JP2012503198A - 全てディジタルの見通し線（ｌｏｓ）プロセッサアーキテクチャ - Google Patents

Abstract

全てディジタルの見通し線(ＬＯＳ)プロセスアーキテクチャは、セミアクティブ又はアクティブなパルス化された電磁(ＥＭ)ターゲット指定システムにおいて使用する受信機の、サイズと、重量と、電力と、性能の制約に対処している。全てディジタルのアーキテクチャは、広い視野にわたる高感度のパルス検出と、適応パルス検出と、ＬＯＳの処理と、対策とに対する向上した技術のためのプラットフォームを提供する。
【選択図】 図４

Description

本発明は、セミアクティブ又はアクティブなパルス化された電磁(electromagnetic, EM)ターゲット指定システムにおいて使用する受信機のための見通し線(line-of-sight, LOS)プロセッサアーキテクチャに関し、より具体的には、一般的な応用のサイズと、重さと、電力との制約に対処して、且つ広い視野にわたる高感度のパルス検出と、適応パルス検出と、ＬＯＳの処理と、対策とに対する向上した技術のためのプラットフォームを提供する、全てディジタルのアーキテクチャに関する。

特定の航空機と、ミサイルと、高性能の発射体は、受信機を含んでいて、この受信機により、プラットフォームはＥＭパルスを受信して処理することができる。ＥＭパルスは、通常は近ＩＲであり、既知のソースによって送信されて、ターゲットから返される。受信機を固定して、プラットフォームの見通し線(ＬＯＳ)に沿って観察する場合もあり、或いは、受信機がジンバルを備えて、プラットフォームのＬＯＳに関連して受信機のＬＯＳに沿って観察する場合もある。ソースが離れて配置されている場合に、システムは「セミアクティブ」であると称される。一方で、ソースと受信機とがプラットフォーム上に一緒に配置されている場合に、システムは「アクティブ」であると称される。受信機は、捕捉及び追跡と、識別と、アクティブな対策と、標的の選択とを含む多くの様々な機能を行ない得る。これらの機能の各々をサポートするのに必要な主要な能力は、自然のクラッタとアクティブなジャミングとの中から、真のターゲットから返されたＥＭパルスの存在を確実に正確に検出して、プラットフォームからターゲットへの見通し線(ＬＯＳ)を測定することである。検出又はＬＯＳの処理におけるエラーは、ミッションの失敗を引き起こし得る。

図１に示されているように、一般的な受信機10は、クアッド検出器（quad detector）12と、一群の前置増幅器15と、ＬＯＳプロセッサ16と、コマンド及び誘導プロセッサ20とを含んでいる。クアッド検出器12は、入射放射(例えば、ターゲットで反射した送信パルスと、受信機をアクティブにジャミングするために送信されたパルスと、背景雑音)を検出して、アナログ信号14を発生する。一群の前置増幅器15は、アナログ信号14を増幅する。ＬＯＳプロセッサ16は、「パルス」を検出して、ターゲットへのＬＯＳを計算して、更なる処理を行なって、ターゲットレポート18を生成する。ターゲットレポート18は、プラットフォームをターゲットに誘導するために、コマンド及び誘導プロセッサ20に渡される。

ＬＯＳプロセッサ16は、混合アナログ／ディジタルのアーキテクチャと機能とに基づいている。プロセッサは、３つの機能エリアに大別できる。即ち、パルスの検出22と、ＬＯＳの計算24と、パルスとＬＯＳとに対するＤＳＰの後処理26とである。パルスの検出22は、標準的なアナログ動作であって、候補パルスを識別するために、指定期間(通常は、既知のソースに対する複数のＥＭパルス繰り返し間隔)にわたって評価される定誤警報率(Constant False Alarm Rate, CFAR)の基準を満たすように、アナログ加算チャネルを閾値処理する。各候補パルスから、パラメータを抽出して、評価して、候補パルスが真のターゲットパルスであるかどうかを個別に決定する。パラメータは、例えば、立ち上がり／立ち下がり時間と、パルス幅である。ターゲットパルスを検証するときに、サンプルホールド回路は、アナログ信号をピークの近くで一度サンプリングする。アナログ回路は、ピーク値を組み合わせて、ＬＯＳの計算24に提供する。アナログ信号をピークでサンプリングするのが理想的であるが、ピークの検出と遅延アナログ信号との間には、ある程度の整列誤差がある。ＤＳＰの後処理26は、検証パルスに対して時間相関をとって、送信ＥＭパルスの予想繰り返し率で、検証パルスが発生しているかどうかを決定して、ＬＯＳの計算がターゲットを捕捉して追跡するかどうかを決定する。

本発明は、サイズと、重さと、電力とを低減して、パルスの検出とＬＯＳの計算との改善された性能を有し、広い視野にわたる高感度のパルス検出と、適応パルス検出と、ＬＯＳの処理と、対策とに対する向上した技術のためのプラットフォームを提供する、全てディジタルのアーキテクチャを提供する。

第１の実施形態において、全てディジタルのＬＯＳプロセッサは、多重チャネル検出器からのアナログ信号を、それぞれの個別チャネルにおける複数のディジタル信号に変換する、複数のＡ／Ｄコンバータを含んでいる。ディジタル加算器は、全てのディジタル信号を加算して、一次加算チャネルにおけるディジタル信号を生成する。全ての個別ディジタル信号よりも少ない個別ディジタル信号の異なるサブセットを加算して、それぞれの二次加算チャネルにおけるディジタル信号を生成するように、アーキテクチャを拡張することができる。二次加算チャネルは、個別チャネルの視野（field of view, FOV）と一次加算チャネルの視野(ＦＯＶ)との間のギャップを満たす。

少なくとも１本のチャネルが加算チャネルである複数のチャネルにおいて検出を行なう場合に、システムの性能とプロセッサのコストとの検討に基づいて、これらのチャネルの全てにおいて、又はチャネルの異なるサブセットにおいて、パルスの検出を行なうことができる。最適性能の構成では、ディジタルパルス検出器は、個別チャネルと、一次加算チャネルと、二次加算チャネルとにおけるサンプルの振幅を、それぞれの検出閾値と比較して、広いＦＯＶにわたって高感度でパルスを検出する。別の構成では、個別チャネルではなく、一次加算チャネルと二次加算チャネルとにおいて、パルスの検出を行なう。更に別の構成では、個別チャネルと二次チャネルとにおいてのみ、パルスの検出を行なう。更にまた別の構成では、二次チャネルにおいてのみ、パルスの検出を行なう。

検出プロセスは、ターゲットの事前のＬＯＳ推定値、又は時間と観測(測定）されたＥＭ信号のパラメータを用いたＬＯＳ推定値に基づいて、任意のディジタルチャネルをインタラクティブにアクティブ又はデアクティブにできるように構成できることが好ましい。最高ＳＮＲを有すると予想されるチャネルのサブセットへの選択の絞込みは、誤警報とジャマーとに対する影響の受け易さ（susceptibility）を低減することができる。通常は、信号追跡の設定時に、検出から個別チャネルをデアクティブにし、検出のために一次加算チャネルのみをアクティブなままにする。その代わりに、一次加算チャネルよりも、狭いＦＯＶであっても、より高いピークＳＮＲを示す、個別チャネル又は二次加算チャネルを、ターゲットの推定位置に向けるように、プラットフォーム上のセンサを操縦してもよい。パルスの検出から個別チャネルをデアクティブにする場合に、ＬＯＳの処理のために、個別チャネルをそのままサンプリングして記憶する。

アクティブな検出器のうちの任意の１つによってパルスを検出すると、メモリ制御装置は、各個別チャネルに対する複数のサンプルをメモリに記憶する。埋め込みプロセッサは、個別チャネルに対するサンプルを処理して、ターゲットへのＬＯＳを計算する。一次加算チャネルのみではなく、チャネルの全て又はチャネルのサブセットに対するパルスを検出することによって、パルスの検出が改善される。各個別チャネルに対する複数のサンプルの振幅を処理して、ピーク値をより良く推定することによって、ＬＯＳの計算が改善される。Ａ／Ｄコンバータを除いて、ディジタル処理の残りを、１つのプロセッサにおいて統合することができる。この全てディジタルのアーキテクチャは、パルスの検出とＬＯＳの計算とを更に改善し、効果的な対策を実施するために、更なるディジタル信号処理を実施できるプラットフォームを提供することができる。

ディジタル信号を整合フィルタにかけることによって、検出性能を向上させることができる。フィルタは、ＥＭパルスのおおよそ分かっている特性に「整合」させる。プロセッサがターゲットを追跡するときに、これらのフィルタを適応させて、性能を更に高めることができる。

検出された各パルスにパルス弁別論理を適用する前に、ＥＭパルスの予想繰り返し率／時間間隔に対して、検出されたパルスの時間相関をとることによって、検出性能とプロセッサのスループットとを更に向上させることができる。これは、計算がより集約しているパルスの弁別前に、多数のスプリアスパルスを取り除く。更に、これは、個別のパルスパラメータと、合同のパルスパラメータと、時間相関の誤差とを組み合わせて、より完全な関連誤差（association error）にして、複数のパルスをパルス列として許可又は拒絶することを可能にする。プロセッサは、検出された各パルスに対する最強ＳＮＲチャネル(個別又は加算)を適切に識別して、次に、そのチャネルのパルスを、時間相関とパルスの弁別との両者に使用する。最強チャネルを使用して、曲線の当てはめパラメータを決定して、記憶されている振幅サンプルからピークを推定し、パラメータを他の個別チャネルに適用する。

第２の実施形態において、全てディジタルのＬＯＳプロセッサは、多重チャネル検出器からのアナログ信号を、それぞれの個別チャネルにおける複数のディジタル信号に変換する、複数のＡ／Ｄコンバータを含んでいる。１つ以上のディジタル加算器は、ディジタル信号の全て及び／又はサブセットを加算して、一次加算チャネルと二次加算チャネルとにおけるディジタル信号をそれぞれ生成する。加算チャネルに対する、好ましくは全てのチャネルに対する、少なくとも１つのディジタルパルス検出器は、ディジタル信号のサンプルの振幅と、検出閾値とを比較して、閾値を超えている振幅を有する「パルス」のサンプルと、閾値以下の振幅を有する「雑音」のサンプルとを含んでいるパルスを検出する。パルスを検出すると、メモリ制御装置は、各個別チャネルに対する複数のサンプルを、メモリに記憶する。埋め込みプロセッサは、個別チャネルに対するサンプルを処理して、ターゲットへのＬＯＳを計算する。加算チャネルに対する、好ましくは全てのチャネルに対する少なくとも１つの閾値プロセッサは、雑音のサンプルを処理して、雑音を推定して、雑音の関数として検出閾値を更新する。プロセッサは、計算を行なって、ＥＭパルス間の既知の期間中に複数回、検出閾値を更新する。雑音とＣＦＡＲ係数との両者の関数として、検出閾値を適切に更新する。従来のように、ＣＦＡＲ係数は、指定期間において評価され得る。応答性を改善するために、好ましくは、指定期間内に最大レートを超えると直ぐにＣＦＡＲ係数を上げて、期間とカウントとをリセットする。全てのチャネルに対して共同で、又は各チャネルに対して個別に、ＣＦＡＲ係数を設定して、チャネルをオフにするのとは異なり、個別チャネルに対する検出を抑える別の技術を可能にすることができる。修正ＣＦＡＲ係数と雑音統計とを組み合わせることにより、個別チャネル及び加算チャネルの検出閾値を、各チャネルにおける実際のリアルタイムの状態により良く対応させて、真のＥＭパルスの検出を改善して、雑音又はジャミングパルスの検出を抑制する。Ａ／Ｄコンバータを除いて、ディジタル処理の残りを、１つのプロセッサに統合してもよい。

第３の実施形態において、全てディジタルのＬＯＳプロセッサは、多重チャネル検出器からのアナログ信号を、それぞれの個別チャネルにおける複数のディジタル信号に変換する、複数のＡ／Ｄコンバータを含んでいる。１つ以上のディジタル加算器は、ディジタル信号の全て及び／又はサブセットを加算して、一次加算チャネルと二次加算チャネルとにおけるディジタル信号をそれぞれ生成する。加算チャネルに対する、好ましくは全てのチャネルに対する少なくとも１つのディジタルパルス検出器は、サンプルの振幅と検出閾値とを比較して、閾値よりも高い振幅を有するパルスのサンプルと、閾値よりも低い振幅を有する先端及び後端のサンプルとを含んでいるパルスを検出する。パルスを検出すると、メモリ制御装置は、各個別チャネルに対する複数のサンプルを、メモリに記憶する。プロセッサは、個別チャネルと加算チャネルとから最強ＳＮＲチャネルを決定して、最強チャネルに対するパルス幅を推定して、処理されるべき時間サンプルを選択して、パルス幅の推定値に基づいて、全てのチャネルに対する選択された時間サンプルに、曲線を当てはめるために、論理及びスケールファクタを決定する。プロセッサは、論理及びスケールファクタを、各個別チャネルにおける選択された時間サンプルに適用して、ピーク振幅を推定して、次に、推定されたピーク振幅から、ターゲットへのＬＯＳを計算する。チャネルがドロップ又は飽和した場合は、それに応じて、プロセッサは、推定とＬＯＳの計算とを調節することができる。通常は、加算チャネルに対するサンプルはメモリに記憶されないが、加算チャネルが所定のパルスに対する唯一の又は最強のチャネルである場合は、個別チャネルから、加算チャネルに対するサンプルを再生成することができる。Ａ／Ｄコンバータを除いて、ディジタル処理の残りを、１つのプロセッサに統合してもよい。

最強ＳＮＲチャネルに対する、複数の記憶されたパルスのサンプルと先端／後端のサンプルとの振幅の関数として、パルス幅を計算することが好ましい。通常、ＬＯＳを計算するためにではなく、パルスを弁別するために、検出されたサンプル数をカウントして、サンプリング期間によって乗算して、従来はパルス幅を推定した。このアプローチは、十分に正確で安定したパルス幅の推定値を提供しない。パルス幅を決定するために、閾値を超えた全てのサンプルと、閾値未満の、両側における少なくとも１つのサンプルとを識別する。閾値は、最大振幅のサンプル(例えば、最大値から６ｄＢまで)から下方へ測定される。ピークエネルギによって除算された、これらのサンプルにおける電力として、パルス幅を測定する。

曲線の当てはめは、Ｎ次多項式への従来の線形の曲線の当てはめか、又は曲線の当てはめアルゴリズムの代わりの線形化であり得る。同数の計算の場合に、後者のアプローチは、より正確なピーク推定値を提供する。本質的に、後者のアプローチは、所定のパルスについて、各チャネルにおける最大振幅を有する２つのサンプルを調べる。一方の振幅が、他方より相当に大きい場合に、大きい方の振幅は、基本アナログ信号のピーク振幅に非常に近い可能性が高い。この場合は、より大きな振幅を、ピーク推定値として受け入れるか、又は小さなスケールファクタによって大きくする。２つの振幅が近い場合に、基本アナログ信号のピーク振幅は、２つのサンプル間のほぼ真ん中の時間点に位置する。この場合は、より大きな振幅を、より大きなスケールファクタによって調節する。最強ＳＮＲチャネルを使用して、全てのチャネルに使用される２つの時間サンプルを選択して、全てのチャネルに使用されるスケールファクタを決定して、平均論理を所定のパルスに適用するか、又は上述の曲線の当てはめ論理を適用するかを制御する。

第４の実施形態において、全てディジタルのＬＯＳプロセッサは、多重チャネル検出器からのアナログ信号を、それぞれの個別チャネルにおける複数のディジタル信号に変換する、複数のＡ／Ｄコンバータを含んでいる。１つ以上のディジタル加算器は、ディジタル信号の全て及び／又はサブセットを加算して、一次加算チャネルと二次加算チャネルとにおけるディジタル信号をそれぞれ生成する。加算チャネルに対する、好ましくは全てのチャネルに対する少なくとも１つのディジタルパルス検出器は、サンプルの振幅と検出閾値とを比較して、パルスを検出する。パルスを検出すると、メモリ制御装置は、各個別チャネルに対する複数のサンプルを、メモリに記憶する。フィルタは、ＥＭパルスの既知の繰り返し率よりも１オクターブを超えた高い周波数において発生するパルスを取り除く。プロセッサは、個別チャネルに対するサンプルを処理して、ターゲットへのＬＯＳを計算する。通常、取り除かれるパルスは、ＬＯＳプロセッサがターゲットを捕捉して追跡するのを妨げるために送信された「ジャマー」パルスである。ジャマーパルスの主な目的は、真のＥＭパルスを分かり難くすることではなく、プロセッサとメモリとを埋めることである。従って、できるだけ早くジャマーパルスを積極的に識別して取り除いて、メモリからそれらを取り除いて、このようなパルスにパルス弁別論理を適用するのを避けるのが有益である。ＥＭパルスの繰り返し率よりも１オクターブを超えた高い擬似ランダムなジャマーパルス又は単一周波数の何れかを取り除くように、ノッチフィルタを構成することができる。幾つかの例において、ＥＭパルスとほぼ同時に発生するジャマーパルスは、ノッチフィルタによって取り除くことができず、ＥＭパルスと共に、時間相関追跡ゲートに現われる。プロセッサは、追跡ゲートの真ん中に最も近いパルス、追跡ゲート内の任意の他のパルスの前又は後の何れかにおいて発生するパルス、或いは最大振幅を有するパルスを適切に選択する。ターゲットを捕捉すると、追跡ゲートを狭くする。これは、ノッチフィルタによって取り除かれないジャマーパルスを除去するのを助ける。

ノッチフィルタは、フロントエンドプロセスとして、ＣＦＡＲとチャネルの雑音との両者に基づいて適応閾値処理をするために使用される場合に、特に効果的である。ノッチフィルタが、ジャマーパルスを効果的に取り除くと、閾値プロセッサは、ＥＭパルスを検出して、ターゲットを捕捉して追跡するために、閾値を最適化する。ノッチフィルタがジャマーパルスを取り除くことができない場合に、閾値処理は、非常に素早く(例えば、ＥＭパルスの１繰り返しパルス間隔よりも相当に短い)反応して、ジャマーパルスを雑音又は誤警報として見なして、閾値を上げて、ジャマーパルスを更に検出するのを防ぐ。

第５の実施形態において、全てディジタルのＬＯＳプロセッサは、全てディジタルのアーキテクチャを組み込んで、個別チャネルと、一次チャネルと、任意の二次チャネルとを含む、チャネルの全てにおけるパルスを検出して、チャネルのうちの何れかを選択的にアクティブ及びデアクティブにすることを可能にして、検出された各パルスに対する複数のサンプルを保存して、ノッチフィルタを組み込んで、ジャマーパルスを取り除いて、チャネルの雑音とＣＦＡＲとの両者に基づいて適応閾値処理をして、パルスをより良く弁別して、複数のサンプルに対する向上したＬＯＳの処理を行なって、ピーク振幅をより良く推定する。ノッチフィルタリングと、時間相関と、パルス弁別論理と、曲線の当てはめを決定するＬＯＳの処理は全て、検出された各パルスに対する「最強」チャネルに対して行なわれることが好ましい。

本発明のこれらの特徴と他の特徴と効果は、添付の図面と併せて、好ましい実施形態の以下の詳しい記載から、当業者に明らかになるであろう。

既に記載したように、アナログセミアクティブレーザ(analog semi-active laser, SAL)ＬＯＳプロセッサのブロック図である。 本発明に従って、全てディジタルのＬＯＳプロセッサを示す図である。 全てディジタルのＬＯＳプロセッサの機能ブロック図である。 クアッド検出器に対するＬＯＳプロセッサの４本のチャネルを示すブロック図である。 クアッド検出器に対する、一次加算チャネルと４本の個別チャネルとについてのＳＮＲのプロットである。 クアッド検出器に対する、一次加算チャネルについてのＳＮＲのプロットである。 クアッド検出器に対する、個別チャネルと、一次チャネルと、４本の二次チャネルとを複合したものについてのＳＮＲのプロットである。 ＦＩＲ整合フィルタの図である。 既知のレーザソースに対するパルスシーケンスを捕捉するためのＰＲＩ／時間相関を示す流れ図である。 既知のレーザソースに対するパルスシーケンスを捕捉するためのＰＲＩ／時間相関を示すプロットである。 パルスが検出されたときのリアルタイムの雑音統計値とＣＦＡＲとの関数として、パルス検出のための適応閾値処理を示す図である。 パルスが検出されたときのリアルタイムの雑音統計値とＣＦＡＲとの関数として、パルス検出のための適応閾値処理を示す図である。 パルスが検出されたときのリアルタイムの雑音統計とＣＦＡＲとの関数として、パルス検出のための適応閾値処理を示す図である。 適応閾値のリアルタイムの計算を示すブロック図である。 パルスが検出されたときのＣＦＡＲの計算を示すブロック図である。 ４本の良いチャネルに基づくＬＯＳ計算のブロック図である。 ４本の良いチャネルに基づくＬＯＳを示す図である。 パルス幅を推定するためのエネルギに基づくアプローチを示す図である。 パルス幅を推定するためのエネルギに基づくアプローチを示す図である。 ピークパルス値を推定するための曲線の当てはめ技術と、チャネルが悪い場合に、全てディジタルのアーキテクチャによって可能にされる代わりのＬＯＳ計算とを示す図である。 １本のチャネルが失われたと仮定した場合のＬＯＳ計算を示す図である。 チャネルが飽和した場合に、ピークパルス値を推定する図である。 ジャミングパルスを除去する対策を含む捕捉及び追跡論理のシーケンスの流れ図である。 単一周波数に対するジャミングパルスを除去する高いパルス繰り返し周波数(high pulse repetition frequency, HPRF)のノッチフィルタを示す図である。 擬似ランダムジャミングシーケンスを除去する高いパルス繰り返し周波数(high pulse repetition frequency, HPRF)のノッチフィルタを示す図である。 論理シーケンスのより詳細な流れ図である。 プロセッサが追跡するゲート幅のプロットである。

本発明は、セミアクティブ又はアクティブなパルス化された電磁(electromagnetic, EM)ターゲット指定システムにおいて使用する受信機における見通し線(line-of-sight, LOS)プロセッサのための全てディジタルのアーキテクチャを記載している。全てディジタルのアーキテクチャは、一般的な応用のサイズと、重量と、電力と、性能の制約に対処して、適応検出と、ＬＯＳの処理と、対策とに対する向上した技術を提供する。受信機は、プラットフォーム、例えば、ミサイル、スマートな発射体、又は爆弾にマウントされて、同じ又は異なるプラットフォーム上の既知のソースからのＥＭパルスであって、ターゲットで反射したＥＭパルスを受信する。受信機を固定して、プラットフォームの見通し線(ＬＯＳ)に沿って観察する場合もあり、或いは、受信機がジンバルを備えて、プラットフォームのＬＯＳに関連して受信機のＬＯＳに沿って観察する場合もある。ＥＭパルスは、電気光学ＥＯ(ＳＷＩＲ、ＮＩＲ、ＭＷＩＲ、ＬＷＩＲ)、無線周波数（radiofrequency, RF）、又はミリメータ波（millimeter wave, MMW）であり得る。おおよそのパルス波形(例えば、幅)と、繰り返し率(パルス間隔)は、受信機に分かっている。

全てディジタルのＬＯＳプロセッサアーキテクチャ
図２に示されているように、受信機50は、クアッド検出器52を含んでいる。クアッド検出器52は、入射放射(例えば、ターゲットで反射した送信パルスと、受信機をアクティブにジャミングするように送信されたパルスと、背景雑音）を検出して、アナログ信号53を発生する。更に、受信機50は、アナログ信号53を増幅する一群の前置増幅器54と、個別チャネルＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄにおけるアナログ信号53をディジタル信号56に変換するＡ／Ｄコンバータ55とを含んでいる。ディジタル信号は、一連のサンプルを含んでいる。各サンプルは、サンプル又は時間のインデックスと、振幅とを有している。関連する特性が、時間のインデックスであるか、又は振幅であるかに応じて、文脈の中で、サンプルは、「サンプル」、「時間サンプル」、又は「振幅サンプル」と称され得る。ディジタルＬＯＳプロセッサ57は、「パルス」を検出して、ターゲットへのＬＯＳを計算して、更なる処理をして、ターゲットレポート58を生成する。プラットフォームをターゲットに誘導するために、ターゲットレポート58は、ディジタルバス62を介して、コマンド及び誘導プロセッサ60に渡される。プロセッサは、利得を提供する。利得は、ディジタルバス64を介して、前置増幅器に戻される。この図は、フロントエンドのＡ／Ｄ変換を除いて、パルスの検出とＬＯＳの処理との全てが、ディジタルであって、メモリを含む単一のプロセッサ57において実施され得ることを示している。通常、受信機50は、プラットフォームにマウントされている。プラットフォームは、例えば、ミサイル、爆弾、又はスマートな発射体であって、ターゲットに誘導される。様々なディジタル機能を、異なるプロセッサに分けてもよい。全てディジタルのアーキテクチャは、標準のＬＯＳプロセッサよりも、より小型で、より軽量で、使用電力がより少ない。全てディジタルのアーキテクチャは、重要なパルスの検出とＬＯＳの計算との性能を向上し且つ更なる機能を提供するために、ディジタル処理技術を実施するプラットフォームを提供する。

全てディジタルのＬＯＳプロセッサ57の様々な機能とアーキテクチャとの特徴は、図３と図４とに示されている。個別ディジタルチャネルＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄにおけるディジタル信号56を、オプションで、整合フィルタ70(整合フィルタ90)にかけて、各チャネルの信号対雑音比(signal-to-noise ratio, SNR)を改善する(図６において更に詳しく記載されている)。送信パルスのおおよその形状(例えば、幅)は分かっている。通常、受信機は、送信機のクラスに対するパルスの規格を提供される。ターゲットを捕捉して追跡するときに、実際のパルス幅を推定して、フィルタ係数を更新するために使用して、整合フィルタを更に改善することができる。整合フィルタリングはオプションであって、フィルタにかけられたデータは、最初の検出又はパルスの獲得のためにのみ使用するのが好ましい。生のディジタルデータ(時間のインデックスと振幅値とを有するサンプル)を記憶して、処理に使用する。

フィルタにかけられたディジタルチャネルを、ディジタル方式で加算して72(ディジタル加算器92)、１つ以上の加算チャネルを形成する。全てのディジタル信号を加算して、「一次」加算チャネルを生成することができる。一次加算チャネルに加えて、又は一次加算チャネルの代わりに、全ての個別ディジタル信号よりも少ない個別ディジタル信号の異なるサブセットを加算して、それぞれの二次加算チャネルにおける異なるディジタル信号を生成することができる。例えば、クアッド検出器において、チャネルＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの、４つの異なる対の組み合わせ(Ａ＋Ｂ、Ｂ＋Ｃ、Ｃ＋Ｄ、Ｄ＋Ａ)は、４つの異なる二次加算チャネルを生成する。一次加算チャネルと二次加算チャネルは、個別チャネルの視野(ＦＯＶ)間のギャップを満たす。チャネル当たりのＦＯＶ範囲は最小であるがＳＮＲが最大である個別チャネル(加算ではない)から、チャネル当たりのＦＯＶ範囲は大きくなるがＳＮＲはより低い二次加算チャネル、ＦＯＶの全てをカバーしているが最低ＳＮＲを有する一次加算チャネルに、加算は進んでいく。個別チャネルが角座標において形成するローブは、ローブの中心において高いＳＮＲを有するが、ターゲットが中心から離れると、ＳＮＲは下がる。二次加算チャネルは、ＡＺ及びＥＬ軸に沿ってＳＮＲをヌルで満たし、一次加算チャネルは、照準においてヌルで満たす（ＡＺ＝０、ＥＬ＝０）。

システムの性能とプロセッサのコストとの検討に応じて、これらのチャネルの全てにおいて、又はチャネルの異なるサブセットにおいて、パルスの検出を行なうことができる。最適性能の構成では、ディジタル検出器は、個別チャネルと、一次加算チャネルと、二次加算チャネルとにおけるサンプルの振幅と、それぞれの検出閾値とを比較して、パルスを検出する。別の構成では、個別チャネルではなく、一次加算チャネルと二次加算チャネルとにおいて、パルスの検出を行なう。更に別の構成では、個別チャネルと二次チャネルとにおいてのみ、パルスの検出を行なう。また更に別の構成では、二次チャネルにおいてのみ、パルスの検出を行なう。パルスを検出するために、一次加算チャネル又は二次加算チャネルを使用しないように、プロセッサが構成されている場合は、これらの加算チャネルを生成するディジタル加算器は不要であることに留意すべきである。

一次加算チャネルに関して、信号強度と個別チャネルの雑音とが同じである場合に、視野のエッジにおいて１．０に等しいＳＮＲを生成し、ＦＯＶの中心において２．０のＳＮＲを生成する信号レベルを、テーブルに示した。

各々のフィルタにかけられた個別チャネルと加算チャネルを個別に処理して、パルスを検出する74(閾値パルス検出器94)。サンプルの振幅と閾値とを比較することによって、パルスを検出する。閾値を越えた振幅を有するサンプルは、候補パルスであることを示し、「パルス」のサンプルに分類され、一方で、閾値以下の振幅を有するサンプルは、「雑音」のサンプルに分類される。パルスの前方部における幾つかの雑音のサンプルを、「先端」サンプルと呼び、一方で、パルスの後方部における幾つかの雑音のサンプルを、「後端」サンプルと呼ぶ。「先端」サンプルと「後端」サンプルは、パルス幅と閾値とによって、パルスエネルギを含む場合もあり、又は含まない場合もある。図８−１０を参照してより詳しく記載されているように、雑音のサンプルから導き出されるチャネルの雑音及びＤＣ(平均値)(雑音／ＤＣプロセッサ96)と、ＣＦＡＲ係数との両者の関数として、各個別チャネル及び加算チャネルに対する閾値を計算する76ことが好ましい。ＣＦＡＲ係数とコマンドは、全てのチャネルに対して一緒に計算してもよく、又は各チャネルに対して個別に計算してもよい。

チャネルのうちの何れかによってパルスを検出すると、各個別チャネルごとに、生のディジタルデータの複数のサンプルを、時間のタグと共に、パルス緩衝器80に記憶する78(緩衝器制御論理98)。生のディジタルデータがパルスの検出と時間的に整合するように、シフトレジスタ81において、生のディジタルデータを遅延させる。パルスごとに、閾値83よりも高い「パルス」のサンプル82と、閾値よりも低い「先端」のサンプル84及び「後端」のサンプル85とを記憶する。各サンプルは、到達時間のタグを付けられる。検出されたパルスごとに、加算チャネル又は個別チャネルのうちの１つが、ＳＮＲに基づく「最強」チャネルとして指定される。通常は、加算チャネルに対するディジタルデータは、パルス緩衝器に記憶されない。このデータは、個別チャネルから、必要に応じて再生成することができる。加算チャネルが最強チャネルである場合は、時間相関をとって、パルスを弁別して、ピーク推定のための曲線の当てはめを決定するために、加算チャネルのデータが必要であり得る。

最強チャネルは、最高ＳＮＲを有するチャネルであり、通常は、パルスを最初に検出するチャネルでもある。図５ａ−５ｃに示されているように、クアッド検出器の異なる領域(例えば、ＦＯＶ)において、各個別チャネルのＳＮＲ86と、一次加算チャネルのＳＮＲ87と、二次加算チャネルのＳＮＲ89とが、最強である。ターゲットへの現在のＬＯＳに応じて、返されるＥＭパルスは、１つの領域において、より強力に検出される。最強ＳＮＲチャネルを割り当てる単純で効果的なやり方では、所定のパルスに対して最大サンプル振幅を有するチャネルを選択するか、又は最大チャネル振幅と最小チャネル振幅との差が閾値未満である(全てのチャネル振幅がほぼ等しい)場合は加算チャネルを割り当てる。受信機がターゲットをロックオンして追跡すると、受信機のプラットフォームは、ターゲットに向かい、加算チャネルが最強チャネルであると予想する。従って、受信機が追跡を中断した場合に、最初の捕捉と再捕捉とのために、全てのチャネルにおけるパルスを検出して、最強チャネルを選択することが、最も重要である。幾つかのシンバルを備えたシステムにおいて、受信機がロックオンして追跡モードに入った後でさえ、受信機は、ターゲットのＬＯＳからずれて、一次チャネルではなく、より高いＳＮＲチャネルを、ターゲットに向ける場合がある。

検出プロセスは、受信機のプラットフォームからターゲットへのＬＯＳに関して、時間と観測(測定）ＥＭ信号とのパラメータを用いたＬＯＳ推定値か、又はターゲットの事前のＬＯＳ推定値に基づいて、プロセッサによって、任意のディジタルチャネル(例えば、ディジタルパルス検出器)をインタラクティブにアクティブ又はデアクティブにできるように構成できることが好ましい。最高ＳＮＲを有すると予想されるチャネルのサブセットへの選択の絞り込みは、誤警報とジャマーの影響の受け易さを低減できる。通常は、信号追跡を設定する(例えば、受信機の照準をプラットフォームのＬＯＳとターゲットにおいて整列させる)ときに、検出から個別チャネルをデアクティブにして、検出のために一次加算チャネルのみをアクティブなままにする。その代わりに、より狭いＦＯＶであっても一次加算チャネルよりも高いピークＳＮＲを示す、個別チャネル又は二次加算チャネルを、ターゲットの推定位置に向ける(例えば、プラットフォームのＬＯＳ及びターゲットから、受信機の照準をずらす)ように、プラットフォーム上のセンサを操縦してもよい。パルスの検出から個別チャネルをデアクティブにした場合に、ＬＯＳの処理のために、個別チャネルをそのままサンプリングして記憶する。

多くのシステムは、ターゲットが位置する場所と、センサのホストプラットフォームが位置する場所と、ＥＭセンサ及びホストプラットフォームのロール、ピッチ、及びヘディングとを推定する。更に、これらは、対象の信号（ターゲット）が位置する場所の方位角及び仰角のＦＯＶにおける場所、従って、どのチャネル又は加算チャネルが最良のＳＮＲを有するかを推定する。幾つかのシステム(例えば、シンバルを備えたシステム)は、センサを操縦して、センサにおける最高感度点を、予想ターゲット位置に向けることができる。

この推定値は、若干粗大（coarse）な場合がある。しかしながら、例えば、ターゲットが下方にあると考えられる場合に、プラットフォームは、センサよりも僅かに上方に向かい、ターゲットが負の仰角において確実に現われるようにして、従って、追跡が設定されるまで、下方に向かう２つの部分からなる（dual）加算チャネルと、下方に向かう２本の個別チャネルとをアクティブにするが、他のチャネルをデアクティブにすることができる。

システムがこの情報を事前に有していない場合に、追跡設定後に、検出プロセスを更に修正して、チャネルと加算チャネルとの最良の組み合わせのみを選択して、誤警報とジャマーとの影響の受け易さを最小化することができる。通常は、追跡設定後に、ターゲットが検出器のＦＯＶの中心にあり、一次チャネルが最良のＳＮＲの選択になり、他のチャネルをオフにすることができる。加算チャネルにおいて追跡するのに信号が十分なＳＮＲに達する前に、プラットフォームの動きの方向に対して、センサがずれているか、又はセンサの光学部品が広いＦＯＶを有する(ＬＯＳの精度がより低い)場合に、「オフセット追跡」と呼ばれる技術を使用することができる。

埋め込み信号プロセッサ88は、記憶されている振幅サンプルを処理して、検出されたパルスに対して予想パルスレート間隔(pulse rate interval, PRI)の時間相関をとって、各パルスに対する最強ＳＮＲチャネルを決定して、パルス弁別論理(pulse discrimination, logic, PDL)をパルスに適用して(図７ａと７ｂとを参照して後述される)、最後に、生き残ったＥＭパルスの複数の振幅サンプルに対して、ＬＯＳの計算を行なう(図１１乃至１５を参照して後述される)。更なる信号処理を容易にする全てディジタルのプラットフォームからの演算結果は、より正確で信頼できる検出と、ＥＭパルスの獲得と、ＬＯＳを計算するための基本アナログ信号のピーク値のより正確な推定とを含む。従って、コマンド及び誘導プロセスに渡されるターゲットレポート58は、より正確で且つより信頼できる。既に記載したように、明確にするために、機能とディジタルコンポーネントとを別々に記載したが、１つの埋め込み信号プロセッサ88に全て適切に統合される。

図６に示されているように、整合フィルタ90の例示的な実施形態は、４つのタップＦＩＲフィルタを具備している。フィルタ係数100は、埋め込みプロセッサ88中のメモリ102に記憶されている。好ましいソースを識別することによって、最初の係数が決まる。正確な係数は、特定のソースごとに若干異なり、温度及び他の環境的要因と共に変化する。パルスを獲得して追跡するときに、埋め込みプロセッサは、フィルタ係数を受信パルスの特性に適合させることができる。各チャネルに対するディジタルサンプル103が、ディジタルシフトレジスタ81を通ると、サンプルの振幅104は、それぞれのフィルタ係数によってディジタル方式で乗算される(ディジタル乗算器106)。ディジタル加算器107は、加重されたサンプルの振幅を加算して、フィルタにかけられたディジタル信号を出力する。出力は、閾値検出器94(ここでは、埋め込みプロセッサ88に統合されているパルス緩衝器80と共に示されている)に渡される。整合フィルタ90がＥＭパルスと一致すると、出力パルス108の振幅が大きくなる。その結果、パルス検出のＳＮＲが増加する。

パルスの検出と獲得は、閾値よりも高いディジタルサンプルを識別するだけである。閾値よりも高いディジタルサンプルは、パルスであり得る。ターゲットから返された真のＥＭパルスと、背景雑音又はアクティブなジャミングによる擬似パルスとを区別するために、更なる処理が必要である。図１６−１８を参照して後述されるように、ノッチフィルタ(示されていない)を使用して、ＥＭパルスの繰り返し周波数よりも１オクターブを超えた高い繰り返し周波数におけるパルスを取り除く。図７ａに示されているように、ＥＭソースのパルス繰り返し間隔(pulse repetition interval, PRI)とパルス波形とが分かると、埋め込みプロセッサ88は、追跡ゲート115を使用して、検出されたパルス114のシーケンスに対して予想ＰＲＩ112の時間相関110をとって、１つ以上の候補シーケンスに選択を絞り込んで、各パルスに対する最強ＳＮＲチャネルを決定して109、パルス、例えば、パルス幅、立ち上がり時間、立ち下がり時間、振幅、ＬＯＳの計算、等に対して、パルス弁別論理(ＰＤＬ)116を適用する。プロセッサは、時間相関の誤差と弁別の誤差との両者を評価して、ターゲットのシーケンスを捕捉する。ターゲットが捕捉されると、プロセッサは、追跡モード118に入る。プロセッサは、追跡ゲート115を配置及び更新して120（例えば、ゲートを狭くする）、次のＥＭパルスを獲得する。ゲートを配置して狭くして、更なる相関をとらずに、擬似パルスを拒絶する。追跡が「中断」すると、プロセッサは追跡ゲートを広げて、時間相関を再開する。追跡ゲートの最初の幅は、ＥＭソースの最悪の場合の時間の誤差によって、適切に設定される。

全てディジタルのＬＯＳプロセッサは、混合アナログ／ディジタルの対応するもの（counterpart）に優った異なる処理効果を提供する。第１に、全てディジタルのＬＯＳプロセッサは、多数のチャネル(例えば、全ての個別チャネル及び加算チャネル又はそのサブセット)を検出して、チャネルのうちの何れかを選択的にアクティブ及びデアクティブにできるので、検出された各パルスの最強ＳＮＲチャネルに対して、時間相関とＰＤＬとを行なうことができる。図７ｂに示されているように、チャネルＡでは、第１の検出されたＥＭパルス114が最強であり、チャネルＢでは、第２の検出されたＥＭパルスが最強であり、一次加算チャネルでは、第３、第４、第５のパルスが最強である。この例は、全てのチャネルにおいてパルスの検出を行なって、次に、処理すべき最強チャネルを選択する効果を示しているだけである。ターゲット追跡の捕捉前に、最強のＥＭパルスの戻りが、チャネルからチャネルに飛ぶ場合があることは容易に分かるであろう。従って、各候補パルスに対する最強チャネルを処理することによって、時間相関とＰＤＬとが改善される。第２に、全てディジタルのＬＯＳプロセスは、検出された各パルスに対して複数のサンプルを記憶するので、ＰＤＬの前に、時間相関をとることができる。これは、より計算の集約したパルスの弁別に先立って、多数のスプリアスパルスを取り除く。これは、個別のパルスパラメータ(例えば、追跡ゲートセンタからの、ＬＯＳと、ＰＷと、立ち上がり時間（Rise Time）と、立ち下がり時間(Fall Time)と、パルス振幅(Pulse Amplitude)と、デルタ時間(Delta Time))と、合同のパルスパラメータと、時間相関の誤差とを組み合わせて、より完全な関連誤差にして、複数のパルスをパルス列として許可又は拒絶することを可能にする。合同のパラメータは、パルス列に対する個別のパルスパラメータの一様性のメトリック（uniformity metric）、例えば、パルス幅、立ち上がり／立ち下がり時間、振幅、ＬＯＳの計算、等の分散を調べることができる。時間相関及び合同の誤差をメトリックに組み込んで、パルスを真のＥＭパルスであると宣言するか、又はそれを擬似パルスとして拒絶することは、更に強力な擬似パルスの除去と、更に弱い真のパルスの保持という、２つの有益な効果を有する。逆の順序(ＰＤＬの前に、時間相関をとる)で、サンプルを記憶して処理する遅延は、ＥＭパルス期間のうちの僅かな部分である。この遅延は分かっており、希望であれば、ＬＯＳの計算と共に出力することができる。その結果、擬似パルスを効率的に削除して、真のＥＭパルスを素早く捕捉してロックオンするときに、全てディジタルのＬＯＳプロセッサは、混合アナログ／ディジタルの対応するものよりも、相当に良く動作する。

全てディジタルのＬＯＳプロセッサアーキテクチャは、混合アナログ／ディジタルのアーキテクチャよりも、より高い効率と信頼度で、ＥＭパルスを検出して獲得するプラットフォームを提供する。ＥＭパルスの各々に対して、複数のサンプルを記憶して、より正確なＬＯＳの計算を更に容易にする。更に、プラットフォームは、更なるディジタル信号処理を容易にして、雑音のある環境において、及びアクティブな対抗手段に遭遇した場合に、パルスの検出を更に改善する。

チャネルの雑音とＣＦＡＲとに基づく適応パルスの検出
ＬＯＳプロセッサの全体的な性能にとって、パルスの最初の検出と獲得は重要である。パルスの検出は、サンプルの振幅と閾値との単純な比較に基づく。振幅が閾値を越えると、サンプルは、「パルス」のサンプルと宣言され、さもなければ、「雑音」のサンプルである。下流の時間相関とＰＤＬとにより、雑音又はジャミングパルスの中から、ＥＭパルスのシーケンスを抽出できるが、最初に検出される非ＥＭパルスの数を制限するのが望ましい。これらの不要なパルスは、緩衝器を満たすか、又はプロセッサのスループットを制限する場合がある。極端な場合に、真のＥＭパルスを緩衝器に保存できない場合があるか、又は、保存した場合に、パルスの全てを処理して、ＥＭパルス列を捕捉して、ＬＯＳの計算を行なうときに、許容できない遅延になり得る。

基本的なトレードオフは単純である。閾値をより高く設定すると、検出されるパルスの数が低減する。これは、真のＥＭパルスの検出の可能性と、誤警報の確率との両者を低減する。従来のシステムは、指定期間における許容最大及び最小検出(カウント)を定義して、ＣＦＡＲを維持する。指定期間は、通常は数繰返し間隔である。プロセッサは、指定期間にわたって、パルス検出数をカウントする。期間の最後に、カウントが最大値を越えている場合に、プロセッサは、ＣＦＡＲ係数を上げて、従って、閾値を上げる。期間の最後に、カウントが最小値未満である場合に、プロセッサは、ＣＦＡＲ係数を下げて、閾値を下げる。カウントが、最小値と最大値との間である場合は、ＣＦＡＲ係数を変更しない。

即時の適用において、このアプローチは、２つの欠点を有する。第１に、信号全体の特性に基づかずに、現在の閾値で検出されたパルスのみに基づいて、閾値を更新していることである。第２に、ＣＦＡＲ係数に対する更新が、比較的に遅いことである。特に、多数のパルス(例えば、ジャミング)が検出された場合に、プロセッサは、期間の最後まで待って、ＣＦＡＲ係数を調節することになる。閾値が反応する前に、緩衝器が埋まる場合がある。従って、個別チャネルの雑音特性又は検出されたパルスのバーストに対して、検出閾値は十分に応答しない。

これらの問題に対処するために、ＬＯＳプロセッサは、各チャネルの閾値を、チャネルの雑音の統計値と修正ＣＦＡＲアルゴリズムとの関数として、適切に設定する。修正ＣＦＡＲアルゴリズムは、指定期間の最後まで待つ代わりに、最大カウントに達すると直ぐに、ＣＦＡＲ係数を上げる。同様に、部分的な期間を観測することによって、高い閾値からの回復を速めることができ、パルスが検出されない(より一般的には、最低値未満である)場合に、ＣＦＡＲ係数を積極的に下げる。雑音統計値は、パルス繰り返し間隔当たりに、複数回更新される。ＣＦＡＲ係数を更新する基本的な時間スケール(例えば、指定期間)は、相当により遅く、一般に、１／４乃至２ＰＲＩである。しかしながら、カウントが最大数を超えると直ぐに、アルゴリズムがＣＦＡＲ係数を更新して、指定期間をリセットするので、実際の時間スケールは同等であり得る。このアプローチは、雑音レベル又はパルスの検出周波数の突然の変化に対する応答時間を、１ＰＲＩ未満に低減する。更に、ハードウェアの１チャネルに対する雑音の増加と共に、感度性能が適切に低減する。全てディジタルのＬＯＳプロセッサアーキテクチャは、雑音統計値を計算してリアルタイムの閾値を更新し、ＣＦＡＲアルゴリズムを修正するプラットフォームを提供する。

１つの実施形態において、検出閾値は以下のように設定される。

閾値（ｉ）＝平均値（ｉ）＋ＣＦＡＲ係数（ｉ）×雑音（ｉ）、なお、ｉ＝Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、及び加算チャネルであり、平均値（ｉ）は、雑音（ｉ）を計算するために使用される１組のサンプルのＤＣ値又は平均値である。ＣＦＡＲは、ガウス雑音モデルに従わない結果を考慮に入れる。ガウス雑音モデルに従わない結果は、例えば、ジャミング、プロセッサの故障、等であり、チャネルを特徴付けるために通常使用される。ガウス雑音モデルを仮定した場合は、ＣＦＡＲの項は、モデルから導き出される一定の乗数と置換され得る。

チャネル統計値と修正ＣＦＡＲとの両者の関数として、検出閾値を適応させる効果は、図８ａと８ｃとに示されている単純な例で示されており、Ｎ−１のＥＭパルス132とＮのＥＭパルス134との間における１つのＰＲＩ130は、チャネルの雑音136を有している。比較のために、数個のＰＲＩの指定期間の最後において最小カウントと最大カウントとを評価する従来のＣＦＡＲアルゴリズムは、間隔内で閾値を更新しないことに注目するのが有益である。記載されているアプローチは、雑音統計値とＣＦＡＲとに基づいて、各ＰＲＩ内に複数回、閾値を更新する。

単に説明と例示のために、パルス繰り返し間隔130当たりに５，０００，０００ディジタルサンプルがあると仮定し、１０２４サンプルの１３ブロックごとに、又はパルス間隔当たりに３７５回、雑音統計値を計算し、ＣＦＡＲの指定期間は、１／２のＰＲＩであると仮定する。例えば、およそ５ｍｓのＰＲＩを有する近ＩＲレーザソースは、１００ＭＢＳのＡ／Ｄクロックで、１ＰＲＩ当たりに、約５，０００，０００サンプルを生成する。雑音は、およそ０．１ミリ秒ごとに更新される。ＣＦＡＲ期間は、２．５−１０ミリ秒であり得るが、ＣＦＡＲ係数は、指定期間の一部、場合によっては、雑音と同じ時間スケールで更新され得る。ＰＲＩと、ＣＦＡＲ期間と、ＰＲＩ当たりに雑音及びＣＦＡＲが更新される回数とは、ソースの繰り返し間隔と、Ａ／Ｄサンプリングレートと、緩衝器の容量と、プロセッサの速度とによって決まる。最低でも、プロセッサは、ＰＲＩ当たりに雑音を複数回更新して、部分的なＰＲＩでＣＦＡＲ係数を調節できる。ＣＦＡＲ期間は、１ＰＲＩよりも長い場合があるが、プロセッサはより積極的に応答することができる。

図８ａは、チャネルの雑音136の増加に対する、閾値138の反応を示している。閾値が雑音の増減の後を追うように、雑音統計値、従って閾値が、非常に素早く更新されている。これは、雑音による誤り検出数を制限して、一方で、雑音の下限よりも高い、強力なパルス、例えば、132、134の検出を維持する。

図８ｂは、ジャミングパルス140のバーストの発生に対する、閾値138の反応を示している。ジャミングパルスのバーストは、ＣＦＡＲの「最大カウント」を直ぐに超える。従って、閾値138を上げて、指定期間をリセットする。この例では、閾値を上げて、ジャミングパルスレートに比例するレートで、１指定期間未満において、期間を４回リセットしている。この素早い反応により、ジャミングパルスの大部分の検出を妨げて、従って、緩衝器を満たしてプロセッサを占有するのを妨げる。

図８ｃは、ジャミングパルス140がバーストして、閾値138を素早く上げた後に、閾値を回復する２つの異なるケースを示している。この例によって示されていない第１のケースでは、１／２ＰＲＩの指定期間内で、パルスは検出されているが、閾値が高いので、指定期間の最後において、パルス数は最小カウント未満であり、ＣＦＡＲ係数、従って、閾値138aを下げている。これは、閾値を下げる従来のアプローチである。この例によって示されている第２のケースでは、閾値が高いので、部分的な期間(ここに示されているように、指定期間の２分の１)の間に、パルスは検出されない。この部分的な期間の間に、パルスが検出されないので、プロセッサは、ＣＦＡＲ係数、従って、閾値138bを、より早く、より積極的に下げている。２つのケースのどちらをいつ適用するかは、閾値をどのくらい高く上げたかと、雑音特性と、パルスの動きとによって決まる。このアプローチは、ＣＦＡＲ係数のより反応の良い回復を提供する。

チャネルに対する閾値を更新する実施形態は、図９と１０とに示されている。図９は、平均値及び雑音統計値の計算と、閾値の更新とを示している。図１０は、ＣＦＡＲ係数を更新する実施形態を示している。埋め込み信号プロセッサ又は別のディジタルプロセッサにおいて、プロセスの一方又は両方を実施することができる。全てのチャネルにおいて、雑音と、ＣＦＡＲ係数と、閾値とが、同時に、リアルタイムで更新される。

図９に示されているように、整合フィルタにかけられたチャネルデータは、続いて、適応閾値処理に供給される。第１のステップは、現在の閾値よりも高い「パルス」のサンプルの全てを取り除く。この実施形態では、検出されたパルスと同時又は２ｕｓ後に、全てのサンプルを拒絶することによって、これを行なう（ステップ150）。１３番目ごとの振幅サンプルを蓄積して、１０２４個のサンプルの和で、平均して、平均値151を生成する(ステップ152)。次の１０２４個のサンプルから、この平均値を減算して(ステップ154)、平均絶対値を計算する(ステップ156)。次に、前の１３×１０２４個のサンプルから推定平均値を取り除いた後で、１３×１０２４個のサンプルの近似標準偏差値(１．２５×平均値(絶対値(振幅値−前の平均値)))として、チャネルの雑音158を計算する（ステップ158）。雑音レベルのこの推定値を受信したプロセッサは、時間中に、更にそれにフィルタをかけることができる。チャネルの雑音158とＣＦＡＲ係数160とを乗算して(ステップ162)、平均値151と加算して(ステップ164)、チャネル閾値138を更新する。これは、雑音統計値をどのように計算できるかの単なる一例である。チャネル統計値が、チャネルごとに計算されて、ＰＲＩ当たりに多数回更新されるので、チャネルの雑音の変化に対して、閾値が素早く反応することが、重要なポイントである。

図１０に示されているように、ＣＦＡＲ論理170は、２つの入力、即ち、パルスカウント172と、ＣＦ ｔｉｍｅｒ174(期間のリセット後の時間)と、幾つかの変数176とを有する。変数176は、最大カウント(Ｍａｘ ＦＡＲ)と、最小カウント(Ｍｉｎ ＦＡＲ)と、指定期間(ＦＡＲ Ｐｅｒｉｏｄ)とを含み、３つの異なるテストを実行して、ＦＡＲ Ｐｅｒｉｏｄ内で、Ｍａｘ ＦＡＲが任意のポイントを超えているかどうかと、ＦＡＲ Ｐｅｒｉｏｄの最後において、Ｍｉｎ ＦＡＲに達していないかどうかと、部分的な期間（この例では、１／２のＦＡＲ Ｐｅｒｉｏｄ）において、パルスがカウントされずに、更新されたＣＦＡＲ係数（CFAR Factor, CF）を出力するかどうかを決定する。ＣＦＡＲの変数は、アプリケーションによって決まる。

埋め込みプロセッサは、ＣＦＡＲ論理に入ると、パルスカウントがＭａｘ ＦＡＲを超えているかどうかを、最初に決定する(ステップ180)。イエスの場合に、論理は、時間がＦＡＲ Ｐｅｒｉｏｄ内であるかどうかを決定する(ステップ182)。ノーの場合に、論理は終了する。イエスの場合に、ＣＦを、現在のＣＦの１６分の１インクリメントする(ステップ184)。比率は他の値に設定してもよい。論理は、ＣＦをＭａｘ Ｌｉｍｉｔに制限して(ステップ186)、ＣＦ Ｔｉｍｅｒをリセットして(ステップ188)、ＣＦをＲＡＭに記憶して(ステップ190)、ＣＦＡＲ論理を終了して、更新されたＣＦＡＲ係数160を出力する。

パルスカウントがＭａｘ ＦＡＲを超えていない場合に、論理は、ＦＡＲ Ｐｅｒｉｏｄが終わったかどうかを決定する(ステップ192)。イエスの場合に、論理は、パルスカウントがＭｉｎ ＦＡＲ未満であるかどうかを決定する(ステップ194)。ノーの場合に、論理は終了する。イエスの場合に、現在のＣＦの１６分の１を、ＣＦからデクレメントする(ステップ196)。比率は他の値に設定してもよい。論理は、ＣＦをＭｉｎ Ｌｉｍｉｔに制限して(ステップ198)、ＣＦ Ｔｉｍｅｒをリセットして(ステップ188)、ＣＦをＲＡＭに記憶して(ステップ190)、ＣＦＡＲ論理を終了して、更新されたＣＦＡＲ係数160を出力する。

ＦＡＲ Ｐｅｒｉｏｄが終わっていない場合に、論理は、所定の部分的な期間、ここでは、２分の１のＦＡＲ Ｐｅｒｉｏｄが終わったかどうかを決定する(ステップ200)。ノーの場合に、論理は終了する。イエスの場合に、論理は、パルスが検出されなかったかどうかを調べるためにチェックする(ステップ202)。イエスの場合に、現在のＣＦの８分の１を、ＣＦからデクレメントする(ステップ204)。本質的に、この部分的な期間にわたって、パルスが検出されない場合に、論理は、時間と振幅の両者においてＣＦをより積極的に下げる。論理は、ＣＦをＭｉｎ Ｌｉｍｉｔに再びに制限して(ステップ206)、ＣＦ Ｔｉｍｅｒをリセットして(ステップ188)、ＣＦをＲＡＭに記憶して(ステップ190)、ＣＦＡＲ論理を終了して、更新されたＣＦＡＲ係数160を出力する。

向上したＬＯＳの処理
全てディジタルのＬＯＳプロセッサアーキテクチャは、パルスの検出時に獲得される個別のクアッドチャネル（individual quad channel）に対する４つの最大値を単に受け入れるのではなく、更に優れた向上したＬＯＳの処理のプラットフォームを提供する。パルスを検出すると、メモリ制御装置は、各チャネルに対する複数のサンプルをメモリに記憶する。複数のサンプルは、閾値よりも高い振幅を有する全ての「パルス」のサンプルと、閾値よりも低い振幅を有する幾つかの先端及び後端のサンプルとを含む。１つの実施形態において、１行のうちの３つが閾値よりも低くなるまで、３つの先端のサンプルを記憶して、後端のサンプルを記憶する。獲得されたパルスの強度と閾値とに応じて、これらの先端及び後端のサンプルは、パルスエネルギと雑音とを獲得することができる。プロセッサは、パルス幅を推定して、パルス幅によって規定されるスケールファクタと論理とに基づいて、記憶されている振幅サンプルに曲線を当てはめて、各個別チャネルに対するピーク振幅を推定して、推定ピーク振幅から、ターゲットへのＬＯＳを計算する。プロセッサは、(パルスを検出するために使用される)最強ＳＮＲチャネルを選択して、スケールファクタと、処理されるサンプルと、制御論理とを決定するように構成されている。次に、これらのパラメータを、全ての個別チャネルに適用する。その結果、推定ピーク振幅は、サンプリングされたアナログパルス波形のピーク振幅をより正確に表わし、従って、ＬＯＳの計算がより正確になる。

図１１ａ−１１ｂと１２ａ−１２ｂとに示されているように、埋め込みプロセッサは、個別チャネルにおけるフィルタにかけられていないディジタルデータに対して、向上したＬＯＳの処理を行なうように構成されている。プロセッサは、生のディジタルデータからＤＣ部分を取り除き(ステップ210)、各パルスに対する最強チャネルを識別する(ステップ212)。最強チャネルは、最初のパルス検出のときに決定されて、インデックスとして保存され得るか、又は最大ＳＮＲを有するチャネルを単に選択することによって決定され得る。この例では、返されたＥＭパルスのスポット214は、最初に、クアッド検出器216のチャネルＤに位置し、従って、チャネルＤが最強である。プロセッサは、個別チャネルから、一次及び／又は二次加算チャネルを再生成して、最強チャネルを決定するか、又はインデックスによって加算チャネルとして指定されている場合は、選択された加算チャネルを使用して、パルス幅と、処理されたサンプルと、用いられる論理とを決定することができる。

図１２ａに示されているように、前方のサンプルＡ１と、パルスのサンプルＡ２、Ａ３、Ａ４と、後方のサンプルＡ５とを、メモリに記憶する。これらは、パルス幅の閾値220(例えば、最大サンプルの振幅よりも６ｄＢ低い)よりも高い及び低いＥＭパルス218をサンプリングしたものである。プロセッサは、パルスのパルス幅222を計算する(ステップ224)。パルス幅を推定する既知のやり方では、パルスのサンプル数をサンプリング期間によって単に乗算する。図１２ｂに示されているように、多数のパルスについて計算すると、これは、パルス幅推定値226を生成する。パルス幅推定値226は、正確でなく、整合性もない。好ましいアプローチでは、パルスのサンプルの振幅と、前方／後方のサンプルの加重振幅との両者を使用して、ピークエネルギに対するパルス電力の比として、パルス幅を推定する。例えば、パルス幅＝（(Ａ１／２)＋Ａ２＋Ａ３＋Ａ４＋(Ａ５／２))×Ｔ／Ａ３である。なお、Ｔは、サンプリング期間である。この例において、前方のサンプルと後方のサンプルとの寄与は、１／２倍によって加重される。パルス幅推定値228は、より正確であり、より整合性がある。

パルスと前方／後方のサンプルは、検出閾値83を基準としたパルスと先端／後端のサンプルとに適合する必要はないことに留意すべきである。検出閾値83は、閾値220よりも高くても、又は低くてもよい。各チャネルに対するこれらのサンプルをメモリに記憶して、サンプルのプールを作成して、サンプルのプールからパルス幅を計算する。前方及び後方のサンプルは、先端／後端のサンプルのプールから必ずしも選択される必要はないが、選択される可能性が高い。パルスが非常に強い場合、及び／又は検出閾値が比較的に低い場合に、前方／後方のサンプルは、実際には検出閾値よりも高いかもしれない。

推定パルス幅を使用して、スケールファクタを決定する場合に、プロセッサは、記憶されているサンプルに対して曲線の当てはめを行なう(ステップ230)。曲線の当てはめは、Ｎ次多項式に対する従来の線形の曲線の当てはめか、又は図１３に詳しく記載されている曲線の当てはめアルゴリズムの代わりの線形化であり得る。同数の計算である場合に、後者のアプローチは、ピークのより正確な推定値を提供する。本質的に、後者のアプローチは、最強ＳＮＲチャネルについて、最大振幅を有する２つのサンプルを調べる。一方の振幅が他方よりも相当に大きい場合に、より大きな振幅は、基本アナログ信号のピーク振幅に非常に近い可能性が高い。図１２ａに示されているように、Ａ３は、Ａ４よりも相当に大きい。この場合は、より大きな振幅を、ピーク推定値として受け入れるか、又は小さなスケールファクタによって大きくする。２つの振幅が近い場合に、基本アナログ信号のピーク振幅は、２つのサンプル間のほぼ中央の時間点に位置する。この場合は、より大きな振幅をより大きなスケールファクタによって調節する。例えば、サンプルＡ３が存在しない場合に、Ａ２とＡ４は非常に近く、Ａ４を大きなスケールファクタによって調節して、ほぼ中央の時間点に位置する、基本パルス218のピークを推定する。最強チャネルを使用して、最大振幅を有する２つのサンプルを選択して、平均論理又は上述の曲線の当てはめ論理を選択して、曲線の当てはめ論理に対するスケールファクタを提供する。

プロセッサは、曲線の当てはめを各チャネルに適用して、４つのピーク振幅を推定する(ステップ232)。全てのチャネルにおいて曲線の当てはめを適用するサンプルは、最強ＳＮＲチャネルに対する曲線の当てはめによって規定されるサンプルと同じである。これらのサンプルは、各チャネルが個別に曲線の当てはめをされる場合に選択される時間サンプルと同じ時間サンプルである場合もあり、又はそうでない場合もある。プロセッサは、個別チャネルの利得を調節して、チャネルのバランスをとって(ステップ234)、推定ピーク値の関数として、Ｐｉｔｃｈ ＬＯＳとＹａｗ ＬＯＳとを計算する(ステップ236)。Ｐｉｔｃｈ ＬＯＳは、（（Ｃ＋Ｄ）−（Ａ＋Ｂ））／（Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ）によって与えられ、Ｙａｗ ＬＯＳは、（（Ａ＋Ｄ）−（Ｂ＋Ｃ））／（Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ）によって与えられる。Ｙａｗ（偏揺れ）ＬＯＳとＰｉｔｃｈ（ピッチ）のＬＯＳの対は、検出器の視野の中心を、ＥＭ信号の物理的位置に合わせる(照準合わせの)ために、アクティブな制御ループを動かす優れた誤差信号である。しかしながら、検出器における非一様性と非対称性とのために、偏揺れとピッチのＬＯＳは、真の偏揺れとピッチの測定値として最適に機能しない。真の角度に対するＬＯＳの傾きは、角度の関数として変化するからである。ＬＯＳの測定値に対する真の角度の非線形の伝達関数は、最終的なＡＺ／ＥＬのＬＯＳテーブルにマップされる(ステップ238)。ピッチと偏揺れのＬＯＳの測定値は、ルックアップテーブルへのインデックスである。テーブルの出力は、修正された方位角（Azimuth, AZ）と仰角（Elevation, EL）とであり、ターゲットレポート58に出力される。

曲線の当てはめアルゴリズムの線形化に対する論理の実施形態は、図１３に示されている。最強ＳＮＲチャネルを使用して、ピークが推定される２つ時間サンプルを選択して、最強チャネルから計算されたパルス幅に基づいて、ピークを推定する論理を選択して、拡張された曲線の当てはめのオプションに対するスケールファクタを設定する。個別チャネルは、２つの選択された時間サンプルに対して、特定の振幅のみを提供する。

埋め込みプロセッサは、最初に、最強チャネルにおいて測定されたパルス幅と、閾値、例えば２０ｎｓとを比較する(ステップ240)。パルスが狭い場合に、スケールの項を、定数、例えば５３に設定する(ステップ242)。パルスが広い場合に、スケールの項を定数から、最大値、例えば６４にスケールアップする(ステップ244)。例えば、スケール＝（ＰＷ−３２）／５＋５３である。なお、ＰＷは、ナノ秒で測定され、８／５のスケールファクタが適用される(即ち、３２の値は、２０ｎｓを表わす)。ここで、閾値と定数は、特定の応用に対する単なる例示である。

プロセッサは、最強ＳＮＲチャネルにおいて閾値を越えた複数のサンプルがあるかどうかを決定する(ステップ246)。ない場合は、インデックスＳ_ｐｅａｋを選択して、各チャネルに対して、例えば、Ａ_ｉ＝Ａ_ｉ（Ｓ_ｐｅａｋ）、なお、ｉ＝１乃至４（例えば、チャネルＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）を使用する。(ステップ248)。最強チャネルのピークサンプルに基づいて追跡するために、サンプルＳ_ｐｅａｋのパルス到達時間は、任意のチャネルにおける検出された最初のパルスからのオフセットとして、時間相関及び追跡ルーチンへ送られる。イエスの場合に、プロセッサは、最強チャネルの最高振幅値と、その次に高い振幅値とを識別して、それらのサンプルのインデックスＳ_ｍａｘとＳ_ｎｅｘｔとをそれぞれ保存する(ステップ250)。サンプルＳ_ｍａｘのパルス到達時間を送る。最強チャネルは、任意の加算チャネル又は４本の個別チャネルのうちの任意の１本であり得ることに留意すべきである。

２つのサンプルのインデックスＳ_ｍａｘとＳ_ｎｅｘｔとを選択すると、論理により、どのサンプルが最高振幅値に対応して、その次に高い振幅値に対応するかを、各個別チャネルが決定できる。例えば、インデックスをフリップする。インデックスの対に対して、最大振幅に等しくなるように値Ａ_ｉを設定し、最小振幅に等しくなるように値Ａ_{ｔｅｍｐ，ｉ}を設定する(ステップ252)。同じ２つのインデックスを付されたサンプルを、全てのチャネルに使用して、弱い信号を有するチャネルにおけるピークとして、標準よりも大きな雑音のサンプルを選択するのを防ぎ、振幅測定値を歪めるのを防ぐ。チャネルからチャネルへのハードウェアの時間整列は、１時間サンプルよりも相当に短く、この決定をサポートする。

次に、プロセッサは、最強ＳＮＲチャネルのパルス幅が、２番目に高い閾値、例えば５０ｎｓ未満であるかどうかをチェックして確認する(ステップ254)。Ａ／Ｄコンバータのサンプリング時間間隔の知識に基づいて、閾値を設定して、ピークの近くに複数のサンプルを有する広いパルスと、狭いパルスとを区別する。パルス幅が５０ｎｓの閾値よりも大きい場合は、チャネルごとに、予想雑音の大きさに対して、小さな振幅差を有する、２つのサンプルが、パルスのピークの近くにあるような、サンプリング間隔である。この場合に、より大きな振幅を有するサンプルは、より多くの雑音を有するより小さな振幅のサンプルが実際に存在する確率のほぼ５０％の確率を有する。パルス幅が閾値未満である場合は、パルスのピークの近くにサンプルが１つのみであり得るような、サンプリング間隔である。パルス幅の測定により最強チャネルは、ピーク推定値を生成するために使用される論理と、広いパルスに対する平均論理と、狭いパルスに対する線形の曲線の当てはめ論理とを決定する。

従って、パルス幅が閾値よりも大きい場合に、多項式の係数が０．５と０．５であり、従って、各チャネルに対して、Ａ_ｉとＡ_{ｔｅｍｐ，ｉ}との平均値として、Ａ_ｉが計算されることを、平均論理は規定している(ステップ256)。雑音からの変化を低減することによって、広いパルスに対するピークのより良い推定値を、平均値が提供する。各チャネルに対して、同じ２つの時間サンプルの平均をとるので、生成されたピークからずれがある場合は、そのずれは、全てのチャネルにおいて等しく現われる。

パルス幅が閾値未満である場合に、ピーク推定値が１．５×Ａ_ｉ−（スケール／１２８）×Ａ_ｉ ^２／Ａ_{ｔｅｍｐ，ｉ}であるように、曲線の当てはめ論理は式を拡張する。なお、スケールは、ステップ242又は244において最強ＳＮＲチャネルのパルス幅推定値によって選ばれる。曲線の当てはめの拡張方程式を各チャネルに自動的に適用できるが、その代わりに、プロセッサは、各チャネルに対して様々な中間テストを行なって、特に、比較的に弱い信号に対する雑音の影響を明らかにする。プロセッサは、Ａ_{ｔｅｍｐ，ｉ}が正の値を有するかどうかを決定する(ステップ258)。正の値を有していない場合に、プロセッサは、Ａ_ｉが正の値を有しているかどうかを決定する(ステップ260)。Ａ_ｉが正の値を有している場合に、プロセッサは、Ａ_ｉ＝Ａ_ｉに設定する(ステップ262)。Ａ_ｉがゼロ未満である場合に、プロセッサは、Ａ_ｉをゼロに設定する(ステップ264)。各チャネルに対して、この決定を行なう。チャネル上のＥＭパルス信号が弱いか、又は雑音が大きい場合に、一方又は両方の振幅サンプルは負であり得る。この論理により、チャネルのピークを決定する。更に、プロセッサは、結果として得られたピーク振幅が負であるかどうかをチェックして確かめる(図示されていない)。これらの計算から、最強チャネルからの振幅が負であることが明らかになった場合に、全てのデータに対して負のオフセットを生成した、プロセッサに記憶されている較正定数に問題があるか、又は、プロセッサに何らかの障害があると見なされる。この場合に、全てのチャネル振幅から、最も小さなチャネル振幅(最大の負の値)を減算する。従って、最小値はゼロになり、残りのチャネル振幅は正にシフトされる。

Ａ_{ｔｅｍｐ，ｉ}が正である場合に、プロセッサは、当てはめパラメータＦＩＴｉ＝スケール×Ａ_ｉ／Ａ_{ｔｅｍｐ，ｉ}を計算する(ステップ266)。雑音がないと仮定して、サンプルＡ_ｉがピークである最も狭い予測パルスに対して、６４の最大ＦＩＴｉを有し、サンプルＡ_ｉとＡ_{ｔｅｍｐ，ｉ}との中間にピークがある広いパルスに対して、５３の最小ＦＩＴｉを有するように、曲線の当てはめをスケーリングする。雑音により、Ａ_ｉを上げるか、又はＡ_{ｔｅｍｐ，ｉ}を下げることによって、チャネルはこの値を超えることができる。ＦＩＴｉが６４の最大値よりも小さくない場合に(ステップ268)、プロセッサは、単に再び最大振幅を選択して、Ａ_ｉ＝Ａ_ｉに設定する(ステップ270)。ステップ268をスキップして、とにかく、曲線の当てはめ方程式を適用するように、プロセッサを構成してもよい。ＦＩＴｉ＞６４である場合に、サンプルが雑音によってをつり上げられたと見なして、曲線の当てはめ方程式は、最大サンプル値Ａ_ｉを下げる。しかしながら、Ａ_{ｔｅｍｐ，ｉ}は除数であるので、雑音によってＡ_{ｔｅｍｐ，ｉ}が下げられることに対して、ＦＩＴｉはより敏感である。６４の最大値でＦＩＴｉをクリッピングして、最大サンプル振幅Ａ_ｉを使用すると、ＬＯＳの計算の精度が上がることが、シミュレーションによって示された。このテストは、チャネルごとに適用される。

ＦＩＴｉ＜６４である場合に、プロセッサは、ピークを推定するために、曲線の当てはめ方程式に従って、Ａ_ｉ＝［１＋（６４−ＦＩＴｉ）／１２８］×Ａ_ｉとして、Ａ_ｉをスケーリングする。ＦＩＴｉが６４の最大値に近い場合は、最大サンプル値Ａ_ｉを少しの量だけ大きくする。ＦＩＴｉが５３の最小値に近い場合は、最大サンプル値Ａ_ｉを最大量によって大きくする。言い換えると、時間サンプルＳ_ｍａｘが基本アナログ波形の実際のピークに近く、パルスが狭い場合は、補正するとしても、補正量は非常に小さい。約１／２のサンプル期間Ｔにおいて、時間サンプルＳ_ｍａｘとＳ_ｎｅｘｔとが実際のピークの何れかの側に現れる場合に、補正量は比較的に大きい。これらの２つの両極端の間である場合は、曲線の当てはめ方程式は、補正量を変える。

チャネルがドロップした又はチャネルが飽和したといった発生し得る特別なケースに対処するために、全てディジタルのＬＯＳプロセッサアーキテクチャは、フレキシビリティを備えている。図１４に示されているように、ＬＯＳプロセッサは、１本の悪いチャネル300に対するＬＯＳの計算を許容して適応させることができる。チャネルが悪いかどうかを決定する１つのやり方では、(適応閾値処理のために計算された)チャネルの雑音と、他の３本のチャネルのチャネルの雑音とを比較する。他の３本のチャネルの二乗平均(root-mean-square, RMS)からの最高絶対偏差を有するチャネルが、偏差の上限又は下限内にない場合に、そのチャネルは悪いチャネルであると宣言される。ＬＯＳの計算は、次のように適応させられる。

・ケース１ Ａチャネルの欠落。

−Ｐｉｔｃｈ ＬＯＳ＝（Ｃ−Ｂ）÷（Ｃ＋Ｂ）
−Ｙａｗ ＬＯＳ＝（Ｄ−Ｃ）÷（Ｄ＋Ｃ）
・ケース２ Ｂチャネルの欠落。

−Ｐｉｔｃｈ ＬＯＳ＝（Ｄ−Ａ）÷（Ｄ＋Ａ）
−Ｙａｗ ＬＯＳ＝（Ｄ−Ｃ）÷（Ｄ＋Ｃ）
・ケース３ Ｃチャネルの欠落。

−Ｐｉｔｃｈ ＬＯＳ＝（Ｄ−Ａ）÷（Ｄ＋Ａ）
−Ｙａｗ ＬＯＳ＝（Ａ−Ｂ）÷（Ａ＋Ｂ）
・ケース４ Ｄチャネルの欠落。

−Ｐｉｔｃｈ ＬＯＳ＝（Ｃ−Ｂ）÷（Ｂ＋Ｃ）
−Ｙａｗ ＬＯＳ＝（Ａ−Ｂ）÷（Ａ＋Ｂ）
図１５に示されているように、チャネルのうちの任意の１本が飽和している(即ち、１つ以上のサンプル302が、飽和閾値304よりも高く、その振幅が、圧縮又は飽和して受信機のハードウェアに入り、従って不正確であることを示す)場合に、曲線の当てはめアルゴリズムを無視して、飽和する前の第１の不飽和サンプル306をピーク推定値として使用する。これらのチャネルが飽和しているかどうかにかかわらず、各チャネルに対して、同じ時間サンプルを使用する。このアプローチはＳＮＲを下げるが、それにもかかわらず、これは正確なＬＯＳの推定値を提供する。ＥＭパルスを恐らく飽和させるので、従って、第１の先端のサンプルの振幅は強力なはずである。このアプローチは、受信機ハードウェアの固有の限界を超えて、ＬＯＳプロセッサのダイナミックレンジを効果的に拡張する。

対策
広義において、対策は、「ジャマー」パルスと、既知のソースからのＥＭパルスとを区別して、ジャマーパルスをできるだけ上流で取り除いて、メモリ又はプロセッサを埋めるのを回避する、様々な技術を含む。

一般に、ジャマーは、ターゲット候補から若干離れた地面に向かうＥＭソースである。従って、反射したジャマーパルスのＬＯＳと振幅は、反射したソースＥＭパルスに非常に似ている。ジャマーの役目は、真のＥＭパルスを不明瞭にすることではないが、プロセッサにジャマーパルスを捕捉させて誤った追跡をさせること、及び／又は緩衝器とプロセッサとを単に埋めることである。メモリとプロセッサの速さが利用可能であり、低廉であるので、ＬＯＳプロセッサを混乱させるか又は埋めるために、ジャマーは、非常に高い繰り返し率でパルスを送信しなければならない。

図１６に示されているように、ターゲットを捕捉して追跡するために使用されるＰＲＩ／時間相関とＰＤＬ処理(図７ａ)を、特定の対策処理で補って、ジャマーパルス320とＥＭソースパルス322とを区別して、パルス列からそれらを取り除く。ノッチフィルタ324と時間相関110との処理後に、プロセッサは、各パルスに対する最強ＳＮＲチャネルを決定して(ステップ109)、パルスの弁別116を行なう。ＬＯＳの類似性のために、ジャマーとＥＭソースパルスとについて、最強チャネルが同じである可能性は最も高い。プロセッサは、パルス列をノッチフィルタ324に通す。ノッチフィルタ324は、ＥＭソースパルスの既知の繰り返し率よりも１オクターブを超えた高い周波数(繰り返し率)で発生するパルス列（単一周波数又は擬似ランダム）を取り除くように構成されている。ノッチフィルタは、ジャマーパルスの大部分を取り除く単純な技術である。取り除かれないならば、ジャマーパルスが、メモリ又はプロセッサを埋める場合がある。

ノッチフィルタにかけられたパルス列は、ソース周波数の１オクターブの中に、任意の残りのジャマーパルス320とＥＭソースパルス322とを含んでいる。ノッチフィルタにかけられたパルス列に対して、ＰＲＩ／時間相関110を行なう。ジャマーパルスの周波数が、実際のレーザ周波数に非常に近い、即ち、ジャマーパルスがＥＭソースパルスであるとプロセッサが見なす程十分に近い場合を除いて、これらのジャマーパルスの殆どは、ＰＲＩ／時間相関の基準を通らない。幾つかの例において、ＥＭパルスとほぼ同時に現れるジャマーパルスは、ノッチフィルタによって取り除くことができず、ＥＭパルスと共に、時間相関追跡ゲートに現われる。追跡ゲート326において、ＰＤＬ116は、１つ以上のパルス320、322の各々に対して、パルス幅、立ち上がり／立ち下がり、時間、等のような特徴を抽出する。１つのパルスがＥＭソースパルスであるかどうかを決定するこれらの標準基準に加えて、又は、標準基準がＥＭソースとジャマーパルスとを区別できない場合に、プロセッサは、複数のパルスを選択する基準328を適用して、追跡ゲートにおけるパルスの位置と、パルスの相対振幅とを調べる。最大振幅を有するか、追跡ゲートの中心の最も近くに位置するか、又は追跡ゲート内の最初又は最後のパルスである、ＥＭソースパルスを予想するように、インタラクティブなディジタルユーザインターフェースを通して、プロセッサを構成することができる。プロセッサは、この情報を使用して、パルスを直接に選択するか、又はＰＤＬを補ってパルスを選択することができる。ターゲットを捕捉すると、プロセッサは追跡モード118に入る。プロセッサは、追跡ゲート326を配置及び更新して120（例えば、ゲートを狭くして）、次のＥＭパルスを獲得する。ゲートを配置して狭くすると、ジャマーパルスは更に残存し難くなり、複数のパルスを選択する必要が無くなる。追跡が「中断」すると、プロセッサは、追跡ゲートを広げて、時間相関を再開する。追跡ゲートの最初の幅は、ＥＭソースの最悪の場合の時間誤差によって、適切に設定される。

最強ＳＮＲチャネルのピーク電力に対するパルスエネルギの比に基づいて、パルス幅を推定する技術は、より正確なパルス幅の測定値を提供する。より正確なパルス幅の測定値を使用すると、様々な対策を改善することができる。第１に、改善されたパルス幅の測定値は、ディジタル信号の上流の整合フィルタリングを改善する。これは、ＥＭソースパルスとジャマーパルスとを更に区別して、ジャマーパルスをより簡単に取り除く。第２に、ＰＤＬがＥＭソースパルとジャマーパルスとを区別するために、改善されたパルス幅の測定値は、より強力でより信頼できる特徴になる。最後に、パルス幅がより正確に分かると、追跡ゲートのサイズと配置とをより正確にすることができ、従って、ジャマーパルスをより良く排除する。パルス幅に近付くようにパルス間隔を安定させる基準発振器の性能を、ＥＭソースが達成すると、ゲートにおけるＰＷの精度の影響はより重要になる。

ＣＦＡＲとチャネルの雑音との両者に基づく適応閾値処理のために、ノッチフィルタが、フロントエンドの処理として使用されると、特に効果的である。ノッチフィルタがジャマーパルスを効果的に取り除くと、閾値プロセッサは、ターゲットを捕捉して追跡するためにＥＭパルスを検出する閾値を最適化する。取り除かれたジャマーパルスは、全く存在していないかのように見なされ、従って、ＣＦＡＲ係数又は閾値に影響を与えない。ノッチフィルタがジャマーパルスを取り除くことができない場合は、非常に素早く(例えば、ＥＭパルスの１繰り返しパルス間隔よりも相当に短く)、閾値処理が反応して、ジャマーパルスを雑音又は誤警報として見なして、閾値を上げて、ジャマーパルスの更なる検出を制限する。

図１７ａに示されているように、単一周波数のジャマーを阻止するノッチフィルタの実施形態は、２つの基準を満たしている３つのパルスシーケンス330を探す。第１に、３つのパルスは、時間的に等間隔であるか？第２に、その間隔は、ＥＭソースパルスの最小予想繰り返し間隔の半分未満であるか？両者の基準が満たされている場合に、３つのパルスシーケンスをジャマーシーケンスとして捕捉して、捕捉緩衝器から削除する。トーン(３つのパルス)を識別した後で、(ノッチゲート332で)次の到達時間を予測する。ノッチゲートにおいてパルス334が検出されると、捕捉緩衝器からパルス334を削除する。最後のジャマーパルスの時間を使用して、予想時間間隔を更新して、次のパルス、等を予測する。点線は、取り除かれたジャマーパルスを示している。実線は、ノッチフィルタによって取り除かれていないＥＭソースパルス336を示している。時間相関プロセスによって、これらを獲得して、ターゲットを捕捉して、次の追跡ゲート338内に入るソースパルスを追跡する。

ジャマーパルスは検出されてメモリに記憶されるが、パルスメモリがほぼ一杯になる前であって、ＣＦＡＲパルスカウントをトリガして、検出閾値を上げるのに十分なパルスを検出する前に、最初の３つのパルスでジャマーを見付けることができる速さで、ノッチフィルタ処理が行なわれる。ジャマーパルスレートは、ＣＦＡＲアルゴリズムで明らかにされる。ＣＦＡＲを決定するために、ＣＦＡＲアルゴリズムは、総パルスカウントからジャマーパルスの予想数を減算して、ノッチされないパルスカウントを得る。ノッチフィルタがジャマーをロックオンした後、ノッチフィルタは、次のジャマーパルスが到達する前にジャマーパルスを取り除くのに十分な速さで動作する。従って、いかなる時においても、パルス緩衝器中に２以上のジャマーパルスは存在しない。ＣＦＡＲ決定論理をトリガするのに十分に速く、ジャマーがパルスを生成している場合は、ジャマーパルスは捕らえられず、閾値は変わらない。通常、(高いパルス繰り返し周波数で幾つかのＲＦとＭＭＷの適用を除く)１ソースパルス繰り返し間隔内に何百ものジャマー又は雑音のパルスを許容するように、ＣＦＡＲパルスカウントの閾値は設定される。時間相関が、故障前に、高い雑音検出レートに対処できるからである。

ノッチフィルタは、最高ＥＭソースパルストーンよりも１オクターブの周波数を超えた高い周波数に対応するパルス間隔を探すだけである。従って、ノッチフィルタは、ＥＭソースパルス列に直接に影響を与えない(即ち、ノッチ処理は、ソースの一次高調波をロックオンしない)。ＥＭソースパルスが、全く誤ったポイントに入って、ノッチフィルタを混乱させると、ノッチされるジャマー信号を定義する３つのパルスのうちの１つのパルスとして、ＥＭソースパルスが使用される可能性がある。この可能性は低く、ノッチゲート332のサイズに基づいて、ジャマーがちょうど最低許容ジャマー周波数である最悪のケースの低い割合よりも低い。より多くのジャマーパルスはソースパルス間隔内にあるので、ジャマー周波数が高くなるほど、ジャマーを捕捉するときに、ＥＭソースパルスを使用する可能性は低くなる。ＥＭソース周波数よりも１オクターブを超えた高い周波数を抑制することによって、ＥＭパルスを使用してジャマーを定義する場合に、ＥＭソースが、予想パルス間隔と最大間隔の変化とに一致するならば、次の予想ジャマーパルス(系列中の４番目)はＥＭソースパルスになり得ない。この第４のパルスイベントは、予想ジャマーパルスシーケンスを、観測されたジャマーの時間シーケンスに再び整列させる。更に、ジャマーパルス列はノッチフィルタによって追跡され、従って、ソースパルスを誤って使用することによって、定義されたジャマーパルス間隔に誤差が生じたために、ジャマーパルス列を維持すること(追跡し続けること)ができない場合に、ジャマー追跡は古くなり（aged out）(除去され)、ノッチ処理はジャマーをロックオンし直さなければならない。追跡器によって許容されるこのイベントにおいて、１つのみのソースパルスが失われる。ジャマーが宣言された後で、ノッチ処理が検出をフィルタにかけ続けて、更にこれが追跡器によって許容されるので、ノッチ処理によって除去されると予想されるソースパルスの割合は小さい。

図１７ｂに示されているように、ノッチフィルタの実施形態は、疑似ランダムパルス列を送信するジャマーをカウントするように構成されている。ジャマーは、Ｎパルス342（例えば、Ｎ＝３）のストリング340を繰り返し送信する。ストリングの中で、Ｎパルス342はランダムに間隔を空けている。実際には、これは、同じ周波数でＮ＝３のパルス列を生成している。Ｎ＝３のパルス列は、互いにランダムに時間をシフトされている。プロセッサは、間隔と周波数基準とを満たす３つのパルスシーケンスを再び探して、Ｎパルス列の各々をロックオンする。複数のジャマーパルス列を分離する構成は、若干難しい。

プロセッサは、例えば、パルス＃１の到達時間(time of arrival, TOA)に対してベースポインタを生成する。第２のポインタは、ＴＯＡ＃２において始まり、第３のポインタは、ＴＯＡ＃３において始まる。ポインタ＃３のＴＯＡとポインタ＃１のＴＯＡとの間の時間差を調べて、第３のポインタを上方にインクリメントする。この時間差が、予想レーザＰＲＩの半分未満である場合に、この２つの終了時間の中間に、ポインタ＃２の時間があるかどうかをチェックして確かめる。ポインタ＃２の時間が中心に近い場合は、ジャマーの追跡を開始する。近くない場合は、ポインタ＃２をインクリメントして、中間点を更にチェックする。ポインタ＃２が、中間点を過ぎた時間を指すまで、又はポインタ＃２がポインタ＃３に等しくなって、ポインタ＃３がインクリメントされるまで、これを続ける。ポインタ＃３の時間とポインタ＃１の時間との差が、予想レーザＰＲＩの半分よりも大きくなり、このポイントにおいて、ベースポインタ＃１がインクリメントされる、等まで、このやり方で、ポインタ＃３と＃２とを動かす。設定数のパルスが処理された後に、このプロセスは終了する。更に、ジャマーを定義した後で、前の定義されたジャマー追跡によって除去されていない任意のパルスから、別のジャマーに対する追跡の試みと確立が繰り返される。設定数のジャマーが定義された後で、繰り返しを終了する。この例では、プロセッサは、３つのジャマートーンを捕捉して取り除いて、ＥＭソースパルス344の列を残す。

ＥＭソースの時間間隔は分かっていて、従って効果的にポインタを動かすことができるが、ジャマーの処理が実行されるのは一回のみであるので、これは、望ましいレーザパルスの時間の相関をとることを単に試みるよりも、より多くの時間を消費するように思われ得る。ジャマーを追跡する場合に、ジャマーパルスに対する次のパルスの予想到達時間を計算して、到達した次のパルスと、この時間とを比較すると、プロセッサは２つ以上のジャマーパルスのサンプルを記憶（維持）する必要なく、ほぼリアルタイムで取り除くことができる。従って、これは、メモリをより効率的に使用して(相関をとるために必要な数のソースパルスを受信する前に、ジャマーパルスでメモリは満たされない)、より速くソースの相関をとるプロセスを生成して、処理すべきパルスを低減して、ジャマーの探索に費やされる時間を相殺する。

ＥＭパルスソースを捕捉して追跡するために、ノッチフィルタを実行して、パルス緩衝器中の全てのパルスを順序付けると仮定して、図１８ａと１８ｂとに、パルスの捕捉と追跡のプロセスのより詳細な提示が示されている。

図１８ａは、ＥＭパルス列を捕捉して追跡するための、機能の推移とデータの流れとを示している。信号の探索を開始して(ステップ356)、予想されるソースの時間間隔と一致する一連のパルスの到達時間が、時間相関を構成する(ステップ345)。次に、相関誤差を計算する。相関誤差は、パルスパラメータの誤差(示されていない)と時間相関の誤差(ＴＯＡ Ｅｒｒｏｒ)とから構成されている。この相関誤差が、ＥＭソース別の相関閾値未満である場合に、レーザを捕捉して、追跡を開始する(ステップ355)。捕捉シーケンス中の３つ以上のパルスを使用でき、ＥＭソースを捕捉すると、適応ゲートパラメータ(Ｇａｔｅ、Ｇａｔｅ Ｓｕｍ、Ｃｏｕｎｔ)を初期設定して(ステップ346)、次の予想パルスに対する追跡ゲートを構成するパラメータ(Ｔ Ｂｅｇｉｎ、Ｔ Ｅｎｄ)を初期設定する(ステップ354)。

その後で、各後続追跡パルスに対して、Ｃｏｕｎｔと、Ｇａｔｅ Ｓｕｍと、Ｇａｔｅと、Ｔ Ｂｅｇｉｎと、Ｔ Ｅｎｄのパラメータを更新して、追跡ゲート幅370を適応させて(ステップ349)、図１８ｂに示されている測定された到達時間の誤差に基づいて、崩壊又は拡張することができる。

追跡プロセスが次の検出パルスを待っている間、Ｔ Ｅｎｄに達しないことを保証するために、時間を監視する(ステップ347)。パルスの検出を待っている間に、時間がＴ Ｅｎｄを超えたことを、プロセッサのクロックが示すと、「パルスなし」と宣言されて、追跡プロセッサは次の予想パルスに進む(ステップ348)。進行プロセスは、現在のパルス繰り返し間隔をＴ Ｂｅｇｉｎと、Ｔ Ｅｎｄとの両者に加えることによって、予想ＴＯＡを次の予想パルスに延ばす。しかしながら、(Ｔ Ｂｅｇｉｎから最後の追跡ＴＯＡを減算することによって測定される)最後の追跡パルス検出後の時間が長過ぎる場合に、ＥＭソースの追跡は終了する(ステップ348)。

パルス検出イベントを待っている(ステップ347)間、及び時間が依然としてＴ Ｅｎｄ未満である間に、パルスが検出された場合に、パルスのＴＯＡを、Ｔ Ｂｅｇｉｎ及びＴ Ｅｎｄと比較する。ＴＯＡがＴ Ｅｎｄを超えている場合に、追跡プロセスは、次の予想到達時間に進むか、又は最後の追跡パルス後の時間が長過ぎるときは追跡を終了する(ステップ348)。検出パルスのＴＯＡがＴ Ｅｎｄ未満であって且つＴ Ｂｅｇｉｎを超えている場合に、時間相関に基づいて、それを許可する。

次の追跡パルスとしてパルスを宣言する前に、更に、パルスを別のパルス弁別の制限に通さなければならない。追跡ゲート内の複数のパルスの調停を容易にするために、推定パルスパラメータを含む追跡レコードが、追跡プロセッサによって維持されている。追跡されている各ＥＭ信号に対して、見通し線（Line of Sight）と、パルス幅(Pulse Width)と、立ち上がり時間(Rise Time)と、立ち下がり時間(Fall Time)と、次のＴＯＡ推定値(next TOA Estimate)と、推定振幅(Estimated Amplitude)とを追跡する(示されていない)。これらの推定パルスパラメータを使用して、同じ追跡ゲートに含まれる複数のパルスを調停する(ステップ353)。時間相関後に調停機能を実施することによって、複数の追跡相関方式を選択して、追跡器を更新するために１つパルスを調停することができる(ステップ358)。

追跡レコードに維持されているパラメータ推定値と比較した場合に、設定閾値を超えた測定パルスパラメータの誤差を有するパルスを除去するように、パルスの調停を設定することができる。更に、最小の組み合わせ相関誤差を有するパルスを選択するように、パルスの調停を設定してもよい(ステップ359)。

組み合わせ相関誤差の調停を使用しない場合に、パラメータの比較後に残っている複数のパルスを調停するために、ゲート内の相対位置に基づいてパルスを選択するように、調停を設定することができる(ステップ353)。信号捕捉プロセスを開始する前に、ユーザ設定ごとに、追跡ゲートの中心に最も近いものか、最後のパルスか、最初のパルスか、又は最大振幅を有するパルスを選ぶことができる。

調停プロセスにおいてパルスが許可されると、パルスパラメータを更新して記憶するが、調停プロセスは、より良い相関誤差又は追跡ゲート内のより良い位置について、将来のパルスを評価し続ける(ステップ347)。前の最良の結果と比較した場合により良い相関誤差又は位置を、最新の最良の相関パルスとして保存する。プロセッサの時間がＴ Ｅｎｄ値を超えている、即ち、将来のパルスが現在の追跡ゲートと時間において相関していないことを示す場合に、プロセッサは次のパルスの検出を待つので、最新の最良の相関パルスが、追跡器の更新に使用される。

追跡器の更新は、現在の相関パルスの測定ＴＯＡと予想ＴＯＡ(ＴＯＡ ｅｓｔ)との差として、ＴＯＡ Ｅｒｒｏｒを計算する(ステップ357)。この誤差を使用して、次の予想パルス到達時間に対するＴＯＡ ｅｓｔ(ステップ350)とゲート幅(ステップ349)とを更新する。次のパルス相関処理(ステップ351)のために、追跡ウィンドウパラメータ(Ｔ Ｅｎｄと、Ｔ Ｂｅｇｉｎ）を更新して、見通し線の測定値を出力して(ステップ352)、時間相関プロセスを繰り返して、次のＥＭソースパルスを探索して(ステップ347)、追跡プロセスを更新し続ける。

本発明の幾つかの例示的な実施形態を示して記載したが、当業者は、多数のバリエーションと代わりの実施形態を思い付くであろう。請求項に定義されている本発明の意図と範囲とから逸脱することなく、このような変更と代わりの実施形態を検討して、作成することができる。

10,50・・・受信機、12,52,216・・・クアッド検出器、15,54・・・前置増幅器、16・・・ＬＯＳプロセッサ、22・・・パルスの検出、24・・・ＬＯＳの計算、53・・・アナログ信号、55・・・Ａ／Ｄコンバータ、56・・・ディジタル信号、62,64・・・ディジタルバス、70,90・・・整合フィルタ、81・・・シフトレジスタ、82・・・パルスのサンプル、83,138・・・閾値、84・・・先端のサンプル、85・・・後端のサンプル、86・・・個別チャネルのＳＮＲ、87・・・一次加算チャネルのＳＮＲ、89・・・二次加算チャネルのＳＮＲ、103・・・ディジタルサンプル、104・・・サンプルの振幅、106・・・ディジタル乗算器、108・・・出力パルス、112・・・予想ＰＲＩ、114・・・検出されたパルス、115,326・・・追跡ゲート、130・・・ＰＲＩ、132,134,218・・・ＥＭパルス、136・・・チャネルの雑音、140・・・ジャミングパルス、170・・・ＣＦＡＲ論理、214・・・ＥＭパルススポット、220・・・パルス幅の閾値、222・・・パルス幅、226,228・・・パルス幅推定値、300・・・悪いチャネル、302・・・飽和サンプル、304・・・飽和閾値、306・・・不飽和サンプル、320・・・ジャマーパルス、322,336,344・・・ＥＭソースパルス、330・・・パルスシーケンス、332・・・ノッチゲート、334・・・パルス、342・・・Ｎパルス、340・・・Ｎパルスのストリング、370・・・追跡ゲート幅。

Claims (42)

1. ソースが既知のパルス繰り返し間隔で電磁(ＥＭ)パルスを放射し、前記ソースからターゲットで反射した前記電磁パルスを検出して、前記ターゲットへの見通し線(ＬＯＳ)を計算する、ディジタル見通し線（ＬＯＳ）プロセッサであって、
   多重チャネル検出器からのそれぞれのアナログ信号を、それぞれの個別チャネルにおける複数のディジタル信号に変換するように構成されている、複数のＡ／Ｄコンバータと、
   各ディジタル加算器が、異なる複数の前記ディジタル信号を加算して、異なる加算チャネルにおけるディジタル信号を生成するように構成されている、少なくとも１つのディジタル加算器と、
   少なくとも１本の加算チャネルを含む複数のチャネルにおける複数のディジタル信号のサンプルの振幅と、それぞれの検出閾値とを比較して、パルスを検出するように構成されている、複数のディジタルパルス検出器と、
   メモリと、
   前記ディジタルパルス検出器のうちの任意の１つによってパルスを検出したときに、前記個別チャネルの各々に対する複数のサンプルを前記メモリに記憶する、メモリ制御装置と、
   メモリに記憶されている、前記個別チャネルに対する前記サンプルの振幅を処理して、前記ターゲットへのＬＯＳを計算するように構成されている、埋め込みプロセッサと、
   を具備する、ディジタルＬＯＳプロセッサ。
2. 前記多重チャネル検出器は、クアッド検出器を含み、
   前記クアッド検出器は、第１のアナログ信号と、第２のアナログ信号と、第３のアナログ信号と、第４のアナログ信号とを出力する、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
3. 前記ディジタル加算器と、前記ディジタルパルス検出器と、前記メモリと、前記メモリ制御装置と、前記埋め込みプロセッサは、単一のディジタルプロセッサにおいて統合されている、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
4. 複数の有限インパルス応答(ＦＩＲ)整合フィルタを更に具備し、
   前記ＦＩＲ整合フィルタは、前記それぞれの複数のディジタルチャネル信号を処理して、前記個別チャネルにおける前記それぞれのフィルタにかけられた信号を、前記ディジタル加算器と前記ディジタルパルス検出器とに出力し、
   前記ＦＩＲ整合フィルタは、前記ＥＭソースに関連する名目パルス幅を有するパルス波形からサンプリングされた複数のフィルタ係数を有する、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
5. 前記埋め込みプロセッサは、
   前記ＦＩＲ整合フィルタの前記名目パルス幅を適応させるために、前記メモリに記憶されている前記サンプルの前記振幅からのパルス幅と、前記Ａ／Ｄコンバータのサンプリング期間とを計算するように構成されている、請求項４のディジタルＬＯＳプロセッサ。
6. パルスを検出すると、前記メモリ制御装置は、各個別チャネルに対して、
   前記検出閾値未満の振幅を有する少なくとも１つの先端の雑音のサンプルと、
   前記検出閾値を超えた振幅を有する少なくとも１つのパルスのサンプルと、
   前記検出閾値未満の振幅を有する少なくとも１つの後端の雑音のサンプルと、
   を、前記メモリに記憶する、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
7. 前記埋め込みプロセッサは、
   前記パルス繰り返し間隔に対する前記検出されたパルスの時間相関をとって、パルスの１つ以上の候補シーケンスに選択を絞り込んで、
   前記候補シーケンス中の前記パルスの各々から、弁別パラメータを抽出して、
   前記候補シーケンスに対する前記弁別パラメータと時間相関の誤差とを評価して、パルスのターゲットシーケンスを捕捉して追跡して、前記ＬＯＳを計算するように構成されている、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
8. 前記埋め込みプロセッサは、
   各パルスに対する最強ＳＮＲチャネルを決定して、
   前記最強ＳＮＲチャネルにおける前記検出されたパルスに対して時間相関をとって、
   前記最強ＳＮＲチャネルからの前記候補シーケンス中の前記パルスから、弁別パラメータを抽出するように構成されている、請求項７のディジタルＬＯＳプロセッサ。
9. 前記埋め込みプロセッサは、個別のパルスのための前記弁別パラメータと、前記候補シーケンスにわたるパルスのための合同の弁別パラメータと、時間相関の誤差とを組み合わせて、関連誤差にするように構成されていて、
   前記候補シーケンスを許可又は拒絶するために、前記関連誤差を評価する、請求項７のディジタルＬＯＳプロセッサ。
10. 前記合同の弁別パラメータは、前記候補シーケンス中の個別のパルスのための前記弁別パラメータに対する一様性のメトリックを含む、請求項９のディジタルＬＯＳプロセッサ。
11. 前記埋め込みプロセッサは、前記ターゲットシーケンスに対する最後に検出されるパルスよりも前に、前記パルス繰り返し間隔に追跡ゲートを配置して、次に検出されるパルスを捕捉するように構成されていて、
    前記ターゲットシーケンス中の追跡パルス数が増加すると、前記埋め込みプロセッサは、前記追跡ゲートの幅を適応させて、名目上小さくする、請求項７のディジタルＬＯＳプロセッサ。
12. 前記埋め込みプロセッサは、前記ターゲットシーケンスに対する最後に検出されるパルスよりも前に、前記パルス繰り返し間隔に追跡ゲートを配置して、次に検出されるパルスを捕捉するように構成されていて、
    前記追跡ゲート内に、複数の検出されたパルスがある場合に、
    前記埋め込みプロセッサは、
    弁別パラメータに基づいて、パルスを除去して、
    残りのパルスから、（ａ）最大振幅を有するパルス、（ｂ）前記追跡ゲートの中心に最も近いパルス、或いは（ｃ）最後のパルス又は最初のパルスを選択することができる、請求項７のディジタルＬＯＳプロセッサ。
13. 前記パルス繰り返し間隔の繰り返し率よりも１オクターブを超えた高い繰り返し率で発生するパルスを取り除くフィルタ、を更に具備する、請求項７のディジタルＬＯＳプロセッサ。
14. 前記埋め込みプロセッサは、前記メモリに記憶されている前記サンプルの前記振幅と、前記Ａ／Ｄコンバータのサンプリング期間とから、パルス幅を計算するように構成されている、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
15. 前記埋め込みプロセッサは、
    現在のパルスの最強ＳＮＲチャネルに対する前記パルス幅を計算して、
    全てのチャネルに対して、前記パルス幅を使用するように構成されている、請求項１４のディジタルＬＯＳプロセッサ。
16. 前記埋め込みプロセッサは、ピークエネルギに対するパルス電力の比として、前記パルス幅を計算するように構成されている、請求項１４のディジタルＬＯＳプロセッサ。
17. パルスを検出すると、前記メモリ制御装置は、各前記個別チャネルに対して、
    前記検出閾値を超えた振幅を有する全てのパルスのサンプルと、
    前記検出閾値未満の振幅を有する、少なくとも、１つの先端のサンプルと１つの後端のサンプルと、
    を記憶して、
    前記埋め込みプロセッサは、
    パルス幅の閾値の固定インクリメントを、最大サンプル振幅未満に設定して、
    前記パルス幅の閾値を超えた振幅を有する全てのサンプルに対する振幅と、前記パルス幅の閾値未満の振幅を有する少なくとも１つの前方のサンプルに対する加重振幅と、前記パルス幅の閾値未満の振幅を有する少なくとも１つの後方のサンプルに対する加重振幅とを加算して、
    前記サンプリング期間によって前記和を乗算して、前記パルス電力を推定するように構成されている、請求項１６のディジタルＬＯＳプロセッサ。
18. 前記埋め込みプロセッサは、
    前記チャネルを処理して、パルス幅を推定して、第１のスケールファクタを提供して、
    最大振幅を有する時間サンプルと次の最高振幅を有する時間サンプルとを選択して、
    前記パルス幅を使用して、平均論理又は曲線の当てはめ論理を選択して、
    前記第１のスケールファクタを使用する前記選択された曲線の当てはめ論理、又は平均論理を、前記最大振幅と前記次の最高振幅とに適用して、ピーク振幅を推定して、
    前記個別チャネルに対する前記推定されたピーク振幅から、前記ターゲットへのＬＯＳを計算するように構成されている、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
19. 前記埋め込みプロセッサは、
    最強ＳＮＲチャネルを決定して、
    前記最強ＳＮＲチャネルを処理して、
    （ａ）前記最強ＳＮＲチャネルに対するパルス幅を推定して、第１のスケールファクタを提供して、
    （ｂ）２つの最高振幅を有する時間サンプルを選択して、
    （ｃ）前記パルス幅を使用して、平均論理又は曲線の当てはめ論理を選択して、
    前記個別チャネルを処理して、
    （ｄ）前記２つの選択された時間サンプルから、最大振幅を有する時間サンプルと最小振幅を有する時間サンプルとを識別して、
    （ｅ）前記第１のスケールファクタを使用する前記選択された曲線の当てはめ論理、又は平均論理を、前記最大振幅と前記最小振幅とに適用して、ピーク振幅を推定して、
    前記個別チャネルに対する前記推定されたピーク振幅から、ターゲットへのＬＯＳを計算するように構成されている、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
20. 前記埋め込みプロセッサは、
    前記パルス幅と閾値の幅とを比較して、
    前記閾値よりも大きいパルス幅に対して、平均論理を選択して、
    前記閾値よりも小さいパルス幅に対して、曲線の当てはめ論理を選択するように構成されている、請求項１９のディジタルＬＯＳプロセッサ。
21. 前記曲線の当てはめ論理を適用するときに、前記埋め込みプロセッサは、
    前記第１のスケールファクタと、前記最小振幅に対する前記最大振幅の比とを使用して、第２のスケールファクタを計算して、前記最大振幅をスケーリングして、前記ピーク振幅を推定して、
    前記比が１に近付くと、前記第１のスケールファクタがより小さくなり、前記第２のスケールファクタがより大きくなるように、前記第２のスケールファクタが定義される、請求項２０のディジタルＬＯＳプロセッサ。
22. 前記第１のスケールファクタと前記比との積が、最も狭い予想パルス幅に対する最大値と、前記パルスの前記ピーク振幅における最大振幅とを達成するように、前記パルス幅から前記第１のスケールファクタを決定して、
    前記積が前記最大値を超えている場合に、前記埋め込みプロセッサは、
    １に等しい前記第２のスケールファクタを設定して、前記最大振幅を、前記ピーク振幅の推定値として出力するように構成されている、請求項２１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
23. 前記曲線の当てはめ論理を各チャネルに適用するときに、前記埋め込みプロセッサは、
    （ａ）前記最小振幅に対する最大振幅の比を、前記スケールファクタによって乗算して、当てはめパラメータを定義して、
    （ｂ）ｍａｘ ｆｉｔが前記当てはめパラメータの許容最大値である場合に、前記最大振幅を、［１＋（ｍａｘ ｆｉｔ−当てはめパラメータ）／（２×ｍａｘ ｆｉｔ）］によって乗算して、前記ピーク振幅を推定するように構成されている、請求項１９のディジタルＬＯＳプロセッサ。
24. 前記検出されたパルスは、
    前記検出閾値を超えた振幅を有するパルスのサンプルと、
    前記検出閾値未満の振幅を有する雑音のサンプルと、を含み、
    前記ディジタルＬＯＳプロセッサは、
    前記複数のディジタルパルス検出器と対にされた複数の閾値プロセッサ、を更に具備しており、
    各前記閾値プロセッサは、
    前記チャネルにおける前記雑音のサンプルを処理して、雑音を推定して、
    前記チャネルの雑音の関数として、パルス繰り返し間隔当たりに、前記検出閾値を複数回更新する、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
25. 各前記閾値プロセッサは、
    定誤警報率（ＣＦＡＲ）係数と前記チャネルの雑音との関数として、前記検出閾値を更新するように構成されている、請求項２４のディジタルＬＯＳプロセッサ。
26. パルスカウントが、指定期間に対して定められた最大カウントを超えると直ぐに、前記埋め込みプロセッサは、前記ＣＦＡＲ係数を上げるように構成されている、請求項２５のディジタルＬＯＳプロセッサ。
27. 前記埋め込みプロセッサは、
    前記指定期間の最後において、前記パルスカウントが最小カウント未満である場合に、前記ＣＦＡＲ係数を下げるように構成されており、
    前記指定期間よりも短い所定の部分的期間の間、前記パルスカウントがゼロである場合に、前記ＣＦＡＲ係数をより積極的に下げるように構成されている、請求項２６のディジタルＬＯＳプロセッサ。
28. 前記パルス繰り返し間隔に対する繰り返し率よりも１オクターブを超えた高い繰り返し率で発生するパルスを取り除くフィルタ、を更に具備する、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
29. 前記ディジタル加算器は、前記ディジタル信号の全てを加算して、一次加算チャネルにおけるディジタル信号を生成する、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
30. 前記複数のディジタルパルス検出器は、
    前記一次加算チャネルと前記個別チャネルの各々における複数の前記ディジタル信号のサンプルの振幅と、それぞれの検出閾値とを比較して、パルスを検出するように構成されている、請求項２９のディジタルＬＯＳプロセッサ。
31. 前記ディジタルＬＯＳプロセッサは、
    それぞれの二次加算チャネルにおけるディジタル信号を生成するために、前記個別チャネルにおける全ての前記ディジタル信号よりも少ないディジタル信号の異なるサブセットを加算するように構成されている、複数のディジタル加算器、を更に具備し、
    前記複数のディジタルパルス検出器は、
    前記一次加算チャネルと前記二次加算チャネルとの各々における複数の前記ディジタル信号のサンプルの振幅と、それぞれの検出閾値とを比較して、パルスを検出するように構成されている、請求項２９のディジタルＬＯＳプロセッサ。
32. 前記複数のディジタル加算器は、前記二次加算チャネルを形成するために、異なる対のディジタル信号を加算する、請求項３１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
33. 前記複数のディジタルパルス検出器は、前記個別チャネルの各々と、前記一次加算チャネルと、前記二次加算チャネルの各々とにおける複数の前記ディジタル信号のサンプルの振幅と、それぞれの検出閾値とを比較して、パルスを検出するように構成されている、請求項３１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
34. 前記ディジタルＬＯＳプロセッサは、
    前記ターゲットへの推定ＬＯＳに基づいて、比較的に低いＳＮＲを有する、一次及び二次加算チャネル又は個別チャネルの１本以上に対して、前記ディジタルパルス検出器を選択的にデアクティブにするように構成されている、請求項３３のディジタルＬＯＳプロセッサ。
35. 前記多重チャネル検出器は、比較的により高いＳＮＲのチャネルを、前記ターゲットに向けるように操縦されて、
    前記ディジタルＬＯＳプロセッサは、
    前記ターゲットに向けられていない、比較的により低いＳＮＲの１本以上の前記チャネルに対して、前記ディジタルパルス検出器をデアクティブにするように構成されている、請求項３３のディジタルＬＯＳプロセッサ。
36. 前記ディジタルＬＯＳプロセッサは、
    どのチャネルが比較的に高いＳＮＲを有する可能性が高く、どのチャネルが比較的に低いＳＮＲを有する可能性が高いかを決定して、
    比較的に低いＳＮＲを有する、加算チャネル又は個別チャネルの１本以上に対して、前記ディジタルパルス検出器を選択的にデアクティブにするように構成されている、請求項１のディジタルＬＯＳプロセッサ。
37. ソースが既知のパルス繰り返し間隔で電磁(ＥＭ)パルスを放射し、前記ソースからターゲットで反射した前記電磁パルスを検出して、前記ターゲットへの見通し線(ＬＯＳ)を計算する、ディジタルＬＯＳプロセッサであって、
    多重チャネル検出器からのそれぞれのアナログ信号を、それぞれの個別チャネルにおける複数のディジタル信号に変換するように構成されている、複数のＡ／Ｄコンバータと、
    一次加算チャネルにおけるディジタル信号を生成するために、前記複数のディジタル信号の全てを加算するように構成されている、ディジタル加算器と、
    それぞれの二次加算チャネルにおける異なるディジタル信号を生成するために、前記複数のディジタル信号の全てよりも少ないディジタル信号の異なるサブセットを加算するように構成されている、複数のディジタル加算器と、
    前記個別チャネルと、前記一次加算チャネルと、前記二次加算チャネルとにおける前記複数のディジタル信号のサンプルの振幅と、それぞれの検出閾値とを比較して、前記検出閾値を超えた振幅を有するパルスのサンプルと、前記検出閾値未満の振幅を有する雑音のサンプルとを含むパルスを検出するように構成されている、複数のディジタルパルス検出器と、
    前記既知のパルス繰り返し間隔に対する繰り返し率よりも１オクターブを超えた高い繰り返し率で発生するパルスを取り除くように構成されている、フィルタと、
    前記加算チャネルと前記個別チャネルの各々とにおける前記雑音のサンプルを処理して、各チャネルにおける雑音を推定して、前記チャネルの雑音と定誤警報率（ＣＦＡＲ）係数との関数として、パルス繰り返し間隔当たりに複数回、前記検出閾値を更新するように構成されている、複数の閾値プロセッサと、
    メモリと、
    前記ディジタルパルス検出器のうちの任意の１つによってパルスを検出すると、各前記個別チャネルに対して、少なくとも、１つのパルスと、１つの先端の雑音のサンプルと、１つの後端の雑音のサンプルとを含む複数のサンプルを、前記メモリに記憶する、メモリ制御装置と、
    （ａ）各パルスに対する最強ＳＮＲチャネルを決定して、（ｂ）前記既知のパルス繰り返し間隔に対して、前記最強ＳＮＲチャネルにおける前記検出されたパルスの時間相関をとって、１本以上の候補シーケンスに選択を絞り込んで、前記最強ＳＮＲチャネルにおける個別のパルスからパルスの特徴を抽出して、前記候補シーケンス全体にわたる合同の特徴を計算して、前記パルスの特徴と、前記合同の特徴と、時間相関の誤差とを組み合わせて、パルスのターゲットシーケンスを捕捉して追跡して、（ｃ）前記最強ＳＮＲチャネルからの前記ターゲットシーケンス中の前記パルスの前記サンプルの振幅を処理して、曲線の当てはめを決定して、前記曲線の当てはめを、メモリに記憶されている前記個別チャネルに対する前記サンプルに適用して、ピーク振幅を推定して、前記ターゲットへのＬＯＳを計算するように構成されている、埋め込みプロセッサと、
    を具備する、ディジタルＬＯＳプロセッサ。
38. 前記埋め込みプロセッサは、
    メモリに記憶されている前記振幅のサンプルからの前記最強ＳＮＲチャネルにおける各パルスに対するパルス幅であって、パルスの特徴として使用されるパルス幅と、前記Ａ／Ｄコンバータのサンプリング期間とを計算して、前記曲線の当てはめを決定するように構成されている、請求項３７のディジタルＬＯＳプロセッサ。
39. 前記埋め込みプロセッサは、
    ピークエネルギに対するパルス電力の比として、前記パルス幅を計算するように構成されている、請求項３８のディジタルＬＯＳプロセッサ。
40. 前記埋め込みプロセッサは、
    前記パルス幅から第１のスケールファクタを計算して、
    ２つの最高振幅を有する前記最強ＳＮＲチャネルから時間サンプルを選択して、
    前記パルス幅とパルス幅の閾値とを比較して、平均論理又は曲線の当てはめ論理を選択して、
    各個別チャネルを処理して、前記選択された２つの時間サンプルから、最大振幅を有する時間サンプルと、最小振幅を有する時間サンプルとを識別して、
    前記第１のスケールファクタを使用する前記選択された曲線の当てはめ論理、又は前記平均論理を、前記最大振幅と前記最小振幅とに適用して、ピーク振幅を推定して、
    前記個別チャネルに対する前記推定されたピーク振幅から、前記ターゲットへのＬＯＳを計算するように構成されている、請求項３８のディジタルＬＯＳプロセッサ。
41. 前記埋め込みプロセッサは、
    パルスカウントが指定期間に対して定められた最大カウントを超えると直ぐに、ＣＦＡＲ係数を上げて、
    カウント期間をリセットするように構成されている、請求項３７のディジタルＬＯＳプロセッサ。
42. 前記ディジタルＬＯＳプロセッサは、
    どのチャネルが比較的に高いＳＮＲを有する可能性が高く、どのチャネルが比較的に低いＳＮＲを有する可能性が高いかを決定して、
    比較的に低いＳＮＲを有する、一次及び二次加算チャネル又は個別チャネルの１本以上に対して、前記ディジタルパルス検出器を選択的にデアクティブにするように構成されている、請求項３７のディジタルＬＯＳプロセッサ。

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