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本研究の目的は、空間情報を抽出する並列分散型の信号処理手法を構築することであり、このために標的距離に同調したコウモリのFM-FMニューロンのモデル化、および方位情報の抽出、信号数検出のためのための効率的なアルゴリズムの開発を行なった。
1.特定のこだま遅延に同調したニューロンでは、定位音に一定の時間遅延を与えることと、信号間の相関処理(あるいは積演算)が基本になる。本研究では、FM-FMニューロンの遅延同調特性の発現機構をモデル化するために、一次および二次遅れ系を時間域応答に持つニューロンからなる多層型ニュールネットワークを取り上げ、単純な構造のニューラルネットで一つの遅延同調ニューロンが模擬できるかどうかを検討している。
2.雑音中の多重化された正弦波信号を分離識別することは、一次聴ニューロンの役割である。データ長が十分に長くない場合には、単純なフィルタにより正弦波を分離することは困難である。本研究では、少ないサンプルデータから正弦波成分を高い精度で分離する手法を開発した。
3.MDL基準に基づく信号数検出法は、十分多くのサンプル数が入手できる場合、極めて良い性質を持つが、サンプル数が少ない場合には、信号数検出に失敗する。本研究では、この原因を明らかにし、少ないサンプルから信号数を検出するための評価基準を提案した。
4.最大尤度方位推定法は高精度、高分解能を有する手法であるが、一般に膨大な計算量を必要とする。最大尤度方位推定法のための交互射影法は、計算の効率化を計った繰り返し算法であるが、解が振動することがある。本研究では、この原因が評価関数の不連続性にあることを明らかにし、これを連続化する手法を提案し、良好や収束特性を実現した。
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