JP2019197051A - 目標、特に海上の目標を追跡するための方法およびそのような方法を実施するレーダー - Google Patents

Abstract

【課題】目標、特に海上の目標を追跡するための方法およびそのような方法を実施するレーダーを提供する。【解決手段】本方法は、目標のタイプと環境のタイプとの関数として、追跡アルゴリズムセットを記憶する予備ステップと、上記目標によって後方散乱された信号を検出するステップ（１）であって、結果として一次検出が得られ、上記検出ステップの後に、検出された各目標について、上記一次検出に基づいて、上記検出された目標を、目標のタイプで特徴付けるステップ（２１）と、検出された各目標がどの所与の環境に位置するかを判定するために、目標の環境を解析するステップ（２２）と、が続く、ステップと、検出された各目標に追跡を適応させるステップ（２３）であって、上記適応が、目標が属する目標のタイプと目標が位置する上記所与の環境との関数として上記追跡アルゴリズム（３０）を選択することによって遂行される、ステップとを少なくとも含む。【選択図】図３

Description

本発明は、目標、特に海上の目標を追跡するための方法に関する。本発明はまた、そのような方法を実施するレーダーに関する。

本発明の応用分野は、海洋監視のための航空機搭載レーダーの分野である。

海洋監視の状況において、航空機搭載レーダーのミッションは、存在する海上の目標を検出および追跡することである。レーダーは、このミッションを遂行するために、目標によって後方散乱された信号を傍受する。その後、この信号は、一般に追跡が行われる対象物のとり得る位置を特徴付ける、レーダーの測定値を抽出するために解析される。

現在、海洋監視レーダーでは、レーダーによって測定される、またはレーダーが到達し得る環境データに応じて追跡処理機能の最適化がなされていない。よって、所与の監視領域において検出されたすべての目標が同じ仕方で追跡されている。

この解決策の主な欠点は、追跡性能全体が、達成され得る最大性能ではないことである。さらに、追跡処理機能がオペレータによって手動で適応され得る場合の欠点は、特に以下のとおりである：
−搭載アルゴリズムの調整に特有の、オペレータが追跡領域を特定するために費やす、長すぎる所要時間。
−正確に選択するために、オペレータは、一方では、訓練を受けていなければならず、他方では、かなりの経験を有していなければならない。

本発明の目的は、特に上記の欠点を克服することである。この目的のために、本発明の目的は、
−目標のタイプと環境のタイプとの関数として、追跡アルゴリズムセットを記憶する予備ステップであって、各追跡アルゴリズムが、所与の環境における目標のタイプの関数である、ステップと、
−上記目標によって後方散乱された信号を検出するステップであって、結果として一次検出が得られ、
−上記検出するステップの後に、検出された各目標について、
上記一次検出に基づいて、上記検出された目標を、目標のタイプで特徴付けるステップと、
検出された各目標がどの所与の環境に位置するかを判定するために、上記目標の環境を解析するステップと、
が続く、ステップと、
−検出された各目標に追跡を適応させるステップであって、上記適応が、上記目標が属する目標のタイプと上記目標が位置する所与の環境との関数として追跡アルゴリズムを選択することによって遂行される、ステップと、
を少なくとも含む、航空機搭載レーダーを使用して目標を追跡するための方法である。

上記目標は、例えば海上の目標である。

追跡アルゴリズムが、目標のタイプと環境との関数として、一次検出および追跡パラメータセットをフィルタリングする、少なくとも１つの段を含む。

各追跡アルゴリズムが、例えば、短距離追跡動作のための処理と、長距離追跡動作のための処理と、を含む。

上記追跡アルゴリズムセットは、上記航空機搭載レーダーの同じ監視ミッションの間に変化し得る。

各所与の環境には、例えば、以下の環境要素、すなわち、
−海面反射
−海況
−風向および風力
−地形
−地理的位置
−信号雑音比の推定
のうちの１つ以上が組み込まれている。

各目標のタイプが、例えば、以下のパラメータ、すなわち、
−レーダー反射断面積（ＲＣＳ）
−距離の広がり
−相対動径速度
のうちの１つ以上によって特徴付けられる。

本発明のさらなる目的は、そのような方法を実施するレーダーである。

本発明のさらなる特徴および利点は、添付の図面を参照して提示される、以下の「発明を実施するための形態」を読めば明らかになるはずである。

従来技術による追跡処理機能の説明を示す図である。 従来技術による追跡処理機能の説明を示す図である。 本発明による方法を実施する可能なステップの表現を示す図である。 本発明による方法の一般的な説明を示す図である。 本発明による追跡方法の応用例を示す図である。 例えば図４の事例に適応された、本発明による方法の説明を示す図である。

図１ａおよび図１ｂは、海洋監視レーダーに特に適用され得る、従来の追跡処理機能を示しており、図１ａは、従来技術による処理チェーンをより具体的に示している。

レーダーの分野では、目標の検出および追跡は、２つの異なる処理ブロック１、２に基づいて実行される。第１のブロック１の目的は、受信した、目標によって後方散乱された信号に基づいて、一次検出すなわちレーダーの測定値を抽出することである。その後、これらの測定値は、情報を処理するための第２のブロック２によって用いられ、この目的は、現時点までに第１のブロックによって供給された測定値に基づいて、対象領域内の目標の追跡を遂行することである。

本発明の文脈内で、図１ｂに示す、情報を処理するためのブロック２についてより具体的に説明する。対象領域内で追跡される目標のタイプにかかわらず、多数の既知の、目標を追跡するための処理機能を同じアーキテクチャとすることができる。

最も包括的な事例では、情報を処理するためのこのブロックは、短距離追跡処理機能１１と、長距離追跡処理機能１２と、を含む。

「短距離」追跡動作は任意選択である。この短距離追跡動作は、特に、事前に固定されている（目標の）誤警報の確率に関する検出閾値を下げることによって、レーダーの感度を高めることができる。この処理がないと、多数の誤警報が「長距離追跡」ブロックに送られ、多数の誤検出および誤追跡として現れることになり、これは、運用上、許容できない。次いで、既知の解決策は、誤警報との区別のために、目標の推定キネマティックを使用することを含む。短距離追跡と呼ぶ、この方法は、その実装に応じて、「検出前追跡（Ｔｒａｃｋ−Ｂｅｆｏｒｅ−Ｄｅｔｅｃｔ）」（ＴＢＤ）またはさらには「ターンバイターン統合（Ｔｕｒｎ−ｂｙ−Ｔｕｒｎ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）」（ＴＴＩ）という名前でよく知られている。原理は次のとおりである：複数の照射サイクルで得られた一連の検出が、キネマティックモデルと十分に相関する一連の位置に対応する場合に目標と考えられ、それ以外の場合には誤警報と考えられる。

「長距離」追跡機能は、レーダーの従来の追跡機能（追跡される目標の軌跡の推定）に対応する。

例として提供されている本説明では、「短距離」と「長距離」との２つの距離追跡機能は分離される。にもかかわらず、２つの機能（起こり得ないキネマティックの誤警報の排除および長距離軌跡の推定）は、同じ構造において遂行され得る。

ＴＢＤおよびＴＴＩの技法は、ターンバイバーンベースで相関する様々な測定値のキネマティックフィルタリングを実行することを含む（すなわち、経時的に同じ目標を潜在的に表す）。このフィルタリングは、等速直線運動、等加速度運動、Ｓｉｎｇｅｒモデルなどの、目標の様々な運動モデルに基づいている。これらのモデルは、目標の位置、速度、および加速度の展開の予測を可能にする。ＴＢＤの原理は、実際の目標は、経時的に一貫したキネマティックを有するのに対して、熱雑音および干渉（地面、海、および大気）に由来する誤警報の大部分は、空間的にランダムかつ短時間に現れる、という仮説に基づいている。

最後に、誤警報の確率を下げるために、ＴＢＤまたはＴＴＩタイプの処理が、追跡処理ブロックの入力においてしばしば検討される。これらの手法は、目標の出現速度に影響を与えるｋ／Ｎタイプの検出基準に基づいている。よって、一連の検出が目標に対応するか否かを判定するために、Ｎ本の照射の移動期間（ｒｏｌｌｉｎｇ ｈｏｒｉｚｏｎ）にわたって、少なくともｋ個の一次検出が相関するか否か、すなわち検討されるキネマティックモデルと一貫性があるか否かを評価することを含む。

評価が否ではない場合、これらの検出は、長距離追跡と呼ばれる追跡に送信される。

以下の本発明の説明を通して、図１ｂの２段階の解決策に言及する。ただし、本発明は、単一のフィルタリング段が両方のタイプの追跡の役割を果たす場合にも等しく適用可能である。

図１ａに示すような従来の処理チェーンでは、目標およびそれらの環境とかかわりなく、処理の選択（特に、フィルタのタイプおよび関連パラメータ）が一意であり、かつ事前に定義されている。

本発明による方法は、好都合にも、目標の固有の特徴に基づくだけでなく、レーダーの全検出野にわたるレーダーの環境の調査にも基づいて、リアルタイムで追跡処理機能を適応させる。

図２は、本発明による方法の３つのステップを示しており、これらの３つのステップは：
−本方法を実施するレーダーの環境を調査するステップ２１
−環境の解析を用いるステップ２２
−追跡処理機能を適応させるステップ２３
である。

本明細書の残りの部分で示すように、この第３のステップにおいて、本発明による方法は、検出された目標およびそれらのそれぞれの環境に応じて追跡処理を自動的および適応的に規定するために、リアルタイムで、レーダーの全検出野にわたるレーダーの環境の解析の恩恵を受ける。

第１のステップ２１において、レーダーの環境の調査は、レーダー処理機能およびレーダー外部の供給源に基づいて遂行される。レーダー外部の供給源は、例えば、ＤＴＭ（デジタル地形モデル）ファイル、またはさらには気象情報の集合である。

第２のステップ２２において、環境の解析の使用目的は、第３のステップにおいて追跡処理を適応させるために、この解析からの恩恵を受けるためである。

以下、包括的ではない、環境の解析の使用例について述べる。

反射解析の使用：
レーダーの搬送台の位置を所与として、上記レーダーは、放出された波形の関数として、海面によって後方散乱された信号を傍受する。海面反射とも呼ばれるこの信号の特性は、距離分解能、搬送台の高度、および分解能セルの領域などの既知のパラメータと、風向およびうねりなどの従来技術の海面反射モデルから推定され得る他のパラメータと、に依存する。

穏やかな海上の反射外の領域（熱雑音のみによって形成された環境）にある目標と比べて、反射の強度が大きい領域（反射内の領域）に位置する目標が高速で移動する確率および軌道修正する確率は低い。よって、運動モデルおよびそれらのパラメータを適応させることが可能である。

海況の使用：
誤警報率は、一般的に、反射外の領域よりも反射内の領域の方が高く、追跡を作成または削除するための基準は、状況のそれぞれに対して適応され得る。

風向および風力の使用：
検出確率および誤警報率は、順風、逆風、横風と呼ばれる領域と相関され得、よって、それに応じて追跡機能において適応され得る。

ＤＴＭファイル（地形）の使用：
監視レーダーの検出性能のますますの改善のおかげで、誤警報率を管理しながら、より多くの目標を検出することが可能である。より具体的には、沿岸環境における検出が多数存在することが知られている。これらは誤警報ではないが、小型漁船、ブイ、カキ養殖場などのレーダー反射断面積（ＲＣＳ）が低い検出に対応する。既存のレーダーと比べて新しい、特に沿岸領域の近くにおける、レーダーのこの感度は、処理が難しくなり得る戦況を提供し得る。よって、デジタル地形モデル（ＤＭＴ）は、地球上で、陸上領域と海洋領域とを区別するためだけではなく、沿岸領域を特定するためにも用いられ得る。その結果、公海上の目標のための追跡処理機能と、沿岸に接近している目標のための追跡処理機能とを区別できる。

道路／航空／海洋（目標の地理的位置）マップの使用：
目標の挙動は、制限された表面／ルートを移動している場合には、予測が容易である場合がある。海洋輸送に関しては、一部の船は所定のルートをたどる。その結果、この情報を事前に目標の動きのモデルに統合することが可能である。

信号雑音比の推定の使用：
目標を検出する確率は、信号雑音比（ＳＮＲ）またはさらには反射雑音比（ＣＮＲ）と容易に相関され得る。同様に、事前に、検出が目標または誤警報に対応するという確率は、ＳＮＲ／ＣＮＲに相関され得る。よって、追跡機能においてこれらの確率のモデリングを適応させることが可能である。

目標の固有の特徴はまた、より迅速に検出する能力を特に改善するために、検出基準を適応させるように用いられ得る。特に、以下の使用が考えられ得る。

ＲＣＳ測定値の使用：
目標のＲＣＳは、目標の操縦性の指標と考えることができる。実際、目標のＲＣＳを下げるほど、その操縦能力が大きくなると仮定され得る。よって、運動モデルおよびそれらのパラメータを適応させる可能である。

目標の距離の広がりの使用：
目標のサイズは、目標の操縦性の指標と考えることができる。実際、目標が小さいほど、その操縦能力が大きくなると仮定され得る。よって、運動モデルおよびそれらのパラメータを適応させる可能である。

相対動径速度の使用：
目標の速度およびその変動率は、目標の操縦能力の指標だけでなく、見失わないための最大リフレッシュ時間を提示することができる。よって、運動モデルおよびそれらのパラメータ、ならびに（特に、電子走査レーダーによる）目標の照射期間を適応させることが可能である。

第３のステップ２３において、例えば以下の異なるレベルで、追跡処理機能の適応性が行われる：
−誤警報率および検出確率のモデリング
−短距離追跡アルゴリズム（ＴＢＤ、ＴＴＩなど）および関連パラメータの選択
−長距離追跡アルゴリズムおよび関連パラメータの選択
−目標の動き（例えば、等速直線運動、Ｓｉｎｇｅｒ運動、等加速度運動）を特徴付ける、１つ以上の動的モデルの選択
−これらのモデルに関連付けられているパラメータ（例えば、モデルおよび測定ノイズの分散、最小および最大の相関窓のサイズ）の選択
−モデルおよび測定ノイズの統計値のモデリング。

本説明の残りの部分で示すように、このステップ２３を実施するために、様々な追跡処理チェーン（または追跡アルゴリズム）が予備ステップにおいて遂行され、予備ステップでは、各チェーンが目標のタイプおよび環境に適応される。この第３のステップ２３において、追跡アルゴリズムの選択は、先行するステップで特徴付けられている目標のタイプおよび環境のタイプに依存する。

図３は、上述の本発明による方法のステップの構造を詳細に記載している。

図１ａを参照すると、本発明による追跡方法は、検出を処理するステップ１をさらに含み、目標によって後方散乱された生のレーダー信号を入力として有する。

上述の、環境を調査するステップ２１および環境の解析を用いるステップ２２により、次のステップ２３において、各目標に適応された追跡処理機能の選択が可能になる。

環境の解析２２において、レーダーは、検出された信号１に基づいて、より具体的には検出を処理するステップ１において得られた一次検出に基づいて、目標の特徴付けを遂行する。

この特徴付けは、特に、ＲＣＳ、目標の長さ（広がり）および速度によって定義される。上記のステップ２１、２２におけるパラメータの例について説明したように、他の環境パラメータもまた解析される。すべてのこれらの解析は、レーダーの処理手段によって行われる。

予備ステップでは、監視ミッションの関数として、上述したタイプの使用環境に従って、Ｘタイプの可能な環境３１、３１Ｘが保持される。同様に、すべての環境についてＮ個のタイプの目標が規定される。よって、環境ごとにＮ個のタイプの目標が得られ、各タイプの目標が、関連する追跡処理機能３２、３２Ｎを有する。各追跡処理機能が、フィルタリング動作および関連する追跡パラメータセットによって特徴付けられる。各目標のタイプについて、フィルタリング処理機能が、環境に適応される。よって、タイプ１の環境におけるタイプ１の目標の追跡処理機能の１．１タイプフィルタリングは、Ｘタイプの環境におけるこの同じタイプ１の目標のためのＸ．１タイプフィルタリングとは異なり得る。同様に、タイプ１の環境におけるＮタイプの目標の１．Ｎタイプフィルタリングは、Ｘタイプの環境におけるＸ．Ｎタイプフィルタリングとは異なり得る。

よって、保持される各タイプの環境について、それらの関連する追跡処理機能と共に解析される、すべてのタイプの目標が保持される。各タイプの目標について、環境の関数として経路が提供される。例として、図３は、Ｘタイプ環境におけるタイプ１目標のための処理チェーン３０を示しており、結果として追跡３０Ｘが得られている。

従って、レーダー処理手段は、メモリ内に、目標のタイプおよび環境のタイプにより強化された追跡アルゴリズムセットを含む。従って、本発明による追跡処理機能のアルゴリズム構造は、各状況（ある環境のタイプにおける目標のタイプ）に対して適応される特定の追跡機能の自動選択を可能にする。検出された各目標について、追跡アルゴリズムの選択は、上記目標が属する目標のタイプと上記目標が位置する環境との関数である。選択は、外部のオペレータによるいかなる介在もなしに、処理手段によって自動的になされる。このようにして、自動適応型処理が得られている。

保持される目標のタイプおよび環境のタイプは、時間と共に、特にその数に関して変わり得る。換言すれば、記憶された、または事前選択された追跡アルゴリズムは、時間と共に変化し得る。例えば、これらは、監視レーダーのミッションの発展に応じて変化し得る。

図４は、本発明の応用例を示している。後述する図５は、図４の応用例に適応された本発明による方法の一実施形態を示している。

図４では、レーダー搬送体は、軌跡４１に沿って地中海上を飛行しており、風向４２が、この軌跡と交差している。この例では、環境の解析により、以下の情報が抽出可能となる：
−海況：風力３
−風向：２５０°
−沿岸領域の検出および特定。

追跡処理機能は、図５に示すように、環境の解析および以下の表から適応される。追跡処理機能に関して、短距離タイプ追跡機能と長距離タイプ追跡機能とが区別される。

図５に示す追跡アルゴリズムの構造は、図３に示す一般構造の具体的な事例であり、より具体的には、追跡機能を適応させるステップ２３に関する。

第１の環境のタイプ３１は、沿岸領域における目標を記載する。第２の環境のタイプ３１２は、逆風における目標を記載する。他の環境３１Ｘ、例えば海況が考慮される。

図５の例では、環境ごとに単一のタイプのフィルタリング段があり、短距離追跡機能のためのフィルタリング段および長距離追跡機能のためのフィルタリング段がある。例として、以下の表１および表２にフィルタリング段に関連付けられているパラメータセットが記載されている。

表１は、短距離追跡パラメータを記載している。用いられるパラメータは、検出基準ｋ／Ｎ、目標の運動モデル、目標の加速度の標準偏差、および測定ノイズの標準偏差である。

表２は、長距離追跡パラメータを記載している。用いられるパラメータは、運動モデル、加速度の標準偏差、および測定ノイズの標準偏差である。

各行は、フィルタリング段のタイプおよび環境に関連付けられているパラメータの値を示す。図５を参照すると、パラメータセットＡ、Ａ’、パラメータセットＢ、Ｂ’、およびＸ、Ｘ’は、それぞれ、沿岸領域における目標、「逆風」領域における目標、および他の環境に対応する。表１の第３列および表２の第２列は、これらのパラメータと共に用いられる、フィルタリング段のタイプを示している。よって、沿岸領域において、短距離追跡機能では、カルマンフィルタを用い、その際、等速直線運動、加速度の標準偏差０．０２ｇ、測定ノイズの標準偏差σ_ｄ＝１０ｍおよびσ_ａｚ＝５ｍｒａｄ（表１の第１行、パラメータセットＡ）を考慮する。他の環境において、長距離追跡機能では、カルマンフィルタを用い、その際、Ｓｉｎｇｅｒモデル、加速度の標準偏差０．２ｇ、測定ノイズの標準偏差σ_ｄ＝１５ｍおよびσ_ａｚ＝７ｍｒａｄ（表２の第３行、パラメータセットＸ’）を考慮する。

図４に示す海洋監視の範囲において、また任意の海洋監視に当てはまって、航空機搭載レーダーのミッションは、存在する海上の目標を検出および追跡することである。このミッションを遂行するために、レーダーは、目標によって後方散乱された信号を傍受し、その後、これらの信号は、本発明による追跡方法が適用され得る対象物のとり得る位置を特徴付けるレーダーの測定値を抽出するために解析される。

レーダーによって傍受される信号はまた、海によって後方散乱された（海面「反射」）干渉信号を含む。反射領域の位置および強度は、特に、海況および風に関する表現により変わり得る。有利なことに、本発明により、目標に関連する検出の環境特性により追跡を区別することができる（順風セクタ内の目標ＶＳ逆風セクタ内の目標、目標の環境内に著しい反射の存在または熱雑音のみの存在、沿岸領域付近など）。図５に示す方法の様々な処理チェーンにより、図４の応用事例に追跡が適応され得る。

有利なことに、本発明は、その環境の知識により、また動作要件に応じて、追跡処理機能を自動的に自己最適化する能力をレーダーに提供する。

環境の調査は、複数の供給源から生じ、特に以下から生じ得る：
−レーダー外部の供給源から：例えば、デジタル地形ファイル、気象情報の集合などの使用
−受信したレーダー信号の適切な解析によってレーダーから。この環境の解析はまた、先行の点と同様に情報を推定するが、より詳細な解析を、特に遭遇した反射の特徴付けに関して提供することを目的としている。

この環境の調査は、例えば、以下に関する情報を提供する：
−後方散乱された信号のパワーのアルゴリズム解析による、または気象データの受信による海面反射の特性
−風向４２。風向４２は、外部からの情報を取得すること、または環境の解析中に自動的に、海によって後方散乱される信号のパワーは最大である方向を推定することと、のいずれかによって判定できる。
−沿岸領域への近さ、または沿岸領域からの遠さ。

この解析に基づいて、レーダーは、関連する環境に適応された追跡アルゴリズム（処理チェーン３０）を用いて、検出された各目標を追跡する。追跡機能を行うために保持されるアルゴリズム解決策の適応は、一方では、アルゴリズム自体（ＴＴＩ、ＴＢＤ、カルマンフィルタリング、粒子フィルタリング、単一目標または複数目標フィルタリングなど）にあり、他方では、保持されるアルゴリズムパラメータの調整にある。

本発明の利点は、特に、以下のとおりである：
−レーダーの能力の最適化
−各目標に追跡を適応させることによる追跡の性能の最適化
−オペレータの作業負荷の低減
−オペレータの訓練時間の削減。

より一般的には、本発明により、好都合にも、以下が可能になる：
−追跡される目標のそれぞれについて最も適切な追跡アルゴリズムを選択することによる追跡性能の改善
−すべての処理機能を自動化し、処理機能を最適となるように適応させることによるレーダーのオペレータの作業負荷の低減。実際に、海洋監視オペレータは、もはや、一部の目標のタイプにのみ適応される監視領域を事前に選択する必要はない。

１ 処理ブロック
２ 処理ブロック
３０ 追跡アルゴリズム（処理チェーン）
３１ 環境
３１Ｘ 環境
３２ 追跡パラメータ
３２Ｎ 追跡パラメータ
４１ 軌跡
４２ 方向

Claims (7)

1. 航空機搭載レーダーを用いて目標を追跡するための方法であって、前記方法が、
   −目標のタイプと環境のタイプとの関数として、追跡アルゴリズムセットを記憶する予備ステップであって、各追跡アルゴリズムが、所与の環境における目標のタイプの関数である、ステップと、
   −前記目標によって後方散乱された信号を検出するステップ（１）であって、結果として一次検出が得られ、前記追跡アルゴリズムが、前記目標のタイプと前記環境との関数（３１、３１Ｘ）として、前記一次検出および追跡パラメータセット（３２、３２Ｎ）をフィルタリングする、少なくとも１つの段を含み、
   −前記検出するステップの後に、検出された各目標について、
   前記一次検出に基づいて、前記検出された目標を、目標のタイプで特徴付けるステップ（２１）と、
   検出された各目標がどの所与の環境に位置するかを判定するために、前記目標の前記環境を解析するステップ（２２）と、
   が続く、ステップと、
   −検出された各目標に前記追跡を適応させるステップ（２３）であって、前記適応が、前記目標が属する前記目標のタイプと前記目標が位置する前記所与の環境との関数として前記追跡アルゴリズム（３０）を選択することによって遂行される、ステップと、
   を少なくとも含むことを特徴とする、方法。
2. 前記目標が、海上の目標であることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 各追跡アルゴリズムが、「検出前追跡」と呼ばれる短距離追跡機能ための処理と、長距離追跡機能のための処理と、を含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記追跡アルゴリズムセットが、前記航空機搭載レーダーの同じ監視ミッションの間に変化することを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. 各所与の環境には、以下の環境要素、すなわち、
   −海面反射
   −海況
   −風向および風力
   −地形
   −地理的位置
   −信号雑音比の推定
   のうちの１つ以上が組み込まれていることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 各目標のタイプが、以下のパラメータ、すなわち、
   −レーダー反射断面積（ＲＣＳ）
   −距離の広がり
   −相対動径速度
   のうちの１つ以上によって特徴付けられることを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 請求項１から６のいずれか一項に記載の方法を実施することができることを特徴とする、レーダー。

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