JP2010038744A - Radar system for target identification - Google Patents

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JP2010038744A JP2008202688A JP2008202688A JP2010038744A JP 2010038744 A JP2010038744 A JP 2010038744A JP 2008202688 A JP2008202688 A JP 2008202688A JP 2008202688 A JP2008202688 A JP 2008202688A JP 2010038744 A JP2010038744 A JP 2010038744A
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Masato Imamura
誠人 今村
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To improve a target identification performance by utilizing a polarization wave characteristic of a clutter and an artifact, in a radar system for target identification which conducts identification of an observed target. <P>SOLUTION: The radar system for target identification includes a transmitter which generates and transmits a wideband pulse, a receiver which receives a plurality of polarization wave signals by using a plurality of antennas different in the polarization wave characteristic from each other and outputs a scattering matrix range profile showing the amplitude and the phase of the polarization wave signal, a background identifying part which calculates a polarization wave feature of a background area of the target by using the scattering matrix range profile, a reference cell selection calculating part which selects an optimum filter, based on the polarization feature, a target detecting part which suppresses the clutter by the filter and detects the target, a feature amount extracting part which calculates a plurality of feature amounts by using the scattering matrix range profile near the detected target, and a target identifying part which conducts the identification of the target by using the feature amounts. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

この発明は、レーダの分野における目標のレンジプロフィールと偏波の情報を用いて目標を識別するレーダ装置に関するものである。   The present invention relates to a radar apparatus for identifying a target using information on a target range profile and polarization in the field of radar.

目標識別を行うレーダ装置に関する従来の技術として、高い距離分解能をもつレーダ装置において観測される目標のレンジプロフィールを利用して目標を識別するものがあり、識別の対象とする候補目標のレンジプロフィールを参照用レンジプロフィールとして予め蓄積しておくライブラリと、観測された目標レンジプロフィールとライブラリに蓄積された参照用レンジプロフィールの相関を計算する手段とを備え、観測された目標レンジプロフィールと相関の高い参照用レンジプロフィールがある場合、観測された目標はその参照用レンジプロフィールに対応する目標であると識別することが開示されている(例えば、非特許文献1参照。)。   As a conventional technique related to a radar apparatus for performing target identification, there is a technique for identifying a target using a target range profile observed in a radar apparatus having a high range resolution. A library pre-stored as a reference range profile and means for calculating the correlation between the observed target range profile and the reference range profile stored in the library, and a reference highly correlated with the observed target range profile In the case where there is a range profile, it is disclosed that an observed target is identified as a target corresponding to the reference range profile (see Non-Patent Document 1, for example).

“Correlation Filters for Aircraft Identification From Radar Range Profiles”,IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,vol.29,no.3,pp.741-748,July 1993“Correlation Filters for Aircraft Identification From Radar Range Profiles”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol.29, no.3, pp.741-748, July 1993

従来の目標識別用レーダ装置は以上のように構成されているが、目標の近隣に建造物がある場合や、目標周辺のクラッタが複雑形状である場合や、目標周辺のクラッタ状態(風による草原の揺らぎ)が変化しやすい状態の場合、ミリ波帯など波長の短い周波数帯を用いた場合、目標を誤識別するという問題が発生する。   The conventional target identification radar apparatus is configured as described above. However, when there is a building in the vicinity of the target, or when the clutter around the target has a complicated shape, When the frequency band with a short wavelength such as the millimeter wave band is used, there is a problem that the target is erroneously identified.

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、目標の近隣に建造物がある場合や、目標周辺のクラッタが複雑形状である場合や、目標周辺のクラッタ状態(風による草原の揺らぎ)が変化しやすい状態の場合、ミリ波帯などの目標の大きさに対して波長の短い周波数帯を用いた場合にも目標識別性能を向上することができる目標識別用レーダ装置を得ることを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems. When there is a building in the vicinity of the target, the clutter around the target has a complicated shape, or the clutter state around the target (according to wind) A radar system for target identification that can improve target identification performance even when a frequency band with a short wavelength relative to the target size, such as a millimeter wave band, is used when the grassland fluctuations are likely to change. The purpose is to obtain.

この発明に係る目標識別用レーダ装置は、広帯域パルスを発生して送信する送信機と、相互に偏波特性の異なる複数のアンテナを用いて複数の偏波信号を受信し、上記偏波信号の振幅と位相を示す散乱行列レンジプロフィールを出力する受信機と、上記散乱行列レンジプロフィールを用いて、目標の背景箇所の偏波特徴を算出する背景識別部と、上記偏波特徴に基づき最適なフィルタを選択する参照セル選択算定部と、上記フィルタによってクラッタを抑圧し、上記目標を検出する目標検出部と、検出された上記目標近傍の散乱行列レンジプロフィールを用いて複数の特徴量を算出する特徴量抽出部と、上記特徴量を用いて目標の識別を行う目標識別部とを備えたものである。   A radar device for target identification according to the present invention receives a plurality of polarization signals using a transmitter that generates and transmits a wideband pulse and a plurality of antennas having different polarization characteristics from each other. A receiver that outputs a scattering matrix range profile indicating the amplitude and phase of the signal, a background identification unit that calculates the polarization characteristics of the target background location using the scattering matrix range profile, and an optimum based on the polarization characteristics A reference cell selection calculation unit that selects a filter, a clutter is suppressed by the filter, a target detection unit that detects the target, and a plurality of feature amounts are calculated using the detected scattering matrix range profile near the target. A feature amount extraction unit and a target identification unit that identifies a target using the feature amount are provided.

この発明によれば、偏波信号を元に生成したクラッタ及び人工物の偏波特性に合せてクラッタ主成分を抑圧するフィルタを構築し、取り扱う信号を選択すると共に、各偏波チャネルのレンジプロフィールの大まかな形状を示す複数種類の指標と、複数偏波チャネルのレンジプロフィール間の関係を示す複数種類の指標を算出し、特徴量を組み合わせて目標及び人工物を識別を行うことにより、目標を正しく検出、識別する確率を向上できるという効果がある。   According to this invention, the clutter generated based on the polarization signal and the filter that suppresses the main component of the clutter according to the polarization characteristics of the artifact are constructed, the signal to be handled is selected, and the range of each polarization channel is selected. By calculating multiple types of indicators that indicate the rough shape of the profile and multiple types of indicators that indicate the relationship between the range profiles of multiple polarization channels, the target and artifacts are identified by combining features. This has the effect of improving the probability of correctly detecting and identifying the.

実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。クラッタの偏波特性は、クラッタ形状や時間的に変換する状態によって大きく異なるため、想定されるあらゆるクラッタ環境に関して、あらゆるアスペクト角度及びあらゆるエレベーション角(電波の入射角)で観測した偏波特性を参照データとして用意し、これらを全て候補目標の偏波特性ライブラリに蓄積しておく必要がある。
一方、目標のレンジプロファイルは、目標のアスペクト角(目標の中心線とレーダの視線方向のなす角)に大きく依存するため、各候補目標に関して、あらゆるアスペクト角で観測したレンジプロフィールを参照データとして用意し、これらを全て候補目標レンジプロフィールのライブラリに蓄積しておく必要がある。
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a target identifying radar apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. Since the polarization characteristics of clutter vary greatly depending on the shape of the clutter and the state of time conversion, the polarization characteristics observed at every aspect angle and every elevation angle (radio wave incident angle) for every possible clutter environment. Must be prepared as reference data, and all of these must be stored in the candidate target polarization characteristics library.
On the other hand, because the target range profile depends greatly on the target aspect angle (the angle between the target center line and the radar line-of-sight direction), the range profile observed at every aspect angle is prepared as reference data for each candidate target. All of these must be stored in a library of candidate target range profiles.

しかしながら、この方法では、各候補となるクラッタ、人工物及び目標に関して、エレベーション角及びアスペクト角を非常に細かい刻みで変化させて参照データを作成して蓄積することが要求されるため、候補となるクラッタ、人工物及び目標の偏波特性のライブラリが膨大なものとなってしまう問題が発生する。候補となるクラッタ、人工物及び目標の偏波特性のライブラリを可能な限り小さくするためには、参照データとして蓄積しておくエレベーション角及びアスペクト角の刻みを大きくすることが望ましいが、今度は、候補となるクラッタ、人工物及び目標の偏波特性が、観測時のエレベーション角及びアスペクト角と完全に一致したデータを含まない場合に、人工物及び目標の識別性能が劣化する問題が発生する。そこでこの実施の形態では、特徴量を組み合わせて目標識別を行うことによって問題を解決する。   However, this method requires that reference data be created and stored for each candidate clutter, artifact, and target by changing the elevation angle and aspect angle in very fine increments. There arises a problem that a library of clutter, artifacts and target polarization characteristics becomes enormous. In order to make the candidate clutter, artifact, and target polarization characteristics library as small as possible, it is desirable to increase the increments of the elevation angle and aspect angle stored as reference data. Is a problem that the identification performance of artifacts and targets deteriorates when the polarization characteristics of candidate clutters, artifacts, and targets do not include data that completely matches the elevation angle and aspect angle at the time of observation. Will occur. Therefore, in this embodiment, the problem is solved by performing target identification by combining feature amounts.

そこで、目標及びクラッタ等に対するエレベーション角による偏波特性に着目して、3成分分解法に加えて、3成分散乱モデル分解法を用いて、クラッタ、人工物、目標の類別能力を高める。   Therefore, focusing on the polarization characteristics depending on the elevation angle with respect to the target, clutter, etc., in addition to the three-component decomposition method, the three-component scattering model decomposition method is used to increase the ability to classify clutter, artifacts, and targets.

例えば、市街地におけるクラッタ及び人工物の偏波特性を把握でき、クラッタ主成分を抑圧するフィルタを構築できると共に、目標と人工物の類別フィルタを構築できる。市街地用フィルタ、草原用フィルタ、砂漠用フィルタ、アスファルト用フィルタ等、フィルタ選択が適切になり、目標検出確率が向上する。
市街地の偏波特性は、3成分分解法による評価では、エレベーション角によらず、奇数回反射成分及び偶数回反射成分の寄与率が50%でほぼ一定である。しかし、3成分散乱モデル分解法を用いた場合、エレベーション角が大きくなると(目標に近づく)2回反射成分が大きくなる傾向にある。これらを利用し、各種クラッタの中でビル群を類別し、また、目標とビル群を類別し、市街地クラッタ減算に適したフィルタを構築し、目標抽出類別能力を向上する。
また、3成分分解法による目標類別には、アスペクト角度感度の低い特徴量を抽出することが望ましい。従って、目標とビル群とを類別する場合、目標類別に有効と考えている奇数回反射成分と偶数回反射成分寄与率の重心周りのモーメント、多重反射成分寄与率の標準偏差以外の特徴量にて比較することが有効と考える。
For example, it is possible to grasp the polarization characteristics of clutter and artifacts in an urban area, construct a filter that suppresses the clutter principal component, and construct a target and artifact classification filter. Filter selection becomes appropriate, such as a city filter, a grassland filter, a desert filter, and an asphalt filter, and the target detection probability is improved.
In the evaluation of the polarization characteristics in urban areas, the contribution ratio of the odd-numbered reflection component and the even-numbered reflection component is almost constant at 50% regardless of the elevation angle in the evaluation by the three-component decomposition method. However, when the three-component scattering model decomposition method is used, the two-time reflection component tends to increase as the elevation angle increases (closer to the target). Utilizing these, classify buildings in various clutters, classify targets and buildings, construct a filter suitable for suburban clutter subtraction, and improve target extraction classification ability.
For target classification by the three-component decomposition method, it is desirable to extract a feature quantity with low aspect angle sensitivity. Therefore, when categorizing the target and the building group, the feature quantity other than the standard deviation of the moment of reflection of the odd-numbered reflection component and the even-numbered reflection component contribution rate, and the multiple reflection component contribution rate, which is considered effective for each target category. Comparison is effective.

以下図1について説明する。
101はパルス信号を送信する送信機、102は送受信を切り換える送受切換器、103は偏波切換器、104は第2偏波送受信アンテナ105の偏波特性と直交する偏波特性を有する第1偏波送受信アンテナ、105は第1偏波送受信アンテナ104の偏波特性と直交する偏波特性を有する第2偏波送受信アンテナである。
Hereinafter, FIG. 1 will be described.
101 is a transmitter for transmitting a pulse signal, 102 is a transmission / reception switch for switching transmission / reception, 103 is a polarization switch, and 104 is a first polarization characteristic orthogonal to the polarization characteristic of the second polarization transmission / reception antenna 105. A single polarization transmission / reception antenna 105 is a second polarization transmission / reception antenna having a polarization characteristic orthogonal to the polarization characteristic of the first polarization transmission / reception antenna 104.

なお、第1偏波送受信アンテナ104及び第2偏波送受信アンテナ105における偏波特性が直交する組み合わせとして、例えば、垂直偏波と水平偏波の組み合わせや、右旋円偏波と左旋円偏波の組み合わせなどが考えられる。   Note that as the combinations in which the polarization characteristics of the first polarization transmitting / receiving antenna 104 and the second polarization transmitting / receiving antenna 105 are orthogonal, for example, a combination of vertical polarization and horizontal polarization, right-handed circular polarization and left-handed circular polarization, and the like. A combination of waves can be considered.

106は第1偏波送受信アンテナ104及び第2偏波送受信アンテナ105により受信された受信信号に対する位相検波とA/D変換処理を実施して、その偏波信号の振幅と位相を示すディジタルの受信偏波信号(以下、散乱行列レンジプロフィールという。散乱行列レンジプロフィールについては後述する)を出力する受信機である。   A digital reception unit 106 performs phase detection and A / D conversion processing on the reception signals received by the first polarization transmission / reception antenna 104 and the second polarization transmission / reception antenna 105, and indicates the amplitude and phase of the polarization signal. This is a receiver that outputs a polarization signal (hereinafter referred to as a scattering matrix range profile, which will be described later).

107は受信機106から出力された散乱行列レンジプロフィールを蓄積する受信偏波信号記憶部、108は受信偏波信号記憶部より送られた散乱行列レンジプロフィールよりクラッタ及び人工物を識別する背景識別部、109はクラッタ及び人工物識別部から送られたレンジセル毎の散乱行列レンジプロフィールを元に、クラッタ主成分を抑圧するためのフィルタ係数を算出するための参照セルと注目セルを選択する参照セル選択算定部、110は参照セル選択算定部から送られた注目セル(目標)にフィルタを適用し、クラッタを抑圧して目標を検出し、検出された目標位置近傍の散乱行列レンジプロフィールの切り出しを行う目標検出部、111は目標検出部110によって切り出された散乱行列レンジプロフィールから複数の特徴量を算出し、ここで得られた特徴量を、事前に蓄積された既知の目標に関する特徴量のライブラリと比較することで目標を識別する目標識別部、112は目標の検出結果と識別結果を表示する表示部である。   107 is a received polarization signal storage unit that accumulates the scattering matrix range profile output from the receiver 106, and 108 is a background identification unit that identifies clutters and artifacts from the scattering matrix range profile sent from the received polarization signal storage unit. , 109 is a reference cell selection for selecting a reference cell and a target cell for calculating a filter coefficient for suppressing the clutter principal component based on a scattering matrix range profile for each range cell sent from the clutter and the artifact identification unit. The calculation unit 110 applies a filter to the target cell (target) sent from the reference cell selection calculation unit, suppresses clutter, detects the target, and cuts out the scattering matrix range profile near the detected target position. The target detection unit 111 includes a plurality of feature amounts from the scattering matrix range profile cut out by the target detection unit 110. A target identifying unit that identifies a target by calculating and comparing the obtained feature amount with a library of feature amounts relating to known targets accumulated in advance, and 112 displays a detection result and an identification result of the target It is a display unit.

なお、108aは受信偏波信号記憶部107より送られた散乱行列レンジプロフィールに対して偏波基底変換処理を行い、複数偏波チャネルのレンジプロフィールを生成する偏波基底変換処理部、108bは108aによって得られた複数偏波チャネルレンジプロフィールより、クラッタ及び人工物の識別に利用する複数の特徴量を算出する特徴量算出部、108cは108bによって得られた3成分分解法及び3成分散乱モデル分解法による特徴量をもとに、奇数回反射成分及び偶数回反射成分の寄与率を算出する散乱寄与率算定部である。   Reference numeral 108a denotes a polarization basis conversion processing unit that performs polarization basis conversion processing on the scattering matrix range profile sent from the received polarization signal storage unit 107 to generate a range profile of a plurality of polarization channels, and 108b denotes 108a. 108c is a three-component decomposition method and three-component scattering model decomposition obtained by 108b, which calculates a plurality of feature amounts used to identify clutter and artifacts from the plurality of polarization channel range profiles obtained by This is a scattering contribution rate calculation unit that calculates the contribution rate of the odd-numbered reflection component and the even-numbered reflection component based on the characteristic amount by the method.

なお、111aは目標検出部110より送られた散乱行列レンジプロフィールに対して偏波基底変換処理を行い、複数偏波チャネルのレンジプロフィールを生成する偏波基底変換処理部、111bは111aによって得られた複数偏波チャネルレンジプロフィールより、識別に利用する複数の特徴量を算出する特徴量算出部、111cは偏波基底変換処理部111aと特徴量算出部111bを備える特徴量抽出部、111dは既知の目標に関する特徴量を蓄積している参照用目標特徴量ライブラリ、111eは特徴量抽出部111cで抽出された特徴量と参照用目標特徴量ライブラリ111dに蓄積された特徴量とから、事前に定められた規則に従って目標識別をおこなう判定部である   Note that 111a is a polarization basis conversion processing unit that performs polarization basis conversion processing on the scattering matrix range profile sent from the target detection unit 110 to generate a range profile of a plurality of polarization channels, and 111b is obtained by 111a. 111c is a feature quantity extraction unit that includes a polarization basis conversion processing unit 111a and a feature quantity calculation unit 111b, and 111d is known. The reference target feature amount library 111e that stores feature amounts related to the target of the target is determined in advance from the feature amounts extracted by the feature amount extraction unit 111c and the feature amounts stored in the reference target feature amount library 111d. It is a judgment part that performs target identification according to established rules.

次に、動作について説明する。
送信機101が広帯域パルスとしてパルス信号を生成すると、送受切換器102が当該パルス信号を偏波切換器103に送り、偏波切換器103が、第1偏波送受信アンテナ104を駆動することにより、そのパルス信号を第1偏波送受信アンテナ104から空間に放射させる。なお、以下では第1偏波送受信アンテナ104と第2偏波送受信アンテナ105の偏波特性が、それぞれ水平偏波と垂直偏波である場合について述べる。
Next, the operation will be described.
When the transmitter 101 generates a pulse signal as a broadband pulse, the transmission / reception switch 102 sends the pulse signal to the polarization switch 103, and the polarization switch 103 drives the first polarization transmitting / receiving antenna 104, The pulse signal is radiated from the first polarization transmitting / receiving antenna 104 to the space. Hereinafter, a case will be described in which the polarization characteristics of the first polarization transmitting / receiving antenna 104 and the second polarization transmitting / receiving antenna 105 are horizontal polarization and vertical polarization, respectively.

第1偏波送受信アンテナ104から空間に放射されたパルス信号は観測対象によって散乱される。
偏波切換器103は、第1偏波送受信アンテナ104と第2偏波送受信アンテナ105の双方を駆動することにより、第1偏波送受信アンテナ104と第2偏波送受信アンテナ105が観測対象によって散乱された散乱波をそれぞれ受信すると、第1偏波送受信アンテナ104と第2偏波送受信アンテナ105が受信信号を受信機106に送り、受信機106が第1偏波送受信アンテナ104と第2偏波送受信アンテナ105において受信された受信信号のそれぞれに対する位相検波処理とA/D変換処理を実施して、それぞれの受信信号の振幅と位相を示すディジタル受信信号S11(m),S21(m)を出力する。
The pulse signal radiated into the space from the first polarization transmitting / receiving antenna 104 is scattered by the observation target.
The polarization switching unit 103 drives both the first polarization transmission / reception antenna 104 and the second polarization transmission / reception antenna 105, so that the first polarization transmission / reception antenna 104 and the second polarization transmission / reception antenna 105 are scattered by the observation target. When the scattered waves are received, the first polarization transmitting / receiving antenna 104 and the second polarization transmitting / receiving antenna 105 send the received signal to the receiver 106, and the receiver 106 receives the first polarization transmitting / receiving antenna 104 and the second polarization. Digital detection signals S 11 (m) and S 21 (m) indicating the amplitude and phase of each received signal by performing phase detection processing and A / D conversion processing on each received signal received by the transmitting / receiving antenna 105. Is output.

なお、Sij(m)は、第j偏波送受信アンテナで送信して第i偏波送受信アンテナで受信された受信信号のm番目(m=1,2,・・・,M)のサンプル値である。ここで、Mはサンプル数である。同様に、送信機101で生成した広帯域パルスを、送受切換器102を介して偏波切換器103に送り、これを第2偏波送受信アンテナ105から目標に照射して第1偏波送受信アンテナ105と第2偏波送受信アンテナ106において受信された受信信号同様の処理を繰り返すことにより、受信信号S12(m),S22(m)を得る。 S ij (m) is the m-th (m = 1, 2,..., M) sample value of the received signal transmitted by the j-th polarization transmitting / receiving antenna and received by the i-th polarization transmitting / receiving antenna. It is. Here, M is the number of samples. Similarly, the broadband pulse generated by the transmitter 101 is sent to the polarization switching unit 103 via the transmission / reception switch 102, and the target is irradiated from the second polarization transmitting / receiving antenna 105 to the first polarization transmitting / receiving antenna 105. And the received signal S 12 (m), S 22 (m) are obtained by repeating the same processing as the received signal received by the second polarization transmitting / receiving antenna 106.

受信偏波信号記憶部107は、得られた受信信号S11(m),S21(m),S12(m),S22(m)を一時蓄積し、蓄積された信号は、観測対象に関する各分解能セルに散乱行列Sm(m=1,2,・・・,M)の値をもつ散乱行列レンジプロフィールであり、式(1)のように表される。
なお、以下では、送信アンテナと受信アンテナの偏波状態の組み合わせのことを偏波チャネルと呼ぶことがある。
The received polarization signal storage unit 107 temporarily stores the obtained received signals S 11 (m), S 21 (m), S 12 (m), and S 22 (m). Is a scattering matrix range profile having a value of the scattering matrix Sm (m = 1, 2,..., M) in each resolution cell, and is expressed as in equation (1).
Hereinafter, the combination of the polarization states of the transmission antenna and the reception antenna may be referred to as a polarization channel.

Figure 2010038744
Figure 2010038744

基底変換処理部108aは、受信偏波信号記憶部107に蓄積された散乱行列レンジプロフィールSm(m=M0,M0+1,・・・,M0+MT-1)に対し、式(2)に例示する3成分分解法及び静止分散乱モデル分解法を用いて偏波成分分解を行う。 The basis conversion processing unit 108a applies an expression to the scattering matrix range profile Sm (m = M 0 , M 0 +1,..., M 0 + M T −1) accumulated in the received polarization signal storage unit 107. Polarization component decomposition is performed using the three-component decomposition method and static component scattering model decomposition method exemplified in (2).

例えば式(2)で示す偏波成分分解を用いて、受信波のうち、目標物において奇数回反射された後に送受信アンテナに到達した奇数回反射成分Ko(m)、目標物において偶数回反射された後に送受信アンテナに到達した偶数回反射成分Ke(m)、目標で反射される際に生じた、入射波と直交する偏波成分(交差成分)Kc(m)を求める。 For example, using a polarization component resolution represented by the formula (2), of the received wave, an odd number of times reflection component reaches the receiving antenna after being reflected an odd number of times in the target K o (m), the even number of reflections in the target After that, the even-numbered reflection component K e (m) reaching the transmitting / receiving antenna and the polarization component (cross component) K c (m) orthogonal to the incident wave generated when reflected by the target are obtained.

Figure 2010038744
Figure 2010038744

以上のように、種々の偏波基底変換や偏波成分分解を行うことにより、任意の種類の偏波チャネルについてレンジプロフィールを得ることが可能である。
ここで得られたレンジプロフィールの組を、以下ではクラッタ及び人工物の複数偏波チャネルレンジプロフィールと呼ぶ。なお、ここでは、「偏波チャネル」は送信偏波と受信偏波の組み合わせだけでなく、Ko,Ke,Kcなどの偏波成分のことも含むこととする(以下同様)。
次に、特徴量算出部108bは、上記の基底変換処理によって得られた複数偏波チャネルレンジプロフィールから、以下に定義する特徴量を算出する。
As described above, it is possible to obtain a range profile for any type of polarization channel by performing various polarization basis conversions and polarization component decomposition.
The set of range profiles obtained here is hereinafter referred to as clutter and artifact multiple polarization channel range profiles. Here, the “polarization channel” includes not only a combination of transmission polarization and reception polarization but also polarization components such as K o , K e , and K c (the same applies hereinafter).
Next, the feature quantity calculation unit 108b calculates the feature quantity defined below from the multiple polarization channel range profile obtained by the above-described base conversion process.

次に、散乱寄与率算定部108cは、3成分分解法及び3成分散乱モデル分解能法により算出された特徴量を元に、奇数回反射成分、偶数回反射成分、多重反射成分等の構成比を解析し、クラッタ並びに人工物と目標とを類別する。   Next, the scattering contribution rate calculation unit 108c calculates the composition ratio of the odd-numbered reflection component, the even-numbered reflection component, the multiple reflection component, and the like based on the feature amount calculated by the three-component decomposition method and the three-component scattering model resolution method. Analyze and classify clutter as well as artifacts and targets.

次に、参照セル選択算定部109は、散乱寄与率算定部から人工物と目標とを類別した結果に基づく注目セルと、クラッタ係数を算出、決定し、クラッタを抑圧するためのフィルタ構築に使用する参照セルとを選択、決定する。   Next, the reference cell selection calculation unit 109 calculates and determines a cell of interest based on the result of classifying the artifact and the target from the scattering contribution rate calculation unit, and uses it to construct a filter for suppressing clutter. The reference cell to be selected is selected and determined.

次に、目標検出部110は参照セル選択算定部から出力された散乱行列レンジプロフィールから、目標を検出する。目標検出部110は検出された目標位置近傍のサンプルSm(m=M0,M0+1,・・・,M0+MT-1)を切り出す。 Next, the target detection unit 110 detects a target from the scattering matrix range profile output from the reference cell selection calculation unit. The target detection unit 110 cuts out a sample Sm (m = M 0 , M 0 +1,..., M 0 + M T −1) near the detected target position.

基底変換処理部111aは、目標検出部110において切り出された目標の散乱行列レンジプロフィールSm(m=M0,M0+1,・・・,M0+MT-1)に対し、式(2)に例示する偏波成分分解を行う。 The basis conversion processing unit 111a applies an expression (for the target scattering matrix range profile Sm (m = M 0 , M 0 +1,..., M 0 + M T −1) cut out by the target detection unit 110). The polarization component decomposition exemplified in 2) is performed.

次に、特徴量算出部111bは、上記の基底変換処理によって得られた複数偏波チャネルレンジプロフィールから、以下に定義する特徴量を算出する。   Next, the feature quantity calculation unit 111b calculates the feature quantity defined below from the multiple polarization channel range profile obtained by the above-described base conversion process.

Figure 2010038744
Figure 2010038744

式(3)において、P(m)はある偏波チャネルの信号の電力値を表しており、例えば、水平偏波送信水平偏波受信の偏波チャネルについては、式(4)のように定義される。rgは重心であり、式(5)のように定義される。Xpは偏波チャネルpのレンジプロフィールのフーリエスペクトルを表す。 In Equation (3), P (m) represents the power value of a signal of a certain polarization channel. For example, a polarization channel for horizontal polarization transmission and horizontal polarization reception is defined as in Equation (4). Is done. r g is the center of gravity is defined as Equation (5). Xp represents the Fourier spectrum of the range profile of the polarization channel p.

式(3)において、2次と3次のクロスモーメントスペクトルは、それぞれ偏波チャネル1と2と偏波チャネル1と2と3とで例示してあるが、基底変換処理部109aで得られた全ての偏波チャネルの組み合わせについて計算することが可能である。   In Equation (3), the second-order and third-order cross moment spectra are exemplified by the polarization channels 1 and 2 and the polarization channels 1, 2, and 3, respectively. It is possible to calculate for all combinations of polarization channels.

Figure 2010038744
Figure 2010038744

図2は特徴量算出部で算出される特徴量のうち、平均、標準偏差、最大値および重心周りのモーメントの定義を示す説明図である。
特徴量は特徴量算出部111bで算出され、平均値は各偏波チャネルの平均的な反射強度、最大値は最大の反射強度、標準偏差は各偏波チャネルのレンジプロフィール形状の複雑さ、重心周りのモーメントは主にレンジプロフィールの長さを表す指標となっていることがわかる。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing definitions of the average, standard deviation, maximum value, and moment around the center of gravity among the feature amounts calculated by the feature amount calculation unit.
The feature amount is calculated by the feature amount calculation unit 111b, the average value is the average reflection intensity of each polarization channel, the maximum value is the maximum reflection intensity, the standard deviation is the complexity of the range profile shape of each polarization channel, and the center of gravity It can be seen that the surrounding moment is an index mainly representing the length of the range profile.

さらに、式(3)より、正規化された重心周りのモーメントとバイスペクトルはレンジプロフィール上での散乱強度の強い点の分布の様子、クロスモーメントスペクトルは複数偏波チャネルのレンジプロフィール間の関係をそれぞれ示す指標となっていると言える。以上をまとめると、式(3)に示した特徴量は、各偏波チャネルのレンジプロフィールの大まかな形状を示す指標と、複数偏波チャネルのレンジプロフィール間の関係を示す指標に大別できる。   Furthermore, from equation (3), the normalized moment around the center of gravity and bispectrum show the distribution of points with strong scattering intensity on the range profile, and the cross moment spectrum shows the relationship between the range profiles of multiple polarization channels. It can be said that each is an indicator. Summarizing the above, the feature quantity shown in Equation (3) can be broadly divided into an index indicating the rough shape of the range profile of each polarization channel and an index indicating the relationship between the range profiles of a plurality of polarization channels.

参照用目標特徴量ライブラリ111dには、同様にして事前に観測したN種類の目標の散乱行列レンジプロフィールより抽出された特徴量が格納されている。Smnは事前の観測の他に、理論計算(例えば、GTD:Geometrical Theory of Diffraction)などから得ることも可能である。   In the reference target feature amount library 111d, feature amounts extracted from the scattering matrix range profiles of N types of targets observed in advance in the same manner are stored. Smn can be obtained from theoretical calculations (for example, GTD: Geometrical Theory of Diffraction) in addition to prior observations.

判定部111eは、参照用目標特徴量ライブラリ111dに蓄積されたN種類の目標に関する特徴量と比較を行い、あらかじめ定められた規則に従って目標の識別を行う。   The determination unit 111e performs comparison with feature amounts related to N types of targets stored in the reference target feature amount library 111d, and identifies a target according to a predetermined rule.

例えば、識別に利用する特徴量の数がLの場合、各目標に関するL個の特徴量をL次元の特徴量ベクトルの形で参照用目標特徴量ライブラリ111dに蓄積しておき、受信信号から抽出したL個の特徴量からL次元の特徴量ベクトルを構成した後に、受信信号のL次元特徴量ベクトルと各参照用目標の特徴量ベクトルとのユークリッド距離をそれぞれ計算し、最も距離の短い参照用目標と同じ種別であると判定する方法が考えられる。
最後に、表示部112は、目標検出部110、判定部111eの出力を表示する。
For example, when the number of feature quantities used for identification is L, L feature quantities relating to each target are accumulated in the reference target feature quantity library 111d in the form of L-dimensional feature quantity vectors and extracted from the received signal. After constructing an L-dimensional feature quantity vector from the L feature quantities, the Euclidean distance between the L-dimensional feature quantity vector of the received signal and the feature quantity vector of each reference target is calculated, and the reference distance is the shortest. A method of determining that the type is the same as the target is conceivable.
Finally, the display unit 112 displays the outputs of the target detection unit 110 and the determination unit 111e.

この実施の形態1によれば、クラッタや人工物に対しても偏波情報の処理方法を更に増やし特徴量を把握し、散乱寄与率を元に人工物と目標とを識別することにより、目標検出に必要とするクラッタ抑圧フィルタ構築に使用するレンジプロフィールの精査できることで目標識別能力が向上すること、また複数偏波チャネルのレンジプロフィール間の関係を示す複数種類の指標を算出し、該特徴量を組み合わせて目標識別を行う構成としたので、目標を正しく識別する確率を向上することができることと、目標の識別に散乱行列レンジプロフィールから、目標の距離方向の移動とアスペクト角の変化による変動の小さい特徴量として、各偏波チャネルのレンジプロフィールの大まかな形状を示す複数種類の指標を使用することで、ライブラリメモリ量、計算処理量を減らすことができるという効果がある。   According to the first embodiment, the polarization information processing method is further increased for clutters and artifacts, the feature amount is grasped, and the artifact and the target are identified based on the scattering contribution rate. The target profile is improved by being able to scrutinize the range profile used to construct the clutter suppression filter required for detection, and multiple types of indices indicating the relationship between the range profiles of multiple polarization channels are calculated. Since the target identification is configured by combining the two, the probability of correctly identifying the target can be improved and the fluctuation of the target due to the movement of the target in the distance direction and the change in the aspect angle can be determined from the scattering matrix range profile. By using multiple types of indicators that indicate the rough shape of the range profile of each polarization channel as a small feature quantity, Li amount, there is an effect that the calculation processing amount can be reduced.

実施の形態2.
図3はこの発明の実施の形態2による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図であり、108dは既知のクラッタ及び人工物に関する特徴量を蓄積している参照用背景特徴量ライブラリ、108eは散乱寄与率算定部108cにおいて算出されたクラッタ及び人工物の特徴量をもったセル毎の受信偏波プロフィールの空間的、時間的に変動する特性を、参照用背景特徴量ライブラリ108dに事前に蓄積された既知のクラッタ及び人工物に関する特徴量のライブラリと、事前に定められた規則に従って比較評価し、どのようなクラッタであるかを散乱寄与率算定部108cに出力する。散乱寄与率算定部108cは、特性変化評価部108dの結果に基づき、参照セルと注目セルを選定するための受信偏波プロフィールを参照セル選択算定部109に出力する。
Embodiment 2. FIG.
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a target identifying radar apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. 108d is a reference background feature quantity library for storing feature quantities relating to known clutters and artifacts, and 108e is a reference background feature quantity library. The spatially and temporally varying characteristics of the received polarization profile for each cell having the clutter and artifact features calculated by the scattering contribution rate calculation unit 108c are stored in advance in the reference background feature library 108d. A comparison is made in accordance with a predetermined library of known clutters and artifacts and a predetermined rule, and what kind of clutter is output to the scattering contribution rate calculation unit 108c. Based on the result of the characteristic change evaluation unit 108d, the scattering contribution rate calculation unit 108c outputs a received polarization profile for selecting a reference cell and a target cell to the reference cell selection calculation unit 109.

一般にクラッタは、レンジセルごとに、空間的に、時間的に変動することから、クラッタの偏波特性の特徴量は、事前に取得した参照用背景特徴量と異なることが予想できる。従って、逐次、散乱寄与率算定部108cの結果と参照用背景特徴量ライブラリ108dの特徴量データを比較し、特性変化を評価し、クラッタか目標かを識別することで、更にクラッタ抑圧フィルタを構築に必要となる参照セルを精査することができる。   In general, since the clutter varies spatially and temporally for each range cell, it can be expected that the characteristic amount of the polarization characteristic of the clutter is different from the reference background characteristic amount acquired in advance. Accordingly, the clutter suppression filter is further constructed by sequentially comparing the result of the scattering contribution rate calculation unit 108c with the feature amount data of the reference background feature amount library 108d, evaluating the characteristic change, and identifying whether the target is the clutter or the target. It is possible to scrutinize the reference cells required for

この実施の形態2によれば、風の影響によって揺らぎが生じる草原等に適したクラッタ抑圧フィルタを選択したり、全く空間的、時間的に変化のしなしアスファルト用フィルタ、砂など微粒物により揺らぎを検出することにより沿岸地域等の砂地に適したフィルタ等、目標を正しく検出し、識別する確率を向上するためのクラッタに合せたより精度を向上した閾値を設定できる効果を奏するとともに、クラッタの影響による目標の誤識別確率を低減する効果を奏する。   According to the second embodiment, a clutter suppression filter suitable for a grassland or the like in which fluctuations occur due to the influence of wind is selected, or an asphalt filter that does not change in space and time at all, and fine particles such as sand fluctuate. By detecting the filter, it is possible to set a threshold with improved accuracy according to the clutter to improve the probability of correctly detecting and identifying the target, such as a filter suitable for sandy areas such as coastal areas, and the influence of clutter This has the effect of reducing the probability of misidentification of the target.

この発明の実施の形態1による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the radar apparatus for target identification by Embodiment 1 of this invention. 特徴量算出部で算出される特徴量のうち、平均、標準偏差、最大値および重心周りのモーメントの定義を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the definition of an average, a standard deviation, a maximum value, and the moment around a gravity center among the feature-values calculated in a feature-value calculation part. この発明の実施の形態2による目標識別用レーダ装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the radar apparatus for target identification by Embodiment 2 of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

101 送信機、 102 送受切換器、 103 偏波切換器、 104 第1偏波送受信アンテナ、 105 第2偏波送受信アンテナ、 106 受信機、 107 受信偏波信号記憶部、108 背景識別部、108a 基底変換処理部、 108b 特徴量算出部、 108c 散乱寄与率算定部、 108d 参照用目標特徴量ライブラリ、108e 特性変化評価部、109 参照セル選択算定部、110 目標検出部、 111 目標識別部、 111a 基底変換処理部、 111b 特徴量算出部、 111c 特徴量抽出部、 111d 参照用目標特徴量ライブラリ、 111e 判定部、112 表示部   101 transmitter, 102 transmission / reception switch, 103 polarization switch, 104 first polarization transmission / reception antenna, 105 second polarization transmission / reception antenna, 106 receiver, 107 reception polarization signal storage unit, 108 background identification unit, 108a base Conversion processing unit, 108b feature amount calculation unit, 108c scattering contribution rate calculation unit, 108d reference target feature amount library, 108e characteristic change evaluation unit, 109 reference cell selection calculation unit, 110 target detection unit, 111 target identification unit, 111a base Conversion processing unit, 111b feature quantity calculation unit, 111c feature quantity extraction unit, 111d reference feature quantity library for reference, 111e determination unit, 112 display unit

Claims (3)

広帯域パルスを発生して送信する送信機と、
相互に偏波特性の異なる複数のアンテナを用いて複数の偏波信号を受信し、上記偏波信号の振幅と位相を示す散乱行列レンジプロフィールを出力する受信機と、
上記散乱行列レンジプロフィールを用いて、目標の背景箇所の偏波特徴を算出する背景識別部と、
上記偏波特徴に基づき最適なフィルタを選択する参照セル選択算定部と、
上記フィルタによってクラッタを抑圧し、上記目標を検出する目標検出部と、
検出された上記目標近傍の散乱行列レンジプロフィールを用いて複数の特徴量を算出する特徴量抽出部と、
上記特徴量を用いて目標の識別を行う目標識別部と、
を備えた目標識別用レーダ装置。
A transmitter that generates and transmits wideband pulses; and
A receiver that receives a plurality of polarization signals using a plurality of antennas having different polarization characteristics from each other, and outputs a scattering matrix range profile indicating the amplitude and phase of the polarization signal;
Using the above scattering matrix range profile, a background identifying unit that calculates the polarization characteristics of the target background location,
A reference cell selection calculator that selects an optimal filter based on the polarization characteristics;
A target detection unit that suppresses clutter by the filter and detects the target;
A feature amount extraction unit that calculates a plurality of feature amounts using the detected scattering matrix range profile in the vicinity of the target;
A target identifying unit for identifying a target using the feature amount;
A target identification radar apparatus comprising:
上記背景識別部として、受信した複数の受信偏波信号から複数の偏波チャネル信号を算出し、背景の特徴量を算出することを特徴とする請求項1記載の目標識別用レーダ装置。 The target identification radar apparatus according to claim 1, wherein the background identification unit calculates a plurality of polarization channel signals from a plurality of received polarization signals received, and calculates a background feature amount. 上記背景識別部は、クラッタ、人工物及び目標に対する電波の入射角による偏波特性を比較することで、クラッタの種類、人工物及び目標の類別することを特徴とする請求項1または2記載の目標識別用レーダ装置。 3. The background identifying unit categorizes the types of the clutter, the artifact, and the target by comparing the polarization characteristics depending on the incident angle of the radio wave with respect to the clutter, the artifact, and the target. Target identification radar device.
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