JP2012108057A - 物標探知方法、物標探知プログラム、物標探知装置、およびレーダ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】レインクラッタ等のランダム性の高いクラッタを、正確且つ効果的に抑圧できる物標探知方法を実現する。
【解決手段】対象の極座標位置を含む所定範囲の探知データ値を取得する（Ｓ１０１）。方位方向に隣り合う探知データ値の差を算出して、値の変動を検出し（Ｓ１０２）、設定対象の極座標位置に対する変動カウントＣｎｖを算出する（Ｓ１０３）。変動カウントＣｎｖが閾値Ｔｈよりも高ければ（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、設定対象の極座標位置のマスク画像データ値を最高値に設定する（Ｓ１０５）。変動カウントＣｎｖが閾値Ｔｈ以下であれば（Ｓ１０４：Ｎｏ）、設定対象の極座標位置のマスク画像データ値を最低値に設定する（Ｓ１０８）。マスク画像データの平滑化処理を行い（Ｓ１０６）、探知データ値から平滑化処理後のマスク画像データ値を減算する（Ｓ１０７）。
【選択図】 図９

Description

この発明は、アンテナを回転させながら探知信号を送信し、探知信号の反射波から物標探知の表示画像データを生成する物標探知方法に関する。特に、レインクラッタ等のランダム性の高いクラッタの影響を抑圧する物標探知方法に関する。

従来、探知信号を送信して、探知信号の反射波を受信し、当該受信信号に基づいて物標探知用の表示画像データを生成するレーダ装置等の物標探知装置が各種考案されている。このような物標探知装置では、レインクラッタ等のクラッタが問題となっている。クラッタとは、目的とする物標からの反射波以外で受信信号の振幅値（強度）が高くなってしまい、表示画面上に映し出される現象である。レインクラッタは、雨に探知信号が反射することで生じるクラッタである。

このため、特許文献１、特許文献２、特許文献３に記載されたレーダ装置では、レインクラッタを抑圧する構成および処理が記載されている。

特許文献１および特許文献２のレーダ装置では、予め雨の降っていない状況でのレーダ画像を記憶しておき、物標探知を行う時点で取得した受信信号によるレーダ画像を比較して、クラッタを抑圧している。

特許文献３のレーダ装置では、アンテナの一回転前のレーダ画像と今回のレーダ画像との相関処理を行うことで、クラッタを抑圧している。

特開２００１−２４２２４６号公報 特開２００３−１７２７７７号公報 特開２００２−２４３８４２号公報

しかしながら、従来の特許文献１−３のレーダ装置では、予め記憶するデータ量が膨大になり実現性が容易でなかったり、降雨状況によってはレインクラッタを効果的に抑圧できなくなったりすることがある。

したがって、本発明の目的は、レインクラッタ等のランダム性の高いクラッタを、正確且つ効果的に抑圧できる物標探知方法を実現することにある。

この発明は、回転するアンテナから順次送信された探知信号の反射エコーを受信し、受信信号を所定タイミング間隔でサンプリングした探知データから物標探知を行う物標探知方法に関する。この物標探知方法は一時記憶工程およびエコー識別工程を有する。一時記憶工程は、所定範囲の探知データを一時記憶する。エコー識別工程は、所定範囲内の近接する探知データ値の変動に基づいて、反射エコーの種類を識別する。

この方法では、反射エコーの種類、すなわち反射エコーが、物標であるか、レインクラッタやノイズであるかによって、近接する探知データ間での探知データ値の変動状態が異なることを利用している。ここで、探知データ値の変動の状態とは、所定範囲内における複数の値の変動の正負の現れ方や、複数の値の変動量の合計値等で表される。これらの変動の状態に対して所定の判断基準を設ける（例えば、閾値設定する）ことで、反射エコーの種類が識別される。

また、この発明の物標探知方法のエコー識別工程では、設定すべき画像位置に対応する探知データを基準とする前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動が正から負もしくは負から正に変化する回数をカウントする。エコー識別工程では、カウント値が第１識別用閾値より大きければ、設定すべき画像位置に対応する反射エコーの種類をレインクラッタもしくはノイズと判定する。

また、この発明の物標探知方法のエコー識別工程では、探知データ値の変動量を所定範囲内に亘って加算した合計変動量を算出する。エコー識別工程では、合計変動量が、第２識別用閾値よりも小さければ、設定すべき画像位置に対応する反射エコーの種類をレインクラッタもしくはノイズと判定する。

これらの方法では、具体的なエコー識別方法について示している。第１の方法として、探知データ値の変動が正から負もしくは負から正に変化する回数を利用し、第２の方法として、探知データ値の変動量を所定範囲内に亘って加算した合計変動量を利用している。

また、この発明の物標探知方法は、さらにマスク画像データ生成工程および表示画像データ生成工程を有する。マスク画像データ生成工程では、反射エコーの種類識別結果に基づいて、レインクラッタ及びノイズを抑圧するマスク画像データを生成する。表示画像データ生成工程では、探知データとマスク画像データとを用いて表示画像データを生成する。

この方法では、上述のエコー識別結果に基づいて、レインクラッタやノイズが抑圧された物標探知用の表示画像データが生成される。

また、この発明は、回転するアンテナから順次送信された探知信号の反射波を受信し、受信信号を所定タイミング間隔でサンプリングした探知データから物標探知の表示画像データを生成する物標探知方法に関する。この物標探知方法では、マスク画像データ生成工程と、表示画像データ生成工程と、を有する。

マスク画像データ生成工程は、所定範囲内の近接する探知データ値の変動に基づいて、マスク画像データを生成する。

表示画像データ生成工程は、探知データとマスク画像データとを用いて表示画像データを生成する。

この方法では、レインクラッタ等のランダム性の高いクラッタと物標とで、近接する探知データ間での探知データ値の変動の状態が異なることを利用している。ここで、探知データ値の変動の状態とは、所定範囲内における複数の探知データ値の変動の正負の現れ方や、複数の探知データ値の変動量の合計値等で表される。この方法は、このような相違点に応じてマスク画像データの値を調整する。このように調整されたマスク画像データを用いることで、探知データが補正され、レインクラッタ等のランダム性の高いクラッタが抑圧される。

また、この発明の物標探知方法のマスク画像データ生成工程は、設定すべき画像位置に対応する探知データを基準とする所定範囲内の近接する探知データ値の変動が正から負もしくは負から正に変化する回数をカウントする。マスク画像データ生成工程は、カウント回数が閾値より大きければ、設定すべき画像位置に対応するマスク画像データを画像マスク用の所定値に設定する。表示画像データ生成工程は、探知データ値からマスク画像データ値を減算する。

この方法では、所定範囲内における複数の探知データ値の変動の正負の現れ方を用いた場合について、具体的に示している。

また、この発明の物標探知方法のマスク画像データ生成工程では、設定すべき画像位置に対応する探知データに対して、アンテナの回転方向に対応する方位方向に並ぶ複数の探知データの範囲を、所定範囲に設定している。

この方法では、所定範囲の設定方法として、方位方向に並ぶ複数の探知データを用いる場合を示している。方位方向は、隣り合う探知データ間のタイミング差が、距離方向よりも或程度長くなり、レインクラッタ等のランダム性の高いクラッタでは、探知データ値の変動の影響を受けやすい。したがって、より効果的なマスク画像データの生成が可能になる。

また、この発明の物標探知方法のマスク画像データ生成工程は、変動カウントが閾値より大きければ、設定すべき画像位置に対応するマスク画像データの所定値に、マスク画像データとして設定可能な最高値もしくは該最高値に近い値に設定する。

この方法では、マスク画像データに設定する所定値の具体的設定方法を示している。

また、この発明の物標探知方法のマスク画像データ生成工程は、探知データ値の変動量を所定範囲内に亘って加算した合計変動量を算出する。マスク画像データ生成工程は、合計変動量に応じて、設定すべき画像位置に対応するマスク画像データの元データ値を設定する。マスク画像データ生成工程は、マスク画像データとして設定可能な最高値から元データ値を減算することで、設定すべき画像位置に対応するマスク画像データ値を設定する。表示画像データ生成工程は探知データ値からマスク画像データ値を減算する。

この方法では、所定範囲内における複数の探知データ値の変動量の合計値を用いた場合について、具体的に示している。

また、この発明の物標探知方法のマスク画像データ生成工程は、設定すべき画像位置に対応する探知データ値をマスク画像データとして設定可能な最高値で除算した値を補正値として算出する。マスク画像データ生成工程は、補正値を合計変動量に乗算することで、設定すべき画像位置に対応する元データ値を設定する。

この方法では、上述の値の変動量の合計値を用いた場合の、より具体的な処理方法について示している。

また、この発明の物標探知方法のマスク画像データ生成工程は、元データ値の分布に対して平滑化処理を行う。

この方法では、より具体的な処理方法の一つとして、平滑化処理を組み入れた場合を示している。これにより、抑圧用に設定されたマスク画像データにおける値の高い領域と抑圧しない値の低い領域との境界における不連続性を低減できる。

また、この発明の物標探知方法のマスク画像データ生成工程は、互いに所定間隔離間した位置の探知データ値の変動を検出する。

この方法では、上述のように探知データ値の変動を算出する対象となる探知データ同士の位置および時間が近すぎると、ランダム性が高いクラッタであっても殆ど探知データ値の変動を生じない場合がある。したがって、探知データ値の変動の算出対象である探知データの間隔を離間することで、ランダム性の高いクラッタに対して感知し易くすることができる。

また、この発明の物標探知方法のマスク画像データ生成工程は、さらにマスク画像データ値に対する平滑化処理を行う。

この方法では、マスク画像データ値が平滑化されることで、抑圧用に設定されたマスク画像データの値の高い領域と抑圧しないマスク画像データの値の低い領域との境界における不連続性を低減できる。

この発明によれば、レインクラッタ等のランダム性の高いクラッタを、従来よりも正確且つ効果的に抑圧し、対象とする物標を鮮明に表示することができる。

本発明の実施形態に係るレーダ装置１の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係るマスク画像生成部１３の構成を示すブロック図である。 マスク画像生成部１３のマスク画像生成概念を説明するための図である。 ある１スキャンでのマスク画像データ値の分布を示す図、および探知データ値の分布を示す図である。 平滑化処理後のマスク画像データ値の分布を示す図である。 図４および図５のタイミングでの表示画像データ値の分布を示している。 第１の実施形態での探知データをそのまま用いた直交座標系での表示画像、および本実施形態の抑圧処理を行った場合の直交座標系での表示画像を示す図である。 第１の実施形態でのレインクラッタ領域、物標（船舶）、陸地、ノイズ、レインクラッタ領域内の物標（船舶）の各事象に対する、本実施形態の処理の各工程でのデータ値の推移を示す図である。 第１の実施形態によるレインクラッタの抑圧処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態のマスク画像生成部１３の構成を示すブロック図である。 マスク画像生成部１３のマスク画像生成概念（レインクラッタ領域）を説明するための図である。 マスク画像生成部１３のマスク画像生成概念（物標の存在する領域）を説明するための図である。 ある１スキャンでの総変動量ΣＭｖの分布を示す図である。 ある１スキャンでのレベル調整済画像データ値の分布を示す図である。 平滑化処理後のレベル調整済画像データ値の分布を示す図である。 反転処理後により形成されるマスク画像データ値の分布を示す図である。 第２の実施形態の処理を行った場合の表示画像データ値の分布を示している。 第２の実施形態での探知データをそのまま用いた直交座標系での表示画像、および本実施形態の抑圧処理を行った場合の直交座標系での表示画像を示す図である。 第２の実施形態でのレインクラッタ領域、物標（船舶）、陸地、ノイズ、レインクラッタ領域内の物標（船舶）の各事象に対する、本実施形態の処理の各工程でのデータ値の推移を示している。 第２の実施形態によるレインクラッタの抑圧処理を示すフローチャートである。 エコー識別処理を行う第３の実施形態に係るレーダ装置１Ａの構成を示すブロック図である 第３の実施形態に係るレーダ装置１Ａのエコー識別処理フローを示すフローチャートである（第１の実施形態と同じ概念利用）。 第３の実施形態に係るレーダ装置１Ａのエコー識別処理フローを示すフローチャートである（第２の実施形態と同じ概念利用）。

本発明の第１の実施形態に係る物標探知方法、物標探知プログラム、および物標探知装置について、図を参照して説明する。本実施形態では、物標探知装置として、所定周波数の電波を送信し、その反射波で物標探知を行うレーダ装置を例に説明する。また、レーダ装置におけるレインクラッタの抑圧方法を例に説明する。

図１は、本実施形態に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、レーダ装置１は、ＡＣ−ＤＣコンバータ１１、極座標系探知データ記憶部１２、マスク画像生成部１３、描画アドレス生成部１４、表示画像形成部１５、表示画像データ記憶部１６を備える。なお、レーダ装置１は、所定周波数で変調されたパルス状の探知信号を生成する探知信号生成部を備えるが、図示を省略している。

レーダ装置１はアンテナ１０に接続している。探知信号生成部で生成された探知信号は、アンテナ１０へ供給される。アンテナ１０は、水平面上を予め設定した所定回転数で回転しながら、探知信号を外部へ電波として送信（放射）する。この際、アンテナ１０は、所定の指向性をもって探知信号を送信する。

アンテナ１０は、探知信号の反射波を受信して、受信信号をＡＤコンバータ１１へ出力する。また、アンテナ１０は、回転角情報を描画アドレス生成部１４へ順次出力する。

ＡＤコンバータ１１は、受信信号を所定のサンプリングタイミング間隔で、サンプリングし、探知データを生成する。この際、ＡＤコンバータ１１は、一回の探知信号の送信に対する受信信号毎、すなわちスイープ毎に探知データを生成する。また、ＡＤコンバータ１１は、探知データの振幅値（探知データ値）を所定階調（例えば０〜２５５）に離散化して取得する。ＡＤコンバータ１１は、スイープ単位で、探知データを極座標系探知データ記憶部１２へ出力する。以下、特別に説明を要する箇所を除いて、探知データ値を単に探知データと称して説明する。

極座標系探知データ記憶部１２は、アンテナ１０の一回転分（１スキャン分）で得られる探知データを記憶可能な容量を備える。極座標系探知データ記憶部１２は、ＡＤコンバータ１１から入力される探知データを順次記憶する。これにより、極座標系探知データ記憶部１２には、アンテナ１０を中心点とした距離方向（Ｒ方向）およびアンテナ１０の回転方向に対応する方位方向（θ方向）の二次元で配列された探知データが記憶される。

マスク画像生成部１３は、具体的な方法は後述するが、探知データ値の変動の状態に基づいてマスク画像データを生成する。本実施形態では、探知データ値の変動の状態は、探知データ値の変動が正から負もしくは負から正へと変化する回数の合計値である変動カウントＣｎｖによって表される。

表示画像形成部１５は、極座標系探知データ記憶部１２から探知データを読み出し、探知データ値からマスク画像データ値を減算することで、表示画像データを生成する。表示画像形成部１５は、描画アドレス生成部１４から得られる極座標系を直交座標系に変換する書き込みアドレスに準じて、極座標系で記憶されている表示画像データを、直交座標系からなる表示画像データ記憶部１６へ書き込む。

表示画像データ記憶部１６は、探知領域全体を含む所定範囲の表示画像データを記憶する容量を備える。表示画像データ記憶部１６のアドレスは直交座標系で与えられている。表示画像データ記憶部１６に書き込まれた表示画像データは、表示器１７によって読み出される。

表示器１７は、読み出した表示画像データ値に応じた輝度や色で、液晶ディスプレイ等の表示パネルを点灯させる。これにより、オペレータは、探知信号に基づいた物標探知画像を観測することができる。

次に、マスク画像生成部１３の具体的構成および処理について説明する。図２はマスク画像生成部１３の構成を示すブロック図である。図３はマスク画像生成部１３のマスク画像生成概念を説明するための図である。図３（Ａ）はある極座標領域での探知データ値の分布例を示す図である。図３（Ｂ）は変動カウントＣｎｖの算出概念を示す図であり、レインクラッタ領域での探知データ値の変動の状態を示す図である。図３（Ｃ）は物標の領域やレインクラッタの無い領域での探知データ値の変動の状態を示す図である。

マスク画像生成部１３は、レベル変動検出部３１、遷移状態検出部３２、マスク画像データ設定部３３、マスク画像平滑化部３４を備える。

レベル変動検出部３１は、二つの極座標位置の探知データでのレベル変動を検出する。レベル変動とは、二つの探知データ値の差分である。この際、レベル変動検出部３１は、同じ方向に沿って二つの探知データのレベル変動を順次検出する。

具体的には、例えば図３（Ａ）の状況において、距離方向位置Ｒ３で、方位方向位置θ１〜θ５に並ぶ探知データに対するレベル変動を算出する場合、次にようにレベル変動を順次算出する。

極座標位置（Ｒ３，θ１）の探知データから極座標位置（Ｒ３，θ２）の探知データへのレベル変動を検出する。これらの探知データ間では、図３（Ａ），（Ｂ）に示すように、探知データ値が低下しているので、レベル変動（負）を検出する。

極座標位置（Ｒ３，θ２）の探知データから極座標位置（Ｒ３，θ３）の探知データへのレベル変動を検出する。これらの探知データ間では、図３（Ａ），（Ｂ）に示すように、探知データ値が上昇しているので、レベル変動（正）を検出する。

極座標位置（Ｒ３，θ３）の探知データから極座標位置（Ｒ３，θ４）の探知データへのレベル変動を検出する。これらの探知データ間では、図３（Ａ），（Ｂ）に示すように、探知データ値が低下しているので、レベル変動（負）を検出する。

極座標位置（Ｒ３，θ４）の探知データから極座標位置（Ｒ３，θ５）の探知データへのレベル変動を検出する。これらの探知データ間では、図３（Ａ），（Ｂ）に示すように、探知データ値が上昇しているので、レベル変動（正）を検出する。

なお、本実施形態では、方位方向θ１から順にθ２，θ３，θ４，θ５と回転する方向に沿ってレベル変動を検出したが、逆の回転方向に沿ってレベル変動を検出してもよい。

遷移状態検出部３２は、注目する極座標位置を基準とする所定範囲内のレベル変動から変動カウントＣｎｖを算出する。具体的には、遷移状態検出部３２は、隣り合うレベル変動が、レベル変動（正）から（負）もしくは、レベル変動（負）から（正）に変化した回数をカウントすることで、変動カウントＣｎｖを算出する。

例えば、図３（Ａ），（Ｂ）の場合であって、極座標位置（Ｒ３，θ３）に対する変動カウントＣｎｖを算出する場合を示す。本実施形態では、方位方向位置θ３を中心にした方位方向θ１〜θ５の範囲を所定範囲ｄθに設定している。

極座標位置（Ｒ３，θ１）から（Ｒ３，θ２）へはレベル変動（負）であり、隣り合う極座標位置（Ｒ３，θ２）から（Ｒ３，θ３）へはレベル変動（正）である。従って、変動カウントＣｎｖが「＋１」される。

極座標位置（Ｒ３，θ２）から（Ｒ３，θ３）へはレベル変動（正）であり、隣り合う極座標位置（Ｒ３，θ３）から（Ｒ３，θ４）へはレベル変動（負）である。従って、変動カウントＣｎｖがさらに「＋１」されて、「＋２」となる。

極座標位置（Ｒ３，θ３）から（Ｒ３，θ４）へはレベル変動（負）であり、隣り合う極座標位置（Ｒ３，θ４）から（Ｒ３，θ５）へはレベル変動（正）である。従って、変動カウントＣｎｖがさらに「＋１」されて、「＋３」となる。

したがって、本実施形態の構成および処理であれば、極座標位置（Ｒ３，θ３）に対する変動カウントＣｎｖは、「＋３」となる。

このように、レインクラッタ領域では、変動カウントＣｎｖは順次加算されて、値が大きくなる。一方、図３（Ｃ）に示すように、物標の探知データの場合、探知データ値が高いままである。したがって、変動カウントＣｎｖは、略「０」（図３（Ｃ）では「０」）となる。同様に、図３（Ｄ）に示すように、物標やレインクラッタが無ければ、探知データ値は略「０」のままである。したがって、変動カウントＣｎｖは、略「０」（図３（Ｄ）では「０」）となる。

このように、上述の変動カウントＣｎｖを算出することで、レインクラッタのようなランダム性の高いクラッタの領域と物標やクラッタ無しの領域とを識別することができる。

遷移状態検出部３２は、極座標位置に対応して算出した変動カウントＣｎｖをマスク画像データ設定部３３へ出力する。

なお、本実施形態では、方位方向に並ぶ探知データ値の変動を検出する例を示したが、方位方向に並ぶ探知データ値の変動を検出して、変動カウントＣｎｖを算出してもよい。ただし、本実施形態に示すように、隣接する探知データ値の変動を検出する場合であれば、探知データ間での取得タイミング差が大きい、方位方向に並ぶ探知データ値の変動を算出した方がより良い。これは、距離方向に並ぶ探知データ間では、取得タイミングの時間差が短いため、レインクラッタのようなランダム性の高いクラッタであっても、探知データ値の差が生じない可能性があるからである。したがって、方位方向に並ぶ探知データ値の変動を検出すれば、レインクラッタのようなランダム性の高いクラッタによる探知データ値の変動を、より確実に検出するができる。

また、本実施形態では、探知データ値の変動を検出する対象として、方位方向に隣接する探知データ、すなわち、隣り合うスイープ上の探知データを用いた。しかしながら、近接する探知データ、例えば、１本から３本程度のスイープを間に挟んだスイープ上の探知データ間で、データ値の変動を検出してもよい。具体的には、図３であれば、例えば、極座標位置（Ｒ３，θ１）の探知データの値と極座標位置（Ｒ３，θ１）の探知データの値との差分からレベル変動を検出してもよい。

また、このような探知データ間の間隔は、距離方向位置に応じて変化させてもよい。

なお、方位方向のみでなく、距離方向に並ぶ探知データ間のレベル変動を検出する場合にも、間隔を開けてレベル変動を算出しても良い。

マスク画像データ設定部３３は、変動カウントＣｎｖを、予め設定した閾値Ｔｈと比較して、マスク画像データ値を設定する。なお、この閾値Ｔｈは、予め実験等によりレインクラッタの有無での変動カウントＣｎｖの差に応じて設定した値である。また、閾値Ｔｈは、変動カウントＣｎｖを算出するための範囲の広さに応じて適宜設定する。

具体的には、マスク画像データ設定部３３は、マスク画像データ値を設定する極座標位置に対応する変動カウントＣｎｖが閾値Ｔｈよりも高ければ、当該極座標位置のマスク画像データ値を、設定可能な最高値に設定する。例えば、マスク画像データが０〜２５５の２５６階調であれば、最高値の２５５を設定する。

一方、マスク画像データ設定部３３は、マスク画像データ値を設定する極座標位置に対応する変動カウントＣｎｖが閾値Ｔｈ以下であれば、当該極座標位置のマスク画像データ値を、設定可能な最低値に設定する。例えば、マスク画像データが０〜２５５の２５６階調であれば、最低値の０を設定する。なお、これら最高値および最低値への設定は、一例であって、他の適切な値を設定してもよい。例えば、最高値に換えて、２５０程度等の或程度高い値（最高値に近い値）をもちいてもよい。また、最低値に換えて、１０程度の或程度低い値（最低値に近い値）をもちいてもよい。

このような処理を行うことで、図４に示すようなマスク画像データを得ることができる。図４（Ａ）は、或１スキャンでのマスク画像データ値の分布を示す図であり、淡色（白色）が最高値、濃色（黒色）が最低値に対応する。図４（Ｂ）は、図４（Ａ）と同じスキャンでの探知データ値の分布を示す図であり、淡色（白色）ほどレベルが高く、濃色ほどレベルが低い。図４に示すように、本実施形態の処理を用いることで、レインクラッタの発生領域では値が高いマスク画像データが設定され、陸地や物標の領域では値が低いマスク画像データが設定される。

マスク画像データ設定部３３は、このように設定したマスク画像データを、マスク画像平滑化部３４へ出力する。

マスク画像平滑化部３４は、マスク画像データに対してぼかし処理等を行う。ぼかし処理としては、所定の半径（距離方向および方位方向への長さ）のガウスぼかし処理や、線形補間処理等を用いる。これにより、最高値に設定された極座標位置と最低値に設定された極座標位置との間におけるマスク画像データ値の不連続性を解消することできる。

図５は、平滑化処理後のマスク画像データ値の分布を示す図である。図５からも明らかなように、平滑化処理を行うことで、滑らかに値が変化するマスク画像データを生成することができる。

このように生成された平滑化処理済みのマスク画像データは、表示画像形成部１５からの読み出し制御に応じて、表示画像形成部１５へ出力される。

この際、これらの構成からなるマスク画像生成部１３に、１スキャン分のマスク画像データを記憶する記憶部を備えておき、平滑処理後のマスク画像データを記憶しておく。そして、マスク画像生成部１３は、表示画像形成部１５からの読み出し制御に応じて、記憶されたマスク画像データを出力する。

表示画像形成部１５は、上述のように、互いに対応する位置の探知データとマスク画像データとを読み出す。表示画像形成部１５は、探知データ値からマスク画像データ値を差分することで、表示画像データを生成する。すなわち、図４（Ｂ）の各位置の探知データ値から図５における同じ位置のマスク画像データ値を差分する。

このような処理を行うことで、マスク画像データはレインクラッタの領域で値が高く、物標やレインクラッタの無い領域で値が低いので、レインクラッタの領域では探知データ値が抑圧され、物標やレインクラッタの無い領域では探知データ値が抑圧されない。したがって、図６に示すように、物標や陸地に対しては高い値のままで、レインクラッタ領域では値が抑圧された表示画像データを生成することができる。図６は、図４や図５のタイミングでの表示画像データ値の分布を示している。

図７（Ａ）は探知データをそのまま用いた直交座標系での表示画像を示し、図７（Ｂ）は本実施形態の抑圧処理を行った場合の直交座標系での表示画像を示す。図７からも分かるように、本実施形態の構成および処理を用いることで、船舶や陸地を残しつつ、レインクラッタを抑圧した画像を、オペレータに提供することができる。

より具体的に、図８では、レインクラッタ領域、物標（船舶）、陸地、ノイズ、レインクラッタ領域内の物標（船舶）の各事象に対する、本実施形態の処理の各工程でのデータレベル推移を示している。なお、各事象では、図中の画像データの中に記載された太線に沿う各極座標位置での処理結果を示している。

図８に示すように、レインクラッタ領域およびノイズ領域では、表示画像データ値が抑圧される。物標（船舶）および陸地では、表示画像データ値が高いまま維持される。レインクラッタ領域に物標（船舶）が存在する場合では、物標（船舶）に対応する表示画像データ値は高いままで維持されながら、レインクラッタ領域に対応する表示画像データ値が抑圧される。

このように、本実施形態の構成および処理を用いれば、レインクラッタ等のランダム性の高いクラッタを抑圧しながら、物標や陸地等を高い値のまま表示することができる。

なお、上述の説明では、各機能ブロックに区分して処理を行う場合を示したが、探知データの取得以降の工程をプログラム化して、記憶媒体に記憶しておき、ＣＰＵ等の演算処理装置で読み出して実行するようにしてもよい。この場合、次に示すような処理フローを実行すればよい。なお、各処理の詳細は上述しているので、ここでは処理フローの主要な処理を概略的に説明する。図９はレインクラッタの抑圧処理を示すフローチャートである。

まず、マスク画像データの設定対象の極座標位置を基準（中心）として方位方向に沿った所定範囲（上述の説明であればｄθ）の探知データ値を取得する（Ｓ１０１）。このＳ１０１が本発明の「一時記憶工程」に相当する。

次に、方位方向に隣り合う探知データ値の差を算出して、レベル変動（正）、レベル変動（負）、もしくはレベル変動（無）のいずれかを検出する（Ｓ１０２）。この際、全てのレベル変動を、統一した方向に沿って検出する。

次に、隣り合うレベル変動同士が異なるかどうかを判定し、異なれば変動カウントＣｎｖを「＋１」ずつ増加させる処理を行う。そして、このような処理を所定範囲の全体に亘って行うことで、設定対象の極座標位置に対する変動カウントＣｎｖを算出する（Ｓ１０３）。

次に、変動カウントＣｎｖと閾値Ｔｈを比較する。変動カウントＣｎｖが閾値Ｔｈよりも高ければ（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、設定対象の極座標位置のマスク画像データ値を最高値に設定する（Ｓ１０５）。変動カウントＣｎｖが閾値Ｔｈ以下であれば（Ｓ１０４：Ｎｏ）、設定対象の極座標位置のマスク画像データ値を最低値に設定する（Ｓ１０８）。このような処理を、１スキャン分の全極座標位置に対して実行することで、全体のマスク画像データが生成される。

次に、生成されたマスク画像データの平滑化処理（ぼかし処理等）を行う（Ｓ１０６）。これらＳ１０２からＳ１０６までが本発明の「マスク画像データ生成工程」に相当する。

次に、極座標位置毎に、探知データ値から平滑化処理後のマスク画像データ値を減算（差分）することで、表示画像データを生成する（Ｓ１０７）。このＳ１０７が本発明の「表示画像データ生成工程」に相当する。

このような処理を実行すれば、上述のように、表示させたくないレインクラッタ等のランダム性の高いクラッタを効果的に抑圧することができる。その上で、船舶や陸地等の表示すべき物標を抑圧することなく、表示することができる。

次に、第２の実施形態に係るレーダ装置について、図を参照して説明する。本実施形態のレーダ装置はマスク画像生成部１３の構成および処理が異なるのみで、他の構成は同じである。したがって、以下では、マスク画像生成部１３の構成および処理のみを説明する。図１０は本実施形態のマスク画像生成部１３の構成を示すブロック図である。

図１１、図１２はマスク画像生成部１３のマスク画像生成概念を説明するための図である。図１１はレインクラッタ領域の場合を示し、図１２は物標の存在する領域の場合を示している。図１２（Ａ）は物標を含む広い（（距離方向）×（方位方向）＝９×９）領域の探知データ値の分布を示す。図１２（Ｂ），（Ｃ），（Ｄ），（Ｅ），（Ｆ）はそれぞれ図１２（Ａ）のＢ−Ｚｏｎｅ，Ｃ−Ｚｏｎｅ，Ｄ−Ｚｏｎｅ，Ｅ−Ｚｏｎｅ，Ｆ−Ｚｏｎｅの探知データ値の変動状態を示す。

本実施形態のマスク画像生成部１３は、レベル変動検出部３１Ａ、総変動量算出部３５、レベル調整済データ算出部３６、レベル調整済画像平滑部３７、マスク画像データ設定部３８を備える。

レベル変動検出部３１Ａは、二つの極座標位置の探知データ値の差分であるレベル変動量Ｍｖを算出する。この際、レベル変動検出部３１は、同じ方向に沿って二つの探知データ間のレベル変動量を順次検出する。

具体的には、例えば図１１の状況において、距離方向位置Ｒ１〜Ｒ５の範囲ｄＲ、方位方向位置θ１〜θ５の範囲ｄθの二次元領域に並ぶ探知データに対するレベル変動量Ｍｖを算出する場合、次にようにレベル変動を順次算出する。

距離方向に対しては、アンテナ１０の回転中心側の探知データ値から遠方側の探知データ値を差分する。例えば、方位方向θ１の距離方向であれば、極座標位置（Ｒ１，θ１）の探知データ値から極座標位置（Ｒ２，θ１）の探知データ値を差分して、レベル変動量Ｍｖを算出する。極座標位置（Ｒ２，θ１）の探知データ値から極座標位置（Ｒ３，θ１）の探知データ値を差分して、レベル変動量Ｍｖを算出する。極座標位置（Ｒ３，θ１）の探知データ値から極座標位置（Ｒ４，θ１）の探知データ値を差分して、レベル変動量Ｍｖを算出する。極座標位置（Ｒ４，θ１）の探知データ値から極座標位置（Ｒ５，θ１）の探知データ値を差分して、レベル変動量Ｍｖを算出する。この処理を方位方向位置θ毎に行う。

方位方向に対しては、アンテナ１０の回転方向に沿って二つの探知データ値を差分する。例えば、距離方向Ｒ１の方位方向であれば、極座標位置（Ｒ１，θ１）の探知データ値から極座標位置（Ｒ１，θ２）の探知データ値を差分して、レベル変動量Ｍｖを算出する。極座標位置（Ｒ１，θ２）の探知データ値から極座標位置（Ｒ１，θ３）の探知データ値を差分して、レベル変動量Ｍｖを算出する。極座標位置（Ｒ１，θ３）の探知データの値から極座標位置（Ｒ１，θ４）の探知データ値を差分して、レベル変動量Ｍｖを算出する。極座標位置（Ｒ１，θ４）の探知データ値から極座標位置（Ｒ１，θ５）の探知データ値を差分して、レベル変動量Ｍｖを算出する。この処理を距離方向位置Ｒ毎に行う。

なお、本実施形態では、距離方向Ｒ１から順にＲ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５とアンテナ１０から遠ざかる方向に沿ってレベル変動量Ｍｖを検出したが、逆の方向（アンテナ１０に近づく方向）に沿ってレベル変動を検出してもよい。また、方位方向θ１から順にθ２，θ３，θ４，θ５と回転する方向に沿ってレベル変動を検出したが、逆の回転方向に沿ってレベル変動を検出してもよい。

レベル変動検出部３１Ａは、算出したレベル変動量Ｍｖを総変動量算出部３５へ出力する。

総変動量算出部３５は、注目する極座標位置を基準とする所定範囲内のレベル変動量Ｍｖを積算して、総変動量ΣＭｖを算出する。

例えば、図１１の場合であって、極座標位置（Ｒ３，θ３）に対する総変動量ΣＭｖを算出する場合を示す。本実施形態では、距離方向に対しては距離方向位置Ｒ３を中心にした距離方向Ｒ１〜Ｒ５の範囲（ｄＲ）、方位方向位置θ３を中心にした方位方向θ１〜θ５の範囲（ｄθ）からなる極座標系の二次元領域を所定範囲に設定する。

レインクラッタの場合、図１１に示すように、距離方向であっても方位方向であっても、隣接する探知データ値の変動（レベル変動）が大きく、正値のレベル変動量と負値のレベル変動量の回数が略同じになり、正値のレベル変動量の積算値と負値のレベル変動量の積算値が略同じになる。したがって、総変動量ΣＭｖは略０となる。

一方で、物標が存在する領域では、図１２（Ｂ）に示すレベル変動量Ｍｖを算出するための方向（減算される側の探知データから減算する側の探知データに向かう方向）が物標の無い領域から物標の存在する領域へ向かう方向と一致するＢ−Ｚｏｎｅでは、物標の無い領域と物標の存在する領域との境界に沿って絶対値の高い正値のレベル変動量が多くなる。そして、当該境界に沿う部分以外では、略０のレベル変動量となる。したがって、総変動量ΣＭｖは高い正値となる。

また、図１２（Ｅ）に示すレベル変動量Ｍｖを算出するための方向（減算される側の探知データから減算する側の探知データに向かう方向）が物標の無い領域から物標の存在する領域へ向かう方向と逆方向となるＥ−Ｚｏｎｅでは、物標の存在する領域と物標の無い領域との境界に沿って絶対値の高い負値のレベル変動量が多くなる。そして、当該境界に沿う部分以外では、略０のレベル変動量となる。したがって、総変動量ΣＭｖは高い負値となる。

このように、レインクラッタ領域では総変動量ΣＭｖが略０となり、物標の存在する領域では総変動量の絶対値が高くなる。これにより、レインクラッタのようなランダム性の高いクラッタの領域と物標の存在する領域とを識別することができる。

図１３は、ある１スキャンでの総変動量ΣＭｖの分布を示す図である。図１３では、淡色（白色）に近づくほど総変動量ΣＭｖが高く、濃色（黒色）に近づくほど総変動量ΣＭｖが低くなる。なお、図１３は、第１の実施形態の図４（Ｂ）に示した探知データの値の分布を元に作成したものである。図１３に示すように、本実施形態の構成および処理を用いれば、レインクラッタ領域と物標の存在する領域とで総変動量ΣＭｖの相違し、これらを識別することができる。

ところで、図１２（Ｃ），（Ｄ），（Ｆ）に示す物標が存在する領域の内のＣ−Ｚｏｎｅ（所定範囲におけるＢ−Ｚｏｎｅよりも距離方向に沿った遠方側），Ｄ−Ｚｏｎｅ（所定範囲におけるＥ−Ｚｏｎｅよりも距離方向に沿った近傍側），Ｆ−Ｚｏｎｅ（物標を完全に含むように設定された領域）では、レインクラッタと同様に総変動量ΣＭｖが略０となってしまう。しかしながら、これらの領域に関しては、次の処理でレインクラッタとのマスク画像データ値の設定を相違させることができる。

総変動量算出部３５は、算出した極座標位置毎の総変動量ΣＭｖを、レベル調整済データ算出部３６へ出力する。

レベル調整済データ算出部３６は、設定階調における最高値に対する探知データ値の比率を算出することで補正値を算出する。すなわち、レベル調整済データ算出部３６は、極座標位置毎に探知データ値を最高値で除算して、補正値を算出する。

レベル調整済データ算出部３６は、極座標位置毎に補正値を総変動量ΣＭｖに乗算し、レベル調整済画像データを生成する。

ここで、通常、レインクラッタの反射による探知データ値は、物標からの反射による探知データ値よりも低くなる。したがって、レインクラッタ領域の補正値は、物標の存在領域の補正値よりも低くなる。

これにより、レベル調整済画像データは、レインクラッタ領域では相対的に値が低くなり、物標の存在領域では相対的に値が高くなる。

図１４は、ある１スキャンでのレベル調整済画像データ値の分布を示す図である。図１４では、淡色（白色）に近づくほど値が高く、濃色（黒色）に近づくほど値が低くなる。

図１４からも分かるように、レベル調整済データ算出部３６での処理を行うことで、レインクラッタ領域のレベル調整済画像データ値が相対的に低くなり、物標の存在領域のレベル調整済画像データ値が相対的に高くなる。

そして、このような処理を行うことで、上述の図１２（Ｃ），（Ｄ），（Ｆ）に示すような物標が存在しながら総変動量ΣＭｖが低い領域においても、レベル調整済画像データの値を高くすることができる。すなわち、レインクラッタ領域との値の差を生じさせることができる。

レベル調整済データ算出部３６は、レベル調整済画像データを、レベル調整済画像平滑部３７へ出力する。

レベル調整済画像平滑部３７は、レベル調整済画像データに対して、第１の実施形態と同様のぼかし処理等を行う。これにより、値の差の大きなデータ間に生じる不連続性を解消することできる。また、上述の図１２に示すような物標の位置と総変動量ΣＭｖを算出するための所定範囲の設定位置との関係から生じるレベル調整済画像データ間の差を緩和し、物標の存在する極座標位置の全体でレベル調整済画像データ値を高く設定することができる。

図１５は、平滑化処理後のレベル調整済画像データ値の分布を示す図である。図１５からも明らかなように、平滑化処理を行うことで、レベル調整済画像データ値の変化が滑らかになり、物標の存在領域で略均一な値となるレベル調整済画像データを生成することができる。

レベル調整済画像平滑部３７は、平滑化処理後のレベル調整済画像データを、マスク画像データ設定部３８へ出力する。

マスク画像データ設定部３８は、平滑化処理後のレベル調整済画像データ値を、最高値と最低値とが反転するように変換する。具体的には、最高値が２５５で最低値が０であれば、変換前の極座標位置毎のデータ値をＤＬとすると、（２５５−ＤＬ）の処理を実行する。すなわち、最高値からデータ値ＤＬを減算する処理を実行する。

図１６（Ａ）は、反転処理後により形成されるマスク画像データ値の分布を示す図である。図１６（Ａ）からも分かるように、マスク画像データ設定部３８の処理を行うことで、レインクラッタ領域で値が高く、物標の存在領域で値が低いマスク画像データを設定することができる。

マスク画像データ設定部３８は、設定したマスク画像データに対して、さらに、上述と同様のぼかし処理を実行する。さらなるぼかし処理を行うことで、より値の変化が滑らかなマスク画像データを設定することができる。

このように設定されたマスク画像データは、第１の実施形態と同様に、表示画像形成部１５からの読み出し制御に応じて、表示画像形成部１５へ出力される。

このような本実施形態の処理を行っても、図１７に示すように、物標や陸地に対しては高い値のままで、レインクラッタ領域では値が抑圧された表示画像データを生成することができる。図１７は、本実施形態の処理を行った場合の表示画像データ値の分布を示している。

また、図１８（Ａ）は探知データをそのまま用いた直交座標系での表示画像を示し、図１８（Ｂ）は本実施形態の抑圧処理を行った場合の直交座標系での表示画像を示す。図１８からも分かるように、本実施形態の構成および処理を用いることで、船舶や陸地を残しつつ、レインクラッタを抑圧した画像を、オペレータに提供することができる。

より具体的に、図１９では、レインクラッタ領域、物標（船舶）、陸地、ノイズ、レインクラッタ領域内の物標（船舶）の各事象に対する、本実施形態の処理の各工程でのデータ値の推移を示している。なお、各事象では、図中の画像データの中に記載された太線に沿う各極座標位置での処理結果を示している。

図１９に示すように、レインクラッタ領域およびノイズ領域では、表示画像データ値が抑圧される。物標（船舶）および陸地では、表示画像データ値が高いまま維持される。レインクラッタ領域に物標（船舶）が存在する場合では、物標（船舶）の値は高いままで維持されながら、レインクラッタ領域の値が抑圧される。

このように、本実施形態の構成および処理を用いれば、レインクラッタ等のランダム性の高いクラッタを抑圧しながら、物標や陸地等を鮮明に表示することができる。

なお、上述の説明では、各機能ブロックに区分して処理を行う場合を示したが、本実施形態の処理の探知データの取得以降の工程もプログラム化して、記憶媒体に記憶しておき、ＣＰＵ等の演算処理装置で読み出して実行するようにしてもよい。この場合、次に示すような処理フローを実行すればよい。なお、各処理の詳細は上述しているので、ここでは処理フローの主要な処理を概略的に説明する。図２０はレインクラッタの抑圧処理を示すフローチャートである。

まず、マスク画像データの設定対象の極座標位置を基準（中心）として距離方向および方位方向で規定される二次元の所定範囲（上述の説明であればｄＲ、ｄθの領域）の探知データ値を取得する（Ｓ２０１）。このＳ２０１が本発明の「一時記憶工程」に相当する。

次に、距離方向および方位方向に隣り合う探知データ値の差分であるレベル変動量Ｍｖを算出する（Ｓ２０２）。この際、レベル変動量Ｍｖを、距離方向および方位方向のそれぞれで統一した方向に沿って検出する。

次に、所定範囲内のレベル変動量Ｍｖの積算値である合計変動量ΣＭｖを極座標位置毎に算出する（Ｓ２０３）。次に、設定対象の極座標位置の探知データ値を最高値で除算して補正値を算出する（Ｓ２０４）。次に、補正値を合計変動量ΣＭｖに乗算することで、レベル調整済画像データを算出する（Ｓ２０５）。

次に、レベル調整済画像データ値を平滑化処理する（Ｓ２０６）。次に、平滑化処理後のレベル調整済画像データの値反転処理を行うことで、マスク画像データを設定する（Ｓ２０７）。設定されたマスク画像データは、さらに平滑化処理される。なお、これらの平滑化処理は、少なくともいずれか一方を行うだけであってもよい。これらＳ２０２からＳ２０７が本発明の「マスク画像データ生成工程」に相当する。

次に、極座標位置毎に、探知データ値から平滑化処理後のマスク画像データ値を減算（差分）することで、表示画像データを生成する（Ｓ２０８）。このＳ２０８が本発明の「表示画像データ生成工程」に相当する。

このような処理を実行しても、上述のように、表示させたくないレインクラッタ等のランダム性の高いクラッタを効果的に抑圧することができる。その上で、船舶や陸地等の表示すべき物標を抑圧することなく、表示することができる。

なお、上述の説明では、レーダ装置を例に説明したが、所定周波数の探知信号を探知領域の送信し、その反射波で物標探知を行う他の装置、例えばソナー等にも、上述の構成および方法を適用することができる。

また、上述の説明では、レインクラッタを例に説明したが、ランダム性が高く、時間的および位置的に反射波の変動が大きいクラッタに対しても、上述の方法を適用することができる。

また、上述の第１の実施形態では、所定範囲として一次元領域（方位方向のみもしくは距離方向のみ）を設定したが、第２の実施形態に示したように、二次元領域で設定しても良い。逆に、上述の第２の実施形態では、所定範囲として二次元領域を設定したが、第１の実施形態に示したように、一次元（方位方向のみもしくは距離方向のみ）領域で設定しても良い。

また、上述の各実施形態では、探知データに基づいて表示画像データを形成し、探知画像を表示する例を示したが、探知データのエコー種別を識別するレーダ装置にも、上述の概念を適用できる。図２１は、エコー識別処理を行う第３の実施形態に係るレーダ装置１Ａの構成を示すブロック図である。図２２、図２３は、第３の実施形態に係るレーダ装置１Ａのエコー識別処理フローを示すフローチャートであり、図２２が第１の実施形態と同じ概念を用いた場合であり、図２３が第２の実施形態と同じ概念を用いた場合である。

図２１に示すように、レーダ装置１Ａは、ＡＣ−ＤＣコンバータ１１、極座標軽探知データ記憶部１２およびエコー種別識別部１８を備える。ＡＣ−ＤＣコンバータ１１には、アンテナ１０が接続されている。ＡＣ−ＤＣコンバータ１１および極座標軽探知データ記憶部１２については、上述の各実施形態と同じであるので、説明は省略する。

エコー種別識別部１８は、図２２、図２３に示すようなフローによって、対象位置のエコーの種類を識別する。

（ｉ）変動カウントＣｎｖを利用する場合（第１の実施形態と同じ概念で処理する場合）、図２２に示すように、まず、マスク画像データの設定対象の極座標位置を基準（中心）として方位方向に沿った所定範囲（上述の説明に示すｄθ）の探知データ値を取得する（Ｓ３０１）。このＳ３０１が本発明の「一時記憶工程」に相当する。

次に、方位方向に隣り合う探知データ値の差を算出して、レベル変動（正）、レベル変動（負）、もしくはレベル変動（無）のいずれかを検出する（Ｓ３０２）。この際、全てのレベル変動を、統一した方向に沿って検出する。

次に、隣り合うレベル変動同士が異なるかどうかを判定し、異なれば変動カウントＣｎｖを「＋１」ずつ増加させる処理を行う。そして、このような処理を所定範囲の全体に亘って行うことで、設定対象の極座標位置に対する変動カウントＣｎｖを算出する（Ｓ３０３）。

次に、変動カウントＣｎｖと閾値Ｔｈ１を比較する。ここで、閾値Ｔｈ１は、本発明の「第１識別用閾値」に相当し、第１の実施形態と同様の概念で設定されている。

変動カウントＣｎｖが閾値Ｔｈ１よりも高ければ（Ｓ３０４：Ｙｅｓ）、設定対象の極座標位置のエコーがレインクラッタであると判定する（Ｓ３０５）。変動カウントＣｎｖが閾値Ｔｈ以下であれば（Ｓ３０４：Ｎｏ）、エコーがレインクラッタではないと判定する。これらＳ３０２からＳ３０５が本発明の「エコー識別工程」に相当する。

このような処理を、１スキャン分の全極座標位置に対して実行することで、１スキャン分の各位置でのエコーの種類を識別することができる。

（ｉｉ）合計変動量ΣＭｖを利用する場合（第１の実施形態と同じ概念で処理する場合）、図２３に示すように、まず、マスク画像データの設定対象の極座標位置を基準（中心）として距離方向および方位方向で規定される二次元の所定範囲（上述の説明に示すｄＲ、ｄθの領域）の探知データ値を取得する（Ｓ３１１）。このＳ３１１が本発明の「一時記憶工程」に相当する。

次に、距離方向および方位方向に隣り合う探知データ値の差分であるレベル変動量Ｍｖを算出する（Ｓ３１２）。この際、レベル変動量Ｍｖを、距離方向および方位方向のそれぞれで統一した方向に沿って検出する。

次に、所定範囲内のレベル変動量Ｍｖの積算値である合計変動量ΣＭｖを極座標位置毎に算出する（Ｓ３１３）。

次に、合計変動量ΣＭｖと閾値Ｔｈ２を比較する。ここで、閾値Ｔｈ２は、ここで、閾値Ｔｈ２は、本発明の「第２識別用閾値」に相当し、第２の実施形態と同様の概念で設定されている。合計変動量ΣＭｖが閾値Ｔｈ２よりも低ければ（Ｓ３１４：Ｙｅｓ）、設定対象の極座標位置のエコーがレインクラッタであると判定する（Ｓ３１５）。合計変動量ΣＭｖが閾値Ｔｈ２以上であれば（Ｓ３１４：Ｎｏ）、エコーがレインクラッタではないと判定する。これらＳ３１２からＳ３１５が本発明の「マスク画像データ生成工程」に相当する。

このような処理を、１スキャン分の全極座標位置に対して実行することで、１スキャン分の各位置でのエコーの種類を識別することができる。

なお、本実施形態では、レインクラッタとそれ以外のエコーとを識別する例を示したが、ノイズとレインクラッタとを含むランダム性が高いエコーとして識別することもできる。

そして、このように識別された結果は、上述の各実施形態に示したような表示画像データの形成に利用することができる。

また、ランダム性の高いエコーの位置が分かることで、当該位置以外で振幅値の高いエコーを物標のエコーと判断し、物標検出に利用することもできる。そして、物標検出ができることで、ＡＲＰＡ等と組み合わせて、目的とする物標（他船等）の追尾を確実に行うことができる。

１−レーダ装置、１０−アンテナ、１１−ＡＣ−ＤＣコンバータ、１２−極座標系探知データ記憶部、１３−マスク画像生成部、１４−描画アドレス生成部、１５−表示画像形成部、１６−表示画像データ記憶部、３１，３１Ａ−レベル変動検出部、３２−遷移状態検出部、３３−マスク画像データ設定部、３４−マスク画像平滑化部、３５−総変動量算出部、３６−レベル調整済データ算出部、３７−レベル調整済画像平滑部、３８−マスク画像データ設定部

Claims (29)

1. 回転するアンテナから順次送信された探知信号の反射エコーを受信し、受信信号を所定タイミング間隔でサンプリングした探知データから物標探知を行う物標探知方法であって、
   所定範囲の探知データを一時記憶する一時記憶工程と、
   前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動に基づいて、前記反射エコーの種類を識別するエコー識別工程と、
   を有する物標探知方法。
2. 請求項１に記載の物標探知方法であって、
   前記エコー識別工程は、
   設定すべき画像位置に対応する探知データを基準とする前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動が正から負もしくは負から正に変化する回数をカウントし、
   カウント値が第１識別用閾値より大きければ、前記設定すべき画像位置に対応する前記反射エコーの種類をレインクラッタもしくはノイズと判定する、物標探知方法。
3. 請求項１に記載の物標探知方法であって、
   前記エコー識別工程は、
   前記探知データ値の変動量を前記所定範囲内に亘って加算した合計変動量を算出し、
   該合計変動量が、第２識別用閾値よりも小さければ、前記設定すべき画像位置に対応する前記反射エコーの種類をレインクラッタもしくはノイズと判定する、物標探知方法。
4. 請求項２または請求項３に記載の物標探知方法であって、
   前記反射エコーの種類識別結果に基づいて、前記レインクラッタ及び前記ノイズを抑圧するマスク画像データを生成するマスク画像データ生成工程と、
   前記探知データと前記マスク画像データとを用いて前記表示画像データを生成する表示画像データ生成工程と、を有する物標探知方法。
5. 回転するアンテナから順次送信された探知信号の反射エコーを受信し、受信信号を所定タイミング間隔でサンプリングした探知データから物標探知の表示画像データを生成する物標探知方法であって、
   所定範囲の探知データを一時記憶する一時記憶工程と、
   所定範囲内の近接する探知データ値の変動に基づいて、マスク画像データを生成するマスク画像データ生成工程と、
   前記探知データと前記マスク画像データとを用いて前記表示画像データを生成する表示画像データ生成工程と、を有する物標探知方法。
6. 請求項５に記載の物標探知方法であって、
   前記マスク画像データ生成工程は、
   設定すべき画像位置に対応する探知データを基準とする前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動が正から負もしくは負から正に変化する回数をカウントし、
   カウント値が閾値より大きければ、前記設定すべき画像位置に対応するマスク画像データを画像マスク用の所定値に設定し、
   前記表示画像データ生成工程は、前記探知データ値から前記マスク画像データ値を減算する、物標探知方法。
7. 請求項６に記載の物標探知方法であって、
   前記所定範囲は、前記設定すべき画像位置に対応する探知データに対して、前記アンテナの回転方向に対応する方位方向に並ぶ複数の探知データの範囲である、物標探知方法。
8. 請求項６または請求項７に記載の物標探知方法であって、
   前記マスク画像データ生成工程は、
   前記変動カウントが閾値より大きければ、前記所定値を、マスク画像データ値として設定可能な最高値もしくは該最高値に近い値に設定する、物標探知方法。
9. 請求項５に記載の物標探知方法であって、
   前記マスク画像データ生成工程は、
   前記探知データ値の変動量を前記所定範囲内に亘って加算した合計変動量を算出し、
   該合計変動量に応じて、前記設定すべき画像位置に対応するマスク画像データの元データ値を設定し、
   前記マスク画像データとして設定可能な最高値から前記元データ値を減算することで、前記設定すべき画像位置に対応するマスク画像データ値を設定し、
   前記表示画像データ生成工程は、前記探知データ値から前記マスク画像データ値を減算する、物標探知方法。
10. 請求項９に記載の物標探知方法であって、
    前記マスク画像データ生成工程は、
    前記設定すべき画像位置に対応する探知データ値をマスク画像データとして設定可能な最高値で除算した値を補正値として算出し、
    該補正値を前記合計変動量に乗算することで、前記設定すべき画像位置に対応する元データ値を設定する、物標探知方法。
11. 請求項９または請求項１０に記載の物標探知方法であって、
    前記マスク画像データ生成工程は、前記元データ値の分布に対して平滑化処理を行う、物標探知方法。
12. 請求項５乃至請求項１１のいずれかに記載の物標探知方法であって、
    前記マスク画像データ生成工程は、互いに所定間隔離間した位置の探知データ値の変動を検出する、物標探知方法。
13. 請求項５乃至請求項１２のいずれかに記載の物標探知方法であって、
    前記マスク画像データ生成工程は、さらにマスク画像データ値の平滑化処理を行う、物標探知方法。
14. 請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の物標探知方法であって、
    前記エコー識別工程は、互いに所定間隔離間した位置の探知データ値の変動を検出する、物標探知方法。
15. 回転するアンテナから順次送信された探知信号の反射エコーを受信し、受信信号を所定タイミング間隔でサンプリングした探知データから物標探知を行う処理を実行するための物標探知プログラムであって、
    所定範囲の探知データを一時記憶する一時記憶処理と、
    前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動に基づいて、前記反射エコーの種類を識別するエコー識別処理と、
    を有する物標探知プログラム。
16. 請求項１５に記載の物標探知プログラムであって、
    前記エコー識別処理は、
    設定すべき画像位置に対応する探知データを基準とする前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動が正から負もしくは負から正に変化する回数をカウントし、
    カウント値が第１識別用閾値より大きければ、前記設定すべき画像位置に対応する前記反射エコーの種類をレインクラッタもしくはノイズと判定する、物標探知プログラム。
17. 請求項１５に記載の物標探知プログラムであって、
    前記エコー識別処理は、
    前記探知データ値の変動量を前記所定範囲内に亘って加算した合計変動量を算出し、
    該合計変動量が、第２識別用閾値よりも小さければ、前記設定すべき画像位置に対応する前記反射エコーの種類をレインクラッタもしくはノイズと判定する、物標探知プログラム。
18. 請求項１６または請求項１７に記載の物標探知プログラムであって、
    前記反射エコーの種類識別結果に基づいて、前記レインクラッタ及び前記ノイズを抑圧するマスク画像データを生成するマスク画像データ生成工程と、
    前記探知データと前記マスク画像データとを用いて前記表示画像データを生成する表示画像データ生成工程と、を有する物標探知プログラム。
19. 回転するアンテナから順次送信された探知信号の反射波を受信し、受信信号を所定タイミング間隔でサンプリングした探知データから物標探知の表示画像データを生成する処理を実行するための物標探知プログラムであって、
    所定範囲の探知データを一時記憶する一時記憶処理と、
    前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動に基づいて、マスク画像データを生成するマスク画像データ生成処理と、
    前記探知データと前記マスク画像データとを用いて前記表示画像データを生成する表示画像データ生成処理と、を含む物標探知プログラム。
20. 請求項１９に記載の物標探知プログラムであって、
    前記マスク画像データ生成処理は、
    設定すべき画像位置に対応する探知データを基準とする前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動が正から負もしくは負から正に変化する回数をカウントする処理と、
    カウント回数が閾値より大きければ、前記設定すべき画像位置に対応するマスク画像データを画像マスク用の所定値に設定する処理を含み、
    前記表示画像データ生成処理は、前記探知データ値から前記マスク画像データ値を減算する処理を含む、物標探知プログラム。
21. 請求項１９に記載の物標探知プログラムであって、
    前記マスク画像データ生成処理は、
    前記探知データ値の変動量を前記所定範囲内に亘って加算した合計変動量を算出する処理と、
    該合計変動量に応じて、前記設定すべき画像位置に対応するマスク画像データの元データ値を設定する処理と、
    前記マスク画像データとして設定可能な最高値から前記元データ値を減算することで、前記設定すべき画像位置に対応するマスク画像データ値を設定する処理と、を含み、
    前記表示画像データ生成処理は、前記探知データ値から前記マスク画像データ値を減算する処理を含む、物標探知プログラム。
22. 回転するアンテナから順次送信された探知信号の反射エコーを受信し、受信信号を所定タイミング間隔でサンプリングした探知データから物標探知を行う物標探知装置であって、
    所定範囲の探知データを一時記憶する一時記憶部と、
    前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動に基づいて、前記反射エコーの種類を識別するエコー識別部と、
    を備える物標探知装置。
23. 請求項２２に記載の物標探知装置であって、
    前記エコー識別部は、
    設定すべき画像位置に対応する探知データを基準とする前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動が正から負もしくは負から正に変化する回数をカウントし、
    カウント値が第１識別用閾値より大きければ、前記設定すべき画像位置に対応する前記反射エコーの種類をレインクラッタもしくはノイズと判定する、物標探知装置。
24. 請求項２２に記載の物標探知装置であって、
    前記エコー識別部は、
    前記探知データ値の変動量を前記所定範囲内に亘って加算した合計変動量を算出し、
    該合計変動量が、第２識別用閾値よりも小さければ、前記設定すべき画像位置に対応する前記反射エコーの種類をレインクラッタもしくはノイズと判定する、物標探知装置。
25. 請求項２３または請求項２４に記載の物標探知装置であって、
    前記反射エコーの種類識別結果に基づいて、前記レインクラッタ及び前記ノイズを抑圧するマスク画像データを生成するマスク画像データ生成部と、
    前記探知データと前記マスク画像データとを用いて前記表示画像データを生成する表示画像データ生成部と、を備える物標探知装置。
26. 回転するアンテナから順次送信された探知信号の反射波を受信し、受信信号を所定タイミング間隔でサンプリングした探知データから物標探知の表示画像データを生成する物標探知装置であって、
    所定範囲内の近接する探知データ値の変動に基づいて、マスク画像データを生成するマスク画像データ生成部と、
    前記探知データと前記マスク画像データとを用いて前記表示画像データを生成する表示画像データ生成部と、を備える物標探知装置。
27. 請求項２６に記載の物標探知装置であって、
    前記マスク画像データ生成部は、
    設定すべき画像位置に対応する探知データを基準とする前記所定範囲内の近接する探知データ値の変動が正から負もしくは負から正に変化する回数をカウントし、
    カウント回数が閾値より大きければ、前記設定すべき画像位置に対応するマスク画像データを画像マスク用の所定値に設定し、
    前記表示画像データ生成部は、前記探知データ値から前記マスク画像データ値を減算する、物標探知装置。
28. 請求項２６に記載の物標探知装置であって、
    前記マスク画像データ生成部は、
    前記探知データ値の変動量を前記所定範囲内に亘って加算した合計変動量を算出し、
    該合計変動量に応じて、前記設定すべき画像位置に対応するマスク画像データの元データ値を設定し、
    前記マスク画像データとして設定可能な最高値から前記元データ値を減算することで、前記設定すべき画像位置に対応するマスク画像データ値を設定し、
    前記表示画像データ生成部は、前記探知データ値から前記マスク画像データ値を減算する、物標探知装置。
29. 請求項２２乃至請求項２８のいずれかに記載の物標探知装置を備え、
    前記探知信号として所定周波数の電波を用いるレーダ装置。