JP2001221857A - 逆合成開口レーダ装置および逆合成開口レーダ画像を用いた目標識別方法 - Google Patents
逆合成開口レーダ装置および逆合成開口レーダ画像を用いた目標識別方法Info
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- JP2001221857A JP2001221857A JP2000033792A JP2000033792A JP2001221857A JP 2001221857 A JP2001221857 A JP 2001221857A JP 2000033792 A JP2000033792 A JP 2000033792A JP 2000033792 A JP2000033792 A JP 2000033792A JP 2001221857 A JP2001221857 A JP 2001221857A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ＩＳＡＲ画像から目標の構造物長を抽出して
識別パラメータとすることで目標の識別を正確に行うこ
とのできるＩＳＡＲ装置を提供する。 【解決手段】 レーダ受信機から得られたＩＳＡＲ画像
から目標の全長及び複数の構造物の大きさを抽出する。
データベース記憶部には、複数の目標形状モデルに関す
るデータ（全長や構造物の大きさ）を識別パラメータと
して予め格納しておく。目標の全長や構造物の大きさ
と、目標形状モデルの全長や構造物の大きさとに基づい
て、目標と目標形状モデルとの合致率を算出し、その結
果に基づいて目標の識別を行う。
識別パラメータとすることで目標の識別を正確に行うこ
とのできるＩＳＡＲ装置を提供する。 【解決手段】 レーダ受信機から得られたＩＳＡＲ画像
から目標の全長及び複数の構造物の大きさを抽出する。
データベース記憶部には、複数の目標形状モデルに関す
るデータ（全長や構造物の大きさ）を識別パラメータと
して予め格納しておく。目標の全長や構造物の大きさ
と、目標形状モデルの全長や構造物の大きさとに基づい
て、目標と目標形状モデルとの合致率を算出し、その結
果に基づいて目標の識別を行う。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、逆合成開口レーダ
装置（ＩＳＡＲ装置）および逆合成開口レーダ画像を用
いた目標識別方法に係り、特に、レーダエコーから作成
されるＩＳＡＲ画像から特徴部分を抽出して目標の識別
を行うＩＳＡＲ装置、およびその装置において用いられ
る目標識別方法に関する。
装置（ＩＳＡＲ装置）および逆合成開口レーダ画像を用
いた目標識別方法に係り、特に、レーダエコーから作成
されるＩＳＡＲ画像から特徴部分を抽出して目標の識別
を行うＩＳＡＲ装置、およびその装置において用いられ
る目標識別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】レーダエコーから作成されるＩＳＡＲ画
像を用いて目標識別を行う処理では、周知のように、Ｉ
ＳＡＲにより補足された目標と予めデータベースに記憶
されている目標形状モデルとを模擬・照合する手法、或
いは、ＩＳＡＲ画像および目標形状モデルの双方からそ
れぞれ複数の特徴点を抽出し、対応するそれぞれの特徴
点を照合する手法が取られている。
像を用いて目標識別を行う処理では、周知のように、Ｉ
ＳＡＲにより補足された目標と予めデータベースに記憶
されている目標形状モデルとを模擬・照合する手法、或
いは、ＩＳＡＲ画像および目標形状モデルの双方からそ
れぞれ複数の特徴点を抽出し、対応するそれぞれの特徴
点を照合する手法が取られている。
【０００３】上記従来の方法ではＩＳＡＲ画像上の各点
間の距離を正確に知る必要があるため、レーダエコーか
ら正確なＩＳＡＲ画像を求めなければならない。また、
目標の特徴を点で捉えるため、目標識別の精度は、ＩＳ
ＡＲ画像の作成処理や目標の動揺状況に大きく依存す
る。
間の距離を正確に知る必要があるため、レーダエコーか
ら正確なＩＳＡＲ画像を求めなければならない。また、
目標の特徴を点で捉えるため、目標識別の精度は、ＩＳ
ＡＲ画像の作成処理や目標の動揺状況に大きく依存す
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
ＩＳＡＲ画像処理では、画像から複数の特徴点が求めら
れ、それらの相対関係に基づいて目標が識別される。こ
のため、優れた識別精度を得るためには、各点間の距離
が正確に検出できること、および、相対関係を求める点
の位置が正確に設定できることなどが必要であった。し
かしながら、従来のＩＳＡＲ装置において、距離の検出
精度や特徴点の設定精度はＩＳＡＲ画像の質に依存す
る。このため、従来のＩＳＡＲ装置では、目標識別を正
確に実行することが必ずしも容易ではなかった。
ＩＳＡＲ画像処理では、画像から複数の特徴点が求めら
れ、それらの相対関係に基づいて目標が識別される。こ
のため、優れた識別精度を得るためには、各点間の距離
が正確に検出できること、および、相対関係を求める点
の位置が正確に設定できることなどが必要であった。し
かしながら、従来のＩＳＡＲ装置において、距離の検出
精度や特徴点の設定精度はＩＳＡＲ画像の質に依存す
る。このため、従来のＩＳＡＲ装置では、目標識別を正
確に実行することが必ずしも容易ではなかった。
【０００５】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、ＩＳＡＲ画像の動揺に関わら
ず、目標識別を正確に行うことのできるＩＳＡＲ装置を
得ることを第１の目的としている。また、この発明は上
記のＩＳＡＲ装置で用いることのできる目標識別方法を
得ることを第２の目的としている。
ためになされたもので、ＩＳＡＲ画像の動揺に関わら
ず、目標識別を正確に行うことのできるＩＳＡＲ装置を
得ることを第１の目的としている。また、この発明は上
記のＩＳＡＲ装置で用いることのできる目標識別方法を
得ることを第２の目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
レーダエコーに基づいて逆合成開口レーダ画像を生成す
る逆合成開口レーダ装置であって、前記逆合成開口レー
ダ画像から、目標の全長と、目標が備える構造物の大き
さとを抽出する特徴部分抽出部と、複数の目標形状モデ
ルのそれぞれについて、全長と構造物の大きさとを識別
パラメータとして格納したデータベース記憶部と、前記
目標の全長および構造物の大きさと、前記目標形状モデ
ルの全長および構造物の大きさとに基づいて、前記目標
と前記目標形状モデルとの合致率を算出する合致率算出
部と、を備えることを特徴とするものである。
レーダエコーに基づいて逆合成開口レーダ画像を生成す
る逆合成開口レーダ装置であって、前記逆合成開口レー
ダ画像から、目標の全長と、目標が備える構造物の大き
さとを抽出する特徴部分抽出部と、複数の目標形状モデ
ルのそれぞれについて、全長と構造物の大きさとを識別
パラメータとして格納したデータベース記憶部と、前記
目標の全長および構造物の大きさと、前記目標形状モデ
ルの全長および構造物の大きさとに基づいて、前記目標
と前記目標形状モデルとの合致率を算出する合致率算出
部と、を備えることを特徴とするものである。
【０００７】請求項２記載の発明は、請求項１記載の逆
合成開口レーダ装置であって、前記特徴部分抽出部は、
前記目標が船舶である場合は船首と船尾を結ぶ全長と、
少なくとも１つの艦橋の幅とを抽出し、前記合致率算出
部は、前記船舶の全長と、前記艦橋の幅とを用いて、前
記目標形状モデルとの合致率を算出することを特徴とす
るものである。
合成開口レーダ装置であって、前記特徴部分抽出部は、
前記目標が船舶である場合は船首と船尾を結ぶ全長と、
少なくとも１つの艦橋の幅とを抽出し、前記合致率算出
部は、前記船舶の全長と、前記艦橋の幅とを用いて、前
記目標形状モデルとの合致率を算出することを特徴とす
るものである。
【０００８】請求項３記載の発明は、請求項１または２
記載の逆合成開口レーダ装置であって、前記特徴部分抽
出部は、前記目標が航空機である場合は機首と機尾を結
ぶ全長と、少なくとも１つの翼幅とを抽出し、前記合致
率算出部は、前記航空機の全長と、前記翼幅とを用い
て、前記目標形状モデルとの合致率を算出することを特
徴とするものである。
記載の逆合成開口レーダ装置であって、前記特徴部分抽
出部は、前記目標が航空機である場合は機首と機尾を結
ぶ全長と、少なくとも１つの翼幅とを抽出し、前記合致
率算出部は、前記航空機の全長と、前記翼幅とを用い
て、前記目標形状モデルとの合致率を算出することを特
徴とするものである。
【０００９】請求項４記載の発明は、請求項１乃至３の
何れか１項記載の逆合成開口レーダ装置であって、前記
合致率算出部は、前記目標の全長と前記目標形状モデル
の全長との合致率を算出する手段と、前記目標の構造物
の大きさと前記目標形状モデルの構造物の大きさとの合
致率を算出する手段と、全長に関する前記合致率と構造
物の大きさに関する前記合致率とを合成して最終的な合
致率を算出する手段と、前記目標形状モデルに含まれる
構造物が、前記逆合成開口レーダ画面の中に存在しない
場合に、その構造物に関する合致率を、前記最終的な合
致率の基礎から除外する手段と、を備えることを特徴と
するものである。
何れか１項記載の逆合成開口レーダ装置であって、前記
合致率算出部は、前記目標の全長と前記目標形状モデル
の全長との合致率を算出する手段と、前記目標の構造物
の大きさと前記目標形状モデルの構造物の大きさとの合
致率を算出する手段と、全長に関する前記合致率と構造
物の大きさに関する前記合致率とを合成して最終的な合
致率を算出する手段と、前記目標形状モデルに含まれる
構造物が、前記逆合成開口レーダ画面の中に存在しない
場合に、その構造物に関する合致率を、前記最終的な合
致率の基礎から除外する手段と、を備えることを特徴と
するものである。
【００１０】請求項５記載の発明は、請求項１乃至３の
何れか１項記載の逆合成開口レーダ装置であって、前記
合致率算出部は、前記目標の全長と前記目標形状モデル
の全長との合致率を算出する手段と、前記目標の構造物
の大きさと前記目標形状モデルの構造物の大きさとの合
致率を算出する手段と、全長に関する前記合致率と構造
物の大きさに関する前記合致率とを合成して最終的な合
致率を算出する手段と、前記逆合成開口レーダ画面の中
に存在する構造物が、前記目標形状モデルに含まれてい
ない場合に、その構造物に関する合致率をゼロとして、
前記最終的な合致率の基礎とする手段を備えることを特
徴とするものである。
何れか１項記載の逆合成開口レーダ装置であって、前記
合致率算出部は、前記目標の全長と前記目標形状モデル
の全長との合致率を算出する手段と、前記目標の構造物
の大きさと前記目標形状モデルの構造物の大きさとの合
致率を算出する手段と、全長に関する前記合致率と構造
物の大きさに関する前記合致率とを合成して最終的な合
致率を算出する手段と、前記逆合成開口レーダ画面の中
に存在する構造物が、前記目標形状モデルに含まれてい
ない場合に、その構造物に関する合致率をゼロとして、
前記最終的な合致率の基礎とする手段を備えることを特
徴とするものである。
【００１１】請求項６記載の発明は、請求項１乃至５の
何れか１項記載の逆合成開口レーダ装置であって、前記
目標との合致率が所定のしきい値を越える目標形状モデ
ルを選択して表示する識別結果表示部を更に備えること
を特徴とするものである。
何れか１項記載の逆合成開口レーダ装置であって、前記
目標との合致率が所定のしきい値を越える目標形状モデ
ルを選択して表示する識別結果表示部を更に備えること
を特徴とするものである。
【００１２】請求項７記載の発明は、レーダエコーに基
づいて生成される逆合成開口レーダ画像を用いて目標を
識別する方法であって、前記逆合成開口レーダ画像か
ら、目標の全長と、目標が備える構造物の大きさとを抽
出する特徴部分抽出ステップと、前記目標と所定の目標
形状モデルとの合致率を、前記目標の全長および構造物
の大きさと、前記目標形状モデルの全長および構造物の
大きさとに基づいて算出する合致率算出ステップと、を
含む備えることを特徴とするものである。
づいて生成される逆合成開口レーダ画像を用いて目標を
識別する方法であって、前記逆合成開口レーダ画像か
ら、目標の全長と、目標が備える構造物の大きさとを抽
出する特徴部分抽出ステップと、前記目標と所定の目標
形状モデルとの合致率を、前記目標の全長および構造物
の大きさと、前記目標形状モデルの全長および構造物の
大きさとに基づいて算出する合致率算出ステップと、を
含む備えることを特徴とするものである。
【００１３】請求項８記載の発明は、請求項７記載の目
標識別方法であって、前記合致率算出ステップは、前記
目標の全長と前記目標形状モデルの全長との合致率を算
出するサブステップと、前記目標の構造物の大きさと前
記目標形状モデルの構造物の大きさとの合致率を算出す
るサブステップと、全長に関する前記合致率と構造物の
大きさに関する前記合致率とを合成して最終的な合致率
を算出するサブステップと、前記目標形状モデルに含ま
れる構造物が、前記逆合成開口レーダ画面の中に存在し
ない場合に、その構造物に関する合致率を、前記最終的
な合致率の基礎から除外するサブステップと、を含むこ
とを特徴とするものである。
標識別方法であって、前記合致率算出ステップは、前記
目標の全長と前記目標形状モデルの全長との合致率を算
出するサブステップと、前記目標の構造物の大きさと前
記目標形状モデルの構造物の大きさとの合致率を算出す
るサブステップと、全長に関する前記合致率と構造物の
大きさに関する前記合致率とを合成して最終的な合致率
を算出するサブステップと、前記目標形状モデルに含ま
れる構造物が、前記逆合成開口レーダ画面の中に存在し
ない場合に、その構造物に関する合致率を、前記最終的
な合致率の基礎から除外するサブステップと、を含むこ
とを特徴とするものである。
【００１４】請求項９記載の発明は、請求項７記載の目
標識別方法であって、前記合致率算出ステップは、前記
目標の全長と前記目標形状モデルの全長との合致率を算
出するサブステップと、前記目標の構造物の大きさと前
記目標形状モデルの構造物の大きさとの合致率を算出す
るサブステップと、全長に関する前記合致率と構造物の
大きさに関する前記合致率とを合成して最終的な合致率
を算出するサブステップと、前記逆合成開口レーダ画面
の中に存在する構造物が、前記目標形状モデルに含まれ
ていない場合に、その構造物に関する合致率をゼロとし
て、前記最終的な合致率の基礎とするサブステップを含
むことを特徴とするものである。
標識別方法であって、前記合致率算出ステップは、前記
目標の全長と前記目標形状モデルの全長との合致率を算
出するサブステップと、前記目標の構造物の大きさと前
記目標形状モデルの構造物の大きさとの合致率を算出す
るサブステップと、全長に関する前記合致率と構造物の
大きさに関する前記合致率とを合成して最終的な合致率
を算出するサブステップと、前記逆合成開口レーダ画面
の中に存在する構造物が、前記目標形状モデルに含まれ
ていない場合に、その構造物に関する合致率をゼロとし
て、前記最終的な合致率の基礎とするサブステップを含
むことを特徴とするものである。
【００１５】請求項１０記載の発明は、請求項７乃至９
の何れか１項記載の目標識別方法であって、前記目標と
の合致率が所定のしきい値を越える目標形状モデルを選
択するステップと、その結果選択された目標形状モデル
を識別結果として表示するステップと、更に含むことを
特徴とするものである。
の何れか１項記載の目標識別方法であって、前記目標と
の合致率が所定のしきい値を越える目標形状モデルを選
択するステップと、その結果選択された目標形状モデル
を識別結果として表示するステップと、更に含むことを
特徴とするものである。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照してこの発明の
実施の形態について説明する。尚、各図において共通す
る要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略す
る。
実施の形態について説明する。尚、各図において共通す
る要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略す
る。
【００１７】実施の形態１．図１は、本発明の実施形態
１の逆合成開口レーダ装置（ＩＳＡＲ装置）のブロック
図を示す。図１において、符号１はレーダイメージ表示
部を示す。レーダイメージ表示部１では、レーダエコー
に基づいて、公知の手法によりＩＳＡＲ画像が生成され
る。レーダイメージ表示部１で生成されたＩＳＡＲ画像
は特徴部分抽出部２に供給される。
１の逆合成開口レーダ装置（ＩＳＡＲ装置）のブロック
図を示す。図１において、符号１はレーダイメージ表示
部を示す。レーダイメージ表示部１では、レーダエコー
に基づいて、公知の手法によりＩＳＡＲ画像が生成され
る。レーダイメージ表示部１で生成されたＩＳＡＲ画像
は特徴部分抽出部２に供給される。
【００１８】特徴部分抽出部２では、ＩＳＡＲ画像中に
捕獲されている目標の特徴部分が抽出される。特徴部分
抽出部２によって抽出された部分に関するデータは、合
致率算出部３に供給される。合致率算出部３には、更
に、データベース記憶部４から、その内部に格納されて
いる種々のデータが供給される。
捕獲されている目標の特徴部分が抽出される。特徴部分
抽出部２によって抽出された部分に関するデータは、合
致率算出部３に供給される。合致率算出部３には、更
に、データベース記憶部４から、その内部に格納されて
いる種々のデータが供給される。
【００１９】データベース記憶部４には、ＩＳＡＲ装置
による捕獲が想定される種々の目標の形状、具体的には
種々の艦艇や航空機の形状に関するモデル（以下、目標
形状モデル」と称す）が格納されている。艦艇の目標形
状モデルには、艦艇の全長や艦橋の幅などのデータが含
まれている。また、航空機の目標形状モデルには、機体
の全長や主翼或いは尾翼の幅などのデータが含まれてい
る。
による捕獲が想定される種々の目標の形状、具体的には
種々の艦艇や航空機の形状に関するモデル（以下、目標
形状モデル」と称す）が格納されている。艦艇の目標形
状モデルには、艦艇の全長や艦橋の幅などのデータが含
まれている。また、航空機の目標形状モデルには、機体
の全長や主翼或いは尾翼の幅などのデータが含まれてい
る。
【００２０】合致率算出部３は、特徴部分抽出部２から
供給されるデータ、すなわち、目標の特徴部分に関する
データと、データベース記憶部４から供給される目標形
状モデルのデータとに基づいて、ＩＳＡＲ画像中の目標
と、データベース記憶部４に格納されている個々の目標
形状モデルとの合致率を演算する。
供給されるデータ、すなわち、目標の特徴部分に関する
データと、データベース記憶部４から供給される目標形
状モデルのデータとに基づいて、ＩＳＡＲ画像中の目標
と、データベース記憶部４に格納されている個々の目標
形状モデルとの合致率を演算する。
【００２１】合致率算出部３で求められた合致率は識別
結果表示部５に供給される。識別結果表示部５は、合致
率算出部３で求められた合致率に基づいて所定の処理を
実行し、ＩＳＡＲ画像中の目標と合致する可能性の高い
目標形状モデルを表示する。
結果表示部５に供給される。識別結果表示部５は、合致
率算出部３で求められた合致率に基づいて所定の処理を
実行し、ＩＳＡＲ画像中の目標と合致する可能性の高い
目標形状モデルを表示する。
【００２２】次に、本実施形態のＩＳＡＲ装置の動作に
ついて説明する。図１に示すレーダイメージ表示部１で
作成されたＩＳＡＲ画像は、上記の如く特徴部分抽出部
２に送られる。ＩＳＡＲ装置が艦艇を捕獲した場合にレ
ーダイメージ表示部１で生成されるＩＳＡＲ画像のイメ
ージを図２に示す。
ついて説明する。図１に示すレーダイメージ表示部１で
作成されたＩＳＡＲ画像は、上記の如く特徴部分抽出部
２に送られる。ＩＳＡＲ装置が艦艇を捕獲した場合にレ
ーダイメージ表示部１で生成されるＩＳＡＲ画像のイメ
ージを図２に示す。
【００２３】本実施形態において、特徴部分抽出部２
は、ＩＳＡＲ画像中に捕獲されている目標の全長（Ｌ）
と、その目標に含まれる最大の構造物（以下、「第１構
造物」と称す）の幅（l1）とを抽出する。従って、図２
に示すＩＳＡＲ画像からは、艦艇の全長（Ｌ）と、最も
大きな艦橋の幅（l1）とが識別パラメータとして抽出さ
れる。
は、ＩＳＡＲ画像中に捕獲されている目標の全長（Ｌ）
と、その目標に含まれる最大の構造物（以下、「第１構
造物」と称す）の幅（l1）とを抽出する。従って、図２
に示すＩＳＡＲ画像からは、艦艇の全長（Ｌ）と、最も
大きな艦橋の幅（l1）とが識別パラメータとして抽出さ
れる。
【００２４】このようにして抽出された識別パラメータ
は、データベース記憶部４に格納されている個々の目標
形状モデルのデータと共に合致率算出部３に供給され
る。合致率算出部３は、以下の手順で、捕獲された目標
と、個々の目標形状モデルとの合致の度合いを表す最終
合致率を算出する。
は、データベース記憶部４に格納されている個々の目標
形状モデルのデータと共に合致率算出部３に供給され
る。合致率算出部３は、以下の手順で、捕獲された目標
と、個々の目標形状モデルとの合致の度合いを表す最終
合致率を算出する。
【００２５】合致率算出部３では、個々の目標形状モデ
ルに対して、先ず、以下の演算式に従って全長に関する
合致率が算出される。 合致率＝（１−（Ｌと目標形状モデルの全長との差）
／Ｌ）×１００
ルに対して、先ず、以下の演算式に従って全長に関する
合致率が算出される。 合致率＝（１−（Ｌと目標形状モデルの全長との差）
／Ｌ）×１００
【００２６】次に、以下の演算式に従って、第１構造物
に関する合致率が算出される。 合致率＝（１−（l1と目標形状モデルの第１構造物の
幅との差）／l1）×１００
に関する合致率が算出される。 合致率＝（１−（l1と目標形状モデルの第１構造物の
幅との差）／l1）×１００
【００２７】そして、次式に従って合致率と合致率
の平均を求めることにより、最終合致率が算出される。 最終合致率＝（合致率＋合致率）／２
の平均を求めることにより、最終合致率が算出される。 最終合致率＝（合致率＋合致率）／２
【００２８】ＩＳＡＲ画像には、目標の構造物が映し出
されないことがある。具体的には、艦艇の艦橋などはＩ
ＳＡＲ画像に現れないことがある。この場合、特徴部分
抽出部２では、艦艇の全長（Ｌ）だけが識別パラメータ
として抽出され、第１構造物（最大艦橋）の幅(l1)は識
別パラメータとして抽出されない。合致率算出部３は、
そのような場合には、合致率を最終合致率の基礎デー
タから除外し、全長に関する合致率をそのまま最終合
致率とする。このため、本実施形態のＩＳＡＲ装置で
は、測定の状況により第１構造物が検出されない場合に
も、その影響を受けることなく高精度に目標を識別する
ことができる。
されないことがある。具体的には、艦艇の艦橋などはＩ
ＳＡＲ画像に現れないことがある。この場合、特徴部分
抽出部２では、艦艇の全長（Ｌ）だけが識別パラメータ
として抽出され、第１構造物（最大艦橋）の幅(l1)は識
別パラメータとして抽出されない。合致率算出部３は、
そのような場合には、合致率を最終合致率の基礎デー
タから除外し、全長に関する合致率をそのまま最終合
致率とする。このため、本実施形態のＩＳＡＲ装置で
は、測定の状況により第１構造物が検出されない場合に
も、その影響を受けることなく高精度に目標を識別する
ことができる。
【００２９】また、本実施形態のＩＳＡＲ装置では、Ｉ
ＳＡＲ画像から第１構造物が抽出されている状況下で、
第１構造物を持たない目標形状モデルのデータがデータ
ベース記憶部４から合致率算出部３に供給されることが
ある。合致率算出部３は、この場合、第１構造物に関す
る合致率をゼロとして最終合致率の基礎とする。従っ
て、ＩＳＡＲ画像の中に捕らえられている構造物が目標
形状モデルに含まれていない場合は、その目標形状モデ
ルに対する最終合致率を、十分に小さな値とすることが
できる。
ＳＡＲ画像から第１構造物が抽出されている状況下で、
第１構造物を持たない目標形状モデルのデータがデータ
ベース記憶部４から合致率算出部３に供給されることが
ある。合致率算出部３は、この場合、第１構造物に関す
る合致率をゼロとして最終合致率の基礎とする。従っ
て、ＩＳＡＲ画像の中に捕らえられている構造物が目標
形状モデルに含まれていない場合は、その目標形状モデ
ルに対する最終合致率を、十分に小さな値とすることが
できる。
【００３０】合致率算出部３で、個々の目標形状モデル
に対して算出された最終合致率は、識別結果表示部５に
供給される。識別結果表示部５は、予め、或いはオペレ
ータの指示により設定された許容誤差範囲に基づいて、
目標と合致する可能性の高い目標形状モデルを選択し、
それらのモデルをオペレータに対して表示する。
に対して算出された最終合致率は、識別結果表示部５に
供給される。識別結果表示部５は、予め、或いはオペレ
ータの指示により設定された許容誤差範囲に基づいて、
目標と合致する可能性の高い目標形状モデルを選択し、
それらのモデルをオペレータに対して表示する。
【００３１】上述の如く、本実施形態のＩＳＡＲ装置に
よれば、目標の全長や構造物の幅に基づいて算出される
最終合致率に基づいて目標の識別を行うことができる。
その識別の基礎となる目標の全長や構造物の幅は、目標
の動揺に関わらず、比較的容易に、かつ精度良く検出す
ることができる。従って、本実施形態のＩＳＡＲ装置に
よれば、目標の特徴点を基礎として識別を行う従来の装
置に比して十分に高精度な目標識別を実現することがで
きる。
よれば、目標の全長や構造物の幅に基づいて算出される
最終合致率に基づいて目標の識別を行うことができる。
その識別の基礎となる目標の全長や構造物の幅は、目標
の動揺に関わらず、比較的容易に、かつ精度良く検出す
ることができる。従って、本実施形態のＩＳＡＲ装置に
よれば、目標の特徴点を基礎として識別を行う従来の装
置に比して十分に高精度な目標識別を実現することがで
きる。
【００３２】ところで、上述した実施の形態１では、目
標が艦艇である場合について説明したが、実施の形態１
の装置が識別可能な目標は艦艇に限定されるものではな
い。例えば、図３に示すようにＩＳＡＲ画像中に航空機
が捕らえられている場合は、特徴部分抽出部２において
目標の全長（Ｌ）と主翼（l3）の幅とを抽出することに
より、艦艇の場合と同様の手順で合致率を求めることが
できる。
標が艦艇である場合について説明したが、実施の形態１
の装置が識別可能な目標は艦艇に限定されるものではな
い。例えば、図３に示すようにＩＳＡＲ画像中に航空機
が捕らえられている場合は、特徴部分抽出部２において
目標の全長（Ｌ）と主翼（l3）の幅とを抽出することに
より、艦艇の場合と同様の手順で合致率を求めることが
できる。
【００３３】実施の形態２．次に、本発明の実施の形態
２のＩＳＡＲ装置について説明する。上述した実施の形
態１では、特徴部分抽出部２において、目標の全長
（Ｌ）と、第１構造物の幅（l1）とを識別パラメータと
して抽出した。本実施形態のＩＳＡＲ装置は、更に、目
標物が備える構造物のうち２番目の大きさを有する第２
構造物の幅（l2）を識別パラメータとする点に特徴を有
している。従って、図２に示す艦艇の場合は、全長
（Ｌ）と、最大の艦橋の幅(l1)とに加えて、２番目に大
きな艦橋の幅(l2)が識別パラメータとなる。
２のＩＳＡＲ装置について説明する。上述した実施の形
態１では、特徴部分抽出部２において、目標の全長
（Ｌ）と、第１構造物の幅（l1）とを識別パラメータと
して抽出した。本実施形態のＩＳＡＲ装置は、更に、目
標物が備える構造物のうち２番目の大きさを有する第２
構造物の幅（l2）を識別パラメータとする点に特徴を有
している。従って、図２に示す艦艇の場合は、全長
（Ｌ）と、最大の艦橋の幅(l1)とに加えて、２番目に大
きな艦橋の幅(l2)が識別パラメータとなる。
【００３４】本実施形態において、合致率算出部３は、
実施の形態１における合致率およびの場合と同様の
手順で、第２構造物に関する合致率を算出する。以下
にその演算式を示す。 合致率＝（１−（l2と目標形状モデルの第２構造物の
幅との差）／l2）×１００
実施の形態１における合致率およびの場合と同様の
手順で、第２構造物に関する合致率を算出する。以下
にその演算式を示す。 合致率＝（１−（l2と目標形状モデルの第２構造物の
幅との差）／l2）×１００
【００３５】また、合致率算出部３は、次式で求まる３
つの合致率、およびの平均値を最終合致率とす
る。 最終合致率＝（合致率＋合致率＋合致率）／３
つの合致率、およびの平均値を最終合致率とす
る。 最終合致率＝（合致率＋合致率＋合致率）／３
【００３６】これにより、実施の形態１の場合に比し
て、更に精度の高い識別を行うことが可能となる。尚、
ISAR画像中に構造物が検出されない場合の取り扱い、お
よびISAR画像中に検出されている構造物が目標形状モデ
ルに存在しない場合の取り扱いについては、実施の形態
１の場合と同様である。
て、更に精度の高い識別を行うことが可能となる。尚、
ISAR画像中に構造物が検出されない場合の取り扱い、お
よびISAR画像中に検出されている構造物が目標形状モデ
ルに存在しない場合の取り扱いについては、実施の形態
１の場合と同様である。
【００３７】ところで、上述した実施の形態２では、目
標が艦艇である場合について説明したが、実施の形態２
の装置が識別可能な目標は艦艇に限定されるものではな
い。例えば、図３に示すようにＩＳＡＲ画像中に航空機
が捕らえられている場合は、特徴部分抽出部２において
目標の全長（Ｌ）と主翼（l3）の幅と尾翼（l4）の幅を
抽出することにより、艦艇の場合と同様の手順で合致率
を求めることができる。
標が艦艇である場合について説明したが、実施の形態２
の装置が識別可能な目標は艦艇に限定されるものではな
い。例えば、図３に示すようにＩＳＡＲ画像中に航空機
が捕らえられている場合は、特徴部分抽出部２において
目標の全長（Ｌ）と主翼（l3）の幅と尾翼（l4）の幅を
抽出することにより、艦艇の場合と同様の手順で合致率
を求めることができる。
【００３８】また、上述した実施の形態２では、２つの
構造物を抽出してそれらの幅を識別パラメータとしてい
るが、抽出される構造物の数はこれに限定されるもので
はなく、より多くの構造物を抽出し、より多数の識別パ
ラメータを用いて目標の識別を行うこととしてもよい。
なお、この発明は上記実施の形態に限ることなく、この
ほか、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して
実施できるのはもちろんのことである。
構造物を抽出してそれらの幅を識別パラメータとしてい
るが、抽出される構造物の数はこれに限定されるもので
はなく、より多くの構造物を抽出し、より多数の識別パ
ラメータを用いて目標の識別を行うこととしてもよい。
なお、この発明は上記実施の形態に限ることなく、この
ほか、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して
実施できるのはもちろんのことである。
【００３９】
【発明の効果】この発明は以上説明したように構成され
ているので、以下に示すような効果を奏する。請求項１
または７記載の発明によれば、ＩＳＡＲ画像から目標の
全長と構造物の大きさとを抽出し、それらに基づいて目
標の識別を行うことができる。全長や構造物の大きさは
目標の揺動に関わらず正確に検出できるため、本発明に
よれば、目標の識別を常に精度良く行うことができる。
ているので、以下に示すような効果を奏する。請求項１
または７記載の発明によれば、ＩＳＡＲ画像から目標の
全長と構造物の大きさとを抽出し、それらに基づいて目
標の識別を行うことができる。全長や構造物の大きさは
目標の揺動に関わらず正確に検出できるため、本発明に
よれば、目標の識別を常に精度良く行うことができる。
【００４０】請求項２記載の発明によれば、ＩＳＡＲ画
像に捕らえられた船舶の識別を、その全長と、その艦橋
の大きさとに着目して正確に行うことができる。
像に捕らえられた船舶の識別を、その全長と、その艦橋
の大きさとに着目して正確に行うことができる。
【００４１】請求項３記載の発明によれば、ＩＳＡＲ画
像に捕らえられた航空機の識別を、その全長と、その翼
幅とに着目して正確に行うことができる。
像に捕らえられた航空機の識別を、その全長と、その翼
幅とに着目して正確に行うことができる。
【００４２】請求項４または８記載の発明によれば、目
標と目標形状モデルとの合致率を、全長についての合致
率と構造物の大きさについての合致率とを合成すること
で算出することができる。ＩＳＡＲ画像には、観測状況
の影響で、一部の目標物が映らないことがある。本発明
では、このような場合に、その構造物の合致率は最終的
な合致率の算出に用いられないため、観測状況に影響さ
れることなく常に高精度な目標識別が実現できる。
標と目標形状モデルとの合致率を、全長についての合致
率と構造物の大きさについての合致率とを合成すること
で算出することができる。ＩＳＡＲ画像には、観測状況
の影響で、一部の目標物が映らないことがある。本発明
では、このような場合に、その構造物の合致率は最終的
な合致率の算出に用いられないため、観測状況に影響さ
れることなく常に高精度な目標識別が実現できる。
【００４３】請求項５または９記載の発明によれば、目
標と目標形状モデルとの合致率を、全長についての合致
率と構造物の大きさについての合致率とを合成すること
で算出することができる。ＩＳＡＲ画像に映し出されて
いる構造物が目標形状モデルに含まれていない場合は、
両者は合致しない可能性が高いと判断できる。本発明で
は、このような場合に、その構造物の合致率がゼロとさ
れたうえで最終的な合致率が算出される。このため、本
発明によれば、最終的な合致率の値を、実状に沿った値
とすることができる。
標と目標形状モデルとの合致率を、全長についての合致
率と構造物の大きさについての合致率とを合成すること
で算出することができる。ＩＳＡＲ画像に映し出されて
いる構造物が目標形状モデルに含まれていない場合は、
両者は合致しない可能性が高いと判断できる。本発明で
は、このような場合に、その構造物の合致率がゼロとさ
れたうえで最終的な合致率が算出される。このため、本
発明によれば、最終的な合致率の値を、実状に沿った値
とすることができる。
【００４４】請求項６または１０記載の発明によれば、
所定のしきい値を越える目標形状モデルだけを、すなわ
ち、目標と合致する可能性が十分に高い目標形状モデル
だけを、目標識別結果として表示することができる。
所定のしきい値を越える目標形状モデルだけを、すなわ
ち、目標と合致する可能性が十分に高い目標形状モデル
だけを、目標識別結果として表示することができる。
【図１】 本発明の実施の形態１の逆合成開口レーダ装
置のブロック図である。
置のブロック図である。
【図２】 捕獲目標が艦艇の場合に得られる逆合成開口
レーダ画像のイメージ図である。
レーダ画像のイメージ図である。
【図３】 捕獲目標が航空機の場合に得られる逆合成開
口レーダ画像のイメージ図である。
口レーダ画像のイメージ図である。
２ 特徴部分抽出部、 ３ 合致率算出部、 ４
データベース記憶部、Ｌ 全長、 l1 第１構造物の
幅、 l2 第２構造物の幅、 l3 航空機の主翼の
幅、 l4 航空機の尾翼の幅。
データベース記憶部、Ｌ 全長、 l1 第１構造物の
幅、 l2 第２構造物の幅、 l3 航空機の主翼の
幅、 l4 航空機の尾翼の幅。
Claims (10)
- 【請求項１】 レーダエコーに基づいて逆合成開口レー
ダ画像を生成する逆合成開口レーダ装置であって、 前記逆合成開口レーダ画像から、目標の全長と、目標が
備える構造物の大きさとを抽出する特徴部分抽出部と、 複数の目標形状モデルのそれぞれについて、全長と構造
物の大きさとを識別パラメータとして格納したデータベ
ース記憶部と、 前記目標の全長および構造物の大きさと、前記目標形状
モデルの全長および構造物の大きさとに基づいて、前記
目標と前記目標形状モデルとの合致率を算出する合致率
算出部と、 を備えることを特徴とする逆合成開口レーダ装置。 - 【請求項２】 前記特徴部分抽出部は、前記目標が船舶
である場合は船首と船尾を結ぶ全長と、少なくとも１つ
の艦橋の幅とを抽出し、 前記合致率算出部は、前記船舶の全長と、前記艦橋の幅
とを用いて、前記目標形状モデルとの合致率を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の逆合成開口レーダ装
置。 - 【請求項３】 前記特徴部分抽出部は、前記目標が航空
機である場合は機首と機尾を結ぶ全長と、少なくとも１
つの翼幅とを抽出し、 前記合致率算出部は、前記航空機の全長と、前記翼幅と
を用いて、前記目標形状モデルとの合致率を算出するこ
とを特徴とする請求項１または２記載の逆合成開口レー
ダ装置。 - 【請求項４】 前記合致率算出部は、 前記目標の全長と前記目標形状モデルの全長との合致率
を算出する手段と、 前記目標の構造物の大きさと前記目標形状モデルの構造
物の大きさとの合致率を算出する手段と、 全長に関する前記合致率と構造物の大きさに関する前記
合致率とを合成して最終的な合致率を算出する手段と、 前記目標形状モデルに含まれる構造物が、前記逆合成開
口レーダ画面の中に存在しない場合に、その構造物に関
する合致率を、前記最終的な合致率の基礎から除外する
手段と、 を備えることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項
記載の逆合成開口レーダ装置。 - 【請求項５】 前記合致率算出部は、 前記目標の全長と前記目標形状モデルの全長との合致率
を算出する手段と、 前記目標の構造物の大きさと前記目標形状モデルの構造
物の大きさとの合致率を算出する手段と、 全長に関する前記合致率と構造物の大きさに関する前記
合致率とを合成して最終的な合致率を算出する手段と、 前記逆合成開口レーダ画面の中に存在する構造物が、前
記目標形状モデルに含まれていない場合に、その構造物
に関する合致率をゼロとして、前記最終的な合致率の基
礎とする手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３
の何れか１項記載の逆合成開口レーダ装置。 - 【請求項６】 前記目標との合致率が所定のしきい値を
越える目標形状モデルを選択して表示する識別結果表示
部を更に備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れ
か１項記載の逆合成開口レーダ装置。 - 【請求項７】 レーダエコーに基づいて生成される逆合
成開口レーダ画像を用いて目標を識別する方法であっ
て、 前記逆合成開口レーダ画像から、目標の全長と、目標が
備える構造物の大きさとを抽出する特徴部分抽出ステッ
プと、 前記目標と所定の目標形状モデルとの合致率を、前記目
標の全長および構造物の大きさと、前記目標形状モデル
の全長および構造物の大きさとに基づいて算出する合致
率算出ステップと、 を含む備えることを特徴とする目標識別方法。 - 【請求項８】 前記合致率算出ステップは、 前記目標の全長と前記目標形状モデルの全長との合致率
を算出するサブステップと、 前記目標の構造物の大きさと前記目標形状モデルの構造
物の大きさとの合致率を算出するサブステップと、 全長に関する前記合致率と構造物の大きさに関する前記
合致率とを合成して最終的な合致率を算出するサブステ
ップと、 前記目標形状モデルに含まれる構造物が、前記逆合成開
口レーダ画面の中に存在しない場合に、その構造物に関
する合致率を、前記最終的な合致率の基礎から除外する
サブステップと、 を含むことを特徴とする請求項７記載の目標識別方法。 - 【請求項９】 前記合致率算出ステップは、 前記目標の全長と前記目標形状モデルの全長との合致率
を算出するサブステップと、 前記目標の構造物の大きさと前記目標形状モデルの構造
物の大きさとの合致率を算出するサブステップと、 全長に関する前記合致率と構造物の大きさに関する前記
合致率とを合成して最終的な合致率を算出するサブステ
ップと、 前記逆合成開口レーダ画面の中に存在する構造物が、前
記目標形状モデルに含まれていない場合に、その構造物
に関する合致率をゼロとして、前記最終的な合致率の基
礎とするサブステップを含むことを特徴とする請求項７
記載の目標識別方法。 - 【請求項１０】 前記目標との合致率が所定のしきい値
を越える目標形状モデルを選択するステップと、 その結果選択された目標形状モデルを識別結果として表
示するステップと、 更に含むことを特徴とする請求項７乃至９の何れか１項
記載の目標識別方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000033792A JP3514299B2 (ja) | 2000-02-10 | 2000-02-10 | 逆合成開口レーダ装置および逆合成開口レーダ画像を用いた目標識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000033792A JP3514299B2 (ja) | 2000-02-10 | 2000-02-10 | 逆合成開口レーダ装置および逆合成開口レーダ画像を用いた目標識別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001221857A true JP2001221857A (ja) | 2001-08-17 |
| JP3514299B2 JP3514299B2 (ja) | 2004-03-31 |
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|---|---|---|---|
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005309795A (ja) * | 2004-04-22 | 2005-11-04 | Japan Fisheries Information Service Center | 同一目標判定装置及び同一目標判定方法及びプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体及びプログラム |
| JP2007114101A (ja) * | 2005-10-21 | 2007-05-10 | Mitsubishi Space Software Kk | レーダ画像処理装置、構造物高さ算出方法、レーダ画像識別方法、構造物高さ算出プログラムおよびレーダ画像識別プログラム |
| JP2007114102A (ja) * | 2005-10-21 | 2007-05-10 | Mitsubishi Space Software Kk | レーダ画像処理装置、レーダ画像識別方法およびレーダ画像識別プログラム |
| JP2007128265A (ja) * | 2005-11-02 | 2007-05-24 | Mitsubishi Space Software Kk | 照合装置、照合方法および照合プログラム |
| JP2011247777A (ja) * | 2010-05-27 | 2011-12-08 | Toshiba Corp | レーダ装置、目標類別装置及び目標類別プログラム |
| JP2014514560A (ja) * | 2011-04-15 | 2014-06-19 | レイセオン カンパニー | グリントの検出を用いる目標追跡レーダ分類器及び分類方法 |
| KR101736899B1 (ko) * | 2014-10-16 | 2017-05-17 | 한국해양과학기술원 | 선박 식별 방법 |
| KR101760614B1 (ko) | 2016-07-04 | 2017-07-24 | 포항공과대학교 산학협력단 | 수직 거리 해상도를 이용한 역합성 개구면 레이더 영상 재구성 장치 및 그 방법 |
| JP7548812B2 (ja) | 2020-12-28 | 2024-09-10 | 川崎重工業株式会社 | 類識別処理装置および類識別処理方法 |
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|---|---|---|---|---|
| JP4532973B2 (ja) * | 2004-04-22 | 2010-08-25 | 社団法人漁業情報サービスセンター | 構造特徴抽出装置及び同一目標判定装置及び構造特徴抽出方法及びプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体及びプログラム |
-
2000
- 2000-02-10 JP JP2000033792A patent/JP3514299B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| JP4532972B2 (ja) * | 2004-04-22 | 2010-08-25 | 社団法人漁業情報サービスセンター | 同一目標判定装置及び同一目標判定方法及びプログラム |
| JP2007114101A (ja) * | 2005-10-21 | 2007-05-10 | Mitsubishi Space Software Kk | レーダ画像処理装置、構造物高さ算出方法、レーダ画像識別方法、構造物高さ算出プログラムおよびレーダ画像識別プログラム |
| JP2007114102A (ja) * | 2005-10-21 | 2007-05-10 | Mitsubishi Space Software Kk | レーダ画像処理装置、レーダ画像識別方法およびレーダ画像識別プログラム |
| JP4688626B2 (ja) * | 2005-10-21 | 2011-05-25 | 三菱スペース・ソフトウエア株式会社 | レーダ画像処理装置、構造物高さ算出方法、レーダ画像識別方法、構造物高さ算出プログラムおよびレーダ画像識別プログラム |
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