CN106019269A - 雷达装置和行驶车辆探测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供能够高精度地探测行驶车辆的雷达装置。雷达装置的雷达接收单元(500)具有：从接收雷达信号的回波信号的天线(511)的接收信号，对每个范围，获取多普勒频率的多普勒频率获取单元(520)；从接收信号，对范围和多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示回波信号的强度的方位相关功率值的方位相关功率值计算单元(531)；从接收信号，对范围和多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值的归一化方位相关值计算单元(532)；以及基于方位相关功率值和归一化方位相关值，判定反射了雷达信号的物体是否为行驶车辆的行驶车辆检测单元(540)。

Description

雷达装置和行驶车辆探测方法

技术领域

本发明涉及雷达装置和行驶车辆探测方法。

背景技术

通过雷达装置探测物体(目标)的技术，例如记载在专利文献1和专利文献2中。

专利文献1中记载的雷达装置，对每个作为探索对象的距离的处理单位即距离库(range bin)采样包含物体的反射波和地面的反射波即地杂波的雷达接收波(接收信号)，对每个距离库求接收信号的多普勒分量。而且，专利文献1中记载的雷达装置，将多普勒频率区域中的接收信号的功率值(多普勒分量)的变动的大小与规定的阈值比较。根据这样的技术，即使在有地杂波的影响的情况下，在多普勒轴频域中，如果某一频率分量的功率比周围大，就能够作为物体来探测。

此外，专利文献2中记载的雷达装置，计算多个接收天线之间中的、拍频信号的峰值频率的相位差。而且，专利文献2中记载的雷达装置基于算出的多个接收天线之间的相位差和多个接收天线的相对位置关系，计算物体的方向。根据这样的技术，能够探测位于不同方向的多个物体的各个物体。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开昭60-122381号公报

专利文献2：日本特开2011-180030号公报

发明内容

发明要解决的问题

可是，为确保道路交通的安全等目的，有想要探测在周围存在行驶中的车辆(以下称为“行驶车辆”)的情况的这样的市场需求。

但是，在上述的以往技术中，无法区别检测行驶车辆和行人或人搬运的行李等其他物体。而且，在雷达装置自身的移动速度不明的情况下，也无法判定物体是否在移动。因此，期望能够高精度地探测行驶车辆的技术。

本发明的目的是，提供能够高精度地探测行驶车辆的雷达装置和行驶车辆探测方法。

解决问题的方案

本发明的雷达装置包括：多普勒频率获取单元，从接收雷达信号的回波信号的天线的接收信号，对每个范围，获取多普勒频率；方位相关功率值计算单元，从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的强度的方位相关功率值；归一化方位相关值计算单元，从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值；以及行驶车辆检测单元，基于所述方位相关功率值和所述归一化方位相关值，判定反射了所述雷达信号的物体是否为行驶车辆。

本发明的行驶车辆探测方法包括以下步骤：从接收雷达信号的回波信号的天线的接收信号，对每个范围，获取多普勒频率的步骤；从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的强度的方位相关功率值的步骤；从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值的步骤；以及基于所述方位相关功率值和所述归一化方位相关值，判定反射了所述雷达信号的物体是否为行驶车辆的步骤。

发明的效果

根据本发明，能够高精度地探测行驶车辆。

附图说明

图1是用于说明本实施方式中的行驶车辆探测的原理的概要的图。

图2是表示旋转的轮胎的各部位的、作为与雷达的相对速度的径向方向分量的图。

图3是表示本实施方式的雷达装置的结构的一例子的框图。

图4是表示本实施方式中的雷达发送单元的结构的一例子的框图。

图5是表示本实施方式中的雷达接收单元的结构的一例子的框图。

图6是表示本实施方式中的行驶车辆检测单元的结构的一例子的框图。

图7是表示本实施方式中的方位_多普勒功率图的一例子的图。

图8是表示本实施方式中的发送区间和发送周期的一例子的图。

图9是表示本实施方式中的发送信号的调频的情况的一例子的图。

图10是表示本实施方式中的多个接收天线的相对位置关系的一例子的图。

图11是表示本实施方式中的延迟分布数据的结构的一例子的图。

图12是表示本实施方式中的延迟分布数据的三维图形的一例子的图。

图13是表示本实施方式中的延迟分布数据的二维图形的一例子的图。

图14是本实施方式中的图13中所示的二维图形的局部放大图。

图15是表示本实施方式中的延迟分布数据的FFT处理结果的一例子的图。

图16是表示本实施方式中的多普勒频率数据的结构的一例子的图。

图17是表示本实施方式中的归一化方位相关值数据的三维绘图(plot)的一例子的图。

图18是表示本实施方式中的、对物体位于的距离库的最大功率多普勒频率分量的、方位和方位相关功率值之间的关系的一例子的图。

图19是表示本实施方式中的、对物体位于的距离库的最大功率多普勒频率分量的、方位和归一化方位相关值之间的关系的一例子的图。

图20是表示本实施方式中的、对行驶车辆的车身部单元(cell)的多普勒速度和方位相关功率值之间的关系的一例子的图。

图21是表示本实施方式中的、对行驶车辆的车身部单元的多普勒速度和归一化方位相关值之间的关系的一例子的图。

图22是表示本实施方式中的、对后方的行驶车辆的前轮部单元的多普勒速度和方位相关功率值之间的关系的一例子的图。

图23是表示本实施方式中的、对后方的行驶车辆的前轮部单元的多普勒速度和归一化方位相关值之间的关系的一例子的图。

图24是表示本实施方式中的、对后方的行驶车辆的后轮部单元的多普勒速度和方位相关功率值之间的关系的一例子的图。

图25是表示本实施方式中的、对后方的行驶车辆的后轮部单元的多普勒速度和归一化方位相关值之间的关系的一例子的图。

图26是表示本实施方式中的、对行人位于的单元的多普勒速度和方位相关功率值之间的关系的一例子的图。

图27是表示本实施方式中的、对行人位于的单元的多普勒速度和归一化方位相关值之间的关系的一例子的图。

图28是表示本实施方式的雷达装置的动作的一例子的流程图。

图29是表示本实施方式中的车轮位置判定处理的一例子的流程图。

具体实施方式

以下，参照附图详细地说明本发明的一实施方式。

<行驶车辆探测的概要>

首先，说明本实施方式中的行驶车辆探测的概要。

图1是用于说明本实施方式中的行驶车辆探测的概要的图。

如图1所示，本实施方式的雷达装置200，例如，被设置在车辆101的后部，向车辆101的后方发送雷达发送信号102。在行驶车辆111位于装载了雷达装置200的车辆(以下称为“本车辆”)101的后方时，发送的雷达信号102由行驶车辆111的各部位(例如前面112)反射，作为回波信号向雷达装置200返回来。

雷达装置200使用阵列天线(未图示)，接收回波信号。雷达装置200基于回波信号生成延迟分布，使用生成的延迟分布，计算规定的多普勒频率分量各自的功率值。而且，雷达装置200基于算出的功率值和阵列天线的位置信息，估计每个距离库和多普勒频率的组合的、信号的到来方位。

这里，延迟分布是表示距雷达装置200的距离和来自位于该距离的物体的回波信号的功率之间的关系的信息，这里“距离”也被称为“范围”。

此外，多普勒频率是，在反射了雷达信号的物体和雷达装置200之间存在距离方向的相对性运动的情况下，表示因多普勒效应在回波信号中产生的频率变动的信息。即，多普勒频率是表示物体的、对雷达装置200的距离方向的相对速度(多普勒速度)的频率。

再有，在本实施方式中，假设方位由水平面上的方向来定义。但是，方位也可以由垂直面上的方向、或水平面上的方向和垂直面上的方向的组合等、其他种类的方位来定义。再有，按照雷达装置200的阵列天线的配置，可估计的方位不同。

雷达装置200基于获取的各多普勒频率数据，对距离库和多普勒频率的每个组合，计算各方位的归一化方位相关值和方位相关功率值。

这里，归一化方位相关值是，关注的方位的、表示作为回波信号的到来方向的概率的参数。此外，方位相关功率值是，关注的方向的、加进了作为回波信号的到来方向的概率的、表示回波信号的功率的强度的值。

更具体地说，归一化方位相关值是，对每个关注方位角，将表示阵列天线的各接收天线的复数响应的方向矢量和表示各接收天线的接收信号的相关矢量之间的相关，以所述相关矢量的2范数归一化所得的结果。有关归一化方位相关值的细节，将后述。

此外，方位相关功率值是，通过阵列天线的各天线的接收信号构成的相关矢量和表示接收信号从规定的方向到来的情况下的各接收天线的复数响应的方向矢量的内积的平方所得的值。有关方位相关功率值的细节，将后述。

这里，将行驶车辆111的前面112之中的、右前轮位于的方位设为第1方位121、车身中央部位于的方位设为第2方位122、左前轮位于的方位设为第3方位123。

图1所示的第1曲线131～第3曲线133是顺序地表示第1方位121～第3方位123中的、多普勒频率和归一化方位相关值及方位相关功率值之间的关系的曲线。在第1曲线131～第3曲线133的各自中，横轴表示多普勒频率(fd)，右侧的纵轴是归一化方位相关值，左侧的纵轴表示方位相关功率值。此外，在第1曲线131～第3曲线133的各自中，虚线的曲线表示各多普勒频率中的归一化方位相关值，实线的曲线表示各多普勒频率中的方位相关功率值。

在存在移动物体的情况下，如第1曲线131～第3曲线133所示，产生归一化方位相关值(虚线)连续地升高的多普勒频带。

图2是用于说明旋转的轮胎部分的多普勒频率的图。

如图2所示，在行驶车辆111的情况下，车轮(轮胎)141旋转。因此，在从行驶车辆111的前方观测旋转中的车轮141时，由雷达装置200测量出的车轮141的各部位的多普勒速度分量包含由反射雷达的发送信号的各部位的旋转产生的多普勒速度分量。

例如，车轮141的正面中央部分142的旋转产生的速度方向143与雷达装置200的弧度方向(观测方向)144正交。因此，对于雷达装置200的部分142的相对速度与车身的移动速度大致相同。

另一方面，车轮141的正面上侧部分145的旋转产生的速度方向146与雷达装置200的弧度方向(观测方向)147不正交。因此，在这样的部分145中，旋转产生的多普勒速度分量148被追加，所以比车身的移动速度快的多普勒速度分量被检测。

其结果，雷达装置200测量出的车轮141的多普勒分量比车身速度扩展。这里，“多普勒扩展”表示某一物体的回波信号中包含的多普勒频率分量的个数，表示该物体的速度分量的范围。

因此，如图1的第1曲线131～第3曲线133所示，在车轮位于的第1方位121和第3方位123中，与车轮不存在的第2方位122相比，在更宽的频带中归一化方位相关值(虚线)升高。

此外，车辆的情况下，来自金属的车身部分的信号反射的程度高。因此，如车轮不存在的图1的第2的曲线132所示，在将与车身部分的相对速度对应的多普勒频率fd0为中心的窄频带中，方位相关功率值(实线)也为较高的值。

而且，车轮位于的第1方位121和第3方位123的情况下，如部分131a所示，在从车身部分的多普勒频率fd0偏移的频带中，方位相关功率值(实线)也取比较的高的值。该部分131a是车轮部分的速度分量。在这样的部分131a中，方位相关功率值的多普勒频率轴上的波形，在峰值部分、峰值部分的值和归一化方位相关值较低的部分的值之间缓慢并且平滑地变化。

在从车辆的前方或后方观测旋转中的车轮时，车轮表面的各所的多普勒速度，在车身部分的多普勒速度上加入由车轮的旋转产生的速度的向雷达装置200的弧度方向的分量，沿车轮表面大致连续地变化。因此，方位相关功率值如上述那样缓慢并且平滑地变化。

这样，在行驶车辆的车轮位于的方位中，多普勒频率轴之中的、归一化方位相关值高的频带中，方位相关功率值表示第1曲线131和第3曲线133那样的特征性的分布。

基于这样的见解，本实施方式的雷达装置200构成为通过对每个方位计算各多普勒频率的归一化方位相关值和方位相关功率值，从计算结果探测行驶车辆的车轮(以下，适当地仅称为“车轮”)，进行行驶车辆的探测。

而且，本实施方式的雷达装置200构成为基于探测到的多个车轮的相对位置等的特征，判定探测到的行驶车辆的车型。

<雷达装置的结构>

接着，说明本实施方式的雷达装置200的结构。

图3是表示雷达装置200的结构的一例子的框图。

在图3中，雷达装置200有基准信号生成单元300、雷达发送单元400、和雷达接收单元500。

基准信号生成单元300分别连接到雷达发送单元400和雷达接收单元500。基准信号生成单元300生成作为基准信号的参考信号，将生成的参考信号共用地供给到雷达发送单元400和雷达接收单元500。即，基准信号生成单元300使雷达发送单元400的处理和雷达接收单元500的处理同步。

雷达发送单元400基于参考信号生成高频的雷达信号，从发送天线423输出生成的雷达信号。

雷达接收单元500在第1接收天线511₁～第4接收天线551₄的各自中接收物体(目标)反射的雷达信号即回波信号(反射波信号)。然后，对第1接收天线511₁～第4接收天线511₄接收到的回波信号即第1接收信号～第4接收信号，雷达接收单元500基于参考信号进行规定的信号处理和数据处理，探测行驶车辆等的物体。

图4是表示雷达发送单元400的结构的一例子的框图。

在图4中，雷达发送单元400包括发送信号生成单元410和RF发送(Radio Frequency)单元420。发送信号生成单元410和RF发送单元420基于将参考信号倍增了不同的倍数或同一倍数所得的信号，分别动作。

发送信号生成单元410生成编码脉冲信号的发送信号，将生成的发送信号输出到RF发送单元420。再有，有关发送信号生成单元410生成的发送信号的细节，将后述。发送信号生成单元410包括码生成单元411、调制单元412、LPF(Low Pass Filter)单元413、以及D/A(Digital/Analog；数字/模拟)转换单元414。

码生成单元411生成规定的发送码，将生成的发送码输出到调制单元412。

调制单元412将输入的发送码进行脉冲调制而生成发送信号，将生成的发送信号输出到LPF单元413。

LPF单元413仅将输入的发送信号之中预先设定的限制频带以下的信号分量输出到D/A转换单元414。再有，LPF单元413也可以配置在后述的D/A转换单元414的后级。

D/A转换单元414将输入的数字的发送信号转换为模拟的发送信号，输出到RF发送单元420。

RF发送单元420将输入的发送信号进行上变频，生成载波频带(例如毫米波频带)的雷达发送信号，输出到发送天线423。发送天线423将RF发送单元420生成的雷达发送信号作为雷达信号(雷达发送信号)发射到雷达装置200的周围空间。RF发送单元420包括变频单元421、放大器422和发送天线423。

变频单元421通过将输入的发送信号进行上变频，生成载波频带(例如毫米波频带)的发送信号。然后，变频单元421将上变频后的发送信号输出到放大器422。更具体地说，变频单元421生成将参考信号倍增到规定倍的、载波频带的发送基准信号。然后，变频单元421基于生成的发送基准信号，将发送信号进行上变频。

放大器422将输入的发送信号的信号电平(level)放大到规定的信号电平，输出到发送天线423。

发送天线423将输入的发送信号作为雷达信号向雷达装置200的周围空间发射。由物体反射的雷达信号作为回波信号向雷达接收单元500返回来。

图5是表示雷达接收单元500的结构的一例子的框图。

在图5中，雷达接收单元500包括接收处理单元510、多普勒频率获取单元520、到来方向估计单元530、行驶车辆检测单元540以及结果输出单元550。

接收处理单元510进行回波信号的接收处理。接收处理单元510包括第1接收天线511₁～第4接收天线511₄、以及第1延迟分布生成单元512₁～第4延迟分布生成单元512₄。

第1接收天线511₁～第4接收天线511₄构成阵列天线，分别以一对一方式连接到第1延迟分布生成单元512₁～第4延迟分布生成单元512₄。第1接收天线511₁～第4接收天线511₄具有相同的结构，所以以下适当地作为“接收天线511”集中地说明。此外，对于第1延迟分布生成单元512₁～第4延迟分布生成单元512₄，由于也具有相同的结构，所以以下适当地作为“延迟分布生成单元512”集中地说明。

接收天线511接收回波信号，将接收到的回波信号作为接收信号输出到对应的(连接的)延迟分布生成单元512。

再有，第1接收天线511₁～第4接收天线511₄的相对位置关系被预先确定。第1接收天线511₁～第4接收天线511₄分别接收来自同一物体的回波信号时，在第1接收天线511₁～第4接收天线511₄接收的第1接收信号～第4接收信号之间，产生与这样的相对位置关系对应的相位差(以下称为“天线间相位差”)。有关天线间相位差的细节，将后述。

延迟分布生成单元512对于输入的接收信号，进行每规定的离散时刻的采样。然后，延迟分布生成单元512对分割了雷达装置200的探测对象距离的单位即距离库的各个距离库，计算接收信号的同相信号I(In-Phase)数据和正交信号Q(Quadrate)数据。

更具体地说，延迟分布生成单元512进行雷达发送信号和接收信号之间的相关处理，生成包含接收信号(回波信号)的到来延迟信息的相关信号，以规定的次数进行加法运算。由此，延迟分布生成单元512以由发送周期和加法运算次数确定的间隔，周期性地生成延迟分布。

然后，延迟分布生成单元512将生成的I/Q延迟分布(以下，仅称为“延迟分布”)输出到多普勒频率获取单元520。

再有，延迟分布生成单元512基于将参考信号倍增到与RF发送单元420相同的规定倍的接收基准信号来动作。因此，RF发送单元420的处理与延迟分布生成单元512的处理同步。

多普勒频率获取单元520对第1接收天线511₁～第4接收天线511₄的各个接收天线，分析延迟分布，从各接收信号获取各距离库中的多普勒频率分量的功率值。多普勒频率获取单元520包括第1多普勒频率分析单元521₁～第4多普勒频率分析单元521₄。

第1多普勒频率分析单元521₁～第4多普勒频率分析单元521₄分别以一对一方式连接到第1延迟分布生成单元512₁～第4延迟分布生成单元512₄。第1多普勒频率分析单元521₁～第4多普勒频率分析单元521₄具有相同的结构，所以以下适当地作为“多普勒频率分析单元521”集中地说明。

多普勒频率分析单元521对输入的延迟分布进行分析，获取由对应的(通过延迟分布生成单元512连接的)接收天线511接收到的接收信号的、各距离库的各多普勒频率分量的功率值。然后，多普勒频率分析单元521将获取的一系列的多普勒频率的功率值数据(以下称为“多普勒频率数据”)输出到到来方向估计单元530。

第1多普勒频率分析单元521₁～第4多普勒频率分析单元521₄输出的多普勒频率数据，适当地称为第1多普勒频率数据～第4多普勒频率数据。

到来方向估计单元530基于第1多普勒频率数据～第4多普勒频率数据，估计回波信号的到来方向(即物体所位于的方向)。更具体地说，到来方向估计单元530对多普勒频率、距离(范围)和方向的至少一方的每个组合，计算方位相关功率值和上述归一化方位相关值，从计算结果，估计回波信号的到来方向。到来方向估计单元530包括方位相关功率值计算单元531和归一化方位相关值计算单元532。

方位相关功率值计算单元531从第1多普勒频率数据～第4多普勒频率数据，基于第1接收天线511₁～第4接收天线511₄的相对位置关系，对方位和多普勒频率的每个组合，计算方位相关功率值。然后，方位相关功率值计算单元531将沿多普勒频率轴算出的一系列的方位相关功率值的数据(以下称为“方位相关功率值数据”)输出到行驶车辆检测单元540。

归一化方位相关值计算单元532从第1多普勒频率数据～第4多普勒频率数据，基于第1接收天线511₁～第4接收天线511₄的相对位置关系，对方位和多普勒频率的每个组合，计算归一化方位相关值。然后，归一化方位相关值计算单元532将沿多普勒频率轴算出的一系列的归一化方位相关值的数据(以下称为“归一化方位相关值数据”)输出到行驶车辆检测单元540。

行驶车辆检测单元540基于方位相关功率值和归一化方位相关值，判定是否存在反射了雷达信号的物体、以及这样的物体是否为行驶车辆。

图6是表示行驶车辆检测单元540的结构的一例子的框图。

在图6中，行驶车辆检测单元540包括信息存储单元541、功率值数据收缩单元542、移动物体检测单元543、车轮位置估计单元544、车辆识别单元545、以及车型识别单元546。

信息存储单元541预先存储局部特征信息和车型特征信息。这里，局部特征信息是，表示车轮部分存在的方位的、位置和回波信号分量的至少一个特征即局部特征的信息。此外，车型特征信息是，表示规定的车型的汽车的车轮部分存在的方位的、位置和回波信号分量的至少一个特征的信息。

局部特征信息和车型特征信息，例如，基于从包含规定的车型的汽车的许多行驶车辆和行驶车辆以外的物体收集到的回波信号，通过深度学习或提高(boosting)等的公知的机械学习方法来预先学习。

即，局部特征信息，例如，采用将回波信号分类为来自行驶车辆的车轮部分的回波信号和来自不是行驶车辆的车轮的物体回波信号的识别器的形式。此外，车型特征信息，例如，采用将来自特定的车型的车轮的间隔、车轮和车身部分的回波信号的功率值的多普勒特征分类为来自特定车型的汽车的特征和特定的车型的汽车以外的物体的特征的识别器的形式。

或者，局部特征信息和车型特征信息，例如，也可以是延迟分布、方位相关功率值的数据、或归一化方位相关值数据等的数据波形的模板、相应于车轮位置的单元的配置的模板。

再有，在本实施方式中，车型可以是卡车还是客车等的车辆的大致的类别，也可以是A公司的命名为B的客车还是C公司的命名为D的客车等更详细的车辆的类别。此外，在新的轮胎的情况和使用旧轮胎时，轮胎的表面的状态不同，所以在来自车轮部分的多普勒分量上可能产生差异。因此，车型也可以是轮胎是新的还是旧的等的轮胎状态的类别。

功率值数据收缩单元542将从到来方向估计单元530输入的方位相关功率值数据压缩(收缩)为方位和多普勒频率的每个组合的方位相关功率值的数据。作为收缩方法，例如，能够采用对方位和多普勒频率的每个组合的各组合，对全部的范围，将方位相关功率值为最大值的范围值和该范围的功率值设为对该方位和多普勒频率的组合的值的方法。然后，功率值数据收缩单元542将压缩后的方位相关功率值数据(以下称为“压缩方位相关功率值数据”)输出到移动物体检测单元543。

移动物体检测单元543基于从功率值数据收缩单元542输入的压缩方位相关功率值数据(以下，适当称为“方位_多普勒功率图”)，检测反射了雷达信号的移动物体的存在、和其位置(以下称为“物体位置”)。

图7是表示方位_多普勒功率图的一例子的图。

如图7所示，方位_多普勒功率图600中，静止物体的方位相关功率值数据601分布在某一带状区域(曲线)602中。移动物体检测单元543基于从该带状区域602脱离的方位相关功率值数据603，检测移动物体的存在和物体位置。例如，如图7所示，移动物体检测单元543基于从带状区域602脱离的三个方位相关功率值数据603₁～603₃检测第1移动物体～第3移动物体。

再有，这里所检测的移动物体不限定于在此时的行驶车辆。然后，移动物体检测单元543将表示移动物体的位置的移动物体位置信息输出到车轮位置估计单元544。再有，移动物体的位置，例如，以距离库和方位角的范围(以下，适当称为“移动物体范围”)来定义。

车轮位置估计单元544基于信息存储单元541中存储的局部特征信息，判定从移动物体检测单元543输入的信息表示的移动物体范围是行驶车辆的车轮部分(以下，仅称为“车轮部分”)的可能性是否高。即，车轮位置估计单元544对车轮部分存在的方位进行估计。然后，车轮位置估计单元544将表示估计出的方位(以下称为“车轮位置候选”)的信息输出到车辆识别单元545。

再有，车轮位置估计单元544基于从移动物体检测543输出的移动物体位置信息，估计行驶车辆的车轮部分的详细的范围和方位。更具体地说，车轮位置估计单元544使用从到来方向估计单元530输入的方位相关功率值数据和归一化方位相关值数据之中的、移动物体范围的多普勒_方位相关功率值和多普勒_归一化方位相关值，与信息存储单元541中存储的表示车轮的特征的局部特征信息进行核对。

此外，车轮位置估计单元544进行与局部特征信息的形式对应的估计处理。即，在局部识别信息是识别器的情况下，车轮位置估计单元544将与这样的识别器对应的参数适用为移动物体范围的数据，估计车轮部分的范围和方位。此外，在局部特征信息是数据的波形的模板的情况下，车轮位置估计单元544进行与移动物体范围的数据之间的模板匹配，也可以估计车轮部分的方位。

更具体地说，车轮位置估计单元544判定多普勒频率轴之中的、归一化方位相关值为规定的相关值阈值以上的频带(以下称为“高相关值频带”)中的方位相关功率值的波形(分布)是否为图1中说明的特征性的波形。通过这样的判定，车轮位置估计单元544判定是否为车轮，估计车轮的位置。然后，车轮位置估计单元544将表示估计出的车轮的位置的候选的车轮位置候选信息输出到车辆识别器545。车轮的位置的候选，例如，由范围和方位来定义。

车辆识别单元545基于从车轮位置估计单元544输入的车轮位置候选信息，估计多个车轮的各自的位置(以下称为“车轮位置”)。即，车辆识别单元545将从车轮位置检测544输入的车轮的位置的候选和信息存储单元541中存储的车辆特征信息表示的车辆的多个车轮的位置范围进行比较，检测车轮的位置。

然后，车辆识别单元545基于检测到的车轮的位置，估计从到来方向估计单元530输入的方位相关功率值数据及归一化方位相关值数据之中的、与车身对应的部分。然后，车辆识别单元545使用被估计为车身的部分的多普勒方位相关功率值和多普勒_归一化方位相关值、以及信息存储单元541中存储的车身的局部特征识别信息，判定被估计为车身的部分是否是车身部分。

然后，在判定是车身部分的情况下，车辆识别单元545将表示多个车轮和车身的位置的位置信息输出到车型识别单元546。再有，这样的位置信息也是表示行驶车辆存在的信息。

车型识别单元546基于信息存储单元541中存储的车型特征信息，判定从车辆识别单元545输入的信息表示其存在的行驶车辆是否是规定的车型的汽车。即，车型识别单元546识别被检测到的行驶车辆的车型。然后，车型识别单元546将表示被估计出的车型的信息输出到图5的结果输出单元550。

再有，车型识别单元546使用表示车轮位置的信息、从到来方向估计单元530输入的方位相关功率值数据和归一化方位相关值数据之中的、与车型特征信息对应的信息，识别行驶车辆的车型。即，例如，在车型特征信息是基于两个车轮位置的间隔和各自的区域大小之比等生成的信息的情况下，车型识别单元546使用表示车轮位置的信息，识别行驶车辆的车型。

此外，车型识别单元546进行与车型特征信息的形式对应的识别处理。即，在车型特征信息是识别器的情况下，车型识别单元546适用与这样的识别器对应的参数，识别行驶车辆的车型。此外，在车型特征信息是车轮位置的配置的模板的情况下，车型识别单元546进行与输入的车轮位置的配置之间的模板匹配，识别行驶车辆的车型。

再有，上述移动物体检测单元543、车轮位置估计单元544、车辆识别单元545、或车型识别单元546也可以将物体位置、车轮位置候选、车轮位置、或在无法检测车型的情况下将表示该意旨的信息分别输出到结果输出单元550。

图5的结果输出单元550基于从行驶车辆检测单元540输入的信息，将表示行驶车辆是否检测到、检测到的行驶车辆的位置(以方位和距离表示)、以及车型等的、表示行驶车辆检测单元540的检测结果的信息输出。例如，通过本车辆101(参照图1)的仪表板或仪表板上配置的液晶显示器等的显示装置或扬声器等的声音输出装置(未图示)，结果输出单元550输出这样的信息。

虽然未图示，但雷达装置200例如包括CPU(Central Processing Unit；中央处理器)、存储了控制程序的ROM(Read Only Memory；只读存储器)等的存储介质、以及RAM(Random Access Memory；随机存取存储器)等的工作存储器。这种情况下，上述各单元的功能，通过CPU执行控制程序来实现。

但是，雷达装置200的硬件结构不限定于这样的例子。例如，雷达装置200的各功能单元也可以作为集成电路即IC(Integrated Circuit)来实现。各功能单元既可以被单独地集成为单芯片，也可以包含一部分或全部地被集成为单芯片。

具有这样的结构的雷达装置200，能够将行驶车辆与行驶车辆以外的物体区别地探测。

这里，详细地说明雷达装置200生成的各个信息。

<发送信号的细节>

发送信号生成单元410生成的基带的发送信号，例如，可使用编码脉冲，也可使用线性调频脉冲。无论哪一种，发送信号都根据规定的发送周期被反复发送。这里，说明发送信号生成单元410中，使用了编码脉冲的情况。

码生成单元411对每个发送周期Tr，生成码长L(为1以上的整数)的码序列Cn(n为从1到L的整数)的发送码。码序列Cn的元素，例如，使用[-1，1]的二值、或[1，-1，j，-j]的四值构成。其中，j是满足j²＝-1的虚数单位。

发送码优选在雷达接收单元500中能够得到低的旁瓣特性的码序列的码。作为这样的码序列，例如，可列举构成补码对的码序列、巴克(Braker)码序列、PN(Pseudorandom Noise；伪随机噪声)码、戈雷(Golay)码序列、M序列码、以及构成斯帕诺码(Spano code)的码序列。以下，为方便起见，码序列Cn的发送码表记为“发送码Cn”。

在生成补码(例如，戈雷码序列、或斯帕诺码序列)对作为发送码Cn的情况下，码生成单元411使用两个发送周期(2Tr)，分别生成对每个发送周期交替成对的发送码Pn、Qn。即，码生成单元411在第m发送周期生成构成补码对一方的发送码Pn，在随后的第(m+1)发送周期生成构成补码对的另一方的发送码Qn。同样地，在第(m+2)以后的发送周期中，码生成单元411反复生成发送码Pn、Qn。

调制单元412对码生成单元411生成的发送码Cn进行脉冲调制，生成基带的发送信号。具体地说，调制单元412进行振幅调制、ASK(AmplitudeShift Keying；幅移键控))、或相位调制(PSK(Phase Shift Keying；相移键控))。

图8是表示脉冲调制后的发送信号的发送区间和发送周期的一例子的图。图8中，纵轴表示频率，横轴表示时间。再有，作为参考，将使用了线性调频脉冲情况的一例子示于图9。

例如，对每个发送周期Tr，调制单元412设定时间Tw[秒]的发送区间。然后，调制单元412基于根据参考信号生成的发送基准时钟信号，每一个发送码Cn用No[个]样本进行调制。即，调制单元412中的采样率是(No×L)/Tw。

在发送周期Tr的发送区间Tw[秒]中，调制单元412使用Nr(＝No×L)[个]样本进行调制。此外，调制单元412使用发送周期Tr的无信号区间(Tr-Tw)[秒]中的、Nu[个]样本进行调制。再有，这样的调制的结果，雷达信号在发送周期Tr之中的、发送区间Tw期间被发送，在非发送区间(Tr-Tw)期间不被发送。

调制单元412通过发送码Cn的调制，例如，周期性生成以下的式(1)所示的基带的发送信号r(k，m)。

r(k，m)＝I(k，m)+jQ(k，m) ...(1)

其中，k表示将发送周期Tr的开始定时作为基准(k＝1)的离散时刻，取1到(Nr+Nu)的离散值。即，k表示发送信号的生成定时(采样定时)的时刻。此外，m表示发送周期Tr的序数、即发送码Cn的发送循环。

即，发送信号r(k，m)表示第m发送周期Tr的离散时刻k中的发送信号的值。具体地说，发送信号r(k，m)成为同相信号分量I(k，m)和乘以了虚数单位j的正交信号分量Q(k，m)的加法运算结果。

例如，适用[-1，1]的二值的相位调制(PSK)的情况下，码序列Cn为BPSK(Binary Phase Shift Keying；二进制相移键控)。此外，例如，在适用[1，-1，j，-j]的四值的相位调制的情况下，码序列Cn为QPSK(QuadraturePhase Shift Keying；正交相移键控)或4相PSK。即，在相位调制(PSK)的情况下，IQ平面上的星座图中的规定的调制码元被分配。

<接收天线的相对位置关系>

由于第1接收天线511₁～第4接收天线511₄的相对位置关系预先确定，所以已知。

图10是表示第1接收天线511₁～第4接收天线511₄的相对位置关系的一例子的图。

如图10所示，第1接收天线511₁～第4接收天线511₄例如按这种顺序沿某条直线611配置。第1接收天线511₁和第2接收天线511₂之间的距离设置为d₂，将第1接收天线511₁和第3接收天线511₃之间的距离设置为d₃，将第1接收天线511₁和第4接收天线511₄之间的距离设置为d₄。

在这样的配置中，假设波长λ的回波信号612相对于直线611的垂直方向从方位角θ的方向到来。此时，将第i接收天线天线511_i距第1接收天线511₁的距离设置为d_i时，第i天线511_i的接收信号和第1接收天线511₁的接收信号之间的相位差(天线间相位差)为2πfd_isinθ/c＝2πfd_isinθ/λ。其中，c是传播速度，f是回波信号(雷达信号)的频率，λ是回波信号的波长。例如，如图10所示，第4天线511₄的接收信号的、与第1接收天线511₁的接收信号之间的相位差为2πd₄sinθ/λ。

<延迟分布数据>

对输入的接收信号，延迟分布生成单元512对每个规定的离散时刻(距离库)进行采样。然后，延迟分布生成单元512计算被采样的信号的、同相信号I(In-Phase)数据和正交信号Q(Quadrate)数据。从每个距离库的I数据和Q数据(以下称为“数据”)，能够求反射了雷达信号的物体的、距雷达装置200的距离和反射强度、以及来自这样的物体的接收信号的相位信息和功率。

再有，对每个距离库，延迟分布生成单元512将上述采样的结果即I、Q数据分别以规定的次数相加(称为“相干加法运算”)，得到一循环的I、Q数据。通过相干加法运算，白噪声被抑制。延迟分布生成单元512对回波信号的每个反复波形、即对每个周期(即，循环)，求上述数据。

在以下的说明中，与第m循环的第k距离库对应的数据表示为记号CI(m，k)。数据CI(m，k)，例如用以下的式(2)表示。

CI(m，k)＝CI_I(m，k)+CI_Q(m，k) ...(2)

其中，CI_I(m，k)是同相信号，是数据CI(m，k)的实数分量。CI_Q(m，k)是正交信号，是数据CI(m，k)的虚数分量。此外，记号k是距离库的号，取k＝1，2，...，K整数。K是距离库的号的最大值。即，雷达装置200能够测量的最大距离由K的值确定。

延迟分布生成单元512将对每个循环和每个距离库获取的一系列的数据作为延迟分布数据输出。

图11是表示延迟分布生成单元512输出的延迟分布数据的结构的一例子的图。此外，图12是表示延迟分布数据的三维图形的一例子的图。图12中，横轴表示距离(距离库)，深度轴表示时间(循环)，纵轴表示与接收信号的对应的分量的功率(log₁₀(I²+Q²))。

如图11所示，延迟分布数据620对每个循环具有第1距离库的数据CI(m，1)～第k距离库的数据CI(m，K)。此外，从图12所示的三维图形621可知，这样的延迟分布数据620是表示功率的空间变动和时间变动的数据。

对每个生成的相当1循环的延迟分布数据620，延迟分布数据620依次将生成的相当1循环的延迟分布数据620(例如，第1循环的第1距离库的数据CI(1，1)～第k距离库的数据CI(1，K))输出到多普勒频率获取单元520。

再有，输出的延迟分布数据620，在后级的多普勒频率获取单元520中，将M个连续的循环的数据CI(1，1)～CI(M，K)作为一个单位(以下称为“帧”)来处理。

<多普勒频率数据>

多普勒频率分析单元521将输入的延迟分布数据620(参照图11)成束在每1帧(即，相当连续的每M循环的数据)中，进行多普勒频率分析。即，例如，对于第k距离库的、M个连续的循环的数据CI(1，k)、CI(2，k)、...、CI(M，k)，多普勒频率分析单元521进行多普勒频率分析。

图13是表示作为多普勒频率分析的对象的延迟分布数据之中的、与移动的物体位于的范围对应的第k距离库的数据的、二维图形的一例子的图。图13中，表示相当51200循环(约2.5秒)的数据。图14是图13所示的二维图形的一部分632的放大图。图14中，表示相当512循环(0.025秒)的数据。在图13和图14中，横轴表示循环(时间)，纵轴表示与接收信号对应的分量的功率(数据)。

如图13所示，延迟分布数据631中，第k距离库的数据随着时间极大地变动。这是伴随物体的移动的变动。此外，从将与512循环的区间对应的部分632放大后的图14可知，数据细微地波动。这种细微波动是物体的微小的移动或衰减(fading)造成的。

多普勒频率分析单元521通过多普勒频率分析，不仅是物体的移动，而且可以提取伴随这样的物体的微小的移动特征产生的速度分量。再有，能够提取的多普勒节距，由1循环的时间、用于频率分析的1帧中包含的循环的数确定。

作为多普勒频率分析方法，例如可以采用DFT(Digital Fourier Transfer；数字傅立叶变换)。此外，根据FFT(Fast Fourier Transfer；快速傅立叶变换)的算法，DFT可在计算机上高速地计算。

图15是表示对于图14所示的第k距离库的512循环的数据以FFT方式处理的结果的一例子的图。图15中，横轴表示频率(多普勒频率)，纵轴表示强度(功率、多普勒频率分量)。

在使用DFT的情况下，多普勒频率分析单元521将上述的CI_I(m，k)作为实数分量，将上述的CI_Q(m，k)作为虚数分量，以复数形式进行运算。对第k范围的、号n的多普勒频率的多普勒频率分量Fd(n，k)，例如，使用以下的式(3)计算。

$Fd(n,k)=\underset{m=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}\left(CI\right(m,k\left)e^{-j\frac{2\mathrm{\&pi;}(n-1)(m-1)}{M}}\right)\mathrm{...}\left(3\right)$

其中，n是多普勒频率的号，例如，取1，2，...，M的值。这里，M是雷达装置200能够测量的最大多普勒频率号。多普勒频率分量Fd(n，k)表示与来自以k×范围节距表示的距离的位置的接收信号之中的、号n的多普勒频率对应的速度分量(用复数表示)。

这样一来，多普勒频率分析单元521对于1帧、即相当M循环的第k距离库的数据(CI(1，k)、CI(2，k)、...、CI(M，k))，进行多普勒频率分析。其结果，对每个距离库，得到M个多普勒频率分量(Fd(1，k)、Fd(2，k)、...、Fd(M，k))。

再有，得到的多普勒频率分量的节距Δf，由相当1帧的循环数M和循环的间隔Δt确定。在通过DFT进行多普勒频率分析的情况下，多普勒频率分量的节距Δf，例如，用以下的式(4)表示。

$\mathrm{\&Delta;}f=\frac{1}{M*\mathrm{\&Delta;}t}\mathrm{...}\left(4\right)$

此外，多普勒频率分析单元521从多普勒频率节距Δf，例如能够使用以下的式(5)，求物体的多普勒速度。

$\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&nu;}=\frac{\mathrm{\&lambda;}}{2}*\mathrm{\&Delta;}f\mathrm{...}\left(5\right)$

多普勒频率分析单元521将对距离库和多普勒频率的每个组合(即，距离和速度的每个组合)算出的一系列的数据作为多普勒频率数据输出。

图16是表示多普勒频率分析单元521输出的多普勒频率数据的结构的一例子的图。

如图16所示，对每个距离库，多普勒频率数据640具有第1多普勒频率的多普勒频率分量Fd(1，k)～第M多普勒频率的多普勒频率分量Fd(M，k)。即，如上述的图15所示，每个距离库的多普勒频率数据640是表示多普勒频率的功率的变动的数据。

<归一化方位相关值和方位相关功率值>

这里，从第i多普勒频率分析单元521i输出的多普勒频率分量表示为Fd_i(n，k)。这里，对多普勒频率和距离的每个组合，将与第1接收天线511₁～第4接收天线511₄对应的多普勒频率分量Fd₁(n，k)～Fd₄(n，k)作为相关矢量h(n，k)表示。相关矢量h(n，k)用以下的式(6)表示。

$h(n,k)=\left[\begin{array}{c}F{d}_1(n,k)\\ F{d}_2(n,k)\\ F{d}_3(n,k)\\ F{d}_4(n,k)\end{array}\right]\mathrm{...}\left(6\right)$

到来方向估计单元530基于相关矢量h(n，k)，估计表示回波信号的到来方向的方位角θ(参照图10)。

如上述，第i接收天线511_i和第1接收天线511₁的接收信号之间的相位差为2πd_isinθ/λ。这里，对每个关注方位角θ_u，导入方向矢量a(θ_u)来表示阵列天线的第1接收天线511₁～第4接收天线511₄的复数响应。无接收天线511间的相位偏差和振幅偏差的、理想的方向矢量a(θ_u)用以下的式(7)表示。

$a\left({\mathrm{\&theta;}}_u\right)=\left[\begin{array}{c}1\\ e^{j2{\mathrm{\&pi;d}}_2{\mathrm{sin\&theta;}}_u/\mathrm{\&lambda;}}\\ e^{j2{\mathrm{\&pi;d}}_3{\mathrm{sin\&theta;}}_u/\mathrm{\&lambda;}}\\ e^{j2{\mathrm{\&pi;d}}_4{\mathrm{sin\&theta;}}_u/\mathrm{\&lambda;}}\end{array}\right]\mathrm{...}\left(7\right)$

其中，θ_u是将雷达装置200作为基准的方位角，在雷达装置200中的回波信号的到来方向的估计范围[θ_min-θ_max]中，是以规定的间隔Δθ变化的变量。方位角θ_u例如用以下的式(8)表示。

θ_u＝θ_min+uΔθ ...(8)

其中，u取从0到NU的整数。NU例如按以下的式(9)表示。

$NU=floor\&lsqb;\frac{{\mathrm{\&theta;}}_{max}-{\mathrm{\&theta;}}_{min}}{\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&theta;}}\&rsqb;\mathrm{...}\left(9\right)$

其中，在式(9)中，floor[y]是输出不超过实数y的最大的整数值的函数。

方向矢量a(θ_u)例如在电波暗室中预先测量。方向矢量a(θ_u)也可以是，根据第1接收天线511₁～第4接收天线511₄之间的间隔，除了几何上被运算的相位差信息之外，还考虑了天线元件间的耦合、以及振幅误差和相位误差的各偏差信息所得的值。

归一化方位相关值计算单元532对方位角θ_u、距离库、多普勒频率的每个组合，例如用以下的式(10)，计算归一化方位相关值N_R_out(k，n，θ_u)。此外，方位相关功率值计算单元531对方位角θ_u、距离库、多普勒频率的每个组合，例如用以下的式(11)，计算方位相关功率值F_out(k，n，θ_u)。

$N\_R_{out}(k,n,{\mathrm{\&theta;}}_u)=\frac{|a{\left({\mathrm{\&theta;}}_u\right)}^{H}h(k,n){|}^2/a{\left({\mathrm{\&theta;}}_u\right)}^{H}a\left({\mathrm{\&theta;}}_u\right)}{h{(k,n)}^{H}h(k,n)}\mathrm{...}\left(10\right)$

若N_R_out(k，n，θ_u)＞Th1，F_out(k，n，θ_u)＝|a(θ_u)^Hh(k，n)|² ...(11)

否则F_out(k，n，θ_u)＝0

从式(10)可知，归一化方位相关值N_R_out(k，n，θ_u)是将方向矢量a(θ_u)和相关矢量h(n，k)的内积用相关矢量h(n，k)的2范数的值进行归一化所得的值。这样的归一化方位相关值N_R_out(k，n，θ_u)取0～1之间的实数，越接近1，表示相关矢量h(n，k)和方向矢量a(θ_u)之间的相关程度越高。即，一波模式的情况下(在距离库k中，假定为频率分量n仅存在一个)，归一化方位相关值N_R_out(k，n，θ_u)表示频率n的回波信号从方位角θ_u到来的概率(确信度的高低)。

此外，从式(11)可知，在归一化方位相关值大于阈值Th1的情况下，方位相关功率值F_out(k，n，θ_u)是方向矢量a(θ_u)和相关矢量h(n，k)的内积的平方。这样的方位相关功率值F_out(k，n，θ_u)加进了相关矢量h(n，k)和方向矢量a(θ_u)之间的相关的程度，表示从方位角θ_u的方向到来的号k的频率的回波信号的功率值。

方位相关功率值计算单元531将算出的一系列的方位相关功率值F_out(k，n，θ_u)作为方位相关功率值数据输出到行驶车辆检测单元540。此外，归一化方位相关值计算单元532将算出的一系列的归一化方位相关值N_R_out(k，n，θ_u)作为归一化方位相关值数据输出到行驶车辆检测单元540。

图17是表示归一化方位相关值数据的三维标图的一例子的图。在图17中，点的颜色的浓淡表示归一化方位相关值N_R_out(k，n，θ_u)的高度。点的颜色越浓，表示归一化方位相关值N_R_out(k，n，θ_u)越高。

如图17所示，对距离(距离库、k)、方位角θ_u和多普勒频率(n)的每个组合，归一化方位相关值数据650有归一化方位相关值N_R_out(k，n，θ_u)。再有，在图17中，对于规定值以下的归一化方位相关值N_R_out(k，n，θ_u)，省略图示。这样，归一化方位相关值N_R_out(k，n，θ_u)由K×M×(NU+1)个归一化方位相关值的排列构成(NU参照式(9))。

再有，对于方位相关功率值数据，同样地，由K×M×(NU+1)个方位相关功率值的排列构成。

<归一化方位相关值数据和方位相关功率值数据的特征>

图18是表示对于物体位于的距离(距离库)中的最大功率多普勒频率分量的、方位和方位相关功率值之间的关系的一例子的图。图19是表示对于物体位于的距离(距离库)中的最大功率多普勒频率分量的、方位和归一化方位相关值之间的关系的一例子的图。

在图18中，横轴表示方位，纵轴表示方位相关功率值。在图19中，横轴表示方位，纵轴表示归一化方位相关值。

在图18中，最大多普勒频率分量的方位相关功率值在方位大约-5°形成峰值。可是，由于波形不陡峭，所以仅能够粗略地估计回波信号的到来方向。

另一方面，在图19中，最大多普勒频率分量的归一化方位相关值在大约-5°、用陡峭的波形形成峰值。这样，归一化方位相关值数据具有以较高的精度表示回波信号的到来方向的特征。

<每个物体的方位相关功率值数据和归一化方位相关值数据的特征>

方位相关功率值数据和归一化方位相关值数据的波形，根据反射了雷达信号的部分是车辆还是人、是行驶车辆的车轮部分还是车身部分、以及是位于本车辆的后方的行驶车辆的前轮还是后轮而不同。

这里，说明反射了雷达信号的每个部分(以下称为“物体”)的方位相关功率值数据和归一化方位相关值数据的特征的差异。再有，在以下的说明中，单元是雷达装置200划分了假设为行驶车辆探测的对象的区域所得的小区域，例如，指由范围(k)和方位角(θ)的组合而定义的区域。

图20是表示有关不包含位于本车辆的后方的行驶车辆的车轮部分的车身部分的单元(以下称为“车身部单元”)的方位相关功率值数据的一例子的图。图20中，横轴表示多普勒频率(fd)，纵轴表示方位相关功率值[dB]。图21是表示与图20对应的、有关车身部单元的归一化方位相关值数据的一例子的图。图21中，横轴表示多普勒频率(fd)，纵轴表示归一化方位相关值。

从图20和图21可知，例如，在归一化方位相关值的阈值被设定为80％的情况下，反射物体的多普勒速度的扩展为20.3-16.45＝3.85km/h。

此外，图20的用圆圈(○)661包围的点是功率值为最大值的多普勒分量，该多普勒速度是18.9km/h。比该多普勒速度快、而且归一化方位相关值比阈值(80％)大的多普勒分量是19.25～20.3的分量，其扩展仅为1.05km/h。

另一方面，图22是表示有关包含位于本车辆的后方的行驶车辆的前轮部分的部分单元(以下称为“前轮部单元”)的方位相关功率值数据的一例子的图。图23是表示与图22对应的有关前轮部单元的归一化方位相关值数据的一例子的图。从图22和图23可知，例如，归一化方位相关值的阈值被设定为80％的情况下，用虚线671包围的反射物体的多普勒速度的扩展是22.4-17.15＝5.25km/h。

此外，图22的用圆圈(○)672包围的点是功率值为最大值的多普勒分量，该多普勒速度是19.25km/h。比该多普勒速度快、而且归一化方位相关值大于阈值(80％)的多普勒分量是19.6～22.4的分量，该扩展也是2.8km/h。

而且，如图22和图23所示，归一化方位相关值大于阈值(80％)的多普勒速度快的区域673的、右端的几个多普勒分量的功率值缓慢地下降。具体地说，例如，是右端的5点(即，20～22.4的分量)的多普勒速度分量。用数值表示时，这5点的功率值的变动量(与左侧的多普勒分量的功率值之间的差分)的方差小于阈值3。而且，差分值的平均为更小的负数值，平均值的绝对值也小于阈值4。

再有，虚线673范围的、右端的几个多普勒分量的数，能够基于车辆的绝对速度(从表示车身的相对速度的最大功率值的多普勒速度和本车速度而估计的)来确定。这是因为车速从车轮的半径的旋转角速度来确定。例如，车速为20km/h的情况下，由车轮的转动产生的多普勒扩展的宽度约为1.5km/h。

如图2中说明的，行驶车辆的车轮的多普勒分量，作为特征呈现在旋转的车轮的各部位的、与雷达的相对速度的径向方向分量上。多普勒速度越慢，车轮正面的部位的反射强度越强。与此相对，由于车轮更上方的部位的反射截面积减小，反射强度较弱，但雷达径向方向的速度加快。因此，作为车轮的多普勒特征，呈现随着速度的增大，功率值缓慢地下降的特征。

以上所述的车轮的特征，从位于本车辆的后方的行驶车辆的后轮的数据也可观测。图24是表示包含行驶车辆的后轮车轮的部位的多普勒_方位相关功率值的一例子的曲线图。图25是与图24对应的多普勒_归一化方位相关值曲线图。

从图25可知，例如，在归一化方位相关值的阈值被设定为80％的情况下，用虚线681包围的反射物体的多普勒速度的扩展是22.4-17.15＝5.25km/h。

此外，后轮的情况下，由于车轮被隐藏一部分，所以反射截面积小于前轮，反射强度也弱。为此，对应的多普勒分量的功率值小于前轮。但是，从图24可知，反射功率为最大值的多普勒分量(用圆圈(○)682包围的点)与前轮相同，为19.25km/h，比功率值为最大值的多普勒速度快。而且，归一化方位相关值大于阈值(80％)的多普勒分量为19.6～22.4km/h，其扩展为2.8km/h。

而且，如图24和图25所示，归一化方位相关值大于阈值(80％)、多普勒速度快的区域(例如，用虚线包围的区域683的右端的5点)，直至20km/h～22.4km/h为止的多普勒速度分量的功率值也与前轮相同地缓慢下降。

即，从图20和图21所示的不包含行驶车辆的车轮的部位的多普勒特征和图22～图25所示的包含车轮的部位的多普勒特征可知，因车轮的旋转产生的多普勒分量的特征，出现在多普勒的扩展和方位相关功率值两者上。

这里，将有关行人的行人的多普勒_方位相关功率值的曲线图和多普勒_归一化方位相关值，分别示于图26和图27。行人步行时，脚和手前后地移动，所以在多普勒速度分量上产生扩展，扩展宽度根据步行速度而变动。

如图27所示，例如，在将归一化方位相关值的阈值与车辆相同地设定为80％的情况下，行人的多普勒速度分量扩展到-0.3km/h～3.3km/h(区域691，其扩展宽度为3.3-(-0.3)＝3.6km/h)。该扩展宽度宽于不包含行驶车辆的车轮的部位的多普勒扩展宽度，但窄于包含车轮的部位的多普勒扩展宽度。这里，-0.3km/h的分量，例如是手在雷达的相反方向摆动时产生的多普勒速度分量。

而且，如图26所示，归一化方位相关值大于阈值的区域，是用虚线包围的行人的多普勒分量区域692。在该区域692之中，方位相关功率值为最大值的多普勒速度分量(用圆圈(○)693包围的点。被估计为表示行人的身体的移动)之右的多普勒速度的扩展只有3.3-2.7＝0.6km/h。这也小于车轮的上述特征量。

而且，如果观察图26的行人的多普勒分量区域692的右端的几个(其数基于最大功率值的多普勒速度和本车速度来确定)多普勒分量的功率的变动则可知，没有随着多普勒速度增加，方位相关功率值缓慢地下降的特征。

如以上，通过使用多普勒_方位相关功率值和多普勒_归一化方位相关值，提取因车轮的旋转产生的多普勒特征，基于提取出的多普勒特征，能够高精度地识别行驶车辆。

<方位相关功率值数据的收缩>

方位相关功率值数据是对范围、方位、和多普勒频率的每个组合记述了功率值的数据。在范围节距为20cm的情况下，要测量到20m为止，距离库的数K超过100。在广角雷达(例如，±60°)中方位节距为1°的情况下，方位角的数为121。而且，在以256DFT进行频率分析的情况下，多普勒频率的数M为256。

因此，方位相关功率值数据为100×121×256的3D(维)数据，假如就这样进行行驶车辆探测处理，则需要庞大的处理成本。

因此，功率值数据收缩单元542将3D的方位相关功率数据收缩为至少包含多普勒频率的轴的2D的方位相关功率数据。

例如，具体地说，功率值数据收缩单元542，例如使用以下的式(12)，计算方位-多普勒频率的2D的方位相关功率数据(2D功率分布)的值。

$F_{s\_out}(n,{\mathrm{\&theta;}}_u)=\underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{F}_{out}(k,n,{\mathrm{\&theta;}}_u)\mathrm{...}\left(12\right)$

根据式(12)算出的值是，加上了每个方位角和每个多普勒频率的、对无噪声的方位(反射信号的到来方向)的、全部距离库的方位相关功率值所得的值。再有，无噪声的方位是，对规定的方位、范围，在要关注的多普勒分量的归一化方位相关值连续稳定下大于阈值部分的数大于规定的数的方位。例如，即使归一化方位相关值为0.8以上的多普勒速度存在很多，左右邻接的多普勒速度的归一化方位相关值较大地下降的多普勒速度也作为噪声处理，不被加上。

或者，功率值数据收缩单元542，例如使用以下的式(13)，也可以计算2D的方位相关功率数据的值。即，根据式(13)算出的值是，对每个方位角和每个多普勒频率的、无噪声的方位(反射信号的到来方向)的全部距离库之中的、方位相关功率值为最大值的功率值。

F_{s_out}(n，θ_u)＝max{F_out(k，n，θ_u)|k＝1，...，K} ...(13)

再有，K是表示能够测量的最大距离的距离库的号。

此外，功率值数据收缩单元542，例如也可以生成范围-多普勒频率的2D的方位相关功率数据。即，功率值数据收缩单元542也可以将对每个范围和每个多普勒频率的、无噪声的方位角的方位相关功率值的加法运算值或最大值，作为2D的范围_多普勒热图中的方位相关功率数据的值。

<雷达装置的动作>

接着，说明雷达装置200的动作。

图28是表示雷达装置200的动作的一例子的流程图。

在步骤S1100中，雷达发送单元400生成雷达信号，从发送天线423发送。

在步骤S1200中，雷达接收单元500的各接收天线511接收回波信号。

在步骤S1300中，各延迟分布生成单元512从对应的接收天线511接收到的回波信号，生成延迟分布数据。

在步骤S1400中，各多普勒频率分析单元521判断是否准备了新的相当1帧的延迟分布数据。在还未准备新的相当1帧的数据的情况下(S1400：“否”)，各多普勒频率分析单元521将处理进至步骤S1500。此外，在准备了新的相当1帧的数据的情况下(S1400：“是”)，各多普勒频率分析单元521将处理进至后述的步骤S1600。

在步骤S1500中，雷达发送单元400判断通过用户操作等是否指示了结束行驶车辆探测的处理。在没有指示结束处理的情况下(S1500：“否”)，雷达发送单元400将处理返回到步骤S1100。再有，例如，对上述的每个循环执行步骤S1100～S1500的处理。

在步骤S1600中，各多普勒频率分析单元521从准备好的新的相当1帧的延迟分布数据，生成多普勒频率数据。

在步骤S1700中，方位相关功率值计算单元531从生成的多普勒频率数据，生成方位相关功率值数据。此外，归一化方位相关值计算单元532从生成的多普勒频率数据，生成归一化方位相关值数据。

在步骤S1800中，功率值数据收缩单元542将生成的3D的方位相关功率值数据收缩为2D的方位相关值功率数据。例如，作成用图7中说明的、方位_多普勒功率图。

在步骤S1900中，移动物体检测单元543基于收缩后的方位相关值功率数据，进行物体的探测。例如，如图7所示，在方位_多普勒功率图中，检测到与表示静止物体的带状区域602分开的三个方位相关功率值数据603₁～603₃对应的第1移动物体～第3移动物体。

在步骤S2000中，从检测到的移动物体候选的位置范围，车轮位置估计单元544和行驶车辆识别单元545基于方位相关功率值数据和归一化方位相关值，从上述车轮的波形的特征，进行是否为车轮的判定处理。车轮位置判定处理是判定车轮位置并探测行驶车辆的处理，有关细节将后述。

在步骤S2200中，车型识别单元546基于车型特征信息，判定探测到的行驶车辆的车型，将处理返回到步骤S1500。

然后，在被指示了结束处理的情况下(S1500：“是”)，雷达发送单元400结束一系列的处理。再有，对每个得到的相当1帧的与行驶车辆有关检测结果，或在规定的周期，结果输出单元550输出这样的检测结果。

图29是表示车轮位置判定处理(图28的步骤S2000)的一例子的流程图。在该图中，例示从该行驶车辆的前方观测位于本车辆的后方的行驶车辆的情况的动作。

在步骤S2010中，车轮位置估计单元544基于局部特征信息，估计车轮位置候选。然后，车轮位置估计单元544将估计出的车轮位置的位置信息输出到车辆识别单元545。

具体地说，车轮位置估计单元544根据在上述“每个物体的方位相关功率值数据和归一化方位相关值数据的特征”中说明的方法，估计车轮候选位置。即，车轮位置估计单元544基于行驶车辆的前轮、后轮、以及车身的特征，对从移动物体检测单元543输入的移动物体候选的位置区域的每个距离库和方位角，估计该部分是否是车轮。而且，如果是车轮，则车轮位置估计单元544对该车轮是前轮和后轮的哪一个进行估计。

在步骤S2020中，车辆识别单元545对输入的位置信息表示的多个车轮候选，进行分组。

然后，在步骤S2030中，车辆识别单元545选择一个前轮位置候选。再有，以下说明的步骤S2040～S2100的处理将选择中的前轮位置候选作为对象来进行。

在步骤S2040中，对选择出的前轮位置候选，对另一个前轮可能存在的位置范围(左、右两方)，车辆识别单元545判定其他的前轮位置候选是否存在(搜索前轮)。即，在车辆的前轮存在一对这样的前提中，判定另一个前轮是否存在。

在另一个前轮(前轮位置候选)存在的情况下(S2040：“是”)，车辆识别单元545将处理向前移动到步骤S2050。此外，在另一个前轮不存在的情况下(S2040：“否”)，车辆识别单元545将处理向前移动到后述的步骤S2090。

在步骤S2050中，车辆识别单元545记录两个前轮的位置。

在步骤S2060中，例如，车辆识别单元545通过确定与两个距离库的平均和两个方位角的平均值对应的位置，获取两个前轮的中央位置。然后，车辆识别单元545根据在上述的“每个物体的方位相关功率值数据和归一化方位相关值数据的特征”中说明的方法，判断该中央位置是否是车身部分。即，车辆识别单元545判定中央位置的多普勒_方位相关功率值数据和多普勒_归一化方位相关值数据是否表示车身的特征。

在两个前轮的中央位置是车身的情况下(S2060：“是”)，车辆识别单元545将处理向前移动到步骤S2070。此外，在两个前轮的中央位置不是车身的情况下(S2060：“否”)，车辆识别单元545将处理向前移动到后述的步骤S2090。

在步骤S2070中，车辆识别单元545基于记录到的两个前轮位置，对两个后轮可能存在的位置范围，判定后轮的车轮位置候选是否存在(搜索后轮)。即，在后方的行驶车辆的前轮的后面存在两个后轮这样的前提中，车辆识别单元545判定两个后轮是否存在。

在两个后轮存在的情况下(S2070：“是”)，车辆识别单元545将处理向前移动到步骤S2080。此外，在两个后轮不存在的情况下(S2070：“否”)，车辆识别单元545将处理向前移动到后述的步骤S2090。

在步骤S2080中，车辆识别单元545判定(识别)车辆存在，将步骤S2070中判定的两个后轮的位置与步骤S2050中记录的两个前轮的位置一起，设为车辆的车轮位置信息。

另一方面，在步骤S2090中，车辆识别单元545判断为选择中的车轮候选位置不是行驶车辆的车轮位置。

然后，在步骤S2100中，车辆识别单元545判断是否存在仍未进行是否是车轮位置的判定处理的前轮位置候选。在存在未处理的前轮位置候选的情况下(S2100：“是”)，车辆识别单元545将处理返回到步骤S2030，选择一个未处理的前轮位置候选。此外，在不存在未处理的车轮位置候选的情况下(S2100：“否”)，车辆识别单元545将处理向前移动到图28的步骤S2200。

再有，在将处理向前移动到图28的步骤S2200时，车辆识别单元545将作为车辆的车轮位置信息与是车辆的识别结果一起输出到车型识别单元546。

通过这样的动作，雷达装置200能够连续地进行将行驶车辆与行驶车辆以外的物体区别探测的处理。

<本实施方式的效果>

如以上说明，本实施方式的雷达装置200基于方位相关功率值数据和归一化方位相关值数据，判定反射了雷达信号的物体是否为行驶车辆。换句话说，雷达装置200通过将与反射信号功率不同的指标作为参考来分析反射信号功率，在以往漏看的行驶车辆的车轮部分中提取特有的特征。由此，雷达装置200能够高精度地检测行驶车辆。

此外，雷达装置200通过使用发送阵列天线更精密地进行波束扫描，能够获取波束扫描的每个方位的延迟分布，能够从获取的延迟分布在波束扫描的范围内进行到来方向估计。而且，在粗(Coarse)到细(fine)处理中，能够以较少的成本，仅获取识别上必要的方位相关功率值数据和归一化方位相关值数据。由此，雷达装置200能够高效率地进行高分辨率扫描的目标识别。再有，将使用发送阵列天线，控制发送信号的方向，进行粗略的方位估计的情况称为粗处理，将在波束扫描范围内进行方位估计的情况称为细处理。

此外，雷达装置200基于方位相关功率值数据的波形，检测行驶车辆的车轮位置。由此，在雷达装置200自身的移动速度不明时，雷达装置200也能够检测行驶车辆。

<本实施方式的变形例>

再有，基于方位相关功率值数据的波形，判断是否对应车轮部分的方法，不限定于上述的例子。

此外，在以上的说明中，雷达装置200生成方位和距离的每个组合的延迟分布，即进行2D(Dimension；维)扫描，忽略高度方向(垂直方向)的分量进行行驶车辆检测和车型识别，但不限定于此。

即，雷达装置200使用二维地配置的阵列天线(例如，4×4的矩阵状地配置的16个的阵列天线)，进行3D(Dimension)扫描，也可以考虑高度方向的分量进行行驶车辆检测和车型识别。

这种情况下，雷达装置200的判断是否为车轮位置的单位(单元)，例如，成为由范围(k)、方位角(θ)和高度(h)的组合定义的区域。雷达装置200能够检测行驶车辆的车轮位置的垂直方向的位置和垂直方向的长度，能够基于它们的信息进行车型识别。即，雷达装置200可进行更高精度的行驶车辆检测和车型识别。但是，2D扫描的情况的方式，能够减轻处理负荷。

此外，特别是在3D扫描的情况下，可能存在不包含来自车身部分的回波信号的分量，仅包含来自车轮部分的回波信号的分量的单元。即，在对车轮位置的单元的方位相关功率值数据中，有时不出现图1中说明的峰值。

因此，雷达装置200也可以无论有无峰值，都基于在高相关值频带中，方位相关功率值的多普勒频率轴上的波形是否存在沿多普勒频率轴缓慢并且平滑地变化的部分，判定车轮位置。再有，雷达装置200可使用这样的部分的方位相关功率值的值(例如平均值)比高相关值频带以外的频带的值(例如平均值)高的条件，也可以不使用。

此外，在以上的说明中，雷达装置200进行了首先判定车轮位置，基于被定是车轮的位置的部分的回波信号分量来判定车型的两级的处理，但不限定于此。

即，雷达装置200也可以基于存在规定的车型的车轮部分的方位的、表示位置和回波信号分量的至少一个特征即局部特征的信息，仅将被估计为规定的车型的车轮部分的部分作为车轮位置候选。

此外，在以上的说明中，雷达装置200首先检测移动物体位置，将检测到的移动物体位置区域作为对象进行了车轮位置的估计，但不限定于此。

即，雷达装置200也可以不进行移动物体位置检测，无论是否存在移动物体，对各方位，基于归一化方位相关值数据和方位相关功率值数据进行车轮位置的检测。

此外，雷达装置200也可以不一定进行车型识别。这种情况下，结果输出单元550仅将与有无行驶车辆、行驶车辆的位置、或行驶车辆的速度有关的信息作为检测结果输出。

此外，雷达装置200不必一定进行方位相关功率值数据的收缩，也可以基于未收缩的方位相关功率值数据进行物体探测。

此外，雷达装置200在行驶车辆检测上使用的各种阈值不限定于上述的例子。此外，雷达装置200也可以获取与天气和本车辆的速度等检测条件有关的外界信息，参照将外界信息和应设定的阈值相对应的表等，根据获取的信息变更阈值。

此外，方位相关功率值和归一化方位相关值不限定于上述内容。例如，在不需要检测直到行驶车辆为止的距离和行驶车辆的方向的其中一个的情况下，方位相关功率值只要是对多普勒频率、和距离及方向之中必要的每个组合，表示回波信号的强度的信息即可。此外，归一化方位相关值也只要是对上述每个组合，表示回波信号的到来方向的概率的信息即可。

此外，雷达装置200的结构的一部分也可以配置在网络上的服务器等中等，与雷达装置200的结构的其他部分隔开。这种情况下，这些各部分需要包括用于彼此进行通信的通信单元。

此外，本发明的具体的方案不限定于上述实施方式中记载的内容。只要是本领域技术人员，在权利要求书所记载的范畴内，显然可设想各种变更例或修正例，并认可它们当然属于本发明的技术范围。

<本发明的小结>

本发明的雷达装置包括：多普勒频率获取单元，从接收雷达信号的回波信号的天线的接收信号，对每个范围，获取多普勒频率；方位相关功率值计算单元，从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的强度的方位相关功率值；归一化方位相关值计算单元，从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值；以及行驶车辆检测单元，基于所述方位相关功率值和所述归一化方位相关值，判定反射了所述雷达信号的物体是否为行驶车辆。

再有，上述雷达装置中，也可以是所述行驶车辆检测单元基于多普勒频率轴之中的、所述归一化方位相关值为规定的相关值阈值以上的高相关值频带中的所述方位相关功率值的分布，判定所述物体是否为所述行驶车辆。

此外，上述雷达装置中，也可以是所述行驶车辆检测单元判断是否满足在所述高相关值频带中，所述方位相关功率值的多普勒频率轴上的波形具有沿多普勒频率轴缓慢并且平滑地变化的部分的条件，将满足所述条件的所述方位判定为所述行驶车辆的车轮部分存在的方位。

此外，上述雷达装置中，也可以是所述行驶车辆检测单元判断是否满足在所述高相关值频带中，所述方位相关功率值的多普勒频率轴上的波形具有峰值部分和在从该峰值部分朝向所述高相关值频带以外的部分的方向上沿多普勒频率轴缓慢并且平滑地变化的部分的条件，在满足所述条件的所述方位上，判定为存在所述行驶车辆的车轮部分。

此外，也可以是上述雷达装置还包括：信息存储单元，存储通过预先学习生成的、表示存在所述车轮部分的所述方位的位置和回波信号分量的至少一个特征的局部特征信息；以及车轮位置估计单元，基于所述局部特征信息，估计存在所述车轮部分的所述方位，所述行驶车辆检测单元对被估计为存在所述车轮部分的所述方位，进行是否满足所述条件的判断。

此外，上述雷达装置中，也可以是所述行驶车辆包括行驶中的规定的车型的汽车，所述行驶车辆检测单元基于被判定为存在所述车轮部分的所述方位的、位置和回波信号分量的至少一个，判定所述物体是否为所述规定的车型的汽车。

此外，也可以是上述雷达装置还包括：信息存储单元，存储通过预先学习生成的、表示存在所述规定的车型的汽车的车轮部分的所述方位的、位置和回波信号分量的至少一个特征的车型特征信息，所述行驶车辆检测单元基于所述局部特征信息，判定满足所述条件的所述方位是否为所述规定的车型的汽车的车轮部分。

此外，在上述雷达装置中，也可以是所述多普勒频率获取单元对所述多个天线的各个天线，从所述接收信号获取多普勒频率，所述方位相关功率值计算单元将从所述方位到来了所述回波信号时的、表示所述多个接收天线的复数响应的方向矢量和表示所述多个接收信号的分量的相关矢量的内积的平方，作为所述方位相关功率值来计算，所述归一化方位相关值计算单元将所述内积以所述相关矢量的2范数值归一化后所得的值，作为所述归一化方位相关值来计算。

本发明的行驶车辆探测方法，包括以下步骤：从接收雷达信号的回波信号的天线的接收信号，对每个范围，获取多普勒频率的步骤；从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的强度的方位相关功率值的步骤；从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值的步骤；以及基于所述方位相关功率值和所述归一化方位相关值，判定反射了所述雷达信号的物体是否为行驶车辆的步骤。

工业实用性

本发明作为能够高精度地探测行驶车辆的雷达装置和行驶车辆探测方法是有用的，特别适合于作为提高交通环境中的安全系统的性能的雷达装置和行驶车辆探测方法。

标号说明

200 雷达装置

300 基准信号生成单元

400 雷达发送单元

410 发送信号生成单元

411 码生成单元

412 调制单元

413 LPF单元

414 D/A转换单元

420 RF发送单元

421 变频单元

422 放大器

423 发送天线

500 雷达接收单元

510 接收处理单元

511 接收天线

512 延迟分布生成单元

520 多普勒频率获取单元

521 多普勒频率分析单元

530 到来方向估计单元

531 方位相关功率值计算单元

532 归一化方位相关值计算单元

540 行驶车辆检测单元

541 信息存储单元

542 功率值数据收缩单元

543 移动物体检测单元

544 车轮位置估计单元

545 车辆识别单元

546 车型识别单元

550 结果输出单元

Claims (11)

1.雷达装置，包括：

多普勒频率获取单元，从接收雷达信号的回波信号的天线的接收信号，对每个范围，获取多普勒频率；

方位相关功率值计算单元，从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的强度的方位相关功率值；

归一化方位相关值计算单元，从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值；以及

行驶车辆检测单元，基于所述方位相关功率值和所述归一化方位相关值，判定反射了所述雷达信号的物体是否为行驶车辆。

2.如权利要求1所述的雷达装置，

所述行驶车辆检测单元基于多普勒频率轴之中的、所述归一化方位相关值为规定的相关值阈值以上的高相关值频带中的所述方位相关功率值的分布，判定所述物体是否为所述行驶车辆。

3.如权利要求2所述的雷达装置，

所述行驶车辆检测单元

判断是否满足在所述高相关值频带中，所述方位相关功率值的多普勒频率轴上的波形具有沿多普勒频率轴缓慢并且平滑地变化的部分的条件，将满足所述条件的所述方位判定为所述行驶车辆的车轮部分存在的方位。

4.如权利要求2所述的雷达装置，

所述行驶车辆检测单元

判断是否满足在所述高相关值频带中，所述方位相关功率值的多普勒频率轴上的波形具有峰值部分和在从该峰值部分朝向所述高相关值频带以外的部分的方向上沿多普勒频率轴缓慢并且平滑地变化的部分的条件，在满足所述条件的所述方位上，判定为存在所述行驶车辆的车轮部分。

5.如权利要求3所述的雷达装置，还包括：

信息存储单元，存储通过预先学习生成的、表示存在所述车轮部分的所述方位的位置和回波信号分量的至少一个特征的局部特征信息；以及

车轮位置估计单元，基于所述局部特征信息，估计存在所述车轮部分的所述方位，

所述行驶车辆检测单元对被估计为存在所述车轮部分的所述方位，进行是否满足所述条件的判断。

6.如权利要求3所述的雷达装置，

所述行驶车辆包括行驶中的规定的车型的汽车，

所述行驶车辆检测单元基于被判定为存在所述车轮部分的所述方位的、位置和回波信号分量的至少一个，判定所述物体是否为所述规定的车型的汽车。

7.如权利要求5所述的雷达装置，还包括：

信息存储单元，存储通过预先学习生成的、表示存在所述规定的车型的汽车的车轮部分的所述方位的、位置和回波信号分量的至少一个特征的车型特征信息，

所述行驶车辆检测单元基于所述局部特征信息，判定满足所述条件的所述方位是否为所述规定的车型的汽车的车轮部分。

8.如权利要求3所述的雷达装置，

所述多普勒频率获取单元对所述多个天线的各个天线，从所述接收信号获取多普勒频率，

所述方位相关功率值计算单元将从所述方位到来了所述回波信号时的、表示所述多个接收天线的复数响应的方向矢量和表示所述多个接收信号的分量的相关矢量的内积的平方，作为所述方位相关功率值来计算，

所述归一化方位相关值计算单元将所述内积以所述相关矢量的2范数值归一化后所得的值，作为所述归一化方位相关值来计算。

9.行驶车辆探测方法，包括以下步骤：

从接收雷达信号的回波信号的天线的接收信号，对每个范围，获取多普勒频率的步骤；

从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的强度的方位相关功率值的步骤；

从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值的步骤；以及

基于所述方位相关功率值和所述归一化方位相关值，判定反射了所述雷达信号的物体是否为行驶车辆的步骤。

10.到来方向估计装置，包括：

多普勒频率获取单元，从接收雷达信号的回波信号的天线的接收信号，对每个范围，获取多普勒频率；

方位相关功率值计算单元，从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的强度的方位相关功率值；

归一化方位相关值计算单元，从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值；以及

输出单元，将所述方位相关功率值和所述归一化方位相关值输出到判定反射了所述雷达信号的物体是否为行驶车辆的行驶车辆检测单元。

11.到来方向估计方法，包括以下步骤：

从接收雷达信号的回波信号的天线的接收信号，对每个范围，获取多普勒频率的步骤；

从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的强度的方位相关功率值的步骤；

从所述接收信号，对所述范围和所述多普勒频率的每个组合，对每个方位，计算表示所述回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值的步骤；以及

将所述方位相关功率值和所述归一化方位相关值输出到判定反射了所述雷达信号的物体是否为行驶车辆的行驶车辆检测装置的步骤。