JP2004212187A

JP2004212187A - 画像レーダ装置

Info

Publication number: JP2004212187A
Application number: JP2002381475A
Authority: JP
Inventors: Hiromi Arita; 弘実有田; Kazuhiko Yamamoto; 山本　　和彦; Akishi Hamaoka; 晃史濱岡; Masafumi Iwamoto; 雅史岩本
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2002-12-27
Filing date: 2002-12-27
Publication date: 2004-07-29
Anticipated expiration: 2022-12-27
Also published as: JP3750860B2

Abstract

【課題】従来、レーダ画像と識別用参照画像を比較して、目標を類別する画像レーダ装置では、目標の回転運動を利用して画像の投影面を決定していたので、目標の回転運動が未知の場合には類別が困難であった。
【解決手段】レーダ画像から目標のドップラー周波数幅を推定し、目標追尾手段５０６により目標とレーダとの位置関係を用いて、候補形状データ５１２から各候補目標のクロスレンジ長の特性を算出する。上記から、候補目標毎、及び想定した複数のクロスレンジ軸方向毎に、クロスレンジ軸ベクトルを得る候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段１と、目標の追尾結果および各算出されたクロスレンジ軸ベクトルから候補目標の形状を投影する平面を決定する複数投影面決定手段２と、上記投影面に参照画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段３と、各参照画像とレーダ画像を比較するレーダ画像相関手段４とを備えた。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、レーダ画像から目標の認識・識別を行う画像レーダ装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
目標により反射した電波を受信して、この受信信号から画像信号を生成もしくは再生し、この画像を分析して、予め記憶している各種の目標物の画像データとの一致を調べ、目標物を特定することができるレーダ装置があり、このようなレーダ装置をここでは画像レーダ装置という。
例えば特許文献１の図１には従来の画像レーダ装置の構成が、また、図２にはこのレーダによる観測のジオメトリ（３次元画像）が示されている。
【０００３】
説明の都合上、ここでは目標が艦船であると限定した説明を行う。
レーダ画像は、一般にＩＳＡＲ（ＩｎｖｅｒｓｅＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ）画像として知られ、目標上の３次元のＲＣＳ（ＲａｄｅｒＣｒｏｓｓＳｅｃｔｉｏｎ）分布の、レンジとクロスレンジの２軸で定義される投影面への投影図として得られる。そしてその画像の艦船の種類を特定するには、あらかじめ記憶している候補画像（３次元形状データ、候補目標とも言う）との一致により特定する。しかし、そのためには候補画像を現にレーダ装置が監視している目標と同じ投影面に投影した投影図を作成する必要がある。
【０００４】
そのため、レーダ画像のレンジとクロスレンジの２軸を求め、こうして得た投影面に、記憶している３次元画像データを投影して、比較するべき画像を得る必要がある。
投影面を定義する２軸のうち、レンジはレーダから見た各反射点の方向の距離を表し、送信パルスの伝達遅延差を利用して得ることが出来る。
またクロスレンジは、レンジに直交する方向であり、目標の回転運動（回転角速度ベクトルをｌｌで表す。）によって発生するドップラー差を利用して得ることが出来る。
【０００５】
従来は、目標追尾手段により、目標の進行方向を表す単位ベクトルｉｉｖを推定し、これを目標の中心軸方向と等しいとみなして、目標とレーダの位置関係、すなわち、目標を基準としたレンジ軸方向を決定する。
【０００６】
クロスレンジ軸に関しては、レンジ軸に直交するという条件と、船舶のような目標が一般に上記中心軸方向に細長いことに着目して、主軸（船首尾線）傾斜抽出手段により目標像の中心軸の傾きを得て、この情報と上記目標を基準としたレンジ軸方向の関係を用いる。さらに、候補目標クロスレンジ軸ベクトル算出手段では、蓄積された３次元形状データに基づきクロスレンジ長特性算出手段で得られたクロスレンジ長特性と、目標像のドップラー周波数幅を用いてクロスレンジ軸ベクトルを決定する。要約すれば、主軸の傾きとその３次元空間内での方向の関係を用いて目標の未知の回転運動に関するパラメータを推定するのである。
【０００７】
特許文献１の図１に記載の目標アスペクト角推定手段では、得られた目標とレーダの位置関係に基づきアスペクト角を推定しこれをＲＣＳ算出手段に送る。ＲＣＳ算出手段では、上記アスペクト角および各候補目標の３次元形状データに基づき各候補目標のＲＣＳ分布を計算する。候補目標辞書画像生成手段は、ＲＣＳ算出手段で得られた各候補目標のＲＣＳ分布および、投影面決定手段で得られた各候補目標の投影面に基づき各候補目標の辞書画像を生成する。レーダ画像識別手段では、観測画像と上記により得られた辞書画像とを比較して類別する。
【０００８】
【特許文献１】
特開２００１−２６４４３５号公報図１、図２
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
従来のレーダ装置は、主軸の傾きとその３次元空間内での方向の関係を用いて目標の未知の回転運動に関するパラメータを推定するため、主軸の傾きとその３次元空間内での方向の関係から上記回転運動に関するパラメータを推定できないようなジオメトリでは適用できないという課題があった。
【００１０】
また、従来のレーダ装置は、目標の追尾により目標を基準としたレーダの方向を推定しているため、追尾の誤差が大きい場合や、目標追尾を行わない場合に識別率が低下するまたは識別できないという課題があった。
【００１１】
本発明は上記の課題を解決し、主軸の傾きとその３次元空間内での方向の関係から目標の回転運動に関するパラメータを推定できないようなものであっても、また、追尾の誤差が大きい場合でも目標の識別ができる画像レーダ装置を得ることを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明における画像レーダ装置は、電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を生成するレーダ画像再生手段、前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、予め類別された３次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記３次元の形状データのレーダ反射断面積分布（ＲＣＳ分布）を計算するＲＣＳ算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、前記３次元形状データと前記目標の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出するクロスレンジ長特性算出手段、前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記３次元形状データのＲＣＳ分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
複数の前記３次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
前記複数の辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
前記類似度を最大とする前記辞書画像を出力する識別手段を有するものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態による画像レーダ装置のブロック図である。
図１を用いて本実施の形態のものの動作を説明する。
送信機５０１で発生した高周波信号は、送受切替器５０２を経て送受信アンテナ５０３から目標５１９（図４）に向けて放射される。目標５１９に放射された高周波信号の一部がレーダ装置５１８の方向に反射され、送受信アンテナ５０３で受信され、送受切替器５０２を経て受信機５０４で増幅・検波された後、レーダ画像再生手段５０５によって目標５１９のＲＣＳ分布を示すレーダ画像に変換される。
また、目標追尾手段５０６で目標を追尾する処理は従来技術と同じであるので詳細な説明を省略する。また、ドップラー幅算出手段５０９で観測目標のドップラー幅を算出する処理、および、目標アスペクト角推定手段５０７で目標のアスペクト角を推定する処理についても従来技術と同じである。これら従来技術は特許文献１に詳しく開示されている。
【００１４】
クロスレンジ長特性算出手段５１３では、追尾により定まった目標とレーダの位置関係に基づき、各候補目標（記憶している３次元画像データのことを候補目標という場合もある）ごとに、予測されるクロスレンジ長を計算する。まず、クロスレンジ軸の方向として、考えられるすべての方向を想定する。たとえば、レンジ軸に直交する平面を想定し、この平面内で、水平方向の軸から半時計周りに計った角度をｔｈｔと表し、各ｔｈｔに対するクロスレンジ長を計算する。これをＤ（ｔｈｔ）と表す。なお各ｔｈｔに対応するクロスレンジ軸方向の単位ベクトルをｉｉｃ（ｔｈｔ）と表す。
【００１５】
次に候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段１では、クロスレンジ軸ベクトルを推定する。ここでは、従来技術のように、目標の主軸を用いてクロスレンジ軸を推定することを行わないことから、クロスレンジ軸の方向とドップラー周波数と物理的な長さの変換係数であるクロスレンジスケーリング係数のいずれも未知である。そこで、次に、各ｔｈｔごとにクロスレンジスケーリング係数を算出する。その際、候補目標と観測目標が一致した場合には両者のドップラー幅が一致するはずであるという点に着目する。すなわち、上記ドップラー幅算出手段５０９で得られたドップラー幅をＤｗとすると、各ｔｈｔにおけるスケーリング係数Ａ（ｔｈｔ）は次式で与えられる。
【００１６】
Ａ（ｔｈｔ）＝Ｄｗ／Ｄ（ｔｈｔ）（１）
上記ｉｉｃ（ｔｈｔ）およびＡ（ｔｈｔ）を用いることで、各ｔｈｔに対するクロスレンジ軸ベクトルＬＬ（ｔｈｔ）が次式で得られる。
【００１７】
ＬＬ（ｔｈｔ）＝ｉｉｃ（ｔｈｔ）Ａ（ｔｈｔ）（２）
複数投影面決定手段２では、レンジ軸ベクトルｉｉｒとクロスレンジ軸ベクトルＬＬ（ｔｈｔ）に基づき各候補目標、各ｔｈｔに対する投影面を決定する。
【００１８】
次に、候補目標複数辞書画像生成手段３では、各候補目標、各ｔｈｔ毎に従来技術と同様に参照用の辞書画像を生成する。
レーダ画像相関手段４では、各辞書画像ごとに観測画像との相関値を計算する。
識別手段５では、各相関値を比較し、最大相関値を出力した候補目標を目標の識別結果として出力する。
【００１９】
以上の構成をとることにより、観測画像から得られる主軸の傾きを用いることなしに識別を行えるため、上記回転運動に関するパラメータを推定できないようなジオメトリにも適用できる利点がある。
【００２０】
実施の形態２．
図２は本実施の形態の処理ブロックである。
図２を用いて本実施の形態の処理内容を説明する。本実施の形態では、実施の形態１のクロスレンジ長特性算出手段５１３で、目標形状に基づいて各ｔｈｔに関するクロスレンジ長Ｄ（ｔｈｔ）を計算したことに代えて、ＲＣＳ算出手段５１０において計算した目標形状上の反射強度分布に基づいてＲＣＳ考慮クロスレンジ長特性算出手段１１によりクロスレンジ長を計算する。すなわち、ＲＣＳ考慮クロスレンジ長特性算出手段１１では、ＲＣＳに対する閾値を設け、この閾値を超える反射点のみの位置関係からクロスレンジ長Ｄ（ｔｈｔ）のｔｈｔに対する特性を各候補目標毎に算出する。
上記以外の構成及び動作は実施の形態１の図１と同様であるので詳細な説明を勝利訳する。
【００２１】
図２の構成をとることにより、実施の形態１の効果を得ることができるのみならず、ＲＣＳを考慮してクロスレンジ長を計算することにより、目標上で反射を生じない部分の影響でクロスレンジ軸ベクトルの推定精度が劣化する問題を緩和できる利点がある。
【００２２】
実施の形態３．
図３は、本実施の形態の処理ブロックである。図において、実施の形態１の図１に比し、レンジ長算出手段２１、レンジ長特性算出手段２２、精細目標進行方向推定手段２３を新たに設けている。
図４は、本実施の形態の動作を説明するための目標５１９と本レーダ装置５１８との関係を説明する図である。
【００２３】
次に、図３を用いて本実施の形態の動作を説明する。本実施の形態では、目標追尾の精度が低い場合を想定している。
レーダ画像再生手段５０５で観測目標のレーダ画像を生成するまでの処理動作は実施の形態１の図１と同じであるので説明を省略する。
レンジ長算出手段２１では、レーダ画像から目標のレンジ方向の長さを抽出する。
【００２４】
受信機５０４から出力された受信信号に基づいて目標追尾手段５０６で目標追尾を行い速度ベクトル方向の単位ベクトルｉｉｖを推定する手段についても従来技術と同様である。ただし、ここでは追尾精度の限界、または、追尾により定まる速度ベクトル方向の単位ベクトルと主軸方向の単位ベクトルが一致しない等の現象が生じて、上記ｉｉｖに基づく主軸方向の推定精度が劣化していると予想されたと仮定する。
【００２５】
レンジ長特性算出手段２２では、目標形状データ蓄積手段５１２に蓄積された各候補目標の形状データに基づいて、複数の主軸方向を想定し、各想定した主軸方向に対するレンジ長の特性を計算する。
【００２６】
候補目標と観測目標が一致する場合に、観測目標のレンジ長は、候補目標の主軸の方向を観測目標の主軸の方向と一致させた場合のレンジ長と一致することが期待される。
精細目標進行方向推定手段２３では、この点に着目し、レンジ長算出手段２１で得られた観測目標のレンジ長、およびレンジ長特性算出手段２２で得られた各候補目標のレンジ長特性に基づき、観測目標のレンジ長と候補目標のレンジ長が等しくなる主軸方向を探索する。
【００２７】
ここで、図４に示した細長い形状の目標５１９について考えると、例えば（ａ）−（ｄ）の４ケースで同じレンジ長となる。よって、この場合には主軸の候補としては４種類が挙がる。
精細目標進行方向推定手段２３では、主軸方向の推定誤差が小さいという前提の下に、主軸の候補のうちから目標追尾手段５０６で得られた速度ベクトル方向の単位ベクトルに最も近い主軸を選択する。そして、この値を出力する。
【００２８】
複数投影面決定手段２および目標アスペクト角推定手段５０７以降の処理は実施の形態１と同様であるので説明を省略する。
以上の処理を行うことで実施の形態１と同様の効果の他に、主軸ベクトルの推定精度が向上して識別性能が向上する効果が得られる。
【００２９】
実施の形態４．
図５は、本実施の形態の処理ブロックである。
図５を用いて本実施の形態の動作を説明する。本実施の形態では、実施の形態３においてレンジ長特性算出手段２２を用いた代わりに、ＲＣＳ算出手段５１０およびＲＣＳ考慮レンジ長特性算出手段３１を用いたものである。
【００３０】
ＲＣＳ考慮レンジ長特性算出手段３１では、実施の形態３におけるレンジ長特性算出手段２２と同様に、目標形状データ蓄積手段５１２に蓄積された各候補目標の形状データに基づき、想定した複数の主軸ベクトルの方向に対するレンジ長特性を算出する。ただし、その際には、ＲＣＳ算出手段５１０で、それぞれ想定した主軸ベクトルの方向毎に計算した候補目標形状上のＲＣＳ分布に基づき長さを計算する。
【００３１】
精細目標進行方向推定手段２３以降の処理は実施の形態３と同様である。上記の計算処理を用いることで、実施の形態３と同様の効果に加えて、ＲＣＳ値を考慮に入れてレンジ長特性を得るためレンジ長の予測精度が向上し識別性能が向上する利点がある。
【００３２】
実施の形態５．
図６は、本実施の形態の処理ブロックを示す。
図６を用いて本実施の形態の処理を説明する。本実施の形態では、実施の形態４の図５において、ＲＣＳ算出手段５１０、ＲＣＳ考慮レンジ長特性算出手段３１を用いて各候補目標のレンジ長特性を算出していたのに対し、事前の計算によりＲＣＳを考慮してレンジ長特性を計算し、これをＲＣＳ考慮レンジ長特性蓄積手段３２に蓄積しておき、必要時には単に読み出せばよいようにしておく点が異なる。
【００３３】
ＲＣＳ考慮レンジ長特性蓄積手段３２では、上記事前に計算したレンジ長特性を各候補目標毎に蓄積しておく。ＲＣＳ考慮レンジ長特性読出し手段３３では、上記ＲＣＳ考慮レンジ長特性蓄積手段３２に蓄積された各候補目標のレンジ長特性を読出し、これを精細目標進行方向推定手段に送る。これ以降の処理は実施の形態４と同一である。
【００３４】
本実施の形態の構成をとることにより、実施の形態４と同様の効果を得られるのに加え、事前にレンジ長特性を計算しておくことにより処理計算負荷を低減でき、処理速度を向上できるという利点が得られる。
【００３５】
実施の形態６．
図７は本実施の形態の処理ブロック図である。
次に、図４、図７を用いて本実施の形態の処理内容を説明する。本実施の形態では、実施の形態１〜５で用いた目標追尾手段５０６を省くことができるようにしたものである。
例えば、本レーダ装置が航空機や衛星等の移動するプラットフォームに搭載された場合には、画像上の特定の目標の追尾を行わない場合がある。
【００３６】
レンジ長算出手段２１で観測目標のレンジ長を得るまでの処理、ドップラー幅算出手段５０９で観測目標のドップラー幅を得るまでの処理、レンジ長特性算出手段２２で各候補目標のレンジ長特性を得るまでの処理は実施の形態３と同一であるので説明を省略する。
【００３７】
実施の形態３で述べた通り、候補目標と観測目標が一致する場合に、観測目標のレンジ長は、候補目標の主軸の方向を観測目標の主軸の方向と一致させた場合のレンジ長と一致することが期待される。ただし、図４に示した通り、船舶のように細長い形状の目標５１９について考えると、例えば（ａ）−（ｄ）の４ケースで同じレンジ長になってしまうことは既に説明したとおりである。よって、この場合には主軸の候補として４種類が挙がる。
【００３８】
実施の形態３では、目標追尾手段５０６の追尾誤差が比較的小さいという前提の下に、主軸の候補のうちから目標追尾手段５０６で得られた速度ベクトル方向の単位ベクトルに最も近い主軸を選択した。しかし、本実施の形態では目標追尾手段５０６を有しないため、実施の形態３の手法を用いて上記４種類の主軸から候補を選定することはできない。そこで、本実施の形態では、精細目標進行方向複数推定手段４３が、候補であるすべての主軸ベクトルを出力する。
【００３９】
複数クロスレンジ長特性算出手段４４では、精細目標進行方向複数推定手段４３で得られた複数の主軸ベクトルの候補に対し、それぞれ実施の形態１で説明したクロスレンジ長特性算出手段５１３と同じ動作で各候補目標毎のクロスレンジ長特性を算出する。
【００４０】
候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段４１では、複数クロスレンジ長特性算出手段４４の出力である各主軸ベクトルに対応したクロスレンジ長特性と、ドップラー幅算出手段５０９で得られた観測目標のドップラー幅に基づきクロスレンジ軸ベクトルを算出する。
【００４１】
複数進行方向投影面決定手段４２では、候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段４１で得られたクロスレンジ軸ベクトルに基づきそれぞれの投影面を決定する。
目標アスペクト各推定手段５０７では、上記得られた各候補目標、各主軸ベクトルに対してアスペクト角を計算する。
【００４２】
ＲＣＳ算出手段５１０では、得られた各アスペクト角に関する各候補目標のＲＣＳ分布を算出する。
候補目標複数辞書画像生成手段３では、ＲＣＳ算出手段５１０で得られた各候補目標、各アスペクト角（主軸ベクトルに依存）での各候補目標のＲＣＳ分布および複数進行方向投影面決定手段４２で得られた各候補目標、各主軸ベクトル、各クロスレンジ軸ベクトルにおける投影面に基づき、各候補目標、各主軸ベクトル、各クロスレンジ軸ベクトルにおける辞書画像を生成する。レーダ画像相関手段４では、レーダ画像再生手段５０５で得られたレーダ画像と、候補目標複数辞書画像生成手段３で得られた候補目標の参照画像に基づいて相関値を算出する。
【００４３】
識別手段５では、この相関値を最大とする辞書画像に対応する候補目標を識別結果として出力する。
本実施の形態の処理を行うことで、目標追尾を行えない場合でも、実施の形態５と同様の効果を得ることができる。
【００４４】
実施の形態７．
図８に本実施の形態の処理ブロックを示す。
次に、図８及び実施の形態３の説明で用いた図４を用いて、本実施の形態の処理内容を説明する。本実施の形態では、実施の形態６の図７の精細目標進行方向複数推定手段４３に対称化手段５１を付加したものである。他の構成は図７と同じである。
【００４５】
対称化手段５１は、図７の精細目標進行方向複数推定手段４３で想定した主軸ベクトルの方向の数を減らす動作を得るためのもう一つの方法として、目標形状の対称性を考慮するものである。
例えば目標が船舶の場合には、主軸に対してほぼ左右対称の形状となっている。この場合、図４における（ａ）と（ｃ）は、レーダで観測する場合には同じジオメトリと考えることができる。また、（ｂ）と（ｄ）に関しても同様のことが言える。対称化手段５１ではこの点に着目し、方向がほぼ１８０度異なる主軸ベクトル方向は同じであると見なすことによって、主軸ベクトルの種類を半分に減らして出力する。
これ以降の処理は実施の形態６と同一である。
【００４６】
本実施の形態の処理を行うことで実施の形態６の効果が得られる他、識別用辞書生成の際に考慮する主軸ベクトルの数を減らすことができるので、計算処理負荷が減少し処理速度が向上する。
【００４７】
【発明の効果】
以上のように、この発明の画像レーダ装置によれば、複数の方向のクロスレンジ軸毎に参照画像を生成するので、観測画像から得られる主軸の傾きを用いることを必要とせずに識別を行えうことができる。
【００４８】
また、ＲＣＳを考慮してクロスレンジ長を計算することにより、目標上で反射を生じない部分の影響でクロスレンジ軸ベクトルの推定精度が劣化する問題を緩和することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１の画像レーダ装置のブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態２の画像レーダ装置のブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態３の画像レーダ装置のブロック図である。
【図４】図３の画像レーダ装置の動作を説明する図である。
【図５】この発明の実施の形態４の画像レーダ装置のブロック図である。
【図６】この発明の実施の形態５の画像レーダ装置のブロック図である。
【図７】この発明の実施の形態６の画像レーダ装置のブロック図である。
【図８】この発明の実施の形態７の画像レーダ装置のブロック図である。
【符号の説明】
１候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
２複数投影面決定手段、３候補目標複数辞書画像生成手段、
４レーダ画像相関手段、５識別手段、
１１ＲＣＳ考慮クロスレンジ長特性算出手段、
２１レンジ長算出手段、２２レンジ長特性算出手段、
２３精細目標進行方向推定手段、３１クロスレンジ長特性算出手段、
３２ＲＣＳ考慮レンジ長特性蓄積手段、
３３ＲＣＳ考慮レンジ長特性読出し手段、
４１候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
４２複数進行方向投影面決定手段、４３精細目標進行方向複数推定手段、４４複数クロスレンジ長特性算出手段、
５１対称化手段、
５０１送信機、５０２送受切換器、５０３送受信アンテナ、
５０４受信機、５０５レーダ画像再生手段、５０６目標追尾手段、５０７目標アスペクト角推定手段、５０８主軸傾斜抽出手段、
５０９ドップラー幅算出手段、５１０ＲＣＳ算出手段、
５１１クロスレンジ幅制約手段、５１２目標形状データ蓄積手段、
５１３クロスレンジ長特性算出手段、
５１４候補目標クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
５１５投影面決定手段、５１６候補目標辞書画像生成手段、
５１７レーダ画像識別手段、５１８画像レーダ装置、
５１９目標。

Claims

電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、
予め類別された３次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記３次元の形状データのレーダ反射断面積分布（ＲＣＳ分布）を計算するＲＣＳ算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
前記３次元形状データと前記目標の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出するクロスレンジ長特性算出手段、
前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記３次元形状データのＲＣＳ分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
複数の前記３次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、
予め類別された３次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記３次元の形状データのレーダ反射断面積分布（ＲＣＳ分布）を計算するＲＣＳ算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
前記３次元形状データにもとづき得られたＲＣＳ分布と前記目標の進行方向に基づいて、反射強度がある閾値を越える範囲のクロスレンジ長特性を算出するＲＣＳ考慮クロスレンジ長特性算出手段、
前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記３次元形状データのＲＣＳ分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
複数の前記３次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、
予め類別された３次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記３次元の形状データのレーダ反射断面積分布（ＲＣＳ分布）を計算するＲＣＳ算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記目標のレンジ長を推定するレンジ長算出手段、前記３次元の形状データに基づき想定した複数の進行方向における前記３次元形状データのレンジ長特性を計算するレンジ長特性算出手段、
前記目標のレンジ長と前記３次元形状データのレンジ長特性と前記目標の進行方向に基づいて、前記目標の主軸ベクトルを前記３次元形状データのそれぞれについて求める精細目標進行方向推定手段、
前記３次元形状データと前記目標の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出するクロスレンジ長特性算出手段、
前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記３次元形状データのＲＣＳ分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
複数の前記３次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、
予め類別された３次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記３次元の形状データのレーダ反射断面積分布（ＲＣＳ分布）を計算するＲＣＳ算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記目標のレンジ長を推定するレンジ長算出手段、
前記３次元形状データに基づき得られた想定した複数の進行方向に対する各候補目標の反射強度分布から、それぞれの進行方向における前記データのレンジ長特性を反射強度の強い反射点の分布に基づいて計算するＲＣＳ考慮レンジ長特性算出手段、
前記目標のレンジ長と前記３次元形状データのレンジ長特性と前記目標の進行方向に基づいて、前記目標の主軸ベクトルを前記３次元形状データのそれぞれについて求める精細目標進行方向推定手段、
前記３次元形状データと前記目標の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出するクロスレンジ長特性算出手段、
前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記３次元形状データのＲＣＳ分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
複数の前記３次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、
予め類別された３次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記３次元の形状データのレーダ反射断面積分布（ＲＣＳ分布）を計算するＲＣＳ算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記目標のレンジ長を推定するレンジ長算出手段、
前記３次元形状データの想定した進行方向における反射強度を考慮したレンジ長特性を蓄積するＲＣＳ考慮レンジ長特性蓄積手段、
前記ＲＣＳ考慮レンジ長特性蓄積手段に蓄積されたレンジ長特性を読み出すＲＣＳ考慮レンジ長特性読出し手段、
前記目標のレンジ長と前記３次元形状データのレンジ長特性と前記目標の進行方向に基づいて、前記目標の主軸ベクトルを前記３次元形状データのそれぞれについて求める精細目標進行方向推定手段、
前記３次元形状データと前記目標の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出するクロスレンジ長特性算出手段、
前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記３次元形状データのＲＣＳ分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
複数の前記３次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
予め類別された３次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記３次元の形状データのレーダ反射断面積分布（ＲＣＳ分布）を計算するＲＣＳ算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記目標のレンジ長を推定するレンジ長算出手段、前記３次元の形状データに基づき想定した複数の進行方向における前記３次元形状データのレンジ長特性を計算するレンジ長特性算出手段、
前記目標のレンジ長と前記３次元形状データのレンジ長特性と前記目標の進行方向に基づいて、前記目標の主軸ベクトルを前記３次元形状データのそれぞれについて複数種類求める精細目標進行方向複数推定手段、
前記３次元形状データと前記目標の複数の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出する複数クロスレンジ長特性算出手段、
前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを前記各３次元画像データの各主軸ベクトル、角クロスレンジ軸方向こどに算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記３次元形状データのＲＣＳ分布を投影する投影面を決定する複数進行方向投影面決定手段、
複数の前記３次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
精細目標進行方向複数推定手段は、方向がほぼ１８０度異なる主軸ベクトルの方向を同一と見なすことにより、主軸ベクトルの数をほぼ半分とする対称化手段を備えたものであることを特徴とする請求項６に記載の画像レーダ装置。