JP2972674B2 - レーダ目標検出装置 - Google Patents
レーダ目標検出装置Info
- Publication number
- JP2972674B2 JP2972674B2 JP9287310A JP28731097A JP2972674B2 JP 2972674 B2 JP2972674 B2 JP 2972674B2 JP 9287310 A JP9287310 A JP 9287310A JP 28731097 A JP28731097 A JP 28731097A JP 2972674 B2 JP2972674 B2 JP 2972674B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- target
- plane
- time
- scan
- angle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はレーダ目標検出装置
に関し、特に移動目標を対象とするレーダ装置の目標検
出装置に関する。
に関し、特に移動目標を対象とするレーダ装置の目標検
出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】図９は特開平９−２５９２８０号の従来
の信号処理装置のブロック図、図１０、図１１は信号処
理の説明図である。図９に示すように送信機３から出力
された送信信号はサーキュレータ２を介して空中線１か
ら放射される。放射された送信信号は空中線１にて受信
され、サーキュレータ２を介して受信機２３に送られ
る。サーキュレータ２から送られた受信信号は、受信機
２３にて低雑音増幅、位相検波される。得られたアナロ
グ受信信号は目標検出装置２２へ出力される。目標検出
装置２２において、アナログ受信信号はＡ／Ｄ変換器７
にてデジタル信号に変換される。スレッショルド検出器
２４にてデジタル受信信号レベルが所定のスレッショル
ドレベルと比較され、所定のスレッョルドレベルを越え
たものが処理対象目標として検出される。スレッショル
ドレベルを越えたデジタル信号は、フレームバッファメ
モリ２５に供給され、数スキャン分（数フレーム分）蓄
積される。フレームバッファメモリ２５に蓄積されたデ
ータはデータ処理器２６にて図１０に示すように距離Ｒ
（ｘ−ｙ座標変換した場合はｘ）−方位θ（ｘ−ｙ座標
変換した場合はｙ）、距離Ｒ（ｘ−ｙ座標変換した場合
はｘ）−時間ｔ、方位θ（ｘ−ｙ座標変換した場合は
ｙ）−時間ｔの３平面に投影されたデータに変換され
る。データ処理器２６の出力データから画像処理２７
ａ、２７ｂおよび２７ｃにて、図１０に示すように第０
フレーム上のデータｔ0 と各時間フレーム上のデータｔ
1 、ｔ2 、ｔ3 およびｔ4 を結ぶ線分が作られる。各線
分は距離Ｒ（ｘ−ｙ座標変換した場合はｘ）−方位θ
（ｘ−ｙ座標変換した場合はｙ）、距離Ｒ（ｘ−ｙ座標
変換した場合はｘ）−時間ｔ、方位θ（ｘ−ｙ座標変換
した場合はｙ）−時間ｔの３平面に投影され、各データ
の距離Ｒ（ｘ−ｙ座標変換した場合はｘ）軸と方位θ
（ｘ−ｙ座標変換した場合はｙ）軸とのなす角度φi，
ψiが求められ、φ−ψ平面に投票される。この時、距
離Ｒ−方位θ平面のデータは無限の速度で動く目標は存
在しないと考えると、無視される。投票されたデータ
は、集積点検出器２８ａ、２８ｂおよび２８ｃにて集積
され、統合検出処理器２９にて各平面の集積点が統合さ
れ各線分（ｔ0 −ｔ1 、ｔ0 −ｔ2 、ｔ0 −ｔ3 および
ｔ0 −ｔ4 ）で統合された集積点から目標の航跡が検出
される、図１２は特開平８−２７１６１５の従来の目標
検出装置のブロック図、図１３、図１４はその説明図で
ある。図１２に示すように、目標検出処理における誤目
標（フォールス）数が所望の数値内になるように、スレ
ッショルド値レベルを誤目標数制御器１２にて制御し、
制御されたスレッショルドレベルとレーダ受信信号レベ
ルをスレッショルド検出器３０にて比較して、スレッシ
ョルドレベルを越えた受信信号を出力する。また、低ス
レッショルド検出器３１にスレッショルド検出器３０に
て設定されるスレッショルドレベルよりも低いレベルの
スレッショルドレベルを設定し、レーダ受信信号レベル
とスレッショルドレベルを比較して、スレッショルドレ
ベルを越えた受信信号を出力する。低スレッショルド検
出器３１から出力された受信信号は、距離計算器３２お
よび方位角計算器３３にて距離および方位が算出され
る。図１３に５スキャンにおける検出目標の検出時刻ｔ
に対する距離Ｒの関係を示す。検出された目標は、ハフ
変換器３４にてハフ変換され、点から線分に変換されて
メモリ３５に蓄積される。この動作を数スキャン繰返し
処理してメモリ３５にデータを蓄積する（図１３の場合
５スキャン）。線分抽出器３６において、メモリ３５に
蓄積されたデータを統合し、各線分の交点の累積度数を
カウントして、この累積度数が一定値以上となるものを
目標の航跡として検出する。これは、同一直線上の点を
ハフ変換すると同一点で交わるというハフ変換の特徴を
利用している。図１４に図１３で検出された各目標（Ｐ
1 〜Ｐ9 ）をハフ変換した結果を示す。これからわかる
ようにＰ1 、Ｐ2 、Ｐ3 、Ｐ 4 およびＰ5 をハフ変換し
た線分Ｓ1 、Ｓ2 、Ｓ3 、Ｓ4 およびＳ5 は点Ｑにおい
て交わっており、Ｐ1 、Ｐ2 、Ｐ3 、Ｐ4 およびＰ5 は
同一目標の航跡であることが示される。同様に、検出時
刻Ｔに対する方位角θについてもハフ変換器３７、メモ
リ３８および線分抽出器３９において処理を行う。相関
処理器４０において、線分抽出器３６と線分抽出器３９
から出されたデータの相関をとり、目標を検出する。さ
らに、合成処理器４１においてスレッショルド検出器３
０から出力される目標信号と相関処理器４０から出力さ
れる目標信号の和をとり、最終的な目標を検出する。航
跡処理器４２とメモリ４３は、検出された目標から航跡
を発生させ、航跡数を誤目標数制御器１２へ出力する。
また、表示器４４は目標信号を画面上の対応する距離と
方位角の位置に表示する。
の信号処理装置のブロック図、図１０、図１１は信号処
理の説明図である。図９に示すように送信機３から出力
された送信信号はサーキュレータ２を介して空中線１か
ら放射される。放射された送信信号は空中線１にて受信
され、サーキュレータ２を介して受信機２３に送られ
る。サーキュレータ２から送られた受信信号は、受信機
２３にて低雑音増幅、位相検波される。得られたアナロ
グ受信信号は目標検出装置２２へ出力される。目標検出
装置２２において、アナログ受信信号はＡ／Ｄ変換器７
にてデジタル信号に変換される。スレッショルド検出器
２４にてデジタル受信信号レベルが所定のスレッショル
ドレベルと比較され、所定のスレッョルドレベルを越え
たものが処理対象目標として検出される。スレッショル
ドレベルを越えたデジタル信号は、フレームバッファメ
モリ２５に供給され、数スキャン分（数フレーム分）蓄
積される。フレームバッファメモリ２５に蓄積されたデ
ータはデータ処理器２６にて図１０に示すように距離Ｒ
（ｘ−ｙ座標変換した場合はｘ）−方位θ（ｘ−ｙ座標
変換した場合はｙ）、距離Ｒ（ｘ−ｙ座標変換した場合
はｘ）−時間ｔ、方位θ（ｘ−ｙ座標変換した場合は
ｙ）−時間ｔの３平面に投影されたデータに変換され
る。データ処理器２６の出力データから画像処理２７
ａ、２７ｂおよび２７ｃにて、図１０に示すように第０
フレーム上のデータｔ0 と各時間フレーム上のデータｔ
1 、ｔ2 、ｔ3 およびｔ4 を結ぶ線分が作られる。各線
分は距離Ｒ（ｘ−ｙ座標変換した場合はｘ）−方位θ
（ｘ−ｙ座標変換した場合はｙ）、距離Ｒ（ｘ−ｙ座標
変換した場合はｘ）−時間ｔ、方位θ（ｘ−ｙ座標変換
した場合はｙ）−時間ｔの３平面に投影され、各データ
の距離Ｒ（ｘ−ｙ座標変換した場合はｘ）軸と方位θ
（ｘ−ｙ座標変換した場合はｙ）軸とのなす角度φi，
ψiが求められ、φ−ψ平面に投票される。この時、距
離Ｒ−方位θ平面のデータは無限の速度で動く目標は存
在しないと考えると、無視される。投票されたデータ
は、集積点検出器２８ａ、２８ｂおよび２８ｃにて集積
され、統合検出処理器２９にて各平面の集積点が統合さ
れ各線分（ｔ0 −ｔ1 、ｔ0 −ｔ2 、ｔ0 −ｔ3 および
ｔ0 −ｔ4 ）で統合された集積点から目標の航跡が検出
される、図１２は特開平８−２７１６１５の従来の目標
検出装置のブロック図、図１３、図１４はその説明図で
ある。図１２に示すように、目標検出処理における誤目
標（フォールス）数が所望の数値内になるように、スレ
ッショルド値レベルを誤目標数制御器１２にて制御し、
制御されたスレッショルドレベルとレーダ受信信号レベ
ルをスレッショルド検出器３０にて比較して、スレッシ
ョルドレベルを越えた受信信号を出力する。また、低ス
レッショルド検出器３１にスレッショルド検出器３０に
て設定されるスレッショルドレベルよりも低いレベルの
スレッショルドレベルを設定し、レーダ受信信号レベル
とスレッショルドレベルを比較して、スレッショルドレ
ベルを越えた受信信号を出力する。低スレッショルド検
出器３１から出力された受信信号は、距離計算器３２お
よび方位角計算器３３にて距離および方位が算出され
る。図１３に５スキャンにおける検出目標の検出時刻ｔ
に対する距離Ｒの関係を示す。検出された目標は、ハフ
変換器３４にてハフ変換され、点から線分に変換されて
メモリ３５に蓄積される。この動作を数スキャン繰返し
処理してメモリ３５にデータを蓄積する（図１３の場合
５スキャン）。線分抽出器３６において、メモリ３５に
蓄積されたデータを統合し、各線分の交点の累積度数を
カウントして、この累積度数が一定値以上となるものを
目標の航跡として検出する。これは、同一直線上の点を
ハフ変換すると同一点で交わるというハフ変換の特徴を
利用している。図１４に図１３で検出された各目標（Ｐ
1 〜Ｐ9 ）をハフ変換した結果を示す。これからわかる
ようにＰ1 、Ｐ2 、Ｐ3 、Ｐ 4 およびＰ5 をハフ変換し
た線分Ｓ1 、Ｓ2 、Ｓ3 、Ｓ4 およびＳ5 は点Ｑにおい
て交わっており、Ｐ1 、Ｐ2 、Ｐ3 、Ｐ4 およびＰ5 は
同一目標の航跡であることが示される。同様に、検出時
刻Ｔに対する方位角θについてもハフ変換器３７、メモ
リ３８および線分抽出器３９において処理を行う。相関
処理器４０において、線分抽出器３６と線分抽出器３９
から出されたデータの相関をとり、目標を検出する。さ
らに、合成処理器４１においてスレッショルド検出器３
０から出力される目標信号と相関処理器４０から出力さ
れる目標信号の和をとり、最終的な目標を検出する。航
跡処理器４２とメモリ４３は、検出された目標から航跡
を発生させ、航跡数を誤目標数制御器１２へ出力する。
また、表示器４４は目標信号を画面上の対応する距離と
方位角の位置に表示する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来技術は次
のような問題点があった。
のような問題点があった。
【０００４】第１の問題点は、目標を検出する場合、実
際の目標の位置に正確に検出されないことである。その
理由は、量子化誤差により同一直線上の点がハフ平面で
１点で交わらず目標の検出精度が劣化するためである。
際の目標の位置に正確に検出されないことである。その
理由は、量子化誤差により同一直線上の点がハフ平面で
１点で交わらず目標の検出精度が劣化するためである。
【０００５】第２の問題点は、目標検出処理を行う場
合、計算量およびメモリ量の負荷が過大であるというこ
とである。その理由は、図１３に示すように１点毎に処
理を行うためであり、また図１０，１１に示すように２
点の組を作り処理する場合も図９に示すように目標検出
におけるフォールス数を所望の値に抑えるためのスレッ
ショルド検出処理を入力される目標数に関係なく１度で
処理しようとするためである。
合、計算量およびメモリ量の負荷が過大であるというこ
とである。その理由は、図１３に示すように１点毎に処
理を行うためであり、また図１０，１１に示すように２
点の組を作り処理する場合も図９に示すように目標検出
におけるフォールス数を所望の値に抑えるためのスレッ
ショルド検出処理を入力される目標数に関係なく１度で
処理しようとするためである。
【０００６】本発明の目的は、量子化誤差問題を解決し
て精度の高い目標検出を行い、レーダシステムの信頼性
を向上させ、さらに処理負荷（計算量およびメモリ量）
の低減を行い、処理速度の高速化および装置構成の簡易
化をはかり、レーダシステムの保守性を向上させるレー
ダ目標検出装置を提供することである。
て精度の高い目標検出を行い、レーダシステムの信頼性
を向上させ、さらに処理負荷（計算量およびメモリ量）
の低減を行い、処理速度の高速化および装置構成の簡易
化をはかり、レーダシステムの保守性を向上させるレー
ダ目標検出装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、量子化誤差対
策のため、図３、図６に示すように第０フレーム上の目
標位置と第ｔフレーム上の目標位置の２点から線分を作
り、直線パラメータ（第０フレーム平面となす角度）と
信号強度を算出する時に第ｔフレーム上の目標の存在す
る量子化セルをとり囲む数セルに対しても線分を作り、
直線パラメータを算出するマスク処理手段と、図４に示
すように第０フレーム上の目標位置と各時間フレーム上
の目標位置の２点から線分を作り、各線分とｘ軸（ｙ−
ｔ平面投影の場合はｙ軸）のなす角度を求める手段と、
検出されている受信信号から同一目標でないものおよび
フォールス目標を判定するしきい値を設定する手段と、
この設定値と各線分とｘ軸（またはｙ軸）のなす角を比
較して同一目標でないものおよびフォールス目標を削除
する手段と、各時間フレーム上で数セルにまたがる同一
目標から目標の存在するセルを決定する手段とを有す
る。
策のため、図３、図６に示すように第０フレーム上の目
標位置と第ｔフレーム上の目標位置の２点から線分を作
り、直線パラメータ（第０フレーム平面となす角度）と
信号強度を算出する時に第ｔフレーム上の目標の存在す
る量子化セルをとり囲む数セルに対しても線分を作り、
直線パラメータを算出するマスク処理手段と、図４に示
すように第０フレーム上の目標位置と各時間フレーム上
の目標位置の２点から線分を作り、各線分とｘ軸（ｙ−
ｔ平面投影の場合はｙ軸）のなす角度を求める手段と、
検出されている受信信号から同一目標でないものおよび
フォールス目標を判定するしきい値を設定する手段と、
この設定値と各線分とｘ軸（またはｙ軸）のなす角を比
較して同一目標でないものおよびフォールス目標を削除
する手段と、各時間フレーム上で数セルにまたがる同一
目標から目標の存在するセルを決定する手段とを有す
る。
【０００８】また、本発明は処理負荷を低減するため
に、フォールス検出数を所望の数値以下に抑え込むため
のスレッショルドレベルを目標検出装置に入力される目
標の数に応じて制御し、２段階に分けて行う手段と、数
スキャンのレーダ受信信号から目標の速度と方向を推定
し、図８に示すように処理を行う範囲を限定する手段と
を有する。
に、フォールス検出数を所望の数値以下に抑え込むため
のスレッショルドレベルを目標検出装置に入力される目
標の数に応じて制御し、２段階に分けて行う手段と、数
スキャンのレーダ受信信号から目標の速度と方向を推定
し、図８に示すように処理を行う範囲を限定する手段と
を有する。
【０００９】目標検出器にて検出された目標信号は、図
４、図５に示すように数セルにまたがっており、どの量
子化セル位置と直線パラメータ計算処理を行うかによっ
て実際の目標の位置と異なった位置に目標が検出される
こととなる。本発明では図３に示すように目標が検出さ
れた量子化セルをとり囲む数セル全てにおいて処理を行
い、直線パラメータを算出する。このため検出位置が実
際の目標の位置とかけはなれることがなくなる。また、
フォールス判定値設定器にてフォールス判定値を設定
し、目標の検出精度をより向上させる。さらに、目標検
出器にて目標信号を絞り込み、最大値選択器にて、図
４、図５に示すように時間フレーム毎に各量子化セルで
処理された信号の重み係数を比較して重み係数が最大の
量子化セルを目標の位置として検出する。このようにし
て、量子化誤差の影響の少ない目標の航跡が検出され
る。
４、図５に示すように数セルにまたがっており、どの量
子化セル位置と直線パラメータ計算処理を行うかによっ
て実際の目標の位置と異なった位置に目標が検出される
こととなる。本発明では図３に示すように目標が検出さ
れた量子化セルをとり囲む数セル全てにおいて処理を行
い、直線パラメータを算出する。このため検出位置が実
際の目標の位置とかけはなれることがなくなる。また、
フォールス判定値設定器にてフォールス判定値を設定
し、目標の検出精度をより向上させる。さらに、目標検
出器にて目標信号を絞り込み、最大値選択器にて、図
４、図５に示すように時間フレーム毎に各量子化セルで
処理された信号の重み係数を比較して重み係数が最大の
量子化セルを目標の位置として検出する。このようにし
て、量子化誤差の影響の少ない目標の航跡が検出され
る。
【００１０】図７に下記の条件でシミュレーションを行
った結果を示す。
った結果を示す。
【００１１】［条件］ ・目標機数；１ （４４０ｋｎｏｔ 等速直線運動） ・処理フレーム数；１０ ・マスク処理範囲；ｋｔθ×ｋｔφ＝２×２ ・フォールス判定値：２° ・スキャン時間；１０秒 図７のＬ１は本発明の技術で処理した結果を、Ｌ２は従
来の技術（特開平９−２５９２８０）で処理した結果を
示し、横軸は入力目標のＳ／Ｎ比を、縦軸は目標の検出
確率を示す。図７からわかるように、目標検出確率（Ｐ
Ｄ）５０％で約４．５ｄＢのＳ／Ｎ改善が見込まれ、本
発明により性能向上がはかられることがわかる。
来の技術（特開平９−２５９２８０）で処理した結果を
示し、横軸は入力目標のＳ／Ｎ比を、縦軸は目標の検出
確率を示す。図７からわかるように、目標検出確率（Ｐ
Ｄ）５０％で約４．５ｄＢのＳ／Ｎ改善が見込まれ、本
発明により性能向上がはかられることがわかる。
【００１２】表１に従来の技術の計算量、メモリ量の試
算結果を示す。
算結果を示す。
【００１３】
【表１】 Ｎ……対象となる点の数 Ｎp …パラメータ空間の１パラメータにおける量子化数 従来の技術（特開平９−２５９２８０）では、各時間フ
レーム上の１点毎に処理をするために、検出時刻Ｔ−距
離Ｒ平面および検出時刻Ｔ−方位角θ平面各々について
０（Ｎ・Ｎp ）オーダの計算量とＮp 2のメモリ量が必要
となり、特開平８−２７１６１５では、第０フレーム上
の目標位置と第ｔフレーム上の目標位置の２点から線分
をつくり、処理を行うため０（Ｎ2 ）オーダの計算量と
Ｎp 2のメモリ量が必要となる。ここで、Ｎは対象となる
点の数、Ｎp はパラメータ空間の１パラメータにおける
量子化数を示し、通常はＮ＞Ｎp である。本発明では目
標検出におけるフォールス数を所望の値以内に抑えるス
レッショルドレベルを図１に示すように目標検出器１１
と目標検出器１７の２段階で設定し、入力される目標数
に応じて各々のスレッショルドレベルを最適な処理負荷
量となるように制御することにより処理速度が向上する
ことが理解できる。また、図８に示すように数スキャン
の目標データから目標の最低速度ｖ1 と最高速度ｖ2 お
よび進行方向を推定し、各時間フレーム上の処理対象範
囲を限定することにより、処理負荷のさらなる低減をは
かり、処理速度が向上することが理解できる。
レーム上の１点毎に処理をするために、検出時刻Ｔ−距
離Ｒ平面および検出時刻Ｔ−方位角θ平面各々について
０（Ｎ・Ｎp ）オーダの計算量とＮp 2のメモリ量が必要
となり、特開平８−２７１６１５では、第０フレーム上
の目標位置と第ｔフレーム上の目標位置の２点から線分
をつくり、処理を行うため０（Ｎ2 ）オーダの計算量と
Ｎp 2のメモリ量が必要となる。ここで、Ｎは対象となる
点の数、Ｎp はパラメータ空間の１パラメータにおける
量子化数を示し、通常はＮ＞Ｎp である。本発明では目
標検出におけるフォールス数を所望の値以内に抑えるス
レッショルドレベルを図１に示すように目標検出器１１
と目標検出器１７の２段階で設定し、入力される目標数
に応じて各々のスレッショルドレベルを最適な処理負荷
量となるように制御することにより処理速度が向上する
ことが理解できる。また、図８に示すように数スキャン
の目標データから目標の最低速度ｖ1 と最高速度ｖ2 お
よび進行方向を推定し、各時間フレーム上の処理対象範
囲を限定することにより、処理負荷のさらなる低減をは
かり、処理速度が向上することが理解できる。
【００１４】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。図１に本発明の目標
検出装置を構成品とするレーダシステムの機能ブロック
図を示す。
て図面を参照して詳細に説明する。図１に本発明の目標
検出装置を構成品とするレーダシステムの機能ブロック
図を示す。
【００１５】レーダシステムは空中線１、サーキュレー
タ２、送信機３、ＣＯＨＯ（Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｏｓｃ
ｉｌｌａｔｏｒ）発振器４、高周波増幅器５、位相検波
器６、Ａ／Ｄ変換器７、ＭＴＩ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒ
ｇｅｔ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）８、ＭＤＦ（Ｍｕｌｔｉ
Ｄｏｐｐｌｅｒ Ｆｉｌｔｅｒ）９、ＬＯＧ／ＣＦＡ
Ｒ（Ｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ／Ｃｏ
ｎｓｔａｎｔ Ｆａｌｓｅ Ａｌａｒｍ Ｒａｔｅ）１
０および目標検出装置２２で構成される。ＣＯＨＯ発振
器４から出力されるローカル信号を基に送信機３にて送
信信号を発生させ、サーキュレータ２を介し空中線１よ
り放射する。放射された信号は空中線１により受信さ
れ、サーキュレータ２を介して高周波増幅器５、位相検
波器６にて増幅、検波される。検波された信号は、Ａ／
Ｄ変換器７にてデジタル信号に変換され、ＭＴＩ８、Ｍ
ＤＦ９およびＬＯＧ／ＣＦＡＲ１０にてクラッタ信号が
抑圧される。
タ２、送信機３、ＣＯＨＯ（Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｏｓｃ
ｉｌｌａｔｏｒ）発振器４、高周波増幅器５、位相検波
器６、Ａ／Ｄ変換器７、ＭＴＩ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒ
ｇｅｔ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）８、ＭＤＦ（Ｍｕｌｔｉ
Ｄｏｐｐｌｅｒ Ｆｉｌｔｅｒ）９、ＬＯＧ／ＣＦＡ
Ｒ（Ｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ／Ｃｏ
ｎｓｔａｎｔ Ｆａｌｓｅ Ａｌａｒｍ Ｒａｔｅ）１
０および目標検出装置２２で構成される。ＣＯＨＯ発振
器４から出力されるローカル信号を基に送信機３にて送
信信号を発生させ、サーキュレータ２を介し空中線１よ
り放射する。放射された信号は空中線１により受信さ
れ、サーキュレータ２を介して高周波増幅器５、位相検
波器６にて増幅、検波される。検波された信号は、Ａ／
Ｄ変換器７にてデジタル信号に変換され、ＭＴＩ８、Ｍ
ＤＦ９およびＬＯＧ／ＣＦＡＲ１０にてクラッタ信号が
抑圧される。
【００１６】目標検出装置２２は、目標検出器１１、フ
ォールス制御器１２、メモリ１３、直線パラメータ計算
器１４、マスク処理器１５、メモリ１６、目標検出器１
７、比較器１８、フォールス判定値設定器１９、最大値
選択器２０および航跡検出器２１で構成される。目標検
出におけるフォールス検出数を所望の値以下に抑えるた
めに、目標検出器１１および目標検出器１７に設定する
スレッショルドレベルをフォールス制御器１２にて制御
する。ＭＴＩ８、ＭＤＦ９およびＬＯＧ／ＣＦＡＲ１０
にてクラッタ信号が抑圧された信号は、目標検出器１１
にてスレッショルドレベルとレベル比較され、スレッシ
ョルドレベルを越えたものがメモリ１３に蓄積される。
メモリ１３では、蓄積されたデータから目標の速度と進
行方向を推定し、直線パラメータ計算器１４にて算出す
る直線パラメータと重み係数の計算対象領域を制限す
る。マスク処理器１５では、直線パラメータ計算器１４
にて計算を行う各時間フレーム上の対象量子化セルをと
り囲む数セルに対しても直線パラメータと重み係数を算
出する。メモリ１６は、直線パラメータ計算器１４およ
びマスク処理器１５で算出された直線パラメータと重み
係数を格納する。目標検出器１７では、フォールス制御
器１２にて制御されたスレッショルドレベルとメモリ１
６に格納されている重み係数を比較し、スレッショルド
レベルを越える重み係数をもつデータを比較器１８へ出
力する。フォールス判定値設定器１９にメモリ１３およ
びメモリ１６の直線パラメータから明らかに同一目標で
ないものやフォールスを判定する数値を設定し、この設
定値と目標検出器１７から出力される直線パラメータの
差の大きさを比較器１８にて比較して、この設定値を越
える直線パラメータの差の大きさをもつ信号をフォール
スとみなす。ただし、この処理は、第０フレーム上の位
置が同一の信号を対象とする。最大値選択器２０では、
比較器１８の出力データのうち重み係数が最大の量子化
セルを選択し、航跡検出器２１にて目標の航跡を検出す
る。
ォールス制御器１２、メモリ１３、直線パラメータ計算
器１４、マスク処理器１５、メモリ１６、目標検出器１
７、比較器１８、フォールス判定値設定器１９、最大値
選択器２０および航跡検出器２１で構成される。目標検
出におけるフォールス検出数を所望の値以下に抑えるた
めに、目標検出器１１および目標検出器１７に設定する
スレッショルドレベルをフォールス制御器１２にて制御
する。ＭＴＩ８、ＭＤＦ９およびＬＯＧ／ＣＦＡＲ１０
にてクラッタ信号が抑圧された信号は、目標検出器１１
にてスレッショルドレベルとレベル比較され、スレッシ
ョルドレベルを越えたものがメモリ１３に蓄積される。
メモリ１３では、蓄積されたデータから目標の速度と進
行方向を推定し、直線パラメータ計算器１４にて算出す
る直線パラメータと重み係数の計算対象領域を制限す
る。マスク処理器１５では、直線パラメータ計算器１４
にて計算を行う各時間フレーム上の対象量子化セルをと
り囲む数セルに対しても直線パラメータと重み係数を算
出する。メモリ１６は、直線パラメータ計算器１４およ
びマスク処理器１５で算出された直線パラメータと重み
係数を格納する。目標検出器１７では、フォールス制御
器１２にて制御されたスレッショルドレベルとメモリ１
６に格納されている重み係数を比較し、スレッショルド
レベルを越える重み係数をもつデータを比較器１８へ出
力する。フォールス判定値設定器１９にメモリ１３およ
びメモリ１６の直線パラメータから明らかに同一目標で
ないものやフォールスを判定する数値を設定し、この設
定値と目標検出器１７から出力される直線パラメータの
差の大きさを比較器１８にて比較して、この設定値を越
える直線パラメータの差の大きさをもつ信号をフォール
スとみなす。ただし、この処理は、第０フレーム上の位
置が同一の信号を対象とする。最大値選択器２０では、
比較器１８の出力データのうち重み係数が最大の量子化
セルを選択し、航跡検出器２１にて目標の航跡を検出す
る。
【００１７】次に、本発明の実施の形態の動作について
図２を参照して詳細に説明する。フォールス検出数を所
望の値以下にするために、実際のレーダ受信目標数に応
じてスレッショルドレベルを制御するフォールス制御器
１２からの制御信号により、ステップ１０１において第
１のスレッショルドレベルＴｈ１が設定される。ステッ
プ１０２にて受信信号レベルとＴｈ１を比較し、ステッ
プ１０３においてスレッショルドレベルＴｈ１を越える
レベルの受信信号をメモリ１３に蓄積する。ステップ１
０４において、最初に蓄積された目標位置（第０フレー
ム上の目標位置）と以降、ステップ１０１の出力目標位
置（第ｔフレーム上の目標位置）の２点から線分を作
り、各線分とｘ軸およびｙ軸とのなす角度（直線パラメ
ータ）と重み係数を求め、ステップ１０６においてメモ
リ１６へ蓄積する。この時、メモリ１３に蓄積された数
スキャンの目標データから目標の速度と進行方向を推定
し、直線パラメータを算出する対象範囲を制限する制御
信号がメモリ１３から直線パラメータ計算器１４へ同時
に出力されている。次に、ステップ１０５において、マ
スク処理器１５において第ｔフレーム上の目標が存在す
る量子化セルをとり囲む数セルについて、第０フレーム
上の目標位置と各々線分を作り、同様に直線パラメータ
と重み係数を求め、ステップ１０６でメモリ１６へ蓄積
する。ステップ１０４から１０６の処理を第０フレーム
上の同一目標に対し、全ての時間フレーム上の目標につ
いて行う。ステップ１７１において、目標検出器１７
は、フォールス制御器１２からの制御信号によりステッ
プ１７３で設定された第２のスレッショルドレベルＴｈ
２とメモリ１６に蓄積されている目標レベルを比較し
て、ステップ１７２においてスレッショルドレベルＴｈ
２を越える目標データを内部メモリに蓄積する。上記処
理を全ての第０フレーム上に目標について行う。内部メ
モリに蓄積されている目標データから、明らかに同一目
標でない目標およびフォールス目標を判定する値（Δ
δ）をフォールス判定値設定器１９にて設定する。ステ
ップ１０８にて、内部メモリに蓄積されているデータの
うち、第０フレーム上の目標が同一の線分を選び出して
それらの直線パラメータの差の大きさとΔδを比較して
ステップ２０１で最大値選択器２０がΔδ以下である線
分の直線パラメータと信号強度を内部メモリへ出力す
る。内部メモリに蓄積されている目標データのうち、第
０フレーム上の目標が同一であり、各時間フレーム上の
目標が存在する量子化セルの中で最大の重み係数をもつ
セルがステップ２０２において最大値選択器２０にて選
択される。最後に、ステップ１０９において、航跡検出
器２１から各時間フレーム上の目標位置を結んで目標航
跡として出力される。
図２を参照して詳細に説明する。フォールス検出数を所
望の値以下にするために、実際のレーダ受信目標数に応
じてスレッショルドレベルを制御するフォールス制御器
１２からの制御信号により、ステップ１０１において第
１のスレッショルドレベルＴｈ１が設定される。ステッ
プ１０２にて受信信号レベルとＴｈ１を比較し、ステッ
プ１０３においてスレッショルドレベルＴｈ１を越える
レベルの受信信号をメモリ１３に蓄積する。ステップ１
０４において、最初に蓄積された目標位置（第０フレー
ム上の目標位置）と以降、ステップ１０１の出力目標位
置（第ｔフレーム上の目標位置）の２点から線分を作
り、各線分とｘ軸およびｙ軸とのなす角度（直線パラメ
ータ）と重み係数を求め、ステップ１０６においてメモ
リ１６へ蓄積する。この時、メモリ１３に蓄積された数
スキャンの目標データから目標の速度と進行方向を推定
し、直線パラメータを算出する対象範囲を制限する制御
信号がメモリ１３から直線パラメータ計算器１４へ同時
に出力されている。次に、ステップ１０５において、マ
スク処理器１５において第ｔフレーム上の目標が存在す
る量子化セルをとり囲む数セルについて、第０フレーム
上の目標位置と各々線分を作り、同様に直線パラメータ
と重み係数を求め、ステップ１０６でメモリ１６へ蓄積
する。ステップ１０４から１０６の処理を第０フレーム
上の同一目標に対し、全ての時間フレーム上の目標につ
いて行う。ステップ１７１において、目標検出器１７
は、フォールス制御器１２からの制御信号によりステッ
プ１７３で設定された第２のスレッショルドレベルＴｈ
２とメモリ１６に蓄積されている目標レベルを比較し
て、ステップ１７２においてスレッショルドレベルＴｈ
２を越える目標データを内部メモリに蓄積する。上記処
理を全ての第０フレーム上に目標について行う。内部メ
モリに蓄積されている目標データから、明らかに同一目
標でない目標およびフォールス目標を判定する値（Δ
δ）をフォールス判定値設定器１９にて設定する。ステ
ップ１０８にて、内部メモリに蓄積されているデータの
うち、第０フレーム上の目標が同一の線分を選び出して
それらの直線パラメータの差の大きさとΔδを比較して
ステップ２０１で最大値選択器２０がΔδ以下である線
分の直線パラメータと信号強度を内部メモリへ出力す
る。内部メモリに蓄積されている目標データのうち、第
０フレーム上の目標が同一であり、各時間フレーム上の
目標が存在する量子化セルの中で最大の重み係数をもつ
セルがステップ２０２において最大値選択器２０にて選
択される。最後に、ステップ１０９において、航跡検出
器２１から各時間フレーム上の目標位置を結んで目標航
跡として出力される。
【００１８】次に、本実施形態の具体的動作を図面を参
照して説明する。ＭＴＩ８、ＭＤＦ９およびＬＯＧ／Ｃ
ＦＡＲ１０によりクラッタ信号が抑圧された受信信号は
目標検出装置２２に送られ、以下の処理が行われる。目
標検出におけるフォールス検出数を所望の値以下に抑え
るために、目標検出器１１および目標検出器１７に設定
されるスレッショルドレベルＴｈ１およびＴｈ２は、フ
ォールス制御器１２にて以下の式を基本にして制御され
る。ただし、雑音強度の確率密度分布ｐ（ｘ）はレーレ
ー分布に従うものとする。
照して説明する。ＭＴＩ８、ＭＤＦ９およびＬＯＧ／Ｃ
ＦＡＲ１０によりクラッタ信号が抑圧された受信信号は
目標検出装置２２に送られ、以下の処理が行われる。目
標検出におけるフォールス検出数を所望の値以下に抑え
るために、目標検出器１１および目標検出器１７に設定
されるスレッショルドレベルＴｈ１およびＴｈ２は、フ
ォールス制御器１２にて以下の式を基本にして制御され
る。ただし、雑音強度の確率密度分布ｐ（ｘ）はレーレ
ー分布に従うものとする。
【００１９】
【数１】 よって、
【００２０】
【数２】 ここで、Ｐｆは初期誤警報確率、ｘは雑音の平均強度、
σ2 は２乗平均を示す。また、
σ2 は２乗平均を示す。また、
【００２１】
【数３】 ここで、Ａはメモリ１６に蓄積されている重み係数の平
均値、Ｎは目標検出器１１にて得られたデータ数を示
す。
均値、Ｎは目標検出器１１にて得られたデータ数を示
す。
【００２２】上記スレッショルドレベルＴｈ１を越えた
信号は、直線パラメータ計算器１４にて以下の式に従い
直線パラメータ（θｊ，φｊ）と重み係数（Ｗｊ）を算
出する（図５参照）。
信号は、直線パラメータ計算器１４にて以下の式に従い
直線パラメータ（θｊ，φｊ）と重み係数（Ｗｊ）を算
出する（図５参照）。
【００２３】
【数４】 ここで、ｘｉ，ｙｉは第０フレーム上の目標の位置座
標、ｘｊ，ｙｊは第ｔフレーム上の目標の位置座標を示
す。また、
標、ｘｊ，ｙｊは第ｔフレーム上の目標の位置座標を示
す。また、
【００２４】
【数５】 ここで、Ａｉは第０フレーム上の目標の強度、Ａｊは第
ｔフレーム上の目標の強度を示す。ただし、直線パラメ
ータおよび重み係数を算出する領域は、メモリ１３にて
蓄積されたデータから目標の最低および最高速度と進行
方向を推定して制限する（図８参照）。上記直線パラメ
ータおよび重み係数の算出処理は、直線パラメータ計算
器１４にて算出を行った量子化セルをとり囲む数セルに
ついてマスク処理器１５においても行う（図３参照）。
ｔフレーム上の目標の強度を示す。ただし、直線パラメ
ータおよび重み係数を算出する領域は、メモリ１３にて
蓄積されたデータから目標の最低および最高速度と進行
方向を推定して制限する（図８参照）。上記直線パラメ
ータおよび重み係数の算出処理は、直線パラメータ計算
器１４にて算出を行った量子化セルをとり囲む数セルに
ついてマスク処理器１５においても行う（図３参照）。
【００２５】メモリ１３およびメモリ１６に蓄積されて
いる直線パラメータから明らかに同一目標でないものあ
るいはフォールスであると思われるもの（図４のＱ
１’）を処理対象から除外するため、フォールス判定値
設定器１９にて判定値Δδを設定する。比較器１８にて
判定値Δδとメモリ１６に蓄積されている直線パラメー
タを比較して、Δδ以下のものを出力する。比較器１８
の処理内容を図４を参照して説明する。第０フレーム上
の目標Ｏを同一として、各時間フレーム（ｔ1 、ｔ 2 、
ｔ3 、ｔ4 およびｔ5 ）上の目標（Ｑ１、Ｑ１’、Ｑ
２、Ｑ３、Ｑ４およびＱ５）と線分を作る。次に、各線
分とｘ軸（ｙ−ｔ平面投影の場合はｙ軸）とのなす角度
（θ1 、θ1'、θ2 、θ3 、θ4 およびθ5 ）を求め、
以下の式に従いフォールス目標を判定する。
いる直線パラメータから明らかに同一目標でないものあ
るいはフォールスであると思われるもの（図４のＱ
１’）を処理対象から除外するため、フォールス判定値
設定器１９にて判定値Δδを設定する。比較器１８にて
判定値Δδとメモリ１６に蓄積されている直線パラメー
タを比較して、Δδ以下のものを出力する。比較器１８
の処理内容を図４を参照して説明する。第０フレーム上
の目標Ｏを同一として、各時間フレーム（ｔ1 、ｔ 2 、
ｔ3 、ｔ4 およびｔ5 ）上の目標（Ｑ１、Ｑ１’、Ｑ
２、Ｑ３、Ｑ４およびＱ５）と線分を作る。次に、各線
分とｘ軸（ｙ−ｔ平面投影の場合はｙ軸）とのなす角度
（θ1 、θ1'、θ2 、θ3 、θ4 およびθ5 ）を求め、
以下の式に従いフォールス目標を判定する。
【００２６】 Δδ＞｜θn −θm ｜ ； 同一目標候補 Δδ＜｜θn −θm ｜ ； フォールス目標 図４の場合、｜θ1 −θ2 ｜＜Δδ、｜θ1 −θ1'｜＞
Δδ、｜θ2 −θ1'｜＞Δδとすれば、目標Ｑ１’がフ
ォールス目標と判定され処理対象から除外される。
Δδ、｜θ2 −θ1'｜＞Δδとすれば、目標Ｑ１’がフ
ォールス目標と判定され処理対象から除外される。
【００２７】比較器１８の出力信号は、一般に図４に示
すように数セル（Ａ、１、２、３およびＢ）にまたがっ
て目標が検出されている。最大値選択器２０にて上記各
セル（Ａ、１、２、３およびＢ）の重み係数のうち最大
のものを選択し、その最大の重み係数をもつ量子化セル
を目標の位置とする。航跡検出器２１にて最大値選択器
２０で選択された各時間フレーム上の目標の位置から目
標航跡を検出して出力する。
すように数セル（Ａ、１、２、３およびＢ）にまたがっ
て目標が検出されている。最大値選択器２０にて上記各
セル（Ａ、１、２、３およびＢ）の重み係数のうち最大
のものを選択し、その最大の重み係数をもつ量子化セル
を目標の位置とする。航跡検出器２１にて最大値選択器
２０で選択された各時間フレーム上の目標の位置から目
標航跡を検出して出力する。
【００２８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は下記のよ
うな効果がある。 （１）目標検出精度が向上し、レーダシステムの信頼性
を高める。その理由は、実際に目標が存在する量子化セ
ルを検出して、量子化誤差による影響を低減したためで
ある。 （２）処理負荷（計算量およびメモリ量）が低減され、
レーダ目標検出装置の処理速度が高速化され装置構成が
簡易化され、レーダシステムの保守性が高まる。その理
由は、目標検出におけるフォールス数を所望の値に抑え
るスレッショルドレベルの設定を２段階に分け、入力さ
れる目標数に応じて各々のスレッショルドレベルを制御
して行ったためであり、また目標の速度と進行方向を数
スキャンの目標データから推定することにより、処理対
象範囲を制限したためである。
うな効果がある。 （１）目標検出精度が向上し、レーダシステムの信頼性
を高める。その理由は、実際に目標が存在する量子化セ
ルを検出して、量子化誤差による影響を低減したためで
ある。 （２）処理負荷（計算量およびメモリ量）が低減され、
レーダ目標検出装置の処理速度が高速化され装置構成が
簡易化され、レーダシステムの保守性が高まる。その理
由は、目標検出におけるフォールス数を所望の値に抑え
るスレッショルドレベルの設定を２段階に分け、入力さ
れる目標数に応じて各々のスレッショルドレベルを制御
して行ったためであり、また目標の速度と進行方向を数
スキャンの目標データから推定することにより、処理対
象範囲を制限したためである。
【図１】本発明のレーダ目標検出装置を有するレーダシ
ステムの構成図である。
ステムの構成図である。
【図２】図１のレーダ目標検出装置の処理を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図３】本発明における直線パラメータ算出の説明図で
ある。
ある。
【図４】重み係数が最大の量子化セルを目標の位置とし
て検出する説明図である。
て検出する説明図である。
【図５】重み係数が最大の量子化セルを目標の位置とし
て検出する説明図である。
て検出する説明図である。
【図６】直線パラメータの計算式の説明図である。
【図７】入力目標のＳ／Ｎ比と目標の検出確率の関係を
示すグラフである。
示すグラフである。
【図８】目標最低速度と目標最高速度の推定方法の説明
図である。
図である。
【図９】従来の信号処理装置の構成図である。
【図１０】図９の信号処理装置におけるデータ変換を示
す図である。
す図である。
【図１１】図９の信号処理装置におけるデータ変換の流
れ図である。
れ図である。
【図１２】従来の信号処理装置の構成図である。
【図１３】図１２の信号処理装置における、検出目標の
検出時刻に対する距離Ｒの関係を示す図である。
検出時刻に対する距離Ｒの関係を示す図である。
【図１４】図１３で検出された各目標Ｐ1 〜Ｐ9 をハフ
変換した結果を示す図である。
変換した結果を示す図である。
１ 空中線 ２ サーキュレータ ３ 送信機 ４ ＣＯＨＯ発振器 ５ 高周波増幅器 ６ 位相検波器 ７ Ａ／Ｄ変換器 ８ ＭＴＩ ９ ＭＤＦ １０ ＬＯＧ／ＣＦＡＲ １１ 目標検出器 １２ フォールス制御器 １３ メモリ １４ 直線パラメータ計算器 １５ マスク処理器 １６ メモリ １７ 目標検出器 １８ 比較器 １９ フォールス判定値設定器 ２０ 最大値選択器 ２１ 航跡検出器 ２２ 目標検出装置 ２３ 受信機 ２４ スレッショルド検出器 ２５ フレームバッファメモリ ２６ データ処理器 ２７ａ，２７ｂ，２７ｃ 画像処理器 ２８ａ，２８ｂ，２８ｃ 集積点検出器 ２９ 統合検出処理器 ３０ スレッショルド検出器 ３１ 低スレッショルド検出器 ３２ 距離計算器 ３３ 方位角計算器 ３４ ハフ変換器 ３５ メモリ ３６ 線分抽出器 ３７ ハフ変換器 ３８ メモリ ３９ 線分抽出器 ４０ 相関処理器 ４１ 合成処理器 ４２ 航跡処理器 ４３ メモリ ４４ 表示器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 森川 博之 千葉県千葉市花見川区朝日ケ丘町3217番 地16 (56)参考文献 特開 平10−282231（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−133762（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−271615（ＪＰ，Ａ) 特許2912223（ＪＰ，Ｂ２) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01S 7/00 - 7/42 G01S 13/00 - 13/95
Claims (4)
- 【請求項１】 目標検出における誤目標検出数を所望の
値に抑える第１のスレッショルド値（Ｔｈ１）を制御す
るフォールス制御手段と、 第１のスレッショルド値（Ｔｈ１）を越えた目標を記憶
する手段と、 時間０平面の目標と今回スキャンの目標の位置からこの
２点を結ぶ線分を作り、この線分と時間０平面とのなす
角度を求める手段と、 前記時間０平面上の目標位置と今回スキャンの目標の存
在する量子化セルを取囲む数セルに対し線分を作り、こ
れらの線分と時間０平面とのなす角度を各々求める手段
と、 これら求めた角度と各々のセルにおける信号強度を記憶
する手段とを有し、 複数の量子化セルにまたがる目標に対しても目標検出処
理を行うレーダ目標検出装置。 - 【請求項２】 今回スキャンの目標の存在する量子化セ
ルとこのセルを取囲む数セルについて記憶された信号強
度に、再度目標検出における誤目標検出数を所望の値に
抑える第２のスレッショルド値（Ｔｈ２）を設定する手
段と、前記記憶された目標の位置から明らかに誤目標と
判定できる目標を削除するために、時間０平面上の目標
位置と他スキャン平面上の目標位置から作られる線分と
時間０平面とのなす角度の差の大きさを制限する手段
と、時間０平面上の目標位置は同一で他スキャン平面上
の目標位置とで作られる線分と時間０平面となす角度の
差の大きさが前記フォールス判定角度以内である目標の
信号強度のうち最大のものを選択する手段と、各スキャ
ン平面上で前記信号強度最大選択処理を行い、目標を検
出する手段とをさらに有する請求項１記載のレーダ目標
検出装置。 - 【請求項３】 目標検出における誤目標検出数を所望の
値に抑えるためのスレッショルド検出処理を、処理計算
量およびメモリ量等の負荷を低減するために目標数に応
じて第１の目標検出器と第２の目標検出器のスレッショ
ルドレベルを制御し、スレッショルド検出処理を２段階
に分割する手段をさらに備える請求項１記載のレーダ目
標検出装置。 - 【請求項４】 第１のスレッショルド値（Ｔｈ１）を越
える目標を記憶する手段から目標の速度を算出し、次ス
キャン上の目標の位置を想定して請求項１に記載した時
間０平面上の目標と次スキャン上の目標位置が作った線
分と時間０平面のなす角度と目標信号強度を算出する領
域を制限し、処理計算量およびメモリ量等の負荷を低減
する手段をさらに備える請求項１記載のレーダ目標検出
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9287310A JP2972674B2 (ja) | 1997-10-20 | 1997-10-20 | レーダ目標検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9287310A JP2972674B2 (ja) | 1997-10-20 | 1997-10-20 | レーダ目標検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11118907A JPH11118907A (ja) | 1999-04-30 |
| JP2972674B2 true JP2972674B2 (ja) | 1999-11-08 |
Family
ID=17715723
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9287310A Expired - Lifetime JP2972674B2 (ja) | 1997-10-20 | 1997-10-20 | レーダ目標検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2972674B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101389944B1 (ko) * | 2013-06-25 | 2014-04-30 | 국방과학연구소 | 다기능 위상배열 레이더에서 임무 집합의 시간 부하 평가장치 및 평가방법 |
-
1997
- 1997-10-20 JP JP9287310A patent/JP2972674B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH11118907A (ja) | 1999-04-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5396252A (en) | Multiple target discrimination | |
| JP2006516728A (ja) | 目標検出方法 | |
| US5923282A (en) | Radar system | |
| JPH09145829A (ja) | レーダ信号処理装置 | |
| US20220179062A1 (en) | Detection apparatus and method | |
| CN111123212A (zh) | 一种基于复杂杂波背景下的场面监视雷达的信号处理方法 | |
| JP2017156219A (ja) | 追尾装置、追尾方法およびプログラム | |
| CN112731307B (zh) | 基于距离-角度联合估计的ratm-cfar检测器及检测方法 | |
| CN109100697B (zh) | 一种基于地面监视雷达系统的目标凝聚方法 | |
| CN110133612A (zh) | 一种基于跟踪反馈的扩展目标检测方法 | |
| JP3421269B2 (ja) | レーダ信号処理装置 | |
| US20230184926A1 (en) | Radar anti-spoofing system for identifying ghost objects created by reciprocity-based sensor spoofing | |
| JP4901532B2 (ja) | 空港面監視システムおよび空港面監視方法 | |
| KR101152250B1 (ko) | 차량용 레이더의 오탐지 정보 제거장치 및 방법 | |
| CN116990773A (zh) | 基于自适应门限的低慢小目标检测方法、装置和存储介质 | |
| CN113376612B (zh) | 一种基于地形矩阵化及探测的雷达杂波生成方法 | |
| JP2003337170A (ja) | レーダ信号処理装置およびレーダ | |
| CN108983194B (zh) | 一种基于地面监视雷达系统的目标提取及凝聚方法 | |
| JP2972674B2 (ja) | レーダ目標検出装置 | |
| CN109239677B (zh) | 一种环境自适应恒虚警检测门限确定方法 | |
| CN105652256B (zh) | 一种基于极化信息的高频地波雷达tbd方法 | |
| CN113253262B (zh) | 一种基于一维距离像记录背景对比检测目标方法 | |
| JP3629328B2 (ja) | 物標運動推定装置 | |
| CN116879863B (zh) | 一种连续波4d毫米波雷达多目标测量方法及系统 | |
| JPH08271615A (ja) | 目標検出装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20070827 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080827 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080827 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090827 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090827 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100827 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110827 Year of fee payment: 12 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110827 Year of fee payment: 12 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120827 Year of fee payment: 13 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130827 Year of fee payment: 14 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |