JP2005291816A - Radar equipment - Google Patents
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Abstract
【課題】レーダ数が少ない場合にも、高分解能な反射強度分布を用いて到来目標を精度よく識別するレーダ装置を提供する。
【解決手段】複数地点に設置した複数のレーダ器で同一目標を観測して得られる目標の高分解能な反射強度分布を用いて目標の識別と目標の姿勢を推定するレーダ装置であって、各レーダ器1で測定した目標までの距離情報を用いて目標の位置を推定する目標位置推定部2と、候補目標の高分解能な反射強度分布の観測角特性を予め蓄積するデータベース4と、推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、各レーダ器で得られる高分解能な反射強度分布の組を用意し、到来目標の反射強度分布と比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する識別処理部3とを備えた。
【選択図】図1Provided is a radar apparatus that accurately identifies an arrival target using a high-resolution reflection intensity distribution even when the number of radars is small.
A radar apparatus for identifying a target and estimating a posture of the target using a high-resolution reflection intensity distribution of the target obtained by observing the same target with a plurality of radar devices installed at a plurality of points, The target position estimation unit 2 that estimates the target position using distance information to the target measured by the radar device 1, the database 4 that stores the observation angle characteristics of the high-resolution reflection intensity distribution of the candidate target in advance, and the estimation Assuming the attitude of the candidate target at the target position, prepare a set of high-resolution reflection intensity distributions obtained by each radar device, and estimate the model and attitude of the arrival target by comparing with the reflection intensity distribution of the arrival target And an identification processing unit 3.
[Selection] Figure 1
Description
この発明は、複数地点に設置した複数のレーダで同一目標を観測して得られる反射強度分布を用いて目標の識別と目標の姿勢を推定するレーダ装置に関するものである。 The present invention relates to a radar apparatus that uses a reflection intensity distribution obtained by observing the same target with a plurality of radars installed at a plurality of points to identify the target and estimate the posture of the target.
従来、この種のレーダ装置として、複数地点に設置したレーダで同一目標を観測して得られる目標のRCS(Radar Cross Section)値を用いて目標の識別と目標の姿勢を推定するものがある(例えば、特許文献1参照)。 Conventionally, as this type of radar apparatus, there is one that estimates a target identification and a target attitude using a target RCS (Radar Cross Section) value obtained by observing the same target with radars installed at a plurality of points ( For example, see Patent Document 1).
しかしながら、上述した従来のレーダ装置では、レーダ数が少ない場合に識別性能が低くなるという問題があった。 However, the conventional radar device described above has a problem that the identification performance is lowered when the number of radars is small.
この発明は、このような従来の問題点を解決するためになされたもので、レーダ数が少ない場合でも到来目標を精度よく識別することができるレーダ装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve such a conventional problem, and an object thereof is to provide a radar apparatus that can accurately identify an arrival target even when the number of radars is small.
この発明に係るレーダ装置は、複数地点に設置した複数のレーダ器で同一目標を観測して得られる、目標の散乱点を分離できる空間分解能を有する反射強度分布を用いて、目標の識別と目標の姿勢を推定するレーダ装置であって、各レーダ器で測定した目標までの距離情報を用いて目標の位置を推定する目標位置推定部と、候補目標の反射強度分布の観測角特性を予め蓄積するデータベースと、推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、前記データベースに蓄積されたデータに基づいて各レーダ器で得られる反射強度分布の組を用意し、到来目標の観測結果である反射強度分布と比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する識別処理部とを備えたことを特徴とするものである。 A radar apparatus according to the present invention uses a reflection intensity distribution having a spatial resolution capable of separating a target scattering point, which is obtained by observing the same target with a plurality of radar devices installed at a plurality of points. A radar device for estimating the attitude of a target, and a target position estimator that estimates the position of the target using distance information to the target measured by each radar device, and the observation angle characteristics of the reflection intensity distribution of the candidate target are stored in advance Assuming the attitude of the candidate target at the estimated target position and the estimated target position, a set of reflection intensity distributions obtained by each radar device based on the data accumulated in the database is prepared, and the observation result of the arrival target It comprises an identification processing unit for estimating the arrival target model and posture by comparing with the reflection intensity distribution.
この発明によれば、レーダ数が少ない場合にも、目標の散乱点を分離できる空間分解能を有する反射強度分布を用いて到来目標を精度よく識別することができる。 According to the present invention, even when the number of radars is small, an arrival target can be accurately identified using a reflection intensity distribution having a spatial resolution capable of separating a target scattering point.
実施の形態1.
(レンジプロフィール)
以下、図1〜図5に従いこの発明の実施の形態1について説明する。
図1は、この発明の実施の形態1に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。図1に示すレーダ装置は、複数地点に設置したレーダ器で同一目標を観測して得られる目標の高分解能な反射強度分布としてレンジプロフィールを用いて目標の識別と目標の姿勢を推定するレーダ装置であって、複数地点に設置したレーダ器1(1−1,1−2,・・・,1−Mを総称する)と、各レーダ器1で測定した目標までの距離情報を用いて目標の位置を推定する目標位置推定部2と、候補目標の高分解能な反射強度分布の観測角特性を予め蓄積するデータベースとしてのレンジプロフィールデータベース4と、受信信号を処理して高分解能な反射強度分布を生成すると共に、推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、各レーダ器1で得られる高分解能な反射強度分布の組を用意し、到来目標の反射強度分布と比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する識別処理部としてのレンジプロフィール識別処理部3とを備えている。ここで、本明細書で言及する「高分解能な反射強度分布」とは、目標の形状に対して目標の散乱点を分離できる程度に高い空間分解能を有する反射強度分布である。
(Range profile)
The first embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
1 is a block diagram showing a configuration of a radar apparatus according to
ここで、レンジプロフィールデータベース4は、候補目標の高分解能な反射強度分布の観測角特性として候補目標のレンジプロフィールの観測角特性を予め蓄積し、レンジプロフィール識別処理部3は、推定した目標位置において候補目標の姿勢を様々に仮定して、各レーダ器1で得られるレンジプロフィールの組を用意し、到来目標のレンジプロフィールと比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する。
Here, the
図2は、レンジプロフィール識別処理部3の内部構成を示すブロック図である。図2に示すように、レンジプロフィール識別処理部3は、目標位置推定部2により推定された目標位置において候補目標の姿勢を様々に仮定して各レーダ器の観測角を目標と各レーダ器の位置関係から算出する観測角算出部3aと、観測角に対応する候補目標のレンジプロフィールをレンジプロフィールデータベース4から読み出すレンジプロフィール読み出し部3bと、レンジプロフィールに基づいて到来目標の機種と姿勢の推定結果を出力する判定部3cとを有する。
FIG. 2 is a block diagram showing an internal configuration of the range profile
次に、上記構成を備える実施の形態1に係るレーダ装置の動作について説明する。
(1)レーダ器1−m(m=1、2、・・・,M)は、図3に示すように、複数地点に配置されているものとする。各レーダ器1−mの位置(xm、ym、zm)(m=1、2、・・・,M)は既知である。各レーダ器1−mは、同一目標に対してそれぞれパルスを送受信する。得られた受信信号から、各レーダ器1−mで観測した目標のレンジプロフィールsm(m=1、2、・・・,M)と、各レーダ器1−mから目標までの距離Rm(m=1、2、・・・,M)を得る。ここで、レンジプロフィールsmは次式で定義されるベクトルである。ただし、s(r)はr番目のレンジビンにおけるRCSの観測量である。Kはレンジビン数である。
Next, the operation of the radar apparatus according to
(1) Radar devices 1-m (m = 1, 2,..., M) are assumed to be arranged at a plurality of points as shown in FIG. The position (x m , y m , z m ) (m = 1, 2,..., M) of each radar device 1-m is known. Each radar device 1-m transmits and receives pulses to and from the same target. From the obtained received signals, the target range profiles s m (m = 1, 2,..., M) observed by each radar device 1-m and the distance R m from each radar device 1-m to the target. (M = 1, 2,..., M) is obtained. Here, range profile s m is a vector defined by the following equation. Here, s (r) is an RCS observation amount in the r-th range bin. K is the number of range bins.
各レーダ器1−mで得られた目標のレンジプロフィールsmと目標までの距離Rmは、目標位置推定部2に送られる。
The target range profile s m obtained by each
(2)目標位置推定部2は、各レーダ器1−mで測定した目標までの距離Rmと、既知の情報である各レーダ器1−mの位置(xm、ym、zm)から、目標位置を推定する。目標位置をPt(xp、yp、zp)とすると、各レーダ器1−mと目標位置Ptの距離Rmは次式で表される。
(2) The target
目標位置Ptは、式(1)の非線形の連立方程式を最小2乗法により解くことにより決定する。目標位置推定部2で推定された目標位置Ptと、目標のレンジプロフィールsmは、レンジプロフィール識別処理部3へ送られる。
The target position P t is determined by solving the nonlinear simultaneous equations of Expression (1) by the least square method. And the target position P t estimated by the target
(3)観測角算出部3aは、目標位置Ptにおいて候補目標N(N=1、2、・・・,N)の姿勢(ix、iy、iz)を様々に仮定して、各レーダ器1−mの観測角(θm、φm)(m=1、2、・・・,M)を目標と各レーダ器1−mの位置関係から算出する。ここで、(ix、iy、iz)は目標の姿勢を表し、それぞれ目標の機首方向、横方向、高さ方向の単位ベクトルを表す。(θm、φm)は各レーダ器1−mの観測角で、エレベーション角φmとアジマス角θmで表される。観測角(θm、φm)は、目標を基準とした各レーダ器1−mの方向であり、図4に示されるように、(ix、iy、iz)座標系における(ix、iy)平面内でix軸から半時計回りに測ったアジマス角φm、および、(ix、iy)平面からiz軸方向に測ったエレベーション角θmで定義する。 (3) The observation angle calculation unit 3a assumes various attitudes (i x , i y , i z ) of the candidate target N (N = 1, 2,..., N) at the target position P t . The observation angle (θ m , φ m ) (m = 1, 2,..., M) of each radar device 1-m is calculated from the positional relationship between the target and each radar device 1-m. Here, (i x , i y , i z ) represents a target posture, and represents unit vectors in the target nose direction, lateral direction, and height direction, respectively. (Θ m , φ m ) is an observation angle of each radar device 1-m, and is represented by an elevation angle φ m and an azimuth angle θ m . The observation angle (θ m , φ m ) is the direction of each radar device 1-m with respect to the target, and as shown in FIG. 4, (i x , i y , i z ) in the coordinate system (i x, i y) azimuth angle measured counterclockwise from the i x axis in the plane phi m, and is defined by (i x, i y) elevation angle measured in the i z axis from the plane theta m.
(4)そして、レンジプロフィール読み出し部3bが、この観測角(θm、φm)に対応する候補目標NのレンジプロフィールsN、(θm、φm)を、各候補目標Nについて様々な観測角に対するレンジプロフィールを蓄積するデータベース4から読み出してきて、次式のベクトルとして用意する。
(4) Then, the range profile reading unit 3b displays the range profile s N, (θm, φm) of the candidate target N corresponding to the observation angle (θ m , φ m ) for various observation angles for each candidate target N. Is read out from the
式(3)のS(N、(ix、iy、iz)、Pt)は、目標位置Ptにおいて候補目標Nが姿勢(ix、iy、iz)であるときに各レーダ器1−mで得られるレンジプロフィールsN、(θm、φm)を要素とするベクトルである。 S (N, (i x , i y , i z ), P t ) in the expression (3) is obtained when the candidate target N is in the posture (i x , i y , i z ) at the target position P t . This is a vector having the range profile sN, (θm, φm) obtained by the radar device 1-m as an element.
(5)判定部3cは、まず、目標位置推定部2から送られた各レーダ器1−mで観測した目標のレンジプロフィールsmを要素とするベクトルSobsを次式で与える。
(5) determining unit 3c, first, providing a vector S obs to a range profile s m of the target observed by the radar device 1-m transmitted from the target
(6)次に、候補目標Nが到来目標と一致して、かつ、姿勢(ix、iy、iz)が等しいときにSobsとS(N、(ix、iy、iz)、Pt)が理想的には一致することを踏まえ、次式の評価関数を最小化する候補目標N、姿勢(ix、iy、iz)の組をそれぞれ到来目標の機種と姿勢の推定結果とする。 (6) Next, when the candidate target N coincides with the arrival target and the postures (i x , i y , i z ) are equal, S obs and S (N, (i x , i y , i z) ), P t) is given that ideally matches the following equation candidate target N that minimizes the evaluation function, posture (i x, i y, set the type of incoming targets each i z) and orientation It is assumed that
(他の実施例)
(相関値)
上記実施の形態1では、式(5)の評価関数を導入し、SobsとS(N、(ix、iy、iz)、Pt)の誤差を最小化するように候補目標と姿勢を決定したが、次式の評価関数を導入し、相関値を評価指標として識別を行うようにしても良い。
(Other examples)
(Correlation value)
In the first embodiment, the evaluation function of Expression (5) is introduced, and the candidate target and the target target are minimized so as to minimize the error between S obs and S (N, (i x , i y , i z ), P t ). Although the attitude is determined, an evaluation function of the following equation may be introduced to identify the correlation value as an evaluation index.
ここで、xcollは、次式で表されるように、SobsとS(N、(ix、iy、iz)、Pt)の対応する要素(s1とsn,(θ1,φ1),s2とsn,(θ2,φ2),sMとsn,(θM,φM))ごとに最大相関値を計算し、これを足し合わせた値を返すオペレータである。 Here, Xcoll, as expressed by the following equation, S obs and S (N, (i x, i y, i z), P t) corresponding element (s 1 and s n of, (.theta.1, It is an operator that calculates a maximum correlation value for each of φ1) , s 2 and s n, (θ2, φ2) , s M and s n, (θM, φM) ), and returns a sum of these values.
このとき、式(6)の評価関数を最大化する候補目標と姿勢を識別結果として出力する。 At this time, candidate targets and postures that maximize the evaluation function of Expression (6) are output as identification results.
(他の実施例)
(データベース)
上記実施の形態1では、候補目標のレンジプロフィールの観測角特性を予め蓄積するレンジプロフィールデータベース4を設けるようにしたが、候補目標の形状を用意しておき、GTD(Geometrical Theory of Diffraction)等の数値計算により逐次レンジプロフィールを計算するような構成にしても同様の効果が得られる。
(Other examples)
(Database)
In the first embodiment, the
(他の実施例)
(マルチスタティック)
上記実施の形態1では、複数のレーダ器でパルスを送受信し、同一目標を観測するモノスタティックレーダシステムの例で説明したが、図5に示すように、1つのレーダ器で送信を行い、全てのレーダ器で同時に受信を行うマルチスタティックレーダシステムにおいても、同様の効果が得られることは容易に推測できる。
(Other examples)
(Multi-static)
In
(効果)
以上のように、この発明の実施の形態1によれば、レーダ数が少ない場合にも、高分解能なレンジプロフィールを用いて到来目標を精度よく識別することができる。また、各レーダ器で測定した目標までの距離情報を用いて目標の位置を推定するようにしたので、角度分解能が低いレーダ器を用いた場合にも目標位置を精度良く推定でき、識別率が向上する。
(effect)
As described above, according to Embodiment 1 of the present invention, even when the number of radars is small, an arrival target can be accurately identified using a high-resolution range profile. In addition, since the target position is estimated using the distance information to the target measured by each radar device, the target position can be estimated accurately even when a radar device with a low angular resolution is used, and the identification rate is high. improves.
実施の形態2.
(クロスレンジプロフィール)
以下、図6〜図7に従いこの発明の実施の形態2について説明する。
図6は、この発明の実施の形態2に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。また、図7は、この発明の実施の形態2に係るクロスレンジプロフィール識別処理部13の内部構成を示すブロック図である。図6及び図7において、図1及び図2と対応する部分には同一符号を付しその詳細説明を省略する。
(Cross range profile)
The second embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of the radar apparatus according to
図6に示すレーダ装置は、複数地点に設置したレーダ器で同一目標を観測して得られる目標の高分解能な反射強度分布としてクロスレンジプロフィールを用いて目標の識別と目標の姿勢を推定するレーダ装置であって、複数地点に設置したレーダ器11(11−1,11−2,・・・,11−Mを総称する)と、図1に示す実施の形態1と同様な目標位置推定部2と、データベースとしてのRCS(Radar Cross Section)データベース14と、識別処理部としてのクロスレンジプロフィール生成部12及びクロスレンジプロフィール識別処理部13とを備えている。
The radar apparatus shown in FIG. 6 uses a cross-range profile as a high-resolution reflection intensity distribution of a target obtained by observing the same target with radar devices installed at a plurality of points, and uses a cross-range profile to estimate the target posture. A radar device 11 (11-1, 11-2,..., 11-M collectively) installed at a plurality of points, and a target position estimation unit similar to the first embodiment shown in FIG. 2, an RCS (Radar Cross Section)
ここで、データベース14は、高分解能な反射強度分布の観測角特性として、候補目標のRCSの観測角特性を予め蓄積し、クロスレンジプロフィール生成部12は、受信信号を処理してクロスレンジプロフィールを生成し、クロスレンジプロフィール識別処理部13は、推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、各レーダ器11で得られるクロスレンジプロフィールの組を用意し、到来目標のクロスレンジプロフィールと比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する。
Here, the
また、クロスレンジプロフィール識別処理部13は、図7に示すように、図2に示す実施の形態1と同様な、観測角算出部3a及び判定部3cを有すると共に、レンジプロフィール読み出し部3bの代わりに、RCSデータベース14から観測角に対応する候補目標のRCSの観測角特性を読み出すRCS読み出し部13aを有する。
Further, as shown in FIG. 7, the cross range profile
前述した実施の形態1では、レンジ分解能の高いレーダを用いることで目標のレンジプロフィールを観測したが、レンジ分解能が低いレーダではレンジプロフィールが得られない。しかし、目標が移動する場合、複数パルスを送受信してドップラー周波数を観測することにより、レンジに直交するクロスレンジ方向の長さに対する反射強度分布(クロスレンジプロフィール)を観測できる。クロスレンジプロフィールの観測方法は、文献High-Resolution Radar Second Edition(著者Donald R. Wehner, 出版社Artech House Publishers, pp. 341〜433)を参照のこと。 In the first embodiment described above, a target range profile is observed by using a radar with a high range resolution, but a range profile cannot be obtained with a radar with a low range resolution. However, when the target moves, the reflection intensity distribution (cross range profile) with respect to the length in the cross range direction orthogonal to the range can be observed by transmitting and receiving a plurality of pulses and observing the Doppler frequency. See the literature High-Resolution Radar Second Edition (author Donald R. Wehner, publisher Artech House Publishers, pp. 341-433) for cross-range profile observation methods.
次に、上記構成を備える実施の形態2に係るレーダ装置の動作について説明する。
(1)複数地点に配置されたレーダ器11−m(m=1、2、・・・,M)は、t=0(s)からt=T(s)の間に、それぞれ同一目標に対してパルスを照射して反射波を受信する処理をH回繰り返す。これにより、各レーダ器11−mで収集した受信信号gm(h)(h=1、2、・・・,H)と、各レーダ器11−mから目標までの距離Rm(h)(m=1、2、・・・,M、h=1、2、・・・,H)を得る。ここで、Tを合成開口時間、Hをヒット数、hをヒット番号と呼ぶ。なお、各レーダ器11−mの位置(xm、ym、zm)(m=1、2、・・・,M)は既知であるとする。各レーダ器11−mで得られた受信信号gm(h)と目標までの距離Rm(h)は、目標位置推定部2に送られる。
Next, the operation of the radar apparatus according to the second embodiment having the above configuration will be described.
(1) The radar devices 11-m (m = 1, 2,..., M) arranged at a plurality of points have the same target during t = 0 (s) to t = T (s). On the other hand, the process of irradiating the pulse and receiving the reflected wave is repeated H times. Accordingly, the received signal g m (h) (h = 1, 2,..., H) collected by each radar device 11-m and the distance R m (h) from each radar device 11-m to the target. (M = 1, 2,..., M, h = 1, 2,..., H). Here, T is called the synthetic opening time, H is the number of hits, and h is the hit number. The position of the radar unit 11-m (x m, y m, z m) (m = 1,2, ···, M) is assumed to be known. The received signal g m (h) obtained by each radar device 11-m and the distance R m (h) to the target are sent to the target
(2)目標位置推定部2は、実施の形態1と同様の処理をH回の送受信についてそれぞれ行い、目標位置Pt(h)(h=1、2、・・・,H)を推定する。なお、目標位置Pt(h)は、t=0(s)からt=T(s)の間に目標が移動した軌跡の推定値を表すので、以降の説明では軌跡Pt(h)と呼ぶことにする。目標位置推定部2で推定された軌跡Pt(h)と、受信信号gm(h)は、クロスレンジプロフィール生成部12へ送られる。
(2) The target
(3)クロスレンジプロフィール生成部12は、目標位置推定部2で推定された軌跡Pt(h)に基づいて受信信号gm(h)を処理して、各レーダ器11−mで観測したクロスレンジプロフィールCpm(m=1、2、・・・,M)を生成する。クロスレンジプロフィールCpmは次式で定義されるベクトルである。ただし、Cp(r)はr番目のクロスレンジセルにおけるRCSの観測量である。Dはクロスレンジセル数である。
(3) The cross range profile generator 12 processes the received signal g m (h) based on the trajectory P t (h) estimated by the
クロスレンジプロフィール生成部12で生成された観測した目標のクロスレンジプロフィールCpmと、目標位置Pt(h)は、クロスレンジプロフィール識別処理部13へ送られる。
And cross-range profile Cp m Goal observed generated by cross-range profile generator 12, the target position P t (h) is sent to the cross-range
(4)クロスレンジプロフィール識別処理部13において、観測角算出部3aは、推定された軌跡Pt(h)において候補目標N(N=1、2、・・・,N)の姿勢(ix、iy、iz)を様々に仮定して、各レーダ器11−mが候補目標Nに対してH回パルスを送受信するときの各送受信における観測角を算出する。
(4) In the cross-range profile
(5)そして、RCS読み出し部13aが、この観測角に対する候補目標NのRCSを、各候補目標Nについて様々な観測角に対するRCSを蓄積するRCSデータベース14から読み出してきて、各レーダ器11−mがH回パルスを送受信して得た受信信号を用意する。そして、推定された軌跡Pt(h)に基づいてこの受信信号を処理して、各レーダ器11−mで得られるクロスレンジプロフィールCpm(N、(ix、iy、iz)、Pt(h))(m=1、2、・・・,M、N=1、2、・・・,H)を生成し、これを次式のようにまとめる。
(5) Then, the RCS reading unit 13a reads the RCS of the candidate target N for this observation angle from the
(6)判定部3cは、まず、クロスレンジプロフィール12から送られた各レーダ器11−mで観測した目標のクロスレンジプロフィールCpmを要素とするベクトルSobsを次式で与える。 (6) determination portion 3c, first, providing a vector S obs to the cross-range profile Cp m targets observed by the radar unit 11-m transmitted from the cross range profile 12 as elements by the following equation.
次に、候補目標Nが到来目標と一致して、かつ、姿勢(ix、iy、iz)が等しいときにSobsとS(N、((ix、iy、iz)、Pt(h))が理想的には一致することを踏まえ、次式の評価関数を最小化する候補目標N、姿勢(ix、iy、iz)の組をそれぞれ到来目標の機種と姿勢の推定結果とする。 Next, when the candidate target N matches the incoming target and the postures (i x , i y , i z ) are equal, S obs and S (N, ((i x , i y , i z ), Pt (h)) is ideally matched, and a set of candidate target N and attitude (i x , i y , i z ) that minimizes the evaluation function of Assume the result of posture estimation.
(他の実施例)
(相関値)
上記実施の形態2では、式(12)の評価関数を導入し、SobsとS(N、(ix、i
y、iz)、Pt(h))の誤差を最小化するように候補目標と姿勢を決定したが、次式の評価関数を導入し、相関値を評価指標として識別を行うようにしても良い。
(Other examples)
(Correlation value)
In the second embodiment, the evaluation function of Expression (12) is introduced, and S obs and S (N, (i x , i
The candidate target and the posture are determined so as to minimize the error of y 1 , i z ), P t (h)), but the evaluation function of the following equation is introduced and the correlation value is used as the evaluation index. Also good.
このとき、式(13)の評価関数を最大化する候補目標と姿勢を識別結果として出力する。 At this time, candidate targets and postures that maximize the evaluation function of Expression (13) are output as identification results.
(他の実施例)
(軌跡)
上記実施の形態2では、推定された軌跡において候補目標の姿勢を様々に仮定して各レーダ器で得られるクロスレンジプロフィールの組を用意して識別を行ったが、推定された軌跡には、観測誤差が含まれていることを考慮し、推定された軌跡を含むある領域を設け、その領域内で軌跡を様々に仮定し、仮定した軌跡において候補目標の姿勢を様々に仮定して各レーダ器で得られるクロスレンジプロフィールの組を用意して識別を行うようにしてもよい。
(Other examples)
(Trajectory)
In the second embodiment, a set of cross-range profiles obtained by each radar device is prepared by assuming various attitudes of candidate targets in the estimated trajectory, and identification is performed. However, in the estimated trajectory, Considering the fact that observation errors are included, a certain area including the estimated trajectory is provided, various trajectories are assumed within that area, and each target radar is assumed in the assumed trajectory variously. Identification may be performed by preparing a set of cross-range profiles obtained by a vessel.
(他の実施例)
(マルチスタティック)
上記実施の形態2では、複数のレーダ器でパルスを送受信し、同一目標を観測するモノスタティックレーダシステムの例で説明したが、1つのレーダ器で送信を行い、全てのレーダ器で同時に受信を行うマルチスタティックレーダシステムにおいても、同様の効果が得られることは容易に推測できる。
(Other examples)
(Multi-static)
In the second embodiment, the example of the monostatic radar system that transmits and receives pulses with a plurality of radar devices and observes the same target has been described. However, transmission is performed with one radar device and reception is simultaneously performed with all radar devices. It can be easily estimated that the same effect can be obtained in the multistatic radar system to be performed.
(効果)
以上のように、この発明の実施の形態2によれば、レーダ数が少ない場合にも、高分解能なクロスレンジプロフィールを用いて到来目標を精度よく識別することができる。また、レンジ分解能が低いレーダを用いても到来目標を精度よく識別することができる。
(effect)
As described above, according to the second embodiment of the present invention, even when the number of radars is small, an arrival target can be accurately identified using a high-resolution cross-range profile. Further, the arrival target can be accurately identified even when a radar having a low range resolution is used.
実施の形態3.
(レーダ画像)
以下、図8〜図9に従いこの発明の実施の形態3について説明する。
図8は、この発明の実施の形態3に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。また、図9は、この発明の実施の形態3によるレーダ画像識別処理部22の内部構成を示すブロック図である。図8及び図9において、図1及び図2と対応する部分には同一符号を付しその詳細説明は省略する。
(Radar image)
The third embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of the radar apparatus according to
図8に示すレーダ装置は、複数地点に設置したレーダ器で同一目標を観測して得られる目標の高分解能な反射強度分布としてレーダ画像を用いて目標の識別と目標の姿勢を推定するレーダ装置であって、複数地点に設置したレーダ器11(11−1,11−2,・・・,11−Mを総称する)と、図1に示す実施の形態1と同様な目標位置推定部2と、データベースとしての部分RCS(Radar Cross Section)データベース23と、識別処理部としての画像再生部21及びレーダ画像識別処理部22とを備えている。
The radar apparatus shown in FIG. 8 uses a radar image as a high-resolution reflection intensity distribution of a target obtained by observing the same target with radar devices installed at a plurality of points to estimate the target's identification and target posture. In addition, radar devices 11 (11-1, 11-2,..., 11-M are collectively referred to) installed at a plurality of points, and a target
ここで、部分RCSデータベース14は、高分解能な反射強度分布の観測角特性として、候補目標の部分RCS(Radar Cross Section)の観測角特性を予め蓄積し、レーダ画像識別処理部22は、推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、各レーダ器で得られるレーダ画像の組を用意し、到来目標のレーダ画像と比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する。
Here, the
また、レーダ画像識別処理部22は、図9に示すように、図2及び図7に示す実施の形態1及び2と同様な、観測角算出部3a及び判定部3cを有すると共に、レンジプロフィール読み出し部3bの代わりに、部分RCSデータベース23から観測角に対応する候補目標の部分RCSの観測角特性を読み出す部分RCS読み出し部22aを有する。
As shown in FIG. 9, the radar image
前述した実施の形態2では、レンジ分解能が低いレーダでレンジに直交するクロスレンジ方向の長さに対する反射強度分布(クロスレンジプロフィール)を観測して識別を行ったが、レンジ分解能が高いレーダを用いることにより、目標上の反射強度分布をレンジとクロスレンジを軸とする高分解能な画像として得ることができる。レンジとクロスレンジを軸とする目標のレーダ画像の生成方法は、文献High-Resolution Radar Second Edition(著者Donald R. Wehner, 出版社Artech House Publishers、 pp. 341〜433)を参照のこと。 In the second embodiment described above, a radar with a low range resolution is used to identify the reflection intensity distribution (cross range profile) with respect to the length in the cross range direction orthogonal to the range. However, a radar with a high range resolution is used. Thus, the reflection intensity distribution on the target can be obtained as a high-resolution image with the range and the cross range as axes. See the literature High-Resolution Radar Second Edition (author Donald R. Wehner, publisher Artech House Publishers, pp. 341-433) for the method of generating target radar images with ranges and cross ranges as axes.
次に、上記構成を備える実施の形態3に係るレーダ装置の動作について説明する。
(1)レーダ器11−mと目標位置推定部2までの処理は実施の形態2と同じである。
Next, the operation of the radar apparatus according to
(1) The processing up to the radar device 11-m and the target
(2)目標位置推定部2からの目標位置Pt(h)と受信信号gm(h)を受信した画像再生部21は、上記受信信号を処理してレンジとクロスレンジを軸とする目標のレーダ画像Im(m=1、2、・・・,M)を再生し、得られたレーダ画像Imと目標位置Pt(h)をレーダ画像識別処理部22に送る。
(2) The image reproduction unit 21 that has received the target position P t (h) and the received signal g m (h) from the target
レーダ画像識別処理部22は、実施の形態2で、クロスレンジプロフィール識別処理部12が、観測した目標のクロスレンジプロフィールと候補目標のクロスレンジプロフィールを比較していたものを、レーダ画像に代えた処理であるので、説明を省略する。なお、クロスレンジプロフィールに代えてレーダ画像を用いて識別するようにしたので、部分RCS読み出し部22aは、クロスレンジプロフィールに代えて、レンジとクロスレンジを軸とする候補目標のレーダ画像を生成する。このとき、候補目標のレーダ画像は、各候補目標Nについて様々な観測角に対する部分RCSを蓄積している部分RCSデータベースから部分RCSを読み出してきて生成する。ここで、部分RCSは、目標上の各散乱中心のRCSである。
In the second embodiment, the radar image
(他の実施例)
(マルチスタティック)
上記実施の形態3では、各レーダ器11−mがそれぞれ独自に送受信を行うモノスタティックレーダシステムの例で説明したが、1つのレーダ器で送信を行い、全てのレーダ器で同時に受信を行うマルチスタティックレーダシステムにおいても、同様の効果が得られることは容易に推測できる。
(Other examples)
(Multi-static)
In the third embodiment, the example of the monostatic radar system in which each radar device 11-m independently transmits and receives has been described. However, a multi-device that transmits by one radar device and receives simultaneously by all the radar devices is described. It can be easily estimated that the same effect can be obtained in the static radar system.
(効果)
以上のように、この発明の実施の形態3によれば、高分解能なレーダ画像を用いることにより目標識別処理のパラメータがさらに増大し、レーダ数が少ない場合にも到来目標を精度よく識別することができる。
(effect)
As described above, according to the third embodiment of the present invention, by using a high-resolution radar image, the parameters for target identification processing further increase, and even when the number of radars is small, an incoming target can be accurately identified. Can do.
実施の形態4.
(特徴量)
以下、図10〜図11に従いこの発明の実施の形態4について説明する。
図10は、この発明の実施の形態4に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。
図10に示すレーダ装置は、複数地点に設置したレーダ器で同一目標を観測して得られる目標の高分解能な反射強度分布の特徴量を用いて目標の識別と目標の姿勢を推定するレーダ装置であって、複数地点に設置したレーダ器1(1−1,1−2,・・・,1−Mを総称する)と、図1に示す実施の形態1と同様な目標位置推定部2と、データベースとしての特徴量データベース33と、識別処理部としての特徴量算出部31及び特徴量識別処理部32とを備えている。
(Feature value)
The fourth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a radar apparatus according to
The radar apparatus shown in FIG. 10 is a radar apparatus that estimates the target identification and the target posture using the feature amount of the high-resolution reflection intensity distribution of the target obtained by observing the same target with radar devices installed at a plurality of points. In addition, radar devices 1 (1-1, 1-2,..., 1-M are collectively referred to) installed at a plurality of points, and a target
ここで、特徴量データベース33は、高分解能な反射強度分布の観測角特性として、候補目標の高分解能な反射強度分布の特徴量の観測角特性を予め蓄積し、特徴量識別処理部32は、推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、各レーダ器で得られる高分解能な反射強度分布の特徴量の組を用意し、到来目標の高分解能な反射強度分布の特徴量と比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する。 Here, the feature quantity database 33 stores in advance the observation angle characteristics of the feature quantity of the high resolution reflection intensity distribution of the candidate target as the observation angle characteristics of the high resolution reflection intensity distribution, and the feature quantity identification processing unit 32 Assuming the posture of the candidate target at the estimated target position, prepare a set of high-resolution reflection intensity distribution features obtained by each radar device and compare them with the high-resolution reflection intensity distribution features of the arrival target. Thus, the model and posture of the arrival target are estimated.
次に、上記構成を備える実施の形態4に係るレーダ装置の動作について説明する。
本実施の形態4では、観測した目標のレンジプロフィールから得られる特徴量と、候補目標のレンジプロフィールから得られる特徴量を照らし合わせることにより識別を行う点が上記実施の形態1と異なる。
Next, the operation of the radar apparatus according to
The fourth embodiment is different from the first embodiment in that identification is performed by comparing the feature amount obtained from the observed target range profile with the feature amount obtained from the candidate target range profile.
目標位置推定部2から目標位置Ptと目標のレンジプロフィールsmを受信する特徴量算出部31では、各レーダ器1−mで観測したレンジプロフィールsmから、特徴量としては、以下の目標の大きさと平均電力を算出する。
The feature quantity calculation unit 31 that receives the target position P t and the target range profile s m from the target
(目標の大きさ)
図11に示すように、各レーダ器1−mで観測したレンジプロフィールsmに対し、受信信号強度の閾値Tampを設定し、閾値Tampを超えるレンジセルから目標の大きさLmを推定する。
(Target size)
As shown in FIG. 11, a threshold T amp of the received signal strength is set for the range profile s m observed by each radar device 1-m, and the target size L m is estimated from the range cell exceeding the threshold T amp. .
(平均電力)
各レーダ器1−mで観測したレンジプロフィールsmに対し、受信信号強度の閾値Tampを設定し、閾値Tampを超えるレンジセルの受信信号強度を平均し、平均電力Pmとする。
(Average power)
To range profile s m observed by the radar device 1-m, by setting a threshold T # 038 of received signal strength, averaging the received signal strength of the range cells that exceed the threshold T # 038, the average power P m.
特徴量算出部31は、目標位置Ptと、各レーダ器1−mで観測したレンジプロフィールsmから上記のようにして算出した特徴量を特徴量識別処理部32に送る。 Feature amount calculation unit 31 sends the target position P t, the feature amount calculated as described above from the range profile s m observed by the radar device 1-m to the feature amount identification processing unit 32.
特徴量識別処理部32では、目標のレンジプロフィールから得られる特徴量と、候補目標のレンジプロフィールから得られる特徴量を照らし合わせることにより識別を行う。すなわち、観測された位置において候補目標の姿勢を様々に仮定して、各レーダ器で得られるレンジプロフィールから算出される特徴量を、候補目標のレンジプロフィールから算出した特長量の観測角特性を予め記憶している特徴量データベース33から読み出してくることによって用意し、観測した目標の特徴量との差を最小にする候補目標と姿勢をそれぞれ到来目標の機種と姿勢の推定値とする。 The feature quantity identification processing unit 32 performs discrimination by comparing the feature quantity obtained from the target range profile with the feature quantity obtained from the candidate target range profile. In other words, assuming the attitude of the candidate target at the observed position in various ways, the feature amount calculated from the range profile obtained by each radar device is set in advance as the observation angle characteristic of the feature amount calculated from the range profile of the candidate target. Candidate targets and postures that are prepared by reading out from the stored feature amount database 33 and minimize the difference from the observed target feature amounts are set as estimated values of the arrival target model and posture, respectively.
(効果)
以上のように、この発明の実施の形態4によれば、目標のレンジプロフィールから得られる特徴量と、候補目標のレンジプロフィールから算出した特徴量を照らし合わせることにより識別を行うようにしたので、例えば雑音により観測したレンジプロフィールが変化した場合にも、識別の精度が低下するのを抑えることができる。
(effect)
As described above, according to the fourth embodiment of the present invention, identification is performed by comparing the feature amount obtained from the target range profile with the feature amount calculated from the candidate target range profile. For example, even when the observed range profile is changed due to noise, it is possible to prevent the identification accuracy from being lowered.
なお、本実施の形態4では、上記実施の形態1の発展形としてその内容を説明したが、上記実施の形態2および3の発展形としても実現できるのは言うまでもない。すなわち、候補目標のレンジプロフィールの他に、クロスレンジプロフィール、レンジとクロスレンジを軸とするレーダ画像のいずれかから算出した特徴量を照らし合わせることにより識別を行うことができる。 In the fourth embodiment, the contents have been described as a development of the first embodiment, but needless to say, it can be realized as a development of the second and third embodiments. That is, in addition to the range profile of the candidate target, identification can be performed by comparing a feature amount calculated from either a cross range profile or a radar image with the range and the cross range as an axis.
実施の形態5.
(周波数)
以下、図12〜図13に従いこの発明の実施の形態5について説明する。
図12は、この発明の実施の形態5に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。
図12に示すレーダ装置は、複数地点に設置したレーダ器で同一目標を観測して得られる目標の高分解能な反射強度分布を用いて目標の識別と目標の姿勢を推定するレーダ装置であって、複数地点に設置したレーダ器41(41−1,41−2,・・・,41−Mを総称する)と、図1に示す実施の形態1と同様な目標位置推定部2と、データベースとしての多周波数特徴量データベース43と、識別処理部としての周波数考慮型識別処理部42とを備えている。
(frequency)
The fifth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a radar apparatus according to
The radar apparatus shown in FIG. 12 is a radar apparatus that uses a high-resolution reflection intensity distribution of a target obtained by observing the same target with radar devices installed at a plurality of points to estimate the target and the attitude of the target. , Radar devices 41 (41-1, 41-2,..., 41-M collectively) installed at a plurality of points, a target
ここで、多周波数データベース43は、高分解能な反射強度分布の観測角特性として、候補目標のレーダ信号の周波数に対応した高分解能な反射強度分布及びその特徴量の観測角特性を蓄積し、周波数考慮型識別処理部42は、各レーダ器が周波数の異なるレーダ信号を送受信することを考慮して目標の機種の識別と姿勢の推定を行う。 Here, the multi-frequency database 43 accumulates the high-resolution reflection intensity distribution corresponding to the frequency of the candidate target radar signal and the observation angle characteristic of the feature amount as the observation angle characteristic of the high-resolution reflection intensity distribution, The consideration type identification processing unit 42 performs identification of the target model and estimation of the attitude in consideration that each radar device transmits and receives radar signals having different frequencies.
すなわち、本実施の形態5では、実施の形態1において、レーダ器1をレーダ器41に、識別処理部1を周波数考慮型識別処理部42に、データベース1を多周波数データベース43に代えた点が異なる。
That is, the fifth embodiment is different from the first embodiment in that the
次に、上記構成を備える実施の形態5に係るレーダ装置の動作について説明する。
(1)図13に示すように、各レーダ器41−mが異なる周波数fm(m=1、2、・・・,M)で送受信を行い、目標のレンジプロフィールと目標までの距離を得る。
Next, the operation of the radar apparatus according to
(1) As shown in FIG. 13, the radar device 41-m are different frequencies f m (m = 1,2, ··· , M) transmitted and received in, to obtain the distance to the range profile and the target of the target .
(2)周波数考慮型識別処理部42では、目標位置において候補目標の姿勢を様々に仮定して、各レーダ器41−mで周波数fmのレーダ信号を送受信して得られるレンジプロフィールを、複数の周波数に関して候補目標のレンジプロフィールの観測角特性を予め記憶している多周波数データベース43から読み出してくることによって用意し、観測した目標のレンジプロフィールとの差を最小にする候補目標と姿勢をそれぞれ到来目標の機種と姿勢の推定結果とする。 (2) The frequency-considered identification processing unit 42 assumes a variety of candidate target postures at the target position, and obtains a plurality of range profiles obtained by transmitting and receiving radar signals of the frequency fm with each radar device 41-m. Candidate targets and attitudes that minimize the difference from the observed target range profile are prepared by reading from the multi-frequency database 43 that stores the observation angle characteristics of candidate target range profiles in advance. Use the target model and posture estimation results.
このように、本実施の形態5では、各レーダ器で周波数の異なるレーダ信号を送受信して目標識別を行えるようにしたので、周波数を切り替えて送受信を行えるレーダ器は、必要に応じて送受信信号の周波数を選択できる。また、送受信信号の周波数が異なる単体レーダ器をネットワーク化して識別を行うことができる。 As described above, in the fifth embodiment, each radar device transmits and receives radar signals having different frequencies so that target identification can be performed. Therefore, a radar device that can perform transmission and reception by switching frequencies is used as necessary. Can be selected. In addition, it is possible to identify a single radar device having different transmission / reception signal frequencies by networking.
なお、本実施の形態5では、上記実施の形態1の発展形としてその内容を説明したが、上記実施の形態2および3の発展形としても実現できるのは言うまでもない。 In the fifth embodiment, the contents have been described as a development of the first embodiment, but it is needless to say that the present embodiment can be realized as a development of the second and third embodiments.
実施の形態6.
(偏波)
以下、図14〜図15に従いこの発明の実施の形態6について説明する。
図14は、この発明の実施の形態6に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。
図14に示すレーダ装置は、複数地点に設置したレーダ器で同一目標を観測して得られる目標の高分解能な反射強度分布を用いて目標の識別と目標の姿勢を推定するレーダ装置であって、複数地点に設置したレーダ器51(51−1,51−2,・・・,51−Mを総称する)と、図1に示す実施の形態1と同様な目標位置推定部2と、データベースとしての散乱行列データベース53と、識別処理部としての偏波考慮型識別処理部52とを備えている。
(Polarization)
The sixth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a radar apparatus according to
The radar apparatus shown in FIG. 14 is a radar apparatus that uses a high-resolution reflection intensity distribution of a target obtained by observing the same target with radar devices installed at a plurality of points to estimate the target and the attitude of the target. , Radar devices 51 (51-1, 51-2,..., 51-M collectively) installed at a plurality of points, a target
ここで、散乱行列データベース53は、高分解能な反射強度分布の観測角特性として、高分解能な反射強度分布の観測角特性として、候補目標の散乱行列レンジプロフィールの観測角特性を蓄積し、偏波考慮型識別処理部52は、各レーダ器が偏波の異なるレーダ信号を送受信することを考慮して目標の機種の識別と姿勢の推定を行う。
Here, the
すなわち、本実施の形態6では、実施の形態1において、レーダ器1をレーダ器51に、識別処理部1を偏波考慮型識別処理部52に、データベース1を散乱行列データベース53に代えた点が異なる。
That is, the sixth embodiment is different from the first embodiment in that the
次に、上記構成を備える実施の形態6に係るレーダ装置の動作について説明する。
(1)図15に示すように、各レーダ器51−mが異なる偏波Pm(m=1、2、・・・,M)で送受信を行い、目標のレンジプロフィールと目標までの距離を得る。
Next, the operation of the radar apparatus according to
(1) As shown in FIG. 15, each radar device 51-m transmits and receives with different polarizations P m (m = 1, 2,..., M), and sets the target range profile and the distance to the target. obtain.
(2)散乱行列データベース53は、散乱行列レンジプロフィールの観測角特性を予め記憶しており、この情報を用いれば、偏波合成により任意の送受信偏波に対するレンジプロフィールを計算可能である。例えば、散乱行列データベース53には、観測角(θm、φm)に対応する候補目標Nの散乱行列レンジプロフィールzN、(θm、φm)を記憶するものとする。
(2) The
ただし、z(r)はr番目のレンジビンにおける散乱行列である。 Here, z (r) is a scattering matrix in the rth range bin.
偏波考慮型識別処理部52は、目標位置において候補目標の姿勢を様々に仮定して、各レーダ器51−mで偏波Pmのレーダ信号を送受信して得られるレンジプロフィールを、候補目標の散乱行列レンジプロフィールの観測角特性を予め記憶している散乱行列データベース53から読み出してきて生成し、観測した目標のレンジプロフィールとの差を最小にする候補目標と姿勢をそれぞれ到来目標の機種と姿勢の推定結果とする。偏波合成については文献Radar Polarimetry for Geoscience Applications(著者Fawwaz T. Ulaby, Charles Elachi, 出版社Artech House、 pp. 27〜32)を参照のこと。
The polarization-considered identification processing unit 52 assumes the attitude of the candidate target at the target position in various ways, and obtains the range profile obtained by transmitting and receiving the radar signal of the polarization Pm with each radar device 51-m as the candidate target. The observation angle characteristics of the scatter matrix range profile are read out and generated from the
(効果)
以上のように、実施の形態6によれば、各レーダ器で異なる偏波を送受信して目標識別を行えるようにしたので、偏波を切り替えて送受信を行えるレーダ器は、必要に応じて送受信信号の偏波を選択できる。また、送受信信号の偏波が異なるレーダ器をネットワーク化して識別を行うことができる。さらに、データベースに候補目標の散乱行列レンジプロフィールを蓄積するようにしたので、あらゆる偏波に対するレンジプロフィールを蓄積する必要がなく、データベースの容量を小さくすることができる。
(effect)
As described above, according to the sixth embodiment, each radar device transmits and receives different polarizations so that target identification can be performed. Therefore, a radar device that can perform transmission and reception by switching polarizations transmits and receives as necessary. Signal polarization can be selected. Further, radar devices having different polarizations of transmission / reception signals can be identified by networking. Further, since the candidate target scattering matrix range profile is stored in the database, it is not necessary to store the range profile for every polarization, and the capacity of the database can be reduced.
なお、本実施の形態6では、上記実施の形態1の発展形としてその内容を説明したが、上記実施の形態2および3の発展形としても実現できるのは言うまでもない。 In the sixth embodiment, the contents have been described as the development of the first embodiment, but it is needless to say that the present embodiment can be realized as the development of the second and third embodiments.
実施の形態7.
(複数回観測、多数決)
以下、図16〜図17に従いこの発明の実施の形態7について説明する。
図16は、この発明の実施の形態7に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。
図16に示すレーダ装置は、複数地点に設置したレーダ器で同一目標を観測して得られる目標の高分解能な反射強度分布を用いて目標の識別と目標の姿勢を推定するレーダ装置であって、図1に示す実施の形態1と同様な構成として、複数地点に設置したレーダ器1(1−1,1−2,・・・,1−Mを総称する)と、図1に示す実施の形態1と同様な目標位置推定部2と、データベースとしてのレンジプロフィールデータベース4と、識別処理部としてのレンジプロフィール識別処理部32とを備えると共に、各レーダ器での送受信から識別処理部での識別までの処理を複数回繰り返して得られる複数の識別結果の中で、最も多く目標の機種と判断された候補目標を最終的な到来目標の機種として出力する複数回観測判定部61をさらに備えている。
Embodiment 7 FIG.
(Multiple observations, majority decision)
Hereinafter, a seventh embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
FIG. 16 is a block diagram showing a configuration of a radar apparatus according to Embodiment 7 of the present invention.
The radar apparatus shown in FIG. 16 is a radar apparatus that uses the high-resolution reflection intensity distribution of a target obtained by observing the same target with radar devices installed at a plurality of points to estimate the target and the attitude of the target. 1, the radar apparatus 1 (1-1, 1-2,..., 1-M collectively) installed at a plurality of points and the implementation shown in FIG. A target
すなわち、本実施の形態7では、実施の形態1において、複数回観測判定部61を加えた点が異なる。 That is, the seventh embodiment is different from the first embodiment in that a plurality of observation determination units 61 are added.
次に、上記構成を備える実施の形態7に係るレーダ装置の動作について説明する。
(1)図17に示すように、各レーダ器1−mでの送受信からレンジプロフィール識別処理部3での識別までの処理を複数回繰り返して、得られた複数の識別結果を複数回観測判定部61が蓄積する。
Next, the operation of the radar apparatus according to Embodiment 7 having the above configuration will be described.
(1) As shown in FIG. 17, the processes from the transmission / reception at each radar device 1-m to the identification at the range profile
(2)複数回観測判定部61は、得られた識別結果の中で、最も多く識別結果として選択された候補目標と姿勢を、到来目標の機種と姿勢の識別結果とする。 (2) The multiple-time observation determination unit 61 uses the candidate target and posture selected as the most frequent identification result among the obtained identification results as the identification result of the arrival target model and posture.
(効果)
以上ように、実施の形態7によれば、複数回の観測で得られた複数の識別結果を総合して識別結果を得るようにしたので、誤識別を低減することができる。
(effect)
As described above, according to the seventh embodiment, since a plurality of identification results obtained by a plurality of observations are combined to obtain an identification result, misidentification can be reduced.
なお、本実施の形態7では、実施の形態1の発展形としてその内容を説明したが、実施の形態2ないし6の発展形としても実現できるのは言うまでもない。 In the seventh embodiment, the contents have been described as an expanded form of the first embodiment, but it is needless to say that the present invention can be realized as an expanded form of the second to sixth embodiments.
1,1−1,1−2,・・・,1−M、11,11−1,11−2,・・・,11−M、41,41−1,41−2,・・・,41−M、51,51−1,51−2,・・・,51−M レーダ器、2 目標位置推定部、3 レンジプロフィール識別処理部、3a 観測角算出部、3b レンジプロフィール読み出し部、3c 判定部、4 レンジプロフィールデータベース、12 クロスレンジプロフィール生成部、13 クロスレンジプロフィール識別処理部、13a RCS読み出し部、14 RCSデータベース、12 画像再生部、22 レーダ画像識別処理部、22a 部分RCS読み出し部、33 部分RCSデータベース、31 特徴量算出部、32 特徴量識別処理部、33 特徴量データベース、42 周波数考慮型識別処理部、43 多周波数データベース、52 偏波考慮型識別処理部、53 散乱行列データベース、61 複数回観測判定部。 1, 1-1, 1-2, ..., 1-M, 11, 11-1, 11-2, ..., 11-M, 41, 41-1, 41-2, ..., 41-M, 51, 51-1, 51-2,..., 51-M Radar unit, 2 target position estimation unit, 3 range profile identification processing unit, 3a observation angle calculation unit, 3b range profile readout unit, 3c Determination unit, 4 range profile database, 12 cross range profile generation unit, 13 cross range profile identification processing unit, 13a RCS readout unit, 14 RCS database, 12 image reproduction unit, 22 radar image identification processing unit, 22a partial RCS readout unit, 33 partial RCS database, 31 feature quantity calculation unit, 32 feature quantity identification processing unit, 33 feature quantity database, 42 frequency consideration type identification processing unit, 4 Multi-frequency database 52 polarization considered type identification processor, 53 scattering matrix database, 61 a plurality of times observed determination unit.
Claims (9)
各レーダ器で測定した目標までの距離情報を用いて目標の位置を推定する目標位置推定部と、
候補目標の反射強度分布の観測角特性を予め蓄積するデータベースと、
推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、前記データベースに蓄積されたデータに基づいて各レーダ器で得られる反射強度分布の組を用意し、到来目標の観測結果である反射強度分布と比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する識別処理部と を備えたことを特徴とするレーダ装置。 A radar device that uses a reflection intensity distribution with spatial resolution that can separate target scattering points obtained by observing the same target with multiple radar devices installed at multiple locations, and that estimates the target posture and target posture. There,
A target position estimator that estimates the position of the target using distance information to the target measured by each radar device;
A database that stores in advance the observation angle characteristics of the reflection intensity distribution of the candidate target;
Assuming the posture of the candidate target at the estimated target position, a set of reflection intensity distributions obtained by each radar device based on the data accumulated in the database is prepared, and the reflection intensity distribution that is the observation result of the arrival target is prepared. A radar apparatus comprising: an identification processing unit that estimates a model of an arrival target and a posture by comparison.
前記データベースは、反射強度分布の観測角特性として、候補目標のレンジプロフィールの観測角特性を予め蓄積し、
前記識別処理部は、推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、各レーダ器で得られるレンジプロフィールの組を用意し、到来目標のレンジプロフィールと比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する
ことを特徴とするレーダ装置。 The radar apparatus according to claim 1, wherein
The database previously stores the observation angle characteristics of the range profile of the candidate target as the observation angle characteristics of the reflection intensity distribution,
The identification processing unit assumes the posture of the candidate target at the estimated target position, prepares a set of range profiles obtained by each radar device, and compares it with the range profile of the incoming target, thereby comparing the model and posture of the incoming target A radar apparatus characterized by estimating
前記データベースは、反射強度分布の観測角特性として、候補目標のRCS(Radar Cross Section)の観測角特性を予め蓄積し、
前記識別処理部は、推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、各レーダ器で得られるクロスレンジプロフィールの組を用意し、到来目標のクロスレンジプロフィールと比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する
ことを特徴とするレーダ装置。 The radar apparatus according to claim 1, wherein
The database previously stores observation angle characteristics of candidate target RCS (Radar Cross Section) as observation angle characteristics of the reflection intensity distribution,
The identification processing unit assumes the posture of the candidate target at the estimated target position, prepares a set of cross-range profiles obtained by each radar device, and compares it with the cross-range profile of the arrival target, thereby making the model of the arrival target A radar device characterized by estimating the attitude.
前記データベースは、反射強度分布の観測角特性として、候補目標の部分RCS(Radar Cross Section)の観測角特性を予め蓄積し、
前記識別処理部は、推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、各レーダ器で得られるレーダ画像の組を用意し、到来目標のレーダ画像と比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する
ことを特徴とするレーダ装置。 The radar apparatus according to claim 1, wherein
The database previously stores the observation angle characteristics of the candidate target partial RCS (Radar Cross Section) as the observation angle characteristics of the reflection intensity distribution,
The identification processing unit assumes the posture of the candidate target at the estimated target position, prepares a set of radar images obtained by each radar device, and compares it with the radar image of the arrival target, thereby comparing the model and posture of the arrival target. A radar apparatus characterized by estimating
前記データベースは、反射強度分布の観測角特性として、候補目標の反射強度分布の特徴量の観測角特性を予め蓄積し、
前記識別処理部は、推定した目標位置において候補目標の姿勢を仮定して、各レーダ器で得られる反射強度分布の特徴量の組を用意し、到来目標の反射強度分布の特徴量と比較することにより到来目標の機種と姿勢を推定する
ことを特徴とするレーダ装置。 The radar apparatus according to claim 1, wherein
The database stores in advance the observation angle characteristics of the feature quantity of the reflection intensity distribution of the candidate target as the observation angle characteristics of the reflection intensity distribution,
The identification processing unit assumes a posture of the candidate target at the estimated target position, prepares a set of feature values of the reflection intensity distribution obtained by each radar device, and compares it with the feature value of the reflection intensity distribution of the arrival target A radar device characterized by estimating the model and attitude of the arrival target.
前記複数のレーダ器は、周波数の異なるレーダ信号を送受信し、
前記データベースは、反射強度分布の観測角特性として、候補目標のレーダ信号の周波数に対応した反射強度分布およびその特徴量の観測角特性を蓄積し、
前記識別処理部は、各レーダ器が周波数の異なるレーダ信号を送受信することを考慮して目標の機種の識別と姿勢の推定を行う
ことを特徴とするレーダ装置。 The radar apparatus according to claim 1, wherein
The plurality of radar devices transmit and receive radar signals having different frequencies,
The database accumulates the observation angle characteristic of the reflection intensity distribution corresponding to the frequency of the candidate target radar signal and the characteristic amount thereof as the observation angle characteristic of the reflection intensity distribution,
The radar apparatus according to claim 1, wherein the identification processing unit identifies a target model and estimates a posture in consideration that each radar device transmits and receives radar signals having different frequencies.
前記複数のレーダ器は、偏波の異なるレーダ信号を送受信し、
前記データベースは、反射強度分布の観測角特性として、候補目標の散乱行列レンジプロフィールの観測角特性を蓄積し、
前記識別処理部は、各レーダ器が偏波の異なるレーダ信号を送受信することを考慮して目標の機種の識別と姿勢の推定を行う
ことを特徴とするレーダ装置。 The radar apparatus according to claim 1, wherein
The plurality of radar devices transmit and receive radar signals having different polarizations,
The database stores the observation angle characteristics of the scattering matrix range profile of the candidate target as the observation angle characteristics of the reflection intensity distribution,
The radar apparatus according to claim 1, wherein the identification processing unit identifies a target model and estimates a posture in consideration that each radar device transmits and receives radar signals having different polarizations.
前記反射強度分布は、レンジプロフィール、クロスレンジプロフィールまたはレンジとクロスレンジを軸とするレーダ画像のいずれかである
ことを特徴とするレーダ装置。 The radar device according to any one of claims 5 to 7,
The radar apparatus according to claim 1, wherein the reflection intensity distribution is any one of a range profile, a cross range profile, or a radar image having a range and a cross range as axes.
各レーダ器での送受信から識別処理部での識別までの処理を複数回繰り返して得られる複数の識別結果の中で、最も多く目標の機種と判断された候補目標を最終的な到来目標の機種として出力する複数回観測判定部をさらに備えた
ことを特徴とするレーダ装置。 The radar apparatus according to any one of claims 1 to 8,
Among the multiple identification results obtained by repeating the processes from transmission / reception at each radar device to identification at the identification processing unit multiple times, the candidate target judged as the most targeted model is the final target model A radar device, further comprising: a multiple-time observation determination unit that outputs as
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