JP2012088236A - 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】周波数分解処理部がビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、ビート周波数毎に分解されたビート信号に基づいた複素数データを算出する。方位検出部がビート信号に基づいて算出された複素数データを要素とする正規方程式の構成部である行列の固有値に基づいて受信波の波数を推定し、該推定された波数に応じた数の固有値と固有ベクトルに基づいて作成される信号部分空間の正規方程式の解として算出される係数を作成し、該作成された係数に基づいて受信波の到来方向を算出する。
【選択図】図1
Description
上記各レーダにおいては、ターゲット(反射物)からの到来波(あるいは受信波)の方向検知の技術として、アレーアンテナの到来波方向推定方法が用いられている。
この到来波方向推定方法は、近年、受信アンテナのチャネル数を増やすことなく高い分解能が得られる、ARスペクトル推定法(図47)やMUSIC(MUltiple SIgnal Classification)法等の高分解能(高精度)アルゴリズムが用いられている(特許文献1、2、3参照)。また、ARスペクトル推定法は、最大エントロピー(MEM:Maximum Entropy Method )法や線形予測法などといわれる場合もある。
これらのアルゴリズムでターゲット(反射物)からの到来波方向推定を行う場合には、複素数によって示される入力データ(複素正弦波にノイズ成分が合成されたデータ)を相関行列といった行列形式に変換してから推定処理が行われる。
また、これらのアルゴリズムは、適当な到来波(受信波)数(ARスペクトル推定法の場合はモデル次数)を設定してから推定するという課題があるが、車載用レーダに適用する場合においても、適当な値を設定する必要がある(特許文献3)。
しかしながら、ARスペクトル推定法においては、設定次数に対して受信波数が大幅に少なくノイズ成分が多い場合には、相関行列(正規方程式)の平均を行い精度を高めたとしても、偽ピークが検出されてしまう場合があることが懸案であった。
また、小型・低コスト化が必要とされる車載用レーダのような用途においては、受信系の構成を少ないチャネル(CH)数にすることが要求され、少ないチャネル(CH)数に適した設定とする場合では、設定できる次数が制限される。また、仮に受信系のCH数を増やすことができたとしても、上記のARスペクトル推定法(標準的ARスペクトル推定法と定義する)においては、次数を設定できるだけであることから、より高い次数の設定と、信号受信波数に応じた適切な設定を同時に満足させることができなかった。
一般的な受信波数の推定手法として、FPE(Final Prediction Error)法、AIC(Akaike Information Criterion)法、MDL(Minimum Description Length)法等で決定することも述べられているが、重い演算負荷をかけなければならない上に、何れの方法においても精度の良い推定は保証されていない。なおかつ、車載レーダ用途に用いられる少ないチャネル数、低次数の領域では、その研究事例の報告もほとんどない。
これにより、方位検出部は、ターゲットの存在が検知されたビート周波数である検出ビート周波数の複素数データと、複素数データに基づいて生成される正規方程式であって、該正規方程式に基づいて受信波の到来方向を算出するとともに、複素数データに基づいて生成された行列に基づいて到来波の波数を定め、定められた波数に基づいた信号部分空間の正規方程式により受信波の到来方向を算出するので、検出精度を低減させることなく、高い精度で受信波の到来方向の検出を行う電子走査型レーダ装置及び受信波方向推定プログラムを提供することが可能となる。
以下、本発明の実施形態に適用するARスペクトル推定法について示す。
ARスペクトル推定法は、MUSIC法と同じくスペクトルを推定するスペクトル推定法として知られており(非特許文献1参照)、ARモデル(自己回帰モデル)を用いた推定処理を行う。また、ARスペクトル推定法は、MUSIC法が部分空間法として分類されるときに、パラメトリック法として分類される。また、ARスペクトル推定法は、最大エントロピー法、線形予測法と呼ばれる場合もあり、これらの方法もパラメトリック法としての分類に含まれる。
以下、本発明の実施形態による電子走査型レーダ装置(FMCW方式ミリ波レーダ)について図面を参照して説明する。
図1は、同実施形態における電子走査型レーダ装置の構成を示すブロック図である。
この図において、本実施形態による電子走査型レーダ装置は、受信アンテナ1−1〜1−n、ミキサ2−1〜2−n、送信アンテナ3、分配器4、フィルタ5−1〜5―n、SW(スイッチ)6、ADC(A/Dコンバータ)7、制御部8、三角波生成部9、VCO10、信号処理部20Aを備える。
信号処理部20Aは、メモリ21、周波数分離処理部22、ピーク検知部23、ピーク組合せ部24、距離検出部25、速度検出部26、ペア確定部27、ターゲット確定部31、及び、方位検出部60を備える。
受信アンテナ1−1〜1−nは、送信波がターゲットにて反射し、このターゲットから到来する反射波、すなわち受信波を受信する。
ミキサ2−1〜2−nは、送信アンテナ3から送信される送信波と、受信アンテナ1−1〜1−nそれぞれにおいて受信された受信波が増幅器により増幅された信号とを混合して、それぞれの周波数差に対応したビート信号を生成する。
送信アンテナ3は、三角波生成部9において生成された三角波信号を、VCO(Voltage Controlled Oscillator )10において周波数変調した送信信号をターゲットに対して送信波として送信する。
分配器4は、VCO10からの周波数変調された送信信号を、ミキサ2−1〜2−n及び送信アンテナ3に分配する。
SW6は、制御部8から入力されるサンプリング信号に対応して、フィルタ5−1〜5−n各々を通過した各受信アンテナ1−1〜1−nに対応したCh1〜Chnのビート信号を、順次切り替えて、ADC(A/Dコンバータ)7に出力する。
ADC7は、SW6から上記サンプリング信号に同期して入力される、各受信アンテナ1−1〜1−n各々に対応したCh1〜Chnのビート信号を、上記サンプリング信号に同期してA/D変換してデジタル信号に変換し、信号処理部20におけるメモリ21の波形記憶領域に順次記憶させる。
制御部8は、マイクロコンピュータなどにより構成されており、図示しないROMなどに格納された制御プログラムに基づき、図1に示す電子走査型レーダ装置全体の制御を行う。
次に、図を参照し、本実施形態における信号処理部20において用いられる電子走査型レーダ装置とターゲットとの距離、相対速度、角度(方位)を検出する原理について簡単に説明する。
図2は、送信信号と、ターゲットに反射された受信信号が入力された状態を示す図である。
この図に示される信号は、図1の三角波生成部9において生成された信号をVCO10において周波数変調した送信信号と、その送信信号をターゲットが反射して、受信された受信信号である。この図の例では、ターゲットが1つの場合を示す。
図2(a)から判るように、送信する信号に対し、ターゲットからの反射波である受信信号が、ターゲットとの距離に比例して右方向(時間遅れ方向)に遅延されて受信される。さらに、ターゲットとの相対速度に比例して、送信信号に対して上下方向(周波数方向)に変動する。そして、図2(a)にて求められたビート信号の周波数変換(フーリエ変換やDTC、アダマール変換、ウェーブレッド変換など)後において、図2(b)に示されるように、ターゲットが1つの場合、上昇領域及び下降領域それぞれに1つのピーク値を有することなる。ここで、図2(a)は横軸が周波数、縦軸が強度を示す。
その結果、図2(b)に示すように、上昇部分と下降部分とにおいて、それぞれの周波数分解されたビート周波数毎の信号レベルのグラフが得られる。
そして、ピーク検知部23は、図2(b)に示すビート周波数毎の信号レベルからピーク値を検出し、ターゲットの存在を検出するとともに、ピーク値のビート周波数(上昇部分及び下降部分の双方)をターゲット周波数として出力する。
r={C・T/(2・Δf)}・{(fu+fd)/2}
また、速度検出部26は、ピーク組合せ部24から入力される上昇部分のターゲット周波数fuと、下降部分のターゲット周波数fdとから、下記式により相対速度vを算出する。
v={C/(2・f0)}・{(fu−fd)/2}
上記距離r及び相対速度vを算出する式において、
C :光速度
Δf:三角波の周波数変調幅
f0 :三角波の中心周波数
T :変調時間(上昇部分/下降部分)
fu :上昇部分におけるターゲット周波数
fd :下降部分におけるターゲット周波数
図3は、受信アンテナにおける受信波の説明を行う概念図である。
この図に示されるように、受信アンテナ1−1〜1−nは、間隔dによりアレー状に配置される。受信アンテナ1−1〜1−nには、アンテナを配列している面に対する垂直方向の軸に対して角度θ方向から入射される、ターゲットからの到来波(入射波、すなわち送信アンテナ3から送信した送信波に対するターゲットからの反射波)が入力する。このとき、その到来波は、受信アンテナ1−1〜1−nにおいて同一角度にて受信される。この同一角度、例えば角度θ及び各アンテナの間隔dにより求められる位相差「dn−1・sinθ」が、各隣接する受信アンテナ間にて発生する。
その位相差を利用して、アンテナ毎に時間方向に周波数分解処理された値を、アンテナ方向にさらにフーリエ変換するデジタルビームフォーミング(DBF)や高分解能アルゴリズム等の信号処理にて上記角度θを検出することができる。
次に、信号処理部20における受信波に対する信号処理について示す。
メモリ21は、ADC7により波形記憶領域に対して、受信信号がA/D変換された時系列データ(上昇部分及び下降部分)を、アンテナ1−1〜1−n毎に対応させて記憶している。例えば、上昇部分及び下降部分それぞれにおいて256個をサンプリングした場合、2×256個×アンテナ数のデータが、上記波形記憶領域に記憶される。
周波数分解処理部22は、例えばフーリエ変換などにより、各Ch1〜Chn(各アンテナ1−1〜1−n)に対応するビート信号それぞれを、予め設定された分解能に応じて周波数成分に変換することによりビート周波数を示す周波数ポイントと、そのビート周波数の複素数データを出力する。例えば、アンテナ毎に上昇部分及び下降部分それぞれが256個のサンプリングされたデータを有する場合、アンテナ毎の複素数の周波数領域データとしてビート周波数に変換され、上昇部分及び下降部分それぞれにおいて128個の複素数データ(2×128個×アンテナ数のデータ)となる。また、上記ビート周波数は周波数ポイントにて示されている。
ここで、アンテナ毎の複素数データには、上記角度θに依存した位相差があり、それぞれの複素数データの複素平面上における絶対値(受信強度あるいは振幅など)は等価である。
したがって、ピーク検知部23は、いずれかのアンテナにおける複素数データ又は、全アンテナの複素数データの加算値を周波数スペクトル化することにより、スペクトルの各ピーク値がビート周波数、すなわち距離に依存したターゲットの存在として検出することができる。全アンテナの複素数データの加算により、ノイズ成分が平均化されてS/N比が向上する。
距離検出部25は、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組み合わせのビート周波数を加算した数値によりターゲットとの上記距離rを演算する。
また、速度検出部26は、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組み合わせのビート周波数の差分によりターゲットとの上記相対速度vを演算する。
ターゲット確定部31は、ペア確定部27から入力される図6の距離r、相対速度v、周波数ポイントと、方位検出部30によって検出されたターゲットの方位とを結びつけて現在の状態を確定し出力する。
図7は、本実施形態における方位検出部の構成を示すブロック図である。
図7に示される方位検出部60Aは、図1に示した方位検出部60の一態様である。
方位検出部60Aは、正規方程式作成部611、正規方程式フィルタ部612、固有値分解部621、波数推定部631、共分散擬似逆行列算出部641、AR係数算出部642、及び、パワースペクトル算出部644を備える。
本実施形態において、正規方程式作成部611と正規方程式フィルタ部612とが第1手段として機能し、固有値分解部621が第2手段として機能し、波数推定部631が第3手段として機能し、共分散擬似逆行列算出部641とAR係数算出部642とが第4手段として機能する。
正規方程式フィルタ部612は、正規方程式作成部611によって作成された「今回検知サイクル」における正規方程式の平均化処理をする。
パワースペクトル算出部644は、そのAR係数と入力白色雑音の分散σ2に基づいて導かれるパワースペクトルから受信波の到来方向を算出する。
図8には、今回制御(検知)サイクルからさかのぼって、過去に行われた過去制御(検知)サイクルが示されている。
各サイクルでは、少なくとも1回のデータ取得が行われ、1回のデータ取得を三角の波形で示す。三角の波形は、FMCW方式によって変調された信号を示し、右上がりのタイミングにおいて上り、右下がりのタイミングにおいて下りの検知が行われる。
個々のデータ取得は、干渉が生じないだけの時間間隔が確保され繰り返し行われ、三角波の周波数変調周期は、必ずしも同一でなくても良い。
今回制御(検知)サイクルにおいて、N回のデータ取得が行われ、1回目に行われたデータ取得を「今回データ_1取得」として示し、N回目に行われたデータ取得を「今回データ_N取得」として示す。なお、データ取得の回数は、予め定められる任意の回数にすることができる。
同じサイクル内で取得されたデータに基づいて、後に示す各種処理の平均化処理が行われる。
また、現在データ取得されている制御(検知)サイクルを「今回制御(検知)サイクル」といい、「今回制御(検知)サイクル」より過去に行われた制御(検知)サイクルを「過去制御(検知)サイクル」という。
次に、ARモデルを用いた正規方程式の作成処理について、改良共分散法(前向き後向き線形予測法)を例にして詳細に示す。
共分散行列を用いた正規方程式を式(1)に示す。
共分散行列Cxxの要素は、式(2)として示される関係式(改良共分散関数)によって導かれる。
共分散行列Cxxは、3行3列の行列式で表すことができ、その式を式(3)として示す。
式(3)に示されるように、共分散行列Cxxは、式(4)として示される関係があることから、エルミート行列(複素数対称行列)となる。
図9に示される3次の正規方程式は、3次の正方行列である共分散行列と、3行1列のAR係数と、3行1列の右辺ベクトルで構成される。
取得された複素数データに基づいて、共分散行列と、右辺ベクトルが生成される。AR係数は、正規方程式を解くことにより算出される。
図8において、1制御(検地)サイクルにおいてデータを取得する回数をN回とする。取得された回数に対応させて、「今回_1」、・・・、「今回_N」として順に、共分散行列Cxxk(t)と右辺ベクトルcxxk(t)を示す。
また、右辺ベクトルAve_cxxk(t)を算出する演算式を式(7)に示す。
また、平均化処理された正規方程式に基づいて、固有値と固有ベクトルを算出する場合には、平均化処理された正規方程式の共分散行列の固有値と固有ベクトルを算出する。
固有値分解を行うにあたり、本実施形態に示すように正規方程式の次数を3次とした場合には、固有値分解は、式(8)、式(9)として示す式によって行うことができる。
ここで、第2手段で求めた固有値と固有ベクトルから、信号部分空間の共分散疑似逆行列を作成する演算過程を示す。
AR係数を算出するARパラメータ推定の演算式を式(10)として示す。
従って、標準的なARスペクトル推定法の式では、ノイズ部分空間を理想的に除去することはできない。
式(10)に示した相関行列Rxxの逆行列を、スペクトル分解(固有値分解)して、式(11)として表すことができる(ただし、相関行列Rxxが正定値で正則であるとする)。
さらに、式(11)は、式(12)に示すように、信号部分空間であるi=1からi=pまでと、ノイズ部分空間であるi=p+1からi=Mまでとに概念的に分離することができる。ノイズ部分空間は、固有値の値がほぼ零を示す。
また、主成分解(Principal Component Solution)であるAR係数apcは、式(12)のノイズ部分空間の項を取り除いた結果となるべきであるため、式(13)として示すことができる。
さらに、この式(13)は、式(14)として示す演算式により、全体の空間からノイズ部分空間を減算して計算も可能である。
図12は、主成分解(Principal Component Solution)であるAR係数apcから、白色雑音の分散値とパワースペクトルを求める演算処理を示す図である。
図12に示される主成分ARスペクトル推定法においても、基本的には、AR係数が導かれた後の処理は、標準的なARスペクトル推定と同様の演算処理により導くことができる。
続いて、式(13)により導かれるARパラメータ推定値に基づいて、入力白色雑音の分散σv 2(ハット)を導く関係式を、式(15)として示す。
この正規方程式を一般的な手法により解くことにより、AR係数が導かれる。
また、式(15)によって算出される入力白色雑音の分散σv 2(ハット)に基づいて、パワースペクトルSxx(ω)を算出する演算式を式(16)として示す。
以上に示した演算式を用いることにより、ターゲットの方向と合致したピークの特徴を持つスペクトルを導くことができる。
なお、入力白色雑音の分散値を乗算しないで作成したスペクトルによって、パワースペクトルの分布を推定することも可能である。パワースペクトルの分布(スペクトルの形状)は、変わらないので、入力白色雑音の分散値を乗算する演算を省略することもできる。
処理のフローは、レーダ全体構成でのピーク検知で選出された複数のターゲット別に、制御サイクル(図8参照)毎に繰り返される。
取得する複素数データは、周波数変調三角波の上りと下りのデータのいずれか又は両方のデータを個別に使用して、上りと下りで別々に処理することも可能である。
ステップS102において、正規方程式作成部611は、ARモデルに適用する次数の正規方程式を取得回数毎に作成する。本実施形態の説明では、次数を3次とする。
ステップS103において、正規方程式フィルタ部612は、ステップS102において作成した正規方程式の共分散行列と右辺ベクトル(相互相関ベクトル)の各要素同士を平均する。
このステップS102とステップS103が、本実施形態における第1手段に該当しており、後ステップの固有値計算に用いる相関行列として、改良共分散法の共分散行列をそのまま使用する。ARモデルの共分散行列は、エルミート行列(複素数の対称行列)である。従って、ARモデルの最大次数で固有値分解することになる。
ステップS104において、固有値分解部621は、正規方程式フィルタ部612によって作成された「今回検知サイクル」における平均化正規方程式の共分散行列に基づいて固有値分解処理を行う。固有値分解部621は、この固有値分解処理により、共分散行列に基づいた特性方程式から固有値及び固有ベクトルを算出する。
固有値分解には、任意の解法プログラムが使え、直接特性方程式を解く他、ヤコビ法、ハウスホルダ法、QR法等の反復タイプのアルゴリズムも使える。本実施形態に示す場合のように、次数が3であれば、上記で述べた一般的な反復タイプの固有値分解手法であっても演算負荷を軽くすることができる。
ステップS105において、波数推定部631は、ステップS104において算出された共分散行列Cxxの固有値の中から最大値となる最大固有値を判定する。
波数推定部631は、その判定により、該当ターゲット群では次ステップ以降の波数推定は行わなくするか否かを判定する。波数推定部631は、この最大固有値判定処理により、最大固有値の値が予め設定した閾値よりも小さい時は、該当ターゲット群に対しては次ステップ以降の波数推定を行わなくする。
ステップS107において、波数推定部631は、正規化された固有値を予め定められる閾値に基づいて判定し、その判定結果に基づいて後段の処理の波数を選択する。
この波数推定ステップでは、図14にあるように、波数1と波数2以上を分別する閾値と、波数2と波数3を分別する閾値の2種類の閾値を判定に用いる。このように閾値を設定することにより、波数推定結果を柔軟に調整できる。
例えば、このステップS105bでは、ステップS105b−1に示すように、波数推定及び方位検出の双方をキャンセルすることができる。また、ステップS105b−2に示すように、波数推定をキャンセルして、任意の波数(例えば、最大波数)を強制的に指定することとしてもよい。
ステップS107aでは、ステップS106において正規化処理された固有値の中から2番目に大きな固有値(正規化第2固有値)を選択し、正規化第2固有値が予め定められる閾値Th1より小さいか否かを判定する。
ステップS107aによる判定の結果、正規化第2固有値が予め定められる閾値Th1より小さくないと判定した場合(ステップS107a:No)には、ステップS107cに進む。
共分散擬似逆行列算出部641は、ステップS104において、固有値分解部621が算出した固有値及び固有ベクトルに基づいて、前述の演算式に従って共分散疑似逆行列作成処理を行う。
ステップS111において、パワースペクトル算出部644は、ステップS109において算出されたAR係数と入力白色雑音の分散に基づいてパワースペクトルを算出する。
ステップS112において、パワースペクトル算出部644は、算出されたパワースペクトルに基づいてターゲット数及びターゲットの方向を示す角度を検知する。
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置について説明する。
図15は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態における信号処理部20Bは、第1実施形態と同様に、方位推定を高分解能アルゴリズムで行う。図1に示す第1実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第1実施形態との相違点について説明する。
信号処理部20Bにおいて周波数分解処理部22Bは、アンテナ毎の上昇領域と下降領域とのビート信号を複素数データに変換し、そのビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとをピーク検知部23Bへ出力する。
そして、ピーク検知部23Bは、上昇領域及び下降領域それぞれのピーク値と、そのピーク値の存在する周波数ポイントとを検出し、その周波数ポイントを周波数分解処理部22Bへ出力する。
次に、周波数分解処理部22Bは、上昇領域及び下降領域それぞれについて該当する複素数データを、方位検出部60へ出力する。
この複素数データが、上昇領域及び下降領域のそれぞれのターゲット群(上昇領域及び下降領域においてピークを有するビート周波数)となる。
方位検出部60は、供給される複素数データに基づいて波数推定を行う。
ここで、ピーク検知部23Bは、方位検出部のモデル次数推定処理における最大固有値判定(ステップS106a)を同じ機能として動作させることができるので、削除することも可能となる。
そして、ピーク組合せ部24Bは、図16に示すテーブルの情報を元に、同様の角度を有する組み合わせを行い、上昇領域と下降領域とのビート周波数の組み合わせを距離検出部25及び速度検出部26へ出力する。
また、速度検出部26は、第1実施形態と同様に、組み合わせの上昇領域と下降領域とのビート周波数により相対速度を算出する。
ここで、距離検出部25及び速度検出部26それぞれは、距離と相対速度との値を、ビート周波数の上昇領域及び下降領域の組み合わせにて計算する。
ターゲット確定部31Bは、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペア決め、ターゲットを確定する。
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置について説明する。
図17は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態における信号処理部20Cは、第1実施形態と異なり、ARスペクトル推定処理等の高分解能アルゴリズムに比べて分解能が低いDBF(Digital Beam Forming)を先に用いて方位推定を行い、その後にAR係数を用いたARスペクトル推定処理による高分解能アルゴリズムで方位推定を行う構成である。図1に示す第1実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第1実施形態との相違点について説明する。
この図に示されるように、図1の第1実施形態における周波数分解処理部22Cとピーク検出部23Cとの間にDBF処理部40が設けられ、上述したように、先にDBFを用いて受信波の到来する方位を検出する点が第1実施形態と異なる。
次に、DBF処理部40は、入力される各アンテナに対応した複素数データを、アンテナの配列方向にフーリエ変換し、すなわち空間軸フーリエ変換を行う。
そして、DBF処理部40は、角度に依存する、すなわち角度分解能に対応した角度チャンネル毎の空間複素数データを計算し、ビート周波数毎にピーク検知部23Cに対して出力する。
また、アンテナの配列方向にフーリエ変換されているため、角度チャンネル間にて複素数データを加算しているのと同じ効果を得ることができ、角度チャンネル毎の複素数データはS/N比が改善されており、ピーク値の検出における精度を、第1実施形態と同様に向上させることが可能となる。
上述した複素数データ及び空間複素数データともに、第1実施形態と同様に、三角波の上昇領域及び下降領域の双方にて算出される。
ピーク組合せ部24では、第1実施形態と同様に、上昇領域及び下降領域におけるピーク値のあるビート周波数とそのピーク値を組み合わせて、距離検出部25及び速度検出部26へ、角度チャネル毎に出力する。
そして、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定し、確定した距離r及び相対速度vを示すターゲット群番号を生成し、図18に示すテーブルが作成される。
図18は、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定した結果を記憶するテーブルである。
ペア確定部27は、距離r及び相対速度vのみでなく、それぞれのターゲットの角度チャンネルの情報が得られるため、縦位置と横位置を求めることができるため、図6のテーブルに対して縦位置と横位置が含まれた、今回の検知サイクルの各ターゲット群に対応する結果を有する図18に示すテーブルを生成する。そして、周波数分解処理部22Cに、ペアが確定した周波数ポイントを送り、方位検出部60へ送る複素数データを決定する。
これにより、方位検出部60が行う高精度の方位検出に先立ち、分解能は低いが安定したビームスペクトルを示すDBFの方位検出を行うことにより、推定精度を向上させることができる。
方位検出部60からの方位情報とDBF処理部40からの方位情報とに基づいた論理積演算(AND論理)によって推定することにより、方向検知の信頼度を向上させたり、互いの方位情報を分担したり、例えば、近距離では角度分解能が粗くて良いのでDBFの角度情報を用いたりできる効果を成す。
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置を説明する。
図19は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態における信号処理部20Dは、第1実施形態と異なり、先にARスペクトル推定処理等の高分解能アルゴリズムに比べ分解能が低いDBF(Digital Beam Forming)を先に用いて方位推定を行い、ターゲットの角度範囲を絞り込み、IDBF(逆DBF、すなわち逆空間軸フーリエ変換)を行い周波数軸の複素数データに戻し、後に行う高分解能アルゴリズムで行う方位推定の精度を向上させる構成である。図17に示す第3実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第3実施形態との相違点について説明する。
本実施形態は、第3実施形態にチャンネル(Ch)削除部41及びIDBF処理部42が付加されたものである。
ここで、DBF処理部40Dは、図20(a)に示すように、受信アンテナの配列方向に本実施形態においては、例えば16ポイントの分解能により、空間軸フーリエ変換を行い、結果として15の角度チャンネルの角度単位のスペクトルを生成し、Ch削除部41へ出力する。
そして、Ch削除部41は、ペア確定部27Dで確定されたDBFターゲットのピーク周波数ポイント(例えば下降部分)に該当する空間複素数データのスペクトルのレベルが予め設定された角度範囲にて隣接して連続し、かつ予め設定されたDBF閾値のレベルを超えるか否かの検出を行い、DBF閾値を超えない角度チャンネルのスペクトルを「0」に置き換える処理を行い、絞り込んだ空間複素データを出力する。
上述した処理において、Ch削除部41は、例えば、図20(b)に示すように隣接した4つの角度チャンネルが連続して上記DBF閾値を超えるレベルであると、その範囲にターゲットが1つ以上存在するとして、これらの角度チャンネルのスペクトルを残し、他の角度のスペクトルの強度を「0」に置き換える。
そして、方位検出部60は、入力される複素数データから正規方程式を算出するため、路側物などの成分を除去し、かつノイズ成分を削減した正規方程式を求めることができる。図20(c)は図20(b)のDBF分解能でのターゲット群(実際にはターゲットが2つ以上ある可能性があるのでターゲット群とする)を、上記の方法で正規方程式を作成し、高分解能アルゴリズムでさらにターゲットを分離する。
また、図21(a)に示すように、複数のターゲット群からの反射成分を含む受信波を受信した場合、DBF処理部40Dから出力される空間複素データには、連続した角度チャンネルにおいてDBF閾値レベルを超える角度チャンネル範囲が複数存在することとなる。
ここで、ペア確定部27Dは、第1実施形態と同様に距離、相対速度及び縦位置と横位置を求め、Ch削除部41へ出力する。
Ch削除部41は、DBFターゲットの周波数ポイントに該当する空間複素数データを選出し、上述したCh削除を行った後、IDBF処理部42へ出力する。
そして、IDBF処理部42は、入力される空間複素数データを逆空間フーリエ変換して、得られた周波数軸の複素数データを方位検出部60へ出力する。
さらに、上述した構成とすることにより、方位検出部60において、AR係数の計算に用いる正規方程式(又は、相関行列)に、ターゲット群毎の反射成分に分割した受信波を、仮想的に受信されたことになるため、例えば受信アンテナ数及び設定次数に対してその数以上の多くのターゲットからの反射成分を含んだ受信波が受信されたとしても、AR係数の計算で誤ることなく計算が可能となる。
本実施形態は、図1に示した電子走査型レーダ装置の構成を参照して、他の態様について示す。
図22は、電子走査型レーダ装置の構成の一部を示すブロック図である。
図22に示される電子走査型レーダ装置は、図1に示される信号処理部20Aに代えて、信号処理部20Eを備える。図1と同じ構成には同じ符号を付す。
ターゲット確定部31は、ペア確定部27から入力される図6の距離r、相対速度v、周波数ポイントと、方位検出部30によって検出されたターゲットの方位とを結びつけた後、ターゲット連結処理部32へ出力する。
ターゲット連結処理部32は、メモリ21に記憶されている過去の検知サイクルにおけるターゲットを結びつけた後、ターゲット毎に過去検知サイクル(図24)において記録された複素数データを方位検出部30へ出力する。
また、ターゲット連結処理部32は、今回検知サイクル(図24)において取得された複素数データに対して、ターゲット確定部31から出力される距離、相対速度及び方位の識別情報を付して、メモリ21に記録する。
図23は、本実施形態における方位検出部の構成を示すブロック図である。
図23に示される方位検出部30Aは、図22に示した方位検出部30の一態様である。
方位検出部30Aは、正規方程式作成部311、正規方程式フィルタ部312、固有値分解部321、波数推定部331、共分散擬似逆行列算出部341、AR係数算出部342、及び、パワースペクトル算出部344を備える。
本実施形態において、正規方程式作成部311と正規方程式フィルタ部312とが、第1手段として機能し、固有値分解部321が第2手段として機能し、波数推定部331が第3手段として機能し、共分散擬似逆行列算出部341とAR係数算出部342とが第4手段として機能し、また、ターゲット連結手段32と正規方程式作成部311が第5手段として機能する。
方位検出部30Aは、周波数分解処理部22から複素数データを取得して、上記の正規方程式を作成するほかに、ターゲット連結処理部32に取得した複素数データを出力し、メモリ21に記憶させる。また、方位検出部30Aは、メモリ21に記憶されている過去検知サイクルの複素数データを、ターゲット連結処理部32を介して取得する。これにより、方位検出部30Aは、「今回検知サイクル」において取得した複素数データから、それぞれの複素数データに対応した正規方程式を作成する。
正規方程式フィルタ部312は、正規方程式作成部311によって作成された「今回検知サイクル」における正規方程式と、「過去検知サイクル」における正規方程式との平均化処理をする。
波数推定部331は、固有値分解部321による固有値分解処理により算出された固有値(及び固有ベクトル)から最大の固有値を判定する。波数推定部331は、それぞれ算出された固有値を、算出された固有値の最大の値に基づいて正規化する。
波数推定部331は、正規化された固有値を予め定められる閾値に基づいて判定し、その判定結果に基づいて後段の処理の波数を選択する。
パワースペクトル算出部344は、そのAR係数と入力白色雑音の分散σ2に基づいて導かれるパワースペクトルから受信波の到来方向を算出する。
図24には、今回制御(検知)サイクルからさかのぼって、過去に行われた過去制御(検知)サイクルが示されている。
各サイクルでは、少なくとも1回のデータ取得が行われ、1回のデータ取得を三角の波形で示す。三角の波形は、FMCW方式によって変調された信号を示し、右上がりのタイミングにおいて上り、右下がりのタイミングにおいて下りの検知が行われる。
個々のデータ取得は、干渉が生じないだけの時間間隔が確保され繰り返し行われ、三角波の周波数変調周期は必ずしも同一でなくても良い。
例えば、今回制御(検知)サイクルにおいて、2回のデータ取得が行われ、1回目に行われたデータ取得を「今回データ_1取得」として示し、2回目に行われたデータ取得を「今回データ_2取得」として示す。また、過去制御(検知)サイクルにおいて、2回のデータ取得が行われ、1回目に行われたデータ取得を「過去データ_1取得」として示し、2回目に行われたデータ取得を「過去データ_2取得」として示す。
本実施形態では、今回検知サイクルと過去検知サイクルとのそれぞれにおいて、同じサイクル内で複数回取得された複素数データとに基づいて、後に示す各種処理の平均化処理が行われる。なお、データ取得の回数は、予め定められる任意の回数にすることができる。
また、現在データ取得されている制御(検知)サイクルを「今回制御(検知)サイクル」といい、「今回制御(検知)サイクル」より過去に行われた制御(検知)サイクルを「過去制御(検知)サイクル」という。ここで、過去数も任意に設定可能であり、本実施形態では過去数を1にしていて、過去を前回としている。
図25に示される正規方程式は、M次の正方行列である共分散行列と、M行1列のAR係数と、M行1列の右辺ベクトルで構成される。
取得された複素数データに基づいて、共分散行列と、右辺ベクトルが生成される。AR係数は、正規方程式を解くことにより算出される。
図24において、1制御(検地)サイクルにおいてデータを取得する回数を2回、また、次数を3とする。今回制御(検知)サイクルにおいて取得された回数に対応させて、「今回_1」、「今回_2」として順に、共分散行列Cxx1(t)、Cxx2(t)と右辺ベクトルcxx1(t)、cxx2(t)を示す。また、前回制御(検知)サイクルにおいて取得された回数に対応させて、「前回_1」、「前回_2」として順に、共分散行列Cxx1(t−1)、Cxx2(t−1)と右辺ベクトルcxx1(t−1)、cxx2(t−1)を示す。
その正規方程式の平均化処理によって平均共分散行列Ave_Cxx(t)を算出する演算式を式(17)として示す。
また、その正規方程式の平均化処理によって平均右辺ベクトルAve_cxx(t)を算出する演算式を式(18)として示す。
この平均化の処理は、図23における方位検出部30Aの正規方程式フィルタ部312及びターゲット連結処理部32が主として行う処理である。
図26は、メモリ21に設けられるテーブルを示す図である。
ターゲット連結処理部32は、正規方程式フィルタ部312における正規方程式を平均化する処理を行うため、図26に示すテーブルにおいて、ターゲット毎に、今回のターゲット群(t)と、確定した過去のターゲットデータから予測されたターゲット(t)と、過去に確定しているターゲット(t−1)とを結びつけるため以下の処理を行う。
各検知サイクルの結果としては、それぞれ、確定されたターゲット毎に距離r、縦位置long_d(アンテナの配列方向に対して垂直方向)、横位置late_d(アンテナの配列方向に対して平行方向の位置)、ターゲットとの相対速度velo(すなわちv)、上りピーク周波数ポイントf_up、上りピーク周波数時の複素数データx_up_1,x_up_2、下りピーク周波数ポイントf_dwn、下りピーク周波数時の複素数データx_dwn_1,x_dwn_2が、メモリ21に、図26のテーブル形式により格納されている(正確には上りピーク周波数時の複素数データx_up_1,x_up_2と下りピーク周波数時の複素数データx_dwn_1,x_dwn_2の記憶領域は他より大きくなるが、表を例示するうえで便宜上同じとしている)。ここで、ターゲットの上記縦位置long_dと横位置late_dは、ターゲットとの角度(受信波の到来方向の角度)及び距離rとから求められる。角度がθであり距離rである場合、縦位置long_dはr・cosθにより、横位置late_dはr・sinθにより算出される。
例えば、ターゲット連結処理部32は、過去に確定している結果から予測した距離r、縦位置long_dと横位置late_dとピーク周波数ポイント及び相対速度それぞれに対応して、予め設定された移動可能範囲と周波数ポイント範囲、及び相対速度範囲を設けて、今回サイクル時で計算された各値がその範囲内に入るか否かで結びつけを行い、範囲外の場合は異なるターゲットであると判断する。
また、ターゲット連結処理部32は、今回のターゲット群の結果と結びつけられない過去のターゲットが存在した場合、その過去のターゲットの情報を全てクリアする。
したがって、マルチパスの影響のある距離にターゲットが入り、ビート周波数におけるピーク検知されない検知サイクルになると、過去のターゲット群の結果を用いるフィルタ効果がリセットされることになる。図26に示す本実施形態の場合、過去1回の検知サイクルのターゲットの結果をメモリ21に記憶している。
また、記憶される結果が順次更新されることから、過去の結果に基づいて推定する予測結果も順次更新される。ターゲット連結処理部32は、マルチパスなどの影響で今回の検知サイクルにおいてターゲットが検出されなくても、さらに次の検知サイクル以降において関連付けられた場合、マルチパスなどの影響でピーク検知されないサイクル数以外の過去データをフィルタ処理に使えるようにすることができる。
また、トラッキング制御における外挿法のように、ピーク値が検知さない検知サイクルの回において、上記予測結果を今回の検知サイクルにおける結果として用い、ターゲットの存在状態を継続することも可能である。
この図に示されるAR係数の記憶方法では、ターゲット連結処理部32は、最終的にターゲットとして確定した距離ポイントに関係付けを行って、複素数データをメモリ21に記憶させる。メモリ21に書き込まれる複素数データは、今回制御サイクルによる情報である。
ターゲット連結処理部32は、距離ポイント情報をキーにして参照し、メモリ21に記憶される複素数データを読み出す。メモリ21から読み出される複素数データは、過去制御サイクルによる情報である。
これにより、方位検出部30は、距離ポイント情報をキーとして、ターゲットとの関連付けを行うことができる。
図28は、処理の手順(フロー)を示すフローチャートである。処理のフローは、レーダ全体構成でのピーク検知で選出された複数のターゲット別に、制御サイクル(図24参照)毎に繰り返される。
取得する複素数データは、今回検知サイクルにおいて周波数変換された複素数データであり、周波数変調三角波の上りと下りのデータのいずれか又は両方のデータを個別に使用して、上りと下りで別々に処理することも可能である。
ステップS202aにおいて、正規方程式作成部311は、今回検知サイクルにおいて取得した複素数データに基づいて、ARモデルの次数に合わせた次数の正規方程式を取得回数毎に作成する。本実施形態の説明では、次数を3次とする。
ステップS202bにおいて、正規方程式作成部311は、前回検知サイクルにおいて取得した複素数データに基づいて、ARモデルの次数に合わせた次数の正規方程式を取得回数毎に作成する。本実施形態の説明では、次数を3次とする。
このステップS202(a、b)とステップS203が、本実施形態における第1手段に該当しており、後ステップの固有値分解に用いる相関行列として、改良共分散法の共分散行列をそのまま使用する。ARモデルの共分散行列は、エルミート行列(複素数の対称行列)である。従って、ARモデルに適用する次数を基準に、そのまま固有値分解ができる。
ステップS204において、固有値分解部321は、共分散行列の固有値分解を行う。なお、ステップS204の詳細は、第1実施形態の図10を参照する。
また、ステップS205において、波数推定部331は、ステップS104において算出された共分散行列Cxxの固有値の中から最大値となる最大固有値を判定する。
ステップS206において、波数推定部331は、それぞれ算出された固有値を、算出された固有値の最大の値に基づいて正規化、すなわち、最大値で除算する。
ステップS207において、後段に行うスペクトル推定処理を最適化するために、波数推定部331は、正規化された固有値を予め定められる閾値に基づいて判定し、その判定結果に基づいて後段の処理の波数を選択する。
ステップS205からステップS207までの一連の処理を波数推定処理と呼ぶ。信号波数推定処理の詳細は、第1実施形態を参照する。
続いて、ステップS209において、AR係数算出部342は、ステップS208において生成された正規方程式からAR係数と入力白色雑音の分散値を算出する。
ステップS211において、パワースペクトル算出部344は、ステップS209において算出されたAR係数と入力白色雑音の分散に基づいてパワースペクトルを算出する。
ステップS212において、パワースペクトル算出部344は、算出されたパワースペクトルに基づいてターゲット数及びターゲットの方向を示す角度を検知する。
図1、図22から図30を参照し、スペクトル推定処理において高分解能アルゴリズムとして知られるARスペクトル推定法を用いる場合の他の態様について、より具体的に示す。
本実施形態は、第5実施形態に対して、第5手段において記憶させる情報が異なる。それゆえ、第5実施形態の図26のテーブルに代え、図29に示すテーブルを用いる。
図29は、メモリ21に設けられるテーブルを示す図である。
前述の第5実施形態において図26に示されるテーブルには、上りピーク周波数ポイントf_up、上りピーク周波数時の複素数データx_up_1,x_up_2、下りピーク周波数ポイントf_dwn、下りピーク周波数時の複素数データx_dwn_1,x_dwn_2の項目があり、ピーク周波数ポイントに対応する複素数データを格納する。
このピーク周波数時の共分散行列、右辺ベクトルは、図29のテーブル形式により格納されている(正確には、上記の項目の記憶領域は他より大きくなるが、表を例示するうえで便宜上同じとしている)。格納される共分散行列Cxxave_up、右辺ベクトルcxxave_upは、前回制御サイクルにおいて、前回データである「前回_1」と「前回_2」とを平均化した共分散行列Cxxave(t−1)、右辺ベクトルcxxave(t−1)として呼び出すことになる。
正規方程式フィルタ部312が第5手段として機能する。
正規方程式フィルタ部312は、正規方程式作成部311によって作成された「今回検知サイクル」における正規方程式の平均化処理をする。また、「今回検知サイクル」における正規方程式を平均化して、平均化された共分散行列と右辺ベクトルとを、ターゲット連結処理部32によって、メモリ21に記憶(格納)させる。
また、正規方程式フィルタ部312は、「今回検知サイクル」における正規方程式と、「過去検知サイクル」における正規方程式との平均化処理をする際に、ターゲット連結処理部32によって、メモリ21に記憶(格納)されている「過去検知サイクル」における正規方程式の情報を読み出す。正規方程式フィルタ部312は、読み出された「過去検知サイクル」における正規方程式の情報である、「過去検知サイクル」における平均化された共分散行列と右辺ベクトルと、「今回検知サイクル」において平均化された共分散行列と右辺ベクトルとを、それぞれ平均化処理をする。
この図に示される共分散行列・右辺ベクトルの記憶方法では、ターゲット連結処理部32は、最終的にターゲットとして確定した距離ポイントに関係付けを行って、共分散行列・右辺ベクトルをメモリ21に記憶させる。メモリ21に書き込まれる共分散行列・右辺ベクトルは、今回制御サイクルによる情報である。
ターゲット連結処理部32は、距離ポイント情報をキーにして参照し、メモリ21に記憶される共分散行列・右辺ベクトルを読み出す。メモリ21から読み出される共分散行列・右辺ベクトルは、過去制御サイクルによる情報である。
これにより、方位検出部30は、距離ポイント情報をキーとして、ターゲットとの関連付けを行うことができる。
図1、図22から図28、図31から図33を参照し、スペクトル推定処理において高分解能アルゴリズムとして知られるARスペクトル推定法を用いる場合の他の態様について、より具体的に示す。
本実施形態は、第5実施形態に対して、第5手段における処理が異なる。それゆえ、第5実施形態の図25に代え、図31を、図26のテーブルに代え、図32に示すテーブルを用いる。
図31に示される正規方程式は、M次の正方行列である共分散行列と、M行1列のAR係数と、M行1列の右辺ベクトルで構成される。
取得された複素数データに基づいて、共分散行列と、右辺ベクトルが生成される。AR係数は、正規方程式を解くことにより算出される。
図24において、1制御(検地)サイクルにおいてデータを取得する回数を2回、また、次数を3とする。今回制御(検知)サイクルにおいて取得された回数に対応させて、「今回_1」、「今回_2」として順に、共分散行列Cxx1(t)、Cxx2(t)と右辺ベクトルcxx1(t)、cxx2(t)を示す。また、前回制御(検知)サイクルにおいて取得された回数に対応させて、「前回_1」、「前回_2」として順に、共分散行列Cxx1(t−1)、Cxx2(t−1)と右辺ベクトルcxx1(t−1)、cxx2(t−1)を示す。
また、「今回_1」、「今回_2」の右辺ベクトルcxxk(t)、及び、前回の正規方程式の平均化処理により得られた前回の平均右辺ベクトルAve_cxx(t−1)とを平均する平均化処理が行われる。
その正規方程式の平均化処理によって平均共分散行列Ave_Cxx(t)を算出する演算式を式(19)として示す。
また、その正規方程式の平均化処理によって平均右辺ベクトルAve_cxx(t)を算出する演算式を式(20)として示す。
前述の第5実施形態において図26に示されるテーブルには、上りピーク周波数ポイントf_up、上りピーク周波数時の複素数データx_up_1,x_up_2、下りピーク周波数ポイントf_dwn、下りピーク周波数時の複素数データx_dwn_1,x_dwn_2の項目があり、ピーク周波数ポイントに対応する複素数データを格納する。
一方、本実施形態において示されるテーブルには、上昇方向のピーク周波数時の平均共分散行列Ave_Cxx_up、上昇方向のピーク周波数時の平均右辺ベクトルAve_cxx_up、下降方向のピーク周波数時の平均共分散行列Ave_Cxx_dwn、下降方向のピーク周波数時の平均右辺ベクトルAve_cxx_dwnの項目があり、ピーク周波数ポイントに対応する平均共分散行列、平均右辺ベクトルを格納する。
このピーク周波数時の共分散行列、右辺ベクトルは、メモリ21に、図32のテーブル形式により格納されている(正確には、上記の項目の記憶領域は他より大きくなるが、表を例示するうえで便宜上同じとしている)。
図33は、複素数データの記憶方法、呼出方法を示す図である。
この図33に示されるAR係数の記憶方法では、ターゲット連結処理部32は、最終的にターゲットとして確定した距離ポイントに関係付けを行って、平均共分散行列・平均右辺ベクトルをメモリ21に記憶させる。メモリ21に書き込まれる平均共分散行列・平均右辺ベクトルは、今回制御サイクルによる情報である。
ターゲット連結処理部32は、距離ポイント情報をキーにして参照し、メモリ21に記憶される平均共分散行列・平均右辺ベクトルを読み出す。メモリ21から読み出される平均共分散行列・平均右辺ベクトルは、過去制御サイクルによる情報である。
これにより、方位検出部30は、距離ポイント情報をキーとして、ターゲットとの関連付けを行うことができる。
図1、図22から図28、図34から図37を参照し、スペクトル推定処理において高分解能アルゴリズムとして知られるARスペクトル推定法を用いる場合の他の態様について、より具体的に示す。
本実施形態は、第5実施形態に対して、第6手段が追加されている点が異なる。
第5実施形態の図23に代え、図34に示される構成を備える。図23と同じ構成には同じ符号を附す。
図34は、本実施形態における方位検出部の構成を示すブロック図である。
図34に示される方位検出部30Aは、図22に示した方位検出部30の一態様である。
方位検出部30Aは、正規方程式作成部311、正規方程式フィルタ部312、固有値分解部321、波数推定部331、共分散擬似逆行列算出部341、AR係数算出部342、AR係数フィルタ部343、及び、パワースペクトル算出部344を備える。
本実施形態において、正規方程式作成部311と正規方程式フィルタ部312とが、第1手段として機能し、固有値分解部321が第2手段として機能し、波数推定部331が第3手段として機能し、共分散擬似逆行列算出部341とAR係数算出部342とAR係数フィルタ部343とが第4手段として機能し、また、ターゲット連結処理部32と正規方程式作成部311が第5手段として機能し、AR係数フィルタ部343とが第6手段として機能する。
また、AR係数フィルタ部343は、「今回検知サイクル」におけるAR係数と、「過去検知サイクル」におけるAR係数との平均化処理をする際に、ターゲット連結処理部32によって、メモリ21に記憶(格納)されている「過去検知サイクル」におけるAR係数を読み出す。
AR係数フィルタ部343は、読み出された「過去検知サイクル」におけるAR係数と、「今回検知サイクル」において算出されたAR係数とについての平均化処理をする。
図35は、AR係数の平均化処理を示す図である。
図35に示される正規方程式は、上記の実施形態と同様の構成を有しており、今回制御サイクルにおいて生成された正規方程式を「今回正規方程式NE(t)」として示し、前回制御サイクルにおいて生成された正規方程式を「前回正規方程式NE(t−1)」として示す。
「今回正規方程式NE(t)」と「前回正規方程式NE(t−1)」とから算出されるAR係数を、それぞれ、「今回AR係数a(t)」と「前回AR係数a(t−1)」として示す。
そのAR係数ベクトル、すなわち、「今回AR係数a(t)」と「前回AR係数a(t−1)」の各要素同士を平均する平均化処理によって平均AR係数Ave_a(t)を算出する演算式を式(21)として示す。
なお、本実施形態では、正規方程式の次数を固定していることから、AR係数ベクトルの要素の数が一定の値になる。これにより、AR係数ベクトルの平均化処理が可能となる。
図36に示されるテーブルでは、図26に示されるテーブルに次の項目が追加される。
追加される項目には、上昇方向のピーク周波数時のAR係数AR_C_up、下降方向のピーク周波数時のAR係数AR_C_dwnがあり、ピーク周波数ポイントに対応するAR係数を格納する。
このピーク周波数時のAR係数は、メモリ21に、図36のテーブル形式により格納されている(正確には、上記の項目の記憶領域は他より大きくなるが、表を例示するうえで便宜上同じとしている)。メモリ21は、格納される上昇方向のピーク周波数時のAR係数AR_C_up、下降方向のピーク周波数時のAR係数AR_C_dwnを記憶する。
図37は、処理の手順(フロー)を示すフローチャートである。図28に示す処理と同じ処理には同じ符号を附す。
ステップS209において算出されたAR係数に基づいて、AR係数フィルタ部343は、AR係数算出部342によって算出されたAR係数の平均化処理をする(ステップS210)。ステップS211におけるパワースペクトルの演算処理と,ステップS212におけるターゲット数・角度検知処理は、ステップS210において算出される平均AR係数に基づいて行われる。
また、ここで、平均AR係数を記憶して、過去AR係数として次回に平均化することも可能である。
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置について説明する。
図38は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態においては、第5から第8実施形態と同様に、方位推定を高分解能アルゴリズムで行う。図22に示す第5から第8実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第5実施形態との相違点について説明する。
信号処理部20Fにおいて周波数分解処理部22Bは、アンテナ毎の上昇領域と下降領域とのビート信号を複素数データに変換し、そのビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとをピーク検知部23Bへ出力する。
そして、ピーク検知部23Bは、上昇領域及び下降領域それぞれのピーク値と、そのピーク値の存在する周波数ポイントとを検出し、その周波数ポイントを周波数分解処理部22Bへ出力される。
次に、周波数分解処理部22Bは、上昇領域及び下降領域それぞれについて該当する複素数データを、方位検出部30Bへ出力する。
ターゲット連結処理部32Bにおいて、過去に確定したターゲットと上りと下りの両方のターゲット群とを結びつける必要があるため、メモリ21には前述のテーブルが記憶されている。
ターゲット連結処理部32Bは、図22のターゲット連結処理部32と同様な処理により、今回の検知サイクルと、過去の検知サイクルとの連結処理を行う。
次に、方位検出部30は、上昇領域のAR係数及び下降領域のAR係数の各々について角度θを検出し、図39に示すテーブルとしてピーク組合せ部24Bへ出力する。
そして、ピーク組合わせ部24Bは、図39に示すテーブルの情報を元に、同様の角度を有する組み合わせを行い、上昇領域と下降領域とのビート周波数を組み合わせを距離検出部25及び速度検出部26へ出力する。
また、速度検出部26は、第1実施形態と同様に、組み合わせの上昇領域と下降領域とのビート周波数により相対速度を算出する。
ターゲット確定部31Bは、上述した上昇領域及び下降領域の複素数データ、上昇領域及び下降領域における周波数ポイントと距離と相対速度と方位とを、現在の状態として確定する。
そして、ターゲット連結処理部32Bは、ターゲット確定部31Bから入力される、各ターゲット毎に、上昇領域及び下降領域それぞれの周波数ポイントと、上昇領域及び下降領域それぞれの複素数データと、距離と、縦位置と、横位置と、相対速度とを、第5から第8実施形態と同様の処理により前述のテーブルに記憶させる。
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置につて説明する。
図40は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態においては、第5実施形態と異なり、先にARスペクトル推定処理等の高分解能アルゴリズムより分解能が低いDBF(Digital Beam Forming)を用いて方位推定を行い、その後に平均化処理された正規方程式を用いたARスペクトル推定処理による高分解能アルゴリズムで方位推定を行う構成である。図1に示す第1実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第1実施形態との相違点について説明する。
この図に示されるように、図1の第1実施形態における周波数分解処理部22とピーク検出部23との間にDBF処理部40が設けられ、上述したように、先にDBFを用いて受信波の到来する方位を検出する点が第1実施形態と異なる。
次に、DBF処理部40は、入力される各アンテナに対応した複素数データを、アンテナの配列方向にフーリエ変換し、すなわち空間軸フーリエ変換を行う。
そして、DBF処理部40は、角度に依存、すなわち角度分解能に対応した角度チャンネル毎の空間複素数データを計算し、ビート周波数毎にピーク検知部23に対して出力する。
また、アンテナの配列方向にフーリエ変換されているため、角度チャンネル間にて複素数データを加算しているのと同じ効果を得ることができ、角度チャンネル毎の複素数データはS/N比が改善されており、ピーク値の検出における精度を、第1実施形態と同様に向上させることが可能となる。
上述した複素数データ及び空間複素数データともに、第3実施形態と同様に、三角波の上昇領域及び下降領域の双方にて算出される。
ピーク組合せ部24では、第3実施形態と同様に、上昇領域及び下降領域におけるピーク値のあるビート周波数とそのピーク値を組み合わせて、距離検出部25及び速度検出部26へ、角度チャネル毎に出力する。
図41は、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定した結果を記憶するテーブルである。
ペア確定部27は、距離r及び相対速度vのみでなく、それぞれのターゲットの角度チャンネルの情報が得られるため、縦位置と横位置を求めることができるため、図6のテーブルに対して縦位置と横位置が含まれた、今回の検知サイクルの各ターゲット群に対応する結果を有する図41に示すテーブルを生成する。
方位検出部30は、第5から第8実施形態に示した正規方程式の平均化処理と波数推定を行う。
さらに、方位検出部30からの方位情報とDBFからの方位情報とに基づいてAND論理で推定することにより、方向検知の信頼度を向上させたり、互いの方位情報を分担、例えば、近距離では角度分解能が粗くて良いのでDBFの角度情報を用いたりできる効果を成す。
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置を説明する。
図42は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態においては、第5実施形態と異なり、先にARスペクトル推定処理等の高分解能アルゴリズムより分解能が低いDBF(Digital Beam Forming)を用いて方位推定を行い、ターゲットの角度範囲を絞り込み、IDBF(逆DBF、すなわち逆空間軸フーリエ変換)を行い周波数軸の複素数データに戻し、後に行う高分解能アルゴリズムで行う方位推定の精度を向上させる構成である。図40に示す第10実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第5実施形態との相違点について説明する。
本実施形態は、第10実施形態にチャンネル(Ch)削除部41及びIDBF処理部42が付加されたものである。
ここで、DBF処理部40は、図43(a)に示すように、受信アンテナの配列方向に本実施形態においては、例えば16ポイントの分解能により、空間軸フーリエ変換を行い、結果として15の角度チャンネルの角度単位のスペクトルを生成し、Ch削除部41へ出力する。
そして、Ch削除部41は、ペア確定部27で確定されたDBFターゲットのピーク周波数ポイント(例えば下降部分)に該当する空間複素数データのスペクトルのレベルが予め設定された角度範囲にて隣接して連続し、かつ予め設定されたDBF閾値のレベルを超えるか否かの検出を行い、DBF閾値を超えない角度チャンネルのスペクトルを「0」に置き換える処理を行い、絞り込んだ空間複素データを出力する。
上述した処理において、Ch削除部41は、例えば、図43(b)に示すように隣接した4角度チャンネルが連続して上記DBF閾値を超えるレベルであると、その範囲にターゲットが1つ以上存在するとして、これらの角度チャンネルのスペクトルを残し、他の角度のスペクトルの強度を「0」に置き換える。
そして、方位検出部30は、入力される複素数データから正規方程式(又は、相関行列)を算出するため、路側物などを除去し、かつノイズ成分を削減した正規方程式(又は、相関行列)を求めることができる。図43(c)は図43(b)のDBF分解能でのターゲット群(実際にはターゲットが2つ以上ある可能性があるのでターゲット群とする)を、上記の方法で正規方程式を作成し、高分解能アルゴリズムでさらにターゲットを分離した例である。
また、図44(a)に示すように、複数のターゲット群からの反射成分を含む受信波を受信した場合、DBF処理部40から出力される空間複素データには、連続した角度チャンネルにてDBFレベルを超える角度チャンネル範囲が複数存在することとなる。
ここで、ペア確定部27は、第5実施形態と同様に、距離、相対速度及び縦位置と横位置を求め、Ch削除部41へ出力するとともに、ターゲット連結処理部32へ出力する。
Ch削除部41は、DBFターゲットの周波数ポイントに該当する空間複素数データを選出し、上述したCh削除を行った後、IDBF処理部42へ出力する。
ターゲット連結処理部32Cは、入力される距離、相対速度及び縦位置と横位置に対応した過去の検知サイクルの複素数データをメモリ21の図26のテーブルから抽出し、方位検出部30へ出力する。
さらに、上述した構成とすることにより、方位検出部30において、AR係数の計算に用いる正規方程式に、ターゲット群毎の反射成分に分割した受信波を、仮想的に受信されたことになるため、例えば正規方程式の最大次数以上の多くのターゲットからの反射成分を含んだ受信波が受信されたとしても、AR係数の計算で誤ることなく計算が可能となる。
方位検出部30は、第5から第8実施形態に示した正規方程式の平均化処理と波数推定を行う。
続いて、本実施形態による電子走査型レーダ装置の方向推定特性について示す。
図45と図46は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の正規化固有値と波数推定の効果をそれぞれ示す図である。
この図45(a)は、ターゲットの車両を1台とした場合の波数推定結果を示す。
横軸が、ターゲットまでの距離を示し、縦軸が正規化固有値を示す。このグラフには、正規化固有値を2つの閾値Th1、Th2を用いた判定を、ターゲットまでの距離に応じて行った結果が示される。ここで、グラフの中で、途中点線で囲った部分のプロットが途切れているが、この部分は最大固有値が閾値以下の領域となっていて、波数推定処理をキャンセルしていることを表している。
この判定の結果から、ターゲットの車両が1台の場合には、低波数の推定結果が得られる傾向が示されている。
横軸が、ターゲットまでの距離を示し、縦軸が正規化固有値を示す。このグラフには、正規化固有値を2つの閾値Th1、Th2を用いた判定を、ターゲットまでの距離に応じて行った結果が図45(a)と同様に示される。
この判定の結果から、ターゲットの車両が複数台の場合には、高波数の推定結果が得られる傾向が示されている。
次に、選択したポイントについて、本実施形態に示す主成分ARスペクトル推定法を用いて、波数2で推定したパワースペクトルを、図46(a)に示す。図46(a)に示される結果には、ピーク値が2つ分離して検出できており、ターゲットの車両が2台存在することが良好に検出されている。
第1手段により、固有値分解する相関行列を新たに作成することがなく、取得したほぼ全てのチャネル(CH)データを使った共分散関数の要素で構成した行列で固有値分解するので、精度の良い固有値分解及び方位検出ができる効果を奏する。また、検知可能ターゲット数と同次数の共分散行列を用いることにより、比較的小次数の行列による演算処理が行えるため、演算負荷の軽い固有値分解処理ができる。
例えば、本実施形態とMUSIC法を適用した場合とを比べると、MUSIC法を適用した場合に作成される相関行列の次数より少ない次数による固有値分解を本実施形態において行うことができる。なぜならば、MUSIC法の場合、後ステップのMUSICスペクトルを算出する原理として、検知したいターゲット数と同数のベクトルに加えて、モードベクトルとの直交性を調べる白色ノイズ成分のベクトルが1つ以上必要となるからである。
さらに、平均化正規方程式を作成することにより、ノイズ成分を低減させることができ、安定した固有値分解処理と方位検出ができる。
第3手段により、比較的容易で、前ステップの固有値分解処理を有効に活用した方法で波数を推定できるという効果を有する。最大固有値の大きさを判定することで、間違った方位推定をすることを防止できるので、レーダ全体構成でのピーク検知なし(例えば、全距離ポイント又は任意の距離ポイント範囲の角度をスペクトル推定する場合)や、ピーク検知後でも異なる閾値で波数推定を実行すべきかどうかの判断ができる効果を奏する。
また、正規化した固有値で波数を推定することで、ターゲットの距離に依存しない波数推定判定ができる効果を奏する。さらに、複数の固有値閾値を構成することにより、特有の波数推定基準を設けることができる効果を奏する。
第5手段により、前ステップの固有値計算を行うための共分散行列の精度を上げ、後ステップの方位検出の精度を向上できる効果を奏する。また、記憶する形態として、メモリ容量が少ない複素数データとAR係数(第6手段との併用時)で記憶することに対応できる。
第6手段により、過去制御サイクルのAR係数と平均できるので、さらに方位検出の精度が向上できる効果を奏する。
また、多周波CW、パルスレーダ等のFMCW方式以外の他の方式においても、本発明に適用することが可能である。
本実施形態において、パワースペクトルのピークを算出してターゲット数と方位を求める形態としたが、入力白色雑音の分散値を乗算しないで作成したスペクトルで推定することも可能であるので、入力白色雑音の分散値の計算を省略することもできる。さらに、パワースペクトルの代わりに高次方程式の根を求める計算を用いて、その極で方位を推定してもよい。
例えば、次ステップ以降の波数推定及び方位推定の処理を行わず、当該サイクルにおけるターゲットの情報を検出できずにロストしても、レーダの認識処理として通常後ステップで行われるトラッキングによる外挿手法等を用いることにより、ロストしたターゲットの情報を疑似的に持続することができる。このような手法により、ターゲットをロストすることを回避できるので、間違った方位検出結果を出力するよりキャンセルする方が望ましいという考えに適合することができる。また、できるだけ方位検出をキャンセルしない考えにも適合でき、次ステップの波数推定を行わず、予め定められた値の任意の波数に強制的に指定する(例えば、最大次数や最小次数の何れか)ことも可能である。このような最大固有値判定を伴った信号の波次数推定処理を行うことによって、例えばピーク検知されたターゲットの中から、ターゲット毎にさらに方位検出するか否かを判定したり、ピーク検知しない仕様としたりする場合でも効果を成すものである。そのピーク検知しない仕様とは、例えば、全ポイント、又は、任意の距離ポイントにおいて無条件に方位検知する等の処理構成のことである。
2−1,2−n…ミキサ
3…送信アンテナ
4…分配器
5−1,5−n…フィルタ
6…SW
7…ADC
8…制御部
9…三角波生成部
10…VCO
20A、20B、20C、20D、20E、20F、20G、20H…信号処理部
21…メモリ
22、22B…周波数分解処理部
23、23B…ピーク検知部
24、24B…ピーク組合せ部
25…距離検出部
26…速度検出部
27、27B…ペア確定部
30、30A、30B、60、60A、60B…方位検出部
31、31B…ターゲット確定部
32、32B、32C…ターゲット連結処理部
40…DBF処理部
41…Ch削除部
42…IDBF処理部
311、611…正規方程式作成部
312、612…正規方程式フィルタ部
321、621…固有値分解部
331、631…波数推定部
341、641…共分散擬似逆行列算出部
342、642…AR係数算出部
343、643…AR係数フィルタ部
344、644…パワースペクトル算出部
Claims (29)
- 移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、
送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信部と、
前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成部と、
前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理部と、
前記ビート信号に基づいて算出された複素数データを要素とする正規方程式の構成部である行列の固有値に基づいて前記受信波の波数を推定し、該推定された波数に応じた数の前記固有値と固有ベクトルに基づいて作成される信号部分空間の正規方程式の解として算出される係数を作成し、該作成された係数に基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出部と
を備えることを特徴とする電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
自己回帰モデルを用いるARスペクトル推定法により、前記信号部分空間の正規方程式に基づいて前記受信波の到来方向を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値の大きさに応じて算出した結果により前記波数を推定し、該推定された波数に応じて、有効とされる信号部分空間とノイズ部分空間とに分け、前記有効とされる信号部分空間から前記係数を算出する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記正規方程式の構成部である行列を固有値分解して得られた前記固有値と固有ベクトルから作成される信号部分空間の正規方程式に基づいて前記係数を算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値と固有ベクトルを、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて作成された正規方程式であって、該正規方程式に適用する次数と同じ次数の前記正規方程式の構成部である行列から算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値と固有ベクトルを、複数の前記正規方程式を平均化した平均化正規方程式の構成部である行列から算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値と固有ベクトルを算出するための前記平均化正規方程式を、前記受信波の到来方向を算出する処理を繰り返し行う検知サイクルにおける今回を含む予め定められる所定の回の検知サイクルで取得した複素数データから作成する
ことを特徴とする請求項6に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値と固有ベクトルの算出に先立って前記複素数データを要素とする正規方程式の構成部である行列と右辺ベクトルに対して平均化処理を行う
ことを特徴とする請求項1から請求項7のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値を、前記ターゲットとの距離に依存しない固定した閾値で判定し前記波数を推定する
ことを特徴とする請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値から算出された値が予め定めた閾値以上の値を示した場合には、前記固有値を該固有値の最大の値に基づいて正規化する
ことを特徴とする請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記固有値から算出された値は、前記固有値の最大値か又は、全ての前記固有値の総和のいずれかの値である
ことを特徴とする請求項10に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記正規化された固有値の値を予め定められる閾値に基づいて判定し、該判定結果に基づいて前記波数を選択する
ことを特徴とする請求項10又は請求項11に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値から算出された値を複数の閾値を用いてそれぞれ判定した結果により、前記波数を選択する
ことを特徴とする請求項1から請求項12のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値から算出された値に基づいて、前記波数を推定する処理を中断する
ことを特徴とする請求項1から請求項13のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記波数を推定する処理の中断について、前記固有値の最大値、前記固有値の総和のいずれかの値に従って判定する
ことを特徴とする請求項14に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記波数を推定する処理の中断により、前記受信波の到来方向を算出する処理を中断する
ことを特徴とする請求項14又は請求項15に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記波数を推定する処理の中断により、前記波数を予め定められる任意の波数に強制的に指定する
ことを特徴とする請求項14又は請求項15に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記受信波の到来方向を算出する処理を繰り返し行う検知サイクルにおいて検出された前記ビート信号に基づいた複素数データを記憶する記憶部と、
今回の検知サイクルと、前記今回の検知サイクルより過去に行われた過去の検知サイクルとにおいて、それぞれ前記検知された前記ターゲットを関連付け、前記関連付けられたターゲットに対応付けられた前記複素数データを前記記憶部に記憶させるターゲット連結処理部と、
を備えることを特徴とする請求項1から請求項17のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記記憶部は、
前記関連付けられたターゲットについて、前記過去の検知サイクルにおいて検知されたターゲットの距離及び相対速度と、前記複素数データ又は正規方程式とを関連付けて記憶し、
前記ターゲット連結処理部は、
前記今回の検知サイクルにおけるターゲットと、該今回の検知サイクルにおけるターゲットに関連付けられ、前記今回と時系列的に関係する前記過去の検知サイクルにおけるターゲットとの対応付けを行う
ことを特徴とする請求項18に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記ターゲット連結処理部は、
前記今回及び過去の検知サイクルにおいてそれぞれ検出されたターゲットを関連付ける際、前記過去の検知サイクルにより得られた距離と相対速度に基づいて算出される距離範囲及び相対速度範囲に、前記今回の検知サイクルの検出ビート周波数により得られた距離及び相対速度がそれぞれ含まれるか否かの判定結果に従って、前記今回及び過去の検知サイクルにおけるターゲットが関連するターゲットであるか否かを検出することを特徴とする請求項18又は請求項19に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値と固有ベクトルを算出するための平均化正規方程式の構成部である行列を、前記過去検知サイクルで取得した複素数データを含めて作成する
ことを特徴とする請求項18から請求項20のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記固有値と固有ベクトルを算出するための平均化正規方程式の構成部である行列を、前記過去検知サイクルで算出した正規方程式又は平均化正規方程式を含める
ことを特徴とする請求項18から請求項20のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記受信波の到来方向を算出するための信号部分空間の正規方程式に基づいて算出した係数と、前記過去検知サイクルの信号部分空間の正規方程式に基づいて算出した係数とを平均してスペクトル推定する
ことを特徴とする請求項18から請求項22のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出して前記ターゲットの存在を検知するターゲット検知部
を備え、
前記方位検出部は、
前記ターゲット検知部によって存在が検知されたターゲットに対応する複素数データに基づいて、前記受信波の到来方向を算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項23のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記複素数データに基づいて、前記受信波を受信する所望の方向の受信感度を高めるデジタルビームフォーミングに基づいて前記ターゲットの存在及び方位を検出するDBF部
をさらに備え、
前記ターゲット検知部は、
前記今回の検知サイクルにおけるビート周波数における前記デジタルビームフォーミングに基づいて前記ターゲットの方位を検出し、
前記ターゲット連結処理部は、
前記今回及び前記過去の検知サイクルにおける前記ターゲットの関連付けを、距離、相対速度及び方位により行う
ことを特徴とする請求項1から請求項24のいずれか1項に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記DBF部は、
前記デジタルビームフォーミングに基づいて設定される前記所望の方向に対応する角度チャンネル毎のスペクトルの強度を示す空間複素数データを算出し、
隣接する前記角度チャンネルのスペクトルの強度が予め設定された前記角度チャンネル幅の範囲において予め設定されたDBF閾値を超えた場合、ターゲットの存在を検知(DBF検知ターゲット)し、ターゲットの存在が検知されていない角度チャンネルのスペクトル強度を「0」に置き換え、新たな空間複素数データとして出力するチャンネル削除部と、
前記新たな空間複素数データを逆DBFすることにより、再生複素数データを生成するIDBF部と
をさらに備え、
前記正規方程式作成部は、
前記再生複素数データから前記正規方程式を作成する
ことを特徴とする請求項25に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記チャンネル削除部は、
複数の前記DBF検知ターゲットを検出した場合、それぞれの前記DBF検知ターゲットに対応した角度チャンネル範囲毎にスペクトルを分割し、前記DBF検知ターゲット数の空間複素数データを生成し、
前記IDBF部は、
前記DBF検知ターゲット毎の空間複素数データをそれぞれ逆DBFすることにより、前記DBF検知ターゲット毎の再生複素数データを生成し、
前記正規方程式作成部は、
前記DBF検知ターゲット毎の再生複素数データに基づいて、前記DBF検知ターゲット毎の正規方程式を算出する
ことを特徴とする請求項26に記載の電子走査型レーダ装置。 - 移動体に搭載される電子走査型レーダ装置による受信波方向推定方法であり、
受信部が、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信過程と、
ビート信号生成部が前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成過程と、
周波数分解処理部が前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理過程と、
前記ビート信号に基づいて算出された複素数データを要素とする正規方程式の構成部である行列の固有値に基づいて前記受信波の波数を推定し、該推定された波数に応じた数の前記固有値と固有ベクトルに基づいて作成される信号部分空間の正規方程式の解として算出される係数を作成し、該作成された係数に基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出過程と
を有することを特徴とする受信波方向推定方法。 - 移動体に搭載される電子走査型レーダ装置により受信波方向推定の動作をコンピュータに制御させるためのプログラムであり、
送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信処理と、
前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成処理と、
前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理と、
前記ビート信号に基づいて算出された複素数データを要素とする正規方程式の構成部である行列の固有値に基づいて前記受信波の波数を推定し、該推定された波数に応じた数の前記固有値と固有ベクトルに基づいて作成される信号部分空間の正規方程式の解として算出される係数を作成し、該作成された係数に基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出処理と
を実行させることを特徴とするプログラム。
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