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公開番号2025139021
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-26
出願番号2024037721
出願日2024-03-12
発明の名称推定装置、推定方法及びプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G01S 3/46 20060101AFI20250918BHJP(測定;試験)
要約【課題】到来方向の推定精度を向上させることが可能な推定装置、推定方法及びプログラムを提供すること。
【解決手段】本開示に係る推定装置は、判定対象信号が学習済みモデルに入力されることで得られる、判定対象信号の特徴を示す評価関数と、判定対象信号の波数と、を取得する取得手段と、評価関数におけるピーク情報と、波数と、を用いて、判定対象信号の到来方向を推定する推定手段と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
判定対象信号が学習済みモデルに入力されることで得られる、前記判定対象信号の特徴を示す評価関数と、前記判定対象信号の波数と、を取得する取得手段と、
前記評価関数におけるピーク情報と、前記波数と、を用いて、前記判定対象信号の到来方向を推定する推定手段と、を備える、
推定装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記推定手段は、前記評価関数におけるピークを、前記波数に対応する個数分選択し、選択した前記ピークが示す到来方向を、前記判定対象信号の到来方向であると推定する、
請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記推定手段は、前記波数の値が０である場合に、前記判定対象信号の到来方向を推定しない、
請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記推定装置は、
前記評価関数及び前記波数に関して共通となる特徴抽出部と、前記評価関数を出力する第１全結合層と、前記波数を出力する第２全結合層と、を有する前記学習済みモデルを生成する生成部をさらに備える、
請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項５】
前記推定装置は、
前記評価関数を出力する前記学習済みモデルを、前記判定対象信号において想定される複数の波数毎に生成する生成部をさらに備え、
前記取得手段は、前記判定対象信号の波数に応じて、複数の前記学習済みモデルの中から１の前記学習済みモデルを選択し、選択した前記学習済みモデルを用いて前記評価関数を取得する、
請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項６】
判定対象信号が学習済みモデルに入力されることで得られる、前記判定対象信号の特徴を示す評価関数と、前記判定対象信号の波数と、を取得し、
前記評価関数におけるピーク情報と、前記波数と、を用いて、前記判定対象信号の到来方向を推定する、
ことをコンピュータが実行する推定方法。
【請求項７】
前記コンピュータは、
前記評価関数におけるピークを、前記波数に対応する個数分選択し、選択した前記ピークが示す到来方向を、前記判定対象信号の到来方向であると推定する、
請求項６に記載の推定方法。
【請求項８】
前記コンピュータは、
前記波数の値が０である場合に、前記判定対象信号の到来方向を推定しない、
請求項６又は７に記載の推定方法。
【請求項９】
前記コンピュータは、
前記評価関数及び前記波数に関して共通となる特徴抽出部と、前記評価関数を出力する第１全結合層と、前記波数を出力する第２全結合層と、を有する前記学習済みモデルを生成する、
請求項６又は７に記載の推定方法。
【請求項１０】
判定対象信号が学習済みモデルに入力されることで得られる、前記判定対象信号の特徴を示す評価関数と、前記判定対象信号の波数と、を取得し、
前記評価関数におけるピーク情報と、前記波数と、を用いて、前記判定対象信号の到来方向を推定する、
ことをコンピュータに実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、推定装置、推定方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
無線通信において、通信端末等の電波発信源の方向や位置を推定することは重要であり、これに関する様々な技術が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、先行車両を識別するためのレーダシステムが開示されている。レーダシステムは、到来波に応答して受信信号を出力する独立マルチビームアンテナと、学習済みのニューラルネットワークが構築された信号処理回路とを備える。信号処理回路は、受信信号に基づき、ニューラルネットワークを用いて、到来波の個数を示す信号を出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１６－１４２５２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
アレーアンテナを受信装置として用いる場合の電波発信源の到来方向を推定する手法として、受信データ相関行列の固有値分解を利用した部分空間法に基づくＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）法が広く知られている。ＭＵＳＩＣ法では、計算結果の評価関数であるＭＵＳＩＣスペクトラムに対してピークサーチが実行されることで、到来方向の推定結果を得ることができる。
【０００６】
しかしながら、近年、深層学習を用いる新たな到来方向推定手法が提案されている。この到来方向推定手法では、ニューラルネットワークが推論した結果である評価関数（スペクトラム）に対してピークサーチが実行されることで、到来方向の推定結果が得られる。しかしながら、雑音やマルチパスフェージング等の影響により評価関数の形状が乱れるため、実際の到来波数よりも評価関数におけるピーク数の方が多く出現してしまう可能性がある。その結果、実際には存在しない間違ったピークに基づいて到来方向を誤判定してしまうという課題が生じ得る。特許文献１に記載の技術は、評価関数に学習を用いることを考慮したものではないため、この課題を解決するものではない。
【０００７】
本開示の実施形態が達成しようとする目的の１つは、到来方向の推定精度を向上させることが可能な推定装置、推定方法及びプログラムを提供することである。なお、この目的は、ここに開示される複数の実施形態が達成しようとする複数の目的の１つに過ぎないことに留意されるべきである。その他の目的又は課題と新規な特徴は、本明細書の記述又は添付図面から明らかにされる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様にかかる推定装置は、
判定対象信号が学習済みモデルに入力されることで得られる、前記判定対象信号の特徴を示す評価関数と、前記判定対象信号の波数と、を取得する取得手段と、
前記評価関数におけるピーク情報と、前記波数と、を用いて、前記判定対象信号の到来方向を推定する推定手段と、
を備える。
【０００９】
一態様にかかる推定方法は、
判定対象信号が学習済みモデルに入力されることで得られる、前記判定対象信号の特徴を示す評価関数と、前記判定対象信号の波数と、を取得し、
前記評価関数におけるピーク情報と、前記波数と、を用いて、前記判定対象信号の到来方向を推定する、
ことをコンピュータが実行するものである。
【００１０】
一態様にかかるプログラムは、
判定対象信号が学習済みモデルに入力されることで得られる、前記判定対象信号の特徴を示す評価関数と、前記判定対象信号の波数と、を取得し、
前記評価関数におけるピーク情報と、前記波数と、を用いて、前記判定対象信号の到来方向を推定する、
ことをコンピュータに実行させるものである。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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