JP2012168157A - 車載用のマルチビーム方式レーダ装置、マルチビーム方式レーダ方法およびマルチビーム方式レーダプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】車載用のマルチビーム方式レーダ装置101は、送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信するアンテナを構成する複数のビーム素子2−1〜2−Mと、希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記複数のビーム素子2−1〜2−Mにより受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う処理部(信号処理部8の方位検出部)と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図1
Description
近年、マルチビーム方式用に誘電体レンズアンテナが研究されている(例えば、非特許文献1参照。)車載用のマルチビーム方式レーダ装置においても、誘電体レンズアンテナを用いたレーダ装置が開発されている(例えば、特許文献2参照。)。
また、レンズの形状や1次フィード(1次放射器)の配置、そしてグレーティングローブが発生しないことにより、異なるFOV(Field Of View:視野角)や利得のマルチビームレーダを柔軟に設計することができるという利点がある。
<マルチビーム方式レーダ装置の構成例>
図1は、本発明の第1実施形態に係る車載用のマルチビーム方式レーダ装置101の構成を示すブロック図である。
本実施形態では、本発明を、誘電体レンズアンテナを用いたマルチビーム方式でFMCW方式のミリ波レーダに適用した場合を示す。
ここで、Mは、ビーム素子2−1〜2−Mの素子数である。
また、ビーム素子2−1〜2−M毎に接続された方向性結合器3−1〜3−Mにより、送信と受信を同時に行うことができるマルチビームが形成される。
図2は、FMCW方式の信号処理部の第1の構成例(信号処理部8と記す)を示すブロック図である。
図2に示すように、本実施形態の第1の構成例に係る信号処理部8は、メモリ51と、周波数分離処理部52と、ピーク検知部53と、ピーク組合せ部54と、距離/速度検出部55と、ペア確定部56と、方位検出部57と、ターゲット確定部58と、を備えている。
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置101において行われる動作の例を示す。
制御部11は、FMCW方式を採用しており、アンプ23を介して、VCO12に信号を出力する。
VCO12は、制御部11から入力された信号に基づき、周波数変調を施したCW信号(FMCW信号)を分配器13に出力する。
分配器13は、VCO12から入力されたFMCW信号を2つに分配して、一方の分配信号を各アンプ25−1〜25−Mを介して各方向性結合器3−1〜3−Mに出力し、他方の分配信号を各アンプ24−1〜24−Mを介して各ミキサ4−1〜4−Mに出力する。
この受信波(受信された反射波)は、各方向性結合器3−1〜3−Mから各アンプ21−1〜21−Mを介して各ミキサ4−1〜4−Mに入力される。
これにより、ビーム素子2−1〜2−M毎(素子CH毎)の受信データ(ビート信号のデータ)が信号処理部8に送られる。
ここで、制御部11は、例えば、マイクロコンピュータなどにより構成されており、図示しないROM(Read Only Memory)などに格納された制御プログラムに基づき、図1に示すマルチビーム方式レーダ装置101全体の制御を行う。
また、本実施形態では、VCO12、分配器13により、ビート信号生成部が構成されている。
メモリ51は、ADC7からのデータにより、波形記憶領域に対して、受信信号(ビート信号)がA/D変換された時系列データ(上昇部分および下降部分)を、ビーム素子2−1〜2−M毎に対応させて記憶している。例えば、上昇部分および下降部分のそれぞれにおいて256個をサンプリングした場合、2×256個×素子数のデータが、前記波形記憶領域に記憶される。
このように、各ビーム素子2−1〜2−MのCH毎のビート信号が、メモリ51に格納される。
このように、周波数分解処理部52は、各ビーム素子2−1〜2−MのCH毎に、ビート信号をフーリエ変換などして、ビート周波数のレンジに変換する。
このように、ピーク検知部53は、ビーム素子2−1〜2−Mにおける複素数データのそれぞれを周波数スペクトル化することにより、それぞれのスペクトルの各ピーク値を、ビート周波数、すなわち距離に依存したターゲットの存在として検出することができる。
また、距離/速度検出部55は、順次入力される上昇領域および下降領域のそれぞれの組み合わせのビート周波数の差分によりターゲットとの相対速度vを演算する。
第2のペアテーブルは、ターゲット群毎の距離および相対速度と周波数ポイントを示すテーブルである。一例として、第2のペアテーブルには、ターゲット群番号に対応して、距離、相対速度および周波数ポイント(上昇領域および/または下降領域)が記憶される。
なお、第1のペアテーブルおよび第2のペアテーブルは、例えば、ペア確定部56の内部記憶部に記憶される。
これを受けて、周波数分解処理部52は、方位推定(方位検出)を行うためのビーム素子2−1〜2−M(CH)の特定周波数ポイントデータ(複素数データ)を方位検出部57に出力する。つまり、あるCHの特定周波数ポイントにペアがあれば、他のCHの同一周波数ポイントのデータとセットで方位検出する複素数データとすることになる。
ここで、この複素数データとしては、上りと下りのいずれか一方が用いられてもよく、或いは、上りと下りの両方が用いられてもよい。
これに際して、本実施形態では、方位検出部57は、アンテナを構成する複数のビーム素子2−1〜2−Mに係る複素数データ(ビーム素子データ)をフーリエ変換することにより、仮想アレーアンテナを構成する複数の仮想アレー素子に係る複素数データ(仮想アレーデータ)としてから、高分解能アルゴリズムのMUSIC法や線形予測法等を用いてスペクトル推定処理を行う。
このように、方位検出部57は、ターゲットの方位推定処理を行う。
このように、ターゲットの距離rと相対速度vと共に方位が決まり、ターゲットが確定される。
図3は、FMCW信号とビート信号の関係を示す図である。具体的には、送信信号対時間と受信信号対時間の関係、およびビート信号対時間の関係を示す。図3では、横軸が時間を示し、縦軸が周波数を示す。
なお、図3には、上りの区間1004と、下りの区間1005が示されている。また、図3には、中心周波数f0と、変調幅Δfと、変調時間Tが示されている。
具体的には、上りの受信信号1011においては、周波数fuで、ピーク値を有している。また、下りの受信信号1012においては、周波数fdで、ピーク値を有している。
その結果、図4に示すように、上昇部分と下降部分とにおいて、それぞれの周波数分解されたビート周波数毎の信号レベルのグラフが得られる。
そして、ピーク検知部53は、図4に示すビート周波数毎の信号レベルからピーク値を検出し、ターゲットの存在を検出するとともに、ピーク値のビート周波数(上昇部分および下降部分の双方)fu、fdをターゲット周波数として出力する。
C:光速度
Δf:三角波の周波数変調幅
f0:三角波の中心周波数
T:変調時間(上昇部分/下降部分)
fu:上昇部分におけるターゲット周波数
fd:下降部分におけるターゲット周波数
である。
具体的には、上りの特定ビームCHのビート信号1021について、予め設定された数値(ピーク検知閾値)1022を超えるピーク値を有する3つのビート周波数fu1、fu2、fu3が示されている。
また、下りの特定ビームCHのビート信号1031について、予め設定された数値(ピーク検知閾値)1032を超えるピーク値を有する3つのビート周波数fd1、fd2、fd3が示されている。
このように、この例では、距離方向に3つのターゲットが存在している。
図6は、FMCW方式の信号処理部の第2の構成例(信号処理部8aと記す)を示すブロック図である。
図6に示すように、本実施形態の第2の構成例に係る信号処理部8aは、メモリ51と、周波数分離処理部52aと、ピーク検知部53aと、方位検出部57aと、ピーク組合せ部54aと、距離/速度検出部55aと、ターゲット確定部58aと、を備えている。
図6に示される構成は、FMCW方式における三角波の上り(上昇)と下り(下降)の両方で方位検知してからペア確定する構成である。
周波数分解処理部52aは、アンテナ毎の上昇領域と下降領域のビート信号を複素数データに変換し、そのビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとをピーク検知部53aへ出力する。
また、周波数分解処理部52aは、上昇領域および下降領域のそれぞれについて該当する複素数データを、方位検出部57aへ出力する。この複素数データが、上昇領域および下降領域のそれぞれのターゲット群(上昇領域および下降領域においてピークを有するビート周波数)となる。
これに際して、本実施形態では、方位検出部57aは、アンテナを構成する複数のビーム素子2−1〜2−Mに係る複素数データ(ビーム素子データ)をフーリエ変換することにより、仮想アレーアンテナを構成する複数の仮想アレー素子に係る複素数データ(仮想アレーデータ)としてから、高分解能アルゴリズムのMUSIC法や線形予測法等を用いてスペクトル推定処理を行う。
ここで、方位テーブルは、上昇領域および下降領域のそれぞれのピークを組み合わせるためのテーブルである。
具体例として、上昇領域の方位テーブルは、ターゲット群毎に角度1、角度2、・・・、および周波数ポイントfが関連付けられている。例えば、ターゲット群1は、角度1のt1_ang1、角度2のt1_ang2、周波数ポイントのf1が関連付けられている。また、ターゲット群2は、角度1のt2_ang1、角度2のt2_ang2、周波数ポイントのf2が関連付けられている。また、以降のターゲット群についても同様である。
また、下降領域の方位テーブルは、ターゲット群毎に角度1、角度2、・・・、および周波数ポイントfが関連付けられている。例えば、ターゲット群1は、角度1のt1_ang1、角度2のt1_ang2、周波数ポイントのf1が関連付けられている。また、ターゲット群2は、角度1のt2_ang1、角度2のt2_ang2、周波数ポイントのf2が関連付けられている。また、以降のターゲット群についても同様である。
また、距離/速度検出部55aは、順次入力される上昇領域および下降領域のそれぞれの組み合わせのビート周波数の差分によりターゲットとの相対速度vを、上述した式(2)により演算する。
ここで、距離/速度検出部55aは、距離と相対速度の値を、それぞれ、ビート周波数の上昇領域および下降領域の組み合わせにて計算する。
図2に示される方位検出部57において行われる動作の詳細について説明する。なお、図6に示される方位検出部57aにおいて行われる動作についても同様である。
本提案の原理として、マルチビーム方式の場合に、1次フィードでの受信パターンとアンテナ開口面の分布(波源の分布関数:例えば、位相の分布関数)との間には、フーリエ変換の関係があること、に着目している。
複数のビーム素子2−1〜2−M(CH)で送受信するデータは、フーリエ変換1101により、仮想的な複数のアレー素子で送受信するデータに変換することができる。
図7は、1次フィードの一例として、ビーム素子2−1〜2−Mの数(素子数)が5である場合(M=5である場合)を示す。
5個のビーム素子2−1〜2−5により、誘電体レンズ1を挟んで、ビーム111−1〜111−5が送受信される。
また、この例では、誘電体レンズ1と同等な仮想的な誘電体レンズ1aのレンズ開口長(誘電体レンズ1と同じ開口長)内に、全ての仮想アレー素子112−1〜112−9が収まるように配置されている。
また、この例では、複数の仮想アレー素子112−1〜112−9が等間隔で配置されている。
具体例として、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角(角度)とスペクトル強度との関係のグラフ1111を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
本フローチャートの処理手順は、ピーク検知されたターゲットが存在するビート周波数ポイント毎に繰り返して行う。
m=1〜M:ビーム素子の番号
n:仮想アレー素子の番号
y(m):m番目のビーム素子データ
Y(n):n番目の仮想アレーデータ
u(m)=2πsinθm
θm:m番目のマルチビーム方向
v(n):n番目の仮想アレー素子の位置
である。
なお、n番目の仮想アレー素子の位置v(n)は、一例として、所定の間隔dを用いて、v(n)=d×(n−1)と表される。
なお、MUSIC法そのものについては、一般的に用いられており、様々な公知の技術を利用することが可能である(ステップS103〜ステップS107の処理の詳細は、例えば、特許文献1参照。)。但し、本実施形態では、図9に示されるように、特徴的な処理を行っており、従来技術とは異なる点を有している。
次に、方位検出部57は、固有値の分解を行うことで、固有値λ1、λ2、λ3、・・・および固有ベクトルe1、e2、e3、・・・を算出する(ステップS104)。
次に、方位検出部57は、次数を推定する(ステップS105)。
次に、方位検出部57は、MUSICスペクトルを計算する(ステップS106)。
そして、方位検出部57は、ターゲット数および角度を検知する(ステップS107)。
MUSICスペクトルの計算処理において、方位検出部57は、まず、仮想アレーのステアリングベクトルa(n,θ)を作成する(ステップS111)。ステアリングベクトルa(n,θ)は、式(4)で表される。
m=1〜M:ビーム素子の番号
n:仮想アレー素子の番号
θ:サーチ用入射角
y(m,θ):サーチ用入射角θでのm番目のビーム素子データ
a(n,θ):サーチ用入射角θでのn番目のステアリングベクトル
u(m)=2πsinθm
θm:m番目のマルチビーム方向
v(n):n番目の仮想アレー素子の位置
である。
θ:サーチ用入射角
PMUSIC(θ):MUSICスペクトル
a(θ):モードベクトル
ei:i番目の固有ベクトル(i=L+1〜K)
L+1〜K:ノイズ部分空間の番号
K:素子数
L:到来波(平面波)の数
EN=[eL+1,・・・,eK]
右肩のH:複素共役転置(エルミート転置)を表す
である。
具体例として、図7に示されるように、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角(角度)とスペクトル強度との関係のグラフ1111を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
これにより、本実施形態では、仮想アレーデータY(n)と直交性をサーチできるステアリングベクトルa(n,θ)を作成することができる。なお、一般的なリニアアレーデータで作成したステアリングベクトルでは、仮想アレーデータY(n)の方位推定を行うことはできない。
仮想アレー素子の配置の一例を示す。
例えば、仮想アレー素子の数がNであるとする。
複数の仮想アレー素子1〜Nは、間隔dによりアレー状に配置される。複数の仮想アレー素子1〜Nから構成される受信アンテナには、複数の仮想アレー素子1〜Nを配列している面に対する垂直方向の軸に対して角度θ方向から入射される、ターゲットからの到来波(入射波、すなわち送信アンテナから送信した送信波に対するターゲットからの反射波)が入力する。
このとき、その到来波は、複数の仮想アレー素子1〜Nにおいて同一角度にて受信される。
その位相差を利用して、例えば、仮想アレー素子1〜N毎に時間方向に周波数分解処理された値を、アンテナ方向に更にフーリエ変換するビーム形成処理や高分解能アルゴリズム等の信号処理にて角度θを検出することができる。
図10は、例えば、遠方検出用のマルチビームの形成例を示す図である。この例では、複数のビーム素子(1次フィード)2−1〜2−Mの数が5である場合(M=5である場合)を示す。
この例では、狭角のFOV(視野角)1205が実現されるように、誘電体レンズ1b(図1に示される誘電体レンズ1に相当するもの)の形状と、5個のビーム素子2−1〜2−5の位置が決められている。これにより、狭いビーム幅1204を有するビーム1201−1〜1201−5が形成される。
このような狭角ビームを形成することにより、例えば、遠方のターゲットを検出するために使用することができる。
この例では、9個の仮想アレー素子112−1〜112−9を等間隔で直線状に並べたものを想定しており、これらの仮想アレー素子112−1〜112−9の両端が誘電体レンズ1bの開口長内に収まるように配置されるものを想定している。
具体例として、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角(角度)とスペクトル強度との関係のグラフ1203を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
これにより、例えば、2輪車等のように小さいRCSのターゲットに関する検知も可能となる。
この例では、広角のFOV(視野角)1215が実現されるように、誘電体レンズ1c(図1に示される誘電体レンズ1に相当するもの)の形状と、5個のビーム素子2−1〜2−5の位置が決められている。これにより、広いビーム幅1214を有するビーム1211−1〜1211−5が形成される。
このような広角ビームを形成することにより、例えば、近傍のターゲットを検出するために使用することができる。
この例では、9個の仮想アレー素子112−1〜112−9を等間隔で直線状に並べたものを想定しており、これらの仮想アレー素子112−1〜112−9の両端が誘電体レンズ1cの開口長内に収まるように配置されるものを想定している。
具体例として、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角(角度)とスペクトル強度との関係のグラフ1213を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
これにより、例えば、歩行者や自転車等のように小さいRCSのターゲットに関する検知も可能となる。
図10の例と図11の例とでは、誘電体レンズ1b、1cの形状(この例で、大きさを含む)や、複数のビーム素子2−1〜2−5の配置を変更してある。そして、誘電体レンズ1b、1cの焦点距離をずらしている。誘電体レンズ1b、1cと複数のビーム素子2−1〜2−5との配置の関係で、ビーム幅が変わる。
このように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置101では、マルチビームによる高利得、高効率特性を備え、且つ狭角、広角を問わず、高分解能の方位推定ができる。
ここで、本実施形態では、レーダ方式としてFMCW方式を例に説明したが、レーダ方式にとらわれることなく、本実施形態と同様な構成を他のレーダ方式に適用することも可能である。
また、本実施形態では、高分解能アルゴリズムとしてMUSIC法を例に説明したが、本実施形態と同様な構成を線形予測法やビーム形成等の他の手法に適用することも可能であり、例えば、仮想アレーデータおよび仮想アレーステアリングベクトルを使用して方位角(角度)を算出することが可能である。
(装置構成1)として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置101は、ビーム素子2−1〜2−Mの受信データ(ビーム素子データy(m))から、式(3)に示されるようなマルチビームの方向θmを使ったフーリエ変換を行い、これにより、仮想アレーデータY(n)を算出する。
(装置構成2)として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置101は、(装置構成1)に係る処理を行う際に、誘電体レンズ1の開口面(長)内で任意の素子数と素子間隔の仮想アレーのデータが得られるようにする。
これにより、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置101では、高利得、高効率のマルチビーム方式に、高分離性能、高分解能力を加えることができるため、例えば、車載用レーダに応用した場合に、近距離(近傍)での歩行者、自転車等の検知や、遠方での2輪車等の検知のように、小さいRCSの物体の検知に対して優位になるという効果を有する。
また、逆に、複数の仮想アレー素子(例えば、それぞれの端の方の1つ以上の素子)がレンズ開口長より外側に配置されるような構成、つまり、レンズ開口長内に全ての仮想アレー素子が収まらない構成を用いることも可能であり、このような構成が用いられてもよい。
また、本実施形態では、レンズ(誘電体レンズ1)を備える構成を示したが、他の例として、レンズが備えられない構成が用いられてもよく、この場合、レンズを使用せずに、複数のビーム素子2−1〜2−Mによりマルチビーム方式の送受信を行う。
<ユニタリ変換を使用する構成>
本実施形態では、第1実施形態とは異なる構成および動作について詳しく説明する。
具体的には、本実施形態では、第1実施形態と比べて、仮想アレーデータY(n)と仮想アレーステアリングベクトルa(n,θ)をユニタリ変換したMUSIC法を実行する点が異なっている。(なお、このようなユニタリ変換そのものについては、詳しくは、非特許文献2(pp.158−160)などを参照。)
次に、方位検出部57は、ユニタリ変換による、エルミート行列の実数対称行列化を行う(ステップS122)。
式(6)〜式(9)では、行列次数が奇数(K=2P+1)であるときにおけるユニタリ行列QK(=Q2P+1)が式(6)に示されており、行列次数が偶数(K=2P)であるときにおけるユニタリ行列QK(=Q2P)が式(7)に示されている。
式(6)において、右肩のTは転置を表す。
また、ユニタリ行列(複素数の直交行列)QKについては、単位行列IKを用いて、式(11)が成立する。
式(10)および式(11)において、右肩のHは複素共役転置(エルミート転置)を表す。
このように、このユニタリ変換を行うことにより、後段処理の固有値計算の負荷を軽減させることができ、また、信号相関抑圧効果も期待することができる。このため、ユニタリ変換による実数相関行列への変換を行わずに、次のステップにおける固有値計算も複素数で計算することも可能であるが、ユニタリ変換による実数相関行列への変換を実施することが望ましい。
ここで、固有値計算を行う特性方程式は、式(12)および式(13)により表される。
具体的には、位相の基準点をアレーの中心に置くと考える。これにより、共役中心対称となる。
仮想アレーの実数ステアリングベクトルd(θ)は、式(14)で表される。式(14)では、実数部のみ算出する。
n:仮想アレー素子の番号
θ:サーチ用入射角
K:素子数
d(θ):サーチ用入射角θでの仮想アレーの実数ステアリングベクトル
a(n,θ):サーチ用入射角θでのn番目のステアリングベクトル
右肩のH:複素共役転置(エルミート転置)を表す
である。
θ:サーチ用入射角
PUM(θ):MUSICスペクトル
d(θ):実数ステアリングベクトル
ei:i番目の固有ベクトル(i=L+1〜K)
L+1〜K:ノイズ部分空間の番号
K:素子数
L:到来波(平面波)の数
EN=[eL+1,・・・,eK]
右肩のH:複素共役転置(エルミート転置)を表す
である。
具体例として、図7に示されるように、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角(角度)とスペクトル強度との関係のグラフ1111を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
以上のように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置101は、次のような(装置構成5)を持つ。
(装置構成5)として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置101は、前記(装置構成1)〜前記(装置構成4)により、高分解能アルゴリズムのMUSIC法にて方向推定を行う場合、仮想アレーの共役中心対称性を利用し、仮想アレーデータY(n)による相関行列Rxxと仮想アレーステアリングベクトルa(n,θ)をユニタリ変換してから方向推定を行う。
<マルチビーム方式レーダ装置の構成例>
図14は、本発明の第3実施形態に係る車載用のマルチビーム方式レーダ装置102の構成を示すブロック図である。
本実施形態では、本発明を、誘電体レンズアンテナを用いたマルチビーム方式でFMCW方式のミリ波レーダに適用した場合を示す。
また、図14に示されるマルチビーム方式レーダ装置102では、図1に示されるものと同様な構成部については同じ符号を付してある。
また、本実施形態では、複数の1次フィードであるM個のビーム素子(アンテナ素子)2−1〜2−Mの素子数(M)が5である場合を示す。
また、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102は、分配器13と他方の端のビーム素子2−5に対応した方向性結合器3−5との間に、SW(スイッチ)32とアンプ25−5を直列に備えている。
また、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102は、分配器13と残り(中央に近い3個)のビーム素子2−2〜2−4に対応した方向性結合器3−2〜3−4との間に、3個のアンプ25−2〜25−4を備えている。
また、ビーム素子2−1〜2−5毎に接続された方向性結合器3−1〜3−5により、送信と受信を同時に行うことができるマルチビームが形成される。
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102においても、第1実施形態と同様に、図14に示されるFMCW方式の信号処理部8として、図2に示される第1の構成例と同様な構成、或いは、図6に示される第2の構成例と同様な構成を有するものを用いることができる。
本実施形態では、図2に示される構成(例えば、方位検出部57)を用いた場合について説明するが、図6に示される構成(例えば、方位検出部57a)を用いた場合についても同様である。
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102においても、第1実施形態において図3、図4、図5、図7、図8、図9を用いて説明したのと同様な構成および動作を有する。
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102は、第1実施形態に係る図1に示されるマルチビーム方式レーダ装置101に対する構造上の変化点として、分配器13と両端のビーム素子2−1、2−5のそれぞれとの間の線路に、SW31、32を備えている。
本実施形態では、各SW31、32がオンであるときには、対応する各線路に信号が流れる状態となり、対応する各ビーム素子2−1、2−5による送受信が許可される状態となる。一方、各SW31、32がオフであるときには、対応する各線路に信号が流れない状態となり、対応する各ビーム素子2−1、2−5による送受信が不許可となる状態となる。
送受信に使用するビーム素子2−1〜2−5を切り替えることによりFOVを可変にして、それぞれのFOVに対応した仮想アレーを形成して仮想アレーデータを作成することについて説明する。
この例では、狭角のFOV(視野角)2004が実現されるように、2個のSW31、32をオフにすることにより、5個のビーム素子2−1〜2−5のうちで、外側の2個のビーム素子2−1、2−5を遮断して、中央に近い3個のビーム素子2−2〜2−4だけが送受信に使用されるように制御している。これにより、ビーム2001−2〜2001−4が形成される。
このような狭角のFOV2004を形成することにより、例えば、遠方のターゲットを検出するために使用することができる。
この例では、5個の仮想アレー素子113−1〜113−5を等間隔で直線状に並べたものを想定しており、これらの仮想アレー素子113−1〜113−5の両端が誘電体レンズ1の開口長内に収まるように配置されるものを想定している。
具体例として、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角(角度)とスペクトル強度との関係のグラフ2003を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
これにより、例えば、2輪車等のように小さいRCSのターゲットに関する検知も可能となる。
この例では、広角のFOV(視野角)2014が実現されるように、2個のSW31、32をオンにすることにより、5個のビーム素子2−1〜2−5のうちで、外側の2個のビーム素子2−1、2−5についても通過状態にして、5個のビーム素子2−1〜2−5の全てが送受信に使用されるように制御している。これにより、ビーム2011−1〜2011−5が形成される。
このような広角ビームを形成することにより、例えば、近傍のターゲットを検出するために使用することができる。
この例では、7個の仮想アレー素子114−1〜114−7を等間隔で直線状に並べたものを想定しており、これらの仮想アレー素子114−1〜114−7の両端が誘電体レンズ1の開口長内に収まるように配置されるものを想定している。
具体例として、高分解能アルゴリズムを用いて、方位角(角度)とスペクトル強度との関係のグラフ2013を取得し、これに基づいて、マルチターゲットを高分解能で測角することができる。
これにより、例えば、歩行者や自転車等のように小さいRCSのターゲットに関する検知も可能となる。
また、検知することが可能なターゲットの数を増加することもできる。
例えば、図15に示されるように、遠方のターゲットを検知する際には、中央の3素子のビームのみを送受信し、外側の2素子のビームはSW31、32により遮断する。従って、狭角のマルチビームが形成されるため、得られる仮想アレーデータY(n)も余分な範囲の不要反射物の検出を避けることができる。このため、車載用レーダにおける、高速時追尾のアプリケーションに好適である。
このように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102では、マルチビームによる高利得、高効率特性を備え、且つ狭角、広角を問わず、高分解能の方位推定ができる。
なお、分解能は、図15の例においても、図16の例においても、互いに、任意の設定にすることができる。
本実施形態では、制御部33がFOVを狭角と広角とで切り替え、それぞれのFOVにおいて方位検出部57が方位を検出する。
概略的には、制御部33が狭角のFOVに切り替えた場合には、方位検出部57が狭角(例えば±10deg)の送受信でのターゲット検知に関する処理を行い(ステップS201〜ステップS208)、また、制御部33が広角のFOVに切り替えた場合には、方位検出部57が広角(例えば±40deg)の送受信でのターゲット検知に関する処理を行う(ステップS211〜ステップS218)。
まず、制御部33は、SW31、32をオフ(非通過)に切り替えることで、3個のビーム素子2−2、2−3、2−4による送受信を許可し、狭角のFOVの状態にする。
方位検出部57は、周波数分解処理部52で抽出されたターゲットが存在するビート周波数のうちの1つについて、複数のビーム素子2−2〜2−4のCHの複素数データy(m)を読み込む(ステップS201)。この例では、m=2、3、4となる。
なお、MUSIC法そのものについては、一般的に用いられており、様々な公知の技術を利用することが可能である(ステップS203〜ステップS208の処理の詳細は、例えば、特許文献1参照。)。但し、本実施形態では、図17に示されるように、特徴的な処理を行っており、従来技術とは異なる点を有している。
次に、方位検出部57は、固有値の分解を行うことで、固有値λ1、λ2、λ3、・・・および固有ベクトルe1、e2、e3、・・・を算出する(ステップS204)。
次に、方位検出部57は、次数を推定する(ステップS205)。
続いて、MUSICスペクトルの計算処理において、方位検出部57は、狭角のMUSICスペクトルを計算する(ステップS207)。
そして、方位検出部57は、遠方(狭角)のターゲット数および角度を検知する(ステップS208)。
方位検出部57は、周波数分解処理部52で抽出されたターゲットが存在するビート周波数のうちの1つについて、複数のビーム素子2−1〜2−5のCHの複素数データy(m)を読み込む(ステップS211)。この例では、m=1、2、3、4、5となる。
なお、MUSIC法そのものについては、一般的に用いられており、様々な公知の技術を利用することが可能である(ステップS213〜ステップS218の処理の詳細は、例えば、特許文献1参照。)。但し、本実施形態では、図17に示されるように、特徴的な処理を行っており、従来技術とは異なる点を有している。
次に、方位検出部57は、固有値の分解を行うことで、固有値λ1、λ2、λ3、・・・および固有ベクトルe1、e2、e3、・・・を算出する(ステップS214)。
次に、方位検出部57は、次数を推定する(ステップS215)。
続いて、MUSICスペクトルの計算処理において、方位検出部57は、広角のMUSICスペクトルを計算する(ステップS217)。
そして、方位検出部57は、近傍(広角)のターゲット数および角度を検知する(ステップS218)。
ここで、本実施形態では、レーダ方式としてFMCW方式を例に説明したが、レーダ方式にとらわれることなく、本実施形態と同様な構成を他のレーダ方式に適用することも可能である。
また、本実施形態では、高分解能アルゴリズムとしてMUSIC法を例に説明したが、本実施形態と同様な構成を線形予測法やビーム形成等の他の手法に適用することも可能であり、例えば、仮想アレーデータおよび仮想アレーステアリングベクトルを使用して方位角(角度)を算出することが可能である。
(装置構成6)として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102は、仮想アレーデータを作成する際に、ビーム素子2−1〜2−5の送受信を制御し、ビーム素子2−1〜2−5の中から任意のビーム素子を組み合わせて複数の仮想アレーデータY1(n1)、Y2(n2)を作成する。
(装置構成8)として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102は、(装置構成6)〜(装置構成7)で得られたそれぞれの仮想アレーデータY1(n1)、Y2(n2)と仮想アレーステアリングベクトルa1(n1,θ1)、a2(n2,θ2)により、それぞれ、MUSIC法や線形予測法等の高分解能アルゴリズムやビーム形成等の方向推定処理を行う。
また、逆に、複数の仮想アレー素子(例えば、それぞれの端の方の1つ以上の素子)がレンズ開口長より外側に配置されるような構成、つまり、レンズ開口長内に全ての仮想アレー素子が収まらない構成を用いることも可能であり、このような構成が用いられてもよい。
また、本実施形態では、レンズ(誘電体レンズ1)を備える構成を示したが、他の例として、レンズが備えられない構成が用いられてもよく、この場合、レンズを使用せずに、複数のビーム素子2−1〜2−M(本実施形態では、M=5)によりマルチビーム方式の送受信を行う。
<ユニタリ変換を使用する構成>
本実施形態では、第3実施形態とは異なる構成および動作について詳しく説明する。
具体的には、本実施形態では、第3実施形態と比べて、仮想アレーデータY1(n1)、Y2(n2)と仮想アレーステアリングベクトルa1(n1,θ1)、a2(n2,θ2)をユニタリ変換したMUSIC法を実行する点が異なっている。
本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102においても、第2実施形態において図12、図13を用いて説明したのと同様な構成および動作を有する。
以上のように、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102は、次のような(装置構成9)を持つ。
(装置構成9)として、本実施形態に係るマルチビーム方式レーダ装置102は、前記(装置構成6)〜前記(装置構成8)により、高分解能アルゴリズムのMUSIC法にて方向推定を行う場合、仮想アレーの共役中心対称性を利用し、それぞれの仮想アレーデータY1(n1)、Y2(n2)による相関行列と仮想アレーステアリングベクトルa1(n1,θ1)、a2(n2,θ2)をユニタリ変換してから方向推定を行う。
本発明の関連技術を説明する。
参考として、この関連技術の内容は、井出、桑原(静岡大学工学部)、加茂、金本(株式会社ホンダエレシス) 「マルチビーム誘電体レンズアンテナを使った超分解到来方向推定」 電子情報通信学会総合大会 2011年 基礎・境界講演論文集 pp.261の内容に基づく。
なお、この関連技術は、本発明に利用されてもよく、或いは、必要でないものについては、利用されなくてもよい。
エレメントスペースの到来方向推定ではアンテナ素子の利得が低く、低いSNR環境での使用は困難である。この解決策としてビームスペースの使用が考えられる。本発明者らはすでに不要波除去の前処理においてビームスペースを適用している[1]。以下では、マルチビーム誘電体レンズアンテナ[2]を用いた超分解到来方向推定について検討する。
図18に動作原理を示す。誘電体レンズによって水平面マルチビームが発生される。レンズ面の開口分布と一次フィードパターンの間にはフーリエ変換の関係があり、この関係から開口分布上の仮想アレーアンテナのステアリングベクトルを生成する。一次フィードアレーで受信された信号もフーリエ変換して仮想アレーアンテナの出力に変換する。仮想アレーアンテナの出力の共分散行列を推定し、MUSIC法によって到来方向推定する。
−30°、−15°、0°、15°、30°の水平面マルチビームパターンを発生する誘電体レンズアンテナを文献[1]により設計した。
一次フィードはcosnθパターン(E面n=2 H面n=3)で近似し、ビーム幅はE面6°H面20°で設計した。得られた指向性とレンズ形状、焦点位置を図19、図20に示す。仮想アレーアンテナの素子数を9とし、相関の無い2つの信号を入射させた。スナップショット数とSNRをパラメータとし2信号の最小分解角を評価した。またスナップショット数を100に固定し、到来する信号のDUR(Desire and Undesire Ratio)を変化させたときの最小分解角を評価した。結果を図21、図22に示す。またMUSICスペクトルの一例を図23、図24に示す。
マルチビーム誘電体レンズアンテナとMUSIC法を用いた到来方向推定について、計算機シミュレーションにより超分解性を確認した。
[1]特許第4098311号、特許第4098318号
[2]IEEE Trans.AP Vol.57 No.1,pp.57−63,2009.
図18は、マルチビーム誘電体レンズアンテナを使った超分解到来方向推定の原理図である。
5個のビーム素子3001−1〜3001−5と、5個のビーム3002−1〜3002−5を示してある。また、これをフーリエ変換3003したものとして、仮想的な誘電体レンズ3004と、9個の仮想アレー素子3005−1〜3005−9を示してある。
グラフの横軸は角度(Angle)[deg]を表しており、縦軸はゲイン(Gain)[dB]を表している。
5個のビームパターン3011〜3015を示してある。
レンズ3021の外形を示してある。具体的には、x[λ]、y[λ]、z[λ]を示してある。
横軸はSNR[dB]を表しており、縦軸は分解能[度]を表している。
スナップショット数が100、10、2のそれぞれである場合を示してある
グラフの横軸はSNR[dB]を表しており、縦軸は分解能[度]を表している。
DURが3dBであるときに対応したグラフの線3031と、DURが6dBであるときに対応したグラフの線3032と、DURが10dBであるときに対応したグラフの線3033を示してある。
この例では、分離角が2°である場合を示す。また、SNR=40dB、スナップショット数=100、DUR=0dBである場合を示してある。
グラフの横軸は角度(Angle)[deg]を表しており、縦軸はゲイン(Gain)[dB]を表している。
MUSICスペクトル3041を示してある。
この例では、分離角が4°である場合を示す。また、SNR=40dB、スナップショット数=100、DUR=0dBである場合を示してある。
グラフの横軸は角度(Angle)[deg]を表しており、縦軸はゲイン(Gain)[dB]を表している。
MUSICスペクトル3051を示してある。
ここで、以上の実施形態では、図1に示されるマルチビーム方式レーダ装置101或いは図14に示されるマルチビーム方式レーダ装置102を車載用として自動車などに設ける構成を示したが、他の例として、他の任意の移動体に設けることも可能である。
4−1〜4−M…ミキサ 5−1〜5−M…フィルタ 6…SW 7…ADC
8…信号処理部 11…制御部 12…VCO 13…分配器
21−1〜21−M…アンプ 22…アンプ 23…アンプ
24−1〜24−M…アンプ 25−1〜25−M…アンプ
101…マルチビーム方式レーダ装置
51…メモリ 52…周波数分解処理部 53…ピーク検知部 54…ピーク組合せ部
55…距離/速度検出部 56…ペア確定部 57…方位検出部
58…ターゲット確定部 52a…周波数分解処理部 53a…ピーク検知部
54a…ピーク組合せ部 55a…距離/速度検出部 57a…方位検出部
58a…ターゲット確定部
31…SW 32…SW 33…制御部
102…マルチビーム方式レーダ装置
Claims (8)
- 送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信するアンテナを構成する複数のビーム素子と、
希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記複数のビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う処理部と、
を備えることを特徴とする車載用のマルチビーム方式レーダ装置。 - 前記処理部は、前記所定の処理として、前記生成した前記仮想アレーデータに基づいて前記ターゲットの方位を検出する処理を行う、
ことを特徴とする請求項1に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置。 - 前記複数のビーム素子により送信される送信波および受信される受信波を通過させるレンズを備え、
前記仮想的なアレーアンテナを構成する複数の素子は、前記レンズに対応した仮想的なレンズの開口面内に全ての素子が収まるように想定される、
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置。 - 前記複数のビーム素子により送信される送信波および受信される受信波を通過させるレンズを備え、
前記仮想的なアレーアンテナを構成する複数の素子は、前記レンズに対応した仮想的なレンズの開口面の幅と両端の素子の幅とが一致するように想定される、
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の車載用のマルチビーム方式レーダ装置。 - 前記処理部は、前記希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記複数のビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データに対応したサーチ用入射角でのビーム素子データをフーリエ変換して、前記方位検出で使用するステアリングベクトルを生成する、
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載のマルチビーム方式レーダ装置。 - 前記処理部は、前記生成した前記仮想アレーデータによる相関行列のユニタリ変換および前記ステアリングベクトルのユニタリ変換を行い、当該ユニタリ変換した結果に基づいて前記所定の処理を行う、
ことを特徴とする請求項5に記載のマルチビーム方式レーダ装置。 - アンテナを構成する複数のビーム素子が、送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信し、
処理部が、希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記複数のビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う、
ことを特徴とするマルチビーム方式レーダ方法。 - アンテナを構成する複数のビーム素子が、送信波を送信し、当該送信波がターゲットによって反射されて到来する受信波を受信する手順と、
処理部が、希望の仮想的なアレーアンテナの素子数と素子間隔に対応して、前記複数のビーム素子により受信した受信波のデータであるビーム素子データをフーリエ変換して、仮想アレーデータを生成し、生成した前記仮想アレーデータに基づいて所定の処理を行う手順と、
をコンピュータに実行させるためのマルチビーム方式レーダプログラム。
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