JP3720670B2

JP3720670B2 - Synthetic aperture radar equipment

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Publication number: JP3720670B2
Application number: JP2000103434A
Authority: JP
Inventors: 政治水野
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2000-04-05
Filing date: 2000-04-05
Publication date: 2005-11-30
Anticipated expiration: 2020-04-05
Also published as: JP2001289945A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、人工衛星あるいは航空機等に搭載される合成開口レーダ（Synthetic Aperture Radar、以下ＳＡＲという）による撮像データから人間が理解できる画像を再生するためのディジタル処理システム（以下、合成開口レーダ装置という）に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＳＡＲは、人工衛星あるいは航空機等を用いたリモートセンシングの分野では、雲等の天候に左右されず、高分解能で地表を撮像することができるセンサとしてよく知られている。
ＳＡＲで受信した撮像データ（以下、観測データという）は、レンジ方向とアジマス方向の２次元に広がりを持っており、そのままでは人間が理解できないため、人間が理解できる画像（以下、再生画像という）を再生する処理（以下、画像再生処理という）を必要とする。
【０００３】
従来、画像再生処理を行い観測データから再生画像を生成する合成開口レーダ装置として、例えば、特開平２−２４３９８７号公報に示されたものがある。
図１２は、特開平２−２４３９８７号公報に記載されている従来の合成開口レーダ装置の一例を示したブロック図である。
図１２において、１は、観測データをレンジ方向に圧縮するレンジ圧縮手段を示し、複数のレンジ圧縮プロセッサ１７を備えている。２は、レンジ圧縮手段１によってレンジ方向に圧縮されたレンジ圧縮後のデータをアジマス方向に圧縮するアジマス圧縮手段を示し、複数のアジマス圧縮プロセッサ１８を備えている。
【０００４】
従来の合成開口レーダ装置では、レンジ方向とアジマス方向との２次元に広がりを持った観測データを、レンジ参照関数及びアジマス参照関数との相関処理（畳込み演算）によってレンジ方向及びアジマス方向に圧縮することによって再生画像を生成する構成を採る。また、高速に再生画像を生成するために、複数のレンジ圧縮プロセッサ１７によって複数のレンジ方向の圧縮処理（以下、レンジ圧縮という）を、複数のアジマス圧縮プロセッサ１８によって複数のアジマス方向の圧縮処理（以下、アジマス圧縮という）を並列処理する構成を採る。
【０００５】
次に、従来の合成開口レーダ装置について説明する。
図１３は、従来のＳＡＲの画像再生処理の流れを示す図である。
従来のＳＡＲの画像再生処理は、観測データを当該観測データとレンジ参照関数との相関処理によってレンジ方向に圧縮し、次に、アジマス参照関数との相関処理によってアジマス方向に圧縮する。その際、ディジタル処理では、前記相関処理をそのまま実行すると膨大な処理時間がかかるため、高速フーリエ変換（以下、ＦＦＴという）、複素乗算、高速フーリエ逆変換（以下、ＩＦＦＴという）を用いて高速化が図られるのが一般的である。
【０００６】
また、再生画像の画質向上のためには、レンジマイグレーション補正等の処理が不可欠である。レンジマイグレーション補正は、ＳＡＲと撮像対象との距離（レンジ）が変化することにより生じるぶれを補正するものであり、例えば、レンジカバチャ補正やレンジウォーク補正などがあげられる。レンジカバチャ補正では、アジマス方向に圧縮する途中の周波数空間上で、すなわち、アジマス方向にＦＦＴを処理した後に、図１４（ａ）に示す２次曲線上に分布した同一のレンジデータを、図１４（ｂ）に示すように、直線上にリサンプル（内挿拾い出し）する。
【０００７】
観測データは、図１５に示すように、レンジ方向にｎ個、アジマス方向にｍ個のデータより構成されている。このような観測データは、図１６に示すように、アジマス方向にｎ個に分割し、それぞれがｎ個のレンジ圧縮プロセッサ１７に入力される。すなわち、各レンジ圧縮プロセッサ１７には、それぞれレンジ方向にｎ個、アジマス方向に（ｍ／Ｎ）個のデータが入力される。
【０００８】
各レンジ圧縮プロセッサ１７は、（ｎ×（ｍ／Ｎ））個のデータが入力されると、レンジ方向に１ライン毎にデータを取り出し、すなわち、ｎ個のデータを取り出し、レンジ圧縮処理を行う。つまり、取り出したｎ個のデータに対し、ＦＦＴ、複素乗算、ＩＦＦＴを実施する。これを（ｍ／Ｎ）回繰り返すことにより、入力された全データに対しレンジ圧縮を行うことになる。
【０００９】
次に、各レンジ圧縮プロセッサ１７は、レンジ圧縮後のデータをｍ個のアジマス圧縮プロセッサ１８に転送する。この時、図１７に示すように、レンジ方向にｍ個に分割されるように転送する。すなわち、各アジマス圧縮プロセッサ１８には、それぞれレンジ方向に（ｎ／Ｍ）個、アジマス方向にｍ個のデータが入力される。
【００１０】
各アジマス圧縮プロセッサ１８は、（（ｎ／Ｍ）×ｍ）個のデータが入力されると、アジマス方向に１ライン毎にデータを取り出し、すなわち、ｍ個のデータを取り出し、アジマス圧縮処理を行う。つまり、取り出したｍ個のデータに対し、ＦＦＴ、レンジカバチャ補正、複素乗算、ＩＦＦＴを実施する。これを（ｎ／Ｍ）回繰り返すことにより、入力された全データに対しアジマス圧縮を行うことになる。
【００１１】
以上の結果、観測データは、レンジ方向及びアジマス方向に圧縮され、ｎ×ｍの画素を持った再生画像が得ることができる。各画素値は、その領域の反射強度であり、この値を比較することによって目標散乱点を検出することができる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
従来の合成開口レーダ装置は以上のように構成されているので、近接した２つの目標散乱点を分離して検出すると、分解能は画素の大きさとなる。ここで、画素の大きさは、パルスの搬送周波数の変化量Δｆの逆数１／Δｆに相当するパルス幅から規定される最小間隔、すなわち（光速／２Δｆ）より小さくできない。換言すれば、同一画素内に複数の目標散乱点が存在した場合、それらを分離して検出できないという課題があった。
【００１３】
この発明は上記のような問題点を解消するためになされたもので、高速に、パルスの搬送周波数の変化量Δｆによって決まる分解能以上で、目標散乱点が検出できる合成開口レーダ装置を得ることを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る合成開口レーダ装置は、受信した観測データに含まれる目標散乱点の数を推定する散乱点数推定手段と、前記散乱点数推定手段により推定された個々の目標散乱点の位置を推定する位置推定手段と、前記散乱点数推定手段により推定された個々の目標散乱点の反射強度を推定する反射強度推定手段とを備え、前記散乱点数推定手段、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段は、各々、複数のデータ列に対して同時に並行して処理を行う複数の基本処理手段から構成されていることを特徴とするものである。
【００１５】
また、観測データをレンジ方向に圧縮するレンジ圧縮手段と、前記レンジ圧縮手段によってレンジ方向に圧縮されたレンジ圧縮後のデータをアジマス方向に圧縮するアジマス圧縮手段と、前記アジマス圧縮手段によって生成された第一の再生画像を周波数領域に変換する周波数変換手段とをさらに備え、前記周波数変換手段によって変換された周波数領域のデータを元に、前記散乱点数推定手段、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段によって、第二の再生画像を生成することを特徴とするものである。
【００１６】
また、前記レンジ圧縮手段及び前記アジマス圧縮手段によって生成された第一の再生画像を保存する画像保持手段をさらに備え、前記画像保持手段に予め保存された第一の再生画像を元に、前記周波数変換手段、前記散乱点数推定手段、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段により、第二の再生画像を生成することを特徴とするものである。
【００１７】
また、観測データをアジマス方向に圧縮するアジマス圧縮手段と、前記アジマス圧縮手段によりアジマス方向に圧縮されたアジマス圧縮後のデータをレンジ方向に圧縮し、かつ周波数領域のまま出力するレンジ圧縮手段とをさらに備え、前記レンジ圧縮手段により生成された周波数領域でのレンジ圧縮後データを元に、前記散乱点数推定手段、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段により、再生画像を生成することを特徴とするものである。
【００１８】
また、前記レンジ圧縮手段の生成した周波数領域でのレンジ圧縮後データを時間領域に変換して再生画像を生成する時間変換手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
【００１９】
また、目標散乱点の数に応じて、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段を構成する各基本処理手段の処理負荷が均衡するように、各々の基本処理手段に与えるデータ列を調整する処理負荷均衡手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
【００２０】
また、前記処理負荷均衡手段は、前記散乱点数推定手段で推定された目標散乱点の数に応じて、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段を構成する各々の基本処理手段に与えるデータ列を調整することを特徴とするものである。
【００２１】
また、前記レンジ圧縮手段及び前記アジマス圧縮手段によって生成された第一の再生画像より、目標散乱点の数を予測する散乱点数予測手段をさらに備え、前記処理負荷均衡手段は、前記散乱点数予測手段で得られた目標散乱点の数に応じて、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段を構成する各々の基本処理手段に与えるデータ列を調整することを特徴とするものである。
【００２２】
また、前記散乱点数予測手段は、第一の再生画像より得られる部分領域の反射強度があるレベル以上である場合に、目標散乱点があると予測することを特徴とするものである。
【００２３】
また、前記散乱点数予測手段は、第一の再生画像より得られる部分領域の反射強度があるレベルに応じて、その部分領域に含まれる目標散乱点の数を予測することを特徴とするものである。
【００２４】
また、前記散乱点数予測手段は、第一の再生画像より得られる反射強度の分布に応じて、存在する目標散乱点の数を予測することを特徴とするものである。
【００２５】
また、前記散乱点数予測手段は、前記散乱点数推定手段により推定された目標散乱点の数、前記位置推定手段より推定された目標散乱点の位置、前記反射強度推定手段より推定された目標散乱点の反射強度を獲得し、これらの結果からより正しい予測値を得るように予測方法を補正することを特徴とするものである。
【００２６】
また、前記処理負荷均衡手段は、目標散乱点数の多いデータ列に対して、多くの数の前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段の基本処理手段を割り当てることを特徴とするものである。
【００２７】
また、前記処理負荷均衡手段は、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段の各基本処理手段が処理すべき目標散乱点数が同じになるようにデータ列を割り当てることを特徴とするものである。
【００２８】
また、前記散乱点数予測手段で得られた目標散乱点数に応じて、前記散乱点数推定手段、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段で処理するデータ列や複数のデータ列の処理順序を制御する処理負荷制御手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
【００２９】
また、前記処理負荷制御手段は、前記散乱点数予測手段において目標散乱点が存在しないと予測されたデータ列は処理しないように、前記散乱点数推定手段、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段を制御することを特徴とするものである。
【００３０】
さらに、前記処理負荷制御手段は、前記散乱点数予測手段において予測された目標散乱点の数や分布に応じて、処理すべきデータ列の優先順位を決定し、優先順位の高いものより処理を行うように、前記散乱点数推定手段、前記位置推定手段及び前記反射強度推定手段を制御することを特徴とするものである。
【００３１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１.
図１は、この発明の実施の形態１による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
図１において、１は、観測データをレンジ方向に圧縮するレンジ圧縮手段、２は、レンジ圧縮手段１によってレンジ方向に圧縮されたレンジ圧縮後のデータをアジマス方向に圧縮するアジマス圧縮手段、３は、レンジ圧縮手段１及びアジマス圧縮手段２によって生成された第一の再生画像を周波数領域に変換する周波数変換手段、４は、周波数変換手段３によって変換された周波数領域のデータから目標散乱点の数を推定する散乱点数推定手段、６は、散乱点数推定手段４により推定された個々の目標散乱点の位置を推定する位置推定手段、８は、個々の目標散乱点の反射強度を推定する反射強度推定手段を示し、これら散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８は、それぞれ複数の基本処理手段５、７、９を備えている。
【００３２】
この実施の形態１による合成開口レーダ装置では、レンジ圧縮手段１及びアジマス圧縮手段２によって生成された第一の再生画像を周波数変換手段３によって変換された周波数領域に変換し、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８により、目標散乱点の数及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定すると共に、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８は、各々、複数の基本処理手段５、７、及び９によって同時に複数のデータ列に対して処理を行う方式を採る。
【００３３】
次に動作について説明する。
図２は、本実施の形態１によるＳＡＲの画像再生処理の流れを示す図である。まず、図１３に示される従来のＳＡＲの画像再生処理と同様に、レンジ方向とアジマス方向との２次元に広がりを持った観測データを、レンジ参照関数及びアジマス参照関数との相関処理（畳込み演算）によってレンジ方向及びアジマス方向に圧縮することによって第一の再生画像を生成する。次に、第一の再生画像を周波数領域に変換し、この周波数成分を解析することによって、目標散乱点の数、及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定し、第二の再生画像を生成する。
【００３４】
ここで、目標散乱点の数、及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定する方法としては、アンテナの受信信号から入射信号の到来方位、すなわち目標散乱点の方位を高い分解能で推定することができる高分解能測角アルゴリズムを適用する。周波数成分から目標散乱点を推定する高分解能測角アルゴリズムとしては、例えば、 MUSIC（Multiple Signal Classification）法、 ESPRIT（Estimation of Signal Parametersvia Rotational Invariance Technique）法、 MEM（Maximum Entropy Method）法、Capon 法などが知られており、これらの測角アルゴリズムは、例えば、公知文献、Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation（R.O.Schmidt 著、IEEE Trans. AP-34, 3, pp.276-280,1986 年）などにより、パルス幅で規定される分解能以上の解像度で目標散乱点が検出できることが示されている。
【００３５】
すなわち、第一の再生画像をアンテナの受信信号と見立て、これに高分解能測角アルゴリズムを適用することによって、従来のレンジ参照関数及びアジマス参照関数との相関処理によって得られる、パルスの搬送周波数の変化量Δｆの逆数１／Δｆに相当するパルス幅に規定される分解能以上の解像度で目標散乱点が検出できる。
【００３６】
また、第一の再生画像の各レンジ方向１ライン分のデータ列を１つのアンテナの受信信号とみなして高分解能測角アルゴリズムを適用するように構成することにより、各レンジ方向１ライン分のデータ列に対する、高分解能測角アルゴリズムによる目標散乱点の数、及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定する処理は、各々独立に行うことができるので、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８を複数の基本処理手段によって構成することにより、複数のレンジ方向１ライン分のデータ列に対する、目標散乱点の数、及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定する処理は、同時に平行して行うことができ、処理の高速化を可能とする。
【００３７】
以上の処理手順に基づき、本実施の形態１に係る合成開口レーダ装置は、次のように動作する。
まず、レンジ圧縮手段１及びアジマス圧縮手段２によって受信した観測データから第一の再生画像を生成する。この手順は従来の合成開口レーダ装置と同様である。すなわち、図１３に示される従来のＳＡＲの画像再生処理の流れに沿って、レンジ方向とアジマス方向との２次元に広がりを持った観測データを、レンジ参照関数及びアジマス参照関数との相関処理（畳込み演算）によってレンジ方向及びアジマス方向に圧縮することによって第一の再生画像を生成する。
【００３８】
観測データは、まず、レンジ圧縮手段１に入力される。レンジ圧縮手段１では、観測データとレンジ参照関数との相関処理を行うことにより、レンジ方向の圧縮処理を行う。すなわち、レンジ方向に１ライン毎にデータを取り出し、ＦＦＴ、複素乗算、ＩＦＦＴを実施し、これを全データに対して行うことにより、レンジ圧縮を完了する。
ここで、レンジ圧縮手段１は、従来の合成開口レーダ装置と同様に、複数のデータ列に対して、同時にレンジ圧縮を平行して処理できるように構成されていても良い。
【００３９】
レンジ圧縮手段１によりレンジ圧縮が完了すると、レンジ圧縮手段１によって生成されたレンジ圧縮後のデータはアジマス圧縮手段２に渡される。アジマス圧縮手段２では、レンジ圧縮後のデータとアジマス参照関数との相関処理を行うことにより、アジマス方向の圧縮処理を行う。すなわち、アジマス方向に１ライン毎にデータを取り出し、ＦＦＴを行い、全データに対してＦＦＴが完了した後、各ライン毎にレンジマイグレーション補正、複素乗算、ＩＦＦＴを実施し、これを全データに対して行うことにより、アジマス圧縮を完了し、第一の再生画像が生成される。
ここで、アジマス圧縮手段２は、従来の合成開口レーダ装置と同様に、複数のデータ列に対して、同時にアジマス圧縮を平行して処理できるように構成されていても良い。
【００４０】
以上のようにして、レンジ圧縮手段１及びアジマス圧縮手段２によって第一の再生画像が生成されると、第一の再生画像は周波数変換手段３に渡される。ここで、第一の再生画像は時間領域のデータである。周波数変換手段３では、この時間領域の第一の再生画像を周波数領域のデータに変換する。すなわち、第一の再生画像からレンジ方向に１ライン毎にデータを取り出し、これにフーリエ変換を施し、これを全データに対して行うことにより、周波数領域データへの変換を完了する。
【００４１】
周波数変換手段３によって変換された周波数領域のデータは、散乱点数推定手段４に渡される。ここで、周波数変換手段３から散乱点数推定手段４へ渡される周波数領域のデータは、周波数変換手段３によって全データを周波数領域のデータに変換した後、一度に渡してもよく、また、各レンジ方向１ライン毎に周波数領域のデータへの変換が完了したたびに渡すようにしてもよい。
【００４２】
周波数変換手段３によって変換された周波数領域のデータは、レンジ方向１ライン分のデータ列を１組のアンテナの受信信号の周波数データであるとみなし、すなわち、全体で、アジマス点数ｍ組のアンテナの受信信号の周波数データとみなし、続く、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８により高分解能測角アルゴリズムを適用し、目標散乱点の数、及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定し、より分解能の高い第二の再生画像を生成する。
【００４３】
散乱点数推定手段４は、ｘ個の基本処理手段５から構成される。散乱点数推定手段４は、周波数変換手段３から周波数領域のデータを受け取ると、各基本処理手段５に所望のレンジ方向１ライン分のデータ列を受け渡す。
【００４４】
各基本処理手段５は、受け渡された所望のレンジ方向１ライン分のデータ列に対して、互いに独立し、同時に平行して、高分解能測角アルゴリズムに基づき目標散乱点の数の推定を行う。すなわち、同時に、ｘ組のレンジ方向１ライン分のデータ列に対して、目標散乱点の数の推定処理が行われることとなる。
【００４５】
各基本処理手段５による目標散乱点の数の推定は、例えば、 MUSIC 法によれば次のようにして行われる。
まず、レンジ方向１ライン分のデータ列の共分散行列を計算する。次に、各目標散乱点の反射波の相関を抑圧するため、計算した共分散行列の移動平均（空間スムージング）を行い、平均共分散行列を求める。次に、平均共分散行列の固有値解析を行い、固有値を算出する。こうして得られた固有値のうち、最小の固有値よりも大きい固有値の数を求め、これを目標散乱点の数とする。
【００４６】
各基本処理手段５による目標散乱点の数の推定処理が終了すると、散乱点数推定手段４は、未処理の周波数領域のデータの中から、所望のレンジ方向１ライン分のデータ列を各基本処理手段５に受け渡す。各基本処理手段５は、再び高分解能測角アルゴリズムに基づき目標散乱点の数の推定を行う。これを未処理の周波数領域のデータが無くなるまで繰り返すことにより、全周波数領域データの処理を完了し、各アジマス毎に存在する目標散乱点の数が推定される。
【００４７】
続いて、位置推定手段６では、散乱点数推定手段４で得られた個々の目標散乱点の位置の推定が行われる。ここで、位置推定手段６による目標散乱点の位置の推定処理は、散乱点数推定手段４による目標散乱点の数の推定処理が全アジマスについて完了した後に開始してもよく、また、各アジマス毎に目標散乱点の数の推定処理が完了したたびに開始するようにしてもよい。
【００４８】
位置推定手段６は、ｙ個の基本処理手段７から構成される。位置推定手段６は、散乱点数推定手段４による目標散乱点の数の推定処理が完了したアジマスの中から、所望のアジマスの処理を行うよう、各基本処理手段７に指示する。
各基本処理手段７は、アサインされたアジマスに対して、互いに独立し、同時に平行して、高分解能測角アルゴリズムに基づき目標散乱点の位置の推定を行う。すなわち、同時に、ｙ個のアジマスに対して、目標散乱点の位置の推定処理が行われることとなる。
【００４９】
各基本処理手段７による目標散乱点の位置の推定は、例えば、 MUSIC 法によれば次のようにして行われる。
まず、モードベクトルと散乱点数推定手段４により算出された最小固有値に対応する固有ベクトル（ノイズ空間固有ベクトル）とから得られる、評価関数を計算する。次に、評価関数から、散乱点数推定手段４により推定された目標散乱点の数だけピークを検索し、このピークを与えるレンジを各目標散乱点の位置（レンジ）とする。
【００５０】
各基本処理手段７による目標散乱点の位置の推定処理が終了すると、位置推定手段６は、散乱点数推定手段４による目標散乱点の数の推定処理が完了し、かつ未処理のアジマスの中から、所望のアジマスの処理を行うよう、各基本処理手段７に指示する。各基本処理手段７は、再び高分解能測角アルゴリズムに基づき目標散乱点の位置の推定を行う。これを全アジマスについて繰り返し行うことにより、各アジマス毎に存在する目標散乱点の位置が推定される。
【００５１】
続いて、反射強度推定手段８により、個々の目標散乱点の反射強度を推定する。ここで、反射強度推定手段８による目標散乱点の反射強度を推定処理は、位置推定手段６による目標散乱点の位置の推定処理が全アジマスについて完了した後に開始してもよく、また、各アジマス毎に目標散乱点の位置の推定処理が完了したたびに開始するようにしてもよい。
【００５２】
反射強度推定手段８は、ｚ個の基本処理手段９から構成される。反射強度推定手段８は、位置推定手段６による目標散乱点の位置の推定処理が完了したアジマスの中から、所望のアジマスの処理を行うよう、各基本処理手段９に指示する。
【００５３】
各基本処理手段９は、アサインされたアジマスに対して、互いに独立し、同時に平行して、高分解能測角アルゴリズムに基づき目標散乱点の反射強度の推定を行う。すなわち、同時に、ｚ個のアジマスに対して、目標散乱点の反射強度の推定処理が行われることとなる。
【００５４】
各基本処理手段９による目標散乱点の反射強度の推定は、例えば、 MUSIC 法によれば次のようにして行われる。
まず、位置推定手段６により得られた各目標散乱点の位置をモードベクトルに代入して計算する。次に、計算したモードベクトルから成る行列から、反射係数の共分散行列を求める。ここで得られた共分散行列の対角項を各目標散乱点の反射強度とする。
【００５５】
各基本処理手段９による目標散乱点の反射強度の推定処理が終了すると、反射強度推定手段８は、位置推定手段６による目標散乱点の位置の推定処理が完了し、かつ未処理のアジマスの中から、所望のアジマスの処理を行うよう、各基本処理手段９に指示する。各基本処理手段９は、再び高分解能測角アルゴリズムに基づき目標散乱点の反射強度の推定を行う。これを全アジマスについて繰り返し行うことにより、各アジマス毎に存在する目標散乱点の反射強度が推定される。
【００５６】
以上によって、全アジマスについて、各アジマス毎に、目標散乱点の数と各目標散乱点の位置及び反射強度が得られる。この結果を元に画像化すれば、高い分解能を持つ第二の再生画像が生成される。また、目標散乱点を検出するのみであれば、画像化は必須ではなく、得られた結果を直接使用すればよい。
【００５７】
このように、本実施の形態１による合成開口レーダ装置では、高分解能測角アルゴリズムに基づき目標散乱点の数、及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定する、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８を備えるので、パルスの搬送周波数の変化量Δｆの逆数１／Δｆに相当するパルス幅に規定される分解能以上の解像度で目標散乱点が検出できる。
【００５８】
また、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８を複数の基本処理手段によって構成し、複数のアジマスに対する、目標散乱点の数、及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定する処理を、同時に平行して行うようにしたので、処理を高速に行うことができる。
【００５９】
なお、上述した実施の形態１では、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８における、目標散乱点の数、個々の目標散乱点の位置及び反射強度を推定する処理として、 MUSIC 法を例にあげたが、他の高分解能測角アルゴリズムを用いて行うように構成してもよい。
【００６０】
実施の形態２.
図３は、この発明の実施の形態２による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
図３において、１０は予め生成された第一の再生画像を保持する画像保持手段であり、他の構成は実施の形態１と同一である。
【００６１】
この実施の形態２による合成開口レーダ装置では、画像保持手段１０に保持されている第一の再生画像を元に、周波数変換手段３、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８により目標散乱点の数及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定し、より分解能の高い第二の再生画像を生成する方式を採る。
【００６２】
次に動作について説明する。
図４は、本実施の形態２によるＳＡＲの画像再生処理の流れを示す図である。
ここで、第一の再生画像は、図１３に示される従来のＳＡＲの画像再生処理と同様に、レンジ方向とアジマス方向との２次元に広がりを持った観測データを、レンジ参照関数及びアジマス参照関数との相関処理（畳込み演算）によってレンジ方向及びアジマス方向に圧縮することによって生成されたものである。この第一の再生画像を周波数領域に変換し、この周波数成分を解析することによって、目標散乱点の数、及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定し、第二の再生画像を生成する。
【００６３】
すなわち、本実施の形態２による合成開口レーダ装置は、既に生成され、保持されている第一の再生画像を用いる点で、前記実施の形態１による合成開口レーダ装置と異なる。
【００６４】
まず、画像保持手段１０に保持されている第一の再生画像が周波数変換手段３に入力される。周波数変換手段３では、この時間領域の第一の再生画像を周波数領域のデータに変換する。すなわち、第一の再生画像からレンジ方向に１ライン毎にデータを取り出し、これにフーリエ変換を施し、これを全データに対して行うことにより、周波数領域データへの変換を完了する。周波数変換手段３によって変換された周波数領域のデータは、散乱点数推定手段４に渡される。
【００６５】
以降、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８は、実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様に動作する。すなわち、散乱点数推定手段４は、同時にｘ個の基本処理手段５を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の数を推定する。位置推定手段６は、同時にｙ個の基本処理手段７を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の位置を推定する。反射強度推定手段８は、同時にｚ個の基本処理手段９を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の反射強度を推定する。
【００６６】
以上によって、全アジマスについて、各アジマス毎に、目標散乱点の数と各目標散乱点の位置及び反射強度が得られる。この結果を元に画像化すれば、高い分解能を持つ第二の再生画像が生成される。また、目標散乱点を検出するのみであれば、画像化は必須ではなく、得られた結果を直接使用すればよい。
【００６７】
このように、本実施の形態２による合成開口レーダ装置では、予め、観測データとレンジ参照関数及びアジマス参照関数との相関処理によって生成され、保持されている第一の再生画像を元に、より分解能の高い第二の再生画像を生成するので、例えば、過去に第一の再生画像を生成し、元となる観測データを喪失している場合や、他者から第一の再生画像を入手し、元となる観測データが入手できない場合など、元となる観測データがなく、第一の再生画像のみを保持している場合であってもより分解能の高い第二の再生画像を得ることができる。
【００６８】
また、元となる観測データが存在する場合であっても、それから生成された第一の再生画像を保持していれば、再度観測データから第一の再生画像を生成する手間が省略されるので、より分解能の高い第二の再生画像を高速に得ることができる。
【００６９】
さらに、観測データから第一の再生画像を生成する手段を既に所有している場合には、それらの手段には何ら手を加えることなく、また、別途同様な機能を持った装置を開発する必要はないので、開発コストを低減できる。
【００７０】
実施の形態３.
図５は、この発明の実施の形態３による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
図５において、１１は観測データをアジマス方向に圧縮するアジマス圧縮手段、１２はアジマス圧縮手段１１によってアジマス方向に圧縮されたアジマス圧縮後のデータをレンジ方向に圧縮し、その結果を周波数領域のデータとして出力するレンジ圧縮手段であり、他の構成は実施の形態１と同一である。
【００７１】
この実施の形態３による合成開口レーダ装置では、アジマス圧縮後にレンジ圧縮を行い、レンジ圧縮における時間領域への変換、すなわちフーリエ逆変換を省略し、その結果から散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８により目標散乱点の数及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定し、より分解能の高い第二の再生画像を生成する方式を採る。
【００７２】
次に動作について説明する。
図６は、本実施の形態によるＳＡＲの画像再生処理の流れを示す図である。
基本的には、まず、実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様に、レンジ方向とアジマス方向との２次元に広がりを持った観測データを、レンジ参照関数及びアジマス参照関数との相関処理（畳込み演算）によってレンジ方向及びアジマス方向に圧縮することによって第一の再生画像を生成し、次に、第一の再生画像を周波数領域に変換し、この周波数成分を解析することによって、目標散乱点の数、個々の目標散乱点の位置及び反射強度を推定し、第二の再生画像を生成する。
【００７３】
ここで、第一の再生画像の生成は、レンジ参照関数及びアジマス参照関数との相関処理によって行われるので、いずれの参照関数との相関処理を先に行っても問題ない。そこで、第一の再生画像を生成する手順において、レンジ圧縮とアジマス圧縮の手順を逆転し、先にアジマス圧縮を行なった後、次いでレンジ圧縮を行うようにする。
【００７４】
この場合、まず、レンジ圧縮において、ＦＦＴによりレンジ方向に周波数領域に変換した後、複素乗算を行い、この結果が周波数領域であるため、ＩＦＦＴにより時間領域のデータに変換し、続いて、再びレンジ方向に周波数領域に変換することとなる。つまり、レンジ圧縮におけるＩＦＦＴを省略することにより、次の周波数領域への変換も省略することが可能である。
【００７５】
したがって、本実施の形態３による合成開口レーダ装置では、まず、アジマス圧縮を行い、次にレンジ圧縮を行うが、この際に時間領域への変換であるＩＦＦＴを省略する。こうして得られた周波数領域の第一の再生画像に対して、周波数成分を解析することによって、目標散乱点の数、及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定し、第二の再生画像を生成する。
【００７６】
このように、本実施の形態３による合成開口レーダ装置は、アジマス圧縮後にレンジ圧縮を行う点、レンジ圧縮におけるＩＦＦＴ及び次の周波数領域への変換を省略する点で、実施の形態１による合成開口レーダ装置と異なる。
【００７７】
まず、観測データは、アジマス圧縮手段１１に入力される。アジマス圧縮手段１１では、観測データとアジマス参照関数との相関処理を行うことにより、アジマス方向の圧縮処理を行う。すなわち、アジマス方向に１ライン毎にデータを取り出し、ＦＦＴを行い、全データに対してＦＦＴが完了した後、各ライン毎にレンジマイグレーション補正、複素乗算、ＩＦＦＴを実施し、これを全データに対して行うことにより、アジマス圧縮を完了する。
【００７８】
アジマス圧縮手段１１によりアジマス圧縮が完了すると、アジマス圧縮手段１１によって生成されたアジマス圧縮後のデータはレンジ圧縮手段１２に渡される。レンジ圧縮手段１２では、アジマス圧縮後のデータとレンジ参照関数との相関処理を行うことにより、レンジ方向の圧縮処理を行う。この時、ＩＦＦＴによる時間領域への変換は省略する。すなわち、レンジ方向に１ライン毎にデータを取り出し、ＦＦＴ、複素乗算を実施し、これを全データに対して行うことにより、レンジ圧縮を完了し、周波数領域のままの第一の再生画像が生成される。
【００７９】
以上のようにして、生成された周波数領域のままの第一の再生画像は、散乱点数推定手段４に渡される。ここで、レンジ圧縮手段１２から散乱点数推定手段４へ渡される周波数領域の第一の再生画像は、レンジ圧縮手段１２によって全データをレンジ圧縮した後、一度に渡してもよく、また、各レンジ方向１ライン毎にレンジ圧縮が完了したたびに渡すようにしてもよい。
【００８０】
以降、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８は、実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様に動作する。すなわち、散乱点数推定手段４は、同時にｘ個の基本処理手段５を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の数を推定する。位置推定手段６は、同時にｙ個の基本処理手段７を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の位置を推定する。反射強度推定手段８は、同時にｚ個の基本処理手段９を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の反射強度を推定する。
【００８１】
以上によって、全アジマスについて、各アジマス毎に、目標散乱点の数と各目標散乱点の位置及び反射強度が得られる。この結果を元に画像化すれば、高い分解能を持つ第二の再生画像が生成される。また、目標散乱点を検出するのみであれば、画像化は必須ではなく、得られた結果を直接使用すればよい。
【００８２】
このように、本実施の形態３による合成開口レーダ装置では、アジマス圧縮後にレンジ圧縮を行い、かつ、レンジ圧縮におけるＩＦＦＴ及び次の周波数領域への変換を省略するので、より高速に、分解能の高い第二の再生画像を得ることができる。
【００８３】
実施の形態４.
図７は、この発明の実施の形態４による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
図７において、１３はレンジ圧縮手段１２によって生成された周波数領域の第一の再生画像を時間領域に変換する時間変換手段であり、他の構成は実施の形態３と同一である。
【００８４】
この実施の形態４による合成開口レーダ装置では、実施の形態３による合成開口レーダ装置に時間変換手段１３を追加することにより、従来の合成開口レーダ装置と同じ分解能をもつ第一の再生画像と、より分解能の高い第二の再生画像を生成する方式を採る。
【００８５】
次に動作について説明する。
図８は、本実施の形態４によるＳＡＲの画像再生処理の流れを示す図である。レンジ圧縮における複素乗算の結果、すなわち、周波数領域の第一の再生画像を、ＩＦＦＴにより時間領域に変換し第一の再生画像を生成すると共に、この周波数成分を解析することによって、目標散乱点の数、及び個々の目標散乱点の位置、反射強度を推定し、第二の再生画像を生成する。
【００８６】
まず、観測データは、アジマス圧縮手段１１に入力される。アジマス圧縮手段１１では、観測データとアジマス参照関数との相関処理を行うことにより、アジマス方向の圧縮処理を行う。すなわち、アジマス方向に１ライン毎にデータを取り出し、ＦＦＴを行い、全データに対してＦＦＴが完了した後、各ライン毎にレンジマイグレーション補正、複素乗算、ＩＦＦＴを実施し、これを全データに対して行うことにより、アジマス圧縮を完了する。
【００８７】
アジマス圧縮手段１１によりアジマス圧縮が完了すると、アジマス圧縮手段１１によって生成されたアジマス圧縮後のデータはレンジ圧縮手段１２に渡される。レンジ圧縮手段１２では、アジマス圧縮後のデータとレンジ参照関数との相関処理を行うことにより、レンジ方向の圧縮処理を行う。この時、ＩＦＦＴによる時間領域への変換は省略する。すなわち、レンジ方向に１ライン毎にデータを取り出し、ＦＦＴ、複素乗算を実施し、これを全データに対して行うことにより、レンジ圧縮を完了し、周波数領域のままの第一の再生画像が生成される。
【００８８】
以上のようにして、生成された周波数領域のままの第一の再生画像は、時間変換手段１３及び散乱点数推定手段４に渡される。ここで、レンジ圧縮手段１２から時間変換手段１３及び散乱点数推定手段４へ渡される周波数領域の第一の再生画像は、レンジ圧縮手段１２によって全データをレンジ圧縮した後、一度に渡してもよく、また、各レンジ方向１ライン毎にレンジ圧縮が完了したたびに渡すようにしてもよい。
【００８９】
時間変換手段１３では、レンジ圧縮手段１２から周波数領域の第一の再生画像を受け取ると、ＩＦＦＴによりレンジ方向に時間領域へ変換する。すなわち、レンジ方向に１ライン毎にデータを取り出し、ＩＦＦＴを実施し、これを全データに対して行うことにより、時間領域への変換を完了し、第一の再生画像が生成される。
【００９０】
一方、散乱点数推定手段４及びそれ以降の位置推定手段６及び反射強度推定手段８は、実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様に動作し、分解能の高い第二の再生画像を生成する。すなわち、散乱点数推定手段４は、同時にｘ個の基本処理手段５を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の数を推定する。位置推定手段６は、同時にｙ個の基本処理手段７を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の位置を推定する。反射強度推定手段８は、同時にｚ個の基本処理手段９を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の反射強度を推定する。
【００９１】
以上によって、全アジマスについて、各アジマス毎に、目標散乱点の数と各目標散乱点の位置及び反射強度が得られる。この結果を元に画像化すれば、高い分解能を持つ第二の再生画像が生成される。また、目標散乱点を検出するのみであれば、画像化は必須ではなく、得られた結果を直接使用すればよい。
【００９２】
このように、本実施の形態４による合成開口レーダ装置では、時間変換手段１３を設けたので、従来の合成開口レーダ装置と同じ分解能をもつ第一の再生画像を生成できる。
【００９３】
また、これと平行して、分解能の高い第二の再生画像の生成は、レンジ圧縮におけるＩＦＦＴ及び次の周波数領域への変換を省略して行っているので、より高速に、分解能の高い第二の再生画像を得ることができる。
【００９４】
実施の形態５.
図９は、この発明の実施の形態５による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
図９において、１４は、散乱点数推定手段４で推定された各アジマス毎の目標散乱点数に応じて、位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９で処理する目標散乱点数を調整する処理負荷均衡手段であり、他の構成は実施の形態１と同一である。
【００９５】
この実施の形態５による合成開口レーダ装置では、処理負荷均衡手段１４により、位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９で処理する目標散乱点数を調整し、処理負荷を均衡する方式を採る。
【００９６】
次に動作について説明する。
まず、レンジ圧縮手段１及びアジマス圧縮手段２によって受信した観測データから第一の再生画像を生成する。この手順、動作は実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様である。すなわち、レンジ圧縮手段１により観測データとレンジ参照関数との相関処理を行いレンジ方向の圧縮処理を行い、アジマス圧縮手段２によりレンジ圧縮手段１によって生成されたレンジ圧縮後のデータとアジマス参照関数との相関処理を行い、アジマス方向の圧縮処理を行い、第一の再生画像が生成される。
【００９７】
次に、第一の再生画像は周波数変換手段３に渡され、周波数領域のデータに変換される。この手順、動作も実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様である。
【００９８】
周波数変換手段３によって変換された周波数領域のデータは、散乱点数推定手段４に渡される。散乱点数推定手段４では、同時にｘ個の基本処理手段５を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の数を推定する。この手順、動作も実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様である。
【００９９】
散乱点数推定手段４によって各アジマス毎に存在する目標散乱点の数が推定されると、処理負荷均衡手段１４では、直ちに位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９にアサインするアジマスを決定する。ここで、処理負荷均衡手段１４の処理は、散乱点数推定手段４による目標散乱点の数の推定処理が全アジマスについて完了した後に開始してもよく、また、各アジマス毎に目標散乱点の数の推定処理が完了したたびに開始するようにしてもよい。
【０１００】
処理負荷均衡手段１４では、散乱点数推定手段４による目標散乱点の数の推定処理が完了したアジマスに対して、このアジマスを処理すべき位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９を決定していく。
【０１０１】
例えば、目標散乱点数が多いアジマスに対しては、より多くの位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９を割り当てるとよい。このアジマスにおける、目標散乱点の位置及び反射強度の推定を高速に行うことができる。
【０１０２】
また、位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９が処理すべき目標散乱点の総数ができるだけ同じになるように割り当てるとよい。位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９の処理時間は、処理すべき目標散乱点の総数に比例し、また、最終的な処理結果、すなわち第二の再生画像が得られるまでの処理時間は、最も処理時間の長い位置推定手段６の基本処理手段７及び反射強度推定手段８の基本処理手段９の処理時間により決まるので、位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９が処理すべき目標散乱点の総数が同じであれば、最も早く処理を完了する、すなわち、第二の再生画像を得られることができる。
【０１０３】
続いて、位置推定手段６では、散乱点数推定手段４で得られた個々の目標散乱点の位置の推定が行われる。位置推定手段６は、処理負荷均衡手段１４によって決められた割り当てに基づき、所望のアジマスの処理を行うよう、各基本処理手段７に指示する。ここで、位置推定手段６による目標散乱点の位置の推定処理は、処理負荷均衡手段１４による基本処理手段７へのアジマスの割り当てが全て完了した後に開始してもよく、また、随時決まり次第開始するようにしてもよい。
【０１０４】
続いて、反射強度推定手段８により、個々の目標散乱点の反射強度を推定する。反射強度推定手段８は、位置推定手段６による目標散乱点の位置の推定処理が完了したアジマスの中から、処理負荷均衡手段１４によって決められた割り当てに基づき、所望のアジマスの処理を行うよう、各基本処理手段９に指示する。ここで、反射強度推定手段８による目標散乱点の反射強度の推定処理は、処理負荷均衡手段１４による基本処理手段９へのアジマスの割り当てが全て完了した後に開始してもよく、また、随時決まり次第開始するようにしてもよい。
【０１０５】
以上によって、全アジマスについて、各アジマス毎に、目標散乱点の数と各目標散乱点の位置及び反射強度が得られる。この結果を元に画像化すれば、高い分解能を持つ第二の再生画像が生成される。また、目標散乱点を検出するのみであれば、画像化は必須ではなく、得られた結果を直接使用すればよい。
【０１０６】
このように、本実施の形態５による合成開口レーダ装置では、処理負荷均衡手段１４によって位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９が処理する目標散乱点数を調整するので、処理時間の偏りをなくすことができ、高速に第二の再生画像を得ることができる。
【０１０７】
なお、上記では、実施の形態１による合成開口レーダ装置に処理負荷均衡手段１４を追加した場合について説明したが、他の実施の形態による合成開口レーダ装置に処理負荷均衡手段１４を追加でき、また、追加した場合に同様な効果が得られることは明らかである。
【０１０８】
実施の形態６.
図１０は、この発明の実施の形態６による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
図１０において、１５は、アジマス圧縮手段２によって生成された第一の再生画像より、散乱点数推定手段４で推定されるであろう目標散乱点の数を予測する散乱点数予測手段であり、他の構成は実施の形態５と同一である。
【０１０９】
この実施の形態６による合成開口レーダ装置では、散乱点数予測手段１５に与えられる目標散乱点数の予測値に基づき、処理負荷均衡手段１４により位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９で処理する目標散乱点数を調整し、処理負荷を均衡する方式を採る。
【０１１０】
次に動作について説明する。
まず、レンジ圧縮手段１及びアジマス圧縮手段２によって受信した観測データから第一の再生画像を生成する。この手順、動作は実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様である。すなわち、レンジ圧縮手段１により観測データとレンジ参照関数との相関処理を行いレンジ方向の圧縮処理を行い、アジマス圧縮手段２によりレンジ圧縮手段１によって生成されたレンジ圧縮後のデータとアジマス参照関数との相関処理を行い、アジマス方向の圧縮処理を行い、第一の再生画像が生成される。
【０１１１】
次に、第一の再生画像は周波数変換手段３と散乱点数予測手段１５とに渡される。周波数変換手段３では、第一の再生画像が周波数領域のデータに変換され、散乱点数推定手段４に渡される。この手順、動作も実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様である。
【０１１２】
一方、散乱点数予測手段１５では、周波数変換手段３での処理と平行して、第一の再生画像から、各アジマス毎に、散乱点数推定手段４で推定されるであろう目標散乱点の数を予測する処理が行われる。
【０１１３】
例えば、散乱点数予測手段１５では、第一の再生画像より得られる部分領域の反射強度があるレベル以上である場合に、その部分領域内に目標散乱点が存在すると予測してもよい。あるいは、この部分領域の反射強度のレベルに応じて、その部分領域内に存在する目標散乱点の数を予測してもよい。また、第一の再生画像より得られる反射強度の分布に応じて、存在する目標散乱点の数を予測するようにしてもよい。
【０１１４】
散乱点数予測手段１５で予測された、各アジマス毎の目標散乱点数の予測値は、処理負荷均衡手段１４に渡される。処理負荷均衡手段１４では、直ちに位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９にアサインするアジマスを決定する。
【０１１５】
一方、周波数変換手段３によって変換された周波数領域のデータは、散乱点数推定手段４に渡される。散乱点数推定手段４では、同時にｘ個の基本処理手段５を使って、高分解能測角アルゴリズムに基づき、各アジマス毎に存在する目標散乱点の数を推定する。
【０１１６】
続いて、位置推定手段６では、散乱点数推定手段４で得られた個々の目標散乱点の位置の推定が行われる。位置推定手段６は、散乱点数推定手段４による目標散乱点の数の推定処理が完了したアジマスの中から、処理負荷均衡手段１４によって決められた割り当てに基づき、所望のアジマスの処理を行うよう、各基本処理手段７に指示し、各基本処理手段７で目標散乱点の位置が推定される。
【０１１７】
続いて、反射強度推定手段８により、個々の目標散乱点の反射強度を推定する。反射強度推定手段８は、位置推定手段６による目標散乱点の位置の推定処理が完了したアジマスの中から、処理負荷均衡手段１４によって決められた割り当てに基づき、所望のアジマスの処理を行うよう、各基本処理手段９に指示し、各基本処理手段９で目標散乱点の反射強度が推定される。
【０１１８】
以上によって、全アジマスについて、各アジマス毎に、目標散乱点の数と各目標散乱点の位置及び反射強度が得られる。この結果を元に画像化すれば、高い分解能を持つ第二の再生画像が生成される。また、目標散乱点を検出するのみであれば、画像化は必須ではなく、得られた結果を直接使用すればよい。
【０１１９】
このように、本実施の形態６による合成開口レーダ装置では、散乱点数予測手段１５による目標散乱点数の予測と、この予測値に基づく処理負荷均衡手段１４の位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９にアサインするアジマスの決定を、周波数変換手段３による周波数変換及び散乱点数推定手段４による目標散乱点数の推定と平行して行うので、処理負荷均衡手段１４による処理遅れを伴わずに処理時間の偏りをなくすことができ、高速に第二の再生画像を得ることができる。
【０１２０】
また、散乱点数予測手段１５は、散乱点数推定手段４により推定された目標散乱点の数、位置推定手段６より推定された目標散乱点の位置、反射強度推定手段８より推定された目標散乱点の反射強度を獲得し、これらの結果からより正しい予測値を得るように予測方法を補正するようにしてもよい。予測精度をあげることができ、処理時間の偏りをなくすことができる。
【０１２１】
なお、上記では、実施の形態１による合成開口レーダ装置に処理負荷均衡手段１４及び散乱点数予測手段１５を追加した場合について説明したが、他の実施の形態による合成開口レーダ装置でも同様である。
【０１２２】
実施の形態７.
図１１は、この発明の実施の形態７による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
図１１において、１６は、散乱点数予測手段１５によって得られた目標散乱点数の予測結果に応じて、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８で処理するアジマスやその処理順序を制御する処理負荷制御手段であり、他の構成は実施の形態６と同一である。
【０１２３】
この実施の形態７による合成開口レーダ装置では、散乱点数予測手段１５に与えられる目標散乱点数の予測値に基づき、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８で処理するアジマスやその処理順序を制御する方式を採る。
【０１２４】
次に動作について説明する。
まず、レンジ圧縮手段１及びアジマス圧縮手段２によって受信した観測データから第一の再生画像を生成する。この手順、動作は実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様である。すなわち、レンジ圧縮手段１により観測データとレンジ参照関数との相関処理を行いレンジ方向の圧縮処理を行い、アジマス圧縮手段２によりレンジ圧縮手段１によって生成されたレンジ圧縮後のデータとアジマス参照関数との相関処理を行い、アジマス方向の圧縮処理を行い、第一の再生画像が生成される。
【０１２５】
次に、第一の再生画像は周波数変換手段３と散乱点数予測手段１５とに渡される。周波数変換手段３では、第一の再生画像が周波数領域のデータに変換され、散乱点数推定手段４に渡される。この手順、動作も実施の形態１による合成開口レーダ装置と同様である。
【０１２６】
一方、散乱点数予測手段１５では、周波数変換手段３での処理と平行して、第一の再生画像から、各アジマス毎に、目標散乱点の数を予測する処理が行われる。
【０１２７】
次に、処理負荷制御手段１６では、散乱点数予測手段１５で予測された、各アジマス毎の目標散乱点数の予測値を元に、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８で処理するアジマスやその処理順序を決定する。
【０１２８】
例えば、処理負荷制御手段１６では、目標散乱点数が 0 である、すなわち目標散乱点が存在しないと予測されたアジマスについては、散乱点数推定手段４、位置推定手段６及び反射強度推定手段８で処理を行わないように制御してもよい。あるいは、目標散乱点の数やその分布に応じて、例えば、目標散乱点の多く存在するアジマスや目標散乱点が密集しているような部分に高い優先度を持たせるなど、優先順位を決定し、優先順位の高いものより処理を行うよう、制御してもよい。
【０１２９】
続いて、処理負荷均衡手段１４では、処理負荷制御手段１６で決定された制御情報を参考に、散乱点数予測手段１５で予測された、各アジマス毎の目標散乱点数の予測値から位置推定手段６の各基本処理手段７及び反射強度推定手段８の各基本処理手段９にアサインするアジマスを決定する。
【０１３０】
一方、周波数変換手段３によって変換された周波数領域のデータは、散乱点数推定手段４に渡される。散乱点数推定手段４では、処理負荷制御手段１６で決定された制御情報に基づき、同時にｘ個の基本処理手段５を使って、各アジマス毎に存在する目標散乱点の数を推定する。
【０１３１】
続いて、位置推定手段６では、処理負荷制御手段１６で決定された制御情報と処理負荷均衡手段１４で決定されたアサイン情報に基づき、同時にｙ個の基本処理手段７を使って、散乱点数推定手段４で得られた個々の目標散乱点の位置を推定する。
【０１３２】
続いて、反射強度推定手段８では、処理負荷制御手段１６で決定された制御情報と処理負荷均衡手段１４で決定されたアサイン情報に基づき、同時にｚ個の基本処理手段９を使って、散乱点数推定手段４で得られた個々の目標散乱点の反射強度を推定する。
【０１３３】
以上によって、全アジマスについて、各アジマス毎に、目標散乱点の数と各目標散乱点の位置及び反射強度が得られる。この結果を元に画像化すれば、高い分解能を持つ第二の再生画像が生成される。また、目標散乱点を検出するのみであれば、画像化は必須ではなく、得られた結果を直接使用すればよい。
【０１３４】
このように、本実施の形態７による合成開口レーダ装置では、処理負荷制御手段１６によって処理するアジマスを制御するので、不要な部分に対する処理時間を削減でき、高速に第二の再生画像を得ることができる。
【０１３５】
また、処理負荷制御手段１６によってアジマスの処理順序を制御するので、重要となる部分の第二の再生画像をより高速に得ることができる。
【０１３６】
なお、上記では、処理負荷制御手段１６は、周波数変換手段３での処理を制御していないが、周波数変換手段３で処理するアジマスやその処理順序を制御してもよい。
【０１３７】
なお、上記では、実施の形態１による合成開口レーダ装置に処理負荷均衡手段１４、散乱点数予測手段１５及び１６を追加した場合について説明したが、他の実施の形態による合成開口レーダ装置でも同様である。
【０１３８】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、目標散乱点の数、個々の目標散乱点の位置及び反射強度を推定する散乱点数推定手段、位置推定手段及び反射強度推定手段を備えるので、パルスの搬送周波数の変化量Δｆの逆数１／Δｆに相当するパルス幅に規定される分解能以上の解像度で目標散乱点が検出できる。
また、散乱点数推定手段、位置推定手段及び反射強度推定手段を、それぞれ複数の基本処理手段によって構成し、複数のアジマスに対する目標散乱点の数、個々の目標散乱点の位置及び反射強度を推定する処理を同時に平行して行うようにしたので、処理を高速に行うことができる。
【０１３９】
また、レンジ圧縮手段と、レンジ圧縮後のデータをアジマス方向に圧縮するアジマス圧縮手段と、アジマス圧縮手段によって生成された第一の再生画像を周波数領域に変換する周波数変換手段とをさらに備え、周波数変換手段によって変換された周波数領域のデータを元に、散乱点数推定手段、位置推定手段及び反射強度推定手段によって、第二の再生画像を生成するようにしたので、第一の再生画像を周波数領域に変換変換された周波数領域のデータを元に、目標散乱点の数、個々の目標散乱点の位置及び反射強度を推定することができ、より分解能の高い第二の再生画像を得ることができる。
【０１４０】
また、第一の再生画像を保存する画像保持手段を備え、保持された第一の再生画像を元に、より分解能の高い第二の再生画像を生成するので、例えば、過去に第一の再生画像を生成し、元となる観測データを喪失している場合や、他者から第一の再生画像を入手し、元となる観測データが入手できない場合など、元となる観測データがなく、第一の再生画像のみを保持している場合であってもより分解能の高い第二の再生画像を得ることができる。
【０１４１】
また、アジマス圧縮後にレンジ圧縮を行い、かつ、レンジ圧縮におけるＩＦＦＴ及び次の周波数領域への変換を省略するようにして、より高速に、分解能の高い第二の再生画像を得ることができる。
【０１４２】
また、レンジ圧縮手段の生成した周波数領域でのレンジ圧縮後データを時間領域に変換して再生画像を生成する時間変換手段を設けたので、従来の合成開口レーダ装置と同じ分解能をもつ第一の再生画像を生成でき、これと平行して、分解能の高い第二の再生画像の生成は、レンジ圧縮におけるＩＦＦＴ及び次の周波数領域への変換を省略して行っているので、より高速に、分解能の高い第二の再生画像を得ることができる。
【０１４３】
また、目標散乱点の数に応じて、処理負荷均衡手段によって位置推定手段の各基本処理手段及び反射強度推定手段の各基本処理手段が処理する目標散乱点数を調整するので、処理時間の偏りをなくすことができ、高速に第二の再生画像を得ることができる。
【０１４４】
また、第一の再生画像より目標散乱点の数を予測する目標散乱点数予測手段をさらに備え、処理負荷均衡手段により、目標散乱点数予測手段によって得られる目標散乱点の数に応じて位置推定手段の各基本処理手段及び反射強度推定手段の各基本処理手段に与えるデータ列を調整するようにしたので、処理負荷均衡手段による処理遅れを伴わずに処理時間の偏りをなくすことができ、高速に第二の再生画像を得ることができる。
【０１４５】
また、第一の再生画像より得られる部分領域の反射強度があるレベル以上である場合に、その部分領域内に目標散乱点が存在すると予測し、または、この部分領域の反射強度のレベルに応じて、その部分領域内に存在する目標散乱点の数を予測し、あるいは、第一の再生画像より得られる反射強度の分布に応じて、存在する目標散乱点の数を予測するようにして、散乱点数予測手段において、周波数変換手段での処理と平行して、第一の再生画像から、各アジマス毎に、散乱点数推定手段で推定されるであろう目標散乱点の数を予測する処理を行うことができる。
【０１４６】
また、散乱点数予測手段は、散乱点数推定手段により推定された目標散乱点の数、位置推定手段より推定された目標散乱点の位置、反射強度推定手段より推定された目標散乱点の反射強度を獲得し、これらの結果からより正しい予測値を得るように予測方法を補正するようにしてもよく、予測精度をあげることができ、処理時間の偏りをなくすことができる。
【０１４７】
また、処理負荷均衡手段により、目標散乱点数の多いデータ列に対して、多くの数の位置推定手段及び反射強度推定手段の基本処理手段を割り当てるようにしたので、高速に第二の再生画像を得ることができる。
【０１４８】
また、処理負荷均衡手段により、位置推定手段及び反射強度推定手段の各基本処理手段が処理すべき目標散乱点数が同じになるようにデータ列を割り当てるようにしたので、高速に第二の再生画像を得ることができる。
【０１４９】
また、処理負荷制御手段により、散乱点数予測手段で得られた目標散乱点数に応じて、散乱点数推定手段、位置推定手段及び反射強度推定手段で処理するデータ列や複数のデータ列の処理順序を制御するようにしたので、重要となる部分の第二の再生画像をより高速に得ることができる。
【０１５０】
また、処理負荷制御手段により、散乱点数予測手段において目標散乱点が存在しないと予測されたデータ列は処理しないように、散乱点数推定手段、位置推定手段及び反射強度推定手段を制御するようにしたので、不要な部分に対する処理時間を削減でき、高速に第二の再生画像を得ることができる。
【０１５１】
さらに、処理負荷制御手段により、散乱点数予測手段において予測された目標散乱点の数や分布に応じて、処理すべきデータ列の優先順位を決定し、優先順位の高いものより処理を行うように、散乱点数推定手段、位置推定手段及び反射強度推定手段を制御するようにしたので、高速に第二の再生画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるＳＡＲの画像再生処理の流れを示す図である。
【図３】この発明の実施の形態２による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図４】この発明の実施の形態２によるＳＡＲの画像再生処理の流れを示す図である。
【図５】この発明の実施の形態３による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図６】この発明の実施の形態３によるＳＡＲの画像再生処理の流れを示す図である。
【図７】この発明の実施の形態４による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図８】この発明の実施の形態４によるＳＡＲの画像再生処理の流れを示す図である。
【図９】この発明の実施の形態５による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】この発明の実施の形態６による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】この発明の実施の形態７による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】従来例による合成開口レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】従来例によるＳＡＲの画像再生処理の流れを示す図である。
【図１４】従来例及びこの発明によるレンジカバチャ補正を説明するもので、アジマス方向にＦＦＴを処理した後に、２次曲線上に分布した同一のレンジデータと、該データを直線上にリサンプル（内挿拾い出し）した説明図である。
【図１５】レンジ方向にｎ個、アジマス方向にｍ個のデータより構成される観測データの説明図である。
【図１６】図１２のレンジ圧縮プロセッサ１７に、それぞれレンジ方向にｎ個、アジマス方向に（ｍ／Ｎ）個のデータが入力される例を示す説明図である。
【図１７】図１２のアジマス圧縮プロセッサ１８に、それぞれレンジ方向に（ｎ／Ｍ）個、アジマス方向にｍ個のデータが入力される例を示す説明図である。
【符号の説明】
１，１２レンジ圧縮手段、２，１１アジマス圧縮手段、３周波数変換手段、４散乱点数推定手段、５，７，９基本処理手段、６位置推定手段、８反射強度推定手段、１０画像保持手段、１３時間変換手段、１４処理負荷均衡手段、１５散乱点数予測手段、１６処理負荷制御手段。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a digital processing system (hereinafter referred to as a synthetic aperture radar device) for reproducing an image that can be understood by humans from image data obtained by a synthetic aperture radar (hereinafter referred to as SAR) mounted on an artificial satellite or an aircraft. )
[0002]
[Prior art]
In the field of remote sensing using an artificial satellite or an aircraft, the SAR is well known as a sensor that can image the ground surface with high resolution regardless of the weather such as clouds.
Imaging data received by the SAR (hereinafter referred to as observation data) has a two-dimensional spread in the range direction and the azimuth direction, and cannot be understood by humans as it is, so an image that can be understood by humans (hereinafter referred to as a reproduced image). Needs to be processed (hereinafter referred to as image reproduction processing).
[0003]
Conventionally, as a synthetic aperture radar apparatus that performs image reproduction processing and generates a reproduction image from observation data, for example, there is one disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. Hei 2-243987.
FIG. 12 is a block diagram showing an example of a conventional synthetic aperture radar device described in JP-A-2-243987.
In FIG. 12, reference numeral 1 denotes range compression means for compressing observation data in the range direction, and includes a plurality of range compression processors 17. Reference numeral 2 denotes azimuth compression means for compressing the data after range compression compressed by the range compression means 1 in the azimuth direction, and includes a plurality of azimuth compression processors 18.
[0004]
Conventional synthetic aperture radar equipment compresses observation data with a two-dimensional spread in the range direction and azimuth direction in the range direction and azimuth direction by correlation processing (convolution operation) with the range reference function and azimuth reference function. Thus, a configuration for generating a reproduced image is adopted. Further, in order to generate a playback image at high speed, a plurality of range compression processors 17 perform a plurality of range direction compression processes (hereinafter referred to as range compression), and a plurality of azimuth compression processors 18 perform a plurality of azimuth direction compression processes ( Hereinafter, a configuration in which azimuth compression is performed in parallel is employed.
[0005]
Next, a conventional synthetic aperture radar apparatus will be described.
FIG. 13 is a diagram showing a flow of conventional SAR image reproduction processing.
In the conventional SAR image reproduction process, observation data is compressed in the range direction by correlation processing between the observation data and the range reference function, and then compressed in the azimuth direction by correlation processing with the azimuth reference function. At that time, in the digital processing, if the correlation processing is executed as it is, it takes an enormous amount of processing time. Therefore, the processing speed is increased using fast Fourier transform (hereinafter referred to as FFT), complex multiplication, and inverse fast Fourier transform (hereinafter referred to as IFFT). Is generally achieved.
[0006]
In addition, processing such as range migration correction is indispensable for improving the quality of reproduced images. The range migration correction is to correct a blur caused by a change in the distance (range) between the SAR and the imaging target, and examples thereof include a range cover correction and a range walk correction. In the range cover correction, the same range data distributed on the quadratic curve shown in FIG. 14A is obtained on the frequency space in the middle of compression in the azimuth direction, that is, after FFT in the azimuth direction. Resample (interpolate and pick up) on a straight line as shown in b).
[0007]
As shown in FIG. 15, the observation data is composed of n data in the range direction and m data in the azimuth direction. As shown in FIG. 16, such observation data is divided into n pieces in the azimuth direction, and each is input to n range compression processors 17. That is, each range compression processor 17 receives n pieces of data in the range direction and (m / N) pieces of data in the azimuth direction.
[0008]
When (n × (m / N)) data is input, each range compression processor 17 extracts data for each line in the range direction, that is, extracts n data and performs range compression processing. . That is, FFT, complex multiplication, and IFFT are performed on the extracted n pieces of data. By repeating this (m / N) times, range compression is performed on all input data.
[0009]
Next, each range compression processor 17 transfers the data after the range compression to m azimuth compression processors 18. At this time, as shown in FIG. 17, the data is transferred so as to be divided into m pieces in the range direction. That is, each azimuth compression processor 18 receives (n / M) data in the range direction and m data in the azimuth direction.
[0010]
When ((n / M) × m) pieces of data are input, each azimuth compression processor 18 takes out data for each line in the azimuth direction, that is, takes out m pieces of data and performs azimuth compression processing. . That is, FFT, range coverage correction, complex multiplication, and IFFT are performed on the extracted m pieces of data. By repeating this (n / M) times, azimuth compression is performed on all input data.
[0011]
As a result, the observation data is compressed in the range direction and the azimuth direction, and a reproduced image having n × m pixels can be obtained. Each pixel value is the reflection intensity of the region, and the target scattering point can be detected by comparing this value.
[0012]
[Problems to be solved by the invention]
Since the conventional synthetic aperture radar apparatus is configured as described above, when the two adjacent target scattering points are separated and detected, the resolution becomes the size of the pixel. Here, the size of the pixel cannot be made smaller than the minimum interval defined by the pulse width corresponding to the inverse 1 / Δf of the change amount Δf of the pulse carrier frequency, that is, (light speed / 2Δf). In other words, when a plurality of target scattering points exist in the same pixel, there is a problem that they cannot be detected separately.
[0013]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and it is intended to obtain a synthetic aperture radar apparatus capable of detecting a target scattering point at a high speed at a resolution higher than the resolution determined by the change amount Δf of the pulse carrier frequency. Objective.
[0014]
[Means for Solving the Problems]
The synthetic aperture radar device according to the present invention estimates the number of target scattering points included in the received observation data, and estimates the position of each target scattering point estimated by the number of scattering points estimation means. A position estimation unit; and a reflection intensity estimation unit that estimates a reflection intensity of each target scattering point estimated by the scattering point number estimation unit. The scattering point number estimation unit, the position estimation unit, and the reflection intensity estimation unit include: , Each of which is composed of a plurality of basic processing means for simultaneously processing a plurality of data strings in parallel.
[0015]
Further, the range compression means for compressing the observation data in the range direction, the azimuth compression means for compressing the data after range compression compressed in the range direction by the range compression means in the azimuth direction, and the azimuth compression means Frequency conversion means for converting the first reproduced image into the frequency domain, and based on the frequency domain data converted by the frequency conversion means, the scattering point number estimation means, the position estimation means, and the reflection intensity estimation The second reproduction image is generated by the means.
[0016]
Further, the image processing apparatus further includes an image holding unit that stores the first reproduced image generated by the range compressing unit and the azimuth compressing unit, and based on the first reproduced image stored in advance in the image holding unit, the frequency The second reproduced image is generated by the conversion means, the scattering point number estimation means, the position estimation means, and the reflection intensity estimation means.
[0017]
Further, azimuth compression means for compressing the observation data in the azimuth direction, and range compression means for compressing the azimuth-compressed data compressed in the azimuth direction by the azimuth compression means in the range direction and outputting the data in the frequency domain. Further, the reproduction image is generated by the scattering point number estimation unit, the position estimation unit, and the reflection intensity estimation unit based on the range-compressed data in the frequency domain generated by the range compression unit. To do.
[0018]
Further, the image processing apparatus further includes time conversion means for converting the data after range compression in the frequency domain generated by the range compression means into a time domain to generate a reproduced image.
[0019]
In addition, a process for adjusting a data string applied to each basic processing unit so that the processing load of each basic processing unit constituting the position estimation unit and the reflection intensity estimation unit is balanced according to the number of target scattering points It further comprises load balancing means.
[0020]
Further, the processing load balancing means provides a data string to be given to each basic processing means constituting the position estimation means and the reflection intensity estimation means according to the number of target scattering points estimated by the scattering point number estimation means. It is characterized by adjusting.
[0021]
Further, the apparatus further includes a scattering point number predicting unit that predicts the number of target scattering points from the first reproduced image generated by the range compressing unit and the azimuth compressing unit, and the processing load balancing unit includes the scattering point number predicting unit. In accordance with the number of target scattering points obtained in step (1), a data string to be provided to each basic processing unit constituting the position estimation unit and the reflection intensity estimation unit is adjusted.
[0022]
The scattering point number predicting means predicts that there is a target scattering point when the reflection intensity of the partial region obtained from the first reproduced image is higher than a certain level.
[0023]
Further, the scattering point number predicting means predicts the number of target scattering points included in the partial area according to a certain level of the reflection intensity of the partial area obtained from the first reproduced image. is there.
[0024]
The scattering point number predicting means predicts the number of existing target scattering points according to the distribution of reflection intensity obtained from the first reproduced image.
[0025]
The scattering point number predicting means includes the number of target scattering points estimated by the scattering point number estimating means, the position of the target scattering point estimated by the position estimating means, and the target scattering point estimated by the reflection intensity estimating means. The reflection method is acquired, and the prediction method is corrected so as to obtain a more accurate prediction value from these results.
[0026]
Further, the processing load balancing means assigns a large number of the basic processing means of the position estimating means and the reflection intensity estimating means to a data string having a large number of target scattering points.
[0027]
The processing load balancing means assigns a data string so that the number of target scattering points to be processed by the basic processing means of the position estimating means and the reflection intensity estimating means is the same.
[0028]
Further, according to the target scattering point number obtained by the scattering point number predicting unit, the processing order of the data sequence or the plurality of data sequences processed by the scattering point number estimating unit, the position estimating unit, and the reflection intensity estimating unit is controlled. A processing load control means is further provided.
[0029]
Further, the processing load control means includes the scattering point number estimation means, the position estimation means, and the reflection intensity estimation means so as not to process the data string predicted that the target scattering point number does not exist in the scattering point number prediction means. It is characterized by controlling.
[0030]
Further, the processing load control means determines the priority order of the data string to be processed according to the number and distribution of the target scattering points predicted by the scattering point number prediction means, and performs processing from the higher priority order. Thus, the scattering point number estimating means, the position estimating means and the reflection intensity estimating means are controlled.
[0031]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiment 1.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
In FIG. 1, 1 is a range compression means for compressing observation data in the range direction, 2 is an azimuth compression means for compressing data after range compression compressed in the range direction by the range compression means 1 in the azimuth direction, The frequency converting means 4 for converting the first reproduced image generated by the range compressing means 1 and the azimuth compressing means 2 into the frequency domain, the number of target scattering points from the frequency domain data converted by the frequency converting means 3 6 is a position estimation unit that estimates the position of each target scattering point estimated by the scattering point number estimation unit 4, and 8 is a reflection intensity that estimates the reflection intensity of each target scattering point. An estimation means is shown, and the scattering point number estimation means 4, the position estimation means 6 and the reflection intensity estimation means 8 include a plurality of basic processing means 5, 7, 9 respectively.
[0032]
In the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment, the first reproduction image generated by the range compression unit 1 and the azimuth compression unit 2 is converted into the frequency domain converted by the frequency conversion unit 3, and the scattering point number estimation unit 4. The position estimating means 6 and the reflection intensity estimating means 8 estimate the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity, and the scattering point number estimating means 4, the position estimating means 6 and the reflection intensity estimating means 8. Adopts a method in which a plurality of basic processing means 5, 7, and 9 simultaneously process a plurality of data strings.
[0033]
Next, the operation will be described.
FIG. 2 is a diagram showing a flow of SAR image reproduction processing according to the first embodiment. First, similarly to the conventional SAR image reproduction process shown in FIG. 13, the observation data having a two-dimensional spread in the range direction and the azimuth direction is subjected to correlation processing (convolution) with the range reference function and the azimuth reference function. The first reproduced image is generated by compressing in the range direction and azimuth direction by calculation. Next, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are estimated by converting the first reproduced image into the frequency domain and analyzing the frequency component, and the second reproduced image. Is generated.
[0034]
Here, as a method of estimating the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity, the arrival direction of the incident signal, that is, the direction of the target scattering point is estimated with high resolution from the received signal of the antenna. Apply high resolution angle measurement algorithm that can. Examples of high-resolution angle measurement algorithms that estimate target scattering points from frequency components include MUSIC (Multiple Signal Classification) method, ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) method, MEM (Maximum Entropy Method) method, Capon method, etc. These angle measurement algorithms are, for example, known literature, Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation (RO Schmidt, IEEE Trans. AP-34, 3, pp.276-280, 1986), etc. It is shown that the target scattering point can be detected with a resolution higher than the resolution defined by the pulse width.
[0035]
That is, the first reproduced image is regarded as an antenna reception signal, and by applying a high-resolution angle measurement algorithm to this, the carrier frequency of the pulse obtained by correlation processing with the conventional range reference function and azimuth reference function is obtained. The target scattering point can be detected with a resolution equal to or higher than the resolution defined by the pulse width corresponding to the reciprocal 1 / Δf of the variation Δf.
[0036]
In addition, the data sequence for one line in each range direction of the first reproduced image is regarded as a reception signal of one antenna and the high-resolution angle measurement algorithm is applied, so that data for one line in each range direction is applied. Since the processing for estimating the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity by the high-resolution angle measurement algorithm for each column can be performed independently, the number of scattering points estimation means 4 and the position estimation means 6 and the reflection intensity estimating means 8 are constituted by a plurality of basic processing means, thereby estimating the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity with respect to a data string for one line in a plurality of range directions. The processing to be performed can be performed in parallel at the same time, and the processing speed can be increased.
[0037]
Based on the above processing procedure, the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment operates as follows.
First, a first reproduced image is generated from the observation data received by the range compression unit 1 and the azimuth compression unit 2. This procedure is the same as the conventional synthetic aperture radar apparatus. That is, along the flow of the conventional SAR image reproduction process shown in FIG. 13, the observation data having a two-dimensional spread in the range direction and the azimuth direction is correlated with the range reference function and the azimuth reference function ( The first reproduced image is generated by compressing in the range direction and the azimuth direction by a convolution operation.
[0038]
The observation data is first input to the range compression unit 1. The range compression means 1 performs a compression process in the range direction by performing a correlation process between the observation data and the range reference function. That is, data is extracted for each line in the range direction, and FFT, complex multiplication, and IFFT are performed, and this is performed on all data, thereby completing the range compression.
Here, the range compression means 1 may be configured so that range compression can be simultaneously processed in parallel with respect to a plurality of data strings, similarly to the conventional synthetic aperture radar apparatus.
[0039]
When the range compression is completed by the range compression unit 1, the data after the range compression generated by the range compression unit 1 is passed to the azimuth compression unit 2. The azimuth compression means 2 performs a compression process in the azimuth direction by performing a correlation process between the data after the range compression and the azimuth reference function. In other words, data is extracted for each line in the azimuth direction, FFT is performed, and after FFT is completed for all data, range migration correction, complex multiplication, and IFFT are performed for each line, and this is applied to all data. As a result, the azimuth compression is completed and a first reproduced image is generated.
Here, the azimuth compression means 2 may be configured to simultaneously process azimuth compression on a plurality of data strings in the same manner as in the conventional synthetic aperture radar apparatus.
[0040]
As described above, when the first reproduction image is generated by the range compression unit 1 and the azimuth compression unit 2, the first reproduction image is transferred to the frequency conversion unit 3. Here, the first reproduced image is time domain data. The frequency conversion means 3 converts the first reproduced image in the time domain into frequency domain data. That is, data is extracted for each line in the range direction from the first reproduced image, subjected to Fourier transform, and this is performed on all data, thereby completing the conversion to frequency domain data.
[0041]
The frequency domain data converted by the frequency converting means 3 is passed to the scattering point number estimating means 4. Here, the frequency domain data passed from the frequency converting means 3 to the scattering point number estimating means 4 may be passed at once after all the data is converted into frequency domain data by the frequency converting means 3. You may make it pass every time conversion to the data of a frequency domain is completed for every direction line.
[0042]
The frequency domain data converted by the frequency converting means 3 regards the data string for one line in the range direction as the frequency data of the reception signals of one set of antennas, that is, the antennas of m sets of azimuth points as a whole. Considering the frequency data of the received signal, the high-resolution angle measurement algorithm is applied by the scatter point number estimation means 4, the position estimation means 6 and the reflection intensity estimation means 8, and the number of target scatter points and the position of each target scatter point Then, the reflection intensity is estimated, and a second reproduced image with higher resolution is generated.
[0043]
The scattering point number estimating means 4 is composed of x basic processing means 5. When receiving the frequency domain data from the frequency conversion unit 3, the scattering point number estimation unit 4 delivers a data string for one line in a desired range direction to each basic processing unit 5.
[0044]
Each basic processing means 5 estimates the number of target scattering points based on a high-resolution angle measurement algorithm, independently of each other and simultaneously in parallel with the transferred data string for one line in the desired range direction. . That is, at the same time, the number of target scattering points is estimated for a data string of x sets of one line in the range direction.
[0045]
The estimation of the number of target scattering points by each basic processing means 5 is performed as follows according to the MUSIC method, for example.
First, a covariance matrix of a data string for one line in the range direction is calculated. Next, in order to suppress the correlation of the reflected waves at each target scattering point, a moving average (spatial smoothing) of the calculated covariance matrix is performed to obtain an average covariance matrix. Next, eigenvalue analysis of the mean covariance matrix is performed to calculate eigenvalues. Of the eigenvalues thus obtained, the number of eigenvalues larger than the smallest eigenvalue is obtained, and this is set as the number of target scattering points.
[0046]
When the estimation processing of the number of target scattering points by each basic processing means 5 is completed, the scattering point number estimation means 4 performs each basic processing on a data string for one line in a desired range direction from unprocessed frequency domain data. Deliver to means 5. Each basic processing means 5 again estimates the number of target scattering points based on the high resolution angle measurement algorithm. By repeating this until there is no unprocessed frequency domain data, the processing of all frequency domain data is completed, and the number of target scattering points existing for each azimuth is estimated.
[0047]
Subsequently, the position estimation unit 6 estimates the position of each target scattering point obtained by the scattering point number estimation unit 4. Here, the process of estimating the position of the target scattering point by the position estimation means 6 may be started after the estimation process of the number of target scattering points by the scattering point number estimation means 4 is completed for all azimuths, and for each azimuth. Alternatively, it may be started each time the estimation process of the number of target scattering points is completed.
[0048]
The position estimation means 6 is composed of y basic processing means 7. The position estimation unit 6 instructs each basic processing unit 7 to perform a desired azimuth process from among the azimuths for which the estimation process of the number of target scattering points by the scattering point number estimation unit 4 has been completed.
Each basic processing means 7 estimates the position of the target scattering point based on the high-resolution angle measurement algorithm in parallel to the assigned azimuths independently of each other and simultaneously. That is, at the same time, the target scattering point position estimation process is performed for y azimuths.
[0049]
The estimation of the position of the target scattering point by each basic processing means 7 is performed as follows according to the MUSIC method, for example.
First, an evaluation function obtained from the mode vector and the eigenvector (noise space eigenvector) corresponding to the minimum eigenvalue calculated by the scattering point number estimation means 4 is calculated. Next, a peak is searched from the evaluation function by the number of target scattering points estimated by the scattering point number estimation means 4, and the range giving this peak is set as the position (range) of each target scattering point.
[0050]
When the estimation processing of the position of the target scattering point by each basic processing means 7 is completed, the position estimation means 6 completes the estimation processing of the number of target scattering points by the scattering point number estimation means 4 and from among unprocessed azimuths. Each basic processing means 7 is instructed to perform desired azimuth processing. Each basic processing means 7 again estimates the position of the target scattering point based on the high resolution angle measurement algorithm. By repeating this for all azimuths, the position of the target scattering point existing for each azimuth is estimated.
[0051]
Subsequently, the reflection intensity estimation means 8 estimates the reflection intensity of each target scattering point. Here, the process of estimating the reflection intensity of the target scattering point by the reflection intensity estimating means 8 may be started after the process of estimating the position of the target scattering point by the position estimating means 6 is completed for all azimuths. Each time the target scattering point position estimation process is completed, the process may be started.
[0052]
The reflection intensity estimating means 8 is composed of z basic processing means 9. The reflection intensity estimation unit 8 instructs each basic processing unit 9 to perform a desired azimuth process from among the azimuths for which the target scatter point estimation process has been completed by the position estimation unit 6.
[0053]
Each basic processing means 9 estimates the reflection intensity of the target scattering point based on the high-resolution angle measurement algorithm, independently of each other and simultaneously in parallel with the assigned azimuth. That is, at the same time, the estimation processing of the reflection intensity at the target scattering point is performed on z azimuths.
[0054]
The estimation of the reflection intensity at the target scattering point by each basic processing means 9 is performed as follows according to the MUSIC method, for example.
First, calculation is performed by substituting the position of each target scattering point obtained by the position estimating means 6 into a mode vector. Next, the covariance matrix of the reflection coefficient is obtained from the calculated matrix of mode vectors. The diagonal term of the covariance matrix obtained here is the reflection intensity at each target scattering point.
[0055]
When the estimation processing of the reflection intensity of the target scattering point by each basic processing means 9 is completed, the reflection intensity estimation means 8 completes the estimation processing of the position of the target scattering point by the position estimation means 6 and is in the unprocessed azimuth. Then, each basic processing means 9 is instructed to perform a desired azimuth processing. Each basic processing means 9 again estimates the reflection intensity of the target scattering point based on the high resolution angle measurement algorithm. By repeating this for all azimuths, the reflection intensity at the target scattering point existing for each azimuth is estimated.
[0056]
As described above, for all azimuths, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are obtained for each azimuth. If an image is formed based on this result, a second reproduced image having a high resolution is generated. Further, if only the target scattering point is detected, imaging is not essential, and the obtained result may be used directly.
[0057]
As described above, in the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are estimated based on the high resolution angle measurement algorithm. Since the position estimation unit 6 and the reflection intensity estimation unit 8 are provided, the target scattering point can be detected with a resolution equal to or higher than the resolution defined by the pulse width corresponding to the inverse 1 / Δf of the change amount Δf of the pulse carrier frequency.
[0058]
Further, the scattering point number estimating means 4, the position estimating means 6 and the reflection intensity estimating means 8 are constituted by a plurality of basic processing means, and the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity for a plurality of azimuths. Since the process for estimating the value is performed simultaneously in parallel, the process can be performed at high speed.
[0059]
In the first embodiment described above, as the processing for estimating the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity in the scattering point number estimation means 4, the position estimation means 6 and the reflection intensity estimation means 8, Although the MUSIC method has been described as an example, it may be configured to use another high-resolution angle measurement algorithm.
[0060]
Embodiment 2.
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
In FIG. 3, reference numeral 10 denotes an image holding means for holding a first reproduction image generated in advance, and the other configuration is the same as that of the first embodiment.
[0061]
In the synthetic aperture radar apparatus according to the second embodiment, based on the first reproduced image held in the image holding means 10, the frequency converting means 3, the scattering point number estimating means 4, the position estimating means 6 and the reflection intensity estimating means. 8, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are estimated, and a second reproduced image with higher resolution is generated.
[0062]
Next, the operation will be described.
FIG. 4 is a diagram showing the flow of SAR image reproduction processing according to the second embodiment.
Here, as in the conventional SAR image reproduction process shown in FIG. 13, the first reproduced image is obtained by using observation data having a two-dimensional spread in the range direction and the azimuth direction as a range reference function and an azimuth reference. It is generated by compressing in the range direction and azimuth direction by correlation processing (convolution operation) with a function. By converting this first reconstructed image into the frequency domain and analyzing this frequency component, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are estimated, and a second reconstructed image is generated. To do.
[0063]
That is, the synthetic aperture radar apparatus according to the second embodiment is different from the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment in that the first reproduced image that is already generated and held is used.
[0064]
First, the first reproduced image held in the image holding unit 10 is input to the frequency conversion unit 3. The frequency conversion means 3 converts the first reproduced image in the time domain into frequency domain data. That is, data is extracted for each line in the range direction from the first reproduced image, subjected to Fourier transform, and this is performed on all data, thereby completing the conversion to frequency domain data. The frequency domain data converted by the frequency converting means 3 is passed to the scattering point number estimating means 4.
[0065]
Thereafter, the scattering point number estimation unit 4, the position estimation unit 6, and the reflection intensity estimation unit 8 operate in the same manner as the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment. That is, the scatter point number estimation means 4 estimates the number of target scatter points existing for each azimuth based on the high-resolution angle measurement algorithm using the x basic processing means 5 at the same time. The position estimation means 6 simultaneously uses y basic processing means 7 to estimate the position of the target scattering point existing for each azimuth based on the high resolution angle measurement algorithm. The reflection intensity estimation means 8 simultaneously uses z basic processing means 9 to estimate the reflection intensity of the target scattering point existing for each azimuth based on the high resolution angle measurement algorithm.
[0066]
As described above, for all azimuths, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are obtained for each azimuth. If an image is formed based on this result, a second reproduced image having a high resolution is generated. Further, if only the target scattering point is detected, imaging is not essential, and the obtained result may be used directly.
[0067]
As described above, in the synthetic aperture radar device according to the second embodiment, based on the first reproduced image generated and held in advance by the correlation processing of the observation data, the range reference function, and the azimuth reference function, Since the second reconstructed image with high resolution is generated, for example, when the first reconstructed image is generated in the past and the original observation data is lost, or the first reconstructed image is obtained from others. Even when the original observation data is not available and there is no original observation data and only the first reproduction image is held, a second reproduction image with higher resolution can be obtained. .
[0068]
Even if the original observation data exists, if the first reproduction image generated from the observation data is held, the trouble of generating the first reproduction image from the observation data again is omitted. Thus, a second reproduced image with higher resolution can be obtained at high speed.
[0069]
In addition, if you already have the means to generate the first reconstructed image from the observation data, you will need to develop a device with similar functions without any modification to those means. Because there is no, development cost can be reduced.
[0070]
Embodiment 3.
FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.
In FIG. 5, 11 is the azimuth compression means for compressing the observation data in the azimuth direction, 12 is the azimuth compression data compressed in the azimuth direction by the azimuth compression means 11, and the result is compressed in the frequency domain. The other components are the same as those in the first embodiment.
[0071]
In the synthetic aperture radar apparatus according to the third embodiment, the range compression is performed after the azimuth compression, the conversion to the time domain in the range compression, that is, the inverse Fourier transform is omitted, and the scattering point number estimation unit 4 and the position estimation unit 6 are calculated based on the result. Further, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are estimated by the reflection intensity estimating means 8 to generate a second reproduced image with higher resolution.
[0072]
Next, the operation will be described.
FIG. 6 is a diagram showing the flow of SAR image reproduction processing according to this embodiment.
Basically, first, similarly to the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment, the observation data having a two-dimensional spread in the range direction and the azimuth direction is correlated with the range reference function and the azimuth reference function ( The first reproduced image is generated by compressing in the range direction and the azimuth direction by convolution operation, and then the first reproduced image is converted into the frequency domain, and the frequency component is analyzed, thereby analyzing the target scattering. The number of points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are estimated, and a second reproduced image is generated.
[0073]
Here, since the generation of the first reproduction image is performed by correlation processing with the range reference function and the azimuth reference function, there is no problem even if correlation processing with any reference function is performed first. Therefore, in the procedure for generating the first reproduced image, the procedure of range compression and azimuth compression is reversed, and after performing azimuth compression first, range compression is then performed.
[0074]
In this case, in the range compression, first, in the frequency domain in the range direction by FFT, complex multiplication is performed, and since this result is in the frequency domain, it is converted into time domain data by IFFT, and then again in the range. It will be converted to the frequency domain in the direction. That is, by omitting IFFT in range compression, it is possible to omit conversion to the next frequency domain.
[0075]
Therefore, in the synthetic aperture radar apparatus according to the third embodiment, first, azimuth compression is performed, and then range compression is performed. At this time, IFFT that is conversion to the time domain is omitted. By analyzing the frequency component of the first reproduced image in the frequency domain thus obtained, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are estimated, and the second reproduced image is obtained. Is generated.
[0076]
As described above, the synthetic aperture radar apparatus according to the third embodiment performs the range compression after the azimuth compression, and omits the IFFT and the conversion to the next frequency domain in the range compression. Different from radar equipment.
[0077]
First, the observation data is input to the azimuth compression means 11. The azimuth compression means 11 performs compression processing in the azimuth direction by performing correlation processing between the observation data and the azimuth reference function. In other words, data is extracted for each line in the azimuth direction, FFT is performed, and after FFT is completed for all data, range migration correction, complex multiplication, and IFFT are performed for each line, and this is applied to all data. To complete the azimuth compression.
[0078]
When the azimuth compression means 11 completes the azimuth compression, the data after the azimuth compression generated by the azimuth compression means 11 is passed to the range compression means 12. The range compression unit 12 performs a compression process in the range direction by performing a correlation process between the data after azimuth compression and the range reference function. At this time, the conversion to the time domain by IFFT is omitted. In other words, data is extracted for each line in the range direction, FFT and complex multiplication are performed, and this is performed on all data, thereby completing range compression and generating the first reproduced image in the frequency domain. Is done.
[0079]
As described above, the first reproduced image generated in the frequency domain is transferred to the scattering point number estimation unit 4. Here, the first reconstructed image in the frequency domain passed from the range compression unit 12 to the scattering point number estimation unit 4 may be delivered at once after the range compression unit 12 performs range compression on all data. You may make it pass every time range compression is completed for every line of direction.
[0080]
Thereafter, the scattering point number estimation unit 4, the position estimation unit 6, and the reflection intensity estimation unit 8 operate in the same manner as the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment. That is, the scatter point number estimation means 4 estimates the number of target scatter points existing for each azimuth based on the high-resolution angle measurement algorithm using the x basic processing means 5 at the same time. The position estimation means 6 simultaneously uses y basic processing means 7 to estimate the position of the target scattering point existing for each azimuth based on the high resolution angle measurement algorithm. The reflection intensity estimation means 8 simultaneously uses z basic processing means 9 to estimate the reflection intensity of the target scattering point existing for each azimuth based on the high resolution angle measurement algorithm.
[0081]
As described above, for all azimuths, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are obtained for each azimuth. If an image is formed based on this result, a second reproduced image having a high resolution is generated. Further, if only the target scattering point is detected, imaging is not essential, and the obtained result may be used directly.
[0082]
As described above, in the synthetic aperture radar device according to the third embodiment, range compression is performed after azimuth compression, and IFFT and conversion to the next frequency domain in range compression are omitted. A second reproduced image can be obtained.
[0083]
Embodiment 4.
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.
In FIG. 7, reference numeral 13 denotes time conversion means for converting the first reproduction image in the frequency domain generated by the range compression means 12 into the time domain, and other configurations are the same as those in the third embodiment.
[0084]
In the synthetic aperture radar device according to the fourth embodiment, by adding the time conversion means 13 to the synthetic aperture radar device according to the third embodiment, a first reproduced image having the same resolution as the conventional synthetic aperture radar device, A method of generating a second reproduced image with higher resolution is adopted.
[0085]
Next, the operation will be described.
FIG. 8 is a diagram showing the flow of SAR image reproduction processing according to the fourth embodiment. The result of complex multiplication in range compression, that is, the first reproduced image in the frequency domain is converted into the time domain by IFFT to generate the first reproduced image, and by analyzing this frequency component, The number, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are estimated, and a second reproduced image is generated.
[0086]
First, the observation data is input to the azimuth compression means 11. The azimuth compression means 11 performs compression processing in the azimuth direction by performing correlation processing between the observation data and the azimuth reference function. In other words, data is extracted for each line in the azimuth direction, FFT is performed, and after FFT is completed for all data, range migration correction, complex multiplication, and IFFT are performed for each line, and this is applied to all data. To complete the azimuth compression.
[0087]
When the azimuth compression means 11 completes the azimuth compression, the data after the azimuth compression generated by the azimuth compression means 11 is passed to the range compression means 12. The range compression unit 12 performs a compression process in the range direction by performing a correlation process between the data after azimuth compression and the range reference function. At this time, the conversion to the time domain by IFFT is omitted. In other words, data is extracted for each line in the range direction, FFT and complex multiplication are performed, and this is performed on all data, thereby completing range compression and generating the first reproduced image in the frequency domain. Is done.
[0088]
As described above, the first reproduced image generated in the frequency domain is transferred to the time conversion unit 13 and the scattering point number estimation unit 4. Here, the first reconstructed image in the frequency domain passed from the range compression unit 12 to the time conversion unit 13 and the scattering point number estimation unit 4 may be delivered at once after all the data is range compressed by the range compression unit 12. Alternatively, it may be delivered every time range compression is completed for each line in each range direction.
[0089]
When the time conversion means 13 receives the first reproduced image in the frequency domain from the range compression means 12, it converts it into the time domain in the range direction by IFFT. That is, data is extracted for each line in the range direction, IFFT is performed, and this is performed on all data, thereby completing the conversion to the time domain and generating the first reproduced image.
[0090]
On the other hand, the scattering point number estimation means 4, the subsequent position estimation means 6 and the reflection intensity estimation means 8 operate in the same manner as the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment, and generate a second reproduced image with high resolution. That is, the scatter point number estimation means 4 estimates the number of target scatter points existing for each azimuth based on the high-resolution angle measurement algorithm using the x basic processing means 5 at the same time. The position estimation means 6 simultaneously uses y basic processing means 7 to estimate the position of the target scattering point existing for each azimuth based on the high resolution angle measurement algorithm. The reflection intensity estimation means 8 simultaneously uses z basic processing means 9 to estimate the reflection intensity of the target scattering point existing for each azimuth based on the high resolution angle measurement algorithm.
[0091]
As described above, for all azimuths, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are obtained for each azimuth. If an image is formed based on this result, a second reproduced image having a high resolution is generated. Further, if only the target scattering point is detected, imaging is not essential, and the obtained result may be used directly.
[0092]
Thus, in the synthetic aperture radar apparatus according to the fourth embodiment, since the time conversion means 13 is provided, the first reproduced image having the same resolution as that of the conventional synthetic aperture radar apparatus can be generated.
[0093]
In parallel with this, generation of the second reconstructed image with high resolution is performed by omitting the IFFT in the range compression and the conversion to the next frequency domain. Can be obtained.
[0094]
Embodiment 5.
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 5 of the present invention.
In FIG. 9, reference numeral 14 denotes each basic processing unit 7 of the position estimation unit 6 and each basic processing unit 9 of the reflection intensity estimation unit 8 according to the target number of scattering points for each azimuth estimated by the scattering point estimation unit 4. This is processing load balancing means for adjusting the number of target scattering points to be processed, and other configurations are the same as those in the first embodiment.
[0095]
In the synthetic aperture radar apparatus according to the fifth embodiment, the processing load balancing means 14 adjusts the number of target scattering points to be processed by each basic processing means 7 of the position estimation means 6 and each basic processing means 9 of the reflection intensity estimation means 8. The method of balancing the processing load is adopted.
[0096]
Next, the operation will be described.
First, a first reproduced image is generated from the observation data received by the range compression unit 1 and the azimuth compression unit 2. The procedure and operation are the same as those of the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment. That is, the range compression unit 1 performs correlation processing between the observation data and the range reference function to perform compression in the range direction, and the azimuth compression unit 2 generates the range-compressed data and the azimuth reference function. The correlation processing is performed, the compression processing in the azimuth direction is performed, and the first reproduced image is generated.
[0097]
Next, the first reproduced image is transferred to the frequency converting means 3 and converted into frequency domain data. This procedure and operation are the same as those of the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment.
[0098]
The frequency domain data converted by the frequency converting means 3 is passed to the scattering point number estimating means 4. The scattering point number estimation means 4 estimates the number of target scattering points existing for each azimuth based on the high resolution angle measurement algorithm using the x basic processing means 5 simultaneously. This procedure and operation are the same as those of the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment.
[0099]
When the number of target scattering points existing for each azimuth is estimated by the scattering point number estimation unit 4, the processing load balancing unit 14 immediately uses the basic processing unit 7 of the position estimation unit 6 and the basics of the reflection intensity estimation unit 8. The azimuth to be assigned to the processing means 9 is determined. Here, the processing of the processing load balancing means 14 may be started after the processing for estimating the number of target scattering points by the scattering point estimation means 4 is completed for all azimuths, and the number of target scattering points for each azimuth. It may be started each time the estimation process is completed.
[0100]
In the processing load balancing means 14, each basic processing means 7 and reflection intensity estimating means of the position estimating means 6 for processing the azimuth for the azimuth for which the estimation processing of the number of target scattering points by the scattering point estimating means 4 has been completed. Eight basic processing means 9 are determined.
[0101]
For example, with respect to azimuth having a large number of target scattering points, more basic processing means 7 of position estimation means 6 and basic processing means 9 of reflection intensity estimation means 8 may be assigned. In this azimuth, the position of the target scattering point and the reflection intensity can be estimated at high speed.
[0102]
The total number of target scattering points to be processed by the basic processing means 7 of the position estimating means 6 and the basic processing means 9 of the reflection intensity estimating means 8 may be assigned as much as possible. The processing time of each basic processing means 7 of the position estimation means 6 and each basic processing means 9 of the reflection intensity estimation means 8 is proportional to the total number of target scattering points to be processed, and the final processing result, i.e., the second processing result. The processing time until a reproduced image is obtained is determined by the processing time of the basic processing means 7 of the position estimation means 6 and the basic processing means 9 of the reflection intensity estimation means 8 with the longest processing time. If the total number of target scattering points to be processed by the basic processing means 9 and the basic processing means 9 of the reflection intensity estimating means 8 is the same, the processing can be completed earliest, that is, the second reproduced image can be obtained. it can.
[0103]
Subsequently, the position estimation unit 6 estimates the position of each target scattering point obtained by the scattering point number estimation unit 4. The position estimation means 6 instructs each basic processing means 7 to perform a desired azimuth process based on the assignment determined by the processing load balancing means 14. Here, the process of estimating the position of the target scattering point by the position estimating unit 6 may be started after all the assignment of azimuths to the basic processing unit 7 by the processing load balancing unit 14 is completed, and starts as soon as it is determined. You may make it do.
[0104]
Subsequently, the reflection intensity estimation means 8 estimates the reflection intensity of each target scattering point. The reflection intensity estimation means 8 performs processing of a desired azimuth based on the assignment determined by the processing load balancing means 14 from among the azimuths for which the position estimation means 6 has completed the target scattering point position estimation processing. Each basic processing means 9 is instructed. Here, the process of estimating the reflection intensity of the target scattering point by the reflection intensity estimating means 8 may be started after all the assignment of azimuths to the basic processing means 9 by the processing load balancing means 14 is completed, and determined at any time. You may make it start as soon as possible.
[0105]
As described above, for all azimuths, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are obtained for each azimuth. If an image is formed based on this result, a second reproduced image having a high resolution is generated. Further, if only the target scattering point is detected, imaging is not essential, and the obtained result may be used directly.
[0106]
As described above, in the synthetic aperture radar apparatus according to the fifth embodiment, the number of target scattering points processed by the basic processing means 7 of the position estimating means 6 and the basic processing means 9 of the reflection intensity estimating means 8 by the processing load balancing means 14. Therefore, it is possible to eliminate the bias in processing time and obtain a second reproduced image at high speed.
[0107]
In the above description, the processing load balancing means 14 is added to the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment. However, the processing load balancing means 14 can be added to the synthetic aperture radar apparatus according to another embodiment, and It is clear that the same effect can be obtained when added.
[0108]
Embodiment 6.
FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 6 of the present invention.
In FIG. 10, 15 is a scattering point number predicting means for predicting the number of target scattering points that will be estimated by the scattering point number estimating means 4 from the first reproduced image generated by the azimuth compressing means 2, The configuration is the same as that of the fifth embodiment.
[0109]
In the synthetic aperture radar apparatus according to the sixth embodiment, the basic load means 7 and the reflection intensity estimating means of the position estimating means 6 are processed by the processing load balancing means 14 based on the predicted value of the target scattering points given to the scattering point number predicting means 15. A method of adjusting the target number of scattering points processed by each of the eight basic processing means 9 and balancing the processing load is adopted.
[0110]
Next, the operation will be described.
First, a first reproduced image is generated from the observation data received by the range compression unit 1 and the azimuth compression unit 2. The procedure and operation are the same as those of the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment. That is, the range compression unit 1 performs correlation processing between the observation data and the range reference function to perform compression in the range direction, and the azimuth compression unit 2 generates the range-compressed data and the azimuth reference function. The correlation processing is performed, the compression processing in the azimuth direction is performed, and the first reproduced image is generated.
[0111]
Next, the first reproduced image is passed to the frequency conversion means 3 and the scattering point number prediction means 15. In the frequency conversion means 3, the first reproduced image is converted into frequency domain data and passed to the scattering point number estimation means 4. This procedure and operation are the same as those of the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment.
[0112]
On the other hand, in the scattering point number predicting means 15, in parallel with the processing in the frequency converting means 3, the number of target scattering points that will be estimated by the scattering point number estimating means 4 for each azimuth from the first reproduced image. A process for predicting is performed.
[0113]
For example, the scattering point number predicting means 15 may predict that the target scattering point exists in the partial area when the reflection intensity of the partial area obtained from the first reproduced image is higher than a certain level. Alternatively, the number of target scattering points existing in the partial area may be predicted according to the level of reflection intensity of the partial area. Further, the number of existing target scattering points may be predicted according to the distribution of the reflection intensity obtained from the first reproduced image.
[0114]
The predicted value of the target scattering point number for each azimuth predicted by the scattering point number predicting unit 15 is passed to the processing load balancing unit 14. The processing load balancing means 14 immediately determines azimuths to be assigned to the basic processing means 7 of the position estimation means 6 and the basic processing means 9 of the reflection intensity estimation means 8.
[0115]
On the other hand, the frequency domain data converted by the frequency conversion means 3 is transferred to the scattering point number estimation means 4. The scattering point number estimation means 4 estimates the number of target scattering points existing for each azimuth based on the high resolution angle measurement algorithm using the x basic processing means 5 simultaneously.
[0116]
Subsequently, the position estimation unit 6 estimates the position of each target scattering point obtained by the scattering point number estimation unit 4. The position estimation unit 6 performs processing of a desired azimuth based on the assignment determined by the processing load balancing unit 14 from among the azimuths for which the estimation processing of the number of target scattering points by the scattering point number estimation unit 4 has been completed. Each basic processing means 7 is instructed, and each basic processing means 7 estimates the position of the target scattering point.
[0117]
Subsequently, the reflection intensity estimation means 8 estimates the reflection intensity of each target scattering point. The reflection intensity estimation means 8 performs processing of a desired azimuth based on the assignment determined by the processing load balancing means 14 from among the azimuths for which the position estimation means 6 has completed the target scattering point position estimation processing. Each basic processing means 9 is instructed, and each basic processing means 9 estimates the reflection intensity at the target scattering point.
[0118]
As described above, for all azimuths, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are obtained for each azimuth. If an image is formed based on this result, a second reproduced image having a high resolution is generated. Further, if only the target scattering point is detected, imaging is not essential, and the obtained result may be used directly.
[0119]
As described above, in the synthetic aperture radar device according to the sixth embodiment, the target number of scattered points is predicted by the number of scattered points predicting unit 15 and each basic processing unit 7 of the position estimating unit 6 of the processing load balancing unit 14 based on the predicted value. Since the determination of the azimuth assigned to each basic processing means 9 of the reflection intensity estimation means 8 is performed in parallel with the frequency conversion by the frequency conversion means 3 and the estimation of the target scattering point number by the scattering point number estimation means 4, the processing load balancing means 14 can be eliminated without processing delay due to 14, and a second reproduced image can be obtained at high speed.
[0120]
Further, the scattering point number predicting unit 15 includes the number of target scattering points estimated by the scattering point estimating unit 4, the position of the target scattering point estimated by the position estimating unit 6, and the target scattering point estimated by the reflection intensity estimating unit 8. The reflection method may be obtained and the prediction method may be corrected so as to obtain a more accurate prediction value from these results. Prediction accuracy can be increased and processing time bias can be eliminated.
[0121]
In the above description, the case where the processing load balancing means 14 and the scattering point number prediction means 15 are added to the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment has been described, but the same applies to the synthetic aperture radar apparatus according to the other embodiments.
[0122]
Embodiment 7.
FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 7 of the present invention.
In FIG. 11, reference numeral 16 denotes azimuths to be processed by the scattering point number estimation unit 4, the position estimation unit 6, and the reflection intensity estimation unit 8 according to the prediction result of the target scattering point number obtained by the scattering point number prediction unit 15 and the processing order thereof. The other components are the same as those in the sixth embodiment.
[0123]
In the synthetic aperture radar apparatus according to the seventh embodiment, based on the predicted value of the target number of scattering points given to the number of scattering points prediction means 15, the azimuth or the like processed by the scattering point number estimation means 4, the position estimation means 6 and the reflection intensity estimation means 8 A method for controlling the processing order is adopted.
[0124]
Next, the operation will be described.
First, a first reproduced image is generated from the observation data received by the range compression unit 1 and the azimuth compression unit 2. The procedure and operation are the same as those of the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment. That is, the range compression unit 1 performs correlation processing between the observation data and the range reference function to perform compression in the range direction, and the azimuth compression unit 2 generates the range-compressed data and the azimuth reference function. The correlation processing is performed, the compression processing in the azimuth direction is performed, and the first reproduced image is generated.
[0125]
Next, the first reproduced image is passed to the frequency conversion means 3 and the scattering point number prediction means 15. In the frequency conversion means 3, the first reproduced image is converted into frequency domain data and passed to the scattering point number estimation means 4. This procedure and operation are the same as those of the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment.
[0126]
On the other hand, in the scattering point number predicting unit 15, in parallel with the processing in the frequency converting unit 3, processing for predicting the number of target scattering points is performed for each azimuth from the first reproduced image.
[0127]
Next, in the processing load control unit 16, based on the predicted value of the target scattering point number for each azimuth predicted by the scattering point number prediction unit 15, the scattering point number estimation unit 4, the position estimation unit 6, and the reflection intensity estimation unit 8. Determine the azimuth to be processed and the processing order.
[0128]
For example, the processing load control unit 16 processes the azimuth whose target scattering point number is 0, that is, the target scattering point is predicted not to exist, by the scattering point number estimation unit 4, the position estimation unit 6, and the reflection intensity estimation unit 8. You may control not to perform. Or, depending on the number of target scattering points and their distribution, the priority order is determined, for example, by giving high priority to azimuths where there are many target scattering points or where the target scattering points are dense. Alternatively, control may be performed so that processing is performed from a higher priority.
[0129]
Subsequently, the processing load balancing means 14 refers to the control information determined by the processing load control means 16 and refers to the position estimation means 6 from the predicted value of the target scattering point number for each azimuth predicted by the scattering point number prediction means 15. The azimuths to be assigned to the basic processing means 7 and the basic processing means 9 of the reflection intensity estimating means 8 are determined.
[0130]
On the other hand, the frequency domain data converted by the frequency conversion means 3 is transferred to the scattering point number estimation means 4. Based on the control information determined by the processing load control means 16, the scattering point number estimation means 4 estimates the number of target scattering points existing for each azimuth by using the x basic processing means 5 at the same time.
[0131]
Subsequently, the position estimating means 6 estimates the number of scattered points simultaneously using y basic processing means 7 based on the control information determined by the processing load control means 16 and the assignment information determined by the processing load balancing means 14. The position of each target scattering point obtained by the means 4 is estimated.
[0132]
Subsequently, the reflection intensity estimating means 8 uses the z basic processing means 9 at the same time based on the control information determined by the processing load control means 16 and the assignment information determined by the processing load balancing means 14, and the number of scattering points. The reflection intensity of each target scattering point obtained by the estimation means 4 is estimated.
[0133]
As described above, for all azimuths, the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity are obtained for each azimuth. If an image is formed based on this result, a second reproduced image having a high resolution is generated. Further, if only the target scattering point is detected, imaging is not essential, and the obtained result may be used directly.
[0134]
Thus, in the synthetic aperture radar apparatus according to the seventh embodiment, the azimuth processed by the processing load control means 16 is controlled, so that the processing time for unnecessary portions can be reduced and a second reproduced image can be obtained at high speed. Can do.
[0135]
Further, since the processing load control means 16 controls the azimuth processing order, the second reproduced image of the important part can be obtained at a higher speed.
[0136]
In the above description, the processing load control unit 16 does not control the processing in the frequency conversion unit 3, but may control the azimuth processed by the frequency conversion unit 3 and the processing order thereof.
[0137]
In the above description, the case where the processing load balancing means 14 and the scattering point number predicting means 15 and 16 are added to the synthetic aperture radar apparatus according to the first embodiment has been described. However, the same applies to the synthetic aperture radar apparatus according to the other embodiments. is there.
[0138]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, since the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the scattering point number estimating means for estimating the reflection intensity are provided, the position estimating means and the reflection intensity estimating means, The target scattering point can be detected with a resolution equal to or higher than the resolution defined by the pulse width corresponding to the inverse 1 / Δf of the frequency change amount Δf.
Further, the scattering point number estimating means, the position estimating means, and the reflection intensity estimating means are each constituted by a plurality of basic processing means, and estimate the number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity for a plurality of azimuths. Since the processing is performed in parallel at the same time, the processing can be performed at high speed.
[0139]
Further, the apparatus further includes a range compression unit, an azimuth compression unit that compresses the data after the range compression in the azimuth direction, and a frequency conversion unit that converts the first reproduced image generated by the azimuth compression unit into a frequency domain. Since the second reproduction image is generated by the scattering point number estimation unit, the position estimation unit, and the reflection intensity estimation unit based on the frequency domain data converted by the conversion unit, the first reproduction image is converted into the frequency domain. The number of target scattering points, the position of each target scattering point, and the reflection intensity can be estimated based on the frequency domain data converted and converted into a second reconstructed image with higher resolution. .
[0140]
In addition, since an image holding means for storing the first reproduced image is provided and a second reproduced image with higher resolution is generated based on the held first reproduced image, for example, the first reproduced image in the past When the image is generated and the original observation data is lost, or when the first reproduction image is obtained from another person and the original observation data cannot be obtained, there is no original observation data, Even when only one reproduced image is held, a second reproduced image with higher resolution can be obtained.
[0141]
Further, by performing range compression after azimuth compression and omitting IFFT and conversion to the next frequency domain in range compression, a second reproduced image with high resolution can be obtained at higher speed.
[0142]
In addition, since the time converting means for converting the data after the range compression in the frequency domain generated by the range compressing means to the time domain and generating the reproduced image is provided, the first resolution having the same resolution as the conventional synthetic aperture radar apparatus is provided. In parallel with this, the second reconstructed image with high resolution can be generated by omitting the IFFT in the range compression and the conversion to the next frequency domain. A second reproduced image having a high image quality can be obtained.
[0143]
Further, the processing load balancing means adjusts the target scattering point number processed by each basic processing means of the position estimation means and each basic processing means of the reflection intensity estimation means according to the number of target scattering points. The second reproduced image can be obtained at high speed.
[0144]
Further, the apparatus further comprises target scattering point number predicting means for predicting the number of target scattering points from the first reproduced image, and the position estimating means according to the number of target scattering points obtained by the target scattering point number predicting means by the processing load balancing means. Since the data sequence given to each basic processing means of each of the basic processing means and the reflection intensity estimating means is adjusted, it is possible to eliminate the processing time bias without processing delay caused by the processing load balancing means, and at high speed. A second reproduced image can be obtained.
[0145]
Moreover, when the reflection intensity of the partial area obtained from the first reproduced image is higher than a certain level, it is predicted that the target scattering point exists in the partial area, or according to the reflection intensity level of this partial area. Thus, the number of target scattering points existing in the partial region is predicted, or the number of target scattering points existing is predicted according to the reflection intensity distribution obtained from the first reproduced image, In the scattering point number predicting means, in parallel with the processing in the frequency converting means, a process for predicting the number of target scattering points that will be estimated by the scattering point number estimating means for each azimuth from the first reproduced image. It can be carried out.
[0146]
Further, the scattering point number predicting means calculates the number of target scattering points estimated by the scattering point estimating means, the position of the target scattering point estimated by the position estimating means, and the reflection intensity of the target scattering point estimated by the reflection intensity estimating means. The prediction method may be corrected so as to obtain and obtain a more accurate prediction value from these results, the prediction accuracy can be increased, and the processing time bias can be eliminated.
[0147]
Further, since the processing load balancing means assigns a large number of basic processing means of position estimation means and reflection intensity estimation means to a data string having a large number of target scattering points, the second reproduced image is displayed at high speed. Obtainable.
[0148]
In addition, since the data load is assigned by the processing load balancing means so that the number of target scattering points to be processed by each of the basic processing means of the position estimation means and the reflection intensity estimation means is the same, the second reproduced image can be obtained at high speed. Can be obtained.
[0149]
Further, the processing load control means determines the processing sequence of the data sequence or the plurality of data sequences to be processed by the scattering point number estimation means, the position estimation means, and the reflection intensity estimation means according to the target scattering point number obtained by the scattering point number prediction means. Since the control is performed, the second reproduced image of the important part can be obtained at higher speed.
[0150]
In addition, the processing load control unit controls the scattering point number estimation unit, the position estimation unit, and the reflection intensity estimation unit so as not to process the data string predicted by the scattering point number prediction unit that the target scattering point does not exist. As a result, the processing time for unnecessary portions can be reduced, and the second reproduced image can be obtained at high speed.
[0151]
Further, the processing load control means determines the priority order of the data string to be processed according to the number and distribution of the target scattering points predicted by the scattering point number prediction means, and performs processing from the higher priority order. Since the scattering point number estimating means, the position estimating means and the reflection intensity estimating means are controlled, the second reproduced image can be obtained at high speed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing a flow of SAR image reproduction processing according to Embodiment 1 of the present invention;
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing a flow of SAR image reproduction processing according to Embodiment 2 of the present invention;
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing a flow of SAR image reproduction processing according to Embodiment 3 of the present invention;
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing a flow of SAR image reproduction processing according to Embodiment 4 of the present invention;
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar device according to a fifth embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to Embodiment 6 of the present invention.
FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar device according to a seventh embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a synthetic aperture radar apparatus according to a conventional example.
FIG. 13 is a diagram illustrating a flow of SAR image reproduction processing according to a conventional example.
FIG. 14 illustrates range coverage correction according to a conventional example and the present invention, and after processing FFT in the azimuth direction, the same range data distributed on a quadratic curve and the data are resampled (internal) It is an explanatory view taken out.
FIG. 15 is an explanatory diagram of observation data composed of n data in the range direction and m data in the azimuth direction.
16 is an explanatory diagram showing an example in which n pieces of data in the range direction and (m / N) pieces of data in the azimuth direction are input to the range compression processor 17 of FIG. 12, respectively.
17 is an explanatory diagram showing an example in which (n / M) data in the range direction and m data in the azimuth direction are input to the azimuth compression processor 18 in FIG. 12, respectively.
[Explanation of symbols]
1,12 range compression means, 2,11 azimuth compression means, 3 frequency conversion means, 4 scattering point estimation means, 5, 7, 9 basic processing means, 6 position estimation means, 8 reflection intensity estimation means, 10 image holding means, 13 time conversion means, 14 processing load balancing means, 15 scattering point number prediction means, 16 processing load control means.

Claims

Scatter point number estimating means for estimating the number of target scatter points included in the received observation data;
Position estimation means for estimating the position of each target scattering point estimated by the scattering point number estimation means;
A reflection intensity estimating means for estimating the reflection intensity of each target scattering point estimated by the scattering point number estimating means,
The scattering point number estimating means, the position estimating means, and the reflection intensity estimating means are each composed of a plurality of basic processing means for processing a plurality of data strings simultaneously in parallel, and the observation data is converted into the range direction. Range compression means for compressing
Azimuth compression means for compressing the data after range compression compressed in the range direction by the range compression means in the azimuth direction;
Frequency conversion means for converting the first reproduced image generated by the azimuth compression means into a frequency domain, and based on the frequency domain data converted by the frequency conversion means, the scattering point number estimation means, by the position estimation means and the reflection intensity estimating means, second synthetic aperture radar device you and generates a reproduced image.

The frequency converting unit further includes an image holding unit that stores the first reproduced image generated by the range compressing unit and the azimuth compressing unit, and based on the first reproduced image stored in advance in the image holding unit. The synthetic aperture radar apparatus according to claim 1 , wherein the second reproduced image is generated by the scattering point number estimation unit, the position estimation unit, and the reflection intensity estimation unit.

Scatter point number estimating means for estimating the number of target scatter points included in the received observation data;
Position estimation means for estimating the position of each target scattering point estimated by the scattering point number estimation means;
Reflection intensity estimation means for estimating the reflection intensity of each target scattering point estimated by the scattering point number estimation means;
With
The scattering point number estimating means, the position estimating means, and the reflection intensity estimating means are each composed of a plurality of basic processing means for simultaneously processing a plurality of data strings in parallel, and the observation data is transmitted in the azimuth direction. Azimuth compression means for compressing into
A range compression means for compressing the data after azimuth compression compressed in the azimuth direction by the azimuth compression means in the range direction and outputting the data as it is in the frequency domain, and in the frequency domain generated by the range compression means based on after range compression data, the scattering number estimating means, by the position estimation means and the reflection intensity estimating means, synthetic aperture radar system and generates a reproduced image.

4. The synthetic aperture radar apparatus according to claim 3 , further comprising time conversion means for converting the data after range compression in the frequency domain generated by the range compression means into a time domain to generate a reproduced image.

According to the number of target scattering points, a processing load balance that adjusts a data string applied to each basic processing means so that the processing load of each basic processing means constituting the position estimation means and the reflection intensity estimation means is balanced synthetic aperture radar system according to any one of claims 1, characterized in that further comprising means 4.

The processing load balancing means adjusts a data string to be provided to each basic processing means constituting the position estimating means and the reflection intensity estimating means according to the number of target scattering points estimated by the scattering point number estimating means. The synthetic aperture radar device according to claim 5 .

The apparatus further comprises a scattering point number predicting unit that predicts the number of target scattering points from the first reproduced image generated by the range compressing unit and the azimuth compressing unit, and the processing load balancing unit is obtained by the scattering point number predicting unit. 6. The synthetic aperture radar according to claim 5 , wherein a data string to be provided to each basic processing means constituting the position estimation means and the reflection intensity estimation means is adjusted according to the number of target scattering points obtained. apparatus.

The synthetic aperture according to claim 7 , wherein the scattering point number predicting means predicts that there is a target scattering point when the reflection intensity of the partial region obtained from the first reproduced image is equal to or higher than a certain level. Radar device.

The scattering score predicting means, according to the level where there is a reflection intensity of the first partial region obtained from the reproduced image, to claim 7, characterized in that to predict the number of target scattering points included in the partial region The synthetic aperture radar apparatus described.

8. The synthetic aperture radar apparatus according to claim 7 , wherein the scattering point number predicting unit predicts the number of target scattering points present according to the distribution of the reflection intensity obtained from the first reproduced image.

The scattering point number predicting means includes the number of target scattering points estimated by the scattering point number estimating means, the position of the target scattering point estimated by the position estimating means, and the reflection of the target scattering point estimated by the reflection intensity estimating means. The synthetic aperture radar device according to claim 7 , wherein the prediction method is corrected so as to acquire the intensity and obtain a more accurate prediction value from these results.

Said processing load balancing means for more data rows of the target scattering points, any claim 5 to 11, characterized in that to assign the basic processing unit of the large number of the position estimation means and the reflection intensity estimating means A synthetic aperture radar device according to claim 1.

Said processing load balancing means, of claims 5 to 11 target scattering points to process each basic processing unit of the position estimation means and the reflection intensity estimating means and allocates the data string to be the same The synthetic aperture radar device according to any one of the above.

A processing load for controlling the processing sequence of the data sequence and the plurality of data sequences processed by the scattering point estimation unit, the position estimation unit and the reflection intensity estimation unit according to the target scattering point number obtained by the scattering point number prediction unit The synthetic aperture radar apparatus according to claim 7 , further comprising a control unit.

The processing load control unit controls the scattering point number estimation unit, the position estimation unit, and the reflection intensity estimation unit so as not to process a data string that is predicted to have no target scattering point in the scattering point number prediction unit. The synthetic aperture radar apparatus according to claim 14 .

The processing load control means determines the priority order of the data string to be processed according to the number and distribution of the target scattering points predicted by the scattering point number prediction means, and performs processing from a higher priority order. The synthetic aperture radar apparatus according to claim 14 , wherein the scattering point number estimating unit, the position estimating unit, and the reflection intensity estimating unit are controlled.