JP2012103197A - Moving target adaptive type scan correlation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明はレーダ、超音波、光学カメラ装置の画像において、スキャン毎ランダムに出現するクラッタ信号内に規則的な運動もしくは静止しているターゲットが存在する場合に、クラッタ信号を抑圧しターゲット信号を強調して表示するレーダ、超音波、光学カメラ装置に関する。 The present invention suppresses the clutter signal and enhances the target signal when there is a regular motion or stationary target in the clutter signal that appears randomly every scan in the image of the radar, ultrasound, or optical camera device. It is related with the radar, an ultrasonic wave, and an optical camera apparatus which display.
たとえばレーダ装置においてシークラッタ内のターゲットを強調する処理として、スキャン相関処理がある。一般的なスキャン相関方法は非特許文献１に示されている。一般的なスキャン相関処理では高速移動ターゲット信号もクラッタ信号同様に抑圧されてしまう問題があり、このような問題を解決した文献として、非特許文献１、特許文献１、２、３がある。 For example, scan correlation processing is known as processing for emphasizing a target in a sea clutter in a radar apparatus. A general scan correlation method is shown in Non-Patent Document 1. In general scan correlation processing, there is a problem that a high-speed moving target signal is suppressed in the same manner as a clutter signal. Non-patent document 1, Patent Documents 1, 2, and 3 are disclosed as documents that solve such a problem.
図２に非特許文献１に示される、レーダにおける一般的なスキャン相関処理の概略を示す。ここで信号受信部1から逐次出力されるスキャン画像信号は最新スキャン画像メモリ２ａに保存される。クラッタレベル算出部５は最新スキャン画像の各ピクセルにおけるクラッタレベルを算出する。最新スキャン画像信号および各ピクセルにおけるクラッタレベル、及び前回までのスキャン相関画像メモリ７に記憶された信号はスキャン相関処理部６に出力され、ここでスキャン相関処理が行われる。 FIG. 2 shows an outline of general scan correlation processing in the radar shown in Non-Patent Document 1. Here, the scan image signal sequentially output from the signal receiving unit 1 is stored in the latest scan image memory 2a. The clutter level calculation unit 5 calculates the clutter level in each pixel of the latest scanned image. The latest scan image signal, the clutter level in each pixel, and the signal stored in the scan correlation image memory 7 until the previous time are output to the scan correlation processing unit 6, where the scan correlation processing is performed.
スキャン相関処理は最新のスキャン画像信号と、前回までのスキャン相関画像メモリ信号との同一ピクセル毎の重み加算により次式のように行われる。 The scan correlation process is performed by the following equation by weight addition for each pixel of the latest scan image signal and the previous scan correlation image memory signal.
ここで、数１（１）の重み係数ａは重み係数乗算部６ｃによって次式のように定める。 Here, the weighting coefficient a of Equation 1 (1) is determined by the weighting coefficient multiplication unit 6c as follows.
一方、数１（１）の重み係数ｂについては適応重み係数乗算部６ｄによって以下のように定める。 On the other hand, the weighting factor b of Equation 1 (1) is determined as follows by the adaptive weighting factor multiplier 6d.
クラッタなどランダムに出現する信号については信号強度が小さくなった場合に数３（２）の条件となるため、前回のスキャン相関画像メモリ信号の重み係数が０となり、出力されるスキャン相関画像信号が抑圧される。一方、静止したターゲットの場合、常に数３（１）となるため、出力スキャン相関画像メモリ信号の大きさは最新スキャン画像信号と変わらず、結果的にクラッタに対してターゲットが強調される。 For a signal that appears randomly such as clutter, the condition of Equation 3 (2) is satisfied when the signal intensity decreases, so the weight coefficient of the previous scan correlation image memory signal is 0, and the output scan correlation image signal is Be suppressed. On the other hand, in the case of a stationary target, since always 3 (1), the magnitude of the output scan correlation image memory signal does not change from the latest scan image signal, and as a result, the target is emphasized with respect to the clutter.
しかしターゲットが高速移動している場合、最新のスキャン画像内でのターゲット位置と、前回までのスキャン相関画像メモリ内での位置が異なるため数３（２）の条件となり、高速移動ターゲットの信号もクラッタ同様に抑圧されてしまう。 However, when the target is moving at high speed, the target position in the latest scan image and the position in the scan correlation image memory up to the previous time are different, so the condition of Equation 3 (2) is satisfied. Like clutter, it will be suppressed.
従来スキャン相関処理において移動ターゲット信号が抑圧される問題を解決するための方法が、非特許文献１、特許文献１から３で述べられている。 Non-Patent Document 1 and Patent Documents 1 to 3 describe a method for solving the problem that a moving target signal is suppressed in conventional scan correlation processing.
非特許文献１では、最新スキャン画像内の検出信号近辺のピクセルにおいて、前のスキャン画像にも信号が検出される場合には、それを移動ターゲットであると仮定して、スキャン相関メモリ信号（数１のBｎ−１）の代わりに最新のスキャン画像信号を用いる選択肢を備えた方法が述べられている。これによって、移動ターゲットであると推測される点についてはスキャン相関処理が行われないのと同等となるため、移動ターゲットの信号の抑圧を防ぐことができる。 In Non-Patent Document 1, if a signal is also detected in the previous scan image at a pixel in the vicinity of the detection signal in the latest scan image, it is assumed that it is a moving target, and the scan correlation memory signal (several A method with the option of using the latest scanned image signal instead of 1 B n-1 ) is described. As a result, the point estimated to be the moving target is equivalent to the case where the scan correlation process is not performed, and therefore, suppression of the signal of the moving target can be prevented.
特許文献１では、想定されるターゲットの速度に応じたレンジ幅だけ受信信号を拡大するストレッチする手段と、海面の移動量に相当するレンジ幅だけ受信信号のレンジを補正する手段を用いることにより、スキャン間でターゲットが同ピクセルに位置するようにし、スキャン相関処理時の移動ターゲット信号の抑圧を防ぐ。 In Patent Document 1, by using a means for stretching the received signal by a range width corresponding to an assumed target speed and a means for correcting the range of the received signal by a range width corresponding to the amount of movement of the sea surface, The target is positioned at the same pixel between scans to prevent the suppression of the moving target signal during the scan correlation process.
特許文献２では、高速移動目標を検出したとき、ターゲットを含むエリアをスキャン相関処理の対象外とすることによって、スキャン相関処理後の高速移動ターゲット信号の減衰を防ぐ。 In Patent Literature 2, when a high-speed movement target is detected, the area including the target is excluded from the scan correlation processing, thereby preventing the high-speed movement target signal from being attenuated after the scan correlation processing.
特許文献３では、観測したいターゲットを指定する物標指定部を設け、指定したターゲットを追尾し、スキャン相関画像メモリ内のターゲット位置を次のスキャン時の位置に補正した画像と最新スキャン画像との相関処理を行うことによって、スキャン相関処理後の高速移動ターゲット信号の減衰を防ぐ。 In Patent Document 3, a target designating unit for designating a target to be observed is provided, the designated target is tracked, and the target position in the scan correlation image memory is corrected to the position at the time of the next scan and the latest scan image. By performing the correlation processing, attenuation of the high-speed moving target signal after the scan correlation processing is prevented.
しかるに前記のような従来の手法では次のような問題が生じる。つまり、非特許文献１に示された従来のスキャン相関処理では、ターゲットが高速移動している場合、最新のスキャン画像内でのターゲット位置と、前回までのスキャン相関画像メモリ内での位置が異なるため数３（２）の条件となり、高速移動ターゲットの信号もクラッタ同様に抑圧されてしまう問題がある。クラッタは数２（１）αの値が小さいほど抑圧されるが、高速移動ターゲットも同様に抑圧されるため、従来の方法ではαを小さくできない問題があった。 However, the conventional method as described above has the following problems. In other words, in the conventional scan correlation processing shown in Non-Patent Document 1, when the target is moving at high speed, the target position in the latest scan image is different from the position in the scan correlation image memory until the previous time. Therefore, the condition of Equation (2) is satisfied, and there is a problem that the signal of the high-speed moving target is suppressed similarly to the clutter. Although the clutter is suppressed as the value of the formula 2 (1) α is smaller, the high-speed moving target is similarly suppressed. Therefore, the conventional method has a problem that α cannot be reduced.
一方、移動ターゲットに対応したスキャン相関処理である、非特許文献１、特許文献１から３の方法にも以下の問題が存在する。 On the other hand, the following problems also exist in the methods of Non-Patent Document 1 and Patent Documents 1 to 3, which are scan correlation processes corresponding to a moving target.
非特許文献１に示された方法では、移動ターゲットであると推測される点についてはスキャン相関処理が行われないのと同等となるため、移動ターゲットの信号の抑圧を防ぐことができるが、クラッタが非常に多く存在する場合、クラッタを移動ターゲットであると認識してしまい誤認率が増大する問題がある。 The method disclosed in Non-Patent Document 1 is equivalent to the case where the scan correlation processing is not performed for a point that is assumed to be a moving target, so that suppression of the signal of the moving target can be prevented. When there are a large number of the clutter, there is a problem that the clutter is recognized as a moving target and the misidentification rate increases.
特許文献１の方法では海面の移動量のみを補正し、ターゲット自体の移動は受信信号のレンジ方向のストレッチングを行うことによって、スキャン間でのターゲット位置ずれを抑えているが、本手法はレンジと直交するアジマス方向へのターゲットの移動に対応できない。また、ストレッチングによってクラッタ信号も同様に引き伸ばされるため、クラッタを強調してしまう可能性もある。 In the method of Patent Document 1, only the amount of movement of the sea surface is corrected, and the movement of the target itself is performed by stretching the received signal in the range direction, thereby suppressing the target position deviation between scans. It cannot cope with the movement of the target in the azimuth direction orthogonal to. In addition, since the clutter signal is similarly stretched by stretching, the clutter may be emphasized.
特許文献２および３ではあらかじめターゲットを認識し、追尾できていることが前提となっており、既に追尾中のターゲットが大きなクラッタの中に入ったような場合には効果的であるが、初期捕捉の段階で既にターゲットの認識が困難な場合にターゲット信号を強調することはできない。 In Patent Documents 2 and 3, it is assumed that the target has been recognized and tracked in advance, and this is effective when the target being tracked enters a large clutter. If it is already difficult to recognize the target at this stage, the target signal cannot be emphasized.
本発明の目的は、従来のスキャン相関処理の欠点である移動ターゲット信号もクラッタ同様に抑圧してしまう問題を解決するとともに、上記の移動ターゲットに対応したスキャン相関処理方法のような、移動ターゲットに対する先見情報を必要とせず、ターゲットとクラッタを識別しクラッタのみを積極的に抑圧し、ターゲットの識別能力を向上させるレーダ、超音波、光学カメラ装置を提供することである。 The object of the present invention is to solve the problem that the moving target signal, which is a drawback of the conventional scan correlation processing, is suppressed similarly to the clutter, and to the moving target such as the scan correlation processing method corresponding to the above moving target. It is an object of the present invention to provide a radar, ultrasonic wave, and optical camera device that does not require foresight information, identifies a target and a clutter, positively suppresses only the clutter, and improves target identification capability.
本発明のレーダ、超音波、光学カメラ装置は、上記の問題を解決するために次の各構成要素を有する。
（イ）
信号受信部より逐次出力されるビデオ信号をスキャン毎記憶する受信映像メモリ。
（ロ）
前記受信映像メモリに記憶された複数のスキャン画像を小区画領域に分割し、その領域内に存在するターゲットの移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部。
（ハ）
前記小区画領域内にターゲットが存在する可能性を示す指標を算出するターゲット指標算出部。
（ニ）
前記小領域領域内のクラッタレベルを算出するクラッタレベル算出部。
（ホ）
前記、ターゲット指標算出部、移動ベクトル算出部、クラッタレベル算出部のそれぞれの出力を入力とするスキャン相関処理部。
（ヘ）
前記スキャン相関処理部の出力を表示する表示部。
The radar, ultrasonic wave, and optical camera device of the present invention have the following components in order to solve the above problems.
(I)
A received video memory that stores a video signal sequentially output from the signal receiving unit for each scan.
(B)
A movement vector calculation unit that divides a plurality of scan images stored in the received video memory into small divided areas and calculates a movement vector of a target existing in the area.
(C)
A target index calculation unit that calculates an index indicating a possibility that a target exists in the small partition area;
(D)
A clutter level calculation unit for calculating a clutter level in the small region.
(E)
A scan correlation processing unit that receives outputs from the target index calculation unit, the movement vector calculation unit, and the clutter level calculation unit.
(F)
A display unit for displaying an output of the scan correlation processing unit;
上記（ロ）移動ベクトル算出部は、複数スキャン分の小区画領域データを三次元フーリエ変換することによって空間スペクトラムを求め、スペクトラム空間上の平面を抽出し平面の傾きから領域内のターゲットの移動ベクトルを算出する。 The (b) movement vector calculation unit obtains a spatial spectrum by performing three-dimensional Fourier transform on the small section area data for a plurality of scans, extracts a plane in the spectrum space, and calculates a movement vector of the target in the area from the inclination of the plane Is calculated.
上記（ハ）ターゲット指標算出部は、上記移動ベクトル算出の際に得られるターゲット移動履歴の規則性より、ターゲットが存在する可能性を表す指標を算出する The (c) target index calculation unit calculates an index representing the possibility that the target exists based on the regularity of the target movement history obtained when calculating the movement vector.
上記（ホ）スキャン相関処理部は、移動ベクトル、ターゲット指標、クラッタレベルを入力パラメータとして、スキャン相関処理時の重み係数を適応的に設定、並びに画像の位置補正を行う機能を備えたスキャン相関処理を行う。 The (e) scan correlation processing unit has a function of adaptively setting a weighting coefficient at the time of the scan correlation process and correcting the position of the image using the movement vector, the target index, and the clutter level as input parameters. I do.
前記の手段により、本発明はメモリ内の複数スキャン画像信号を小区画領域に分割し、その領域内のターゲットの移動ベクトルおよび領域内でのターゲット指標を算出する。 By the means described above, the present invention divides a plurality of scan image signals in the memory into sub-partition areas, and calculates a target movement vector and a target index in the area.
前記の移動ベクトル算出は空間スペクトラム上の平面を抽出する方法をとることによって、クラッタ信号の影響を抑えたターゲットの速度推定を行うことができる特長を有する。 The movement vector calculation has a feature that the target velocity can be estimated with the influence of the clutter signal suppressed by taking a method of extracting a plane on the spatial spectrum.
また、後のスキャン相関処理では、前回までのスキャン相関画像メモリを、推定した移動ベクトル情報を用いて位置補正したものと、最新スキャン画像とのスキャン相関処理を行うことによって、移動ターゲットであっても信号が減衰してしまう従来の問題を回避している。よって従来では数１（１）αを小さくできない問題があったが、本手法ではαを小さくでき、より大きなクラッタの抑圧が可能である。 In the later scan correlation process, the scan correlation image memory up to the previous scan is corrected by using the estimated movement vector information and the latest scan image is subjected to the scan correlation process. This avoids the conventional problem that the signal is attenuated. Therefore, the conventional method has a problem that α (1) α cannot be reduced. However, in the present method, α can be reduced and larger clutter suppression is possible.
さらに、前記ターゲット指標によってクラッタであると判断したピクセルにおいてはスキャン相関処理の重み係数を適応的に変化させることによって、より積極的にクラッタを抑圧することが可能である。 Furthermore, it is possible to suppress the clutter more positively by adaptively changing the weighting coefficient of the scan correlation processing in the pixel determined to be clutter by the target index.
これらによってターゲットの移動速度にかかわらず、従来よりもターゲット対クラッタ電力比を改善する効果がある。 As a result, regardless of the moving speed of the target, there is an effect of improving the target-to-clutter power ratio than before.
以下に本発明の好適な実施の形態について図を参照して説明する。本発明は対象が高速移動または静止する物体であり、該物体を含むレーダ、超音波、光学カメラ受信信号から、該物体を抽出する技術に関するものである。そしてその手段として、走査範囲を幾つかの小さな領域に分割し、各分割エリア内での前記物体の移動ベクトル、ターゲットの存在指標といったパラメータから、最適なスキャン相関処理パラメータを決定し処理を行う方法をとっている。 Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. The present invention relates to a technique in which a target is an object that moves or stops at high speed, and the object is extracted from radar, ultrasonic waves, and optical camera reception signals including the object. As a means for that, the scanning range is divided into several small areas, and the optimum scan correlation processing parameter is determined from the parameters such as the movement vector of the object and the target presence index in each divided area, and processing is performed. Have taken.
本発明の一実施例を図１に示す。レーダ、超音波、光学カメラの信号受信部１から逐次送られてくるビデオ信号はスキャン毎、複数スキャン画像メモリ２に記憶される。続いて、スキャン毎の画像を小区画領域に分け、領域毎に内部に存在すると思われるターゲットの移動ベクトルを移動ベクトル算出部３によって算出する。移動ベクトル算出部３で得られるターゲットの移動履歴より、ターゲットが存在する可能性を示す指標をターゲット指標算出部４によって算出し、また領域内のクラッタレベルをクラッタレベル算出部５によって求める。その後領域毎にスキャン相関処理部６によってスキャン相関画像を作成し、結果をスキャン相関画像メモリ７に記憶する。最後に表示部８によってスキャン相関画像を表示する。 An embodiment of the present invention is shown in FIG. The video signal sequentially transmitted from the signal receiving unit 1 of the radar, ultrasonic wave, and optical camera is stored in the multi-scan image memory 2 for each scan. Subsequently, the image for each scan is divided into small sections, and the movement vector calculation unit 3 calculates the movement vector of the target that seems to exist inside each area. Based on the target movement history obtained by the movement vector calculation unit 3, an index indicating the possibility that the target exists is calculated by the target index calculation unit 4, and the clutter level in the region is calculated by the clutter level calculation unit 5. Thereafter, a scan correlation image is created by the scan correlation processing unit 6 for each region, and the result is stored in the scan correlation image memory 7. Finally, the scan correlation image is displayed by the display unit 8.
次にスキャン相関処理の入力パラメータである、移動ベクトル、ターゲット指標、クラッタレベルの各算出部について説明する。図３に移動ベクトル算出部３の内部構成を示す。移動ベクトル算出部３への入力信号は、複数スキャン画像メモリ２に蓄えられた信号のうちの小区画領域内信号であり、インデックスｘ、ｙ、ｔを用いてAｘｙｔと表す。ここでAは信号受信部から送られてくる信号を示し、ｘ、ｙはそれぞれ小区画領域内画像のｘ座標、ｙ座標の番号、ｔはスキャン番号を示すものとする。この三次元データＡｘｙｔ内に移動ターゲットがあるとすれば、それぞれのスキャン毎のターゲットの位置をつなぎ合わせると三次元空間上で直線となる。この直線を検出できればターゲットの移動を検出することができる。 Next, each calculation unit of the movement vector, target index, and clutter level, which are input parameters of the scan correlation process, will be described. FIG. 3 shows an internal configuration of the movement vector calculation unit 3. The input signal to the movement vector calculation unit 3 is a signal in the small partition area among the signals stored in the multiple scan image memory 2, and is expressed as A xyt using the indexes x, y, and t. Here, A represents a signal sent from the signal receiving unit, x and y represent the x-coordinate and y-coordinate number of the image in the sub-compartment area, and t represents the scan number. If there is a moving target in the three-dimensional data A xyt , the target position for each scan is connected to form a straight line in the three-dimensional space. If this straight line can be detected, the movement of the target can be detected.
三次元空間上の直線を検出するために、三次元フーリエ変換処理部３ａによって周波数空間上に変換を行う。つまりＡｘｙｔをＡ’ｉｊｋに変換する。ここでｉ、ｊ、ｋはそれぞれｘ、ｙ、ｔに対応する周波数空間上のインデックスである。元の空間で直線であるものは周波数空間上で原点を通る平面に変換される。一方、クラッタのようなランダムな信号は空間周波数上でもランダムに広がって存在するため、空間周波数上ではターゲットとクラッタの識別がしやすくなる。 In order to detect a straight line in the three-dimensional space, the three-dimensional Fourier transform processing unit 3a performs transformation on the frequency space. That is, A xyt is converted to A ′ ijk . Here, i, j, and k are indexes on the frequency space corresponding to x, y, and t, respectively. A straight line in the original space is converted into a plane passing through the origin in the frequency space. On the other hand, since a random signal such as clutter spreads randomly on the spatial frequency, the target and the clutter can be easily identified on the spatial frequency.
続いて二乗検出部３ｂによって複素数信号を二乗振幅に変換し、平面検出部３ｃによって周波数空間上の平面を検出する。ここで平面検出方法の一例としてはそれぞれのｉ、ｊにおいてＡ’ｉｊｋの二乗振幅が最大となるｋ以外の点を０でマスクする。これによってクラッタ信号の影響を取り除き、ターゲット信号が含まれる平面のみを抽出する。 Subsequently, the complex number signal is converted into a square amplitude by the square detection unit 3b, and a plane in the frequency space is detected by the plane detection unit 3c. Here, as an example of the plane detection method, points other than k at which the square amplitude of A ′ ijk is maximum in each i and j are masked with 0. Thereby, the influence of the clutter signal is removed, and only the plane including the target signal is extracted.
平面検出後、逆フーリエ変換処理部３ｄによってもとの空間上に信号を変換する。周波数空間上における平面は元の空間では直線となる。また周波数空間上で二乗検出を行ったため、原点を通る直線となる。この直線は最新スキャン時刻を基準としたターゲットの移動履歴を示す。よってそれぞれの直線がｔ平面と交わる位置を求めることによって、ターゲットの移動履歴がわかる。よって二乗検出部３ｅにより二乗検出を行った後、それぞれのｔにおける最大値をとるｘ，ｙ（それぞれｘｔ、ｙｔと表す）を最大値検出部３ｆによって求める。 After the plane detection, the signal is converted into the original space by the inverse Fourier transform processing unit 3d. The plane on the frequency space is a straight line in the original space. Further, since square detection is performed in the frequency space, a straight line passing through the origin is obtained. This straight line shows the movement history of the target based on the latest scan time. Therefore, the movement history of the target can be obtained by obtaining the position where each straight line intersects the t plane. Therefore, after square detection is performed by the square detection unit 3e, the maximum value detection unit 3f obtains x and y (respectively expressed as x t and y t ) that take the maximum value at each t .
ここでｘ０，ｙ０は最新スキャン時刻を基準にした最新スキャン時刻におけるターゲットの位置であり、必ず０となる。続いてｘ１，ｙ１は最新スキャン時刻からみた一つ前のスキャン時のターゲットの移動量となる。ｘ２，ｙ２以降も同様となる。移動ベクトル算出部は考慮したスキャン数Nだけの移動ベクトルｘ０、ｘ１、、、ｘN-1、ｙ０、ｙ１、、、ｙN-1を出力する。 Here, x 0 and y 0 are the positions of the targets at the latest scan time based on the latest scan time, and are always 0. Subsequently, x 1 and y 1 are the movement amounts of the target at the time of the previous scan as viewed from the latest scan time. The same applies to x 2 and after y 2 . Motion vector calculation section outputs the moving vector x 0, x 1 ,,, x N -1, y 0, y 1 ,,, y N-1 only scan number N in consideration.
次にターゲット指標算出部４について説明する。移動ベクトル算出部３によって求めた小区画領域内のターゲットの移動履歴であるが、実際はこの中にターゲットが存在するとは限らない、もし仮に小区画領域内にノイズやクラッタなどのランダムな信号しか存在しなかったとすると、最終的に出力される過去の移動履歴は規則的に変化せずにランダムな値をとる。よって移動履歴の直線性を算出することによって小区画領域内にターゲットが存在するかを示す指標を得ることができる。ターゲット指標を算出する一例として以下のように指標を計算する。 Next, the target index calculation unit 4 will be described. This is the movement history of the target in the sub-compartment area obtained by the motion vector calculation unit 3, but the target does not always exist in this area. If there is only a random signal such as noise or clutter in the sub-compartment area If not, the past movement history that is finally output does not change regularly and takes a random value. Therefore, by calculating the linearity of the movement history, it is possible to obtain an index indicating whether the target exists in the small partition area. As an example of calculating the target index, the index is calculated as follows.
この指標は０から１の間の値をとり、値が大きいほどターゲットが存在する可能性が高くなる。 This index takes a value between 0 and 1, and the larger the value, the higher the possibility that the target exists.
最後にクラッタレベル算出部５では小区画領域内におけるクラッタレベルを算出する。算出例としてはセルアベレジングや順序統計量によって求める。 Finally, the clutter level calculation unit 5 calculates the clutter level in the small section area. As a calculation example, it is obtained by cell averaging or order statistics.
以上より求めた、移動ベクトル、ターゲット指標、クラッタレベルから、どのようにスキャン相関処理パラメータを決定するかを以下で説明する。スキャン相関処理部６内にある適応重み係数重み乗算部６ａの構成図を図４に示す。これはスキャン相関処理において最新スキャン画像の重み係数を算出する機能を持つ。重み係数はしきい値制御部６ａａがターゲット指標ＴＰとあるしきい値を比較し、その結果を受けて重み係数決定部６ａｂが以下のように決定する。 How to determine the scan correlation processing parameter from the movement vector, target index, and clutter level obtained as described above will be described below. FIG. 4 shows a configuration diagram of the adaptive weight coefficient weight multiplication unit 6a in the scan correlation processing unit 6. As shown in FIG. This has a function of calculating the weight coefficient of the latest scan image in the scan correlation process. The threshold value control unit 6aa compares the target index TP with a certain threshold value, and the weighting factor determination unit 6ab determines the weighting factor as follows.
最終的に乗算回路６ａｃによって、小区画領域内の最新スキャン画像内のピクセルに重み係数を乗算したものが出力される。 Finally, the multiplication circuit 6ac outputs a pixel obtained by multiplying the pixel in the latest scanned image in the small partition area by the weighting coefficient.
次にスキャン相関処理部６内の適応重み係数乗算・位置補正処理部６ｂの構成図を図５に示す。これはスキャン相関処理においてスキャン相関画像メモリの重み係数を算出する機能を持つ。小区画領域内の各ピクセルの重み係数は以下のように決定される。しきい値制御器６ｂａが最新スキャン画像信号Aｔおよびスキャン相関画像メモリ信号の振幅Bｔ−１をクラッタレベルCL１、CL２とそれぞれ比較し、ターゲット指標TPをあるしきい値と比較する。この結果を受けて重み係数決定部６ｂｂが以下のように重み係数を決定する。 Next, a configuration diagram of the adaptive weight coefficient multiplication / position correction processing unit 6b in the scan correlation processing unit 6 is shown in FIG. This has a function of calculating the weight coefficient of the scan correlation image memory in the scan correlation process. The weighting factor for each pixel in the subdivision area is determined as follows. Threshold controller 6ba is the amplitude B t-1 of the latest scan image signal A t and scan correlation image memory signal is compared respectively with the clutter level CL 1, CL 2, is compared with a certain threshold a target index TP. In response to this result, the weighting factor determination unit 6bb determines the weighting factor as follows.
また位置補正処理部６ｂｃはしきい値制御６ｂａの結果および移動ベクトル算出部３の出力値によって、スキャン相関画像メモリの各ピクセルの位置を補正する。ピクセルｘ方向、ｙ方向の位置補正量（それぞれｄｘ、ｄｙとする）は以下のように決められる。 The position correction processing unit 6bc corrects the position of each pixel in the scan correlation image memory based on the result of the threshold control 6ba and the output value of the movement vector calculation unit 3. Pixel x-direction, the position correction amount in the y direction (each d x, and d y) is determined as follows.
最終的にスキャン相関処理部６は上記二つの重み係数を乗算した結果を足し合わせ出力する。従来のスキャン相関方法の重み係数算出方法、数２、数３と異なるのはターゲット指標による条件式である数５（２）および数６（１）を加えたことである。これによってクラッタであると判断されたピクセルにおいては従来以上に信号が抑圧される効果を生んでいる。もう一つ従来と異なる点として、数7においてターゲットであると判断されたピクセルにおいては、ターゲットの移動量分の位置補正を行うことによって、移動ターゲットにおいても信号を抑圧することなくスキャン相関処理が可能となっている。 Finally, the scan correlation processing unit 6 adds and outputs the result of multiplying the above two weighting factors. The difference between the weighting coefficient calculation method of the conventional scan correlation method and Equations 2 and 3 is that Equations 5 (2) and 6 (1), which are conditional expressions based on the target index, are added. As a result, the pixel determined to be clutter produces an effect of suppressing the signal more than before. Another difference from the conventional method is that, in the pixel determined to be the target in Equation 7, the scan correlation processing is performed without suppressing the signal even in the moving target by performing position correction for the amount of movement of the target. It is possible.
１ 信号受信部、 ２ 複数スキャン画像メモリ、 ２ａ 最新スキャンメモリ、 ２ｂ 過去の複数スキャン画像メモリ、 ３ 移動ベクトル算出部、 ３ａ 三次元フーリエ変換処理部、 ３ｂ 二乗検出部、 ３ｃ 平面検出部 ３ｄ 三次元フーリエ変換処理部、 ３ｅ 二乗検出部、 ３ｆ 最大値検出部、４ ターゲット指標算出部、５ クラッタレベル算出部、 ６ スキャン相関処理部、 ６ａ 適応重み係数乗算部、 ６ａａ しきい値制御部、 ６ａｂ 重み係数決定部、 ６ａｃ 乗算回路、 ６ｂ 適応重み係数乗算・位置補正処理部、 ６ｂａ しきい値制御部、６ｂｂ 重み係数決定部、 ６ｂｃ 位置補正処理部、 ６ｂｄ 乗算回路、 ６ｃ 重み係数乗算部、 ６ｄ 適応重み係数乗算部、７ スキャン相関画像メモリ、 ８表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Signal receiving part, 2 Multiple scan image memory, 2a Latest scan memory, 2b Past multiple scan image memory, 3 Movement vector calculation part, 3a Three-dimensional Fourier-transform processing part, 3b Square detection part, 3c Plane detection part 3d Three-dimensional Fourier transform processing unit, 3e square detection unit, 3f maximum value detection unit, 4 target index calculation unit, 5 clutter level calculation unit, 6 scan correlation processing unit, 6a adaptive weight coefficient multiplication unit, 6aa threshold value control unit, 6ab weight Coefficient determination unit, 6ac multiplication circuit, 6b adaptive weight coefficient multiplication / position correction processing unit, 6ba threshold control unit, 6bb weighting coefficient determination unit, 6bc position correction processing unit, 6bd multiplication circuit, 6c weighting coefficient multiplication unit, 6d adaptation Weight coefficient multiplication unit, 7 scan correlation image memory, 8 display unit
Claims (4)
（イ）
レーダ、超音波、光学カメラ装置の信号受信部より逐次出力されるビデオ信号をスキャン毎記憶する受信映像メモリ。
（ロ）
前記受信映像メモリに記憶された複数のスキャン画像を小区画領域に分割し、その領域内に存在するターゲットの移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出部。
（ハ）
前記小区画領域内にターゲットが存在する可能性を示す指標を算出するターゲット指標算出部。
（ニ）
前記小領域領域内のクラッタレベルを算出するクラッタレベル算出部。
（ホ）
前記、ターゲット指標算出部、移動ベクトル算出部、クラッタレベル算出部のそれぞれの出力を入力とするスキャン相関処理部。
（ヘ）
前記スキャン相関処理部の出力を表示する表示部。 A moving target-corresponding scan correlation method comprising the following components:
(I)
A received video memory that stores video signals sequentially output from the signal receiver of the radar, ultrasound, and optical camera device for each scan.
(B)
A movement vector calculation unit that divides a plurality of scan images stored in the received video memory into small divided areas and calculates a movement vector of a target existing in the area.
(C)
A target index calculation unit that calculates an index indicating a possibility that a target exists in the small partition area;
(D)
A clutter level calculation unit for calculating a clutter level in the small region.
(E)
A scan correlation processing unit that receives outputs from the target index calculation unit, the movement vector calculation unit, and the clutter level calculation unit.
(F)
A display unit for displaying an output of the scan correlation processing unit;
A scan correlation processing unit according to claim 1, wherein the moving vector, the target index, and the clutter level are input parameters, and a weighting coefficient at the time of scan correlation processing is adaptively set and image position correction is performed. A moving target correspondence type scan correlation processing method characterized by comprising:
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