JP2000514921A - レーダーによって物体を検出して分類する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 本発明は、レーダーを用いて物体を検出し、分類する方法に関するものである。この方法は、検出され、分類されるべき標的の特徴長さに一致する波長を有する広帯域レーダー信号が、送信されることを意味する。さらに、反射エコー信号が、受信され、解析され、そのとき、結合された時間-周波数ドメインにおける信号解析が用いられ、この信号解析は、信号反射における特徴周波数およびそれらの相互の時間関係を決定することを含んでいる。最後に、可能な標的の解析の対応する記憶された値との比較が実行される。

Description

【発明の詳細な説明】 レーダーによって物体を検出して分類する方法 本発明は、レーダーを用いて物体を検出して分類する方法に関するものである 。 アジア、アフリカおよび中東には、地雷が埋設された巨大な領域が存在する。 粗く見積もっても、１億個の地雷が６０か国以上の国に埋設されている。今日、 これらの地雷を迅速かつ高い確率をもって検出することができるいかなる技術も 存在しない。例えば、現在のペースで地雷除去作業がなされると、アフガニスタ ンの地雷をすべて除去するのに２５００年かかると見積もられている。 １つの問題は、地中の地雷を取り巻くすべての金属片がある。１個の地雷を発 見するたびに、金属検出器は、平均して１０００個の金属片をまた検出してしま う。たとえ誤警告率が地雷１個当たり１００に減じられたとしても、地雷除去の ペースが１０倍だけ上がるにすぎない。別の問題は、非金属製の地雷であり、こ れは従来技術を用いて検出することが困難である。 レーダーを用いて検出された標的を分類する際の従来の試みは、空中の標的に 集中してなされてきた。有力な方法は、１つまたはそれ以上の偏波に対する反射 エコー信号の振幅を比較することであった。この方法は、アスペクト角に依存せ ず、問題を処理する大量のデータを含んでいる。システムは、取扱いがむづかし いか、または少数の標的しか分類できないか、あるいはその両方である傾向があ る。 本発明は、当該問題を解決する、すなわち、請求の範囲の独立形式請求項から 明らかなように、標的を指定することによって、標的 のアスペクト角に依存することなく多数の異なる標的を分類することができるよ うにする。本発明の好ましい実施例は、残りの請求項から明らかになる。 以下において、本発明が添付図面を参照して説明される。： 図１ａは、本発明による検出および分類を説明するブロック図である。 図１ｂは、図１ａの３つのブロックの内容の例を示す図である。 図２は、本発明による装置におけるデータフローのより詳細な図である。 まず最初に、理論的な背景が概説される。標的に入射するレーダーパルスは、 標的例えば、航空機又は地中に埋められた地雷と相互作用する。反射パルスは、 標的に関する情報を用いており、この情報が、標的の分類のために用いられ得る 。 反射パルスに固有の標的情報は、主として次の３つの効果を引き起こす。 １．レーダーアンテナに向き合う標的の境界面からの鏡面反射。一般則として、 これは、後方散乱されたパルスに最も重要な寄与をもたらす。標的の大きさ並び に幾何学的形状は、一般に、鏡面反射（多重反射がまた生じ得る）の波形を決定 する。 ２．クリープ波または表面波が、標的の境界面上において生ずる。これらの波は 、湾曲した表面及び端において連続的に放射状に広がるとき、標的を制限する。 放射されたクリープ波の一部は、受信アンテナに向けて反射される。 ３．もし、標的が（少なくとも部分的に）誘電材料から形成されているならば、 内部反射が、例えば、標的の後端から生ずる。この場合、入射レーダーパルスの 一部は、これらの材料中を透過し、標的を通って、例えば、後端まで伝送される 。 レーダー反射における署名情報は、大部分が伝送されたレーダーパルスの周波 数の内容に依存する。とりわけ、この署名情報は、対応する波長がどれだけ標的 の特性長さに関係するかに依存する。理想的には、入射波形は、標的の特徴長さ と同程度の大きさの波長を含んでいなければならない。そのために、超広帯域レ ーダーシステムを用いることが重要である。極端に短いパルス（ｎｓ）を送信す るインパルスレーダーを用いることによって、あるいは送信されたパルスに対す る階段状の周波数を用いることによって、超広帯域が生成される。 受信アンテナは、その時間発展が上述のような成分からなる反射エコーを拾い 上げる。与えられた標的に対して、反射波形は、特徴的な方法で時間とともに展 開し、そして、適当な信号解析を用いることによって、現在のアスペクト中の標 的の署名を生成する。多数の標的に対して計算された署名のアスペクト依存性は 、比較的小さく、あるいは処理し易い方法でアスペクトとともに変化する。これ は、非常に少数の署名テンプレートだけが標的の分類に必要とされるということ を意味している。 本発明の本質的な部分は、標的の分類が組み合わされた時間‐周波数ドメイン における信号解析に基づいており、このとき、特徴周波数並びにそれらの時間に つれて相互関係が決定され、そしてそれが、分類のための入力データとなる、と いうことである。適当に選ばれた時間‐周波数分布（ＴＦＤ）は、二次元の時間 ‐周波数ドメインにおける目印となる特徴からなる標的署名を生成する。ＴＦＤ によって生成されたこれらの特徴は、標準的なフーリエ変換の技術によって生成 された特徴よりも標的の目印となる特徴を含んでいる。特に、ＴＦＤは地中に埋 められた標的への適用に対して有利であることが証明されており、この場合、埋 められた標的上の地面からの クラッターは、標的情報が保持されるときに取り除かれ得る。 信号が解析されるとき、反射波形（共鳴反射）の前の部分と後の部分（クリー プからの反射輻射）の両方が用いられる。 本発明による方法のアイデアを明確にするために、本発明による方法が、次第 により詳細となる３つの段階において説明される。まず最初、図１のブロック概 念図として説明され、その後、データフロー図が図２において与えられる。第３ の段階において具体例が与えられる。 大量のデータが受信システムによって捕捉される。標的の分類を可能にするた めに、このデータ量は減じられなければならない。これは前処理によって実行さ れる。無関係なデータは、取り除かれ、抽出される。検出の際に、物体は、地面 に関係するデータから区別される。物体の特徴が計算され、リファレンスライブ ラリーと比較され、分類が行われる。コンピュータスクリーンは、地面の深度図 並びに検出された物体、およびそれらの物体がどの分類に属しているかを表示す る。ブロック概念図が図１に示されている。 信号処理のデータフローおよび適当な実行が、次に図２を参照して概説される 。前に述べたように、捕捉されたデータは、数段階においてかなり減じられ、前 処理されることによってスクリーン上の明確な画像を生成し、標的の分類を可能 にする。表示のための前処理は、代表的なバックグラウンド信号を差し引き、後 方散乱されたエコーの関係する部分を強めることによって、初期化される。これ は、より低いサンプリング速度を用いて再サンプリングすることによって減じら れる。その後、信号は、ローパスフィルタによってフィルタリングされる。信号 中の生じ得るＤＣ成分は差し引かれる。信号対ノイズ比を改善するために、平均 化がまた実行される。非常に深い位置に埋められた標的は、微弱なエコーを反射 し、これらの エコーは、距離に依存する増幅を用いて強められ得る。最終的に信号の絶対値が 計算され、信号の振幅に関してカラーコード化される。そして、処理が完了し、 データが望まれたモードにおいてスクリーン上に表示される。 スクリーン処理と同時に、信号は、検出器のために前処理される。その目的は 、物体の情報をバックグラウンドから取り出すことにある。反射エコー信号から 前に記憶された結合信号が差し引かれ、その個々の成分は、例えばシステムエラ ー、地面からの表面エコーおよび下層表面エコーを補償する。種々の検出方法が 使用可能である。最も簡単な方法は、固定されたしきい値を用いるものである。 もし、信号の最大値がしきい値を越えるならば、標的の検出が宣言される。別の 方法は、代表的なバックグラウンド信号に基づいた包絡線を用いるものである。 標的の検出は、そのとき、捕捉された信号がどこかの場所で包絡線の外側まで広 がったときに、宣言される。こうして、弱い信号の振幅を与える深い位置に埋め られた物体は、より容易に検出され得る。優勢な地面条件にゆっくりと適合する 一方、捕捉された信号の種々の部分における素早い変化に敏感な適合したしきい 値を用いることが可能である。 標的が検出されたとき、それに対応するデータの組が、分類のために伝送され る。この場合、処理は、問題となる物体の一義的なパラメータを得ることからな る。これは、一般に、特徴抽出と呼ばれている。本発明は、分類をパラメータと しての時刻および周波数のいくつかの重要な組み合わせに基づかせる。さざ波（ ウェーブレット）および擬ウィグナー分布が、信号処理のＴＦＤ法の２つの例で ある。 あるいは反射レーダーエコーの種々の成分が、異なる速度の減衰に対して解析 され、そしてそれは、標的の材料特性に依存する。こ れらの減衰速度は、分類のために用いられ得る。 抽出された特徴は、その後、リファレンスライブラリーに記憶された情報と比 較される。この比較は、いくつかの方法で実行され得る。よく知られた方法は、 ニューラルネットワークを用いるものである。また別の方法は、ニアレストネイ バー法、バイスの決定規則およびパターン認識である。これらの方法のうちのい ずれか１つが、ある程度の可能性を有する標的の分類を提供し得る。 情報が、種々のモードにおいてコンピュータスクリーン上に表示される。それ は、生のデータ、検出された物体および分類の結果、またはそれらの任意の組み 合わせの間の変化を与え得る。 次に、検出および分類の実行の特定の例が詳細に説明される。インパルスレー ダーシステムは、英国のＥＲＡテクノロジー社によって製造されたユニットに基 づいている。このレーダーシステムは、送信および受信ユニットを組み込まれて いる。送信機は、２００ｋＨｚのパルス繰り返し周波数をもって、非常に短いパ ルスを生成する。このパルスの継続時間は、わずか０．３ｎｓであり、それによ って、要求された帯域幅が可能になる。送信ピーク電力は、１８ｗである。アン テナユニットは、２本のダイポールアンテナを備えており、１本は送信用、他の １本は受信用であり、これらのアンテナは、直角をなして配置されている。レー ダーシステムは、約１．７ＧＨｚ（３０ＭＨｚ〜２ＧＨｚ）の帯域幅を有してい る。信号のサンプリングは、６ＧＨｚのアナログ帯域幅を有するテクトロニック スＴＤＳ８２０を用いることによって、実行される。サンプリング周波数は、２ ０ＧＨｚであり、結果は、１４ｂｉｔｓの信号レベル解像度を伴って得られる。 サンプリングは、記憶し、処理しそして表示するためのデータを受けるＰＣによ って制御される。 スクリーン表示のために、次のデータ処理が実行される。各波形 は、５００個のサンプルからなっている。クラッタレベルは、捕捉された波形の それぞれから、システムエラーおよび地面反射リフアレンスからなる、前に記憶 された波形を差し引くことによって減じられる。この波形は、前に計算されたサ ンプルの７５％に新たなサンプルの２５％を混合することによって、フィルタリ ングされる。その後、５００個のサンプルは、他のすべてのサンプルを保持する ことによって２５０個まで減じられる。 ２５０個のサンプルの平均値を各サンプルから差し引くことによって、生じ得 るＤＣレベルが除去される。 サンプリングされた波形間の変動を滑らかにし、明確な表示を与えるために、 平均化が実行される。新たな波形は、それぞれ前に平均化された波形の２５％に よって重み付けされる。 深い位置に埋められた物体は、弱い反射エコー信号を与える。それらの信号は 、距離に依存する増幅器を適用することによって、強められ得る。これは、 Ｆ＝１＋（ｉ−５０）／２００×Ｐ として選ばれ得る。ここに、Ｆは振幅であり、ｉはサンプルの個数（５００−２ ５０）であり、パラメータＰはインターバル（０〜１５）中に存在する。 乾いた砂に対してＰ＝１２の値が最良の結果をもたらす。 続いて、波形の絶対値が、負のサンプルを適当に考慮するために計算される。 最後に、波形の信号の振幅がカラーコード化される。そしてそれは、強いターゲ ットエコーをバックグラウンドに対して明確に目立つようにさせる。好みの結果 は、地面の深度図として表示される。 スクリーン表示に対する上述の信号処理がなされるとともに、検出および分類 のための処理が実行される。各波形は、５００個のサ ンプルを有している。微弱なエコーを検出するために、システムエラーおよび地 面からの反射からなる記憶された波形は、捕捉された各波形から差し引かれる。 結果として、生ずる波形は、ノイズおよび可能な場合、物体からの反射エコーか らなっている。 検出器のしきい値レベルは、８が加えられる各波形の最後の２０個のサンプル の最大値によって決定され、それは、ちょうどノイズレベルの上にあるしきい値 レベルをもたらす。 波形における５００個の捕捉されたサンプルのうちの最初の２５６個のサンプ ルだけが、その後に用いられる。残りのサンプルは、８次のチェビシェフフィル タを用いることによって、ローパスフィルタによりフィルタリングされる。その 後、２５６番目から１２８番目までの降順のサンプリングが、他のサンプルのす べてを保持することによって実行される。 標的が検出されたとき、分類手順が初期化される。正確な分類がなされる可能 性を高めるために、時間および周波数が考慮される。分類は、リニアフェーズダ ウベチーズウェーブレットを用いて計算された係数に基づいている。このアルゴ リズムは、波形の時間及び周波数解析を実行する。出力されたデータは、２００ 個の係数からなっており、これらの係数は、リファレンスライブラリーと比較さ れる。ライブラリー中の各物体は、１５個の係数によって定義されている。係数 の位置および大きさが比較され、標的係数およびリファレンスデータ係数の最小 偏差和が、物体の分類を決定し、その後、スクリーン上に表示される。

【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項 【提出日】平成１０年２月４日（１９９８．２．４） 【補正内容】 補正した請求の範囲 １． レーダーを用いて物体を検出し、分類する実質上アスペクトとに依存しな い方法であって、 検出され、分類されるべき標的の特徴長さに一致する波長を有する広帯域 レーダー信号が、レーダーによって送信され、受信され、信号反射における特徴 周波数およびそれら相互の時間関係が決定され、多数のすでに知られた標的に対 する特徴周波数およびそれらの相互の時間関係の組み合わせが解析装置に記憶さ れ、未知の標的を検出し、分類するための測定が既知の標的に関する測定と同じ 方法によって実行され、信号反射における特徴周波数および相互の時間関係の形 式において得られた結果が、既知の標的からの対応する記憶された解析値と比較 され、これに基づいて標的の形式が決定されることを特徴とする方法。 ２． 前記信号解析は、鏡面反射を含む反射信号の最初の部分と、前記標的中に おいて生じたクリープ波からの反射輻射を含むその後ろの部分と、適当な場合、 その後端のような前記標的の内部からの反射とに基づいていることを特徴とする 請求項１に記載の方法。 ３． 捕捉された信号が解析される前に、距離に従って増大する増幅器を用いて 増幅されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の方法。 ４． 地中に埋められた地雷が意図された標的として選ばれていることを特徴と する請求項１〜請求項３のいずれかに記載の方法。 ５． 大気中の標的、例えば航空機が意図された標的として選ばれていることを 特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の方法。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 グスタフソン，アンデルス スウェーデン王国、エス―583 31 リン ケピング、アーレンデガータン 68 (72)発明者 ストゥリフォルス，ハンス スウェーデン王国、エス―187 43 テビ ー、レスヴェーゲン 84 【要約の続き】

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １． レーダーを用いて物体を検出し、分類する方法であって、 検出され、分類されるべき標的の特徴長さに一致する波長を有する広帯域 レーダー信号が送信され、反射エコー信号が受信され、解析され、そのとき、組 み合わされた時間-周波数ドメインにおける信号解析が用いられ、この信号解析 は、信号反射における特徴周波数およびそれらの相互の時間関係を決定した後、 可能な標的の解析の対応する記憶された値と比較することを含んでいることを特 徴とする方法。 ２． 前記信号解析は、鏡面反射を含む反射信号の最初の部分と、前記標的中に おいて生じたクリープ波からの反射輻射を含むその後ろの部分と、適当な場合、 その後端のような前記標的の内部からの反射とに基づいていることを特徴とする 請求項１に記載の方法。 ３． 捕捉された信号が解析される前に、距離に従って増大する増幅器を用いて 増幅されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の方法。 ４． 地中に埋められた地雷が意図された標的として選ばれていることを特徴と する請求項１〜請求項３のいずれかに記載の方法。 ５． 大気中の標的、例えば航空機が意図された標的として選ばれていることを 特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の方法。