JP2001116838A - 合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法 - Google Patents
合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法Info
- Publication number
- JP2001116838A JP2001116838A JP29529299A JP29529299A JP2001116838A JP 2001116838 A JP2001116838 A JP 2001116838A JP 29529299 A JP29529299 A JP 29529299A JP 29529299 A JP29529299 A JP 29529299A JP 2001116838 A JP2001116838 A JP 2001116838A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- range
- frequency
- scattering point
- target
- target scattering
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 パルスの搬送周波数変化量によって決まる分
解能以上の解像度で、目標散乱点の検出が可能な合成開
口レーダ装置を得る。 【解決手段】 目標画像のクロスレンジ方向各成分につ
きレンジ方向に高速フーリエ変換処理をし周波数データ
を得る周波数変換手段１２と、周波数データより自己回
帰係数を得る線形予測手段１５、周波数データと自己回
帰係数から周波数拡張データを得る周波数拡張手段１６
を含む帯域幅拡張手段１３と、周波数拡張データの共分
散行列を得る共分散行列算出手段１７、共分散行列の小
行列の移動平均から平均共分散行列を得る移動平均算出
手段１８、平均共分散行列の固有値解析から最小固有値
を得る固有値解析手段１９、最小固有値から得た固有ベ
クトルで評価関数を得る評価関数算出手段２０、評価関
数の振幅値ピークを検索しこのレンジ値より目標散乱点
レンジを得るレンジ推定手段２１、レンジ推定値から目
標散乱点反射強度を得る反射強度推定手段２２を含む超
解像度処理手段１４。
解能以上の解像度で、目標散乱点の検出が可能な合成開
口レーダ装置を得る。 【解決手段】 目標画像のクロスレンジ方向各成分につ
きレンジ方向に高速フーリエ変換処理をし周波数データ
を得る周波数変換手段１２と、周波数データより自己回
帰係数を得る線形予測手段１５、周波数データと自己回
帰係数から周波数拡張データを得る周波数拡張手段１６
を含む帯域幅拡張手段１３と、周波数拡張データの共分
散行列を得る共分散行列算出手段１７、共分散行列の小
行列の移動平均から平均共分散行列を得る移動平均算出
手段１８、平均共分散行列の固有値解析から最小固有値
を得る固有値解析手段１９、最小固有値から得た固有ベ
クトルで評価関数を得る評価関数算出手段２０、評価関
数の振幅値ピークを検索しこのレンジ値より目標散乱点
レンジを得るレンジ推定手段２１、レンジ推定値から目
標散乱点反射強度を得る反射強度推定手段２２を含む超
解像度処理手段１４。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は観測対象となる目
標に対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルス
を送信し、反射されたパルスから目標の画像を再生して
目標散乱点を検出する合成開口レーダ装置及び目標散乱
点検出方法に関するものである。
標に対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルス
を送信し、反射されたパルスから目標の画像を再生して
目標散乱点を検出する合成開口レーダ装置及び目標散乱
点検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の合成開口レーダ装置とし
て例えば、「Airborne Pulsed Doppler Radar」、第２
版、Guy Morris及びLinda Harkness、Artech House、
(１９９７年)、に示されたものがあり、図８は上記文献
に示された従来の合成開口レーダ装置の一例を示した図
である。
て例えば、「Airborne Pulsed Doppler Radar」、第２
版、Guy Morris及びLinda Harkness、Artech House、
(１９９７年)、に示されたものがあり、図８は上記文献
に示された従来の合成開口レーダ装置の一例を示した図
である。
【０００３】図８において、１はパルスを出力する送信
機、２は後述の制御回路４から入力される周波数制御信
号に基づいて時間とともに周波数を変化させた信号を出
力する局部発振器、３は送信機１に対してトリガ信号を
発生するパルス変調器である。制御回路４は局部発振器
２に対する周波数制御信号を出力する。５は送受信を切
換える送受切換器、６は送受切換器5を介して送信機1か
ら出力されるパルスを目標に対して送信し、また目標か
ら反射されたパルスを受信するアンテナ、７はアンテナ
６により受信されたパルスを入力して、受信信号を出力
する受信機である。
機、２は後述の制御回路４から入力される周波数制御信
号に基づいて時間とともに周波数を変化させた信号を出
力する局部発振器、３は送信機１に対してトリガ信号を
発生するパルス変調器である。制御回路４は局部発振器
２に対する周波数制御信号を出力する。５は送受信を切
換える送受切換器、６は送受切換器5を介して送信機1か
ら出力されるパルスを目標に対して送信し、また目標か
ら反射されたパルスを受信するアンテナ、７はアンテナ
６により受信されたパルスを入力して、受信信号を出力
する受信機である。
【０００４】８は受信機７から入力した受信信号を各パ
ルス毎に圧縮するレンジ圧縮手段、９はレンジ圧縮され
た各パルスの受信信号をストアするメモリ、１０はレン
ジ圧縮された複数のパルスの受信信号をメモリから読み
出し、これらに対してクロスレンジ圧縮を行い、目標の
画像を再生するクロスレンジ圧縮手段である。１１ｂは
上述のレンジ圧縮手段８とメモリ９とクロスレンジ圧縮
手段１０からなる信号処理器である。
ルス毎に圧縮するレンジ圧縮手段、９はレンジ圧縮され
た各パルスの受信信号をストアするメモリ、１０はレン
ジ圧縮された複数のパルスの受信信号をメモリから読み
出し、これらに対してクロスレンジ圧縮を行い、目標の
画像を再生するクロスレンジ圧縮手段である。１１ｂは
上述のレンジ圧縮手段８とメモリ９とクロスレンジ圧縮
手段１０からなる信号処理器である。
【０００５】次に従来の合成開口レーダ装置の動作につ
いて、図９及び図１０を参照して説明する。制御回路４
は、図９の(ａ)、(ｂ)のように時間とともに搬送波周波
数がリニアに変化するように、周波数制御信号を制御し
て、局部発振器２に出力する。局部発振器２は、制御回
路4から入力される周波数制御信号に基づいて搬送波周
波数を設定した信号を出力する。時間ｔにおける信号の
搬送波周波数f(ｔ)は、周波数初期値をf0、周波数変化
率をｋとして、下記の式(１)に基づいて設定される。
いて、図９及び図１０を参照して説明する。制御回路４
は、図９の(ａ)、(ｂ)のように時間とともに搬送波周波
数がリニアに変化するように、周波数制御信号を制御し
て、局部発振器２に出力する。局部発振器２は、制御回
路4から入力される周波数制御信号に基づいて搬送波周
波数を設定した信号を出力する。時間ｔにおける信号の
搬送波周波数f(ｔ)は、周波数初期値をf0、周波数変化
率をｋとして、下記の式(１)に基づいて設定される。
【０００６】
【数１】
【０００７】送信機１は、局部発振器２の出力を増幅
し、パルス変調器3の送信トリガ信号に同期して、パル
スを生成して出力する。送信機１から出力されたパルス
は、送受切換器5を介してアンテナ６に給電され、アン
テナ６より目標に放射される。次いでアンテナ６は、目
標から反射されたパルスを受信し、送受切換器５を介し
て、受信機７に出力する。パルスは受信機７において、
ビデオ信号に周波数変換された後、位相検波及びディジ
タル変換され、受信信号として信号処理器１１ｂに出力
される。
し、パルス変調器3の送信トリガ信号に同期して、パル
スを生成して出力する。送信機１から出力されたパルス
は、送受切換器5を介してアンテナ６に給電され、アン
テナ６より目標に放射される。次いでアンテナ６は、目
標から反射されたパルスを受信し、送受切換器５を介し
て、受信機７に出力する。パルスは受信機７において、
ビデオ信号に周波数変換された後、位相検波及びディジ
タル変換され、受信信号として信号処理器１１ｂに出力
される。
【０００８】信号処理器１１ｂのレンジ圧縮手段８で
は、各パルス毎に受信機７から入力された受信信号に対
して、図９の(ｃ)、(ｄ)のような特性をもつ信号を用い
て畳込み演算を行う。これにより受信信号は図９の(ｅ)
のように、パルスの搬送周波数変化量Δｆの逆数１／Δ
ｆに相当するパルス幅にレンジ圧縮される。
は、各パルス毎に受信機７から入力された受信信号に対
して、図９の(ｃ)、(ｄ)のような特性をもつ信号を用い
て畳込み演算を行う。これにより受信信号は図９の(ｅ)
のように、パルスの搬送周波数変化量Δｆの逆数１／Δ
ｆに相当するパルス幅にレンジ圧縮される。
【０００９】レンジ圧縮手段８によりレンジ圧縮された
各パルスの受信信号は、メモリ９にストアされる。クロ
スレンジ圧縮手段１０は、レンジ圧縮された複数のパル
スの受信信号をメモリ９から読み出し、図１０のように
これらの受信信号を２次元に配置する。次にクロスレン
ジ圧縮手段１０は、レンジ方向に下記の式(２)で間隔Δ
Ｒが与えられるセル毎に、複数のパルスの受信信号に対
して、図９の(ｃ)、(ｄ)のような特性をもつ信号を用い
て畳込み演算を行う。ここでｃは光速を表す。これによ
り受信信号はクロスレンジ方向に圧縮されて、目標の画
像が再生される。
各パルスの受信信号は、メモリ９にストアされる。クロ
スレンジ圧縮手段１０は、レンジ圧縮された複数のパル
スの受信信号をメモリ９から読み出し、図１０のように
これらの受信信号を２次元に配置する。次にクロスレン
ジ圧縮手段１０は、レンジ方向に下記の式(２)で間隔Δ
Ｒが与えられるセル毎に、複数のパルスの受信信号に対
して、図９の(ｃ)、(ｄ)のような特性をもつ信号を用い
て畳込み演算を行う。ここでｃは光速を表す。これによ
り受信信号はクロスレンジ方向に圧縮されて、目標の画
像が再生される。
【００１０】
【数２】
【００１１】このとき目標散乱点の検出は、再生された
目標の画像上で、レンジ方向のセル間隔ΔＲ毎に得られ
る振幅値のピークを検出することにより行われる。
目標の画像上で、レンジ方向のセル間隔ΔＲ毎に得られ
る振幅値のピークを検出することにより行われる。
【００１２】以上のようにして、観測対象となる目標に
対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルスを送
信し、反射されたパルスから目標の画像を再生して目標
散乱点を検出することができる。
対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルスを送
信し、反射されたパルスから目標の画像を再生して目標
散乱点を検出することができる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】従来の合成開口レーダ
装置は、以上のように構成されているので、上記の式
(２)により与えられる間隔ΔＲ以下でレンジ方向に近接
した目標散乱点を分離して検出すること、すなわち分解
能ΔＲ以上の解像度で、目標散乱点の検出ができないと
いう課題があった。
装置は、以上のように構成されているので、上記の式
(２)により与えられる間隔ΔＲ以下でレンジ方向に近接
した目標散乱点を分離して検出すること、すなわち分解
能ΔＲ以上の解像度で、目標散乱点の検出ができないと
いう課題があった。
【００１４】この発明は上記の課題を解消するためにな
されたものであり、パルスの搬送周波数変化量Δｆによ
って決まる分解能以上の解像度で、目標散乱点の検出が
可能な合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法を得
ることを目的としている。
されたものであり、パルスの搬送周波数変化量Δｆによ
って決まる分解能以上の解像度で、目標散乱点の検出が
可能な合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法を得
ることを目的としている。
【００１５】
【課題を解決するための手段】上記の目的に鑑み、この
発明の請求項１に係わる発明は、観測対象となる目標に
対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルスを送
信し、上記目標から反射されたパルスを受信し、この受
信パルスをビデオ信号に周波数変換した後、ディジタル
変換した受信信号から上記目標のパルスの送信方向に対
応したレンジ成分と上記レンジに直行するクロスレンジ
成分からなる画像を再生する合成開口レーダ装置におい
て、上記画像のクロスレンジ方向の各成分について、レ
ンジ方向に高速フーリエ変換処理を行う周波数変換手段
と、この周波数変換手段により得られた周波数データを
線形予測法を用いて外挿した周波数拡張データを生成す
る帯域幅拡張手段と、上記周波数拡張データに対して超
解像処理を行い、目標散乱点のレンジと反射強度を算出
する超解像処理手段と、を備えたものである。
発明の請求項１に係わる発明は、観測対象となる目標に
対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルスを送
信し、上記目標から反射されたパルスを受信し、この受
信パルスをビデオ信号に周波数変換した後、ディジタル
変換した受信信号から上記目標のパルスの送信方向に対
応したレンジ成分と上記レンジに直行するクロスレンジ
成分からなる画像を再生する合成開口レーダ装置におい
て、上記画像のクロスレンジ方向の各成分について、レ
ンジ方向に高速フーリエ変換処理を行う周波数変換手段
と、この周波数変換手段により得られた周波数データを
線形予測法を用いて外挿した周波数拡張データを生成す
る帯域幅拡張手段と、上記周波数拡張データに対して超
解像処理を行い、目標散乱点のレンジと反射強度を算出
する超解像処理手段と、を備えたものである。
【００１６】また請求項２の発明に係わる合成開口レー
ダ装置は、上記帯域幅拡張手段が、周波数データを用い
て自己回帰係数の算出を行う線形予測手段と、周波数デ
ータと自己回帰係数を用いて、上記周波数データを外挿
した周波数拡張データを生成する周波数拡張手段とを有
し、上記超解像処理手段が、周波数拡張データの共分散
行列を計算する共分散行列算出手段と、周波数拡張デー
タの共分散行列の一部から小行列を構成し、これらの小
行列の移動平均から平均共分散行列を算出する移動平均
算出手段と、上記平均共分散行列の固有値解析を行い最
小固有値を求める固有値解析手段と、上記最小固有値か
ら算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計算する評
価関数算出手段と、上記評価関数の振幅値のピークを検
索して、このピークを与えるレンジ値より目標散乱点の
レンジを推定するレンジ推定手段と、上記レンジの推定
値と最小固有値を用いて、目標散乱点の反射強度を推定
する反射強度推定手段とを有するものである。
ダ装置は、上記帯域幅拡張手段が、周波数データを用い
て自己回帰係数の算出を行う線形予測手段と、周波数デ
ータと自己回帰係数を用いて、上記周波数データを外挿
した周波数拡張データを生成する周波数拡張手段とを有
し、上記超解像処理手段が、周波数拡張データの共分散
行列を計算する共分散行列算出手段と、周波数拡張デー
タの共分散行列の一部から小行列を構成し、これらの小
行列の移動平均から平均共分散行列を算出する移動平均
算出手段と、上記平均共分散行列の固有値解析を行い最
小固有値を求める固有値解析手段と、上記最小固有値か
ら算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計算する評
価関数算出手段と、上記評価関数の振幅値のピークを検
索して、このピークを与えるレンジ値より目標散乱点の
レンジを推定するレンジ推定手段と、上記レンジの推定
値と最小固有値を用いて、目標散乱点の反射強度を推定
する反射強度推定手段とを有するものである。
【００１７】また請求項３の発明に係わる合成開口レー
ダ装置は、上記超解像処理手段に、線形予測手段により
得られた自己回帰係数を用いてスペクトラムを計算する
スペクトラム推定手段と、固有値解析手段の固有値解析
に基づいてスペクトラムの振幅値のピーク数を特定し
て、このピークを与えるレンジ値を検索して目標散乱点
のレンジを推定するピーク検索手段と、ピーク検索手段
から入力したレンジと固有値解析手段から入力した最小
固有値を用いて目標散乱点の反射強度を推定する振幅推
定手段と、上記レンジ推定手段により推定した目標散乱
点のレンジと反射強度推定手段により推定した目標散乱
点の反射強度を、上記ピーク検索手段により推定した目
標散乱点のレンジと振幅推定手段により推定した目標散
乱点の反射強度とをそれぞれ比較して、目標散乱点のレ
ンジと反射強度の推定値を決定する判定手段とをさらに
備えたものである。
ダ装置は、上記超解像処理手段に、線形予測手段により
得られた自己回帰係数を用いてスペクトラムを計算する
スペクトラム推定手段と、固有値解析手段の固有値解析
に基づいてスペクトラムの振幅値のピーク数を特定し
て、このピークを与えるレンジ値を検索して目標散乱点
のレンジを推定するピーク検索手段と、ピーク検索手段
から入力したレンジと固有値解析手段から入力した最小
固有値を用いて目標散乱点の反射強度を推定する振幅推
定手段と、上記レンジ推定手段により推定した目標散乱
点のレンジと反射強度推定手段により推定した目標散乱
点の反射強度を、上記ピーク検索手段により推定した目
標散乱点のレンジと振幅推定手段により推定した目標散
乱点の反射強度とをそれぞれ比較して、目標散乱点のレ
ンジと反射強度の推定値を決定する判定手段とをさらに
備えたものである。
【００１８】また請求項４の発明に係わる目標散乱点検
出方法は、観測対象となる目標に対して搬送波周波数が
時間とともに変化するパルスを送信し、上記目標から反
射されたパルスを受信し、この受信パルスをビデオ信号
に周波数変換した後、ディジタル変換した受信信号から
上記目標のパルスの送信方向に対応したレンジ成分と上
記レンジに直行するクロスレンジ成分からなる画像を再
生する目標散乱点検出方法において、上記画像のクロス
レンジ方向の各成分について、レンジ方向に高速フーリ
エ変換処理を行う第１のステップと、周波数データを用
いて自己回帰係数の算出を行う第２のステップと、周波
数データと自己回帰係数を用いて、上記周波数データを
外挿した周波数拡張データを生成する第３のステップ
と、周波数拡張データの共分散行列を計算する第４のス
テップと、周波数拡張データの共分散行列の一部から小
行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分
散行列を算出する第５のステップと、上記平均共分散行
列の固有値解析を行い最小固有値を求める第６のステッ
プと、上記最小固有値から算出した固有ベクトルを用い
て評価関数を計算する第７のステップと、上記評価関数
の振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレン
ジ値より目標散乱点のレンジを推定する第８のステップ
と、上記レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散
乱点の反射強度を推定する第９のステップと、を含むも
のである。
出方法は、観測対象となる目標に対して搬送波周波数が
時間とともに変化するパルスを送信し、上記目標から反
射されたパルスを受信し、この受信パルスをビデオ信号
に周波数変換した後、ディジタル変換した受信信号から
上記目標のパルスの送信方向に対応したレンジ成分と上
記レンジに直行するクロスレンジ成分からなる画像を再
生する目標散乱点検出方法において、上記画像のクロス
レンジ方向の各成分について、レンジ方向に高速フーリ
エ変換処理を行う第１のステップと、周波数データを用
いて自己回帰係数の算出を行う第２のステップと、周波
数データと自己回帰係数を用いて、上記周波数データを
外挿した周波数拡張データを生成する第３のステップ
と、周波数拡張データの共分散行列を計算する第４のス
テップと、周波数拡張データの共分散行列の一部から小
行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分
散行列を算出する第５のステップと、上記平均共分散行
列の固有値解析を行い最小固有値を求める第６のステッ
プと、上記最小固有値から算出した固有ベクトルを用い
て評価関数を計算する第７のステップと、上記評価関数
の振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレン
ジ値より目標散乱点のレンジを推定する第８のステップ
と、上記レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散
乱点の反射強度を推定する第９のステップと、を含むも
のである。
【００１９】また請求項５に係わる目標散乱点検出方法
は、上記第２のステップにより得られた自己回帰係数を
用いてスペクトラムを計算する第１０のステップと、上
記第６のステップの固有値解析に基づいてスペクトラム
の振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレ
ンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する第１１
のステップと、この第１１のステップから入力したレン
ジと上記第６のステップから入力した最小固有値を用い
て目標散乱点の反射強度を推定する第１２のステップ
と、上記第８のステップにより推定した目標散乱点のレ
ンジと上記第９のステップにより推定した目標散乱点の
反射強度を、上記第１１のステップにより推定した目標
散乱点のレンジと上記第１２のステップにより推定した
目標散乱点の反射強度と比較して、目標散乱点のレンジ
と反射強度の推定値を決定する第１３のステップと、を
追加したものである。
は、上記第２のステップにより得られた自己回帰係数を
用いてスペクトラムを計算する第１０のステップと、上
記第６のステップの固有値解析に基づいてスペクトラム
の振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレ
ンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する第１１
のステップと、この第１１のステップから入力したレン
ジと上記第６のステップから入力した最小固有値を用い
て目標散乱点の反射強度を推定する第１２のステップ
と、上記第８のステップにより推定した目標散乱点のレ
ンジと上記第９のステップにより推定した目標散乱点の
反射強度を、上記第１１のステップにより推定した目標
散乱点のレンジと上記第１２のステップにより推定した
目標散乱点の反射強度と比較して、目標散乱点のレンジ
と反射強度の推定値を決定する第１３のステップと、を
追加したものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、この発明の合成開口レーダ
装置及び目標散乱点検出方法を実施の形態に従って図を
参照しながら説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の一実施の形態による合
成開口レーダ装置の構成図である。図において、図８と
同一もしくは相当部分は同一符号を付し、その詳細説明
を省略する。１１ａは本実施の形態による信号処理器で
あり、上述のレンジ圧縮手段８、メモリ９、クロスレン
ジ圧縮手段１０のほかに周波数変換手段１２、帯域幅拡
張手段１３及び超解像処理手段１４ａを含む。
装置及び目標散乱点検出方法を実施の形態に従って図を
参照しながら説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の一実施の形態による合
成開口レーダ装置の構成図である。図において、図８と
同一もしくは相当部分は同一符号を付し、その詳細説明
を省略する。１１ａは本実施の形態による信号処理器で
あり、上述のレンジ圧縮手段８、メモリ９、クロスレン
ジ圧縮手段１０のほかに周波数変換手段１２、帯域幅拡
張手段１３及び超解像処理手段１４ａを含む。
【００２１】図２は、帯域幅拡張手段１３と超解像処理
手段１４ａの具体的回路構成の一例を示すブロック図で
ある。図において、１５は周波数データから自己回帰係
数の算出を行う線形予測手段、１６は周波数データと自
己回帰係数を用いて、周波数データを外挿した周波数拡
張データを生成する周波数拡張手段、１７は周波数拡張
データの共分散行列の計算を行う共分散行列算出手段、
１８は周波数拡張データの共分散行列の一部から小行列
を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分散行
列を算出する移動平均算出手段、１９は移動平均算出手
段１８で算出された平均共分散行列の固有値解析を行い
最小固有値を求める固有値解析手段である。
手段１４ａの具体的回路構成の一例を示すブロック図で
ある。図において、１５は周波数データから自己回帰係
数の算出を行う線形予測手段、１６は周波数データと自
己回帰係数を用いて、周波数データを外挿した周波数拡
張データを生成する周波数拡張手段、１７は周波数拡張
データの共分散行列の計算を行う共分散行列算出手段、
１８は周波数拡張データの共分散行列の一部から小行列
を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分散行
列を算出する移動平均算出手段、１９は移動平均算出手
段１８で算出された平均共分散行列の固有値解析を行い
最小固有値を求める固有値解析手段である。
【００２２】２０は固有値解析手段１９で得られた最小
固有値から算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計
算する評価関数算出手段、２１は評価関数算出手段２０
で算出された評価関数の振幅値のピークを検索して、こ
のピークを与えるレンジ値より目標散乱点のレンジを推
定するレンジ推定手段、２２は共分散行列算出手段１７
から入力した共分散行列、固有値解析手段１９から入力
した最小固有値及びレンジ推定手段21から入力した目標
散乱点のレンジに基づいて、目標散乱点の反射強度を計
算する反射強度推定手段である。
固有値から算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計
算する評価関数算出手段、２１は評価関数算出手段２０
で算出された評価関数の振幅値のピークを検索して、こ
のピークを与えるレンジ値より目標散乱点のレンジを推
定するレンジ推定手段、２２は共分散行列算出手段１７
から入力した共分散行列、固有値解析手段１９から入力
した最小固有値及びレンジ推定手段21から入力した目標
散乱点のレンジに基づいて、目標散乱点の反射強度を計
算する反射強度推定手段である。
【００２３】次に動作について、図３〜図６を用いて説
明する。周波数変換手段１２は、図３のようにクロスレ
ンジ圧縮手段１０により得られた目標の画像のクロスレ
ンジ方向の各成分(ｘ1,ｘ2,…,ｘN)に対して、それぞれ
レンジ方向のデータ列を構成し、これらのデータに対し
て高速フーリエ変換を実行して周波数データ(ｚ1,ｚ2,
…,ｚm,…ｚM)に変換して、帯域幅拡張手段１３に出力
する。
明する。周波数変換手段１２は、図３のようにクロスレ
ンジ圧縮手段１０により得られた目標の画像のクロスレ
ンジ方向の各成分(ｘ1,ｘ2,…,ｘN)に対して、それぞれ
レンジ方向のデータ列を構成し、これらのデータに対し
て高速フーリエ変換を実行して周波数データ(ｚ1,ｚ2,
…,ｚm,…ｚM)に変換して、帯域幅拡張手段１３に出力
する。
【００２４】帯域幅拡張手段１３では、周波数データｚ
iに対して下記の式(３)で定義される次数ｈの自己回帰
モデルを仮定して、図４に示すように線形予測法により
周波数データを外挿して、周波数拡張データを生成す
る。ここで、ａjは自己回帰係数と呼ばれ、例えば公知
文献「Ａ New Autoregressive Spectrum Analysis Algo
rith」、Larry Marple著、IEEE Trans．ASSP-28、pp.44
1-454、(１９８０年)に示されているアルゴリズム(Burg
法)を用いて求められる。
iに対して下記の式(３)で定義される次数ｈの自己回帰
モデルを仮定して、図４に示すように線形予測法により
周波数データを外挿して、周波数拡張データを生成す
る。ここで、ａjは自己回帰係数と呼ばれ、例えば公知
文献「Ａ New Autoregressive Spectrum Analysis Algo
rith」、Larry Marple著、IEEE Trans．ASSP-28、pp.44
1-454、(１９８０年)に示されているアルゴリズム(Burg
法)を用いて求められる。
【００２５】
【数３】
【００２６】次に共分散行列算出手段1７は、図５に示
すように周波数拡張手段１６より入力された周波数拡張
データに対して、下記の式(４)で定義される共分散行列
Ｒを算出する。ここで、*は共役複素数を表わす。
すように周波数拡張手段１６より入力された周波数拡張
データに対して、下記の式(４)で定義される共分散行列
Ｒを算出する。ここで、*は共役複素数を表わす。
【００２７】
【数４】
【００２８】移動平均算出手段１８は、図５に示すよう
に、共分散行列算出手段１７から出力された共分散行列
２３の一部から、次数Ｍ0の小行列２４を構成する。更
に移動平均算出手段１８は、共分散行列から構成したＬ
Ｌ個の小行列Ｒlを平均化して、下記の式(５)で定義さ
れる平均相関行列Ｒ(バー)を算出する。
に、共分散行列算出手段１７から出力された共分散行列
２３の一部から、次数Ｍ0の小行列２４を構成する。更
に移動平均算出手段１８は、共分散行列から構成したＬ
Ｌ個の小行列Ｒlを平均化して、下記の式(５)で定義さ
れる平均相関行列Ｒ(バー)を算出する。
【００２９】
【数５】
【００３０】次いで固有値解析手段１９は、平均共分散
行列Ｒ(バー)の固有値解析を実行する。この時、求めら
れるＭ0個の固有値λm(ｍ＝１，２，…，Ｍ0)に対し
て、下記の式(６)に示す関係式が成り立つ。
行列Ｒ(バー)の固有値解析を実行する。この時、求めら
れるＭ0個の固有値λm(ｍ＝１，２，…，Ｍ0)に対し
て、下記の式(６)に示す関係式が成り立つ。
【００３１】
【数６】
【００３２】ここで固有値解析手段１９は、最小固有値
λmin(＝λk+1＝λk+2＝…=λM0)よりも大きい固有値の
数を、目標散乱点の数Ｋと推定する。次に、評価関数算
出手段２０は、固有値解析手段１９により求めた最小固
有値λm(ｍ＝k+1、…、Ｍ0)に対応する固有ベクトルｅn
＝[ｅk+1、…、ｅM0]と下記の式(７)で与えられるモー
ドベクトルａ(バー)(ｒk)とから、式(８)で定義される
評価関数Ｐ(ｒk)を算出する。ここで、ｒkはレンジ、Ｆ
0はパルスの搬送波周波数の中心値をfcとして、式(９)
で与えられる初期値、ΔＦは目標の画像のレンジ方向の
セル数をＭとして、式(１０)で与えられるステップ値、
Ｈは複素共役転置、Ｔはベクトルの転置をそれぞれ表わ
す。
λmin(＝λk+1＝λk+2＝…=λM0)よりも大きい固有値の
数を、目標散乱点の数Ｋと推定する。次に、評価関数算
出手段２０は、固有値解析手段１９により求めた最小固
有値λm(ｍ＝k+1、…、Ｍ0)に対応する固有ベクトルｅn
＝[ｅk+1、…、ｅM0]と下記の式(７)で与えられるモー
ドベクトルａ(バー)(ｒk)とから、式(８)で定義される
評価関数Ｐ(ｒk)を算出する。ここで、ｒkはレンジ、Ｆ
0はパルスの搬送波周波数の中心値をfcとして、式(９)
で与えられる初期値、ΔＦは目標の画像のレンジ方向の
セル数をＭとして、式(１０)で与えられるステップ値、
Ｈは複素共役転置、Ｔはベクトルの転置をそれぞれ表わ
す。
【００３３】
【数７】
【００３４】次いでレンジ推定手段２１は、図６に示す
ように評価関数２５の振幅値のピークを、原点より検索
し、ピークを与えるレンジ値ｒkを求める。
ように評価関数２５の振幅値のピークを、原点より検索
し、ピークを与えるレンジ値ｒkを求める。
【００３５】反射強度推定手段２２は、下記の式(１１)
で定義されるモードベクトルａ(ｒk)、式(１２)で定義
される行列Ａを、 それぞれレンジ推定手段２１より入
力した目標散乱点のレンジｒkを代入して計算する。
で定義されるモードベクトルａ(ｒk)、式(１２)で定義
される行列Ａを、 それぞれレンジ推定手段２１より入
力した目標散乱点のレンジｒkを代入して計算する。
【００３６】
【数８】
【００３７】更に反射強度推定手段２２は、行列Ａ、相
関行列Ｒ、最小固有値λmin、M×Mの単位行列Ｉから、
下記の式(１３)により行列Ｓを算出する。
関行列Ｒ、最小固有値λmin、M×Mの単位行列Ｉから、
下記の式(１３)により行列Ｓを算出する。
【００３８】
【数９】
【００３９】反射強度推定手段２２は、算出した行列Ｓ
の対角項から、目標散乱点の反射強度を推定する。この
ようにして超解像処理手段１４ａは、レンジ推定手段２
１により推定した目標散乱点のレンジと、反射強度推定
手段２２により算出した目標散乱点の反射強度をもとに
目標散乱点を検出する。このような方法で目標散乱点を
検出した場合、式(２)で規定される分解能以上の解像度
で、目標の散乱点を検出できる。これは例えば、公知文
献「Multiple Emitter Location and Signal Parameter
Estimation」、Ｒ．O．Schmidt著、IEEE Trans、AP-3
4、3、pp.276-280、(１９８６年)から明らかである。
の対角項から、目標散乱点の反射強度を推定する。この
ようにして超解像処理手段１４ａは、レンジ推定手段２
１により推定した目標散乱点のレンジと、反射強度推定
手段２２により算出した目標散乱点の反射強度をもとに
目標散乱点を検出する。このような方法で目標散乱点を
検出した場合、式(２)で規定される分解能以上の解像度
で、目標の散乱点を検出できる。これは例えば、公知文
献「Multiple Emitter Location and Signal Parameter
Estimation」、Ｒ．O．Schmidt著、IEEE Trans、AP-3
4、3、pp.276-280、(１９８６年)から明らかである。
【００４０】以上説明したように、本発明による合成開
口レーダ装置では、パルスの搬送周波数変化量Δｆによ
って決まる分解能以上の解像度で、目標散乱点を検出す
ることができる。
口レーダ装置では、パルスの搬送周波数変化量Δｆによ
って決まる分解能以上の解像度で、目標散乱点を検出す
ることができる。
【００４１】実施の形態２．図７はこの発明の別の実施
の形態による合成開口レーダ装置の構成図である。図に
おいて、図２と同一もしくは相当部分は同一符号を付
し、その詳細説明を省略する。この実施の形態の超解像
処理手段１４ｂでは、図２の超解像処理手段１４ａにス
ペクトラム推定手段２６、ピーク検索手段２７、振幅推
定手段２８、判定手段２９を追加したものである。
の形態による合成開口レーダ装置の構成図である。図に
おいて、図２と同一もしくは相当部分は同一符号を付
し、その詳細説明を省略する。この実施の形態の超解像
処理手段１４ｂでは、図２の超解像処理手段１４ａにス
ペクトラム推定手段２６、ピーク検索手段２７、振幅推
定手段２８、判定手段２９を追加したものである。
【００４２】次に動作について説明する。スペクトラム
推定手段２６は線形予測手段１５により得られた自己回
帰係数を用いて、下記の式(１４)に基づいてスペクトラ
ムＰ'(ｒ)を計算する。
推定手段２６は線形予測手段１５により得られた自己回
帰係数を用いて、下記の式(１４)に基づいてスペクトラ
ムＰ'(ｒ)を計算する。
【００４３】
【数１０】
【００４４】ピーク検索手段２７は固有値解析手段１９
の固有値解析を式(６)に基づいて行い、スペクトラムの
振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレン
ジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する。振幅推
定手段２８はピーク検索手段２７から入力したレンジと
固有値解析手段１９から入力した最小固有値を用いて目
標散乱点の反射強度を推定する。
の固有値解析を式(６)に基づいて行い、スペクトラムの
振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレン
ジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する。振幅推
定手段２８はピーク検索手段２７から入力したレンジと
固有値解析手段１９から入力した最小固有値を用いて目
標散乱点の反射強度を推定する。
【００４５】判定手段２９はレンジ推定手段２１により
推定した目標散乱点のレンジと反射強度推定手段２２に
より推定した目標散乱点の反射強度を、ピーク検索手段
２７が推定した目標散乱点のレンジと振幅推定手段２８
が推定した目標散乱点の反射強度とをそれぞれ比較し
て、目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定す
る。これにより、目標散乱点の検出精度を向上させるこ
とができる。
推定した目標散乱点のレンジと反射強度推定手段２２に
より推定した目標散乱点の反射強度を、ピーク検索手段
２７が推定した目標散乱点のレンジと振幅推定手段２８
が推定した目標散乱点の反射強度とをそれぞれ比較し
て、目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定す
る。これにより、目標散乱点の検出精度を向上させるこ
とができる。
【００４６】
【発明の効果】以上のように請求項１に係わる発明によ
れば、受信信号から得られた周波数データを、線形予測
法により外挿した周波数拡張データを生成する帯域幅拡
張手段と、この周波数拡張データに対して超解像処理を
行い、目標散乱点のレンジと反射強度を算出する超解像
処理手段を備え、パルスの搬送周波数変化量によって決
まる分解能、即ち式(２)で規定される分解能以上の解像
度で目標散乱点を検出できるという効果がある。
れば、受信信号から得られた周波数データを、線形予測
法により外挿した周波数拡張データを生成する帯域幅拡
張手段と、この周波数拡張データに対して超解像処理を
行い、目標散乱点のレンジと反射強度を算出する超解像
処理手段を備え、パルスの搬送周波数変化量によって決
まる分解能、即ち式(２)で規定される分解能以上の解像
度で目標散乱点を検出できるという効果がある。
【００４７】また、請求項２に係わる発明によれば、帯
域幅拡張手段が、周波数データを用いて自己回帰係数の
算出を行う線形予測手段と、周波数データと自己回帰係
数を用いて、周波数データを外挿した周波数拡張データ
を生成する周波数拡張手段とを有し、また超解像処理手
段が、周波数拡張データの共分散行列を計算する共分散
行列算出手段と、周波数拡張データの共分散行列の一部
から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平
均共分散行列を算出する移動平均算出手段と、平均共分
散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める固有値解
析手段と、最小固有値から算出した固有ベクトルを用い
て評価関数を計算する評価関数算出手段と、評価関数の
振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ
値より目標散乱点のレンジを推定するレンジ推定手段
と、レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点
の反射強度を推定する反射強度推定手段とを有し、パル
スの搬送周波数変化量によって決まる分解能、即ち式
(２)で規定される分解能以上の解像度で目標散乱点の検
出を高い精度で行うことができるという効果がある。
域幅拡張手段が、周波数データを用いて自己回帰係数の
算出を行う線形予測手段と、周波数データと自己回帰係
数を用いて、周波数データを外挿した周波数拡張データ
を生成する周波数拡張手段とを有し、また超解像処理手
段が、周波数拡張データの共分散行列を計算する共分散
行列算出手段と、周波数拡張データの共分散行列の一部
から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平
均共分散行列を算出する移動平均算出手段と、平均共分
散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める固有値解
析手段と、最小固有値から算出した固有ベクトルを用い
て評価関数を計算する評価関数算出手段と、評価関数の
振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ
値より目標散乱点のレンジを推定するレンジ推定手段
と、レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点
の反射強度を推定する反射強度推定手段とを有し、パル
スの搬送周波数変化量によって決まる分解能、即ち式
(２)で規定される分解能以上の解像度で目標散乱点の検
出を高い精度で行うことができるという効果がある。
【００４８】また、請求項３に係わる発明によれば、超
解像処理手段に、線形予測手段により得られた自己回帰
係数を用いてスペクトラムを計算するスペクトラム推定
手段と、固有値解析手段の固有値解析に基づいてスペク
トラムの振幅値のピーク数を特定して、このピークを与
えるレンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する
ピーク検索手段と、ピーク検索手段から入力したレンジ
と固有値解析手段から入力した最小固有値を用いて目標
散乱点の反射強度を推定する振幅推定手段と、レンジ推
定手段により推定した目標散乱点のレンジと反射強度推
定手段により推定した目標散乱点の反射強度を、ピーク
検索手段により推定した目標散乱点のレンジと振幅推定
手段により推定した目標散乱点の反射強度と比較して、
目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定する判定
手段とを追加するように構成したので、請求項２の発明
の効果に加えて目標散乱点の検出精度を改善することが
できるという効果がある。
解像処理手段に、線形予測手段により得られた自己回帰
係数を用いてスペクトラムを計算するスペクトラム推定
手段と、固有値解析手段の固有値解析に基づいてスペク
トラムの振幅値のピーク数を特定して、このピークを与
えるレンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する
ピーク検索手段と、ピーク検索手段から入力したレンジ
と固有値解析手段から入力した最小固有値を用いて目標
散乱点の反射強度を推定する振幅推定手段と、レンジ推
定手段により推定した目標散乱点のレンジと反射強度推
定手段により推定した目標散乱点の反射強度を、ピーク
検索手段により推定した目標散乱点のレンジと振幅推定
手段により推定した目標散乱点の反射強度と比較して、
目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定する判定
手段とを追加するように構成したので、請求項２の発明
の効果に加えて目標散乱点の検出精度を改善することが
できるという効果がある。
【００４９】また、請求項４に係わる発明によれば、目
標の画像のクロスレンジ方向の各成分について、レンジ
方向に高速フーリエ変換処理を行う第１のステップと、
周波数データを用いて自己回帰係数の算出を行う第２の
ステップと、周波数データと自己回帰係数を用いて、周
波数データを外挿した周波数拡張データを生成する第３
のステップと、周波数拡張データの共分散行列を計算す
る第４のステップと、周波数拡張データの共分散行列の
一部から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均か
ら平均共分散行列を算出する第５のステップと、平均共
分散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める第６の
ステップと、最小固有値から算出した固有ベクトルを用
いて評価関数を計算する第７のステップと、評価関数の
振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ
値より目標散乱点のレンジを推定する第８のステップ
と、レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点
の反射強度を推定する第９のステップとを含むので、パ
ルスの搬送周波数変化量によって決まる分解能、即ち式
(２)で規定される分解能以上の解像度で目標散乱点を検
出できるという効果がある。
標の画像のクロスレンジ方向の各成分について、レンジ
方向に高速フーリエ変換処理を行う第１のステップと、
周波数データを用いて自己回帰係数の算出を行う第２の
ステップと、周波数データと自己回帰係数を用いて、周
波数データを外挿した周波数拡張データを生成する第３
のステップと、周波数拡張データの共分散行列を計算す
る第４のステップと、周波数拡張データの共分散行列の
一部から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均か
ら平均共分散行列を算出する第５のステップと、平均共
分散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める第６の
ステップと、最小固有値から算出した固有ベクトルを用
いて評価関数を計算する第７のステップと、評価関数の
振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ
値より目標散乱点のレンジを推定する第８のステップ
と、レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点
の反射強度を推定する第９のステップとを含むので、パ
ルスの搬送周波数変化量によって決まる分解能、即ち式
(２)で規定される分解能以上の解像度で目標散乱点を検
出できるという効果がある。
【００５０】また、請求項５に係わる発明によれば、第
２のステップにより得られた自己回帰係数を用いてスペ
クトラムを計算する第１０のステップと、第６のステッ
プの固有値解析に基づいてスペクトラムの振幅値のピー
ク数を特定して、このピークを与えるレンジ値を検索し
て目標散乱点のレンジを推定する第１１のステップと、
第１１のステップから入力したレンジと第６のステップ
から入力した最小固有値を用いて目標散乱点の反射強度
を推定する第１２のステップと、第８のステップにより
推定した目標散乱点のレンジと第９のステップにより推
定した目標散乱点の反射強度を、第１１のステップによ
り推定した目標散乱点のレンジと第１２のステップによ
り推定した目標散乱点の反射強度と比較して、目標散乱
点のレンジと反射強度の推定値を決定する第１３のステ
ップを追加したので、請求項４の発明の効果に加えて、
目標散乱点の検出精度を改善することができるという効
果がある。
２のステップにより得られた自己回帰係数を用いてスペ
クトラムを計算する第１０のステップと、第６のステッ
プの固有値解析に基づいてスペクトラムの振幅値のピー
ク数を特定して、このピークを与えるレンジ値を検索し
て目標散乱点のレンジを推定する第１１のステップと、
第１１のステップから入力したレンジと第６のステップ
から入力した最小固有値を用いて目標散乱点の反射強度
を推定する第１２のステップと、第８のステップにより
推定した目標散乱点のレンジと第９のステップにより推
定した目標散乱点の反射強度を、第１１のステップによ
り推定した目標散乱点のレンジと第１２のステップによ
り推定した目標散乱点の反射強度と比較して、目標散乱
点のレンジと反射強度の推定値を決定する第１３のステ
ップを追加したので、請求項４の発明の効果に加えて、
目標散乱点の検出精度を改善することができるという効
果がある。
【図１】 この発明の一実施の形態による合成開口レー
ダ装置の構成図である。
ダ装置の構成図である。
【図２】 図１の合成開口レーダ装置の帯域幅拡張手段
と超解像処理手段の詳細を示す構成図である。
と超解像処理手段の詳細を示す構成図である。
【図３】 この発明による目標の画像と周波数変換手段
がｙ軸方向に構成するデータ列の説明図である。
がｙ軸方向に構成するデータ列の説明図である。
【図４】 この発明による帯域幅拡張手段により生成さ
れる周波数拡張データの説明図である。
れる周波数拡張データの説明図である。
【図５】 この発明における共分散行列と小行列の関係
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図６】 この発明における評価関数のピーク検索の説
明図である。
明図である。
【図７】 この発明の別の実施の形態による帯域幅拡張
手段と超解像処理手段の詳細を示す構成図である。
手段と超解像処理手段の詳細を示す構成図である。
【図８】 従来の合成開口レーダ装置の構成図である。
【図９】 従来の合成開口レーダ装置のレンジ圧縮とク
ロスレンジ圧縮の説明図である。
ロスレンジ圧縮の説明図である。
【図１０】 従来の合成開口レーダ装置のクロスレンジ
圧縮手段が構成する受信信号の２次元配置を示す説明図
である。
圧縮手段が構成する受信信号の２次元配置を示す説明図
である。
１ 送信機、２ 局部発振器、３ パルス変調器、４
制御回路、５ 送受切換器、６ アンテナ、７ 受信
機、８ レンジ圧縮手段、９ メモリ、１０ クロスレ
ンジ圧縮手段、１１ａ 信号処理器、１２ 周波数変換
手段、１３ 帯域幅拡張手段、１４ａ，１４ｂ 超解像
処理手段、１５ 線形予測手段、１６ 周波数拡張手
段、１７ 共分散行列算出手段、１８ 移動平均算出手
段、１９ 固有値解析手段、２０ 評価関数算出手段、
２１ レンジ推定手段、２２ 反射強度推定手段、２３
共分散行列、２４ 小行列、２５ 評価関数、２６
スペクトラム推定手段、２７ ピーク検索手段、２８
振幅推定手段、２９ 判定手段。
制御回路、５ 送受切換器、６ アンテナ、７ 受信
機、８ レンジ圧縮手段、９ メモリ、１０ クロスレ
ンジ圧縮手段、１１ａ 信号処理器、１２ 周波数変換
手段、１３ 帯域幅拡張手段、１４ａ，１４ｂ 超解像
処理手段、１５ 線形予測手段、１６ 周波数拡張手
段、１７ 共分散行列算出手段、１８ 移動平均算出手
段、１９ 固有値解析手段、２０ 評価関数算出手段、
２１ レンジ推定手段、２２ 反射強度推定手段、２３
共分散行列、２４ 小行列、２５ 評価関数、２６
スペクトラム推定手段、２７ ピーク検索手段、２８
振幅推定手段、２９ 判定手段。
Claims (5)
- 【請求項１】 観測対象となる目標に対して搬送波周波
数が時間とともに変化するパルスを送信し、上記目標か
ら反射されたパルスを受信し、この受信パルスをビデオ
信号に周波数変換した後、ディジタル変換した受信信号
から上記目標のパルスの送信方向に対応したレンジ成分
と上記レンジに直行するクロスレンジ成分からなる画像
を再生する合成開口レーダ装置において、 上記画像のクロスレンジ方向の各成分について、レンジ
方向に高速フーリエ変換処理を行う周波数変換手段と、 この周波数変換手段により得られた周波数データを線形
予測法を用いて外挿した周波数拡張データを生成する帯
域幅拡張手段と、 上記周波数拡張データに対して超解像処理を行い、目標
散乱点のレンジと反射強度を算出する超解像処理手段
と、 を備えたことを特徴とする合成開口レーダ装置。 - 【請求項２】 上記帯域幅拡張手段が、周波数データを
用いて自己回帰係数の算出を行う線形予測手段と、周波
数データと自己回帰係数を用いて、上記周波数データを
外挿した周波数拡張データを生成する周波数拡張手段と
を有し、 上記超解像処理手段が、周波数拡張データの共分散行列
を計算する共分散行列算出手段と、周波数拡張データの
共分散行列の一部から小行列を構成し、これらの小行列
の移動平均から平均共分散行列を算出する移動平均算出
手段と、上記平均共分散行列の固有値解析を行い最小固
有値を求める固有値解析手段と、上記最小固有値から算
出した固有ベクトルを用いて評価関数を計算する評価関
数算出手段と、上記評価関数の振幅値のピークを検索し
て、このピークを与えるレンジ値より目標散乱点のレン
ジを推定するレンジ推定手段と、上記レンジの推定値と
最小固有値を用いて、目標散乱点の反射強度を推定する
反射強度推定手段とを有することを特徴とする請求項１
に記載の合成開口レーダ装置。 - 【請求項３】 上記超解像処理手段に、線形予測手段に
より得られた自己回帰係数を用いてスペクトラムを計算
するスペクトラム推定手段と、固有値解析手段の固有値
解析に基づいてスペクトラムの振幅値のピーク数を特定
して、このピークを与えるレンジ値を検索して目標散乱
点のレンジを推定するピーク検索手段と、ピーク検索手
段から入力したレンジと固有値解析手段から入力した最
小固有値を用いて目標散乱点の反射強度を推定する振幅
推定手段と、上記レンジ推定手段により推定した目標散
乱点のレンジと反射強度推定手段により推定した目標散
乱点の反射強度を、上記ピーク検索手段により推定した
目標散乱点のレンジと振幅推定手段により推定した目標
散乱点の反射強度とをそれぞれ比較して、目標散乱点の
レンジと反射強度の推定値を決定する判定手段とをさら
に備えたことを特徴とする請求項２に記載の合成開口レ
ーダ装置。 - 【請求項４】 観測対象となる目標に対して搬送波周波
数が時間とともに変化するパルスを送信し、上記目標か
ら反射されたパルスを受信し、この受信パルスをビデオ
信号に周波数変換した後、ディジタル変換した受信信号
から上記目標のパルスの送信方向に対応したレンジ成分
と上記レンジに直行するクロスレンジ成分からなる画像
を再生する目標散乱点検出方法において、 上記画像のクロスレンジ方向の各成分について、レンジ
方向に高速フーリエ変換処理を行う第１のステップと、 周波数データを用いて自己回帰係数の算出を行う第２の
ステップと、 周波数データと自己回帰係数を用いて、上記周波数デー
タを外挿した周波数拡張データを生成する第３のステッ
プと、 周波数拡張データの共分散行列を計算する第４のステッ
プと、 周波数拡張データの共分散行列の一部から小行列を構成
し、これらの小行列の移動平均から平均共分散行列を算
出する第５のステップと、 上記平均共分散行列の固有値解析を行い最小固有値を求
める第６のステップと、 上記最小固有値から算出した固有ベクトルを用いて評価
関数を計算する第７のステップと、 上記評価関数の振幅値のピークを検索して、このピーク
を与えるレンジ値より目標散乱点のレンジを推定する第
８のステップと、 上記レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点
の反射強度を推定する第９のステップと、 を含むことを特徴とする目標散乱点検出方法。 - 【請求項５】 上記第２のステップにより得られた自己
回帰係数を用いてスペクトラムを計算する第１０のステ
ップと、 上記第６のステップの固有値解析に基づいてスペクトラ
ムの振幅値のピーク数を特定して、このピークを与える
レンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する第１
１のステップと、 この第１１のステップから入力したレンジと上記第６の
ステップから入力した最小固有値を用いて目標散乱点の
反射強度を推定する第１２のステップと、 上記第８のステップにより推定した目標散乱点のレンジ
と上記第９のステップにより推定した目標散乱点の反射
強度を、上記第１１のステップにより推定した目標散乱
点のレンジと上記第１２のステップにより推定した目標
散乱点の反射強度と比較して、目標散乱点のレンジと反
射強度の推定値を決定する第１３のステップと、 を追加したことを特徴とする請求項４に記載の目標散乱
点検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29529299A JP3595220B2 (ja) | 1999-10-18 | 1999-10-18 | 合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29529299A JP3595220B2 (ja) | 1999-10-18 | 1999-10-18 | 合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001116838A true JP2001116838A (ja) | 2001-04-27 |
| JP3595220B2 JP3595220B2 (ja) | 2004-12-02 |
Family
ID=17818725
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29529299A Expired - Fee Related JP3595220B2 (ja) | 1999-10-18 | 1999-10-18 | 合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3595220B2 (ja) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004170138A (ja) * | 2002-11-18 | 2004-06-17 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JP2004294408A (ja) * | 2003-03-28 | 2004-10-21 | Mitsubishi Electric Corp | 超解像画像検証装置 |
| JP2004309158A (ja) * | 2003-04-02 | 2004-11-04 | Mitsubishi Electric Corp | 画像レーダ装置及び超解像処理方法 |
| JP2005338004A (ja) * | 2004-05-28 | 2005-12-08 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JP2007225442A (ja) * | 2006-02-23 | 2007-09-06 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JP2007263631A (ja) * | 2006-03-28 | 2007-10-11 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置及び画像処理方法 |
| CN102184408A (zh) * | 2011-04-11 | 2011-09-14 | 西安电子科技大学 | 基于自回归模型的雷达高分辨距离像目标识别方法 |
| JP2011242288A (ja) * | 2010-05-19 | 2011-12-01 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
| JP2012042372A (ja) * | 2010-08-20 | 2012-03-01 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JPWO2013175558A1 (ja) * | 2012-05-21 | 2016-01-12 | トヨタ自動車株式会社 | レーダ装置、角度検証方法 |
| CN107049293A (zh) * | 2016-02-02 | 2017-08-18 | 富士通株式会社 | 传感器信息处理设备 |
| KR102173012B1 (ko) * | 2020-08-26 | 2020-11-02 | 국방과학연구소 | 압축 센싱 기반 합성 개구면 레이다의 영상 생성 장치, 방법, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 컴퓨터 프로그램 |
| CN112782665A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-05-11 | 浙江大学 | 一种基于fmcw雷达rdi的数据集拓展方法 |
| CN112835009A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-05-25 | 浙江大学 | 一种基于fmcw雷达rai的数据集拓展方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5345029B2 (ja) | 2009-09-10 | 2013-11-20 | 富士通テン株式会社 | レーダ装置 |
-
1999
- 1999-10-18 JP JP29529299A patent/JP3595220B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004170138A (ja) * | 2002-11-18 | 2004-06-17 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JP2004294408A (ja) * | 2003-03-28 | 2004-10-21 | Mitsubishi Electric Corp | 超解像画像検証装置 |
| JP2004309158A (ja) * | 2003-04-02 | 2004-11-04 | Mitsubishi Electric Corp | 画像レーダ装置及び超解像処理方法 |
| JP2005338004A (ja) * | 2004-05-28 | 2005-12-08 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JP4481085B2 (ja) * | 2004-05-28 | 2010-06-16 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
| JP2007225442A (ja) * | 2006-02-23 | 2007-09-06 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JP2007263631A (ja) * | 2006-03-28 | 2007-10-11 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置及び画像処理方法 |
| JP2011242288A (ja) * | 2010-05-19 | 2011-12-01 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
| JP2012042372A (ja) * | 2010-08-20 | 2012-03-01 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| CN102184408A (zh) * | 2011-04-11 | 2011-09-14 | 西安电子科技大学 | 基于自回归模型的雷达高分辨距离像目标识别方法 |
| JPWO2013175558A1 (ja) * | 2012-05-21 | 2016-01-12 | トヨタ自動車株式会社 | レーダ装置、角度検証方法 |
| CN107049293A (zh) * | 2016-02-02 | 2017-08-18 | 富士通株式会社 | 传感器信息处理设备 |
| KR102173012B1 (ko) * | 2020-08-26 | 2020-11-02 | 국방과학연구소 | 압축 센싱 기반 합성 개구면 레이다의 영상 생성 장치, 방법, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 컴퓨터 프로그램 |
| CN112782665A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-05-11 | 浙江大学 | 一种基于fmcw雷达rdi的数据集拓展方法 |
| CN112835009A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-05-25 | 浙江大学 | 一种基于fmcw雷达rai的数据集拓展方法 |
| CN112835009B (zh) * | 2021-03-16 | 2022-07-01 | 浙江大学 | 一种基于fmcw雷达rai的数据集拓展方法 |
| CN112782665B (zh) * | 2021-03-16 | 2022-07-01 | 浙江大学 | 一种基于fmcw雷达rdi的数据集拓展方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3595220B2 (ja) | 2004-12-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111352102B (zh) | 一种基于调频连续波雷达的多目标个数检测方法及装置 | |
| US9389306B2 (en) | Radar apparatus and method | |
| JP2001116838A (ja) | 合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法 | |
| JP5554688B2 (ja) | レーダ装置 | |
| US6448923B1 (en) | Efficient estimation of spectral moments and the polarimetric variables on weather radars, sonars, sodars, acoustic flow meters, lidars, and similar active remote sensing instruments | |
| US20080106460A1 (en) | Radar microsensor for detection, tracking, and classification | |
| JP6489589B2 (ja) | レーダ信号処理装置 | |
| JP2019168255A (ja) | パルス圧縮レーダ装置及びそのレーダ信号処理方法 | |
| JP2008185471A (ja) | レーダ装置 | |
| JP3784640B2 (ja) | 波源検出装置及び波源検出方法 | |
| JP2003130950A (ja) | レーダ信号処理装置および方法 | |
| JP3378200B2 (ja) | Ｒｃｓ計測装置及びｒｃｓ計測方法 | |
| JP3678946B2 (ja) | 合成開口レーダ装置及びこの合成開口レーダ装置における目標散乱点検出方法 | |
| JP3756400B2 (ja) | 波源検出装置及び波源検出方法 | |
| JPH11237475A (ja) | レーダ装置及びこのレーダ装置における目標散乱点検出方法 | |
| JP2010060318A (ja) | レーダ装置 | |
| KR20190134893A (ko) | 안테나 어레이 외삽을 이용한 레이더 수신신호의 도착방향 추정 방법 및 장치 | |
| KR20190118911A (ko) | Fmcw 레이다의 신호 처리 방법 및 장치 | |
| JP3881078B2 (ja) | 周波数推定方法、周波数推定装置、ドップラソナーおよび潮流計 | |
| JP2737434B2 (ja) | パルスドップラ−レ−ダ装置 | |
| Liu et al. | The CAF-DFRFT-KT algorithm for high-speed target detection in passive radar | |
| JP2002131419A (ja) | レーダ装置及び目標散乱点数推定方法 | |
| JP2001281332A (ja) | 合成開口レーダ装置および目標画像再生方法 | |
| JPH07280922A (ja) | レーダの距離アンビギュイティのランクを判定する方法 | |
| JPH11281731A (ja) | Ｉｓａｒ信号処理装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040820 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20040831 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20040902 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080910 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080910 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090910 Year of fee payment: 5 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |