JP2017166930A - レーダ装置、観測方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】オーバサンプリングにより生じる推定誤差を低減させる気象レーダ装置を提供する。【解決手段】本発明の一実施形態に係るレーダ装置は、受信信号をオーバサンプリングすることにより、サンプリング信号を取得するオーバサンプリング部と、前記サンプリング信号と、波形情報行列とに基づき、ウェイトベクトルを算出するウェイトベクトル算出部と、前記ウェイトベクトルと、前記波形情報行列とに基づき、観測標的の気象パラメータの推定値を算出する気象パラメータ算出部と、前記気象パラメータの推定値に含まれる推定誤差または前記推定誤差に基づく誤差影響度により、第１の観測標的を選択する誤差影響度算出部と、前記第１の観測標的が第２の観測標的の気象パラメータの推定値に与える推定誤差を、前記第２の観測標的の気象パラメータの推定値から減算する誤差低減部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、レーダ装置、観測方法およびプログラムに関する。

急速かつ局所的に発生し、甚大な被害をもたらす雨雲などの気象現象を正確に観測または予測するためには、高分解能な気象レーダ装置が必要である。分解能は、基本的に、アンテナ径、パルス幅などにより定まる。ゆえに、分解能を向上させるために、例えば、気象レーダ装置のアンテナ径を拡大させて送信するビーム幅を狭めるといった対応、または、送信パルスのパルス幅を狭めるといった対応が行われている。しかし、これらの対応により、アンテナ機器の大型化、機器コストの増加、受信電力の低下といった問題が発生する。

このような問題に対し、信号処理の観点から、分解能を向上させる取り組みが行われている。例えば、通常のサンプリングよりも多くのサンプリングを行い、分解能を向上させるオーバサンプリングが行われる。

しかし、オーバサンプリングを行うと、所望の観測標的以外の観測標的からの信号が漏れ込む。これにより、サンプリング信号に基づき算出された推定値には推定誤差が含まれる。推定誤差は、逆行列演算などにより取り除くことができるが、オーバサンプリング数の増加に伴い、逆行列演算の演算量が増加する、または逆行列演算の結果が不安定になるという問題が生ずる。

米国特許第８７３６４８４号明細書

Ｔ．Ｙｕ， ｅｔ． ａｌ．，"Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ Ｕｓｉｎｇ Ｒａｎｇｅ Ｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇ，" Ｊ．Ａｔｍｏｓ．Ｏｃｅａｎｉｃ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．， ｖｏｌ．２３， Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２００６．

本発明の実施形態は、オーバサンプリングによる生じる推定誤差を低減させる気象レーダ装置を提供する。

本発明の一実施形態に係るレーダ装置は、受信信号をオーバサンプリングすることにより、サンプリング信号を取得するオーバサンプリング部と、前記サンプリング信号と、波形情報行列とに基づき、ウェイトベクトルを算出するウェイトベクトル算出部と、前記ウェイトベクトルと、前記波形情報行列とに基づき、観測標的の気象パラメータの推定値を算出する気象パラメータ算出部と、前記気象パラメータの推定値に含まれる推定誤差または前記推定誤差に基づく誤差影響度により、第１の観測標的を選択する誤差影響度算出部と、前記第１の観測標的が第２の観測標的の気象パラメータの推定値に与える推定誤差を、前記第２の観測標的の気象パラメータの推定値から減算する誤差低減部と、を備える。

第１の実施形態に係るレーダ装置の概略構成の一例を示すブロック図 時間的なオーバサンプリングを説明する図。 本実施形態の性能を説明する図。 本実施形態に係るレーダ装置の受信信号に対する処理のフローチャート。 第２の実施形態に係るレーダ装置の概略構成の一例を示すブロック図。 空間的なオーバサンプリングを説明する図。 本発明の一実施形態に係るレーダ装置を実現したハードウェア構成の一例を示すブロック図。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るレーダ装置の概略構成の一例を示すブロック図である。本実施形態に係るレーダ装置１は、アンテナ装置１０１と、オーバサンプリング部１０２と、ウェイトベクトル算出部１０３と、気象パラメータ算出部１０４と、誤差影響度算出部１０５と、誤差低減部１０６とを備える。

第１の実施形態に係るレーダ装置１は、送信ビーム（送信信号）を観測標的に向けて放射し、観測標的により反射された電波（反射波）に基づいて標的を観測する。また、レーダ装置１は、反射波に含まれる受信信号に対しオーバサンプリングを行うことにより、レーダ装置１の分解能を高める。また、レーダ装置１は、オーバサンプリングにより発生する推定誤差を低減させる処理を行う。詳細は、内部構成とともに説明する。

なお、レーダ装置１から観測標的へ放射された送信ビームの方向をレンジ方向と称する。また、レンジ方向に対する水平方向をセル方向と称する。また、レンジ方向の分解能はレンジ分解能と、セル方向の分解能はセル分解能と称する。

以下、レーダ装置１の各部について説明する。

アンテナ装置１０１は、送信信号（送信パルス）を観測標的に向けて放射し、観測標的で反射された反射波を受信する。また、アンテナ装置１０１は、反射波から、観測標的の信号（受信信号）を抽出する。アンテナ装置１０１は、これらの処理を行うことができる公知のアンテナ装置１０１を用いればよい。

オーバサンプリング部１０２は、分解能を向上させるために、受信信号に対しオーバサンプリングを行う。本実施形態では、レンジ分解能を向上させるために、時間的なオーバサンプリングが行われることを想定する。時間的なオーバサンプリングでは、受信信号の基である送信信号のパルス幅よりも短い時間間隔にてサンプリングを行う。これにより、通常のサンプリングにて得られる信号よりも多くの信号を得ることになる。

図２は、時間的なオーバサンプリングを説明する図である。図２上側に示される矩形は観測標的２０１から２０６を示す。各観測標的はレンジ方向に分布していると想定する。

図２の波形は、サンプリングタイミング３０１から３０４を示す。サンプリングタイミング３０１から３０４は、パルス幅τの理想矩形波によるサンプリングタイミングである。オーバサンプリングを行わない場合は、パルス幅τの間隔にて信号がサンプリングされるため、サンプリングタイミングは、サンプリングタイミング３０１と３０４になる。

各サンプリングタイミングでは、レンジ方向においてｃτ／２の幅（距離）からの信号が得られる。ｃは光速を示す。ここで、図２におけるｃτ／２は、各観測標的の３倍の幅とする。図２に示すように、ｃτ／２の幅内に３つの観測標的が含まれる。すなわち、オーバサンプリングを行わない場合は、サンプリングタイミング３０１により、観測標的２０１から２０３までの信号を１まとめに取得し、サンプリングタイミング３０４により、観測標的２０４から２０６までの信号を１まとめに取得する。したがって、各観測標的の信号を区別することができない。すなわち、オーバサンプリングを行わない場合の分割能は、所望の分解能よりも３倍小さいと言える。

一方、オーバサンプリングを行う場合は、オーバサンプリング時間Ａ１ごとにサンプリングが行われる。図２では、サンプリングタイミング３０１から３０４の全てがオーバサンプリングを行う場合のサンプリングタイミングである。図２では、ｃτ／２の幅内に３つの観測標的が含まれるため、オーバサンプリング時間Ａ１をτ／３にすれば、各サンプリングタイミングによる距離のずれはｃτ／６となる。ゆえに、サンプリングタイミング３０１、３０２、３０３にて取得した信号により、観測標的２０１、２０２、２０３からの各信号を区別することができる。このように、サンプリングタイミングを増やすことにより、各観測標的の信号を区別できるようにする。

なお、オーバサンプリング時間Ａ１は、オーバサンプリング係数Ｌを用いて、Ａ１＝τ／Ｌと表される。オーバサンプリング係数Ｌは、所望の分解能とオーバサンプリングしない場合の分解能の比で表される。図２では、オーバサンプリング係数Ｌ＝３となる。

オーバサンプリング部１０２は、オーバサンプリング係数Ｌまたはオーバサンプリング時間Ａ１に基づき、オーバサンプリングを行う。オーバサンプリング係数Ｌまたはオーバサンプリング時間Ａ１は、オーバサンプリング部１０２に予め定められていてもよいし、ユーザまたは他の装置から図示されていない入力装置などを介して、指定されてもよい。または、ユーザまたは他の装置から、レンジ方向の幅が指定され、オーバサンプリング部１０２が、指定されたレンジ方向の幅とパルス幅τに基づき、オーバサンプリング係数Ｌとオーバサンプリング時間Ａ１を算出してもよい。パルス幅τは、オーバサンプリング部１０２に予め定められていてもよいし、アンテナ装置１０１から取得してもよい。

ただし、オーバサンプリングを行う場合には、オーバサンプリングを行わない場合と比較して、Ｌ倍の数の信号を得ることなる。

図２の例において、オーバサンプリングにより取得されたサンプリング信号と観測標的の信号との関係は、行列式を用いて、次式のように表される。

式（１）のＶは、サンプリング信号の行列式を示す。サンプリング信号Ｖの要素であるＶ_１からＶ_３は、それぞれサンプリングタイミング３０１から３０３により取得された信号を示す。

式（１）のＳは、サンプリングタイミング３０１から３０３により取得される各観測標的の信号の行列式を示す。観測標的の信号Ｓの要素であるＳ_１からＳ_５は、それぞれ観測標的２０１から２０５の信号を示す。また、ここでは、観測標的の信号を気象パラメータと称する。

気象パラメータは、受信電力、ドップラー速度などが想定されるが、レーダにより観測することができるものであれば任意に定めてよい。例えば、二重偏波レーダを用いる場合には、偏波間の信号電力差または位相差などでもよい。

例えば、気象パラメータを受信電力とすると、観測標的内の雨量を算出することができる。また、気象パラメータをドップラー速度とすると、雲の移動速度および方向、つまり風速および方向を算出することができる。詳細は、気象パラメータ算出部１０４とともに後述する。

気象パラメータＳに乗積されている行列は、波形情報行列Ｑと称する。波形情報行列Ｑの値は、各サンプリングタイミングにて取得される信号の範囲に基づき、導出される。各サンプリングタイミングにて取得される信号の範囲は、送信パルス波形とフィルタ係数にて定まる。例えば、図２のサンプリングタイミング３０１においては、観測標的２０１から２０３までの信号を取得する、つまり気象パラメータＳ１からＳ３までの合成信号を取得する。したがって、式（１）にて示すように、波形情報行列Ｑの１行目の値は、｛１１１００｝となる。このようにして、波形情報行列Ｑの各値が決定する。

ウェイトベクトル算出部１０３は、サンプリング信号Ｖと波形情報行列Ｑとに基づき、ウェイトベクトルΩを算出する。ウェイトベクトルΩは、気象パラメータを算出するために、サンプリング信号Ｖに乗積されるものである。

ウェイトベクトルΩの算出方法は、公知の計算手法を用いればよい。例えば、Ｃａｐｏｎ法、フーリエ法、ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒ）に基づく方法などがあるが、いずれを用いてもよい。例えば、Ｃａｐｏｎ法を用いるとすると、ウェイトベクトルΩの要素である、ｊ番目の観測標的に対するウェイトベクトルω_ｊは、次式で表される。

Ｒはサンプリング信号Ｖの相関行列である。Ｒ^−１はＲの逆行列を意味する。ｑ_ｊは波形情報行列Ｑのｊ列目のベクトルである。ｑ_ｊ ^Ｈはｑ_ｊの複素共役を表す。

気象パラメータ算出部１０４は、気象パラメータ推定式を用いて、ウェイトベクトルΩと波形情報行列Ｑに基づき、観測標的の気象パラメータの推定値を算出する。

一例として、気象パラメータを信号電力とした場合の、気象パラメータの推定値を算出する方法を説明する。なお、推定値を表す記号として＾（ハット）を用いて説明する。また＾（ハット）が付された記号をハット記号と称することとする。例えば、ｊ番目の観測標的の信号電力の推定値は、ハットＰ_ｊと表わされる。ハットＰ_ｊは次の気象パラメータ推定式により算出することができる。

Ｐ_ｎはｎ番目の観測標的の真の信号電力（信号電力の真値）である。Ｅ_ｊｎは、波形情報行列Ｑの共役転置Ｑ^Ｈと、ｊ番目の観測標的のウェイトベクトルω_ｊとの積の２乗したもののｎ番目の要素である。Ｎはオーバサンプリングにより観測可能な観測標的の数であり、オーバサンプリング係数ＬによりＮ＝２Ｌ−１と表される。

気象パラメータ算出部１０４は、Ｐ_ｎに仮の真値を代入し、推定値を算出する。仮の真値は、所定の値でもよいし、サンプリング信号Ｖに基づいて算出してもよい。なお、後述するが、気象パラメータ算出部１０４は、誤差低減部１０６から渡された新たな気象パラメータの推定値を、上式のＰ_ｎに代入し、新たなハットＰ_ｊを得る。

また他の一例として、気象パラメータをドップラー速度とした場合の、気象パラメータの推定値を算出する方法を説明する。ｊ番目の観測標的のドップラー速度の推定値をハットｖ_ｊとすると、ハットｖ_ｊは次の気象パラメータ推定式により算出することができる。

λは送信パルスの波長、Ｔ_ｓはパルス繰返し周期（ＰＲＩ：Ｐｕｌｓｅ ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ ｉｎｔｅｒｖａｌ）、Ｒ_ｔｊはサンプリング信号間の相関係数である。

式（４）のａｒｇ（Ｒ_ｔｊＴ_ｓ）は、次式により計算できる。

ａｔａｎはｔａｎの逆三角関数を示す。またφ_ｎは、φ_ｎ＝−４πｖ_ｎＴ_ｓ／λにて表される。φ_ｎの計算式内のｖ_ｎは、ｎ番目の観測標的における風速を示す。

しかしながら、上記のようにして算出された気象パラメータの推定値には、各観測標的が他の観測標的から受ける影響が含まれる。

誤差影響度算出部１０５は、気象パラメータ算出部１０４が出力した気象パラメータに含まれる推定誤差を算出する。推定誤差とは、気象パラメータの真の値と推定値の差であり、他の観測標的からの影響に基づく誤差である。具体的には、誤差影響度算出部１０５は、気象パラメータの種類ごとに予め定められた推定誤差算出式を用いて、気象パラメータの推定値と、ウェイトベクトルと、波形情報行列に基づき、推定誤差を算出する。

例えば、気象パラメータが信号電力である場合は、誤差影響度算出部１０５は、次の推定誤差算出式より、信号電力の推定誤差を算出することができる。

σ_ｐｊは、ｊ番目の観測標的が他の観測標的から受ける影響により、ｊ番目の観測標的の信号電力の推定値ハットＰ_ｊに生じる推定誤差である。ハットＰ_ｎなど、その他のパラメータは、式（３）と同様である。

また、例えば、気象パラメータがドップラー速度である場合は、誤差影響度算出部１０５は、次の推定誤差算出式よりドップラー速度の推定誤差を算出することができる。

σ_ｖｊはｊ番目の観測標的が他の観測標的から受ける影響により、ドップラー速度の推定値に生じる推定誤差である。

これらのように、誤差影響度算出部１０５は、気象パラメータの種類に基づき、用いる推定誤差算出式を選択し、気象パラメータ算出部１０４が算出した気象パラメータの値を推定誤差算出式に代入する。これにより、推定誤差を算出することができる。

さらに、誤差影響度算出部１０５は、算出した各観測標的の推定誤差に基づく誤差影響度を算出する。誤差影響度は、誤差低減部１０６が推定誤差を軽減する際に、基準となる観測標的を選ぶ指針となる。誤差影響度の算出方法は、任意に定めてよい。例えば、推定誤差そのものでもよい。また、推定値の大きさの影響を受けにくくするために、推定誤差を当該観測標的の気象パラメータの推定値にて除算した値でもよい。

誤差影響度に基づき、１つの観測標的（第１観測標的）が選択される。観測標的を選択する条件は、任意に定めてよい。例えば、最終的な処理結果の正確性、処理の負荷などを考慮して定めればよい。例えば、誤差影響度が最も小さい観測標的を選択することが考えられる。

誤差低減部１０６は、選択された観測標的（第１観測標的）以外の観測標的（第２観測標的）の気象パラメータの推定値から、第１観測標的が第２観測標的に与える推定誤差を減算する。当該減算は、第１観測標的以外の観測標的それぞれに対し行われる。これにより、選択された観測標的が他の観測標的の気象パラメータの推定値に与える影響が軽減され、真値に近づくことを意味する。

なお、誤差低減部１０６は、選択された観測標的が他の観測標的に与える推定誤差を、誤差影響度算出部１０５から取得してもよいし、新たに算出してもよい。

誤差低減部１０６は、減算により算出した各観測標的の気象パラメータの推定値を、気象パラメータ算出部１０４に渡す。または、図示しない出力部を介して出力する。気象パラメータ算出部１０４は、渡された気象パラメータの推定値を仮の真値として、式（３）などの算出式に入力し、新たな気象パラメータの推定値を算出する。そして、再度、誤差影響度算出部１０５に新たな気象パラメータの推定値を渡す。これにより、新たな気象パラメータの推定値に基づいて、誤差影響度算出部１０５の処理と誤差低減部１０６の処理が再び行われる。なお、誤差影響度計算部１０５は、２回目以降の処理では、１度選択された観測標的以外の観測標的のうちから１つの観測標的を選択する。これらの処理が繰り返されることにより、各観測標的が及ぼす推定誤差が削減されていき、推定誤差の少ないデータを取得することができる。

図３は、本実施形態の性能を説明する図である。図３（Ａ）は、観測標的の真の信号電力を示す。図３（Ｂ）は、オーバサンプリングを行わない場合の信号電力を示す。図３（Ｃ）は、オーバサンプリングのみを行う場合の信号電力を示す。図３（Ｄ）は、本実施形態により算出された推定値（信号電力）を示す。各図の横軸は最大距離で規格化した相対的なレンジ、縦軸は平均電力を示す。

なお、図３は、送信パルスは理想矩形波であり、受信信号は理想受信フィルタにて受信され、受信信号に乗積するウェイトベクトルはＣａｐｏｎ法を用いて算出されたものとする。ウェイトベクトルを計算する際に利用される相関行列は、理想スナップショット数から算出したものとする。また、オーバサンプリング係数Ｌは１０とする。

図３（Ａ）には、レンジ０．４から０．６までの間に２つのピークが存在している。図３（Ｂ）に示すように、オーバサンプリングを行わない場合は、２つのピークを判別することはできない。図３（Ｃ）では、当該２つのピークを判別することはできるが、レンジ０．３付近に、図３（Ａ）の真の信号電力には存在しないピークが存在する。このように、オーバサンプリングのみを行う場合は、図３（Ｃ）のレンジ０．３付近のような推定誤差が生じてしまう。一方、図３（Ｄ）においては、レンジ０．４から０．６までの間に２つのピークが存在し、レンジ０．３付近にピークは存在しない。したがって、第１の実施の形態は分解能が向上されており、かつ推定誤差による影響が低減されたデータを取得可能なことが分かる。

次に、本実施形態に係るレーダ装置の処理のフローについて説明する。図４は、本実施形態に係るレーダ装置の受信信号に対する処理のフローチャートである。本フローの開始のタイミングは、任意でよく、オーバサンプリング部１０２が受信信号を取得した際でもよいし、所定のタイミングで自動的に開始されてもよい。

オーバサンプリング部１０２が、取得した受信信号に対し、オーバサンプリングを実施する（Ｓ１０１）。オーバサンプリングに必要な情報、例えば、パルス幅τ、観測標的のレンジ幅、またはオーバサンプリング係数Ｌなどは、予め取得または算出されているものとする。オーバサンプリングにより取得されたサンプリング信号Ｖは、ウェイトベクトル算出部１０３に送られる。

ウェイトベクトル算出部１０３は、所定の算出式を用いて、送られたサンプリング信号Ｖと波形情報行列Ｑとに基づき、ウェイトベクトルΩを算出する（Ｓ１０２）。波形情報行列Ｑは、予めウェイトベクトル算出部１０３に定められていてもよいし、オーバサンプリング部１０２から取得してもよいし、ウェイトベクトル算出部１０３が算出してもよい。ウェイトベクトルΩとサンプリング信号Ｖと波形情報行列Ｑは、気象パラメータ算出部１０４に送られる。また、ウェイトベクトルΩと波形情報行列Ｑは、誤差影響度算出部１０５にも送られる。

気象パラメータ算出部１０４は、所定の算出式を用いて、送られたウェイトベクトルΩと波形情報行列Ｑとに基づき、所定の気象パラメータを算出する（Ｓ１０３）。気象パラメータの算出に必要なその他の情報は、予め気象パラメータ算出部１０４に定められていてもよいし、ウェイトベクトル算出部１０３またはオーバサンプリング部１０２から取得してもよい。例えば、推定値の初期値、送信パルスの波長λ、パルス繰返し周期Ｔ_Ｓ、相関係数Ｒ_ｔｊなどがある。算出された気象パラメータの推定値は、誤差影響度算出部１０５に送られる。

誤差影響度算出部１０５は、所定の算出式を用いて、気象パラメータの推定値とウェイトベクトルΩと波形情報行列Ｑに基づき、推定誤差を算出する（Ｓ１０４）。推定誤差の算出に必要なその他の情報は、誤差影響度算出部１０５に予め定められていてもよいし、気象パラメータ算出部１０４または他の部から取得してもよい。

また、誤差影響度算出部１０５は、各観測標的の気象パラメータの推定誤差に基づき、各観測標的の気象パラメータの誤差影響度を算出する（Ｓ１０５）。そして、誤差影響度と所定の条件に基づき、基準となる観測標的を選択する（Ｓ１０６）。算出された推定誤差と選択された観測標的を識別する情報は、誤差低減部１０６に送られる。

誤差低減部１０６は、各観測標的の気象パラメータの各推定値に対し、選択された観測標的が各観測標的に与える各推定誤差を減算する（Ｓ１０７）。そして、誤差低減部１０６は、終了条件を確認し、終了条件を満たさない場合（Ｓ１０８のＮＯ）は、更新された気象パラメータの推定値を気象パラメータ算出部１０４に送る。そして、Ｓ１０３からＳ１０７までの処理が繰り返される。終了条件を満たす場合（Ｓ１０６のＹＥＳ）は、本フローは終了となる。なお、誤差低減部１０６は、図示しない出力部などを介して、更新された気象パラメータの推定値を出力してもよい。

繰り返し処理の終了条件は、Ｓ１０３からＳ１０７までの処理を繰り返した回数としてもよいし、推定誤差、気象パラメータの増減量などの値を条件としてもよい。

なお、本フローチャートは一例であり、更新された気象パラメータを算出できれば、これに限られるものではない。例えば、基準となる観測標的を選択するのは、誤差影響度算出部１０５ではなく、誤差低減部１０６が行ってもよい。また、例えば、終了条件を満たすかの判定は、誤差低減部１０６ではなく、気象パラメータ算出部１０４が行ってもよい。

以上のように、本実施形態によれば、時間的なオーバサンプリングを行うことにより、レンジ方向の分解能を高めつつ、推定値に含まれる推定誤差を減少させ、推定誤差の少ない気象パラメータを算出することができる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、レンジ分解能を向上させるために、時間的なオーバサンプリングを行う。第２の実施形態では、空間方向の分解能すなわちセル分解能を向上させるために空間的なオーバサンプリングを行う。

図５は、第２の実施形態に係るレーダ装置の概略構成の一例を示すブロック図である。本実施形態に係るレーダ装置１は、アンテナ装置１０１がアレイアンテナ装置１０７であることと、デジタルビームフォーミング（ＤＢＦ：Ｄｅｇｉｔａｌ Ｂｅａｍ Ｆｏｒｍｉｎｇ）部１０８をさらに備える点が第１の実施形態の送電装置１と異なる。第１の実施形態と同一の部分および処理については、説明を省略する。

アレイアンテナ装置１０７は、複数のアンテナ素子を備えたアンテナであり、ビームの送信と受信を行う。例えば、フェーズドアレイアンテナ装置１０７などである。

ＤＢＦ部１０８は、アレイアンテナ装置１０７が受信した信号に対し、デジタルビームフォーミングを行う。デジタルビームフォーミングとは、アンテナ素子が受信した信号をデジタル処理することにより、複数のアンテナビームを形成することを意味する。これにより、送信されたビームのビーム幅よりも小さい複数のビーム（マルチビーム）を形成する。

オーバサンプリング部１０２は、デジタルビームフォーミングにより生成されたマルチビームに対し、空間的なオーバサンプリングを行う。

図６は、空間的なオーバサンプリングを説明する図である。図６は、縦軸がレンジ方向、横軸がセル方向を示し、観測標的を上から見た平面図である。図６に示されている矩形が、観測標的２０６から２１１である。各観測標的はセル方向に分布しているとする。また図６の点線にて示されている扇形の領域は、形成されたビーム４０１から４０５である。各ビームの角度はθとする。

ＤＢＦ部１０８は、各ビームが重ならないようにマルチビームを形成する。図６の例では、ビーム４０１から４０３までが形成される。形成されたビームは、図６に示すように、観測標的２つ分ほどの幅があるとする。ＤＢＦ部１０８のサンプリングによる分解能は、所望の分解能よりも２倍小さい。したがって、このままでは、観測標的を正確に観測することができない。

これに対し、オーバサンプリング部１０２は、各ビームの一部が重なる（オーバラップする）ようなビームを形成する。図６の例では、ビーム４０４と４０５がさらに形成される。これにより、オーバサンプリングを行わない場合よりも２倍の分解能を得ることができる。このように、空間的にオーバサンプリングを行うことにより、分解能を向上させる。

なお、各ビームをオーバラップさせる位置または量は、第１の実施形態と同様、オーバサンプリング係数Ｌにて設定される。レーダ装置１から観測標的までの距離をｒとすると、ビームの角度（ビーム幅）はθのため、観測標的が存在する地点において、セル方向の分解能の幅Δは、Δ＝θｒで求められる。ゆえに、例えば図６のように、ユーザまたは他の装置から指定されたセル方向の幅が、セル方向の分解能の幅Δの半分である場合には、オーバサンプリング係数ＬはＬ＝２と求められる。ゆえに、図６の場合では、ビーム４０４がビーム４０１と４０２の中間に位置し、ビーム４０５がビーム４０２と４０３の中間に位置する。

オーバサンプリング部１０２は、上記のようにオーバサンプリングを行うことにより、サンプリング信号を取得する。ウェイトベクトル算出部１０３は、第１の実施形態同様、ウェイトベクトルΩを算出するが、算出に用いられる波形情報行列Ｑは、送信パルスの波形ではなく、送信ビームの波形に基づく。送信ビームの波形は、アレイアンテナ装置１０７から取得してもよいし、予め定められておいてもよい。

その他の各部の処理および本実施形態のフローは、第１の実施形態と同様であるため省略する。第１の実施形態と同様に処理が行われるため、本実施形態により算出された推定値も、第１の形態と同様に、オーバサンプリングを行わない場合よりも高分解能で、推定誤差による影響が低減される。

以上のように、本実施形態によれば、空間的なオーバサンプリングを行うことにより、セル方向の分解能を高めつつ、推定値に含まれる推定誤差を減少させて、推定誤差の少ない気象パラメータを算出することができる。

なお、これまでに説明した実施形態は、ビームの送信と反射波の受信を行うレーダ装置を想定したが、これまでに説明した実施形態の受信信号を処理する各部、すなわちオーバサンプリング部１０２から誤差低減部１０６までを備えた受信信号処理装置としてもよい。受信信号処理装置では、外部装置がビームの送信と反射波の受信と受信信号の抽出を行い、受信信号処理装置は受信信号を受け付ける事を想定する。

また、上記に説明した実施形態における各処理は、ソフトウェア（プログラム）によって実現することが可能である。よって、上記に説明した実施形態におけるレーダ装置、送信処理装置、受信処理装置は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用い、コンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することが可能である。

図７は、本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。レーダ装置１は、プロセッサ５０１、主記憶装置５０２、補助記憶装置５０３、ネットワークインタフェース５０４、デバイスインタフェース５０５、入力装置５０６、出力装置５０７を備え、これらがバス５０８を介して接続されたコンピュータ装置として実現できる。

プロセッサ５０１が、補助記憶装置５０３からプログラムを読み出して、主記憶装置５０２に展開して、実行することで、オーバサンプリング部１０２と、ウェイトベクトル算出部１０３と、気象パラメータ算出部１０４と、誤差影響度算出部１０５と、誤差低減部１０６と、ＤＢＦ部１０８の機能を実現することができる。

プロセッサ５０１は、コンピュータの制御装置及び演算装置を含む電子回路である。プロセッサ５０１は、例えば、汎用目的プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態マシン、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能論理回路（ＰＬＤ）、及びこれらの組合せを用いることができる。

本実施形態におけるレーダ装置１、送信処理装置２、受信処理装置３は、各装置で実行されるプログラムをコンピュータ装置に予めインストールすることで実現してもよいし、プログラムをＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して配布して、コンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。

主記憶装置５０２は、プロセッサ５０１が実行する命令、および各種データ等を一時的に記憶するメモリ装置であり、ＤＲＡＭ等の揮発性メモリでも、ＭＲＡＭ等の不揮発性メモリでもよい。補助記憶装置５０３は、プログラムやデータ等を永続的に記憶する記憶装置であり、例えば、フラッシュメモリ等がある。

ネットワークインタフェース５０４は、無線または有線により、通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース５０４を介して、出力結果などを他の通信装置に送信してもよい。ここではネットワークインタフェース５０４を１つのみ示しているが、複数のネットワークインタフェース５０４が搭載されていてもよい。

デバイスインタフェース５０５は、出力結果などを記録する外部記憶媒体６と接続するＵＳＢなどのインタフェースである。外部記憶媒体６は、ＨＤＤ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）等の任意の記録媒体でよい。また、デバイスインタフェース５０５を介して、図示しない外部装置などと接続されていてもよい。

入力装置５０６は、コンピュータに情報を入力するための装置である。入力装置５０６は、例えば、キーボード、マウスなどがあるが、これに限られない。ユーザは、入力装置５０６を用いることにより、使用する窓関数などを入力することができる。

出力装置５０７は、出力結果を出力するための装置である。例えば、画像を表示するための表示装置でもよいし、音声などを出力する装置などでもよい。出力装置５０７は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、ＣＲＴ（ズマディスプレイ）、スピーカなどであるが、これらに限られない。出力信号生成部３５の出力信号などは、出力装置５０７により確認することができる。

主記憶装置５０２は、プロセッサ５０１が実行する命令、および各種データ等を一時的に記憶するメモリ装置であり、ＤＲＡＭ等の揮発性メモリでも、ＭＲＡＭ等の不揮発性メモリでもよい。補助記憶装置５０３は、プログラムやデータ等を永続的に記憶する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤまたはＳＳＤ等がある。

また、レーダ装置１の信号を処理する各部は、プロセッサ５０１などを実装している半導体集積回路などの専用のハードウェアにて構成されてもよい。

上記に、本発明の一実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ レーダ装置１
１０１ アンテナ装置
１０２ オーバサンプリング部
１０３ ウェイトベクトル算出部
１０４ 気象パラメータ算出部
１０５ 誤差影響度算出部
１０６ 誤差低減部
１０７ アレイアンテナ装置
１０８ デジタルビームフォーミング（ＤＢＦ）部
２０１、２０２、２０３、２０４、２０５ レンジ方向の観測標的
２０６、２０７、２０８、２０９、２１０、２１１ セル方向の観測標的
３０１、３０２、３０３ 送信パルス
４０１、４０２、４０３、４０４、４０５ 形成されたビーム
５ コンピュータ装置
５０１ プロセッサ
５０２ 主記憶装置
５０３ 補助記憶装置
５０４ ネットワークインタフェース
５０５ デバイスインタフェース
５０６ 入力装置
５０７ 出力装置
５０８ バス
６ 外部記憶媒体

Claims (10)

1. 受信信号をオーバサンプリングすることにより、サンプリング信号を取得するオーバサンプリング部と、
   前記サンプリング信号と、波形情報行列とに基づき、ウェイトベクトルを算出するウェイトベクトル算出部と、
   前記ウェイトベクトルと、前記波形情報行列とに基づき、観測標的の気象パラメータの推定値を算出する気象パラメータ算出部と、
   前記気象パラメータの推定値に含まれる推定誤差または前記推定誤差に基づく誤差影響度により、第１の観測標的を選択する誤差影響度算出部と、
   前記第１の観測標的が第２の観測標的の気象パラメータの推定値に与える推定誤差を、前記第２の観測標的の気象パラメータの推定値から減算する誤差低減部と、
   を備えるレーダ装置。
2. 前記オーバサンプリング部は、前記受信信号の基である送信信号のパルス幅よりも短いサンプリング時間にてサンプリングを行うという時間的なオーバサンプリングを行う
   請求項１に記載のレーダ装置。
3. 前記オーバサンプリング部は、前記送信信号のパルス幅と、オーバサンプリング係数または指定されたレンジ方向の幅とに基づき、前記サンプリング時間を決定する
   請求項２に記載のレーダ装置。
4. 複数のアンテナ素子を有するアレイアンテナ装置と、
   前記アレイアンテナ装置の複数のアンテナ素子が受信した信号に対し、デジタルビームフォーミングを行うデジタルビームフォーミング部と、
   をさらに備え、
   前記オーバサンプリング部は、前記デジタルビームフォーミング部が形成したビームと一部が重なるようなビームを形成することにより、空間的なオーバサンプリングを行う
   請求項１に記載のレーダ装置。
5. 前記オーバサンプリング部は、前記観測標的までのレンジ方向の距離と、前記デジタルビームフォーミング部が形成したビームのビーム幅と、オーバサンプリング係数または指定されたセル方向の幅とに基づき、形成するビームの位置を決定する
   請求項４に記載のレーダ装置。
6. 前記第１の観測標的は、前記推定誤差または前記誤差影響度が最も小さい観測標的である
   請求項１ないし５のいずれか一項に記載のレーダ装置。
7. 前記ウェイトベクトル算出部は、Ｃａｐｏｎ法、フーリエ法、ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒ）法に基づき、前記ウェイトベクトルを算出する
   請求項１ないし６のいずれか一項に記載のレーダ装置。
8. 前記気象パラメータは、信号電力またはドップラー速度を示すものである
   請求項１ないし７のいずれか一項に記載のレーダ装置。
9. 受信信号をオーバサンプリングすることにより、サンプリング信号を取得するオーバサンプリングステップと、
   前記サンプリング信号と、波形情報行列とに基づき、ウェイトベクトルを算出するウェイトベクトル算出ステップと、
   前記ウェイトベクトルと、前記波形情報行列とに基づき、観測標的の気象パラメータの推定値を算出する気象パラメータ算出ステップと、
   前記気象パラメータの推定値に含まれる推定誤差または前記推定誤差に基づく誤差影響度により、第１の観測標的を選択する誤差影響度算出ステップと、
   前記第１の観測標的が第２の観測標的の気象パラメータの推定値に与える推定誤差を、前記第２の観測標的の気象パラメータの推定値から減算する誤差低減ステップと、
   をコンピュータが実行する観測方法。
10. 受信信号をオーバサンプリングすることにより、サンプリング信号を取得するオーバサンプリングステップと、
    前記サンプリング信号と、波形情報行列とに基づき、ウェイトベクトルを算出するウェイトベクトル算出ステップと、
    前記ウェイトベクトルと、前記波形情報行列とに基づき、観測標的の気象パラメータの推定値を算出する気象パラメータ算出ステップと、
    前記気象パラメータの推定値に含まれる推定誤差または前記推定誤差に基づく誤差影響度により、第１の観測標的を選択する誤差影響度算出ステップと、
    前記第１の観測標的が第２の観測標的の気象パラメータの推定値に与える推定誤差を、前記第２の観測標的の気象パラメータの推定値から減算する誤差低減ステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

Images