JP2023546169A - Ｆｍｃｗ－ｌｉｄａｒシステムにおける検出閾値を自動調整するための技術 - Google Patents

Abstract

周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムにおいて、検出閾値を調整する方法は以下ａ～ｄを含む。ａ．周波数範囲内の複数のターゲットから第１のターゲットを検出するために、第１の信頼度閾値を決定する。前記周波数範囲は、前記複数のターゲットに対応する複数の異なる周波数を含む。ｂ．第２のターゲットを検出するために、前記周波数範囲内の周波数のサブセットを決定する。この第２のターゲットは、前記周波数のサブセット内で前記第１の信頼度閾値よりも弱い信号を送信する。ｃ．前記周波数のサブセット内で前記第２のターゲットを検出するために、前記プロセッサによって前記第１の信頼度閾値を第２の信頼度閾値に調整する。ｄ．前記周波数のサブセット外で前記第１のターゲットを検出するために、前記第２の信頼度閾値を前記第１の信頼度閾値に戻す。【選択図】図８

Description

本願は、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づき、２０２１年６月４日に出願された米国特許出願第１７／３３９，７３７号および２０２０年１０月１９日に出願された米国仮特許出願第６３／０９３，６２１号の優先権を主張するものであり、それら全内容は参照により本明細書に組み込まれる。

本発明は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システム全般に関するものであり、詳しくは、ターゲット検出のための周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）ＬＩＤＡＲシステムにおける検出閾値を調整するための技術に関する。

周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）ＬＩＤＡＲシステムなどのＬＩＤＡＲシステムは、ターゲットの周波数チャープ照射のための波長可変な赤外線レーザと、ターゲットからの後方散乱光または反射光とを検出するためのコヒーレント受信器とを使用する。ターゲットからの後方散乱光または反射光は、コヒーレント受信器で送信信号のローカルコピーに組み合わされた信号になる。つまり、ローカルコピーと、ターゲットまでの往復時間だけ遅延したリターン信号とを混合することで、受信器においてシステムの視野内の各ターゲットまでの距離に比例する周波数をもつ信号が生成される。
このようなＬＩＤＡＲシステムでは、人体への安全性を考慮し、低出力レーザの使用が義務付けられている。このため、物体からの反射は非常に弱い信号強度となる。ＬＩＤＡＲシステムの検出距離と精度はＳ／Ｎ比（信号対ノイズ比）の関数であるところ、従来の対策では、弱い反射信号のターゲットを確実に検出することができず、また、ターゲットの誤検出を制限することができなかった。

以下、本発明の態様、すなわち、上記問題を解決するために、ターゲット検出のための検出閾値を自動的に調整するＬＩＤＡＲシステムおよびその方法に係る発明の各態様について説明する。

本発明の一態様は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムであって、：
ターゲットに向けて光ビームを送信し、同ターゲットからのリターン信号を受信する光スキャナと、；
前記光スキャナに接続され、前記リターン信号から前記ターゲットの距離に依存する周波数を含む、時間領域のベースバンド信号を生成する光学処理装置と、；
前記光学処理装置に接続される信号処理装置と、を備えており、
前記信号処理装置は、
プロセッサと、；
同プロセッサに機能的に連携するメモリであって、前記プロセッサにより実行されると、前記ＬＩＤＡＲシステムに以下の動作を行わせる命令を格納するメモリと、を含む、ＬＩＤＡＲシステムである。
ａ．周波数範囲内の複数のターゲットから第１のターゲットを検出するために、第１の信頼度閾値を決定する。前記周波数範囲は、前記複数のターゲットに対応する複数の異なる周波数を含む。；
ｂ．第２のターゲットを検出するために、前記周波数範囲内の周波数のサブセットを決定する。前記第２のターゲットは、前記周波数のサブセット内で前記第１の信頼度閾値よりも弱い信号を送信する。；
ｃ．前記周波数のサブセット内で前記第２のターゲットを検出するために、前記第１の信頼度閾値を第２の信頼度閾値に調整する。；および
ｄ．前記周波数のサブセット外で第１のターゲットを検出するために、前記第２の信頼度閾値を前記第１の信頼度閾値に戻す。

本発明の一態様によるＬＩＤＡＲシステムにおいて、前記第１の信頼度閾値を決定するために、前記プロセッサは、さらに、以下の処理を行う。
ａ．前記周波数範囲にわたってノイズ推定値を決定する；および
ｂ．各周波数の信号強度と、前記周波数範囲にわたる前記ノイズ推定値との差を算出する。
本発明の一態様によるＬＩＤＡＲシステムにおいて、
前記第１の信頼度閾値は、ターゲット検出の信頼度値を提供する、信号対ノイズ比または尤度比の少なくとも一方に基づく。
本発明の一態様によるＬＩＤＡＲシステムにおいて、前記第２のターゲットを検出するための、前記周波数範囲における前記周波数のサブセットを決定するために、前記プロセッサは、前記第２のターゲットの推定位置に基づいて前記周波数のサブセットを決定する。
本発明の一態様によるＬＩＤＡＲシステムにおいて、前記プロセッサは、さらに、前記時間領域または周波数領域における前記第２のターゲットの前の検出を特定し、かつ、前記第２のターゲットの前の検出に基づいて前記第２のターゲットの推定位置を決定する。

本発明の一態様によるＬＩＤＡＲシステムにおいて、前記第２のターゲットの推定位置を決定するために、前記プロセッサは、前記第２のターゲットに関連するポイントクラウド情報を特定し、かつ、前記ポイントクラウド情報に基づいて前記第２のターゲットの推定位置を決定する。
本発明の一態様によるＬＩＤＡＲシステムにおいて、前記周波数のサブセットは、前に検出された前記第２のターゲットの位置に対応する事前に定義された周波数範囲を含む。
本発明の一態様によるＬＩＤＡＲシステムにおいて、前記第１の信頼度閾値を調整する手順は、前記プロセッサによって、前記第２のターゲットの推定位置に対応する前記周波数のサブセット内で、前記第１の信頼度閾値を前記第２の信頼度閾値に減少させることを含む。
本発明の一態様によるＬＩＤＡＲシステムにおいて、前記プロセッサは、前記第２のターゲットの推定位置に関連する信頼度値に基づいて、前記第２のターゲットの推定位置に対応する前記周波数のサブセットを決定することを含む。
本発明の一態様によるＬＩＤＡＲシステムにおいて、前記プロセッサは、さらに、
ａ．前記第２のターゲットの１つまたは複数の前の検出が弱い検出信号を含むかどうかを判定する；
ｂ．前記第２のターゲットの推定位置を決定する；および
ｃ．前記第２のターゲットの１つまたは複数の前の検出が弱い検出信号を含むと判定した場合、前記第１の信頼度閾値を調整する。

本発明の一態様の方法は、以下のステップａ～ｄを含む。
ａ．周波数範囲内の複数のターゲットから第１のターゲットを検出するために、第１の信頼度閾値を決定する。前記周波数範囲は、前記複数のターゲットに対応する複数の異なる周波数を含む。
ｂ．第２のターゲットを検出するために、前記周波数範囲内の周波数のサブセットをプロセッサによって決定する。前記第２のターゲットは、前記周波数のサブセット内で前記第１の信頼度閾値よりも弱い信号を送信する。
ｃ．前記周波数のサブセット内で前記第２のターゲットを検出するために、前記プロセッサによって前記第１の信頼度閾値を第２の信頼度閾値に調整する。
ｄ．前記周波数のサブセット外で前記第１のターゲットを検出するために、前記第２の信頼度閾値を前記第１の信頼度閾値に戻す。

本発明の一態様による、非一時的なコンピュータ可読媒体は、プロセッサにより実行されると、ＬＩＤＡＲシステムに以下の動作を行わせる命令を格納する。
ａ．周波数範囲内の複数のターゲットから第１のターゲットを検出するために、第１の信頼度閾値を決定する。前記周波数範囲は、前記複数のターゲットに対応する複数の異なる周波数を含む。；
ｂ．第２のターゲットを検出するために、前記周波数範囲内の周波数のサブセットを決定する。前記第２のターゲットは、前記周波数のサブセット内で前記第１の信頼度閾値よりも弱い信号を送信する；
ｃ．前記周波数のサブセット内で前記第２のターゲットを検出するために、前記第１の信頼度閾値を第２の信頼度閾値に調整する；および
ｄ．前記周波数のサブセット外で第１のターゲットを検出するために、前記第２の信頼度閾値を前記第１の信頼度閾値に戻す。

本発明の種々の態様を明確にするために、後述の詳細な説明（実施形態）で参照される図面を示す。なお図中の同一の符号は同一の要素である。

本発明の実施形態によるＬＩＤＡＲシステムを示すブロック図である。

本発明の実施形態によるＬＩＤＡＲ波形の一例を示す時間－周波数図である。

本発明の実施形態によるＬＩＤＡＲシステムを示すブロック図である。

本発明の実施形態によるＬＩＤＡＲシステムの電気光学系を示すブロック図である。

本発明の実施形態による信号処理装置を示すブロック図である。

本発明の実施形態による、推定ターゲット位置の閾値調整によりピーク検出を行う信号処理系を示すブロック図である。

本発明の実施形態によるピーク検出の方法の一例を示す信号強度－周波数図である。

本発明の実施形態によるノイズ推定値（信頼度閾値）を示すもので、信号スペクトルとノイズ推定値との差を比較するための信号強度－周波数図である。

本発明の実施形態による、ピーク検出のために信頼度閾値を調整する方法の一例を示す信頼度指標－周波数図である。

本発明の実施形態によるターゲット検出の方法を示すフローチャートである。

本発明の実施形態による信号処理系を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態によるＬＩＤＡＲシステムおよびその方法、すなわち、検出閾値を自動的に調整してターゲット検出を改善し、誤検出を低減するためのＬＩＤＡＲシステムおよびその方法について説明する。
本発明の実施形態におけるＬＩＤＡＲシステムは、輸送、製造、計測、医療、仮想現実（バーチャル・リアリティ）、拡張現実（ＡＲ）、セキュリティシステムなど、任意のセンシング市場において実施することができるが、これらに限定されるものではない。その他、実施形態で説明されるＬＩＤＡＲシステムは、自動運転支援システムや自動運転車の空間認識を支援する周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）デバイスのフロントエンドの一部として実装される。

ここで説明される実施形態のＬＩＤＡＲシステムは、コヒーレントスキャン技術を使用して、ターゲットから返ってくる信号（リターン信号）を検出し、コヒーレントヘテロダイン信号（異なる周波数の信号同士を組み合わせたもの）を生成する。そして、この信号から、ターゲットの距離と速度情報を取得することができる。
このような信号は、１つまたは複数の周波数ビンに変換することができ、各ビンにはそのビン内の関連する周波数の信号強度が含まれる。例えばターゲット検出は、１つまたは複数の周波数ビンの大きな信号強度（すなわちピーク）に対応することがある。
本実施形態のＬＩＤＡＲシステムでは、このようなピークが、検出されたターゲットに対応する十分な信号強度をもっているかどうかを決定するために検出閾値を使用することができる。また、誤ったターゲット検出を減らすために検出閾値を増加させることができ、一方で、弱い信号の検出確率を高めるために、検出閾値を小さく設定することができる。
本発明の実施形態は、本開示による技術を使用することにより、特に、ターゲットの推定位置の近傍の狭い周波数帯域で検出閾値を減少させて上記の問題に対処することができる。したがって、誤検出を制限するために残りの周波数領域については大きな検出閾値を維持しながら、弱いリターン信号のターゲットについて検出確率を高めることができる。

図１は、一実施態様によるＬＩＤＡＲシステム１００を示している。
ＬＩＤＡＲシステム１００は、多数の構成要素のいずれか１つまたは複数を含むが、図1に示すよりも少ない構成要素または追加の構成要素を含んでもよい。一態様では、図１に示された構成要素の１つ以上は、フォトニクス・チップ上に実装することができる。光学回路１０１には、能動光学構成要素と受動光学構成要素との組み合わせが含まれている。能動光学構成要素は、光信号などを生成、増幅、および／または検出する。一部の例では、能動光学構成要素は、異なる波長の光ビームを有し、１つ以上の光増幅器、１つ以上の光検出器などを含んでいる。

自由空間光学系１１５は、光信号を伝送し、能動光回路の適切な入力／出力ポートに光信号をルーティングして操作するための１つ以上の光導波路を含む。自由空間光学系１１５にはまた、タップ、波長分割マルチプレクサ（ＷＤＭ）、スプリッタ／コンバイナ、偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）、コリメータ、カプラ、ファラデー回転子のような非可逆要素などの１以上の光学構成要素が含まれている。一態様では、自由空間光学系１１５には、偏光状態を変換し、受信した偏光を、例えば、ＰＢＳを使用して光検出器に導くための構成要素が含まれている。また、自由空間光学系１１５には、異なる周波数を有する光ビームを軸（例：高速軸）に沿って異なる角度で偏向させる回折素子がさらに含まれる場合がある。

本実施形態のＬＩＤＡＲシステム１００は、１つ以上のスキャニングミラーを有する光スキャナ１０２を備えている。これらのスキャニングミラーは、スキャニングパターンに従って環境をスキャンする光信号を誘導するために、回折素子の高速軸に直交または実質的に直交する軸（例：低速軸）に沿って回転可能になっている。例えば、スキャニングミラーは、１つ以上のガルバノメータによって回転可能である。
光スキャナ１０２はまた、環境内の任意の物体に反射したリターンビーム孔を収集し、これを光学回路１０１の受動光学回路要素に戻すように導く。例えば、リターン光ビームは、偏光ビームスプリッタによって光検出器に向けられる。なお、光スキャナ１０２には、ミラーやガルバノメータに加えて、１／４波長板、レンズ、反射防止コーティングされた光学窓などが含まれる場合がある。

ＬＩＤＡＲシステム１００には、光学回路１０１および光スキャナ１０２を制御およびサポートするために、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０が設けられている。ＬＩＤＡＲ制御装置１１０には、信号処理ユニット１１２のような処理装置が含まれている。例えば、信号処理ユニット１１２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置などの１つ以上の汎用処理装置であり、具体的には、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、または他の命令セットを実装するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実装するプロセッサである。
また、信号処理ユニット１１２は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：現場プログラム可能ゲートアレイ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ等の特殊用途処理装置の１つ以上であってもよい。

一態様では、信号処理ユニット１１２としてデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）が用いられる。ＬＩＤＡＲ制御装置１１０は、光学ドライバ１０３を制御するためのデジタル制御信号を出力するように構成される。そのデジタル制御信号は、信号変換ユニット１０６を介してアナログ信号に変換される。例えば、信号変換ユニット１０６には、デジタル／アナログ変換器が含まれる。
光学ドライバ１０３は、光学回路１０１の能動光学構成要素に駆動信号を供給し、レーザや増幅器などの光源を駆動する。一態様では、複数の光源を駆動するために、複数の光学ドライバ１０３および信号変換ユニット１０６を設けてもよい。

ＬＩＤＡＲ制御装置１１０はまた、光スキャナ１０２に対してデジタル制御信号を出力するように構成されている。モーション制御装置１０５は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０から受信した制御信号に基づいて、光スキャナ１０２のガルバノメータを制御することができる。具体的には、デジタル／アナログ変換器を使用して、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０からの座標ルーティング情報を、光スキャナ１０２のガルバノメータによって処理可能な信号に変換することができる。
一態様では、モーション制御装置１０５は、光スキャナ１０２の構成要素の位置または動作に関する情報をＬＩＤＡＲ制御装置１１０に送り返すこともできる。具体的には、アナログ／デジタル変換器を使用して、ガルバノメータの位置に関する情報をＬＩＤＡＲ制御装置１１０が処理可能な信号に順次変換することができる。

ＬＩＤＡＲ制御装置１１０は、さらに、入力されたデジタル信号を解析するように構成されている。これに関連して、ＬＩＤＡＲシステム１００には、光学回路１０１によって受信された１つ以上のビームを測定するための光受信器１０４が設けられている。具体的には、光受信器１０４としての基準ビーム受信器は、能動光学構成要素からの基準ビームの振幅を測定し、アナログ／デジタル変換器により同基準ビーム受信器からの信号を、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０によって処理可能な信号に変換する。
また、光受信器１０４としてのターゲット受信器は、ビート周波数変調光信号の形でターゲットの距離と速度に関する情報を搬送する光信号を計測する。この場合、光信号の反射ビームは、ローカルオシレータの第２の信号（ローカルコピー）と混合されてもよい。光受信器１０４には、ターゲット受信器からの信号をＬＩＤＡＲ制御装置１１０によって処理可能な信号に変換する高速アナログ／デジタル変換器を設けることができる。
一態様では、光受信器１０４からの信号は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０に受信される前に、信号調整ユニット１０７による信号調整の対象となり得る。例えば、光受信器１０４からの信号は、リターン信号の増幅のために信号調整ユニット１０７のオペアンプに供給され、そのオペアンプによって増幅された信号がＬＩＤＡＲ制御装置１１０に供給されるようにしてもよい。

一部のアプリケーションでは、ＬＩＤＡＲシステム１００には、環境の画像をキャプチャするように構成された１つ以上の撮像装置１０８、同システムの地理的位置を提供するように構成された全地球測位システム（ＧＰＳ）１０９、または他のセンサ入力を追加的に設けることもできる。
また、ＬＩＤＡＲシステム１００には画像処理装置１１４を設けることができる。この場合、同画像処理装置１１４は、撮像装置１０８および全地球測位システム（ＧＰＳ）１０９から画像および地理的位置を受信し、画像および位置またはそれに関連する情報を、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０またはＬＩＤＡＲシステム１００に接続された他のシステムに送信するように構成することができる。

一部の実施例による動作では、ＬＩＤＡＲシステム１００は、非縮退光学光源を用いて２次元で距離および速度を同時に測定するように構成される。この機能により、周囲環境の距離、速度、方位角および仰角について遠距離測定がリアルタイムで可能になる。

一例としてスキャンプロセスは、光学ドライバ１０３およびＬＩＤＡＲ制御装置１１０から開始される。ＬＩＤＡＲ制御装置１１０は、光学ドライバ１０３に１つ以上の光ビームをそれぞれ変調するように指示し、これらの変調信号は光学回路１０１の受動光学回路を通って自由空間光学系１１５のコリメータに伝送される。同コリメータは、上記変調信号を光スキャナ１０２に誘導し、光スキャナ１０２はモーション制御装置１０５で定義され事前にプログラムされたパターンで環境をスキャンする。光学回路１０１には、光が光学回路１０１を出る際に光の偏光状態を変換する偏光波長板（ＰＷＰ）を設けてもよい。例えば偏光波板は１／４波板または１／２波板を採用することができる。
偏光された光ビームの一部は、光学回路１０１に戻るように反射される場合もある。例えばＬＩＤＡＲシステム１００で使用されるレンズ系またはコリメート系は、自然な反射特性または反射コーティングを有する場合があり、これにより光ビームの一部が光学回路１０１に反射される

環境から反射された光信号は、光学回路１０１を通して受信器（光受信器１０４）に送られる。このとき、光の偏光状態は変換されているため、光学回路１０１に反射して戻ってきた偏光光の一部とともに偏光ビームスプリッタで反射される。その結果、反射された光信号は、光源と同じ光ファイバまたは導波路には戻らず、それぞれ別の光受信器に反射される。これらの信号は互いに干渉し、混合（合成）された信号を生成する。
ターゲットから戻ってくる各ビーム信号は、時間シフトされた波形を生成し、これら２つの波形間の時間的位相差によって光受信器（光検出器）で計測されるビート周波数が生成される。
そして、その混合された信号は光受信器１０４に反射させることができる。

光受信器１０４で受信したアナログ信号は、ＡＤＣ（アナログ／デジタル変換器）によりデジタル信号に変換される。次いで、同デジタル信号は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０に送信される。
同装置の信号処理ユニット１１２は、同デジタル信号を受信しそれらを処理する。
一態様では、信号処理ユニット１１２は、モーション制御装置１０５およびガルバノメータ（図示されない）から位置データを受信し、画像処理装置１１４から画像データを受信する。これにより、信号処理ユニット１１２は、光スキャナ１０２が追加ポイントをスキャンする際に、環境内のポイントの距離と速度に関する情報を有する３Ｄポイントクラウドを生成することができる。
信号処理ユニット１１２はまた、３Ｄポイントクラウドを画像データと重ね合わせて、周囲の物体の速度および距離を決定する場合もある。
ＬＩＤＡＲ制御装置１１０はさらに衛星ベースのナビゲーション位置データを処理して正確な全地球的位置情報を提供する場合もある。

図２は、一実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００のようなＬＩＤＡＲシステムがターゲット環境をスキャンするために使用可能なＦＭＣＷスキャニング信号２０１の時間－周波数図２００である。この例において、ｆ_ＦＭ（ｔ）と表示されたスキャニング信号２０１は、チャープ帯域幅Δｆ_Ｃおよびチャープ周期Ｔ_Ｃを持つ鋸歯状波形（鋸歯「チャープ」）である。
鋸歯の傾きは、ｋ＝（Δｆ_Ｃ／Ｔ_Ｃ）である。
図２にはまた、一実施形態におけるターゲットリターン信号２０２が示される。ｆ_ＦＭ（ｔ－Δｔ）で示されるターゲットリターン信号２０２は、スキャニング信号２０１の時間遅延バージョンであり、Δｔは、スキャニング信号２０１によって照射されたターゲットとの間の往復時間である。この往復時間は Δｔ＝２Ｒ／ｖ で与えられる。ここで、Ｒ はターゲットの距離、ｖ は光ビームの速度である光速ｃである。
したがって、同ターゲットの距離Ｒ は、Ｒ＝ｃ（Δｔ／２） として計算できる。
リターン信号２０２がスキャニング信号と光学的に混合されると、距離依存の差周波数（「ビート周波数」）Δｆ_Ｒ（ｔ）が生成される。ビート周波数Δｆ_Ｒ（ｔ）は、鋸歯の傾きｋによって時間遅延Δｔと線形の関係にある。
つまり、Δｆ_Ｒ（ｔ）＝ｋΔｔとなる。ターゲット距離ＲはΔｔに比例するため、ターゲット距離ＲはＲ＝（ｃ／２）（Δf_Ｒ（t）／ｋ）として計算することができる。すなわち、距離Ｒはビート周波数Δf_Ｒ(t)と線形の関係にある。
ビート周波数Δｆ_Ｒ（ｔ）は、例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００の光受信器１０４でアナログ信号として生成される。このビート周波数は、例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００の信号調整ユニット１０７内のアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）によってデジタル化される。このようにしてデジタル化されたビート周波数信号は、ＬＩＤＡＲシステム１００内の信号処理ユニット（例：信号処理ユニット１１２）でデジタル処理される。
ただし、ターゲットがＬＩＤＡＲシステム１００に対して相対速度を有する場合、ターゲットリターン信号２０２には一般に周波数オフセット（ドップラーシフト）が含まれることに注意する必要がある。ドップラーシフトは別途検出されてリターン信号の周波数を補正するために使用されるため、図２では簡略化と説明の容易化のためドップラーシフトは表示されていない。
また、ＡＤＣのサンプリング周波数は、エイリアシングを発生させずにシステムで処理可能な最高のビート周波数に決定されることに注意する必要がある。一般的に処理可能な最高周波数はサンプリング周波数の半分（すなわち「ナイキスト限界」）である。例えば、限定はしないが、ＡＤＣのサンプリング周波数が１ギガヘルツである場合、エイリアシングなしで処理できる最高ビート周波数（Δｆ_Ｒｍａｘ）は５００メガヘルツである。この限界は、システムの最大ターゲット距離Ｒ_ｍａｘ＝（ｃ／２）（Δｆ_Ｒｍａｘ／ｋ）で決まり、これは鋸歯の傾きｋを変更することによって調整することができる。
一例では、ＡＤＣからのデータサンプルは連続的であってもよいが、後述する後続のデジタル処理は、ＬＩＤＡＲシステム１００の所定の周期性に関連付けることができる「時間セグメント」に分割することができる。例えば、限定はしないが、時間セグメントは、チャープ周期Ｔ_Ｃの数、または前述の光スキャナによる方位角方向の回転数に対応する。
本開示の実施形態は、ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲ（ＬｉＤＡＲ）に適用することができるが、必ずしもＦＭＣＷ ＬｉＤＡＲに限定されるものではなく、他の形式のコヒーレントＬＩＤＡＲ（ＬｉＤＡＲ）に適用することも可能である。

図３Ａは、一実施形態によるＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステム３００を示すブロック図である。ＬＩＤＡＲシステム３００は、ＦＭＣＷ赤外線（ＩＲ）光ビーム３０４を送信し、光スキャナ３０１の視野（ＦＯＶ）内のターゲット３１２などから光ビーム３０４の反射によるリターン信号３１３を受信する光スキャナ３０１を備える。
ＬＩＤＡＲシステム３００はまた、リターン信号３１３から時間領域でＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を含む電気信号３１４（ベースバンド信号）を生成する光学処理装置３０２を備える。一部の実施形態において光学処理装置３０２には、ＬＩＤＡＲシステム１００で説明した自由空間光学系１１５、光学回路１０１、光学ドライバ１０３および光受信器１０４等の構成要素が含まれる場合がある。

ＬＩＤＡＲシステム３００はさらに、信号処理装置３０３を備える。特に、この信号処理装置３０３は、電気信号３１４のエネルギー（信号強度）を周波数領域で計測し、このエネルギー計測値をＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値と比較することで、周波数領域における信号ピークの検出ターゲットを示す尤度を決定するものである。
一部の実施形態では、信号処理装置３０３には、ＬＩＤＡＲシステム１００における信号変換ユニット１０６、信号調整ユニット１０７、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０および信号処理ユニット１１２等の構成要素が含まれる場合がある。

図３Ｂは、一実施形態によるＬＩＤＡＲシステムの電気光学系３５０の一例を示すブロック図である。一部の実施形態では、電気光学系３５０は、図１で説明した光スキャナ１０２と同様な光スキャナ３０１を備える。電気光学系３５０にはまた、上記のように、ＬＩＤＡＲシステム１００で説明した自由空間光学系１１５、光学回路１０１、光学ドライバ１０３および光受信器１０４等の構成要素を含む光学処理装置３０２が含まれる。

光学処理装置３０２には、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）光ビーム３０４を生成するための光源３０５が設けられる。光源３０５からの光ビーム３０４は光カプラ３０６に向けられ、光ビーム３０４の一部が偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）３０７に送られる。光ビーム３０４のサンプル３０８（基準ビーム）は、光カプラ３０６から光検出器（ＰＤ）３０９に送られる。
ＰＢＳ３０７は、偏光による光ビーム３０４を光スキャナ３０１に向けるように設定される。光スキャナ３０１は、電気光学系３５０の筐体３２０内でＬＩＤＡＲウィンドウ３１１の視野（ＦＯＶ）３１０をカバーする方位角および仰角の範囲で、光ビーム３０４を用いてターゲット環境をスキャンするように設定される。なお図３Ｂでは説明の簡略化のため方位角スキャンのみが示されている。

図３Ｂに示すように、光ビーム３０４は、所定の方位角（または角度範囲）で、ＬＩＤＡＲウィンドウ３１１を通過し、ターゲット３１２に照射される。ターゲット３１２からのリターン信号３１３は、ＬＩＤＡＲウィンドウ３１１を通過し、光スキャナ３０１によってＰＢＳ３０７に戻される。

リターン信号３１３は、ターゲット３１２からの反射により光ビーム３０４とは異なる偏光をもってＰＢＳ３０７を通して光検出器（ＰＤ）３０９に導かれる。光検出器（ＰＤ）３０９では、リターン信号３１３が光ビーム３０４のローカルサンプル３０８と光学的に混合され、時間領域で距離に依存した電気信号３１４（例：ビート信号）が生成される。この電気信号３１４は、光ビーム３０４のローカルサンプル３０８とリターン信号３１３との間の時間に対する周波数差（すなわちΔｆＲ（ｔ））により生成され得る。

図４は、電気信号３１４を処理する信号処理装置３０３の一実施形態を示す詳細なブロック図である。前述したように、信号処理装置３０３には、ＬＩＤＡＲシステム１００の信号変換ユニット１０６、信号調整ユニット１０７、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０、および信号処理ユニット１１２等の構成要素が含まれる場合がある。

一部の実施形態では、信号処理装置３０３は、アナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）４０１、時間領域モジュール４０２、ブロックサンプラ４０３、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）モジュール４０４、周波数領域モジュール４０５、およびピーク検索モジュール４０６を備える。信号処理装置３０３の各構成ブロックには、例えばハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアを組み合わせて実装することができる。

図４に示すように、時間領域で連続したアナログ信号である電気信号３１４は、ＡＤＣ４０１によってサンプリングされ、一連の時間領域サンプル３１５が生成される。時間領域サンプル３１５は、時間領域モジュール４０２によって処理され、さらなる処理のために調整される。例えば時間領域モジュール４０２は、望ましくない信号の成分を取り除くか、後続の処理に適した信号の形にするために、重み付けやフィルタリングを適用することがある。そして、時間領域モジュール４０２の出力信号（時間領域サンプル）３１６がブロックサンプラ４０３に送信される。
ブロックサンプラ４０３は、出力信号（時間領域サンプル）３１６をＮ個のサンプル３１７（Ｎは１より大きい整数）のグループに分け、ＤＦＴモジュール４０４に送信する。
ＤＦＴモジュール４０４は、Ｎ個の時間領域サンプル３１７のグループを、電気信号３１４の帯域幅をカバーする周波数領域のＮ個の周波数ビンまたはサブバンド３１８（例：サブバンド信号スペクトル３１８）に変換する。Ｎ個のサブバンド信号スペクトル３１８は、周波数領域モジュール４０５に送られて、サブバンドがさらに処理されるように調整される。例えば、周波数領域モジュール４０５は、ノイズ低減のためにサブバンド信号スペクトル３１８を再サンプリングおよび／または平均化する場合がある。また、周波数領域モジュール４０５は、信号統計量やシステムノイズ統計量を計算する場合もある。その後、処理されたサブバンド３１９（サブバンド信号スペクトル３１９）がピーク検索モジュール４０６に送られ、ＬＩＤＡＲシステム３００の視野（ＦＯＶ）内のターゲットを表す信号ピークが検索されることになる。

一実施形態では、ピーク検索モジュール４０６に送られるサブバンド信号スペクトル３１９は、ターゲットからのリターン信号３１３と、同信号が処理される際にＬＩＤＡＲシステム３００が寄与するすべてのノイズとのエネルギーの合計となる。一般的に、電子システムは、システム内のすべてのノイズ源の合成レベルであるノイズフロアを作り出すことによって同システムの性能を制限するノイズ源を有している。電気信号３１４から生成されたサブバンド信号スペクトル３１９のような電子システム内の信号が検出されるためには、信号積分およびノイズ平均化などの特殊な信号処理技術がある場合を除き、上記ノイズフロアを上回らなければならない。

ＬＩＤＡＲシステム３００のようなＬＩＤＡＲシステムにおけるノイズ源には、熱ノイズ、１／ｆノイズ、ショットノイズ、インパルスノイズ、ＲＩＮ（レーザに関連する相対強度ノイズ）、ＴＩＡ（トランスインピーダンスアンプ）ノイズ、ＡＤＣ（アナログ／デジタル変換）ノイズなどがある。システムノイズは、例えば、周波数ビン間でのエネルギー対周波数プロファイル、周波数ビン間での１次モーメント（平均）、周波数ビン間での２次モーメント（分散）、周波数ビン間での３次モーメント（非対称性（歪度））、および／または周波数ビン間での４次モーメント（尖度またはピークの鋭さ）によって特徴付けることができる。

図５は、一実施形態による、検出閾値を自動調整してピーク検索を実行する信号処理系５００を示すブロック図である。
信号処理系５００としては、図３の信号処理装置３０３と同一または類似の構成を採用し得る。加えて信号処理系５００は、図１のＬＩＤＡＲシステム１００の構成要素（例えば、信号変換ユニット１０６、信号調整ユニット１０７、ＬＩＤＡＲ制御システム１１０、信号処理ユニット１１２）の１つまたは複数を含むか、それらの一部に含まれることがある。
信号処理系５００は、ピーク検索モジュール４０６、ターゲット予測モジュール５０２、およびポイントクラウドモジュール５０４を備えている。
ピーク検索モジュール４０６は、前述したように、サブバンド信号スペクトル３１９を受信することができ、サブバンド信号スペクトル３１９から１つまたは複数のピークを検出することができる（図６Ａ、６Ｂおよび図７を参照）。
ピーク検索モジュール４０６は、検出の信頼度指標（信頼度評価指標 例：信号エネルギーとノイズフロアの差に対するノイズ比（Ｓ－Ｎ／Ｎ））を検出閾値（検出用閾値）と比較することができる。一例では、周波数ピークの検出の信頼度指標が検出閾値を超える場合、ピーク検索モジュール４０６はその周波数ピークを、確認されたターゲット検出として特定し、検出閾値に満たないピーク（例：誤検出）をフィルタリングすることができる。また、他の例では、検出閾値を超えるピークについて、そのピークが有効なターゲット検出に対応する可能性が高いことを表示することができる。

ピーク検索モジュール４０６は、サブバンド信号スペクトル３１９内の１つまたは複数の特定されたピーク５１５をポイントクラウドモジュール５０４に送信し得る。ポイントクラウドモジュール５０４は、１つまたは複数の特定されたピークと、フレームからの他の情報（すなわち検出されたターゲット）とからポイントクラウド５０５を生成することができる。
さらに、ポイントクラウドモジュール５０４は、検出された情報との近接性に従ってコンテキスト情報５２０（例：ターゲットの分類、推定されるターゲットの速度、シーンの種類、前のポイントクラウド情報）を特定することができる。このコンテキスト情報５２０は、ポイントクラウドモジュール５０４によりターゲット予測モジュール５０２に送信される。

ターゲット予測モジュール５０２は、前の検出に基づいてターゲット位置５２５を推定することができる。例えば、ターゲット予測モジュール５０２は、コンテキスト情報５２０を使用して現在のターゲット位置５２５を推定することができる。
コンテキスト情報５２０には、ターゲットのそれぞれの検出に関係する１つまたは複数の前のフレームが含まれることがある。これにより、ターゲット予測モジュール５０２は、前のフレームにおけるターゲットの検出を使用して、現在のターゲット位置を推定することができる。
別の例として、ターゲット予測モジュール５０２は、前のフレームの検出の中間位置を使用してターゲット位置５２５を推定することができる。ここで、ターゲット予測モジュール５０２は、ターゲット位置を推定するための平均値、中央値、または他の計算を実行するために、任意の数の前のフレーム若しくはポイントクラウドの近傍点を使用することができる。
さらに別の例として、コンテキスト情報５２０は、検出された物体についてのポイントクラウド５０５、およびその物体の予測される挙動（例：車両、人、静止物体など）から得られるより高いレベルの情報を含むことがある。

図６Ａは、システムノイズを含むサブバンド信号スペクトル３１９の信号強度－周波数図６００である。なお、同図において、サブバンド信号スペクトル３１９は、図示の便宜上、連続的な波形（離散的な周波数ビンまたはサブバンドではなく）として表示される。
信号強度－周波数図６００は、図３に示す信号処理装置３０３によって生成および／または使用され得る。さらに、グラフ図６００は、図１のＬＩＤＡＲシステム１００の構成要素の１つまたは複数（例えば、信号変換ユニット１０６、信号調整ユニット１０７、ＬＩＤＡＲ制御システム１１０、信号処理ユニット１１２）によって生成および／または使用され得る。周波数は０からΔｆ_Ｒｍａｘまでの範囲にわたって表示される。
一部の想定において、サブバンド信号スペクトル３１９についての詳細な情報がない場合には、ピーク検索モジュール４０６はターゲットの存在を最も確実に示すリターン信号として最高の信号ピーク６０１を選択し、例えば信号ピーク６０２のような低い信号を選択することはない。
しかしながら、ピーク検索モジュール４０６がシステムノイズ推定値（信頼度閾値）をもっている場合には、サブバンド信号スペクトル３１９をシステムノイズ推定値と比較し、追加の選択基準（すなわち信頼度指標）に基づいて、より情報に基づいた選択を行うことができる。
図６Ａおよび６Ｂでは、信号とノイズの値は、エネルギー（信号強度）対周波数の輪郭として表示されているが、前述の通り、システムノイズは、それぞれ平均エネルギー、エネルギー分散、エネルギー非対称性、尖度対周波数を表す１次から４次のモーメントのいずれによってもさらに特徴付けることができる。また、上記信号は、エネルギー（信号強度）だけでなく、ベースバンド信号に基づく周波数ビン間の自己相関統計、および／または周波数ビン間の信号とシステムノイズ推定値との間の相互相関統計の観点から特徴付けてもよい。

一例としては、システムノイズ推定値は、ＬＩＤＡＲシステム３００のようなＬＩＤＡＲシステムを、検出可能なリターン信号（例：リターン信号３１３）が存在しない無響（ノーエコー）較正モードで動作させることによって得ることができる。この動作モードは、通常のシステムノイズ機構のすべてを発生させ、システムノイズ源からのエネルギーだけを含むサブバンド信号スペクトル３１９を生じさせる。

図６Ｂは、ノイズ推定値６５１と、サブバンド信号スペクトル３１９とノイズ推定値６５１との差とを比較する信号強度－周波数図６５０である。なお、図６Ｂではサブバンド信号スペクトル３１９は、信号マイナスノイズ（Ｓ－Ｎ）６６１として示される。
図６Ｂの例では、ピーク検索モジュール４０６は、最も大きい非負の信号マイナスノイズとノイズの比（Ｓ－Ｎ）／Ｎをもつ信号ピークを選択するように構成され得る。この選択基準の下では、信号ピーク６５２の（Ｓ－Ｎ）／Ｎ６５３が信号ピーク６５４の（Ｓ－Ｎ）／Ｎ６５５よりも大きいため、信号ピーク６５２が選択される。

一部の実施形態では、信号処理装置３０３は、サブバンド信号（例：サブバンド信号スペクトル３１９）とシステムノイズ推定値（例：システムノイズ推定値６５１）に修正を加えることで、周波数領域の信号ピークが、検出されたターゲットを示している可能性を改善し、周波数領域の偽のターゲットからの信号ピークが、実際のターゲットとして解釈される可能性を減らすための信頼度指標（例：（Ｓ－Ｎ）／Ｎ）を生成するように設定することができる。
また、上記の図５で説明したように（図７で後述するように）、ピーク検索モジュール４０６は、ターゲットの推定位置を使用して信頼度指標の検出閾値を調整することができる。

図７には、本開示に従って、ピーク検出のための閾値を調整する方法の一例を示す信号信頼度－周波数図７００が示されている。
図７００は、図３の信号処理装置３０３、または図４および５のピーク検索モジュール４０６によって生成および／または使用され得る。さらに、図７００は、図１のＬＩＤＡＲシステム１００の１つまたは複数の構成要素（例：信号変換ユニット１０６、信号調整ユニット１０７、ＬＩＤＡＲ制御システム１１０および信号処理ユニット１１２）によって生成および／または使用され得る。
図７００には、強い信号のターゲット検出７０５、誤検出７１０、および弱い信号のターゲット検出７１５を含む３つの潜在的なターゲット検出が描かれている。また、図７００には、図６Ｂに関して説明したように、本明細書では信頼度閾値とも呼ばれる信頼度指標の有効閾値７２０も示されている。
信頼度指標の有効閾値７２０は、信号を検出として特定するための最小信頼度閾値に設定することができる。強い信号のターゲット検出７０５は、その大きさ（つまり非調整）の有効閾値７２０よりも大きいため、有効閾値７２０の調整なしで検出される。
２番目の潜在的な検出は、潜在的な誤検出７１０である（つまり実際のターゲットに対応しないピーク）。したがって、有効閾値７２０が小さすぎると、誤検出７１０は実際の検出として特定され、ターゲットに対応しない場合でも特定されてしまう。
３番目の潜在的な検出は、弱い信号のターゲット７１５である。図７に示すように、弱い信号のターゲット７１５は信頼度指標の有効閾値７２０を超えないため、検出として認識されない。

ピーク検索モジュール４０６は、弱い信号のターゲット（例：弱い信号のターゲット７１５）の検出確率を高めつつ、誤検出（例：誤検出７１０）の確率を低く維持するために、弱い信号のターゲット７１５の予測される位置（すなわち予測ターゲット帯域７２５）周辺の有効閾値７２０を低減することができる。予測ターゲット帯域７２５は、予測されるターゲット周波数（すなわちターゲット位置）周辺の事前定義された周波数範囲であるか、または推定されたターゲット位置に関連した信頼度値に基づいて動的に決定することができる。例えば、ピーク検索モジュール４０６は、信頼度値が低い推定位置（例：推定に関連した分散が高い場合）に対して大きな予測ターゲット帯域７２５を決定し、また、信頼度値が高い推定位置（例：推定に関連した分散が低い場合）に対して小さな予測ターゲット帯域７２５を決定することができる。
したがって、予測ターゲット帯域７２５内の下げられた有効閾値７３０によって、ピーク検索モジュール４０６が弱い信号のターゲット７１５を検出することができる。加えて、有効閾値７２０が狭い周波数領域のみに対して下げられた有効閾値７３０に調整されるため、誤検出７１０が検出されることを防ぐことができる。例えば、予測ターゲット帯域７２５は、物理的な検出距離がおおよそ５～１０メートルに関連する周波数をカバーし得る。このように予測ターゲット帯域７２５は、ＬＩＤＡＲシステムの任意の周波数範囲と対応する物理的な距離範囲をカバーすることができることに注意すべきである。

一実施形態では、ターゲット予測モジュール（例：図５のターゲット予測モジュール５０２）は、前に弱い信号で検出されたターゲットの位置を推定することができる。例えば、ターゲット予測モジュール５０２は、前にＳＮＲが低い信号で検出されたターゲットの位置を推定することができる。
別の例では、ターゲット予測モジュール５０２は、信頼度指標の高い（すなわち調整されていない）有効閾値７２０を僅かに超えるターゲット検出の推定位置を算出することができる。これに伴ってピーク検索モジュール４０６は、推定位置を算出した弱い信号のターゲットに対してのみ有効閾値を下げることができる。

図８は、ＬＩＤＡＲシステム１００またはＬＩＤＡＲシステム３００などのＬＩＤＡＲシステムにおいてターゲットの推定位置に基づいて検出閾値を自動調整する方法８００を示すフローチャートである。
方法８００は、図１に示すＬＩＤＡＲシステム１００の構成要素の１つまたは複数（例：信号変換ユニット１０６、信号調整ユニット１０７、ＬＩＤＡＲ制御システム１１０、信号処理ユニット１１２）によって実行され得る。

方法８００は、操作（ステップ）８０２で開始され、まず処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６）が、周波数範囲内の複数のターゲットから第１のターゲットを検出するための第１の信頼度閾値を決定する。ここで、周波数範囲にはターゲットに対応する異なる周波数が含まれる。
第１の信頼度閾値は、ターゲット信号の信頼度指標に対応させることができる。この信頼度指標は、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）、信号マイナスノイズ対ノイズ比（（Ｓ－Ｎ）／Ｎ）の他、ターゲット検出の信頼度値を提供する尤度比であってもよい。信頼度指標は、各ターゲット信号について算出することができる。信頼度指標を決定する際には、ベースバンド信号の周波数領域全体にわたってノイズ推定値を決定し、ベースバンド信号の各周波数の信号強度と周波数領域全体にわたるノイズ推定値との差を算出することができる。

操作（ステップ）８０４では、処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６および／またはターゲット予測モジュール５０２）は、第２のターゲットを検出するために周波数範囲内で周波数のサブセットを決定する。ここで、第２のターゲットはその周波数のサブセット内で第１の信頼度閾値よりも弱い信号を送信するターゲットである。
一部の実施形態において、周波数のサブセットは第２のターゲットの推定位置に対応する。一例として、処理ロジック（例：ターゲット予測モジュール５０２）は、ターゲットの推定位置を決定するために、時間領域または周波数領域における第２のターゲットの検出を特定し、方位角、仰角、空間的（３Ｄポイントクラウド）、時間的（前のフレームからの検出）などの近接する検出に基づいて第２のターゲットの推定位置を決定する。別の例として、処理ロジック（例：ターゲット予測モジュール５０２）は、第２のターゲットの推定位置を決定するために、第２のターゲットに関連したポイントクラウド情報を特定し、ポイントクラウド情報に基づいて第２のターゲットの推定位置を決定することができる。

操作（ステップ）８０６では、処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６）は、上記周波数のサブセット内で第２のターゲットを検出するために、第１の信頼度閾値を上記周波数のサブセットにおける第２の信頼度閾値に調整する。そして、同処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６）は、第１の検出閾値よりも小さい誤検出のピークをフィルタリングするために、第２の信頼度閾値を使用することができる。
このとき、処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６）は、検出閾値を調整するために、ターゲットの推定位置に対応する周波数のサブセット（すなわちターゲット帯域周波数範囲）内の検出閾値を減少させることができる。一実施形態では、ターゲット帯域周波数範囲は、推定ターゲット位置に対応する周波数近くの事前に定義された周波数範囲である。別の実施形態では、処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６）は、第２のターゲットの推定位置に関連する信頼度値に基づいてターゲット帯域周波数範囲の幅を決定する。

操作（ステップ）８０８では、処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６）は、第１のターゲットを検出するための周波数のサブセットの外側で第２の信頼度閾値を第１の信頼度閾値に戻す。
一実施形態では、処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６）は、第２のターゲットの現在の検出のピークと、減少した第２の信頼度閾値とを比較することができる。一実施形態において、ピークが減少した第２の信頼度閾値を超えていると判断した場合、処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６）は、現在の検出に基づいてターゲットの実際の位置を決定する。
一実施形態では、処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６）は、ターゲットの１つまたは複数の前の検出が弱い検出信号を含むかどうかを判断することができる。処理ロジック（例：ピーク検索モジュール４０６）は、さらに、ターゲットの１つまたは複数の前の検出が弱い検出信号を含むと判断した場合に、推定ターゲット位置を決定し、検出閾値を調整することができる。

図９は、ＬＩＤＡＲシステム１００またはＬＩＤＡＲシステム３００などのＬＩＤＡＲシステムにおける信号処理系９００（例：前述の図４に関して図示および説明した信号処理装置３０３と同様）のブロック図である。
信号処理系９００には、任意のタイプの汎用プロセッサ、またはＬＩＤＡＲシステムで使用するために設計された特殊な目的のプロセッサであるプロセッサ９０１が含まれる。
プロセッサ９０１は、任意のタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、磁気ディスクメモリ、または光ディスクメモリ）であるメモリ９０２と接続されている。メモリ９０２には、ＬＩＤＡＲシステム内でプロセッサ９０１によって実行されると、ここで説明される方法をＬＩＤＡＲシステムに実行させる命令が含まれる。
具体的には、メモリ９０２には、周波数範囲内の複数のターゲットから第１のターゲットを検出するために第１の信頼度閾値を決定するための命令９０４が含まれ、この周波数範囲は複数のターゲットに対応する異なる周波数を含む。
また、メモリ９０２には、第２のターゲットを検出するために周波数範囲内で周波数のサブセットを決定する命令９０６が含まれており、この第２のターゲットは、同周波数のサブセットで第１の信頼度閾値よりも弱い信号を送信するものである。
また、メモリ９０２には、第２のターゲットを検出するために同周波数のサブセット内で第１の信頼度閾値を第２の信頼度閾値に調整する命令９０８が含まれる。
さらに、メモリ９０２には、第１のターゲットを検出するために同周波数のサブセット外で第２の信頼度閾値を第１の信頼度閾値に戻す命令９１０が含まれる。

前述した説明では、本発明の実施形態を理解しやすくするために、特定のシステム、構成要素、方法などの具体例を複数示しているが、当業者であればこれらの具体例の説明がなくても本発明を実施しうる。また、公知の構成要素や方法はその詳細が省略されていたり、単純なブロック図の形式で示されることがあるが、これは本発明の理解を容易にするためである。したがって、開示された内容は単に例示であり、一事例は他の例示と異なる場合があっても、本発明の範囲内に含まれると考えられる。

本明細書において「一実施形態」または「実施形態」という表現が使用される場合、それらの実施形態に関連して説明された特定の特徴、構造、または特性が少なくとも一つの実施形態に含まれていることを意味する。したがって、本明細書のいくつかの箇所で「一実施形態において」または「実施形態において」という表現が現れている場合、必ずしも同じ実施形態を示すものではない。

ここで説明されている方法の操作は特定の順序で示されているが、各方法の操作の順序は変更されることがあり、特定の操作を逆順で行ってもよいし、少なくとも一部の操作を他の操作と同時に行ってもよい。異なる操作の指示または補助的な操作は、断続的または交互に行うことができる。

上記に記載されている発明の実施例についての説明（要約に記載されている内容を含む）は、詳細で網羅的であることを意図しているものではなく、開示された具体的形態に限定するものでもない。本発明の具体的な実施態様および実施例は、例示の目的で本明細書に記載されているが、当業者が認識する範囲で種々の同等な変更を行うことができる。
ここで使用される「例」または「例示的」の語は、例、実例または説明として役立つことを意味するために使用されている。本明細書において「例」または「例示」と説明された態様または設計は、必ずしも他の態様または設計よりも好ましいまたは有利であると解釈されるべきではない。むしろ、「例」または「例示」という用語の使用は、概念を具体的な形で示すことを意図している。
本明細書において使用される「または」の用語は、排他的な「または」ではなく、包括的な「または」として解釈されることを意図している。
つまり、特に指定されていない限り、あるいは文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを含む」という表現は、自然な包括的順列のいずれかを意味する。つまり、ＸがＡを含む場合、ＸがＢを含む場合、あるいはＸがＡおよびＢの両方を含む場合、前述のいずれの場合にも、「Ｘ はＡまたはＢを含む」という条件を満たすことになる。
さらに、本明細書および添付された特許請求の範囲で使用される冠詞「ａ」および「ａｎ」は、特に指定されていない限り、文脈から単数形であることが明らかでない場合には「１つまたは複数」を意味するものと解釈される。
さらに、本明細書において「第１」、「第２」、「第３」、「第４」のような用語が使用される場合、これらの用語は異なる要素を区別するための識別子として使用されるもので、数字の指定に従って必ずしも順序を示すものではない。

Claims (20)

1. 光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムであって、：
   ターゲットに向けて光ビームを送信し、同ターゲットからのリターン信号を受信する光スキャナと、；
   前記光スキャナに接続され、前記リターン信号から前記ターゲットの距離に依存する周波数を含む、時間領域のベースバンド信号を生成する光学処理装置と、；
   前記光学処理装置に接続される信号処理装置と、を備えており、
   前記信号処理装置は、
   プロセッサと、；
   同プロセッサに機能的に連携するメモリであって、前記プロセッサにより実行されると、前記ＬＩＤＡＲシステムに以下の動作を行わせる命令を格納するメモリと、を含む、ＬＩＤＡＲシステム。
   ａ．周波数範囲内の複数のターゲットから第１のターゲットを検出するために、第１の信頼度閾値を決定する。前記周波数範囲は、前記複数のターゲットに対応する複数の異なる周波数を含む。；
   ｂ．第２のターゲットを検出するために、前記周波数範囲内の周波数のサブセットを決定する。前記第２のターゲットは、前記周波数のサブセット内で前記第１の信頼度閾値よりも弱い信号を送信する。；
   ｃ．前記周波数のサブセット内で前記第２のターゲットを検出するために、前記第１の信頼度閾値を第２の信頼度閾値に調整する。；および
   ｄ．前記周波数のサブセット外で第１のターゲットを検出するために、前記第２の信頼度閾値を前記第１の信頼度閾値に戻す。
2. 請求項１に記載のシステムであって、前記第１の信頼度閾値を決定するために、前記プロセッサは、さらに、以下の処理を行う、ＬＩＤＡＲシステム。
   ａ．前記周波数範囲にわたってノイズ推定値を決定する；および
   ｂ．各周波数の信号強度と、前記周波数範囲にわたる前記ノイズ推定値との差を算出する。
3. 請求項２に記載のシステムであって、
   前記第１の信頼度閾値は、ターゲット検出の信頼度値を提供する、信号対ノイズ比または尤度比の少なくとも一方に基づく、ＬＩＤＡＲシステム。
4. 請求項１に記載のシステムであって、
   前記第２のターゲットを検出するための、前記周波数範囲における前記周波数のサブセットを決定するために、前記プロセッサは、前記第２のターゲットの推定位置に基づいて前記周波数のサブセットを決定する、ＬＩＤＡＲシステム。
5. 請求項４に記載のシステムであって、
   前記プロセッサは、さらに、
   前記時間領域または周波数領域における前記第２のターゲットの前の検出を特定し、かつ、
   前記第２のターゲットの前の検出に基づいて前記第２のターゲットの推定位置を決定する、ＬＩＤＡＲシステム。
6. 請求項４に記載のシステムであって、
   前記第２のターゲットの推定位置を決定するために、前記プロセッサは：
   前記第２のターゲットに関連するポイントクラウド情報を特定し、かつ、
   前記ポイントクラウド情報に基づいて前記第２のターゲットの推定位置を決定する、ＬＩＤＡＲシステム。
7. 請求項１に記載のシステムであって、
   前記周波数のサブセットは、前に検出された前記第２のターゲットの位置に対応する事前に定義された周波数範囲を含む、ＬＩＤＡＲシステム。
8. 以下のステップａ～ｄを含む方法。：
   ａ．周波数範囲内の複数のターゲットから第１のターゲットを検出するために、第１の信頼度閾値を決定する。前記周波数範囲は、前記複数のターゲットに対応する複数の異なる周波数を含む。
   ｂ．第２のターゲットを検出するために、前記周波数範囲内の周波数のサブセットをプロセッサによって決定する。前記第２のターゲットは、前記周波数のサブセット内で前記第１の信頼度閾値よりも弱い信号を送信する。
   ｃ．前記周波数のサブセット内で前記第２のターゲットを検出するために、前記プロセッサによって前記第１の信頼度閾値を第２の信頼度閾値に調整する。
   ｄ．前記周波数のサブセット外で前記第１のターゲットを検出するために、前記第２の信頼度閾値を前記第１の信頼度閾値に戻す。
9. 請求項８に記載の方法であって、
   前記第１の信頼度閾値を決定する手順は、以下を含む、方法。
   ａ．前記周波数範囲にわたってノイズ推定値を決定する；および
   ｂ．各周波数の信号強度と、前記周波数範囲にわたる前記ノイズ推定値との差を算出する。
10. 請求項９に記載の方法であって、
    前記第１の信頼度閾値は、ターゲット検出の信頼度値を提供する、信号対ノイズ比または尤度比の少なくとも一方に基づく、方法。
11. 請求項８に記載の方法であって、
    前記第２のターゲットを検出するための、前記周波数範囲における前記周波数のサブセットを決定する手順は、前記第２のターゲットの推定位置に基づいて前記周波数のサブセットを決定することを含む、方法。
12. 請求項１１に記載の方法であって、さらに、
    時間領域または周波数領域における前記第２のターゲットの前の検出を特定し、かつ、
    前記第２のターゲットの前の検出に基づいて前記第２のターゲットの推定位置を決定する、方法。
13. 請求項１１に記載の方法であって、
    前記第２のターゲットの推定位置を決定する手順は、
    前記第２のターゲットに関連するポイントクラウド情報を特定し、かつ、
    前記ポイントクラウド情報に基づいて前記第２のターゲットの推定位置を決定する、方法。
14. 請求項８に記載の方法であって、
    前記周波数のサブセットは、前に検出された前記第２のターゲットの位置に対応する事前に定義された周波数範囲を含む、方法。
15. 請求項８に記載の方法であって、
    前記第１の信頼度閾値を調整する手順は、前記第２のターゲットの推定位置に対応する前記周波数のサブセット内で、前記第１の信頼度閾値を前記第２の信頼度閾値に減少させることを含む、方法。
16. 請求項１５に記載の方法であって、さらに、
    前記第２のターゲットの推定位置に関連する信頼度値に基づいて、前記第２のターゲットの推定位置に対応する前記周波数のサブセットを決定することを含む、方法。
17. 請求項８に記載の方法であって、さらに、以下ａ～ｃを含む、方法。：
    ａ．前記第２のターゲットの１つまたは複数の前の検出が弱い検出信号を含むかどうかを判定する；
    ｂ．前記第２のターゲットの推定位置を決定する；および
    ｃ．前記第２のターゲットの１つまたは複数の前の検出が弱い検出信号を含むと判定した場合、前記第１の信頼度閾値を調整する。
18. 光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）システムであって、：
    光ビームを送信し、同光ビームの反射からの複数のリターン信号を受信する光スキャナと、；
    前記光スキャナに接続され、複数のリターン信号から電気信号を生成する光学処理装置と、；
    前記光学処理装置に接続される信号処理装置と、を備えており、
    前記信号処理装置は、
    プロセッサと、；
    同プロセッサに機能的に連携するメモリであって、前記プロセッサにより実行されると、前記ＬＩＤＡＲシステムに以下の動作を行わせる命令を格納するメモリと、を含む、ＬＩＤＡＲシステム。
    ａ．前記電気信号の周波数範囲に対して第１のターゲットを検出するために、第１の信頼度閾値を決定する。；
    ｂ．第２のターゲットに関連するコンテキスト情報に基づいて前記第２のターゲットの位置を推定する。；および
    ｃ．前記第２のターゲットを検出するために、第２の信頼度閾値を決定する。ここで、第２の信頼度閾値は、前記周波数範囲の周波数のサブセットに対して決定されるものであり、前記周波数のサブセットは、前記第２のターゲットの推定位置に対応するものである。
19. 請求項１８記載のＬＩＤＡＲシステムであって、
    前記第２の信頼度閾値は、前記第１の信頼度閾値よりも小さく設定される、ＬＩＤＡＲシステム。
20. 請求項１８記載のＬＩＤＡＲシステムであって、
    前記周波数のサブセットは、前記第２のターゲットの推定位置と、同第２のターゲットの推定位置に関連する信頼度値とに基づいて決定される、ＬＩＤＡＲシステム。

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