JP2023547877A - コヒーレントｌｉｄａｒシステムにおける複数ターゲットのピーク関連付け技術 - Google Patents

Abstract

この方法は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムの視野内の複数のターゲットに向けて異なる周波数チャープを含む複数の光ビームを送信し、かつ、ターゲットの反射から異なる周波数チャープを含む複数のリターン信号を受信する。次いで、前記リターン信号に基づいて周波数領域のベースバンド信号を生成する。ここで、このベースバンド信号は、それぞれアップチャープ周波数に関連付けられた第１ピーク群と、それぞれダウンチャープ周波数に関連付けられた第２ピーク群とを含む。次いで、前記第１ピーク群の各ピークおよび前記第２ピーク群の各ピークに関連付けられる、マッチングのための１つまたは複数の指標を生成する。そして、この指標を使用して前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングを行い、これに基づいて前記複数のターゲットを識別する。【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１７／３３９，７６３号および２０２０年１０月２２日に出願された米国仮特許出願第６３／１０４，３７２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）システム全般に関連するものであり、詳しくは、コヒーレントＬＩＤＡＲシステムにおける複数ターゲット状況のピークを関連付ける技術に関する。

周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）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システムにおいて、周波数のアップスイープとダウンスイープは、検出されたターゲットの距離と速度を検出するために使用されることがある。しかしながら、複数のターゲットが存在する状況では、各ターゲットに対しそれぞれ対応するピークを正確に関連付けることが難しくなるという問題が発生する。

以下、本発明の態様、すなわち、複数ターゲット状況でピークを正確に関連付けるための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。

本発明の一態様による方法は、以下のステップａ～ｅを含む。
ａ．光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムの視野内の複数のターゲットに向けて、異なる周波数チャープを含む複数の光ビームを送信する。；
ｂ．前記複数のターゲットからの反射に基づいて複数のリターン信号を受信する。この複数のリターン信号は、異なる周波数チャープを含む。；
ｃ．前記複数のリターン信号に基づいて周波数領域のベースバンド信号を生成する。このベースバンド信号は、それぞれアップチャープ周波数に関連付けられた第１ピーク群と、それぞれダウンチャープ周波数に関連付けられた第２ピーク群とを含む。；
ｄ．前記第１ピーク群の各ピークおよび前記第２ピーク群の各ピークに関連付けられる、マッチングのための１つまたは複数の評価指標（以下、指標と称する。）をプロセッサによって生成する。；および
ｅ．前記１つまたは複数の指標を使用することにより、前記第１ピーク群の各ピークと前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングを行い、このペアリングに基づいて前記プロセッサによって前記複数のターゲットを識別する。

本発明の一態様の方法において、前記１つまたは複数の指標は、前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとの間で同様に演算されたピーク形状を含む。
また、前記同様に演算されたピーク形状は、前記第１ピーク群の各ピークと前記第２ピーク群の各ピークとを比較するときの相関器の出力を含む。
さらに、前記１つまたは複数の指標は、さらに、ピーク強度、ピーク幅、エゴ速度（自己運動速度）、および生のピーク周波数のうちの少なくとも１つを含む。

本発明の一態様による方法は、さらに以下のステップａおよびｂを含む。
ａ．前記第１ピーク群および前記第２ピーク群に対する前記１つまたは複数の指標を組み合わせて複合指標を生成する。；および
ｂ. 前記第１ピーク群および前記第２ピーク群に対する前記複合指標に基づいて、前記複数のターゲットを識別する。

本発明の一態様において、前記１つまたは複数の指標を組み合わせて前記複合指標を生成する手順は、以下のステップａおよびｂを含む。
ａ．前記１つまたは複数の指標の各々に重み付けを行い、重み付き指標を生成する。；および
ｂ．前記１つまたは複数の重み付き指標を加算して、前記１つまたは複数の指標の重み付き合計を生成する。

本発明の一態様による方法において、前記複数のターゲットを識別する手順は、以下のステップを含む。
前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングに関連したコスト関数を最小化する最適化アルゴリズムを実行する。ここで、このコスト関数は、前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングに対する前記１つまたは複数の指標の合計に対応する。

本発明の一態様による方法は、さらに以下のステップａおよびｂを含む。
ａ．前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとに対する近傍データポイント群を特定する。；および
ｂ．前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとに対する前記近傍データポイント群に基づいて、さらに前記複数のターゲットを識別する。

本発明の一態様の方法において、前記近傍データポイント群は、方位空間、仰角空間、三次元空間、または時間空間における、前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとに近接する１つまたは複数のデータポイントを含む。
本発明の一態様の方法は、さらに以下のステップａ～ｃを含む。
ａ．前記第１ピーク群のピーク数である第１ピーク数が、前記第２ピーク群のピーク数である第２ピーク数と異なることを判定する。；そして、
第１ピーク数が第２ピーク数と異なると決定した応答として：
ｂ．前記アップチャープ周波数または前記ダウンチャープ周波数のいずれかによって余分なピークが検出されていることに基づいて、前記複数のターゲットを識別する。
ｃ．または、前記応答として、前記アップチャープ周波数または前記ダウンチャープ周波数のいずれかの検出が欠落していることに基づいて、前記複数のターゲットを識別する。

本発明の一態様による光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムは、
ＬＩＤＡＲシステムの視野内の複数のターゲットに向けて異なる周波数チャープを含む複数の光ビームを送信し、かつ、前記複数の光ビームの反射から異なる周波数チャープを含む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、前記複数のリターン信号からＬＩＤＡＲターゲット距離に依存する周波数を含む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、
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ａ～ｃを行わせる命令を格納するメモリと、を含む。
ａ．前記複数のリターン信号から生成された前記電気信号に基づいて周波数領域のベースバンド信号を生成する。ここで、前記ベースバンド信号は、それぞれるアップチャープ周波数に関連付けられた第１ピーク群と、それぞれダウンチャープ周波数に関連付けられた第２ピーク群とを含む。；
ｂ．前記ベースバンド信号における前記第１ピーク群の各ピークおよび前記第２ピーク群の各ピークに関連付けられる、マッチングのための１つまたは複数の指標を生成する。；および
ｃ．前記１つまたは複数の指標を使用することにより、前記第１ピーク群の各ピークと前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングを行い、このペアリングに基づいて前記複数のターゲットを識別する。

本発明の一態様による光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムは、
ＬＩＤＡＲシステムの視野内の複数のターゲットに向けて異なる周波数チャープを含む複数の光ビームの各々を送信し、かつ、前記複数の光ビームの反射から異なる周波数チャープを含む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、前記複数のリターン信号からＬＩＤＡＲターゲット距離に依存する周波数を含む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、
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ａ～ｃを行わせる命令を格納するメモリと、を含む。
ａ．前記電気信号におけるピーク群であって、それぞれアップチャープ周波数に関連付けられた第１ピーク群と、それぞれダウンチャープ周波数に関連付けられた第２ピーク群とを特定する。
ｂ．前記第１ピーク群の各ピークおよび前記第２ピーク群の各ピークに関連付けられる、マッチングのための１つまたは複数の指標を決定する。；および
ｃ．前記１つまたは複数の指標に基づいて、前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとを関連付けることによって複数のピークペアを生成する。
ｄ．前記複数のピークペアに基づいて前記１つまたは複数のターゲットを識別する。

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、複数のターゲット状況の信号ピークを示す信号強度－周波数図である。

本発明の実施形態による、ピーク関連付けに用いられるターゲットのピーク類似波形の具体例を示す信号強度－周波数図である。

本発明の実施形態による、ピーク毎に演算された指標を使用するピーク関連付け処理系を示すブロック図である。

本発明の本実施形態による、相関器に基づく指標を生成するための相関処理系を示すブロック図である。

本発明の本実施形態による信号ピークの関連付け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、複数ターゲット状況の各ピークを関連付ける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（１つまたは複数の信号）は、周波数のアップスイープ（アップチャープ）と周波数のダウンスイープ（ダウンチャープ）を含むことがある。これらは、単一の光源から出力される場合も、別々の光源から出力される場合もある（つまりアップスイープを出力する光源と、ダウンスイープを出力する光源とが異なる場合もある。）。その結果、アップチャープによる周波数ピークおよびダウンチャープによる周波数ピークの２つの異なるピークをターゲットに関連付け、ターゲットの距離と速度を決定するために使用することができる。
複数のターゲットが存在する状況では、それぞれのターゲットに対して一組ずつセットで関連付けられるべき複数の周波数ピークのペアが存在する場合がある。しかしながら、このようなケースでは、複数のターゲット状況から生成される多数のピークペアの組み合わせが存在し得るため、正しいピークペアを最適に関連付けることが困難になることがある。
本発明の実施形態によれば、本明細書に開示される技術を使用することで、特に、各ピークおよび想定されるピークペアのために指標（評価指標）を設定し、この設定された指標に基づいて関連付けアルゴリズムを実行することで上記の問題を解決することができる。各ピークおよび想定されるピークペアのためのいくつかの指標は、関連付けアルゴリズムを実行するために組み合わせることができる。このように、想定されるピークペアごとに設定された複数の指標を使用することで、ピークのペアを最適に関連付けることができる。

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。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光ビームを収集し、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。これにより、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。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。一例として偏光波板は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に反射されることになる。

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Ｒｍａｘ＝（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（周波数変調連続波）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ベースバンド信号３１４を生成する光学処理装置３０２を備える。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。この信号処理装置３０３は、ベースバンド信号３１４のエネルギー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して、周波数領域での信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定するものである。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。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、電気光学システム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ベースバンド信号３１４が生成される。この距離依存のベースバンド信号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との間の周波数差対時間（すなわち、Δｆ_Ｒ（ｔ））である。

図４は、ベースバンド信号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。

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の各構成ブロックは、たとえばハードウェア、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ベースバンド信号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、ベースバンド信号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に変換する。Ｎ個のサブバンド３１８は、周波数領域モジュール４０５に送られて、さらなる処理のために調整される。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。

図５は、一実施形態における複数のターゲットの信号ピークを示す信号強度－周波数図５００の例である。
一実施形態のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムは、環境をスキャンし、その環境内のターゲットの距離と速度を決定するために、アップチャープとダウンチャープの周波数変調（ここではアップスイープとダウンスイープとも称する。）をそれぞれ生成することができる。一例として、単一の光源によりアップチャープとダウンチャープの両方を生成することができ、また、他の例として同ＬＩＤＡＲシステムにアップチャープを含む光ビームを生成する光源と、ダウンチャープを含む光ビームを生成する異なった光源を含むことができる。アップチャープおよびダウンチャープからのリターン信号に対応して生成されたビート周波数（すなわちピーク周波数）を使用することで、信号処理装置（例：図１に示す信号処理ユニット１１２、および信号処理装置３０３）は、ターゲットの距離および速度の両方を決定することができる。
一部の実施形態において、信号処理ユニット１１２は、２つのピークの二つの周波数を合計し、その合計を２で割ることで、ターゲットの距離（つまりＬＩＤＡＲシステムからターゲットまでの距離）を決定することができる。また、信号処理ユニット１１２は、２つのピーク周波数の差を２で割ることで、ターゲットの速度を決定することができる。
ただし、図５に示すように、上記のようにターゲットを決定する場面では、複数のターゲットが存在する状況が生じる場合があり、結果として複数のピークペアが生じる状況が起こり得る。

図５に示すように、信号処理ユニット１１２は、ＬＩＤＡＲシステムの視野内の２つのターゲットから、複数のピーク周波数（例：サブバンド３１９のピーク周波数）を特定することがある。例えば、信号処理ユニット１１２は、ダウンスイープ信号から第１のダウンスイープターゲットピーク５２０Ａおよび第２のダウンスイープターゲットピーク５２０Ｂを、そしてアップスイープ信号から第１のアップスイープターゲットピーク５２５Ａおよび第２のアップスイープターゲットピーク５２５Ｂを特定することがある。
したがって、信号処理ユニット１１２は、マッチする可能性のあるピークに対し様々な手段の一つを用いてこれらのピークをマッチングさせることができる。加えて、正しくペアを関連付けるために、信号処理ユニット１１２は、後述の図７～９で詳しく説明するように、マッチする可能性のある各ピークおよび各ピークペアに対して複数の指標（評価指標）を算出することができる。
例えば、図６に示すように、同一のターゲットに対応するピークは非常に類似した形状をもつことがあり、したがって、信号処理ユニット１１２はピーク形状に関連した指標を算出し、その算出された指標をターゲットのピークを最適に関連付けるために使用することができる。
しかしながら、後述するように、信号処理ユニット１１２は、これらのピークに対して他の多くの指標を算出し、これらの指標を各ピークの関連付けを行うために使用することができる。
図５に示すように、信号処理ユニット１１２は、算出された各指標（例：ピーク形状、強度など）に基づいて、第１のダウンスイープターゲットピーク５２０Ａおよび第１のアップスイープターゲットピーク５２５Ａを含む第１のターゲットペア５０５を特定することができる。加えて、信号処理ユニット１１２は、算出された各指標（例：ピーク形状、強度など）に基づいて、第２のダウンスイープターゲットピーク５２０Ｂおよび第２のアップスイープターゲットピーク５２５Ｂを含む第２のターゲットペア５１０を特定することができる。

図６は、複数のターゲットに対するアップスイープ信号およびダウンスイープ信号によるピークを示す信号強度－周波数図６００である。図示されるように、サブバンド周波数分布（例：サブバンド３１９）は、アップスイープ信号とダウンスイープ信号とにそれぞれ分けて表示されており、各信号は、それぞれのターゲットに関連して対応するピークをもっている。
同一のターゲットに対応するアップスイープ信号およびダウンスイープ信号のピークは、類似の特性をもつ可能性がある。例えば、アップスイープの第１ピーク６０１とダウンスイープの第１ピーク６０２は、形状や強度を含む類似の特性をもち、周波数スペクトル上で互いにオフセットされている。同様に、アップスイープの第２ピーク６０３とダウンスイープの第２ピーク６０４は、形状と強度を含む共通の特性をもち、同様に周波数のオフセットが生じている。したがって、信号処理装置（例：図１の信号処理ユニット１１２）は、検出された各ピークに対して各ピークの特性に基づいて指標を生成し、この指標をピークの関連付けを最適に実行するために使用することができる。

図７は、ピークの関連付けを最適化するためのピーク関連付け処理系７００を示す。
ピーク関連付け処理系７００は、図１の信号処理ユニット１１２に含まれていてもよく、また、図４のピーク検索モジュール４０６と同一または類似の構成に含まれていてもよい。
一実施形態では、指標演算モジュール７０５は、Ｎ個のアップスイープピーク（ピーク７０１Ａ－Ｎ）とＮ個のダウンスイープピーク（ピーク７０２Ａ－Ｎ）とを受信する。ここでＮは正の非ゼロ整数である。指標演算モジュール７０５は、ピーク７０１Ａ－Ｎおよび７０２Ａ－Ｎに近接する複数の周波数ビンを受信する場合もある。
一部の実施形態では、指標演算モジュール７０５は、各ピーク７０１Ａ－Ｎおよび７０２Ａ－Ｎ、ピーク７０１Ａ－Ｎおよび７０２Ａ－Ｎのピークペアの組み合わせごとに、１つまたは複数の指標７１５を生成する。指標演算モジュール７０５は、ピーク７０１Ａ－Ｎと７０２Ａ－Ｎの特性、およびこれらのピークに近接する周波数ビンの特性に基づいて、１つまたは複数の指標７１５を生成することができる。
例えば、指標演算モジュール７０５は、限定されるものではないが、ピーク形状、ピーク強度、ピークの、ピークの生の周波数、ＳＮＲ、反射率、ＬＩＤＡＲシステムのエゴ速度（自己運動速度）、および／またはその他のターゲット、ピークおよびＬＩＤＡＲシステムの任意の特性に基づいて、ピーク７０１Ａ－Ｎおよび７０２Ａ－Ｎ、その他マッチの可能性のあるピークペアの指標７１５を生成することができる。つまり、指標演算モジュール７０５は、マッチの可能性のあるピークペアのＮ×Ｎの数に対して、複数の指標７１５を生成することができる。

一実施形態では、指標演算モジュール７０５は、個々に算出された各指標７１５を取得し、それらを組み合わせて複合指標とすることができる。例えば、指標演算モジュール７０５は、各ピークまたはマッチの可能性のあるピークペアに対する指標７１５の重み付けされた和（重み付き合計）を生成することができる。各指標７１５は、その指標の関連性や信頼度に対応する方法で重み付けされ得る。例えば、ピーク形状などの指標は、正しい関連付けに対する高い信頼度をもたらすため、信頼度スコアの低い他の指標よりも重み付けを大きくすることができる。
なお、個々の指標は、複合指標を生成するためにどのような組み合わせおよび方法で組み合わせても構わない。一例では、各指標の重み付けは静的に決定されてもよく、別の例では、重み付けはピーク関連付けアルゴリズムからのフィードバックに基づいて動的に決定してもよい。一実施形態では、重み付けはマシン学習モデルによってピーク関連付けアルゴリズムの性能を最適化するために決定する場合もある。

指標演算モジュール７０５は、生成された１つまたは複数の指標７１５をピーク関連付けモジュール７１０に提供することができる。ピーク関連付けモジュール７１０は、入力として１つまたは複数の指標７１５を用いるアルゴリズムに基づいて、ピークの関連付けを最適化し、続いて、同ピークの関連アルゴリズムに基づき、１つまたは複数のピークペア７２０を出力することができる。
一例では、ピーク関連付けモジュール７１０は、最初に指標７１５に基づいて最も相関性の高いピークペアを選択し、そのペアを関連付けて除去し、次に最も相関性の高いものに移るというグリーディアルゴリズムを実行することができる。別の例では、より複雑なアルゴリズム（例：ハンガリアンアルゴリズム）が実行され、指標７１５に基づいて全体的なコスト最適化を見つけることができる。

一部の実施形態では、アップスイープピークとダウンスイープピークの数が異なる場合がある。このような場合、指標演算モジュール７０５は、Ｎ×Ｍ個の指標７１５を生成することができる。ここで、Ｎはアップスイープピークの数、Ｍはダウンスイープピークの数、あるいはその逆である。
一部の実施形態では、ピーク関連付けモジュール７１０は、アップスイープからのピークの数とダウンスイープからのピークの数が一致しない状況を考慮して、複数のアルゴリズムを実行することができる。例えば、ピーク関連付けモジュール７１０は、アップスイープとダウンスイープからのピークの数が同じ場合に、最初（１番目）のピーク関連付けアルゴリズムを実行することができる。ただし、ピークの数が同じでない場合には、二つの状況に応じて次のアルゴリズムを実行し得る。
第一の状況は、一つのスイープによってターゲットが見落とされ、その結果として不一致が生じる場合である。この場合、ピーク関連付けモジュール７１０は、一部のピーク（すなわち全てのピークを強制的にマッチさせるわけではない）を除いた全てのピークをペアとしてマッチさせるために、２番目のピーク関連付けアルゴリズムを実行することができる。
第二の状況は、誤検出によってアップスイープまたはダウンスイープピークに関連付けられる余分なピークが発生する場合である。この場合、ピーク関連付けモジュール７１０は、余分な誤検出のピークを除いた全てのピークをペアとしてマッチさせるために、３番目のピーク関連付けアルゴリズムを実行することができる（すなわち潜在的な誤検出ピークである弱いピークがそのピーク関連付けアルゴリズムから除外され得る。）。

図８は、本開示の実施形態によって行われるピーク形状同士の相関（例：クロス相関）を決定するための相関処理系８００の一例を示す。
一部の実施形態では、相関処理系８００は図１の信号処理ユニット１１２に含まれてもよく、また、同相関処理系は図７の指標演算モジュール７０５に含まれてもよい。
図８に示すように、各アップスイープピーク８１０Ａ－Ｎは、各ダウンスイープピーク８２０Ａ－Ｎと併せて相関器８３０Ａ－（Ｎ×Ｎ）に入力され、アップスイープとダウンスイープのピークペアの可能な組み合わせそれぞれに対する相関値を生成する。各相関器８３０Ａ－（Ｎ×Ｎ）に入力されるのは、各入力ピークの周囲のＫ個のサンプル（すなわち周波数ビン）であり、ここでＫは正の非負の整数である。
一例では、同相関処理系は、相関器８３０Ａ－（Ｎ×Ｎ）に入力される上記二つのピークとＫ個のサンプルの畳み込みを行い、２Ｋ＋１個の相関サンプルを生成し得る。次いで、相関器８３０Ａ－（Ｎ×Ｎ）は、２Ｋ＋１個の相関出力から最大の相関サンプルを選択し、相関器８３０Ａ－（Ｎ×Ｎ）の出力とすることができる。これにより、マッチの可能性のあるピークペアそれぞれの最大相関が生成され、これは上記の図７で説明したピーク関連付けモジュール７１０に提供（出力）されることになる。

図９は、ＬＩＤＡＲシステム１００やＬＩＤＡＲシステム３００のようなＬＩＤＡＲシステムにおける、複数のターゲット状況のピークを関連付ける方法９００を示すフローチャートである。

方法９００は操作（ステップ）９０２で開始され、ここでは光学スキャナ（例：光学スキャナ３０１）がＬＩＤＡＲシステムの視野内のターゲットに向けて、異なる周波数チャープを含む複数の光ビームを送信する。
操作（ステップ）９０４では、光学スキャナ（例：光学スキャナ３０１）がターゲットからの反射に基づいて、異なる周波数チャープを含む複数のリターン信号を受信する。

操作９０６では、光学処理装置（例：光学処理装置３０２）が上記リターン信号に基づいて周波数領域のベースバンド信号を生成する。このベースバンド信号は、それぞれアップチャープ周波数に関連付けられた第１ピークセット（第１ピーク群）と、それぞれダウンチャープ周波数に関連付けられた第２ピークセット（第１ピーク群）とを含む。

操作９０８では、信号処理装置（例：信号処理装置３０３）の指標演算モジュール（例：指標演算モジュール７０５）が、第１ピークセット（第１ピーク群）および第２ピークセット（第２ピーク群）に関連付けられる、マッチングのための１つまたは複数の指標（評価指標）を生成する。
一部の実施形態では、上記１つまたは複数の指標には、第１ピーク群の各ピークと、第２ピーク群の各ピークとの間で同様に演算されたピーク形状が含まれる。
また、一部の実施形態では、上記１つまたは複数の指標には、ピーク形状、ピーク強度、ピーク幅における類似性またはその他のピーク特性に基づく、各アップスイープピークと各ダウンスイープピークとの間の相関値が含まれる。
また、上記１つまたは複数の指標には、エゴ／センサ速度のような外部指標が含まれる場合もある。
一例では、ピーク形状の類似性は、相関器を適用して、第１ピーク群の各ピークを第２ピーク群の各ピークと比較するときの相関値（相関器の出力）を生成することで決定することができる。

一部の実施形態では、指標演算モジュール（例：指標演算モジュール７０５）は、第１ピーク群および第２ピーク群に対する１つまたは複数の指標を組み合わせて複合指標を生成し、このような複合指標に基づいてピークの関連付けを行うことができる。
一例として、指標演算モジュール（例：指標演算モジュール７０５）は、１つまたは複数の指標の各々に重み付けを行い、これらの重み付けされた指標を加算して１つまたは複数の指標の重み付き合計を生成することができる。

操作９１０では、ピーク関連付けモジュール（例：ピーク関連付けモジュール７１０）は、１つまたは複数の指標を使用して、第１ピーク群の各ピークと第２ピーク群の各ピークとのペアリングに基づいて各ターゲットを識別する。
第１ピーク群および第２ピーク群からターゲットを識別するために、ピーク関連付けモジュール（例：ピーク関連付けモジュール７１０）は、マッチングされたピーク間の差に対応するコスト関数を最小化する最適化アルゴリズムを実行することができる。
一例として、ピーク関連付けモジュール（例：ピーク関連付けモジュール７１０）は、第１ピーク群の各ピークと、第２ピーク群の各ピークとに対する近傍データポイント群を特定し、さらにこれらの近傍データポイント群に基づいてピークの関連付けを行うことができる。このような近傍データポイント群は、方位空間、仰角空間、三次元空間、または時間空間において各ピークに近接するデータ点のうち１つまたは複数を含むことができる。

ピーク関連付けモジュール（例：ピーク関連付けモジュール７１０）は、さらに第１ピーク群のピーク数（第１の数）が、第２ピーク群のピーク数（第２の数）と異なること（例：欠けているピークや余分なピークの検出）を判定することができる。
一部の実施形態では、ピーク関連付けモジュール（例：ピーク関連付けモジュール７１０）は、欠けているピークや余分なピークを考慮したピーク関連付けアルゴリズムのバリエーションを実行することができる。
例えば、第１のピーク群のピーク数が第２のピーク群のピーク数と一致しないことを判定した場合、ピーク関連付けモジュール（例：ピーク関連付けモジュール７１０）は、余分なピークが検出された（例：アップチャープまたはダウンチャープによって余分なピークが検出された）ことに関連した第１のアルゴリズムに基づいてピークの関連付けを実行することができる。
別の例では、ターゲットの検出がアップチャープまたはダウンチャープによって欠落していることを判定した場合、ピーク関連付けモジュール（例：ピーク関連付けモジュール７１０）は、検出欠落のための第２のアルゴリズムに基づいてピークの関連付けを実行することができる。

図１０は、ＬＩＤＡＲシステム１００またはＬＩＤＡＲシステム３００のようなＬＩＤＡＲシステムにおける信号処理系１０００（例：図４の信号処理装置３０３と同様）のブロック図である。
信号処理系１０００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プロセッサであるプロセッサ１００１が含まれる（例：図１の信号処理ユニット１１２も参照）。
プロセッサ１００１はメモリ１００２と連携するように接続される。メモリ１００２は、ＬＩＤＡＲシステム内のプロセッサ１００１により実行されると、本明細書に記載の方法をＬＩＤＡＲシステムに実行させる命令を含む任意のタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（例：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。
具体的には、メモリ１００２は、
ＬＩＤＡＲシステムの視野内のターゲットに向けて異なるチャープ周波数（周波数チャープ）を含む複数の光ビームを送信するための命令１００４と、
ターゲットからの反射に基づく、異なるチャープ周波数（周波数チャープ）を含む複数のリターン信号を受信するための命令１００６と、
同リターン信号に基づいて周波数領域のベースバンド信号を生成するための命令１００８と（同ベースバンド信号は、異なるアップチャープ周波数に関連付けられた第１ピークセット（第１ピーク群）と、異なるダウンチャープ周波数に関連付けられた第２ピークセット（第２ピーク群）とを含む。）、
第１ピークセット（第１ピーク群）の各ピークおよび第２ピークセット（第２ピーク群）の各ピークに関連付けられる、１つまたは複数の指標（評価指標）を生成するための命令１０１０と、さらに、
上記１つまたは複数の指標を使用することにより、第１ピークセット（第１ピーク群）の各ピークと、第２ピークセット（第２ピーク群）の各ピークとのペアリングを行い、このペアリングに基づいて各ターゲットを識別するための命令１０１２と、を含む。

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. 以下のステップａ～ｅを含む方法。：
   ａ．光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムの視野内の複数のターゲットに向けて、異なる周波数チャープを含む複数の光ビームを送信する。；
   ｂ．前記複数のターゲットからの反射に基づいて複数のリターン信号を受信する。この複数のリターン信号は、異なる周波数チャープを含む。；
   ｃ．前記複数のリターン信号に基づいて周波数領域のベースバンド信号を生成する。このベースバンド信号は、それぞれアップチャープ周波数に関連付けられた第１ピーク群と、それぞれダウンチャープ周波数に関連付けられた第２ピーク群とを含む。；
   ｄ．前記第１ピーク群の各ピークおよび前記第２ピーク群の各ピークに関連付けられる、マッチングのための１つまたは複数の評価指標（以下、指標と称する。）をプロセッサによって生成する。；および
   ｅ．前記１つまたは複数の指標を使用することにより、前記第１ピーク群の各ピークと前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングを行い、このペアリングに基づいて前記プロセッサによって前記複数のターゲットを識別する。
2. 請求項１の方法であって、
   前記１つまたは複数の指標は、前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとの間で同様に演算されたピーク形状を含む、方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   前記同様に演算されたピーク形状は、前記第１ピーク群の各ピークと前記第２ピーク群の各ピークとを比較するときの相関器の出力を含む、方法。
4. 請求項２に記載の方法であって、
   前記１つまたは複数の指標は、さらに、ピーク強度、ピーク幅、エゴ速度（自己運動速度）、および生のピーク周波数のうちの少なくとも１つを含む、方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、さらに以下のステップａおよびｂを含む、方法。：
   ａ．前記第１ピーク群および前記第２ピーク群に対する前記１つまたは複数の指標を組み合わせて複合指標を生成する。；および
   ｂ. 前記第１ピーク群および前記第２ピーク群に対する前記複合指標に基づいて、前記複数のターゲットを識別する。
6. 請求項５に記載の方法であって、
   前記１つまたは複数の指標を組み合わせて前記複合指標を生成する手順は、以下のステップａおよびｂを含む、方法。：
   ａ．前記１つまたは複数の指標の各々に重み付けを行い、重み付き指標を生成する。；および
   ｂ．前記１つまたは複数の重み付き指標を加算して、前記１つまたは複数の指標の重み付き合計を生成する。
7. 請求項１に記載の方法であって、
   前記複数のターゲットを識別する手順は、以下のステップを含む、方法。
   前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングに関連したコスト関数を最小化する最適化アルゴリズムを実行する。ここで、このコスト関数は、前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングに対する前記１つまたは複数の指標の合計に対応する。
8. 請求項１に記載の方法であって、さらに以下のステップａおよびｂを含む、方法。：
   ａ．前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとに対する近傍データポイント群を特定する。；および
   ｂ．前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとに対する前記近傍データポイント群に基づいて、さらに前記複数のターゲットを識別する。
9. 請求項８に記載の方法であって、
   前記近傍データポイント群は、方位空間、仰角空間、三次元空間、または時間空間における、前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとに近接する１つまたは複数のデータポイントを含む、方法。
10. 請求項１に記載の方法であって、さらに以下のステップａ～ｃを含む方法。：
    ａ．前記第１ピーク群のピーク数である第１ピーク数が、前記第２ピーク群のピーク数である第２ピーク数と異なることを判定する。；そして、
    第１ピーク数が第２ピーク数と異なると決定した応答として：
    ｂ．前記アップチャープ周波数または前記ダウンチャープ周波数のいずれかによって余分なピークが検出されていることに基づいて、前記複数のターゲットを識別する。
    ｃ．または、前記応答として、前記アップチャープ周波数または前記ダウンチャープ周波数のいずれかの検出が欠落していることに基づいて、前記複数のターゲットを識別する。
11. 光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムであって、
    ＬＩＤＡＲシステムの視野内の複数のターゲットに向けて異なる周波数チャープを含む複数の光ビームを送信し、かつ、前記複数の光ビームの反射から異なる周波数チャープを含む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、前記複数のリターン信号からＬＩＤＡＲターゲット距離に依存する周波数を含む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、
    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ａ～ｃ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．前記複数のリターン信号から生成された前記電気信号に基づいて周波数領域のベースバンド信号を生成する。ここで、前記ベースバンド信号は、それぞれアップチャープ周波数に関連付けられた第１ピーク群と、それぞれダウンチャープ周波数に関連付けられた第２ピーク群とを含む。；
    ｂ．前記ベースバンド信号における前記第１ピーク群の各ピークおよび前記第２ピーク群の各ピークに関連付けられる、マッチングのための１つまたは複数の指標を生成する。；および
    ｃ．前記１つまたは複数の指標を使用することにより、前記第１ピーク群の各ピークと前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングを行い、このペアリングに基づいて前記複数のターゲットを識別する。
12. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記１つまたは複数の指標は、前記第１ピーク群の各ピークと前記第２ピーク群の各ピークとの間で同様に演算されたピーク形状を含む、ＬＩＤＡＲシステム。
13. 請求項１２に記載のシステムであって、
    前記同様に演算されたピーク形状は、前記第１ピーク群の各ピークと前記第２ピーク群の各ピークとを比較するときの相関器の出力を含む、ＬＩＤＡＲシステム。
14. 請求項１２に記載のシステムであって、
    前記１つまたは複数の指標は、さらに、ピーク強度、ピーク幅、エゴ速度（自己運動速度）、および生のピーク周波数のうちの少なくとも１つを含む、ＬＩＤＡＲシステム。
15. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに以下の処理ａおよびｂを行う、ＬＩＤＡＲシステム。
    ａ．前記第１ピーク群および前記第２ピーク群に対する前記１つまたは複数の指標を組み合わせて複合指標を生成する。；および
    ｂ. 前記第１ピーク群および前記第２ピーク群に対する前記複合指標に基づいて、前記複数のターゲットを識別する。
16. 請求項１５に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、前記１つまたは複数の指標を組み合わせて前記複合指標を生成するために、以下の処理ａおよびｂを行う、ＬＩＤＡＲシステム。
    ａ．前記１つまたは複数の指標の各々に重み付けを行い、重み付き指標を生成する。；および
    ｂ．前記１つまたは複数の重み付き指標を加算して、前記１つまたは複数の指標の重み付き合計を生成する。
17. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、
    前記複数のターゲットを識別するために、前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングに関連したコスト関数を最小化する最適化アルゴリズムを実行する、ＬＩＤＡＲシステム。ここで、前記コスト関数は、前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとのペアリングに対する前記１つまたは複数の指標の合計に対応する。
18. 光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムであって、
    ＬＩＤＡＲシステムの視野内の複数のターゲットに向けて異なる周波数チャープを含む複数の光ビームの各々を送信し、かつ、前記複数の光ビームの反射から異なる周波数チャープを含む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、前記複数のリターン信号からＬＩＤＡＲターゲット距離に依存する周波数を含む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、
    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ａ～ｃ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．前記電気信号におけるピーク群であって、それぞれアップチャープ周波数に関連付けられた第１ピーク群と、それぞれダウンチャープ周波数に関連付けられた第２ピーク群とを特定する。
    ｂ．前記第１ピーク群の各ピークおよび前記第２ピーク群の各ピークに関連付けられる、マッチングのための１つまたは複数の指標を決定する。；および
    ｃ．前記１つまたは複数の指標に基づいて、前記第１ピーク群の各ピークと、前記第２ピーク群の各ピークとを関連付けることによって複数のピークペアを生成する。
    ｄ．前記複数のピークペアに基づいて前記１つまたは複数のターゲットを識別する。
19. 請求項１８に記載のシステムであって、
    前記１つまたは複数の指標は、ピーク形状、ピーク強度、ピーク幅、エゴ速度（自己運動速度）、および生のピーク周波数のうちの少なくとも１つを含む、ＬＩＤＡＲシステム。
20. 請求項１９に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、前記複数のピークペアを生成するために、以下の処理ａおよびｂを行う、ＬＩＤＡＲシステム。
    ａ．前記第１ピーク群および前記第２ピーク群に対する前記１つまたは複数の指標を組み合わせて複合指標を生成する。；および
    ｂ. 前記第１ピーク群および前記第２ピーク群に対する前記複合指標に基づいて、前記第１ピーク群の各ピークと前記第２ピーク群の各ピークとを関連付ける。

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