JP2009156582A - 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】過去の相関行列を単独使用し、簡易演算により高い精度で受信波の到来方向検出を行う電子走査型レーダ装置を提供する。
【解決手段】本発明の電子走査型レーダ装置は送信波を送信する送信部と、ターゲットからの反射波を受信する受信部と、送信波・反射波からビート信号を生成するビート信号生成部と、ビート信号を周波数分解して複素数データを求める周波数分解処理部と、ビート周波数の強度値からターゲットを検知するターゲット検知部と、ターゲットが検出されたビート周波数の複素数データから相関行列を求める相関行列算出部と、現在及び過去検知サイクルのターゲットを距離・相対速度で関連付けるターゲット連結処理部と、現検知サイクルのターゲットの相関行列と、関連する過去検知サイクルのターゲットの相関行列とを重付け平均した平均相関行列を生成する相関行列フィルタ部と、平均相関行列から受信波の到来方向を求める方位検出部とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、放射した送信波に対するターゲットからの反射波を用い、このターゲットの検出を行う、車載用に好適な電子走査型レーダ装置及びこれに用いる到来波方向推定プログラムに関する。

従来、車載レーダとしては、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）レーダ、多周波ＣＷ（Continuous Wave）レーダ、及びパルスレーダ等の方式を利用した電子走査型のレーダが用いられている。
上記各レーダにおいては、ターゲットからの到来波（あるいは受信波）の方向検知の技術として、アレーアンテナの到来波方向推定方法が用いられている。
この到来波方向推定方法は、ビームフォーマ法、Capon法などのビーム走査方法と、最大エントロピー（MEM：Maximum Entropy Method ）法などの線形予測法、最小ノルム法、MUSIC（MUltiple SIgnal Classification）法、ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）法等の超分解能（高精度）アルゴリズムといわれるヌル操作方法がある（例えば、非特許文献１及び２参照）

また、車載レーダに用いられる到来波方向推定は、ビームフォーマ法のデジタルビームフォーミング（DBF：Digital Beam Forming）のみで行ったり（例えば、特許文献１参照）、受信波の到来方向の検出精度（またターゲットの分解能）を向上させるため、近年、DBFと最大エントロピー法を組み合わせた方法（例えば、特許文献２及び３参照）により行われている。
さらに、MUSICなどの超分解能アルゴリズムを車載レーダ用に応用させるため、通常のパーソナルコンピュータに比較し、演算処理機能が低い車載用に用いられているマイクロプロセッサを使用するため、推定アルゴリズムなどを簡易化したものが開発されている（例えば、特許文献４、５、６、７）。

上記MUSICなどの超分解能アルゴリズムは、各アレーアンテナの受信波のデータから、相関行列を作成し、この相関行列から固有値計算により、受信波の到来方向が検出される。ここで固有値計算（演算）とは、固有値と固有ベクトルを求めることである。
このとき、上記相関行列のホワイトノイズ成分が除去されるほど、到来方向の検出の精度は向上するため、受信データのアンサンブル平均により相関行列を作成する。
例えば、FMCWレーダは、受信されるビート信号のデータセット（周波数領域のデータに変換できる、一定時間区間の時系列データ）のサンプル数をできる限り取得し、平均化した相関行列を使用することになる。上記サンプル数をスナップショット数と呼ぶ（例えば、非特許文献１及び２参照）。

しかしながら、車載用レーダにおいては、ターゲットに対する距離及び相対速度が絶えず変動するため、漠然とスナップショット数を増加させたとしても、検出精度が向上するとは限らない。
また、逆に、ターゲットを検出する制御サイクル（または検知サイクル、例えば、１００ｍｓ）中にスナップショット数を稼ぐには、受信信号に対する周波数分解処理も同時に、アレーアンテナ数にスナップショット数を乗じた回数を実行する必要があるため、数に制限が生じる。
スナップショットを増加させずに検出精度を向上させるため、上記特許文献４においては、例えば、前回（または前々回）の制御サイクル時のビート周波数毎の相関行列を記憶しておき、現在の制御サイクルにてターゲットが存在するビート周波数の相関行列と同一のビート周波数の前回（または前々回）の相関行列とを重み付け加算（重み付け平均）する方法や、この重み付け加算した相関行列をビート周波数毎に記憶しておき、現在の制御サイクルにてターゲットが存在するビート周波数の相関行列と同じビート周波数の上記重み付け加算した相関行列とをさらに重み付け加算する方法が記載されている。

また、上記特許文献５においては、ビート周波数にてターゲットが存在している同一のピーク波形のなかから、ピーク値を示す周波数と、その近傍（例えば、±２周波数分解能分）の周波数にて作成された各相関行列を平均してスナップショット数を稼ぐ方法が記載されている。
この特許文献５においては、過去の相関行列の使用により、周波数領域間における相関行列を平均したものを、さらに平均化することが記載されている。
特許文献６においては、路側形状推定方法と、現在及び過去の相関行列を平均する方法とを組み合わせた受信波の到来方向の推定が記載されている。

また、特許文献６においては、現在及び過去の相関行列を平均化するため、その重み係数（あるいは忘却係数：忘却の度合いを表す定数）をリアルタイムに決定する手法が記載されている。
菊間 信良著、アレーアンテナによる適応信号処理、科学技術出版社、１９９８ 菊間 信良著、アダプティブアンテナ技術、オーム社、２００３年 特開２０００−２８４０４４号公報 特開２００６−２７５８４０号公報 特開２００６−３０８５４２号公報 特開２００７−０４０８０６号公報 特開２００６−１４５２５１号公報 特開２００６−２４２６９５号公報 特開２００６−２８４１８２号公報

しかしながら、上記特許文献４は、従来の相関行列の平均化手段において、過去の相関行列を全ビート周波数分に周波数分解、例えば、２５６個の離散時間にてフーリエ変換する場合、１２８個の離散周波数を記憶する必要があり、「相関行列のデータ数×全ビート周波数」分の大容量のメモリが必要となる課題がある。また、過去の相関行列のビート周波数が、現在のターゲットのビート周波数と同一周波数を選択しているため、ターゲットとの距離が一定にて追尾している状態の場合、検出のためのデータが平均化されるが、一方、ターゲットとの距離が変動する場合、前回の周波数にターゲットが存在しないこともあり、検出のためのデータが悪化してしまうということも懸念される。

また、上記特許文献５は、従来の相関行列の平均化手法として、必ず近傍のビート周波数同士での相関行列の平均化を行った後、過去の相関行列との平均化を行うこととなる。
このため、近傍のビート周波数を含めた周波数帯域において、ターゲットの存在レベルとしての信号強度を示すことが前提であり、ビート周波数の離散周波数分解能が非常に細かい場合にのみ適用が可能である。また、必ず近傍のビート周波数同士での相関行列の平均化との組合せにて行われるため、過去の相関行列を単独に使用した受信波の到来方向の検出を行っていない。
さらに、特許文献６は、従来の相関行列の平均化手法においても、特許文献５と同様に、路側形状推測方法が行われることが前提であり、過去の相関行列を単独に使用した受信波の到来方向の検出を行っておらず、処理が複雑なものとなっている。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、過去の相関行列を単独に使用し、簡易な演算により、高い精度で受信波の到来方向の検出を行う電子走査型レーダ装置及び受信波方向推定プログラムを提供することを目的とする。

本発明の電子走査型レーダ装置は、移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、送信波を送信する送信手段と、前記送信波のターゲットによる反射波を受信する複数のアンテナから構成される受信部と、前記送信波及び前記反射波からビート信号を生成するビート信号生成部と、前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理部と、前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知部と、前記アンテナ毎における前記ターゲットが検出された検出ビート周波数の複素数データそれぞれから相関行列を算出する相関行列算出部と、現在の検知サイクル及び過去の検知サイクルにおけるターゲットを距離及び相対速度とにより関連づけるターゲット連結処理部と、現在の検知サイクルのターゲットの相関行列と、関連づけられた過去の検知サイクルターゲットの相関行列とを重み付け平均化した平均相関行列を生成する相関行列フィルタ部と、前記平均相関行列から受信波の到来方向を算出する方位検出部とを有することを特徴とする。

本発明の電子走査型レーダ装置は、前記ターゲット連結処理部が、現在と過去との検知サイクルにおけるターゲットを関連づける際、現在の検知サイクルの検出ビート周波数により得られた距離及び相対速度が、過去の検知サイクルにより得られた距離と相対速度により予測し、予め設定された距離範囲及び相対速度範囲にそれぞれ含まれるか否かにより、ターゲット間に関連づけの有無を検出することを特徴とする。

本発明の電子走査型レーダ装置は、前記関連付けられたターゲットが過去の１つまたは複数サイクル分のターゲットとして、それぞれ対応して、距離、相対速度及び相関行列が記憶される記憶部とをさらに有し、前記ターゲット連結処理部が、現在の検知サイクルにおけるターゲットと、該現在のターゲットに関連づけられた複数の時系列の過去の検知サイクルにおけるターゲットとの相関行列を重み付け平均化して平均相関行列を生成するとともに、現在のターゲットの距離、相対速度及び相関行列を、関連づけられた過去のターゲットの距離、相対速度及び相関行列に対応させ、前記記憶部に記憶することを特徴とする。

本発明の電子走査型レーダ装置は、前記関連付けられたターゲットに対応する検出ビート周波数の複素数データが１つまたは複数サイクル分、それぞれ対応して記憶される記憶部とをさらに有し、現在の検知サイクルのターゲットとの関連づけがある過去の検知サイクルのターゲットが検知された際、相関行列算出部が過去の検知サイクルの複素数データから相関行列を算出し、前記ターゲット連結処理部が、現在の検知サイクルにおけるターゲットと、該現在のターゲットに関連づけられた過去のターゲットの相関行列を重み付け平均化した平均相関行列を生成するとともに、関連づけられた現在のターゲットの距離、相対速度及び検出ビート周波数の複素数データを、関連づけられた過去の検知サイクルにおけるターゲットの距離、相対速度及び複素数データと対応付けて記憶することを特徴とする。

本発明の電子走査型レーダ装置は、各アンテナ毎の前記複素数データにより、前記チャンネル方向にデジタルビームフォーミングを行い、前記ターゲットの存在及び方位を検出するＤＢＦ部をさらに有し、現在の検知サイクルにおけるビート周波数からデジタルビームフォーミングにより横位置を検出し、現在と過去との検知サイクルにおけるターゲットの関連づけを、距離、相対速度及び方位により行うことを特徴とする。

本発明の電子走査型レーダ装置は、前記ＤＢＦ部が前記複素数データを用いてデジタルビームフォーミングすることにより角度チャンネル毎のスペクトラムの強度を示す空間複素数データを算出し、隣接した角度チャンネルのスペクトラムの強度が予め設定された角度チャンネル数の範囲において予め設定されたＤＢＦ閾値を超えた場合、ターゲットの存在を検知（ＤＢＦ検知ターゲット）し、ターゲットの存在が検知されていない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」に置き換え、新たな空間複素数データとして出力するチャンネル削除部と、前記新たな空間複素数データを逆ＤＢＦすることにより、再生複素数データを生成するＩＤＢＦ部とをさらに有し、前記相関行列算出部が前記再生複素数データから相関行列を算出することを特徴とする。

本発明の電子走査型レーダ装置は、前記チャンネル削除部がＤＢＦ検知ターゲットが複数あることを検出した場合、それぞれのＤＢＦ検知ターゲットに対応した角度チャンネル範囲毎にスペクトラムを分割し、ＤＢＦ検知ターゲット数の空間複素数データを生成し、前記ＩＤＢＦ部がＤＢＦ検知ターゲット毎の空間複素数データをそれぞれ逆ＤＢＦすることにより、ＤＢＦ検知ターゲット毎の再生複素数データを生成し、前記相関行列算出部がＤＢＦ検知ターゲット毎の再生複素数データから、ＤＢＦ検知ターゲット毎の相関行列を算出することを特徴とする。

本発明の電子走査型レーダ装置は、前記相関行列フィルタ部が、前記相対速度に対応し、重み付け平均する際の重み係数を、前記ターゲット毎に変化させることを特徴とする。
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記相関行列フィルタ部が、過去及び現在における方位と距離とから求められる横位置の変化量が、予め設定した範囲を超えた場合に、重み付け平均する際の重み係数を、前記ターゲット毎に変化させることを特徴とする。

本発明の電子走査型レーダ装置は、前記ターゲット連結処理部が平均する際に用いる過去のサイクル数を、前記相対速度に対応して変化させることを特徴とする。

本発明の受信波方向推定方法は、移動体に搭載される上記いずれかの電子走査型レーダ装置を制御して受信波方向推定を行う方法であり、送信手段から送信波を送信する送信過程と、複数のアンテナから構成される受信部が前記送信波のターゲットにより反射波を受信する受信過程と、ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波からビート信号を生成するビート信号生成過程と、周波数分解処理部が前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理過程と、ターゲット検知部が前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知過程と、相関行列算出部が前記アンテナ毎における前記ターゲットが検出された検出ビート周波数の複素数データそれぞれから相関行列を算出する相関行列算出過程と、ターゲット連結処理部が現在の検知サイクル及び過去の検知サイクルにおけるターゲットを距離及び相対速度とにより関連づけるターゲット連結処理過程と、相関行列フィルタ部が現在の検知サイクルのターゲットの相関行列と、関連づけられた過去の検知サイクルターゲットの相関行列とを重み付け平均化した平均相関行列を生成する相関行列フィルタ過程と、方位検出部が前記平均相関行列から受信波の到来方向を算出する方位検出過程とを有することを特徴とする。

本発明の受信波方向推定プログラムは、移動体に搭載される上記いずれかに記載の電子走査型レーダ装置による受信波方向推定の動作をコンピュータに制御させるためのプログラムであり、送信手段が送信波を送信させる送信処理と、受信部が複数のアンテナにより前記送信波のターゲットからの反射波を受信させる受信処理と、ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波からビート信号を生成するビート信号生成処理と、周波数分解処理部が前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理処理と、ターゲット検知部が前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知処理と、相関行列算出部が前記アンテナ毎における前記ターゲットが検出された検出ビート周波数の複素数データそれぞれから相関行列を算出する相関行列算出処理と、ターゲット連結処理部が現在の検知サイクル及び過去の検知サイクルにおけるターゲットを距離及び相対速度とにより関連づけるターゲット連結処理処理と、相関行列フィルタ部が現在の検知サイクルのターゲットの相関行列と、関連づけられた過去の検知サイクルターゲットの相関行列とを重み付け平均化した平均相関行列を生成する相関行列フィルタ処理と、方位検出部が前記平均相関行列から受信波の到来方向を算出する方位検出処理とを有することを特徴とする。

以上説明したように、本発明によれば、ターゲット連結処理部が、現在及び過去における同一のターゲットを関連づけた後、相関行列の平均化処理を行うため、ターゲットとの距離の変動の如何によらず、後段に行われる方位検出処理などにおける固有値計算やスペクトラム計算（例えば、ＭＵＳＩＣ）が精度良く実行することができ、現在時間のみの相関行列で計算を行った場合に比較して、最終的なターゲットの距離及び方位における認識性能を向上させることができる。

また、本発明によれば、ターゲット単位に相関行列あるいは複素数データを複数記憶し、これらの全てを用いて平均化処理するため、ターゲットとの距離の変動の如何によらず、より最終的なターゲットの距離及び方位における認識性能を向上させることができる。

また、本発明によれば、ターゲット単位にて、そのターゲットとの相対速度に基づいて、相関行列の平均化に用いる相関行列の検知サイクル数を任意に変更するため、ターゲットの距離が変動している際には検知サイクル数を少なくし、ターゲットとの距離が安定している際には検知サイクル数を増加させるため、各ターゲットに対して相対速度の状態に応じて適正なフィルタ特性を、相関行列フィルタ部に持たせることができ、より最終的なターゲットの距離及び方位における認識性能を向上させることができる。

また、本発明によれば、ターゲット単位にて、そのターゲットとの相対速度に基づいて、相関行列の平均化に用いる平均する重み係数を可変するため、各ターゲットに対して相対速度の状態に応じて適正なフィルタ特性を、相関行列フィルタ部に持たせることができ、より最終的なターゲットの距離及び方位における認識性能を向上させることができる。
本発明によれば、過去及び現在における方位と距離とから求められる横位置の変化量が、予め設定した範囲を超えた場合に、重み付け平均する際の重み係数を、ターゲット毎に変化させるため、すなわち、平均する過去サイクル数を減らしたり、重み係数を可変して連結の個数を実質減らしたりする適正なフィルタ特性を、相関行列フィルタ部に持たせることができ、より最終的なターゲットの距離及び方位における認識性能を向上させることができる。

また、本発明によれば、ターゲット周波数の複素数データを記憶させるため、記憶部に記憶される過去のデータが１ターゲット当たり、元の複数のアンテナのチャンネル数×２（実数部及び虚部の複素数データ）となり、単に相関行列にて記憶する場合に比較して記憶容量を低減させることができる。

また、本発明によれば、周波数分解したビート周波数からＤＢＦにより方位を検出するＤＢＦ手段を有するため、距離と相対速度からの予測範囲のみだけでなく、方位の範囲を含めて関連づけが行われるため、現在及び過去の相関行列の関連づけの精度を向上させることができる。

また、本発明によれば、ＤＢＦ検知ターゲットに対応した角度チャンネル範囲毎にスペクトラムを分割すると共にそれぞれの空間複素数データを生成し、ＩＤＢＦ部が前記ＤＢＦ検知ターゲット毎の空間複素数データをそれぞれ逆ＤＢＦした再生複素数データからＤＢＦ検知ターゲット毎の相関行列を算出するので、固有値計算を行う際に用いる相関行列に各ＤＢＦ検知ターゲット毎の到来した受信波の成分しか含まれないこととなり、受信アンテナおよびサブアレー数に対してその数以上のターゲットから受信波が到来したとしても、各ＤＢＦ検知ターゲット毎に固有値計算を誤ることなく、精度良く方位及び距離の認識性能を向上させることができる。

＜第１の実施形態＞
以下、本発明の第１の実施形態による電子走査型レーダ装置（ＦＭＣＷ方式ミリ波レーダ）を図面を参照して説明する。図１は同実施形態の構成例を示すブロック図である。
この図において、本実施形態による電子走査型レーダ装置は、受信アンテナ１1〜１n、ミキサ２1〜２n、送信アンテナ３、分配器４、フィルタ５1〜５n、ＳＷ（スイッチ）６、ＡＤＣ（Ａ／Ｄコンバータ）７、制御部８、三角波生成部９、ＶＣＯ１０、信号処理部２０を有している。
上記信号処理部２０は、メモリ２１、周波数分離処理部２２、ピーク検知部２３、ピーク組合せ部２４、距離検出部２５、速度検出部２６、ペア確定部２７、相関行列算出部２８、相関行列フィルタ部２９、方位検出部３０、ターゲット確定部３１及びターゲット連結処理部３２を有している。

次に、図１を参照して、本実施形態による電子走査型レーダ装置の動作を説明する。
受信アンテナ１1〜１nは、送信波がターゲットにて反射し、このターゲットから到来する反射波、すなわち受信波を受信する。
ミキサ２1〜２n各々は、送信アンテナ３から送信される送信波と、各受信アンテナ１1〜１nそれぞれにおいて受信された受信波が増幅器により増幅された信号とを混合して、それぞれの周波数差に対応したビート信号を生成する。
上記送信アンテナ３は、三角波生成部９において生成された三角波信号を、ＶＣＯ（Voltage Controlled Oscillator ）１０において周波数変調した送信信号をターゲットに対して送信波として送信する。
分配器４は、ＶＣＯ１０からの周波数変調された送信信号を、上記ミキサ２1〜２nおよび送信アンテナ３に分配する。

フィルタ５1〜５n各々は、それぞれミキサ２1〜２nにおいて生成された各受信アンテナ１1〜１nに対応したＣｈ１〜Ｃｈnのビート信号に対して帯域制限を行い、ＳＷ（スイッチ）６へ帯域制限されたビート信号を出力する。
ＳＷ６は、制御部８から入力されるサンプリング信号に対応して、フィルタ５1〜５n各々を通過した各受信アンテナ１１〜１ｎに対応したＣｈ１〜Ｃｈnのビート信号を、順次切り替えて、ＡＤＣ（Ａ／Ｄコンバータ）７に出力する。
ＡＤＣ７は、上記Ｗ６から上記サンプリング信号に同期して入力される各受信アンテナ１1〜１n各々に対応したＣｈ１〜Ｃｈnのビート信号を、上記サンプリング信号に同期してＡ／Ｄ変換してデジタル信号に変換し、信号処理部２０におけるメモリ２１の波形記憶領域に順次記憶させる。
制御部８は、マイクロコンピュータなどにより構成されており、図示しないＲＯＭなどに格納された制御プログラムに基づき、図１に示す電子走査型レーダ装置装置全体の制御を行う。

＜距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理＞
次に、図２を用いて、本実施形態における信号処理部２０において用いられる、電子走査型レーダ装置とターゲットとの距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理について簡単に説明する。
図２は、図１の三角波生成部９において生成された信号をＶＣＯ１０において周波数変調した送信信号と、その送信信号がターゲットに反射されて受信信号として入力される状態を示す。図２の例はターゲットが１つの場合を示している。
図２（ａ）から判るように、送信する信号に対し、ターゲットからの反射波である受信信号が、ターゲットとの距離に比例して右方向（時間遅れ方向）に遅延されて受信される。さらに、ターゲットとの相対速度に比例して、送信信号に対して上下方向（周波数方向）に変動する。そして、図２（ａ）にて求められたビート信号の周波数変換（フーリエ変換やＤＴＣ、アダマール変換、ウェーブレッド変換など）後において、図２（ｂ）に示されるように、ターゲットが１つの場合、上昇領域及び下降領域それぞれに１つのピーク値を有することなる。ここで、図２（ａ）は横軸が周波数、縦軸が強度となっている。

周波数分解処理部２２は、メモリ２１に蓄積されたビート信号のサンプリングされたデータから、三角波の上昇部分（上り）と下降部分（下り）とのそれぞれについて周波数分解、例えばフーリエ変換などにより離散時間に周波数変換する。
その結果、図２（ｂ）に示すように、上昇部分と下降部分とにおいて、それぞれの周波数分解されたビート周波数毎の信号レベルのグラフが得られる。
そして、ピーク検知部２３は、図２（ｂ）に示すビート周波数毎の信号レベルからピーク値を検出し、ターゲットの存在を検出するとともに、ピーク値のビート周波数（上昇部分及び下降部分の双方）をターゲット周波数として出力する。

次に、距離検出部２５は、ピーク組合せ部２４から入力される上昇部分のターゲット周波数ｆuと、下降部分のターゲット周波数ｆdとから、下記式により距離を算出する。
ｒ＝｛Ｃ・Ｔ／（２・Δｆ）｝・｛（ｆu＋ｆd）／２｝
また、速度検出部２６は、ピーク組合せ部２４から入力される上昇部分のターゲット周波数ｆuと、下降部分のターゲット周波数ｆdとから、下記式により相対速度を算出する。
ｖ＝｛Ｃ／（２・ｆ0）｝・｛（ｆu−ｆd）／２｝
上記距離ｒ及び相対速度ｖを算出する式において、
Ｃ ：光速度
Δｆ：三角波の周波数変調幅
ｆ0 ：三角波の中心周波数
Ｔ ：変調時間（上昇部分/下降部分）
ｆu ：上昇部分におけるターゲット周波数
ｆd ：下降部分におけるターゲット周波数

次に、本実施形態における受信アンテナ１1〜１nは、図３に示すように、間隔ｄにより配置されたアレー状のアンテナである。
上記受信アンテナ１1〜１nには、アンテナの配列している面に対する垂直方向の軸との角度θ方向から入射される、ターゲットからの到来波（入射波、すなわち送信アンテナ３から送信した送信波に対するターゲットからの反射波）が入力する。
このとき、上記到来波は、上記受信アンテナ１1〜１nにおいて同一角度にて受信される。
この同一角度、例えば角度θ及び各アンテナの間隔ｄにより求められる位相差「ｄ_ｎ−１・sinθ」が各隣接する受信アンテナ間にて発生する。
上記位相差を利用して、アンテナ毎に時間方向に周波数分解処理された値を、アンテナ方向にさらにフーリエ変換するデジタルビームフォーミング（ＤＢＦ）や超分解能アルゴリズム等の信号処理にて上記角度θを検出することができる。

＜信号処理部２０における受信波に対する信号処理＞
次に、メモリ２１は、ＡＤＣ７により波形記憶領域に対して、受信信号がＡ／Ｄ変換された時系列データ（上昇部分及び下降部分）を、アンテナ１1〜１n毎に対応させて記憶している。例えば、上昇部分及び下降部分それぞれにおいて２５６個をサンプリングした場合、２×２５６個×アンテナ数のデータが上記波形記憶領域に記憶される。
周波数分解処理部２２は、例えばフーリエ変換などにより、各Ｃｈ１〜Ｃｈn（各アンテナ１1〜１n）に対応するビート信号それぞれを、予め設定した分解能にて周波数に変換してビート周波数を示す周波数ポイントと、そのビート周波数の複素数データを出力する。例えば、アンテナ毎に上昇部分及び下降部分それぞれが２５６個のサンプリングされたデータを有している場合、アンテナ毎の複素数の周波数領域データとしてビート周波数に変換され、上昇部分及び下降部分それぞれにおいて１２８個の複素数データ（２×１２８個×アンテナ数のデータ）となる。また、上記ビート周波数は周波数ポイントにて示されている。
ここで、アンテナ毎の複素数データそれぞれの相違点は、上記角度θに依存した位相差のみであり、それぞれの複素数データの複素平面上における絶対値（受信強度あるいは振幅など）は等価である。

ピーク組合せ部２４は、周波数変換されたビート周波数の三角波の上昇領域及び下降領域それぞれ強度のピーク値を、複素数データを用いて信号強度（または振幅など）におけるピークから、予め設定された数値を超えるピーク値を有するビート周波数を検出することにより、ビート周波数毎のターゲットの存在を検出して、ターゲット周波数を選択する。
したがって、ピーク検知部２３は、何れかのアンテナにおける複素数データまたは、全アンテナの複素数データの加算値を周波数スペクトラム化することにより、スペクトラムの各ピーク値がビート周波数、すなわち距離に依存したターゲットの存在として検出することができる。全アンテナの複素数データの加算により、ノイズ成分が平均化されてＳ／Ｎ比が向上する。

ピーク組合せ部２４は、ピーク検知部２３から入力される図４に示すビート周波数とそのピーク値とを、上昇領域及び下降領域それぞれのビート周波数とそのピーク値をマトリクス状に総当たりにて組合せ、すなわち上昇領域及び下降領域それぞれのビート周波数を全て組み合わせて、順次、距離検出部２５及び速度検出部２６へ出力する。ここで、図４は、横軸がビート周波数の周波数ポイントを示し、縦軸が信号のレベル（強度）を示している。
距離検出部２５は、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組合せのビート周波数を加算した数値によりターゲットとの上記距離ｒを演算する。
また、速度検出部２６は、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組合せのビート周波数の差分によりターゲットとの上記相対速度ｖを演算する。

ペア確定部２７は、入力される上記距離ｒ、相対速度ｖ及び下降、上昇のピーク値レベルｐｕ、ｐｄにより、図５に示すテーブルを生成し、ターゲット毎に対応した上昇領域及び下降領域それぞれのピークの適切な組合せを判定し、図６に示すテーブルとして上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定し、確定した距離ｒ及び相対速度ｖを示すターゲット群番号をターゲット確定部３１へ出力する。図６にはターゲット群番号に対応して、距離、相対速度及び周波数ポイント（上昇領域及又は下降領域）が記憶されている。図５及び図６のテーブルは、ペア確定部２７の内部記憶部に記憶されている。ここで、各ターゲット群は、方向が決定されていないため、電子走査型レーダ装置におけるアンテナアレーの配列方向に対する垂直軸に対して、受信アンテナ１1〜１nの配列方向に平行な横方向の位置は決定されていない。

ここで、ペア確定部２７は、例えば、前回の検知サイクルにて、最終的に確定した各ターゲットとの距離ｒ及び相対速度ｖから今回の検知サイクルにて予測される値を優先してターゲット群の組合せの選択を行う等の手法を用いることもできる。
また、相関行列算出部２８は、ペア確定部２７にて組合せが確定したターゲット群におけるビート周波数の周波数ポイントにより、周波数分解処理部２２が周波数分解したビート周波数を選択し、この組合せにおける上昇部分及び下降部分のいずれか一方の（本実施形態においては下降部分）のビート周波数に対応した相関行列を生成し、相関行列フィルタ部２９及びターゲット連結処理部３２へ出力する。

次に、ターゲット連結処理部３２は、ペア確定部２７から入力される図６の距離ｒ、相対速度ｖ、周波数ポイントとメモリ２１に記憶されている過去の検知サイクルにおけるターゲットとを結びつけた後、ターゲット毎の過去の相関行列を相関行列フィルタ２９へ出力する。
相関行列フィルタ部２９は、ターゲット連結処理部３２から入力される過去の相関行列と、現在の相関行列とのそれぞれに重み係数を乗算した後、これらの相関行列の平均化処理を行い、得られる平均化相関行列を方位検出部３０へ出力する。
方位検出部３０は、超分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣ等を用いて、上記平均化相関行列から対応するターゲットの方位を検出し、ターゲット確定部３１へ出力する。
また、ターゲット連結処理部３２は、現在の相関行列に対して、ターゲット確定部３１から出力される距離、相対速度及び方位の識別情報を付して、メモリ２１に記憶させる。

＜受信波の到来方向推定における超分解能アルゴリズム＞
次に、上記相関行列算出部２８、相関行列フィルタ部２９及び方位検出部３０における、受信波の到来方向の推定を行う超分解能アルゴリズムを、ＭＵＳＩＣを例に取り図７を用いて説明する。この図７は、一般的なＭＵＳＩＣの処理の流れを示すフローチャートである。ＭＵＳＩＣの処理そのものは、一般的に用いられているため（例えば、非特許文献１及び２、あるいは特許文献３〜６）、本実施形態において必要な箇所のみ説明する。
周波数分解処理部２２は、メモリ２１に記憶されている受信波によるビート信号を読み込み（ステップＳ１０１）、アンテナ毎のビート信号を周波数変換する（ステップＳ１０２）。
そして、すでに述べたように、相関行列算出部２８は、ペア確定部２７により組合せが確定した下降領域のターゲットの周波数ポイントに該当する周波数分解された複素数周波数領域データ（以下、複素数データ）を、周波数分解処理部２２から選択して読み込み、下降領域において、各アンテナ毎の相関を示す相関行列を生成する（ステップＳ１０３）。

このステップＳ１０３における相関行列算出部２８の相関行列の生成において、例えば図８（ａ）及び図８（ｂ）に示す手法があり、それぞれを以下に簡単に説明する。
図８（ａ）における手法において、相関行列算出部２８は、複素数データのまま相関行列（複素相関行列）を生成し（ステップＳ１０３＿１）、前方のみの空間平均（Forward空間平均法）または前方/後方空間平均（Forward-Backward空間平均法）にて処理する（ステップＳ１０３＿２）。
空間平均は、元の受信アンテナのアレーにおけるアンテナ数を、さらにアンテナ数が少ないサブアレーに分け、サブアレー同士を平均したものである。この空間平均法の基本原理は、相関のある波の位相関係は受信位置によって異なるので, 受信点を適当に移動させて相関行列を求めれば, その平均効果により相関性干渉波の相関を抑圧する。一般的には受信アンテナのアレーを動かさずに、全体の受信アンテナのアレーから同じ配列を有するサブアレーを複数取り出し、それぞれの相関行列を平均する方法をとる。

例えば、図９に示すように、アンテナ数が９本の受信アンテナ１１〜１n（ｎ＝９）のアレーを考えると、相関行列算出部２８は、以下の前方の（１）式の相関行列ＣＲ^ｆ _ｆに対して、後方の（２）式の後方相関行列ＣＲ^ｂ _ｆを求めて、後方の（２）式の後方相関行列ＣＲ^ｂ _ｆを求めて、（１）式の相関行列と（２）式の後方相関行列との対応する要素を
ＣＲ^ｆｂ _ｆ＝（ＣＲ^ｆ _ｆ＋ＣＲ^ｂ _ｆ）／２
として平均したものが前方/後方における要素の平均処理である。
このように、前方/後方平均処理により求められた相関行列ＣＲ^ｆｂ _ｆを、サブアレイに分割して平均し、受信波の到来方向の推定に用いる相関行列Ｒxxを求める。すなわち、前方／後方空間平均処理により求めた相関行列は下記の式により表される。
Ｒxx＝（ＣＲ^ｆｂ１ _ｆ＋ＣＲ^ｆｂ２ _ｆ＋ＣＲ^ｆｂ３ _ｆ）／３
ここで、相関行列算出部２８は、９本の受信アンテナ１1〜１9のアレーを７本のアンテナ１1〜１7、１2〜１8、１3〜１9の３つのサブアレーに分割し、それぞれのサブアレーの行列の対応する要素を平均することにより、上記相関行列Ｒxxを求める。

一方、前方の空間平均の場合、Ｖ₁₁からＶ₉₉のマトリクスは、Ｗ₁₁からＷ₉₉までの（１）式のマトリクスのままでよいので、Ｖ₁₁＝（Ｗ₁₁＋Ｗ_99）／２の例で示す各要素の平均は不要となる。
レーダにおける受信波の到来方向を推定する用途においては、到来する受信波の全てが送信した送信波がターゲットにて反射した反射波であるため、アンテナ毎に受信された受信波のデータは強い相互相関を示すことになる。そのため、後段における固有値計算の結果が正しく現れないことになる。したがって、その相互相関を抑圧して、自己相関を引き出し、正しく到来波方向推定を行う効果があるのが空間平均である。

次に、相関行列算出部２８は、上述した処理により空間平均された複素数データの相関行列を、実数の相関行列に変換するためのユニタリ変換を行う。
ここで、実数の相関行列に変換することにより、以降におけるステップでの最も計算負荷の重い固有値計算が実数のみの計算とすることができ、大幅に演算負荷を軽減することができる。
一方、図８（ｂ）は、図８（ａ）のように、ユニタリ変換による実数相関行列への変換を行わずに、次のステップにおける固有値計算も複素数で計算されるタイプである。
また、ステップＳ１０３において、図８（ａ）におけるＳ１０３＿３及び図８（ｂ）におけるＳ１０３＿２にて得られた相関行列Ｒxxにおいて、さらに相関行列（または相関行列の対角成分）の最大値を基準に各要素の値を正規化（＝最大値で割る）しておいても良い。

次に、方位検出部３０は、ステップＳ１０３にて得られた相関行列Ｒxx（実際は、後述する相関行列フィルタ処理後の相関行列）の固有値とそれに対応する固有ベクトルとを、
Ｒxxｅ＝λｅ
の固有方程式が成り立つ、固有値λ及び固有ベクトルｅとして算出する（ステップS１０４）。
そして、方位検出部３０は、求めた固有値λから、信号成分ベクトルを取り除くために必要な到来波数の推定を行う（ステップＳ１０５）。
次に、方位検出部３０は、信号ベクトルを除き、ノイズ成分のみとしたベクトルと、予め内部に設定されている方位角度毎の方向ベクトルとの内積演算を行うことにより、角度のスペクトラムを作成する（ステップＳ１０６）。これにより、受信波の到来方向に対して指向性のヌルを対応付けることができる。

そして、方位検出部３０は、上記角度のスペクトラムから、予め設定した閾値を超えるピークを検出することにより、ピークを検知して到来波方向（角度θ）を算出する（ステップＳ１０７）。
また、方位検出部３０は、角度（＝受信波の到来方向）と、距離検出部２５で算出された距離とにより、電子走査型レーダ装置におけるアンテナアレーの垂直軸に対して横方向の位置に換算することもできる。
以上は、標準的なＭＵＳＩＣであるが、ステップＳ１０６におけるＭＵＳＩＣスペクトラム算出において、方向ベクトルにてサーチするタイプではなく、多項式の根から解を求めるＲｏｏｔ−ＭＵＳＩＣという手法を用いることもできる。

また、図７におけるステップＳ１０７の後に、受信電力計算と不要波（不要な受信波のデータ）削除との処理を追加しても良い。
すなわち、方位検出部３０は、以下の式において行列Ｓの対角成分に現れる電力と、予め設定しておいた閾値とを比較し、電力が閾値を超えるか否かの検出を行い、電力が閾値を超えた場合に必要な受信波と判定し、一方、電力がこの閾値以下である場合に不要な受信波と判定する処理を有する。
Ｓ＝（Ａ^ＨＡ）^−１Ａ^Ｈ（Ｒxx−σ^２Ｉ）Ａ（Ａ^ＨＡ）^−１
ここで、Ｓは受信波の信号の相関行列、Ａは方向行列、Ａ^ＨはＡの共役転置行列、Ｉは単位行列、Ｒxxは相関行列算出部２８にて演算した相関行列、σ^２は雑音ベクトルの分散である。
上述したこの受信電力計算と不要波削除との処理を付け加えることにより、ステップＳ１０５の受信波数の推定において、受信波数を多く見積もった際、この処理により不要に到来する受信波の削除を行うことができる。

＜相関行列フィルタ部２９における現在及び過去の平均化処理＞
次に、本実施形態における現在及び過去との相関行列の平均化の処理について説明する。この平均化の処理は、図１における相関行列算出部２８、相関行列フィルタ部２９及びターゲット連結処理部３２が主として行う処理である。
ターゲット連結処理部３２は、相関行列フィルタ部２９における平均化の処理を行うため、図１０に示すテーブルにおいて、ターゲット毎に、現在のターゲット群（ｔ）と、確定した過去のターゲットデータから予測されたターゲット（ｔ）と、過去に確定しているターゲット（ｔ−１、ｔ−２、ｔ−３）とを結びつけるため以下の処理を行う。

図１０におけるｔ−１は１サイクル前（直前）の検知サイクルの結果であり、ｔ−２は２サイクル前の検知サイクルの結果であり、t−３は３サイクル前の結果である。
各検知サイクルの結果としては、それぞれ、確定されたターゲット毎に距離ｒ、縦位置ｌong_d（アンテナの配列方向に対して垂直方向）、横位置ｌate_d（アンテナの配列方向に対して平行方向の位置）、ターゲットとの相対速度ｖelo（すなわちｖ）、下りピーク周波数ポイントｆ_dwn、下りピーク周波数時の相関行列ｍat_dwn（すなわちＲxx）がメモリ２１に、図１０のテーブル形式により格納されている（例えば、方向検知に下りのデータを用いる場合。また、正確にはmat_dwnの記憶領域は他より大きくなるが、表の例示の便宜上同じとしている）。ここで、ターゲットの上記縦位置long_dと横位置late_dは、ターゲットとの角度（受信波の到来方向の角度）及び距離ｒとから求められる。角度がθであり距離ｒである場合、縦位置long_dはr・cosθで、横位置はlong_d・sinθにより算出される。

また、ターゲット連結処理部３２は、過去に確定しているターゲットの距離ｒ、縦位置long_dと横位置late_d及び相対速度veloとから、今回サイクル時の各ターゲットの距離ｒ、縦位置long_dと横位置late_d及び相対速度、ピーク周波数ポイントを予測しておく。例えば、縦位置long_dと横位置late_dとピーク周波数ポイントの予測は、前回の距離ｒ、縦位置long_dと横位置late_d及び相対速度に基づいて検知サイクル周期後の時間における移動可能な範囲を求める。相対速度の予測は、過去何サイクルかの相対速度値推移の変化の傾き等を算出して予測することができる。
例えば、ターゲット連結処理部３２は、過去に確定している結果から予測した距離ｒ、縦位置long_dと横位置late_dとピーク周波数ポイント及び相対速度それぞれに対応して、予め設定された移動可能範囲と周波数ポイント範囲、及び相対速度範囲を設けて、今回サイクル時で計算された各値がその範囲内に入るか否かで結びつけを行い、範囲外の場合は異なるターゲットであると判断する。

そして、ターゲット連結処理部３２は、図１０のテーブルにおいて、現在の検知サイクルにおけるターゲットが、過去のターゲットと結びついた場合、ｔ−２の結果をｔ−３へ移し、ｔ−１の結果をｔ−２へ移し、現在の検知サイクルの結果をｔ−１の結果に移し、次のサイクルの予測の結果を計算する。
一方、ターゲット連結処理部３２は、過去のいずれのターゲットの結果と結びつかない現在のターゲットを新規のターゲットとし、過去相関行列とのフィルタリングなしに、方向推定を行うために、その相関行列Ｒxxがそのまま方位検出部３０へ出力される。
また、ターゲット連結処理部３２は、現在のターゲット群の結果と結び付けられない過去のターゲットが存在した場合、その過去のターゲットの情報を全てクリアする。
したがって、マルチパスの影響のある距離にターゲットが入り、ビーム周波数におけるピーク検知されない検知サイクルになると、過去のターゲット群の結果を用いるフィルタ効果がリセットされることになる。図１０に示す本実施形態の場合、過去３回の検知サイクルのターゲットの結果をメモリ２１に記憶している。

また、他の実施例として、ターゲット連結処理部３２は、現在の検知サイクルにおけるターゲットと結びつけられなかった過去のターゲットが検出された場合においても、確定されてきた過去のターゲットの結果はある所定サイクル数だけ持続さるようにしても良い。
そして、ターゲット連結処理部３２は、過去の結果から推定する予測結果も順次更新し、マルチパスの影響で現在の検知サイクルでのターゲットが検出されなくても、さらに次の検知サイクル以降において結び付けられた場合、マルチパスの影響でピーク検知されないサイクル数以外の過去データをフィルタ処理に使えるようにすることができる。
また、トラッキングにおける外挿法のように、ピーク値が検知さない検知サイクル回において、上記予測結果を現在の検知サイクルにおける結果として用い、ターゲットの存在状態を継続することも可能である。

そして、相関行列フィルタ部２９は、図１１に示すように、図８（ａ）のＳ１０３＿３の処理を、相関行列Ｒxxの平均化処理を行って、受信波の到来方向を推定するための相関行列を生成する場合に行われる処理である。
ここで、相関行列フィルタ部２９は、現在の検知サイクルにおける複素数データから計算した現在の実数相関行列算出（ユニタリ変換、ステップＳ１０３＿３＿１）の後、メモリ２１に記憶する図１０のテーブルにおける１過去検知サイクル分以上の相関行列との重み付け平均処理を行う（ステップＳ１０３＿３＿２）。

または、図８（ａ）のステップＳ１０３＿１の複素相関行列の状態でメモリ２１に記憶させ、ステップＳ１０３＿２の空間平均処理とステップＳ１０３＿３のユニタリ変換の前に上述した平均化処理を行っても結果的には同一の値が得られるが、メモリ２１に保存するデータ量が多くなるため、ユニタリ変換した実数相関行列を記憶させて用いる方法が良い。
例えば、図１２は、空間平均処理でサブアレー化された５×５の相関行列（実数）が作成された場合の例を示している。
この例において、メモリ２１に記憶している過去の検知サイクルの結果は３サイクル前までの結果であり、以下の式により表わすことができる。
Ｒxx’（ｔ’）＝Ｋ１・Ｒxx（ｔ）＋Ｋ２・Ｒxx（ｔ−１）
＋Ｋ３・Ｒxx（ｔ−２）＋Ｋ４・Ｒxx（ｔ−３）

そして、上記式におけるの重み係数Ｋ１（現在）＝Ｋ２（１サイクル前）＝Ｋ３（２サイクル前）＝Ｋ４（３サイクル前）＝０．２５のとき、単純に４つの相関行列の平均となる。
また、サイクル毎に重み係数の大きさを変更することも可能である。例えば、現在サイクルに近いほど重み係数を大きくしたり、平均に含めないサイクルに０係数を乗じることもできる。特に過去サイクル数には制限はないが、フィルタの効果とメモリの容量などを鑑みると、本実施形態における３過去サイクル前までが適値と考えられる。
相関行列フィルタ部２９は、上述した相関行列Ｒxx’を受信波の到来方向を推定するために用いる相関行列として、方位検出部３０に対して出力する。

一方、図８（ｂ）に示す複素相関行列を用いて平均化処理を行う場合、ステップＳ１０３＿１において図１３に示すステップの処理が行われる。
相関行列フィルタ部２９は、現在の検知サイクルの複素数データにより計算した現在の複素相関行列算出（ステップＳ１０３＿１＿１）した後、メモリ２１に格納しておいた１過去サイクル分以上の複素数相関行列との重み付け平均処理を行う（ステップＳ１０３＿１＿２）。図１３では、図１１の例とは別の実施例として空間平均する前の複素数相関行列にて相関行列フィルタ処理を行ったが、勿論こちらも図８（ｂ）のステップＳ１０３＿２に示す空間平均後の複素数相関行列にて相関行列フィルタ処理を行った方が、計算量とメモリに保存するデータ量が少なくてすむ。
ここで、ターゲットとの相対速度が非常に大きい場合、ターゲットの検知サイクル毎における距離変化が大きくなる。
このため、相関行列フィルタ部２９のフィルタリングするビート周波数の範囲（＝距離範囲）が広くなり、連結したターゲットのサイクル間において、角度θの変化が大きくなる場合がある。

この場合の対応として、図１４に示すように過去の検知サイクルにおける同一ターゲットの相関行列を連結する際、現在の検知サイクルの結果から連結可能なビート周波数ポイント範囲を定めることにより、記憶する相関行列の過去の検知サイクルをそのままとし、平均化する際に使用する過去のサイクル数を選定したり、あるいは重み係数を可変して連結の個数を実質減らしたりすることができる。

また、図１４（ｂ）は、速い相対速度によりターゲットが接近中の例であり、この場合ビート周波数のピークの移動が早いため、ｔ−３のサイクルが平均するデータの範囲外となるため、図１０のテーブルとして記憶する相関行列の過去の検知サイクル数をそのままとし、平均化する際に使用する過去のサイクル数を選定して、あるいは重み係数を可変（例えば、相関行列の重み係数を「０」にする）して連結の個数を実質減らしたりすることができる。

また、過去の検知サイクルにおけるターゲットにおける結果と、現在の検知サイクルにおけるターゲットにおける結果との相対速度そのものに閾値を設けておいても良い。
この場合、相関行列フィルタ部２９は、過去の検知サイクルにおけるターゲットにおける結果と、現在の検知サイクルにおけるターゲットにおける結果との相対速度のいずれかが、設定した上記閾値の相対速度以上である場合、平均する過去サイクル数を減らしたり、重み係数を可変して連結の個数を実質減らしたりする構成としても良い。

また、相関行列フィルタ部２９のさらに別の構成として、過去の検知サイクルのターゲットにおいて確定している横位置の値の変化を直接計算し、予め設定した規定値より大きいか否かを検出し、大きいと検出された場合、平均する過去サイクル数を減らしたり、重み係数を可変して連結の個数を実質減らしたりする構成としても良い。例えば、現在のサイクルと過去のサイクルで毎サイクル毎に閾値△late_dを設け、例えば、ｔ−１とｔ−２の間に△late_d以上の横移動が検出された場合は、ｔ−２とｔ−３のデータの重み係数を０にするなどが考えられる。方位検出部３０で方位が検知された後、ターゲット確定部３１は、ターゲット連結処理部３２を介して、ターゲットの距離、縦位置、横位置、相対速度、下りピーク周波数ポイントと相関行列を、メモリ２１の図１０に示すテーブルに対し、すでに述べたように、次回の検知サイクルためのｔ−１の情報として格納され、ｔ−３情報を消去する。

また、図１５に示す信号処理部４０は、図１の信号処理部２０に対応した構成であり、メモリ２１の図１０のテーブルに示す各ターゲット群の結果において、相関行列に代えて周波数分解後の複素数データを記憶させる構成としても良い。同様の処理を行う構成については同一の符号を付し、図１の構成と異なる点のみを説明する。
周波数分解処理部４２は、周波数分解後の複素数データである周波数データをターゲット連結処理部５２に出力する。周波数分解処理部４２は、他の処理については図１に示す周波数分解処理部２２と同様である。

そして、ターゲット連結処理部５２は、ターゲット確定部３１において確定した距離、縦位置、横位置、相対速度、下りピーク周波数ポイントと相関行列において、この相関行列に対応する複素数データを相関行列に代えてテーブル１０に記憶する。ターゲット連結処理部５２は、他の処理については図１に示すターゲット連結処理部３２と同様である。
上述した図１５に示す構成により、メモリ２１に記憶するデータは、相関行列に比較して少なくなる。しかしながら、相関行列フィルタ部２９において、現在の相関行列と過去の相関行列との平均化処理を行う際、相関行列フィルタ部２９が過去の検知サイクルの結果における複素数データから相関行列Ｒxxを再度算出する必要がある。図１６に図１１に対応する処理の流れを示し、図１７に図１３に対応する処理の流れを示すが、この場合図１６の方も図１７の例のように、空間平均処理とユニタリ変換の前に相関行列フィルタによる平均処理を行った方が、計算量が少なくて良い。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態による電子走査型レーダ装置を図１８を用いて説明する。図１８は、第２の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
この第２の実施形態においては、第１の実施形態と同様に、方位推定を超分解能アルゴリズムのみで行う構成である。図１に示す第１の実施形態と同様の構成についは、同一の符号を付し、以下第１の実施形態との相違点のみについて説明する。
周波数分解処理部２２Ｂは、各アンテナ毎の上昇領域と下降領域とのビート信号を複素数データに変換し、そのビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとをピーク検知部２３Ｂへ出力する。
そして、ピーク検知部２３Ｂは、上昇領域及び下降領域それぞれのピーク値と、そのピーク値の存在する周波数ポイントとを検出し、その周波数ポイントを周波数分解処理部２２Ｂへ出力される。
次に、周波数分解処理部２２Ｂは、上昇領域及び下降領域それぞれについて該当する複素数データを、次の相関行列算出部２８へ出力する。
相関行列算出部２８は、入力される複素数データから相関行列を生成する。

この複素数データが、上昇領域及び下降領域のそれぞれのターゲット群（上昇領域及び下降領域においてピークを有するビート周波数）となる。
ターゲット連結処理部３２Ｂにおいて、過去に確定したターゲットと上りと下りの両方のターゲット群とを結びつける必要があるため、メモリ２１には図１９に示すテーブルが記憶されている。この図１９に示すテーブルは、図１０の構成に加えて、各ターゲット群において、上昇領域（上り）及び下降領域（下り）の周波数ポイント（ピーク周波数）と、上昇領域及び下降領域双方の周波数ポイントに対応する相関行列が記憶されている。
ターゲット連結部３２Ｂは、図１のターゲット連結部３２と同様な処理により、現在の検知サイクルと、過去の検知サイクルとの連結処理を行う。

そして、相関行列フィルタ部２９は、上昇領域及び下降領域それぞれにおいて、現在の検知サイクルにおける相関行列と、過去の検知サイクルにおける相関行列が平均化処理され、方位検出部２６に出力する。
次に、方位検出部３０は、上昇領域の相関行列及び下降領域の相関行列各々について角度θを検出し、図２０に示すテーブルとしてピーク組合せ部２４Ｂへ出力する。
そして、ピーク組合わせ部２４Ｂは、図２０に示すテーブルの情報を元に、同様の角度を有する組み合わせを行い、上昇領域と下降領域とのビート周波数を組み合わせを距離検出部２５及び速度検出部２６へ出力する。

距離検出部２５は、第１の実施形態と同様に、組合せの上昇領域と下降領域とのビート周波数により距離を算出する。
また、速度検出部２６は、第１の実施形態と同様に、組合せの上昇領域と下降領域とのビート周波数により相対速度を算出する。
ここで、距離検出部２５及び速度検出部２６それぞれは、距離と相対速度との値を、方向検知のように現在の検知サイクルと過去の検知サイクルとを平均化処理してフィルタリングする必要がないため、現在の検知サイクルのビート周波数の上昇領域及び下降領域の組合せにて計算する。
ターゲット確定部３１Ｂは、上述した上昇領域及び下降領域の相関行列、上昇領域及び下降領域における周波数ポイントと距離と相対速度とを、現在の状態として確定する。
そして、ターゲット連結処理部３２Ｂは、ターゲット確定部３１Ｂから入力される、各ターゲット毎に、上昇領域及び下降領域それぞれの周波数ポイントと、上昇領域及び下降領域それぞれの相関行列と、距離と縦位置と、横位置と、相対速度とを、第１の実施形態と同様の処理により図１９のテーブルに記憶させる。

また、本実施形態においても、上記図１９のテーブルに対し、相関行列ではなくピーク値が検出されたビート周波数の複素データを記憶させる構成としても良い。ここで、本実施形態においては、第１の実施形態における下降領域に対応した複素数データのみではなく、上昇領域及び下降領域の双方の複素数データを、それぞれのビート周波数の周波数ポイントとに対応させて上記図１９のテーブルに記憶させる。
この複素数データを記憶させる構成においては、相関行列フィルタ部２９が各ターゲット群毎に、現在の検知サイクルの相関行列と過去の検知サイクルの相関行列との平均化処理を行う際、相関行列算出部２８がメモリ２１から読み出した過去の検知サイクルの複素数データから相関行列を算出することになる。

＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３の実施形態による電子走査型レーダ装置を図２１を用いて説明する。図２１は、第３の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
この第３の実施形態においては、第１の実施形態と異なり、先にＭＵＳＩＣ等の超分解能アルゴリズムより分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を用いて方位推定を行い、後に平均処理化された相関行列からの方位推定を超分解能アルゴリズムで行う構成である。図１に示す第１の実施形態と同様の構成についは、同一の符号を付し、以下第１の実施形態との相違点のみについて説明する。
図２１に示すように、図１の第１の実施形態における周波数分解処理部２２とピーク検出部２３との間にＤＢＦ処理部４０が設けられ、上述したように、先にＤＢＦで受信波の到来する方位を検出する点が第１の実施形態と異なっている。

第１の実施形態と同様に、周波数分解処理部２２は、入力されるビート信号を周波数分解（時間軸フーリエ変換）し、ビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとを、ＤＢＦ処理部４０へ出力する。
次に、ＤＢＦ処理部４０は、入力される各アンテナに対応した複素数データを、アンテナの配列方向にフーリエ変換し、すなわち空間軸フーリエ変換を行う。
そして、ＤＢＦ処理部４０は、角度に依存、すなわち角度分解能に対応した角度チャンネル毎の空間複素数データを計算し、ビート周波数毎にピーク検知部２３に対して出力する。

これにより、ＤＢＦ処理部４０から出力される角度チャンネル毎の空間複素数データ（ビート周波数単位）の示すスペクトラムは、ビーム走査分解能による受信波の到来方向推定に依存したものとなる。
また、アンテナの配列方向にフーリエ変換されているため、角度チャンネル間にて複素数データを加算しているのと同じ効果を得ることができ、角度チャンネル毎の複素数データはＳ／Ｎ比が改善されており、ピーク値の検出における精度を、第１の実施形態と同様に向上させることが可能となる。
上述した複素数データ及び空間複素数データともに、第１の実施形態と同様に、三角波の上昇領域及び下降領域の双方にて算出される。

次に、ピーク検知部２３は、ＤＢＦ処理部４０による処理の後に、ＤＢＦ結果による角度チャンネル毎にピークの検出を行い、検出された各チャンネルのピーク値を、次のピーク組合せ部２４へ角度チャンネル毎に出力する（１６の分解能による空間軸フーリエ変換の場合、１５の角度チャンネル）。
ピーク組合せ部２４では、第１の実施例と同様に、上昇領域及び下降領域におけるピーク値のあるビート周波数とそのピーク値を組合わせて、距離検出部２５及び速度検出部２６へ、角度チャネル毎に出力する。

そして、ペア確定部２７は、距離検出部２５及び速度検出部２６各々から、順次入力される上記距離ｒ及び相対速度ｖにより、図５のテーブルを角度チャンネル毎に生成し、第１の実施例と同様に、ターゲット毎に対応した上昇領域及び下降領域それぞれの適切なピークの組合せを、角度チャンネル毎に判定する。ここで、ＤＢＦでの分解能では、ターゲットが複数の角度チャンネルに跨って存在を示すので、近隣の角度チャンネル（マトリクス）との一致性も加味して、角度チャネル毎に上昇領域及び下降領域それぞれのピークの適切な組合せを行うことができる。そして、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定し、確定した距離ｒ及び相対速度ｖを示すターゲット群番号をターゲット確定部３１へ出力し、図２２に示すテーブルが作成される。
また、ペア確定部２７は、距離ｒ及び相対速度ｖのみでなく、それぞれのターゲットの角度チャンネルの情報が得られるため、縦位置と横位置を求めることができるため、図６のテーブルに対して縦位置と横位置が含まれた、現在の検知サイクルの各ターゲット群に対応する結果を有する図２２に示すテーブルを生成する。

そして、ターゲット連結部３２は、図２２のテーブルの情報を用いて、現在の検知サイクルにおけるターゲットと、図１０の過去の検知サイクルにおけるターゲットとの結びつけの処理を行うこととなり、結びつけのパラメータとして、距離と相対速度及びピーク周波数ポイントとに加えて、縦位置と横位置を用いることとなるため、より結びつけの処理を高い精度にて行うことが可能となる。
さらに、方位検出部３０からの方位情報とＤＢＦからの方位情報とのＡＮＤ理論で推定することにより、方向検知の信頼度を向上させたり、互いの方位情報を分担、例えば、近距離では角度分解能が粗くて良いのでＤＢＦの角度情報を用いるなどができる効果を成す。

また、本実施形態においても、上記図１０のテーブルに対し、相関行列ではなくピーク値が検出されたビート周波数の複素データを記憶させる構成としても良い。
この複素数データを記憶させる構成においては、第１の実施形態と同様に、相関行列フィルタ部２５が各ターゲット群毎に、現在の検知サイクルの相関行列と過去の検知サイクルの相関行列との平均化処理を行う際、相関行列算出部２４がメモリ２１から読み出した過去の検知サイクルの複素数データから相関行列を算出することになる。

＜第４の実施形態＞
次に、本発明の第４の実施形態による電子走査型レーダ装置を図２３を用いて説明する。図２３は、第４の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
この第４の実施形態においては、第１の実施形態と異なり、先にＭＵＳＩＣ等の超分解能アルゴリズムより分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を用いて方位推定を行い、ターゲットの角度範囲を絞り込み、ＩＤＢＦ（逆ＤＢＦ、すなわち逆空間軸フーリエ変換）を行い時間軸の複素数データに戻し、後に行う超分解能アルゴリズムで行う方位推定の精度を向上させる構成である。図２１に示す第３の実施形態と同様の構成についは、同一の符号を付し、以下第３の実施形態との相違点のみについて説明する。
本実施形態は、第３の実施形態にＣｈ（チャンネル）削除部４１及びＩＤＢＦ処理部４３が付加されたものである。

上記ＤＢＦ処理部４０は、第３の実施形態と同様に、空間軸フーリエ変換を行い、空間複素数データをピーク検知部２３へ出力するとともに、Ｃｈ削除部４１へ出力する。
ここで、ＤＢＦ処理部４０は、図２４（ａ）に示すように、受信アンテナの配列方向に本実施形態においては、例えば１６ポイントの分解能により、空間軸フーリエ変換を行い、結果として１５の角度チャンネルの角度単位のスペクトラムを生成し、Ｃｈ削除部４１へ出力する。
そして、Ｃｈ削除部４１は、ペア確定部２７で確定されたＤＢＦターゲットのピーク周波数ポイント（例えば下降部分）に該当する空間複素数データのスペクトラムのレベルが予め設定された角度範囲にて隣接して連続し、かつ予め設定されたＤＢＦ閾値のレベルを超えるか否かの検出を行い、ＤＢＦ閾値を超えない角度チャンネルのスペクトラムを「０」に置き換える処理を行い、絞り込んだ空間複素データを出力する。
上述した処理において、Ｃｈ削除部４１は、例えば、図２４（ｂ）に示すように隣接した４角度チャンネルが連続して上記ＤＢＦ閾値を超えるレベルであると、その範囲にターゲットが１つ以上存在するとして、これらの角度チャンネルのスペクトラムを残し、他の角度のスペクトラムの強度を「０」に置き換える。

そして、ＩＤＢＦ処理部４２は、スペクトラムの絞込を行った、すなわち設定した数の角度チャンネルにおいて連続してＤＢＦ閾値を超える角度チャンネル領域のデータのみ残し、その他の領域の強度を「０」に置き換えた空間複素数データを、逆空間軸フーリエ変換し、時間軸の複素数データに戻し、相関行列算出部２８へ出力する。
そして、相関行列算出部２８は、入力される複素数データから相関行列を算出するため、路側物などを除去し、かつノイズ成分を削減した直交性の良い相関行列を求めることができる。図２４（ｃ）は図２４（ｂ）のＤＢＦ分解能でのターゲット群（実際にはターゲットが２つ以上ある可能性があるのでターゲット群とする）を、上記の方法で相関行列を作成し、超分解能アルゴリズムでさらにターゲットを分離した例である。
また、図２５（ａ）に示すように、複数のターゲット群からの反射成分を含む受信波を受信した場合、ＤＢＦ処理部４０から出力される空間複素データには、連続した角度チャンネルにてＤＢＦレベルを超える角度チャンネル範囲が複数存在することとなる。

そして、Ｃｈ削除部４１は、入力される空間複素データにて、設定された角度チャネル範囲において、隣接した角度チャネルのスペクトラムのレベルが連続してＤＢＦ閾値のレベルを超える場合、その超えた角度チャネル領域をそれぞれ抽出し、その角度チャネル領域以外のスペクトラムの強度を「０」に置き換え、図２５（ｂ）及び図２５（ｃ）のように、角度チャネル領域にて識別される別々の空間複素数データに分割する。
ここで、ペア確定部２７は、第３の実施形態と同様に、距離、相対速度及び縦位置と横位置を求め、Ｃｈ削除部４１へ出力するとともに、ターゲット連結処理部３２へ出力する。
Ｃｈ削除部４１は、ＤＢＦターゲットの周波数ポイントに該当する空間複素数データを選出し、上述したＣｈ削除を行った後、ＩＤＢＦ処理部４２へ出力する。

そして、ＩＤＢＦ処理部４２は、入力される空間複素数データを逆空間フーリエ変換して、得られた時間軸の複素数データを相関行列算出部２８へ出力する。
これにより、相関行列算出部２８は、入力される複素数データから相関行列を算出し、現在の検知サイクルにおける相関行列として相関行列フィルタ部２９へ出力する。
ターゲット連結処理部３２は、入力される距離、相対速度及び縦位置と横位置に対応した過去の検知サイクルの相関行列をメモリ２１の図１０のテーブルから抽出し、相関行列フィルタ部２９へ出力する。
相関行列フィルタ部２９は、入力される現在の検知サイクルの相関行列と、結びつけられた過去の検知サイクルの相関行列（過去にＩＤＢＦ処理されたデータ）との平均化処理を行い、得られた平均化された相関行列を方位検出部３０へ出力する。

上述した処理により、方位検出部３０のＭＵＳＩＣにおけるスペクトラム算出時に検知方向範囲を絞り込むことができ、第１〜第３の実施形態に比較して、より分解能を上げることが可能となる。
さらに、上述した構成とすることにより、方位検出部３３おいて、固有値計算に用いる相関行列に、ターゲット群毎の反射成分に分割した受信波を、仮想的に受信されたことになるため、例えば受信アンテナ数及びサブアレー数に対してその数以上の多くのターゲットからの反射成分を含んだ受信波が受信されたとしても、固有値計算で誤ることなく計算が可能となる。

また、本実施形態においても、上記図１０のテーブルに対し、相関行列ではなくピーク値が検出されたビート周波数のＩＤＢＦされた複素数データを記憶させる構成としても良い。
この複素数データを記憶させる構成においては、第１の実施形態と同様に、相関行列フィルタ部２５が各ターゲット群毎に、現在の検知サイクルの相関行列と過去の検知サイクルの相関行列との平均化処理を行う際、相関行列算出部２４がメモリ２１から読み出した過去の検知サイクルの複素数データから相関行列を算出することになる。

以上、第１〜第４のの実施形態は、図１に示すＦＭＣＷ方式のレーダに用いる構成例を基に説明したが、ＦＭＣＷ方式の他のアンテナ構成にも適用することが可能である。
また、多周波ＣＷ、パルスレーダ等のＦＭＣＷ方式以外の他の方式においても、適用が可能である。
さらに、本実施形態においては、方位検知部として超分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣを例に述べたが、同様に相関行列（または共分散行列）を作成し、この部分でホワイトノイズが除去されるほど検知精度が向上する原理のアルゴリズムであれば、本発明に適用することが可能である。

なお、図１、図１５、図１８、図２１、図２３における信号処理部２０の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、受信波から方位検出を行う信号処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

本発明の第１の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。 送信波及び受信波により、三角波の上昇領域及び下降領域におけるビート信号の生成を説明する概念図である。 受信アンテナにおける受信波の説明を行う概念図である。 ビート信号を周波数分解した結果であり、ビート周波数（横軸）とそのピーク値（縦軸）とを示すグラフである。 組合せ部２４における上昇領域及び下降領域のビート周波数のマトリクスと、そのマトリクスの交点、すなわち上昇領域及び下降領域のビート周波数の組合せにおける距離及び相対速度とを示すテーブルである。 現在の検知サイクルにおけるターゲット毎の距離及び相対速度とを示すテーブルである。 ＭＵＳＩＣの処理を説明するためのフローチャートである。 図７のフローチャートのステップＳ１０３にて行われるサブステップを示すフローチャートである。 相関行列の空間平均を算出する際の処理を説明する概念図である。 現在の検知サイクル及び過去の検知サイクルの対応付けを行う際に用いる、過去の検知サイクルの距離及び相対速度に対応させて相関行列が記載されたテーブル構成を示す概念図である。 図８（ａ）におけるステップＳ１０３＿３のサブステップ示すフローチャートである。 現在の検知サイクル及び過去の検知サイクル（複数）の平均化処理の説明を行う概念図である。 図８（ｂ）におけるステップＳ１０３＿１のサブステップ示すフローチャートである。 検知サイクルの対応付けの検知サイクル数について説明する概念図である。 本発明の第１の実施形態の変形例による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。 図８（ａ）におけるステップＳ１０３＿３のサブステップ示すフローチャートである。 図８（ｂ）におけるステップＳ１０３＿１のサブステップ示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。 現在の検知サイクル及び過去の検知サイクルの対応付けを行う際に用いる、過去の検知サイクルの距離、縦位置と横位置及び相対速度に対応させて相関行列が記載されたテーブル構成を示す概念図である。 現在の検知サイクルにおけるターゲット毎の各角度と、周波数ポイントとの対応を示すテーブルである。 本発明の第３の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。 現在の検知サイクルにおけるターゲット毎の距離、縦位置と横位置及び相対速度とを示すテーブルである。 本発明の第４の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。 各角度チャンネルにおけるスペクトラムの強度の処理について説明する概念図である。 各角度チャンネルにおけるスペクトラムの強度の処理について説明する概念図である。

符号の説明

１1，１n…受信アンテナ
２1，２n…ミキサ
３…送信アンテナ
４…分配器
５1，５n…フィルタ
６…ＳＷ
７…ＡＤＣ
８…制御部
９…三角波生成部
１０…ＶＯＣ
２０…信号処理部
２１…メモリ
２２、４２…周波数分解処理部
２３…ピーク検知部
２４…ピーク組合せ部
２５…距離検出部
２６…速度検出部
２７，２７Ｂ…ペア確定部
２８…相関行列算出部
２９…相関行列フィルタ部
３０…方位検出部
３１，３１Ｂ…ターゲット確定部
３２，５２…ターゲット連結処理部
４０…ＤＢＦ処理部
４１…Ｃｈ削除部
４３…ＩＤＢＦ処理部

Claims (12)

1. 移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、
   送信波を送信する送信手段と、
   前記送信波のターゲットによる反射波を受信する複数のアンテナから構成される受信部と、
   前記送信波及び前記反射波からビート信号を生成するビート信号生成部と、
   前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理部と、
   前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知部と、
   前記アンテナ毎における前記ターゲットが検出された検出ビート周波数の複素数データそれぞれから相関行列を算出する相関行列算出部と、
   現在の検知サイクル及び過去の検知サイクルにおけるターゲットを距離及び相対速度とにより関連づけるターゲット連結処理部と、
   現在の検知サイクルのターゲットの相関行列と、関連づけられた過去の検知サイクルターゲットの相関行列とを重み付け平均化した平均相関行列を生成する相関行列フィルタ部と、
   前記平均相関行列から受信波の到来方向を算出する方位検出部と
   を有することを特徴とする電子走査型レーダ装置。
2. 前記ターゲット連結処理部が、現在と過去との検知サイクルにおけるターゲットを関連づける際、現在の検知サイクルの検出ビート周波数により得られた距離及び相対速度が、過去の検知サイクルにより得られた距離と相対速度により予測し、予め設定された距離範囲及び相対速度範囲にそれぞれ含まれるか否かにより、ターゲット間に関連づけの有無を検出することを特徴とする請求項１に記載の電子走査型レーダ装置。
3. 前記関連付けられたターゲットが過去の１つまたは複数サイクル分のターゲットとして、それぞれ対応して、距離、相対速度及び相関行列が記憶される記憶部とをさらに有し、
   前記ターゲット連結処理部が、現在の検知サイクルにおけるターゲットと、該現在のターゲットに関連づけられた複数の時系列の過去の検知サイクルにおけるターゲットとの相関行列を重み付け平均化して平均相関行列を生成するとともに、現在のターゲットの距離、相対速度及び相関行列を、関連づけられた過去のターゲットの距離、相対速度及び相関行列に対応させ、前記記憶部に記憶することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電子走査型レーダ装置。
4. 前記関連付けられたターゲットに対応する検出ビート周波数の複素数データが１つまたは複数サイクル分、それぞれ対応して記憶される記憶部とをさらに有し、
   現在の検知サイクルのターゲットとの関連づけがある過去の検知サイクルのターゲットが検知された際、相関行列算出部が過去の検知サイクルの複素数データから相関行列を算出し、
   前記ターゲット連結処理部が、現在の検知サイクルにおけるターゲットと、該現在のターゲットに関連づけられた過去のターゲットの相関行列を重み付け平均化した平均相関行列を生成するとともに、関連づけられた現在のターゲットの距離、相対速度及び検出ビート周波数の複素数データを、関連づけられた過去の検知サイクルにおけるターゲットの距離、相対速度及び複素数データと対応付けて記憶することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電子走査型レーダ装置。
5. 各アンテナ毎の前記複素数データにより、前記チャンネル方向にデジタルビームフォーミングを行い、前記ターゲットの存在及び方位を検出するＤＢＦ部をさらに有し、
   現在の検知サイクルにおけるビート周波数からデジタルビームフォーミングにより方位を検出し、現在と過去との検知サイクルにおけるターゲットの関連づけを、距離、相対速度及び方位により行うことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の電子走査型レーダ装置。
6. 前記ＤＢＦ部が前記複素数データを用いてデジタルビームフォーミングすることにより角度チャンネル毎のスペクトラムの強度を示す空間複素数データを算出し、隣接した角度チャンネルのスペクトラムの強度が予め設定された角度チャンネル数の範囲において予め設定されたＤＢＦ閾値を超えた場合、ターゲットの存在を検知（ＤＢＦ検知ターゲット）し、ターゲットの存在が検知されていない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」に置き換え、新たな空間複素数データとして出力するチャンネル削除部と、
   前記新たな空間複素数データを逆ＤＢＦすることにより、再生複素数データを生成するＩＤＢＦ部と
   をさらに有し、
   前記相関行列算出部が前記再生複素数データから相関行列を算出することを特徴とする請求項５に記載の電子走査型レーダ装置。
7. 前記チャンネル削除部がＤＢＦ検知ターゲットが複数あることを検出した場合、それぞれのＤＢＦ検知ターゲットに対応した角度チャンネル範囲毎にスペクトラムを分割し、ＤＢＦ検知ターゲット数の空間複素数データを生成し、
   前記ＩＤＢＦ部がＤＢＦ検知ターゲット毎の空間複素数データをそれぞれ逆ＤＢＦすることにより、ＤＢＦ検知ターゲット毎の再生複素数データを生成し、
   前記相関行列算出部がＤＢＦ検知ターゲット毎の再生複素数データから、ＤＢＦ検知ターゲット毎の相関行列を算出することを特徴とする請求項６記載の電子走査型レーダ装置。
8. 前記相関行列フィルタ部が、前記相対速度に対応し、重み付け平均する際の重み係数を、前記ターゲット毎に変化させることを特徴とする請求項２から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。
9. 前記相関行列フィルタ部が、過去及び現在における方位と距離とから求められる横位置の変化量が、予め設定した範囲を超えた場合に、重み付け平均する際の重み係数を、前記ターゲット毎に変化させることを特徴とする請求項２から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。
10. 前記ターゲット連結処理部が平均する際に用いる過去のサイクル数を、前記相対速度に対応して変化させることを特徴とする請求項２から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。
11. 移動体に搭載される請求項１から請求項１０のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置による受信波方向推定方法であり、
    送信手段から送信波を送信する送信過程と、
    複数のアンテナから構成される受信部が前記送信波のターゲットにより反射波を受信する受信過程と、
    ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波からビート信号を生成するビート信号生成過程と、
    周波数分解処理部が前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理過程と、
    ターゲット検知部が前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知過程と、
    相関行列算出部が前記アンテナ毎における前記ターゲットが検出された検出ビート周波数の複素数データそれぞれから相関行列を算出する相関行列算出過程と、
    ターゲット連結処理部が現在の検知サイクル及び過去の検知サイクルにおけるターゲットを距離及び相対速度とにより関連づけるターゲット連結処理過程と、
    相関行列フィルタ部が現在の検知サイクルのターゲットの相関行列と、関連づけられた過去の検知サイクルターゲットの相関行列とを重み付け平均化した平均相関行列を生成する相関行列フィルタ過程と、
    方位検出部が前記平均相関行列から受信波の到来方向を算出する方位検出過程と
    を有することを特徴とする電子走査型レーダ装置の制御方法。
12. 移動体に搭載される請求項１から請求項１０のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置により受信波方向推定の動作をコンピュータに制御させるためのプログラムであり、
    送信手段が送信波を送信させる送信処理と、
    受信部が複数のアンテナにより前記送信波のターゲットからの反射波を受信させる受信処理と、
    ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波からビート信号を生成するビート信号生成処理と、
    周波数分解処理部が前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理処理と、
    ターゲット検知部が前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知処理と、
    相関行列算出部が前記アンテナ毎における前記ターゲットが検出された検出ビート周波数の複素数データそれぞれから相関行列を算出する相関行列算出処理と、
    ターゲット連結処理部が現在の検知サイクル及び過去の検知サイクルにおけるターゲットを距離及び相対速度とにより関連づけるターゲット連結処理処理と、
    相関行列フィルタ部が現在の検知サイクルのターゲットの相関行列と、関連づけられた過去の検知サイクルターゲットの相関行列とを重み付け平均化した平均相関行列を生成する相関行列フィルタ処理と、
    方位検出部が前記平均相関行列から受信波の到来方向を算出する方位検出処理と
    を有することを特徴とする受信波方向推定プログラム。

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