JP2018115936A - レーダ装置および物標検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】処理性能を確保しつつ、物標の検出精度を向上させること。【解決手段】実施形態に係るレーダ装置は、周波数変調された連続的な送信波と物標による送信波の反射波とに基づく一連の信号処理を実行することによって物標を検出するレーダ装置であって、信号処理部と、監視部と、変更部とを備える。信号処理部は、送信波と反射波との差分波であるビート信号に基づいて一連の信号処理を周期的に実行する。監視部は、一連の信号処理において順次実行される処理それぞれの処理状況を監視する。変更部は、監視部によって処理状況から高負荷状況を示す処理が検出された場合に、処理状況に応じてかかる処理の後段処理での処理条件を変更する。【選択図】図２

Description

開示の実施形態は、レーダ装置および物標検出方法に関する。

従来、車両などに搭載され、かかる車両から送信した送信波が物標に当たって反射した反射波を受信し、得られた信号に基づいて周期的に一連の信号処理を実行することによって、物標を検出するレーダ装置が知られている（たとえば、特許文献１参照）。

一連の信号処理では、たとえばＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式のレーダ装置であれば順に、「ピーク抽出」、「角度推定」、「ペアリング」、「連続性判定」、「フィルタ」、「物標分類」、「不要物標判定」、「グループ化」、「出力物標選択」といった各処理が実行される。

「ピーク抽出」、「角度推定」および「ペアリング」では、送信信号および受信信号の周波数差を示すビート信号を周波数解析した結果得られる周波数ごとのパワーのピークから、かかるピークのそれぞれに対応する物標の距離、相対速度および角度を含む物標データを導出する。

「連続性判定」では、過去に得られた物標データと最新の周期分の物標データとの時間的な連続性を判定する。「フィルタ」では、物標データを時間軸方向に平滑化する。「物標分類」では、物標データを先行車、対向車、静止物などに分類する。

「不要物標判定」では、システム制御には不要な物標かを判定する。「グループ化」では、同一物に基づく複数の物標データを１つに集約する。「出力物標選択」では、システム制御に必要であり、外部装置へ通知すべき物標を選定する。

特開２０１５−２１０１５７号公報

しかしながら、上述した従来技術には、処理性能を確保しつつ、物標の検出精度を向上させるうえで更なる改善の余地がある。

具体的には、上記した一連の信号処理では、まず「ピーク抽出」で抽出されたピークそれぞれが個々の物標に対応するとみなされ、かかるピークごとに「角度推定」以降の各処理が実行されることとなる。このため、抽出されたピークの数が多い場合や、ピークに対応する物標の種別が多い場合などには処理負荷が大きくなり、レスポンス性など、処理性能を低下させてしまうおそれがある。

この点、処理負荷が大きい場合に、最新の周期分のピークに係る物標データを途中で破棄して、最新の周期分については外挿することで処理性能を確保することは可能であるが、この場合、過去の物標データに基づき予測した物標データを用いた外挿により物標の検出精度は低下してしまう。

実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、処理性能を確保しつつ、物標の検出精度を向上させることができるレーダ装置および物標検出方法を提供することを目的とする。

実施形態の一態様に係るレーダ装置は、周波数変調された連続的な送信波と物標による該送信波の反射波とに基づく一連の信号処理を実行することによって前記物標を検出するレーダ装置であって、信号処理部と、監視部と、変更部とを備える。前記信号処理部は、前記送信波と前記反射波との差分波であるビート信号に基づいて前記一連の信号処理を周期的に実行する。前記監視部は、前記一連の信号処理において順次実行される処理それぞれの処理状況を監視する。前記変更部は、前記監視部によって前記処理状況から高負荷状況を示す前記処理が検出された場合に、前記処理状況に応じて当該処理の後段処理での処理条件を変更する。

実施形態の一態様によれば、処理性能を確保しつつ、物標の検出精度を向上させることができる。

図１Ａは、比較例に係る物標検出方法の概要説明図である。 図１Ｂは、実施形態に係る物標検出方法の概要説明図である。 図２は、第１の実施形態に係るレーダ装置のブロック図である。 図３は、信号処理部の前段処理から信号処理部におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。 図４Ａは、角度推定処理の処理説明図である。 図４Ｂは、ペアリング処理の処理説明図（その１）である。 図４Ｃは、ペアリング処理の処理説明図（その２）である。 図５Ａは、連続性判定処理の処理説明図である。 図５Ｂは、フィルタ処理の処理説明図である。 図５Ｃは、物標分類処理の処理説明図（その１）である。 図５Ｄは、物標分類処理の処理説明図（その２）である。 図５Ｅは、不要物標判定処理の処理説明図である。 図５Ｆは、グループ化処理の処理説明図である。 図５Ｇは、出力物標選択処理の処理説明図である。 図６Ａは、処理条件の一例を示す図である。 図６Ｂは、処理対象最大数の変更例を示す図である。 図６Ｃは、処理対象データの選定の第１変形例を示す図である。 図６Ｄは、処理対象データの選定の第２変形例を示す図である。 図７Ａは、第１の実施形態に係るレーダ装置の処理部が実行する処理手順を示すフローチャート（その１）である。 図７Ｂは、第１の実施形態に係るレーダ装置の処理部が実行する処理手順を示すフローチャート（その２）である。 図７Ｃは、第１の実施形態に係るレーダ装置の処理部が実行する処理手順を示すフローチャート（その３）である。 図７Ｄは、第１の実施形態に係るレーダ装置の処理部が実行する処理手順を示すフローチャート（その４）である。 図８は、処理条件変更処理の処理手順を示すフローチャートである。 図９Ａは、第２の実施形態に係るＦＣＭ方式の概要説明図（その１）である。 図９Ｂは、第２の実施形態に係るＦＣＭ方式の概要説明図（その２）である。 図１０Ａは、第２の実施形態に係る処理条件変更処理の説明図（その１）である。 図１０Ｂは、第２の実施形態に係る処理条件変更処理の説明図（その２）である。

以下、添付図面を参照して、本願の開示するレーダ装置および物標検出方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

また、以下では、本実施形態に係る物標検出方法の概要について図１Ａおよび図１Ｂを用いて説明した後に、本実施形態に係る物標検出方法を適用したレーダ装置１について、図２〜図１０Ｂを用いて説明することとする。

なお、図１Ａ〜図８を用いた説明では、第１の実施形態として、レーダ装置１がＦＭ−ＣＷ方式である場合を例に挙げる。また、図９Ａ〜図１０Ｂを用いた説明では、第２の実施形態として、レーダ装置１がＦＣＭ（Fast Chirp Modulation）方式である場合を例に挙げる。

（第１の実施形態）
まず、本実施形態に係る物標検出方法の概要について図１Ａおよび図１Ｂを用いて説明する。図１Ａは、比較例に係る物標検出方法の概要説明図である。また、図１Ｂは、本実施形態に係る物標検出方法の概要説明図である。なお、図１Ａおよび図１Ｂ中の「ｎ」は、１より大の任意の自然数とする。

まず、物標を検出するレーダ装置においては、１つの物標の検出につき、「ピーク抽出」処理や「角度推定」処理などを含む一連の信号処理が実行される。したがって、複数の物標を検出する場合、これら物標のそれぞれにつき、一連の信号処理が実行される必要がある。

そこで、図１Ａに示すように、比較例に係る物標検出方法では、電波の１スキャンに対応して周期的に実行される一連の信号処理において、処理対象となる物標データ群を各処理間で継承しながら、各処理を「ループ回数固定」で繰り返しつつ順次実行する制御構造がとられていた。なお、ここで、「物標データ」は、物標に対応するピークや、かかるピークに基づいて導出される物標の距離、相対速度、角度など１物標に係る種々の要素を含み、各処理の処理結果に応じて適宜更新される。

このため、比較例に係る物標検出方法では、物標データ数の多い／少ないに関わらず、「ループ回数固定」によりレーダ装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）を長く占有してしまい、たとえば物標検出以外の処理にＣＰＵを振り分けにくいといった点に改善の余地があった。

また、比較例に係る物標検出方法では、図１Ａに示すように、たとえば第ｎ処理（ｎは任意の自然数）のループ中において処理時間が長いなどの「高負荷状況」が生じた場合（図中のＥ１参照）、後段処理を中止していた。

具体的には、最新の周期の実測値に基づいた物標データ群を破棄し（ステップＳ１’）、第（ｎ＋１）処理以降の処理である後段処理へは移行せずに（図中の進入禁止マークＮＥ参照）、新たなスキャン分へスキップしていた（ステップＳ２’）。また、最新の周期の物標データ群はステップＳ１’で破棄されることから、前回の周期まで検出されていた物標については、最新の周期においては「外挿」、すなわち前回値からの予測値で補間していた。

このため、比較例に係る物標検出方法によれば、高負荷状況を脱するために、すなわち処理性能を確保するために後段処理を中止するものの、その結果物標の検出精度を低下させてしまう点に改善の余地があった。

そこで、本実施形態に係る物標検出方法では、一連の信号処理の各処理におけるループ回数を固定ではなく可変とし、各処理で高負荷状況が生じた場合に、高負荷状況から抜け出せるように処理対象データを選定してループ回数を変更し、後段処理を中止しないようにした。

具体的には、図１Ｂに示すように、本実施形態に係る物標検出方法では、第（ｎ−１）処理、第ｎ処理および第（ｎ＋１）処理のいずれもが「ループ回数可変」で実行可能な制御構造がとられる。なお、一連の信号処理の１周期分の初期状態においては、各ループ回数には既定値が設定される。

そして、たとえば第ｎ処理のループ中において「高負荷状況」が生じた場合（図中のＥ１参照）、本実施形態に係る物標検出方法では、第（ｎ＋１）処理以降の後段処理で高負荷状況に陥らないように処理対象データ数を削減する。すなわち、本実施形態に係る物標検出方法では、第ｎ処理後の物標データ群から、第（ｎ＋１）処理へ渡す処理対象データを選定する（ステップＳ１）。

また、削減された処理対象データ数に応じて、第（ｎ＋１）処理以降のループ回数を変更する（ステップＳ２）。すなわち、後段処理での処理条件を変更する。

したがって、本実施形態に係る物標検出方法では、図中に「スキップなし」として示したように、一連の信号処理途中で物標データを破棄しつつ新たなスキャン分へスキップすることを行わない。これにより、処理対象データ数は減らしつつも、「外挿」される物標を減らすことができるので、処理性能を確保しつつ、検出精度を向上させることができる。

なお、ステップＳ１では、処理対象データは、所定の選定条件に基づいて選定される。かかる選定条件は、第（ｎ−１）処理、第ｎ処理および第（ｎ＋１）処理それぞれの処理内容に応じた異なる条件として設けられ、たとえば選定される処理対象データの優先順位を含む。優先順位は、後段処理を経た最終的な物標の検出精度を担保できるように、たとえば物標データの重要度や確度といった観点に基づいて予め規定される。選定条件の具体的な例については、図６Ａ等を用いた説明で後述する。

このように、本実施形態では、一連の信号処理において順次実行される処理それぞれの処理状況から高負荷状況を示す処理が検出された場合に、処理状況に応じてかかる処理の後段処理での処理条件を変更することとした。

すなわち、本実施形態では、ループ中の第ｎ処理が高負荷状況を示すと検出された場合に、第（ｎ＋１）処理以降の後段処理での処理対象データ数を削減し、第（ｎ＋１）処理へ渡す処理対象データを選定する。かかる選定は、第ｎ処理の処理内容に応じて予め規定された選定条件に基づいて行われる。

また、削減された処理対象データ数に応じて、第（ｎ＋１）処理以降のループ回数を変更しつつ、最新の周期における一連の信号処理をスキップすることなく最後まで実行する。したがって、本実施形態によれば、処理性能を確保しつつ、物標の検出精度を向上させる。

以下、上述した物標検出方法を適用したレーダ装置１について、さらに具体的に説明する。

図２は、第１の実施形態に係るレーダ装置１のブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。

図２に示すように、レーダ装置１は、送信部１０と、受信部２０と、処理部３０とを備え、自車両ＭＣ（図４Ａ以降で図示）の挙動を制御する車両制御装置２と接続される。

かかる車両制御装置２は、レーダ装置１による物標の検出結果に基づいて、ＰＣＳ（Pre-crash Safety System）やＡＥＢ(Advanced Emergency Braking System)などの車両制御を行う。なお、レーダ装置１は、車載レーダ装置以外の各種用途（たとえば、飛行機や船舶の監視など）に用いられてもよい。

送信部１０は、信号生成部１１と、発振器１２と、送信アンテナ１３とを備える。信号生成部１１は、後述する送受信制御部３１の制御により、三角波で周波数変調されたミリ波を送信するための変調信号を生成する。発振器１２は、かかる信号生成部１１によって生成された変調信号に基づいて送信信号を生成し、送信アンテナ１３へ出力する。なお、図２に示すように、発振器１２によって生成された送信信号は、後述するミキサ２２に対しても分配される。

送信アンテナ１３は、発振器１２からの送信信号を送信波へ変換し、かかる送信波を自車両ＭＣの外部へ出力する。送信アンテナ１３が出力する送信波は、三角波で周波数変調された連続波である。送信アンテナ１３から自車両ＭＣの外部、たとえば前方へ送信された送信波は、他の車両などの物標で反射されて反射波となる。

受信部２０は、アレーアンテナを形成する複数の受信アンテナ２１と、複数のミキサ２２と、複数のＡ／Ｄ変換部２３とを備える。ミキサ２２およびＡ／Ｄ変換部２３は、受信アンテナ２１ごとに設けられる。

各受信アンテナ２１は、物標からの反射波を受信波として受信し、かかる受信波を受信信号へ変換してミキサ２２へ出力する。なお、図２に示す受信アンテナ２１の数は４つであるが、３つ以下または５つ以上であってもよい。

受信アンテナ２１から出力された受信信号は、図示略の増幅器（たとえば、ローノイズアンプ）で増幅された後にミキサ２２へ入力される。ミキサ２２は、分配された送信信号と、受信アンテナ２１から入力される受信信号との一部をミキシングし不要な信号成分を除去してビート信号を生成し、Ａ／Ｄ変換部２３へ出力する。

ビート信号は、送信波と反射波との差分波であって、送信信号の周波数（以下、「送信周波数」と記載する）と受信信号の周波数（以下、「受信周波数」と記載する）との差となるビート周波数を有する。ミキサ２２で生成されたビート信号は、Ａ／Ｄ変換部２３でデジタル信号に変換された後に、処理部３０へ出力される。

処理部３０は、送受信制御部３１と、信号処理部３２と、監視部３３と、変更部３４と、記憶部３５とを備える。信号処理部３２は、周波数解析部３２ａと、ピーク抽出部３２ｂと、角度推定部３２ｃと、ペアリング部３２ｄと、連続性判定部３２ｅと、フィルタ部３２ｆと、物標分類部３２ｇと、不要物標判定部３２ｈと、グループ化部３２ｉと、出力物標選択部３２ｊとを備える。

記憶部３５は、履歴データ３５ａと、処理条件３５ｂとを記憶する。履歴データ３５ａは、信号処理部３２が実行する一連の信号処理における物標データの履歴である。処理条件３５ｂは、一連の信号処理における各処理の処理条件に関するパラメータ情報である。処理条件３５ｂの具体的な例については、図６Ａ等を用いて後述する。

処理部３０は、たとえば、ＣＰＵ、記憶部３５に対応するＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタ、その他の入出力ポート等を含むマイクロコンピュータであり、レーダ装置１全体を制御する。

かかるマイクロコンピュータのＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、送受信制御部３１、信号処理部３２、監視部３３、変更部３４として機能する。なお、送受信制御部３１、信号処理部３２、監視部３３および変更部３４は全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

送受信制御部３１は、信号生成部１１を含む送信部１０、および、受信部２０を制御する。信号処理部３２は、一連の信号処理を周期的に実行する。つづいて信号処理部３２の各構成要素について説明するが、かかる説明では、図３〜図５Ｇを適宜併用することとする。

図３は、信号処理部３２の前段処理から信号処理部３２におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。図４Ａは、角度推定処理の処理説明図である。図４Ｂおよび図４Ｃは、ペアリング処理の処理説明図（その１）および（その２）である。

図５Ａは、連続性判定処理の処理説明図である。図５Ｂは、フィルタ処理の処理説明図である。図５Ｃおよび図５Ｄは、物標分類処理の処理説明図（その１）および（その２）である。図５Ｅは、不要物標判定処理の処理説明図である。図５Ｆは、グループ化処理の処理説明図である。図５Ｇは、出力物標選択処理の処理説明図である。

周波数解析部３２ａは、各Ａ／Ｄ変換部２３から入力されるビート信号に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）処理（以下、「ＦＦＴ処理」と記載する）を行い、結果をピーク抽出部３２ｂへ出力する。かかるＦＦＴ処理の結果は、ビート信号の周波数スペクトルであり、ビート信号の周波数ごと（周波数分解能に応じた周波数間隔で設定された周波数ビンごと）のパワー値（信号レベル）である。

ピーク抽出部３２ｂは、周波数解析部３２ａによるＦＦＴ処理の結果においてピークとなるピーク周波数を抽出して物標データに反映させ、角度推定部３２ｃへ出力する。なお、ピーク抽出部３２ｂは、後述するビート信号の「ＵＰ区間」および「ＤＮ区間」のそれぞれについてピーク周波数を抽出する。

角度推定部３２ｃは、ピーク抽出部３２ｂにおいて抽出されたピーク周波数のそれぞれに対応する反射波の到来角度とそのパワー値を算出する。この時点で、到来角度は、物標が存在すると推定される角度であることから、以下では「推定角度」と記載する。また、角度推定部３２ｃは、算出した推定角度とパワー値とを物標データに反映させ、ペアリング部３２ｄへ出力する。

ペアリング部３２ｄは、角度推定部３２ｃの算出結果に基づいて「ＵＰ区間」および「ＤＮ区間」それぞれのピーク周波数の正しい組み合わせを判定し、組み合わせ結果から各物標の距離および相対速度を算出する。また、ペアリング部３２ｄは、各物標の推定角度、距離および相対速度を物標データに反映させ、連続性判定部３２ｅへ出力する。

信号処理部３２の前段処理から信号処理部３２におけるここまでの処理の流れを図３〜図４Ｃに示す。なお、図３は、２つの太い下向きの白色矢印で３つの領域に区切られている。以下では、かかる各領域を順に、上段、中段、下段と記載する。

図３の上段に示すように、送信信号ｆｓ（ｔ）は、送信アンテナ１３から送信波として送出された後、物標において反射されて反射波として到来し、受信アンテナ２１において受信信号ｆｒ（ｔ）として受信される。

このとき、図３の上段に示すように、受信信号ｆｒ（ｔ）は、自車両ＭＣと物標との距離に応じて、送信信号ｆｓ（ｔ）に対して時間差τだけ遅延している。この時間差τと、自車両ＭＣおよび物標の相対速度に基づくドップラー効果とにより、ビート信号は、周波数が上昇する「ＵＰ区間」の周波数ｆｕｐと、周波数が下降する「ＤＮ区間」の周波数ｆｄｎとが繰り返される信号として得られる（図３の中段参照）。

図３の下段には、かかるビート信号を周波数解析部３２ａにおいてＦＦＴ処理した結果を、「ＵＰ区間」側および「ＤＮ区間」側のそれぞれについて模式的に示している。

図３の下段に示すように、ＦＦＴ処理後には、「ＵＰ区間」側および「ＤＮ区間」側のそれぞれの周波数領域における波形が得られる。ピーク抽出部３２ｂは、かかる波形においてピークとなるピーク周波数を抽出する。

たとえば、図３の下段に示した例の場合、ピーク抽出閾値が用いられ、「ＵＰ区間」側においては、ピークＰｕ１〜Ｐｕ３がそれぞれピークとして判定され、ピーク周波数ｆｕ１〜ｆｕ３がそれぞれ抽出される。

また、「ＤＮ区間」側においては、同じくピーク抽出閾値により、ピークＰｄ１〜Ｐｄ３がそれぞれピークとして判定され、ピーク周波数ｆｄ１〜ｆｄ３がそれぞれ抽出される。

ここで、ピーク抽出部３２ｂが抽出した各ピーク周波数の周波数成分には、複数の物標からの反射波が混成している場合がある。そこで、角度推定部３２ｃは、各ピーク周波数のそれぞれについて方位演算を行い、ピーク周波数ごとに対応する物標の存在を解析する。

なお、角度推定部３２ｃにおける方位演算は、たとえばＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）などの公知の到来方向推定手法を用いて行うことができる。

図４Ａは、角度推定部３２ｃが行った方位演算結果を模式的に示すものである。角度推定部３２ｃは、かかる方位演算結果の各ピークＰｕ１〜Ｐｕ３から、これらピークＰｕ１〜Ｐｕ３にそれぞれ対応する各物標の推定角度を算出する。また、各ピークＰｕ１〜Ｐｕ３の大きさがパワー値となる。角度推定部３２ｃは、かかる方位演算処理を、図４Ｂに示すように、「ＵＰ区間」側および「ＤＮ区間」側のそれぞれについて行う。

そして、ペアリング部３２ｄは、図４Ｂに示すように、角度推定部３２ｃの方位演算結果において、推定角度およびパワー値の近い各ピークを組み合わせるペアリングを行う。また、その組み合わせ結果から、ペアリング部３２ｄは、各ピークの組み合わせに対応する各物標ＴＧの距離および相対速度を算出する。

距離は、「距離∝（ｆｕｐ＋ｆｄｎ）」の関係に基づいて算出することができる。相対速度は、「速度∝（ｆｕｐ−ｆｄｎ）」の関係に基づいて算出することができる。その結果、図４Ｃに示すように、自車両ＭＣに対する、各物標ＴＧの推定角度、距離および相対速度を示すペアリング処理結果が得られる。

つづいて連続性判定部３２ｅについて説明する。連続性判定部３２ｅは、前回のスキャンまで検出していた物標データと、最新の周期（今回のスキャン）分の物標データとの時間的な連続性を判定し、結果を物標データに反映させ、フィルタ部３２ｆへ出力する。

具体的には、図５Ａに示すように、連続性判定部３２ｅは、前回のスキャンまで検出していた物標ＴＧ１’に対応する前回値、たとえば前回位置や前回速度に基づいて今回予測位置ＬＰを算出する。そして、連続性判定部３２ｅは、今回のスキャンにおいて判定中の物標ＴＧのうち、今回予測位置ＬＰに最も近い物標ＴＧを、前回までの物標ＴＧ１’に時間的に連続する物標ＴＧ１と判定する（図中のＭ１部参照）。

つづいてフィルタ部３２ｆについて説明する。フィルタ部３２ｆは、物標データを時間軸方向に平滑化するフィルタ処理を行い、結果を物標データに反映させ、物標分類部３２ｇへ出力する。

図５Ｂは、フィルタ部３２ｆが行うフィルタ処理を模式的に示すものである。すなわち、図５Ｂに示すように、フィルタ処理では、連続性ある前回までの物標ＴＧ’に基づく今回予測の物標と今回の物標ＴＧとを平滑化、すなわち複数回の瞬時値データの平均化処理を行い、瞬時値データのバラツキを抑え、物標ＴＧの検出精度を高めている。

つづいて物標分類部３２ｇについて説明する。物標分類部３２ｇは、物標データの種別を分類する物標分類処理を行い、結果を物標データに反映させ、不要物標判定部３２ｈへ出力する。

図５Ｃおよび図５Ｄは、物標分類部３２ｇが行う分類例を模式的に示すものである。図５Ｃに示すように、物標分類部３２ｇは、たとえば物標ＴＧを先行車ＬＣや対向車ＯＣなどの移動物に分類することができる。

具体的には、物標分類部３２ｇは、自車両ＭＣの自車速度の逆向きよりも大きな相対速度を持つ物標ＴＧを、先行車ＬＣとして分類する。また、物標分類部３２ｇは、自車両ＭＣの自車速度の逆向きよりも小さな相対速度を持つ物標ＴＧを、対向車ＯＣとして分類する。

また、図５Ｄに示すように、物標分類部３２ｇは、たとえば物標ＴＧを静止物Ｓに分類することができる。具体的には、物標分類部３２ｇは、自車両ＭＣの自車速度とほぼ逆向きの相対速度を持つ物標ＴＧを、静止物Ｓとして分類する。

つづいて不要物標判定部３２ｈについて説明する。不要物標判定部３２ｈは、システム制御上、不要となる物標ＴＧであるか否かを判定する不要物標判定処理を行い、結果を物標データに反映させ、グループ化部３２ｉへ出力する。

図５Ｅは、不要物標判定部３２ｈが不要物標と判定する物標例を模式的に示すものである。図５Ｅに示すように、不要物標判定部３２ｈは、たとえば道路標識のような「上方物」や、「雨」、自車両ＭＣの走行には支障のない「下方物」を不要物標として判定する。

不要物標には、その他にも、たとえば構造物や路面反射、壁反射、折り返しゴーストなどがある。不要物標と判定された物標ＴＧは、基本的にはレーダ装置１の出力対象とならない。このため、物標データとしての優先順位は低いと言える。

つづいてグループ化部３２ｉについて説明する。グループ化部３２ｉは、同一物に基づく複数の物標データを１つに集約するグループ化処理を行い、結果を物標データに反映させ、出力物標選択部３２ｊへ出力する。

図５Ｆは、グループ化部３２ｉが行うグループ化処理を模式的に示すものである。すなわち、図５Ｆに示すように、グループ化部３２ｉは、検出されている複数の物標のうち、同一物（たとえばトラックＴＲ）からの反射点であると推定されるものについては割れ物標ＴＤであるとみなし、１つの物標ＴＧとして集約する。かかるグループ化は、たとえば検出位置が近い、速度が近いといった条件に基づいて行われる。

つづいて出力物標選択部３２ｊについて説明する。出力物標選択部３２ｊは、システム制御上、車両制御装置２へ出力することが必要となる物標ＴＧを選択する出力物標選択処理を行い、選択した物標ＴＧの物標データを車両制御装置２へ出力する。

図５Ｇは、出力物標選択部３２ｊが行う出力物標選択処理を模式的に示すものである。出力物標選択部３２ｊは、基本的には、自レーンに近い位置に検出した物標ＴＧを優先的に選択する。

したがって、図５Ｇに示すように、たとえば自レーンに物標ＴＧ１が、対向レーン（隣接レーンでも可）に物標ＴＧ２が、自レーンから大きく外れた位置に物標ＴＧ３が、それぞれ検出されていた場合、出力物標選択部３２ｊは、たとえば物標ＴＧ３を選択しない（図中のＭ２部参照）。

かかる場合、出力物標選択部３２ｊは、ＰＣＳやＡＥＢに必要となると考えられる物標ＴＧ１および物標ＴＧ２を選択する（図中の枠ＦＲ参照）。このように、自レーンから大きく外れた位置の物標ＴＧ３の物標データとしての優先順位は低いと言える。

図２の説明に戻り、つづいて監視部３３について説明する。監視部３３は、一連の信号処理において順次実行される信号処理部３２の処理それぞれの処理状況を監視する。ここで、処理状況は、処理時間を含み、監視部３３は、ある処理での処理時間が所定時間を超える場合を、当該処理が高負荷状況を示すとして検出し、その旨を変更部３４へ通知する。

変更部３４は、監視部３３によって各処理の処理状況から高負荷状況を示す処理が検出された場合に、その処理状況に応じて当該処理の後段処理での処理条件３５ｂを変更する。ここに言う「後段処理」は、高負荷状況の処理の次の処理以降を指す。

たとえば変更部３４は、監視部３３によって高負荷状況を示す処理が検出された場合に、その後段処理では、処理対象となる物標データの個数が高負荷状況を示した処理よりも少なくなるように処理条件３５ｂを変更する。すなわち、処理対象データ数を削減する。

そして、信号処理部３２は、一連の信号処理の各処理をそれぞれ所定回数繰り返しつつ順次実行する制御構造を有している。かかる所定回数は可変（図１Ｂの「ループ回数可変」に対応）であり、信号処理部３２は、変更部３４により上記後段処理の処理データ数が削減された場合に、かかる処理データ数に応じて上記所定回数、すなわちループ回数を変更する。

また、処理条件３５ｂは、信号処理部３２の各処理の処理内容に応じて各処理に対応付けられた物標データの選定条件を含んでおり、信号処理部３２は、かかる選定条件に基づき、後段処理で処理対象とする物標データを選定する。

ここで、信号処理部３２のある処理に高負荷状況が検出された場合について、図６Ａおよび図６Ｂを用いてより具体的に説明する。図６Ａは、処理条件３５ｂの一例を示す図である。また、図６Ｂは、処理対象最大数の変更例を示す図である。

図６Ａに示すように、たとえば処理条件３５ｂでは、信号処理部３２での各処理の「処理識別」が実行される順に登録されており、かかる「処理識別」ごとに、「処理対象最大数」と処理対象データの選定条件（ここでは「選定条件例」）とが対応付けられている。

「処理対象最大数」は、上述のループ回数に対応し、「既定値」と「現在値」とが設けられている。「既定値」は、可変のループ回数の初期値であって、最新の周期における一連の信号処理の開始時に、すなわち１スキャンごとに繰り返し設定される。

なお、かかる「既定値」は、厳密には「処理識別」ごとに異なることが想定されるが、ここでは説明の便宜上、「９６」で統一して示している。かかる例では、１スキャン分の信号処理の各処理で、初期設定上、物標データが９６個まで取り扱えるいうことである。

「現在値」には、「処理識別」ごとの現在のループ回数が格納される。信号処理部３２は、かかる「現在値」を参照して、「処理識別」ごとの各処理をこの「現在値」の回数分ループさせる。

ここで、図６Ａに示すように、ピーク抽出部３２ｂでの「ピーク抽出」処理に高負荷状況が生じ（図中の星印参照）、監視部３３がこれを検出したものとする。すると、変更部３４は、かかる検出に応じ、「ピーク抽出」処理の後段処理である「角度推定」処理以降の各処理の「現在値」を、「ピーク抽出」処理の「現在値」である「９６」よりも小さくなるように、たとえば「４８」に変更する。

かかる変更は、処理状況に基づいて行うことができる。その一例を図６Ｂに示す。たとえば、図６Ｂに示すように、処理時間の既定値である所定時間Ｔに対応する処理対象最大数が「９６」であったものとする。

そして、たとえば監視部３３が、処理時間が所定時間Ｔの２倍を超える高負荷状況を検出した場合（図中の「２×Ｔ」参照）、変更部３４は、図６Ｂに示すように、９６の２倍の逆数である１／２を掛けて、処理対象最大数を「４８」へ変更する。同様の手法で、変更部３４は、処理時間が所定時間Ｔの３倍を超えた場合には処理対象最大数を「３２」へ、処理時間が所定時間Ｔの４倍を超えた場合には処理対象最大数を「２４」へ、それぞれ変更する。

これにより、高負荷状況に応じて後段処理の処理対象データ数およびループ回数を減らすことができ、一連の信号処理を最後まで実行させる可能性を高めることができる。すなわち、処理性能を確保しつつ、物標ＴＧの検出精度を向上させるのに資することができる。

また、処理対象データ数が削減されることによって後段処理へ渡される処理対象データは、前述の選定条件に基づいて選定される。選定条件には、たとえば優先順位が含まれ、優先順位は、後段処理を経た最終的な物標ＴＧの検出精度を担保できるように、物標データの重要度や確度、必要度といった観点に基づいて予め規定されている。

具体的には、図６Ａに示すように、「ピーク抽出」処理で高負荷状況が検出された場合、「選定条件例」としては「信号レベルが大きい順」などが挙げられる。これは、「ピーク抽出」処理を終えた段階では、かかる信号レベルが、選定に用いることのできる主要なパラメータであり、信号レベルが大きいほど確度が高いと考えられるからである。これにより、物標ＴＧの検出精度を向上させるのに資することができる。

同様に、「角度推定」処理では、「選定条件例」は「正面に近い順」とすることができる。これは、自車両ＭＣの自動追従や、衝突回避に用いることができる物標データとしては、正面に近いものほど有用性が高いと考えられるからである。同様の考え方で、「ペアリング」処理では、「選定条件例」は「正面に近い順」や「距離が近い順」、「速度が速い順」などにすることができる。

また、「連続性判定」処理では、「今回予測位置が近かった順」などにすることができる。物標データの確度が高いと考えられるからである。また、「フィルタ」処理では、「生存期間が長い順」などにしてもよい。過去から最新の周期にわたり外挿された回数が比較的少なく、長く保持されている物標データほど確度が高いと考えられるからである。これにより、物標ＴＧの検出精度を向上させるのに資することができる。

また、「物標分類」処理では、静止物よりも移動物を優先するようにしてもよい。移動物のほうがシステム制御上、必要性が高いと考えられるからである。「不要物標判定」処理では、「不要物でない順」とすることが好ましい。言うまでもなく不要物は重要度が低いからである。

また、「グループ化」処理では、「自レーンに近い順」などにすることができる。「グループ化」処理につづく出力物標選択処理では、基本的に自レーンに近い位置の物標ＴＧが優先的に選択されるからである。

ところで、これまでは、削減される処理対象データ数に応じて、ループ回数も変更する場合を例に挙げたが、処理対象データ数のみを減らしてもよい。図６Ｃは、処理対象データの選定の第１変形例を示す図である。

図６Ｃに示すように、たとえばピーク抽出処理で「抽出数が処理対象最大数を超過」した高負荷状況が生じたものとする。かかる場合、たとえば「超過数分を削減」した処理対象データ数の物標データを選定条件に沿って選定して角度推定処理に渡し、ループ回数については既定値のまま変更しなくともよい。すなわち、もともと既定値で想定される処理対象最大数でループを回し、たとえば処理時間は許容範囲に収まるのであれば、処理対象データの数を削るだけでよい。

また、実際に高負荷状況が生じなくとも、周辺状況から高負荷状況を見越して処理対象データを選定することとしてもよい。図６Ｄは、処理対象データの選定の第２変形例を示す図である。

図６Ｄに「市街地？」、「トンネルの中？」、「渋滞中？」として示したように、たとえば物標ＴＧの種別が増えたり、ＰＣＳやＡＥＢの重要性が高まったりする周辺状況の変化というものは存在する。

かかる場合、レーダ装置１は、たとえば車両制御装置２から周辺状況を取得し（図２の車両制御装置２から監視部３３への矢印参照）、監視部３３が「高負荷状況となることが予測される周辺状況？」か否かを判定することとしてもよい（ステップＳ６１）。

そして、その場合に「Ｙｅｓ」と判定されるならば、「高負荷状況とみなして処理対象データを選定」してもよい（ステップＳ６２）。このように、予防的に処理対象データを選定することで、処理性能を確保しつつ、物標の検出精度を向上させるのに資することができる。

次に、本実施形態に係るレーダ装置１の処理部３０が実行する処理手順について、図７Ａ〜図８を用いて説明する。図７Ａ〜図７Ｄは、第１の実施形態に係るレーダ装置の処理部３０が実行する処理手順を示すフローチャート（その１）〜（その４）である。また、図８は、処理条件変更処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここでは、スキャン１回分に対応する一連の信号処理の処理手順を示している。

図７Ａに示すように、まず信号処理部３２が、処理条件３５ｂを既定値で初期化し（ステップＳ１０１）、周波数解析部３２ａが、周波数解析処理を実行する（ステップＳ１０２）。そして、監視部３３が、周波数解析処理が高負荷状況であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

ここで、高負荷状況であると判定される場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、処理条件変更処理が実行された後（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０５へ移行する。処理条件変更処理の処理手順は後に示す。なお、周波数解析処理が高負荷状況であると判定された場合、処理条件変更処理ではたとえば後段処理の処理対象データ数およびループ回数の削減のみが行われる。一方、高負荷状況でないと判定される場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、そのままステップＳ１０５へ移行する。

ステップＳ１０５では、ピーク抽出部３２ｂによるピーク抽出処理が、処理条件３５ｂの処理対象最大数の「現在値」に対応する処理対象データ数分繰り返して実行される。ステップＳ１０５での「ｉ」はループカウンタを指し、以下同様であるものとする。そして、監視部３３が、ピーク抽出処理が高負荷状況であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。

ここで、高負荷状況であると判定される場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、処理条件変更処理が実行された後（ステップＳ１０７）、ステップＳ１０８へ移行する。一方、高負荷状況でないと判定される場合（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、そのままステップＳ１０８へ移行する。

ステップＳ１０８では、角度推定部３２ｃによる角度推定処理が、処理条件３５ｂに基づく処理対象データ数分繰り返して実行される。そして、監視部３３が、角度推定処理が高負荷状況であるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。

ここで、高負荷状況であると判定される場合（ステップＳ１０９，Ｙｅｓ）、処理条件変更処理が実行された後（ステップＳ１１０）、図７ＢのステップＳ１１１へ移行する。一方、高負荷状況でないと判定される場合（ステップＳ１０９，Ｎｏ）、そのまま図７ＢのステップＳ１１１へ移行する。

図７Ｂに示すように、ステップＳ１１１では、ペアリング部３２ｄによるペアリング処理が、処理条件３５ｂに基づく処理対象データ数分繰り返して実行される。そして、監視部３３が、ペアリング処理が高負荷状況であるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。

ここで、高負荷状況であると判定される場合（ステップＳ１１２，Ｙｅｓ）、処理条件変更処理が実行された後（ステップＳ１１３）、ステップＳ１１４へ移行する。一方、高負荷状況でないと判定される場合（ステップＳ１１２，Ｎｏ）、そのままステップＳ１１４へ移行する。

ステップＳ１１４では、連続性判定部３２ｅによる連続性判定処理が、処理条件３５ｂに基づく処理対象データ数分繰り返して実行される。そして、監視部３３が、連続性判定処理が高負荷状況であるか否かを判定する（ステップＳ１１５）。

ここで、高負荷状況であると判定される場合（ステップＳ１１５，Ｙｅｓ）、処理条件変更処理が実行された後（ステップＳ１１６）、ステップＳ１１７へ移行する。一方、高負荷状況でないと判定される場合（ステップＳ１１５，Ｎｏ）、そのままステップＳ１１７へ移行する。

ステップＳ１１７では、フィルタ部３２ｆによるフィルタ処理が、処理条件３５ｂに基づく処理対象データ数分繰り返して実行される。そして、監視部３３が、フィルタ処理が高負荷状況であるか否かを判定する（ステップＳ１１８）。

ここで、高負荷状況であると判定される場合（ステップＳ１１８，Ｙｅｓ）、処理条件変更処理が実行された後（ステップＳ１１９）、図７ＣのステップＳ１２０へ移行する。一方、高負荷状況でないと判定される場合（ステップＳ１１８，Ｎｏ）、そのまま図７ＣのステップＳ１２０へ移行する。

図７Ｃに示すように、ステップＳ１２０では、物標分類部３２ｇによる物標分類処理が、処理条件３５ｂに基づく処理対象データ数分繰り返して実行される。そして、監視部３３が、物標分類処理が高負荷状況であるか否かを判定する（ステップＳ１２１）。

ここで、高負荷状況であると判定される場合（ステップＳ１２１，Ｙｅｓ）、処理条件変更処理が実行された後（ステップＳ１２２）、ステップＳ１２３へ移行する。一方、高負荷状況でないと判定される場合（ステップＳ１２１，Ｎｏ）、そのままステップＳ１２３へ移行する。

ステップＳ１２３では、不要物標判定部３２ｈによる不要物標判定処理が、処理条件３５ｂに基づく処理対象データ数分繰り返して実行される。そして、監視部３３が、不要物標判定処理が高負荷状況であるか否かを判定する（ステップＳ１２４）。

ここで、高負荷状況であると判定される場合（ステップＳ１２４，Ｙｅｓ）、処理条件変更処理が実行された後（ステップＳ１２５）、ステップＳ１２６へ移行する。一方、高負荷状況でないと判定される場合（ステップＳ１２４，Ｎｏ）、そのままステップＳ１２６へ移行する。

ステップＳ１２６では、グループ化部３２ｉによるグループ化処理が、処理条件３５ｂに基づく処理対象データ数分繰り返して実行される。そして、監視部３３が、グループ化処理が高負荷状況であるか否かを判定する（ステップＳ１２７）。

ここで、高負荷状況であると判定される場合（ステップＳ１２７，Ｙｅｓ）、処理条件変更処理が実行された後（ステップＳ１２８）、図７ＤのステップＳ１２９へ移行する。一方、高負荷状況でないと判定される場合（ステップＳ１２７，Ｎｏ）、そのままステップＳ１２９へ移行する。

図７Ｄに示すように、ステップＳ１２９では、出力物標選択部３２ｊによる出力物標選択処理が、処理条件３５ｂに基づく処理対象データ数分繰り返して実行される。そして、スキャン１回分に対応する一連の信号処理が終了する。

なお、図８に示すように、処理条件変更処理では、変更部３４が、監視部３３により検出された処理状況に応じ、処理対象データ数を削減する（ステップＳ２０１）。すなわち、処理条件３５ｂにおける処理対象最大数の「現在値」を変更する。

そして、信号処理部３２が、処理条件３５ｂの選定条件に応じて処理対象データを選定する（ステップＳ２０２）。また、信号処理部３２は、減少した処理対象データ数に応じてループ回数を変更し（ステップＳ２０３）、処理条件変更処理を終了する。

上述してきたように、第１の実施形態に係るレーダ装置１は、周波数変調された連続的な送信波と物標ＴＧによる送信波の反射波とに基づく一連の信号処理を実行することによって物標ＴＧを検出するレーダ装置１であって、信号処理部３２と、監視部３３と、変更部３４とを備える。

信号処理部３２は、送信波と反射波との差分波であるビート信号に基づいて一連の信号処理を周期的に実行する。監視部３３は、一連の信号処理において順次実行される処理それぞれの処理状況を監視する。変更部３４は、監視部３３によって処理状況から高負荷状況を示す処理が検出された場合に、処理状況に応じて当該処理の後段処理での処理条件を変更する。

したがって、第１の実施形態に係るレーダ装置１によれば、処理性能を確保しつつ、物標ＴＧの検出精度を向上させることができる。

また、処理状況は、処理時間を含み、監視部３３は、一連の信号処理の各処理での処理時間が所定時間Ｔを超える場合を、かかる処理が高負荷状況を示すとして検出する。したがって、第１の実施形態に係るレーダ装置１によれば、レスポンス性を含む処理性能を確保しつつ、物標ＴＧの検出精度を向上させることができる。

また、変更部３４は、監視部３３によって負荷状況を示す処理が検出された場合に、当該処理の後段処理では、処理対象となる物標データの個数が当該処理よりも少なくなるように処理条件３５ｂを変更する。したがって、第１の実施形態に係るレーダ装置１によれば、後段処理では、少なくとも高負荷状況となった処理よりも処理対象データ数を減らし、処理負荷を軽減させることができるので、一連の信号処理をスキップすることなく最後まで実行させることが可能となる。したがって、外挿される物標データも減らすことができ、処理性能を確保しつつ、物標ＴＧの検出精度を向上させることができる。

また、信号処理部３２は、処理それぞれを所定回数ループしつつ一連の信号処理を実行する制御構造を有し、変更部３４により後段処理の処理条件３５ｂが変更される場合に、ループの所定回数を物標データの個数に応じて変更する。したがって、第１の実施形態に係るレーダ装置１によれば、ループ処理によるたとえばＣＰＵの占有時間を低減することができ、ＣＰＵを物標検出以外の他の処理（たとえばレーダの軸ずれ検出など）に振り分けることが可能となる。すなわち、レーダ装置１のリソースを有効活用し、処理効率を向上させることができる。

また、処理条件３５ｂは、処理の処理内容に応じて処理ごとに対応付けられた物標データの選定条件を含み、信号処理部３２は、かかる選定条件に基づき、後段処理で処理対象とする物標データを選定する。したがって、第１の実施形態に係るレーダ装置１によれば、処理対象データ数が減る場合であっても、システム制御上、たとえば重要度や確度の高い物標データが処理対象データとして残るように選定条件を設定しておくことで、有用性や精度の高い物標検出を行うのに資することができる。

また、信号処理部３２は、ビート信号が周波数解析されることによって得られる周波数スペクトルから所定閾値を超える信号レベルを示すピークを抽出するピーク抽出処理を実行可能であって、監視部３３によってピーク抽出処理が高負荷状況を示す処理として検出された場合に、信号レベルが大きいピークほど高い優先順位で選定されることを選定条件として、物標データを選定する。したがって、第１の実施形態に係るレーダ装置１によれば、ピーク検出処理の後段処理で処理対象データ数が減る場合であっても、後段処理で、信号レベルが大きい、確度の高いピークに基づく物標検出を行わせることができる。すなわち、処理性能を確保しつつ、物標ＴＧの検出精度を向上させることができる。

また、信号処理部３２は、物標データに含まれる各要素を時間軸方向に平滑化するフィルタ処理を実行可能であって、監視部３３によってフィルタ処理が高負荷状況を示す処理として検出された場合に、過去から最新の周期にわたり長く保持されている物標データほど高い優先順位で選定されることを選定条件として、物標データを選定する。したがって、第１の実施形態に係るレーダ装置１によれば、フィルタ処理の後段処理で処理対象データ数が減る場合であっても、後段処理で、生存期間の長い、確度の高い物標データに基づく物標検出を行わせることができる。すなわち、処理性能を確保しつつ、物標ＴＧの検出精度を向上させることができる。

ところで、これまでは、レーダ装置１がＦＭ−ＣＷ方式である場合を例に挙げて説明してきたが、レーダ装置１がＦＣＭ方式である場合に、これまでと同様に、処理状況に応じて一連の信号処理の各処理における処理対象データを選定することとしてもよい。かかる場合を第２の実施形態として、以下、説明する。

（第２の実施形態）
まず、レーダ装置１がＦＣＭ方式である場合の概要について、図９Ａおよび図９Ｂを用いて説明しておく。図９Ａおよび図９Ｂは、第２の実施形態に係るＦＣＭ方式の概要説明図（その１）および（その２）である。また、以下の説明では、既に示した図２を併用する。

ＦＣＭ方式は、周波数が連続的に増加または減少するチャープ波を生成する送信信号と物標ＴＧによるチャープ波の反射波を受信して得られる受信信号とから生成されたビート信号の周波数と位相変化とから物標との距離と相対速度とを検出する方式であり、ＦＭ−ＣＷ方式に比して速度分解能に優れる。

ＦＣＭ方式では、送信部１０（図２参照）の信号生成部１１はノコギリ波状に電圧が変化する変調信号を生成し、発振器１２に供給する。発振器１２は、信号生成部１１で生成された変調信号に基づいて、時間の経過に従って周波数が増加するチャープ信号である送信信号を所定期間Ｔｃ（以下、チャープ期間Ｔｃと記載する）ごとに生成して、送信アンテナ１３へ出力する。

送信アンテナ１３は、発振器１２からの送信信号を送信波へ変換し、かかる送信波を自車両ＭＣの外部へ出力する。送信アンテナ１３が出力する送信波は、チャープ期間Ｔｃごとに、時間の経過に従って周波数が増加するチャープ波である。

受信部２０（図２参照）の各受信アンテナ２１は、物標ＴＧからの反射波を受信波として受信し、かかる受信波を受信信号へ変換してミキサ２２へ出力する。第１の実施形態と同様に、ミキサ２２は、送信信号と受信信号との一部をミキシングし不要な信号成分を除去してビート信号を生成し、Ａ／Ｄ変換部２３へ出力する。ビート信号は、Ａ／Ｄ変換部２３でデジタル信号に変換された後、処理部３０（図２参照）へ出力される。

これにより、図９Ａの上段に示すように、送信周波数ｆ_ＳＴと受信周波数ｆ_ＳＲとの差となるビート周波数ｆ_ＳＢ（＝ｆ_ＳＴ−ｆ_ＳＲ）を有するビート信号が、チャープ波ごとに生成される。なお、ここでは、１回目のチャープ波によって得られるビート信号を「Ｂ１」とし、２回目のチャープ波によって得られるビート信号を「Ｂ２」とし、ｐ回目のチャープ波によって得られるビート信号を「Ｂｐ」としている。

また、図９Ａの上段に示す例では、送信周波数ｆ_ＳＴは、チャープ波ごとに、基準周波数ｆ０から時間に伴って傾きθ（＝（ｆ１−ｆ０）／Ｔｍ）で増加し、最大周波数ｆ１に達すると基準周波数ｆ０に短時間で戻るノコギリ波状である。また、チャープ波の変調幅Δｆは、Δｆ＝ｆ１―ｆ０で表すことができる。

なお、図示していないが、送信周波数ｆ_ＳＴは、チャープ波ごとに、基準周波数ｆ０から最大周波数ｆ１へ短時間で到達し、かかる最大周波数ｆ１から時間に伴って傾きθ（＝（ｆ１−ｆ０）／Ｔｍ）で減少し、基準周波数ｆ０に達するノコギリ波状であってもよい。

そして、ＦＣＭ方式では、このように生成された各ビート信号に対し、周波数解析部３２ａにより、１回目のＦＦＴ処理が行われる。１回目のＦＦＴ処理の結果は、第１の実施形態と同様に、ビート信号の周波数スペクトルであり、ビート信号の周波数ごと（周波数分解能に応じた周波数間隔で設定された周波数ビンごと）のパワー値（信号レベル）である。なお、１回目のＦＦＴ処理の結果における周波数ビンは、物標ＴＧとの距離に対応するため、以下、「距離ビンｆｒ」と記載する場合がある。ピークが存在する距離ビンｆｒを特定することで、物標ＴＧとの距離を検出することができる。

ところで、物標ＴＧとレーダ装置１との間の相対速度がゼロである場合、受信信号にドップラー成分は生じず、各チャープ波に対応する受信信号間で位相は同じであるため、各ビート信号の位相も同じである。一方、物標ＴＧとレーダ装置１との間の相対速度がゼロでない場合、受信信号にドップラー成分が生じ、各チャープ波に対応する受信信号間で位相が異なるため、時間的に連続するビート信号間にドップラ周波数に応じた位相の変化が現われる。

図９Ｂの中段には、時間的に連続するビート信号（Ｂ１〜Ｂ８）の１回目のＦＦＴ処理結果とビート信号間のピークの位相変化の一例を示している。かかる例では、距離ビンｆｒ１０にピークがあり、かかるピークの位相が変化していることを示している。

このように、物標ＴＧとレーダ装置１との間の相対速度がゼロでない場合、ビート信号間において同じ物標ＴＧのピークにドップラ周波数に応じた位相の変化が現われる。そこで、各ビート信号の１回目のＦＦＴ処理により得られる周波数スペクトルを時系列に並べて、図９Ａの下段に示すように２回目のＦＦＴ処理を行うことで、ドップラ周波数に対する周波数ビンにピークが出現する周波数スペクトルを得ることができる。かかるピークが出現した周波数ビン（以下、「速度ビン」と記載する場合がある）を検出することで、物標ＴＧとの相対速度を検出することができる。

このような２回のＦＦＴ処理を「２次元ＦＦＴ処理」と呼ぶとして、その２次元ＦＦＴ処理の結果例を図９Ｂに示す。ＦＣＭ方式においては、図９Ｂに示すように、所定値以上のパワー値を示すピークが存在する距離ビンおよび速度ビンの組み合わせが、ピークが存在する距離ビンおよび速度ビンの組み合わせとして特定される。そして、かかるピークが存在するとして特定された距離ビンおよび速度ビンの組み合わせに基づいて、物標ＴＧとの距離および相対速度が導出されることとなる。なお、ＦＣＭ方式による場合、ペアリング処理は不要となる。

図１０Ａおよび図１０Ｂは、第２の実施形態に係る処理条件変更処理の説明図（その１）および（その２）である。そして、第２の実施形態では、上述したＦＣＭ方式において、送信部１０が、たとえば複数の送信アンテナ１３を備え、送受信制御部３１がこれらを用いて異なる送信波を射ち分けることによって、特性の異なる物標検出を行うことができる。

たとえば、図１０Ａには、物標ＴＧを「広角」、「垂直」、「高分解能」に検出する場合のチャープ波の形状をそれぞれ模式的に示している。そして、このように、特性の異なる物標検出を行う場合、一連の信号処理の各処理、たとえばピーク抽出処理において、物標検出の特性に応じて処理条件３５ｂを異ならせることができる。

図１０Ｂには、かかる場合の処理条件３５ｂの設定例を模式的に示している。すなわち、図１０Ｂに示すように、処理条件３５ｂは、同じ「処理識別」であるピーク抽出の中でも、「広角」、「垂直」、「高分解能」などの物標検出の特性に応じて最適な検出結果が得られるように、「処理対象最大数」の「既定値」や「現在値」、「選定条件」を異ならせて設定することができる。

このように、第２の実施形態に係るレーダ装置１によれば、物標検出の特性に応じながら、かつ、処理性能を確保しつつ、物標ＴＧの検出精度を向上させることができる。

なお、上述した第２の実施形態では、ＦＣＭ方式の場合に送信波を射ち分ける場合を例に挙げたが、ＦＭ−ＣＷ方式であってもよい。

また、上述した各実施形態では、レーダ装置１の用いる到来方向推定手法の例にＥＳＰＲＩＴを挙げたが、これに限られるものではない。たとえばＤＢＦ（Digital Beam Forming）や、ＰＲＩＳＭ（Propagator method based on an Improved Spatial-smoothing Matrix）、ＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）等を用いてもよい。

また、上述した各実施形態では、レーダ装置１は自車両ＭＣに設けられることとしたが、無論、車両以外の移動体、たとえば船舶や航空機等に設けられてもよい。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ レーダ装置
３２ 信号処理部
３２ａ 周波数解析部
３２ｂ ピーク抽出部
３２ｃ 角度推定部
３２ｄ ペアリング部
３２ｅ 連続性判定部
３２ｆ フィルタ部
３２ｇ 物標分類部
３２ｈ 不要物標判定部
３２ｉ グループ化部
３２ｊ 出力物標選択部
３３ 監視部
３４ 変更部
３５ｂ 処理条件
ＭＣ 自車両
ＴＧ 物標

Claims (8)

1. 周波数変調された連続的な送信波と物標による該送信波の反射波とに基づく一連の信号処理を実行することによって前記物標を検出するレーダ装置であって、
   前記送信波と前記反射波との差分波であるビート信号に基づいて前記一連の信号処理を周期的に実行する信号処理部と、
   前記一連の信号処理において順次実行される処理それぞれの処理状況を監視する監視部と、
   前記監視部によって前記処理状況から高負荷状況を示す前記処理が検出された場合に、前記処理状況に応じて当該処理の後段処理での処理条件を変更する変更部と
   を備えることを特徴とするレーダ装置。
2. 前記処理状況は、処理時間を含み、
   前記監視部は、
   前記処理での前記処理時間が所定時間を超える場合を、前記処理が前記高負荷状況を示すとして検出すること
   を特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
3. 前記変更部は、
   前記監視部によって前記高負荷状況を示す前記処理が検出された場合に、前記後段処理では、処理対象となる前記物標に関する物標データの個数が当該処理よりも少なくなるように前記処理条件を変更すること
   を特徴とする請求項１または２に記載のレーダ装置。
4. 前記信号処理部は、
   前記処理それぞれを所定回数繰り返しつつ前記一連の信号処理を実行する制御構造を有し、
   前記変更部により前記後段処理の前記処理条件が変更される場合に、前記所定回数を前記物標データの個数に応じて変更すること
   を特徴とする請求項３に記載のレーダ装置。
5. 前記処理条件は、
   前記処理の処理内容に応じて前記処理ごとに対応付けられた前記物標データの選定条件を含み、
   前記信号処理部は、
   前記選定条件に基づき、前記後段処理で処理対象とする前記物標データを選定すること
   を特徴とする請求項３または４に記載のレーダ装置。
6. 前記信号処理部は、
   前記ビート信号が周波数解析されることによって得られる周波数スペクトルから所定閾値を超える信号レベルを示すピークを抽出するピーク抽出処理を前記処理の１つとして実行可能であって、
   前記監視部によって前記ピーク抽出処理が前記高負荷状況を示す前記処理として検出された場合に、前記信号レベルが大きい前記ピークほど高い優先順位で選定されることを前記選定条件として、前記物標データを選定すること
   を特徴とする請求項５に記載のレーダ装置。
7. 前記信号処理部は、
   前記物標データに含まれる各要素を時間軸方向に平滑化するフィルタ処理を前記処理の１つとして実行可能であって、
   前記監視部によって前記フィルタ処理が前記高負荷状況を示す前記処理として検出された場合に、過去から最新の周期にわたり長く保持されている前記物標データほど高い優先順位で選定されることを前記選定条件として、前記物標データを選定すること
   を特徴とする請求項５または６に記載のレーダ装置。
8. 周波数変調された連続的な送信波と物標による該送信波の反射波とに基づく一連の信号処理を実行することによって前記物標を検出する物標検出方法であって、
   前記送信波と前記反射波との差分波であるビート信号に基づいて前記一連の信号処理を周期的に実行する信号処理工程と、
   前記一連の信号処理において順次実行される処理それぞれの処理状況を監視する監視工程と、
   前記監視工程によって前記処理状況から高負荷状況を示す前記処理が検出された場合に、前記処理状況に応じて当該処理の後段処理での処理条件を変更する変更工程と
   を含むことを特徴とする物標検出方法。