JP3613112B2 - レーダ装置及びその制御方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、大気状態を観測するレーダ装置に係り、特に受信機利得及び信号処理のパラメータを自動的に最適に制御し観測精度を向上することが可能なレーダ装置及びその制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
風向・風速等の大気情報は気象予報に必要な情報の一つである。風向・風速を計測する最も一般的な方法は、地上に風向・風速計を設置することである。しかしこの場合、地上の風向・風速計では地表付近の風しか測定できないという問題点があった。気象予報をより正確に行うためには、上空の風向・風速も知ることが必要である。そのために従来は、ゾンデ等による観測で上空の風を計測していた。しかしゾンデによる観測では、ゾンデを上げた時刻のデータしか得ることができないため、観測の時間間隔が数時間以上となり長くなる、つまり時間分解能が低いことが問題となっていた。
【０００３】
それに対して、近年ウィンドプロファイラと呼ばれる大気観測レーダによって上空の風向・風速を計測する技術が確立されつつある。ウィンドプロファイラでは、１分〜数分毎に上空の風向・風速を計測することが可能となる。このような高い時間分解能で観測された上空の大気情報は、気象予報の精度向上に有効となると期待されている。
【０００４】
ウインドプロファイラで大気を計測する原理を次に説明する。レーダから送信された電波は、大気の屈折率の粗密が散乱体となって反射される。反射された電波は気象エコー信号としてレーダで受信される。散乱体が上空の風と共に流れていると、受信された電波はドップラー効果によって周波数が変化する。この周波数の変化を一般のドップラーレーダと同様に検出することにより、上空の風速を測定する。ただし、ドップラーレーダで直接計測される風速は、実際の風速の視線方向（レーダの観測方向と一致）への射影成分のみとなる。そこで、レーダ上空のある一定領域の風速分布が一様であると仮定し、レーダの観測方向を複数方向に変えて測定を行うことにより、３次元の風速ベクトルの合成を行う。
【０００５】
ところで、上述のとおり、ウィンドプロファイラの散乱体は大気の屈折率の粗密であるが、この散乱体による電波の反射率は気温や湿度等の気象条件によって大きく変化する。またこの気象条件はウィンドプロファイラの設置場所、天候、季節、測定高度などにより変化する。場合によっては、ＳＮ比（レーダ受信系における信号対雑音のレベル比）が０ｄＢよりも低いような状況、すなわち受信信号である大気情報を含む気象エコー信号が雑音信号に埋もれるような状況で、気象エコー信号を検出する必要がある。
【０００６】
以上のように、ウインドプロファイラでは、受信信号のレベルが気象条件によって大きく変動する。一方気象エコー信号を受信するレーダの受信系におけるデータ収録のダイナミックレンジは有限であるため、上記気象条件による受信信号のレベル変動に対処するためには、状況に応じてレーダ受信系の利得を制御することが必要となる。
【０００７】
従来、このウィンドプロファイラは主として大気研究の目的で利用されていたため、レーダ運用者である研究者が観測データを見ながら手動で利得制御を行っていた。しかし、今後ウィンドプロファイラが通常の気象観測業務で運用されることになった場合、常時ウィンドプロファイラにレーダ運用者が待機して利得制御を行うことは現実的でない。また、人が利得制御を手動で行う場合には、最適な利得制御を行うことが困難で、これを実現するためには、豊富な観測経験が必要となる。
【０００８】
一方、一般のレーダでも自動利得制御機能が備えられていることが多い。これは受信信号の強度に応じて、受信機の利得を自動調整するものである。従来の自動利得制御機能では、受信機で検波された受信信号の出力レベルで利得制御を行っている。このような自動利得制御機能では、信号レベルが雑音レベルよりも十分高いような状況ではうまく機能する。しかし、ウィンドプロファイラでは、上述のとおり、受信信号が雑音信号に埋もれるような低いＳＮ比での観測が必要となるため、従来の自動利得制御機能は十分に機能しない。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
従来の大気観測レーダは、以上のように構成されており受信機の利得制御は手動で行われているため、レーダ運用者に多大の負担を強いるという問題があった。また、利得制御の操作に熟練するために多くの運用経験を要するという問題があった。一方、一般のレーダに使用されている自動利得制御機能では、大気のレーダ観測でしばしば起こりうる、受信信号が雑音信号に埋もれるような低いＳＮ比での観測という状況での利得制御には対応できないという問題があった。
【００１０】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたもので、受信信号を信号処理し、その処理結果を用いて受信機利得及び信号処理のパラメータの自動調整を実現することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項８に係るレーダ装置は、送信信号を発生する送信手段と、この送信手段からの送信信号をビーム走査し電波放射するとともにこの電波による大気反射エコーを受信する空中線と、この空中線からの受信信号のレベルを調整し出力する受信手段と、この受信手段から出力される受信信号を時間・空間軸上で平均化処理しパワースペクトルを算出する積分処理手段と、このパワースペクトルから大気の散乱特性を示す大気構造定数を算出する大気構造定数算出手段と、この大気構造定数の大きさに応じ前記受信手段に対しレベル調整の利得を決定する利得決定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
請求項９に係るレーダ装置は、前記利得決定手段が、予め定められた最適大気構造定数と最適利得との関係を用いて、前記大気構造定数算出手段から入力された大気構造定数に対応する最適利得をレベル調整の利得と決定することを特徴とする。
【００１３】
請求項１０に係るレーダ装置は、前記最適大気構造定数と最適利得との関係を、予め定められた複数の利得値を用いて順次大気観測を繰返す試行観測をおこない、この試行観測で行った観測のうち大気構造定数の高度プロファイルが最適な観測となる利得を選択することにより求めたことを特徴とする。
【００１４】
請求項１１に係るレーダ装置は、前記最適大気構造定数と最適利得との関係を、直前の通常運用観測における受信機利得値を最適利得算出の初期値と定め、最適化手法を用いて求めたことを特徴とする。
【００１５】
請求項１２に係るレーダ装置は、前記最適大気構造定数と最適利得との関係を、気象条件により最適利得算出の利得初期値を定め、最適化手法を用いて求めたことを特徴とする。
【００１６】
請求項１３に係るレーダ装置は、送信信号を発生する送信手段と、この送信手段からの送信信号をビーム走査し電波放射するとともにこの電波による大気反射エコーを受信する空中線と、この空中線からの受信信号のレベルを調整し出力する受信手段と、この受信手段から出力される受信信号を時間・空間軸上で平均化処理しパワースペクトルを算出する積分処理手段と、このパワースペクトルへの当て嵌めにより大気のドップラー速度のデータを算出するフィッティング処理手段と、このドップラー速度の時空間領域の連続性が所定のしきい値を越えるドップラー速度のデータを除去するスクリーニング処理手段と、このスクリーニング処理によるデータ除去後のドップラー速度データとデータ除去前のドップラー速度データからデータ取得率を算出するデータ取得率算出手段と、このデータ取得率の大きさに応じて前記受信手段に対しレベル調整の利得を決定する利得決定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１７】
請求項１４に係るレーダ装置は、前記積分処理手段が、受信信号を時間軸上で加算平均するコヒーレント積分処理、コヒーレント積分後の時間軸上の信号からパワースペクトルを算出し、このパワースペクトルを周波数軸上で加算平均するインコヒーレント積分処理を行い、前記利得決定手段は前記大気構造定数またはデータ取得率に基づき前記コヒーレント積分またはインコヒーレント積分の積分回数を制御することを特徴とする。
【００２０】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態１について図を用いて説明する。図１は、本実施の形態のレーダ装置のブロック図である。図において、１は送信手段、２は送受切換手段、３は空中線、４は受信手段、５は周波数変換手段、６は利得制御手段、７は位相検波手段、８は信号処理手段、９は利得決定手段、１０は表示・記録手段である。
【００２１】
次に動作について説明する。送信手段１において発生した電波を送受切換手段２を経由して空中線３から放射する。放射された電波は大気によって反射される。反射された電波は空中線３によって受信され、送受切換手段２を経由して、受信手段４に取り込まれる。ここで、受信手段４は周波数変換手段５、利得制御手段６、位相検波手段７から構成される。
【００２２】
周波数変換手段５では、受信信号を増幅したのちに周波数を無線周波数から中間周波数に変換する。中間周波数信号は利得制御手段６によって増幅される。利得制御手段６から出力された中間周波数信号は位相検波手段７によって位相検波され、Ｉ信号（同相位相信号）とＱ信号（直交位相信号）が出力される。信号処理手段８では入力されたＩ信号とＱ信号に対し、コヒーレント積分、ＦＦＴ、インコヒーレント積分などのＳＮ比の向上のための処理を施し受信信号のパワースペクトルを求める。さらにこのパワースペクトルから、受信信号のエコー強度、ドップラー速度、速度幅などの大気情報が求められる。
【００２３】
一つのビーム方向でレーダからの距離方向つまり各高度における大気情報を算出すれば、大気情報の高度プロファイルを求めることができる。さらに空中線３のビーム方向を変化させることによって、複数の方向でドップラー速度を求め、それらを合成すれば、レーダ上空の３次元風速ベクトルを求めることができる。信号処理手段８で算出された大気情報は、表示・記録手段１０で表示あるいは記録される。
【００２４】
また、信号処理手段８における処理結果は利得決定手段９に入力される。利得決定手段９では、信号処理手段８で処理された結果から利得制御手段６における利得の最適値を算出し、その最適値を利得制御手段６へと出力する。これにより、利得制御手段６の利得は自動的に最適値に保たれることになる。ここで利得の最適制御とは、ＳＮ比が０ｄＢより低いような状況であっても、観測範囲の各高度からの気象エコー信号が後述するＡ／Ｄ変換器のダイナミックレンジ内に収まるようにし、大気情報の高度プロファイルを最も効率よく測定できるように利得を制御することである。従ってＳＮ比に応じて利得の最適値も異なってくる。
【００２５】
上記受信信号の利得制御における利得の算出は、例えば信号処理手段８で算出される大気データの一つである大気構造定数Ｃｎ ２の値を用いて行うことができる。このＣｎ ２は大気の散乱特性を表す定数であり、大気のレーダ反射率と比例関係にある。従って、Ｃｎ ２が大きい場合には大気エコー強度が大きくなり、受信信号およびＳＮ比も大きくなるが、Ｃｎ ２が小さい場合には大気エコー強度が小さくなり、受信信号およびＳＮ比も小さくなる。
【００２６】
前述のように大気の反射率は気象条件等により変化するので、反射率と比例的な関係にあるＣｎ ２も観測場所や季節、気象条件によって変化し、受信信号のレベルおよびＳＮ比も変化する。従って大気構造定数Ｃｎ ２の値を用いて利得を算出することができる。
【００２７】
次に、信号処理手段８の動作をさらに詳しく説明する。図２は、本実施の形態のレーダ装置の信号処理手段の細部ブロック図である。図において、８１はＡ／Ｄ変換器、８２はコヒーレント積分器、８３はＦＦＴ手段、８４はインコヒーレント積分器、８５はフィッティング処理手段、９１はスクリーニング手段、８６は風速ベクトル算出手段、８７はＣｎ ２算出手段、８８はＣｎ ２平均化手段である。
【００２８】
Ａ／Ｄ変換器８１では、位相検波されたアナログ信号であるＩ信号、Ｑ信号を、所定のタイミングでサンプリングしデジタル信号に変換する。コヒーレント積分器８２では、前記のサンプリングされた離散的なデジタル信号を時間軸上で平均化処理（ある時間範囲の複数個のデジタル信号を加算し平均化する処理）する。この平均化処理により受信信号中に含まれるノイズが低減され、ＳＮ比が改善される。
【００２９】
ＦＦＴ手段８３では、前記時間軸上で平均化されたデジタル信号をフーリエ変換し、周波数軸上の離散的なデジタル信号（周波数スペクトル）に変換する。インコヒーレント積分器８４では、前記周波数スペクトルの電力値であるパワースペクトルを算出し、このパワースペクトルを周波数軸上で平均化処理（ある周波数範囲の複数個のデジタル信号を加算し平均化する処理）する。この平均化処理により受信信号中に含まれるノイズが低減され、ＳＮ比が改善される。
【００３０】
フィッティング処理手段８５では、前記観測データに基づくパワースペクトルの形状に整合する理想パワースペクトル（観測されたパワースペクトルに最も形の近い理論上のパワースペクトル）を当てはめることによりドップラ速度を算出する。スクリーニング処理手段９１では前記ドップラ速度の時空間連続性を調べることにより、精度の劣化したドップラ速度データを除去する。風速ベクトル算出手段８６では、スクリーニング処理手段９１の出力であるスクリーニング処理後のドップラ速度から風速ベクトル（風速の３次元の成分）を算出する。
【００３１】
Ｃｎ ２算出手段８７では、前記理想パワースペクトルより大気構造定数Ｃｎ ２を算出する。Ｃｎ ２平均化手段８８では、複数回の観測データに基づき算出された大気構造定数Ｃｎ ２を加算平均する。
【００３２】
Ｃｎ ２と受信強度との関係は前述のとおり、Ｃｎ ２が大きい場合には受信信号は大きくなり、Ｃｎ ２が小さい場合には受信信号は小さくなる。ここで、受信利得の設定が不適当であると、例えばＣｎ ２が大きく受信信号が大きい時に、観測エリア内のある高度までの受信信号はＡ／Ｄ変換器８１の入力ダイナミックレンジ内に収まるが、それより高い高度からの受信信号はレベルが小さくなり、ダイナミックレンジの下限からはずれるといったことが起こる。つまり、所定の観測エリア内でＣｎ ２の高度プロファイルを測定することが困難となる。この場合には、受信信号のバラツキ（時間的な変動）を吸収できる範囲で利得が少し高くなるように調整することで、より広い範囲でＣｎ ２の高度プロファイルを測定することができる。また、Ｃｎ ２が小さく受信信号が小さい時には、逆の現象が生じる場合もある。
【００３３】
以上の利得とＣｎ ２の観測データ（高度プロファイル）の関係をあらかじめもとめておき、Ｃｎ ２の高度プロファイルを広くとれる利得を最適利得とすれば、逆にＣｎ ２の高度プロファイルから利得を設定することが可能となる。
【００３４】
図３は、上記の本実施の形態の大気レーダの利得制御方式の処理フローを示したものである。ステップ３１の利得調整ステップでは、通常の観測前に利得設定のための予備観測を行い、その結果に基づき利得を決定する。このステップでは、上述のようにＣｎ ２の高度プロファイルを観測し、高度プロファイルが広くとれる利得を最適利得とする。ステップ３２の通常運用観測ステップでは、ステップ３１で決定された利得に基づき、観測エリア内の気象情報を観測する。
【００３５】
本実施の形態によれば、大気構造定数Ｃｎ ２の値と利得との関係をあらかじめ求めておくことにより、通常運用観測前の利得調整時に測定された大気構造定数Ｃｎ ２に基づき受信手段の利得を自動的に最適化することが可能となる。
【００３６】
実施の形態２．
次に、この発明の実施の形態２について図４を用いて説明する。図４は本実施の形態の大気レーダの利得制御方式の処理フローを示したものである。図において、ステップ４０は利得調整ステップ、ステップ４１は試行観測ステップ、ステップ４２は最適利得選択ステップ、ステップ４３は通常運用観測ステップである。
【００３７】
利得調整ステップ（ステップ４０）は試行観測ステップ（ステップ４１）と最適利得選択ステップ（ステップ４２）の２つのステップで構成される。試行観測ステップでは、利得制御手段６の利得をＧ１からＧｎまで変化させて試行観測を繰返す（ステップ４１１〜４１ｎ）。各々の試行観測では信号処理によって大気パラメータ（例えば、前述の大気構造定数Ｃｎ ２）が算出される。最適利得選択ステップでは、試行観測ステップ４１でのｎ個の信号処理の結果の中から最適な大気パラメータを与える利得を選択する。ここで最適な利得とは、Ｃｎ ２の高度プロファイルが最も広い範囲で取得でき、しかもＡ／Ｄ変換器のダイナミックレンジに余裕のある状態をいう。次に通常運用観測ステップ４３では、最適利得選択ステップ４２で選択された受信機利得を用いて通常運用観測を行う。
【００３８】
本実施の形態によれば、複数の利得で大気パラメータを求め、その中から最適な大気パラメータを与える利得を最適利得とするので、確実に利得選択をすることが可能となる。
【００３９】
実施の形態３．
次に、この発明の実施の形態３について図５を用いて説明する。図５は本実施の形態の大気レーダの利得制御方式の処理フローを示したものである。図において、ステップ５０は利得調整ステップ、ステップ５１は直前の運用時の利得を用いた初期値算出ステップ、ステップ５２は最適利得探索ステップ、ステップ５３は通常運用観測ステップである。
【００４０】
利得調整ステップ（ステップ５０）は初期値算出ステップ（ステップ５１）と最適利得探索ステップ（ステップ５２）の２つのステップで構成される。初期値算出ステップでは、直前の運用時に用いた利得を今回運用の利得初期値として設定する。最適利得探索ステップでは、最適化手法を用いて利得の最適値を探索する。一般に最適化手法は反復改良により最適解を求めるため、探索の初期値を定める必要がある。もしこの初期値が最適解から大きく離れているとすると、最適化手法が最適利得を見つけることができなくなる可能性がある。
【００４１】
本実施の形態では、利得値の初期値として、前回（過去）の通常運用観測ステップにおける受信機利得を採用している。通常運用観測ステップでは、最適な利得値に近い受信機利得で観測を行っていると考えられることから、問題が生じることは少ないと考えられる。ただし、初期値が悪いために利得の最適解が見つかっていないと判断される場合には、例えば実施の形態２のような全探索による最適利得の探索を組み合わせることもよい。次に通常運用観測ステップ５３では、最適利得探索ステップ５２で選択された受信機利得を用いて通常運用観測を行う。
【００４２】
本実施の形態によれば、直前の運用時の利得を初期値として用い最適化手法により今回運用の利得を求めるようにしたので、より確実に最適利得を設定することが可能となる。
【００４３】
実施の形態４．
次に、この発明の実施の形態４について図６を用いて説明する。図６は本実施の形態の大気レーダの利得制御方式の処理フローを示したものである。図において、ステップ６０は利得調整ステップ、ステップ６１は気象データを用いた初期値算出ステップ、ステップ６２は最適利得探索ステップ、ステップ６３は通常運用観測ステップである。
【００４４】
本実施の形態は、最適利得探索ステップ（ステップ６２）、通常運用観測ステップ（ステップ６３）の部分は実施の形態３と同様であり、最適化手法の初期値を定める部分のみが異なる。実施の形態３では、前回の通常運用観測ステップにおける利得値を初期値として用いていたのに対し、本実施の形態では、気象条件によって初期値を変更する。例えば、ゾンデ観測で得られる高層気象に関するデータは、上空大気の散乱特性と関係が深いと考えられるため、初期値を設定するのに有効な情報になると考えられる。
【００４５】
本実施の形態によれば、気象条件によって利得初期値を変更するようにし、最適化手法により今回運用の利得を求めるようにしたので、より確実に最適利得を設定することが可能となる。
【００４６】
なお、気象条件によって初期値を変更する代わりに、場所や季節、時刻によって初期値を変更するようにしても良い。
【００４７】
実施の形態５．
次に、この発明の実施の形態５について図７を用いて説明する。図７は、本実施の形態のレーダ装置の信号処理手段の細部ブロック図である。図において、８９はデータ取得率算出手段である。他の符号については、図２と同様である。
【００４８】
実施の形態１では観測された大気構造定数Ｃｎ ２によって最適な受信機利得を算出していたのに対し、本実施の形態ではデータ取得率を算出している。一般に大気レーダの信号処理では、ＳＮ比が低く大気エコースペクトルを正確に検出できず、その結果データの空間的・時間的不連続性が予め定められたしきい値よりも大きい場合に、その部分を欠損とする。
【００４９】
つまり、受信機利得が適切に設定されておらず、雑音に埋もれているような信号を検出できない場合、その部分が欠損となり、データ取得率が落ちる。このことから、データ取得率が低い場合に、受信機利得を上げてデータ取得率を向上させる方法が考えられる。本実施の形態では、信号処理の結果からデータ取得率を算出し、利得の調整を行う。これにより、ＳＮ比が低く探知距離性能が劣化するような場合に、データ取得率を向上することが期待される。
【００５０】
本実施の形態によれば、通常運用観測前の利得調整時に測定されたデータ取得率に基づき受信手段の利得を自動的に最適化することが可能となる。
【００５１】
実施の形態６．
次に、この発明の実施の形態６について説明する。上記の実施の形態では、信号処理によって調整されるのは受信機利得のみである。しかし、大気レーダの探知性能は受信機利得だけでなく、積分回数等の信号処理パラメータにも依存する。そこで本実施の形態では、信号処理の結果を利得制御手段と信号処理手段内の各手段の両方にフィードバックし、システム全体として探知性能の向上させる。
【００５２】
以下に図８を用いて本発明の実施の形態６を説明する。図８において、９０は信号処理パラメータ決定手段である。その他の符号については、図２と同様である。
【００５３】
例えば観測結果から、大気構造定数が小さいと判断された場合、受信機利得を高く設定するとともに、インコヒーレント積分の積分回数を増やすことにより、探知性能を向上させることが考えられる。この場合、積分回数が多くなる分だけ、１回の測風に必要となる時間が長くなるため、時間分解能は犠牲となる。
【００５４】
本実施の形態によれば、受信手段の利得だけでなく、信号処理手段内の積分処理の積分回数も変更するようにしたので、より精度良く大気パラメータを求めることが可能となる。
【００５５】
実施の形態７．
次に、この発明の実施の形態７について説明する。一般に、レーダで同じ散乱特性を持つターゲットを観測する場合には、距離が短いほど強いエコー強度で観測することができ、距離が長くなるに従って観測されるエコー強度が弱くなる。そのため、距離に応じてレーダの感度を変化させるＳＴＣ（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ Ｔｉｍｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）機能が備えられていることが多い。本発明の実施の形態では、信号処理の結果を用いた利得制御において、ＳＴＣの制御も同時に行うことにより、利得の最適化性能を更に向上させる。
【００５６】
ＳＴＣの制御方法については、予め複数のＳＴＣ特性を用意しておき、信号処理の結果から最適なものを選ぶようにしても良い。あるいは、信号処理で得られた大気構造定数の高度分布特性から最適なＳＴＣ特性を算出してもよい。また、信号処理の結果からＳＴＣ機能を単にオン／オフするだけの簡単な方式としてもよい。
【００５７】
この発明によれば、距離に応じて最適利得を調整することにより、観測距離によらず最適な受信機利得とすることが可能である。
【００５８】
実施の形態８．
次に、この発明の実施の形態８について説明する。上記の実施の形態では、信号処理の結果を元に受信機利得を決定していた。ただし、大気の電波散乱特性の年変化がほとんどなく、季節や時刻を指定するのみで安定に予測できるような場合には、信号処理の結果を利用しなくても、日付や時刻のみで受信機利得を決定することができる。本実施の形態では、そのような方法で受信機利得を決定する。
【００５９】
図９は本発明の実施の形態のレーダ装置のブロック図である。図において１１は、時刻情報を出力する時計である。他の符号については図２と同様である。季節や時刻毎に予め最適と考えられる受信機利得の値を利得決定手段９に用意しておく。そして、時計から入力された日時を元に、利得値を選択し、利得制御手段６の利得を決定する。
【００６０】
この実施の形態によれば、大気条件の年変化が小さいような場合に、受信機利得を簡易に最適化することが可能である。
【００６１】
実施の形態９．
次に、この発明の実施の形態９について説明する。大気の電波散乱特性を各種気象データから予測可能な場合には、信号処理の結果から受信機利得を決定せずに、気象データから最適な受信機利得を決定することも可能である。本実施の形態ではそのような方法を採用する。
【００６２】
図１０は本発明の実施の形態のレーダ装置のブロック図である。図において１２は、各種気象データを入力できる気象データ入力手段である。他の符号については図２と同様である。図において、利得決定手段９は各種気象データを入力し、それらのデータから大気の電波散乱特性を推定し、最適な受信機利得を決定する。気象データとしては、例えばゾンデ観測で得られた各種気象データの高度分布情報が有効である。利得選択手段での利得決定は、理論式を用いて電波散乱特性を予測しても良いし、あるいは過去のデータから経験的に最適な受信機利得を求めても良い。
【００６３】
この実施の形態によれば、各種気象データが容易に入手可能な場合には、簡易に最適利得に設定可能となる。また、季節の変わり目が遅くなったり早くなったりした場合にも、それに応じた利得切換えが可能となる。
【００６４】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、気象条件によって大気の電波散乱特性が大きく変化し、大気エコーの受信レベルが大きく変化する場合にも、自動的に最適な受信機利得に調整でき、観測時の大気エコーの特性に見合った最適な観測を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１によるレーダ装置のブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるレーダ装置の信号処理手段の細部ブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態１による自動利得制御方法のフローチャ−トである。
【図４】この発明の実施の形態２による自動利得制御方法のフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態３による自動利得制御方法のフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態４による自動利得制御方法のフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態５によるレーダ装置の信号処理手段の細部ブロック図である。
【図８】この発明の実施の形態６によるレーダ装置の信号処理手段の細部ブロック図である。
【図９】この発明の実施の形態８によるレーダ装置のブロック図である。
【図１０】この発明の実施の形態９によるレーダ装置のブロック図である。
【符号の説明】
１ 送信手段、２ 送受切換手段、３ 空中線、４ 受信手段、５ 周波数変換手段、６ 利得制御手段、７ 位相検波手段、８ 信号処理手段、９ 利得決定手段、１０ 表示・記録手段、１１ 時計、１２ 気象データ入力手段、８１ Ａ／Ｄ変換器、８２ コヒーレント積分器、８３ ＦＦＴ手段、８４ インコヒーレント積分器、８５ フィッティング処理手段、８６ 風速ベクトル算出手段、８７ Ｃｎ ２算出手段、８８ Ｃｎ ２平均化手段、８９ データ取得率算出手段、９０ 信号処理パラメータ決定手段、９１ スクリーニング処理手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、大気状態を観測するレーダ装置に係り、特に受信機利得及び信号処理のパラメータを自動的に最適に制御し観測精度を向上することが可能なレーダ装置及びその制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
風向・風速等の大気情報は気象予報に必要な情報の一つである。風向・風速を計測する最も一般的な方法は、地上に風向・風速計を設置することである。しかしこの場合、地上の風向・風速計では地表付近の風しか測定できないという問題点があった。気象予報をより正確に行うためには、上空の風向・風速も知ることが必要である。そのために従来は、ゾンデ等による観測で上空の風を計測していた。しかしゾンデによる観測では、ゾンデを上げた時刻のデータしか得ることができないため、観測の時間間隔が数時間以上となり長くなる、つまり時間分解能が低いことが問題となっていた。
【０００３】
それに対して、近年ウィンドプロファイラと呼ばれる大気観測レーダによって上空の風向・風速を計測する技術が確立されつつある。ウィンドプロファイラでは、１分〜数分毎に上空の風向・風速を計測することが可能となる。このような高い時間分解能で観測された上空の大気情報は、気象予報の精度向上に有効となると期待されている。
【０００４】
ウインドプロファイラで大気を計測する原理を次に説明する。レーダから送信された電波は、大気の屈折率の粗密が散乱体となって反射される。反射された電波は気象エコー信号としてレーダで受信される。散乱体が上空の風と共に流れていると、受信された電波はドップラー効果によって周波数が変化する。この周波数の変化を一般のドップラーレーダと同様に検出することにより、上空の風速を測定する。ただし、ドップラーレーダで直接計測される風速は、実際の風速の視線方向（レーダの観測方向と一致）への射影成分のみとなる。そこで、レーダ上空のある一定領域の風速分布が一様であると仮定し、レーダの観測方向を複数方向に変えて測定を行うことにより、３次元の風速ベクトルの合成を行う。
【０００５】
ところで、上述のとおり、ウィンドプロファイラの散乱体は大気の屈折率の粗密であるが、この散乱体による電波の反射率は気温や湿度等の気象条件によって大きく変化する。またこの気象条件はウィンドプロファイラの設置場所、天候、季節、測定高度などにより変化する。場合によっては、ＳＮ比（レーダ受信系における信号対雑音のレベル比）が０ｄＢよりも低いような状況、すなわち受信信号である大気情報を含む気象エコー信号が雑音信号に埋もれるような状況で、気象エコー信号を検出する必要がある。
【０００６】
以上のように、ウインドプロファイラでは、受信信号のレベルが気象条件によって大きく変動する。一方気象エコー信号を受信するレーダの受信系におけるデータ収録のダイナミックレンジは有限であるため、上記気象条件による受信信号のレベル変動に対処するためには、状況に応じてレーダ受信系の利得を制御することが必要となる。
【０００７】
従来、このウィンドプロファイラは主として大気研究の目的で利用されていたため、レーダ運用者である研究者が観測データを見ながら手動で利得制御を行っていた。しかし、今後ウィンドプロファイラが通常の気象観測業務で運用されることになった場合、常時ウィンドプロファイラにレーダ運用者が待機して利得制御を行うことは現実的でない。また、人が利得制御を手動で行う場合には、最適な利得制御を行うことが困難で、これを実現するためには、豊富な観測経験が必要となる。
【０００８】
一方、一般のレーダでも自動利得制御機能が備えられていることが多い。これは受信信号の強度に応じて、受信機の利得を自動調整するものである。従来の自動利得制御機能では、受信機で検波された受信信号の出力レベルで利得制御を行っている。このような自動利得制御機能では、信号レベルが雑音レベルよりも十分高いような状況ではうまく機能する。しかし、ウィンドプロファイラでは、上述のとおり、受信信号が雑音信号に埋もれるような低いＳＮ比での観測が必要となるため、従来の自動利得制御機能は十分に機能しない。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
従来の大気観測レーダは、以上のように構成されており受信機の利得制御は手動で行われているため、レーダ運用者に多大の負担を強いるという問題があった。また、利得制御の操作に熟練するために多くの運用経験を要するという問題があった。一方、一般のレーダに使用されている自動利得制御機能では、大気のレーダ観測でしばしば起こりうる、受信信号が雑音信号に埋もれるような低いＳＮ比での観測という状況での利得制御には対応できないという問題があった。
【００１０】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたもので、受信信号を信号処理し、その処理結果を用いて受信機利得及び信号処理のパラメータの自動調整を実現することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項８に係るレーダ装置は、送信信号を発生する送信手段と、この送信手段からの送信信号をビーム走査し電波放射するとともにこの電波による大気反射エコーを受信する空中線と、この空中線からの受信信号のレベルを調整し出力する受信手段と、この受信手段から出力される受信信号を時間・空間軸上で平均化処理しパワースペクトルを算出する積分処理手段と、このパワースペクトルから大気の散乱特性を示す大気構造定数を算出する大気構造定数算出手段と、この大気構造定数の大きさに応じ前記受信手段に対しレベル調整の利得を決定する利得決定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
請求項９に係るレーダ装置は、前記利得決定手段が、予め定められた最適大気構造定数と最適利得との関係を用いて、前記大気構造定数算出手段から入力された大気構造定数に対応する最適利得をレベル調整の利得と決定することを特徴とする。
【００１３】
請求項１０に係るレーダ装置は、前記最適大気構造定数と最適利得との関係を、予め定められた複数の利得値を用いて順次大気観測を繰返す試行観測をおこない、この試行観測で行った観測のうち大気構造定数の高度プロファイルが最適な観測となる利得を選択することにより求めたことを特徴とする。
【００１４】
請求項１１に係るレーダ装置は、前記最適大気構造定数と最適利得との関係を、直前の通常運用観測における受信機利得値を最適利得算出の初期値と定め、最適化手法を用いて求めたことを特徴とする。
【００１５】
請求項１２に係るレーダ装置は、前記最適大気構造定数と最適利得との関係を、気象条件により最適利得算出の利得初期値を定め、最適化手法を用いて求めたことを特徴とする。
【００１６】
請求項１３に係るレーダ装置は、送信信号を発生する送信手段と、この送信手段からの送信信号をビーム走査し電波放射するとともにこの電波による大気反射エコーを受信する空中線と、この空中線からの受信信号のレベルを調整し出力する受信手段と、この受信手段から出力される受信信号を時間・空間軸上で平均化処理しパワースペクトルを算出する積分処理手段と、このパワースペクトルへの当て嵌めにより大気のドップラー速度のデータを算出するフィッティング処理手段と、このドップラー速度の時空間領域の連続性が所定のしきい値を越えるドップラー速度のデータを除去するスクリーニング処理手段と、このスクリーニング処理によるデータ除去後のドップラー速度データとデータ除去前のドップラー速度データからデータ取得率を算出するデータ取得率算出手段と、このデータ取得率の大きさに応じて前記受信手段に対しレベル調整の利得を決定する利得決定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１７】
請求項１４に係るレーダ装置は、前記積分処理手段が、受信信号を時間軸上で加算平均するコヒーレント積分処理、コヒーレント積分後の時間軸上の信号からパワースペクトルを算出し、このパワースペクトルを周波数軸上で加算平均するインコヒーレント積分処理を行い、前記利得決定手段は前記大気構造定数またはデータ取得率に基づき前記コヒーレント積分またはインコヒーレント積分の積分回数を制御することを特徴とする。
【００２０】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態１について図を用いて説明する。図１は、本実施の形態のレーダ装置のブロック図である。図において、１は送信手段、２は送受切換手段、３は空中線、４は受信手段、５は周波数変換手段、６は利得制御手段、７は位相検波手段、８は信号処理手段、９は利得決定手段、１０は表示・記録手段である。
【００２１】
次に動作について説明する。送信手段１において発生した電波を送受切換手段２を経由して空中線３から放射する。放射された電波は大気によって反射される。反射された電波は空中線３によって受信され、送受切換手段２を経由して、受信手段４に取り込まれる。ここで、受信手段４は周波数変換手段５、利得制御手段６、位相検波手段７から構成される。
【００２２】
周波数変換手段５では、受信信号を増幅したのちに周波数を無線周波数から中間周波数に変換する。中間周波数信号は利得制御手段６によって増幅される。利得制御手段６から出力された中間周波数信号は位相検波手段７によって位相検波され、Ｉ信号（同相位相信号）とＱ信号（直交位相信号）が出力される。信号処理手段８では入力されたＩ信号とＱ信号に対し、コヒーレント積分、ＦＦＴ、インコヒーレント積分などのＳＮ比の向上のための処理を施し受信信号のパワースペクトルを求める。さらにこのパワースペクトルから、受信信号のエコー強度、ドップラー速度、速度幅などの大気情報が求められる。
【００２３】
一つのビーム方向でレーダからの距離方向つまり各高度における大気情報を算出すれば、大気情報の高度プロファイルを求めることができる。さらに空中線３のビーム方向を変化させることによって、複数の方向でドップラー速度を求め、それらを合成すれば、レーダ上空の３次元風速ベクトルを求めることができる。信号処理手段８で算出された大気情報は、表示・記録手段１０で表示あるいは記録される。
【００２４】
また、信号処理手段８における処理結果は利得決定手段９に入力される。利得決定手段９では、信号処理手段８で処理された結果から利得制御手段６における利得の最適値を算出し、その最適値を利得制御手段６へと出力する。これにより、利得制御手段６の利得は自動的に最適値に保たれることになる。ここで利得の最適制御とは、ＳＮ比が０ｄＢより低いような状況であっても、観測範囲の各高度からの気象エコー信号が後述するＡ／Ｄ変換器のダイナミックレンジ内に収まるようにし、大気情報の高度プロファイルを最も効率よく測定できるように利得を制御することである。従ってＳＮ比に応じて利得の最適値も異なってくる。
【００２５】
上記受信信号の利得制御における利得の算出は、例えば信号処理手段８で算出される大気データの一つである大気構造定数Ｃｎ ２の値を用いて行うことができる。このＣｎ ２は大気の散乱特性を表す定数であり、大気のレーダ反射率と比例関係にある。従って、Ｃｎ ２が大きい場合には大気エコー強度が大きくなり、受信信号およびＳＮ比も大きくなるが、Ｃｎ ２が小さい場合には大気エコー強度が小さくなり、受信信号およびＳＮ比も小さくなる。
【００２６】
前述のように大気の反射率は気象条件等により変化するので、反射率と比例的な関係にあるＣｎ ２も観測場所や季節、気象条件によって変化し、受信信号のレベルおよびＳＮ比も変化する。従って大気構造定数Ｃｎ ２の値を用いて利得を算出することができる。
【００２７】
次に、信号処理手段８の動作をさらに詳しく説明する。図２は、本実施の形態のレーダ装置の信号処理手段の細部ブロック図である。図において、８１はＡ／Ｄ変換器、８２はコヒーレント積分器、８３はＦＦＴ手段、８４はインコヒーレント積分器、８５はフィッティング処理手段、９１はスクリーニング手段、８６は風速ベクトル算出手段、８７はＣｎ ２算出手段、８８はＣｎ ２平均化手段である。
【００２８】
Ａ／Ｄ変換器８１では、位相検波されたアナログ信号であるＩ信号、Ｑ信号を、所定のタイミングでサンプリングしデジタル信号に変換する。コヒーレント積分器８２では、前記のサンプリングされた離散的なデジタル信号を時間軸上で平均化処理（ある時間範囲の複数個のデジタル信号を加算し平均化する処理）する。この平均化処理により受信信号中に含まれるノイズが低減され、ＳＮ比が改善される。
【００２９】
ＦＦＴ手段８３では、前記時間軸上で平均化されたデジタル信号をフーリエ変換し、周波数軸上の離散的なデジタル信号（周波数スペクトル）に変換する。インコヒーレント積分器８４では、前記周波数スペクトルの電力値であるパワースペクトルを算出し、このパワースペクトルを周波数軸上で平均化処理（ある周波数範囲の複数個のデジタル信号を加算し平均化する処理）する。この平均化処理により受信信号中に含まれるノイズが低減され、ＳＮ比が改善される。
【００３０】
フィッティング処理手段８５では、前記観測データに基づくパワースペクトルの形状に整合する理想パワースペクトル（観測されたパワースペクトルに最も形の近い理論上のパワースペクトル）を当てはめることによりドップラ速度を算出する。スクリーニング処理手段９１では前記ドップラ速度の時空間連続性を調べることにより、精度の劣化したドップラ速度データを除去する。風速ベクトル算出手段８６では、スクリーニング処理手段９１の出力であるスクリーニング処理後のドップラ速度から風速ベクトル（風速の３次元の成分）を算出する。
【００３１】
Ｃｎ ２算出手段８７では、前記理想パワースペクトルより大気構造定数Ｃｎ ２を算出する。Ｃｎ ２平均化手段８８では、複数回の観測データに基づき算出された大気構造定数Ｃｎ ２を加算平均する。
【００３２】
Ｃｎ ２と受信強度との関係は前述のとおり、Ｃｎ ２が大きい場合には受信信号は大きくなり、Ｃｎ ２が小さい場合には受信信号は小さくなる。ここで、受信利得の設定が不適当であると、例えばＣｎ ２が大きく受信信号が大きい時に、観測エリア内のある高度までの受信信号はＡ／Ｄ変換器８１の入力ダイナミックレンジ内に収まるが、それより高い高度からの受信信号はレベルが小さくなり、ダイナミックレンジの下限からはずれるといったことが起こる。つまり、所定の観測エリア内でＣｎ ２の高度プロファイルを測定することが困難となる。この場合には、受信信号のバラツキ（時間的な変動）を吸収できる範囲で利得が少し高くなるように調整することで、より広い範囲でＣｎ ２の高度プロファイルを測定することができる。また、Ｃｎ ２が小さく受信信号が小さい時には、逆の現象が生じる場合もある。
【００３３】
以上の利得とＣｎ ２の観測データ（高度プロファイル）の関係をあらかじめもとめておき、Ｃｎ ２の高度プロファイルを広くとれる利得を最適利得とすれば、逆にＣｎ ２の高度プロファイルから利得を設定することが可能となる。
【００３４】
図３は、上記の本実施の形態の大気レーダの利得制御方式の処理フローを示したものである。ステップ３１の利得調整ステップでは、通常の観測前に利得設定のための予備観測を行い、その結果に基づき利得を決定する。このステップでは、上述のようにＣｎ ２の高度プロファイルを観測し、高度プロファイルが広くとれる利得を最適利得とする。ステップ３２の通常運用観測ステップでは、ステップ３１で決定された利得に基づき、観測エリア内の気象情報を観測する。
【００３５】
本実施の形態によれば、大気構造定数Ｃｎ ２の値と利得との関係をあらかじめ求めておくことにより、通常運用観測前の利得調整時に測定された大気構造定数Ｃｎ ２に基づき受信手段の利得を自動的に最適化することが可能となる。
【００３６】
実施の形態２．
次に、この発明の実施の形態２について図４を用いて説明する。図４は本実施の形態の大気レーダの利得制御方式の処理フローを示したものである。図において、ステップ４０は利得調整ステップ、ステップ４１は試行観測ステップ、ステップ４２は最適利得選択ステップ、ステップ４３は通常運用観測ステップである。
【００３７】
利得調整ステップ（ステップ４０）は試行観測ステップ（ステップ４１）と最適利得選択ステップ（ステップ４２）の２つのステップで構成される。試行観測ステップでは、利得制御手段６の利得をＧ１からＧｎまで変化させて試行観測を繰返す（ステップ４１１〜４１ｎ）。各々の試行観測では信号処理によって大気パラメータ（例えば、前述の大気構造定数Ｃｎ ２）が算出される。最適利得選択ステップでは、試行観測ステップ４１でのｎ個の信号処理の結果の中から最適な大気パラメータを与える利得を選択する。ここで最適な利得とは、Ｃｎ ２の高度プロファイルが最も広い範囲で取得でき、しかもＡ／Ｄ変換器のダイナミックレンジに余裕のある状態をいう。次に通常運用観測ステップ４３では、最適利得選択ステップ４２で選択された受信機利得を用いて通常運用観測を行う。
【００３８】
本実施の形態によれば、複数の利得で大気パラメータを求め、その中から最適な大気パラメータを与える利得を最適利得とするので、確実に利得選択をすることが可能となる。
【００３９】
実施の形態３．
次に、この発明の実施の形態３について図５を用いて説明する。図５は本実施の形態の大気レーダの利得制御方式の処理フローを示したものである。図において、ステップ５０は利得調整ステップ、ステップ５１は直前の運用時の利得を用いた初期値算出ステップ、ステップ５２は最適利得探索ステップ、ステップ５３は通常運用観測ステップである。
【００４０】
利得調整ステップ（ステップ５０）は初期値算出ステップ（ステップ５１）と最適利得探索ステップ（ステップ５２）の２つのステップで構成される。初期値算出ステップでは、直前の運用時に用いた利得を今回運用の利得初期値として設定する。最適利得探索ステップでは、最適化手法を用いて利得の最適値を探索する。一般に最適化手法は反復改良により最適解を求めるため、探索の初期値を定める必要がある。もしこの初期値が最適解から大きく離れているとすると、最適化手法が最適利得を見つけることができなくなる可能性がある。
【００４１】
本実施の形態では、利得値の初期値として、前回（過去）の通常運用観測ステップにおける受信機利得を採用している。通常運用観測ステップでは、最適な利得値に近い受信機利得で観測を行っていると考えられることから、問題が生じることは少ないと考えられる。ただし、初期値が悪いために利得の最適解が見つかっていないと判断される場合には、例えば実施の形態２のような全探索による最適利得の探索を組み合わせることもよい。次に通常運用観測ステップ５３では、最適利得探索ステップ５２で選択された受信機利得を用いて通常運用観測を行う。
【００４２】
本実施の形態によれば、直前の運用時の利得を初期値として用い最適化手法により今回運用の利得を求めるようにしたので、より確実に最適利得を設定することが可能となる。
【００４３】
実施の形態４．
次に、この発明の実施の形態４について図６を用いて説明する。図６は本実施の形態の大気レーダの利得制御方式の処理フローを示したものである。図において、ステップ６０は利得調整ステップ、ステップ６１は気象データを用いた初期値算出ステップ、ステップ６２は最適利得探索ステップ、ステップ６３は通常運用観測ステップである。
【００４４】
本実施の形態は、最適利得探索ステップ（ステップ６２）、通常運用観測ステップ（ステップ６３）の部分は実施の形態３と同様であり、最適化手法の初期値を定める部分のみが異なる。実施の形態３では、前回の通常運用観測ステップにおける利得値を初期値として用いていたのに対し、本実施の形態では、気象条件によって初期値を変更する。例えば、ゾンデ観測で得られる高層気象に関するデータは、上空大気の散乱特性と関係が深いと考えられるため、初期値を設定するのに有効な情報になると考えられる。
【００４５】
本実施の形態によれば、気象条件によって利得初期値を変更するようにし、最適化手法により今回運用の利得を求めるようにしたので、より確実に最適利得を設定することが可能となる。
【００４６】
なお、気象条件によって初期値を変更する代わりに、場所や季節、時刻によって初期値を変更するようにしても良い。
【００４７】
実施の形態５．
次に、この発明の実施の形態５について図７を用いて説明する。図７は、本実施の形態のレーダ装置の信号処理手段の細部ブロック図である。図において、８９はデータ取得率算出手段である。他の符号については、図２と同様である。
【００４８】
実施の形態１では観測された大気構造定数Ｃｎ ２によって最適な受信機利得を算出していたのに対し、本実施の形態ではデータ取得率を算出している。一般に大気レーダの信号処理では、ＳＮ比が低く大気エコースペクトルを正確に検出できず、その結果データの空間的・時間的不連続性が予め定められたしきい値よりも大きい場合に、その部分を欠損とする。
【００４９】
つまり、受信機利得が適切に設定されておらず、雑音に埋もれているような信号を検出できない場合、その部分が欠損となり、データ取得率が落ちる。このことから、データ取得率が低い場合に、受信機利得を上げてデータ取得率を向上させる方法が考えられる。本実施の形態では、信号処理の結果からデータ取得率を算出し、利得の調整を行う。これにより、ＳＮ比が低く探知距離性能が劣化するような場合に、データ取得率を向上することが期待される。
【００５０】
本実施の形態によれば、通常運用観測前の利得調整時に測定されたデータ取得率に基づき受信手段の利得を自動的に最適化することが可能となる。
【００５１】
実施の形態６．
次に、この発明の実施の形態６について説明する。上記の実施の形態では、信号処理によって調整されるのは受信機利得のみである。しかし、大気レーダの探知性能は受信機利得だけでなく、積分回数等の信号処理パラメータにも依存する。そこで本実施の形態では、信号処理の結果を利得制御手段と信号処理手段内の各手段の両方にフィードバックし、システム全体として探知性能の向上させる。
【００５２】
以下に図８を用いて本発明の実施の形態６を説明する。図８において、９０は信号処理パラメータ決定手段である。その他の符号については、図２と同様である。
【００５３】
例えば観測結果から、大気構造定数が小さいと判断された場合、受信機利得を高く設定するとともに、インコヒーレント積分の積分回数を増やすことにより、探知性能を向上させることが考えられる。この場合、積分回数が多くなる分だけ、１回の測風に必要となる時間が長くなるため、時間分解能は犠牲となる。
【００５４】
本実施の形態によれば、受信手段の利得だけでなく、信号処理手段内の積分処理の積分回数も変更するようにしたので、より精度良く大気パラメータを求めることが可能となる。
【００５５】
実施の形態７．
次に、この発明の実施の形態７について説明する。一般に、レーダで同じ散乱特性を持つターゲットを観測する場合には、距離が短いほど強いエコー強度で観測することができ、距離が長くなるに従って観測されるエコー強度が弱くなる。そのため、距離に応じてレーダの感度を変化させるＳＴＣ（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ Ｔｉｍｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）機能が備えられていることが多い。本発明の実施の形態では、信号処理の結果を用いた利得制御において、ＳＴＣの制御も同時に行うことにより、利得の最適化性能を更に向上させる。
【００５６】
ＳＴＣの制御方法については、予め複数のＳＴＣ特性を用意しておき、信号処理の結果から最適なものを選ぶようにしても良い。あるいは、信号処理で得られた大気構造定数の高度分布特性から最適なＳＴＣ特性を算出してもよい。また、信号処理の結果からＳＴＣ機能を単にオン／オフするだけの簡単な方式としてもよい。
【００５７】
この発明によれば、距離に応じて最適利得を調整することにより、観測距離によらず最適な受信機利得とすることが可能である。
【００５８】
実施の形態８．
次に、この発明の実施の形態８について説明する。上記の実施の形態では、信号処理の結果を元に受信機利得を決定していた。ただし、大気の電波散乱特性の年変化がほとんどなく、季節や時刻を指定するのみで安定に予測できるような場合には、信号処理の結果を利用しなくても、日付や時刻のみで受信機利得を決定することができる。本実施の形態では、そのような方法で受信機利得を決定する。
【００５９】
図９は本発明の実施の形態のレーダ装置のブロック図である。図において１１は、時刻情報を出力する時計である。他の符号については図２と同様である。季節や時刻毎に予め最適と考えられる受信機利得の値を利得決定手段９に用意しておく。そして、時計から入力された日時を元に、利得値を選択し、利得制御手段６の利得を決定する。
【００６０】
この実施の形態によれば、大気条件の年変化が小さいような場合に、受信機利得を簡易に最適化することが可能である。
【００６１】
実施の形態９．
次に、この発明の実施の形態９について説明する。大気の電波散乱特性を各種気象データから予測可能な場合には、信号処理の結果から受信機利得を決定せずに、気象データから最適な受信機利得を決定することも可能である。本実施の形態ではそのような方法を採用する。
【００６２】
図１０は本発明の実施の形態のレーダ装置のブロック図である。図において１２は、各種気象データを入力できる気象データ入力手段である。他の符号については図２と同様である。図において、利得決定手段９は各種気象データを入力し、それらのデータから大気の電波散乱特性を推定し、最適な受信機利得を決定する。気象データとしては、例えばゾンデ観測で得られた各種気象データの高度分布情報が有効である。利得選択手段での利得決定は、理論式を用いて電波散乱特性を予測しても良いし、あるいは過去のデータから経験的に最適な受信機利得を求めても良い。
【００６３】
この実施の形態によれば、各種気象データが容易に入手可能な場合には、簡易に最適利得に設定可能となる。また、季節の変わり目が遅くなったり早くなったりした場合にも、それに応じた利得切換えが可能となる。
【００６４】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、気象条件によって大気の電波散乱特性が大きく変化し、大気エコーの受信レベルが大きく変化する場合にも、自動的に最適な受信機利得に調整でき、観測時の大気エコーの特性に見合った最適な観測を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１によるレーダ装置のブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるレーダ装置の信号処理手段の細部ブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態１による自動利得制御方法のフローチャ−トである。
【図４】この発明の実施の形態２による自動利得制御方法のフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態３による自動利得制御方法のフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態４による自動利得制御方法のフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態５によるレーダ装置の信号処理手段の細部ブロック図である。
【図８】この発明の実施の形態６によるレーダ装置の信号処理手段の細部ブロック図である。
【図９】この発明の実施の形態８によるレーダ装置のブロック図である。
【図１０】この発明の実施の形態９によるレーダ装置のブロック図である。
【符号の説明】
１ 送信手段、２ 送受切換手段、３ 空中線、４ 受信手段、５ 周波数変換手段、６ 利得制御手段、７ 位相検波手段、８ 信号処理手段、９ 利得決定手段、１０ 表示・記録手段、１１ 時計、１２ 気象データ入力手段、８１ Ａ／Ｄ変換器、８２ コヒーレント積分器、８３ ＦＦＴ手段、８４ インコヒーレント積分器、８５ フィッティング処理手段、８６ 風速ベクトル算出手段、８７ Ｃｎ ２算出手段、８８ Ｃｎ ２平均化手段、８９ データ取得率算出手段、９０ 信号処理パラメータ決定手段、９１ スクリーニング処理手段
Claims (7)
- 送信信号を発生する送信手段と、この送信手段からの送信信号をビーム走査し電波放射するとともにこの電波による大気反射エコーを受信する空中線と、この空中線からの受信信号のレベルを調整し出力する受信手段と、この受信手段から出力される受信信号を時間・空間軸上で平均化処理しパワースペクトルを算出する積分処理手段と、このパワースペクトルから大気の散乱特性を示す大気構造定数を算出する大気構造定数算出手段と、この大気構造定数の大きさに応じ前記受信手段に対しレベル調整の利得を決定する利得決定手段とを備えたことを特徴とするレーダ装置。
- 前記利得決定手段は、予め定められた最適大気構造定数と最適利得との関係を用いて、前記大気構造定数算出手段から入力された大気構造定数に対応する最適利得をレベル調整の利得と決定することを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
- 前記最適大気構造定数と最適利得との関係は、予め定められた複数の利得値を用いて順次大気観測を繰返す試行観測をおこない、この試行観測で行った観測のうち大気構造定数の高度プロファイルが最適な観測となる利得を選択することにより求めたことを特徴とする請求項２に記載のレーダ装置。
- 前記最適大気構造定数と最適利得との関係は、直前の通常運用観測における受信機利得値を最適利得算出の初期値と定め、最適化手法を用いて求めたことを特徴とする請求項２に記載のレーダ装置。
- 前記最適大気構造定数と最適利得との関係は、気象条件により最適利得算出の利得初期値を定め、最適化手法を用いて求めたことを特徴とする請求項２に記載のレーダ装置。
- 送信信号を発生する送信手段と、この送信手段からの送信信号をビーム走査し電波放射するとともにこの電波による大気反射エコーを受信する空中線と、この空中線からの受信信号のレベルを調整し出力する受信手段と、この受信手段から出力される受信信号を時間・空間軸上で平均化処理しパワースペクトルを算出する積分処理手段と、このパワースペクトルへの当て嵌めにより大気のドップラー速度のデータを算出するフィッティング処理手段と、このドップラー速度の時空間領域の連続性が所定のしきい値を越えるドップラー速度のデータを除去するスクリーニング処理手段と、このスクリーニング処理によるデータ除去後のドップラー速度データとデータ除去前のドップラー速度データからデータ取得率を算出するデータ取得率算出手段と、このデータ取得率の大きさに応じて前記受信手段に対しレベル調整の利得を決定する利得決定手段とを備えたことを特徴とするレーダ装置。
- 前記積分処理手段は、受信信号を時間軸上で加算平均するコヒーレント積分処理、コヒーレント積分後の時間軸上の信号からパワースペクトルを算出し、このパワースペクトルを周波数軸上で加算平均するインコヒーレント積分処理を行い、前記利得決定手段は前記大気構造定数またはデータ取得率に基づき前記コヒーレント積分またはインコヒーレント積分の積分回数を制御することを特徴とする請求項１又は６のいずれか一項に記載のレーダ装置。
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