JP2009271086A - Radar device - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、レーダ装置に係るものであり、特に追尾する目標同士が接近している場合に、精度よく追尾を行う技術に関するものである。 The present invention relates to a radar apparatus, and particularly to a technique for performing tracking with high accuracy when targets to be tracked are close to each other.
複数のビームバターンを組み合わせて目標の方向を観測する技術として、シーケンシャルロービング方式やモノパルス方式が知られている。これらは隣接するビームパターンにおける目標の像の差異を求めて、目標の方向を推定する方法である。また、パルスドップラーレーダ方式やＦＭＣＷレーダ方式を用いることで、目標までの相対距離と目標の相対速度を得ることができる。したがって、これらの方式を組み合わせることによって（例えば、シーケンシャルロービング方式とＦＭＣＷレーダ方式）、目標の地表に対する位置と速度を算出することができる。 As a technique for observing a target direction by combining a plurality of beam patterns, a sequential roving method and a monopulse method are known. These are methods for estimating a target direction by obtaining a difference between target images in adjacent beam patterns. Further, by using the pulse Doppler radar method or the FMCW radar method, the relative distance to the target and the relative speed of the target can be obtained. Therefore, by combining these methods (for example, the sequential roving method and the FMCW radar method), the position and speed of the target with respect to the ground surface can be calculated.
しかしながら、これらの方法は目標が一つであることが前提であり、目標が複数ある場合には、従来の方法では対応できない。このような問題に対処する方法として、複数チャネル間で、受信波の周波数が互いに対応するピークの組を求め、その組のピーク間の位相差に基づいて、複数の目標の方位を検出し、距離と速度とを組み合わせて、目標の位置を得る方法がある（例えば、特許文献１参照）。 However, these methods are based on the premise that there is one target, and when there are a plurality of targets, the conventional method cannot cope with them. As a method of dealing with such a problem, between a plurality of channels, a set of peaks corresponding to the frequencies of the received waves is obtained, and based on a phase difference between the peaks of the set, a plurality of target azimuths are detected, There is a method of obtaining a target position by combining distance and speed (see, for example, Patent Document 1).
この方法によれば、複数の目標を異なるビームで分離できる場合には、信頼性の高い方位を検出できる。しかし、現実のレーダ使用環境では、例えば車載レーダなどの場合、他の車両が接近し合うことによって、同じビーム内に複数の目標が含まれてしまうことがしばしば発生する。このような事態が生じると、従来の方法では方向が正しく観測できなくなり、複数の目標の航跡の分離に失敗したり（複数の目標が全く同じ点上に存在するように見えてしまう）、あるいは偽像が発生して、本来何も存在しない場所に、何らかの目標が存在するような結果が得られる場合がある。 According to this method, when a plurality of targets can be separated by different beams, a highly reliable azimuth can be detected. However, in an actual radar usage environment, for example, in the case of an in-vehicle radar, a plurality of targets are often included in the same beam when other vehicles approach each other. If this happens, the conventional method will not be able to observe the direction correctly, and will fail to separate the tracks of multiple targets (multiple targets appear to be on the same point), or In some cases, a false image is generated, and a result that a certain target exists in a place where nothing originally exists is obtained.
この発明は、上記のような問題を解決することを目的とする。 The object of the present invention is to solve the above problems.
この発明に係るレーダ装置は、複数の外部目標から到来する電波を受信波として受信するアンテナと、前記アンテナが受信した受信波を受信信号に変換し、その受信信号の特徴量を抽出する信号検出器と、前記信号検出器が抽出した受信信号の特徴量から、前記各外部目標の位置観測値と速度観測値とを算出する位置・速度演算器とを備えたレーダ装置において、前記位置・速度演算器が算出した位置観測値と速度観測値に対して、第１のゲートによる相関処理を施し、前記第１のゲートを満たす位置観測値と速度観測値から前記各外部目標の位置と速度との平滑値を算出する目標追尾フィルタと、前記各外部目標の位置の平滑値に基づいて、前記外部目標同士が接近している場合に、前記外部目標が所属するクラスタを形成するクラスタ形成器と、前記クラスタ形成器が形成したクラスタを一つの外部目標に見立てて、前記位置・速度演算器が算出した位置観測値と速度観測値とから、そのクラスタの位置と速度との平滑値を算出するクラスタ内目標追尾フィルタとを備えたものである。 A radar apparatus according to the present invention includes an antenna that receives radio waves arriving from a plurality of external targets as a received wave, and a signal detection that converts the received wave received by the antenna into a received signal and extracts a feature amount of the received signal And a position / speed calculator for calculating a position observation value and a speed observation value of each external target from the feature quantity of the received signal extracted by the signal detector, The position observation value and velocity observation value calculated by the computing unit are subjected to correlation processing by the first gate, and the position and velocity of each external target are determined from the position observation value and velocity observation value satisfying the first gate. A target tracking filter that calculates a smoothing value of the external target, and a cluster form that forms a cluster to which the external target belongs when the external targets are close to each other based on the smooth value of the position of each external target And the cluster formed by the cluster former as one external target, and from the position observation value and velocity observation value calculated by the position / velocity calculator, the smooth value of the position and velocity of the cluster is obtained. And an intra-cluster target tracking filter to be calculated.
これによって、特に複数の外部目標が互いに近接し、かつ等速で並走しており、信頼性の高い観測値が得にくい状況であっても、精度の高い安定した追尾を可能とする、という効果を奏するのである。 This makes it possible to perform highly accurate and stable tracking even in situations where multiple external targets are close to each other and run in parallel at a constant speed, making it difficult to obtain highly reliable observations. There is an effect.
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１によるレーダ装置を搭載した自動車を示すものである。図において、自動車１の前方にはこの発明の実施の形態１によるレーダ装置２が搭載されている。レーダ装置２は、自動車１の前方にビームを照射する。照射されたビームの一部は、自動車１の前方に存在する物体３に反射され再びレーダ装置２に到来する。レーダ装置２はこれを受信して信号処理を施して、物体３までの距離・速度・方向を検出する。ここから得られた物体３に関する情報により、自動車１は、例えは衝突回避のために自動的にブレーキを作動させたり、衝突に備えてシートベルトの調整を行うなどの制御を行う。この結果、自動車１の安全性を飛躍的に高める上で大きく寄与する。
FIG. 1 shows an automobile equipped with a radar apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. In the figure, a radar apparatus 2 according to
図１は、レーダ装置２のの構造を示すブロック図である。レーダ装置２は、ＦＭＣＷ（Frequency Modulation Continuous Wave）レーダ方式によって構成されたレーダ装置である。図において、制御器１０は、レーダ装置の各部位に制御信号を送出して、全体のタイミング制御を行う部位である。なお制御器１０は汎用の中央演算装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）などを用いて構成され、それぞれの構成要素とは図示せぬバスにより結合されているものとする。なお、以降の説明において、部位とはその機能を実現するために準備された専用回路または素子を指すものとする。ただし、場合によっては、中央演算装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）を有するコンピュータにコンピュータプログラムを実行させることによって、相当の機能を実行させるように構成してもよい。
FIG. 1 is a block diagram showing the structure of the radar apparatus 2. The radar apparatus 2 is a radar apparatus configured by an FMCW (Frequency Modulation Continuous Wave) radar system. In the figure, a
ＶＣＯ１１はＶＣＯ（Voltage Controlled Ocillator）であって、微弱交流信号を発生する部位である。ＶＣＯ１１は、周波数を連続的に上昇させていくアップフェーズと、連続的に下降させていくダウンフェーズとを一定周期毎に繰り返す交流信号を発生するようになっている。 The VCO 11 is a VCO (Voltage Controlled Ocillator) that generates a weak AC signal. The VCO 11 generates an AC signal that repeats an up phase in which the frequency is continuously increased and a down phase in which the frequency is continuously decreased at regular intervals.
送信器１２は、ＶＣＯ１１が発生した微弱信号を増幅する増幅器である。アンテナ１３は、送信器１２が増幅したＶＣＯ１１の出力信号を送信波として、物体３に照射するとともに、物体３により反射された送信波の一部を受信波として受信するセンサ素子である。
The
送受切替器１４は、可動端子Ａと接点Ｂ、接点Ｃを備えており、これによってアンテナ１３が送信波を送信するのか、あるいは受信波を受信するのかを切り替えるようになっている。可動端子Ａは制御器１０からの制御信号によって、接点Ｂと接点Ｃのいずれかの接点に設定されるようになっている。可動端子Ａが接点Ｂに接続されている場合は、送信器１２とアンテナ１３が直結するので、アンテナ１３は送信波を送信する。また可動端子Ａが接点Ｃに接続している場合は、アンテナ１３と後述する１６が直結して受信波を接続するようになっている。
The transmission /
アンテナ駆動器１５は、アンテナ１３の方向を機械的あるいは電子的に制御する部位である。アンテナ１３は、アンテナ駆動器１５によって方向を制御され、その結果としてビームパターンの一部が重なり合うビームが放射されるようになっている。
The
受信器１６は、アンテナ１３が受信した受信波とＶＣＯ１１が発生した基準信号とのビート信号を生成し、さらにそのビート信号をＡ／Ｄ変換して出力する部位である。信号処理器１７は受信器１６が出力したビート信号に対して信号処理を施す部位であり、その詳細な構成は図３のブロック図によって示されている。
The
図３において、周波数分析器２１は、ビート信号の周波数を分析する部位である。周波数記憶器２２は、アップフェーズとダウンフェーズのそれぞれのビート信号の周波数を記憶する記憶素子又は回路である。アップフェーズのビート信号の周波数とダウンフェーズのビート信号周波数は対となってその後の相対距離や相対速度に用いられる。そこで、周波数記憶器２２は一定期間それぞれのフェーズのビート信号の周波数を記憶するようになっている。
In FIG. 3, a
アップフェーズ・ダウンフェーズ連結器２３は、アップフェーズとダウンフェーズのそれぞれに複数の目標のビート信号が存在する場合に、目標毎にアップフェーズのビート信号周波数とダウンフェーズのビート信号周波数とを組み合わせる（coupling）部位である。 The up-phase / down-phase coupler 23 combines the beat signal frequency of the up phase and the beat signal frequency of the down phase for each target when a plurality of beat signals of the target exist in each of the up phase and the down phase ( coupling) part.
相対距離・速度演算器２４は、アップフェーズ・ダウンフェーズ連結器２３によって組み合わされたビート信号の周波数から各目標の相対距離速度を算出する部位である。
方位演算器２５は、ビート信号の周波数とそのビート信号が得られたビームに隣接するビームのビート信号の周波数から△／Σ値を算出して、目標が存在する方位を算出する部位である。
The relative distance /
The
位置・速度演算器２６は、相対距離・速度演算器２４が算出した各目標の相対距離速度と、方位演算器２５が算出した各目標の方位から、各目標の位置と地表座標に対する速度を算出する部位である。
The position /
目標追尾フィルタ２７は、位置・速度演算器２６が算出した各目標の位置と座標に対して平滑処理を行う部位である。位置・速度演算器２６が算出した各目標の位置と座標は、観測値に基づくものであり、ノイズが乗ることで真値と大きくずれることがありうるが、目標追尾フィルタ２７が平滑処理を施すことによって、このような事態を回避するようになっている。
The
追尾情報記憶器２８は、目標追尾フィルタ２７が出力した平滑値を所定の期間記憶しておくための素子又は回路、あるいは、ハードディスクやＣＤ−ＲＯＭドライブのような記憶媒体である。
The tracking
クラスタ形成器２９は、各目標が接近した場合に、それらの目標からクラスタを形成する部位である。 The cluster former 29 is a part that forms a cluster from the targets when the targets approach each other.
クラスタ内目標追尾フィルタ３０は、クラスタ形成器２９が形成したクラスタについて平滑処理を行う部位である。
The intra-cluster
次に、レーダ装置２の動作について説明する。まず初めにレーダ装置２を用いて、外部目標の相対距離・相対速度・方向の観測を行う方法について簡単に説明する。距離・速度を観測するレーダ方式としては、例えばパルスドップラーレーダ方式や、レーダ装置２で採用しているＦＭＣＷ（Frequency Modulation Continuous Wave）方式などが知られている。パルスドップラーレーダでは、同一周波数のパルス波をアンテナから一定周期毎に放射し、そのパルス波が目標に反射されてからアンテナに到達するまでの遅延時間を求め、この遅延時間から目標までの相対距離を算出する。また、目標が移動している場合は、パルス波の反射時にドップラー効果による周波数のずれが生じる。そこで、この周波数のずれを求めることにより、目標の相対速度を算出する。 Next, the operation of the radar apparatus 2 will be described. First, a method for observing the relative distance, relative speed, and direction of an external target using the radar device 2 will be briefly described. As a radar system for observing the distance / velocity, for example, a pulse Doppler radar system, an FMCW (Frequency Modulation Continuous Wave) system employed in the radar apparatus 2 and the like are known. In pulse Doppler radar, a pulse wave of the same frequency is emitted from the antenna at regular intervals, the delay time from when the pulse wave is reflected to the target until it reaches the antenna is obtained, and the relative distance from this delay time to the target Is calculated. Further, when the target is moving, a frequency shift occurs due to the Doppler effect when the pulse wave is reflected. Therefore, the target relative speed is calculated by obtaining this frequency deviation.
また、レーダ装置２で採用しているＦＭＣＷレーダは、基準信号の周波数を連続的に上昇させていくアップフェーズと、連続的に下降させていくダウンフェーズとを一定周期毎に繰り返し、その基準信号の周波数による送信波を目標に照射する。そして目標による反射波とその時点での基準信号周波数とを混合してビート信号を発生させる。そしてアップフェーズにおけるビート信号の周波数と位相及びダウンフェーズにおけるビート信号の周波数と位相とから目標の相対速度と相対距離とを算出するのである。アップフェーズにおけるビート信号の周波数をＵ、ダウンフェーズにおけるビート信号の周波数をＤ、周波数掃引幅をＢ、変調時間をＴ、光速をｃ、送信波の波長をλとした場合、目的の相対距離Ｒ、相対速度Ｖは、式（１）と式（２）で与えられることが知られている。 Further, the FMCW radar employed in the radar apparatus 2 repeats an up phase in which the frequency of the reference signal is continuously increased and a down phase in which the frequency of the reference signal is continuously decreased at regular intervals. The target is irradiated with a transmission wave with a frequency of. Then, the reflected wave from the target and the reference signal frequency at that time are mixed to generate a beat signal. Then, the target relative speed and relative distance are calculated from the frequency and phase of the beat signal in the up phase and the frequency and phase of the beat signal in the down phase. When the frequency of the beat signal in the up phase is U, the frequency of the beat signal in the down phase is D, the frequency sweep width is B, the modulation time is T, the speed of light is c, and the wavelength of the transmission wave is λ, the target relative distance R It is known that the relative velocity V is given by the equations (1) and (2).
式（１）と式（２）から明らかなように、ＦＭＣＷレーダでは相対距離と相対速度を算出するためには、ＵとＤの双方を決定する必要がある。ところが、複数の外部目標が存在する場合、アップフェーズとダウンフェーズのそれぞれにおいて、ビート信号の周波数が複数個算出される。そうすると正しく相対距離と相対速度とを求める上では、アップフェーズにおける複数個のビート周波数と、ダウンフェーズにおける複数個のビート周波数との中から適切な組み合わせによるＵとＤを定めることが必要となる。このような問題を解決する技術はすでにいくつか知られており、例えば特開５−１４２３３７号公報「ミリ波レーダ距離速度測定装置」などに開示されている。 As is clear from the equations (1) and (2), in the FMCW radar, it is necessary to determine both U and D in order to calculate the relative distance and the relative velocity. However, when there are a plurality of external targets, a plurality of beat signal frequencies are calculated in each of the up phase and the down phase. Then, in order to correctly obtain the relative distance and the relative speed, it is necessary to determine U and D by an appropriate combination from a plurality of beat frequencies in the up phase and a plurality of beat frequencies in the down phase. Several techniques for solving such a problem are already known, and disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-142337, “Millimeter Wave Radar Distance and Speed Measuring Device”.
また、目標の方向を算出する方法としては、例えば次のような方法が知られている。すなわち、ビームパターンの一部が重なるように複数の方向にビームを照射し、それぞれのビームにおいて目標による反射波を受信する。そして、隣接するビーム間の受信信号の振幅や位相などの差（△値）と和（Σ値）の比（△／Σ値）を求め、この△／Σ値から反射波の入射方向を求めるのである。この方法は、ＦＭＣＷレーダでもパルスドップラーレーダでも、あるいはその他の方式によるレーダ装置でも用いることができる。 As a method for calculating the target direction, for example, the following method is known. That is, a beam is irradiated in a plurality of directions so that part of the beam pattern overlaps, and a reflected wave by the target is received in each beam. Then, the ratio (Δ / Σ value) of the difference (Δ value) and sum (Σ value) of the amplitude or phase of the received signal between adjacent beams is obtained, and the incident direction of the reflected wave is obtained from this Δ / Σ value. It is. This method can be used with an FMCW radar, a pulse Doppler radar, or a radar apparatus using another method.
隣接するビームパターンの組み合わせ方式としては、異なる時間帯に放射したビームパターン間で△／Σ値を算出するシーケンシャルロービング方式や、複数の素子アレーを備えて同時に複数のビームパターンを放射し、同時刻のビームパターンを組み合わせて△／Σ値を算出するモノパルス方式が知られている。しかし、これらはいずれも、１つのビームパターン内には１つの目標しか存在しないことを前提としており、目標同士が按近し、その結果として、１つのビームパターン内に複数の目標が存在することとなった場合には対応できない。 As a combination method of adjacent beam patterns, a sequential roving method that calculates Δ / Σ values between beam patterns radiated at different time zones, or a plurality of element arrays that emit multiple beam patterns at the same time. A monopulse method is known in which Δ / Σ values are calculated by combining these beam patterns. However, all of these assume that there is only one target in one beam pattern, and the targets are close to each other, and as a result, there are multiple targets in one beam pattern. When it becomes, it cannot respond.
以上の動作原理を踏まえて、次にレーダ装置２の各構成要素の作用とともに、レーダ装置２の動作を具体的に説明する。また、以下の説明では、より具体的にレーダ装置２の動作を説明するために、自動車１の前方を走行する複数の自動車の動作を測定する場合を想定する。図４は、そのような状況を示す図である。実際の道路においては、対向車線などにより、車線は通常複数存在する。したがってレーダ装置２は、異なる車線に跨って存在する複数の車両にビームを照射することとなり、それぞれの物体から反射波が戻ってくる。そのような場合における動作を説明するために、図４の例では、車線１０１、１０２、１０３からなる３つの車線がある。車線１０１には車両１０４が、車線１０２には車両１０５が、そして車線１０３には車両１０６が、自動車１の前方およそ１００〜１５０ｍ付近を同じ方向に走行しているものとする。
Based on the above operation principle, the operation of the radar apparatus 2 will be specifically described along with the operation of each component of the radar apparatus 2. Moreover, in the following description, in order to describe the operation of the radar device 2 more specifically, it is assumed that the operations of a plurality of automobiles traveling in front of the
まずレーダ装置２において、ＶＣＯ１１が発生したアップフェーズとダウンフェーズからなる基準信号を送信器１２で増幅し、アンテナ１３によって車両１０４、１０５、１０６に放射する。ここでアンテナ１３は、アンテナ駆動器１５によって、ビームの放射方向が制御され、また制御器１０によって送信するように設定されている。その結果、アンテナ１３は、図４に示すビーム１５１、ビーム１５２、ビーム１５３等を順次放射し、車両１０４、１０５、１０６をビームパターン内に捉える。
First, in the radar device 2, a reference signal composed of an up phase and a down phase generated by the VCO 11 is amplified by the
△／Σ値を算出して目標の存在する方向を求める方法の説明ですでに述べたとおり、目標の方向を正しく取得するには、各ビームに目標が１つずつ存在することが前提となる。しかしながら、車載レーダの場合、自動車に搭載するという制約を満たすため、搭載可能なアンテナのサイズには制約がある。そのため、あまりビーム幅を狭くすることができない。車線の幅が４．５ｍ程度であるとして、１００〜１５０ｍ付近を並走している車両を別々のビームで捕捉するために必要となる分解能βを計算してみよう。仮に車両までの距離を１００ｍとすると、θは
ｔａｎθ≦４．５／１００＝０．０４５ （３）
を満たす必要がある。θが十分小さい場合はθ≒ｔａｎθと近似でき、θはせいぜい０．０４５となる。単位をｒａｄｉａｎからｄｅｇに変換すると、θ［deg］＝０．０４５×１８０／π≒２．５８°となる。このような極めて狭いビーム幅を車載レーダが実現することは一般に困難である。
As already described in the description of the method for calculating the Δ / Σ value to determine the direction in which the target exists, in order to correctly acquire the target direction, it is assumed that there is one target for each beam. . However, in the case of an on-vehicle radar, the size of an antenna that can be mounted is limited in order to satisfy the limitation of being mounted on a vehicle. For this reason, the beam width cannot be made too narrow. Assuming that the width of the lane is about 4.5 m, let's calculate the resolution β required to capture a vehicle running in the vicinity of 100 to 150 m with separate beams. If the distance to the vehicle is 100 m, θ is tan θ ≦ 4.5 / 100 = 0.045 (3)
It is necessary to satisfy. When θ is sufficiently small, it can be approximated as θ≈tan θ, and θ is 0.045 at most. When the unit is converted from radian to deg, θ [deg] = 0.045 × 180 / π≈2.58 °. It is generally difficult for an on-vehicle radar to realize such an extremely narrow beam width.
その結果、実際の使用環境では同一ビーム内に複数の目標が含まれてしまうことが頻繁に生ずる。ところが、このような事態が生ずると、目標の方向や位置を正しく捉えることができなくなる。このように適切に目標位置を分離できない、という問題は、車載レーダシステムを用いた主要なアプリケーションシステムの使い勝手に直接的に影響する。すなわち、車載レーダによって他車の状況を検知し、オートクルーズや自動ブレーキングを行うシステムを高速道路で用いた場合、１００ｍ前方の自車線を走っている車両が急ブレーキをかけたときには、自車においても何らかの対応が必要となる。しかし、適切な分解能を有するアンテナを搭載しない場合には、隣の車線を走っている車両が急ブレーキをかけた場合にも、自車線と同じ対応をすることになりかねないのである。
As a result, in an actual use environment, a plurality of targets are frequently included in the same beam. However, when such a situation occurs, it becomes impossible to correctly capture the direction and position of the target. Such a problem that the target position cannot be appropriately separated directly affects the usability of the main application system using the in-vehicle radar system. In other words, when a system that detects the situation of other vehicles using an on-vehicle radar and performs auto-cruise or automatic braking is used on a highway, when a vehicle running in its
図４の例においても、車両１０４は、互いに隣接するビーム１５１と１５２のビームパターンの重なり付近を走行している。一方、車両１０５と１０６はどちらもビーム１５３のビームパターン内を走行している。このような状況は現実には極めて頻繁に生ずる。
Also in the example of FIG. 4, the
アンテナ１３が放射したビーム１５１、ビーム１５２、ビーム１５３等のビームは、車両１０４〜１０６に反射され、再びアンテナ１３に到来する。アンテナ１３は、これらの反射波を順次受信して、受信波を受信器１６に出力する。受信器１６は、ＶＣＯ１１における基準信号と受信波とを混合（mixing）し、ビート信号を生成する。ここで、ＶＣＯ１１は連続的に周波数を上昇または下降させていて、また送信波が外部目標に到来し、そこで反射されアンテナ１３に戻ってくるまでの間に、ある程度の時間が経過しているので、基準信号の周波数は受信波が送信波として放射されたときの周波数とは異なっている。さらに受信波は外部目標に反射された際に、外部目標が移動しているためにドップラー効果が生じ、その結果周波数のずれが生じている。したがって受信器１６で生成されるビート信号は、送信波を放射してから受信波として戻ってくるまでの経過時間や外部目標の移動速度などの情報を含んだものとなっている。これらは後に周波数解析によって抽出されることになる。
さらに受信器１６は、ビート信号を以後の信号処理で処理可能とするためにＡ／Ｄ変換し、ディジタル信号による受信信号を信号処理器１７に出力する。
Further, the
次に信号処理器１７の動作について説明する。図５は信号処理器１７の動作を示すフローチャートである。図のステップＳ１０１において、周波数分析器２１は、受信信号に対して例えば高速フーリエ変換などを施してスペクトル分析し、周波数成分を抽出する。なお、周波数分析器２１は、周波数成分とともに、周波数スペクトルがピークとなる受信信号の振幅をも出力する。続いてこれらのビート信号周波数成分と受信信号の振幅は、一定期間、少なくともアップフェーズとダウンフェーズの区間を一回ずつ経過するだけの期間、周波数記憶器２２によって記憶される。そしてステップＳ１０２において、制御器１０はアップフェーズとダウンフェーズの一つの対が経過すると、アップフェーズ・ダウンフェーズ連結器２３に制御信号を送出することでアップフェーズ・ダウンフェーズ連結器２３を活性化させる。その結果、アップフェーズ・ダウンフェーズ連結器２３は、一組のアップフェーズとダウンフェーズからなる区間が経過した時点で、周波数記憶器２２によって記憶されているアップフェーズのビート信号とダウンフェーズのビート億号との対を形成する。
Next, the operation of the
次にステップＳ１０３において、方位演算器２５は、アップフェーズ・ダウンフェーズ連結器２３により形成されたアップフェーズとダウンフェーズのビート信号の対の受信信号の振幅を周波数記憶器２２から読み込むとともに、隣接するビーム間で受信信号の振幅の差（△値）と和（Σ値）を求め、その比（△／Σ値）を算出する。そして方位演算器２５は、△／Σ値から目標の方向を算出する。この計算は次のように行われる。
Next, in step S103, the
すなわち、隣接する２つのビームについての受信信号において、目標の方向に起因する誤差電圧とは、これら両ビームの受信信号の振幅の差（△）を振幅の和（Σ）で除した値で表される。すなわちと＝△／Σの関係が成立する。そして、アンテナ１３θａとすれば、目標の方向をθ０は
θ０＝θａ＋ε （４）
で与えられる。方位演算器２５は式（４）によって、△／Σ値からθ０を求める。
That is, in the received signals for two adjacent beams, the error voltage due to the target direction is expressed by a value obtained by dividing the difference (Δ) in amplitude between the received signals of these two beams by the sum of amplitudes (Σ). Is done. That is, the relationship of = Δ / Σ is established. If the antenna 13θa is assumed, the target direction θ 0 is θ 0 = θ a + ε (4)
Given in. The
方位演算器２５の処理に続いて、あるいは、方位演算器２５の動作と並行して、ステップＳ１０４において、相対距離・速度演算器２４は、周波数記憶器２２によって記憶されているアップフェーズのビート信号の周波数Ｕとダウンフェーズのビート信号の周披数Ｄとから、式（１）と式（２）を用いて、外部目標（車両１０４、１０５、１０６など）の相対速度と相対距離とを求める。そしてステップＳ１０５において、位置・速度演算器２６は、方位演算器２５が算出した方位と、相対距離・速度演算器２４が算出した相対速度と相対距離から、目標の地表座標系における位置と速度とを算出する。
Following the processing of the
（外部目標毎の追尾処理）
次にステップＳ１０６において、目標追尾フィルタ２７が実行する追尾フィルタに観測値を供給する。目標追尾フィルタ２７は、一定期間毎に観測値から平滑値を算出するループ演算を行っている。そこで、以下に目標追尾フィルタ２７が実行する追尾フィルタについて説明する。
(Tracking process for each external target)
Next, in step S106, the observation value is supplied to the tracking filter executed by the
図６は、目標追尾フィルタ２７が実行する追尾フィルタを表すフローチャートである。なお、このフローチャートが表す追尾処理は、一つの外部目標のみを取り扱うものである。複数の外部目標が存在する場合は、各外部目標についてそれぞれ追尾処理が行われる。まず、この追尾処理に先立て、ステップＳ１０６で供給された観測値が既存の追尾処理を行っている外部目標のいずれかのものかどうかを判定し、どの外部目標のものでもない場合に、新たな外部目標が観測されたと判断し、新たな追尾処理を開始する。
FIG. 6 is a flowchart showing the tracking filter executed by the
（初期処理）
まずステップＳ２０１において、追尾処理の初期処理としてＳ１０８で供給された観測値を平滑値とする。そして、定常処理のステップＳ２０６に進む。続いてステップＳ２０７に進み、次回サンプル時の到来を待機し、到来とともにステヅプＳ２０２に進む。ステップＳ２０２、Ｓ２０６、Ｓ２０７の処理については後述する。
(Initial processing)
First, in step S201, the observation value supplied in S108 is set as a smooth value as an initial process of the tracking process. And it progresses to step S206 of a steady process. Subsequently, the process proceeds to step S207, waits for the arrival of the next sample, and proceeds to step S202 upon arrival. Steps S202, S206, and S207 will be described later.
（定常処理）
ステップＳ２０２において、前回サンプル値の平滑値に基づいて今回サンプル値の予測値を算出する。ｋ回目のサンカレを今回サンカレとして、ｘ成分平滑値をｘｓ（ｋ）、ｙ成分平滑値をｙｐ（ｋ）、速度成分平滑値をｖｓ（ｋ）、前回サンプル時（ｋ−１回目のサンプル）からの経過時間をＴとし、ｘ成分にαフィルタ、ｙ成分にα−βフィルタを適用するものとすると、ｘ成分予測値ｘｐ（ｋ）、ｙ成分予測値ｙｐ（ｋ）、速度成分予測値ｖｐ（ｋ）は、例えば次式によって与えられる。
ｘｐ（ｋ）＝ｘｓ（ｋ−１） （５）
ｙｐ（ｋ）＝ｙｓ（ｋ−１）＋ｖｓ（ｋ−１）・Ｔ （６）
ｖｐ（ｋ）＝ｖｓ（ｋ−１） （７）
(Steady processing)
In step S202, the predicted value of the current sample value is calculated based on the smooth value of the previous sample value. The kth sample is the current sample, the x component smooth value is xs (k), the y component smooth value is yp (k), the velocity component smooth value is vs (k), and the previous sample (k-1 sample) Assuming that the elapsed time from T is T and an α filter is applied to the x component and an α-β filter is applied to the y component, the x component predicted value xp (k), the y component predicted value yp (k), and the velocity component predicted value For example, vp (k) is given by the following equation.
xp (k) = xs (k-1) (5)
yp (k) = ys (k-1) + vs (k-1) .T (6)
vp (k) = vs (k-1) (7)
続いて、ステップＳ２０３において、ステップＳ１０６における位置・速度演算器２６による新たな観測値の供給を受ける。ここで、一般にレーダ装置を通じて取得した観測値にはノイズが乗りやすいため、観測値そのものを入力データとして採用することはまれである。そこで、観測値そのものでなく、ノイズの影響を小さくした平滑値を算出して、レーダ装置からのデータを利用する他のシステムに供給することがフィルタの目的の一つとなや。フィルタはこのような目的を有しているので、得られた観測値を無条件に採用することはせず、相関処理と呼ばれる条件判定を行ってから観測値の採否を決定することが多い。このような条件判定演算が相関処理である。
Subsequently, in step S203, a new observation value is supplied from the position /
そして今回の観測値を受け入れるかどうかを決定する条件をゲートと呼んでおり、前回サンプルの平滑値と予測値、前回サンプルからの経過時間などに基づいて動的に決定されることが多い。 The condition for determining whether or not to accept the current observed value is called a gate, and is often dynamically determined based on the smoothed value and predicted value of the previous sample, the elapsed time from the previous sample, and the like.
レーダ装置２では、複数の車両を観測する場合に、それぞれの車両のゲートが重なってしまうと、各ゲート間で観洩雌の取り合いが発生し、本来の追尾処理ではない他の追尾処理の方に観測値が奪われてしまう。そこで、このような事態を避けるために、各外部目標間でゲートが重ならないようにしなければならない。 In the radar apparatus 2, when a plurality of vehicles are observed, if the gates of the respective vehicles overlap with each other, there is a contact between the gates, and other tracking processing that is not the original tracking processing occurs. Observed values are lost. Therefore, in order to avoid such a situation, the gates must not overlap between the external targets.
ところがそうすると、ゲートが必要以上に狭くなり、本来追尾処理で拾わなければならない観測値を棄却してしまうことも発生してくる。そこでレーダ装置２では、外部目標ごとの追尾処理と同時に、外部目標同士が接近し、ゲートが重なってしまって、正しく相関処理が行えない場合に、クラスタを形成して対処することとしている。これについては後述する。 However, if it does so, the gate becomes narrower than necessary, and the observation value that must be picked up by the tracking process may be rejected. Therefore, in the radar apparatus 2, simultaneously with the tracking process for each external target, when the external targets approach each other and the gates overlap each other and the correlation process cannot be performed correctly, a cluster is formed to cope with the problem. This will be described later.
ここでは、第１段階として観測値ｘ０（ｋ）、ｙ０（ｋ）、Ｖ０（ｋ）が
｜ｘｓ（ｋ−１）−ｘｏ（ｋ）｜＜ｄｘ （８）
｜ｙｐ（ｋ）−ｙ０（ｋ）｜＜ｄｙ （９）
｜ｖｓ（ｋ−１）−ｖｏ（ｋ）｜＜ｄｖ （１０）
を満たす場合に、観測値を採用し、さらに第１段階で相関が取れなかった車両について、さらにゲートを広げ、
｜ｘｓ（ｋ−１）−ｘｏ（ｋ）｜＜ｄｘ’ （１１）
｜ｙｐ（ｋ）−ｙｏ（ｋ）ｌ＜ｄｙ’ （１２）
｜ｖｓ（ｋ−１）−ｖｏ（ｋ）｜＜ｄｖ’ （１３）
を満たす場合に、観測値を採用することとする。なお、式（８）から式（１３）までにおいて、ｄｘ、ｄｙ、ｄｖ、ｄｘ’，ｄｙ’、ｄｖ’は定数であり、ｄｘ’＝ｄｘ＋△ｄｘ、ｄｙ’＝ｄｙ＋△ｄｙ、ｄｖ’＝ｄｖ＋△ｄｖ（△ｄｘ、△ｄｙ、△ｄｖはそれぞれ正の値をとる定数）の関係にある。
Here, as the first stage, the observation values x 0 (k), y 0 (k), and V 0 (k) are | xs (k−1) −xo (k) | <dx (8).
| Yp (k) −y 0 (k) | <dy (9)
| Vs (k−1) −vo (k) | <dv (10)
If the vehicle is not correlated in the first stage, the gate is further expanded.
| Xs (k−1) −xo (k) | <dx ′ (11)
Yp (k) -yo (k) l <dy '(12)
| Vs (k−1) −vo (k) | <dv ′ (13)
Observed values will be adopted when the above is satisfied. In Expressions (8) to (13), dx, dy, dv, dx ′, dy ′, and dv ′ are constants, and dx ′ = dx + Δdx, dy ′ = dy + Δdy, dv ′ = There is a relationship of dv + Δdv (Δdx, Δdy, Δdv are constants each having a positive value).
次にステップＳ２０４において、今回のサンプル時の予測値と、相関処理によって得られた観測値とから、平滑値を算出する。ここで、平滑値を算出する上で、観測値が関与する度合いを決定する係数をゲインと呼ぶ。具体的には、例えばαｘをｘ成分のゲイン、αｙをｙ成分のゲインとして、ｘ成分平滑値ｘｓ（ｋ）、ｙ成分平滑値ｙｐ（ｋ）、速度成分平滑値ｖｓ（ｋ）を次のように算出する。
ｘｓ＝ｘｐ（ｋ）＋αｘ［ｘｏ（ｋ）−ｘｐ（ｋ）］ （１４）
ｙｓ＝ｙｐ（ｋ）＋αｙ［ｙｏ（ｋ）−ｙｐ（ｋ）］ （１５）
ｖｓ（ｋ）＝ｖｏ（ｋ） （１６）
Next, in step S204, a smooth value is calculated from the predicted value at the time of this sampling and the observed value obtained by the correlation process. Here, in calculating a smooth value, a coefficient that determines the degree to which an observed value is involved is called a gain. Specifically, for example, αx is the gain of the x component, αy is the gain of the y component, and the x component smoothed value xs (k), the y component smoothed value yp (k), and the velocity component smoothed value vs (k) are Calculate as follows.
xs = xp (k) + αx [xo (k) −xp (k)] (14)
ys = yp (k) + αy [yo (k) −yp (k)] (15)
vs (k) = vo (k) (16)
ゲインの大きさによって、平滑値におけるノイズの影響の大小が決定される。ゲインを小さくすると、平滑値に対する観測値の寄与が小さくなるので、平滑値はノイズの影響を受けなくなる。しかしながら、平滑値は現実の値である観測値とは遊離したものとなる。その結果、例えば外部目標が予想外の動きをした場合に、平滑値は追従できなくなるという問題がある。 The magnitude of the influence of noise in the smooth value is determined by the magnitude of the gain. When the gain is reduced, the contribution of the observed value to the smooth value is reduced, so that the smooth value is not affected by noise. However, the smooth value is separated from the observed value which is an actual value. As a result, there is a problem that, for example, when the external target moves unexpectedly, the smooth value cannot follow.
一方、ゲインを大きくすると、外部目標の動きに対する平滑値の追徴性が向上する。ＳＮ比の高い測定環境であれば、ゲインをなるべく大きな値とした方が平滑値の精度も向上する。レーダ装置２の場合では、外部目標の間の相対的な位置関係によって、ゲインの大小を決定する必要がある。特に、ゲートが重なってしまい、観測値に信頼性がなくなった場合は、ゲインの大小のみではもはや追いつかなくなる。 On the other hand, when the gain is increased, the smoothness tracking performance with respect to the movement of the external target is improved. In a measurement environment with a high S / N ratio, the accuracy of the smooth value is improved by setting the gain as large as possible. In the case of the radar apparatus 2, it is necessary to determine the magnitude of the gain based on the relative positional relationship between the external targets. In particular, when the gates overlap and the observation value becomes unreliable, it can no longer catch up with the magnitude of the gain alone.
続いてステップＳ２０５において、予測値、観測値、平滑値のすべてが観測域内にあるかどうかを判定する。これらのすべてが観測域内にある場合は、追尾処理を維持することができるので、ステップＳ２０６に進む（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）。また予測値、観測値、平滑値のいずれかが観測域を逸脱した場合は、追尾処理を維持することができないので、追尾処理を終了する（ステップＳ２０５：Ｎｏ）。 Subsequently, in step S205, it is determined whether all of the predicted value, the observed value, and the smooth value are within the observation area. If all of these are within the observation area, the tracking process can be maintained, and thus the process proceeds to step S206 (step S205: Yes). If any one of the predicted value, the observed value, and the smooth value deviates from the observation area, the tracking process cannot be maintained, and the tracking process is terminated (step S205: No).
ステップＳ２０６では、ステップＳ２０４で算出した平滑値を追尾情報記憶器２８に記憶させる。これらは次回サンプル時までに外部目標単位で記憶される。続いてステップＳ２０７において、次回サンプル時の到来を待機し、到来とともにステップＳ２０２から次回サンプルの処理を行う。以上が、目標追尾フィルタ２７における追尾処理である。
In step S206, the smoothing value calculated in step S204 is stored in the tracking
続いてＳ１０７において、クラスタ形成器２９は、追尾情報記憶器２８が記憶している追尾結果を読み出す。そして、外部目標（車両１０４、１０５、１０６など）の中から、それらの位置と速度などの運動諸元の予測値と平滑値などが所定の条件を満たすものを抽出し、この所定の条件を満た外部目標からクラスタを形成する。そこで、次にクラスタ形成処理の詳細を説明する。
Subsequently, in S <b> 107, the cluster former 29 reads the tracking result stored in the tracking
（クラスタ形成処理）
ステップＳ３０３において、Ｎ番目の組み合わせの外部目標間の距離を算出する。ここでは距離値として、例えばユークリッド距離を用いる。しかし、その他にもシティブロック距離やマハラノビス距離を用いるようにしてもよい。 In step S303, the distance between the external targets of the Nth combination is calculated. Here, for example, the Euclidean distance is used as the distance value. However, other city block distances or Mahalanobis distances may be used.
ステップＳ３０４において、Ｎ番目の組み合わせにおける外部目標間の距離が所定の閾値以下か否かを判定する。外部目標間の距離が所定の閾値以下であれば、両外部目標は同一のクラスタに所属させることになる。この場合は、ステップＳ３０５に進む（ステップＳ３０４：Ｙｅｓ）。ここで、所定の閾値は定数としてもよいが、例えはＴＨを定数とし、目標追尾フィルタ２７に各目標間の距離の予測値を算出させ、さらに各目標間の距離の予測値の分散ρｐｉ（ｉ番目の目標の分散）に基づいて、例えば式（１７）を用いて閾値を算出するようにしてもよい。
In step S304, it is determined whether the distance between the external targets in the Nth combination is equal to or smaller than a predetermined threshold value. If the distance between the external targets is less than or equal to a predetermined threshold, both external targets belong to the same cluster. In this case, the process proceeds to step S305 (step S304: Yes). Here, the predetermined threshold may be a constant. For example, TH is a constant, and the
上式において、ｋはｋ回目のサンプルにおける閾値であることを示す。またＭは目標の総数である。目標の位置の予測値の分散が大きい場合は、方向観測精度が悪いと考えられ、距離の予測値が大きくても、実際には目標が近接している場合も考えられる。そこで、式（１７）のように閾値を決定することで、方向の観測精度が悪い場合にも、適切にクラスタの形成を行うことができる。 In the above equation, k indicates a threshold value in the k-th sample. M is the total number of targets. When the variance of the predicted values of the target position is large, it is considered that the direction observation accuracy is poor, and even if the predicted value of the distance is large, the target may actually be close. Therefore, by determining the threshold value as in Expression (17), it is possible to appropriately form a cluster even when the direction observation accuracy is poor.
また所定の閾値以下とはならない場合には、ステップＳ３１０に進むが（ステップＳ３０４：Ｎｏ）、この場合の処理については後述する。 If it is not less than the predetermined threshold value, the process proceeds to step S310 (step S304: No), and the process in this case will be described later.
ステップＳ３０５において、Ｎ番目の組み合わせの外部目標がすでにいずれかのクラスタに属しているかどうかを判定する。一方の外部目標がいずれかのクラスタに属している場合は、他方の外部目標も同じクラスタに所属させる必要があるので、そのための処理を行う。この場合には、ステップＳ３０６に進む（ステップＳ３０５；Ｙｅｓ）。ステップＳ３０６では、さらに両方の外部目標ともクラスタに属していて、それらのクラスタが異なっているかどうかを判定する。異なっている場合には、ステップＳ３０７に進み（ステップ２０６）、ステップＳ３０７において両クラスタを１つのクラスタに併合する。距離値が一定値以下となる外部目標が、異なるクラスタに所属することは許されないからである。その後、ステップＳ３１０に進む。 In step S305, it is determined whether the Nth combination of external targets already belongs to any cluster. If one external target belongs to one of the clusters, the other external target must also belong to the same cluster, and processing for that is performed. In this case, the process proceeds to step S306 (step S305; Yes). In step S306, it is further determined whether both external targets belong to the cluster and the clusters are different. If they are different, the process proceeds to step S307 (step 206), and both clusters are merged into one cluster in step S307. This is because an external target whose distance value is equal to or less than a certain value is not allowed to belong to a different cluster. Thereafter, the process proceeds to step S310.
これに対して、一方の外部目標がまだクラスタに属していない場合、あるいは両方の外部目標が同じくラスタに属している場合は、ステップＳ３０８に進む（ステップＳ３０６：Ｎｏ）。ステップＳ３０８において、一方の外部目標がいずれのクラスタにも属していない場合は、その外部目標を他方の外部目標が所属するクラスタに所属させる。その後、ステップＳ３１０に進む。 On the other hand, if one external target does not yet belong to the cluster, or if both external targets belong to the same raster, the process proceeds to step S308 (No in step S306). In step S308, if one external target does not belong to any cluster, the external target belongs to the cluster to which the other external target belongs. Thereafter, the process proceeds to step S310.
またステップＳ３０５において、両外部目標ともどのクラスタにもまだ属していない場合には、ステップＳ３０９に進む（ステップＳ３０５：Ｎｏ）。この場合には、ステップＳ３０９において、新たなクラスタを形成し、両方の外部目標をこの新しいクラスタに所属させる。その後ステップＳ３１０に進む。 In step S305, if both external targets do not yet belong to any cluster, the process proceeds to step S309 (step S305: No). In this case, in step S309, a new cluster is formed and both external targets belong to this new cluster. Thereafter, the process proceeds to step S310.
ステップＳ３１０において、カウンタ変数Ｎに１を加える。そしてステップＳ３１１において、Ｎが外部目標の組み合わせ総数以下かどうかを判定する。組み合わせ総数以下である場合には、ステップＳ３０３に戻り（ステップＳ３１１：Ｙｅｓ）、次の組み合わせについて、同様の処理を繰り返す。また、Ｎが組み合わせ総数以上である場合には、クラスタ形成処理を終了する。 In step S310, 1 is added to the counter variable N. In step S311, it is determined whether N is equal to or less than the total number of combinations of external targets. If it is equal to or less than the total number of combinations, the process returns to step S303 (step S311: Yes), and the same processing is repeated for the next combination. If N is equal to or greater than the total number of combinations, the cluster formation process is terminated.
なお、以上説明したクラスタ形成処理では、距離に基づいて外部目標の分布を決定し、クラスタを形成したが、この他にも、外部目標の予測値の分散を表す予測誤差共分散行列に基づいて、上記の閾値を適応的に変化させてもよい。 In the cluster forming process described above, the distribution of the external target is determined based on the distance and the cluster is formed. In addition to this, based on the prediction error covariance matrix that represents the variance of the predicted value of the external target. The threshold value may be adaptively changed.
また、上記では、まだ一つもクラスタが形成されていない状態から、すべての外部目標をいずれかのクラスタに所属させることを仮定してクラスタを形成する方法を説明した。しかし、以前の観測値や平滑値に基づいてすでにクラスタが形成されている場合は、既存のクラスタを基礎として、変化分についてクラスタの構成を変えるようにしてもよい。 In the above description, the method of forming a cluster has been described on the assumption that all external targets belong to one of the clusters from the state where no cluster has been formed yet. However, when a cluster has already been formed based on the previous observed value or smooth value, the configuration of the cluster may be changed for the change based on the existing cluster.
また、たった一つの外部目標だけが所属するクラスタについては、クラスタの所属を解除するようにする。このような外部目標は他の外部目標と十分に離れているので、ステップＳ１０３において算出された方向の観測値の信頼性が高いと考えられるからである。 In addition, for a cluster to which only one external target belongs, the cluster affiliation is canceled. This is because such an external target is sufficiently distant from other external targets, and thus the observation value in the direction calculated in step S103 is considered to be highly reliable.
次に、ステップＳ１０８において、クラスタ内目標追尾フィルタ３０がクラスタ毎にクラスタ内の追尾処理を行う。そして、ステップＳ１０８において追尾情報記憶器２８に記憶させた各外部目標の追尾処理結果をクラスタ内の追尾処理結果で上書きすることで記憶させる。このようにすることで、クラスタに属している外部目標の追尾結果については、クラスタ追尾フィルタの処理結果が採用されまたクラスタに属していない外部目標の追尾結果については、単体の追尾フィルタの処理結果が採用されることになる。
Next, in step S108, the intra-cluster
クラスタ内追尾フィルタ３０の処理は、目標追尾フィルタ２７と比べて、ゲートの設定部分が異なっている。すなわち目標追尾フィルタ２７のステップＳ２０３における相関処理の説明で述べたように、クラスタに所属するような目標は、他の目標とゲートが重なってしまっており、その結果、それぞれの航跡を分離して扱うことができない。
The processing of the
そこでクラスタ内追尾フィルタ３０が用いるゲートについて、次に説明する。図８は、クラスタ内に存在する２つの目標１０７と１０８のゲート（各目標単体の追尾処理で使用されるゲート）が重なっている様子を示す図である。矩形１１０（以降、ゲート１１０と呼ぶ）は目標１０７の単体追尾処理で使用するゲート領域を示すものである。また矩形１１１（以降、ゲート１１１と呼ぶ）は目標１０８の単体追尾処理で使用するゲート領域を示すものである。矩形１１２は、矩形１１０と矩形１１１の重なった領域である。
The gate used by the
矩形１１１に何らかの観測値が存在する場合、ゲート１１０によって相関させるべきか、ゲート１１１によって相関させるべきか判断することができない。そこでクラスタ内追尾フィルタ３０は、目標１０７と１０８について図９に示すようなゲートを新たに設定する。図において、点１１３は目標１０７と１０８の中点である。また矩形１１４は目標１０７のゲートを示す領域であり（以後、ゲート１１４と呼ぶ）、矩形１１５は目標１０８のゲートを示す領域である（以後、ゲート１１５と呼ぶ）。図から明らかなように、ゲート１１０とゲート１１１が重なっていた領域を、中点１１３で分割することによって、両目標のゲートの大早さを調整し、観測値の取り合いを回避するようにしている。
If any observation value exists in the
そこで、目標１０７のｋサンプル目のｘ成分位置の平滑値をｘｓ，１０７（ｋ）、観測値をｘｏ，１０７（ｋ）、目標１０８のｋサンプル目のｘ成分位置の平滑値をｘｓ，１０８（ｋ）、観測値をｘｏ，１０８（ｋ）のように表すこととすると、目標１０７のゲート１１０は次式（式（１１））で与えられていた。
｜ｘｓ，１０７（ｋ−１）−ｘｏ，１０７（ｋ）｜＜ｄｘ （１８）
よって
ｘｓ，１０７（ｋ−１）−ｄｘ＜ｘｏ，１０７（ｋ）＜ｘｓ，１０７（ｋ−１）＋ｄｘ （１９）
がゲート１１０であった。
Accordingly, the smooth value of the x component position of the k sample of the
| Xs, 107 (k−1) −xo, 107 (k) | <dx (18)
Therefore, xs, 107 (k−1) −dx <xo, 107 (k) <xs, 107 (k−1) + dx (19)
Was the
さらに目標１０８については、ゲート１１１は次式（式（１２））で与えられていた。
ｘｓ，１０８（ｋ−１）−ｄｘ＜ｘｏ，１０８（ｋ）＜ｘｓ，１０８（ｋ−１）＋ｄｘ （２０）
ここでｘｏ，１０７（ｋ）＜ｘｏ，１０８（ｋ）とした場合、ゲート１１４は、
ｘｓ，１０７（ｋ−１）−ｄｘ＜ｘｏ，１０７（ｋ）＜（ｘｏ，１０７（ｋ）＋ｘｏ，１０８（ｋ））／２ （２１）
また、ゲート１１５は、
（ｘｏ，１０７（ｋ）＋ｘｏ，１０８（ｋ））／２＜ｘ０，１０８（ｋ）＜ｘｓ，１０８（ｋ−１）＋ｄｘ （２２）
となる。
Further, for the
xs, 108 (k-1) -dx <xo, 108 (k) <xs, 108 (k-1) + dx (20)
Here, when xo, 107 (k) <xo, 108 (k), the
xs, 107 (k−1) −dx <xo, 107 (k) <(xo, 107 (k) + xo, 108 (k)) / 2 (21)
The
(Xo, 107 (k) + xo, 108 (k)) / 2 <x0, 108 (k) <xs, 108 (k-1) + dx (22)
It becomes.
上記において、目標が２個であるため、両者の中点でゲートを分割することとしたが、目標が３個以上の場合は、各目標から定められる重心で各ゲートを分割するようにすればよい。なお、以下において、重心という語は、各目標を頂点とする多角形を想定し、その重心となる点を指すものとする。 In the above, since there are two targets, it was decided to divide the gate at the midpoint of both. However, if there are three or more targets, if each gate is divided at the center of gravity determined from each target Good. In the following description, the term “centroid” refers to a point that is the center of gravity assuming a polygon having each target as a vertex.
また必ずしも中点や重心でゲートを分割する必要はなく、例えば図１０に示すように中点や重心の周囲に一定の緩衝領域を設け、この領域をどのゲートにも含まないようにしてもよい。このようにすることで、方位演算器２５でビームパターンと目標との位置関係から、目標の中点付近に発生することがある偽像をゲートに含まないようにすることができる。
Further, it is not always necessary to divide the gate at the midpoint or the center of gravity. For example, as shown in FIG. 10, a fixed buffer area may be provided around the midpoint or the center of gravity, and this area may not be included in any gate. . By doing so, the
以上から明らかなように、この発明の実施の形態１のレーダ装置では、互いに近接した目標とそうでない目標とで異なるゲートを設定してそれぞれの追尾処理を行うようにした。これによって、これまでのレーダ装置の利点を生かしつつ、さらにこれまでのレーダ装置では計測が困難であった互いに近接した目標に対する計測の精度を改善することができる。 As is apparent from the above, in the radar apparatus according to the first embodiment of the present invention, different gates are set for the targets close to each other and the targets that are not close to each other, and the respective tracking processes are performed. As a result, while taking advantage of the conventional radar apparatus, it is possible to improve the measurement accuracy for targets close to each other, which has been difficult to measure with the conventional radar apparatus.
なお、この発明の実施の形態１を具体的に説明するために、レーダ装置２を車載レーダ、特にＦＭＣＷレーダ装置として構成した。しかし、車載レーダ以外の用途においても、ビームパターン内に複数の目標が含まれる場合に、この発明を適用することができることはいうまでもない。またこの発明が特徴を奏するには、距離と速度、方向を取得できるレーダ方式であれば十分である。よってパルスドップラーレーダ装置など他のレーダ方式においてもこの発明を適用することができる。
In order to specifically describe
実施の形態２．
実施の形態１では、互いに近接する目標同士からクラスタを形成し、クラスタに所属する目標と所属しない目標とでは、異なるフィルタを設定することとした。さらに観測対象となる目標が互いに近接していて、さらに等速並行運動をする場合には、クラスタを一つの目標に見立てて追尾処理を行うようにしてもよい。この発明の実施の形態２によるレーダ装置は、このような特徴を有するものである。
Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, clusters are formed from targets that are close to each other, and different filters are set for targets that belong to the cluster and targets that do not belong. Further, when the targets to be observed are close to each other and perform parallel motion at a constant speed, the tracking process may be performed with the cluster as one target. The radar apparatus according to Embodiment 2 of the present invention has such features.
この発明の実施の形態２によるレーダ装置の全体構成は、実施の形態１と同様に図１、図２のブロック図によって示され、実施の形態１と同一の符号を付した構成要素は実施の形態１の相当部位と同様であるので、説明を省略する。また信号処理器１７の詳細な構成は、図１１のブロック図によって示される。
The entire configuration of the radar apparatus according to the second embodiment of the present invention is shown in the block diagrams of FIGS. 1 and 2 as in the first embodiment, and the components denoted by the same reference numerals as those in the first embodiment are the same as those in the first embodiment. Since it is the same as the corresponding portion of the first embodiment, the description thereof is omitted. The detailed configuration of the
図１１において、クラスタパラメータ推定部３１は、クラスタが一つの運動目標と見立てられる場合に、方位演算器２５からクラスタの運動諸元を推定する部位である。クラスタ情報記憶部３２はクラスタパラメータ推定部３１が算出したクラスタの運動諸元を記憶する回路または素子、さらにはハードディスク装置などの記憶媒体を用いた機器によって構成されている。クラスタ解除部３３は、各目標がクラスタを構成する条件を満たさなくなった場合に、そのクラスタを解除する部位である。その他、図３と同一の符号を付した構成要素については、実施の形態１と同様であるので説明を省略する。
In FIG. 11, the cluster
次に、この発明の実施の形態２によるレーダ装置（図２におけるレーダ装置２）の動作について説明する。以下の説明においては、レーダ装置２の動作をより具体的に説明するために、図１２に示すように、車両１０４、１０５、１０６が自動車１の前方を走行している状況を想定する。車両１０４、１０５、１０６は、それぞれ各車線に沿ってほぼ等速運動しているものとする。このような状況は、交差点や信号のない高速道路その他の自動車専用道路での走行時にはしばしば発生する。なおその他、図１２において図４と同一の符号を付した構成要素については、図４と同様であるので説明を省略する。
Next, the operation of the radar apparatus (radar apparatus 2 in FIG. 2) according to Embodiment 2 of the present invention will be described. In the following description, in order to describe the operation of the radar apparatus 2 more specifically, it is assumed that the
図１２のような状況において、レーダ装置２は、実施の形態１と同様にＶＣＯ１１が発生した基準信号に基づいてビームを照射し、その反射波をＡ／Ｄ変換して信号処理器１７に受信信号を出力する。続いて信号処理器１７が受信信号を信号処理する。図１３はこの信号処理器１７の信号処理を表すフローチャートである。図において、図５と同一の符号を付したステップの処理は実施の形態１と同様であるので、説明を省略する。
In the situation as shown in FIG. 12, the radar apparatus 2 irradiates a beam based on the reference signal generated by the VCO 11 as in the first embodiment, A / D converts the reflected wave, and receives it by the
そうするとステップＳ１０１からステップＳ１０９までは、実施の形態１と同じである。この結果、位置・速度演算部２６が、各目標の観測値を算出し、さらに目標追尾フィルタ２７は、各目標の追尾処理を行い、その結果となる平滑値を追尾情報記憶器２８に記憶させる。そしてクラスタ形成器２９は、クラスタの形成を行う。ここでは、例えば車両１０４と１０５が互いに十分に近接しているものとし、これらの車両に基づくクラスタの形成を行ったものとする。
Then, steps S101 to S109 are the same as those in the first embodiment. As a result, the position /
ステップＳ４０１において、クラスタが存在する場合、このクラスタを一つの目標と見立てて、追尾処理を行う。図１４は、クラスタ内目標追尾フィルタ３０が行う追尾処理のフローチャートである。図のステップＳ５０１において、クラスタパラメータ推定部３１は、位置・速度演算器２６が算出した外部目標の位置と速度から、クラスタのパラメータを推定する。ここで得られたクラスタのパラメータをクラスタパラメータの平滑値の初期値とする。クラスタパラメータ推定部３１は、クラスタパラメータとしてクラスタの重心と、クラスタ内目標間の距離を用いることとし、次のようにしてこれらの値を算出する。
ここで、例としてＮ個の目標を含むクラスタを想定する。第ｑ番目（ｑ＝１，２，・・・，Ｎ）の目標（ＴＧＴｑと呼ぶ）の座標は（ｘｑ，ｙｑ）、速度はｖｑであるものとする。この場合、クラスタの重心座標（ｇｘ，ｇｙ）と重心速度ｇｖは、式（２３）と式（２４）で与えられる。
If a cluster exists in step S401, the tracking process is performed by regarding this cluster as one target. FIG. 14 is a flowchart of the tracking process performed by the intra-cluster
Here, as an example, a cluster including N targets is assumed. It is assumed that the coordinates of the q-th (q = 1, 2,..., N) target (referred to as TGTq) are (xq, yq) and the speed is vq. In this case, the center-of-gravity coordinates (gx, gy) and the center-of-gravity speed gv of the cluster are given by Expression (23) and Expression (24).
目標間の距離はスカラーではなく、ｘ座標成分とｙ座標成分からなるベクトルで与えることとする。そうすると、目標ＴＧＴｉと目標ＴＧＴｊとの距離は、ｘ座標成分をＷｘｉｊ、ｙ座標成分をＷｙｉｊとして、式（２５）と式（２６）で与えられる。
Ｗｘｉｊ＝ｘｉ−ｘｊ （２５）
Ｗｙｉｊ＝ｙｉ−ｙｊ （２６）
上記のような距離の定義方法の他に、重心ｇからのスカラー距離を距離値としてもよい。
The distance between targets is not a scalar, but is given by a vector consisting of an x-coordinate component and a y-coordinate component. Then, the distance between the target TGTi and the target TGTj is given by Expression (25) and Expression (26), where the x coordinate component is Wxij and the y coordinate component is Wyij.
Wxij = xi-xj (25)
Wyij = yi-yj (26)
In addition to the above distance defining method, a scalar distance from the center of gravity g may be used as the distance value.
続いて、ステップＳ５０６に進み、クラスタパラメータ推定部３１は、クラスタ情報記憶器３２にクラスタパラメータを記憶させる。次にステップＳ５０７において、次回サンプル時の到来まで待機し、次回サンプル時の到来とともに定常処理としてステップＳ５０２からの処理に進む。
Subsequently, the process proceeds to step S506, and the cluster
（定常処理）
ステップＳ５０２において、クラスタ内目標追尾フィルタ３０は、クラスタパラメータの予測値を算出する。重心のｘ成分座標の予測値ｇｘｐ（ｋ）、ｙ成分座標の予測値ｇｙｐ（ｋ）、速度の予測値ｇｖｐ（ｋ）（ｋはｋサンプル目の処理であることを示す）は、前回サンプルからの経過時間をＴ、重心のｘ成分座標の平滑値をｇｘｓ（ｋ）、ｙ成分座標の平滑値ｇｙｓ（ｋ）、速度の平滑債をｇｖｓ（ｋ）として、
ｇｘｐ（ｋ）＝ｇｘｓ（ｋ−１） （２７）
ｇｙｐ（ｋ）＝ｇｙｓ（ｋ−１）十ｇｖｓ（ｋ−１）・Ｔ （２８）
ｇｖｐ（ｋ）＝ｇＶｓ（ｋ−１） （２９）
として与えられる。また、目標ＴＧＴｉと目標ＴＧＴｊとのｘ座標成分距離予測値をＷｐｘｉｊ（ｋ）、ｙ座標成分距離予測値をＷｐｙｉｊ（ｋ）は、ｘ座標成分距離平滑値をＷｓｘｉｊ（ｋ）、ｙ座標成分距離平滑債をＷｓｙｉｊ（ｋ）、距離の時間変化率平滑値をｒｖｓ（ｋ）とすれば、
Ｗｐｘｉｊ（ｋ）＝Ｗｓｘｉｊ（ｋ−１） （３０）
Ｗｐｙｉｊ（ｋ）＝Ｗｓｙｉｊ（ｋ−１）＋ｒｖｓ（ｋ−１）・Ｔ （３１）
また、距離の時間変化率予測値ｒｖｐ（ｋ）は、
ｒｖｐ（ｋ）＝ｇＶｓ（ｋ−１） （３２）
与えられる。
(Steady processing)
In step S502, the intra-cluster
gxp (k) = gxs (k−1) (27)
gyp (k) = gys (k−1) + gvs (k−1) · T (28)
gvp (k) = gVs (k−1) (29)
As given. Further, the predicted x-coordinate component distance between the target TGTi and the target TGTj is Wpxij (k), the predicted y-coordinate component distance is Wpyij (k), the smoothed x-coordinate component distance is Wsxij (k), and the y-coordinate component distance. If the smooth bond is Wsyij (k), and the distance time change rate smooth value is rvs (k),
Wpxij (k) = Wsxij (k-1) (30)
Wpyij (k) = Wsyij (k−1) + rvs (k−1) · T (31)
The predicted time change rate rvp (k) of the distance is
rvp (k) = gVs (k-1) (32)
Given.
次に、ステップＳ５０３において、クラスタ内目標追尾フィルタ３０は、相関処理を行い、観測値を取得する。相関処理では、複数目標間で各目標のゲートが重なっている場合、重心で分割して設定する。具体的には、実施の形態１で示した図９のゲート設定方法において目標１０７をＴＧＴｉ、目標１０８をＴＧＴｊ、中点１１３を中点ではなく重心と見立てて、設定された矩形１１４を目標ＴＧＴｉに対するゲートとし、矩形１１５を目標ＴＧＴｊに対するゲートとする。これらの数式表現は式（１８）から式（２２）までにおいて、すでに示しているので、ここでは省略する。
Next, in step S503, the intra-cluster
続いてステップＳ５０４において、クラスタ内目標追尾フィルタ３０は、クラスタパラメータの平滑値を算出する。重心のｘ成分座標の平滑値ｇｘｓ（ｋ）、ｙ成分座標の平滑値ｇｙｓ（ｋ）、速度の平滑値ｇｖｓ（ｋ）は、第ｑ番目の目標のｘ成分座標の観測値をＸｏｑ、ｙ成分座標の観測値をｙｏｑ、速度の観測値をｖｏ、ｘ成分のゲインをαｘ、ｙ成分のゲインをαｙとすれば、式（３３）、式（３４）、式（３５）によって与えられる。
Subsequently, in step S504, the intra-cluster
なお、ゲインの設定方法としては、クラスタ内目標では、方位の観測精度が低下する可能性が高いことを考慮して、ゲインを通常より低く設定して観測精度の影響を抑止するようにする。また、クラスタ内の目標間の予測距離が小さい、すなわち目標の位置の予測値が密集しているほど、方位の観測精度が低下するものとして、ゲインが小さくなるように重み付けしてもよい。たとえば、Ｇを定数として、式（３６）のように与えるようにする。 As a method for setting the gain, in consideration of the possibility that the azimuth observation accuracy is likely to decrease in the target in the cluster, the gain is set lower than usual to suppress the influence of the observation accuracy. In addition, weighting may be performed so that the gain becomes smaller as the predicted distance between the targets in the cluster is smaller, that is, the predicted values of the target positions are denser, and the azimuth observation accuracy decreases. For example, G is given as a constant as shown in Expression (36).
また、予測値の分散が大きいほど、方位角観測精度がより劣化するので、ゲインが小さくなるように、式（３６）と同様の重み付けをして設定してもよい。また予測値の分散と予測値間の距離の両方を考慮して重み付けを行って、ゲインを求めてもよい。
目標ＴＧＴｉと目標ＴＧＴｊとのｘ座標成分距離平滑値をＷｓｘｉｊ（ｋ）、ｙ座標成分距離予測値をＷｐｙｉｊ（ｋ）は、ｘ座標成分距離平滑値をＷｐｘｉｊ（ｋ）、ｙ座標成分距離平滑値をＷｐｙｉｊ（ｋ）、距離の時間変化率平滑値をｒｖｓ（ｋ）、ｘ成分のゲインをＡｘ、ｙ成分のゲインをＡｙとすれば、
Further, since the azimuth angle observation accuracy is further deteriorated as the variance of the predicted values is larger, the same weighting as in the equation (36) may be set so that the gain becomes smaller. Further, the gain may be obtained by weighting in consideration of both the variance of the predicted values and the distance between the predicted values.
The x coordinate component distance smooth value between the target TGTi and the target TGTj is Wsxij (k), the y coordinate component distance predicted value is Wpyij (k), the x coordinate component distance smooth value is Wpxij (k), and the y coordinate component distance smooth value. Is Wpyij (k), the distance time change rate smoothing value is rvs (k), the x component gain is Ax, and the y component gain is Ay.
また、距離の時間変化率予測値ｒｖｐ（ｋ）は、
ｒｖｐ（ｋ）＝ｖｏｉ（ｋ）−ｖｏｊ（ｋ） （３９）
で与えられる。
The predicted time change rate rvp (k) of the distance is
rvp (k) = voi (k) -voj (k) (39)
Given in.
次に、ステップＳ５０５において、クラスタ削除器３３は、その時点においてクラスタを維持する条件が満たされているかどうかを判定する。判定方法としては、各目標間の距離が同値以内にあるかどうかを調べる。またクラスタパラメータの予測値、観測値、平滑値が観測域内にあるかどうかを判定するようにしてもよい。クラスタを維持する条件が満たされている場合には、ステップＳ５０６に進む（ステップＳ５０５：Ｙｅｓ）。以降の処理については後述する。クラスタを維持する条件が満たされていない場合は、これ以上追尾処理をすることができないので、処理を終了する（ステップＳ５０５：Ｎｏ）。
Next, in step S505, the
ステップＳ５０６において、クラスタ内目標追尾フィルタ３０は、クラスタパラメータ平滑値をクラスタ情報記憶器３２に記憶させる。以後の処理は、初期処理の説明で述べたとおりであるので、説明を省略する。
In step S506, the intra-cluster
なお、上記の追尾処理において、予測値、平滑値の算出をｘ成分についてはαフィルタ、ｙ成分についてはα−βフィルタを用いて行ったが、カルマンフィルタで行うようにしてもよい。 In the above tracking processing, the prediction value and the smooth value are calculated using the α filter for the x component and the α-β filter for the y component, but may be performed using a Kalman filter.
以上から明らかなように、この発明の実施の形態２のレーダ装置によれば、互いに近接していて等速で並走している複数の目標からクラスタを形成し、そのクラスタを一つの目標と見立てて追尾処理をすることで、クラスタ内の目標の観測値の誤差の影響を排除して、精度の高い観測を行うことができる。 As is clear from the above, according to the radar apparatus of the second embodiment of the present invention, a cluster is formed from a plurality of targets that are close to each other and are running in parallel at a constant speed. By performing the tracking process, it is possible to eliminate the influence of the error of the target observation value in the cluster and perform highly accurate observation.
なお、この発明の実施の形態２によるレーダ装置では、実施の形態１と同様に各目標についての追尾処理を行う目標追尾フィルタ２７を備えることとしたが、この発明の実施の形態２によるレーダ装置は、クラスタ内目標追尾ラィルタ３０がクラスタを一つの目標に見立てて追尾する点に特徴を有するものであるので、目標追尾フィルタ２７の有無にかかわらず、発明の特徴を奏する。したがって目標追尾フィルタ２７は必須の構成要素ではない。
Although the radar apparatus according to the second embodiment of the present invention includes the
以上のように、この発明に係るレーダ装置は、互いに近接する複数の目標が方向を計測する用途、例えば車載レーダなどに有用である。 As described above, the radar apparatus according to the present invention is useful for applications in which a plurality of targets that are close to each other measure the direction, for example, in-vehicle radar.
Claims (7)
前記アンテナが受信した受信波を受信信号に変換し、その受信信号の特徴量を抽出する信号検出器と、
前記信号検出器が抽出した受信信号の特徴量から、前記各外部目標の位置観測値と速度観軌値とを算出する位置・速度演算器と、
を備えたレーダ装置において、
前記位置・速度演算器が算出した位置観測値と速度観測値に対して、第１のゲートによる相関処理を施し、前記第１のゲートを満たす位置観測値と速度観測値から前記各外部目標の位置と速度との平滑値を算出する目標追尾フィルタと、
前記各外部目標の位置の平滑値に基づいて、前記外部目標同士が接近している場合に、前記外部目標が所属するクラスタを形成するクラスタ形成器と、
前記クラスタ形成器が形成したクラスタを一つの外部目標に見立てて、前記位置・速度演算器が算出した位置観測値と速度観測値とから、そのクラスタの特性を表すクラスタパラメータの平滑値を算出するクラスタ内目標追尾フィルタと、
を備えたことを特徴とするレーダ装置。 An antenna for receiving radio waves arriving from a plurality of external targets as received waves;
A signal detector that converts a received wave received by the antenna into a received signal and extracts a feature quantity of the received signal;
A position / speed calculator that calculates a position observation value and a speed gauge value of each external target from the feature amount of the received signal extracted by the signal detector;
In a radar apparatus equipped with
The position observation value and the velocity observation value calculated by the position / velocity calculator are subjected to a correlation process by a first gate, and the position observation value and the velocity observation value satisfying the first gate are used to calculate each external target. A target tracking filter that calculates a smooth value of position and velocity;
Based on the smooth value of the position of each external target, when the external targets are close to each other, a cluster former that forms a cluster to which the external target belongs;
The cluster formed by the cluster former is regarded as one external target, and a smooth value of a cluster parameter representing the characteristics of the cluster is calculated from the position observed value and the velocity observed value calculated by the position / velocity calculator. An intra-cluster target tracking filter;
A radar apparatus comprising:
前記クラスタ形成器は、前記距離の予測値の分散を算出し、その分散に基づいて所定の開値を決定して、前記外部目標間の距離がこの閾値以下となる場合に、前記クラスタを形成することを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。 The target tracking filter further calculates a predicted value of the distance between the external targets;
The cluster former calculates a variance of the predicted value of the distance, determines a predetermined open value based on the variance, and forms the cluster when the distance between the external targets is less than or equal to the threshold value. The radar apparatus according to claim 1, wherein:
前記信号検出器は、前記アップフェーズと前記ダウンフェーズとにおける受信信号と前記基準信号とのビート信号を生成し、
前記位置・速度演算器は、前記アップフェーズのビート信号と前記ダウンフェーズのビート信号から前記外部目標の相対速度と相対距離とを算出するとともに、隣接する前記ビームパターンにおける前記ビート信号の特徴量の差異から前記外部目標の方向を算出し、前記相対速度と相対距離及び方向から前記外部目標の位置観測値と速度観測値とを算出することを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。 The antenna irradiates the external target with a reference signal composed of an up phase in which the frequency continuously increases and a down phase in which the frequency continuously decreases as a transmission wave having a beam pattern composed of a plurality of directions,
The signal detector generates a beat signal of the received signal and the reference signal in the up phase and the down phase;
The position / velocity calculator calculates a relative speed and a relative distance of the external target from the beat signal in the up phase and the beat signal in the down phase, and calculates the feature amount of the beat signal in the adjacent beam pattern. The radar apparatus according to claim 1, wherein a direction of the external target is calculated from a difference, and a position observation value and a speed observation value of the external target are calculated from the relative speed, a relative distance, and a direction.
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