JP2015068700A - レーダ装置及び物体検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】物体の検出精度の劣化を抑制し、より短い測定期間に物体を検出する。【解決手段】レーダ送信部Ｔｘは、高周波のレーダ送信信号を送信アンテナＴｘ＿ａｎｔ１から送信する。アンテナ系統処理部Ｄ１は、レーダ送信信号が物体により反射された反射波信号を受信アンテナＲｘ＿ａｎｔ１において受信し、反射波信号とレーダ送信信号との相関を演算する。物体検出処理部１０は、（Ｔｐ＋１）個（Ｔｐは整数）のアンテナ系統処理部Ｄ１の出力を基に、第（Ｔｐ＋１）番目のアンテナ系統処理部Ｄ１の出力における振幅と、第１番目から第Ｔｐ番目までのアンテナ系統処理部Ｄ１の出力における各振幅との振幅差分を用いて、物体の有無を検出する。【選択図】図２

Description

本開示は、ターゲットとしての物体を検出するレーダ装置及び物体検出方法に関する。

レーダ装置を用いたターゲット（物体）の検出方法に関する先行技術として、例えば特許文献１に示す物体検出装置が知られている。

特許文献１に示す物体検出装置は、送信アンテナから送信されたレーダパルスが目標（例えばレーダパルスの検出領域に存在する物体）により反射された反射波を受信アンテナによって受信する。物体検出装置は、第１の時間の間に受信された反射波（受信信号）を解析することで、移動物体（例えば、歩行者又は車両）を検出する。

また、物体検出装置は、受信された反射波（受信信号）の解析には、第１の時間より長い第２の時間を用いること、つまり、より多くのデータ数を用いることで、移動物体に比べて移動量が微小な微動物体（例えば、座っている人又は立っている人の緩やかな動き）を検出する。

特開２０１２−１３７４３２号公報

しかし、上述した特許文献１では、微動物体の検出処理に要する測定時間は、移動物体の検出処理の測定時間よりも長いため、１回の移動物体の検出処理及び微動物体の検出処理に要する時間がかかり、短期間の測定が困難である。

本開示は、上述した従来の課題を解決するために、物体の検出精度の劣化を抑制し、より短い測定期間に物体を検出するレーダ装置及び物体検出方法を提供することを目的とする。

本開示は、高周波の繰り返し波形であるレーダ送信信号を送信アンテナから送信するレーダ送信部と、前記レーダ送信信号が物体により反射された反射波信号を受信アンテナによって受信し、前記反射波信号の繰り返し波形毎に対して、所定の離散時刻毎にサンプリングするアンテナ系統処理部と、前記所定の離散時刻毎に、サンプリングされた（Ｔｐ＋１）個（Ｔｐは整数）の繰り返し波形の反射波信号それぞれの振幅差分を用いて、前記物体の有無を検出する物体検出処理部と、を備える、レーダ装置である。

また、本開示は、レーダ装置における物体検出方法であって、高周波の繰り返し波形であるレーダ送信信号を送信アンテナから送信するステップと、前記レーダ送信信号が物体により反射された反射波信号を受信アンテナによって受信するステップと、前記反射波信号の繰り返し波形毎に対して、所定の離散時刻毎にサンプリングするステップと、前記所定の離散時刻毎に、サンプリングされた（Ｔｐ＋１）個（Ｔｐは整数）の繰り返し波形の反射波信号それぞれの振幅差分を用いて、前記物体の有無を検出するステップと、を有する、物体検出方法である。

本開示によれば、物体の検出精度の劣化を抑制し、より短い測定期間に物体を検出できる。

第１の実施形態のレーダ装置の内部構成を簡略に示すブロック図 第１の実施形態において、レーダ送信部が周波数変調されたレーダ送信信号を送信するレーダ装置の内部構成を簡易に示すブロック図 第１の実施形態のレーダ装置のレーダ受信部の内部構成を詳細に示すブロック図 定期加算値ＣＩの時系列出力番号と定期加算値ＣＩの振幅との関係を示すグラフ （Ａ）定期加算値ＣＩの時系列出力番号と振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘとの関係を示すグラフ、（Ｂ）振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）の算出説明図 振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）と振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）が得られる出現頻度との関係を示すグラフ 人物存在時データを含む、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）と振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）が得られる出現頻度との関係を示すグラフ 人物がレンジビンｋに対応する距離の位置に存在する場合と存在しない場合とにおける、定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の時系列出力番号と定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の電力値との関係を示すグラフ 参考非特許文献１に示す物体検出時における測定時間と振幅の瞬時値との関係を示すグラフ （Ａ）第１の実施形態のレーダ装置における定期加算値ＣＩ（ｋ、Ｃｏ）を用いた定期処理の動作手順を説明するフローチャート、（Ｂ）第１の実施形態のレーダ装置における測定加算値ＣＩ（ｋ、Ｃｒ）を用いた逐次処理の動作手順を説明するフローチャート 測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の電力値と電力値が得られる出現頻度との関係を示すグラフ 人物が存在する場合と人物が存在しない場合とにおける、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘと振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘが得られる出現頻度との関係を示すグラフ 第２の実施形態のレーダ装置の内部構成を簡略に示すブロック図 第２の実施形態において、レーダ送信部が周波数変調されたレーダ送信信号を送信するレーダ装置の内部構成を簡易に示すブロック図 第２の実施形態のレーダ装置のレーダ受信部の内部構成を詳細に示すブロック図 人物が存在する場合における、ＩＱ平面上の加算値ＣＩの一例を示すグラフ 第３の実施形態のレーダ装置のレーダ受信部の内部構成を詳細に示すブロック図 複素平均距離方位プロファイル生成部の内部構成を詳細に示すブロック図 第３の実施形態のレーダ装置における定期加算値を用いた定期処理の動作手順を説明するフローチャート 第３の実施形態のレーダ装置における測定加算値を用いた逐次処理の動作手順を説明するフローチャート （Ａ）従来のレーダ装置における人物の測定結果の一例を示すグラフ、（Ｂ）複素平均を用いることによって人物を抽出したが、第３の実施形態のレーダ装置における第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）を用いない場合の人物の測定結果の一例を示すグラフ、（Ｃ）第３の実施形態のレーダ装置における第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）を用いた場合の人物の測定結果の一例を示すグラフ 第４の実施形態のレーダ装置のレーダ受信部の内部構成を詳細に示すブロック図 第４の実施形態のレーダ装置における定期データメモリ又は閾値情報メモリを用いた定期処理の動作手順を説明するフローチャート 第５の実施形態のレーダ装置のレーダ受信部の内部構成を詳細に示すブロック図 第５の実施形態のレーダ装置における定期データメモリ又は閾値情報メモリを用いた定期処理の動作手順を説明するフローチャート

（本開示に係るレーダ装置及び物体検出方法の各実施形態の内容に至る経緯）
先ず、本開示に係るレーダ装置及び物体検出方法の各実施形態の内容を説明する前に、本開示に係るレーダ装置及び物体検出方法の各実施形態の内容に至る経緯について説明する。

上述した特許文献１における物体の検出処理では、移動物体と微動物体とに対して異なる周波数解析が用いられる。例えば、微動物体の検出処理では、微動物体の動きを測定するための使用周波数が移動物体の動きを測定するための使用周波数より低いため、高い分解能を用いて周波数解析する必要がある。従って、微動物体の検出処理では、移動物体の検出処理に比べて、より長い測定時間が必要となる。

例えば特許文献１では、微動物体として、座っている人又は立っている人の身体の揺れの周期が約３秒であると想定されている。この場合、理論的には約０．３Ｈｚ(＝１／３［秒］)の周波数分解能が必要となるが、微動物体の検出処理において十分な分離性能が得られるためには、２倍以上の高い周波数分解能が必要となる。このため、特許文献１では、想定周期約３秒の微動物体に対し、６秒の測定時間を用いて周波数解析が行われている。

このように、特許文献１では、微動物体の検出処理では、想定される微動物体の動きの周期の少なくとも２倍以上の測定時間が必要となる。

また、特許文献１に示す物体検出装置は、移動物体及び微動物体の検出処理において、物体検出のための判定閾値を、検出対象の物体が存在する環境に拘わらず、一律に一定値を用いている。このため、物体が存在する周囲の環境によっては、一律に一定閾値を用いた場合に、検出精度が劣化することがある。

そこで、以下の各実施形態では、物体の検出精度の劣化を抑制し、より短い測定期間に物体を検出するレーダ装置及び物体検出方法の例について説明する。

以下、本開示に係るレーダ装置及び物体検出方法の各実施形態を、図面を参照して説明する。なお、各実施形態において、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明は簡略化又は省略する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態のレーダ装置１の構成及び動作について、図１〜図１２を参照して説明する。図１は、第１の実施形態のレーダ装置１の内部構成を簡略に示すブロック図である。図２は、第１の実施形態において、レーダ送信部ＴｘＦが周波数変調されたレーダ送信信号を送信するレーダ装置１Ｆの内部構成を簡易に示すブロック図である。図３は、第１の実施形態のレーダ装置１のレーダ受信部Ｒｘの内部構成を詳細に示すブロック図である。

図１に示すレーダ装置１は、レーダ送信部Ｔｘが生成した高周波のレーダ送信信号を送信アンテナＴｘ＿ａｎｔ１から送信する。レーダ装置１は、ターゲットである物体（不図示）により反射されたレーダ送信信号である反射波信号を、受信アンテナＲｘ＿ａｎｔ１によって受信する。レーダ装置１は、受信アンテナが受信した反射波信号を信号処理することで、ターゲットである物体の有無及び物体の位置を検出する。

なお、ターゲットである物体はレーダ装置１が検出する対象であり、例えば人物又は車両を含み、以下の各実施形態においても同様である。

先ず、レーダ装置１の各部の構成について、図１を参照して簡略に説明する。

図１に示すレーダ装置１は、基準信号生成部Ｌｏ、レーダ送信部Ｔｘ及びレーダ受信部Ｒｘを含む。

基準信号生成部Ｌｏは、レーダ送信部Ｔｘ及びレーダ受信部Ｒｘに接続されている。基準信号生成部Ｌｏは、基準信号としてのリファレンス信号をレーダ送信部Ｔｘ及びレーダ受信部Ｒｘに共通に供給し、レーダ送信部Ｔｘ及びレーダ受信部Ｒｘの処理を同期させる。

レーダ送信部Ｔｘは、送信信号生成部２、及び、送信アンテナＴｘ＿ａｎｔ１が接続された送信無線（ＲＦ）部３を有する。

送信信号生成部２は、基準信号生成部Ｌｏが生成したリファレンス信号を基に、リファレンス信号を所定倍に逓倍した送信基準クロック信号を生成する。送信信号生成部２は、送信基準クロック信号に基づいて動作する。

送信信号生成部２が生成したベースバンドの送信信号は、例えばレーダ送信信号の送信周期Ｔｒの送信区間Ｔｗでは、符号長Ｌの符号系列Ｃ_ｎの１つの符号あたり送信基準クロック信号のＮｏ［個］のサンプルを用いて変調される。ここで、ｎは１からＬ（＞０）である。Ｌ（整数）は符号系列Ｃ_ｎの符号長を表す。

送信信号生成部２におけるサンプリングレートは（Ｎｏ×Ｌ）／Ｔｗであり、送信信号生成部２は、送信周期Ｔｒの送信区間Ｔｗ［秒］ではＮｒ（＝Ｎｏ×Ｌ）［個］のサンプルを用いて変調する。送信信号生成部２は、送信周期Ｔｒの無信号区間（Ｔｒ−Ｔｗ）［秒］ではＮｕ［個］のサンプルを用いて変調する。

送信信号生成部２は、符号長Ｌの符号系列Ｃ_ｎの変調によって、数式（１）に示すベースバンドの送信信号ｒ（ｋ，Ｍ）を周期的に生成する。ｊは、ｊ^２＝−１を満たす複素係数である。時刻ｋは、送信周期Ｔｒの開始タイミングを基準（ｋ＝１）とした離散時刻（レンジビン）であり、ｋは１から（Ｎｒ＋Ｎｕ）までの離散値であり、送信信号の生成タイミングを表す時刻である。

Ｍはレーダ送信信号の送信周期Ｔｒの序数を表す。送信信号ｒ（ｋ，Ｍ）は、第Ｍ番目の送信周期Ｔｒの離散時刻ｋにおける送信信号を表し、同相信号成分Ｉ（ｋ，Ｍ）と、虚数単位ｊが乗算された直交信号成分Ｑ（ｋ，Ｍ）との加算結果となる（数式（１）参照）。

送信無線部３は、基準信号生成部Ｌｏが生成したリファレンス信号を基に、リファレンス信号を所定倍に逓倍したキャリア周波数帯域の送信基準信号を生成する。なお、逓倍信号は、送信信号生成部２と送信無線部３とそれぞれ、異なる倍数に逓倍した信号でも良いし、同一の倍数に逓倍した信号でも良い。送信無線部３は、送信基準信号に基づいて動作する。

送信アンテナＴｘ＿ａｎｔ１は、送信無線部３が生成したレーダ送信信号を空間に放射する。レーダ送信信号は、送信周期Ｔｒのうち送信区間Ｔｗの間に送信され、非送信区間（Ｔ_ｒ−Ｔ_ｗ）の間には送信されない。

なお、送信無線部３と、アンテナ系統処理部Ｄ１の受信無線（ＲＦ）部１１とには、基準信号生成部Ｌｏが生成したリファレンス信号が共通に入力されている。送信無線部３はリファレンス信号を所定倍に逓倍した送信基準信号に基づいて動作し、アンテナ系統処理部Ｄ１の受信無線部１１はリファレンス信号を送信無線部３と同一の所定倍に逓倍した受信基準信号に基づいて動作する。従って、送信無線部３とアンテナ系統処理部Ｄ１の受信無線部１１との間の処理は同期する。

レーダ受信部Ｒｘは、１個の受信アンテナＲｘ＿ａｎｔ１が接続されたアンテナ系統処理部Ｄ１、及び物体検出処理部１０を有する。

アンテナ系統処理部Ｄ１は、受信アンテナＲｘ＿ａｎｔ１が接続された受信無線部１１、及び信号処理部１２を有する。アンテナ系統処理部Ｄ１は、所定の離散時刻ｋ（レンジビンｋ）毎に、反射波信号の繰り返し波形毎に対してサンプリングし、サンプリングされた反射波信号のＩＱデータ（例えば、振幅、電力値など。以下、単に「データ」という）を算出する。

物体検出処理部１０は、予め規定されたデータ取得タイミング毎に、取得したデータの振幅変動幅を用いて、人物の有無を判断するための判定閾値となる振幅変動幅を決定し、判定閾値としての振幅変動幅を用いて、逐次、取得するデータの振幅変動幅の差分に対して、人物の有無を判断する。

なお、周波数変調されたレーダ送信信号（例えばチャープパルス）について、図２を用いて説明する。

レーダ送信部ＴｘＦ内の送信信号生成部２Ｃは、のこぎり歯形状の変調信号を送信周期Ｔｃ毎に発生させ、変調信号を周波数変調してレーダ送信信号を生成して送信無線部３Ｃへ出力する。送信無線部３Ｃは、レーダ送信部ＴｘＦが生成したレーダ送信信号の一部をレーダ受信部ＲｘＦのミキサ１０１に出力し、残りのレーダ送信信号を送信アンテナＴｘ＿ａｎｔ１から送信する。

また、アンテナ系統処理部Ｄ１Ｆは、１個の受信アンテナＲｘ＿ａｎｔ１が接続されたミキサ１０１、フィルタ部の一例としてのＬＰＦ１０２、Ａ／Ｄ変換部１６、ＦＦＴ部１０３、及びドップラー周波数解析部１０４を有する。

ミキサ部の一例としてのミキサ１０１は、受信アンテナＲｘ＿ａｎｔ１が受信した反射波信号と、送信無線部３Ｃが出力したレーダ送信信号とをミキシングしてＬＰＦ１０２を通過させることで、反射波信号の受信遅延時間に応じたビート周波数の信号をＡ／Ｄ変換部１６に出力する。

ＦＦＴ部１０３は、送信周期Ｔｃ毎にＡ／Ｄ変換部１６から得られたビート周波数の信号の離散サンプル値をＮｄａｔａ個用いて、ＦＦＴ処理することで、反射波信号の受信遅延時間に応じたビート周波数毎の周波数スペクトラム応答ＣＩ＿ｃ（ｆ_ｂ，ｍ）が得られる。ｍは送信周期Ｔｃの序数を示し、ｆ_ｂはＦＦＴ部１０３におけるＦＦＴ（高速フーリエ変換）の周波数ビンの番号を示し、ｆ_ｂ＝１〜Ｎｄａｔａ／２である。

ドップラー周波数解析部１０４は、２Ｎｆ個の異なるドップラー周波数成分ｆ_ｓΔθに応じた位相変動θ（ｆ_ｓ）（数式（２）参照）を補正係数として用いて、ビート周波数ｆ_ｂ毎に得られたＦＦＴ部１０３のＮｃ個の出力としての周波数スペクトラム応答ＣＩ＿ｃ（ｆ_ｂ，Ｎｃ（ｗ−１）＋１）〜ＣＩ＿ｃ（ｆ_ｂ，Ｎｃ×ｗ）を単位としてコヒーレント加算する（数式（３）参照）。ドップラー周波数解析部１０４は、コヒーレント加算回数Ｎｃ回のコヒーレント加算結果を、物体検出処理部１０に出力する。

数式（３）において、ＦＴ＿ＣＩ^Ｎａｎｔ（ｆ_ｂ，ｆ_ｓ，ｗ）は、ドップラー周波数解析部１０４の第ｗ番目の出力を表し、第Ｎａｎｔ番目のアンテナ系統処理部のビート周波数ｆ_ｂ毎のドップラー周波数成分ｆ_ｓΔθに応じたコヒーレント加算結果を表す。ｋは１〜（（Ｎｒ＋Ｎｕ）×Ｎｓ／Ｎｏ）である。ｆ_ｓは、−Ｎｆ＋１，〜，０，〜，Ｎｆである。ｊは虚数単位である。Δθは位相回転単位（所定値）である。

次に、図１のレーダ受信部Ｒｘの各部の構成及び動作について、図３を参照して詳細に説明する。

アンテナ系統処理部Ｄ１の受信無線部１１は、増幅器１３、周波数変換部１４及び直交検波部１５を有する。アンテナ系統処理部Ｄ１の信号処理部１２は、２個のＡ／Ｄ変換部１６，１７、相関演算部１８及び加算部１９を有する。レーダ受信部Ｒｘは、レーダ送信信号の各送信周期Ｔｒを、アンテナ系統処理部Ｄ１の信号処理部１２における信号処理区間として周期的に演算する。

受信アンテナＲｘ＿ａｎｔ１は、レーダ送信部Ｔｘが送信したレーダ送信信号が物体により反射された反射波信号を受信する。受信アンテナＲｘ＿ａｎｔ１が受信した高周波のレーダ受信信号は、受信無線部１１に入力される。

受信無線部１１は、送信無線部３と同様に、基準信号生成部Ｌｏが生成したリファレンス信号を基に、リファレンス信号を所定倍に逓倍したキャリア周波数帯域の受信基準信号を生成する。受信無線部１１の各部は、受信基準信号に基づいて動作する。

増幅器１３は、受信アンテナＲｘ＿ａｎｔ１が受信したレーダ受信信号を入力し、レーダ受信信号の信号レベルを所定の信号レベルに増幅して周波数変換部１４に出力する。

周波数変換部１４は、増幅器１３が増幅したレーダ受信信号と受信基準信号とを用いて、高周波のレーダ受信信号をベースバンドにダウンコンバートすることで、ベースバンドの受信信号を生成する。周波数変換部１４は、ベースバンドの受信信号を直交検波部１５に出力する。

直交検波部１５は、周波数変換部１４が生成したベースバンドの受信信号を直交検波することで、同相信号（In-phase signal）及び直交信号（Quadrate signal）を用いて構成される受信信号を生成する。直交検波部１５は、ベースバンドの受信信号のうち、同相信号をＡ／Ｄ変換部１６に出力し、直交信号をＡ／Ｄ変換部１７に出力する。

Ａ／Ｄ変換部１６は、直交検波部１５が生成したベースバンドの同相信号を離散時刻ｋ毎にサンプリングし、アナログデータの同相信号をデジタルデータに変換する。Ａ／Ｄ変換部１６は、デジタルデータの同相信号成分を相関演算部１８に出力する。

Ａ／Ｄ変換部１６は、レーダ送信部Ｔｘが生成する送信信号ｒ（ｋ，Ｍ）の１つのパルス幅（パルス時間）Ｔｐｓ（＝Ｔｗ／Ｌ）あたりＮｓ［個］をサンプリングする。即ち、Ａ／Ｄ変換部１６のサンプリングレートは（Ｎｓ×Ｌ）／Ｔｗ＝Ｎｓ／Ｔｐｓとなり、１パルスあたりのオーバーサンプル数はＮｓとなる。

Ａ／Ｄ変換部１７は、直交検波部１５が生成したベースバンドの直交信号に対して、Ａ／Ｄ変換部１６と同様に動作し、デジタルデータの直交信号成分を相関演算部１８に出力する。また、Ａ／Ｄ変換部１７のサンプリングレートはＮｓ／Ｔｐｓとなり、１パルスあたりのオーバーサンプル数はＮｓである。

以下、Ａ／Ｄ変換部１６，１７の出力としての第Ｍ番目の送信周期Ｔｒの離散時刻ｋにおけるベースバンドの受信信号を、同相信号成分Ｉｒ（ｋ，Ｍ）及び直交信号成分Ｑｒ（ｋ，Ｍ）を用いて、数式（４）の複素信号ｘ（ｋ，Ｍ）として表す。

相関演算部１８は、基準信号生成部Ｌｏが生成したリファレンス信号を所定倍に逓倍した受信基準クロック信号に基づいて、離散時刻ｋ毎に、符号長Ｌの送信符号Ｃ_ｎを周期的に生成する。ｎは１〜Ｌの整数であり、Ｌは符号系列Ｃ_ｎの符号長を表す。

相関演算部１８は、Ａ／Ｄ変換部１６，１７の出力としての各離散サンプル値Ｉｒ（ｋ，Ｍ），Ｑｒ（ｋ，Ｍ）、即ち、受信信号としての離散サンプル値ｘ（ｋ，Ｍ）と、送信符号Ｃ_ｎとのスライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）を演算する。ＡＣ（ｋ，Ｍ）は、第Ｍ番目の送信周期の離散時刻ｋにおけるスライディング相関値を表す。

具体的には、相関演算部１８は、離散時刻ｋ＝１〜Ｎｓ（Ｎｒ＋Ｎｕ）／Ｎｏに対して、数式（５）に従って、スライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）を演算する。相関演算部１８は、数式（５）に従って演算した離散時刻ｋ毎のスライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）を加算部１９に出力する。数式（５）における＊（アスタリスク）は、複素共役演算子である。

なお、相関演算部１８は、レーダ装置１の測定対象となる物体の存在範囲に応じて、測定レンジ、即ちスライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）の演算範囲を示す離散時刻ｋ（レンジビンｋ）の範囲を限定しても良い。これにより、レーダ装置１は、相関演算部１８の演算量を低減できるので、信号処理部１２における演算量を削減することでレーダ受信部Ｒｘの消費電力量を低減できる。

なお、レーダ装置１は、相関演算部１８が離散時刻ｋ＝Ｎｓ（Ｌ＋１）〜Ｎｓ（Ｎｒ＋Ｎｕ）／Ｎｏ−ＮｓＬの範囲におけるスライディング相関値ＡＣ（ｋ，ｍ）を演算する場合には、レーダ送信信号の送信周期Ｔｒのうち送信区間Ｔｗを測定期間から除外しても良い。

この場合、レーダ装置１は、レーダ送信信号がレーダ受信部Ｒｘに直接的に回り込んだとしても、回り込みによる影響を排除して測定できる。また、測定レンジ（離散時刻ｋの範囲）を限定する場合、加算部１９、及び物体検出処理部１０の各部も同様の限定された測定レンジにおいて動作するため、各部の処理量を削減でき、レーダ受信部Ｒｘにおける消費電力を一層低減できる。

加算部１９は、第Ｍ番目の送信周期Ｔｒの離散時刻ｋ毎に相関演算部１８が演算したスライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）を基に、所定回数（Ｎｐ回）の送信周期Ｔｒの期間（Ｎｐ×Ｔｒ）にわたってスライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）を同相加算する。

具体的には、加算部１９は、所定回数（Ｎｐ回）の送信周期Ｔｒの期間（Ｎｐ×Ｔｒ）にわたるスライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）を離散時刻ｋ毎に加算することで、第ｍ番目のＮｐ回の送信周期Ｔｒにおける離散時刻ｋ毎の加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）を、数式（６）に従って演算する。Ｎｐは、加算部１９における加算回数を表す所定値である。ｍは、加算部１９の加算回数Ｎｐ毎の同相加算（コヒーレント加算）の出力の序数を表す。例えばｍ＝１なら、加算部１９からの第１番目のコヒーレント加算出力である。加算部１９は、コヒーレント加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）を物体検出処理部１０に出力する。

加算部１９は、スライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）のＮｐ回の加算により物体からの反射波信号が高い相関を有する離散時刻ｋの範囲において、反射波信号に含まれる雑音成分を抑圧でき、反射波信号の受信品質（ＳＮＲ：Signal to Noise Ratio）を改善できる。更に、加算部１９は、反射波信号の受信品質を改善できるので、物体により反射された反射波信号の到来方向の推定精度を向上できる。

なお、理想的な加算利得が得られるためには、スライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）の加算回数Ｎｐの加算区間においてスライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）の位相成分がある程度の同じ範囲に揃う必要がある。つまり、ターゲットである物体が移動している場合には、移動に伴う位相変動が生じるため、加算回数Ｎｐは、物体の想定最大移動速度を基に設定されることが好ましい。

また、物体の想定最大移動速度が大きいほど、物体により反射された反射波信号に含まれるドップラー周波数の変動量が大きく、高い相関値を有する離散時間間隔が短くなる。このため、加算回数Ｎｐが小さくなり、例えば、離散時間間隔が半分なら、加算回数Ｎｐも半分になるため、加算部１９の同相加算による利得向上効果が小さくなる。

物体検出処理部１０は、定期データ取得部２０、定期データメモリ２１、振幅変動幅判定閾値生成部２２、測定データ取得部２３、測定データメモリ２４、振幅変動幅検出判定部２５及び物体検出出力部２６を含む構成である。

物体検出処理部１０は、予め規定されたデータ取得タイミング毎に、取得したデータの振幅変動幅を用いて、人物の有無を判断するための判定閾値となる振幅変動幅又は電力値を決定し、判定閾値としての振幅変動幅又は電力値を用いて、逐次、取得するデータに対して、人物の有無を判断する。

物体検出処理部１０には、アンテナ系統処理部Ｄ１において、第ｍ番目のＮｐ回の送信周期Ｔｒにおける離散時刻ｋ（以下、「レンジビンｋ」という）毎に演算された加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）が入力される（数式（６）参照）。ここで、レンジビンｋは、レーダ装置１から物体までの距離を演算するために用いられる最小処理単位を示す。

まず、物体検出処理部１０において、予め規定されたデータ取得タイミング毎に、取得したデータを用いて、人物の有無を判断するための判定閾値となる振幅変動幅又は電力値を決定するための処理について説明する。

定期データ取得部２０は、予め規定されたデータ取得タイミング毎に、アンテナ系統処理部Ｄ１からＴｏ（Ｔｏ＞Ｔｐ、Ｔｏ：データ全数，Ｔｐ：物体検出処理を施すのに必要な最低データ数）個の加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）を取得する。

データ取得タイミングとは、例えば１日に１度とするが、１日に１度に限定されない。例えば、レーダ装置１がインフラ用途に設置される場合には、設置場所の周囲の状況が変化するタイミングに応じて、適宜変更されても良い。つまり、１週間に１度でもよいし、１日に複数回でもよい。なお、１日に１回とは、例えば、正午から数秒の間に、Ｔｏ個のデータを取得することである。

また、データ取得タイミングとパラメータＴｏとパラメータＴｐとは、レーダ装置１のユーザの入力操作に応じて、適宜変更されて定期データ取得部２０に記憶されても良い。Ｔｐは、物体検出処理部１０がターゲットである物体の有無の検出結果を判定するための最小データ数を示し、後述する変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}に基づいて設定される。ここで、変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}が１秒であり、１サンプル０．１秒にて取得している場合には、Ｔｐは、１／０．１＝１０個となる。

定期データメモリ２１は、定期データ取得部２０が取得した合計Ｔｏ個の加算値（以下、「定期加算値」という）ＣＩ（ｋ，ｍ）のデータを格納する。ｍは定期加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）が得られるタイミング、即ち、ｍ×Ｎｐ×Ｔｒの送信周期が経過するタイミングを示し、Ｔｏ×（Ｑ−１）＋１〜Ｔｏ×Ｑの範囲の整数である。Ｑは１以上の整数である。

ここで、定期データ取得部２０、定期データメモリ２１及び振幅変動幅判定閾値生成部２２の動作の説明を簡単にするために、例えばＱ＝１とした場合のｍをＣｏに置き換え、ｍの範囲として１〜Ｔｏとする整数Ｃｏを用いて説明する。但し、Ｑ＞１の整数である場合も、ｍをＴｏ×（Ｑ−１）＋１〜Ｔｏ×Ｑの範囲の整数として、以下のＣｏが１〜Ｔｏである場合の定期データ取得部２０、定期データメモリ２１及び振幅変動幅判定閾値生成部２２の動作（以下、「定期処理」という）の説明が同様に適用可能である。

第１判定閾値生成部の一例としての振幅変動幅判定閾値生成部２２は、定期データメモリ２１に格納された定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）のレンジビンｋ毎の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｏ）を、数式（７）に従って演算する。Ｃｏは、１≦Ｃｏ≦Ｔｏを満たす整数である。

振幅変動幅判定閾値生成部２２は、数式（７）に従って演算された合計Ｃｏ個の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｏ）のうち、第Ｃｕ番目に演算された振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｕ）と、振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｕ）の演算前に演算された直近のＴｐ個の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｕ−Ｔｐ）〜Ａｍ（ｋ，Ｃｕ−１）との振幅差分を、数式（８）に従って合計（Ｔｐ）個演算する。

図４は、定期加算値ＣＩの時系列出力番号と定期加算値ＣＩの振幅との関係を示すグラフである。図４の横軸は、１≦Ｃｏ≦Ｔｏを満たすＣｏ、即ち、第Ｃｏ番目に演算されたレンジビンｋ毎の定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の時系列の出力番号を示す。図４の縦軸は、第Ｃｏ番目に演算されたレンジビンｋ毎の定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｏ）を示す。図４では、例えばＴｐ（１周期相当）＝１０、Ｔｏ＝２０としているので、１≦Ｃｏ≦２０となる。

例えばＣｏ＝１１である場合には、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、振幅Ａｍ（ｋ，１１）と振幅Ａｍ（ｋ，１１−Ｃｐ）（１≦Ｃｐ≦１０）との振幅差分の絶対値の最大値が得られるＣｐを１とする。振幅変動幅判定閾値生成部２２は、Ｃｐを探索した後に、振幅差分｛Ａｍ（ｋ，１１）−振幅Ａｍ（ｋ，１）｝の絶対値の最大値をＡ_ｍａｘ（ｋ，１１）として演算する。

ここで、数式（８）において、パラメータＣｕはＴｐ＜Ｃｕ≦Ｔｏを満たす整数であり、パラメータＣｐは１≦Ｃｐ≦Ｔｐを満たす整数である。また、合計Ｃｏ個の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｏ）のうち、振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｕ−１）は第（Ｃｕ−１）番目に演算された振幅を示し、振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｕ−Ｔｐ）は第（Ｃｕ−Ｔｐ）番目に演算された振幅を示す。

なお、Ｃｕ＝１１、Ｔｐ＝１０の場合では、数式（８）は数式（９）のように示される。

振幅変動幅判定閾値生成部２２は、数式（８）に従って演算された合計（Ｔｐ）個の振幅差分を基に、各振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）を、数式（１０）に従って演算する。

即ち、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、数式（７）に従って、Ｃｕのとりうる範囲に応じて、合計（Ｔｏ−Ｔｐ）個、各振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）を演算する。

また、例えばＣｕ＝１２である場合には、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、振幅Ａｍ（ｋ，１２）と振幅Ａｍ（ｋ，１２−Ｃｐ）（１≦Ｃｐ≦１０）との振幅差分の絶対値の最大値が得られるＣｐを探索する。振幅変動幅判定閾値生成部２２は、Ｃｐを探索した後に、振幅差分｛Ａｍ（ｋ，１２）−振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｐ）｝の絶対値の最大値をＡ_ｍａｘ（ｋ，１２）として演算する。

つまり、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、（Ｔｐ＋１）個目のデータに対して、１個目からＴｐ個目までのデータとの差分を算出し、次に、（Ｔｐ＋２）個目のデータに対して、２個目からＴｐ＋１個目までのデータとの差分を算出し、この処理を、（Ｔｏ）個目のデータに対して、Ｔｏ−１−Ｔｐ個目からＴｏ−１個目までのデータとの差分の算出を繰り返す。

このように、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｕ）と直近のＴｐ個の振幅とを用いて振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）を演算し、Ｃｕ＝２０となるまでＣｕを１つずつ増加させて、合計（Ｔｏ−Ｔｐ）（＝２０−１０＝１０）個の振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）を演算する（図５（Ａ）及び（Ｂ）参照）。図５（Ｂ）は、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）の算出説明図である。

図５（Ａ）は、定期加算値ＣＩの時系列出力番号と振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘとの関係を示すグラフである。図５（Ａ）の横軸は、Ｔｐ＜Ｃｕ（＝１＋Ｔｐ）≦Ｔｏを満たすＣｕ、即ち、第Ｃｕ番目に演算されたレンジビンｋ毎の定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｕ）の時系列の出力番号を示す。図５（Ａ）の縦軸は、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）（Ｗ）を示す。図５（Ａ）でも、例えばＴｐ＝１０、Ｔｏ＝２０としているので、図５（Ａ）の横軸に示すＣｕの開始値は１１であり、Ｃｕの終了値は２０となる。

また、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、合計（Ｔｏ−Ｔｐ）個の振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）を用いて、ターゲットである物体の有無を検出するためのレンジビンｋ毎の判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を演算する。ここで、判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）の算出方法を、定期データ取得部２０が定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を取得するタイミングにおいて、物体（例えば人物）が存在しない場合と物体が存在する場合とに応じて、それぞれ説明する。

定期データ取得部２０が定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を取得するタイミングにおいて、物体（例えば人物）が存在しない場合には、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、合計（Ｔｏ−Ｔｐ）個の振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）を用いて、数式（１１）に従って判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を算出する。

定期データ取得部２０が定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を取得するタイミングにおいて、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、例えば図５（Ａ）に示す振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）の分布を基に、判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を算出する（図６参照）。

図６は、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）と振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）が得られる出現頻度との関係を示すグラフである。なお、図６は、人物を含まない場合のグラフであるため、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）が１４９［ｄＢ］以下のデータとなる。

図６の横軸は、例えばＴｏ＝１００、Ｔｐ＝１０、Ｃｕ＝１１〜１００である場合に振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）に対し、２０×ｌｏｇ（Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）)[ｄＢ]の演算を施したものが示されている。図６の縦軸は、Ｔｏ＝１００とした場合に、図６の横軸に示す振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）が得られる出現頻度を示す。

ここで、図４に示した定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の振幅の最大値及び最小値はレンジビンｋ毎に異なる測定値となるので、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、レンジビンｋ毎に、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）を算出することで、物体の有無の検出結果を高精度に判定可能な判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を演算できる。

一方、定期データ取得部２０が、定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を取得するタイミングにおいて、図７に示すグラフのように、１４２［ｄＢ］から１４９［ｄＢ］までの振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ以外の１５６［ｄＢ］から１５８［ｄＢ］にもデータ存在する場合、つまり、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘが２つの分布に分かれた場合は、物体（例えば人物）が存在すると判断し、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、例えば図５（Ａ）に示す振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）の分布を基に、判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を算出する。

なお、定期データ取得部２０は、図７に示すデータを取得した場合、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ１５６［ｄＢ］から１５８［ｄＢ］のデータを削除した後に、定期データメモリ２１に保存することができる。図７は、人物存在時データを含む、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）と振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）が得られる出現頻度との関係を示すグラフである。

なお、図７に示す振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）の分布において、例えば振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）のグループが２つ存在している場合、人物が存在していない時の定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の電力値、即ち図７の横軸に示す振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）は小さくなる。従って、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）の小さいグループにおける振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）を、判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）として演算する。

次に、振幅変動幅判定閾値生成部２２にて、決定した閾値としての振幅変動幅又は電力である判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を用いて、逐次取得する、（Ｔｐ＋１）個単位のデータに対して、人物の有無を判断する処理について、説明する。

測定データ取得部２３は、逐次、アンテナ系統処理部Ｄ１から加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）を取得する。ここで、ｍは加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）が得られるタイミングを示し、（Ｃｑ＋１）〜（Ｃｑ＋Ｔｐ＋１）（Ｃｑ：０以上の整数）の範囲の整数である。測定データ取得部２３は、合計（Ｔｐ＋１）個の加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）を取得する度に、合計（Ｔｐ＋１）個の加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）を測定データメモリ２４に格納する。

測定データメモリ２４は、測定データ取得部２３が取得した合計（Ｔｐ＋１）個の加算値（以下、「測定加算値」という）ＣＩ（ｋ，ｍ）のデータを格納する。ここで、ｍは測定加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）が得られるタイミングを示し、（Ｃｑ＋１）〜（Ｃｑ＋Ｔｐ＋１）の範囲の整数である。なお、Ｃｑは測定データ取得部２３において取得したデータ番号であり、０以上の整数である。

ここで、測定データ取得部２３、測定データメモリ２４及び振幅変動幅検出判定部２５の動作の説明を簡単にするために、例えばＣｑ＝０とした場合のｍをＣｒに置き換え、ｍの範囲として１〜（Ｔｐ＋１）とする整数Ｃｒを用いて説明する。但し、Ｃｑ＞１の整数である場合も、ｍを（Ｃｑ＋１）〜（Ｃｑ＋Ｔｐ＋１）の範囲の整数として、以下のＣｒが１〜（Ｔｐ＋１）である場合の測定データ取得部２３、測定データメモリ２４及び振幅変動幅検出判定部２５の動作（以下、「逐次処理」という）の説明が同様に適用可能である。

また、測定データ取得部２３が用いる加算値ＣＩ（ｋ，ｍ）の出力の個数（Ｔｐ＋１）のＴｐは、レーダ装置１の検出対象としてのターゲットである物体（例えば人物）における振幅又は電力値の変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}（以下、単に「変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}」という、詳細は図８及び図９を参照して後述する）に対応して設定される。即ち、数式（１２）の関係が成り立つ。更に、パラメータＴｐは、レーダ装置１のユーザの入力操作に応じて、適宜変更されて測定データ取得部２３に記憶されても良い。

例えば、Ｔｐ＝１０、Ｔ_{ｈｕｍａｎ}＝１ｓｅｃ、送信周期Ｔｒの期間＝１μｓｅｃの場合、スライディング相関値ＡＣ（ｋ，Ｍ）を同相加算（コヒーレント加算）するのは、Ｎｐ＝１×１０^５回となる。

振幅差分判定部の一例としての振幅変動幅検出判定部２５は、測定データメモリ２４に格納された測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）のレンジビンｋ毎の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｒ）を、数式（１３）に従って演算する。Ｃｒは、１≦Ｃｒ≦Ｔｐ＋１を満たす整数である。

振幅変動幅検出判定部２５は、まず、数式（１３）に従って演算された合計（Ｔｐ＋１）個の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｒ）のうち、第（Ｔｐ＋１）番目に演算された振幅Ａｍ（ｋ，Ｔｐ＋１）と、振幅Ａｍ（ｋ，Ｔｐ＋１）の演算前に演算された直近のＴｐ個の振幅Ａｍ（ｋ，１）〜Ａｍ（ｋ，Ｔｐ）との振幅差分を、数式（１１）に従って合計Ｔｐ個演算する。

振幅変動幅検出判定部２５は、数式（１４）に従って演算された合計Ｔｐ個の振幅差分を基に、各振幅差分の絶対値の最大値Ａ_{ｒｔ＿ｍａｘ}（ｋ）を、数式（１５）に従って演算する。

振幅変動幅検出判定部２５は、数式（１５）に従って演算された振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）と、振幅変動幅判定閾値生成部２２が数式（１１）に従って演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）とを比較する。振幅変動幅検出判定部２５は、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）と判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）との比較結果に応じて、ターゲットである物体の有無の検出結果を判定する（詳細は図１０（Ｂ）を参照して後述する）。振幅変動幅検出判定部２５は、物体の有無の検出結果の判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

物体検出出力部２６は、振幅変動幅検出判定部２５における判定結果を後段（不図示）に出力する。また、物体検出出力部２６は、物体を検出した旨の判定結果が振幅変動幅検出判定部２５から得られた場合には、物体を検出した旨の判定結果を与えるレンジビンｋを用いて、レーダ装置１からターゲットである物体までの距離Ｄ（ｋ）を数式（１６）に従って演算する。物体検出出力部２６は、距離Ｄ（ｋ）を後段に出力する。数式（１６）において、Ｃ_０は光速を示す。なお、数式（１６）に示す演算は、振幅変動幅検出判定部２５により実行されても良い。

図８は、人物がレンジビンｋに対応する距離の位置に存在する場合と存在しない場合とにおける、定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の時系列の出力番号と定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の電力値との関係を示すグラフである。図８では、Ｃｏは１≦Ｃｏ≦６０を満たす整数である。

図８の横軸は、１≦Ｃｏ≦６０を満たすＣｏ、即ち、レンジビンｋに対応する定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の時系列の出力番号を示す。図８の縦軸は、定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）において、２０×ｌｏｇ（ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）)[ｄＢ]の演算を施したものが示されている。

図８に示す実線は人物が存在する場合の定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を示し、図８に示す点線は人物が存在しない場合の定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を示す。人物が存在する場合には、人物が存在しない場合に比較して、定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の電力値が一定間隔（一定の変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}）毎に大きく変動する。一方、人物が存在しない場合は、定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）の電力値の変動が小さく、電力値の絶対値も人物が存在する場合に比べて相対的に低いことがわかる。これは、人物によって反射波が増加するためである。

ここでは、図８に示す実線の横軸の値Ｃｏが１〜１１，１２〜２３，２４〜３５，３６〜４７の一定間隔（一定の変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}）では、電力値の変動が周期的に生じていると判断する。一方、図８に示す点線の横軸の値Ｃｏが１〜１１，１２〜２３，２４〜３５，３６〜４７の一定間隔（一定の変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}）では、電力値の変動が周期的に生じていないと判断する。

従って、一定間隔（一定の変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}）毎の電力値の変動が現れる特徴を用いることで、物体検出処理部１０は、ターゲットである物体（例えば人物）の有無の検出結果を判定できる。つまり、物体検出処理部１０は、少なくとも一定間隔（一定の変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}）における加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）のデータを用いて、ターゲットである物体（例えば人物）の有無の検出結果が判定できるので、従来、微動物体の動きの周期（変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}）の少なくとも２倍以上の測定時間が必要とされていたが、変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}と同じ測定時間によって、物体を検出できるため、より短い測定期間に物体を検出できる。

図９は、参考非特許文献１に示す物体検出時における測定時間と振幅の瞬時値との関係を示すグラフである。図９の横軸は測定時間（ｓｅｃ）を示し、図９の縦軸は振幅の瞬時値を示す。図９では、ターゲットである人物が座っている場合の測定結果が示され、人物を検出するための測定周期が約２秒である。図９の２０秒以降では、ターゲットである人物が座っている場合、振幅の瞬時値の変動量は、２秒の間で変動する量が大きい。また、上述した特許文献１においても、微動物体（例えば身体が揺れている人物）の測定周期は約６秒である。

（参考非特許文献１） Human Detection Algorithm for Doppler Radar Using Prediction Error in Autoregressive Model, Instrumentation and Control Technology (ISICT), July 2012, 8th IEEE International Symposium on, p37-p40

一方、本実施形態のレーダ装置１は、取得するデータの電圧差分に対して、人物の有無を判断するため、上述した特許文献１及び非特許文献１における測定周期に比べて、より短い測定期間（例えば変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}≒約１秒）によって、物体の有無の検出結果を判定できる。

従って、短い時間での物体検出が実現することにより、今回の処理を利用するシーンが格段に広がる。具体的には、人物の静止シーンは、一定時間静止していた場合には、人物として検出されるが、人物の移動シーンにおいても、同レンジビンに１周期観測された場合には、物体として検出することができる。

次に、第１の実施形態のレーダ装置１における動作手順を、図１０を用いて説明する。図１０（Ａ）は、第１の実施形態のレーダ装置１における定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を用いた定期処理の動作手順を説明するフローチャートである。図１０（Ｂ）は、第１の実施形態のレーダ装置１における測定加算値ＣＩ（ｋ、Ｃｒ）を用いた逐次処理の動作手順を説明するフローチャートである。

先ず、物体検出処理部１０における定期処理を、図１０（Ａ）を参照して説明する。

図１０（Ａ）において、定期データ取得部２０は、パラメータＣｏ、パラメータＣｐ、レンジビンｋの初期値として１を設定し、パラメータＣｕに（Ｔｐ＋１）を設定する（Ｓ１）。Ｔｐは１以上の整数である。定期データ取得部２０は、パラメータＣｏがＴｏ、更に、レンジビンｋがＴｑになるまで、定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）をアンテナ系統処理部Ｄ１から取得して定期データメモリ２１に格納する（Ｓ２）。Ｃｏは１≦Ｃｏ≦Ｔｏを満たす整数であり、Ｔｑはレンジビンｋの最大値である（１≦ｋ≦Ｔｑ）。

振幅変動幅判定閾値生成部２２は、定期データメモリ２１に格納された定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）のレンジビンｋ毎の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｏ）を、数式（７）に従って演算する（Ｓ３）。振幅変動幅判定閾値生成部２２は、数式（７）に従って演算された合計Ｃｏ個の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｏ）のうち、第Ｃｕ番目に演算された振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｕ）と、振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｕ）の演算前に演算された直近のＴｐ個の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｕ−Ｃｐ）〜Ａｍ（ｋ，Ｃｕ−１）との振幅差分を、数式（８）に従って合計（Ｔｏ−Ｔｐ）個演算する。

振幅変動幅判定閾値生成部２２は、数式（８）に従って演算された合計（Ｔｏ−Ｔｐ）個の振幅差分を基に、各振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）を、数式（９）に従って演算する（Ｓ４）。ステップＳ４の後、パラメータＣｕ（＝Ｔｐ＋１）がＴｏ未満である場合には（Ｓ５、ＹＥＳ）、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、パラメータＣｕを１インクリメントし、パラメータＣｕがＴｏとなるまでステップＳ４の動作を繰り返す。

パラメータＣｕがＴｏとなった後（Ｓ５、ＮＯ）、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、合計（Ｔｏ−Ｔｐ）個の振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ，Ｃｕ）を用いて、物体の有無を検出するためのレンジビンｋ毎の判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を演算する（Ｓ６）。ステップＳ６の後、レンジビンｋがＴｑ未満である場合には（Ｓ７、ＹＥＳ）、振幅変動幅判定閾値生成部２２は、レンジビンｋを１インクリメントし、レンジビンｋがＴｑとなるまでステップＳ６の動作を繰り返す。レンジビンｋがＴｑとなった後、図１０（Ａ）に示す定期処理は終了する。

次に、物体検出処理部１０における逐次処理を、図１０（Ｂ）を参照して説明する。

図１０（Ｂ）において、測定データ取得部２３は、パラメータＣｒ、レンジビンｋの初期値として１を設定する（Ｓ１１）。測定データ取得部２３は、パラメータＣｒが（Ｔｐ＋１）、更に、レンジビンｋがＴｑになるまで、逐次、アンテナ系統処理部Ｄ１から測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）を取得する（Ｓ１２）。測定データ取得部２３は、合計（Ｔｐ＋１）個の測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）を取得する度に、合計（Ｔｐ＋１）個の測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）を測定データメモリ２４に格納する。

振幅変動幅検出判定部２５は、測定データメモリ２４に格納された測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）のレンジビンｋ毎の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｒ）を、数式（１３）に従って演算する（Ｓ１３）。

振幅変動幅検出判定部２５は、数式（１３）に従って演算された合計（Ｔｐ＋１）個の振幅Ａｍ（ｋ，Ｃｒ）のうち、第（Ｔｐ＋１）番目に演算された振幅Ａｍ（ｋ，Ｔｐ＋１）と、振幅Ａｍ（ｋ，Ｔｐ＋１）の演算前に演算された直近のＴｐ個の振幅Ａｍ（ｋ，１）〜Ａｍ（ｋ，Ｔｐ）との振幅差分を、数式（１４）に従って合計Ｔｐ個演算する。

振幅変動幅検出判定部２５は、数式（１４）に従って演算された合計Ｔｐ個の振幅差分を基に、各振幅差分の絶対値の最大値Ａ_{ｒｔ＿ｍａｘ}（ｋ）を、数式（１５）に従って演算する（Ｓ１４）。振幅変動幅検出判定部２５は、数式（１５）に従って演算された振幅差分の絶対値の最大値Ａ_{ｒｔ＿ｍａｘ}（ｋ）と、振幅変動幅判定閾値生成部２２が数式（１１）に従って演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）とを比較する（Ｓ１５）。

振幅差分の絶対値の最大値Ａ_{ｒｔ＿ｍａｘ}（ｋ）が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）より大きい場合には（Ｓ１５、ＹＥＳ）、振幅変動幅検出判定部２５は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出したと判定する（Ｓ１６）。振幅変動幅検出判定部２５は、ステップＳ１６の判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

一方、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_{ｒｔ＿ｍａｘ}（ｋ）が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）以下である場合には（Ｓ１５、ＮＯ）、振幅変動幅検出判定部２５は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出しなかったと判定する（Ｓ１７）。振幅変動幅検出判定部２５は、ステップＳ１７の判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

ステップＳ１６又はＳ１７の後、レンジビンｋがＴｑ未満である場合には（Ｓ１８、ＹＥＳ）、振幅変動幅検出判定部２５は、レンジビンｋを１インクリメントし、レンジビンｋがＴｑとなるまでステップＳ１３〜Ｓ１６又はステップＳ１３〜Ｓ１７の動作を繰り返す。レンジビンｋがＴｑとなった後、図１０（Ｂ）に示す逐次処理は終了する。

図１１は、測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の電力値と電力値が得られる出現頻度との関係を示すグラフである。図１１の横軸は測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の電力値[ｄＢ]を示し、図１１の縦軸は電力値が得られる出現頻度［個］を示す。つまり、図１１は、アンテナ系統処理部Ｄ１の出力値を用いて表したグラフであり、物体検出処理部１０における処理前のデータである。図１１では、実環境における測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の電力値が示され、具体的には、レーダ装置１から７０ｍ離れた位置に人物がいる場合と人物がいない場合とにおける合計１００個の測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の電力値のヒストグラムが示されている。

図１１では、レーダ装置１から遠く離れた位置にターゲットである人物が存在するため、測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の電力値が減衰してノイズ又はクラッタ（反射波）の影響を受けて、電力値が減衰するため、人物なしのデータと重複していることがわかる。また、レーダ装置１から遠く離れた位置に人物が存在する場合と存在しない場合とでは、人物が存在する場合の電力値が高く、出現頻度が相対的に多い。

しかし、合計１００個のうち約半分程度の出力回数において、人物が存在する場合と存在しない場合とにおいて、測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の電力値の差が無いことがわかる。このため、人物が存在しない環境においてレーダ装置１が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を設定した場合には、人物が存在しているにも拘わらず、レーダ装置１が人物を検出できないという問題が生じてしまう。

そこで、本発明者らは、レーダ装置１の測定範囲において人物が存在している場合、例えば測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の振幅の変動量が周期的に変化することと、人物が存在していない場合に比べて測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の振幅が大きい頻度が高いことに着目した。

即ち、人物が存在している場合には、人物が存在していない場合に比べ、測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の振幅の変動量が周期的に変化すること、更に、測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の振幅が大きい頻度が高い。

このことから、過去Ｔｐ分（１周期相当分）における振幅の変動量の最大を求めることで、最大振幅差が求まり、また、人物が存在する場合の方が、振幅の値が大きなことから、図１２の過去Ｔｐ分との最大振幅差を算出した場合、大きな値を示す。以上より、人物が存在した場合と存在しない場合の異なりが明確になる。

本実施形態のレーダ装置１は、図１０（Ａ）及び（Ｂ）に示す定期処理及び逐次処理により、ターゲットである物体（例えば人物）の有無の検出結果を判定するための判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）（例えば図１２では１４９［ｄＢ］）を設定でき、判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を用いて人物の有無の検出結果を高精度に判定できるので、人物の検出精度の劣化を抑制できる（図１２参照）。

図１２は、人物が存在する場合と人物が存在しない場合とにおける、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_{ｒｔ＿ｍａｘ}と振幅差分の絶対値の最大値Ａ_{ｒｔ＿ｍａｘ}が得られる出現頻度との関係を示すグラフである。図１２の横軸は測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）に対し、過去Ｔｐ分の最大振幅差Ａ_ｍａｘの電力値[ｄＢ]を示し、図１２の縦軸は電力値が得られる出現頻度［個］を示す。図１２では、実環境における測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の電力値が示され、具体的には、レーダ装置１から７０ｍ離れた位置に人物がいる場合と人物がいない場合とにおける合計１００個の測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の電力値のヒストグラムが示されている。

以上により、本実施形態のレーダ装置１は、図１０（Ａ）に示す合計Ｔｏ個の定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を用いた定期処理により、ターゲットである物体（例えば人物）の有無の検出結果を判定するための判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を設定でき、更に、図１０（Ｂ）に示す合計（Ｔｐ＋１）個の測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃr）を用いた逐次処理により、判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を用いて人物の有無の検出結果を判定する。

これにより、レーダ装置１は、例えば人物における測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の振幅変動幅（振幅変動量）が周期的に変化し、更に、人物が存在している場合の振幅は人物が存在していない場合の振幅に比べて相対的に大きいという人物の振幅変動特性を用いることで、人物を含む物体の検出精度の劣化を抑制でき、上述した特許文献１及び非特許文献１に示す測定周期に比べて、より短い測定期間内に物体（例えば人物）を検出できる。

なお、本実施形態のレーダ装置１は、１回の測定用の周期として１回の変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}を用いて物体の有無の検出結果を判定するとして説明したが、１回の変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}ではなく、数回の変動周期Ｔ_{ｈｕｍａｎ}を用いて判定しても良い。

なお、本実施形態のレーダ装置１は、定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）及び測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の各振幅Ａｍの変動幅を用いて物体の有無の検出結果を判定したが、振幅Ａｍの変動幅に限らず、電力値Ｐｍの変動幅を用いて物体の有無の検出結果を判定しても、同様の効果が得られる。

この場合、レーダ装置１における演算において、数式（７）は数式（１７）、数式（８）は数式（１８）、数式（１０）は数式（１９）、数式（１１）は数式（２０）、数式（１３）は数式（２１）、数式（１４）は数式（２２）、数式（１５）は数式（２３）にそれぞれ置き換わる。

なお、本実施形態のレーダ装置１は、レーダ受信部Ｒｘにおいて１個のアンテナ系統処理部Ｄ１を有する構成として説明したが、レーダ受信部Ｒｘは複数のアンテナ系統処理部を有しても良い。レーダ受信部Ｒｘは、物体検出処理部１０において、各アンテナ系統処理部からの出力（定期加算値、測定加算値）を用いて、個々に物体の有無の検出結果を判定しても良いし、又は、全てのアンテナ系統処理部からの出力を用いた判定結果が一致した場合に、物体の有無の検出結果を判定しても良い。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、第１の実施形態のレーダ装置１の受信アンテナをマルチアンテナに変更した形態を説明する。第２の実施形態のレーダ装置１Ａの構成及び動作について、図１３〜図１５を参照して説明する。図１３は、第２の実施形態のレーダ装置１Ａの内部構成を簡略に示すブロック図である。図１４は、第２の実施形態において、レーダ送信部ＴｘＦが周波数変調されたレーダ送信信号を送信するレーダ装置１ＡＦの内部構成を簡易に示すブロック図である。図１５は、第２の実施形態のレーダ装置１Ａのレーダ受信部ＲｘＡの内部構成を詳細に示すブロック図である。以下、本実施形態のレーダ装置１Ａの各部の構成及び動作の説明において、第１の実施形態のレーダ装置１の各部と同一のものには同一の符号を付して説明を省略又は簡略化し、異なる内容について説明する。

レーダ装置１Ａは、ターゲットである物体（不図示）が反射したレーダ送信信号である反射波信号を、受信アンテナを個々に有する複数のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４において受信する。レーダ装置１Ａは、各受信アンテナが受信した反射波信号を信号処理することで、ターゲットである物体の有無及び物体の位置を検出する。

レーダ受信部ＲｘＡは、１個の受信アンテナが個々に接続された合計４個のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４、及び物体検出処理部１０Ａを有する。但し、本実施形態のレーダ装置１Ａのレーダ受信部ＲｘＡにおけるアンテナ系統処理部は４個に限定されず、２個以上であれば良い。

なお、各アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４は同様の構成を有するため、本実施形態ではアンテナ系統処理部Ｄ１を例示して説明し、以下の各実施形態においても同様とする。

また、第２の実施形態において、図２の周波数変調されたレーダ送信信号（例えばチャープパルス）を用いた場合の構成図は、図１４を用いることができる。

各アンテナ系統処理部Ｄ１Ｆ〜Ｄ４Ｆは、数式（２４）の演算により、送信周期ＴｃのＮｃ回の期間（Ｔｃ×Ｎｃ）毎に、ビート周波数ｆ_ｂ毎の２Ｎｆ個のドップラー周波数成分ｆ_ｓΔθに応じたコヒーレント加算結果であるＦＴ＿ＣＩ^Ｎａｎｔ（ｆ_ｂ，−Ｎｆ＋１，ｗ）〜ＦＴ＿ＣＩ^Ｎａｎｔ（ｆ_ｂ，Ｎｆ，ｗ）が得られる。

次に、レーダ受信部ＲｘＡの各部の構成及び動作について、図１５を参照して詳細に説明する。

レーダ受信部Ｒｘは、レーダ送信信号の各送信周期Ｔｒを、各アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の信号処理部における信号処理区間として周期的に演算する。なお、各アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の動作は第１の実施形態のレーダ装置１のレーダ受信部Ｒｘにおけるアンテナ系統処理部Ｄ１と同一であるため、説明を省略する。

物体検出処理部１０Ａは、定期データ取得部２０、定期データメモリ２１、振幅変動幅判定閾値生成部２２、測定データ取得部２３、測定データメモリ２４、振幅変動幅検出判定部２５、測定データ選定部３１、距離方位プロファイル生成部３０及び物体検出出力部２６を有する。

物体検出処理部１０Ａの定期データ取得部２０、測定データ取得部２３、測定データメモリ２４及び距離方位プロファイル生成部３０には、各アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の信号処理部の加算部の出力である加算値ＣＩ^１（ｋ，ｍ）〜ＣＩ^４（ｋ，ｍ）が入力される。

以下の各実施形態においても、レーダ受信部が複数のアンテナ系統処理部を有する場合には、各アンテナ系統処理部から、各実施形態における物体検出処理部に加算値ＣＩ^１（ｋ，ｍ）〜ＣＩ^４（ｋ，ｍ）が入力される。

なお、本実施形態を含む各実施形態では、定期データ取得部２０は、合計４個のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４から取得した定期加算値ＣＩ^１（ｋ，Ｃｏ）〜ＣＩ^４（ｋ，Ｃｏ）のうち、いずれかのアンテナ系統処理部から得られた定期加算値を定期データメモリ２１に格納しても良いし、全てのアンテナ系統処理部から得られた定期加算値を定期データメモリ２１に格納しても良い。

測定データ選定部３１は、振幅変動幅検出判定部２５が物体を検出した旨の判定結果に応じて、判定結果に対応するレンジビンｋ又はレンジビンｋの範囲を選定して測定データメモリ２４に格納する。

距離方位プロファイル生成部３０は、測定データ選定部３１が選定したレンジビンｋを基に、測定データメモリ２４から、選定されたレンジビンｋに対応する各アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としての測定加算値ＣＩ^１（ｋ，ｍ）〜ＣＩ^４（ｋ，ｍ）を取得する。

ここで、距離方位プロファイル生成部３０の動作の説明を簡単にするために、例えばｌ＝１とした場合のｍをＣｏに置き換え、ｍの範囲として１〜Ｔｏとする整数Ｃｏを用いて説明する。但し、ｌ＞１の整数である場合も、ｍをＴｏ×（ｌ−１）＋１〜Ｔｏ×ｌの範囲の整数として、以下のＣｏが１〜Ｔｏである場合の距離方位プロファイル生成部３０の動作の説明が同様に適用可能である。また、距離方位プロファイル生成部３０が取得した測定加算値ＣＩ^１（ｋ，Ｃｏ）〜ＣＩ^４（ｋ，Ｃｏ）を、相関ベクトルｈ（ｋ，Ｃｏ）として、数式（２５）に示す。

距離方位プロファイル生成部３０は、ターゲットである物体により反射された反射波信号の各受信アンテナ間における位相差を用いて、反射波信号の到来方向の方位角を推定する。距離方位プロファイル生成部３０における方位角の推定処理は、例えばフーリエ法を用いて説明するが、フーリエ法に限定されず、例えばＣａｐｏｎ法を用いても良い。

具体的には、距離方位プロファイル生成部３０は、数式（２６）に従って、相関ベクトルｈ（ｋ，Ｃｏ）と予め記憶していた方向ベクトルａ（θ_ｕ）との内積の二乗演算により、物体により反射された反射波信号における方向ベクトル相関電力Ｆ_ｏｕｔ（ｋ，Ｃｏ，θ_ｕ）を演算する。

ここで、方向ベクトルａ（θ_ｑ）は、物体により反射された反射波信号が方位角θ_ｕの方向から到来した場合の各受信アンテナの複素応答を表すＮａ次の列ベクトルである。方位角θ_ｕ毎の各受信アンテナの複素応答である方向ベクトルａ（θ_ｕ）は、例えば電波暗室において予め測定され、各受信アンテナ間の間隔に応じて幾何学的に演算される位相差情報に加え、各受信アンテナ間のアンテナ素子間の結合、並びに振幅誤差及び位相誤差の各偏差情報を含み、後述の各実施形態においても同様である。

例えば、アレーアンテナを構成する各受信アンテナの素子間隔が直線上に等間隔ｄにて配置されている場合、受信アンテナ間の位相偏差及び振幅偏差が無い理想的な方向ベクトルａ（θ_ｕ）は数式（２７）により示される。

方位角θ_ｕは、レーダ装置１Ａにおける反射波信号の到来方向の推定範囲［θ_ｍｉｎ，θ_ｍａｘ］において、所定の間隔Δθ毎に変化させた変数であり、例えば数式（２８）により示される。ｕは、０からＮＵまでの整数である。ＮＵは数式（２９）により示される。数式（２９）において、ｆｌｏｏｒ［ｙ］は実数ｙを超えない最大の整数値を出力する関数である。

距離方位プロファイル生成部３０は、方位角θ_ｕの［θ_ｍｉｎ，θ_ｍａｘ］の範囲内において、測定データ選定部３１により選定されたレンジビンｋ毎の方向ベクトル相関電力Ｆ_ＤＯＡ（ｋ，Ｃｏ，θ_ｕ）の極大値（ピーク値）を検出する。距離方位プロファイル生成部３０は、選定されたレンジビンｋに対応する方向ベクトル相関電力Ｆ_ＤＯＡ（ｋ，Ｃｏ，θ_ｕ）の極大値が所定閾値以上である場合に、極大値を与える方位角θ_ｕを、物体によりが反射された反射波信号の到来方向の方位角と推定する。

また、距離方位プロファイル生成部３０は、測定データ選定部３１により選定されたレンジビンｋを用いて、レーダ装置１Ａからターゲットである物体までの距離Ｄ（ｋ）を数式（１６）に従って演算する。距離方位プロファイル生成部３０は、距離Ｄ（ｋ）及び方位角θ_ｕのデータを物体検出出力部２６に出力する。

以上により、本実施形態のレーダ装置１Ａは、第１の実施形態のレーダ装置１の効果が得られ、更に、複数のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としての加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を含む相関ベクトルｈ（ｋ，Ｃｏ）を用いた方向ベクトル相関電力を基に、レーダ装置１Ａから物体までの距離Ｄ（ｋ）及び方位角θ_ｕを高精度に推定できる。

また、レーダ装置１Ａは、振幅変動幅検出判定部２５が物体の検出結果を判定したレンジビンｋを測定データ選定部３１において選定することで、方位角θ_ｕを推定するためのレンジビンｋを限定でき、距離方位プロファイル生成部３０の演算量を低減でき、レーダ装置１Ａの消費電力を低減できる。

なお、レーダ装置１Ａは、振幅変動幅検出判定部２５が物体が存在する旨の検出結果を判定したレンジビンｋを用いて方向ベクトル相関電力を演算したが、物体が存在しない旨の検出結果を判定したレンジビンｋを用いて方向ベクトル相関電力を演算しても良い。これにより、レーダ装置１Ａは、レーダ装置１Ａの周囲の状況に関する方向ベクトル相関電力を演算することで、レーダ装置１Ａの周囲の広範囲の状況を把握できる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態では、第２の実施形態のレーダ装置１Ａに対し、距離方位プロファイルの生成において、過去１０個の複素平均の差分を各加算値ＣＩから演算し、定期データにおいて判定閾値を設け、複素平均差分後のデータに対し距離方位プロファイル生成後の結果を用いて物体検出の有無を判定する形態を説明する。以下、第３の実施形態のレーダ装置１Ｂの構成及び動作について、図１６〜図２０を参照して説明する。

図１６は、人物が存在する場合における、ＩＱ平面上の加算値ＣＩの一例を示すグラフである。図１６の横軸はＩＱ平面上のＩ軸を示し、図１６の縦軸はＩＱ平面上のＱ軸を示す。人物が存在する場合、測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）（例えば１≦Ｃｓ≦５０）の振幅又は電力値は、ＩＱ平面上において揺らぐという特徴が見られる。しかし、測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）には、人物が存在しない場合の測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）の振幅又は電力値も含まれるため、人物が存在しない場合の測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）の振幅又は電力値の成分を取り除く必要がある。

例えば図１６では、ダイヤ型の点（実線）の指標は測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）の元データを示し、四角の点（点線部分参照）の指標は測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）の直近Ｔｓ（＝１０）個分の測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）における複素平均ＣＩ_ａｖｅ（ｋ，Ｃｓ）（例えば１≦Ｃｓ≦５０）を示す。

四角の点の指標は、ＩＱ平面上において、ある一定値（点線部分参照）にプロットされているので、人物が存在していない場合の測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）に相当する。

従って、後述する複素平均距離方位プロファイル生成部４０ｂは、ＩＱ平面上の測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）（例えば１≦Ｃｓ≦５０）の元データから複素平均ＣＩ_ａｖｅ（ｋ，Ｃｓ）を減算して複素平均差分を演算することで、人物が存在しない時の成分が取り除かれ、人物が存在する場合に発生する測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）の揺らぎが得られる。つまり、過去１０個分の平均値を求め、過去１０個分のデータから求めた平均値を減算することで、人物が存在しない時の成分を取り除くことができる。

図１７は、第３の実施形態のレーダ装置１Ｂのレーダ受信部ＲｘＢの内部構成を詳細に示すブロック図である。図１８は、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａ，４０ｂの内部構成を詳細に示すブロック図である。以下、本実施形態のレーダ装置１Ｂの各部の構成及び動作の説明において、第１又は第２の実施形態のレーダ装置１又は１Ａの各部と同一のものには同一の符号を付して説明を省略又は簡略化し、異なる内容について説明する。

レーダ装置１Ｂは、図１又は図１３に示す基準信号生成部Ｌｏ及びレーダ送信部Ｔｘと、図１７に示すレーダ受信部ＲｘＢとを含む。レーダ受信部ＲｘＢは、図１３に示す複数（例えば４個）のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４、及び物体検出処理部１０Ｂを有する。

次に、レーダ受信部ＲｘＢの各部の構成及び動作について、図１７及び図１８を参照して詳細に説明する。

アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の動作は第２の実施形態のレーダ装置１Ａのレーダ受信部ＲｘＡにおけるアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の動作と同一であるため、説明を省略する。

物体検出処理部１０Ｂは、定期データ取得部２０、定期データメモリ２１、振幅変動幅判定閾値生成部２２、測定データ取得部２３、測定データメモリ２４、振幅変動幅検出判定部２５、測定データ選定部３１、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａ，４０ｂ、距離方位プロファイルメモリ４１ａ，４１ｂ、判定閾値生成部４２、物体検出判定部４３及び物体検出出力部２６を有する。

図１８に示す複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａ（４０ｂ）は、複素平均算出部４００ａ（４００ｂ）、複素データメモリ４０１ａ（４０１ｂ）、複素平均差分算出部４０２ａ（４０２ｂ）及び距離方位プロファイル生成部３０ａ（３０ｂ）を有する。

第１距離方位プロファイル生成部の一例としての複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａは、定期データメモリ２１に格納された４個のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としての定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）の複素平均及び複素平均差分を算出することで、定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）の距離方位プロファイルを算出する。Ｃｓは１≦Ｃｓ≦Ｔｓを満たす整数であり、ＴｓはＴｏ以下の整数である。

複素平均算出部４００ａは、４個のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としてのＴｓ個の定期加算値、即ちＴｓ×Ｎｐ×Ｔｒの送信周期にわたってレンジビンｋ毎に得られた定期加算値ＣＩ^１（ｋ，Ｃｓ）〜ＣＩ^４（ｋ，Ｃｓ）を用いて、数式（３０）に従って、複素平均ＣＩ^ｕｕ _ａｖｅ（ｋ）を演算する。数式（３０）において、ｕｕはアンテナ系統処理部の個数を示し、本実施形態ではｕｕ＝１〜４の整数である。複素平均算出部４００ａは、数式（３０）の演算結果である複素平均ＣＩ^ｕｕ _ａｖｅ（ｋ）を複素平均差分算出部４０２ａに出力する。

複素データメモリ４０１ａは、４個のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としてのＴｓ回分の定期加算値、即ちＴｓ×Ｎｐ×Ｔｒの送信周期にわたってレンジビンｋ毎に得られた定期加算値ＣＩ^１（ｋ，Ｃｓ）〜ＣＩ^４（ｋ，Ｃｓ）を格納する。

複素平均差分算出部４０２ａは、複素平均ＣＩ^ｕｕ _ａｖｅ（ｋ）と、複素データメモリ４０１ａに格納された定期加算値ＣＩ^１（ｋ，Ｃｓ）〜ＣＩ^４（ｋ，Ｃｓ）とを用いて、数式（３１）に従って、アンテナ系統処理部毎の複素平均差分ＣＩ^ｕｕ _ｓａ（ｋ，Ｃｓ）を演算する。複素平均差分算出部４０２ａは、数式（３１）の演算結果である複素平均差分ＣＩ^ｕｕ _ｓａ（ｋ）を距離方位プロファイル生成部３０ａに出力する。

距離方位プロファイル生成部３０ａは、合計４個の複素平均ＣＩ^ｕｕ _ｓａ（ｋ）を相関ベクトルｈ（ｋ，Ｃｓ）（数式（２５）参照）として、相関ベクトルｈ（ｋ，Ｃｓ）と予め記憶していた方向ベクトルａ（ｃｃ）との内積の二乗演算により、物体により反射された反射波信号における距離方位プロファイルＨＭ（ｋ，Ｃｓ，ｃｃ）を演算する（数式（３２）参照）。方向ベクトルａ（ｃｃ）は、上述した第２の実施形態における方向ベクトルａ（θ_ｕ）と同様であるため、説明を省略する。ｃｃは方位角を示し、第２の実施形態における方位角θ_ｕに対応する。

距離方位プロファイル生成部３０ａは、第１の実施形態におけるパラメータＣｏがＴｏに達するまで（図５（Ｂ）参照）、数式（３２）に従ってレンジビンｋ及び方位角ｃｃ毎に演算した（Ｔｏ−Ｔｓ）個の距離方位プロファイルＨＭ（ｋ，Ｃｓ，ｃｃ）を距離方位プロファイルメモリ４１ａに格納する。

距離方位プロファイルメモリ４１ａは、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａが演算した（Ｔｏ−Ｔｓ）個の距離方位プロファイルＨＭ（ｋ，Ｃｓ，ｃｃ）を格納する。

第２判定閾値生成部の一例としての判定閾値生成部４２は、距離方位プロファイルメモリ４１ａに格納されたレンジビンｋ及び方位角ｃｃ毎の距離方位プロファイルを基に、距離方位プロファイルの累積確率分布を演算する。判定閾値生成部４２は、レンジビンｋ及び方位角ｃｃ毎の距離方位プロファイルの累積確率分布が所定値（例えば９８％）以上となる電力値を、ターゲットである物体の有無を検出するためのレンジビンｋ及び方位角ｃｃ毎の第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）として設定する。判定閾値生成部４２は、第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）を物体検出判定部４３に出力する。

第２距離方位プロファイル生成部の一例としての複素平均算出部４００ｂは、測定データメモリ２４に格納された４個のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としての測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）のうち、測定データ選定部３１により選定されたレンジビンＣｖ（ｉｉ）毎の複素平均及び複素平均差分を算出することで、測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）の距離方位プロファイルを算出する。ｉｉは１≦ｉｉ≦Ｔｖを満たす整数であり、Ｔｖは測定データ選定部３１により選定されたレンジビンの最大値を示す。

複素平均算出部４００ｂは、４個のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としてのＴｓ回分の測定加算値、即ちＴｓ×Ｎｐ×Ｔｒの送信周期にわたってレンジビンＣｖ（ｉｉ）毎に得られた測定加算値ＣＩ^１（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）〜ＣＩ^４（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）を用いて、数式（３３）に従って、複素平均ＣＩ^ｕｕ _ａｖｅ（Ｃｖ（ｉｉ））を演算する。複素平均算出部４００ｂは、数式（３３）の演算結果である複素平均ＣＩ^ｕｕ _ａｖｅ（Ｃｖ（ｉｉ））を複素平均差分算出部４０２ｂに出力する。

複素データメモリ４０１ｂは、４個のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としてのＴｓ回分の測定加算値、即ちＴｓ×Ｎｐ×Ｔｒの送信周期にわたってレンジビンＣｖ（ｉｉ）毎に得られた測定加算値ＣＩ^１（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）〜ＣＩ^４（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）を格納する。

複素平均差分算出部４０２ｂは、複素平均ＣＩ^ｕｕ _ａｖｅ（Ｃｖ（ｉｉ））と、複素データメモリ４０１ｂに格納された測定加算値ＣＩ^１（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）〜ＣＩ^４（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）とを用いて、数式（３４）に従って、複素平均差分ＣＩ^ｕｕ _ｓａ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）を演算する。複素平均差分算出部４０２ｂは、数式（３４）の演算結果である複素平均ＣＩ^ｕｕ _ｓａ（Ｃｖ（ｉｉ））を距離方位プロファイル生成部３０ｂに出力する。

距離方位プロファイル生成部３０ｂは、合計４個の複素平均ＣＩ^ｕｕ _ｓａ（Ｃｖ（ｉｉ））を相関ベクトルｈ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）（数式（２５）参照）として、相関ベクトルｈ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）と予め記憶していた方向ベクトルａ（ｃｃ）との内積の二乗演算により、物体により反射された反射波信号における距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）を演算する（数式（３５）参照）。

距離方位プロファイル生成部３０ｂは、数式（３１）に従ってレンジビンＣｖ（ｉｉ）及び方位角ｃｃ毎に演算した距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）を距離方位プロファイルメモリ４１ｂに格納する。

距離方位プロファイルメモリ４１ｂは、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ｂが演算した距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）を格納する。

物体検出判定部４３は、距離方位プロファイルメモリ４１ｂに格納された距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）と、判定閾値生成部４２が設定した第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）とを比較する。物体検出判定部４３は、距離方位プロファイルメモリ４１ｂに格納された距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）と、判定閾値生成部４２が設定した第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）との比較結果に応じて、ターゲットである物体の有無の検出結果を判定する（詳細は図２０を参照して後述する）。物体検出判定部４３は、物体の有無の検出結果の判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

図１９は、第３の実施形態のレーダ装置における定期加算値を用いた定期処理の動作手順を説明するフローチャートである。図２０は、第３の実施形態のレーダ装置における測定加算値を用いた逐次処理の動作手順を説明するフローチャートである。

先ず、物体検出処理部１０Ｂにおける定期処理を、図１９を参照して説明する。図１９に示すフローチャートの各動作は、図１０（Ａ）に示す定期処理に続けて実行される。

図１９において、定期データ取得部２０は、パラメータＣｏ、パラメータＣｐ、パラメータＣｓ、レンジビンｋの初期値として１を設定し、パラメータＣｕに（Ｔｐ＋１）を設定する（Ｓ２１）。Ｔｐは１以上の整数である。更に、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａは、パラメータＣｓがＴｓになるまで、定期データメモリ２１から定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）を取得する（Ｓ２２）。Ｃｏは１≦Ｃｏ≦Ｔｏを満たす整数であり、Ｔｑはレンジビンｋの最大値である（１≦ｋ≦Ｔｑ）。

パラメータＣｓがＴｓ未満である場合には（Ｓ２３、ＹＥＳ）、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａは、パラメータＣｓを１インクリメントし、パラメータＣｓがＴｓとなるまでステップＳ２２の動作を繰り返す。

パラメータＣｓがＴｓとなった後（Ｓ２３、ＮＯ）、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａは、各アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４からのＴｓ個の定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）を用いて、数式（３０）に従って、複素平均ＣＩ^ｕｕ _ａｖｅ（ｋ）を演算する（Ｓ２４）。また、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａは、複素平均ＣＩ^ｕｕ _ａｖｅ（ｋ）と、複素データメモリ４０１ａに格納された定期加算値ＣＩ^１（ｋ，Ｃｓ）〜ＣＩ^４（ｋ，Ｃｓ）とを用いて、数式（３１）に従って、アンテナ系統処理部毎の複素平均差分ＣＩ^ｕｕ _ｓａ（ｋ，Ｃｓ）を演算する（Ｓ２５）。

更に、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａは、合計４個の複素平均ＣＩ^ｕｕ _ｓａ（ｋ）を相関ベクトルｈ（ｋ，Ｃｓ）として、相関ベクトルｈ（ｋ，Ｃｓ）と予め記憶していた方向ベクトルａ（ｃｃ）との内積の二乗演算により、物体により反射された反射波信号における距離方位プロファイルＨＭ（ｋ，Ｃｓ，ｃｃ）を演算する（Ｓ２６、数式（３２）参照）。ステップＳ２６の後、レンジビンｋがＴｑ未満である場合には（Ｓ２７、ＹＥＳ）、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａは、レンジビンｋを１インクリメントし、レンジビンｋがＴｑとなるまでステップＳ２４〜Ｓ２６の動作を繰り返す。

レンジビンｋがＴｑとなった後に（Ｓ２７、ＮＯ）、パラメータＣｏがＴｏ未満である場合には（Ｓ２８、ＹＥＳ）、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａは、パラメータＣｏを１インクリメントし、パラメータＣｏがＴｏとなるまで、ステップＳ２４〜Ｓ２７の動作に用いる定期加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を１つずつずらし、ステップＳ２４〜Ｓ２７の動作を繰り返す。

パラメータＣｏがＴｏとなった後（Ｓ２８、ＮＯ）、判定閾値生成部４２は、距離方位プロファイルメモリ４１ａに格納されたレンジビンｋ及び方位角ｃｃ毎の距離方位プロファイルを基に、距離方位プロファイルの累積確率分布を演算する（Ｓ２９）。

判定閾値生成部４２は、レンジビンｋ及び方位角ｃｃ毎の距離方位プロファイルの累積確率分布が所定値（例えば９８％）以上となる電力値を、ターゲットである物体の有無を検出するためのレンジビンｋ及び方位角ｃｃ毎の第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）として設定する（Ｓ３０）。

判定閾値生成部４２は、第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）を物体検出判定部４３に出力する。ステップＳ３０の後、図１９に示す定期処理は終了する。

次に、物体検出処理部１０Ｂにおける逐次処理を、図２０を参照して説明する。なお、図２０の説明では、図１０（Ｂ）に示す動作と同一のものには同一のステップ番号を付与して説明を省略し、異なる内容について説明する。

図２０において、測定データ取得部２３は、パラメータＣｒ、パラメータＣｓ、パラメータＣｖ、パラメータｋ、パラメータｉｉの初期値として１を設定する（Ｓ３１）。ステップＳ３１の後のステップＳ１２〜Ｓ１８の動作は、図１０（Ｂ）に示すステップＳ１２〜Ｓ１８の動作と同一であるため、説明を省略する。

ステップＳ１８においてパラメータｋがＴｑとなった後（Ｓ１８、ＮＯ）、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ｂは、測定データメモリ２４に格納された４個のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としての測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｓ）のうち、測定データ選定部３１により選定されたレンジビンＣｖ（ｉｉ）を取得する（Ｓ３２）。パラメータｉｉは１≦ｉｉ≦Ｔｖを満たす整数である。

複素平均距離方位プロファイル生成部４０ｂは、パラメータＣｓがＴｓになるまで、ステップＳ３２において取得したレンジビンＣｖ（ｉｉ）毎の測定加算値ＣＩ^１（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）〜ＣＩ^４（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）を測定データメモリ２４から取得する（Ｓ３３）。Ｃｓは１≦Ｃｓ≦Ｔｓを満たす整数である。

複素平均距離方位プロファイル生成部４０ｂは、各アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としてのＴｓ回分の測定加算値ＣＩ^１（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）〜ＣＩ^４（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）を用いて、数式（３３）に従って、複素平均ＣＩ^ｕｕ _ａｖｅ（Ｃｖ（ｉｉ））を演算する（Ｓ３４）。

また、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ｂは、複素平均ＣＩ^ｕｕ _ａｖｅ（Ｃｖ（ｉｉ））と、複素データメモリ４０１ｂに格納された測定加算値ＣＩ^１（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）〜ＣＩ^４（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）とを用いて、数式（３４）に従って、複素平均差分ＣＩ^ｕｕ _ｓａ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）を演算する（Ｓ３５）。

更に、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ｂは、合計４個の複素平均ＣＩ^ｕｕ _ｓａ（Ｃｖ（ｉｉ））を相関ベクトルｈ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）として、相関ベクトルｈ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ）と予め記憶していた方向ベクトルａ（ｃｃ）との内積の二乗演算により、物体により反射された反射波信号における距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）を演算する（Ｓ３６、数式（３５）参照）。

物体検出判定部４３は、ステップＳ３６において演算された距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）と、図１９に示すステップＳ３０において設定された第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）とを方位角ｃｃ毎に比較する（Ｓ３７）。

距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）が第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）より大きい場合には（Ｓ３７、ＹＥＳ）、物体検出判定部４３は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出したと判定する（Ｓ３８）。物体検出判定部４３は、ステップＳ３８の判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

一方、距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）が第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）以下である場合には（Ｓ３７、ＮＯ）、物体検出判定部４３は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出しなかったと判定する（Ｓ３９）。振幅変動幅検出判定部２５は、ステップＳ１７の判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

ステップＳ３８又はＳ３９の後、レンジビンＣｖ（ｉｉ）のパラメータｉｉがＴｖ未満である場合には（Ｓ４０、ＮＯ）、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ｂは、パラメータｉｉを１インクリメントし、レンジビンＣｖ（ｉｉ）のパラメータｉｉがＴｖとなるまでステップＳ３４〜Ｓ３６の動作を繰り返す。レンジビンＣｖ（ｉｉ）のパラメータｉｉがＴｖとなった後、図２０に示す逐次処理は終了する。

図２１（Ａ）は、従来のレーダ装置における人物の測定結果の一例を示すグラフである。図２１（Ｂ）は、複素平均を用いることによって、人物が抽出したが、第３の実施形態のレーダ装置における第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）を用いない場合の人物の測定結果の一例を示すグラフである。

図２１（Ｃ）は、第３の実施形態のレーダ装置における第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）を用いた場合の人物の測定結果の一例を示すグラフである。

図２１（Ａ）〜図２１（Ｃ）では、ターゲットである物体として、例えば人物がレーダ装置１Ｂの位置から７０ｍ離れた位置に存在している場合の測定データが示されている。測定データは、例えば測定加算値ＣＩ^ｕｕ（ｋ，Ｃｓ）（１≦ｕｕ≦４）、パラメータＣｓ＝１〜２０、レンジビンＣｖ（ｉｉ）＝２１３〜３５０である。図２１（Ａ）〜図２１（Ｃ）の各横軸は方位角［ｄｅｇ］を示し、図２１（Ａ）〜図２１（Ｃ）の各縦軸は距離［ｍ］を示す。

なお、図２１（Ａ）〜図２１（Ｃ）の説明では、本実施形態のレーダ装置１Ｂの効果を明らかにするために、第１の実施形態のレーダ装置１と重複する動作による効果の説明は省略し、レーダ装置１Ｂの複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａ，４０ｂ、距離方位プロファイルメモリ４１ａ，４１ｂ、判定閾値生成部４２及び物体検出判定部４３の動作による効果について説明する。

図２１（Ａ）では、レーダ装置１Ｂから遠く離れた位置にターゲットである人物が存在し、測定加算値ＣＩ（ｋ，Ｃｒ）の電力値が減衰してノイズ又はクラッタに埋もれているため、人物の検出が困難である。

図２１（Ｂ）では、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａ，４０ｂにおいてレンジビンｋ，Ｃｖ（ｉｉ）毎に定期加算値又は測定加算値から複素平均差分が減算されるので、人物が存在しない場合の定期加算値又は測定加算値の成分が取り除かれている。従って、図２１（Ｂ）に示すグラフでは、図２１（Ａ）に示すグラフと比べて、レーダ装置１Ｂにおける人物の検出精度が向上している。

更に、図２１（Ｃ）では、物体検出判定部４３が物体により反射された反射波信号における距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）と第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）との比較結果を用いた物体の有無の検出結果が示されている。従って、図２１（Ｃ）に示すグラフでは、人物以外に電力値が大きな障害物（例えば建物）の影響が取り除かれ、図２１（Ａ）及び図２１（Ｂ）に示すグラフに比べて、レーダ装置１Ｂにおける人物の検出精度が一層向上している。

以上により、本実施形態のレーダ装置１Ｂは、第１の実施形態のレーダ装置１の効果が得られ、更に、複数のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の出力としての定期加算値及び測定加算値を含む相関ベクトルと方向ベクトルとを用いて複素平均距離方位プロファイルを演算し、第２判定閾値と演算後の複素平均距離方位プロファイルとの比較結果に応じて、物体の有無の検出結果を判定する。

これにより、レーダ装置１Ｂは、例えば人物以外に電力値が大きくなる障害物（例えば建物）による影響を取り除いて、ターゲットである物体（例えば人物）の検出精度を更に向上できる。

なお、本実施形態では、判定閾値生成部４２は、レンジビンｋ及び方位角ｃｃ毎の距離方位プロファイルの累積確率分布の９８%以上の累積確率を満たす電力値を第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）に設定したが、定期データの取得状況に応じて、第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）の設定基準（例えば累積確率分布）を変更しても良い。

（第４の実施形態）
第４の実施形態では、第１の実施形態のレーダ装置１に対し、車両情報を用いて処理を行う形態を説明する。第４の実施形態のレーダ装置１Ｃの構成及び動作について、図１９及び図２０を参照して説明する。図１９は、第４の実施形態のレーダ装置１Ｃのレーダ受信部ＲｘＦの内部構成を詳細に示すブロック図である。以下、本実施形態のレーダ装置１Ｃの各部の構成及び動作の説明において、第１の実施形態のレーダ装置１の各部と同一のものには同一の符号を付して説明を省略又は簡略化し、異なる内容について説明する。

第４の実施形態では、レーダ装置１Ｃの移動状態においても、誤検出を軽減して物体検出を行う仕組みを説明する。具体的には、本実施形態のレーダ装置１Ｃは、第１の実施形態のレーダ装置１において人物検出判定に用いる判定閾値をレーダ装置１Ｃが置かれている状態に応じて切り替えることにより、判定閾値を環境より取得できない状態（例えば車両移動の間）においては、判定閾値をデータベースより取得し、誤検出の少ない物体検出が行える。

また、本実施形態のレーダ装置１Ｃは、判定閾値を環境より取得できる状態においては、環境に適する判定閾値を取得することができる。

このことにより、本実施形態のレーダ装置１Ｃは、レーダ装置１Ｃが固定された状態だけでなく、第１の実施形態のような定期的に取得するデータが移動のため使用困難であり、判定閾値を取得できない状態においても、データベースに存在する判定閾値を用いて人物検出を行うことにより、レーダ装置１Ｃが固定されていない状況においても利用することができる。

レーダ装置１Ｃは、図１に示す基準信号生成部Ｌｏ及びレーダ送信部Ｔｘと、図２２に示すレーダ受信部ＲｘＦとを含む。レーダ受信部ＲｘＦは、図２２に示す１個のアンテナ系統処理部Ｄ１、及び物体検出処理部１０Ｃを有する。レーダ装置１Ｃは、移動体（例えば車両）に搭載された車載機器の一例として設置される。以下の各実施形態における移動体を車両として説明するが、移動体は車両に限定されない。

次に、レーダ受信部ＲｘＦの各部の構成及び動作について、図２２を参照して詳細に説明する。

アンテナ系統処理部Ｄ１の動作は第１の実施形態のレーダ装置１のレーダ受信部Ｒｘにおけるアンテナ系統処理部Ｄ１の動作と同一であるため、説明を省略する。

物体検出処理部１０Ｃは、定期データ取得部２０、定期データメモリ２１、振幅変動幅判定閾値生成部２２、測定データ取得部２３、測定データメモリ２４、振幅変動幅検出判定部２５、物体検出出力部２６、車両情報取得部５０、動作制御部５１、切替部５２及び閾値情報メモリ５３を有する。

移動状況取得部の一例としての車両情報取得部５０は、レーダ装置１Ｃが設置された車両に関する情報を取得する。車両に関する情報は、例えば車両がエンジンを稼働させているか否か、又は車両が停止しているか否かという情報である。車両情報取得部５０は、車両に関する情報を動作制御部５１に出力する。

動作制御部５１は、車両情報取得部５０から得られた車両に関する情報に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための判定閾値として、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は閾値情報メモリ５３に予め格納されている判定閾値Ｚに切り替えるための制御信号を切替部５２に出力する。

また、動作制御部５１は、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）に切り替えるための制御信号を切替部５２に出力した場合には、定期データ取得部２０に定期測定値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）をアンテナ系統処理部Ｄ１から取得させる。

第１切替部の一例としての切替部５２は、動作制御部５１から得られた制御信号に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための判定閾値として、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は閾値情報メモリ５３に予め格納されている判定閾値Ｚに切り替えて振幅変動幅検出判定部２５に出力する。

より具体的には、切替部５２は、例えば車両の状態として車両のエンジンが稼働していない状態は車両が停止している状態なので、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）の可能性が高いとして、判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を用いる。また、切替部５２は、例えば車両の状態として車両のエンジンが稼働していても車輪の稼働状態がニュートラル状態であれば、閾値情報メモリ５３に格納されている判定閾値Ｚを用いる。

第１判定閾値格納部の一例としての閾値情報メモリ５３は、予めシミュレーション又は実測により測定された判定閾値Ｚを格納している。

振幅変動幅検出判定部２５は、数式（１５）に従って演算された振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）と、切替部５２から得られた判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚとを比較する。振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚより大きい場合には、振幅変動幅検出判定部２５は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出したと判定する。振幅変動幅検出判定部２５は、判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

一方、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚ以下である場合には、振幅変動幅検出判定部２５は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出しなかったと判定する。振幅変動幅検出判定部２５は、判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

次に、物体検出処理部１０Ｃにおける定期処理を、図２３を参照して説明する。図２３は、第４の実施形態のレーダ装置１Ｃにおける定期データメモリ２１又は閾値情報メモリ５３を用いた定期処理の動作手順を説明するフローチャートである。図２３の説明では、図１０（Ａ）に示す定期処理のフローチャートの各動作と同一の動作には同一の符号を付して説明を省略又は簡略化し、異なる内容について説明する。

なお、図２３の説明の前提として、車両情報取得部５０は、レーダ装置１Ｃが設置された車両に関する情報を取得して動作制御部５１に出力する。動作制御部５１は、車両情報取得部５０から得られた車両に関する情報に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための判定閾値として、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は閾値情報メモリ５３に予め格納されている判定閾値Ｚに切り替えるための制御信号を切替部５２に出力する。

動作制御部５１は、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）に切り替えるための制御信号を切替部５２に出力した場合には、定期データ取得部２０に定期測定値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）をアンテナ系統処理部Ｄ１から取得させる。

図２３において、切替部５２は、動作制御部５１から得られた制御信号に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための判定閾値として、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は閾値情報メモリ５３に予め格納されている判定閾値Ｚに切り替えて振幅変動幅検出判定部２５に出力する（Ｓ４１，Ｓ４２）。

動作制御部５１が定期データ取得部２０に定期測定値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）をアンテナ系統処理部Ｄ１から取得させる場合には（Ｓ４３、ＹＥＳ）、ステップＳ４３の後、図１０（Ｂ）に示すステップＳ１〜Ｓ７までの動作が実行される。

一方、動作制御部５１が定期データ取得部２０に定期測定値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）をアンテナ系統処理部Ｄ１から取得させない場合、即ち、切替部５２が判定閾値Ｚを振幅変動幅検出判定部２５に出力した場合には（Ｓ４３、ＮＯ）、振幅変動幅検出判定部２５は、切替部５２から得られた判定閾値Ｚを、物体の有無の検出結果を判定するための判定閾値として用いる（Ｓ４４）。ステップＳ４４の後、図２３に示す定期処理は終了する。

また、ステップＳ７の後、振幅変動幅検出判定部２５は、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）を用いる（Ｓ４５）。ステップＳ４５の後、図２３に示す定期処理は終了する。

一方、本実施形態の物体検出処理部１０Ｃにおける逐次処理のフローチャートは、図１０（Ｂ）に示す各動作と同様のため、図示を省略し、図１０（Ｂ）を参照して、図１０（Ｂ）に示す各動作と異なる内容について説明する。

本実施形態の物体検出処理部１０Ｃにおける逐次処理では、図１０（Ｂ）におけるステップＳ１５において、振幅変動幅検出判定部２５は、数式（１５）に従って演算された振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）と、切替部５２から得られた判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚとを比較する。振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚより大きい場合には、振幅変動幅検出判定部２５は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出したと判定する。振幅変動幅検出判定部２５は、判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

一方、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚ以下である場合には、振幅変動幅検出判定部２５は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出しなかったと判定する。振幅変動幅検出判定部２５は、判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

以上により、本実施形態のレーダ装置１Ｃは、第１の実施形態のレーダ装置１の効果が得られ、更に、移動体（例えば車両）に搭載された車載機器の一例として設置された場合でも、車両に関する情報（例えば車両の移動状況）に応じて、定期処理における判定閾値を予め規定された判定閾値Ｚ又は振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）に切り替えることで、物体の有無の検出結果を判定するための判定閾値の適切値が得られる。

これにより、レーダ装置１Ｃは、第１の実施形態のレーダ装置１に比べて、レーダ装置１Ｃが移動体に設置された場合でも、ターゲットである物体の検出精度を向上できる。

例えば、レーダ装置１Ｃは、判定閾値を切り替えることで、判定閾値を環境より取得できないシーンにおいては、判定閾値をデータベースより取得することにより、誤検出の少ない物体検出が行える。また、レーダ装置１Ｃは、判定閾値を環境より取得できるシーンにおいては、環境に適する判定閾値を取得することができる。

また、レーダ装置１Ｃは、車載が移動している状態では、第１の実施形態のような定期的に取得するデータが移動のため使用困難であり、判定閾値の取得が困難なため、データベースに存在する判定閾値を用いて人物検出を行うことにより、レーダ装置１Ｃが固定されていない状況においても利用することができる。

（第５の実施形態）
最後に、第５の実施形態のレーダ装置１Ｄの構成及び動作について、図２４及び図２５を参照して説明する。図２４は、第５の実施形態のレーダ装置１Ｄのレーダ受信部ＲｘＤの内部構成を詳細に示すブロック図である。

第５の実施形態では、第３の実施形態のレーダ装置１Ｂを、移動体（たとえば、車両）に搭載した場合の一例を説明する。

以下、本実施形態のレーダ装置１Ｄの各部の構成及び動作の説明において、第３の実施形態のレーダ装置１Ｂの各部と同一のものには同一の符号を付して説明を省略又は簡略化し、異なる内容について説明する。

第５の実施形態では、レーダ装置１Ｄの移動状態においても、誤検出を軽減して物体検出を行う仕組みを説明する。具体的には、本実施形態のレーダ装置１Ｄは、第３の実施形態のレーダ装置１Ｂにおいて人物検出判定に用いる判定閾値をレーダ装置１Ｄが置かれている状態に応じて切り替えることにより、判定閾値を環境より取得できない状態（例えば車両移動の間）においては、判定閾値をデータベースより取得し、誤検出の少ない物体検出が行える。

また、本実施形態のレーダ装置１Ｄは、判定閾値を環境より取得できる状態においては、環境に適する判定閾値を取得することができる。

このことにより、本実施形態のレーダ装置１Ｄは、レーダ装置１Ｄが固定された状態だけでなく、第１の実施形態のような定期的に取得するデータが移動のため使用困難であり、判定閾値を取得できない状態においても、データベースに存在する判定閾値を用いて人物検出を行うことにより、レーダ装置１Ｄが固定されていない状況においても利用することができる。

なお、本実施形態のレーダ装置１Ｄは、アンテナ系統処理部を複数有することで、角度方向の人物検出も行うことができる。

レーダ装置１Ｄは、図１に示す基準信号生成部Ｌｏ及びレーダ送信部Ｔｘと、図２４に示すレーダ受信部ＲｘＤとを含む。レーダ受信部ＲｘＤは、図２４に示す４個のアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４、及び物体検出処理部１０Ｄを有する。レーダ装置１Ｄは、移動体（例えば車両）に搭載された車載機器の一例として設置される。

次に、レーダ受信部ＲｘＤの各部の構成及び動作について、図２４を参照して詳細に説明する。

アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の各動作は第３の実施形態のレーダ装置１Ｂのレーダ受信部ＲｘＢにおけるアンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４の各動作と同一であるため、説明を省略する。

物体検出処理部１０Ｄは、定期データ取得部２０、定期データメモリ２１、振幅変動幅判定閾値生成部２２、測定データ取得部２３、測定データメモリ２４、測定データ選定部３１、振幅変動幅検出判定部２５、物体検出出力部２６、複素平均距離方位プロファイル生成部４０ａ，４０ｂ、距離方位プロファイルメモリ４１ａ，４１ｂ、判定閾値生成部４２、物体検出判定部４３、車両情報取得部５０、動作制御部５１、切替部５２ａ，５２及び閾値情報メモリ５３を有する。

車両情報取得部５０及び動作制御部５１の動作は、第４の実施形態のレーダ装置１Ｃのレーダ受信部ＲｘＦの物体検出処理部１０Ｃにおける車両情報取得部５０及び動作制御部５１の動作と同様であるため、説明を省略し、異なる内容について説明する。

動作制御部５１は、車両情報取得部５０から得られた車両に関する情報に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための判定閾値として、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は閾値情報メモリ５３Ｄに予め格納されている判定閾値Ｚに切り替えるための制御信号を切替部５２ａに出力する。

また、動作制御部５１は、車両情報取得部５０から得られた車両に関する情報に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための第２判定閾値として、判定閾値生成部４２が演算した第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）又は閾値情報メモリ５３Ｄに予め格納されている第２判定閾値Ｚ２に切り替えるための制御信号を切替部５２ｂに出力する。

第２切替部の一例としての切替部５２ａは、動作制御部５１から得られた制御信号に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための判定閾値として、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は閾値情報メモリ５３に予め格納されている判定閾値Ｚに切り替えて振幅変動幅検出判定部２５に出力する。なお、図２４では、動作制御部５１から切替部５２ａへの矢印の図示が省略されている。

第２切替部の一例としての切替部５２ｂは、動作制御部５１から得られた制御信号に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための第２判定閾値として、判定閾値生成部４２が演算した第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）又は閾値情報メモリ５３Ｄに予め格納されている第２判定閾値Ｚ２に切り替えて物体検出判定部４３に出力する。なお、図２４では、動作制御部５１から切替部５２ｂへの矢印の図示が省略されている。また、切替部５２ａ，５２ｂにより第２切替部が構成される。

第２判定閾値格納部の一例としての閾値情報メモリ５３Ｄは、予めシミュレーション又は実測により測定された判定閾値Ｚ及び第２判定閾値Ｚ２を格納している。

振幅変動幅検出判定部２５は、数式（１５）に従って演算された振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）と、切替部５２ａから得られた判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚとを比較する。振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚより大きい場合には、振幅変動幅検出判定部２５は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出したと判定する。振幅変動幅検出判定部２５は、判定結果を測定データ選定部３１に出力する。

一方、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚ以下である場合には、振幅変動幅検出判定部２５は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出しなかったと判定する。振幅変動幅検出判定部２５は、判定結果を測定データ選定部３１に出力する。

物体検出判定部４３は、数式（３２）に従って演算された距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）と、切替部５２ｂから得られた第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）又は第２判定閾値Ｚ２とを比較する。距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）が第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）又は第２判定閾値Ｚ２より大きい場合には、物体検出判定部４３は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出したと判定する。物体検出判定部４３は、判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

一方、距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）が第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）又は第２判定閾値Ｚ２より小さい場合には、物体検出判定部４３は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出しなかったと判定する。物体検出判定部４３は、判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

次に、物体検出処理部１０Ｄにおける定期処理を、図２５を参照して説明する。図２５は、第５の実施形態のレーダ装置１Ｄにおける定期データメモリ２１又は閾値情報メモリ５３Ｄを用いた定期処理の動作手順を説明するフローチャートである。図２５の説明では、図１９に示す定期処理のフローチャートの各動作と同一の動作には同一の符号を付して説明を省略又は簡略化し、異なる内容について説明する。

なお、図２５の説明の前提として、車両情報取得部５０は、レーダ装置１Ｄが設置された車両に関する情報を取得して動作制御部５１に出力する。動作制御部５１は、車両情報取得部５０から得られた車両に関する情報に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための判定閾値として、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は閾値情報メモリ５３Ｄに予め格納されている判定閾値Ｚに切り替えるための制御信号を切替部５２ａに出力する。

更に、動作制御部５１は、車両情報取得部５０から得られた車両に関する情報に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための第２判定閾値として、判定閾値生成部４２が演算した第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）又は閾値情報メモリ５３Ｄに予め格納されている第２判定閾値Ｚ２に切り替えるための制御信号を切替部５２ｂに出力する。

図２５において、切替部５２ａは、動作制御部５１から得られた制御信号に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための判定閾値として、振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は閾値情報メモリ５３に予め格納されている判定閾値Ｚに切り替えて振幅変動幅検出判定部２５に出力する（Ｓ４１，Ｓ４２）。

また、切替部５２ｂは、動作制御部５１から得られた制御信号に応じて、物体の有無の検出結果を判定させるための第２判定閾値として、判定閾値生成部４２が演算した第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）又は閾値情報メモリ５３Ｄに予め格納されている第２判定閾値Ｚ２に切り替えて物体検出判定部４３に出力する（Ｓ４１，Ｓ４２）。

動作制御部５１が定期データ取得部２０に定期測定値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を各アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４から取得させる場合には（Ｓ４３、ＹＥＳ）、ステップＳ４３の後、図１６に示すステップＳ２１〜Ｓ２８までの動作が実行される。

一方、動作制御部５１が定期データ取得部２０に定期測定値ＣＩ（ｋ，Ｃｏ）を各アンテナ系統処理部Ｄ１〜Ｄ４から取得させない場合、即ち、切替部５２ａ，５２ｂが判定閾値Ｚ，第２判定閾値Ｚ２をそれぞれ振幅変動幅検出判定部２５，物体検出判定部４３に出力した場合には（Ｓ４３、ＮＯ）、振幅変動幅検出判定部２５は、切替部５２ａから得られた判定閾値Ｚを、物体の有無の検出結果を判定するための判定閾値として用いる（Ｓ４４）。更に、物体検出判定部４３は、切替部５２ｂから得られた第２判定閾値Ｚ２を、物体の有無の検出結果を判定するための第２判定閾値として用いる（Ｓ４４）。ステップＳ４４の後、図２５に示す定期処理は終了する。

また、ステップＳ２８の後、物体検出判定部４３は、判定閾値生成部４２が演算した第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）を、物体の有無の検出結果を判定するための第２判定閾値として用いる（Ｓ４５）。ステップＳ４５の後、図２５に示す定期処理は終了する。

一方、本実施形態の物体検出処理部１０Ｄにおける逐次処理のフローチャートは、図１７に示す各動作と同様のため、図示を省略し、図２０を参照して、図２０に示す各動作と異なる内容について説明する。

本実施形態の物体検出処理部１０Ｄにおける逐次処理では、図２０におけるステップＳ１５において、振幅変動幅検出判定部２５は、数式（１５）に従って演算された振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）と、切替部５２ａから得られた判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚとを比較する（Ｓ１５）。振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚより大きい場合には、振幅変動幅検出判定部２５は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出したと判定する。振幅変動幅検出判定部２５は、判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

一方、振幅差分の絶対値の最大値Ａ_ｍａｘ（ｋ）が判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）又は判定閾値Ｚ以下である場合には、振幅変動幅検出判定部２５は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出しなかったと判定する。振幅変動幅検出判定部２５は、判定結果を測定データ選定部３１に出力する。

また、図２０におけるステップＳ３７において、物体検出判定部４３は、数式（３２）に従って演算された距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）と、切替部５２ｂから得られた第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）又は第２判定閾値Ｚ２とを比較する（Ｓ３７）。距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）が第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）又は第２判定閾値Ｚ２より大きい場合には、物体検出判定部４３は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出したと判定する。物体検出判定部４３は、判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

一方、距離方位プロファイルＨＭ（Ｃｖ（ｉｉ），Ｃｓ，ｃｃ）が第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）又は第２判定閾値Ｚ２以下である場合には、物体検出判定部４３は、ターゲットである物体の有無の検出結果として、物体を検出しなかったと判定する。振幅変動幅検出判定部２５は、判定結果を物体検出出力部２６に出力する。

以上により、本実施形態のレーダ装置１Ｄは、第３の実施形態のレーダ装置１Ｂの効果が得られ、更に、移動体（例えば車両）に搭載された車載機器の一例として設置された場合でも、車両に関する情報（例えば車両の移動状況）に応じて、判定閾値を切り替えることで、判定閾値を環境より取得できないシーンにおいては、判定閾値をデータベースより取得することにより、誤検出の少ない物体検出が行える。また、レーダ装置１Ｄは、判定閾値を環境より取得できるシーンにおいては、環境に適する判定閾値を取得することができる。

また、第５の実施形態では、レーダ装置１Ｄは距離方位プロファイルの生成を行い、距離方向においても、人物検出結果を出力できる。

更に、本実施形態のレーダ装置１Ｄは、レーダ装置１Ｄが搭載された車載が移動している状態では、第３の実施形態のような定期的に取得するデータが移動のため使用困難であり、判定閾値の取得が困難となるため、データベースに存在する判定閾値を用いて人物検出を行うことにより、レーダ装置１Ｄが固定されていない状況においても利用することができる。

レーダ装置１Ｄは、定期処理における判定閾値，第２判定閾値を、それぞれ予め規定された判定閾値Ｚ又は振幅変動幅判定閾値生成部２２が演算した判定閾値Ａ_ｔｈｒｅ（ｋ）に切り替え、更に、予め規定された第２判定閾値Ｚ２又は判定閾値生成部４２が演算した第２判定閾値ＨＭ＿ｂｇ（ｋ，ｃｃ）に切り替えることで、物体の有無の検出結果を判定するための判定閾値及び第２判定閾値の適切値が得られる。

これにより、レーダ装置１Ｄは、第３の実施形態のレーダ装置１Ｂに比べて、レーダ装置１Ｄが移動体に設置された場合でも、ターゲットである物体の検出精度を向上できる。

以上、図面を参照して各種の実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

本開示は、移動体の移動状況に拘わらず、移動体の移動速度の検出精度を向上させるレーダ装置として有用である。

１、１Ａ、１ＡＦ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ、１Ｆ レーダ装置
２、２Ｃ 送信信号生成部
３、３Ｃ 送信無線部
１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ 物体検出処理部
１１ 受信無線部
１２ 信号処理部
１３ 増幅器
１４ 周波数変換部
１５ 直交検波部
１６、１７ Ａ／Ｄ変換部
１８ 相関演算部
１９ 加算部
２０ 定期データ取得部
２１ 定期データメモリ
２２ 振幅変動幅判定閾値生成部
２３ 測定データ取得部
２４ 測定データメモリ
２５ 振幅変動幅検出判定部
２６ 物体検出出力部
３０ 距離方位プロファイル生成部
３１ 測定データ選定部
４０ａ、４０ｂ 複素平均距離方位プロファイル生成部
４１ａ、４１ｂ 距離方位プロファイル情報メモリ
４２ 判定閾値生成部
４３ 物体検出判定部
４００ 複素平均算出部
４０１ 複素データメモリ
４０２ 複素平均差分算出部
５０ 車両情報取得部
５１ 動作制御部
５２、５２ａ、５２ｂ 切替部
５３ 閾値情報メモリ
Ｄ１、Ｄ１Ｆ、Ｄ２、Ｄ２Ｆ、Ｄ３、Ｄ３Ｆ、Ｄ４、Ｄ４Ｆ アンテナ系統処理部
Ｌｏ 基準信号生成部
Ｒｘ、ＲｘＡ レーダ受信部
Ｔｘ レーダ送信部

Claims (8)

1. 高周波の繰り返し波形であるレーダ送信信号を送信アンテナから送信するレーダ送信部と、
   前記レーダ送信信号が物体により反射された反射波信号を受信アンテナによって受信し、前記反射波信号の繰り返し波形毎に対して、所定の離散時刻毎にサンプリングするアンテナ系統処理部と、
   前記所定の離散時刻毎に、サンプリングされた（Ｔｐ＋１）個（Ｔｐは整数）の繰り返し波形の反射波信号それぞれの振幅差分を用いて、前記物体の有無を検出する物体検出処理部と、を備える、
   レーダ装置。
2. 請求項１に記載のレーダ装置であって、
   前記物体検出処理部は、
   離散時刻毎に、サンプリングされたＴｏ（Ｔｐ＜Ｔｏ、Ｔｏは整数）個の繰り返し波形の反射波信号を定期的に取得する定期データ取得部と、
   Ｔｏ個の前記繰り返し波形の反射波信号のうちＴｐ個を単位として、Ｔｐ個の繰り返し波形の反射波信号それぞれの振幅差分を（Ｔｏ−Ｔｐ）個、算出し、前記（Ｔｏ−Ｔｐ）個の振幅差分を用いて、前記物体の有無を検出するための第１判定閾値を生成する第１判定閾値生成部と、を有する、
   レーダ装置。
3. 請求項２に記載のレーダ装置であって、
   前記物体検出処理部は、
   離散時刻毎に、サンプリングされた（Ｔｐ＋１）個の繰り返し波形の反射波信号を、取得する測定データ取得部と、
   前記（Ｔｐ＋１）個の繰り返し波形の反射波信号それぞれの振幅差分の絶対値の最大値と、前記第１判定閾値との差分に応じて、前記物体の有無の検出結果を判定する振幅差分判定部と、を更に有する、
   レーダ装置。
4. 請求項３に記載のレーダ装置であって、
   前記レーダ装置は、複数の前記アンテナ系統処理部を有し、
   前記物体検出処理部は、
   前記物体の検出が判定された複数の前記繰り返し波形の反射波信号におけるレンジビンである離散時刻を選定する測定データ選定部と、
   前記レンジビンに対応する複数の前記繰り返し波形の反射波信号と前記反射波信号の到来方向の方位角に応じて生じる振幅及び位相差の情報を含む方向ベクトルとに応じた距離方位プロファイルを演算し、前記距離方位プロファイルの極大値を基に、前記レーダ装置から前記物体までの距離及び方位角を推定する距離方位プロファイル生成部と、を更に有する、
   レーダ装置。
5. 請求項３に記載のレーダ装置であって、
   前記レーダ装置は、複数の前記アンテナ系統処理部を有し、
   前記物体検出処理部は、
   複数の前記繰り返し波形の反射波信号の複素平均と前記反射波信号の到来方向の方位角に応じて生じる振幅及び位相差の情報を含む方向ベクトルとに応じた第１距離方位プロファイルを演算する第１距離方位プロファイル生成部と、
   前記第１距離方位プロファイルの累積確率分布を基に、前記物体の有無を検出するための第２判定閾値を生成する第２判定閾値生成部と、
   前記物体の検出が判定された複数の前記繰り返し波形の反射波信号におけるレンジビンである離散時刻を選定する測定データ選定部と、
   前記レンジビンに対応する複数の前記繰り返し波形の反射波信号の複素平均と前記方向ベクトルとに応じた第２距離方位プロファイルを演算する第２距離方位プロファイル生成部と、
   前記第２距離方位プロファイルと前記第２判定閾値との差分に応じて、前記レーダ装置から前記物体までの距離及び方位角を推定する物体検出判定部と、を更に有する、
   レーダ装置。
6. 請求項３に記載のレーダ装置であって、
   前記レーダ装置は移動体に搭載され、
   前記物体検出処理部は、
   前記移動体の移動状況を取得する移動状況取得部と、
   前記物体の有無を検出するための所定の判定閾値を格納する第１判定閾値格納部と、
   前記移動体の移動状況に応じて、前記所定の判定閾値又は前記第１判定閾値を切り替えて前記振幅差分判定部に出力する第１切替部と、を更に有する、
   レーダ装置。
7. 請求項５に記載のレーダ装置であって、
   前記レーダ装置は移動体に搭載され、
   前記物体検出処理部は、
   前記移動体の移動状況を取得する移動状況取得部と、
   前記物体の有無を検出するための所定の異なる第３判定閾値及び第４判定閾値を格納する第２判定閾値格納部と、
   前記移動体の移動状況に応じて、前記所定の第３判定閾値又は前記第１判定閾値を切り替えて前記振幅差分判定部に出力し、前記所定の第４判定閾値又は前記第２判定閾値を切り替えて前記物体検出判定部に出力する第２切替部と、を更に有する、
   レーダ装置。
8. レーダ装置における物体検出方法であって、
   高周波の繰り返し波形であるレーダ送信信号を送信アンテナから送信するステップと、
   前記レーダ送信信号が物体により反射された反射波信号を受信アンテナによって受信するステップと、
   前記反射波信号の繰り返し波形毎に対して、所定の離散時刻毎にサンプリングするステップと、
   前記所定の離散時刻毎に、サンプリングされた（Ｔｐ＋１）個（Ｔｐは整数）の繰り返し波形の反射波信号それぞれの振幅差分を用いて、前記物体の有無を検出するステップと、を有する、
   物体検出方法。

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