた目標の観測方法を模式的に示す図である。目標１０３および各音響センサ１０１ａ−１０１ｃは水中に存在する。図１ではセンサ数を３としているが、３以上の任意の数とすることができる。
【００１３】
各音響センサ１０１ａ−１０１ｃは目標１０３が存在すると想定される領域に向けて観測領域が形成されるように配置される。１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃは音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃの観測領域を示す。図の例では、音響センサ１０１ａ、１０１ｂでは音波を発信および受信する機能を備え、音響センサ１０１ｃは音波を受信する機能のみを備えるものとされる。音響センサ１０１ａおよび１０１ｂにより発信された音波は目標１０３で反射され、この反射波を音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃで受信する。目標１０３は静止している場合もあり、移動している場合もある。ここでは、音響センサ１０１ａ、１０１ｂは送受波器、音響センサ１０１ｃは受波器としているが、これらは送波器、受波器、および送受波器のどの形式でも良い。ただし、少なくとも一つの音響センサは送波器の機能を持つことが必要である。また、同様に少なくとも一つの音響センサは受波器の機能を持つことが必要である。
【００１４】
図２は、実施例１における統合解析装置の構成を示す図である。本装置２１０は、音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ、音響センサの設置領域における音響物理的な情報、例えば水温、流速、を計測する環境センサ１１１および位置センサ１１０ａ，１１０ｂ，１１０ｃとのインタフェース２０１、一連の処理を行うＣＰＵ２０２、プログラムやデータを格納する記憶装置２０３、外部機器２０５、表示手段２１１、キーボード２１２およびポインティングデバイス（例えばマウス）２１３とのインタフェース２０４、およびこれらを接続するバス２０６から構成される。表示手段２１１、キーボード２１２およびポインティングデバイス（例えばマウス）２１３は統合解析装置のオペレータによるデータの入力あるいは解析結果のオペレータへの提示のために使用される。
【００１５】
図３は、統合解析装置における各機器と処理プログラムとの関連を示すブロック図である。信号観測プログラム３０１は、各音響センサ１０１の観測信号を解析して、音響センサ１０１の観測領域１０２内の各位置における観測信号値（反射波の信号強度）を求める。統合解析プログラム３０２は、観測信号値の高い位置に目標１０３が存在すると仮定し、異なる音響センサで得られた観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定する。同一であると判定した観測信号の値に基づいて、その信号が観測された位置に目標が存在すると推定する。状態計測プログラム３０３は、前記音響センサに関する信号を基礎に音響センサの現在のパラメータ値を推定し保持する。ここで、音響センサのパラメータとは、送信範囲、送信波形（振幅、周波数、パルス長、掃引レート）、送信方位、位置、送信タイミングを意味する。環境情報取得プログラム３０５は環境センサ１０１から得られた観測信号を基礎に音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定する。パラメータ設定プログラム３０４は、状態計測プログラム３０３および環境情報取得プログラム３０５の出力に基づいて、さらに、必要に応じて、信号観測プログラム３０１および統合解析プログラム３０２の出力をも加味して、音響センサ１０１のグループ化、および各グループ単位でのセンサパラメータの設定を行う。パラメータ設定プログラム３０４の出力に応じて各音響センサ１０１のパラメータが設定される。
【００１６】
以下、信号観測プログラム３０１、統合解析プログラム３０２、状態計測プログラム３０３、パラメータ設定プログラム３０４、環境情報取得プログラム３０５における処理の具体例を示す。本処理プログラムは統合解析装置２１０のメモリ２０３内に格納され、ＣＰＵ２０２により実行される。
【００１７】
信号観測プログラム３０１では、音響センサ１０１の観測信号を相関処理などの信号解析法を用いて解析する。信号解析方法としては、例えば、Richard O. Nielsen, 鉄onar Signal Processing Artech House, 1991.に記載の各種信号解析方法を使用することができる。
【００１８】
図４（ａ），（ｂ）は信号観測プログラム３０１の解析結果例を説明する図である。図４（ａ）は、解析結果を、音響センサ１０１により観測された各位置における観測信号値を輝度値とした観測画像４０１で表示している例である。観測画像４０１は、音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃの観測データに応じて音響センサごとに構成される。観測画像４０１の横軸は音響センサ１０１からみた方位、縦軸は音響センサ１０１からの距離を表す。４０２は観測点（目標位置情報）、記号４０３は音響センサ１０１の位置である。例えば、音響センサ１０１ａについて見れば、音響センサ１０１ａが記号４０３の位置にあり、音響センサ１０１ａに、観測点４０２ａ，４０２ｂ，４０２ｃの位置からの反射信号が受信されていることを示す。他の音響センサ１０１ｂ，１０１ｃについても同様である。ここで音響センサ１０１に受信される反射信号は図１における目標１０３によるものと、他のノイズ源に拠るものとが混在している。
【００１９】
図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す画像４０１を各音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃで共通の座標系Ｏ−ＸＹＺに写像したグラフ４０４である。図４（ａ）に示す画像４０１と同様、各センサの画像４０１に対してグラフ４０４が構成される。Ｘ軸、Ｙ軸は位置、Ｚ軸は観測信号値を表す。曲線４０５ａ、４０５ｂ、４０５ｃは、図４（ａ）に示す画像４０１の観測点４０２ａ、４０２ｂ、４０２ｃに対応し、位置４０６は点４０３（音響センサ１０１ａの位置）に対応する。
【００２０】
画像４０１およびグラフ４０４の中で、観測信号値が設定したしきい値より高い位置を目標１０３の位置と仮定する。この段階では、目標位置を一つに定めず、目標位置の候補を幾つか選択する。図４（ｂ）の例では、しきい値に応じて、（１）曲線４０５ａの観測信号値を目標１０３からの観測信号と仮定する、（２）曲線４０５ａおよび４０５ｂの観測信号値を目標１０３からの観測信号の候補とする、（３）曲線４０５ａ、４０５ｂおよび４０５ｃの観測信号値を目標１０３からの観測信号の候補とする、（４）目標１０３からの観測信号はないとする場合が考えられる。以下の解析はこの手法で推定された目標１０３の位置の候補を基礎として行う。
【００２１】
統合解析プログラム３０２では、音響センサごとに、時系列に得られる観測信号から推定された目標１０３の候補位置より目標１０３の移動の軌跡を推定し、軌跡の同一性の判定および統合を行う。
【００２２】
図５は統合解析プログラム３０２における具体的な処理手順を示すフロー図である。図６は、図４（ｂ）で説明したグラフ４０４の各音響センサ１０１で共通の座標系のＸ軸、Ｙ軸について、各音響センサ１０１の観測信号から推定された目標１０３の移動の軌跡を説明する図である。
【００２３】
６０１ａ、６０１ｂ、６０１ｃは、例えば音響センサ１０１ａにより時系列に得られた観測点、６０２ａ、６０２ｂ、６０２ｃは、例えば音響センサ１０１ｂにより時系列に得られた観測点を、それぞれ、示す。６０３ａ、６０３ｂは音響センサ１０１ａ、１０１ｂの時系列に得られた観測点から推定された軌跡を表す曲線である。６０４ａ、６０４ｂは、それぞれ、音響センサ１０１ａ、１０１ｂの観測点６０１ａ、６０２ａの表す観測位置に対して観測誤差から決まる誤差分布を表す閉曲線群である。このような誤差分布は、全ての観測点で存在するが、図示は省略する。このように、異なる二つの音響センサ１０１により時系列に得られた観測点のグラフの組は、音響センサ１０１が３個の場合には、図の音響センサ１０１ａ、１０１ｂの組の他、音響センサ１０１ａ、１０１ｃの組、および音響センサ１０１ｂ、１０１ｃの組の二つがある。
【００２４】
以下、図６に示す軌跡を基礎として、統合解析プログラム３０２における具体的な処理手順を図５を参照して説明する。着目した二つの音響センサの組の軌跡に対して、それぞれの音響センサから得られた軌跡を同一の目標１０３の移動の軌跡であるか否か判定する。音響センサ数が３以上の場合には、上述した各組の軌跡について同様の処理を実行して、全軌跡の同一性を評価する。
【００２５】
ステップ５０１：軌跡生成
音響センサごとに時系列の観測点を組合せて軌跡を生成し、目標の軌跡か判定する。評価指標としては、軌跡上の各位置における目標の速度や、単位時間当たりの針路の変化分を使用する。軌跡上の各観測点において、それらが目標の速度や針路の変化分の想定範囲内である場合に、その軌跡を目標の軌跡と推定する。図６の例では、音響センサ１０１ａの観測点６０１ａ、６０１ｂ、６０１ｃにより軌跡６０３ａを生成し、音響センサ１０１ｂの観測点６０２ａ、６０２ｂ、６０２ｃにより軌跡６０３ｂを生成する。
【００２６】
ステップ５０２−５０６：同一性評価
異なる音響センサで推定した２つの軌跡を選択する。選択した軌跡上の各観測点について、それらの距離を算出する（ステップ５０２）。図６の例では、音響センサ１０１ａの観測点により生成した軌跡６０３ａと、音響センサ１０１ｂの観測点により生成した軌跡６０３ｂ間の距離を算出する。距離の計算は、観測誤差分布の平均および分散を基に定義されるマハラノビス距離や、例えば、鳥脇順一郎、“認識工学”、コロナ社、１９９３．などに記載の種々の距離を基礎として算出することができる。
【００２７】
各観測点間の距離についてカイ二乗分布の値を算出する（ステップ５０３）。その全ての値が設定したしきい値Ｔｋ以上であるか否か判定する（ステップ５０４）。全ての値が設定したしきい値Ｔｋ以上である場合には、選択した２つの軌跡が同一の目標を示すとみなして、この推定した２つの軌跡を有効として保存する（ステップ５０５）。全ての値が設定したしきい値Ｔｋ以上で無い場合には、選択した２つの軌跡は同一の目標を示すものでは無いとみなして、この推定した２つの軌跡を無効として廃棄する（ステップ５０６）。
【００２８】
ステップ５０７：判定（全軌跡を処理）
上述したように、異なる音響センサの組で観測された軌跡の組の同一性を評価するまで、ステップ５０２−５０６を繰り返す。ここまでの処理は、前述した観測信号の候補の全てに対して行う。
【００２９】
ステップ５０８：目標位置推定
選択した２つの軌跡が同一の目標を示すと判定されて保存された組の軌跡上の対応する観測点の観測位置誤差分布の各位置（Ｘ、Ｙ）における積を算出する。図６の例では、対応する観測点６０１ａ、６０２ａの観測誤差分布６０４ａ、６０４ｂなどの積を算出する。軌跡上の対応する観測点の観測位置誤差分布の各位置（Ｘ、Ｙ）における積の値が最大となる位置を時刻ごとに選択し、各時刻における目標の観測位置とする。この計算は保存された全ての組について組ごとに実施する。
【００３０】
統合解析プログラム３０２ではそのほか、例えば、David L. Hall、溺athematical Techiques in Multisensor Data Fusion煤AArtech House、1992.に記載のフィルタベースの統合方式、尤度やベイズ推定、Ｄｅｍｐｓｔｅｒ−Ｓｈａｆｅｒ理論に基づく統合方式を使用することができる。
【００３１】
状態計測プログラム３０３では、位置センサ１１０ａ−１１０ｃで観測した前記音響センサの位置の取得、および記憶装置２０３から現在使用している前記音響センサのパラメータの取得を実施する。センサ位置については、複数の人工衛星を利用した電波測位システムであるＧＰＳにより計測するのが正確である。この場合、各センサにＧＰＳ受信機を搭載する必要がある。そのほか、地上の基地局を利用した電波航法システムを使用することもできる。これらの位置計測システムのデータは、他のセンサと同様にセンサインタフェイス２０１を介して取り込まれる。
【００３２】
図１では、音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃは、それぞれ、独立した一つのセンサとして表示し、上述の説明もこれを前提としたが、実用的には、これらのセンサを、いくつかのセンサの組として扱う方が簡便な場合がある。このような場合に対して、パラメータ設定プログラム３０４では、音響センサのグループ化、およびセンサパラメータの最適化を行う。図７はパラメータ設定プログラム３０４における具体的な処理手順を示すフロー図である。図８は、複数のセンサを、いくつかのセンサの組として扱う場合の例を目標探索領域８０１、音響センサ８０２ａ−８０２ｇ、グループ化されたセンサの組８０３ａ−８０３ｃ、各グループの仮想的な音響センサ８０４ａ−８０４ｃと表示して説明する図である。
【００３３】
図８において、音響センサ８０２ａ−８０２ｇが目標探索領域８０１の片側の周辺に配置される。音響センサ８０２ａ−８０２ｃは音響センサのグループ８０３ａとして、音響センサ８０２ｄは音響センサのグループ８０３ｂとして、および、音響センサ８０２ｅ−８０２ｇは音響センサのグループ８０３ｃとして、それぞれ、グループ化される。これらのグループ化されたセンサの組８０３ａ−８０３ｃには、仮想的なセンサが存在するものと想定され、これらの位置を８０４ａ−８０４ｃと表す。また、図に例示した音響センサ８０２ａと８０２ｄ間の距離ｄ（８０２ａ，８０２ｄ）と同様に、各音響センサの距離が演算に使用されるが、このために、各音響センサの設置位置が、位置センサ１１０ａ，１１０ｂ，１１０ｃの信号を処理した状態計測プログラム３０３で取得され、統合解析装置２１０の記憶装置２０３に格納される。
【００３４】
以下、図８に示す音響センサの配置、グループ化、および、目標探索領域を基礎として、パラメータ設定プログラム３０４における具体的な処理手順を図７を参照して説明する。
【００３５】
ステップ７０１：探索領域設定
音響センサで目標を探索する領域を設定する。例えば、前もって目標の存在確率が高いと分かっている領域や、監視すべき領域を目標探索領域８０１として設定する。目標探索領域の設定としての具体的な行動は、例えば、音響センサの音波の照射方向および反射の検出の方向を制御することである。
【００３６】
ステップ７０２：グループ化
音響センサ８０２ａ−８０２ｇを互いの距離ｄに基づいてグループ化する。距離ｄとしては、音響センサの設置位置から算出される幾何学的な距離を使用する。この距離ｄに基づいて、鳥脇順一郎、“認識工学”、コロナ社、１９９３．（前出）などに記載のクラスタリング手法を使用することにより、音響センサをグループ化する。上述したように、図８の例では、音響センサ８０２ａ−８０２ｇが３つのグループ８０３ａ−８０３ｃに分割される。
【００３７】
ステップ７０３：パラメータ更新
１つのグループを選択し、そのグループに含まれる音響センサの平均位置を算出する。その位置に音響センサがあると仮定し、仮想的な音響センサのパラメータＣｐ（ｉ）を設定する。ここで、ｉ（ｉ＝０，１，２，…）はステップ７０３から７０７までの繰り返し回数を表す。具体的には、仮想的な音響センサの複数のパラメータから１つのパラメータ（Ｃｐ（・）の１要素）を任意に選択し、そのパラメータ値を変更する。一度の変更で許容されるパラメータの変更幅はパラメータごとにあらかじめ設定する。同一のグループに含まれる音響センサのパラメータは位置以外同一に設定する。１グループに送波器と受波器が混在する場合には、仮想的な音響センサは送受波器であると仮定してパラメータを設定する。図８の例では、グループ８０３ａ−８０３ｃについて仮想的な音響センサ８０４ａ−８０４ｃを仮定し、それらのパラメータを設定する。グループ８０３ａに属する全ての音響センサ８０２ａ−８０２ｃのパラメータは仮想的な音響センサ８０４ａと同一に設定する。他のグループについても同様に、各音響センサ８０２のパラメータを設定する。
【００３８】
ステップ７０４：観測情報取得
ステップ７０３で設定したパラメータを使用して、再度音響センサによる観測を実施し、観測情報を信号観測プログラム３０１、および統合解析プログラム３０２で解析する。それらの解析結果を取得する。
【００３９】
ステップ７０５：パラメータ評価
ステップ７０３で設定したパラメータＣｐ（ｉ）に対して評価値ｆ（Ｃｐ（ｉ））を算出する。評価指標としては、グループに含まれる各音響センサ８０２のＳ／Ｎの平均値を使用する。評価指標としては、複数の音響センサの観測情報を統合することにより得られる目標の探知確率を高くする、探索領域全域を監視可能にするなど、統合解析の結果に対して定義することも可能である。
【００４０】
ステップ７０６：パラメータ保存
繰り返し回数（ｉ−１）までの評価値の最大値ｆｍについて、ｆ（Ｃｐ（ｉ））＞ｆｍが成立する場合にパラメータＣｐ（ｉ）を最良のパラメータＣｐｍとして保存する。また、ｆｍ＝ｆ（Ｃｐ（ｉ））に更新する。ｆ（Ｃｐ（ｉ））＞ｆｍが成立しない場合は、Ｃｐｍ、ｆｍの更新は実施しない。
ステップ７０７：評価値が収束するか否か判定
パラメータを変更した際の評価値の変化分がしきい値δより小である回数が定数Ｎｅ以上となるまで，ステップ７０３から７０６を繰り返す。
【００４１】
上記ステップ７０３、７０５、７０６は多変数の最適化ステップであり、上記のほか、例えば、柳浦睦憲、茨木俊秀、“組合せ最適化問題に対するメタ戦略について”、信学論Ｄ−Ｉ、Ｖｏｌ．Ｊ８３−Ｄ−Ｉ、Ｎｏ．１、ｐｐ．３−２５、２０００．に記載の各種最適化手法を使用することができる。
【００４２】
また、上記ステップ７０２ではステップ７０５で使用する評価指標に基づいてグループ化を行うことも可能である。この場合のグループ化の処理は、グループ構成の変更、およびグループの評価を繰り返し行う最適化処理となる。ここで、グループ構成の変更は、グループの結合、分離、グループからの音響センサの削除、グループへの音響センサの追加、新しいグループの生成を意味する。最適化手法としては、柳浦睦憲、茨木俊秀、“組合せ最適化問題に対するメタ戦略について”、信学論Ｄ−Ｉ、Ｖｏｌ．Ｊ８３−Ｄ−Ｉ、Ｎｏ．１、ｐｐ．３−２５、２０００．などに記載の各種方法を使用することができる。
【００４３】
環境情報取得プログラム３０５では、例えば、R. J. Urick著、土屋明訳、“水中音響の原理”、共立出版、1978.に記載のモデルを使用して、各音響センサの存在する環境における音波の伝播状況を予測する。
【００４４】
以上のように、複数の音響センサをグループ化して１つの仮想的な音響センサのパラメータを推定し、その推定値をグループ内の音響センサのパラメータとすることにより、センサパラメータの推定に必要な処理負荷を低減することができる。
【００４５】
［実施例２］
実施例２は、センサ管理プログラム９０１を備えたセンサ情報統合解析装置に関する。
【００４６】
図９は、実施例２における統合解析装置における各機器と処理プログラムとの関連を示すブロック図である。図３に示す統合解析装置における各機器と処理プログラムとの関連を示すブロック図と対比して明らかなように、実施例１との相違点はセンサ管理プログラム９０１が加わった点である。実施例１と同じ参照符号のものは、実施例１で説明した機能と同じ機能を果たすものである。センサ管理プログラム９０１では、統合解析プログラム３０２の解析結果に基づいて音響センサの有効性を判定し、グループ化や統合解析の対象となる音響センサを選択する。音響センサの選択は、統合解析結果が得られるたびに自動的に実施する。また、所定の時刻での実施や、パラメータ設定プログラム３０４においてパラメータの最適化を実施しても評価値が増加しない場合などに実施することも可能である。
【００４７】
図１０はセンサ管理プログラム９０１における具体的な処理手順を示すフロー図であり、図１１はセンサ管理プログラム９０１における処理の説明図である。
【００４８】
図１１に示すグラフは、図４（ｂ）で説明した音響センサの観測信号を座標系Ｏ−ＸＹＺに写像したグラフであり、Ｘ軸、Ｙ軸は位置、Ｚ軸は観測信号値を表す。上段には音響センサ１０１ａ，１０１ｂおよび１０１ｃのそれぞれについての観測プログラム３０１で得られた信号解析結果を１１０１ａ，１１０１ｂおよび１１０１ｃで示す。下段には、これらの音響センサ１０１ａ，１０１ｂおよび１０１ｃを選択した音響センサの組１１０２ａ（音響センサ１０１ａと１０１ｂの組）、１１０２ｂ（音響センサ１０１ｃと１０１ａの組）および１１０２ｃ（音響センサ１０１ａと１０１ｂと１０１ｃの組）について統合解析プログラム３０２で得られた統合解析結果を示す。各音響センサ組について、破線の丸で囲って示す１１０３ａ，１１０３ｂ、および、１１０３ｃは、音響センサの組によって得られるその音響センサの組の観測信号を意味することになる。
【００４９】
以下、図１１に示す音響センサの観測信号を基礎として、センサ管理プログラム９０１における具体的な処理手順を図１０を参照して説明する。
【００５０】
ステップ１００１：センサ組合せ更新
統合解析に使用する音響センサの組Ｃｓ（ｉ）を設定する。ここで、ｉ（ｉ＝０、１、２、…）はステップ１００１から１００４までの繰り返し回数を表す。例えば、音響センサの組としては、上述したように、音響センサの組１１０２ａ（音響センサ１０１ａと１０１ｂ）などと設定する。
【００５１】
ステップ１００２：組合せ評価
ステップ１００１で設定した音響センサの組Ｃｓ（ｉ）に対して評価値ｆ（Ｃｓ（ｉ））を算出する。具体的には、統合解析プログラム３０２において、ステップ１００１で選択した音響センサの観測情報を使用して目標位置を推定し、推定した目標位置における観測信号値の統合値を算出する。得られた統合値を設定した音響センサの組の評価値とする。図１１の例では、音響センサの組１１０２ａ（音響センサ１０１ａと１０１ｂ）に対してはグラフ１１０２ａの丸で囲ったピーク値１１０３ａが評価値となる。
【００５２】
ステップ１００３：組合せ保存
繰り返し回数（ｉ−１）までの評価値の最大値ｆｍについて、ｆ（Ｃｓ（ｉ））＞ｆｍが成立する場合に音響センサの組Ｃｓ（ｉ）を最良の音響センサの組Ｃｓｍとして保存する。また、ｆｍ＝ｆ（Ｃｓ（ｉ））に更新する。上記条件が成立しない場合は、Ｃｓｍ、ｆｍの更新は実施しない。図１１の例では、音響センサの組Ｃｓ（ｉ）として音響センサの組１１０２ａ（音響センサ１０１ａと１０１ｂ）、音響センサの組１１０２ｂ（音響センサ１０１ｃと１０１ａ）、音響センサの組１１０２ｃ（音響センサ１０１ａと１０１ｂと１０１ｃ）の３通りを選択、評価した場合、グラフ１１０２ｂを統合解析結果に持つ音響センサの組１１０２ｂ（音響センサ１０１ｃと１０１ａ）が最良の音響センサの組Ｃｓｍとして保存される。
【００５３】
ステップ１００４：評価値が収束するか否かの判定
音響センサの組を変更した際の評価値の変化分がしきい値δより小である回数が定数Ｎｅ以上となった場合に、処理を終了し、組Ｃｓｍに含まれる音響センサだけを目標探索に使用するようにオペレータにアドヴァイスの表示を出す。
【００５４】
図８に示すように、一定の広がりを持つ探索領域に対して、多数の音響センサを配置する場合、配置に対応した組を設定し、この組のそれぞれについて上述の処理を実施して音響センサを選択するのが良い。
【００５５】
以上のように、解析に必要な音響センサを選択することにより、センサパラメータの推定に必要な処理負荷を低減することができる。また、目標探知精度の向上が期待できる。
【００５６】
［実施例３］
実施例３は、センサ情報統合解析装置を使用するオペレータに対する解析結果の表示に関する。実施例１，２では言及しなかったが、解析結果は、オペレータに取って分かりやすいものであることが必要であり、そのために、センサ情報統合解析装置は適当な表示解析プログラムを備えたものとされる。
【００５７】
図１２は、このような表示解析プログラムを備えた統合解析装置の解析結果表示例を示す図である。表示画面には、４つのウィンドウ１２０１，１２０２，１２０３および１２０４が設けられる。ウィンドウ１２０１は各音響センサの位置、パラメータ値、グループ情報を表示するセンサ情報表示ウィンドウである。ウィンドウ１２０２は各音響センサの観測情報を表示する観測情報表示ウィンドウである。ウィンドウ１２０３は複数の音響センサの観測情報の統合結果を表示する統合情報表示ウィンドウである。ウィンドウ１２０４は評価指標の選択用ウィンドウである。
【００５８】
センサ情報表示ウィンドウ１２０１には，図８で説明した複数の音響センサのグループ化の情報として、１２０５ａ，１２０５ｂが表示され、グループ化の参照符合として、Ｇ１、Ｇ２が表示される。ここでは、グループＧ１，Ｇ２には、それぞれ、音響センサＡ，ＢおよびＣとＤ，Ｅが含まれることが表示されるとともに、グループＧ１，Ｇ２には、それぞれ、仮想的な音響センサ１２０６ａ，１２０６ｂが設定されていることが表示される。さらに、グループを選択して、音響センサのパラメータ１、パラメータ２を表示できるようになされている。
【００５９】
オペレータは、ポインティングデバイス（例えばマウス）２１３により操作されるカーソル１２０７によりウィンドウ１２０１上で音響センサを選択することができる。オペレータが音響センサを選択したときは、その観測情報をウィンドウ１２０２に表示させる。同様に、パラメータを設定する機能、評価指標を選択する機能、属するグループ１２０５を設定する機能、統合解析に使用するか否かを選択する機能を有する。
【００６０】
オペレータがパラメータ、もしくはグループを再設定した場合には、１単位時刻後の音響センサの動作にその設定値を反映し、音響センサによる観測、および解析を実行する。また、オペレータが使用する音響センサを再選択した場合には、現時刻までに得られている観測情報を再度解析する。解析結果については、逐次、ウィンドウ１２０２、１２０３上に表示する。
【００６１】
以上のように、パラメータの手動設定を可能とすることにより、オペレータの知識をセンサパラメータの設定に活用できる。その結果、より少ない処理負荷でより精度の高いパラメータ設定が可能となることが期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】実施例１における複数の音響センサを用いた目標の観測方法を模式的に示す図である。
【図２】実施例１における統合解析装置の構成を示す図である。
【図３】統合解析装置における各機器と処理プログラムとの関連を示すブロック図である。
【図４】（ａ），（ｂ）は信号観測プログラム３０１の解析結果例を説明する図である。
【図５】統合解析プログラム３０２における具体的な処理手順を示すフロー図である。
【図６】図４（ｂ）で説明したグラフ４０４の各音響センサ１０１で共通の座標系のＸ軸、Ｙ軸について、各音響センサ１０１の観測信号から推定された目標１０３の移動の軌跡を説明する図である。
【図７】パラメータ設定プログラム３０４における具体的な処理手順を示すフロー図である。
【図８】複数のセンサを、いくつかのセンサの組として扱う場合の例を目標探索領域８０１、音響センサ８０２ａ−８０２ｇ、グループ化されたセンサの組８０３ａ−８０３ｃ、各グループの仮想的な音響センサ８０４ａ−８０４ｃと表示して説明する図である。
【図９】実施例２における統合解析装置における各機器と処理プログラムとの関連を示すブロック図である。
【図１０】センサ管理プログラム９０１における具体的な処理手順を示すフロー図である。
【図１１】センサ管理プログラム９０１における処理の説明図である。
【図１２】表示解析プログラムを備えた統合解析装置の解析結果表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００６３】
１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ…音響センサ、２０１…センサ用インタフェース、２０２…ＣＰＵ、２０３…メモリ、２０４…外部機器用インタフェース、２１１…表示手段、２１２…キーボード、２１３…ポインティングデバイス（例えばマウス）、３０１…信号観測プログラム、３０２…統合解析プログラム、３０３…状態計測プログラム、３０４…パラメータ設定プログラム、３０５…環境情報取得プログラム、４０１…反射波の信号強度を輝度値とする観測画像、４０４…観測画像をセンサ共通の位置座標に写像したグラフ、６０３ａ、６０３ｂ…目標の軌跡の例、８０４ａ，８０４ｂ，８０４ｃ…各グループの仮想的な音響センサの位置、９０１…センサ管理プログラム、１１０１ａ，１１０１ｂ，１１０１ｃ…観測プログラムによる信号解析結果、１１０２ａ，１１０２ｂ，１１０２ｃ…音響センサの異なる組に対する統合解析結果、１２０１…センサ情報表示ウィンドウ、１２０２…観測情報表示ウィンドウ、１２０３…統合情報表示ウィンドウ、１２０５ａ，１２０５ｂ…グループ化情報、１２０６ａ，１２０６ｂ…仮想的な音響センサ。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の音響センサの観測情報を統合的に処理して目標信号を検出し、観測対象の追尾、位置推定を行う装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の音響センサの観測情報を統合的に処理する場合、その前段階として各音響センサの各種パラメータ設定が必須である。設定するパラメータとしては、センサ位置などの外部的なパラメータや、送信パルスの周波数などの内部的なパラメータがある。
【０００３】
従来、このような音響センサのパラメータ設定方法は、例えば、下記非特許文献１に提案されている。また、すべてのパラメータを自動で設定せず、オペレータの経験に基づく手動設定も併用されている。
【０００４】
非特許文献１に記載の方法では、物理的な環境や音響信号の処理方式のモデル化を行い、信号処理装置のＳ／Ｎなどを評価指標としたパラメータ最適化法を提案している。最適化については、解析的な最適解の導出のほか、数値的、発見的手法の適用が報告されている。
【０００５】
【非特許文献１】S. M. Kay、J. H. Thanos、念ptimal Transmit Signal Design for Active Sonar/Radar煤AIEEE Int. Conf. Acoustics、Speech、and Signal Processing (ICASSP‘02)、pp.1513-1516、2002.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記従来技術を複数の音響センサの情報を処理する信号処理装置に適用する場合、音響センサごとにパラメータを推定する必要があり、センサ数に応じて処理負荷が高くなる。
【０００７】
本発明では、複数の音響センサの各種パラメータ推定にかかる負荷を低減した、複数のセンサ情報の解析装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
分散配置された複数の音響センサから得られた観測信号、前記複数の音響センサの設置位置信号および前記複数の音響センサの設置領域における音響物理的な情報を計測する環境センサから得られた観測信号を記憶する記憶領域を備える記憶装置と、前記記憶装置にアクセス可能な中央処理装置とを備えた計算機により構成する。
【０００９】
前記中央処理装置は前記記憶装置に記憶された前記音響センサから得られた観測信号を解析して各音響センサの観測領域内の各位置における観測信号値を算出し、前記観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定し、同一であると判定した前記観測信号の値に基づいて、各位置における目標の存在の有無を推定し、
前記記憶装置に記憶された前記設置位置に関する信号を基礎に、前記音響センサの現在のパラメータを推定し、
前記記憶装置に記憶された前記環境センサから得られた観測信号を基礎に前記音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定し、前記複数の音響センサの位置関係に基づいて音響センサをグループ化し、グループ内に１つの仮想音響センサが存在すると仮定して、前記推定された音響センサの観測領域における音響物理的な情報に基づいて前記仮想音響センサのパラメータを前記仮想音響センサごとに算出し、前記音響センサのグループごとに、各グループに含まれる複数の音響センサのパラメータとして前記仮想音響センサのパラメータを設定する。
【発明の効果】
【００１０】
複数の音響センサのパラメータ推定にかかる処理負荷を低減できる。また、その結果、環境の変化に応じた動的なパラメータ推定が可能になり、目標の探知性能の向上が期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
［実施例１］
実施例１は、複数の音響センサをその位置情報によりグループ化して各種センサパラメータを設定後、それらの観測情報を総合的に解析することにより目標を検出する統合解析装置を構成する。
【００１２】
図１は、実施例１における複数の音響センサを用いた目標の観測方法を模式的に示す図である。目標１０３および各音響センサ１０１ａ−１０１ｃは水中に存在する。図１ではセンサ数を３としているが、３以上の任意の数とすることができる。
【００１３】
各音響センサ１０１ａ−１０１ｃは目標１０３が存在すると想定される領域に向けて観測領域が形成されるように配置される。１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃは音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃの観測領域を示す。図の例では、音響センサ１０１ａ、１０１ｂでは音波を発信および受信する機能を備え、音響センサ１０１ｃは音波を受信する機能のみを備えるものとされる。音響センサ１０１ａおよび１０１ｂにより発信された音波は目標１０３で反射され、この反射波を音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃで受信する。目標１０３は静止している場合もあり、移動している場合もある。ここでは、音響センサ１０１ａ、１０１ｂは送受波器、音響センサ１０１ｃは受波器としているが、これらは送波器、受波器、および送受波器のどの形式でも良い。ただし、少なくとも一つの音響センサは送波器の機能を持つことが必要である。また、同様に少なくとも一つの音響センサは受波器の機能を持つことが必要である。
【００１４】
図２は、実施例１における統合解析装置の構成を示す図である。本装置２１０は、音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ、音響センサの設置領域における音響物理的な情報、例えば水温、流速、を計測する環境センサ１１１および位置センサ１１０ａ，１１０ｂ，１１０ｃとのインタフェース２０１、一連の処理を行うＣＰＵ２０２、プログラムやデータを格納する記憶装置２０３、外部機器２０５、表示手段２１１、キーボード２１２およびポインティングデバイス（例えばマウス）２１３とのインタフェース２０４、およびこれらを接続するバス２０６から構成される。表示手段２１１、キーボード２１２およびポインティングデバイス（例えばマウス）２１３は統合解析装置のオペレータによるデータの入力あるいは解析結果のオペレータへの提示のために使用される。
【００１５】
図３は、統合解析装置における各機器と処理プログラムとの関連を示すブロック図である。信号観測プログラム３０１は、各音響センサ１０１の観測信号を解析して、音響センサ１０１の観測領域１０２内の各位置における観測信号値（反射波の信号強度）を求める。統合解析プログラム３０２は、観測信号値の高い位置に目標１０３が存在すると仮定し、異なる音響センサで得られた観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定する。同一であると判定した観測信号の値に基づいて、その信号が観測された位置に目標が存在すると推定する。状態計測プログラム３０３は、前記音響センサに関する信号を基礎に音響センサの現在のパラメータ値を推定し保持する。ここで、音響センサのパラメータとは、送信範囲、送信波形（振幅、周波数、パルス長、掃引レート）、送信方位、位置、送信タイミングを意味する。環境情報取得プログラム３０５は環境センサ１０１から得られた観測信号を基礎に音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定する。パラメータ設定プログラム３０４は、状態計測プログラム３０３および環境情報取得プログラム３０５の出力に基づいて、さらに、必要に応じて、信号観測プログラム３０１および統合解析プログラム３０２の出力をも加味して、音響センサ１０１のグループ化、および各グループ単位でのセンサパラメータの設定を行う。パラメータ設定プログラム３０４の出力に応じて各音響センサ１０１のパラメータが設定される。
【００１６】
以下、信号観測プログラム３０１、統合解析プログラム３０２、状態計測プログラム３０３、パラメータ設定プログラム３０４、環境情報取得プログラム３０５における処理の具体例を示す。本処理プログラムは統合解析装置２１０のメモリ２０３内に格納され、ＣＰＵ２０２により実行される。
【００１７】
信号観測プログラム３０１では、音響センサ１０１の観測信号を相関処理などの信号解析法を用いて解析する。信号解析方法としては、例えば、Richard O. Nielsen, 鉄onar Signal Processing Artech House, 1991.に記載の各種信号解析方法を使用することができる。
【００１８】
図４（ａ），（ｂ）は信号観測プログラム３０１の解析結果例を説明する図である。図４（ａ）は、解析結果を、音響センサ１０１により観測された各位置における観測信号値を輝度値とした観測画像４０１で表示している例である。観測画像４０１は、音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃの観測データに応じて音響センサごとに構成される。観測画像４０１の横軸は音響センサ１０１からみた方位、縦軸は音響センサ１０１からの距離を表す。４０２は観測点（目標位置情報）、記号４０３は音響センサ１０１の位置である。例えば、音響センサ１０１ａについて見れば、音響センサ１０１ａが記号４０３の位置にあり、音響センサ１０１ａに、観測点４０２ａ，４０２ｂ，４０２ｃの位置からの反射信号が受信されていることを示す。他の音響センサ１０１ｂ，１０１ｃについても同様である。ここで音響センサ１０１に受信される反射信号は図１における目標１０３によるものと、他のノイズ源に拠るものとが混在している。
【００１９】
図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す画像４０１を各音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃで共通の座標系Ｏ−ＸＹＺに写像したグラフ４０４である。図４（ａ）に示す画像４０１と同様、各センサの画像４０１に対してグラフ４０４が構成される。Ｘ軸、Ｙ軸は位置、Ｚ軸は観測信号値を表す。曲線４０５ａ、４０５ｂ、４０５ｃは、図４（ａ）に示す画像４０１の観測点４０２ａ、４０２ｂ、４０２ｃに対応し、位置４０６は点４０３（音響センサ１０１ａの位置）に対応する。
【００２０】
画像４０１およびグラフ４０４の中で、観測信号値が設定したしきい値より高い位置を目標１０３の位置と仮定する。この段階では、目標位置を一つに定めず、目標位置の候補を幾つか選択する。図４（ｂ）の例では、しきい値に応じて、（１）曲線４０５ａの観測信号値を目標１０３からの観測信号と仮定する、（２）曲線４０５ａおよび４０５ｂの観測信号値を目標１０３からの観測信号の候補とする、（３）曲線４０５ａ、４０５ｂおよび４０５ｃの観測信号値を目標１０３からの観測信号の候補とする、（４）目標１０３からの観測信号はないとする場合が考えられる。以下の解析はこの手法で推定された目標１０３の位置の候補を基礎として行う。
【００２１】
統合解析プログラム３０２では、音響センサごとに、時系列に得られる観測信号から推定された目標１０３の候補位置より目標１０３の移動の軌跡を推定し、軌跡の同一性の判定および統合を行う。
【００２２】
図５は統合解析プログラム３０２における具体的な処理手順を示すフロー図である。図６は、図４（ｂ）で説明したグラフ４０４の各音響センサ１０１で共通の座標系のＸ軸、Ｙ軸について、各音響センサ１０１の観測信号から推定された目標１０３の移動の軌跡を説明する図である。
【００２３】
６０１ａ、６０１ｂ、６０１ｃは、例えば音響センサ１０１ａにより時系列に得られた観測点、６０２ａ、６０２ｂ、６０２ｃは、例えば音響センサ１０１ｂにより時系列に得られた観測点を、それぞれ、示す。６０３ａ、６０３ｂは音響センサ１０１ａ、１０１ｂの時系列に得られた観測点から推定された軌跡を表す曲線である。６０４ａ、６０４ｂは、それぞれ、音響センサ１０１ａ、１０１ｂの観測点６０１ａ、６０２ａの表す観測位置に対して観測誤差から決まる誤差分布を表す閉曲線群である。このような誤差分布は、全ての観測点で存在するが、図示は省略する。このように、異なる二つの音響センサ１０１により時系列に得られた観測点のグラフの組は、音響センサ１０１が３個の場合には、図の音響センサ１０１ａ、１０１ｂの組の他、音響センサ１０１ａ、１０１ｃの組、および音響センサ１０１ｂ、１０１ｃの組の二つがある。
【００２４】
以下、図６に示す軌跡を基礎として、統合解析プログラム３０２における具体的な処理手順を図５を参照して説明する。着目した二つの音響センサの組の軌跡に対して、それぞれの音響センサから得られた軌跡を同一の目標１０３の移動の軌跡であるか否か判定する。音響センサ数が３以上の場合には、上述した各組の軌跡について同様の処理を実行して、全軌跡の同一性を評価する。
【００２５】
ステップ５０１：軌跡生成
音響センサごとに時系列の観測点を組合せて軌跡を生成し、目標の軌跡か判定する。評価指標としては、軌跡上の各位置における目標の速度や、単位時間当たりの針路の変化分を使用する。軌跡上の各観測点において、それらが目標の速度や針路の変化分の想定範囲内である場合に、その軌跡を目標の軌跡と推定する。図６の例では、音響センサ１０１ａの観測点６０１ａ、６０１ｂ、６０１ｃにより軌跡６０３ａを生成し、音響センサ１０１ｂの観測点６０２ａ、６０２ｂ、６０２ｃにより軌跡６０３ｂを生成する。
【００２６】
ステップ５０２−５０６：同一性評価
異なる音響センサで推定した２つの軌跡を選択する。選択した軌跡上の各観測点について、それらの距離を算出する（ステップ５０２）。図６の例では、音響センサ１０１ａの観測点により生成した軌跡６０３ａと、音響センサ１０１ｂの観測点により生成した軌跡６０３ｂ間の距離を算出する。距離の計算は、観測誤差分布の平均および分散を基に定義されるマハラノビス距離や、例えば、鳥脇順一郎、“認識工学”、コロナ社、１９９３．などに記載の種々の距離を基礎として算出することができる。
【００２７】
各観測点間の距離についてカイ二乗分布の値を算出する（ステップ５０３）。その全ての値が設定したしきい値Ｔｋ以上であるか否か判定する（ステップ５０４）。全ての値が設定したしきい値Ｔｋ以上である場合には、選択した２つの軌跡が同一の目標を示すとみなして、この推定した２つの軌跡を有効として保存する（ステップ５０５）。全ての値が設定したしきい値Ｔｋ以上で無い場合には、選択した２つの軌跡は同一の目標を示すものでは無いとみなして、この推定した２つの軌跡を無効として廃棄する（ステップ５０６）。
【００２８】
ステップ５０７：判定（全軌跡を処理）
上述したように、異なる音響センサの組で観測された軌跡の組の同一性を評価するまで、ステップ５０２−５０６を繰り返す。ここまでの処理は、前述した観測信号の候補の全てに対して行う。
【００２９】
ステップ５０８：目標位置推定
選択した２つの軌跡が同一の目標を示すと判定されて保存された組の軌跡上の対応する観測点の観測位置誤差分布の各位置（Ｘ、Ｙ）における積を算出する。図６の例では、対応する観測点６０１ａ、６０２ａの観測誤差分布６０４ａ、６０４ｂなどの積を算出する。軌跡上の対応する観測点の観測位置誤差分布の各位置（Ｘ、Ｙ）における積の値が最大となる位置を時刻ごとに選択し、各時刻における目標の観測位置とする。この計算は保存された全ての組について組ごとに実施する。
【００３０】
統合解析プログラム３０２ではそのほか、例えば、David L. Hall、溺athematical Techiques in Multisensor Data Fusion煤AArtech House、1992.に記載のフィルタベースの統合方式、尤度やベイズ推定、Ｄｅｍｐｓｔｅｒ−Ｓｈａｆｅｒ理論に基づく統合方式を使用することができる。
【００３１】
状態計測プログラム３０３では、位置センサ１１０ａ−１１０ｃで観測した前記音響センサの位置の取得、および記憶装置２０３から現在使用している前記音響センサのパラメータの取得を実施する。センサ位置については、複数の人工衛星を利用した電波測位システムであるＧＰＳにより計測するのが正確である。この場合、各センサにＧＰＳ受信機を搭載する必要がある。そのほか、地上の基地局を利用した電波航法システムを使用することもできる。これらの位置計測システムのデータは、他のセンサと同様にセンサインタフェイス２０１を介して取り込まれる。
【００３２】
図１では、音響センサ１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃは、それぞれ、独立した一つのセンサとして表示し、上述の説明もこれを前提としたが、実用的には、これらのセンサを、いくつかのセンサの組として扱う方が簡便な場合がある。このような場合に対して、パラメータ設定プログラム３０４では、音響センサのグループ化、およびセンサパラメータの最適化を行う。図７はパラメータ設定プログラム３０４における具体的な処理手順を示すフロー図である。図８は、複数のセンサを、いくつかのセンサの組として扱う場合の例を目標探索領域８０１、音響センサ８０２ａ−８０２ｇ、グループ化されたセンサの組８０３ａ−８０３ｃ、各グループの仮想的な音響センサ８０４ａ−８０４ｃと表示して説明する図である。
【００３３】
図８において、音響センサ８０２ａ−８０２ｇが目標探索領域８０１の片側の周辺に配置される。音響センサ８０２ａ−８０２ｃは音響センサのグループ８０３ａとして、音響センサ８０２ｄは音響センサのグループ８０３ｂとして、および、音響センサ８０２ｅ−８０２ｇは音響センサのグループ８０３ｃとして、それぞれ、グループ化される。これらのグループ化されたセンサの組８０３ａ−８０３ｃには、仮想的なセンサが存在するものと想定され、これらの位置を８０４ａ−８０４ｃと表す。また、図に例示した音響センサ８０２ａと８０２ｄ間の距離ｄ（８０２ａ，８０２ｄ）と同様に、各音響センサの距離が演算に使用されるが、このために、各音響センサの設置位置が、位置センサ１１０ａ，１１０ｂ，１１０ｃの信号を処理した状態計測プログラム３０３で取得され、統合解析装置２１０の記憶装置２０３に格納される。
【００３４】
以下、図８に示す音響センサの配置、グループ化、および、目標探索領域を基礎として、パラメータ設定プログラム３０４における具体的な処理手順を図７を参照して説明する。
【００３５】
ステップ７０１：探索領域設定
音響センサで目標を探索する領域を設定する。例えば、前もって目標の存在確率が高いと分かっている領域や、監視すべき領域を目標探索領域８０１として設定する。目標探索領域の設定としての具体的な行動は、例えば、音響センサの音波の照射方向および反射の検出の方向を制御することである。
【００３６】
ステップ７０２：グループ化
音響センサ８０２ａ−８０２ｇを互いの距離ｄに基づいてグループ化する。距離ｄとしては、音響センサの設置位置から算出される幾何学的な距離を使用する。この距離ｄに基づいて、鳥脇順一郎、“認識工学”、コロナ社、１９９３．（前出）などに記載のクラスタリング手法を使用することにより、音響センサをグループ化する。上述したように、図８の例では、音響センサ８０２ａ−８０２ｇが３つのグループ８０３ａ−８０３ｃに分割される。
【００３７】
ステップ７０３：パラメータ更新
１つのグループを選択し、そのグループに含まれる音響センサの平均位置を算出する。その位置に音響センサがあると仮定し、仮想的な音響センサのパラメータＣｐ（ｉ）を設定する。ここで、ｉ（ｉ＝０，１，２，…）はステップ７０３から７０７までの繰り返し回数を表す。具体的には、仮想的な音響センサの複数のパラメータから１つのパラメータ（Ｃｐ（・）の１要素）を任意に選択し、そのパラメータ値を変更する。一度の変更で許容されるパラメータの変更幅はパラメータごとにあらかじめ設定する。同一のグループに含まれる音響センサのパラメータは位置以外同一に設定する。１グループに送波器と受波器が混在する場合には、仮想的な音響センサは送受波器であると仮定してパラメータを設定する。図８の例では、グループ８０３ａ−８０３ｃについて仮想的な音響センサ８０４ａ−８０４ｃを仮定し、それらのパラメータを設定する。グループ８０３ａに属する全ての音響センサ８０２ａ−８０２ｃのパラメータは仮想的な音響センサ８０４ａと同一に設定する。他のグループについても同様に、各音響センサ８０２のパラメータを設定する。
【００３８】
ステップ７０４：観測情報取得
ステップ７０３で設定したパラメータを使用して、再度音響センサによる観測を実施し、観測情報を信号観測プログラム３０１、および統合解析プログラム３０２で解析する。それらの解析結果を取得する。
【００３９】
ステップ７０５：パラメータ評価
ステップ７０３で設定したパラメータＣｐ（ｉ）に対して評価値ｆ（Ｃｐ（ｉ））を算出する。評価指標としては、グループに含まれる各音響センサ８０２のＳ／Ｎの平均値を使用する。評価指標としては、複数の音響センサの観測情報を統合することにより得られる目標の探知確率を高くする、探索領域全域を監視可能にするなど、統合解析の結果に対して定義することも可能である。
【００４０】
ステップ７０６：パラメータ保存
繰り返し回数（ｉ−１）までの評価値の最大値ｆｍについて、ｆ（Ｃｐ（ｉ））＞ｆｍが成立する場合にパラメータＣｐ（ｉ）を最良のパラメータＣｐｍとして保存する。また、ｆｍ＝ｆ（Ｃｐ（ｉ））に更新する。ｆ（Ｃｐ（ｉ））＞ｆｍが成立しない場合は、Ｃｐｍ、ｆｍの更新は実施しない。
ステップ７０７：評価値が収束するか否か判定
パラメータを変更した際の評価値の変化分がしきい値δより小である回数が定数Ｎｅ以上となるまで，ステップ７０３から７０６を繰り返す。
【００４１】
上記ステップ７０３、７０５、７０６は多変数の最適化ステップであり、上記のほか、例えば、柳浦睦憲、茨木俊秀、“組合せ最適化問題に対するメタ戦略について”、信学論Ｄ−Ｉ、Ｖｏｌ．Ｊ８３−Ｄ−Ｉ、Ｎｏ．１、ｐｐ．３−２５、２０００．に記載の各種最適化手法を使用することができる。
【００４２】
また、上記ステップ７０２ではステップ７０５で使用する評価指標に基づいてグループ化を行うことも可能である。この場合のグループ化の処理は、グループ構成の変更、およびグループの評価を繰り返し行う最適化処理となる。ここで、グループ構成の変更は、グループの結合、分離、グループからの音響センサの削除、グループへの音響センサの追加、新しいグループの生成を意味する。最適化手法としては、柳浦睦憲、茨木俊秀、“組合せ最適化問題に対するメタ戦略について”、信学論Ｄ−Ｉ、Ｖｏｌ．Ｊ８３−Ｄ−Ｉ、Ｎｏ．１、ｐｐ．３−２５、２０００．などに記載の各種方法を使用することができる。
【００４３】
環境情報取得プログラム３０５では、例えば、R. J. Urick著、土屋明訳、“水中音響の原理”、共立出版、1978.に記載のモデルを使用して、各音響センサの存在する環境における音波の伝播状況を予測する。
【００４４】
以上のように、複数の音響センサをグループ化して１つの仮想的な音響センサのパラメータを推定し、その推定値をグループ内の音響センサのパラメータとすることにより、センサパラメータの推定に必要な処理負荷を低減することができる。
【００４５】
［実施例２］
実施例２は、センサ管理プログラム９０１を備えたセンサ情報統合解析装置に関する。
【００４６】
図９は、実施例２における統合解析装置における各機器と処理プログラムとの関連を示すブロック図である。図３に示す統合解析装置における各機器と処理プログラムとの関連を示すブロック図と対比して明らかなように、実施例１との相違点はセンサ管理プログラム９０１が加わった点である。実施例１と同じ参照符号のものは、実施例１で説明した機能と同じ機能を果たすものである。センサ管理プログラム９０１では、統合解析プログラム３０２の解析結果に基づいて音響センサの有効性を判定し、グループ化や統合解析の対象となる音響センサを選択する。音響センサの選択は、統合解析結果が得られるたびに自動的に実施する。また、所定の時刻での実施や、パラメータ設定プログラム３０４においてパラメータの最適化を実施しても評価値が増加しない場合などに実施することも可能である。
【００４７】
図１０はセンサ管理プログラム９０１における具体的な処理手順を示すフロー図であり、図１１はセンサ管理プログラム９０１における処理の説明図である。
【００４８】
図１１に示すグラフは、図４（ｂ）で説明した音響センサの観測信号を座標系Ｏ−ＸＹＺに写像したグラフであり、Ｘ軸、Ｙ軸は位置、Ｚ軸は観測信号値を表す。上段には音響センサ１０１ａ，１０１ｂおよび１０１ｃのそれぞれについての観測プログラム３０１で得られた信号解析結果を１１０１ａ，１１０１ｂおよび１１０１ｃで示す。下段には、これらの音響センサ１０１ａ，１０１ｂおよび１０１ｃを選択した音響センサの組１１０２ａ（音響センサ１０１ａと１０１ｂの組）、１１０２ｂ（音響センサ１０１ｃと１０１ａの組）および１１０２ｃ（音響センサ１０１ａと１０１ｂと１０１ｃの組）について統合解析プログラム３０２で得られた統合解析結果を示す。各音響センサ組について、破線の丸で囲って示す１１０３ａ，１１０３ｂ、および、１１０３ｃは、音響センサの組によって得られるその音響センサの組の観測信号を意味することになる。
【００４９】
以下、図１１に示す音響センサの観測信号を基礎として、センサ管理プログラム９０１における具体的な処理手順を図１０を参照して説明する。
【００５０】
ステップ１００１：センサ組合せ更新
統合解析に使用する音響センサの組Ｃｓ（ｉ）を設定する。ここで、ｉ（ｉ＝０、１、２、…）はステップ１００１から１００４までの繰り返し回数を表す。例えば、音響センサの組としては、上述したように、音響センサの組１１０２ａ（音響センサ１０１ａと１０１ｂ）などと設定する。
【００５１】
ステップ１００２：組合せ評価
ステップ１００１で設定した音響センサの組Ｃｓ（ｉ）に対して評価値ｆ（Ｃｓ（ｉ））を算出する。具体的には、統合解析プログラム３０２において、ステップ１００１で選択した音響センサの観測情報を使用して目標位置を推定し、推定した目標位置における観測信号値の統合値を算出する。得られた統合値を設定した音響センサの組の評価値とする。図１１の例では、音響センサの組１１０２ａ（音響センサ１０１ａと１０１ｂ）に対してはグラフ１１０２ａの丸で囲ったピーク値１１０３ａが評価値となる。
【００５２】
ステップ１００３：組合せ保存
繰り返し回数（ｉ−１）までの評価値の最大値ｆｍについて、ｆ（Ｃｓ（ｉ））＞ｆｍが成立する場合に音響センサの組Ｃｓ（ｉ）を最良の音響センサの組Ｃｓｍとして保存する。また、ｆｍ＝ｆ（Ｃｓ（ｉ））に更新する。上記条件が成立しない場合は、Ｃｓｍ、ｆｍの更新は実施しない。図１１の例では、音響センサの組Ｃｓ（ｉ）として音響センサの組１１０２ａ（音響センサ１０１ａと１０１ｂ）、音響センサの組１１０２ｂ（音響センサ１０１ｃと１０１ａ）、音響センサの組１１０２ｃ（音響センサ１０１ａと１０１ｂと１０１ｃ）の３通りを選択、評価した場合、グラフ１１０２ｂを統合解析結果に持つ音響センサの組１１０２ｂ（音響センサ１０１ｃと１０１ａ）が最良の音響センサの組Ｃｓｍとして保存される。
【００５３】
ステップ１００４：評価値が収束するか否かの判定
音響センサの組を変更した際の評価値の変化分がしきい値δより小である回数が定数Ｎｅ以上となった場合に、処理を終了し、組Ｃｓｍに含まれる音響センサだけを目標探索に使用するようにオペレータにアドヴァイスの表示を出す。
【００５４】
図８に示すように、一定の広がりを持つ探索領域に対して、多数の音響センサを配置する場合、配置に対応した組を設定し、この組のそれぞれについて上述の処理を実施して音響センサを選択するのが良い。
【００５５】
以上のように、解析に必要な音響センサを選択することにより、センサパラメータの推定に必要な処理負荷を低減することができる。また、目標探知精度の向上が期待できる。
【００５６】
［実施例３］
実施例３は、センサ情報統合解析装置を使用するオペレータに対する解析結果の表示に関する。実施例１，２では言及しなかったが、解析結果は、オペレータに取って分かりやすいものであることが必要であり、そのために、センサ情報統合解析装置は適当な表示解析プログラムを備えたものとされる。
【００５７】
図１２は、このような表示解析プログラムを備えた統合解析装置の解析結果表示例を示す図である。表示画面には、４つのウィンドウ１２０１，１２０２，１２０３および１２０４が設けられる。ウィンドウ１２０１は各音響センサの位置、パラメータ値、グループ情報を表示するセンサ情報表示ウィンドウである。ウィンドウ１２０２は各音響センサの観測情報を表示する観測情報表示ウィンドウである。ウィンドウ１２０３は複数の音響センサの観測情報の統合結果を表示する統合情報表示ウィンドウである。ウィンドウ１２０４は評価指標の選択用ウィンドウである。
【００５８】
センサ情報表示ウィンドウ１２０１には，図８で説明した複数の音響センサのグループ化の情報として、１２０５ａ，１２０５ｂが表示され、グループ化の参照符合として、Ｇ１、Ｇ２が表示される。ここでは、グループＧ１，Ｇ２には、それぞれ、音響センサＡ，ＢおよびＣとＤ，Ｅが含まれることが表示されるとともに、グループＧ１，Ｇ２には、それぞれ、仮想的な音響センサ１２０６ａ，１２０６ｂが設定されていることが表示される。さらに、グループを選択して、音響センサのパラメータ１、パラメータ２を表示できるようになされている。
【００５９】
オペレータは、ポインティングデバイス（例えばマウス）２１３により操作されるカーソル１２０７によりウィンドウ１２０１上で音響センサを選択することができる。オペレータが音響センサを選択したときは、その観測情報をウィンドウ１２０２に表示させる。同様に、パラメータを設定する機能、評価指標を選択する機能、属するグループ１２０５を設定する機能、統合解析に使用するか否かを選択する機能を有する。
【００６０】
オペレータがパラメータ、もしくはグループを再設定した場合には、１単位時刻後の音響センサの動作にその設定値を反映し、音響センサによる観測、および解析を実行する。また、オペレータが使用する音響センサを再選択した場合には、現時刻までに得られている観測情報を再度解析する。解析結果については、逐次、ウィンドウ１２０２、１２０３上に表示する。
【００６１】
以上のように、パラメータの手動設定を可能とすることにより、オペレータの知識をセンサパラメータの設定に活用できる。その結果、より少ない処理負荷でより精度の高いパラメータ設定が可能となることが期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】実施例１における複数の音響センサを用いた目標の観測方法を模式的に示す図である。
【図２】実施例１における統合解析装置の構成を示す図である。
【図３】統合解析装置における各機器と処理プログラムとの関連を示すブロック図である。
【図４】（ａ），（ｂ）は信号観測プログラム３０１の解析結果例を説明する図である。
【図５】統合解析プログラム３０２における具体的な処理手順を示すフロー図である。
【図６】図４（ｂ）で説明したグラフ４０４の各音響センサ１０１で共通の座標系のＸ軸、Ｙ軸について、各音響センサ１０１の観測信号から推定された目標１０３の移動の軌跡を説明する図である。
【図７】パラメータ設定プログラム３０４における具体的な処理手順を示すフロー図である。
【図８】複数のセンサを、いくつかのセンサの組として扱う場合の例を目標探索領域８０１、音響センサ８０２ａ−８０２ｇ、グループ化されたセンサの組８０３ａ−８０３ｃ、各グループの仮想的な音響センサ８０４ａ−８０４ｃと表示して説明する図である。
【図９】実施例２における統合解析装置における各機器と処理プログラムとの関連を示すブロック図である。
【図１０】センサ管理プログラム９０１における具体的な処理手順を示すフロー図である。
【図１１】センサ管理プログラム９０１における処理の説明図である。
【図１２】表示解析プログラムを備えた統合解析装置の解析結果表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００６３】
１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃ…音響センサ、２０１…センサ用インタフェース、２０２…ＣＰＵ、２０３…メモリ、２０４…外部機器用インタフェース、２１１…表示手段、２１２…キーボード、２１３…ポインティングデバイス（例えばマウス）、３０１…信号観測プログラム、３０２…統合解析プログラム、３０３…状態計測プログラム、３０４…パラメータ設定プログラム、３０５…環境情報取得プログラム、４０１…反射波の信号強度を輝度値とする観測画像、４０４…観測画像をセンサ共通の位置座標に写像したグラフ、６０３ａ、６０３ｂ…目標の軌跡の例、８０４ａ，８０４ｂ，８０４ｃ…各グループの仮想的な音響センサの位置、９０１…センサ管理プログラム、１１０１ａ，１１０１ｂ，１１０１ｃ…観測プログラムによる信号解析結果、１１０２ａ，１１０２ｂ，１１０２ｃ…音響センサの異なる組に対する統合解析結果、１２０１…センサ情報表示ウィンドウ、１２０２…観測情報表示ウィンドウ、１２０３…統合情報表示ウィンドウ、１２０５ａ，１２０５ｂ…グループ化情報、１２０６ａ，１２０６ｂ…仮想的な音響センサ。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分散配置された複数の音響センサから得られた観測信号、前記複数の音響センサの設置位置信号および前記複数の音響センサの設置領域における音響物理的な情報を計測する環境センサから得られた観測信号を記憶する記憶領域を備える記憶装置と、前記記憶装置にアクセス可能な中央処理装置とを備えた計算機によるセンサ情報統合解析装置において、
前記中央処理装置は
前記記憶装置に記憶された前記音響センサから得られた観測信号を解析して各音響センサの観測領域内の各位置における観測信号値を算出し、前記観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定し、同一の目標からであると判定した前記観測信号の値に基づいて、各位置における目標の存在の有無を推定し、
前記記憶装置に記憶された前記設置位置に関する信号を基礎に、前記音響センサの現在のパラメータを推定し、
前記記憶装置に記憶された前記環境センサから得られた観測信号を基礎に前記音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定し、前記複数の音響センサの位置関係に基づいて音響センサをグループ化し、グループ内に１つの仮想音響センサが存在すると仮定して、前記推定された音響センサの観測領域における音響物理的な情報に基づいて前記仮想音響センサのパラメータを前記仮想音響センサごとに算出し、前記音響センサのグループごとに、各グループに含まれる複数の音響センサのパラメータとして算出された前記仮想音響センサのパラメータに設定することを特徴とするセンサ情報統合解析装置。
【請求項２】
前記中央処理装置は、前記複数の音響センサの情報に基づいて、すべての音響センサに対する１つの評価値を算出し、該評価値に基づいて前記複数の音響センサをグループ化する請求項１記載のセンサ情報統合解析装置。
【請求項３】
前記中央処理装置は、前記複数の音響センサの情報に基づいて、すべての音響センサに対する１つの評価値を算出し、該評価値に基づいて前記各仮想音響センサのパラメータを同時に設定する請求項１記載のセンサ情報統合解析装置。
【請求項４】
分散配置された複数の音響センサから得られた観測信号、前記複数の音響センサの設置位置信号および前記複数の音響センサの設置領域における音響物理的な情報を計測する環境センサから得られた観測信号を記憶する記憶領域を備える記憶装置と、前記記憶装置にアクセス可能な中央処理装置とを備えた計算機によるセンサ情報統合解析装置において、
前記中央処理装置は
前記記憶装置に記憶された前記音響センサから得られた観測信号を解析して各音響センサの観測領域内の各位置における観測信号値を算出し、前記観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定し、同一の目標からであると判定した前記観測信号の値に基づいて、各位置における目標の存在の有無を推定し、
前記記憶装置に記憶された前記設置位置に関する信号を基礎に、前記音響センサの現在のパラメータを推定し、
前記記憶装置に記憶された前記環境センサから得られた観測信号を基礎に前記音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定し、前記複数の音響センサの位置関係に基づいて音響センサをグループ化し、グループ内に１つの仮想音響センサが存在すると仮定して、前記推定された音響センサの観測領域における音響物理的な情報に基づいて前記仮想音響センサのパラメータを前記仮想音響センサごとに算出し、前記音響センサのグループごとに、各グループに含まれる複数の音響センサのパラメータとして算出された前記仮想音響センサのパラメータに設定するとともに、前記複数の音響センサの情報に基づいて、前記全ての音響センサに対する１つの評価値を算出し、該評価値を低下させる、もしくは該評価値の向上に寄与しない音響センサをグループ化の対象から除外し、その観測情報を破棄することを特徴とするセンサ情報統合解析装置。
【請求項５】
分散配置された複数の音響センサから得られた観測信号、前記複数の音響センサの設置位置信号および前記複数の音響センサの設置領域における音響物理的な情報を計測する環境センサから得られた観測信号を記憶する記憶領域を備える記憶装置と、前記記憶装置にアクセス可能な中央処理装置とを備えた計算機によるセンサ情報統合解析装置において、
前記中央処理装置は
前記記憶装置に記憶された前記音響センサから得られた観測信号を解析して各音響センサの観測領域内の各位置における観測信号値を算出し、前記観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定し、同一の目標からであると判定した前記観測信号の値に基づいて、各位置における目標の存在の有無を推定し、
前記記憶装置に記憶された前記設置位置に関する信号を基礎に、前記音響センサの現在のパラメータを推定し、
前記記憶装置に記憶された前記環境センサから得られた観測信号を基礎に前記音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定し、前記複数の音響センサの位置関係に基づいて音響センサをグループ化し、グループ内に１つの仮想音響センサが存在すると仮定して、前記推定された音響センサの観測領域における音響物理的な情報に基づいて前記仮想音響センサのパラメータを前記仮想音響センサごとに算出し、前記音響センサのグループごとに、各グループに含まれる複数の音響センサのパラメータとして算出された前記仮想音響センサのパラメータに設定するとともに、前記音響センサの配置、音響センサのパラメータ、音響センサのグループ情報、および前記仮想音響センサの配置、仮想音響センサのパラメータを表示するセンサ情報表示ウィンドウ、前記音響センサの観測情報を表示する観測情報表示ウィンドウ、および前記複数の音響センサの観測情報の統合結果を表示する統合情報表示ウィンドウを表示装置上に表示し、
オペレータが前記センサ情報表示ウィンドウ上に表示された前記音響センサを選択して、パラメータの変更、グループ化、および使用する音響センサの選択を実行するグラフィカル・ユーザ・インタフェースを前記表示装置上に表示し、前記オペレータがパラメータの変更、もしくはグループ化を実行した場合に、１単位時刻後の前記音響センサの動作にその変更値を反映し、前記音響センサの観測情報、および統合解析結果を前記表示装置上に表示し、使用する前記音響センサの選択を行った場合に、現時刻までに得られている観測情報を再度解析し、統合解析結果、および使用した前記音響センサの組に対する評価値を前記表示装置上に表示することを特徴とするセンサ情報統合解析装置。
【請求項６】
分散配置された複数の音響センサから得られた観測信号、前記複数の音響センサの設置位置信号および前記複数の音響センサの設置領域における音響物理的な情報を計測する環境センサから得られた観測信号を記憶する記憶領域を備える記憶装置と前記記憶装置にアクセス可能な中央処理装置とを備えた計算機によるセンサ情報統合解析方法において、
前記中央処理装置が前記記憶装置に記憶された前記音響センサから得られた観測信号を解析して各音響センサの観測領域内の各位置における観測信号値を算出すること、
前記中央処理装置が前記記憶装置に記憶された前記音響センサの異なる音響センサで得られた観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定し、同一の目標からであると判定した前記観測信号の値に基づいて、各位置における目標の存在の有無を推定すること、
前記中央処理装置が前記記憶装置に記憶された前記音響センサに関する信号を基礎に音響センサの現在のパラメータ値を推定すること、
前記中央処理装置が前記記憶装置に記憶された前記環境センサから得られた観測信号を基礎に音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定すること、
前記中央処理装置が前記複数の音響センサの位置関係に基づいて音響センサをグループ化し、グループ内に１つの仮想音響センサが存在すると仮定して、前記推定された音響センサの観測領域における音響物理的な情報に基づいて前記仮想音響センサのパラメータを前記仮想音響センサごとに算出すること、
前記中央処理装置が前記音響センサのグループごとに、各グループに含まれる複数の音響センサのパラメータとして前記仮想音響センサのパラメータを設定することを特徴とするセンサ情報統合解析方法。
【請求項１】
分散配置された複数の音響センサから得られた観測信号、前記複数の音響センサの設置位置信号および前記複数の音響センサの設置領域における音響物理的な情報を計測する環境センサから得られた観測信号を記憶する記憶領域を備える記憶装置と、前記記憶装置にアクセス可能な中央処理装置とを備えた計算機によるセンサ情報統合解析装置において、
前記中央処理装置は
前記記憶装置に記憶された前記音響センサから得られた観測信号を解析して各音響センサの観測領域内の各位置における観測信号値を算出し、前記観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定し、同一の目標からであると判定した前記観測信号の値に基づいて、各位置における目標の存在の有無を推定し、
前記記憶装置に記憶された前記設置位置に関する信号を基礎に、前記音響センサの現在のパラメータを推定し、
前記記憶装置に記憶された前記環境センサから得られた観測信号を基礎に前記音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定し、前記複数の音響センサの位置関係に基づいて音響センサをグループ化し、グループ内に１つの仮想音響センサが存在すると仮定して、前記推定された音響センサの観測領域における音響物理的な情報に基づいて前記仮想音響センサのパラメータを前記仮想音響センサごとに算出し、前記音響センサのグループごとに、各グループに含まれる複数の音響センサのパラメータとして算出された前記仮想音響センサのパラメータに設定することを特徴とするセンサ情報統合解析装置。
【請求項２】
前記中央処理装置は、前記複数の音響センサの情報に基づいて、すべての音響センサに対する１つの評価値を算出し、該評価値に基づいて前記複数の音響センサをグループ化する請求項１記載のセンサ情報統合解析装置。
【請求項３】
前記中央処理装置は、前記複数の音響センサの情報に基づいて、すべての音響センサに対する１つの評価値を算出し、該評価値に基づいて前記各仮想音響センサのパラメータを同時に設定する請求項１記載のセンサ情報統合解析装置。
【請求項４】
分散配置された複数の音響センサから得られた観測信号、前記複数の音響センサの設置位置信号および前記複数の音響センサの設置領域における音響物理的な情報を計測する環境センサから得られた観測信号を記憶する記憶領域を備える記憶装置と、前記記憶装置にアクセス可能な中央処理装置とを備えた計算機によるセンサ情報統合解析装置において、
前記中央処理装置は
前記記憶装置に記憶された前記音響センサから得られた観測信号を解析して各音響センサの観測領域内の各位置における観測信号値を算出し、前記観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定し、同一の目標からであると判定した前記観測信号の値に基づいて、各位置における目標の存在の有無を推定し、
前記記憶装置に記憶された前記設置位置に関する信号を基礎に、前記音響センサの現在のパラメータを推定し、
前記記憶装置に記憶された前記環境センサから得られた観測信号を基礎に前記音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定し、前記複数の音響センサの位置関係に基づいて音響センサをグループ化し、グループ内に１つの仮想音響センサが存在すると仮定して、前記推定された音響センサの観測領域における音響物理的な情報に基づいて前記仮想音響センサのパラメータを前記仮想音響センサごとに算出し、前記音響センサのグループごとに、各グループに含まれる複数の音響センサのパラメータとして算出された前記仮想音響センサのパラメータに設定するとともに、前記複数の音響センサの情報に基づいて、前記全ての音響センサに対する１つの評価値を算出し、該評価値を低下させる、もしくは該評価値の向上に寄与しない音響センサをグループ化の対象から除外し、その観測情報を破棄することを特徴とするセンサ情報統合解析装置。
【請求項５】
分散配置された複数の音響センサから得られた観測信号、前記複数の音響センサの設置位置信号および前記複数の音響センサの設置領域における音響物理的な情報を計測する環境センサから得られた観測信号を記憶する記憶領域を備える記憶装置と、前記記憶装置にアクセス可能な中央処理装置とを備えた計算機によるセンサ情報統合解析装置において、
前記中央処理装置は
前記記憶装置に記憶された前記音響センサから得られた観測信号を解析して各音響センサの観測領域内の各位置における観測信号値を算出し、前記観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定し、同一の目標からであると判定した前記観測信号の値に基づいて、各位置における目標の存在の有無を推定し、
前記記憶装置に記憶された前記設置位置に関する信号を基礎に、前記音響センサの現在のパラメータを推定し、
前記記憶装置に記憶された前記環境センサから得られた観測信号を基礎に前記音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定し、前記複数の音響センサの位置関係に基づいて音響センサをグループ化し、グループ内に１つの仮想音響センサが存在すると仮定して、前記推定された音響センサの観測領域における音響物理的な情報に基づいて前記仮想音響センサのパラメータを前記仮想音響センサごとに算出し、前記音響センサのグループごとに、各グループに含まれる複数の音響センサのパラメータとして算出された前記仮想音響センサのパラメータに設定するとともに、前記音響センサの配置、音響センサのパラメータ、音響センサのグループ情報、および前記仮想音響センサの配置、仮想音響センサのパラメータを表示するセンサ情報表示ウィンドウ、前記音響センサの観測情報を表示する観測情報表示ウィンドウ、および前記複数の音響センサの観測情報の統合結果を表示する統合情報表示ウィンドウを表示装置上に表示し、
オペレータが前記センサ情報表示ウィンドウ上に表示された前記音響センサを選択して、パラメータの変更、グループ化、および使用する音響センサの選択を実行するグラフィカル・ユーザ・インタフェースを前記表示装置上に表示し、前記オペレータがパラメータの変更、もしくはグループ化を実行した場合に、１単位時刻後の前記音響センサの動作にその変更値を反映し、前記音響センサの観測情報、および統合解析結果を前記表示装置上に表示し、使用する前記音響センサの選択を行った場合に、現時刻までに得られている観測情報を再度解析し、統合解析結果、および使用した前記音響センサの組に対する評価値を前記表示装置上に表示することを特徴とするセンサ情報統合解析装置。
【請求項６】
分散配置された複数の音響センサから得られた観測信号、前記複数の音響センサの設置位置信号および前記複数の音響センサの設置領域における音響物理的な情報を計測する環境センサから得られた観測信号を記憶する記憶領域を備える記憶装置と前記記憶装置にアクセス可能な中央処理装置とを備えた計算機によるセンサ情報統合解析方法において、
前記中央処理装置が前記記憶装置に記憶された前記音響センサから得られた観測信号を解析して各音響センサの観測領域内の各位置における観測信号値を算出すること、
前記中央処理装置が前記記憶装置に記憶された前記音響センサの異なる音響センサで得られた観測信号値が同一の目標からの観測信号の値であるか否かを判定し、同一の目標からであると判定した前記観測信号の値に基づいて、各位置における目標の存在の有無を推定すること、
前記中央処理装置が前記記憶装置に記憶された前記音響センサに関する信号を基礎に音響センサの現在のパラメータ値を推定すること、
前記中央処理装置が前記記憶装置に記憶された前記環境センサから得られた観測信号を基礎に音響センサの観測領域における音響物理的な情報を推定すること、
前記中央処理装置が前記複数の音響センサの位置関係に基づいて音響センサをグループ化し、グループ内に１つの仮想音響センサが存在すると仮定して、前記推定された音響センサの観測領域における音響物理的な情報に基づいて前記仮想音響センサのパラメータを前記仮想音響センサごとに算出すること、
前記中央処理装置が前記音響センサのグループごとに、各グループに含まれる複数の音響センサのパラメータとして前記仮想音響センサのパラメータを設定することを特徴とするセンサ情報統合解析方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２００６−４６９８６（Ｐ２００６−４６９８６Ａ）
【公開日】平成１８年２月１６日（２００６．２．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００４−２２５１７３（Ｐ２００４−２２５１７３）
【出願日】平成１６年８月２日（２００４．８．２）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年２月１６日（２００６．２．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年８月２日（２００４．８．２）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
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