JPH04268476A - 波源の方位検出方式 - Google Patents
波源の方位検出方式Info
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- JPH04268476A JPH04268476A JP5070791A JP5070791A JPH04268476A JP H04268476 A JPH04268476 A JP H04268476A JP 5070791 A JP5070791 A JP 5070791A JP 5070791 A JP5070791 A JP 5070791A JP H04268476 A JPH04268476 A JP H04268476A
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- JP
- Japan
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- azimuth
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- wave
- spectrum
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- Pending
Links
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 3
- 230000021615 conjugation Effects 0.000 description 1
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- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は僅か２個の素子から構成
する配列で、フーリエ変換で分解できない持続性が短い
波（例えば、短パルスで送ってくる水中音波）を最大エ
ントロピー法を利用し、各々素子のベクトル量である受
信データのパワースペクトルをスペクトル法に基づいて
、音源と配列との相対方位を検出する方式に関する。
する配列で、フーリエ変換で分解できない持続性が短い
波（例えば、短パルスで送ってくる水中音波）を最大エ
ントロピー法を利用し、各々素子のベクトル量である受
信データのパワースペクトルをスペクトル法に基づいて
、音源と配列との相対方位を検出する方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】波長λ０の波を２個素子の配列をディジ
タル的に方位検出するのに、２個の素子の間隔をλ０／
２に取り、受信データを波の周波数ｆ０の２倍以上でサ
ンプリングし、各々の素子のデータセットをフーリエ変
換してフーリエ係数の周波数ｆ０の成分における位相差
で波の到来方位を判断する。図３に示すように、波の進
行方向が配列に平行のとき（図３でのＡＡ′）が位相差
が最大になり、垂直のとき（図３でのＢＢ′）に位相差
がゼロになる。
タル的に方位検出するのに、２個の素子の間隔をλ０／
２に取り、受信データを波の周波数ｆ０の２倍以上でサ
ンプリングし、各々の素子のデータセットをフーリエ変
換してフーリエ係数の周波数ｆ０の成分における位相差
で波の到来方位を判断する。図３に示すように、波の進
行方向が配列に平行のとき（図３でのＡＡ′）が位相差
が最大になり、垂直のとき（図３でのＢＢ′）に位相差
がゼロになる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の音源検
出の方式は、アナログ／ディジタル変換（以下Ａ／Ｄ変
換とする）でサンプリングしたとき、サンプリングされ
た一つの波に何個データが含まれているかで周波数分解
能が決まる。つまり、周波数分解能Δｆは、Δｆ＝ｆｓ
／Ｎ，ｆｓ＝サンプリング周波数，Ｎ＝データ個数で決
まる。したがって、Ａ／Ｄ変換のサンプリング・レート
が２ｆ０より大きく決められていても、データ個数が十
分取れなければ、十分高い周波数分解能で指定周波数の
位相を比較できない。なお、配列を色々と方位を変えて
位相差の最大の方位を決めたにしても、周波数分解能が
低いため、大きい誤差が含まれる。素子が図４（ａ）の
パルスａのようにデータが十分取れる場合は検出できて
も、図４（ｂ）のパルスｂのようにデータが十分取れな
い場合は、上記ΔｆはＮが小さいために大きくなり、検
出誤差が大きくなるという欠点がある。
出の方式は、アナログ／ディジタル変換（以下Ａ／Ｄ変
換とする）でサンプリングしたとき、サンプリングされ
た一つの波に何個データが含まれているかで周波数分解
能が決まる。つまり、周波数分解能Δｆは、Δｆ＝ｆｓ
／Ｎ，ｆｓ＝サンプリング周波数，Ｎ＝データ個数で決
まる。したがって、Ａ／Ｄ変換のサンプリング・レート
が２ｆ０より大きく決められていても、データ個数が十
分取れなければ、十分高い周波数分解能で指定周波数の
位相を比較できない。なお、配列を色々と方位を変えて
位相差の最大の方位を決めたにしても、周波数分解能が
低いため、大きい誤差が含まれる。素子が図４（ａ）の
パルスａのようにデータが十分取れる場合は検出できて
も、図４（ｂ）のパルスｂのようにデータが十分取れな
い場合は、上記ΔｆはＮが小さいために大きくなり、検
出誤差が大きくなるという欠点がある。
【０００４】本発明の目的は、前記課題を解決した波源
の方位検出方式を提供することにある。
の方位検出方式を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
、本発明に係る波源の方位検出方式においては、遠方に
ある波と一対の素子から構成される配列との相対方位を
２素子の受信データのベクトル時系列の相互相関スペク
トルによって推定する手段と、波の数が少なく各素子で
得る受信データ長が短くても２素子間の位相差を最大エ
ントロピー法を用いて求める手段とを含むものである。
、本発明に係る波源の方位検出方式においては、遠方に
ある波と一対の素子から構成される配列との相対方位を
２素子の受信データのベクトル時系列の相互相関スペク
トルによって推定する手段と、波の数が少なく各素子で
得る受信データ長が短くても２素子間の位相差を最大エ
ントロピー法を用いて求める手段とを含むものである。
【０００６】
【作用】本発明はデータ数が少なくても（半波長分あれ
ば可能）、パワースペクトルが求められる最大エントロ
ピー法（Ｍａｘｉｍｕｍ・Ｅｎｔｒｏｐｙ・Ｍｅｔｈｏ
ｄ・，以下ＭＥＭとする）を利用する。すなわち、（ａ
）ＭＥＭで各々素子の特定周波数ωのパワースペクトル
Ｐ（ω）とＰ′（ω）を求め、
ば可能）、パワースペクトルが求められる最大エントロ
ピー法（Ｍａｘｉｍｕｍ・Ｅｎｔｒｏｐｙ・Ｍｅｔｈｏ
ｄ・，以下ＭＥＭとする）を利用する。すなわち、（ａ
）ＭＥＭで各々素子の特定周波数ωのパワースペクトル
Ｐ（ω）とＰ′（ω）を求め、
【０００７】（ｂ）得たＰ（ω）とＰ′（ω）から相互
相関スペクトル（クロススペクトルとも言う）を求め、
相関スペクトル（クロススペクトルとも言う）を求め、
【０００８】複素数であるクロススペクトルの複素平面
の偏角から、２素子が受波する同一波の位相差を推定（
例えば、日野幹雄：「スペクトル解析」，朝倉書店１９
７７年出版，Ｈａｙａｓｈｉ・Ｙ．，１９８１：Ｓｐａ
ｃｅ−Ｔｉｍｅ・Ｃｒｏｓｓ・Ｓｐｅｃｔｒａｌ・Ａｎ
ａｌｙｓｉｓ・Ｕｓｉｎｇ・ｔｈｅ・Ｍａｘｉｍｕｍ・
Ｅｎｔｒｏｐｙ・Ｍｅｔｈｏｄ）するものである。
の偏角から、２素子が受波する同一波の位相差を推定（
例えば、日野幹雄：「スペクトル解析」，朝倉書店１９
７７年出版，Ｈａｙａｓｈｉ・Ｙ．，１９８１：Ｓｐａ
ｃｅ−Ｔｉｍｅ・Ｃｒｏｓｓ・Ｓｐｅｃｔｒａｌ・Ａｎ
ａｌｙｓｉｓ・Ｕｓｉｎｇ・ｔｈｅ・Ｍａｘｉｍｕｍ・
Ｅｎｔｒｏｐｙ・Ｍｅｔｈｏｄ）するものである。
【０００９】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して説明す
る。図１は、本発明の一実施例を示すブロック図である
。図において、配列の素子１と２から複素数入力信号と
しての入力スペクトル信号Ｚ（ｔ）＝ｕ（ｔ）＋ｊｖ（
ｔ），Ｚ′（ｔ）＝ｕ′（ｔ）＋ｊｖ′（ｔ）が入力さ
れる。ここに、ｊ＝√−１，ｕ（ｔ），ｖ（ｔ）はスペ
クトルの両成分で、Ｚ（ｔ）は複素数信号（ダッシュが
付いた量も同じ）である。
る。図１は、本発明の一実施例を示すブロック図である
。図において、配列の素子１と２から複素数入力信号と
しての入力スペクトル信号Ｚ（ｔ）＝ｕ（ｔ）＋ｊｖ（
ｔ），Ｚ′（ｔ）＝ｕ′（ｔ）＋ｊｖ′（ｔ）が入力さ
れる。ここに、ｊ＝√−１，ｕ（ｔ），ｖ（ｔ）はスペ
クトルの両成分で、Ｚ（ｔ）は複素数信号（ダッシュが
付いた量も同じ）である。
【００１０】Ａ／Ｄ変換器１１と１２は、その入力ベク
トル信号としてのアナログ信号をＮこのディジタル信号
、つまり｛Ｚ｝Ｎ＝｛Ｚ（ｉ・Δｔ）｝Ｎと、｛Ｚ｝Ｎ
＝｛Ｚ′（ｉ・Δｔ）｝Ｎ（ここでΔｔ：サンプリング
周期，ｉ：離散的データの時刻を表わす番号，Ｎ：集合
｛｝に含まれる要素の個数）との時系列信号として出力
する。
トル信号としてのアナログ信号をＮこのディジタル信号
、つまり｛Ｚ｝Ｎ＝｛Ｚ（ｉ・Δｔ）｝Ｎと、｛Ｚ｝Ｎ
＝｛Ｚ′（ｉ・Δｔ）｝Ｎ（ここでΔｔ：サンプリング
周期，ｉ：離散的データの時刻を表わす番号，Ｎ：集合
｛｝に含まれる要素の個数）との時系列信号として出力
する。
【００１１】各々の素子で得た入力データをＭＥＭ演算
器１３に入力し、時系列｛Ｚ｝Ｎと｛Ｚ′｝Ｎから、パ
ワースペクトル｛Ｐ（ω）｝Ｎと｛Ｐ′（ω）｝Ｎが得
られる。注目する周波数ω０について、クロススペクト
ル演算器１４でクロススペクトルＳｘｘ′を求める。Ｓ
ｘｘ′は、Ｓｘｘ′＝Ｐ°（ω０）・Ｐ′（ω０）で得
られる。ここで、°は複素共役を表わす。クロススペク
トル演算では実際上Ｐ（ω０）の複素共役化と乗算を行
う。 この演算で得たＳｘｘ′＝Ｓｘｘ′（ω０）は、実数部
を取る演算器１５と虚数部を取る演算器１６とを経由し
、クロススペクトルのコスペクトルＫｘｘ′（ω０）と
クオドラチャスペクトルＱｘｘ′を求め、逆正接演算器
１７は、この二つの量から逆正接ｔａｎ−１（Ｑｘｘ′
／Ｋｘｘ′）からフエイズθ（ω０）を求める。フエイ
ズは｛Ｚ｝Ｎと｛Ｚ′｝Ｎの周波数ω０の位相差で、ｕ
（ｔ）＋ｊｖ（ｔ）の時系列とｕ′（ｔ）＋ｊｖ′（ｔ
）の時系列との位相の差異に相当する。
器１３に入力し、時系列｛Ｚ｝Ｎと｛Ｚ′｝Ｎから、パ
ワースペクトル｛Ｐ（ω）｝Ｎと｛Ｐ′（ω）｝Ｎが得
られる。注目する周波数ω０について、クロススペクト
ル演算器１４でクロススペクトルＳｘｘ′を求める。Ｓ
ｘｘ′は、Ｓｘｘ′＝Ｐ°（ω０）・Ｐ′（ω０）で得
られる。ここで、°は複素共役を表わす。クロススペク
トル演算では実際上Ｐ（ω０）の複素共役化と乗算を行
う。 この演算で得たＳｘｘ′＝Ｓｘｘ′（ω０）は、実数部
を取る演算器１５と虚数部を取る演算器１６とを経由し
、クロススペクトルのコスペクトルＫｘｘ′（ω０）と
クオドラチャスペクトルＱｘｘ′を求め、逆正接演算器
１７は、この二つの量から逆正接ｔａｎ−１（Ｑｘｘ′
／Ｋｘｘ′）からフエイズθ（ω０）を求める。フエイ
ズは｛Ｚ｝Ｎと｛Ｚ′｝Ｎの周波数ω０の位相差で、ｕ
（ｔ）＋ｊｖ（ｔ）の時系列とｕ′（ｔ）＋ｊｖ′（ｔ
）の時系列との位相の差異に相当する。
【００１２】図１に示すＭＥＭ演算器１３における演算
フローの一例を図２に示す。ここで示したＭＥＭ演算は
、通常Ｂｕｒｇ法というもので、具体的に時系列のパワ
ースペクトルＰ（ｆ）は次式によって求める。
フローの一例を図２に示す。ここで示したＭＥＭ演算は
、通常Ｂｕｒｇ法というもので、具体的に時系列のパワ
ースペクトルＰ（ｆ）は次式によって求める。
【００１３】
【数１】
【００１４】ここに、ｆ：周波数，Δｔ：サンプリング
周期，Ｐｍ：予測誤差平均，γｍｋ：線形予測フィルタ
ー係数であり、Ｐｍとγｍｋは図２のフローから逐次に
求まる（上記日野幹雄著書を参照）。
周期，Ｐｍ：予測誤差平均，γｍｋ：線形予測フィルタ
ー係数であり、Ｐｍとγｍｋは図２のフローから逐次に
求まる（上記日野幹雄著書を参照）。
【００１５】本方法では、ＭＥＭ演算の入力が｛Ｚ｝Ｎ
，｛Ｚ′｝Ｎという複素数の時系列であるため、（１）
で求めるパワースペクトルＰ（ｆ）も複素数である。
，｛Ｚ′｝Ｎという複素数の時系列であるため、（１）
で求めるパワースペクトルＰ（ｆ）も複素数である。
【００１６】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、２素子の
配列で処理をするため、実際装置化する場合、素子の個
数が少なく保守が便利で運用時も物理空間が小さくて済
む利点がある。運用の場合、図３で示した配列を全方向
０〜πを試み、位相差最大の方位θｍａｘ、しかもθｍ
ａｘ±（π／２）が位相差最小になるのが音源方位とし
て検出できる。本発明は最大エントロピー法によって短
いパルスで、短い時系列しか得られなくても、ベクトル
量の入力信号を処理し、相互相関スペクトルから２組の
時系列の位相差から波源方位を検出できるという効果が
ある。
配列で処理をするため、実際装置化する場合、素子の個
数が少なく保守が便利で運用時も物理空間が小さくて済
む利点がある。運用の場合、図３で示した配列を全方向
０〜πを試み、位相差最大の方位θｍａｘ、しかもθｍ
ａｘ±（π／２）が位相差最小になるのが音源方位とし
て検出できる。本発明は最大エントロピー法によって短
いパルスで、短い時系列しか得られなくても、ベクトル
量の入力信号を処理し、相互相関スペクトルから２組の
時系列の位相差から波源方位を検出できるという効果が
ある。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】図１のＭＥＭ演算器での演算フローを示す説明
図である。
図である。
【図３】進行する波と一対の素子からなる線形配列とが
平行するときと、垂直するときを表わした図である。
平行するときと、垂直するときを表わした図である。
【図４】長いパルスの波と短いパルスの波をフーリエ変
換する場合を示すもので、（ａ）は比較的長いパルスの
波から十分なサンプルが取れる場合を示す図、（ｂ）は
比較的短いパルスの波から十分なサンプルが取れず、Ｍ
ＥＭ利用の対象になる場合を示す図である。
換する場合を示すもので、（ａ）は比較的長いパルスの
波から十分なサンプルが取れる場合を示す図、（ｂ）は
比較的短いパルスの波から十分なサンプルが取れず、Ｍ
ＥＭ利用の対象になる場合を示す図である。
１，２ 素子
１１，１２ Ａ／Ｄ変換器
１３ ＭＥＭ演算器
１４ クロススペクトル演算器
１５ クロススペクトルの実数部を取る演算器１６
クロススペクトルの虚数部を取る演算器１７ 逆正
接演算器
クロススペクトルの虚数部を取る演算器１７ 逆正
接演算器
Claims (1)
- 【請求項１】 遠方にある波と一対の素子から構成さ
れる配列との相対方位を２素子の受信データのベクトル
時系列の相互相関スペクトルによって推定する手段と、
波の数が少なく各素子で得る受信データ長が短くても２
素子間の位相差を最大エントロピー法を用いて求める手
段とを含むことを特徴とする波源の方位検出方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5070791A JPH04268476A (ja) | 1991-02-22 | 1991-02-22 | 波源の方位検出方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5070791A JPH04268476A (ja) | 1991-02-22 | 1991-02-22 | 波源の方位検出方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04268476A true JPH04268476A (ja) | 1992-09-24 |
Family
ID=12866374
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5070791A Pending JPH04268476A (ja) | 1991-02-22 | 1991-02-22 | 波源の方位検出方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04268476A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003527021A (ja) * | 2000-03-16 | 2003-09-09 | ローデ ウント シュワルツ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング ウント コンパニー コマンディット ゲゼルシャフト | ｎポート回路網のパラメータを決定する方法 |
-
1991
- 1991-02-22 JP JP5070791A patent/JPH04268476A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003527021A (ja) * | 2000-03-16 | 2003-09-09 | ローデ ウント シュワルツ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング ウント コンパニー コマンディット ゲゼルシャフト | ｎポート回路網のパラメータを決定する方法 |
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