JP2004037457A - 不規則ｐｒｔデコンボリューション方法及びシステム、及びその使用 - Google Patents

Abstract

【課題】レーダ信号の処理に関し、特に、不規則繰り返し時間（ＰＲＴ）サンプル信号によるドップラ処理及びクラッタフィルタに関し、速度の不確かさを解決し任意の型のクラッタのフィルタを提供し、海クラッタや雨クラッタのような変動クラッタをフィルタするデコンボリューション方法を提供する。
【解決手段】次の構成を有する不規則パルス繰り返し時間サンプル信号ｘ（ｔ_ｍ）のデコンボリューション方法である；
［Ｓ１］不規則サンプルｘ（ｔ_ｍ）の規則サンプルｒ（ｉＴ_ε）への変換；
［Ｓ２］これらの規則サンプルのスペクトルｄｆｔ（ｒ）の計算；
［Ｓ３］クラッタが２−３以上のレンジゲートに広がるとしてクラッタスペクトルｄｆｔ（ｒ）の分離；
［Ｓ４］分離されたクラッタスペクトルの平均と幅からクラッタスペクトル線の計算；
［Ｓ５］計算されたクラッタスペクトルの全スペクトルｄｆｔ（ｒ）からの引算；
［Ｓ６］残りのスペクトルのデコンボリューション。
【選択図】　　　図３

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はレーダ信号の処理に関する。特に、本発明は不規則繰り返しパルス（ＰＲＴ）サンプル信号の上のドップラ処理とクラッタフィルタに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のレーダでは、ドップラ処理は規則サンプル信号の上での離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を用いている。その理由はバーストの中でパルス繰り返し時間が一定だからである。従って、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を用いる従来の処理は不規則パルス繰り返し（ＰＲＴ）サンプル信号に応用することはできない。
【０００３】
不規則パルス繰り返し時間（ＰＲＴ）は、通常、ブラインド速度（速度の不確かさ）と、レーダのパルス繰り返し時間（ＰＲＴ）の上でのロックからの防止と、ドップラ不確かさを解決することを意味する。
【０００４】
不規則サンプルの現在の仕事はイメージ処理により動機づけられる。フレーム動作にもとづく効率的アルゴリズムがＦｅｉｃｈｔｉｎｇｅｒ，　Ｈ．Ｇ．等によるＮｕｍｅｒｉｓｃｈｅ　Ｍａｔｈｅｍａｔｉｋ　６９　（ＮＵＨＡＧ）の「不定サンプル理論における効率的数値方法」にあるように開発されている。Ｖａｉｄｙａｎａｔｈａｎ，　Ｐ．Ｐ．　Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ　Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ　（１９９３）による「ディジタルフィルタバンクにおけるウェーブレット変換」は整数デシメーション又は一定サンプルの延長により得られる不規則パルスによる効率的な１Ｄ応用を示している。
【０００５】
ドップラレーダ信号処理で、パルス繰り返し時間（ＰＲＴ）スタガが研究されているが、不規則サンプルの問題を解決するというよりはフーリエ解析の延長である。
【０００６】
例外は、ドップラ天候レーダに対する米国特許６，０８１，２２１で提案されたＮＳＳＬアルゴリズムである。このＮＳＳＬアルゴリズムはドップラ速度の不確かでない解決を提供し、グラウンドクラッタフィルタを扱っている。グラウンドクラッタは、動かないので、ゼロに等しい平均周波数を有する。従って、海のクラッタ、雨のクラッタのような任意の平均周波数のクラッタはＮＳＳＬアルゴリズムではフィルタすることができない。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上述の欠点を解決し、特に、速度の不確かさを解決し、任意の型のクラッタをフィルタし、海のクラッタや雨のクラッタのような変化するクラッタをふくむ任意の型のクラッタをフィルタするデコンボリューション方法を提供する。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明の特徴は、
［Ｓ１］不規則サンプルｘ（ｔ_ｍ）の規則サンプルｒ（ｉＴ_ε）への変換と、
［Ｓ２］該規則サンプルのスペクトルｄｆｔ（ｒ）の計算と、
［Ｓ３］クラッタが２−３以上のレンジゲートに広がると仮定してｄｆｔ（ｒ）の中のクラッタスペクトルの分離と、
［Ｓ４］分離されたクラッタスペクトルの平均と幅からクラッタスペクトル線の概算と、
［Ｓ５］概算されたクラッタスペクトル線の全スペクトルｄｆｔ（ｒ）からの引算と、
［Ｓ６］残りのスペクトルのデコンボリューションと、
を有する不規則パルス繰り返し時間サンプル信号ｘ（ｔ_ｍ）のデコンボリューション方法にある。
【０００９】
デコンボリューション方法の第１の実施例によると、引算［Ｓ５］及びデコンボリューション［Ｓ６］のステップで、ステップ［Ｓ３］で与えられるクラッタスペクトルによるクラッタ形に計算が調節される。
【００１０】
本発明は更に、
−不規則サンプルｘ（ｔ_ｍ）を規則サンプルｒ（ｉＴ_ε）に変換する手段と、−これら規則サンプルのスペクトルｄｆｔ（ｒ）の計算をする手段と、
−クラッタが２−３以上のレンジゲートに広がると仮定してクラッタスペクトルｄｆｔ（ｒ）の分離をする手段と、
−分離されたクラッタスペクトルの平均と幅からクラッタスペクトル線の概算をする手段と、
−概算のクラッタスペクトルを全スペクトルｄｆｔ（ｒ）から引算する手段と、
−残りのスペクトルのデコンボリューションをする手段とを有する不規則パルス繰り返し時間サンプル信号ｘ（ｔ_ｍ）のデコンボリューションシステムを提供する。
【００１１】
【発明の実施の形態】
不規則サンプルは、不規則サンプルの時間及び周波数解析が関係するので、一様サンプルほどは広く用いられていない。
【００１２】
ランダムサンプルは通常規則サンプル時間に加えられるランダム数をふくむ。ランダムサンプルのＤＦＴベースのパワースペクトラムは信号のパワースペクトラムと追加の無相関ノイズから成る。例えば、ナイキストサンプル速度でサンプルされたノイズフリーの信号でも、出力の信号対雑音比はわずかに１である。
【００１３】
決定性不規則サンプルは、平均サンプル間隔Ｔ_ＳのＫ個の不規則間隔の同じシーケンスを周期的に繰り返すことをふくむ。サンプルは、通常、Ｋ＝２のときインターレースと呼ばれ、Ｋが任意の長さのときマルチレート又はバンチと呼ばれる。そのようなサンプルセットはＫ個の規則サンプルセットをふくむので、ＤＦＴは、サンプル周波数１／Ｔ_Ｓで制限される範囲にＫ個のピーク（信号の１周波数成分毎に）を与える。
【００１４】
任意の規則サンプルセット｛ｎＴ｝に対し、Ｔ≦１／（２Ｂ）、実信号ｘ（ｔ）は周波数バンドＢに制限されると、
ｘ（ｔ）＝Σ_ｎｘ（ｎＴ）．ｓｉｎ　ｃ［２Ｂ（ｔ−ｎＴ）］
と書ける。不規則サンプルは理論では理解されるがその方法は一般に複雑である。不規則サンプルセット｛ｔ_ｎ｝に対し、バイオーソゴナルベース｛ｓｉｎ　ｃ［２Ｂ（ｔ−ｎＴ）］｝と｛Ψ_ｎ（ｔ）｝は次のようになる。
ｘ（ｔ）＝Σ_ｎｃ_ｎ．ｓｉｎ　ｃ［２Ｂ（ｔ−ｔ_ｎ）］＝Σ_ｎｘ（ｔ_ｎ）Ψ_ｎ（ｔ）
ここでｃ_ｎはｘ（ｔ）と｛Ψ_ｎ（ｔ）｝の内積である。セット｛ｔ_ｎ｝が｜ｔ−ｔ_ｎ｜＜１／（８Ｂ）に制限されていると、Ψ_ｎ（ｔ）はラグランジュの補間関数である。基礎関数も又フレーム例えばベースであることができ、その直交性は必要ない。フレーム条件は弱く、実用目的に有用である。
【００１５】
下記の従来の技術は不規則サンプルからのスペクトル解析の従来の技術である。
【００１６】
ロム・スカーグルの周期グラム（ＬＳＰ）は伝統的なＤＦＴタイプの周期グラムで統計的性質と時間変換の不変性を保存する。サンプルが不規則のとき、ロム・スカーグルの周期グラム（ＬＳＰ）はマルチレートサンプルに関し、図１（ｄ）に示す決定パターンを明らかにする。
【００１７】
ｘ（ｔ）のウェーブレット変換は、ウェーブレットがτだけシフトされαでスケールされると、Ｘ（α，τ）で与えられる。スペクトラムは｜Ｘ（α，τ）｜^２でいわゆるスカログラムである。現在の効率的なウェーブレット変換のアルゴリズムでは、ダイナミックなスケールとシフト（α＝２^ｍ，τ＝ｎ２^−ｍ）の一様サンプルをサポートする。この研究では、任意の不規則サンプルが現存のモレ（ｍｏｒｌｅｔ）ウェーブレットで実現できる。ウェーブレット変換は強力であるが、その周波数分解能は図１（ｃ）に示すように貧弱である。ウェーブレット変換は一般にレーダエコーが周期信号であるので適用できない。従って、ウェーブレットはその便利な基礎関数のようには動作しない。
【００１８】
ＮＵＨＡＧフレーム分解では、Ｍ個の不規則サンプルで与えられる、バンド制限された、有限エネルギーの複素信号ｘ（ｔ）は、はじめに、周期１でディグリーＫ、Ｋ＜Ｍ／２の三角多項式ｐ（ｔ）と書ける。フーリエ係数ａ_ｋ，｜ｋ｜≦Ｋ，ｘ（τ）＝Σ_ｋａ_ｋ．ｅｘｐ（ｊ２πｆ_ｋ．τ），｜ｆ_ｋ｜≦Ｂは、フレームオペレータΣ_ｍｐ（ｔ_ｍ）．Ｄ_Ｋ（ｔ−ｔ_ｍ）の性質に基礎をおく。ここでＤ_Ｋ（ｔ）＝Σ_ｋｅｘｐ（ｊ２πｋ．ｔ）はフレームをあらわす。図１（ｂ）のＮＡＨＡＧ法は任意のサンプル形に適用できるが、サンプル周波数までで、残念ながらレーダ応用には適用できない。
【００１９】
ＮＳＳＬマグニテュード　デコンボリューションはインターレースサンプル法のグラウンドレーダドップラ処理に使用される。一般に、ＮＳＳＬサンプルセット｛ｔ_ｍ｝は、レートＫで平均間隔Ｔ_Ｋのマルチレートである。ＮＳＳＬ時間間隔（ｔ_ｍ＋１−ｔ_ｍ）と全シーケンスＫＴ_Ｓは最大共通時間間隔Ｔ_ε，ＫＴ_Ｓ＝ＬＴ_εの整数倍である。従って最小規則セット｛ｉＴ_ε｝は｛ｔ_ｍ｝，｛ｔ_ｍ｝⊂｛ｉＴ_ε｝をふくむことができる。
【００２０】
従って、不規則サンプルｘ（ｔ_ｍ）は、サンプルスキームｃ_ｉ，ｃ_ｉ＝δ（ｉＴ_ε−ｔ_ｍ）と規則サンプルｘ（ｉＴ_ε）の積であるゼロパッドサンプルに変換される。この関係ｒ＝ｄｉａｇ（ｃ）．ｘ（ベクトル形）に従って、ｘのスペクトラムは次のようになる。
ｄｆｔ（ｒ）＝ｄｆｔ（ｃ）^＊ｄｆｔ（ｘ）＝Ｃ・ｄｆｔ（ｘ）
｜ｄｆｔ（ｘ）｜＝｜Ｃ｜^−１・｜ｄｆｔ（ｒ）｜
【００２１】
ここでＣはトエプリッツ行列でその行ベクトルは循環シフトｄｆｔ（ｃ）される。Ｃはシングルで可逆ではないので、ＮＳＳＬは代わりにマグニテュードを使うことになる。それは積Ｃ・ｄｆｔ（ｘ）に複雑な付加がないときにのみ適用できる。この条件はバンド幅ｘを意味する。しかしこれは多くのレーダにとって制限とはならない。
【００２２】
スペクトラム｜ｄｆｔ（ｒ）｜は、平均サンプル周波数ｆ_ＳよりＬ／Ｋ倍だけ広い周波数範囲で、｜ｄｆｔ（ｃ）｜から係数で重みづけされるスペクトラム｜ｄｆｔ（ｘ）｜のＬ個のレプリカをふくむ。デコンボリューションは強力なレプリカ例えば信号スペクトラム｜ｄｆｔ（ｘ）｜を与える。
【００２３】
図１（ａ）に示すように、ＮＳＳＬ法はマルチレートサンプルに対しＮＵＨＡＧ法（図１（ｂ））と比較可能である。さらに、ＮＳＳＬ法はドップラ不確かさとグラウンドクラッタフィルタのレーダの問題を解決することができる。ただ、ＮＳＳＬ法はグラウンドレーダ応用にのみ適用される。
【００２４】
ＮＳＳＬ法のみがナイキスト周波数以上の周波数、つまりサンプル周波数のＬ／Ｋ倍までをサポートする。
【００２５】
期待されるドップラがかなり既知のトラックレーダでは、ＮＳＳＬでサポートされる信号スペクトルは十分である。つまり、
ｄｆｔ（ｒ）＝ｄｆｔ（ｃ）^＊ｄｆｔ（ｘ）＝Ｃ・ｄｆｔ（ｘ）
｜ｄｆｔ（ｘ）｜＝｜Ｃ｜^−１・｜ｄｆｔ（ｒ）｜
のマグニテュードを用いて、信号ｘのスペクトラムはＮ／Ｌ本のスペクトル線より広くなることはできないことが示唆される。ここでＮとＬは各々規則サンプルの数（例えばベクトルｒとｘの長さ）と基本不規則シーケンスの長さである。信号スペクトラムがＮ／Ｌより広いが、スペクトル線の間の距離がＮ／Ｌの整数倍でない場合にも、動作可能である。
【００２６】
不確かな周波数の範囲は無制限に広がることがあるが、クラッタフィルタはサンプルの更なる複雑さに関わる。
【００２７】
本発明によると、クラッタのバンド幅Ｂ_ｃｌが既知ならば、デコンボリューションの前に複素クラッタ振幅は推測可能で、｜ｄｆｔ（ｒ）｜からフィルタ可能である。従って、本発明によるフィルタは信号が伝送される環境、例えば図２と図３の海クラッタの特別のクラッタに適応する。
【００２８】
任意のクラッタを推測することができる。次に、セット｛ｉ｝が、陸クラッタと海クラッタに対応する図２（ａ）と図２（ｂ）の平均ドップラに対応して整数に中心化される。
【００２９】
一般に、ｉ番目のクラッタスペクトラル成分の振幅ｇ_ｃｌ（ｉ，ｋ）は、ｆ_ｉ∈Ｂ_ｃｌ，ｉ∈［−Ｉ，Ｊ］でコードスペクトラムのｋ番目のゼロでない線で繰り返され、ｋ＝１，Ｌ，次のように計算される。
【数１】

ここでベクトルｄとａ_Ｌは
ｄｆｔ（ｃ），ｄ_ｌ＝｛ｄｆｔ（ｃ）｝_{１ ＋ （ｌ−１）Ｎ／Ｌ}，｜ｄｆｔ（ｃ）｜＝１，ａ_Ｌ≡［ｄ_２ｄ_３．．．ｄ_Ｌｄ_ｌ］，ｚ＝ｄｆｔ（ｒ）
からのＬ個のゼロでないスペクトル成分をふくむ。
【００３０】
一般に、整数間隔ｉ∈［−Ｉ，Ｊ］は未知である。クラッタスペクトル線ｆ_ｉ∈Ｂ_ｃｌを相関を用いて計算するために、クラッタはガウス形で受信信号は複素指数であると仮定する。
【００３１】
ガウス形は、スペクトラム幅σ_ｃｌが始めの２つの遅れでの相関係数ρ（τ）から次のように求まることを示唆する。
【数２】

【００３２】
平均周波数から左右へのσ_ｆの３倍のクラッタスペクトラムσ_ｃｌはスペクトラムの９９．７％を示唆する。最適なσ_ｃｌは可能な限り多くのクラッタスペクトルをとることと可能な限り多くの信号スペクトルを残すこととの妥協である。従って、特別のレーダエコーに対して適応的に処理されるべきである。
【００３３】
平均ドップラ周波数
【外１】

は最初の遅れｒ（τ），ｒ（τ）＝ρ（τ）ｅｘｐ（ｊω_ｄτ）での自己相関の議論から次のように求まる。
【数３】

【００３４】
本発明によるデコンボリューション法は図３に示される。この方法は次のステップに要約される。
［Ｓ１；変換ステップ］不規則サンプルｘ（ｔ_ｍ）が規則サンプルｒ（ｉＴ_ε）に変換される。
［Ｓ２；ＤＦＴステップ］規則サンプルｄｆｔ（ｒ）のスペクトルが計算される。
［Ｓ３；分離ステップ］クラッタが２−３以上のレンジのゲート広がると仮定してクラッタスペクトルを分離する。
［Ｓ４；概算］クラッタスペクトル線が、分離されたクラッタスペクトルの平均と幅から概算される。
［Ｓ５；引算］クラッタスペクトルが全スペクトラムｄｆｔ（ｒ）から引算される。
［Ｓ６；デコンボリューション］残りのスペクトルがデコンボリュートされる。
【００３５】
ここで、Ｓ５とＳ６の計算はＳ３で与えられるクラッタスペクトルによるクラッタ形に調節される。
【００３６】
第２の実施例では、スペクトルｄｆｔ（ｃ）がさらに計算され、そのゼロでない成分がステップＳ２で見出される。第３の実施例では、クラッタスペクトルの振幅がステップＳ４で計算される。従って、ステップＳ５とＳ６の間のＬ個のゼロでないスペクトル成分に従ってコンボリューション動作が減少する。別の実施例では、第２及び第３の実施例を組合せることができる。
【００３７】
さらに、クラッタスペクトル線は、Ｓ４で分離されたスペクトルの平均
【数４】

及び／又は幅
【数５】

から概算することができる。さらに、クラッタスペクトルの振幅は
【数６】

から概算することができる。コンボリューション動作は、残りのスペクトルが
ｄｆｔ（ｒ）＝ｄｆｔ（ｃ）^＊ｄｆｔ（ｘ）＝Ｃ・ｄｆｔ（ｘ）
｜ｄｆｔ（ｘ）｜＝｜Ｃ｜^−１・｜ｄｆｔ（ｒ）｜
においてデコンボルブされる前に
ｄｆｔ（ｒ）＝ｄｆｔ（ｃ）^＊ｄｆｔ（ｘ）＝Ｃ・ｄｆｔ（ｘ）
｜ｄｆｔ（ｘ）｜＝｜Ｃ｜^−１・｜ｄｆｔ（ｒ）｜
において減少されることができる。
【００３８】
本発明によるデコンボリューション方法は図４（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ）に示され、ここで、マルチレートサンプルは図４（ａ）に示す５個のゼロでないスペクトル成分をふくみ、図４（ａ）は図４（ｂ）のノイズフリーのターゲットエコーと図４（ｃ）のランダムでない海のクラッタをふくむ図４（ｄ）の入力信号を変調したものである。これらのスペクトルは正規化されたドップラの関数でｄＢで与えられる。海のクラッタのパワースペクトル密度（ｐｓｄ）はガウス形に仮定する。クラッタフィルタとデコンボリューションの結果は図４（ｅ）で示すターゲットエコーの周波数内容となる。
【００３９】
上記実施例によるデコンボリューション方法は、次の構成のデコンボリューションシステムによるレーダシステムに適用される。
−不規則サンプルｘ（ｔ_ｍ）を規則サンプルｒ（ｉＴ_ε）に変換する手段；
−これら規則サンプルのスペクトルｄｆｔ（ｒ）の計算をする手段；
−クラッタが２−３以上のレンジのゲートに広がると仮定してクラッタスペクトルｄｆｔ（ｒ）を分離する手段；
−分離されたクラッタスペクトルの平均と幅からクラッタスペクトル線を概算する手段；
−概算されたクラッタスペクトル線を全スペクトルｄｆｔ（ｒ）から引算する手段；
−残りのスペクトルをデコンボルブする手段。
【００４０】
図５（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ）で、本発明によるデコンボリューション方法はより現実的なシナリオに適用される。ガウスノイズが図５（ｂ）のようにターゲットエコーに付加され、図５（ｃ）の海のクラッタはランダム化される。クラッタは、通常、ガウス形のパワースペクトル密度で決定される相関をもつ信号をサンプルされた不規則パルス繰り返し時間（ＰＲＴ）に分布し、レンジ毎の振幅はバイバル（Ｗｅｉｂｕｌｌ）分布をもつ。同じサンプル（図５（ａ））が、ノイズをふくむターゲットエコー（図５（ｂ））とランダムな海のクラッタ（図５（ｃ））をサンプルする。これら全てのスペクトルは正規化されたドップラの関数でｄＢで与えられる。本発明によるデコンボリューション方法は正規化ドップラ周波数が周波数１．２８に調節されるとよりよく動作する。サンプル周波数を変えることによりそれを行うことができる。デコンボリューションが後に続くクラッタ概算と引算は、再度、結果として、図５（ｅ）に示すターゲットエコーの周波数コンテンツとなる。
【００４１】
ドップラレンジの拡張とクラッタフィルタに最適な別の不規則シーケンスを使用することもできる。
【００４２】
本発明によるデコンボリューション方法の長所はナイキスト周波数を越えて動作し、任意のクラッタ、特に、海のクラッタや雨のクラッタのように変化するクラッタばかりでなく、ランドクラッタのように不変のクラッタのフィルタを提供することにある。
【００４３】
従って、提案された方法の別の応用は雨クラッタのフィルタ、又は任意のクラッタのフィルタ（可変クラッタ及び不変クラッタ）である。従って、本発明によるクラッタフィルタは環境にかかわらず任意のレーダに用いることができる。本発明によるクラッタフィルタはスペクトル線が必ずしもゼロに中心化されないクラッタに対しても可能である。
【００４４】
より一般には、上述のデコンボリューションシステムは、レーダに限らず不規則サンプル信号のデコンボルブに使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】４つの従来技術、ＮＳＳＬ、ＮＵＨＡＧ、ウェーブレット、ＬＳＰによる不規則パルス繰り返し（ＰＲＴ）サンプル信号で得られるスペクトルである。
【図２】ＮＳＳＬで与えられる陸と海のクラッタを示す。
【図３】本発明によるクラッタをフィルタする方法の主要なステップのフローチャートである。
【図４】本発明による方法をスペクトルにより示し、各々、使用される不規則サンプル、シミュレート信号、シミュレートした海のクラッタ、クラッタフィルタ入力、及び、周波数１．２でノイズフリー複素指数の信号で、ＰＲＦとＲＦが各々１ｋＨｚと１ＧＨｚのときの海状態５に対応する平均とバンド幅をもつガウス形海クラッタの信号に対する出力を示す。
【図５】ガウス形ノイズとバイバル（Ｗｅｉｂｕｌｌ）分布の振幅を付加した図４のターゲットエコーと海クラッタに適用される本発明による方法をスペクトルで示し、各々、使用される不規則サンプル、シミュレートされた信号、シミュレートされた海クラッタ、クラッタフィルタ入力、及び、周波数１．２８の複素指数の信号でＰＲＦとＲＦが各々１ｋＨｚと１ＧＨｚでターゲット周波数１．２８のときの海状態５に対応する平均とバンド幅をもつガウス形海クラッタの信号に対する出力を示す。

Claims (13)

1. 次の構成を有する不規則パルス繰り返し時間サンプル信号ｘ（ｔ_ｍ）のデコンボリューション方法；
   ［Ｓ１］不規則サンプルｘ（ｔ_ｍ）の規則サンプルｒ（ｉＴ_ε）への変換；
   ［Ｓ２］該規則サンプルのスペクトルｄｆｔ（ｒ）の計算；
   ［Ｓ３］クラッタが２−３以上のレンジゲートに広がると仮定してｄｆｔ（ｒ）の中のクラッタスペクトルの分離；
   ［Ｓ４］分離されたクラッタスペクトルの平均と幅からクラッタスペクトル線の概算；
   ［Ｓ５］概算されたクラッタスペクトル線の全スペクトルｄｆｔ（ｒ）からの引算；
   ［Ｓ６］残りのスペクトルのデコンボリューション。
2. 引算［Ｓ５］及びデコンボリューション［Ｓ６］のステップで、ステップ［Ｓ３］で与えられるクラッタスペクトルによるクラッタ形に計算が調節される、請求項１記載のデコンボリューション方法。
3. 前記ステップ［Ｓ２］が次のサブステップを有する請求項１又は２に記載のデコンボリューション方法；
   −サンプルスキームスペクトルｄｆｔ（ｃ）の計算；
   −そのＬ個のゼロでない成分の検索。
4. 前記引算［Ｓ５］とデコンボリューション［Ｓ６］のステップのコンボリューション動作がＬ個のゼロでない成分にもとづいて減少する請求項１−３のひとつに記載のデコンボリューション方法。
5. 前記ステップ［Ｓ４］はクラッタスペクトル概算の振幅を有する請求項１−４のひとつに記載のデコンボリューション方法。
6. 次の構成を有する不規則パルス繰り返し時間サンプル信号ｘ（ｔ_ｍ）のデコンボリューションシステム；
   −不規則サンプルｘ（ｔ_ｍ）を規則サンプルｒ（ｉＴ_ε）に変換する手段；
   −これら規則サンプルのスペクトルｄｆｔ（ｒ）の計算をする手段；
   −クラッタが２−３以上のレンジゲートに広がると仮定してクラッタスペクトルｄｆｔ（ｒ）の分離をする手段；
   −分離されたクラッタスペクトルの平均と幅からクラッタスペクトル線の概算をする手段；
   −概算のクラッタスペクトルを全スペクトルｄｆｔ（ｒ）から引算する手段；
   −残りのスペクトルのデコンボリューションをする手段。
7. 前記の引算する手段と前記のデコンボリューションをする手段は前記の分離をする手段により与えられるクラッタスペクトルによるクラッタ形に調節される、請求項６記載のデコンボリューションシステム。
8. 前記の計算をする手段が、
   −サンプルスキームスペクトルｄｆｔ（ｃ）を計算する手段と、
   −そのＬ個のゼロでない成分を検索する手段とを有する請求項６又は７に記載のデコンボリューションシステム。
9. 前記の引算手段及び前記のデコンボリューション手段のコンボリューション動作がＬ個のゼロでないスペクトル成分に従って減少する請求項６−８のひとつに記載のデコンボリューションシステム。
10. 前記の概算をする手段がクラッタスペクトルの振幅の概算をする請求項６−８のひとつに記載のデコンボリューションシステム。
11. 請求項１のデコンボリューション方法のレーダシステムへの使用。
12. 請求項１のデコンボリューション方法のクラッタフィルタへの使用。
13. 請求項１−５のひとつに記載のデコンボリューション方法の海のクラッタのフィルタへの使用。

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