JP3759705B2 - Radar apparatus and super-resolution processing method - Google Patents

Description

ただし、Ｋは観測対象上に分布する反射点の個数、ｓ_ｋはｋ番目の反射点の反射係数（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）、ｔ_ｋはｋ番目の反射点からの反射波の伝播遅延時間、ｆ_０は周波数の初期値、Δｆはサンプル点間の周波数ステップである。
【０００７】
スペクトル信号Ｘ_ｉが式（１）で表されるとき、スペクトル信号Ｘ_ｉは近似的に次式の関係を満たすことが知られている。
【数２】

ここで、式（２）は線形予測モデル（ｌｉｎｅａｒ−ｐｒｅｄｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ）と呼ばれており、ｃ_ｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）は線形予測係数（ｌｉｎｅａｒ−ｐｒｅｄｉｃａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）、ｍは線形予測モデルの次数である。
式（２）から明らかなように、線形予測モデルとは、ある信号において等間隔に並んだｍ個のサンプル値の線形結合によって、それらｍ個のサンプル値の次にくるサンプル値を予測できることを仮定するモデルのことである。
【０００８】
次に線形予測係数推定部６ａは、フーリエ変換部５からスペクトル信号Ｘ_ｉを受けると、そのスペクトル信号Ｘ_ｉから線形予測係数ｃ_ｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）を推定する。
以下、線形予測係数ｃ_ｊの推定方法を説明する。
ここでは、線形予測モデルの次数ｍは既知であるとする。あるいは、次数が既知でない場合は、線形予測モデルの次数はなるべく大きな値に設定することが望ましいことが知られているので、できるだけ大きな値に設定する。ここで、線形予測係数ｃ_ｊを決定することが可能となるように、ｍのとりうる最大値はＭ／２以下の最大の整数であるとする。
【０００９】
式（２）の線形予測モデルによって、ｍ個のサンプル値Ｘ_ｉ−ｍ〜Ｘ_ｉ−ｌの線形結合から予測されるｉ番目のサンプル値Ｙ_ｉと実際の観測値Ｘ_ｉとの差分ｎ_ｉを予測誤差と呼ぶが、この予測誤差の平均二乗誤差εが最小になるように線形予測係数ｃ_ｊを決定する。
【数３】

【００１０】
さて、予測誤差ｎ_ｉは式（４）のように表される。
【数４】

【００１１】
平均二乗誤差εが最小であることは、予測誤差ｎ_ｉがＸ_ｉ−ｌ（ｌ＝１，２，・・・，ｍ）に統計的に直交することと同値であるから、次式を解くことによって平均二乗誤差εを最小にする線形予測係数ｃ１，ｃ２，・・・，ｃ_ｍを決定することができる。
【数５】

【００１２】
即ち、式（６）に式（４）を代入して、式（７）を解くと線形予測係数ＣＣ_ｍは次のように求まる。
【数６】

ただし、上付きのＴはベクトルや行列の転置を表し、上付きの＊は複素共役を表している。
【００１３】
線形予測係数推定部６ａは、式（８）によって線形予測係数ｃ_ｊが求まると、その線形予測係数ｃ_ｊをスペクトル外挿部６ｂに出力する。
なお、上記文献“Ｓｕｐｅｒ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｗｉｄｅｂａｎｄ ｒａｄａｒ”には、線形予測係数の推定方法として、Ｂｕｒｇ法を用いた線形予測係数の推定方法についての記述がある。Ｂｕｒｇ法は雑音に対してロバストであるため、ＳＮＲがそれほど高くない環境でも適用可能であるという特長がある。
【００１４】
スペクトル外挿部６ｂは、線形予測係数推定部６ａから線形予測係数ｃ_ｊを受けると、その線形予測係数ｃ_ｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）を用いて、スペクトル信号Ｘ_ｉにおける受信帯域の外側のスペクトルを外挿する。
具体的には、まず、スペクトル信号Ｘ_ｉのサンプル値よりＭ＋１番目のサンプル（スペクトル）を次式によって外挿する。
【数７】

【００１５】
次に、外挿されたＸ_Ｍ＋１も用いて、Ｍ＋２番目のサンプルを次式によって外挿する。
【数８】

【００１６】
さらに、式（１２）、式（１３）と同様にして、Ｍ＋３番目，Ｍ＋４番目，・・・，Ｍ＋Ｍ２番目のサンプルをサンプル番号の増加する向きに順に外挿していく。ここで、Ｍ２は外挿するサンプルの数であり、任意の値を設定することが可能である。
【００１７】
次に、予測係数の複素共役ｃ_ｊ ^＊を用いて、式（１４）のようにして、ｂ番目のサンプル（ｂ＝０，−１，・・・，−Ｍ３＋１）をサンプル番号の減少する向きに順に外挿していく。ここで、Ｍ３は外挿するサンプルの数であり、任意の値を設定することが可能である。
【数９】

【００１８】
次にサイドローブ抑圧部７は、上記のようにしてスペクトル外挿部６ｂがスペクトル信号の帯域を拡張すると、帯域拡張後のスペクトル信号Ｘ_ｑ（ｑ＝−Ｍ３＋１，・・・，Ｍ＋Ｍ２）に、重み付け関数ｗ_ｑを乗算する。
重み付け関数ｗ_ｑとしては、一般にハミング関数型、ハニング関数型等を用いる。
【数１０】

【００１９】
最後に逆フーリエ変換部８は、サイドローブ抑圧部７の出力である帯域拡張後のスペクトル信号Ｘ_ｑに重み付け関数ｗ_ｑが乗算されたスペクトル信号Ｚ_ｑ（ｑ＝−Ｍ３＋１，・・・，Ｍ＋Ｍ２）を逆フーリエ変換することによって、帯域拡張後の時間領域の受信信号を得る。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
従来のレーダ装置は以上のように構成されているので、スペクトル信号の帯域を拡張することによって受信信号の分解能を高めることができるが、複数の反射点が極めて近接して存在するような場合には、スペクトル信号の帯域を拡張しても十分な受信信号の分解能を得ることができない課題があった。
【００２１】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、複数の反射点が極めて近接して存在するような場合でも、受信信号の分解能を高めることができるレーダ装置及び超解像処理方法を得ることを目的とする。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るレーダ装置は、変換手段が複数の偏波信号をスペクトル信号に変換すると、帯域拡張手段が複数のスペクトル信号に対する線形予測を実施し、その予測結果を考慮して複数のスペクトル信号の帯域を拡張するようにしたものである。
【００２３】
この発明に係るレーダ装置は、帯域拡張手段が複数のスペクトル信号から線形予測係数を推定するとともに、その線形予測係数を用いて複数のスペクトル信号における受信帯域の外側のスペクトルを推定し、複数のスペクトル信号に対して外側のスペクトルを外挿するようにしたものである。
【００２４】
この発明に係るレーダ装置は、帯域拡張手段が任意のスペクトル信号における受信帯域の外側のスペクトルを推定する際、他のスペクトル信号に係る線形予測係数を用いるようにしたものである。
【００２５】
この発明に係るレーダ装置は、変換手段から出力された複数のスペクトル信号の信号対雑音電力比を推定し、その信号対雑音電力比に応じた重み付け係数を当該スペクトル信号に乗算する雑音影響除去手段を設けたものである。
【００２６】
この発明に係るレーダ装置は、帯域拡張手段により帯域が拡張された複数のスペクトル信号に重み付けを実施してサイドローブを抑圧するサイドローブ抑圧手段を設けたものである。
【００２７】
この発明に係るレーダ装置は、逆変換手段により逆変換された複数の偏波信号に対する重み付け関数の畳み込みを実施してサイドローブを抑圧するサイドローブ抑圧手段を設けたものである。
【００２８】
この発明に係るレーダ装置は、変換手段から出力された複数のスペクトル信号に対する偏波基底変換を実施する偏波基底変換手段を設けたものである。
【００２９】
この発明に係るレーダ装置は、相互に偏波特性の異なる複数のアンテナが相互に偏波特性が直交する２つアンテナから構成される場合、送信手段が２つのアンテナを交互に駆動しながら偏波信号を送信する一方、受信手段が２つのアンテナを駆動して２つの偏波信号を受信するようにしたものである。
【００３０】
この発明に係るレーダ装置は、一方のアンテナの偏波特性が垂直偏波であって、他方のアンテナの偏波特性が水平偏波であるようにしたものである。
【００３１】
この発明に係るレーダ装置は、一方のアンテナの偏波特性が右旋円偏波であって、他方のアンテナの偏波特性が左旋円偏波であるようにしたものである。
【００３２】
この発明に係る超解像処理方法は、複数の偏波信号をスペクトル信号に変換して、その複数のスペクトル信号に対する線形予測を実施し、その予測結果を考慮して複数のスペクトル信号の帯域を拡張するようにしたものである。
【００３３】
この発明に係る超解像処理方法は、複数のスペクトル信号から線形予測係数を推定するとともに、その線形予測係数を用いて複数のスペクトル信号における受信帯域の外側のスペクトルを推定し、複数のスペクトル信号に対して外側のスペクトルを外挿するようにしたものである。
【００３４】
この発明に係る超解像処理方法は、任意のスペクトル信号における受信帯域の外側のスペクトルを推定する際、他のスペクトル信号に係る線形予測係数を用いるようにしたものである。
【００３５】
この発明に係る超解像処理方法は、複数のスペクトル信号の信号対雑音電力比を推定し、その信号対雑音電力比に応じた重み付け係数を当該スペクトル信号に乗算するようにしたものである。
【００３６】
この発明に係る超解像処理方法は、帯域拡張後の複数のスペクトル信号に重み付けを実施してサイドローブを抑圧するようにしたものである。
【００３７】
この発明に係る超解像処理方法は、逆変換後の複数の偏波信号に対する重み付け関数の畳み込みを実施してサイドローブを抑圧するようにしたものである。
【００３８】
この発明に係る超解像処理方法は、複数のスペクトル信号に対する偏波基底変換を実施するようにしたものである。
【００３９】
この発明に係る超解像処理方法は、相互に偏波特性の異なる複数のアンテナが相互に偏波特性が直交する２つアンテナから構成される場合、２つのアンテナを交互に駆動しながら偏波信号を送信する一方、２つのアンテナを駆動して２つの偏波信号を受信するようにしたものである。
【００４０】
この発明に係る超解像処理方法は、一方のアンテナの偏波特性が垂直偏波であって、他方のアンテナの偏波特性が水平偏波であるようにしたものである。
【００４１】
この発明に係る超解像処理方法は、一方のアンテナの偏波特性が右旋円偏波であって、他方のアンテナの偏波特性が左旋円偏波であるようにしたものである。
【００４２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるレーダ装置を示す構成図であり、図において、１１はパルス信号を送信する送信機（送信手段）、１２は送受信を切り換える送受切換器、１３は偏波切換器、１４は第２偏波送受信アンテナ１５の偏波特性と直交する偏波特性を有する第１偏波送受信アンテナ、１５は第１偏波送受信アンテナ１４の偏波特性と直交する偏波特性を有する第２偏波送受信アンテナである。なお、第１偏波送受信アンテナ１４及び第２偏波送受信アンテナ１５における偏波特性が直交する組み合せとして、例えば、垂直偏波と水平偏波の組み合せや、右旋円偏波と左旋円偏波の組み合せなどが考えられる。
１６は第１偏波送受信アンテナ１４及び第２偏波送受信アンテナ１５により受信された複数の偏波信号に対する位相検波処理とＡ／Ｄ変換処理を実施して、その偏波信号の振幅と位相を示すディジタルの偏波受信信号を出力する受信機（受信手段）である。
【００４３】
１７は受信機１６から出力された複数の受信信号（時間領域の信号）をフーリエ変換してスペクトル信号（周波数領域の信号）を出力するフーリエ変換部（変換手段）、１８はフーリエ変換部１７から出力された複数のスペクトル信号に対する線形予測を実施し、その予測結果を考慮してスペクトル信号の帯域を拡張する複数偏波帯域拡張部（帯域拡張手段）、１９はフーリエ変換部１７から出力された複数のスペクトル信号から線形予測係数を推定する複数偏波線形予測係数推定部、２０は複数偏波線形予測係数推定部１９により推定された線形予測係数を用いて複数のスペクトル信号における受信帯域の外側のスペクトルを外挿する複数偏波スペクトル外挿部、２１は複数偏波帯域拡張部１８により帯域が拡張された複数のスペクトル信号を時間領域の受信信号に逆フーリエ変換する逆フーリエ変換部（逆変換手段）である。
【００４４】
図２は複数偏波帯域拡張部１８の内部を詳細に示す構成図であり、図において、１９ａはサンプル番号の増加する向きに次のサンプル値を予測する前向きの複数偏波線形予測モデルの線形予測係数を推定する前方予測係数推定部、１９ｂはサンプル番号の減少する向きに次のサンプル値を予測する後ろ向きの複数偏波線形予測モデルの線形予測係数を推定する後方予測係数推定部、２０ａは前方予測係数推定部１９ａにより推定された前向きの複数偏波線形予測係数を用いて、サンプル番号の増加する向きに受信帯域の外側のスペクトルを外挿する前方スペクトル外挿部、２０ｂは後方予測係数推定部１９ｂにより推定された後ろ向きの複数偏波線形予測係数を用いて、サンプル番号の減少する向きに受信帯域の外側のスペクトルを外挿する後方スペクトル外挿部である。
図３はこの発明の実施の形態１による超解像処理方法を示すフローチャートである。
【００４５】
次に動作について説明する。
まず、送信機１１が広帯域パルスとしてパルス信号を生成すると、送受切換器１２が当該パルス信号を偏波切換器１３に送り、偏波切換器１３が第１偏波送受信アンテナ１４を駆動することにより、そのパルス信号を第１偏波送受信アンテナ１４から空間に放射させる。空間に放射されたパルス信号は観測対象によって散乱される。
【００４６】
偏波切換器１３は、第１偏波送受信アンテナ１４と第２偏波送受信アンテナ１５の双方を駆動することにより、第１偏波送受信アンテナ１４と第２偏波送受信アンテナ１５が観測対象によって散乱された散乱波であるパルス信号（偏波信号）をそれぞれ受信すると、第１偏波送受信アンテナ１４と第２偏波送受信アンテナ１５が偏波信号を受信機１６に送り、受信機１６が複数の偏波信号に対する位相検波処理とＡ／Ｄ変換処理を実施して、その偏波信号の振幅と位相を示すディジタルの受信信号ｘ^１１（ｉ），ｘ^１２（ｉ）を出力する（ステップＳＴ１）。なお、ｘ^ｐｑ（ｉ）は、第ｐ偏波送受信アンテナがパルス信号を送信して、第ｑ偏波送受信アンテナが偏波信号を受信したとき、その偏波信号の振幅と位相を示すディジタルの受信信号のｉ番目（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）のサンプル値である。ここで、Ｍはサンプル数である。
【００４７】
同様に、送信機１１により生成されたパルス信号を送受切換器１２を介して偏波切換器１３に送り、そのパルス信号を第２偏波送受信アンテナ１５から目標に照射して同様の処理を繰り返すことにより、ディジタルの受信信号ｘ^２１（ｉ），ｘ^２２（ｉ）を得る（ステップＳＴ１）。
図４は第１偏波送受信アンテナ１４と第２偏波送受信アンテナ１５の各時刻における動作モードを示し、図中のインターバルが受信信号ｘ^１１（ｉ），ｘ^１２（ｉ），ｘ^２１（ｉ），ｘ^２２（ｉ）の一組を得るのに要する処理のひとまとめである。
【００４８】
なお、レーダ装置における送受信アンテナの位置が等しいモノスタティック構成の場合は、ｘ^１２（ｉ），ｘ^２１（ｉ）が等しいことは、文献“Ｒａｄａｒ ｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｙ ｆｏｒ ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ”（Ｕｌａｂｙ他著、Ａｒｔｅｃｈ Ｈｏｕｓｅ Ｉｎｃ，１９９０）などに示されており公知である。そこで、以下の処理においては、受信信号Ｘ^２１（ｉ）を用いないことにする。
【００４９】
フーリエ変換部１７は、受信機１６から送受偏波の組み合せの異なる三つの受信信号ｘ^１１（ｉ），ｘ^１２（ｉ），ｘ^２２（ｉ）を受けると、その受信信号ｘ^１１（ｉ），ｘ^１２（ｉ），ｘ^２２（ｉ）をそれぞれフーリエ変換してスペクトル信号を出力する（ステップＳＴ２）。
ここでは、スペクトル信号をＸ^１１（ｉ），Ｘ^１２（ｉ），Ｘ^２２（ｉ）と表し、ｉ＝１，２，・・・，Ｍとする。
【００５０】
既に述べたように、観測対象が電波を散乱する反射点の集合体であるとみなせる場合、観測対象からの散乱波は、観測対象上の反射点からの散乱波の重ねあわせと考えることができる。このとき、受信信号をフーリエ変換して得られるスペクトル信号はそれぞれ次式のように表すことができる。
【数１１】

ただし、Ｋは観測対象上に分布する反射点の個数、ｓ^ｐｑ _ｋは第ｐ偏波送受信アンテナで送信して第ｑ偏波送受信アンテナで受信した場合のｋ番目の反射点の反射係数（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）、ｔ_ｋはｋ番目の反射点からの反射波の伝播遅延時間、ｆ_０は周波数の初期値、Δｆはサンプル点間の周波数ステップである。
【００５１】
なお、レーダシステムによっては、図５に示すように、サイドローブ抑圧部２２によって、受信機１６から出力された送受偏波の組み合せの異なる三つの受信信号ｘ^１１（ｉ），ｘ^１２（ｉ），ｘ^２２（ｉ）に対し、レンジサイドローブ抑圧処理が適用されている場合がある。このような場合、フーリエ変換部１７によって得られるスペクトル信号は、サイドローブ抑圧部２２によって重み付け関数ｗ_ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）がスペクトル信号Ｘ^ｐｑ（ｉ）（ｐｑ＝１１，１２，２２）に掛けられたｗ_ｉ×Ｘ^ｐｑ（ｉ）という形である。スペクトル重み付け除去部２３は、重み付け関数の逆数１／ｗ_ｉを掛けることによって重み付け関数の影響を除去している。
【００５２】
送受偏波の組み合せの異なる三つの受信信号のスペクトル信号Ｘ^ｐｑ（ｉ）（ｐｑ＝１１，１２，２２）が式（１６）で表されるとき、式（２）の線形予測モデルを拡張して式（１７）と式（１８）のような複数偏波線形予測モデルを仮定することができる。
【数１２】

【００５３】
式（１７）はサンプル番号の増加する向きに次のサンプル値を予測する前向きの線形予測モデルであり、式（１８）はサンプル番号の減少する向きに次のサンプル値を予測する後ろ向きの線形予測モデルである。また、ｃ^ｕｖ _ｊ（ｕ，ｖ＝１，２，３； ｊ＝１，２，・・・，ｍ）は前向きの複数偏波線形予測係数、ｂ^ｕｖ _ｊ（ｕ，ｖ＝１，２，３； ｊ＝１，２，・・・，ｍ）は後ろ向きの複数偏波線形予測係数、ｍは複数偏波線形予測モデルの次数である。
【００５４】
次に複数偏波線形予測係数推定部１９の前方予測係数推定部１９ａは、フーリエ変換部１７によって得られたスペクトル信号Ｘ^ｐｑ（ｉ）から前向きの複数偏波線形予測係数ｃ^ｕｖ _ｊを推定し、後方予測係数推定部１９ｂは、フーリエ変換部１７によって得られたスペクトル信号Ｘ^ｐｑ（ｉ）から複数偏波線形予測係数ｂ^ｕｖ _ｊを推定する（ステップＳＴ３）。
ここで、前方予測係数推定部１９ａにおいて、前向きの複数偏波線形予測係数ｃ^ｕｖ _ｊを推定する方法を説明する。
【００５５】
ここでは、線形予測モデルの次数ｍは既知であるとする。あるいは、次数が既知でない場合は、線形予測モデルの次数はなるべく大きな値に設定することが望ましいことが知られているので、できるだけ大きな値に設定する。ここで、前向きの複数偏波線形予測係数ｃ^ｕｖ _ｊを決定することが可能となるように、ｍのとりうる最大値はＭ／２以下の最大の整数であるとする。
【００５６】
スペクトル信号Ｘ^ｐｑ（ｉ）について、式（１７）の前向きの複数偏波線形予測モデルを仮定した場合の前向きの予測誤差ｎ^ｐｑ _ｉ（ｐｑ＝１１，１２，２２）は次式で表される。
【数１３】

【００５７】
式（１９）で表される前向きの予測誤差ｎ^ｐｑ _ｉの平均二乗誤差を最小化する前向きの複数偏波線形予測係数ＣＣ^ｐｑ _ｍ（ｐｑ＝１１，１２，２２）は、従来の技術において説明した線形予測係数ＣＣ_ｍを求める方法と同様にして、次式のように求めることができる。
【数１４】

【００５８】
ただし、ＲＲ_ｍとＵＵ^ｐｑ _ｍ（ｐｑ＝１１，１２，２２）は式（２２）〜式（２５）によって以下のように定義される。
【数１５】

【数１６】

【数１７】

【数１８】

【００５９】
前方予測係数推定部１９ａは、式（２１）によって得られた前向きの複数偏波線形予測係数ｃ^ｐｑ _ｊ（ｐｑ＝１１，１２，２２；ｊ＝１，２，・・・，ｍ）を出力する。後方予測係数推定部１９ｂは、後ろ向きの複数偏波線形予想係数ｂ^ｐｑ _ｊ（ｐｑ＝１１，１２，２２；ｊ＝１，２，・・・，ｍ）を推定して出力するが、その処理内容は前方予測係数推定部１９ａと同様である。
【００６０】
次に複数偏波スペクトル外挿部２０は、前方予測係数推定部１９ａ及び後方予測係数推定部１９ｂにより推定された前向きの複数偏波線形予測係数ｃ^ｐｑ _ｊと後ろ向きの複数偏波線形予測係数ｂ^ｐｑ _ｊとを用いて、スペクトル信号Ｘ^ｐｑ（ｉ）の受信帯域の外側のスペクトルを外挿する（ステップＳＴ４）。
まず、前向きの複数偏波線形予測係数ｃ^ｐｑ _ｊを用いてサンプル番号の増加する向きにスペクトル信号の帯域の外側のサンプルを外挿する処理を具体的に説明する。
【００６１】
前方スペクトル外挿部２０ａは、スペクトル信号のサンプル値よりＭ＋１番目のサンプル（スペクトル）を次式によって外挿する。
【数１９】

【００６２】
次に、外挿したＸ^ｐｑ（Ｍ＋１）も用いて、Ｍ＋２番目のサンプルを次式によって外挿する。
【数２０】

【００６３】
さらに、式（２６）、式（２７）と同様にして、Ｍ＋３番目、Ｍ＋４番目、・・・、Ｍ＋Ｍ２番目のサンプルをサンプル番号の増加する向きに順に外挿していく。ここで、Ｍ２は外挿するサンプルの数であり、任意の値を設定することが可能である。
【００６４】
後方スペクトル外挿部２０ｂは、後ろ向きの予測係数ｂ^ｐｑ _ｊを用いて、式（２８）のようにして、β番目のサンプル（β＝０，−１，・・・，−Ｍ３＋１）をサンプル番号の減少する向きに順に外挿していく。ここで、Ｍ３は外挿するサンプルの数であり、任意の値を設定することが可能である。
【数２１】

【００６５】
最後に逆フーリエ変換部２１は、上記のようにして複数偏波スペクトル外挿部２０がスペクトル信号の帯域を拡張すると、帯域拡張後のスペクトル信号Ｘ^１１（ｉ），Ｘ^２１（ｉ），Ｘ^２２（ｉ）（ｉ＝−Ｍ２＋１，・・・，Ｍ＋Ｍ２）をそれぞれ逆フーリエ変換することによって、帯域拡張後の時間領域の受信信号ｘ^１１（ｉ），ｘ^２１（ｉ），ｘ^２２（ｉ）（ｉ＝−Ｍ２＋１，・・・，Ｍ＋Ｍ２）を得る（ステップＳＴ５）。
【００６６】
この実施の形態１では、送受信アンテナとして二つの直交する偏波状態のアンテナを用いる場合のみについて説明した。送受アンテナの偏波状態が二つ以上の場合は、スペクトル信号Ｘ^ｐｑ（ｉ）においてｐとｑの組み合せが増加することになるが、この場合も実施の形態１を容易に拡張できることは明らかである。
【００６７】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、複数の偏波信号をスペクトル信号に変換して、その複数のスペクトル信号に対する線形予測を実施し、その予測結果を考慮して複数のスペクトル信号の帯域を拡張するように構成したので、複数の反射点が極めて近接して存在するような場合でも、受信信号の分解能を高めることができる効果を奏する。
即ち、複数の反射点が極めて近接して存在するために従来の技術では充分な分解能を得ることができない場合にも、偏波情報を利用することによって、分解能を高めることができる。したがって、目標位置と目標反射係数の検出精度を高めることができる。
なお、受信信号が偏波合成開口レーダ画像である場合への拡張は容易である。
【００６８】
実施の形態２．
図６はこの発明の実施の形態２によるレーダ装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
２４はフーリエ変換部１７から出力された複数のスペクトル信号の信号対雑音電力比を推定する信号対雑音比推定部、２５は信号対雑音比推定部２４により推定された信号対雑音電力比に応じた重み付け係数を当該スペクトル信号に乗算する偏波重み付け部である。なお、信号対雑音比推定部２４及び偏波重み付け部２５から雑音影響除去手段が構成されている。
【００６９】
次に動作について説明する。
信号対雑音比推定部２４及び偏波重み付け部２５が追加されている以外は、上記実施の形態１と同様であるため、信号対雑音比推定部２４及び偏波重み付け部２５の動作のみ説明する。
【００７０】
信号対雑音比推定部２４は、受信機１６の雑音電力と、スペクトル信号Ｘ^ｐｑ（ｉ）（ｐｑ＝１１，１２，２２）の電力の比を計算する。例えば、第ｐ偏波送受信アンテナで送信して第ｑ偏波送受信アンテナで受信した受信信号の信号対雑音電力比の推定値としては、次式で与えられるＳＮＲ^ｐｑを用いることができる。
【数２２】

ここで、Ｎは受信機１６の雑音電力であり、事前の計測によって既知であるものとする。
【００７１】
偏波重み付け部２５は、信号対雑音比推定部２４が信号対雑音電力比ＳＮＲ^ｐｑを推定すると、その信号対雑音電力比ＳＮＲ^ｐｑに応じて重み付け係数Ｈ^ｐｑを決定し、各偏波の組み合せのスペクトル信号Ｘ^ｐｑ（ｉ）にそれぞれ重み付け係数Ｈ^ｐｑを乗算する。ここで、重み付け係数Ｈ^ｐｑとしては、ＳＮＲ^ｐｑが大きい場合に大きく、小さい場合に小さい正の実数が選ばれるものとする。
【００７２】
偏波重み付け部２５により重み付けされたスペクトル信号Ｈ^１１×Ｘ^１１（ｉ）、Ｈ^１２×Ｘ^１２（ｉ）、Ｈ^２２×Ｘ^２２（ｉ）（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）は、複数偏波線形予測係数推定部１９に送られる。以下、上記実施の形態１と同様である。
なお、第１偏波送受信アンテナ１４及び第２偏波送受信アンテナ１５の偏波状態が、水平偏波と垂直偏波である場合、スペクトル信号Ｘ^１２（ｉ）の信号対雑音電力比は一般に低いことが知られている。そこで、予めＸ^１２（ｉ）の係数はＨ^１２＝０とするなどして、Ｘ^１２（ｉ）のデータを用いないようにしてもよい。
【００７３】
この実施の形態２によれば、複数の送受偏波の組み合せで得られた受信信号のうち、信号対雑音電力比のより高い受信信号の寄与をより大きく、信号対雑音電力比のより低い受信信号の寄与をより小さくすることができるため、雑音の影響を低減することができ、目標位置と目標反射係数の検出精度をより高めることができる効果を奏する。
【００７４】
実施の形態３．
図７はこの発明の実施の形態３によるレーダ装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
２６は複数偏波帯域拡張部１８により帯域が拡張された複数のスペクトル信号に重み付けを実施してサイドローブを抑圧するサイドローブ抑圧部（サイドローブ抑圧手段）である。
【００７５】
次に動作について説明する。
サイドローブ抑圧部２６が追加されている以外は、上記実施の形態１と同様であるため、サイドローブ抑圧部２６の動作のみ説明する。
【００７６】
サイドローブ抑圧部２６は、複数偏波帯域拡張部１８により帯域が拡張されたスペクトル信号Ｘ^１１（ｉ），Ｘ^１２（ｉ），Ｘ^２２（ｉ）（ｉ＝−Ｍ３＋１，・・・，Ｍ＋Ｍ２）に重み付け関数ｗ_ｉを掛ける。重み付け関数ｗ_ｉとしては、“Ｏｎ ｔｈｅ Ｕｓｅ ｏｆ Ｗｉｎｄｏｗ ｆｏｒ Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｗｉｔｈ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ”（Ｆ．Ｊ．Ｈａｒｒｉｓ著、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ，ｖｏｌ．６６，ｎｏ．１，ｐｐ．５１−８３，Ｊａｎ．１９７８）に記載の一般的な窓関数（ハミング窓関数、テイラー窓関数など）を用いる。
【数２３】

【００７７】
この実施の形態３によれば、レンジサイドローブを抑圧することができるため、目標位置と目標反射係数の検出精度をより高めることができる効果を奏する。
【００７８】
実施の形態４．
図８はこの発明の実施の形態４によるレーダ装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
２７は逆フーリエ変換部２１により逆フーリエ変換された複数の受信信号に対する重み付け関数の畳み込みを実施してサイドローブを抑圧する適応的サイドローブ抑圧部（サイドローブ抑圧手段）である。
【００７９】
次に動作について説明する。
適応的サイドローブ抑圧部２７が追加されている以外は、上記実施の形態１と同様であるため、適応的サイドローブ抑圧部２７の動作のみ説明する。
適応的サイドローブ抑圧部２７は、“ＳＡＲ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｖｉａ Ｍｏｄｅｒｎ ２−Ｄ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ”（Ｓ．Ｒ．ＤｅＧｒａｓｓｆ著、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃ．，ｖｏｌ．７，ｎｏ．５，ｐｐ．７２９−７６１，Ｍａｙ．１９９８）に記載のＡＳＲ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｓｉｄｅｌｏｂｅ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）法などを採用することによって実現できる。また、ＡＳＲ法を簡易化したＳＶＡ（Ｓｐａｔｉａｌｌｙ Ｖａｒｉａｎｔ Ａｐｏｄｉｚａｔｉｏｎ）法を採用することによっても実現できる。上記ＳＶＡ法は“Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ Ａｐｏｄｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｉｄｅｌｏｂｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ ＳＡＲ Ｉｍａｇｅｒｙ”（Ｈ．Ｃ．Ｓｔａｎｋｗｉｔｚ他著、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ Ａｅｒｏｓｐ．＆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｓｙｓｔ．，ｖｏｌ．３１，ｎｏ．１，ｐｐ．２６７−２７９，Ｊａｎ．１９９５）に記載されており公知である。また、ＳＶＡ法によれば、メインローブ幅を増加させることなく、レンジサイドローブを効果的に抑圧できることが知られている。
【００８０】
この実施の形態４においては、ＳＶＡ法を採用して適応的サイドローブ抑圧部２７を構成する。
ＳＶＡ法の一般的な処理内容について説明する。まず、入力信号をｇ（ｔ）とする。ここで、ｔ＝１，２，・・・，Ｔであり、Ｔはサンプル数である。
入力信号のｔ番目のサンプルについて、この入力信号のサンプル値ｇ（ｔ）と、その両隣の値ｇ（ｔ−１）とｇ（ｔ＋１）を用いて、メインローブ、サイドローブを判別する指標ｗ_ｕ（ｔ）を式（３１）によって計算する。
【数２４】

【００８１】
ＳＶＡ法は、この指標ｗ_ｕ（ｔ）に基づき、式（３２）によって、サイドローブが抑圧された信号ｇ'（ｔ）を出力する。
【数２５】

【００８２】
さて、適応的サイドローブ抑圧部２７においては、入力信号ｇ（ｔ）として、逆フーリエ変換部２１によって得られた帯域拡張後の時間領域の受信信号ｘ^１１（ｉ），ｘ^１２（ｉ），ｘ^２２（ｉ）（ｉ＝−Ｍ３＋１，・・・，Ｍ＋Ｍ２）の三つが入力される。そこで、適応的サイドローブ抑圧部２７は、これら三つの入力信号に対し、式（３１）と式（３２）で示されるＳＶＡ法によるサイドローブ抑圧処理を適用し、レンジサイドローブを抑圧する。
【００８３】
この実施の形態４によれば、メインローブ幅を増加させることなく、レンジサイドローブを抑圧することができるため、目標位置と目標反射係数の検出精度をより高めることができる効果を奏する。
【００８４】
実施の形態５．
図９はこの発明の実施の形態５によるレーダ装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
２８はフーリエ変換部１７から出力された複数のスペクトル信号に対する偏波基底変換を実施する偏波基底変換部（偏波基底変換手段）である。
【００８５】
次に動作について説明する。
偏波基底変換部２８が追加されている以外は、上記実施の形態１と同様であるため、偏波基底変換部２８の動作のみ説明する。
【００８６】
偏波基底変換部２８は、フーリエ変換部１７によって得られたスペクトル信号Ｘ^１１（ｉ），Ｘ^１２（ｉ），Ｘ^２２（ｉ）（ｉ＝１，・・・，Ｍ）に対し、次式で示す偏波基底変換を行う。
【数２６】

【００８７】
ここで、［Ｔ］はユニタリ行列であり、目的に応じて任意のユニタリ行列を設定できるものとする。なお、式（３３）で表される偏波基底変換によって、第１偏波送受信アンテナ１４と第２偏波送受信アンテナ１５の直交する偏波の組み合せとは異なる二つの直交偏波の組み合せで同様な観測を行った場合のスペクトル信号Ｖ^１１（ｉ），Ｖ^１２（ｉ），Ｖ^２２（ｉ）を求めることができることは、既に文献“偏波レーダによる新構想災害監視システムに関する研究”（山口他著、平成１２年度科学研究費補助金（基盤研究Ｃ）研究成果報告書、課題番号１１６５０４２０，２００１）などにおいて公知である。
【００８８】
この実施の形態５によれば、任意の偏波基底で観測した場合の目標位置と目標反射係数の検出精度をより高めることができる効果を奏する。
【００８９】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、変換手段が複数の偏波信号をスペクトル信号に変換すると、帯域拡張手段が複数のスペクトル信号に対する線形予測を実施し、その予測結果を考慮して複数のスペクトル信号の帯域を拡張するように構成したので、複数の反射点が極めて近接して存在するような場合でも、受信信号の分解能を高めることができる効果がある。
【００９０】
この発明によれば、帯域拡張手段が複数のスペクトル信号から線形予測係数を推定するとともに、その線形予測係数を用いて複数のスペクトル信号における受信帯域の外側のスペクトルを推定し、複数のスペクトル信号に対して外側のスペクトルを外挿するように構成したので、簡単にスペクトル信号の帯域を拡張することができる効果がある。
【００９１】
この発明によれば、帯域拡張手段が任意のスペクトル信号における受信帯域の外側のスペクトルを推定する際、他のスペクトル信号に係る線形予測係数を用いるように構成したので、精度よくスペクトル信号の帯域を拡張することができる効果がある。
【００９２】
この発明によれば、変換手段から出力された複数のスペクトル信号の信号対雑音電力比を推定し、その信号対雑音電力比に応じた重み付け係数を当該スペクトル信号に乗算する雑音影響除去手段を設けるように構成したので、受信機の雑音電力の影響を低減することができる効果がある。
【００９３】
この発明によれば、帯域拡張手段により帯域が拡張された複数のスペクトル信号に重み付けを実施してサイドローブを抑圧するサイドローブ抑圧手段を設けるように構成したので、受信信号の分解能をさらに高めることができる効果がある。
【００９４】
この発明によれば、逆変換手段により逆変換された複数の偏波信号に対する重み付け関数の畳み込みを実施してサイドローブを抑圧するサイドローブ抑圧手段を設けるように構成したので、受信信号の分解能をさらに高めることができる効果がある。
【００９５】
この発明によれば、変換手段から出力された複数のスペクトル信号に対する偏波基底変換を実施する偏波基底変換手段を設けるように構成したので、受信信号の分解能をさらに高めることができる効果がある。
【００９６】
この発明によれば、相互に偏波特性の異なる複数のアンテナが相互に偏波特性が直交する２つアンテナから構成される場合、送信手段が２つのアンテナを交互に駆動しながら偏波信号を送信する一方、受信手段が２つのアンテナを駆動して２つの偏波信号を受信するように構成したので、構成の複雑化を招くことなく、複数の偏波信号を受信することができる効果がある。
【００９７】
この発明によれば、一方のアンテナの偏波特性が垂直偏波であって、他方のアンテナの偏波特性が水平偏波であるように構成したので、特殊なアンテナを用いることなく、複数の偏波信号を受信することができる効果がある。
【００９８】
この発明によれば、一方のアンテナの偏波特性が右旋円偏波であって、他方のアンテナの偏波特性が左旋円偏波であるように構成したので、特殊なアンテナを用いることなく、複数の偏波信号を受信することができる効果がある。
【００９９】
この発明によれば、複数の偏波信号をスペクトル信号に変換して、その複数のスペクトル信号に対する線形予測を実施し、その予測結果を考慮して複数のスペクトル信号の帯域を拡張するように構成したので、複数の反射点が極めて近接して存在するような場合でも、受信信号の分解能を高めることができる効果がある。
【０１００】
この発明によれば、複数のスペクトル信号から線形予測係数を推定するとともに、その線形予測係数を用いて複数のスペクトル信号における受信帯域の外側のスペクトルを推定し、複数のスペクトル信号に対して外側のスペクトルを外挿するように構成したので、簡単にスペクトル信号の帯域を拡張することができる効果がある。
【０１０１】
この発明によれば、任意のスペクトル信号における受信帯域の外側のスペクトルを推定する際、他のスペクトル信号に係る線形予測係数を用いるように構成したので、精度よくスペクトル信号の帯域を拡張することができる効果がある。
【０１０２】
この発明によれば、複数のスペクトル信号の信号対雑音電力比を推定し、その信号対雑音電力比に応じた重み付け係数を当該スペクトル信号に乗算するように構成したので、受信機の雑音電力の影響を低減することができる効果がある。
【０１０３】
この発明によれば、帯域拡張後の複数のスペクトル信号に重み付けを実施してサイドローブを抑圧するように構成したので、受信信号の分解能をさらに高めることができる効果がある。
【０１０４】
この発明によれば、逆変換後の複数の偏波信号に対する重み付け関数の畳み込みを実施してサイドローブを抑圧するように構成したので、受信信号の分解能をさらに高めることができる効果がある。
【０１０５】
この発明によれば、複数のスペクトル信号に対する偏波基底変換を実施するように構成したので、受信信号の分解能をさらに高めることができる効果がある。
【０１０６】
この発明によれば、相互に偏波特性の異なる複数のアンテナが相互に偏波特性が直交する２つアンテナから構成される場合、２つのアンテナを交互に駆動しながら偏波信号を送信する一方、２つのアンテナを駆動して２つの偏波信号を受信するように構成したので、構成の複雑化を招くことなく、複数の偏波信号を受信することができる効果がある。
【０１０７】
この発明によれば、一方のアンテナの偏波特性が垂直偏波であって、他方のアンテナの偏波特性が水平偏波であるように構成したので、特殊なアンテナを用いることなく、複数の偏波信号を受信することができる効果がある。
【０１０８】
この発明によれば、一方のアンテナの偏波特性が右旋円偏波であって、他方のアンテナの偏波特性が左旋円偏波であるように構成したので、特殊なアンテナを用いることなく、複数の偏波信号を受信することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１によるレーダ装置を示す構成図である。
【図２】 複数偏波帯域拡張部の内部を詳細に示す構成図である。
【図３】 この発明の実施の形態１による超解像処理方法を示すフローチャートである。
【図４】 第１偏波送受信アンテナと第２偏波送受信アンテナの各時刻における動作モードを示す説明図である。
【図５】 この発明の実施の形態１による他のレーダ装置を示す構成図である。
【図６】 この発明の実施の形態２によるレーダ装置を示す構成図である。
【図７】 この発明の実施の形態３によるレーダ装置を示す構成図である。
【図８】 この発明の実施の形態４によるレーダ装置を示す構成図である。
【図９】 この発明の実施の形態５によるレーダ装置を示す構成図である。
【図１０】 従来のレーダ装置を示す構成図である。
【符号の説明】
１１ 送信機（送信手段）、１２ 送受切換器、１３ 偏波切換器、１４ 第１偏波送受信アンテナ、１５ 第２偏波送受信アンテナ、１６ 受信機（受信手段）、１７ フーリエ変換部（変換手段）、１８ 複数偏波帯域拡張部（帯域拡張手段）、１９ 複数偏波線形予測係数推定部、１９ａ 前方予測係数推定部、１９ｂ 後方予測係数推定部、２０ スペクトル外挿部、２０ａ 前方スペクトル外挿部、２０ｂ 後方スペクトル外挿部、２１ 逆フーリエ変換部（逆変換手段）、２２ サイドローブ抑圧部、２３ スペクトル重み付け除去部、２４ 信号対雑音比推定部（雑音影響除去手段）、２５ 偏波重み付け部（雑音影響除去手段）、２６ サイドローブ抑圧部（サイドローブ抑圧手段）、２７ 適応的サイドローブ抑圧部（サイドローブ抑圧手段）、２８ 偏波基底変換部（偏波基底変換手段）。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a radar apparatus and a super-resolution processing method for detecting a target position and a target reflection coefficient with an accuracy higher than a resolution limited by a signal band.
[0002]
[Prior art]
10 is a block diagram showing a conventional radar apparatus disclosed in, for example, the document “Super-resolution methods for wideband radar” (SL Borison et al., The Lincoln Laboratory Journal, vol. 5, No. 3, 1992). In the figure, 1 is a transmitter for transmitting a pulse signal, 2 is a transmission / reception switcher for switching between transmission and reception, 3 is a pulse signal transmitted from the transmitter 1 to the space, while the pulse signal reflected by the target 4 is a receiver that performs phase detection processing and A / D conversion processing on the pulse signal received by the transmission / reception antenna 3 and outputs a digital reception signal indicating the amplitude and phase of the pulse signal. It is.
[0003]
5 is a Fourier transform unit that Fourier-transforms the received signal (time domain signal) output from the receiver 4 and outputs a spectrum signal (frequency domain signal), and 6 is for the spectrum signal output from the Fourier transform unit 5. A band extension unit that performs linear prediction and expands the band of the spectrum signal in consideration of the prediction result, 6a is a linear prediction coefficient estimation unit that estimates a linear prediction coefficient from the spectrum signal output from the Fourier transform unit 5, and 6b Is a spectrum extrapolation unit that extrapolates the spectrum outside the reception band in the spectrum signal using the linear prediction coefficient estimated by the linear prediction coefficient estimation unit 6a, and 7 is a spectrum signal whose band is expanded by the band extension unit 6. A side lobe suppression unit that performs weighting to suppress side lobes of the spectrum signal, and 8 performs inverse Fourier transform on the spectrum signal. And conversion, an inverse Fourier transform unit for outputting a received signal with enhanced resolution.
[0004]
Next, the operation will be described.
First, when the transmitter 1 generates a pulse signal as a broadband pulse, the transmission / reception switch 2 sends the pulse signal to the transmission / reception antenna 3, and the transmission / reception antenna 3 radiates the pulse signal to space. The pulse signal radiated into space is scattered by the observation target.
When the transmission / reception antenna 3 receives a pulse signal that is a scattered wave scattered by the observation target, the transmission / reception antenna 3 sends the pulse signal to the receiver 4, and the receiver 4 performs phase detection processing and A / D conversion on the pulse signal. Processing is performed, and a digital received signal indicating the amplitude and phase of the pulse signal is output.
[0005]
Upon receiving a digital reception signal (time domain signal) from the receiver 4, the Fourier transform unit 5 performs a Fourier transform on the reception signal and outputs a spectrum signal (frequency domain signal).
Where the spectral signal is X_i(I = 1, 2,..., M). M is the number of samples.
[0006]
When the observation target can be regarded as an aggregate of reflection points that scatter radio waves, the scattered wave from the observation target can be considered as a superposition of the scattered waves from the reflection point on the observation target. At this time, the spectrum signal obtained by Fourier transforming the received signal can be expressed as follows.
[Expression 1]

Where K is the number of reflection points distributed on the observation target, and s_kIs the reflection coefficient of the kth reflection point (k = 1, 2,..., K), t_kIs the propagation delay time of the reflected wave from the kth reflection point, f₀Is an initial value of frequency, and Δf is a frequency step between sampling points.
[0007]
Spectral signal X_iIs represented by equation (1), the spectral signal X_iIs known to approximately satisfy the following relationship:
[Expression 2]

Here, Equation (2) is called a linear-prediction model, and c_j(J = 1, 2,..., M) is a linear-prediction coefficient, and m is the order of the linear prediction model.
As can be seen from equation (2), the linear prediction model is that a sample value following m sample values can be predicted by linear combination of m sample values arranged at equal intervals in a signal. This is the assumed model.
[0008]
Next, the linear prediction coefficient estimation unit 6a receives the spectrum signal X from the Fourier transform unit 5._iSpectrum signal X_iTo linear prediction coefficient c_j(J = 1, 2,..., M) is estimated.
Hereinafter, the linear prediction coefficient c_jThe estimation method of will be described.
Here, it is assumed that the order m of the linear prediction model is known. Alternatively, when the order is not known, it is known that it is desirable to set the order of the linear prediction model as large as possible. Where linear prediction coefficient c_jIt is assumed that the maximum value that m can take is a maximum integer of M / 2 or less.
[0009]
According to the linear prediction model of Equation (2), m sample values X_im~ X_ilI-th sample value Y predicted from the linear combination of_iAnd actual observed value X_iDifference n from_iIs called a prediction error, and the linear prediction coefficient c is set so that the mean square error ε of the prediction error is minimized._jTo decide.
[Equation 3]

[0010]
Now, the prediction error n_iIs expressed as in equation (4).
[Expression 4]

[0011]
The minimum mean square error ε indicates that the prediction error n_iIs X_ilSince it is equivalent to being statistically orthogonal to (l = 1, 2,..., M), linear prediction coefficients c1, c2,... That minimize the mean square error ε by solving the following equation: , C_mCan be determined.
[Equation 5]

[0012]
That is, by substituting equation (4) into equation (6) and solving equation (7), linear prediction coefficient CC_mIs obtained as follows.
[Formula 6]

However, the superscript T represents transposition of a vector or a matrix, and the superscript * represents a complex conjugate.
[0013]
The linear prediction coefficient estimator 6a calculates the linear prediction coefficient c by equation (8)._jIs obtained, its linear prediction coefficient c_jIs output to the spectrum extrapolation unit 6b.
The above-mentioned document “Super-resolution methods for wideband radar” describes a linear prediction coefficient estimation method using the Burg method as a linear prediction coefficient estimation method. Since the Burg method is robust against noise, it has a feature that it can be applied even in an environment where the SNR is not so high.
[0014]
The spectrum extrapolation unit 6b receives the linear prediction coefficient c from the linear prediction coefficient estimation unit 6a._jThe linear prediction coefficient c_j(J = 1, 2,..., M) and the spectrum signal X_iExtrapolate the spectrum outside the reception band at.
Specifically, first, the spectrum signal X_iThe M + 1-th sample (spectrum) from the sample value is extrapolated by the following equation.
[Expression 7]

[0015]
Next, extrapolated X_{M + 1}Is also used to extrapolate the M + 2nd sample according to:
[Equation 8]

[0016]
Further, in the same manner as Expression (12) and Expression (13), the M + 3rd, M + 4th,..., M + M2th samples are extrapolated in order in the increasing sample number. Here, M2 is the number of samples to be extrapolated, and an arbitrary value can be set.
[0017]
Next, the complex conjugate c of the prediction coefficient_j ^*As shown in equation (14), the b-th sample (b = 0, −1,..., −M3 + 1) is extrapolated sequentially in the direction of decreasing sample numbers. Here, M3 is the number of samples to be extrapolated, and an arbitrary value can be set.
[Equation 9]

[0018]
Next, when the spectrum extrapolation unit 6b expands the band of the spectrum signal as described above, the sidelobe suppression unit 7 expands the spectrum signal X after the band expansion._q(Q = −M3 + 1,..., M + M2) and the weighting function w_qMultiply
Weighting function w_qIn general, a Hamming function type, a Hanning function type, or the like is used.
[Expression 10]

[0019]
Finally, the inverse Fourier transform unit 8 outputs the spectrum signal X after band expansion, which is the output of the sidelobe suppression unit 7._qWeighting function w_qSpectral signal Z multiplied by_qBy performing inverse Fourier transform on (q = −M3 + 1,..., M + M2), a received signal in the time domain after band expansion is obtained.
[0020]
[Problems to be solved by the invention]
Since the conventional radar apparatus is configured as described above, it is possible to increase the resolution of the received signal by extending the band of the spectrum signal. However, in the case where a plurality of reflection points exist in close proximity. However, there is a problem that sufficient resolution of the received signal cannot be obtained even if the spectrum signal band is expanded.
[0021]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and a radar apparatus and a super-resolution process capable of increasing the resolution of a received signal even when a plurality of reflection points exist in close proximity. The purpose is to obtain a method.
[0022]
[Means for Solving the Problems]
In the radar apparatus according to the present invention, when the converting unit converts a plurality of polarization signals into a spectrum signal, the band extending unit performs linear prediction on the plurality of spectrum signals, and considering the prediction result, The bandwidth is expanded.
[0023]
In the radar apparatus according to the present invention, the band extending means estimates a linear prediction coefficient from a plurality of spectrum signals, estimates a spectrum outside the reception band in the plurality of spectrum signals using the linear prediction coefficient, and The outer spectrum is extrapolated from the signal.
[0024]
In the radar apparatus according to the present invention, when the band extending means estimates a spectrum outside the reception band in an arbitrary spectrum signal, linear prediction coefficients related to other spectrum signals are used.
[0025]
The radar apparatus according to the present invention estimates a signal-to-noise power ratio of a plurality of spectrum signals output from the conversion means, and multiplies the spectrum signal by a weighting coefficient corresponding to the signal-to-noise power ratio. Is provided.
[0026]
The radar apparatus according to the present invention is provided with side lobe suppression means for performing weighting on a plurality of spectrum signals whose bands are expanded by the band expansion means to suppress side lobes.
[0027]
The radar apparatus according to the present invention is provided with side lobe suppression means for suppressing side lobes by performing convolution of weighting functions on a plurality of polarization signals inversely converted by the inverse conversion means.
[0028]
The radar apparatus according to the present invention is provided with polarization basis conversion means for performing polarization basis conversion on a plurality of spectrum signals output from the conversion means.
[0029]
In the radar apparatus according to the present invention, when a plurality of antennas having different polarization characteristics are composed of two antennas whose polarization characteristics are orthogonal to each other, the transmitting means drives the two antennas alternately. While the polarization signal is transmitted, the receiving means drives the two antennas to receive the two polarization signals.
[0030]
In the radar apparatus according to the present invention, the polarization characteristic of one antenna is vertical polarization, and the polarization characteristic of the other antenna is horizontal polarization.
[0031]
In the radar apparatus according to the present invention, the polarization characteristic of one antenna is right-handed circularly polarized wave, and the polarization characteristic of the other antenna is left-handed circularly polarized wave.
[0032]
The super-resolution processing method according to the present invention converts a plurality of polarization signals into a spectrum signal, performs linear prediction on the plurality of spectrum signals, and considers the prediction result to reduce the bands of the plurality of spectrum signals. It is intended to be expanded.
[0033]
The super-resolution processing method according to the present invention estimates a linear prediction coefficient from a plurality of spectrum signals, estimates a spectrum outside a reception band in the plurality of spectrum signals using the linear prediction coefficient, and outputs a plurality of spectrum signals. The outer spectrum is extrapolated.
[0034]
The super-resolution processing method according to the present invention uses linear prediction coefficients related to other spectrum signals when estimating a spectrum outside the reception band in an arbitrary spectrum signal.
[0035]
The super-resolution processing method according to the present invention estimates a signal-to-noise power ratio of a plurality of spectrum signals, and multiplies the spectrum signal by a weighting coefficient corresponding to the signal-to-noise power ratio.
[0036]
In the super-resolution processing method according to the present invention, side lobes are suppressed by weighting a plurality of spectrum signals after band expansion.
[0037]
In the super-resolution processing method according to the present invention, side lobes are suppressed by performing convolution of weighting functions on a plurality of polarization signals after inverse transformation.
[0038]
The super-resolution processing method according to the present invention performs polarization basis conversion on a plurality of spectrum signals.
[0039]
In the super-resolution processing method according to the present invention, when a plurality of antennas having different polarization characteristics are composed of two antennas whose polarization characteristics are orthogonal to each other, the two antennas are driven alternately. While transmitting a polarization signal, two antennas are driven to receive two polarization signals.
[0040]
In the super-resolution processing method according to the present invention, the polarization characteristic of one antenna is vertical polarization, and the polarization characteristic of the other antenna is horizontal polarization.
[0041]
The super-resolution processing method according to the present invention is such that the polarization characteristic of one antenna is right-handed circular polarization and the polarization characteristic of the other antenna is left-handed circular polarization. .
[0042]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
An embodiment of the present invention will be described below.
Embodiment 1 FIG.
1 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. In the figure, 11 is a transmitter (transmitting means) for transmitting a pulse signal, 12 is a transmission / reception switch for switching transmission and reception, and 13 is a polarization. A switch 14 is a first polarization transmission / reception antenna having a polarization characteristic orthogonal to the polarization characteristic of the second polarization transmission / reception antenna 15, and 15 is orthogonal to the polarization characteristic of the first polarization transmission / reception antenna 14. This is a second polarization transmitting / receiving antenna having polarization characteristics. Note that examples of combinations in which the polarization characteristics of the first polarization transmitting / receiving antenna 14 and the second polarization transmitting / receiving antenna 15 are orthogonal to each other include, for example, a combination of vertical polarization and horizontal polarization, and right-handed circular polarization and left-handed circular polarization. A combination of waves can be considered.
16 performs phase detection processing and A / D conversion processing on a plurality of polarization signals received by the first polarization transmission / reception antenna 14 and the second polarization transmission / reception antenna 15, and sets the amplitude and phase of the polarization signals. It is a receiver (reception means) that outputs a digital polarization reception signal.
[0043]
Reference numeral 17 denotes a Fourier transform unit (transformer) that Fourier-transforms a plurality of received signals (time domain signals) output from the receiver 16 and outputs a spectrum signal (frequency domain signal). A plurality of polarization band extending units (band extending means) for performing linear prediction on a plurality of output spectrum signals and extending the spectrum signal band in consideration of the prediction results, 19 is output from the Fourier transform unit 17 A multi-polarization linear prediction coefficient estimator for estimating a linear prediction coefficient from a plurality of spectral signals, 20 is an outside of a reception band in a plurality of spectral signals using the linear prediction coefficient estimated by the multi-polarization linear prediction coefficient estimator 19 A multi-polarization spectrum extrapolation unit 21 extrapolates the spectrum of the spectrum, and 21 is a plurality of spectrum signals whose bands are expanded by the multi-polarization band extension unit 18. An inverse Fourier transform unit for inverse Fourier transform on the received signal in the time domain (inverse conversion means).
[0044]
FIG. 2 is a block diagram showing in detail the inside of the multi-polarization band extension unit 18, in which 19a is the linearity of a forward multi-polarization linear prediction model that predicts the next sample value in the direction of increasing sample numbers. A forward prediction coefficient estimator that estimates a prediction coefficient, 19b is a backward prediction coefficient estimator that estimates a linear prediction coefficient of a backward multi-polarization linear prediction model that predicts the next sample value in the direction of decreasing sample numbers, and 20a A forward spectrum extrapolation unit that extrapolates the spectrum outside the reception band in the direction of increasing sample numbers using the forward multi-polarization linear prediction coefficient estimated by the forward prediction coefficient estimation unit 19a, and 20b is a backward prediction coefficient Extrapolate the spectrum outside the reception band in the direction of decreasing sample number, using the backward multi-polarization linear prediction coefficient estimated by the estimation unit 19b. Square is a spectrum extrapolation.
FIG. 3 is a flowchart showing the super-resolution processing method according to Embodiment 1 of the present invention.
[0045]
Next, the operation will be described.
First, when the transmitter 11 generates a pulse signal as a wideband pulse, the transmission / reception switch 12 sends the pulse signal to the polarization switch 13, and the polarization switch 13 drives the first polarization transmitting / receiving antenna 14. The pulse signal is radiated from the first polarization transmitting / receiving antenna 14 to the space. The pulse signal radiated into space is scattered by the observation target.
[0046]
The polarization switching unit 13 drives both the first polarization transmission / reception antenna 14 and the second polarization transmission / reception antenna 15 so that the first polarization transmission / reception antenna 14 and the second polarization transmission / reception antenna 15 are scattered by the observation target. When each of the received scattered pulse signals (polarization signals) is received, the first polarization transmission / reception antenna 14 and the second polarization transmission / reception antenna 15 send the polarization signals to the receiver 16. A digital received signal x indicating the amplitude and phase of the polarization signal by performing phase detection processing and A / D conversion processing on the polarization signal¹¹(I), x¹²(I) is output (step ST1). X^pq(I) is a digital received signal i indicating the amplitude and phase of the polarization signal when the p-th polarization transmission / reception antenna transmits a pulse signal and the q-th polarization transmission / reception antenna receives the polarization signal. (I = 1, 2,..., M) sample values. Here, M is the number of samples.
[0047]
Similarly, the pulse signal generated by the transmitter 11 is sent to the polarization switch 13 via the transmission / reception switch 12, and the pulse signal is irradiated to the target from the second polarization transmitting / receiving antenna 15 to repeat the same processing. The digital received signal x²¹(I), x²²(I) is obtained (step ST1).
FIG. 4 shows the operation modes of the first polarization transmitting / receiving antenna 14 and the second polarization transmitting / receiving antenna 15 at each time, and the interval in the figure is the received signal x.¹¹(I), x¹²(I), x²¹(I), x²²(I) A collection of processes required to obtain a set.
[0048]
In the case of a monostatic configuration where the positions of the transmitting and receiving antennas in the radar apparatus are equal, x¹²(I), x²¹It is known that (i) is equal, as shown in the document “Radar polarimetry for geoscience applications” (Ulaby et al., Artech House Inc, 1990). Therefore, in the following processing, the received signal X²¹(I) will not be used.
[0049]
The Fourier transform unit 17 receives three received signals x with different combinations of transmission and reception polarizations from the receiver 16.¹¹(I), x¹²(I), x²²When (i) is received, the received signal x¹¹(I), x¹²(I), x²²Each of (i) is Fourier transformed to output a spectrum signal (step ST2).
Here, the spectrum signal is X¹¹(I), X¹²(I), X²²(I), where i = 1, 2,.
[0050]
As already mentioned, if the observation target can be regarded as a collection of reflection points that scatter radio waves, the scattered waves from the observation target can be considered as a superposition of the scattered waves from the reflection points on the observation target. . At this time, the spectrum signal obtained by Fourier transforming the received signal can be expressed as follows.
## EQU11 ##

Where K is the number of reflection points distributed on the observation target, and s^pq _kIs the reflection coefficient (k = 1, 2,..., K) of the kth reflection point when transmitted by the pth polarization transmitting / receiving antenna and received by the qth polarization transmitting / receiving antenna, t_kIs the propagation delay time of the reflected wave from the kth reflection point, f₀Is an initial value of frequency, and Δf is a frequency step between sampling points.
[0051]
Depending on the radar system, as shown in FIG. 5, the three received signals x having different combinations of transmission and reception polarizations output from the receiver 16 by the side lobe suppression unit 22 may be used.¹¹(I), x¹²(I), x²²For (i), a range sidelobe suppression process may be applied. In such a case, the spectrum signal obtained by the Fourier transform unit 17 is converted into a weighting function w by the side lobe suppression unit 22._i(I = 1, 2,..., M) is the spectrum signal X^pq(I) w multiplied by (pq = 11, 12, 22)_i× X^pq(I). The spectral weight removal unit 23 calculates the inverse 1 / w of the weighting function._iIs applied to remove the influence of the weighting function.
[0052]
Spectral signal X of three received signals with different combinations of transmission and reception polarizations^pq(I) When (pq = 11, 12, 22) is expressed by the equation (16), the linear prediction model of the equation (2) is expanded to obtain a plurality of polarizations such as the equations (17) and (18). A linear prediction model can be assumed.
[Expression 12]

[0053]
Equation (17) is a forward linear prediction model that predicts the next sample value in the increasing direction of the sample number, and Equation (18) is a backward linear prediction that predicts the next sample value in the decreasing direction of the sample number. It is a model. C^uv _j(U, v = 1, 2, 3; j = 1, 2,..., M) is a forward multi-polarization linear prediction coefficient, b^uv _j(U, v = 1, 2, 3; j = 1, 2,..., M) is a backward multi-polarization linear prediction coefficient, and m is the order of the multi-polarization linear prediction model.
[0054]
Next, the forward prediction coefficient estimator 19a of the multi-polarization linear prediction coefficient estimator 19 calculates the spectrum signal X obtained by the Fourier transformer 17.^pqFrom (i) forward multiple polarization linear prediction coefficient c^uv _jThe backward prediction coefficient estimation unit 19b obtains the spectrum signal X obtained by the Fourier transform unit 17.^pqFrom (i), the multi-polarization linear prediction coefficient b^uv _jIs estimated (step ST3).
Here, in the forward prediction coefficient estimator 19a, the forward multiple polarization linear prediction coefficient c^uv _jA method of estimating the will be described.
[0055]
Here, it is assumed that the order m of the linear prediction model is known. Alternatively, when the order is not known, it is known that it is desirable to set the order of the linear prediction model as large as possible. Here, the forward multi-polarization linear prediction coefficient c^uv _jIt is assumed that the maximum value that m can take is a maximum integer of M / 2 or less.
[0056]
Spectral signal X^pqFor (i), a forward prediction error n when assuming the forward multiple polarization linear prediction model of Equation (17)^pq _i(Pq = 11, 12, 22) is expressed by the following equation.
[Formula 13]

[0057]
Forward prediction error n expressed by equation (19)^pq _iForward-polarization linear prediction coefficient CC that minimizes mean square error of^pq _m(Pq = 11, 12, 22) is the linear prediction coefficient CC described in the prior art._mIn the same manner as the method for obtaining, the following equation can be obtained.
[Expression 14]

[0058]
However, RR_mAnd UU^pq _m(Pq = 11, 12, 22) is defined as follows by the equations (22) to (25).
[Expression 15]

[Expression 16]

[Expression 17]

[Number 18]

[0059]
The forward prediction coefficient estimator 19a obtains the forward multi-polarization linear prediction coefficient c obtained by Expression (21).^pq _j(Pq = 11, 12, 22; j = 1, 2,..., M) is output. The backward prediction coefficient estimator 19b has a backward-facing multi-polarization linear prediction coefficient b.^pq _j(Pq = 11, 12, 22; j = 1, 2,..., M) is estimated and output, but the processing content is the same as that of the forward prediction coefficient estimation unit 19a.
[0060]
Next, the multi-polarization spectrum extrapolation unit 20 uses the forward multi-polarization linear prediction coefficient c estimated by the forward prediction coefficient estimation unit 19a and the backward prediction coefficient estimation unit 19b.^pq _jAnd backward multiple polarization linear prediction coefficient b^pq _jAnd the spectral signal X^pqThe spectrum outside the reception band of (i) is extrapolated (step ST4).
First, the forward multi-polarization linear prediction coefficient c^pq _jA process for extrapolating samples outside the spectrum signal band in the direction in which the sample number increases will be described in detail.
[0061]
The forward spectrum extrapolation unit 20a extrapolates the M + 1-th sample (spectrum) from the sample value of the spectrum signal according to the following equation.
[Equation 19]

[0062]
Next, extrapolated X^pqUsing (M + 1), extrapolate the M + 2nd sample according to the following equation.
[Expression 20]

[0063]
Further, in the same manner as Expression (26) and Expression (27), the M + 3rd, M + 4th,..., M + M2th samples are extrapolated in order in the direction of increasing sample numbers. Here, M2 is the number of samples to be extrapolated, and an arbitrary value can be set.
[0064]
The backward spectrum extrapolation unit 20b generates a backward prediction coefficient b.^pq _j, The β-th sample (β = 0, −1,..., −M3 + 1) is extrapolated in order in the decreasing direction of the sample number as shown in Expression (28). Here, M3 is the number of samples to be extrapolated, and an arbitrary value can be set.
[Expression 21]

[0065]
Finally, when the multi-polarization spectrum extrapolation unit 20 expands the spectrum signal band as described above, the inverse Fourier transform unit 21 expands the spectrum signal X after the band expansion.¹¹(I), X²¹(I), X²²(I) By performing inverse Fourier transform on (i = −M2 + 1,..., M + M2), the received signal x in the time domain after band expansion¹¹(I), x²¹(I), x²²(I) (i = −M2 + 1,..., M + M2) is obtained (step ST5).
[0066]
In the first embodiment, only the case where two orthogonally polarized antennas are used as transmitting and receiving antennas has been described. When there are two or more polarization states of the transmitting and receiving antennas, the spectrum signal X^pqAlthough the combination of p and q increases in (i), it is clear that the first embodiment can be easily extended in this case as well.
[0067]
As apparent from the above, according to the first embodiment, a plurality of polarization signals are converted into spectrum signals, linear prediction is performed on the plurality of spectrum signals, and a plurality of signals are considered in consideration of the prediction result. Since it is configured to extend the band of the spectrum signal, there is an effect that it is possible to increase the resolution of the received signal even when there are a plurality of reflection points in close proximity.
That is, even when a plurality of reflection points are extremely close to each other and sufficient resolution cannot be obtained by the conventional technique, the resolution can be increased by using the polarization information. Therefore, the detection accuracy of the target position and the target reflection coefficient can be increased.
It should be noted that it is easy to extend the case where the received signal is a polarization synthetic aperture radar image.
[0068]
Embodiment 2. FIG.
FIG. 6 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. In the figure, the same reference numerals as those in FIG.
Reference numeral 24 denotes a signal-to-noise ratio estimation unit that estimates the signal-to-noise power ratio of a plurality of spectrum signals output from the Fourier transform unit 17. Reference numeral 25 denotes a signal-to-noise power ratio estimated by the signal-to-noise ratio estimation unit 24. A polarization weighting unit for multiplying the spectrum signal by the weighting coefficient. The signal-to-noise ratio estimation unit 24 and the polarization weighting unit 25 constitute a noise influence removing unit.
[0069]
Next, the operation will be described.
Except for the addition of the signal-to-noise ratio estimation unit 24 and the polarization weighting unit 25, the operation is the same as in the first embodiment, and only the operations of the signal-to-noise ratio estimation unit 24 and the polarization weighting unit 25 will be described. .
[0070]
The signal-to-noise ratio estimator 24 calculates the noise power of the receiver 16 and the spectrum signal X.^pq(I) Calculate the power ratio of (pq = 11, 12, 22). For example, as an estimated value of the signal-to-noise power ratio of the received signal transmitted by the p-th polarization transmitting / receiving antenna and received by the q-th polarization transmitting / receiving antenna, the SNR given by the following equation:^pqCan be used.
[Expression 22]

Here, N is the noise power of the receiver 16 and is assumed to be known by prior measurement.
[0071]
In the polarization weighting unit 25, the signal-to-noise ratio estimation unit 24 performs signal-to-noise power ratio SNR.^pq, The signal-to-noise power ratio SNR^pqDepending on the weighting factor H^pqSpectrum signal X of each polarization combination^pq(I) each has a weighting factor H^pqMultiply Where the weighting factor H^pqAs SNR^pqA large positive real number is selected when is large, and a small positive real number is selected when small.
[0072]
Spectral signal H weighted by polarization weighting unit 25¹¹× X¹¹(I), H¹²× X¹²(I), H²²× X²²(I) (i = 1, 2,..., M) is sent to the multi-polarization linear prediction coefficient estimation unit 19. The subsequent steps are the same as those in the first embodiment.
When the polarization states of the first polarization transmitting / receiving antenna 14 and the second polarization transmitting / receiving antenna 15 are horizontal polarization and vertical polarization, the spectrum signal X¹²It is known that the signal-to-noise power ratio of (i) is generally low. Therefore, X¹²The coefficient of (i) is H¹²X = 0, etc.¹²The data (i) may not be used.
[0073]
According to the second embodiment, among received signals obtained by a combination of a plurality of transmission / reception polarizations, a reception signal with a higher signal-to-noise power ratio contributes more and a reception with a lower signal-to-noise power ratio is received. Since the contribution of the signal can be further reduced, the influence of noise can be reduced, and the detection accuracy of the target position and the target reflection coefficient can be further improved.
[0074]
Embodiment 3 FIG.
FIG. 7 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 3 of the present invention. In the figure, the same reference numerals as those in FIG.
A side lobe suppression unit (side lobe suppression unit) 26 suppresses side lobes by weighting a plurality of spectrum signals whose bands are expanded by the plurality of polarization band expansion units 18.
[0075]
Next, the operation will be described.
Except for the addition of the sidelobe suppression unit 26, the operation is the same as in the first embodiment, and therefore only the operation of the sidelobe suppression unit 26 will be described.
[0076]
The sidelobe suppression unit 26 is a spectrum signal X whose band is extended by the multiple polarization band extension unit 18.¹¹(I), X¹²(I), X²²(I) Weighting function w to (i = −M3 + 1,..., M + M2)_iMultiply. Weighting function w_iAs described in “On the Use of Windows for Harmonic Analysis with Discrete Fourier Transform” (written by FJ Harris, Proceedings of the IEEE, vol. 66, p. General window functions (Humming window function, Taylor window function, etc.) are used.
[Expression 23]

[0077]
According to the third embodiment, since the range side lobe can be suppressed, the detection accuracy of the target position and the target reflection coefficient can be further improved.
[0078]
Embodiment 4 FIG.
FIG. 8 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 4 of the present invention. In the figure, the same reference numerals as those in FIG.
Reference numeral 27 denotes an adaptive sidelobe suppression unit (sidelobe suppression unit) that suppresses side lobes by performing convolution of weighting functions on a plurality of received signals subjected to inverse Fourier transform by the inverse Fourier transform unit 21.
[0079]
Next, the operation will be described.
Except for the addition of the adaptive sidelobe suppression unit 27, the operation is the same as in the first embodiment, and only the operation of the adaptive sidelobe suppression unit 27 will be described.
The adaptive sidelobe suppression unit 27 is “SAR Imaging Via Modern 2-D Spectral Estimation Methods” (SR DeGrassf, IEEE Trans. Image Proc., Vol. 7, no. 5, pp. 729-76. May, 1998), and can be realized by adopting an ASR (Adaptive Side Reduction) method or the like. It can also be realized by adopting a SVA (Spatially Variant Apodization) method which is a simplified version of the ASR method. The above SVA method is described in “Nonlinear Apodization for Sidelobe Control in SAR Imagery” (HC Stankwitz et al., IEEE Trans Aerosp. & Electron Syst., Vol. 31, p. 31, p. And is publicly known. Further, it is known that the SVA method can effectively suppress the range side lobe without increasing the main lobe width.
[0080]
In the fourth embodiment, the adaptive sidelobe suppression unit 27 is configured using the SVA method.
The general processing contents of the SVA method will be described. First, let g (t) be an input signal. Here, t = 1, 2,..., T, and T is the number of samples.
For the t-th sample of the input signal, an index w for discriminating main lobe and side lobe using the sample value g (t) of this input signal and its adjacent values g (t−1) and g (t + 1)._u(T) is calculated by equation (31).
[Expression 24]

[0081]
The SVA method uses this index w_uBased on (t), the signal g ′ (t) in which the side lobe is suppressed by the equation (32) is output.
[Expression 25]

[0082]
In the adaptive sidelobe suppression unit 27, the time-domain received signal x after band expansion obtained by the inverse Fourier transform unit 21 is obtained as the input signal g (t).¹¹(I), x¹²(I), x²²(I) Three (i = −M3 + 1,..., M + M2) are input. Therefore, the adaptive sidelobe suppression unit 27 applies the sidelobe suppression processing based on the SVA method expressed by the equations (31) and (32) to these three input signals to suppress the range sidelobe.
[0083]
According to the fourth embodiment, since the range side lobe can be suppressed without increasing the main lobe width, the detection accuracy of the target position and the target reflection coefficient can be further improved.
[0084]
Embodiment 5. FIG.
FIG. 9 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 5 of the present invention. In the figure, the same reference numerals as those in FIG.
Reference numeral 28 denotes a polarization basis conversion unit (polarization basis conversion means) that performs polarization basis conversion on a plurality of spectrum signals output from the Fourier transform unit 17.
[0085]
Next, the operation will be described.
Except for the addition of the polarization basis converter 28, the operation is the same as in the first embodiment, and only the operation of the polarization basis converter 28 will be described.
[0086]
The polarization basis conversion unit 28 is connected to the spectrum signal X obtained by the Fourier transform unit 17.¹¹(I), X¹²(I), X²²(I) Polarization basis conversion represented by the following equation is performed on (i = 1,..., M).
[Equation 26]

[0087]
Here, [T] is a unitary matrix, and an arbitrary unitary matrix can be set according to the purpose. The same applies to the combination of two orthogonal polarizations different from the combination of orthogonal polarizations of the first polarization transmission / reception antenna 14 and the second polarization transmission / reception antenna 15 by the polarization basis conversion represented by the equation (33). Spectrum signal V¹¹(I), V¹²(I), V²²(I) can already be obtained from the literature "Study on New Concept Disaster Monitoring System Using Polarized Radar" (Yamaguchi et al., 2000 Grant-in-Aid for Scientific Research (Fundamental Research C) Research Result Report, Project Number 11650420, 2001).
[0088]
According to the fifth embodiment, there is an effect that the detection accuracy of the target position and the target reflection coefficient when observed on an arbitrary polarization base can be further increased.
[0089]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, when the conversion unit converts a plurality of polarization signals into a spectrum signal, the band extension unit performs linear prediction on the plurality of spectrum signals, and takes into account the prediction result, Since the configuration is such that the band of the spectrum signal is expanded, there is an effect that the resolution of the received signal can be increased even when a plurality of reflection points are present in close proximity.
[0090]
According to the present invention, the band extending means estimates a linear prediction coefficient from a plurality of spectrum signals, estimates a spectrum outside the reception band in the plurality of spectrum signals using the linear prediction coefficient, and generates a plurality of spectrum signals. On the other hand, since the outer spectrum is extrapolated, the spectrum signal band can be easily expanded.
[0091]
According to this invention, when the band extending means estimates the spectrum outside the reception band in an arbitrary spectrum signal, it is configured to use the linear prediction coefficient related to the other spectrum signal. There is an effect that can be expanded.
[0092]
According to the present invention, there is provided a noise influence removing unit that estimates a signal-to-noise power ratio of a plurality of spectrum signals output from the conversion unit and multiplies the spectrum signal by a weighting coefficient corresponding to the signal-to-noise power ratio. Since it comprised so, there exists an effect which can reduce the influence of the noise power of a receiver.
[0093]
According to the present invention, the side lobe suppression means for suppressing the side lobes by weighting the plurality of spectrum signals whose bands have been expanded by the band expansion means is provided, so that the resolution of the received signal is further increased. There is an effect that can.
[0094]
According to the present invention, since the side lobe suppression unit that suppresses the side lobe by performing the convolution of the weighting function on the plurality of polarization signals inversely converted by the inverse conversion unit is provided, the resolution of the received signal is reduced. There is an effect that can be further enhanced.
[0095]
According to the present invention, since the polarization basis conversion unit that performs the polarization basis conversion on the plurality of spectrum signals output from the conversion unit is provided, the resolution of the received signal can be further improved. .
[0096]
According to the present invention, when a plurality of antennas having different polarization characteristics are composed of two antennas whose polarization characteristics are orthogonal to each other, the transmitting means drives the two antennas alternately while performing polarization. While receiving signals, the receiving means is configured to receive two polarization signals by driving two antennas, so that a plurality of polarization signals can be received without complicating the configuration. effective.
[0097]
According to the present invention, since the polarization characteristic of one antenna is vertical polarization and the polarization characteristic of the other antenna is horizontal polarization, without using a special antenna, There is an effect that a plurality of polarization signals can be received.
[0098]
According to this invention, since the polarization characteristic of one antenna is right-handed circular polarization and the polarization characteristic of the other antenna is left-handed circular polarization, a special antenna is used. Without being able to receive a plurality of polarization signals.
[0099]
According to the present invention, the plurality of polarization signals are converted into spectrum signals, linear prediction is performed on the plurality of spectrum signals, and the bands of the plurality of spectrum signals are expanded in consideration of the prediction result. Therefore, even when a plurality of reflection points exist in close proximity, there is an effect that the resolution of the received signal can be increased.
[0100]
According to the present invention, the linear prediction coefficient is estimated from the plurality of spectrum signals, and the spectrum outside the reception band in the plurality of spectrum signals is estimated using the linear prediction coefficient, Since the spectrum is extrapolated, the spectrum signal band can be easily expanded.
[0101]
According to the present invention, when estimating a spectrum outside the reception band in an arbitrary spectrum signal, the linear prediction coefficient related to the other spectrum signal is used, so that the spectrum signal band can be expanded with high accuracy. There is an effect that can be done.
[0102]
According to the present invention, the signal-to-noise power ratio of a plurality of spectrum signals is estimated, and the spectrum signal is multiplied by a weighting coefficient corresponding to the signal-to-noise power ratio. There is an effect that the influence can be reduced.
[0103]
According to the present invention, since the configuration is such that the side lobes are suppressed by weighting the plurality of spectrum signals after the band expansion, there is an effect that the resolution of the received signal can be further increased.
[0104]
According to the present invention, since the convolution of the weighting function is performed on the plurality of polarization signals after the inverse conversion to suppress the side lobes, there is an effect that the resolution of the received signal can be further increased.
[0105]
According to the present invention, since the polarization base conversion is performed on the plurality of spectrum signals, there is an effect that the resolution of the received signal can be further increased.
[0106]
According to the present invention, when a plurality of antennas having different polarization characteristics are composed of two antennas whose polarization characteristics are orthogonal to each other, a polarization signal is transmitted while alternately driving the two antennas. On the other hand, since the two antennas are driven to receive two polarization signals, there is an effect that a plurality of polarization signals can be received without complicating the configuration.
[0107]
According to the present invention, since the polarization characteristic of one antenna is vertical polarization and the polarization characteristic of the other antenna is horizontal polarization, without using a special antenna, There is an effect that a plurality of polarization signals can be received.
[0108]
According to this invention, since the polarization characteristic of one antenna is right-handed circular polarization and the polarization characteristic of the other antenna is left-handed circular polarization, a special antenna is used. Without being able to receive a plurality of polarization signals.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing in detail the inside of a multiple polarization band extension unit.
FIG. 3 is a flowchart showing a super-resolution processing method according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an operation mode at each time of a first polarization transmission / reception antenna and a second polarization transmission / reception antenna.
FIG. 5 is a block diagram showing another radar apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 6 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
FIG. 7 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.
FIG. 8 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.
FIG. 9 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 5 of the present invention.
FIG. 10 is a block diagram showing a conventional radar apparatus.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Transmitter (transmission means), 12 Transmission / reception switch, 13 Polarization switch, 14 1st polarization transmission / reception antenna, 15 2nd polarization transmission / reception antenna, 16 Receiver (reception means), 17 Fourier-transform part (conversion means) ), 18 multi-polarization band extension unit (band extension means), 19 multi-polarization linear prediction coefficient estimation unit, 19a forward prediction coefficient estimation part, 19b backward prediction coefficient estimation part, 20 spectrum extrapolation part, 20a forward spectrum extrapolation , 20b backward spectrum extrapolation unit, 21 inverse Fourier transform unit (inverse transform unit), 22 sidelobe suppression unit, 23 spectrum weight removal unit, 24 signal-to-noise ratio estimation unit (noise effect removal unit), 25 polarization weighting Part (noise influence removing means), 26 side lobe suppression part (side lobe suppression means), 27 adaptive side lobe suppression part (side lobe suppression) Stage), 28 polarization basis transformation unit (polarization basis conversion means).

Claims (20)

Receiving means for receiving a plurality of polarization signals using a plurality of antennas having mutually different polarization characteristics, conversion means for converting the plurality of polarization signals received by the receiving means into a spectrum signal, and the conversion A band extension unit that performs linear prediction on a plurality of spectrum signals output from the unit and expands the bands of the plurality of spectrum signals in consideration of the prediction results; and a plurality of spectrums whose bands are extended by the band extension unit. A radar apparatus comprising: inverse conversion means for inversely converting a signal into a polarization signal. The band extending unit estimates a linear prediction coefficient from the plurality of spectrum signals output from the conversion unit, and estimates a spectrum outside the reception band in the plurality of spectrum signals using the linear prediction coefficient, and The radar apparatus according to claim 1, wherein an outer spectrum is extrapolated with respect to. 3. The radar apparatus according to claim 2, wherein the band extending means uses a linear prediction coefficient related to another spectrum signal when estimating a spectrum outside the reception band in an arbitrary spectrum signal. A noise influence removing unit is provided that estimates a signal-to-noise power ratio of a plurality of spectrum signals output from the conversion unit and multiplies the spectrum signal by a weighting coefficient corresponding to the signal-to-noise power ratio. The radar device according to any one of claims 1 to 3. 4. A side lobe suppression unit that suppresses a side lobe by weighting a plurality of spectrum signals whose bands have been expanded by a band expansion unit is provided. The radar apparatus described. 4. A side lobe suppression unit that suppresses a side lobe by performing a convolution of a weighting function for a plurality of polarization signals inversely converted by the inverse conversion unit. The radar device according to claim 1. The radar apparatus according to any one of claims 1 to 3, further comprising polarization basis conversion means for performing polarization basis conversion on a plurality of spectrum signals output from the conversion means. When a plurality of antennas having different polarization characteristics are composed of two antennas whose polarization characteristics are orthogonal to each other, the transmitting means transmits the polarization signal while alternately driving the two antennas, The radar apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the receiving means receives two polarized signals by driving two antennas. The radar apparatus according to claim 8, wherein the polarization characteristic of one antenna is vertical polarization, and the polarization characteristic of the other antenna is horizontal polarization. 9. The radar apparatus according to claim 8, wherein the polarization characteristic of one antenna is right-handed circular polarization, and the polarization characteristic of the other antenna is left-handed circular polarization. When a plurality of polarization signals are received using a plurality of antennas having mutually different polarization characteristics, the plurality of polarization signals are converted into spectrum signals, and linear prediction is performed on the plurality of spectrum signals. A super-resolution processing method that expands the bands of a plurality of spectrum signals in consideration of a prediction result, and inversely converts the plurality of spectrum signals after the band expansion into polarization signals. Estimating linear prediction coefficients from multiple spectral signals, using the linear prediction coefficients to estimate the spectrum outside the reception band of multiple spectral signals, and extrapolating the outer spectrum to multiple spectral signals The super-resolution processing method according to claim 11. 13. The super-resolution processing method according to claim 12, wherein when estimating a spectrum outside a reception band in an arbitrary spectrum signal, a linear prediction coefficient related to another spectrum signal is used. The signal-to-noise power ratio of a plurality of spectrum signals is estimated, and the spectrum signal is multiplied by a weighting coefficient corresponding to the signal-to-noise power ratio. The super-resolution processing method according to item. The super-resolution processing method according to any one of claims 11 to 13, wherein side lobes are suppressed by weighting a plurality of spectrum signals after band expansion. The super-resolution processing method according to any one of claims 11 to 13, wherein the side lobe is suppressed by performing convolution of a weighting function for a plurality of polarization signals after inverse conversion. The super-resolution processing method according to claim 11, wherein polarization basis conversion is performed on a plurality of spectrum signals. When a plurality of antennas having different polarization characteristics are composed of two antennas whose polarization characteristics are orthogonal to each other, two antennas transmit polarization signals while alternately driving the two antennas. The super-resolution processing method according to claim 11, wherein two polarization signals are received by driving the signal. 19. The super-resolution processing method according to claim 18, wherein the polarization characteristic of one antenna is vertical polarization and the polarization characteristic of the other antenna is horizontal polarization. 19. The super-resolution processing method according to claim 18, wherein the polarization characteristic of one antenna is right-handed circular polarization and the polarization characteristic of the other antenna is left-handed circular polarization.

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