JP2008275339A - Target detection device - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は目標検出装置に関し、特に、レーダまたはセンサによる受信データを入力し、受信電力の微弱な目標を検出するための目標検出装置に関する。 The present invention relates to a target detection apparatus, and more particularly, to a target detection apparatus for receiving data received by a radar or a sensor and detecting a target with weak received power.
従来の目標検出装置は、信号検出のためには、1CPI(Coherent Pulse Interval)内の積分処理では、パルスヒット方向にコヒーレント積分(FFT : Fast Fourier Transform)処理を実施し、CPI間の積分処理では複数のFFT結果をノンコヒーレント積分(振幅検波後の積分)する。ノンコヒーレント積分の際に目標の運動によっては信号処理セルの推移が発生するが、その移動量を考慮した積分路を探索する。積分路を探索後、ノンコヒーレント積分時に信号処理セルの移動量を補償し、ノンコヒーレント積分することで目標信号を抽出できる(例えば、非特許文献1参照)。 In the conventional target detection apparatus, for signal detection, in integration processing within 1 CPI (Coherent Pulse Interval), coherent integration (FFT: Fast Fourier Transform) processing is performed in the pulse hit direction, and in integration processing between CPIs Non-coherent integration (integration after amplitude detection) of a plurality of FFT results. In the non-coherent integration, the transition of the signal processing cell occurs depending on the target motion, and an integration path is searched in consideration of the movement amount. After searching for the integration path, the amount of movement of the signal processing cell is compensated during non-coherent integration, and the target signal can be extracted by non-coherent integration (see, for example, Non-Patent Document 1).
なお、CPIとは目標の運動が等速直線運動とみなせる時間間隔を意味しており、この区間では目標信号の位相変化はリニアとみなすことができ、位相を考慮した積分処理が実施可能である。 The CPI means a time interval in which the target motion can be regarded as a constant velocity linear motion, and the phase change of the target signal can be regarded as linear in this section, and an integration process considering the phase can be performed. .
従来の目標検出装置では、CPI間の積分処理において、目標の積分路の探索処理を実施する。すなわち、図3で示されるようなCPI(Coherent Pulse Interval)間の信号処理セルの推移を、下式(1)で示される評価関数に従って探索する(以降、評価関数をtrack scoreと呼ぶ)。なお、1CPI内の受信データについてはコヒーレント積分(FFT)を実施する。一方、CPI間の積分処理についてはノンコヒーレント積分となる。 In a conventional target detection apparatus, a search process for a target integration path is performed in the integration process between CPIs. That is, the transition of the signal processing cell between CPI (Coherent Pulse Interval) as shown in FIG. 3 is searched according to the evaluation function shown by the following formula (1) (hereinafter, the evaluation function is called track score). Note that coherent integration (FFT) is performed on received data within 1 CPI. On the other hand, the integration process between CPIs is non-coherent integration.
ここで、Akは図3に示すCPI kにおける信号処理セルの集まりである。
式(1)において、右辺第1項はCPI k−1からkまでのtrack score増分、右辺第2項はCPI k−1までのtrack scoreを表す。したがって、CPI kまでのtrack scoreは、各CPIから次CPIに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
Here, A k is a collection of signal processing cells in CPI k shown in FIG.
In Equation (1), the first term on the right side represents the track score increment from CPI k-1 to k, and the second term on the right side represents the track score from CPI k-1. Therefore, the track score up to CPI k is obtained by calculating the track score increment from each CPI to the next CPI and accumulating it.
従来の目標検出装置では、各CPIから次CPIに至る際の検出セルの推移を式(2)で評価し、式(2)が最大または最小となる推移を抽出する。この処理を図3に示すCPI nまで繰り返すことで積分路を探索する。 In the conventional target detection apparatus, the transition of the detection cell when each CPI reaches the next CPI is evaluated by Expression (2), and the transition that maximizes or minimizes Expression (2) is extracted. The integration path is searched by repeating this process up to CPI n shown in FIG.
目標の積分路探索後は、積分路に従いノンコヒーレント積分処理することで目標信号を抽出できる。 After the target integration path search, the target signal can be extracted by performing non-coherent integration processing according to the integration path.
上述のように、従来の目標検出装置の構成により、track scoreに基づき、CPI間の積分路の探索を繰り返すことでノンコヒーレント積分時における目標の積分路を抽出する。但し、コヒーレント積分後のSNR(Signal-to-Noise Ration:信号対雑音電力比)が極めて低い場合には、例えばSNRが0以下の場合等には、目標の積分路を抽出することはきわめて困難になってしまうという問題点があった。このため、信号対雑音電力比が極めて低い場合においても信号検出可能な積分処理が望まれている。 As described above, the target integration path at the time of non-coherent integration is extracted by repeating the search of the integration path between the CPIs based on the track score by the configuration of the conventional target detection apparatus. However, when the SNR (Signal-to-Noise Ration) after coherent integration is extremely low, for example, when the SNR is 0 or less, it is extremely difficult to extract a target integration path. There was a problem of becoming. For this reason, integration processing capable of signal detection even when the signal-to-noise power ratio is extremely low is desired.
この発明は、かかる問題点を解決するためになされたものであり、コヒーレント積分後のSNR(Signal-to-Noise Ration:信号対雑音電力比)が極めて低い場合においても、目標検出可能な信号処理を行う目標検出装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve such a problem, and is capable of performing target detection even when the signal-to-noise ratio (SNR) after coherent integration is extremely low. An object of the present invention is to obtain a target detection apparatus that performs the above.
この発明は、目標からの反射パルスを受信し、パルスヒット毎の受信データをA/D変換する受信手段と、A/D変換後の上記受信データのデータ系列である受信ビデオに、雑音系列を付加して、信号再現する信号再現手段と、信号再現後の上記受信ビデオに対して、パルスヒット方向にFFT処理を行うコヒーレント積分手段と、上記コヒーレント積分手段の積分結果を所定の閾値と比較して、上記閾値を超えた場合に目標検出として判定する閾値手段とを備えた目標検出装置である。 The present invention provides a receiving means for receiving a reflected pulse from a target and A / D converting received data for each pulse hit, and a received video that is a data series of the received data after A / D conversion. In addition, the signal reproduction means for reproducing the signal, the coherent integration means for performing FFT processing in the pulse hit direction on the received video after the signal reproduction, and the integration result of the coherent integration means are compared with a predetermined threshold value. And a threshold detecting means for determining as target detection when the threshold is exceeded.
この発明は、目標からの反射パルスを受信し、パルスヒット毎の受信データをA/D変換する受信手段と、A/D変換後の上記受信データのデータ系列である受信ビデオに、雑音系列を付加して、信号再現する信号再現手段と、信号再現後の上記受信ビデオに対して、パルスヒット方向にFFT処理を行うコヒーレント積分手段と、上記コヒーレント積分手段の積分結果を所定の閾値と比較して、上記閾値を超えた場合に目標検出として判定する閾値手段とを備えた目標検出装置であるので、コヒーレント積分後のSNR(Signal-to-Noise Ratio:信号対雑音電力比)が極めて低い場合においても、目標検出可能な信号処理を行うことができる。 The present invention provides a receiving means for receiving a reflected pulse from a target and A / D converting received data for each pulse hit, and a received video that is a data series of the received data after A / D conversion. In addition, the signal reproduction means for reproducing the signal, the coherent integration means for performing FFT processing in the pulse hit direction on the received video after the signal reproduction, and the integration result of the coherent integration means are compared with a predetermined threshold value. In addition, since the target detection apparatus includes a threshold means for determining target detection when the threshold value is exceeded, the SNR (Signal-to-Noise Ratio) after coherent integration is extremely low. The signal processing that can detect the target can be performed.
実施の形態1.
以下、図を用いて、この発明の実施の形態1に係る目標検出装置について説明する。
図1は、実施の形態1による目標検出装置の構成を示している。目標検出装置は、受信手段1と、信号再現手段2と、コヒーレント積分手段3と、閾値手段6とを備えて構成される。なお、この実施の形態は積分路探索の処理に特徴を有するので、センサを含む受信処理の説明は省略している。
Hereinafter, the target detection apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows the configuration of the target detection apparatus according to the first embodiment. The target detection apparatus includes a
図1において、受信手段1は、パルス発生装置(図示せず)から目標に向けて発射されたパルス信号が目標で反射して戻ってくる目標からの反射パルスを受信して、パルスヒット毎の受信データをA/D変換するものである。信号再現手段2は、A/D変換後の受信データのデータ系列からなる受信ビデオに複数通りのパルスヒット分の雑音系列を信号に付加し、雑音付加後の信号の加算平均をとるものである。コヒーレント積分手段3は、信号再現手段2の出力である信号再現処理後の受信ビデオに対してパルスヒット方向にFFT(Fast Fourier Transform:高速フーリエ変換)処理を行うものである。また、閾値手段6は、コヒーレント積分手段3の積分結果と予め設定された閾値とを比較して、積分結果が閾値を超えた信号処理セルに対して目標検出とみなす判定を行うものである。
In FIG. 1, a
図2は、信号再現手段2の構成を示したブロック図である。また、図3は、信号再現手段2による信号再現処理の流れを説明する。これらの図に示されるように、まず、受信手段1からはパルスヒット毎にA/D変換後の受信ビデオが出力される。この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をLとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオI(実部)、Q(虚部)の振幅データを含む。信号再現手段2では、1CPI分のパルスヒット毎の受信ビデオを集め、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータを取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にM個のパルスヒットに並び替える。また、信号再現手段2では、パルスヒット分のN種類の雑音系列を発生させ、N種類の雑音系列毎に並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算平均する。 FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the signal reproduction means 2. FIG. 3 illustrates the flow of signal reproduction processing by the signal reproduction means 2. As shown in these drawings, first, the receiving means 1 outputs a received video after A / D conversion for each pulse hit. This received video is sampled at a constant sampling period, and the sampling number is set to L. The data for each sample is called a range bin, and the range bin includes amplitude data of received video I (real part) and Q (imaginary part) for each number. The signal reproduction means 2 collects received video for each pulse hit for 1 CPI, extracts data for the pulse hit for each range bin number, and rearranges the data series into M pulse hits for each range bin number. The signal reproduction means 2 generates N types of noise sequences corresponding to pulse hits, and adds and averages the data sequences of received video after rearrangement for each of the N types of noise sequences.
以下に、動作に関する説明をする。
信号再現手段2では、A/D変換後の受信ビデオに複数通りのパルスヒット分の雑音系列を信号に付加し、雑音付加後の信号の加算平均をとる。
受信手段1からは図3(a)のようにパルスヒット毎にA/D変換後の受信ビデオが出力される。この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をLとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオI(実部)、Q(虚部)の振幅データを含む。
信号再現手段2では、まず、1CPI分のパルスヒット毎の受信ビデオを集め、図2に示すメモリ201に蓄える。
次に、受信ビデオ並び替え部202によって、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータをメモリ201から取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にM個のパルスヒットに並び替える。その結果、受信ビデオのデータ系列としては図3(b)のようになる。
さらに、雑音発生部203によってパルスヒット分のN種類の雑音系列をランダムに発生させる。これらのN種類の雑音系列は雑音系列毎に雑音加算部204によって受信ビデオ並び替え部202の出力である並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算される。この加算処理は図3(c)のように雑音系列毎に実施し、雑音系列毎の加算結果は図2の加算平均部205に入力され、加算平均部205によって加算平均される。その結果、図3(d)のように加算平均後の信号が取り出され、コヒーレント積分手段3へ出力される。
The operation will be described below.
The signal reproduction means 2 adds a plurality of noise sequences for pulse hits to the received video after A / D conversion to the signal, and takes the addition average of the signals after the noise addition.
The reception means 1 outputs the received video after A / D conversion for each pulse hit as shown in FIG. This received video is sampled at a constant sampling period, and the sampling number is set to L. The data for each sample is called a range bin, and the range bin includes amplitude data of received video I (real part) and Q (imaginary part) for each number.
In the signal reproduction means 2, first, received video for each pulse hit for 1 CPI is collected and stored in the memory 201 shown in FIG.
Next, the received video rearrangement unit 202 retrieves data corresponding to pulse hits for each range bin number from the memory 201, and rearranges the data series into M pulse hits for each range bin number. As a result, the data sequence of the received video is as shown in FIG.
Further, the
信号再現処理はレンジビン番号毎に処理される。その際、付加する雑音系列はレンジビン番号毎に異なる系列を発生させても良いし、共通化させても良い。 The signal reproduction process is performed for each range bin number. At this time, a different noise sequence may be generated for each range bin number or may be shared.
コヒーレント積分手段3は、信号再現手段2の出力である信号再現後の受信ビデオを入力し、パルスヒット方向にFFT処理する。
The
以上の処理はレンジビン番号毎に処理される。全てのレンジビンに対してこの処理を適用する。 The above processing is performed for each range bin number. This process is applied to all range bins.
以上のように、本実施の形態においては、目標からの反射パルスを受信し、パルスヒット毎の受信データをA/D変換する受信手段1と、A/D変換後の受信ビデオに雑音系列を付加し信号再現する信号再現手段2と、パルスヒット方向にFFT処理をするコヒーレント積分手段3と、コヒーレント積分手段3の積分結果を閾値処理し、目標検出する閾値手段6とを備えて、コヒーレント積分処理前に信号再現手段2においてランダムな雑音系列を付加し、加算平均後に、コヒーレント積分処理を実施するようにしたので、コヒーレント積分後のSNR(Signal-to-Noise Ration:信号対雑音電力比)が極めて低い場合においても、目標検出可能な信号処理を行うことが出来る。
As described above, in the present embodiment, the
実施の形態2.
図4は、実施の形態2による目標検出装置の構成を示している。目標検出装置は、受信手段1と、信号再現処理2と、コヒーレント積分手段3と、積分路探索手段4と、ノンコヒーレント積分手段5と、閾値処理手段6とを備えて構成される。なお、この実施の形態は積分路探索の処理に特徴を有するので、センサを含む受信処理の説明は省略している。
FIG. 4 shows the configuration of the target detection apparatus according to the second embodiment. The target detection apparatus includes a receiving
図4において、受信手段1は上述の実施の形態1と同様の処理を行う。また、信号再現手段2はA/D変換後の受信ビデオに複数通りのパルスヒット分の雑音系列を信号に付加し、雑音付加後の信号の加算平均をとる。 In FIG. 4, the receiving means 1 performs the same processing as in the first embodiment. Further, the signal reproduction means 2 adds a plurality of noise sequences corresponding to pulse hits to the received video after A / D conversion, and takes the average of the signals after the noise addition.
図3は、信号再現手段2における処理の流れを示したものである。
受信手段1からはパルスヒット毎にA/D変換後の受信ビデオが出力される。
この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をLとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオI(実部)、Q(虚部)の振幅データを含む。
信号再現手段2では、1CPI分のパルスヒット毎の受信ビデオを集め、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータを取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にM個のパルスヒットに並び替える。
また、信号再現手段2では、パルスヒット分のN種類の雑音系列を発生させ、N種類の雑音系列毎に並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算平均する。
本実施の形態2における実施の形態1との相違点としては、付加する雑音系列数を低めにしている点である。その弊害として誤警報が頻発することを防止するため、本実施の形態においては、ノンコヒーレント積分手段により誤警報を抑圧する構成としている。
FIG. 3 shows the flow of processing in the signal reproduction means 2.
The reception means 1 outputs a received video after A / D conversion for each pulse hit.
This received video is sampled at a constant sampling period, and the sampling number is set to L. The data for each sample is called a range bin, and the range bin includes amplitude data of received video I (real part) and Q (imaginary part) for each number.
The signal reproduction means 2 collects received video for each pulse hit for 1 CPI, extracts data for the pulse hit for each range bin number, and rearranges the data series into M pulse hits for each range bin number.
The signal reproduction means 2 generates N types of noise sequences corresponding to pulse hits, and adds and averages the data sequences of received video after rearrangement for each of the N types of noise sequences.
The difference between the second embodiment and the first embodiment is that the number of noise sequences to be added is lowered. In order to prevent frequent false alarms from occurring as an adverse effect, the present embodiment employs a configuration in which false alarms are suppressed by non-coherent integration means.
図4において、コヒーレント積分手段3は、信号再現手段2の出力である信号再現処理後の受信ビデオに対してパルスヒット方向にFFT処理をする。
FFT処理はCPI単位で実施し、CPI間はノンコヒーレント積分となるが、FFT結果を同一の信号処理セル同士で積分すると、図5のように信号処理セルがゆらぐ場合や目標の移動がCPI間で発生する場合は積分損失が発生する。そこで積分損失が無い様にノンコヒーレント積分処理前に積分路探索手段にて検出セルを探索する。
In FIG. 4, the
FFT processing is performed in CPI units, and non-coherent integration is performed between CPIs. However, if the FFT results are integrated between the same signal processing cells, the signal processing cells may fluctuate as shown in FIG. If it occurs at, integration loss occurs. Therefore, the detection cell is searched by the integration path search means before the non-coherent integration process so that there is no integration loss.
積分路探索手段4はコヒーレント積分手段3の出力を入力し、検出セルのゆらぎや目標の移動を考慮した積分路を探索する。すなわち、積分路探索手段4は、コヒーレント積分手段3の積分結果に基づいて信号処理セルの複数の推移を求め、それらの複数の推移の中から所定の評価関数で評価した評価値の最良のものを抽出することにより、検出対象の目標の積分路を探索する。以下に、積分路探索手段4の内部構成について説明する。 The integration path search means 4 receives the output of the coherent integration means 3 and searches for an integration path in consideration of fluctuations of the detection cell and target movement. That is, the integration path search means 4 obtains a plurality of transitions of the signal processing cell based on the integration result of the coherent integration means 3, and has the best evaluation value evaluated by a predetermined evaluation function from the plurality of transitions. Is extracted as a target integration path to be detected. Below, the internal structure of the integration path search means 4 is demonstrated.
積分路探索手段4において、401は振幅検波部であり、コヒーレント積分後の信号処理セル毎の振幅値を算出する。その結果はCPI毎に第1のメモリ402に蓄えられる。
403は積分路探索部であり、信号処理セル毎にCPI間の推移の可能性を考慮した積分路を図6のように設定する。図6において、縦方向は信号処理セルを表しており、コヒーレント積分手段3によって得られたFFTの結果である。ここではFFTポイント数をMとおく。また、横方向はCPI番号を表している。積分路探索部403では全信号処理セルのCPI間の遷移を図5のように考える。
404は積分路評価部であり、積分路探索部403によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現CPIにおける信号処理セルへの前CPIからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。選択されたセルはCPI、信号処理セル毎に第2のメモリ407に蓄えられる。積分路評価部404の処理はノンコヒーレント積分するCPI数分実施する。
405は振幅用確率密度関数設定部であり、K通りの振幅期待値からなる複数の振幅期待値に基づき、積分路評価部404で用いるための目標の振幅期待値に対する確率密度関数を定義する。
406は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部404で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
408は状態量更新部であり、積分評価部404からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部406に入力する。
409は積分路抽出部であり、第2のメモリ407によって蓄えられたCPI、信号処理セル毎の積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時の積分路を抽出する。
In the integration path search means 4, 401 is an amplitude detector, which calculates an amplitude value for each signal processing cell after coherent integration. The result is stored in the
An integration
A signal processing cell transition
A state
移動補償型ノンコヒーレント積分手段5は、積分路探索手段4の出力である積分路を入力し、当該積分路に基づいてコヒーレント積分手段3の積分結果を補償し、補償された積分結果をCPI間でノンコヒーレント積分する。 The movement compensation type non-coherent integration means 5 inputs an integration path which is an output of the integration path search means 4, compensates the integration result of the coherent integration means 3 based on the integration path, and transmits the compensated integration result between the CPIs. Perform non-coherent integration with.
閾値手段6は、移動補償型ノンコヒーレント積分手段5の出力である積分結果を入力し、閾値処理を実施する。すなわち、ノンコヒーレント積分の積分結果が閾値を超えた信号処理セルを目標検出とみなす判定を行う。 The threshold means 6 receives the integration result that is the output of the movement compensation type non-coherent integration means 5 and performs threshold processing. That is, a determination is made that a signal processing cell in which the integration result of non-coherent integration exceeds a threshold value is regarded as target detection.
以下に、動作に関する説明をする。
信号再現手段2では、A/D変換後の受信ビデオに複数通りのパルスヒット分の雑音系列を信号に付加し、雑音付加後の信号の加算平均をとる。
The operation will be described below.
The signal reproduction means 2 adds a plurality of noise sequences for pulse hits to the received video after A / D conversion to the signal, and takes the addition average of the signals after the noise addition.
図2は、信号再現手段2の構成について示したものである。また、図3に信号再現手段2における処理の流れを示す。
受信手段1からは図3(a)のようにパルスヒット毎にA/D変換後の受信ビデオが出力される。この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をLとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオI(実部)、Q(虚部)の振幅データを含む。
FIG. 2 shows the configuration of the signal reproduction means 2. FIG. 3 shows the flow of processing in the signal reproduction means 2.
The reception means 1 outputs the received video after A / D conversion for each pulse hit as shown in FIG. This received video is sampled at a constant sampling period, and the sampling number is set to L. The data for each sample is called a range bin, and the range bin includes amplitude data of received video I (real part) and Q (imaginary part) for each number.
信号再現手段2では、まず、1CPI分のパルスヒット毎の受信ビデオを集め、図2に示すメモリ201に蓄えられる。
次に、受信ビデオ並び替え部202によって、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータを取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にM個のパルスヒットに並び替える。その結果、受信ビデオのデータ系列としては図3(b)のようになる。
さらに、雑音発生部203によってパルスヒット分のN種類の雑音系列を発生させる。N種類の雑音系列は雑音系列毎に雑音加算部204によって受信ビデオ並び替え部202の出力である並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算する。この加算処理は図3(c)のように雑音系列毎に実施し、雑音系列毎の加算結果は図2の加算平均部205によって加算平均される。その結果、図3(d)のように加算平均後の信号が取り出され、コヒーレント積分手段3へ出力される。
In the signal reproduction means 2, first, received video for each pulse hit for 1 CPI is collected and stored in the memory 201 shown in FIG.
Next, the received video rearrangement unit 202 extracts data corresponding to pulse hits for each range bin number, and rearranges the data series into M pulse hits for each range bin number. As a result, the data sequence of the received video is as shown in FIG.
Further, the
信号再現処理はレンジビン番号毎に処理される。その際、付加する雑音系列はレンジビン番号毎に異なる系列を発生させても良いし、共通化させても良い。 The signal reproduction process is performed for each range bin number. At this time, a different noise sequence may be generated for each range bin number or may be shared.
コヒーレント積分手段3は、信号再現手段2の出力である信号再現後の受信ビデオを入力し、パルスヒット方向にFFT処理する。
The
積分路探索手段4では、コヒーレント積分手段3の出力を入力し、信号処理セルの推移を考慮する際に複数の推移を考慮して、ノンコヒーレント積分時における目標信号の積分路を探索する。
まず、振幅検波部401は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Vk(j)から、下式(3)のように振幅値Ak(j)を算出する。その結果はCPI毎に第1のメモリ402に蓄えられる。
積分路探索部403は、信号処理セル毎にCPI間の移動を考慮した積分路を図6に示すように探索し、積分路評価部404により、その探索路を評価する。
探索路の評価は下式(4),(5)に示すtrack scoreを使用する。
ここで、Akは図6に示すCPI kにおける信号処理セルの集まりである。
式(4)において、右辺第1項はCPI k−1からkまでのtrack score増分、右辺第2項はCPI k−1までのtrack scoreを表す。したがって、CPI kまでのtrack scoreは、各CPIから次CPIに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式(5)において、右辺第1項は目標が信号処理セルAk−1からAkに推移する確率、右辺第2項は目標がθkに存在した場合の受信信号の振幅値zkの確率密度(目標の振幅モデルより算出)ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
The integration path search means 4 inputs the output of the coherent integration means 3 and searches for the integration path of the target signal at the time of non-coherent integration in consideration of a plurality of transitions when considering the transition of the signal processing cell.
First, the
The integration
The track score shown in the following formulas (4) and (5) is used for evaluation of the search path.
Here, A k is a collection of signal processing cells in CPI k shown in FIG.
In Equation (4), the first term on the right side represents the track score increment from CPI k-1 to k, and the second term on the right side represents the track score from CPI k-1. Therefore, the track score up to CPI k is obtained by calculating the track score increment from each CPI to the next CPI and accumulating it.
In the formula (5), the first term on the right-hand side target signal processing cell A k-1 probability of transition to A k, the second term on the right side of the received signal when the target is present in the theta k amplitude value z k The probability density (calculated from the target amplitude model) and the likelihood ratio of the probability density of the receiver noise amplitude value.
図6の白丸印は信号処理セルを示している。縦方向が信号処理セル番号(FFTポイント番号)、横方向がCPI番号を意味する。
例えばCPI番号1から太線の白丸印で示したCPI番号2、信号処理セル番号1への推移を考える。
この信号処理セルへはCPI番号1の信号検出セルから3本の矢印が繋がっている。この矢印は、CPI番号1から太線の白丸印で示したCPI番号2、信号処理セル番号1への推移の可能性があることを示している。
積分路評価部404では、この3本の矢印で現される推移を式(4),(5)を用いて評価する。その結果、track scoreが最大(または最小)となる信号処理セルからの推移を最良の推移として、CPI番号2信号処理セル1へのCPI番号1からの推移結果として第2のメモリ407に記録する。この処理を全信号処理について適用する。
ここで、式(5)右辺第2項は信号処理セルの持つ振幅に対する尤度比を表しており、これが大きいほど目標である可能性が高い。
White circles in FIG. 6 indicate signal processing cells. The vertical direction means a signal processing cell number (FFT point number), and the horizontal direction means a CPI number.
For example, consider a transition from
Three arrows are connected to the signal processing cell from the signal detection cell of
The integration
Here, the second term on the right side of Equation (5) represents the likelihood ratio with respect to the amplitude of the signal processing cell, and the larger this is, the higher the possibility of being the target.
従来の信号検出装置においては、目標の振幅期待値に基づき唯一の確率密度関数を定義するが、この発明の本実施の形態においては信号再現処理によって振幅期待値が未知となる。
そこで、式(6)の如く、振幅用確率密度関数設定部405によってK通りの振幅期待値からなる複数の振幅期待値に基づき、目標の振幅期待値に対する確率密度関数p(zk|Ak)を定義する。また、式(5)右辺第1項は、目標が信号処理セルAk−1からAkに推移する確率を表すが、この発明の本実施の形態では、式(7),(8)に示すように、信号処理セル間推移確率設定部406によって推移確率P(Ak|Ak−1)を算出する。
なお、式(7)において、P0は設定パラメータ、Lは目標の運動を考慮して決まる次CPIへの信号処理セル最大推移数である。
Lの設定方法としては、例えば、式(8)のように目標の加速度を考慮して決める。
式(8)においてamaxは目標の最大加速度、Δaは信号処理における加速度分解能である。
In the conventional signal detection apparatus, a unique probability density function is defined based on the target expected amplitude value, but in this embodiment of the present invention, the expected amplitude value is unknown by the signal reproduction process.
Therefore, as shown in Equation (6), the probability density function p (z k | A k for the target amplitude expected value is based on a plurality of expected amplitude values including K expected amplitude values by the amplitude probability density function setting unit 405. ) Is defined. Further, the first term on the right side of the equation (5) represents the probability that the target shifts from the signal processing cell A k−1 to A k , but in this embodiment of the present invention, the equations (7) and (8) As shown, the transition probability P (A k | A k−1 ) is calculated by the transition
In Equation (7), P 0 is a set parameter, and L is the maximum number of signal processing cell transitions to the next CPI determined in consideration of the target motion.
As a method of setting L, for example, it is determined in consideration of the target acceleration as shown in Equation (8).
In Expression (8), a max is a target maximum acceleration, and Δa is an acceleration resolution in signal processing.
推移確率の設定については2CPI目以降については以下とする。
信号処理セル毎のCPI番号1から2への遷移が求まった結果、各信号処理セルの状態変数ベクトルxk,jが状態量更新部408により式(9)のように導出可能である。
式(9)により状態変数ベクトルxk,jを得た後、1CPI先の状態変数ベクトルxk+1,lの予測処理を式(10)によって実施する。
この結果、CPI番号kからCPI番号(k+1)に対する信号処理セルの予測推移Ak+1(l)が式(12)によって決まる。
この結果を、信号処理セル間推移確率設定部406に戻し、推移確率P(Ak|Ak−1)を式(14)のように定義する。
The transition probability is set as follows for the second and subsequent CPI.
As a result of obtaining the transition from
After obtaining the state variable vector x k, j by the equation (9) , the prediction process of the state variable vector x k + 1, l ahead of 1 CPI is performed by the equation (10).
As a result, the prediction transition A k + 1 (l) of the signal processing cell from the CPI number k to the CPI number (k + 1) is determined by the equation (12).
This result is returned to the transition
CPI番号nまで処理が終了した場合、CPI番号n、信号処理セル1〜Mのtrack scoreを参照し、値が一定値以上の信号処理セルを抽出する。ここで、CPI番号nにおいて抽出された信号処理セルが複数ある場合は目標が複数存在することを意味する。
When the processing is completed up to the CPI number n, the CPI number n and the
積分路抽出部409は、CPI番号nにおいてtrack scoreが一定値以上として抽出された信号処理セルに対し、第2のメモリ407に記録された推移情報を参照し、track scoreが積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時における目標の積分路を抽出する。
The integration
移動補償型ノンコヒーレント積分手段5では、積分路探索手段4の出力である積分路を入力し、CPI間における信号処理セルの推移を補償したノンコヒーレント積分を実施する。
図7はCPI番号毎の信号処理セルを示している。縦方向が信号処理セル番号(FFTポイント番号)、横方向がCPI番号を意味する。図中の矢印が積分路探索手段4によって抽出された積分路を表す。
移動補償型ノンコヒーレント積分手段5では、抽出された積分路を参照し、最終CPI番号において抽出された信号処理セルに各CPI番号における信号処理セルを合わせるように図8のようにシフトさせる。
この処理を目標数分繰り返す。目標数とは、積分路探索手段3においてCPI番号nにおいて抽出された信号処理セルの数に相当する。
The movement compensation type non-coherent integration means 5 inputs the integration path that is the output of the integration path search means 4 and performs non-coherent integration that compensates for the transition of the signal processing cell between the CPIs.
FIG. 7 shows a signal processing cell for each CPI number. The vertical direction means a signal processing cell number (FFT point number), and the horizontal direction means a CPI number. The arrow in the figure represents the integration path extracted by the integration path search means 4.
The movement compensation type non-coherent integration means 5 refers to the extracted integration path and shifts the signal processing cell extracted at the final CPI number to match the signal processing cell at each CPI number as shown in FIG.
This process is repeated for the target number. The target number corresponds to the number of signal processing cells extracted at the CPI number n in the integration path search means 3.
以上の処理はレンジビン番号毎に処理される。全てのレンジビンに対して処理を適用する。 The above processing is performed for each range bin number. Apply processing to all range bins.
なお、移動補償型ノンコヒーレント積分手段5の積分結果は閾値手段6に入力され、閾値処理される。すなわち、入力された積分結果が予め設定された閾値と比較され、閾値を超えた信号処理セルに対して目標検出とみなす判定が閾値手段6により行われる。 The integration result of the movement compensation type non-coherent integration unit 5 is input to the threshold unit 6 and subjected to threshold processing. That is, the input integration result is compared with a preset threshold value, and the threshold value unit 6 determines that the signal processing cell exceeding the threshold value is regarded as target detection.
以上のように、本実施の形態においては、目標からの反射パルスを受信し、パルスヒット毎の受信データをA/D変換する受信手段1と、A/D変換後の受信ビデオに雑音系列を付加し信号再現する信号再現手段2と、パルスヒット方向にFFT処理をするコヒーレント積分手段3と、コヒーレント積分結果を入力し、信号処理セルの推移を考慮する際に複数の推移を考慮して目標の検出セルを探索する積分路探索手段4と、積分路探索手段4によって得られた積分路に従って、コヒーレント積分結果を信号処理セルの推移を補償後、積分する移動補償型ノンコヒーレント積分手段5と、移動補償型ノンコヒーレント積分手段5の積分結果を閾値処理し、目標検出する閾値処理手段6とを備えたため、従来においては極めて信号検出が困難であった信号対雑音電力比においても信号検出可能である。また、信号再現処理で必要とする雑音系列数を低めに設定することで処理負荷軽減可能となると共に、その結果、弊害となる誤警報を移動補償型ノンコヒーレント積分処理によって抑圧するため、誤警報を防止しながら精度よく目標検出することができる。 As described above, in the present embodiment, the receiving means 1 that receives the reflected pulse from the target and A / D-converts the received data for each pulse hit, and the received video after the A / D conversion has a noise sequence. In addition, the signal reproduction means 2 for reproducing the signal, the coherent integration means 3 for performing FFT processing in the pulse hit direction, and the coherent integration result are input, and when considering the transition of the signal processing cell, the target is taken into consideration An integration path search means 4 for searching the detection cells, and a movement compensation type non-coherent integration means 5 for integrating the coherent integration result after compensating the transition of the signal processing cell according to the integration path obtained by the integration path search means 4; In addition, it is difficult to detect a signal in the prior art because it includes a threshold processing unit 6 that performs threshold processing on the integration result of the movement compensation type non-coherent integration unit 5 and detects a target. Possible signal detected in the signal-to-noise power ratio Tsu. In addition, it is possible to reduce the processing load by setting the number of noise sequences required for signal reproduction processing to be low, and as a result, false alarms that are harmful are suppressed by movement compensation non-coherent integration processing. It is possible to accurately detect the target while preventing the occurrence of the problem.
実施の形態3.
図9は、実施の形態3による目標検出装置の構成を示している。ここでは、この発明の要旨とする部分のみを説明する。
図9において、積分路探索手段7はコヒーレント積分手段3の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における信号処理セルのゆらぎや目標の加速度運動に伴う信号処理セルの推移を考慮した積分路を探索する。
他の構成については、実施の形態2と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。
FIG. 9 shows the configuration of the target detection apparatus according to the third embodiment. Here, only the part which makes this invention the summary is demonstrated.
In FIG. 9, the integration path search means 7 receives the output of the coherent integration means 3 and searches for an integration path in consideration of fluctuations of the signal processing cell during non-coherent integration and the transition of the signal processing cell accompanying the target acceleration motion. .
Other configurations are the same as those in the second embodiment, and are denoted by the same reference numerals. In the following description, differences are mainly described, and description of the same operation is omitted.
積分路探索手段7において、701は振幅検波部であり、コヒーレント積分後の信号処理セル毎の振幅値を算出する。その結果はCPI毎に第1のメモリ702に蓄えられる。
703は積分路探索部であり、信号処理セル毎にCPI間の推移の可能性を考慮した積分路を図6のように設定する。
図6において、縦方向は信号処理セルを表しており、コヒーレント積分手段3によって得られたFFTの結果である。ここではFFTポイント数をMとおく。また、横方向はCPI番号を表している。積分路評価部では全信号処理セルのCPI間の遷移を図6のように考える。
In the integration path search means 7,
In FIG. 6, the vertical direction represents the signal processing cell and is the result of the FFT obtained by the coherent integration means 3. Here, the number of FFT points is set to M. The horizontal direction represents the CPI number. The integration path evaluation unit considers transitions between CPIs of all signal processing cells as shown in FIG.
704は積分路評価部であり、積分路探索部703によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現CPIにおける信号処理セルへの前CPIからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。選択されたセルはCPI、信号処理セル毎に第2のメモリ707に蓄えられる。積分路評価部704の処理はノンコヒーレント積分するCPI数分実施する。
705は振幅用確率密度関数設定部であり、K通りの振幅期待値に基づき、積分路評価部704で用いるための信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
706は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部704で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
708は状態量更新部であり、積分路評価部704からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部706に入力する。
A state
709は積分路抽出部であり、第2のメモリ707によって蓄えられたCPI、信号処理セル毎の積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時の積分路を抽出する。
以下に、動作に関する説明をする。 The operation will be described below.
積分路探索手段7では、コヒーレント積分手段3の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における目標信号の積分路を探索する。なお、本実施の形態においては、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより、目標の積分路を探索する。
まず、振幅検波部701は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Vk(j)を下式(15)のように振幅値Ak(j)を算出する。その結果はCPI毎に第1のメモリ702に蓄えられる。
積分路探索部703は、信号処理セル毎にCPI間の移動を考慮した積分路を図6に示すように探索し、積分路評価部704により、その探索路を評価する。
探索路の評価は、式(16),(17)に示すtrack scoreを使用する。
ここで、Akは図6に示すCPI kにおける信号処理セルの集まりである。
式(16)において、右辺第1項はCPI k−1からkまでのtrack score増分、右辺第2項はCPI k−1までのtrack scoreを表す。したがって、CPI kまでのtrack scoreは、各CPIから次CPIに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式(17)において右辺第1項は目標が信号処理セルAk−1からAkに推移する確率、右辺第2項は目標がθkに存在した場合の受信信号の振幅値zkの確率密度(目標の振幅モデルより算出)ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
The integration path search means 7 inputs the output of the coherent integration means 3 and searches for the integration path of the target signal during non-coherent integration. In the present embodiment, the target integration path is searched by evaluating the likelihood value of the amplitude value of the signal processing cell.
First, the
The integration
The track score shown in Equations (16) and (17) is used for evaluation of the search path.
Here, A k is a collection of signal processing cells in CPI k shown in FIG.
In Expression (16), the first term on the right side represents the track score increment from CPI k-1 to k, and the second term on the right side represents the track score from CPI k-1. Therefore, the track score up to CPI k is obtained by calculating the track score increment from each CPI to the next CPI and accumulating it.
In Expression (17), the first term on the right side is the probability that the target will shift from the signal processing cell A k−1 to A k, and the second term on the right side is the probability of the amplitude value z k of the received signal when the target exists at θ k. It is the likelihood ratio of the density (calculated from the target amplitude model) and the probability density of the receiver noise amplitude value.
図6の丸印は信号処理セルを示している。縦方向が信号処理セル番号(FFTポイント番号)、横方向がCPI番号を意味する。
例えばCPI番号1から太線の白丸印で示したCPI番号2、信号処理セル番号1への推移を考える。
この信号処理セルへはCPI番号1の信号検出セルから3本の矢印が繋がっている。この矢印は、CPI番号1から太線の白丸印で示したCPI番号2、信号処理セル番号1への推移の可能性があることを示している。
積分路評価部704では、この3本の矢印で現される推移を式(16),(17)を用いて評価する。その結果、track scoreが最大(または最小)となる信号処理セルからの推移を最良の推移として、CPI番号2信号処理セル1へのCPI番号1からの推移結果として第2のメモリ707に記録する。この処理を全信号処理について適用する。
The circles in FIG. 6 indicate signal processing cells. The vertical direction means a signal processing cell number (FFT point number), and the horizontal direction means a CPI number.
For example, consider a transition from
Three arrows are connected to the signal processing cell from the signal detection cell of
The integration
ここで、式(17)右辺第2項は信号処理セルの持つ振幅に対する尤度比を表しており、これが大きいほど目標である可能性が高い。
従来の信号検出装置においては、目標の振幅期待値に基づき唯一の確率密度関数を定義するが、この発明の本実施の形態においては信号再現処理によって振幅期待値が未知となる。
そこで、式(18)の如く、振幅用確率密度関数設定部705によってK種類の振幅期待値に基づき、信号処理セルの振幅に対する確率密度関数p(zk|Ak)を定義する。
また、式(17)右辺第1項は目標が信号処理セルAk−1からAkに推移する確率を表すが、実施の形態1と同様な処理であるため省略する。
Here, the second term on the right-hand side of Expression (17) represents the likelihood ratio with respect to the amplitude of the signal processing cell, and the larger this is, the higher the possibility of being the target.
In the conventional signal detection apparatus, a unique probability density function is defined based on the target expected amplitude value, but in this embodiment of the present invention, the expected amplitude value is unknown by the signal reproduction process.
Therefore, the probability density function p (z k | A k ) with respect to the amplitude of the signal processing cell is defined by the amplitude probability density
The first term on the right side of Equation (17) represents the probability that the target will transition from the signal processing cell A k−1 to A k , but is omitted because it is the same processing as in the first embodiment.
式(18)に示す振幅用確率密度関数設定部705によって定義される確率密度関数p(zk|Ak)に関しては重み付け値εiを更新する。
確率密度関数更新周期A CPI毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式(18)で示されるK種類の振幅期待値に基づく確率密度関数p(zk|Ak)の尤度を評価する。
For the probability density function p (z k | A k ) defined by the amplitude probability density
Probability density function update period A For each CPI, the amplitude value of the signal processing cell having the maximum track score value is referred to, and the probability density function p (z k | A based on the K types of expected amplitude values shown in Expression (18) evaluate the likelihood of k ).
K種類の確率密度関数p(zk|Ak)の尤度を評価し、式(19)のように尤度値が基準値B以上の場合は、その確率密度関数に対する重み付けを増やす。すなわち、重み付け値εiにΔεを加算する。
一方、式(20)のように尤度値が基準値B未満の場合はその確率密度関数に対する重み付けを減らす。すなわち、重み付け値εiからΔεを減算する。
なお、Δεの値は予め設定された所定の値であるが、諸条件等に基づいて適宜決定してよいものとする。
The likelihood of the K kinds of probability density functions p (z k | A k ) is evaluated, and when the likelihood value is equal to or larger than the reference value B as shown in the equation (19), the weight for the probability density function is increased. That is, Δε is added to the weighting value εi.
On the other hand, when the likelihood value is less than the reference value B as in Expression (20), the weighting for the probability density function is reduced. That is, Δε is subtracted from the weighting value εi.
The value of Δε is a predetermined value set in advance, but may be determined as appropriate based on various conditions.
これらの処理をA CPI処理毎に実施することで確率密度関数に対する重み付けを更新する。 By performing these processes for each ACPI process, the weighting for the probability density function is updated.
以上のように、本実施の形態においては、実施の形態2と同様に、従来においては極めて信号検出が困難であった信号対雑音電力比においても信号検出可能であり、また、信号再現処理で必要とする雑音系列数を低めに設定することで処理負荷軽減可能となると共に、その結果、弊害となる誤警報を移動補償型ノンコヒーレント積分処理によって抑圧するため、誤警報を防止しながら精度よく目標検出することができる。さらに、本実施の形態においては、積分路評価部704において、積分路を評価する際に信号処理セルの振幅値の尤度を評価するが、振幅用確率密度関数設定部705によって設定する信号処理セルの振幅に対する確率密度関数の期待値の重みを結果により更新するようにしたので、より正確に積分路の評価を行うことができ、適切な積分路探索を図ることができる。
As described above, in the present embodiment, as in the second embodiment, signal detection is possible even at a signal-to-noise power ratio that has been extremely difficult to detect in the past, and signal reproduction processing is also possible. By setting the required number of noise sequences low, the processing load can be reduced, and as a result, adverse false alarms are suppressed by the movement-compensated non-coherent integration process. The target can be detected. Further, in the present embodiment, the integration
実施の形態4.
図10は、実施の形態4による目標検出装置の構成を示している。ここではこの発明の要旨とする部分のみを説明する。
図10において、積分路探索手段8はコヒーレント積分手段3の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における信号処理セルのゆらぎや目標の加速度運動に伴う信号処理セルの推移を考慮した積分路を探索する。なお、本実施の形態においては、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより、目標の積分路を探索する。
他の構成については、実施の形態2と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。
Embodiment 4 FIG.
FIG. 10 shows the configuration of the target detection apparatus according to the fourth embodiment. Here, only the part which makes this invention the summary is demonstrated.
In FIG. 10, the integration path search means 8 receives the output of the coherent integration means 3 and searches for an integration path in consideration of the fluctuation of the signal processing cell during non-coherent integration and the transition of the signal processing cell accompanying the target acceleration motion. . In the present embodiment, the target integration path is searched by evaluating the likelihood value of the amplitude value of the signal processing cell.
Other configurations are the same as those in the second embodiment, and are denoted by the same reference numerals. In the following description, differences are mainly described, and description of the same operation is omitted.
積分路探索手段8において、801は振幅検波部であり、コヒーレント積分後の信号処理セル毎の振幅値を算出する。その結果はCPI毎に第1のメモリ802に蓄えられる。
803は積分路探索部であり、信号処理セル毎にCPI間の推移の可能性を考慮した積分路を図6のように設定する。
図6において、縦方向は信号処理セルを表しており、コヒーレント積分手段3によって得られたFFTの結果である。ここではFFTポイント数をMとおく。また、横方向はCPI番号を表している。積分路評価部では全信号処理セルのCPI間の遷移を図6のように考える。
804は積分路評価部であり、積分路探索部803によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現CPIにおける信号処理セルへの前CPIからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。
選択されたセルはCPI、信号処理セル毎に第2のメモリ807に蓄えられる。
積分路評価部の処理はノンコヒーレント積分するCPI数分実施する。
In the integration path search means 8,
In FIG. 6, the vertical direction represents the signal processing cell, and is the result of the FFT obtained by the coherent integration means 3. Here, the number of FFT points is set to M. The horizontal direction represents the CPI number. The integration path evaluation unit considers transitions between CPIs of all signal processing cells as shown in FIG.
An integration
The selected cell is stored in the
The processing of the integration path evaluation unit is performed for the number of CPIs for non-coherent integration.
805は振幅用確率密度関数設定部であり、K通りの振幅期待値に基づき、積分路評価部804で用いるための信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
806は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部804で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
808は状態量更新部であり、積分路評価部804からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部806に入力する。
Reference numeral 805 denotes an amplitude probability density function setting unit that defines a probability density function with respect to the amplitude of the signal processing cell for use in the integration
A state
809は積分路抽出部であり、第2のメモリ807によって蓄えられたCPI、信号処理セル毎の積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時の積分路を抽出する。
An integration
以下に、動作に関する説明をする。 The operation will be described below.
積分路探索手段8では、コヒーレント積分手段3の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における目標信号の積分路を探索する。
まず、振幅検波部801は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Vk(j)を式(21)のように振幅値Ak(j)を算出する。その結果はCPI毎に第1のメモリ802に蓄えられる。
積分路探索部803は、信号処理セル毎にCPI間の移動を考慮した積分路を図6に示すように探索し、積分路評価部804により、その探索路を評価する。
探索路の評価は、式(22),(23)に示すtrack scoreを使用する。
ここで、Akは図6に示すCPI kにおける信号処理セルの集まりである。
The integration path search means 8 inputs the output of the coherent integration means 3 and searches for the integration path of the target signal during non-coherent integration.
First, the
The integration
The track score shown in Equations (22) and (23) is used for evaluation of the search path.
Here, A k is a collection of signal processing cells in CPI k shown in FIG.
式(22)において、右辺第1項はCPI k−1からkまでのtrack score増分、右辺第2項はCPI k−1までのtrack scoreを表す。したがって、CPI kまでのtrack scoreは、各CPIから次CPIに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式(23)において右辺第1項は、目標が信号処理セルAk−1からAkに推移する確率、右辺第2項は目標がθkに存在した場合の受信信号の振幅値zkの確率密度(目標の振幅モデルより算出)ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
In Expression (22), the first term on the right side represents the track score increment from CPI k-1 to k, and the second term on the right side represents the track score from CPI k-1. Therefore, the track score up to CPI k is obtained by calculating the track score increment from each CPI to the next CPI and accumulating it.
The first term on the right side in equation (23), the target is from the signal processing cell A k-1 probability of transition to A k, the second term on the right side of the received signal when the target is present in the theta k amplitude value z k The probability density (calculated from the target amplitude model) and the likelihood ratio of the probability density of the receiver noise amplitude value.
図6の白丸印は信号処理セルを示している。縦方向が信号処理セル番号(FFTポイント番号)、横方向がCPI番号を意味する。
例えばCPI番号1から太線の白丸印で示したCPI番号2、信号処理セル番号1への推移を考える。
この信号処理セルへはCPI番号1の信号検出セルから3本の矢印が繋がっている。この矢印は、CPI番号1から太い丸印で示したCPI番号2、信号処理セル番号1への推移の可能性があることを示している。
White circles in FIG. 6 indicate signal processing cells. The vertical direction means a signal processing cell number (FFT point number), and the horizontal direction means a CPI number.
For example, consider a transition from
Three arrows are connected to the signal processing cell from the signal detection cell of
積分路評価部804では、この3本の矢印で現される推移を式(22),(23)を用いて評価する。その結果、track scoreが最大(または最小)となる信号処理セルからの推移を最良の推移として、CPI番号2信号処理セル1へのCPI番号1からの推移結果として第2のメモリ807に記録する。この処理を全信号処理について適用する。
The integration
ここで、式(23) 右辺第2項は、信号処理セルの持つ振幅に対する尤度比を表しており、これが大きいほど目標である可能性が高い。
振幅用確率密度関数設定部805では、K種類の振幅期待値に基づき、信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
また、式(23)右辺第1項は、目標が信号処理セルAk−1からAkに推移する確率を表すが、実施の形態1と同様な処理であるため省略する。
Here, the second term on the right side of Expression (23) represents the likelihood ratio with respect to the amplitude of the signal processing cell, and the larger this is, the higher the possibility of being the target.
The probability density function setting unit 805 for amplitude defines a probability density function for the amplitude of the signal processing cell based on K types of expected amplitude values.
The first term on the right side of Equation (23) represents the probability that the target will transition from the signal processing cell A k−1 to A k , but is omitted because it is the same processing as in the first embodiment.
式(24)に示す振幅用確率密度関数設定部805によって定義される確率密度関数に関しては実施の形態2同様に重み付け値εiを更新する。
確率密度関数更新周期A CPI毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式(24)で示されるK種類の振幅期待値に基づく確率密度関数の尤度を評価する。
K種類の確率密度関数の尤度を評価し、式(25)のように尤度値が基準値B以上の場合はその確率密度関数に対する重み付けを増やす。すなわち、重み付け値εiにΔεを加算する。
一方、式(26)のように尤度値が基準値B未満の場合は、その確率密度関数に対する重み付けを減らす。すなわち、重み付け値εiからΔεを減算する。
これらの処理をA CPI処理毎に実施することで確率密度関数に対する重み付けを更新する。
なお、これらの処理により、ある確率密度関数に対する重み付け係数εiが所定の閾値C未満となった場合は、その確率密度関数は棄却し、式(27)のように重み付け係数値を強制的に0とする。
ここで、Δεの値は実施の形態3と同様に適宜予め決定しておくものとする。
As for the probability density function defined by the amplitude probability density function setting unit 805 shown in Expression (24), the weight value εi is updated as in the second embodiment.
Probability density function update period A Reference is made to the amplitude value of the signal processing cell having the maximum track score value for each CPI, and the likelihood of the probability density function based on the K types of expected amplitude values shown in Expression (24) is evaluated. .
The likelihoods of the K types of probability density functions are evaluated, and when the likelihood value is equal to or greater than the reference value B as shown in Expression (25), the weighting for the probability density function is increased. That is, Δε is added to the weighting value εi.
On the other hand, when the likelihood value is less than the reference value B as shown in Expression (26), the weighting for the probability density function is reduced. That is, Δε is subtracted from the weighting value εi.
By performing these processes for each ACPI process, the weighting for the probability density function is updated.
If the weighting coefficient εi for a certain probability density function is less than the predetermined threshold C by these processes, the probability density function is rejected, and the weighting coefficient value is forcibly set to 0 as shown in Expression (27). And
Here, the value of Δε is appropriately determined in the same manner as in the third embodiment.
以上のように、本実施の形態においては、実施の形態2と同様に、従来においては極めて信号検出が困難であった信号対雑音電力比においても信号検出可能であり、また、信号再現処理で必要とする雑音系列数を低めに設定することで処理負荷軽減可能となると共に、その結果、弊害となる誤警報を移動補償型ノンコヒーレント積分処理によって抑圧するため、誤警報を防止しながら精度よく目標検出することができる。さらに、本実施の形態においては、積分路評価部804において、積分路を評価する際に信号処理セルの振幅値の尤度を評価するが、振幅用確率密度関数設定部805によって設定する信号処理セルの振幅に対する確率密度関数の期待値の重みを結果により更新し、さらに、更新した結果、所定の閾値未満となる確率密度関数は棄却するようにしたので、より正確に積分路の評価を行うことができ、適切な積分路探索を図ることができる。
As described above, in the present embodiment, as in the second embodiment, signal detection is possible even at a signal-to-noise power ratio that has been extremely difficult to detect in the past, and signal reproduction processing is also possible. By setting the required number of noise sequences low, the processing load can be reduced, and as a result, adverse false alarms are suppressed by the movement-compensated non-coherent integration process. The target can be detected. Further, in the present embodiment, the integration
実施の形態5.
図11は、実施の形態4による目標検出装置の構成を示している。ここではこの発明の要旨とする部分のみを説明する。
図11において、積分路探索手段9はコヒーレント積分手段3の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における信号処理セルのゆらぎや目標の加速度運動に伴う信号処理セルの推移を考慮した積分路を探索する。なお、本実施の形態においては、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより、目標の積分路を探索する。
他の構成については、実施の形態2と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。
Embodiment 5. FIG.
FIG. 11 shows the configuration of the target detection apparatus according to the fourth embodiment. Here, only the part which makes this invention the summary is demonstrated.
In FIG. 11, the integration path search means 9 receives the output of the coherent integration means 3 and searches for an integration path taking into account the fluctuations of the signal processing cell during non-coherent integration and the transition of the signal processing cell accompanying the target acceleration motion. . In the present embodiment, the target integration path is searched by evaluating the likelihood value of the amplitude value of the signal processing cell.
Other configurations are the same as those in the second embodiment, and are denoted by the same reference numerals. In the following description, differences are mainly described, and description of the same operation is omitted.
積分路探索手段9において、901は振幅検波部であり、コヒーレント積分後の信号処理セル毎の振幅値を算出する。その結果はCPI毎に第1のメモリ902に蓄えられる。
903は積分路探索部であり、信号処理セル毎にCPI間の推移の可能性を考慮した積分路を設定する。
904は積分路評価部であり、積分路探索部903によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現CPIにおける信号処理セルへの前CPIからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。
選択されたセルはCPI、信号処理セル毎に第2のメモリ907に蓄えられる。
積分路評価部の処理はノンコヒーレント積分するCPI数分実施する。
In the integration path search means 9,
An integration
An integration
The selected cell is stored in the
The processing of the integration path evaluation unit is performed for the number of CPIs for non-coherent integration.
905は振幅用確率密度関数設定部であり、K通りの振幅期待値に基づき、積分路評価部904で用いるための信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
906は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部904で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
908は状態量更新部であり、積分路評価部904からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部906に入力する。
909は積分路抽出部であり、第2のメモリ907によって蓄えられたCPI、信号処理セル毎の積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時の積分路を抽出する。
A state
以下に、動作に関する説明をする。 The operation will be described below.
積分路探索手段9では、コヒーレント積分手段3の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における目標信号の積分路を探索する。
まず、振幅検波部901は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Vk(j)を式(28)のように、振幅値Ak(j)を算出する。その結果はCPI毎に第1のメモリ902に蓄えられる。
積分路探索部903は、信号処理セル毎にCPI間の移動を考慮した積分路を探索し、その探索路を評価する。
探索路の評価は、式(29),(30)に示すtrack scoreを使用する。
ここで、AkはCPI番号kにおける信号処理セルの集まりである。
式(29)において、右辺第1項はCPI k−1からkまでのtrack score増分、右辺第2項はCPI k−1までのtrack scoreを表す。したがって、CPI kまでのtrack scoreは、各CPIから次CPIに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式(30)において右辺第1項は目標が信号処理セルAk−1からAkに推移する確率、右辺第2項は目標がθkに存在した場合の受信信号の振幅値zkの確率密度(目標の振幅モデルより算出)ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
The integration path search means 9 receives the output of the coherent integration means 3 and searches for the integration path of the target signal during non-coherent integration.
First, the
The integration
The track score shown in Equations (29) and (30) is used for evaluation of the search path.
Here, A k is a collection of signal processing cells at the CPI number k.
In Expression (29), the first term on the right side represents the track score increment from CPI k-1 to k, and the second term on the right side represents the track score from CPI k-1. Therefore, the track score up to CPI k is obtained by calculating the track score increment from each CPI to the next CPI and accumulating it.
In Expression (30), the first term on the right side is the probability that the target will shift from the signal processing cell A k−1 to A k, and the second term on the right side is the probability of the amplitude value z k of the received signal when the target is at θ k. It is the likelihood ratio of the density (calculated from the target amplitude model) and the probability density of the receiver noise amplitude value.
積分路評価部904では、積分路探索部903で設定された積分路をCPI毎に、式(29),(30)を用いて評価する。その結果、track scoreが最大(または最小)となる信号処理セルからの推移を最良の推移として、CPI番号2信号処理セル1へのCPI番号1からの推移結果として第2のメモリ907に記録する。この処理を全信号処理セルについて適用する。
The integration
ここで、式(30)右辺第2項は、信号処理セルの持つ振幅に対する尤度比を表しており、これが大きいほど目標である可能性が高いが、信号再現手段2によって目標信号の振幅期待値が未知である。
そこで、振幅用確率密度関数設定部905では、K種類の振幅期待値に基づき信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
K種類の振幅期待値の設定方法としては、振幅期待値の平均をM、その標準偏差をRとする正規乱数に従い、K種類の振幅期待値を図12の如く発生させる。
なお、標準偏差については一定値σを与える。
図12における曲線は、平均がM、標準偏差がRの正規分布関数を表しており、振幅用確率密度関数設定部905では、この分布に従って正規乱数を発生させ、それによりK種類の振幅期待値を決定する。
Here, the second term on the right side of the equation (30) represents the likelihood ratio with respect to the amplitude of the signal processing cell, and the larger this is, the higher the possibility of being the target. The value is unknown.
Therefore, the probability density
As a method for setting K types of expected amplitude values, K types of expected amplitude values are generated as shown in FIG. 12 according to normal random numbers in which the average of the expected amplitude values is M and the standard deviation is R.
For the standard deviation, a constant value σ is given.
The curve in FIG. 12 represents a normal distribution function having an average of M and a standard deviation of R. The amplitude probability density
式(31)に示す振幅用確率密度関数設定部905によって定義される確率密度関数p(zk|Ak)に関しては重み付け値εiの初期値としては全関数間で均等な値を設定する。
但し、確率密度関数更新周期A CPI毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式(31)で示されるK種類の振幅期待値に基づく確率密度関数p(zk|Ak)の尤度を評価する。
With respect to the probability density function p (z k | A k ) defined by the amplitude probability density
However, the probability density function p (z k based on the K types of expected amplitude values represented by the equation (31) is referred to by referring to the amplitude value of the signal processing cell having the maximum track score value for each probability density function update period ACPI. Evaluate the likelihood of | A k ).
図13の複数の曲線はK種類の振幅期待値ならびに標準偏差σに従う正規分布関数を示している。確率密度関数更新周期A CPI毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式(31)で示されるK種類の振幅期待値に基づく確率密度関数の尤度を評価した結果、図13の中段に示す尤度を得る。
K種類の確率密度関数の尤度を評価し、その尤度が基準値B未満の場合はその確率密度関数の期待値を図13の下段に示す如く尤度の高い確率密度関数期待値に統合し、再度正規乱数を発生させ期待値を作成する。
A plurality of curves in FIG. 13 indicate normal distribution functions according to K kinds of expected amplitude values and standard deviation σ. Probability density function update cycle A For each CPI, the amplitude value of the signal processing cell having the maximum track score value is referenced, and the likelihood of the probability density function based on the K types of expected amplitude values shown in Expression (31) is evaluated. As a result, the likelihood shown in the middle part of FIG. 13 is obtained.
The likelihoods of the K types of probability density functions are evaluated, and when the likelihood is less than the reference value B, the expected value of the probability density function is integrated with the expected value of the probability density function having a high likelihood as shown in the lower part of FIG. Then, a normal random number is generated again to create an expected value.
以上のように、本実施の形態においては、実施の形態2と同様に、従来においては極めて信号検出が困難であった信号対雑音電力比においても信号検出可能であり、また、信号再現処理で必要とする雑音系列数を低めに設定することで処理負荷軽減可能となると共に、その結果、弊害となる誤警報を移動補償型ノンコヒーレント積分処理によって抑圧するため、誤警報を防止しながら精度よく目標検出することができる。さらに、本実施の形態においては、積分路評価部904において、積分路を評価する際に信号処理セルの振幅値の尤度を評価するが、信号処理セルの振幅に対する確率密度関数の期待値を正規乱数で決定して、最良経路の確率密度の尤度比から尤度の低い確率密度関数を棄却し、尤度の高い確率密度関数と統合後、再度乱数による確率密度関数を生成するようにしたので、より正確に積分路の評価を行うことができ、適切な積分路探索を図ることができる。
As described above, in the present embodiment, as in the second embodiment, signal detection is possible even at a signal-to-noise power ratio that has been extremely difficult to detect in the past, and signal reproduction processing is also possible. By setting the required number of noise sequences low, the processing load can be reduced, and as a result, adverse false alarms are suppressed by the movement-compensated non-coherent integration process. The target can be detected. Furthermore, in the present embodiment, the integration
実施の形態6.
図14は、実施の形態5による目標検出装置の構成を示している。ここではこの発明の要旨とする部分のみを説明する。
実施の形態6では、実施の形態1〜4までの処理を複数回繰り返すことで異なる信号処理フレームで複数フレームでの信号検出結果を得る。
複数フレームでの信号検出結果より、目標の測位を行うことを目的とする。
Embodiment 6 FIG.
FIG. 14 shows the configuration of the target detection apparatus according to the fifth embodiment. Here, only the part which makes this invention the summary is demonstrated.
In the sixth embodiment, signal detection results in a plurality of frames are obtained with different signal processing frames by repeating the processes of the first to fourth embodiments a plurality of times.
The object is to perform target positioning based on signal detection results in a plurality of frames.
図14において、相関手段10は、閾値手段6によって得られた閾値を超えた信号について、前フレームと同一の目標からの信号であるか否かを判定する。
In FIG. 14, the
また、図14において、測位手段11は、相関手段10によって同一目標と判定された信号検出結果を入力し、6フレーム以上の信号処理結果を利用し、最小二乗法に基づいて目標の測位を実施する。 In FIG. 14, the positioning means 11 inputs the signal detection result determined as the same target by the correlation means 10, and uses the signal processing result of 6 frames or more to perform the target positioning based on the least square method. To do.
他の構成については、実施の形態1または2と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。 Other configurations are the same as those in the first or second embodiment, and are denoted by the same reference numerals. In the following description, differences are mainly described, and description of the same operation is omitted.
以下に、動作に関する説明をする。 The operation will be described below.
相関手段10では、フレーム毎の閾値手段6の出力を入力し、信号処理フレーム毎に得られた検出信号が同一目標からのものであるかを判定し、複数フレーム分の検出信号に対して目標番号を付与する。 The correlation means 10 inputs the output of the threshold means 6 for each frame, determines whether the detection signal obtained for each signal processing frame is from the same target, and targets the detection signals for a plurality of frames. Give a number.
なお、相関の方法としては、例えば、電波源に対するアンビギュイティについてはGNN(Global Nearest Neighbour)により相関処理を実施するようにすればよいが、これについては、”Multiple-Target Tracking with Radar Application”、 Artech House、 1986等において公知の技術であるため説明は省略する。 As a correlation method, for example, for ambiguity with respect to a radio wave source, correlation processing may be performed by GNN (Global Nearest Neighbour). For this, “Multiple-Target Tracking with Radar Application” , Artech House, 1986, etc. are well-known techniques, and the explanation is omitted.
測位手段11では、相関手段10によって同一目標からの信号とみなされた検出信号について、非線形最小二乗法によって直交座標系における目標の位置、速度ベクトルを算出する。以下にこれについて説明する。 The positioning means 11 calculates the target position and velocity vector in the Cartesian coordinate system by the non-linear least square method for the detection signals regarded as signals from the same target by the correlation means 10. This will be described below.
基準時刻t0における北基準直交座標系における目標の位置、速度ベクトルを未知数とし、検出信号の出力として信号処理フレーム時刻tにおけるドップラ周波数と仮定する。これらの関係は下式(32)〜(39)のように記述できる。 It is assumed that the target position and velocity vector in the north reference orthogonal coordinate system at the reference time t 0 are unknowns, and the Doppler frequency at the signal processing frame time t is output as the detection signal. These relationships can be described as the following equations (32) to (39).
式(32)において、tは信号処理フレーム時刻を表し、t0は基準時刻を表す。
いま、目標の未知数を、基準時刻t0における北基準直交座標系での位置、速度の6次元ベクトルと定義し、目標の運動モデルとして等速直線運動を仮定すると、信号処理フレーム時刻tにおける目標の位置、速度は、式(34)〜(39)で記述できる。
In Expression (32), t represents the signal processing frame time, and t 0 represents the reference time.
Now, if the unknown of the target is defined as a six-dimensional vector of position and velocity in the north reference Cartesian coordinate system at the reference time t 0 and constant velocity linear motion is assumed as the target motion model, the target at the signal processing frame time t is assumed. The position and speed of can be described by equations (34) to (39).
従って、信号処理フレーム時刻tで閾値手段6で得られた目標の検出信号をfd(t)とおくと、その関係は式(33)のように記述できる。 Therefore, if the target detection signal obtained by the threshold means 6 at the signal processing frame time t is set as fd (t), the relationship can be described as in Expression (33).
ここで、(xs、ys、zs、ドット(xs)、ドット(ys)、ドット(zs))が受信手段1の目標の位置および速度で既知であると仮定すると、未知数は北基準直交座標における目標の位置および速度ベクトルの6つであるから、6フレーム以上の検出信号が得られれば、非線形最小二乗法によって未知数である目標の位置および速度ベクトルを得ることが可能である。非線形最小二乗法については公知の方法であるため説明は省略する。 Here, assuming that (x s , y s , z s , dot (x s ), dot (y s ), dot (z s )) are known at the target position and velocity of receiving means 1, the unknown Are six of the target position and velocity vectors in the north reference Cartesian coordinates, so that if the detection signal of 6 frames or more is obtained, it is possible to obtain the target position and velocity vector which are unknown by the nonlinear least square method. is there. Since the non-linear least square method is a known method, description thereof is omitted.
以上のように、本実施の形態においては、実施の形態2と同様に、従来においては極めて信号検出が困難であった信号対雑音電力比においても信号検出可能であり、また、信号再現処理で必要とする雑音系列数を低めに設定することで処理負荷軽減可能となると共に、その結果、弊害となる誤警報を移動補償型ノンコヒーレント積分処理によって抑圧するため、誤警報を防止しながら精度よく目標検出することができる。さらに、本実施の形態においては、閾値手段6によって探知されるのは検出信号のドップラ周波数とするとともに、電波源に対するアンビギュイティについてGNNにより相関処理を実施して、閾値手段6からの検出信号が同一目標からのものか否かを判定する相関手段10と、相関手段10によって同一目標からの信号と判定された検出信号を6フレーム以上用いて、最小二乗法により、直交座標系における目標の位置および速度ベクトルを算出する測位手段11とをさらに備えるようにしたので、より正確に積分路の評価を行うことができ、適切な積分路探索を図ることができる。 As described above, in the present embodiment, as in the second embodiment, signal detection is possible even at a signal-to-noise power ratio that has been extremely difficult to detect in the past, and signal reproduction processing is also possible. By setting the required number of noise sequences low, the processing load can be reduced, and as a result, adverse false alarms are suppressed by the movement-compensated non-coherent integration process. The target can be detected. Further, in the present embodiment, the threshold means 6 detects the Doppler frequency of the detection signal, and performs correlation processing by the GNN for the ambiguity with respect to the radio wave source, so that the detection signal from the threshold means 6 is detected. The correlation means 10 for determining whether or not the signals are from the same target, and the detection signal determined to be a signal from the same target by the correlation means 10 using 6 frames or more, and the target of the orthogonal coordinate system by the least square method Since the positioning means 11 for calculating the position and velocity vectors is further provided, the integration path can be evaluated more accurately, and an appropriate integration path search can be achieved.
1 受信手段、2 信号再現手段、3 コヒーレント積分手段、4 積分路探索手段、5 移動補償型ノンコヒーレント積分手段、6 閾値手段、7 積分路探索手段、8 積分路探索手段、9 積分路探索手段、10 相関手段、11 測位手段、201 メモリ、202 受信ビデオ並び替え部、203 雑音発生部、204 雑音加算部、205 加算平均部、401 振幅検波部、402 第1のメモリ、403 積分路探索部、404 積分路評価部、405 振幅用確率密度関数設定部、406 信号処理セル間推移確率設定部、407 第2のメモリ、408 状態量更新部、409 積分路抽出部、701 振幅検波部、702 第1のメモリ、703 積分路探索部、704 積分路評価部、705 振幅用確率密度関数設定部、706 信号処理セル間推移確率設定部、707 第2のメモリ、708 状態量更新部、709 積分路抽出部、801 振幅検波部、802 第1のメモリ、803 積分路探索部、804 積分路評価部、805 振幅用確率密度関数設定部、806 信号処理セル間推移確率設定部、807 第2のメモリ、808 状態量更新部、809 積分路抽出部、901 振幅検波部、902 第1のメモリ、903 積分路探索部、904 積分路評価部、905 振幅用確率密度関数設定部、906 信号処理セル間推移確率設定部、907 第2のメモリ、908 状態量更新部、909 積分路抽出部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Reception means, 2 Signal reproduction means, 3 Coherent integration means, 4 Integration path search means, 5 Movement compensation type non-coherent integration means, 6 Threshold means, 7 Integration path search means, 8 Integration path search means, 9 Integration path search means DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Correlation means, 11 Positioning means, 201 Memory, 202 Reception video rearrangement part, 203 Noise generation part, 204 Noise addition part, 205 Addition averaging part, 401 Amplitude detection part, 402 1st memory, 403 Integration path search part 404 integration path evaluation section, 405 amplitude probability density function setting section, 406 signal processing cell transition probability setting section, 407 second memory, 408 state quantity update section, 409 integration path extraction section, 701 amplitude detection section, 702 First memory, 703 integration path search unit, 704 integration path evaluation unit, 705 probability density function setting unit for amplitude, 706 signal processing Inter-cell transition probability setting unit, 707 second memory, 708 state quantity update unit, 709 integration path extraction unit, 801 amplitude detection unit, 802 first memory, 803 integration path search unit, 804 integration path evaluation unit, 805 amplitude Probability density function setting unit, 806 Signal processing inter-cell transition probability setting unit, 807 second memory, 808 state quantity update unit, 809 integration path extraction unit, 901 amplitude detection unit, 902 first memory, 903 integration path search 904 integration path evaluation section, 905 amplitude probability density function setting section, 906 signal processing cell transition probability setting section, 907 second memory, 908 state quantity update section, 909 integration path extraction section.
Claims (6)
A/D変換後の上記受信データのデータ系列である受信ビデオに、雑音系列を付加して、信号再現する信号再現手段と、
信号再現後の上記受信ビデオに対して、パルスヒット方向にFFT処理を行うコヒーレント積分手段と、
上記コヒーレント積分手段の積分結果を所定の閾値と比較して、上記閾値を超えた場合に目標検出として判定する閾値手段と
を備えたことを特徴とする目標検出装置。 Receiving means for receiving a reflected pulse from a target and A / D converting received data for each pulse hit;
A signal reproduction means for reproducing a signal by adding a noise sequence to the received video that is a data sequence of the received data after A / D conversion;
Coherent integration means for performing FFT processing in the pulse hit direction on the received video after signal reproduction;
A target detection apparatus comprising: threshold means for comparing the integration result of the coherent integration means with a predetermined threshold value and determining as target detection when the threshold value is exceeded.
A/D変換後の上記受信データのデータ系列である受信ビデオに、雑音系列を付加して、信号再現する信号再現手段と、
信号再現後の上記受信ビデオに対して、パルスヒット方向にFFT処理を行うコヒーレント積分手段と、
上記コヒーレント積分手段の積分結果に基づいて信号処理セルの複数の推移を求め、上記複数の推移の中から、上記目標の積分路を探索する積分路探索手段と、
上記積分路探索手段によって得られた積分路に基づいて、上記コヒーレント積分手段の積分結果を補償し、補償された積分結果に対してノンコヒーレント積分を行う移動補償型ノンコヒーレント積分手段と、
上記移動補償型ノンコヒーレント積分手段の積分結果を所定の閾値と比較して、上記閾値を超えた場合に目標検出として判定する閾値手段と
を備えたことを特徴とする目標検出装置。 Receiving means for receiving a reflected pulse from a target and A / D converting received data for each pulse hit;
A signal reproduction means for reproducing a signal by adding a noise sequence to the received video that is a data sequence of the received data after A / D conversion;
Coherent integration means for performing FFT processing in the pulse hit direction on the received video after signal reproduction;
Obtaining a plurality of transitions of the signal processing cell based on the integration result of the coherent integration means, and integrating path search means for searching the target integration path from the plurality of transitions;
Based on the integration path obtained by the integration path search means, the movement compensation type non-coherent integration means for compensating the integration result of the coherent integration means and performing non-coherent integration on the compensated integration result;
A target detection apparatus comprising: threshold means for comparing the integration result of the movement compensation type non-coherent integration means with a predetermined threshold and determining as target detection when the threshold is exceeded.
上記信号処理セルの振幅値の確率密度関数の期待値の重みは上記尤度値の結果に基づいて更新される
ことを特徴とする請求項2に記載の目標検出装置。 The integration path search means searches for the target integration path by evaluating the likelihood value of the amplitude value of the signal processing cell,
The target detection apparatus according to claim 2, wherein the weight of the expected value of the probability density function of the amplitude value of the signal processing cell is updated based on the result of the likelihood value.
上記信号処理セルの振幅値の確率密度関数の期待値の重みは上記尤度値の結果に基づいて更新され、
重みを更新した結果、当該重みが閾値未満となった場合に、当該確率密度関数は棄却される
ことを特徴とする請求項2に記載の目標検出装置。 The integration path search means searches for the target integration path by evaluating the likelihood value of the amplitude value of the signal processing cell,
The weight of the expected value of the probability density function of the amplitude value of the signal processing cell is updated based on the result of the likelihood value,
The target detection apparatus according to claim 2, wherein the probability density function is rejected when the weight is less than a threshold as a result of updating the weight.
上記信号処理セルの振幅値の確率密度関数の期待値は正規乱数で決定され、
最良経路の確率密度の尤度比から尤度の低い確率密度関数を棄却し、尤度の高い確率密度関数と統合後、再度乱数による確率密度関数を生成する
ことを特徴とする請求項2に記載の目標検出装置。 The integration path search means searches for the target integration path by evaluating the likelihood value of the amplitude value of the signal processing cell,
The expected value of the probability density function of the amplitude value of the signal processing cell is determined by a normal random number,
3. The probability density function having a low likelihood is rejected from the likelihood ratio of the probability density of the best path, integrated with a probability density function having a high likelihood, and a probability density function using a random number is generated again. The target detection apparatus as described.
上記相関手段によって同一目標からの信号と判定された検出信号を用いて、最小二乗法により直交座標系における上記目標の位置および速度ベクトルを算出する測位手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項2ないし5のいずれか1項に記載の目標検出装置。 Correlation means for receiving detection signals from the threshold means and determining whether the detection signals are from the same target;
And positioning means for calculating a position and velocity vector of the target in an orthogonal coordinate system by a least square method using a detection signal determined to be a signal from the same target by the correlation means. Item 6. The target detection device according to any one of Items 2 to 5.
Priority Applications (1)
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