JP3750860B2 - 画像レーダ装置 - Google Patents

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Description

【0001】
【産業上の利用分野】
この発明は、レーダ画像から目標の認識・識別を行う画像レーダ装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
目標により反射した電波を受信して、この受信信号から画像信号を生成もしくは再生し、この画像を分析して、予め記憶している各種の目標物の画像データとの一致を調べ、目標物を特定することができるレーダ装置があり、このようなレーダ装置をここでは画像レーダ装置という。
例えば特許文献1の図1には従来の画像レーダ装置の構成が、また、図2にはこのレーダによる観測のジオメトリ(3次元画像)が示されている。
【0003】
説明の都合上、ここでは目標が艦船であると限定した説明を行う。
レーダ画像は、一般にISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)画像として知られ、目標上の3次元のRCS(Rader Cross Section)分布の、レンジとクロスレンジの2軸で定義される投影面への投影図として得られる。そしてその画像の艦船の種類を特定するには、あらかじめ記憶している候補画像(3次元形状データ、候補目標とも言う)との一致により特定する。しかし、そのためには候補画像を現にレーダ装置が監視している目標と同じ投影面に投影した投影図を作成する必要がある。
【0004】
そのため、レーダ画像のレンジとクロスレンジの2軸を求め、こうして得た投影面に、記憶している3次元画像データを投影して、比較するべき画像を得る必要がある。
投影面を定義する2軸のうち、レンジはレーダから見た各反射点の方向の距離を表し、送信パルスの伝達遅延差を利用して得ることが出来る。
またクロスレンジは、レンジに直交する方向であり、目標の回転運動(回転角速度ベクトルをllで表す。)によって発生するドップラー差を利用して得ることが出来る。
【0005】
従来は、目標追尾手段により、目標の進行方向を表す単位ベクトルiivを推定し、これを目標の中心軸方向と等しいとみなして、目標とレーダの位置関係、すなわち、目標を基準としたレンジ軸方向を決定する。
【0006】
クロスレンジ軸に関しては、レンジ軸に直交するという条件と、船舶のような目標が一般に上記中心軸方向に細長いことに着目して、主軸(船首尾線)傾斜抽出手段により目標像の中心軸の傾きを得て、この情報と上記目標を基準としたレンジ軸方向の関係を用いる。さらに、候補目標クロスレンジ軸ベクトル算出手段では、蓄積された3次元形状データに基づきクロスレンジ長特性算出手段で得られたクロスレンジ長特性と、目標像のドップラー周波数幅を用いてクロスレンジ軸ベクトルを決定する。要約すれば、主軸の傾きとその3次元空間内での方向の関係を用いて目標の未知の回転運動に関するパラメータを推定するのである。
【0007】
特許文献1の図1に記載の目標アスペクト角推定手段では、得られた目標とレーダの位置関係に基づきアスペクト角を推定しこれをRCS算出手段に送る。RCS算出手段では、上記アスペクト角および各候補目標の3次元形状データに基づき各候補目標のRCS分布を計算する。候補目標辞書画像生成手段は、RCS算出手段で得られた各候補目標のRCS分布および、投影面決定手段で得られた各候補目標の投影面に基づき各候補目標の辞書画像を生成する。レーダ画像識別手段では、観測画像と上記により得られた辞書画像とを比較して類別する。
【0008】
【特許文献1】
特開2001−264435号公報 図1、図2
【0009】
【発明が解決しようとする課題】
従来のレーダ装置は、主軸の傾きとその3次元空間内での方向の関係を用いて目標の未知の回転運動に関するパラメータを推定するため、主軸の傾きとその3次元空間内での方向の関係から上記回転運動に関するパラメータを推定できないようなジオメトリでは適用できないという課題があった。
【0010】
また、従来のレーダ装置は、目標の追尾により目標を基準としたレーダの方向を推定しているため、追尾の誤差が大きい場合や、目標追尾を行わない場合に識別率が低下するまたは識別できないという課題があった。
【0011】
本発明は上記の課題を解決し、主軸の傾きとその3次元空間内での方向の関係から目標の回転運動に関するパラメータを推定できないようなものであっても、また、追尾の誤差が大きい場合でも目標の識別ができる画像レーダ装置を得ることを目的とする。
【0012】
【課題を解決するための手段】
この発明における画像レーダ装置は、電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を生成するレーダ画像再生手段、前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、予め類別された3次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記3次元の形状データのレーダ反射断面積分布(RCS分布)を計算するRCS算出手段、
前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、前記3次元形状データと前記目標の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出するクロスレンジ長特性算出手段、前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記3次元形状データのRCS分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
複数の前記3次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
前記複数の辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
前記類似度を最大とする前記辞書画像を出力する識別手段を有するものである。
【0013】
【発明の実施の形態】
実施の形態1.
図1は、本実施の形態による画像レーダ装置のブロック図である。
図1を用いて本実施の形態のものの動作を説明する。
送信機501で発生した高周波信号は、送受切替器502を経て送受信アンテナ503から目標519(図4)に向けて放射される。目標519に放射された高周波信号の一部がレーダ装置518の方向に反射され、送受信アンテナ503で受信され、送受切替器502を経て受信機504で増幅・検波された後、レーダ画像再生手段505によって目標519のRCS分布を示すレーダ画像に変換される。
また、目標追尾手段506で目標を追尾する処理は従来技術と同じであるので詳細な説明を省略する。また、ドップラー幅算出手段509で観測目標のドップラー幅を算出する処理、および、目標アスペクト角推定手段507で目標のアスペクト角を推定する処理についても従来技術と同じである。これら従来技術は特許文献1に詳しく開示されている。
【0014】
クロスレンジ長特性算出手段513では、追尾により定まった目標とレーダの位置関係に基づき、各候補目標(記憶している3次元画像データのことを候補目標という場合もある)ごとに、予測されるクロスレンジ長を計算する。まず、クロスレンジ軸の方向として、考えられるすべての方向を想定する。たとえば、レンジ軸に直交する平面を想定し、この平面内で、水平方向の軸から半時計周りに計った角度をthtと表し、各thtに対するクロスレンジ長を計算する。これをD(tht)と表す。なお各thtに対応するクロスレンジ軸方向の単位ベクトルをiic(tht)と表す。
【0015】
次に候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段1では、クロスレンジ軸ベクトルを推定する。ここでは、従来技術のように、目標の主軸を用いてクロスレンジ軸を推定することを行わないことから、クロスレンジ軸の方向とドップラー周波数と物理的な長さの変換係数であるクロスレンジスケーリング係数のいずれも未知である。そこで、次に、各thtごとにクロスレンジスケーリング係数を算出する。その際、候補目標と観測目標が一致した場合には両者のドップラー幅が一致するはずであるという点に着目する。すなわち、上記ドップラー幅算出手段509で得られたドップラー幅をDwとすると、各thtにおけるスケーリング係数A(tht)は次式で与えられる。
【0016】
A(tht)=Dw / D(tht) (1)
上記iic(tht)およびA(tht)を用いることで、各thtに対するクロスレンジ軸ベクトルLL(tht)が次式で得られる。
【0017】
LL(tht)=iic(tht)A(tht) (2)
複数投影面決定手段2では、レンジ軸ベクトルiirとクロスレンジ軸ベクトルLL(tht)に基づき各候補目標、各thtに対する投影面を決定する。
【0018】
次に、候補目標複数辞書画像生成手段3では、各候補目標、各tht毎に従来技術と同様に参照用の辞書画像を生成する。
レーダ画像相関手段4では、各辞書画像ごとに観測画像との相関値を計算する。
識別手段5では、各相関値を比較し、最大相関値を出力した候補目標を目標の識別結果として出力する。
【0019】
以上の構成をとることにより、観測画像から得られる主軸の傾きを用いることなしに識別を行えるため、上記回転運動に関するパラメータを推定できないようなジオメトリにも適用できる利点がある。
【0020】
実施の形態2.
図2は本実施の形態の処理ブロックである。
図2を用いて本実施の形態の処理内容を説明する。本実施の形態では、実施の形態1のクロスレンジ長特性算出手段513で、目標形状に基づいて各thtに関するクロスレンジ長D(tht)を計算したことに代えて、RCS算出手段510において計算した目標形状上の反射強度分布に基づいてRCS考慮クロスレンジ長特性算出手段11によりクロスレンジ長を計算する。すなわち、RCS考慮クロスレンジ長特性算出手段11では、RCSに対する閾値を設け、この閾値を超える反射点のみの位置関係からクロスレンジ長D(tht)のthtに対する特性を各候補目標毎に算出する。
上記以外の構成及び動作は実施の形態1の図1と同様であるので詳細な説明を勝利訳する。
【0021】
図2の構成をとることにより、実施の形態1の効果を得ることができるのみならず、RCSを考慮してクロスレンジ長を計算することにより、目標上で反射を生じない部分の影響でクロスレンジ軸ベクトルの推定精度が劣化する問題を緩和できる利点がある。
【0022】
実施の形態3.
図3は、本実施の形態の処理ブロックである。図において、実施の形態1の図1に比し、レンジ長算出手段21、レンジ長特性算出手段22、精細目標進行方向推定手段23を新たに設けている。
図4は、本実施の形態の動作を説明するための目標519と本レーダ装置518との関係を説明する図である。
【0023】
次に、図3を用いて本実施の形態の動作を説明する。本実施の形態では、目標追尾の精度が低い場合を想定している。
レーダ画像再生手段505で観測目標のレーダ画像を生成するまでの処理動作は実施の形態1の図1と同じであるので説明を省略する。
レンジ長算出手段21では、レーダ画像から目標のレンジ方向の長さを抽出する。
【0024】
受信機504から出力された受信信号に基づいて目標追尾手段506で目標追尾を行い速度ベクトル方向の単位ベクトルiivを推定する手段についても従来技術と同様である。ただし、ここでは追尾精度の限界、または、追尾により定まる速度ベクトル方向の単位ベクトルと主軸方向の単位ベクトルが一致しない等の現象が生じて、上記iivに基づく主軸方向の推定精度が劣化していると予想されたと仮定する。
【0025】
レンジ長特性算出手段22では、目標形状データ蓄積手段512に蓄積された各候補目標の形状データに基づいて、複数の主軸方向を想定し、各想定した主軸方向に対するレンジ長の特性を計算する。
【0026】
候補目標と観測目標が一致する場合に、観測目標のレンジ長は、候補目標の主軸の方向を観測目標の主軸の方向と一致させた場合のレンジ長と一致することが期待される。
精細目標進行方向推定手段23では、この点に着目し、レンジ長算出手段21で得られた観測目標のレンジ長、およびレンジ長特性算出手段22で得られた各候補目標のレンジ長特性に基づき、観測目標のレンジ長と候補目標のレンジ長が等しくなる主軸方向を探索する。
【0027】
ここで、図4に示した細長い形状の目標519について考えると、例えば(a)-(d)の4ケースで同じレンジ長となる。よって、この場合には主軸の候補としては4種類が挙がる。
精細目標進行方向推定手段23では、主軸方向の推定誤差が小さいという前提の下に、主軸の候補のうちから目標追尾手段506で得られた速度ベクトル方向の単位ベクトルに最も近い主軸を選択する。そして、この値を出力する。
【0028】
複数投影面決定手段2および目標アスペクト角推定手段507以降の処理は実施の形態1と同様であるので説明を省略する。
以上の処理を行うことで実施の形態1と同様の効果の他に、主軸ベクトルの推定精度が向上して識別性能が向上する効果が得られる。
【0029】
実施の形態4.
図5は、本実施の形態の処理ブロックである。
図5を用いて本実施の形態の動作を説明する。本実施の形態では、実施の形態3においてレンジ長特性算出手段22を用いた代わりに、RCS算出手段510およびRCS考慮レンジ長特性算出手段31を用いたものである。
【0030】
RCS考慮レンジ長特性算出手段31では、実施の形態3におけるレンジ長特性算出手段22と同様に、目標形状データ蓄積手段512に蓄積された各候補目標の形状データに基づき、想定した複数の主軸ベクトルの方向に対するレンジ長特性を算出する。ただし、その際には、RCS算出手段510で、それぞれ想定した主軸ベクトルの方向毎に計算した候補目標形状上のRCS分布に基づき長さを計算する。
【0031】
精細目標進行方向推定手段23以降の処理は実施の形態3と同様である。上記の計算処理を用いることで、実施の形態3と同様の効果に加えて、RCS値を考慮に入れてレンジ長特性を得るためレンジ長の予測精度が向上し識別性能が向上する利点がある。
【0032】
実施の形態5.
図6は、本実施の形態の処理ブロックを示す。
図6を用いて本実施の形態の処理を説明する。本実施の形態では、実施の形態4の図5において、RCS算出手段510、RCS考慮レンジ長特性算出手段31を用いて各候補目標のレンジ長特性を算出していたのに対し、事前の計算によりRCSを考慮してレンジ長特性を計算し、これをRCS考慮レンジ長特性蓄積手段32に蓄積しておき、必要時には単に読み出せばよいようにしておく点が異なる。
【0033】
RCS考慮レンジ長特性蓄積手段32では、上記事前に計算したレンジ長特性を各候補目標毎に蓄積しておく。RCS考慮レンジ長特性読出し手段33では、上記RCS考慮レンジ長特性蓄積手段32に蓄積された各候補目標のレンジ長特性を読出し、これを精細目標進行方向推定手段に送る。これ以降の処理は実施の形態4と同一である。
【0034】
本実施の形態の構成をとることにより、実施の形態4と同様の効果を得られるのに加え、事前にレンジ長特性を計算しておくことにより処理計算負荷を低減でき、処理速度を向上できるという利点が得られる。
【0035】
実施の形態6.
図7は本実施の形態の処理ブロック図である。
次に、図4、図7を用いて本実施の形態の処理内容を説明する。本実施の形態では、実施の形態1〜5で用いた目標追尾手段506を省くことができるようにしたものである。
例えば、本レーダ装置が航空機や衛星等の移動するプラットフォームに搭載された場合には、画像上の特定の目標の追尾を行わない場合がある。
【0036】
レンジ長算出手段21で観測目標のレンジ長を得るまでの処理、ドップラー幅算出手段509で観測目標のドップラー幅を得るまでの処理、レンジ長特性算出手段22で各候補目標のレンジ長特性を得るまでの処理は実施の形態3と同一であるので説明を省略する。
【0037】
実施の形態3で述べた通り、候補目標と観測目標が一致する場合に、観測目標のレンジ長は、候補目標の主軸の方向を観測目標の主軸の方向と一致させた場合のレンジ長と一致することが期待される。ただし、図4に示した通り、船舶のように細長い形状の目標519について考えると、例えば(a)-(d)の4ケースで同じレンジ長になってしまうことは既に説明したとおりである。よって、この場合には主軸の候補として4種類が挙がる。
【0038】
実施の形態3では、目標追尾手段506の追尾誤差が比較的小さいという前提の下に、主軸の候補のうちから目標追尾手段506で得られた速度ベクトル方向の単位ベクトルに最も近い主軸を選択した。しかし、本実施の形態では目標追尾手段506を有しないため、実施の形態3の手法を用いて上記4種類の主軸から候補を選定することはできない。そこで、本実施の形態では、精細目標進行方向複数推定手段43が、候補であるすべての主軸ベクトルを出力する。
【0039】
複数クロスレンジ長特性算出手段44では、精細目標進行方向複数推定手段43で得られた複数の主軸ベクトルの候補に対し、それぞれ実施の形態1で説明したクロスレンジ長特性算出手段513と同じ動作で各候補目標毎のクロスレンジ長特性を算出する。
【0040】
候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段41では、複数クロスレンジ長特性算出手段44の出力である各主軸ベクトルに対応したクロスレンジ長特性と、ドップラー幅算出手段509で得られた観測目標のドップラー幅に基づきクロスレンジ軸ベクトルを算出する。
【0041】
複数進行方向投影面決定手段42では、候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段41で得られたクロスレンジ軸ベクトルに基づきそれぞれの投影面を決定する。
目標アスペクト各推定手段507では、上記得られた各候補目標、各主軸ベクトルに対してアスペクト角を計算する。
【0042】
RCS算出手段510では、得られた各アスペクト角に関する各候補目標のRCS分布を算出する。
候補目標複数辞書画像生成手段3では、RCS算出手段510で得られた各候補目標、各アスペクト角(主軸ベクトルに依存)での各候補目標のRCS分布および複数進行方向投影面決定手段42で得られた各候補目標、各主軸ベクトル、各クロスレンジ軸ベクトルにおける投影面に基づき、各候補目標、各主軸ベクトル、各クロスレンジ軸ベクトルにおける辞書画像を生成する。レーダ画像相関手段4では、レーダ画像再生手段505で得られたレーダ画像と、候補目標複数辞書画像生成手段3で得られた候補目標の参照画像に基づいて相関値を算出する。
【0043】
識別手段5では、この相関値を最大とする辞書画像に対応する候補目標を識別結果として出力する。
本実施の形態の処理を行うことで、目標追尾を行えない場合でも、実施の形態5と同様の効果を得ることができる。
【0044】
実施の形態7.
図8に本実施の形態の処理ブロックを示す。
次に、図8及び実施の形態3の説明で用いた図4を用いて、本実施の形態の処理内容を説明する。本実施の形態では、実施の形態6の図7の精細目標進行方向複数推定手段43に対称化手段51を付加したものである。他の構成は図7と同じである。
【0045】
対称化手段51は、図7の精細目標進行方向複数推定手段43で想定した主軸ベクトルの方向の数を減らす動作を得るためのもう一つの方法として、目標形状の対称性を考慮するものである。
例えば目標が船舶の場合には、主軸に対してほぼ左右対称の形状となっている。この場合、図4における(a)と(c)は、レーダで観測する場合には同じジオメトリと考えることができる。また、(b)と(d)に関しても同様のことが言える。対称化手段51ではこの点に着目し、方向がほぼ180度異なる主軸ベクトル方向は同じであると見なすことによって、主軸ベクトルの種類を半分に減らして出力する。
これ以降の処理は実施の形態6と同一である。
【0046】
本実施の形態の処理を行うことで実施の形態6の効果が得られる他、識別用辞書生成の際に考慮する主軸ベクトルの数を減らすことができるので、計算処理負荷が減少し処理速度が向上する。
【0047】
【発明の効果】
以上のように、この発明の画像レーダ装置によれば、複数の方向のクロスレンジ軸毎に参照画像を生成するので、観測画像から得られる主軸の傾きを用いることを必要とせずに識別を行えうことができる。
【0048】
また、RCSを考慮してクロスレンジ長を計算することにより、目標上で反射を生じない部分の影響でクロスレンジ軸ベクトルの推定精度が劣化する問題を緩和することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 この発明の実施の形態1の画像レーダ装置のブロック図である。
【図2】 この発明の実施の形態2の画像レーダ装置のブロック図である。
【図3】 この発明の実施の形態3の画像レーダ装置のブロック図である。
【図4】 図3の画像レーダ装置の動作を説明する図である。
【図5】 この発明の実施の形態4の画像レーダ装置のブロック図である。
【図6】 この発明の実施の形態5の画像レーダ装置のブロック図である。
【図7】 この発明の実施の形態6の画像レーダ装置のブロック図である。
【図8】 この発明の実施の形態7の画像レーダ装置のブロック図である。
【符号の説明】
1 候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
2 複数投影面決定手段、 3 候補目標複数辞書画像生成手段、
4 レーダ画像相関手段、 5 識別手段、
11 RCS考慮クロスレンジ長特性算出手段、
21 レンジ長算出手段、 22 レンジ長特性算出手段、
23 精細目標進行方向推定手段、 31 クロスレンジ長特性算出手段、
32 RCS考慮レンジ長特性蓄積手段、
33 RCS考慮レンジ長特性読出し手段、
41 候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
42 複数進行方向投影面決定手段、 43 精細目標進行方向複数推定手段、
44 複数クロスレンジ長特性算出手段、
51 対称化手段、
501 送信機、 502 送受切換器、 503 送受信アンテナ、
504 受信機、 505 レーダ画像再生手段、 506 目標追尾手段、
507 目標アスペクト角推定手段、 508 主軸傾斜抽出手段、
509 ドップラー幅算出手段、 510 RCS算出手段、
511 クロスレンジ幅制約手段、 512 目標形状データ蓄積手段、
513 クロスレンジ長特性算出手段、
514 候補目標クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
515 投影面決定手段、 516 候補目標辞書画像生成手段、
517 レーダ画像識別手段、 518 画像レーダ装置、
519 目標。

Claims (7)

  1. 電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
    前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、
    予め類別された3次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
    前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記3次元の形状データのレーダ反射断面積分布(RCS分布)を計算するRCS算出手段、
    前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
    前記3次元形状データと前記目標の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出するクロスレンジ長特性算出手段、
    前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
    前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記3次元形状データのRCS分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
    複数の前記3次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
    複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
    前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
  2. 電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
    前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、
    予め類別された3次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
    前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記3次元の形状データのレーダ反射断面積分布(RCS分布)を計算するRCS算出手段、
    前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
    前記3次元形状データにもとづき得られたRCS分布と前記目標の進行方向に基づいて、反射強度がある閾値を越える範囲のクロスレンジ長特性を算出するRCS考慮クロスレンジ長特性算出手段、
    前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
    前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記3次元形状データのRCS分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
    複数の前記3次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
    複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
    前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
  3. 電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
    前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、
    予め類別された3次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
    前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記3次元の形状データのレーダ反射断面積分布(RCS分布)を計算するRCS算出手段、
    前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
    前記レーダ画像に基づいて、前記目標のレンジ長を推定するレンジ長算出手段、前記3次元の形状データに基づき想定した複数の進行方向における前記3次元形状データのレンジ長特性を計算するレンジ長特性算出手段、
    前記目標のレンジ長と前記3次元形状データのレンジ長特性と前記目標の進行方向に基づいて、前記目標の主軸ベクトルを前記3次元形状データのそれぞれについて求める精細目標進行方向推定手段、
    前記3次元形状データと前記目標の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出するクロスレンジ長特性算出手段、
    前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
    前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記3次元形状データのRCS分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
    複数の前記3次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
    複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
    前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
  4. 電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
    前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、
    予め類別された3次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
    前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記3次元の形状データのレーダ反射断面積分布(RCS分布)を計算するRCS算出手段、
    前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
    前記レーダ画像に基づいて、前記目標のレンジ長を推定するレンジ長算出手段、
    前記3次元形状データに基づき得られた想定した複数の進行方向に対する各候補目標の反射強度分布から、それぞれの進行方向における前記データのレンジ長特性を反射強度の強い反射点の分布に基づいて計算するRCS考慮レンジ長特性算出手段、
    前記目標のレンジ長と前記3次元形状データのレンジ長特性と前記目標の進行方向に基づいて、前記目標の主軸ベクトルを前記3次元形状データのそれぞれについて求める精細目標進行方向推定手段、
    前記3次元形状データと前記目標の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出するクロスレンジ長特性算出手段、
    前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
    前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記3次元形状データのRCS分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
    複数の前記3次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
    複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
    前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
  5. 電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
    前記反射波に基づいて前記目標の追尾を行い、その進行方向を算出する目標追尾手段、
    予め類別された3次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
    前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記3次元の形状データのレーダ反射断面積分布(RCS分布)を計算するRCS算出手段、
    前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
    前記レーダ画像に基づいて、前記目標のレンジ長を推定するレンジ長算出手段、
    前記3次元形状データの想定した進行方向における反射強度を考慮したレンジ長特性を蓄積するRCS考慮レンジ長特性蓄積手段、
    前記RCS考慮レンジ長特性蓄積手段に蓄積されたレンジ長特性を読み出すRCS考慮レンジ長特性読出し手段、
    前記目標のレンジ長と前記3次元形状データのレンジ長特性と前記目標の進行方向に基づいて、前記目標の主軸ベクトルを前記3次元形状データのそれぞれについて求める精細目標進行方向推定手段、
    前記3次元形状データと前記目標の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出するクロスレンジ長特性算出手段、
    前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
    前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記3次元形状データのRCS分布を投影する投影面を決定する複数投影面決定手段、
    複数の前記3次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
    複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
    前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
  6. 電波を送信し、目標の反射波を用いてレーダ画像を再生するレーダ画像再生手段、
    予め類別された3次元の形状データを記憶した目標形状データ蓄積手段、
    前記目標追尾手段で得られた前記目標の進行方向に基づいて、前記3次元の形状データのレーダ反射断面積分布(RCS分布)を計算するRCS算出手段、
    前記レーダ画像に基づいて、前記反射波のドップラー幅を求めるドップラー幅算出手段、
    前記レーダ画像に基づいて、前記目標のレンジ長を推定するレンジ長算出手段、前記3次元の形状データに基づき想定した複数の進行方向における前記3次元形状データのレンジ長特性を計算するレンジ長特性算出手段、
    前記目標のレンジ長と前記3次元形状データのレンジ長特性と前記目標の進行方向に基づいて、前記目標の主軸ベクトルを前記3次元形状データのそれぞれについて複数種類求める精細目標進行方向複数推定手段、
    前記3次元形状データと前記目標の複数の進行方向に基づいて、想定した複数のクロスレンジ軸方向のクロスレンジ長特性を算出する複数クロスレンジ長特性算出手段、
    前記ドップラー幅と、前記クロスレンジ長特性とに基づき、前記クロスレンジ軸方向の単位ベクトルと、クロスレンジ軸ベクトルとを前記各3次元画像データの各主軸ベクトル、角クロスレンジ軸方向こどに算出する候補目標複数クロスレンジ軸ベクトル算出手段、
    前記クロスレンジ軸ベクトル毎に前記3次元形状データのRCS分布を投影する投影面を決定する複数進行方向投影面決定手段、
    複数の前記3次元形状データを前記投影面に投影して複数の辞書画像を生成する候補目標複数辞書画像生成手段、
    複数の前記辞書画像と、前記レーダ画像とを比較して、それぞれの類似度を算出するレーダ画像相関手段、
    前記類似度が最大の前記辞書画像を出力する識別手段を有することを特徴とする画像レーダ装置。
  7. 精細目標進行方向複数推定手段は、方向がほぼ180度異なる主軸ベクトルの方向を同一と見なすことにより、主軸ベクトルの数をほぼ半分とする対称化手段を備えたものであることを特徴とする請求項6に記載の画像レーダ装置。
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