JP2018185249A - レーダ装置および物標検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】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、周波数変調された送信波と物標による送信波の反射波とに基づいて物標を検出するレーダ装置であって、抽出部と、生成部と、フィルタ処理部とを備える。抽出部は、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物標に対応するピークを抽出する。生成部は、抽出部によって抽出されたピークに基づいてピークに対応する瞬時値を生成する。フィルタ処理部は、生成部によって生成された瞬時値に対して時系列フィルタリングを施すことによって瞬時値に対応するフィルタ値である物標データを生成する。また、フィルタ処理部は、１つの物標データに対応する割り当て範囲に対し、瞬時値に含まれる各要素に基づいて複数の瞬時値を割り当て可能である。【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）。

このようなレーダ装置では、たとえば順に、「電波送信」、「反射波受信」、「周波数解析」、「ピーク抽出」、「瞬時値生成」、「フィルタ処理」といった各処理が実行される。

「電波送信」〜「瞬時値生成」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、かかるピークそれぞれに対応する物標の距離、相対速度および角度の瞬時値が生成される。

「フィルタ処理」では、最新の周期で得られた瞬時値が時系列フィルタリングされ、１つの物標ごとに物標データが生成される。

特開２０１５−２１０１５７号公報

しかしながら、上述した従来技術には、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「瞬時値生成」以降の各処理が実行されて各ピークに対応する瞬時値ごとに物標データが生成される。

ただし、１つの物標（たとえば、車両）からは、反射レベルが所定値よりも低い場合にピークが抽出されなかったり、複数の反射点が生じて複数のピークが抽出される場合がある。このため、１つの物標に対応する瞬時値は、１つだけとは限らず、０個であったり、２個以上であったりする場合がある。

したがって、瞬時値ごとに物標データが生成されてしまうと、仮にある周期の処理で１つの物標であったものが、次の周期の処理で２個の瞬時値が得られた場合、１つの物標に対し、２つの物標データが存在することとなる。そして、かかる物標について、後の周期で瞬時値が１つに減れば、２つの物標データは１つの瞬時値を取り合うこととなり、物標検出の安定性が低下するおそれがあった。

また、かかる取り合いにより、物標データに入れ替わりが起きてしまい、物標検出の信頼性が低下してしまうおそれもあった。すなわち、物標の検出精度を低下させてしまうおそれがあった。

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、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、周波数変調された送信波と物標による該送信波の反射波とに基づいて前記物標を検出するレーダ装置であって、抽出部と、生成部と、フィルタ処理部とを備える。前記抽出部は、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物標に対応するピークを抽出する。前記生成部は、前記抽出部によって抽出された前記ピークに基づいて該ピークに対応する瞬時値を生成する。前記フィルタ処理部は、前記生成部によって生成された前記瞬時値に対して時系列フィルタリングを施すことによって前記瞬時値に対応するフィルタ値である物標データを生成する。また、前記フィルタ処理部は、１つの前記物標データに対応する割り当て範囲に対し、前記瞬時値に含まれる各要素に基づいて複数の前記瞬時値を割り当て可能である。

実施形態の一態様によれば、物標の検出精度を向上させることができる。

図１Ａは、実施形態に係る物標検出方法の概要説明図（その１）である。 図１Ｂは、比較例に係る物標検出方法の概要説明図である。 図１Ｃは、実施形態に係る物標検出方法の概要説明図（その２）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５は、フィルタ処理部のブロック図である。 図６Ａは、予測処理の処理説明図である。 図６Ｂは、割り当て処理の処理説明図である。 図６Ｃは、代表値算出処理の処理説明図である。 図６Ｄは、重み付け処理の処理説明図である。 図６Ｅは、リサンプリング処理の処理説明図である。 図６Ｆは、物標データ生成処理の処理説明図である。 図７Ａは、割り当て処理の詳細説明図（その１）である。 図７Ｂは、割り当て処理の詳細説明図（その２）である。 図７Ｃは、重み付け処理およびリサンプリング処理の詳細説明図である。 図８Ａ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である。 図８Ｂは、フィルタ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の実施形態に係る物標検出方法の概要説明図である。 図９Ｂは、第２の実施形態に係るフィルタ処理部のブロック図である。 図９Ｃは、第３の実施形態に係る物標検出方法の概要説明図である。

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〜図１Ｃ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９Ｃを用いて説明することとする。

なお、図１Ａ〜図８Ｂを用いては、第１の実施形態について、図９Ａおよび図９Ｂを用いては、第２の実施形態について、図９Ｃを用いては、第３の実施形態について、それぞれ説明する。また、以下では、レーダ装置１がＦＭ−ＣＷ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〜図１Ｃを用いて説明する。図１Ａおよび図１Ｃは、本実施形態に係る物標検出方法の概要説明図（その１）および（その２）である。また、図１Ｂは、比較例に係る物標検出方法の概要説明図である。

図１Ａに示すように、レーダ装置１は、たとえば自車両ＭＣのフロントグリル内などに搭載され、自車両ＭＣの進行方向に存在する物標（たとえば、先行車ＬＣなど）を検出する。なお、レーダ装置１の搭載箇所は限定されるものではなく、たとえばフロントガラスやリアグリル、左右の側部（たとえば、左ドアミラーや右ドアミラー）など他の場所に搭載されていてもよい。

そして、レーダ装置１における基本的な処理の流れは次の通りである。すなわち、図１Ａに示すように、レーダ装置１は、電波を送信し（ステップＳ１）、その送信波に対する物標からの反射波を受信する（ステップＳ２）。

そして、レーダ装置１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（ステップＳ３）、その解析結果から物標に対応すると推定されるピークを抽出する（ステップＳ４）。

そして、レーダ装置１は、抽出された各ピークの自車両ＭＣに対する距離、相対速度および角度の瞬時値を生成し（ステップＳ５）、かかる瞬時値に基づいてフィルタ処理を行うことによって（ステップＳ６）、物標データを生成する。

ここで、「物標データ」は、瞬時値がフィルタ処理によって時系列フィルタリングされたデータ（フィルタ値）であり、１つの物標データが１つの物標に対応すると推定される。レーダ装置１は、ステップＳ１〜Ｓ６の処理を周期的に繰り返し、かかる周期ごとで物標データを更新することによって、物標を追従（トラッキング）することができる。

ただし、１つの物標からは、複数の反射点が生じて複数のピークが抽出され、これに基づいて複数の瞬時値が得られる場合がある。これを「割れ」と言うとして、図１Ｂに示すように、時間ｔ−１では「割れなし」だった瞬時値が、時間ｔにおいて「割れあり」となってしまった場合、たとえば比較例に係る物標検出方法では、「割れ」で増えた瞬時値に「新規」の物標データを割り当てていた。

すなわち、この場合、１つの物標に対し、複数の物標データが存在していた。かかる場合、仮に時間ｔ＋１において「割れなし」となってしまった場合、１つの瞬時値に対し、複数の物標データの「瞬時値の取り合い」が起きてしまい、物標検出の安定性が低下するおそれがあった。また、それにより、物標データに入れ替わりが起きてしまい、物標検出の信頼性が低下してしまうおそれもあった。すなわち、物標の検出精度を向上させるうえで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、図１Ｃに示すように、時間ｔ−１の「割れなし」の状況に対し、時間ｔにおいては「割れあり」で、１つの物標から複数瞬時値が得られてしまう場合であっても、フィルタ処理において、１物標データにこの複数瞬時値を割り当てできるようにした（ステップＳ６１）。なお、「割り当て」は、「対応付け」と言い換えてもよい。

すなわち、本実施形態に係る物標検出方法では、図１Ｃに示すように、時間ｔにおける複数瞬時値が１つの物標データ割り当て範囲に含まれ、１つの物標データとして生成されるように、瞬時値を処理する。たとえば、本実施形態に係る物標検出方法では、かかる複数瞬時値の代表値となる代表瞬時値を生成し、かかる代表瞬時値に基づいて物標データを生成する。

なお、これを実現するために、本実施形態に係る物標検出方法では、いわゆる粒子フィルタ、すなわち逐次モンテカルロ法を用いたフィルタ処理を行う。かかるフィルタ処理の詳細については、図５以降を用いて後述する。

これにより、たとえば時間ｔ＋１において「割れなし」となっても、１つの瞬時値に対し、複数の物標データの「取り合い」（すなわち、それに伴う、瞬時値を取れなかった物標データの「居残り」）は生じなくなる。すなわち、本実施形態に係る物標検出方法によれば、物標検出の安定性の低下や信頼性の低下を防ぐことができ、物標の検出精度を向上させることが可能となる。

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。なお、この点は、後に図５および図９Ｂとして示すフィルタ処理部３２ｄ，３２ｄ’のブロック図についても同様である。

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とを備える。レーダ装置１は、自車両ＭＣ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。

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、先行車ＬＣ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、記憶部３３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、瞬時値生成部３２ｃと、フィルタ処理部３２ｄとを備える。

記憶部３３は、履歴データ３３ａを記憶する。履歴データ３３ａ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を含む情報である。

処理部３０は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶部３３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など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および信号処理部３２として機能する。なお、送受信制御部３１および信号処理部３２は全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）など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。

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、抽出結果を瞬時値生成部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。

瞬時値生成部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角度推定処理を実行する。なお、角度推定処理の実行時点で、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」と記載する場合がある。

また、瞬時値生成部３２ｃは、算出した推定角度とパワー値と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するペアリング処理を実行する。

また、瞬時値生成部３２ｃは、判定した組み合わせ結果から各物標の自車両ＭＣに対する距離および相対速度を算出する。また、瞬時値生成部３２ｃは、算出した各物標の推定角度、距離および相対速度を、最新周期（最新スキャン）分の瞬時値としてフィルタ処理部３２ｄへ出力する。

説明を分かりやすくするために、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。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。

また、図４Ａは、角度推定処理の処理説明図である。また、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。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、瞬時値生成部３２ｃは、各ピーク周波数のそれぞれについて方位演算する角度推定処理を行い、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、瞬時値生成部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、瞬時値生成部３２ｃの方位演算結果を模式的に示すものである。瞬時値生成部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（各反射点）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。瞬時値生成部３２ｃは、図４Ｂに示すように、かかる角度推定処理を「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、瞬時値生成部３２ｃは、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処理を行う。また、その組み合わせ結果から、瞬時値生成部３２ｃは、各ピークの組み合わせに対応する各物標（各反射点）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、各反射点ＲＰの推定角度、距離および相対速度の瞬時値を示すペアリング処理結果が得られる。

なお、この時点では、各反射点ＲＰは、ピーク抽出処理で抽出された各ピークにそれぞれ対応する反射点に過ぎず、その１つずつがそれぞれ１物標を示すとは限らない。言い換えれば、前述の「割れあり」（図１Ｂおよび図１Ｃ参照）のような状況が生じていた場合、１物標に係る物標データに対し、複数の反射点ＲＰを対応付ける必要がある。

図２の説明に戻り、フィルタ処理部３２ｄについて説明する。フィルタ処理部３２ｄは、前述の複数の反射点ＲＰの各瞬時値を必要に応じて１物標に対応付けつつ、物標データを生成する。

具体的には、フィルタ処理部３２ｄは、瞬時値生成部３２ｃから渡された各反射点ＲＰの瞬時値に基づき、粒子フィルタを用いつつ各瞬時値を１物標に適切に割り当てる。また、フィルタ処理部３２ｄは、粒子フィルタを用いつつ、割り当てられた各瞬時値の尤度を算出して、かかる尤度に基づいて１物標に係る代表瞬時値を導出する。また、フィルタ処理部３２ｄは、かかる導出された代表瞬時値に基づいて物標データを生成し、フィルタ処理を経たフィルタ値として車両制御装置２へ出力する。

ここで、さらに具体的に、フィルタ処理部３２ｄが実行するフィルタ処理について、図５〜図７Ｃを用いて説明する。図５は、フィルタ処理部３２ｄのブロック図である。また、図６Ａは、予測処理の処理説明図である。また、図６Ｂは、割り当て処理の処理説明図である。また、図６Ｃは、代表値算出処理の処理説明図である。また、図６Ｄは、重み付け処理の処理説明図である。また、図６Ｅは、リサンプリング処理の処理説明図である。また、図６Ｆは、物標データ生成処理の処理説明図である。なお、図６Ａ等では、横軸を「横位置」とした図を示しているが、瞬時値に含まれる各要素のうちの「横位置」のみを抜き出したあくまで一例である。

また、図７Ａおよび図７Ｂは、割り当て処理の詳細説明図（その１）および（その２）である。また、図７Ｃは、重み付け処理およびリサンプリング処理の詳細説明図である。

図５に示すように、フィルタ処理部３２ｄは、予測部３２ｄａと、割り当て部３２ｄｂと、代表値算出部３２ｄｃと、重み付け部３２ｄｄと、リサンプリング部３２ｄｅと、物標データ生成部３２ｄｆとを備える。

予測部３２ｄａは、粒子フィルタにおけるサンプル点（粒子）の「予測処理」を行う。かかる「予測処理」を具体的に説明する。図６Ａに示すように、まず１物標データに対応する１物標が、先行車ＬＣであるものとする。また、かかる先行車ＬＣは、前回までのスキャンで既に物標として検出済みであるものとする。

最新のスキャンを時間ｔとし、粒子フィルタにおける各粒子の分布を状態Ｘとした場合に、予測部３２ｄａは、図６Ａに示すように、前回のスキャンの時間ｔ−１の状態Ｘ_ｔ−１に基づく確率密度関数に基づいてＮ個の粒子を散布（サンプリング）し、前回値の速度に基づいて各粒子を移動させる。言い換えれば、予測部３２ｄａは、最新のスキャンにおいて先行車ＬＣを示す瞬時値が現れそうなところへ各粒子を分布させる。

図５の説明に戻る。そして、予測部３２ｄａは、予測結果を割り当て部３２ｄｂへ出力する。なお、予測部３２ｄａは、前回までに検出されていない新規の物標については、初期状態として粒子をランダムに散布する。また、予測部３２ｄａは、先行車ＬＣだけでなくその他の物標についてもそれぞれ予測処理を行うので、粒子×Ｎ個の粒子データのセットが予測処理数分、複数個生成されることになる。

割り当て部３２ｄｂは、最新のスキャンにおける瞬時値（観測値）を、予測部３２ｄａの予測結果である粒子データへ割り当てる「割り当て処理」を行う。具体的には、図６Ｂに示すように、割り当て部３２ｄｂは、今回の瞬時値と粒子データ（予測部３２ｄａによって予測された予測結果のうちのいずれかの粒子データ）とを対応付ける「割り当て処理」を行う。

より具体的には、図７Ａに示すように、割り当て部３２ｄｂは、予測された粒子データと瞬時値とのすべての組み合わせでコスト値を算出する「コスト算出」を行う。コスト値は、瞬時値に含まれる距離、相対速度、推定角度、縦位置、横位置、縦速度、横速度などに基づいて算出されるパラメータであり、値が大きいほど、割り当てにくくなることを示す。縦速度や横速度は、たとえば瞬時値に基づく時間平均フィルタで算出される。

なお、図７Ａには、４つの瞬時値ｉ１〜ｉ４と、２つの粒子データＰ１，Ｐ２のすべての組み合わせ（計８個の組み合わせ）において、それぞれ図中に示す各コスト値が算出された場合を示した。

そして、割り当て部３２ｄｂは、かかる算出された各コスト値に基づき、瞬時値ｉ１〜ｉ４と粒子データＰ１，Ｐ２とを対応付ける「割り当て」を行う。より具体的には、図７Ｂに示すように、割り当て部３２ｄｂは、所定のコスト値閾値に対し、コスト値がそれ以下であるか否かを判定することによって「割り当て」を行う。

コスト値閾値は、言い換えれば、物標データの割り当て範囲の境界である。たとえば、図７Ｂに示すように、コスト値閾値が７であるものとする。かかる場合、まず、図中に「×印」で示す組み合わせはコスト値が７より大きいので割り当て対象外となる。

１つの瞬時値につき、コスト値が閾値以下である組み合わせが複数ある場合は、割り当て部３２ｄｂは、瞬時値を、コスト値がより小さい方へ割り当てる。かかる手順により、図７Ｂの例では、割り当て部３２ｄｂは、瞬時値ｉ１を粒子データＰ１へ割り当てる。また、割り当て部３２ｄｂは、瞬時値ｉ２，ｉ３を、同一の粒子データＰ２へ割り当てる。すなわち、割り当て部３２ｄｂは、複数の瞬時値を、１つの物標データに対応する１つの粒子データＰ２へ割り当てることができる。さらに別の言い方をすれば、１物標を示す１物標データに対し、たとえば「割れあり」の場合の複数の瞬時値を対応付けられるということである。

図５の説明に戻る。そして、割り当て部３２ｄｂは、割り当て結果を代表値算出部３２ｄｃへ出力する。代表値算出部３２ｄｃは、割り当て部３２ｄｂの割り当て結果に基づき、１つの粒子データに割り当てられた複数の瞬時値それぞれの尤度を算出し、かかる尤度に基づいて代表瞬時値（「代表値」の一例に相当）を算出する「代表値算出処理」を行う。

図６Ｂで同一の粒子データＰ２へ割り当てられた瞬時値ｉ２，ｉ３を例に挙げる。具体的には、図６Ｃに示すように、代表値算出部３２ｄｃは、粒子データＰ２に対応する状態空間における瞬時値ｉ２，ｉ３の尤度を算出する。なお、ここに言う「瞬時値の尤度」は、瞬時値の尤もらしさを表すパラメータであり、割り当てられた瞬時値の信頼度（追従している物標からの反射波に基づく瞬時値である確からしさ）を示す。図６Ｃでは粒子の図示を略しているが、粒子の分布の密なところに存在する瞬時値ほど、かかる瞬時値の尤度は大きくなる。そして、代表値算出部３２ｄｃは、算出した瞬時値ｉ２，ｉ３の尤度に基づき、たとえば瞬時値ｉ２，ｉ３の重心値を代表瞬時値として算出する。

一例として図６Ｃに示すように、瞬時値ｉ２，ｉ３の尤度がそれぞれ順に「０．８」、「０．２」と求められた場合、たとえば代表値算出部３２ｄｃは、かかる尤度の比に基づいて瞬時値ｉ２から「２」、瞬時値ｉ３から「８」となる位置を代表瞬時値とする。

図５の説明に戻る。そして、代表値算出部３２ｄｃは、算出した代表瞬時値を重み付け部３２ｄｄへ出力する。重み付け部３２ｄｄは、粒子データ中において、代表瞬時値に近い粒子の重みが大きくなり、また、代表瞬時値から遠い粒子の重みが小さくなるように重み付ける「重み付け処理」を行う。

また、重み付け部３２ｄｄは、重み付け結果をリサンプリング部３２ｄｅへ出力する。リサンプリング部３２ｄｅは、重みが小さい粒子を代表瞬時値の近くへ移動させる「リサンプリング処理」を行う。

また、リサンプリング部３２ｄｅは、リサンプリング結果を物標データ生成部３２ｄｆへ出力する。物標データ生成部３２ｄｆは、リサンプリング結果に基づいて物標データを生成する「物標データ生成処理」を行う。

具体的には、図６Ｄに示すように、重み付け部３２ｄｄは、「重み付け処理」で、たとえば代表瞬時値に近い粒子の重みが大きくなるように重み付ける（図中の「重み大」参照）。一方、代表瞬時値から遠い粒子の重みが小さくなるように重み付ける（図中の「重み小」参照）。なお、ここで、代表瞬時値に「近い」または「遠い」とは、たとえば、距離、相対速度、推定角度、縦位置、横位置、縦速度および横速度のうちの少なくとも１つのパラメータに基づき導出されたマハラノビス距離が近いこと、または、遠いことを指す。

また、図６Ｅに示すように、リサンプリング部３２ｄｅは、「リサンプリング処理」で、「重み小」の粒子を代表瞬時値の近くの重み大の粒子のところへ移動させる。

より具体的には、図７Ｃに示すように、重み付け部３２ｄｄは、粒子データＰ２中の各粒子を前述の代表瞬時値との相関に沿って「重み付け」する。図中では、大きい粒子ほど、重みが大きいことを表している。

かかる重み付けにより、先行車ＬＣに対応する状態空間における各粒子の尤度を得ることができる。なお、ここでは尤度をごく模式的に示している。リサンプリング部３２ｄｅは、図７Ｃに示すように、重み付け部３２ｄｄの重み付け結果に基づいて重み小の粒子を破棄し、破棄した個数分、重み大の粒子が増えるように「リサンプリング」する。また、リサンプリング部３２ｄｅは、リサンプリング結果に基づいて確率密度関数を更新する。

また、図６Ｆに示すように、物標データ生成部３２ｄｆは、「物標データ生成処理」で、リサンプリング後の粒子に関する重心に基づき、物標データを生成する。なお、ここでは重心としたが、重心ではなく平均でもよい。

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８Ａおよび図８Ｂを用いて説明する。図８Ａは、第１の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を示すフローチャートである。また、図８Ｂは、フィルタ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８Ａに示すように、周波数解析部３２ａが、周波数解析処理を実行する（ステップＳ１０１）。そして、ピーク抽出部３２ｂが、周波数解析処理の処理結果に基づいてピーク抽出処理を実行する（ステップＳ１０２）。

そして、瞬時値生成部３２ｃが、ピーク抽出処理の処理結果に基づいて瞬時値生成処理を実行する（ステップＳ１０３）。そして、フィルタ処理部３２ｄが、瞬時値生成処理の処理結果に基づいてフィルタ処理を実行する（ステップＳ１０４）。

フィルタ処理では、図８Ｂに示すように、粒子フィルタを用いたフィルタ処理が行われる。まず、予測部３２ｄａが、予測処理を実行する（ステップＳ２０１）。そして、割り当て部３２ｄｂが、予測処理の処理結果に基づいて割り当て処理を実行する（ステップＳ２０２）。そして、代表値算出部３２ｄｃが、割り当て処理の処理結果に基づいて代表値算出処理を実行する（ステップＳ２０３）。

そして、重み付け部３２ｄｄが、代表値算出処理の処理結果に基づいて重み付け処理を実行する（ステップＳ２０４）。そして、リサンプリング部３２ｄｅが、重み付け処理の処理結果に基づいてリサンプリング処理を実行する（ステップＳ２０５）。

そして、物標データ生成部３２ｄｆが、リサンプリング処理の処理結果に基づいて物標データ生成処理を実行し（ステップＳ２０６）、生成した物標データを出力して、処理を終了する。

図８Ａの説明に戻る。そして、フィルタ処理部３２ｄが、フィルタ処理の処理結果である物標データを車両制御装置２へ出力して、スキャン１回分に対応する一連の信号処理が終了する。

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、周波数変調された送信波と物標による送信波の反射波とに基づいて物標を検出するレーダ装置１であって、ピーク抽出部３２ｂ（「抽出部」の一例に相当）と、瞬時値生成部３２ｃ（「生成部」の一例に相当）と、フィルタ処理部３２ｄとを備える。

ピーク抽出部３２ｂ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物標に対応するピークを抽出する。瞬時値生成部３２ｃは、ピーク抽出部３２ｂによって抽出されたピークに基づいてピークに対応する瞬時値を生成する。

フィルタ処理部３２ｄは、瞬時値生成部３２ｃによって生成された瞬時値に対して時系列フィルタリングを施すことによって瞬時値に対応するフィルタ値である物標データを生成する。また、フィルタ処理部３２ｄは、１つの物標データに対応する割り当て範囲に対し、瞬時値に含まれる各要素に基づいて複数の瞬時値を割り当て可能である。

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、１つの物標データに複数の瞬時値を割り当てることができ、物標の検出精度を向上させることができる。

また、フィルタ処理部３２ｄは、上記各要素に基づく瞬時値の尤度に基づいてかかる瞬時値の代表瞬時値（「代表値」の一例に相当）を導出し、かかる代表瞬時値に基づいて物標データを生成する。

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、複数の瞬時値の確からしさに基づいて導出された代表瞬時値に基づいた物標データを生成することができるので、物標の検出精度を向上させることができる。

また、フィルタ処理部３２ｄは、粒子フィルタを用いるものであって、予測部３２ｄａと、割り当て部３２ｄｂとを備える。予測部３２ｄａは、上記割り当て範囲に対応する状態空間に分布する複数の粒子の挙動を予測する。割り当て部３２ｄｂは、予測部３２ｄａの予測結果である粒子データと瞬時値との関係性を評価するコスト値（「評価値」の一例に相当）を上記各要素に基づいて導出し、かかるコスト値に基づいて上記割り当て範囲に対応する粒子データに割り当てられる瞬時値を決定する。

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、１つの物標データの割り当て範囲に対し、対応する瞬時値を、かかる瞬時値が複数の場合であっても適切に割り当てることができる。また、これにより、物標検出の安定性の低下や信頼性の低下を防ぐことができ、物標の検出精度を向上させることができる。

また、フィルタ処理部３２ｄは、重み付け部３２ｄｄと、リサンプリング部３２ｄｅと、物標データ生成部３２ｄｆとを備える。重み付け部３２ｄｄは、粒子データ中において、かかる粒子データと割り当てられた代表瞬時値に近いほど粒子を大きく重み付けし、代表瞬時値に遠いほど粒子を小さく重み付けする。リサンプリング部３２ｄｅは、重み付け部３２ｄｄの重み付け結果に基づく粒子の尤度に基づいて粒子をリサンプリングする。物標データ生成部３２ｄｆは、リサンプリング部３２ｄｅによるリサンプリング後の粒子に関する重心または平均の少なくともいずれかに基づき、物標データを生成する。

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、代表瞬時値により近い粒子を大きく重み付けてリサンプリングした粒子フィルタの結果により物標データを生成することができ、かかる物標データに基づいて精度よく物標を追従することが可能となる。

また、フィルタ処理部３２ｄは、上記瞬時値の尤度に基づいて上記割り当て範囲に含まれる瞬時値の重心値を導出し、代表瞬時値とする。

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、物標データに対応する代表瞬時値は、複数の瞬時値の各尤度に基づいたより確度の高いものとなるので、かかる物標データに基づいて精度よく物標を追従することが可能となる。

また、瞬時値の各要素は、ピークの距離、相対速度および推定角度を少なくとも含む。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、少なくとも瞬時値が示す距離、相対速度および推定角度に基づきつつ、瞬時値の割り当て範囲や尤度を決定するので、より確度の高い物標データを生成するのに資することができる。

ところで、上述した実施形態では、各瞬時値から代表瞬時値を生成する場合を例に挙げたが、実施形態はこれに限られない。また、上述した実施形態では、粒子フィルタを用いる場合を例に挙げたが、粒子フィルタを用いなくともよい。これらその他の実施形態について、以下、説明する。図９Ａは、第２の実施形態に係る物標検出方法の概要説明図である。また、図９Ｂは、第２の実施形態に係るフィルタ処理部３２ｄ’のブロック図である。また、図９Ｃは、第３の実施形態に係る物標検出方法の概要説明図である。

（第２の実施形態）
まず、図９Ａには、第２の実施形態として、代表瞬時値を生成しない場合を示した。かかる例では、散布した粒子によって、物標データの割り当て範囲に割り当てられた瞬時値各々をリサンプリングする。そのうえで、第２の実施形態では、リサンプリング後の粒子に関する重心に基づき、物標データを生成する。

より具体的には、図９Ｂに示すように、第２の実施形態に係るフィルタ処理部３２ｄ’は、予測部３２ｄａと、割り当て部３２ｄｂと、重み付け部３２ｄｄと、リサンプリング部３２ｄｅと、物標データ生成部３２ｄｆとを備える。すなわち、代表値算出部３２ｄｃを備えない点が、上述した第１の実施形態に係るフィルタ処理部３２ｄとは異なる。

すなわち、フィルタ処理部３２ｄ’は、予測部３２ｄａが、図６Ａを用いて説明した「予測処理」を実行し、割り当て部３２ｄｂが、図６Ｂ（および、補足的に図７Ａ、図７Ｂ）を用いて説明した「割り当て処理」を実行する。これにより、第１の実施形態と同様に、１物標データの割り当て範囲にたとえば複数の瞬時値を割り当てる。

そして、フィルタ処理部３２ｄ’は、重み付け部３２ｄｄが、図６Ｄ（および、補足的に図７Ｃ）を用いて説明した「重み付け処理」を実行する。ただし、ここでは、図６Ｄに示した代表瞬時値に対してではなく、各瞬時値に対して近い粒子の重みが大きくなるように重み付けられることとなる。

そのうえで、リサンプリング部３２ｄｅが、重み付け結果に基づき、図９Ａに示すように、割り当てられた瞬時値各々に対してリサンプリングする「リサンプリング処理」を実行する。そして、物標データ生成部３２ｄｆが、図９Ａに示すように、リサンプリング後の粒子に関する重心（または平均）に基づき、物標データを生成する。

なお、各瞬時値とは異なる代表瞬時値を生成しないパターンとして、たとえば各瞬時値の尤度を算出してそのうちのいずれが最も大きいかを解析し、最も大きい瞬時値を代表瞬時値として採用してもよい。また、各瞬時値が互いに離れるなどしてたとえば物標データの割り当て範囲から出る確率の高い瞬時値が分かれば、残りの瞬時値から代表瞬時値を採用してもよい。

（第３の実施形態）
また、図９Ｃには、第３の実施形態として、粒子フィルタを用いない場合を示した。図９Ｃに示すように、物標データの割り当て範囲に複数の瞬時値を割り当てて、物標データおよび各瞬時値に含まれる距離、相対速度、推定角度、縦位置、横位置、縦速度、横速度などのパラメータに基づいて、粒子フィルタに基づかない各瞬時値の尤度を算出し、たとえば図６Ｃに示した例などに沿って代表瞬時値を生成するようにしてもよい。

また、上述した各実施形態では、距離、相対速度、推定角度、縦位置、横位置、縦速度、横速度などのパラメータを例に挙げたが、さらにパワー値を含むこととしてもよい。

また、上述した各実施形態では、レーダ装置１がＦＭ−ＣＷ方式である場合を例に挙げたが、これに限られるものではなく、たとえばレーダ装置１がＦＣＭ（Fast Chirp Modulation）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）などを用いてもよい。

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など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 瞬時値生成部
３２ｄ フィルタ処理部
３２ｄａ 予測部
３２ｄｂ 割り当て部
３２ｄｃ 代表値算出部
３２ｄｄ 重み付け部
３２ｄｅ リサンプリング部
３２ｄｆ 物標データ生成部
３３ 記憶部
３３ａ 履歴データ
Ｐ１，Ｐ２ 粒子データ
ｉ１〜ｉ４ 瞬時値

Claims (7)

1. 周波数変調された送信波と物標による該送信波の反射波とに基づい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物標に対応するピークを抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記ピークに基づいて該ピークに対応する瞬時値を生成する生成部と、
   前記生成部によって生成された前記瞬時値に対して時系列フィルタリングを施すことによって前記瞬時値に対応するフィルタ値である物標データを生成するフィルタ処理部と
   を備え、
   前記フィルタ処理部は、
   １つの前記物標データに対応する割り当て範囲に対し、前記瞬時値に含まれる各要素に基づいて複数の前記瞬時値を割り当て可能であること
   を特徴とするレーダ装置。
2. 前記フィルタ処理部は、
   前記各要素に基づく前記瞬時値の尤度に基づいて該瞬時値の代表値を導出し、該代表値に基づいて前記物標データを生成すること
   を特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
3. 前記フィルタ処理部は、粒子フィルタを用いるものであって、
   前記割り当て範囲に対応する状態空間に分布する複数の粒子の挙動を予測する予測部と、
   前記予測部の予測結果である粒子データと前記瞬時値との関係性を評価する評価値を前記各要素に基づいて導出し、該評価値に基づいて前記割り当て範囲に対応する前記粒子データに割り当てられる前記瞬時値を決定する割り当て部と
   を備えることを特徴とする請求項２に記載のレーダ装置。
4. 前記フィルタ処理部は、
   前記粒子データ中において、該粒子データと割り当てられた前記代表値に近いほど前記粒子を大きく重み付けし、前記代表値に遠いほど前記粒子を小さく重み付けする重み付け部と、
   前記重み付け部の重み付け結果に基づく前記粒子の尤度に基づいて前記粒子をリサンプリングするリサンプリング部と、
   前記リサンプリング部によるリサンプリング後の前記粒子に関する重心または平均の少なくともいずれかに基づき、前記物標データを生成する物標データ生成部と
   を備えること
   を特徴とする請求項３に記載のレーダ装置。
5. 前記フィルタ処理部は、
   前記瞬時値の尤度に基づいて前記割り当て範囲に含まれる前記瞬時値の重心値を導出し、前記代表値とすること
   を特徴とする請求項４に記載のレーダ装置。
6. 前記各要素は、
   前記ピークの距離、相対速度および推定角度を少なくとも含むこと
   を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載のレーダ装置。
7. 周波数変調された送信波と物標による該送信波の反射波とに基づい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物標に対応するピークを抽出する抽出工程と、
   前記抽出工程によって抽出された前記ピークに基づいて該ピークに対応する瞬時値を生成する生成工程と、
   前記生成工程によって生成された前記瞬時値に対して時系列フィルタリングを施すことによって前記瞬時値に対応するフィルタ値である物標データを生成するフィルタ処理工程と
   を含み、
   前記フィルタ処理工程は、
   １つの前記物標データに対応する割り当て範囲に対し、前記瞬時値に含まれる各要素に基づいて複数の前記瞬時値を割り当て可能であること
   を特徴とする物標検出方法。

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