JP2005520159A - 雑音抑制システムおよび段階的アレイに基づくシステムのための方法 - Google Patents

Abstract

本発明は主センサアレイから複数のセンサにより供給されるレーダデータにおける外部干渉を抑制するためのシステムおよび方法に関し、データは前処理されている。雑音抑制システムは第１の処理モジュールおよび第２の処理モジュールを含む。第１の処理モジュールはレーダデータを受信し、整合レーダデータを生成する一方、第２の処理モジュールはレーダデータを受信し、非整合レーダデータを生成する。システムは第１の処理モジュールと連絡するビーム形成器、および、第２の処理モジュールおよびビーム形成器と連絡する適合的ビーム形成器をさらに含む。ビーム形成器は整合レーダデータを受信し、ビーム形成された整合レーダデータを生成する。

Description

本発明は段階的アレイシステムの雑音低減に関し、より詳細には適合アレイ処理を使用する段階的アレイシステムにおける雑音低減のためのシステムおよび方法に関する。

高周波数地上波レーダ（ＨＦＳＷＲ）は、沿岸を基本とする場所から船舶、航空機、氷山、および、他の地表の目標を継続的に検出および追跡するために効果的である。そのため、ＨＦＳＷＲは捜索および救助活動を強化するため、ならびに、海の状況、違法な移民、麻薬の取引、違法な漁業、密輸、および、海賊行為を監視するために使用されている。

ＨＦＳＷＲシステムは海岸線に沿って設置され、ともに海洋に向けられた指向性送信アンテナおよび全方向性受信アンテナアレイ、ならびに、システムの稼動に必要なハードウェアおよびソフトウェアを含む。送信アンテナは所望の監視地域を照射する電磁（ＥＭ）パルス列を発生する。受信アンテナアレイは、好ましくは、監視地域全体にわたって大きく、かつ、等しい利得を有すべきである。また、監視地域における物体はレーダのデータを回収する受信アンテナアレイに向けてＥＭパルスを反射する。物体のいくつかは検出されなければならない要素（これらの要素からのレーダ上での像は「目標」と呼ぶ）であることがある一方、残りの物体は検出される必要のない要素である（これらの要素からのレーダ上での像は、レーダシステムにおける１つのタイプの雑音である「不要反射像」と呼ぶ）。より複雑化したパルス符号化または周波数符号化されたＥＭパルスは、後続のＥＭパルスが送信された後に（直前に送信されたＥＭパルスに応じた）反射ＥＭパルスが受信アンテナアレイにより受信される時に発生するレンジラップに対処するために使用することができる。

従来、受信アンテナアレイの各アンテナエレメントまたはセンサからの回収レーダデータは、次に、レーダデータ中の無関係な不要の信号を濾過するためにデータに帯域通過型フィルタを通過させ、次に、レーダデータをＲＦ帯からアナログ／デジタル変換が生じるＩＦ帯に復調するヘテロダイン受信機を通過させる工程により前処理される。次に、レーダデータは低域通過型濾過および下方サンプリングが生じるベースバンドに復調される。受信アンテナアレイにより回収されるレーダデータは複素数である（すなわち、実数成分および虚数成分を有する）。したがって、下方サンプリングされたレーダデータも複素数であり、上述の動作を行うために必要な信号処理構成部分の各々は複素データを扱うために実施される。

次に、下方サンプリングされたレーダデータは送信されたＥＭパルスに関連する搬送関数または衝撃応答を有する整合フィルタにより処理される。次に、整合濾過されたレーダデータは解析のためにセグメントに分離される。各セグメントはコヒーレントな積分時間（ＣＩＴ）または滞留として当技術分野では知られている。各ＣＩＴにおける整合濾過されたレーダデータは、先行するＥＭパルスが送信された時刻を基準として、各データ点がサンプリングされた時刻に注目することによりレンジ整列される。次に、レンジ整列されたデータは、より効率的な信号処理のために、雑音低減および下方サンプリングのための低域通過型濾過の組み合わせを受ける。この処理の出力は、各時系列が特定のレンジ値に対して回収されるレンジデータの複数の時系列である。複数の時系列が回収される最大レンジ値は、ＥＭパルスの送信において使用されるパルス反復間隔（すなわち、ＥＭパルスが送信される周波数）に依存する。

目標は、前処理され、記録されたレーダデータから生成されるレンジ、ドプラ、および、アジマスの情報から検出される。レンジ情報は受信アンテナアレイからの目標のレンジの見積りを提供するために使用される。アジマス情報は受信アンテナアレイの中心に関した目標の位置の角度の見積りを提供するために使用され、ドプラ情報は、目標のドプラ偏移を測定する工程により目標の視線速度の見積りを提供するために使用される。目標のドプラ偏移は、目標により反射されるＥＭパルスの周波数内容のそのＥＭパルスの本来の周波数内容に関した変化に関連する。

既に述べたように、レンジデータは、先行ＥＭパルスが送信される時刻を基準として、データがサンプリングされる時刻に注目することにより生成される。ドプラ処理は、パルス反復期間（すなわち、コヒーレントなパルス列における連続する送信パルス間の時間）における周波数Δｆの正弦信号の検出に相当する。したがって、ドプラ情報は、特定のレンジ値に対して、そのレンジ値に対して得られる時系列にフィルタバンク処理またはＦＦＴ処理を受けさせる工程により生成される。アジマスデータは、従来、デジタルビーム形成により得られる。より詳細には、特定のレンジセルおよび特定のドプラセルにおけるレーダデータは、受信アンテナアレイの各アンテナエレメントについて複素指数関数により重み付けされ、次に、全アンテナエレメントにわたって合計される。当業者にはよく知られているように、複素指数関数の位相はアジマス角、アンテナエレメントの間隔、および、送信されるＥＭパルスの波長に関連する。ビーム形成は、アンテナアレイが複素指数関数の重みの付いたアジマス値により規定される監視地域の特定の領域に同調される外観を与える。このようにして、監視地域全体を同時に網羅するために、多くのビームを形成することができる。

目標のレンジ、アジマス、および、速度を決定するために、検出器は、特定のＣＩＴに対して、生成されたレンジ、アジマス、および、ドプラの情報を処理する。一般に、検出器は、レンジ−ドプラのプロットとして知られる二次元のプロットにおける特定のセル（すなわち、データ値または画素）におけるピークを探す。目標の検出は、特定のセルにおける振幅を近隣のセルにおける平均振幅と比較する工程を通常含む。次に、検出された目標は、真の目標に対して予想されるレンジ、ドプラ、および、アジマスの特性に適合しない全ての検出を拒絶するために検出目標を濾過するプロット抽出器に転送される。次に、これらの濾過された目標は、目標に対して軌跡を形成するための特定の目標の連続した検出に関連する追跡器に転送される。このようにして、検出された目標の動きは監視地域全体を通じて追跡することができる。

検出処理は、既に述べた不要反射像を含む雑音の追加により妨害され、各セルにおいて、不要反射物は目標の不成功検出または目標としての雑音の偽検出をもたらすことがある。雑音は、異なるセルおける、ならびに、異なるＣＩＴにおいて、海の異なる状態において、１日および季節の異なる時の間に、および、異なる場所において回収されるレーダデータに対して、変動する雑音レベルがあるため、問題である。レーダ雑音の主要な発生源は、海洋の不要反射像、電離層不要反射像、および、流星体不要反射像などの自己干渉、および、共チャンネル干渉、大気干渉、および、衝撃雑音などの外部干渉を含む。自己干渉はレーダの稼動からもたらされる一方、外部干渉はレーダの稼動とは独立している。

電離層不要反射像は干渉の最も重要な原因の１つであり、これの持つ目標状の性質および大きな信号振幅のために、抑制することが困難である。電離層不要反射像は、地球の電離層で反射し、レーダに直接戻るＥＭパルス（すなわち、近垂直入射不要反射像）、および、電離層で弾み、海洋から反射し、逆経路に沿ってレーダに戻るＥＭパルス（すなわち、レンジラップ不要反射像）を含む。一般に、電離層不要反射像はいくつかのレンジセル、全てのアジマスセル、および、船舶ドプラ帯のほとんどにまたがる環状帯に蓄積する。これらのレンジセルは、ＨＦＳＷＲの据付サイトを基準とした電離層の高さまたは複数の高さに対応する。近垂直入射電離層不要反射像は、多くのミリヘルツにわたって非常に強い、レンジにおいて隔離された、かつ、ドプラ次元において不鮮明な像という特徴もある。夜間に、電離層不要反射像は、電離Ｄ層の消滅および電離Ｆ１およびＦ２層の融合により、最高レベルとなる。

レンジラップ不要反射像に対処するために、当業者に知られているようにＦｒａｎｋ補償符号を使用することができる。他の知られている解決策は、上空波の伝播に対応しないより高い周波数においてレーダシステムを稼動することである。送信ＥＭパルスの搬送周波数を層臨界周波数の上方に上昇させることにより、送信ＥＭパルスは電離層を貫通する。しかし、この手法は、より高い送信周波数において生じるより大きな伝播損失により、長レンジにある船舶の検出におけるレーダシステムの性能を低下させることがある。

海洋不要反射像は、レーダ波長の高調波となる海洋の波により反射されたＥＭパルスからもたらされる。海洋不要反射像を支配する２つの大きなピークは、レーダ動作周波数により決定されるドプラ周波数において全てのレンジのセルに沿ったレンジ−ドプラのプロットにおけるピークの２つの縦線として現れるＢｒａｇｇ線と呼ばれる。Ｂｒａｇｇ線はその対応するドプラ周波数におけるレーダの検出性能を劣化させ得る。しかし、Ｂｒａｇｇ線間の追加のピークおよび海洋不要反射像の連続体をもたらす、海の状況に関連する高次の散乱もある。海洋不要反射像のこの連続体は、船舶などの小さく、低速の目標の検出をしばしば制限する海の状況（すなわち、海上の風速および持続時間）に関連するエネルギを含む。

流星体不要反射像は、地球の大気を貫通し、レーダへの一時的な戻り波を作り出す電離飛跡を発生する小さな流星粒子である流星体からもたらされる。流星体によるレーダへの一時的な戻り波は、通常、特定のレンジにおける大きなピークとして現れる。流星体不要反射像はレンジ−ドプラのプロットにおける背景雑音の増加をもたらす。

共チャンネル干渉は、テレビ放送などのＨＦＳＷＲ周波数帯の現地および遠くのユーザの双方からもたらされる。この干渉は高度な指向性を持つ。なぜなら、この干渉は空間的に相関する点発生源から生じるからである。しかし、不均一な電離層における複数の反射により、共チャンネル干渉の到着の方向は図１に示す実際のレーダデータのサンプルから分かるように、幅広い。共チャンネル干渉もレンジ依存性を持ち、図１１ａに示す実際のレーダデータの他のサンプルから分かるように、特定のドプラ周波数において発生する。共チャンネル干渉は、ＥＭパルスを送信するための代替搬送周波数を選択することにより排除できる。しかし、遠くの発生源からの共チャンネル干渉は、この干渉が、時間および周波数において、よりランダムであるためにより深刻な問題を提示する。さらに、典型的に、夜間のＤ層吸収の欠如により日中より夜間により大きな共チャンネル干渉がある。

大気干渉は空間的に白く、周波数、１日の時刻、季節、および、地理的位置に応じて変化するレベルを持つ。例えば、ＨＦ帯の低端における大気干渉による雑音レベルは日中のレベルに比較して夜間で約２０ｄＢ上昇する。

衝撃雑音は雷によるもので、時間において無作為に分布し、大きなダイナミックレンジの振幅を持つ早いパルスの連続として現れる。これは、特定のレンジ値に対する送信ＥＭパルス数（または、パルス指数）に対してプロットされたレーダＥＭパルスの戻り波の連続を示す図２に見られる。衝撃雑音は空間的に白くなく、現地および遠くの嵐の双方からもたらされる。衝撃雑音は、通常、ＨＦＳＷＲシステムの日常稼動全体を通じて発生する。衝撃雑音は持続時間において比較的短いドプラ広がりを有し、動く目標に似ていることがある。衝撃雑音は背景雑音レベルの上昇をもたらす。衝撃雑音の周波数特性は現地の嵐の活動の強さに応じて変化する。

自己発生不要反射像は本発明の発明者により開発され、本発明と同時に出願され、第＿＿＿＿号の出願番号を持ち、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｉｎ Ｒａｄａｒ」と題された同時係属特許出願に記載される複雑な信号処理方法を使用することにより問題なく低減することができる。しかし、これらの信号処理方法の出願の後でも、レンジ−ドプラ−アジマスのデータは、共チャンネル干渉および衝撃干渉を主に含む外部干渉をそれでも含む。

従来技術の外部干渉除去技術は外部干渉信号の指向特性を利用した。これらの技術は、可能な目標ならびに外部干渉を含むレーダデータを得るための主アンテナまたは主アンテナアレイ、および、外部干渉のみを見積るための予備アンテナまたは予備アンテナアレイを採用する。しかし、これらの方法は予備アンテナまたは予備アンテナアレイという追加のハードウェアを必要とする。この問題に対する従来技術の１つの解決策は、アレイエレメントのいくつかが主アンテナアレイとして使用され、アレイエレメントのいくつかが予備アレイとして使用される受信アンテナアレイの使用を含む。しかし、これはアジマス分解能を劣化させるより小さな開口（すなわち、より少ない数のアンテナエレメント）を有する主アンテナアレイをもたらす。したがって、予備アンテナアレイという追加のハードウェアを必要とせず、主アンテナアレイのアジマス分解能を劣化させない雑音低減システムに対する必要性がある。

本発明の発明者は適合アレイ処理と整合／不整合濾過の組み合わせを使用する雑音抑制システムを開発した。本雑音抑制システムにおいて、主センサアレイからの前処理されたデータは整合および不整合フィルタモジュールに通信される。整合フィルタモジュールは、可能な目標、自己干渉、および、外部干渉からのレーダ戻り波を含む整合レーダデータを供給する一方、不整合フィルタモジュールは外部干渉のみを含む不整合レーダデータを供給する。したがって、不整合レーダデータは整合レーダデータにおける外部干渉の見積りを提供するために使用される。

整合レーダデータは、所望のアジマスに沿って差し向けられる主ビームを事実上作成する当技術分野で一般に知られているビーム形成を使用することにより所望のアジマスに同調される。不整合レーダデータは、予備ビームを適合的に形成するために主センサアレイから選択されたセンサを使用する仮想の予備センサアレイの構築を考慮する。予備ビームは、予備ビームにおける外部干渉が主ビームにおける外部干渉の見積りを提供するように同調される。適合的ビーム形成は、予備ビームを同調するために、好ましくはＷｉｅｎｅｒ理論に従う適合的重みベクトルを生成する工程を含む。適合的重みベクトルは、予備ビームにより提供される外部干渉の見積り間の誤差、および、主ビームにおける外部干渉が平均自乗誤差の意味において最小に抑えられるように選択される。

仮想予備センサアレイは主センサアレイの全てのセンサまたは主センサアレイからのセンサの部分集合のいずれかを含むことができる。双方の場合で、主センサアレイからのいずれのセンサも外部干渉の見積りを生成するのみのために犠牲とはならず、したがって、アジマスの劣化は回避される。さらに、物理的に分離された予備アレイの余分のハードウェアも回避される。

したがって、１つの態様において、本発明は、主センサアレイから複数のセンサにより供給される前処理されているレーダデータにおける外部干渉を抑制するための雑音抑制システムである。雑音抑制システムは第１の処理モジュールおよび第２の処理モジュールを有する。第１の処理モジュールはレーダデータを受信し、整合レーダデータを生成する一方、第２の処理モジュールはレーダデータを受信し、不整合レーダデータを生成する。システムは、第１の処理モジュールと連絡するビーム形成器、および、第２の処理モジュールおよびビーム形成器と連絡する適合的ビーム形成器をさらに有する。ビーム形成器は整合レーダデータを受信し、ビーム形成された整合レーダデータを生成する。適合的ビーム形成器はビーム形成された整合レーダデータの一部および不整合レーダデータの一部を受信し、ビーム形成された整合レーダデータの一部における外部干渉の外部干渉見積りを生成する。システムは、ビーム形成器および適合的ビーム形成器と連絡する抑制器をさらに有する。抑制器はビーム形成された整合レーダデータの一部および外部干渉の見積りに基づき、雑音抑制され、ビーム形成された整合レーダデータの一部を生成する。

第２の態様において、本発明は、主センサアレイから複数のセンサにより供給される前処理されているレーダデータにおける外部干渉を抑制するための雑音抑制方法を提供する。方法は、
整合レーダデータを生成するためにレーダデータを処理する工程と、
不整合レーダデータを生成するためにレーダデータを処理する工程と、
ビーム形成された整合レーダデータを生成するために整合レーダデータをビーム形成する工程と、
ビーム形成された整合レーダデータにおける外部干渉の外部干渉見積りを生成するために、ビーム形成された整合レーダデータの一部および不整合レーダデータの一部を選択し、適合的ビーム形成を実行する工程と、
ビーム形成された整合レーダデータの一部からの外部干渉見積りを抑制する工程により雑音抑制され、ビーム形成された整合レーダデータの一部を生成する工程とを含む。

他の態様において、本発明は、主センサアレイから複数のセンサにより供給され、前処理されているレーダデータにおける外部干渉を抑制するための雑音抑制システムを提供する。雑音抑制システムは第１の処理モジュールおよび第２の処理モジュールを有する。第１の処理モジュールはレーダデータを受信し、整合レーダデータを生成する一方、第２の処理モジュールはレーダデータを受信し、不整合レーダデータを生成する。システムは、第１の処理モジュールと連絡するビーム形成器、および、ビーム形成器と連絡する順序統計フィルタモジュールをさらに有する。ビーム形成器は整合レーダデータを受信し、ビーム形成された整合レーダデータを生成する。順序統計フィルタモジュールはビーム形成された整合レーダデータを受信し、順序統計濾過され、ビーム形成された整合レーダデータを生成する。システムは、第２の処理モジュールおよび順序統計フィルタモジュールと連絡する適合的ビーム形成器も含む。適合的ビーム形成器は順序統計濾過され、ビーム形成された整合レーダデータの一部および不整合レーダデータの一部を受信し、ビーム形成された整合レーダデータの一部における外部干渉の外部干渉見積りを生成する。システムはビーム形成器および適合的ビーム形成器と連絡する抑制器も有する。抑制器は、ビーム形成された整合レーダデータの一部および外部干渉見積りに基づき、雑音抑制され、ビーム形成された整合レーダデータの一部を生成する。

さらなる態様において、本発明は、主センサアレイから複数のセンサにより供給され、前処理されているレーダデータにおける外部干渉を抑制するための雑音抑制方法を提供する。方法は、
整合レーダデータを生成するためにレーダデータを処理する工程と、
不整合レーダデータを生成するためにレーダデータを処理する工程と、
ビーム形成された整合レーダデータを生成するために整合レーダデータをビーム形成する工程と、
順序統計濾過され、ビーム形成された整合レーダデータを生成するためにビーム形成された整合レーダデータに順序統計濾過を実行する工程と、
ビーム形成された整合レーダデータにおける外部干渉の外部干渉見積りを提供するために、順序統計濾過され、ビーム形成された整合レーダデータの一部および不整合レーダデータの一部を選択し、適合的ビーム形成を実行する工程と、
ビーム形成された整合レーダデータの一部から外部干渉見積りを抑制する工程により、雑音抑制され、ビーム形成された整合レーダデータの一部を生成する工程を含む。

本発明のより良好な理解のため、および、本発明がどのようにして実際に実行できるかをよりはっきりと示すために、本発明の好ましい実施形態を示す添付の図面が、例の方法によってのみ参照される。

本明細書に示す実験データの全てはカナダ国ニューファンドランドのＣａｐｅ Ｒａｃｅに位置するＳＷＲ−５０３（商標）ＨＦＳＷＲシステムから採られた。ＳＷＲ−５０３（商標）ＨＦＳＷＲシステムはＲａｙｔｈｅｏｎ Ｃａｎａｄａ Ｌｉｍｉｔｅｄにより開発された。ＳＷＲ−５０３ ＨＦＳＷＲシステムは１６個のアンテナエレメントを有する受信アンテナアレイ（すなわち、１６のセンサを有する主センサアレイ）を含む。

本明細書で使用されるように、用語、「レンジデータ」、「ドプラデータ」、「アジマスデータ」、「センサデータ」、または、「パルスデータ」の各々は特定の領域におけるデータ点の一次元の系列を示す。さらに、用語、「レンジ−ドプラのデータ」は特定のアジマスまたは特定のセンサに対する二次元のデータを示し、用語、「レンジ−センサのデータ」は特定のドプラ値または特定のパルス指数に対する二次元データを示す。加えて、用語、「レンジ−パルス−センサ」、「レンジ−ドプラ−センサ」、および、「レンジ−ドプラ−アジマスのデータ」は三次元のデータを示す。さらに、用語、データの「一部」は、データの一部が、これが得られたデータより低い次元を有することを意味する。したがって、データの一部は、データの一部が三次元のデータ集合から採られた時に一次元または二次元となることがある。

既に述べたように、自己発生した干渉は送信ＥＭパルスに応じて生じる。したがって、受信アンテナアレイにより記録されるレーダデータが送信ＥＭパルスに整合された整合フィルタを通過する時、自己発生した干渉ならびに可能な目標からのレーダ戻り波は整合フィルタの出力に現れる。もし受信アンテナアレイにより記録されるデータが、送信ＥＭパルスに直交する衝撃応答を有する第２のフィルタを通過したなら、自己発生した干渉および可能な目標からのレーダ戻り波は第２のフィルタの出力中には現れない。しかし、外部干渉はレーダの稼動とは独立しており、整合フィルタおよび第２のフィルタの双方の出力に存在する。

第２のフィルタは不整合フィルタである。整合フィルタは、整合フィルタが整合する信号と同じ周波数成分を含む搬送関数を有する。代わりに、不整合フィルタは整合フィルタの搬送関数の逆である搬送関数を有する。したがって、不整合フィルタの搬送関数は前述の信号のいずれの周波数成分も含まない。整合および不整合フィルタは、ゼロの相互相関を有するとして定義される。これは、不整合フィルタの出力が、送信ＥＭパルスに整合する整合フィルタの出力とは非相関であることを意味する。したがって、不整合フィルタは、整合フィルタの出力に存在する外部干渉の観測値として使用できる出力を提供する。したがって、可能な目標からのレーダ戻り波を検出するためのレーダデータ、ならびに、従来技術の雑音低減方式の短所（すなわち、追加の受信アンテナエレメントを必要とすること、または、外部干渉の見積りのみのために受信アンテナアレイのいくつかのエレメントを使用すること、これにより、アジマスの分解能を犠牲にすること）に遭遇せずに外部干渉を見積るためのレーダデータを提供するために単一の受信アンテナアレイを使用することが可能である。

ここで図３を参照すると、本発明による雑音抑制システム１０のブロック図が示される。雑音抑制システム１０の構成部分の機能を検討する。実施の特定の問題を以下にさらに検討する。雑音抑制システム１０は、以下にさらなる詳細を説明するレンジ−パルス−センサのデータを提供するための複数のセンサＳ_１、Ｓ_２、．．．、Ｓ_ｋ、を有する主センサアレイ１２と連絡する。各センサはレーダ信号を受信するために適する当業者には知られているいずれの受信アンテナエレメントでもよい。さらに、主センサアレイ１２により回収されるレーダデータは、レーダデータを前処理するための従来の信号処理操作を受けることを当業者は理解されたい。従来の信号処理操作は帯域通過型濾過、ヘテロダイン化、Ａ／Ｄ変換、復調、および、下方サンプリングを含む。これらの信号処理操作を達成するための構成部分は当技術分野ではよく知られており、本明細書に含まれる図のいずれにも示さない。さらに、本発明の要素の全ては複素数である（すなわち、実数部分および虚数部分を有する）データの処理を考慮していることを理解されたい。雑音抑制システム１０の残りの部分は前処理されたレーダデータに対して動作する。

雑音抑制システム１０は、整合フィルタモジュール１６を有し、主センサアレイ１２と連絡する第１の処理モジュール、および、整合フィルタモジュール１６と連絡する第１のドプラ処理モジュール１８を含む。整合フィルタモジュール１６は、整合レーダデータを生成するために、主センサアレイ１２により記録されるレーダデータから導出される前処理されたレーダデータを受信し、データに整合濾過を実行する。次に、第１のドプラ処理モジュール１８は、整合レンジ−ドプラのデータを生成するために、整合レーダデータを受信し、データにドプラ処理を実行する。

雑音抑制システム１０は整合レンジ−ドプラのデータを受信するための第１の処理モジュール１４と連絡するビーム形成器２０を含む。ビーム形成器２０は所望の数のアジマス値に対するレンジ−ドプラ−アジマスの整合データを生成する。したがって、特定のアジマスθに対して、ビーム形成器２０はレンジ−ドプラの整合データが同調される主ビームＭＢを生成する（図４ａを参照）。アジマス値の数は雑音抑制システム１０のユーザにより事前選択することができる。次に、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部は、以下にさらに説明するように、雑音抑制システム１０により、さらなる処理のために選択される。

雑音抑制システム１０は不整合フィルタモジュール２４を有し、主センサアレイ１２と連絡する第２の処理モジュール２２、不整合フィルタモジュール２４と連絡する第２のドプラ処理モジュール２６、および、第２のドプラ処理モジュール２６と連絡する予備アレイ選択器２８も含む。不整合フィルタモジュール２４は、不整合レーダデータを生成するために、主センサアレイ１２により記録されるレーダデータから導出される前処理されたレーダデータを受信し、不整合濾過を実行する。次に、第２のドプラ処理モジュール２６は、レンジ−ドプラの不整合データを生成するために、不整合レーダデータを受信し、ドプラ処理を実行する。次に、予備アレイ選択器２８はレンジ−ドプラの不整合データを受信し、以下にさらに説明する干渉見積りを生成するために、レンジ−ドプラ−センサの不整合データＹの一部が使用される主センサアレイ１２から選択される（図示しない）センサＡ_１、Ａ_２、．．．、Ａ_Ｌ、を有する仮想の予備センサアレイを構築する。

仮想の予備センサアレイは、主ビームＭＢを発生するために寄与した主センサアレイ１２からのセンサＳ_１、Ｓ_２、．．．、Ｓ_Ｋ、の全てまたは部分集合のいずれかを含むことができる。したがって、主センサアレイ１２からのいくつかのセンサは、主ビームＭＢおよび以下にさらに説明する仮想の予備センサアレイにより生成される予備ビームＡＢを発生するために使用される。したがって、雑音抑制システム１０により生成されるレンジ−ドプラ−アジマスのデータに対するアジマス分解能の損失はない。したがって、雑音抑制システム１０により生成されるレーダデータに対する検出性能は、大気の干渉および他の空間的白色雑音を有するレーダデータに対して維持されるべきである。さらに、雑音抑制システム１０に対して、物理的に分離された予備センサアレイに対する必要性はない。なぜなら、整合および不整合フィルタは相関のないレーダデータを供給するからである。仮想の予備センサアレイの構築は以下にさらに説明する。

雑音抑制システム１０はビーム形成器２０および第２の処理モジュール２２と連絡する適合的ビーム形成器３０をさらに含む。適合的ビーム形成器３０はレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部、ならびに、レンジ−ドプラ−センサの不整合データＹの一部を受信する。これらの入力から、適合的ビーム形成器３０は、レンジ−ドプラ−アジマスの整合データＢの一部の見積りＩを発生するために、レンジ−ドプラ−センサの不整合データＹの一部に適用される適合的重みベクトルＷ＝［Ｗ_１、Ｗ_２、．．．、Ｗ_Ｌ、］を生成する。見積りＩは、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部が取られた同じレンジ、ドプラ、および、アジマスのセルに対して計算される。したがって、適合的ビーム形成器３０は、レンジ−ドプラ−センサの不整合データが同調される予備ビームＡＢを生成する（３個のセンサを有する仮想の予備センサアレイの例を示す図４ｂを参照）。

適合的重みベクトルＷは、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部と見積りＩの間の差が最小に抑えられるように発生される。レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部が自己発生干渉および外部干渉とともに可能なレーダ目標の戻り波を含む一方、見積りＩは外部干渉のみを含むので、レーダデータＢの一部と見積りＩの間の差は、見積りＩにおける外部干渉がレーダデータＢの一部における外部干渉を近似するように適合的重みベクトルＷが選択される時に、最小に抑えられる。したがって、見積りＩはレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部における外部干渉の見積りであると考えられる。したがって、特定のアジマスθに対して、適合的ビーム形成器３０は、予備ビームＡＢにおける外部干渉が主ビームＭＢにおける外部干渉を近似するように、予備ビームＡＢを同調する（図４ｃを参照）。もし予備ビームＡＢが目標に向けて差し向けられ、目標のエネルギを含めば、目標自体が抑制される。しかし、この状況は、既に説明したように、予備センサデータを不整合濾過することにより回避される。

雑音抑制システム１０は、レーダデータＢの一部および外部干渉見積りＩを受信するためにビーム形成器２０および適合的ビーム形成器３０と連絡する抑制器３２をさらに含む。抑制器３２は雑音が抑制されたレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢ_ｒの一部を生成するために、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部から外部干渉見積りＩを除去する。レーダデータＢ_ｒの雑音抑制された一部は、検出モジュールおよび追跡器などの従来のレーダシステムの進行中の構成部分により処理することができる雑音抑制されたレーダデータを構築するために使用される。

雑音抑制システム１０は抑制器３２と連絡する保存手段３３をさらに含むことができる。保存手段３３は、レーダデータＢ_Ｒの雑音抑制された一部を受信し、特定のアジマスに対してレンジ−ドプラの雑音低減されたプロットを作成するために、雑音抑制されたレーダデータが検索できるように、適切な方法でこのデータを保存する。保存手段３３はデータベース、ハードドライブ、ＣＤ−Ｒｏｍなどのいずれかの適する保存デバイスであってよい。

Ｗｉｅｎｅｒ理論に基づく技術は、好ましくは、外部干渉見積りＩがレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部における外部干渉を近似するように適合的重みベクトルＷを選択するために採用される。したがって、予備ビームＡＢは、外部干渉見積りＩとレーダデータＢの間の差が平均自乗誤差（ＭＳＥ）の意味において最小に抑えられるように、仮想予備センサアレイに対して計算される。

Ｗｉｅｎｅｒ理論に基づく適合的重みベクトルＷの数式は以下の通りである。スナップショットｎ（すなわち、時間における観測）におけるレンジ−ドプラ−センサの不整合データの一部はＹ（ｎ）により表され、スナップショットｎにおけるレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データの一部はＢ（ｎ）により表される。スナップショットｎにおける適合的ビーム形成器３０の出力は式１により与えられる。

ここで、

は、レーダデータＹ（ｎ）のスナップショットだとした時の外部干渉見積りＩ（ｎ）を示し、Ｈは行列の複素共役移項であるＨｅｒｍｉｔｉａｎ演算子を示す。既に述べたように、干渉見積り

にＢ（ｎ）を近似させることが所望される。したがって、

を見積る際の誤差は式２により与えられる。
ｅ（ｎ）＝Ｂ（ｎ）−Ｗ^ＨＹ（ｎ） （２）
したがって、平均自乗誤差Ｊ（Ｗ）は式３により与えられる。

Ｊ_ｎ（Ｗ）＝Ｅ［ｅ（ｎ）ｅ^＊（ｎ）］＝Ｅ［Ｂ（ｎ）Ｂ^＊（ｎ）］−Ｗ^ＨＥ［Ｙ（ｎ）Ｂ^＊（ｎ）］−Ｅ［Ｂ（ｎ）Ｙ^Ｈ（ｎ）］Ｗ＋Ｗ^ＨＥ［Ｙ（ｎ）Ｙ^Ｈ（ｎ）］Ｗ （３）
特定のスナップショットｎに対するレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢ（ｎ）の一部およびレンジ−ドプラ−センサの不整合データＹ（ｎ）の一部が共働的に静止していると仮定すると、式３は式４に簡略化することができる。

ここで、δ_ｄ ^２（ｎ）は、Ｂ（ｎ）がゼロ平均を有すると仮定したＢ（ｎ）の分散であり、ｐ（ｎ）はレンジ−ドプラ−センサの不整合データＹ（ｎ）の一部とレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢ（ｎ）の一部の相互相関からもたらされるベクトルである期待値Ｅ［Ｙ（ｎ）^Ｈ・Ｂ（ｎ）］である。記号Ｒ（ｎ）はレンジ−ドプラ−センサの不整合データＹ（ｎ）の一部の自己相関行列である期待値Ｅ［Ｙ^Ｈ（ｎ）・Ｙ（ｎ）］を示す。相互相関ｐ（ｎ）は、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢ（ｎ）の一部とレンジ−ドプラ−センサの不整合データＹ（ｎ）の一部の間の類似性の程度を示す一方、自己相関Ｒ（ｎ）は仮想予備センサアレイのデータ間の類似性の程度を示す。

平均自乗誤差関数Ｊ_ｎ（Ｗ）は、レンジ−ドプラ−センサの不整合データＹ（ｎ）の一部およびレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢ（ｎ）の一部が共働的に静止していると仮定した適合的重みベクトルＷの第２次関数である。目的は、最適な適合的重みベクトルＷ_０を選択することにより平均自乗誤差関数Ｊ_ｎ（Ｗ）を最小に抑えることである。したがって、当業者にはよく知られているように、平均自乗誤差Ｊ_ｎ（Ｗ）は適合的重みベクトルＷに関して微分され、導関数は式５に示すようにゼロに等しく設定される。

式５を解くと、式６により与えられる適合的重みＷ_０、ｎの最適値の集合をもたらす。
Ｒ（ｎ）Ｗ_０，ｎ＝ｐ（ｎ） ⇒ Ｗ_０，ｎ＝Ｒ（ｎ）^−１ｐ（ｎ） （６）
雑音抑制システム１０を実施するために、自己相関行列Ｒ（ｎ）および相互相関ベクトルｐ（ｎ）の見積りが必要となる。Ｒ（ｎ）およびｐ（ｎ）の計算に使用される期待値演算子Ｅ［］は、当業者には一般に知られているように、平均化演算子と置き換えることができる。しかし、平均化は外部干渉の最大値が存在するデータの一部にわたり実行されるべきである。さらに、Ｒ（ｎ）およびｐ（ｎ）は、レーダデータにおける可能な目標のエネルギが重要な役割を演じるような方法で見積られなければならない。これは、主センサアレイ１２および仮想の予備センサアレイの双方が同じセンサを共有することにより必要である。

図１１ａを参照すると、共チャンネル干渉は、−２と−４Ｈｚの間のドプラ周波数において発生するリッジにより分かるように特定のドプラ周波数に対するレンジ空間全体を通じて存在する。逆に、図１２ａを参照すると、衝撃雑音は、レンジ−ドプラ空間全体を通じて広がっている。共チャンネル干渉および衝撃雑音の双方を含む外部干渉の良好な見積りは、共チャンネル干渉および衝撃雑音の双方との重大な重なりを有する領域にわたりレンジ−ドプラのデータを平均化することにより得ることができる。言い換えれば、平均化が実行される領域の形状は、好ましくは、これが干渉のほとんどを含むように選択される。これは、図５に示す縞３４により表される与えられたドプラ周波数に対するレンジ−次元に沿ってレンジ−ドプラのデータを平均化することに相当する。代わりに、この縞３４は他の形状であってもよい（これは干渉の形状により支配される）。したがって、スナップショットｎにおける相互相関ベクトルｐ（ｎ）は式７による与えられたドプラ周波数Ｄ_ｉに対してレンジ次元に沿って見積ることができる。

ここで、ｒはレンジ指数を表し、Ｎは平均化処理におけるレンジセルの数である。同様に、スナップショットｎにおける自己相関行列Ｒ（ｎ）は式８に従った与えられたドプラ周波数Ｄ_ｉに対してレンジ次元に沿って見積ることができる。

残りの説明を簡略化するために、スナップショット指数（ｎ）は無視する。
図６を参照すると、本発明の雑音抑制システム１０のより詳細な実施が示される。本発明によるシステム１０の動作の説明を促進するために、雑音抑制システム１０における様々なノードにおけるレーダデータを示す図７も参照する。主センサアレイ１２は、（図６の太線により表される）レンジ−パルス−センサのデータの三次元行列として考えることができるレーダデータを提供する。主センサアレイ１２により記録されるレーダデータは、好ましくは、各センサにおいて知られている位相および振幅の誤差について補正するために較正されている。較正は、好ましくは、送信機を監視地域内の知られている様々な場所に移動させ、主センサアレイ１２により記録されるＥＭパルスを送信させることにより行われる。続いて、主センサアレイにより記録されるデータを較正するために使用される重みベクトルを提供するために、記録されるレーダデータから送信機の位置が導出され、送信機の知られている位置と比較される。重みベクトルは様々な送信周波数に対して発生させることができる。これらの重みベクトルは適合的重みベクトルＷと混同すべきでない。

レンジ−パルス−センサのデータの構成は、図７ａに示すｘ−ｙ−ｘ座標系に従ってｚ軸に沿って延長するレンジ次元、ｙ軸に沿って延長するパルス次元、および、ｘ軸に沿って延長するセンサ次元を持つ三次元データ立方体４０として図７ａに示す。好ましくは、レーダデータはＣＩＴにより時間セグメントにセグメント化される。船舶目標が監視される船舶モードまたは航空機が監視される航空モードなどの異なるレーダモードの動作を仮定すれば、ＣＩＴは異なる。既に述べたように、レーダデータ４０は、当業者に一般に知られているように、前処理のために使用される信号処理操作を受けている。したがって、これらの信号処理操作を実行するモジュールは図６のブロック図に示さない。

レンジベクトル４２を参照すると、パルス指数Ｐ_１により表される第１の送信ＥＭパルスに応じてセンサＳ_１により記録されるＥＭ値を含むレンジ指数値Ｒ_１、Ｒ_２、．．．、Ｒ_Ｎを有する一連のレンジセルがある。与えられたレンジセルにより表されるレンジは、対応するＥＭパルスが送信された時刻に関して、レンジセルに対するＥＭ値がサンプリングされた時間を記録する工程、この時間を光速により乗じる工程、および、２で除する工程により計算される。パルスベクトル４４を参照すると、ＣＩＴにおいて送信された各パルスに対してレンジ指数値Ｒ_１のレンジ値におけるセンサＳ_１により記録されたＥＭ値を含むパルス指数値Ｐ_１、Ｐ_２、．．．、Ｐ_Ｍを有する一連のパルスセルがある。したがって、パルス指数Ｐ_１は送信された第１のパルスを表し、パルス指数Ｐ_２は送信された第２のパルスを表し、以下同様。パルスベクトル４４内のサンプリングされたＥＭ値は各ＥＭパルスが送信された後で同時に全てサンプリングされた（そのため、ＥＭ値はレンジ指数Ｒ_１により表されるレンジ値に全て対応する）。センサベクトル４６を参照すると、パルス指数Ｐ_Ｍにより表されるＥＭパルスの送信の後にレンジ指数Ｒ_１のレンジ値において各センサＳ_１、Ｓ_２、．．．、Ｓ_Ｋにより測定される一連のＥＭ値がある。したがって、センサベクトル４６内に含まれるＥＭ値の各々は、同じパルス（したがって、同じパルス指数Ｐ_Ｍ）の後で同時に（したがって、同じレンジ指数Ｒ_１）サンプリングされている。図７ａも、レーダデータ４０がどのように構成されているかを示すために、与えられたセンサに対するレンジパルス二次元データの各部分を示す。図７ａから明らかなように、レンジ−パルス−センサのレーダデータ４０を作り上げる複数のレンジベクトル４２、パルスベクトル４４、および、センサベクトル４６がある。

レンジ−パルス−センサのデータ４０は、レンジ−パルス−センサの整合データ４８を供給するためにデータ４０を整合濾過する整合フィルタモジュール１６に供給される。整合フィルタモジュール１６は、好ましくは、送信ＥＭパルスに整合する伝達関数を持つデジタルフィルタである。整合フィルタモジュール１６は、与えられたパルス指数Ｐ_１および与えられたセンサＳ_１に対してレンジ次元に沿って動作する単一のデジタルフィルタを含むことが出来る（すなわち、整合フィルタはレンジ−パルス−センサのデータ４０からのレンジベクトル４２に対して動作する）。この整合濾過操作は各パルス指数Ｐ_１および各センサＳ_１に対して実行される。整合濾過は、整合フィルタの伝達関数が処理されているパルス戻り波に依存して変化するように、連続的な方法で行うことができる（すなわち、現在のパルス戻り波を呼び出したＥＭパルスに整合する）。代わりに、整合フィルタモジュール１６は、送信されるＥＭパルスの１つに対して整合する各々が伝達関数を有するデジタルフィルタの群列を含むことができる。次に、システムは進入パルス戻り波を対応する整合フィルタに経路切り換えする。

送信されるＥＭパルスは、好ましくは、レンジラップに対処するためにＦｒａｎｋ符号を利用して設計される（Ｆｒａｎｋ Ｒ．Ｌ、 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ ＩＴ、第９巻４３〜４５頁、１９６３年）。したがって、Ｆｒａｎｋ符号は、整合フィルタモジュール１６に対するフィルタ係数を発生するためにも使用される。Ｆｒａｎｋ符号は当業者によく知られている。Ｆｒａｎｋ符号は発生される各ＥＭパルスを位相変調するために使用される。したがって、与えられたＥＭパルスは、各々がＦｒａｎｋ符号による位相を有するサブパルスに分割される。発生されるＥＭパルスは全て互いに直交している。なぜなら、Ｆｒａｎｋ符号の行列は直交しているからである。Ｆｒａｎｋ符号はＦｒａｎｋ符号行列から発生される。Ｐ４Ｆｒａｎｋ行列の例はＰ４＝［１ １ １ １；１ ｊ −１ ｊ；１ −１ １ −１；１ −ｊ −１ ｊ］であり、ここで、行列の行はセミコロンで分離される。したがって、ＦｒａｎｋＰ４行列の第４行に基づくＥＭパルスは、例えばそれぞれ０°、２７０°、１８０°、および、９０°の位相を有する４つの正弦サブパルスを有する。さらに、このＥＭパルスに整合する整合フィルタの係数は、共役にされ、順序が反転された発生ＥＭパルスと同じサンプルを有する。これは、ＦｒａｎｋＰ４行列の各行について反復することができ、そうすれば、４つの別個のＥＭパルスおよび４つの別個の整合フィルタがある。したがって、これらの４つの別個のＥＭパルスの送信は、ＥＭ１、ＥＭ２、ＥＭ３、および、ＥＭ４などの連続した方法で繰り返し送信される（ここで、数字はＰ４行列の行である）。したがって、レーダ戻り波は対応する整合フィルタにより処理される。

Ｐ８、Ｐ１６、または、Ｐ３２の行列に基づく他のＦｒａｎｋ符号も使用できる。しかし、Ｐ３２行列の場合、位相変調に必要な位相は精密に発生される必要がある。なぜなら、位相が互いに近く、このことがより高価なハードウェアを必要とするからである。Ｂａｒｋｅｒ符号などの他の符号は、発生ＥＭパルスの帯域幅に対する異なる要件を与えられた場合、使用することができる。

次に、レンジ−パルス−センサの整合データ４８は、レンジ−ドプラ−センサの整合データ５０を供給するためにデータを処理する第１のドプラ処理モジュール１８に供給される。第１のドプラ処理モジュール１８は、レンジ−ドプラ−センサの整合データ５０を供給するためにレンジ−パルス−センサの整合データのパルス次元（または、パルス領域）に沿ってドプラ処理を実行する。ドプラ処理は、好ましくは、各レンジ指数値Ｒ_１に対する時系列データを周波数系列に変換するために各パルスベクトル４４上の適切なウインドウ関数を使用してＦＦＴを行う工程を含む。図７ｂはレンジ−ドプラ−センサの整合データ５０へのレンジ−パルス−センサの整合データ４０の変換を示す。代案として、ドプラ処理を実行するためにＦＦＴを使用する代わりに、当業者に一般に知られているようにクシ型フィルタの群列が使用できる。

次に、レンジ−ドプラ−センサの整合データ５０は、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データ５２を発生するビーム形成器２０に供給される。図７ｃを参照すると、ビーム形成器２０は、センサデータを空間領域から角度またはアジマス領域に変換するためにセンサ次元に沿って一連のＦＦＴ操作を実行する。したがって、ＦＦＴはレンジ−ドプラ−アジマスの整合データ５２を生成するために各センサベクトル４６に対して実行される。ビーム形成器２０は、以下にさらに説明するさらなる処理のためにレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データ５２の一部Ｂも供給する。

レンジ−パルス−センサのデータ４０は、レンジ−パルス−センサの不整合データ５４を供給するためにレーダデータ４０を「不整合」濾過する不整合フィルタモジュール２４にも供給される。不整合フィルタモジュール２４は、好ましくは、送信されたＥＭパルスに不整合する伝達関数を持つデジタルフィルタである。不整合フィルタモジュール２４は、レンジ−パルス−センサの不整合データ５４を生成するために整合フィルタモジュール１６と同じ方法でレンジ−パルス−センサのデータ４０に対して実行し、操作することができる。しかし、この場合、不整合フィルタは送信されたＥＭパルスを拒否する伝達関数を使用する。したがって、整合フィルタモジュール１６のための上記に与えた例を使用すると、もし送信されたＥＭパルスがＦｒａｎｋＰ４行列の第４番目の行に基づき発生されたなら、正弦サブパルスの位相は第４行目以外のＦｒａｎｋＰ４行列の行のいずれかから得られ、不整合フィルタモジュール２４の係数を得るために反転される。したがって、Ｐ４行列の行が、一連のＥＭパルスを繰り返し供給するために連続して使用されるので、不整合フィルタの出力が整合フィルタモジュール１６により生成された整合フィルタ出力に相互相関のないように、これらのＥＭパルスの各々の戻り波を処理するために、一連の不整合フィルタが不整合フィルタモジュール２４において必要となる。

次に、レンジ−パルス−センサの不整合データ５４は、レンジ−ドプラ−センサの不整合データ５６を生成するためにデータを処理する第２のドプラ処理モジュール２６に供給される。第２のドプラ処理モジュール２６は第１のドプラ処理モジュール１８と同じ方法で実施され、さらには検討しない。

第２の処理モジュール２２は、仮想予備センサアレイに対するレンジ−ドプラの不整合データを供給する予備アレイ選択器２８をさらに含む。図７ｄを参照すると、同図はレンジ−ドプラ−センサの不整合データ５６を取る工程、データ５６を二次元断面５８、６０、．．．、６２に分割し、各断面は主センサアレイ１２のセンサＳ_１、Ｓ_２、．．．、Ｓ_Ｋに対するレンジ−ドプラのデータに対応する工程、および、レンジ−ドプラ−センサの不整合データ６４を形成するために連結されるこれらの断面の部分集合を選択する工程に相当する。データ６４に寄与するセンサのアレイは、（図示しない）センサＡ_１、Ａ_２、．．．、Ａ_Ｌを有する仮想予備センサアレイと呼ぶ。予備アレイ選択器２８は、以下にさらに説明するさらなる処理に対するレンジ−ドプラの不整合センサデータ６４の一部Ｙをさらに供給する。

既に述べたように、仮想予備センサアレイは主ビームＭＢを構築するために使用されるレーダデータを供給するために使用される主センサアレイ１２からのセンサの部分集合を含むことができ、または、主ビームＭＢを構築するために使用されるレーダデータを供給するために使用される主センサアレイ１２からの各センサを含むことができる（レーダデータは前処理され、較正されている）。もし仮想予備センサアレイが主センサアレイ１２の部分集合を含むなら、２つの条件が好ましく満足される。第１の条件は、仮想予備センサアレイの開口サイズが主センサアレイ１２の開口サイズと同じであることである。これは、主ビームＭＢに対してレーダデータを供給する主センサアレイ１２における最も左および最も右に空間的に向けられたセンサが仮想予備センサアレイにおける最も左および最も右に空間的に向けられたセンサでもあることを意味する。第２の条件は、仮想予備センサアレイのゼロ位相中心が、好ましくは、主センサアレイ１２のゼロ位相中心から遠くに取り除かれていることである。これは、予備ビームＡＢが目標の到着の方向に向けて差し向けられた場合に、目標を見失う確率を低減するために主ビームＭＢおよび予備ビームＡＢの重なりを最小に抑えるための試みである。センサアレイのゼロ位相中心はセンサアレイのセンサの空間的分布が与えられれば、センサアレイの重心に対応する。

全てのセンサが動作中であれば線形アレイである主センサアレイ１２に対するゼロ位相中心は、主センサアレイ１２の中央で生じる（すなわち、（１＋２＋３＋４＋５＋６＋７＋８）／８＝４．５、ここで、各センサは主センサアレイ１２におけるそのセンサの順序により表される）。しかし、仮想予備センサアレイのセンサが均一に空間的に分布できないため、仮想予備センサアレイのゼロ位相中心は、より大きなセンサ密度を有する仮想予備センサアレイの端部に向けて移される。第２の基準を満足するために、予備アレイ選択器２８は、（上に示した例に従って）事前に指定された数のセンサを有する全ての仮想予備アレイの重心を計算することができる。次に、第１および第２の基準の双方を満足する仮想予備アレイのセンサは予備アレイ選択器２８により選択される。固定された主センサアレイ１２が与えられれば、直前に述べた動作は仮想予備センサアレイに対する変化する数のセンサを使用して行うことができ、そうすれば、仮想予備センサアレイは雑音抑制システム１０の動作の前に予め決定できる。したがって、雑音抑制システム１０の動作中、仮想予備センサアレイのセンサは、仮想予備センサアレイのセンサの所望の数が与えられれば、ルックアップテーブルにより供給できる。ルックアップテーブルは主センサアレイ１２における各予備アレイセンサＡ_１の位置を示す。

図６のブロック図は、予備アレイ選択器２８が第２のドプラ処理モジュール２６と適合的ビーム形成器３０の間に接続されることを示すが、予備アレイ選択器２８の位置はより効率的な信号処理に対して変更できる。例えば、予備アレイ選択器２８は不整合フィルタモジュール２４と第２のドプラ処理モジュール２６の間に設置してもよい。代わりに、予備アレイ選択器２８は不整合フィルタモジュール２４の前に位置してもよい。

雑音抑制システム１０は、第２の処理モジュール２２およびビーム形成器２０と連絡する適合的ビーム形成器３０をさらに含む。適合的ビーム形成器３０は、図６に示すように接続される自己相関行列計算器６６、行列反転器６８、相互相関器７０、重み計算器７２、および、予備ビーム発生器７４を含む。

自己相関行列計算器６６は仮想予備センサアレイからレンジ−ドプラ−センサの不整合データＹの一部を受信し、式８（すなわち、Ｒ_Ｙ＝Ｙ^Ｈ・Ｙ）に従って自己相関行列Ｒ_Ｙを生成する。図７ｅを参照すると、レーダデータＹの一部は与えられたドプラ指数Ｄ_ｉに対するレンジ−センサのデータの二次元断面に相当する。したがって、レーダデータＹの一部はＮ×Ｌ（すなわち、Ｎ個のレンジセルおよびＬ個のセンサ）の次元を有する行列である。したがって、自己相関行列計算器６６は、行列Ｙと行列Ｙ^Ｈの間で行列の乗算を行うことにより自己相関行列Ｒ_Ｙを生成する。自己相関行列Ｒ_Ｙの次元はＬ×Ｌである（すなわち、Ｌ行およびＬ列）。

行列反転器６８は自己相関行列Ｒ_Ｙを受信し、当業者に一般に知られているいずれかの反転手段を使用して、反転自己相関行列Ｐ＝Ｒ_Ｙ ^−１を得るために行列反転を実行する。もしレーダデータＹの一部が多量の雑音を含んでいなければ、自己相関行列Ｒ_Ｙは階数不足である。これは、自己相関行列Ｒ_Ｙの条件数を条件数を計算することにより決定することができる。この状況では、反転自己相関行列Ｐを得るために、擬似反転演算子が採用される。反転自己相関行列Ｐの次元はＬ×Ｌである。条件数およびＲ_Ｙの擬似反転を得るために必要な式は当業者にはよく知られている。

相互相関器７０は、仮想予備センサアレイからレンジ−ドプラ−センサの不整合データＹの一部を、ならびに、主センサアレイ１２からレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部を受信し、式７（すなわち、Ｐ＝Ｙ^Ｈ・Ｂ）により与えられる相互相関ベクトルＱを計算する。図７ｅを再び参照すると、レーダデータＢの一部はデータＹの一部に対応する与えられたアジマス指数Ａ_ｉおよび同じドプラ指数Ｄ_ｉに対するレンジベクトルである。データＢの一部はＮ×１の次元を有する。相互相関器７０は、Ｌ×１（すなわち、Ｌ×Ｎ^＊Ｎ×１＝Ｌ×１）の次元を有する相互相関ベクトルＱを生成するために行列の乗算を実行する。

重み計算器７２は相互相関ベクトルＱおよび反転自己相関行列Ｐを受信し、式６に従って行列の乗算を実行することにより適合的重みベクトルＷを生成する。したがって、適合的重みベクトルＷはＬ×１の次元を有する行ベクトルである。予備ビーム発生器７４は、式９に従ってレーダデータＢの一部における干渉Ｉの見積りを発生するために適合的重みベクトルＷおよびレーダデータＹの一部を受信する。

Ｉ＝Ｗ^Ｈ・Ｙ （９）
したがって、干渉見積りＩはＮ×１の次元を有するベクトルである。
雑音抑制システム１０は、除算器７６および除算器７６と連絡する最小化器７８を含む抑制器３２をさらに含む。除算器７６はレーダデータＢの一部および外部干渉見積りＩを受信し、式１０に（すなわち、ベクトルＢおよびＩにおける部分ずつの除算）従ってベクトルまたは除算信号Ｔを供給する。

Ｔ＝Ｂ−Ｉ （１０）
最小化器７８はベクトルＴおよびレーダデータＢの一部を受信し、式１１に従ってレンジ−ドプラ−アジマスの雑音抑制され、ビーム形成された整合データＢ_Ｒの一部を発生する。

Ｂ_Ｒ＝ｍｉｎ（Ｂ，Ｔ） （１１）
ここで、演算子ｍｉｎ（）は、図７ｆに示すように、２つのベクトルＢおよびＴを整列させ、ベクトルＢにおけるセルから値を取り、ベクトルＴにおける同じセルから値を取り、これらの２つの値の最低値をベクトルＢ_Ｒにおける同じセルに置く処理により定義される。この演算はベクトルＢおよびＴにおける全てのセルに対して繰り返される。

図７ｇを参照すると、抑制器３２の機能の説明に役立つ（データシリーズまたは信号とも呼ぶことができる）一連のベクトルが示される。レーダデータＢの与えられた部分および外部干渉見積りＩに対して、ベクトルＴは要素ごとのベクトル除算により発生される。しかし、外部干渉見積りＩにおいて発生する不要雑音８０の可能性がある。不整合フィルタモジュール２４の動作の結果の不要雑音８０は、ベクトルＴ内にも含まれる。したがって、ベクトルＴはレンジ−ドプラ−アジマスの雑音抑制され、ビーム形成された整合データＢ_Ｒの一部として直接には使用できない。むしろ、ベクトルＴおよびレーダデータＢの一部は、既に検討したように、ベクトルＢ_Ｒを構築する時、２つのベクトルＢおよびＴを整列させ、これら２つのベクトルの最低値を選択する最小化器７８により処理される。その結果、もし外部干渉見積りＩ内に何らかの不要雑音８０があれば、最小化器７８はそれを除去する。

図７ｈを参照すると、ベクトルＢ_Ｒはレンジ−ドプラ−アジマスの雑音抑制され、ビーム形成された整合データ８２を構築するために使用される。雑音抑制されたレーダデータ８２内のベクトルＢ_Ｒの位置は、図７ｅに示すレーダデータ５２内のベクトルＢの位置と同じである。したがって、雑音抑制されたレーダデータ８２は一時に１つのレンジベクトルが構築され、それに従って、保存手段３３に保存される。このようにして、与えられたドプラ指数に対して、データＢの一部は、上記に検討したように、雑音抑制されたデータＢ_Ｒの一部を供給するために、その同じアジマス指数およびドプラ指数に対して計算された外部干渉見積りＩおよび与えられたアジマス指数について得ることができる。次に、この操作は、アジマス指数の全てが処理されるまで、選択されたドプラ指数に対してアジマス次元に沿って（すなわち、各アジマス指数に対して）繰り返される。続いて、ドプラ指数は１つの位置だけ移り、この操作がアジマス次元に沿って再び繰り返される。次に、この操作は、雑音抑制されたレーダデータ８２が構築されるまでドプラ次元に沿って繰り返される。代わりに、雑音抑制されたレーダデータ８２は、アジマス指数を選択する工程および、次に、ドプラ次元に沿って移動する工程により構築することができる。ドプラ指数の全てに対して一旦操作が実行されれば、アジマス指数は１つの位置だけ移り、操作は、ドプラ次元に沿って再び実行される。次に、これは、雑音抑制されたレーダデータ８２が構築されるまで、アジマス次元に沿って繰り返される。

図６に示す雑音抑制システム１０の要素は、デジタル信号プロセッサなどの専用ハードウェアの使用が好ましいことがあるが、当技術分野で知られているいずれの手段により実施することができる。代わりに、フィルタ、比較器、乗算器、シフトレジスタ、メモリなどの独立構成部分も使用できる。さらに、雑音抑制システム１０の特定の構成部分は同じ構造により実施できる。例えば、第１のドプラ処理モジュール１８および第２のドプラ処理モジュール２６は同じハードウェア構造により実施できる。

代わりに、本発明の要素は、雑音抑制システム１０を実施するために必要であるオペレーティングシステムおよび関連するハードウェアおよびソフトウェアを有するコンピュータ処理用プラットフォーム上のコンピュータ読み出し可能な媒体内に具現されるＭａｔｌａｂ、Ｃ、Ｃ^＋＋、Ｌａｂｖｉｅｗ（登録商標）、または、他のいずれかの適するプログラミング言語で書くことができるコンピュータプログラムを介して好ましく実施できる。コンピュータプログラムは、雑音抑制システム１０に従う（以下にさらに説明する）雑音抑制方法の各工程を実行するように構成されるコンピュータへの指示を含むことができる。コンピュータプログラムは、雑音抑制システム１０の構造に従って実施され、構築される、オブジェクト志向プログラミングにおいて知られている如くのモジュールまたはクラスを含むことができる。したがって、雑音抑制システム１０の各構成部分のために、独立したソフトウェアモジュールを設計することができる。代わりに、これらの構成部分の機能は、適切であれば、より少ない数のソフトウェアモジュール内に組み合わせることができる。

図８を参照すると、本発明によるレーダデータの雑音を抑制するための雑音抑制方法１００が示される。好ましくは、レーダデータがＣＩＴに従った時間の長さにわたって主センサアレイ１２によりサンプリングされ、既に述べたように前処理され、較正されている。雑音抑制方法１００は工程１０２で開始し、工程１０２で、主センサアレイ１２からのレンジ−パルス−センサの前処理されたレーダデータは上記に説明したように整合濾過される。次の工程１０４は、レンジ−ドプラ−センサの整合データを供給するためにレンジ−パルス−センサの整合濾過されたデータに対してドプラ処理を実行するための工程である。既に述べたように、ドプラ処理は、適切なウインドウ関数でＦＦＴを実行する工程、または、当業者に一般に知られているようなフィルタ群列処理を利用する工程を含むことができる。次の工程１０６は、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データを供給するためにレンジ−ドプラ−センサの整合データをビーム形成する工程からなる。

工程１０８において、主センサアレイ１２からのレンジ−パルス−センサのデータに不整合濾過が実行される。次の工程１１０はレンジ−ドプラ−センサの不整合データを供給するためにレンジ−パルス−センサの不整合濾過されたデータにドプラ処理を実行するための工程である。次の工程１１２は、主ビームＭＢを作成するために使用される主センサアレイ１２からのセンサを仮定する仮想予備センサアレイを選択するための工程である。したがって、工程１０８から１１２は、主センサアレイから得られるレンジ−パルス−センサのデータを仮定する仮想予備センサアレイに対するレンジ−ドプラ−センサの不整合データを供給する工程として要約することができる。既に述べたように、仮想予備アレイの選択は、より効率的な信号処理のためにドプラ処理工程１１０または不整合濾過工程１０８の前にあってもよい。

工程１１４において、レーダデータＢおよびＹの一部が選択される。レーダデータＢはレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データから選択され、与えられたドプラ指数および与えられたアジマス指数に対するレンジベクトルである。レーダデータＹは仮想予備センサアレイのレンジ−ドプラ−センサの不整合データから選択され、レーダデータＢの同じドプラ指数に対するレンジ−センサのデータの二次元断面である。

雑音抑制方法１００の次の一連の工程１１６から１２４は、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部における外部干渉の見積りＩを供給するために、レンジ−ドプラ−センサの不整合データＹの一部に対して適合的ビーム形成を実行する。適合ビーム形成は工程１１６において開始し、工程１１６では、レーダデータＹの自己相関行列Ｒ_Ｙ（Ｒ_Ｙ＝Ｙ^Ｈ・Ｙ）が計算される。工程１１８において、反転自己相関行列Ｐ（Ｐ＝Ｒ_Ｙ ^−１）が計算される。次に、雑音抑制方法１００は工程１２０に進み、工程１２０において、相互相関ベクトルＱ（Ｑ＝Ｙ^Ｈ・Ｂ）が計算される。次に、工程１２２において、反転自己相関行列Ｐおよび相互相関ベクトルＱ（Ｗ＝Ｐ・Ｑ）に基づき適合的重みベクトルＷが計算される。次に、工程１２４において、レンジ−ドプラのビーム形成された整合データＢの一部内の外部干渉Ｉ（Ｉ＝Ｗ^Ｈ・Ｙ）の見積りが計算される。

次に、雑音抑制方法１００は工程１２６および１２８に進み、工程１２６および１２８において、外部干渉見積りＩおよびレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢは、レンジ−ドプラ−アジマスの雑音抑制され、ビーム形成された整合データＢ_Ｒの一部を得るために使用される。工程１２６において、外部干渉見積りＩは、ベクトルまたは除算信号Ｔを形成するために、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部から除される。次に、工程１２８において、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部における与えられた要素はベクトルＴの同じ位置にある要素と比較され、これら２つの要素の最低値がレンジ−ドプラ−アジマスの雑音抑制され、ビーム形成された整合データＢ_Ｒの一部における同じ位置に保存される。これはレーダデータＢにおける各要素に対して繰り返される。次に、レンジ−ドプラ−アジマスの雑音抑制され、ビーム形成された整合データＢ_Ｒが工程１２９において保存される。

雑音抑制方法１００の次の工程１３０は、より多くの処理するレーダデータがあるかどうかを決定するための工程である。もし処理するレーダデータが最早なければ、雑音抑制方法１００は終了する。そうでなければ、次の工程１３２は、予備センサアレイからのレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データＢの一部およびレンジ−ドプラ−センサの不整合データＹの一部を更新するための工程である。更新は既に説明したように実行される。したがって、工程１１６から１３０が繰り返される。

特定の条件下では、与えられたアジマス値に対して生成されるレンジ−ドプラのデータにおいて水平なストリップの形態で、強い電離雑音が現れることがある。これは、与えられたレンジ指数でのレンジ−ドプラのセルの数の干渉として現れる。この状況では、自己相関行列Ｒ_Ｙおよび相互相関行列Ｑの計算において、これらのレンジ−ドプラのセルからレーダデータを回避することが好ましい。なぜなら、これらの汚染されたレンジ−ドプラのセルが適合的ビーム形成器３０の性能を阻害する可能性があるからである。計算から汚染されたデータを除去するための１つの方法は、レンジベクトルＢ’に対する中央値（Ｍ）を計算する中央値フィルタを利用し、式１２に従って閾値（λ）を発生させることである。

λ＝ν・Ｍ （１２）
ここで、νは定数値を表す。次に、レンジベクトルＢ’におけるデータは式１３に従って中央値濾過することができる。

したがって、閾値λを超えるＢ’における全ての値はデータ部ＯＢにおいてゼロに設定される。
図９を参照すると、ビーム形成器２０および適合的ビーム形成器３０に結合される中央値フィルタモジュール１４２を組み込む雑音抑制システム１４０が示される。雑音抑制システム１４０の残り部分は雑音抑制システム１０と同様であり、検討しない。中央値フィルタモジュール１４２は、直前に説明したように、レンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データ５８に対して中央値濾過を実行する。中央値フィルタモジュール１４２は、好ましくは、定数νに１．７５の値を使用する。この値は経験的に決定されたものであり、結果が不満足なものであれば、変更することができる。例えば、電離不要反射像が極度に深刻となる状況があることがあり、この場合、定数νの値はより多くの電離不要反射像を除去するために小さくしなければならない。中央値フィルタモジュール１４２は、ビーム形成器２０により生成されるレンジ−ドプラ−アジマスのビーム形成された整合データ５８を作成するための各レンジベクトルに対して列ごとに操作を行うことができる。レンジ−ドプラ−アジマスの中央値濾過され、ビーム形成された整合データの一部であるベクトルＯＢは、適合的ビーム形成器３０に供給され、それにより、外部干渉見積りが発生され、既に検討したように整合レーダデータの一部から除される。

代わりに、他の順序統計濾過方法も中央値濾過の代わりに使用することができる。１つのそのような例は、定整数ｇ（すなわち、１５など）を選択する工程、ベクトルＢ’における値を整順する工程、ｇの最大値およびｇの最小値を除去する工程、平均値を得るために数値の残りを平均化する工程、および、平均値を定数により乗ずることにより閾値を生成する工程からなる。一般に、フィルタは、干渉統計、帯域幅、および、他の特徴を調べることにより不要な信号を防止するように設計することができる。したがって、中央値フィルタモジュール１４２は順序統計フィルタモジュールと一般に表すことができる。

図１０を参照すると、上記に説明したように、レンジ−ドプラ−アジマスの整合データに中央値濾過を実行するために、中央値濾過工程１４６を組み込む代案雑音抑制方法１４４が示される。雑音抑制方法１４４の残り部分は雑音抑制方法１００と同一であり、説明しない。上記に説明したように、他の順序統計濾過方法も中央値濾過の代わりに使用することができる。

図１１ａを参照すると、２つのシミュレートされた目標を有する実際のレーダデータのレンジ−ドプラのプロットの例が示される。レンジ−ドプラのプロットは与えられたアジマス値に対してビーム形成器２０から得られる。各目標は２４５ｋｍのレンジにあり、１つの目標は２Ｈｚのドプラ周波数を有し、他の目標は−２Ｈｚのドプラ周波数を有する。双方の目標ともに、主センサアレイの中心を基準として６０度のアジマスまたは方向を有する。外部干渉は約−２から−４Ｈｚのドプラ周波数範囲にあるレンジ次元にわたり現れる。外部干渉は−２Ｈｚのドプラ周波数を有する目標と重なり、これを隠す。したがって、外部干渉のために、この目標の検出は非常に困難となる。

図１１ｂを参照すると、雑音抑制方法１００を適用した後に、図１１ａに示すレーダデータのレンジ−ドプラのプロットが示される。分かるように、外部干渉が抑制され、既に外部干渉に隠された−２Ｈｚのドプラ周波数を有する目標は、今や、振幅における明らかな損失がなく見ることができる。

図１１ｃおよび１１ｄを参照すると、図１１ａおよび１１ｂからのレンジ−ドプラのプロットのドプラ次元に沿った断面が２４５ｋｍのレンジに対して示される。図１１ｃのレーダデータは雑音抑制方法１００を施されていない一方、図１１ｄのレーダデータは雑音抑制方法１００を施されている。結果は、雑音抑制方法１００が目標の振幅を劣化させずに３０ｄＢの係数で外部干渉を抑制したことを示す。

雑音抑制方法１００の実行は、衝撃雑音および共チャンネル干渉の双方の抑制の場合に対しても評価された。図１２ａを参照すると、衝撃雑音および外部干渉の双方により悪化されたレーダデータに対するビーム形成器２０により生成されるレンジ−ドプラのプロットが示される。図１１ａから１１ｄのレーダデータからシミュレートされる目標がこのレーダデータに追加されている。雑音抑制方法１００を適用した後の結果は図１２ｂに示す。この結果は、衝撃雑音および外部干渉の双方が抑制された一方、約２４５ｋｍのレンジおよび２Ｈｚおよび−２Ｈｚのドプラ周波数にある目標が外部干渉から問題なく抽出されたことを示唆する。

図１２ｃおよび１２ｄを参照すると、図１２ａおよび１２ｂからのレンジ−ドプラのプロットのドプラ次元に沿った断面が目標のレンジにおいて示される。図１２ｃのデータが雑音抑制方法１００を受けていない一方、図１２ｄのデータは雑音抑制方法１００を受けている。結果は、雑音抑制方法１００が目標の振幅を劣化させずに２０から３０ｄＢの係数で外部干渉を抑制したことを示唆する。同じく、レーダデータから同様に明らかなことは、衝撃雑音が雑音床の増大をもたらす（すなわち、図１２ｃの雑音床が約１０ｄＢである一方、図１２ｄの雑音床は約−１５ｄＢである）という事実である。

本発明の雑音抑制方法１００は弱い外部干渉の存在下で目標の到着の方向（ＤＯＡ）（すなわち、アジマスまたは方向）を維持しなければならない。図１３ａを参照すると、実際の目標１５０を有する実際のレーダデータの例に対するレンジ−ドプラのプロットが示される。このデータは本発明の雑音抑制方法１００を受けていない。目標１５０は約１６７のレンジ指数および約８０のドプラ指数に位置する。図１３ｂを参照すると、レンジ−ドプラのデータに雑音抑制方法１００を受けさせた後の図１３ａの実際のレーダデータのレンジ−ドプラのプロットが示される。図１３ａおよび１３ｂのレンジ−ドプラのプロットは外見が非常に類似している。

図１３ｃを参照すると、目標のレンジにおける図１０ａおよび１０ｂのレンジ−ドプラのプロットのドプラ次元に沿った断面が示される。結果は、雑音抑制方法１００が弱い外部干渉の存在下でもドプラ次元における目標の振幅を保持することを示す。

図１３ｄを参照すると、目標のレンジ指数およびドプラ指数に対する図１３ａおよび１３ｂのレーダデータのアジマスのプロットが示される。結果は雑音抑制方法１００が弱い外部干渉の存在下でも目標のＤＯＡを保持することを示す。

図１４ａを参照すると、実際の目標１５２を有する実際のレーダデータの他の例に対するレンジ−ドプラのプロットが示される。このレーダデータは雑音抑制方法１００を受けていない。目標１５２は約３６のレンジ指数および約５２のドプラ指数に位置する。外部干渉は非常に強く、目標１５２を見ることができない。図１４ｂを参照すると、レーダデータに雑音抑制方法１００を受けさせた後の図１４ａの実際のレーダデータのレンジ−ドプラのプロットが示される。外部干渉による雑音レベルは２０ｄＢの係数で低減され、今では目標１５２は見える。

図１４ｃおよび１４ｄを参照すると、図１４ｃは目標のレンジにおける図１４ａおよび１４ｂのレンジ−ドプラのプロットのドプラ次元に沿った断面を示し、図１４ｄは目標１５２のレンジおよびドプラ周波数におけるアジマスのプロットを示す。図１４ｃおよび１４ｄの双方とも、雑音抑制方法１００の適用の前後のレーダデータを示す。双方の場合とも、目標１５２の周囲の雑音が抑制されていること、および、目標の振幅およびＤＯＡが雑音抑制方法１００により維持されていることが明らかである。

範囲が添付の特許請求の範囲において定義される本発明から逸脱せずに、本明細書に説明し、示す好ましい実施形態に、様々な改変を施すことができることが理解されよう。例えば、レンジ−ドプラ−センサのデータをレンジ−ドプラ−アジマスのデータに変換する際にＦＦＴ演算子を使用する代わりに、ＭＵＳＩＣスペクトル推定子などの高分解能スペクトル推定子を使用できる。さらに、本発明の方法は、主ビームにおける干渉の見積りを提供するために、独立した物理的予備アンテナアレイが使用される既に検討した従来技術の場合にも適用できる。この場合、予備アンテナの出力は不整合濾過により処理され、主アンテナアレイの出力は整合濾過により処理される。本方法は、主センサアレイからのセンサのいくつかが干渉見積りのみのために使用される状況にも拡大できる。この場合、これらのセンサからのデータは不整合濾過により処理される一方、主ビームを構築するために使用されるセンサからのデータは整合濾過により処理される。加えて、本発明は超音波画像形成システム、速度検出レーダ、側方監視用ソナー、活性ソナー、水中魚群探知機、および、地震関連の応用例などの発生源識別のためにパルスまたは波形を送り出すいずれの位相アレイに基づく応用例に対しても適用可能とすることができる。

外部干渉の存在下におけるレーダ受信アレイのビームパターンについての振幅対アジマスのプロット図である。 特定のレンジにおけるレーダデータに対する衝撃雑音の効果を示す振幅対パルス指数のプロット図である。 本発明による雑音抑制システムのブロック図である。 図４ａは、主センサアレイにより生成される主ビームの概略図である。図４ｂは、仮想予備センサアレイにより生成される予備ビームの概略図である。図４ｃは、図４ａの主ビームに重ねられた図４ｂの予備ビームの概略図である。 相関に基づく計算が好ましくは外部干渉見積りに対して行われる領域の形状を示すレンジ−ドプラのプロット図である。 本発明による雑音抑制システムのより詳細な実施形態を示す図である。 図６の雑音抑制システムの様々なノードにおけるレーダデータを示す図である。 図６の雑音抑制システムの様々なノードにおけるレーダデータを示す図である。 図６の雑音抑制システムの様々なノードにおけるレーダデータを示す図である。 図６の雑音抑制システムの様々なノードにおけるレーダデータを示す図である。 図６の雑音抑制システムの様々なノードにおけるレーダデータを示す図である。 図６の雑音抑制システムの様々なノードにおけるレーダデータを示す図である。 図６の雑音抑制システムの様々なノードにおけるレーダデータを示す図である。 図６の雑音抑制システムの様々なノードにおけるレーダデータを示す図である。 図６の雑音抑制システムによる雑音抑制方法のフローチャートである。 本発明による雑音抑制システムの代案実施形態を示す図である。 図９の雑音抑制システムによる代案雑音抑制方法のフローチャートである。 共チャンネル干渉およびシミュレートされた目標を含むレーダデータの本発明の雑音抑制方法が使用されていない例のレンジ−ドプラのプロット図である。 本発明の雑音抑制方法が使用される図１１ａのレーダデータのレンジ−ドプラのプロットである。 ２４２ｋｍのレンジにおける図１１ａのレンジ−ドプラのプロット図のドプラ次元に沿った断面を示すプロット図である。 ２４２ｋｍのレンジにおける図１１ｂのレンジードプラのプロット図のドプラ次元に沿った断面を示すプロット図である。 衝撃雑音およびシミュレートされた目標を含むレーダデータの本発明の雑音抑制方法が使用されない他の例のレンジ−ドプラのプロット図である。 本発明の雑音抑制方法が使用される図１２ａのレーダデータのレンジ−ドプラのプロット図である。 ２４２ｋｍのレンジにおける図１２ａのレンジードプラのプロット図のドプラ次元に沿った断面を示すプロット図である。 ２４２ｋｍのレンジにおける図１２ｂのレンジードプラのプロット図のドプラ次元に沿った断面を示すプロット図である。 弱い外部干渉および実際の目標を含むレーダデータの本発明の雑音抑制方法が使用されない他の例のレンジ−ドプラのプロット図である。 本発明の雑音抑制方法が使用される図１３ａのレーダデータのレンジ−ドプラのプロット図である。 目標のレンジにおけるドプラ次元に沿った図１３ａおよび１３ｂのデータの２つのプロットの図である。 目標のドプラおよびレンジ指数における図１３ａおよび１３ｂのデータのアジマスの２つのプロットの図である。 強い外部干渉および実際の目標を含むレーダデータの本発明の雑音抑制方法が使用されない他の例のレンジ−ドプラのプロット図である。 本発明の雑音抑制方法が使用される図１４ａのレーダデータのレンジ−ドプラのプロット図である。 目標のレンジにおけるドプラ次元に沿った図１４ａおよび１４ｂのデータの２つのプロットの図である。 目標のドプラおよびレンジ指数における図１４ａおよび１４ｂのデータのアジマスの２つのプロットの図である。

Claims (30)

1. 主センサアレイから複数のセンサにより供給されるレーダデータにおける外部干渉を抑制するための雑音抑制システムであって、前記レーダデータは前処理されており、
   ａ）前記レーダデータを受信し、整合レーダデータを生成するための第１の処理モジュールと、
   ｂ）前記レーダデータを受信し、不整合レーダデータを生成するための第２の処理モジュールと、
   ｃ）前記第１の処理モジュールと連絡し、前記整合レーダデータを受信し、ビーム形成された整合レーダデータを生成するためのビーム形成器と、
   ｄ）前記第２の処理モジュールおよび前記ビーム形成器と連絡し、前記ビーム形成された整合レーダデータの一部および前記不整合レーダデータの一部を受信し、前記ビーム形成された整合レーダデータの一部における前記外部干渉の外部干渉見積りを生成するための適合的ビーム形成器と、
   ｅ）前記ビーム形成器および前記適合的ビーム形成器と連絡し、前記ビーム形成された整合レーダデータおよび前記外部干渉見積りに基づき、雑音抑制されてビーム形成された整合レーダデータの一部を生成するための抑制器とを含むシステム。
2. 前記第１の処理モジュールは、
   ａ）前記レーダデータを受信し、レンジ−パルス−センサの整合データを生成するための整合フィルタモジュールと、
   ｂ）前記整合フィルタモジュールと連絡し、前記レンジ−パルス−センサの整合データを受信し、レンジ−ドプラ−アジマスの整合データを生成するための第１のドプラ処理モジュールとを含む請求項１に記載のシステム。
3. 前記第２の処理モジュールは、
   ａ）前記レーダデータを受信し、レンジ−パルス−センサの不整合データを生成するための不整合フィルタモジュールと、
   ｂ）前記不整合フィルタモジュールと連絡し、前記レンジ−パルス−センサの不整合データを受信し、レンジ−ドプラ−センサの不整合データを生成するための第２のドプラ処理モジュールと、
   ｃ）前記第２のドプラ処理モジュールと連絡し、仮想予備センサアレイを構築するために前記複数のセンサの少なくとも一部を選択し、前記仮想予備センサアレイに対するレンジ−ドプラ−センサの不整合データを供給するための予備アレイ選択器とを含む請求項１に記載のシステム。
4. 前記第２の処理モジュールは、
   ａ）前記レーダデータを受信し、レンジ−パルス−センサの不整合データを生成するための不整合フィルタモジュールと、
   ｂ）前記不整合フィルタモジュールと連絡し、仮想予備センサアレイを構築するために前記複数のセンサの少なくとも一部を選択し、前記仮想予備センサアレイに対するレンジ−パルス−センサの不整合データを供給するための予備アレイ選択器と、
   ｃ）前記予備アレイ選択器と連絡し、前記レンジ−パルス−センサの不整合データを前記仮想予備センサアレイから受信し、前記仮想予備センサアレイに対するレンジ−ドプラ−センサの不整合データを生成するための第２のドプラ処理モジュールとを含む請求項１に記載のシステム。
5. 前記第２の処理モジュールは、
   ａ）仮想予備センサアレイを構築するために前記複数のセンサの少なくとも一部を選択し、前記仮想予備センサアレイからのレーダデータを供給するための予備アレイ選択器と、
   ｂ）前記予備アレイ選択器と連絡し、前記仮想予備センサアレイから前記レーダデータを受信し、前記予備センサアレイに対するレンジ−パルス−センサの不整合データを生成するための不整合フィルタモジュールと、
   ｃ）前記不整合フィルタモジュールと連絡し、前記レンジ−パルス−センサの不整合データを受信し、前記予備センサアレイに対するレンジ−ドプラ−センサの不整合データを生成するための第２のドプラ処理モジュールとを含む請求項１に記載のシステム。
6. 前記第２の処理モジュールは前記複数のセンサの各々から仮想予備センサアレイを構築するための予備アレイ選択器を含む請求項１に記載のシステム。
7. 前記第２の処理モジュールは前記複数のセンサの一部を選択するための予備アレイ選択器を含み、前記複数のセンサの前記部分は前記主センサアレイのゼロ位相中心から遠く移動されるゼロ位相中心を有する請求項１に記載のシステム。
8. 前記第２の処理モジュールは前記複数のセンサの一部を選択するための予備アレイ選択器を含み、前記複数のセンサの前記部分は前記主センサアレイの開口に等しい開口を有する請求項１に記載のシステム。
9. 前記適合的ビーム形成器は、
   ａ）前記第２の処理モジュールと連絡し、前記不整合レーダデータの部分の自己相関行列を計算するための自己相関行列計算器と、
   ｂ）前記自己相関行列計算器と連絡し、反転自己相関行列を供給するための行列反転器と、
   ｃ）前記ビーム形成器および第２の処理モジュールと連絡し、前記不整合レーダデータの部分と前記ビーム形成された整合レーダデータの部分の相互相関を供給するための相互相関器と、
   ｄ）前記行列反転器および前記相互相関器と連絡し、前記反転自己相関行列および前記相互相関に基づき適合的重みベクトルを算出するための重み計算器と、
   ｅ）前記第２の処理モジュールおよび前記重み計算器と連絡し、前記適合的重みベクトルおよび前記不整合レーダデータの部分に基づき前記外部干渉見積りを供給するための予備ビーム発生器とを含む請求項１に記載のシステム。
10. 前記抑制器は、
    ａ）前記ビーム形成器および前記適合的ビーム形成器と連絡し、除算信号を供給するために前記ビーム形成された整合レーダデータの一部から前記外部干渉見積りを除するための除算器と、
    ｂ）前記抑制器および前記ビーム形成器と連絡し、前記除算信号および前記ビーム形成された整合レーダデータの一部に基づき、前記雑音抑制されてビーム形成された整合レーダデータの一部を生成するための最小化器とを含む請求項１に記載のシステム。
11. 前記ビーム形成器および前記適合的ビーム形成器と連絡し、前記適合的ビーム形成器に順序統計濾過されてビーム形成された整合レーダデータを供給するための順序統計フィルタモジュールをさらに含む請求項１に記載のシステム。
12. 前記順序統計フィルタモジュールは中央値フィルタモジュールである請求項１１に記載のシステム。
13. 前記適合的ビーム形成器は、
    ａ）前記第２の処理モジュールと連絡し、前記不整合レーダデータの一部の自己相関行列を計算するための自己相関行列計算器と、
    ｂ）前記自己相関行列計算器と連絡し、反転自己相関行列を生成するための行列反転器と、
    ｃ）前記順序統計フィルタモジュールおよび前記第２の処理モジュールと連絡し、前記不整合レーダデータの一部と前記順序統計濾過されてビーム形成された整合レーダデータの一部の相互相関を生成するための相互相関器と、
    ｄ）前記行列反転器および前記相互相関器と連絡し、前記反転自己相関行列および前記相互相関に基づき適合的重みベクトルを算出するための重み計算器と、
    ｅ）前記第２の処理モジュールおよび前記重み計算器と連絡し、前記適合的重みベクトルおよび前記不整合レーダデータの一部に基づき前記外部干渉見積りを供給するための予備ビーム発生器を含む請求項１１に記載のシステム。
14. 前記雑音抑制されてビーム形成された整合レーダデータの部分を保存するための保存手段をさらに含む請求項１に記載のシステム。
15. 主センサアレイから複数のセンサにより供給されるレーダデータにおける外部干渉を抑制するための雑音抑制方法であって、前記レーダデータは前処理されており、
    ａ）整合レーダデータを生成するために前記レーダデータを処理する工程と、
    ｂ）不整合レーダデータを生成するために前記レーダデータを処理する工程と、
    ｃ）ビーム形成された整合レーダデータを生成するために前記整合レーダデータをビーム形成する工程と
    ｄ）前記ビーム形成された整合レーダデータの一部および前記不整合レーダデータの一部を選択し、前記ビーム形成された整合レーダデータにおける前記外部干渉の外部干渉見積りを生成するために適合的ビーム形成を実行する工程と、
    ｅ）前記ビーム形成された整合レーダデータの一部から前記外部干渉見積りを抑制することにより、雑音抑制されてビーム形成された整合レーダデータの一部を生成する工程とを含む方法。
16. 工程（ａ）は、
    ｉ）レンジ−パルス−センサの整合データを生成するために前記レーダデータを整合濾過する工程と、
    ｉｉ）レンジ−ドプラ−アジマスの整合データを生成するために前記レンジ−パルス−センサの整合データをドプラ処理する工程とを含む請求項１５に記載の方法。
17. 工程（ｂ）は、
    ｉ）レンジ−パルス−センサの不整合データを生成するために前記レーダデータを不整合濾過する工程と、
    ｉｉ）レンジ−パルス−ドプラの不整合データを生成するために前記レンジ−パルス−センサの不整合濾過データをドプラ処理する工程と、
    ｉｉｉ）前記仮想予備センサアレイに対するレンジ−ドプラ−センサの不整合データを供給するために、前記複数のセンサの少なくとも一部から仮想予備アレイを構築する工程を含む請求項１５に記載の方法。
18. 工程（ｂ）は、
    ｉ）レンジ−パルス−センサの不整合データを生成するために前記レーダデータを不整合濾過する工程と、
    ｉｉ）前記仮想予備センサアレイに対するレンジ−パルス−センサの不整合データを供給するために前記複数のセンサの少なくとも一部から仮想予備アレイを構築する工程と、
    ｉｉｉ）前記仮想予備センサアレイに対するレンジ−パルス−ドプラの不整合データを生成するために前記仮想予備センサアレイからの前記レンジ−パルス−センサの不整合データをドプラ処理する工程とを含む請求項１５に記載の方法。
19. 工程（ｂ）は、
    ｉ）前記仮想予備センサアレイに対するレーダデータを供給するために前記複数のセンサの少なくとも一部から仮想予備アレイを構築する工程と、
    ｉｉ）前記仮想予備センサアレイに対するレンジ−パルス−センサの不整合データを生成するために前記仮想予備センサアレイからの前記レーダデータを不整合濾過する工程と、
    ｉｉｉ）前記仮想予備センサアレイに対するレンジ−パルス−ドプラの不整合データを生成するために前記レンジ−パルス−センサの不整合データをドプラ処理する工程を含む請求項１５に記載の方法。
20. 工程（ｂ）は、前記複数のセンサから各センサを選択することにより仮想予備センサアレイを構築する工程を含む請求項１５に記載の方法。
21. 工程（ｂ）は、前記主センサアレイのゼロ位相中心から遠く移動されたゼロ位相中心を有する前記複数のセンサの一部から仮想予備センサアレイを構築する工程を含む請求項１５に記載の方法。
22. 工程（ｂ）は前記主センサアレイの開口に等しい開口を有する前記複数のセンサの部分を含む請求項１５に記載の方法。
23. 工程（ｄ）は、
    ｉ）自己相関行列を生成するために前記不整合レーダデータの一部を自己相関させる工程と、
    ｉｉ）反転自己相関行列を生成するために前記自己相関行列を反転する工程と、
    ｉｉｉ）相互相関ベクトルを生成するために前記不整合レーダデータの一部と前記ビーム形成された整合レーダデータの一部を相互相関させる工程と、
    ｉｖ）適合的重みベクトルを算出する工程と、
    ｖ）外部干渉見積りを生成するために干渉ビームを発生する工程とを含む請求項１５に記載の方法。
24. 工程（ｅ）は、
    ｉ）除算信号を生成するために前記ビーム形成された整合レーダデータの一部から前記外部干渉見積りを除する工程と、
    ｉｉ）前記除算信号および前記ビーム形成された整合レーダデータの一部に基づき、前記雑音抑制されてビーム形成された整合レーダデータの一部を生成する工程とを含む請求項１５に記載の方法。
25. 順序統計濾過されてビーム形成された整合レーダデータを生成するために前記ビーム形成された整合レーダデータに順序統計濾過を実行する工程をさらに含む請求項１５に記載の方法。
26. 前記順序統計濾過は中央値濾過を含む請求項２５に記載の方法。
27. 工程（ｃ）は、
    ｉ）自己相関行列を生成するために前記不整合レーダデータの一部を自己相関させる工程と、
    ｉｉ）反転自己相関行列を生成するために前記自己相関行列を反転する工程と、
    ｉｉｉ）相互相関ベクトルを生成するために前記不整合レーダデータの一部と前記順序統計濾過されてビーム形成された整合レーダデータの一部を相互相関させる工程と、
    ｉｖ）適合的重みベクトルを算出する工程と、
    ｖ）外部干渉見積りを生成するために干渉ビームを発生する工程とを含む請求項２５に記載の方法。
28. ｆ）前記雑音抑制されてビーム形成された整合レーダデータの一部を保存する工程をさらに含む請求項１５に記載の方法。
29. 主センサアレイから複数のセンサにより供給されるレーダデータにおける外部干渉を抑制するための雑音抑制システムであって、前記レーダデータは前処理されており、
    ａ）前記レーダデータを受信し、整合レーダデータを生成するための第１の処理モジュールと、
    ｂ）前記レーダデータを受信し、不整合レーダデータを生成するための第２の処理モジュールと、
    ｃ）前記第１の処理モジュールと連絡し、前記整合レーダデータを受信し、ビーム形成された整合レーダデータを生成するためのビーム形成器と、
    ｄ）前記ビーム形成器と連絡し、前記ビーム形成器から前記ビーム形成された整合レーダデータを受信し、順序統計濾過されてビーム形成された整合レーダデータを生成するための順序統計フィルタモジュールと、
    ｅ）前記第２の処理モジュールおよび前記順序統計フィルタモジュールと連絡し、前記順序統計濾過されてビーム形成された整合レーダデータの一部および前記不整合レーダデータの一部を受信し、前記ビーム形成された整合レーダデータの一部における外部干渉の外部干渉見積りを生成するための適合的ビーム形成器と、
    ｆ）前記ビーム形成器および前記適合的ビーム形成器と連絡し、前記ビーム形成された整合レーダデータの一部および前記外部干渉見積りに基づき、雑音抑制されてビーム形成された整合レーダデータを生成するための抑制器とを含むシステム。
30. 主センサアレイから複数のセンサにより供給されるレーダデータにおける外部干渉を抑制するための雑音抑制方法であって、前記レーダデータは前処理されており、
    ａ）整合レーダデータを生成するために前記レーダデータを処理する工程と、
    ｂ）不整合レーダデータを生成するために前記レーダデータを処理する工程と、
    ｃ）ビーム形成された整合レーダデータを生成するために前記整合レーダデータをビーム形成する工程と
    ｄ）順序統計濾過されてビーム形成された整合レーダデータを生成するために前記ビーム形成された整合レーダデータに順序統計濾過を実行する工程と、
    ｅ）前記ビーム形成された整合レーダデータの一部における外部干渉の外部干渉見積りを供給するために前記順序統計濾過されてビーム形成された整合レーダデータの一部および前記不整合レーダデータの一部を選択し、適合的ビーム形成を実行する工程と、
    ｆ）前記ビーム形成された整合レーダデータの一部から前記外部干渉見積りを抑制することにより雑音抑制されてビーム形成された整合レーダデータの一部を生成する工程とを含む方法。

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