JP2014235048A

JP2014235048A - レーダ装置

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Publication number: JP2014235048A
Application number: JP2013115834A
Authority: JP
Inventors: 和寛久保; Kazuhiro Kubo; 照幸原; Teruyuki Hara; 聡影目; Satoshi Kageme
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2013-05-31
Filing date: 2013-05-31
Publication date: 2014-12-15
Anticipated expiration: 2033-05-31
Also published as: JP6177008B2

Abstract

【課題】ＳＮＲが低い環境下でも、短時間で目標を高精度に検出することができるようにする。【解決手段】周波数領域変換部１１により算出された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出する目標候補検出部１２と、目標候補検出部１２により検出された目標候補信号の特徴量として、スペクトルピークの形状を表す高次モーメントを算出する特徴量算出部１３とを設け、目標判定部１４が、特徴量算出部１３により算出された高次モーメントが閾値以下であれば、その目標候補信号が目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。【選択図】図１

Description

この発明は、目標に反射された信号を受信して、目標を検出するレーダ装置に関するものである。

レーダ装置では、目標に反射された信号を受信すると、その受信信号を高速フーリエ変換（ＦＦＴ：ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）して、周波数領域のスペクトルを生成し、周波数領域のスペクトルの中で、閾値より大きいスペクトルを検出するようにしている。
閾値より大きいスペクトルのピークの位置は、目標の運動によるドップラ周波数を表しているため、目標を検出したことに相当する。

しかし、信号対雑音比であるＳＮＲ（ＳｉｇｎａｌｔｏＮｏｉｓｅＲａｔｉｏ）が低い環境下では、目標を検出する際に閾値を低い値に設定する必要がある。このため、雑音などを目標と誤って検出する誤警報が多発する可能性がある。
以下の特許文献１に開示されているレーダ装置では、誤警報の発生を防止するため、目標信号が含まれている受信信号の振幅と、雑音だけの受信信号の振幅との確率分布の違いを高次モーメントで数値化し、双方の高次モーメントの数値を比較することで、目標と雑音を識別するようにしている。

特開２００６−３４３２５２号公報（段落番号［００２６］から［００３４］）

従来のレーダ装置は以上のように構成されているので、ＳＮＲが低い環境下での目標の検出性能を高めることができる。しかし、ＳＮＲが更に低下すると、受信信号の振幅確率分布を得ることが困難になり、目標の検出性能が劣化してしまう課題があった。
また、滑らかな振幅確率分布を得るには、長い観測時間を必要とするため、短時間で目標を検出することができない課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、ＳＮＲが低い環境下でも、短時間で目標を高精度に検出することができるレーダ装置を得ることを目的とする。

この発明に係るレーダ装置は、信号を放射する信号送信手段と、信号送信手段により放射されたのち、目標に反射されて戻ってきた上記信号を受信し、その受信信号から受信ビデオ信号を生成する信号受信手段と、信号受信手段により生成された受信ビデオ信号のスペクトルピークを検出し、そのスペクトルピークを目標候補信号として出力する目標候補検出手段と、目標候補検出手段から出力された目標候補信号の特徴量を算出する特徴量算出手段とを設け、目標判定手段が、特徴量算出手段により算出された目標候補信号の特徴量から、その目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定するようにしたものである。

この発明によれば、信号受信手段により生成された受信ビデオ信号のスペクトルピークを検出し、そのスペクトルピークを目標候補信号として出力する目標候補検出手段と、目標候補検出手段から出力された目標候補信号の特徴量を算出する特徴量算出手段とを設け、目標判定手段が、特徴量算出手段により算出された目標候補信号の特徴量から、その目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定するように構成したので、ＳＮＲが低い環境下でも、短時間で目標を高精度に検出することができる効果がある。

この発明の実施の形態１によるレーダ装置を示す構成図である。スペクトルピークの範囲が、スペクトルピークを中心に３ｄＢ幅であるときの高次モーメントの算出に用いるスペクトルのサンプルの範囲を示す説明図である。目標と雑音のスペクトルのピーク形状の違いを示す説明図である。目標と雑音の分散の分布を示す説明図である。この発明の実施の形態２によるレーダ装置を示す構成図である。目標の運動の違いによるピーク形状の違いを示す説明図である。等速度運動の目標、等加速度運動の目標及び雑音の分散の分布を示す説明図である。この発明の実施の形態３によるレーダ装置を示す構成図である。特徴量の差分が目標と雑音で異なることを示す説明図である。目標と雑音における特徴量の差分の分布を示す説明図である。特徴量差の差分が等加速度運動の目標と雑音で異なることを示す説明図である。等加速度運動の目標と雑音における特徴量差の差分の分布を示す説明図である。この発明の実施の形態４によるレーダ装置を示す構成図である。目標の追尾処理を示す説明図である。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるレーダ装置を示す構成図である。
図１において、信号送信処理部１は、例えば、高周波信号であるＲＦ（ＲａｄｉｏＦｒｅｑｕｅｎｃｙ）信号を発振する信号源と、その信号源により発振されたＲＦ信号を変調する送信機とから構成されており、変調後のＲＦ信号を送信ＲＦ信号として送受切替部２に出力する処理を実施する。
送受切替部２は信号送信処理部１から出力された送信ＲＦ信号を空中線３に出力する一方、空中線３から出力された反射ＲＦ信号を信号受信処理部４に出力する処理を実施する。

空中線３は送受切替部２から出力された送信ＲＦ信号を空中に放射する一方、目標に反射されて戻ってきた送信ＲＦ信号を反射ＲＦ信号として受信し、その反射ＲＦ信号を送受切替部２に出力する送受信アンテナである。
信号受信処理部４は信号送信処理部１の信号源により発振されたＲＦ信号を用いて、送受切替部２から出力された反射ＲＦ信号をダウンコンバートし、ダウンコンバート後の信号を狭帯域フィルタに通してから、増幅処理や位相検波処理を実施することで、受信ビデオ信号を生成する処理を実施する。
なお、信号送信処理部１、送受切替部２及び空中線３から信号送信手段が構成されており、送受切替部２、空中線３及び信号受信処理部４から信号受信手段が構成されている。

信号処理器５は周波数領域変換部１１、目標候補検出部１２、特徴量算出部１３及び目標判定部１４から構成されており、信号受信処理部４により生成された受信ビデオ信号を信号処理することで、目標を検出する処理を実施する。
表示器６は信号処理器５により検出された目標等を表示する液晶ディスプレイなどの表示装置である。

信号処理器５の周波数領域変換部１１は信号受信処理部４により生成された受信ビデオ信号を高速フーリエ変換（ＦＦＴ：ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）又は離散フーリエ変換（ＤＦＴ：ｄｉｓｃｒｅｔｅＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ）して、周波数領域のスペクトルを算出する処理を実施する。
目標候補検出部１２は周波数領域変換部１１により算出された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出する処理を実施する。
なお、周波数領域変換部１１及び目標候補検出部１２から目標候補検出手段が構成されている。

特徴量算出部１３は目標候補検出部１２により検出された目標候補信号の特徴量として、スペクトルピークの形状を表す高次モーメント（例えば、分散、歪度、尖度など）を算出する処理を実施する。なお、特徴量算出部１３は特徴量算出手段を構成している。
目標判定部１４は特徴量算出部１３により算出された目標候補信号の特徴量から、その目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定する処理を実施する。
即ち、目標判定部１４は特徴量算出部１３により算出された高次モーメントが閾値以下であれば、その目標候補信号が目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。
なお、目標判定部１４は目標判定手段を構成している。

図１の例では、信号処理器５の構成要素である周波数領域変換部１１、目標候補検出部１２、特徴量算出部１３及び目標判定部１４のそれぞれが専用のハードウェア（例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなど）で構成されているものを想定しているが、信号処理器５がコンピュータで構成されていてもよい。
信号処理器５がコンピュータで構成されている場合、周波数領域変換部１１、目標候補検出部１２、特徴量算出部１３及び目標判定部１４の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。

次に動作について説明する。
信号送信処理部１の送信機は、信号源が高周波信号であるＲＦ信号を発振すると、そのＲＦ信号を変調し、変調後のＲＦ信号を送信ＲＦ信号として送受切替部２に出力する。
送受切替部２は、信号送信処理部１から送信ＲＦ信号を受けると、その送信ＲＦ信号を空中線３に出力する。
これにより、空中線３から送信ＲＦ信号が空中に放射される。空中に放射された送信ＲＦ信号の一部は、空中に存在している目標に反射され、反射ＲＦ信号として空中線３に戻ってくる。
送受切替部２は、空中線３が反射ＲＦ信号を受信すると、その反射ＲＦ信号を信号受信処理部４に出力する。

信号受信処理部４は、送受切替部２から反射ＲＦ信号を受けると、信号送信処理部１の信号源により発振されたＲＦ信号を用いて、その反射ＲＦ信号をダウンコンバートする。
信号受信処理部４は、例えば、ダウンコンバート後の信号を狭帯域フィルタに通してから、増幅処理や位相検波処理を実施することで、受信ビデオ信号を生成し、その受信ビデオ信号を信号処理器５に出力する。

信号処理器５の周波数領域変換部１１は、信号受信処理部４から受信ビデオ信号を受けると、その受信ビデオ信号に対する高速フーリエ変換処理（ＦＦＴ）又は離散フーリエ変換処理（ＤＦＴ）を実施することで、その受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する。
なお、周波数領域変換部１１は、後述する特徴量算出部１３における特徴量の算出精度を高めるために、受信ビデオ信号の末尾に０データを付加して、データ長を伸ばしてから、ＦＦＴ又はＤＦＴを実施することで（受信ビデオ信号の点数よりも大きい点数で、受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換する）、周波数領域のスペクトルのサンプル数を増やすようにしてもよい。

目標候補検出部１２は、周波数領域変換部１１が周波数領域のスペクトルを算出すると、周波数領域のスペクトルの強度に基づいて、例えば、１次元のＣＡ−ＣＦＡＲ（ＣｅｌｌＡｖｅｒａｇｅ−ＣｏｎｓｔａｎｔＦａｌｓｅＡｌａｒｍＲａｔｅ）を実施することでスペクトルピークを検出し、そのスペクトルピークを目標候補信号として特徴量算出部１３に出力する。
なお、ＣＡ−ＣＦＡＲは、レーダ受信信号に含まれているクラッタを抑圧し、誤警報確率一定の基に目標を検出する方式として、良く知られている。

特徴量算出部１３は、目標候補検出部１２から目標候補信号としてスペクトルピークを受けると、その目標候補信号の特徴量として、そのスペクトルピークの形状を表す高次モーメント（例えば、分散Ｖ、歪度Ｓ、尖度Ｋなど）を算出する。
高次モーメントとして分散Ｖを算出する場合、下記の式（１）で算出し、高次モーメントとして歪度Ｓを算出する場合、下記の式（２）で算出し、高次モーメントとして尖度Ｋを算出する場合、下記の式（３）で算出する。

式（１）〜（３）において、μ_ｎ（ｎ＝２，３，４）は、下記の式（４）〜（６）によって算出する。

式（４）〜（６）において、ｖ（ｍ）はスペクトルのｍビンの速度（または、距離）、ｐ（ｍ）はスペクトルのｍビンのパワーである。ｍの範囲はスペクトルピークの範囲を示している。

図２はスペクトルピークの範囲が、スペクトルピークを中心に３ｄＢ幅であるときの高次モーメントの算出に用いるスペクトルのサンプルの範囲を示す説明図である。
ここで、３ｄＢは周波数分解能として、下記の式（７）で算出する。ただし、Ｗ_３ｄＢは３ｄＢ幅、ＣＰＩは周波数領域に変換する受信ビデオ信号の観測時間である。

ＳＮＲが低い場合、３ｄＢ幅のサンプル範囲では、雑音のスペクトルから高次モーメントを算出してしまう可能性がある。この場合は、ＳＮＲに応じて、ｍの範囲を変更してもよい。即ち、目標候補の状況に応じてｍの範囲を変化させてもよい。
例えば、目標候補のＳＮＲが低い場合は、サンプル範囲を１ｄＢ幅（ＳＮＲが３ｄＢの場合、３ｄＢ幅は雑音の影響が受けやすいので、雑音の影響が受けにくいｄＢ幅に変更する）に変更してｍの範囲を変更する。
ここでは、１次元のスペクトルのピークに対して、ピーク形状の特徴量を算出する例を示しているが、２次元のスペクトルのピークに対して、ピーク形状の特徴量を算出するようにしてもよい。

目標判定部１４は、特徴量算出部１３が目標候補信号の特徴量として、スペクトルピークの形状を表す高次モーメントを算出すると、その高次モーメントと閾値を比較し、その高次モーメントが閾値以下であれば、その目標候補信号が目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。
即ち、目標判定部１４は、目標と雑音の特徴量の違いから目標と雑音を識別するものであり、図３は目標と雑音のスペクトルのピーク形状の違いを示している。
目標のスペクトルピークは、図３に示すように、雑音のスペクトルピークより細く鋭くなるため、目標のスペクトルピークの形状を表す分散Ｖは、雑音のスペクトルピークの形状を表す分散より小さくなる傾向がある。

図４は目標と雑音の分散の分布を示す説明図である。
高次モーメントである分散Ｖが閾値以下である場合、閾値以下の目標の分散Ｖの分布の面積をＰ_Ｔｇｔとすると、Ｐ_Ｔｇｔの確率で、目標候補信号が目標に係る信号であると識別することができる。
なお、高次モーメントの確率分布は、予め、目標と雑音毎にデータベース化しておくようにする。また、目標の高次モーメントの確率分布はＳＮＲに応じて異なるため、ＳＮＲ毎の確率分布をデータベース化しておくようにする。
図４では、高次モーメントである分散Ｖが閾値以下である場合、目標候補信号が目標に係る信号であると判別する例を示しているが、高次モーメントである歪度Ｓや尖度Ｋを算出し、歪度Ｓや尖度Ｋが閾値以下であれば、目標候補信号が目標に係る信号であると判別するようにしてもよい。

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、周波数領域変換部１１により算出された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出する目標候補検出部１２と、目標候補検出部１２により検出された目標候補信号の特徴量として、スペクトルピークの形状を表す高次モーメント（例えば、分散、歪度、尖度など）を算出する特徴量算出部１３とを設け、目標判定部１４が、特徴量算出部１３により算出された高次モーメントが閾値以下であれば、その目標候補信号が目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定するように構成したので、ＳＮＲが低い環境下でも、短時間で目標を高精度に検出することができる効果を奏する。
即ち、ＳＮＲが低い環境下でも、目標のスペクトルピークの形状と、雑音のスペクトルピークの形状とは大きな違いがあるため、スペクトルピークの形状を表す高次モーメントに基づく目標の判定処理によって、目標を高精度に検出することができる。
また、スペクトルピークの形状を表す高次モーメントに基づく目標の判定処理では、長い観測時間を必要としないため、短時間で目標を検出することができる。

実施の形態２．
図５はこの発明の実施の形態２によるレーダ装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
ＣＰＩ間積分部２１は周波数領域変換部１１により算出された受信時刻が異なる複数の周波数領域のスペクトルを積分する（例えば、あるＣＰＩ（ＣｏｈｅｒｅｎｔＰｕｌｓｅＩｎｔｅｒｖａｌ）で受信された信号の周波数領域のスペクトルと、そのＣＰＩの次のＣＰＩで受信された信号の周波数領域のスペクトルとを積分する）処理を実施する。
目標候補検出部２２はＣＰＩ間積分部２１により積分された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出する処理を実施する。
なお、周波数領域変換部１１、ＣＰＩ間積分部２１及び目標候補検出部２２から目標候補検出手段が構成されている。

目標判定部２３は特徴量算出部１３により算出された高次モーメントが第１の閾値以下であれば、その目標候補信号が等速度運動の目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが第１の閾値より高く、第２の閾値以下であれば、その目標候補信号が等加速度運動の目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが第２の閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する処理を実施する。なお、目標判定部２３は目標判定手段を構成している。

図５の例では、信号処理器５の構成要素である周波数領域変換部１１、ＣＰＩ間積分部２１、目標候補検出部２２、特徴量算出部１３及び目標判定部２３のそれぞれが専用のハードウェア（例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなど）で構成されているものを想定しているが、信号処理器５がコンピュータで構成されていてもよい。
信号処理器５がコンピュータで構成されている場合、周波数領域変換部１１、ＣＰＩ間積分部２１、目標候補検出部２２、特徴量算出部１３及び目標判定部２３の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。

次に動作について説明する。
ＣＰＩ間積分部２１、目標候補検出部２２及び目標判定部２３以外は、上記実施の形態１と同様であるため、ここでは、主にＣＰＩ間積分部２１、目標候補検出部２２及び目標判定部２３の処理内容を説明する。

ここでは説明の便宜上、ＣＰＩ数が２であるとして説明する。また、先のＣＰＩを１ＣＰＩ、後のＣＰＩを２ＣＰＩのように表記する。
信号処理器５の周波数領域変換部１１は、信号受信処理部４から１ＣＰＩの受信ビデオ信号を受けると、その受信ビデオ信号に対する高速フーリエ変換処理（ＦＦＴ）又は離散フーリエ変換処理（ＤＦＴ）を実施することで、その受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する。
また、周波数領域変換部１１は、信号受信処理部４から２ＣＰＩの受信ビデオ信号を受けると、その受信ビデオ信号に対する高速フーリエ変換処理（ＦＦＴ）又は離散フーリエ変換処理（ＤＦＴ）を実施することで、その受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する。

ＣＰＩ間積分部２１は、周波数領域変換部１１により算出された１ＣＰＩの周波数領域のスペクトルと、２ＣＰＩの周波数領域のスペクトルとに対して、ＰＤＩ（ＰｏｓｔＤｅｔｅｃｔＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を実施することで、１ＣＰＩの周波数領域のスペクトルと２ＣＰＩの周波数領域のスペクトルとを積分し、積分後の周波数領域のスペクトルを目標候補検出部２２に出力する。
目標候補検出部２２は、ＣＰＩ間積分部２１から積分後の周波数領域のスペクトルを受けると、図１の目標候補検出部１２と同様に、その周波数領域のスペクトルの強度に基づいて、例えば、１次元のＣＡ−ＣＦＡＲを実施することでスペクトルピークを検出し、そのスペクトルピークを目標候補信号として特徴量算出部１３に出力する。

特徴量算出部１３は、目標候補検出部２２から目標候補信号としてスペクトルピークを受けると、上記実施の形態１と同様に、その目標候補信号の特徴量として、そのスペクトルピークの形状を表す高次モーメント（例えば、分散Ｖ、歪度Ｓ、尖度Ｋなど）を算出する。

目標判定部２３は、特徴量算出部１３が目標候補信号の特徴量として、スペクトルピークの形状を表す高次モーメントを算出すると、その高次モーメントと閾値を比較し、その高次モーメントが第１の閾値以下であれば、その目標候補信号が等速度運動の目標に係る信号であると判定する。
また、その高次モーメントが第１の閾値より高く、第２の閾値以下であれば、その目標候補信号が等加速度運動の目標に係る信号であると判定する。
その高次モーメントが第２の閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。

即ち、目標判定部２３は、図１の目標判定部１４と同様に、目標と雑音の特徴量の違いから目標と雑音を識別するものであるが、１ＣＰＩの周波数領域のスペクトルと２ＣＰＩの周波数領域のスペクトルとを積分することで、目標の運動（等速運動、等加速度運動）によってスペクトルのピーク形状が異なることから、目標間の識別を行う。
図６は目標の運動の違いによるピーク形状の違いを示す説明図である。
等速度運動の目標のＰＤＩ後の周波数領域のスペクトルピークの形状を表す分散と、等加速度運動の目標のＰＤＩ後の周波数領域のスペクトルピークの形状を表す分散とを比較すると、図６に示すように、等速度運動の目標の分散より、等加速度運動の目標の分散の方が大きくなっていることが分かる。

図７は等速度運動の目標、等加速度運動の目標及び雑音の分散の分布を示す説明図である。
図７に示すように、高次モーメントである分散Ｖが第１の閾値（異なる運動の目標を識別する閾値）以下である場合、目標候補信号が等速度運動の目標に係る信号であると判定する。
高次モーメントである分散Ｖが第１の閾値より高く、第２の閾値（目標と雑音を識別する閾値）以下であれば、その目標候補信号が等加速度運動の目標に係る信号であると判定する。
高次モーメントである分散Ｖが第２の閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。

以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、周波数領域変換部１１により算出された受信時刻が異なる複数の周波数領域のスペクトルを積分するＣＰＩ間積分部２１と、ＣＰＩ間積分部２１により積分された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出する目標候補検出部２２とを設け、目標判定部２３が、特徴量算出部１３により算出された高次モーメントが第１の閾値以下であれば、その目標候補信号が等速度運動の目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが第１の閾値より高く、第２の閾値以下であれば、その目標候補信号が等加速度運動の目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが第２の閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定するように構成したので、目標と雑音を識別することができるとともに、等速度運動の目標と等加速度運動の目標を識別することができる効果を奏する。

実施の形態３．
図８はこの発明の実施の形態３によるレーダ装置を示す構成図であり、図において、図５と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
特徴量算出部３１は周波数領域変換部１１により算出された受信時刻が異なる複数の周波数領域のスペクトル（例えば、１ＣＰＩの周波数領域のスペクトル、２ＣＰＩの周波数領域のスペクトル）の中から、目標候補検出部２２により検出されたスペクトルピークと同じサンプリング位置のスペクトルピークをそれぞれ取得し、目標候補信号の特徴量として、各スペクトルピークの特徴量を算出する処理を実施する。なお、特徴量算出部３１は特徴量算出手段を構成している。
目標判定部３２は特徴量算出部３１により算出された目標候補信号の特徴量の差分から、その目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定する処理を実施する。なお、目標判定部３２は目標判定手段を構成している。

図８の例では、信号処理器５の構成要素である周波数領域変換部１１、ＣＰＩ間積分部２１、目標候補検出部２２、特徴量算出部３１及び目標判定部３２のそれぞれが専用のハードウェア（例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなど）で構成されているものを想定しているが、信号処理器５がコンピュータで構成されていてもよい。
信号処理器５がコンピュータで構成されている場合、周波数領域変換部１１、ＣＰＩ間積分部２１、目標候補検出部２２、特徴量算出部３１及び目標判定部３２の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。

次に動作について説明する。
信号処理器５の周波数領域変換部１１は、信号受信処理部４から１ＣＰＩの受信ビデオ信号を受けると、上記実施の形態２と同様に、その受信ビデオ信号に対する高速フーリエ変換処理（ＦＦＴ）又は離散フーリエ変換処理（ＤＦＴ）を実施することで、その受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する。
また、周波数領域変換部１１は、信号受信処理部４から２ＣＰＩの受信ビデオ信号を受けると、上記実施の形態２と同様に、その受信ビデオ信号に対する高速フーリエ変換処理（ＦＦＴ）又は離散フーリエ変換処理（ＤＦＴ）を実施することで、その受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する。

ＣＰＩ間積分部２１は、上記実施の形態２と同様に、周波数領域変換部１１により算出された１ＣＰＩの周波数領域のスペクトルと、２ＣＰＩの周波数領域のスペクトルとに対して、ＰＤＩ（ＰｏｓｔＤｅｔｅｃｔＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を実施することで、１ＣＰＩの周波数領域のスペクトルと２ＣＰＩの周波数領域のスペクトルとを積分し、積分後の周波数領域のスペクトルを目標候補検出部２２に出力する。
目標候補検出部２２は、ＣＰＩ間積分部２１から積分後の周波数領域のスペクトルを受けると、上記実施の形態２と同様に、その周波数領域のスペクトルの強度に基づいて、例えば、１次元のＣＡ−ＣＦＡＲを実施することでスペクトルピークを検出する。

特徴量算出部３１は、目標候補検出部２２がスペクトルピークを検出すると、周波数領域変換部１１により算出された１ＣＰＩの周波数領域のスペクトルの中から、目標候補検出部２２により検出されたスペクトルピークと同じサンプリング位置のスペクトルピークを取得し、目標候補信号の特徴量として、そのスペクトルピークの形状を表す高次モーメント（例えば、分散Ｖ、歪度Ｓ、尖度Ｋなど）を算出する。
また、特徴量算出部３１は、周波数領域変換部１１により算出された２ＣＰＩの周波数領域のスペクトルの中から、目標候補検出部２２により検出されたスペクトルピークと同じサンプリング位置のスペクトルピークを取得し、目標候補信号の特徴量として、そのスペクトルピークの形状を表す高次モーメント（例えば、分散Ｖ、歪度Ｓ、尖度Ｋなど）を算出する。

目標判定部３２は、特徴量算出部３１により算出された１ＣＰＩのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントと、２ＣＰＩのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントとの差分を算出し、その差分が閾値以下であれば、目標候補信号が目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。
即ち、目標判定部３２は、図１の目標判定部１４と同様に、目標と雑音の特徴量の違いから目標と雑音を識別するものであるが、等速度運動の目標の場合、１ＣＰＩと２ＣＰＩでスペクトルピークの位置がほぼ変わらないため、特徴量の差分（高次モーメントの差分）が小さくなるのに対して、雑音の場合、１ＣＰＩと２ＣＰＩでスペクトルピークの形状が異なるため、特徴量の差分（高次モーメントの差分）が大きくなることに着目して、目標と雑音を識別するものである。

図９は特徴量の差分が目標と雑音で異なることを示す説明図であり、図１０は目標と雑音における特徴量の差分の分布を示す説明図である。
特徴量の差分が閾値以下である場合、閾値以下の特徴量の差分の分布の面積をＰ_Ｔｇｔとすると、Ｐ_Ｔｇｔの確率で、目標候補信号が目標に係る信号であると識別することができる。
特徴量の差分の確率分布は、予め、目標と雑音毎にデータベース化しておくようにする。また、目標の特徴量の差分の確率分布はＳＮＲに応じて異なるため、ＳＮＲ毎の確率分布をデータベース化しておくようにする。

なお、等加速度運動の目標の場合、１ＣＰＩと２ＣＰＩでスペクトルピークの位置が変わるが、１ＣＰＩと２ＣＰＩの差と、３ＣＰＩと４ＣＰＩの差がほぼ変わらないため、特徴量差の差分が小さくなる。
図１１は特徴量差の差分が等加速度運動の目標と雑音で異なることを示す説明図であり、図１２は等加速度運動の目標と雑音における特徴量差の差分の分布を示す説明図である。
そこで、目標判定部３２は、等加速度運動の目標の場合、１ＣＰＩのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントと、２ＣＰＩのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントとの差分Δｆ_１を算出するとともに、３ＣＰＩのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントと、４ＣＰＩのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントとの差分Δｆ_２を算出して、その差分Δｆ_１と差分Δｆ_２の差分｜Δｆ_１−Δｆ_２｜を算出する。
そして、目標判定部３２は、その差分｜Δｆ_１−Δｆ_２｜が閾値以下であれば、目標候補信号が目標に係る信号であると判定し、その差分｜Δｆ_１−Δｆ_２｜が閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。

以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、周波数領域変換部１１により算出された受信時刻が異なる複数の周波数領域のスペクトル（例えば、１ＣＰＩの周波数領域のスペクトル、２ＣＰＩの周波数領域のスペクトル）の中から、目標候補検出部２２により検出されたスペクトルピークと同じサンプリング位置のスペクトルピークをそれぞれ取得し、目標候補信号の特徴量として、各スペクトルピークの特徴量を算出する特徴量算出部３１を設け、目標判定部３２が、特徴量算出部３１により算出された目標候補信号の特徴量の差分から、その目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定するように構成したので、等速度運動の目標と雑音を高精度に識別することができる効果を奏する。

また、この実施の形態３によれば、目標判定部３２が、特徴量の差分Δｆ_１と特徴量の差分Δｆ_２との差分｜Δｆ_１−Δｆ_２｜を算出し、その差分｜Δｆ_１−Δｆ_２｜から、その目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定するように構成したので、等加速度運動の目標と雑音を高精度に識別することができる効果を奏する。

実施の形態４．
図１３はこの発明の実施の形態４によるレーダ装置を示す構成図であり、図において、図８と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
雑音白色化部４１は信号受信処理部４により生成された受信ビデオ信号の共分散行列が単位行列となる白色化行列を算出し、その白色化行列を用いて、その受信ビデオ信号に含まれている有色雑音を白色化し、雑音白色化後の受信ビデオ信号を周波数領域変換部１１に出力する処理を実施する。なお、雑音白色化部４１は雑音白色化手段を構成している。
追尾処理部４２は図８の目標判定部３２と同様の方法で、目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定する処理を実施するほか、その目標候補信号が目標に係る信号であると判定すると、特徴量算出部３１により算出された上記目標候補信号の特徴量を用いて、目標の追尾処理を実施する。なお、追尾処理部４２は目標判定手段を構成している。

図１３の例では、信号処理器５の構成要素である雑音白色化部４１、周波数領域変換部１１、ＣＰＩ間積分部２１、目標候補検出部２２、特徴量算出部３１及び追尾処理部４２のそれぞれが専用のハードウェア（例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなど）で構成されているものを想定しているが、信号処理器５がコンピュータで構成されていてもよい。
信号処理器５がコンピュータで構成されている場合、雑音白色化部４１、周波数領域変換部１１、ＣＰＩ間積分部２１、目標候補検出部２２、特徴量算出部３１及び追尾処理部４２の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。

次に動作について説明する。
雑音白色化部４１及び追尾処理部４２以外は、上記実施の形態３と同様であるため、ここでは、雑音白色化部４１及び追尾処理部４２の処理内容だけを説明する。
上記実施の形態１〜３では、目標と雑音を識別する際、雑音のガウスの特性を用いているが、雑音がガウスではなく、有色である場合、目標と雑音が識別できなくなる可能性がある。
そこで、この実施の形態４では、周波数領域変換部１１が、信号受信処理部４により生成された受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換する前に、その受信ビデオ信号に含まれている有色雑音を白色化するようにしている。
即ち、雑音白色化部４１が、信号受信処理部４により生成された受信ビデオ信号の共分散行列が単位行列となる白色化行列（受信ビデオ信号のベクトルが無相関になるような白色化行列）を算出し、その白色化行列を用いて、その受信ビデオ信号に含まれている有色雑音を白色化し、雑音白色化後の受信ビデオ信号を周波数領域変換部１１に出力する。

従来のレーダ装置に搭載されている追尾処理部では、図１４に示すように、信号の電力を基にして目標の追尾を実施しているが、このような追尾方法では、雑音のプロットを目標のプロットとして追尾して誤航跡が発生する可能性がある。また、雑音のプロットを追尾に用いることで、観測値と予測値の差が収束しなくなるため、高精度な速度や距離の測定が行えなくなる。
そこで、追尾処理部４２は、最初に、図８の目標判定部３２と同様に、特徴量算出部３１により算出された１ＣＰＩのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントと、２ＣＰＩのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントとの差分を算出し、その差分が閾値以下であれば、目標候補信号が目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。
追尾処理部４２は、目標に係る信号である可能性が高い目標候補信号を特定すると、特徴量算出部３１により算出された上記目標候補信号の特徴量を用いて、目標の追尾処理を実施する。
目標候補信号の特徴量に基づいて目標を追尾する処理自体は公知の技術であるため詳細な説明は省略する。

以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、追尾処理部４２が、目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定し、その目標候補信号が目標に係る信号であれば、特徴量算出部３１により算出された上記目標候補信号の特徴量を用いて、目標の追尾処理を実施するように構成したので、信号の電力に基づいて追尾処理を実施する場合のような誤航跡の発生がなくなり、高精度な速度や距離の測定を行うことができる効果を奏する。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

１信号送信処理部（信号送信手段）、２送受切替部（信号送信手段、信号受信手段）、３空中線（信号送信手段、信号受信手段）、４信号受信処理部（信号受信手段）、５信号処理器、６表示器、１１周波数領域変換部（目標候補検出手段）、１２，２２目標候補検出部（目標候補検出手段）、１３，３１特徴量算出部（特徴量算出手段）、１４，２３，３２目標判定部（目標判定手段）、２１ＣＰＩ間積分部（目標候補検出手段）、４１雑音白色化部（雑音白色化手段）、４２追尾処理部（目標判定手段）。

Claims

信号を放射する信号送信手段と、
上記信号送信手段により放射されたのち、目標に反射されて戻ってきた上記信号を受信し、その受信信号から受信ビデオ信号を生成する信号受信手段と、
上記信号受信手段により生成された受信ビデオ信号のスペクトルピークを検出し、上記スペクトルピークを目標候補信号として出力する目標候補検出手段と、
上記目標候補検出手段から出力された目標候補信号の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
上記特徴量算出手段により算出された目標候補信号の特徴量から、上記目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定する目標判定手段と
を備えたレーダ装置。
特徴量算出手段は、目標候補信号の特徴量として、スペクトルピークの形状を表す高次モーメントを算出し、
目標判定手段は、上記特徴量算出手段により算出された高次モーメントが閾値以下であれば、上記目標候補信号が目標に係る信号であると判定することを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
目標候補検出手段は、
信号受信手段により生成された受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する周波数領域変換部と、
上記周波数領域変換部により算出された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出する目標候補検出部と
から構成されていることを特徴とする請求項１または請求項２記載のレーダ装置。
周波数領域変換部は、信号受信手段により生成された受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換する処理として、離散フーリエ変換処理又は高速フーリエ変換処理を実施することを特徴とする請求項３記載のレーダ装置。
周波数領域変換部は、信号受信手段により生成された受信ビデオ信号の点数よりも大きい点数で、上記受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換することを特徴とする請求項３記載のレーダ装置。
目標候補検出手段は、
周波数領域変換部により算出された受信時刻が異なる複数の周波数領域のスペクトルを積分する積分処理部を備え、
目標候補検出部は、上記積分処理部により積分された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出することを特徴とする請求項３記載のレーダ装置。
積分処理部は、複数の周波数領域のスペクトルを積分する処理として、ノンコヒーレント積分処理又はコヒーレント積分処理を実施することを特徴とする請求項６記載のレーダ装置。
特徴量算出手段は、事前に設定されている範囲で目標候補信号の特徴量を算出することを特徴とする請求項１から請求項７のうちのいずれか１項記載のレーダ装置。
特徴量算出手段は、目標候補の状況に応じて変化する範囲で目標候補信号の特徴量を算出することを特徴とする請求項１から請求項７のうちのいずれか１項記載のレーダ装置。
特徴量算出手段は、周波数領域変換部により算出された受信時刻が異なる複数の周波数領域のスペクトルの中から、目標候補検出部により検出されたスペクトルピークと同じサンプリング位置のスペクトルピークをそれぞれ取得し、目標候補信号の特徴量として、各スペクトルピークの特徴量を算出し、
目標判定手段は、上記特徴量算出手段により算出された各スペクトルピークの特徴量の差分から、上記目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定することを特徴とする請求項３記載のレーダ装置。
目標判定手段は、各スペクトルピークの特徴量の差分の差分を算出し、上記特徴量の差分の差分から、目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定することを特徴とする請求項１０記載のレーダ装置。
信号受信手段により生成された受信ビデオ信号に含まれている有色雑音を白色化し、雑音白色化後の受信ビデオ信号を目標候補検出手段に出力する雑音白色化手段を備えたことを特徴とする請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項記載のレーダ装置。
目標判定手段は、目標候補信号が目標に係る信号であると判定すると、特徴量算出手段により算出された上記目標候補信号の特徴量を用いて、目標の追尾処理を実施することを特徴とする請求項１から請求項１２のうちのいずれか１項記載のレーダ装置。