JP2007155728A

JP2007155728A - Ｆｍ−ｃｗレーダ装置

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Publication number: JP2007155728A
Application number: JP2006325629A
Authority: JP
Inventors: Shigeo Inatsune; 茂穂稲常
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2006-12-01
Filing date: 2006-12-01
Publication date: 2007-06-21
Anticipated expiration: 2017-10-13
Also published as: JP4765915B2

Abstract

【課題】隣接して複数の目標物がある場合、それぞれの目標物からの受信信号がお互い干渉して目標検出のための閾値が上がり、目標物を検出できなくなるおそれがあった。
【解決手段】目標検出のための閾値は、目標がない状況で受信したビート信号のノイズ成分の平均値や、送受信機の温度や、受信機と地面の角度や、送受信機の利得や降雨状態をパラメータにして決定し、目標物の振幅値で閾値が左右されないようにすることで、目標物の不検出を抑えた。
【選択図】図５

Description

この発明は雨、霧、雪等の悪天候時の視界が悪い場合や運転者の不注意により発生する乗用車、バス、トラック等の走行中の衝突事故を未然に防ぐために前方の車両や人、障害物等を検知して相対距離、相対速度を求め、運転者に危険を知らせ車両の安全走行に応用するＦＭ−ＣＷレーダ装置に関するものである。

図１２は従来より知られているＦＭ−ＣＷレーダ装置を概略的に示し、図１３は従来のＦＭ−ＣＷレーダ装置の構成図である。

図１２の１はＦＭ−ＣＷレーダ装置を搭載した自車両、２は前方方向に走る前方の車両、３は対向車線を走る対向車両を示す。

自車両１の前方付近に取り付けたＦＭ−ＣＷレーダ装置より送信された送信波は、例えば前方の車両２が存在する場合には反射され、ＦＭ−ＣＷレーダ装置へ受信波（反射波）として戻ってくる。ＦＭ−ＣＷレーダ装置は送信した電波と受信した電波の周波数差を求め、自車両１と前方の車両２の相対距離、相対速度を算出する。また、前方の車両２以外の対向車線の対向車両３や障害物（図示せず）についても送信波を指向させれば同様の検知が行える。

図１３の４は変調手段、５は発振器、６は方向性結合器、７は送信アンテナ、８は受信アンテナ、９はミキサ、１０は増幅器、１１はＡ／Ｄ（ＡｎａｌｏｇｔｏＤｉｇｉｔａｌ）変換器、１２は周波数分析手段、１３は目標検出手段、１４は距離速度算出手段、１５は変調手段４と発振器５と方向性結合器６とミキサ９と増幅器１０から構成される送受信機を示す。

まず変調手段４は周波数変調（ＦＭ）信号を発生し、発振器５へ送る。発振器５はＦＭ信号で変調された高周波信号を発生し、方向性結合器を介して送信アンテナ７とミキサ９に送る。送信アンテナ７は送られてきた高周波信号を前方の車両等の目標物に送信波として発射する。もし目標物が存在するなら時間遅れを生じた受信波（反射波）が受信アンテナ８によって受信され、ミキサ９へ送られる。ミキサ９は反射波と方向性結合器６によって分配された送信波の周波数差の信号（以後、ビート信号という。）を発生し、増幅器
１０へ送る。増幅器１０はビート信号を増幅してＡ／Ｄ変換器１１におくる。Ａ／Ｄ変換器１１はビート信号をアナログの信号形式からディジタルの信号形式に変換して周波数分析手段１２へ送る。周波数分析手段１２はディジタル化されたビート信号を取り込みＦＦＴ（高速フーリエ変換）等の処理により周波数分布を求める。目標検出手段１３は周波数分布と閾値とを比較して、閾値を越えたものの中で極大となるものを目標物とする。距離速度算出手段１４は目標検出手段１３でピックアップされた周波数により目標物の相対距離及び相対速度を算出する。

図１４及び図１５は目標物の相対距離及び相対速度の算出方法について説明する図であり、図１４が周波数の変化、図１５が周波数分布を示している。基本原理はＳ．Ａ．Ｈｏｖａｎｅｓｓｉａｎ氏の著書“ＲａｄａｒＳｙｓｔｅｍＤｅｓｉｇｎ＆Ａｎａｌｙｓｉｓ”（ＡｒｔｅｃｈＨｏｕｓｅ出版）のＰ．７８〜Ｐ．８１に掲載されているものである。図１４の１６はＦＭ−ＣＷレーダ装置の送信周波数、１７は受信周波数を示す。

まず送信周波数１６をａ区間では一定、ｂ区間では上昇、ｃ区間では下降と変化させ、電波を送信する。図１２の前方の車両２が相対速度ｖ、相対距離Ｒで存在していた場合、光速Ｃ［ｍ／ｓ］、送信波長λ［ｍ］、周波数の傾きＫ１［Ｈｚ／ｓ］とすると、ａ区間のビート周波数ｆｄは数１、ｂ区間のビート周波数ｆｒ１は数２、ｃ区間のビート周波数ｆｒ２は数３で示される。

よって周波数解析からｆｄ，ｆｒ１，ｆｒ２を求め、数１、数２、数３を満たす相対速度Ｖ、相対距離Ｒの組合せを解くことにより目標の相対速度、相対距離を求めることができる。

ｆｄ，ｆｒ１，ｆｒ２はａ区間、ｂ区間、ｃ区間のビート信号をそれぞれＦＥＴ（高速フーリエ変換）等の周波数解析により求めることができる。図１５は目標物が１つだけの場合のビート信号を周波数解析した場合を示す。（ａ）はａ区間、（ｂ）はｂ区間、（ｃ）はｃ区間のＦＥＴ結果であり、それぞれのピーク周波数がｆｄ，ｆｒ１，ｆｒ２に相当する。前方の車両等の電波を反射する目標物が２つ以上になった場合、周波数解析を行うと周波数軸上のスペクトル波形も合成され、複数のピーク周波数が存在するが、数１、数２、数３を満足する周波数の組合せを探すことによりそれぞれの目標物の相対速度、相対距離を求めることができる。

従来のＦＭ−ＣＷレーダ装置はビート信号に目標物からの信号だけがある場合には周波数解析後、容易に閾値を決定でき、目標物の周波数を求めることができるが、実際には送受信機１４の出力には熱雑音（受信機ノイズ）も増幅されて混入し、図１６（ａ）で示すごとく周波数分布は複雑になる。閾値１９のように閾値を高く設定しすぎると第１目標物２０は検出できても第２目標物２１は検出できない。また閾値２２のように閾値を低く設定しすぎると受信機ノイズ２３まで検出してしまう。また図１６（ｂ）と図（ｃ）は注目する周波数と周辺の平均値を比較して周辺の平均値より上回っていたら目標物とする検出方法を示す図であり、２４は周辺の平均値、２５は平均値２４に誤警報確率から決まる係数を乗じた閾値、２６は平均値を選択する範囲を示す。図１６（ｂ）の閾値２５は第２目標物２１を注目した場合の閾値であり、第２目標物２１の振幅は閾値２５を越えているため、目標物として検出される。ところが、図１６（ｃ）のように第１目標物２０が第２目標物２１に隣接しているケースでは平均値が上昇してしまい、第２目標物２１を検出できなくなってしまう。

この発明に係わるＦＭ−ＣＷレーダ装置は上記のような問題を解決するためになされたもので、目標検出の閾値を容易に設定し、さらに目標物が複数個隣接していてもお互いの干渉を抑えてそれぞれ検出できるようにするものである。

この発明によるＦＭ−ＣＷレーダ装置は、車両に搭載し、車両前方にＦＭ−ＣＷ波を送信して、前方の車両あるいは障害物からの反射波を受信し、送信波と受信波のビート信号に基いて前方の車両あるいは障害物までの距離、速度をもとめるＦＭ−ＣＷレーダ装置において、上記ビート信号を増幅する増幅器の利得を制御する利得制御手段と、目標物がない状況で受信した前記ビート信号について上記利得に応じて上記ＦＭ−ＣＷレーダ装置の送受信機が発生する周波数軸上のノイズ成分の平均値を予め記憶しておくノイズ平均値記憶手段と、上記送受信機の温度を検出する温度検出手段と、上記利得に応じた上記ノイズ成分の平均値と上記温度検出手段で検出された温度の情報に応じた指数係数とを乗じて、上記ビート信号の目標判定の閾値を決定する閾値算出手段と、上記ビート信号の周波数分布と上記閾値を比較する比較手段と、上記比較手段の出力に基づいて周波数分析の極大点を検出する極大値検出手段と、を備えたものである。

また、この発明によるＦＭ−ＣＷレーダ装置は、予め送受信機の利得と受信機ノイズの平均値の関係及び降雨と受信機ノイズのスペクトルの関係を測定しておき、利得と降雨の状態に合わせて目標検出の閾値を設定するようにしたものである。

さらにまた、この発明によるＦＭ−ＣＷレーダ装置は、車両に搭載し、車両前方にＦＭ−ＣＷ波を送信して、前方の車両あるいは障害物からの反射波を受信し、送信波と受信波のビート信号に基いて前方の車両あるいは障害物までの距離、速度をもとめるＦＭ−ＣＷレーダ装置において、上記送受信機の温度を検出する温度検出手段と、車両走行面に対する車体の傾斜角を検出する車体傾斜検出手段と、上記温度検出手段で検出された温度の情報と上記車体傾斜検出手段で検出された傾斜角情報に応じた指数係数に基づいて、上記ビート信号の目標判定の閾値を決定する閾値算出手段と、上記ビート信号の周波数分布と上記閾値を比較する比較手段と、上記比較手段の出力に基づいて周波数分析の極大点を検出する極大値検出手段と、を備えたものである。

また、この発明によるＦＭ−ＣＷレーダ装置は、予め送受信機の利得に対するノイズ成分の周波数分布をパターンとして予め測定しておき、目標検出の閾値を利得に連動させて設定するようにしたものである。

この発明によれば、送受信機の利得とノイズ成分の振幅値の関係を予め測定しておき、目標検出の閾値を利得に連動させて設定することで閾値設定を容易にし、且つ複数の目標信号間の干渉を抑えて目標検出ができる効果がある。

また、この発明によれば、送受信機の温度とノイズ振幅値の関係を予め測定しておき、送受信機の温度と利得に連動させて設定することで閾値設定を正確に行い、且つ複数の目標信号間の干渉を抑えて目標検出ができる効果がある。

また、この発明によれば、降雨と地面からの電波の反射レベルの関係を予め測定しておき、降雨情報と送受信機の利得に連動させて設定することで閾値設定を正確に行い、且つ複数の目標信号間の干渉を抑えて目標検出ができる効果がある。

また、この発明によれば、アンテナの向きと地面からの電波の反射レベルの関係を予め測定しておき、目標検出の閾値を車両の向きに連動させて設定することで閾値設定を正確に行い、且つ複数の目標信号間の干渉を抑えて目標検出ができる効果がある。

また、この発明によれば、利得に対するノイズ成分の周波数分布をパターンとして予め測定しておき、目標検出の閾値を利得に連動させて設定することで閾値設定を正確に行い、且つ複数の目標信号間の干渉を抑えて目標検出ができる効果がある。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１を示すＦＭ−ＣＷレーダ装置の構成図である。図において４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５は図１３と同様のものである。２７は利得制御手段、２８はノイズ平均値記憶手段、２９は閾値算出手段、３０は比較手段、３１は極大値検出手段である。

Ａ／Ｄ変換器１１においてディジタルの信号形式に変換されたビート信号は周波数分析手段１２と利得制御手段２７に送られる。利得制御手段２７はビート信号の大きさをみて、Ａ／Ｄ変換器１１が飽和しないレベルかあるいは入力が小さすぎないか確認し、ビート信号が最適なレベルになるように増幅器１０の利得を調整する。また、利得制御手段２７は増幅器１０に設定した値に対応する引数を閾値算出手段２９に送る。閾値算出手段２９は利得制御手段２７から渡された引数によりノイズ平均値記憶手段２８から利得に応じた設定値（ノイズ成分の平均値）を取り込む。ノイズ成分の平均値とは予め目標物がない状況でビート信号を受信し、周波数分析した後、周波数軸方向に平均値を算出したものであり、送受信機１５から発生するノイズ成分を評価した値である。図６は利得が変化したときのノイズ成分の周波数分布とその平均値の関係を示す図である。３６ａ、３６ｂ、３６ｃ、３６ｄはノイズ成分の周波数分布を示す。３７ａ、３７ｂ、３７ｃ、３７ｄはノイズ成分の平均値を示す。通常、ノイズ成分は利得が上がればそれに比例、或いは単調増加の関係で上昇する。図７は利得とノイズ成分の平均値の関係を示す図である。３８はノイズ成分の変化を表す特性曲線であり、ノイズ平均値記憶手段２８に記憶されているデータである。閾値算出手段２９はノイズ平均値記憶手段２８から利得に対応したノイズ平均値を取り込み、ノイズと目標物を区別する閾値を数４で求め、比較手段３０に与える。数４は閾値ａ、係数ｋ、ノイズ平均値ｂとし、係数ｋは誤検出が発生する確率が十分低くなるように設定する。

次に比較手段３０は周波数分析手段１２の出力が閾値ａを越えていれば目標物であると判断する。図８は閾値ａ（閾値２５）により受信機ノイズ２３は選択されず、第１目標物２０と第２目標物２１のみが選択された例を示す。比較手段３０で選択された目標物の振幅値は極大値検出手段３１に送る。極大値検出手段３１は振幅値が周波数軸上で連続していれば、その極大点を検出し、極大点の周波数の値を距離速度算出手段１４に送る。距離速度算出手段１４では従来と同様に目標物の相対速度、相対距離を求めることができる。

実施の形態２．
図２はこの発明の実施の形態２を示すＦＭ−ＣＷレーダ装置の構成図である。図において４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５は図１３と同様のものである。２７は利得制御手段、２９は閾値算出手段、３０は比較手段、３１は極大値検出手段、３２はノイズパターン記憶手段である。

Ａ／Ｄ変換器１１においてディジタルの信号形式に変換されたビート信号は周波数分析手段１２と利得制御手段２７に送られる。利得制御手段２７はビート信号の大きさをみて、Ａ／Ｄ変換器１１が飽和しないレベルかあるいは入力が小さすぎないか確認し、ビート信号が最適なレベルになるように増幅器１０の利得を調整する。また、利得制御手段２７は増幅器１０に設定した値に対応する引数を閾値算出手段２９に送る。閾値算出手段２９は利得制御手段２７から渡された引数によりノイズパターン記憶手段３２から利得に応じたノイズパターンを取り込む。ノイズパターンとは予め目標物がない状況でビート信号を受信し、周波数分析したスペクトル即ちノイズスペクトルを複数回に渡り平均化処理したものである。図９（ａ）は利得が変化したときのノイズスペクトルと平均化処理を行ったノイズパターンの関係を示す図である。３９ａ、３９ｂ、３９ｃはノイズスペクトルを示す。４０ａ、４０ｂ、４０ｃはノイズパターンを示す。通常、ノイズ成分の振幅は利得にほぼ比例して上昇する。また、送受信機１５のビート信号出力までの間の低域通過特性等により、図９（ａ）で示すように周波数が上がるほど振幅値が下がる傾向を示す。閾値
算出手段２９はノイズパターン記憶手段３２から利得に対応したノイズパターンを取り込み、ノイズと目標物を区別する閾値を数５で求め、比較手段３０に与える。数５は閾値ａ、係数ｋ、送受信機の利得Ｇ、周波数軸上でｎ番目のノイズレベルＮ（ｎ）とし、係数ｋは誤検出が発生する確率が十分低くなるように設定する。

比較手段３０は周波数分析手段１２の出力が閾値ａを越えていれば目標物であると判断する。図８は閾値ａ（閾値３４）により受信機ノイズ３２は選択されず、第１目標物２９と第２目標物３０のみが選択された例を示す。比較手段３０で選択された目標物の振幅値は極大値検出手段３１に送る。極大値検出手段３１は振幅値が周波数軸上で連続していれは、その極大点を検出し、極大点の周波数の値を距離速度算出手段１１に送る。距離速度算出手段１４では従来と同様に目標物の相対速度、相対距離を求めることができる。

実施の形態３．
図３はこの発明の実施の形態３を示すＦＭ−ＣＷレーダ装置の構成図である。図において４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５は図１３と同様のものである。２７は利得制御手段、２８はノイズ平均値記憶手段、２９は閾値算出手段、３０は比較手段、３１は極大値検出手段、３３は車体傾斜検出手段である。

Ａ／Ｄ変換器１１においてディジタルの信号形式に変換されたビート信号は周波数分析手段１２と利得制御手段２７に送られる。利得制御手段２７はビート信号の大きさをみて、Ａ／Ｄ変換器１１が飽和しないレベルかあるいは入力が小さすぎないか確認し、ビート信号が最適なレベルになるように増幅器１０の利得を調整する。また、利得制御手段２７は増幅器１０に設定した値に対応する引数を閾値算出手段２９に送る。閾値算出手段２９は利得制御手段２７から渡された引数によりノイズ平均値記憶手段２８から利得に応じたノイズ平均値を取り込む。閾値算出手段２９はまた、車体傾斜検出手段３３から車体が水平方向よりどれだけ上下に傾いているか、角度を取り込む。車体傾斜検出手段３３は車輪を支えるサスペンションの伸び縮みの検出等により、地面に対する車体の位置関係の変化から算出する。閾値算出手段２９は上記ノイズ平均値と車体の傾斜角度から目標物を区別する閾値を求める。

図１０は車両と送信電波の関係を示す図である。４１は本装置を搭載した車両４１であり、４２はアンテナの指向性を示す送受信ビームである。（ａ）は車両４１が水平よりも上を向いている場合、（ｂ）は車両４１が地面に対して水平の場合で、（ｃ）は車両４１が水平よりも下を向いている場合である。電波は一般に地面からも反射してくるため、車両４１が地面を向いているほど地面からの反射が大きい。図１１は目標物がなく、送受信機１５の利得が一定の状況で車両４１のピッチ角を変えた場合のノイズ成分の周波数分
布とその平均化処理を行ったノイズパターンの関係を示す図である。４３ａ，４３ｂ，４３ｃはノイズ成分の周波数分布を示す。４４ａ，４４ｂ，４４ｃはノイズパターンを示す。図１０（ａ）のように送受信ビーム４２ａが上向きの場合はノイズ成分はノイズパターン４４ａ、図１０（ｂ）のように送受信ビーム４２ｂが水平の場合はノイズ成分はノイズパターン４４ｂ、図１０（ｃ）のように送受信ビーム４２ｃが水平の場合はノイズ成分はノイズパターン４４ｃとそれぞれ異なってくる。目標物を区別する閾値は例えば数６のような近似式で求め、比較手段３０に与える。数６は閾値ａ、係数ｋ、ノイズ平均値ｂ、周波数ｆ、傾きΔθ軸上でｎ番目のノイズレベルＮ（ｎ）とし、係数ｋは誤検出が発生する確率が十分低くなるように設定する。

比較手段３０は周波数分析手段１２の出力が閾値ａを越えていれば目標物であると判断する。図１１（ｂ）は第１目標物２０の振幅が閾値ａ（閾値２５）を越えて目標物として選択された例であり、振幅値は極大値検出手段３１に送られる。極大値検出手段３１は振幅値が周波数軸上で連続していれは、その極大点を検出し、極大点の周波数の値を距離速度算出手段１４に送る。距離速度算出手段１４では従来と同様に目標物の相対速度、相対距離を求めることができる。

実施の形態４．
図４はこの発明の実施の形態４を示すＦＭ−ＣＷレーダ装置の構成図である。図において４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５は図１３と同様のものである。２７は利得制御手段、２８はノイズ平均値記憶手段、２９は閾値算出手段、３０は比較手段、３１は極大値検出手段、３４は降雨検出手段である。

Ａ／Ｄ変換器１１においてディジタルの信号形式に変換されたビート信号は周波数分析手段１２と利得制御手段２７に送られる。利得制御手段２７はビート信号の大きさをみて、Ａ／Ｄ変換器１１が飽和しないレベルかあるいは入力が小さすぎないか確認し、ビート信号が最適なレベルになるように増幅器１０の利得を調整する。また、利得制御手段２７は増幅器１０に設定した値に対応する引数を閾値算出手段２９に送る。閾値算出手段２９は利得制御手段２７から渡された引数によりノイズ平均値記憶手段２８から利得に応じたノイズ平均値を取り込む。閾値算出手段２９はまた、降雨検出手段３４から降雨情報を取り込む。降雨検出手段３４は例えば車両のボンネットや雨水用の溝等に水分を検出するセンサーをつけることで情報を得る。閾値算出手段２９は上記ノイズ平均値と降雨情報から目標物を区別する閾値を求め、比較手段３０に送る、通常、降雨があると地面からの電波の反射が強くなるため、ノイズ成分の振幅が上昇した状態と同様の傾向を示す。従って予め降雨時のノイズ平均値と制限時のノイズ平均値を測定しておき、差を補正値として持つことにより閾値をより正確に算出することができる。比較手段３０は周波数分析手段１２の出力が閾値を越えていれば目標物であると判断し、振幅値を極大値検出手段３１に送る。極大値検出手段３１は振幅値が周波数軸上で連続していれば、その極大点を検出し、極大点の周波数の値を距離速度算出手段１４に送る。距離速度算出手段１４では従来と同様に目標物の相対速度、相対距離を求めることができる。

実施の形態５．
図５はこの発明の実施の形態５を示すＦＭ−ＣＷレーダ装置の構成図である。図において４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５は図１３と同様のものである。２７は利得制御手段、２８はノイズ平均値記憶手段、２９は閾値算出手段、３０は比較手段、３１は極大値検出手段、３５は温度検出手段である。

Ａ／Ｄ変換器１１においてディジタルの信号形式に変換されたビート信号は周波数分析手段１２と利得制御手段２７に送られる。利得制御手段２７はビート信号の大きさをみて、Ａ／Ｄ変換器１１が飽和しないレベルかあるいは入力が小さすぎないか確認し、ビート信号が最適なレベルになるように増幅器１０の利得を調整する。また、利得制御手段２７は増幅器１０に設定した値に対応する引数を閾値算出手段２９に送る。閾値算出手段２９は利得制御手段２７から渡された引数によりノイズ平均値記憶手段２８から利得に応じたノイズ平均値を取り込む。閾値算出手段２９はまた、温度検出手段３５から送受信機１５の温度情報を取り込む。温度検出手段３５は例えば送受信機１５にサーミスタ等の温度センサーをつけることで情報を得る。閾値算出手段２９は上記ノイズ平均値と温度情報から目標物を区別する閾値を求め、比較手段３０に送る、通常、送受信機１５は温度によって送信出力や利得が変化しノイズ成分の振幅が変動する。従って予め利得制御手段２７の出力を固定した状態で各温度のノイズ平均値を測定しておき、各温度間でのノイズ成分の差を補正値として持つことにより閾値をより正確に算出することができる。比較手段３０は周波数分析手段１２の出力が閾値を越えていれば目標物であると判断し、振幅値を極大値検出手段３１に送る。極大値検出手段３１は振幅値が周波数軸上で連続していれば、その極大点を検出し、極大点の周波数の値を距離速度算出手段１４に送る。距離速度算出手段１４では従来と同様に目標物の相対速度、相対距離を求めることができる。

この発明の実施の形態１を説明するための図である。この発明の実施の形態２を説明するための図である。この発明の実施の形態３を説明するための図である。この発明の実施の形態４を説明するための図である。この発明の実施の形態５を説明するための図である。この発明の実施の形態１を説明するための図である。この発明の実施の形態１を説明するための図である。この発明の実施の形態１を説明するための図である。この発明の実施の形態２を説明するための図である。この発明の実施の形態３を説明するための図である。この発明の実施の形態３を説明するための図である。ＦＭ−ＣＷレーダ装置の概要を説明するための図である。従来のＦＭ−ＣＷレーダ装置の構成を説明するための図である。従来のＦＭ−ＣＷレーダ装置の原理を説明するための図である。従来のＦＭ−ＣＷレーダ装置の原理を説明するための図である。従来のＦＭ−ＣＷレーダ装置の課題を説明するための図である。

符号の説明

１自車両、２前方の車両、３対向車両、４変調手段、５発振器、６方向性結合器、７送信アンテナ、８受信アンテナ、９ミキサ、１０増幅器、１１Ａ／Ｄ変換器、１２周波数分析手段、１３目標検出手段、１４距離速度算出手段、１５送受信機、１６送信周波数、１７受信周波数、１８ａ，１８ｂ，１８ｃ目標物の周波数スペクトル、１９閾値、２０第１目標物、２１第２目標物、２２閾値、２３受信機ノイズ、２４ノイズ平均値、２５閾値、２６平均値計算の対象範囲、２７利得制御手段、２８ノイズ平均値記憶手段、２９閾値算出手段、３０比較手段、３１極大値検出手段、３２ノイズパターン記憶手段、３３車体傾斜検出手段、３４降雨検出手段、３５温度検出手段、３６ノイズ成分の周波数分布、３７ノイズ成分の平均値、３８利得に対するノイズ平均値、３９ノイズ成分の周波数分布、４０ノイズパターン、４１車両、４２送受信ビーム、４３ノイズ成分の周波数分布、４４ノイズパターン。

Claims

車両に搭載し、車両前方にＦＭ−ＣＷ波を送信して、前方の車両あるいは障害物からの反射波を受信し、送信波と受信波のビート信号に基いて前方の車両あるいは障害物までの距離、速度をもとめるＦＭ−ＣＷレーダ装置において、
上記ビート信号を増幅する増幅器の利得を制御する利得制御手段と、
目標物がない状況で受信した前記ビート信号について上記利得に応じて上記ＦＭ−ＣＷレーダ装置の送受信機が発生する周波数軸上のノイズ成分の平均値を予め記憶しておくノイズ平均値記憶手段と、
上記送受信機の温度を検出する温度検出手段と、
上記利得に応じた上記ノイズ成分の平均値と上記温度検出手段で検出された温度の情報に応じた指数係数とを乗じて、上記ビート信号の目標判定の閾値を決定する閾値算出手段と、
上記ビート信号の周波数分布と上記閾値を比較する比較手段と、
上記比較手段の出力に基づいて周波数分析の極大点を検出する極大値検出手段と、
を備えたことを特徴とするＦＭ−ＣＷレーダ装置。
さらに、降雨状態を検出する降雨検出手段とを備え、上記閾値算出手段は、少なくともこの降雨状態情報を用いて目標判定の閾値を決定するものである請求項１に記載のＦＭ−ＣＷレーダ装置。
車両に搭載し、車両前方にＦＭ−ＣＷ波を送信して、前方の車両あるいは障害物からの反射波を受信し、送信波と受信波のビート信号に基いて前方の車両あるいは障害物までの距離、速度をもとめるＦＭ−ＣＷレーダ装置において、
上記送受信機の温度を検出する温度検出手段と、
車両走行面に対する車体の傾斜角を検出する車体傾斜検出手段と、
上記温度検出手段で検出された温度の情報と上記車体傾斜検出手段で検出された傾斜角情報に応じた指数係数に基づいて、上記ビート信号の目標判定の閾値を決定する閾値算出手段と、
上記ビート信号の周波数分布と上記閾値を比較する比較手段と、
上記比較手段の出力に基づいて周波数分析の極大点を検出する極大値検出手段と、
を備えたことを特徴とするＦＭ−ＣＷレーダ装置。