JP2012132687A - Target detection method, target detection program, target detection device, and radar device - Google Patents
Target detection method, target detection program, target detection device, and radar device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012132687A JP2012132687A JP2010282520A JP2010282520A JP2012132687A JP 2012132687 A JP2012132687 A JP 2012132687A JP 2010282520 A JP2010282520 A JP 2010282520A JP 2010282520 A JP2010282520 A JP 2010282520A JP 2012132687 A JP2012132687 A JP 2012132687A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- target
- expansion coefficient
- data
- target detection
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
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を検出する物標探知方法に関する。 The present invention relates to a target detection method for transmitting a detection signal while rotating an antenna and detecting a target from a reflected wave of the detection signal.
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、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レベルが高くなってしまい、表示画面上に映し出されてしまう現象である。 2. Description of the Related Art Conventionally, various target detection devices such as radar devices that transmit a detection signal, receive a reflected wave of the detection signal, and generate display image data for target detection based on the received signal have been devised. In such a target detection apparatus, clutter is a problem. Clutter is a phenomenon in which the level of a received signal is increased by a wave other than the reflected wave from a target object and is displayed on a display screen.
特許文献１および特許文献２のレーダ装置では、クラッタを抑圧する一手法として、ウェーブレット変換を用いている。これらの従来のレーダ装置では、物標に応じてマザーウェーブレットを設定し、当該マザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換を行うことで、物標のエコーを抽出し、物標以外のクラッタを抑圧している。 In the radar devices of Patent Document 1 and Patent Document 2, wavelet transform is used as one method for suppressing clutter. In these conventional radar devices, a mother wavelet is set according to the target, and by performing wavelet transform using the mother wavelet, the echo of the target is extracted and clutter other than the target is suppressed. .
しかしながら、従来のレーダ装置では、物標を抽出することを目的としており、物標に応じたマザーウェーブレットを設定しなければならない。したがって、マザーウェーブレットの設定が物標に合致しなければ、効果的に物標を抽出してクラッタを抑圧することができない。 However, the conventional radar apparatus aims to extract a target, and a mother wavelet corresponding to the target must be set. Therefore, if the setting of the mother wavelet does not match the target, the target cannot be extracted effectively and clutter cannot be suppressed.
本発明の目的は、クラッタを効果的に抑圧することができる物標探知方法を実現することにある。 An object of the present invention is to realize a target detection method capable of effectively suppressing clutter.
この発明は、反射体からのエコー信号を受信して得られる探知データを用いて、物標の位置を探知する物標探知方法に関する。この物標探知方法は、ウェーブレット変換実行工程、抑圧データ生成工程、物標特定工程を有する。ウェーブレット変換実行工程では、探知データに対してウェーブレット変換を実行し、物標の探知範囲における各位置に対応したウェーブレット展開係数を出力する。抑圧データ生成工程では、ウェーブレット展開係数の値に基づいて、ターゲットとする物標以外の不要波からの探知データを抑圧する不要波抑圧用データを生成する。物標特定工程では、探知データと不要波抑圧用データとを用いて、ターゲットとする物標の位置を出力する。 The present invention relates to a target detection method for detecting the position of a target using detection data obtained by receiving an echo signal from a reflector. This target detection method includes a wavelet transform execution step, a suppression data generation step, and a target identification step. In the wavelet transformation execution step, wavelet transformation is executed on the detection data, and a wavelet expansion coefficient corresponding to each position in the target detection range is output. In the suppression data generation step, unnecessary wave suppression data for suppressing detection data from unnecessary waves other than the target target is generated based on the value of the wavelet expansion coefficient. In the target specifying step, the position of the target target is output using the detection data and the unnecessary wave suppression data.
この方法では、レインクラッタ、シークラッタ、干渉波等の各クラッタと物標のエコーとが、それぞれ異なるウェーブレット変換結果を有する点を利用している。この特徴を利用し、本願発明の方法では、探知データに対するウェーブレット変換を実行し、ウェーブレット変換結果から各クラッタを抑圧する不要波抑圧用データを生成する。この不要波抑圧用データを用いて、探知データから不要波部分を抑圧すれば、ターゲットの物標のエコー（探知データ）のみが残る。 In this method, each clutter such as rain clutter, sea clutter, and interference wave and the target echo have different wavelet transform results. Utilizing this feature, in the method of the present invention, wavelet transform is performed on the detection data, and unnecessary wave suppression data for suppressing each clutter is generated from the wavelet transform result. If the unnecessary wave portion is suppressed from the detection data using this unnecessary wave suppression data, only the echo (detection data) of the target of the target remains.
また、この発明の物標探知方法のウェーブレット変換実行工程では、ウェーブレット変換を複数解像度で実行する。抑圧データ生成工程では、不要波毎に特徴を有する特定解像度のウェーブレット展開係数の値に比例した値で不要波抑圧用データの値を決定する。 In the wavelet transformation execution step of the target detection method of the present invention, the wavelet transformation is executed with a plurality of resolutions. In the suppression data generation step, the value of the unnecessary wave suppression data is determined by a value proportional to the value of the wavelet expansion coefficient having a specific resolution having a characteristic for each unnecessary wave.
この方法では、より具体的に、上述の各クラッタおよび物標のエコーが、ウェーブレット変換の複数解像度解析を行った場合に、特定の解像度で特徴を有し、それぞれに異なる特徴を有することを利用している。これにより、各クラッタとターゲット物標との識別が可能になる。 More specifically, this method utilizes the fact that each of the above-mentioned clutter and target echo has characteristics at a specific resolution and has different characteristics when performing multi-resolution analysis of wavelet transform. is doing. Thereby, each clutter and the target target can be identified.
また、この発明の物標探知方法の物標特定工程では、探知データの値から不要波抑圧用データの値を減算することで、不要波による探知データの値を抑圧する。 Further, in the target identification step of the target detection method of the present invention, the value of the detection data due to the unnecessary wave is suppressed by subtracting the value of the unnecessary wave suppression data from the value of the detection data.
この方法では、具体的な不要波の抑圧方法を示している。 This method shows a specific method for suppressing unnecessary waves.
また、この発明の物標探知方法のウェーブレット変換実行工程では、二次元配列された探知データに対して、二次元ウェーブレット変換を行い、ウェーブレット展開係数を出力する。 In the wavelet transformation execution step of the target detection method of the present invention, two-dimensional wavelet transformation is performed on the two-dimensionally arranged detection data, and a wavelet expansion coefficient is output.
この方法では、具体的に二次元ウェーブレット変換を行う場合を示している。これは、各クラッタ及び物標のエコーが平面的に解析した場合に方向依存性を有することを利用している。 This method specifically shows a case where two-dimensional wavelet transform is performed. This utilizes the fact that each clutter and target echo have a direction dependency when analyzed in a plane.
また、この発明の物標探知方法のウェーブレット変換実行工程では、二次元配列として極座標系を用いている。 In the wavelet transform execution step of the target detection method of the present invention, a polar coordinate system is used as a two-dimensional array.
この方法では、二次元ウェーブレット変換の具体例として、極座標系を用いる場合を示している。 This method shows a case where a polar coordinate system is used as a specific example of the two-dimensional wavelet transform.
また、この発明の物標探知方法の抑圧データ生成工程では、特定方向に対するウェーブレット展開係数から不要波抑圧用データを生成する。 Further, in the suppression data generation step of the target detection method of the present invention, unnecessary wave suppression data is generated from the wavelet expansion coefficient for a specific direction.
この方法では、各クラッタ及び物標のエコーが方向依存性を有する点に着目しており、特定方向のウェーブレット展開係数を用いることで、クラッタの種類やターゲット物標であるかの明確な区別を可能にする。 This method focuses on the point that each clutter and target echo have direction dependency, and by using wavelet expansion coefficients in a specific direction, it is possible to clearly distinguish between the type of clutter and the target target. enable.
また、この発明の物標探知方法の抑圧データ生成工程では、各方向に対するウェーブレット展開係数を用いて、位置毎にウェーブレット展開係数の代表値を算出し、該代表値を用いて不要波抑圧用データを生成する。 Further, in the suppression data generation step of the target detection method of the present invention, the wavelet expansion coefficient for each direction is used to calculate a representative value of the wavelet expansion coefficient for each position, and unnecessary wave suppression data is calculated using the representative value. Is generated.
この方法では、各クラッタ及び物標のエコーの方向依存性に着目した抑圧データの具体的な算出方法の一例を示している。 In this method, an example of a specific calculation method of suppression data focusing on the direction dependency of each clutter and target echo is shown.
また、この発明の物標探知方法の抑圧データ生成工程では、対象位置を含む所定範囲内の展開係数の分布に基づいて、高い展開係数の領域と低い展開係数の領域との間での値の差が大きくなる強調処理を行う。 Further, in the suppression data generation step of the target detection method of the present invention, the value between the high expansion coefficient region and the low expansion coefficient region is calculated based on the distribution of the expansion coefficient within a predetermined range including the target position. Emphasis processing that increases the difference is performed.
この方法では、強調処理を行うことで、抑圧する領域の不要波抑圧用データのレベルをより高く、抑圧しない領域の不要波抑圧用データのレベルをより低くすることが可能になる。これにより、より確実な不要波の抑圧と、ターゲット物標の識別が可能になる。 In this method, by performing enhancement processing, the level of unnecessary wave suppression data in the area to be suppressed can be made higher, and the level of unnecessary wave suppression data in the area not to be suppressed can be made lower. As a result, it is possible to more reliably suppress unwanted waves and identify target targets.
また、この発明の物標探知方法の抑圧データ生成工程では、高い展開係数の領域と低い展開係数の領域との間での値の変化が緩やかになる平滑化処理を行う。 Further, in the suppression data generation step of the target detection method of the present invention, smoothing processing is performed in which the change in value between the high expansion coefficient region and the low expansion coefficient region becomes gentle.
この方法では、抑圧を行う領域と抑圧を行わない領域との境界での不連続性を緩和することができる。 In this method, discontinuity at the boundary between a region where suppression is performed and a region where suppression is not performed can be reduced.
また、この発明の物標探知方法の抑圧データ生成工程では、強調処理後もしくは該強調処理と平滑化処理後に、探知データに基づく画像データと同じ画素数に、抑圧データに基づくマスク画像データを拡大する。 Further, in the suppression data generation step of the target detection method of the present invention, after the enhancement process or after the enhancement process and the smoothing process, the mask image data based on the suppression data is expanded to the same number of pixels as the image data based on the detection data. To do.
この方法では、強調処理および変化平滑化処理後に画素数を増加させるので、画素数を増加させてから強調処理および変化平滑化処理後を実行するよりも、処理負荷を軽減できる。 In this method, since the number of pixels is increased after the enhancement process and the change smoothing process, the processing load can be reduced as compared with the case where the number of pixels is increased and then the enhancement process and the change smoothing process are executed.
この発明によれば、レインクラッタ、シークラッタ等の各クラッタを効果的に抑圧した表示画像データを生成することができる。 According to the present invention, it is possible to generate display image data in which each clutter such as rain clutter and sea clutter is effectively suppressed.
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。 A target detection method, a target detection program, and a target detection apparatus according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In this embodiment, a radar apparatus that transmits a radio wave of a predetermined frequency and performs target detection using the reflected wave will be described as an example of the target detection apparatus.
図１は本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。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。 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a radar apparatus 1 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the radar apparatus 1 includes an AC-DC converter 11, a polar coordinate system detection data storage unit 12, a mask image generation unit 13, a drawing address generation unit 14, a display image formation unit 15, and a display image data storage unit 16. Is provided. The radar apparatus 1 includes a detection signal generation unit that generates a pulsed detection signal modulated at a predetermined frequency, but is not illustrated.
レーダ装置１はアンテナ１０に接続している。図示しない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。 The radar apparatus 1 is connected to the antenna 10. A detection signal generated by a detection signal generation unit (not shown) is supplied to the antenna 10. The antenna 10 transmits (radiates) a detection signal as a radio wave to the outside while rotating at a predetermined rotation speed set in advance on a horizontal plane. At this time, the antenna 10 transmits a detection signal with a predetermined directivity.
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、回転角情報を極座標系探知データ記憶部１２および描画アドレス生成部１４へ順次出力する。 The antenna 10 receives the reflected wave of the detection signal and outputs the received signal to the AD converter 11. The antenna 10 sequentially outputs the rotation angle information to the polar coordinate system detection data storage unit 12 and the drawing address generation unit 14.
ＡＤＣ１１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、ＡＤＣ１１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、ＡＤＣ１１は、探知データのレベルを所定階調（例えば０〜２５５）に離散化して取得する。ＡＤＣ１１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。 The ADC 11 samples the received signal at a predetermined sampling timing interval, and generates detection data. At this time, the ADC 11 generates detection data for each received signal with respect to one transmission of the detection signal, that is, for each sweep. Further, the ADC 11 acquires the level of the detection data by discretizing it into a predetermined gradation (for example, 0 to 255). The ADC 11 outputs detection data to the polar coordinate system detection data storage unit 12 in units of sweeps.
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、ＡＤＣ１１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。すなわち、距離方向軸と方位方向軸とを二軸とする二次元座標系で、探知データが記憶される。 The polar coordinate system detection data storage unit 12 has a capacity capable of storing detection data obtained by one rotation (one scan) of the antenna 10. The polar coordinate system detection data storage unit 12 sequentially stores detection data input from the ADC 11. Thus, the detection data stored in the polar coordinate system detection data storage unit 12 is two-dimensionally arranged in the distance direction (R direction) centered on the antenna 10 and the azimuth direction (θ direction) corresponding to the rotation direction of the antenna 10. Is memorized. That is, the detection data is stored in a two-dimensional coordinate system having the distance direction axis and the azimuth direction axis as two axes.
マスク画像生成部１３（本発明の「ウェーブレット変換実行部」、「抑圧データ生成部」に相当する。）は、具体的な方法は後述するが、二次元座標系で記憶された探知データに対して二次元ウェーブレット変換を実行する。 The mask image generation unit 13 (corresponding to the “wavelet transformation execution unit” and “suppression data generation unit” of the present invention) is described below with respect to detection data stored in a two-dimensional coordinate system, although a specific method will be described later. To perform a two-dimensional wavelet transform.
マスク画像生成部１３は、該二次元ウェーブレット変換の結果である展開係数に基づいてレベル設定されたマスク画像データを生成する。 The mask image generation unit 13 generates mask image data that is level-set based on the expansion coefficient that is the result of the two-dimensional wavelet transform.
表示画像生成部１５（本発明の「物標特定部」に相当する。）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、探知データのレベルからマスク画像データのレベルを減算することで、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。 The display image generation unit 15 (corresponding to the “target specifying unit” of the present invention) reads the detection data from the polar coordinate system detection data storage unit 12 and subtracts the mask image data level from the detection data level. Generate display image data. The display image forming unit 15 converts display image data stored in the polar coordinate system into display image data composed of the orthogonal coordinate system in accordance with a write address obtained by converting the polar coordinate system obtained from the drawing address generating unit 14 into the orthogonal coordinate system. Write to the storage unit 16.
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。 The display image data storage unit 16 has a capacity for storing display image data of a predetermined range including the entire detection area. The address of the display image data storage unit 16 is given in an orthogonal coordinate system. The display image data written in the display image data storage unit 16 is read by the display device 17.
表示器１７は、読み出した表示画像データのレベル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。 The display unit 17 turns on a display panel such as a liquid crystal display with brightness and color corresponding to the level of the read display image data. Thereby, the operator can observe the target detection image based on the detection signal.
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。図２は表示画像データの生成処理フローを示すフローチャートである。 In the above description, the case where processing is performed by dividing into each functional block is shown, but the steps after acquisition of detection data of the processing of this embodiment are also programmed and stored in a storage medium, and the CPU It may be read and executed by an arithmetic processing unit such as. In this case, a processing flow as shown below may be executed. FIG. 2 is a flowchart showing a display image data generation processing flow.
まず、１スキャン分の探知データを極座標系で取得し、距離方向と方位方向とを二軸とする二次元座標系で記憶する（Ｓ１０１）。極座標系の二次元座標で記憶された探知データに対して、二次元ウェーブレット変換を複数の解像度で実行する。二次元ウェーブレット変換結果である展開係数に基づいて、極座標系からなるマスク画像データの各座標位置のレベルを設定する（Ｓ１０２）。座標位置毎に探知データのレベルからマスク画像データのレベルを減算して、表示画像データを生成する（Ｓ１０３）。極座標系からなる表示画像データを、船首方位もしくは北を基準方位とする直交座標系に変換し、表示する。 First, detection data for one scan is acquired in a polar coordinate system, and stored in a two-dimensional coordinate system in which the distance direction and the azimuth direction are two axes (S101). Two-dimensional wavelet transform is executed with a plurality of resolutions on the detection data stored in the two-dimensional coordinates of the polar coordinate system. Based on the expansion coefficient that is the result of the two-dimensional wavelet transform, the level of each coordinate position of the mask image data composed of the polar coordinate system is set (S102). Display image data is generated by subtracting the mask image data level from the detection data level for each coordinate position (S103). Display image data composed of a polar coordinate system is converted into an orthogonal coordinate system with a bow direction or north as a reference direction and displayed.
次に、マスク画像生成部１３での具体的なマスク画像データ生成処理について説明する。図３はマスク画像データの生成処理フローを示すフローチャートである。 Next, specific mask image data generation processing in the mask image generation unit 13 will be described. FIG. 3 is a flowchart showing a mask image data generation processing flow.
まず、１スキャン分（アンテナ１周分）の極座標系からなる探知データに対して、二次元ウェーブレット変換による多重解像度解析を実行する（Ｓ２０１）。この際、ウェーブレット変換には、図４に示すようなドベシィ（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）のマザーウェーブレットを用いる。 First, multi-resolution analysis by two-dimensional wavelet transform is executed on detection data consisting of a polar coordinate system for one scan (one round of the antenna) (S201). At this time, for the wavelet transform, a Daubechies mother wavelet as shown in FIG. 4 is used.
なお、本実施形態では、ドベシィのマザーウェーブレットを用いた例を示しているが、既知のＨａａｒ，Ｍｅｙｅｒ，Ｍｏｒｌｅｔ，Ｍｅｘｉｃａｎ Ｈａｔ等のマザーウェーブレットを用いることもできる。 In this embodiment, an example using a Dovecy mother wavelet is shown, but a known mother wavelet such as Haar, Meyer, Morlet, and Mexican Hat can also be used.
本実施形態のウェーブレット変換で利用するドベシィのマザーウェーブレットの周期は、送信信号のパルス長に基づいて設定されており、探知データの画像座標系における約１画素分に対応する長さに設定されている。なお、この周期についても、検出したいクラッタの仕様に応じて、適宜設定を変更することができる。 The period of the Dovecy mother wavelet used in the wavelet transform of this embodiment is set based on the pulse length of the transmission signal, and is set to a length corresponding to about one pixel in the image coordinate system of the detection data. Yes. Note that the setting of this period can be changed as appropriate according to the specifications of the clutter to be detected.
また、ドベシィのマザーウェーブレットの振幅は、予め実験的に得られる各クラッタのエコーレベルに応じて、予め所定値に設定されている。なお、この振幅についても、適宜設定を変更することができる。 Further, the amplitude of the Dovecy mother wavelet is set in advance to a predetermined value in accordance with the echo level of each clutter obtained experimentally in advance. Note that the setting of this amplitude can be changed as appropriate.
このようなドベシィのマザーウェーブレットを用いて二次元ウェーブレット変換を実行する。すなわち、一つの解像度に対して、距離（Ｒ）方向に沿ったウェーブレット変換と、方位（θ）方向に沿ったウェーブレット変換と、対角（Ｄ）方向に沿ったウェーブレット変換とを実行し、展開係数分布を取得する。 A two-dimensional wavelet transform is executed using such a Dovecy mother wavelet. That is, for one resolution, wavelet transformation along the distance (R) direction, wavelet transformation along the azimuth (θ) direction, and wavelet transformation along the diagonal (D) direction are executed and expanded. Get coefficient distribution.
この際、一次、二次、三次の順に解像度を低下させながら、複数の解像度で二次元ウェーブレット変換を行う。具体的には、まず、極座標系の探知データ群とマザーウェーブレットとをそのまま用いて、一次の二次元ウェーブレット変換を実行する。次に、探知データを距離方向、方位方向ともに半分に縮小し、マザーウェーブレットをそのままにして、二次の二次元ウェーブレット変換を実行する。この際、探知データの縮小方法としては、例えば、距離方向および方位方向に対して、探知データを一つおきにとばしながら取得する方法を用いる。次に、探知データを距離方向、方位方向ともに、さらに半分に縮小し、マザーウェーブレットをそのままにして、三次の二次元ウェーブレット変換を実行する。以下、順に四次、五次と高次に続くウェーブレット変換を、所定次数まで実行する。これにより、高周波数成分の検出から低周波数成分の検出へ徐々に移行する二次元ウェーブレット変換が実現される。この際、マザーウェーブレットを変化させることなく、探知データの間引きにより解像度を変化させることで、複数の異なる解像度でのウェーブレット変換に対するリソース使用を低減することができる。 At this time, the two-dimensional wavelet transform is performed at a plurality of resolutions while decreasing the resolution in the order of primary, secondary, and tertiary. Specifically, first, the primary two-dimensional wavelet transform is executed using the detection data group of the polar coordinate system and the mother wavelet as they are. Next, the detection data is reduced to half in both the distance direction and the azimuth direction, and the second-order two-dimensional wavelet transform is executed while the mother wavelet is left as it is. At this time, as a method of reducing the detection data, for example, a method of acquiring every other detection data in the distance direction and the azimuth direction is used. Next, the detection data is further reduced by half in both the distance direction and the azimuth direction, and the mother wavelet is left as it is, and the third-order two-dimensional wavelet transform is executed. Thereafter, wavelet transforms, which are successively fourth-order, fifth-order and higher-order, are executed up to a predetermined order. Thereby, a two-dimensional wavelet transform that gradually shifts from detection of high frequency components to detection of low frequency components is realized. At this time, by changing the resolution by thinning out the detection data without changing the mother wavelet, it is possible to reduce resource use for wavelet transform at a plurality of different resolutions.
このような複数解像度での二次元ウェーブレット変換を行うことで、図５、図６、図７、図８に示すような多重解像度解析結果、すなわち、展開係数分布が得られる。なお、本実施形態では、五次までのウェーブレット変換を実行した場合の多重解像度解析結果を示している。図５、図６、図７、図８において、白色の領域は展開係数のレベルが低く、黒色の領域は展開係数のレベルが高い。 By performing such a two-dimensional wavelet transform at a plurality of resolutions, multiresolution analysis results as shown in FIGS. 5, 6, 7, and 8, that is, expansion coefficient distributions are obtained. In the present embodiment, the multi-resolution analysis result when the wavelet transform up to the fifth order is executed is shown. In FIGS. 5, 6, 7, and 8, the white area has a low expansion coefficient level, and the black area has a high expansion coefficient level.
図５、図６、図７、図８に示すように、多重解像度解析結果は、一次の各方向に対する展開係数分布が元の探知データのリソース領域を四分割した三つの領域に書き込まれ、残りの一つの領域に、二次以降の展開係数分布が順次書き込まれる構造となっている。 As shown in FIG. 5, FIG. 6, FIG. 7, and FIG. 8, in the multiresolution analysis results, the expansion coefficient distribution for each primary direction is written in three areas obtained by dividing the resource area of the original detection data into four areas. The expansion coefficient distribution after the second order is sequentially written in one area.
ここで、図５、図６、図７、図８に示すように、一次の距離Ｒ方向の展開係数分布をＷ（１，Ｒ）とし、一次の方位θ方向の展開係数分布をＷ（１，θ）とし、一次の対角ｄ方向の展開係数分布をＷ（１，ｄ）とする。同様に、ｎ（ｎ＝２、３，４，５）次の距離Ｒ方向、方位θ方向、対角ｄ方向の展開係数分布をそれぞれＷ（ｎ，Ｒ），Ｗ（ｎ，θ），Ｗ（ｎ，ｄ）とする。 Here, as shown in FIGS. 5, 6, 7, and 8, the expansion coefficient distribution in the primary distance R direction is W (1, R), and the expansion coefficient distribution in the primary azimuth θ direction is W (1 , Θ), and the expansion coefficient distribution in the first diagonal d direction is W (1, d). Similarly, the expansion coefficient distributions in the nth (n = 2, 3, 4, 5) order distance R direction, azimuth θ direction, and diagonal d direction are respectively W (n, R), W (n, θ), W (N, d).
図５はレインクラッタに対する多重解像度解析結果を示す図である。図６はシークラッタに対する多重解像度解析結果を示す図である。図７は干渉に対する多重解像度解析結果を示す図である。図８は物標に対する多重解像度解析結果を示す図である。 FIG. 5 is a diagram showing a multi-resolution analysis result for the rain clutter. FIG. 6 is a diagram showing a multi-resolution analysis result for the sea clutter. FIG. 7 is a diagram showing a multi-resolution analysis result for interference. FIG. 8 is a diagram showing a multi-resolution analysis result for a target.
＜レインクラッタの場合＞
図５に示すように、レインクラッタの場合、低次、特に一次の展開係数分布Ｗ（１，Ｒ）、Ｗ（１，θ）およびＷ（１，ｄ）のレインクラッタ領域に対応して、高いレベルの展開係数が現れる。一方、高次の展開係数分布には、高いレベルの展開係数が現れない。また、距離Ｒ方向、方位θ方向、対角ｄ方向で、展開係数分布Ｗ（１，Ｒ）、Ｗ（１，θ）およびＷ（１，ｄ）が略同じであり、方向依存性を有さない。
<For rain clutter>
As shown in FIG. 5, in the case of rain clutter, corresponding to the rain clutter regions of low-order, particularly primary expansion coefficient distributions W (1, R), W (1, θ) and W (1, d), A high level of expansion coefficient appears. On the other hand, a high level expansion coefficient does not appear in the higher-order expansion coefficient distribution. Further, the expansion coefficient distributions W (1, R), W (1, θ), and W (1, d) are substantially the same in the distance R direction, the azimuth θ direction, and the diagonal d direction, and have direction dependency. No.
これは、レインエコーは全ての方向に対してランダム性が高く、且つ、その変化の度合いが高い、すなわち、同レベルとなるエコーの集団であるエコー粒子が小さく、レベル変化の周波数が高いからであると考えられる。 This is because the rain echo is highly random in all directions and has a high degree of change, that is, the echo particles that are a group of echoes having the same level are small and the frequency of the level change is high. It is believed that there is.
したがって、一次の各展開係数分布Ｗ（１，Ｒ）、Ｗ（１，θ）およびＷ（１，ｄ）の全てにおいて、所定レベル以上の展開係数が取得された位置は、レインクラッタと判断することができる。 Therefore, in all of the primary expansion coefficient distributions W (1, R), W (1, θ), and W (1, d), positions where expansion coefficients of a predetermined level or higher are acquired are determined as rain clutter. be able to.
＜シークラッタの場合＞
図６に示すように、シークラッタの場合、低次（二次、三次、四次）、特に三次の展開係数分布Ｗ（３，Ｒ）、Ｗ（３，θ）およびＷ（３，ｄ）のシークラッタ領域に対応して、高いレベルの展開係数が現れる。一方、一次および、五次以上高次の展開係数分布には、高いレベルの展開係数が現れない。また、距離Ｒ方向、方位θ方向、対角ｄ方向で、展開係数分布Ｗ（１，Ｒ）、Ｗ（１，θ）およびＷ（１，ｄ）が略同じであり、方向依存性を有さない。
<For Sea Clutter>
As shown in FIG. 6, in the case of the sea clutter, the low order (second order, third order, fourth order), particularly the third order expansion coefficient distributions W (3, R), W (3, θ) and W (3, d). A high level of expansion coefficient appears corresponding to the sea clutter region. On the other hand, a high-level expansion coefficient does not appear in the first-order and fifth-order or higher-order expansion coefficient distributions. Further, the expansion coefficient distributions W (1, R), W (1, θ), and W (1, d) are substantially the same in the distance R direction, the azimuth θ direction, and the diagonal d direction, and have direction dependency. No.
これは、海面反射エコーは、レインエコーほどではないが、全ての方向に対してランダム性が高く、且つ、特定周波数での変化の度合いが高い、すなわち、同レベルとなるエコーの集団であるエコー粒子がレインクラッタよりも大きいが固定物標よりも小さく所定の大きさからなり、レベル変化の周波数が特定の周波数に集中するからであると考えられる。 This is because the sea surface reflected echo is not as much as the rain echo, but is highly random in all directions and has a high degree of change at a specific frequency, that is, an echo that is a group of echoes having the same level. This is probably because the particles are larger than the rain clutter but smaller than the fixed target and have a predetermined size, and the frequency of the level change concentrates on a specific frequency.
したがって、低次特に三次の各展開係数分布Ｗ（３，Ｒ）、Ｗ（３，θ）およびＷ（３，ｄ）の全てにおいて、所定レベル以上の展開係数が取得された位置は、シークラッタと判断することができる。なお、マザーウェーブレットを異なる大きさにした場合には、三次に限らず、二次や四次程度の場合もあり、展開係数を取得する次数は、マザーウェーブレットの大きさに応じて、適宜設定すればよい。 Therefore, in all of the low-order expansion coefficient distributions W (3, R), W (3, θ) and W (3, d), the positions where the expansion coefficients of a predetermined level or higher are acquired are the sea clutter and Judgment can be made. Note that when the mother wavelet has a different size, it is not limited to the third order, but may be second order or fourth order, and the order for obtaining the expansion coefficient is appropriately set according to the size of the mother wavelet. That's fine.
＜干渉＞
図７に示すように、干渉の場合、低次、特に一次の展開係数分布Ｗ（１，Ｒ）、Ｗ（１，θ）およびＷ（１，ｄ）の干渉領域に対応して、高いレベルの展開係数が現れる。一方、高次の展開係数分布には、高いレベルの展開係数が現れない。また、方位θ方向の展開係数分布Ｗ（１，θ）のみに高いレベルの展開係数が現れ、距離Ｒ方向の展開係数Ｗ（１，Ｒ）、および対角ｄ方向の展開係数Ｗ（１，ｄ）には、高いレベルの展開係数が現れない。すなわち、干渉特有の方位依存性を有する。また、この際、高いレベルの展開係数は、距離Ｒ方向に列ぶ。
<Interference>
As shown in FIG. 7, in the case of interference, a high level corresponding to the interference region of the low-order, particularly the primary expansion coefficient distributions W (1, R), W (1, θ) and W (1, d). The expansion coefficient of appears. On the other hand, a high level expansion coefficient does not appear in the higher-order expansion coefficient distribution. Further, a high level expansion coefficient appears only in the expansion coefficient distribution W (1, θ) in the azimuth θ direction, and the expansion coefficient W (1, R) in the distance R direction and the expansion coefficient W (1, R) in the diagonal d direction. In d), no high level expansion coefficient appears. That is, it has an orientation dependency specific to interference. At this time, the high level expansion coefficients are arranged in the distance R direction.
これは、干渉は、他のレーダ装置の送信信号を受信して生じる現象であるため、特定の方位θのみで、受信信号が高レベルとなる。このため、方位θ方向に沿った干渉発生位置のみで、距離Ｒ方向に沿って、高い展開係数が得られるものと考えられる。 This is because the interference is a phenomenon that occurs when a transmission signal of another radar apparatus is received, so that the reception signal becomes a high level only in a specific direction θ. For this reason, it is considered that a high expansion coefficient can be obtained along the distance R direction only at the interference occurrence position along the azimuth θ direction.
したがって、低次特に一次の方位θ方向の展開係数分布Ｗ（１，θ）において、距離Ｒ方向に列ぶ所定レベル以上の展開係数が取得された位置は、干渉と判断することができる。 Therefore, in the expansion coefficient distribution W (1, θ) in the low-order, particularly the primary azimuth θ direction, a position where a expansion coefficient of a predetermined level or higher lined up in the distance R direction is acquired can be determined as interference.
＜船舶、陸地等の物標＞
図８に示すように、船舶、陸地等の物標の場合、低次の展開係数分布に、高いレベルの展開係数が現れない。一方、物標の大きさに応じて、約三次以上高次（特に五次）の展開係数分布には、高いレベルの展開係数が現れる。また、物標の各方向に沿った大きさに応じて、距離Ｒ方向、方位θ方向、対角ｄ方向で、展開係数分布が異なる。
<Targets for ships, land, etc.>
As shown in FIG. 8, in the case of a target such as a ship or land, a high-level expansion coefficient does not appear in the low-order expansion coefficient distribution. On the other hand, depending on the size of the target, a high level expansion coefficient appears in the expansion coefficient distribution of the third or higher order (particularly the fifth order). Further, the expansion coefficient distribution differs in the distance R direction, the azimuth θ direction, and the diagonal d direction according to the size of each target along each direction.
これは、物標反射エコーは、物標の大きさによるものの、所定レベル以上のエコーの集団からなるエコー粒子がシークラッタよりも大きいからであると考えられる。 This is presumably because the target reflection echo depends on the size of the target, but the echo particles composed of a group of echoes of a predetermined level or higher are larger than the sea clutter.
したがって、高次の各展開係数分布、例えば五次の各展開係数分布Ｗ（５，Ｒ）、Ｗ（５，θ）およびＷ（５，ｄ）のいずれかにおいて、所定レベル以上の展開係数が取得された位置は、物標と判断することができる。なお、マザーウェーブレットを異なる大きさにした場合には、五次に限らず、三次、四次や六次程度の場合もあり、展開係数を取得する次数は、マザーウェーブレットの大きさに応じて、適宜設定すればよい。 Therefore, in each of the higher-order expansion coefficient distributions, for example, in each of the fifth-order expansion coefficient distributions W (5, R), W (5, θ), and W (5, d), the expansion coefficient of a predetermined level or higher is present. The acquired position can be determined as a target. In addition, when the mother wavelet has a different size, it is not limited to the fifth order, but may be about the third, fourth or sixth order, and the order for obtaining the expansion coefficient depends on the size of the mother wavelet. What is necessary is just to set suitably.
以上のように、レインクラッタ、シークラッタ等の各クラッタおよび干渉と、物標とでは、展開係数分布の特徴が異なる。したがって、各クラッタおよび干渉の特徴が現れる展開係数分布から、これら各クラッタおよび干渉の発生位置および発生領域を検出することが可能となる。この特性を利用し、本願発明では、次に示す処理を実行して、マスク画像データを生成する。 As described above, the characteristics of the expansion coefficient distribution differ between each clutter and interference such as rain clutter and sea clutter, and the target. Therefore, it is possible to detect the generation position and generation area of each clutter and interference from the expansion coefficient distribution in which the characteristics of each clutter and interference appear. Using this characteristic, in the present invention, the following processing is executed to generate mask image data.
なお、以下では、説明をわかりやすくするために、特定のクラッタ（レインクラッタもしくはシークラッタ）のみを抑圧するマスク画像データを生成する例を示す。 In the following, in order to make the explanation easy to understand, an example of generating mask image data that suppresses only a specific clutter (rain clutter or sea clutter) is shown.
まず、レインクラッタ抑圧用のマスク画像データの生成処理について説明する。図９はレインクラッタ抑圧用のマスク画像データの生成処理を説明するための図である。図９において、白色の領域は展開係数のレベルが高く、黒色の領域は展開係数のレベルが低い。 First, generation processing of mask image data for rain clutter suppression will be described. FIG. 9 is a diagram for explaining generation processing of mask image data for rain clutter suppression. In FIG. 9, the white area has a high expansion coefficient level, and the black area has a low expansion coefficient level.
上述の二次元ウェーブレット変換の多重解像度解析の実行後（図４：Ｓ２０１）、上述の各クラッタおよび干渉の特徴に準じて、所定の展開係数分布を取得する（図４：Ｓ２０２）。具体的に、レインクラッタを抑圧する仕様であれば、上述の特性に基づいて、一次の展開係数分布Ｗ（１，Ｒ）、Ｗ（１，θ）、Ｗ（１，ｄ）のいずれかを取得する。図９の例であれば、方位θ方向の一次展開係数分布Ｗ（１，θ）を取得する。なお、三種類の展開係数分布Ｗ（１，Ｒ）、Ｗ（１，θ）、Ｗ（１，ｄ）の各座標位置に対して最大値抽出を行い、各座標位置にそれぞれの最大値を与えた展開係数分布を用いてもよい。 After executing the above-described multi-resolution analysis of the two-dimensional wavelet transform (FIG. 4: S201), a predetermined expansion coefficient distribution is acquired according to the above-described characteristics of each clutter and interference (FIG. 4: S202). Specifically, if the specification suppresses rain clutter, one of the primary expansion coefficient distributions W (1, R), W (1, θ), and W (1, d) is determined based on the above-described characteristics. get. In the example of FIG. 9, the primary expansion coefficient distribution W (1, θ) in the direction θ is obtained. The maximum value is extracted for each coordinate position of the three types of expansion coefficient distributions W (1, R), W (1, θ), and W (1, d), and the maximum value is set for each coordinate position. A given expansion coefficient distribution may be used.
次に、展開係数分布Ｗ（１，θ）の各展開係数に対してレベル強調処理を実行する（図４：Ｓ２０３）。レベル強調処理とは、レベルの高い領域や高いレベルの展開係数の分布密度が高い領域では、各展開係数をより高いレベルに調整し、レベルの低い領域や比較的高いレベルの展開係数の分布密度が低い領域では、各展開係数をより低いレベルに調整する処理である。これにより、レインクラッタ領域の展開係数のレベルが向上し、レインクラッタのレベルが強調される。この結果、図９のレベル強調後画像に示すような、レインクラッタのレベルが強調された画像が得られる。 Next, level enhancement processing is executed for each expansion coefficient of the expansion coefficient distribution W (1, θ) (FIG. 4: S203). Level emphasis processing is to adjust each expansion coefficient to a higher level in areas with high levels or areas with high distribution coefficients of high levels, and to distribute distribution densities of areas with low levels or relatively high levels of expansion coefficients. In the low region, each expansion coefficient is adjusted to a lower level. Thereby, the level of the expansion coefficient in the rain clutter region is improved, and the level of the rain clutter is enhanced. As a result, an image in which the level of rain clutter is enhanced as shown in the image after level enhancement in FIG. 9 is obtained.
次に、レベル強調後の画像に対して、レベル変化の平滑化処理を実行する（図４：Ｓ２０４）。平滑化処理としては、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、レベルの線形補間処理等を用いる。これにより、展開係数が高くレベル強調された画素（座標位置）と、これに隣接する展開係数のレベルが低い画素（座標位置）との間でのレベル差が緩和される。この結果、図９のレベル変化平滑化後画像に示すような、レインクラッタの領域をぼやかした画像が得られる。 Next, a level change smoothing process is executed on the level-enhanced image (FIG. 4: S204). As the smoothing processing, Gaussian blurring processing of a predetermined radius (length in the distance direction and azimuth direction), level linear interpolation processing, or the like is used. As a result, the level difference between a pixel (coordinate position) with a high expansion coefficient and level-enhanced and a pixel (coordinate position) adjacent to this with a low expansion coefficient level is reduced. As a result, an image in which the area of the rain clutter is blurred as shown in the image after level change smoothing in FIG. 9 is obtained.
次に、レベル変化平滑化後画像に対して、レベルカーブ調整処理を実行する（図４：Ｓ２０５）。この処理は、予めレインクラッタの特徴に準じて、展開係数のレベルが高い画素が集中して存在する領域を、展開係数のレベルが高い画素が離散して存在する領域よりも、際立つようにレベル調整する処理のことである。このような処理により、レインクラッタによるレベルの高い画素が集中して存在する領域ではレベルが相対的に高く、レインクラッタによるレベルの高い画素が集中して存在する領域ではレベルが相対的に低くなる。この結果、図９のレベルカーブ調整後画像に示すような、レインクラッタが集中して存在する領域でレベルが高く、レインクラッタが離散して存在する領域でレベルが低い画像が得られる。 Next, level curve adjustment processing is executed on the level-change smoothed image (FIG. 4: S205). In accordance with the characteristics of rain clutter, this processing is performed in such a way that an area where pixels with a high level of expansion coefficient are concentrated is more prominent than an area where pixels with a high level of expansion coefficient are scattered. It is a process to adjust. By such processing, the level is relatively high in a region where pixels with high levels due to rain clutter are concentrated, and the level is relatively low in a region where pixels with high levels due to rain clutter are concentrated. . As a result, as shown in the image after level curve adjustment in FIG. 9, an image having a high level in a region where rain clutter is concentrated and a low level in a region where rain clutter is dispersed is obtained.
次に、レベルカーブ調整後画像に対して、元の探知データのデータ領域と同じ画像データになるように、拡大処理を実行する（図４：Ｓ２０６）。具体的に、上述の説明のように展開係数分布Ｗ（１，θ）を用いた場合であれば、レベルカーブ調整後画像を４倍に拡大する。これにより、図９に示すようなマスク画像データを生成することができる。 Next, enlargement processing is executed on the image after level curve adjustment so that the image data is the same as the data area of the original detection data (FIG. 4: S206). Specifically, if the expansion coefficient distribution W (1, θ) is used as described above, the level curve adjusted image is enlarged four times. Thereby, mask image data as shown in FIG. 9 can be generated.
このようにして生成したマスク画像データを探知データから減算する。すなわち、各座標位置（画素位置）の探知データのレベルから、対応する座標位置（画素位置）のマスク画像データのレベルを減算する。これにより、極座標系の表示画像データが得られる。 The mask image data generated in this way is subtracted from the detection data. That is, the level of the mask image data at the corresponding coordinate position (pixel position) is subtracted from the level of the detection data at each coordinate position (pixel position). Thereby, display image data of a polar coordinate system is obtained.
図１０はレインクラッタの抑圧結果を示す図である。図１０において、白色の領域は展開係数のレベルが高く、黒色の領域は展開係数のレベルが低い。図１０（Ａ）は探知データによる画像とレインクラッタ抑圧処理後の画像とを極座標系で示した図であり、図１０（Ｂ）は探知データによる画像とレインクラッタ抑圧処理後の画像とを直交座標系で示した図である。 FIG. 10 is a diagram showing the result of rain clutter suppression. In FIG. 10, the white area has a high expansion coefficient level, and the black area has a low expansion coefficient level. FIG. 10A is a diagram showing an image based on detection data and an image after rain clutter suppression processing in a polar coordinate system. FIG. 10B is an orthogonal view of the image based on detection data and the image after rain clutter suppression processing. It is the figure shown with the coordinate system.
図１０に示すように、本実施形態のマスク画像データの生成方法を用いてレインクラッタ抑圧処理を実行することで、船舶や陸地等の物標のエコーを抑圧することなく、レインクラッタのみを効果的に抑圧することができる。これにより、降雨時であっても、船舶や陸地等の物標を、明確に画像表示することができる。 As shown in FIG. 10, by executing the rain clutter suppression processing using the mask image data generation method of the present embodiment, only the rain clutter is effective without suppressing the echo of a target such as a ship or land. Can be suppressed. Thereby, even when it is raining, a target such as a ship or land can be clearly displayed as an image.
なお、上述の説明では、レインクラッタを抑圧するマスク画像データの生成処理を示したが、シークラッタに対しても同様のマスク画像データを生成することができることは、次に示す実験結果画像群から明確である。 In the above description, the mask image data generation process for suppressing the rain clutter is shown. However, it is clear from the experimental result image group shown below that the same mask image data can be generated for the sea clutter. It is.
図１１は、シークラッタを含む探知データに対して、多重解像度解析を行った実験結果を示す図である。図１１において、白色の領域は展開係数のレベルが高く、黒色の領域は展開係数のレベルが低い。図１１に示すように、本実施形態に示すマザーウェーブレットの設定を行うことで、シークラッタは二次の展開係数分布から現れ始め、特に三次の展開係数分布において高いレベルで現れる。したがって、本実施形態では三次の展開係数分布を用いて、シークラッタ用のマスク画像データを生成する。特に、以下では、シークラッタおよび物標に対する展開係数レベルが低い、対角ｄ方向の展開係数分布Ｗ（３，ｄ）を用いて、シークラッタ用のマスク画像データを生成する例を示す。 FIG. 11 is a diagram illustrating a result of an experiment in which multi-resolution analysis is performed on detection data including sea clutter. In FIG. 11, the white area has a high expansion coefficient level, and the black area has a low expansion coefficient level. As shown in FIG. 11, by setting the mother wavelet shown in the present embodiment, the sea clutter starts to appear from the secondary expansion coefficient distribution, and particularly appears at a high level in the tertiary expansion coefficient distribution. Accordingly, in this embodiment, mask image data for sea clutter is generated using a third-order expansion coefficient distribution. In particular, an example in which mask image data for sea clutter is generated using a development coefficient distribution W (3, d) in the diagonal d direction having a low development coefficient level for the sea clutter and the target will be described below.
図１２、図１３はシークラッタ抑圧用のマスク画像データの生成処理を説明するための図である。図１２は船舶が存在する海況でシークラッタが生じている場合を示し、図１３は陸地が存在する海況でシークラッタが生じている場合を示す。図１２、図１３において、白色の領域は展開係数のレベルが高く、黒色の領域は展開係数のレベルが低い。 12 and 13 are diagrams for explaining generation processing of mask image data for sea clutter suppression. FIG. 12 shows a case where sea clutter occurs in a sea condition where a ship exists, and FIG. 13 shows a case where sea clutter occurs in a sea condition where land exists. 12 and 13, the white area has a high expansion coefficient level, and the black area has a low expansion coefficient level.
まず、上述の二次元ウェーブレット変換の多重解像度解析の実行後、シークラッタの特性に基づいて、図１２、図１３に示すように、対角ｄ方向の三次の展開係数分布Ｗ（３，ｄ）を取得する。 First, after performing the above-described multi-resolution analysis of the two-dimensional wavelet transform, based on the characteristics of the sea clutter, as shown in FIGS. 12 and 13, the third-order expansion coefficient distribution W (3, d) in the diagonal d direction is obtained. get.
次に、展開係数分布Ｗ（３，ｄ）の各展開係数に対して、レベル変化の平滑化処理を実行する。これにより、展開係数が高くレベル強調された画素（座標位置）と、これに隣接する展開係数のレベルが低い画素（座標位置）との間でのレベル差が緩和される。この結果、図１２、図１３のレベル変化平滑化後画像に示すような、シークラッタの領域をぼやかした画像が得られる。なお、シークラッタの場合、レインクラッタと比較して、エコーレベルが高いので、上述のレインクラッタのマスク画像データの生成処理のように、強調処理を行っていないが、必要に応じて強調処理を行ってもよい。 Next, a level change smoothing process is executed for each expansion coefficient of the expansion coefficient distribution W (3, d). As a result, the level difference between a pixel (coordinate position) with a high expansion coefficient and level-enhanced and a pixel (coordinate position) adjacent to this with a low expansion coefficient level is reduced. As a result, an image in which the sea clutter region is blurred as shown in the level-change smoothed images in FIGS. 12 and 13 is obtained. In the case of sea clutter, since the echo level is higher than that of rain clutter, enhancement processing is not performed as in the above-described generation processing of rain clutter mask image data, but enhancement processing is performed as necessary. May be.
次に、レベル変化平滑化後画像に対して、レベル強調処理を実行する。この結果、図１２、図１３のレベル強調後画像に示すような、シークラッタ領域を全体的に強調した画像が得られる。なお、シークラッタの場合にも、上述のレインクラッタのマスク画像データの生成処理のように、シークラッタのレベル遷移の特徴に準じて、レベルカーブ調整を行うこともできる。 Next, level enhancement processing is executed on the level-change smoothed image. As a result, an image in which the sea clutter region is entirely enhanced as shown in the level-enhanced images in FIGS. 12 and 13 is obtained. In the case of sea clutter, level curve adjustment can also be performed according to the characteristics of sea clutter level transition, as in the above-described generation process of rain clutter mask image data.
次に、レベル強調後画像に対して、元の探知データのデータ領域と同じ画像データになるように、拡大処理を実行する。具体的に、上述の説明のように展開係数分布Ｗ（３，ｄ）を用いた場合であれば、レベルカーブ調整後画像を４３倍（＝６４倍）に拡大する。これにより、図１２、図１３に示すようなシークラッタ領域のみが高いレベルに強調されたマスク画像データを生成することができる。 Next, enlargement processing is executed on the level-enhanced image so that the image data is the same as the data area of the original detection data. Specifically, in the case of using the expansion coefficient distribution W (3, d) as in the above description, expanding the level curve adjusted image 4 3 times (= 64 times). Accordingly, it is possible to generate mask image data in which only the sea clutter region as shown in FIGS. 12 and 13 is emphasized to a high level.
このようにして生成したマスク画像データを探知データから減算する。すなわち、各座標位置（画素位置）の探知データのレベルから、対応する座標位置（画素位置）のマスク画像データのレベルを減算する。これにより、極座標系の表示画像データが得られる。 The mask image data generated in this way is subtracted from the detection data. That is, the level of the mask image data at the corresponding coordinate position (pixel position) is subtracted from the level of the detection data at each coordinate position (pixel position). Thereby, display image data of a polar coordinate system is obtained.
図１４はシークラッタの抑圧結果を示す図である。図１４において、白色の領域は展開係数のレベルが高く、黒色の領域は展開係数のレベルが低い。図１４（Ａ）は、図１２に示すような船舶が存在する海況での探知データによる画像とシークラッタ抑圧処理後の画像とを極座標系で示した図であり、図１４（Ｂ）は、図１３に示すような陸地が存在する海況での探知データによる画像とレインクラッタ抑圧処理後の画像とを極座標系で示した図である。 FIG. 14 is a diagram illustrating a result of sea clutter suppression. In FIG. 14, the white area has a high expansion coefficient level, and the black area has a low expansion coefficient level. FIG. 14A is a diagram showing, in a polar coordinate system, an image based on detection data in a sea state where a ship as shown in FIG. 12 exists and an image after sea clutter suppression processing, and FIG. FIG. 14 is a diagram showing an image based on detection data in a sea state where land as shown in FIG. 13 exists and an image after rain clutter suppression processing in a polar coordinate system.
図１４に示すように、本実施形態のマスク画像データの生成方法を用いてシークラッタ抑圧処理を実行することで、船舶や陸地等の物標のエコーを抑圧することなく、シークラッタのみを効果的に抑圧することができる。これにより、海面反射が強い海況であっても、船舶や陸地等の物標を明確に画像表示することができる。 As shown in FIG. 14, by executing the sea clutter suppression process using the mask image data generation method of the present embodiment, only the sea clutter is effectively suppressed without suppressing the echo of a target such as a ship or land. Can be suppressed. Thereby, even in a sea condition where the sea surface reflection is strong, it is possible to clearly display an image of a target such as a ship or land.
なお、干渉についても、図１１に示すように、方位θ方向の一次の展開係数分布Ｗ（１，θ）を用いれば、詳細を図示しないが、干渉の発生位置でレベルが高いマスク画像データの生成できる。そして、このマスク画像データを用いることで、干渉を抑圧した画像を得ることができる。 As for interference, as shown in FIG. 11, if the primary expansion coefficient distribution W (1, θ) in the azimuth θ direction is used, details of the mask image data having a high level at the position where the interference is generated are not shown. Can be generated. By using this mask image data, an image with suppressed interference can be obtained.
さらに、方位θ方向の一次の展開係数分布Ｗ（１，θ）を用いることで、上述のレインクラッタ抑圧用のマスク画像データも生成できるので、干渉とレインクラッタの双方を同時に抑圧するマスク画像データを生成することもできる。 Further, by using the primary expansion coefficient distribution W (1, θ) in the azimuth θ direction, the above-described mask image data for suppressing rain clutter can be generated, so that mask image data for suppressing both interference and rain clutter simultaneously. Can also be generated.
また、上述の説明では、レインクラッタ抑圧用のマスク画像データと、シークラッタ抑圧用のマスク画像データとを個別に生成し、探知データから減算処理することで、それぞれにレインクラッタとシークラッタを抑圧する例を示した。しかしながら、レインクラッタ抑圧用のマスク画像データとシークラッタ抑圧用のマスク画像データとを生成し、合成した後に、探知データから減算処理してもよい。これにより、探知データからレインクラッタとシークラッタを同時に抑圧して、表示画像データを生成することができる。 In the above description, the mask image data for suppressing the rain clutter and the mask image data for suppressing the sea clutter are individually generated and subtracted from the detection data to suppress the rain clutter and the sea clutter, respectively. showed that. However, the mask image data for rain clutter suppression and the mask image data for sea clutter suppression may be generated and combined, and then subtracted from the detection data. Thereby, it is possible to generate display image data by simultaneously suppressing rain clutter and sea clutter from detection data.
また、上述の実験結果に示すように、シークラッタによる展開係数の高い次数と、物標による展開係数が高い次元とは、類似することがある。例えば、図１１の場合であれば、シークラッタと物標は、二次から五次にともに現れる。しかしながら、シークラッタは、一次の距離Ｒ方向の展開分布でも現れ、二次の全ての展開係数分布で現れる。一方、物標は、一次の距離Ｒ方向の展開分布および二次の対角ｄ方向の展開係数分布では現れず、シークラッタが識別しにくい高次でも現れる。 In addition, as shown in the above experimental results, the order with a high expansion coefficient by the sea clutter and the dimension with a high expansion coefficient by the target may be similar. For example, in the case of FIG. 11, the sea clutter and the target appear together from the secondary to the quintic. However, the sea clutter also appears in the expansion distribution in the primary distance R direction, and appears in all secondary expansion coefficient distributions. On the other hand, the target does not appear in the development distribution in the primary distance R direction and the development coefficient distribution in the secondary diagonal d direction, and also appears in higher orders where it is difficult to identify the sea clutter.
このように、シークラッタは、物標に対して、より低次から高いレベルの展開係数が現れるので、シークラッタと物標の展開係数を識別することは可能である。例えば、予めシークラッタのマスク画像データ用に取得する次数の展開係数分布を定めておき、その低次および高次の展開係数分布との間で、最小値選択処理や平均値処理を実行する。これにより、シークラッタの展開係数レベルが、物標の展開係数レベルよりも、相対的に高くなり、物標が存在しても、シークラッタのみがより強調されるマスク画像データを生成することができる。 As described above, since the sea clutter has a lower level to a higher level of expansion coefficient with respect to the target, it is possible to identify the expansion coefficient of the sea clutter and the target. For example, the order expansion coefficient distribution acquired for the sea clutter mask image data is determined in advance, and the minimum value selection process and the average value process are executed between the low-order and high-order expansion coefficient distributions. Thereby, the expansion coefficient level of the sea clutter becomes relatively higher than the expansion coefficient level of the target, and even when the target exists, mask image data in which only the sea clutter is more emphasized can be generated.
また、シークラッタと物標とが同じ次数の展開係数分布に同時に現れる場合がある。しかしながら、図１５に示すように、物標の長手方向に応じて、物標の展開係数レベルの現れ方が、距離Ｒ方向、方位θ方向、対角ｄ方向毎に異なる。図１５は、物標の長手方向の違いによる展開係数分布の相違を説明するための図である。図１５において、白色の領域は展開係数のレベルが低く、黒色の領域は展開係数のレベルが高い。図は、海面反射が無い状況でのエコー画像（各枠内の正面視の左上の図）と、ｍ次の各方向の展開係数分布Ｗ（ｍ，Ｒ），Ｗ（ｍ，θ），Ｗ（ｍ，ｄ）を示す図である。 In addition, the sea clutter and the target may appear simultaneously in the expansion coefficient distribution of the same order. However, as shown in FIG. 15, the manner in which the expansion coefficient level of the target appears depends on the distance R direction, the azimuth θ direction, and the diagonal d direction according to the longitudinal direction of the target. FIG. 15 is a diagram for explaining the difference in the expansion coefficient distribution due to the difference in the longitudinal direction of the target. In FIG. 15, the white area has a low expansion coefficient level, and the black area has a high expansion coefficient level. The figure shows an echo image in the absence of sea surface reflection (upper left figure in front view in each frame) and m-th order expansion coefficient distributions W (m, R), W (m, θ), W It is a figure which shows (m, d).
図１５に示すように、物標が方位θ方向に長ければ、短手方向に沿った距離Ｒ方向の展開係数分布Ｗ（ｍ，Ｒ）で物標に対して高い展開係数が得られる。しかし、他の方位θ方向および対角ｄ方向の展開係数分布Ｗ（ｍ，θ），Ｗ（ｍ，ｄ）では、物標に対して低い展開係数となる。 As shown in FIG. 15, if the target is long in the azimuth θ direction, a high expansion coefficient can be obtained for the target in the expansion coefficient distribution W (m, R) in the distance R direction along the short direction. However, in the expansion coefficient distributions W (m, θ) and W (m, d) in the other azimuth θ direction and diagonal d direction, the expansion coefficient is low relative to the target.
また、物標が距離Ｒ方向に長ければ、短手方向に沿った方位θ方向の展開係数分布Ｗ（ｍ，θ）で物標に対して高い展開係数が得られる。しかし、他の距離Ｒ方向および対角ｄ方向の展開係数分布Ｗ（ｍ，Ｒ），Ｗ（ｍ，ｄ）では、物標に対して低い展開係数となる。 Further, if the target is long in the distance R direction, a high expansion coefficient can be obtained for the target with the expansion coefficient distribution W (m, θ) in the azimuth θ direction along the short direction. However, the expansion coefficient distributions W (m, R) and W (m, d) in the other distance R direction and diagonal d direction have a low expansion coefficient with respect to the target.
また、物標が対角ｄ方向と直交する方向に長ければ、短手方向に沿った対角ｄ方向の展開係数分布Ｗ（ｍ，ｄ）で物標に対して高い展開係数が得られる。しかし、他の距離Ｒ方向および方位θ方向の展開係数分布Ｗ（ｍ，Ｒ），Ｗ（ｍ，θ）では、物標に対して低い展開係数となる。 If the target is long in the direction orthogonal to the diagonal d direction, a high expansion coefficient can be obtained for the target with the expansion coefficient distribution W (m, d) in the diagonal d direction along the short direction. However, the expansion coefficient distributions W (m, R) and W (m, θ) in other distance R directions and azimuth θ directions have a low expansion coefficient with respect to the target.
なお、物標が対角ｄ方向に長ければ、全ての展開係数分布Ｗ（ｍ，Ｒ），Ｗ（ｍ，θ），Ｗ（ｍ，ｄ）で、物標に対して低い展開係数となる。 If the target is long in the diagonal direction d, all the expansion coefficient distributions W (m, R), W (m, θ), and W (m, d) have a low expansion coefficient with respect to the target. .
このような特性を利用し、図１６に示すように、各展開係数分布Ｗ（ｍ，Ｒ），Ｗ（ｍ，θ），Ｗ（ｍ，ｄ）の最小値を代表値として、シークラッタ抑圧用の展開係数分布を算出する。図１６は、シークラッタ抑圧用の展開係数分布の算出処理を説明するための図である。図１６において、白色の領域は展開係数のレベルが低く、黒色の領域は展開係数のレベルが高い。 By utilizing such characteristics, as shown in FIG. 16, the minimum value of each expansion coefficient distribution W (m, R), W (m, θ), W (m, d) is used as a representative value for sea clutter suppression. The expansion coefficient distribution of is calculated. FIG. 16 is a diagram for explaining the calculation processing of the expansion coefficient distribution for sea clutter suppression. In FIG. 16, the white area has a low expansion coefficient level, and the black area has a high expansion coefficient level.
図１６に示すように、最小値算出処理を行うことで、各方向で展開係数分布が殆ど変化しないシークラッタの展開係数は殆ど変化しない。一方で、物標に対する展開係数は、いずれかの方向で低いので、抑圧される。これにより、物標が存在しても、シークラッタの領域のみでレベルの高いマスク画像データを生成することができる。 As shown in FIG. 16, by performing the minimum value calculation process, the expansion coefficient of the sea clutter in which the expansion coefficient distribution hardly changes in each direction hardly changes. On the other hand, since the expansion coefficient for the target is low in either direction, it is suppressed. Thereby, even if the target exists, high-level mask image data can be generated only by the sea clutter region.
１−レーダ装置、１０−アンテナ、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−表示画像生成部、１６−表示画像データ記憶部、１７−表示器 1-radar apparatus, 10-antenna, AC-DC converter, 12-polar coordinate system detection data storage unit, 13-mask image generation unit, 14-drawing address generation unit, 15-display image generation unit, 16-display image data storage Part, 17-display
Claims (34)
前記探知データに対してウェーブレット変換を実行し、物標の探知範囲における各位置に対応したウェーブレット展開係数を出力するウェーブレット変換実行工程と、
前記ウェーブレット展開係数の値に基づいて、ターゲットとする物標以外の不要波からの探知データを抑圧する不要波抑圧用データを生成する抑圧データ生成工程と、
前記探知データと前記不要波抑圧用データとを用いて、前記ターゲットとする物標の位置を出力する物標特定工程と、
を有する物標探知方法。 A target detection method for detecting the position of a target using detection data obtained by receiving an echo signal from a reflector,
Performing wavelet transform on the detection data, and outputting a wavelet expansion coefficient corresponding to each position in the target detection range;
Based on the value of the wavelet expansion coefficient, a suppression data generation step for generating unnecessary wave suppression data for suppressing detection data from unnecessary waves other than the target target;
Using the detection data and the unnecessary wave suppression data, a target specifying step for outputting the position of the target as the target;
Target detection method having
前記ウェーブレット変換実行工程では、前記ウェーブレット変換を複数解像度で実行し、
前記抑圧データ生成工程では、前記不要波毎に特徴を有する特定解像度の前記ウェーブレット展開係数の値に比例した値で前記不要波抑圧用データの値を決定する、物標探知方法。 The target detection method according to claim 1,
In the wavelet transformation execution step, the wavelet transformation is executed at a plurality of resolutions,
In the suppression data generation step, the target wave detection method determines the value of the unnecessary wave suppression data with a value proportional to the value of the wavelet expansion coefficient having a specific resolution characteristic for each unnecessary wave.
前記物標特定工程では、前記探知データの値から前記不要波抑圧用データの値を減算することで、前記不要波による探知データの値を抑圧する、物標探知方法。 The target detection method according to claim 2,
In the target specifying step, the value of the detection data by the unnecessary wave is suppressed by subtracting the value of the unnecessary wave suppression data from the value of the detection data.
前記ウェーブレット変換実行工程では、前記二次元配列された探知データに対して、二次元ウェーブレット変換を行い、前記ウェーブレット展開係数を出力する、物標探知方法。 A method for detecting a target according to any one of claims 1 to 3,
In the wavelet transformation execution step, the target detection method of performing two-dimensional wavelet transformation on the two-dimensionally arranged detection data and outputting the wavelet expansion coefficient.
前記ウェーブレット変換実行工程では、前記二次元配列として極座標系を用いている、物標探知方法。 The target detection method according to claim 4,
In the wavelet transform execution step, a target detection method using a polar coordinate system as the two-dimensional array.
前記抑圧データ生成工程では、特定方向に対するウェーブレット展開係数から前記不要波抑圧用データを生成する、物標探知方法。 The target detection method according to claim 4 or 5, wherein
In the suppression data generation step, the unnecessary wave suppression data is generated from a wavelet expansion coefficient for a specific direction.
前記抑圧データ生成工程では、各方向に対するウェーブレット展開係数を用いて、位置毎にウェーブレット展開係数の代表値を算出し、該代表値を用いて前記不要波抑圧用データを生成する、物標探知方法。 The target detection method according to claim 4 or 5, wherein
In the suppression data generation step, a wavelet expansion coefficient for each direction is used to calculate a representative value of the wavelet expansion coefficient for each position, and the unnecessary wave suppression data is generated using the representative value. .
前記抑圧データ生成工程では、対象位置を含む所定範囲内の展開係数の分布に基づいて、高い展開係数の領域と低い展開係数の領域との間での値の差が大きくなる強調処理を行う、物標探知方法。 A method for detecting a target according to any one of claims 1 to 7,
In the suppression data generation step, based on the distribution of the expansion coefficient within a predetermined range including the target position, an enhancement process is performed in which the value difference between the high expansion coefficient area and the low expansion coefficient area increases. Target detection method.
前記抑圧データ生成工程では、高い展開係数の領域と低い展開係数の領域との間での値の変化が緩やかになる平滑化処理を行う、物標探知方法。 A method for detecting a target according to any one of claims 1 to 8,
In the suppression data generation step, a target detection method for performing a smoothing process in which a change in value between a high expansion coefficient region and a low expansion coefficient region is moderated.
前記抑圧データ生成工程では、前記強調処理後もしくは該強調処理と前記平滑化処理後に、前記探知データに基づく画像データと同じ画素数に、前記抑圧データに基づくマスク画像データを拡大する、物標探知方法。 The target detection method according to claim 8 or 9, wherein:
In the suppression data generation step, after the enhancement process or after the enhancement process and the smoothing process, the mask image data based on the suppression data is expanded to the same number of pixels as the image data based on the detection data. Method.
前記探知データに基づく画像データと前記抑圧データに基づくマスク画像データを画素位置毎に減算処理することで、表示画像データを生成する表示画像データ生成工程、を有する物標探知方法。 A method for detecting a target according to any one of claims 1 to 10,
A target detection method comprising: a display image data generation step of generating display image data by subtracting image data based on the detection data and mask image data based on the suppression data for each pixel position.
前記探知データに対してウェーブレット変換を実行し、物標の探知範囲における各位置に対応したウェーブレット展開係数を出力するウェーブレット変換実行処理と、
前記ウェーブレット展開係数の値に基づいて、ターゲットとする物標以外の不要波からの探知データを抑圧する不要波抑圧用データを生成する抑圧データ生成処理と、
前記探知データと前記不要波抑圧用データとを用いて、前記ターゲットとする物標の位置を出力する物標特定処理と、
を有する物標探知プログラム。 A target detection program that is stored in order to detect the position of a target using detection data obtained by receiving an echo signal from a reflector, and is read out and executed by a processor.
Wavelet transformation is performed on the detection data, and wavelet transformation execution processing for outputting a wavelet expansion coefficient corresponding to each position in the target detection range;
Based on the value of the wavelet expansion coefficient, suppression data generation processing for generating unnecessary wave suppression data for suppressing detection data from unnecessary waves other than the target target;
Using the detection data and the unnecessary wave suppression data, a target specifying process for outputting the target target position;
A target detection program.
前記ウェーブレット変換実行処理は、前記ウェーブレット変換を複数解像度で実行し、
前記抑圧データ生成処理は、前記不要波毎に特徴を有する特定解像度の前記ウェーブレット展開係数の値に比例した値で前記不要波抑圧用データの値を決定する、物標探知プログラム。 A target detection program according to claim 12,
The wavelet transformation execution process executes the wavelet transformation at a plurality of resolutions,
The suppression data generation processing is a target detection program that determines a value of the unnecessary wave suppression data with a value proportional to a value of the wavelet expansion coefficient having a specific resolution characteristic for each unnecessary wave.
前記物標特定処理は、前記探知データの値から前記不要波抑圧用データの値を減算することで、前記不要波による探知データの値を抑圧する、物標探知プログラム。 The target detection program according to claim 13,
The target identification program, wherein the target identification process suppresses the value of the detection data due to the unnecessary wave by subtracting the value of the unnecessary wave suppression data from the value of the detection data.
前記ウェーブレット変換実行処理は、前記二次元配列された探知データに対して、二次元ウェーブレット変換を行い、前記ウェーブレット展開係数を出力する、物標探知プログラム。 A target detection program according to any one of claims 12 to 14,
The wavelet transformation execution process performs a two-dimensional wavelet transformation on the two-dimensionally arranged detection data and outputs the wavelet expansion coefficient.
前記ウェーブレット変換実行工程は、前記二次元配列として極座標系を用いている、物標探知プログラム。 The target detection program according to claim 15,
The wavelet transform execution step is a target detection program that uses a polar coordinate system as the two-dimensional array.
前記抑圧データ生成処理は、特定方向に対するウェーブレット展開係数から前記不要波抑圧用データを生成する、物標探知プログラム。 A target detection program according to claim 15 or claim 16,
The suppression data generation process is a target detection program for generating the unnecessary wave suppression data from a wavelet expansion coefficient for a specific direction.
前記抑圧データ生成処理は、各方向に対するウェーブレット展開係数を用いて、位置毎にウェーブレット展開係数の代表値を算出し、該代表値を用いて前記不要波抑圧用データを生成する、物標探知プログラム。 A target detection program according to claim 15 or claim 16,
The suppression data generation process calculates a representative value of a wavelet expansion coefficient for each position using a wavelet expansion coefficient for each direction, and generates the unnecessary wave suppression data using the representative value. .
前記抑圧データ生成処理は、対象位置を含む所定範囲内の展開係数の分布に基づいて、高い展開係数の領域と低い展開係数の領域との間での値の差が大きくなる強調処理を行う、物標探知プログラム。 A target detection program according to any one of claims 12 to 18,
The suppression data generation process performs an emphasis process in which a difference in value between a high expansion coefficient area and a low expansion coefficient area increases based on a distribution of expansion coefficients within a predetermined range including the target position. Target detection program.
前記抑圧データ生成処理は、高い展開係数の領域と低い展開係数の領域との間での値の変化が緩やかになる平滑化処理を行う、物標探知プログラム。 A target detection program according to any one of claims 12 to 19,
The suppression data generation process is a target detection program that performs a smoothing process in which a change in a value between a high expansion coefficient region and a low expansion coefficient region is moderated.
前記抑圧データ生成処理では、前記強調処理後もしくは該強調処理と前記平滑化処理後に、前記探知データに基づく画像データと同じ画素数に、前記抑圧データに基づくマスク画像データを拡大する、物標探知プログラム。 The target detection program according to claim 19 or claim 20,
In the suppression data generation process, after the enhancement process or after the enhancement process and the smoothing process, the mask image data based on the suppression data is expanded to the same number of pixels as the image data based on the detection data. program.
前記探知データに基づく画像データと前記抑圧データに基づくマスク画像データを画素位置毎に減算処理することで、表示画像データを生成する表示画像データ生成処理、を有する物標探知プログラム。 A target detection program according to any one of claims 12 to 21,
A target detection program comprising: display image data generation processing for generating display image data by subtracting image data based on the detection data and mask image data based on the suppression data for each pixel position.
前記探知データに対してウェーブレット変換を実行し、物標の探知範囲における各位置に対応したウェーブレット展開係数を出力するウェーブレット変換実行部と、
前記ウェーブレット展開係数の値に基づいて、ターゲットとする物標以外の不要波からの探知データを抑圧する不要波抑圧用データを生成する抑圧データ生成部と、
前記探知データと前記不要波抑圧用データとを用いて、前記ターゲットとする物標の位置を出力する物標特定部と、
を備える物標探知装置。 A target detection device that detects the position of a target using detection data obtained by receiving an echo signal from a reflector,
Wavelet transformation is performed on the detection data, and a wavelet transformation execution unit that outputs a wavelet expansion coefficient corresponding to each position in the target detection range;
Based on the value of the wavelet expansion coefficient, a suppression data generation unit that generates unnecessary wave suppression data for suppressing detection data from unnecessary waves other than the target target;
Using the detection data and the unnecessary wave suppression data, a target specifying unit that outputs the position of the target as the target;
A target detection device comprising:
前記ウェーブレット変換実行部は、前記ウェーブレット変換を複数解像度で実行し、
前記抑圧データ生成部は、前記不要波毎に特徴を有する特定解像度の前記ウェーブレット展開係数の値に比例した値で前記不要波抑圧用データの値を決定する、物標探知装置。 The target detection apparatus according to claim 23,
The wavelet transformation execution unit executes the wavelet transformation at a plurality of resolutions,
The target detection apparatus, wherein the suppression data generation unit determines a value of the unnecessary wave suppression data with a value proportional to a value of the wavelet expansion coefficient having a specific resolution characteristic for each unnecessary wave.
前記物標特定部は、前記探知データの値から前記不要波抑圧用データの値を減算することで、前記不要波による探知データの値を抑圧する、物標探知装置。 The target detection apparatus according to claim 24,
The target detection apparatus, wherein the target specifying unit suppresses the value of the detection data by the unnecessary wave by subtracting the value of the unnecessary wave suppression data from the value of the detection data.
前記ウェーブレット変換実行部は、前記二次元配列された探知データに対して、二次元ウェーブレット変換を行い、前記ウェーブレット展開係数を出力する、物標探知装置。 The target detection device according to any one of claims 23 to 25, wherein:
The wavelet transformation execution unit performs a two-dimensional wavelet transformation on the two-dimensionally arranged detection data and outputs the wavelet expansion coefficient.
前記ウェーブレット変換実行部は、前記二次元配列として極座標系を用いている、物標探知装置。 The target detection apparatus according to claim 26, wherein
The wavelet transform execution unit is a target detection apparatus using a polar coordinate system as the two-dimensional array.
前記抑圧データ生成部は、特定方向に対するウェーブレット展開係数から前記不要波抑圧用データを生成する、物標探知装置。 The target detection apparatus according to claim 26 or claim 27,
The suppression data generation unit generates the unnecessary wave suppression data from a wavelet expansion coefficient for a specific direction.
前記抑圧データ生成部では、各方向に対するウェーブレット展開係数を用いて、位置毎にウェーブレット展開係数の代表値を算出し、該代表値を用いて前記不要波抑圧用データを生成する、物標探知装置。 The target detection apparatus according to claim 26 or claim 27,
The suppression data generation unit calculates a representative value of the wavelet expansion coefficient for each position using the wavelet expansion coefficient for each direction, and generates the unnecessary wave suppression data using the representative value. .
前記抑圧データ生成部は、対象位置を含む所定範囲内の展開係数の分布に基づいて、高い展開係数の領域と低い展開係数の領域との間での値の差が大きくなる強調処理を行う、物標探知装置。 A target detection apparatus according to any one of claims 23 to 29, wherein:
The suppression data generation unit performs an enhancement process in which a value difference between a high expansion coefficient area and a low expansion coefficient area increases based on a distribution of expansion coefficients within a predetermined range including the target position. Target detection device.
前記抑圧データ生成部は、高い展開係数の領域と低い展開係数の領域との間での値の変化が緩やかになる平滑化処理を行う、物標探知装置。 The target detection device according to any one of claims 23 to 30,
The suppression data generation unit is a target detection apparatus that performs a smoothing process in which a change in a value between a region with a high expansion coefficient and a region with a low expansion coefficient is moderate.
前記抑圧データ生成部は、前記強調処理後もしくは該強調処理と前記平滑化処理後に、前記探知データに基づく画像データと同じ画素数に、前記抑圧データに基づくマスク画像データを拡大する、物標探知装置。 The target detection apparatus according to claim 30 or claim 31, wherein
The suppression data generation unit expands the mask image data based on the suppression data to the same number of pixels as the image data based on the detection data after the enhancement processing or after the enhancement processing and the smoothing processing. apparatus.
前記探知データに基づく画像データと前記抑圧データに基づくマスク画像データを画素位置毎に減算処理することで、表示画像データを生成する表示画像データ生成部、を備える物標探知装置。 A target detection apparatus according to any one of claims 23 to 32, wherein:
A target detection apparatus comprising: a display image data generation unit that generates display image data by subtracting image data based on the detection data and mask image data based on the suppression data for each pixel position.
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。 Each part of the target detection device according to any one of claims 23 to 33,
A radar apparatus using a radio wave of a predetermined frequency as the detection signal.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010282520A JP2012132687A (en) | 2010-12-20 | 2010-12-20 | Target detection method, target detection program, target detection device, and radar device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010282520A JP2012132687A (en) | 2010-12-20 | 2010-12-20 | Target detection method, target detection program, target detection device, and radar device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2012132687A true JP2012132687A (en) | 2012-07-12 |
Family
ID=46648463
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010282520A Pending JP2012132687A (en) | 2010-12-20 | 2010-12-20 | Target detection method, target detection program, target detection device, and radar device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2012132687A (en) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014006067A (en) * | 2012-06-21 | 2014-01-16 | Furuno Electric Co Ltd | Rader device, target detection method, and target detection program |
| CN104657959A (en) * | 2013-11-25 | 2015-05-27 | 北京环境特性研究所 | Method for restraining sea surface bright band on basis of wavelet transform |
| CN107300697A (en) * | 2017-06-07 | 2017-10-27 | 南京航空航天大学 | Moving target UKF filtering methods based on unmanned plane |
| CN107309619A (en) * | 2017-06-23 | 2017-11-03 | 福建宝中海洋工程股份有限公司 | A kind of ship mount point is to position detecting system |
| CN109712096A (en) * | 2018-12-29 | 2019-05-03 | 南京工程学院 | A kind of GPR number of steel bars detection method of combination wavelet decomposition |
| WO2019093979A1 (en) * | 2017-11-08 | 2019-05-16 | Aselsan Elektronik Sanayi Ve Ticaret Anonim Sirketi | An image generation method |
| JP2021015079A (en) * | 2019-07-16 | 2021-02-12 | 株式会社東芝 | Radar monitoring device and method |
| JP2021039072A (en) * | 2019-09-05 | 2021-03-11 | 日本無線株式会社 | Sea clutter removing device and sea clutter removing program |
| JPWO2021161551A1 (en) * | 2020-02-12 | 2021-08-19 |
-
2010
- 2010-12-20 JP JP2010282520A patent/JP2012132687A/en active Pending
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014006067A (en) * | 2012-06-21 | 2014-01-16 | Furuno Electric Co Ltd | Rader device, target detection method, and target detection program |
| CN104657959A (en) * | 2013-11-25 | 2015-05-27 | 北京环境特性研究所 | Method for restraining sea surface bright band on basis of wavelet transform |
| CN107300697A (en) * | 2017-06-07 | 2017-10-27 | 南京航空航天大学 | Moving target UKF filtering methods based on unmanned plane |
| CN107309619A (en) * | 2017-06-23 | 2017-11-03 | 福建宝中海洋工程股份有限公司 | A kind of ship mount point is to position detecting system |
| CN107309619B (en) * | 2017-06-23 | 2018-12-28 | 福建宝中海洋工程股份有限公司 | A kind of ship installation point is to position detecting system |
| WO2019093979A1 (en) * | 2017-11-08 | 2019-05-16 | Aselsan Elektronik Sanayi Ve Ticaret Anonim Sirketi | An image generation method |
| CN109712096A (en) * | 2018-12-29 | 2019-05-03 | 南京工程学院 | A kind of GPR number of steel bars detection method of combination wavelet decomposition |
| CN109712096B (en) * | 2018-12-29 | 2023-04-25 | 南京工程学院 | GPR (general purpose reinforcement) steel bar quantity detection method combining wavelet decomposition |
| JP2021015079A (en) * | 2019-07-16 | 2021-02-12 | 株式会社東芝 | Radar monitoring device and method |
| JP7337575B2 (en) | 2019-07-16 | 2023-09-04 | 株式会社東芝 | Radar monitoring device and method |
| JP2021039072A (en) * | 2019-09-05 | 2021-03-11 | 日本無線株式会社 | Sea clutter removing device and sea clutter removing program |
| JPWO2021161551A1 (en) * | 2020-02-12 | 2021-08-19 | ||
| JP7428231B2 (en) | 2020-02-12 | 2024-02-06 | 株式会社デンソー | radar equipment |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2012132687A (en) | Target detection method, target detection program, target detection device, and radar device | |
| JP5580621B2 (en) | Echo signal processing device, radar device, echo signal processing method, and echo signal processing program | |
| CN102129065B (en) | Fake image reduction apparatus, radar apparatus, fake image reduction method and fake image reduction program | |
| JP2011095215A (en) | Signal processing device, radar device, and program and method for processing signal | |
| JP5398195B2 (en) | Radar equipment | |
| JP6008640B2 (en) | Detecting image generating device, radar device, detecting image generating method, and detecting image generating program, | |
| CN114240805B (en) | Multi-angle SAR dynamic imaging detection method and device | |
| US9035820B2 (en) | Measurement device, measurement system, measurement method, and program | |
| JP5650420B2 (en) | Signal processing apparatus, radar apparatus, signal processing method, and signal processing program | |
| US10365360B2 (en) | Radar apparatus | |
| JP6240671B2 (en) | Sensor information output device, sensor video display device, detection device, and sensor information output method | |
| KR100990178B1 (en) | Method for reducting image noise in radar and its apparatus | |
| JP6526531B2 (en) | Radar equipment | |
| JP7030629B2 (en) | Radar signal processing device | |
| JP2016121970A (en) | Echo signal processing device, radar device, echo signal processing method, and program | |
| KR102634432B1 (en) | Method and system for generating jamming signal | |
| JP4984668B2 (en) | Sonar system and phase error correction method thereof | |
| JP6235557B2 (en) | Radar device | |
| JP2012013607A (en) | Signal processor, radar device, signal processing method and signal processing program | |
| JP2014009966A (en) | Radar device, radar reception signal processing method, and radar reception signal processing program | |
| JP7493882B2 (en) | Image Processing Unit | |
| WO2022059090A1 (en) | Radar device, imaging method, and imaging program | |
| JP4886622B2 (en) | Scan converter, radar apparatus, and scan conversion method | |
| US11657480B2 (en) | Method of improving quality of ultrasound image and related ultrasound detection system | |
| JP2002168944A (en) | Method of restraining unnecessary wave |