JP3971357B2 - レーダ装置 - Google Patents

Description

本発明は、海上を捜索する哨戒機などに搭載されるＩＳＡＲ（逆合成開口レーダ）などのレーダ装置に関する。

ＩＳＡＲにより得られる画像から目標を識別することが従来から行われている。例えば艦船を類識別するには、特徴点（マスト、艦橋、レーダなど）の艦首からの長さを画像から読み取り、艦長に対する各特徴点の相対的な位置関係から艦名を特定するようにしている（例えば、特許文献１参照）。
艦船の図面や写真などから、特徴点の位置に関する正確な数値を予め知ることができる。これらの特徴量を艦船名称に対応付けてデータベース化し、オペレータにより取得されたデータをデータベースと比較照合することで艦船を特定することができる。
特開２００２−３６５３６３号公報（段落番号［００２２］〜［００２９］、図１）

しかしながらこの種の用途に用いられるＩＳＡＲ画像は不鮮明であることが多いため、オペレータにより取得されるデータにばらつきを生じる。すなわち、オペレータの経験や特徴点計測能力に応じて、同じ特徴点に対する読み取りデータの値が異なることがある。また訓練を積んだオペレータであっても、画像の質によってはマスト、艦橋などを特定することが困難なことがある。このような場合には類識別結果が変わり易く、信頼性が低くなることから何らかの対策が要望されている。
本発明は上記事情によりなされたもので、その目的は、オペレータの特徴点計測能力や画像の品質によらず安定した識別結果を得ることのできるレーダ装置を提供することにある。

上記目的を達成するために、本願発明の一態様によれば、複数の既知対象物ごとにその特徴点に係わる固定量を対応付けてデータベース化した辞書データベースを記憶する記憶手段と、レーダ画像に基づいてオペレータにより未知目標の特徴点ごとに計測される計測量を前記固定量と比較照合して前記既知対象物ごとの評価得点を算出する算出手段と、前記未知目標の類識別結果を前記評価得点に基づいて前記複数の既知対象物から抽出する抽出手段とを具備し、前記算出手段は、前記特徴点ごとに定義され前記固定量と計測量との差および前記オペレータの特徴点計測能力を反映する第１の係数を引数とする関数に、前記レーダ画像の鮮明度を反映する第２の係数を乗算した項を互いに加算して前記評価得点を算出することを特徴とするレーダ装置が提供される。

このような手段を講じることにより、評価得点はオペレータの特徴点計測能力に応じて、また画像の鮮明度に応じて変化する。関数として例えばオペレータの特徴点計測能力に応じた計測誤差を分散とする正規分布関数を用いると、オペレータの特徴量の読み取り誤差が評価得点に及ぼす影響を小さくすることができる。また画像の鮮明度に応じて可変される重み付けウェイトを第２の係数として用いると、画像の不鮮明さが評価得点に及ぼす影響を小さくすることができる。従ってオペレータの特徴点計測能力や画像の品質によらず安定した識別結果を得ることのできるレーダ装置を提供することが可能になる。

本発明によれば、オペレータの特徴点計測能力や画像の品質によらず安定した識別結果を得ることのできるレーダ装置を提供することができる。

図１は、本発明に係わるレーダ装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。このレーダ装置は航空機に搭載して使用され、アンテナ１を有する送受信部２と、信号処理部３と、演算処理部４と、記憶部５と、抽出処理部６と、制御部７と表示器１０とを備える。

送受信部２はアンテナ１を介してレーダパルスを送信し、未知目標からのレーダエコーを受信する。レーダエコーは信号処理部３に与えられ、信号処理部３は未知目標の移動や微小な揺れに基づく逆合成開口方式により目標の画像データを得る。画像データは表示器１０に表示され、オペレータはこの画像データを参照して未知目標の特徴点ごとの計測量を計測する。計測量は演算処理部４に与えられる。演算処理部４は計測量に基づいて既知目標ごとの評価得点を算出し、その結果を抽出処理部６に与える。抽出処理部６は、評価得点の最も高い既知目標を、目標の類識別結果として出力する。

一方、記憶部５は辞書データベース５ａと誤差データベース５ｂとを所定の記憶領域に記憶する。辞書データベース５ａは、複数の既知目標ごとに、当該既知目標が備える特徴点に係わる特徴量を対応付けたデータベースである。本実施形態においては個々の船舶の艦名ごとに、当該船舶のマスト、艦橋、レーダなどの各々の艦首からの長さを対応付けるようにする。誤差データベース５ｂは、複数のオペレータごとにそのオペレータの過去の計測成績に応じて算出される計測誤差を、各オペレータのログインパスワードに対応付けたデータベースである。

制御部７は、ユーザインタフェース処理部７ａと、トレーニング処理部７ｂとを備える。ユーザインタフェース処理部７ａは、例えばキーボード８を介したユーザのログイン操作を受け付ける。ログイン操作においてログインパスワードが入力されオペレータのログインが許可されると、当該オペレータの計測誤差が記憶部５から読み出され、演算処理部４に通知される。トレーニング処理部７ｂは、過去のオペレーション成績に応じてオペレータごとの計測誤差を算出し、誤差データベース５ｂを生成して記憶部５に記憶させる。

図２は、図１の辞書データベース５ａに登録される内容を示す概念図である。図２に示される戦艦１００の設計図などが予め入手できれば、この設計図から、戦艦１００の全長、艦首から第１マストまでの長さ、第２マストまでの長さ、艦橋までの長さ、第１レーダまでの長さなどといった値を予め取得することができる。これらの値（ｘｄ，ｙｄ，ｚｄ，…）は固定的であり、辞書データベース５ａに予め登録される。

図３は、画像データからオペレータにより取得される計測量を示す概念図である。オペレータは画像データを参照して未知目標の艦首と思われる点を指定したのち、特徴点と思われる箇所を図１のマウス９などにより表示器１０の画面上でクリックする。そうすると、クリック位置に応じて各特徴点の艦首からの長さが制御部７に取り込まれる。取り込まれた各データ（ｘ，ｙ，ｚ，…）はオペレータの特徴点計測能力に応じて、または画像データの鮮明度に応じて変動する量である。

図４は、図１の辞書データベース５ａの内容と計測量との関係を示す模式図である。辞書データベース５ａには、特徴量を計測すべき特徴点として３種の計測項目が定義される。計測項目にはマスト、中央構造物、レーダがあり、各計測項目は更に細分化される。計測項目マスト（記号ｘに対応）は、マスト１〜６に細分化され、中央構造物（記号ｙに対応）は前端および後端に細分化され、レーダ（記号ｚに対応）はレーダ１〜４に細分化される。

これらの特徴点ごとに、設計図などから取得された辞書データｘｄ（１）〜ｘｄ（６），ｙｄ（１），ｙｄ（２），ｚｄ（１）〜ｚｄ（４）が登録される。また各特徴点ごとに、オペレータにより読み取られた計測量ｘ（１）〜ｘ（６），ｙ（１），ｙ（２），ｚ（１）〜ｚ（４）が対応する。各辞書データの値、および計測項目は、計測量との比較照合の対象となる既知目標ごとに異なる。

次に、上記構成における作用を説明する。演算処理部４はオペレータにより計測された計測量が与えられると、このオペレータに対応する計測誤差と、辞書データとを記憶部５から取得する。これらの値を用いて演算処理部４は、次式（１）に基づいて、複数の既知目標のそれぞれごとに評価得点Ｒを算出する。

式（１）において、ｗｘ（ｉ），ｗｙ（ｉ），ｗｚ（ｉ）は各特徴点ごとの重み付けウェイトである。この重み付けウェイトは演算処理部４により、画像データの鮮明度に応じて適応的に増減される。すなわち重み付けウェイトは、画像データの鮮明度が高い場合には、鮮明度の低い場合に対して大きい値に設定される。σｘ，σｙ，σｚはオペレータの、特徴点ごとの計測誤差である。

式（１）において大括弧〔〕内に、第１〜第３の３つの項がある。これらの各項は添字ｘ〜ｚにより示されるように、マスト、中央構造物、レーダにそれぞれ対応する。第１項のΣ演算の範囲は１≦ｉ≦６であり、第２項のΣ演算の範囲は１≦ｉ≦２であり、第３項のΣ演算の範囲は１≦ｉ≦４である。これは、マスト、中央構造物、レーダがそれぞれ６つ、２つ、４つに細分化されていることによる。各項におけるΣ演算の対象は、計測誤差を引数とする正規分布関数と重み付けウェイトとの積である。この正規分布関数は計測誤差の２乗を分散とする。

式（１）によれば、辞書データと計測量との差、すなわち（ｘ−ｘｄ），（ｙ−ｙｄ），（ｚ−ｚｄ）が大きくなると評価得点Ｒは下がる。しかし、計測誤差σｘ，σｙ，σｚの値を大きくすると、辞書データと計測量との差が評価得点Ｒに及ぼす影響が小さくなる。これによりオペレータの特徴量読み取り誤差が大きくても評価得点の低下を防ぐことができ、類識別結果のばらつきを抑圧することが可能となる。逆に、オペレータが充分な技量に達し、読み取り誤差が小さい場合には計測誤差を小さくするようにする。そうすると計測量の値が評価得点に敏感に反映される。従って形状の類似する艦船の間の得点差を大きくでき、類識別性能を向上させることが可能になる。

また、重み付けウェイトｗｘ，ｗｙ，ｗｚを特徴点ごとに可変すれば、レーダ画像の画質が評価得点Ｒに及ぼす影響を調整することもできる。例えば画像の品質が悪く、３種の特徴項目のうちマストに関する特徴量が読み取り困難である場合、熟練したオペレータであっても読み取り誤差が大きくなる。このような場合にはマストの重み付け係数ｗｘを小さくすることで、読み取り誤差が大きくなることの悪影響を排除することができる。逆に特徴量を明瞭に読み取れる項目に対しては、その重み付け係数を大きくすることで、類識別性能を向上することが可能である。

以上をまとめると本実施形態では、オペレータごとの計測誤差をデータベース化した誤差データベース５ｂを予め記憶部５に記憶させる。演算処理部により、特徴量を読み取るべき特徴項目ごとに正規分布関数を用いて点数を算出し、その点数を総和して類識別のための評価得点Ｒを算出する。読み取り作業を実施するオペレータごとの計測誤差を正規分布関数の分散に代入することにより、計測誤差が評価得点Ｒにもたらす影響の度合いを調整できるようにする。また画像の品質に応じて重み付けウェイトを導入し、正規分布関数に重み付けウェイトを乗算することで、画像品質による評価得点Ｒのばらつきを調整できるようにしている。これらのことから本実施形態によれば、オペレータの特徴点計測能力や画像の品質によらず安定した識別結果を得ることが可能になる。

なお本発明は上記実施例そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば正規分布関数以外の関数を用いて評価得点を算出することもできる。また、上記実施例に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施例に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。

本発明に係わるレーダ装置の一実施形態を示す機能ブロック図。 図１の辞書データベース５ａに登録される内容を示す概念図。 画像データからオペレータにより取得される計測量を示す。 図１の辞書データベース５ａの内容と計測量との関係を示す模式図。

符号の説明

１…アンテナ、２…送受信部、３…信号処理部、４…演算処理部、５…記憶部、５ａ…辞書データベース、５ｂ…誤差データベース、６…抽出処理部、７…制御部、７ａ…ユーザインタフェース処理部、７ｂ…トレーニング処理部、８…キーボード、９…マウス、１０…表示器、１００…戦艦

Claims (4)

1. 複数の既知対象物ごとにその特徴点に係わる固定量を対応付けてデータベース化した辞書データベースを記憶する記憶手段と、
   レーダ画像に基づいてオペレータにより未知目標の特徴点ごとに計測される計測量を前記固定量と比較照合して前記既知対象物ごとの評価得点を算出する算出手段と、
   前記未知目標の類識別結果を前記評価得点に基づいて前記複数の既知対象物から抽出する抽出手段とを具備し、
   前記算出手段は、前記特徴点ごとに定義され前記固定量と計測量との差および前記オペレータの特徴点計測能力を反映する第１の係数を引数とする関数に、前記レーダ画像の鮮明度を反映する第２の係数を乗算した項を互いに加算して前記評価得点を算出することを特徴とするレーダ装置。
2. 前記算出手段は、前記オペレータの特徴点計測能力に応じた計測誤差を分散とする正規分布関数に、前記レーダ画像の鮮明度に応じて可変される重み付けウェイトを乗算した項を互いに加算して前記評価得点を算出することを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
3. さらに、複数のオペレータの計測成績に応じて各オペレータごとに前記計測誤差を予め算出し、算出した計測誤差を各オペレータに対応付けて前記記憶手段に記憶するトレーニング手段を具備することを特徴とする請求項２に記載のレーダ装置。
4. さらに、前記オペレータを識別するための識別情報の入力を受け付ける受け付け手段を具備し、
   前記算出手段は、前記受け付け手段を介して入力された識別情報に対応するオペレータの計測誤差を前記記憶手段から読み出して前記正規分布関数に代入することを特徴とする請求項３に記載のレーダ装置。

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