JP3850950B2 - Doppler sonar - Google Patents

Description

【００３９】
の指数関数列を乗算することによって中心周波数ｆｃが０（ＤＣ）になるように周波数スペクトルをシフトすることができる。すなわち、データ数列ｘ（ｎ）のＤＦＴ変換から求まる周波数スペクトルが、
【００４０】
【数２】

【００４１】
で求められるのに対し、データ数列ｘ（ｎ）に離散複素指数関数ｃ（ｎ）を乗算した周波数スペクトルＸｓｈｉｆｔ（ｋ）が、
【００４２】
【数３】

【００４３】
となることから周波数スペクトルＸ（ｋ）が周波数軸に沿ってシフトされていることが分かる。すなわち、
【００４４】
【数４】

【００４５】
によってスペクトルの注目領域の中心周波数ｆｃを周波数ゼロとするように、スペクトル全体を周波数軸に沿ってシフトすることができる。
【００４６】
また、前記ｃ（ｎ）の指数部（−ｊΩ_c ｎ）のｎを、自然数Ｍを加算することによって（ｎ＋Ｍ）に置き換えた場合、すなわち，離散複素指数関数をＭ個シフトしてデータ数列に乗算した場合でも、
【００４７】
【数５】

【００４８】
で明らかなように、周波数パワースペクトルはこのずれに影響されることなく同様にシフトされる。
【００４９】
そして、上述したようにサンプリング周波数ｆｓと注目領域の中心周波数ｆｃが、ｆｃ＝ｆｓ／４またはｆｃ＝３ｆｓ／４となるような関係にサンプリングしていることにより、
Ω_c ＝２π（ｆｃ／ｆｓ）＝π／２
または、
Ω_c ＝２π（ｆｃ／ｆｓ）＝３π／２
となり、前記離散複素指数関数ｃ（ｎ）は、
【００５０】
【数６】

【００５１】
となる。ここで、Ω_c ＝π／２の場合を考えると、任意の整数値ｎに対して、
【００５２】
【数７】

【００５３】
となり、＋１，−ｊ，−１，＋ｊの４種類の値のみを取ることが分かる。
【００５４】
したがって、周波数スペクトルをシフトするために実際にｘ（ｎ）とｃ（ｎ）とを乗算する必要はなく、単にデータ数列ｘ（ｎ）を４個周期に、ｃ（ｎ）のｎの値から簡単に割り出される＋１，−ｊ，−１，＋ｊを乗算した場合に合わせて正負符号制御および実数虚数制御をするだけでよい。すなわち、ｃ（ｎ）がマイナス符号の場合には符号反転計算のみを行い、ｃ（ｎ）が実数の場合はｘ（ｎ）の値を全て実数部として処理し、ｃ（ｎ）が虚数の場合はｘ（ｎ）の値を全て虚数部として処理すればよい。なお、Ω_c ＝３π／２の場合には、Ω_c ＝π／２の場合と逆回りになり、＋１，＋ｊ，−１，−ｊとなる。なお、＋１→−ｊ→−１→＋ｊまたは＋１→＋ｊ→−１→−ｊの繰り返しの先頭は＋１，＋ｊ，−１，−ｊのうち任意のものでよい。
【００５５】
このように、ｆｃ＝ｆｓ／２またはｆｃ＝３ｆｓ／２となるようなサンプリング周波数ｆｓでサンプリングすることにより、サンプリングデータのサンプリング番号に基づいて符号制御および実数，虚数に割り振るのみの処理で周波数スペクトルのシフトを行うことができ、上記指数関数を実際に乗算して演算する必要がなくなるため、処理を大幅に簡略化することができる。
【００５６】
そして、この処理により周波数シフトされたサンプリングデータ列は、実数部のみのデータと虚数部のみのデータが交互に現れるため、後段のフィルタ演算などの演算においては、実数部の演算・虚数部の演算ともに通常の演算の１／２の演算量ですませることができる。すなわち、実数部の演算は、＋１または−１が乗算されたサンプリングデータの実数部について行い、虚数部の演算は、＋ｊまたは−ｊが乗算されたサンプリングデータの虚数部について行えばよく、図１０や図１３に示すように処理データ長の半分のデータ長の演算処理部でこれを実現できる。
【００５７】
また、上記のように中心周波数を０にシフトしたことにより、サンプリングデータの間引き（デシメーション）によって、図１（Ｄ）に示すように、０Ｈｚ（ＤＣ）を中心とした周波数スペクトルの引き延ばしが可能になる。サンプリングデータを間引きすることにより、長時間のサンプリングデータを少ないサンプル点（データ点数）で取り扱うことができる。
【００５８】
さらに、この発明では、デシメーションレートとして４ｎ（ｎ：正の整数）を用い、このデシメーションによって発生する折り返しスペクトルの重なり合い（エリアシング）を防止するためのローパスフィルタであるＦＩＲフィルタのフィルタ係数に対して上記周波数シフトのための乗数である＋１、−ｊ、−１、＋ｊまたは＋１、＋ｊ、−１、−ｊを予め乗算している。デシメーションレートが４ｎであるから、入力されるサンプリングデータ列が４ｎ進む毎にフィルタ演算が行われ、４個の周期で繰り返す＋１、−ｊ、−１、＋ｊまたは＋１、＋ｊ、−１、−ｊの乗数と同期し、同じサンプリングデータには常に同じ乗数が乗算されることになるため、ＦＩＲフィルタに入力するまえにサンプリングデータにこの乗数を乗算しておかなくても、フィルタ演算において同時に上記周波数スペクトルのシフトを行うことができる。さらに、上述したように乗数として＋１、−ｊ、−１、＋ｊまたは＋１、＋ｊ、−１、−ｊを用いたことにより、サンプリングデータの実数部または虚数の一方が必ず０となるため、０となるタップ（係数演算）を省略することでフィルタ長を約１／２にすることができる。
【００５９】
これにより、周波数シフト、ＦＩＲフィルタ処理、およびデシメーションレート４ｎのデシメーション処理を一括して実行することができるとともに、フィルタ長を１／２にする（フィルタ演算量を１／２にする）ことができ、処理を大幅に簡略化することができる。
【００６０】
一方、有限長のサンプリングデータを切り出す場合、その周波数スペクトルを保存するためハニング窓などの窓関数を乗じてデータの切り出しを行うことがよく行われるが、この窓関数の各関数列に対して周波数スペクトルをシフトするための離散指数関数列ｃ（ｎ）を予め乗算しておき、これをサンプリングされたデータ列ｘ（ｎ）に乗ずることにより、窓関数によるサンプリングデータの切り出しと周波数スペクトルのシフトを同時に行うことができる。
【００６１】
さらに、この場合においても、図１５に示すように上記周波数スペクトルのシフトと同様にサンプリング周波数ｆｓと注目領域の中心周波数ｆｃが、ｆｃ＝ｆｓ／２またはｆｃ＝３ｆｓ／２となるような関係でサンプリングすることにより、窓関数列に対して＋１，−ｊ，−１，＋ｊまたは＋１，＋ｊ，−１，−ｊの乗数データ列を乗算したものをデータ列に乗算するのみで、簡略にサンプリングデータの切り出しと周波数スペクトルのシフトを同時に行うことができる。
【００６２】
【発明の実施の形態】
図２はこの発明の実施形態であるドップラソナーの概略構成図、図３は同ドップラソナーの受信部のブロック図である。このドップラソナーは、沈没潜水艦を救助する潜水艦救難艇（ＤＳＲＶ）に装着されるものであり、２００ｍｓ毎に速度データを更新出力する。ＤＳＲＶは、救助ハッチにドッキングする際は、沈没潜水艦に超低速で接近し、０．０１ノットの精度で速度制御する必要がある。このため、このドップラソナーは０．０１ノットの検出精度を有する。また、ＤＳＲＶは救助を迅速に行うため、母船と沈没潜水艦との往復行程はある程度の高速で潜水・浮上する。このため、ドップラソナーも６ノット程度までの速度検出レンジを有している。
【００６３】
ドップラソナーは、上記検出精度および検出レンジを確保するため、沈没潜水艦とある程度以上の距離（２０ｍ〜２５ｍ以上）が離れているときはパルス信号を用いて速度計測を行い、沈没潜水艦と上記距離以下に接近したときは連続波信号を送信して反射波信号を長時間継続的に受信し、この長時間の信号を用いて速度計測を行う。上記パルス信号を用いて速度計測を行うモードをパルスドップラモードといい、連続波信号を用いて速度計測を行うモードを連続波ドップラモードという。
【００６４】
図３において、ドップラソナーは送信部１，受信部２および制御部３からなっている。送信部１は３方向に超音波ビームを送信する３つの送波器１ａおよびこれら３つの送波器に対して高周波信号を印加する駆動回路などからなっている。駆動回路の動作は前記制御部３が制御する。
【００６５】
連続モードで動作する場合、前記送波器１ａは継続的に超音波ビームを送信しているため、これを受波器として併用することができない。このため、受信部２は送波器１ａとは別に、３個の受波器２ａを備えている。各受波器２ａは、前記３個の送波器１ａにそれぞれ対応しており、対応する送波器と同じ方向に向けて設置されている。送波器１ａが送信した超音波ビームは、沈没潜水艦などの対象物で反射して受波器２ａに戻ってくる。この反射波信号は、このドップラソナーを搭載したＤＳＲＶと対象物との相対速度によるドップラ効果により周波数が遷移（ドップラシフト）する。このドップラシフト周波数を測定することにより、ＤＳＲＶと対象物との相対速度を検出することができる。
【００６６】
また、パルスビームを送信した場合には、送信したのちその反射波を受信するまでの時間差を測定することができるため、この時間差に基づいてＤＳＲＶと対象物との距離を測定することができる。
【００６７】
前記受信部２は、３個の受波器２ａのそれぞれについて、図３に示す受信回路を備えている。ただし、Ａ／Ｄ変換器１５およびＤＳＰ１６と３系統で共有している。各送波器１ａ・受波器２ａの組は、それぞれ３次元的に独立した方向に向けられているため、受信した反射波信号のドップラシフト周波数を測定し、このドップラシフト周波数から割り出された速度成分をベクトル合成することによってＤＳＲＶの前後，左右，上下方向の速度ベクトルを算出することができる。
【００６８】
なお、このドップラソナーが送信する超音波信号は４００ｋＨｚであり、水中の音波の伝搬速度は１５００ｍ／秒であるため、超音波ビーム角を補正すると１ノット（＝０．５１４４ｍ／秒）に対応するドップラ周波数は、約１００ヘルツである。
【００６９】
図３の受信回路において、受波器１０は対象物で反射した超音波信号を受信して電気信号に変換する。この反射波信号は、送信周波数とほぼ同じ約４００ｋＨｚであるが、図４（Ａ）に示すように、ＤＳＲＶの移動速度に応じて０Ｈｚ〜±１ｋＨｚ程度のドップラシフトを受けている。この反射波信号は、高周波アンプ１１に入力される。高周波アンプ１１はこの信号を後段の回路で処理可能なレベルまで増幅してミキサ１２に入力する。ミキサ１２には４３０ｋＨｚの変調信号が入力されており、この変調信号を前記反射波信号と混合する。この混合により、３０ｋＨｚ付近および８３０ｋＨｚ付近に前記ドップラシフト周波数の写像スペクトルを生じる。バンドパスフィルタ１３は３０ｋＨｚ付近に生じた下側うなりであるスペクトルのみを取り出してアンプ１４に入力する。これにより４００ｋＨｚのドップラシフト周波数信号が３０ｋＨｚの中間周波にダウンコンバートされたことになる（図４（Ｂ）参照）。このダウンコンバートされたドップラシフト周波数信号は、下側うなり信号であるため受波器２ａが受信したときの周波数スペクトルに対して周波数の高低が反転しているが、この反転は後段のＤＳＰ１６における処理で再度反転させるか、または、反転しているものとして逆向きに処理することにより解消することができる。ＤＳＰ１６における反転処理は、上述の＋１、−ｊ、−１、＋ｊまたはこれを反転した＋１、＋ｊ、−１、−ｊのどちらで周波数スペクトルのシフトを行うかを選択することで行うことができる。
【００７０】
アンプ１４はこの中間周波に変換されたドップラシフト周波数信号を適当なレベルまで増幅したのちＡ／Ｄ変換器１５に入力する。Ａ／Ｄ変換器１５は、この信号を２４ｋＨｚのサンプリング周波数でサンプリング（アンダーサンプリング）することによってディジタルデータに変換する。３０ｋＨｚの信号を２４ｋＨｚでアンダーサンプリングすることにより、３０ｋＨｚ±６ｋＨｚの周波数領域がサンプリングされ、この周波数領域のスペクトルが０（ＤＣ）〜１２ｋＨｚおよび１２ｋＨｚ〜２４ｋＨｚに現れる。したがって、中間周波において３０ｋＨｚ付近に生じていたドップラシフト周波数のスペクトルは、図４（Ｃ）に示すように、６ｋＨｚ付近および１８ｋＨｚ付近に現れる。このようにドップラシフト周波数信号が、６ｋＨｚまたは１８ｋＨｚバイアスされたままサンプリングされることにより、ドップラシフトが送信周波数の下側に生じた場合でも実数値としてサンプリングすることができ、虚数側のＡ／Ｄ変換系統を設ける必要がなくなる。ここで、６ｋＨｚ付近に現れるドップラシフト周波数のスペクトルは受信波信号に対してスペクトルが反転しており、１８ｋＨｚ付近に現れるドップラシフト周波数のスペクトルは受信波信号のスペクトルと同相である。
【００７１】
なお、このように３０ｋＨｚの信号を２４ｋＨｚでサンプリングすることにより、高い周波数の情報が失われるが、上述したようにＤＳＲＶの最大移動速度は６ノット程度であり、これによって生じるドップラシフトの周波数はＤＳＲＶの動揺による広がりを考慮しても１ｋＨｚ程度であるため、上記±６ｋＨｚの周波数領域がサンプリングされることで十分ＤＳＲＶの移動速度のレンジをカバーすることができる。
【００７２】
上記アンダーサンプリングによって、ディジタル変換されたドップラシフト周波数信号はＤＳＰ１６に入力される。ＤＳＰ１６は、入力されたディジタル信号からドップラシフト周波数を算出し、そのドップラシフトを生じた超音波ビーム方向の速度成分を算出する。そして、前記３つの受波器２ａの方向の速度成分をベクトル合成することによって、速度ベクトルを算出する。
【００７３】
ＤＳＰ１６は、最高精度の処理時においては、約１秒の時間幅のサンプリングデータを用いてＦＦＴを行い、約１Ｈｚの周波数分解能すなわち０．０１ノットの速度分解能を得ているが、２４ｋＨｚのサンプリング周波数で、そのまま１秒のサンプル点をとった場合には２４×１０２４点＝２４５７６点という膨大なサンプル点でＦＦＴ演算する必要があり、演算量が膨大となって前記２００ｍｓ毎のデータ更新期間内に処理することが困難になる。また、データ処理用のメモリを多く確保することが必要になり、大規模なＤＳＰを使用する必要がある。一方、０．０１ノットの速度分解能が必要な状態とは、対象物に対して極めて接近し速度を十分に落とした状態であるため、ドップラシフト周波数も十分低いと考えられる。このため、サンプリング周波数２４ｋＨｚに対応する１２ｋＨｚの検出可能最大周波数を確保する必要は全く必要なく、最大でも上記１ｋＨｚ程度の検出可能最大周波数を有していれば、ドップラ周波数を検出可能である。したがって、このドップラソナーでは、サンプリングデータを間引き（デシメーション）してＦＦＴ処理をすることにより、検出可能最大周波数が低下するものの、少ないデータ数で演算量を増加させることなく周波数分解能を向上させている。
【００７４】
ここで、このＤＳＰ１６におけるドップラシフト周波数の算出方法の概略を、図５，図６のフローチャートおよび図７〜図９を参照して説明する。なお、前記制御部３は、パルス信号の反射波を受信するまでの時間差により対象物（沈没潜水艦）までの距離を算出する機能を有している。
図５，図６の処理は２００ｍｓ毎に繰り返し実行される速度算出処理動作を示している。この動作がスタートすると、まずｓ２で現在の動作モードを判断する。この動作モードは、パルスドップラモード（ＰＷＤ），連続波ドップラモード（ＣＷＤ）および距離測定モード（Ｔｅｍｐ．ＰＷＤ）の３つであり、そのいずれかが前記制御部（メインＣＰＵ）３から指示される。制御部３は、図７に示す方式でパルスドップラモードと連続波ドップラモードを切り換える。すなわち、ＤＳＲＶと対象物との距離が２０ｍ以下に接近したときパルスドップラモードから連続波ドップラモードに切り換え、両者の距離が２５ｍ以上に離れたとき連続波ドップラモードからパルスドップラモードに切り換える。このように、パルスドップラモードと連続波ドップラモードは、距離を基準にヒステリシスをもって切り換えられる。
【００７５】
ここで、距離が接近したとき連続波ドップラモードに切り換えるのは、距離が接近していると送信信号を受信するまでの時間差が短いためパルスドップラモードでは長いパルスを送信することができず、ＦＦＴ点数を多くとれないため速度分解能が低下するためであり、距離が離れているときパルスドップラモードに切り換えるのは、送受信の時間差が長いため長いパルスを送信でき、ＦＦＴ点数を多くとり速度分解能を確保できるとともに、パルス送受信の時間差に基づいて並行して距離測定ができるためである。また、連続波ドップラモードでは超音波信号の送受信を並行して行うことから、送信信号の受信側への回り込みが問題となるが、距離が離れた対象物で反射した反射波信号は信号レベルが小さく上記回り込みによってカバーされるおそれがあるため、対象物との距離が離れた状態では連続波ドップラモードを用いることが困難であるためである。
【００７６】
上記のように、連続波ドップラモードでは、制御部３が距離測定をすることができないため、連続波ドップラモードが数十秒間継続するとパルスドップラモードの一種である距離測定モードに切り換えて距離を測定する。なお、このモード切換指示はこのＤＳＰ１６のみならず送信部１にも与えられ、送信部１は、この指示に基づいて送波器１ａから送信する超音波信号をパルス信号または連続波信号に切り換える。
【００７７】
対象物との距離が上記２０ｍ〜２５ｍ以上離れている場合には、制御部３からパルスドップラモードが指示される。この場合ｓ３〜ｓ１０の処理を実行する。このパルスドップラモードの処理動作は従来より一般的なドップラソナーの動作とほぼ同じである。ｓ３では速度計測をするための前処理を実行する。前処理としては、Ａ／Ｄ変換器１５から入力されるサンプリングデータのレベルに基づいて反射波信号がどこに存在するかを検索し、ＦＦＴ用のデータとしてそのパルス幅に応じた３２〜１０２４点のデータを切り出す処理や後述の連続波ドップラモードで使用される処理サイクル数カウンタｃｙｃｌｅ＃を１にリセットする動作などが含まれる。上記切り出されたサンプリングデータを高速フーリエ解析（ＦＦＴ）して周波数スペクトルに展開し（ｓ４）、この周波数スペクトルのピークを検索することによって、ドップラシフト周波数を割り出す（ｓ５）。こののち過去に割り出されたドップラシフト周波数との平均化などの後処理を行って（ｓ６）、今回の処理サイクルにおけるドップラシフト周波数を確定する。そして、このドップラシフト周波数が適正な範囲の値であるかをｓ７で判断する。すなわち、このＤＳＲＶは最大６ノット程度の速度でしか移動しないものであるため、ドップラシフト周波数は船体の動揺などによるマージンを考慮したとしても±１ｋＨｚ程度である。したがって、±１ｋＨｚをしきい値とし、割り出されたドップラシフト周波数がこのしきい値を超える場合は計測が正常に行われていないとしてエラー信号を出力する（ｓ１０）。割り出されたドップラシフト周波数が正常な範囲の値であれば、上述した３系統の速度成分をベクトル合成することによってこのＤＳＲＶの速度ベクトルを算出し（ｓ８）、これを他の航行制御装置に対して出力する（ｓ９）。
【００７８】
一方、ｓ２において、制御部３から指示された動作モードが連続波ドップラモードである場合には、ｓ１２以下の動作に進む。ｓ１２ではこの連続波ドップラモードの連続処理サイクル数をカウントする処理サイクル数カウンタｃｙｃｌｅ＃の内容をチェックする。ｃｙｃｌｅ＃＝１、すなわち、今回が連続波ドップラモードに切り換わった最初の処理である場合にはｓ１２からｓ１３に進む。ｓ１３では、現在蓄積されているデータ数に基づいてデシメーションするか否かを判断する。すなわち、連続波ドップラモードへの切り換えは、制御部３がこのＤＳＰ１６および送信部１に指示するものであり（実際には制御部３が共有メモリにモード指示を書き込み、送信部１およびＤＳＰ１６はそれを参照しにゆくことで指示を受け取る）、２００ｍｓ毎に実行されるこの処理においてどの程度のデータが蓄積されているかはＡ／Ｄ変換されたサンプリングデータのメモリアドレス用のカウンタ値を参照することによってどこからが連続波ドップラモードであるかが判断される。一般的に連続波ドップラモードへの直後にＦＦＴに使用可能なサンプリングデータ数は図８に示すように増加する。ここで、切換直後一定時間（１００ｍｓ程度）のデータは無効なデータとしてオミットするようにしている。連続波ドップラモードに切り換えられた第１回目の処理においては、デシメーションするほどのデータが蓄積されていない場合が多いため、このような場合にはｓ１３からｓ１４に進んで蓄積されているデータのうち最新の１０２４点を切り出し、このデータをそのまま用いてＦＦＴを行う（ｓ１９）。一方、１回目の処理が行われるとき、既に２０４８を超える有効なサンプリングデータが蓄積されている場合には、デシメーションレート＝４（４個のデータ毎に１つのデータを用いて３個のデータ間引くこと、以下同じ）、ＦＦＴ点数＝５１２と決定する（ｓ１５）。そしてこの処理に必要な２０４８個のデータ列を切り出してデモジュレーションにより周波数スペクトルをシフトする（ｓ１６）。このデモジュレーションは、上述したように、切り出されたサンプリングデータに離散複素指数関数列を乗算することによって行われる。
【００７９】
この処理で周波数シフトされたサンプリングデータ列に対してローパスフィルタ処理を実行する（ｓ１７）。これは、こののちデシメーションによって実質的にサンプリング周波数を低下させるため、高い周波数帯域にスペクトルがあるとエリアシングによりスペクトルが乱れることを防止するためである。そして、この周波数シフトされたデータ列からデシメーションレートのデータ数毎にＦＦＴ点数のサンプリングデータを抽出し（ｓ１８）、このデータを用いてＦＦＴを実行する（ｓ１９）。
【００８０】
ＦＦＴによりサンプル数の周波数分解能で周波数スペクトルに分解したのち、そのピークを検索する（ｓ２０）。検出されたピーク周波数が上記しきい値（１ｋＨｚ）を超える不適当なものであるかを判断し（ｓ２１）、不適当な値であればエラー信号を出力する（ｓ２６）。適当な範囲の値であれば過去の測定値の影響を残すために、平均化やＩＩＲフィルタリングなどの処理を行って（ｓ２２）、計測精度を安定化させる。たとえば、パルスドップラモードから連続波ドップラモードに移行したとき、両モードで割り出されたピーク周波数にギャップが存在した場合などに、他の航行制御装置の制御が不安定になるのを防止するためこの処理が行われる。図９に示すｃｙｃｌｅ＃≦６までの移行期には、パルスドップラモード時に検出されたピーク周波数の影響を残して出力する速度ベクトルを安定化する。このためにＩＩＲフィルタを用いる場合には、例えば、
ｙ（ｎ）＝（１−α）ｘ（ｎ）＋αｙ（ｎ−１）
の特性のものを用いればよい。ここで、ｙ（０）を連続波ドップラモードに移行する直前のパルスドップラモードでのドップラシフト周波数、ｘ（ｎ）を連続波ドップラモードでのドップラシフト周波数とする。このフィルタ関数Ｈ（ｚ）は、
Ｈ（ｚ）＝ (１−α) ／ (１−α^z-1)
で表される。連続波ドップラモードに移行した直後の、ｃｙｃｌｅ＃＝１〜６までの約１秒間の処理サイクルにおいてパルスドップラモードにおける測定値の影響を残すため、計数αは０．５〜０．７の範囲で選択する。α＝０．５のときｃｙｌｃｅ＃＝６のときのｙ（０）の影響は１．５６％、α＝０．６のとき５．００パーセント、α＝０．７のとき約１１．７６％となる。また、逆に連続波ドップラモードからパルスドップラモードに移行する場合にも同様の処理を行えばよいが、αの設定値は上記の範囲に限定されるものではなく、他の値の範囲をとりうる可能性がある。
【００８１】
なお、ここではパルスドップラモードの測定値を最後の１個のみＩＩＲフィルタ処理にかけているが、どの距離の測定時においても複数回の測定値を平均化して出力される速度データを安定化するようにしてもよい。
【００８２】
上記平均化・フィルタリング処理ののち３組の送波器１ａ，受波器２ａによる３系統の計測結果をベクトル合成して速度ベクトルを算出する（ｓ２３）。算出された速度ベクトルを他の航行制御装置に対して出力する（ｓ２４）。以上の処理ののち処理サイクル数カウンタｃｙｃｌｅ＃に１を加算して（ｓ２５）、リターンする。
【００８３】
ＤＳＲＶが対象物に接近した状態であると、制御部３から継続的に連続波ドップラモードが指示され、ｓ２→ｓ１２以下の処理が繰り返し実行される。ｃｙｃｌｅ＃＝２の処理サイクルにおいては、ｓ２→ｓ１２→ｓ２８→ｓ２９に進む。図８，図９に示すように、連続波ドップラモードに移行したのち処理サイクルを繰り返すと、蓄積される連続波のサンプリングデータ数も増加するため、ｃｙｌｃ＃の値に応じてＦＦＴに使用するサンプリングデータ点数を切り換える。図８に示すようにｃｙｃｌｅ＃＝２のタイミングにおいては７２００程度のデータ点数が使用可能になっているため、デシメーションレートを４に設定し、ＦＦＴ点数を１０２４に設定する（ｓ２９）。これにより、４０９６サンプルの時間幅すなわち約１７０ｍｓの時間幅のデータに基づいて速度を割り出すことができ、約５．８６Ｈｚの周波数分解能を得ることができる。これに基づいて速度ベクトルを算出すれば、約０．０６ノットの速度分解能を得ることができる。ｓ２９におけるデシメーションレートおよびＦＦＴ点数の設定ののちｓ１６に進む。
【００８４】
また、ｃｙｃｌｅ＃＝３の処理サイクルにおいては、ｓ２→ｓ１２→ｓ２８→ｓ３０→ｓ３１に進む。図８に示すようにｃｙｃｌｅ＃＝３においては約１２０００の有効データが蓄積記憶されているため、デシメーションレート＝８、ＦＦＴ点数１０２４に設定する（ｓ３１）。これにより、８１９２サンプルの時間幅すなわち約３４０ｍｓの時間幅のデータに基づいて速度を割り出すことができ、約２．９３Ｈｚの周波数分解能を得ることができる。これに基づいて速度ベクトルを算出すれば、約０．０３ノットの速度分解能を得ることができる。ｓ３１におけるデシメーションレートおよびＦＦＴ点数の設定ののちｓ１６に進む。
【００８５】
さらに、ｃｙｃｌｅ＃＝４の処理サイクルにおいては、ｓ２→ｓ１２→ｓ２８→ｓ３０→ｓ３２に進む。ｓ３２では前の処理サイクルの測定結果に基づいて今回のピーク周波数を推定する。このピーク周波数の推定はＤＳＲＶが２００ｍｓの短時間に急激に加速・減速できないこともに基づき、前回測定された速度から加速・減速できる範囲のドップラシフト周波数が全てこの３５０Ｈｚ内に含まれるかで判断される。この推定ののちｓ３３からｓ３４に進み、この推定されたピーク周波数が３５０Ｈｚ以下であるか否かを判断し、ピーク周波数が３５０Ｈｚ以下であると推定される場合にはｓ３５に進み、ピーク周波数が３５０Ｈｚを超えると判断された場合にはｓ３６に進む。ｓ３５では、フィルタのカットオフ周波数を３５０Ｈｚに設定するとともにデシメーションレート＝１６、ＦＦＴ点数１０２４に設定してｓ１６に進む。上記フィルタのカットオフ周波数はｓ１７のフィルタリング処理において適用される。デシメーションレートを１６に設定すると２４ｋＨｚでサンプリングされたデータが実質的に１．５ｋＨｚのサンプリング周波数に低下するためエリアシングを防止する必要からこのようなカットオフ周波数に設定する。デシメーションレート＝１６、ＦＦＴ点数１０２４に設定することにより１６３８４サンプルの時間幅すなわち約６７０ｍｓの時間幅のデータに基づいて速度を割り出すことができ、約１．４６Ｈｚの周波数分解能を得ることができる。これに基づいて速度ベクトルを算出すれば、約０．０１５ノットの速度分解能を得ることができる。
【００８６】
一方、ｓ３４で今回のピーク周波数が３５０Ｈｚを超える、すなわち、ＤＳＲＶが３．５ノットを超える速度で移動していると判断された場合にはｓ３６に進んで、フィルタのカットオフ周波数を８００Ｈｚに設定するとともにデシメーションレート＝１２、ＦＦＴ点数１０２４に設定してｓ１６に進む。上記フィルタのカットオフ周波数はｓ１７のフィルタリング処理において適用される。デシメーションレートを１２に設定すると２４ｋＨｚでサンプリングされたデータが実質的に２ｋＨｚのサンプリング周波数に低下するためエリアシングを防止するためにこのようなカットオフ周波数に設定する。デシメーションレート＝１２、ＦＦＴ点数１０２４に設定することにより１２２８８サンプルの時間幅すなわち約５００ｍｓの時間幅のデータに基づいて速度を割り出すことができ、約２Ｈｚの周波数分解能を得ることができる。これに基づいて速度ベクトルを算出すれば、約０．０２ノットの速度分解能を得ることができる。
【００８７】
また、ｃｙｃｌｅ＃＝５の処理サイクルにおいては、上記ｃｙｃｌｅ＃＝４のときと同様にｓ２→ｓ１２→ｓ２８→ｓ３０→ｓ３２に進み、前の処理サイクルの測定結果に基づいて今回のピーク周波数を推定する。そしてｓ３３→ｓ３７→ｓ３８に進み、この推定されたピーク周波数が３５０Ｈｚ以下であるか否かを判断する。ピーク周波数が３５０Ｈｚ以下であると推定される場合にはｓ３９に進み、ピーク周波数が３５０Ｈｚを超えると判断された場合には前記ｃｙｃｌｅ＃＝４のときと同様にｓ３６に進む。ｓ３９では、フィルタのカットオフ周波数を３５０Ｈｚに設定するとともにデシメーションレート＝２０、ＦＦＴ点数１０２４に設定してｓ１６に進む。デシメーションレート＝２０、ＦＦＴ点数１０２４に設定することにより２０４８０サンプルの時間幅すなわち約８５０ｍｓの時間幅のデータに基づいて速度を割り出すことができ、約１．２Ｈｚの周波数分解能を得ることができる。これに基づいて速度ベクトルを算出すれば、約０．０１２ノットの速度分解能を得ることができる。
【００８８】
そして、図８および図９に示すようにピーク周波数が３５０Ｈｚ以下であれば、ｃｙｃｌｅ＃＝６以後の処理サイクルにおいては、２４０００点以上のサンプリングデータ点数を使用することができるため、最高分解能でピーク周波数を割り出す。まず、上記ｃｙｃｌｅ＃＝４のときと同様にｓ２→ｓ１２→ｓ２８→ｓ３０→ｓ３２に進み、前回の処理サイクルの測定結果に基づいて今回のピーク周波数を推定する。そしてｓ３３→ｓ３７→ｓ４０に進み、この推定されたピーク周波数が３５０Ｈｚ以下であるか否かを判断する。ピーク周波数が３５０Ｈｚ以下であると推定される場合にはｓ４１に進み、ピーク周波数が３５０Ｈｚを超えると判断された場合にはｓ４２に進む。ｓ４１では、フィルタのカットオフ周波数を３５０Ｈｚに設定するとともにデシメーションレート＝２４、ＦＦＴ点数１０２４に設定したのちｓ４３に進む。デシメーションレート＝２４、ＦＦＴ点数１０２４に設定することにより２４５７６サンプルの時間幅すなわち約１秒の時間幅のデータに基づいて速度を割り出すことができ、約１Ｈｚの周波数分解能を得ることができる。これに基づいて速度ベクトルを算出すれば、目標である約０．０１ノットの速度分解能を得ることができる。
【００８９】
一方、ｓ３４で今回のピーク周波数が３５０Ｈｚを超える、すなわち、ＤＳＲＶが３．５ノットを超える速度で移動していると判断された場合にはｓ４２に進んで、フィルタのカットオフ周波数を８００Ｈｚに設定するとともにデシメーションレート＝１２、ＦＦＴ点数１０２４に設定したのちｓ４３に進む。デシメーションレート＝１２、ＦＦＴ点数１０２４に設定することにより１２２８８サンプルの時間幅すなわち約５００ｍｓの時間幅のデータに基づいて速度を割り出すことができ、約２Ｈｚの周波数分解能を得ることができる。これに基づいて速度ベクトルを算出すれば、約０．０２ノットの速度分解能を得ることができる。
【００９０】
なお、処理サイクルを繰り返すことによってｃｙｃｌｅ＃の値が限りなく増加することを防止するためｓ４１，ｓ４２においてｃｙｃｌｅ＃の値を６に固定している。
【００９１】
ｓ４３では、現在トラッキングモードであるかを判断する。トラッキングモードとは、これまで測定されたスペクトル形状からドップラシフト周波数信号の帯域幅が狭い範囲に限定されており、且つ、継続的に測定値が安定しており、今回も測定値に殆ど変化がないと考えられる場合のモードである。このような場合には、デモジュレーションを省略して直接デシメーションを行うことができる。たとえば、２４ｋＨｚのサンプリングデータをデシメーションレート２４でデシメーションすると実質的に１ｋＨｚのサンプリングデータとなり、６ｋＨｚ付近に展開しているドップラシフト周波数のスペクトルは、各所に折り返し写像スペクトル（エイリアス）を生じる。しかし、ドップラシフト周波数のスペクトルが狭い帯域幅に限定されており、他のスペクトルがない場合には、これらのエイリアスが重なることはなく、いずれかのエイリアスをデシメーションされた周波数スペクトルとして取り扱ってＦＦＴをすることが可能になる。２４ｋＨｚのサンプリングデータをデシメーションレート２４または１２でデシメーションした場合、０Ｈｚ（ＤＣ）を中心周波数とするエイリアスも生じるため、これを処理用の周波数スペクトルとして用いることにより、通常処理と同様のＦＦＴが可能になる。
【００９２】
ｓ４３で、現在トラッキングモードであると判断された場合にはｓ４４に進み、周波数スペクトルの帯域幅が十分に狭く限定されているかを判断する。帯域幅が十分に狭く限定されていると判断された場合には、そそのままｓ１８に進む。周波数スペクトルの帯域幅がデシメーションによって重なり合う程度に広い場合には、ピーク周波数を求めるために不要な周波数帯域をカットするためバンドパスフィルタの処理を行ったのち（ｓ４５）、ｓ１８に進む。
ｓ４３でトラッキングモードでない場合と判断された場合には、ｓ１６に進み、通常どおりの処理を実行する。
【００９３】
また、連続波ドップラモードの継続中に２０秒に１回の頻度で、制御部３から距離測定モードが指示される。この場合、ＤＳＰ１６は何の処理も行わずにそのままリターンする。このモードにおいて、送信部１は連続波ドップラモードの継続中に連続超音波信号の送信を一瞬停止して短時間のパルスを送信し、制御部３が反射波の時間遅れに基づいて対象物との距離を測定する。この距離測定処理は前記制御部３が実行するため、このＤＳＰ１６は処理を行う必要がなく、また、このとき連続波ドップラモードの速度測定もできないため、この間ＤＳＰ１６はフリーズする。この距離測定モードによって測定された距離が図７のモード切換しきい値よりも短い場合には連続波ドップラモードに復帰し、距離が範囲外であれば通常のパルスドップラモードに切り換える。
【００９４】
連続波ドップラモードに復帰したとき、連続波ドップラモードを再開した時点から、新たにｃｙｃｌｅ＃＝１から処理サイクルを再開するようにしてもよく、バッファ内にストアされている以前のＡ／Ｄ変換データと再開後に収集されたデータとを連続したデータと見なして測定を行うようにしてもよい。この場合には、中断していた時間を考慮して中断前のデータと再開後のデータを滑らかに接続する。接続の方法としては、補間関数を用いて補間する方法、前後のデータから自己相関に基づいて接続する方法などがある。
【００９５】
さらに、パルス波による距離測定モード時においてもカウンタをフリーズすることなくデータ収集を継続するようにしてもよく、また、カウンタをフリーズさせずにメモリのアドレスをカウントアップしながら０などのブランクデータを書き込むようにしてもよい。この場合でも、パルス波の距離測定モードの間のデータは所定の方法で補間すればよく、また、若干精度がラフちなるものの補間することなく中断区間のあるデータをそのまま測定に用いてもよい。また、大型船に用いられるドップラソナーの場合には、パルスモード時に収集したデータでドップラシフト（速度）を求めることもできる。
【００９６】
以上のような動作により、対象物と距離が離れている場合には、パルス信号を用いて速度計測を行い、対象物との距離が近い場合には、連続波信号を用いて速度測定を行うことにより、必要な速度分解能を確保しつつ、パルス信号のみを用いた場合の問題点である近距離における速度分解能の低下を解決するとともに、連続波のみを用いた場合に同時に速度と距離を測定することができないなどの問題点を解決した。
【００９７】
ここで、上記フローチャートでは、ＤＳＰ１６は、デモジュレーション、フィルタリング、デシメーションを順次行ってＦＦＴ用のデータを準備するようになっているが、実際には、上記手順を順次行うのではなく、デモジュレーション・フィルタリング・デシメーションを一気に行う簡略化された演算処理によってこれを行い、さらに、過去の処理済データを利用することによってより処理時間を短縮している。以下、この簡略化された演算処理方式について説明する。
【００９８】
サンプリング周波数ｆｓによってＡ／Ｄ変換されたデータ数列ｘ（ｎ）から得られる周波数スペクトルの注目領域（スペクトルが展開している周波数帯）を拡大するためにデシメーション処理を行う。
【００９９】
このデシメーション処理を可能にするために前記注目領域の中心周波数（６ｋＨｚ）をゼロ周波数（ＤＣ）にシフトする。すなわち、周波数軸に対してスペクトルを並行移動する。この操作は、上述したように、前記サンプリングデータ数列ｘ（ｎ）の各データに対して離散複数指数関数列ｃ（ｎ）を乗算することによって行う。
【０１００】
サンプリング周波数２４ｋＨｚでサンプリングされ、中心周波数６ｋＨｚの離散時間データ列となった信号に対して、〔数８〕の指数関数列を乗算することによって中心周波数６ｋＨｚが０（ＤＣ）になるように周波数スペクトルをシフトする。この離散複素指数関数列は、複素単位乗数データ列（＋１、−ｊ、−１、＋ｊまたは＋１、＋ｊ、−１、−ｊの任意の値から開始する数列）の４種類の値のみを取るから、実際の処理では乗算を行う必要がなく、ｃ（ｎ）がマイナス符号の場合には符号反転計算のみを行い、ｃ（ｎ）が実数の場合はｘ（ｎ）の値を全て実数部とし、ｃ（ｎ）が虚数の場合はｘ（ｎ）の値を全て虚数部とするのみである。
【０１０１】
図１０は、Ａ／Ｄデータバッファｘ（ｎ）から複素数バッファＸ（ｎ）への転記方式を説明する図である。Ａ／Ｄデータバッファｘ（ｎ）は、アンダーサンプリングされたサンプリングデータ（Ａ／Ｄデータ）列を記憶するバッファであり、複素数バッファＸ（ｎ）は、中心周波数＝０に周波数スペクトルシフトされた虚数部を含むサンプリングデータ列を記憶するバッファである。
【０１０２】
この図において、ｘ（０）はそのままＸ（０）の実数部に転記され、Ｘ（０）の虚数部には０が書き込まれている。ｘ（１）は正負の符号を反転されたのちＸ（１）の虚数部に転記され、Ｘ（１）の実数部には０が書き込まれている。ｘ（２）は正負の符号を反転されたのちＸ（２）の実数部に転記され、Ｘ（２）の虚数部には０が書き込まれている。ｘ（３）はそのままＸ（３）の虚数部に転記され、Ｘ（３）の実数部には０が書き込まれている。このように、離散複素指数関数の演算結果を複素単位乗数データ列（＋１、−ｊ、−１、＋ｊまたは＋１、＋ｊ、−１、−ｊの任意の値から開始する数列）の値にしたがって順次符号反転および転記を繰り返すのみでこの周波数シフトを行うことができ、指数関数を実際に乗算して演算する必要がなくなり、処理を大幅に簡略化することができる。
【０１０３】
さらに、前記複素数バッファＸ（ｎ）の実数部Ｒｅａｌ（ｎ）、Ｉｍａｇｉｎａｒｙ（ｎ）のうち一方は必ず０であるため、上記規則に基づいて０になる側が分かっていれば０を記憶するバッファを省略してバッファの記憶領域を実質的に半分にすることができる。
【０１０４】
このように処理が簡略化されたとはいえ、連続波ドップラシモード時にＦＦＴ処理のたびにデシメーション前のＡ／Ｄ変換データ全点数Ｎの周波数スペクトルシフト計算を行うことは、そのデータ点数が多いことから処理に時間が掛かる。たとえば、ＦＦＴ点数１０２４、デシメーションレート２４とするとＮは少なくとも２４５７６となる。また、連続波ドップラモード時には、速度計測処理が２００ｍｓ毎に実行されるのに対し、この処理に約１秒間のサンプリングデータ列を用いるため、図１１（Ａ）に示すように、この１秒間のサンプリングデータ列のうち８００ｍｓ分は過去の速度計測処理において用いたものとオーバーラップしている。そこで、このように過去において既に周波数スペクトルシフトされたオーバーラップデータについてはそのままそのデータを用い、新たに収集されたデータに対してのみ、上記周波数シフト処理を実行して処理時間を短縮する。ここで、前回の周波数スペクトルシフト処理に用いた離散複素指数関数ｃ（ｎ）の最後の引数ｎと今回の処理に用いる離散複素指数関数ｃ（ｎ）の先頭の引数ｎとが連続するようにすれば周波数スペクトルシフトされたデータ列Ｘ（ｎ）の位相スペクトルも連続するが、ｎを無制限に大きくすることができないため、サーキュラバッファ構造のメモリに記憶する。このときＦＦＴに用いるデータ列間で位相のシフトが発生するが、このドップラソナーにおけるＦＦＴ処理は周波数のパワースペクトルのピークに基づいてドップラシフト周波数を求めるためのものであり、ｎが途中でリセットされても〔数３〕から明らかなようにパワースペクトルは保存されているため以後の処理に支障はない。
【０１０５】
また、スペクトル帯域を限定するためのフィルタ（ｓ１７の処理）としてＦＩＲフィルタが一般的に用いられるが、サンプリングデータｘ（ｎ）の全てにＦＩＲフィルタリング処理をしても、そのうちデシメーションレートＤのデシメーションによって選択される１／Ｄのデータしか使用されないため無駄である（なお、この説明におけるｘ（ｎ）は、上記周波数シフトされたＸ（ｎ）を表すものとする。）。このため、各データ毎にフィルタリング処理をせず、デシメーションによって破棄されるデータをスキップし、Ｄ番目のデータ毎にフィルタ処理をするようにする。この破棄されるデータをスキップするＦＩＲフィルタ処理をブロック図で示すと図１２のようになる。この図において左端の入力端から１データずつ連続して入力されるサンプリングデータｘ（ｎ）のうち、デシメーションによって選択されたデータｘ（Ｄｎ）が入力されたときのみ、ＦＩＲフィルタが機能し、各タップの演算部はフィルタ係数を乗算したデータを出力する。これらのデータを加算すればフィルタリングされたｘ（Ｄｎ）のデータを得ることができる。デシメーションによって破棄されるデータが入力端から入力された場合には上段の遅延回路（シフトレジスタ）のみ機能し、各タップの演算部の動作を休止させていればよい。これによって、フィルタリングとデシメーションを同時に行うことができる。
【０１０６】
ここで、ＦＩＲフィルタは、ｘ（ｎ）の実数部および虚数部に対応して２系統が必要であるが、ｘ（ｎ）の各項はそれぞれ実数部または虚数部のみ有意な値をもち他方は０である（図１０参照）。したがって、Ｄが２の倍数であればＦＩＲフィルタから値を出力するときに、有意な実数部と有意な虚数部が与えられるフィルタ係数、および、０である実数部と０である虚数部が与えられるフィルタ係数は決まっている。したがって、Ｄを２の倍数になるように設定すれば、必ず０が与えられるフィルタ係数およびその演算処理を省略することができる。
【０１０７】
さらに、上述したように周波数シフトは、入力されたサンプリングデータを実数部または虚数部に転記するとともにその符号を制御する処理であり、４データ毎に、（＋１，−ｊ，−１，＋ｊ）または（＋１、＋ｊ、−１、−ｊ）の処理を繰り返し行うものである。そこで、この実数部または虚数部として取り出す処理および正負符号をフィルタ係数として内蔵することにより、周波数シフト、フィルタリング、デシメーションを同時に処理することができる。
【０１０８】
図１３に周波数シフト、フィルタリング、デシメーションの一括処理であるＦＦＴ前処理プロセスのブロック図を示す。この図は、フィルタ長が奇数であり、且つ、（Ｌ＋１）／２が偶数の場合を示している。この処理の条件としてデシメーションレートＤが周波数シフト処理の繰り返しステップである４の倍数であることが要求される。デシメーションによってＤ個に１個の割合で選択されるデータｘ（Ｄｎ）が入力されたとき、このｘ（Ｄｎ）からフィルタ長だけ逆上ったデータｘ（Ｄｎ−（Ｌ−１））までのデータに対して、フィルタ係数ｈ（０），ｈ（１），−ｈ（２），−ｈ（３），……，−ｈ（Ｌ−１）を乗算し、ｘ（Ｄｎ）・ｈ（０）＋ｘ（Ｄｎ−２）・（−ｈ（２））＋……＋ｘ（Ｄｎ（Ｌ−１））・（−ｈ（Ｌ−１））をフィルタ出力の実数部として出力する。且つ、ｘ（Ｄｎ−１）・ｈ（１）＋ｘ（Ｄｎ−３）・（−ｈ（３））＋……＋ｘ（Ｄｎ（Ｌ−１））・ｈ（Ｌ−１）をフィルタ出力の虚数部として出力する。これにより、周波数シフトおよびフィルタリングを同時に行うことができる。そして、Ａ／ＤデータがＤだけ進み、次の選択データｘ（Ｄ（ｎ＋１））が入力されたとき同様の処理を行う。このＤ毎の処理によりデシメーションが実行される。このように、Ａ／Ｄデータを１データずつ進め、デシメーションにより選択されるデータが入力されたとき、フィルタリングおよび周波数シフトを一気に行うようにしたことにより、処理が簡略化されるとともに、無駄な演算処理を全く行うことがないため、演算所要時間を大きく短縮することができる。
【０１０９】
なお、上述したようにこの例では、フィルタ長が奇数であり、且つ、（Ｌ＋１）／２が偶数の場合を示しているが、（Ｌ＋１）／２が奇数の場合でも、また、フィルタ長が偶数でＬ／２が奇数・偶数の場合でも同様に処理することが可能である。
【０１１０】
なお、図３に示した受信部はアナログ部で一旦中間周波にダウンコンバートしたのちＡ／Ｄ変換する構成になっているが、図１４に示すように受波器が受信した信号をそのままＡ／Ｄ変換するようにしてもよい。この場合にはサンプルホールド回路を内蔵した広帯域高速Ａ／Ｄ変換器を用いることにこれを実現することができる。この場合でも、サンプリング周波数を適当に選択することにより、実数系統のみでＡ／Ｄ変換でき、且つ、ＤＳＰ内における周波数スペクトルシフト演算を簡略化することができる。
【０１１１】
なお、この実施形態はドップラソナーについてしたが、この発明は、ドップラソナーのみならず、信号を周波数スペクトルに展開し、そのピークを求める処理であればどのような分野にも適用することができる。
【０１１２】
【発明の効果】
この発明によれば、ディジタル処理における周波数のシフトを符号制御および実数部，虚数部への振り分けの簡略な処理で行うことができるため、周波数スペクトルを有する信号の処理を簡略化することができる。
【０１１３】
また、この発明によれば、周波数スペクトルのシフト、周波数帯域の制限、デシメーション、または、窓関数によるサンプリングデータの切り出しを一括した処理で行うことができるため、周波数スペクトルを有する信号の処理工程を簡略化することができる。特に、ディジタル化された周波数スペクトルのシフト、周波数帯域の制限、および、デシメーションを一括してＦＩＲフィルタにおける処理で行うことができるため、信号処理を極めて簡略化することができる。また、この発明によれば、窓関数によるデータの切り出しと周波数スペクトルのシフトを同時に行うことができる。
【０１１４】
また、この発明によれば、中心周波数がバイアスされている離散時間信号を、この中心周波数を０ヘルツにシフトすることなく、そのままサンプリングまたはデシメーションしてＦＦＴすることができるため、周波数シフト処理を省略することができ、処理の簡略化、処理時間の短縮を実現することができる。
【０１１５】
また、この発明によれば、信号処理を開始したのち徐々にデシメーションレートを大きくしてゆくか又は処理データ点数を多くしてゆくようにしたことにより、そのとき利用できる最大限のデータを用いて最大精度の信号処理を行うことができる。
【０１１６】
また、この発明によれば、距離に応じてパルスドップラモードと連続波ドップラモードを自動的に切り換えることができるため、速度分解能の高い連続波ドップラモードと、並行して距離測定ができるパルスドップラモードの両方の長所を活かした併用が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明における信号処理方式を説明する図である。
【図２】この発明の実施形態であるドップラソナーの概略構成図である。
【図３】同ドップラソナーの受信部の構成を示す図である。
【図４】同ドップラソナーにおける反射波信号の処理方式を説明する図である。
【図５】同ドップラソナーのＤＳＰの動作を示すフローチャートである。
【図６】同ドップラソナーのＤＳＰの動作を示すフローチャートである。
【図７】同ドップラソナーにおけるパルスドップラモードと連続波ドップラモードの切換方式を説明する図である。
【図８】連続波ドップラモードに切り換わった直後に利用できるデータ点数を説明する図である。
【図９】連続波ドップラモードに切り換わった直後の処理サイクルにおけるデシメーションレート，ＦＦＴ点数の設定値を示す図である。
【図１０】前記ＤＳＰにおける周波数シフト処理を示すブロック図である。
【図１１】前記ＤＳＰにおけるサンプリングデータのオーバーラップ状態を示す図である。
【図１２】前記ＤＳＰにおいて周波数シフト、ＦＩＲフィルタ、デシメーションを同時に行うＦＦＴ前処理を示すブロック図である。
【図１３】同ＦＦＴ前処理における入力信号に対する処理方式を説明するブロック図である。
【図１４】前記ドップラソナーの受信部の他の構成例を示す図である。
【図１５】窓関数の乗算と周波数シフト処理を同時に行う場合の処理ブロックを示す図である。
【符号の説明】
１…送信部、２…受信部、３…制御部、
２ａ…受波器、１５…Ａ／Ｄ変換器、１６…ＤＳＰ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a signal processing method, a signal processing device, and a Doppler sonar capable of speed measurement according to a distance from an object, which is efficient in analyzing a signal frequency and the like.
[0002]
[Prior art]
Doppler sonar is widely used for speed measurement in ships, and the measurement range of Doppler sonar is set in various ways according to the type of ship. Doppler sonar is also installed in submarine rescue boats (DSRVs) to rescue submarine crews that have broken down on the sea floor. The DSRV approaches the sunken submarine by self-propelled and docks in the rescue hatch, and rescues the submarine crew through the rescue hatch. In order to dock safely and reliably in the rescue hatch of a sunken submarine, ultra-low speed control is required, and Doppler sonar also requires high speed resolution.
[0003]
A conventional Doppler sonar is to transmit an ultrasonic pulse beam and measure a relative velocity with an object by Doppler shift of the reflected wave. In recent years, many Doppler sonars determine the Doppler shift frequency by digital processing, and digital processing methods use DFT (discrete Fourier analysis, actual calculation is fast Fourier analysis (FFT)) to calculate the frequency spectrum of Doppler shift. The Doppler frequency is detected based on the peak position.
[0004]
In the case of such a pulse method, when the distance to the object is long, a long pulse beam can be output because the arrival time delay of the reflected wave is large, but the arrival time delay is close to the object. For this reason, when a long pulse beam is output, the output pulse and the reflected wave overlap each other, and accurate speed measurement cannot be performed.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the case of DSRV, the speed is controlled so as to approach the sinking submarine, which is the target, and the Doppler sonar requires high speed resolution, but only a short pulse can be transmitted, so the speed resolution decreases. was there. For example, when the distance to the object is 1 m, the arrival delay time of the reflected wave is about 1.3 ms, so even if the sampling frequency is 50 kHz, only 32 FFT points can be obtained, and the frequency resolution is 1.56 kHz. Thus, the detection speed resolution is about 15 knots, and the speed of a ship approaching at an extremely low speed cannot be detected.
[0006]
Therefore, by installing two transducers, one transmitter / receiver transmits a continuous wave and the other transducer / receiver receives a continuous reflected wave. It is conceivable to improve the resolution. However, if an attempt is made to perform an FFT operation by simply taking a long sample point from a long signal, an extremely long time operation is required, and speed data cannot be updated in a short time, resulting in unstable speed control. was there.
[0007]
In addition, the Doppler sonar measures the distance to the object based on the reflected wave delay time of the pulse signal, but there is a problem that this distance measurement cannot be performed with a continuous wave.
[0008]
An object of the present invention is to provide a signal processing method, a signal processing apparatus, and a Doppler sonar capable of measuring an appropriate speed according to a distance, which can obtain a very low speed resolution by efficient calculation.
[0030]
[Means for Solving the Problems]
this The invention of the application In a Doppler sonar comprising: a distance measuring unit that measures a distance from an object using a reflected wave of a transmitted ultrasonic signal; and a speed measuring unit that measures a speed of the object using a reflected wave of a transmitted ultrasonic signal. , For speed measurement means, When the distance to the object measured by the distance measuring means is closer than the first threshold value Measure the speed with the object by sending and receiving pulse signals Pulse Doppler velocity measurement method From Measure the velocity with the object by sending and receiving continuous wave signals Continuous wave Doppler velocity measurement method Switch to, and measure the continuous wave Doppler velocity when moving away from the second threshold method To pulse Doppler velocity measurement method Switching means for switching to When the continuous wave Doppler velocity measurement method is used, a reflected wave of an ultrasonic signal from a detection target is input as a signal having a frequency spectrum near a predetermined reference frequency, and the reference frequency is set to a quarter of the sampling frequency. Or a sampling means for sampling a signal at a sampling frequency shifted to a three-fourth frequency, and a filter by multiplying a filter coefficient of each tap set to limit the frequency band of the sampling data by a complex unit multiplier data string. The sampling data is multiplied by the filter coefficient set / changed for each tap output each time the coefficient is changed and the sequentially input sampling data advances by the decimation rate set to a multiple of 4. Frequency spectrum shift, frequency band limitation, and , FIR filter that processes decimation at once, and frequency spectrum of post-processing sampling data processed by FIR filter by discrete Fourier analysis and detecting peak frequency from the frequency spectrum to detect the velocity of the object to be detected Speed detecting means for It is provided with.
[0031]
this The invention of the application is a speed measuring means, Stop transmission / reception of continuous wave signals at regular intervals and send a pulse signal to measure the distance to the object. As a distance measuring means The continuous wave mode distance measuring means and the distance measured by the continuous wave mode distance measuring means are When it is smaller than the second threshold, transmission / reception of the continuous wave signal is resumed, And continuous wave mode restarting means for connecting the reflected wave data received before the interruption and the reflected wave data received after the restart to measure the velocity with the object.
[0032]
this The invention of the application is a speed measuring means, Stop transmission of a continuous wave signal at regular intervals, and send a pulse signal to measure the distance to the object. As a distance measuring means The continuous wave mode distance measuring means and the distance measured by the continuous wave mode distance measuring means are When less than the second threshold, resume transmission of the continuous wave signal; And continuous wave mode restarting means for measuring the velocity of the object using the data of the signal received before the interruption, the data of the signal received during the interruption and the data of the signal received after the restart. .
[0033]
this In the invention of the application, the velocity measuring means is a reflected wave of a continuous wave signal. This is a means to measure the velocity by performing discrete Fourier analysis after thinning out the sampling data at a predetermined decimation rate, obtaining the Doppler shift frequency from the spectrum, and starting the reception of the reflected wave of the continuous wave signal. As time passes In order to set the increasing sampling data to a predetermined number of sampling data used for discrete Fourier analysis, A decimation rate changing means for increasing the decimation rate is provided.
[0034]
this In the invention of the application, the velocity measuring means is a reflected wave of a continuous wave signal. This is a means to measure the speed by performing the discrete Fourier analysis after thinning out the sampling data at the predetermined decimation rate and extracting the predetermined number of processed data points, obtaining the Doppler shift frequency from the spectrum, and reflecting the reflected wave of the continuous wave signal As time elapses If the number of sampling data at each changing processing timing is less than the predetermined value used for discrete Fourier analysis, increase the number of processing data points, and if the number of sampling data at each processing timing is larger than the predetermined value, set to a predetermined value To increase the decimation rate A resolution changing means is provided.
[0035]
In this invention, the frequency spectrum of the input signal is developed near the reference frequency which is the center frequency of the region of interest. FIG. 1A is a diagram illustrating an example of a frequency spectrum of the input signal. The input signal is sampled at the sampling frequency fs. The sampling frequency fs is set to a frequency at which the center frequency fc after sampling is fs / 4 or 3fs / 4 as shown in FIG. For this sampling, for example, a so-called undersampling technique can be used.
[0036]
When sampling is performed in this manner, as shown in FIG. 1C, the center frequency is biased to fc, and even if the frequency spectrum is developed in a positive and negative range across the center frequency, the bandwidth is fc or less. If so, the spectra do not overlap due to aliasing. In addition, at this time, the mapping generated in the vicinity of 0 Hz is not necessarily a primary mapping, and may be a multi-order mapping such as a secondary mapping. However, since the center frequency fc is known in advance, what is the primary mapping? It is possible to predict whether it will occur in the vicinity, and it is possible to use a map near 0 Hz that is most easily used. This technique can be applied not only to undersampling but also to decimation described later.
[0037]
Thus, the signal sampled at the sampling frequency fs and formed into a discrete time data string of the center frequency fc is
[0038]
[Expression 1]

[0039]
The frequency spectrum can be shifted so that the center frequency fc becomes 0 (DC) by multiplying by an exponential function sequence. That is, the frequency spectrum obtained from the DFT transform of the data sequence x (n) is
[0040]
[Expression 2]

[0041]
The frequency spectrum Xshift (k) obtained by multiplying the data sequence x (n) by the discrete complex exponential function c (n) is
[0042]
[Equation 3]

[0043]
Thus, it can be seen that the frequency spectrum X (k) is shifted along the frequency axis. That is,
[0044]
[Expression 4]

[0045]
Thus, the entire spectrum can be shifted along the frequency axis so that the center frequency fc of the region of interest of the spectrum is zero.
[0046]
In addition, the exponent (−jΩ) of c (n) _c Even if n in n) is replaced by (n + M) by adding a natural number M, that is, when M is shifted to a discrete complex exponential function and the data sequence is multiplied,
[0047]
[Equation 5]

[0048]
As can be seen, the frequency power spectrum is similarly shifted without being affected by this shift.
[0049]
As described above, by sampling in such a relationship that the sampling frequency fs and the center frequency fc of the region of interest are fc = fs / 4 or fc = 3fs / 4,
Ω _c = 2π (fc / fs) = π / 2
Or
Ω _c = 2π (fc / fs) = 3π / 2
The discrete complex exponential function c (n) is
[0050]
[Formula 6]

[0051]
It becomes. Where Ω _c Considering the case of = π / 2, for any integer value n,
[0052]
[Expression 7]

[0053]
Thus, it can be seen that only four types of values of +1, −j, −1, + j are taken.
[0054]
Therefore, it is not necessary to actually multiply x (n) and c (n) in order to shift the frequency spectrum, and simply from the value of n in c (n), with the data sequence x (n) in four periods. It is only necessary to perform positive / negative sign control and real number imaginary number control in accordance with multiplication of +1, −j, −1, + j which are easily determined. That is, when c (n) is a minus sign, only sign inversion calculation is performed. When c (n) is a real number, all values of x (n) are processed as real parts, and c (n) is an imaginary number. In this case, all the values of x (n) may be processed as imaginary parts. Ω _c = 3π / 2, Ω _c This is the reverse direction to the case of = π / 2 and becomes +1, + j, -1, and -j. The beginning of the repetition of + 1 → −j → −1 → + j or + 1 → + j → −1 → −j may be any one of +1, + j, −1, and −j.
[0055]
As described above, by sampling at the sampling frequency fs such that fc = fs / 2 or fc = 3fs / 2, the frequency spectrum is obtained only by the code control based on the sampling number of the sampling data and the processing only assigned to the real and imaginary numbers. This shift can be performed, and it is not necessary to actually multiply and calculate the exponential function, so that the processing can be greatly simplified.
[0056]
In the sampling data sequence frequency-shifted by this processing, only the real part data and only the imaginary part data appear alternately. Therefore, in calculations such as subsequent filter operations, the real part operation and the imaginary part operation are performed. In both cases, it is possible to reduce the amount of calculation by half of the normal calculation. That is, the calculation of the real part is performed on the real part of the sampling data multiplied by +1 or −1, and the calculation of the imaginary part is performed on the imaginary part of the sampling data multiplied by + j or −j. As shown in FIG. 13, this can be realized by an arithmetic processing unit having a data length that is half the processing data length.
[0057]
In addition, by shifting the center frequency to 0 as described above, it is possible to extend the frequency spectrum centered on 0 Hz (DC) by decimation of sampling data as shown in FIG. Become. By thinning sampling data, long-time sampling data can be handled with a small number of sample points (data points).
[0058]
Furthermore, in the present invention, 4n (n: positive integer) is used as the decimation rate, and the filter coefficient of the FIR filter which is a low pass filter for preventing aliasing of aliasing spectra generated by this decimation is used. Multipliers such as +1, −j, −1, + j or +1, + j, −1, −j, which are multipliers for the frequency shift, are preliminarily multiplied. Since the decimation rate is 4n, the filter operation is performed every time the input sampling data string advances by 4n, and is repeated in four cycles. +1, -j, -1, + j or +1, + j, -1, -j Therefore, the same sampling data is always multiplied by the same multiplier. Therefore, even if the sampling data is not multiplied by this multiplier before being input to the FIR filter, the above frequency is simultaneously calculated in the filter operation. Spectral shifts can be performed. Further, as described above, by using +1, −j, −1, + j or +1, + j, −1, −j as multipliers, one of the real part or the imaginary number of the sampling data is always 0, so that 0 The filter length can be reduced to about ½ by omitting the tap (coefficient calculation).
[0059]
As a result, the frequency shift, FIR filter processing, and decimation processing of the decimation rate 4n can be executed at the same time, and the filter length can be halved (filter operation amount can be halved). The process can be greatly simplified.
[0060]
On the other hand, when sampling sampling data of a finite length, it is often performed to cut out data by multiplying it with a window function such as a Hanning window in order to preserve its frequency spectrum. By multiplying the discrete exponential function sequence c (n) for shifting the spectrum in advance and multiplying this by the sampled data sequence x (n), sampling data extraction by the window function and frequency spectrum shift are performed. Can be done simultaneously.
[0061]
Further, in this case, as shown in FIG. 15, the sampling frequency fs and the center frequency fc of the region of interest are in a relationship such that fc = fs / 2 or fc = 3fs / 2 as in the case of the shift of the frequency spectrum. By sampling, the data sequence is simply multiplied by multiplying the window function sequence by a multiplier data sequence of +1, −j, −1, + j or +1, + j, −1, −j. Data extraction and frequency spectrum shift can be performed simultaneously.
[0062]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 2 is a schematic configuration diagram of a Doppler sonar according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a block diagram of a receiving unit of the Doppler sonar. This Doppler sonar is mounted on a submarine rescue boat (DSRV) that rescues a sunken submarine, and updates and outputs speed data every 200 ms. When DSRV is docked in the rescue hatch, it needs to approach the sinking submarine at a very low speed and control the speed with an accuracy of 0.01 knots. For this reason, this Doppler sonar has a detection accuracy of 0.01 knots. Moreover, since DSRV performs rescue quickly, the reciprocation process between the mother ship and the sunken submarine is submerged and surfaced at a certain high speed. For this reason, the Doppler sonar also has a speed detection range up to about 6 knots.
[0063]
To ensure the above detection accuracy and detection range, Doppler sonar measures the speed using a pulse signal when the distance from the sinking submarine is more than a certain distance (20m to 25m or more). When the signal approaches, the continuous wave signal is transmitted and the reflected wave signal is continuously received for a long time, and the speed measurement is performed using the long time signal. A mode in which speed measurement is performed using the pulse signal is referred to as a pulse Doppler mode, and a mode in which speed measurement is performed using a continuous wave signal is referred to as a continuous wave Doppler mode.
[0064]
In FIG. 3, the Doppler sonar includes a transmission unit 1, a reception unit 2, and a control unit 3. The transmission unit 1 includes three transmitters 1a that transmit ultrasonic beams in three directions, a drive circuit that applies high-frequency signals to the three transmitters, and the like. The operation of the drive circuit is controlled by the control unit 3.
[0065]
When operating in the continuous mode, since the transmitter 1a continuously transmits an ultrasonic beam, it cannot be used as a receiver. For this reason, the receiver 2 includes three receivers 2a separately from the transmitter 1a. Each receiver 2a corresponds to each of the three transmitters 1a and is installed in the same direction as the corresponding transmitter. The ultrasonic beam transmitted by the transmitter 1a is reflected by an object such as a sunken submarine and returns to the receiver 2a. The reflected wave signal has a frequency transition (Doppler shift) due to the Doppler effect caused by the relative speed between the DSRV equipped with the Doppler sonar and the object. By measuring the Doppler shift frequency, the relative speed between the DSRV and the object can be detected.
[0066]
In addition, when a pulse beam is transmitted, the time difference from when the pulse beam is transmitted to when the reflected wave is received can be measured. Therefore, the distance between the DSRV and the object can be measured based on this time difference.
[0067]
The receiving unit 2 includes a receiving circuit shown in FIG. 3 for each of the three receivers 2a. However, the A / D converter 15 and the DSP 16 are shared by three systems. Each set of the transmitter 1a and the receiver 2a is directed in a three-dimensionally independent direction. Therefore, the Doppler shift frequency of the received reflected wave signal is measured and calculated from the Doppler shift frequency. It is possible to calculate velocity vectors in the front, rear, left, and right directions of DSRV by vector synthesis of the obtained velocity components.
[0068]
The ultrasonic signal transmitted by the Doppler sonar is 400 kHz, and the propagation speed of the sound wave in water is 1500 m / sec. Therefore, when the ultrasonic beam angle is corrected, it corresponds to 1 knot (= 0.5144 m / sec). The Doppler frequency is about 100 hertz.
[0069]
In the receiving circuit of FIG. 3, the wave receiver 10 receives an ultrasonic signal reflected by an object and converts it into an electrical signal. This reflected wave signal is about 400 kHz, which is substantially the same as the transmission frequency, but as shown in FIG. 4A, it undergoes a Doppler shift of about 0 Hz to ± 1 kHz depending on the moving speed of DSRV. This reflected wave signal is input to the high-frequency amplifier 11. The high-frequency amplifier 11 amplifies this signal to a level that can be processed by a subsequent circuit, and inputs the amplified signal to the mixer 12. A 430 kHz modulation signal is input to the mixer 12, and this modulation signal is mixed with the reflected wave signal. By this mixing, a mapping spectrum of the Doppler shift frequency is generated around 30 kHz and 830 kHz. The band pass filter 13 takes out only the spectrum that is the lower beat generated near 30 kHz and inputs it to the amplifier 14. Thus, the 400 kHz Doppler shift frequency signal is down-converted to an intermediate frequency of 30 kHz (see FIG. 4B). Since the down-converted Doppler shift frequency signal is a lower beat signal, the frequency level is inverted with respect to the frequency spectrum when the receiver 2a receives it. This inversion is performed by the processing in the DSP 16 at the subsequent stage. This can be solved by reversing again or by processing in the reverse direction assuming that it is reversed. The inversion processing in the DSP 16 can be performed by selecting which of the above-described +1, −j, −1, + j or +1, + j, −1, −j obtained by inverting the frequency spectrum shift. .
[0070]
The amplifier 14 amplifies the Doppler shift frequency signal converted to the intermediate frequency to an appropriate level and inputs the amplified signal to the A / D converter 15. The A / D converter 15 converts this signal into digital data by sampling (undersampling) at a sampling frequency of 24 kHz. By undersampling a 30 kHz signal at 24 kHz, the frequency region of 30 kHz ± 6 kHz is sampled, and the spectrum of this frequency region appears at 0 (DC) to 12 kHz and 12 kHz to 24 kHz. Accordingly, the spectrum of the Doppler shift frequency that has occurred in the vicinity of 30 kHz at the intermediate frequency appears in the vicinity of 6 kHz and 18 kHz as shown in FIG. By sampling the Doppler shift frequency signal while being biased at 6 kHz or 18 kHz in this way, even if the Doppler shift occurs below the transmission frequency, it can be sampled as a real value, and the A / D on the imaginary number side can be sampled. There is no need to provide a conversion system. Here, the spectrum of the Doppler shift frequency appearing near 6 kHz is inverted with respect to the received wave signal, and the spectrum of the Doppler shift frequency appearing near 18 kHz is in phase with the spectrum of the received wave signal.
[0071]
By sampling a 30 kHz signal at 24 kHz in this way, high frequency information is lost. As described above, the maximum moving speed of DSRV is about 6 knots, and the frequency of Doppler shift generated thereby is DSRV. Even if the spread due to the fluctuation of the frequency is taken into consideration, the frequency range of ± 6 kHz is sampled, so that the DSRV moving speed range can be sufficiently covered.
[0072]
The Doppler shift frequency signal digitally converted by the undersampling is input to the DSP 16. The DSP 16 calculates a Doppler shift frequency from the input digital signal, and calculates a velocity component in the ultrasonic beam direction that causes the Doppler shift. Then, a velocity vector is calculated by vector synthesis of velocity components in the directions of the three receivers 2a.
[0073]
The DSP 16 performs FFT using sampling data having a time width of about 1 second at the time of the highest precision processing, and obtains a frequency resolution of about 1 Hz, that is, a speed resolution of 0.01 knots, but a sampling frequency of 24 kHz. Then, if the sample point of 1 second is taken as it is, it is necessary to perform the FFT calculation with a huge sample point of 24 × 1024 points = 24576 points, and the calculation amount becomes enormous and within the data update period every 200 ms. It becomes difficult to process. In addition, it is necessary to secure a large amount of memory for data processing, and it is necessary to use a large-scale DSP. On the other hand, a state requiring a speed resolution of 0.01 knots is a state in which the object is very close to the object and the speed is sufficiently reduced, and therefore, the Doppler shift frequency is considered to be sufficiently low. For this reason, it is not necessary to ensure a maximum detectable frequency of 12 kHz corresponding to the sampling frequency of 24 kHz, and the Doppler frequency can be detected if the maximum detectable frequency is about 1 kHz. Therefore, in this Doppler sonar, the maximum detectable frequency decreases by thinning (decimating) sampling data and performing FFT processing, but the frequency resolution is improved without increasing the amount of calculation with a small number of data. .
[0074]
Here, an outline of a calculation method of the Doppler shift frequency in the DSP 16 will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 5 and 6 and FIGS. In addition, the said control part 3 has a function which calculates the distance to a target object (sinking submarine) by the time difference until receiving the reflected wave of a pulse signal.
The processing of FIGS. 5 and 6 shows a speed calculation processing operation that is repeatedly executed every 200 ms. When this operation starts, the current operation mode is first determined in s2. There are three operation modes: a pulse Doppler mode (PWD), a continuous wave Doppler mode (CWD), and a distance measurement mode (Temp.PWD), one of which is instructed from the control unit (main CPU) 3. . The controller 3 switches between the pulse Doppler mode and the continuous wave Doppler mode by the method shown in FIG. That is, when the distance between the DSRV and the object approaches 20 m or less, the pulse Doppler mode is switched to the continuous wave Doppler mode, and when the distance between the two is more than 25 m, the continuous wave Doppler mode is switched to the pulse Doppler mode. Thus, the pulse Doppler mode and the continuous wave Doppler mode are switched with hysteresis based on the distance.
[0075]
Here, when the distance approaches, the switching to the continuous wave Doppler mode is because if the distance is close, the time difference until the transmission signal is received is short, so that a long pulse cannot be transmitted in the pulse Doppler mode. This is because the speed resolution decreases because the number of points cannot be increased. Switching to the pulse Doppler mode when the distance is long can transmit a long pulse because the transmission / reception time difference is long, ensuring a high speed resolution by increasing the number of FFT points. This is because the distance can be measured in parallel based on the time difference between pulse transmission and reception. In continuous wave Doppler mode, since transmission and reception of ultrasonic signals are performed in parallel, the transmission signal wraps around to the reception side, but the reflected wave signal reflected by an object at a long distance has a signal level. This is because it is difficult to use the continuous wave Doppler mode in a state in which the distance from the object is large because there is a possibility that the cover is small and covered by the wraparound.
[0076]
As described above, in the continuous wave Doppler mode, the control unit 3 cannot measure the distance. Therefore, when the continuous wave Doppler mode continues for several tens of seconds, the distance is measured by switching to the distance measurement mode which is a kind of the pulse Doppler mode. To do. This mode switching instruction is given not only to the DSP 16 but also to the transmission unit 1, and the transmission unit 1 switches the ultrasonic signal transmitted from the transmitter 1a to a pulse signal or a continuous wave signal based on this instruction.
[0077]
When the distance from the object is 20 m to 25 m or more, the control unit 3 instructs the pulse Doppler mode. In this case, the processes of s3 to s10 are executed. The processing operation in the pulse Doppler mode is almost the same as that of a conventional Doppler sonar. In s3, preprocessing for speed measurement is executed. As preprocessing, the location of the reflected wave signal is searched based on the level of the sampling data input from the A / D converter 15, and 32 to 1024 points corresponding to the pulse width are obtained as FFT data. This includes a process of cutting out data and an operation of resetting a process cycle number counter cycle # used in a continuous wave Doppler mode described later to 1. The extracted sampling data is subjected to fast Fourier analysis (FFT) and developed into a frequency spectrum (s4), and the Doppler shift frequency is determined by searching for the peak of the frequency spectrum (s5). Thereafter, post-processing such as averaging with the Doppler shift frequency determined in the past is performed (s6), and the Doppler shift frequency in the current processing cycle is determined. Then, it is determined in s7 whether the Doppler shift frequency is within a proper range. That is, since this DSRV moves only at a maximum speed of about 6 knots, the Doppler shift frequency is about ± 1 kHz even if a margin due to the hull swaying is taken into account. Accordingly, ± 1 kHz is set as a threshold value, and if the determined Doppler shift frequency exceeds this threshold value, an error signal is output as the measurement is not normally performed (s10). If the determined Doppler shift frequency is in a normal range, the speed vector of this DSRV is calculated by vector synthesis of the above three speed components (s8), and this is transmitted to other navigation control devices. On the other hand, it outputs (s9).
[0078]
On the other hand, in s2, when the operation mode instruct | indicated from the control part 3 is continuous wave Doppler mode, it progresses to operation | movement after s12. In s12, the contents of the processing cycle number counter cycle # for counting the number of continuous processing cycles in the continuous wave Doppler mode are checked. If cycle # = 1, that is, if the current process is the first process switched to the continuous wave Doppler mode, the process proceeds from s12 to s13. In s13, it is determined whether or not to decimate based on the number of currently accumulated data. That is, the switching to the continuous wave Doppler mode is instructed by the control unit 3 to the DSP 16 and the transmission unit 1 (actually, the control unit 3 writes a mode instruction in the shared memory, and the transmission unit 1 and the DSP 16 Refer to the counter value for the memory address of the sampling data subjected to A / D conversion to determine how much data is accumulated in this processing executed every 200 ms. Determines where the continuous wave Doppler mode is. In general, the number of sampling data usable for FFT immediately after the continuous wave Doppler mode increases as shown in FIG. Here, data for a fixed time (about 100 ms) immediately after switching is omitted as invalid data. In the first process that is switched to the continuous wave Doppler mode, there are many cases where data sufficient for decimation is not accumulated. In such a case, the process proceeds from s13 to s14. The latest 1024 points are cut out, and FFT is performed using this data as it is (s19). On the other hand, when valid sampling data exceeding 2048 has already been accumulated when the first processing is performed, decimation rate = 4 (three data are thinned out using one data for every four data). The same applies hereinafter), and the number of FFT points is determined to be 512 (s15). Then, 2048 data strings necessary for this processing are cut out and the frequency spectrum is shifted by demodulation (s16). As described above, this demodulation is performed by multiplying the sampled sampling data by a discrete complex exponential function sequence.
[0079]
A low-pass filter process is performed on the sampling data sequence frequency-shifted by this process (s17). This is because, after that, the sampling frequency is substantially lowered by decimation, so that if the spectrum is in a high frequency band, the spectrum is prevented from being disturbed by aliasing. Then, sampling data of FFT points is extracted from the frequency-shifted data string for each decimation rate data number (s18), and FFT is executed using this data (s19).
[0080]
After decomposing into a frequency spectrum with frequency resolution of the number of samples by FFT, the peak is searched (s20). It is judged whether or not the detected peak frequency is inappropriate beyond the threshold (1 kHz) (s21), and if it is inappropriate, an error signal is output (s26). If the value is within an appropriate range, processing such as averaging and IIR filtering is performed (s22) in order to keep the influence of the past measurement value, and the measurement accuracy is stabilized. For example, when shifting from pulse Doppler mode to continuous wave Doppler mode, if there is a gap in the peak frequency determined in both modes, the control of other navigation control devices is prevented from becoming unstable. This process is performed. In the transition period up to cycle # ≦ 6 shown in FIG. 9, the velocity vector to be output is stabilized while leaving the influence of the peak frequency detected in the pulse Doppler mode. When using an IIR filter for this purpose, for example,
y (n) = (1-α) x (n) + αy (n−1)
Those having the characteristics described above may be used. Here, y (0) is the Doppler shift frequency in the pulse Doppler mode immediately before shifting to the continuous wave Doppler mode, and x (n) is the Doppler shift frequency in the continuous wave Doppler mode. This filter function H (z) is
H (z) = (1-α) / (1-α ^z-1 )
It is represented by In order to leave the influence of the measurement value in the pulse Doppler mode in the processing cycle of about 1 second from cycle # = 1 to 6 immediately after the transition to the continuous wave Doppler mode, the count α is in the range of 0.5 to 0.7. select. When α = 0.5, the effect of y (0) when cylce # = 6 is 1.56%, 5.00 percent when α = 0.6, and approximately 11.76% when α = 0.7 It becomes. Conversely, the same processing may be performed when shifting from the continuous wave Doppler mode to the pulse Doppler mode, but the set value of α is not limited to the above range, and other value ranges may be taken. There is a possibility.
[0081]
Here, only the last measured value in the pulse Doppler mode is subjected to the IIR filter processing. However, at any distance measurement, a plurality of measured values are averaged to stabilize the output velocity data. May be.
[0082]
After the averaging / filtering process, the three vectors of measurement results by the three transmitters 1a and 2a are combined to calculate a velocity vector (s23). The calculated speed vector is output to another navigation control device (s24). After the above processing, 1 is added to the processing cycle number counter cycle # (s25), and the process returns.
[0083]
If the DSRV is in the state of approaching the object, the controller 3 continuously instructs the continuous wave Doppler mode, and the processes from s2 to s12 are repeatedly executed. In the processing cycle of cycle # = 2, the process proceeds from s2 → s12 → s28 → s29. As shown in FIGS. 8 and 9, when the processing cycle is repeated after the transition to the continuous wave Doppler mode, the number of continuous wave sampling data to be accumulated also increases. Therefore, sampling used for FFT according to the value of cylc # Change the number of data points. As shown in FIG. 8, since the number of data points of about 7200 is available at the timing of cycle # = 2, the decimation rate is set to 4 and the FFT score is set to 1024 (s29). As a result, the speed can be determined based on data having a time width of 4096 samples, that is, a time width of about 170 ms, and a frequency resolution of about 5.86 Hz can be obtained. If a velocity vector is calculated based on this, a velocity resolution of about 0.06 knots can be obtained. After setting the decimation rate and the FFT score in s29, the process proceeds to s16.
[0084]
In the cycle of cycle # = 3, the process proceeds from s 2 → s 12 → s 28 → s 30 → s 31. As shown in FIG. 8, since approximately 12000 valid data is accumulated and stored at cycle # = 3, decimation rate = 8 and FFT point number 1024 are set (s31). As a result, the speed can be determined based on data having a time width of 8192 samples, that is, a time width of about 340 ms, and a frequency resolution of about 2.93 Hz can be obtained. If a velocity vector is calculated based on this, a velocity resolution of about 0.03 knots can be obtained. After setting the decimation rate and the number of FFT points in s31, the process proceeds to s16.
[0085]
Further, in the processing cycle of cycle # = 4, the process proceeds from s 2 → s 12 → s 28 → s 30 → s 32. In s32, the current peak frequency is estimated based on the measurement result of the previous processing cycle. The estimation of this peak frequency is based on the fact that DSRV cannot be accelerated or decelerated abruptly in a short time of 200 ms. Judgment is made whether all Doppler shift frequencies within the range that can be accelerated and decelerated from the previously measured speed are included in this 350 Hz. Is done. After this estimation, the process proceeds from s33 to s34, and it is determined whether or not the estimated peak frequency is 350 Hz or less. If it is estimated that the peak frequency is 350 Hz or less, the process proceeds to s35 and the peak frequency is 350 Hz. If it is determined that the number exceeds s, the process proceeds to s36. In s35, the cutoff frequency of the filter is set to 350 Hz, the decimation rate is set to 16, and the FFT point number is set to 1024, and the process proceeds to s16. The cutoff frequency of the filter is applied in the filtering process of s17. When the decimation rate is set to 16, the data sampled at 24 kHz is substantially reduced to a sampling frequency of 1.5 kHz, so that it is necessary to prevent aliasing, so that such a cutoff frequency is set. By setting the decimation rate = 16 and the FFT point number 1024, the speed can be determined based on the data width of 16384 samples, that is, the time width of about 670 ms, and a frequency resolution of about 1.46 Hz can be obtained. If a velocity vector is calculated based on this, a velocity resolution of about 0.015 knots can be obtained.
[0086]
On the other hand, if it is determined in s34 that the current peak frequency exceeds 350 Hz, that is, the DSRV is moving at a speed exceeding 3.5 knots, the process proceeds to s36 and the filter cutoff frequency is set to 800 Hz. At the same time, the decimation rate is set to 12 and the number of FFT points is set to 1024. The cutoff frequency of the filter is applied in the filtering process of s17. When the decimation rate is set to 12, the data sampled at 24 kHz is substantially reduced to a sampling frequency of 2 kHz, so that the cutoff frequency is set to prevent aliasing. By setting the decimation rate = 12, and the FFT point number 1024, the speed can be determined based on the time width of 12288 samples, that is, the time width of about 500 ms, and the frequency resolution of about 2 Hz can be obtained. If a velocity vector is calculated based on this, a velocity resolution of about 0.02 knots can be obtained.
[0087]
In the cycle of cycle # = 5, the process proceeds from s 2 → s 12 → s 28 → s 30 → s 32 as in the case of cycle # = 4, and the current peak frequency is estimated based on the measurement result of the previous process cycle. To do. Then, the process proceeds from s33 to s37 to s38, and it is determined whether or not the estimated peak frequency is 350 Hz or less. If it is estimated that the peak frequency is 350 Hz or less, the process proceeds to s39. If it is determined that the peak frequency exceeds 350 Hz, the process proceeds to s36 as in the case of the cycle # = 4. In s39, the cutoff frequency of the filter is set to 350 Hz, the decimation rate is set to 20, and the FFT point number is set to 1024, and the process proceeds to s16. By setting the decimation rate = 20 and the FFT point number 1024, the speed can be determined based on the data width of 20480 samples, that is, the time width of about 850 ms, and the frequency resolution of about 1.2 Hz can be obtained. If a velocity vector is calculated based on this, a velocity resolution of about 0.012 knots can be obtained.
[0088]
As shown in FIG. 8 and FIG. 9, if the peak frequency is 350 Hz or less, in the processing cycle after cycle # = 6, sampling data points of 24,000 points or more can be used. Determine the frequency. First, as in the case of cycle # = 4, the process proceeds from s 2 → s 12 → s 28 → s 30 → s 32, and the current peak frequency is estimated based on the measurement result of the previous processing cycle. Then, the process proceeds from s33 to s37 to s40, and it is determined whether or not the estimated peak frequency is 350 Hz or less. When it is estimated that the peak frequency is 350 Hz or less, the process proceeds to s41, and when it is determined that the peak frequency exceeds 350 Hz, the process proceeds to s42. In s41, the cutoff frequency of the filter is set to 350 Hz, the decimation rate is set to 24, and the number of FFT points is set to 1024. Then, the process proceeds to s43. By setting the decimation rate = 24 and the FFT point 1024, the speed can be determined based on the data of the time width of 24576 samples, that is, the time width of about 1 second, and the frequency resolution of about 1 Hz can be obtained. If the velocity vector is calculated based on this, the target velocity resolution of about 0.01 knots can be obtained.
[0089]
On the other hand, if it is determined in s34 that the current peak frequency exceeds 350 Hz, that is, the DSRV is moving at a speed exceeding 3.5 knots, the process proceeds to s42 and the filter cutoff frequency is set to 800 Hz. At the same time, the decimation rate is set to 12 and the number of FFT points is set to 1024, and then the process proceeds to s43. By setting the decimation rate = 12, and the FFT point number 1024, the speed can be determined based on the time width of 12288 samples, that is, the time width of about 500 ms, and the frequency resolution of about 2 Hz can be obtained. If a velocity vector is calculated based on this, a velocity resolution of about 0.02 knots can be obtained.
[0090]
Note that the value of cycle # is fixed to 6 in s41 and s42 in order to prevent the cycle # value from increasing as much as possible by repeating the processing cycle.
[0091]
In s43, it is determined whether the current tracking mode is set. The tracking mode is limited to the range where the bandwidth of the Doppler shift frequency signal is narrow from the spectrum shape measured so far, and the measured value is continuously stable. This is the mode when it is not considered. In such a case, it is possible to directly decimate by omitting the demodulation. For example, when 24 kHz sampling data is decimated at a decimation rate 24, it becomes substantially 1 kHz sampling data, and the spectrum of the Doppler shift frequency developed in the vicinity of 6 kHz produces aliased mapping spectra (aliases) in various places. However, if the spectrum of the Doppler shift frequency is limited to a narrow bandwidth and there is no other spectrum, these aliases will not overlap, treating either alias as a decimated frequency spectrum, It becomes possible to do. When sampling data of 24 kHz is decimated at a decimation rate 24 or 12, an alias with a center frequency of 0 Hz (DC) is also generated. By using this as a frequency spectrum for processing, the same FFT as normal processing can be performed. Become.
[0092]
If it is determined in s43 that the current tracking mode is selected, the process proceeds to s44, and it is determined whether the bandwidth of the frequency spectrum is sufficiently narrow. If it is determined that the bandwidth is sufficiently narrow and limited, the process proceeds to s18. When the bandwidth of the frequency spectrum is wide enough to be overlapped by decimation, the band pass filter process is performed to cut the unnecessary frequency band for obtaining the peak frequency (s45), and then the process proceeds to s18.
If it is determined in s43 that the mode is not the tracking mode, the process proceeds to s16, and normal processing is executed.
[0093]
Further, the distance measurement mode is instructed from the control unit 3 at a frequency of once every 20 seconds while the continuous wave Doppler mode is continued. In this case, the DSP 16 returns without performing any processing. In this mode, the transmission unit 1 stops transmission of a continuous ultrasonic signal for a moment while transmitting the continuous wave Doppler mode, and transmits a short-time pulse, and the control unit 3 detects the target object based on the time delay of the reflected wave. Measure the distance. Since this distance measurement process is executed by the control unit 3, the DSP 16 does not need to perform any process, and the speed measurement in the continuous wave Doppler mode cannot be performed at this time, so the DSP 16 freezes during this time. When the distance measured in this distance measurement mode is shorter than the mode switching threshold value in FIG. 7, the mode returns to the continuous wave Doppler mode, and when the distance is out of the range, the mode is switched to the normal pulse Doppler mode.
[0094]
When the continuous wave Doppler mode is restored, the processing cycle may be newly restarted from cycle # = 1 from the time when the continuous wave Doppler mode is resumed. The previous A / D conversion stored in the buffer may be used. The measurement may be performed by regarding the data and the data collected after the restart as continuous data. In this case, the data before the interruption and the data after the restart are smoothly connected in consideration of the interruption time. As a connection method, there are a method of interpolation using an interpolation function, a method of connection based on autocorrelation from previous and subsequent data, and the like.
[0095]
Furthermore, even in the distance measurement mode using the pulse wave, data collection may be continued without freezing the counter, and blank data such as 0 is counted while counting up the memory address without freezing the counter. You may make it write. Even in this case, the data during the distance measurement mode of the pulse wave may be interpolated by a predetermined method, and the data with the interruption period may be used as it is without being interpolated although the accuracy is slightly rough. . In the case of a Doppler sonar used in a large ship, the Doppler shift (speed) can be obtained from data collected in the pulse mode.
[0096]
By the above operation, when the distance from the object is far, the speed measurement is performed using the pulse signal, and when the distance from the object is close, the speed measurement is performed using the continuous wave signal. As a result, the resolution of the speed resolution at short distance, which is a problem when using only the pulse signal, is solved while the necessary speed resolution is secured, and the speed and distance are measured simultaneously when only the continuous wave is used. Solved problems such as not being able to.
[0097]
Here, in the flowchart, the DSP 16 sequentially performs demodulation, filtering, and decimation to prepare the data for FFT. However, in reality, the DSP 16 does not sequentially perform the above procedure. This is done by simplified arithmetic processing that performs filtering and decimation at once, and further processing time is shortened by using past processed data. Hereinafter, this simplified arithmetic processing method will be described.
[0098]
Decimation processing is performed to expand the region of interest (frequency band where the spectrum is developed) of the frequency spectrum obtained from the data sequence x (n) A / D converted by the sampling frequency fs.
[0099]
In order to enable this decimation process, the center frequency (6 kHz) of the region of interest is shifted to zero frequency (DC). That is, the spectrum is moved in parallel with respect to the frequency axis. As described above, this operation is performed by multiplying each data of the sampling data sequence x (n) by the discrete plural exponential function sequence c (n).
[0100]
A frequency spectrum such that the center frequency 6 kHz becomes 0 (DC) by multiplying the signal sampled at the sampling frequency 24 kHz and having become a discrete-time data sequence with the center frequency 6 kHz by the exponential function sequence of [Equation 8]. To shift. This discrete complex exponential function sequence takes only four types of values of a complex unit multiplier data sequence (a sequence starting from an arbitrary value of +1, −j, −1, + j or +1, + j, −1, −j). Therefore, in the actual processing, it is not necessary to perform multiplication. When c (n) is a minus sign, only sign inversion calculation is performed. When c (n) is a real number, all values of x (n) are real parts. When c (n) is an imaginary number, all the values of x (n) are only imaginary parts.
[0101]
FIG. 10 is a diagram for explaining a transfer method from the A / D data buffer x (n) to the complex number buffer X (n). The A / D data buffer x (n) is a buffer for storing undersampled sampling data (A / D data) string, and the complex number buffer X (n) is an imaginary number whose frequency spectrum is shifted to the center frequency = 0. This is a buffer for storing a sampling data string including a section.
[0102]
In this figure, x (0) is directly transferred to the real part of X (0), and 0 is written to the imaginary part of X (0). x (1) is transferred to the imaginary part of X (1) after inverting the sign of positive and negative, and 0 is written to the real part of X (1). After x (2) is inverted in sign, it is transferred to the real part of X (2), and 0 is written to the imaginary part of X (2). x (3) is directly transferred to the imaginary part of X (3), and 0 is written to the real part of X (3). As described above, the calculation result of the discrete complex exponential function is determined according to the value of the complex unit multiplier data sequence (a sequence starting from any value of +1, −j, −1, + j or +1, + j, −1, −j). This frequency shift can be performed only by sequentially repeating the sign inversion and transcription, and it is not necessary to actually multiply by an exponential function and the operation can be greatly simplified.
[0103]
Further, since one of the real part Real (n) and Imaginary (n) of the complex number buffer X (n) is always 0, a buffer for storing 0 is known if the side that becomes 0 is known based on the above rule. By omitting it, the buffer storage area can be substantially halved.
[0104]
Although the processing has been simplified in this way, performing frequency spectrum shift calculation of the total number N of A / D conversion data before decimation every time FFT processing in continuous wave Doppler mode has many data points. Takes a long time to process. For example, if the number of FFT points is 1024 and the decimation rate is 24, N is at least 24576. Further, in the continuous wave Doppler mode, the speed measurement process is executed every 200 ms. On the other hand, since a sampling data string of about 1 second is used for this process, as shown in FIG. The portion of 800 ms in the sampling data string overlaps that used in the past speed measurement processing. Thus, the overlap data that has already been frequency spectrum shifted in the past is used as it is, and only the newly collected data is subjected to the frequency shift process to shorten the processing time. Here, the last argument n of the discrete complex exponential function c (n) used for the previous frequency spectrum shift process and the first argument n of the discrete complex exponential function c (n) used for the current process are continuous. Then, the phase spectrum of the data string X (n) shifted in frequency spectrum is also continuous. However, since n cannot be increased indefinitely, it is stored in a circular buffer structure memory. At this time, a phase shift occurs between data strings used for FFT, but the FFT processing in this Doppler sonar is for obtaining the Doppler shift frequency based on the peak of the frequency power spectrum, and n is reset halfway. However, as apparent from [Equation 3], since the power spectrum is stored, there is no problem in the subsequent processing.
[0105]
In addition, although an FIR filter is generally used as a filter for limiting the spectrum band (processing of s17), even if FIR filtering processing is performed on all of the sampling data x (n), due to the decimation of the decimation rate D. Since only 1 / D data to be selected is used, it is useless (in this description, x (n) represents X (n) shifted in frequency). For this reason, the filtering process is not performed for each data, the data discarded by the decimation is skipped, and the filtering process is performed for each D-th data. FIG. 12 is a block diagram showing the FIR filter processing for skipping the discarded data. In this figure, the FIR filter functions only when the data x (Dn) selected by decimation is input among the sampling data x (n) continuously input one by one from the left end input terminal. The tap calculation unit outputs data multiplied by the filter coefficient. By adding these data, filtered x (Dn) data can be obtained. When data discarded due to decimation is input from the input terminal, only the upper delay circuit (shift register) functions and the operation of the operation unit of each tap may be suspended. Thereby, filtering and decimation can be performed simultaneously.
[0106]
Here, the FIR filter requires two systems corresponding to the real part and imaginary part of x (n), but each term of x (n) has a significant value only in the real part or imaginary part, respectively. Is 0 (see FIG. 10). Therefore, when D is a multiple of 2, when a value is output from the FIR filter, a filter coefficient that gives a significant real part and a significant imaginary part, and a real part that is 0 and an imaginary part that is 0 are given. The filter coefficient to be determined is determined. Therefore, if D is set to be a multiple of 2, the filter coefficient to which 0 is always given and its calculation process can be omitted.
[0107]
Further, as described above, the frequency shift is a process of transferring the input sampling data to the real part or the imaginary part and controlling the sign thereof, and (+1, −j, −1, + j) every 4 data. Alternatively, the processing of (+1, + j, −1, −j) is repeatedly performed. Therefore, by incorporating the processing to extract as the real part or the imaginary part and the positive / negative sign as a filter coefficient, frequency shift, filtering, and decimation can be processed simultaneously.
[0108]
FIG. 13 shows a block diagram of an FFT preprocessing process that is a batch process of frequency shift, filtering, and decimation. This figure shows a case where the filter length is an odd number and (L + 1) / 2 is an even number. As a condition for this process, the decimation rate D is required to be a multiple of 4 which is a repetition step of the frequency shift process. When data x (Dn) selected at a ratio of 1 to D is input by decimation, data x (Dn− (L−1)) up from this x (Dn) by the filter length is obtained. The data is multiplied by filter coefficients h (0), h (1), -h (2), -h (3), ..., -h (L-1), and x (Dn) · h ( 0) + x (Dn−2) · (−h (2)) +... + X (Dn (L−1)) · (−h (L−1)) is output as the real part of the filter output. X (Dn-1) .h (1) + x (Dn-3). (-H (3)) +... + X (Dn (L-1)). H (L-1) Output as imaginary part. Thereby, frequency shift and filtering can be performed simultaneously. Then, when the A / D data advances by D and the next selection data x (D (n + 1)) is input, the same processing is performed. Decimation is executed by the processing for each D. In this way, the A / D data is advanced one by one, and when data selected by decimation is input, filtering and frequency shift are performed at once, thereby simplifying the process and useless computation. Since no processing is performed, the time required for calculation can be greatly shortened.
[0109]
As described above, in this example, the filter length is an odd number and (L + 1) / 2 is an even number. However, even when (L + 1) / 2 is an odd number, the filter length is Even when L / 2 is an odd number and an even number, the same processing can be performed.
[0110]
The receiving unit shown in FIG. 3 is configured to perform A / D conversion after down-converting to an intermediate frequency by an analog unit. However, as shown in FIG. 14, the signal received by the receiver is directly converted to A / D. D conversion may be performed. In this case, this can be realized by using a broadband high-speed A / D converter with a built-in sample and hold circuit. Even in this case, by appropriately selecting the sampling frequency, A / D conversion can be performed only by the real number system, and frequency spectrum shift calculation in the DSP can be simplified.
[0111]
Although this embodiment has been described with respect to Doppler sonar, the present invention can be applied not only to Doppler sonar but also to any field as long as it is a process of developing a signal into a frequency spectrum and obtaining its peak.
[0112]
【The invention's effect】
According to the present invention, frequency shift in digital processing can be performed by simple processing of code control and allocation to the real part and the imaginary part, so that processing of a signal having a frequency spectrum can be simplified.
[0113]
In addition, according to the present invention, frequency spectrum shift, frequency band limitation, decimation, or sampling data extraction by a window function can be performed in a batch process, so that the processing process of a signal having a frequency spectrum is simplified. Can be In particular, Since the digitized frequency spectrum shift, frequency band limitation, and decimation can be performed collectively by processing in the FIR filter, signal processing can be greatly simplified. Also, this According to the invention, it is possible to simultaneously cut out data by the window function and shift the frequency spectrum.
[0114]
Also, this According to the invention, the discrete time signal whose center frequency is biased can be sampled or decimated as it is without shifting the center frequency to 0 hertz, and FFT can be performed, so that the frequency shift processing can be omitted. Therefore, simplification of processing and reduction of processing time can be realized.
[0115]
Also, this According to the invention, after starting the signal processing, the decimation rate is gradually increased or the number of processing data points is increased, so that the maximum accuracy can be obtained using the maximum data available at that time. Signal processing can be performed.
[0116]
Also, According to this invention, Since the pulse Doppler mode and continuous wave Doppler mode can be switched automatically according to the distance, the combined use of the advantages of both the continuous wave Doppler mode with high speed resolution and the pulse Doppler mode that enables distance measurement in parallel. Is possible.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram for explaining a signal processing system according to the present invention.
FIG. 2 is a schematic configuration diagram of a Doppler sonar that is an embodiment of the present invention;
FIG. 3 is a diagram showing a configuration of a receiving unit of the Doppler sonar.
FIG. 4 is a diagram illustrating a method of processing a reflected wave signal in the Doppler sonar.
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the DSP of the Doppler sonar.
FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the DSP of the Doppler sonar.
FIG. 7 is a diagram illustrating a switching method between a pulse Doppler mode and a continuous wave Doppler mode in the Doppler sonar.
FIG. 8 is a diagram illustrating the number of data points that can be used immediately after switching to the continuous wave Doppler mode.
FIG. 9 is a diagram illustrating setting values of a decimation rate and an FFT point in a processing cycle immediately after switching to a continuous wave Doppler mode.
FIG. 10 is a block diagram showing frequency shift processing in the DSP.
FIG. 11 is a diagram showing an overlap state of sampling data in the DSP.
FIG. 12 is a block diagram showing FFT preprocessing for simultaneously performing frequency shift, FIR filter, and decimation in the DSP.
FIG. 13 is a block diagram illustrating a processing method for an input signal in the FFT preprocessing.
FIG. 14 is a diagram illustrating another configuration example of the receiving unit of the Doppler sonar.
FIG. 15 is a diagram illustrating a processing block in the case of performing window function multiplication and frequency shift processing simultaneously;
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Transmission part, 2 ... Reception part, 3 ... Control part,
2a ... receiver, 15 ... A / D converter, 16 ... DSP

Claims (5)

In a Doppler sonar comprising: a distance measuring unit that measures a distance from an object using a reflected wave of a transmitted ultrasonic signal; and a speed measuring unit that measures a speed of the object using a reflected wave of a transmitted ultrasonic signal. ,
It said speed measuring means,
A continuous wave signal from a pulse Doppler velocity measurement system that measures a velocity with respect to the object by transmitting and receiving a pulse signal when the distance to the object measured by the distance measuring means approaches a first threshold value. It switched to the continuous wave Doppler velocity measurement system for measuring the velocity of the object by transmitting and receiving, switching from the continuous wave Doppler velocity measurement method when away than a second threshold value to the pulse Doppler velocity measurement method Switching means;
When the continuous wave Doppler velocity measurement method is used, a reflected wave of the ultrasonic signal from the detection target is input as a signal having a frequency spectrum near a predetermined reference frequency, and the reference frequency is divided into four sampling frequencies. Sampling means for sampling the signal at a sampling frequency shifted to a frequency of one or three quarters of
By multiplying the filter coefficient of each tap set to limit the frequency band of the sampling data by a complex unit multiplier data string, the filter coefficient is changed, and the sampling data sequentially input is set to a multiple of 4. Each time the decimation rate advances, the output of each tap is multiplied by a set / changed filter coefficient, thereby shifting the frequency spectrum of the sampling data, limiting the frequency band, and decimation. FIR filter that processes in batch,
Speed detection means for converting the processed sampling data processed by the FIR filter into a frequency spectrum by discrete Fourier analysis and detecting the peak frequency from the frequency spectrum to detect the speed of the detection object;
Doppler sonar characterized by comprising. The speed measuring means includes
Continuous wave mode distance measuring means as the distance measuring means for interrupting transmission / reception of the continuous wave signal at regular intervals, transmitting a pulse signal and measuring the distance to the object,
When the distance measured by the continuous wave mode distance measuring means is smaller than the second threshold value, the transmission / reception of the continuous wave signal is resumed, the reflected wave data received before the interruption and the reflected wave received after the restart The continuous wave mode restarting means for measuring the velocity with the object by connecting the data of
The Doppler sonar according to claim 1 comprising: The speed measuring means includes
Continuous wave mode distance measuring means as the distance measuring means for interrupting the transmission of the continuous wave signal at regular intervals and transmitting a pulse signal to measure the distance to the object;
When the distance measured by the continuous wave mode distance measuring means is smaller than the second threshold value, the transmission of the continuous wave signal is resumed, the data of the signal received before the interruption, the signal received during the interruption Continuous wave mode restarting means for measuring the velocity with the object using data and data of the signal received after restarting;
The Doppler sonar according to claim 1 comprising: The speed measuring means includes
It is a means for measuring the velocity by performing discrete Fourier analysis after thinning sampling data of the reflected wave of the continuous wave signal at a predetermined decimation rate, obtaining a Doppler shift frequency from the spectrum,
The decimation rate is increased so that the sampling data that increases as time elapses after reception of the reflected wave of the continuous wave signal is set to a predetermined number of sampling data used for the discrete Fourier analysis. The Doppler sonar according to claim 1, further comprising a decimation rate changing means. The speed measuring means includes
It is means for measuring the velocity by obtaining the Doppler shift frequency from the spectrum after performing sampling of the sampling data of the reflected wave of the continuous wave signal at a predetermined decimation rate and extracting a predetermined number of processing data points and performing discrete Fourier analysis. ,
If the number of sampling data at each processing timing that changes as time elapses after reception of the reflected wave of the continuous wave signal is less than a predetermined value used for the discrete Fourier analysis, the number of processing data is increased. 2. The apparatus according to claim 1 , further comprising resolution changing means for increasing the decimation rate so that the predetermined value is set when the number of sampling data at each processing timing is larger than the predetermined value. Doppler sonar as described.

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