JP2008070352A - 順次到着時間差予測を利用した電波測距方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】多重経路、見通し外伝搬等による誤差を減少させて目標物体の位置を判別する。
【解決手段】相関間隔の間、窓関数をタイムシフトさせつつ、目標物体から一対のパッシブセンサで受信された一対の電波信号の内の第1の信号および第2の信号に上記窓関数を繰り返して適用して、各適用ごとに、第1の窓化信号および第2の窓化信号を生成する。第1の窓化信号は第2の窓化信号と相互相関されて、各相互相関ごとのピークを判別する。上記ピークを所定の閾値と時系列的に順次比較して、上記第1の信号における第1のパルスおよび上記第2の信号における第1のパルスを検出し、上記目標物体の位置を示す上記第1パルスの間の遅延を検出する。
【選択図】図2A

Description

この発明は一般的に電波(無線)通信システムにおける順次到着時間差予測を利用した電波測距方法に関し、特に、目標物体から受信された電波(無線)信号対の時差を測定することによって目標物体の位置を判別する電波(無線)測距方法に関する。
パッシブレーダシステムでは、目標物体によって反射されるか、または伝送された電波信号は、地理的に分散配置された複数のパッシブセンサによって受信される。パッシブセンサは、アクティブレーダシステムのように、反射された電波信号を発信しない。パッシブレーダに関する主な問題は、受信信号におけるパルスの相対的なタイミングが未知であることである。
通常、パッシブセンサは集中型処理装置に受信電波信号を転送する。演算処理部は、信号対の到着時間差(TDOA)を推測するために信号対の相互相関を行う。そして、目標物体の位置を判別するために到着時間差を利用することができる。
図1は従来の相互相関処理を示す。第1の信号r(t)100と第2の信号r(t)101は地理的に分散配置された、対応するセンサで受信される。電波信号は目標物体105によって反射または伝送されたものである。
これらの電波信号を集中型処理装置に転送することができる。演算処理部では、第1の信号r(t)100および第2の信号r(t)101は相互相関関数R(x)により全体相関時間間隔T102に亘って相互関連110される。そして、ピーク検出器111により、全区間(間隔)に対して相互相関関数の絶対値のピークx103を判別する。値xは全相互相関間隔に亘る相互相関ピークに対応する。そして、ピークは信号r(t)100およびr(t)101に対する到着時間差の推定値θ^104として出力される。
従来の相互相関処理は、相互相関間隔の間の最大の相互相関値すなわち「ピーク」に相当する遅延を得るために、信号間の様々な遅延に対する相互相関関数を評価する。
従来の相互相関処理は、単独の経路チャンネルと加算的ホワイトガウス(ランダム)ノイズ((AWGN)には十分に有効である。ところで、その処理はフェーディング、周波数選択性、混信、非直線性、地形ブロッキングおよび拡散の現象を明らかにしない。従って、地上回線で頻繁に生ずるように、性能は、多経路環境では、また非ホワイトノイズの存在下では、可成り低下し得る。
従来の相互相関の性能を向上させるために、一般化された相互相関(GCC)技術が開発されている。一対の信号の間の最大の相互相関値を判別する代わりに、GCC技術は、最初に、入力信号を濾波して、次に、濾波信号で作動する。複合効果は受信信号の交差電力ペクトル密度(交差PDS)を整形することであると考えられる。
非相関ノイズの存在の下での特性改善のために、様々なフィルタ機能(関数)を考慮に入れることができる。当該技術分野で知られているように、フィルタは周波数領域において乗算を行う。
GCCフィルタリング技術は、到着時間差の推定を改良できるが、多重路伝搬に対しては有効ではなく、受信信号に相関ノイズを生じさせる。多重路伝搬の影響を減少させるために、適応できる推定技術について説明したが、4つ以上の多重経路成分があると、それらの技術はまた失敗することもある。
到着時間差を推測する従来の相互相関技術を遅延として表すことができる。
Figure 2008070352
ここで、
Figure 2008070352
は、一対の信号r(t)およびr(t)のための相互相関関数であり、Tは相関時間間隔である。
従来の相互相関処理の一つの問題は、相互相関のための時間間隔Tが適切に選択されない、すなわち、要求されるより長く選択されるならば、余分なノイズが蓄積され得るということである。これは、低信号対雑音(ノイズ)比(SNRs)に対するノイズ対ノイズのクロス項の特性に依る。
また、多重路伝搬があるとき、複数の相互相関ピークが生じることがあり、これにより推定誤差が可成り増大され得る。そこで、これらの問題を解決することが望まれる。
この発明の実施の形態1によれば、閾値に基づく順次到着時間差推定を行うために、時間領域の窓(ウィンドウ)化が用いられる。この発明は、多重経路、見通し外伝搬、およびノイズ対ノイズクロス項による誤差を減少させる。
この発明の方法は目標物体の位置を判別する。相関間隔の間、窓(ウィンドウ)関数をタイムシフトさせつつ、目標物体から一対のパッシブセンサで受信された一対の電波信号の内の第1の信号および第2の信号に上記ウィンドウ関数が繰り返して適用され、各適用ごとに、第1の窓化信号および第2の窓化信号を生成する。
第1の窓化信号は第2の窓化信号と相互関連されて、各相互相関ごとのピークを判別する。複数のピークが時系列的に順次所定の閾値と比較され、第1の信号における第1のパルスおよび第2の信号における第1のパルスを検出する。
この発明によれば、溶解性の多重経路成分があるときに、窓の幅寸法に対して適切な寸法を選択すれば、多重路伝搬の影響を減少することができる。
第1のパルスの間の遅延は目標物体の位置を示す。
実施の形態1.
この発明の実施の形態1は、パッシブセンサによって目標物体から受信された複数組の電波信号の間の時間遅延を測定することにより目標物体の位置を判別する方法およびシステムを提供する。
図2A−2Bおよび図3に示されるように、窓化信号(315−316)を生成するために、時間領域窓関数w(t)200およびw(t)201が一対の受信信号、すなわち第1の信号r(t)100および第2の信号r(t)101に繰り返して適用(310−311)される。図2Bは相関時間間隔305における最初および最後の窓位置に対する相互相関250を示す。典型的には、複数の窓関数は同じであり、相関時間間隔305は連続した送信パルスの間の時間より短い。
当該技術分野で知られるように、また、従来の到着時間差システムで使用されているフィルタと対比して、窓関数またはアポディゼイション関数は時間領域で乗算を行う。窓関数は窓間隔の外側では零にされる。たとえば、窓間隔内では一定で、それ以外では零である窓関数は、矩形窓と呼ばれる。信号に窓関数が乗算されるとき、その積はその窓間隔の外では零にされる。
受信信号は複数のパルス205−206を含む。それらのパルスの幾つかは、分解が必要な多重経路成分である。陰影をつけられたパルス210−211は、恐らく直接見通し内経路を介して一対のセンサで受信された「第1の」パルスである。その後のパルスは恐らく多重路伝搬に依るものである。以下に述べるように、複数の窓化された信号の間の相互相関が判別312される。
第1の窓関数w(t)200の各時刻tにおいて、第2の窓関数w(t)201は相関時間間隔T305に亘って第1の窓関数に対してタイムシフトされる。図2A−2Bに示されるように、順次窓位置は重なり合っている。タイムシフトは第1の窓関数に関してΔ秒202の整数倍のオフセットである。その後、窓化信号の間の相互相関が決定される。
全相互相関間隔に対する最大ピークを検出する従来技術と対比して、この発明では、その間隔における第1パルスを検出する。
この発明の窓化の主な利点は、図2Aに示すように、溶解性の多重経路成分205および206があるときに、窓の幅寸法に対して適切な寸法を選択すれば、多重路伝搬の影響を減少することができることである。たとえば、窓関数の「幅寸法」(すなわち窓関数が適用されている時間帯)は単一パルスの幅寸法(時間)と概略同じである。また、この発明の実施の形態1は、異なるオフセット、異なる窓寸法および関数が使用されている場合をカバーする。典型的には、2つの信号に対する窓関数は同じである。実例の窓関数は矩形の、二乗余弦(レイズドコサイン)およびガウス関数を含む。
各相互相関が、単一送信パルスに対する多重経路成分を受信できる時間と比較して、比較的小さな時間窓に亘って判別されるので、干渉ノイズはそれほど問題ではない。
窓化関数w(t)200およびw(t)201を考慮して、以下を相互相関関数として定義する:
Figure 2008070352
これは第1の信号の時刻i=1,・・・,N1および第2の信号の時刻j=1,・・・,N2に対してのものであり、Δはこの発明の順次相互相関判定のための窓関数の適用の間の時間オフセット202である。
Rバーi,jおよびθバーi,jと定義する。
Figure 2008070352
換言すると、Rバーi,jは時刻iおよびjで一対の窓に対する相互相関ピークを表し、そして、θバーi,jはピーク値が得られる時差である。
この発明の実施の形態1による順次到着時間差推定を適用するために、相互相関ピークRバーi,jを時系列に適切にマップ化する。
Figure 2008070352
これは逆写像に対応する。
Figure 2008070352
順次マッピングのための主な動機は、窓化信号では、第1パルスが直接信号経路を介して受信され、その後のパルスが多重経路成分であると仮定することである。従って、第1パルスのみの検出により多重路伝搬の影響を減少させることができる。
順次マッピングの後、閾値δを超える第1ピークは以下のように到着時間差θ^を推測するのに使用される:
Figure 2008070352
そして、f(.)およびg(.)は適切なマッピング関数を示す。
換言すると、窓化相互相関ピークを順次マップ化することによって、到着時間差の推定の問題を第1のパルス検出の問題に変換する。多重路伝搬が存在するとき、第1のパルスを検出することが有効である。
図3はこの発明の順次到着時間差推定のためのシステムと方法を示す。
第1の信号r(t)100および第2の信号r(t)101は目標物体から対応センサにより受信される。これらの信号は目標物体によって反射すなわち伝送され得る。
窓関数200−201は、前述と同様に、一対の窓化ブロック310および311によって相関間隔T305に亘って異なる時刻に対して繰り返して第1および第2の受信信号に適用され、それぞれ第1および第2の窓化信号315−316を生成する。窓化信号315−316は窓関数の適用ごとに相互関連312される。
ピーク検出器313は第1および第2の窓化信号315−316に対して相互相関関数の絶対値のピークを判別する。それらのピークは決定ユニット314に順次到着する。入って来る各ピーク値は決定ユニット314によって所定の閾値δ301と比較される。閾値より大きい第1ピーク値は、受信信号における第1パルス間の遅延204に対応しており、到着時間差推定値θ^302として出力される。
ピーク値が閾値δ301より大きくないならば、決定ユニット314はフィードバック信号303を窓化ブロック310および311に送り、次の相互相関動作に対して窓関数のオフセットおよび/または幅寸法と相関時間間隔を調整することができ、そしてピーク値が閾値δ301を超えるまで、その処理は継続する。ピークの何れもが閾値を超えていないならば、受信器は最大のピーク値に相当する遅延を選択するか、または、閾値を小さくして処理を繰り返すことができる。
目標物体の位置を判別するためには、上記処理手順は少なくとも3対の受信信号に適用されなければならない。これは到着時間差推定値を得るための3個のセンサおよび1個の基準センサを必要とする。そして、到着時間差推定値によって特定された双曲線方程式の解により、目標物体の位置が判別される。
この発明は好適な実施の形態1を例に挙げて説明したが、この発明の精神および範囲内で種々の他の改変および変更を行うことができることを理解すべきである。
従って、添付クレームの目的はこの発明の真実の精神および範囲に含まれるようなすべての変形例および変更例をカバーすることである。
到着時間差推定のための従来の相互相関処理の構成図である。 この発明の実施の形態1による窓化に基づく相互相関のタイムチャートである。 窓化信号の相互相関の構成図である。 この発明の実施の形態1による順次到着時間差推定器の構成図である。

Claims (8)

  1. 相関間隔の間、窓関数をタイムシフトさせつつ、目標物体から一対のパッシブセンサで受信された一対の電波信号の内の第1の信号および第2の信号に前記窓関数を繰り返して適用して、各適用ごとの第1のウィンドウ化信号および第2のウィンドウ化信号を生成する工程と;
    各第1のウィンドウ化信号を各第2のウィンドウ化信号と相互相関させて、各相互相関ごとのピークを判別する工程と;
    前記ピークを所定の閾値と時系列的に順次比較して、前記第1の信号における第1のパルスおよび前記第2の信号における第1のパルスを検出し、前記目標物体の位置を示す前記第1のパルスの間の遅延を検出する工程と;
    からなる目標物体の位置を判別するための順次到着時間差予測を利用した電波測距方法。
  2. 前記窓関数の幅寸法を、その適用中に、調整する工程を更に有する請求項1の方法。
  3. タイムシフト量を、その適用中に、調整する工程を更に有する請求項1の方法。
  4. 前記窓関数の幅寸法は前記第1パルスの幅寸法とほぼ等しい、請求項2の方法。
  5. 前記一対の電波信号における各信号は直接見通し内経路を介して受信された前記第1のパルスを有し、また前記相関時間間隔におけるその後のパルスは多重路伝搬に依る、請求項1の方法。
  6. 前記相関時間間隔の寸法を、その適用中に、調整する、請求項1の方法。
  7. 前記窓関数は時間領域において前記第1および第2の窓化信号で乗算を行う、請求項1の方法。
  8. 前記窓関数は矩形形状である、請求項1の方法。
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