JP2011149871A - Frequency detector, composite band radar equipped with the frequency detector, and missile guiding device - Google Patents

Frequency detector, composite band radar equipped with the frequency detector, and missile guiding device Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a frequency detector, a composite band radar equipped with the frequency detector, and a missile guiding device. <P>SOLUTION: The frequency detector includes a base band conversion part which converts a received signal of frequency hopping composed of a plurality of inputted frequency bands into a plurality of samples of base band signals, a Fourier transform part which performs the Fourier transform of the base band signals obtained by conversion by the base band conversion part into a plurality of frequency bins, a norm conversion part which converts a value of each frequency bin being a conversion result obtained by the Fourier transform part into a norm, an addition part which adds the norm for each frequency bin, and a peak frequency detecting part which detects a peak frequency being the result of addition by the addition part. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、周波数検出器、この周波数検出器を備える合成帯域レーダ、及び飛翔体誘導装置に関する。   The present invention relates to a frequency detector, a synthetic band radar including the frequency detector, and a flying object guidance apparatus.

ステップ周波数型合成帯域レーダ(以下、合成帯域レーダとする)は、チャープパルスレーダを変形したレーダである。図23に示すように、チャープパルスレーダは、ある周波数帯域幅Bに対して、帯域の端の周波数から時間的に周波数をスイープする。広い帯域幅を有しているため、受信信号を位相調整して、逆フーリエ変換すれば、インパルスに近い波形となり、このインパルスのピークに基づき目標までの距離を検出することが出来る。   A step frequency type synthetic band radar (hereinafter referred to as a synthetic band radar) is a modified version of a chirped pulse radar. As shown in FIG. 23, the chirped pulse radar sweeps the frequency in time from a frequency at the end of the band with respect to a certain frequency bandwidth B. Since it has a wide bandwidth, if the received signal is phase-adjusted and subjected to inverse Fourier transform, a waveform close to an impulse is obtained, and the distance to the target can be detected based on the peak of the impulse.

合成帯域レーダは、このチャープパルスレーダのスイープ周波数を時間的に離散化したものであり、ステップ状に周波数が変化していく。離散化以外の動作はほぼ同じであり、受信信号の位相調整、逆フーリエ変換によって、インパルスに近い波形が得られ、インパルスのピークから目標までの距離が検出できる。   The synthetic band radar is obtained by temporally discretizing the sweep frequency of the chirped pulse radar, and the frequency changes stepwise. The operations other than the discretization are almost the same, and a waveform close to an impulse is obtained by phase adjustment of the received signal and inverse Fourier transform, and the distance from the peak of the impulse to the target can be detected.

しかし、合成帯域レーダでは、チャープパルスのパルス長より十分に長い期間に渡ってパルスを送出し続けるため、目標やレーダ装置が移動している場合、検出期間中に相対距離が変化して、明確なピークが現れなくなり、正しい検出ができない。そのため、受信信号のドップラ周波数から目標の移動速度を検出し、目標の検出期間中の移動分を補正してから距離検出を行うことが知られている(例えば、特許文献1、特許文献2、及び特許文献3参照)。   However, in the synthetic band radar, the pulse continues to be sent for a period sufficiently longer than the pulse length of the chirp pulse. Therefore, when the target or the radar device is moving, the relative distance changes during the detection period, and it is clear. Peak does not appear and correct detection is not possible. Therefore, it is known to detect the target moving speed from the Doppler frequency of the received signal and perform distance detection after correcting the moving amount during the target detection period (for example, Patent Document 1, Patent Document 2, And Patent Document 3).

特許第3709698号Japanese Patent No. 3709698 特開2005−308723号公報JP 2005-308723 A 特開2009−180666号公報JP 2009-180666 A

従来の合成帯域レーダは、ディシジョンフィードバック的に最適な移動速度を求める方法であったり(特許文献2)、送信するパルスの間隔や周波数間隔が特定の条件に制限されるなど(特許文献3)、計算時間や収束性に問題があったり、仕様に不必要な条件が加わるなどの課題があり、必ずしも利便性の良いものとはいえなかった。   The conventional synthetic band radar is a method for obtaining an optimum moving speed in decision feedback (Patent Document 2), the interval between transmitted pulses and the frequency interval are limited to specific conditions (Patent Document 3), etc. There were problems such as problems in calculation time and convergence, and unnecessary conditions added to the specifications, so it was not always convenient.

そこで、本発明は利便性の良い周波数検出器、この周波数検出器を備える合成帯域レーダ、及び飛翔体誘導装置を提供することを目的とする。   Accordingly, an object of the present invention is to provide a convenient frequency detector, a synthetic band radar including the frequency detector, and a flying object guidance apparatus.

上記目的を達成する為に請求項1記載の周波数検出器は、入力された複数の周波数バンドからなる周波数ホッピングの受信信号を複数サンプルのベースバンド信号に変換するベースバンド変換部と、前記ベースバンド変換部によって変換されたベースバンド信号を、複数の周波数ビンにフーリエ変換するフーリエ変換部と、前記フーリエ変換部によって変換された変換結果の各周波数ビンの値をノルムに変換するノルム変換部と、前記ノルムを周波数ビン毎に加算する加算部と、前記加算部によって加算された結果のピーク周波数を検出するピーク周波数検出部と、を具備することを特徴とする。   In order to achieve the above object, a frequency detector according to claim 1, wherein a baseband converter that converts a received signal of frequency hopping composed of a plurality of frequency bands into a baseband signal of a plurality of samples, and the baseband A Fourier transform unit that Fourier transforms the baseband signal transformed by the transform unit into a plurality of frequency bins; a norm transform unit that transforms the value of each frequency bin of the transform result transformed by the Fourier transform unit into a norm; An addition unit that adds the norm for each frequency bin, and a peak frequency detection unit that detects a peak frequency as a result of addition by the addition unit.

また、請求項9記載の合成帯域レーダは、入力された複数の周波数バンドからなる周波数ホッピングの受信信号を複数サンプルのベースバンド信号に変換するベースバンド変換部と、前記ベースバンド変換部によって変換されたベースバンド信号を、複数の周波数ビンにフーリエ変換するフーリエ変換部と、前記フーリエ変換部によって変換された変換結果の各周波数ビンの値をノルムに変換するノルム変換部と、前記ノルムを周波数ビン毎に加算する加算部と、前記加算部によって加算された結果のピーク周波数を検出するピーク周波数検出部と、前記ピーク周波数検出部によって検出されたピーク周波数から目標との相対速度を検出し、前記相対速度を用いて補正した前記受信信号から目標までの距離を検出することを特徴とする。   The synthetic band radar according to claim 9 is converted by the baseband conversion unit that converts a frequency hopping reception signal composed of a plurality of input frequency bands into a baseband signal of a plurality of samples, and the baseband conversion unit. A Fourier transform unit that Fourier-transforms the baseband signal into a plurality of frequency bins, a norm transform unit that transforms the value of each frequency bin of the transform result transformed by the Fourier transform unit into a norm, and the norm as a frequency bin An addition unit that adds each time, a peak frequency detection unit that detects a peak frequency as a result of addition by the addition unit, and detects a relative speed with a target from the peak frequency detected by the peak frequency detection unit, A distance from the received signal corrected using the relative speed to a target is detected.

また、請求項10記載の飛翔体誘導装置は、センサから入力された信号を、処理に適した形に変換する前処理部と、前記前処理部の出力を信号処理する信号処理部と、前記信号処理部の出力から誘導信号を生成し、操舵装置に出力する誘導信号生成部と、を具備し、前記信号処理部は、入力された複数の周波数バンドからなる周波数ホッピングの受信信号を複数サンプルのベースバンド信号に変換するベースバンド変換部と、前記ベースバンド変換部によって変換されたベースバンド信号を、複数の周波数ビンにフーリエ変換するフーリエ変換部と、前記フーリエ変換部によって変換された変換結果の各周波数ビンの値をノルムに変換するノルム変換部と、前記ノルムを周波数ビン毎に加算する加算部と、前記加算部によって加算された結果のピーク周波数を検出するピーク周波数検出部と、前記ピーク周波数検出部によって検出されたピーク周波数から目標との相対速度を検出し、前記相対速度を用いて補正した前記受信信号から目標までの距離を検出することを特徴とする合成帯域レーダを含むことを特徴とする。   The flying object guidance device according to claim 10 is a preprocessing unit that converts a signal input from a sensor into a form suitable for processing, a signal processing unit that performs signal processing on an output of the preprocessing unit, and A guidance signal generation unit that generates a guidance signal from an output of the signal processing unit and outputs the guidance signal to a steering device, and the signal processing unit samples a plurality of input signals of frequency hopping received from a plurality of frequency bands. A baseband conversion unit that converts the baseband signal into a baseband signal, a Fourier transform unit that Fourier transforms the baseband signal converted by the baseband conversion unit into a plurality of frequency bins, and a conversion result converted by the Fourier transform unit A norm conversion unit that converts the value of each frequency bin into a norm, an addition unit that adds the norm for each frequency bin, and a result obtained by addition by the addition unit A peak frequency detection unit for detecting a peak frequency, and a relative speed to the target is detected from the peak frequency detected by the peak frequency detection unit, and a distance from the received signal corrected using the relative speed to the target is detected. It is characterized by including a synthetic band radar characterized by.

本発明によれば、利便性の良い周波数検出装置、この周波数検出器を備える合成帯域レーダ、及び飛翔体誘導装置を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a convenient frequency detection device, a synthetic band radar including this frequency detector, and a flying object guidance device.

本発明の実施の形態1に係る周波数検出器1の構成を示す図。The figure which shows the structure of the frequency detector 1 which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る周波数検出器1の処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the process of the frequency detector 1 which concerns on Embodiment 1 of this invention. 合成帯域レーダを説明するための図。The figure for demonstrating synthetic | combination zone | band radar. 本発明の実施の形態1に係る周波数検出器1の動作を説明するための図。The figure for demonstrating operation | movement of the frequency detector 1 which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る周波数検出器1の動作を説明するための図。The figure for demonstrating operation | movement of the frequency detector 1 which concerns on Embodiment 1 of this invention. ショートタイムFFTを説明するための図。The figure for demonstrating short time FFT. ショートタイムFFTを説明するための図。The figure for demonstrating short time FFT. 本発明の実施の形態1に係る周波数検出器1の動作を説明するための図。The figure for demonstrating operation | movement of the frequency detector 1 which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態2に係る周波数検出器1の構成を示す図。The figure which shows the structure of the frequency detector 1 which concerns on Embodiment 2 of this invention. 周波数選択制フェージングを説明するための図。The figure for demonstrating frequency selective control fading. 周波数選択制フェージングを説明するための図。The figure for demonstrating frequency selective control fading. 本発明の実施の形態3に係る周波数検出器1の構成を示す図。The figure which shows the structure of the frequency detector 1 which concerns on Embodiment 3 of this invention. ピーク整合型フーリエ変換部の構成を示す図。The figure which shows the structure of a peak matching type Fourier-transform part. ピーク整合型フーリエ変換部の構成を示す図。The figure which shows the structure of a peak matching type Fourier-transform part. ピーク整合型フーリエ変換の原理を説明するための図。The figure for demonstrating the principle of a peak matching type Fourier-transform. ピーク整合型フーリエ変換の原理を説明するための図。The figure for demonstrating the principle of a peak matching type Fourier-transform. ピーク整合型フーリエ変換の原理を説明するための図。The figure for demonstrating the principle of a peak matching type Fourier-transform. 本発明の実施の形態4に係る周波数検出器1の構成を示す図。The figure which shows the structure of the frequency detector 1 which concerns on Embodiment 4 of this invention. ピーク整合型フーリエ変換の原理を説明するための図。The figure for demonstrating the principle of a peak matching type Fourier-transform. ピーク整合型フーリエ変換の原理を説明するための図。The figure for demonstrating the principle of a peak matching type Fourier-transform. 本発明の実施の形態5に係る合成帯域レーダ20の構成を示す図。The figure which shows the structure of the synthetic | combination zone | band radar 20 which concerns on Embodiment 5 of this invention. 飛翔体誘導装置を説明するための図。The figure for demonstrating a flying body guidance device. 合成帯域レーダを説明するための図。The figure for demonstrating synthetic | combination zone | band radar.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

(実施の形態1)
本発明の実施の形態1について説明する。図1は、本発明の実施の形態1に係る周波数検出器1の構成を示す図である。
(Embodiment 1)
Embodiment 1 of the present invention will be described. FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a frequency detector 1 according to Embodiment 1 of the present invention.

周波数検出器1は、ベースバンド変換部2、フーリエ変換部3、ノルム抽出部4、加算部5、ピーク検出部6を有する。   The frequency detector 1 includes a baseband conversion unit 2, a Fourier transform unit 3, a norm extraction unit 4, an addition unit 5, and a peak detection unit 6.

ベースバンド変換部2は、複数の周波数バンドについて順次時系列で入力された受信信号を1つの周波数バンドが複数サンプルから成るベースバンド信号に変換する。   The baseband conversion unit 2 converts a received signal that is sequentially input in time series for a plurality of frequency bands into a baseband signal in which one frequency band is composed of a plurality of samples.

フーリエ変換部3は、ベースバンド変換部2によって変換されたベースバンド信号をフーリエ変換する。   The Fourier transform unit 3 performs Fourier transform on the baseband signal converted by the baseband transform unit 2.

ノルム抽出部4は、フーリエ変換部3によって変換された結果(フーリエ変換結果)から位相成分を除去した振幅(或いは、パワー)に変換し、ノルム成分を抽出する。   The norm extraction unit 4 converts the result (Fourier transform result) converted by the Fourier transform unit 3 into an amplitude (or power) from which the phase component has been removed, and extracts the norm component.

加算部5は、ノルム抽出部4によって抽出された振幅(或いは、パワー)を周波数ビン毎に加算する。   The adding unit 5 adds the amplitude (or power) extracted by the norm extracting unit 4 for each frequency bin.

ピーク検出部6は、加算部5によって加算された結果(加算結果)からピーク周波数を検出する。   The peak detector 6 detects the peak frequency from the result (addition result) added by the adder 5.

図2は、本発明の実施の形態1に係る周波数検出器1によるピーク周波数を検出する処理を示すフローチャートである。   FIG. 2 is a flowchart showing processing for detecting a peak frequency by the frequency detector 1 according to Embodiment 1 of the present invention.

周波数検出器1には、複数の周波数バンドについて順次時系列で受信された受信信号が入力される。   The frequency detector 1 receives received signals that are sequentially received in time series for a plurality of frequency bands.

ここで、受信信号のパルス構成は、図3に示すように送出されるパルス構成と同様の1周波数バンドがN個からなり、隣接する周波数バンドの中心周波数の間隔はfstであり、総計でN個の周波数バンドであるとする。 Here, the pulse structure of the received signal is composed of N p frequency bands similar to the transmitted pulse structure as shown in FIG. 3, and the interval between the center frequencies of adjacent frequency bands is f st , Suppose that there are N f frequency bands.

入力された受信信号はベースバンド変換部2にて、1つの周波数バンドが複数サンプルからなるベースバンド信号に変換される(St1)。   The input received signal is converted into a baseband signal in which one frequency band is composed of a plurality of samples by the baseband conversion unit 2 (St1).

St1において変換されたベースバンド信号はフーリエ変換部3に送られ、フーリエ変換される(St2)。   The baseband signal converted in St1 is sent to the Fourier transform unit 3 and subjected to Fourier transform (St2).

St3においてフーリエ変換された結果はノルム抽出部4に送られ、フーリエ変換結果から位相成分を除去した振幅(或いは、パワー)に変換される(St3)。   The result of the Fourier transform in St3 is sent to the norm extraction unit 4 and converted into an amplitude (or power) obtained by removing the phase component from the Fourier transform result (St3).

図4は、各周波数バンドのNp個のパルスを、各周波数バンド毎に高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourier Transform)した結果の振幅成分を表したものである。横軸は周波数ビン番号、縦軸はリニアスケールの振幅である。1パルスのSNR(Signal Noise Ratio)が0dBと非常に低いため、ピークの高さはバラついており、また、少しずつずれながら並んでいるはずのピーク位置もバラバラである。この状態で、各周波数バンド毎にピーク検出を行っても、雑音の影響が強すぎて正しいピーク位置を推定することは難しい。   FIG. 4 shows the amplitude component of the result of fast Fourier transform (FFT) of Np pulses in each frequency band for each frequency band. The horizontal axis is the frequency bin number, and the vertical axis is the linear scale amplitude. Since the SNR (Signal Noise Ratio) of one pulse is very low at 0 dB, the peak heights are varied, and the peak positions that should be arranged while being shifted little by little are also varied. Even if peak detection is performed for each frequency band in this state, it is difficult to estimate the correct peak position because the influence of noise is too strong.

そこで、周波数バンド毎に振幅成分を加算する。加算をスペクトルが位相を持つ複素数の状態で行わないのは、雑音のみについて言えば、複素数での加算結果は振幅加算より少なくなるが、周波数バンド毎の位相ずれがある場合、複素数で加算を行うと、信号も打ち消し合ってしまうためである。   Therefore, an amplitude component is added for each frequency band. The reason why the addition is not performed in the complex number state where the spectrum is in phase is that the addition result in the complex number is smaller than the amplitude addition in terms of noise alone, but the addition is performed in the complex number when there is a phase shift for each frequency band. This is because the signals also cancel each other.

St4において変換された変換結果は加算部5に送られ、加算部5は、全ての周波数バンドのフーリエ変換結果である振幅(或いは、パワー)を周波数ビン毎に加算する(St5)。   The conversion result converted in St4 is sent to the adder 5, and the adder 5 adds the amplitude (or power), which is the Fourier transform result of all frequency bands, for each frequency bin (St5).

St5における加算結果を図5に示す。全パルスを利用したスペクトルとなってSNRが向上し、ピーク位置が周波数ビン番号2と3の間にあることが明確になっている。   The addition result at St5 is shown in FIG. It is clear that the spectrum using all the pulses improves the SNR, and the peak position is between frequency bin numbers 2 and 3.

St5において加算された加算結果は、ピーク検出部6に送られ、ピーク検出部6はピーク周波数を検出する(St6)。   The addition result added in St5 is sent to the peak detector 6, and the peak detector 6 detects the peak frequency (St6).

ピーク検出部6は、図5からピークを検出する。図5では、ピークは明らかに周波数ビン番号2と3の間であり、単純なピークサーチ、すなわち、各ビンの高さを比較して最も高いビンの番号を出力する方法では、高い精度で求まらない。   The peak detector 6 detects a peak from FIG. In FIG. 5, the peak is clearly between frequency bin numbers 2 and 3, and a simple peak search, that is, a method that compares the heights of each bin and outputs the highest bin number, finds it with high accuracy. I wo n’t.

そこで、図5の波形に近い波形を予め用意し、フィッティングを行う。図4の各スペクトルは、同一周波数バンドのN個のパルスのフーリエ変換結果である。図4は、窓をかけずにフーリエ変換を行った場合を示している。すなわち、矩形窓であるので、各スペクトルはsinc関数の絶対値の形状をしており、それらの加算結果もsinc関数の絶対値に近い形状をしている。そこで、sinc関数波形の特にピーク位置の波形を予め用意し、図5のピークの部分と適宜振幅を併せて、ピーク周波数が一致するように、sinc関数の中心周波数を振っていく。 Therefore, a waveform close to the waveform of FIG. 5 is prepared in advance and fitting is performed. Each spectrum in FIG. 4 is a Fourier transform result of N p pulses in the same frequency band. FIG. 4 shows a case where Fourier transformation is performed without applying a window. That is, since it is a rectangular window, each spectrum has the shape of the absolute value of the sinc function, and the addition result thereof has a shape close to the absolute value of the sinc function. Therefore, a waveform of the sinc function waveform, particularly a peak position waveform, is prepared in advance, and the peak portion of FIG. 5 is combined with the amplitude as appropriate, and the center frequency of the sinc function is swung so that the peak frequency matches.

そして、最も良く一致する周波数、例えば二乗誤差が最小となるsinc関数の周波数が、求めるピークの周波数となる。ここで求められるピーク周波数は、fst・Nからなる帯域幅の中心周波数に対するドップラ周波数となる。 The best matching frequency, for example, the frequency of the sinc function that minimizes the square error is the peak frequency to be obtained. The peak frequency obtained here is a Doppler frequency with respect to the center frequency of the bandwidth composed of f st · N f .

本発明の実施の形態1によれば、振幅を加算することによりピーク検出を行ったが、振幅ではなく、振幅の2乗で表現されるパワーを用いてピーク検出を行ったほうが各周波数便成分のノルムを計算する際の計算量が少なく効率的であるといえる。   According to Embodiment 1 of the present invention, peak detection is performed by adding amplitudes, but each frequency stool component is more likely to perform peak detection using power expressed by the square of the amplitude instead of the amplitude. It can be said that the amount of calculation when calculating the norm of is small and efficient.

なお、フィッティングする波形は、可能であれば、フーリエ変換を行った際の窓のスペクトル形状に合わせることが望ましい。スペクトルの加算を振幅で行う場合は、窓のスペクトル形状そのままの形、例えばsinc関数、を用いることが可能であるが、パワーで加算を行う場合には、フィッティング波形を生成する際、窓のスペクトル形状を二乗する必要があり、若干計算量が増大する。ただし、予め非常に細かい間隔でフィッティング波形を生成しておき、メモリに記憶しておくなどの方法で、計算量は削減できる。   Note that it is desirable that the waveform to be fitted is matched with the spectral shape of the window when Fourier transform is performed, if possible. When spectrum addition is performed with amplitude, it is possible to use the shape of the window spectral shape as it is, for example, a sinc function. However, when addition is performed with power, when generating a fitting waveform, the spectrum of the window is used. It is necessary to square the shape, which slightly increases the amount of calculation. However, the amount of calculation can be reduced by generating fitting waveforms at very fine intervals in advance and storing them in a memory.

ただし、フィッティングをピーク周辺の非常に狭い範囲で行うならば、必ずしも窓のスペクトル形状に合わせなくとも、似たような凸波形でかまわない。この場合、フィッティング前の振幅調整の際に、フィッティング波形に掛ける係数だけでなく、フィッティング波形に足す分であるオフセットも調整するとよい。   However, if fitting is performed in a very narrow range around the peak, a similar convex waveform may be used without necessarily matching the spectral shape of the window. In this case, at the time of amplitude adjustment before fitting, it is preferable to adjust not only the coefficient to be applied to the fitting waveform but also the offset that is added to the fitting waveform.

図5では、ピークが周波数ビン番号2と3の間にあり、特にこのようなケースでは初期の振幅調整が難しく、フィッティング結果の精度が劣化することがある。そこで、フーリエ変換を行う際、スペクトルの点と点の間を補完することを目的として、ショートタイムFFT(ST−FFT:Short Time −Fast Fourier Transform)を利用する。   In FIG. 5, the peak is between the frequency bin numbers 2 and 3, and in such a case, the initial amplitude adjustment is difficult, and the accuracy of the fitting result may be deteriorated. Therefore, when performing Fourier transform, a short time FFT (ST-FFT: Short Time-Fast Fourier Transform) is used for the purpose of complementing between the points of the spectrum.

ST−FFTは、図6に示すように、本来の信号にゼロを付加してFFTを行う方法である。FFT結果のスペクトルの点数はFFTフレームの点数で決定するため、ゼロを付加して点数を増加させることによって、本来の点と点の間を補間するようにスペクトルの点数を増加させることができる。図7は、図4の元となる信号を、ST−FFTした結果を示している。図7は、ST−FFT長を4Nとして、点数を4倍に増やした結果である。図4の場合と比較してスペクトルの点と点の間が補間されスムーズなスペクトル形状となっていることが分かる。 ST-FFT is a method of performing FFT by adding zero to the original signal, as shown in FIG. Since the score of the spectrum of the FFT result is determined by the score of the FFT frame, the score of the spectrum can be increased so as to interpolate between the original points by adding zero and increasing the score. FIG. 7 shows the result of ST-FFT of the original signal of FIG. 7, a ST-FFT length as 4N p, is the result of increasing the number of four times. Compared with the case of FIG. 4, it can be seen that the spectrum is interpolated between the points to obtain a smooth spectrum shape.

図8は、これを同様に振幅で加算した結果であり、図5に示す場合と比較してピーク位置がより明確になっている。   FIG. 8 shows the result of adding the same in amplitude, and the peak position is clearer than the case shown in FIG.

こうすることにより、ピーク位置が明確になり、元の点数ではピーク位置が周波数ビンとビンの間にある場合でも、感度劣化が発生しなくなる。   By doing so, the peak position becomes clear, and even if the peak position is between the frequency bins in the original number of points, no sensitivity deterioration occurs.

なお、図8のスペクトルからピーク周波数を求める方法は、ST−FFTを行わない場合と同様に窓のスペクトル形状に対応した波形でフィッティングを行っても良い。図8のピーク位置を見ると、ビン番号10と11の間であることがうかがわれ、ST−FFT長が元のサンプル数の2倍、4倍と言った比較的少ない数の場合に高い精度でピークを求めたい場合には、フィッティングが必要であることが分かる。   In addition, the method of calculating | requiring a peak frequency from the spectrum of FIG. 8 may perform fitting with the waveform corresponding to the spectrum shape of a window similarly to the case where ST-FFT is not performed. Looking at the peak position in FIG. 8, it can be seen that it is between bin numbers 10 and 11, and the ST-FFT length is high when the number of samples is relatively small, such as twice or four times the original number of samples. It can be seen that fitting is required when it is desired to obtain a peak with accuracy.

しかし、ST−FFT長を例えば16Nと十分に長くすれば、ピーク近辺の形状が十分になだらかになるため、ピークサーチでピーク検出すれば十分である。 However, if the ST-FFT length e.g. 16N p and sufficiently long, the shape of the near peak is sufficiently smooth, it is sufficient to detect peaks in the peak search.

なお、ST−FFTの替わりに離散フーリエ変換(DFT:Discrete Fourier Transform)を利用しても良い。ST−FFTは前述のようになめらかなスペクトルを得るための方法である。DFTによれば、フーリエ変換時の参照周波数を整数以外の数とすることができる。   Note that discrete Fourier transform (DFT: Discrete Fourier Transform) may be used instead of ST-FFT. ST-FFT is a method for obtaining a smooth spectrum as described above. According to DFT, the reference frequency at the time of Fourier transform can be a number other than an integer.

(実施の形態2)
続いて本発明の実施の形態2について説明する。図9は、本発明の実施の形態2に係る周波数検出器1の構成を示す図である。実施の形態1と同一構成については同一の符号を付し重複する説明は省略する。実施の形態1のフーリエ変換部3ではなくDFT変換部27によって構成されている点が実施の形態1と異なっている。
(Embodiment 2)
Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 9 is a diagram showing a configuration of the frequency detector 1 according to Embodiment 2 of the present invention. The same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted. It is different from the first embodiment in that it is configured by the DFT transform unit 27 instead of the Fourier transform unit 3 of the first embodiment.

DFT変換部27にはピーク位置の予測値が入力され、予測値の近傍のみでピーク周波数の検出を行う。   The predicted value of the peak position is input to the DFT converter 27, and the peak frequency is detected only in the vicinity of the predicted value.

DFT時の参照周波数間隔を適切な細かい値とすることによって図7と同等のスペクトルを得ることができる。   By setting the reference frequency interval at the time of DFT to an appropriate fine value, a spectrum equivalent to that in FIG. 7 can be obtained.

なお、本実施の形態では、フーリエ変換時の参照周波数とは、次のフーリエ変換式のf(或いは各周波数:2πf)である。
In the present embodiment, the reference frequency at the time of Fourier transform is f (or each frequency: 2πf) of the following Fourier transform equation.

ただし、kはサンプル番号、Y(k)はフーリエ変換対象の信号、Nはフーリエ変換フレーム長である。 Here, k is a sample number, Y (k) is a signal to be subjected to Fourier transform, and N is a Fourier transform frame length.

しかし、DFTは、ST−FFTと比較して演算量が多いため、予めピーク位置の予測値を入力し、その近辺のスペクトルのみを計算するような方法が望ましい。   However, since the DFT has a large amount of calculation compared to the ST-FFT, it is desirable to input a predicted value of the peak position in advance and calculate only the spectrum in the vicinity.

例えば、FFTで図5の波形までを計算し、ピーク位置を探すと、ピーク位置が周波数ビン番号2と3の間にあることが分かるので、ビン番号2と3の間の周波数を何点か参照周波数として指定してDFTを行う。   For example, by calculating up to the waveform of FIG. 5 by FFT and searching for the peak position, it can be seen that the peak position is between frequency bin numbers 2 and 3, so what are the frequencies between bin numbers 2 and 3? DFT is performed by designating it as a reference frequency.

ピーク位置の予測値は、このように、信号から抽出しても良いが、例えば、目標のドップラ周波数や相対速度が予めある程度見当が付いているような場合には、予測されたドップラ周波数や相対速度に対応するドップラ周波数の近傍のみDFTするようにしてもよい。   The predicted value of the peak position may be extracted from the signal in this way. For example, when the target Doppler frequency and relative speed are estimated to some extent in advance, the predicted Doppler frequency and relative The DFT may be performed only in the vicinity of the Doppler frequency corresponding to the speed.

DFT結果からピーク検出する際には、これまでと同様に全ての周波数バンド分について、振幅(或いは、パワー)で加算したスペクトルを用いる。その後は、加算後スペクトルに適切な波形をフィッティングしてピーク周波数を求めるか、十分に細かい間隔でDFTの参照周波数を設定するならばピークサーチをすればよい。 When the peak is detected from the DFT result, the spectrum obtained by adding the amplitude (or power) for all frequency bands is used as before. Thereafter, an appropriate waveform is fitted to the spectrum after addition to obtain a peak frequency, or a peak search may be performed if DFT reference frequencies are set at sufficiently fine intervals.

このように、なめらかなスペクトルを用いてピーク周波数検出を行うことによって、より精度の高い推定が可能となる。 Thus, by performing peak frequency detection using a smooth spectrum, more accurate estimation is possible.

以上の方法では、検出されたピーク周波数は全周波数バンドを含む全帯域の中心周波数に対応する値となる。しかし、上記の方法は周波数選択性フェージングがある場合に、誤差が大きくなることがある。   In the above method, the detected peak frequency is a value corresponding to the center frequency of all bands including all frequency bands. However, the above method may increase an error when there is frequency selective fading.

図10は目標が1点のみの点目標である場合の各周波数バンドのフーリエ変換後の振幅スペクトルである。受信時のSNRを100dBと非常に大きくしたため、図7とは異なり、各周波数バンド毎のピーク周波数が明確であり、ピーク周波数が少しずつずれながら整列している。   FIG. 10 shows an amplitude spectrum after Fourier transform of each frequency band when the target is a point target of only one point. Since the SNR at the time of reception is very large as 100 dB, unlike FIG. 7, the peak frequency for each frequency band is clear and the peak frequencies are aligned while being slightly shifted.

一方、図11は周波数選択性フェージングがある場合の一例であり、フーリエ変換後のピークの高さが周波数バンドによって大きく異なっている。   On the other hand, FIG. 11 is an example in the case where there is frequency selective fading, and the height of the peak after Fourier transform varies greatly depending on the frequency band.

図11の例では、最も周波数の小さいピークを与える周波数バンドが著しく他より大きいため、このようなスペクトルを振幅を加算して、ピーク周波数を求めても、最も周波数の小さいピークを与える周波数バンドのドップラ周波数に近づいてしまい、全体の中心周波数に対するドップラ周波数からは離れた値となってしまう。   In the example of FIG. 11, the frequency band that gives the peak with the lowest frequency is significantly larger than the other. Therefore, even if such a spectrum is added to the amplitude to obtain the peak frequency, It approaches the Doppler frequency and becomes a value far from the Doppler frequency with respect to the overall center frequency.

(実施の形態3)
続いて本発明の実施の形態3について説明する。図12は、本発明の実施の形態3に係る周波数検出器1の構成を示す図である。実施の形態1と同一構成については同一の符号を付し重複する説明は省略する。フーリエ変換部3がピーク整合型フーリエ変換部28となっている点で実施の形態1とは異なる。
(Embodiment 3)
Next, Embodiment 3 of the present invention will be described. FIG. 12 is a diagram showing a configuration of the frequency detector 1 according to Embodiment 3 of the present invention. The same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted. The fourth embodiment differs from the first embodiment in that the Fourier transform unit 3 is a peak matching Fourier transform unit 28.

ベースバンド変換部2には、送信時周波数情報が入力され、受信信号は、その送信時周波数を有するローカル信号によって、複数サンプルからなるベースバンド信号に変換される。ベースバンド信号にはフーリエ変換部28で上述したピーク整合型のフーリエ変換が適用される。フーリエ変換部28の出力スペクトルは、ノルム抽出部4で振幅(或いは、パワー)に変換される。   The baseband converter 2 receives transmission frequency information, and the received signal is converted into a baseband signal composed of a plurality of samples by a local signal having the transmission frequency. The peak matching type Fourier transform described above in the Fourier transform unit 28 is applied to the baseband signal. The output spectrum of the Fourier transform unit 28 is converted into amplitude (or power) by the norm extraction unit 4.

続いて、加算部4で全ての周波数バンドの振幅(或いは、パワー)のスペクトルが同一周波数ビンごとに加算される。その結果からピーク検出部6でピーク周波数が検出される。   Subsequently, the spectrum of the amplitude (or power) of all frequency bands is added by the adding unit 4 for each identical frequency bin. The peak frequency is detected by the peak detector 6 from the result.

図13、及び図14は、ピーク整合型フーリエ変換部28の詳細を示した図である。   13 and 14 are diagrams showing details of the peak matching Fourier transform unit 28. FIG.

図13は、ST−FFTを利用した方法に対応する実施の形態である。   FIG. 13 shows an embodiment corresponding to a method using ST-FFT.

ゼロ長決定部9は、入力された送信時周波数情報を用いて周波数バンド毎に異なる適切なゼロの長さを決定し、信号調整部10は、ゼロ長決定部9で決定された長さのゼロを、入力された複数サンプル列に付加する。ST−FFT部11はこれをST−FFTして、結果を出力する。   The zero length determination unit 9 determines an appropriate zero length that is different for each frequency band using the input transmission frequency information, and the signal adjustment unit 10 has the length determined by the zero length determination unit 9. Zero is added to the input multiple sample sequence. The ST-FFT unit 11 performs ST-FFT on this and outputs the result.

図14は、DFTを利用する方法に対応する実施の形態である。   FIG. 14 shows an embodiment corresponding to a method using DFT.

入力されたピーク予測値、及び送信時周波数情報に基づいて、参照周波数決定部12は、周波数バンド毎に異なるDFTの参照周波数を決定する。DFT部13は決定された参照周波数で入力サンプル列をDFTし出力する。   Based on the input peak prediction value and transmission frequency information, the reference frequency determination unit 12 determines a different DFT reference frequency for each frequency band. The DFT unit 13 performs DFT on the input sample sequence with the determined reference frequency and outputs it.

なお、送信時周波数情報を利用してゼロの長さを決定したり、参照周波数を決定する方法では、毎回、式に基づいて参照周波数を決定する必要は無い。殆どの場合は送信時周波数が仕様によって決定しているので、各周波数バンドに対応する値を予め計算してメモリに記憶しておき、どの周波数バンドの受信信号を処理すべきかが送信時周波数情報から入力されるようにして、その周波数バンドに対応した値をメモリから読み出せばよい。   In the method of determining the length of zero using the frequency information at the time of transmission or determining the reference frequency, it is not necessary to determine the reference frequency based on an equation every time. In most cases, the frequency at the time of transmission is determined by the specification, so values corresponding to each frequency band are calculated in advance and stored in the memory, and the frequency information at the time of reception of which frequency band the received signal should be processed The value corresponding to the frequency band may be read from the memory.

図15はピーク整合型フーリエ変換の原理を説明するための図である。図15(a)の各段は、例えば中心周波数f、f、fの周波数バンドの受信信号をフーリエ変換する際のフレーム構成を示している。送信時の中心周波数が異なる周波数バンドであって、これらがドップラシフトを受けると、元の中心周波数の比率でドップラ周波数が異なる。図では、f、f、fの順に波長が短くなっているように示した。この状態で、各周波数バンドの受信パルス列、すなわちN個のベースバンドサンプルに、周波数バンド毎に異なる長さn(i=0、1、...、N)のゼロを付加していく。 FIG. 15 is a diagram for explaining the principle of the peak matching Fourier transform. Each stage in FIG. 15A shows a frame configuration when a received signal in a frequency band of center frequencies f 1 , f 2 , and f 3 is Fourier transformed, for example. If the center frequencies at the time of transmission are different frequency bands, and these are subjected to Doppler shift, the Doppler frequencies differ by the ratio of the original center frequency. In the figure, the wavelengths are shown to be shorter in the order of f 1 , f 2 , and f 3 . In this state, zeros having different lengths n i (i = 0, 1,..., N f ) are added to the received pulse train of each frequency band, that is, N p baseband samples. Go.

具体的には、N+nの長さに対して、各周波数バンドの波長であるPが常に一定値となるようにゼロを付加する。これは、フーリエ変換フレーム長、すなわち、便宜的な1秒がどの周波数バンドでも同じ1秒であるとみなした場合、図15(b)のように書ける。すなわち、N+nがどの周波数バンドでも同じ長さであり、かつ、全周波数バンドで受信信号の波長が同じになる。その結果、全ての周波数バンドのドップラ周波数のピークがフーリエ変換後に同じ周波数となる。なお、信号が存在する長さNのフーリエ変換長に対する比率は、周波数バンド毎に異なるが、これは問題ない。 Specifically, zero is added to the length of N p + n i so that P i that is the wavelength of each frequency band is always a constant value. This can be written as shown in FIG. 15B when the Fourier transform frame length, that is, for convenience, 1 second is regarded as the same 1 second in any frequency band. That is the same length in which the frequency band is N p + n i, and the wavelength of the received signal is the same at all frequencies bands. As a result, the Doppler frequency peaks of all frequency bands become the same frequency after Fourier transform. Incidentally, the ratio of the Fourier transform length of length N p which signal is present is different for each frequency band, which is no problem.

このような操作は図16のように解釈できる。図16(a)は各周波数バンドの受信信号のスペクトルを周波数を0から模擬的に示したものである。送信時周波数が周波数バンド毎に異なるため、ドップラ周波数を中間周波数として有する受信信号のスペクトルピークも少しずつずれている。これらのドップラ周波数の中心周波数の比は送信時周波数の比で決定している。従って、送信時周波数が擬似的に同じ周波数になるように、周波数バンド毎に異なる比率で横軸を圧縮すると図16(b)のようになり、全ての周波数バンドの受信信号のスペクトルピークが一致する。   Such an operation can be interpreted as shown in FIG. FIG. 16A schematically shows the spectrum of the received signal in each frequency band from 0 as the frequency. Since the transmission frequency is different for each frequency band, the spectrum peak of the received signal having the Doppler frequency as an intermediate frequency is also shifted little by little. The ratio of the center frequencies of these Doppler frequencies is determined by the ratio of transmission frequencies. Therefore, when the horizontal axis is compressed at a different ratio for each frequency band so that the transmission frequency becomes the same frequency in a pseudo manner, the result is as shown in FIG. 16B, and the spectrum peaks of the received signals in all frequency bands match. To do.

従って、N+nの長さ、すなわち、圧縮の比率は、ドップラ周波数そのものではなく、送信時の中心周波数と周波数バンドの周波数差で決定するものであり、目標の移動速度には依存しない。 Therefore, the length of N p + n i , that is, the compression ratio is determined not by the Doppler frequency itself but by the frequency difference between the center frequency and the frequency band at the time of transmission, and does not depend on the target moving speed.

なお、図15におけるゼロ付加は便宜的な物であり、実際の計算時には、信号がゼロである部分は何を掛けてもゼロになるため、演算は行わず、信号が存在するNpで示した領域のみの演算でよい。   Note that the zero addition in FIG. 15 is for convenience, and in the actual calculation, the portion where the signal is zero is zero regardless of what is multiplied, so no calculation is performed, and it is indicated by Np where the signal exists. It is sufficient to calculate only the area.

次に、式を用いて具体的なnの値の決定方法を説明する。受信信号列が下記のように定義されるとする。
Next, a method of determining the specific value of n i using Equation. Assume that the received signal sequence is defined as follows.

本来の信号は、この他に振幅を有し、また、固定の位相成分を有するが、動作説明には関係しない。そこで、説明を簡便にするために省略した。kは同一周波数バンド内のパルス、すなわちサンプルの番号である。Fはドップラ周波数、または、これに準ずる値であり、ここでは、本来のドップラ周波数fd、iにパルス繰り返し期間(PRI:Pulse Repetition Interval)であるTとNを掛けた値とする。 The original signal has an amplitude and a fixed phase component in addition to this, but is not related to the operation explanation. Therefore, it is omitted for the sake of simplicity. k is a pulse in the same frequency band, that is, a sample number. F i is a Doppler frequency or a value equivalent thereto, and here, the original Doppler frequency f d, i is multiplied by T 2 which is a pulse repetition interval (PRI) and N p. .

これをN+nを1秒とする系で周波数mについてフーリエ変換すると、フーリエ変換係数Ci、mは、下式で表すことが出来る。
When this is Fourier-transformed with respect to the frequency m in a system in which N p + n i is 1 second, the Fourier transform coefficient C i, m can be expressed by the following equation.

適用するフーリエ変換がDFTである場合は、mは必ずしも整数で無くて良く、実数でよい。フーリエ変換後に各周波数ステップのスペクトルのピークを揃えることが目的であるので、式(3)の周波数に相当する部分F・(N+n)/Nがiの変化に関係無く同じ値になるようにnの値を決定すればよい。 When the Fourier transform to be applied is DFT, m is not necessarily an integer and may be a real number. Since the purpose is to align the peaks of the spectrum of each frequency step after the Fourier transform, the portion F i · (N p + n i ) / N p corresponding to the frequency in equation (3) has the same value regardless of the change of i. it may be determined the value of n i such that.

を、0番目の周波数バンドに対応するドップラ周波数Fを用いて表現すると、下式で表すことができる。
When F i is expressed using the Doppler frequency F 0 corresponding to the 0th frequency band, it can be expressed by the following equation.

ただし、Cは周波数ステップの間隔値fstを全体の中心周波数fで割った値である。ここで、(1+iC)・(N+n)/Nが、iによらず一定になるようにnの値を決定すればよい。まず、
However, C F is a value obtained by dividing the frequency step interval value f st by the overall center frequency f 0 . Here, (1 + iC F) · (N p + n i) / N p may be determined the value of n i to be constant irrespective to i. First,

と置く。bはnが負のような実現できない値にならない限り、いくつでも良い。計算を簡便にするために、ここでは、b=1/(N)と置くと、nを解くことができて、次式で表すことができる。
Put it. b may be any number as long as n i is not a negative value such as negative. Calculated for ease of, here, placing b = 1 / a (N p C F), and can solve n i, it can be expressed by the following equation.

DFTを行う場合は、幾つか適切なmを選んで、式(3)のフーリエ変換を各周波数バンドのサンプル列に対して行うことによって、ピークの揃ったDFT結果を得ることができる。なお、実際のフーリエ変換の際には、式の導出の過程で省略した振幅や固定位相成分まで含んだ受信サンプル列に対して行う。   When performing DFT, some suitable m are selected, and the DFT result with uniform peaks can be obtained by performing the Fourier transform of Equation (3) on the sample sequence of each frequency band. In the actual Fourier transform, the received sample sequence including amplitude and fixed phase components omitted in the process of deriving the equation is performed.

なお、予めドップラ周波数の見当が付いているならば、ゼロ番目の周波数バンドに対応するドップラ周波数をfd、0として、
If the Doppler frequency is estimated in advance, the Doppler frequency corresponding to the zeroth frequency band is set to f d, 0 ,

のような値の近辺のmについてフーリエ変換を行えばよい。 It is sufficient to perform a Fourier transform on m in the vicinity of such a value.

ただし、このとき、PRIの値と移動速度の関係によっては、ドップラ周波数のスペクトルに折り返しが発生することがある。 However, at this time, depending on the relationship between the PRI value and the moving speed, the Doppler frequency spectrum may be folded.

このような場合には、適切なmはN+nの値を超えてしまう。その場合、mは0からN+n−1の値までしか計算できないST−FFTではピークを揃えることができなくなる。従って、このようなケースではmの見当を付けた上で、その周辺をDFTを用いて計算すると良い。 In such a case, the appropriate m will exceed the value of N p + n i . In that case, in ST-FFT in which m can only be calculated from 0 to a value of N p + n i −1, the peaks cannot be aligned. Therefore, in such a case, it is preferable to calculate the surrounding area using DFT after registering m.

この演算をST−FFTで行う場合は、サンプル列の後ろに周波数バンド毎に異なるn個のゼロを付加して演算を行う。その場合はnがiの範囲でほぼ整数となるように適切なbの値を選択する必要がある。例えば、上記のb=1/(N)といった値では、Nの値によっては整数からずれてしまうことがあるが、b=1+1/(N)といった補正項を付加することによって、ほぼ整数に近い値にすることができる。 When performing this operation with ST-FFT is zero behind the different n i pieces for each frequency band of the sample row addition to performing the operation. In that case it is necessary to select an appropriate value of b to be substantially an integer in the range n i is the i. For example, the value b = 1 / (N p C F ) may deviate from an integer depending on the value of N f , but a correction term b = 1 + 1 / (N p C F ) is added. As a result, a value close to an integer can be obtained.

実際問題として、ドップラ周波数に折り返しが発生していると、折り返し回数の曖昧さの無いドップラ周波数を予備知識無しに計算することは難しい。従って、ドップラ周波数、すなわち、目標との相対速度の範囲を何かの方法で予め知っておくことが望ましい。   As a practical matter, if a Doppler frequency is aliased, it is difficult to calculate a Doppler frequency without ambiguity in the number of aliasing without prior knowledge. Therefore, it is desirable to know the Doppler frequency, that is, the range of the relative speed with respect to the target in some way in advance.

このようにして求めた各周波数バンドに対応するDFTスペクトルの一例を図17に示す。図11と同じ信号について、ピーク整合DFTを適用した。全ての曲線のピーク位置が一致していることが分かる。   An example of the DFT spectrum corresponding to each frequency band thus obtained is shown in FIG. Peak matching DFT was applied to the same signal as in FIG. It can be seen that the peak positions of all the curves match.

なお、横軸はmであるため、図11とはスケールが異なっている。また、予想されるドップラ周波数の周辺のみを抜き出して計算したため、ピークのグラフ上の表示位置が異なっているが、これはグラフ表示だけの問題である。   Since the horizontal axis is m, the scale is different from FIG. In addition, since the calculation is performed by extracting only the vicinity of the expected Doppler frequency, the display position of the peak on the graph is different, but this is a problem only for the graph display.

なお、これまで表示したスペクトルはTの取り方の問題により、全て、ドップラ周波数の折り返しが発生している。ピーク整合にDFTを利用し、横軸をmに取った場合には、折り返しが発生する替わりに、mを0から無限大まで取ってみると、一定周期でほぼ同じ波形が繰り返される。従って、予め、ある程度mの見当を付けておく必要がある。 It should be noted that, by so far spectrum display of how to take the T 2 problem, all, the return of the Doppler frequency is generated. When DFT is used for peak matching and the horizontal axis is set to m, the same waveform is repeated at a constant period when m is taken from 0 to infinity instead of the occurrence of aliasing. Therefore, it is necessary to register in advance to some extent m.

(実施の形態4)
続いて本発明の実施の形態4について説明する。上述したように、ピーク整合をDFTで行う場合には、予めある程度の移動速度またはドップラ周波数の予測値がある方がよい。そこで次に、ピーク整合を行わないドップラ周波数検出方式の結果を予測値として用い、予測値の周辺の詳細推定をピーク整合DFTで行う実施の形態について説明する。
(Embodiment 4)
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. As described above, when the peak matching is performed by DFT, it is better to have a certain estimated value of the moving speed or Doppler frequency in advance. Therefore, an embodiment in which the result of the Doppler frequency detection method without performing peak matching is used as a predicted value and detailed estimation of the vicinity of the predicted value is performed by the peak matching DFT will be described.

図18は、本発明の実施の形態4に係る周波数検出器1の構成を示す図である。本実施の形態では、ピーク整合を行わないドップラ周波数検出を行って、これを概算の推定値とし、その推定値の周辺でピーク整合型DFTを行う。   FIG. 18 is a diagram showing a configuration of the frequency detector 1 according to the fourth embodiment of the present invention. In this embodiment, Doppler frequency detection without performing peak matching is performed, and this is used as an approximate estimated value, and peak matched DFT is performed around the estimated value.

周波数検出器1に入力した受信信号はベースバンド変換部2に入力される。ベースバンド変換部2には、送信時周波数情報が入力され、各周波数バンドの送信時周波数を有するローカル信号で、1パルス1サンプルで合計複数サンプルからなるベースバンド信号に変換される。ベースバンド信号は2分岐され、一方はフーリエ変換部3に入力される。フーリエ変換部3では、各周波数バンド毎にフーリエ変換が行われる。フーリエ変換によって得られたスペクトルはノルム抽出部4で位相の無い振幅(或いは、パワー)に変換される。その出力については、加算部4で、同一周波数ビンごとに複数の周波数バンドの結果が全て加算される。加算されたスペクトルはピーク検出部6でピーク検出され、ドップラ周波数の概算値が出力される。   The received signal input to the frequency detector 1 is input to the baseband converter 2. The baseband converter 2 receives the frequency information at the time of transmission, and is converted into a baseband signal consisting of a plurality of samples in total by one sample per pulse by a local signal having a frequency at the time of transmission in each frequency band. The baseband signal is branched into two, and one is input to the Fourier transform unit 3. In the Fourier transform unit 3, Fourier transform is performed for each frequency band. The spectrum obtained by the Fourier transform is converted into an amplitude (or power) having no phase by the norm extraction unit 4. For the output, the adder 4 adds all the results of a plurality of frequency bands for each same frequency bin. The added spectrum is peak-detected by the peak detector 6 and an approximate value of the Doppler frequency is output.

ベースバンド変換部2の2分岐された出力の他方は、ピーク整合型DFTを行うため、ピーク整合型フーリエ変換部28に入力される。ピーク整合型フーリエ変換部28には、同時にピーク検出部6の出力であるドップラ周波数の概算値、または、これを移動速度に変換した値が入力される。   The other of the two branched outputs of the baseband conversion unit 2 is input to the peak matching Fourier transform unit 28 in order to perform peak matching DFT. At the same time, an approximate value of the Doppler frequency, which is an output of the peak detection unit 6, or a value obtained by converting this into a moving speed is input to the peak matching type Fourier transform unit 28.

ピーク整合型フーリエ変換部28では、入力されたドップラ周波数の概算値に基づいて、DFTを行うmの範囲を決定し、入力されたベースバンド信号に対してピーク整合型DFTを適用する。詳細は前述の通りである。ピーク整合型フーリエ変換部28の出力はノルム抽出部17に入力され、振幅(或いは、パワー)に変換される。その結果は加算部18に入力され、同一のmについて、全周波数バンドの結果が加算される。加算結果はピーク検出部19に入力され、ピークを与えるmが計算され、mからドップラ周波数が計算されて出力される。   The peak matching Fourier transform unit 28 determines a range of m for performing DFT based on the input approximate value of the Doppler frequency, and applies the peak matching DFT to the input baseband signal. Details are as described above. The output of the peak matching Fourier transform unit 28 is input to the norm extraction unit 17 and converted into amplitude (or power). The result is input to the adder 18 and the results of all frequency bands are added for the same m. The addition result is input to the peak detection unit 19, m for giving a peak is calculated, and the Doppler frequency is calculated from m and output.

前述のように、周波数選択性フェージングがある場合には、ピーク整合を行わない方法では誤差が大きくなるが、周波数バンド毎のドップラ周波数の差はあまり大きくないため、概算値を求める程度であれば十分有効に動作する。   As described above, when there is frequency selective fading, the error does not increase with the method that does not perform peak matching, but the difference in Doppler frequency for each frequency band is not so large. Works well enough.

ピーク整合型DFTを行うピーク整合型フーリエ変換部28では、このような周波数選択性フェージングによるずれの可能性を考慮してピークが存在する可能性がある範囲を決定し、DFTを行う範囲を決定すると良い。   In the peak matching type Fourier transform unit 28 that performs the peak matching type DFT, the range in which the peak may exist is determined in consideration of the possibility of the shift due to the frequency selective fading, and the range in which the DFT is performed is determined. Good.

このようにすることによって、周波数選択性フェージングがあり、また、PRIの設定の問題でドップラ周波数の折り返しがある場合でも、精度の高いドップラ周波数検出を行うことができる。   By doing so, even when there is frequency selective fading and there is a Doppler frequency aliasing due to the problem of PRI setting, highly accurate Doppler frequency detection can be performed.

なお、折り返しがある場合は、ドップラ周波数を検出する際に、予め折り返しの回数の見当を付けておく必要がある。そして、各々のドップラ周波数検出結果に折り返し分のオフセットを加算して出力する。   In the case where there is aliasing, it is necessary to register in advance the number of times of aliasing when detecting the Doppler frequency. Then, the respective offsets are added to the respective Doppler frequency detection results and output.

予めmの見当を付けた状態で、ピーク整合DFTを行った例を図19に示す。予め入力されたドップラ周波数の推定値または相対移動速度の推定値から決定するドップラ周波数の推定値の近辺のみDFTを行った例である。横軸はDFTを行ったmを0から順に整数で番号付けした際のビン番号である。図17よりも周波数バンド毎のパワーのバラツキが低い条件であるが、合計SNRが0dBと低いため、周波数選択性フェージング以上に雑音によって振幅がばらつき、また、ピーク周波数もばらついている。しかし、おおよそピーク位置が揃っていることがわかる。   FIG. 19 shows an example in which peak matching DFT is performed with m registered in advance. This is an example in which DFT is performed only in the vicinity of an estimated value of Doppler frequency determined from a previously input estimated value of Doppler frequency or an estimated value of relative movement speed. The horizontal axis is the bin number when the m subjected to DFT is numbered with an integer in order from 0. Although the power variation for each frequency band is lower than that in FIG. 17, the total SNR is as low as 0 dB. Therefore, the amplitude varies due to noise more than frequency selective fading, and the peak frequency also varies. However, it can be seen that the peak positions are roughly aligned.

これを振幅で加算した結果が図20であり、ピーク周波数が明確になっている。ピークを与えるmの値が求められたら、これから式(7)を用いて、ゼロ番目の周波数バンドに対応するドップラ周波数を求めることができる。   FIG. 20 shows the result obtained by adding the amplitudes, and the peak frequency is clear. Once the value of m giving the peak is determined, the Doppler frequency corresponding to the zeroth frequency band can be determined from Equation (7).

図20からのピーク位置の推定方法は、前述の場合と同じで、ピーク波形のフィッティングによっても行ってもよいし、十分に細かい間隔でDFTを行ったなら、ピークサーチでもよい。   The peak position estimation method from FIG. 20 is the same as described above, and may be performed by fitting peak waveforms, or may be peak search if DFT is performed at sufficiently fine intervals.

の設定の問題によってスペクトルに折り返しが発生する条件でピーク整合型DFTを行った場合、正しいピークを与えるmを含む範囲外の繰り返し波形では、本発明の特徴であるピーク整合性が低くなる。すなわち、正しいmの範囲外の繰り返しスペクトルでは、横軸の圧縮率が正しくないため、スペクトルが周波数バンド毎に横にずれた形になる。本実施形態では、ピークを整合させた後は、振幅(或いは、パワー)で加算して、ピーク周波数検出を行うが、その際、mの範囲が正しくないと、加算した結果のピークが低くなる。 When the peak matching DFT is performed under the condition that the spectrum is folded due to the T 2 setting problem, the peak matching characteristic, which is a feature of the present invention, is reduced in a repetitive waveform outside the range including m that gives a correct peak. . That is, in a repetitive spectrum outside the correct m range, since the compression rate on the horizontal axis is not correct, the spectrum is shifted horizontally for each frequency band. In this embodiment, after matching the peaks, addition is performed by amplitude (or power) and peak frequency detection is performed. At that time, if the range of m is not correct, the peak of the result of addition becomes low. .

そこで、例えば、次のような方法でスペクトルの折り返し回数を推測できる。波形の繰り返し周期は、ほぼ、ドップラ周波数の折り返し周期をmの次元に換算した値となっている。その周期ごとに現れる加算後のピークの値を比較し、これが最大になるピークを探せばよい。ただし、SNRが低い場合には雑音の影響があるので、周期毎にピーク値をサンプリングし、その値にスムージングを掛けて、最大と思われる点を選択すればよい。   Therefore, for example, the number of spectrum folds can be estimated by the following method. The repetition period of the waveform is a value obtained by converting the folding period of the Doppler frequency into a dimension of m. What is necessary is just to compare the peak value after the addition which appears for every period, and to find the peak where this becomes the maximum. However, when the SNR is low, there is an influence of noise. Therefore, it is only necessary to sample the peak value every period, apply the smoothing to the value, and select the point that seems to be the maximum.

(実施の形態5)
図21は本発明の実施の形態5に係る合成帯域レーダ20の構成を示す図である。
(Embodiment 5)
FIG. 21 is a diagram showing a configuration of the synthetic band radar 20 according to the fifth embodiment of the present invention.

合成帯域レーダ20では、周波数シンセサイザ26の出力を用いて、送信部25からステップ周波数のパルス列が出力される。これは図示しない適切なRF処理を経て、電波として放射される。目標に当たって反射してきた電波は図示しない適切なRF処理を経て受信信号として合成帯域レーダ20に受信信号として入力される。   In the synthetic band radar 20, a pulse train having a step frequency is output from the transmission unit 25 using the output of the frequency synthesizer 26. This is radiated as radio waves through an appropriate RF process (not shown). The radio wave reflected upon hitting the target is input as a received signal to the synthetic band radar 20 as a received signal through an appropriate RF process (not shown).

受信信号は周波数検出器1に入力され、これまで述べてきたような方法で、ドップラ周波数が検出される。なお、ドップラ周波数に折り返しがあるような場合には、例えば、合成帯域レーダ20を含む機材に搭載された加速度計30の出力などを用いて折り返し回数の見当を付けた上で、ドップラ周波数の推定を行う。また、各周波数バンド毎のベースバンド信号は、周波数検出器1から代表値抽出部31に出力される。   The received signal is input to the frequency detector 1 and the Doppler frequency is detected by the method described so far. When the Doppler frequency is folded, for example, the output of the accelerometer 30 mounted on the equipment including the synthetic band radar 20 is used to determine the number of turns, and then the Doppler frequency is estimated. I do. Further, the baseband signal for each frequency band is output from the frequency detector 1 to the representative value extraction unit 31.

計算されたドップラ周波数は、速度計算部21に入力され、速度の次元に変換される。   The calculated Doppler frequency is input to the speed calculator 21 and converted into a speed dimension.

代表値抽出部31では、各周波数ステップのスペクトルのピーク値を求めたり、或いは、周波数検出器1から出力された各周波数バンドのドップラ周波数または速度計算部21で求められた移動速度から計算された各周波数ステップのドップラ周波数に対応するスペクトル成分をベースバンド信号から抽出し、各周波数ステップ1点ずつの代表値とする。これを位相補正部22に入力する。   In the representative value extraction unit 31, the peak value of the spectrum of each frequency step is obtained, or calculated from the Doppler frequency of each frequency band output from the frequency detector 1 or the moving speed obtained by the velocity calculation unit 21. Spectral components corresponding to the Doppler frequency at each frequency step are extracted from the baseband signal and used as representative values for each frequency step. This is input to the phase correction unit 22.

位相補正部22では、速度計算部21で計算された速度を用いて、各周波数ステップの代表値の位相について、目標との検出期間中の相対距離の変化に伴う位相ずれを補正する。   The phase correction unit 22 uses the speed calculated by the speed calculation unit 21 to correct the phase shift associated with the change in the relative distance during the detection period with respect to the target for the phase of the representative value of each frequency step.

補正された代表値は逆フーリエ変換部23に入力され、周波数ステップの周波数の順に並べて逆フーリエ変換を受ける。逆フーリエ変換の結果から、目標までの相対距離に対応した位置にピークを有するインパルス波形が得られるので、そのピーク位置から目標までの距離を検出して出力する。 The corrected representative value is input to the inverse Fourier transform unit 23, and is subjected to the inverse Fourier transform in the order of the frequency of the frequency step. From the result of the inverse Fourier transform, an impulse waveform having a peak at a position corresponding to the relative distance to the target is obtained, and the distance from the peak position to the target is detected and output.

合成帯域レーダでは速度検出誤差が距離検出誤差に与える影響が非常に大きいため、本発明の周波数検出器を用いて、確実、かつ、簡便な方法で高精度なドップラ周波数、すなわち、移動速度検出が行えるようになることによって、合成帯域レーダそのものの高精度化が実現できる。   In the synthetic band radar, the speed detection error has a great influence on the distance detection error. Therefore, the frequency detector of the present invention can be used to detect a highly accurate Doppler frequency, that is, a moving speed, in a reliable and simple method. As a result, it is possible to improve the accuracy of the synthetic band radar itself.

(実施の形態6)
図22は本発明の実施の形態6に係る飛翔体誘導装置32の構成を示す図である。本発明の周波数検出器およびこれを含む合成帯域レーダから飛翔体を誘導するための誘導信号を生成する構成である。
(Embodiment 6)
FIG. 22 is a diagram showing a configuration of the flying object guiding apparatus 32 according to the sixth embodiment of the present invention. It is the structure which produces | generates the induction | guidance | derivation signal for guide | inducing a flying body from the frequency detector of this invention and the synthetic | combination zone | band radar containing this.

アンテナ、加速度計などからなるセンサ33の出力が飛翔体誘導装置32に入力される。飛翔体誘導装置32においては、前処理部34にて、適宜、増幅、周波数変換、アナログ−デジタル変換など次段の信号処理部35での処理に適するよう前処理が施される。信号処理部35は、本発明の合成帯域レーダ20と、誘導信号生成に必要なその他の情報を検出するN個の処理部38−1〜38−Nを有する。誘導信号生成に必要なその他の情報とは、例えば、到来波の波数、角度などである。信号処理部35で生成された情報は、誘導信号生成部36に入力され、これらの情報を統合して飛翔体誘導に必要な信号が生成される。生成された誘導信号は操舵装置37に出力され、飛翔体の操舵が行われる。 The output of the sensor 33 including an antenna and an accelerometer is input to the flying object guidance device 32. In the flying object guidance device 32, preprocessing is appropriately performed by the preprocessing unit 34 so as to be suitable for processing in the signal processing unit 35 in the next stage, such as amplification, frequency conversion, and analog-digital conversion. The signal processing unit 35 includes the synthetic band radar 20 of the present invention and N processing units 38-1 to 38 -N that detect other information necessary for generating the guidance signal. The other information necessary for generating the induction signal is, for example, the wave number and angle of the incoming wave. Information generated by the signal processing unit 35 is input to the guidance signal generation unit 36, and these signals are integrated to generate a signal necessary for flying object guidance. The generated guidance signal is output to the steering device 37, and the flying object is steered.

このように本発明の合成帯域レーダを飛翔体の誘導信号生成に用いることによって、より感度、精度の優れた誘導信号を生成することが可能となる。 As described above, by using the synthetic band radar of the present invention for generating the guidance signal of the flying object, it is possible to generate a guidance signal with higher sensitivity and accuracy.

なお、図22では、信号、情報は、センサから操舵装置まで戻ることなく進んでいるが、必要に応じて、ブロック間での情報の授受が行われる。例えば、合成帯域レーダ35の出力が処理部38−1に渡されて、レンジ情報に基づいた処理、例えば、角度検出が行われる、などである。 In FIG. 22, the signal and information proceed without returning from the sensor to the steering device, but information is exchanged between the blocks as necessary. For example, the output of the synthetic band radar 35 is passed to the processing unit 38-1, and processing based on the range information, for example, angle detection is performed.

なお、本発明の周波数検出器は、順次周波数がステップ状に変化していく信号の周波数或いはドップラ周波数を検出する方式であって、適用の範囲は合成帯域レーダに限らず、周波数ホッピングを行う他のシステムにも適用できる。例えば、周波数ホッピングを行うシステムで、仕様上の中心周波数と周波数バンドの周波数間隔、ホッピングシーケンスは既知であるが、発振器の精度に問題があり、送信機の厳密な中心周波数を、受信機側で検出したい場合などにも適用できる。この場合は、受信機側が、既知の仕様に基づいた自身の発振器出力で受信信号をベースバンド信号に変換し、同様の処理を行えばよい。これは、ドップラ周波数の検出ではく、発振器の中心周波数ずれの検出になる。   The frequency detector of the present invention is a method for detecting the frequency or Doppler frequency of a signal whose frequency changes in a stepwise manner, and the applicable range is not limited to a synthetic band radar, but also performs frequency hopping. It can also be applied to other systems. For example, in a system that performs frequency hopping, the specified center frequency and frequency interval between frequency bands and the hopping sequence are known, but there is a problem with the accuracy of the oscillator, and the exact center frequency of the transmitter is It can also be applied when you want to detect it. In this case, the receiver may convert the received signal into a baseband signal using its own oscillator output based on a known specification, and perform the same processing. This is not the detection of the Doppler frequency but the detection of the center frequency shift of the oscillator.

なお、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記の実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。   Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be embodied by modifying the components without departing from the scope of the invention in the implementation stage. Various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the above embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, the constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.

1 周波数検出器
2 ベースバンド変換部
3 フーリエ変換部
4 ノルム抽出部
5 加算部
6 ピーク検出部
9 ゼロ長決定部
10 信号調整部
11 ST−FFT部
12 参照周波数決定部
13 DFT部
27 DTF変換部
28 ピーク整合型フーリエ変換部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Frequency detector 2 Baseband transformation part 3 Fourier transformation part 4 Norm extraction part 5 Addition part 6 Peak detection part 9 Zero length determination part 10 Signal adjustment part 11 ST-FFT part 12 Reference frequency determination part 13 DFT part 27 DTF conversion part 28 Peak matched Fourier transform

Claims (10)

入力された複数の周波数バンドからなる周波数ホッピングの受信信号を複数サンプルのベースバンド信号に変換するベースバンド変換部と、
前記ベースバンド変換部によって変換されたベースバンド信号を、複数の周波数ビンにフーリエ変換するフーリエ変換部と、
前記フーリエ変換部によって変換された変換結果の各周波数ビンの値をノルムに変換するノルム変換部と、
前記ノルムを周波数ビン毎に加算する加算部と、
前記加算部によって加算された結果のピーク周波数を検出するピーク周波数検出部と、
を具備することを特徴とする周波数検出器。
A baseband converter that converts a received signal of frequency hopping composed of a plurality of input frequency bands into a baseband signal of a plurality of samples;
A Fourier transform unit that Fourier transforms the baseband signal transformed by the baseband transform unit into a plurality of frequency bins;
A norm transform unit that transforms the value of each frequency bin of the transform result transformed by the Fourier transform unit into a norm;
An adder for adding the norm for each frequency bin;
A peak frequency detection unit for detecting a peak frequency of the result added by the addition unit;
A frequency detector comprising:
前記ピーク周波数検出部は、前記複数の周波数バンドからなる全帯域の中心周波数に対応するドップラ周波数を検出することを特徴とする請求項1記載の周波数検出器。 The frequency detector according to claim 1, wherein the peak frequency detection unit detects a Doppler frequency corresponding to a center frequency of an entire band including the plurality of frequency bands. 前記フーリエ変換部は、前記ベースバンド信号にゼロを付加してショートタイムFFTを行うことを特徴とする請求項1記載の周波数検出器。   The frequency detector according to claim 1, wherein the Fourier transform unit performs a short time FFT by adding zero to the baseband signal. 前記フーリエ変換部は、ピークが存在すると予想される周波数の近傍で、フーリエ変換時の参照周波数の間隔を、前記複数サンプルの数で決定される間隔よりも細かく設定することを特徴とする請求項1記載の周波数検出器。   The Fourier transform unit sets a reference frequency interval at the time of Fourier transform in a vicinity of a frequency at which a peak is expected to be set more finely than an interval determined by the number of the plurality of samples. The frequency detector according to 1. 前記フーリエ変換部は、前記ベースバンド信号に異なる長さのゼロを付加して、ショートタイムFFTを行うことを特徴とする請求項1記載の周波数検出器。   The frequency detector according to claim 1, wherein the Fourier transform unit performs short-time FFT by adding zeros having different lengths to the baseband signal. 前記フーリエ変換部は、前記周波数バンド毎に参照周波数を変化させて離散フーリエ変換を行うことを特徴とする請求項1記載の周波数検出器。 The frequency detector according to claim 1, wherein the Fourier transform unit performs discrete Fourier transform by changing a reference frequency for each frequency band. 前記周波数バンド毎に異なる前記参照周波数は、前記周波数バンドの送信時周波数に対応する比率となっていることを特徴とする請求項6記載の周波数検出器。 The frequency detector according to claim 6, wherein the reference frequency that is different for each frequency band has a ratio corresponding to a transmission frequency of the frequency band. 前記ピーク周波数検出部によって検出されたピーク周波数の近傍の周波数をフーリエ変換の参照周波数として複数の周波数ビンにフーリエ変換する第2のフーリエ変換部と、
前記第2のフーリエ変換部によるフーリエ変換結果の各周波数ビンをノルムに変換する第2のノルム変換部と、
前記第2のノルム変換部によって変換されたノルムを同一周波数ビン毎に加算する第2の加算部と、
前記第2の加算部によって加算された加算結果のピーク周波数を検出する第2のピーク検出部と、
をさらに具備し、
前記第2のフーリエ変換部で用いられる参照周波数は、周波数バンド毎に、周波数バンドの送信時周波数に対応する比率で異なっていることを特徴とする請求項2記載の周波数検出器。
A second Fourier transform unit that Fourier transforms a frequency in the vicinity of the peak frequency detected by the peak frequency detection unit into a plurality of frequency bins as a Fourier transform reference frequency;
A second norm transform unit for transforming each frequency bin of the Fourier transform result by the second Fourier transform unit into a norm;
A second addition unit that adds the norm transformed by the second norm transformation unit for each same frequency bin;
A second peak detection unit for detecting a peak frequency of the addition result added by the second addition unit;
Further comprising
The frequency detector according to claim 2, wherein the reference frequency used in the second Fourier transform unit is different for each frequency band at a ratio corresponding to a transmission frequency in the frequency band.
入力された複数の周波数バンドからなる周波数ホッピングの受信信号を複数サンプルのベースバンド信号に変換するベースバンド変換部と、
前記ベースバンド変換部によって変換されたベースバンド信号を、複数の周波数ビンにフーリエ変換するフーリエ変換部と、
前記フーリエ変換部によって変換された変換結果の各周波数ビンの値をノルムに変換するノルム変換部と、
前記ノルムを周波数ビン毎に加算する加算部と、
前記加算部によって加算された結果のピーク周波数を検出するピーク周波数検出部と、
前記ピーク周波数検出部によって検出されたピーク周波数から目標との相対速度を検出し、前記相対速度を用いて補正した前記受信信号から目標までの距離を検出することを特徴とする合成帯域レーダ。
A baseband converter that converts a received signal of frequency hopping composed of a plurality of input frequency bands into a baseband signal of a plurality of samples;
A Fourier transform unit that Fourier transforms the baseband signal transformed by the baseband transform unit into a plurality of frequency bins;
A norm transform unit that transforms the value of each frequency bin of the transform result transformed by the Fourier transform unit into a norm;
An adder for adding the norm for each frequency bin;
A peak frequency detection unit for detecting a peak frequency of the result added by the addition unit;
A synthetic band radar, wherein a relative speed to a target is detected from a peak frequency detected by the peak frequency detection unit, and a distance from the received signal corrected using the relative speed to the target is detected.
センサから入力された信号を、処理に適した形に変換する前処理部と、前記前処理部の出力を信号処理する信号処理部と、前記信号処理部の出力から誘導信号を生成し、操舵装置に出力する誘導信号生成部と、を具備し、
前記信号処理部は、
入力された複数の周波数バンドからなる周波数ホッピングの受信信号を複数サンプルのベースバンド信号に変換するベースバンド変換部と、
前記ベースバンド変換部によって変換されたベースバンド信号を、複数の周波数ビンにフーリエ変換するフーリエ変換部と、
前記フーリエ変換部によって変換された変換結果の各周波数ビンの値をノルムに変換するノルム変換部と、
前記ノルムを周波数ビン毎に加算する加算部と、
前記加算部によって加算された結果のピーク周波数を検出するピーク周波数検出部と、
前記ピーク周波数検出部によって検出されたピーク周波数から目標との相対速度を検出し、前記相対速度を用いて補正した前記受信信号から目標までの距離を検出することを特徴とする合成帯域レーダを含むことを特徴とする飛翔体誘導装置。
A pre-processing unit that converts a signal input from the sensor into a form suitable for processing, a signal processing unit that performs signal processing on the output of the pre-processing unit, and a steering signal that generates a guidance signal from the output of the signal processing unit An induction signal generation unit that outputs to the device,
The signal processing unit
A baseband converter that converts a received signal of frequency hopping composed of a plurality of input frequency bands into a baseband signal of a plurality of samples;
A Fourier transform unit that Fourier transforms the baseband signal transformed by the baseband transform unit into a plurality of frequency bins;
A norm transform unit that transforms the value of each frequency bin of the transform result transformed by the Fourier transform unit into a norm;
An adder for adding the norm for each frequency bin;
A peak frequency detection unit for detecting a peak frequency of the result added by the addition unit;
Including a synthetic band radar that detects a relative speed to a target from a peak frequency detected by the peak frequency detection unit, and detects a distance from the received signal corrected using the relative speed to the target. A flying object guidance apparatus characterized by that.
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