年度は，主として以下の各項目について実施した。

他 2 件

(1) J. KITAORI

Updated LDACS1 BER perfomances with LPES

ICAO ACP WG-M #21

10^-7 10^-6 10^-5 10^-4 10^-3 10^-2 10^-1 10⁰

-1500 -1200 -900 -600 -300 0 300 600 900 1200 1500

BER CNR=20[dB]

Frequency shift [Hz]

BER performance vs frequency shift, data frames in reverse link

DFE interpolation

SiCECA: Shiomi’s Cerebral Exponent Calculation Algorithm

他 2 件

平成 26 年度は，主として以下の各項目について実施した。

○伝送路等化の調査研究

○等化アルゴリズムの実装と実験

３．研究成果

伝送路等化の調査研究

は

方式の通信システムであり，伝送路

等化の良否が受信性能に関わってくる。等化とは受信信 号から伝送路の周波数特性を推定し補正する技術である。

方式では一般的に伝送フレーム中にパイロット信 号を配置しこれを利用して周波数特性の推定を行う。昨

年度

の周波数シフト耐性について実験したと

ころ，基地局→航空機局方向（フォワードリンク）と航 空機局→基地局方向（リバースリンク）とではフォワー ドリンクの方が周波数シフトに高い耐性を持つ結果が得

られた。

はフォワードリンクとリバースリンク

等化アルゴリズムの実装と実験

リバースリンクの判定帰還型等化アルゴリズムによる 周波数シフト耐性が高々±

程度という結果が昨年 度得られたことから，この他に内挿補間型等化アルゴリ ズムを実装し，比較検証した。図

に判定帰還型と内挿 補間型の特性比較結果を示す。判定帰還型（緑色，白抜 き，破線）は，周波数シフトが±

よりずれると誤 り訂正を施していてもビット誤り率が

を超えてしま っている。一方，内挿補間型（青色，実線）は周波数シ

フトが±

程度になってビット誤り率が

を超え

ることから，周波数シフト耐性が改善していることがわ

かる。

またリバースリンクのフレームサイズは変更せずに，

パイロット信号の配置のみを変更する実装も行った。

４．まとめ

ベースの通信システムは比較的広帯域なチャネ ルを使用するために，伝送路の周波数等化が受信性能に 大きく影響する。本年度は等化アルゴリズムやパイロッ ト信号配置について幾つかのバリエーションを実装し，

比較検証を行ってきた。航空機局が空間を移動すると，

局周囲や地形等の環境に応じて様々なフェージングが生 じる。今後は，本実験結果をもとに代表的なパラメータ を設定したフェージング環境下での

のビット 誤り率特性について実験を実施する等，航空用高速デー タリンクにおける課題解決を行っていく予定である。

掲載文献

， “

”，

，

年

月

北折， “航空データリンクとソフトウェア無線技術”，

航空振興財団 航空交通管制システム小委員会，

年

月

北折，塩見， “フェージング環境下における

ビット誤り率特性”，電子情報通信学会 宇宙・航行 エレクトロニクス研究会，

年

月

北折，住谷，石出， “将来の航空用高速データリンク に関する研究”，電子航法研究所報告 技術資料，

，

，

年

月

図 1 リバースリンク周波数シフト耐性の改善

発話音声による覚醒度低下の評価尺度の開発【指定研究

】

担当領域 監視通信領域 担 当 者 〇塩見 格一 研究期間 平成

年度

１．はじめに

「音声を分析して，その発話者が居眠りを起こす可能性 の増大を検出し警告する。」このような機能を有する居眠 り防止装置の実現を目指して，筆者は，

年以来，カ オス論的な手法による音声分析技術の研究開発を進めて きた。この研究開発は，

年における，当時の（株）

オージス総研に在籍されていた広瀬氏による「発話音声信 号をサンプリングした時系列信号から再構成されるスト レンジ・アトラクタに対して計算される最大リアプノフ指 数（

）の移動時間平均値が，発話者の心身状態に応じ て変化する。 」現象の発見に始まる。

以降，

年ま での第１期の研究期間において心身状態の相関する特徴 量としての

を定義し，これを計算するアルゴリズム

（

） を開発した。

年までの第２期において

が覚醒度 に 相 関 す る こ と を 確 認 し ， 最 初 の 発 話 音 声 分 析 装 置

を実現した。その後の

年までは

の性

質を再確認する試行錯誤が続いた。

転機は

年に訪れ，それ以降を技術的には第３期と 位置づけている。早稲田大学の菊池先生からのコメントを 契機に，我が国の音声資源コンソーシアムが管理する音声 データを分析し，

の一般的な性質や性格を明らかに する試みを開始した。

年は，本研究課題の開始と共 に第３期における研究成果が出始めた年であり，本年次報 告においては，その概要を報告する。

２．第３期の発話音声分析技術の研究開発

等化の良否が受信性能に関わってくる。等化とは受信信号から伝送路の周波数特性を推定し補正する技術である。

方式では一般的に伝送フレーム中にパイロット信号を配置しこれを利用して周波数特性の推定を行う。昨

ころ，基地局→航空機局方向（フォワードリンク）と航空機局→基地局方向（リバースリンク）とではフォワードリンクの方が周波数シフトに高い耐性を持つ結果が得

リバースリンクの判定帰還型等化アルゴリズムによる周波数シフト耐性が高々±

程度という結果が昨年度得られたことから，この他に内挿補間型等化アルゴリズムを実装し，比較検証した。図

に判定帰還型と内挿補間型の特性比較結果を示す。判定帰還型（緑色，白抜き，破線）は，周波数シフトが±

よりずれると誤り訂正を施していてもビット誤り率が

を超えてしまっている。一方，内挿補間型（青色，実線）は周波数シ

ベースの通信システムは比較的広帯域なチャネルを使用するために，伝送路の周波数等化が受信性能に大きく影響する。本年度は等化アルゴリズムやパイロット信号配置について幾つかのバリエーションを実装し，

局周囲や地形等の環境に応じて様々なフェージングが生じる。今後は，本実験結果をもとに代表的なパラメータを設定したフェージング環境下での

のビット誤り率特性について実験を実施する等，航空用高速データリンクにおける課題解決を行っていく予定である。

航空振興財団航空交通管制システム小委員会，

ビット誤り率特性”，電子情報通信学会宇宙・航行エレクトロニクス研究会，

北折，住谷，石出， “将来の航空用高速データリンクに関する研究”，電子航法研究所報告技術資料，

担当領域監視通信領域担当者〇塩見格一研究期間平成

「音声を分析して，その発話者が居眠りを起こす可能性の増大を検出し警告する。」このような機能を有する居眠り防止装置の実現を目指して，筆者は，

年以来，カオス論的な手法による音声分析技術の研究開発を進めてきた。この研究開発は，

オージス総研に在籍されていた広瀬氏による「発話音声信号をサンプリングした時系列信号から再構成されるストレンジ・アトラクタに対して計算される最大リアプノフ指数（

）の移動時間平均値が，発話者の心身状態に応じて変化する。」現象の発見に始まる。

年までの第１期の研究期間において心身状態の相関する特徴量としての

）を開発した。

が覚醒度に相関することを確認し，最初の発話音声分析装置

年に訪れ，それ以降を技術的には第３期と位置づけている。早稲田大学の菊池先生からのコメントを契機に，我が国の音声資源コンソーシアムが管理する音声データを分析し，

の一般的な性質や性格を明らかにする試みを開始した。

年は，本研究課題の開始と共に第３期における研究成果が出始めた年であり，本年次報告においては，その概要を報告する。

年には既に，「音声分析型居眠り防止装置」

の実現に要する信号処理技術を確立しており，肯定的な機能検証結果を得て，学会報告等も行っていた。

年は米国

が，パイロット等の健全性を実証的な技術により管理することを求める安全勧告を発し，これに対して当所が発話音声分析装置を以って，米国

が主宰する航空安全フォーラムに初参加・初出品した年であった。

第３期の研究は，上記の肯定的な成果を積み上げながらも，一向に認知されない当所の発話音声分析技術について，

これが「興味を持たれない理由」，少しだけ試して放棄されてしまう「信頼されるに至らない理由」の検討から始めた。また，基礎に立ち帰って「

年に筆者らは何を発見したのか？」「

いように説明するためには，何をどのように示すことが必要なのか？」検討・考察した。

年に筆者らは何を発見したのか？」との問いの発展型が「

年以前は「時間局所性を考慮して

を変形させたものであって，声の揺らぎを定量化した指数値です。」と言った以上の回答を提示していない。

個人差は不可避であろうが，誰にでも「具体的に過ぎて理解できないこと」と「抽象的に過ぎて理解できないこと」

年，筆者らは，「音声信号から再構成されるストレンジ・アトラクタの

発話者の心身状態に応じて変化する。」と仮設を設定し，

その肯定的な検証を目指した。現時点でこの命題を検討すれば，

年以前は，ストレンジ・アトラクタと，形式的に計算される

に対する無理解があったことは間違いない。これらの無理解はストレンジ・アトラクタと

つを具体的なものとして理解していたことにあり，また心身状態については抽象的な概念として取扱っていたことが問題であった。

が発話者の覚醒度等の評価に適していなかったために，筆者は

を新たに定義したにもかかわらず，ストレンジ・アトラクタの物理的・数理的な意味に関する理解が不十分であったため，

の有効性が主張される等，明確な成果を示しているものは皆無であり，逆に，これらは，当所技術の普及や発展を妨げる一因になっていた。

年，筆者は共同研究者の了解を得て，従来非公開としていた

パラメータの設定等，適正な覚醒度評価に必要な情報を開示した。

当所の発話音声分析技術を理解することは，発話音声から生成（カオス論的には，「再構成」と言う。）されるストレンジ・アトラクタに対して定義される特徴量としての

アルゴリズムを理解することであり，その信頼性向上等の高性能化や高機能化は

パラメータの調整により実現される。アルゴリズムは手続きの記述であって，

回計測を行えば殆どの場合

（標準偏差）の範囲に含まれるであろうが，

の分布に依存するものであって，本来

の信頼性とは別次元の話であるが，この事情を知らない限りは，以下の様な

そのものに対する信頼性に疑問が生ずる状況は理解できる。