CN113661406A - 雷达装置 - Google Patents

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Abstract

特征量提取部(S330～S380)使用与在瞬时值生成部(S170～S180)生成的瞬时值相对应的信息、以及与在连接判定部(S190)生成的物标等相对应的信息中至少一方，提取一种以上的特征量。虚像判定部(S390～S410)对在连接判定部生成的每个物标等，使用与该物标等相关的在特征量提取部的提取结果，分别根据虚像分布计算虚像概率并根据实像分布计算实像概率。虚像判定部进一步根据将计算出的虚像概率与实像概率合并的结果，判定物标等是否为虚像。

Description

雷达装置
相关申请的交叉引用
本国际申请主张于2019年4月10日在日本国专利厅申请的日本国专利申请第2019－074875号的优先权，并在此引用其全部内容。
技术领域
本公开涉及搭载于移动体的雷达装置。
背景技术
作为搭载于车辆等的雷达装置，已知有如双频CW(以下，称为2FCW)等那样，利用信号的相位差也就是差信号的相位计算距离的方式。利用相位求出的距离包含相位折返所引起的模糊性(以下，成为模糊度)。具体而言，在检测出的相位为的情况下，有实际的相位为θ+2π·n(n是整数)的可能性，不能够对其进行区分。换句话说，信号的相位旋转一周的距离成为检知上限距离，位于距离检知上限距离较远的位置的目标由于相位折返，而被误检测为检知上限距离内的距离。
与此相对，在专利文献1公开了并用使模糊度产生的雷达方式、和不产生模糊度的FMCW方式，并通过对各方式的检测结果进行匹配，来得到精度较高的测定结果的技术。
专利文献1：日本特开2016－3873号公报。
然而，本发明者等的详细的研究的结果发现了在专利文献1所记载的现有技术中有以下的课题。即，在应用现有技术组合2FCW以及FCM等产生模糊度的雷达方式和FMCW的车载雷达装置中，在对2FCW的检测结果、和FMCW的检测结果进行匹配时，将方位、功率作为指标，对这些指标接近的检测结果彼此进行匹配。
通常来说，在2FCW中来自产生距离的折返那样的远距离目标的反射波由于电波的扩散而功率减小，所以能够根据功率的不同，抑制与FMCW的检测结果的失配。
但是，在隧道等被壁面包围的空间中，来自远距离目标的反射波不扩散而在壁面反复反射进行传播，所以不充分地衰减而被接收。并且，在笔直的形状的隧道内，来自位于近距离的顶棚的反射波和来自远方的目标的反射波都大致来自正后方，所以两者被检测为大致同一方位。
换句话说，在2FCW检测出的来自远距离目标的反射波，即、由于模糊度而在比实际近的位置检测到的虚像、和来自隧道的顶棚等的反射波的方位和功率相似，所以有产生失配的情况。其结果为，由于将在比实际近的位置检测到的虚像的位置误检测为实际的目标的位置，而成为误警报的产生等使驾驶辅助控制误工作的原因。
发明内容
在本公开的一个方面，也可以提供在雷达装置中，抑制基于测定结果的模糊度的误检测的技术。
本公开的一方式是雷达装置，具备频谱生成部、瞬时值生成部、连接判定部、特征量提取部、分布存储部、以及判定部。频谱生成部通过使用一种以上的调制方式，按照预先设定的每一处理周期，对通过将各调制方式的调制波作为雷达波发送接收得到的信号进行解析，生成一维频谱以及二维频谱中至少一方。瞬时值生成部通过从按照每一调制方式生成的一维频谱以及二维频谱中至少一方提取峰值，生成一个以上的瞬时值。连接判定部通过判定到上一次的处理周期为止生成的物标以及物标候补与在瞬时值生成部生成的瞬时值的历史记录连接的有无，使物标以及物标候补生成以及消除。特征量提取部使用与在瞬时值生成部生成的瞬时值建立对应关系的信息、以及与在连接判定部生成的上述物标以及物标候补亦即物标等建立对应关系的信息中至少一方，提取预先决定的一种以上的特征量。在分布存储部存储有按照特征量预先生成的虚像分布以及实像分布。虚像判定部对在连接判定部生成的每个物标等，使用与该物标等相关的在特征量提取部的提取结果，分别根据虚像分布计算虚像概率并根据实像分布计算实像概率。然后，虚像判定部根据将计算出的虚像概率和实像概率合并的结果，判定物标等是否为虚像。虚像分布是表示在给予了特征量时，特征量的提取源为虚像的概率的分布。实像分布是表示在给予了特征量时，特征量的提取源为实像的概率的分布。特征量使用虚像分布和实像分布具有不同的分布形状的特征量。
根据这样的构成，使用物标等的特征量以及有与该物标等的历史记录连接的瞬时值的特征量判定物标等是否为虚像，所以能够使判定精度提高。其结果，能够抑制将由于瞬时值的模糊度而产生的虚像误检测为实像。此外，与一维频谱以及二维频谱的坐标轴建立对应关系的物理量根据调制方式而不同。一维频谱的坐标轴例如在2FCW中与相对速度建立对应关系，在FMCW中与距离以及相对速度建立对应关系。另外，二维频谱的坐标轴例如在2FCW中与相对速度和方位建立对应关系，在FMCW中与距离以及相对速度和方位建立对应关系，在FCM中，与距离和相对速度建立对应关系。此外，FMCW是Frequency ModulatedContinuous Wave：调频连续波的省略，CW是Continuous Wave：连续波的省略，FCM是Fast-Chirp Modulation：快速啁啾调制的省略。2FCW的2F是指两个频率。
附图说明
图1是表示车载系统的构成的框图。
图2是与使用的雷达波的调制方式相关的说明图。
图3是物标检测处理的流程图。
图4是例示在物标检测处理生成的FFT频谱、进行了方位展开的二维频谱的说明图。
图5是表示作为第三特征量的横向位置以及作为第四特征量的到达横向位置的说明图。
图6是与实像分布以及虚像分布的生成相关的说明图。
图7是示出远距离用以及近距离用的第一特征量的实像分布以及虚像分布的图表。
图8是示出远距离用以及近距离用的第二特征量的实像分布以及虚像分布的图表。
图9是示出远距离用以及近距离用的第三特征量的实像分布以及虚像分布的图表。
图10是示出远距离用以及近距离用的第四特征量的实像分布以及虚像分布的图表。
图11是表示第五特征量的实像分布以及虚像分布的图表。
图12是第一实施方式中的虚像判定处理的流程图。
图13是第二实施方式中的虚像判定处理的流程图。
图14是按照处理周期对在处理对象的物标等为实像的情况下计算出的综合虚像概率、和滤波处理前以及滤波处理后的对数贝叶斯比进行曲线化后的图表。
图15是按照处理周期对在处理对象的物标等为虚像的情况下计算出的综合虚像概率、和滤波处理前以及滤波处理后的对数贝叶斯比进行曲线化后的图表。
图16是示出远距离用以及近距离用的其它的特征量的实像分布以及虚像分布的图表。
图17是示出远距离用以及近距离用的其它的特征量的实像分布以及虚像分布的图表。
图18是示出远距离用以及近距离用的其它的特征量的实像分布以及虚像分布的图表。
图19是示出远距离用以及近距离用的其它的特征量的实像分布以及虚像分布的图表。
图20是对物标等为实像的情况以及虚像的情况，示出对两种特征量的分布，并且示出实像分布以及虚像分布的形状根据特征量的设定的方式而不同的说明图。
具体实施方式
以下，参照附图对本公开的实施方式进行说明。
[1.第一实施方式]
[1－1.构成]
如图1所示，车载系统1具备雷达装置10和驾驶辅助ECU100。ECU是ElectronicControl Unit：电子控制单元的省略。该车载系统1搭载于作为移动体的四轮汽车等车辆。雷达装置10例如分别安装于车辆的后端以及左右端，并配置为在雷达装置10的检知范围内包含沿着车辆的直行方向的后方向、以及与直行方向正交的横向。也将搭载了雷达装置10的车辆称为本车。
雷达装置10发射雷达波并接收反射波，并基于该接收信号，观测到反射了雷达波的物标为止的距离R、物标的速度V、物标的方位。雷达装置10根据这些观测值(R、V、θ)，计算横向位置x、纵向位置y、横向速度Vx、以及纵向速度Vy的估计值，并将这些估计值(x、y、Vx、Vy)输入到驾驶辅助ECU100。此外，横向位置x是沿着搭载车载系统1的车辆的车宽方向的位置，纵向位置y是沿着车辆的行进方向的位置。
驾驶辅助ECU100基于从雷达装置10输入的各物标的估计值(x、y、Vx、Vy)，执行用于辅助驾驶员对车辆的驾驶的各种处理。作为与驾驶辅助相关的处理，例如有向驾驶员发出有接近物的警报的处理、通过控制制动系统、转向系统等，执行用于与接近物的碰撞避免的车辆控制的处理等。
雷达装置10具备发送电路20、分配器30、发送天线40、接收天线50、接收电路60、处理单元70以及输出单元80。
发送电路20是用于向发送天线40供给发送信号Ss的电路。发送电路20将毫米波段的高频信号输入到位于发送天线40的上游的分配器30。具体而言，如图2所示，发送电路20按照预先设定的处理周期，交替地反复第一调制期间和第二调制期间，并将生成的高频信号输入到分配器30。在第一调制期间，生成以频率如三角波状那样增加并减少的方式进行了频率调制的高频信号。在第二调制期间中，生成交替地切换频率的高频信号。处理周期设定为比第一调制期间和第二调制期间的合计期间长，将在第二调制期间的结束后，到下一个处理周期的第一调制期间开始为止的期间称为处理期间。
换句话说，雷达装置10在第一调制期间作为发送接收FMCW作为第一调制波的FMCW雷达进行动作，在第二调制期间作为发送双频CW(以下，称为2FCW)作为第二调制波的2FCW雷达进行动作。此外，在2FCW使用的两个频率设定为能够在规定的上限距离(例如，150m)的范围内唯一地测定距离。以下将在2FCW使用的频率不同的两个信号称为第一信号以及第二信号。另外，FMCW的波形设定为能够在与上限距离相比足够长的距离的范围被唯一地确定距离。
返回到图1，分配器30将从发送电路20输入的高频信号功率分配为发送信号Ss和本地信号L。
发送天线40基于从分配器30供给的发送信号Ss，发射与发送信号Ss对应的频率的雷达波。
接收天线50是用于接收在物标进行了反射的雷达波亦即反射波的天线。该接收天线50构成为将多个天线元件51配置为一列的线性阵列天线。各天线元件51的反射波的接收信号Sr输入到接收电路60。
接收电路60对从构成接收天线50的各天线元件51输入的接收信号Sr进行处理，生成每个天线元件51的差拍信号BT并输出。具体而言，接收电路60通过对每个天线元件51，使用混频器61将从该天线元件51输入的接收信号Sr与从分配器30输入的本地信号L进行混合，来生成每个天线元件51的差拍信号BT并输出。
另外，在到输出差拍信号BT为止的过程包含放大接收信号Sr的过程、从差拍信号BT除去不需要的信号成分的过程、以及将差拍信号BT转换为数字数据的过程。这样，接收电路60将生成的每个天线元件51的差拍信号BT转换为数字数据并输出。输出的每个天线元件51的差拍信号BT输入到处理单元70。以下，将在第一调制期间获取的差拍信号BT的A/D转换数据称为第一调制数据，并将在第二调制期间获取的差拍信号BT的A/D转换数据称为第二调制数据。
处理单元70具备具有CPU71、和例如RAM或者ROM等半导体存储器(以下，称为存储器72)的微型计算机。通过由CPU71执行储存于非瞬态有形记录介质的程序来实现处理单元70的各功能。在该例子中，存储器72相当于储存了程序的非瞬态有形记录介质。另外，通过执行该程序，来执行与程序对应的方法。此外，处理单元70既可以具备一个微型计算机，也可以具备多个微型计算机。另外，处理单元70也可以具备执行高速傅立叶变换(以下，称为FFT)处理等的协处理器。
处理单元70至少执行通过对每个天线元件51的差拍信号BT进行解析，计算反射了雷达波的每个物标的估计值(x、y、Vx、Vy)的物标检测处理。
实现处理单元70所包含的各部的功能的方法并不限定于软件，也可以使用一个或者多个硬件实现其一部分或者全部的功能。例如，在通过作为硬件的电子电路实现上述功能的情况下，也可以通过数字电路，或者模拟电路，或者这些电路的组合实现该电子电路。
[1－2.处理]
[1－2－1.物标检测处理]
使用图3的流程图对处理单元70执行的物标检测处理进行说明。
若车载系统1启动，则按照处理周期反复执行本处理。
若本处理启动，则处理单元70在S110，判定第一调制期间是否结束，即第一调制数据的获取是否结束。若第一调制数据的获取未结束，则处理单元70通过反复该步骤进行待机，若第一调制数据的获取结束，则将处理移至S120。
在S120中，处理单元70通过对每个天线元件51，并且分别针对上啁啾以及下啁啾执行第一调制数据的频率解析处理计算功率谱。
这里，作为频率解析处理执行FFT处理。FFT是Fast Fourier Transform：快速傅里叶变换的省略。将通过FFT得到的功率谱称为FFT频谱。在FFT频谱中，在每个频率区间示出反射波的功率。频率区间是成为FFT频谱的单位刻度的频率范围，根据成为FFT的对象的数据的样本数和取样频率决定。
此外，上啁啾是FMCW中频率随着时间增加的信号，下啁啾是FMCW中频率随着时间减少的信号。以下，将上啁啾的FFT频谱称为UP－FFT频谱并将下啁啾的FFT频谱称为DN－FFT频谱。这些UP－FFT频谱以及DN－FFT频谱相当于一维频谱。
处理单元70分别对UP－FFT频谱以及DN－FFT频谱计算对从各天线元件51得到的FFT频谱进行平均后的平均FFT频谱。然后，处理单元70提取在平均FFT频谱上具有信号电平在预先设定的阈值以上的峰值的频率区间。这里所说的信号电平既可以单纯地指峰值的功率，也可以是峰值相对于噪声本底的功率比。以下相同。
接着在S130中，处理单元70分别对在S120计算出的UP－FFT频谱以及DN－FFT频谱执行方位运算。
在方位运算中，利用在各频道的同一频率区间检测出的峰值的相位按照频道而不同来进行方位展开。通过该方位运算，生成将频率区间以及方位作为坐标轴的二维频谱。方位运算也可以使用MUSIC等高分辨算法。MUSIC是Multiple Signal Classification：多重信号分类的省略。并不限定于此，也可以使用波束成形等。另外，至少对在前面的S120中在FFT频谱上检测到峰值的全部的频率区间执行方位运算。以下，将上啁啾的二维频谱称为UP频谱，并将下啁啾的二维频谱称为DN频谱。
接着在S140中，处理单元70判定第二调制期间是否结束，即第二调制数据的获取是否结束。若第二调制期间未结束，则处理单元70通过反复该步骤进行待机，若第二调制期间结束，则将处理移至S150。
在S150中，处理单元70对每个天线元件51并且分别对第一信号以及第二信号执行第二调制数据的频率解析处理生成功率谱，并检测功率谱上的峰值。这里，与S120相同，使用FFT处理作为频率解析处理。作为该FFT处理的结果得到的FFT频谱也相当于一维频谱。
此外，由于2FCW中的第一信号以及第二信号的频率足够接近，所以根据第一信号检测出的多普勒频率、和根据第二信号检测出的多普勒频率大致成为相同的大小。换句话说，在第一信号的FFT频谱和第二信号的FFT频谱中，在相同的频率区间检测到峰值。换句话说，第一信号的FFT频谱和第二信号的FFT频谱成为相同的形状，所以在图4仅示出一方的FFT频谱。
然后，分别对第一信号以及第二信号计算将按照每个天线元件51得到的FFT频谱平均化后的平均FFT频谱，并提取具有功率在预先设定的阈值以上的峰值的频率区间。
然后，根据从两个平均FFT频谱在同一频率区间检测出的两个峰值频率成分的相位差Δθ计算距离。另外，不能够区分实际的相位差是Δθ还是2nπ+，所以根据相位差计算出的距离具有基于相位折返的模糊性(以下，称为模糊度)。n是整数。
接着在S160中，处理单元70与S130相同，使用第一信号以及第二信号的任意一方的FFT频谱(以下，称为MF－FFT频谱)执行方位运算。将通过该方位运算生成的二维频谱称为MF频谱。至少对在前面的S150中在MF－FFT频谱上检测到峰值的全部的频率区间执行方位运算。
接着在S170中，处理单元70从在S130生成的UP频谱以及DN频谱、及在S160生成的MF频谱，提取具有预先设定的阈值以上的功率的全部的峰值。
接着在S180中，处理单元70通过在S170提取的峰值间进行将估计为基于同一物标的峰值彼此建立对应关系的峰值匹配，生成该处理周期的瞬时值。
此外，在UP频谱和DN频谱中提取出的基于同一个反射点的峰值均在同一方位被检测，并且，根据反射点与本车辆的相对速度检测出的频率区间变化。
具体而言，在反射点与本车辆的相对速度为零的情况下，检测到峰值的频率区间在UP频谱和DN频谱中相同。在反射点接近本车辆中的情况下，对于检测到峰值的频率区间来说，UP频谱比DN频谱低。在反射点远离本车辆中的情况下，对于检测到峰值的频率区间来说，UP频谱比DN频谱高。这基于由于多普勒频移而在上啁啾检测到的频率和在下啁啾检测到的频率的大小关系进行变化的FMCW的特性。另外，在反射点与本车辆的相对速度为零的情况下，2FCW的峰值埋没于低频噪声而不能够被检测，所以不能够进行与FMCW的峰值的匹配。该情况下，仅在FMCW中，即进行UP频谱的峰值与DN频谱的峰值的匹配。
以下，将XX频谱上的峰值称为XX峰值。另外，XX表示MF－FFT、UP－FFT、DN－FFT、MF、UP、以及DN的任意一个。
而且，以(MF，UP，DN)表示与MF峰值对应的UP峰值以及DN峰值均被提取出的情况下的瞬时值，以(MF，UP)表示仅提取出与MF峰值对应的UP峰值的情况下的瞬时值，并以(MF，DN)表示仅提取出与MF峰值对应的DN峰值的情况下的瞬时值。
并且，也不使用MF峰值，而使用UP峰值和DN峰值，进行使用了FMCW雷达中的公知的方法的配对。以(UP，DN)表示由此提取的瞬时值。
接着在S190中，处理单元70使用在S180生成的瞬时值，执行跟踪。在跟踪中，根据在上一次的处理周期检测出的物标以及物标候补(以下，称为物标等)，计算预测在这次的处理周期检测到物标等的距离以及方位(以下，称为预测位置)。另外，根据瞬时值计算由该瞬时值表示的反射点(以下，称为峰值对应点)的距离以及方位(以下，称为检测位置)。而且，若预测位置与检测位置之差在预先设定的允许范围内，则物标等和瞬时值对应于来自同一对象的反射，实施历史记录连接。而且，若不能够与任何的物标相对应，则作为没有新检测出的历史记录连接的瞬时值，将该瞬时值作为新的物标候补。另外，在经过规定次的处理周期确认了历史记录连接的情况下，将物标候补识别为正式的物标。
接着在S200中，处理单元70分别对在S190生成的物标等给予虚像标志F，并将该虚像标志初始化。具体而言，将全部的虚像标志F设定为表示物标等不为虚像(即，为实像)的关闭。
接着在S210中，处理单元70判定本车辆行驶的周围的状况是否是折返环境。折返环境是指有在根据瞬时值计算出的距离产生模糊度的可能性的环境。具体而言，是隧道内等被壁面包围的环境。也可以通过对利用雷达得到的信号进行解析来进行是否是折返环境的判定。另外，也可以代替利用雷达得到的信号，而例如使用车载照相机的图像，也可以使用本车辆的位置信息和地图信息。另外，也可以组合这些信息使用。处理单元70在判定为折返环境的情况下，将处理移至S220，在判定为不是折返环境的情况下，将处理移至S230。
在S220中，处理单元70对每个物标等，判定该物标等是否是虚像，执行更新虚像标志的虚像判定处理，并使处理进入S230。
在S230中，处理单元70生成与通过S190的跟踪检测出的物标相关的估计值(x、y、Vx、Vy)，经由输出单元80输出到驾驶辅助ECU100，并结束处理。也可以在估计值包含有虚像标志F。
此外，在驾驶辅助ECU100中，在估计值包含虚像标志F的情况下，例如也可以使用虚像标志作为警报打开关闭信息，并从警报的对象除去虚像标志F被设定为打开的估计值(即，物标)。此外，虚像标志F并不限定于警报，也能够使用于其它的各种控制。
[1－2－2.特征量/实像分布/虚像分布]
在对处理单元70在前面的S220执行的虚像判定处理进行说明之前，对虚像判定所使用的特征量、实像分布、虚像分布、以及虚像出现概率进行说明。
通过将从MF频谱、UP频谱以及DN频谱提取的信息、及根据在生成这些频谱的过程得到的MF－FFT频谱、UP－FFT频谱、DN－FFT频谱得到的信息组合进行运算来得到特征量。这里，对五个特征量进行说明。将五个特征量称为第一～第五特征量D1～D5。
在瞬时值为(MF，UP，DN)或者(UP，DN)的情况下，即在瞬时值均包含UP峰值和DN峰值的情况下计算第一特征量D1。具体而言，是将DN峰值的峰值电平设为Pdd，将与UP峰值对应的UP－FFT峰值的峰值电平设为Pfu，并使用(1)式计算出的值。
D1＝Pdd－Pfu (1)
第一特征量D1是用于实现利用了以下的事实的判定的特征量。即，若根据瞬时值确定的峰值对应点为实像，则方位展开后的峰值电平Pdd在方位展开前的峰值电平Pfu以下的概率较高。与此相对，若峰值对应点为虚像，则其大小关系产生反转的概率比实像高这样的事实。
对全部的物标等计算第二特征量D2～第五特征量D5。
第二特征量D2如(2)式所示，将与UP峰值对应的UP－FFT峰值的峰值电平亦即Pfu作为第二特征量D2。
D2＝Pfu (2)
第三特征量D3如(3)式所示，将与DN峰值对应的DN－FFT峰值的峰值电平亦即Pfd作为第三特征量D3。
D3＝Pfd (3)
换句话说，第二特征量D2以及第三特征量D3是用于实现利用了UP－FFT峰值以及DN－FFT峰值的峰值电平有在峰值对应点为实像的情况下比虚像的情况下大的趋势这样的事实的判定的特征量。
第四特征量D4是物标等的横向位置x。横向位置x是本车的车宽方向的位置，将从雷达装置10观察到的本车的正后方向表示为横向位置0m。此外，虽然也可以代替横向位置x而使用物标等所在的方位，但横向位置x适合于以正态分布表示后述的实像分布以及虚像分布。
第四特征量D4是用于实现利用了以下的事实的判定的特征量。即，如图5所示，成为虚像的产生源的实体存在于比上限距离远的位置，而容易在雷达装置10的正后方也就是横向位置0m附近被检测到。与此相对，应该作为警报等的对象进行注意的车辆M1在相邻车道行驶的可能性较高这样的事实。
第五特征量D5是物标等的到达横向位置。到达横向位置是根据物标等的纵向位置、横向位置、移动速度以及移动方向估计出的该物标等到达本车的后端时的预测横向位置。此外，纵向位置是本车的车长方向的位置。
第五特征量D5是用于实现利用了以下的事实的判定的特征量。即，如图5所示，若为虚像则横向位置0m附近成为到达横向位置。与此相对，对于在相邻车道进行行驶，并想要超越本车辆的车辆M1，或者想要进行车道变更的车辆M2来说，远离横向位置0m的位置成为到达横向位置的可能性较高这样的事实。
实像分布是以正态分布表现在设为i＝1～5，并给予了特征量Di时，成为该特征量Di的提取源的峰值对应点为实像的概率(以下，称为实像概率)的分布。
虚像分布是以正态分布表现在给予了特征量Di时，成为该特征量Di的提取源的峰值对应点为虚像的概率(以下，称为虚像概率)的分布。
实像出现概率P(R)是在全部的物标等中实像出现的概率，虚像出现概率P(I)是在全部的物标等中虚像出现的概率。
通过学习预先生成实像分布、虚像分布、实像出现概率P(R)、以及虚像出现概率P(I)，并存储于处理单元70的存储器72。
在学习中，首先，根据通过在隧道内以及隧道外进行行驶的同时，使雷达装置10工作得到的测定结果生成瞬时值，并且通过使用了生成的瞬时值的跟踪生成物标等。然后，分别对根据生成的瞬时值、物标等估计出的各FFT峰值的峰值功率求出各特征量D1～D3。并且，积蓄附带表示具有与这些根据瞬时值、物标等估计出的各FFT峰值的峰值功率的历史记录连接的物标等是实像还是虚像的正解的教师数据的特征量D1～D3。另外，分别对生成的物标等求出特征量D4、D5，并积蓄附带表示这些物标等是实像还是虚像的正解的教师数据的特征量D4、D5。
如图6所示，使用像这样积蓄的带教师数据的特征量D1～D5，对每个特征量Di，制成表示实像的特征量Di的直方图、和表示虚像的特征量Di的直方图。并且，通过将表示实像的直方图转换为正态分布来生成实像分布，通过将表示虚像的直方图转换为正态分布来生成虚像分布。使用利用上述学习得到的数据计算实像出现概率P(R)以及虚像出现概率P(I)。
在图7～图11例示各特征量D1～D5的实像分布以及虚像分布。以下，以P(Di|R)表示给予了特征量Di时的实像概率，并以P(Di|I)表示虚像概率。各分布的横轴在D1中是表示差分的峰值电平的信号强度，在D2、D3中是表示峰值电平的信号强度，在D4、D5中是横向位置x。此外，对远距离用以及近距离用独立地准备实像分布以及虚像分布，并存储于存储器72。
[1－2－3.虚像判定处理]
使用图12的流程图对处理单元70执行的虚像判定处理进行说明。
在S310中，处理单元70选择在S180提取出的物标等中未实施以下的S320～S410的处理的物标等。以下，将选择的物标等称为选择物标等。
接着在320中，判定是否存在通过S190的跟踪处理确认了与选择物标的历史记录连接的瞬时值(以下，称为连接瞬时值)。处理单元70在S320中进行了肯定判定的情况下，将处理移至S330，在S320进行了否定判定的情况下，将处理移至S420。
在S330中，处理单元70根据对选择物标等计算出的距离，选择远距离用分布以及近距离用分布的任意一个。例如，若距离在50m以内则选择近距离用分布，若距离超过50m则选择远距离用分布。在以下的S340～S380的处理中，使用在这里选择的实像分布以及虚像分布。
接着在S340中，处理单元70对针对选择物标等的连接瞬时值计算第一特征量D1，并基于计算出的第一特征量D1、和第一特征量D1的实像分布以及虚像分布计算实像概率P(D1|R)以及虚像概率P(D1|I)。
接着在S350中，处理单元70对针对选择物标等的连接瞬时值计算第二特征量D2，并基于计算出的第二特征量D2、和第二特征量的实像分布以及虚像分布计算实像概率P(D2|R)以及虚像概率P(D2|I)。
接着在S360中，处理单元70对针对选择物标等的连接瞬时值计算第三特征量D3，并基于计算出的第三特征量D3、和第三特征量的实像分布以及虚像分布计算实像概率P(D3|R)以及虚像概率P(D3|I)。
接着在S370中，处理单元70对选择物标等计算第四特征量D4，并基于计算出的第四特征量D4、和第四特征量的实像分布以及虚像分布计算实像概率P(D4|R)以及虚像概率P(D4|I)。
接着在S380中，处理单元70对选择物标等计算第五特征量D5，并基于计算出的第五特征量D5、和第一特征量D5的实像分布以及虚像分布计算实像概率P(D5|R)以及虚像概率P(D5|I)。
接着在S390中，处理单元70根据(4)～(6)式，计算综合虚像概率PG。在该式中，假定实像概率以及虚像概率是独立的事件，使用应用贝叶斯估计的朴素贝叶斯，计算选择物标等为虚像的概率。
PG＝P(I)×P(D|I)/(P(D|I)+P(D|R))(4)
P(D|I)＝P(D1|I)×P(D2|I)×P(D3|I)×P(D4|I)×P(D5|I) (5)
P(D|R)＝P(D1|R)×P(D2|R)×P(D3|R)×P(D4|R)×P(D5|R)(6)
(5)式表示合成了全部的特征量的虚像概率的合成虚像概率，(6)式表示对全部的特征量合成了实像概率的合成实像概率。另外，也可以代替(5)式以及(6)式，而通过使用(7)式以及(8)式，降低运算量，并且抑制软件上的数字丢失。
P(D|I)＝exp(log P(D|I))
log P(D|I)＝log P(D1|I)+log P(D2|I)+log P(D3|I)+log P(D4|I)+log P(D5|I)
(7)
P(D|R)＝exp(log P(D|R))
log P(D|R)＝log P(D1|R)+log P(D2|R)+log P(D3|R)+log P(D4|R)+log P(D5|R)
(8)
接下来在S400中，处理单元70判定在S390计算出的选择物标等的综合虚像概率PG是否比预先设定的阈值TH大。若综合虚像概率PG比阈值TH大，则将处理移至S410，若综合虚像概率PG在阈值TH以下，则将处理移至S420。
在S410中，处理单元70将给予选择物标等的虚像标志F更新为打开，并使处理进入S420。
在S420中，处理单元70判定是否在前面的S310中，将全部的物标等选择完毕。在存在未选择完毕的物标等的情况下，将处理移至S310，若全部的物标等选择完毕，则结束处理。
[1－3.效果]
根据以上详述的实施方式，起到以下的效果。
(1a)雷达装置10根据FMCW方式的上啁啾以及下啁啾、及2FCW方式的接收信号，分别生成对距离以及方位进行展开的二维频谱，并通过对这些多个二维频谱上的峰值进行匹配来生成瞬时值。然后，通过使用了瞬时值的跟踪生成物标等，并使用综合虚像概率PG判定生成的物标等是否为虚像。此外，综合虚像概率PG是通过分别对从瞬时值提取的特征量D1～D3、以及从物标等提取的特征量D4、D5计算实像概率(Di|R)以及虚像概率P(Di|I)，并将它们合并来计算出的值。因此，根据雷达装置10，能够抑制生成瞬时值时的峰值的失配等所引起的物标的误检测，其结果，能够抑制基于误检测的驾驶辅助控制的误工作。
(1b)在雷达装置10中，在将实像概率P(Di|R)以及虚像概率P(Di|I)合并时，利用假定各事件独立的朴素贝叶斯的方法。因此，能够简单地进行特征量Di的追加删除，能够适当地调整虚像判定的精度。
[2.第二实施方式]
[2－1.与第一实施方式的不同点]
第二实施方式的基本的构成与第一实施方式相同，所以以下对不同点进行说明。此外，与第一实施方式相同的附图标记表示相同的构成，参照先行的说明。
在上述的第一实施方式中，虚像的判定使用综合虚像概率PG。与此相对，在第二实施方式中，在使用对数贝叶斯比这一点，与第一实施方式不同。换句话说，虚像判定处理的内容一部分不同。
[2－2.处理]
使用图13的流程图对处理单元70代替图12所示的第一实施方式的虚像判定处理而执行的第二实施方式的虚像判定处理进行说明。此外，S310～S380以及S410～S420的处理与第一实施方式的处理相同，所以省略说明。
在接着S380的S392中，处理单元70根据(9)、(10)式，计算对数贝叶斯比LB。其中，使用上述的(7)、(8)式计算log P(D|I)以及log P(D|R)。
LB＝TH+logP(D|I)－logP(D|R) (9)
TH＝logP(I)－logP(R)+A (10)
(10)式中的A是根据实验设定的常数，也可以是0。TH是阈值，被设定为若LB为正值则能够判定为虚像，若LB为负值则能够判定为实像。
接着在S394中处理单元70对对数贝叶斯比LB执行抑制值的急剧的变化的滤波处理。此外，以LB[n]表示在S392计算出的对数贝叶斯比，以LBf[n]表示滤波处理后的对数贝叶斯比，并以LBf[n－1]表示在上一次的处理周期计算出的滤波处理后的对数贝叶斯比。另外，系数α是0＜α≤1的实数。在滤波处理中，执行(11)式所示的运算。也将滤波处理后的对数贝叶斯比LBf[n]仅记为对数贝叶斯比LBf。
LBf[n]＝α×LB[n]+(1－α)LBf[n－1] (11)
接着在S402中，处理单元70判定在S394计算出的选择物标等的对数贝叶斯比LBf是否比0大。若对数贝叶斯比LBf比0大，则设为选择物标等为虚像，并将处理移至S410，若对数贝叶斯比LBf在0以下，则设为选择物标等为实像，并将处理移至S420。
[2－3.动作例]
图14以及图15示出按照处理周期将通过(4)式计算出的重影概率PG、通过(9)式计算出的滤波处理前的对数贝叶斯比LB、以及通过(11)式计算出的滤波处理后的对数贝叶斯比LBf曲线化的结果，其中，上侧的图表示出重影概率PG，下侧的图表示出对数贝叶斯比LB、以及对数贝叶斯比LBf。此外，图14示出成为处理的对象的物标等为实像的情况，图15示出成为处理的对象的物标等为虚像的情况。
如图14所示在第25个处理周期中，由于干扰，尽管物标等为实像，但重影概率PG成为超过50％的较大的值，并且对数贝叶斯比LB成为正值。换句话说，在使用重影概率PG、滤波处理前的对数贝叶斯比LB进行是否为虚像的判定的情况下，有得到错误的判定结果的可能性。与此相对，滤波处理后的对数贝叶斯比LBf保持为负值，能够得到正确的判定结果。
此外，能够通过调整(10)式的参数A，使阈值TH变化。例如，在设定为A＝0的情况下，将实像错误地误判定为虚像的概率、和相反地将虚像误判定为实像的概率相等。但是，实际上，与将重影误判定为实像而系统无用地进行工作相比，将实像误判定为虚像而系统不进行工作更成为问题的可能性较高。因此，也可以通过设定为A＞0，即通过在图14中，使阈值TH向正侧偏移，进一步使将实像误判定为虚像的概率降低。
[2－4.效果]
根据以上详述的第二实施方式，实现上述的第一实施方式的效果(1a)、(1b)，并且，起到以下的效果。
(2a)通过进行使用系数α将在这次的处理周期得到的滤波处理前的对数贝叶斯比LB[n]和在上一次的处理周期得到的滤波处理后的对数贝叶斯比LBf[n－1]混合的滤波处理来计算对数贝叶斯比LBf。因此，即使由于干扰而突发地计算出异常的对数贝叶斯比LB[n]，虚像判定也不会立即追随，而能够得到稳定的判定结果。
(2b)通过使用对数贝叶斯比LBf，与使用综合虚像概率PG的情况相比较，能够进一步削减运算量。
(2c)在对数贝叶斯比LB的运算中设置阈值TH，也能够简单地进行阈值TH的调整。
[3.其它的实施方式]
以上，对本公开的实施方式进行了说明，但本公开并不限定于上述的实施方式，能够进行各种变形来实施。
(3a)虽然在上述实施方式中，使用第一～第五特征量D1～D5，作为对数贝叶斯比LB的计算所使用的特征量，但只要是在实像分布与虚像分布之间产生明确的差异的特征量即可。另外，综合虚像概率PG的计算所使用的特征量的数目也并不限定于五个，也可以是一个～四个，也可以在六个以上。
例如，如图16所示也可以，使用MF－FFT峰值的峰值电平作为特征量。如图17所示，也可以使用从UP－FFT峰值的峰值电平减去MF－FFT峰值的峰值电平后的值作为特征量。如图18所示，也可以使用从DN－FFT峰值的峰值电平减去MF－FFT峰值的峰值电平后的值作为特征量。如图19所示，也可以使用从UP－FFT峰值的峰值电平减去DN－FFT峰值的峰值电平后的值作为特征量。
这里，在实像以及虚像相对于两个特征量A、B如图20所示那样分布的情况下，在单独使用特征量A的情况下，得到图中a所示的实像分布以及虚像分布，在单独使用特征量B的情况下，得到图中b所示的实像分布以及虚像分布。并且，在使用两者的差分的情况下，得到图中c所示的实像分布以及虚像分布。换句话说，通过进行特征量间的运算，即使是相同的分布，也能够以两者之差更明显的方式切取分布。因此，也可以考虑这样的观点，来设定特征量。
(3b)虽然在上述实施方式中，对通过雷达装置检测出的距离具有模糊度的情况进行了说明，但也可以应用于速度或者方位具有模糊度的情况。
(3c)虽然在上述实施方式中，使用2FCW作为第二调制，但本公开并不限定于此，也可以使用测定结果具有模糊度的FCM等其它的雷达方式作为第二调制。
(3d)虽然在上述实施方式中，使用FMCW作为第一调制，但本公开并不限定于此，只要至少与第二调制不同，则可以使用任何的雷达方式作为第一调制。另外，虽然在上述实施方式中，对组合两种雷达方式的情况进行了说明，但也可以组合三种以上的雷达方式。
(3e)虽然在上述实施方式中，对分别从2FCW和FMCW的上啁啾以及下啁啾检测出的峰值进行匹配来生成瞬时值，但本公开并不限定于此。例如，也可以应用于将FMCW的上啁啾视为第一调制，将下啁啾视为第二调制，并仅对从两啁啾检测出的峰值进行匹配来生成瞬时值的雷达装置。
(3f)虽然在上述实施方式中，根据对分别利用多个调制方式提取的峰值进行匹配的结果生成瞬时值，但也可以不进行与其它的峰值的匹配，而根据以单一的调制方式提取出的峰值生成瞬时值。
(3g)虽然在上述实施方式中，按照每个特征量，准备远距离用以及近距离用的两个实像分布以及虚像分布，但本公开并不限定于此。例如，也可以不根据距离进行划分，而按照每个特征量准备一个实像分布以及虚像分布。另外，也可以进一步对距离进行细分化，按照每个特征量，各准备三个以上实像分布以及虚像分布。
(3h)在上述实施方式中，在使用(7)、(8)式，求出log概率亦即log P(D|R)以及logP(D|I)的情况下，容易成为非常小的值。另外，根据这些值的比求出最终计算出的综合虚像概率PG。因此，也可以将logP(Di|R)以及logP(D|I)中最大值设为MAX，并使用从它们减去最大值后的结果作为log概率。
(3i)也可以通过多个构成要素实现上述实施方式中的一个构成要素具有的多个功能，或者通过多个构成要素实现一个构成要素具有的一个功能。另外，也可以通过一个构成要素实现多个构成要素具有的多个功能，或者通过一个构成要素实现由多个构成要素实现的一个功能。另外，也可以省略上述实施方式的构成的一部分。另外，也可以将上述实施方式的构成的至少一部分附加给或者置换为其它的上述实施方式的构成。
(3j)除了上述的雷达装置之外，也能够以将该雷达装置作为构成要素的系统、用于使计算机作为该雷达装置发挥作用的程序、记录了该程序的半导体存储器等非瞬态有形记录介质、虚像判定方法等各种方式实现本公开。

Claims (14)

1.一种雷达装置，其中，具备：
频谱生成部(70：S110～S160)，构成为通过使用一个种类以上的调制方式，按照预先设定的每一处理周期，对通过将基于各调制方式的调制波作为雷达波发送接收得到的信号进行解析，生成一维频谱以及二维频谱中至少一方；
瞬时值生成部(70：S170～S180)，构成为通过从按照每一上述调制方式生成的上述一维频谱以及上述二维频谱中至少一方提取峰值，生成一个以上的瞬时值；
连接判定部(70：S190)，构成为通过判定到上一次的处理周期为止生成的物标以及物标候补与在上述瞬时值生成部生成的上述瞬时值的历史记录连接的有无，使上述物标以及上述物标候补生成以及消除；
特征量提取部(70：S330～S380)，构成为使用与在上述瞬时值生成部生成的上述瞬时值建立对应关系的信息、以及与在上述连接判定部生成的上述物标以及上述物标候补亦即物标等建立对应关系的信息中至少一方，提取预先决定的一种以上的特征量；
分布存储部(72)，存储按照每一上述特征量预先生成的虚像分布以及实像分布；以及
虚像判定部(70：S390～S410)，构成为对在上述连接判定部生成的每个上述物标等，使用与该物标等相关的在上述特征量提取部的提取结果，分别根据上述虚像分布计算虚像概率并根据上述实像分布计算实像概率，并根据将计算出的上述虚像概率和上述实像概率合并的结果，判定上述物标等是否为虚像，
上述虚像分布是表示在给予了上述特征量时，该特征量的提取源为虚像的概率的分布，
上述实像分布是表示在给予了上述特征量时，该特征量的提取源为实像的概率的分布，
上述特征量使用上述虚像分布与上述实像分布具有不同的分布形状的特征量。
2.根据权利要求1所述的雷达装置，其中，
上述调制方式至少包含有FMCW调制，
上述频谱生成部将上述FMCW调制中的上啁啾以及下啁啾作为不同的调制方式，分别针对上啁啾以及下啁啾的调制方式生成将频率以及方位作为坐标轴的二维频谱。
3.根据权利要求2所述的雷达装置，其中，
上述频谱生成部构成为生成上述上啁啾的上述一维频谱亦即UP－FFT频谱、上述下啁啾的上述一维频谱亦即DN－FFT频谱、上述上啁啾的二维频谱亦即UP频谱、以及上述下啁啾的二维频谱亦即DN频谱，
上述UP－FFT频谱以及上述DN－FFT频谱是通过分别对上述上啁啾以及上述下啁啾执行FFT计算出的频率区间与距离以及相对速度对应的频谱，
上述UP频谱以及上述DN频谱是通过分别按照上述频率区间对上述UP－FFT频谱以及DN－FFT频谱进行方位展开计算出的频谱。
4.根据权利要求3所述的雷达装置，其中，
在上述瞬时值生成部生成的上述瞬时值至少包含有上述DN频谱上的峰值、和上述UP频谱上的峰值，
上述特征量提取部提取从上述DN频谱上的峰值的信号电平减去与上述UP频谱上的峰值对应的上述UP－FFT频谱上的峰值的信号电平后的值，作为上述特征量之一。
5.根据权利要求3或者权利要求4所述的雷达装置，其中，
在上述瞬时值生成部生成的物标等至少包含有上述UP频谱上的峰值，
上述特征量提取部提取上述UP频谱上的峰值的信号电平作为上述特征量之一。
6.根据权利要求3～5中任意一项所述的雷达装置，其中，
在上述瞬时值生成部生成的瞬时值至少包含有上述DN频谱上的峰值，
上述特征量提取部提取上述DN频谱上的峰值的信号电平作为上述特征量之一。
7.根据权利要求1～6中任意一项所述的雷达装置，其中，
该雷达装置搭载于移动体，将与上述移动体直行的方向正交的方向上的位置设为横向位置，
上述特征量提取部提取上述物标等的横向位置作为上述特征量之一。
8.根据权利要求7所述的雷达装置，其中，
将根据上述物标等的移动方向以及移动速度估计出的、上述物标等到达上述移动体时的横向位置设为到达横向位置，
上述特征量提取部提取上述物标等的到达横向位置作为上述特征量之一。
9.根据权利要求1～8中任意一项所述的雷达装置，其中，
使用多个上述特征量，
上述虚像判定部构成为将注目的上述物标等作为注目物标等，使用通过朴素贝叶斯将对与上述注目物标等建立对应关系的每个上述特征量计算出的上述虚像概率以及上述实像概率合并后的综合虚像概率，判定上述注目物标等是否为虚像。
10.根据权利要求1～8中任意一项所述的雷达装置，其中，
使用多个上述特征量，
将注目的物标等作为注目物标等，
上述虚像判定部构成为使用合成虚像概率与合成实像概率之比亦即贝叶斯比，判定上述注目物标等是否为虚像，
通过将与上述注目物标等建立对应关系的全部的上述特征量的上述虚像概率合成来计算上述合成虚像概率，
通过对与上述注目物标等建立对应关系的全部的上述特征量合成上述实像概率来计算上述合成实像概率。
11.根据权利要求10所述的雷达装置，其中，
上述虚像判定部构成为对上述贝叶斯比实施抑制值的急剧的变化的滤波处理，并使用上述滤波处理后的贝叶斯比，判定上述注目物标等是否为虚像。
12.根据权利要求1～11中任意一项所述的雷达装置，其中，
在上述分布存储部与到上述物标等为止的距离相对应地对每个上述特征量存储有多个种类的上述虚像分布以及上述实像分布，
上述虚像判定部构成为使用根据基于上述瞬时值确定的到上述物标等为止的距离选择的上述虚像分布以及上述实像分布，计算上述虚像概率以及上述实像概率。
13.根据权利要求1～12中任意一项所述的雷达装置，其中，
上述调制方式至少包含有根据接收信号，检测具有相位折返所引起的模糊性的信息的调制。
14.根据权利要求13所述的雷达装置，其中，
上述调制方式至少包含有多频CW调制或者FCM调制。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112965060A (zh) * 2021-02-19 2021-06-15 加特兰微电子科技(上海)有限公司 生命特征参数的检测方法、装置和检测体征点的方法

Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008026239A (ja) * 2006-07-24 2008-02-07 Murata Mfg Co Ltd レーダ
CN201293836Y (zh) * 2008-11-20 2009-08-19 长沙华诺星空电子技术有限公司 超宽带生命搜救探测仪
JP2009264968A (ja) * 2008-04-25 2009-11-12 Fujitsu Ten Ltd レーダ装置、レーダ装置の信号処理方法及び、車両制御システム
US20100075618A1 (en) * 2008-09-19 2010-03-25 Fujitsu Ten Limited Signal processing apparatus and radar apparatus
CN102736065A (zh) * 2011-04-14 2012-10-17 古野电气株式会社 探测装置以及程序
CN103364777A (zh) * 2012-04-03 2013-10-23 株式会社本田艾莱希斯 雷达装置、车载雷达系统以及程序
WO2013157546A1 (ja) * 2012-04-16 2013-10-24 株式会社デンソー レーダ制御装置及びレーダ制御方法
CN103376442A (zh) * 2012-04-27 2013-10-30 古野电气株式会社 信息显示装置以及信息显示方法
CN103944845A (zh) * 2014-04-10 2014-07-23 厦门大学 全频谱载波调制的相关检测方法
CN103975249A (zh) * 2011-12-09 2014-08-06 古野电气株式会社 图像处理装置、雷达装置、图像处理方法及图像处理程序
WO2015174879A1 (en) * 2014-05-14 2015-11-19 Novelic D.O.O. Mm-wave radar vital signs detection apparatus and method of operation
CN106537171A (zh) * 2014-07-16 2017-03-22 株式会社电装 利用雷达波检测物标的物标检测装置以及物标检测方法
CN106546985A (zh) * 2015-09-17 2017-03-29 古野电气株式会社 雷达装置
CN106937531A (zh) * 2014-06-14 2017-07-07 奇跃公司 用于产生虚拟和增强现实的方法和系统
CN107656255A (zh) * 2017-10-25 2018-02-02 中国人民解放军国防科技大学 基于多径回波的超宽带雷达动目标二维定位方法
CN108736165A (zh) * 2017-04-14 2018-11-02 日本电产株式会社 缝隙天线阵列和雷达装置
CN108725321A (zh) * 2017-04-20 2018-11-02 株式会社斯巴鲁 信息提示装置
CN109155109A (zh) * 2016-05-24 2019-01-04 株式会社电装 物标检测装置

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006007818A (ja) * 2004-06-22 2006-01-12 Daido Signal Co Ltd 踏切障害物検知装置
JP4871104B2 (ja) * 2006-11-24 2012-02-08 日立オートモティブシステムズ株式会社 レーダ装置及び信号処理方法
WO2011007828A1 (ja) * 2009-07-16 2011-01-20 国立大学法人 千葉大学 Ｆｍ－ｃｗレーダ装置、ドップラ速度測定方法
JP2014098571A (ja) * 2012-11-13 2014-05-29 Honda Elesys Co Ltd 物体検知装置、物体検知方法、物体検知プログラム、及び動作制御システム
JP6092596B2 (ja) * 2012-11-28 2017-03-08 富士通テン株式会社 レーダ装置、および、信号処理方法
JP6205729B2 (ja) * 2013-01-21 2017-10-04 株式会社デンソー レーダ装置
KR101896726B1 (ko) * 2013-12-02 2018-09-07 주식회사 만도 Cw 레이더 센싱 신호 및 fmcw 레이더 센싱 신호 기반의 주변 환경 감지 방법 및 장치
JP6321464B2 (ja) * 2014-06-13 2018-05-09 株式会社デンソー レーダ装置
JP6729864B2 (ja) * 2015-11-02 2020-07-29 株式会社デンソーテン レーダ装置、レーダ装置の信号処理装置及び信号処理方法
JP2019074875A (ja) 2017-10-13 2019-05-16 キヤノン株式会社 情報処理装置、制御方法、およびプログラム

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008026239A (ja) * 2006-07-24 2008-02-07 Murata Mfg Co Ltd レーダ
JP2009264968A (ja) * 2008-04-25 2009-11-12 Fujitsu Ten Ltd レーダ装置、レーダ装置の信号処理方法及び、車両制御システム
US20100075618A1 (en) * 2008-09-19 2010-03-25 Fujitsu Ten Limited Signal processing apparatus and radar apparatus
CN201293836Y (zh) * 2008-11-20 2009-08-19 长沙华诺星空电子技术有限公司 超宽带生命搜救探测仪
CN102736065A (zh) * 2011-04-14 2012-10-17 古野电气株式会社 探测装置以及程序
CN103975249A (zh) * 2011-12-09 2014-08-06 古野电气株式会社 图像处理装置、雷达装置、图像处理方法及图像处理程序
CN103364777A (zh) * 2012-04-03 2013-10-23 株式会社本田艾莱希斯 雷达装置、车载雷达系统以及程序
WO2013157546A1 (ja) * 2012-04-16 2013-10-24 株式会社デンソー レーダ制御装置及びレーダ制御方法
CN103376442A (zh) * 2012-04-27 2013-10-30 古野电气株式会社 信息显示装置以及信息显示方法
CN103944845A (zh) * 2014-04-10 2014-07-23 厦门大学 全频谱载波调制的相关检测方法
WO2015174879A1 (en) * 2014-05-14 2015-11-19 Novelic D.O.O. Mm-wave radar vital signs detection apparatus and method of operation
CN106937531A (zh) * 2014-06-14 2017-07-07 奇跃公司 用于产生虚拟和增强现实的方法和系统
CN106537171A (zh) * 2014-07-16 2017-03-22 株式会社电装 利用雷达波检测物标的物标检测装置以及物标检测方法
CN106546985A (zh) * 2015-09-17 2017-03-29 古野电气株式会社 雷达装置
CN109155109A (zh) * 2016-05-24 2019-01-04 株式会社电装 物标检测装置
CN108736165A (zh) * 2017-04-14 2018-11-02 日本电产株式会社 缝隙天线阵列和雷达装置
CN108725321A (zh) * 2017-04-20 2018-11-02 株式会社斯巴鲁 信息提示装置
CN107656255A (zh) * 2017-10-25 2018-02-02 中国人民解放军国防科技大学 基于多径回波的超宽带雷达动目标二维定位方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
梅亮;: "沙氏大气激光雷达技术及其研究进展", 激光与光电子学进展, no. 09, 18 April 2018 (2018-04-18), pages 1 - 3 *
赵烈烽: "高分辨环带成像系统特性及应用研究", 《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》, no. 9, pages 148 - 155 *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020209344A1 (ja) 2020-10-15
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