JP2023536150A - 自律運転中にコーナ周辺を見るための、多重周波数レーダアレイシステム及びセンサ融合 - Google Patents

Abstract

自律運転のために及び／又は自律走行車において使用され得るシステム、装置、及び方法が本明細書に開示される。いくつかの実施形態は、一体型の大開口多帯域レーダサブシステムを使用し、風景の検知及び理解を大幅に向上させるために、特に、来る人周辺を見て見通し外目標を識別するために、多重帯域及び／又は多重センサ技術の独自の伝播特性を活用する。いくつかの実施形態において、システムの少なくとも１つのプロセッサは、さまざまな条件（たとえば、気象）において高い精度を提供するために、複数の帯域のリターン（反射）信号を共同処理することが可能である。開示されるレーダサブシステムは、単独で、又は、たとえばＬｉＤＡＲ及び／又はカメラなどの別のセンシング技術とともに使用することができる。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０２０年７月２９日に出願された「Next Generation Sensor Technology For Autonomous Driving」（代理人整理番号ＮＰＳ００５Ｐ）と題される米国仮特許出願第６３／０５８，４７１号、及び、２０２０年１０月１５日に出願された「Next Generation Sensor Technology for Autonomous Driving」（代理人整理番号ＮＰＳ００７Ｐ）と題される米国仮特許出願第６３／０９２，３３６号に対する優先権を主張する。上記の出願はどちらも、あらゆる目的のために、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

背景
今日、多くの企業が、（たとえば、自動車などの自律走行車における）自律運転（ＡＤ）アプリケーションのための技術を作成又は使用している。ＡＤシステムのための重要な考慮すべき点は、複雑及び動的な場面のほとんど無限の組み合わせにおいて動作している間の安全性である。ＡＤの目標は、自律走行車（ＡＶ）が遭遇することがあるすべての場面における事故の確率をゼロ近くまで低下させ、それによって、人間の運転手が実現できるよりもはるかに高い安全性を提供することである。

見通し内（ＬＯＳ）及び見通し外（ＮＬＯＳ）目標（たとえば、他の車両、人々、動物、建物など）は、ＡＤシステムを備える車両に危険をもたらす可能性がある。ＮＬＯＳ目標を検出する能力は、衝突を引き起こすことがある隠れた目標を避ける可能性があるように、特に有用であろう。たとえば、都市環境において、交差点の方へ加速しながら近づいてくる自動車は、最初、建物によって隠されていることがある。近づいてくる自動車をちょうど認識できる前に検出し、近づいてくる自動車が交差点の赤信号で停止しなかった場合に事故を避けることは、近づいてくる自動車に衝突される可能性がある、別の方向から交差点に接近している車両上のＡＤシステムにとって望ましいであろう。雨、雪、霧、明るい日光、粉塵などの悪天候及び他の条件も、ＡＤシステムに課題を提示する可能性がある。

これらの課題の結果として、理想的な条件の下でさえ、現在のＡＤソリューションは、部分的なＬ４（高度運転自動化）及び／又は部分的なＬ５（完全運転自動化）の自律性を提供する。したがって、現在のアプローチの欠点に対処するＡＤシステム、方法、及びデバイスを提供することが望ましい。

図面の簡単な説明
本開示の目的、特徴、及び利点は、添付の図面に関連する特定の実施形態の以下の説明から容易に明らかであろう。

いくつかの実施形態によるシステムを示す。 いくつかの実施形態によるシステムによって送受信されるさまざまな信号間の関係の概念図を提供する。 いくつかの実施形態によるシステムの送信機の特定の構成要素を示す。 いくつかの実施形態によるシステムの送信機アレイの特定の構成要素を示す。 いくつかの実施形態による受信機の高レベルブロック図である。 センサアレイに含まれる複数のセンサを備える例示的な実施形態を示す。 降雨率の関数として信号減衰を示すプロットである。 電磁波が、鋭角で回折する、又は、曲面上で「クリーピング」波として伝播する傾向があることを示す。 いくつかの実施形態によるバイスタティックレーダ設定を示す。 自動車及び平均サイズの人についてのレーダ断面を示す。 壁に対する入射電場、反射電場、及び透過電場を示す。 図１１に示される例示的な壁を使用して、３つの周波数帯域についての透過係数Ｔを示す。 図１１に示される例示的な壁を使用して、３つの周波数帯域についての反射係数Γを示す。 田舎の交差点を示す。 電磁波が、樹木が茂ったエリアをどのように伝播できるかを示す。 いくつかの実施形態によるスパースアレイを使用する例示的なシステム及び２つの分割アレイシステムについて、目標の角度位置の関数として誤検知パーセンテージを比較する。 いくつかの実施形態による目標距離の関数として、検知パーセンテージをプロットする。 いくつかの実施形態による２０個のランダムな目標の平均距離の関数として、検知パーセンテージを示す。 いくつかの実施形態による２０個のランダムに配置された目標のレーダ断面の分布の関数として、検知パーセンテージをプロットする。 システムがいくつかの実施形態に従って距離及び角度データを共同処理するときの結果を示す。 シミュレートされたＡＤシーンを示す。 シミュレートされたＡＤシーンを示す。 図１９Ａ及び１９Ｂに示される場面についてのレイトレーシングを示す。 ３つのレーダ帯域のそれぞれについてのチャネルのインパルス応答の大きさを示す。 ３つのレーダ帯域のそれぞれについてのチャネルのインパルス応答の大きさを示す。 いくつかの実施形態によるシミュレーション結果のさらなる可視化を提供する。 いくつかの実施形態によるシミュレーション結果のさらなる可視化を提供する。 いくつかの実施形態によるシミュレーション結果のさらなる可視化を提供する。 いくつかの実施形態によるシミュレーション結果のさらなる可視化を提供する。 いくつかの実施形態によるシミュレーション結果のさらなる可視化を提供する。 いくつかの実施形態によるシミュレーション結果のさらなる可視化を提供する。 いくつかの実施形態によるシミュレーション結果のさらなる可視化を提供する。 いくつかの実施形態によるシミュレーション結果のさらなる可視化を提供する。 いくつかの実施形態によるシミュレーション結果のさらなる可視化を提供する。 いくつかの実施形態による例示的なシステムのブロック図である。 いくつかの実施形態による別の例示的なシステムを示す。 いくつかの実施形態による例示的なスパースアレイを含むシステムの一部を示す。 いくつかの実施形態によるＬｉＤＡＲサブシステムの例示的な光学アレイを含むシステムの一部を示す。 いくつかの実施形態による、ある場面において目標の位置を識別する例示的な方法のフロー図である。 いくつかの実施形態による、決定を行うために実行することができる例示的な手順のフロー図、目標の投影位置である。

理解を容易にするために、同一の参照番号は、可能な場合には、図に共通である同一の要素を示すために使用されている。図面のいくつかは、特定の要素（たとえば、信号、目標、送信機、受信機、アレイ要素など）の複数の例を示す。本明細書で使用される慣習は、文字（たとえば、Ａ、Ｂ、Ｃなど）が続く参照番号によって図面に示される要素の特定の例を示すことである。明細書が通常、要素に言及するときは、参照番号のみ使用される。よって、１つの例として、明細書は特定の目標１３０Ａ、１３０Ｂなどに言及し、図面は特定の目標１３０Ａ、１３０Ｂなどを示し、明細書は単に１つの目標１３０又は複数の目標１３０にも言及する。１つの実施形態において開示される要素は、特定の詳述なしに、他の実施形態において有利に利用されてもよいことが意図されている。さらに、１つの図面の状況における要素の説明は、その要素を示す他の図面に適用可能である。

詳細な説明
複数の種類のセンサをＡＤシステムで使用することができる。たとえば、カメラは、安価で、車両内又は車両上の好都合な場所に簡単に一体化される、よく理解されている２０世紀の二次元センサ技術である。ステレオモードの従来のカメラは、いくつかの対象及びそれらのそれぞれの速度を検知するために使用することができるが、カメラは、距離及び奥行きの推定に限界がある。よって、カメラの精度は、多くの場合、安全なＡＤシステムに必要とされるものを下回っており、カメラは、ＮＬＯＳ目標を検知することができない。さらに、カメラは、夜間、霧の中、直射日光、及び他の条件において同様に機能せず、錯視に対しても弱い。独立型のカメラは、ＡＤには不十分である。結果として、他のセンサ技術が、目標を検知及び／又は追跡するカメラの性能を増大及び／又は強化するために開発されてきた。

より正確な距離推定及びより正確な奥行き情報を提供することが可能な２つの技術は、無線検知測距（レーダ）及び光検知測距（ＬｉＤＡＲ）である。レーダシステムは、電磁波を（たとえば、無線又はマイクロ波周波数で）送信し、目標からの波の反射を受信する。目標の位置及び速度は、反射から決定することができる。

レーダシステムの性能は、その距離分解能及びその角度分解能によって特徴づけることができる（本明細書では、分解能は、２つの対象が、区別できずに、一体となって見える前に、（距離又は角度分離において）どれくらい近くなければならないかを表す）。距離分解能は、同じ方角であるが異なる距離にある２つの目標の間の識別できる距離の最小差である。角度分解能は、同じサイズで同じ距離にある２つの目標を識別できる最小の間隔である。レーダシステムの距離分解能は、変調波形の帯域幅に依存し、角度分解能（方位及び仰角の両方）は、レーダアレイ自体の物理的口径に依存する。レーダの精度、すなわち、距離及び角度に関してどれだけ正確に目標を識別することができるかは、特に、受信した信号対雑音比（ＳＮＲ）に依存する。レーダを使用する現在のＡＤシステムは、通常は、７７ＧＨｚで動作し、直線周波数変調（ＦＭ）を使用する。これらのＡＤシステムは、伝えられるところでは、サブメータの距離分解能及びサブ度の角度分解能を有する。

レーダシステムは、速く、長距離で動作することができ、機械的可動部を必要としない
が、不正確である可能性がある。たとえば、レーダシステムは、非常に大きい目標を表示しているとき、小さい目標からの映像を見落とすことがある。さらにまた、高周波レーダ帯域は、悪天候（たとえば、雨、霧）及び他の障害（たとえば、ほこり）によって悪影響を受け、低周波レーダ帯域は、精度が低く、より大きい開口のアンテナを使用する。

ＬｉＤＡＲシステムは、目標エリア又はシーンにパルス光を照射し、目標に反射されたパルスが光検知器まで戻るのにどれだけかかるかを測定する。多くのＬｉＤＡＲシステムは、光パルスを送信するためにレーザを使用し、対象から対応する受信機（たとえば、フォトダイオード）までの反射の飛行時間を測定する。ＬｉＤＡＲには、スピニングＬｉＤＡＲ及びソリッドステートＬｉＤＡＲを含む、いくつかのバリエーションがある。名前が示すように、スピニングＬｉＤＡＲシステムは、可動部を有して、視界を物理的にスキャンする。ソリッドステートＬｉＤＡＲは、可動部を有していない。ＬｉＤＡＲの別のクラスは、フラッシュＬｉＤＡＲであり、それは、対象の視界全体を照らす単一の高出力レーザと、各検知器（画素）が特定の方位及び仰角に対応する検知器の高密度アレイとを有する。フラッシュＬｉＤＡＲは、所定の画素で観察される映像に対応する飛行時間を決定することができることを除いて、デジタルカメラと類似している。周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）ＬｉＤＡＲと呼ばれる、ＬｉＤＡＲのさらに別のクラスは、光学信号のダイレクトダウンコンバージョンを使用する。

ＬｉＤＡＲシステムは、システム独自の光子を供給するため、多くの場合、悪い気象条件においてカメラより優れている。さらに、ＬｉＤＡＲシステムは、レーダを含む他のタイプのシステムよりも細かい分解能を提供することができ、それによって、小さな目標に対しても、良好な有効距離、精度、及び分解能を提供する。ＬｉＤＡＲシステムは一般に、高い検知確率でＬＯＳ目標を発見及び追跡することができるが、オクルージョンによって妨害される可能性があり、それらの精度は、悪い気象条件によって低下する可能性がある。ＬＯＳ目標に対して、ＬｉＤＡＲは、レーダより高い分解能を実現することができるが、カメラと同様に、ＬｉＤＡＲシステムの性能は、その視界（ＦＯＶ）が霧、雨、又は明るい日光によって影響を受ける場合、悪化する可能性がある。ＬｉＤＡＲシステムは通常、２００～３００メートルの有効距離を有するが、多くの場合、ＡＤのためには、より大きい有効距離が望ましい。さらに、ＬｉＤＡＲシステムは脆弱である可能性がある。たとえば、スピニングＬｉＤＡＲは、特に異物が衝突した場合に、機械的に故障しやすく、フラッシュＬｉＤＡＲは、単一の高出力レーザ及び非常に精密な光学部品の確実な作動に依存している。

使用中の周波数帯域により、レーダは、カメラよりも気象条件に影響されにくい可能性があるが、ＬｉＤＡＲと比較すると、通常、距離及び角度分解能、並びに精度は劣っている。

よって、ＡＤアプリケーションに関して、カメラ、レーダ、及びＬｉＤＡＲは、異なる機能及び特性を有し、それぞれ、少なくともいくつかの点で欠点を有する。各タイプのセンサから得られることができる情報量は、物理的性質によって制限され、それは、事故及び／又は死亡を避けようと試みているＡＤシステムにジレンマを生じさせる可能性がある。それは、対象である互いを補完することができるセンサの情報及びデザインのギャップを埋めることである。

自律運転のために及び／又は自律走行車において使用されてもよいシステム、装置、及び方法が本明細書に開示される。いくつかの実施形態は、一体型の大開口多帯域レーダサブシステムを使用し、風景の検知及び理解を大幅に向上させるために、特に、コーナ周辺を見てＮＬＯＳ目標を識別するために、多重帯域及び／又は多重センサ技術の独自の伝播特性を活用する。いくつかの実施形態は、送受信要素（アンテナ）のスパースアレイを有するレーダサブシステムを含む、又は、使用する。いくつかの実施形態において、レーダサブシステムは、複数帯域のレーダ信号を同時に送受信可能であり、その場合、本明細書では「スパース大開口多帯域」（ＳＷＡＭ）レーダと呼ばれる場合がある。いくつかの実施形態において、システムの少なくとも１つのプロセッサは、さまざまな条件（たとえば、気象）において高い精度を提供するために、複数の帯域のリターン（反射）信号を共同処理することが可能である。開示されるレーダサブシステムは、単独で、又は、たとえばＬｉＤＡＲ及び／又はカメラなどの別のセンシング技術とともに使用することができる。

開示されるシステム、装置、及び方法は、代替的なアプローチよりも高い性能を提供するために、ＡＤシステムで使用することができる。たとえば、ＬｉＤＡＲシステムは、霧又は雨に含む特定の条件において目標を検知できないことがある。自動車産業は、７７ＧＨｚのミリ波帯レーダを導入することによって、霧の問題に対処してきたが、これも、雨による重大な損失問題を有する。さらに、代替的なシステムは、重大な誤検知確率に悩まされる可能性がある。結果として、米国では、ＬｉＤＡＲ及び７７ＧＨｚレーダのみ備えるＡＶは、霧及び豪雨が非常に珍しいアリゾナなどの砂漠州を除いて、常に、自律を実践することはできない。この制限により、ヨーロッパ、アジア、及び他の雨の多い又は霧の多い地域の大部分で、これらのタイプのシステムを使用する完全自律運転はできない。開示されるシステム、特に、開示されるＳＷＡＭレーダのいくつかの実施形態は、これらの問題を解決することができる。

さらに、コーナ周辺の移動する及び静止した目標を検知できることなどの、安全性の問題の目線から、開示されるシステムの実施形態は、複数の（たとえば、低）周波数帯域でのさらなるレーダ観測を使用することができる。システムは、従来のＡＶレーダシステムよりも高い分解能を実現するために、自動車及びスパースアレイの全幅を使用してもよい。開示される実施形態は、複数の車両が同時にそれらのレーダを作動させる混雑したＥＭ環境における利点も提供する。複数の帯域の存在は、たとえば、周波数ホッピング又はタイムシェアリングを通して送信波形をさらに直交させる追加の次元を加え、それは、他のレーダからの干渉を減少し、それによって、都市交通環境に対してＡＤレーダを調整するために有益である可能性がある。いくつかの実施形態は、悪条件下で最大３６０°の有効範囲を提供することが可能であり、それによって、従来のＡＤシステムの欠点の少なくともいくつかを克服する。従来のレーダシステム又はＡＤが考慮されている他のアプローチとは対照的に、いくつかの実施形態は、１００％近い可観測性及び改善された安全性を提供することができる。

いくつかの実施形態において、レーダサブシステムは、ＬｉＤＡＲサブシステム、カメラサブシステム、及び／又は他の情報源（たとえば、ＧＰＳ、地図など）を増強し、それらと同期する。いくつかの実施形態は、少なくとも２つの情報源（たとえば、レーダ、ＬｉＤＡＲ、カメラ、ＧＰＳ座標など）にアクセスし、複数の源から得られた情報は、性能を改善するために融合される。異なるセンシング技術からの場面に関する情報の組み合わせ又はマージングを、本明細書では、「センサ融合」と呼ばれる。

開示されるシステム、装置、及び方法のいくつかの実施形態は、ＬＯＳ及びＮＬＯＳ目標の両方を識別及び追跡するために、複数のセンシング技術及びセンサ融合を使用する。いくつかの実施形態は、高度な信号処理及び確率的センサ融合アルゴリズムとともにＳＷＡＭレーダを使用する。いくつかの実施形態において、異なるセンサタイプから得られる情報は、風景の一貫した理解を得るために組み合わされる。いくつかの実施形態において、開示されるシステム、装置、及び方法は、さまざまな気象条件における風景の理解を改善するために、異なる周波数帯域で電磁（ＥＭ）波の独自の伝播特性を利用する。特に、いくつかの実施形態において、開示されるシステムは、コーナを通して、コーナ周辺で、従来のシステムでは可能ではないものを見ることができ、それによって、自律運転の安全性を改善する。

開示される方法、システム、及び装置は、数字利点を提供することができる。たとえば、いくつかの実施形態は、車両が都市の交差点に接近するとき、遠い距離から十字路を調査し、建物によって隠されている目標を探すことができる（本明細書で使用される場合、単語「見る」及び「探す」が一般に、たとえば、障害物によって隠されていることがある対象又は目標の存在を検知することを指すことが理解されるべきである）。いくつかの実施形態は、車両が、木、樹木が茂った森林、又は他の植物によって遮られた地方の交差点に接近するときに、コーナ周辺を見る能力を有する。いくつかの実施形態は、（たとえば、最大約３００メートルのみ見る）従来のシステムと比較して、はるかに大きい距離（たとえば、１キロメートル）を見ることができることによって、適応性のあるスマートな追跡を可能にする。いくつかの実施形態は、（たとえば、５０フレーム／秒（ＦＰＳ）の）高い分解能率で、同時に多数の目標（たとえば、１００以上の目標）を追跡する能力による動的性能を提供する。

本明細書に開示される方法、システム、及び装置は、高い分解能、並びに、ＡＤシステムが遭遇する高度に複雑な場面における多数の目標の高い分解能／精度の検知及び追跡を提供することができる。さらに、多帯域レーダの使用は、複数の車両のレーダシステムが同時に作動している混雑した環境における利点を提供する。開示されるシステムの実施形態は、干渉の低減すること、及び、それらのリターン信号を他の車両のレーダシステムのリターン信号と区別することの両方のために、それらの波形及び送信を「直交させる」ことができる。複数の帯域の存在は、（たとえば、周波数ホッピング又はタイムシェアリングによる）そのような直交化を実現する追加の次元を加え、それは、ＡＤレーダを都市交通環境に対して調整することを可能にする。

用語「アレイ要素」は、本明細書では、アンテナアレイに含まれるアンテナを指すために使用される場合がある。アレイ要素は、信号の送信、信号の受信、又は信号の送受信のために使用することができる。「送信要素」は送信が可能であるアレイ要素であり、「受信要素」は受信が可能であるアレイ要素である。単一のアレイ要素は、さらに以下で説明されるように、送信及び受信の両方が可能であってもよい。用語「アンテナ」及び「アンテナ要素」は、本明細書では、ほとんど交換可能に使用される。アンテナはセンサの１つの例であり、以下の説明の一部はアンテナ及びアンテナ要素に言及するが、説明の一部は用語「センサ」を使用する。しかしながら、当業者には理解されるように、単語「アンテナ」は、多くの場合「センサ」と置き換え可能である。

図１は、いくつかの実施形態による、システム１００を示す。ＡＤシステムであってもよいシステム１００は、少なくとも１つの送信機１０５（又は、以下でさらに記載される、送信機アレイ１１１）と、少なくとも１つの受信機１２０（又は、以下でさらに記載される、センサアレイ１２１）とを備える。簡単のため、図１の説明は、単一の送信機１０５及び単一の受信機１２０に言及するが、以下でさらに詳細に論じられるように、システム１００は、送信機アレイ１１１と、複数の受信機１２０とを含むことができることが理解されるべきである。同様に、図１は、同じ場所にある送信機１０５及び受信機１２０を示すが、送信機１０５及び受信機１２０は、同じ場所にある必要はない。以下で説明されるいくつかの実施形態において、送信機１０５及び受信機１２０は、自動車などの車両の本体上に配置される。送受信要素の位置は、任意とすることができる。換言すれば、それらは、三次元空間内の任意の座標を有することができる。送受信要素は、直線アレイ又は平面アレイである必要はない。特に、アンテナ要素が車両の本体に配置されるとき、それらは、曲線又は曲面配置であってもよい。

図１は、システム１００の近くの４つの目標１３０Ａ、１３０Ｂ、１３０Ｃ、及び１３Ｄを示す。目標１３０Ａは、システム１００から距離１５０Ａであり、目標１３０Ｂは、システム１００から距離１５０Ｂであり、目標１３０は、システム１００から距離１５０Ｃであり、目標１３０Ｄは、システム１００から距離１５０Ｄである。いくつかの実施形態によると、システム１００の１つの目的は、距離１５０Ａ、１５０Ｂ、１５０Ｃ、及び１５０Ｄを推定することである。いくつかの実施形態において、システム１００の別の目的は、目標１３０の角度位置（たとえば、目標１３０Ａが距離１５０Ａと等しい半径を有する円上のどこにあるか、目標１３０Ｂが距離１５０Ｂと等しい半径を有する円上のどこにあるかなど）を推定することであり、角度位置は、到来角と呼ばれる（又は、到来角から決定することができる）。

作動中、送信機１０５は、それぞれの波形１４０を送信する。波形１４０は、特定の周波数及び位相を有するキャリア信号に変調されたベースバンド信号であってもよい。説明を容易にするために、送信機１０５におけるキャリア信号への変調、及び、受信機１２０におけるパスバンド信号のベースバンド又は中間周波数への復調の詳細は、本明細書では詳細に説明されない。これらの技法は、一般的であり、当該技術分野においてよく知られている。

送信波形１４０は、減衰及び潜在的に歪みを引き起こす媒体（たとえば、自由空間、空気、霧、雨、建物など）中を伝播し、目標１３０から反射する。（目標１３０Ａで反射する）反射信号１４８Ａ、（目標１３０Ｂで反射する）反射信号１４８Ｂ、（目標１３０Ｃで反射する）反射信号１４８Ｃ、及び（目標１３０Ｄで反射する）反射信号１４８Ｄは、受信機１２０に戻るように伝播する。反射信号１４８Ａ、１４８Ｂ、１４８Ｃ、及び１４８Ｄは、媒体で減衰し、送信後のある時点で受信機１２０に到着し、ここで、その時間は、信号が媒体中を伝播する速度、並びに、反射信号１４８Ａ、１４８Ｂ、１４８Ｃ、及び／又は１４８Ｄが見通し内（ＬＯＳ）目標１３０からの直接のリターン、建物を通してのリターン、又はマルチパスのリターンであるかどうかに依存する。媒体及び／又は受信機１２０は、ノイズを反射信号１４８Ａ、１４８Ｂ、１４８Ｃ、及び１４８Ｄと加えることがある。

図２は、いくつかの実施形態によるシステム１００によって送受信されるさまざまな信号間の関係の概念図を提供する。図２の概念図において、送信波形１４０は、単純なパルスとして示されている。図２に示されるように、本明細書ではエコー信号１４２と呼ばれる、受信されるノイズの多い波形は、反射信号（たとえば、図１の反射信号１４８Ａ、１４８Ｂ、１４８Ｃ、及び１４８Ｄ）の重ね合わせであり、干渉（たとえば、マルチパス）による寄与、ノイズ、及び他の障害を含む。送信波形１４０が送信のためにキャリア信号に変調されたとき、受信されるエコー信号１４２は振幅及び位相の両方を有し、ベースバンドに変換されると、同相分（Ｉ）及び直角分（Ｑ）の両方を有することが理解されるべきである。（図２は、エコー信号１４２の、又は、反射信号１４８Ａ、１４８Ｂ、１４８Ｃ、及び１４８Ｄの寄与のいずれかの位相を示していない。）反射信号１４８（たとえば、図２の１４８Ａ、１４８Ｂ、１４８Ｃ、及び１４８Ｄ）は、目標１３０とシステム１００との間のいくらかの距離において建設的に加算されることがあり、他の距離において破壊的に加算されることがある。図２のハイレベルな概念図において、エコー信号１４２は、３つの別個の減衰し、歪んだ反射を有するが、それらはノイズによって不明瞭にされている。これらの反射のそれぞれは、システム１００からいくらかの距離における少なくとも１つの目標１３０に対応する。システム１００の１つの目的は、ノイズの大きいエコー信号１４２を処理して、目標１３０及びシステム１００に対するそれらの場所を識別することである。いくつかの実施形態において、システム１００は、目標１３０の場所を識別するために、センサ融合手順が適用される。

システム１００の視線内の目標１３０について、信号は知られている速度（たとえば、媒体が空気である場合は光速）で進むので、送信波形１４０が起動されたときとエコー信号１４２が受信されたときとの間の時間により、距離１５０を直接計算することができる。測定された伝播時間から計算することができる、目標１３０とシステム１００との間の距離１５０は、システム１００の位置を中心とする、目標１３０がその上にある円を提供する。

本明細書に開示されるいくつかの実施形態によると、受信機１２０は、ノイズ除去信号１４４を得るために、最適化手順を使用して、エコー信号１４２を処理する。次いで、受信機１２０は、目標１３０が位置付けられるシステム１００からの距離１５０を推定するために、ノイズ除去信号１４４を使用する。目標１３０の距離を推定するためのノイズ除去信号１４４の使用は、（たとえば、１０～１２ｄＢ以上ＳＮＲを改善することによって）従来のシステムに対して実質的にシステム１００の性能を改善することができる。

図２は、いくつかの実施形態に従って使用されるノイズ除去手順を高レベルで示す。受信機１２０は、ノイズ除去信号１４４を得るために、エコー信号１４２を使用して、以下でさらに詳細に記載される最適化手順を実行することができる。最適化手順は、理想的なエコー信号１４２（ノイズなし）が、タイムシフト及び減衰量は知られていないが、送信波形１４０の比較的少ない数のタイムシフトされて減衰されたコピーの重ね合わせである構造化された信号であるという知見を利用する。最適化は、結果的に得られるノイズ除去信号１４４がいくつかのタイムシフトされて減衰された送信波形１４０の線形重ね合わせのように見え、受信されたエコー信号１４２に依然として「近い」ままであるように、信号からノイズを除去する。次いで、受信機１２０は、目標１３０が存在するシステム１００からの距離１５０を推定するために、結果的に得られるノイズ除去信号１４４を使用することができる。いくつかの実施形態において、距離１５０を推定するために、受信機１２０は、送信波形１４０及びノイズ除去信号１４４の相関を実行し、次いで、距離１５０を推定するために、相関結果のピークの位置を使用する。相関は、時間領域において実行されてもよく、又は、周波数領域において同等の手順を実行することによって実行されてもよい。図２は、相関後信号１４６の概念図を提供し、それは、時間ｔ１、ｔ２、及びｔ３にピークを有するように示されている。送信信号１４０及び反射信号１４８が媒体中を伝播する速度を使用して、ＬＯＳ目標の距離１５０を、相関後信号１４６におけるピークの位置から推定することができる。

図２に示されるように、相関後信号のピークの数は、目標１３０の数と同じでなくてもよい。たとえば、複数の目標１３０がシステム１００から略等距離である場合、それらの反射信号１４８は、略同じ時間で受信機１２０に到達する。図１を再び参照すると、目標１３０Ａ及び１３０Ｂは、システム１００から略同じ距離である（たとえば、距離１５０Ａは距離１５０Ｂと略同じである）。よって、それらの反射信号１４８Ａ及び１４８Ｂは、略同じ時間で受信機１２０に到達する。図２において、反射信号１４８Ａ及び１４８Ｂは、エコー信号１４２の（ノイズによって不明瞭にされた）第１の「バンプ」に対応する。本例が示すように、受信機１２０は、相関後信号１４６から、時間ｔ１のピークに対応する少なくとも１つの目標１３０が距離１５０にあることを識別できるが、相関後信号１４６のみから、その距離１５０にいくつの目標があるかについて識別できなくてもよい。いくつかの実施形態において、システム１００は、複数の受信機センサ（たとえば、アンテナアレイ）を含み、そのそれぞれは、それぞれのエコー信号１４２を受信する。いくつかのこのような実施形態において、システム１００からの目標１３０の距離１５０を推定するエコー信号１４２を使用することに加えて（又は、その代わりに）、受信機１２０は、目標１３０の到来角を決定するために、複数のエコー信号１４２を処理する。

図３は、いくつかの実施形態によるシステム１００の送信機１０５の特定の構成要素を示す。送信機１０５は、波形発生装置１１０と、送信波形１４０を送信するための他の構成要素とを備える。送信波形１４０は、任意の好適な波形であってもよい。たとえば、送信波形１４０は、パルス列を備えてもよく、各パルスは特定の継続時間を有する、又は、それぞれのパルスはそれぞれの継続時間を有する。いくつかの実施形態において、送信波形１４０は、良好な自己相関特性を有し、自己相関は、原点近く以外は小さいことを意味する。自己相関特性がより良好であるほど、以下で論じられる、相関受信機の性能はより良好である。エリア内の目標を探索するために、送信波形１４０は、第１の短い継続時間を有する１つ又は複数のパルスと、さらに離れている目標を探索するために、第２のより長い継続時間を有する１つ又は複数のパルスとを含み得る。本明細書の実施形態は、パルスアレイ処理の文脈で示されるが、開示される原理は、持続波（ＣＷ）タイプのシステム（たとえば、レーダシステム）に同様に適用可能であることが理解されるべきである。

送信機１０５は、送信波形１４０を１つ又は複数のキャリア信号に変調してもよい。たとえば、図３に示される例示的な実施形態において、波形発生装置１１０は、ミキサ１１８に結合される。ミキサ１１８は、送信波形１４０をキャリア信号に変調する。

キャリア信号の周波数は、常に、同じままでもよく、又は、それぞれの時間で異なってもよい。同様に、キャリア信号の位相は、一定であってもよく、又は、変化してもよい。キャリア信号は、１つ又は複数のオシレータ１１２によって発生されてもよく、その位相は、１つ又は複数の位相シフタ１１６によって発生されてもよい。少なくとも１つのプロセッサ１１４は、オシレータ１１２及び／又は位相シフタ１１６を制御してもよい。

いくつかの実施形態において、システム１００は、（たとえば、Ｌ、Ｓ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、ｋａ、Ｋｕ、Ｗ、又はＵＨＦ帯域のうちの２つ以上の）複数の周波数帯域で送信可能である。このような実施形態において、同じ送信波形１４０は、複数の周波数帯域（たとえば、互いに素な、すなわち、オーバーラップしない帯域）で送信されてもよく、又は、異なる送信波形１４０は、異なる周波数帯域で送信されてもよい（たとえば、第１の送信波形１４０は第１の周波数帯域で送信されてもよく、第２の送信波形１４０は第２の周波数帯域で送信されてもよい）。複数の帯域の存在は、たとえば、周波数ホッピング又はタイムシェアリングを通して送信波形１４０をさらに分離する追加の次元を加え（「直交化」と呼ばれる概念）、それは、近くで作動していてもよい他のレーダシステムからの干渉を低減することができ、及び／又は、システム１００を都市交通環境で使用することを可能にすることができる。

いくつかの実施形態において、システム１００の送信部は、送信機アレイ１１１を備える。図４は、いくつかの実施形態によるシステム１００の送信機アレイ１１１の特定の構成要素を示す。送信機アレイ１１１は、アンテナアレイの一部とすることができる、又は、アンテナアレイを含むことができる。送信機アレイ１１１は、波形発生装置１１０Ａ、１１０Ｂ、．．．、１１０ｘと、送信波形１４０Ａ、１４０Ｂ、．．．、１４０ｘのインスタンスを送信するための他の構成要素とを備え、ここで、「ｘ」は波形発生装置１１０及び波形１４０の数を表す。いくつかの実施形態において、時間内のすべて瞬間において、送信波形１４０Ａ、１４０Ｂ、．．．、１４０ｘは互いに同一である。よって、これらの実施形態において、複数の波形発生装置１１０Ａ、１１０Ｂ、．．．、１１０ｘがアクティブである場合、それらは、同じ物理的な送信波形１４０を発生させているが、各波形発生装置１１０Ａ、１１０Ｂ、．．．、１１０ｘは、他の波形発生装置１１０とは無関係に、送信波形１４０を発生させてもよい。他の実施形態において、送信波形１４０Ａ、１４０Ｂ、．．．、１４０ｘの少なくとも一部は異なる。よって、これらの実施形態において、複数の波形発生装置１１０Ａ、１１０Ｂ、．．．、１１０ｘがアクティブである場合、それらのうちの少なくともいくつかは、異なる物理的な送信波形１４０を発生させている。

送信波形１４０は、任意の好適な波形であってもよい。たとえば、送信波形１４０は、パルス列を備えてもよく、各パルスは特定の継続時間を有する、又は、それぞれのパルスはそれぞれの継続時間を有する。上で説明されたように、いくつかの実施形態において、送信波形１４０は、良好な自己相関特性を有する。

送信機アレイ１１１は、送信波形１４０の各インスタンスを１つ又は複数のキャリア信号に変調してもよい。たとえば、図４に示される例示的実施形態において、示される波形発生装置１１０のそれぞれは、それぞれのミキサ１１８に結合されている（すなわち、波形発生装置１１０Ａはミキサ１１８Ａに結合され、波形発生装置１１０Ｂはミキサ１１８Ｂに結合される、など）。ミキサ１１８は、送信波形１４０のインスタンスをキャリア信号に変調する。任意の特定の時間において、各キャリア信号は、同じ周波数を有するが、特定の波形発生装置１１０に対応する送信波形１４０の各インスタンスは、送信波形１４０の他のすべてのインスタンスが変調されるキャリア信号とは異なる位相を有するキャリア信号に変調される。たとえば、図４に示されるように、送信波形１４０Ａのインスタンスは、周波数「ｆ＿１」及び位相「ｐｈａｓｅ＿１」を有するキャリア信号に変調され、送信波形１４０Ｂのインスタンスは、同じ周波数「ｆ＿１」であるが異なる位相「ｐｈａｓｅ＿２」を有するキャリア信号に変調される、などである。

各キャリア信号のキャリア周波数は、同じままでもよく、又は、それぞれの時間で異なってもよい。同様に、各キャリア信号の位相は、一定であってもよく、又は、変化してもよい。図４に示されるように、キャリア信号は、１つ又は複数のオシレータ１１２によって発生されてもよく、波形発生装置１１０のキャリア信号のさまざまな位相は、１つ又は複数の位相シフタ１１６によって発生されてもよい。少なくとも１つのプロセッサ１１４は、オシレータ１１２及び／又は位相シフタ１１６を制御してもよい。

いくつかの実施形態において、システム１００は、同時に、（たとえば、Ｌ、Ｓ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、Ｋａ、Ｋｕ、Ｗ、又はＵＨＦ帯域のうちの２つ以上の）複数の周波数帯域で同時に送信可能である。このような実施形態において、同じ送信波形１４０は、複数の周波数帯域で同時に送信することができる、又は、異なる送信波形１４０は、異なる周波数帯域で送信することができる（たとえば、第１の送信波形１４０は第１の周波数帯域で送信されてもよく、第２の送信波形１４０は第２の周波数帯域で送信されてもよい）。いくつかの実施形態において、任意の特定の時間において、使用中の特定の周波数帯域内の各キャリア信号は同じ周波数を有するが、その帯域内で送信する特定の波形発生装置１１０に対応する送信波形１４０の各インスタンスは、送信波形１４０の他のすべてのインスタンスがその帯域内で送信する他の波形発生装置１１０によって変調されるキャリア信号とは異なる位相を有するキャリア信号に変調される。上で説明されたように、異なる送信波形１４０は、同じ周波数帯域で同時に送信することができることが理解されるべきである。

一般性を失わず、送信機アレイ１１１にＰ波形発生装置１１０があると考えられる。送信機アレイ１１１の波形発生装置１１０のすべてのＰを同時に送信することができるが、送信機アレイ１１１を有するいくつかの実施形態では、送信機アレイ１１１のすべてより少ないＰ波形発生装置１１０が同時に送信する。さらに、波形発生装置１１０の数は、受信機センサ１２２（後述）の数より多くても、少なくても、又は等しくてもよい。

いくつかの実施形態において、送信機アレイ１１１は、（最大）Ｐ次元のセンシングベクトルを送信する。センシングベクトルは、特定のキャリア周波数を有するキャリア信号に変調される送信波形１４０（たとえば、パルス、パルス列など）を発生させる各波形発生装置１１０の結果であり、それは、アレイの波形発生装置１１０のすべてについて同じである。好ましくは、（最大）Ｐ個の波形発生装置１１０によって送信されるキャリア信号の位相は互いに異なる。いくつかの実施形態において、位相はランダムに選択される。たとえば、それらは完全にランダムであり、時間の経過とともに変化する可能性がある、又は、それらは完全にランダムであり、永久に固定される可能性がある。或いは、それらは、確定的であり、潜在的に少なくとも１つのプロセッサ１１４と連携して、いくつかのアルゴリズム又は基準に従って選択される可能性がある。異なる位相を有する変調されたキャリア信号を送信する目的は、一度に多くの方向にエネルギを送信することである。送信された変調されたキャリア信号の異なる位相は、受信機センサ１２２（以下で論じられる）によって受信されるエコー信号１４２の振幅及び位相に影響を与える。システム１００が複数の受信機（たとえば、複数の受信機センサ１２２）を含む実施形態において、各受信されたエコー信号１４２の振幅及び位相の差は、目標１３０の到来角を決定するために使用されてもよい。

ランダムな又は複数のキャリア信号位相を使用する実施形態において、キャリア信号の位相のランダム性又は可変性は空間覚にあることが理解されるべきである。各波形発生装置１１０は、キャリア信号に変調される送信波形１４０が同じであるとき、同じ平均エネルギを送信する。

システム１００がＰ個の波形発生装置１１０のアレイを備えるいくつかの実施形態において、Ｐ個の波形発生装置１１０の異なるサブセットは、異なる時間に送信する。いくつかの実施形態において、アクティブな波形発生装置１１０は同じエネルギ量を送信する。時間とともに、アクティブな波形発生装置１１０のサブセットを変えるプロセスは、三次元環境を探索するのに適しているランダム化されたアンテナ利得パターンをつくる。

図４を再び参照すると、送信機アレイ１１１は、少なくとも第１の波形発生装置１１０Ａと第２の波形発生装置１１０Ｂとを含む。第１の波形発生装置１１０Ａは、ある時間間隔の間、送信波形１４０の第１のインスタンス（１４０Ａ）を発生させ、それは、特定のキャリア周波数及び第１の位相を有する第１のキャリア信号に変調される。第２の波形発生装置１１０Ｂは、同じ時間間隔の間、第１の波形発生装置１１０Ａと略同期して、送信波形１４０の第２のインスタンス（１４０Ｂ）を発生させ、それは、同じ特定のキャリア周波数を有するが第１の位相とは異なる第２の位相を有する第２のキャリア信号に変調される。第１及び第２の位相はランダムに選択されてもよい、又は、それらは確定的であってもよい。たとえば、第１及び第２の位相は、ランダム化手順の結果として選択されてもよい（たとえば、ランダム化された第１及び第２の位相を決定するために、擬似ランダムシーケンス発生装置を使用するなど）。別の例として、第１及び第２の位相は確定的であってよく、それは、それらが第１及び第２の送信機に知られたアルゴリズムによって選択されることを意味する（たとえば、システムが作動するときに、たとえば、予め定義された位相を参照用テーブルから選択するなどによって、第１及び第２の位相が選択及び／又は変更される確定的なシーケンス）。

第１及び第２の波形発生装置１１０Ａ、１１０Ｂは、少なくとも１つの機械実行可能命令を実行するように構成される少なくとも１つのプロセッサ１１４を含んでもよい、又は、それに結合されてもよい。少なくとも１つの機械実行可能命令の実行の結果として、少なくとも１つのプロセッサ１１４は、第１及び第２の位相を決定又は選択してもよい（それは、上で説明されたように、オシレータ１１２及び位相シフタ１１６を使用して実装されてもよい）。

第１及び第２の波形発生装置１１０Ａ、１１０Ｂが少なくとも１つのプロセッサ１１４を含む又はそれに結合されるいくつかの実施形態において、その少なくとも１つのプロセッサ１１４は、第１及び第２の波形発生装置１１０Ａ、１１０Ｂによって送信される信号の１つ又は複数の特性を制御する。たとえば、少なくとも１つのプロセッサ１１４は、第１及び第２の波形発生装置１１０Ａ、１１０Ｂのそれぞれによってキャリア信号に変調される送信波形１４０の形状及び／又はタイミング及び／又は期間を制御することができる。少なくとも１つのプロセッサ１１４は、同様に又は代替的に、たとえば、キャリア周波数、振幅、及び／又は上で説明されたような位相などの、キャリア信号のいくつかの態様を、（直接、又は、当業者によく知られている他の波形発生装置１１０構成要素と連携して）制御することができてもよい。

システム１００は、図４に示されるように、第１及び第２の波形発生装置１１０Ａ、１１０Ｂに加えて他の波形発生装置１１０を含んでもよい。このような実施形態において、各さらなる波形発生装置１１０ｘは、同じ時間間隔の間、第１及び第２の波形発生装置１１０Ａ、１１０Ｂと略同期して、第１及び第２のキャリア信号と同じキャリア周波数を有するが異なるそれぞれの位相を有するそれぞれのキャリア信号に変調される送信波形１４０のそれぞれのインスタンスを送信する。各波形発生装置１１０は、すべての他の変調されたキャリア信号の位相とは異なる位相を有する変調されたキャリア信号を送信する。いくつかの実施形態において、送信波形１４０のそれぞれのインスタンスのそれぞれは、送信波形１４０の第１及び第２のインスタンスと略同一である。

図１を再び参照すると、システム１００は、少なくとも１つの受信機１２０も含む。図５は、いくつかの実施形態による受信機１２０の高レベルブロック図である。受信機１２０は、少なくとも１つのセンサ１２２と、（たとえば、ダウンコンバージョンを実行する）少なくとも１つの無線周波数（ＲＦ）／アナログ回路１２４と、少なくとも１つのアナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）１２６と、少なくとも１つのプロセッサ１２８とを含む。少なくとも１つの受信機１２０は、図５に示されない構成要素を含んでもよいことが理解されるべきである。単なる１つの例として、少なくとも１つの受信機１２０はメモリを含んでもよく、このメモリは、少なくとも１つのプロセッサ１２８及び／又は少なくとも１つのＡＤＣ１２６に結合されてもよい。少なくとも１つのプロセッサ１２８が、送信機１０５の少なくとも１つのプロセッサ１１４とまったく同一であってもよいことも理解されるべきである。

各センサ１２２は、たとえば、アンテナを備えてもよい。いくつかの実施形態において、センサ１２２は、少なくとも２つの周波数帯域（たとえば、Ｌ、Ｓ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、ｋａ、Ｋｕ、Ｗ、及びＵＨＦ帯域のうちの２つ以上）の信号を受信することが可能である。そのようなセンサ１２２は、１つより多い帯域の信号を同時に受信することが可能であってもよい。

各ＲＦ／アナログ回路１２４は、任意の従来のＲＦ／アナログ回路１２４であってもよく、その回路は、当業者には馴染みのあるものであり、よく知られている。いくつかの実施形態において、各ＲＦ／アナログ回路１２４は、それぞれの受信されたエコー信号１４２をベースバンドにダウンコンバートする。このような実施形態において、少なくとも１つのＡＤＣ１２６は、受信機１２０によるさらなる処理のために、エコー信号１４２の同相（Ｉ）及び直交（Ｑ）サンプルの組を生成するように構成される。他の実施形態において、各ＲＦ／アナログ回路１２４は、それぞれのエコー信号１４２を中間周波数にダウンコンバートするように構成され、ＡＤＣは、エコー信号１４２が中間周波数で存在する間に、エコー信号１４２をサンプリングするように構成される。さらに他の実施形態は、任意のＲＦ／アナログ回路１２４を含まず、その場合、ＡＤＣは、任意のダウンコンバージョンなしで、エコー信号１４２を直接サンプリングする。

用語「アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）」は、連続時間、連続振幅（アナログ）の受信されたエコー信号１４２を、離散時間、離散振幅（デジタル）の信号（たとえば、サンプル）に変換する任意の構成要素を意味するために広義に使用される。そのような構成要素は当業者によく知られていて、本明細書ではさらには論じられない。

図６は、センサアレイ１２１（たとえば、アンテナアレイ）に含まれる複数のセンサ１２２を備える例示的な実施形態を示す。図６に示される実施形態において、「センサ１」とラベル付けされた第１のセンサ１２２は、「ＲＦ／アナログ１」とラベル付けされた第１のＲＦ／アナログ回路１２４に結合され、第１のＲＦ／アナログ回路１２４は、「ＡＤＣ１」とラベル付けされた第１のＡＤＣ１２６に結合され、第１のＡＤＣ１２６は、少なくとも１つのプロセッサ１２８に結合される。同様に、「センサ２」とラベル付けされた第２のセンサ１２２は、「ＲＦ／アナログ２」とラベル付けされた第２のＲＦ／アナログ回路１２４に結合され、第２のＲＦ／アナログ回路１２４は、「ＡＤＣ２」とラベル付けされた第２のＡＤＣ１２６に結合され、第２のＡＤＣ１２６は、少なくとも１つのプロセッサ１２８に結合される。図６に示されるように、受信機１２０はまた、追加のセンサ１２２と、ＲＦ／アナログ回路１２４と、ＡＤＣ１２６とを含むことができ、ＡＤＣ１２６は、少なくとも１つのプロセッサ１２８に結合されてもよい。上で説明されたように、ＲＦ／アナログ回路１２４及びＡＤＣ１２６は、当該技術分野においてよく知られている。同様に上で説明されたように、いくつかの実施形態は、ＲＦ／アナログ回路１２４を含まない。

複数のセンサ１２２を含む実施形態において、前で説明されたように、センサ１２２は、同じ場所にある必要はない（が、同じ場所に置くことができる）。さらに、３つ以上のセンサ１２２を含む実施形態において、センサ１２２は、同一直線上にある必要はない（が、同一直線上に置くことができる）。さらにまた、センサ１２２は、任意の規則的な方法で、又は、センサ１２２の間に任意の特定の間隔を有して、配設される必要はない。たとえば、従来のシステムとは異なり、センサアレイ１２１の隣接するセンサ１２２の間の距離は、同じである必要はない（が、同じとすることができる）。結果として、以下でさらに説明されるように、システム１００は、制限された空間及び曲面を有する車両に組み込むことができる。

（たとえば、図５及び図６に示される）センサ１２２は、（たとえば、図４に示される）波形発生装置１１０と同じ場所にあってもよい。いくつかの実施形態において、波形発生装置１１０は、信号を送信するために、センサ１２２を使用する。たとえば、波形発生装置１１０及び受信機１２０は、センサアレイ１２１（たとえば、アンテナアレイ）のセンサ１２２の一部又は全部を共有することができる。センサ１２２の少なくともいくつかが波形発生装置１１０の少なくともいくつかと同じ場所にある実施形態において、（たとえば、図５及び図６に示される）少なくとも１つのプロセッサ１２８と、（たとえば、図４に示される）少なくとも１つのプロセッサ１１４とは、同じ少なくとも１つのプロセッサであってもよい。換言すれば、少なくとも１つのプロセッサ１１４／１２８は、システム１００の送受信作動を調整及び管理するように構成されてもよい。少なくとも１つのプロセッサ１１４／１２８は、センサ融合などの、以下でさらに論じられるような追加機能も実行することができる。

いくつかの実施形態において、送信波形１４０（たとえば、広ビーム）の波形発生装置１１０による送信の後、少なくとも１つの受信機１２０がエコー信号１４２をリスンするリスニング期間がある。上で説明されたように、いくつかの実施形態において、１つ又は複数の波形発生装置１１０は、アンテナ（たとえば、センサ１２２のうちの１つ）を少なくとも１つの受信機１２０と共有する。いくつかのこのような実施形態において、すべての波形発生装置１１０よりも少ない波形発生装置１１０が送信している場合、これらの共有アンテナは、他のアンテナが１つ又は複数の波形発生装置１１０によって使用されている間、エコー信号１４２を検出するために、少なくとも１つの受信機１２０によって使用されてもよい。波形発生装置１１０によって使用されるアンテナの数が、受信機１２０によって使用されるセンサ１２２の数と同じであってもよい又は異なってもよいことが理解されるべきである。

上で説明されたように、距離及び精度（たとえば、距離分解能及び角度分解能）は、ＡＤシステムの性能を特徴づけるために使用される一般的なメトリックスである。距離及び精度に加えて、たとえば、識別／検知及び追跡できる目標１３０の数（一般に、より大きい数がより良いと考えられる）、知覚エンジン（たとえば、少なくとも１つのプロセッサ１１４及び／又は少なくとも１つのプロセッサ１２８）で取り扱うことができるポイントクラウド（各ポイントクラウドは三次元形状又は特徴を表す点の集合であり、それから、距離、角度、及び速度情報を決定することができる）のサイズ、並びに、リフレッシュレート（１秒あたり何回、視界全体が探索されて、対応する目標１３０が識別されるか）などのＡＤシステムの他の態様は興味深い。

上で説明されたように、レーダ作動の基本原理は、ＥＭ波（たとえば、送信波形１４０）の送信、及び、対象検知のための受信された散乱信号（たとえば、反射信号１４８）の後続処理である。受信された散乱信号を処理する検知手順の精度は、ＥＭ波がどのように伝播して散乱するかの理解次第である。ＡＤアプリケーションについて、ＬｉＤＡＲの代わりに又はＬｉＤＡＲに加えてレーダを使用する１つの目標は、伝播の物理的性質に関するＬｉＤＡＲ技術の不足を補償すること、及び、いくつかの複雑な検知問題を解決することである。課題のいくつかは、一度の多数の目標１３０、高度に複雑及び動的な環境、（たとえば、建物の）コーナ周辺に配置された目標１３０、及び、植物及び樹木が茂ったエリアによって隠される目標１３０を含む場面を含む。レーダシステムの目的は、ＬｉＤＡＲシステムの角度分解能に近い角度分解能を提供しながら、さまざまな気象条件の下でこれらの課題のすべてを満たすことである。

自動車産業においては、最近、７７～８１ＧＨｚの範囲のミリ波レーダシステムが、ＬｉＤＡＲを強化するために導入されている。ＬｉＤＡＲシステム及びカメラの１つの欠点は、濃い視認性の悪い霧における高い信号損失である。たとえば、濃霧は、約０．５ｇ／ｍ^３の水液体密度及び５０ｍ未満の視界であり、これは、光強度が５０ｍ以上の範囲で１０～１５ｄＢ減衰することを意味する。適度な霧の中では、水液体密度は約０．０５ｇ／ｍ^３、視界は２００ｍ未満であり、光強度が２００ｍ以上で１０～１５ｄＢ減衰することを意味する。７７ＧＨｚ（及び、低周波数帯域）では、濃い霧及び適度な霧における信号損失は、キロメートルあたりわずか１ｄＢのみである。よって、事実上、ミリ波及び低周波数のレーダは、霧による影響を受けず、霧によるＬｉＤＡＲの性能の著しい低下を補償するために使用することができる。

しかしながら、むしろ雨がレーダシステムの課題である可能性がある。雨を含むさまざまな気象条件におけるＥＭ波の伝播についての多くの文献が存在している。たとえば、強雨条件（１５０ｍｍ／ｈ）による伝播損失は、測定することができ、さらに、さまざまな周波数帯域について理論的に計算することができる。電磁波は、ＵＨＦ、Ｃ、Ｘ、Ｋｕ、及びＫａ帯域において、それぞれ、０．０１ｄＢ／ｋｍ、０．０８ｄＢ／ｋｍ、１．０ｄＢ／ｋｍ、２．５ｄＢ／ｋｍ、及び１２ｄＢ／ｋｍ減衰する。図７は、１５５０ｎｍのＬｉＤＡＲ、並びに、７７ＧＨｚ、２４ＧＨｚ、５．８ＧＨｚ、及び１ＧＨｚのレーダに関する、降雨率（ｍｍ／時間）の関数としての信号減衰（ｄＢ／ｋｍ）を示すプロットである。約５０ｍｍ／時間、１０ｍｍ／時間、及び２ｍｍ／時間にそれぞれ対応する豪雨、適度な雨、及び軽い雨において、ＬｉＤＡＲ及び７７ＧＨｚで作動するレーダの信号減衰は、実質的に同一であり、それぞれ、約２０ｄＢ／ｋｍ、１０ｄＢ／ｋｍ、及び５ｄＢ／ｋｍである。よって、ＬｉＤＡＲシステムに対して、７７ＧＨｚで作動するレーダシステムは、雨の中で利点を提供していないように見え、両方のシステムは、適度な雨及び強雨の影響を受けやすい。より低い周波数のレーダシステムの性能は、より良好である。特に、５．８ＧＨｚ及び１ＧＨｚで作動するレーダシステムは、雨に大きく影響を受けるようには見えない。

雨による性能劣化に影響を受けやすいにもかかわらず、たとえば、７７～８１ＧＨｚの周波数帯域で作動するレーダシステムは、より低い距離及び角度分解能を含む、より低い周波数で作動するレーダシステムの欠点のいくつかに対処することができる。これらのミリ波周波数において、アンテナアレイから放射されるＥＭ波は、狭いビーム幅を有することができ、レーザビームと同様にふるまうことができる。したがって、ミリ波レーダシステムは、ＬｉＤＡＲシステムの利点のいくつかを提供することができるが、ＬｉＤＡＲシステムのように、それらは、ＬＯＳ検知（コーナ周辺の選択肢なし）、並びに、シャドウイング効果及びオクルージョン効果に限定される。

よって、今日、レーダは、多様な環境での作動を可能にするために、及び、さまざまな距離の多様な静止及び移動する目標を検知するために、いくつかのＡＤシステムで使用されるが、ＡＤアプリケーションで使用される従来のレーダシステムは、長距離における高詳細を検知せず、横から又は障害物を通して適切に参照しない。たとえば、Ｋ及びＷなどの高周波数帯域は、高解像度を提供することができ、目標の場所及び速度を正確に推定することができる。しかし、これらの高周波数のレーダ信号は、建物の壁を貫通しない又はコーナ周辺は見えない、そして、上で説明されたように、それらは、雨、霧、及びほこりに弱い。ＵＨＦ及びＣなどの低周波数帯域は、これらの問題にそれほどより弱くないが、それらは、より大きなアンテナ要素を使用し、利用可能帯域幅がより小さく、それは、距離分解能（類似した方角であるが異なる距離の２つの対象を識別する能力）を低減する。それらは、ＡＤアプリケーションに望ましい角度分解能を提供するために、大きな物理的開口サイズも必要とする。

したがって、単一のレーダ帯域が、所望の精度並びに距離及び角度分解能を提供すること、並びに、すべての予想される気象条件で作動し、建物を通してコーナ周辺を見ることができるようには見えない。発明者らは、複数の周波数帯域で同時に作動するシステム１００は従来のシステムより大きく改善するであろうという見通しを持った。複数の異なる帯域を使用することによって、１つの帯域の脆弱性は他の帯域の強みと組み合わせることができる。

同じサイズで同じ距離にある２つの目標を識別できる最小の間隔である、レーダシステムの角度分解能は、レーダシステムの開口に依存し、使用時の周波数に逆比例する。同じ方角であるが異なる距離にある２つの目標の間で識別できる距離の最小差である、距離分解能は、帯域幅に逆比例する。Ｋ（１８～２７ＧＨｚ）又はＷ（７５～１１０ＧＨｚ）帯域のレーダシステムと同じ角度分解能を実現するＵＨＦ（０．３～１ＧＨｚ）又はＣ帯域（４～８ＧＨｚ）のレーダシステムは、かなり大きい開口を有する。

ミリ波レーダシステムを上回る低周波数レーダシステム（ＵＨＦ及びＣ帯域）の利点は、低周波数帯域のＥＭ波が優れた反射、回折、及び透過特性を有することであり、それは、ＮＬＯＳ検知にとって重要である可能性がある。図８は、ＥＭ波が、鋭角で回折する、又は、曲面上で「クリーピング」波として伝播する傾向があることを示す。これらの作用は、より高い周波数（たとえば、Ｋ及びＷ帯域）では弱いが、それらは、ＵＨＦ及びＣ帯域では十分である可能性がある。ＥＭ波回折に加えて、低い透過損失により、ＵＨＦ帯域で作動するレーダシステムがコーナ周辺で対象を検知することを可能にすることができる。

高周波数帯域（たとえば、２４ＧＨｚ及び７７ＧＨｚ）は、高い角度及び距離分解能を提供することができ、レーダシステムが場面内の目標の場所及び速度を正確に推定することを可能にするが、それは、より多くの帯域幅がより高い周波数で利用できるためである。しかし、上で説明されたように、高周波数帯域は一般に、建物の壁を透過せず、特定の障害（たとえば、雨、霧、ほこりなど）に弱い。低周波数帯域は、これらの障害による影響は受けにくいが、低周波数帯域は、より大きなアンテナ要素に対応する。さらにまた、利用可能帯域幅は、低周波数帯域でより小さいことがあり、それは、距離分解能に悪影響を与え、高い角度分解能を提供するフェイズドアレイを形成するために、大きな物理的口径を必要とすることがある。

一般に、無線周波数（ＲＦ）チャネルは、豊富なマルチパス環境にあり、ＡＤ環境において、それは、複数のアクティブな自動車レーダシステムの共存のために、混雑度が高いことがある。また、雨、霧、及びほこりは、特に、ミリ波周波数において、レーダ作動の距離を制限することがある。課題のこの広範なリストは、すべての予想される環境の下で高い性能を提供することができる単一のレーダ帯域はないという結論に発明者らを導いた。発明者らは、システム１００を複数の周波数帯域で同時に作動可能とすることにより、本明細書でさらに説明されるように、複雑なＲＦチャネルを複数の目線から見ることが可能となって、影響を及ぼされる可能性がある情報の異なるモダリティを提供する可能性があり、ＡＤ（及び、潜在的に他の）アプリケーションの性能を改善するという見通しを持った。

ＡＤアプリケーションのためのレーダ性能は、典型的な目標１３０のレーダ断面（ＲＣＳ）、さまざまな気象条件におけるパス損失、鋭角の典型的な閉塞建物／壁の回折係数の反射／送信損失、正確に目標を検知するのに必要な電力、及び、所望の角度分解能のための開口サイズに依存する。これらの要因／特性のそれぞれは、以下でさらに論じられる。

レーダ断面（ＲＣＳ）は、レーダ受信機（たとえば、受信機１２０）の方向に、レーダ信号（たとえば、送信波形１４０）を反射する目標１３０の能力の尺度である。換言すれば、ＲＣＳは、目標１３０によって遮断される出力密度に対する、（目標１３０から）レーダの方向への後方散乱密度の比率の尺度である。図９は、いくつかの実施形態によるバイスタティックレーダ設定を示す。図９において、送信アンテナ１０６は、受信アンテナ１０７から分離しているように示されるが、単一のアンテナが送受信に使用されてもよいことが理解されるべきである。送信機１０５アンテナポートａ（ｓ）における送信信号に、受信機１２０アンテナポートｂ（ｓ）における受信信号を関連させる自由空間レーダ方程式の簡略化された形態は、Ｌａｐｌａｃｅ領域において、

であり、ここで、μは透過率、ｃは光速、Η_ＴＸ及びΗ_ＲＸはそれぞれ、両方のアンテナがＲ_０に合致するときの、送信アンテナ１０６及び受信アンテナ１０７の実現される実効長であり、

は、

から、

の方に散乱される入射波（たとえば、送信波形１４０）に対する散乱物体の伝達関数である。散乱体が入射波の偏光を変更することがあるので、Γはオペレータである。

方向にアクセスすることができ、

方向に観察することができる散乱体情報のすべてが、

に含まれる。散乱体が入射波の偏光を変更しないモノスタティックの場合

、対象の従来のＲＣＳは、以下のようにそのΓに関連する。

式（２）は、

が、散乱体の物質特性を推定するために潜在的に使用されてもよい位相情報を含まないことを示す。それにもかかわらず、それは、リンクバジェット計算を容易にする。

図１０は、システム１００が遭遇することがある２つの潜在的な目標１３０、すなわち、自動車及び平均サイズの人についての、Ｋ（左）、Ｃ（中央）、及びＵＨＦ（右）帯域における、回折の物理理論（ＰＴＤ）及び回折の統一理論（ＵＴＤ）高周波手法を使用して計算されるＲＣＳ（ｄＢｓｍ）を示す（ＰＴＤ及びＵＴＤ手法は小さい対象についてはＵＨＦ帯域において正確ではないことがあることに留意されたい）。ＲＣＳは、人体の全波解析（実線）を使用して計算され、それを高周波手法（破線）と比較する。示される対象の示される帯域におけるＲＣＳはいくつかの共通性を共有するが、それらは顕著に異なる。たとえば、自動車の正面図のＵＨＦのＲＣＳは、Ｃ及びＫ帯域のものよりかなり小さい。この結果は、接近する自動車がＣ及びＫ帯域でより容易に検知されることを示唆するが、Ｋ又はＣ帯域で作動している間、最も近い自動車の先を見る（たとえば、最も近い自動車の背後の目標１３０を検知する）ことがより難しいことがあることも示唆する。さらに、人についてのＵＨＦのＲＣＳは、Ｃ及びＫ帯域におけるＲＣＳよりかなりスムーズであるように見える。この結果は、Ｃ及びＫ帯域と比較して、ＵＨＦのＲＣＳが人の足取り及び位置に対してより堅固であろうことを示唆し、それから、人々のＵＨＦレーダを使用した検知が容易であると推測することができる。

水が散乱体の表面にあるとき、対象のＲＣＳは減少し、それは、Ｃ及びＫ帯域で測定されるレーダ反射を減らすが、この現象は、ＵＨＦ帯域を使用するレーダシステムに特に影響を与えない。

そのようなシステムがコーナ周辺又は他の目標１３０の背後の目標１３０（たとえば、自動車、自動二輪車、自転車、歩行者、動物など）を検知するためにＮＬＯＳ伝播を使用する可能性がある場合、ＡＤシステムの安全性は大きく改善されるであろう。ＡＤのためにＮＬＯＳ伝播を使用するシステム１００の実行可能性を評価するために、異なる対象（たとえば、都市走行の場合の壁、及び、地方／田舎の走行の場合の植物）の反射／透過係数を評価することができる。対象の透過係数は、電磁波がどれだけ対象を通過するかの尺度であり、反射係数は、送信媒体中のインピーダンス不連続によって波がどれだけ反射されるかの尺度である。

図１１は、典型的な壁に対する平面波の反射及び送信の損失を計算する方法の一例として、厚さｄの壁１９０に対する入射電場、反射電場、及び透過電場を示す。一般的な場合、反射及び透過係数は、入射場の偏光及び入射角θ_ｉの関数である。横電気（ＴＥ）モードでは、送信された場はすべて、垂直方向に偏光する。

図１２Ａ及び１２Ｂはそれぞれ、３つの周波数帯域の透過係数Ｔ及び反射係数Γを示し、３０ｃｍに設定されたｄを有する図１１に示される例示的な壁１９０を使用し、壁１９０がコンクリートから作られていると想定している。図１２Ａが示すように、ＵＨＦ帯域において、透過係数は、入射角の広い範囲で約－６．５ｄＢである。プロットされた入射角のＣ及びＫ帯域の透過係数は、図１２Ａに示されていないが、それは、それぞれ、－３５ｄＢ及び－１５０ｄＢより小さいためであり、よって、それらは、無視できるとみなされている。図１２Ｂにおいて、Ｃ及びＫ帯域の反射係数は一致する。よって、図１２Ａ及び１２Ｂは、低周波数帯域の信号が壁を透過することができて、建物を通過することができることを示し、その一方で、高周波数は、任意の意味がある方法でそうすることができない。

反射及び透過に加えて、鋭角によって引き起こされる回折も、ＮＬＯＳ伝播のＥＭ波の伝播に影響を与える。回折の幾何学的理論（ＧＴＤ）に基づき、金属製の対象（たとえば、建物、窓、広告板など）の縁部によって回折される信号のパワーは、周波数に逆比例する。したがって、回折は、高周波数帯域におけるＮＬＯＳ伝播の本質的現象ではなくてもよく、その一方で、それは、ＵＨＦのような低周波数に影響を及ぼす可能性がある。

樹木が茂ったエリア及び植物が生育するエリアにおける伝播損失のための信号遮断は、ＡＤアプリケーションのために重要である。植物による遮断が誤検知のリスクを増加させることがある地方の（及び、都市部の）エリアにおいて、さまざまなシナリオが存在する。図１３は、田舎の交差点を示す。示されるように、植物のため、自動車３００Ａは、事故を防止するときに、自動車３００Ｂが見えないことがある。

伝播に対する地形の影響を議論しているCommander’s Critical Information Requirements (CCIR) Report 236-2は、葉による損失を以下のように特徴づけている。
Ｌ（ｄＢ）＝０．２ｆ^αＲ^β
ここで、ｆはメガヘルツの周波数であり、Ｒは波が葉において伸びる距離である。パラメータα及びβは、葉の密度、植物の種類、湿度、及び温度の関数である。α及びβの典型的な値は、それぞれ、０．３及び０．６である。ＥＭ波は、層状媒体中で直線的に移動せず、ここで、送信機及び受信機は、指数関数的減衰による損失層にある。ＥＭ波は、損失層を離れ、無損失層を通過し、次いで、再び損失層に入り、受信アンテナに到達することが可能であるように示された。レーダ信号は、図１４に示される経路３０５で示されるような樹木が茂ったエリアでの往復の伝播について同じルールに従う。

レーダシステムの角度分解能は、その開口サイズに依存する。特に、線形アレイ状に送受信要素（アンテナ）を含むレーダシステムについては、角度分解能は、波長に比例し、アレイの開口（又は、物理的長さ）に逆比例する。よって、波長が短いほど、及び／又は、開口が大きいほど、角度分解能は良好である。これは、ミリ波がＡＤのために提案されている理由の１つである。上で説明したように、角度分解能は、同じサイズで同じ距離にある２つの目標１３０を識別できる最小の間隔である。言い換えれば、角度分解能は、２つの（又は、それより多い）別個の目標１３０からの到来角の、それらを互いに分離できるような最小の間隔であるたとえば、線形アレイ状に配置された送受信要素を有するレーダシステムを考察する。そのような配置の角度分解能（ラジアン）は、以下のように与えられる。

ここで、λは波長であり、Ｄは、アレイの開口（又は、長さ）である。上記の式から、波長が短いほど、及び／又は、開口が大きいほど、角度分解能は良好であることは明らかである。この理由のために、７７ＧＨｚの周波数帯域がＡＤシステムによって使用されている。角度分解能は、複数の別個の目標から到来角（ＡｏＡ）を基本的に分離し、ソリューションは、ＭＵＳＩＣ又はＥＳＰＩＲＩＴなどのアレイ信号処理方法を使用して得ることができ、それらの方法は、当該技術分野において知られており、本明細書では説明しない。

今日、典型的なレーダ開口は１５ｃｍの距離であり、それは、７７ＧＨｚでは、約１°の角度分解能となり、これは、完全自律走行車両が、混んでいる及び／又は複雑な場面で作動し、所望の安全目標を満たすには不十分である。ＬｉＤＡＲシステムの典型的な角度分解能は、多くの場合、約０．１°～０．２°であり、たとえば、７７ＧＨｚで作動するレーダより最大１桁小さい。レーダシステムは、ＬｉＤＡＲシステムで提供される角度分解能のオーダで角度分解能を提供することが望ましいが、それは、そのようなレーダシステムが、ＬｉＤＡＲシステムが特定のシナリオ（たとえば、霧、雨など）でこうむる性能の顕著な損失を避けることができるためである。しかしながら、７７ＧＨｚで０．１°の角度分解能を実現するために、開口は比較的大きくなければならない。たとえば、１メートルを超える（たとえば、１．２ｍ）の開口は、所望の角度分解能を得るには十分であることがある。そのような開口は、自動車の幅に収めることができる。

角度及び距離分解能などの尺度に加えて、レーダシステムの性能の別の尺度は、レーダシステムが同時に検知できる目標１３０の最大数である。用語「レンジビン」は、本明細書では、距離に関して互いから分離できない対象を言及するために使用される。それらの対象は同じレンジビンになる。以下でさらに論じられるように、距離分解能はｃ／２Ｗと近似でき、ここで、ｃは光速であり、Ｗは送信波形の帯域幅である。よって、たとえば、送信波形の帯域幅が１００ＭＨｚである場合、距離分解能は約１．５ｍであり、各レンジビンのサイズも１．５ｍである。

等間隔に（均一に）配置されたＭ個の送信要素及びＮ個の受信要素を有する均一線形アレイ（ＵＬＡ）について、任意のレンジビンに関して同時に検知できる目標１３０の最大数はＭ＋Ｎである。ＡＤ環境は、場面を占める多くの対象により、非常に複雑である可能性がある。したがって、検知可能でなければならない目標１３０（又は、ポイントクラウド）の数は、非常に大きく、おそらく、レンジビンにつき数十又は数百である可能性がある。よって、ＵＬＡを使用するＡＤシステムは、場面の中で目標１３０の十分な数を検知可能とするために、多数の送受信要素を使用する必要があることがある。さらに、大きな開口の好ましさは、ＵＬＡの送受信アンテナ（要素）の数をさらに増加させる。一例として、２４ＧＨｚで作動する１．２ｍの開口を有するレーダは、（従来どおりの）半波長間隔を有するＵＬＡの１９２個のアンテナを必要とするであろう。ほとんどのＡＤアプリケーションにとって、これは、極端に多いトランシーバ（送受信要素）である。さらに、そのようなシステムは、ＲＦ及びデジタルハードウェア、消費電力、及び重量に関して不利であり、高価であろう。さらにまた、自動車（たとえば、その表面の曲率）の幾何学的な制約のため、自動車内又は自動車上にＵＬＡを位置させることは通常、可能ではない。

ＵＬＡを採用することなく、レーダシステムの角度分解能を改善する１つの代替的なアプローチは、複数のより小さい開口のＵＬＡレーダユニットを仮想線に沿って車体内又は車体上に置くことである。本明細書では分割アレイと呼ばれるこのソリューションは、いくつかのＡＤシステムプロバイダによって考察されている。いくつかのそのようなより小さい開口のＵＬＡユニットは、理論的には、所望の大開口を有する単一のレーダユニットと同等に作動する可能性があるが、レーダユニットごとに収集されるデータはおそらく共同処理する必要があり、それは、次に、ＲＦ及びデジタル（サンプリングされた）領域の両方においてすべてのユニットを互いに完全に同期させる必要がある。個別のより小さい開口のＵＬＡユニットが、処理ブロックに知られた正確に定められた位置に位置することも必要とする。完璧な同期を実現することは、送受信要素ごとのＲＦ及びデジタルチェーンが完全に同期できるように、大きい物理的口径全体での非常に慎重な校正されたクロック及び周波数同期を必要とすることがあるので、特に難しい。

したがって、さらに下で説明されるように、システム１００のいくつかの実施形態は、送受信要素のスパースアレイを使用する。たとえば、いくつかの実施形態において、送受信要素は、標準サイズのＵＬＡの要素によって占められる位置の散在するサブセットにのみ置かれる。スパースアレイは、各送信要素の場所と各受信要素の場所との間の別個のペアワイズ差によって与えられる位置にある要素を有する非スパースアレイとしてふるまうことができる。各ペアワイズ差が独自であるように適切に設計された場合、スパースアレイは、同じ開口寸法のＵＬＡとしてふるまわせるようにできるが、アレイ要素のその数は、スパースアレイの受信要素及び送信要素の数の積である。換言すれば、各ペアワイズ差が独自である場合、Ｍ個の送信要素及びＮ個の受信要素を有するスパースアレイは、それがＭ×Ｎ個の要素を有するようにふるまう。

システム１００におけるスパースアレイの使用により、Ｍ＋ＮからＭ×Ｎまでの各レンジビンにおいて同時に検知できる目標１３０の最大数は増加し、それは、顕著な増加である。Ｋ帯域（２４ＧＨｚがレーダアプリケーションに割り当てられる）で作動する１．２ｍの開口レーダの例では、３０個の送信要素及び３０個の受信要素を有するスパースアレイは、それが９００個の要素を有するように、同じ性能を提供することができ、この性能は半波長間隔のＵＬＡの性能をはるかに上回る。同様に、１２個の送信要素及び１６個の受信要素を有するスパースアレイは、１９２個の要素を有するＵＬＡとしてふるまうことができる（半波長間隔のＵＬＡの性能をはるかに超える）。スパースアレイの使用により、さらに下で説明されるように、アレイを車両（たとえば、自動車）の本体に埋め込む（たとえば、本体の上、中、下に分布させる）ことが可能になる。

上で説明されたように、実装が複雑であることがある分割アレイアプローチは、いくつかのＡＤシステム製造業者によって考察されている。たとえ、分割アレイアプローチのユニットのすべての（高価で及び／又は厄介であることがある）完全同期を行うことができ、及び、データが共同処理されるとしても、結果的に生じる分割アレイレーダシステムの性能は、スパースアレイを使用するシステム１００の性能に及ばない。差を示すために、Ｗ帯域で７７ＧＨｚの、それぞれ１．２ｍの長さを有する２つの大開口レーダシステムを考察し、その両方が、１２個の送信要素と、１６個の受信要素とを有する。第１のシステム（システム１００）は、慎重に設計されたスパースアレイを使用し、１９２個の幾何学的に配置された仮想アンテナ要素の均等物をもたらす。第２のシステムは、１．２ｍの開口の両側に２つの１４要素ＵＬＡを使用する。後者の構成は、分割された２つの個別の１４アンテナＵＬＡシステムを合わせる分割アレイを模倣するために使用され、それは、いくつかのＡＤ製造業者が考察しているアプローチである。両方のシステムが同じ開口及び同じ数のアンテナ要素を有するけれども、一体型スパースアレイシステム（システム１００）が優れた性能を有する。図１５は、以下の３つのシステムについて、目標の角度位置の関数としての誤検知パーセンテージを比較する。その３つのシステムは、スパースアレイによるシステム１００、ＲＦ及びデジタル領域における完全同期を有する分割アレイシステム（この結果は「同期ＵＬＡ」曲線である）、並びに、２つのアレイがそれぞれ独立して作動し、次いで、それらの検知された目標１３０が融合される分割アレイシステム（この結果は「非同期ＵＬＡ」プロットである）である。

図１５が示すように、スパースアレイによるシステム１００は、すべての角度にわたって誤検知がゼロに近く、その一方で、分割アレイシステムの両方のバージョンは、アレイの前方を表す小さい角度におけるふるまいが不十分である（アレイの２つの両側にある分割アレイシステムのアンテナ要素の結果として）。アレイの中心は、分割アレイのほとんど「死角」としてふるまい、同期の場合、誤検知は４５％を超え、非同期の場合、誤検知はほぼ６０％である。「同期ＵＬＡ」シナリオは、（２つのＵＬＡサブセットの間の完全同時性が可能ではないことがあるので）非現実的なものであり、したがって、分割アレイシステムによって実現できる最高の性能を表している。したがって、スパースアレイを使用するシステム１００と分割アレイアプローチとの間の性能の観察された差は、システム１００のスパースアレイにおける送受信要素の慎重な配置に完全に起因している可能性がある。

スパースアレイアプローチの利点を示す別の例として、それぞれ１．２ｍの長さの２つのさらなる大開口レーダシステムを考察し、その両方が、２０個の送信要素と、２０個の受信要素とを有する。第１のシステムは、慎重に設計されたスパースアレイによるシステム１００であり、アンテナ要素の間にほぼ４００の独自のペアワイズ距離をもたらす。第２のシステムは、１．２ｍの開口の両側に２つの１０要素ＵＬＡを有し、それは、分割された２つの個別の１０アンテナＵＬＡシステムを合わせて分割アレイにすることを模倣する。第１及び第２のシステムは、同じ開口及び同じ数のアンテナ要素を有する。

図１６Ａ及び１６Ｂは、上記の第１のシステム（スパースアレイによるシステム１００）及び第２のシステム（分割アレイ）の性能を比較するシミュレーションの結果を示す公平な比較を提供するために、両方のシステムは、同じ送信波形、同じタイプのビーム形成、及び、（以下でさらに説明される）同じ共同距離及び角度推定アルゴリズムを使用した。第２のシステムについては、分割アレイの２ＵＬＡサブセットは完全同期であった（ＲＦ及びデジタル領域の両方において）。図１６Ａは、レーダシステム（範囲）からの目標１３０の距離１５０の関数として、正確に検知された目標１３０のパーセンテージである検知パーセンテージをプロットし、図１６Ｂは、２０個のランダムな目標１３０の平均距離の関数として、検知パーセンテージを示す。図１６Ａが示すように、両方のシステムの性能は、距離が増加すると低下するが、それは、受信信号（たとえば、反射信号１４８）がパス損失のためにより弱くなるためである。それにもかかわらず、スパースアレイを使用するシステム１００の優勢は、図１６Ａ及び１６Ｂから明白である。図１６Ｂは、スパースアレイによるシステム１００がすべての目標１３０を正確に検知することが可能であり、その一方で、分割アレイシステムが目標１３０の９０パーセント未満を検知することを示す。図１６Ｂで示されるように、３０を超える目標１３０があるとき、分割アレイシステム（第２のシステム）の性能はかなり低下する。これは、２０個の送受信アンテナによる分割アレイは、多くとも２０個の目標１３０を検知することができるためである。換言すれば、分割システムは、合計４０個のアンテナ、つまり、Ｍ＝２０の送信アンテナ及びＮ＝２０の受信アンテナを有する（２つの１０アンテナＵＬＡがあり、各ＵＬＡが１０の送信アンテナ及び１０の受信アンテナを有することを意味する）。理論的には、分割システムは、最大４０個の目標を検知できなければならないが、実際には、性能の劣化は、より早く、すなわち、この場合には３０個の目標で始まる。２つのシミュレートされたシステムのすべての態様は送受信要素のアレイ以外は同じであったので、スパースアレイを使用するシステム１００の優れた性能は、第２のシステムで使用される分割アレイとは対照的に、スパースアレイにおける送受信要素の配置に完全に起因している可能性がある。

目標の多い環境については、スパースアレイによるシステム１００、及び、第２のシステム（分割アレイ）の性能は、正確に検知される目標１３０のパーセンテージによって特徴づけることができる（目標１３０が検知され、それらが真の目標から５０ｃｍの半径内と推定され、両方のシステムの距離分解能が７５ｃｍであることを意味する）。上で論じられた図１６Ａ及び１６Ｂは、目標１３０の距離並びに目標１３０の数に対する検知パーセンテージを比較する。図１７は、２０個のランダムに配置された目標１３０のＲＣＳの分布の関数として、検知パーセンテージをプロットし、目標１３０のレーダ断面の分布を比較することを可能にする。予想されるように、ＲＣＳが改善すると、両方のシステムの性能は改善する。それにもかかわらず、図１７は、スパースアレイによるシステム１００の性能が、分割アレイによる第２のシステムの性能より優れていることを示している。すべての場合において、スパースアレイによるシステム１００は、分割アレイによるシステムよりかなり優れている。

システム１００の性能は、距離及び角度領域にわたる収集データを共同処理することによって改善及び／又は最大化することができる。従来のレーダシステムにおいて、目標１３０の距離は、（受信信号（たとえば、反射信号１４８）を、送信パルス又は線形ＦＭ波形（たとえば、送信波形１４０）に対して相関させる）相関受信機の出力のピークを識別することによって決定される。次いで、ピークは、サンプリングされて、ＭＵＳＩＣ又はＥＳＰＲＩＴなどの空間的アレイ処理アルゴリズムに供給され、目標の到来角（ＡｏＡ）を決定する。よって、距離及びＡｏＡは、別個に決定される。さらにまた、距離分解能は、送信パルスの帯域幅の逆に関連する。距離分解能のための良好な近似は、以下の通りである。

ここで、ｃは光速であり、Ｗは、送信パルスの帯域幅（又は、より一般的には、波形（たとえば、送信波形１４０））である。上記の式は近似のみであり、それは、実際の距離分解能は、送信波形の全体（特に、その自己相関関数）に依存し、単にその帯域幅にのみ依存するわけではないためである。

発明者らは、距離及び角度領域の多次元的共同処理が、レーダシステムの距離分解能及び角度分解能の両方の改善をもたらすことができるという見通しを持った。たとえば、２００ＭＨｚの帯域幅及び（７５波長に対応する）４６．９ｃｍの開口を有し、２４ＧＨｚで作動する、８つの送信要素及び８つの受信要素を有するレーダシステムを考察する。このようなシステムは、距離及び角度領域が別個に処理されるとき、０．７５ｍの距離分解能及び０．８°の角度分解能を有する。したがって、距離及び角度領域が別個に処理される場合、０．７５ｍ未満の間隔の目標１３０は、このシステムでは分析できないであろう。

図１８は、システム１００が距離及び角度データを共同処理するときの結果を示す。１０個の目標１３０が場面にあり、真の位置が太陽形状の記号によって表され、（レーダデータに基づく）推定位置が平滑な卵形によって表されている。２つの左端の目標１３０は、それぞれ、５．０ｍ及び５．４ｍの距離（したがって、それらは０．７５ｍの距離分解能より小さく分離される）、並びに、それぞれ、４５．０度及び４５．５度の角度（したがって、それらは０．８°の角度分解能より小さく分離される）である。図１８が示すように、システム１００は、距離及び角度データを共同処理することによって、２つの目標１３０を識別及び分析することができる。

上で説明されたように、たとえ分割アレイシステムの性能がＡＤアプリケーションに十分だったとしても、すなわち、自動車内／上の展開環境は、制限された物理空間のためだけでなく、自動車の形状（たとえば、曲率）のために、課題を示す。上で開示されたスパースアレイアプローチは、これらの課題を両方とも克服する。特に、システム１００のレーダ要素（たとえば、場合によっては、異なる周波数で送信／受信する、送受信アンテナ）は、自動車の本体上／内のさまざまな場所（たとえば、屋根、ボンネット、フェンダ、前部、後部、側部、フロントガラス周辺、フロントガラス内部など）に埋め込むことができる。結果的に生じるアレイは、おそらく直線状ではなく、おそらく、二次元の曲線、又は、三次元を有する曲面上である。上述のように、アンテナ要素配置は、アンテナ要素間のｘ、ｙ、及びｚ座標に複数の別個のペアワイズ差があるような配置でなければならない（換言すれば、アレイ要素の分布は不均一である）。ペアワイズ差がより異なる（ｘ、ｙ及びｚ座標）ほど、性能はより良好であろう。そのように位置するスパースアレイが二次元又は三次元であるので、システム１００（たとえば、少なくとも１つのプロセッサ１１４及び／又は少なくとも１つのプロセッサ１２８）は、方位角に加えて目標１３０の仰角を推定可能であろう。目標１３０の距離、方位角、及び仰角は、共同で推定できるが、アレイが均一ではなく線形であるので、ＥＳＰＲＩＴなどの多くのＡｏＡ推定法は機能しない。その代わりに、送受信要素が空間の任意の位置にあるときはいつでも、アトミックノルム最小化は目標１３０の距離、方位角、及び仰角を共同で推定するために使用することができる。

いくつかの実施形態に従って使用されるアトミックノルムフレームワークにおいて、アトムの集合があると考えられる。

ここで、集合は、有限、可算無限、又は不可算無限でさえあってもよい。少数の、たとえば、Ｋ個のアトムの合計として書くことができる場合、信号ｘは「構成される」と呼ばれ、ここで、Ｋは、ｘの周囲空間の次元より小さい、すなわち、

上の式において、α_ｋは（場合によっては、複素）スカラーである。

ベクトルｘのアトミックノルムは、アトムの集合

に対して、以下のように定義される。

換言すれば、ｘのアトミックノルムは、ｘがアトムの線形結合に関して表すことができる最も経済的な方法であり、ここで、「経済的な」は、｜｜・｜｜ノルムを最小化する表現を意味し、ここで、｜｜ｃ｜｜＝Σ_ｋ｜ｃ_ｋ｜である。
小さいアトミックノルムは、ｘが少数のアトムの合計として表すことができることを意味する。逆に、大きいアトミックノルムは、多くのアトムがｘを表すために必要とされることを意味する。

システム１００のプロセッサ（たとえば、少なくとも１つのプロセッサ１１４及び／又は少なくとも１つのプロセッサ１２８）は、（対応する送信波形１４０にチューニングされる）アトミックノルムデノイザ（atomic norm denoiser）、続いて、相関受信機を使用することができる。別の例として、少なくとも１つのプロセッサ１１４及び／又は少なくとも１つのプロセッサ１２８は、アトミックノルムデノイザ（atomic norm denoiser）、続いて、ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ、Ｈａｎｋｅｌノルム近似、Ｐｒｏｎｙ、Ｂｕｒｇ、又はその他などの任意のシヌソイドインノイズ推定器（sinusoid-in-noise estimator）を使用することができる。さらに別の例として、少なくとも１つのプロセッサ１１４及び／又は少なくとも１つのプロセッサ１２８は、アトムの有限集合の検索を含むアトミックノルムデノイザ（atomic norm denoiser）を使用することができる。目標１３０の距離、到来角、及び速度を決定するためにアトミックノルムを使用するシステム及び方法は、米国特許第１０，８６６，３０４号で詳細に説明されており、それは、あらゆる目的のために参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

レーダ要素を車体に埋め込む／位置付けることに加えて、システム１００は、ＬｉＤＡＲ要素（たとえば、光源（たとえば、レーザ）及び光検知器（たとえば、フォトダイオード））も含むことができ、それらも、車体に埋め込む又は車体上に位置付けることができる。ソリッドステートＬｉＤＡＲ、フラッシュＬｉＤＡＲ、及び単一光子アバランシェ検出器ＳＰＡＤ）要素などのさまざまなタイプのＬｉＤＡＲ要素を、本明細書に記載のように位置付けることができる、すなわち、車両上の任意の位置に位置付けることができる、又は、車両内に埋め込むことができる。

上記のように、ＡＤシステムの１つの望ましい特性は、「コーナ周辺を見る」能力であろう。電磁波は、鋭角で回折する傾向があり、それらが曲面に遭遇すると、それらは、「クリーピング」波として、それらの表面のまわりで回折することができる（図８を参照）。上で説明されたように、これらの作用は、より高い周波数（たとえば、Ｋ及びＷ帯域）では弱いが、それらは、ＵＨＦ及びＣ（４～８ＧＨｚ）帯域では十分である可能性がある。発明者らは、この回折挙動を、低周波数帯域としてのより小さい透過損失とともに、レーダシステムによるコーナ周辺の対象の検知を可能にするために利用することができるという見通しを持った。

レーダ信号は、多くのパスを横断して、多くの対象にはね返り、対象への及び対象からのそれらの進路が追跡される。ＡＤアプリケーションにおいて、これらの複数のパスから生じるレーダリターン（たとえば、反射信号１４８）（マルチパス又はマルチパス信号と呼ばれる）は、近傍の他の自動車レーダシステムのレーダ信号によって影響を受けることもある。それにもかかわらず、これらのマルチパス信号は、システム１００の視線内ではない目標１３０についての情報を、システム１００のプロセッサ（たとえば、少なくとも１つのプロセッサ１１４及び／又は少なくとも１つのプロセッサ１２８）に提供することができ、たとえば、直接の検知から隠される交差交通を明らかにする。換言すれば、これらのマルチパスは、ＮＬＯＳ目標１３０の検知に使用することができる。

システム１００のトライバンドバージョンのシミュレーションは、「コーナ周辺を見る」能力を示すために使用することができる。バンドごとにスパース大開口送受信アレイを備え、複数のバンドで同時に作動するトライバンドレーダ（たとえば、ＵＨＦ、Ｃ、及びＫ帯域）システム１００が装備された自律走行車（ＡＶ）を考察する。ＡＶが、交差点の各コーナに１つある４つの高層コンクリート建物によって囲まれた都市の交差点に接近していると考える。簡単のため、通りは、南北及び東西に走っていると仮定する。図１９Ａ及び１９Ｂは、交差点の北東側の１人の人と、交差点に接近している３台の車両とを含む場面を示し、１台の自動車３００Ａは北から南に接近し、１台の自動車３００Ｂは南から北に接近し、１台の自動車３００Ｃは西から東に接近している。ＡＶは東から西に移動していて、図１９Ａでは見えないが、その位置は図１９Ｂに示されている。図１９Ａ及び１９Ｂに示された場面において、ＡＶは交差点の中心から３５メートルにあり、自動車３００Ｃは南から交差点に接近している。１台の自動車３００Ｃは交差点の中心から４０ｍにあり、ＡＶの視線内にない。よって、それは、ＬＯＳ技法によって、システム１００が検知することができない。

３つの周波数帯域のそれぞれにおいて、レーダシステムは、目標１３０の距離及び方角（到来角）を推定することができる。ＬＯＳ目標１３０については、目標１３０の距離（システム１００からのその距離）は、光速に、送信されたＥＭ波（たとえば、送信波形１４０）がシステム１００に戻るのにかかる時間の半分を掛けたものに等しい。換言すれば、距離は、システム１００に戻る送信されたＥＭ波の飛行時間（ＴｏＦ）の半分に対応する。目標１３０の方角は、システム１００で受信した波面（たとえば、反射信号１４８）の入射角から決定される。換言すれば、ＡｏＡは、単に特定の目標１３０から受信した波形（たとえば、反射信号１４８）の角度である。さらにまた、目標１３０がシステム１００のＬＯＳにあるとき、これは単に目標１３０が配置される角度である。

目標１３０がシステム１００の視線内にないとき、信号（たとえば、反射信号１４８）が複数のルートに沿って戻るので、状況はより複雑である。ＥＭ波（たとえば、反射信号１４８）は、多重反射又は散乱を通して受信されるように、目標１３０がＮＬＯＳであるとき、距離は、ＴｏＦの半分を表すこと以外の解釈はせず、レーダからの目標１３０の距離であると見ることができない。さらにまた、ＮＬＯＳ目標１３０のＡｏＡは、目標１３０の角度に必ずしも関連するというわけではないが、むしろ、システム１００へのマルチパスの（反射又は散乱を通しての）最後のリターンの角度に関連する。システム１００の帯域のそれぞれからの情報を解釈するとき、上記の検討は、（たとえば、カメラ、ＬｉＤＡＲ、マップ、ＧＰＳなどからの）風景についての任意の従来の知識とともに考慮し、目標１３０の場所を直接測定するのではなく、推測することができる。

いくつかの実施形態において、リターン（たとえば、反射信号１４８）は、見通し内（ＬＯＳ）、マルチパス、又は建物を通しての（又は、ＮＬＯＳ）リターンのいずれかと分類される。所定の距離に対して、マルチパスリターンは、通常、（多重反射のために）弱く、ＬＯＳリターンとは異なる偏光を有する。建物を通してのリターンも弱い。いくつかの実施形態において、環境についての情報（たとえば、ＡＤシステム周辺の建物及び他の静止物体の位置、材料など）も原因となる。フレームワークは、真の目標の可能な位置を見つけるために構築することができる。次いで、そのフレームワークは、目標が複数の候補位置のそれぞれにある確率を推定するために使用することができる。

リターンがどのように分類できるかの一例として、略類似の飛行時間及び到来角を有するリターンが、複数の周波数帯域（たとえば、周波数帯域の大多数）で観察され、それが閾値を超える（上回る）リターン強度を有し、及び／又は、それが、時間が経つにつれてゆっくりと変わる（目標がＬＯＳであると仮定して計算される）角度及び距離位置を有する場合、リターンはＬＯＳリターンに分類されてもよい。略類似の飛行時間及び到来角を有するリターンが、低周波数帯域で主に又は完全に観察され、それが閾値を下回るリターン強度を有し、並びに／又は、それが、時間が経つにつれて急激に及び不規則に変わる（目標がＬＯＳであると仮定して計算される）角度及び距離位置を有する場合、リターンはマルチパスリターンに分類されてもよい。偏光情報も、マルチパスリターンを識別するために、考慮することができる。略類似の飛行時間及び到来角を有するリターンが、低周波数帯域で主に又は完全に観察され、それが閾値を下回るリターン強度を有し、及び／又は、それが、時間が経つにつれてゆっくりと変わる（目標がＬＯＳであると仮定して計算される）角度及び距離位置を有する場合、リターンは建物を通してのリターンに分類されてもよい。風景（たとえば、マップ又はＬｉＤＡＲからの建物の位置）についての情報も、建物を通してのリターンを識別するために使用することができる。

ＡＶ及び目標１３０が移動して、システム１００が（たとえば、反射信号１４８を通して）追加データを収集すると、追加データは、目標１３０が候補場所にある確率を更新するために使用することができる。システム１００が推定確率を更新するたびに、それは、目標１３０の位置の信頼性が選択できるだけ十分に高く、「ゴースト」目標位置が消滅するまで、可能な場所の領域を狭くする。システム１００の性能は、複数の帯域から得られる情報を融合することによって、かなり強化することができる。

開示されるシステム１００は、複数の自律走行車のレーダシステムが同時に作動している混雑したＥＭ環境における利点も提供する。複数の帯域の存在は、たとえば、周波数ホッピング又はタイムシェアリングを通して、送信波形（たとえば、送信波形１４０）をさらに分離する（「直交化」と呼ばれる概念）追加の次元を加え、それは、他のレーダシステムからの干渉の減少を可能にし、システム１００に対して都市交通環境のための調整及び都市交通環境での使用を可能にする。

図１９Ｃは、図１９Ａ及び１９Ｂに示される時間の後のある時点における図１９Ａ及び１９Ｂのシナリオのためのレイトレーシングを示す。システム１００に発して戻る主光線の一部の往復距離が、各光線上に記されている。たとえば、自動車３００Ｂ（「Ｖ１」）及び３００Ａ（「Ｖ２」）との往復距離は、その両方がシステム１００のＬＯＳ内であり、それぞれ、９４．８ｍ及び５１．６ｍである（当業者によって理解されるように、往復距離は往復間の代理である）。歩行者３０２Ａ（「Ｐ１」）及び３０２Ｂ（「Ｐ２」）との往復距離は、その両方もシステム１００のＬＯＳ内であり、それぞれ、５６．４ｍ及び８１．６ｍである。

図２０Ａは、３つの帯域のそれぞれについてのチャネルのインパルス応答の大きさをｄＢで示す（信号は、インパルスが送信要素で送信されたとき、受信要素で受信した）。図２０Ｂは、図２０Ａのプロットの拡大バージョンであり、インパルス応答のピークのよりはっきりとした識別を提供する。プロットは、往復距離の関数として与えられ、時間とは対照的に、ＥＭ波が受信機に戻る前に進む距離を強調する。往復距離は、それらを光速で割ることによって、容易に時間に変換することができる。インパルス応答は、レーダシステムの送信パルスに対して受信信号に適用される理想的な相関受信機の出力と考えることができる。

図２０Ａから分かるように、５．８ＧＨｚ及び２４ＧＨｚのインパルス応答は、１６０ｍの後は大部分がサイレントであり、その一方で、９００ＭＨｚのインパルス応答はそうではない。主な理由は、９００ＭＨｚが壁及び建物からのさらに強い反射を可能にするためである。よって、往復１６０ｍの後に観察されるピークは、そのような反射に対応する。そのような反射の大部分が吸収されて、信号が減衰したため、それらはより高い周波数にはない。

図２０Ｂを参照すると、自動車３００Ｂ（「Ｖ１」については、３つすべての帯域で約５２ｍ～５３ｍにピークがある。自動車３００Ａ（「Ｖ２」）については、３つすべての帯域で約９５ｍ及び９６ｍにピークがある。これは、自動車３００Ａ及び３００Ｂの両方ともが３つすべての帯域で見ることができることを示す。歩行者３０２Ａ（「Ｐ１」）及び３０２Ｂ（「Ｐ２」）は、９００ＭＨｚの信号でさらによく見ることができ、それぞれ、５６ｍ及び８２ｍに明確なピークがある。５．８ＧＨｚ及び２４ＧＨｚの対応するピークは、より認識しにくく、それはおそらく、人間のＲＣＳは、低周波数での歩行者の向き及び足取りに対してはるかに堅固であるためである。

システム１００は、建物によってブロックされ、「コーナ周辺」にある自動車３００Ｃ（「Ｖ３」）も検知することができることに留意されたい。９００ＭＨｚ及び５．８ＧＨｚのインパルス応答は、６６ｍに明確なピークを有する。これは、建物を透過し、Ｖ３から反射し、二度目の建物の透過で戻るＥＭ波に対応する。このピークは２４ＧＨｚのインパルス応答にはなく、それはＥＭ波がこの高周波数では建物を透過しないためであることに留意されたい。

図１９Ｃのレイトレーシングをさらに精査すると、自動車３００Ｃ（「Ｖ３」）を観察できる第２のパスがあることが示されている。これは、右下隅の建物を透過し、自動車３００Ｃから左に反射し、次いで、左下の建物から反射するＥＭ波に対応する。２つの建物透過及び１つの反射を含む自動車３００Ｃへの及び自動車３００Ｃからのパスと異なり、このパスは、１つの建物透過及び２つの反射を含む。このパスの往復時間は、図１９Ｃに示されるように、８８．８ｍである。９００ＭＨｚのインパルス応答には８８ｍ～８９ｍに明確なピークがある。５．８ＧＨｚ及び２４ＧＨｚのより高い帯域では、約８７ｍ～８８ｍにわずかにはっきりしていないピークがあり、それは、このパスに起因していてもよい。

（たとえば、異なる周波数帯域から得られる情報を組み合わせるために）センサ融合を実行する複数の方法がある。たとえば、各周波数帯域について、その帯域のリターン信号（たとえば、反射信号１４８、エコー信号１４２など）の一部又は全部に対して、（たとえば、上記のような、及び、以下の図２６Ａ及び２６Ｂの議論でさらに説明される）候補位置に目標１３０がある確率を計算することができる。この手順は、それぞれが確率と関連付けられた、目標１３０の候補位置のリストをもたらす。次いで、たとえば、各候補位置のまわりに二次元ガウス分布を置くことによって、各周波数帯域についての「ヒートマップ」を作ることができ、ここで、ガウス分布の平均は目標１３０の候補位置であり、共分散マトリクスは推定された目標１３０の距離及び角度の精度によって決定され、ガウスの強度は、目標１３０が候補位置に配置される確率によって決定される。次いで、複数の帯域からの情報は、融合されたヒートマップを得るために、たとえば、異なる帯域からの個々のヒートマップの点別乗算によって融合することができる（各周波数帯域が風景の独立した測定値を提供すると仮定する）。時間が経つにつれて、より多くの測定値が収集されるので、融合されたヒートマップは進化して、より正確になる。結果として、（たとえば、閾値確率を下回る候補位置を排除することによって）ゴースト目標は排除することができ、目標１３０の真位置を決定することができる。

図２１Ａ～２１Ｉは、シミュレーションからの例示的なヒートマップであり、２つのレーダ帯域（たとえば、センサ融合）及びコーナ周辺を見るシステム１００の能力を使用して得られる融合情報の利点を示す。例示的なシステム１００を備える車両は、各図の右手側の円で示される。図２１Ａ～２１Ｃは、ＵＨＦ帯域（９１５ＧＨｚ）を使用して検知された目標１３０を示し、図２１Ｄ～２１Ｆは、Ｃ帯域（５．８ＧＨｚ）の結果を示す（Ｋ帯域の対応する図は含まれておらず、また、２４ＧＨｚ帯域の信号で検知される目標１３０も含まれていない。それは、Ｋ帯域はシミュレーション条件においてコーナ周辺の対象を明らかにしないためである）。検知された目標１３０の強度は、各図の右手側の目盛りによって示される。

図２１Ａ及び２１Ｄは、それぞれ、ＵＨＦ及びＣ帯域で同時に送信された信号（たとえば、送信波形１４０及び反射信号１４８）を使用して、システム１００が時間ゼロで検知した目標１３０を示す。図２１Ａ及び２１Ｄで分かるように、４つの建物のコーナは、Ｃ及びＵＨＦ帯域の両方で、システム１００によって検知される。ＡＶの上下の建物は、Ｃ帯域でなく、ＵＨＦ帯域で強い反射を有する（そして、見ることができる）。換言すれば、かすかなリターンは、ＡＶの真上及び真下で検知され、これらのかすかなリターンは、Ｃ帯域周波数ではなくＵＨＦ帯域周波数でのみ見ることができる。図２１Ａ及び２１Ｄに示されるように、南から交差点に接近している自動車３００（ＡＶの目線では、自動車３００は左から交差点に接近する）は、システム１００のＬＯＳ内にない。さらにまた、時間ゼロでは、自動車３００は、システム１００によるＮＬＯＳ目標１３０として検出されない。換言すれば、接近している車両である自動車３００は、交差点の中心から４０ｍにあるとき、時間ゼロでシステム１００によって「見る」ことはできない。

シミュレーションは、例示的なシステム１００は、自動車３００が交差点の中心から略３３ｍにあるとき、約時間０．４５秒に開始する、接近している車両の検知を行うことができることを示す。図２１Ｂ及び２１Ｅは、時間０．６秒にシステム１００によって検知された目標１３０を示し、図２１Ｃ及び２１Ｆは、時間０．６５秒の検知された目標１３０を示す。いずれの場合も、自動車３００は、交差点の中心から約３０ｍにある。これらの時間の両方において、自動車３００は、多重反射及び交差点の南東象限の建物を透過するＥＭ波により、ＵＨＦ及びＣの両方の帯域で「見る」ことができる。

示された瞬間のすべてにおいて、交差点の南東（ＡＶ及びシステム１００の左、及び、自動車３００の右）の建物は、接近している自動車３００をシステム１００が直接見ることを完全に妨げ、ＮＬＯＳ目標１３０にしていることに留意されたい。例示的なシステム１００は、システム１００がコーナ周辺にある対象を検知可能であるので、接近している自動車３００を検知する。

最後に、ノイズ、がらくたなどのために、それぞれの帯域で、図２１Ａ～２１Ｆに示される時間のそれぞれにおいて、システム１００に検知される多くの「ゴースト目標」がある。真の目標１３０は、ＵＨＦ及びＣ帯域からの結果を融合することによって、ゴースト目標から区別することができる。センサ融合アルゴリズムは、複数の帯域から（たとえば、帯域のサブセットから、又は、システム１００によって使用中の帯域のすべてから）のデータを組み合わせるために使用することができる。いくつかの実施形態において、システム１００（たとえば、少なくとも１つのプロセッサ１１４及び／又は少なくとも１つのプロセッサ１２８）は、多帯域レーダ（たとえば、その１つ又は複数の帯域）、ＬｉＤＡＲ、カメラ、ＧＰＳ座標、ロードマップなどを含む、情報のマルチモーダルソースの多様な組からの情報を融合する。たとえば、各目標１３０のレーダリターン距離及び角度を決定するために、周辺の風景についての知識（たとえば、植物、建物の場所など）は、どの信号リターン（たとえば、反射信号１４８）がＬＯＳであり、どれがＮＬＯＳ、及び、反射又は透過又はその両方からの結果であるかを決定するために使用することができる。

センサ融合を実行するために使用できるいくつかのアプローチがある。たとえば、従来の知識及び現在の測定値に基づいて最適な検知及び推定を行うベイジアンネットワークを使用することができる。当業者には明らかなように、ベイジアンネットワーク（決定ネットワークとしても知られている）は、いくつかの可能な知られている原因の任意の１つが、有向非巡回グラフを介して変数の組及びそれらの条件つきの依存関係を表すことによって発生したイベントの原因であった可能性を予測する確率的グラフィカルモデルである。別の選択肢は、ディープネットワーク（ディープニューラルネットワークとしても知られている）を使用することであり、それは、データ駆動型（たとえば、非常に大きなデータセットを使用する）であり、問題のために示される特徴、モデル、又は仮説を定義する必要なしに、過去の観察を活用する。当業者には明らかなように、ディープネットワークは、多くの隠れ層（たとえば、従来のニューラルネットワークの１又は２より多い隠れ層）を有し、ウエイト、バイアス、非線形アクティベーション、及び／又はバックプロパゲーションを有する積層型ニューラルネットワークであると考えることができる。さらに、再構築されている場面が動的に変わっているので、パーティクルフィルタリング及び香りのするカルマンフィルタなどの技法を使用することができる。図２１Ｇ、２１Ｈ、及び２１Ｉは、システム１００が時間インスタンス０．００秒、０．６０秒、及び０．６５秒に、ＵＨＦ及びＣ帯域からのデータを融合した後の結果を示す（たとえば、図２１Ｇは、図２１Ａに対応するデータと、図２１Ｄに対応するデータとの融合に従い、図２１Ｈは、図２１Ｂに対応するデータと、図２１Ｅに対応するデータとの融合に従い、図２１Ｉは、図２１Ｃに対応するデータと、図２１Ｆに対応するデータとの融合に従う）。図２１Ｇ、２１Ｈ、及び２１Ｉのそれぞれで分かるように、融合手順の結果として、残っている唯一の有意な目標１３０は、交差点の周辺の建物のコーナ（特に、それらの交差点の北西及び南西）、並びに、コーナの周辺にいる、南から交差点に接近している自動車３００である。よって、図２１Ｇ～２１Ｉは、センサ融合プロセスが場面からゴースト目標を一掃することを示している。

図２１Ａ～２１Ｉが２つのレーダ帯域を使用するセンサ融合を示すが、開示される技法が、異なるセンサタイプからの情報を融合するために使用できることが理解されるべきである。たとえば、技法は、レーダサブシステム１７０からの情報を、ＬｉＤＡＲサブシステム３２０からの情報と融合するために使用することができる。さらに、２つより多い周波数帯域からの情報を融合することができる。たとえば、システム１００は、２つより多いレーダ帯域からの情報を融合させてもよい。別の例として、システム１００は、レーダサブシステム１７０によって使用される２つ以上のレーダ帯域からの情報を、ＬｉＤＡＲサブシステム３２０によって使用される帯域からの情報と融合してもよい。

示されて上で説明されたシミュレーション結果は、開示されるシステム１００の実施形態が、建物などの他の対象によって閉塞された、車両などの目標１３０を識別及び配置できることを示す。シミュレーションは、複数のレーダ帯域で同時に作動するシステム１００の能力の価値も示す。低周波数帯域は、高周波数帯域で利用できない情報を提供するが、それは、低周波数ＥＭ波は、建物を透過し、より適切に反射し、むしろ光波としてふるまい、（そして、ＬｉＤＡＲによって提供される情報とは異なり、相補的である情報を提供し）、一般に、より良好な伝播特性を有し、より長い距離の探索を可能にするためである。低周波数帯域は、気象条件及び目標１３０の向きにもより堅固である。他方で、高周波数帯域は、さらにより高い角度分解能を提供し、低周波数で見落とすことがある詳細な特徴を見ることができる。複数の帯域の使用及びそれらが提供する情報の融合により、システム１００は、自律走行車の安全操作を提供するために、場面の正確な理解を得ることができる。

システム１００は、所望の機能を提供するために、サブシステムのさまざまな組み合わせを含むことができる。たとえば、ＡＤアプリケーションについては、システム１００は、たとえば、（ａ）多帯域レーダサブシステムのみ、（ｂ）多帯域レーダサブシステム及びＬｉＤＡＲサブシステム、（ｃ）多帯域レーダサブシステム、ＬｉＤＡＲサブシステム、及びカメラサブシステムを含む可能性がある。任意の構成において、システム１００は、たとえば、建物、消火栓、看板、ガードレールなどの場面内の静止物体についての他の情報（たとえば、それらの場所、材料特性など）も考慮することができる。システム１００は、たとえば、工事区域、くぼみ、足場などの一時的な危険についての情報も考慮することができる。

図２２は、いくつかの実施形態による例示的なシステム１００のブロック図である。例示的なシステム１００は、少なくとも１つのプロセッサ１１４に結合されたスパースアレイ１６０を備える。スパースアレイ１６０は、複数のアレイ要素１０２を備える。図２２において、アレイ要素１０２は１～Ｎのラベルが付けられるが、任意の数の少なくとも２つのアレイ要素１０２があってもよいことが理解されるべきである。アレイ要素１０２のそれぞれは、送信要素若しくは受信要素、又は、組み合わされた送信／受信要素であってもよい。たとえば、アレイ要素１０２のそれぞれは、レーダ送信機、ＬｉＤＡＲ送信機、レーダ受信機、ＬｉＤＡＲ受信機、カメラなどであってもよいスパースアレイ１６０は、少なくとも１つの送信要素と、少なくとも１つの受信要素とを含む。送信要素の数は受信要素の数と同じであってもよく、又は、受信要素より多い若しくは少ない送信要素があってもよい。

スパースアレイ１６０は、上記のような、自動車などの車両の本体上に分布させてもよい。システム１００のアレイ要素１０２（たとえば、場合によっては、異なる周波数で送信／受信する送信及び受信アンテナ）は、自動車の本体上／内のさまざまな場所（たとえば、屋根、ボンネット、フェンダ、前部、後部、側部、フロントガラス周辺、フロントガラス内部など）に埋め込むことができる。結果的に生じるスパースアレイ１６０は、おそらく、二次元の曲線、又は、三次元を有する曲面上である。上述のように、アレイ要素１０２の配置は、アレイ要素１０２間のｘ、ｙ、及びｚ座標に複数の別個のペアワイズ差があるような配置でなければならない。別個のペアワイズ差がより異なるほど、システム１００の性能はより良好である可能性がある。スパースアレイ１６０が二次元又は三次元であるので、システム１００（たとえば、少なくとも１つのプロセッサ１１４）は、目標１３０の仰角及び方位角を推定することができるであろう。システム１００は、たとえば、アトミックノルム最小化を使用して、目標１３０の距離、方位角、及び仰角を共同で推定することができる。

図２３は、いくつかの実施形態による別の例示的なシステム１００を示す。例示的なシステム１００は、レーダサブシステム１７０及びＬｉＤＡＲサブシステム３２０を備え、その両方が、少なくとも１つのプロセッサ１１４に結合される。例示的なシステム１００は、図２３に示されていない他の構成要素を含んでもよい。たとえば、例示的なシステム１００は、レーダサブシステム１７０及び／又はＬｉＤＡＲサブシステム３２０によって収集されるデータを保存するメモリを含んでもよい。

レーダサブシステム１７０は、少なくとも１つのレーダ送信機１７２及び少なくとも１つのレーダ受信機１７６を含む、複数の送受信要素を備え、それらは、スパースアレイ１６０に（たとえば、車体上／車体内に）配置されてもよい。レーダ送信機１７２の数は、レーダ受信機１７６の数と同じであってもよく、又は、レーダ受信機１７６より多い若しくは少ないレーダ送信機１７２があってもよい。各レーダ送信機１７２は、たとえば、図１～６に示されて、その説明に記載される送信機１０５の構成要素の一部又は全部を備えてもよい。各レーダ受信機１７６は、たとえば、図１～６に示されて、その説明に記載される受信機１２０の構成要素の一部又は全部を備えてもよい。レーダアンテナ１７４は、レーダ受信機１７６によって共有されてもよい、又は、レーダ受信機１７６は、（たとえば、図９の議論に記載されるような）個別のアンテナを有してもよい。レーダサブシステム１７０は、たとえば、図３及び６に示されて、その議論に記載された構成要素などの、図２３に示されない構成要素を含んでもよい。本明細書に記載されない他の構成要素も含まれてもよい。

ＬｉＤＡＲサブシステム３２０は、少なくとも１つの光源３２２及び少なくとも１つの光検知器３２４を含む、複数の送受信要素を備え、それらは、（たとえば、車体上に）アレイで配置されてもよい。少なくとも１つの光源３２２は、たとえば、レーザを備えてもよい。少なくとも１つの光検知器３２４のそれぞれは、たとえば、光子検出器（たとえば、アバランシェフォトダイオードなどのフォトダイオード）を備えてもよい。光源３２２の数は、光検知器３２４の数と同じであってもよく、又は、光検知器３２４より多い若しくは少ない光源３２２があってもよい。ＬｉＤＡＲサブシステム３２０は、たとえば、その全体が参照により本出願にあらゆる目的のために組み込まれる米国特許第１１，０４７，９８２号に示されて、記載された構成要素などの、図２３に示されない構成要素を含んでもよい。ＬｉＤＡＲサブシステム３２０は、米国特許第１１，０４７，９８２号に詳細に記載されているように、ＬｉＤＡＲサブシステム３２０が場面内の目標１３０を検出することを可能とするために、低い相互相関でスパースパルスシーケンスとともに重なり合う視界を有する光源３２２及び光検知器３２４を使用してもよい。本明細書又は米国特許第１１，０４７，９８２号に記載されていない他の構成要素も含まれてもよい。

よって、いくつかの実施形態において、場面内の目標を検知するためのシステム１００は、レーダサブシステム１７０と、ＬｉＤＡＲサブシステム３２０と、レーダサブシステム１７０及びＬｉＤＡＲサブシステム３２０に結合される少なくとも１つのプロセッサ１１４とを備える。ＬｉＤＡＲサブシステム３２０は、光信号を発するように構成された光源と、発された光信号の反射を検知するように構成された光検知器とを備える。レーダサブシステム１７０は、レーダ信号を送信するように構成されたレーダ送信機と、送信されたレーダ信号の反射を検知するように構成されたレーダ受信機とを備える。少なくとも１つのプロセッサ１１４は、実行されたとき、少なくとも１つのプロセッサ１１４に、ＬｉＤＡＲサブシステム３２０から発された光信号の反射の表現を取得させ、レーダサブシステム１７０から送信されたレーダ信号の反射（たとえば、反射信号１４８）の表現を取得させ、発された光信号の反射の表現及び送信されたレーダ信号の反射の表現に少なくとも部分的に基づいて、場面内の少なくとも１つの目標１３０の場所を決定させる、少なくとも１つの機械実行可能命令を実行するように構成される。

レーダサブシステム１７０は、上記のように、少なくとも１つの無線周波数信号発生器及び少なくとも１つのアンテナを備えてもよい。いくつかの実施形態において、レーダサブシステム１７０は、車両の本体上に分布されたスパースアレイ１６０を含み、スパースアレイ１６０は、複数のレーダ送信機１７２と、複数のレーダ受信機１７６とを備える。スパースアレイ１６０は、本明細書に記載されるように、三次元であってもよく及び／又は不均一に分布されてもよい。

いくつかの実施形態において、レーダサブシステム１７０は、たとえば、Ｌ、Ｓ、Ｗ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、ｋａ、Ｋｕ、又はＵＨＦ帯域のうちの２つ以上など、少なくとも２つのレーダ帯域で同時に作動することが可能である。たとえば、レーダサブシステム１７０は、Ｗ又はＸ帯域で、及び、ＵＨＦ帯域で同時に作動することが可能であってもよい。

いくつかの実施形態において、ＬｉＤＡＲサブシステム３２０は、複数の光学コンポーネントを有する光学アレイを備え、複数の光学コンポーネントは、複数の光源３２２と、複数の光検知器３２４とを含む。いくつかの実施形態において、複数の光学コンポーネントの少なくとも２つの光学コンポーネントは、非同一線上である。

図２４は、いくつかの実施形態による例示的なスパースアレイ１６０を含むシステム１００の一部を示す。例示的なスパースアレイ１６０は、複数のレーダ送信機１７２と、複数のレーダ受信機１７６とを備える。図２４は、例示的なスパースアレイ１６０の少なくとも３つのレーダ送信機１７２、すなわち、レーダ送信機１７２Ａ、レーダ送信機１７２Ｂ、及びレーダ送信機１７２Ｎを示す。いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０の複数のレーダ送信機１７２は、多帯域レーダシステムを実行するために、上に記載されたように、複数の帯域（たとえば、Ｌ、Ｓ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、ｋａ、Ｋｕ、Ｗ、ＵＨＦなどのうちの少なくとも２つ）でレーダ信号を送信することが可能である。レーダ送信機１７２のための参照番号１７２Ａ、１７２Ｂ、及び１７２Ｎの図２４での使用は、便宜のためであり、スパースアレイ１６０が正確に１４個のレーダ送信機１７２を必ずしも含むことを示唆しないことが理解されるべきである。上で説明されたように、スパースアレイ１６０は、任意の数のレーダ送信機１７２を有することができる。スパースアレイ１６０が同時に複数のレーダ帯域を使用するシステム１００で使用される場合には、レーダ送信機１７２の数は１より大きい。

図２４に示される例示的なスパースアレイ１６０は、複数のレーダ受信機１７６も含む。図２４は、例示的なスパースアレイ１６０の少なくとも３つのレーダ受信機１７６、すなわち、レーダ受信機１７６Ａ、レーダ受信機１７６Ｂ、及びレーダ受信機１７６Ｍを示す。いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０の複数のレーダ受信機１７６は、多帯域レーダシステムを実行するために、上に記載されたように、複数の帯域（たとえば、Ｌ、Ｓ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、ｋａ、Ｋｕ、Ｗ、ＵＨＦなどのうちの２つ以上）でレーダ信号を検知することが可能である。レーダ受信機１７６のための参照番号１７６Ａ、１７６Ｂ、及び１７６Ｍの図２４での使用は、便宜のためであり、スパースアレイ１６０が正確に１３個のレーダ受信機１７６を必ずしも含むことを示唆しないことが理解されるべきである。上で説明されたように、スパースアレイ１６０は、任意の数のレーダ受信機１７６を有することができる。スパースアレイ１６０が同時に複数のレーダ帯域を使用するシステム１００で使用される場合には、レーダ受信機１７６の数は１より大きい。

よって、いくつかの実施形態において、システム１００は、プロービング信号を発して、場面内の反射信号を検知するために、少なくとも１つのプロセッサ１１４及びスパースアレイ１６０を備える。スパースアレイ１６０は、車体上に分布されてもよい。スパースアレイ１６０は、複数のアレイ要素を備え、そのそれぞれは、信号を送信及び／又は受信することが可能である。複数のアレイ要素の間に、信号を送信することが可能な少なくとも１つの要素（たとえば、送信機１０５）と、信号を受信することが可能な少なくとも１つの要素（たとえば、受信機１２０）とがある。いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０の第１のアレイ要素は、三次元座標の第１の組（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）を有する第１の場所に位置し、スパースアレイ１６０の第２のアレイ要素は、三次元座標の第２の組（Ｘ２、Ｙ２、Ｚ２）を有する第２の場所に位置し、Ｘ１≠Ｘ２及び／又はＹ１≠Ｙ２及び／又はＺ１≠Ｚ２である。いくつかの実施形態では、Ｘ１≠Ｘ２及びＹ１≠Ｙ２及びＺ１≠Ｚ２である。いくつかの実施形態において、第１及び第２の場所は、自動車上の屋根、ボンネット、前部、バンパ、フェンダ、後部、トランク、左側、右側、ウインドシールド、又は任意の他の場所であってもよい。

いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０は三次元である。いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０は不均一に分布され、スパースアレイ１６０の最近接要素間のペアワイズ距離の少なくともいくつかが互いに異なることを意味する。いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０の最近接要素間のペアワイズ距離は独自である。

いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０は、複数のレーダ帯域（たとえば、Ｌ、Ｓ、Ｗ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、ｋａ、Ｋｕ、ＵＨＦなどのうちの２つ以上）で同時に送受信可能である。いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０は、第１のレーダ送信機１７２Ａと、第１のレーダ受信機１７６Ａとを備える。このような実施形態において、スパースアレイ１６０は、第２のレーダ送信機１７２Ｂと、第２のレーダ受信機１７６Ｂとを同様に含むことができ、それにより、レーダ送信機１７２Ａは、第１のレーダ帯域（たとえば、Ｋ又はＣ）で送信するように構成され、レーダ受信機１７６Ａは、第１のレーダ帯域で受信するように構成され、レーダ送信機１７２Ｂは、第１のレーダ帯域とは異なる第２のレーダ帯域（たとえば、ＵＨＦ）で送信するように構成され、レーダ受信機１７６Ｂは、第２のレーダ帯域で受信するように構成される。

少なくとも１つのプロセッサ１１４は、実行されたとき、少なくとも１つのプロセッサ１１４に、スパースアレイ１６０によって検知された複数の反射信号（たとえば、反射信号１４８）を収集させて、複数の反射信号に少なくとも部分的に基づいて、場面内の少なくとも１つの目標１３０の位置（たとえば、距離及び／又は角度（たとえば、方位又は仰角））を推定させる、少なくとも１つの機械実行可能命令を実行するように構成される。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサ１１４は、少なくとも１つの目標１３０の位置を推定するために、距離、方位角、及び仰角を共同で推定する。共同推定は、アトミックノルムを計算すること、又は、最小化することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサ１１４は、（たとえば、アトミックノルムを決定又は最小化することによって）複数の反射信号の少なくとも一部からノイズを除去すること、複数の反射信号のノイズ除去された少なくとも一部の相関を実行すること、及び、相関の結果で少なくとも１つのピークを識別することによって、少なくとも１つの目標１３０の位置を部分的に推定する。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサ１１４は、相関を実行することと、相関の結果で少なくとも１つのピークを識別することとによって、場面内の少なくとも１つの目標の位置を部分的に推定する。

いくつかの実施形態において、システム１００は、少なくとも第１の光源３２２Ａと第１の光検知器３２４Ｂとを有するＬｉＤＡＲサブシステム３２０も含んでもよい。第１の光源３２２Ａは、第１の時間ウィンドウの間に、第１のパルスシーケンスを発するように構成されてもよい。第１のパルスシーケンスはスパースであってもよい。いくつかの実施形態において、ＬｉＤＡＲサブシステム３２０はまた、第２の光源３２２Ｂと、第２の第１の光検知器３２４Ｂとを含む。第２の光源３２２Ｂは、３２２Ａが第１のパルスシーケンスを発するのと同時に（たとえば、第１の時間ウィンドウの間）、第２のパルスシーケンスを発するように構成されてもよい。第２のパルスシーケンスはスパースであってもよい。いくつかの実施形態において、第２のパルスシーケンスは、第１のパルスシーケンスとは異なる。第１及び第２のパルスシーケンスは、互いに実質的に相関していなくてもよい（たとえば、それらは低い相互相関を有する）。第１及び第２のパルスシーケンスは、実質的に白色であってもよい。

図２５は、いくつかの実施形態によるＬｉＤＡＲサブシステム３２０の例示的な光学アレイ１６４を含むシステム１００の一部を示す。例示的な光学アレイ１６４は、複数の光源３２２と、複数の光検知器３２４とを備える。米国特許第１１，０４７，９８２号で説明されるように、光学アレイ１６４は、光学アレイ１６４の要素の合計数及び互いに対するそれらの位置に関する特定の条件が満たされる限り、さまざまな数の光源３２２及び光検知器３２４（たとえば、わずか１つの光源３２２又はわずか１つの光検知器３２４）を使用して、高精度の目標検知を提供することができることが理解されるべきである。図２５は、光学アレイ１６４の少なくとも３つの光源３２２、すなわち、光源３２２Ａ、光源３２２Ｂ、及び光源３２２Ｐを示す。いくつかの実施形態において、光学アレイ１６４の複数の光源３２２は、米国特許第１１，０４７，９８２号に記載されているように、複数の波長を有する及び／又は異なるパルスシーケンスを使用する光信号を発することが可能である、いくつかの実施形態において、光学アレイ１６４は、米国特許第１１，０４７，９８２号に記載されているように、多重入出力（ＭＩＭＯ）ＬｉＤＡＲの実行を支援する。参照番号３２２Ａ、３２２Ｂ、及び３２２Ｐの図２５での使用は、便宜のためであり、光学アレイ１６４が正確に１６個の光源３２２を必ずしも含むことを示唆しないことが理解されるべきである。光学アレイ１６４は、米国特許第１１，０４７，９８２号に記載されているように、０より大きい任意の数の光源３２２を有することができる。

図２５に示される光学アレイ１６４は、複数の光検知器３２４も含む。図２５は、光学アレイ１６４の少なくとも３つの光検知器３２４、すなわち、光検知器３２４Ａ、光検知器３２４Ｂ、及び光検知器３２４Ｑを示す。いくつかの実施形態において、光学アレイ１６４の複数の光検知器３２４は、米国特許第１１，０４７，９８２号に記載されているように、複数の波長で、（たとえば、互いに実質的に相関していなくてもよい）異種のパルスシーケンスに従って光を検知することが可能である。参照番号３２４Ａ、３２４Ｂ、及び３２４Ｑの図２５での使用は、便宜のためであり、光学アレイ１６４が正確に１７個の光検知器３２４を必ずしも含むことを示唆しないことが理解されるべきである。光学アレイ１６４は、米国特許第１１，０４７，９８２号に記載されているように、０より大きい任意の数の光検知器３２４を有することができる。

図２６Ａは、いくつかの実施形態による、ある場面において目標１３０の位置を識別する例示的な方法２００のフロー図である。例示的な方法２００は、たとえば、本明細書に記載されるシステム１００の実施形態の１つ又は複数によって実行されてもよい。ブロック２０２において、複数の走査信号（たとえば、送信波形１４０）が（たとえば、レーダサブシステム１７０によって）送信される。走査信号は、例示的な方法２００を実装するシステム１００が、コーナ周辺を見て、目標１３０の高精度の検知を提供することを可能とするために、上記のように、異なる周波数の別個の帯域（たとえば、Ｌ、Ｓ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、ｋａ、Ｋｕ、Ｗ、ＵＨＦなど）で送信されるレーダ信号であってもよい。たとえば、第１の走査信号はＣ又はＫ帯域で送信されてもよく、第２の走査信号はＵＨＦ帯域で送信されてもよい。走査信号は、複数回、又は、複数の時間間隔の間に、送信することができる。同様に、複数の複数の反射信号は、複数回、又は、複数の時間間隔の間に、収集（たとえば、受信）することができる。

ブロック２０４において、複数の反射信号（たとえば、反射信号１４８）が収集される（たとえば、レーダサブシステム１７０によって受信される）。ブロック２０６において、複数の反射信号の最少のサブセットのそれぞれの分類が決定される。分類は、たとえば、ＬＯＳリターン、マルチパスリターン、又は建物を通してのリターンとみなされるサブセットの反射信号のそれぞれをもたらしてもよい。よって、いくつかの実施形態において、分類の結果として、少なくとも１つのサブセットにおける各反射信号は、ＬＯＳリターン、マルチパスリターン、又は建物を通してのリターンと分類される。

ブロック２０８において、場面内の目標１３０の投影位置（たとえば、範囲／距離及び角度（たとえば、仰角及び／又は方位）は、複数の反射信号の少なくとも１つのサブセット、及び、複数の反射信号の少なくとも１つのサブセットにおける各信号の分類（たとえば、ＬＯＳ、マルチパス、建物を通して）に基づいて決定される。任意選択的に、場面内の１つ又は複数の静止物体についての情報２１０（たとえば、建物、電柱、消火栓、及び他の固定された（恒久的な又は一時的な）障害物の位置、場所、及び／又は向き、静止物体で使用される材料についての情報又は静止物体の特性など）は、場面内の目標１３０の投影位置を決定するために、ブロック２０８で考慮することができる。方法２００は、場面内の複数の目標１３０を検知するために使用することができる。

図２６Ｂは、いくつかの実施形態による図２６Ａの２０８において、決定を行うために実行することができる例示的な手順のフロー図である。ブロック２１２において、目標１３０の複数の候補位置のそれぞれに対して確率が決定される。各候補位置に対応するそれぞれの確率は、目標１３０がその候補位置にあるという可能性である。換言すれば、ブロック２１２の結果は候補位置の組であり、それぞれは、目標１３０がその候補位置にあるという可能性を表すそれぞれの確率と関連付けられる。ブロック２１４において、最も大きい確率が識別される。ブロック２１６において、目標１３０の投影位置は、ブロック２１４で識別された最も大きい確率に対応する候補位置として選択される。換言すれば、候補位置のそれぞれにある目標１３０の確率を決定した後に、最も大きい確率を有する候補位置が、目標１３０の投影位置として選択される。方法２００を実装する装置又はシステムの動き、及び／又は、目標１３０、他の対象、及び障害物の（たとえば、方法を実装する装置若しくはシステムに対する）位置、場所、若しくは向きの変化を説明するために、異なる時間に又は異なる時間間隔で収集された反射信号に基づいて、確率は更新することができる。

システム１００は、例示的な方法２００を実装することができる。システム１００は、車両、たとえば、自動車に一体化されてもよい。いくつかの実施形態において、例示的な方法２００を実行するように構成されるシステム１００は、複数の走査信号を送信し、複数の反射信号を収集する（たとえば、例示的な方法２００のブロック２０２及び２０４）ように構成されるレーダサブシステム１７０と、レーダサブシステム１７０に結合されて、実行されるときに、少なくとも１つのプロセッサ１１４に例示的な方法２００のブロック２０６及び２０８を実行させる１つ又は複数の機械実行可能命令を実行するように構成される少なくとも１つのプロセッサ１１４とを備える。レーダサブシステム１７０は、第１の時間帯の間、第１のレーダ帯域（たとえば、低周波数帯域）で複数の走査信号の第１のサブセットを送信することと、第２の時間帯の間、第２の（異なる）レーダ帯域（たとえば、高周波数帯域）で複数の走査信号の第２のサブセットを送信することとが可能であってもよい。いくつかの実施形態において、レーダサブシステム１７０は、車両（たとえば、自動車）の本体上及び／又は本体内に位置する、複数の送信要素（たとえば、アンテナ、送信機１０５など）と、複数の受信要素（たとえば、アンテナ、受信機１２０）とを備える。いくつかの実施形態において、レーダサブシステム１７０は、複数の送信要素と複数の受信要素とを備えるスパースアレイ１６０を備える。いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０は三次元である。いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０は不均一に分布され、スパースアレイ１６０の最近接要素間のペアワイズ距離の少なくともいくつかが互いに異なることを意味する。いくつかの実施形態において、スパースアレイ１６０の最近接要素間のペアワイズ距離は独自である。

いくつかの実施形態において、例示的な方法２００を実装するシステム１００はまた、複数の光学信号を送信し、第２の複数の反射信号を収集するように構成されるＬｉＤＡＲサブシステム３２０を備え、少なくとも１つのプロセッサ１１４は、第２の複数の反射信号にさらに基づいて、目標の投影位置を決定する。換言すれば、いくつかの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサ１１４は、レーダリターン信号及びＬｉＤＡＲリターン信号の両方を使用するセンサ融合を実行する。システム１００は、車両、たとえば、自動車に一体化されてもよい。

送信機が複数の送信機要素を有する、又は、受信機が複数の受信機センサを有する、本明細書に記載される実施形態において、従来のアンテナアレイとは対照的に、アレイの隣接する要素又はセンサ（たとえば、アンテナ要素）の間の間隔は（送信用又は受信用であるかどうかにかかわらず）、同じである必要はないが同じにすることができることが理解されるべきである。従来のシステムでは、アンテナ要素間の距離のわずかな変化さえ、好ましくないサイドローブをもたらし、それは、誤検知及び強い妨害信号（たとえば、ジャマー信号）の存在に対する脆弱性などの、多くの潜在的な問題を引き起こす可能性がある。アンテナ要素が、（波長が目標の検知に使用される送信／受信信号の波頂である）サイドローブを最小化するために、互いに波長の半分の間隔をあける従来のアンテナアレイとは対照的に、本明細書に開示される実施形態では、要素（送信機要素又は受信センサ（たとえば、アンテナ））が互いから任意の特定の距離をとる必要がない。よって、間隔は規則正しくてもよい（たとえば、従来のシステムのように波長の半分）が、代わりに、センサは、都合のいいどんな間隔で置かれてもよい。送信機要素（たとえば、アンテナ）が互いから半波長距離、離れていないとき、本明細書に開示されるシステム及び方法は、従来のレーダシステムの送信ビーム成形器からの狭ビームとは対照的に、広い空間覚における幅の広い送信パルスの一部としてサイドローブエネルギを利用することができる。

同様に、１つより多い送信機要素又は１つより多い受信機センサを含む実施形態において、本明細書に開示されるシステムの送信機要素も受信機センサも、同じ場所にある必要はないが、同じ場所にすることができる。たとえば、いくつかの送信機要素は、第１の場所に配設されてもよく、他の送信機要素は、第２の場所に配設されてもよい。別の例として、いくつかの受信機センサは、第１の場所に配設されてもよく、他の受信機センサは、第２の場所に配設されてもよい。たとえば、受信機センサアレイが自動車上に取り付けられる実施形態の場合、アレイの要素又はセンサの一部は、たとえば、自動車のフロントバンパ上に取り付けられてもよく、他のものは、たとえば、自動車の屋根の上に取り付けられてもよく、さらに他のものは、たとえば、自動車のリアバンパ上に取り付けられてもよい。受信機センサは、都合のいいどこに位置付けられてもよい。同様に、送信機要素は、都合のいいどこに位置付けられてもよい。

少なくとも１つのプロセッサ１１４及び少なくとも１つのプロセッサ１２８のそれぞれは、たとえば、処理ユニットと、上記の実施形態のさまざまな方法及び技法を行い、さらに、上記の実施形態によるさまざまなプログラムされた又は構成セッティングを行うためのデータ又は他の情報を構成するために、処理ユニットによって実行されるプログラムコードを記憶するためのメモリとを備えてもよい。処理ユニット自体は、汎用又は専用プロセッサ（又は、処理コアの組）で実装されてもよく、したがって、たとえば、レーダサブシステム１７０、及び、ＬｉＤＡＲサブシステム３２０、及びシステム１００の他の構成要素の、構成要素の作動の制御及び／又は同期と関連付けられるさまざまな作動を実現するために、プログラムされた命令のシーケンスを実行してもよいことに留意されたい。少なくとも１つのプロセッサ１１４及び少なくとも１つのプロセッサ１２８のそれぞれは、スタンドアロンプロセッサ（たとえば、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ））、コントローラ、ＣＰＵ、若しくは特別注文のハードウェア（たとえば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））として実装されてもよく、或いは、フィールドプログラマブルゲートアレイ、又はシステム１００内若しくは外のその任意の組み合わせなどのプログラマブルハードウェアデバイス上にプログラムされてもよい。

本明細書に開示される技法及び／又はそれらを構成及び管理するためのユーザインタフェースは、（適切な命令の実行に必要な関連データを含む）１つ又は複数のシーケンス命令の機械実行によって実装されてもよい。そのような命令は、システム１００（たとえば、自動車などの車両に実装される）などの、特殊目的若しくは汎用コンピュータシステム又は家庭電化装置若しくは器具の１つ又は複数のプロセッサ内での後の検索及び実行のために、１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読媒体に記録されてもよい。そのような命令及びデータが具現化されてもよいコンピュータ可読媒体は、実行可能なコード及び関連データを保存する、固定された若しくは取り外し可能な磁気的、光学的、若しくは半導体ベースの記録媒体などの不揮発性記憶媒体、並びに、より多くの過渡情報及び他の可変データを保存するスタティック又はダイナミックＲＡＭなどの揮発性記憶媒体を含むがこれらに限定されるものではない。

前記説明及び添付図面において、特定の用語を、開示する実施形態の完全な理解を提供するために説明してきた。いくつかの例において、用語又は図面は、本発明を実施するためには必要とされない特定の詳細を含意していることがある。

本開示のさまざまな態様を説明する直交座標系の使用は、便宜のためであり、限定を意図しないことが理解されるべきである。他の座標系が使用される可能性がある。

本開示は自律運転の文脈で主に提示されるが、一般に、目標、センサからのその距離、その到来角（ＡｏＡと略され、さらに、当該技術分野においてより一般に到来方向（ＤＯＡ）と呼ばれる）、その速度（たとえば、ドップラシフトからの、移動の方向及び／又は速度）、及び／又は、材料のその組成を識別するために反射信号を使用する任意のシステムは、当業者には明らかなように、本明細書の開示から利益を得ることができることが理解されるべきである。

本開示を不必要に曖昧にすることを避けるために、よく知られた構成要素は、ブロック図の形態で示し、及び／又は、詳細には、若しくは、いくつかの場合においては、まったく議論しない。

本明細書中で特に定義しない限り、すべての用語は、明細書及び図面から暗示される意味、並びに、当業者によって理解されているか、及び／又は、辞書、論文等において定義されるような意味を含む、それらの可能性のある最も広い解釈を与えるものである。本明細書中で明確に述べたように、いくつかの用語は、それらの通常又は慣例的な意味に適合していなくてもよい。

本明細書で使用される場合、用語「目標」及び「対象」は、文脈上別段の指示がある場合を除き交換可能に使用される。

本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用されるように、単数形「a」、「an」、及び「the」は、特に明記しない限り、複数の指示対象を除外するものではない。単語「又は」特に明記しない限り、包括するものとして解釈すべきである。したがって、文言「Ａ又はＢ」は、以下の「Ａ及びＢの両方」、「ＡではあるがＢではない」、及び「ＢではあるがＡではない」といったすべてを意味するものとして解釈すべきである。本明細書中の「及び／又は」のいずれかの使用も、単語「又は」単体が排他性を暗示することを意味するものではない。

本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用されるように、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの１つ又は複数」、並びに「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの１つ又は複数」といった形態の文言は交換可能であり、それぞれは以下の、「Ａのみ」、「Ｂのみ」、「Ｃのみ」、「Ａ及びＢではあるが、Ｃではない」、「Ａ及びＣではあるが、Ｂではない」、「Ｂ及びＣではあるが、Ａではない」、並びに「Ａ、Ｂ、及びＣのすべて」の意味のすべてを包含する。

用語「含む」、「有すること」、「有する」、「持つ」、及びその変形例が詳細な説明又は特許請求の範囲において使用される範囲で、かかる用語は、用語「備える」、すなわち、「以下を含むが、これらに限定されない」と類似した要領で包括するものであることを意図している。

用語「例示」及び「実施形態」は、優先するもの又は要件ではなく、実例を表現するために使用している。

用語「結合される」は、直接接続／取り付け、並びに、１つ又は複数の介在要素又は構造を通しての接続／取り付けを表現するために本明細書中で使用される。

用語「その上方」、「その下方」、「その間」、及び「その上」は、１つの特徴の他の特徴に対する相対位置に言及するために本明細書中で使用される。たとえば、別の特徴の「上方」又は「下方」に配設される１つの特徴は、他の特徴と直接接触してもよいか、又は、介在する材料を有していてもよい。さらに、２つの特徴の「間」に配設される１つの特徴は、２つの特徴と直接接触してもよいか、又は、１つ又は複数の介在する特徴若しくは材料を有していてもよい。対照的に、第２の特徴「の上」の第１の特徴は、第２の特徴と接触している。

用語「実質的に」は、大体において又はほぼ、述べられたような構造、構成、寸法などを記載する使用されるが、製作公差などのために、実際には、構造、構成、寸法などが、常に又は必ずしも述べられたように正確であるというわけではない状況になることがある。たとえば、「実質的に等しい」として２つの長さを記述することは、２つの長さがすべての実際的な目的のために同じものであるが、それらが十分に小さい規模で正確に等しくないことがある（及び、必要がない）（たとえば、測定値の単位がメータである場合、１．０００ｍ及び１．００１ｍの長さを有する２つの特徴は、実質的に等しい長さを有する）ことを意味する。別の例として、「実質的に垂直」である構造は、たとえそれが水平に対して正確に９０度でないとしても、実際上は垂直であると考えられる。

図面は必ずしも縮尺通りではなく、特徴の寸法、形状、及びサイズは、それらが図面において描写されている方法とは実質的に異なっていてもよい。

特定の実施形態を開示してきたが、さまざまな変形及び変更が、本開示のより広範な精神及び適用範囲から逸脱することなく、それらに対して行われてもよいことは明白であろう。たとえば、実施形態のいずれかの特徴又は態様も、少なくとも実施可能な場合、その他の実施形態と組み合わせて、又は、それらと同等の特徴又は態様の代わりに適用されてもよい。したがって、明細書及び図面は、限定的ではなく例示的な意味でみなされるべきである。

Claims (62)

1. 場面内の目標の位置を識別する方法（２００）であって、
   複数の走査信号を送信すること（２０２）と、
   複数の反射信号を収集すること（２０４）と、
   前記複数の反射信号の少なくとも１つのサブセットの信号ごとに分類を決定すること（２０６）と、
   （ａ）前記複数の反射信号の前記少なくとも１つのサブセット、及び、（ｂ）前記複数の反射信号の前記少なくとも１つのサブセットの各信号の前記分類に少なくとも部分的に基づいて、前記場面内の目標の投影位置を決定すること（２０８）と
   を含む、
   方法。
2. 前記分類が、見通し内リターン、マルチパスリターン、又は建物を通してのリターンのうちの１つである、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数の反射信号の前記少なくとも１つのサブセットの各信号の前記分類を決定することが、前記複数の反射信号の前記少なくとも１つのサブセットの特定の反射信号について、（ａ）前記特定の反射信号に略類似した飛行時間及び／又は到来角を有する別の反射信号が観察される帯域の周波数、（ｂ）前記特定の反射信号に略類似した飛行時間及び／又は到来角を有する前記別の反射信号が観察される帯域の数、（ｃ）前記特定の反射信号の強さが閾値を超えているかどうか、（ｄ）前記特定の反射信号の到来角及び／又は飛行時間の経時的な変化率、又は（ｅ）前記特定の反射信号の偏光
   のうちの１つ又は複数を決定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記目標の前記投影位置を決定することが、前記場面内の少なくとも１つの静止物体についての情報（２１０）にさらに基づく、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記場面内の前記少なくとも１つの静止物体についての前記情報が、前記少なくとも１つの静止物体の場所、前記少なくとも１つの静止物体の位置、前記少なくとも１つの静止物体の向き、又は、前記少なくとも１つの静止物体の材料のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記少なくとも１つの静止物体が建物を含む、請求項４又は５に記載の方法。
7. 前記走査信号がレーダ信号である、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記複数の反射信号を収集することが、前記複数の反射信号を受信することを含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記投影位置が距離及び角度を表す、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記目標の前記投影位置を決定することが、
    前記目標の複数の候補位置の複数の確率を決定すること（２１２）であって、前記複数の確率のそれぞれが前記複数の候補位置のそれぞれ１つに対応し、前記複数の確率のそれぞれが、前記目標が前記それぞれの候補位置にある可能性を表す、決定することと、
    前記複数の確率のうちの最も大きい１つを識別すること（２１４）と、
    前記目標の前記投影位置として、前記複数の確率の前記最も大きい１つに対応する前記複数候補位置の特定の１つを選択すること（２１６）と
    を含む、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記複数の反射信号の前記少なくとも１つのサブセットが、前記複数の反射信号の第１の少なくとも１つのサブセットであり、前記複数の反射信号の前記第１の少なくとも１つのサブセットのそれぞれが、第１の時間又は第１の時間間隔に対応し、
    前記複数の反射信号の第２の少なくとも１つのサブセットに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の確率を更新すること
    をさらに含み、前記複数の反射信号の前記第２の少なくとも１つのサブセットのそれぞれが、第２の時間又は第２の時間間隔に対応する、請求項１０に記載の方法。
12. 前記複数の反射信号の第１の反射信号が、第１の周波数帯域で送信された第１のレーダ信号の反射を備え、前記複数の反射信号の第２の反射信号が、第２の周波数帯域で送信された第２のレーダ信号の反射を備え、前記第１及び第２の周波数帯域はばらばらである、
    請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記第１の周波数帯域が、Ｌ、Ｓ、Ｗ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、ｋａ、Ｋｕ、又はＵＨＦ帯域である、請求項１２に記載の方法。
14. 前記第１の周波数帯域がＣ又はＫ帯域であり、前記第２の周波数帯域がＵＨＦ帯域である、請求項１２に記載の方法。
15. 請求項１～１４のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されたシステム（１００）であって、
    前記複数の走査信号を送信して、前記複数の反射信号を収集するように構成されたレーダサブシステム（１７０）と、
    前記レーダサブシステムに結合され、実行されるときに、少なくとも１つのプロセッサ（１１４）に、
    前記複数の反射信号の前記少なくとも１つのサブセットのそれぞれの前記分類を決定させ、
    （ａ）前記複数の反射信号の前記少なくとも１つのサブセット及び（ｂ）前記複数の反射信号の前記少なくとも１つのサブセットのそれぞれの前記分類に少なくとも部分的に基づいて、前記目標の前記投影位置を決定させる、少なくとも１つの機械実行可能命令を実行するように構成された、少なくとも１つのプロセッサ（１１４）と
    を備える、システム。
16. 前記レーダサブシステムが、第１の時間帯の間、第１のレーダ帯域で前記複数の走査信号の第１のサブセットを送信すること、及び、前記第１の時間帯の間、第２のレーダ帯域で前記複数の走査信号の第２のサブセットを送信することが可能であり、前記第１のレーダ帯域が前記第２のレーダ帯域とは異なる、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記レーダサブシステムが、車両の本体上及び／又は本体内に位置する複数の送信機及び複数の受信機を備える、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記レーダサブシステムがスパースアレイ（１６０）を備え、前記スパースアレイが複数の送信要素及び複数の受信要素を備える、請求項１５～１７のいずれか一項に記載のシステム。
19. 前記複数の送信要素及び前記複数の受信要素が、車両の本体上及び／又は本体内に分布する、請求項１８に記載のシステム。
20. 前記スパースアレイが三次元である、請求項１８又は１９に記載のシステム。
21. 前記スパースアレイが不均一に分布する、請求項１８～２０のいずれか一項に記載のシステム。
22. 前記複数の反射信号が、第１の複数の反射信号であり、
    前記システムが、複数の光学信号を送信し、第２の複数の反射信号を収集するように構成された光検知測距（ＬｉＤＡＲ）サブシステム（３２０）をさらに備え、
    実行されるとき、前記少なくとも１つの機械実行可能命令が、前記第２の複数の反射信号にさらに基づいて、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記目標の前記投影位置を決定させる、
    請求項１５～２１のいずれか一項に記載のシステム。
23. 請求項１５～２２のいずれか一項に記載のシステムを備える車両。
24. 自律運転のためのシステム（１００）であって、
    プロービング信号を発して、場面内の反射信号を検知するためのスパースアレイ（１６０）であって、前記スパースアレイが複数のアレイ要素（１０２）を備え、前記複数のアレイ要素のそれぞれが送信及び／又は受信が可能であり、
    前記複数のアレイ要素が、少なくとも１つの送信機（１７２）及び少なくとも１つの受信機（１７４）を含み、
    前記複数のアレイ要素が、車両の本体上に分布し、
    前記スパースアレイの第１のアレイ要素が、三次元座標の第１の組（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）を有する第１の場所に位置し、前記スパースアレイの第２のアレイ要素が、三次元座標の第２の組（Ｘ２、Ｙ２、Ｚ２）を有する第２の場所に位置し、Ｘ１≠Ｘ２及び／又はＹ１≠Ｙ２及び／又はＺ１≠Ｚ２である、スパースアレイ（１６０）と、
    前記スパースアレイに結合されて、実行されるときに、少なくとも１つのプロセッサ（１１４）に、前記スパースアレイによって検知された複数の反射信号を収集させ、前記複数の反射信号に少なくとも部分的に基づいて、前記場面内の少なくとも１つの目標（１３０）の位置を推定させる少なくとも１つの機械実行可能命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサ（１１４）と
    を備える、
    システム（１００）。
25. Ｘ１≠Ｘ２及びＹ１≠Ｙ２及びＺ１≠Ｚ２である、請求項２４に記載のシステム。
26. 前記車両の前記本体上の前記複数のアレイ要素の前記分布が不均一である、請求項２４又は２５に記載のシステム。
27. 前記スパースアレイが、第１のレーダ送信機及び第１のレーダ受信機を備える、
    請求項２４～２６のいずれか一項に記載のシステム。
28. 前記スパースアレイが、第２のレーダ送信機及び第２のレーダ受信機をさらに備え、
    前記第１のレーダ送信機が、第１のレーダ帯域で送信するように構成され、
    前記第１のレーダ受信機が、前記第１のレーダ帯域で受信するように構成され、
    前記第２のレーダ送信機が、第２のレーダ帯域で送信するように構成され、
    前記第２のレーダ帯域が、前記第１のレーダ帯域と共通部分を持たず、
    前記第２のレーダ受信機が、前記第２のレーダ帯域で受信するように構成される、
    請求項２７に記載のシステム。
29. 前記第１のレーダ帯域及び前記第２のレーダ帯域が、Ｌ、Ｓ、Ｗ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、ｋａ、Ｋｕ、又はＵＨＦ帯域のうちの２つである、請求項２８に記載のシステム。
30. 前記第１のレーダ帯域がＫ又はＣであり、前記第２のレーダ帯域がＵＨＦである、
    請求項２８に記載のシステム。
31. 光検知測距（ＬｉＤＡＲ）サブシステム（３２０）をさらに備え、前記ＬｉＤＡＲサブシステムが、第１の光源（３２２）及び第１の光検知器（３２４）を備える、請求項２４～３０のいずれか一項に記載のシステム。
32. 前記第１の光源が、第１の時間ウィンドウの間に、第１のパルスシーケンスを発するように構成される、請求項３１に記載のシステム。
33. 前記第１のパルスシーケンスがスパースである、請求項３２に記載のシステム。
34. 前記ＬｉＤＡＲサブシステムが、第２の光源をさらに備え、前記第２の光源が、前記第１の時間ウィンドウの間、第２のパルスシーケンスを発するように構成され、前記第２のパルスシーケンスが、前記第１のパルスシーケンスとは異なる、請求項３２又は３３に記載のシステム。
35. 前記第１のパルスシーケンス及び前記第２のパルスシーケンスが、実質的に相関していない、請求項３４に記載のシステム。
36. 前記第１のパルスシーケンス及び前記第２のパルスシーケンスがスパースである、請求項３４又は３５に記載のシステム。
37. 前記第１のパルスシーケンス及び第２のパルスシーケンスのそれぞれが、実質的に白色である、請求項３４～３６のいずれか一項に記載のシステム。
38. 前記第１の場所又は前記第２の場所が、屋根、ボンネット、前部、バンパ、フェンダ、後部、トランク、左側、右側、又はウインドシールドに対応する、請求項２４～３７のいずれか一項に記載のシステム。
39. 前記場面内の前記少なくとも１つの目標の前記位置が、距離、方位角、又は仰角のうちの少なくとも１つを備える、請求項２４～３８のいずれか一項に記載のシステム。
40. 実行されるとき、前記少なくとも１つの機械実行可能命令が、前記距離、前記方位角、及び前記仰角を共同で推定することによって、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記場面内の前記少なくとも１つの目標の前記位置を推定させる、請求項３９に記載のシステム。
41. 前記距離、前記方位角、及び前記仰角を共同で推定することが、アトミックノルムを計算することを含む、請求項４０に記載のシステム。
42. 前記距離、前記方位角、及び前記仰角を共同で推定することが、アトミックノルムを最小化することを含む、請求項４０又は４１に記載のシステム。
43. 実行されるとき、前記少なくとも１つの機械実行可能命令が、
    前記複数の反射信号の少なくとも一部からノイズを除去すること、
    前記複数の反射信号の前記ノイズ除去された少なくとも一部の相関を実行すること、及び、
    前記相関の結果で少なくとも１つのピークを識別すること
    により、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記場面内の前記少なくとも１つの目標の前記位置を部分的に推定させる、請求項２４～４２のいずれか一項に記載のシステム。
44. 前記複数の反射信号の前記少なくとも一部からノイズを除去することが、アトミックノルムを決定又は最小化することを含む、請求項４３に記載のシステム。
45. 実行されるとき、前記少なくとも１つの機械実行可能命令が、
    相関を実行すること、及び
    前記相関の結果で少なくとも１つのピークを識別すること
    により、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記場面内の前記少なくとも１つの目標の前記位置を部分的に推定させる、請求項２４～４４のいずれか一項に記載のシステム。
46. 場面内の目標を検知するためのシステム（１００）であって、
    光検知測距（ＬｉＤＡＲ）サブシステム（３２０）であって、前記ＬｉＤＡＲサブシステムが、光信号を発するように構成された光源（３２２）及び前記発された光信号の反射を検知するように構成された光検知器（３２４）を備える、光検知測距（ＬｉＤＡＲ）サブシステム（３２０）と、
    レーダサブシステム（１７０）であって、前記レーダサブシステムが、レーダ信号を送信するように構成されたレーダ送信機（１７２）及び前記送信されたレーダ信号の反射を検知するように構成されたレーダ受信機（１７６）を備える、レーダサブシステム（１７０）と、
    前記ＬｉＤＡＲサブシステム及び前記レーダサブシステムに結合され、実行されるときに、少なくとも１つのプロセッサ（１１４）に、
    前記ＬｉＤＡＲサブシステムから、前記発された光信号の反射の表現を取得させ、
    前記レーダサブシステムから、前記送信されたレーダ信号の反射の表現を取得させ、
    前記発された光信号の前記反射の前記表現及び前記送信されたレーダ信号の前記反射の前記表現に少なくとも部分的に基づいて、前記場面内の少なくとも１つの目標の場所を決定させる少なくとも１つの機械実行可能命令を実行するために構成された少なくとも１つのプロセッサ（１１４）と
    を備える、システム（１００）。
47. 前記レーダ送信機が、
    無線周波数信号発生器と、
    アンテナと
    を備える、請求項４６に記載のシステム。
48. 前記レーダ送信機が第１のレーダ送信機であり、前記レーダ受信機が第１のレーダ受信機であり、前記レーダサブシステムが、スパースアレイ（１６０）を備え、前記スパースアレイが、（ａ）前記第１のレーダ送信機を含む複数のレーダ送信機と、（ｂ）前記第１のレーダ受信機を含む複数のレーダ受信機とを備え、前記スパースアレイが車両の本体上に分布する、請求項４６又は４７に記載のシステム。
49. 前記スパースアレイが三次元である、請求項４８に記載のシステム。
50. 前記スパースアレイが不均一に分布する、請求項４８又は４９に記載のシステム。
51. 前記レーダサブシステムが、少なくとも２つのレーダ帯域で同時に作動することが可能である、請求項４６～５０のいずれか一項に記載のシステム。
52. 前記少なくとも２つのレーダ帯域のそれぞれが、Ｌ、Ｓ、Ｗ、Ｘ、Ｃ、Ｋ、ｋａ、Ｋｕ、又はＵＨＦ帯域を備える、請求項５１に記載のシステム。
53. 前記２つのレーダ帯域の第１の帯域がＵＨＦ又はＣ帯域であり、第２の帯域がＷ又はＸ帯域である、請求項５１に記載のシステム。
54. 前記光源が第１の光源であり、前記光検知器が第１の光検知器であり、前記ＬｉＤＡＲサブシステムが光学アレイを備え、前記光学アレイが複数の光学コンポーネントを備え、前記複数の光学コンポーネントが、（ｉ）前記第１の光源を含む複数の光源及び（ｉｉ）前記第１の光検知器を含む複数の光検知器を含む、請求項４６～５３のいずれか一項に記載のシステム。
55. 前記複数の光学コンポーネントの少なくとも２つの光学コンポーネントが、非同一線上である、請求項５４に記載のシステム。
56. 第１のヒートマップを生成することであって、前記第１のヒートマップが第１の周波数帯域で観察されたリターン信号を表す、第１のヒートマップを生成することと、
    第２のヒートマップを生成することであって、前記第２のヒートマップが第２の周波数帯域で観察されたリターン信号を表し、前記第２の周波数帯域が前記第１の周波数帯域とは異なる、第２のヒートマップを生成することと、
    前記第１のヒートマップ及び前記第２のヒートマップを組み合わせることと
    を含む、複数の周波数帯域からの情報を融合する方法。
57. 前記第１のヒートマップを生成することが、
    目標が候補位置である確率を決定することと、
    前記候補位置のために二次元ガウス分布を計算することと
    を含む、請求項５６に記載の方法。
58. 前記二次元ガウス分布の平均が、前記候補位置であり、前記二次元ガウス分布の共分散が、距離及び／又は角度推定の精度に基づき、前記二次元ガウス分布の強度が、前記目標が前記候補位置である前記確率に基づく、請求項５７に記載の方法。
59. 前記第１のヒートマップ及び前記第２のヒートマップを組み合わせることが、前記第１のヒートマップ及び前記第２のヒートマップの点別乗算を実行することを含む、請求項５６～５８のいずれか一項に記載の方法。
60. 前記第１のヒートマップ及び／又は前記第２のヒートマップを更新することをさらに含む、請求項５６～５９のいずれか一項に記載の方法。
61. 前記第１の周波数帯域又は前記第２の周波数帯域の少なくとも１つが、レーダ帯域である、請求項５６～６０のいずれか一項に記載の方法。
62. 前記第１の周波数帯域又は前記第２の周波数帯域が、ＬｉＤＡＲ帯域である、請求項５６～６０のいずれか一項に記載の方法。
    

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