JP3040657B2 - 線スペクトルにおける周期的構造を求める方法及びその使用方法 - Google Patents
線スペクトルにおける周期的構造を求める方法及びその使用方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、請求項１の上位概念に
記載の周期的構造を求める方法と、請求項９の上位概念
に記載のこのような方法の使用法とに関する。
記載の周期的構造を求める方法と、請求項９の上位概念
に記載のこのような方法の使用法とに関する。
【０００２】
【従来の技術】多くの技術的用途において、振幅スペク
トル（絶対値スペクトル）から周期的構造を求める必要
がある。周期的構造から、例えば基礎となる変調周波数
を求めることができる。例えばコヒーレントレーダード
ップラースペクトルの中に、例えばヘリコプター回転翼
等の周期運動（回転）部分及び／又は航空機のタービン
の回転運動に起因する周期的構造が発生することがあ
る。このような付加情報は、例えば空港のレーダー基地
で例えばレーダーエコーの目標クラス分けのために必要
である。
トル（絶対値スペクトル）から周期的構造を求める必要
がある。周期的構造から、例えば基礎となる変調周波数
を求めることができる。例えばコヒーレントレーダード
ップラースペクトルの中に、例えばヘリコプター回転翼
等の周期運動（回転）部分及び／又は航空機のタービン
の回転運動に起因する周期的構造が発生することがあ
る。このような付加情報は、例えば空港のレーダー基地
で例えばレーダーエコーの目標クラス分けのために必要
である。
【０００３】しかし、このような周期的構造は、例えば
機械のノイズ解析においても発生する。この場合、例え
ば旋盤又はフライス盤等の切削機械の例えばノイズ（空
気を伝搬する音波及び／又は物体を伝搬する音波）か
ら、スペクトル解析により切削工具の摩耗状態を知るこ
とができる。この場合、振幅スペクトルの中に、旋盤又
はフライス盤の回転運動に起因する周期的構造が発生す
る。
機械のノイズ解析においても発生する。この場合、例え
ば旋盤又はフライス盤等の切削機械の例えばノイズ（空
気を伝搬する音波及び／又は物体を伝搬する音波）か
ら、スペクトル解析により切削工具の摩耗状態を知るこ
とができる。この場合、振幅スペクトルの中に、旋盤又
はフライス盤の回転運動に起因する周期的構造が発生す
る。
【０００４】しかし、周期的構造を求めることは、例え
ば放送局の監視及び／又は識別等の電子関係の多数の分
野でも必要である。
ば放送局の監視及び／又は識別等の電子関係の多数の分
野でも必要である。
【０００５】このような用途において、例えばアナログ
動作するスペクトル解析器により振幅スペクトル（絶対
値スペクトル）を求めることができる。振幅スペクトル
は通常は、１本の基準線を有する。この基準線を以下に
おいて零線とも呼ぶ。基準線すなわち零線の片側又は両
側には多数のスペクトル線が続く。このような線スペク
トルにおいては、例えば周期的振幅変調に起因する周期
的構造を、零線に隣接する各スペクトル線に対して、以
下において継続線とも呼ぶ調波を検出することにより求
めることができる。
動作するスペクトル解析器により振幅スペクトル（絶対
値スペクトル）を求めることができる。振幅スペクトル
は通常は、１本の基準線を有する。この基準線を以下に
おいて零線とも呼ぶ。基準線すなわち零線の片側又は両
側には多数のスペクトル線が続く。このような線スペク
トルにおいては、例えば周期的振幅変調に起因する周期
的構造を、零線に隣接する各スペクトル線に対して、以
下において継続線とも呼ぶ調波を検出することにより求
めることができる。
【０００６】このような評価は、求める周期的構造が、
例えばノイズ及び／又は非周期的な不可避のスペクトル
成分に起因する多数の障害スペクトル線によりカバー及
び／又はマスキングされている場合には非常に困難又は
ほぼ不可能である。
例えばノイズ及び／又は非周期的な不可避のスペクトル
成分に起因する多数の障害スペクトル線によりカバー及
び／又はマスキングされている場合には非常に困難又は
ほぼ不可能である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、振幅
スペクトルにおける周期的構造を求めることを確実に可
能にする冒頭に記載の形式の方法を提供することにあ
る。本発明の別の課題は、このような方法の使用法（適
用法）を提供することにある。
スペクトルにおける周期的構造を求めることを確実に可
能にする冒頭に記載の形式の方法を提供することにあ
る。本発明の別の課題は、このような方法の使用法（適
用法）を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記課題は、請求項１及
び請求項９の特徴部分に記載の特徴により解決される。
有利な実施例はその他の請求項に記載されている。
び請求項９の特徴部分に記載の特徴により解決される。
有利な実施例はその他の請求項に記載されている。
【０００９】本発明は、例えばＥｌｅｋｔｏｒｏｎｉｋ
Ｊｏｕｒｎａｌ誌，４／９３の１４〜２３頁に記載の
Ｈ．Ｍａｉｅｒ及びＴ．Ｂｅｓｓｎｅｒ著の論文”ファ
ジイ集合論”を基礎としている。電気信号をファジイ集
合論により処理することは、相応に構成された電子回路
により可能である及び／又はデータ処理装置により可能
である。
Ｊｏｕｒｎａｌ誌，４／９３の１４〜２３頁に記載の
Ｈ．Ｍａｉｅｒ及びＴ．Ｂｅｓｓｎｅｒ著の論文”ファ
ジイ集合論”を基礎としている。電気信号をファジイ集
合論により処理することは、相応に構成された電子回路
により可能である及び／又はデータ処理装置により可能
である。
【００１０】
【実施例】次に本発明を実施例に基づき図を用いて詳細
に説明する。
に説明する。
【００１１】図１は、４つのステップ１〜４に分割され
ている方法を説明するフローチャートを示す。この方法
は、振幅スペクトル（絶対値スペクトル）として形成さ
れｍ本のスペクトル線の線スペクトルを表すデジタルの
原スペクトルから出発する。このような線スペクトルは
例えば、デジタル化された電気信号からＤＦＴ（離散フ
ーリエ関数）により形成できる。このようなスペクトル
ではスペクトル線は、ＤＦＴで使用される標本化周波数
により決まる最小の周波数間隔ｄＦを有する。スペクト
ルは、例えばコヒーレントレーダードップラースペクト
ルの中で例えばヘリコプター等の目標の半径方向速度に
相当する基準線（零線）を有する。基準線の両側に、と
りわけ、例として述べたヘリコプターの例えば主回転翼
の周期運動部分に起因する線スペクトルが存在する。回
転する主回転翼は、線スペクトルの中で、求めるべき周
期（線）構造を発生する。周波数間隔ｄＦを、求められ
た周期Ｐより大幅に小さく選択する、例えばｄＦ≦０．
１Ｐに選択すると有利である。スペクトルの中の周期的
構造は、基準線から（周波数）間隔ｉ・ａ・ｄＦ（ｉ＝
１，２，３．．．； ａ＝整数）で繰返してスペクトル
線がそれらの周囲のスペクトル線に比して増大すること
により現れる。この場合、Ｐ＝ａ・ｄＦは、原振幅スペ
クトルの中の求められた周期Ｐである。しかし、多くの
用途では原振幅スペクトルは、周期Ｐを求めるのに必要
なスペクトル分解能に比して大幅に大きいスペクトル分
解能、例えばｄＦ＝０．０１Ｐを有する。このような場
合、まず初めにスペクトルを間引いて（スペクトル線の
数を減少して）所定数のスペクトル線を得る（図１のス
テップ１）。
ている方法を説明するフローチャートを示す。この方法
は、振幅スペクトル（絶対値スペクトル）として形成さ
れｍ本のスペクトル線の線スペクトルを表すデジタルの
原スペクトルから出発する。このような線スペクトルは
例えば、デジタル化された電気信号からＤＦＴ（離散フ
ーリエ関数）により形成できる。このようなスペクトル
ではスペクトル線は、ＤＦＴで使用される標本化周波数
により決まる最小の周波数間隔ｄＦを有する。スペクト
ルは、例えばコヒーレントレーダードップラースペクト
ルの中で例えばヘリコプター等の目標の半径方向速度に
相当する基準線（零線）を有する。基準線の両側に、と
りわけ、例として述べたヘリコプターの例えば主回転翼
の周期運動部分に起因する線スペクトルが存在する。回
転する主回転翼は、線スペクトルの中で、求めるべき周
期（線）構造を発生する。周波数間隔ｄＦを、求められ
た周期Ｐより大幅に小さく選択する、例えばｄＦ≦０．
１Ｐに選択すると有利である。スペクトルの中の周期的
構造は、基準線から（周波数）間隔ｉ・ａ・ｄＦ（ｉ＝
１，２，３．．．； ａ＝整数）で繰返してスペクトル
線がそれらの周囲のスペクトル線に比して増大すること
により現れる。この場合、Ｐ＝ａ・ｄＦは、原振幅スペ
クトルの中の求められた周期Ｐである。しかし、多くの
用途では原振幅スペクトルは、周期Ｐを求めるのに必要
なスペクトル分解能に比して大幅に大きいスペクトル分
解能、例えばｄＦ＝０．０１Ｐを有する。このような場
合、まず初めにスペクトルを間引いて（スペクトル線の
数を減少して）所定数のスペクトル線を得る（図１のス
テップ１）。
【００１２】（ステップ２〜４で）基本周期Ｐを求める
動作は、前述のファジイ集合論を用いてファジイルール
ベースによりスペクトル線を予め評価して行われる。こ
れにより、まず初めに通常は複数の重要スペクトル線す
なわち周期的に重要なスペクトル線が選択され、ひいて
は１つのいわゆる残留スペクトルが形成される。いずれ
の重要スペクトル線も、求める基本周期Ｐに相当する可
能性を有する。すなわち、基本周期Ｐは、この段階では
一義的に決まらない。間引きされてこれらの重要スペク
トル線のみが残った残留スペクトルから基本周期Ｐを、
原振幅スペクトルの線間隔のヒストグラム化により求め
る。
動作は、前述のファジイ集合論を用いてファジイルール
ベースによりスペクトル線を予め評価して行われる。こ
れにより、まず初めに通常は複数の重要スペクトル線す
なわち周期的に重要なスペクトル線が選択され、ひいて
は１つのいわゆる残留スペクトルが形成される。いずれ
の重要スペクトル線も、求める基本周期Ｐに相当する可
能性を有する。すなわち、基本周期Ｐは、この段階では
一義的に決まらない。間引きされてこれらの重要スペク
トル線のみが残った残留スペクトルから基本周期Ｐを、
原振幅スペクトルの線間隔のヒストグラム化により求め
る。
【００１３】個々のステップから成るこの方法を次に詳
細に説明する。まず初めに個々のステップを簡単に説明
する。
細に説明する。まず初めに個々のステップを簡単に説明
する。
【００１４】ステップ１： 原線スペクトルを前述のよ
うに間引いて所定のスペクトル線数にする。
うに間引いて所定のスペクトル線数にする。
【００１５】ステップ２： 局所スペクトルレベルを求
め、間引かれたスペクトルのスペクトル線の振幅を閾値
フィルタリングする。
め、間引かれたスペクトルのスペクトル線の振幅を閾値
フィルタリングする。
【００１６】ステップ３： 重要スペクトル線を求める
ためにファジイ−構造フィルタリングを行い、これによ
り残留スペクトルを形成する。
ためにファジイ−構造フィルタリングを行い、これによ
り残留スペクトルを形成する。
【００１７】ステップ４： 基本周期Ｐをヒストグラム
化により求める。
化により求める。
【００１８】これらのステップを次に詳細に説明する。
【００１９】ステップ１： 原線スペクトルを間引きす
る。
る。
【００２０】行うこともあり行わないこともある前述の
このステップでは、スペクトル線の数を減少する（スペ
クトル分解能を減少する）ことにより情報損失が発生す
ることがあるが、しかしそれは無視できるほど僅かであ
る。他方、スペクトル線の数を所定数に減少することに
より、処理が大幅に簡単化され、有利である。すなわち
これにより、本発明の方法を迅速かつ小コストで行うこ
とができる。これは、データ処理装置を用いて行うと有
利である。
このステップでは、スペクトル線の数を減少する（スペ
クトル分解能を減少する）ことにより情報損失が発生す
ることがあるが、しかしそれは無視できるほど僅かであ
る。他方、スペクトル線の数を所定数に減少することに
より、処理が大幅に簡単化され、有利である。すなわち
これにより、本発明の方法を迅速かつ小コストで行うこ
とができる。これは、データ処理装置を用いて行うと有
利である。
【００２１】間引きされたスペクトルの中で基準線は零
線である。基準線の上方又は下方にはそれぞれ、原スペ
クトルのｎ本の順次のスペクトル線が、間引きされたス
ペクトルの中の１つのスペクトル線に統合される。これ
によりスペクトル線間隔はｎ・ｄＦに増大する。これに
より、基準線（零点）の上方にｋｏ本のスペクトル線を
得、下方にｋｕ本のスペクトル線を得る。これらのスペ
クトル線の振幅は、原スペクトルのそれぞれｎ本のスペ
クトル線のうちの最大値を有する。振幅は線形になる。
すなわち、対数尺度で示されない。ｎは、間引きされた
スペクトルの中で、求める周期Ｐの約１０倍の大きさの
線密度が得られるように選択される。
線である。基準線の上方又は下方にはそれぞれ、原スペ
クトルのｎ本の順次のスペクトル線が、間引きされたス
ペクトルの中の１つのスペクトル線に統合される。これ
によりスペクトル線間隔はｎ・ｄＦに増大する。これに
より、基準線（零点）の上方にｋｏ本のスペクトル線を
得、下方にｋｕ本のスペクトル線を得る。これらのスペ
クトル線の振幅は、原スペクトルのそれぞれｎ本のスペ
クトル線のうちの最大値を有する。振幅は線形になる。
すなわち、対数尺度で示されない。ｎは、間引きされた
スペクトルの中で、求める周期Ｐの約１０倍の大きさの
線密度が得られるように選択される。
【００２２】基準線の振幅は、本発明の方法にとって重
要でない。基準線のスペクトル位置は、次の処理のため
に基準点（零点）を決める。
要でない。基準線のスペクトル位置は、次の処理のため
に基準点（零点）を決める。
【００２３】対称基準線（ｋｕ＝ｋｏ）の１例： ４０
９６番目の線を基準線とする８１９２本のスペクトル標
本点から、ｎ＝１６の場合に次の圧縮されたスペクトル
が得られる。
９６番目の線を基準線とする８１９２本のスペクトル標
本点から、ｎ＝１６の場合に次の圧縮されたスペクトル
が得られる。
【００２４】４０９７〜４１１２番目の線のうちの最大
値が＋１番目の線。
値が＋１番目の線。
【００２５】４０９５〜４０８０番目の線のうちの最大
値が−１番目の線。
値が−１番目の線。
【００２６】４１１３〜４１２８番目の線のうちの最大
値が＋２番目の線。
値が＋２番目の線。
【００２７】４０７９〜４０６４番目の線のうちの最大
値が−２番目の線。
値が−２番目の線。
【００２８】．．． ８１８８〜８１９２番目の線のうちの最大値が２５６番
目の線。
目の線。
【００２９】１６〜１番目の線のうちの最大値が−２５
６番目の線。
６番目の線。
【００３０】なお、上記２５６番目の線の場合、圧縮に
不規則性が発生している。何故ならば原スペクトルの中
の１つの線が、基準線が原因で欠落しているからであ
る。
不規則性が発生している。何故ならば原スペクトルの中
の１つの線が、基準線が原因で欠落しているからであ
る。
【００３１】ステップ２： 局所スペクトルレベルを求
め、閾値フィルタリングする。
め、閾値フィルタリングする。
【００３２】圧縮された（間引きされた）スペクトルに
対して局所スペクトルレベルが求められる。このために
スペクトルは、それぞれｕ本の互いに隣接する線（例え
ばｕ＝８）から成る区間に分割され、各区間に対して振
幅平均値が計算される。重要スペクトル線を求める次の
ステップで、それぞれの局所スペクトルレベルを所定の
値（代表的な値は１）だけ越える振幅を有する線も考慮
される。以下において各線は、対応する局所スペクトル
レベルに正規化された振幅（以下においてＡnとして示
す）により表される。
対して局所スペクトルレベルが求められる。このために
スペクトルは、それぞれｕ本の互いに隣接する線（例え
ばｕ＝８）から成る区間に分割され、各区間に対して振
幅平均値が計算される。重要スペクトル線を求める次の
ステップで、それぞれの局所スペクトルレベルを所定の
値（代表的な値は１）だけ越える振幅を有する線も考慮
される。以下において各線は、対応する局所スペクトル
レベルに正規化された振幅（以下においてＡnとして示
す）により表される。
【００３３】ステップ３： 周期的に重要なスペクトル
線すなわち重要スペクトル線を求めるためにファジイ−
構造フィルタリングを行い、これらの重要スペクトル線
により残留スペクトルを形成する。
線すなわち重要スペクトル線を求めるためにファジイ−
構造フィルタリングを行い、これらの重要スペクトル線
により残留スペクトルを形成する。
【００３４】このステップで、スペクトルの中で周期的
継続を有するスペクトル線又は零点に対称の補足を有す
るスペクトル線が選択される。これらの重要スペクトル
線から、ステップ４で周期Ｐが求められる。
継続を有するスペクトル線又は零点に対称の補足を有す
るスペクトル線が選択される。これらの重要スペクトル
線から、ステップ４で周期Ｐが求められる。
【００３５】周期的線の選択はファジイ演算により行わ
れる。ノイズ抑圧のためにファジイ演算は、すべての周
期的に再来する線のための重要度値を求める。閾値の比
較により、重要度の低い線は抑圧される。
れる。ノイズ抑圧のためにファジイ演算は、すべての周
期的に再来する線のための重要度値を求める。閾値の比
較により、重要度の低い線は抑圧される。
【００３６】図２はブロック線図でこのステップに対し
て、個々の部分ステップを示す。これらの部分ステップ
について次に説明する。
て、個々の部分ステップを示す。これらの部分ステップ
について次に説明する。
【００３７】ステップ３．１：ファジイ演算は、間引き
されたスペクトルの各スペクトル線に対して、線形信号
対雑音比Ｓ／Ｎに相当する振幅値Ａnを求める。この場
合、この振幅値Ａnは、対応する局所スペクトルレベル
（閾値）を基準として求められる。この線形信号対雑音
比Ｓ／Ｎ（振幅Ａn）は、ファジイ化される。すなわ
ち、あいまいクラスに、次の分類規則に従って分類され
る。
されたスペクトルの各スペクトル線に対して、線形信号
対雑音比Ｓ／Ｎに相当する振幅値Ａnを求める。この場
合、この振幅値Ａnは、対応する局所スペクトルレベル
（閾値）を基準として求められる。この線形信号対雑音
比Ｓ／Ｎ（振幅Ａn）は、ファジイ化される。すなわ
ち、あいまいクラスに、次の分類規則に従って分類され
る。
【００３８】 クラス Ａn領域 ＩＧ（閾値より小さい） ０＜Ａn＜１ ＧＧ（閾値と同一の大きさ） ０＜Ａn＜２ Ｇ（閾値より大きい） １＜Ａn＜３ ＳＧ（閾値より大幅に大きい） ２＜Ａn＜４ ＵＧ（閾値より非常に大幅に大きい） ３＜Ａn＜∝ これは、図３に示されている。この場合、横軸には線形
信号対雑音比Ｓ／Ｎが記載され、縦軸には（０と１との
間の）グレードが記載されている。クラスに所属するＳ
／Ｎ値領域と、（例えばこの場合には線形の）重畳形式
とは、用途に依存して選択しなければならない。これ
は、当業者には自明である。
信号対雑音比Ｓ／Ｎが記載され、縦軸には（０と１との
間の）グレードが記載されている。クラスに所属するＳ
／Ｎ値領域と、（例えばこの場合には線形の）重畳形式
とは、用途に依存して選択しなければならない。これ
は、当業者には自明である。
【００３９】部分ステップ３．２：この部分ステップで
は、各スペクトル線に対して、周期的相補線（成分）が
求められる。
は、各スペクトル線に対して、周期的相補線（成分）が
求められる。
【００４０】周期的相補線（成分）は： − 基準線に対する２重の間隔の中の線と、 − 零点に対して鏡対称の位置の線と、 − 零点の他方の側で２重の間隔を有する線と、 − 選択的に、零点の両側で３重の間隔の中の線も含
む。
む。
【００４１】周期的補足を求めるために、間引きされた
スペクトルの中の＋／−１のウィンドウ関数が使用され
る。すなわち、このウィンドウ関数により、ステップ１
で線を統合したことにより発生した又はスペクトルを求
める際にいわゆる漏洩効果により発生したあいまいさを
補償する。周期的相補線（成分）として、ウィンドウの
中で発生した最大の線すなわち継続線ともよばれる線が
求められる。
スペクトルの中の＋／−１のウィンドウ関数が使用され
る。すなわち、このウィンドウ関数により、ステップ１
で線を統合したことにより発生した又はスペクトルを求
める際にいわゆる漏洩効果により発生したあいまいさを
補償する。周期的相補線（成分）として、ウィンドウの
中で発生した最大の線すなわち継続線ともよばれる線が
求められる。
【００４２】部分ステップ３．３：部分ステップ３．２
で求められたそれぞれの線対は、ルール表に従って評価
される。図４は、線対の振幅値の各可能な組合せに、次
の重要度クラスのうちの１つを割当てるルール表を示
す。
で求められたそれぞれの線対は、ルール表に従って評価
される。図４は、線対の振幅値の各可能な組合せに、次
の重要度クラスのうちの１つを割当てるルール表を示
す。
【００４３】ＨＷ ”確率が非常に大幅に大きい” ＳＷ ”確率が大幅に大きい” Ｗ ”確率が程々に大きい” ＷＷ ”確率が小さい” ＵＷ ”確率が大幅に小さい” 重要度クラスには、重要度値とも呼ばれる−２５〜１２
５のうちの数値が対応する。図５には、これらの重要度
クラスに対してグレード（縦軸）が、重要度値（横軸）
に依存して示されている。重要度クラスの間の図示され
ている線形重畳性は、用途に依存して選択する。
５のうちの数値が対応する。図５には、これらの重要度
クラスに対してグレード（縦軸）が、重要度値（横軸）
に依存して示されている。重要度クラスの間の図示され
ている線形重畳性は、用途に依存して選択する。
【００４４】１つの線対（スペクトル線と継続線）を１
つの重要度クラスへ割当てることは、ファジイ集合論で
通常使用される論理結合演算子により行われる。これら
の論理結合演算子により、部分ステップ３．１でクラス
分けされた線が論理結合される。本用途の場合、ＡＮＤ
演算子のみが使用される。これにより例えば次の論理結
合が得られる。
つの重要度クラスへ割当てることは、ファジイ集合論で
通常使用される論理結合演算子により行われる。これら
の論理結合演算子により、部分ステップ３．１でクラス
分けされた線が論理結合される。本用途の場合、ＡＮＤ
演算子のみが使用される。これにより例えば次の論理結
合が得られる。
【００４５】前提が、線が大幅に大きい（ＳＧ）こと、
ＡＮＤ対向線（継続線）が大幅に大きい（ＳＧ）ことの
場合、結論は、組合せが、大幅に大きい確率（ＳＷ）で
重要線対である。
ＡＮＤ対向線（継続線）が大幅に大きい（ＳＧ）ことの
場合、結論は、組合せが、大幅に大きい確率（ＳＷ）で
重要線対である。
【００４６】このような論理結合により、図４のルール
表を形成できる。
表を形成できる。
【００４７】部分ステップ３．４：振幅値Ａn（入力
量）のメンバーシップ関数が重畳するので（図３）、部
分ステップ３．３に記載の論理結合により線対を複数の
重要度クラスに割当できる。従って線対の重要度値は、
デファジイ化により求める。デファジイ化法としてはい
わゆるＣＯＡ法（平均値中心法）が使用される。結果と
して、 ０≦重要度値≦１００ の値領域の中の１つの重要度値が求められる。
量）のメンバーシップ関数が重畳するので（図３）、部
分ステップ３．３に記載の論理結合により線対を複数の
重要度クラスに割当できる。従って線対の重要度値は、
デファジイ化により求める。デファジイ化法としてはい
わゆるＣＯＡ法（平均値中心法）が使用される。結果と
して、 ０≦重要度値≦１００ の値領域の中の１つの重要度値が求められる。
【００４８】部分ステップ３．５：通常は、間引きされ
たスペクトルの中の各線に対して複数の周期的補足が存
在する。従って各線に、この線と一緒に調べられたすべ
ての対に対して求められた最大の重要度値が割当られ
る。
たスペクトルの中の各線に対して複数の周期的補足が存
在する。従って各線に、この線と一緒に調べられたすべ
ての対に対して求められた最大の重要度値が割当られ
る。
【００４９】閾値フィルタリングにより、重要度の低い
線は除去される。閾値として、例えば５０の重要度値が
選択される。
線は除去される。閾値として、例えば５０の重要度値が
選択される。
【００５０】ステップ４：ステップ１〜３では、残留ス
ペクトルが形成された。すなわち残留スペクトルは、所
定の最小重要度値を越えた（残留）線のみから成る。従
ってステップ４では、基本周期Ｐをヒストグラム化によ
り求める。このために、まず初めに残留スペクトルの中
で、基準線までの残留スペクトルの（周波数）間隔が求
められる。次いで、これらの間隔は、冒頭に記載の式に
より、原振幅スペクトルの中の対応する間隔に変換され
る。次いで、この原振幅スペクトルの中で各残留線に対
して、基準線（零点）までの１重の間隔がヒストグラム
化される。さらに、これらの間隔の１重の数分の１すな
わち１／２，１／３，１／４がヒストグラム化される。
次いで、ヒストグラムで、残留線及びそれらの調波との
Ａn値に重み係数を乗算した値が合計される。
ペクトルが形成された。すなわち残留スペクトルは、所
定の最小重要度値を越えた（残留）線のみから成る。従
ってステップ４では、基本周期Ｐをヒストグラム化によ
り求める。このために、まず初めに残留スペクトルの中
で、基準線までの残留スペクトルの（周波数）間隔が求
められる。次いで、これらの間隔は、冒頭に記載の式に
より、原振幅スペクトルの中の対応する間隔に変換され
る。次いで、この原振幅スペクトルの中で各残留線に対
して、基準線（零点）までの１重の間隔がヒストグラム
化される。さらに、これらの間隔の１重の数分の１すな
わち１／２，１／３，１／４がヒストグラム化される。
次いで、ヒストグラムで、残留線及びそれらの調波との
Ａn値に重み係数を乗算した値が合計される。
【００５１】重み係数に対しては、例えば次ぎの値が選
択される。
択される。
【００５２】零点までの１重の間隔に対しては重み係数
は１．０であり、１／２，１／３，１／４の間隔に対し
ては 重み係数は０．９である。
は１．０であり、１／２，１／３，１／４の間隔に対し
ては 重み係数は０．９である。
【００５３】基本周期Ｐとして、ヒストグラムの中で、
集積された線の最大値を有する周波数間隔が選択され
る。
集積された線の最大値を有する周波数間隔が選択され
る。
【００５４】前述の方法は、多種多様に利用でき、有利
である。例えば前述のように目標のレーダーエコーの評
価する場合に利用できる。これにより例えばヘリコプタ
ー、プロペラ航空機、ジェット航空機の区別（クラス分
け）が可能である。さらに例えば、放送局の変調形式を
求めることができる。これにより放送局を技術的に監視
できる。
である。例えば前述のように目標のレーダーエコーの評
価する場合に利用できる。これにより例えばヘリコプタ
ー、プロペラ航空機、ジェット航空機の区別（クラス分
け）が可能である。さらに例えば、放送局の変調形式を
求めることができる。これにより放送局を技術的に監視
できる。
【図１】本発明の方法の説明のための線図及びフローチ
ャートである。
ャートである。
【図２】本発明の方法の説明のためのフローチャートで
ある。
ある。
【図３】本発明の方法の説明のための線図である。
【図４】本発明の方法の説明のためのルール表である。
【図５】本発明の方法の説明のための線図である。
フロントページの続き (72)発明者 ヨハネス シュミート ドイツ連邦共和国 ウルム ベーリング ヴェーク 11 (56)参考文献 特開 平１−97998（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01R 23/16 G01S 7/285 G01S 7/292 G01S 13/50
Claims (10)
- 【請求項１】 線スペクトルの中に１つのスペクトル基
準線と、周期的な変調動作により形成され前記スペクト
ル基準線に隣接する複数のスペクトル線とが存在し、 まず初めに１つのスペクトル線を選択し、 このスペクトル線に所属し線スペクトルにて周期的に配
置されているさらなるスペクトル線を求め、 線スペクトルのこのようにして求められた周期的構造か
ら、変調動作に所属する変調パラメータを求める、線ス
ペクトルの中の周期的構造を求める方法において、 まず初めに、アナログ形式で存在している入力信号から
デジタル標本化及びフーリエ変換によりデジタル形式の
振幅スペクトルを形成し、 次いで、前記振幅スペクトルの中で、それぞれ所定数の
互いに隣接するスペクトル線を１つの区間（インターバ
ル）に統合し、 次いで、各区間の中で、その区間の中に存在するスペク
トル線の振幅の平均値を求め、 次いで、各区間の中で、その区間の中の各スペクトル線
をその振幅に関し及び、さらに、その区間に所属するそ
れらの振幅の平均値に関し、正規化し、 次いで、正規化された振幅（Ａn）を、互いに重畳する
複数の振幅クラス（ＩＧ，ＧＧ，Ｇ，ＳＧ，ＵＧ）に個
別化し、 次いで、少なくとも前記基準線の周囲にて、そこに存在
する各スペクトル線に対して１つの周期的相補線（成
分）を求め、これにより、そのスペクトル線と１つの継
続線とから成る線対を形成し、 次いで、各前記線対を、その正規化された振幅クラスの
所定の組合せに依存して１つの重要度クラスに仕分け分
類し、 次いで、各重要度クラスにそれぞれ１つの所定重要度値
領域を割当て、 次いで、各線対に対してそれぞれ１つの重要度値を求
め、 次いで、１つのスペクトル線に対応するすべての線対の
なかから、最大の重要度値を求めてこの最大重要度値を
このスペクトル線に割当て、 次いで、１つの所定の閾値より大きい重要度値を有する
スペクトル線から、１つの残留スペクトルを形成し、 次いで、デジタル化されている原スペクトルの中の前記
残留スペクトルの各スペクトル線に対してヒストグラム
化により、そのスペクトル線に所属する継続線の数を求
め、 次いで、前記ヒストグラムから、最大数の継続線を有す
るスペクトル線を求め、 次いで、前記基準線までのこのスペクトル線の周波数間
隔から変調周波数を求めることを特徴とする線スペクト
ルの中の周期的構造を求める方法。 - 【請求項２】 まず初めに、デジタル形式で付している
振幅スペクトルの中でそれぞれ所定数（ｎ）のスペクト
ル線をただ１つのスペクトル線に統合し、次いで、前記
唯１つのスペクトル線に振幅値として、統合されたスペ
クトル線の振幅の最大値を割当てることを特徴とする請
求項１に記載の線スペクトルの中の周期的構造を求める
方法。 - 【請求項３】 デジタルの振幅スペクトルが、求める変
調周波数より大幅に微細な周波数分解能を有し、前記振
幅スペクトルを線形尺度で示すことを特徴とする請求項
１又は請求項２に記載の線スペクトルの中の周期的構造
を求める方法。 - 【請求項４】 線形振幅スペクトルに属する振幅クラス
及び／又は重要度クラスが、移行領域内で線形特性経過
を有するメンバーシップ関数を有することを特徴とする
請求項１から請求項３のうちのいずれか１つの請求項に
記載の線スペクトルの中の周期的構造を求める方法。 - 【請求項５】 １つの線対に属する２つの振幅クラスを
ＡＮＤ演算子により結合し該結合の結果を１つの所定重
要度クラスに割当てることを特徴とする請求項１から請
求項４のうちのいずれか１つの請求項に記載の線スペク
トルの中の周期的構造を求める方法。 - 【請求項６】 周期的構造を、ファジイ集合論の手法を
用いるデータ処理装置により求めることを特徴とする請
求項１から請求項５のうちのいずれか１つの請求項に記
載の線スペクトルの中の周期的構造を求める方法。 - 【請求項７】 デジタル化されている原スペクトルの中
のヒストグラム化するスペクトル線の振幅値を重み付け
することを特徴とする請求項１から請求項６のうちのい
ずれか１つの請求項に記載の線スペクトルの中の周期的
構造を求める方法。 - 【請求項８】 デジタル化されている原スペクトルの中
の残留スペクトルから求めた１つのスペクトル線に対し
て、割り切れる数または値の間隔及び／又はこれらの間
隔の割り切れる数または値の間隔及び／又はこれらの間
隔を有するスペクトル線のみをヒストグラム化すること
を特徴とする請求項１から請求項７のうちのいずれか１
つの請求項に記載の線スペクトルの中の周期的構造を求
める方法。 - 【請求項９】 レーダー信号を変調する周期的に運動す
る構成要素を有する航空機をクラス分けするために請求
項１から請求項８のうちのいずれか１つの請求項に記載
の線スペクトルの中の周期的構造を求める方法を使用す
る、線スペクトルにおける周期的構造を求める方法の使
用法。 - 【請求項１０】 ヘリコプターを検出する及び／又はク
ラス分けするための請求項７に記載の線スペクトルにお
ける周期的構造を求める方法の使用法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE4317424A DE4317424C2 (de) | 1993-05-26 | 1993-05-26 | Verfahren zur Ermittlung einer periodischen Struktur in einem Linienspektrum und Verwendung eines solchen Verfahrens zur Erkennung und/oder Klassifizierung eines Hubschraubers |
| DE4317424.8 | 1993-05-26 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07146317A JPH07146317A (ja) | 1995-06-06 |
| JP3040657B2 true JP3040657B2 (ja) | 2000-05-15 |
Family
ID=6488900
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6113059A Expired - Lifetime JP3040657B2 (ja) | 1993-05-26 | 1994-05-26 | 線スペクトルにおける周期的構造を求める方法及びその使用方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5436847A (ja) |
| EP (1) | EP0626583B1 (ja) |
| JP (1) | JP3040657B2 (ja) |
| DE (2) | DE4317424C2 (ja) |
| ES (1) | ES2161729T3 (ja) |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB9505540D0 (en) * | 1995-03-18 | 1995-05-03 | Sun Electric Uk Ltd | Method and apparatus for engine analysis |
| US5940523A (en) * | 1996-03-19 | 1999-08-17 | University Corporation For Atmospheric Research | Method of moment estimation and feature extraction for devices which measure spectra as a function of range or time |
| DE19705730C2 (de) * | 1997-02-14 | 1999-04-15 | Daimler Benz Aerospace Ag | Verfahren zur Zielklassifizierung |
| DE19746506A1 (de) * | 1997-10-22 | 1999-04-29 | Daimler Benz Aerospace Ag | Verfahren zur Zuordnung eines Empfangssignals zu einer von mehreren Modulationsarten |
| US6477476B1 (en) | 1999-12-06 | 2002-11-05 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Periodic-signal analysis via correlation |
| FR2802328B1 (fr) * | 1999-12-10 | 2003-04-18 | Eurocopter France | Procede et dispositif pour reduire le bruit de raies a l'interieur d'un aeronef, notamment un aeronef a voilure tournante, en particulier un helicoptere |
| RU2160451C1 (ru) * | 2000-01-05 | 2000-12-10 | Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого | Способ обработки и анализа измерительных сигналов с контролируемого объекта (варианты) |
| US6996551B2 (en) * | 2000-12-18 | 2006-02-07 | International Business Machines Corporation | Apparata, articles and methods for discovering partially periodic event patterns |
| US8976906B2 (en) | 2012-03-29 | 2015-03-10 | QRC, Inc. | Method for spectrum sensing of multi-carrier signals with equidistant sub-carriers |
| US8982971B2 (en) | 2012-03-29 | 2015-03-17 | QRC, Inc. | System for spectrum sensing of multi-carrier signals with equidistant sub-carriers |
| US9348608B2 (en) | 2013-04-24 | 2016-05-24 | QRC, Inc. | System and method for registering application and application transforms on a radiofrequency digitization and collection device |
| US11605166B2 (en) | 2019-10-16 | 2023-03-14 | Parsons Corporation | GPU accelerated image segmentation |
| US11303306B2 (en) | 2020-01-20 | 2022-04-12 | Parsons Corporation | Narrowband IQ extraction and storage |
| US11619700B2 (en) | 2020-04-07 | 2023-04-04 | Parsons Corporation | Retrospective interferometry direction finding |
| US11569848B2 (en) | 2020-04-17 | 2023-01-31 | Parsons Corporation | Software-defined radio linking systems |
| US11575407B2 (en) | 2020-04-27 | 2023-02-07 | Parsons Corporation | Narrowband IQ signal obfuscation |
| US11849347B2 (en) | 2021-01-05 | 2023-12-19 | Parsons Corporation | Time axis correlation of pulsed electromagnetic transmissions |
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|---|---|---|---|---|
| US4241350A (en) * | 1971-12-10 | 1980-12-23 | Scope, Inc. | Radar target pattern recognition system using logarithmic analysis |
| DE2536585C3 (de) * | 1975-08-16 | 1981-04-02 | Philips Patentverwaltung Gmbh, 2000 Hamburg | Anordnung zur statistischen Signalanalyse |
| DE2920041C2 (de) * | 1979-05-18 | 1986-09-04 | Philips Patentverwaltung Gmbh, 2000 Hamburg | Verfahren zum Verifizieren von Signalen, und Anordnung zum Durchführen des Verfahrens |
| DE2928907A1 (de) * | 1979-07-18 | 1981-06-19 | Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München | Verfahren zur klassifizierung bewegter ziele |
| US4389647A (en) * | 1980-12-22 | 1983-06-21 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Doppler discrimination of aircraft targets |
| US4453550A (en) * | 1982-04-19 | 1984-06-12 | General Electric Company | Method and means for detecting a periodic wave structure |
| DE3414929C2 (de) * | 1983-04-27 | 1986-05-07 | Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München | Funküberwachungssystem |
| US4817158A (en) * | 1984-10-19 | 1989-03-28 | International Business Machines Corporation | Normalization of speech signals |
| US4782284A (en) * | 1988-01-12 | 1988-11-01 | Bsr North America Ltd. | Frequency analyzer |
| US5189727A (en) * | 1989-07-28 | 1993-02-23 | Electronic Warfare Associates, Inc. | Method and apparatus for language and speaker recognition |
| US5177691A (en) * | 1990-11-30 | 1993-01-05 | General Electric Company | Measuring velocity of a target by Doppler shift, using improvements in calculating discrete Fourier transform |
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| CA2114543A1 (en) * | 1991-08-01 | 1993-02-18 | Gerhard Schmidt | Process and arrangement for recognizing defects in power converters |
| DE4142906A1 (de) * | 1991-12-23 | 1993-06-24 | Atlas Elektronik Gmbh | Verfahren zum detektieren und unterscheiden weit entfernter hubschrauber von anderen fahrzeugen |
| DE4220429A1 (de) * | 1992-06-24 | 1994-01-05 | Atlas Elektronik Gmbh | Verfahren zur Detektion und/oder Klassifizierung eines propellerbetriebenen Fahrzeugs |
-
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-
1994
- 1994-05-17 DE DE59409827T patent/DE59409827D1/de not_active Expired - Fee Related
- 1994-05-17 ES ES94107571T patent/ES2161729T3/es not_active Expired - Lifetime
- 1994-05-17 EP EP94107571A patent/EP0626583B1/de not_active Expired - Lifetime
- 1994-05-26 JP JP6113059A patent/JP3040657B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 1994-05-26 US US08/249,937 patent/US5436847A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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| DE59409827D1 (de) | 2001-09-20 |
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| ES2161729T3 (es) | 2001-12-16 |
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