JP2013096828A - Doppler radar system and object detection method - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To improve detection accuracy of an object position while suppressing increase of receiving antennas.SOLUTION: A Doppler radar system 100 includes: a transmitting antenna 120; a plurality of receiving antennas 121, a micro-Doppler calculation unit 105 for calculating a plurality of measurement points indicating respective positions of a plurality of reflection points included in a target object 150; a first centroid calculation unit 106a for calculating a first centroid 116a of the measurement points by using a first division frame having a first interval; a second centroid calculation unit 106b for calculating second centroids 116b of the measurement points by using a second division frame having a second interval narrower than the first interval; and a centroid determination unit 107 for determining at least one second centroid 116b out of the plurality of second centroids 116b as the position of the target object 150 on the basis of positional relation between the second centroid 116b and the first centroid 116a.

Description

本発明は、目標物体の位置を検知するドップラーレーダシステム、及び物体検知方法に関する。   The present invention relates to a Doppler radar system that detects the position of a target object and an object detection method.

近年、安全及び快適に暮らせる住環境、並びに社会インフラの整備が重視されるようになってきている。これに伴い、日常生活において、例えば高齢者の行動或いは動作を補助する支援機器、又は人間の負担を軽減するために働く自律型ロボットの実現が望まれるようになっている。   In recent years, the emphasis has been placed on the living environment where people can live safely and comfortably and the development of social infrastructure. Along with this, in daily life, for example, it has been desired to realize an assisting device that assists the actions or operations of elderly people, or an autonomous robot that works to reduce human burdens.

実際の生活環境においては、人間又はその他多数の障害物が存在している。その中を移動機器又はロボットが走り回るためには、当該移動機器又はロボットと障害物との衝突を回避することが望まれる。つまり、それら移動機器又はロボットが効率的に障害物との衝突を避けたり、障害物の接近を警告したり、停止したりしながら、安全を確保することが強く望まれる。   In an actual living environment, there are humans or many other obstacles. In order for a mobile device or a robot to run around in it, it is desired to avoid a collision between the mobile device or the robot and an obstacle. That is, it is strongly desired that these mobile devices or robots ensure safety while efficiently avoiding collisions with obstacles, warning the approach of obstacles, and stopping.

その一方で、そのような移動機器が走行する際に障害となる障害物のうち、運動又は行動を予測するのが困難なものは人間である。また、対人衝突は歩行者及び搭乗者の双方に与える影響が大きいという問題がある。   On the other hand, among obstacles that become obstacles when such a mobile device travels, it is human that it is difficult to predict movement or behavior. In addition, there is a problem that interpersonal collision has a large effect on both pedestrians and passengers.

このようなロボットは、見通しのよい空間よりも、火災で煙の立ちこめた環境、夜間の街灯のない暗闇、又は壁を隔てた空間など、通常とは異なる条件で活用されるので、このような条件でセンシングすることが求められている。すなわち、いかに劣悪な環境でも、人間をうまく検知し、その行動及び移動軌跡を予測できることが必要である。   Such robots are used in unusual conditions, such as a fire-smoke environment, darkness without streetlights at night, or a space across walls, rather than a space with good visibility. Sensing under conditions is required. That is, it is necessary to be able to detect humans well and predict their behavior and movement trajectory even in the worst environment.

そのような環境にも適用できるセンシング手段としては、電波センサ(レーダ)がある。レーダは相対速度と相対距離とを同時かつ瞬時に計測可能であることから、特に自動車用のセンシングシステムとして既に実用化されている。   As a sensing means applicable to such an environment, there is a radio wave sensor (radar). Since radar can measure relative speed and relative distance simultaneously and instantaneously, it has already been put into practical use as a sensing system for automobiles.

レーダ(電波)を用いて歩行者など人間の形状及び運動を測定する試みとして、ドップラー(Doppler)シフトによる速度検知と、干渉計法による到来方向検知(DOA:Direction−of−Arrival)とを組み合わせたDDOA(Doppler and Direction−of−Arrival)法と呼ばれる方法が知られている(例えば、非特許文献1参照)。   As an attempt to measure the shape and movement of humans such as pedestrians using radar (radio waves), combining speed detection by Doppler shift and direction-of-arrival detection (DOA: Direction-of-Arrival) by interferometry A method called DDOA (Doppler and Direction-of-Arrival) method is known (for example, see Non-Patent Document 1).

図24は、DDOA法を用いたレーダ装置の構成を示す図である。   FIG. 24 is a diagram illustrating a configuration of a radar apparatus using the DDOA method.

図24に示すレーダ装置901は、送信器910と、受信器920及び930と、送信アンテナ911と、受信アンテナ912及び913とを備える。   A radar apparatus 901 illustrated in FIG. 24 includes a transmitter 910, receivers 920 and 930, a transmission antenna 911, and reception antennas 912 and 913.

レーダ装置901の検知対象は、被測定物931、932及び933である。送信器910は、ある周波数の探知電波を出射する。受信器920及び930は、当該探知電波が被測定物931〜933で反射された反射波を受信する。   The objects to be detected by the radar device 901 are measured objects 931, 932, and 933. The transmitter 910 emits a detection radio wave having a certain frequency. The receivers 920 and 930 receive the reflected waves in which the detection radio waves are reflected by the measured objects 931 to 933.

レーダ装置901に対して、被測定物931〜933がある視線方向速度で動いている場合、受信器920及び930で受信した反射波の周波数は、送信アンテナ911から放射された探知電波の周波数に対して、視線方向速度に対応する周波数だけシフトする。そのシフトした周波数(ドップラー周波数)から、被測定物931〜933のそれぞれの視線方向速度を検出できる。   When the measured objects 931 to 933 are moving at a certain line-of-sight speed with respect to the radar apparatus 901, the frequency of the reflected wave received by the receivers 920 and 930 is the frequency of the detection radio wave radiated from the transmitting antenna 911. On the other hand, the frequency is shifted by the frequency corresponding to the visual line direction speed. From the shifted frequency (Doppler frequency), the line-of-sight speeds of the objects to be measured 931 to 933 can be detected.

ここで、「視線方向速度」とは、被測定物931〜933が持つ速度のうち、レーダ装置901から被測定物への方向に沿った速度成分のことである。つまり、視線方向速度は、レーダ装置901に対する、被測定物931〜933の相対的な速度成分である。具体的には、図24に示すように、被測定物931〜933の速度をそれぞれV1、V2及びViとすると、被測定物931〜933の視線方向速度は、当速度V1、V2及びViをレーダ装置901から被測定物931〜933への方向に沿って分解した速度であるV1f、V2f及びVifである。   Here, the “line-of-sight speed” is a speed component along the direction from the radar device 901 to the object to be measured among the speeds of the objects to be measured 931 to 933. That is, the line-of-sight speed is a relative speed component of the measured objects 931 to 933 with respect to the radar device 901. Specifically, as shown in FIG. 24, assuming that the speeds of the objects to be measured 931 to 933 are V1, V2, and Vi, respectively, the visual line direction speeds of the objects to be measured 931 to 933 are the speeds V1, V2, and Vi. V1f, V2f, and Vif are velocities decomposed along the direction from the radar apparatus 901 to the measured objects 931 to 933.

つまり、レーダ装置901は、探知電波の周波数に対する、受信器920及び930で受信した反射波の周波数を用いて、被測定物931〜933の視線方向速度V1f、V2f及びVifを検出する。   That is, the radar apparatus 901 detects the visual line direction velocities V1f, V2f, and Vif of the objects to be measured 931-933 using the frequencies of the reflected waves received by the receivers 920 and 930 with respect to the frequency of the detection radio wave.

ところで、レーダ装置901は、図24に示すように、受信アンテナ及びその受信アンテナに対応する受信器を含む受信系統を2系統備えている。さらに、それぞれの受信アンテナ912及び913は、異なる場所に配置されている。   Incidentally, as shown in FIG. 24, the radar apparatus 901 includes two reception systems including a reception antenna and a receiver corresponding to the reception antenna. Further, the respective receiving antennas 912 and 913 are arranged at different locations.

これにより、各被測定物931〜933から受信アンテナ912までの距離と、当該被測定物931〜933から受信アンテナ913までの距離とは、互いに異なる。   Thereby, the distance from each of the measured objects 931 to 933 to the receiving antenna 912 is different from the distance from the measured objects 931 to 933 to the receiving antenna 913.

このように被測定物931〜933から2つの受信アンテナ912及び913までの距離が異なることで、被測定物931〜933の方向検出が可能になる。以下、この方向検出の原理について具体的に説明する。   Thus, since the distances from the measured objects 931 to 933 to the two receiving antennas 912 and 913 are different, the direction of the measured objects 931 to 933 can be detected. Hereinafter, the principle of the direction detection will be specifically described.

図24において、例えば、被測定物933は、受信アンテナ912より受信アンテナ913に近い位置に存在するので、被測定物933からの反射波は受信アンテナ912より受信アンテナ913に早く到着する。よって、受信アンテナ912で受信した反射波と受信アンテナ913で受信した反射波とを比較した場合、受信アンテナ912で受信した反射波は受信アンテナ913で受信した反射波より位相が遅れることになる。ここで、被測定物933が受信アンテナ912及び受信アンテナ913の正面からθiの方向にあり、2つの受信アンテナ912及び913が距離dだけ離れて配置されているとする。この場合、受信アンテナ912で受信した反射波と受信アンテナ913で受信した反射波との位相差は(式1)で表される。なお、φ1は受信アンテナ912で受信した反射波の位相であり、φ2は受信アンテナ913で受信した反射波の位相であり、λは送信アンテナ911から出射された探知電波の波長である。   In FIG. 24, for example, the device under test 933 is present at a position closer to the reception antenna 913 than the reception antenna 912, so that the reflected wave from the device under test 933 arrives at the reception antenna 913 earlier than the reception antenna 912. Therefore, when the reflected wave received by the receiving antenna 912 is compared with the reflected wave received by the receiving antenna 913, the phase of the reflected wave received by the receiving antenna 912 is delayed from the phase of the reflected wave received by the receiving antenna 913. Here, it is assumed that the DUT 933 is in the direction of θi from the front of the reception antenna 912 and the reception antenna 913, and the two reception antennas 912 and 913 are arranged apart by a distance d. In this case, the phase difference between the reflected wave received by the receiving antenna 912 and the reflected wave received by the receiving antenna 913 is expressed by (Equation 1). Note that φ1 is the phase of the reflected wave received by the receiving antenna 912, φ2 is the phase of the reflected wave received by the receiving antenna 913, and λ is the wavelength of the detection radio wave emitted from the transmitting antenna 911.

φ2−φ1=2πd×sinθ/λ ・・・(式1)       φ2−φ1 = 2πd × sin θ / λ (Formula 1)

この(式1)を変形すると、下記の(式2)となる。つまり、2つの受信アンテナ912及び913で受信した2つの反射波の位相差φ2−φ1から被測定物933の方向θを検出できる。   When this (formula 1) is modified, the following (formula 2) is obtained. That is, the direction θ of the device under test 933 can be detected from the phase difference φ2 to φ1 between the two reflected waves received by the two receiving antennas 912 and 913.

θ=sin−1{(φ2−φ1)λ/(2πd)} ・・・(式2) θ = sin −1 {(φ2−φ1) λ / (2πd)} (Expression 2)

これが干渉計法を用いたDOAの推定である。   This is DOA estimation using interferometry.

さらに、DDOAでは、各被測定物のドップラー周波数を検知する。そして、受信アンテナが受信した反射波のうち、各被測定物に対応するドップラー周波数の信号に対して、上記のDOAを行うことで、対応する被測定物の方向を検知できる。このように、従来のレーダ装置901は、複数の被測定物の識別したうえで、各被測定物の方向を検知することができる。   Further, in DDOA, the Doppler frequency of each device under test is detected. And by performing said DOA with respect to the signal of the Doppler frequency corresponding to each to-be-measured object among the reflected waves which the receiving antenna received, the direction of the to-be-measured object can be detected. Thus, the conventional radar apparatus 901 can detect the direction of each object to be measured after identifying a plurality of objects to be measured.

なお、図24では、レーダ装置901は、2つの受信アンテナ912及び913を有するので1次元方向しか検知できないが、例えば受信アンテナ912と受信アンテナ913とを含む直線上以外に、もう一つの受信アンテナを配置することで、水平/垂直の2次元方向を検知することができる。   In FIG. 24, since the radar apparatus 901 includes two receiving antennas 912 and 913, it can detect only a one-dimensional direction. For example, in addition to a straight line including the receiving antenna 912 and the receiving antenna 913, another receiving antenna can be used. By arranging, a horizontal / vertical two-dimensional direction can be detected.

このようなDDOAを、人体検知に用いた場合を考える。ここで、人間の腕、脚、胴体、及び頭部など、体を構成する部位は、それぞれ異なる速度で動く。よって、それぞれの運動を反映したドップラーシフトがスペクトルの微細な構造(マイクロドップラー)として観測可能である。これにより、その微細構造を分析及び解析することによって、人間の検出に加え、人間の動作同定を行うことができる。さらに、DDOAにより、人間とそれ以外の物体とを区別することもできる。このように、DDOAによるイメージングは、3つという数少ない受信アンテナのみを用いて3次元のイメージングが可能であるという利点がある。   Consider a case where such DDOA is used for human body detection. Here, parts constituting the body such as human arms, legs, torso, and head move at different speeds. Therefore, the Doppler shift reflecting each motion can be observed as a fine structure of the spectrum (micro Doppler). Thus, by analyzing and analyzing the fine structure, in addition to human detection, human motion identification can be performed. Furthermore, humans and other objects can be distinguished by DDOA. As described above, imaging by DDOA has an advantage that three-dimensional imaging is possible by using only three reception antennas.

ところが、DDOAは、観測可能な全範囲を対象として、物体からの反射波に対するドップラーシフトの解析及び到来方向の推定を行うため、さまざまな干渉を受けやすい。そして、この干渉が、特に、到来方向の推定結果に与える影響が大きいという問題がある。   However, since DDOA analyzes the Doppler shift for the reflected wave from the object and estimates the arrival direction for the entire observable range, it is susceptible to various interferences. In addition, there is a problem that the influence of this interference particularly on the arrival direction estimation result is large.

具体的には、DDOAでは、ドップラー信号処理(周波数解析)を行ってドップラー周波数を解析した後、それぞれのドップラー周波数に対し、複数の受信アンテナ間の信号位相差を使って到来方向を推定する必要がある。したがって、観測範囲の中に同一のドップラー速度(すなわち、ドップラー周波数が同一となるときの速度)の物体が存在すると、反射波が相互に干渉した信号を受信することになる。よって、その受信信号からはそれぞれの物体の位相情報を独立して取り出せない。結果として到来方向の推定を正しく行えない。   Specifically, in DDOA, after performing Doppler signal processing (frequency analysis) to analyze Doppler frequencies, it is necessary to estimate the direction of arrival for each Doppler frequency using signal phase differences between a plurality of receiving antennas. There is. Therefore, if objects having the same Doppler velocity (that is, the velocity at which the Doppler frequencies are the same) exist in the observation range, signals in which reflected waves interfere with each other are received. Therefore, the phase information of each object cannot be extracted independently from the received signal. As a result, the direction of arrival cannot be estimated correctly.

このような到来方向推定の誤りを軽減する技術として、受信アンテナをアレー化し、アレー信号処理を行う方法がある(例えば、非特許文献2参照。)。   As a technique for reducing such an error in direction-of-arrival estimation, there is a method of arraying receiving antennas and performing array signal processing (see, for example, Non-Patent Document 2).

通常、2素子の受信アンテナを用いて観測領域内の2人の人間を測定すると、両者が同一の運動した場合に必ず偽像が発生する。そこで、このシステムでは、図25に示すようにCW(Continuous Wave)方式レーダをベースに4素子の1次元アンテナアレーを有するレーダ装置を構成する。さらに、当該レーダ装置は、CLEANアルゴリズム又はRELAXアルゴリズムを適用することで、2次元平面内で2人の歩行者を分離することができる。   Normally, when two people in an observation area are measured using a two-element receiving antenna, a false image is always generated when the two people move the same. Therefore, in this system, as shown in FIG. 25, a radar apparatus having a four-element one-dimensional antenna array is configured based on a CW (Continuous Wave) radar. Furthermore, the radar apparatus can separate two pedestrians in a two-dimensional plane by applying the CLEAN algorithm or the RELAX algorithm.

A. Lin and H. Ling, ”Frontal imaging of human using three element Doppler and direction−of−arrival radar,” Electronics Letters, vol.42, no.11, pp.660-661, (2006).A. Lin and H. Ling, “Frontal imaging of human using three element Doppler and direction-of-arrival radar,” Electronics Letters, vol. 42, no. 11, pp. 660-661, (2006). Shobha Sundar Ram and Hao Ling, ”Through−Wall Tracking of Human Movers Using Joint Doppler and Array Processing”, IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, VOL. 5, NO. 3, JULY 2008Shobha Sundar Ram and Hao Ling, “Through-Wall Tracking of Human Moves Using Joint Doppler and Array Processing L. E. 5, NO. 3, JULY 2008

しかしながら、非特許文献2記載の従来のレーダ装置では、観測領域に存在する物体の個数が増加すると、それに応じて受信アンテナ素子の数を増加させる必要があるという課題がある。その結果、例えば、使用する電波の波長を1cm、アンテナ素子の間隔を半波長の0.5cmとしたとき、3素子を直角二等辺三角形に配置した構成の干渉計の最小サイズは概ね0.5cm四方に収まるが、横方向の素子数を10にした場合、最小サイズは0.5cm×4.5cmになる。   However, the conventional radar device described in Non-Patent Document 2 has a problem that when the number of objects existing in the observation area increases, it is necessary to increase the number of receiving antenna elements accordingly. As a result, for example, when the wavelength of the radio wave to be used is 1 cm and the distance between the antenna elements is 0.5 cm which is a half wavelength, the minimum size of the interferometer in which the three elements are arranged in a right isosceles triangle is approximately 0.5 cm. If the number of elements in the horizontal direction is 10, the minimum size is 0.5 cm × 4.5 cm.

そこで、本発明は、上記従来の課題を鑑み、受信アンテナの増加を抑制しつつ、物体の位置の検出精度を向上できるドップラーレーダシステムを提供することを目的とする。   In view of the above-described conventional problems, an object of the present invention is to provide a Doppler radar system capable of improving the detection accuracy of an object position while suppressing an increase in the number of receiving antennas.

上記目的を達成するために、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、目標物体の位置を検知するドップラーレーダシステムであって、送信信号を生成する送信部と、前記送信信号を送信波として放射する送信アンテナと、前記送信波が、前記目標物体に含まれる複数の反射点で反射された反射波を各々が受信する複数の受信アンテナと、前記複数の受信アンテナで受信された複数の反射波の各々に対応する複数の受信信号を生成する受信部と、前記複数の受信信号間の位相差を用いて、前記ドップラーレーダシステムに対する前記複数の反射点の各々の方向を算出する方向算出部と、前記送信信号と前記受信信号との遅延量を用いて、前記ドップラーレーダシステムと前記複数の反射点との各々の距離を算出する距離算出部と、前記複数の反射点の各々の方向と距離とを用いて、前記複数の反射点の各々の位置を示す複数の測定点を算出するマイクロドップラー演算部と、第1間隔を有する第1分割枠を用いて、前記複数の測定点うち、前記第1分割枠で分割された各第1分割領域に含まれる測定点の第1重心を算出する第1重心算出部と、前記第1間隔より狭い第2間隔を有する第2分割枠を用いて、前記複数の測定点のうち、前記第2分割枠で分割された各第2分割領域に含まれる測定点の第2重心を算出する第2重心算出部と、複数の前記第2重心の中から、前記第2重心と前記第1重心との位置関係に基づいて、少なくとも1つの第2重心を前記目標物体の位置に決定する重心決定部とを備える。   In order to achieve the above object, a Doppler radar system according to an aspect of the present invention is a Doppler radar system that detects a position of a target object, and includes a transmission unit that generates a transmission signal, and the transmission signal as a transmission wave. A transmitting antenna for radiating, a plurality of receiving antennas each receiving a reflected wave reflected by a plurality of reflection points included in the target object, and a plurality of reflections received by the plurality of receiving antennas A reception unit that generates a plurality of reception signals corresponding to each of the waves, and a direction calculation unit that calculates directions of the plurality of reflection points with respect to the Doppler radar system using a phase difference between the plurality of reception signals And using a delay amount between the transmission signal and the reception signal, a distance calculation unit that calculates each distance between the Doppler radar system and the plurality of reflection points; A micro-Doppler computing unit that calculates a plurality of measurement points indicating the positions of the plurality of reflection points using the direction and distance of each of the plurality of reflection points, and a first divided frame having a first interval. A first centroid calculating unit that calculates a first centroid of a measurement point included in each first divided region divided by the first divided frame among the plurality of measurement points; and a first centroid calculating unit that is narrower than the first interval. Second centroid calculation for calculating a second centroid of measurement points included in each of the second divided areas divided by the second divided frame among the plurality of measurement points using a second divided frame having two intervals. And a centroid determining unit that determines at least one second centroid as the position of the target object based on a positional relationship between the second centroid and the first centroid from among the plurality of second centroids. Prepare.

この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、受信アンテナの増加を抑制しつつ、物体の位置の検出精度を向上できる。   According to this configuration, the Doppler radar system according to one aspect of the present invention can improve the detection accuracy of the position of the object while suppressing an increase in the number of receiving antennas.

また、前記第2間隔は、前記目標物体の幅の略2倍であり、前記第1間隔は、前記第2間隔の2倍以上であってもよい。   The second interval may be approximately twice the width of the target object, and the first interval may be twice or more the second interval.

この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、目標物体の個数に応じた第2重心を算出できる。   According to this configuration, the Doppler radar system according to one aspect of the present invention can calculate the second centroid according to the number of target objects.

また、前記第1分割枠は、第3分割枠と、前記第3分割枠と異なる第4分割枠とを含み、前記第2分割枠は、第5分割枠と、前記第5分割枠と異なる第6分割枠とを含み、前記第1重心算出部は、前記複数の測定点のうち、前記第3分割枠で分割された各第3分割領域に含まれる測定点の第3重心を算出し、複数の前記第3重心のうち、前記第4分割枠で分割された各第4分割領域に含まれる第3重心の重心を前記第1重心として算出し、前記第2重心算出部は、前記複数の測定点のうち、前記第5分割枠で分割された各第5分割領域に含まれる測定点の第5重心を算出し、複数の前記第5重心のうち、前記第6分割枠で分割された各第6分割領域に含まれる第5重心の重心を前記第2重心として算出してもよい。   The first divided frame includes a third divided frame and a fourth divided frame different from the third divided frame, and the second divided frame is different from the fifth divided frame and the fifth divided frame. And a first center-of-gravity calculation unit that calculates a third center of gravity of the measurement points included in each of the third divided regions divided by the third division frame among the plurality of measurement points. , Out of a plurality of the third centroids, the centroid of the third centroid included in each of the fourth divided regions divided by the fourth division frame is calculated as the first centroid, and the second centroid calculator Of the plurality of measurement points, the fifth centroid of the measurement point included in each fifth divided region divided by the fifth divided frame is calculated, and among the plurality of fifth centroids, divided by the sixth divided frame The center of gravity of the fifth centroid included in each of the sixth divided regions may be calculated as the second centroid.

この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、分割枠の区切り位置の依存性を小さくできる。   According to this configuration, the Doppler radar system according to an aspect of the present invention can reduce the dependency of the division position of the division frame.

また、前記重心決定部は、前記第1重心の位置を基準に、前記複数の第2重心を第1グループと第2グループとに分割し、前記第1及び第2グループから、少なくとも1点ずつ第2重心を選択し、選択した前記第2重心を前記目標物体の位置に決定してもよい。   The center-of-gravity determination unit divides the plurality of second centroids into a first group and a second group based on the position of the first centroid, and at least one point from each of the first and second groups. A second center of gravity may be selected, and the selected second center of gravity may be determined as the position of the target object.

この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、偽像が発生している場合の、物体の位置の検出精度を向上できる。   According to this configuration, the Doppler radar system according to an aspect of the present invention can improve the detection accuracy of the position of the object when a false image is generated.

また、前記重心決定部は、前記第1グループに含まれる第2重心と前記第2グループに含まれる第2重心とで構成されるペアごとに、当該ペアに含まれる2点の第2重心の重心であるペア重心を算出し、算出した複数のペア重心のうち、前記第1重心に最も近い前記ペア重心のペアを選択し、選択したペアに含まれる2点の第2重心を2つの前記目標物体の位置に決定してもよい。   The center-of-gravity determination unit may calculate the second center of gravity of two points included in the pair for each pair configured by the second center of gravity included in the first group and the second center of gravity included in the second group. A pair centroid that is a centroid is calculated, a pair of the pair centroids closest to the first centroid is selected from the calculated pair centroids, and two second centroids included in the selected pair The position of the target object may be determined.

また、前記ドップラーレーダシステムは、さらに、前記重心決定部により決定された、過去の前記目標物体の位置を用いて、未来の前記目標物体の位置である予測位置を予測する追尾予測部を備え、前記追尾予測部は、前記ドップラーレーダシステムにより検知される目標物体の数を予測し、前記重心決定部は、前記複数の第2重心のうち、前記追尾予測部で予測された数の第2重心を前記目標物体の位置に決定してもよい。   Further, the Doppler radar system further includes a tracking prediction unit that predicts a predicted position that is the position of the target object in the future, using the position of the target object in the past determined by the center of gravity determination unit, The tracking prediction unit predicts the number of target objects detected by the Doppler radar system, and the center-of-gravity determination unit is the number of second centroids predicted by the tracking prediction unit among the plurality of second centroids. May be determined as the position of the target object.

この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、追尾予測の結果を用いることで、物体の位置の検出精度を向上できる。   According to this configuration, the Doppler radar system according to an aspect of the present invention can improve the detection accuracy of the position of the object by using the result of tracking prediction.

また、前記重心決定部は、前記追尾予測部により予測された複数の前記予測位置の間に前記第1重心が存在する場合、前記複数の第2重心のうち、各前記予測位置に最も近い第2重心を前記目標物体の位置に決定し、前記追尾予測部により予測された複数の前記予測位置の間に前記第1重心が存在しない場合、前記複数の第2重心の中から、前記第2重心と前記第1重心との位置関係に基づいて、少なくとも1つの第2重心を前記目標物体の位置に決定してもよい。   In addition, when the first centroid exists between the plurality of predicted positions predicted by the tracking prediction unit, the centroid determination unit is the closest to the predicted position among the plurality of second centroids. When the center of gravity is determined as the position of the target object and the first center of gravity does not exist between the plurality of predicted positions predicted by the tracking prediction unit, the second center of gravity is selected from the plurality of second centers of gravity. Based on the positional relationship between the center of gravity and the first center of gravity, at least one second center of gravity may be determined as the position of the target object.

この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、追尾予測の結果に応じて、適切な処理を行える。   According to this configuration, the Doppler radar system according to an aspect of the present invention can perform appropriate processing according to the tracking prediction result.

また、前記重心決定部は、前記第1重心の位置を基準に、前記複数の第2重心を第1グループと第2グループとに分割し、前記第1重心の位置を基準に、複数の前記予測位置を第3グループと第4グループとに分割し、前記第1グループに含まれる複数の第2重心のうち、前記第3グループに含まれる各予測位置に最も近い第2重心と、前記第2グループに含まれる複数の第2重心のうち、前記第4グループに含まれる各予測位置に最も近い第2重心と、を前記目標物体の位置に決定してもよい。   The center-of-gravity determination unit divides the plurality of second centroids into a first group and a second group on the basis of the position of the first centroid, and the plurality of the centroids on the basis of the position of the first centroid. Dividing the predicted position into a third group and a fourth group, out of a plurality of second centroids included in the first group, a second centroid closest to each predicted position included in the third group; Of the plurality of second centroids included in two groups, the second centroid closest to each predicted position included in the fourth group may be determined as the position of the target object.

この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、目標物体の個数が3以上の場合でも、物体の位置の検出精度を向上できる。   According to this configuration, the Doppler radar system according to an aspect of the present invention can improve the detection accuracy of the position of the object even when the number of target objects is three or more.

また、前記重心決定部は、前記第3グループ及び前記第4グループの両方に予測位置が含まれる場合、前記第1グループに含まれる複数の第2重心のうち、前記第3グループに含まれる各予測位置に最も近い第2重心と、前記第2グループに含まれる複数の第2重心のうち、前記第4グループに含まれる各予測位置に最も近い第2重心と、を前記目標物体の位置に決定し、前記第3グループにN(Nは3以上の整数)点の予測位置が含まれ、かつ前記第4グループに予測位置が含まれない場合、前記第1グループに含まれるN−1点の第2重心と、前記第2グループに含まれる1点の第2重心と、を前記目物体の位置に決定してもよい。   In addition, when the predicted position is included in both the third group and the fourth group, the center of gravity determination unit includes each of the plurality of second centers of gravity included in the first group included in the third group. The second centroid closest to the predicted position and the second centroid closest to each predicted position included in the fourth group among the plurality of second centroids included in the second group are set as the positions of the target objects. N-1 points included in the first group when the third group includes N (N is an integer of 3 or more) predicted positions and the fourth group does not include a predicted position. And the second center of gravity included in the second group may be determined as the position of the eye object.

この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、目標物体の個数が3以上の場合でも、物体の位置の検出精度を向上できる。   According to this configuration, the Doppler radar system according to an aspect of the present invention can improve the detection accuracy of the position of the object even when the number of target objects is three or more.

また、前記重心決定部は、同一の距離レンジに複数の予測位置が含まれる場合、前記複数の第2重心の中から、前記第2重心と前記第1重心との位置関係に基づいて、少なくとも1つの第2重心を前記目標物体の位置に決定し、同一の距離レンジに一つの予測位置のみが含まれる場合、前記第2重心を前記目標物体の位置に決定してもよい。   In addition, when a plurality of predicted positions are included in the same distance range, the center-of-gravity determination unit, based on the positional relationship between the second center of gravity and the first center of gravity, from among the plurality of second centers of gravity, One second centroid may be determined as the position of the target object, and when only one predicted position is included in the same distance range, the second centroid may be determined as the position of the target object.

この構成によれば、本発明の一形態に係るドップラーレーダシステムは、偽像が発生するか否かに応じて、適切な処理を行える。   According to this configuration, the Doppler radar system according to an aspect of the present invention can perform appropriate processing depending on whether or not a false image is generated.

なお、本発明は、このようなドップラーレーダシステムとして実現できるだけでなく、ドップラーレーダシステムに含まれる特徴的な手段をステップとする物体検知方法として実現したり、そのような特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、CD−ROM等の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及びインターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのは言うまでもない。   The present invention can be realized not only as such a Doppler radar system, but also as an object detection method using characteristic means included in the Doppler radar system as a step, and such a characteristic step can be implemented in a computer. It can also be realized as a program to be executed. Needless to say, such a program can be distributed via a non-transitory computer-readable recording medium such as a CD-ROM and a transmission medium such as the Internet.

さらに、本発明は、このようなドップラーレーダシステムの機能の一部又は全てを実現する半導体集積回路(LSI)として実現できる。   Furthermore, the present invention can be realized as a semiconductor integrated circuit (LSI) that realizes part or all of the functions of such a Doppler radar system.

本発明は、受信アンテナの増加を抑制しつつ、物体の位置の検出精度を向上できるドップラーレーダシステムを提供できる。   The present invention can provide a Doppler radar system that can improve the detection accuracy of an object position while suppressing an increase in the number of receiving antennas.

本発明の実施の形態の利用シーンを示す図である。It is a figure which shows the utilization scene of embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る、干渉がない場合の測定点を示す図である。It is a figure which shows the measurement point when there is no interference based on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る、干渉がある場合の測定点を示す図である。It is a figure which shows the measuring point when there exists interference based on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態1に係るレーダシステムのブロック図である。1 is a block diagram of a radar system according to Embodiment 1 of the present invention. 本発明の実施の形態1に係る目標物体検知処理のフローチャートである。It is a flowchart of the target object detection process which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係るレンジ出力の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the range output which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る、蓄積されているレンジ出力を示す図である。It is a figure which shows the accumulated range output based on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係るドップラー出力の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the Doppler output which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る到来方向の算出処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the calculation process of the arrival direction which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る方向出力の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the direction output which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係るマイクロドップラー出力の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the micro Doppler output which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る、反射パワー比が小さい場合における測定点を示す図である。It is a figure which shows the measurement point in case the reflective power ratio is small based on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る、反射パワー比が大きい場合における測定点を示す図である。It is a figure which shows the measurement point in case the reflection power ratio is large based on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る、反射パワー比が小さい場合におけるDOA結果の分布を示す図である。It is a figure which shows distribution of the DOA result in case the reflection power ratio is small based on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る、反射パワー比が大きい場合におけるDOA結果の分布を示す図である。It is a figure which shows distribution of the DOA result in case the reflection power ratio is large based on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る第1重心算出処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the 1st gravity center calculation process which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る第2重心算出処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the 2nd gravity center calculation process which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る重心決定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the gravity center determination process which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る重心決定処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the gravity center determination process which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る重心決定処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the gravity center determination process which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る分割枠の形状例を示す図である。It is a figure which shows the example of a shape of the division frame which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る分割枠の形状例を示す図である。It is a figure which shows the example of a shape of the division frame which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る分割枠の形状例を示す図である。It is a figure which shows the example of a shape of the division frame which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る分割枠の形状例を示す図である。It is a figure which shows the example of a shape of the division frame which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る分割枠の形状例を示す図である。It is a figure which shows the example of a shape of the division frame which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る分割枠の形状例を示す図である。It is a figure which shows the example of a shape of the division frame which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る分割枠の形状例を示す図である。It is a figure which shows the example of a shape of the division frame which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る分割枠の形状例を示す図である。It is a figure which shows the example of a shape of the division frame which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る分割枠の形状例を示す図である。It is a figure which shows the example of a shape of the division frame which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態2に係るレーダシステムのブロック図である。It is a block diagram of the radar system which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2に係る重心決定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the gravity center determination process which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2に係る重心決定処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the gravity center determination process which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2に係る重心決定処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the gravity center determination process which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2に係る重心算出処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the gravity center calculation process which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2の変形例に係る重心決定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the gravity center determination process which concerns on the modification of Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2の変形例に係る重心決定処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the gravity center determination process which concerns on the modification of Embodiment 2 of this invention. 従来のレーダ装置のブロック図である。It is a block diagram of the conventional radar apparatus. 従来のレーダシステムのブロック図である。It is a block diagram of a conventional radar system.

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、請求の範囲だけによって限定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Each of the embodiments described below shows a preferred specific example of the present invention. The numerical values, shapes, materials, constituent elements, arrangement positions and connecting forms of the constituent elements, steps, order of steps, and the like shown in the following embodiments are merely examples, and are not intended to limit the present invention. The present invention is limited only by the claims. Therefore, among the constituent elements in the following embodiments, constituent elements that are not described in the independent claims indicating the highest concept of the present invention are not necessarily required to achieve the object of the present invention. It will be described as constituting a preferred form.

まず、本発明の実施の形態を説明する前に、用語を説明する。   First, terminology will be described before describing embodiments of the present invention.

レーダシステムは、目標物体に向かって、送信アンテナから電波を放射する。送信アンテナから放射された電波は、目標物体の形状に応じて、さまざまな方向に散乱する。散乱した電波のうち受信アンテナに到来する電波を特に、「反射波」と呼ぶ。目標物体において、反射波が反射した点を反射点と呼ぶ。レーダシステムは、反射波に基づいて、目標物体の情報を取得する。   The radar system radiates radio waves from the transmission antenna toward the target object. The radio wave radiated from the transmitting antenna is scattered in various directions according to the shape of the target object. Of the scattered radio waves, radio waves that arrive at the receiving antenna are particularly called “reflected waves”. A point on the target object where the reflected wave is reflected is called a reflection point. The radar system acquires target object information based on the reflected wave.

目標物体の表面は、多数の散乱点(表面散乱点)を有する。反射点は、反射条件に従って物理的に定まる散乱点(以降、物理的な反射点と呼ぶ)である。レーダシステムは、反射点の位置等を推定することで、目標物体の情報を取得する。   The surface of the target object has a large number of scattering points (surface scattering points). The reflection point is a scattering point (hereinafter referred to as a physical reflection point) that is physically determined according to reflection conditions. The radar system acquires target object information by estimating the position of a reflection point and the like.

目標物体の表面が鏡面の球体又は平板の場合、反射条件を満たす反射点は1つに定まる。一方、例えば、人のように電波の波長に比べて大きな凹凸を有する複雑な形状を有する目標物体の場合、反射条件を満たす点は物体上に複数あるので、複数の反射点が存在する。   When the surface of the target object is a mirror-like sphere or flat plate, one reflection point that satisfies the reflection condition is determined. On the other hand, for example, in the case of a target object having a complicated shape having a large unevenness compared to the wavelength of a radio wave, such as a person, there are a plurality of points on the object that satisfy the reflection condition.

物理的な反射点と測定で求めた反射点との位置が著しく異なる場合があり、これを「偽像」と呼ぶ。本明細書において、物理的な反射点を単に「反射点」、測定から求まる反射点を「測定点」と表記する。   The position of the physical reflection point and the reflection point obtained by measurement may be significantly different, which is called “false image”. In this specification, a physical reflection point is simply referred to as “reflection point”, and a reflection point obtained from measurement is referred to as “measurement point”.

図1は、レーダシステム100を用いて、2人の人間(目標物体150a、150b)を検知及び追尾する状況を示す模式図である。図1に示すレーダシステム100は、1つの送信アンテナ120と、3つの受信アンテナ121a、121b及び121cとを有する。以下、受信アンテナ121a、121b及び121cをまとめて受信アンテナ121と表記することがある。   FIG. 1 is a schematic diagram showing a situation in which two people (target objects 150a and 150b) are detected and tracked using the radar system 100. FIG. The radar system 100 illustrated in FIG. 1 includes one transmission antenna 120 and three reception antennas 121a, 121b, and 121c. Hereinafter, the receiving antennas 121a, 121b, and 121c may be collectively referred to as the receiving antenna 121.

3つの受信アンテナ121は、互いの異なる方向の反射波を受信するように設置されている。具体的に、受信アンテナ121aと受信アンテナ121bとは水平方向に並んで配置されており、受信アンテナ121aと受信アンテナ121cとは、垂直方向に並んで配置されている。   The three receiving antennas 121 are installed so as to receive reflected waves in different directions. Specifically, the receiving antenna 121a and the receiving antenna 121b are arranged in the horizontal direction, and the receiving antenna 121a and the receiving antenna 121c are arranged in the vertical direction.

これにより、受信アンテナ121a及び受信アンテナ121bで受信した反射波から反射点の水平方向(すなわち方位角)を計測することができる。また、受信アンテナ121a(又は受信アンテナ121b)及び受信アンテナ121cで受信した反射波から、反射点の鉛直方向(すなわち仰角)を求めることができる。さらに、受信アンテナ121a、121b及び121cで受信した反射波の少なくとも一つから、レーダシステム100と目標物体との相対速度を計測できる。   Thereby, the horizontal direction (namely, azimuth angle) of a reflective point can be measured from the reflected wave received with the receiving antenna 121a and the receiving antenna 121b. Further, the vertical direction (that is, the elevation angle) of the reflection point can be obtained from the reflected waves received by the reception antenna 121a (or the reception antenna 121b) and the reception antenna 121c. Furthermore, the relative velocity between the radar system 100 and the target object can be measured from at least one of the reflected waves received by the receiving antennas 121a, 121b, and 121c.

例えば、目標物体150a及び150bの運動速度V(視線方向のスカラー量)と位置S(空間座標のベクトル量)とを、<V,S>と表す。   For example, the motion speed V (scalar amount in the line-of-sight direction) and the position S (vector amount in spatial coordinates) of the target objects 150a and 150b are represented as <V, S>.

目標物体150aの頭部、腕、反対側の腕、脚、反対側の脚は、それぞれ、<V11,S11>、<V12,S12>、<V13,S13>、<V14,S14>、<V15,S15>として観測され、目標物体150bの頭部、腕、反対側の腕、脚、反対側の脚は、<V21,S21>、<V22,S22>、<V23,S23>、<V24,S24>、<V25,S25>として観測される。なお、実際の観測では、さらに細かい運動状態を取得可能であるが、模式図では簡略化している。   The head, arm, opposite arm, leg, and opposite leg of the target object 150a are <V11, S11>, <V12, S12>, <V13, S13>, <V14, S14>, <V15, respectively. , S15>, and the head, arm, opposite arm, leg, and opposite leg of the target object 150b are <V21, S21>, <V22, S22>, <V23, S23>, <V24, Observed as S24>, <V25, S25>. In actual observation, a finer motion state can be obtained, but is simplified in the schematic diagram.

人間の形状になるように仮想的な反射点を設定するとともに、それぞれの反射点に対して歩行運動データを与えることで、移動する歩行者を模擬したモデルを構築する。このモデルに対して、コンピュータ上で測定点を数値計算によって求め、2人の人間を観測した結果を図2A及び図2Bに示す。   A virtual reflection point is set so as to have a human shape, and a walking motion data is given to each reflection point to construct a model that simulates a moving pedestrian. With respect to this model, measurement points are calculated on a computer by numerical calculation, and the results of observing two people are shown in FIGS. 2A and 2B.

図2Aは、目標物体150aと目標物体150bとが存在し、そのドップラー速度に干渉がない場合を示す。図2Bは、目標物体150aと目標物体150bとが、ドップラー速度が同一となる反射点をそれぞれ有する場合、つまり干渉がある場合を示す。なお、図2A及び図2Bでは、3次元の<V,S>の分布を2次元平面に投影した結果(平面図)を示しており、各点が測定点に対応している。また、原点はレーダシステム100の位置を示す。   FIG. 2A shows a case where the target object 150a and the target object 150b exist and there is no interference in the Doppler speed. FIG. 2B shows a case where the target object 150a and the target object 150b have reflection points at which the Doppler velocities are the same, that is, there is interference. 2A and 2B show a result (plan view) obtained by projecting a three-dimensional <V, S> distribution onto a two-dimensional plane, and each point corresponds to a measurement point. The origin indicates the position of the radar system 100.

図2Aに示すように、複数の人間(目標物体150aと目標物体150b)のドップラー速度が干渉しない場合、目標物体150aと目標物体150bとの測定点の分布のまとまりが明確であるため、容易に両者を分離できる。   As shown in FIG. 2A, when the Doppler velocities of a plurality of humans (the target object 150a and the target object 150b) do not interfere with each other, the distribution of the measurement points of the target object 150a and the target object 150b is clear. Both can be separated.

ところが、図2Bのように、複数の人間が同一のドップラー速度を含む場合、<V,S>の分布が大きく広がり、両者を分離することが困難になる。これが、ドップラー速度の干渉による偽像である。   However, as shown in FIG. 2B, when a plurality of people includes the same Doppler velocity, the distribution of <V, S> is greatly widened, making it difficult to separate the two. This is a false image due to interference of Doppler velocity.

このように、到来方向推定結果に誤りがあると、物体の存在する方向又は物体の形状に関わる高さ或いは幅の推定を誤ることになり、イメージング結果が乱れてしまう。これをドップラー速度の干渉による偽像という。   Thus, if there is an error in the direction of arrival estimation result, the estimation of the height or width related to the direction in which the object exists or the shape of the object will be wrong, and the imaging result will be disturbed. This is called a false image due to interference of Doppler velocity.

以下、本発明の実施の形態を説明する。   Embodiments of the present invention will be described below.

(実施の形態1)
図3は、本発明の実施の形態1に係るレーダシステム100の構成を表すブロック図である。図3に示すレーダシステム100は、目標物体150の位置を特定するドップラーレーダシステムである。このレーダシステム100は、送信部101aと、受信部101bと、距離算出部102と、ドップラー解析部103と、方向算出部104と、マイクロドップラー演算部105と、第1重心算出部106aと、第2重心算出部106bと、重心決定部107と、送信アンテナ120と、受信アンテナ121a、121b及び121cとを備える。
(Embodiment 1)
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of radar system 100 according to Embodiment 1 of the present invention. A radar system 100 shown in FIG. 3 is a Doppler radar system that specifies the position of a target object 150. The radar system 100 includes a transmission unit 101a, a reception unit 101b, a distance calculation unit 102, a Doppler analysis unit 103, a direction calculation unit 104, a micro Doppler calculation unit 105, a first centroid calculation unit 106a, 2 centroid calculating unit 106b, centroid determining unit 107, transmitting antenna 120, and receiving antennas 121a, 121b and 121c.

図3に示すレーダシステム100は、目標物体150の距離、方向、及びドップラー速度を測定する。ここで距離及び方向は、レーダシステム100を基準とした距離及び方向である。また、レーダシステム100は、距離及び方向から目標物体上の測定点の位置を定め、さらにその測定点のドップラー速度を対応させる。そして、レーダシステム100は、目標物体150を構成する測定点を複数取得することにより、目標物体150の形状及び動きを推定する。   The radar system 100 shown in FIG. 3 measures the distance, direction, and Doppler velocity of the target object 150. Here, the distance and direction are the distance and direction with reference to the radar system 100. Further, the radar system 100 determines the position of the measurement point on the target object from the distance and direction, and further associates the Doppler speed of the measurement point. Then, the radar system 100 estimates the shape and motion of the target object 150 by acquiring a plurality of measurement points constituting the target object 150.

まず、レーダシステム100の動作の概略を説明する。   First, an outline of the operation of the radar system 100 will be described.

図4は、レーダシステム100による目標物体を検出する処理のフローチャートである。   FIG. 4 is a flowchart of processing for detecting a target object by the radar system 100.

まず、送信部101aは送信信号を生成する。そして、送信アンテナ120は、当該送信信号を送信波として放射する(S101)。   First, the transmission unit 101a generates a transmission signal. Then, the transmission antenna 120 radiates the transmission signal as a transmission wave (S101).

複数の受信アンテナ121a、121b及び121cの各々は、送信波が目標物体150に含まれる複数の反射点で反射された反射波を受信する。そして、受信部101bは、複数の受信アンテナ121a、121b及び121cで受信された複数の反射波の各々に対応する複数の受信信号111を生成する(S102)。   Each of the plurality of reception antennas 121 a, 121 b, and 121 c receives a reflected wave in which a transmission wave is reflected by a plurality of reflection points included in the target object 150. Then, the reception unit 101b generates a plurality of reception signals 111 corresponding to each of the plurality of reflected waves received by the plurality of reception antennas 121a, 121b, and 121c (S102).

次に、距離算出部102は、送信信号と受信信号111との遅延量を用いて、ドップラーレーダシステム100と複数の反射点との距離を算出する(S103)。   Next, the distance calculation unit 102 calculates the distance between the Doppler radar system 100 and a plurality of reflection points using the delay amount between the transmission signal and the reception signal 111 (S103).

次に、ドップラー解析部103は、各受信信号の周波数成分を解析することで、各受信信号のドップラー周波数を算出する(S104)。   Next, the Doppler analysis unit 103 calculates the Doppler frequency of each received signal by analyzing the frequency component of each received signal (S104).

次に、方向算出部104は、ドップラー周波数ごとの複数の受信信号間の位相差を用いて、ドップラーレーダシステム100に対する複数の反射点の方向を算出する(S105)。   Next, the direction calculation unit 104 calculates the directions of the plurality of reflection points with respect to the Doppler radar system 100 using the phase differences between the plurality of received signals for each Doppler frequency (S105).

次に、マイクロドップラー演算部105は、ステップS103及びS105で算出された複数の反射点の方向と距離とを用いて、複数の反射点の位置を示す複数の測定点算出する(S106)。   Next, the micro Doppler computing unit 105 calculates a plurality of measurement points indicating the positions of the plurality of reflection points using the directions and distances of the plurality of reflection points calculated in steps S103 and S105 (S106).

次に、第1重心算出部106aは、第1の第1間隔を有する第1分割枠を用いて、複数の測定点うち、第1分割枠で分割された各第1分割領域に含まれる測定点の第1重心116aを算出する(S107)。   Next, the first center-of-gravity calculation unit 106a uses the first divided frame having the first first interval, and the measurement included in each first divided region divided by the first divided frame among the plurality of measurement points. The first centroid 116a of the point is calculated (S107).

また、第2重心算出部106bは、第1間隔より狭い第2間隔を有する第2分割枠を用いて、複数の測定点のうち、第2分割枠で分割された各第2分割領域に含まれる測定点の第2重心116bを算出する(S108)。   In addition, the second center-of-gravity calculation unit 106b uses the second divided frame having the second interval narrower than the first interval, and is included in each second divided region divided by the second divided frame among the plurality of measurement points. The second centroid 116b of the measurement point to be measured is calculated (S108).

最後に、重心決定部107は、複数の第2重心116bの中から、第2重心116bと第1重心116aとの位置関係に基づいて、少なくとも1つの第2重心116bを目標物体150の位置に決定する(S109)。   Finally, the center-of-gravity determination unit 107 sets at least one second center of gravity 116b to the position of the target object 150 based on the positional relationship between the second center of gravity 116b and the first center of gravity 116a among the plurality of second centers of gravity 116b. Determine (S109).

以下、各構成について、詳細に説明する。   Hereinafter, each configuration will be described in detail.

<送信部101a>
送信部101aは、所望の周波数帯の搬送波を用いて送信信号を生成する。所望の周波数帯とは、例えば、マイクロ波又はミリ波の周波数である。
<Transmitter 101a>
The transmission unit 101a generates a transmission signal using a carrier wave in a desired frequency band. The desired frequency band is, for example, a microwave or millimeter wave frequency.

送信アンテナ120は、送信部101aが生成した送信信号を、外部空間に送信波として放射する。   The transmission antenna 120 radiates the transmission signal generated by the transmission unit 101a to the external space as a transmission wave.

<受信部101b>
受信アンテナ121a〜121cは、目標物体150で反射した送信波である反射波を受信する。以下、送信アンテナ120から放射されて目標物体150に到達するまでの波を送信波と表記し、目標物体150で反射された波を反射波と表記する。
<Receiving unit 101b>
The receiving antennas 121a to 121c receive reflected waves that are transmitted waves reflected by the target object 150. Hereinafter, a wave emitted from the transmission antenna 120 and reaching the target object 150 is referred to as a transmission wave, and a wave reflected by the target object 150 is referred to as a reflected wave.

受信部101bは、各受信アンテナ121が受信した反射波に応じた受信信号111を生成する。ここで、受信信号111は、受信アンテナ121a、121b及び121cの各々で受信した反射波に対応する3つの受信信号を含む。また、以下では、各受信アンテナに対応する信号及び処理部を受信チャネルとも呼ぶ。   The reception unit 101b generates a reception signal 111 corresponding to the reflected wave received by each reception antenna 121. Here, the reception signal 111 includes three reception signals corresponding to the reflected waves received by the reception antennas 121a, 121b, and 121c. Hereinafter, a signal and a processing unit corresponding to each reception antenna are also referred to as a reception channel.

具体的には、受信部101bは、各受信チャネルの受信信号111ごとに以下の処理を行う。受信部101bは、上記搬送波と同一周波数の信号又は同一の搬送波を用いて、反射波を復調することにより、反射波を所定の周波数帯域の信号に変換する。そして、受信部101bはこの変換後の信号を受信信号111として出力する。ここで受信信号111は、反射の有無と距離に対応した信号振幅の変動を含んでいる。よって、この受信信号111から反射点までの距離を算出できる。また、所定の周波数帯域とは、周波数ゼロの直流成分を中心としてドップラー周波数を含む周波数帯域である。   Specifically, the reception unit 101b performs the following processing for each reception signal 111 of each reception channel. The receiving unit 101b converts the reflected wave into a signal of a predetermined frequency band by demodulating the reflected wave using a signal having the same frequency as the carrier wave or the same carrier wave. Then, the reception unit 101b outputs the converted signal as the reception signal 111. Here, the received signal 111 includes fluctuations in signal amplitude corresponding to the presence / absence of reflection and the distance. Therefore, the distance from the received signal 111 to the reflection point can be calculated. The predetermined frequency band is a frequency band including a Doppler frequency centered on a DC component having a frequency of zero.

より具体的には、受信部101bは、搬送波を第1の信号と第2の信号とに分配する。また、受信部101bは、第1の信号の位相を90度ずらし、第2の信号の位相をずらさない。次に、受信部101bは、第1の信号及び第2の信号を用いて、反射波を復調することで、上記受信信号111として、第1の受信信号及び第2の受信信号を生成する。この第1の受信信号及び第2の受信信号は、互いに直交している。また、第2の受信信号111は、I相信号(In−Phase)を意味する。第1の受信信号111は、Q相信号(Quadrature)を意味する。つまり、各受信チャネルの受信信号111は、第2の受信信号を実部とし、第1の受信信号を虚部とする複素信号である。   More specifically, the receiving unit 101b distributes the carrier wave to the first signal and the second signal. The receiving unit 101b shifts the phase of the first signal by 90 degrees and does not shift the phase of the second signal. Next, the reception unit 101b generates a first reception signal and a second reception signal as the reception signal 111 by demodulating the reflected wave using the first signal and the second signal. The first received signal and the second received signal are orthogonal to each other. The second received signal 111 means an I-phase signal (In-Phase). The first received signal 111 means a Q-phase signal (Quadrature). That is, the reception signal 111 of each reception channel is a complex signal having the second reception signal as a real part and the first reception signal as an imaginary part.

また、レーダシステム100は、少なくとも2つの受信アンテナ121a及び121bを備える。そして、レーダシステム100は、受信アンテナ121aで受信した反射波と、受信アンテナ121bで受信した反射波との位相差を用いて、2次元の平面又は3次元の空間上における測定点の分布を取得することにより、目標物体150の形状、速度、又は位置を測定する。なお、この詳細は後述する。   The radar system 100 includes at least two receiving antennas 121a and 121b. The radar system 100 acquires a distribution of measurement points on a two-dimensional plane or a three-dimensional space using the phase difference between the reflected wave received by the receiving antenna 121a and the reflected wave received by the receiving antenna 121b. Thus, the shape, speed, or position of the target object 150 is measured. Details of this will be described later.

なお、レーダシステム100は、受信アンテナ121の個数に応じて、距離算出部102及びドップラー解析部103を複数有してもよい。具体的には、レーダシステム100は、2つの受信アンテナ121の組を1チャネルとした時、チャネルの数に応じた数の距離算出部102及びドップラー解析部103を有する。   The radar system 100 may include a plurality of distance calculation units 102 and Doppler analysis units 103 according to the number of reception antennas 121. Specifically, the radar system 100 includes a number of distance calculation units 102 and Doppler analysis units 103 corresponding to the number of channels when a set of two receiving antennas 121 is one channel.

例えば、レーダシステム100が受信アンテナ121a、121b、121cを有する場合、レーダシステム100は3チャネル有する。具体的には、受信アンテナ121aと受信アンテナ121bとの組、受信アンテナ121bと受信アンテナ121cとの組、及び、受信アンテナ121aと受信アンテナ121bとの組の3組である。このとき、レーダシステム100は、各チャネルに対応する3個のドップラー解析部を有する。   For example, when the radar system 100 has the receiving antennas 121a, 121b, and 121c, the radar system 100 has three channels. Specifically, there are three sets: a set of the receiving antenna 121a and the receiving antenna 121b, a set of the receiving antenna 121b and the receiving antenna 121c, and a set of the receiving antenna 121a and the receiving antenna 121b. At this time, the radar system 100 includes three Doppler analysis units corresponding to the respective channels.

<距離算出部102>
距離算出部102は、受信部101bから受信信号111を取得する。そして、距離算出部102は、送信信号と受信信号111との遅延量を用いて、レーダシステム100と複数の反射点との距離を算出する。
<Distance calculation unit 102>
The distance calculation unit 102 acquires the reception signal 111 from the reception unit 101b. Then, the distance calculation unit 102 calculates the distance between the radar system 100 and the plurality of reflection points using the delay amount between the transmission signal and the reception signal 111.

ここで、送信部101aが生成する送信信号に応じて、目標物体150の位置を決定する方法が異なる。例えば、送信部101aが擬似雑音符号を用いて、搬送波を変調した送信信号を生成する場合、目標物体150の位置を測定する方法はスペクトル拡散方式である。   Here, the method of determining the position of the target object 150 differs according to the transmission signal generated by the transmission unit 101a. For example, when the transmission unit 101a uses a pseudo-noise code to generate a transmission signal in which a carrier wave is modulated, a method for measuring the position of the target object 150 is a spread spectrum method.

一方、送信部101aが搬送波をチャープ変調した送信信号を生成する場合、目標物体150の位置を測定する方法はFM−CW(Frequency Modulated Continuous Wave)方式である。また、送信部101aが周波数の異なる搬送波を2種類用い、両者を交互に送信する場合、目標物体150の位置を測定する方法は2周波CW方式である。   On the other hand, when the transmission unit 101a generates a transmission signal in which a carrier wave is chirp-modulated, the method of measuring the position of the target object 150 is an FM-CW (Frequency Modulated Continuous Wave) method. Further, when the transmission unit 101a uses two types of carrier waves having different frequencies and transmits both of them alternately, the method of measuring the position of the target object 150 is a two-frequency CW method.

なお、送信部101aが搬送波を全く変調しない場合は、CW(Continuous Wave)方式となるが、CW方式では距離計測は原理上行えない。   In addition, when the transmission part 101a does not modulate a carrier wave at all, it becomes a CW (Continuous Wave) system, but distance measurement cannot be performed in principle in the CW system.

また、本実施の形態では、スペクトル拡散方式を用いる場合を例に説明する。   In this embodiment, a case where a spread spectrum method is used will be described as an example.

スペクトル拡散方式レーダは、送信時には擬似雑音符号を用いて搬送波を変調(拡散)するとともに、受信時には反射波を復調(逆拡散)することにより擬似雑音符号を再生し、送受間での擬似雑音符号の遅延量を評価する。そして、該レーダは、その遅延量から目標物体までの距離を算出する。   Spread spectrum radar modulates (spreads) a carrier wave using a pseudo-noise code at the time of transmission, and reproduces a pseudo-noise code by demodulating (despreading) a reflected wave at the time of reception. Evaluate the amount of delay. Then, the radar calculates the distance to the target object from the delay amount.

つまり、距離算出部102は、送信用の擬似雑音符号(以降、送信用符号)と、送信用符号をシフトさせた受信用の擬似雑音符号(以降、受信用符号)とを用い、電波の往来(すなわち反射)で生じる送信用符号の遅延を算出する。具体的には、距離算出部102は、送信用符号と受信用符号との相関を計算し、相関が予め定めた閾値以上の極大値となるときの受信用符号の符号シフト量から距離を算出する。また、反射波がない場合は閾値を超える極大値がないため、距離は定まらない。異なる距離からの反射波が到来した場合は、閾値を超える極大値が相等の個数だけ存在するので、それぞれの距離を定めることができる。   That is, the distance calculation unit 102 uses a transmission pseudo-noise code (hereinafter referred to as a transmission code) and a reception pseudo-noise code (hereinafter referred to as a reception code) obtained by shifting the transmission code. The delay of the transmission code caused by (that is, reflection) is calculated. Specifically, the distance calculation unit 102 calculates the correlation between the transmission code and the reception code, and calculates the distance from the code shift amount of the reception code when the correlation reaches a maximum value equal to or greater than a predetermined threshold. To do. Further, when there is no reflected wave, there is no maximum value exceeding the threshold value, so the distance is not determined. When reflected waves from different distances arrive, there are as many local maximum values that exceed the threshold, so that the respective distances can be determined.

スペクトラム拡散方式を用いた場合、距離算出部102は、以下の(式3)を用いて距離(R)を決定する。   When the spread spectrum method is used, the distance calculation unit 102 determines the distance (R) using the following (Equation 3).

R=cD/2b ・・・(式3)   R = cD / 2b (Formula 3)

ここで、b[bit/sec]([chip/sec])は擬似雑音符号のレートであり、D[bit]([chip])は相関最大時の符号シフト量であり、c[m/sec]は光速である。   Here, b [bit / sec] ([chip / sec]) is a pseudo-noise code rate, D [bit] ([chip]) is a code shift amount at the time of maximum correlation, and c [m / sec ] Is the speed of light.

なお、シフト量D=1のときの値をレンジ分解能と呼ぶ。レンジ分解能を単位(レンジビンという)として離散的に距離Rが定まり、それぞれのレンジビンごとに独立して信号処理を行うことができるようになる。   A value when the shift amount D = 1 is referred to as range resolution. The distance R is determined discretely in units of range resolution (referred to as range bins), and signal processing can be performed independently for each range bin.

ここで、レンジ分解能をΔRとする。レーダシステム100が検出できる最大探知距離をRmaxとし、Mを整数とするとき、Rmax=M×ΔRと表される。また、iを1≦i≦Mの整数とすると、符号シフト量D=iに対応して、距離レンジR(i)=i×ΔRが定められる。この指標iを距離レンジ番号と呼ぶことにする。このように、距離レンジR(i)は、(i−1)×ΔR<r≦i×ΔRを満たす距離rの範囲を示している。   Here, the range resolution is ΔR. When the maximum detection distance that can be detected by the radar system 100 is Rmax and M is an integer, Rmax = M × ΔR. When i is an integer of 1 ≦ i ≦ M, a distance range R (i) = i × ΔR is determined corresponding to the code shift amount D = i. This index i is called a distance range number. Thus, the distance range R (i) indicates a range of the distance r that satisfies (i−1) × ΔR <r ≦ i × ΔR.

また、距離算出部102の出力をレンジ出力112という。レンジ出力112も複素形式であるとする。   The output of the distance calculation unit 102 is referred to as a range output 112. Assume that the range output 112 is also in complex form.

なお、スペクトル拡散方式で無い場合には、距離レンジが単一のR(1)のみから構成されるとして扱い、R(1)にそれぞれの方式で計測された距離を割り当てておくとよい。また、CW方式のように距離情報を持たない場合、例えばR(1)=∞などのように、物理的に無意味な数値を割り当てておくとよい。   If the spread spectrum method is not used, the distance range is assumed to be composed of only a single R (1), and the distance measured by each method may be assigned to R (1). In addition, when there is no distance information as in the CW method, it is preferable to assign a physically meaningless numerical value such as R (1) = ∞.

なお、距離算出部102、並びに、後述するドップラー解析部103及び方向算出部104で行われる信号の処理結果は、記憶部(図示せず)に格納しておくとよい。さらに、各処理部が、この記憶部に対する、処理結果の追加、更新、及び消去できるように構成しておくとよい。このように記憶部を介することで、レンジ出力112の時系列データに対して、その観測の時間幅(すなわち窓長)を自在に設定できるようになる。   In addition, it is good to store the processing result of the signal performed in the distance calculation part 102, the Doppler analysis part 103 mentioned later, and the direction calculation part 104 in a memory | storage part (not shown). Furthermore, each processing unit may be configured to add, update, and delete processing results with respect to the storage unit. As described above, the time width (that is, the window length) of the observation can be freely set for the time series data of the range output 112 through the storage unit.

図5Aは、レンジ出力112の構成を示す図である。図5Aに示すようにレンジ出力112は、距離レンジ番号ごとにIQ信号を含む。さらに、各IQ信号は、受信アンテナ121a〜121cの各々に対応する3つのIQ信号(sa(i)、sb(i)、sc(i))を含む。   FIG. 5A is a diagram illustrating the configuration of the range output 112. As shown in FIG. 5A, the range output 112 includes an IQ signal for each distance range number. Further, each IQ signal includes three IQ signals (sa (i), sb (i), sc (i)) corresponding to each of the receiving antennas 121a to 121c.

図5Bは、記憶部に記憶されるレンジ出力112を示す図である。図5Bに示すように、時系列のレンジ出力112が記憶部に蓄積される。   FIG. 5B is a diagram illustrating the range output 112 stored in the storage unit. As shown in FIG. 5B, the time-series range output 112 is accumulated in the storage unit.

<ドップラー解析部103>
ドップラー解析部103は、レンジ出力112の周波数成分を解析し、レンジ出力112に含まれるドップラー周波数成分と、そのパワー及び位相を算出し、算出結果をドップラー出力113として出力する。
<Doppler analysis unit 103>
The Doppler analysis unit 103 analyzes the frequency component of the range output 112, calculates the Doppler frequency component included in the range output 112, its power and phase, and outputs the calculation result as the Doppler output 113.

周波数解析の方法は、例えば高速フーリエ変換(FFT)である。設定された窓長内に限った現象を解析する場合、短時間フーリエ変換(STFT:Short−Time Fourier Transform)が用いられる。ここでは、このSTFTを単にFFTと表す。また、周波数の解析処理の意味をわかりやすく説明するために、このFFTをドップラー信号処理とも呼ぶ。   The frequency analysis method is, for example, fast Fourier transform (FFT). When analyzing a phenomenon limited to a set window length, a short-time Fourier transform (STFT) is used. Here, this STFT is simply expressed as FFT. Further, in order to explain the meaning of the frequency analysis processing in an easy-to-understand manner, this FFT is also referred to as Doppler signal processing.

以下、レンジ出力112に含まれる特定の距離レンジR(i)を取り出して、周波数解析を行う場合を説明する。   Hereinafter, a case where a specific distance range R (i) included in the range output 112 is extracted and frequency analysis is performed will be described.

ここで、図5Bに示すように、レンジ出力112は、時系列で記憶部に格納されている。Nを1以上の整数とするとき、ドップラー解析部103は、記憶部に格納されている複数のレンジ出力112のうち、最新のものからNセット選択する。例えば、距離レンジR(i)におけるレンジ出力(IQ信号)を記号s(i)で表し、サンプリング番号h(1≦h≦N)に対するIQ信号をs(i,h)と表すと、距離レンジR(i)におけるNサンプルの時系列信号が得られる。ただし、h=1が最新データ、h=Nが最古データとなるように指標付けを行うようにする。ドップラー解析部103は、このNサンプルの時系列信号s(i,h)(1≦h≦N)に対してFFTを行う。これは、距離レンジごとに窓長がNのFFTを行っていることに相当する。   Here, as shown in FIG. 5B, the range output 112 is stored in the storage unit in time series. When N is an integer equal to or greater than 1, the Doppler analysis unit 103 selects N sets from the latest one of the plurality of range outputs 112 stored in the storage unit. For example, the range output (IQ signal) in the distance range R (i) is represented by the symbol s (i), and the IQ signal for the sampling number h (1 ≦ h ≦ N) is represented by s (i, h). A time-series signal of N samples in R (i) is obtained. However, the indexing is performed so that h = 1 is the latest data and h = N is the oldest data. The Doppler analysis unit 103 performs FFT on the N-sample time-series signal s (i, h) (1 ≦ h ≦ N). This corresponds to performing FFT with a window length of N for each distance range.

なお、記憶部の容量は有限であるから、不要になった古いIQ信号は記憶部から消去するようにしておくとよい。   Note that since the capacity of the storage unit is finite, it is preferable to delete old IQ signals that are no longer needed from the storage unit.

ここで、レンジ出力112は複素数であり、FFTの結果(ドップラースペクトル)は、レンジ出力112におけるパワーの周波数特性を表すパワースペクトルと、位相の周波数特性を表す位相スペクトルとを含む。   Here, the range output 112 is a complex number, and the FFT result (Doppler spectrum) includes a power spectrum representing the frequency characteristic of the power in the range output 112 and a phase spectrum representing the frequency characteristic of the phase.

したがって、解析されたドップラースペクトルを用いれば、スペクトルのピークを検出し、そのピーク位置(ドップラー周波数)に対するパワーと位相とを読み取ることができる。   Therefore, if the analyzed Doppler spectrum is used, the peak of the spectrum can be detected, and the power and phase with respect to the peak position (Doppler frequency) can be read.

そして、ドップラー解析部103は、これらの情報を含むドップラー出力113を記憶部に格納する。   And the Doppler analysis part 103 stores the Doppler output 113 containing these information in a memory | storage part.

図5Cは、ドップラー出力113の構成を示す図である。図5Cに示すように、ドップラー出力113は、ドップラースペクトルのピーク周波数(すなわちドップラー周波数)F、パワーP、及び位相φを含む。また、ピークは単一とは限らないので、これを集合{F,P,φ}のように表す。   FIG. 5C is a diagram illustrating a configuration of the Doppler output 113. As shown in FIG. 5C, the Doppler output 113 includes a Doppler spectrum peak frequency (ie, Doppler frequency) F, power P, and phase φ. Moreover, since the peak is not necessarily single, it is represented as a set {F, P, φ}.

また、ドップラー解析部103は、ドップラースペクトルでピーク検出した際、ピークではない点のパワーPをゼロ又は負数(例えば、−1又は−P)に書き換えておくことで、パワーPが正数か否かによってピークか否かを判別できるようにしておく。また、ドップラー周波数の単位をドップラービンといい、その指標を「ドップラー周波数番号」と呼ぶことにする。   In addition, when the Doppler analysis unit 103 detects a peak in the Doppler spectrum, the power P at a point that is not a peak is rewritten to zero or a negative number (for example, −1 or −P), thereby determining whether the power P is a positive number. Whether it is a peak or not can be determined. The unit of Doppler frequency is called Doppler bin, and the index is called “Doppler frequency number”.

このとき、ドップラー周波数番号kとドップラー周波数Fとの関係は一次関数で示される。例えば、FFTの周波数分解能がΔFで、ドップラー周波数番号N/2が直流成分(周波数ゼロ)であるとき、ドップラー周波数番号kに対応するドップラー周波数はF=(k−N/2)ΔFである。   At this time, the relationship between the Doppler frequency number k and the Doppler frequency F is expressed by a linear function. For example, when the FFT frequency resolution is ΔF and the Doppler frequency number N / 2 is a DC component (frequency zero), the Doppler frequency corresponding to the Doppler frequency number k is F = (k−N / 2) ΔF.

また、ドップラー周波数Fとドップラー速度Vdとは比例関係にあり、相互に換算することができる。例えば比例係数γにより、Vd=γFと表される。すなわち、ドップラー速度が同一か否かの議論は、ドップラー周波数が同一か否かの議論と同じであり、以降では「ドップラー周波数」を用いて説明する。ただし、「ドップラー速度の干渉」の場合は、「ドップラー速度」で表現している。   Further, the Doppler frequency F and the Doppler velocity Vd are in a proportional relationship and can be converted to each other. For example, Vd = γF is represented by a proportional coefficient γ. That is, the discussion about whether the Doppler velocities are the same is the same as the discussion about whether the Doppler frequencies are the same, and will be described below using the “Doppler frequency”. However, “interference of Doppler velocity” is expressed by “Doppler velocity”.

このドップラー解析部103により、目標物体150を構成する複数の運動部位について、各々の運動速度の視線方向成分が明らかになる。   The Doppler analysis unit 103 reveals the line-of-sight direction component of each motion speed for a plurality of motion sites constituting the target object 150.

ドップラー出力113は、受信チャネルの数だけ並列に存在している。例えば、受信チャネル数が3の場合、ドップラー出力113a、113b及び113cのように区別し、それぞれ受信アンテナ121a、121b及び121cと対応する。なお、ドップラー出力113とのみ表現した場合は、受信チャネルの区別なく、全てを含むとする。   The Doppler outputs 113 exist in parallel for the number of reception channels. For example, when the number of reception channels is 3, they are distinguished as Doppler outputs 113a, 113b, and 113c, and correspond to the reception antennas 121a, 121b, and 121c, respectively. Note that when only the Doppler output 113 is expressed, it is assumed that all are included without distinction of reception channels.

また、それと対応するようにドップラー出力113を構成する要素の集合K(一般に複数のピークを有する)をKa、Kb及びKcのように区別し、Ka={Fa,Pa,φa}、Kb={Fb,Pb,φb}、Kc={Fc,Pc,φc}のように表す。   Also, a set K of elements constituting the Doppler output 113 (generally having a plurality of peaks) is distinguished as Ka, Kb and Kc so as to correspond to them, and Ka = {Fa, Pa, φa}, Kb = { Fb, Pb, φb}, Kc = {Fc, Pc, φc}.

また、ドップラー周波数番号k(1≦k≦Nなる整数)と、距離レンジ番号i(1≦i≦M)とを用いて、集合の要素Ka(i,k)=(Fa(i,k),Pa(i,k),φa(i,k))のように表現する。なお、要素の指標を省略して、Ka(i,k)=(Fa,Pa,φa)のように簡略に表記する。これは、受信アンテナ121aで受信した信号の、レンジ出力112のi番目の距離レンジに対するドップラー信号処理の結果における、k番目の周波数Fa(i,k)と、それに対するパワーPa(i,k)、位相φa(i,k)を示す。他についても同様である。   Further, using the Doppler frequency number k (an integer satisfying 1 ≦ k ≦ N) and the distance range number i (1 ≦ i ≦ M), the element Ka (i, k) = (Fa (i, k)) , Pa (i, k), φa (i, k)). It should be noted that the element index is omitted, and is simply expressed as Ka (i, k) = (Fa, Pa, φa). This is because the kth frequency Fa (i, k) and the power Pa (i, k) corresponding to the kth frequency Fa (i, k) in the result of Doppler signal processing for the i-th distance range of the range output 112 of the signal received by the receiving antenna 121a. , Phase φa (i, k) is shown. The same applies to other cases.

<方向算出部104>
方向算出部104は、複数の受信信号間の位相差を用いて、レーダシステム100に対する複数の反射点の方向を算出する。具体的には、方向算出部104は、ドップラー出力113a、113b及び113cを受け付ける。
<Direction calculation unit 104>
The direction calculation unit 104 calculates the directions of the plurality of reflection points with respect to the radar system 100 using the phase differences between the plurality of received signals. Specifically, the direction calculation unit 104 receives Doppler outputs 113a, 113b, and 113c.

方向算出部104は、ドップラー出力113a、113b及び113cに含まれる位相φa、φb及びφcを用いて、各受信チャネル間の位相差を計算する。このとき、受信チャネル間の位相差は、Δφab=φb−φa、Δφac=φc−φaである。このようにドップラー出力113で対を形成し、当該対の位相を比較することは、「干渉計を構成」していることを意味する。   The direction calculation unit 104 calculates the phase difference between the reception channels using the phases φa, φb, and φc included in the Doppler outputs 113a, 113b, and 113c. At this time, the phase differences between the reception channels are Δφab = φb−φa and Δφac = φc−φa. Forming a pair with the Doppler output 113 and comparing the phases of the pair in this way means that “the interferometer is configured”.

なお、説明を簡略にするため、ここでは距離レンジ番号i及びドップラー周波数番号kによる指標(i,k)を省略して表記している。   In order to simplify the description, the index (i, k) based on the distance range number i and the Doppler frequency number k is omitted here.

方向算出部104は、この位相差を用い、到来方向を算出する。   The direction calculation unit 104 calculates the arrival direction using this phase difference.

図6は、到来方向の算出処理を説明するための図である。   FIG. 6 is a diagram for explaining the calculation process of the arrival direction.

まず、方向算出部104は、受信アンテナ121aに対応する位相φaと、受信アンテナ121bに対応する位相φbとから、位相差Δφabを算出する。そして、方向算出部104は、この位相差Δφabを下記(式4)のΔφに代入することにより到来方向θを算出する。   First, the direction calculation unit 104 calculates the phase difference Δφab from the phase φa corresponding to the receiving antenna 121a and the phase φb corresponding to the receiving antenna 121b. Then, the direction calculation unit 104 calculates the arrival direction θ by substituting this phase difference Δφab into Δφ in (Expression 4) below.

θ=sin−1(λΔφ/2πd) ・・・(式4) θ = sin −1 (λΔφ / 2πd) (Formula 4)

ここで、λは送信波の波長であり、dは受信アンテナ121aと受信アンテナ121bとの距離である。また、λΔφは、受信アンテナ121aと受信アンテナ121bとで構成される干渉計における行路差である。   Here, λ is the wavelength of the transmission wave, and d is the distance between the reception antenna 121a and the reception antenna 121b. Further, λΔφ is a path difference in an interferometer configured by the receiving antenna 121a and the receiving antenna 121b.

そして、方向算出部104は、位相差Δφabを用いて算出した到来方向θを方位角Aとして出力する。   Then, direction calculation section 104 outputs arrival direction θ calculated using phase difference Δφab as azimuth angle A.

また、方向算出部104は、(式4)及び位相差Δφacを用いて算出した到来方向θを仰角Eとして出力する。   Further, the direction calculation unit 104 outputs the arrival direction θ calculated using (Equation 4) and the phase difference Δφac as the elevation angle E.

図7Aは、方向出力114の構成を示す図である。図7Aに示すように、方向算出部104の出力である方向出力114は、ドップラー周波数Fの測定点に対する方位角A及び仰角Eの情報を含む。すなわち、方向出力114は、F(i,k)に対するA(i,k)及びE(i,k)を含んでいる。   FIG. 7A is a diagram illustrating the configuration of the direction output 114. As shown in FIG. 7A, the direction output 114, which is the output of the direction calculation unit 104, includes information on the azimuth angle A and the elevation angle E with respect to the measurement point of the Doppler frequency F. That is, the direction output 114 includes A (i, k) and E (i, k) for F (i, k).

このとき、方向出力114の内容(集合の要素)を、L(i,k)=(A(i,k),E(i,k))と表すことにする。なお、これをL(i,k)=(A,E)と簡略に表記する。   At this time, the contents of the direction output 114 (elements of the set) are expressed as L (i, k) = (A (i, k), E (i, k)). This is simply expressed as L (i, k) = (A, E).

<マイクロドップラー演算部105>
マイクロドップラー演算部105は、複数の反射点の方向と距離とを用いて、複数の反射点の位置である測定点を算出する。
<Micro Doppler operation unit 105>
The micro Doppler computing unit 105 calculates measurement points that are positions of the plurality of reflection points using the directions and distances of the plurality of reflection points.

具体的には、マイクロドップラー演算部105には、レンジ出力112、ドップラー出力113及び方向出力114が入力される。   Specifically, the range output 112, the Doppler output 113, and the direction output 114 are input to the micro Doppler calculation unit 105.

マイクロドップラー演算部105は、レンジ出力112に含まれる距離Rの情報{R}と、ドップラー出力113に含まれる周波数F、パワーP、及び位相φの情報{F,P,φ}と、方向出力114に含まれる方位角A及び仰角Eの情報{A,E}とを距離レンジ番号と抽出ピーク番号との指標によって相互に関連付けすることで、ドップラー周波数Fを有する測定点の距離R、パワーP、方位角A及び仰角Eを決定する。   The micro Doppler computing unit 105 includes information {R} on the distance R included in the range output 112, information {F, P, φ} on the frequency F, power P, and phase φ included in the Doppler output 113, and direction output. The information {A, E} of the azimuth angle A and the elevation angle E included in 114 is correlated with each other by the index of the distance range number and the extracted peak number, so that the distance R and power P of the measurement point having the Doppler frequency F are correlated. Determine the azimuth angle A and elevation angle E.

より具体的には、マイクロドップラー演算部105は、レンジ出力R(i)と、ドップラー出力K(i,k)=(F,P,φ)と、方向出力L(i,k)=(A,E)とを用い、指標番号1≦i≦M,1≦k≦Nでそれぞれの出力にアクセスすることで、測定点Qp(i,k)=(F,P,R,A,E)を決定する。そして、マイクロドップラー演算部105は、このQpをマイクロドップラー出力115として出力する。   More specifically, the micro Doppler computing unit 105 performs range output R (i), Doppler output K (i, k) = (F, P, φ), and direction output L (i, k) = (A , E) and accessing each output with index numbers 1 ≦ i ≦ M and 1 ≦ k ≦ N, the measurement point Qp (i, k) = (F, P, R, A, E) To decide. Then, the micro Doppler computing unit 105 outputs this Qp as the micro Doppler output 115.

図7Bは、マイクロドップラー出力115の構成を示す図である。   FIG. 7B is a diagram showing a configuration of the micro Doppler output 115.

なお、マイクロドップラー演算部105は、極座標をなす測定変数(R,A,E)を、必要に応じて直交座標系の測定変数(X,Y,Z)に変換したうえで出力してもよい。この場合、測定点Qr(i,k)=(F,P,X,Y,Z)である。X,Y,Zはそれぞれレーダの正面方向に対して、左右方向(横方向、広がり)、前後方向(縦方向、奥行き)、上下方向(高さ方向)の座標値である。   Note that the micro Doppler computing unit 105 may convert the measurement variables (R, A, E) forming polar coordinates into measurement variables (X, Y, Z) in an orthogonal coordinate system as necessary, and output them. . In this case, measurement point Qr (i, k) = (F, P, X, Y, Z). X, Y, and Z are coordinate values in the left-right direction (lateral direction, spread), the front-rear direction (vertical direction, depth), and the vertical direction (height direction) with respect to the front direction of the radar.

なお、受信チャネル数が2の場合、2次元の測位しかできないため、全ての仰角EをE=0とみなすことで上述の説明をそのまま適用できる。   When the number of reception channels is 2, since only two-dimensional positioning can be performed, the above description can be applied as it is by regarding all elevation angles E as E = 0.

マイクロドップラー出力115は、第1重心算出部106a、及び重心決定部107で処理され、最終的に目標物体150の重心位置が出力される。また、目標物体の個数に対応した個数の重心位置が出力される。   The micro Doppler output 115 is processed by the first centroid calculating unit 106a and the centroid determining unit 107, and finally the centroid position of the target object 150 is output. Further, the number of barycentric positions corresponding to the number of target objects is output.

なお、マイクロドップラー演算部105は、ドップラー周波数ごとに距離レンジ方向の反射パワーを表示し直した波形を用い、レンジ分解能以下の距離を補間してもよい。こうすることで、距離決定精度を向上できる。   Note that the micro Doppler computing unit 105 may interpolate a distance equal to or less than the range resolution using a waveform obtained by redisplaying the reflected power in the distance range direction for each Doppler frequency. By doing so, the distance determination accuracy can be improved.

重心算出部106及び重心決定部107の詳細を説明する前に、図8A、図8B、図9A及び図9Bを用いて、本発明者らが見出した知見に基づく本実施の形態の特徴を説明する。   Before describing the details of the center-of-gravity calculation unit 106 and the center-of-gravity determination unit 107, the features of the present embodiment based on the knowledge found by the present inventors will be described with reference to FIGS. 8A, 8B, 9A, and 9B. To do.

図8A及び図8Bは、同一レンジ内に、同一ドップラー周波数を有する2つの反射点が観測された場合の測定点を示す図である。図8A及び図8Bにおける反射点の大きさは、反射パワー(強度P)を表現している。   8A and 8B are diagrams illustrating measurement points when two reflection points having the same Doppler frequency are observed in the same range. The size of the reflection point in FIGS. 8A and 8B represents the reflection power (intensity P).

図8Aは、略同一の反射パワーを有する2つの反射点161a及び161bがある場合の測定点を示す図である。ここで、略同一の反射パワーとは、略同一の散乱断面積と読み替えることができる。つまり、例えば、反射点161aと161bとは、異なる人の2つの胴体である。   FIG. 8A is a diagram illustrating measurement points when there are two reflection points 161a and 161b having substantially the same reflection power. Here, substantially the same reflection power can be read as substantially the same scattering cross section. That is, for example, the reflection points 161a and 161b are two trunks of different people.

このような例では、測定点131の位置は、反射点161aと161bとの中間位置になることが実験により経験的にわかっている。   In such an example, it is experimentally known that the position of the measurement point 131 is an intermediate position between the reflection points 161a and 161b.

一方、図8Bは、反射パワーの差が大きい2つの反射点162a及び162bがある場合の測定点を示す図である。例えば、反射点162aは左脚であり、反射点162bは右腕である。   On the other hand, FIG. 8B is a diagram illustrating measurement points when there are two reflection points 162a and 162b having a large difference in reflection power. For example, the reflection point 162a is the left leg, and the reflection point 162b is the right arm.

運動を時系列でみると、胴体がほぼ一方向を向いて反射パワー(散乱断面積)の変動が小さいのに対して、脚及び腕の向きなどが刻々と変化する。よって、それらの散乱断面積が変化して見える。したがって、反射パワーの差が大きい場合は、このような散乱断面積の時系列変動も加わって、測定点132の位置が予測不能になることが経験的にわかっている。   When the movement is viewed in time series, the body is directed almost in one direction and the fluctuation of the reflected power (scattering cross section) is small, whereas the directions of the legs and arms change every moment. Therefore, their scattering cross sections appear to change. Therefore, it is empirically known that when the difference in reflected power is large, the position of the measurement point 132 becomes unpredictable due to such time-series fluctuation of the scattering cross section.

そもそも、同一ドップラー周波数の反射波が到来する場合、定性的にどのような現象が起こるのか、簡単なモデル(数式)を用いて説明する。   In the first place, what happens qualitatively when a reflected wave with the same Doppler frequency arrives will be described using a simple model (formula).

個別の反射点から受信アンテナに到来する反射波をそれぞれ(式5)で示すs1(t)、s2(2)、s3(t)、・・・とする。   The reflected waves arriving at the receiving antenna from the individual reflection points are denoted by s1 (t), s2 (2), s3 (t),.

このとき、実際に受信アンテナで受信される電波の波形はこれらを重ね合わせた(合成した)ものとなる。このうち干渉する同一ドップラー周波数の成分だけに着目すると、周波数項が共通になるので、位相項だけに注目すればよい。この位相項は(式6)で示される。   At this time, the waveform of the radio wave actually received by the receiving antenna is obtained by superimposing (combining) these. If only the components of the same Doppler frequency that interfere with each other are focused, the frequency term becomes common, so that only the phase term needs to be focused. This phase term is expressed by (Equation 6).

この(式6)より、合成位相Φは(式7)のようになる。   From this (Equation 6), the combined phase Φ is as shown in (Equation 7).

到来方向DOAは、合成位相Φの受信アンテナ間の位相差ΔΦ及び定数Kを用いて、(式8)のように表される。ここで、DOAは簡単のため、受信チャネル数2の場合とする。   The arrival direction DOA is expressed as (Equation 8) using the phase difference ΔΦ between the receiving antennas of the combined phase Φ and the constant K. Here, since the DOA is simple, it is assumed that the number of reception channels is two.

続いて、これらの数式を用い、反射パワーの比すなわち、反射パワーの変動に対して、DOAがどのような影響を受けるかを検証した。   Subsequently, using these equations, it was verified how the DOA is affected by the ratio of the reflected power, that is, the fluctuation of the reflected power.

図9A及び図9Bは、2つの反射点のパワーの差が到来方向推定に与える影響を計算した結果を示す図である。2つの反射点がそれぞれ+π/4、−π/4の方向にあり、K=1/π(受信アンテナ間隔が送信波長の半分の場合に相当)の場合を想定する。   9A and 9B are diagrams illustrating the results of calculating the influence of the power difference between two reflection points on the arrival direction estimation. It is assumed that the two reflection points are in the directions of + π / 4 and −π / 4, respectively, and K = 1 / π (corresponding to the case where the interval between the reception antennas is half of the transmission wavelength).

図9Aは、2つの反射点の反射パワーの比が3dB以下でランダムに変動する場合、同図9Bは、反射パワーの比が26dB以下でランダムに変動する場合を表す。それぞれ、2つの反射点のパワーの変動が3dB以内、26dB以内の結果と考えればよい。図9A及び図9Bは、そのパワー変動に対して計算されるDOA結果の分布をヒストグラムで表した図である。試行回数5000回とする。   FIG. 9A shows a case where the ratio of the reflected power of the two reflection points varies randomly at 3 dB or less, and FIG. 9B shows a case where the ratio of the reflected power varies randomly at 26 dB or less. The power fluctuations at the two reflection points may be considered as results within 3 dB and 26 dB, respectively. FIG. 9A and FIG. 9B are diagrams showing the distribution of DOA results calculated for the power fluctuation in a histogram. The number of trials is 5000.

図9Aに示すように、2つの反射点のパワーの差が小さい場合、±π/4の中間付近の0radにおいて±0.05radの範囲内、すなわち10m離れた地点で幅1mの範囲内に測定点が集中している。   As shown in FIG. 9A, when the difference between the powers of the two reflection points is small, measurement is performed within a range of ± 0.05 rad at 0 rad near the middle of ± π / 4, that is, within a range of 1 m wide at a point 10 m away. The points are concentrated.

一方、図9Bに示すように、2つの反射点のパワーの差が大きい場合、10m離れた地点で幅5mの範囲に測定点が大きく広がって分布している。   On the other hand, as shown in FIG. 9B, when the difference in power between the two reflection points is large, the measurement points are widely spread and distributed in a range of 5 m wide at a point 10 m away.

このことから、反射点のパワー(散乱断面積)の変動が大きい運動部位では、測定点の分布が大きいことが分かる。さらに反射点の状態が刻々と変化する場合には、測定点の位置が刻々と動き回るという、不確定な状態になる。これを「不安定な測定点」と呼ぶことにする。   From this, it can be seen that the distribution of the measurement points is large in the motion region where the power of the reflection point (scattering cross section) varies greatly. Furthermore, when the state of the reflection point changes from moment to moment, the position of the measurement point moves from moment to moment, resulting in an indeterminate state. This is called an “unstable measurement point”.

逆に言えば、反射パワーが略同一となるような比較的パワーの大きい2つの反射点(人間2人の胴体同士など)があれば、パワーの大きい測定点が反射点同士の中間位置に現れることがわかる。これを「準安定な測定点」と呼ぶことにする。   In other words, if there are two reflection points with relatively high power (such as two human torso) whose reflection powers are substantially the same, a measurement point with high power appears at an intermediate position between the reflection points. I understand that. This is referred to as a “metastable measurement point”.

本発明は、この準安定な測定点を利用することで、ドップラー速度の干渉によって生じる偽像から、目標物体の元の反射点の位置を推定する手段を与えるものである。   The present invention provides means for estimating the position of the original reflection point of the target object from the false image generated by the interference of the Doppler velocity by using this metastable measurement point.

また、準安定な測定点の原理と意義を考えると、2つの等価な測定点があることが前提としてある。このことから、本実施の形態においては、偽像が発生した場合に目標物体の個数を最大2とみなすことで、簡便に物体の位置を推定し、両者の分離を実現できるという特徴がある。   Considering the principle and significance of metastable measurement points, it is assumed that there are two equivalent measurement points. For this reason, the present embodiment is characterized in that when a false image is generated, the number of target objects is regarded as a maximum of two, so that the position of the object can be easily estimated and the two can be separated.

<重心算出部106>
次に、重心算出部106について、図10及び図11を用いて説明する。
<Center of gravity calculation unit 106>
Next, the center-of-gravity calculation unit 106 will be described with reference to FIGS. 10 and 11.

重心算出部106は、第1重心算出部106aと第2重心算出部106bとを含む。   The centroid calculating unit 106 includes a first centroid calculating unit 106a and a second centroid calculating unit 106b.

第1重心算出部106aは、第1間隔を有する第1分割枠を用いて、複数の反射点うち、各分割枠内に含まれる反射点の第1重心116aを算出する。第2重心算出部106bは、第1間隔より狭い第2間隔を有する第2分割枠を用いて、複数の反射点のうち、各分割枠内に含まれる反射点の第2重心116bを算出する。   The first centroid calculating unit 106a calculates the first centroid 116a of the reflection points included in each divided frame among the plurality of reflection points, using the first divided frames having the first interval. The second center-of-gravity calculation unit 106b calculates the second center of gravity 116b of the reflection points included in each division frame among the plurality of reflection points using the second division frame having the second interval narrower than the first interval. .

つまり、重心算出部106は、観測領域をいくつかの領域に分割し、分割された領域ごとに重心を算出する。領域を分割するための区切りを「分割枠」と表現する。また、分割枠で区切られた各々の領域を「分割領域」と表現する。   That is, the centroid calculating unit 106 divides the observation area into several areas and calculates the centroid for each divided area. A partition for dividing an area is expressed as a “division frame”. In addition, each region divided by the division frame is expressed as a “divided region”.

分割枠は、算術上の概念である。例えば、観測領域内の位置を表す実数xを用いて、観測領域全体を−2a≦x≦2aで表す。この観測領域全体を4つの領域(1)−2a≦x<−a、(2)−a≦x<0、(3)0≦x<a、(4)a≦x≦2aに分けるとき、x=0、±a、±2aが分割枠を示す。   The division frame is an arithmetic concept. For example, the whole observation region is represented by −2a ≦ x ≦ 2a using a real number x representing the position in the observation region. When this entire observation region is divided into four regions (1) -2a ≦ x <−a, (2) -a ≦ x <0, (3) 0 ≦ x <a, (4) a ≦ x ≦ 2a, x = 0, ± a, and ± 2a indicate division frames.

なお、上の例は一次元の分割枠の場合であるが、2つの実数(x、y)を用いることで2次元の分割枠を形成できる。例えば、x=0,±a,±2a,・・・、y=0,±2a,±4a,・・・により分割枠を形成すれば、観測領域を、直交座標系における短辺a及び長辺2aの長方形からなる複数の分割領域に分割できる。   Although the above example is a case of a one-dimensional divided frame, a two-dimensional divided frame can be formed by using two real numbers (x, y). For example, if a divided frame is formed by x = 0, ± a, ± 2a,..., Y = 0, ± 2a, ± 4a,. It can be divided into a plurality of divided areas consisting of a rectangle of the side 2a.

本実施の形態では、直交座標系における正方形の単調な分割枠(正方分割枠)を用いる例について説明を行う。   In this embodiment, an example in which a square monotonous divided frame (square divided frame) in an orthogonal coordinate system is used will be described.

正方分割枠を用いる場合、その格子間隔を目標物体に適した大きさにしておくことによって、複数の目標物体をその格子を基準に分離できるという利点がある。この理由については格子間隔の設定方法のところで後述する。   When the square division frame is used, there is an advantage that a plurality of target objects can be separated on the basis of the lattice by setting the lattice interval to a size suitable for the target object. The reason for this will be described later in the method of setting the lattice spacing.

まず、分割枠のパターンの表記について説明する。   First, the description of the pattern of the division frame will be described.

一辺の長さaの正方分割枠の基本格子パターンを設け、それをSQ[a]と表す。ここで基本格子パターンとは例えば、分割枠の格子交差点が測定系の原点と一致するように設けた格子パターンである。そして、基本格子パターンSQ[a]をx方向にΔ1×a、かつy方向にΔ2×aだけ平行移動した格子パターンをSQ[a|Δ1,Δ2]と表す。   A basic lattice pattern of a square division frame having a length a on one side is provided, which is represented as SQ [a]. Here, the basic lattice pattern is, for example, a lattice pattern provided so that the lattice intersection of the divided frame coincides with the origin of the measurement system. A lattice pattern obtained by translating the basic lattice pattern SQ [a] by Δ1 × a in the x direction and Δ2 × a in the y direction is represented as SQ [a | Δ1, Δ2].

例えば、SQ[a|0.5,0.5]と表した場合、基本格子パターンSQ[a]をx方向に+0.5a、y方向に+0.5aだけ平行移動した格子パターンを示す。
なお、SQ[a|0,0]=SQ[a]である。
For example, when expressed as SQ [a | 0.5, 0.5], a lattice pattern obtained by translating the basic lattice pattern SQ [a] by + 0.5a in the x direction and + 0.5a in the y direction is shown.
Note that SQ [a | 0,0] = SQ [a].

また、複数の分割領域の中から特定の分割領域を指し示す場合は、SQ[a|0,0](“識別子”)のように、識別番号及び識別アドレスを識別子として付加するものとする。   Further, when a specific divided area is indicated from among a plurality of divided areas, an identification number and an identification address are added as identifiers as in SQ [a | 0,0] (“identifier”).

例えば、分割枠SQ[a|0,0]のアドレス(1,−3)の分割領域に識別記号“S1”が付与されているのであれば、これをSQ[a|0,0](S1)又はSQ[a|0,0](1,−3)のように示す。   For example, if the identification symbol “S1” is assigned to the divided area of the address (1, −3) of the divided frame SQ [a | 0,0], this is represented by SQ [a | 0,0] (S1 ) Or SQ [a | 0,0] (1, -3).

本実施の形態では、異なる辺の長さ、異なる位置関係(平行移動)を組み合わせた4パターンの正方分割枠を使用する。   In this embodiment, four patterns of square division frames in which different side lengths and different positional relationships (translation) are combined are used.

すなわち、SQ[D1|0,0]、SQ[D1|0.5,0.5]、SQ[D2|0,0]、SQ[D2|0.5,0.5]の4パターンである。なお、D1≠D2である。   That is, there are four patterns of SQ [D1 | 0,0], SQ [D1 | 0.5,0.5], SQ [D2 | 0,0], SQ [D2 | 0.5,0.5]. . Note that D1 ≠ D2.

ここで、上記の格子パターンで構成される分割枠を、順にそれぞれ第1分割枠A(第3分割枠)、第1分割枠B(第4分割枠)、第2分割枠A(第5分割枠)、第2分割枠B(第6分割枠)と呼ぶことにする。   Here, the divided frames constituted by the lattice pattern are sequentially divided into a first divided frame A (third divided frame), a first divided frame B (fourth divided frame), and a second divided frame A (fifth divided frame). Frame) and second divided frame B (sixth divided frame).

また、第1分割枠A及びBは第1重心算出部106aで用いられ、第2分割枠A及びBは第2重心算出部106bで用いられる。   The first divided frames A and B are used by the first centroid calculating unit 106a, and the second divided frames A and B are used by the second centroid calculating unit 106b.

図10(a)、図10(b)、図11(a)及び図11(b)は、それぞれ、第1分割枠A、B、第2分割枠A及びBを用いた処理の一例を示す図である。   FIG. 10A, FIG. 10B, FIG. 11A, and FIG. 11B show examples of processing using the first divided frames A and B and the second divided frames A and B, respectively. FIG.

図10(a)に示すように、第1重心算出部106aは、第1分割枠Aを用い、分割枠の区切り単位(分割領域内)の測定点の重心である第1重心A(第3重心)を算出する。次いで、図10(b)に示すように、第1重心算出部106aは、第1分割枠Bを用い、分割領域内の第1重心Aの重心である第1重心B(第1重心116a)を算出する。   As shown in FIG. 10A, the first centroid calculating unit 106a uses the first divided frame A, and the first centroid A (the third centroid) that is the centroid of the measurement point of the division unit (within the divided region) of the divided frame. (Centroid) is calculated. Next, as shown in FIG. 10B, the first centroid calculating unit 106a uses the first divided frame B, and the first centroid B (first centroid 116a) that is the centroid of the first centroid A in the divided region. Is calculated.

ここで、1つの分割枠だけで重心を算出すると、その分割枠の区切り位置によって結果が左右されてしまう。これに対して、互いに平行移動した2パターンの分割枠A及びBを用いることで、この区切り位置の依存性を小さくすることができる。例えば、1パターンの分割枠のみを用いた場合に、単一の目標物体が当該分割枠で分断されると、2つの重心が求まってしまう場合が考えられる。しかし、2パターンの分割枠を使用することによって、それら2つの重心が改めて1つに統合される。また、第1重心A及びBは目標物体の個数及び大きさなどに応じて、複数点算出される。   Here, if the center of gravity is calculated using only one divided frame, the result depends on the dividing position of the divided frame. On the other hand, by using two patterns of divided frames A and B that are translated from each other, the dependence of the separation position can be reduced. For example, when only one pattern of divided frames is used, if a single target object is divided by the divided frames, two centroids may be obtained. However, by using two patterns of divided frames, the two centroids are merged into one again. The first centroids A and B are calculated at a plurality of points according to the number and size of the target objects.

同様に、図11(a)に示すように、第2重心算出部106bは、第2分割枠Aを用い、分割領域ごとの測定点の重心である第2重心A(第4重心)を算出する。次いで、図11(b)に示すように、第2重心算出部106bは、第2分割枠Bを用い、分割領域内の第2重心Aの重心である第2重心B(第2重心116b)を算出する。この第2重心A及びBは目標物体の個数及び大きさなどに応じて、複数点算出される。   Similarly, as shown in FIG. 11A, the second centroid calculating unit 106b uses the second divided frame A to calculate the second centroid A (fourth centroid) that is the centroid of the measurement point for each divided region. To do. Next, as illustrated in FIG. 11B, the second centroid calculating unit 106b uses the second divided frame B, and the second centroid B (second centroid 116b) that is the centroid of the second centroid A in the divided region. Is calculated. The second centroids A and B are calculated at a plurality of points according to the number and size of target objects.

この重心を算出するための式を(式9)に示す。前述の通り、分割領域ごとにドップラー周波数の区別無く計算を行う。   An equation for calculating the center of gravity is shown in (Equation 9). As described above, the calculation is performed for each divided region without distinguishing the Doppler frequency.

(式9)に示すように、重心算出部106は、目標物体から得られるマイクロドップラーの測定点群(集合)Qp={F,P,R,A,E}(極座標系)又はQr={F,P,X,Y,Z}(直交座標系)について、領域ごとにパワー加重平均を求める。なお、重心算出部106は、Qp及びQrどちらかに限らず、その両方についてパワー加重平均を求めてもよい。ここでパワー加重平均は、反射点のパワー又は散乱断面積の大きさを反映した平均量であるから、目標物体のマクロな運動を表す。すなわち、この算出方法は、胴体部などの散乱断面積の大きな部位を人間の移動中心とみなす操作と等価であり、実際の人間の移動軌跡と矛盾の無い結果を与える算出方法である。   As shown in (Equation 9), the center-of-gravity calculation unit 106 has a micro Doppler measurement point group (set) obtained from the target object Qp = {F, P, R, A, E} (polar coordinate system) or Qr = { For F, P, X, Y, Z} (orthogonal coordinate system), a power weighted average is obtained for each region. The center-of-gravity calculation unit 106 may determine the power weighted average for both of them, not limited to either Qp or Qr. Here, since the power weighted average is an average amount reflecting the power of the reflection point or the size of the scattering cross section, it represents a macro motion of the target object. In other words, this calculation method is equivalent to an operation that regards a part having a large scattering cross-sectional area such as a body part as a human movement center, and is a calculation method that gives a result consistent with an actual human movement trajectory.

また、重心は、位置の平均のみならず、ドップラー周波数の平均値及び反射パワーの平均値も含めた呼称である。なお、ここでは、重心は、位置、速度(ドップラー周波数)及び反射パワーの平均値であるが、重心として位置の平均値のみを用いてもよいし、速度及び反射パワーの平均値の少なくとも一方と、位置の平均値とを用いてもよい。   The center of gravity is a name including not only the average of the positions but also the average value of the Doppler frequency and the average value of the reflected power. Here, the center of gravity is an average value of position, velocity (Doppler frequency), and reflected power, but only the average value of the position may be used as the center of gravity, and at least one of the average value of velocity and reflected power. The average value of the positions may be used.

次に、分割枠の格子間隔(辺の長さ)の設定について説明する。   Next, the setting of the lattice spacing (side length) of the divided frames will be described.

本実施の形態では、目標物体として歩行者などの人間を想定している。人間の横幅をWhとするとき、実施の形態1では、D2=2Wh、D1=6Wh(D1/D2=3)に設定することが好ましい。例えば、人間の横幅として0.5mを採用し、Wh=0.5mの固定値を用いてもよい。   In this embodiment, a human such as a pedestrian is assumed as the target object. In the first embodiment, it is preferable to set D2 = 2Wh and D1 = 6Wh (D1 / D2 = 3) when the human lateral width is Wh. For example, a horizontal value of 0.5 m may be adopted and a fixed value of Wh = 0.5 m may be used.

このように設定すると、図11に示す第2重心算出処理の結果、第2重心BはD2/2すなわちWh四方の領域ごとに1点ずつ定まることになる。すなわち、目標物体として想定している人間の大きさを単位として、その重心の位置を求められることを意味する。したがって、目標物体(人間)が複数存在しても、目標物体の個数に応じた重心が算定されるという特徴を有する。   With this setting, as a result of the second centroid calculation process shown in FIG. 11, the second centroid B is determined for each D2 / 2, that is, for each Wh square area. In other words, this means that the position of the center of gravity can be obtained in units of the size of a person assumed as the target object. Therefore, even if there are a plurality of target objects (humans), the center of gravity corresponding to the number of target objects is calculated.

また、図10に示す第1重心算出処理では、第2分割枠の3倍の間隔を有する第1分割枠を用いることが好ましい。図11と同様に議論すれば、第1重心BはD1/2すなわち3Wh四方の領域ごとに1点ずつ定まる。これは、例えば、2人の歩行者が人一人分離れた状態にあるとき、その重心を分離できる設定に相当する。   In the first center-of-gravity calculation process shown in FIG. 10, it is preferable to use the first divided frame having an interval three times that of the second divided frame. If discussed in the same manner as in FIG. 11, the first center of gravity B is determined for each point of D1 / 2, that is, 3 Wh square. This corresponds to, for example, a setting in which the center of gravity can be separated when two pedestrians are separated from each other.

つまり、第1重心算出部106aでは、前述の「準安定な測定点」を求めることを目的としている。そのため、2人の人間の重心の間に、もう1点重心を置く枠が必要となる。ドップラー速度の干渉によって偽像が発生している場合、「人一人分」の余裕が「準安定な測定点」の結果を算出するための枠として必要である。よって、D1/2=3Whと設定することが望ましいといえる。ただし、厳格にD1/D2=3である必要はなく、D1/D2>2の範囲で設定すればよい。   That is, the first center-of-gravity calculation unit 106a aims to obtain the above-mentioned “metastable measurement point”. Therefore, a frame for placing another one-point centroid between the centroids of two people is required. When a false image is generated due to interference of Doppler velocity, a margin of “one person” is necessary as a frame for calculating a result of “metastable measurement point”. Therefore, it can be said that it is desirable to set D1 / 2 = 3Wh. However, it is not necessary to strictly satisfy D1 / D2 = 3, and it may be set in a range of D1 / D2> 2.

なお、分割枠の間隔は固定値である必要は無く、動的に増減してもよい。具体的には、観測領域内の物体の状況に応じて分割枠の間隔を変化させることで、物体の状況を反映した重心の算出が可能になる。例えば、2人組の人間がいる場合は、間隔を広げて2人組を一括りで扱えるようにしたり、あまりにも偽像が著しい場合も間隔を広げ、算出する重心の数を敢えて減らすようにしたりすることができる。   The interval between the divided frames does not need to be a fixed value, and may be increased or decreased dynamically. Specifically, the center of gravity reflecting the state of the object can be calculated by changing the interval between the divided frames according to the state of the object in the observation region. For example, if there are two people, increase the interval so that the two people can be handled at once, or increase the interval even if the false image is too remarkable, and deliberately reduce the number of calculated centers of gravity. be able to.

また、ここでは、目標物体が人間の場合を例に説明しているが、目標物体は人間以外であってもよい。この場合、上記Whは目標物体の大きさである。つまり、D2は、目標物体の幅の略2倍であり、D1は、D2の2倍以上であることが好ましい。また、略2倍とは、例えば、1.5〜2.5倍である。   Further, here, a case where the target object is a human is described as an example, but the target object may be other than a human. In this case, Wh is the size of the target object. That is, D2 is approximately twice the width of the target object, and D1 is preferably at least twice as large as D2. Moreover, “substantially twice” means, for example, 1.5 to 2.5 times.

このように、重心算出部106においては、第1重心算出部106aによって、複数(特に2つ)の物体の合成重心、又は、ドップラー速度の干渉時には準安定な測定点を算出し、第2重心算出部106bによって、複数物体の個々の重心、又は、ドップラー速度干渉時の個々の重心の候補を算出する。   As described above, in the centroid calculating unit 106, the first centroid calculating unit 106a calculates a combined centroid of a plurality of (especially two) objects or a metastable measurement point at the time of Doppler velocity interference, and the second centroid. The calculation unit 106b calculates individual centroids of a plurality of objects or individual centroid candidates at the time of Doppler velocity interference.

以下、実際の処理について例を挙げて説明する。   Hereinafter, actual processing will be described with an example.

まず、図10を用いて、第1重心116aの算出処理について説明する。分割領域は図中に示されたA01、B03を用いて簡単に表記する。例えば、SQ[6Wh|0,0](A01)を単に領域A01と記し、SQ[6Wh|0.5,0.5](B03)を単に領域B03と記す。   First, the calculation process of the 1st gravity center 116a is demonstrated using FIG. The divided areas are simply described using A01 and B03 shown in the figure. For example, SQ [6Wh | 0,0] (A01) is simply referred to as region A01, and SQ [6Wh | 0.5,0.5] (B03) is simply referred to as region B03.

図10(a)に示すように、測定点は領域A03及びA04に分布しているので、第1重心算出部106aは、領域A03内での重心、及び領域A04内での重心である第1重心Aをそれぞれ計算する。このとき、これら第1重心AをG(A03)、G(A04)と表す。   As shown in FIG. 10A, since the measurement points are distributed in the regions A03 and A04, the first centroid calculating unit 106a is the first centroid in the region A03 and the first centroid in the region A04. Each center of gravity A is calculated. At this time, the first center of gravity A is represented as G (A03) and G (A04).

次に、図10(b)に示すように、第1重心Aは領域B01内にG(A03)及びG(A04)が存在し、それ以外には存在しない。そこで、第1重心算出部106aは、領域B01内の第1重心Bを重心G(A03)及びG(A04)を用いて算出する。第1重心算出部106aは、算出式として(式9)を用い、第1重心Aの値を測定点の値として(式9)に代入する。このように第1重心BとしてG(B01)が算出される。   Next, as shown in FIG. 10B, the first center of gravity A has G (A03) and G (A04) in the region B01, and there is no other. Therefore, the first centroid calculating unit 106a calculates the first centroid B in the region B01 using the centroids G (A03) and G (A04). The first centroid calculating unit 106a uses (Equation 9) as a calculation formula, and substitutes the value of the first centroid A into the (Equation 9) as the value of the measurement point. Thus, G (B01) is calculated as the first center of gravity B.

この例では、第1重心Bの結果が1つしか算出されなかったが、測定点の分布に依存して結果は当然異なる。   In this example, only one result of the first center of gravity B is calculated, but the result naturally varies depending on the distribution of measurement points.

また、第1重心算出部106aで使用する第1分割枠が第2重心算出部106bで使用する第2分割枠より間隔が広いため、第1重心Bをわかりやすく「広域の重心」と呼ぶ場合がある。   In addition, since the first divided frame used in the first centroid calculating unit 106a is wider than the second divided frame used in the second centroid calculating unit 106b, the first centroid B is referred to as a “wide-area centroid” in an easily understandable manner. There is.

続いて、図11を用い、第2重心の算出処理について説明する。   Next, the second centroid calculation process will be described with reference to FIG.

第2重心の算出処理は、用いる格子パターンが第1重心の算出処理と異なり、それ以外は第1重心の算出処理と同じである。したがって、算出された重心結果について、第2重心Aをg(a1)、第2重心Bをg(b1)などのように記して図中に示す。g(b1)はg(a1)とg(a2)との重心であり、g(b2)はg(a3)とg(a4)との重心であり、g(b3)はg(a5)と同じである。   The calculation process of the second centroid is the same as the calculation process of the first centroid except that the lattice pattern to be used is different from the calculation process of the first centroid. Therefore, the calculated center of gravity results are shown in the figure by indicating the second center of gravity A as g (a1), the second center of gravity B as g (b1), and the like. g (b1) is the center of gravity of g (a1) and g (a2), g (b2) is the center of gravity of g (a3) and g (a4), and g (b3) is g (a5) The same.

また、第2重心Bは、第1重心Bの「広域の重心」と対比させて、「個体の重心」と呼ぶ場合がある。   Further, the second centroid B may be referred to as an “individual centroid” in contrast to the “wide centroid” of the first centroid B.

以上のように、第1重心算出部106aは第1重心116aとして、例えばG(B01)を出力する。第2重心算出部106bは第2重心116bとして、例えば、g(b1)、g(b2)及びg(b3)を出力する。   As described above, the first centroid calculating unit 106a outputs, for example, G (B01) as the first centroid 116a. The second centroid calculating unit 106b outputs, for example, g (b1), g (b2), and g (b3) as the second centroid 116b.

<重心決定部107>
重心決定部107には、第1重心116a(広域の重心)、及び第2重心116b(個体の重心)が入力される。重心決定部107は、第2重心116bの中から、第2重心116bと第1重心116aとの位置関係に基づいて、少なくとも1つの重心を目標物体の位置として抽出する。つまり、重心決定部107は、第1重心116aと第2重心116bとを用いて、真の目標物体の個数に相当する重心を選別する機能を有する。
<Center of gravity determination unit 107>
The center-of-gravity determination unit 107 receives a first center of gravity 116a (wide-area center of gravity) and a second center of gravity 116b (individual center of gravity). The center-of-gravity determination unit 107 extracts at least one center of gravity as the position of the target object from the second center of gravity 116b based on the positional relationship between the second center of gravity 116b and the first center of gravity 116a. That is, the center-of-gravity determination unit 107 has a function of selecting a center of gravity corresponding to the number of true target objects using the first center of gravity 116a and the second center of gravity 116b.

図12のフローチャートを用い、重心決定方法を説明する。   The center-of-gravity determination method will be described using the flowchart of FIG.

まず、重心決定部107は、全領域で第1重心116a及び第2重心116bが共に1個ずつであるか否かを判定する(S201)。   First, the center-of-gravity determination unit 107 determines whether the first center of gravity 116a and the second center of gravity 116b are one each in the entire region (S201).

全領域で第1重心116a及び第2重心116bが共に1個ずつである場合(S201でYes)、重心決定部107は、目標物体(人)が1体であると判定し、当該第2重心116bを目標物体の位置に決定する(S211)。   When there is one first centroid 116a and one second centroid 116b in all regions (Yes in S201), the centroid determination unit 107 determines that the target object (person) is one, and the second centroid 116b is determined as the position of the target object (S211).

一方、全領域で第1重心116a及び第2重心116bが複数である場合(S201でNo)、重心決定部107は、距離レンジごとに以下の処理を行う。ここで、距離レンジが異なる場合干渉は発生しないので、距離レンジ間では干渉の影響を考慮する必要はない。   On the other hand, when there are a plurality of first centroids 116a and second centroids 116b in the entire region (No in S201), the centroid determination unit 107 performs the following process for each distance range. Here, since interference does not occur when the distance ranges are different, it is not necessary to consider the influence of interference between the distance ranges.

まず、重心決定部107は、距離レンジごとに第1重心116a及び第2重心116bを分離する(S202)。   First, the centroid determining unit 107 separates the first centroid 116a and the second centroid 116b for each distance range (S202).

次に、重心決定部107は、第1重心116a及び第2重心116bが含まれる距離レンジのうち一つを選択する(S203)。   Next, the center-of-gravity determination unit 107 selects one of the distance ranges including the first center of gravity 116a and the second center of gravity 116b (S203).

次に、重心決定部107は、ステップS203で選択した距離レンジに含まれる第1重心116a及び第2重心116bが共に1個ずつであるか否かを判定する(S204)。   Next, the center-of-gravity determination unit 107 determines whether there is one each of the first center of gravity 116a and the second center of gravity 116b included in the distance range selected in step S203 (S204).

距離レンジに含まれる第1重心116a及び第2重心116bが共に1個ずつである場合(S204でYes)、重心決定部107は、距離レンジ内に目標物体(人)が1体のみ含まれると判定し、当該第2重心116bを目標物体の位置に決定する(S209)。   When there is one each of the first centroid 116a and the second centroid 116b included in the distance range (Yes in S204), the centroid determination unit 107 indicates that only one target object (person) is included in the distance range. The second centroid 116b is determined as the position of the target object (S209).

一方、距離レンジに含まれる第1重心116a及び第2重心116bが複数である場合(S204でNo)、重心決定部107は、第1重心を基準にして第2重心を2つのグループ(左グループ及び右グループ)に分割する(S205)。そして、重心決定部107は、第1及び第2グループから、少なくとも1点ずつ第2重心を選択し、選択した第2重心を目標物体150の位置に決定する。   On the other hand, when there are a plurality of first centroids 116a and second centroids 116b included in the distance range (No in S204), the centroid determination unit 107 sets the second centroids as two groups (left group) based on the first centroids. And the right group) (S205). Then, the center-of-gravity determination unit 107 selects the second center of gravity at least one point from each of the first and second groups, and determines the selected second center of gravity as the position of the target object 150.

図13A及び図13Bは、ステップS205〜S208の処理を説明するための図である。   13A and 13B are diagrams for explaining the processing in steps S205 to S208.

図13Aに示す例では、選択された距離レンジに1個の第1重心G(B01)と、3個の第2重心g(b1)、g(b2)及びg(b3)とが含まれている。この場合、重心決定部107は、第1重心G(B01)を通り、かつy軸に並行な直線を基準に、第2重心g(b1)、g(b2)及びg(b3)を、当該直線より左側に位置する左グループと、当該直線より右側に位置する右グループとに分割する。この例では、左グループに第2重心g(b1)が含まれ、右グループに第2重心g(b2)及びg(b3)が含まれる。   In the example shown in FIG. 13A, the selected distance range includes one first centroid G (B01) and three second centroids g (b1), g (b2), and g (b3). Yes. In this case, the center-of-gravity determination unit 107 determines the second center of gravity g (b1), g (b2), and g (b3) based on a straight line that passes through the first center of gravity G (B01) and is parallel to the y-axis. Dividing into a left group located on the left side of the straight line and a right group located on the right side of the straight line. In this example, the second group includes the second centroid g (b1), and the right group includes the second centroids g (b2) and g (b3).

次に、重心決定部107は、各グループからパワーの大きい点を最大で2点ずつを選択する(S206)。ここでは、右グループに1点、左グループに2点、第2重心が含まれているので、重心決定部107は、左グループの第2重心g(b1)と、右グループの第2重心g(b2)及びg(b3)とを選択する。   Next, the center-of-gravity determination unit 107 selects a maximum of two points with high power from each group (S206). Here, since the right group includes one point, the left group includes two points, and the second centroid, the centroid determination unit 107 determines the second group centroid g (b1) of the left group and the second centroid g of the right group. Select (b2) and g (b3).

次に、重心決定部107は、ステップS206で選択した第2重心のうち、左グループから1点、かつ右グループから1点を選択し、選択したペアごとに、当該ペアに含まれる2点の重心M(ペア重心)を算出する(S207)。ここでは、図13Bに示すように、g(b1)とg(b2)との重心M12と、g(b1)とg(b3)との重心M13とが算出される。   Next, the center-of-gravity determination unit 107 selects one point from the left group and one point from the right group among the second centroids selected in step S206, and for each selected pair, two points included in the pair The center of gravity M (pair center of gravity) is calculated (S207). Here, as shown in FIG. 13B, the center of gravity M12 of g (b1) and g (b2) and the center of gravity M13 of g (b1) and g (b3) are calculated.

次に、重心決定部107は、第1重心と重心Mとの距離が最小となるペアを選択し、選択したペアに含まれる2つの第2重心を目標物体の位置に決定する(S208)。ここでは、図13Bに示すように、第1重心G(B01)に最も近い重心Mは、重心M12なので、重心決定部107は、重心M12のペアに含まれる第2重心g(b1)及びg(b2)を選択する。つまり、この場合、重心決定部107は、第2重心g(b1)と、第2重心g(b2)とに目標物体がそれぞれ存在すると判定する。   Next, the center-of-gravity determination unit 107 selects a pair that minimizes the distance between the first center of gravity and the center of gravity M, and determines two second centers of gravity included in the selected pair as the positions of the target objects (S208). Here, as shown in FIG. 13B, since the centroid M closest to the first centroid G (B01) is the centroid M12, the centroid determination unit 107 includes the second centroids g (b1) and g included in the pair of centroids M12. Select (b2). That is, in this case, the center-of-gravity determination unit 107 determines that the target objects exist at the second center of gravity g (b1) and the second center of gravity g (b2), respectively.

ここで、2人の目標物体が存在する場合、マイクロドップラー出力115で示される測定点には、2人の目標物体の胴体に対応する「準安定な測定点」と、2人の目標物体の腕や脚等に対応する「不安定な測定点」とが混在する。そして、第1重心116aは、この混在する測定点の重心である。言い換えると、第1重心116aは、準安定な測定点(偽像)の重心に対応する。また、第2重心116bは、この混在する測定点のうち、準安定な測定点に対応する反射点、つまり、2人の目標物体の胴体の重心の候補である。   Here, when there are two target objects, the measurement points indicated by the micro Doppler output 115 include “metastable measurement points” corresponding to the bodies of the two target objects, and the two target objects. “Unstable measurement points” corresponding to arms and legs are mixed. The first centroid 116a is the centroid of the mixed measurement points. In other words, the first centroid 116a corresponds to the centroid of the metastable measurement point (false image). The second centroid 116b is a reflection point corresponding to a metastable measurement point among the mixed measurement points, that is, a candidate for the centroid of the body of the two target objects.

そして、この例では、3つの第2重心116bが算出されている。また、上述した第1重心に最も近いペアを選択する処理は、この3つの第2重心116bから、準安定な測定点に対応する2つの反射点、つまり、2人の目標物体の重心を選択する処理に相当する。   In this example, three second centroids 116b are calculated. In addition, the process of selecting the pair closest to the first centroid described above selects the two reflection points corresponding to the metastable measurement points from the three second centroids 116b, that is, the centroids of the two target objects. It corresponds to the processing.

全ての距離レンジに対してステップS203〜S209の処理が終了していない場合(S210でNo)、ステップS203において、別の距離レンジが選択され、選択された距離レンジに対してステップS204以降の処理が行われる。また、全ての距離レンジに対してステップS203〜S209の処理が終了した場合(S210でYes)、重心決定部107は、重心決定処理を終了する。つまり、各距離レンジにおいて、ステップS208又はS209で選択された第2重心が目標物体の位置と決定される。   If the processes in steps S203 to S209 have not been completed for all distance ranges (No in S210), another distance range is selected in step S203, and the processes in and after step S204 are performed for the selected distance range. Is done. In addition, when the processes in steps S203 to S209 are completed for all distance ranges (Yes in S210), the centroid determination unit 107 ends the centroid determination process. That is, in each distance range, the second center of gravity selected in step S208 or S209 is determined as the position of the target object.

なお、スペクトラム拡散方式レーダにおけるレンジ分解能は、上記のWhと同程度に設定しておくことが好ましい。例えば、レンジ分解能は、0.3m〜0.6mであることが好ましい。なお、レンジ分解能は、擬似雑音符号の符号レートbを調整することで変更することができる。   The range resolution in the spread spectrum radar is preferably set to the same level as the above Wh. For example, the range resolution is preferably 0.3 m to 0.6 m. Note that the range resolution can be changed by adjusting the code rate b of the pseudo-noise code.

また、距離分解能を向上するためにレンジ分解能を例えば0.1mなど細かく設定する必要のある場合は、距離を細かく設定したうえで、重心決定部107は、複数の距離レンジ(例えば3レンジ又は6レンジ)を統合し、統合した仮想レンジごとにステップS203〜S209の処理を行なってもよい。   Further, when it is necessary to set the range resolution finely, for example, 0.1 m in order to improve the distance resolution, the center of gravity determination unit 107 sets the distance finely, and then the center-of-gravity determination unit 107 sets a plurality of distance ranges (eg, 3 ranges or 6 ranges). Range) may be integrated, and the processing of steps S203 to S209 may be performed for each integrated virtual range.

また、ステップS205〜S208において、第2重心116bそのものを用いるのではなく、第1重心116aを用いて第2重心116bを補正してもよい。具体的には、重心決定部107は、左グループに含まれる第2重心116bと、右グループに含まれる第2重心116bとに、第1重心116aのドップラー周波数及びパワーを等分配する。そして、重心決定部107は、その分配されたドップラー周波数と元の第2重心116bの周波数とを用い、補正後の第2重心116bの周波数を算出してもよい。こうすることで、偽像のある場合に第2重心116bから失われていた干渉によるドップラー周波数成分(すなわちドップラー速度成分)を補償できる。これにより、真に近い情報を反映できるようになる。   In steps S205 to S208, the second centroid 116b may be corrected using the first centroid 116a instead of using the second centroid 116b itself. Specifically, the centroid determining unit 107 equally distributes the Doppler frequency and power of the first centroid 116a to the second centroid 116b included in the left group and the second centroid 116b included in the right group. Then, the center-of-gravity determination unit 107 may calculate the corrected frequency of the second center of gravity 116b using the distributed Doppler frequency and the original frequency of the second center of gravity 116b. By doing so, the Doppler frequency component (that is, the Doppler velocity component) due to the interference lost from the second centroid 116b when there is a false image can be compensated. As a result, information close to true can be reflected.

なお、本実施の形態では、正方格子パターンを用いた場合について説明したが、図14A〜図15Cに示すようなさまざまな格子パターンを適用してもよい。   In the present embodiment, the case of using a square lattice pattern has been described. However, various lattice patterns as shown in FIGS. 14A to 15C may be applied.

図14Aは2次元の矩形格子を示し、正方格子はこの特殊な場合である。   FIG. 14A shows a two-dimensional rectangular grid, which is a special case.

図14Bは1次元の矩形格子を示す。この1次元の矩形格子は、ドップラー速度の干渉による偽像が方向推定のエラーで起こることに特化して、距離方向の区切りを省略したものである。なお、スペクトラム拡散方式レーダでは、そのレンジ分解能を距離方向の区切りとして用いることができる。   FIG. 14B shows a one-dimensional rectangular grid. This one-dimensional rectangular lattice is obtained by omitting the distance direction demarcation, specializing in that false images due to Doppler velocity interference occur due to direction estimation errors. In the spread spectrum radar, the range resolution can be used as a separation in the distance direction.

また、図14A及び図14Bに示す矩形格子は、その遠近に関わらず、横方向(x方向)の間隔が均等になるため、目標物体の距離に関わらずその実体の大きさ(幅)に対応した一意の区切りが可能である。よって、これらの矩形格子は、目標物体の大きさを利用して複数物体を分離する場合に扱いやすいという利点がある。   In addition, the rectangular lattice shown in FIG. 14A and FIG. 14B has a uniform horizontal (x-direction) interval regardless of the distance, and therefore corresponds to the size (width) of the entity regardless of the distance of the target object. Unique delimiters are possible. Therefore, these rectangular grids have an advantage that they are easy to handle when a plurality of objects are separated using the size of the target object.

一方、図14C及び図14Dはそれぞれ2次元、及び1次元の扇状格子を示している。レーダの測定系が極座標系であるため、格子が扇形であると処理の上での親和性が高い。   On the other hand, FIGS. 14C and 14D show two-dimensional and one-dimensional fan lattices, respectively. Since the radar measurement system is a polar coordinate system, if the grid is a sector, the processing affinity is high.

図15Aは、1次元の矩形格子と距離方向の扇状格子とを組み合わせた格子パターンである。この格子は、矩形格子による物体の大きさを反映した物体分離と、扇状格子による測定系(偽像発生のメカニズム)の親和性とを加味した構成である。   FIG. 15A shows a lattice pattern in which a one-dimensional rectangular lattice and a fan-shaped lattice in the distance direction are combined. This lattice has a structure that takes into account the object separation reflecting the size of the object by the rectangular lattice and the affinity of the measurement system (false image generation mechanism) by the fan-shaped lattice.

また、図15B及び図15Cに示すように、精度を高めたい距離又は方向に対して区切り幅を狭めたような格子間隔を設定してもよい。   Further, as shown in FIGS. 15B and 15C, a lattice interval in which the separation width is narrowed with respect to the distance or direction in which accuracy is desired to be increased may be set.

(変形例1)
また、第1重心116aに応じて、第2分割枠を決定してもよい。例えば、図16Aに示すように、距離レンジごとに第1重心116aを1点決定し、第2分割枠Aの交点座標を第1重心116aと一致させるように設定する。このようにすることで、第1重心116aに対する左右の位置関係を意識して動的に第2重心116bの算出及び重心の決定を行える。
(Modification 1)
Further, the second divided frame may be determined according to the first center of gravity 116a. For example, as shown in FIG. 16A, one point of the first centroid 116a is determined for each distance range, and the intersection coordinates of the second divided frame A are set to coincide with the first centroid 116a. By doing so, it is possible to dynamically calculate the second centroid 116b and determine the centroid while taking into account the left-right positional relationship with respect to the first centroid 116a.

さらに、図16Bに示すように、図14Bに示す1次元の矩形格子と、スペクトラム拡散方式で定まる距離レンジとを組み合わせるとともに、距離レンジごとに矩形格子の区切り位置を、当該区切り位置が第1重心と一致するように左右にシフトさせてもよい。   Further, as shown in FIG. 16B, the one-dimensional rectangular lattice shown in FIG. 14B is combined with the distance range determined by the spread spectrum method, and the separation position of the rectangular lattice is set for each distance range. May be shifted left and right so as to match.

(変形例2)
第2重心算出部106bにおいて第2重心116bを算出する際、分割領域内の測定点の個数、すなわち、重心に寄与した測定点数を記録するようにしておいてもよい。そして、重心決定処理(図12)において、第2重心116bの中から重心に寄与した測定点数が最大の分割領域に含まれる重心、又はその重心に最近接の重心を選択するようにしてもよい。
(Modification 2)
When the second centroid calculating unit 106b calculates the second centroid 116b, the number of measurement points in the divided area, that is, the number of measurement points contributing to the centroid may be recorded. Then, in the center-of-gravity determination process (FIG. 12), the center of gravity included in the divided region having the maximum number of measurement points contributing to the center of gravity from the second center of gravity 116b, or the center of gravity closest to the center of gravity may be selected. .

このようにすることで、測定点群の集中と広がりとを考慮した重心、すなわち、物体形状における幾何的中心を反映した重心を選択できる。   In this way, it is possible to select a centroid that takes into account the concentration and spread of the measurement point group, that is, a centroid that reflects the geometric center of the object shape.

また、図12のフローに示す物理的中心として選択した重心と、変形例2のような幾何的な中心として選択した重心とを両方算出し、両者が一致するかどうかを吟味することで、選択された重心の確からしさを判断することもできる。   12 is calculated by calculating both the center of gravity selected as the physical center shown in the flow of FIG. 12 and the center of gravity selected as the geometric center as in the second modification, and examining whether or not they match. It is also possible to determine the certainty of the center of gravity.

以上のように、本実施の形態に係るレーダシステム100は、重心決定部107の出力である重心出力117と、イメージング結果であるマイクロドップラー出力115による取得イメージとを表示画面上に表示することができる。これによって、目標物体の形状イメージとその目標物体の位置とを同時に、又は必要に応じてどちらか一方をモニタすることができる。   As described above, the radar system 100 according to the present embodiment can display the center-of-gravity output 117 that is the output of the center-of-gravity determination unit 107 and the acquired image by the micro Doppler output 115 that is the imaging result on the display screen. it can. Thereby, either the shape image of the target object and the position of the target object can be monitored at the same time or as necessary.

これにより、レーダシステム100は、目標物体の形状イメージが不鮮明であっても、少なくとも物体の個数、位置、及び速度などのマクロな情報に関しては、分離して表示することができる。これは、形状を解釈する際の重要な情報となる。   Thereby, even if the shape image of the target object is unclear, the radar system 100 can separately display at least macro information such as the number, position, and speed of the objects. This is important information when interpreting the shape.

以上、本発明の実施の形態1に係るレーダシステム100は、ドップラー速度の干渉により偽像が発生する状況であっても、アンテナ数を増やすことなく、複数物体個々についてマクロな情報を推定できる。このように、レーダシステム100は、物体の位置の検出精度を向上できる。   As described above, the radar system 100 according to Embodiment 1 of the present invention can estimate macro information for each of a plurality of objects without increasing the number of antennas even in a situation where a false image is generated due to interference of Doppler velocity. Thus, the radar system 100 can improve the detection accuracy of the position of the object.

(実施の形態2)
図17は、実施の形態2に係るレーダシステム200の構成を示すブロック図である。図17に示すレーダシステム200は、実施の形態1で説明したレーダシステム100の構成に加え、追尾予測部208を備える。また、重心決定部207が、追尾予測部208の出力である予測出力218を用いる点が異なる。また、実施の形態2に係るレーダシステム200は、実施の形態1のように目標物体の数が3以上の場合にも適用できる。
(Embodiment 2)
FIG. 17 is a block diagram showing a configuration of the radar system 200 according to the second embodiment. A radar system 200 shown in FIG. 17 includes a tracking prediction unit 208 in addition to the configuration of the radar system 100 described in the first embodiment. Further, the center of gravity determination unit 207 is different in that the prediction output 218 that is the output of the tracking prediction unit 208 is used. The radar system 200 according to the second embodiment can also be applied when the number of target objects is three or more as in the first embodiment.

なお、実施の形態1と共通部分に関しては実施の形態1と同じ符号を付して説明を省略する。   In addition, regarding the common part with Embodiment 1, the same code | symbol as Embodiment 1 is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.

<追尾予測部208>
追尾予測部208は、重心決定部207から出力された重心出力217が入力される。重心決定部207の説明は後述するが、出力される重心出力217は実施の形態1と同様である。
<Tracking prediction unit 208>
The tracking prediction unit 208 receives the centroid output 217 output from the centroid determination unit 207. The center of gravity determining unit 207 will be described later, but the output of the center of gravity 217 is the same as that of the first embodiment.

追尾予測部208は、重心決定部207により決定された、過去の目標物体の位置を用いて、未来の目標物体の位置である予測位置を予測する。具体的には、追尾予測部208は、測定データとして重心出力217を時系列で逐次取得する。また、追尾予測部208は、次のステップ(未来)の重心位置を推定(予測という)することのできる予測フィルタを含んでいる。そのような予測フィルタにはカルマンフィルタがある。このような予測フィルタによる、過去から現在に至る推定値は、測定結果が都度反映され、修正しながら漸化的に定まるため、目標物体の追尾(トラッキング)に利用されている。   The tracking prediction unit 208 uses the past target object position determined by the center-of-gravity determination unit 207 to predict a predicted position that is the future target object position. Specifically, the tracking prediction unit 208 sequentially acquires the centroid output 217 in time series as measurement data. In addition, the tracking prediction unit 208 includes a prediction filter that can estimate (referred to as “prediction”) the barycentric position of the next step (future). Such a prediction filter includes a Kalman filter. The estimated value from the past to the present by such a prediction filter is used for tracking (tracking) of the target object because the measurement result is reflected each time and is determined gradually while being corrected.

さらに、追尾予測部208では、レーダシステム100により検知される目標物体の個数を予測する。具体的には、予測フィルタによって、検知外領域(検知性能又は物理的遮蔽によってシステムで検知できない領域)への目標物体の出入りがあるか(すなわち物体数の増減があるか)、又は、複数物体の同一距離レンジへの進入があるか(すなわち偽像の発生があるか)を予測できる。そこで、追尾予測部208は、個数変動の予測を使って物体個数を修正し、目標物体の個数を予め決定する。   Further, the tracking prediction unit 208 predicts the number of target objects detected by the radar system 100. Specifically, the prediction filter may cause the target object to enter or exit from the non-detection area (area that cannot be detected by the system due to detection performance or physical occlusion) (that is, whether the number of objects increases or decreases), or multiple objects It is possible to predict whether there is an approach to the same distance range (that is, whether a false image is generated). Accordingly, the tracking prediction unit 208 corrects the number of objects using the prediction of the number variation, and determines the number of target objects in advance.

具体的には、追尾予測部208は、過去において物体の個数が2であり、予測フィルタによって、現在又は次ステップで偽像が生じていると判明すれば、個数の判定は2にする。これにより、偽像の影響で重心の候補(第2重心116b)が3つ以上出力されたとしても、そのうち2つを選択すればよいことが明確となる。   Specifically, the tracking prediction unit 208 sets the number determination to 2 if the number of objects in the past is 2 and the prediction filter determines that a false image has occurred at the current or next step. As a result, even if three or more centroid candidates (second centroid 116b) are output due to the influence of the false image, it is clear that only two of them should be selected.

このように、予測出力218は、目標物体の個数Nと、それぞれの予測値(Xpi,Ypi,Zpi)又は(Rpi,Api,Epi)の情報(ただし、i=1,2,・・・N)と、偽像判定情報FIとを含む。例えば、N=2のとき、(Xp1,Yp1,Zp1)、及び(Xp2,Yp2,Zp2)の2組のデータが出力される。   As described above, the predicted output 218 includes the number N of target objects and information on the respective predicted values (Xpi, Ypi, Zpi) or (Rpi, Api, Epi) (where i = 1, 2,... N ) And false image determination information FI. For example, when N = 2, two sets of data (Xp1, Yp1, Zp1) and (Xp2, Yp2, Zp2) are output.

また、偽像判定情報FIとは、(Xp1,Yp1,Zp1)、及び(Xp2,Yp2,Zp2)のレンジ番号をそれぞれRp1、Rp2とすると、例えば、Rp1=Rp2のとき、FI=1(偽像確定)であり、Rp1≠Rp2のとき、FI=0(偽像なし)である。   Further, the false image determination information FI is, for example, when Rp1 = Rp2 and FI = 1 (false) when the range numbers of (Xp1, Yp1, Zp1) and (Xp2, Yp2, Zp2) are Rp1 and Rp2, respectively. When Rp1 ≠ Rp2, FI = 0 (no false image).

または、さらに多段階に判定し、|Rp1−Rp2|=0のとき、FI=2(偽像確定)であり、|Rp1−Rp2|=1のとき、FI=1(偽像予備段階)であり、それ以外のとき、FI=0(偽像なし)であってもよい。   Alternatively, the determination is further performed in multiple stages. When | Rp1-Rp2 | = 0, FI = 2 (fake image determination), and when | Rp1-Rp2 | = 1, FI = 1 (false image preliminary stage). Yes, otherwise it may be FI = 0 (no false image).

なお、予測出力218は距離レンジごとに区切って処理されることが好ましい。そうすることにより、問題となる距離レンジを区別して扱えるため、偽像の有無に応じた適切な重心決定を行うことができるようになる。   Note that the predicted output 218 is preferably processed by being divided for each distance range. By doing so, the distance range in question can be distinguished and handled, so that it is possible to determine an appropriate center of gravity according to the presence or absence of a false image.

<重心決定部207>
重心決定部207には、第1重心116a、第2重心116b及び予測出力218が入力される。重心決定部207は、実施の形態1の場合とは異なり、予測出力218で示される目標物体の個数及び位置に基づいて重心を決定する。具体的には、重心決定部207は、複数の第2重心116bのうち、追尾予測部208で予測された数の第2重心116bを目標物体の位置に決定する。
<Center of gravity determination unit 207>
The center of gravity determination unit 207 receives the first center of gravity 116a, the second center of gravity 116b, and the predicted output 218. Unlike the case of the first embodiment, the center-of-gravity determination unit 207 determines the center of gravity based on the number and positions of target objects indicated by the prediction output 218. Specifically, the center-of-gravity determination unit 207 determines the number of second centroids 116b predicted by the tracking prediction unit 208 among the plurality of second centroids 116b as the position of the target object.

図18は、重心決定処理のフローチャートである。また、図19及び図20は、重心決定部207における重心の選択方法を説明するための図である。   FIG. 18 is a flowchart of the center of gravity determination process. 19 and 20 are diagrams for explaining a method of selecting the center of gravity in the center of gravity determination unit 207.

以下では、同一距離レンジの情報のみ取り出し、当該情報が1次元の空間に丸められているものとして説明する。横軸はA値(方位角)又はX値(X位置)とする。   In the following description, it is assumed that only information of the same distance range is extracted and the information is rounded into a one-dimensional space. The horizontal axis is the A value (azimuth angle) or the X value (X position).

まず、予測出力218で示される物体個数はN=2であるとする。予測出力218で示される予測位置と第1重心116aとの位置関係に応じて、重心の選択方法が異なっている。   First, it is assumed that the number of objects indicated by the predicted output 218 is N = 2. The method of selecting the center of gravity differs depending on the positional relationship between the predicted position indicated by the predicted output 218 and the first center of gravity 116a.

まず、重心決定部207は、予測出力218において、偽像の発生が示されているか否かを判定する(S301)。具体的には、重心決定部207は、上記のF=1又は2の場合、偽像の発生があると判定し(S301でYes)、F=0の場合、偽像の発生がないと判定する(S301でNo)。   First, the center-of-gravity determination unit 207 determines whether or not generation of a false image is indicated in the predicted output 218 (S301). Specifically, the center-of-gravity determination unit 207 determines that a false image is generated when F = 1 or 2 (Yes in S301), and determines that no false image is generated when F = 0. (No in S301).

偽像の発生がある場合(S301でYes)、重心決定部207は、2つの予測位置の間に第1重心116aが存在するか否かを判定する(S302)。言い換えると、重心決定部207は、第1重心116aの左右の両方に予測重心が存在するか否かを判定する。   When a false image is generated (Yes in S301), the centroid determining unit 207 determines whether or not the first centroid 116a exists between the two predicted positions (S302). In other words, the centroid determining unit 207 determines whether or not predicted centroids exist on both the left and right sides of the first centroid 116a.

図19に示すように、2つの予測位置の間に第1重心116a(第1重心B)が存在する場合(S302でYes)、重心決定部207は、第2重心116bの中から各予測位置に最も近い点を選択する(S303)。具体的には、予測出力218で示される予測位置がN点の場合、重心決定部207は、複数の第2重心116bのうちのN点の各々と、N点の予測位置の各々との距離(又は距離の2乗)の和を算出する。そして、重心決定部207は、算出した和が最小となる組合せに含まれる第2重心116bを選択する。   As shown in FIG. 19, when the first centroid 116a (first centroid B) exists between two predicted positions (Yes in S302), the centroid determination unit 207 selects each predicted position from the second centroid 116b. The point closest to is selected (S303). Specifically, when the predicted position indicated by the predicted output 218 is N points, the centroid determining unit 207 determines the distance between each of the N points of the plurality of second centroids 116b and each of the N predicted positions. The sum of (or the square of the distance) is calculated. Then, the centroid determining unit 207 selects the second centroid 116b included in the combination that minimizes the calculated sum.

図19の例では、重心決定部207は、以下の6通りの距離dを計算し、最小距離の組合せを選択する。   In the example of FIG. 19, the center-of-gravity determination unit 207 calculates the following six distances d and selects a combination of minimum distances.

d12=(Xg1−Xp1)+(Xg2−Xp2)
d13=(Xg1−Xp1)+(Xg3−Xp2)
d21=(Xg2−Xp1)+(Xg1−Xp2)
d23=(Xg2−Xp1)+(Xg3−Xp2)
d31=(Xg3−Xp1)+(Xg1−Xp2)
d32=(Xg3−Xp1)+(Xg2−Xp2)
d12 = (Xg1-Xp1) 2 + (Xg2-Xp2) 2
d13 = (Xg1-Xp1) 2 + (Xg3-Xp2) 2
d21 = (Xg2-Xp1) 2 + (Xg1-Xp2) 2
d23 = (Xg2-Xp1) 2 + (Xg3-Xp2) 2
d31 = (Xg3-Xp1) 2 + (Xg1-Xp2) 2
d32 = (Xg3-Xp1) 2 + (Xg2-Xp2) 2

例えば、d12が最小距離であれば、重心決定部207は、重心出力217として第2重心Xg1及びXg2を選択する。   For example, if d12 is the minimum distance, the centroid determining unit 207 selects the second centroids Xg1 and Xg2 as the centroid output 217.

また、追尾予測部208では、追尾を実行するために、目標物体にラベリングして(識別番号を付けて)管理している。例えば、物体1に対する予測位置がXp1であり、物体2に対する予測位置がXp2である。したがって、重心出力217において、重心Xg1は物体1に対応付けられており、重心Xg2は物体2に対応付けられている。   In addition, the tracking prediction unit 208 manages the target object by labeling (with an identification number) in order to perform tracking. For example, the predicted position with respect to the object 1 is Xp1, and the predicted position with respect to the object 2 is Xp2. Therefore, in the centroid output 217, the centroid Xg1 is associated with the object 1 and the centroid Xg2 is associated with the object 2.

なお、ここでは位置の次元を1次元に落として説明したが、2次元及び3次元での評価が必要であれば、容易に拡張できる。   Although the description has been given here with the position dimension being reduced to one dimension, it can be easily expanded if evaluation in two dimensions and three dimensions is necessary.

また、位置の情報のみならず、ドップラー周波数F(Fg,Fp)も含めた最小距離を吟味することにより、動きの類似度を含めた評価が可能になるため、より好ましい。   Further, by examining not only the position information but also the minimum distance including the Doppler frequency F (Fg, Fp), evaluation including the similarity of motion is possible, which is more preferable.

例えば、i,jを指標、wを重み付け(物理次元の統一を含む)としたとき、下記(式10)を用いて距離dを算出すればよい。   For example, when i and j are indices and w is weighted (including unification of physical dimensions), the distance d may be calculated using the following (Equation 10).

d=Σi,j{(Xgi−Xpj)+w×(Fgi−Fpj)} ・・・(式10) d = Σi, j {(Xgi−Xpj) 2 + w × (Fgi−Fpj) 2 } (Equation 10)

図20は、予測位置の間に第1重心116aがない場合を示す図である。2つの予測位置の間に第1重心116aが存在しない場合(S302でNo)、重心決定部207は、予測出力218を判定に用いず、図12に示す実施の形態1の決定フローにより重心を選択する(S304)。   FIG. 20 is a diagram illustrating a case where the first centroid 116a is not present between the predicted positions. When the first centroid 116a does not exist between the two predicted positions (No in S302), the centroid determination unit 207 does not use the prediction output 218 for the determination, and determines the centroid according to the determination flow of the first embodiment shown in FIG. Select (S304).

また、予測出力218において偽像の発生がないことが示される場合(S301でNo)、図21に示すように第2重心算出部106bで算出された複数の第2重心Bをそのまま目標物体の位置として選択する(S305)。また、この場合、第1重心算出部106aは、第1重心116aを算出しなくてもよい。   If the predicted output 218 indicates that no false image is generated (No in S301), the plurality of second centroids B calculated by the second centroid calculation unit 106b as they are as shown in FIG. The position is selected (S305). In this case, the first centroid calculating unit 106a may not calculate the first centroid 116a.

なお、ここでは、物体が2個の場合を説明したが、予測出力218により3個以上の物体が予測されている場合にも同様の処理を行うことができる。   Although the case where there are two objects has been described here, the same processing can be performed when three or more objects are predicted by the prediction output 218.

(実施の形態2の変形例1)
また、重心決定部207は、上述した処理の代わりに、以下に示す処理を行なってもよい。
(Modification 1 of Embodiment 2)
The center-of-gravity determination unit 207 may perform the following process instead of the above-described process.

図22は、実施の形態2の変形例1に係る重心決定処理のフローチャートである。また、予測出力218において、物体個数が3以上(N≧3)のときの概略をN=3を例に図23に示す。N≧3のとき、重心決定部207では、次のフローにより重心を決定する。また、距離レンジごとに以下の処理が行われる。   FIG. 22 is a flowchart of the center-of-gravity determination process according to the first modification of the second embodiment. Further, in the predicted output 218, an outline when the number of objects is 3 or more (N ≧ 3) is shown in FIG. 23 by taking N = 3 as an example. When N ≧ 3, the center-of-gravity determination unit 207 determines the center of gravity according to the following flow. The following processing is performed for each distance range.

まず、重心決定部207は、第1重心116aを基準として、第2重心を左右のグループ(第1グループ及び第2グループ)に分割する(S321)。   First, the center-of-gravity determination unit 207 divides the second center of gravity into left and right groups (first group and second group) using the first center of gravity 116a as a reference (S321).

また、重心決定部207は、第1重心116aを基準として、予測候補を左右のグループ(第3グループ及び第4グループ)に分割する(S322)。   The center-of-gravity determination unit 207 divides the prediction candidates into left and right groups (third group and fourth group) using the first center of gravity 116a as a reference (S322).

次に、重心決定部207は、左右の両方のグループに予測位置が含まれているか否かを判定する(S323)。   Next, the center-of-gravity determination unit 207 determines whether the predicted position is included in both the left and right groups (S323).

予測位置が左右の両方のグループに含まれている場合(S323でYes)、重心決定部207は、グループごとに各予測位置に最も近い第2重心の組み合わせを、目標物体の位置として選択する(S324)。つまり、重心決定部207は、左グループに含まれる複数の第2重心のうち、左グループに含まれる各予測位置に最も近い第2重心と、右グループに含まれる複数の第2重心のうち、右グループに含まれる各予測位置に最も近い第2重心と、を目標物体の位置に決定する。具体的には、左グループに含まれる予測位置がN点の場合、重心決定部207は、左グループに含まれる複数の第2重心116bのうちのN点の各々と、N点の予測位置の各々との距離(又は距離の2乗)の和を算出する。そして、重心決定部207は、算出した和が最小となる組合せで重心を選択する。なお、右グループに対する処理も同様である。   When the predicted position is included in both the left and right groups (Yes in S323), the centroid determining unit 207 selects the combination of the second centroids closest to each predicted position for each group as the position of the target object ( S324). That is, the center-of-gravity determination unit 207 includes, among a plurality of second centroids included in the left group, a second centroid closest to each predicted position included in the left group and a plurality of second centroids included in the right group, The second centroid closest to each predicted position included in the right group is determined as the position of the target object. Specifically, when the predicted position included in the left group is N points, the centroid determining unit 207 determines each of the N points of the plurality of second centroids 116b included in the left group and the predicted position of the N points. The sum of the distance (or the square of the distance) with each is calculated. Then, the center-of-gravity determination unit 207 selects the center of gravity with a combination that minimizes the calculated sum. The same applies to the processing for the right group.

図23に示す例では、第2重心Xg1、Xg2及びXg3が左グループに含まれ、第2重心Xg4及びXg5が右グループに含まれる。また、予測位置Xp1及びXp2が左グループに含まれ、予測位置Xp3が右グループに含まれる。よって、重心決定部207は、左グループに含まれる3つの第2重心と2つの予測位置との組み合わせである6パターンについて、各第2重心と各予測位置との距離(又は距離の2乗)の和を算出する。ここでは、6つ組み合わせのうち、Xg1とXp1とのペアと、Xg2とXp1とのペアとを含む組み合わせの上記和が最も小さくなる。よって、重心決定部207は、予測位置Xp1に対応する第2重心としてXp1を選択し、予測位置Xp2に対応する第2重心としてXp2を選択する。   In the example illustrated in FIG. 23, the second centroids Xg1, Xg2, and Xg3 are included in the left group, and the second centroids Xg4 and Xg5 are included in the right group. Further, the predicted positions Xp1 and Xp2 are included in the left group, and the predicted position Xp3 is included in the right group. Therefore, the center-of-gravity determination unit 207 determines the distance (or the square of the distance) between each second center of gravity and each predicted position for six patterns that are combinations of three second center of gravity and two predicted positions included in the left group. The sum of is calculated. Here, among the six combinations, the sum of the combinations including the pair of Xg1 and Xp1 and the pair of Xg2 and Xp1 is the smallest. Therefore, the centroid determining unit 207 selects Xp1 as the second centroid corresponding to the predicted position Xp1, and selects Xp2 as the second centroid corresponding to the predicted position Xp2.

また、重心決定部207は、右グループに含まれる予測位置Xp3に対応する第2重心として、右グループに含まれる第2重心Xg4及びXg5のうち、当該予測位置Xp3に最も近い第2重心Xg4を選択する。   In addition, the center-of-gravity determination unit 207 uses the second center of gravity Xg4 closest to the predicted position Xp3 among the second centers of gravity Xg4 and Xg5 included in the right group as the second center of gravity corresponding to the predicted position Xp3 included in the right group. select.

一方、予測位置が左右のグループの一方にのみに含まれている場合(S323でYes)、重心決定部207は、予測位置が含まれないグループから1点、予測位置が含まれるグループからN−1点の第2重心を選択する(S325)。例えば、予測位置が左グループのみに含まれている場合、重心決定部207は、左グループに含まれるN個の予測位置のうち、N−1を選択する。例えば、重心決定部207は、左グループに含まれるN点の予測位置のうち、第1重心Bに最も近い予測位置を除くN−1点の予測位置を選択する。そして、重心決定部207は、選択したN−1点の予測位置に対して、距離の和が最小となるN−1点の第2重心を選択する。また、重心決定部207は、右グループに含まれる第2重心のうち、第1重心116aに最も近い第2重心を選択する。   On the other hand, when the predicted position is included only in one of the left and right groups (Yes in S323), the center-of-gravity determination unit 207 determines that one point from the group that does not include the predicted position and N− from the group that includes the predicted position. One second centroid is selected (S325). For example, when the predicted position is included only in the left group, the center-of-gravity determination unit 207 selects N−1 from among the N predicted positions included in the left group. For example, the center-of-gravity determination unit 207 selects N-1 predicted positions excluding the predicted position closest to the first center of gravity B among the N predicted positions included in the left group. Then, the center-of-gravity determination unit 207 selects the N−1 second centroids that minimize the sum of the distances for the selected predicted positions of the N−1 points. The center-of-gravity determination unit 207 selects the second center of gravity closest to the first center of gravity 116a among the second centers of gravity included in the right group.

このように、第1重心116aを基準にすることで、予測位置と第2重心116bとのペアリングの組合せ数を減らすこととができる。さらに、ドップラー速度の干渉によって偽像が発生しても、可能な限り有効なデータを抽出できるようになる。このように、当該レーダシステム200は、より安定な追尾を実現できる。   In this way, by using the first centroid 116a as a reference, the number of combinations of pairing between the predicted position and the second centroid 116b can be reduced. Furthermore, even if a false image is generated due to interference of Doppler velocity, it is possible to extract data that is as effective as possible. As described above, the radar system 200 can realize more stable tracking.

以上、本発明の実施の形態2に係るレーダシステム200は、ドップラー速度の干渉による偽像がある状況であっても、アンテナ数を増やすことなく、測定点の中から目標物体個々のマクロな情報を推定及び分離できる。これにより、レーダシステム200は、安定なトラッキングを実現できる。   As described above, in the radar system 200 according to Embodiment 2 of the present invention, even in a situation where there is a false image due to interference of Doppler velocity, macro information of each target object can be obtained from the measurement points without increasing the number of antennas. Can be estimated and separated. Thereby, the radar system 200 can realize stable tracking.

以上、本発明の実施の形態に係るレーダシステムについて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。   Although the radar system according to the embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to this embodiment.

また、上記実施の形態に係るレーダシステムに含まれる処理部の一部又は全ては集積回路であるLSIとして実現してもよい。これらは個別に1チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように1チップ化されてもよい。   Further, a part or all of the processing units included in the radar system according to the above embodiment may be realized as an LSI that is an integrated circuit. These may be individually made into one chip, or may be made into one chip so as to include a part or all of them.

また、集積回路化はLSIに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後にプログラムすることが可能なFPGA(Field Programmable Gate Array)、又はLSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。   Further, the circuit integration is not limited to LSI, and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor. An FPGA (Field Programmable Gate Array) that can be programmed after manufacturing the LSI or a reconfigurable processor that can reconfigure the connection and setting of circuit cells inside the LSI may be used.

また、本発明の実施の形態に係る、レーダシステムの機能の一部又は全てを、CPU等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。   Moreover, you may implement | achieve part or all of the function of a radar system based on embodiment of this invention, when processors, such as CPU, run a program.

さらに、本発明は上記プログラムであってもよいし、上記プログラムが記録された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。また、上記プログラムは、インターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのは言うまでもない。   Furthermore, the present invention may be the above program or a non-transitory computer-readable recording medium on which the above program is recorded. Needless to say, the program can be distributed via a transmission medium such as the Internet.

また、上記実施の形態1〜2に係る、レーダシステム、及びそれらの変形例の機能のうち少なくとも一部を組み合わせてもよい。   Moreover, you may combine at least one part among the functions of the radar system which concerns on the said Embodiment 1-2, and those modifications.

また、上記で用いた数字は、全て本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。   Moreover, all the numbers used above are illustrated for specifically explaining the present invention, and the present invention is not limited to the illustrated numbers.

また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。   In addition, division of functional blocks in the block diagram is an example, and a plurality of functional blocks can be realized as one functional block, a single functional block can be divided into a plurality of functions, or some functions can be transferred to other functional blocks. May be. In addition, functions of a plurality of functional blocks having similar functions may be processed in parallel or time-division by a single hardware or software.

また、上記のステップが実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時(並列)に実行されてもよい。   In addition, the order in which the above steps are executed is for illustration in order to specifically describe the present invention, and may be in an order other than the above. Also, some of the above steps may be executed simultaneously (in parallel) with other steps.

更に、本発明の主旨を逸脱しない限り、本実施の形態に対して当業者が思いつく範囲内の変更を施した各種変形例も本発明に含まれる。   Further, various modifications in which the present embodiment is modified within the scope conceivable by those skilled in the art are also included in the present invention without departing from the gist of the present invention.

本発明は、ドップラーレーダシステムに適用できる。また、本発明は、このようなドップラーレーダシステムを用いる防犯システム又は衝突回避システムに有用である。   The present invention can be applied to a Doppler radar system. The present invention is useful for a crime prevention system or a collision avoidance system using such a Doppler radar system.

100、200 レーダシステム
101a 送信部
101b 受信部
102 距離算出部
103 ドップラー解析部
104 方向算出部
105 マイクロドップラー演算部
106 重心算出部
106a 第1重心算出部
106b 第2重心算出部
107、207 重心決定部
120 送信アンテナ
121、121a、121b、121c 受信アンテナ
111 受信信号
112 レンジ出力
113 ドップラー出力
114 方向出力
115 マイクロドップラー出力
116a 第1重心
116b 第2重心
117、217 重心出力
131、132 測定点
150、150a、150b 目標物体
161a、161b、162a、162b 反射点
208 追尾予測部
218 予測出力
901 レーダ装置
910 送信器
911 送信アンテナ
912、913 受信アンテナ
920、930 受信器
931、932、933 被測定物
100, 200 Radar system 101a Transmitter 101b Receiver 102 Distance calculator 103 Doppler analyzer 104 Direction calculator 105 Micro Doppler calculator 106 Center of gravity calculator 106a First center of gravity calculator 106b Second center of gravity calculator 107, 207 Center of gravity determiner 120 Transmitting antenna 121, 121a, 121b, 121c Receiving antenna 111 Received signal 112 Range output 113 Doppler output 114 Direction output 115 Micro Doppler output 116a 1st center of gravity 116b 2nd center of gravity 117, 217 Center of gravity output 131, 132 Measurement points 150, 150a, 150b Target object 161a, 161b, 162a, 162b Reflection point 208 Tracking prediction unit 218 Prediction output 901 Radar device 910 Transmitter 911 Transmit antenna 912, 913 Receiving Antenna 920 and 930 receivers 931, 932, 933 DUT

Claims (11)

目標物体の位置を検知するドップラーレーダシステムであって、
送信信号を生成する送信部と、
前記送信信号を送信波として放射する送信アンテナと、
前記送信波が、前記目標物体に含まれる複数の反射点で反射された反射波を各々が受信する複数の受信アンテナと、
前記複数の受信アンテナで受信された複数の反射波の各々に対応する複数の受信信号を生成する受信部と、
前記複数の受信信号間の位相差を用いて、前記ドップラーレーダシステムに対する前記複数の反射点の各々の方向を算出する方向算出部と、
前記送信信号と前記受信信号との遅延量を用いて、前記ドップラーレーダシステムと前記複数の反射点との各々の距離を算出する距離算出部と、
前記複数の反射点の各々の方向と距離とを用いて、前記複数の反射点の各々の位置を示す複数の測定点を算出するマイクロドップラー演算部と、
第1間隔を有する第1分割枠を用いて、前記複数の測定点うち、前記第1分割枠で分割された各第1分割領域に含まれる測定点の第1重心を算出する第1重心算出部と、
前記第1間隔より狭い第2間隔を有する第2分割枠を用いて、前記複数の測定点のうち、前記第2分割枠で分割された各第2分割領域に含まれる測定点の第2重心を算出する第2重心算出部と、
複数の前記第2重心の中から、前記第2重心と前記第1重心との位置関係に基づいて、少なくとも1つの第2重心を前記目標物体の位置に決定する重心決定部とを備える
ドップラーレーダシステム。
A Doppler radar system for detecting the position of a target object,
A transmission unit for generating a transmission signal;
A transmission antenna that radiates the transmission signal as a transmission wave;
A plurality of receiving antennas each receiving a reflected wave reflected by a plurality of reflecting points included in the target object;
A receiving unit that generates a plurality of received signals corresponding to each of a plurality of reflected waves received by the plurality of receiving antennas;
A direction calculation unit that calculates the direction of each of the plurality of reflection points with respect to the Doppler radar system using a phase difference between the plurality of reception signals;
A distance calculation unit that calculates each distance between the Doppler radar system and the plurality of reflection points using a delay amount between the transmission signal and the reception signal;
A micro-Doppler computing unit that calculates a plurality of measurement points indicating the positions of the plurality of reflection points using the direction and distance of each of the plurality of reflection points;
First centroid calculation for calculating a first centroid of measurement points included in each first divided region divided by the first divided frame among the plurality of measurement points using a first divided frame having a first interval. And
A second center of gravity of the measurement points included in each of the second divided regions divided by the second divided frame among the plurality of measurement points using a second divided frame having a second interval narrower than the first interval. A second centroid calculating unit for calculating
A Doppler radar comprising: a center-of-gravity determining unit that determines at least one second center of gravity as the position of the target object based on a positional relationship between the second center of gravity and the first center of gravity among the plurality of second centers of gravity; system.
前記第2間隔は、前記目標物体の幅の略2倍であり、
前記第1間隔は、前記第2間隔の2倍以上である
請求項1記載のドップラーレーダシステム。
The second interval is approximately twice the width of the target object;
The Doppler radar system according to claim 1, wherein the first interval is at least twice as long as the second interval.
前記第1分割枠は、第3分割枠と、前記第3分割枠と異なる第4分割枠とを含み、
前記第2分割枠は、第5分割枠と、前記第5分割枠と異なる第6分割枠とを含み、
前記第1重心算出部は、
前記複数の測定点のうち、前記第3分割枠で分割された各第3分割領域に含まれる測定点の第3重心を算出し、
複数の前記第3重心のうち、前記第4分割枠で分割された各第4分割領域に含まれる第3重心の重心を前記第1重心として算出し、
前記第2重心算出部は、
前記複数の測定点のうち、前記第5分割枠で分割された各第5分割領域に含まれる測定点の第5重心を算出し、
複数の前記第5重心のうち、前記第6分割枠で分割された各第6分割領域に含まれる第5重心の重心を前記第2重心として算出する
請求項1又は2記載のドップラーレーダシステム。
The first divided frame includes a third divided frame and a fourth divided frame different from the third divided frame,
The second divided frame includes a fifth divided frame and a sixth divided frame different from the fifth divided frame,
The first center-of-gravity calculation unit
Of the plurality of measurement points, calculate a third center of gravity of the measurement points included in each third divided region divided by the third division frame,
Of the plurality of third centroids, calculate the centroid of the third centroid included in each fourth divided region divided by the fourth division frame as the first centroid,
The second centroid calculating unit
Of the plurality of measurement points, calculate a fifth center of gravity of the measurement points included in each fifth divided region divided by the fifth division frame,
3. The Doppler radar system according to claim 1, wherein among the plurality of fifth centroids, a centroid of a fifth centroid included in each sixth divided region divided by the sixth division frame is calculated as the second centroid.
前記重心決定部は、
前記第1重心の位置を基準に、前記複数の第2重心を第1グループと第2グループとに分割し、
前記第1及び第2グループから、少なくとも1点ずつ第2重心を選択し、
選択した前記第2重心を前記目標物体の位置に決定する
請求項1〜3のいずれか1項に記載のドップラーレーダシステム。
The center-of-gravity determination unit
Dividing the plurality of second centroids into a first group and a second group based on the position of the first centroid;
Selecting a second centroid from each of the first and second groups at least one point;
The Doppler radar system according to claim 1, wherein the selected second center of gravity is determined as the position of the target object.
前記重心決定部は、
前記第1グループに含まれる第2重心と前記第2グループに含まれる第2重心とで構成されるペアごとに、当該ペアに含まれる2点の第2重心の重心であるペア重心を算出し、
算出した複数のペア重心のうち、前記第1重心に最も近い前記ペア重心のペアを選択し、
選択したペアに含まれる2点の第2重心を2つの前記目標物体の位置に決定する
請求項4記載のドップラーレーダシステム。
The center-of-gravity determination unit
For each pair composed of the second centroid included in the first group and the second centroid included in the second group, a pair centroid that is the centroid of the two second centroids included in the pair is calculated. ,
Of the plurality of calculated pair centroids, select the pair of the pair centroids closest to the first centroid,
The Doppler radar system according to claim 4, wherein two second centroids included in the selected pair are determined as positions of the two target objects.
前記ドップラーレーダシステムは、さらに、
前記重心決定部により決定された、過去の前記目標物体の位置を用いて、未来の前記目標物体の位置である予測位置を予測する追尾予測部を備え、
前記追尾予測部は、前記ドップラーレーダシステムにより検知される目標物体の数を予測し、
前記重心決定部は、前記複数の第2重心のうち、前記追尾予測部で予測された数の第2重心を前記目標物体の位置に決定する
請求項1〜3のいずれか1項に記載のドップラーレーダシステム。
The Doppler radar system further includes:
A tracking prediction unit that predicts a predicted position that is the position of the target object in the future using the position of the target object in the past determined by the center of gravity determination unit;
The tracking prediction unit predicts the number of target objects detected by the Doppler radar system,
The center of gravity determination unit determines the number of second centroids predicted by the tracking prediction unit among the plurality of second centroids as the position of the target object. Doppler radar system.
前記重心決定部は、
前記追尾予測部により予測された複数の前記予測位置の間に前記第1重心が存在する場合、前記複数の第2重心のうち、各前記予測位置に最も近い第2重心を前記目標物体の位置に決定し、
前記追尾予測部により予測された複数の前記予測位置の間に前記第1重心が存在しない場合、前記複数の第2重心の中から、前記第2重心と前記第1重心との位置関係に基づいて、少なくとも1つの第2重心を前記目標物体の位置に決定する
請求項6記載のドップラーレーダシステム。
The center-of-gravity determination unit
When the first centroid exists between the plurality of predicted positions predicted by the tracking prediction unit, the second centroid closest to each predicted position among the plurality of second centroids is determined as the position of the target object. Decided on
When the first centroid does not exist between the plurality of predicted positions predicted by the tracking prediction unit, based on the positional relationship between the second centroid and the first centroid from among the plurality of second centroids. The Doppler radar system according to claim 6, wherein at least one second center of gravity is determined as the position of the target object.
前記重心決定部は、
前記第1重心の位置を基準に、前記複数の第2重心を第1グループと第2グループとに分割し、
前記第1重心の位置を基準に、複数の前記予測位置を第3グループと第4グループとに分割し、
前記第1グループに含まれる複数の第2重心のうち、前記第3グループに含まれる各予測位置に最も近い第2重心と、前記第2グループに含まれる複数の第2重心のうち、前記第4グループに含まれる各予測位置に最も近い第2重心と、を前記目標物体の位置に決定する
請求項6記載のドップラーレーダシステム。
The center-of-gravity determination unit
Dividing the plurality of second centroids into a first group and a second group based on the position of the first centroid;
Dividing the plurality of predicted positions into a third group and a fourth group based on the position of the first center of gravity;
Of the plurality of second centroids included in the first group, the second centroid closest to each predicted position included in the third group, and the second centroid included in the second group. The Doppler radar system according to claim 6, wherein a second center of gravity closest to each predicted position included in four groups is determined as the position of the target object.
前記重心決定部は、
前記第3グループ及び前記第4グループの両方に予測位置が含まれる場合、前記第1グループに含まれる複数の第2重心のうち、前記第3グループに含まれる各予測位置に最も近い第2重心と、前記第2グループに含まれる複数の第2重心のうち、前記第4グループに含まれる各予測位置に最も近い第2重心と、を前記目標物体の位置に決定し、
前記第3グループにN(Nは3以上の整数)点の予測位置が含まれ、かつ前記第4グループに予測位置が含まれない場合、前記第1グループに含まれるN−1点の第2重心と、前記第2グループに含まれる1点の第2重心と、を前記目物体の位置に決定する
請求項8記載のドップラーレーダシステム。
The center-of-gravity determination unit
When the predicted position is included in both the third group and the fourth group, the second centroid closest to each predicted position included in the third group among the plurality of second centroids included in the first group. And the second centroid closest to each predicted position included in the fourth group among the plurality of second centroids included in the second group is determined as the position of the target object,
When the third group includes N (N is an integer of 3 or more) predicted positions, and the fourth group does not include a predicted position, the second of N−1 points included in the first group. The Doppler radar system according to claim 8, wherein a center of gravity and a second center of gravity of one point included in the second group are determined as the positions of the eye objects.
前記重心決定部は、
同一の距離レンジに複数の予測位置が含まれる場合、前記複数の第2重心の中から、前記第2重心と前記第1重心との位置関係に基づいて、少なくとも1つの第2重心を前記目標物体の位置に決定し、
同一の距離レンジに一つの予測位置のみが含まれる場合、前記第2重心を前記目標物体の位置に決定する
請求項6記載のドップラーレーダシステム。
The center-of-gravity determination unit
When a plurality of predicted positions are included in the same distance range, at least one second centroid is determined from the plurality of second centroids based on a positional relationship between the second centroid and the first centroid. Determine the position of the object,
The Doppler radar system according to claim 6, wherein when only one predicted position is included in the same distance range, the second centroid is determined as the position of the target object.
ドップラーレーダシステムを用いて目標物体の位置を検知する物体検知方法であって、
送信信号を生成するステップと、
送信アンテナにより、前記送信信号を送信波として放射するステップと、
前記送信波が、前記目標物体に含まれる複数の反射点で反射された反射波を、複数の受信アンテナの各々で受信するステップと、
前記複数の受信アンテナで受信された複数の反射波の各々に対応する複数の受信信号を生成するステップと、
前記複数の受信信号間の位相差を用いて、前記ドップラーレーダシステムに対する前記複数の反射点の各々の方向を算出するステップと、
前記送信信号と前記受信信号との遅延量を用いて、前記ドップラーレーダシステムと前記複数の反射点との各々の距離を算出するステップと、
前記複数の反射点の各々の方向と距離とを用いて、前記複数の反射点の各々の位置を示す複数の測定点を算出するステップと、
第1間隔を有する第1分割枠を用いて、前記複数の測定点うち、前記第1分割枠で分割された各第1分割領域に含まれる測定点の第1重心を算出するステップと、
前記第1間隔より狭い第2間隔を有する第2分割枠を用いて、前記複数の測定点のうち、前記第2分割枠で分割された各第2分割領域に含まれる測定点の第2重心を算出するステップと、
複数の前記第2重心の中から、前記第2重心と前記第1重心との位置関係に基づいて、少なくとも1つの第2重心を前記目標物体の位置に決定するステップとを含む
物体検知方法。
An object detection method for detecting the position of a target object using a Doppler radar system,
Generating a transmission signal; and
Radiating the transmission signal as a transmission wave by a transmission antenna;
Receiving the reflected waves reflected by a plurality of reflection points included in the target object at each of a plurality of receiving antennas;
Generating a plurality of received signals corresponding to each of a plurality of reflected waves received by the plurality of receiving antennas;
Calculating a direction of each of the plurality of reflection points with respect to the Doppler radar system using a phase difference between the plurality of received signals;
Calculating each distance between the Doppler radar system and the plurality of reflection points using a delay amount between the transmission signal and the reception signal;
Using a direction and a distance of each of the plurality of reflection points to calculate a plurality of measurement points indicating positions of the plurality of reflection points;
Calculating a first centroid of measurement points included in each first divided region divided by the first divided frame out of the plurality of measurement points using a first divided frame having a first interval;
A second center of gravity of the measurement points included in each of the second divided regions divided by the second divided frame among the plurality of measurement points using a second divided frame having a second interval narrower than the first interval. Calculating steps,
Determining at least one second centroid as the position of the target object based on a positional relationship between the second centroid and the first centroid from among the plurality of second centroids.
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