JP2004138403A - Signal processing apparatus and digital filter - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To efficiently compute coefficients such as a filter coefficient for suppressing a clutter component and an interference wave component by time-space signal processing. <P>SOLUTION: This signal processing apparatus receives a signal reflected from a target by radar transmission waves as a plurality of reception signals via a plurality of arranged element antennas 1-n. A clutter suppression filter 8c suppresses the clutter component contained in the reception signals by a filter coefficient for every range bin acquired by dividing the reception signals in the direction of distance. A clutter suppression filter coefficient setting means 9 sets the filter coefficient on the basis of the moving speed of the element antennas 1-n; their height from the ground or a sea level; their arrangement intervals; the wavelength and pulse repetition period of the radar transmission waves; and the distance to a clutter reflection point corresponding to the range bin. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

ここで、ｒ（ｔ）は基準となる素子アンテナ１−１における受信信号である。また、ここでは目標からの反射信号（以下、目標信号という）、クラッタ成分、干渉波成分の区別はしていない。
【０００６】
次に、ヒットとレンジビンを考慮して式（２）に示す時間ｔ毎に受信信号をサンプリングした場合、受信信号は、式（３）に示すようにレンジビン番号ｋ、ヒット番号ｍ、素子番号ｎに関する３次元信号となる。
【数２】

ここで、ＰＲＩはレーダ送信波のパルス繰返し周期であり、Ｔはレンジビンに関するサンプリング間隔であり、ｔ_０は適当な時間オフセットである。
【０００７】
図１４は式（３）におけるレンジビン番号ｋ、ヒット番号ｍ、素子番号ｎの関係を模式的に示す図である。
【０００８】
次に、目標信号、干渉波成分及びグランドクラッタ成分のドップラー周波数−空間周波数に関する２次元スペクトルについてそれぞれ説明する。
まず第１に、目標信号のドップラー周波数−空間周波数に関する２次元スペクトルについて説明する。
【０００９】
振幅１、パルス繰返し周期ＰＲＩのレーダ送信波の送信信号（等価低域表現）をｓ（ｔ）、ドップラー周波数をｆ_ｄ、レーダ送信波を送信してから目標に反射して目標信号として受信するまでの時間をτ、Ａを定数とすると、基準となる素子アンテナ１−１の受信信号をアレーアンテナ１１としての受信信号とみなした場合に、受信信号ｒ（ｔ）は式（４）に示すようになる。従って、式（１）及び式（４）に基づいて各素子アンテナ１−ｎの受信信号ｕ_ｎ（ｔ）は式（５）に示すようになり、サンプリング後の信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）は式（６）に示すようになる。
【数３】

【００１０】
そして式（６）において、目標が存在するレンジビンについてはｓ（ｋＴ＋ｍＰＲＩ＋ｔ_０−τ）＝１となる。ここで目標が存在するレンジビンをｋ_０とし（ｋ＝ｋ_０）、そのレンジビンにおけるサンプリング後の目標信号をｙ_Ｔ（ｋ_０，ｍ，ｎ）とすると、レンジビンがｋ_０に固定されるので、この信号はヒット番号ｍ及び素子番号ｎに関する２次元信号となり、式（７）に示すようになる。すなわちこの信号はヒット番号ｍ及び素子番号ｎの２変数に関する変数分離型の２次元正弦波である。
【数４】

ここでＢ（ｋ_０）は目標が存在するレンジビンｋ_０に依存し、目標までの距離や目標の反射断面積、送信アンテナパターンに依存する複素数である。
【００１１】
次に、Ｆ_１をレーダ送信波のパルス繰返し周期ＰＲＩの逆数であるレーダ送信波のパルス繰返し周波数ＰＲＦで正規化したドップラー周波数とし、Ｆ_２を素子アンテナの配置間隔ｄの逆数で正規化した空間周波数とすると、サンプリング後の目標信号ｙ_Ｔ（ｋ_０，ｍ，ｎ）の２次元フーリエ変換Ｙ_Ｔ（Ｆ_１，Ｆ_２；ｋ_０）は式（８）に示すようになる。
【数５】

ここでδ（ａ，ｂ）は２次元のデルタ関数であり、ａ＝ｂ＝０の場合のみδ（ａ，ｂ）＝１となり、ａ及びｂがその他の値である場合にはδ（ａ，ｂ）＝０となる。
【００１２】
図１５は目標信号ｙ_Ｔ（ｋ_０，ｍ，ｎ）の２次元フーリエ変換Ｙ_Ｔ（Ｆ_１，Ｆ_２；ｋ_０）の振幅を示す図であり、あるレンジビンに目標が存在するとき、そのレンジビンにおけるドップラー周波数Ｆ_１−空間周波数Ｆ_２に関するスペクトルはその２次元周波数平面上でインパルス状となり、このインパルスの位置は目標のドップラー周波数と入射角に応じた位置になる。
【００１３】
第２に、干渉波成分のドップラー周波数Ｆ_１−空間周波数Ｆ_２に関する２次元スペクトルについて説明する。干渉波の受信信号ｒ（ｔ）は送信信号とは無関係であるため、干渉波の各素子アンテナ１−ｎによる受信信号は式（９）に示すようになる。
【数６】

ここでｆ_０は干渉波源とアレーアンテナ１１との相対速度で決まるドップラー周波数である。
【００１４】
そしてこの干渉波の受信信号をサンプリングして、レンジビンｋ_０（目標は存在しなくても良い）の干渉信号をｙ_Ｊ（ｋ_０，ｍ，ｎ）とすると、レンジビンがｋ_０に固定されるので、この干渉信号はヒット番号ｍ及び素子番号ｎに関する２次元信号となり、式（１０）に示すようになる。すなわちこの干渉信号はヒット番号ｍ及び素子番号ｎの２変数に関する変数分離型の２次元正弦波である。
【数７】

【００１５】
次にこの干渉信号ｙ_Ｊ（ｋ_０，ｍ，ｎ）は変数分離型であるので、その２次元フーリエ変換Ｙ_Ｊ（Ｆ_１，Ｆ_２；ｋ_０）は式（１１）に示すように各変数部分の１次元フーリエ変換の積になる。すなわち、ｒ（ｍＰＲＩ＋ｋ_０Ｔ＋ｔ_０）ｅｘｐ（ｊ２πｆ_０（ｍＰＲＩ＋ｋ_０Ｔ＋ｔ_０））の１次元フーリエ変換（周波数変数はＦ_１）と、ｅｘｐ（ｊ２π（ｎ−１）（ｄ／λ）ｓｉｎθ）の１次元フーリエ変換（周波数変数はＦ_２）との積になる。
【数８】

【００１６】
なお、式（１１）においてｋ_０に依存する絶対値１の複素定数は省略した。また、Ｒ（Ｆ_１−ｆ_０ＰＲＩ）は、ｒ（ｔ）をＰＲＩ間隔でサンプリングしたもののフーリエ変換をｆ_０ＰＲＩだけ平行移動したものである。
【００１７】
図１６は干渉信号ｙ_Ｊ（ｋ_０，ｍ，ｎ）の２次元フーリエ変換Ｙ_Ｊ（Ｆ_１，Ｆ_２；ｋ_０）の振幅を示す図であり、干渉信号ｙ_Ｊ（ｋ_０，ｍ，ｎ）の振幅スペクトルは直線Ｆ_２＝（ｄ／λ）ｓｉｎθ上に分布する。なお、干渉波はアレーアンテナ１１からの距離に関係しないため全レンジビンに対して直線Ｆ_２＝（ｄ／λ）ｓｉｎθ上に現れる。
【００１８】
第３に、グランドクラッタ成分のドップラー周波数Ｆ_１−空間周波数Ｆ_２に関する２次元スペクトルについて説明する。グランドクラッタの受信信号の２次元スペクトルはアレーアンテナ１１の移動方向により異なる。ここでは、アレーアンテナ１１が例えば航空機の機首にあり、アレーアンテナ１１のブロードサイド方向にアンテナが移動している場合、すなわちフォワードルッキングの場合について説明する。
【００１９】
図１７はアレーアンテナ１１が存在する空間の座標系を示す図である。図１７におけるｘｙ平面（地面又は海面）上のクラッタ反射源となる第ｉの反射点について、角度φ_ｉ，ψ_ｉ，θ_ｉ、アレーアンテナ１１から第ｉのクラッタ反射点までの距離Ｒ_ｉを図１７のように定義する。Ｈはアレーアテンナ１１のｘｙ平面からの高さである。
【００２０】
フォワードルッキングの場合、図１７においてアレーアンテナ１１がｙ軸方向に速度ｖで移動するものとすると、アレーアンテナ１１から見た反射点方向の速度成分Ｖ_ｉは式（１２）に示すようになり、この反射点によるドップラー周波数ｆ_{ｄ ｉ}は式（１３）に示すようになる。
【数９】

【００２１】
そしてレーダ送信波の送信信号を送信してからτ_ｉ後にアレーアンテナ１１からのクラッタ反射点までの距離がＲ_ｉの第ｉの反射点からの反射信号を受信するものとすると、τ_ｉ＝２Ｒ_ｉ／ｃであり、この反射点からの各素子アンテナ１−ｎによるクラッタの受信信号ｘ_ｎ ^（ｉ）（ｔ）は式（１４）に示すようになる。
【数１０】

ここでＣ_ｉは反射係数、クラッタ反射点までの距離Ｒ_ｉ、送信アンテナパターンに基づく係数である。
【００２２】
そしてこの式（１４）のクラッタの受信信号をサンプリングし、クラッタ反射点までの距離Ｒ_ｉに対応するレンジビンｋ_０の信号をｙ_ＦＣ ^（ｉ）（ｋ_０，ｍ，ｎ）とすると、レンジビンがｋ_０に固定されるので、この信号はヒット番号ｍ及び素子番号ｎに関する２次元信号となり、式（１５）に示すようになる。すなわちこの信号はヒット番号ｍ及び素子番号ｎの２変数に関する変数分離型の２次元正弦波である。式（１５）の導出において、式（１３）を用いている。
【数１１】

ここでＤ_ｉは複素数の定数である。
【００２３】
クラッタ反射点までの距離Ｒ_ｉからの全てのクラッタの受信信号ｙ_ＦＣ（ｋ_０，ｍ，ｎ）は、Ｒ_ｉと同じ距離で位置の異なる反射点からの反射信号の総和となり、式（１６）に示すようになる。つまり変数分離型２次元正弦波の和になる。
【数１２】

【００２４】
そしてこのクラッタの受信信号ｙ_ＦＣ（ｋ_０，ｍ，ｎ）の２次元フーリエ変換Ｙ_ＦＣ（Ｆ_１，Ｆ_２；ｋ_０）は式（１７）に示すようになる。式（１７）より、第ｉの反射点からの受信信号の正規化したドップラー周波数Ｆ_１と正規化した空間周波数Ｆ_２は、アレーアンテナ１１と第ｉの反射点の位置とのなす角θ_ｉに応じて式（１８）に示すようになる。
【数１３】

【００２５】
クラッタは様々な角度から入射するので、特定のレンジビンにおけるグランドクラッタのドップラー周波数Ｆ_１−空間周波数Ｆ_２に関する２次元スペクトルは、式（１８）の２式からｃｏｓθ_ｉとｓｉｎθ_ｉを消去した式（１９）で与えられる。式（１９）の関係式は正規化したドップラー周波数Ｆ_１−正規した化空間周波数Ｆ_２平面上での楕円を表す。すなわち、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及びパルス繰返し周期ＰＲＩ、並びにクラッタ反射点までの距離Ｒ_ｉに応じた長径と短径を有する楕円の上に、グランドクラッタの２次元スペクトルが現れることになる。
【数１４】

【００２６】
なお、式（１９）は特定のレンジビンに対する関係式であり、他のレンジビンに対してはクラッタ反射点までの距離Ｒ_ｉが変わるため、式（１９）の楕円の径はレンジビンによって変わる。
【００２７】
図１８は異なるレンジビンｋ_１，ｋ_２，ｋ_３に対するグランドクラッタの２次元スペクトルの分布を示す図であり、図に示すように異なるレンジビンｋ_１，ｋ_２，ｋ_３に対応してこの楕円の径が変わる。
【００２８】
以上のように、目標信号、干渉波成分及びクラッタ成分はドップラー周波数−空間周波数平面上では互いに異なる分布を有するので、受信信号に対して時間−空間信号処理を実行することにより、仮にクラッタ成分のドップラー周波数と目標のドップラー周波数が重なっていても、図１５の目標信号の２次元スペクトルと、図１６の干渉波の２次元スペクトル及び図１８のクラッタ成分の２次元スペクトルとが重なっていなければ、目標信号が抽出可能である。
【００２９】
次に受信信号に対して干渉波成分やクラッタ成分を抑圧するための時間−空間信号処理を実行する従来の信号処理装置について説明する。図１９は、例えば非特許文献１に記載されている従来の信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【００３０】
図１９において、アレーアンテナ１１として間隔ｄで直線上にＮ個の素子アンテナ１−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）が配置され、受信機２−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）は各素子アンテナ１−ｎに接続され、受信高周波信号を増幅し中間周波信号に周波数変換する。Ａ／Ｄ変換器３−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）は受信機２−ｎの出力信号をディジタル中間周波信号に変換し、位相検波器４−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）はディジタル中間周波信号をディジタル同相信号及びディジタル直交信号に変換する。また、不要信号抑圧適応フィルタ１０１は位相検波器４−ｎからのＮ本の信号に基づいて、受信信号を距離方向に分割したレンジビン（あるいはレンジゲート）毎にフィルタリング処理を行って、不要信号である干渉波成分とクラッタ成分を抑圧する。不要信号抑圧適応フィルタ係数設定手段１０２は不要信号抑圧適応フィルタが不要信号成分を抑圧するためのフィルタ係数を設定する。
【００３１】
図１９に示す不要信号抑圧適応フィルタ１０１において、遅延器１１１はレーダ送信波のパルス繰返し周期ＰＲＩだけ信号を遅延させ、Ｎ×（Ｌ−１）個の遅延器１１１はタップ数ＬのＮ本のタップ付き遅延線回路を構成する。乗算器１１２は不要信号抑圧適応フィルタ係数設定手段１０２により適応的に設定される不要信号成分を抑圧するためのフィルタ係数α（ｋ，ｌ（エル），ｎ）（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ、Ｋはレンジビン数又はレンジゲート数、ｌ（エル）＝０，１，・・・，Ｌ−１、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）を、位相検波器４−ｎからの信号又は遅延器１１１からの信号に乗算する。加算器１１３は初段の乗算器１１２又は前段の加算器１１３の出力と乗算器１１２の出力とを加算し、加算器１１４は最終段のＮ個の加算器１１３の出力の総和を演算する。
【００３２】
次に動作について説明する。
アレーアンテナ１１の各素子アンテナ１−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）により受信された信号は受信機２−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）により中間周波数に周波数変換され、Ａ／Ｄ変換器３−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）に供給される。Ａ／Ｄ変換器３−ｎはその中間周波信号をディジタル信号に変換して、位相検波器４−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）に供給する。位相検波器４−ｎはディジタル中間周波信号をディジタル同相・直交信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）（ｋはレンジビン番号、ｍはパルスヒット番号、ｎは素子番号）に変換し、不要信号抑圧適応フィルタ１０１に供給する。
【００３３】
不要信号抑圧適応フィルタ１０１には、位相検波器４−ｎからＮ本のディジタル同相・直交信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）が供給され、タップ数ＬのＮ本のタップ付き遅延線に入力される。その信号はパルス繰返し周期ＰＲＩ毎にタップ付き遅延線を進んでいき、各タップ付き遅延線に接続された乗算器１１２及び加算器１１３により各タップでの信号値とフィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）との積和演算が実行され、各タップ付き遅延線毎に演算された積和演算値の総和が加算器１１４により演算されて出力される。このときの出力信号ｚ（ｋ，ｍ）は式（２０）に示すようになる。
【数１５】

【００３４】
不要信号抑圧適応フィルタ１０１のフィルタ係数値α（ｋ，ｌ，ｎ）を決定するアルゴリズムとしては、例えば、非特許文献１でも挙げられている最大ＳＮＲ（信号対雑音電力比で、この場合、雑音とは、クラッタ、干渉波、受信機雑音の和である）法がある。この最大ＳＮＲ法について説明する。
【００３５】
図１９の不要信号抑圧適応フィルタ１０１の各遅延器入出力信号の相関行列をＲ（式（１１）のＲと異なる）、所望波方向（レーダ送信波ビーム形成方向）に関するステアリングベクトルをｓ、任意の係数をγとすると、不要信号抑圧適応フィルタ１０１のフィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）からなる係数ベクトルβ（レンジビン番号ｋは固定）は式（２１）で求められる。
【数１６】

ここで、係数ベクトルβはレンジビン番号ｋを固定した２次元のフィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）を１次元状に並べたものである。このとき、各レンジビンに対して、決定すべきフィルタ係数の値の自由度は（タップ数Ｌ）×（素子アンテナ数Ｎ）である。従って素子アンテナ数Ｎを多くした場合、素子アンテナ数Ｎに比例してフィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）の数が増加し、フィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）の計算時間が増大する。
【００３６】
また、図１９に示すようなタップ付き遅延線回路に対して、適応アルゴリズムにＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズム等の反復計算型のアルゴリズムを使用した場合には、フィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）が収束するまでの計算時間が長くなる傾向がある。なお、不要信号抑圧適応フィルタ１０１での処理は、フィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）の制御も含めて各レンジビン（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）毎に行う。相関行列Ｒと係数ベクトルβはレンジビン番号ｋにより異なる値である。
【００３７】
【特許文献１】
特開２００１−１３３５３８
【非特許文献１】
Ｐ．Ｇ．Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ著、「Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｓｐａｃｅ　ｔｉｍｅ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｆｏｒ　ａｉｒｂｏｒｎｅ　ｒａｄａｒ」、ＩＥＥ　Ｐｒｏｃ．Ｒａｄａｒ，Ｓｏｎａｒ　Ｎａｖｉｇ．，１９９４年８月、ｖｏｌ．１４１，ｎｏ．４，ｐ．１８７−１９５
【非特許文献２】
Ｄ．Ｅ．Ｄｕｄｇｅｏｎ，Ｒ．Ｍ．Ｍｅｒｓｅｒｅａｕ著、「Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ発行、１９８４年、ｐ．１１８−１２４
【非特許文献３】
Ｓ．−Ｃ．Ｐｅｉ、Ｊ．−Ｊ．Ｓｈｙｕ著、「Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　２−Ｄ　ＦＩＲ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｆｉｌｔｅｒｓ　ｂｙ　ＭｃＣｌｅｌｌａｎ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｌｅａｓｔ　ｓｑｕａｒｅｓ　ｅｉｇｅｎｃｏｎｔｏｕｒ　ｍａｐｐｉｎｇ」、ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．Ｃｉｒｃｕｉｔｓ　ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍｓ−ＩＩ：Ａｎａｌｏｇ　ａｎｄ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９３年９月、ｖｏｌ．４０，ｎｏ．９，ｐ．５４６−５５５
【非特許文献４】
Ｐ．Ｊａｒｓｋｅ，Ｙ．Ｎｅｕｖｏ，Ｓ．Ｋ．Ｍｉｔｒａ著、「Ａ　Ｓｉｍｐｌｅ　Ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ｔｈｅ　Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｐｈａｓｅ　ＦＩＲ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｆｉｌｔｅｒｓ　ｗｉｔｈ　Ｖａｒｉａｂｌｅ　Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ」、Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｊｕｎｅ　１９８８，Ｖｏｌ．１４，Ｎｏ．４，ｐ．３１３−３２６
【００３８】
【発明が解決しようとする課題】
従来の信号処理装置は以上のように構成されているので、時間−空間信号処理により不要信号であるクラッタ成分や干渉波成分を抑圧する場合、適応的に制御するフィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）の数が多いために、素子アンテナ数Ｎが多くなると、適応的にフィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）を制御するための信号処理の負担が大きくなり、効率的に計算することが困難であるという課題があった。
【００３９】
また、フィルタ係数を逐次更新する反復計算型のアルゴリズムを使用した場合には、フィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）が収束するまでの計算時間が長くなり、反復計算の収束が遅いという課題があった。
【００４０】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、時間−空間信号処理によりクラッタ成分や干渉波成分を抑圧するためのフィルタ係数等の係数を効率良く計算することができる信号処理装置及びこれに使用するディジタルフィルタを得ることを目的とする。
【００４１】
また、この発明は、反復計算型のアルゴリズムを使用した場合にも、反復計算の収束が早い信号処理装置を得ることを目的とする。
【００４２】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る信号処理装置は、素子アンテナの移動速度、地面又は海面からの高さ及び配置間隔、レーダ送信波の波長及びパルス繰返し周期、並びにレンジビンに対応するクラッタ反射点までの距離に基づき、フィルタ係数を設定する係数設定手段を備えたものである。
【００４３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による信号処理装置の構成を示すブロック図であり、図１において、地面又は海面からの高さＨのところにあり速度ｖで移動する航空機等の移動物体に、アレーアンテナ１１として、間隔ｄで直線上にＮ個の素子アンテナ１−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）が配置されている。受信機２−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）は各素子アンテナ１−ｎに接続され、受信高周波信号を増幅し中間周波信号に周波数変換する。Ａ／Ｄ変換器３−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）は受信機２−ｎの出力信号をディジタル中間周波信号に変換し、位相検波器４−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）はディジタル中間周波信号をディジタル同相信号及びディジタル直交信号に変換する。
【００４４】
また、図１において、サブアレー信号選択手段５はＮ本の受信信号（すなわち位相検波器４−ｎからのディジタル同相・直交信号）からサブアレー信号毎に所定の複数Ｎ_ｓ本の受信信号を選択して複数Ｉ組のサブアレー信号を生成する。
【００４５】
さらに、図１において、ビーム形成・干渉波抑圧器（干渉波成分抑圧手段、第１の干渉波成分抑圧手段）６ａは複数Ｉ組のサブアレー信号のうちの１つ（この場合、第１番目のサブアレー信号）を構成するＮ_ｓ本の受信信号に基づいて、所望波方向にビーム形成を行い、さらに干渉波成分が存在するときは干渉波成分を抑圧するための荷重係数を適応的に計算し、そのＮｓ本の内の一部の受信信号に荷重係数を乗じた信号を合成する。また、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａは重み付け合成器７−ｉに供給する干渉波成分を抑圧するための等価荷重係数を設定する。複数の重み付け合成器（干渉波成分抑圧手段、第２の干渉波成分抑圧手段）７−ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｉ−１）は、複数Ｉ組のサブアレー信号のうちの残り（Ｉ−１）組の各サブアレー信号を構成するＮ_ｓ本の受信信号に、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａにより設定された等価荷重係数をそれぞれ乗じた信号を合成する。
【００４６】
さらに、図１において、ディジタルフィルタとしてのクラッタ抑圧フィルタ（クラッタ成分抑圧手段）８ａは受信信号を距離方向に分割したレンジビン毎のフィルタ係数により、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａ及び重み付け合成器７−ｉによりそれぞれ演算された複数Ｉ本の信号に含まれるクラッタ成分を抑圧する。クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段（係数設定手段）９はクラッタ抑圧フィルタ８ａのレンジビン毎のクラッタ成分を抑圧するためのフィルタ係数を設定する。
【００４７】
なお、図１９に示す信号処理装置においては、フィルタ係数は不要信号であるクラッタ成分と干渉波成分を抑圧するための係数として説明しているが、この実施の形態１及び以下の実施の形態２から実施の形態４においては、フィルタ係数はクラッタ成分を抑圧するための係数であり、荷重係数は干渉波成分を抑圧するための係数やビーム形成を行うための係数として説明する。
【００４８】
図２は図１のビーム形成・干渉波抑圧器６ａの構成を示すブロック図であり、図２において、荷重係数器２１はアンテナパターンの主ビームを目標の方向に向けるための荷重係数ａ_１，ａ_２，・・・，ａ_ＮＳを、サブアレー信号を構成するＮ_ｓ本の信号のそれぞれに乗算し、合成器２２は荷重係数器２１のＮ_ｓ本の出力信号を合成する。適応荷重係数器２３は干渉波成分の入射方向にアンテナパターンの零点を向けるための荷重係数ｗ_１，ｗ_２，・・・，ｗ_Ｂを、サブアレー信号を構成するＮ_ｓ本の信号のうちの所定のＢ本にそれぞれに乗算して干渉波成分を抑圧する。合成器２４は適応荷重係数器２３のＢ本の出力信号を合成し干渉波成分として出力し、減算器２５は合成器２２の出力信号から合成器２４の出力信号である干渉波成分を減算する。
【００４９】
また、図２において、適応荷重係数設定手段２６はサブアレー信号を構成するＮ_ｓ本の信号のうちの上記Ｂ本の信号及び合成器２２の出力信号に基づいて、干渉波成分の入射方向にアンテナパターンの零点を向けるための荷重係数ｗ_１，ｗ_２，・・・，ｗ_Ｂを適応的に計算し適応荷重係数器２３に供給する。等価荷重係数設定手段２７は荷重係数器２１における荷重係数ａ_１，・・・，ａ_Ｎｓ及び適応荷重係数器２３における係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂに基づいて、重み付け合成器７−ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｉ−１）により干渉波成分を抑圧するためにサブアレー信号に重み付けされる等価荷重係数ｃ_１，・・・，ｃ_Ｎｓを計算し重み付け合成器７−ｉに供給する。
【００５０】
なお、図２の適応荷重係数器２３においては、サブアレー信号を構成するＮ_ｓ本の信号のうちの第２番目から第（Ｎ_ｓ−１）番目までの信号が選択されているが、第１番目の信号や第Ｎ_ｓ番目の信号が必要に応じて含まれるようにしても勿論良い。また、もっと少なくしても良いが、少なくとも入射する干渉波成分の数以上でなければならない。
【００５１】
このように、図２のビーム形成・干渉波抑圧器６ａは、一例としてサイドローブキャンセラと同様な動作を行うエレメントスペース構成のビーム形成・干渉波抑圧器として構成されている。すなわち、既知の目標信号の入射方向（レーダ送信波ビーム形成方向）に主ビームを向け、サブアレー信号のＮｓ本の信号のうちのＢ本の信号を補助アンテナの受信信号として利用してそのサイドローブから入射する干渉波を再生し、受信信号から再生した干渉波成分を減算して干渉波をキャンセルするようになされている。
【００５２】
また、図２のビーム形成・干渉波抑圧器６ａは、一例としてサイドローブキャンセラと同様な動作を行うエレメントスペース構成のパーシャリビーム形成・干渉波抑圧器として構成されているが、これに限定されるものではない。例えば、ビームスペース構成としても良い。このように、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａにおける適応アルゴリズムは特に限定されるものではない。
【００５３】
図３は図１の重み付け合成器７−ｉの構成を示すブロック図であり、図３において、荷重係数器３１はビーム形成・干渉波抑圧器６ａの等価荷重係数設定手段２７により設定された等価荷重係数ｃ_１，・・・，ｃ_Ｎｓを、サブアレー信号を構成するＮ_ｓ本の信号のそれぞれに乗算して干渉波成分を抑圧し、合成器３２は荷重係数器３１のＮ_ｓ本の出力信号を合成する。
【００５４】
図４は図１のディジタルフィルタとしてのクラッタ抑圧フィルタ８ａの構成を示すブロック図である。図４において、遅延器４１はパルス繰返し周期ＰＲＩだけ信号を遅延させ、Ｉ×（Ｌ−１）個の遅延器４１はタップ数ＬのＩ本のタップ付き遅延線回路を構成する。乗算器４２はクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９により設定されたフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ（エル），ｉ）（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ、Ｋはレンジビン数、又はレンジゲート数、ｌ（エル）＝０，１，・・・，Ｌ−１、ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）を、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａからの信号、重み付け合成器７ｉからの信号又は遅延器４１からの信号に乗算してクラッタ成分を抑圧する。加算器４３は初段の乗算器４２、又は前段の加算器の出力と乗算器４２の出力とを加算し、加算器４４は最終段のＩ個の加算器４３の出力の総和を演算する。
【００５５】
次に動作について説明する。
まず、図示せぬ送信機により送信されたレーダ送信波のパルス信号で目標に反射した目標信号とその他の不要信号が、アレーアンテナ１１を構成するＮ個の素子アンテナ１−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）により受信される。
【００５６】
各素子アンテナ１−ｎにより受信された高周波信号は、受信機２−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）により増幅・周波数変換され中間周波信号となる。Ａ／Ｄ変換器３−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）によりそれらの中間周波信号がディジタル信号に変換され、位相検波器４−ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）によりディジタル同相信号及び直交信号とされサブアレー信号選択手段５に供給される。サブアレー信号選択手段５に供給される信号をｕ（ｋ，ｍ，ｎ）とし、ここでｋはレンジビン番号（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）、ｍはパルスヒット番号（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ，Ｍはヒット数）、ｎは素子番号（素子アンテナ１−ｎ、受信機２−ｎ、Ａ／Ｄ変換器３−ｎ、位相検波器４−ｎの受信系を示す番号）とする。
【００５７】
次にサブアレー信号選択手段５はＮ本の受信信号ｕ（ｋ，ｍ，１）〜ｕ（ｋ，ｍ，Ｎ）から所定の複数Ｎ_ｓ本の受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）をそれぞれ選択して複数Ｉ組のサブアレー信号Ｘ_ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｉ）を生成する。なお、第ｉ組のサブアレー信号Ｘ_ｉを構成するＮ_ｓ本の信号をｘ_ｉ（ｋ，ｍ，１），・・・，ｘ_ｉ（ｋ，ｍ，Ｎ_ｓ）とする。
【００５８】
このとき、サブアレー信号選択手段５は、グレーティングローブが発生せず、各サブアレー信号として選択されるＮ_ｓ本の受信信号の素子番号の間隔パターンが全てのサブアレー信号において同一になり、かつ、サブアレー信号間の位相中心間隔が同一になるように、各サブアレー信号Ｘ_ｉとするＮ_ｓ本の受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）を選択する。例えば素子アンテナ１−ｉと素子アンテナ１−（ｉ＋１）との間隔を送信波の０．５波長以下とし、かつ、第ｉ番目のサブアレーと第（ｉ＋１）番目のサブアレーの位相中心の間隔を送信波の０．５波長以下とするとグレーティングローブは発生しない。
【００５９】
Ｎ_ｓ＋Ｉ−１≦Ｎとして、例えば次に示すようにサブアレー信号Ｘ_ｉを選択する。この例においては、サブアレー信号を構成する受信信号の素子番号の間隔が全て１である間隔パターンとなっている。
第１番目のサブアレー信号Ｘ_１
＝｛ｘ_１（ｋ，ｍ，１），ｘ_１（ｋ，ｍ，２），・・・，ｘ_１（ｋ，ｍ，Ｎ_ｓ）｝
＝｛ｕ（ｋ，ｍ，１），ｕ（ｋ，ｍ，２），・・・，ｕ（ｋ，ｍ，Ｎ_ｓ）｝
第２番目のサブアレー信号Ｘ_２
＝｛ｘ_２（ｋ，ｍ，１），ｘ_２（ｋ，ｍ，２），・・・，ｘ_２（ｋ，ｍ，Ｎ_ｓ）｝
＝｛ｕ（ｋ，ｍ，２），ｕ（ｋ，ｍ，３），・・・，ｕ（ｋ，ｍ，Ｎ_ｓ＋１）｝
以下同様に、第ｉ番目のサブアレー信号Ｘ_ｉ
＝｛ｘ_ｉ（ｋ，ｍ，１），ｘ_ｉ（ｋ，ｍ，２），・・・，ｘ_ｉ（ｋ，ｍ，Ｎ_ｓ）｝
＝｛ｕ（ｋ，ｍ，ｉ），ｕ（ｋ，ｍ，ｉ＋１），・・・，ｕ（ｋ，ｍ，Ｎ_ｓ＋ｉ−１）｝　最後に、第Ｉ番目のサブアレー信号Ｘ_Ｉ
＝｛ｘ_Ｉ（ｋ，ｍ，１），ｘ_Ｉ（ｋ，ｍ，２），・・・，ｘ_Ｉ（ｋ，ｍ，Ｎ_ｓ）｝
＝｛ｕ（ｋ，ｍ，Ｉ），ｕ（ｋ，ｍ，Ｉ＋１），・・・，ｕ（ｋ，ｍ，Ｎ_ｓ＋Ｉ−１）｝
【００６０】
なお、サブアレー信号として選択される受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）の組合せはこれに限定されるものではなく、例えば素子番号の各間隔が２であるＮ_ｓ本の受信信号を選択してサブアレー信号を構成するようにしても良い。さらに、第ｉ番目のサブアレー信号の最初の信号ｘ_ｉ（ｋ，ｍ，１）として選択される受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ_１）の素子番号ｎ_１と、第（ｉ＋１）番目のサブアレー信号の最初の信号ｘ_ｉ＋１（ｋ，ｍ，１）として選択される受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ_２）の素子番号ｎ_２とが２以上離れていても良いが、グレーティングローブの発生に気をつけなければならないので、望ましくは前述のようにグレーティングローブが発生しない選択方法が良い。
【００６１】
次に、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａ及び重み付け合成器７−ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｉ−１）により、各サブアレー信号Ｘ_ｉに含まれる干渉波成分がそれぞれ抑圧される。このとき、レーダ送信波の送信方向への受信ビーム形成も行う。全てのサブアレー信号を構成する受信信号の素子番号の間隔パターンが同一であるので、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａがいずれか１つのサブアレー信号（この場合、第１番目のサブアレー信号）に対して干渉波成分の抑圧のための適応処理に基づき荷重係数ｗ_１，ｗ_２，・・・，ｗ_Ｂを設定し、また、重み付け合成器７−ｉの荷重係数も、その適応処理の結果に基づき荷重係数ｗ_１，ｗ_２，・・・，ｗ_Ｂと荷重係数器２１における荷重係数ａ_１，・・・_，ａ_ＮＳから導出される等価荷重係数ｃ_１，・・・，ｃ_Ｎｓになるように設定する。
【００６２】
ここで、図２に示すビーム形成・干渉波抑圧器６ａ及び図３に示す重み付け合成器７−ｉの動作について説明する。
図２において、荷重係数器２１により、第１番目のサブアレー信号Ｘ_１を構成するＮ_ｓ本の信号のそれぞれに、アンテナパターンの主ビームを既知の目標信号の入射方向（あるいはレーダ送信波送信方向）に向けるための荷重係数ａ_１，ａ_２，・・・，ａ_Ｎｓが乗算され、合成器２２により荷重係数器２１のＮ_ｓ本の出力信号の総和が演算される。従って荷重係数器２１及び合成器２２によるサブアレー信号Ｘ_１と荷重係数ａ_１，ａ_２，・・・，ａ_Ｎｓとの積和演算の結果ｙ_０（ｋ，ｍ，１）は式（２２）に示すようになる。
【数１７】

【００６３】
そして適応荷重係数設定手段２６により、サブアレー信号及び合成器２２の出力信号に基づいて、干渉波成分の入射方向にアンテナパターンの零点を向けるための荷重係数ｗ_１，ｗ_２，・・・，ｗ_Ｂが適応的に計算され、適応荷重係数器２３に供給される。なお、合成器２２の出力信号を適応処理に使用するのは、これから説明するようにＳＭＩ（Ｓａｍｐｌｅ　Ｍａｔｒｉｘ　Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ）法により荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂを計算するからである。荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂを逐次更新するＬＭＳ法等の反復計算型の適応アルゴリズムをＳＭＩ法の代わりに使用する場合には、合成器２２の出力信号ではなく、一般的に減算器２５の出力信号を使用する。
【００６４】
図２に示すビーム形成・干渉波抑圧器６ａのように、ＳＭＩ法を使用する場合には、適応荷重係数器２３に入力する信号数をＢとし、それらＢ本の信号に対応する素子番号を｛ｉ_１，ｉ_２，・・・，ｉ_Ｂ｝とすると、式（２３）において定義される行列Ａとベクトルｂに基づく式（２４）の正規方程式から式（２５）に示す適応荷重係数ベクトルＷを計算することにより、荷重係数ｗ_１，ｗ_２，・・・，ｗ_Ｂが計算される。ここで式（２４）において、肩文字Ｈは共役転置を表している。
【数１８】

【００６５】
式（２３）では受信クラッタ成分の電力が比較的小さく、クラッタ成分の適応荷重計算への影響が小さい最後のレンジビン（第Ｋレンジビン）の信号を使うようにしたが、場合によっては他のあるいは複数のレンジビン（レンジゲート）や、ある特定のヒットの信号を使うことも考えられる。
【００６６】
そして適応荷重係数器２３は、このように適応的に設定された荷重係数ｗ_１，ｗ_２，・・・，ｗ_Ｂを、サブアレー信号を構成するＮ_ｓ本の信号のうちの所定のＢ本にそれぞれに乗算し、合成器２４は適応荷重係数器２３のＢ本の出力信号の総和を演算する。そして減算器２５が合成器２２の出力信号から合成器２４の出力信号を減算し、その演算結果をビーム形成・干渉波抑圧器６ａの出力信号ｙ_ａ（ｋ，ｍ，１）とする。従ってビーム形成・干渉波抑圧器６ａの出力信号ｙ_ａ（ｋ，ｍ，１）は式（２６）に示すようになる。
【００６７】
【数１９】

【００６８】
なお、干渉波成分のドップラー周波数−空間周波数の２次元スペクトルは、レンジビンに関係なくドップラー周波数軸と同じ距離を保ってドップラー周波数軸と平行に現れるため、全てのレンジビンに対して同一の荷重係数ｗ_１，ｗ_２，・・・，ｗ_Ｂを使用する。
【００６９】
また、等価荷重係数設定手段２７は荷重係数器２１の荷重係数ａ_１，・・・，ａ_Ｎｓ及び適応荷重係数器２３の荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂに基づいて、重み付け合成器７−ｉによりサブアレー信号に荷重される等価荷重係数ｃ_１，・・・，ｃ_Ｎｓを式（２７）に従って計算し、重み付け合成器７−ｉに供給する。ここで、ｂは｛ｉ_１，ｉ_２，・・・，ｉ_Ｂ｝の添字１，２，・・・，Ｂであり、ｉ_ｂは適応荷重係数器２３の荷重係数ｗ_ｂを乗算されるサブアレー信号を構成する信号の番号である。
【数２０】

【００７０】
図３において、重み付け合成器７−ｉは、Ｎ_ｓ個の等価荷重係数ｃ_１，・・・，ｃ_Ｎｓが供給されると、それを荷重係数器３１に設定する。荷重係数器３１は第（ｉ＋１）番目のサブアレー信号Ｘ_ｉ＋１の各信号ｘ_ｉ＋１（ｋ，ｍ，１）〜ｘ_ｉ＋１（ｋ，ｍ，Ｎ_ｓ）に等価荷重係数ｃ_１，・・・，ｃ_Ｎｓをそれぞれ乗算して干渉波成分を抑圧する。合成器３２は荷重係数器３１のＮ_ｓ　本の出力信号の総和を重み付け合成器７−ｉの出力信号ｙ_ａ（ｋ，ｍ，ｉ＋１）として演算する。従って重み付け合成器７−ｉの出力信号ｙ_ａ（ｋ，ｍ，ｉ＋１）は式（２８）に示すようになる。
【００７１】
【数２１】

【００７２】
このようにして、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａ及び重み付け合成器７−ｉにより受信信号の干渉波成分が抑圧され、これらの出力信号ｙ_ａ（ｋ，ｍ，１）〜ｙ_ａ（ｋ，ｍ，Ｉ）がクラッタ抑圧フィルタ８ａに供給される。
【００７３】
図１において、クラッタ抑圧フィルタ８ａにより上記出力信号ｙ_ａ（ｋ，ｍ，１）〜ｙ_ａ（ｋ，ｍ，Ｉ）に対して時間−空間の２次元のフィルタ処理を実行して受信信号のクラッタ成分を抑圧する。すなわちクラッタ抑圧フィルタ８ａは一種の帯域阻止フィルタと言える。ビーム形成・干渉波抑圧器６ａ及び重み付け合成器７−ｉでは干渉波成分は抑圧されるがクラッタ成分はほとんど抑圧されないため、クラッタ抑圧フィルタ８ａによりクラッタ成分を抑圧する。
【００７４】
なお、クラッタ成分のドップラー周波数−空間周波数２次元スペクトルの２次元周波数平面上での分布は、式（１９）に示すように、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及びパルス繰返し周期ＰＲＩ、並びにクラッタ反射点までの距離Ｒ_ｉ等、値が既知のパラメータに基づいて定められるので、クラッタ抑圧フィルタ８ａでは、受信信号に応じて適応的にフィルタ係数を設定する必要はなく、フィルタ係数を確定的に設定できる。
【００７５】
図４において、クラッタ抑圧フィルタ８ａでは、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａ及び重み付け合成器７−ｉからの信号ｙ_ａ（ｋ，ｍ，１）〜ｙ_ａ（ｋ，ｍ，Ｉ）が遅延器４１により構成されるタップ数ＬのＩ本のタップ付き遅延線回路に入力され、各タップｌ（エル）の信号値に対して、乗算器４２はクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９により設定されたフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ（エル），ｉ）（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ、Ｋはレンジビン数、又はレンジゲート数、ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）を乗算し、加算器４３，４４により乗算器４２の演算結果の総和をこの信号処理装置の出力ｚ_ａ（ｋ，ｍ）として計算する。
【００７６】
従って信号処理装置の出力ｚ_ａ（ｋ，ｍ）は式（２９）に示すようになる。信号処理装置の出力信号ｚ_ａ（ｋ，ｍ）はレンジビン番号ｋ及びヒット番号ｍに関する信号であり、干渉波成分及びクラッタ成分の抑圧された信号となっており、この信号に基づいて目標検出処理が実行される。
【数２２】

【００７７】
また、図１において、クラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ（エル），ｉ）は、クラッタ成分が存在する領域が阻止帯域となるようにクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９により計算される。
【００７８】
図５はフォワードルッキングの場合のクラッタ抑圧フィルタ８ａの所望特性を示す図である。すなわち、フォワードルッキングの場合では、図５において破線で示される式（１９）のクラッタ成分を幅Ｆ_ＳＢの阻止域により抑圧する。阻止域の楕円の径はレンジビン番号ｋにより異なる。なお、阻止域幅Ｆ_ＳＢは、クラッタが十分抑圧できる範囲でなるべく狭いほうが好ましい。サブアレー信号の組数Ｉ、クラッタ抑圧フィルタ８ａのタップ数Ｌ、通過域と阻止域の間にある遷移域の遷移域幅及びクラッタ抑圧フィルタ８ａの阻止域減衰量の関係はトレードオフの関係にある。
【００７９】
クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９は、クラッタ成分のスペクトルが分布する領域が阻止域となるように既知のパラメータに基づいて、クラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）を計算する。この既知のパラメータとは、フォワードルッキングの場合、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及びパルス繰返し周期ＰＲＩ、レンジビン番号ｋ毎の第ｉの反射点までの距離Ｒ_ｉである。ただし、式（１９）における素子アンテナ１−ｎの配置間隔ｄとは、ここではサブアレー間の位相中心間隔である。フォワードルッキングの場合には、式（１９）がクラッタ反射点までの距離Ｒ_ｉに依存し、この距離Ｒ_ｉがレンジビン番号ｋに依存するので、レンジビン毎にフィルタ係数を計算する。
【００８０】
次にクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９によるクラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）の具体的計算方法について説明する。ここでは、窓関数法に基づくフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）の計算方法について説明する。サイドルッキングの場合は、特許文献１に詳しく説明されているので、フォワードルッキングの場合について説明する。
【００８１】
ここで、クラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数の計算には、２次元ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ　Ｉｍｐｕｌｓｅ　Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）形帯域阻止ディジタルフィルタの係数計算法を利用できる。図５に示すような２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ；レンジビンｋごとに計算）を窓関数法により計算する方法としては、例えば非特許文献２に記載されている方法がある。
【００８２】
また、２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）を求めるその他の方法としては、周波数変換により求める方法があり、例えば、非特許文献３記載の方法を用いることもできる。
【００８３】
以下、窓関数法に基づく方法を説明する。フォワードルッキングの場合、図５に示すクラッタ抑圧フィルタ８ａの２次元所望特性Ｄ^（ｋ）（Ｆ_１，Ｆ_２）は、式（３０）に示すようになる。肩文字ｋは、レンジビン番号ｋにより所望特性が異なることを意味する。なお、式（３０）では、クラッタ反射点までの距離Ｒ_ｉはレンジビン番号ｋに依存するため、レンジビン番号ｋの関数であるＲ（ｋ）と書き換えている。また、式（３０）におけるαは図１９に示すフィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）とは関係ない。
【数２３】

ここで、式（３０）におけるＤ^（ｋ）（Ｆ_１，Ｆ_２）が０のときは図５の阻止域を示し、１のときは図５の通過域を示している。なお、遷移域はＤ^（ｋ）（Ｆ_１，Ｆ_２）が０でも１でもない帯域で、式（３０）のＦ_ＴＢが遷移域幅である。
【００８４】
式（３０）に示す２次元所望特性を逆離散フーリエ変換すれば、理想的な２次元インパルス応答が求められる。それを窓関数で打ち切ることによって２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタのフィルタ係数は求められる。しかしながら、上述の計算方法では阻止域減衰量等を規定するのが難しいため、およその阻止域減衰量や通過域リップルを規定する場合には、次に説明する方法により窓関数法に基づいてフィルタ係数を計算する。
【００８５】
この計算方法では、２次元所望特性Ｄ^（ｋ）（Ｆ_１，Ｆ_２）を式（３０）とせずに、所望の阻止域幅（Ｆ_ＳＢ）、遷移域幅、阻止域減衰量、通過域リップルに対応する阻止域幅Ｆ_ＳＢの１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタを設計し、その周波数特性を周波数変換したものを２次元所望特性Ｄ^（ｋ）（Ｆ_１，Ｆ_２）とする。１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタとしては、周波数０に関して特性が対称なインパルス応答が実数のディジタルフィルタ（以下、実係数フィルタ）を用いる方法と、１次元ＦＩＲ形高域通過ディジタルフィルタを周波数軸上でシフトさせて得られるインパルス応答が複素数のディジタルフィルタ（以下、複素係数フィルタ）を用いる方法がある。まず、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタとして実係数フィルタを用いる方法について説明する。
【００８６】
（１）１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタとして実係数フィルタを用いる場合
１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタは零位相でインパルス応答長をｒ（奇数）とする。インパルス応答をｐ^（ｋ）（−（ｒ−１）／２），ｐ^（ｋ）（−（ｒ−１）／２＋１），．．．，ｐ^（ｋ）（−１），ｐ^（ｋ）（０），ｐ^（ｋ）（１），．．．，ｐ^（ｋ）（（ｒ−１）／２）とし、その周波数応答をｐ^（ｋ）（Ｆ）とする。ここでインパルス応答ｐ^（ｋ）（ｉ）＝ｐ^（ｋ）（−ｉ）である。また、肩文字（ｋ）は一般にレンジビン番号ｋによって異なることを意味する。
【００８７】
１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの周波数応答Ｐ^（ｋ）（Ｆ）は式（３１）に示すようになる。ここで、Ｔ_ｉ（ｘ）はｉ次のチェビシェフ多項式であり、Ｔ_０（ｘ）＝１、Ｔ_１（ｘ）＝ｘ、Ｔ_ｉ（ｘ）＝２ｘＴ_ｉ−１（ｘ）−Ｔ_ｉ−２（ｘ）、Ｔ_ｉ（ｃｏｓ（ｙ））＝ｃｏｓ（ｉｙ）（ｉ＝２，３，．．．）の関係がある。
【数２４】

【００８８】
式（３１）により行う周波数変換は、特許文献１で記されている従来技術文献３の方法を使わない。この点で特許文献１とは異なる。従来技術文献３では、１次元周波数Ｆから２次元周波数Ｆ_１，Ｆ_２の周波数変換の形は、
ｃｏｓ２πＦ→ｔ（０，０）＋ｔ（１，０）ｃｏｓ２πＦ_１＋ｔ（０，１）ｃｏｓ２πＦ_２＋ｔ（１，１）ｃｏｓ２πＦ_１ｃｏｓ２πＦ_２
である。この周波数変換の係数ｔ（式（２）に示す時刻ｔとは異なる）を、楕円に適合するように計算を繰り返して近似して最適化を行って求めている。しかも、楕円の径に応じて最適化を行う必要がある。楕円の径はレンジビン毎に異なるので、レンジビン毎に最適化を行う必要があり、クラッタ抑圧フィルタ８ａの用途には向かない。そこで、この実施の形態１では、周波数変換に際して繰り返し計算による最適化を行わず、図５に示す楕円形の阻止域中心と、ドップラー周波数Ｆ_１軸及び空間周波数Ｆ_２軸との交点に基づき、式（３１）に対して解析的に得られる周波数変換を行うことにより、レンジビン毎に異なるフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）の計算を効率的に行う。
【００８９】
フォワードルッキングの場合のグランドクラッタの２次元スペクトルは楕円上に分布することはすでに述べた。その楕円の式を式（３２）に改めて示す。この楕円は、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及びパルス繰返し周期ＰＲＩ、並びにレンジビン番号ｋに対応するクラッタ反射点までの距離Ｒ（ｋ）で決まることになる。そして、これらの値はその瞬間では既知の量である。式（３２）を、最も一般的な楕円の式（３３）で表すと、楕円の短軸と長軸の長さの１／２の値は式（３４）のようになる。楕円の短軸と長軸の長さの１／２の値はレンジビン番号ｋにより異なるので、ｋの関数ａ（ｋ）、ｂ（ｋ）として表記している。式（３４）より，ａ（ｋ）／ｂ（ｋ）の値はレンジビン番号ｋに依存しない。
【数２５】

【００９０】
式（３１）に施す周波数変換は、式（３４）のａ（ｋ）、ｂ（ｋ）を用いて、式（３５）のように行われる。式（３５）の右辺に近似を行って決める変数はない。また、ｃ（ｋ）はレンジビン番号ｋに依存する定数であり、あとで説明する。周波数変換後の２次元周波数特性、すなわち窓関数法を適用する２次元所望特性は式（３６）となる。
【数２６】

【００９１】
図６は１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタ（実係数フィルタ）から２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの所望特性を得る概念図である。図６（ａ）は式（３１）の１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタ（実係数フィルタ）の周波数特性、図６（ｂ）が窓関数法を適用するための２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの所望特性（式（３６））を示す図である。図６（ｂ）に示すａ（ｋ）は式（３３）に示す阻止域の中心とドップラー周波数Ｆ_１軸との交点であり、ｂ（ｋ）は式（３３）に示す阻止域の中心と空間周波数Ｆ_２軸との交点である。
【００９２】
ドップラー周波数Ｆ_１に関する格子点の数をＮ_１とし、空間周波数Ｆ_２に関する格子点の数をＮ_２として、式（３６）に示す２次元所望特性Ｄ^（ｋ）（Ｆ_１，Ｆ_２）を等間隔の周波数格子点（Ｎ_１×Ｎ_２点）上で周波数応答値を計算し、その値を２次元逆離散フーリエ変換した信号をｈ_Ｄ ^（ｋ）（ｎ_１，ｎ_２）とする。なお、信号ｈ_Ｄ ^（ｋ）（ｎ_１，ｎ_２）は、（ｎ_１，ｎ_２）＝（０，０）を中心として、−Ｎ_１／２≦ｎ_１＜Ｎ_１／２、かつ−Ｎ_２／２≦ｎ_２＜Ｎ_２／２の範囲にあるものとする。
【００９３】
なお、格子点数Ｎ_１はヒット数Ｍの２倍以上とし、格子点数Ｎ_２はサブアレー信号の組数Ｉの２倍以上とする。また、格子点数Ｎ_１，Ｎ_２をそれぞれ２のべき乗とすると、２次元逆高速フーリエ変換を２次元逆離散フーリエ変換の代わりに使用することができる。
【００９４】
そして、クラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）は、式（３７）のようにｈ_Ｄ ^（ｋ）（ｎ_１，ｎ_２）を適当な窓関数で打ち切ることによって得られる。サブアレー信号の組数Ｉとクラッタ抑圧フィルタ８ａのタップ数Ｌは奇数とする。式（３７）におけるｗ_１（ｎ），ｗ_２（ｎ）はそれぞれ適切な１次元窓関数であり、ｎ＝０に中心を有するものとする。ｗ_１（ｌ−（Ｌ−１）／２）の長さ（すなわち値が０ではない（ｌ−（Ｌ−１）／２）の個数）はＬであり、ｗ_２（（Ｉ＋１）／２−ｉ）の長さはＩであるものとする。
【数２７】

【００９５】
このようにして得られる式（３７）に従って、クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９はクラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）を計算し、クラッタ抑圧フィルタ８ａに供給する。
【００９６】
ここで、式（３５）について説明する。楕円の式（３３）より、式（３８）を得る。式（３８）のａ^２（ｋ）ｂ^２（ｋ）を、Ｆ^２／ｃ^２（ｋ）で置き換えることにすると、式（３５）を得る。
【数２８】

【００９７】
次にｃ（ｋ）の決め方について説明する。図６（ａ）は１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタ（実係数フィルタ）の特性を模式的に表した図である。Ｆ_０（ｋ）は阻止域の中心である。ここで、Ａと示した１次元周波数が（Ｆ_１，Ｆ_２）＝（０．５，０．５）に写像されてしまうと、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタのＦ_０（ｋ）の阻止域及びそれより周波数の高い遷移域（図６（ａ）のＦ_ｅの部分）が式（３３）の楕円の外側ほぼ全部に写像されて、得られた２次元特性には通過域がほとんど現れなくなってしまう。式（３３）の楕円の外側に通過域が現れるようにするためには、図６（ａ）でＢと示した１次元周波数が（Ｆ_１，Ｆ_２）＝（０．５，０．５）に写像されるのが望ましい。それより大きい１次元周波数が（Ｆ_１，Ｆ_２）＝（０．５，０．５）に写像される場合には、今度は１次元周波数の１−Ｆ_０（ｋ）付近の遷移域と阻止域が（Ｆ_１，Ｆ_２）＝（０．５，０．５）付近に現れてしまい、本来通過域であるべき領域に遷移域や阻止域が現れてしまう。ここで、図６（ｂ）に示す遷移域は通過域と阻止域の間にあり、図６（ａ）に示す振幅値が１でも０でもない斜めになっている帯域である。
【００９８】
図６（ａ）に示すように、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの大きい方の通過域端周波数ＡとＦ_０（ｋ）との差をＦ_ｅとすると、Ｂと示した１次元周波数は１−Ｆ_０（ｋ）−Ｆ_ｅとなる。この１次元周波数が（Ｆ_１，Ｆ_２）＝（０．５，０．５）より外側に写像されるようにすると、阻止域が（Ｆ_１，Ｆ_２）＝（０．５，０．５）付近に現れることはない。従って、式（３９）の制限が必要である。１次元周波数Ｆ_０（ｋ）が式（３３）の楕円（阻止域の中心）に写像されるようにするので、式（４０）とできる。式（３９）、（４０）より、式（４１）を得る。式（４１）のｃ（ｋ）はなるべく大きいほうが良く、等号の値を使うことが望ましい。
【００９９】
【数２９】

【０１００】
式（４１）のＦ_ｅの値は前もって決めておく必要がある。これは１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの遷移域幅に、阻止域幅の１／２を加えた量以上である。
【０１０１】
ｃ（ｋ）が決まると、式（４０）より、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数Ｆ_０（ｋ）を式（４２）により決めることができる。これはレンジビン番号ｋにより異なる値である。Ｆ_０（ｋ）の値がレンジビン番号ｋによってそれほど変わらなければ、前のレンジビン番号ｋ−１に対するＦ_０（ｋ−１）の値をそのまま使って良い。その場合は当該レンジビン番号ｋに対して新たにクラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数の計算が必要なく、前のレンジビン番号ｋ−１に対するフィルタ係数をそのまま使えば良い。
【数３０】

【０１０２】
図７は１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタとして実係数フィルタを用いる場合のクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９のフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）の設定処理の流れを示すフローチャートである。図７において、ステップＳＴ２，ＳＴ４，ＳＴ５，ＳＴ９が従来技術にないステップである。
【０１０３】
ステップＳＴ１においてレンジビン番号ｋ＝１とする。ステップＳＴ２において、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及びパルス繰返し周期ＰＲＩ、レンジビン番号ｋに対応するクラッタ反射点までの距離Ｒ（ｋ）、予め設定した１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタ（実係数フィルタ）の阻止域幅・遷移域幅から、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数Ｆ_０（ｋ）を式（３４），（４１），（４２）から計算する。ステップＳＴ３において、レンジビン番号ｋ＝１であればステップＳＴ８へ進み、ｋ＝１でなければステップＳＴ４に進む。
【０１０４】
ステップＳＴ４において、ステップＳＴ３で計算した阻止域中心周波数Ｆ_０（ｋ）と前のレンジビン番号ｋ−１における阻止域中心周波数Ｆ_０（ｋ−１）の差の絶対値と、所定のしきい値Ｆ_ｔｈｓｄとの大小を比べて、｜Ｆ_０（ｋ）−Ｆ_０（ｋ−１）｜＜Ｆ_ｔｈｓｄであればステップＳＴ５へ進み、そうでなければステップＳＴ８へ進む。
【０１０５】
ステップＳＴ５において、レンジビン番号ｋにおけるクラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）として、前のレンジビン番号ｋ−１のフィルタ係数ｈ（ｋ−１，ｌ，ｉ）を適用する。ステップＳＴ６において、ｋ＝Ｋ（レンジビン数）であれば、フィルタ係数の計算を終了する。そうでなければステップＳＴ７へ進む。ステップＳＴ７において、レンジビン番号ｋを１増やしてステップＳＴ２へ戻り、次のレンジビンに対するフィルタ係数の計算を開始する。
【０１０６】
ステップＳＴ８において、阻止域中心周波数Ｆ_０（ｋ）のインパルス応答長奇数の１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタを設計する。ここでは、線形位相のインパルス応答から零位相のインパルス応答を求める。すなわち、式（３１）におけるインパルス応答ｐ^（ｋ）（ｉ）を決定する。
【０１０７】
ステップＳＴ９において、設計した１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの周波数特性（式（３１））に対して式（３５）の周波数変換を行う。すなわち、図６に示す楕円形の阻止域中心とドップラー周波数Ｆ_１軸との交点ａ（ｋ）及び空間周波数Ｆ_２軸との交点ｂ（ｋ）に基づき周波数変換を行う。
【０１０８】
ステップＳＴ１０において、ステップＳＴ９で得た式（３６）に示す２次元周波数領域での所望特性Ｄ^（ｋ）（Ｆ_１，Ｆ_２）に対して、Ｆ_１，Ｆ_２の両方の周波数変数に関して格子点上のサンプル点で周波数応答値を計算する。ここで実際の操作では、ステップＳＴ９とＳＴ１０は一緒に行うことになる。つまり、いきなり式（３６）の周波数応答値を計算しても良い。
【０１０９】
ステップＳＴ１１において、ステップＳＴ１０で得た２次元周波数平面上の周波数応答値を２次元逆離散（高速）フーリエ変換して、所望２次元インパルス応答ｈ_Ｄ ^（ｋ）（ｎ_１，ｎ_２）を得る。
【０１１０】
ステップＳＴ１２において、ステップＳＴ１１で得た所望２次元インパルス応答ｈ_Ｄ ^（ｋ）（ｎ_１，ｎ_２）を、式（３７）で示すように窓関数で打ち切って、クラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）とする。ここで、打ち切り項数はサブアレー信号の組数Ｉとクラッタ抑圧フィルタ８ａのタップ数Ｌとする。ステップＳＴ１３において、ｋ＝Ｋ（レンジビン数）であれば、フィルタ係数の計算を終了する。そうでなければステップＳＴ１４へ進み、ステップＳＴ１４において、レンジビン番号ｋを１増やしてステップＳＴ２へ戻り、次のレンジビンｋ＋１に対するフィルタ係数の計算を開始する。
【０１１１】
ところで、設計（インパルス応答を算出）すべき１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数Ｆ_０（ｋ）は式（４２）によって与えられ、前のレンジビン番号ｋ−１のクラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数をそのまま用いる場合を除いて、レンジビン番号ｋ毎に異なる。従って、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタはレンジビン番号ｋ毎に設計しなければならないことが多い。
【０１１２】
非特許文献４に示されているように、１つの基になる１次元ＦＩＲ形ディジタルフィルタを最適設計しておき、その係数を基に少数のパラメータを変化させることによってカットオフ周波数の異なる１次元ＦＩＲ形ディジタルフィルタを設計することができる。
【０１１３】
これを本発明の１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの設計に適用すれば、レンジビン番号ｋごとに阻止域中心周波数が異なる１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタを実質的に最適設計する回数を大幅に減らすことができる。
【０１１４】
（２）１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタとして複素係数フィルタを用いる場合
周波数変換の形は式（３５）と同じであり、解析的に得られ、最適化は必要ない。ただｃ（ｋ）の決め方と値が異なる。
図８は１次元ＦＩＲ形高域通過ディジタルフィルタから２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの所望特性を得る概念図である。図８（ａ）に示すように、周波数０付近を阻止域とする通過域の広い１次元ＦＩＲ形高域通過ディジタルフィルタを、周波数軸上でＦ_０（ｋ）だけシフトさせると、図８（ｂ）に示すように、阻止域中心周波数がＦ_０（ｋ）の１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタ（複素係数フィルタ）が得られる。ただし、そのインパルス応答は複素数となる。この１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタ（複素係数フィルタ）は０．５＜Ｆ＜１には阻止域が現れない。よって、周波数変換の元になる特性として図８（ｂ）のようなものを用いる場合には、式（３９）のような制限はない。
【０１１５】
ｃ（ｋ）の決め方は一意ではないが、例えば、１次元周波数Ｆ＝０．５が楕円の短軸にあたる２次元周波数軸の０．５に写像されるようにする。つまり、Ｆ_１軸が楕円の短軸なら（Ｆ_１，Ｆ_２）＝（０．５，０）（Ｆ_２軸が楕円の短軸なら（Ｆ_１，Ｆ_２）＝（０，０．５））に写像されるようにするならば、式（３５）から、式（４３）の関係となる。よってｃ（ｋ）は式（４４）のようになる。これより、式（３５）の周波数変換は式（４５）となる。この周波数変換はレンジビン番号ｋによらないことになる。式（４２）、（４４）より、１次元帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数Ｆ_０（ｋ）は式（４６）のようになる．
【０１１６】
【数３１】

【０１１７】
１次元ＦＩＲ形高域通過ディジタルフィルタのインパルス応答をｐ（−（ｒ−１）／２），ｐ（−（ｒ−１）／２＋１），…，ｐ（−１），ｐ（０），ｐ（１），…，ｐ（（ｒ−１）／２）、周波数応答をＰ（Ｆ）とする。ｐ（ｉ）＝ｐ（−ｉ）で実数である。レンジビン番号ｋ毎に特性は異ならない。Ｐ（Ｆ）は式（４７）のようになる。これを周波数軸上でＦ_０（ｋ）だけシフトさせたときの周波数応答Ｐ’^（ｋ）（Ｆ）は式（４８）のようになる。これはレンジビン番号ｋ毎に異なる。式（４８）に式（４５）の周波数変換を施して得られる式（４９）のＤ^（ｋ）（Ｆ_１，Ｆ_２）が、窓関数法における２次元所望特性となる。Ｄ^（ｋ）（Ｆ_１，Ｆ_２）を模式的に示すと図８（ｃ）のようになる。
【０１１８】
【数３２】

【０１１９】
１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタとして複素係数フィルタを用いると、実係数フィルタを用いる場合に比べて、レンジビン番号ｋ毎に設計しなければならない１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタが、１つの１次元ＦＩＲ形高域通過ディジタルフィルタより式（４８）のように非常に簡単に得られるという利点がある。
【０１２０】
図９は１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタとして複素係数フィルタを用いる場合のクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９のフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）の設定処理の流れを示すフローチャートである。図７のフローチャートから大きな変更はないが、個別ステップにおける操作が若干変更になる。図７のステップＳＴ８は必要なくなり、図７のステップＳＴ８へのジャンプは、図９ではステップＳＴ９ａへのジャンプになる。また、ステップＳＴ１の前にステップＳＴ０を設ける。ステップＳＴ０の操作は全レンジビン番号ｋで共通であるので、先に行っておく。図９において、ステップＳＴ２ａ，ＳＴ４，ＳＴ５，ＳＴ９ａが従来技術にないステップである。
【０１２１】
ステップＳＴ０において、インパルス応答長奇数の１次元ＦＩＲ形高域通過ディジタルフィルタを設計する。ここでは、事前に設計プログラムによりインパルス応答を計算しておき、これをクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９の内部の図示しないメモリに記憶する。その阻止域幅は１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタ（複素係数フィルタ）の阻止域に等しい。ステップＳＴ１の処理は図７のステップＳＴ１の処理と同様である。
【０１２２】
ステップＳＴ２ａにおいて、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及びパルス繰返し周期ＰＲＩ、レンジビン番号ｋに対応するクラッタ反射点までの距離Ｒ（ｋ）から、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数Ｆ_０（ｋ）を式（４６）から計算する。
【０１２３】
ステップＳＴ３〜ＳＴ７までの処理は、図７のステップＳＴ３〜ＳＴ７までの処理と同様である。ただし、ステップＳＴ３において、ｋ＝１ならばステップＳＴ９ａへ進み、ステップＳＴ４において、｜Ｆ_０（ｋ）−Ｆ_０（ｋ−１）｜＜Ｆ_ｔｈｓｄでなければステップＳＴ９ａへ進む。ステップＳＴ９ａにおいて、１次元ＦＩＲ形高域通過ディジタルフィルタから得た１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの周波数特性（式（４８））に対して式（４５）の周波数変換を行う。すなわち、図８（ｃ）に示す楕円形の阻止域中心とドップラー周波数Ｆ_１軸との交点ａ（ｋ）及び空間周波数Ｆ_２軸との交点ｂ（ｋ）に基づき、周波数変換を行う。
【０１２４】
ステップＳＴ１０ａにおいて、ステップＳＴ９ａで得た式（４９）で示す２次元周波数領域での所望特性Ｄ^（ｋ）（Ｆ_１，Ｆ_２）に対して、Ｆ_１，Ｆ_２の両方の周波数変数に関して格子点上のサンプル点で周波数応答値を計算する。実際の操作では、ステップＳＴ９ａとＳＴ１０ａは一緒に行うことになり、つまり、いきなり式（４９）の周波数応答値を計算しても良い。ステップＳＴ１１〜ＳＴ１４までの処理は図７のステップＳＴ１１〜ＳＴ１４までの処理と同様である。
【０１２５】
ここで、クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９の演算量について説明する。
クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９の演算における主なものは、
イ．式（３６）の係数ｐ^（ｋ）（ｉ）、又は式（４９）の係数ｐ（ｉ）の設定
ロ．２つの周波数変数Ｆ_１，Ｆ_２に関する格子点上での式（３６）又は式（４９）の計算
ハ．その結果の２次元逆フーリエ変換
である。
【０１２６】
上記イの演算量については、式（３６）の係数ｐ^（ｋ）（ｉ）は、予め求めておいた１つの適当なディジタルフィルタのインパルス応答から解析的に計算することが可能である。そのための演算量は１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタのインパルス応答長ｒに比例するが、演算量そのものは非常に小さい。式（４９）の係数ｐ（ｉ）は事前に求めておいて、クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９の内部の図示しない記憶手段に記憶させておけば良いので、実質的に演算量は０に近い。
【０１２７】
上記ロの２つの周波数変数Ｆ_１，Ｆ_２に関する格子点上での式（３６）又は式（４９）の演算量は、格子点数に比例するが、素子アンテナ１−ｎの数Ｎにもタップ数Ｌにも依存しない。ただし、それぞれの周波数変数に関する格子点数は、タップ数Ｌと素子アンテナ１−ｎの数Ｎより多くなければならない。
【０１２８】
上記ハの２次元逆フーリエ変換に逆高速フーリエ変換を用いるとすると、演算量は格子点数にほぼ比例する（２乗に比例するところまではいかない）が、素子アンテナ１−ｎの数Ｎにもタップ数Ｌにも依存しない。
【０１２９】
このように、この実施の形態１におけるフィルタ係数の演算量は、従来のように、（素子アンテナ１−ｎの数Ｎ）×（タップ数Ｌ）の３乗に比例することはなく、従来に比べて大幅に少なくなっている。
【０１３０】
以上説明したクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９によるクラッタ抑圧フィルタ８ａの２種類のフィルタ係数の計算においては、ステップＳＴ４，ＳＴ５に示すように、レンジビン番号ｋの違いにより１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数Ｆ_０（ｋ）があまり変わらなければ、クラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数を前のレンジビン番号ｋ−１のものと同じにするようにしているが、そうではなく、２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの所望特性において阻止域（の中心）そのものが前のレンジビン番号ｋ−１とあまり変わらなければ、クラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数を前のレンジビン番号ｋ−１のものと同じにしても良い。例えば、式（３４）のａ（ｋ）、ｂ（ｋ）がともに、それぞれａ（ｋ−１）、ｂ（ｋ−１）との差の絶対値が所定のしきい値より小さければ、クラッタ抑圧フィルタ８ａのフィルタ係数を前のレンジビン番号ｋ−１のものと同じにしても良い。
【０１３１】
なお、この実施の形態１においては、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａにより計算された等価荷重係数ｃ_１，・・・，ｃ_Ｎｓを重み付け合成器７−ｉに供給するようにしているが、重み付け合成器７−ｉの代わりにビーム形成・干渉波抑圧器６ａと同一のものを設けるようにしても良い。
【０１３２】
以上のように、この実施の形態１によれば、フォワードルッキングの場合に、クラッタ抑圧フィルタ８ａとして、楕円形状を阻止域とする２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタを用いており、そのフィルタ係数の計算には、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの周波数特性を周波数変換して得られる２次元特性を所望特性とする窓関数法を使用し、この周波数変換は、従来のように最適化等の計算を繰り返す必要はなく、楕円形状の阻止域中心とドップラー周波数軸及び空間周波数軸との交点に基づき解析的に得られる。従って、フィルタ係数の演算量が従来のように（素子アンテナ１−ｎの数Ｎ）×（タップ数Ｌ）の３乗に比例することはなく、フィルタ係数の演算量を大幅に少なくすることができ、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１３３】
また、この実施の形態１によれば、現時点のレンジビン番号ｋに対応する１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数と、前のレンジビン番号ｋ−１に対応する１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数の差が所定のしきい値より小さければ、又は、２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの所望特性の阻止域の中心が前のレンジビン番号ｋ−１とあまり変わらなければ、前のレンジビン番号ｋ−１に対応するフィルタ係数をそのまま使用することにより、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１３４】
さらに、この実施の形態１によれば、ビーム形成・干渉波抑圧器６ａが１組のサブアレー信号を構成する所定の複数のＮ_ｓ本の受信信号に基づき、所定の方向にビーム形成を行い、干渉波成分を抑圧するための荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂを適応的に設定すると共に、重み付け合成器７−ｉに供給する干渉波成分を抑圧するための等価荷重係数ｃ_１，・・・，ｃ_Ｎｓを設定し、クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９が、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及び繰返し周期ＰＲＩ、並びにレンジビンに対応するクラッタ反射点までの距離Ｒ（ｋ）に基づき、クラッタ抑圧フィルタ８ａに供給するクラッタ成分を抑圧するためのフィルタ係数を設定することにより、荷重係数及びフィルタ係数のうち、適応的に設定される係数は時間的な要素がない空間的な要素の荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂだけとなり、適応的に設定される係数の数が従来の信号処理装置よりはるかに少なく、サブアレー信号を構成する信号の数Ｎ_ｓと同数程度の荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂを制御すれば良いため、素子アンテナ数が増えた場合でも、荷重係数やフィルタ係数の制御に要する時間が短くて済み、荷重係数やフィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１３５】
さらに、この実施の形態１によれば、適応的に設定される係数は時間的な要素がない空間的な要素の荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂだけであるので、すなわち、従来の図１９に示す不要信号抑圧適応フィルタ１０１のように時間的な要素を含むフィルタ係数を有さないので、適応アルゴリズムにＬＭＳアルゴリズム等の反復計算型のアルゴリズムを用いた場合に反復計算の収束が速いという効果が得られる。
【０１３６】
実施の形態２．
図１０はこの発明の実施の形態２による信号処理装置の構成を示すブロック図であり、実施の形態１による信号処理装置のビーム形成・干渉波抑圧処理とクラッタ抑圧処理の順序を入れ替えたものである。
【０１３７】
図１０において、ディジタルフィルタとしてのクラッタ抑圧フィルタ（クラッタ成分抑圧手段）８ｂ−ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）は、レンジビン毎のフィルタ係数により複数Ｉ組のサブアレー信号を構成するＮ_ｓ本の受信信号に含まれるクラッタ成分をそれぞれ抑圧する。クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段（係数設定手段）９はクラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉのレンジビン毎のクラッタ成分を抑圧するためのフィルタ係数を、実施の形態１と同様に、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及び繰返し周期ＰＲＩ、並びにレンジビンに対応するクラッタ反射点までの距離Ｒ（ｋ）に基づき設定する。
【０１３８】
また、図１０において、ビーム形成・干渉波抑圧器（干渉波成分抑圧手段）６ｂは所望波方向へのビーム形成を行い、かつＩ個のクラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉのＩ本の出力信号の干渉波成分を抑圧するための荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂを適応的に設定して干渉波成分を抑圧する。図１０におけるその他の構成要素については実施の形態１の図１と同様であるのでその説明を省略する。
【０１３９】
次に動作について説明する。
アレーアンテナ１１、受信機２−ｎ、Ａ／Ｄ変換器３−ｎ、位相検波器４−ｎ及びサブアレー信号選択手段５は実施の形態１と同様に動作する。サブアレー信号選択手段５はグレーティングローブが発生せず、各サブアレー信号として選択されるＮ_ｓ本の受信信号の素子番号の間隔パターンが全てのサブアレー信号において同一になるように、Ｎ_ｓ本の受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）を１組のサブアレー信号ｘ_ｉ（ｋ，ｍ，ｎ）として選択する。実施の形態１とは異なり、このときサブアレー信号間の位相中心間隔は同一でなくても良い。
【０１４０】
サブアレー信号ｘ_ｉ（ｋ，ｍ，ｎ）（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）は、クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９により設定された同一のフィルタ係数を有するクラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉに供給される。クラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉの内部構成は、素子数がＮ_ｓであること以外は実施の形態１の図４と同様である。クラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉはそれぞれ実施の形態１のクラッタ抑圧フィルタ８ａと同様にクラッタ抑圧処理を行い、出力信号ｙ_ｂ（ｋ，ｍ，１）〜ｙ_ｂ（ｋ，ｍ，Ｉ）をそれぞれビーム形成・干渉波抑圧器６ｂに供給する。クラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉの出力信号は式（５０）に示すようになる。
【数３３】

【０１４１】
クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９の動作は、フィルタ係数の数が異なるもの実施の形態１によるものと同様であり、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及び繰返し周期ＰＲＩ、並びにレンジビンに対応するクラッタ反射点までの距離Ｒ（ｋ）に基づきフィルタ係数を設定する。
【０１４２】
クラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉの出力信号ｙ_ｂ（ｋ，ｍ，ｉ）（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）では、クラッタ成分が既に抑圧されているが干渉波成分はまだ含まれている。そこで、次にビーム形成・干渉波抑圧器６ｂによりクラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉの出力信号ｙ_ｂ（ｋ，ｍ，１）〜ｙ_ｂ（ｋ，ｍ，Ｉ）に含まれる干渉波成分を抑圧する。ここでは、所望波入射方向（レーダ送信波送信方向）へのビーム形成も行う。
【０１４３】
ビーム形成・干渉波抑圧器６ｂの内部構成は、素子数がＩであること以外は、実施の形態１の図２に示すビーム形成・干渉波抑圧器６ａと同様である。従って、ビーム形成・干渉波抑圧器６ｂは実施の形態１のビーム形成・干渉波抑圧器６ａと同様に動作し、干渉波成分を抑圧するための荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂを適応的に設定して干渉波成分が抑圧された信号を出力する。この信号処理装置の出力信号ｚ_ｂ（ｋ，ｍ）は式（５１）のようになる。ここで、Ｂは図２の適応荷重係数器２３に入力される信号数であり、ｉ_ｎは適応荷重係数器２３に入力される信号の番号である。
【数３４】

【０１４４】
信号処理装置の出力信号ｚ_ｂ（ｋ，ｍ）はレンジビン番号ｋ及びヒット番号ｍに関する信号であり、干渉波成分及びクラッタ成分が抑圧された信号となっており、この信号に基づいて目標検出処理が実行される。
【０１４５】
以上のように、この実施の形態２によれば、フォワードルッキングの場合に、クラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉとして、楕円形状を阻止域とする２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタを用いており、そのフィルタ係数の計算には、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの周波数特性を周波数変換して得られる２次元特性を所望特性とする窓関数法を使用し、この周波数変換は、従来のように最適化等の計算を繰り返す必要はなく、楕円形状の阻止域中心とドップラー周波数軸及び空間周波数軸との交点に基づき解析的に得られる。従って、フィルタ係数の演算量が従来のように（素子アンテナ１−ｎの数Ｎ）×（タップ数Ｌ）の３乗に比例することはなく、フィルタ係数の演算量を大幅に少なくすることができ、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１４６】
また、この実施の形態２によれば、現時点のレンジビン番号ｋに対応する１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数と、前のレンジビン番号ｋ−１に対応する１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数の差が所定のしきい値より小さければ、又は、２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの所望特性の阻止域の中心が前のレンジビン番号ｋ−１とあまり変わらなければ、前のレンジビン番号ｋ−１に対応するフィルタ係数をそのまま使用することにより、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１４７】
さらに、この実施の形態２によれば、クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９が、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及び繰返し周期ＰＲＩ、並びにレンジビンに対応するクラッタ反射点までの距離Ｒ（ｋ）に基づき、クラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉに供給するクラッタ成分を抑圧するためのフィルタ係数を設定し、ビーム形成・干渉波抑圧器６ｂがクラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉの出力信号に基づき、所定の方向にビーム形成を行い、干渉波成分を抑圧するための荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂを適応的に設定することにより、荷重係数及びフィルタ係数のうち、適応的に設定される係数は時間的な要素がない空間的な要素の荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂだけとなり、適応的に設定される係数の数が従来の信号処理装置よりはるかに少なく、サブアレー信号の組の数と同数程度の荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂを制御すれば良いため、素子アンテナ数が増えた場合でも、荷重係数やフィルタ係数の制御に要する時間が短くて済み、荷重係数やフィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１４８】
さらに、この実施の形態２によれば、適応的に設定される係数は時間的な要素がない空間的な要素の荷重係数ｗ_１，・・・，ｗ_Ｂだけであるので、すなわち、従来の図１９に示す不要信号抑圧適応フィルタ１０１のように時間的な要素を含むフィルタ係数を有さないので、適応アルゴリズムにＬＭＳアルゴリズム等の反復計算型のアルゴリズムを用いた場合に反復計算の収束が速いという効果が得られる。
【０１４９】
実施の形態３．
図１１はこの発明の実施の形態３による信号処理装置の構成を示すブロック図である。図１１において、ディジタルフィルタとしてのクラッタ抑圧フィルタ（クラッタ成分抑圧手段）８ｃは、レンジビン毎のフィルタ係数により位相検波器４−ｎのＮ個の出力信号に含まれるクラッタ成分を抑圧するもので、その他のアレーアンテナ１１、受信機２−ｎ、Ａ／Ｄ変換器３−ｎ、位相検波器４−ｎ、及びクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９は、実施の形態１の図１に示す構成と同様である。
【０１５０】
また、図１１のクラッタ抑圧フィルタ８ｃにおいて、遅延器４１、乗算器４２、加算器４３，４４は実施の形態１の図４に示す構成と同様である。
【０１５１】
次に動作について説明する。
アレーアンテナ１１、受信機２−ｎ、Ａ／Ｄ変換器３−ｎ、位相検波器４−ｎ、及びクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９は、実施の形態１と同様に動作する。クラッタ抑圧フィルタ８ｃはレンジビン毎のフィルタ係数により、位相検波器４−ｎからのＮ個の出力信号に含まれるクラッタ成分を抑圧し、クラッタ成分が抑圧された信号ｚ_ｃ（ｋ，ｍ）を出力する。
【０１５２】
以上のように、この実施の形態３によれば、フォワードルッキングの場合に、クラッタ抑圧フィルタ８ｃとして、楕円形状を阻止域とする２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタを用いており、そのフィルタ係数の計算には、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの周波数特性を周波数変換して得られる２次元特性を所望特性とする窓関数法を使用し、この周波数変換は、従来のように最適化等の計算を繰り返す必要はなく、楕円形状の阻止域中心とドップラー周波数軸及び空間周波数軸との交点に基づき解析的に得られる。従って、フィルタ係数の演算量が従来のように（素子アンテナ１−ｎの数Ｎ）×（タップ数Ｌ）の３乗に比例することはなく、フィルタ係数の演算量を大幅に少なくすることができ、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１５３】
また、この実施の形態３によれば、現時点のレンジビン番号ｋに対応する１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数と、前のレンジビン番号ｋ−１に対応する１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数の差が所定のしきい値より小さければ、又は、２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの所望特性の阻止域の中心が前のレンジビン番号ｋ−１とあまり変わらなければ、前のレンジビン番号ｋ−１に対応するフィルタ係数をそのまま使用することにより、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１５４】
さらに、この実施の形態３によれば、クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９が、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及び繰返し周期ＰＲＩ、並びにレンジビンに対応するクラッタ反射点までの距離Ｒ（ｋ）に基づき、クラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉに供給するクラッタ成分を抑圧するためのフィルタ係数を設定することにより、適応的に設定されるフィルタ係数はなく、素子アンテナ数が増えた場合でも、フィルタ係数の制御に要する時間が短くて済み、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１５５】
実施の形態４．
図１２はこの発明の実施の形態４による信号処理装置の構成を示すブロック図である。上記実施の形態３の信号処理装置はクラッタ成分抑圧の機能は有しているが、この実施の形態４の信号処理装置は、所望方向（レーダ送信波送信方向）への受信ビーム形成機能とクラッタ成分抑圧の機能を同時に有するものである。
【０１５６】
図１２において、ディジタルフィルタとしてのビーム形成・クラッタ抑圧器（ビーム形成・クラッタ成分抑圧手段）１２は、レンジビン毎の係数ｇにより、所定方向へのビーム形成を行い、かつクラッタ成分の抑圧を行う。ビーム形成・クラッタ抑圧器係数設定手段（係数設定手段）１３はビーム形成・クラッタ抑圧器１２の乗算器４５のレンジビン毎の係数ｇ（ｋ，ｌ（エル），ｎ）（ｋ＝１，２，．．．，Ｋ（レンジビン数）；ｌ＝０，１，．．．，Ｌ−１（Ｌはタップ数）；ｎ＝１，２，．．．，Ｎ（Ｎは素子数））を設定する。
【０１５７】
また、図１２のビーム形成・クラッタ抑圧器１２において、乗算器４５は係数ｇ（ｋ，ｌ（エル），ｎ）（ｋ＝１，２，．．．，Ｋ（レンジビン数）；ｌ＝０，１，．．．，Ｌ−１（Ｌはタップ数）；ｎ＝１，２，．．．，Ｎ（Ｎは素子数））を、位相検波器４−ｎからの信号又は遅延器４１からの信号に乗算する。
【０１５８】
また、図１２において、その他のアレーアンテナ１１、受信機２−ｎ、Ａ／Ｄ変換器３−ｎ、及び位相検波器４−ｎは、実施の形態１の図１に示す構成と同様であり、ビーム形成・クラッタ抑圧器１２において、遅延器４１、加算器４３，４４は実施の形態１の図４に示す構成と同様である。
【０１５９】
次に動作について説明する。
ビーム形成・クラッタ抑圧器１２の動作は実施の形態１の図４に示すクラッタ抑圧フィルタ８ａと同様であるので説明を省略する。ビーム形成・クラッタ抑圧器係数設定手段１３の動作について説明する。
【０１６０】
まず、クラッタ成分を抑圧するためのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ（エル），ｎ）を、実施の形態１と同様に計算する。ただし、式（３７）ではなく、式（５２）で示される２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの２次元インパルス応答ｈ_ｃ ^（ｋ）（ｐ，ｑ）を考える。Ｉはここで考えるクラッタ抑圧フィルタの仮想的な素子数でありＮより小さい。
【数３５】

【０１６１】
一方、所望方向へのビーム形成のための荷重係数をｄ_１，ｄ_２，．．．，ｄ_Ｒとする。ここでＲはビーム形成のための仮想的な素子数（奇数）で、式（２１）のＲと異なる。クラッタ抑圧フィルタの仮想的な素子数Ｉ、ビーム形成のための仮想的な素子数Ｒ、ビーム形成・クラッタ抑圧器１２の素子数Ｎの間には、Ｉ＋Ｒ−１＝Ｎの関係がある。ビーム形成のための荷重係数をｄ_１，ｄ_２，．．．，ｄ_Ｒを用いた信号列ｅ（ｐ，ｑ）を式（５３）のように定義する。変数ｐには依存しない信号列である。これは遅延器４１等の時間に関するフィルタ係数を有しない空間フィルタとしての２次元ＦＩＲ形ディジタルフィルタのインパルス応答である。
【数３６】

【０１６２】
式（５２）のｈ_ｃ ^（ｋ）（ｐ，ｑ）と式（５３）のｅ（ｐ，ｑ）の２次元畳み込み（式（５４））をｋ＝１，２，．．．，Ｋに対して行うと、各レンジビンに対して、２つの２次元ＦＩＲ形ディジタルフィルタを縦続接続した場合のインパルス応答ｆ^（ｋ）（ｐ，ｑ）が得られる。式（５４）で、＊は２次元畳み込みを表わす。そして、式（５５）のようにビーム形成・クラッタ抑圧器１２の係数ｇ（ｋ，ｌ，ｎ）を設定する。そのようにすることで、所望方向にビームを形成し、かつ、クラッタ成分を抑圧できるようになる。
【数３７】

【０１６３】
以上説明したことは、クラッタ抑圧フィルタとしての周波数特性に関係なく適用できる。つまり、実施の形態１で説明したフォワードルッキングの場合だけではなく、サイドルッキングやその他の場合に対するクラッタ抑圧フィルタの係数に対しても適用できる。また、ビーム形成のための荷重係数として、干渉波方向に零点を形成するものを用いても良く、その場合は干渉波成分の抑圧も同時に行える。
【０１６４】
以上のように、この実施の形態４によれば、フォワードルッキングの場合に、ビーム形成・クラッタ抑圧器１２におけるクラッタ抑圧フィルタとして、楕円形状を阻止域とする２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタを用いており、そのフィルタ係数計算には、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの周波数特性を周波数変換して得られる２次元特性を所望特性とする窓関数法を使用し、この周波数変換は、従来のように最適化等の計算を繰り返す必要はなく、楕円形状の阻止域中心とドップラー周波数軸及び空間周波数軸との交点に基づき解析的に得られる。従って、フィルタ係数の演算量が従来のように（素子アンテナ１−ｎの数Ｎ）×（タップ数Ｌ）の３乗に比例することはなく、フィルタ係数の演算量を大幅に少なくすることができ、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１６５】
また、この実施の形態４によれば、現時点のレンジビン番号ｋに対応する１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数と、前のレンジビン番号ｋ−１に対応する１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの阻止域中心周波数の差が所定のしきい値より小さければ、又は、２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの所望特性の阻止域の中心が前のレンジビン番号ｋ−１とあまり変わらなければ、前のレンジビン番号ｋ−１に対応するフィルタ係数をそのまま使用することにより、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１６６】
さらに、この実施の形態４によれば、クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段９が、素子アンテナ１−ｎの移動速度ｖ、地面又は海面からの高さＨ及び配置間隔ｄ、レーダ送信波の波長λ及び繰返し周期ＰＲＩ、並びにレンジビンに対応するクラッタ反射点までの距離Ｒ（ｋ）に基づき、クラッタ抑圧フィルタ８ｂ−ｉに供給するクラッタ成分を抑圧するためのフィルタ係数を設定することにより、適応的に設定されるフィルタ係数はなく、素子アンテナ数が増えた場合でも、フィルタ係数の制御に要する時間が短くて済み、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果が得られる。
【０１６７】
さらに、この実施の形態４によれば、係数ｇ（ｋ，ｌ，ｎ）としてクラッタ成分を抑圧するフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ（エル），ｎ）とビーム形成のための荷重係数ｄ_１，ｄ_２，．．．，ｄ_Ｒを２次元畳み込み演算して設定にしていることにより、所望方向へのビーム形成とクラッタ成分の抑圧を同時に実現できるという効果が得られる。
【０１６８】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、素子アンテナの移動速度、地面又は海面からの高さ及び配置間隔、レーダ送信波の波長及びパルス繰返し周期、並びにレンジビンに対応するクラッタ反射点までの距離に基づき、フィルタ係数を設定する係数設定手段を備えたことにより、フィルタ係数の制御に要する時間が短くて済み、フィルタ係数を効率良く計算することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１による信号処理装置のビーム形成・干渉波抑圧器の構成を示すブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態１による信号処理装置の重み付け合成器の構成を示すブロック図である。
【図４】この発明の実施の形態１による信号処理装置のクラッタ抑圧フィルタの構成を示すブロック図である。
【図５】この発明の実施の形態１による信号処理装置のフォワードルッキングの場合のクラッタ抑圧フィルタの所望特性を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態１による信号処理装置において、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタ（実係数フィルタ）から２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの所望特性を得る概念図である。
【図７】この発明の実施の形態１による信号処理装置において、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタとして実係数フィルタを用いる場合のクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段のフィルタ係数の設定処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態１による信号処理装置において、１次元ＦＩＲ形高域通過ディジタルフィルタから２次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタの所望特性を得る概念図である。
【図９】この発明の実施の形態１による信号処理装置において、１次元ＦＩＲ形帯域阻止ディジタルフィルタとして複素係数フィルタを用いる場合のクラッタ抑圧フィルタ係数設定手段のフィルタ係数の設定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】この発明の実施の形態２による信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】この発明の実施の形態３による信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】この発明の実施の形態４による信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】等間隔で直線上に配置された複数の素子アンテナからなるアレーアンテナを示す図である。
【図１４】レンジビン番号、ヒット番号、素子番号の関係を模式的に示す図である。
【図１５】目標信号の２次元フーリエ変換の振幅を示す図である。
【図１６】干渉信号の２次元フーリエ変換の振幅を示す図である。
【図１７】アレーアンテナの存在する空間の座標系を示す図である。
【図１８】異なるレンジビン番号に対するグランドクラッタの２次元スペクトルの分布を示す図である。
【図１９】従来の信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）　素子アンテナ、２−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）　受信機、３−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）　Ａ／Ｄ変換器、４−ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）　位相検波器、５　サブアレー信号選択手段、６ａ，６ｂ　ビーム形成・干渉波抑圧器（干渉波成分抑圧手段）、７−ｉ（ｉ＝１〜Ｉ−１）　重み付け合成器（干渉波成分抑圧手段）、８ａ，８ｂ−ｉ（ｉ＝１〜Ｉ），８ｃ　クラッタ抑圧フィルタ（クラッタ成分抑圧手段）、９　クラッタ抑圧フィルタ係数設定手段（係数設定手段）、１１　アレーアンテナ、１２　ビーム形成・クラッタ抑圧器（ビーム形成・クラッタ成分抑圧手段）、１３　ビーム形成・クラッタ抑圧器係数設定手段（係数設定手段）、２１　荷重係数器、２２　合成器、２３　適応荷重係数器、２４　合成器、２５　減算器、２６　適応荷重係数設定手段、２７　等価荷重係数設定手段、３１　荷重係数器、３２　合成器、４１　遅延器、４２　乗算器、４３　加算器、４４　加算器、４５　乗算器。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a signal processing apparatus that suppresses unnecessary signal components included in a reception signal received via a plurality of element antennas mounted on a moving object and arranged at equal intervals on a straight line, and a digital signal used for the signal processing apparatus. It is about filters.
[0002]
[Prior art]
In airborne pulse Doppler radar, etc., target signal extraction is normally performed by time domain Doppler filtering of the received signal.However, if the Doppler frequency of the clutter and the target Doppler frequency overlap, only the time domain filter In processing, it is difficult to separate them. Therefore, if time-space signal processing is performed on a plurality of received signals received using an array antenna in which a plurality of element antennas are arranged, even if the Doppler frequency of clutter and the target Doppler frequency overlap, Doppler If the two spectra do not overlap in the frequency-spatial frequency plane, they can be separated.
[0003]
Hereinafter, the principle of time-space signal processing for suppressing interference wave components and clutter components, which are unnecessary signal components, for a received signal received using an array antenna in which a plurality of element antennas are arranged will be described.
[0004]
First, the wavelength λ and the frequency f_cIs transmitted as a carrier wave (radar transmission wave). The bandwidth of this pulse signal is frequency f_cShall be sufficiently smaller than. The array antenna is arranged at a height H from the ground or the sea surface, and moves at a speed v in front of the array antenna in parallel with the ground or the sea surface. That is, it is assumed that a moving object such as an aircraft equipped with an array antenna moves at a speed v at a position at a height H from the ground or the sea surface.
[0005]
FIG. 13 is a diagram showing an array antenna including a plurality of element antennas arranged on a straight line at equal intervals d. An array antenna 11 composed of N element antennas 1-1 to 1-N arranged on a straight line at equal intervals d receives a signal reflected and incident on a target or the like. As shown in FIG. 13, assuming that the incident angle of the signal is θ, the received signal u by the n-th element antenna 1-n (n = 1, 2,..., N)_n(T) is generally given by equation (1).
(Equation 1)

Here, r (t) is a received signal at the element antenna 1-1 serving as a reference. In addition, here, the reflection signal from the target (hereinafter, referred to as a target signal), the clutter component, and the interference wave component are not distinguished.
[0006]
Next, when the received signal is sampled at every time t shown in Expression (2) in consideration of the hit and the range bin, the received signal is represented by a range bin number k, a hit number m, and an element number n as shown in Expression (3). 3D signal.
(Equation 2)

Here, PRI is a pulse repetition period of a radar transmission wave, T is a sampling interval for a range bin, and t is₀Is an appropriate time offset.
[0007]
FIG. 14 is a diagram schematically showing the relationship between the range bin number k, the hit number m, and the element number n in the equation (3).
[0008]
Next, two-dimensional spectra relating to the Doppler frequency-spatial frequency of the target signal, the interference wave component, and the ground clutter component will be described.
First, a two-dimensional spectrum related to Doppler frequency-spatial frequency of a target signal will be described.
[0009]
The transmission signal (equivalent low-frequency representation) of a radar transmission wave having an amplitude of 1 and a pulse repetition period PRI is s (t), and the Doppler frequency is f_dWhen a time from transmission of a radar transmission wave to reflection on a target and reception as a target signal is τ and A is a constant, a reception signal of the element antenna 1-1 as a reference is a reception signal of the array antenna 11. , The received signal r (t) becomes as shown in Expression (4). Therefore, based on the equations (1) and (4), the reception signal u of each element antenna 1-n is obtained._n(T) is as shown in equation (5), and the signal u (k, m, n) after sampling is as shown in equation (6).
(Equation 3)

[0010]
Then, in equation (6), s (kT + mPRI + t) for the range bin in which the target exists.₀−τ) = 1. Here, the range bin where the target exists is k₀And (k = k₀), The target signal after sampling in that range bin is y_T(K₀, M, n), the range bin is k₀Therefore, this signal is a two-dimensional signal related to the hit number m and the element number n, and is as shown in Expression (7). That is, this signal is a variable-separable two-dimensional sine wave for two variables of hit number m and element number n.
(Equation 4)

Where B (k₀) Is the range bin k where the goal is₀Is a complex number that depends on the distance to the target, the reflection cross-sectional area of the target, and the transmission antenna pattern.
[0011]
Next, F₁Is the Doppler frequency normalized by the pulse repetition frequency PRF of the radar transmission wave, which is the reciprocal of the pulse repetition period PRI of the radar transmission wave, and F₂Is the spatial frequency normalized by the reciprocal of the arrangement interval d of the element antennas, the target signal y after sampling is_T(K₀, M, n) two-dimensional Fourier transform Y_T(F₁, F₂; K₀) Is as shown in equation (8).
(Equation 5)

Here, δ (a, b) is a two-dimensional delta function, δ (a, b) = 1 only when a = b = 0, and δ (a, b) when a and b are other values. , B) = 0.
[0012]
FIG. 15 shows the target signal y._T(K₀, M, n) two-dimensional Fourier transform Y_T(F₁, F₂; K₀FIG. 7) is a diagram showing the amplitude of a Doppler frequency F in a range bin when a target exists in the range bin.₁-Spatial frequency F₂The spectrum of the impulse is impulse-shaped on the two-dimensional frequency plane, and the position of the impulse is a position corresponding to the target Doppler frequency and the incident angle.
[0013]
Second, the Doppler frequency F of the interference wave component₁-Spatial frequency F₂The two-dimensional spectrum will be described. Since the received signal r (t) of the interference wave is irrelevant to the transmission signal, the received signal of each of the element antennas 1-n of the interference wave is as shown in Expression (9).
(Equation 6)

Where f₀Is the Doppler frequency determined by the relative speed between the interference wave source and the array antenna 11.
[0014]
Then, the received signal of the interference wave is sampled and the range bin k₀(Interest signal need not exist)_J(K₀, M, n), the range bin is k₀Therefore, this interference signal becomes a two-dimensional signal relating to the hit number m and the element number n, and is as shown in Expression (10). That is, the interference signal is a variable-separable two-dimensional sine wave for two variables, the hit number m and the element number n.
(Equation 7)

[0015]
Next, this interference signal y_J(K₀, M, n) is a variable-separated type, and its two-dimensional Fourier transform Y_J(F₁, F₂; K₀) Is the product of the one-dimensional Fourier transform of each variable part as shown in equation (11). That is, r (mPRI + k₀T + t₀) Exp (j2πf₀(MPRI + k₀T + t₀)) One-dimensional Fourier transform (frequency variable is F₁) And one-dimensional Fourier transform of exp (j2π (n-1) (d / λ) sin θ) (frequency variable is F₂).
(Equation 8)

[0016]
Note that in equation (11), k₀Are omitted. Also, R (F₁−f₀PRI) is the Fourier transform of r (t) sampled at PRI intervals,₀It has been translated by PRI.
[0017]
FIG. 16 shows the interference signal y._J(K₀, M, n) two-dimensional Fourier transform Y_J(F₁, F₂; K₀FIG. 4 is a diagram showing the amplitude of an interference signal y._J(K₀, M, n) have a straight line F₂= (D / λ) sin θ. Since the interference wave is not related to the distance from the array antenna 11, a straight line F₂= (D / λ) sin θ.
[0018]
Third, the Doppler frequency F of the ground clutter component₁-Spatial frequency F₂The two-dimensional spectrum will be described. The two-dimensional spectrum of the received signal of the ground clutter differs depending on the moving direction of the array antenna 11. Here, the case where the array antenna 11 is at the nose of an aircraft, for example, and the antenna is moving in the broadside direction of the array antenna 11, that is, the case of forward looking will be described.
[0019]
FIG. 17 is a diagram showing a coordinate system in a space where the array antenna 11 exists. For the i-th reflection point serving as a clutter reflection source on the xy plane (ground or sea surface) in FIG._i, Ψ_i, Θ_i, The distance R from the array antenna 11 to the i-th clutter reflection point_iIs defined as shown in FIG. H is the height of the array attendant 11 from the xy plane.
[0020]
In the case of forward looking, assuming that the array antenna 11 moves at a speed v in the y-axis direction in FIG._iIs as shown in Expression (12), and the Doppler frequency f due to this reflection point is_{d i}Is as shown in Expression (13).
(Equation 9)

[0021]
Then, after transmitting the transmission signal of the radar transmission wave, τ_iLater, the distance from the array antenna 11 to the clutter reflection point is R_iAssuming that a reflection signal from the i-th reflection point is received, τ_i= 2R_i/ C, and the received signal x of the clutter by each element antenna 1-n from this reflection point_n ^(I)(T) is as shown in equation (14).
(Equation 10)

Where C_iIs the reflection coefficient, the distance R to the clutter reflection point_i, Is a coefficient based on the transmission antenna pattern.
[0022]
Then, the received signal of the clutter of the equation (14) is sampled, and the distance R to the clutter reflection point is sampled._iRange bin k corresponding to₀Signal of y_FC ^(I)(K₀, M, n), the range bin is k₀Therefore, this signal is a two-dimensional signal related to the hit number m and the element number n, and is as shown in Expression (15). That is, this signal is a variable-separable two-dimensional sine wave for two variables of hit number m and element number n. Expression (13) is used in deriving Expression (15).
[Equation 11]

Where D_iIs a complex constant.
[0023]
Distance R to clutter reflection point_iThe received signal y of all clutter from_FC(K₀, M, n) is R_iIs the sum of the reflected signals from the reflection points at different positions at the same distance as that shown in the equation (16). That is, it is the sum of the two-dimensional sine waves of the variable separation type.
(Equation 12)

[0024]
And the received signal y of this clutter_FC(K₀, M, n) two-dimensional Fourier transform Y_FC(F₁, F₂; K₀) Is as shown in equation (17). From equation (17), the normalized Doppler frequency F of the received signal from the i-th reflection point₁And the normalized spatial frequency F₂Is the angle θ between the array antenna 11 and the position of the i-th reflection point._iAs shown in the equation (18),
(Equation 13)

[0025]
Since the clutter is incident from various angles, the Doppler frequency F of the ground clutter in a particular range bin₁-Spatial frequency F₂The two-dimensional spectrum with respect to_iAnd sin θ_iIs given by equation (19) in which Equation (19) is a normalized Doppler frequency F₁-Normalized normalized spatial frequency F₂Represents an ellipse on a plane. That is, the moving speed v of the element antenna 1-n, the height H from the ground or the sea surface and the arrangement interval d, the wavelength λ of the radar transmission wave and the pulse repetition period PRI, and the distance R to the clutter reflection point_iA two-dimensional spectrum of the ground clutter appears on an ellipse having a major axis and a minor axis according to the above.
[Equation 14]

[0026]
Expression (19) is a relational expression for a specific range bin. For other range bins, the distance R to the clutter reflection point is_iIs changed, the diameter of the ellipse in the equation (19) changes depending on the range bin.
[0027]
FIG. 18 shows different range bins k₁, K₂, K₃FIG. 4 is a diagram showing the distribution of a two-dimensional spectrum of ground clutter with respect to the range bin k shown in FIG.₁, K₂, K₃The diameter of this ellipse changes according to.
[0028]
As described above, since the target signal, the interference wave component, and the clutter component have different distributions on the Doppler frequency-spatial frequency plane, by performing the time-space signal processing on the received signal, the clutter component Even if the Doppler frequency and the target Doppler frequency overlap, if the two-dimensional spectrum of the target signal in FIG. 15 does not overlap with the two-dimensional spectrum of the interference wave in FIG. 16 and the two-dimensional spectrum of the clutter component in FIG. The target signal can be extracted.
[0029]
Next, a conventional signal processing device that performs time-space signal processing for suppressing an interference wave component and a clutter component on a received signal will be described. FIG. 19 is a block diagram showing a configuration of a conventional signal processing device described in Non-Patent Document 1, for example.
[0030]
In FIG. 19, N element antennas 1-n (n = 1, 2,..., N) are arranged on a straight line at an interval d as an array antenna 11, and a receiver 2-n (n = 1, 2). ,..., N) are connected to the respective element antennas 1-n, amplify the received high-frequency signal and convert the frequency to an intermediate-frequency signal. The A / D converter 3-n (n = 1, 2,..., N) converts the output signal of the receiver 2-n to a digital intermediate frequency signal, and outputs a phase detector 4-n (n = 1, 2). ,..., N) convert the digital intermediate frequency signal into a digital in-phase signal and a digital quadrature signal. Further, based on the N signals from the phase detector 4-n, the unnecessary signal suppression adaptive filter 101 performs a filtering process for each range bin (or range gate) obtained by dividing the received signal in the distance direction. Suppress certain interference wave components and clutter components. The unnecessary signal suppression adaptive filter coefficient setting means 102 sets a filter coefficient for the unnecessary signal suppression adaptive filter to suppress the unnecessary signal component.
[0031]
In the unnecessary signal suppression adaptive filter 101 shown in FIG. 19, the delay unit 111 delays the signal by the pulse repetition period PRI of the radar transmission wave, and the N × (L−1) delay units 111 have N number of taps L. Construct a delay line circuit with taps. The multiplier 112 is a filter coefficient α (k, l (ell), n) (k = 1, 2,...) For suppressing unnecessary signal components adaptively set by the unnecessary signal suppression adaptive filter coefficient setting means 102. , K and K are the number of range bins or the number of range gates, and l (ell) = 0, 1,..., L-1, n = 1, 2,. , Or the signal from the delay unit 111. The adder 113 adds the output of the first-stage multiplier 112 or the output of the previous-stage adder 113 and the output of the multiplier 112, and the adder 114 calculates the sum of the outputs of the N-stage adders 113 in the last stage.
[0032]
Next, the operation will be described.
A signal received by each element antenna 1-n (n = 1, 2,..., N) of the array antenna 11 is converted into an intermediate frequency signal by a receiver 2-n (n = 1, 2,..., N). , And supplied to an A / D converter 3-n (n = 1, 2,..., N). The A / D converter 3-n converts the intermediate frequency signal into a digital signal and supplies it to a phase detector 4-n (n = 1, 2,..., N). The phase detector 4-n converts the digital intermediate frequency signal into a digital in-phase / quadrature signal u (k, m, n) (k is a range bin number, m is a pulse hit number, and n is an element number), and the unnecessary signal suppression adaptation is performed. Supply to filter 101.
[0033]
Unnecessary signal suppression adaptive filter 101 is supplied with N digital in-phase / quadrature signals u (k, m, n) (n = 1, 2,..., N) from phase detector 4-n, and taps It is input to a number L of N tapped delay lines. The signal travels through the tapped delay line at every pulse repetition period PRI, and the signal value at each tap and the filter coefficient α (k, l, k) are output by the multiplier 112 and the adder 113 connected to each tapped delay line. n) is performed, and the sum of the product-sum operation values calculated for each of the tapped delay lines is calculated by the adder 114 and output. The output signal z (k, m) at this time is as shown in Expression (20).
[Equation 15]

[0034]
As an algorithm for determining the filter coefficient value α (k, l, n) of the unnecessary signal suppression adaptive filter 101, for example, the maximum SNR (signal-to-noise power ratio, Is the sum of clutter, interference, and receiver noise). The maximum SNR method will be described.
[0035]
The correlation matrix of each delay device input / output signal of the unnecessary signal suppression adaptive filter 101 in FIG. 19 is R (different from R in equation (11)), the steering vector in the desired wave direction (radar transmission wave beam forming direction) is s, and Is a coefficient, the coefficient vector β (the range bin number k is fixed) composed of the filter coefficient α (k, l, n) of the unnecessary signal suppression adaptive filter 101 is obtained by Expression (21).
(Equation 16)

Here, the coefficient vector β is a one-dimensional arrangement of two-dimensional filter coefficients α (k, l, n) with a fixed range bin number k. At this time, the degree of freedom of the value of the filter coefficient to be determined for each range bin is (the number of taps L) × (the number of element antennas N). Therefore, when the number N of element antennas is increased, the number of filter coefficients α (k, l, n) increases in proportion to the number N of element antennas, and the calculation time of the filter coefficient α (k, l, n) increases. .
[0036]
In addition, when an iterative calculation type algorithm such as LMS (Least Mean Square) algorithm is used as an adaptive algorithm for the delay line circuit with taps as shown in FIG. 19, the filter coefficient α (k, l, n ) Tends to take a long time to converge. The processing in the unnecessary signal suppression adaptive filter 101 is performed for each range bin (k = 1, 2,..., K), including the control of the filter coefficient α (k, l, n). The correlation matrix R and the coefficient vector β have different values depending on the range bin number k.
[0037]
[Patent Document 1]
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[Non-patent document 4]
P. Jarske, Y .; Neuvo, S.M. K. Mitra, "A Simple Approach to the Design of the Linear Phase FIR Digital Filters with Variable Characteristics", Signal Processing, June 1988, Vol. 14, No. 4, p. 313-326
[0038]
[Problems to be solved by the invention]
Since the conventional signal processing device is configured as described above, when suppressing clutter components and interference wave components which are unnecessary signals by time-space signal processing, the filter coefficient α (k, l, When the number N of element antennas increases due to the large number of n), the load of signal processing for adaptively controlling the filter coefficient α (k, l, n) increases, and efficient calculation can be performed. There was a problem that it was difficult.
[0039]
Also, when an iterative calculation type algorithm that sequentially updates the filter coefficients is used, the calculation time until the filter coefficients α (k, l, n) converge becomes longer, and the convergence of the iterative calculation is slow. there were.
[0040]
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems, and has been made in consideration of a signal processing capable of efficiently calculating coefficients such as a filter coefficient for suppressing clutter components and interference wave components by time-space signal processing. It is an object to obtain a device and a digital filter used for the device.
[0041]
It is another object of the present invention to provide a signal processing device in which iterative calculation converges quickly even when an iterative calculation type algorithm is used.
[0042]
[Means for Solving the Problems]
The signal processing device according to the present invention is based on the moving speed of the element antenna, the height and arrangement interval from the ground or the sea surface, the wavelength and pulse repetition period of the radar transmission wave, and the distance to the clutter reflection point corresponding to the range bin, It is provided with coefficient setting means for setting a filter coefficient.
[0043]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described.
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a signal processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. In FIG. 1, a moving object such as an aircraft moving at a speed v at a height H from the ground or the sea surface is illustrated. , N array element antennas 1-n (n = 1, 2,..., N) are arranged on a straight line at an interval d. The receiver 2-n (n = 1, 2,..., N) is connected to each of the element antennas 1-n, amplifies the received high-frequency signal, and converts the frequency into an intermediate-frequency signal. The A / D converter 3-n (n = 1, 2,..., N) converts the output signal of the receiver 2-n into a digital intermediate frequency signal, and outputs a phase detector 4-n (n = 1, 2). 2,..., N) convert the digital intermediate frequency signal into a digital in-phase signal and a digital quadrature signal.
[0044]
In FIG. 1, the sub-array signal selecting means 5 outputs a predetermined number N of sub-array signals from N received signals (ie, digital in-phase / quadrature signals from the phase detector 4-n)._sA plurality of I sets of sub-array signals are generated by selecting the received signals.
[0045]
Further, in FIG. 1, the beam forming / interference wave suppressor (interference wave component suppression means, first interference wave component suppression means) 6a is one of a plurality of I sets of sub-array signals (in this case, the first Sub-array signal)_sBased on the received signals, beam forming is performed in a desired wave direction, and when an interference wave component exists, a weighting factor for suppressing the interference wave component is adaptively calculated. A signal obtained by multiplying the received signal of the unit by a weighting factor is synthesized. Further, the beam forming / interference wave suppressor 6a sets an equivalent weight coefficient for suppressing the interference wave component supplied to the weighting combiner 7-i. A plurality of weighting combiners (interference wave component suppressing means, second interference wave component suppressing means) 7-i (i = 1,..., I-1) are used for the rest (I) of the plurality of I sets of sub-array signals. I-1) N constituting each set of sub-array signals_sA signal obtained by multiplying the received signal by the equivalent weighting coefficient set by the beam forming / interference wave suppressor 6a is synthesized.
[0046]
Further, in FIG. 1, a clutter suppression filter (clutter component suppression means) 8a as a digital filter uses a filter coefficient for each range bin obtained by dividing a received signal in a distance direction, to form a beam forming / interference wave suppressor 6a and a weighting combiner 7-. The clutter components included in the plurality of I signals calculated by i are suppressed. Clutter suppression filter coefficient setting means (coefficient setting means) 9 sets a filter coefficient for suppressing the clutter component of each range bin of the clutter suppression filter 8a.
[0047]
In the signal processing device shown in FIG. 19, the filter coefficients are described as coefficients for suppressing clutter components and interference wave components, which are unnecessary signals. However, in the first embodiment and the second embodiment described below. In Embodiment 4, the filter coefficient is a coefficient for suppressing clutter components, and the weight coefficient is described as a coefficient for suppressing interference wave components and a coefficient for performing beam forming.
[0048]
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the beam forming / interference wave suppressor 6a in FIG. 1. In FIG. 2, a weighting factor 21 is used to direct a main beam of the antenna pattern to a target direction.₁, A₂, ..., a_NSWith N constituting the sub-array signal_sThe multiplying unit 22 multiplies each of these signals, and the synthesizer 22 outputs N_sThe output signals of the book are combined. The adaptive weighting unit 23 has a weighting factor w for directing the zero point of the antenna pattern to the incident direction of the interference wave component.₁, W₂, ..., w_BWith N constituting the sub-array signal_sA predetermined B signal of the signals is multiplied by each to suppress the interference wave component. The combiner 24 combines the B output signals of the adaptive weight coefficient unit 23 and outputs the combined signal as an interference wave component, and the subtractor 25 subtracts the interference wave component that is the output signal of the combiner 24 from the output signal of the combiner 22. .
[0049]
Also, in FIG. 2, the adaptive weighting factor setting means 26 sets N_sA weighting coefficient w for directing the zero point of the antenna pattern in the incident direction of the interference wave component based on the B signals among the B signals and the output signal of the combiner 22.₁, W₂, ..., w_BIs adaptively calculated and supplied to the adaptive load coefficient unit 23. The equivalent load coefficient setting means 27 calculates the load coefficient a in the load coefficient unit 21.₁, ..., a_NsAnd the coefficient w in the adaptive load coefficient unit 23₁, ..., w_B, The equivalent weighting coefficient c weighted to the sub-array signal to suppress the interference wave component by the weighting combiner 7-i (i = 1,..., I-1)₁, ..., c_NsIs calculated and supplied to the weighting combiner 7-i.
[0050]
In addition, in the adaptive weighting coefficient unit 23 of FIG._sFrom the second to the (N_s−1) th signal is selected, but the first signal and the Nth signal are selected._sOf course, the third signal may be included as necessary. In addition, although the number may be smaller, it must be at least equal to or greater than the number of incident interference wave components.
[0051]
Thus, the beam forming / interference wave suppressor 6a of FIG. 2 is configured as a beam forming / interference wave suppressing device having an element space configuration that performs the same operation as the side lobe canceller, for example. That is, the main beam is directed in the incident direction of the known target signal (radar transmission wave beam forming direction), and the B signals of the Ns signals of the sub-array signal are used as reception signals of the auxiliary antenna to obtain side lobes. The received interference signal is reproduced, and the reproduced interference wave component is subtracted from the received signal to cancel the interference wave.
[0052]
Further, the beam forming / interference wave suppressor 6a in FIG. 2 is configured as a partial beam forming / interference wave suppressing device having an element space configuration that performs the same operation as the side lobe canceller as an example, but is not limited thereto. Not something. For example, a beam space configuration may be used. As described above, the adaptive algorithm in the beam forming / interference wave suppressor 6a is not particularly limited.
[0053]
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the weighting combiner 7-i of FIG. 1. In FIG. 3, the weighting factor unit 31 is equivalent to the weighting factor set by the equivalent weighting factor setting means 27 of the beam forming / interference wave suppressor 6a. Load coefficient c₁, ..., c_NsWith N constituting the sub-array signal_sEach of these signals is multiplied to suppress the interference wave component._sThe output signals of the book are combined.
[0054]
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of the clutter suppression filter 8a as the digital filter of FIG. In FIG. 4, a delay unit 41 delays a signal by a pulse repetition period PRI, and I × (L−1) delay units 41 constitute a delay line circuit with I taps having L taps. The multiplier 42 has a filter coefficient h (k, l (ell), i) set by the clutter suppression filter coefficient setting means 9 (k = 1, 2,..., K, K is the number of range bins or the number of range gates). , 1 (L) = 0, 1,..., L−1, i = 1, 2,..., I) are converted from the signal from the beam forming / interference wave suppressor 6a and the signal from the weighting combiner 7i. The signal or the signal from the delay unit 41 is multiplied to suppress clutter components. The adder 43 adds the output of the first-stage multiplier 42 or the output of the previous-stage adder and the output of the multiplier 42, and the adder 44 calculates the sum of the outputs of the I-stage adders 43 in the last stage.
[0055]
Next, the operation will be described.
First, a target signal reflected on a target by a pulse signal of a radar transmission wave transmitted from a transmitter (not shown) and other unnecessary signals are combined with N element antennas 1-n (n = 1, 1) constituting the array antenna 11. 2,..., N).
[0056]
The high-frequency signal received by each element antenna 1-n is amplified and frequency-converted by the receiver 2-n (n = 1, 2,..., N) to become an intermediate frequency signal. The A / D converters 3-n (n = 1, 2,..., N) convert those intermediate frequency signals into digital signals, and the phase detectors 4-n (n = 1, 2,...) , N) to provide a digital in-phase signal and a quadrature signal, which are supplied to the sub-array signal selecting means 5. The signal supplied to the sub-array signal selection means 5 is u (k, m, n), where k is a range bin number (k = 1, 2,..., K), and m is a pulse hit number (m = 1). , 2,..., M and M are the number of hits, and n is an element number (element antenna 1-n, receiver 2-n, A / D converter 3-n, reception system of phase detector 4-n). ).
[0057]
Next, the sub-array signal selecting means 5 converts a predetermined number N of the received signals u (k, m, 1) to u (k, m, N)._sThe received signals u (k, m, n) are selected and a plurality of I sets of sub-array signals X are selected._i(I = 1,..., I). Note that the i-th set of sub-array signals X_iN that constitutes_sX_i(K, m, 1),..., X_i(K, m, N_s).
[0058]
At this time, the sub-array signal selecting means 5 does not generate grating lobes, and N is selected as each sub-array signal._sEach sub-array signal X is set such that the interval pattern of the element numbers of the received signals is the same in all the sub-array signals and the phase center interval between the sub-array signals is the same._iN_sThe received signal u (k, m, n) is selected. For example, the interval between the element antenna 1-i and the element antenna 1- (i + 1) is set to 0.5 wavelength or less of the transmission wave, and the interval between the phase centers of the i-th sub-array and the (i + 1) -th sub-array is transmitted. No grating lobe is generated if the wave length is set to 0.5 wavelength or less.
[0059]
N_s+ I-1 ≦ N, for example, the sub-array signal X_iSelect In this example, the interval pattern is such that the intervals between the element numbers of the received signals constituting the sub-array signal are all 1.
First sub-array signal X₁
= ｛X₁(K, m, 1), x₁(K, m, 2), ..., x₁(K, m, N_s)｝
= ｛U (k, m, 1), u (k, m, 2),..., U (k, m, N_s)｝
Second sub-array signal X₂
= ｛X₂(K, m, 1), x₂(K, m, 2), ..., x₂(K, m, N_s)｝
= ｛U (k, m, 2), u (k, m, 3), ..., u (k, m, N_s+1)｝
Similarly, the i-th sub-array signal X_i
= ｛X_i(K, m, 1), x_i(K, m, 2), ..., x_i(K, m, N_s)｝
= ｛U (k, m, i), u (k, m, i + 1), ..., u (k, m, N_s+ I-1)｝ Finally, the I-th sub-array signal X_I
= ｛X_I(K, m, 1), x_I(K, m, 2), ..., x_I(K, m, N_s)｝
= ｛U (k, m, I), u (k, m, I + 1), ..., u (k, m, N_s+ I-1)｝
[0060]
Note that the combination of the received signals u (k, m, n) selected as the sub-array signal is not limited to this, and for example, N in which each interval between element numbers is 2_sThe sub-array signals may be configured by selecting the received signals of the book. Further, the first signal x of the i-th sub-array signal_iReceived signal u (k, m, n) selected as (k, m, 1)₁) Element number n₁And the first signal x of the (i + 1) th sub-array signal_{i + 1}Received signal u (k, m, n) selected as (k, m, 1)₂) Element number n₂May be separated by two or more, but it is necessary to pay attention to the generation of grating lobes. Therefore, it is preferable to use a selection method that does not generate grating lobes as described above.
[0061]
Next, the beamforming / interference wave suppressor 6a and the weighting combiner 7-i (i = 1,._iAre suppressed respectively. At this time, reception beam formation in the transmission direction of the radar transmission wave is also performed. Since the interval patterns of the element numbers of the received signals constituting all the sub-array signals are the same, the beamforming / interference-wave suppressor 6a sets one of the sub-array signals (in this case, the first sub-array signal) for one of the sub-array signals. Weight coefficient w based on adaptive processing for suppressing interference wave components₁, W₂, ..., w_BIs set, and the weighting factor of the weighting synthesizer 7-i is also calculated based on the result of the adaptive processing.₁, W₂, ..., w_BAnd the load coefficient a in the load coefficient unit 21_1,..._,a_NSLoad factor c derived from₁, ..., c_NsSet to be.
[0062]
Here, the operation of the beam forming / interference wave suppressor 6a shown in FIG. 2 and the weighting combiner 7-i shown in FIG. 3 will be described.
In FIG. 2, the first sub-array signal X₁N that constitutes_sFor each of these signals, a weighting factor a for directing the main beam of the antenna pattern in the incident direction of the known target signal (or the radar transmission wave transmission direction)₁, A₂, ..., a_NsIs multiplied, and the N of the weighting coefficient unit 21 is_sThe sum of the book output signals is calculated. Therefore, the sub-array signal X by the weight coefficient unit 21 and the combiner 22₁And load coefficient a₁, A₂, ..., a_NsY of the product-sum operation with₀(K, m, 1) is as shown in equation (22).
[Equation 17]

[0063]
Then, based on the sub-array signal and the output signal of the synthesizer 22, the adaptive weighting factor setting means 26 sets a weighting factor w for directing the zero point of the antenna pattern in the incident direction of the interference wave component.₁, W₂, ..., w_BIs adaptively calculated and supplied to the adaptive load coefficient unit 23. Note that the output signal of the combiner 22 is used for the adaptive processing because the weight coefficient w is determined by the SMI (Sample Matrix Inversion) method as described below.₁, ..., w_BIs calculated. Load coefficient w₁, ..., w_BWhen an adaptive algorithm of an iterative calculation type such as the LMS method for sequentially updating the SMI method is used instead of the SMI method, the output signal of the subtracter 25 is generally used instead of the output signal of the synthesizer 22.
[0064]
When the SMI method is used as in the beam forming / interference wave suppressor 6a shown in FIG. 2, the number of signals input to the adaptive weighting coefficient unit 23 is B, and the element numbers corresponding to those B signals are ｛I₁, I₂, ..., i_B｝, The adaptive weighting factor vector W shown in the equation (25) is calculated from the normal equation of the equation (24) based on the matrix A and the vector b defined in the equation (23), so that the weighting factor w₁, W₂, ..., w_BIs calculated. Here, in Equation (24), the superscript H represents a conjugate transpose.
(Equation 18)

[0065]
In equation (23), the signal of the last range bin (Kth range bin) in which the power of the received clutter component is relatively small and the influence of the clutter component on the adaptive weight calculation is small is used. It is also conceivable to use a range bin (range gate) or a specific hit signal.
[0066]
Then, the adaptive load coefficient unit 23 calculates the adaptively set load coefficient w.₁, W₂, ..., w_BWith N constituting the sub-array signal_sThe multiplication unit 24 multiplies each of the predetermined B signals of the book signals, and the combiner 24 calculates the sum of the B output signals of the adaptive weighting coefficient unit 23. Then, the subtractor 25 subtracts the output signal of the combiner 24 from the output signal of the combiner 22 and outputs the calculation result as the output signal y of the beam forming / interference wave suppressor 6a._a(K, m, 1). Therefore, the output signal y of the beam forming / interference wave suppressor 6a_a(K, m, 1) is as shown in equation (26).
[0067]
[Equation 19]

[0068]
The two-dimensional spectrum of the Doppler frequency-spatial frequency of the interference wave component appears parallel to the Doppler frequency axis while maintaining the same distance as the Doppler frequency axis regardless of the range bin.₁, W₂, ..., w_BUse
[0069]
Further, the equivalent load coefficient setting means 27 calculates the load coefficient a of the load coefficient unit 21.₁, ..., a_NsAnd the load coefficient w of the adaptive load coefficient unit 23₁, ..., w_B, The equivalent weighting factor c applied to the sub-array signal by the weighting combiner 7-i₁, ..., c_NsIs calculated according to equation (27), and is supplied to the weighting combiner 7-i. Where b is ｛i₁, I₂, ..., i_B.., B of｝, i_bIs the load coefficient w of the adaptive load coefficient unit 23_bIs the number of the signal that constitutes the sub-array signal multiplied by.
(Equation 20)

[0070]
In FIG. 3, the weighting combiner 7-i includes N_sEquivalent load coefficients c₁, ..., c_NsIs supplied to the load coefficient unit 31. The load coefficient unit 31 calculates the (i + 1) th sub-array signal X_{i + 1}Each signal x_{i + 1}(K, m, 1) to x_{i + 1}(K, m, N_s) Is the equivalent load coefficient c₁, ..., c_NsAre respectively multiplied to suppress the interference wave component. The synthesizer 32 is N of the load coefficient unit 31_s総 The sum of the output signals is output signal y of weighting combiner 7-i._aThe calculation is performed as (k, m, i + 1). Therefore, the output signal y of the weighting combiner 7-i_a(K, m, i + 1) is as shown in Expression (28).
[0071]
(Equation 21)

[0072]
Thus, the interference wave component of the received signal is suppressed by the beam forming / interference wave suppressor 6a and the weighting combiner 7-i, and the output signal y_a(K, m, 1) -y_a(K, m, I) is supplied to the clutter suppression filter 8a.
[0073]
In FIG. 1, the output signal y is output by the clutter suppression filter 8a._a(K, m, 1) -y_aA two-dimensional time-space filtering process is performed on (k, m, I) to suppress clutter components of the received signal. That is, the clutter suppression filter 8a can be said to be a kind of band rejection filter. In the beam forming / interference wave suppressor 6a and the weighting combiner 7-i, the interference wave component is suppressed but the clutter component is hardly suppressed. Therefore, the clutter component is suppressed by the clutter suppression filter 8a.
[0074]
The distribution of the clutter component on the two-dimensional frequency plane of the two-dimensional Doppler frequency-spatial frequency spectrum is represented by the moving speed v of the element antenna 1-n, the height from the ground or the sea surface as shown in Expression (19). H and the arrangement interval d, the wavelength λ of the radar transmission wave and the pulse repetition period PRI, and the distance R to the clutter reflection point_iSince the values are determined based on the known parameters, the clutter suppression filter 8a does not need to adaptively set the filter coefficient according to the received signal, and can set the filter coefficient deterministically.
[0075]
In FIG. 4, in the clutter suppression filter 8a, the signal y from the beam forming / interference wave suppressor 6a and the weighting combiner 7-i is output._a(K, m, 1) -y_a(K, m, I) is input to the I-tapped delay line circuit having L taps constituted by the delay unit 41, and the multiplier 42 performs clutter suppression for the signal value of each tap 1 (ell). The filter coefficients h (k, l (ell), i) set by the filter coefficient setting means 9 (k = 1, 2,..., K, K is the number of range bins or the number of range gates, i = 1, 2 ,..., I), and the adders 43 and 44 calculate the sum of the operation results of the multiplier 42 as the output z of the signal processing device._aCalculate as (k, m).
[0076]
Therefore, the output z of the signal processing device_a(K, m) is as shown in equation (29). Output signal z of the signal processing device_a(K, m) is a signal related to the range bin number k and the hit number m, and is a signal in which the interference wave component and the clutter component are suppressed, and the target detection process is executed based on this signal.
(Equation 22)

[0077]
In FIG. 1, the filter coefficient h (k, l (ell), i) of the clutter suppression filter 8a is calculated by the clutter suppression filter coefficient setting means 9 so that the region where the clutter component exists becomes a stop band. .
[0078]
FIG. 5 is a diagram showing desired characteristics of the clutter suppression filter 8a in the case of forward looking. That is, in the case of forward looking, the clutter component of Expression (19) indicated by a broken line in FIG._SBIs suppressed by the stop band. The diameter of the ellipse in the stop zone depends on the range bin number k. Note that the stop zone width F_SBIs preferably as narrow as possible within a range where clutter can be sufficiently suppressed. There is a trade-off relationship between the number I of the sub-array signals, the number L of taps of the clutter suppression filter 8a, the transition band width of the transition band between the pass band and the stop band, and the stop band attenuation of the clutter suppression filter 8a. .
[0079]
The clutter suppression filter coefficient setting means 9 calculates the filter coefficient h (k, l, i) of the clutter suppression filter 8a based on a known parameter such that a region where the spectrum of the clutter component is distributed is a stop band. These known parameters are, in the case of forward looking, the moving speed v of the element antenna 1-n, the height H and the arrangement interval d from the ground or the sea surface, the wavelength λ of the radar transmission wave, the pulse repetition period PRI, and the range bin number k. Distance R to the i-th reflection point for each_iIt is. Here, the arrangement interval d of the element antennas 1-n in Expression (19) is the phase center interval between the sub-arrays. In the case of forward looking, equation (19) gives the distance R to the clutter reflection point._iAnd this distance R_iDepends on the range bin number k, the filter coefficient is calculated for each range bin.
[0080]
Next, a specific calculation method of the filter coefficient h (k, l, i) of the clutter suppression filter 8a by the clutter suppression filter coefficient setting means 9 will be described. Here, a method of calculating the filter coefficient h (k, l, i) based on the window function method will be described. Since the case of side-looking is described in detail in Patent Document 1, the case of forward-looking will be described.
[0081]
Here, for calculating the filter coefficient of the clutter suppression filter 8a, a coefficient calculation method of a two-dimensional FIR (Finite Impulse Response) type band rejection digital filter can be used. Calculate the filter coefficient h (k, l, i) (k = 1, 2,..., K; calculated for each range bin k) of the two-dimensional FIR band rejection digital filter as shown in FIG. 5 by the window function method. For example, there is a method described in Non-Patent Document 2.
[0082]
As another method of obtaining the filter coefficient h (k, l, i) of the two-dimensional FIR band rejection digital filter, there is a method of obtaining the coefficient by frequency conversion. For example, the method described in Non-Patent Document 3 may be used. it can.
[0083]
Hereinafter, a method based on the window function method will be described. In the case of forward looking, the two-dimensional desired characteristic D of the clutter suppression filter 8a shown in FIG.^(K)(F₁, F₂) Is as shown in equation (30). The superscript k means that the desired characteristics are different depending on the range bin number k. In equation (30), the distance R to the clutter reflection point is_iDepends on the range bin number k, and thus is rewritten as R (k) which is a function of the range bin number k. Further, α in the equation (30) is not related to the filter coefficient α (k, l, n) shown in FIG.
[Equation 23]

Here, D in equation (30)^(K)(F₁, F₂When) is 0, the stop band in FIG. 5 is shown, and when 1), the pass band in FIG. 5 is shown. The transition area is D^(K)(F₁, F₂) Is neither 0 nor 1, and F in equation (30)_TBIs the transition zone width.
[0084]
An ideal two-dimensional impulse response is obtained by performing an inverse discrete Fourier transform on the two-dimensional desired characteristic shown in Expression (30). The filter coefficient of the two-dimensional FIR band rejection digital filter is obtained by terminating it with a window function. However, since it is difficult to specify the stopband attenuation and the like by the above-described calculation method, when the approximate stopband attenuation and the passband ripple are specified, a filter based on the window function method will be described below. Calculate coefficients.
[0085]
In this calculation method, the two-dimensional desired characteristic D^(K)(F₁, F₂) Is not replaced by equation (30), and the desired stop band width (F_SB), Transition band width, stop band attenuation, stop band width F corresponding to pass band ripple_SBOf the one-dimensional FIR type band rejection digital filter, and converts the frequency characteristic of the one-dimensional FIR type to the two-dimensional desired characteristic D^(K)(F₁, F₂). As the one-dimensional FIR type band rejection digital filter, a method using a digital filter having a real number of impulse responses (hereinafter referred to as a real coefficient filter) whose characteristics are symmetric with respect to frequency 0, and a one-dimensional FIR type high-pass digital filter on the frequency axis There is a method using a digital filter (hereinafter, complex coefficient filter) having a complex number of impulse responses obtained by the shift. First, a method of using a real coefficient filter as a one-dimensional FIR band rejection digital filter will be described.
[0086]
(1) When a real coefficient filter is used as a one-dimensional FIR band rejection digital filter
The one-dimensional FIR band rejection digital filter has an impulse response length of r (odd) at zero phase. Impulse response is p^(K)(-(R-1) / 2), p^(K)(-(R-1) / 2 + 1),. . . , P^(K)(-1), p^(K)(0), p^(K)(1),. . . , P^(K)((R-1) / 2), and its frequency response is p^(K)(F). Where the impulse response p^(K)(I) = p^(K)(-I). Also, the superscript (k) generally means that it differs depending on the range bin number k.
[0087]
Frequency response P of one-dimensional FIR band rejection digital filter^(K)(F) is as shown in equation (31). Where T_i(X) is an i-th order Chebyshev polynomial,₀(X) = 1, T₁(X) = x, T_i(X) = 2 × T_i-1(X) -T_i-2(X), T_i(Cos (y)) = cos (iy) (i = 2, 3,...).
(Equation 24)

[0088]
The frequency conversion performed by the equation (31) does not use the method of the related art 3 described in Patent Document 1. This is different from Patent Document 1. In the prior art document 3, the one-dimensional frequency F to the two-dimensional frequency F₁, F₂The form of the frequency conversion is
cos2πF → t (0,0) + t (1,0) cos2πF₁+ T (0,1) cos2πF₂+ T (1,1) cos2πF₁cos2πF₂
It is. The coefficient t of this frequency conversion (different from the time t shown in equation (2)) is obtained by approximating by repeating the calculation so as to fit the ellipse and performing optimization. Moreover, it is necessary to perform optimization according to the diameter of the ellipse. Since the diameter of the ellipse is different for each range bin, it is necessary to perform optimization for each range bin, which is not suitable for the use of the clutter suppression filter 8a. Therefore, in the first embodiment, optimization by iterative calculation is not performed at the time of frequency conversion, and the center of the elliptical stop band shown in FIG.₁Axis and spatial frequency F₂Based on the intersection with the axis, a frequency conversion that is analytically obtained with respect to the equation (31) is performed, so that a different filter coefficient h (k, l, i) is efficiently calculated for each range bin.
[0089]
It has already been mentioned that the two-dimensional spectrum of ground clutter in the case of forward looking is distributed on an ellipse. The equation of the ellipse is shown again in equation (32). This ellipse is the moving speed v of the element antenna 1-n, the height H from the ground or the sea surface and the arrangement interval d, the wavelength λ of the radar transmission wave and the pulse repetition period PRI, and the clutter reflection point corresponding to the range bin number k. Is determined by the distance R (k). And these values are known quantities at that moment. When Expression (32) is represented by Expression (33) of the most general ellipse, a value of 1/2 of the length of the minor axis and the major axis of the ellipse is represented by Expression (34). Since the half value of the length of the short axis and the length of the long axis of the ellipse differ depending on the range bin number k, they are expressed as functions a (k) and b (k) of k. From Expression (34), the value of a (k) / b (k) does not depend on the range bin number k.
(Equation 25)

[0090]
The frequency conversion applied to equation (31) is performed as in equation (35) using a (k) and b (k) in equation (34). There is no variable determined by approximation on the right side of equation (35). Further, c (k) is a constant depending on the range bin number k, which will be described later. The two-dimensional frequency characteristic after the frequency conversion, that is, the two-dimensional desired characteristic to which the window function method is applied is represented by Expression (36).
(Equation 26)

[0091]
FIG. 6 is a conceptual diagram for obtaining desired characteristics of a two-dimensional FIR band rejection digital filter from a one-dimensional FIR band rejection digital filter (real coefficient filter). FIG. 6A shows the frequency characteristic of the one-dimensional FIR band rejection digital filter (real coefficient filter) of equation (31), and FIG. 6B shows the two-dimensional FIR type band rejection digital filter for applying the window function method. FIG. 26 is a diagram showing desired characteristics (equation (36)) of FIG. A (k) shown in FIG. 6B is the center of the stop band and the Doppler frequency F shown in the equation (33).₁Where b (k) is the center of the stopband and the spatial frequency F shown in equation (33).₂This is the intersection with the axis.
[0092]
Doppler frequency F₁The number of grid points for N₁And the spatial frequency F₂The number of grid points for N₂The two-dimensional desired characteristic D shown in Expression (36)^(K)(F₁, F₂) At equally spaced frequency grid points (N₁× N₂Point), a frequency response value is calculated, and a signal obtained by performing a two-dimensional inverse discrete Fourier transform on the value is expressed as h_D ^(K)(N₁, N₂). Note that the signal h_D ^(K)(N₁, N₂) Is (n₁, N₂) = (0,0) and −N₁/ 2 ≦ n₁<N₁/ 2 and -N₂/ 2 ≦ n₂<N₂/ 2 range.
[0093]
The number of grid points N₁Is at least twice the number of hits M and the number of grid points N₂Is at least twice the number I of sets of sub-array signals. Also, the number of grid points N₁, N₂Are each a power of two, the two-dimensional inverse fast Fourier transform can be used instead of the two-dimensional inverse discrete Fourier transform.
[0094]
Then, the filter coefficient h (k, l, i) of the clutter suppression filter 8a is expressed by h as shown in Expression (37)._D ^(K)(N₁, N₂) With an appropriate window function. The number I of pairs of sub-array signals and the number L of taps of the clutter suppression filter 8a are odd. W in equation (37)₁(N), w₂(N) is an appropriate one-dimensional window function, and has a center at n = 0. w₁The length of (l- (L-1) / 2) (i.e., the number of (l- (L-1) / 2) whose value is not 0) is L and w₂It is assumed that the length of ((I + 1) / 2-i) is I.
[Equation 27]

[0095]
According to the equation (37) obtained in this way, the clutter suppression filter coefficient setting means 9 calculates the filter coefficient h (k, l, i) of the clutter suppression filter 8a and supplies it to the clutter suppression filter 8a.
[0096]
Here, equation (35) will be described. Equation (38) is obtained from the elliptic equation (33). A in equation (38)²(K) b²(K) to F²/ C²By replacing with (k), equation (35) is obtained.
[Equation 28]

[0097]
Next, how to determine c (k) will be described. FIG. 6A is a diagram schematically illustrating characteristics of a one-dimensional FIR type band rejection digital filter (real coefficient filter). F₀(K) is the center of the stopband. Here, the one-dimensional frequency denoted by A is (F₁, F₂) = (0.5,0.5), the F-band of the one-dimensional FIR type band rejection digital filter₀The stop band of (k) and the transition region having a higher frequency (F in FIG. 6A)_eIs mapped to almost the entire outside of the ellipse in equation (33), and the obtained two-dimensional characteristic hardly shows a passband. In order for the pass band to appear outside the ellipse of equation (33), the one-dimensional frequency indicated by B in FIG.₁, F₂) = (0.5,0.5). A larger one-dimensional frequency is (F₁, F₂) = (0.5,0.5), then the one-dimensional frequency 1-F₀The transition region and stop band near (k) are (F₁, F₂) = (0.5, 0.5), and a transition band and a stop band appear in a region that should be a pass band. Here, the transition band shown in FIG. 6B is between the pass band and the stop band, and is a band in which the amplitude value shown in FIG.
[0098]
As shown in FIG. 6A, the larger passband end frequencies A and F of the one-dimensional FIR type band rejection digital filter are used.₀The difference from (k) is F_eThen, the one-dimensional frequency indicated by B is 1-F₀(K) -F_eBecomes This one-dimensional frequency is (F₁, F₂) = (0.5,0.5), the stopband becomes (F₁, F₂) = (0.5,0.5). Therefore, the restriction of Expression (39) is required. One-dimensional frequency F₀Since (k) is mapped to the ellipse (center of the stopband) in equation (33), equation (40) can be obtained. From Expressions (39) and (40), Expression (41) is obtained. The larger the value of c (k) in equation (41), the better, and it is desirable to use the value of the equal sign.
[0099]
(Equation 29)

[0100]
F in equation (41)_eThe value of must be determined in advance. This is equal to or greater than the sum of the transition band width of the one-dimensional FIR type band rejection digital filter and 1/2 of the stop band width.
[0101]
When c (k) is determined, the stopband center frequency F of the one-dimensional FIR band-stop digital filter is obtained from Expression (40).₀(K) can be determined by equation (42). This is a different value depending on the range bin number k. F₀If the value of (k) does not change much with the range bin number k, the F for the previous range bin number k-1₀The value of (k-1) may be used as it is. In that case, it is not necessary to newly calculate the filter coefficient of the clutter suppression filter 8a for the range bin number k, and the filter coefficient for the previous range bin number k-1 may be used as it is.
[Equation 30]

[0102]
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of the setting process of the filter coefficient h (k, l, i) of the clutter suppression filter coefficient setting means 9 when a real coefficient filter is used as the one-dimensional FIR band rejection digital filter. In FIG. 7, steps ST2, ST4, ST5, and ST9 are steps that are not included in the related art.
[0103]
In step ST1, the range bin number k is set to 1. In step ST2, the moving speed v of the element antenna 1-n, the height H from the ground or the sea surface and the arrangement interval d, the wavelength λ of the radar transmission wave, the pulse repetition period PRI, and the clutter reflection point corresponding to the range bin number k are determined. From the distance R (k) and the preset stop band width and transition band width of the one-dimensional FIR band rejection digital filter (real coefficient filter), the stop band center frequency F of the one-dimensional FIR band rejection digital filter is obtained.₀(K) is calculated from equations (34), (41), and (42). In step ST3, if the range bin number k = 1, the process proceeds to step ST8, and if not k = 1, the process proceeds to step ST4.
[0104]
In step ST4, the stopband center frequency F calculated in step ST3₀(K) and stopband center frequency F at the previous range bin number k-1₀The absolute value of the difference of (k-1) and a predetermined threshold value F_thsd| F₀(K) -F₀(K-1) | <F_thsdIf so, the process proceeds to step ST5; otherwise, the process proceeds to step ST8.
[0105]
In step ST5, the filter coefficient h (k-1, l, i) of the previous range bin number k-1 is applied as the filter coefficient h (k, l, i) of the clutter suppression filter 8a at the range bin number k. In step ST6, if k = K (the number of range bins), the calculation of the filter coefficient ends. Otherwise, it proceeds to step ST7. In step ST7, the range bin number k is incremented by 1, and the process returns to step ST2 to start calculating a filter coefficient for the next range bin.
[0106]
In step ST8, the stop band center frequency F₀A one-dimensional FIR band rejection digital filter having an odd impulse response length (k) is designed. Here, a zero-phase impulse response is obtained from the linear-phase impulse response. That is, the impulse response p in equation (31)^(K)Determine (i).
[0107]
In step ST9, the frequency conversion of the equation (35) is performed on the frequency characteristic (equation (31)) of the designed one-dimensional FIR band rejection digital filter. That is, the center of the elliptical stop band and the Doppler frequency F shown in FIG.₁Intersection a (k) with axis and spatial frequency F₂Frequency conversion is performed based on the intersection point b (k) with the axis.
[0108]
In step ST10, the desired characteristic D in the two-dimensional frequency domain shown in equation (36) obtained in step ST9.^(K)(F₁, F₂) For F₁, F₂Calculate the frequency response values at the sample points on the grid points for both frequency variables. Here, in an actual operation, steps ST9 and ST10 are performed together. That is, the frequency response value of Expression (36) may be calculated immediately.
[0109]
In step ST11, the frequency response value on the two-dimensional frequency plane obtained in step ST10 is subjected to two-dimensional inverse discrete (high-speed) Fourier transform to obtain a desired two-dimensional impulse response h._D ^(K)(N₁, N₂Get)
[0110]
In step ST12, the desired two-dimensional impulse response h obtained in step ST11_D ^(K)(N₁, N₂) Is truncated by a window function as shown in Expression (37) to obtain a filter coefficient h (k, l, i) of the clutter suppression filter 8a. Here, the number of truncated terms is the number I of pairs of sub-array signals and the number L of taps of the clutter suppression filter 8a. In step ST13, if k = K (the number of range bins), the calculation of the filter coefficient ends. Otherwise, the process proceeds to step ST14, in which the range bin number k is incremented by 1, and the process returns to step ST2, where calculation of the filter coefficient for the next range bin k + 1 is started.
[0111]
By the way, the center frequency F of the stop band of the one-dimensional FIR band rejection digital filter to be designed (calculating the impulse response)₀(K) is given by equation (42), and differs for each range bin number k except when the filter coefficient of the clutter suppression filter 8a of the previous range bin number k-1 is used as it is. Therefore, the one-dimensional FIR band rejection digital filter often needs to be designed for each range bin number k.
[0112]
As shown in Non-Patent Document 4, one-dimensional one-dimensional FIR digital filter serving as one base is optimally designed, and one-dimensional FIR digital filters having different cutoff frequencies are changed by changing a small number of parameters based on the coefficients. FIR digital filters can be designed.
[0113]
If this is applied to the design of the one-dimensional FIR type band rejection digital filter of the present invention, the number of times of substantially optimally designing the one-dimensional FIR type band rejection digital filter having a different stop band center frequency for each range bin number k is greatly increased. Can be reduced.
[0114]
(2) When a complex coefficient filter is used as a one-dimensional FIR band rejection digital filter
The form of the frequency transform is the same as equation (35), obtained analytically, and does not require optimization. However, the value is different from the method of determining c (k).
FIG. 8 is a conceptual diagram for obtaining desired characteristics of a two-dimensional FIR band rejection digital filter from a one-dimensional FIR type high-pass digital filter. As shown in FIG. 8A, a one-dimensional FIR type high-pass digital filter having a wide pass band having a stop band near a frequency of 0 is applied to the F axis on the frequency axis.₀When the shift is performed by (k), as shown in FIG.₀A (k) one-dimensional FIR band rejection digital filter (complex coefficient filter) is obtained. However, the impulse response is a complex number. In this one-dimensional FIR band rejection digital filter (complex coefficient filter), no rejection band appears when 0.5 <F <1. Therefore, in the case where a characteristic as shown in FIG. 8B is used as a characteristic for frequency conversion, there is no restriction as in Expression (39).
[0115]
Although the way of determining c (k) is not unique, for example, the one-dimensional frequency F = 0.5 is mapped to 0.5 of the two-dimensional frequency axis corresponding to the minor axis of the ellipse. That is, F₁If the axis is the minor axis of the ellipse, (F₁, F₂) = (0.5,0) (F₂If the axis is the minor axis of the ellipse, (F₁, F₂) = (0,0.5)), the expression (43) is used to obtain the expression (43). Therefore, c (k) is as shown in Expression (44). From this, the frequency conversion of equation (35) becomes equation (45). This frequency conversion does not depend on the range bin number k. From equations (42) and (44), the stopband center frequency F of the one-dimensional bandstop digital filter₀(K) is as shown in equation (46).
[0116]
(Equation 31)

[0117]
The impulse response of the one-dimensional FIR type high-pass digital filter is represented by p (-(r-1) / 2), p (-(r-1) / 2 + 1), ..., p (-1), p (0), , p ((r-1) / 2), and the frequency response is P (F). p (i) = p (-i), which is a real number. The characteristics do not differ for each range bin number k. P (F) is as shown in equation (47). This is expressed as F on the frequency axis.₀Frequency response P 'when shifted by (k)^(K)(F) is as shown in equation (48). This differs for each range bin number k. D in Expression (49) obtained by performing frequency conversion of Expression (48) on Expression (48)^(K)(F₁, F₂) Is a two-dimensional desired characteristic in the window function method. D^(K)(F₁, F₂) Is schematically shown in FIG. 8 (c).
[0118]
(Equation 32)

[0119]
When a complex coefficient filter is used as the one-dimensional FIR type band rejection digital filter, the one-dimensional FIR type band rejection digital filter which must be designed for each range bin number k is one one-dimensionally compared to the case where a real coefficient filter is used. The FIR type high-pass digital filter has an advantage that it can be obtained very easily as shown in equation (48).
[0120]
FIG. 9 is a flowchart showing the flow of the setting process of the filter coefficient h (k, l, i) of the clutter suppression filter coefficient setting means 9 when a complex coefficient filter is used as the one-dimensional FIR band rejection digital filter. Although there is no significant change from the flowchart of FIG. 7, the operation in the individual steps is slightly changed. Step ST8 in FIG. 7 is no longer necessary, and the jump to step ST8 in FIG. 7 is a jump to step ST9a in FIG. Step ST0 is provided before step ST1. Since the operation of step ST0 is common to all range bin numbers k, it is performed first. In FIG. 9, steps ST2a, ST4, ST5, and ST9a are steps that are not included in the related art.
[0121]
In step ST0, a one-dimensional FIR high-pass digital filter having an odd impulse response length is designed. Here, the impulse response is calculated in advance by a design program, and this is stored in a memory (not shown) inside the clutter suppression filter coefficient setting means 9. The stopband width is equal to the stopband of a one-dimensional FIR band rejection digital filter (complex coefficient filter). The process in step ST1 is the same as the process in step ST1 in FIG.
[0122]
In step ST2a, the moving speed v of the element antenna 1-n, the height H from the ground or the sea surface and the arrangement interval d, the wavelength λ of the radar transmission wave, the pulse repetition period PRI, and the clutter reflection point corresponding to the range bin number k. From the distance R (k), the stop band center frequency F of the one-dimensional FIR type band stop digital filter₀(K) is calculated from equation (46).
[0123]
The processing in steps ST3 to ST7 is the same as the processing in steps ST3 to ST7 in FIG. However, if k = 1 in step ST3, the process proceeds to step ST9a, and | F in step ST4.₀(K) -F₀(K-1) | <F_thsdIf not, the process proceeds to step ST9a. In step ST9a, the frequency conversion of equation (45) is performed on the frequency characteristics (equation (48)) of the one-dimensional FIR band rejection digital filter obtained from the one-dimensional FIR high-pass digital filter. That is, the center of the elliptical stop band and the Doppler frequency F shown in FIG.₁Intersection a (k) with axis and spatial frequency F₂Frequency conversion is performed based on the intersection point b (k) with the axis.
[0124]
In step ST10a, the desired characteristic D in the two-dimensional frequency domain represented by equation (49) obtained in step ST9a^(K)(F₁, F₂) For F₁, F₂Calculate the frequency response values at the sample points on the grid points for both frequency variables. In an actual operation, steps ST9a and ST10a are performed together, that is, the frequency response value of equation (49) may be calculated immediately. The processing in steps ST11 to ST14 is the same as the processing in steps ST11 to ST14 in FIG.
[0125]
Here, the calculation amount of the clutter suppression filter coefficient setting means 9 will be described.
Main operations in the operation of the clutter suppression filter coefficient setting means 9 are as follows.
I. Coefficient p in equation (36)^(K)(I) or setting of coefficient p (i) in equation (49)
B. Two frequency variables F₁, F₂Of equation (36) or equation (49) on grid points
C. 2D inverse Fourier transform of the result
It is.
[0126]
Regarding the operation amount of the above (a), the coefficient p of the equation (36)^(K)(I) can be analytically calculated from the impulse response of one suitable digital filter obtained in advance. The amount of calculation for this is proportional to the impulse response length r of the one-dimensional FIR band rejection digital filter, but the amount of calculation itself is very small. Since the coefficient p (i) of the equation (49) may be obtained in advance and stored in a storage unit (not shown) inside the clutter suppression filter coefficient setting unit 9, the amount of calculation is substantially close to zero. .
[0127]
The above two frequency variables F₁, F₂The computation amount of the equation (36) or the equation (49) on the lattice point is proportional to the number of lattice points, but does not depend on the number N of element antennas 1-n or the number L of taps. However, the number of grid points for each frequency variable must be greater than the number L of taps and the number N of element antennas 1-n.
[0128]
Assuming that the inverse fast Fourier transform is used for the two-dimensional inverse Fourier transform described in (c) above, the amount of calculation is almost proportional to the number of grid points (not to the point of being proportional to the square). It does not depend on the number of taps L.
[0129]
As described above, the amount of calculation of the filter coefficient in the first embodiment is not proportional to the cube of (the number N of element antennas 1-n) × (the number of taps L) unlike the related art. It is much less than in comparison.
[0130]
In the calculation of the two types of filter coefficients of the clutter suppression filter 8a by the clutter suppression filter coefficient setting means 9 described above, as shown in steps ST4 and ST5, the one-dimensional FIR band rejection digital filter depends on the difference of the range bin number k. Stopband center frequency F₀If (k) does not change much, the filter coefficient of the clutter suppression filter 8a is set to be the same as that of the previous range bin number k-1, but this is not the case. If the center of the rejection band itself does not differ much from the previous range bin number k-1, the filter coefficient of the clutter suppression filter 8a may be the same as that of the previous range bin number k-1. For example, if the absolute value of the difference between a (k) and b (k) in equation (34) is smaller than a predetermined threshold value, respectively, The filter coefficient of the suppression filter 8a may be the same as that of the previous range bin number k-1.
[0131]
In the first embodiment, the equivalent load coefficient c calculated by the beam forming / interference wave suppressor 6a is used.₁, ..., c_NsIs supplied to the weighting combiner 7-i, but the same as the beam forming / interference wave suppressor 6a may be provided instead of the weighting combiner 7-i.
[0132]
As described above, according to the first embodiment, in the case of forward looking, a two-dimensional FIR band rejection digital filter having an elliptical stop band is used as the clutter suppression filter 8a, and the filter coefficient For the calculation, a window function method is used in which the two-dimensional characteristic obtained by frequency-converting the frequency characteristic of the one-dimensional FIR band-stop digital filter is used as the desired characteristic. It is not necessary to repeat the calculation, and it is obtained analytically based on the intersection of the center of the elliptical stop band with the Doppler frequency axis and the spatial frequency axis. Therefore, the amount of calculation of the filter coefficient is not proportional to the cube of (the number N of element antennas 1-n) × (the number of taps L) unlike the conventional case, and the amount of calculation of the filter coefficient can be significantly reduced. Thus, the effect that the filter coefficient can be calculated efficiently can be obtained.
[0133]
Also, according to the first embodiment, the center frequency of the stop band of the one-dimensional FIR band rejection digital filter corresponding to the current range bin number k and the one-dimensional FIR band rejection corresponding to the previous range bin number k-1. If the difference between the stop band center frequencies of the digital filter is smaller than a predetermined threshold value, or if the center of the stop band of the desired characteristic of the two-dimensional FIR type band rejection digital filter is not much different from the previous range bin number k-1. By using the filter coefficient corresponding to the previous range bin number k-1 as it is, an effect is obtained that the filter coefficient can be efficiently calculated.
[0134]
Further, according to the first embodiment, beam forming / interference wave suppressor 6a includes a plurality of predetermined N-channel signals forming a set of sub-array signals._sA weighting factor w for forming a beam in a predetermined direction based on the received signal of the book and suppressing an interference wave component.₁, ..., w_BIs adaptively set, and an equivalent weighting factor c for suppressing the interference wave component supplied to the weighting combiner 7-i.₁, ..., c_NsAnd the clutter suppression filter coefficient setting means 9 determines the moving speed v of the element antenna 1-n, the height H from the ground or the sea surface and the arrangement interval d, the wavelength λ of the radar transmission wave, the repetition period PRI, and the range bin. By setting a filter coefficient for suppressing the clutter component supplied to the clutter suppression filter 8a based on the distance R (k) to the corresponding clutter reflection point, the load coefficient and the filter coefficient are adaptively set. Is the weighting factor w of the spatial element without the temporal element₁, ..., w_B, And the number of adaptively set coefficients is much smaller than that of the conventional signal processing apparatus, and the number N of signals constituting the sub-array signal is N_sAbout the same number of load factors w₁, ..., w_BTherefore, even when the number of element antennas increases, the time required for controlling the load coefficient and the filter coefficient can be reduced, and the effect of efficiently calculating the load coefficient and the filter coefficient can be obtained.
[0135]
Further, according to the first embodiment, the coefficient set adaptively is a weighting factor w of a spatial element having no temporal element.₁, ..., w_BThat is, since there is no filter coefficient including a temporal element as in the conventional unnecessary signal suppression adaptive filter 101 shown in FIG. 19, an iterative calculation type algorithm such as an LMS algorithm is used for the adaptive algorithm. In such a case, the effect that the convergence of the iterative calculation is fast is obtained.
[0136]
Embodiment 2 FIG.
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a signal processing device according to Embodiment 2 of the present invention, in which the order of beam forming / interference wave suppression processing and clutter suppression processing of the signal processing apparatus according to Embodiment 1 is changed. is there.
[0137]
In FIG. 10, a clutter suppression filter (clutter component suppression means) 8b-i (i = 1, 2,..., I) as a digital filter forms a plurality of I sets of sub-array signals using filter coefficients for each range bin. N_sThe clutter components included in the book reception signal are suppressed. The clutter suppression filter coefficient setting means (coefficient setting means) 9 sets the filter coefficient for suppressing the clutter component of each of the range bins of the clutter suppression filter 8b-i, as in the first embodiment, to the moving speed of the element antenna 1-n. v, the height H from the ground or the sea surface and the arrangement interval d, the wavelength λ of the radar transmission wave and the repetition period PRI, and the distance R (k) to the clutter reflection point corresponding to the range bin.
[0138]
In FIG. 10, a beam forming / interference wave suppressor (interference wave component suppressing means) 6b forms a beam in a desired wave direction, and interferes with I output signals of the I clutter suppression filters 8b-i. Weighting factor w for suppressing wave components₁, ..., w_BIs adaptively set to suppress the interference wave component. The other components in FIG. 10 are the same as those in FIG. 1 of the first embodiment, and a description thereof will not be repeated.
[0139]
Next, the operation will be described.
The array antenna 11, the receiver 2-n, the A / D converter 3-n, the phase detector 4-n, and the sub-array signal selecting means 5 operate in the same manner as in the first embodiment. The sub-array signal selecting means 5 does not generate grating lobes, and N is selected as each sub-array signal._sIn order to make the interval pattern of the element numbers of the received signals of all the sub-array signals the same,_sThe received signals u (k, m, n) are converted into a set of sub-array signals x_i(K, m, n). Unlike the first embodiment, the phase center intervals between the sub-array signals need not be the same at this time.
[0140]
Sub-array signal x_i(K, m, n) (i = 1, 2,..., I) are supplied to the clutter suppression filter 8b-i having the same filter coefficient set by the clutter suppression filter coefficient setting means 9. The internal configuration of the clutter suppression filter 8b-i has N elements._sThis is the same as FIG. 4 of the first embodiment except that Each of the clutter suppression filters 8b-i performs the clutter suppression processing similarly to the clutter suppression filter 8a of the first embodiment, and outputs the output signal y_b(K, m, 1) -y_b(K, m, I) are supplied to the beam forming / interference wave suppressor 6b. The output signal of the clutter suppression filter 8b-i is as shown in Expression (50).
[Equation 33]

[0141]
The operation of the clutter suppression filter coefficient setting means 9 is the same as that of the first embodiment except that the number of filter coefficients is different, the moving speed v of the element antenna 1-n, the height H from the ground or the sea surface, and the arrangement interval. d, a filter coefficient is set based on the wavelength λ of the radar transmission wave, the repetition period PRI, and the distance R (k) to the clutter reflection point corresponding to the range bin.
[0142]
Output signal y of clutter suppression filter 8b-i_bIn (k, m, i) (i = 1, 2,..., I), the clutter component is already suppressed, but the interference wave component is still included. Then, the output signal y of the clutter suppression filter 8b-i is next generated by the beam forming / interference wave suppressor 6b._b(K, m, 1) -y_bThe interference wave component included in (k, m, I) is suppressed. Here, beam formation in the desired wave incident direction (radar transmission wave transmission direction) is also performed.
[0143]
The internal configuration of the beam forming / interference wave suppressor 6b is the same as that of the beam forming / interference wave suppressor 6a of the first embodiment shown in FIG. 2 except that the number of elements is I. Therefore, the beamforming / interference wave suppressor 6b operates in the same manner as the beamforming / interference wave suppressor 6a of the first embodiment, and has a weighting factor w for suppressing the interference wave component.₁, ..., w_BIs adaptively set to output a signal in which the interference wave component is suppressed. The output signal z of this signal processing device_b(K, m) is as shown in Expression (51). Here, B is the number of signals input to the adaptive weighting coefficient unit 23 in FIG._nIs the number of the signal input to the adaptive weight coefficient unit 23.
(Equation 34)

[0144]
Output signal z of the signal processing device_b(K, m) is a signal related to the range bin number k and the hit number m, and is a signal in which the interference wave component and the clutter component are suppressed, and the target detection processing is executed based on this signal.
[0145]
As described above, according to the second embodiment, in the case of forward looking, the two-dimensional FIR band rejection digital filter having an elliptical rejection band is used as the clutter suppression filter 8b-i. For the calculation of the coefficients, a window function method is used in which the two-dimensional characteristics obtained by frequency-converting the frequency characteristics of the one-dimensional FIR band rejection digital filter are used as desired characteristics. It is not necessary to repeat calculations such as the above, and it is obtained analytically based on the intersection of the center of the elliptical stop band with the Doppler frequency axis and the spatial frequency axis. Therefore, the amount of calculation of the filter coefficient is not proportional to the cube of (the number N of element antennas 1-n) × (the number of taps L) unlike the conventional case, and the amount of calculation of the filter coefficient can be significantly reduced. Thus, the effect that the filter coefficient can be calculated efficiently can be obtained.
[0146]
Further, according to the second embodiment, the stop band center frequency of the one-dimensional FIR band rejection digital filter corresponding to the current range bin number k and the one-dimensional FIR band rejection corresponding to the previous range bin number k-1 If the difference between the stop band center frequencies of the digital filter is smaller than a predetermined threshold value, or if the center of the stop band of the desired characteristic of the two-dimensional FIR type band rejection digital filter is not much different from the previous range bin number k-1. By using the filter coefficient corresponding to the previous range bin number k-1 as it is, an effect is obtained that the filter coefficient can be efficiently calculated.
[0147]
Further, according to the second embodiment, the clutter suppression filter coefficient setting means 9 determines the moving speed v of the element antenna 1-n, the height H from the ground or the sea surface and the arrangement interval d, the wavelength λ of the radar transmission wave, Based on the repetition period PRI and the distance R (k) to the clutter reflection point corresponding to the range bin, a filter coefficient for suppressing a clutter component supplied to the clutter suppression filter 8b-i is set, and beam forming / interference wave suppression is performed. The filter 6b forms a beam in a predetermined direction based on the output signal of the clutter suppression filter 8b-i, and a weighting factor w for suppressing the interference wave component.₁, ..., w_BIs adaptively set, among the weighting coefficients and the filter coefficients, the adaptively set coefficients are weighting coefficients w of spatial elements having no temporal elements.₁, ..., w_BAnd the number of coefficients set adaptively is much smaller than that of the conventional signal processing apparatus, and the weight coefficient w is about the same as the number of sets of sub-array signals.₁, ..., w_BTherefore, even when the number of element antennas increases, the time required for controlling the load coefficient and the filter coefficient can be reduced, and the effect of efficiently calculating the load coefficient and the filter coefficient can be obtained.
[0148]
Furthermore, according to the second embodiment, the adaptively set coefficient is a weighting factor w of a spatial element having no temporal element.₁, ..., w_BThat is, since there is no filter coefficient including a temporal element as in the conventional unnecessary signal suppression adaptive filter 101 shown in FIG. 19, an iterative calculation type algorithm such as an LMS algorithm is used for the adaptive algorithm. In such a case, the effect that the convergence of the iterative calculation is fast is obtained.
[0149]
Embodiment 3 FIG.
FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a signal processing device according to Embodiment 3 of the present invention. In FIG. 11, a clutter suppression filter (clutter component suppression means) 8c as a digital filter suppresses clutter components included in the N output signals of the phase detector 4-n using filter coefficients for each range bin. The array antenna 11, the receiver 2-n, the A / D converter 3-n, the phase detector 4-n, and the clutter suppression filter coefficient setting means 9 are the same as those shown in FIG. 1 of the first embodiment. is there.
[0150]
Further, in the clutter suppression filter 8c of FIG. 11, the delay unit 41, the multiplier 42, and the adders 43 and 44 are the same as the configuration shown in FIG. 4 of the first embodiment.
[0151]
Next, the operation will be described.
The array antenna 11, the receiver 2-n, the A / D converter 3-n, the phase detector 4-n, and the clutter suppression filter coefficient setting means 9 operate in the same manner as in the first embodiment. The clutter suppression filter 8c suppresses the clutter components included in the N output signals from the phase detector 4-n using the filter coefficient for each range bin, and the signal z in which the clutter components are suppressed is provided._c(K, m) is output.
[0152]
As described above, according to the third embodiment, in the case of forward looking, a two-dimensional FIR band rejection digital filter having an elliptical rejection band is used as the clutter suppression filter 8c. For the calculation, a window function method is used in which the two-dimensional characteristic obtained by frequency-converting the frequency characteristic of the one-dimensional FIR band-stop digital filter is used as the desired characteristic. It is not necessary to repeat the calculation, and it is obtained analytically based on the intersection of the center of the elliptical stop band with the Doppler frequency axis and the spatial frequency axis. Therefore, the amount of calculation of the filter coefficient is not proportional to the cube of (the number N of element antennas 1-n) × (the number of taps L) unlike the conventional case, and the amount of calculation of the filter coefficient can be significantly reduced. Thus, the effect that the filter coefficient can be calculated efficiently can be obtained.
[0153]
Further, according to the third embodiment, the stop band center frequency of the one-dimensional FIR band rejection digital filter corresponding to the current range bin number k, and the one-dimensional FIR band rejection corresponding to the previous range bin number k-1. If the difference between the stop band center frequencies of the digital filter is smaller than a predetermined threshold value, or if the center of the stop band of the desired characteristic of the two-dimensional FIR type band rejection digital filter is not much different from the previous range bin number k-1. By using the filter coefficient corresponding to the previous range bin number k-1 as it is, an effect is obtained that the filter coefficient can be efficiently calculated.
[0154]
Further, according to the third embodiment, the clutter suppression filter coefficient setting means 9 sets the moving speed v of the element antenna 1-n, the height H from the ground or the sea surface and the arrangement interval d, the wavelength λ of the radar transmission wave, Adaptively setting by setting a filter coefficient for suppressing a clutter component supplied to the clutter suppression filter 8b-i based on the repetition period PRI and the distance R (k) to the clutter reflection point corresponding to the range bin. Thus, even when the number of element antennas is increased, the time required for controlling the filter coefficients is short, and the filter coefficients can be calculated efficiently.
[0155]
Embodiment 4 FIG.
FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a signal processing device according to Embodiment 4 of the present invention. Although the signal processing device of the third embodiment has a function of suppressing clutter components, the signal processing device of the fourth embodiment has a function of forming a reception beam in a desired direction (a radar transmission wave transmission direction) and a function of a clutter. It has the function of component suppression at the same time.
[0156]
In FIG. 12, a beam forming / clutter suppressor (beam forming / clutter component suppressing means) 12 as a digital filter performs beam forming in a predetermined direction by using a coefficient g for each range bin and suppresses clutter components. The beam forming / clutter suppressor coefficient setting means (coefficient setting means) 13 includes coefficients g (k, l (ell), n) (k = 1, 2, 2) for each range bin of the multiplier 45 of the beam forming / clutter suppressor 12. ..., K (the number of range bins); l = 0, 1, ..., L-1 (L is the number of taps); n = 1, 2, ..., N (N is the number of elements) I do.
[0157]
In the beam forming / clutter suppressor 12 of FIG. 12, the multiplier 45 includes coefficients g (k, l (ell), n) (k = 1, 2,..., K (the number of range bins); , 1, ..., L-1 (L is the number of taps); n = 1,2, ..., N (N is the number of elements) by the signal from the phase detector 4-n or the delay 41 Multiply by the signal from
[0158]
In FIG. 12, the other array antenna 11, receiver 2-n, A / D converter 3-n, and phase detector 4-n are the same as those in the configuration of the first embodiment shown in FIG. In the beam forming / clutter suppressor 12, the delay unit 41 and the adders 43 and 44 have the same configuration as that of the first embodiment shown in FIG.
[0159]
Next, the operation will be described.
The operation of the beam forming / clutter suppressor 12 is the same as that of the clutter suppression filter 8a shown in FIG. The operation of the beam forming / clutter suppressor coefficient setting means 13 will be described.
[0160]
First, a filter coefficient h (k, l (ell), n) for suppressing a clutter component is calculated in the same manner as in the first embodiment. Here, the two-dimensional impulse response h of the two-dimensional FIR type band rejection digital filter shown in Expression (52), not Expression (37)_c ^(K)Consider (p, q). I is the virtual number of elements of the clutter suppression filter considered here and is smaller than N.
(Equation 35)

[0161]
On the other hand, the load coefficient for forming a beam in a desired direction is d.₁, D₂,. . . , D_RAnd Here, R is the virtual number of elements (odd number) for beam forming, and is different from R in equation (21). There is a relationship of I + R-1 = N between the virtual number of elements I of the clutter suppression filter, the virtual number of elements R for beam forming, and the number of elements N of the beam forming and clutter suppressor 12. Let d be the load factor for beamforming₁, D₂,. . . , D_RIs defined as in equation (53). The signal sequence does not depend on the variable p. This is an impulse response of a two-dimensional FIR type digital filter as a spatial filter having no time-dependent filter coefficient, such as the delay unit 41.
[Equation 36]

[0162]
H in equation (52)_c ^(K)The two-dimensional convolution (equation (54)) of (p, q) and e (p, q) in equation (53) is represented by k = 1, 2,. . . , K, the impulse response f when two two-dimensional FIR digital filters are cascaded for each range bin^(K)(P, q) is obtained. In equation (54), * represents two-dimensional convolution. Then, the coefficient g (k, l, n) of the beam forming / clutter suppressor 12 is set as in equation (55). By doing so, it is possible to form a beam in a desired direction and suppress clutter components.
(37)

[0163]
What has been described above can be applied regardless of the frequency characteristics of the clutter suppression filter. That is, the present invention can be applied to not only the case of the forward looking described in the first embodiment but also the coefficient of the clutter suppression filter for the side looking and other cases. As a load coefficient for beam forming, a coefficient forming a zero point in the direction of the interference wave may be used. In this case, suppression of the interference wave component can be performed at the same time.
[0164]
As described above, according to the fourth embodiment, in the case of forward looking, a two-dimensional FIR band rejection digital filter having an elliptical rejection band is used as the clutter suppressing filter in the beam forming / clutter suppressing unit 12. For the filter coefficient calculation, a window function method is used in which a two-dimensional characteristic obtained by frequency-converting the frequency characteristic of a one-dimensional FIR type band rejection digital filter is used as a desired characteristic. As described above, it is not necessary to repeat the calculation such as the optimization, but can be obtained analytically based on the intersection of the center of the elliptical stop band with the Doppler frequency axis and the spatial frequency axis. Therefore, the amount of calculation of the filter coefficient is not proportional to the cube of (the number N of element antennas 1-n) × (the number of taps L) unlike the conventional case, and the amount of calculation of the filter coefficient can be significantly reduced. Thus, the effect that the filter coefficient can be calculated efficiently can be obtained.
[0165]
Further, according to the fourth embodiment, the stop band center frequency of the one-dimensional FIR type band rejection digital filter corresponding to the current range bin number k and the one-dimensional FIR type band rejection corresponding to the previous range bin number k-1. If the difference between the stop band center frequencies of the digital filter is smaller than a predetermined threshold value, or if the center of the stop band of the desired characteristic of the two-dimensional FIR type band rejection digital filter is not much different from the previous range bin number k-1. By using the filter coefficient corresponding to the previous range bin number k-1 as it is, an effect is obtained that the filter coefficient can be efficiently calculated.
[0166]
Further, according to the fourth embodiment, the clutter suppression filter coefficient setting means 9 determines the moving speed v of the element antenna 1-n, the height H from the ground or the sea surface and the arrangement interval d, the wavelength λ of the radar transmission wave, Adaptively setting by setting a filter coefficient for suppressing a clutter component supplied to the clutter suppression filter 8b-i based on the repetition period PRI and the distance R (k) to the clutter reflection point corresponding to the range bin. Thus, even when the number of element antennas is increased, the time required for controlling the filter coefficients is short, and the filter coefficients can be calculated efficiently.
[0167]
Further, according to the fourth embodiment, filter coefficient h (k, l (ell), n) for suppressing clutter components and weight coefficient d for beam forming are used as coefficients g (k, l, n).₁, D₂,. . . , D_RIs set by performing a two-dimensional convolution operation, thereby obtaining an effect that beam formation in a desired direction and suppression of clutter components can be realized at the same time.
[0168]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the moving speed of the element antenna, the height and arrangement interval from the ground or the sea surface, the wavelength and pulse repetition period of the radar transmission wave, and the distance to the clutter reflection point corresponding to the range bin Based on the above, the provision of the coefficient setting means for setting the filter coefficient has an effect that the time required for controlling the filter coefficient can be reduced, and the filter coefficient can be calculated efficiently.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a signal processing device according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a beam forming / interference wave suppressor of the signal processing device according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a weighting combiner of the signal processing device according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration of a clutter suppression filter of the signal processing device according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing desired characteristics of a clutter suppression filter in the case of forward looking of the signal processing device according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a conceptual diagram for obtaining desired characteristics of a two-dimensional FIR band rejection digital filter from a one-dimensional FIR band rejection digital filter (real coefficient filter) in the signal processing device according to the first embodiment of the present invention;
FIG. 7 is a flowchart showing a flow of a filter coefficient setting process of a clutter suppression filter coefficient setting unit when a real coefficient filter is used as a one-dimensional FIR band rejection digital filter in the signal processing device according to the first embodiment of the present invention; It is.
FIG. 8 is a conceptual diagram for obtaining desired characteristics of a two-dimensional FIR band rejection digital filter from a one-dimensional FIR type high-pass digital filter in the signal processing device according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a flowchart showing a flow of filter coefficient setting processing of clutter suppression filter coefficient setting means when a complex coefficient filter is used as a one-dimensional FIR band rejection digital filter in the signal processing device according to the first embodiment of the present invention; It is.
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a signal processing device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a signal processing device according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a signal processing device according to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a diagram showing an array antenna including a plurality of element antennas arranged on a straight line at equal intervals.
FIG. 14 is a diagram schematically showing a relationship among a range bin number, a hit number, and an element number.
FIG. 15 is a diagram showing the amplitude of a two-dimensional Fourier transform of a target signal.
FIG. 16 is a diagram illustrating the amplitude of a two-dimensional Fourier transform of an interference signal.
FIG. 17 is a diagram showing a coordinate system in a space where an array antenna exists.
FIG. 18 is a diagram showing a distribution of a two-dimensional spectrum of ground clutter for different range bin numbers.
FIG. 19 is a block diagram illustrating a configuration of a conventional signal processing device.
[Explanation of symbols]
1-n (n = 1 to N) {element antenna, 2-n (n = 1 to N)} receiver, 3-n (n = 1 to N)} A / D converter, 4-n (n = 1 to N) {Phase detector, 5} Sub-array signal selection means, 6a, 6b {Beam forming / interference wave suppressor (interference wave component suppression means), 7-i (i = 1 to I-1)} Weighting combiner (interference wave component suppression Means), 8a, 8b-i (i = 1 to I), 8c clutter suppression filter (clutter component suppression means), 9 clutter suppression filter coefficient setting means (coefficient setting means), 11 array antenna, 12 beam forming / clutter suppression (Beam forming / clutter component suppressing means), 13 beam forming / clutter suppressing coefficient setting means (coefficient setting means), 21 load coefficient unit, 22 combiner, 23 adaptive load coefficient unit, 24 combiner, 25 subtractor, 26 Load compensating coefficient setting means 27 equivalent load factor setting means, 31 load coefficient unit, 32 a combiner 41 delayer, 42 multipliers, 43 an adder, 44 an adder, 45 a multiplier.

Claims (14)

In a signal processing device that receives a signal reflected from a target by a radar transmission wave as a plurality of reception signals via a plurality of arranged element antennas,
Clutter component suppressing means for suppressing a clutter component included in the received signal by a filter coefficient for each range bin obtained by dividing the received signal in a distance direction,
The filter coefficient is set based on the moving speed of the element antenna, the height and arrangement interval from the ground or the sea surface, the wavelength of the radar transmission wave and the pulse repetition period, and the distance to the clutter reflection point corresponding to the range bin. A signal processing device comprising: coefficient setting means. In a signal processing device that receives a signal reflected from a target by a radar transmission wave as a plurality of reception signals via a plurality of arranged element antennas,
Beam forming and clutter component suppressing means for performing beam forming in a predetermined direction by a coefficient for each range bin obtained by dividing the received signal in the distance direction, and suppressing clutter components included in the received signal,
Suppress clutter components calculated based on the moving speed of the element antenna, the height and arrangement interval from the ground or the sea surface, the wavelength of the radar transmission wave and the pulse repetition period, and the distance to the clutter reflection point corresponding to the range bin. And a coefficient setting means for convoluting a filter coefficient for performing the beam forming in a predetermined direction and setting a coefficient for each of the range bins. 3. The signal processing apparatus according to claim 2, wherein the coefficient setting unit sets a weighting coefficient for forming a beam in a predetermined direction so as to suppress the received interference wave component. In a signal processing device that receives a signal reflected from a target by a radar transmission wave as a plurality of reception signals via a plurality of arranged element antennas,
Sub-array signal selecting means for selecting a plurality of predetermined received signals for each sub-array signal from the plurality of received signals to generate a plurality of sets of sub-array signals,
Based on the plurality of predetermined reception signals constituting each sub-array signal, beam forming is performed in a predetermined direction, and a weighting factor for suppressing interference wave components is adaptively set, and the predetermined plurality of reception signals A plurality of interference wave component suppression means for combining a signal obtained by multiplying the above-mentioned weight coefficient for each sub-array signal,
Clutter component suppressing means for suppressing clutter components included in output signals of the plurality of interference wave component suppressing means, by a filter coefficient for each range bin obtained by dividing the received signal in the distance direction,
The filter coefficient is set based on the moving speed of the element antenna, the height and arrangement interval from the ground or the sea surface, the wavelength of the radar transmission wave and the pulse repetition period, and the distance to the clutter reflection point corresponding to the range bin. A signal processing device comprising: coefficient setting means. In a signal processing device that receives a signal reflected from a target by a radar transmission wave as a plurality of reception signals via a plurality of arranged element antennas,
Sub-array signal selecting means for selecting a plurality of predetermined received signals for each sub-array signal from the plurality of received signals to generate a plurality of sets of sub-array signals,
Based on a plurality of predetermined reception signals constituting one set of sub-array signals among a plurality of sets of sub-array signals, beamforming is performed in a predetermined direction, and a weight coefficient for suppressing an interference wave component is adaptively set. Combining a signal obtained by multiplying a predetermined plurality of reception signals constituting the set of sub-array signals by the weighting factor, and setting an equivalent weighting factor equivalent to the weighting factor for suppressing an interference wave component. 1 interference wave component suppressing means;
A second interference wave for synthesizing a signal obtained by multiplying a predetermined plurality of reception signals constituting the remaining sub-array signals of the plurality of sets of sub-array signals by an equivalent weight coefficient set by the first interference wave component suppressing means; Component suppression means;
Clutter component suppressing means for suppressing a clutter component included in the output signal of the first and second interference wave component suppressing means by a filter coefficient for each range bin obtained by dividing the received signal in a distance direction;
The filter coefficient is set based on the moving speed of the element antenna, the height and arrangement interval from the ground or the sea surface, the wavelength of the radar transmission wave and the pulse repetition period, and the distance to the clutter reflection point corresponding to the range bin. A signal processing device comprising: coefficient setting means. In a signal processing device that receives a signal reflected from a target by a radar transmission wave as a plurality of reception signals via a plurality of arranged element antennas,
Sub-array signal selecting means for selecting a plurality of predetermined received signals for each sub-array signal from the plurality of received signals to generate a plurality of sets of sub-array signals,
Clutter component suppressing means for suppressing a clutter component included in each of the sub-array signals, by a filter coefficient for each range bin obtained by dividing the received signal in a distance direction,
The filter coefficient is set based on the moving speed of the element antenna, the height and arrangement interval from the ground or the sea surface, the wavelength of the radar transmission wave and the pulse repetition period, and the distance to the clutter reflection point corresponding to the range bin. Coefficient setting means;
Based on the output signal of the clutter component suppressing means, beam forming is performed in a predetermined direction, and a weight coefficient for suppressing an interference wave component is adaptively set, and the output signal of the clutter component suppressing means is A signal processing apparatus comprising: an interference wave component suppressing unit that synthesizes a signal multiplied by a weight coefficient. The coefficient setting means performs predetermined frequency conversion on the frequency characteristic of the one-dimensional FIR (Finite @ Impulse @ Response) band rejection digital filter for each range bin to obtain a desired characteristic in a two-dimensional frequency domain. 3. A filter coefficient is calculated by obtaining a desired two-dimensional impulse response from the frequency response value, cutting off the desired two-dimensional impulse response by a window function, and setting a filter coefficient. The signal processing device according to any one of claims 4, 5, and 6. 8. The apparatus according to claim 7, wherein the coefficient setting means has an elliptical stop band for suppressing clutter components received in the case of forward looking as desired characteristics in a two-dimensional frequency domain when setting a filter coefficient. Signal processing device. 8. The signal processing according to claim 7, wherein the one-dimensional FIR band rejection digital filter used when the coefficient setting means sets the filter coefficient is a digital filter having a real number of impulse responses whose characteristics are symmetric with respect to a frequency of zero. apparatus. As the one-dimensional FIR band rejection digital filter when the coefficient setting means sets the filter coefficient, a digital filter having a complex impulse response obtained by shifting the one-dimensional FIR type high-pass digital filter on the frequency axis is used. The signal processing device according to claim 7, wherein: The coefficient setting means, when designing a one-dimensional FIR band rejection digital filter different for each range bin, performs an optimal design of a basic one-dimensional FIR type band rejection digital filter, and changes a small number of parameters to cut off the cutoff. 8. The signal processing apparatus according to claim 7, wherein one-dimensional FIR type band rejection digital filters having different frequencies are designed. When setting a filter coefficient for each range bin, the coefficient setting means determines whether or not the difference between the stop band center frequencies of the frequency characteristics of the one-dimensional FIR band rejection digital filter corresponding to the range bin is equal to or less than a predetermined threshold value. 8. The signal processing apparatus according to claim 7, wherein the filter coefficient of the range bin obtained in step (b) is used. When setting the filter coefficient for each range bin, the coefficient setting means sets the range bin of the previously determined range bin when the difference in the stop band in the desired characteristic in the two-dimensional frequency domain corresponding to the range bin is equal to or less than a predetermined threshold value. The signal processing device according to claim 7, wherein a filter coefficient is used. A predetermined frequency conversion is performed on the frequency characteristic of the one-dimensional FIR type band rejection digital filter to obtain a desired characteristic in a two-dimensional frequency domain, a frequency response value of the desired characteristic is calculated, and a desired two-dimensional impulse is calculated from the frequency response value. A response is obtained, the desired two-dimensional impulse response is cut off by a window function, a filter coefficient is set, and a desired characteristic in a two-dimensional frequency domain is an elliptical stop band. A digital filter for performing the frequency conversion based on an intersection between the frequency filter and a frequency axis in the two-dimensional frequency domain.

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