JP2019196994A - レーダ装置および物標検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】処理負荷を低減するレーダ装置および物標検出方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係るレーダ装置は、検出部と、選択部と、設定部と、生成部とを備える。検出部は、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た周波数スペクトルにおいてピークとなる観測値を検出する。選択部は、観測値から物標に対応する対応観測値を選択する。設定部は、対応観測値と、前回の物標値から予測された予測値との差に基づいて、複数のフィルタの中から追尾フィルタを設定する。生成部は、追尾フィルタを用いて今回の物標値を生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、レーダ装置および物標検出方法に関する。

従来、将来速度予測値が閾値よりも大きく、かつ将来位置予測値が関心地域内にある場合に、処理負荷が小さいフィルタを用いて追尾処理を行うレーダ装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１３−１６７４７６号公報

しかしながら、上記レーダ装置は、将来速度予測値が閾値よりも小さい場合には、処理負荷が大きいフィルタを用いて追尾処理を行うため、追尾処理を実行する際の処理負荷を低減する点において、改善の余地がある。

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、処理負荷を低減す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、検出部と、選択部と、設定部と、生成部とを備える。検出部は、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た周波数スペクトルにおいてピークとなる観測値を検出する。選択部は、観測値から物標に対応する対応観測値を選択する。設定部は、対応観測値と、前回の物標値から予測された予測値との差に基づいて、複数のフィルタの中から追尾フィルタを設定する。生成部は、追尾フィルタを用いて今回の物標値を生成する。

実施形態の一態様によれば、処理負荷を低減することができる。

図１は、実施形態に係る物標検出方法の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。 図３は、送信周波数と、受信周波数と、ビート周波数との関係の一例を示す図である。 図４は、１つのビート信号に対してＦＦＴ処理を行った結果を示す図である。 図５は、時間的に連続するビート信号の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す図である。 図６は、追尾処理部の構成を示すブロック図である。 図７は、第１フィルタ処理部の構成を示すブロック図である。 図８は、追尾対象となる物標の相対速度の変化を示す図である。 図９は、追尾対象となる物標の受信電力の変化を示す図である。 図１０は、第２フィルタ処理部の構成を示すブロック図である。 図１１は、第３フィルタ処理部の構成を示すブロック図である。 図１２は、第４フィルタ処理部の構成を示すブロック図である。 図１３は、追尾状態設定処理を説明するフローチャートである。 図１４は、追尾フィルタ設定処理を説明するフローチャートである。 図１５は、第１フィルタ処理を説明するフローチャートである。 図１６は、第４フィルタ処理を説明するフローチャートである。

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、この実施形態により本発明が限定されるものではない。なお、以下では、レーダ装置１がＦＣＭ（Fast-Chirp Modulation）方式である場合を例に挙げて説明するが、レーダ装置１は、例えばＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式といった他の方式であってもよい。

まず、図１を用いて実施形態に係る物標検出方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る物標検出方法の概要を示す図である。

図１に示すように、レーダ装置１は、例えば、自車両ＭＣのフロントグリル内等に搭載され、自車両ＭＣの進行方向に存在する物標（例えば、先行車や、自転車や、人、ガードレールなどの静止物等）を検出する。なお、レーダ装置１の搭載箇所は、例えばフロントガラスやリアグリル、左右の側部（例えば、左右のドアミラー）等他の箇所に搭載されてもよい。なお、レーダ装置１は、車載レーダ装置以外の各種用途（例えば、飛行機や船舶の監視等）に用いられてもよい。

レーダ装置１は、送信波ＳＷと受信波ＲＷとに基づいた周波数スペクトルにおいてピークとなる観測値を検出する（Ｓ１）。

観測値は、物標の状態ベクトルを示す値であり、物標までの距離や相対速度といった値が含まれる。なお、観測値は、瞬時値と呼ばれることもある。また、観測値には、ノイズが含まれることがある。

レーダ装置１は、観測値から物標に対応する対応観測値を選択する（Ｓ２）。例えば、レーダ装置１は、観測値のうち、予測値から距離が最も小さい観測値を対応観測値として選択する。予測値は、前回のスキャンによって生成された前回の物標値の移動先として予測された値である。具体的には、レーダ装置１は、処理負荷が小さいαβフィルタを用いて予測値を算出する。

レーダ装置１は、対応観測値と予測値との差に基づいて、複数のフィルタの中から追尾フィルタを設定する（Ｓ３）。

例えば、レーダ装置１は、対応観測値と予測値との差が大きく、観測雑音のばらつきが大きい場合には、不規則動作を行う物標に対する追尾性能が優れたパーティクルフィルタを追尾フィルタとして設定する。

また、レーダ装置１は、対応観測値と予測値との差が小さく、観測雑音のばらつきが小さい場合には、処理負荷がパーティクルフィルタよりも小さいカルマンフィルタを追尾フィルタとして設定する。

レーダ装置１は、追尾フィルタを設定した後は、設定した追尾フィルタを用いて物標値を生成する（Ｓ４）。

レーダ装置１は、対応観測値と、予測値との差に基づいて追尾フィルタを設定し、設定した追尾フィルタを用いて物標値を生成する。これにより、レーダ装置１は、物標に対する追尾性能を向上させるとともに、処理負荷を低減することができる。

次に、実施形態に係るレーダ装置１の構成について図２を参照し説明する。図２は実施形態に係るレーダ装置１の構成を示すブロック図である。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。

レーダ装置１は、送信部１０と、受信部２０と、生成部３０と、処理部４０とを備える。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ＳＴを所定期間Ｔｃ（以下、チャープ期間Ｔｃと記載する）毎に生成して、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ＳＴを送信波ＳＷへ変換し、送信波ＳＷを自車両ＭＣ（図１参照）の外部へ出力する。送信アンテナ１３が出力する送信波ＳＷは、チャープ期間Ｔｃ毎に、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。送信アンテナ１３から自車両ＭＣの前方に送信された送信波ＳＷは、先行車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を備える。各受信アンテナ２１は物標からの反射波を受信波ＲＷとして受信し、受信波ＲＷを受信信号ＳＲへ変換して生成部３０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。

生成部３０は、送信信号ＳＴと受信信号ＳＲとからビート信号ＳＢを生成する。生成部３０は、複数のミキサ３１と、複数のＡ／Ｄ変換部３２とを備える。ミキサ３１およびＡ／Ｄ変換部３２は、受信アンテナ２１毎に設けられる。

受信アンテナ２１から出力された受信信号ＳＲは、不図示の増幅器（例えば、ローノイズアンプ）で増幅された後にミキサ３１へ入力される。ミキサ３１は、送信信号ＳＴと受信信号ＳＲ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ＳＢを生成し、Ａ／Ｄ変換部３２へ出力する。

これにより、送信信号ＳＴの周波数ｆ_ＳＴ（以下、送信周波数ｆ_ＳＴと記載する。）と受信信号ＳＲの周波数ｆ_ＳＲ（以下、受信周波数ｆ_ＳＲと記載する。）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ＳＢが生成される。ミキサ３１で生成されたビート信号ＳＢは、Ａ／Ｄ変換部３２でデジタルの信号へ変換された後に処理部４０に出力される。

図３は、送信周波数ｆ_ＳＴと、受信周波数ｆ_ＳＲと、ビート周波数ｆ_ＳＢとの関係の一例を示す図である。図３に示すように、ビート信号ＳＢは、チャープ波毎に生成される。

また、図３に示す例では、送信周波数ｆ_ＳＴは、チャープ波毎に、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。なお、送信周波数ｆ_ＳＴは、チャープ波毎に基準周波数ｆ０から最大周波数ｆ１へ短時間で到達し、最大周波数ｆ１から時間に伴って傾きθ（＝（ｆ０−ｆ１）／Ｔｍ）で減少するノコギリ波状であってもよい。

図２に戻り、処理部４０について説明する。処理部４０は、送信制御部４１と、信号処理部４２と、記憶部４３を備える。

処理部４０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力ポート等を含むマイクロコンピュータや各種回路を含み、レーダ装置１全体を制御する。

マイクロコンピュータのＣＰＵは、例えば、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、処理部４０の送信制御部４１および信号処理部４２として機能する。なお、送信制御部４１、信号処理部４２の少なくともいずれか一つまたは全部を、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。

記憶部４３は、履歴データ４３ａを記憶する。履歴データ４３ａは、信号処理部４２が周期的に実行する物標の検出に係る一連の信号処理における処理データの履歴である。

また、記憶部４３は、例えば、ＲＡＭやデータフラッシュに対応する。ＲＡＭやデータフラッシュは、履歴データ４３ａを記憶することができる。なお、処理部４０は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

送信制御部４１は、送信部１０の信号生成部１１を制御し、信号生成部１１からノコギリ状に電圧が変化する変調信号を発振器１２へ出力させる。これにより、時間の経過に従って周波数が変化する送信信号ＳＴが発振器１２から送信アンテナ１３へ出力される。

信号処理部４２は、変換部４４と、ピーク抽出部４５と、距離・相対速度演算部４６と、角度推定部４７と、クラスタリング処理部４８と、追尾処理部４９とを備える。変換部４４〜クラスタリング処理部４８は、検出部を構成する。

変換部４４は、各Ａ／Ｄ変換部３２から出力されるビート信号ＳＢに対してそれぞれ２次元高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）処理（以下、ＦＦＴ処理と記載する。）を行う。

変換部４４は、所定期間において生成部３０によって受信アンテナ２１毎に生成されるビート信号ＳＢに対して２次元ＦＦＴ処理を行うことで、ビート信号ＳＢを距離および相対速度を示す周波数スペクトルへ変換する。そして、変換部４４は、周波数スペクトルをピーク抽出部４５へ出力する。

ここで、周知技術ではあるが、ＦＣＭ方式のレーダ装置１における物標との距離および相対速度の検出原理について簡単に説明しておく。上述したように、送信信号ＳＴに基づく送信波ＳＷは、送信アンテナ１３から送信され、送信波ＳＷが物標で反射して反射波となり、反射波が受信波ＲＷとして受信アンテナ２１で受信されて受信信号ＳＲとして出力される。

送信波ＳＷが送信アンテナ１３から送信されてから受信信号ＳＲが出力されるまでの期間は、物標とレーダ装置１との間の距離に比例して増減し、ビート信号ＳＢの周波数は、物標とレーダ装置１との間の距離（以下、物標との距離と記載する。）に比例する。

このため、ビート信号ＳＢに対してＦＦＴ処理を行うことで物標との距離に対応する周波数ビン（以下、距離ビンと記載する場合がある。）にピークが出現する。ピークが存在する距離ビンを特定することで、物標との距離を検出することができる。

図４は、１つのビート信号ＳＢに対してＦＦＴ処理を行った結果を示す図である。図４では、横軸を周波数として、縦軸をパワーの大きさとしている。図４に示す例では、距離ビンｆｒ１０にピークが出現しており、距離ビンｆｒ１０に対応する距離に物標が存在することを示す。

ところで、物標とレーダ装置１との間の相対速度がゼロである場合、受信信号ＳＲにドップラ成分は生じず、各チャープ波に対応する受信信号ＳＲ間で位相は同じであるため、各ビート信号ＳＢの位相も同じである。

一方、物標とレーダ装置１との間の相対速度がゼロでない場合、受信信号ＳＲにドップラ成分が生じ、各チャープ波に対応する受信信号ＳＲ間で位相が異なるため、時間的に連続するビート信号ＳＢ間にドップラ周波数に応じた位相の変化が現われる。

このように、物標とレーダ装置１との間の相対速度がゼロでない場合、ビート信号ＳＢ間において同一物標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ＳＢをＦＦＴ処理して得られる周波数スペクトルを時系列に並べて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。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、物標との相対速度を検出することができる。

図５は、時間的に連続するビート信号ＳＢのＦＦＴ処理結果とビート信号ＳＢ間のピークの位相変化の一例を示す図である。図５に示す例では、距離ビンｆｒ１０にピークがあり、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、ビート信号ＳＢに対して２回のＦＦＴ処理を行い、ピークが存在する距離ビンおよび速度ビンを検出することで、物標との距離および相対速度を検出することができる。

図２に戻り、ピーク抽出部４５は、変換部４４から入力される周波数スペクトルからパワーが所定値以上となるピークを観測値として抽出し、ピークに関する情報を距離・相対速度演算部４６へ出力する。

距離・相対速度演算部４６は、ピーク抽出部４５によって抽出されたピークの距離ビンおよび速度ビンの組み合わせに基づいて物標との距離および相対速度を算出する。

角度推定部４７は、所定の角度演算処理により、ピーク抽出部４５において抽出されたピークの各距離ビンの信号から、同一距離ビンに存在する複数の物標についての情報を分離し、それら複数の物標それぞれの角度を推定する。

角度推定部４７は、４つの受信アンテナ２１の受信信号ＳＲに基づく４つのビート信号ＳＢの全ての周波数スペクトルにおいて同一ピーク周波数ビンの信号（以下、ピーク信号と記載する。）に注目し、それらピーク信号の位相情報に基づいて物標の角度を推定する。

角度推定部４７における方位の推定は、例えば、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）、ＤＢＦ（Digital Beam Forming）、または、ＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）などの所定の方位推定方式を用いて行われる。

角度推定部４７は、最新のスキャンにおける観測値を、クラスタリング処理部４８へ出力する。

クラスタリング処理部４８は、例えば、距離が近い、および相対速度が近いといった所定の条件を満たす観測値を１つの物標に対応する観測値として検出する。

次に、追尾処理部４９について図６を参照し説明する。図６は、追尾処理部４９の構成を示すブロック図である。

追尾処理部４９は、追尾状態設定部５０と、追尾処理設定部５１と、第１フィルタ処理部５２と、第２フィルタ処理部５３と、第３フィルタ処理部５４と、第４フィルタ処理部５５とを備える。

追尾状態設定部５０は、物標に対する追尾状態が、検定中航跡状態、または確定航跡状態であるか判定する。検定中航跡状態は、新規に登録された物標値（観測値）に対して追尾するべきかを検定している状態であり、仮追尾が行われる状態である。換言すれば、検定中航跡状態は、物標値が追尾対象であると確定される前の状態である。確定航跡状態は、物標値が物標に対応していると判定され、正式な追尾が行われる状態である。換言すれば、確定航跡状態は、物標値が追尾対象であると確定された状態である。

追尾状態設定部５０は、物標値に紐付けられた生存カウンタに基づいて追尾状態を判定する。生存カウンタは、物標値毎に設定される値である。

生存カウンタは、新規に登録された物標値については、所定の初期値が設定される。そして、生存カウンタは、第１フィルタ処理部５２による処理結果に基づいて加減される。

例えば、処理結果によって観測値に対して相関性が取れた、換言すれば連続性がとれた物標値の生存カウンタは加算され、相関性が取れず外挿となった物標値の生存カウンタは減算される。

追尾状態設定部５０は、新規に登録された物標値の追尾状態を検定中航跡状態に設定する。追尾状態設定部５０は、生存カウンタが予め設定された所定カウンタ値以上になると、追尾状態を確定航跡状態に設定する。所定カウンタ値は、予め設定された値であり、物標値が物標に対応していると判定可能な値である。例えば、所定カウンタ値は、数回連続して相関性が取れた場合に、生存カウンタが所定カウンタ値以上となるように設定される。これにより、追尾状態設定部５０は、相関性が高い物標値の追尾状態を確定航跡状態に素早く移行させることができる。

追尾状態設定部５０は、生存カウンタが消去値以下になった物標値を消去する。すなわち、追尾状態設定部５０は、生存カウンタが消去値以下になった物標値を、失探であると判定し、追尾対象から外す。消去値は、予め設定された値であり、初期値よりも小さい値、例えば、「０」である。

追尾状態設定部５０は、追尾状態が検定中航跡状態である物標値の生存カウンタが消去値以下になると、追尾状態を確定航跡状態とすることなく、物標値を消去する。これにより、レーダ装置１は、ノイズに対応する物標値を消去することができ、処理負荷を低減することができる。

追尾状態設定部５０は、追尾状態を確定航跡状態に設定した後は、生存カウンタが所定カウンタ値よりも小さくなった場合であっても、追尾状態を確定航跡状態に維持する。なお、追尾状態設定部５０は、追尾状態を確定航跡状態に設定した後であっても、生存カウンタが消去値以下になった場合には、物標値を消去する。これにより、レーダ装置１は、観測値に対して相関性が取れなくなった物標値を消去し、処理負荷を低減することができる。

追尾処理設定部５１は、追尾状態が検定中航跡状態から確定航跡状態に変更された物標値に対し、対応観測値と予測値との差に基づいて物標に対する追尾処理を設定する。追尾処理設定部５１は、物標値が追尾対象であると確定された時に、対応観測値と予測値との差に基づいて追尾フィルタを設定する。追尾処理設定部５１は、設定部を構成する。

具体的には、追尾処理設定部５１は、詳しくは後述する第１フィルタ処理部５２における第１追尾処理で用いられた対応観測値と予測値との差の平均値に基づいて追尾フィルタを設定する。これにより、追尾処理設定部５１は、対応観測値と予測値との差のばらつきの影響を低減し、追尾フィルタを正確に設定することができ、追尾性能を向上させることができる。

追尾処理設定部５１は、平均値が第１所定値以下である場合には、追尾処理を第２追尾処理に設定する。第２追尾処理は、線形フィルタである線形カルマンフィルタを用いて物標値を生成する処理である。すなわち、追尾処理設定部５１は、追尾フィルタを線形カルマンフィルタに設定する。第１所定値は、予め設定された値であり、観測雑音のばらつきが小さく、不規則な動作が少ない物標であると判定できる値である。

平均値が第１所定値以下である場合には、例えば、物標が車両であると推定される。なお、線形フィルタは、線形カルマンフィルタに限られず、例えば、αβフィルタであってもよく、処理負荷が小さいフィルタであればよい。

追尾処理設定部５１は、平均値が第１所定値よりも大きく、かつ第２所定値以下である場合には、追尾処理を第３追尾処理に設定する。第３追尾処理は、非線形フィルタである無香カルマンフィルタを用いて物標値を生成する処理である。すなわち、追尾処理設定部５１は、追尾フィルタを無香カルマンフィルタに設定する。第２所定値は、第１所定値よりも大きく、予め設定された値である。第２所定値は、観測雑音のばらつきが大きく、不規則な動作が生じる可能性がある物標であると判定できる値である。

第２所定値は、予め設定された値であり、第１所定値よりも大きい値である。平均値が第１所定値よりも大きく、かつ第２所定値以下である場合には、例えば、物標が自転車であると推定される。なお、非線形フィルタは、無香カルマンフィルタに限られない。例えば、非線形フィルタは、拡張カルマンフィルタであってもよく、処理負荷がパーティクルフィルタよりも小さく、不規則な動作を行う可能性がある物標を追尾可能なフィルタであればよい。

追尾処理設定部５１は、平均値が第２所定値よりも大きい場合には、追尾処理を第４追尾処理に設定する。第４追尾処理は、非線形フィルタであるパーティクルフィルタを用いて物標値を生成する処理である。すなわち、追尾処理設定部５１は、追尾フィルタをパーティクルフィルタに設定する。

平均値が第２所定値よりも大きい場合には、例えば、物標が人であると推定される。パーティクルフィルタは、不規則な動作を行う可能性が高い物標を追尾可能なフィルタである。

なお、追尾処理設定部５１は、追尾状態が検定中航跡状態である物標値については、追尾処理を第１追尾処理に設定する。第１追尾処理は、αβフィルタを用いて物標値を生成する処理である。

次に、第１フィルタ処理部５２について図７を参照し説明する。図７は、第１フィルタ処理部５２の構成を示すブロック図である。

第１フィルタ処理部５２は、予測処理部５２ａと、ゲーティング処理部５２ｂと、連結処理部５２ｃと、物標値生成部５２ｄとを備える。

第１フィルタ処理部５２は、追尾状態が検定中航跡状態である物標値に対して第１追尾処理を行う。第１フィルタ処理部５２は、線形フィルタであるαβフィルタを用いたフィルタ処理によって物標値を生成する。第１追尾処理で用いられるフィルタは、非線形フィルタよりも処理負荷が小さい線形フィルタである。第１追尾処理で用いられるフィルタは、レーダ装置１で用いられるフィルタの中で最も処理負荷が小さいフィルタである。なお、線形フィルタは、αβγフィルタや、線形カルマンフィルタであってもよい。αβフィルタは、検定中予測フィルタの一例である。

予測処理部５２ａは、予測処理を行い、今回の予測値を予測する。具体的には、予測処理部５２ａは、検定中予測処理を行う。検定中予測処理は、追尾状態設定部５０によって追尾状態が確定航跡状態に設定される前、すなわち、追尾状態が検定中航跡状態である場合に行われる予測処理である。換言すれば、検定中予測処理は、物標値が追尾対象であると確定する前に行われる予測処理である。予測処理部５２ａは、前回の物標値を前回の物標値の速度で観測間時間分（前回観測時点／今回観測時点間）移動させて今回の予測値を予測する。

ゲーティング処理部５２ｂは、ゲーティング処理を行い、検出された観測値の一部を、対応観測値の候補から除外する。ゲーティング処理部５２ｂは、予測値からの距離が、所定距離よりも大きい観測値を、対応観測値の候補から除外する。すなわち、ゲーティング処理部５２ｂは、予測値からの距離が、所定距離以下の観測値を、対応観測値の候補とする。所定距離は、予め設定された距離であり、物票に対応する観測値が存在すると判定可能な最大距離である。

また、ゲーティング処理部５２ｂは、前回の対応観測値と今回の観測値との相対速度差を算出し、相対速度差が所定速度差よりも大きい観測値を、対応観測値の候補から除外する。すなわち、ゲーティング処理部５２ｂは、相対速度差が所定速度差以下の観測値を、対応観測値の候補とする。所定速度差は、予め設定された速度差であり、観測値がノイズに対応する観測値であると判定可能な速度差である。

追尾対象となる物標が、例えば、一定の相対速度で移動している場合には、図８において実線で示すように、物標の相対速度は、誤差を含めて所定の速度幅内で変化する。図８は、追尾対象となる物標の相対速度の変化を示す図である。

これに対し、ノイズに対応する観測値は、図８において破線で示すように、相対速度の変化が大きく、所定の速度幅から外れて変化する。

そのため、前回の対応観測値と今回の観測値との相対速度差が大きい観測値は、ノイズであると判定することができる。従って、ゲーティング処理部５２ｂは、相対速度差が所定速度差よりも大きい観測値を、対応観測値の候補から除外することで、ノイズに対応する観測値を除外することができ、追尾性能を向上させることができる。

さらに、ゲーティング処理部５２ｂは、前回の対応観測値と今回の観測値との受信電力差、すなわちパワー差を算出し、受信電力差が所定電力差よりも大きい観測値を、対応観測値の候補から除外する。ゲーティング処理部５２ｂは、受信電力差が所定電力差以下の観測値を、対応観測値の候補とする。所定電力差は、予め設定された電力差であり、観測値がクラッタに対応する観測値であると判定可能な電力差である。

例えば、物標が自車両ＭＣに対して近づいてくる場合には、図９において実線で示すように、物標の受信電力は、誤差を含めて所定の電力幅内で時間の経過とともに大きくなる。これに対して、地面などのクラッタの受信電力は、時間の経過に対して所定のクラッタ電力幅内で変化する。図９は、追尾対象となる物標の受信電力の変化を示す図である。

そのため、前回の対応観測値と今回の観測値との受信電力差が大きい観測値は、クラッタであると判定することができる。従って、ゲーティング処理部５２ｂは、受信電力差が所定電力差よりも大きい観測値を、対応観測値の候補から除外することで、クラッタに対応する観測値を除外することができ、追尾性能を向上させることができる。

このように、ゲーティング処理部５２ｂは、観測値の中から、上記条件に基づいて、追尾対象の物標に対応しない観測値を除外する。

連結処理部５２ｃは、連結処理を行い、ゲーティング処理部５２ｂによって除外されなかった観測値の中から、対応観測値を選択する。具体的には、連結処理部５２ｃは、観測値と、予測値との差を算出する。そして、連結処理部５２ｃは、差が最も小さい観測値、すなわち、観測値の中から、予測値に最も近い観測値を、対応観測値として選択する。連結処理部５２ｃは、選択部を構成する。

物標値生成部５２ｄは、物標値生成処理を行い、対応観測値と予測値との差に所定のフィルタ定数を乗算した値を予測値に加算し、物標値を生成する。物標値生成部５２ｄは、生成部を構成する。なお、対応観測値と予測値との差は、上記した追尾処理設定部５１によって使用されるため、記憶部４３に記憶される。

次に、第２フィルタ処理部５３について図１０を参照し説明する。図１０は、第２フィルタ処理部５３の構成を示すブロック図である。

第２フィルタ処理部５３は、予測処理部５３ａと、ゲーティング処理部５３ｂと、連結処理部５３ｃと、物標値生成部５３ｄとを備える。

第２フィルタ処理部５３は、追尾状態が確定航跡状態である物標値に対して第２追尾処理を行う。第２フィルタ処理部５３は、線形カルマンフィルタを用いたフィルタ処理によって物標値を生成する。

第２フィルタ処理部５３は、追尾状態が検定中航跡状態から確定航跡状態に変更された場合には、第１フィルタ処理部５２によって生成された物標値を引き継いで追尾処理を行う。なお、第３フィルタ処理部５４、および第４フィルタ処理部５５においても、同様である。

予測処理部５３ａは、予測処理を行い、今回の予測値を予測する。具体的には、予測処理部５３ａは、確定予測処理を行う。確定予測処理は、追尾状態設定部５０によって追尾状態が確定航跡状態に設定された後に行われる処理である。換言すれば、確定予測処理は、物標値の連続性がとれていると確定した後に行われる処理である。予測処理部５３ａは、前回の物標値を線形運動モデルである等速直線モデルなどに従って移動させて今回の予測値を予測する。

ゲーティング処理部５３ｂは、ゲーティング処理を行い、第１フィルタ処理部５２のゲーティング処理部５２ｂと同様に、検出された観測値の一部を、対応観測値の候補から除外する。なお、ここでは、マハラノビス距離に基づいて観測値の一部を除外する。マハラノビス距離は、観測値、および予測値の複数のパラメータを用いて表される距離であり、観測値、および予測値に関する相関性から計算される統計的なばらつきを考慮した距離である。

連結処理部５３ｃは、連結処理を行い、ゲーティング処理部５３ｂによって除外されなかった観測値の中から、対応観測値を選択する。具体的には、連結処理部５３ｃは、予測値に対してマハラノビス距離が最も小さい観測値を、対応観測値として選択する。連結処理部５３ｃは、選択部を構成する。

物標値生成部５３ｄは、物標生成処理を行い、今回の観測値および前回の物標値双方に誤差が含まれると仮定し、前回の物標値を等速直線モデルに従って移動させた場合に、誤差が最小となる最適カルマンゲインを算出する。そして、物標値生成部５３ｄは、対応観測値と予測値との差に最適カルマンゲインを乗算した値を予測値に加算し、物標値を生成する。物標生成部５３ｄは、生成部を構成する。

次に、第３フィルタ処理部５４について、図１１を参照し説明する。図１１は、第３フィルタ処理部５４の構成を示すブロック図である。

第３フィルタ処理部５４は、予測処理部５４ａと、ゲーティング処理部５４ｂと、連結処理部５４ｃと、物標値生成部５４ｄとを備える。

第３フィルタ処理部５４は、追尾状態が確定航跡状態である物標値に対して第３追尾処理を行う。第３フィルタ処理部５４は、無香カルマンフィルタを用いたフィルタ処理によって物標値を生成する。

予測処理部５４ａは、予測処理、具体的には、確定予測処理を行い、今回の予測値を予測する。予測処理部５４ａは、前回の物標値を非線形モデルであり、急加減速・急旋回における状態遷移式を示す運動モデルに従って移動させて今回の予測値を予測する。

ゲーティング処理部５４ｂは、ゲーティング処理を行い、第１フィルタ処理部５２のゲーティング処理部５２ｂと同様に、検出された観測値の一部を、対応観測値の候補から除外する。なお、ゲーティング処理部５４ｂは、第２フィルタ処理部５３のゲーティング処理部５３ｂと同様に、マハラノビス距離に基づいて観測値の一部を除外する。

連結処理部５４ｃは、連結処理を行い、ゲーティング処理部５４ｂによって除外されなかった観測値の中から、対応観測値を選択する。具体的には、連結処理部５４ｃは、予測値に対してマハラノビス距離が最も小さい観測値を、対応観測値として選択する。連結処理部５４ｃは、選択部を構成する。

物標値生成部５４ｄは、物標生成処理を行い、今回の観測値および前回の物標値双方に誤差が含まれると仮定し、前回の物標値を運動モデルに従って移動させた場合に、誤差が最小となる最適カルマンゲインを算出する。そして、物標値生成部５４ｄは、対応観測値と予測値との差に最適カルマンゲインを乗算した値を予測値に加算し、今回の物標値を生成する。物標生成部５４ｄは、生成部を構成する。

次に、第４フィルタ処理部５５について、図１２を参照し説明する。図１２は、第４フィルタ処理部５５の構成を示すブロック図である。

第４フィルタ処理部５５は、予測処理部５５ａと、ゲーティング処理部５５ｂと、割り当て部５５ｃと、重み付け部５５ｄと、リサンプリング部５５ｅと、物標値生成部５５ｆとを備える。

第４フィルタ処理部５５は、追尾状態が確定航跡状態である物標値に対して第４追尾処理を行う。第４フィルタ処理部５５は、パーティクルフィルタを用いたフィルタ処理によって物標値を生成する。

予測処理部５５ａは、予測処理、具体的には、確定予測処理を行い、今回の予測値を予測する。予測処理部５５ａは、前回の粒子データにおける分布状態から今回の粒子データにおける分布状態を予測する。具体的には、予測処理部５５ａは、前回の粒子データにおける確率密度関数に基づいて粒子をサンプリングし、前回の粒子データの速度に基づいて各粒子を移動させる。

ゲーティング処理部５５ｂは、ゲーティング処理を行い、第１フィルタ処理部５２のゲーティング処理部５２ｂと同様に、検出された観測値の一部を、対応観測値の候補から除外する。なお、ゲーティング処理部５５ｂは、第２フィルタ処理部５３のゲーティング処理部５３ｂと同様に、マハラノビス距離に基づいて観測値の一部を除外する。

割り当て部５５ｃは、割り当て処理を行い、ゲーティング処理部５５ｂによって除外されなかった観測値を、予測した今回の粒子データへ割り当てる。

重み付け部５５ｄは、重み付け処理を行い、割り当てられた観測値に基づいて今回の粒子データそれぞれに対して重み付けを行う。重み付け部５５ｄは、今回の粒子データのうち、観測値に近い粒子の重みを大きくし、今回の観測値から遠い粒子の重みを小さくする。

リサンプリング部５５ｅは、リサンプリング処理を行い、今回の粒子データそれぞれの重みに基づいて粒子データを再配置（リサンプリング）する。リサンプリング部５５ｅは、重みが小さい粒子データを観測値の近くへ移動させる。

物標値生成部５５ｆは、物標生成処理を行い、リサンプリング部５５ｅによって再配置された今回の粒子データの平均に基づいて物標値を生成する。物標値生成部５５ｆは、確率密度関数の平均に基づいて物標値を生成する。なお、物標値生成部５５ｆは、粒子データの各パラメータの中央値に基づいて物標値を生成してもよく、確率密度関数の重心に基づいて物標値を生成してもよい。物標生成部５５ｆは、生成部を構成する。

次に、実施形態に係る追尾状態設定処理について図１３を参照し説明する。図１３は、追尾状態設定処理を説明するフローチャートである。なお、ここでは、物標の追尾状態が検定中航跡状態であるものとする。また、この処理は、物標値毎に実行される。

レーダ装置１は、物標値の生存カウンタが消去値以下であるか否かを判定する（Ｓ１０）。レーダ装置１は、生存カウンタが消去値以下である場合には（Ｓ１０：Ｙｅｓ）、物標値を消去する（Ｓ１１）。

レーダ装置１は、生存カウンタが消去値よりも大きい場合には（Ｓ１０：Ｎｏ）、生存カウンタが所定カウンタ値以上であるか否かを判定する（Ｓ１２）。

レーダ装置１は、生存カウンタが所定カウンタ値よりも小さい場合には（Ｓ１２：Ｎｏ）、今回の処理を終了する。

レーダ装置１は、生存カウンタが所定カウンタ値以上である場合には（Ｓ１２：Ｙｅｓ）、追尾状態を確定航跡状態に設定する（Ｓ１３）。そして、レーダ装置１は、追尾フィルタを設定する（Ｓ１４）。

次に、実施形態に係る追尾フィルタ設定処理について、図１４を参照し説明する。図１４は、追尾フィルタ設定処理を説明するフローチャートである。

レーダ装置１は、第１フィルタ処理部５２における処理で算出された対応観測値と、予測値との差の平均値が第１所定値以下であるか否かを判定する（Ｓ２０）。レーダ装置１は、平均値が第１所定値以下である場合には（Ｓ２０：Ｙｅｓ）、追尾フィルタを線形カルマンフィルタに設定する（Ｓ２１）。

レーダ装置１は、平均値が第１所定値よりも大きい場合には（Ｓ２０：Ｎｏ）、平均値が第２所定値以下であるか否かを判定する（Ｓ２２）。レーダ装置１は、平均値が第２所定値以下である場合（Ｓ２２：Ｙｅｓ）、すなわち、平均値が第１所定値よりも大きく、かつ第２所定値以下である場合には、追尾フィルタを無香カルマンフィルタに設定する（Ｓ２３）。

レーダ装置１は、平均値が第２所定値よりも大きい場合には（Ｓ２２：Ｎｏ）、追尾フィルタをパーティクルフィルタに設定する（Ｓ２４）。

次に、実施形態に係る第１フィルタ処理部５２によって実行される第１フィルタ処理について図１５を参照し説明する。図１５は、第１フィルタ処理を説明するフローチャートである。

レーダ装置１は、予測処理を行い、予測値を予測する（Ｓ３０）。レーダ装置１は、ゲーティング処理を行い、観測値の一部を対応観測値の候補から除外する（Ｓ３１）。

レーダ装置１は、連結処理を行い、対応観測値を選択する（Ｓ３２）。レーダ装置１は、物標値生成処理を行い、物標値を生成する（Ｓ３３）。

なお、第２フィルタ処理部５３によって実行される第２フィルタ処理、および第３フィルタ処理部５４によって実行される第３フィルタ処理においても、同様の手順で処理が行われる。そのため、処理を説明するフローチャートは省略する。

次に、実施形態に係る第４フィルタ処理部５５によって実行される第４フィルタ処理について図１６を参照し説明する。図１６は、第４フィルタ処理を説明するフローチャートである。

レーダ装置１は、予測処理を行い、今回の粒子データにおける分布状態を予測する（Ｓ４０）。レーダ装置１は、ゲーティング処理を行い、観測値の一部を対応観測値の候補から除外する（Ｓ４１）。

レーダ装置１は、割り当て処理を行い、除外されなかった観測値を、予測した今回の粒子データへ割り当てる（Ｓ４２）。レーダ装置１は、重み付け処理を行い、今回の粒子データそれぞれに対して重み付けを行う（Ｓ４３）。

レーダ装置１は、リサンプリング処理を行い、粒子データを再配置する（Ｓ４４）。レーダ装置１は、物標値生成処理を行い、物標値を生成する（Ｓ４５）。

以上の実施形態では、物標値に対する追尾状態が確定追尾状態に設定された時に、その物標に対して追尾フィルタを設定し、以後、確定追尾状態が継続している間、当該設定された追尾フィルタと同じ追尾フィルタを適用した。しかしながら、確定追尾状態に設定された後でも毎回あるいは所定スキャン数毎に予測値と対応観測値との差に基づき追尾フィルタを設定し直すようにしてもよい。これにより、予測値と対応観測値との差に基づいて物標に応じた追尾フィルタに設定することができる。そのため、毎回あるいは所定スキャン数毎に、適用する追尾フィルタを見直し、観測雑音のばらつきに応じて追尾フィルタを設定することができる。

次に、実施形態に係るレーダ装置１の効果について説明する。

レーダ装置１は、対応観測値と、前回の物標値から予測される予測値との差、具体的には差の平均値に基づいて、追尾フィルタを設定し、設定した追尾フィルタを用いて物標値を生成する。

これにより、レーダ装置１は、観測雑音のばらつきに応じて追尾フィルタを設定することができる。そのため、レーダ装置１は、物標の追尾性能を向上させつつ、観測雑音のばらつきが小さい物標に対して、処理負荷が大きい追尾フィルタが適用されることを抑制し、処理負荷を低減することができる。

レーダ装置１は、平均値が第１所定値以下である場合には、追尾フィルタを線形フィルタに設定する。具体的には、レーダ装置１は、追尾フィルタを線形カルマンフィルタに設定する。

これにより、レーダ装置１は、不規則な動作が少ない物標に対して、非線形フィルタよりも処理負荷が小さい線形カルマンフィルタを用いて追尾処理を行い、メモリ使用量および処理負荷を低減することができる。

また、レーダ装置１は、平均値が第１所定値よりも大きく、かつ第２所定値以下である場合には、追尾フィルタを非線形フィルタである無香カルマンフィルタに設定する。

これにより、レーダ装置１は、不規則な動作を行う物標に対する追尾性能を向上させることができ、また、パーティクルフィルタを用いる場合よりも、メモリ使用量および処理負荷を低減することができる。

また、レーダ装置１は、平均値が第２所定値よりも大きい場合には、追尾フィルタをパーティクルフィルタに設定する。

これにより、レーダ装置１は、不規則な動作が多い物標に対する追尾性能を向上させることができる。

レーダ装置１は、追尾状態が検定中航跡状態である場合には、非線形フィルタや、パーティクルフィルタなどの追尾フィルタよりも処理負荷が小さく、レーダ装置１で用いられるフィルタの中で最も処理負荷が小さいαβフィルタを用いて予測値を予測する。

これにより、レーダ装置１は、メモリ使用量および処理負荷を低減することができる。また、レーダ装置１はαβフィルタで使用されるゲイン係数（所定のフィルタ定数）をパラメータとして事前設定することで、観測誤差が大きい物標に対しても一定の追尾性能を担保することができる。

レーダ装置１は、前回の対応観測値との相対速度差が所定速度差よりも大きい観測値を、今回の観測値の候補から除外する。

これにより、レーダ装置１は、ノイズに対応した観測値を、対応観測値の候補から除外することができ、追尾性能を向上させることができる。

レーダ装置１は、前回の対応観測値との受信電力差が所定電力差よりも大きい観測値を、今回の観測値の候補から除外する。

これにより、レーダ装置１は、クラッタに対応した観測値を、対応観測値の候補から除外することができ、追尾性能を向上させることができる。

また、レーダ装置１は、各フィルタ処理部５２〜５５において、前回の対応観測値との相対速度差や、前回の対応観測値との受信電力差に基づいたゲーティング処理を行う。

これにより、レーダ装置１は、各フィルタ処理において追尾性能を向上させることができる。

変形例に係るレーダ装置１は、追尾状態が検定中航跡状態である場合に、予め設定された所定スキャン内の生存カウンタが所定カウンタ値以上とならない物標値を消去してもよい。これにより、変形例に係るレーダ装置１は、例えば、ノイズに対応した観測値が、物標値として生成された場合に、ノイズに対応した物標値を素早く消去することができる。

変形例に係るレーダ装置１は、各フィルタ処理部５２〜５５において、距離（またはマハラノビス距離）に基づいたゲーティング処理に加えて、前回の対応観測値との相対速度差、および前回の対応観測値との受信電力差のいずれか一方のみのゲーティング処理を行ってもよい。

なお、実施形態に係るレーダ装置１は、各フィルタ処理部５１〜５５を異なる構成としたが、各フィルタ処理部５１〜５５は統合されてもよい。

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
４４ 変換部
４５ ピーク抽出部（検出部）
４６ 距離・相対速度演算部（検出部）
４７ 角度推定部（検出部）
４８ クラスタリング処理部（検出部）
４９ 追尾処理部
５１ 追尾処理設定部（設定部）
５２ 第１フィルタ処理部
５２ｂ ゲーティング処理部（選択部）
５２ｄ 物標値生成部
５３ 第２フィルタ処理部
５３ｂ ゲーティング処理部（選択部）
５３ｄ 物標値生成部（生成部）
５４ 第３フィルタ処理部
５４ｂ ゲーティング処理部（選択部）
５４ｄ 物標値生成部（生成部）
５５ 第４フィルタ処理部
５５ｂ ゲーティング処理部（選択部）
５５ｆ 物標値生成部（生成部）

Claims (7)

1. 周波数変調された送信波と物標による前記送信波の反射波とに基づいた周波数スペクトルにおいてピークとなる観測値を検出する検出部と、
   前記観測値から前記物標に対応する対応観測値を選択する選択部と、
   前記対応観測値と、前回の物標値から予測された予測値との差に基づいて、複数のフィルタの中から追尾フィルタを設定する設定部と、
   前記追尾フィルタを用いて今回の物標値を生成する生成部と
   を備えることを特徴とするレーダ装置。
2. 前記設定部は、
   前記差が第１所定値よりも大きい場合には、前記追尾フィルタを非線形フィルタに設定し、
   前記差が前記第１所定値以下である場合には、前記追尾フィルタを線形フィルタに設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
3. 前記設定部は、
   前記差が前記第１所定値よりも大きく、かつ前記第１所定値よりも大きい第２所定値以下である場合には、前記追尾フィルタを非線形カルマンフィルタに設定し、
   前記差が前記第２所定値よりも大きい場合には、前記追尾フィルタをパーティクルフィルタに設定する
   ことを特徴とする請求項２に記載のレーダ装置。
4. 前記生成部は、
   物標値が追尾対象であると確定される前の状態である検定中航跡状態の場合に、最も処理負荷が小さい検定中予測フィルタを用いて前記今回の物標値を生成し、
   前記設定部は、
   物標値が前記追尾対象であると確定された時に、前記対応観測値と、前記検定中予測フィルタを用いて予測された前記予測値との差に基づいて、前記追尾フィルタを設定する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のレーダ装置。
5. 前記選択部は、
   前記観測値から、前回選択された前記対応観測値との相対速度差が所定速度差よりも大きい観測値を除外して、前記対応観測値を選択する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載のレーダ装置。
6. 前記選択部は、
   前記観測値から、前回選択された前記対応観測値との受信電力差が所定電力差よりも大きい観測値を除外して、前記対応観測値を選択する
   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前記送信波の反射波とに基づいた周波数スペクトルにおいてピークとなる観測値を検出する検出工程と、
   前記観測値から前記物標に対応する対応観測値を選択する選択工程と、
   前記対応観測値と、前回の物標値から予測された予測値との差に基づいて、複数のフィルタの中から追尾フィルタを設定する設定工程と、
   前記追尾フィルタを用いて今回の物標値を生成する生成工程と
   を含むことを特徴とする物標検出方法。

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