JP2020165811A - Position estimating device and position estimating method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ターゲットの位置(例えば、ターゲットの方位角度およびターゲットとの距離)を推定する位置推定装置および位置推定方法に関する。 The present invention relates to a position estimation device and a position estimation method for estimating the position of a target (for example, the azimuth angle of the target and the distance to the target).
特許文献1には、2周波比較方式のレーダ装置が記載されている。このレーダ装置では、ビート信号のパワースペクトルの位相差から、ターゲットまでの距離を計算する。特許文献2には、2周波比較方式とFMCW方式とを組み合わせたレーダ装置が記載されている。このレーダ装置では、2周波に対応するビート信号の位相差から、ターゲットまでの距離を計算する。 Patent Document 1 describes a two-frequency comparison type radar device. In this radar device, the distance to the target is calculated from the phase difference of the power spectrum of the beat signal. Patent Document 2 describes a radar device that combines a two-frequency comparison method and an FMCW method. In this radar device, the distance to the target is calculated from the phase difference of the beat signals corresponding to the two frequencies.
2周波比較方式では、距離を正確に求めることができる反面、ターゲットは1つである必要がある。これに対して、FFTによる距離推定では、複数のターゲットの距離を求めることができる反面、距離推定精度は低い。また、十分に距離差がある必要がある。 In the two-frequency comparison method, the distance can be accurately obtained, but it is necessary to have one target. On the other hand, in the distance estimation by FFT, the distances of a plurality of targets can be obtained, but the distance estimation accuracy is low. Also, there must be a sufficient distance difference.
これらの点に関し、特許文献1に記載のレーダ装置では、FFT処理により複数のターゲットに対応でき、FFT処理で分離できたターゲットについて2周波比較による処理により正確な距離を求めることができる。つまり、特許文献1に記載のレーダ装置では、複数のターゲットの距離を正確に求めることができる。しかし、FFT処理でも複数のターゲットを分離できないことがあり、この場合、FFT処理で分離できないターゲットについて2周波比較の処理を適用できない。 Regarding these points, the radar device described in Patent Document 1 can deal with a plurality of targets by FFT processing, and can obtain an accurate distance by processing by bifrequency comparison for the targets separated by FFT processing. That is, in the radar device described in Patent Document 1, the distances of a plurality of targets can be accurately obtained. However, it may not be possible to separate a plurality of targets even with the FFT process, and in this case, the two-frequency comparison process cannot be applied to the targets that cannot be separated by the FFT process.
本発明は、FFT処理による複数のターゲットの分離能を高め、2周波比較処理による距離推定精度を高める位置検出装置および位置推定装置を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a position detection device and a position estimation device that enhance the separation ability of a plurality of targets by FFT processing and enhance the distance estimation accuracy by two-frequency comparison processing.
本発明の位置推定装置は、複数のターゲットの位置を推定する位置推定装置であって、所定の周波数差で2つの周波数に変化させた信号波を送信する送信部と、前記信号波が前記複数のターゲットによって反射された反射波を受信し、前記反射波を前記信号波の周波数で周波数変換したビート信号を生成する受信部と、前記2つの周波数に対応する前記ビート信号の各々に対して、位相情報が保たれた、前記複数のターゲットの方位角度または距離が互いに分離された分離ビート信号を生成する第1信号処理部と、前記所定の周波数差、および前記2つの周波数に対応する前記分離ビート信号の位相差から、前記ターゲットの位置として前記ターゲットとの距離を推定する第2信号処理部と、を備える。 The position estimation device of the present invention is a position estimation device that estimates the positions of a plurality of targets, and includes a transmission unit that transmits signal waves changed to two frequencies by a predetermined frequency difference, and the plurality of signal waves. For each of the receiving unit that receives the reflected wave reflected by the target of the above and generates a beat signal in which the reflected wave is frequency-converted at the frequency of the signal wave, and the beat signal corresponding to the two frequencies. A first signal processing unit that generates a separated beat signal in which the azimuth angles or distances of the plurality of targets are separated from each other while maintaining phase information, the predetermined frequency difference, and the separation corresponding to the two frequencies. It includes a second signal processing unit that estimates the distance from the target as the position of the target from the phase difference of the beat signal.
本発明の位置推定方法は、複数のターゲットの位置を推定する位置推定方法であって、所定の周波数差で2つの周波数に変化させた信号波を送信し、前記信号波が前記複数のターゲットによって反射された反射波を受信し、前記反射波を前記信号波の周波数で周波数変換したビート信号を生成し、前記2つの周波数に対応する前記ビート信号の各々に対して、位相情報が保たれた、前記複数のターゲットの方位角度または距離が互いに分離された分離ビート信号を生成し、前記所定の周波数差、および前記2つの周波数に対応する前記分離ビート信号の位相差から、前記ターゲットの位置として前記ターゲットとの距離を推定する。 The position estimation method of the present invention is a position estimation method for estimating the positions of a plurality of targets, in which a signal wave changed into two frequencies by a predetermined frequency difference is transmitted, and the signal wave is generated by the plurality of targets. The reflected reflected wave was received, the reflected wave was frequency-converted at the frequency of the signal wave to generate a beat signal, and phase information was maintained for each of the beat signals corresponding to the two frequencies. , The separated beat signals in which the azimuth angles or distances of the plurality of targets are separated from each other are generated, and the position of the target is determined from the predetermined frequency difference and the phase difference of the separated beat signals corresponding to the two frequencies. Estimate the distance to the target.
本発明によれば、FFT処理による複数のターゲットの分離能を高め、2周波比較処理による距離推定精度を高めることができる。 According to the present invention, the separability of a plurality of targets by the FFT processing can be enhanced, and the distance estimation accuracy by the two-frequency comparison processing can be improved.
以下、添付の図面を参照して本発明の実施形態の一例について説明する。なお、各図面において同一または相当の部分に対しては同一の符号を附すこととする。 Hereinafter, an example of the embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, the same reference numerals are given to the same or corresponding parts in each drawing.
(レーダ装置)
図1は、本実施形態に係るレーダ装置(位置推定装置)の構成を示す図である。図1に示すレーダ装置100は、例えば76GHz帯域または79GHz帯域の車載用ミリ波レーダ、または、24GHz帯域の車載用レーダ等の種々の車載用レーダに用いられる装置である。
(Radar device)
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a radar device (position estimation device) according to the present embodiment. The radar device 100 shown in FIG. 1 is a device used for various in-vehicle radars such as an in-vehicle millimeter-wave radar in a 76 GHz band or a 79 GHz band, or an in-vehicle radar in a 24 GHz band.
レーダ装置100は、送信アンテナTxから信号波を送信し、この信号波がターゲットで反射された反射波を複数の受信アンテナRxで受信する。レーダ装置100は、複数の受信アンテナRxで受信した受信信号に基づいて、ターゲットの位置(ターゲットとの距離、ターゲットの方位角度)、ターゲットの速度(相対速度)を検出(推定)する。レーダ装置100は、制御部101と、送信制御部110と、送信部111と、受信信号処理部120と、受信部121と、1つの送信アンテナTxと、複数の受信アンテナRxとを備える。 The radar device 100 transmits a signal wave from the transmitting antenna Tx, and the reflected wave reflected by the target is received by the plurality of receiving antennas Rx. The radar device 100 detects (estimates) the position of the target (distance to the target, the azimuth angle of the target) and the speed (relative speed) of the target based on the received signals received by the plurality of receiving antennas Rx. The radar device 100 includes a control unit 101, a transmission control unit 110, a transmission unit 111, a reception signal processing unit 120, a reception unit 121, one transmission antenna Tx, and a plurality of reception antennas Rx.
制御部101、送信制御部110および受信信号処理部120は、例えば、DSP(Digital Signal Processor)、FPGA(Field‐Programmable Gate Array)等の演算プロセッサで構成される。制御部101、送信制御部110および受信信号処理部120の各種機能は、例えば記憶部に格納された所定のソフトウェア(プログラム、アプリケーション)を実行することで実現される。制御部101、送信制御部110および受信信号処理部120の各種機能は、ハードウェアとソフトウェアとの協働で実現されてもよいし、ハードウェア(電子回路)のみで実現されてもよい。 The control unit 101, the transmission control unit 110, and the reception signal processing unit 120 are composed of, for example, arithmetic processors such as a DSP (Digital Signal Processor) and an FPGA (Field-Programmable Gate Array). Various functions of the control unit 101, the transmission control unit 110, and the reception signal processing unit 120 are realized, for example, by executing predetermined software (program, application) stored in the storage unit. Various functions of the control unit 101, the transmission control unit 110, and the reception signal processing unit 120 may be realized by the cooperation of hardware and software, or may be realized only by hardware (electronic circuit).
制御部101は、レーダ装置100全体の動作を制御する。
送信制御部110は、送信部111を制御する。
送信部111は、VCO(Voltage-controlled oscillator)、変調器、アンプ等を備える。VCOは送信制御部110からの周波数制御信号に基づいて、所定の高周波信号を生成する。変調器は、VCOからの高周波信号を、送信制御部110からの変調信号で変調して送信信号を生成する。生成された送信信号は、アンプおよび送信アンテナTxを介して送信される。なお、送信部111と送信制御部110とが、特許請求の範囲に記載の送信部を構成する。
The control unit 101 controls the operation of the entire radar device 100.
The transmission control unit 110 controls the transmission unit 111.
The transmission unit 111 includes a VCO (Voltage-controlled oscillator), a modulator, an amplifier, and the like. The VCO generates a predetermined high frequency signal based on the frequency control signal from the transmission control unit 110. The modulator modulates the high frequency signal from the VCO with the modulated signal from the transmission control unit 110 to generate a transmission signal. The generated transmission signal is transmitted via the amplifier and the transmission antenna Tx. The transmission unit 111 and the transmission control unit 110 constitute the transmission unit described in the claims.
受信部121は、アンプ、IQミキサ、フィルタ、ADC等を備える。受信部121は、受信アンテナRxおよびアンプを介して受信信号を受信する。
IQミキサは、受信信号(反射波)を送信信号(信号波)の周波数で周波数変換したビート信号(IF信号)を生成する。より具体的には、IQミキサは、受信信号を、VCOからの高周波信号で直交位相検波して同位相のI信号と、位相が90度(π/2)ずれたQ信号とを出力する。
ADCは、フィルタを介して入力されるI信号、Q信号(ビート信号)を所定のサンプリング周波数でサンプリングすることにより、アナログ−ディジタル変換を行う。ADCは、ディジタル信号に変換されたI信号、Q信号(ビート信号)を受信信号処理部120に出力する。
The receiving unit 121 includes an amplifier, an IQ mixer, a filter, an ADC and the like. The receiving unit 121 receives the received signal via the receiving antenna Rx and the amplifier.
The IQ mixer generates a beat signal (IF signal) obtained by frequency-converting a received signal (reflected wave) with the frequency of a transmission signal (signal wave). More specifically, the IQ mixer detects the received signal by orthogonal phase detection with a high frequency signal from the VCO, and outputs an I signal having the same phase and a Q signal having a phase shift of 90 degrees (π / 2).
The ADC performs analog-to-digital conversion by sampling the I signal and Q signal (beat signal) input through the filter at a predetermined sampling frequency. The ADC outputs the I signal and Q signal (beat signal) converted into digital signals to the reception signal processing unit 120.
受信信号処理部120は、I信号、Q信号(ビート信号:ディジタル信号)に基づいて、ターゲットの位置(ターゲットとの距離、ターゲットの方位角度)、ターゲットの速度(相対速度)を検出(推定)する。
以下、受信信号処理部120によるターゲットの位置の推定について説明する。受信信号処理部120は、ターゲットの位置の推定のために、第1信号処理部125と第2信号処理部126とを備える。
The reception signal processing unit 120 detects (estimates) the position of the target (distance to the target, the orientation angle of the target), and the speed (relative speed) of the target based on the I signal and the Q signal (beat signal: digital signal). To do.
Hereinafter, the estimation of the target position by the received signal processing unit 120 will be described. The reception signal processing unit 120 includes a first signal processing unit 125 and a second signal processing unit 126 for estimating the position of the target.
<手順1>
まず、送信制御部110および送信部111が、所定の周波数差Δfで3つの周波数に変化させた送信信号(信号波)を順に送信する。例えば、送信制御部110および送信部111は、送信信号(信号波)の中心周波数を所定の周波数間隔(例えば、数十MHz間隔)で偏移させる。受信部121は、送信信号がターゲットによって反射された反射波を受信信号として順に受信する。受信部121は、受信信号を送信信号の周波数で周波数変換し、アナログ−ディジタル変換したビート信号(ディジタル信号)を生成する。
<Procedure 1>
First, the transmission control unit 110 and the transmission unit 111 sequentially transmit transmission signals (signal waves) changed into three frequencies with a predetermined frequency difference Δf. For example, the transmission control unit 110 and the transmission unit 111 shift the center frequency of the transmission signal (signal wave) at predetermined frequency intervals (for example, at intervals of several tens of MHz). The receiving unit 121 sequentially receives the reflected wave whose transmission signal is reflected by the target as a reception signal. The receiving unit 121 frequency-converts the received signal with the frequency of the transmission signal to generate an analog-digitally converted beat signal (digital signal).
図2の(a)〜(c)に、3つの周波数に対応するビート信号に基づくターゲットの位置の計測結果(レーダチャート:XY直交座標系)の一例を示す。図2の例では、所定の周波数差をΔfとし、1つ目の送信信号の中心周波数がf1であり、2つ目の送信信号の中心周波数がf2=f1+Δfであり、3つ目の送信信号の中心周波数がf3=f2+Δfである。 (A) to (c) of FIG. 2 show an example of the measurement result (radar chart: XY orthogonal coordinate system) of the position of the target based on the beat signals corresponding to the three frequencies. In the example of FIG. 2, a predetermined frequency difference is Δf, the center frequency of the first transmission signal is f1, the center frequency of the second transmission signal is f2 = f1 + Δf, and the third transmission signal. The center frequency of is f3 = f2 + Δf.
<手順2>
次に、第1信号処理部125は、3つの周波数に対応するビート信号の差分処理により、所定の周波数差Δfの2つの周波数に対応するビート信号を生成する(周波数偏移方式Ver.1)。
<Procedure 2>
Next, the first signal processing unit 125 generates a beat signal corresponding to two frequencies having a predetermined frequency difference Δf by the difference processing of the beat signals corresponding to the three frequencies (frequency shift method Ver.1). ..
図2の(d)および(e)に、2つの周波数に対応するビート信号に基づくターゲットの位置の計測結果(レーダチャート:XY直交座標系)の一例を示す。図2の(d)の例は、例えば、中心周波数f1に対応するビート信号と中心周波数f2に対応するビート信号との差分のビート信号に基づくターゲットの位置の計測結果である。図2の(e)の例は、例えば、中心周波数f2に対応するビート信号と中心周波数f3に対応するビート信号との差分のビート信号に基づくターゲットの位置の計測結果である。 (D) and (e) of FIG. 2 show an example of the measurement result (radar chart: XY Cartesian coordinate system) of the position of the target based on the beat signals corresponding to the two frequencies. The example of FIG. 2D is, for example, the measurement result of the position of the target based on the beat signal of the difference between the beat signal corresponding to the center frequency f1 and the beat signal corresponding to the center frequency f2. The example of FIG. 2 (e) is, for example, the measurement result of the position of the target based on the beat signal of the difference between the beat signal corresponding to the center frequency f2 and the beat signal corresponding to the center frequency f3.
図3を参照して、手順2について説明する。図3の(a)〜(c)は、図2の(a)〜(c)のおける3つの周波数に対応するビート信号のベクトルを示す図である。ビート信号は、ターゲットで反射した反射波で構成されるターゲット成分と、送信部111から受信部121へ直接入射する信号波で構成される送受間結合成分等との合成ベクトルである。
送受間結合成分は周波数の偏移によらず一定の位相と強度であるので、中心周波数f1に対応するビート信号と中心周波数f2に対応するビート信号との差分処理により、図3の(d)、(e)および(f)に示すように、送受間結合成分が除去されたビート信号の差分ベクトル(1)が得られる(図2の(d)に対応)。同様に、中心周波数f2に対応するビート信号と中心周波数f3に対応するビート信号との差分処理により、図3の(d)および(e)に示すように、送受間結合成分が除去されたビート信号の差分ベクトル(2)が得られる(図2の(e)に対応)。尚、送受間結合成分以外にも、レーダ装置100に対して相対位置の変化しないターゲット(例えば、レーダ装置100が搭載された車両のバンパからの反射等)であれば周波数の偏移によらず一定の位相と強度となるので、同様にこの様な成分を除去したビート信号の差分ベクトルを得ることができる。
The procedure 2 will be described with reference to FIG. 3A to 3C are diagrams showing the vectors of beat signals corresponding to the three frequencies in FIGS. 2A to 2C. The beat signal is a composite vector of a target component composed of a reflected wave reflected by the target and a transmission-transmission coupling component composed of a signal wave directly incident on the receiving unit 121 from the transmitting unit 111.
Since the transmission / reception coupling component has a constant phase and intensity regardless of the frequency shift, the difference processing between the beat signal corresponding to the center frequency f1 and the beat signal corresponding to the center frequency f2 is performed to obtain (d) of FIG. As shown in (e) and (f), the difference vector (1) of the beat signal from which the inter-transmission coupling component has been removed is obtained (corresponding to (d) in FIG. 2). Similarly, as shown in FIGS. 3 (d) and 3 (e), the beat from which the transmission / reception coupling component has been removed by the difference processing between the beat signal corresponding to the center frequency f2 and the beat signal corresponding to the center frequency f3. The signal difference vector (2) is obtained (corresponding to (e) in FIG. 2). In addition to the transmission / reception coupling component, if the target does not change its relative position with respect to the radar device 100 (for example, reflection from the bumper of the vehicle on which the radar device 100 is mounted), the frequency shift does not matter. Since the phase and intensity are constant, it is possible to obtain a difference vector of the beat signal from which such a component is removed.
ターゲット成分の位相φは、レーダ波の波長λに対するレーダ装置とターゲット間の往復距離2rによって、次式のように決定される。
c:光速
また、Δfだけ周波数を偏移させた場合の位相変化量Δφは、次式のように表される。
c: Speed of light Further, the amount of phase change Δφ when the frequency is shifted by Δf is expressed by the following equation.
なお、本実施形態では、ターゲット成分の位相を一定としたが、送受結合成分の除去具合により、ターゲット成分の位相を少し回転させてもよい。 In the present embodiment, the phase of the target component is constant, but the phase of the target component may be slightly rotated depending on how the transmission / reception coupling component is removed.
なお、手順2は必ずしも行われなくてもよい。この場合、手順1において、所定の周波数差Δfで2つの周波数に変化させた送信信号(送信波)を順に送信し、所定の周波数差Δfの2つの周波数に対応するビート信号を受信し、この受信したビート信号そのものを所定の周波数差Δfの2つの周波数に対応するビート信号として用いればよい。 Note that step 2 does not necessarily have to be performed. In this case, in step 1, a transmission signal (transmission wave) changed into two frequencies with a predetermined frequency difference Δf is transmitted in order, and a beat signal corresponding to the two frequencies with a predetermined frequency difference Δf is received. The received beat signal itself may be used as a beat signal corresponding to two frequencies having a predetermined frequency difference Δf.
<手順3>
ここで、本願発明者らは、FFT処理による複数のターゲットの分離能を高め、2周波比較処理による距離推定精度を高めるためには、以下の事項(i)〜(iii)を満たす必要があるとの知見を得ている。
(i)方位角度について複数ターゲットを分離検出できていること
(ii)位相情報を有していること
(iii)2周波数条件で同じ方位角に推定すること
それぞれの事項について以下に概説する。
<Procedure 3>
Here, the inventors of the present application need to satisfy the following items (i) to (iii) in order to improve the separability of a plurality of targets by the FFT process and the distance estimation accuracy by the two-frequency comparison process. We have obtained the knowledge.
(I) Multiple targets can be detected separately for the azimuth (ii) Have phase information (iii) Estimate the same azimuth under two frequency conditions Each item is outlined below.
(i)方位角度について複数ターゲットを分離検出できていること:
方位角度について複数ターゲットを分離検出できている必要がある。例えば、検出されたターゲットの方位角度が、各々異なることが検出されている場合には、本事項(i)を満たすこととなる、この他、複数ターゲットから得られる方位角度方向のピーク同士が大きく重なり、互いのピークを分離できていない状態の場合には、本事項(i)を満たさない。
(I) Multiple targets can be detected separately for the azimuth:
It is necessary to be able to separate and detect multiple targets for the azimuth. For example, if it is detected that the azimuth angles of the detected targets are different from each other, this item (i) is satisfied. In addition, the peaks in the azimuth angle directions obtained from a plurality of targets are large. This item (i) is not satisfied when the peaks overlap and the peaks cannot be separated from each other.
(ii)位相情報を有していること:
2周波で検出されたターゲット位置それぞれについて、位相情報が保たれている必要がある。例えば、レーダ装置100が、夫々の周波数で受信した信号をIQ直交復調してターゲット位置を計測する場合には、I信号、Q信号それぞれが、後述する手順4の前段階において、互いの信号を分離できる状態であれば本事項(ii)を満たす。一方で、I信号、Q信号を分離することができない場合には、本事項(ii)を満たさない。
(Ii) Having phase information:
It is necessary that the phase information is maintained for each of the target positions detected at the two frequencies. For example, when the radar device 100 measures the target position by IQ orthogonal demodulation of the signals received at the respective frequencies, the I signal and the Q signal each transmit each other's signals in the pre-stage of the procedure 4 described later. If it can be separated, this item (ii) is satisfied. On the other hand, if the I signal and the Q signal cannot be separated, this item (ii) is not satisfied.
(iii)2周波数条件で同じ方位角に推定すること:
後述する手順4の前段階において、用いられる2つの周波数(ビート信号を含む)それぞれから得られた複数のターゲットの方位角度位置が、互いに分離され、かつ略同じ方位角に推定されている必要がある。たとえば、2つの周波数それぞれから得られた複数のターゲットの方位角度位置のうちいずれのターゲットの方位角度位置も略一致している(例えば、方位角度位置の差が5deg以内。)場合には本事項(iii)を満たす。一方で、2つの周波数それぞれから得られた複数のターゲットの方位角度位置のうちいずれかのターゲットの方位角度位置が大きく異なる(例えば、方位角度位置の差が10deg以上。)場合には、本事項(iii)を満たさない。
(Iii) Estimating the same azimuth under two frequency conditions:
In the previous step of step 4 described later, it is necessary that the azimuth angle positions of a plurality of targets obtained from each of the two frequencies (including the beat signal) used are separated from each other and estimated to have substantially the same azimuth angle. is there. For example, when the azimuth angle positions of a plurality of targets obtained from each of the two frequencies are substantially the same (for example, the difference between the azimuth angle positions is within 5 deg), this matter (Iii) is satisfied. On the other hand, when the azimuth angle position of one of the plurality of targets obtained from each of the two frequencies is significantly different (for example, the difference in the azimuth angle position is 10 deg or more), this matter. (Iii) is not satisfied.
図4を参照して、レーダ装置正面の距離2mと6mにターゲットが位置する例について検討する。図4は、距離2mと6mにターゲットが位置するときの差分ベクトルの強度(上側)、および差分ベクトルの位相φおよび位相差Δφ(下側)を示す図である。図4の上側では、上述した差分ベクトル(1)を実線で、上述した差分ベクトル(2)を破線で示す。図4の下側では、差分ベクトル(1)の位相φ(1)を実線で、差分ベクトル(2)の位相φ(2)を破線で、これらの位相差Δφを一点鎖線で示す。 With reference to FIG. 4, an example in which the target is located at distances 2 m and 6 m in front of the radar device will be examined. FIG. 4 is a diagram showing the intensity of the difference vector (upper side) when the target is located at the distances of 2 m and 6 m, and the phase φ and the phase difference Δφ (lower side) of the difference vector. On the upper side of FIG. 4, the above-mentioned difference vector (1) is shown by a solid line, and the above-mentioned difference vector (2) is shown by a broken line. In the lower part of FIG. 4, the phase φ (1) of the difference vector (1) is shown by a solid line, the phase φ (2) of the difference vector (2) is shown by a broken line, and the phase difference Δφ is shown by a chain line.
例えば24GHz帯のパルス方式レーダ装置では、同周波数帯域を利用する他機器への影響、および他機器からの影響の低減を考慮し、周波数帯域幅を200MHz以下とする場合がある。この様な場合には、パルス幅は距離換算にして3m程度の広がりがある。図4の上側では、これと同程度の距離推定の不確かさが生じる。なお、差分ベクトルは距離が遠いほうが大きくなる性質があるため、距離2mのピークよりも距離6mのピークが高い。
これに対して、図4の下側のΔφでは階段状に値が変化している。Δφが一定値であることは推定される距離が一定値であることを意味しており、この性質を利用することで図4の上側の強度グラフのようなパルス幅由来による不確かさを解消することができる。
ただし、上記のΔφによる距離推定が成立するのは、ターゲット成分ベクトルが単一のターゲットからなる場合である。図4の上側でピークの裾が重なっている4m付近では、2つのターゲット成分のベクトルが干渉するため、図4の下側のΔφも一定の値にならず、推定の不確かさが生じている。
これにより、パルス幅によらない距離推定が必要となる。
For example, in a pulse radar device in the 24 GHz band, the frequency bandwidth may be set to 200 MHz or less in consideration of the influence on other devices using the same frequency band and the reduction of the influence from other devices. In such a case, the pulse width has a spread of about 3 m in terms of distance. On the upper side of FIG. 4, the same degree of uncertainty in distance estimation occurs. Since the difference vector has a property of becoming larger as the distance is longer, the peak at a distance of 6 m is higher than the peak at a distance of 2 m.
On the other hand, in Δφ on the lower side of FIG. 4, the value changes stepwise. The constant value of Δφ means that the estimated distance is a constant value, and by utilizing this property, the uncertainty due to the pulse width as shown in the intensity graph on the upper side of FIG. 4 is eliminated. be able to.
However, the above distance estimation by Δφ is established when the target component vector consists of a single target. In the vicinity of 4 m where the peak tails overlap on the upper side of FIG. 4, the vectors of the two target components interfere with each other, so that the Δφ on the lower side of FIG. 4 does not become a constant value, causing uncertainty in estimation. ..
This makes it necessary to estimate the distance regardless of the pulse width.
次に、図5を参照して、レーダ装置正面の距離2mと4mにターゲットが位置する例について検討する。図5は、距離2mと4mにターゲットが位置するときの差分ベクトルの強度(上側)、および差分ベクトルの位相φおよび位相差Δφ(下側)を示す図である。図5の上側では、上述した差分ベクトル(1)を実線で、上述した差分ベクトル(2)を破線で示す。図5の下側では、差分ベクトル(1)の位相φ(1)を実線で、差分ベクトル(2)の位相φ(2)を破線で、これらの位相差Δφを一点鎖線で示す。 Next, with reference to FIG. 5, an example in which the target is located at distances 2 m and 4 m in front of the radar device will be examined. FIG. 5 is a diagram showing the intensity of the difference vector (upper side) when the target is located at the distances of 2 m and 4 m, and the phase φ and the phase difference Δφ (lower side) of the difference vector. On the upper side of FIG. 5, the above-mentioned difference vector (1) is shown by a solid line, and the above-mentioned difference vector (2) is shown by a broken line. In the lower part of FIG. 5, the phase φ (1) of the difference vector (1) is shown by a solid line, the phase φ (2) of the difference vector (2) is shown by a broken line, and the phase difference Δφ is shown by a chain line.
図5の上側では、ピークが重なっており分離検出ができていない状態である。このとき、Δφの値が一定にならない距離推定が不確かな領域が広がってしまう。特に、この不確かな領域は、図5の上側のように信号強度が高い領域と重なる。このような場合、正しい距離推定は困難となる。
レーダ装置近傍の複数ターゲットを検知する用途を想定した場合において、4m以上ターゲット距離が異なっている状況を前提とすることはできないので、複数ターゲットを方位角度において分離検出できていることが必要となる(上記(i))。
On the upper side of FIG. 5, the peaks overlap and separation detection cannot be performed. At this time, a region where the distance estimation in which the value of Δφ is not constant is uncertain spreads. In particular, this uncertain region overlaps with a region having high signal strength as shown in the upper part of FIG. In such a case, it is difficult to estimate the correct distance.
Assuming an application for detecting multiple targets near the radar device, it is not possible to assume a situation where the target distances are different by 4 m or more, so it is necessary to be able to separate and detect multiple targets at the azimuth angle. ((I) above).
上述した要求事項(i)〜(iii)を満たすため、手順3では、第1信号処理部125は、2つの周波数に対応するビート信号の各々に対して、位相情報が保たれた、複数のターゲットの方位角度または距離が互いに分離された分離ビート信号を生成する。 In order to satisfy the above-mentioned requirements (i) to (iii), in step 3, the first signal processing unit 125 has a plurality of beat signals in which phase information is maintained for each of the beat signals corresponding to the two frequencies. Generates a separate beat signal in which the azimuths or distances of the targets are separated from each other.
図6に、後述するターゲットの方位角度の高分離能化処理を実行することにより得られる、2つの周波数に対応するビート信号に基づくターゲットの位置の計測結果(レーダチャート:XY直交座標系)の一例を示す。この例では、いずれのビート信号に基づくターゲットの位置の計測結果においても2つの角度方向に沿ってピーク(黒くなっている箇所)を有しており、かつ、いずれのビート信号に基づくターゲットの位置の計測結果においても、0deg方向近傍と、0deg方向から反時計周りに30度傾いた方向近傍にピークを有していることから、
(i)方位角度について複数ターゲットを分離検出できていること
(iii)2周波数条件で同じ方位角に推定できていること
がわかる。
FIG. 6 shows the measurement result (radar chart: XY Cartesian coordinate system) of the target position based on the beat signals corresponding to the two frequencies obtained by executing the high separation capability processing of the target azimuth angle described later. An example is shown. In this example, the measurement result of the target position based on any beat signal has peaks (blackened areas) along the two angular directions, and the target position based on any beat signal. In the measurement result of, there are peaks in the vicinity of the 0 deg direction and in the vicinity of the direction inclined by 30 degrees counterclockwise from the 0 deg direction.
(I) It can be seen that a plurality of targets can be separated and detected with respect to the azimuth (iii), and the same azimuth can be estimated under two frequency conditions.
以下、第1信号処理部125によるターゲットの方位角度の高分離能化について詳細に説明する。第1信号処理部125は、第1処理部11と、第2処理部12と、第3処理部13とを備える。以下、送信部は干渉性を有する信号波を送信し、受信部は、4個の受信アンテナによって反射波を受信することとする。 Hereinafter, the high resolution of the azimuth angle of the target by the first signal processing unit 125 will be described in detail. The first signal processing unit 125 includes a first processing unit 11, a second processing unit 12, and a third processing unit 13. Hereinafter, the transmitting unit transmits a signal wave having coherence, and the receiving unit receives the reflected wave by four receiving antennas.
<<手順3−1>>
第1処理部11は、実在するN個の受信アンテナによって信号波を受信することにより生成される受信信号xnを、K個の仮想的な単一波信号xn(k)’の線形合成信号として近似する(Nは4であり、nはN個の受信アンテナの番号であって0〜3であり、Kは15であり、kはK個の仮想的な単一ターゲットの番号である)。
<< Procedure 3-1 >>
The first processing unit 11 linearly synthesizes K virtual single wave signals x n (k)'with the received signals x n generated by receiving signal waves from N existing receiving antennas. Approximate as a signal (N is 4, n is the number of N receiving antennas 0 to 3, K is 15, and k is the number of K virtual single targets. ).
具体的には、第1処理部11は、N個の受信アンテナの受信信号xnはK個の単一波信号xn(k)’の合成信号xn(0)であると仮定し、以下の処理を行う。すなわち、第1処理部11は、
(1)N個の受信アンテナの合成信号xn(k)をフーリエ変換することにより、信号波の方位角度分布(方位角度スペクトラム)を推定関数Y(k)として生成し、
(2)生成した推定関数Y(k)のピークを形成する単一波信号についてN個の受信アンテナの単一波信号xn(k)’を生成し、
(3)N個の受信アンテナごとに、合成信号xn(k)から、単一波信号xn(k)’に所定の減算率Mを乗算したM・xn(k)’を減算して、N個の受信アンテナの残りの合成信号xn(k’)を生成する。
xn(k’)=xn(k)−M・xn(k)’
k’は、kを1だけインクリメントした値である。
第1処理部11は、k’=Kとなるまで、残りの合成信号xn(k’)に対して、上記(1)〜(3)の処理を繰り返す。
このように、kを1ずつインクリメントして、合成信号xn(k)に対して上記(1)〜(3)の処理を繰り返すことにより、N個の受信アンテナの受信信号xnを、K個の単一波信号xn(k)’の線形合成信号として近似することができる。
Specifically, the first processing unit 11 assumes that the received signals x n of the N receiving antennas are the combined signals x n (0) of the K single wave signals x n (k)'. Perform the following processing. That is, the first processing unit 11
(1) By Fourier transforming the combined signals x n (k) of N receiving antennas, the azimuth angle distribution (azimuth angle spectrum) of the signal wave is generated as an estimation function Y (k).
(2) For the single-wave signal forming the peak of the generated estimation function Y (k), the single-wave signal x n (k)'of N receiving antennas is generated.
(3) every N number of receiving antennas, the synthesized signal x n (k), subtracts the single wave signal x n (k) 'to multiplied by the predetermined subtraction ratio M M · x n (k) ' Then, the remaining combined signals x n (k') of the N receiving antennas are generated.
x n (k') = x n (k) -M · x n (k)'
k'is a value obtained by incrementing k by 1.
The first processing unit 11 repeats the above processes (1) to (3) for the remaining combined signal x n (k') until k'= K.
In this way, by incrementing k by 1 and repeating the processes (1) to (3) above for the combined signal x n (k), the received signals x n of the N receiving antennas are K. It can be approximated as a linear composite signal of a single wave signal x n (k)'.
なお、上述および後述において、xnは実測された受信アンテナ信号であり、xn(k)はk個の単一波信号成分を減算済みの受信アンテナ信号であり(減算前。つまりk=0のときxn(0)=xn)、Y(k)はxn(k)をフーリエ変換して算出した推定関数であり(減算前、つまりk=0のときY(0)=Y0)、xn(k)’はY(k)のピークを形成する単一波信号の受信アンテナ信号であり、Y(k)’はxn(k)’をフーリエ変換して算出した推定関数であり、k’=k+1であり、xm’はK個の単一波信号を合成した受信信号である(m:実在、非実在を含むアンテナ番号)。 In the above and later sections, x n is the actually measured receiving antenna signal, and x n (k) is the receiving antenna signal from which k single wave signal components have been subtracted (before subtraction, that is, k = 0). When x n (0) = x n ), Y (k) is an estimation function calculated by Fourier transforming x n (k) (before subtraction, that is, when k = 0, Y (0) = Y0). , X n (k)'is the receiving antenna signal of the single wave signal forming the peak of Y (k), and Y (k)'is the estimation function calculated by Fourier transforming x n (k)'. Yes, k'= k + 1, and x m'is a received signal obtained by synthesizing K single wave signals (m: antenna number including real and non-real).
図7〜図11は、第1処理部11による実測4アンテナデータの分析(手順3−1)を説明するための図である。
図7の(A)は、4個の受信アンテナの受信信号xn、すなわち合成信号xn(0)の一例を示す図である。図7の(A)では、実在する受信アンテナ(番号n=0〜3)で受信した受信信号xnの実部Inおよび虚部Qnが黒丸および黒三角で示されている。なお、図7の(A)には、参考のため実在しない受信アンテナ(番号n=−4〜−1,4〜11の受信信号の実部Inおよび虚部Qnが白丸および白三角で示されているが、本手順3−1ではこれらの信号は用いられない。横軸は受信アンテナ番号nであり、縦軸は受信強度である。
図7の(A)では、方位角度0度からの信号波と方位角度20度からの信号波との2つの信号波を受信する場合を例示する。方位角度0度からの信号波の振幅Aおよび位相φはA=1、φ=0度であり、方位角度20度からの信号波の振幅Aおよび位相φはA=1、φ=180度である。
7 to 11 are diagrams for explaining the analysis (procedure 3-1) of the actually measured 4 antenna data by the first processing unit 11.
FIG. 7A is a diagram showing an example of the received signals x n of the four receiving antennas, that is, the combined signals x n (0). In (A) of FIG. 7, the real part I n and an imaginary part Q n of the received signal x n received in real receiving antenna (number n = 0 to 3) are shown by black circles and black triangles. Incidentally, in FIG. 7 (A) is a real part I n and an imaginary part Q n are open circles and open triangles of the received signal of the receiving antenna (number n = -4~-1,4~11 nonexistent for reference Although shown, these signals are not used in this procedure 3-1. The horizontal axis is the receiving antenna number n, and the vertical axis is the receiving intensity.
FIG. 7A illustrates a case where two signal waves, a signal wave from an azimuth angle of 0 degrees and a signal wave from an azimuth angle of 20 degrees, are received. The amplitude A and phase φ of the signal wave from the azimuth angle 0 degrees are A = 1 and φ = 0 degrees, and the amplitude A and phase φ of the signal wave from the azimuth angle 20 degrees are A = 1 and φ = 180 degrees. is there.
まず、第1処理部11は、4個の受信アンテナの合成信号xn(0)をフーリエ変換することにより、信号波の方位角度分布(方位角度スペクトラム)を推定関数Y(0)として生成する。
図7の(B)は、推定関数Y(0)の一例を示す図である。図7の(B)には、推定関数Y(0)の実部Re_Y(0)および虚部Im_Y(0)、並びにこれらの二乗和の平方根である大きさ|Y(0)|が、中太実線および実線、並びに最太実線で示されている。横軸は推定角度θであり、縦軸は受信強度である。
|Y(0)|におけるピークp0の方位角度θ0は、真の信号波の方位角度ではなく、2つの信号波の干渉によって生じた偽の方位角度であるが、この段階では真偽は問わない。
First, the first processing unit 11 generates the azimuth angle distribution (azimuth angle spectrum) of the signal wave as the estimation function Y (0) by Fourier transforming the combined signals x n (0) of the four receiving antennas. ..
FIG. 7B is a diagram showing an example of the estimation function Y (0). In FIG. 7B, the real part Re_Y (0) and the imaginary part Im_Y (0) of the estimation function Y (0), and the size | Y (0) | which is the square root of the sum of squares thereof are medium. It is shown by the thick solid line, the solid line, and the thickest solid line. The horizontal axis is the estimated angle θ, and the vertical axis is the reception intensity.
The azimuth θ0 of the peak p0 at | Y (0) | is not the azimuth of the true signal wave, but a false azimuth caused by the interference of the two signal waves, but it does not matter at this stage. ..
次に、第1処理部11は、生成した推定関数|Y(0)|のピークp0(推定角度θ0)を形成する単一波信号について実在する受信アンテナ(番号n=0〜3)の単一波信号xn(0)’を生成する。
図7の(C)は、単一波信号xn(0)’の一例を示す図である。図7の(C)には、実在する受信アンテナ(番号n=0〜3)の単一波信号xn(0)’の実部In(0)’および虚部Qn(0)’が黒丸および黒三角で示されている。横軸は受信アンテナ番号nであり、縦軸は受信強度である。
例えば、第1処理部11は、受信アンテナ番号n=0の単一波信号x0(0)’の実部I0(0)’および虚部Q0(0)’を次式により算出する。
I0(0)’=Re[Y(0)@方位角度=θ0]/4
Q0(0)’=Im[Y(0)@方位角度=θ0]/4
また、第1処理部11は、等間隔dで並ぶ受信アンテナ間の信号波の位相差Δφ0に基づいて、受信アンテナ番号n=0〜3の単一波信号xn(0)’の実部In(0)’および虚部Qn(0)’を算出する。
In(0)’=Re[xn(0)’・exp(j・Δφ0・n)]
Qn(0)’=Im[xn(0)’・exp(j・Δφ0・n)]
Δφ0=−2π(d/λ)sin(θ0)
Next, the first processing unit 11 is a single receiving antenna (number n = 0 to 3) existing for the single wave signal forming the peak p0 (estimated angle θ0) of the generated estimation function | Y (0) |. Generate a one-wave signal x n (0)'.
FIG. 7C is a diagram showing an example of a single wave signal x n (0)'. The (C) of FIG. 7, 'the real part I n (0) of the' single wave signal x n (0) of the actual receiving antenna (number n = 0 to 3) and the imaginary part Q n (0) ' Is indicated by black circles and black triangles. The horizontal axis is the receiving antenna number n, and the vertical axis is the receiving intensity.
For example, the first processing unit 11 calculates the real part I 0 (0)'and the imaginary part Q 0 (0)' of the single wave signal x 0 (0)'with the receiving antenna number n = 0 by the following equation. ..
I 0 (0)'= Re [Y (0) @ Azimuth = θ0] / 4
Q 0 (0)'= Im [Y (0) @ Azimuth = θ0] / 4
Further, the first processing unit 11 is a real part of a single wave signal x n (0)'of receiving antenna number n = 0 to 3 based on the phase difference Δφ0 of the signal waves between the receiving antennas arranged at equal intervals d. calculating the I n (0) 'and the imaginary part Q n (0)'.
In (0)'= Re [x n (0)' · exp (j · Δφ0 · n)]
Qn (0)'= Im [x n (0)' · exp (j · Δφ0 · n)]
Δφ0 = -2π (d / λ) sin (θ0)
次に、第1処理部11は、4個の受信アンテナの単一波信号xn(0)’をフーリエ変換することにより、単一波信号xn(0)’の方位角度分布(方位角度スペクトラム)を推定関数Y(0)’として生成する。
図7の(D)は、推定関数Y(0)’の一例を示す図である。図7の(D)には、推定関数Y(0)’の実部Re_Y(0)’および虚部Im_Y(0)’、並びにこれらの二乗和の平方根である大きさ|Y(0)’|が、中太実線および実線、並びに最太実線で示されている。横軸は推定角度θであり、縦軸は受信強度である。
Next, first processing unit 11, the azimuth angle distribution (azimuth angle 'by Fourier transform, a single wave signal x n (0)' of the four receiving antennas single wave signal x n (0) Spectrum) is generated as the estimation function Y (0)'.
FIG. 7D is a diagram showing an example of the estimation function Y (0)'. In FIG. 7D, the real part Re_Y (0)'and the imaginary part Im_Y (0)' of the estimation function Y (0)', and the size | Y (0)' which is the square root of the sum of squares thereof. | Is indicated by a medium-thick solid line, a solid line, and the thickest solid line. The horizontal axis is the estimated angle θ, and the vertical axis is the reception intensity.
次に、第1処理部11は、実在する4個の受信アンテナごとに、受信信号xn(0)から、単一波信号xn(0)’に所定の減算率Mを乗算したM・xn(0)’を減算して、4個の受信アンテナの残りの合成信号xn(1)を算出する。
xn(1)=xn(0)−M・xn(0)’
図8の(E)は、残りの合成信号xn(1)の一例を示す図である。図8の(E)には、実在する4個の受信アンテナの残りの合成信号xn(1)の実部In(1)および虚部Qn(1)が黒丸および黒三角で示されている。横軸は受信アンテナ番号nであり、縦軸は受信強度である。また、所定の減算率Mは0.4である。
Next, the first processing unit 11 multiplies the single wave signal x n (0)'by a predetermined subtraction rate M from the received signal x n (0) for each of the four existing receiving antennas. Subtract x n (0)'to calculate the remaining combined signal x n (1) of the four receiving antennas.
x n (1) = x n (0) -M · x n (0)'
FIG. 8 (E) is a diagram showing an example of the remaining synthetic signal x n (1). The (E) in FIG. 8, the real part I n (1) and an imaginary part Q n of the remainder of the synthesis signal x n of the four receiving antennas real (1) (1) is shown by black circles and black triangles ing. The horizontal axis is the receiving antenna number n, and the vertical axis is the receiving intensity. Further, the predetermined subtraction rate M is 0.4.
第1処理部11は、k’=Kとなるまで、残りの合成信号xn(k’)に対して、上記処理を繰り返す。
具体的には、第1処理部11は、4個の受信アンテナの残りの合成信号xn(1)をフーリエ変換することにより、合成信号xn(1)の方位角度分布(方位角度スペクトラム)を推定関数Y(1)として生成する。
図8の(F)は、推定関数Y(1)の一例を示す図である。図8の(F)には、推定関数Y(1)の実部Re_Y(1)および虚部Im_Y(1)、並びにこれらの二乗和の平方根である大きさ|Y(1)|が、中太実線および実線、並びに最太実線で示されている。横軸は推定角度θであり、縦軸は受信強度である。
なお、第1処理部11は、図7の(B)に示す合成信号xn(0)の推定関数Y(0)から、図7の(D)に示す単一波信号xn(0)’の推定関数Y(0)’に所定の減算率Mを乗算したM・Y(0)’を減算して、4個の受信アンテナの残りの合成信号xn(1)の推定関数Y(1)を算出してもよい。
Y(1)=Y(0)−M・Y(0)’
The first processing unit 11 repeats the above processing for the remaining composite signal x n (k') until k'= K.
Specifically, the first processing unit 11 Fourier transforms the remaining composite signals x n (1) of the four receiving antennas to perform an azimuth angle distribution (azimuth angle spectrum) of the composite signals x n (1). Is generated as the estimation function Y (1).
FIG. 8F is a diagram showing an example of the estimation function Y (1). In FIG. 8 (F), the real part Re_Y (1) and the imaginary part Im_Y (1) of the estimation function Y (1), and the size | Y (1) | which is the square root of the sum of squares thereof are medium. It is shown by the thick solid line, the solid line, and the thickest solid line. The horizontal axis is the estimated angle θ, and the vertical axis is the reception intensity.
The first processing unit 11 has the single wave signal x n (0) shown in FIG. 7 (D) from the estimation function Y (0) of the combined signal x n (0) shown in FIG. 7 (B). The estimation function Y (0) of the remaining composite signal x n (1) of the four receiving antennas is subtracted by subtracting MY (0)', which is obtained by multiplying the estimation function Y (0) of'by a predetermined subtraction rate M. 1) may be calculated.
Y (1) = Y (0) -MY (0)'
図8の(F)では、偽の頂点を形成する単一波信号xn(0)’の成分が減少したため、より真に近い方位角度にピークp1が得られている。ただし、単一波信号xn(0)’は偽のピークを形成する以外に、真の受信信号成分も含んでいるため、減算率M=1とするのは不適切であり、M<0.5程度が適切であると考えられる。
また、p0が真の方位角度であった場合には、Y(1)もしくは、その後にも同一方位角度にピークが形成されるので、その結果を用いてp0の真偽を判定してもよい。
In FIG. 8 (F), since the component of the single wave signal x n (0)'forming the false apex is reduced, the peak p1 is obtained at an azimuth angle closer to the true one. However, since the single wave signal x n (0)'contains a true received signal component in addition to forming a false peak, it is inappropriate to set the subtraction rate M = 1, and M <0. About 5.5 is considered appropriate.
Further, when p0 is a true azimuth, a peak is formed at Y (1) or the same azimuth thereafter, and the truth of p0 may be determined using the result. ..
次に、第1処理部11は、生成した推定関数|Y(1)|のピークp1(推定角度θ1)を形成する単一波信号について4個の受信アンテナ(番号n=0〜3)の単一波信号xn(1)’を生成する。単一波信号xn(1)’の生成方法は、上述した単一波信号xn(0)’の生成方法と同様である。
図8の(G)は、単一波信号xn(1)’の一例を示す図である。図8の(G)には、実在する4個の受信アンテナ(番号n=0〜3)の単一波信号xn(1)’の実部In(1)’および虚部Qn(1)’が黒丸および黒三角で示されている。横軸は受信アンテナ番号nであり、縦軸は受信強度である。
Next, the first processing unit 11 of the four receiving antennas (numbers n = 0 to 3) for the single wave signal forming the peak p1 (estimated angle θ1) of the generated estimation function | Y (1) |. Generate a single wave signal x n (1)'. The method of generating the single wave signal x n (1)'is the same as the method of generating the single wave signal x n (0)' described above.
FIG. 8 (G) is a diagram showing an example of a single wave signal x n (1)'. The (G) in FIG. 8, a single wave signal x n (1) 'real part I n (1) of' and an imaginary part Q n of the real four receive antennas (number n = 0 to 3) ( 1)'is indicated by a black circle and a black triangle. The horizontal axis is the receiving antenna number n, and the vertical axis is the receiving intensity.
次に、第1処理部11は、4個の受信アンテナの単一波xn(1)’をフーリエ変換することにより、単一波信号xn(1)’の方位角度分布(方位角度スペクトラム)を推定関数Y(1)’として算出する。
図8の(H)は、推定関数Y(1)’の一例を示す図である。図8の(H)には、推定関数Y(1)’の実部Re_Y(1)’および虚部Im_Y(1)’、並びにこれらの二乗和の平方根である大きさ|Y(1)’|が、中太実線および実線、並びに最太実線で示されている。横軸は推定角度θであり、縦軸は受信強度である。
Next, the first processing unit 11 Fourier transforms the single wave x n (1)'of the four receiving antennas to obtain the azimuth angle distribution (azimuth angle spectrum) of the single wave signal x n (1)'. ) Is calculated as the estimation function Y (1)'.
FIG. 8H is a diagram showing an example of the estimation function Y (1)'. In FIG. 8 (H), the real part Re_Y (1)'and the imaginary part Im_Y (1)' of the estimation function Y (1)', and the size | Y (1)' which is the square root of the sum of squares thereof. | Is indicated by a medium-thick solid line, a solid line, and the thickest solid line. The horizontal axis is the estimated angle θ, and the vertical axis is the reception intensity.
このように、第1処理部11は、kを1ずつインクリメントして、合成信号xn(k)に対して、上記処理を繰り返すことにより、図9および図10に示すように、4個の受信アンテナの受信信号xn(0)を、15個の単一波信号xn(k)’の線形合成信号として近似する。 In this way, the first processing unit 11 increments k by 1 and repeats the above processing with respect to the combined signal x n (k), so that the first processing unit 11 has four pieces as shown in FIGS. 9 and 10. The received signal x n (0) of the receiving antenna is approximated as a linear composite signal of 15 single wave signals x n (k)'.
上記処理を十分に繰り返すと(本実施形態では15回)、受信信号xnおよび推定関数Yは、図10の(I)および(J)に示すよう0に近づく。その途中過程をみると、|Y(k)|の頂点は真の方位角度である0度付近と20度付近とを交互に示している。このように、実測した信号から、都度得られるピークに対応する仮の方位角度成分を、少しずつ削り取っていくと、真値に近いピークが得られる。
このとき、実測可能な受信信号xn(0)および推定関数Y(0)は、15個の単一波信号xn(0)’〜xn(14)’およびその推定関数Y(0)’〜Y(14)’に分解できたと考えられる。ただし、この個々の単一波信号の方位角度は真の値ではない。
When the above process is sufficiently repeated (15 times in this embodiment), the received signal xn and the estimation function Y approach 0 as shown in FIGS. 10 (I) and 10 (J). Looking at the process along the way, the vertices of | Y (k) | alternately show the true azimuths of around 0 degrees and around 20 degrees. In this way, by gradually removing the tentative azimuth component corresponding to the peak obtained each time from the actually measured signal, a peak close to the true value can be obtained.
At this time, the actually measurable received signal x n (0) and the estimation function Y (0) are 15 single wave signals x n (0)'to x n (14)' and their estimation function Y (0). It is probable that it could be decomposed into'~ Y (14)'. However, the azimuth angle of this individual single wave signal is not a true value.
図11の(L)は、15個の単一波信号xn(0)’〜xn(14)’を線形合成した結果を示し、図11の(M)は、15個の単一波信号の推定信号Y(0)’〜Y(14)’を線形合成した結果を示す。図11の(L)および(M)によれば、図7の(A)および(B)を良好に再現できており、この分解処理が適切であることが確認できる。 (L) of FIG. 11 shows the 15 single wave signal x n (0) of the '~x n (14)' results of linear synthesized, (M) in FIG. 11, 15 single wave The result of linearly synthesizing the signal estimation signals Y (0)'to Y (14)' is shown. According to (L) and (M) of FIG. 11, (A) and (B) of FIG. 7 can be reproduced well, and it can be confirmed that this decomposition treatment is appropriate.
<<手順3−2>>
第2処理部12は、15個の単一波信号xn(k)’ごとに、所定の位相差Δφに応じて、実在しない(16−4)個の非実在受信アンテナ(番号−4〜−1,4〜11)の単一波信号を生成する。このように、
xn+1(k)’=xn(k)’・ejΔφ
位相差Δφ=−2π(d/λ)sin(θ)
を考慮すると、実際には存在しない受信アンテナの受信信号を推定することができる。これは、受信アンテナ開口を拡大させることと等化である。
<< Procedure 3-2 >>
The second processing unit 12 has (16-4) non-existent (16-4) non-existent receiving antennas (numbers -4 to 4) for every 15 single-wave signals x n (k)', according to a predetermined phase difference Δφ. Generates a single wave signal of -1,4 to 11). in this way,
x n + 1 (k)'= x n (k)' · e jΔφ
Phase difference Δφ = -2π (d / λ) sin (θ)
In consideration of, it is possible to estimate the received signal of the receiving antenna that does not actually exist. This is equivalent to enlarging the receiving antenna opening.
第2処理部12は、実在する4個の受信アンテナ(番号n=0〜3)および実在しない12個の非実在受信アンテナ(番号−4〜−1、4〜11)ごとに、15個の単一波信号xn(k)’を合成するとともに15個の非実在受信アンテナの単一波信号を合成することによって、4個の受信アンテナ(番号n=0〜3)および12個の非実在受信アンテナ(番号−4〜−1、4〜11)の合成信号xm’を生成する(M>NであってM=16であり、mは4個の受信アンテナおよび(M−N)個の非実在受信アンテナの番号である)。 The second processing unit 12 has 15 for each of the four existing receiving antennas (numbers n = 0 to 3) and the non-existing 12 non-existing receiving antennas (numbers -4 to -1, 4 to 11). By synthesizing the single-wave signal x n (k)'and the single-wave signal of 15 non-existent receiving antennas, 4 receiving antennas (numbers n = 0 to 3) and 12 non-existing receiving antennas. generating a synthesized signal x m 'real reception antennas (number -4~-1,4~11) (M> a N a M = 16, m is four receive antennas and (M-N) Number of non-existent receiving antennas).
図12は、合成信号xm’の一例を示す図である。図12と図7の(A)とを比較すると、現実のレーダ装置では確かめようのない値であるが、真値である信号xn(0)と比較すると、実測可能な受信アンテナ(番号0〜3)に対して前後合わせて5つ程度の信号xm’が真値に近い値を示した。
これは、受信アンテナ開口が(4+5)/4≒2.3倍に拡大したことに相当する。
FIG. 12 is a diagram showing an example of the composite signal x m '. Comparing FIG. 12 and FIG. 7 (A), it is a value that cannot be confirmed by an actual radar device, but when compared with the true value signal xn (0), a actually measurable receiving antenna (number 0). For ~ 3), about 5 signals x m'before and after showed values close to the true value.
This corresponds to the receiving antenna opening expanding by (4 + 5) / 4≈2.3 times.
<<手順3−3>>
第3処理部13は、生成した合成信号xm’をフーリエ変換することにより、推定関数Y’を生成し、Y’ピークの方位角度を信号波の方位角度、すなわち波源の方位角度(波源位置)として推定する。
この処理により、手順1で求めた15個の単一波信号xn(k)’を合成して(合成の過程で真の方位角度に近い成分は互いに強め合い、遠い成分は打ち消されて減衰する)、真の方位角度に近いピークを形成する。
図13は、推定関数Y’の一例を示す図である。図13では、真の方位角度である0度と20度に近い方位角度にピークが現れるようになった。
しかし、両ピークの間に誤ピークが生じている。これは、手順1の分析過程における最初のピークp0の影響である。この点については後述の変形例1で説明する。
<< Procedure 3-3 >>
The third processing unit 13 generates an estimation function Y'by Fourier transforming the generated composite signal x m ', and sets the azimuth angle of the Y'peak to the azimuth angle of the signal wave, that is, the azimuth angle of the wave source (wave source position). ).
By this process, the 15 single-wave signals x n (k)'obtained in step 1 are combined (in the process of synthesis, the components close to the true azimuth strengthen each other, and the components far away are canceled and attenuated. ), Forming a peak close to the true azimuth.
FIG. 13 is a diagram showing an example of the estimation function Y'. In FIG. 13, peaks appear at azimuth angles close to 0 degrees and 20 degrees, which are true azimuth angles.
However, an erroneous peak occurs between the two peaks. This is the effect of the first peak p0 in the analytical process of procedure 1. This point will be described in Modification 1 described later.
上述したように、手順3のターゲットの方位角度の高分離能化によれば、受信信号xnを、K個の仮想的な単一ターゲットから生成される単一波信号xn(k)’の合成で近似し、単一波信号xn(k)’ごとに、所定の位相差に応じて、実在しない非実在受信素子の単一波信号を生成し(受信アンテナ開口拡大)、単一波信号xn(k)’および非実在受信素子の単一波信号を合成した合成信号xm’を生成する。これにより、受信信号xnが2個以上のターゲットからの信号を含んでいても、単一波信号の受信アンテナ間の位相差に応じて、実在しない受信アンテナを含む、すなわち受信アンテナ開口拡大した合成信号xm’を生成することができる。
この受信アンテナ開口拡大した合成信号xm’をフーリエ変換して、方位角度分布(方位角度スペクトル)(推定関数)を生成することにより、2個以上のピークの分離能を高めることができる。したがって、これらのピークを2個以上のターゲットの方位角度として推定する際、ターゲットの方位角度の推定の分離能を高めることができる。
As described above, according to the high resolution of the azimuth angle of the target in step 3, the received signal x n is a single wave signal x n (k)'generated from K virtual single targets. A single wave signal of a non-existent non-existent receiving element is generated for each single wave signal x n (k)'according to a predetermined phase difference (reception antenna opening expansion), and a single signal is generated. A combined signal x m'is generated by combining a wave signal x n (k)'and a single wave signal of a non-existent receiving element. As a result, even if the received signal xn includes signals from two or more targets, it includes a non-existent receiving antenna according to the phase difference between the receiving antennas of the single wave signal, that is, the receiving antenna opening is expanded. A composite signal x m'can be generated.
The receiving antenna aperture enlarged synthesized signal x m 'is Fourier transformed, by generating an azimuth angle distribution (azimuth angle spectrum) (estimation function), it is possible to increase the resolution of the two or more peaks. Therefore, when estimating these peaks as the azimuth angles of two or more targets, the separability of the estimation of the azimuth angles of the targets can be enhanced.
また、手順3のターゲットの方位角度の高分離能化によれば、第2処理部12において、M−N個の非実在受信素子の単一波信号の生成数は、N個の受信素子の単一波信号xn(k)’の数の2倍以上である。これにより、複数のターゲットの方位角度の分離限界をレイリー限界よりも小さくすることができ、第3処理部13によるフーリエ変換を用いた方位角度推定を高分離能化することができる。 Further, according to the high resolution of the azimuth of the target in step 3, the number of single wave signals generated by the MN non-existent receiving elements in the second processing unit 12 is the number of the N receiving elements. It is more than twice the number of single wave signals x n (k)'. As a result, the separation limit of the azimuth angles of the plurality of targets can be made smaller than the Rayleigh limit, and the azimuth angle estimation using the Fourier transform by the third processing unit 13 can be made highly separable.
以上説明したように、手順3−1では、推定関数Yにおいて、位相も含めたピークの形状を裾野まで分析対象とし、位相も含めたピーク形状を複数波の線形合成で再現し、手順3−2では、所定の位相差に応じて、受信アンテナ開口を拡大する。これにより、手順3におけるターゲットの方位角度の高分離能化では、
(ii)位相情報を損なわれないこと、すなわち位相情報を有していること
がわかる。
また、上述したように(図6)、手順3におけるターゲットの方位角度の高分離能化により、
(i)方位角度について複数ターゲットを分離検出できていること
(iii)2周波数条件で同じ方位角に推定できていること
がわかる。
As described above, in step 3-1 in the estimation function Y, the shape of the peak including the phase is analyzed up to the base, and the peak shape including the phase is reproduced by linear synthesis of a plurality of waves, and the procedure 3- In 2, the receiving antenna opening is enlarged according to a predetermined phase difference. As a result, in the high separation ability of the azimuth angle of the target in step 3,
(Ii) It can be seen that the phase information is not impaired, that is, the phase information is possessed.
Further, as described above (FIG. 6), by increasing the separation ability of the azimuth angle of the target in step 3,
(I) It can be seen that a plurality of targets can be separated and detected with respect to the azimuth (iii), and the same azimuth can be estimated under two frequency conditions.
(手順4)
次に、第2信号処理部156は、所定の周波数差Δf、および2つの周波数に対応する分離ビート信号の位相差Δφから、ターゲットの位置としてターゲットとの距離rを推定する。具体的には、第2信号処理部156は、所定の周波数差Δf(Hz)および光速c(m/s)に基づく次式(1)により、2つの周波数に対応する分離ビート信号の位相差Δφ(rad)から、ターゲットとの距離r(m)を推定する(周波数偏移法Ver.2)。
Next, the second signal processing unit 156 estimates the distance r from the target as the position of the target from the predetermined frequency difference Δf and the phase difference Δφ of the separated beat signals corresponding to the two frequencies. Specifically, the second signal processing unit 156 uses the following equation (1) based on a predetermined frequency difference Δf (Hz) and the speed of light c (m / s) to determine the phase difference of the separated beat signals corresponding to the two frequencies. The distance r (m) from the target is estimated from Δφ (rad) (frequency shift method Ver.2).
図6の例によれば、手順3においてターゲットの方位角度の高分離能化処理を行っても、ターゲットTA,TBの各々において、パルス幅による3m程度の距離推定の曖昧さが生じている。しかし、2周波数のビート信号(1’)と(2’)とで同一xy座標の位相差Δφを調べると同じ値となる。この特徴からΔφを用いて距離を推定し直して、xy座標上に再マッピングすることができる。 According to the example of FIG. 6, even if the target azimuth angle is enhanced to be separated in the procedure 3, the distance estimation of about 3 m due to the pulse width is ambiguous in each of the targets TA and TB. However, when the phase difference Δφ of the same xy coordinates is examined for the two-frequency beat signals (1') and (2'), the values are the same. From this feature, the distance can be re-estimated using Δφ and remapped on the xy coordinates.
例えば、距離をm、方位角度をn、任意のmnにおける振幅をAmn、任意のmnにおける位相差をΔφmnとすると、所定範囲のn(nは、全部でもよいし、唯一でもよい。)における位相差Δφnは次式のように表すことができる。
手順4では、図6においてマッピングされた所定範囲の方位角度nについて上式によりΔφnを求め、上式(1)を用いてΔφnに対応する距離rを推定してもよい。
For example, if the distance is m, the azimuth is n, the amplitude at an arbitrary mn is Amn, and the phase difference at an arbitrary mn is Δφmn, the position in a predetermined range n (n may be all or only one). The phase difference Δφn can be expressed as the following equation.
In step 4, Δφn may be obtained from the above equation for the azimuth angle n in the predetermined range mapped in FIG. 6, and the distance r corresponding to Δφn may be estimated using the above equation (1).
或いは、ヒストグラムの考え方を導入してもよい。
座標を示す量を距離m、方位角度nとする。(mは手順3時点の距離、nは手順3時点の角度である。ただし、nは手順3,4で共通とする。)
あるn=kについて、
・f(s)≦Δφ(m、k)<f(s+1)を満たす位相差Δφ(m、k)を所定範囲のmの中から特定する(所定範囲は、全てでもよい。)。なお、f_(s)は、手順4における距離r(s)に紐付けられているとする。(たとえば、f(s)は距離r(s)に比例する)
・上記を満たすΔφ(m、k)に紐付けられた振幅A(m、k)を、上記所定範囲のmについて和sumA(k)をとる。
・r(s)のヒストグラム値をsumA(k)とする。
これをsについて所定の範囲で繰り返す(全てのsでもよい。)。
これらの処理を所定のkについて行う(全てのkでもよい。)。
そして、手順4では、図6においてマッピングされた所定範囲の方位角度nについて上述のΔφ(m、k)を求め、上式(1)を用いてΔφ(m、k)に対応する距離rを推定してもよい。
Alternatively, the concept of histogram may be introduced.
Let the amount indicating the coordinates be the distance m and the azimuth angle n. (M is the distance at the time of procedure 3, n is the angle at the time of procedure 3. However, n is common to steps 3 and 4.)
For a certain n = k
A phase difference Δφ (m, k) satisfying f (s) ≤ Δφ (m, k) <f (s + 1) is specified from within a predetermined range of m (the predetermined range may be all). It is assumed that f_ (s) is associated with the distance r (s) in step 4. (For example, f (s) is proportional to the distance r (s))
-The amplitude A (m, k) associated with Δφ (m, k) satisfying the above is summed A (k) with respect to m in the predetermined range.
-Let the histogram value of r (s) be sumA (k).
This is repeated for s within a predetermined range (all s may be used).
These processes are performed for a predetermined k (all ks may be used).
Then, in step 4, the above-mentioned Δφ (m, k) is obtained for the azimuth angle n in the predetermined range mapped in FIG. 6, and the distance r corresponding to Δφ (m, k) is calculated using the above equation (1). You may estimate.
図14に、距離の推定結果(レーダチャート:XY直交座標系)の一例を示す。図6の例によれば、手順3においてターゲットの方位角度の高分離能化処理を行っても、パルス幅による3m程度の距離推定の曖昧さが生じている。これに対して、手順4の2周波比較処理を行い、ターゲットTA,TBの各々において、図6の2周波数のビート信号(1’)と(2’)との位相差を用いてターゲットとの距離を推定し、レーダチャートに再マッピングすることにより、図14の例では、距離推定精度が高まることがわかる。 FIG. 14 shows an example of the distance estimation result (radar chart: XY Cartesian coordinate system). According to the example of FIG. 6, even if the target azimuth angle is enhanced to be separated in the procedure 3, the distance estimation of about 3 m due to the pulse width is ambiguous. On the other hand, the two-frequency comparison process of step 4 is performed, and in each of the targets TA and TB, the phase difference between the two-frequency beat signals (1') and (2') in FIG. 6 is used to obtain the target. By estimating the distance and remapping it on the radar chart, it can be seen that the distance estimation accuracy is improved in the example of FIG.
次に、図15および図16を参照して、レーダ装置(位置推定装置)100による位置推定動作について説明する。図15は、図1に示すレーダ装置(位置推定装置)による位置推定処理を示すフローチャートであり、図16は、図15に示す位置推定処理における方位角度の高分離能化処理(DOA1)を示すフローチャートである。 Next, the position estimation operation by the radar device (position estimation device) 100 will be described with reference to FIGS. 15 and 16. FIG. 15 is a flowchart showing the position estimation process by the radar device (position estimation device) shown in FIG. 1, and FIG. 16 shows the azimuth angle high separation ability process (DOA1) in the position estimation process shown in FIG. It is a flowchart.
<手順1>
まず、図15に示すように、送信制御部110および送信部111は、所定の周波数差Δfで3つの周波数に変化させた送信信号(信号波)を順に送信する。このとき、受信部121は、送信信号がターゲットによって反射された反射波を受信信号として順に受信し、受信信号を送信信号の周波数で周波数変換したビート信号(ディジタル信号)を生成する(S100)。送信する送信信号の周波数の順番は任意に定めてよい。
<Procedure 1>
First, as shown in FIG. 15, the transmission control unit 110 and the transmission unit 111 sequentially transmit transmission signals (signal waves) changed to three frequencies with a predetermined frequency difference Δf. At this time, the receiving unit 121 sequentially receives the reflected wave whose transmission signal is reflected by the target as a reception signal, and generates a beat signal (digital signal) whose frequency is converted from the reception signal by the frequency of the transmission signal (S100). The order of the frequencies of the transmission signals to be transmitted may be arbitrarily determined.
<手順2>
次に、第1信号処理部125は、3つの周波数に対応するビート信号の差分処理により、所定の周波数差Δfの2つの周波数に対応するビート信号を生成する(周波数偏移方式Ver.1)(S200)。
<Procedure 2>
Next, the first signal processing unit 125 generates a beat signal corresponding to two frequencies having a predetermined frequency difference Δf by the difference processing of the beat signals corresponding to the three frequencies (frequency shift method Ver.1). (S200).
<手順3>
次に、第1信号処理部125は、2つの周波数に対応するビート信号の各々に対して、位相情報が保たれた、複数のターゲットの方位角度または距離が互いに分離された分離ビート信号を生成する(S300)。
<<手順3−1>>
具体的には、図16に示すように、第1処理部11は、k=0をセットし(S1)、N個の受信アンテナの受信信号xnはK個の単一波信号xn(k)’の合成信号xn(0)であると仮定し、以下の処理を行う。すなわち、第1処理部11は、
(1)N個の受信アンテナの合成信号xn(k)をフーリエ変換することにより、信号波の方位角度分布(方位角度スペクトラム)を推定関数Y(k)として生成し(S2)、
(2)生成した推定関数Y(k)のピークを形成する単一波信号についてN個の受信アンテナの単一波信号xn(k)’を生成し(S3)、
(3)N個の受信アンテナごとに、合成信号xn(k)から、単一波信号xn(k)’に所定の減算率Mを乗算したM・xn(k)’を減算して、N個の受信アンテナの残りの合成信号xn(k)を生成する(S4)。
xn(k’)=xn(k)−M・xn(k)’
k’は、kを1だけインクリメントした値である。
第1処理部11は、kを1だけインクリメントし(S5)、k=Kとなるまで(S6)、残りの合成信号xn(k)に対して、上記(1)〜(3)の処理を繰り返す。
<Procedure 3>
Next, the first signal processing unit 125 generates a separated beat signal in which the azimuth angles or distances of a plurality of targets are separated from each other with the phase information maintained for each of the beat signals corresponding to the two frequencies. (S300).
<< Procedure 3-1 >>
Specifically, as shown in FIG. 16, the first processing unit 11 sets k = 0 (S1), and the received signals x n of the N receiving antennas are K single wave signals x n (S1). Assuming that the composite signal x n (0) of k)'is performed, the following processing is performed. That is, the first processing unit 11
(1) By Fourier transforming the combined signals x n (k) of N receiving antennas, the azimuth angle distribution (azimuth angle spectrum) of the signal wave is generated as an estimation function Y (k) (S2).
(2) For the single-wave signal forming the peak of the generated estimation function Y (k), the single-wave signal x n (k)'of N receiving antennas is generated (S3).
(3) every N number of receiving antennas, the synthesized signal x n (k), subtracts the single wave signal x n (k) 'to multiplied by the predetermined subtraction ratio M M · x n (k) ' Then, the remaining combined signals x n (k) of the N receiving antennas are generated (S4).
x n (k') = x n (k) -M · x n (k)'
k'is a value obtained by incrementing k by 1.
The first processing unit 11 increments k by 1 (S5), and until k = K (S6), the remaining composite signals x n (k) are processed in the above (1) to (3). repeat.
<<手順3−2>>
次に、第2処理部12は、15個の単一波信号xn(k)’ごとに、所定の位相差Δφに応じて、実在しない(16−4)個の非実在受信アンテナ(番号−4〜−1,4〜11)の単一波信号を生成する(受信アンテナ開口拡大)(S7)。
第2処理部12は、実在する4個の受信アンテナ(番号n=0〜3)および実在しない12個の非実在受信アンテナ(番号−4〜−1、4〜11)ごとに、15個の単一波信号xn(k)’を合成するとともに15個の非実在受信アンテナの単一波信号を合成することによって、4個の受信アンテナ(番号n=0〜3)および12個の非実在受信アンテナ(番号−4〜−1、4〜11)の合成信号xm’を生成する(S8)。
<< Procedure 3-2 >>
Next, the second processing unit 12 has (16-4) non-existent (16-4) non-existent receiving antennas (numbers) for each of the 15 single-wave signals x n (k)', according to a predetermined phase difference Δφ. -4 to -1, 4 to 11) single wave signals are generated (reception antenna opening expansion) (S7).
The second processing unit 12 has 15 receiving antennas (numbers n = 0 to 3) and 12 non-existing receiving antennas (numbers -4 to -1, 4 to 11) that do not exist. By synthesizing the single-wave signal x n (k)'and the single-wave signal of 15 non-existent receiving antennas, 4 receiving antennas (numbers n = 0 to 3) and 12 non-existing receiving antennas. generating a synthesized signal x m 'real reception antennas (number -4~-1,4~11) (S8).
<<手順3−3>>
次に、第3処理部13は、生成した合成信号xm’をフーリエ変換することにより、推定関数Y’を生成し(S9)、Y’のピークの方位角度を信号波の方位角度、すなわちターゲットの方位角度として推定する(S10)。
<< Procedure 3-3 >>
Next, the third processing unit 13 generates an estimation function Y'by Fourier transforming the generated composite signal x m '(S9), and sets the azimuth angle of the peak of Y'to the azimuth angle of the signal wave, that is, Estimated as the azimuth of the target (S10).
<手順4>
次に、図15に示すように、第2信号処理部156は、所定の周波数差Δf、および2つの周波数に対応する分離ビート信号の位相差Δφから、ターゲットの位置としてターゲットとの距離rを推定する(S400)。具体的には、第2信号処理部156は、所定の周波数差Δfおよび光速cに基づく上式(1)により、2つの周波数に対応する分離ビート信号の位相差Δφから、ターゲットとの距離rを推定する(周波数偏移法Ver.2)(S400)。
<Procedure 4>
Next, as shown in FIG. 15, the second signal processing unit 156 determines the distance r from the target as the position of the target from the predetermined frequency difference Δf and the phase difference Δφ of the separated beat signals corresponding to the two frequencies. Estimate (S400). Specifically, the second signal processing unit 156 uses the above equation (1) based on the predetermined frequency difference Δf and the speed of light c to obtain the distance r from the phase difference Δφ of the separated beat signals corresponding to the two frequencies. (Frequency shift method Ver.2) (S400).
ここで、レーダ装置では、例えば送信したパルス信号がターゲットとの間で往復するのに要した時間を計測することで距離の推定を行う。しかし、例えば24GHz帯では、パルス形成に利用可能な周波数帯域幅は、同周波数帯域を利用する他機器の影響を考慮すると、例えば200MHz以下とする必要がある。。そのため、パルス幅は距離換算にして3m程度の広がりがあり、その分だけ推定距離が曖昧になる問題がある。 Here, in the radar device, for example, the distance is estimated by measuring the time required for the transmitted pulse signal to reciprocate with the target. However, for example, in the 24 GHz band, the frequency bandwidth that can be used for pulse formation needs to be, for example, 200 MHz or less in consideration of the influence of other devices that use the same frequency band. .. Therefore, the pulse width has a spread of about 3 m in terms of distance, and there is a problem that the estimated distance becomes ambiguous by that amount.
この点に関し、本実施形態のレーダ装置(位置推定装置)100によれば、周波数偏移法(手順4)と方位角度の高分離能化(手順3)とを組み合わせることにより、換言すれば、方位角度方向で分離検出したターゲット情報と、周波数偏移によって生じた位相差の情報を組み合わせることにより、FFT処理による複数のターゲットの分離能を高め、2周波比較処理による距離推定精度を高めることができる。 In this regard, according to the radar device (position estimation device) 100 of the present embodiment, by combining the frequency shift method (procedure 4) and the high separation ability of the azimuth (procedure 3), in other words, By combining the target information detected separately in the azimuthal direction and the phase difference information generated by the frequency shift, it is possible to improve the separation ability of multiple targets by FFT processing and improve the distance estimation accuracy by dual frequency comparison processing. it can.
例えば、図6および図14の例では、レーダ装置から1.5mの距離にあるターゲットTAと、レーダ装置から1mの距離にあるターゲットTBとを分離検出でき、0.5mの距離差での前後関係が判別できる。 For example, in the examples of FIGS. 6 and 14, the target TA at a distance of 1.5 m from the radar device and the target TB at a distance of 1 m from the radar device can be separately detected and before and after with a distance difference of 0.5 m. The relationship can be determined.
図17は、比較例の距離の推定結果(レーダチャート:XY直交座標系)の一例を示す。比較例では、本実施形態の手順1〜4における手順3の方位角度の高分離能化を行わなかった。このように、方位角度で2つのターゲットを分離検出できていないと、差分ベクトルに複数ターゲット成分が混入してしまい、2周波比較処理による距離推定が正しくできなかった。 FIG. 17 shows an example of the distance estimation result (radar chart: XY Cartesian coordinate system) of the comparative example. In the comparative example, the azimuth angle of the azimuth of the procedure 3 in the procedures 1 to 4 of the present embodiment was not enhanced. As described above, if the two targets cannot be separated and detected by the azimuth angle, a plurality of target components are mixed in the difference vector, and the distance estimation by the two-frequency comparison process cannot be performed correctly.
(変形例1)
上述した実施形態では、図13に示すように、2つのピークの間に誤ピークが生じる場合がある。これは、手順1の分析過程における最初のピークp0の影響である。
変形例1では、手順3−1における最初のi回分のピークを無視する。
(Modification example 1)
In the above-described embodiment, as shown in FIG. 13, an erroneous peak may occur between the two peaks. This is the effect of the first peak p0 in the analytical process of procedure 1.
In the first modification, the peak of the first i times in the procedure 3-1 is ignored.
図18は、変形例1に係るレーダ装置(位置推定装置)100による位置推定処理における方位角度の高分離能化処理(DOA2)のフローチャートである。 FIG. 18 is a flowchart of the azimuth angle high separation capability processing (DOA2) in the position estimation processing by the radar device (position estimation device) 100 according to the modification 1.
<<手順3−2>>
第2処理部12は、N個の受信アンテナ(番号0〜3)およびM−N個の非実在受信アンテナ(番号−4〜−1、4〜11)ごとに、K個の単一波信号xn(k)’を合成することによって、N個の受信アンテナおよびM−N個の非実在受信アンテナの合成信号xm’を生成する際、K個の単一波信号xn(k)’およびそれに対応するK個の非実在受信アンテナの単一波信号のうち所定のi個を使用しない。
※mは受信アンテナ番号(−4〜11)
The second processing unit 12 has K single-wave signals for each of N receiving antennas (numbers 0 to 3) and MN non-existing receiving antennas (numbers -4 to -1, 4 to 11). 'by combining the synthetic signal x m of the n receive antennas and M-n pieces of imaginary receive antenna' x n (k) when generating a K-number of single wave signal x n (k) 'And the corresponding i of the single-wave signals of the K non-existent receiving antennas are not used.
* M is the receiving antenna number (-4 to 11)
図19Aは、変形例1の推定関数Yの算出結果を示す図である。図19Aに示すように、方位角度7度に生じていた誤ピークを低減することができる。このように、手順1において、複数の信号波の干渉によって誤った角度にピークが生じる可能性の高い最初のi回分(i=2程度が適当と思われる)の単一波信号を手順2で用いないことにより、誤ピークの発生を低減することができる。 FIG. 19A is a diagram showing a calculation result of the estimation function Y of the modification 1. As shown in FIG. 19A, the erroneous peak that occurred at the azimuth angle of 7 degrees can be reduced. As described above, in step 1, the first i batches (i = 2 is considered appropriate) of the single wave signal in which there is a high possibility that a peak is generated at an erroneous angle due to the interference of a plurality of signal waves is obtained in step 2. By not using it, the occurrence of erroneous peaks can be reduced.
しかし、その代わりに誤ピークに近い真値0度に対応するピーク強度が低下してしまい、本来は同強度である20度のピーク強度とのバランスが崩れてしまう。 However, instead, the peak intensity corresponding to the true value of 0 degrees, which is close to the erroneous peak, is lowered, and the balance with the peak intensity of 20 degrees, which is originally the same intensity, is lost.
このピーク強度バランス崩れは、手順1で用いる減算率Mの値を小さくすることにより(例えば、M=0.4→0.3)、軽減可能である(図19B参照)。
なお、ピーク強度はターゲットの状態(形状や素材、向き)等で大きく変化する値であるので、このバランス崩れは許容範囲内であれば深刻な問題ではないと考えられる。
This peak intensity imbalance can be alleviated by reducing the value of the subtraction rate M used in step 1 (for example, M = 0.4 → 0.3) (see FIG. 19B).
Since the peak intensity is a value that greatly changes depending on the state of the target (shape, material, orientation), etc., it is considered that this imbalance is not a serious problem if it is within the permissible range.
なお、本実施形態では、使用しない所定のi個を、最初のi回分に設定したが、最初以外のi回分に設定してもよい。 In the present embodiment, the predetermined i times that are not used are set to the first i times, but may be set to i times other than the first.
次に、図18を参照して、変形例1のレーダ装置(位置推定装置)100による位置推定処理における方位角度の高分離能化処理(DOA2)を説明する。図18に示す方位角度の高分離能化処理は、図16のステップS8(手順3−2)に代えてステップS11を含む点で、上述した実施形態の方位角度の高分離能化処理(DOA1)と異なる。 Next, with reference to FIG. 18, the azimuth angle high separation capability processing (DOA2) in the position estimation processing by the radar device (position estimation device) 100 of the modification 1 will be described. The azimuth high separation capability process shown in FIG. 18 includes step S11 instead of step S8 (procedure 3-2) in FIG. 16, and the azimuth angle high separation capability process (DOA1) of the above-described embodiment is included. ) Is different.
ステップS11では、第2処理部12は、N個の受信アンテナ(番号0〜3)およびM−N個の非実在受信アンテナ(番号−4〜−1、4〜11)ごとに、K個の単一波信号xn(k)’を合成することによって、N個の受信アンテナおよびM−N個の非実在受信アンテナの合成信号xm’を生成する際、K個の単一波信号xn(k)’およびそれに対応するK個の非実在受信アンテナの単一波信号のうち所定のi個を使用しない。 In step S11, the second processing unit 12 has K numbers for every N receiving antennas (numbers 0 to 3) and MN non-existing receiving antennas (numbers -4 to -1, 4 to 11). 'by combining the synthetic signal of n receive antennas and M-n pieces of imaginary receive antennas x m' single wave signal x n (k) when generating a K-number of single wave signal x Of the single wave signals of n (k)'and the corresponding K non-existent receiving antennas, i are not used.
(変形例2)
変形例2では、変形例1の手順3−1〜3−3を行った後に、再度手順3−1〜3−3を行う。この2周目の手順3−1において、1周目で得られた方位角度で、単一波信号xn(k)’を生成する。
(Modification 2)
In the second modification, the procedures 3-1 to 3-3 of the modification 1 are performed, and then the procedures 3-1 to 3-3 are performed again. In step 3-1 of the second lap, a single wave signal x n (k)'is generated at the azimuth angle obtained in the first lap.
図20は、変形例2のレーダ装置(位置推定装置)100による位置推定処理における方位角度の高分離能化処理(DOA3)のフローチャートである。 FIG. 20 is a flowchart of the azimuth angle high separation capability processing (DOA3) in the position estimation processing by the radar device (position estimation device) 100 of the modification 2.
変形例1の手順3−1〜3−3を行うと、図19Bに示すように方位角度24度が得られる。
<<2周目の手順3−1>>
第1処理部11は、
(2)N個の受信アンテナの単一波信号xn(k)’を最初に生成する際、既に第3処理部13によって合成信号xm’を用いて推定されたターゲットの方位角度に基づいて、
(2)生成した推定関数Y(k)における、既に推定されたターゲットの方位角度の推定関数Y(k)を形成する単一波信号について、N個の受信アンテナの単一波信号xn(k)’を生成する。
When steps 3-1 to 3-3 of the first modification are performed, an azimuth angle of 24 degrees is obtained as shown in FIG. 19B.
<< Procedure 3-1 on the second lap >>
The first processing unit 11
(2) 'when generating the first, already synthesized signal x m by the third processing unit 13' single wave signal x n of N receive antennas (k) based on the azimuth angle of the target which is estimated using the hand,
(2) With respect to the single-wave signal forming the already estimated target azimuth estimation function Y (k) in the generated estimation function Y (k), the single-wave signals x n of N receiving antennas ( k) Generate'.
例えば、図21に示すように、第1処理部11は、合成信号xn(0)の推定関数|Y(0)|のピークではなく、1周目に求めた方位角度24度の信号を形成する単一波信号を生成し、この単一波信号で合成信号xn(0)の最初の減算を行う。
このとき、第1処理部11は、最初のみ減算率Mを大きく設定し、方位角度7度の誤ピークに影響される要素を大きく減らす(例えば、M=0.8)。
For example, as shown in FIG. 21, the first processing unit 11 does not use the peak of the estimation function | Y (0) | of the combined signal x n (0), but a signal having an azimuth angle of 24 degrees obtained in the first round. A single-wave signal to be formed is generated, and the combined signal xn (0) is first subtracted from this single-wave signal.
At this time, the first processing unit 11 sets the subtraction rate M to a large value only at the beginning, and greatly reduces the factors affected by the erroneous peak at the azimuth angle of 7 degrees (for example, M = 0.8).
手順3−1の2周目において、方位角度7度の誤ピークの影響を排除した結果、変形例1で失った最初のi回分の成分を取り戻すことができる(図22参照)。
また、真値0度に対応するピークの誤差も低減することができる(図22参照)。
In the second lap of step 3-1 as a result of eliminating the influence of the erroneous peak with an azimuth angle of 7 degrees, the component for the first i times lost in the first modification can be recovered (see FIG. 22).
In addition, the error of the peak corresponding to the true value of 0 degrees can be reduced (see FIG. 22).
変形例2では、更にこの結果を用いて、3周目の手順3−1の最初の減算を−1度で行うと、真値24度のピークの誤差も低減することができる。 In the second modification, further using this result, if the first subtraction of the procedure 3-1 on the third lap is performed at -1 degree, the error of the peak with a true value of 24 degrees can also be reduced.
次に、図20を参照して、変形例2のレーダ装置(位置推定装置)100による位置推定処理における方位角度の高分離能化処理(DOA3)を説明する。図20に示す高分離能化処理は、図16に示す方位角度の高分離能化処理においてステップS12およびS13を更に含む点で上述した実施形態と異なる。 Next, with reference to FIG. 20, the azimuth angle high separation ability processing (DOA3) in the position estimation processing by the radar device (position estimation device) 100 of the modification 2 will be described. The high separation performance treatment shown in FIG. 20 is different from the above-described embodiment in that the azimuth angle high separation performance treatment shown in FIG. 16 further includes steps S12 and S13.
ステップS12では、図18に示す変形例1の方位角度の高分離能化処理(DOA2)が行われる。その後、2周目の処理が行われる。
2周目の処理において、k=0をセットした後(S1)、第1処理部11は、
(1)N個の受信アンテナの合成信号xn(0)をフーリエ変換することにより、信号波の方位角度分布(方位角度スペクトラム)を推定関数Y(0)として生成し、
(2)生成した推定関数Y(0)のピークを形成する単一波信号に代えて、既に第3処理部13によって合成信号xm’を用いて推定された波源の方位角度に基づいて、生成した推定関数Y(0)における、既に推定された波源の方位角度の推定関数Y(0)を形成する単一波信号について、N個の受信アンテナの単一波信号xn(0)’を生成し、
(3)N個の受信アンテナごとに、合成信号xn(0)から、単一波信号xn(0)’に所定の減算率Mを乗算したM・xn(0)’を減算して、N個の受信アンテナの残りの合成信号xn(1)を生成する(S13)。
In step S12, the azimuth angle high separation ability processing (DOA2) of the modification 1 shown in FIG. 18 is performed. After that, the processing of the second lap is performed.
In the processing of the second lap, after setting k = 0 (S1), the first processing unit 11 moves.
(1) By Fourier transforming the combined signals x n (0) of N receiving antennas, the azimuth angle distribution (azimuth angle spectrum) of the signal wave is generated as an estimation function Y (0).
(2) Instead of the single wave signal forming the peak of the generated estimation function Y (0), based on the azimuth angle of the wave source already estimated by the third processing unit 13 using the combined signal x m ', For the single wave signal forming the estimated function Y (0) of the azimuth angle of the wave source already estimated in the generated estimation function Y (0), the single wave signals x n (0)'of N receiving antennas. To generate
(3) every N number of receiving antennas, the synthesized signal x n (0), 'M · x n (0) multiplied by the predetermined subtraction ratio M in' single wave signal x n (0) by subtracting the Then, the remaining combined signals x n (1) of the N receiving antennas are generated (S13).
換言すれば、第1処理部11は、2周目の最初の減算において、合成信号xn(0)の推定関数|Y(0)|のピークではなく、1周目に求めた方位角度24度の信号を形成する単一波信号を生成し、この単一波信号で合成信号xn(0)の最初の減算を行う。
このとき、第1処理部11は、最初のみ減算率Mを大きく設定し、方位角度7度の誤ピークに影響される要素を大きく減らす(例えば、M=0.8)。
その後、上述したようにステップS2〜S10の処理が行われる。
In other words, in the first subtraction of the second lap, the first processing unit 11 does not have the peak of the estimation function | Y (0) | of the composite signal x n (0), but the azimuth angle 24 obtained in the first lap. A single-wave signal that forms a degree signal is generated, and the combined signal xn (0) is first subtracted from this single-wave signal.
At this time, the first processing unit 11 sets the subtraction rate M to a large value only at the beginning, and greatly reduces the factors affected by the erroneous peak at the azimuth angle of 7 degrees (for example, M = 0.8).
After that, the processes of steps S2 to S10 are performed as described above.
(変形例3)
上述した実施形態および変形例の方位角度推定の手順は、距離推定にもそのまま適用することができる。まず、変形例3に係る距離推定の概要について説明する。
図23は、変形例3に係る距離推定の一例を説明するための図であり(FMCW方式)、図24は、変形例3に係る距離推定の他の一例を説明するための図である(パルス方式)。
図23の(A)は、FMCW方式の信号波を受信する4個の受信アンテナごとの受信信号Rx0〜Rx3を示し、その縦軸は受信信号の振幅(実数成分と虚数成分の二乗和の平方根)|I+jQ|、受信信号の実数成分Rx_Iおよび虚数成分Rx_Qであり、横軸は時間である。図23の(B)は、図23の(A)に示す受信信号Rx0〜Rx3をフーリエ変換した推定関数Yを示し、その縦軸は推定関数の振幅(実数成分と虚数成分の二乗和の平方根)|I+jQ|、推定関数の実数成分Rx_Iおよび虚数成分Rx_Qであり、横軸は周波数である。図23の(C)は、図23の(B)に示す推定関数Yの横軸を距離に換算した推定関数Yを示す。
図24の(B)は、パルス方式の信号波を受信する4個の受信アンテナごとの受信信号Rx0〜Rx3、または図24の(A)に示す受信信号Rx0〜Rx3をフーリエ変換した推定関数Yを示し、その縦軸は受信信号または推定関数Yの振幅(実数成分と虚数成分の二乗和の平方根)|I+jQ|、受信信号または推定関数Yの実数成分Rx_Iおよび虚数成分Rx_Qであり、横軸は時間である。図24の(A)は、図24の(B)に示す受信信号Rx0〜Rx3を逆フーリエ変換した受信信号Rx0〜Rx3を示し、その縦軸は受信信号の振幅(実数成分と虚数成分の二乗和の平方根)|I+jQ|、受信信号の実数成分Rx_Iおよび虚数成分Rx_Qであり、横軸は周波数である。図24の(C)は、図24の(B)に示す推定関数Yの横軸を距離に換算した推定関数Yを示す。
(Modification 3)
The procedure for estimating the azimuth angle of the above-described embodiments and modifications can be applied to the distance estimation as it is. First, the outline of the distance estimation according to the modification 3 will be described.
FIG. 23 is a diagram for explaining an example of distance estimation according to the modification 3 (FMCW method), and FIG. 24 is a diagram for explaining another example of the distance estimation according to the modification 3 (FMCW method). Pulse method).
FIG. 23 (A) shows the received signals Rx0 to Rx3 for each of the four receiving antennas that receive the FMCW system signal wave, and the vertical axis thereof is the square root of the sum of squares of the real number component and the imaginary number component. ) | I + jQ |, the real number component Rx_I and the imaginary number component Rx_Q of the received signal, and the horizontal axis is time. FIG. 23B shows an estimation function Y obtained by Fourier transforming the received signals Rx0 to Rx3 shown in FIG. 23A, and the vertical axis thereof is the square root of the sum of squares of the real number component and the imaginary number component. ) | I + jQ |, the real number component Rx_I and the imaginary number component Rx_Q of the estimation function, and the horizontal axis is the frequency. FIG. 23 (C) shows an estimation function Y obtained by converting the horizontal axis of the estimation function Y shown in FIG. 23 (B) into a distance.
FIG. 24 (B) is an estimation function Y obtained by Fourier transforming the received signals Rx0 to Rx3 for each of the four receiving antennas that receive the pulse type signal wave or the received signals Rx0 to Rx3 shown in FIG. 24 (A). The vertical axis is the amplitude of the received signal or the estimation function Y (square root of the sum of squares of the real component and the imaginary component) | I + jQ |, the real component Rx_I and the imaginary component Rx_Q of the received signal or the estimation function Y, and the horizontal axis. Is the time. FIG. 24A shows the received signals Rx0 to Rx3 obtained by inverse Fourier transforming the received signals Rx0 to Rx3 shown in FIG. 24B, and the vertical axis thereof is the amplitude of the received signal (the square of the real number component and the imaginary number component). The square root of the sum) | I + jQ |, the real component Rx_I and the imaginary component Rx_Q of the received signal, and the horizontal axis is the frequency. FIG. 24 (C) shows an estimation function Y in which the horizontal axis of the estimation function Y shown in FIG. 24 (B) is converted into a distance.
例えば、上述した方位角度推定の手順を、FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)レーダの距離推定に適用する場合、
図7Aのn個の受信アンテナの受信信号xnに代えて、受信アンテナごとに、図23の(A)の時刻に対する受信信号を用いればよい。すなわち、図7Aにおいて、横軸が、受信素子番号に代えて、時系列の受信データの時刻番号となる。
また、フーリエ変換後の図7Bの角度分布(角度スペクトル)の推定関数Yに代えて、受信アンテナごとに、図23の(C)の距離分布の推定関数Yを用いればよい。すなわち、図7Bにおいて、横軸が、方位角度に代えて距離となる。
For example, when applying the above-mentioned azimuth angle estimation procedure to the distance estimation of an FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar,
Instead of the received signals xn of the n receiving antennas of FIG. 7A, the received signals for the time of (A) of FIG. 23 may be used for each receiving antenna. That is, in FIG. 7A, the horizontal axis is the time number of the time-series received data instead of the receiving element number.
Further, instead of the estimation function Y of the angle distribution (angle spectrum) of FIG. 7B after the Fourier transform, the estimation function Y of the distance distribution of FIG. 23 (C) may be used for each receiving antenna. That is, in FIG. 7B, the horizontal axis is the distance instead of the azimuth.
一方、上述した方位角度推定の手順を、パルスレーダの距離推定に適用する場合、図24の(B)のように時刻に対応する受信信号強度のデータが得られるが、時間軸を距離に変換するだけで距離の推定関数Yが得られる。そのためFMCWレーダの様なフーリエ変換前のデータが無いが、図24の(A)のように時間軸データに対して逆フーリエ変換を行うことでフーリエ変換前のデータを生成することができ、これは、方位角度推定における図7Aのn個の受信アンテナの受信信号xnに対応する。手順3−2において時系列データを増やすのではなく、手順3−3においてパルス信号の周波数帯域を拡大することで、同様の処理を行うことができる。 On the other hand, when the above-mentioned azimuth angle estimation procedure is applied to the distance estimation of the pulse radar, the received signal strength data corresponding to the time can be obtained as shown in FIG. 24 (B), but the time axis is converted into the distance. The distance estimation function Y can be obtained simply by doing so. Therefore, there is no data before Fourier transform like the FMCW radar, but it is possible to generate data before Fourier transform by performing inverse Fourier transform on the time axis data as shown in FIG. 24 (A). Corresponds to the received signals xn of the n receiving antennas of FIG. 7A in the azimuth angle estimation. The same processing can be performed by expanding the frequency band of the pulse signal in step 3-3 instead of increasing the time series data in step 3-2.
本実施形態の距離推定の手法は、フーリエ変換を用いる種々の装置に適用可能である。
例えば、FMCW方式のレーダ装置では、受信信号の時系列データをフーリエ変換することで距離推定を行っているので、上述したように本実施形態の距離推定の手法は、FMCW方式のレーダ装置に適用可能である。
The distance estimation method of the present embodiment can be applied to various devices using the Fourier transform.
For example, in the FMCW type radar device, the distance is estimated by Fourier transforming the time series data of the received signal. Therefore, as described above, the distance estimation method of the present embodiment is applied to the FMCW type radar device. It is possible.
一方、パルス方式のレーダ装置には上記のフーリエ変換部分が存在しない(FMCW方式を基準にしてパルス方式を表現すると「パルス方式はフーリエ変換に相当する演算をアナログ回路上で実施するレーダ装置」である)。そのため、そのままでの転用は不可であるが、測定データを逆フーリエ変換すると上述した受信信号xn相当を生成することができる。 On the other hand, the pulse type radar device does not have the above Fourier transform part (when the pulse method is expressed based on the FMCW method, the pulse method is a radar device that performs an operation equivalent to the Fourier transform on an analog circuit”. is there). Therefore, although it cannot be diverted as it is, the above-mentioned received signal x n equivalent can be generated by inverse Fourier transforming the measurement data.
また、本実施形態の距離推定の手法は、FMCW方式、パルス方式に限定されず、相対速度分析(ドップラスペクトル分析)の高度化、マイクロドップラの詳細分析にも応用することができる。 Further, the distance estimation method of the present embodiment is not limited to the FMCW method and the pulse method, and can be applied to the sophistication of the relative velocity analysis (Doppler spectrum analysis) and the detailed analysis of the micro Doppler.
次に、変形例3に係る距離推定の詳細について説明する。
(FMCWの場合)
例えば、図23の(A)に示すように(上述した図7の(A)相当)、受信アンテナによって受信する信号波(Rx0〜Rx3)は、時間軸で周波数変化する周波数変調波であり、時間軸を分割したN個の時刻における受信信号をxnとする(Nは2以上の整数であり、nはN個の時刻の番号である。)。
レーダ装置(位置推定装置)100における第1信号処理部125は、受信アンテナごとに、すなわち受信アンテナによって受信する受信信号xn(Rx0〜Rx3)ごとに、以下の処理を行う。
Next, the details of the distance estimation according to the modified example 3 will be described.
(In the case of FMCW)
For example, as shown in (A) of FIG. 23 (corresponding to (A) of FIG. 7 described above), the signal waves (Rx0 to Rx3) received by the receiving antenna are frequency-modulated waves whose frequency changes on the time axis. Let x n be the received signal at N times when the time axis is divided (N is an antenna of 2 or more, and n is the number of N times).
The first signal processing unit 125 in the radar device (position estimation device) 100 performs the following processing for each receiving antenna, that is, for each received signal x n (Rx0 to Rx3) received by the receiving antenna.
<<手順3−1>>
第1処理部11は、上述した実施形態と同様に、受信アンテナによって信号波を受信することにより生成される受信信号xnを、K個の仮想的な単一ターゲットから生成される単一波信号xn(k)’の合成波信号として近似する(Kは2以上の整数であり、kはK個の仮想的な単一ターゲットの番号である。)。
<< Procedure 3-1 >>
Similar to the above-described embodiment, the first processing unit 11 converts the received signal xn generated by receiving the signal wave by the receiving antenna into a single wave generated from K virtual single targets. Approximate as a composite wave signal of the signal x n (k)'(K is an integer of 2 or more, and k is the number of K virtual single targets).
具体的には、第1処理部11は、N個の時刻の受信信号xnはK個の単一波信号xn(k)’の合成信号xn(0)であると仮定し、以下の処理を行う。すなわち、第1処理部11は、
(1)N個の時刻の合成信号xn(k)をフーリエ変換することにより、信号波の距離分布を推定関数Y(k)として生成し(図23の(C):上述した図7の(B)相当)、
(2)生成した推定関数Y(k)のピークを形成する単一波信号についてN個の時刻の単一波信号xn(k)’を生成し、
(3)N個の時刻ごとに、合成信号xn(k)から、単一波信号xn(k)’に所定の減算率Mを乗算したM・xn(k)’を減算して、N個の時刻の残りの合成信号xn(k’)を生成する。
xn(k’)=xn(k)−M・xn(k)’
k’は、kを1だけインクリメントした値である。
第1処理部11は、k’=Kとなるまで、残りの合成信号xn(k’)に対して、上記(1)〜(3)の処理を繰り返す。
このように、kを1ずつインクリメントして、合成信号xn(k)に対して上記(1)〜(3)の処理を繰り返すことにより、N個の時刻の受信信号xnを、K個の単一波信号xn(k)’の線形合成信号として近似することができる。
Specifically, the first processing unit 11 assumes that the received signals x n at N times are the combined signals x n (0) of K single wave signals x n (k)', and the following Is processed. That is, the first processing unit 11
(1) By Fourier transforming the combined signal x n (k) of N times, the distance distribution of the signal wave is generated as the estimation function Y (k) ((C) of FIG. 23: FIG. 7 described above. (B) equivalent),
(2) For the single-wave signal forming the peak of the generated estimation function Y (k), a single-wave signal x n (k)'at N times is generated.
(3) Every N times, subtract M · x n (k)', which is obtained by multiplying the single wave signal x n (k)' by a predetermined subtraction rate M, from the composite signal x n (k). , Generates the remaining composite signals x n (k') of N times.
x n (k') = x n (k) -M · x n (k)'
k'is a value obtained by incrementing k by 1.
The first processing unit 11 repeats the above processes (1) to (3) for the remaining combined signal x n (k') until k'= K.
In this way, by incrementing k by 1 and repeating the processes (1) to (3) above for the combined signal x n (k), K received signals x n at N times can be obtained. Can be approximated as a linear composite signal of the single wave signal x n (k)'.
<<手順3−2>>
第2処理部12は、上述した実施形態と同様に、K個の単一波信号xn(k)’ごとに、所定の位相差に応じて、実在しないM−N個の非実在時刻の単一波信号を生成する。M−N個の非実在時刻の単一波信号の生成数は、N個の時刻の単一波信号xn(k)’の数の2倍以上である。これにより、複数の波源の距離の分離限界を小さくすることができ、第3処理部13によるフーリエ変換を用いた距離推定を高分離能化することができる。
<< Procedure 3-2 >>
Similar to the above-described embodiment, the second processing unit 12 has MN non-existent non-existent times for each K single-wave signals x n (k)'according to a predetermined phase difference. Generate a single wave signal. The number of MN non-existent time single wave signals generated is more than twice the number of N time single wave signals x n (k)'. As a result, the separation limit of the distances of the plurality of wave sources can be reduced, and the distance estimation using the Fourier transform by the third processing unit 13 can be made highly separable.
第2処理部12は、上述した実施形態と同様に、実在するN個の時刻および実在しないM−N個の非実在時刻ごとに、K個の単一波信号xn(k)’を合成することによって、N個の時刻およびM−N個の非実在時刻の合成信号xm’を生成する(M>Nであり、mはN個の時刻および(M−N)個の非実在時刻の番号である)。 The second processing unit 12 synthesizes K single-wave signals x n (k)'for each of N existing times and MN non-existing times that do not exist, as in the above-described embodiment. by, generates a synthesized signal of the N times and M-N pieces of imaginary time x m 'is an (M> N, m is the N times and (M-N) pieces of imaginary time It is the number of).
<<手順3−3>>
第3処理部13は、上述した実施形態と同様に、生成した合成信号xm’をフーリエ変換することにより、推定関数Y’を生成し、Y’ピークの距離をターゲットとの距離として推定する。
第1信号処理部125は、上述した処理を受信アンテナごとに行い、4つの受信アンテナのうちのいずれか1つの受信アンテナの推定結果を常に採用してもよいし、4つの受信アンテナのうちの最大値を有する受信アンテナの推定結果を採用してもよい。
<< Procedure 3-3 >>
Similar to the above-described embodiment, the third processing unit 13 generates an estimation function Y'by Fourier transforming the generated composite signal x m ', and estimates the distance of the Y'peak as the distance to the target. ..
The first signal processing unit 125 may perform the above-described processing for each receiving antenna and always adopt the estimation result of any one of the four receiving antennas, or the first signal processing unit 125 may always adopt the estimation result of the four receiving antennas. The estimation result of the receiving antenna having the maximum value may be adopted.
上述したように、手順3のターゲットの距離の高分離能化によれば、受信信号xnを、K個の仮想的な単一ターゲットから生成される単一波信号xn(k)’の合成で近似し、単一波信号xn(k)’ごとに、所定の位相差に応じて、実在しない非実在受信素子の単一波信号を生成し、単一波信号xn(k)’および非実在受信素子の単一波信号を合成した合成信号xm’を生成する。これにより、受信信号xnが2個以上のターゲットからの信号を含んでいても、広帯域化した合成信号xm’を生成することができる。
この広帯域化した合成信号xm’をフーリエ変換して、距離分布(推定関数)を生成することにより、2個以上のピークの分離能を高めることができる。したがって、これらのピークを2個以上のターゲットとの距離として推定する際、ターゲットとの距離の推定の分離能を高めることができる。
As described above, according to the high resolution of the target distance in step 3, the received signal x n is the single wave signal x n (k)'generated from K virtual single targets. Approximate by synthesis, for each single wave signal x n (k)', a single wave signal of a non-existent non-existent receiving element is generated according to a predetermined phase difference, and the single wave signal x n (k) 'And a composite signal x m'combined with the single wave signal of the non-existent receiving element is generated. As a result, even if the received signal x n includes signals from two or more targets, it is possible to generate a widened composite signal x m '.
By Fourier transforming this widebanded composite signal x m'to generate a distance distribution (estimation function), the ability to separate two or more peaks can be enhanced. Therefore, when estimating these peaks as the distances to two or more targets, the separability of the estimation of the distances from the targets can be enhanced.
なお、手順3のターゲットの距離の高分離能化では、第2処理部12は、上述した変形例1と同様に、N個の時刻およびM−N個の非実在時刻ごとに、K個の単一波信号xn(k)’を合成することによって、N個の時刻およびM−N個の非実在時刻の合成信号xm’を生成する際、K個の単一波信号xn(k)’およびそれに対応するK個の非実在時刻の単一波信号のうち所定のi個を使用しなくてもよい(iはK未満の整数である。)。
これによれば、上述した変形例1と同様に、手順3−1において、複数の信号波の干渉によって誤った距離にピークが生じる可能性の高い最初のi回分(i=2程度が適当と思われる)の単一波信号を手順3−2で用いないことにより、誤ピークの発生を低減することができる。
In addition, in the high separation ability of the target distance in the procedure 3, the second processing unit 12 has K pieces for each of N times and MN non-existing times, as in the above-described modification 1. 'by combining the synthetic signal x m of the n times and M-n pieces of imaginary time' single wave signal x n (k) when generating a K-number of single wave signal x n ( Of the k)'and the corresponding K non-existent time single wave signals, i need not be used (i is an integer less than K).
According to this, as in the above-described modification 1, in step 3-1 it is appropriate that the first i times (i = 2 or so) in which a peak is likely to occur at an erroneous distance due to the interference of a plurality of signal waves. By not using the single-wave signal (which seems to be) in step 3-2, the occurrence of false peaks can be reduced.
また、手順3のターゲットの距離の高分離能化では、上述した変形例2と同様に、手順3−1〜3−3を行った後に再度手順3−1〜3−3を行い、この2周目の手順3−1において、1周目で得られた距離で、単一波信号xn(k)’を生成してもよい。具体的には、第1処理部11は、
(2)N個の時刻の単一波信号xn(k)’を最初に生成する際、既に第3処理部13によって生成した合成信号xm’を用いて推定されたターゲットとの距離に基づいて、
(2)生成した推定関数Y(k)における、既に推定されたターゲットとの距離の推定関数Y(k)を形成する単一波信号について、N個の時刻の単一波信号xn(k)’を生成してもよい。
このとき、第1処理部11は、最初のみ減算率Mを大きく設定し、誤ピークに影響される要素を大きく減らしてもよい。
これによれば、上述した変形例2と同様に、手順3−1の2周目において、誤ピークの影響を排除した結果、最初のi回分を使用しないことにより失った最初のi回分の成分を取り戻すことができる。
Further, in order to increase the separation ability of the target distance in step 3, the steps 3-1 to 3-3 are performed again and then the steps 3-1 to 3-3 are performed again in the same manner as in the modification 2 described above. In step 3-1 of the first lap, a single wave signal x n (k)'may be generated at the distance obtained in the first lap. Specifically, the first processing unit 11
(2) When the single wave signal x n (k)'of N times is first generated, the distance to the target estimated using the combined signal x m'already generated by the third processing unit 13 is set. On the basis of,
(2) For the single wave signal forming the estimated function Y (k) of the distance to the target already estimated in the generated estimation function Y (k), the single wave signal x n (k) at N times. )'May be generated.
At this time, the first processing unit 11 may set the subtraction rate M to be large only at the beginning, and may greatly reduce the factors affected by the erroneous peak.
According to this, as in the above-mentioned modification 2, as a result of eliminating the influence of the erroneous peak in the second lap of the procedure 3-1 the component of the first i times lost by not using the first i times. Can be regained.
以上説明したように、手順3におけるターゲットの距離の高分離能化でも、
(i)距離について複数ターゲットを分離検出できていること
(ii)位相情報を有していること
(iii)2周波数条件で同じ方位角に推定できていること
を満たす。したがって、変形例3のレーダ装置(位置推定装置)100でも、周波数偏移法(手順4)と距離の高分離能化(手順3)とを組み合わせることにより、換言すれば、距離で分離検出したターゲット情報と、周波数偏移によって生じた位相差の情報を組み合わせることにより、FFT処理による複数のターゲットの分離能を高め、2周波比較処理による距離推定精度を高めることができる。
As explained above, even with the high separation ability of the target distance in step 3.
(I) It is possible to separate and detect a plurality of targets for a distance (ii) It has phase information (iii) It satisfies that it can be estimated at the same azimuth angle under two frequency conditions. Therefore, even in the radar device (position estimation device) 100 of the modified example 3, by combining the frequency shift method (procedure 4) and the high separation ability of the distance (procedure 3), in other words, the separation is detected by the distance. By combining the target information and the information on the phase difference generated by the frequency shift, the separability of a plurality of targets by the FFT processing can be improved, and the distance estimation accuracy by the two-frequency comparison processing can be improved.
(パルス変調の場合)
例えば、図24の(A)に示すように(上述した図7の(A)相当)、受信アンテナによって受信する信号波(Rx0〜Rx3)は、時間軸でパルス状に強度変化するパルス変調波であり、時間軸を変換した周波数軸を分割したN個の周波数における受信信号をxnとする(Nは2以上の整数であり、nはN個の周波数の番号である。)。
レーダ装置(位置推定装置)100における第1信号処理部125は、受信アンテナごとに、すなわち受信アンテナによって受信する受信信号xn(Rx0〜Rx3)ごとに、以下の処理を行う。
(In case of pulse modulation)
For example, as shown in (A) of FIG. 24 (corresponding to (A) of FIG. 7 described above), the signal wave (Rx0 to Rx3) received by the receiving antenna is a pulse-modulated wave whose intensity changes in a pulse shape on the time axis. Let x n be the received signal at N frequencies obtained by dividing the frequency axis obtained by converting the time axis (N is an integer of 2 or more, and n is the number of N frequencies).
The first signal processing unit 125 in the radar device (position estimation device) 100 performs the following processing for each receiving antenna, that is, for each received signal x n (Rx0 to Rx3) received by the receiving antenna.
<<手順3−1>>
第1処理部11は、上述した実施形態と同様に、受信アンテナによって信号波を受信することにより生成される受信信号xnを、K個の仮想的な単一ターゲットから生成される単一波信号xn(k)’の合成波信号として近似する(Kは2以上の整数であり、kはK個の仮想的な単一ターゲットの番号である。)。
<< Procedure 3-1 >>
Similar to the above-described embodiment, the first processing unit 11 converts the received signal xn generated by receiving the signal wave by the receiving antenna into a single wave generated from K virtual single targets. Approximate as a composite wave signal of the signal x n (k)'(K is an integer of 2 or more, and k is the number of K virtual single targets).
具体的には、第1処理部11は、N個の周波数の受信信号xnはK個の単一波信号xn(k)’の合成信号xn(0)であると仮定し、以下の処理を行う。すなわち、第1処理部11は、
(1)N個の周波数の合成信号xn(k)をフーリエ変換することにより、信号波の距離分布を推定関数Y(k)として生成し、(図24の(C):上述した図7の(B)相当)
(2)生成した推定関数Y(k)のピークを形成する単一波信号についてN個の周波数の単一波信号xn(k)’を生成し、
(3)N個の周波数ごとに、合成信号xn(k)から、前記単一波信号xn(k)’に所定の減算率Mを乗算したM・xn(k)’を減算して、N個の周波数の残りの合成信号xn(k’)を生成する。
xn(k’)=xn(k)−M・xn(k)’
k’は、kを1だけインクリメントした値である。
第1処理部11は、k’=Kとなるまで、残りの合成信号xn(k’)に対して、上記(1)〜(3)の処理を繰り返す。
このように、kを1ずつインクリメントして、合成信号xn(k)に対して上記(1)〜(3)の処理を繰り返すことにより、N個の周波数の受信信号xnを、K個の単一波信号xn(k)’の線形合成信号として近似することができる。
Specifically, the first processing unit 11 assumes that the received signals x n of N frequencies are the combined signals x n (0) of K single wave signals x n (k)', and the following Is processed. That is, the first processing unit 11
(1) By Fourier transforming the combined signal x n (k) of N frequencies, the distance distribution of the signal wave is generated as the estimation function Y (k) ((C) of FIG. 24: FIG. 7 described above. (B) equivalent)
(2) For the single-wave signal forming the peak of the generated estimation function Y (k), a single-wave signal x n (k)'of N frequencies is generated.
(3) For each N frequencies, subtract M · x n (k)'from the composite signal x n (k) by multiplying the single wave signal x n (k)' by a predetermined subtraction rate M. Then, the remaining composite signals x n (k') of N frequencies are generated.
x n (k') = x n (k) -M · x n (k)'
k'is a value obtained by incrementing k by 1.
The first processing unit 11 repeats the above processes (1) to (3) for the remaining combined signal x n (k') until k'= K.
In this way, by incrementing k by 1 and repeating the processes (1) to (3) above for the combined signal x n (k), K received signals x n of N frequencies can be obtained. Can be approximated as a linear composite signal of the single wave signal x n (k)'.
<<手順3−2>>
第2処理部12は、上述した実施形態と同様に、K個の単一波信号xn(k)’ごとに、所定の位相差に応じて、実在しないM−N個の非実在周波数の単一波信号を生成する。M−N個の非実在周波数の単一波信号の生成数は、N個の周波数の単一波信号xn(k)’の数の2倍以上である。これにより、複数のターゲットの距離の分離限界をレイリー限界よりも小さくすることができ、第3処理部13によるフーリエ変換を用いた距離推定を高分離能化することができる。
<< Procedure 3-2 >>
Similar to the above-described embodiment, the second processing unit 12 has MN non-existent frequencies for each K single-wave signals x n (k)'according to a predetermined phase difference. Generate a single wave signal. The number of MN non-existent frequency single wave signals generated is more than twice the number of N frequency single wave signals x n (k)'. As a result, the separation limit of the distances of the plurality of targets can be made smaller than the Rayleigh limit, and the distance estimation using the Fourier transform by the third processing unit 13 can be made highly separable.
第2処理部12は、上述した実施形態と同様に、実在するN個の周波数および実在しないM−N個の非実在周波数ごとに、K個の単一波信号xn(k)’を合成することによって、N個の周波数およびM−N個の非実在周波数の合成信号xm’を生成する(M>Nであり、mはN個の周波数および(M−N)個の非実在周波数の番号である。)。 The second processing unit 12 synthesizes K single-wave signals x n (k)'for each of the existing N frequencies and the non-existing MN non-existing frequencies, as in the above-described embodiment. by, for generating a synthesized signal x m 'of the N frequency and M-N pieces of imaginary frequencies are (M> N, m is N frequency and (M-N) pieces of imaginary frequencies It is the number of.).
<<手順3−3>>
第3処理部13は、上述した実施形態と同様に、生成した合成信号xm’をフーリエ変換することにより、推定関数Y’を生成し、Y’ピークの距離をターゲットとの距離として推定する。
第1信号処理部125は、上述した処理を受信アンテナごとに行い、4つの受信アンテナのうちのいずれか1つの受信アンテナの推定結果を常に採用してもよいし、4つの受信アンテナのうちの最大値を有する受信アンテナの推定結果を採用してもよい。
<< Procedure 3-3 >>
Similar to the above-described embodiment, the third processing unit 13 generates an estimation function Y'by Fourier transforming the generated composite signal x m ', and estimates the distance of the Y'peak as the distance to the target. ..
The first signal processing unit 125 may perform the above-described processing for each receiving antenna and always adopt the estimation result of any one of the four receiving antennas, or the first signal processing unit 125 may always adopt the estimation result of the four receiving antennas. The estimation result of the receiving antenna having the maximum value may be adopted.
上述したように、手順3のターゲットの距離の高分離能化によれば、受信信号xnを、K個の仮想的な単一ターゲットから生成される単一波信号xn(k)’の合成で近似し、単一波信号xn(k)’ごとに、所定の位相差に応じて、実在しない非実在受信素子の単一波信号を生成し、単一波信号xn(k)’および非実在受信素子の単一波信号を合成した合成信号xm’を生成する。これにより、受信信号xnが2個以上のターゲットからの信号を含んでいても、広帯域化した合成信号xm’を生成することができる。
この広帯域化した合成信号xm’をフーリエ変換して、距離分布(推定関数)を生成することにより、2個以上のピークの分離能を高めることができる。したがって、これらのピークを2個以上のターゲットとの距離として推定する際、ターゲットとの距離の推定の分離能を高めることができる。
As described above, according to the high resolution of the target distance in step 3, the received signal x n is the single wave signal x n (k)'generated from K virtual single targets. Approximate by synthesis, for each single wave signal x n (k)', a single wave signal of a non-existent non-existent receiving element is generated according to a predetermined phase difference, and the single wave signal x n (k) 'And a composite signal x m'combined with the single wave signal of the non-existent receiving element is generated. As a result, even if the received signal x n includes signals from two or more targets, it is possible to generate a widened composite signal x m '.
By Fourier transforming this widebanded composite signal x m'to generate a distance distribution (estimation function), the ability to separate two or more peaks can be enhanced. Therefore, when estimating these peaks as the distances to two or more targets, the separability of the estimation of the distances from the targets can be enhanced.
なお、手順3のターゲットの距離の高分離能化では、第2処理部は、上述した変形例1と同様に、N個の周波数およびM−N個の非実在周波数ごとに、K個の単一波信号xn(k)’を合成することによって、N個の周波数およびM−N個の非実在周波数の合成信号xm’を生成する際、K個の単一波信号xn(k)’およびそれに対応するK個の非実在周波数の単一波信号のうち所定のi個を使用しなくてもよい(iはK未満の整数である。)。
これによれば、上述した変形例1と同様に、手順3−1において、複数の信号波の干渉によって誤った距離にピークが生じる可能性の高い最初のi回分(i=2程度が適当と思われる)の単一波信号を手順2で用いないことにより、誤ピークの発生を低減することができる。
In addition, in the high resolution of the target distance in step 3, in the second processing unit, K singles are used for each of N frequencies and MN non-existent frequencies, as in the above-described modification 1. 'by combining the synthetic signal x m of the n frequencies and M-n pieces of imaginary frequencies' first wave signal x n (k) when generating a K-number of single wave signal x n (k )'And the corresponding K non-existent frequency single wave signals need not be used (i is an integer less than K).
According to this, as in the above-described modification 1, in step 3-1 it is appropriate that the first i times (i = 2 or so) in which a peak is likely to occur at an erroneous distance due to the interference of a plurality of signal waves. By not using the single-wave signal (which seems to be) in step 2, the occurrence of erroneous peaks can be reduced.
また、手順3のターゲットの距離の高分離能化では、上述した変形例2と同様に、手順3−1〜3−3を行った後に再度手順3−1〜3−3を行い、この2周目の手順3−1において、1周目で得られた距離で、単一波信号xn(k)’を生成してもよい。具体的には、第1処理部11は、
(2)N個の周波数の単一波信号xn(k)’を最初に生成する際、既に第3処理部によって生成した合成信号xm’を用いて推定されたターゲットとの距離に基づいて、
(2)生成した推定関数Y(k)における既に推定されたターゲットとの距離の推定関数Y(k)を形成する単一波信号についてN個の周波数の単一波信号xn(k)’を生成してもよい。
このとき、第1処理部11は、最初のみ減算率Mを大きく設定し、誤ピークに影響される要素を大きく減らしてもよい。
これによれば、上述した変形例2と同様に、手順3−1の2周目において、誤ピークの影響を排除した結果、最初のi回分を使用しないことにより失った最初のi回分の成分を取り戻すことができる。
Further, in order to increase the separation ability of the target distance in step 3, the steps 3-1 to 3-3 are performed again and then the steps 3-1 to 3-3 are performed again in the same manner as in the modification 2 described above. In step 3-1 of the first lap, a single wave signal x n (k)'may be generated at the distance obtained in the first lap. Specifically, the first processing unit 11
(2) Based on the distance to the target estimated using the combined signal x m'already generated by the third processing unit when the single wave signal x n (k)'of N frequencies is first generated. hand,
(2) N-frequency single-wave signals x n (k)'for single-wave signals forming the already-estimated distance estimation function Y (k) in the generated estimation function Y (k). May be generated.
At this time, the first processing unit 11 may set the subtraction rate M to be large only at the beginning, and may greatly reduce the factors affected by the erroneous peak.
According to this, as in the above-mentioned modification 2, as a result of eliminating the influence of the erroneous peak in the second lap of the procedure 3-1 the component of the first i times lost by not using the first i times. Can be regained.
以上説明したように、手順3におけるターゲットの距離の高分離能化でも、
(i)距離について複数ターゲットを分離検出できていること
(ii)位相情報を有していること
(iii)2周波数条件で同じ方位角に推定できていること
を満たす。したがって、変形例3のレーダ装置(位置推定装置)100でも、周波数偏移法(手順4)と距離の高分離能化(手順3)とを組み合わせることにより、換言すれば、距離で分離検出したターゲット情報と、周波数偏移によって生じた位相差の情報を組み合わせることにより、FFT処理による複数のターゲットの分離能を高め、2周波比較処理による距離推定精度を高めることができる。
As explained above, even with the high separation ability of the target distance in step 3.
(I) It is possible to separate and detect a plurality of targets for a distance (ii) It has phase information (iii) It satisfies that it can be estimated at the same azimuth angle under two frequency conditions. Therefore, even in the radar device (position estimation device) 100 of the modified example 3, by combining the frequency shift method (procedure 4) and the high separation ability of the distance (procedure 3), in other words, the separation is detected by the distance. By combining the target information and the information on the phase difference generated by the frequency shift, the separability of a plurality of targets by the FFT processing can be improved, and the distance estimation accuracy by the two-frequency comparison processing can be improved.
なお、手順3では、上述した実施形態、変形例1または変形例2のターゲットの方位角度の高分離能化と、変形例2のターゲットの距離の高分離能化との両方を順に行ってもよい。 In step 3, even if both the above-described embodiment, the high separation ability of the target azimuth of the modification 1 or 2 and the high separation ability of the target distance of the modification 2 are performed in order. Good.
(変形例4)
上述した実施形態および変形例の手順3の方位角度(または距離)の高分解能化処理として、圧縮センシング(Orthogonal Matching Pursuit)技術が用いられてもよい。
以下では、上述した実施形態の手順3の方位角度の高分解能化処理に圧縮センシング技術を適用した一例について説明する。図25および図26は、変形例4に係るレーダ装置(位置推定装置)100による位置推定処理における方位角度(または距離)の高分解能化処理の一例を説明するための図である。
(Modification example 4)
Compressed sensing (Orthogonal Matching Pursuit) technology may be used as the processing for increasing the resolution of the azimuth angle (or distance) in step 3 of the above-described embodiment and modification.
In the following, an example in which the compressed sensing technique is applied to the high-resolution processing of the azimuth angle in the procedure 3 of the above-described embodiment will be described. 25 and 26 are diagrams for explaining an example of high resolution processing of the azimuth angle (or distance) in the position estimation processing by the radar device (position estimation device) 100 according to the modification 4.
図25に示すモデルにおいて、M個の計測信号yからN個のKスパースなx0を推定する(M<N、K<M)。例えば、上述した実施形態の例で考えると、yを4個の受信アンテナの受信信号とし、256個のx0におけるxi0、xiKとしてターゲットごとのビート信号を推定する。この場合、Mは受信アンテナの個数4、Nは256、Kはターゲットの個数2、行列Aは4×256となる。 In the model shown in FIG. 25, estimates of N K sparse x 0 from M measurement signal y (M <N, K < M). For example, considering the example of the above-described embodiment, the beat signal for each target is estimated with y as the reception signal of the four receiving antennas and x i0 and x iK at 256 x 0s . In this case, M is the number of receiving antennas 4, N is 256, K is the number of targets 2, and the matrix A is 4 × 256.
例えば、この推定では、以下の処理を行う。
0.xに0ベクトルをセットする。このとき、x0の値がゼロでない位置を示す添え字i0〜iKを格納するリストTをクリアする(リストTは空)。
1.y−A(T)x(T)と最も近い(相関の高い)観測行列内のベクトルを探す。そのベクトルの列番号をリストTに追加する。
2.y−A(T)x(T)のノルムを最小化するようなx(T)を求める。例えば一般化逆行列によって求められる。
3.上記1および2を何回か繰り返す。
これらの処理は、上述した手順3−1の処理、すなわちN個の受信素子によって受信する受信信号を、K個の仮想的な単一ターゲットから反射される単一波信号の合成波信号として近似する処理に相当する。
For example, in this estimation, the following processing is performed.
0. Set x to a 0 vector. At this time, clears the list T to store the subscript i0~iK indicating the position value of x 0 is not zero (list T is empty).
1. 1. Find the vector in the observation matrix that is closest (highly correlated) with yA (T) x (T). Add the column number of the vector to list T.
2. Find x (T) that minimizes the norm of yA (T) x (T). For example, it is obtained by the generalized inverse matrix.
3. 3. Repeat steps 1 and 2 above several times.
These processes approximate the process of step 3-1 described above, that is, the received signal received by the N receiving elements as a composite wave signal of the single wave signal reflected from the K virtual single targets. Corresponds to the processing to be performed.
周波数1について上記処理を実施したのち、周波数2については上記リストTと周波数2の受信信号yを用いて、y−A(T)x(T)のノルムを最小化するようなx(T)を求める。例えば一般化逆行列を使う。こうして得られたxと、M=16に拡大したAを使ってAxを計算すると、上述した手順3−2の処理、すなわちM−N個の非実在受信素子のK個の単一波信号ごとに、所定の位相差に応じて、M−N個の非実在受信素子の単一波信号を生成し、N個の受信素子およびM−N個の非実在受信素子ごとに、K個の単一波信号を合成することによって、N個の受信素子およびM−N個の非実在受信素子の合成信号を生成する処理に相当する。これによって周波数1、2両方で同じ方位角に推定することができる。(同じ方位角に推定されることが期待されるため、周波数1,2別々に行ってもよい) After performing the above processing for frequency 1, for frequency 2, x (T) that minimizes the norm of yA (T) x (T) by using the above list T and the received signal y of frequency 2. Ask for. For example, use the generalized inverse matrix. When Ax is calculated using x obtained in this way and A expanded to M = 16, the process of step 3-2 described above, that is, for each K single-wave signal of MN non-existent receiving elements In addition, a single wave signal of MN non-existent receiving elements is generated according to a predetermined phase difference, and K single waves are generated for each of N receiving elements and MN non-existing receiving elements. This corresponds to a process of generating a composite signal of N receiving elements and MN non-existing receiving elements by synthesizing a one-wave signal. This makes it possible to estimate the same azimuth at both frequencies 1 and 2. (Since it is expected to be estimated at the same azimuth, frequencies 1 and 2 may be performed separately.)
なお、図25の複素モデルに代えて、図26に示す実部および虚部分離モデルを使用してもよい。 In addition, instead of the complex model of FIG. 25, the real part and imaginary part separation model shown in FIG. 26 may be used.
上述したように、手順3において、圧縮センシング技術が用いたターゲットの方位角度(または距離)の高分離能化でも、
(i)方位角度(距離)について複数ターゲットを分離検出できていること
(ii)位相情報を有していること
(iii)2周波数条件で同じ方位角に推定できていること
を満たす。したがって、変形例4のレーダ装置(位置推定装置)100でも、周波数偏移法(手順4)と方位角度(または距離)の高分離能化(手順3)とを組み合わせることにより、換言すれば、方位角度(または距離)で分離検出したターゲット情報と、周波数偏移によって生じた位相差の情報を組み合わせることにより、FFT処理による複数のターゲットの分離能を高め、2周波比較処理による距離推定精度を高めることができる。
As described above, even with the high resolution of the target azimuth (or distance) used by the compressed sensing technology in step 3.
(I) A plurality of targets can be separated and detected with respect to the azimuth angle (distance) (ii) The phase information is possessed (iii) The same azimuth angle can be estimated under two frequency conditions. Therefore, even in the radar device (position estimation device) 100 of the modified example 4, by combining the frequency shift method (procedure 4) and the high resolution of the azimuth (or distance) (procedure 3), in other words, By combining the target information separated and detected by the azimuth (or distance) and the phase difference information generated by the frequency shift, the separation ability of multiple targets by FFT processing is improved, and the distance estimation accuracy by two-frequency comparison processing is improved. Can be enhanced.
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、種々の変更および変形が可能である。例えば、上述した実施形態では、送信素子が1個および受信素子が4個の形態を想定した位置推定装置を例示したが、本発明は、2以上の受信素子からの受信信号から複数のターゲット位置を推定する位置推定装置に適用可能である。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and modifications can be made. For example, in the above-described embodiment, the position estimation device assuming the form of one transmitting element and four receiving elements has been illustrated, but the present invention has a plurality of target positions from the received signals from two or more receiving elements. It can be applied to a position estimation device that estimates.
また、本発明は、2以上の送信素子を用いる装置における位置推定装置にも適用可能である。例えば、送信素子が2個および受信素子が4個の形態は、送信素子が1個および受信素子が8個の形態と等価となる。このように、上述した位置推定装置は、N個の受信素子によって受信する受信信号xnとして、物理的に存在する受信素子によって受信する受信信号xnのみならず、複数の送信素子を用いることによって仮想的に存在する受信素子の受信信号を用いて波源の位置推定を行ってもよい。 The present invention can also be applied to a position estimation device in a device using two or more transmitting elements. For example, a form having two transmitting elements and four receiving elements is equivalent to a form having one transmitting element and eight receiving elements. As described above, the position estimation device described above uses not only the received signal x n received by the physically existing receiving element but also a plurality of transmitting elements as the received signal x n received by the N receiving elements. The position of the wave source may be estimated using the received signal of the receiving element that virtually exists.
また、本発明は、送信素子が複数および受信素子が1個の形態にも適用可能である。例えば、送信素子が4個および受信素子が1個の形態は、送信素子が1個および受信素子が4個の形態と等価となる。
例えば、レーザ光を送信波とする光アレイが送信素子である場合のLiDAR装置がこのような形態に相当する。このようなLiDAR装置では、光導波路の分岐によるレーザ光の減衰により送信素子の増加に制限があるため、低分離能である。本発明は、このようなLiDAR装置に適用することにより、LiDAR装置の高分離能化を可能とする。
The present invention can also be applied to a form in which a plurality of transmitting elements and one receiving element are used. For example, a form having four transmitting elements and one receiving element is equivalent to a form having one transmitting element and four receiving elements.
For example, a LiDAR device in the case where an optical array using a laser beam as a transmission wave is a transmission element corresponds to such a form. In such a LiDAR device, the increase in the number of transmitting elements is limited due to the attenuation of the laser beam due to the branching of the optical waveguide, so that the resolution is low. The present invention makes it possible to improve the separation ability of the LiDAR device by applying it to such a LiDAR device.
また、上述した実施形態では、位置推定装置としてレーダ装置を例示した。しかし、本発明の位置推定装置は、これに限定されず、干渉性を有する信号波(例えば、電磁波(電波、テラヘルツ波、レーザ光、X線)および音波(超音波))を受信する種々の装置(例えば、LiDAR、マイクロホンアレーを用いた音源定位、ミリ波ボディスキャナ、MRI、X線CT、光CT、超音波検査機、等)に適用可能である。
なお、ミリ波ボディスキャナ、MRI、X線CT、光CT、超音波検査機では、多アレイ素子化が容易であったり、合成開口が可能であったりするので、本発明とは別技術によって複数の到来波の高分離能化が可能である。よって、本発明は、レーダ装置、LiDAR、マイクロホンアレーを用いた音源定位に好適に用いられることが予想される。
Further, in the above-described embodiment, a radar device has been exemplified as a position estimation device. However, the position estimation device of the present invention is not limited to this, and various types of signal waves having coherence (for example, electromagnetic waves (radio waves, terahertz waves, laser light, X-rays) and sound waves (ultrasonic waves)) are received. It can be applied to an apparatus (for example, LiDAR, sound source localization using a microphone array, millimeter wave body scanner, MRI, X-ray CT, optical CT, ultrasonic inspection machine, etc.).
In addition, in the millimeter wave body scanner, MRI, X-ray CT, optical CT, and ultrasonic inspection machine, it is easy to make a multi-array element and a synthetic aperture is possible. Therefore, a plurality of techniques different from the present invention may be used. It is possible to improve the separation ability of the incoming wave. Therefore, it is expected that the present invention is suitably used for sound source localization using a radar device, LiDAR, and a microphone array.
100 レーダ装置(位置推定装置)
101 制御部
110 送信制御部(送信部)
111 送信部(送信部)
120 受信信号処理部
121 受信部
125 第1信号処理部
126 第2信号処理部
11 第1処理部
12 第2処理部
13 第3処理部
Tx 送信アンテナ
Rx 受信アンテナ
100 Radar device (position estimation device)
101 Control unit 110 Transmission control unit (transmission unit)
111 Transmitter (transmitter)
120 Received signal processing unit 121 Reception unit 125 1st signal processing unit 126 2nd signal processing unit 11 1st processing unit 12 2nd processing unit 13 3rd processing unit Tx transmitting antenna Rx receiving antenna
Claims (19)
所定の周波数差で2つの周波数に変化させた信号波を送信する送信部と、
前記信号波が前記複数のターゲットによって反射された反射波を受信し、前記反射波を前記信号波の周波数で周波数変換したビート信号を生成する受信部と、
前記2つの周波数に対応する前記ビート信号の各々に対して、位相情報が保たれた、前記複数のターゲットの方位角度または距離が互いに分離された分離ビート信号を生成する第1信号処理部と、
前記所定の周波数差、および前記2つの周波数に対応する前記分離ビート信号の位相差から、前記ターゲットの位置として前記ターゲットとの距離を推定する第2信号処理部と、
を備える、位置推定装置。 A position estimator that estimates the positions of multiple targets.
A transmitter that transmits a signal wave changed to two frequencies with a predetermined frequency difference,
A receiving unit that receives a reflected wave whose signal wave is reflected by the plurality of targets and generates a beat signal obtained by frequency-converting the reflected wave at the frequency of the signal wave.
A first signal processing unit that generates a separated beat signal in which phase information is maintained and the azimuths or distances of the plurality of targets are separated from each other for each of the beat signals corresponding to the two frequencies.
A second signal processing unit that estimates the distance to the target as the position of the target from the predetermined frequency difference and the phase difference of the separated beat signals corresponding to the two frequencies.
A position estimation device.
前記第1信号処理部は、前記少なくとも3つの周波数に対応する前記ビート信号の差分処理により、前記所定の周波数差の前記2つの周波数に対応する前記ビート信号を生成する、
請求項1または2に記載の位置推定装置。 The transmitter transmits a signal wave changed to at least three frequencies with the predetermined frequency difference.
The first signal processing unit generates the beat signal corresponding to the two frequencies of the predetermined frequency difference by the difference processing of the beat signal corresponding to the at least three frequencies.
The position estimation device according to claim 1 or 2.
前記受信部は、N個の受信素子によって前記反射波を受信し、
前記第1信号処理部は、前記2つの周波数に対応する前記ビート信号各々に対して、
Nを2以上の整数、nを前記N個の受信素子の番号、Kを2以上の整数、kをK個の仮想的な単一ターゲットの番号として、前記N個の受信素子によって前記反射波を受信することにより生成される受信信号xnを、前記K個の仮想的な単一ターゲットから反射される単一波信号xn(k)’の合成波信号として近似する第1処理部と、
MをNよりも大きい整数、mを前記N個の受信素子およびM−N個の非実在受信素子の番号として、前記K個の単一波信号xn(k)’ごとに、所定の位相差に応じて、前記M−N個の非実在受信素子の単一波信号を生成し、前記N個の受信素子および前記M−N個の非実在受信素子ごとに、前記K個の単一波信号xn(k)’を合成することによって、前記N個の受信素子および前記M−N個の非実在受信素子の合成信号xm’を前記分離ビート信号として生成する第2処理部と、
前記生成した合成信号xm’を用いて、前記ターゲットの位置として前記ターゲットの方位角度を推定する第3処理部と、
を備える、請求項1〜3のいずれか1項に記載の位置推定装置。 The transmission unit transmits the signal wave having coherence, and
The receiving unit receives the reflected wave by N receiving elements, and receives the reflected wave.
The first signal processing unit receives each of the beat signals corresponding to the two frequencies.
The reflected wave by the N receiving elements, where N is an integer of 2 or more, n is the number of the N receiving elements, K is an integer of 2 or more, and k is the number of K virtual single targets. With the first processing unit that approximates the received signal x n generated by receiving the above as a composite wave signal of the single wave signal x n (k)'reflected from the K virtual single targets. ,
M is an integer larger than N, m is the number of the N receiving elements and MN non-existing receiving elements, and a predetermined position is set for each of the K single wave signals x n (k)'. A single wave signal of the MN non-existent receiving elements is generated according to the phase difference, and the K singles are generated for each of the N receiving elements and the MN non-existing receiving elements. 'by combining the synthetic signal x m of the n number of receiving elements and the M-n pieces of imaginary receiving element-frequency signal x n (k) and a second processing unit for generating as said separating beat signal ,
Using the generated synthetic signal x m ', a third processing unit that estimates the azimuth angle of the target as the position of the target, and
The position estimation device according to any one of claims 1 to 3.
(1)前記N個の受信素子の合成信号xn(k)をフーリエ変換することにより、前記反射波の方位角度分布を推定関数Y(k)として生成し、
(2)生成した推定関数Y(k)のピークを形成する単一波信号について前記N個の受信素子の単一波信号xn(k)’を生成し、
(3)前記N個の受信素子ごとに、前記合成信号xn(k)から、前記単一波信号xn(k)’に所定の減算率Mを乗算したM・xn(k)’を減算して、前記N個の受信素子の残りの合成信号xn(k’)を生成し、
ここで、k’は、kを1だけインクリメントした値であり、
k’=Kとなるまで、残りの合成信号xn(k’)に対して、上記(1)〜(3)の処理を繰り返すことにより、前記N個の受信素子の受信信号xnを、前記K個の単一波信号xn(k)’の合成波信号として近似する、
請求項4または5に記載の位置推定装置。 The first processing unit assumes that the received signals x n of the N receiving elements are the combined signals x n (0) of the K single wave signals x n (k)'.
(1) The azimuth-angle distribution of the reflected wave is generated as an estimation function Y (k) by Fourier transforming the combined signals x n (k) of the N receiving elements.
(2) For the single-wave signal forming the peak of the generated estimation function Y (k), the single-wave signal x n (k)'of the N receiving elements is generated.
(3) for each of said N number of receiving elements, wherein the composite signal x n (k), the single wave signal x n (k) 'to multiplied by the predetermined subtraction ratio M M · x n (k) ' Is subtracted to generate the remaining composite signal xn (k') of the N receiving elements.
Here, k'is a value obtained by incrementing k by 1.
By repeating the processes (1) to (3) above for the remaining combined signal x n (k') until k'= K, the received signals x n of the N receiving elements can be obtained. Approximate as a composite wave signal of the K single wave signals x n (k)',
The position estimation device according to claim 4 or 5.
請求項6に記載の位置推定装置。 When (2) the single wave signal x n (k)'of the N receiving elements is first generated, the first processing unit produces the combined signal x m'already generated by the third processing unit. Based on the azimuth of the target estimated using, (2) a single wave forming the estimation function Y (k) of the already estimated azimuth of the target in the generated estimation function Y (k). For the signal, the single wave signal x n (k)'of the N receiving elements is generated.
The position estimation device according to claim 6.
前記受信部は、N個の受信素子によって前記反射波を受信し、
前記信号波および前記反射波を時間軸で周波数変化する周波数変調波、前記時間軸を分割したN個の時刻における受信信号をxn、Nを2以上の整数、nを前記N個の時刻の番号、Kを2以上の整数、kをK個の仮想的な単一ターゲットの番号として、
前記受信素子によって前記反射波を受信することにより生成される前記受信信号xnを、前記K個の仮想的な単一ターゲットから生成される単一波信号xn(k)’の合成波信号として近似する第1処理部と、
MをNよりも大きい整数、mを前記N個の時刻およびM−N個の非実在時刻の番号として、前記K個の単一波信号xn(k)’ごとに、所定の位相差に応じて、前記M−N個の非実在時刻の単一波信号を生成し、前記N個の時刻および前記M−N個の非実在時刻ごとに、前記K個の単一波信号xn(k)’を合成することによって、前記N個の時刻および前記M−N個の非実在時刻の合成信号xm’を前記分離ビート信号として生成する第2処理部と、
前記生成した合成信号xm’を用いて、ターゲットの位置として前記ターゲットとの距離を推定する第3処理部と、
を備える、請求項1〜3のいずれか1項に記載の位置推定装置。 The transmission unit transmits the signal wave having coherence, and
The receiving unit receives the reflected wave by N receiving elements, and receives the reflected wave.
The signal wave and the reflected wave are frequency-modulated waves whose frequency changes on the time axis, the received signal at N times obtained by dividing the time axis is xn , N is an integer of 2 or more, and n is the N times. Number, K as an integer of 2 or more, k as the number of K virtual single targets
The received signal x n generated by receiving the reflected wave by the receiving element is a composite wave signal of the single wave signal x n (k)'generated from the K virtual single targets. The first processing unit that approximates as
M is an integer larger than N, m is the number of the N time and MN non-existent time, and each of the K single wave signals x n (k)'has a predetermined phase difference. Correspondingly, the MN non-existent time single wave signals are generated, and the K single wave signals x n (for each of the N time and the MN non-existent time). 'by combining the synthetic signal x m of the N times and the M-N pieces of imaginary time' k) and the second processing unit for generating as said separation beat signal,
Using the generated synthetic signal x m ', a third processing unit that estimates the distance to the target as the position of the target, and
The position estimation device according to any one of claims 1 to 3.
(1)前記N個の時刻の合成信号xn(k)をフーリエ変換することにより、前記ターゲットとの距離分布を推定関数Y(k)として生成し、
(2)生成した推定関数Y(k)のピークを形成する単一波信号について前記N個の時刻の単一波信号xn(k)’を生成し、
(3)前記N個の時刻ごとに、前記合成信号xn(k)から、前記単一波信号xn(k)’に所定の減算率Mを乗算したM・xn(k)’を減算して、前記N個の時刻の残りの合成信号xn(k’)を生成し、
ここで、k’は、kを1だけインクリメントした値であり、
k’=Kとなるまで、残りの合成信号xn(k’)に対して、上記(1)〜(3)の処理を繰り返すことにより、前記N個の時刻の受信信号xnを、前記K個の単一波信号xn(k)’の合成波信号として近似する、
請求項9または10に記載の位置推定装置。 The first processing unit assumes that the received signals x n at the N times are the combined signals x n (0) of the K single wave signals x n (k)'.
(1) By Fourier transforming the composite signal x n (k) of the N time times, the distance distribution with the target is generated as an estimation function Y (k).
(2) For the single wave signal forming the peak of the generated estimation function Y (k), the single wave signal x n (k)'at the above N times is generated.
(3) M · x n (k)' obtained by multiplying the single wave signal x n (k)' by a predetermined subtraction rate M from the combined signal x n (k) at each of the N time times. Subtraction is performed to generate the remaining composite signal xn (k') of the N times.
Here, k'is a value obtained by incrementing k by 1.
By repeating the processes (1) to (3) above for the remaining composite signal x n (k') until k'= K, the received signals x n at the N times are obtained. Approximate as a composite wave signal of K single wave signals x n (k)',
The position estimation device according to claim 9 or 10.
請求項11に記載の位置推定装置。 The first processing unit uses (2) the composite signal x m'already generated by the third processing unit when first generating the single wave signal x n (k)'at the N time. Based on the estimated distance to the target, (2) a single-wave signal forming the estimated function Y (k) of the already estimated distance to the target in the generated estimation function Y (k). Generates the single-wave signal x n (k)'at the above N times.
The position estimation device according to claim 11.
前記受信部は、N個の受信素子によって前記反射波を受信し、
前記信号波および前記反射波を時間軸でパルス状に強度変化するパルス変調波、前記時間軸を変換した周波数軸を分割したN個の周波数における受信信号をxn、Nを2以上の整数、nを前記N個の周波数の番号、Kを2以上の整数、kをK個の仮想的な単一ターゲットの番号として、
前記受信素子によって前記反射波を受信することにより生成される前記受信信号xnを、前記K個の仮想的な単一ターゲットから生成される単一波信号xn(k)’の合成波信号として近似する第1処理部と、
MをNよりも大きい整数、mを前記N個の周波数およびM−N個の非実在周波数の番号として、前記K個の単一波信号xn(k)’ごとに、所定の位相差に応じて、前記M−N個の非実在周波数の単一波信号を生成し、前記N個の周波数および前記M−N個の非実在周波数ごとに、前記K個の単一波信号xn(k)’を合成することによって、前記N個の周波数および前記M−N個の非実在周波数の合成信号xm’を前記分離ビート信号として生成する第2処理部と、
前記生成した合成信号xm’を用いて、ターゲットの位置として前記ターゲットとの距離を推定する第3処理部と、
を備える、請求項1〜3のいずれか1項に記載の位置推定装置。 The transmission unit transmits the signal wave having coherence, and
The receiving unit receives the reflected wave by N receiving elements, and receives the reflected wave.
A pulse-modulated wave in which the signal wave and the reflected wave change in intensity in a pulse shape on the time axis, a received signal at N frequencies obtained by dividing the frequency axis obtained by converting the time axis is xn , and N is an integer of 2 or more. Let n be the number of the N frequencies, K be an integer of 2 or more, and k be the number of K virtual single targets.
The received signal x n generated by receiving the reflected wave by the receiving element is a composite wave signal of the single wave signal x n (k)'generated from the K virtual single targets. The first processing unit that approximates as
M is an integer larger than N, m is the number of the N frequencies and MN non-existent frequencies, and each of the K single-wave signals x n (k)'has a predetermined phase difference. Correspondingly, the MN non-existing frequency single wave signals are generated, and for each of the N frequencies and the MN non-existing frequencies, the K single wave signals x n ( 'by combining the synthetic signal x m of the N frequencies and the M-N pieces of imaginary frequencies' k) and the second processing unit for generating as said separation beat signal,
Using the generated synthetic signal x m ', a third processing unit that estimates the distance to the target as the position of the target, and
The position estimation device according to any one of claims 1 to 3.
(1)前記N個の周波数の合成信号xn(k)をフーリエ変換することにより、前記ターゲットとの距離分布を推定関数Y(k)として生成し、
(2)生成した推定関数Y(k)のピークを形成する単一波信号について前記N個の周波数の単一波信号xn(k)’を生成し、
(3)前記N個の周波数ごとに、前記合成信号xn(k)から、前記単一波信号xn(k)’に所定の減算率Mを乗算したM・xn(k)’を減算して、前記N個の周波数の残りの合成信号xn(k’)を生成し、
ここで、k’は、kを1だけインクリメントした値であり、
k’=Kとなるまで、残りの合成信号xn(k’)に対して、上記(1)〜(3)の処理を繰り返すことにより、前記N個の周波数の受信信号xnを、前記K個の単一波信号xn(k)’の合成波信号として近似する、
請求項14または15に記載の位置推定装置。 The first processing unit assumes that the received signals x n of the N frequencies are the combined signals x n (0) of the K single wave signals x n (k)'.
(1) By Fourier transforming the composite signal xn (k) of the N frequencies, the distance distribution with the target is generated as an estimation function Y (k).
(2) For the single wave signal forming the peak of the generated estimation function Y (k), the single wave signal x n (k)'of the N frequencies is generated.
(3) For each of the N frequencies, M · x n (k) ′ obtained by multiplying the single wave signal x n (k) ′ by a predetermined subtraction factor M from the combined signal x n (k) is obtained. Subtract to generate the remaining composite signal xn (k') of the N frequencies.
Here, k'is a value obtained by incrementing k by 1.
By repeating the processes (1) to (3) above for the remaining combined signal x n (k') until k'= K, the received signals x n of the N frequencies are obtained. Approximate as a composite wave signal of K single wave signals x n (k)',
The position estimation device according to claim 14 or 15.
請求項13に記載の位置推定装置。 The first processing unit uses (2) the composite signal x m'already generated by the third processing unit when first generating the single wave signal x n (k)'of the N frequencies. Based on the estimated distance to the target, (2) a single-wave signal forming the estimated function Y (k) of the already estimated distance to the target in the generated estimation function Y (k). Generates the single wave signal x n (k)'of the N frequencies.
The position estimation device according to claim 13.
所定の周波数差で2つの周波数に変化させた信号波を送信し、
前記信号波が前記複数のターゲットによって反射された反射波を受信し、前記反射波を前記信号波の周波数で周波数変換したビート信号を生成し、
前記2つの周波数に対応する前記ビート信号の各々に対して、位相情報が保たれた、前記複数のターゲットの方位角度または距離が互いに分離された分離ビート信号を生成し、
前記所定の周波数差、および前記2つの周波数に対応する前記分離ビート信号の位相差から、前記ターゲットの位置として前記ターゲットとの距離を推定する、
位置推定方法。 A position estimation method that estimates the positions of multiple targets.
A signal wave changed into two frequencies with a predetermined frequency difference is transmitted,
The signal wave receives the reflected wave reflected by the plurality of targets, and generates a beat signal obtained by frequency-converting the reflected wave at the frequency of the signal wave.
For each of the beat signals corresponding to the two frequencies, a separated beat signal in which the phase information is maintained and the azimuth angles or distances of the plurality of targets are separated from each other is generated.
The distance to the target is estimated as the position of the target from the predetermined frequency difference and the phase difference of the separated beat signals corresponding to the two frequencies.
Position estimation method.
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JP2003167048A (en) * | 2001-12-03 | 2003-06-13 | Hitachi Ltd | Two-frequency cw system radar |
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