JP4141604B2 - Signal processing apparatus and signal processing method - Google Patents

Description

ここで、ｒ（ｔ）は基準となる素子アンテナ１−１における受信信号である。また、ここでは目標からの反射信号（以下、目標信号という）、クラッタ成分、干渉波成分の区別はしていない。
【０００６】
次に、ヒットとレンジを考慮して式（２）に示す時間ｔ毎に受信信号をサンプリングした場合、受信信号は、式（３）に示すようにレンジビン番号ｋ、ヒット番号ｍ、素子番号ｎに関する信号となる。
【数２】

【数３】

ここで、ＰＲＩはパルス繰返し周期であり、Ｔはレンジビンに関するサンプリング間隔であり、ｔ₀ は適当な時間オフセットである。
【０００７】
次に、目標信号、干渉波成分およびグランドクラッタ成分のドップラ周波数−空間周波数に関する２次元スペクトルについてそれぞれ説明する。
【０００８】
まず第１に、目標信号のドップラ周波数−空間周波数に関する２次元スペクトルについて説明する。
【０００９】
振幅１、パルス間隔ＰＲＩの送信信号（等価低域表現）をｓ（ｔ）とし、ドップラ周波数をｆｄとし、送信波を送信してから目標に反射して目標信号として受信するまでの時間をτとし、Ａを定数とすると、受信信号ｒ（ｔ）（各素子受信信号ではなく、単一アンテナとしての受信信号）は式（４）に示すようになる。従って、式（１）および式（４）に基づいて各素子アンテナ１−ｎの受信信号ｕ_n （ｔ）は式（５）に示すようになり、サンプリング後の信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）は式（６）に示すようになる。
【数４】

【数５】

【数６】

【００１０】
そして式（６）において、目標の存在するレンジビンについてはｓ（ｋＴ＋ｍＰＲＩ＋ｔ₀ −τ）＝１となる。ここで目標の存在するレンジビンをｋ₀ とし（ｋ＝ｋ₀ ）、そのレンジビンにおける信号をｙ_T （ｋ₀ ，ｍ，ｎ）とすると、レンジビンがｋ₀ に固定されるので、この信号はヒット番号ｍおよび素子番号ｎに関する信号となり、式（７）に示すようになる。すなわちこの信号はヒット番号ｍおよび素子番号ｎの２変数に関する変数分離型の２次元正弦波である。
【数７】

ここでＢ（ｋ₀ ）は目標の存在するレンジビンｋ₀ に依存し、目標までの距離や目標の反射断面積、送信アンテナパターンに依存する複素数である。
【００１１】
次に、Ｆ₁ をＰＲＩの逆数であるパルス繰返し周波数ＰＲＦで正規化したドップラ周波数とし、Ｆ₂ を素子間隔ｄの逆数で正規化した空間周波数とすると、サンプリング後の目標信号ｙ_T （ｋ₀ ，ｍ，ｎ）の２次元フーリエ変換Ｙ_T （Ｆ₁ ，Ｆ₂ ；ｋ₀ ）は式（８）に示すようになる。
【数８】

ここでδ（ａ，ｂ）は２次元のデルタ関数であり、ａ＝ｂ＝０の場合のみδ（ａ，ｂ）＝１となり、ａおよびｂがその他の値である場合にはδ（ａ，ｂ）＝０となる。図１１は目標信号ｙ_T（ｋ₀ ，ｍ，ｎ）の２次元フーリエ変換Ｙ_T （Ｆ₁，Ｆ₂ ；ｋ₀ ）の振幅を示す図であり、あるレンジビンに目標が存在するとき、そのレンジビンにおけるドップラ周波数−空間周波数に関するスペクトルはその２次元周波数平面上でインパルス状となり、このインパルスの位置は目標のドップラ周波数と入射角に応じた位置になる。
【００１２】
第２に、干渉波成分のドップラ周波数−空間周波数に関する２次元スペクトルについて説明する。
【００１３】
干渉波の受信信号ｒ（ｔ）は送信信号とは無関係であるため、干渉波の各素子アンテナ１−ｎによる受信信号は式（９）に示すようになる。
【数９】

ここでｆ₀ は干渉波源とアレーアンテナとの相対速度で決まるドップラ周波数である。
【００１４】
そしてこの干渉波の受信信号をサンプリングし、レンジビンｋ₀ （目標は存在しなくてもよい）の信号をｙ_J （ｋ₀ ，ｍ，ｎ）とすると、レンジビンがｋ₀ に固定されるので、この信号はヒット番号ｍおよび素子番号ｎに関する信号となり、式（１０）に示すようになる。すなわちこの信号はヒット番号ｍおよび素子番号ｎの２変数に関する変数分離型の２次元正弦波である。
【数１０】

【００１５】
次にこの信号ｙ_J （ｋ₀ ，ｍ，ｎ）は変数分離型であるので、その２次元フーリエ変換Ｙ_J （Ｆ₁ ，Ｆ₂ ；ｋ₀ ）は式（１１）に示すように各変数部分の１次元フーリエ変換の積になる。すなわち、ｒ（ｍＰＲＩ＋ｋ₀ Ｔ＋ｔ₀ ）ｅｘｐ（ｊ２πｆ₀ （ｍＰＲＩ＋ｋ₀ Ｔ＋ｔ₀ ））の１次元フーリエ変換（周波数変数はＦ₁ ）と、ｅｘｐ（ｊ２π（ｎ−１）（ｄ／λ）ｓｉｎθ）の１次元フーリエ変換（周波数変数はＦ₂ ）との積になる。
【数１１】

【００１６】
なお、式（１１）においてｋ₀ に依存する絶対値１の複素定数は省略した。また、Ｒ（Ｆ₁ −ｆ₀ ＰＲＩ）は、ｒ（ｔ）をＰＲＩ間隔でサンプリングしたもののフーリエ変換をｆ₀ ＰＲＩだけ平行移動したものである。図１２は干渉信号ｙ_J （ｋ₀ ，ｍ，ｎ）の２次元フーリエ変換Ｙ_J （Ｆ₁ ，Ｆ₂ ；ｋ₀ ）を示す図であり、その振幅スペクトルは直線Ｆ₂ ＝（ｄ／λ）ｓｉｎθ上に分布する。なお、干渉波はアレーアンテナからの距離に関係しないため、全レンジビンに現れる。
【００１７】
第３に、グランドクラッタ成分のドップラ周波数−空間周波数に関する２次元スペクトルについて説明する。
【００１８】
グランドクラッタの受信信号の２次元スペクトルはアレーアンテナの移動方向により異なる。ここでは、アレーアンテナが例えば航空機の機体の側面にあり、素子アンテナの配列方向と移動方向が一致している場合（すなわちサイドルッキングの場合）と、アレーアンテナが例えば航空機の機首にあり、アレーアンテナのブロードサイド方向にアンテナが移動している場合（すなわちフォワードルッキングの場合）について説明する。
【００１９】
図１３は、アレーアンテナの存在する空間の座標系を示す図である。図１３におけるクラッタ反射源となる第ｉの反射点について、角度φ_i ，ψ_i ，θ_i 、アレーアンテナの高度Ｈ、アレーアンテナから第ｉの反射点までの距離Ｒ_i を図１３のように定義する。
【００２０】
サイドルッキングの場合、アレーアンテナがｘ軸方向に速さｖで移動するものとすると、アレーアンテナから第ｉの反射点への方向の速度成分Ｖ_i は式（１２）に示すようになり、この反射点によるドップラ周波数ｆｄ_i は式（１３）に示すようになる。
【数１２】

【数１３】

【００２１】
そして送信信号を送信してからτ_i 後にアレーアンテナからの距離がＲ_i の第ｉの反射点からの反射信号を受信するものとすると、τ_i ＝２Ｒ_i ／ｃであり、この反射点からの各素子アンテナ１−ｎによるクラッタの受信信号ｘ_n ⁽ⁱ⁾（ｔ）は式（１４）に示すようになる。
【数１４】

ここでＣ_i は反射断面積、反射係数、反射点までの距離、送信アンテナパターンに基づく係数である。
【００２２】
そしてこのクラッタの受信信号をサンプリングし、距離Ｒ_ｉに対応するレンジビンｋ₀ の信号をｙ_SC ⁽ⁱ⁾ （ｋ₀ ，ｍ，ｎ）とすると、レンジビンがｋ₀ に固定されるので、この信号はヒット番号ｍおよび素子番号ｎに関する信号となり、式（１５）に示すようになる。すなわちこの信号はヒット番号ｍおよび素子番号ｎの２変数に関する変数分離型の２次元正弦波である。
【数１５】

ここでＤ_i は複素数である。
【００２３】
距離Ｒ_i からのすべてのクラッタの受信信号ｙ_SC（ｋ₀ ，ｍ，ｎ）は、Ｒ_i と同じ距離で位置の異なる反射点からの反射信号の総和となり、式（１６）に示すようになる。つまり変数分離型２次元正弦波の和になる。
【数１６】

【００２４】
そしてこのクラッタの受信信号ｙ_SC（ｋ₀ ，ｍ，ｎ）の２次元フーリエ変換Ｙ_SC（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ；ｋ₀ ）は式（１７）に示すようになる。
【数１７】

【００２５】
式（１７）より、第ｉの反射点からの受信信号の正規化ドップラ周波数Ｆ₁ と正規化空間周波数Ｆ₂ は、アレーアンテナと第ｉの反射点の位置とのなす角θ_i に応じて式（１８）に示すようになる。
【数１８】

【００２６】
クラッタは様々な角度から入射するので、特定のレンジビンにおけるグランドクラッタのドップラ周波数−空間周波数に関する２次元スペクトルは、式（１８）の２式からｓｉｎθ_i を消去した式（１９）で与えられ、アレーアンテナの移動する速さに応じた傾きで原点を通る直線の上に現れる。すなわち、すべてのレンジビンに対して式（１９）で示される直線上に分布する。ただし、式（１９）の直線上での分布の仕方はレンジビンにより異なる。図１４は、グランドクラッタの２次元スペクトルを示す図である。
【数１９】

【００２７】
一方、フォワードルッキングの場合、図１３においてアレーアンテナはｙ軸方向に速さｖで移動するものとすると、アンテナから見た反射点方向の速度成分Ｖ_i は式（２０）に示すようになり、ドップラ周波数ｆｄ_i は式（２１）に示すようになる。
【数２０】

【数２１】

【００２８】
以下、サイドルッキングの場合と同様にして、距離Ｒ_i に対応するレンジビンｋ₀ におけるクラッタの受信信号ｙ_FC（ｋ₀ ，ｍ，ｎ）は式（２２）に示すようになり、その２次元フーリエ変換Ｙ_FC（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ；ｋ₀ ）は式（２３）に示すようになる。
【数２２】

【数２３】

【００２９】
式（２３）より、第ｉの反射点からの受信信号の正規化ドップラ周波数Ｆ₁ と正規化空間周波数Ｆ₂ はアレーアンテナと第ｉの反射点の位置とのなす角θ_i に応じて式（２４）で与えられる。
【数２４】

【００３０】
クラッタは様々な角度から入射するので、特定のレンジビンにおけるグランドクラッタのドップラ周波数−空間周波数に関する２次元スペクトルは、式（２４）からｃｏｓθ_i とｓｉｎθ_i を消去した式（２５）で与えられる。式（２５）の関係式は正規化ドップラ周波数（Ｆ₁ ）−正規化空間周波数（Ｆ₂ ）平面上での楕円を表す。すなわち、アンテナの移動する速さやアンテナの高度、クラッタ反射点までの距離などに応じた長径と短径を有する楕円の上に、グランドクラッタの２次元スペクトルが現れることになる。
【数２５】

【００３１】
なお、式（２５）は特定のレンジビンに対する関係式であり、他のレンジビンに対しては反射点までの距離が変わるため、式（２５）の楕円の径はレンジビンによって変わる。図１５は、異なるレンジビンｋ₁ ，ｋ₂ ，ｋ₃ に対するグランドクラッタの２次元スペクトルの分布を示す図であり、図に示すように異なるレンジビンｋ₁ ，ｋ₂ ，ｋ₃ ではこの楕円の径が変わる。
【００３２】
以上のように、目標信号、干渉波成分およびクラッタ成分はドップラ周波数−正規化空間周波数平面上では互いに異なる分布を有するので、受信信号に対して時間−空間信号処理を実行することにより、仮にクラッタのドップラ周波数と目標のドップラ周波数が重なっていても、図１１の目標信号の２次元スペクトルと、図１２の干渉波の２次元スペクトルおよび図１４または図１５のクラッタの２次元スペクトルとが重なっていなければ、目標信号が抽出可能である。
【００３３】
次に受信信号に対して干渉波成分やクラッタ成分を抑圧するための時間−空間信号処理を実行する従来の信号処理装置について説明する。図１６は、例えば「Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｐａｃｅ ｔｉｍｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ａｉｒｂｏｒｎｅ ｒａｄａｒ」（Ｐ．Ｇ．Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ著、ＩＥＥ Ｐｒｏｃ．Ｒａｄａｒ，Ｓｏｎａｒ Ｎａｖｉｇ．，ｖｏｌ．１４１，ｎｏ．４，第１８７頁〜第１９５頁、１９９４年８月）に記載の従来の信号処理装置を示すブロック図である。
【００３４】
図１６において、１１は間隔ｄで直線上にＮ個の素子アンテナ１−１〜１−Ｎを配置したアレーアンテナであり、２−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）は各素子アンテナ１−ｎに接続され、受信信号から同相信号および直交信号を生成する受信機であり、３−ｎは受信機２−ｎの出力信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器であり、１０１はＡ／Ｄ変換器３−１〜３−ＮからのＮ本の信号に基づいてレンジビン（あるいはレンジゲート）毎にフィルタリング処理を行う不要信号抑圧適応フィルタである。
【００３５】
不要信号抑圧適応フィルタ１０１において、１１１はＰＲＩだけ信号を遅延させる遅延器であり、Ｎ×（Ｌ−１）個の遅延器１１１はタップ数ＬのＮ本のタップ付き遅延線回路を構成する。１１２は適応的に設定される係数α（ｋ，ｌ（エル），ｎ）（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ、Ｋはレンジビン数またはレンジゲート数、ｌ（エル）＝０，１，・・・，Ｌ−１、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）を乗ずる乗算器であり、１１３は初段の乗算器１１２、または前段の加算器１１３の出力と乗算器１１２の出力とを加算する加算器であり、１１４は最終段のＮ個の加算器１１３の出力の総和を演算する加算器である。
【００３６】
次に動作について説明する。
アレーアンテナ１１の各素子アンテナ１−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）により受信された信号は受信機２−ｎにより同相信号および直交信号とされ、Ａ／Ｄ変換器３−ｎに供給される。Ａ／Ｄ変換器３−ｎはその信号をディジタル信号に変換してディジタル同相・直交信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）（ｋはレンジビン番号、ｍはパルスヒット番号、ｎは素子番号）を不要信号抑圧適応フィルタ１０１に供給する。
【００３７】
不要信号抑圧適応フィルタ１０１にはＡ／Ｄ変換器３−１〜３−ＮからＮ本のディジタル同相・直交信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）（ｎ＝１，・・・，Ｎ）が供給され、タップ数ＬのＮ本のタップ付き遅延線に入力される。その信号はＰＲＩ毎にタップ付き遅延線を進んでいき、各タップ付き遅延線に接続された乗算器１１２および加算器１１３により各タップでの信号値とフィルタ係数α（ｋ，ｌ，ｎ）との積和演算が実行され、各タップ付き遅延線毎に演算された積和演算値の総和が加算器１１４により演算され、出力される。このときの出力信号ｚ_c （ｋ，ｍ）は式（２６）に示すようになる。不要信号抑圧適応フィルタ１０１は一種のビームフォーマでもあり、ｚ_c （ｋ，ｍ）はビーム合成後の信号ともいえる。
【数２６】

【００３８】
不要信号抑圧適応フィルタ１０１のフィルタ係数値α（ｋ，ｌ，ｎ）を決定するアルゴリズムとしては、ＳＭＩ（Ｓａｍｐｌｅ Ｍａｔｒｉｘ Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ）法、ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）法、拘束条件付出力電力最小化法などがある。
【００３９】
このとき、決定すべき係数値の自由度は（タップ数Ｌ）×（素子アンテナ数Ｎ）程度であり、適応アルゴリズムの種類や拘束条件の数によってはそれよりやや少ない程度になる。従って素子アンテナ数を多くした場合、それにほぼ比例してフィルタ係数の数が増加し、フィルタ係数の決定のための計算時間が増大する。
【００４０】
また、図１６に示すように不要信号抑圧適応フィルタ１０１にタップ付き遅延線を使用する場合、適応アルゴリズムにＬＭＳアルゴリズムなどの反復計算型のアルゴリズムを使用すると、収束までの時間が長くなる傾向がある。
【００４１】
なお、不要信号抑圧適応フィルタ１０１での処理はフィルタ係数の制御も含めて原則として各レンジビン（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）毎に行う。
【００４２】
【発明が解決しようとする課題】
従来の信号処理装置は以上のように構成されているので、時間−空間信号処理により不要信号を抑圧する場合、適応的に制御するフィルタ係数の数が多いため、素子アンテナ数が多くなると、適応的にフィルタ係数を制御するための信号処理の負担が大きくなる。また、収束までの時間が長くなり、迅速に不要エコー信号を適切に抑圧することが困難になるなどの課題があった。
【００４３】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、Ｎ本の受信信号のうちの所定の複数Ｎ_s 本の受信信号の組をサブアレー信号としてそれぞれ選択し、サブアレー信号毎にまず干渉波成分またはクラッタ成分の抑圧を実行し、その処理後の信号に対して残りの干渉波成分、またはクラッタ成分の抑圧を実行するようにし、干渉波成分の抑圧のためにのみアダプティブアレーを使用するため、アダプティブアレーにおいて適応的に設定される荷重係数の数が素子アンテナ数Ｎより少なくなり、その荷重係数を制御するために要する信号処理の負担が少なくて済み、迅速に不要信号を適切に抑圧することができる信号処理装置および信号処理方法を得ることを目的とする。
【００４４】
また、この発明は、適応アルゴリズムにＬＭＳアルゴリズムのような荷重係数を逐次更新する反復計算型のアルゴリズムを用いた場合に反復計算の収束が速い信号処理装置および信号処理方法を得ることを目的とする。
【００４６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る信号処理装置は、複数の干渉波成分抑圧手段のうちの１つの干渉波成分抑圧手段により、複数組のサブアレー信号のうちの１つを構成するＮ_s 本の受信信号に基づいて、干渉波成分を抑圧するための荷重係数を適応的に計算し、残りの干渉波成分抑圧手段に供給するとともに、Ｎ_s 本の受信信号に荷重係数を乗じた信号を合成し、残りの各干渉波成分抑圧手段により、複数組のサブアレー信号のうちの残りの各サブアレー信号を構成するＮ_s 本の受信信号に前記１つの干渉波成分抑圧手段より供給された荷重係数を乗じた信号をそれぞれ合成するようにしたものである。
【００４７】
この発明に係る信号処理装置は、Ｎ個の素子アンテナが移動物体の移動方向と平行な一直線上で等間隔に配置される場合、クラッタ成分抑圧手段において、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔、移動物体の速さおよびパルス繰返し周期に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧するようにしたものである。
【００４８】
この発明に係る信号処理装置は、レンジアンビギュイティがない場合、クラッタ成分抑圧手段ではクラッタの入射する角度範囲に応じてクラッタ成分を抑圧する阻止帯域を設定するようにしたものである。
【００４９】
この発明に係る信号処理装置は、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔、移動物体の速さおよびパルス繰返し周期に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧する２次元ＦＩＲディジタルフィルタのフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算手段を備え、クラッタ成分抑圧手段が、フィルタ係数計算手段により計算されたフィルタ係数を持つ２次元ＦＩＲディジタルフィルタであるものである。
【００５０】
この発明に係る信号処理装置は、Ｎ個の素子アンテナが移動物体の移動方向と垂直な一直線上で等間隔に配置される場合、クラッタ成分抑圧手段において、受信信号の波長、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔、移動物体の速さ、パルス繰返し周期、素子アンテナの高度およびクラッタ反射源までの距離に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧するようにしたものである。
【００５１】
この発明に係る信号処理装置は、受信信号の波長、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔、移動物体の速さ、パルス繰返し周期、素子アンテナの高度およびクラッタ反射源までの距離に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧する２次元ＦＩＲディジタルフィルタのフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算手段を備え、クラッタ成分抑圧手段が、フィルタ係数計算手段により計算されたフィルタ係数を持つ２次元ＦＩＲディジタルフィルタであるものである。
【００５２】
この発明に係る信号処理装置は、クラッタ成分抑圧手段においてレンジビン毎にクラッタ成分を抑圧するようにしたものである。
【００５３】
この発明に係る信号処理方法は、Ｎ本の受信信号からサブアレー信号毎に所定の複数Ｎ_s 本の受信信号を選択して複数組のサブアレー信号を生成するステップと、各サブアレー信号を構成するＮ_s 本の受信信号に基づいて、干渉波成分を抑圧するための荷重係数を適応的に設定し、Ｎ_s 本の受信信号に荷重係数を乗じた信号を各サブアレー信号毎に合成するステップと、それぞれ荷重係数を乗じて合成され生成された複数の信号のクラッタ成分を抑圧するステップとを備えるものである。
【００５４】
この発明に係る信号処理装置は、Ｎ本の受信信号からサブアレー信号毎に所定の複数Ｎ_s 本の受信信号を選択して複数組のサブアレー信号を生成するサブアレー信号選択手段と、各サブアレー信号を構成するＮ_s 本の受信信号のクラッタ成分をそれぞれ抑圧する複数のクラッタ成分抑圧手段と、複数のクラッタ成分抑圧手段によりそれぞれクラッタ成分を抑圧された複数の信号に基づいて、干渉波成分を抑圧するための荷重係数を適応的に計算し、その複数の信号に荷重係数を乗じた信号を合成する干渉波成分抑圧手段とを備えるものである。
【００５５】
この発明に係る信号処理装置は、Ｎ個の素子アンテナが移動物体の移動方向と平行な一直線上で等間隔に配置される場合、各クラッタ成分抑圧手段において、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔、移動物体の速さおよびパルス繰返し周期に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧するようにしたものである。
【００５６】
この発明に係る信号処理装置は、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔、移動物体の速さおよびパルス繰返し周期に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧する２次元ＦＩＲディジタルフィルタのフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算手段を備え、各クラッタ成分抑圧手段が、フィルタ係数計算手段により計算されたフィルタ係数を持つ２次元ＦＩＲディジタルフィルタであるものである。
【００５７】
この発明に係る信号処理装置は、Ｎ個の素子アンテナが移動物体の移動方向と垂直な一直線上で等間隔に配置される場合、各クラッタ成分抑圧手段において、受信信号の波長、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔、移動物体の速さ、パルス繰返し周期、素子アンテナの高度およびクラッタ反射源までの距離に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧するようにしたものである。
【００５８】
この発明に係る信号処理装置は、受信信号の波長、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔、移動物体の速さ、パルス繰返し周期、素子アンテナの高度およびクラッタ反射源までの距離に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧する２次元ＦＩＲディジタルフィルタのフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算手段を備え、各クラッタ成分抑圧手段が、フィルタ係数計算手段により計算されたフィルタ係数を持つ２次元ＦＩＲディジタルフィルタであるものである。
【００５９】
この発明に係る信号処理装置は、クラッタ成分抑圧手段において、レンジビン毎にクラッタ成分を抑圧するようにしたものである。
【００６０】
この発明に係る信号処理方法は、Ｎ本の受信信号からサブアレー信号毎に所定の複数Ｎ_s 本の受信信号を選択して複数組のサブアレー信号を生成するステップと、各サブアレー信号のうちの１つを構成するＮ_s 本の受信信号に基づいて、干渉波成分を抑圧するための荷重係数を適応的に設定し、Ｎ_s 本の受信信号に荷重係数を乗じた信号を合成するステップと、複数組のサブアレー信号のうちの残りの各サブアレー信号を構成するＮ _s 本の受信信号に前記ステップで設定された荷重係数を乗じた信号をそれぞれ合成するステップと、 それぞれ荷重係数を乗じて合成され生成された複数の信号のクラッタ成分を抑圧するステップとを備えるものである。
【００６１】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による信号処理装置の構成を示すブロック図であり、図２は図１のアダプティブアレーの構成を示すブロック図であり、図３は図１の重み付け合成器の構成を示すブロック図であり、図４は図１のクラッタ抑圧フィルタの構成を示すブロック図である。
【００６２】
図１において、１１は地面や海面から高さＨのところにあり、速さｖで移動する航空機などの移動物体において間隔ｄで直線上にＮ個の素子アンテナ１−１〜１−Ｎを配置したアレーアンテナであり、２−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）は各素子アンテナ１−ｎに接続され、受信信号から同相信号および直交信号を生成する受信機であり、３−ｎは受信機２−ｎの出力信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器である。
【００６３】
４はＮ本の受信信号（すなわちＡ／Ｄ変換器３−１〜３−Ｎからのディジタル信号）からサブアレー信号毎に所定の複数Ｎ_s 本の受信信号を選択して複数Ｉ組のサブアレー信号を生成するサブアレー選択器（サブアレー信号選択手段）である。
【００６４】
５ａは複数Ｉ組のサブアレー信号のうちの１つ（今の場合、第１番目のサブアレー信号）を構成するＮ_s 本の受信信号に基づいて、干渉波成分を抑圧するための荷重係数を計算し、そのＮ_s 本の受信信号に荷重係数を乗じた信号を合成するアダプティブアレー（干渉波成分抑圧手段）である。
【００６５】
図２のアダプティブアレー５ａは、一例としてサイドローブキャンセラと同様な動作を行うエレメントスペース構成のパーシャリアダプティブアレーとして構成されている。すなわち、既知の目標信号の入射方向に主ビームを向け、サブアレー信号のＮ_s 本の信号のうちのＢ本の信号を補助アンテナの受信信号として利用してそのサイドローブから入射する干渉波を再生し、受信信号から再生した干渉波成分を減算して干渉波をキャンセルするようになされている。
【００６６】
図２において、２１はアンテナパターンの主ビームを目標の方向に向けるための係数値ａ₁ ，ａ₂ ，・・・，ａ_Nsを、サブアレー信号を構成するＮ_s 本の信号のそれぞれに乗ずる荷重係数器であり、２２は荷重係数器２１のＮ_s 本の出力信号を合成する合成器である。
【００６７】
２３は干渉波の入射方向にアンテナパターンの零点を向けるための係数値ｗ₁ ，ｗ₂ ，・・・，ｗ_B を、サブアレー信号を構成するＮ_s 本の信号のうちの所定のＢ本にそれぞれに乗ずる適応荷重係数器である。なお、図２においてはサブアレー信号を構成するＮ_s 本の信号のうちの第２番目から第（Ｎ_s −１）番目までの信号が選択されているが、第１番目の信号や第Ｎ_s 番目の信号が必要に応じて含まれるようにしても勿論よい。また、もっと少なくしてもよいが、少なくとも入射する干渉波の数以上でなければならない。２４は適応荷重係数器２３のＢ本の出力信号を合成する合成器である。２５は合成器２２の出力信号から合成器２４の出力信号を減算する減算器である。
【００６８】
２６はサブアレー信号を構成するＮ_s 本の信号のうちの上記Ｂ本の信号および合成器２２の出力信号に基づいて、干渉波の入射方向にアンテナパターンの零点を向けるための係数値ｗ₁ ，ｗ₂ ，・・・，ｗ_B を適応的に計算し、適応荷重係数器２３に供給する荷重係数制御部であり、２７は荷重係数器２１の係数値ａ₁ ，・・・，ａ_Nsおよび適応荷重係数器２３の係数値ｗ₁ ，・・・，ｗ_B に基づいて、アダプティブアレー５ａによりサブアレー信号に重み付けされる係数と同一の係数ｃ₁ ，・・・，ｃ_Nsを計算し、重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）に供給する等価荷重係数計算部である。
【００６９】
なお、図２のアダプティブアレー５ａは、一例としてサイドローブキャンセラと同様な動作を行うエレメントスペース構成のパーシャリアダプティブアレーとして構成されているが、これに限定されるものではない。例えば、ビームスペース構成としてもよい。アダプティブアレー５ａにおける適応アルゴリズムは特に限定されるものではない。
【００７０】
図１に戻り、６−１〜６−（Ｉ−１）は複数Ｉ組のサブアレー信号のうちの残り（Ｉ−１）組の各サブアレー信号を構成するＮ_s 本の受信信号に、アダプティブアレー５ａにおける荷重係数と同一の荷重係数をそれぞれ乗じた信号を合成する複数の重み付け合成器（干渉波成分抑圧手段）である。図３に示す重み付け合成器６−（ｉ−１）において、３１はアダプティブアレー５ａの等価荷重係数計算部２７からの係数ｃ₁ ，・・・，ｃ_Nsを、サブアレー信号を構成するＮ_s 本の信号のそれぞれに乗算する荷重係数器であり、３２は荷重係数器３１のＮ_s 本の出力信号を合成する合成器である。
【００７１】
図１に戻り、７ａはアダプティブアレー５ａおよび重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）によりそれぞれ演算された複数Ｉ本の信号のクラッタ成分を抑圧するクラッタ抑圧フィルタ（クラッタ成分抑圧手段）であり、８はクラッタ抑圧フィルタ７ａのフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算部（フィルタ係数計算手段）である。図４に示すクラッタ抑圧フィルタ７ａにおいて、４１はＰＲＩだけ信号を遅延させる遅延器であり、Ｉ×（Ｌ−１）個の遅延器４１はタップ数ＬのＩ本のタップ付き遅延線回路を構成する。４２は係数ｈ（ｋ，ｌ（エル），ｎ）（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ、Ｋはレンジビン数、またはレンジゲート数、ｌ（エル）＝０，１，・・・，Ｌ−１、ｎ＝１，２，・・・，Ｉ）を乗ずる乗算器であり、４３は初段の乗算器４２、または前段の加算器４３の出力と乗算器４２の出力とを加算する加算器であり、４４は最終段のＩ個の加算器４３の出力の総和を演算する加算器である。
【００７２】
次に動作について説明する。
まず、図示せぬ送信機により送信されたパルス信号で目標に反射した目標信号の他に不要信号が、アレーアンテナ１１を構成するＮ個の素子アンテナ１−１〜１−Ｎにより受信される。
【００７３】
各素子アンテナ１−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）により受信された信号は、受信機２−ｎにより同相信号および直交信号とされ、Ａ／Ｄ変換器３−ｎによりそれらの信号がディジタル信号に変換され、サブアレー選択器４に供給される。サブアレー選択器４に供給される信号をｕ（ｋ，ｍ，ｎ）とする。ここでｋはレンジビン番号（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）とし、ｍはパルスヒット番号（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ，Ｍはヒット数）とし、ｎは素子番号（素子アンテナ１−ｎ、受信機２−ｎおよびＡ／Ｄ変換器３−ｎの受信系を示す番号）とする。
【００７４】
次にサブアレー選択器４はＮ本の受信信号ｕ（ｋ，ｍ，１）〜ｕ（ｋ，ｍ，Ｎ）から所定の複数Ｎ_s 本の受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）をそれぞれ選択して複数Ｉ組のサブアレー信号Ｘ_i （ｉ＝１，・・・，Ｉ）を生成する。なお、第ｉ組のサブアレー信号Ｘ_i を構成するＮ_s 本の信号をｘ_i （ｋ，ｍ，１），・・・，ｘ_i （ｋ，ｍ，Ｎ_s ）とする。
【００７５】
このときサブアレー選択器４は、グレーティングローブが発生せず、各サブアレー信号として選択されるＮ_s 本の受信信号の素子番号の間隔パターンがすべてのサブアレー信号において同一になり、かつ、サブアレー信号間の位相中心間隔が同一になるように、各サブアレー信号Ｘ_i とするＮ_s 本の受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）を選択する。例えば素子アンテナ１−ｉと素子アンテナ１−（ｉ＋１）との間隔を送信波の０．５波長以下とし、かつ、第ｉ番目のサブアレーと第（ｉ＋１）番目のサブアレーの位相中心の間隔を送信波の０．５波長以下とするとグレーティングローブは発生しない。
【００７６】
Ｎ_s ＋Ｉ−１≦Ｎとして例えば次に示すようにサブアレー信号Ｘ_i を選択する。この例においては、サブアレー信号を構成する受信信号の素子番号の間隔がすべて１である間隔パターンとなっている。

【００７７】
なお、サブアレー信号として選択される受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）の組合せはこれに限定されるものではなく、例えば素子番号の各間隔が２であるＮ_s 本の受信信号を選択してサブアレー信号を構成するようにしてもよい。さらに、第ｉ番目のサブアレー信号の最初の信号ｘ_i （ｋ，ｍ，１）として選択される受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ₁ ）の素子番号ｎ₁ と、第（ｉ＋１）番目のサブアレー信号の最初の信号ｘ_i+1 （ｋ，ｍ，１）として選択される受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ₂ ）の素子番号ｎ₂ とが２以上離れていてもよいが、グレーティングローブの発生に気をつけなければならないので、望ましくは前述のようにグレーティングローブが発生しない選択方法がよい。
【００７８】
次に、アダプティブアレー５ａおよび重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）により、各サブアレー信号Ｘ_i に含まれる干渉波成分がそれぞれ抑圧される。このとき、すべてのサブアレー信号を構成する受信信号の素子番号の間隔パターンが同一であるので、アダプティブアレー５ａがいずれか１つのサブアレー信号（今の場合、第１番目のサブアレー信号）に対して干渉波抑圧のための適応処理に基づき荷重係数を設定し、また重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）の荷重係数も、その適応処理の結果に基づきアダプティブアレー５ａと同一の荷重係数になるように設定する。
【００７９】
ここで、図２に示すアダプティブアレー５ａおよび図３に示す重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）の動作について説明する。
荷重係数器２１により、第１番目のサブアレー信号Ｘ₁ を構成するＮ_s 本の信号のそれぞれに、アンテナパターンの主ビームを既知の目標信号の入射方向（あるいは送信信号を送信する方向）に向けるための係数値ａ₁ ，ａ₂ ，・・・，ａ_Nsが乗算され、合成器２２により荷重係数器２１のＮ_s 本の出力信号の総和が演算される。従って荷重係数器２１および合成器２２によるサブアレー信号Ｘ₁ と荷重係数との積和演算の結果ｙ₀ （ｋ，ｍ，１）は式（２７）に示すようになる。
【数２７】

【００８０】
そして荷重係数制御部２６により、サブアレー信号および合成器２２の出力信号に基づいて、干渉波の入射方向にアンテナパターンの零点を向けるための係数値ｗ₁ ，ｗ₂ ，・・・，ｗ_B が適応的に計算され、適応荷重係数器２３に設定される。なお、合成器２２の出力信号を適応処理に使用するのは、これから説明するようにＳＭＩ法により係数値ｗ₁ ，・・・，ｗ_B を計算するからである。荷重係数を逐次更新するＬＭＳ法などの反復計算型の適応アルゴリズムをＳＭＩ法の代わりに使用する場合には、合成器２２の出力信号ではなく、一般的に減算器２５の出力信号を使用する。
【００８１】
図２のアダプティブアレー５ａのようにＳＭＩ法を使用する場合、適応荷重係数器２３に入力する信号数をＢとし、それらＢ本の信号に対応する素子番号を｛ｉ₁ ，ｉ₂ ，・・・，ｉ_B ｝とすると、式（２８）において定義される行列Ａとベクトルｂに基づく式（２９）の正規方程式から式（３０）に示す適応荷重係数ベクトルＷを計算することにより、適応荷重係数ｗ₁ ，ｗ₂ ，・・・，ｗ_B が計算される。
【数２８】

【数２９】

【数３０】

【００８２】
式（２８）では受信クラッタ電力が比較的小さく、クラッタの適応荷重計算への影響が小さい最後のレンジビン（第Ｋレンジビン）の信号を使うようにしたが、場合によっては他のあるいは複数のレンジビン（レンジゲート）や、ある特定のヒットの信号を使うことも考えられる。
【００８３】
そして適応荷重係数器２３は、このように適応的に設定された係数値ｗ₁ ，ｗ₂ ，・・・，ｗ_B を、サブアレー信号を構成するＮ_s 本の信号のうちの所定のＢ本にそれぞれに乗算し、合成器２４は適応荷重係数器２３のＢ本の出力信号の総和を演算する。
【００８４】
そして減算器２５が合成器２２の出力信号から合成器２４の出力信号を減算し、その演算結果をアダプティブアレー５ａの出力信号ｙ_a （ｋ，ｍ，１）とする。従ってアダプティブアレー５ａの出力信号ｙ_a （ｋ，ｍ，１）は式（３１）に示すようになる。
【数３１】

【００８５】
このようにしてアダプティブアレー５ａに供給されるサブアレー信号を構成するＮ_s 本の信号に乗算される荷重係数（ａ₁ ，・・・，ａ_Nsからｗ₁ ，・・・，ｗ_B を素子番号毎に減算した総合的な荷重係数ｃ₁ ，・・・，ｃ_Ns）が適応的に計算される。
【００８６】
なお、干渉波のドップラ周波数−空間周波数の２次元スペクトルはレンジビンに関係なくドップラ周波数軸と同じ距離を保ってドップラ周波数軸と平行に現れるため、すべてのレンジビンに対して同一の適応荷重係数ｗ₁ ，ｗ₂ ，・・・，ｗ_B を使用する。
【００８７】
一方、等価荷重係数計算部２７は荷重係数器２１の係数値ａ₁ ，・・・，ａ_Nsおよび適応荷重係数器２３の係数値ｗ₁ ，・・・，ｗ_B に基づいて、アダプティブアレー５ａによりサブアレー信号に荷重される係数と同一の係数ｃ₁ ，・・・，ｃ_Nsを式（３２）に従って計算し、重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）に供給する。
【数３２】

ここで、ｂは｛ｉ₁ ，ｉ₂ ，・・・，ｉ_B ｝の添字１，２，・・・，Ｂであり、ｉ_b は適応荷重係数器２３の係数ｗ_b を乗算されるサブアレー信号を構成する信号の番号である。
【００８８】
重み付け合成器６−（ｉ−１）（ｉ＝２，・・・，Ｉ）は、Ｎ_s 個の係数ｃ₁ ，・・・，ｃ_Nsが供給されると、それを荷重係数器３１に設定する。荷重係数器３１は第ｉ番目のサブアレー信号Ｘ_i の各信号ｘ_i （ｋ，ｍ，１）〜ｘ_i （ｋ，ｍ，Ｎ_s ）に係数ｃ₁ ，・・・，ｃ_Nsをそれぞれ乗算し、合成器３２は荷重係数器３１のＮ_s 本の出力信号の総和を重み付け合成器６−（ｉ−１）の出力信号ｙ_a （ｋ，ｍ，ｉ）として演算する。従って重み付け合成器６−（ｉ−１）の出力信号ｙ_a （ｋ，ｍ，ｉ）は式（３３）に示すようになる。
【数３３】

【００８９】
このようにして、アダプティブアレー５ａおよび重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）により受信信号の干渉波成分が抑圧され、これらの出力信号ｙ_a （ｋ，ｍ，１）〜ｙ_a （ｋ，ｍ，Ｉ）がクラッタ抑圧フィルタ７ａに供給される。
【００９０】
次にクラッタ抑圧フィルタ７ａにより上記出力信号ｙ_a （ｋ，ｍ，１）〜ｙ_a （ｋ，ｍ，Ｉ）に対して時間−空間の２次元のフィルタ処理を実行して受信信号のクラッタ成分を抑圧する。すなわちクラッタ抑圧フィルタ７ａは一種の帯域阻止フィルタといえる。アダプティブアレー５ａおよび重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）では干渉信号は抑圧されるがクラッタはほとんど抑圧されないため、クラッタ抑圧フィルタ７ａによりクラッタを抑圧する。
【００９１】
なお、クラッタのドップラ周波数−空間周波数２次元スペクトルの２次元周波数平面上での分布は、式（１９）および式（２５）に示すように、アンテナの移動速度すなわち移動物体の移動する速さｖ、パルス繰返し周期ＰＲＩ、素子間隔ｄなど、値が既知のパラメータに基づいて定められるので、クラッタ抑圧フィルタ７ａでは、受信信号に応じて適応的にフィルタ係数を設定する必要はなく、フィルタ係数を確定的に設定できる。
【００９２】
クラッタ抑圧フィルタ７ａでは、アダプティブアレー５ａおよび重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）からの信号ｙ_a （ｋ，ｍ，１）〜ｙ_a （ｋ，ｍ，Ｉ）が遅延器４１により構成されるタップ数ＬのＩ本のタップ付き遅延線回路に入力され、各タップｌ（エル）の値に対して、乗算器４２により係数ｈ（ｋ，ｌ（エル），ｎ）（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ、Ｋはレンジビン数、またはレンジゲート数、ｎ＝１，２，・・・，Ｉ）を乗算し、加算器４３，４４により乗算器４２の演算結果の総和をこの信号処理装置の出力ｚ_a （ｋ，ｍ）として計算する。従って信号処理装置の出力ｚ_a （ｋ，ｍ）は式（３４）に示すようになる。
【数３４】

【００９３】
信号処理装置の出力信号ｚ_a （ｋ，ｍ）はレンジおよびヒットに関する信号であり、干渉波成分およびクラッタ成分の抑圧された信号となっており、この信号に基づいて目標検出処理が実行される。
【００９４】
一方、クラッタ抑圧フィルタ７ａのフィルタ係数は、クラッタ成分が存在する領域が阻止帯域となるようにフィルタ係数計算部８により計算される。図５はクラッタ抑圧フィルタの所望特性を示す図であり、図５（ａ）はサイドルッキングの場合のクラッタ抑圧フィルタの所望特性を示し、図５（ｂ）はフォワードルッキングの場合のクラッタ抑圧フィルタの所望特性を示している。すなわち、サイドルッキングの場合では図５（ａ）において破線で示される式（１９）のクラッタ成分を幅Ｆ_SBの阻止帯域により抑圧し、フォワードルッキングの場合では図５（ｂ）において破線で示される式（２５）のクラッタ成分を幅Ｆ_SBの阻止帯域により抑圧する。
【００９５】
なお、阻止帯域幅Ｆ_SBは、クラッタが十分抑圧できる範囲でなるべく狭いほうが好ましい。サブアレー信号の組数Ｉ、クラッタ抑圧フィルタ７ａのタップ数Ｌ、遷移帯域幅およびクラッタ抑圧フィルタ７ａの阻止帯域減衰量の関係はトレードオフの関係にある。
【００９６】
フィルタ係数計算部８は、クラッタのスペクトルが分布する領域が阻止帯域となるように既知のパラメータに基づいてクラッタ抑圧フィルタ７ａのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）を計算する。この既知のパラメータとは、サイドルッキングの場合、素子間隔ｄ、アンテナの移動する速さ（すなわち移動物体の移動する速さ）ｖおよびパルス繰返し周期ＰＲＩであり、フォワードルッキングの場合、送信波の波長すなわち受信信号の波長λ、素子間隔ｄ、アンテナの移動する速さｖ、パルス繰返し周期ＰＲＩ、アンテナの高度Ｈおよびレンジビン毎の第ｉの反射点までの距離Ｒ_i である。ただし、式（１９）および式（２５）における素子間隔ｄとは、ここではサブアレー間の位相中心間隔である。
【００９７】
なお、サイドルッキングの場合、式（１９）がクラッタ反射点までの距離Ｒ_i に依存しないため、すべてのレンジビンに対して同一のフィルタ係数値が使用される。一方、フォワードルッキングの場合には、式（２５）がクラッタ反射点までの距離Ｒ_i に依存し、この距離Ｒ_i がレンジビンに依存するので、レンジビン毎にフィルタ係数を計算する。
【００９８】
次にフィルタ係数計算部８によるフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）の具体的計算方法について説明する。ここでは、窓関数法に基づくフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）の計算方法について説明する。なお、窓関数法の代わりに他の計算方法を使用してフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）を計算するようにしても勿論よい。
【００９９】
図４に示すような２次元ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）ディジタルフィルタのフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）を窓関数法により計算する方法としては、例えば「Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」（Ｄ．Ｅ．Ｄｕｄｇｅｏｎ、Ｒ．Ｍ．Ｍｅｒｓｅｒｅａｕ著、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ発行、１９８４年）の第１１８頁以降に記載の方法がある。
【０１００】
まず、サイドルッキングの場合には、図５（ａ）に示すクラッタ抑圧フィルタ７ａの２次元所望特性Ｄ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）は、ｄ／（２ｖＰＲＩ）≧１のときには式（３５）に示すようになり、ｄ／（２ｖＰＲＩ）＜１のときには、式（３６）に示すようになる。
【数３５】

【数３６】

ただし、ｐ＝・・・，−２，−１，０，１，２，・・・であり、−０．５≦Ｆ₁ ≦０．５かつ−０．５≦Ｆ₂ ≦０．５の範囲のみ考慮する。
【０１０１】
次に、フォワードルッキングの場合には図５（ｂ）に示すクラッタ抑圧フィルタ７ａの２次元所望特性Ｄ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）は、式（３７）に示すようになる。
【数３７】

なお、式（３７）では、クラッタ反射点までの距離Ｒ_i はレンジビンに依存するため、レンジビン番号ｋの関数であるＲ（ｋ）と書き換えている。また、式（３７）におけるαは図１３に示す係数α（ｋ，ｌ，ｎ）とは関係ない。
【０１０２】
式（３５）〜式（３７）に示す２次元所望特性Ｄ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）を、ドップラ周波数Ｆ₁ に関する格子点の数をＮ₁ とし、空間周波数Ｆ₂ に関する格子点の数をＮ₂ として、等間隔の周波数格子点（Ｎ₁ ×Ｎ₂ 点）上で周波数応答値を計算し、その値を２次元逆離散フーリエ変換した信号をｈ_D ^(k)（ｎ₁ ，ｎ₂ ）とする。なお、信号ｈ_D ^(k)（ｎ₁ ，ｎ₂ ）は、（ｎ₁ ，ｎ₂ ）＝（０，０）を中心として、−Ｎ₁ ／２≦ｎ₁ ＜Ｎ₁ ／２かつ−Ｎ₂ ／２≦ｎ₂ ＜Ｎ₂ ／２の範囲にあるものとする。
【０１０３】
なお、格子点数Ｎ₁ はヒット数Ｍの２倍以上とし、格子点数Ｎ₂ はサブアレー信号の組数Ｉの２倍以上とする。また、格子点数Ｎ₁ ，Ｎ₂ をそれぞれ２のべき乗とすると、２次元逆高速フーリエ変換を２次元逆離散フーリエ変換の代わりに使用することができる。
【０１０４】
そしてクラッタ抑圧フィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）は、式（３８）のようにｈ_D ^(k)（ｎ₁ ，ｎ₂ ）を適当な窓関数で打ち切ることによって得られる。ここで、サイドルッキングの場合、式（３８）はレンジビン番号ｋに依存しない。なお、窓関数法を使用する場合、サブアレー信号の組数Ｉとクラッタ抑圧フィルタ７ａのタップ数Ｌは奇数とする。
【数３８】

【０１０５】
式（３８）における窓関数ｗ₁ （ｎ），ｗ₂ （ｎ）はそれぞれ原則として方形窓以外の例えばハミング窓などの１次元窓関数であり、ｎ＝０に中心を有するものとする。ｗ₁ （ｌ−（Ｌ−１）／２）の長さ（すなわち値が０ではない（ｌ−（Ｌ−１）／２）の個数）はＬであり、ｗ₂ （（Ｉ＋１）／２−ｉ）の長さはＩであるものとする。ただし、サイドルッキングで、後で説明する阻止帯域減衰量をほぼ特定することができるフィルタ係数の計算方法を使用する場合には、窓関数ｗ₁ （ｎ）は方形窓でもよい。
【０１０６】
このようにして得られる式（３８）に従ってフィルタ係数計算部８はクラッタ抑圧フィルタ７ａのフィルタ係数を計算する。しかしながら、上述の計算方法では阻止帯域減衰量などを規定するのが難しいため、およその阻止帯域減衰量や通過域リップルを規定する場合には、例えば次に説明する計算方法により窓関数法に基づいてフィルタ係数を計算する。
【０１０７】
まずサイドルッキングの場合について説明する。
この計算方法では、２次元所望特性Ｄ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）を式（３５）とせず、所望の阻止帯域幅（Ｆ_SB）、遷移帯域幅、阻止帯域減衰量、通過域リップルに対応する阻止帯域幅Ｆ_SB（カットオフ周波数は約Ｆ_SB／２）の１次元ＦＩＲ形高域通過ディジタルフィルタを設計し、それを周波数変換したものを２次元所望特性Ｄ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）とする。ただし、ｄ／（２ｖＰＲＩ）≧１の場合についてのみ適用できる。
【０１０８】
設計すべき１次元高域通過ディジタルフィルタは零位相であり、そのインパルス応答長がＬ_p （奇数）とし、そのインパルス応答をｐ（−（Ｌ_p −１）／２），ｐ（−（Ｌ_p −１）／２＋１）， ．．．，ｐ（−１），ｐ（０），ｐ（１），．．．，ｐ（（Ｌ_p −１）／２）とし、その周波数応答をＰ（Ｆ）とする。ここでｐ（ｉ）＝ｐ（−ｉ）である。設計した１次元高域通過ディジタルフィルタの周波数応答Ｐ（Ｆ）は式（３９）に示すようになる。
【数３９】

ここで、Ｔ_i （ｘ）はｉ次のチェビシェフ多項式であり、Ｔ₀ （ｘ）＝１、Ｔ₁ （ｘ）＝ｘ、Ｔ_i （ｘ）＝２ｘＴ_i-1 （ｘ）−Ｔ_i-2 （ｘ）、Ｔ_i （ｃｏｓ（ｙ））＝ｃｏｓ（ｉｙ）（ｉ＝２，３，．．．）の関係がある。
【０１０９】
ここで式（４０）により角度ηを定義し、式（３９）の周波数Ｆに対して式（４１）の変数変換をすると、式（３９）は式（４２）になる。この式（４２）は理想的には図５（ａ）に示す所望特性を有する。従ってこのＱ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）を式（３５）の２次元所望特性Ｄ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）の代わりとして同様に得られるｈ_D ^(k)（ｎ₁ ，ｎ₂ ）を式（３８）に使用してフィルタ係数計算部８はフィルタ係数ｈ（ｈ，ｌ，ｉ）を計算する。
【数４０】

【数４１】

【数４２】

【０１１０】
また、フォワードルッキングの場合、当業者によく知られた周波数変換（例えば、「Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ２−Ｄ ＦＩＲ ｄｉｇｉｔａｌ ｆｉｌｔｅｒｓｂｙ ＭｃＣｌｅｌｌａｎ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ｅｉｇｅｎｃｏｎｔｏｕｒ ｍａｐｐｉｎｇ」（Ｓ．−Ｃ．Ｐｅｉ、Ｊ．−Ｊ．Ｓｈｙｕ著、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｉｒｃｕｉｔｓａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ − ＩＩ： Ａｎａｌｏｇ ａｎｄ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．４０，ｎｏ．９、第５４６頁〜第５５５頁、１９９３年９月）に記載のもの）に基づいて同様にして、式（３７）に相当する図５（ｂ）の振幅特性を有する周波数応答が得られ、それに基づくｈ_D ^(k)（ｎ₁ ，ｎ₂ ）を式（３８）に使用してフィルタ係数計算部８はフィルタ係数ｈ（ｈ，ｌ，ｉ）を計算する。
【０１１１】
なお、実施の形態１においては、アダプティブアレー５ａにより適応的に計算された係数を重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）に供給するようにしているが、重み付け合成器６−１〜６−（Ｉ−１）の代わりにアダプティブアレー５ａと同一のアダプティブアレーを設けるようにしてもよい。
【０１１２】
以上のように、この実施の形態１によれば、Ｎ本の受信信号のうちの所定の複数Ｎ_s 本の受信信号の組をサブアレー信号としてそれぞれ選択し、サブアレー信号毎にまず干渉波成分の抑圧を実行し、その処理後に信号に対してクラッタ成分の抑圧を実行するようにし、干渉波成分の抑圧のためにのみアダプティブアレーを使用するようにしたので、アダプティブアレーにおいて適応的に設定されるフィルタ係数の数が素子アンテナ数Ｎより少なく、サブアレー信号を構成する信号の数Ｎ_s と同数程度の荷重係数を制御すればよいため、素子アンテナ数が増えた場合でもフィルタ係数の制御に要する時間が短くて済み、迅速に不要エコー信号を適切に抑圧することができるという効果が得られる。
【０１１３】
また、この発明は、適応的に設定するフィルタ係数がアダプティブアレーにおけるものだけとなり、空間に関するフィルタ係数だけであるので（すなわち不要信号抑圧適応フィルタ１０１のように時間に関するフィルタ係数を有さないので）、適応アルゴリズムにＬＭＳアルゴリズムなどの反復計算型のアルゴリズムを用いた場合に反復計算の収束が速いという効果が得られる。
【０１１４】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２は、実施の形態１におけるクラッタ抑圧フィルタのフィルタ係数の計算方法を変更したものである。
【０１１５】
クラッタ抑圧フィルタ７ａの阻止帯域の面積は、クラッタが抑圧される大きさであればよく、目標信号を保存する観点からは狭い方がよい。サイドルッキングの場合、実施の形態１においてはクラッタ抑圧フィルタ７ａの阻止帯域はＦ₂ 軸方向にはレンジビンに関係なくほぼ全域に広げるようにしていた。しかし近距離のクラッタ反射点を含む等レンジリング（アンテナからの距離が同一の地面または水面上の円）ほど、クラッタの入射角の分布角度（図１３の角度θ_i ）は狭くなる。すなわち式（１３）より式（４３）が成り立ち、ｃｏｓφは−１から１まで変化するが、ψが９０度に近くなるほど、つまりクラッタ反射点がアンテナに近づくほどｃｏｓψが小さくなるため、式（４３）よりθの範囲は狭くなることになる。
【数４３】

なおクラッタの反射点の番号を表す添字ｉは除いた。
【０１１６】
従ってレンジアンビギュイティがない場合には、クラッタ抑圧フィルタ７ａの空間周波数Ｆ₂ 軸方向に関する阻止帯域幅を、近距離反射点に対応するレンジビンほど狭くしてもクラッタを十分抑圧することができる。
【０１１７】
そこでレンジビン番号ｋに対応する角度ψをｋの関数ψ（ｋ）とすると、ｓｉｎθの範囲は式（４４）に示すようになり、それに対応する正規化空間周波数Ｆ₂ の範囲は式（４５）に示すようになる。
【数４４】

【数４５】

【０１１８】
従って式（３５）または式（３６）の特性における阻止帯域幅をレンジビン番号ｋに応じてさらに式（４５）の範囲に限定したものを２次元所望特性Ｄ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）として、ドップラ周波数Ｆ₁ に関する格子点の数をＮ₁ とし、空間周波数Ｆ₂ に関する格子点の数をＮ₂ として、等間隔の周波数格子点（Ｎ₁ ×Ｎ₂ 点）上で周波数応答値を計算し、その値を２次元逆離散フーリエ変換した信号をｈ_D ^(k)（ｎ₁ ，ｎ₂ ）とする。
【０１１９】
ただし、式（４５）の上限値と下限値が＋０．５と−０．５にそれぞれ近づいたら、レンジビン番号ｋに応じて変える必要はなく、式（３５）または式（３６）をそのまま２次元所望特性として使用してもよい。そしてその２次元所望特性に基づきｈ_D ^(k)（ｎ₁ ，ｎ₂ ）が得られる。従ってフィルタ係数計算部８は、そのｈ_D ^(k)（ｎ₁ ，ｎ₂ ）を使用して式（３８）に従ってフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）を計算する。
【０１２０】
さらに、サイドルッキングの場合であり、かつｄ／（２ｖＰＲＩ）≧１の場合には、実施の形態１で説明したことと類似して、２次元所望特性Ｄ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）を次のようにしてもよい。
【０１２１】
まず、２つのＦＩＲ型の零位相１次元高域通過デジタルフィルタを設計する。１つのフィルタについては、阻止帯域幅をＦ_SBとし、周波数応答は式（４６）に示すＰ₁ （Ｆ）（インパルス応答ｐ₁ （ｌ）、インパルス応答長Ｌ_p1（奇数））となる。
【数４６】

【０１２２】
もう１つのフィルタについては、式（４７）の範囲を阻止帯域とし、周波数応答を式（４８）に示すＰ₂ ^(k)（Ｆ₂）（インパルス応答ｐ₂ ^(k)（ｌ）、インパルス応答長Ｌ_p2（奇数））とする。なお、このフィルタの特性はレンジビン番号ｋによって異なるので、例えば「Ａ ｓｉｍｐｌｅ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｌｉｎｅａｒ ｐｈａｓｅ ＦＩＲ ｄｉｇｉｔａｌ ｆｉｌｔｅｒｓ ｗｉｔｈ ｖａｒｉａｂｌｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ」（Ｐ．Ｊａｒｓｋｅ、Ｙ．Ｎｅｕｖｏ、Ｓ．Ｋ．Ｍｉｔｒａ著、Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、ｖｏｌ．１４、第３１３頁〜第３２６頁、１９８８年）に記載のものように、ごく少数のパラメータでカットオフ周波数が変えられるものが便利である。
【数４７】

【数４８】

【０１２３】
次に、式（４６）と式（４８）の積の特性は、ドップラ周波数−空間周波数の２次元周波数平面上で長方形の阻止帯域を有する。さらに式（４６）と式（４８）の積について変数変換したものを２次元周波数平面上での２次元所望特性Ｄ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）とする。
【０１２４】
すなわち、式（４９）に基づいて変数変換をすることにより、式（４６）および式（４８）の積は式（５０）に示すようになり、式（５０）のＱ^(k) （Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）を２次元所望特性Ｄ（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ）として、上述の場合と同様にしてｈ_D ^(k)（ｎ₁ ，ｎ₂ ）が得られる。従ってフィルタ係数計算部８は、そのｈ_D ^(k)（ｎ₁ ，ｎ₂ ）を使用して式（３８）に従ってフィルタ係数ｈ（ｋ，ｌ，ｉ）を計算する。図６は実施の形態２により設計すべきフィルタの所望特性を示す図である。
【数４９】

【数５０】

【０１２５】
以上のように、この実施の形態２によれば、サイドルッキングの場合で、かつレンジアンビギュイティがない場合、クラッタ抑圧フィルタの阻止帯域をクラッタの入射する角度の範囲に応じて変えるようにしたので、クラッタ成分の抑圧において目標信号も一緒に抑圧されてしまう可能性を低減することができるという効果が得られる。
【０１２６】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３による信号処理装置は、実施の形態１による信号処理装置の干渉波抑圧処理とクラッタ抑圧処理の順序を入れ替えたものである。図７はこの発明の実施の形態３による信号処理装置の構成を示すブロック図であり、図８は図７のクラッタ抑圧フィルタの構成を示すブロック図であり、図９は図７のアダプティブアレーの構成を示すブロック図である。
【０１２７】
図７において、７ｂ−１〜７ｂ−Ｉは、複数Ｉ組のサブアレー信号を構成するＮ_s 本の受信信号のクラッタ成分をそれぞれ抑圧するクラッタ抑圧フィルタ（クラッタ成分抑圧手段）であり、８はクラッタ抑圧フィルタ７ｂ−１〜７ｂ−Ｉのフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算部（フィルタ係数計算手段）である。図８に示すクラッタ抑圧フィルタ７ｂ−ｉにおいて、４１はＰＲＩだけ信号を遅延させる遅延器であり、Ｎ_s ×（Ｌ−１）個の遅延器４１はタップ数ＬのＮ_s 本のタップ付き遅延線回路を構成する。４２は係数ｈ（ｋ，ｌ（エル），ｎ）（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ、Ｋはレンジビン数、またはレンジゲート数、ｌ（エル）＝０，１，・・・，Ｌ−１、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ_s ）を乗ずる乗算器であり、４３は初段の乗算器４２または前段の加算器４３の出力と乗算器４２の出力とを加算する加算器であり、４４は最終段のＮ_s 個の加算器４３の出力の総和を演算する加算器である。
【０１２８】
図７に戻り、５ｂはＩ個のクラッタ抑圧フィルタ７ｂ−１〜７ｂ−ＩのＩ本の出力信号の干渉波成分を抑圧するための荷重係数を計算し、そのＩ本の受信信号に荷重係数を乗じ、それらの信号を合成するアダプティブアレー（干渉波成分抑圧手段）である。
【０１２９】
図９のアダプティブアレー５ｂは、図２のアダプティブアレー５ａと同様に、一例としてサイドローブキャンセラと同様な動作を行うエレメントスペース構成のパーシャリアダプティブアレーとして構成されている。
【０１３０】
図９において、５１はアンテナパターンの主ビームを目標の方向に向けるための係数値ａ₁ ，ａ₂ ，・・・，ａ_I を、クラッタ抑圧フィルタ７ｂ−１〜７ｂ−ＩのＩ本の出力信号のそれぞれに乗ずる荷重係数器であり、５２は荷重係数器５１のＩ本の出力信号を合成する合成器である。
【０１３１】
５３は干渉波の入射方向にアンテナパターンの零点を向けるための係数値ｗ₁ ，ｗ₂ ，・・・，ｗ_B を、クラッタ抑圧フィルタ７ｂ−１〜７ｂ−ＩのＩ本の出力信号のうちのＢ本にそれぞれに乗ずる適応荷重係数器である。なお、図９においてはクラッタ抑圧フィルタ７ｂ−１〜７ｂ−ＩのＩ本の出力信号のうちの第２番目から第（Ｉ−１）番目までの信号が選択されているが、第１番目の信号や第Ｉ番目の信号が必要に応じて含まれるようにしても勿論よい。また、もっと少なくしてもよいが、少なくとも入射する干渉波の数以上選択する必要がある。５４は適応荷重係数器５３のＢ本の出力信号を合成する合成器である。５５は合成器５２の出力信号から合成器５４の出力信号を減算する減算器である。
【０１３２】
５６はクラッタ抑圧フィルタ７ｂ−１〜７ｂ−ＩのＩ本の出力信号のうちの上記Ｂ本の信号および合成器５２の出力信号に基づいて、干渉波の入射方向にアンテナパターンの零点を向けるための係数値ｗ₁ ，ｗ₂ ，・・・，ｗ_B を適応的に計算し、適応荷重係数器５３に供給する荷重係数制御部である。
【０１３３】
なお、図９のアダプティブアレー５ｂは、一例としてサイドローブキャンセラと同様な動作を行うエレメントスペース構成のパーシャリアダプティブアレーとして構成されているが、これに限定されるものではない。例えばビームスペース構成としてもよい。アダプティブアレー５ｂにおける適応アルゴリズムは特に限定されるものではない。
【０１３４】
なお、図７におけるその他の構成要素については実施の形態１によるもの（図１）と同様であるのでその説明を省略する。
【０１３５】
次に動作について説明する。
アレーアンテナ１１、受信機２−１〜２−Ｎ、Ａ／Ｄ変換器３−１〜３−Ｎおよびサブアレー選択器４は実施の形態１と同様に動作する。サブアレー選択器４はグレーティングローブが発生せず、各サブアレー信号として選択されるＮ_s 本の受信信号の素子番号の間隔パターンがすべてのサブアレー信号において同一になるように、Ｎ_s 本の受信信号ｕ（ｋ，ｍ，ｎ）を１組のサブアレー信号ｘ_i （ｋ，ｍ）として選択する。実施の形態１とは異なり、このときサブアレー信号間の位相中心間隔は同一でなくてもよい。
【０１３６】
サブアレー信号Ｘ_i （ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）は同一のフィルタ係数を有するクラッタ抑圧フィルタ７ｂ−ｉにそれぞれ供給される。クラッタ抑圧フィルタ７ｂ−１〜７ｂ−Ｉはそれぞれ実施の形態１のクラッタ抑圧フィルタ７ａと同様にクラッタ抑圧処理を行い、出力信号ｙ_b （ｋ，ｍ，１）〜ｙ_b （ｋ，ｍ，Ｉ）をそれぞれアダプティブアレー５ｂに供給する。クラッタ抑圧フィルタ７ｂ−ｉの出力信号は式（５１）に示すようになる。
【数５１】

【０１３７】
なお、フィルタ係数計算部８の動作は、フィルタ係数の数が異なるものの実施の形態１によるものと同様であるのでその説明を省略する。
【０１３８】
クラッタ抑圧フィルタ７ｂ−ｉの出力信号ｙ_b （ｋ，ｍ，ｉ）（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）では、クラッタ成分が既に抑圧されているが干渉波成分はまだ含まれている。そこで、次にアダプティブアレー５ｂによりクラッタ抑圧フィルタ７ｂ−１〜７ｂ−Ｉの出力信号ｙ_b （ｋ，ｍ，１）〜ｙ_b （ｋ，ｍ，Ｉ）に含まれる干渉波成分を抑圧する。
【０１３９】
アダプティブアレー５ｂは実施の形態１のアダプティブアレー５ａと同様に動作し、信号処理装置の出力信号を出力する。この信号処理装置の出力信号ｚ_b （ｋ，ｍ）は式（５２）のようになる。
【数５２】

ここでＢは適応荷重係数器５３に入力される信号数であり、ｉ_n は適応荷重係数器２３に入力される信号の番号である。
【０１４０】
信号処理装置の出力信号ｚ_b （ｋ，ｍ）はレンジおよびヒットに関する信号であり、干渉波成分およびクラッタ成分の抑圧された信号となっており、この信号に基づいて目標検出処理が実行される。
【０１４１】
以上のように、この実施の形態３によれば、Ｎ本の受信信号のうちの所定の複数Ｎ_s 本の受信信号の組をサブアレー信号としてそれぞれ選択し、サブアレー信号毎にまずクラッタ成分の抑圧を実行し、その処理後の信号に対して干渉波成分の抑圧を実行するようにし、干渉波成分の抑圧のためにのみアダプティブアレーを使用するようにしたので、アダプティブアレーにおいて適応的に設定されるフィルタ係数の数が素子アンテナ数Ｎより少なく、サブアレー信号の組数と同数程度の荷重係数を制御すればよいため、素子アンテナ数が増えた場合でもフィルタ係数の制御に要する時間が短くて済み、迅速に不要エコー信号を適切に抑圧することができるという効果が得られる。
【０１４２】
また、この発明は、適応的に設定するフィルタ係数がアダプティブアレーにおけるものだけとなり、空間に関するフィルタ係数だけであるので、適応アルゴリズムにＬＭＳアルゴリズムなどの反復計算型のアルゴリズムを用いた場合に反復計算の収束が速いという効果が得られる。
【０１４４】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、適応的に設定するフィルタ係数が空間に関する荷重係数だけであるので、適応アルゴリズムにＬＭＳアルゴリズムのような荷重係数を逐次更新する反復計算型のアルゴリズムを用いた場合に反復計算の収束が速いという効果がある。
【０１４５】
この発明によれば、複数の干渉波成分抑圧手段のうちの１つの干渉波成分抑圧手段により、複数組のサブアレー信号のうちの１つを構成するＮ_s 本の受信信号に基づいて、干渉波成分を抑圧するための荷重係数を適応的に計算し、残りの干渉波成分抑圧手段に供給するとともに、Ｎ_s 本の受信信号に荷重係数を乗じた信号を合成し、残りの各干渉波成分抑圧手段により、複数組のサブアレー信号のうちの残りの各サブアレー信号を構成するＮ_s 本の受信信号に前記１つの干渉波成分抑圧手段より供給された荷重係数を乗じた信号をそれぞれ合成するように構成したので、１つの干渉波成分抑圧手段のみが適応計算を実行すればよいので、残りの干渉波成分抑圧手段の回路規模を低減することができるという効果がある。
【０１４６】
この発明によれば、Ｎ個の素子アンテナが移動物体の移動方向と平行な一直線上で等間隔に配置される場合、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔もしくは素子アンテナ間隔、移動物体の速さおよびパルス繰返し周期に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧するように構成したので、受信信号に依存した適応的な計算をすることなくクラッタ成分を抑圧することができるという効果がある。
【０１４７】
この発明によれば、レンジアンビギュイティがない場合、クラッタの入射する角度範囲に応じてクラッタ成分を抑圧するクラッタ成分抑圧手段の阻止帯域を設定するように構成したので、クラッタ成分の抑圧において目標信号を抑圧してしまう可能性を低減することができるという効果がある。
【０１４８】
この発明によれば、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔もしくは素子アンテナ間隔、移動物体の速さおよびパルス繰返し周期に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧する２次元ＦＩＲディジタルフィルタのフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算手段を備え、クラッタ成分抑圧手段を、フィルタ係数計算手段により計算されたフィルタ係数を持つ２次元ＦＩＲディジタルフィルタとしたので、受信信号に依存した適応的な計算をすることなくクラッタ成分を抑圧することができる効果がある。加えて、移動物体の速さなどのパラメータの値が変化した場合にクラッタ成分抑圧手段の特性を適宜変更することができるという効果がある。
【０１４９】
この発明によれば、Ｎ個の素子アンテナが移動物体の移動方向と垂直な一直線上で等間隔に配置される場合、受信信号の波長、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔もしくは素子アンテナ間隔、移動物体の速さ、パルス繰返し周期、素子アンテナの高度およびクラッタ反射源までの距離に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧するように構成したので、受信信号に依存した適応的な計算をすることなくクラッタ成分を抑圧することができるという効果がある。
【０１５０】
この発明によれば、受信信号の波長、複数組のサブアレー信号間の位相中心間隔もしくは素子アンテナ間隔、移動物体の速さ、パルス繰返し周期、素子アンテナの高度およびクラッタ反射源までの距離に基づいてドップラ周波数−空間周波数平面におけるクラッタ成分を抑圧する２次元ＦＩＲディジタルフィルタのフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算手段を備え、クラッタ成分抑圧手段を、フィルタ係数計算手段により計算されたフィルタ係数を持つ２次元ＦＩＲディジタルフィルタとしたので、受信信号に依存した適応的な計算をすることなくクラッタ成分を抑圧することができる効果がある。加えて、移動物体の速さなどのパラメータの値が変化した場合にクラッタ成分抑圧手段の特性を適宜変更することができるという効果がある。
【０１５１】
この発明によれば、Ｎ本の受信信号からサブアレー信号毎に所定の複数Ｎ_s 本の受信信号を選択して複数組のサブアレー信号を生成し、サブアレー信号毎にクラッタ成分をそれぞれ抑圧し、サブアレー信号毎にそれぞれクラッタ成分を抑圧して生成した複数の信号に基づいて、干渉波成分を抑圧するための荷重係数を適応的に計算し、その複数の信号に荷重係数を乗じた信号を合成するように構成したので、サブアレー信号の組数と同数程度の荷重係数を適応的に制御すればよく、素子アンテナ数が増えた場合でも荷重係数の制御に要する時間が短くて済み、迅速に不要エコー信号を適切に抑圧することができるという効果がある。
【０１５２】
また、この発明は、適応的に設定するフィルタ係数が空間に関するフィルタ係数だけであるので、適応アルゴリズムにＬＭＳアルゴリズムのような荷重係数を逐次更新する反復計算型のアルゴリズムを用いた場合に反復計算の収束が速いという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 図１のアダプティブアレーの構成を示すブロック図である。
【図３】 図１の重み付け合成器の構成を示すブロック図である。
【図４】 図１のクラッタ抑圧フィルタの構成を示すブロック図である。
【図５】 クラッタ抑圧フィルタの所望特性を示す図である。
【図６】 実施の形態２により設計すべきフィルタの所望特性を示す図である。
【図７】 この発明の実施の形態３による信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】 図７のクラッタ抑圧フィルタの構成を示すブロック図である。
【図９】 図７のアダプティブアレーの構成を示すブロック図である。
【図１０】 等間隔ｄで直線上に配置された複数の素子アンテナからなるアレーアンテナを示す図である。
【図１１】 受信した目標信号の２次元フーリエ変換Ｙ_T（Ｆ₁ ，Ｆ₂ ；ｋ₀）の振幅を示す図である。
【図１２】 受信した干渉波の２次元フーリエ変換Ｙ_J （Ｆ₁ ，Ｆ₂ ；ｋ₀ ）の振幅を示す図である。
【図１３】 アレーアンテナの存在する空間の座標系を示す図である。
【図１４】 グランドクラッタの２次元スペクトルを示す図である。
【図１５】 異なるレンジビンｋ₁ ，ｋ₂ ，ｋ₃ に対するグランドクラッタの２次元スペクトルの分布を示す図である。
【図１６】 従来の信号処理装置を示すブロック図である。
【符号の説明】
４ サブアレー選択器（サブアレー信号選択手段）、５ａ，５ｂ アダプティブアレー（干渉波成分抑圧手段）、６−１〜６−（Ｉ−１） 重み付け合成器（干渉波成分抑圧手段）、７ａ，７ｂ−１〜７ｂ−Ｉ クラッタ抑圧フィルタ（クラッタ成分抑圧手段）、８ フィルタ係数計算部（フィルタ係数計算手段）。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a signal processing device and a signal for suppressing unnecessary signal components included in N received signals received via a plurality of N element antennas mounted on a moving object and arranged at equal intervals on a straight line. It relates to a processing method.
[0002]
[Prior art]
Target signal extraction is usually performed by time-domain Doppler filtering for received signals in aircraft Doppler radars, etc., but if the clutter Doppler frequency and target Doppler frequency overlap, only time-domain filtering is performed. Then, it is difficult to separate them. Therefore, if time-space signal processing is performed on a plurality of received signals received using an array antenna in which a plurality of element antennas are arranged, even if the Doppler frequency of the clutter and the target Doppler frequency overlap, If the two spectra do not overlap in the frequency-spatial frequency plane, they can be separated.
[0003]
Hereinafter, the principle of time-space signal processing for suppressing interference wave components and clutter components with respect to a received signal received using an array antenna in which a plurality of element antennas are arranged will be described.
[0004]
First, the transmitter uses a wavelength λ and a frequency f._c Are transmitted as carrier waves (transmission signals). The bandwidth of this pulse signal is the frequency f_c It should be sufficiently small compared to In addition, the array antenna is arranged at a predetermined height from the ground and moves at a speed v.
[0005]
FIG. 10 is a diagram showing an array antenna including a plurality of element antennas arranged on a straight line at equal intervals d. An array antenna composed of N element antennas 1-1 to 1-N arranged on a straight line at an equal interval d receives an incident signal reflected by a target or the like. As shown in FIG. 10, when the incident angle of the signal is θ, the received signal u from the nth element antenna 1-n (n = 1,..., N)._n (T) is generally represented by formula (1).
[Expression 1]

Here, r (t) is a received signal at the element antenna 1-1 serving as a reference. Further, here, there is no distinction between a reflected signal from the target (hereinafter referred to as a target signal), a clutter component, and an interference wave component.
[0006]
Next, when the received signal is sampled every time t shown in Expression (2) in consideration of the hit and the range, the received signal has the range bin number k, hit number m, and element number n as shown in Expression (3). Signal.
[Expression 2]

[Equation 3]

Where PRI is the pulse repetition period, T is the sampling interval for the range bin, and t₀ Is an appropriate time offset.
[0007]
Next, the two-dimensional spectrum related to the Doppler frequency-spatial frequency of the target signal, the interference wave component, and the ground clutter component will be described.
[0008]
First, the two-dimensional spectrum related to the Doppler frequency-spatial frequency of the target signal will be described.
[0009]
A transmission signal (equivalent low frequency expression) having an amplitude of 1 and a pulse interval PRI is set to s (t), a Doppler frequency is set to fd, and a time from transmission of a transmission wave to reflection and reception as a target signal is τ. Assuming that A is a constant, the received signal r (t) (not the received signal of each element but the received signal as a single antenna) is as shown in Equation (4). Accordingly, the received signal u of each element antenna 1-n based on the equations (1) and (4)._n (T) is as shown in Equation (5), and the sampled signal u (k, m, n) is as shown in Equation (6).
[Expression 4]

[Equation 5]

[Formula 6]

[0010]
In the equation (6), for the range bin where the target exists, s (kT + mPRI + t₀ −τ) = 1. Where k is the range bin where the target exists₀ (K = k₀ ), The signal in the range bin_T (K₀ , M, n), the range bin is k₀ Therefore, this signal is a signal relating to the hit number m and the element number n, and is as shown in Expression (7). That is, this signal is a variable separation type two-dimensional sine wave with respect to two variables of hit number m and element number n.
[Expression 7]

Where B (k₀ ) Is the range bin k where the target exists₀ The complex number depends on the distance to the target, the reflection cross section of the target, and the transmission antenna pattern.
[0011]
Next, F₁ Is the Doppler frequency normalized by the pulse repetition frequency PRF which is the reciprocal of PRI, and F₂ Is the spatial frequency normalized by the reciprocal of the element spacing d, the sampled target signal y_T (K₀ , M, n) two-dimensional Fourier transform Y_T (F₁ , F₂ K₀ ) Is as shown in equation (8).
[Equation 8]

Here, δ (a, b) is a two-dimensional delta function. Δ (a, b) = 1 only when a = b = 0, and δ (a, b) when a and b are other values. , B) = 0. FIG. 11 shows the target signal y_T(K₀ , M, n) two-dimensional Fourier transform Y_T (F₁, F₂ K₀ ), And when a target is present in a certain range bin, the spectrum related to the Doppler frequency-spatial frequency in that range bin becomes an impulse shape on the two-dimensional frequency plane, and the position of this impulse is the target Doppler frequency. The position depends on the incident angle.
[0012]
Secondly, a two-dimensional spectrum related to the Doppler frequency-spatial frequency of the interference wave component will be described.
[0013]
Since the reception signal r (t) of the interference wave is irrelevant to the transmission signal, the reception signal of the interference wave by each element antenna 1-n is as shown in Expression (9).
[Equation 9]

Where f₀ Is a Doppler frequency determined by the relative velocity between the interference wave source and the array antenna.
[0014]
The received signal of this interference wave is sampled and the range bin k₀ Y (the target may not exist)_J (K₀ , M, n), the range bin is k₀ Therefore, this signal becomes a signal related to the hit number m and the element number n, and is as shown in Expression (10). That is, this signal is a variable separation type two-dimensional sine wave with respect to two variables of hit number m and element number n.
[Expression 10]

[0015]
Next, this signal y_J (K₀ , M, n) is a variable separation type, so its two-dimensional Fourier transform Y_J (F₁ , F₂ K₀ ) Is a product of one-dimensional Fourier transform of each variable portion as shown in equation (11). That is, r (mPRI + k₀ T + t₀ ) Exp (j2πf₀ (MPRI + k₀ T + t₀ )) One-dimensional Fourier transform (frequency variable is F₁ ) And exp (j2π (n−1) (d / λ) sinθ) one-dimensional Fourier transform (frequency variable is F₂ ).
[Expression 11]

[0016]
In Equation (11), k₀ The complex constant of absolute value 1 depending on is omitted. R (F₁ -F₀ PRI) is the Fourier transform of r (t) sampled at PRI intervals.₀ Translated by PRI. FIG. 12 shows the interference signal y_J (K₀ , M, n) two-dimensional Fourier transform Y_J (F₁ , F₂ K₀ ) And its amplitude spectrum is a straight line F₂ = (D / λ) sinθ is distributed. Since the interference wave is not related to the distance from the array antenna, it appears in all range bins.
[0017]
Third, a two-dimensional spectrum related to the Doppler frequency-spatial frequency of the ground clutter component will be described.
[0018]
The two-dimensional spectrum of the received signal of the ground clutter varies depending on the moving direction of the array antenna. Here, for example, the array antenna is located on the side of the aircraft fuselage and the arrangement direction of the element antennas coincides with the direction of movement (ie, side-looking), and the array antenna is located on the aircraft nose, for example. A case where the antenna is moving in the broadside direction of the antenna (that is, forward looking) will be described.
[0019]
FIG. 13 is a diagram showing a coordinate system of a space where an array antenna exists. With respect to the i-th reflection point serving as the clutter reflection source in FIG._i , Ψ_i , Θ_i , Height H of the array antenna, distance R from the array antenna to the i th reflection point_i Is defined as shown in FIG.
[0020]
In the case of side-looking, assuming that the array antenna moves at a speed v in the x-axis direction, the velocity component V in the direction from the array antenna to the i-th reflection point_i Is as shown in Equation (12), and the Doppler frequency fd by this reflection point is_i Is as shown in equation (13).
[Expression 12]

[Formula 13]

[0021]
And after transmitting the transmission signal, τ_i Later, the distance from the array antenna is R_i If the reflected signal from the i-th reflection point is received, τ_i = 2R_i / C, and the reception signal x of the clutter by each element antenna 1-n from this reflection point_n ⁽ⁱ⁾(T) is as shown in equation (14).
[Expression 14]

Where C_i Is a coefficient based on the reflection cross-sectional area, the reflection coefficient, the distance to the reflection point, and the transmission antenna pattern.
[0022]
And the received signal of this clutter is sampled and the distance R_iRange bin k corresponding to₀ Y signal_SC ⁽ⁱ⁾ (K₀ , M, n), the range bin is k₀ Therefore, this signal becomes a signal related to the hit number m and the element number n, and is as shown in the equation (15). That is, this signal is a variable separation type two-dimensional sine wave with respect to two variables of hit number m and element number n.
[Expression 15]

Where D_i Is a complex number.
[0023]
Distance R_i All clutter received signals from_SC(K₀ , M, n) is R_i Is the sum of the reflection signals from the reflection points at different positions at the same distance as shown in equation (16). That is, it is the sum of the variable separation type two-dimensional sine wave.
[Expression 16]

[0024]
And this clutter received signal y_SC(K₀ , M, n) two-dimensional Fourier transform Y_SC(F₁ , F₂ K₀ ) Is as shown in equation (17).
[Expression 17]

[0025]
From equation (17), the normalized Doppler frequency F of the received signal from the i-th reflection point₁ And normalized spatial frequency F₂ Is the angle θ between the array antenna and the position of the i th reflection point_i According to the equation (18).
[Expression 18]

[0026]
Since the clutter is incident from various angles, the two-dimensional spectrum related to the Doppler frequency-spatial frequency of the ground clutter in a specific range bin can be expressed by the following equation (18):_i It is given by the equation (19) in which is deleted, and appears on a straight line passing through the origin with an inclination corresponding to the moving speed of the array antenna. That is, it is distributed on the straight line shown by Formula (19) with respect to all the range bins. However, the way of distribution on the straight line of Equation (19) differs depending on the range bin. FIG. 14 is a diagram showing a two-dimensional spectrum of the ground clutter.
[Equation 19]

[0027]
On the other hand, in the case of forward looking, if the array antenna in FIG. 13 moves in the y-axis direction at a speed v, the velocity component V in the reflection point direction viewed from the antenna._i Becomes as shown in Equation (20), and the Doppler frequency fd_i Is as shown in equation (21).
[Expression 20]

[Expression 21]

[0028]
Hereinafter, the distance R is the same as in the case of side looking._i Range bin k corresponding to₀ Clutter received signal y_FC(K₀ , M, n) are as shown in Equation (22), and the two-dimensional Fourier transform Y_FC(F₁ , F₂ K₀ ) Is as shown in equation (23).
[Expression 22]

[Expression 23]

[0029]
From equation (23), the normalized Doppler frequency F of the received signal from the i th reflection point₁ And normalized spatial frequency F₂ Is the angle θ between the array antenna and the position of the i th reflection point_i Is given by equation (24).
[Expression 24]

[0030]
Since the clutter is incident from various angles, the two-dimensional spectrum regarding the Doppler frequency-spatial frequency of the ground clutter in a specific range bin can be obtained from equation (24) as cos θ_i And sinθ_i Is given by the equation (25) in which The relation of equation (25) is the normalized Doppler frequency (F₁ ) -Normalized spatial frequency (F₂ ) Represents an ellipse on a plane. That is, the two-dimensional spectrum of the ground clutter appears on an ellipse having a major axis and a minor axis corresponding to the moving speed of the antenna, the altitude of the antenna, the distance to the clutter reflection point, and the like.
[Expression 25]

[0031]
Note that Expression (25) is a relational expression for a specific range bin, and the distance to the reflection point varies with respect to other range bins. Therefore, the diameter of the ellipse in Expression (25) varies depending on the range bin. FIG. 15 shows different range bins k₁ , K₂ , K_Three Is a diagram showing the distribution of the two-dimensional spectrum of ground clutter with respect to different range bins k as shown in the figure₁ , K₂ , K_Three Then the diameter of this ellipse changes.
[0032]
As described above, the target signal, the interference wave component, and the clutter component have different distributions on the Doppler frequency-normalized spatial frequency plane. Therefore, by executing the time-space signal processing on the received signal, the clutter temporarily 11 and the target Doppler frequency overlap, the two-dimensional spectrum of the target signal in FIG. 11 overlaps the two-dimensional spectrum of the interference wave in FIG. 12 and the two-dimensional spectrum of the clutter in FIG. 14 or FIG. Otherwise, the target signal can be extracted.
[0033]
Next, a conventional signal processing apparatus that performs time-space signal processing for suppressing interference wave components and clutter components on a received signal will be described. 16 includes, for example, “Analysis of the adaptive space time processing technique for airborne radar” (PG G. Richardson, IEEE Proc. Radar 1, pages 18 to 19). , August 1994) is a block diagram showing a conventional signal processing apparatus.
[0034]
In FIG. 16, 11 is an array antenna in which N element antennas 1-1 to 1-N are arranged on a straight line at an interval d, and 2-n (n = 1,..., N) is each element antenna. 1-n is a receiver that generates an in-phase signal and a quadrature signal from a received signal, 3-n is an A / D converter that converts an output signal of the receiver 2-n into a digital signal, Reference numeral 101 denotes an unnecessary signal suppression adaptive filter that performs a filtering process for each range bin (or range gate) based on N signals from the A / D converters 3-1 to 3 -N.
[0035]
In the unnecessary signal suppression adaptive filter 101, reference numeral 111 denotes a delay device that delays a signal by PRI, and the N × (L−1) delay devices 111 form an N-tapped delay line circuit with L taps. 112 is a coefficient α (k, l (el), n) (k = 1, 2,..., K, K is the number of range bins or range gates, and l (el) = 0, 1 ,..., L−1, n = 1, 2,..., N), and 113 is the output of the first stage multiplier 112 or the previous stage adder 113 and the output of the multiplier 112. 114 is an adder for calculating the sum of the outputs of the N adders 113 at the final stage.
[0036]
Next, the operation will be described.
A signal received by each element antenna 1-n (n = 1,..., N) of the array antenna 11 is converted into an in-phase signal and a quadrature signal by a receiver 2-n, and an A / D converter 3-n. To be supplied. The A / D converter 3-n converts the signal into a digital signal and does not require a digital in-phase / quadrature signal u (k, m, n) (k is a range bin number, m is a pulse hit number, and n is an element number). The signal is supplied to the signal suppression adaptive filter 101.
[0037]
Unnecessary signal suppression adaptive filter 101 is supplied with N digital in-phase / quadrature signals u (k, m, n) (n = 1,..., N) from A / D converters 3-1 to 3-N. And input to N tap delay lines with L taps. The signal travels along a tapped delay line for each PRI, and a multiplier 112 and an adder 113 connected to each tapped delay line cause a signal value at each tap and a filter coefficient α (k, l, n) The sum of product-sum operation values calculated for each tapped delay line is calculated by the adder 114 and output. Output signal z at this time_c (K, m) is as shown in equation (26). The unnecessary signal suppression adaptive filter 101 is also a kind of beamformer, and z_c It can be said that (k, m) is a signal after beam synthesis.
[Equation 26]

[0038]
Examples of the algorithm for determining the filter coefficient value α (k, l, n) of the unnecessary signal suppression adaptive filter 101 include an SMI (Sample Matrix Inversion) method, an LMS (Least Mean Square) method, a constrained output power minimizing method, and the like. There is.
[0039]
At this time, the degree of freedom of the coefficient value to be determined is about (number of taps L) × (number of element antennas N), which is slightly less depending on the type of adaptive algorithm and the number of constraint conditions. Therefore, when the number of element antennas is increased, the number of filter coefficients increases in proportion to the number of element antennas, and the calculation time for determining the filter coefficients increases.
[0040]
In addition, when a tapped delay line is used for the unnecessary signal suppression adaptive filter 101 as shown in FIG. 16, if an iterative calculation type algorithm such as the LMS algorithm is used for the adaptive algorithm, the time until convergence tends to be long. .
[0041]
The processing in the unnecessary signal suppression adaptive filter 101 is performed for each range bin (k = 1, 2,..., K) in principle, including control of filter coefficients.
[0042]
[Problems to be solved by the invention]
Since the conventional signal processing apparatus is configured as described above, when suppressing unnecessary signals by time-space signal processing, the number of filter coefficients to be adaptively controlled is large. In particular, the burden of signal processing for controlling the filter coefficient increases. In addition, there is a problem that it takes a long time to converge and it is difficult to appropriately suppress unnecessary echo signals quickly.
[0043]
The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and a predetermined number N of N received signals._s Each set of received signals is selected as a sub-array signal, and for each sub-array signal, the interference wave component or clutter component is first suppressed, and the remaining interference wave component or clutter component is suppressed for the processed signal. Since the adaptive array is used only for suppressing the interference wave component, the number of load coefficients adaptively set in the adaptive array is smaller than the number N of element antennas, and the load coefficient is controlled. An object of the present invention is to provide a signal processing device and a signal processing method that can reduce the burden of signal processing required for the purpose and can quickly suppress unnecessary signals appropriately.
[0044]
It is another object of the present invention to obtain a signal processing apparatus and a signal processing method in which iterative calculation converges quickly when an iterative calculation type algorithm such as an LMS algorithm that sequentially updates weighting coefficients is used as an adaptive algorithm. .
[0046]
[Means for Solving the Problems]
  In the signal processing device according to the present invention, one interference wave component suppressing means among the plurality of interference wave component suppressing means constitutes one of a plurality of sets of subarray signals._s On the basis of the received signal, the load coefficient for suppressing the interference wave component is adaptively calculated and supplied to the remaining interference wave component suppression means, and N_s A signal obtained by multiplying the received signal by a weighting factor is synthesized, and the remaining sub-array signals of the plurality of sets of sub-array signals are formed by the remaining interference wave component suppressing means N_s Signals obtained by multiplying the received signal by the load coefficient supplied from the one interference wave component suppressing means are respectively synthesized.
[0047]
In the signal processing apparatus according to the present invention, when the N element antennas are arranged at equal intervals on a straight line parallel to the moving direction of the moving object, the clutter component suppressing means performs phase center intervals between a plurality of sets of subarray signals. The clutter component in the Doppler frequency-spatial frequency plane is suppressed based on the speed of the moving object and the pulse repetition period.
[0048]
In the signal processing apparatus according to the present invention, when there is no range ambiguity, the clutter component suppression means sets a stop band for suppressing the clutter component according to the angle range in which the clutter enters.
[0049]
The signal processing apparatus according to the present invention is a two-dimensional FIR digital filter that suppresses clutter components in the Doppler frequency-spatial frequency plane based on the phase center interval between a plurality of sets of subarray signals, the speed of a moving object, and the pulse repetition period. Filter coefficient calculation means for calculating the filter coefficient is provided, and the clutter component suppression means is a two-dimensional FIR digital filter having the filter coefficient calculated by the filter coefficient calculation means.
[0050]
In the signal processing apparatus according to the present invention, when N element antennas are arranged at equal intervals on a straight line perpendicular to the moving direction of the moving object, the clutter component suppression means uses the received signal wavelength and a plurality of sets of subarray signals. The clutter component in the Doppler frequency-spatial frequency plane is suppressed based on the phase center interval between them, the speed of the moving object, the pulse repetition period, the altitude of the element antenna, and the distance to the clutter reflection source.
[0051]
The signal processing apparatus according to the present invention is based on the wavelength of the received signal, the phase center interval between a plurality of sets of subarray signals, the speed of the moving object, the pulse repetition period, the altitude of the element antenna, and the distance to the clutter reflection source. Filter coefficient calculation means for calculating filter coefficients of a two-dimensional FIR digital filter for suppressing clutter components in the frequency-spatial frequency plane, wherein the clutter component suppression means has a filter coefficient calculated by the filter coefficient calculation means. It is a digital filter.
[0052]
In the signal processing device according to the present invention, the clutter component suppression means suppresses the clutter component for each range bin.
[0053]
In the signal processing method according to the present invention, a predetermined plurality of N signals are obtained for each subarray signal from N received signals._s Selecting a plurality of received signals to generate a plurality of sets of subarray signals, and N forming each subarray signal_s Based on the received signals, the load coefficient for suppressing the interference wave component is adaptively set, and N_s The method includes a step of combining a signal obtained by multiplying a received signal by a load coefficient for each subarray signal, and a step of suppressing clutter components of a plurality of signals generated by multiplying the respective load coefficients.
[0054]
The signal processing apparatus according to the present invention includes a predetermined number N of sub-array signals from N received signals._s Sub-array signal selecting means for selecting a plurality of sets of received signals and generating a plurality of sub-array signals, and N constituting each sub-array signal_s A plurality of clutter component suppression means for suppressing the clutter component of each received signal, and a load coefficient for suppressing the interference wave component based on the plurality of signals whose clutter components are respectively suppressed by the plurality of clutter component suppression means. And an interference wave component suppression unit that synthesizes a signal obtained by multiplying the plurality of signals by a weighting factor.
[0055]
In the signal processing apparatus according to the present invention, when the N element antennas are arranged at equal intervals on a straight line parallel to the moving direction of the moving object, each clutter component suppressing unit has a phase center between a plurality of sets of subarray signals. The clutter component in the Doppler frequency-spatial frequency plane is suppressed based on the interval, the speed of the moving object, and the pulse repetition period.
[0056]
The signal processing apparatus according to the present invention is a two-dimensional FIR digital filter that suppresses clutter components in the Doppler frequency-spatial frequency plane based on the phase center interval between a plurality of sets of subarray signals, the speed of a moving object, and the pulse repetition period. Filter coefficient calculation means for calculating the filter coefficient is provided, and each clutter component suppression means is a two-dimensional FIR digital filter having the filter coefficient calculated by the filter coefficient calculation means.
[0057]
In the signal processing apparatus according to the present invention, when N element antennas are arranged at equal intervals on a straight line perpendicular to the moving direction of the moving object, each clutter component suppressing unit has a received signal wavelength, a plurality of sets of subarrays. The clutter component in the Doppler frequency-spatial frequency plane is suppressed based on the phase center interval between signals, the speed of the moving object, the pulse repetition period, the altitude of the element antenna, and the distance to the clutter reflection source.
[0058]
The signal processing apparatus according to the present invention is based on the wavelength of the received signal, the phase center interval between a plurality of sets of subarray signals, the speed of the moving object, the pulse repetition period, the altitude of the element antenna, and the distance to the clutter reflection source. Filter coefficient calculation means for calculating a filter coefficient of a two-dimensional FIR digital filter for suppressing clutter components in the frequency-spatial frequency plane, each clutter component suppression means having a filter coefficient calculated by the filter coefficient calculation means. It is an FIR digital filter.
[0059]
In the signal processing apparatus according to the present invention, the clutter component suppression means suppresses the clutter component for each range bin.
[0060]
  In the signal processing method according to the present invention, a predetermined plurality of N signals are obtained for each subarray signal from N received signals._s Selecting a plurality of received signals and generating a plurality of sets of subarray signals, and each subarray signalOne ofConfigure N_s Based on the received signals, the load coefficient for suppressing the interference wave component is adaptively set, and N_s The signal obtained by multiplying the received signal of the book by the load factorTogetherSteps to complete,N constituting each of the remaining subarray signals of the plurality of sets of subarray signals _s Synthesizing signals obtained by multiplying the received signals of the book by the weighting factor set in the step;  And a step of suppressing clutter components of a plurality of signals generated by combining the respective weight coefficients.
[0061]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
An embodiment of the present invention will be described below.
Embodiment 1 FIG.
1 is a block diagram showing the configuration of a signal processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the adaptive array of FIG. 1, and FIG. 3 is a diagram of the weighted synthesizer of FIG. FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the clutter suppression filter of FIG.
[0062]
In FIG. 1, 11 is at a height H from the ground or the sea surface, and N element antennas 1-1 to 1-N are arranged on a straight line at intervals d in a moving object such as an aircraft moving at a speed v. 2-n (n = 1,..., N) is a receiver that is connected to each element antenna 1-n and generates an in-phase signal and a quadrature signal from the received signal. n is an A / D converter that converts the output signal of the receiver 2-n into a digital signal.
[0063]
4 is a predetermined plural N for each subarray signal from N received signals (ie, digital signals from the A / D converters 3-1 to 3-N)._s It is a subarray selector (subarray signal selection means) that selects a plurality of received signals and generates a plurality of I sets of subarray signals.
[0064]
5a is one of a plurality of I sets of subarray signals (in this case, the first subarray signal) N_s Based on the received signal of the book, a weighting factor for suppressing the interference wave component is calculated._s This is an adaptive array (interference wave component suppression means) that synthesizes a signal obtained by multiplying a received signal by a weighting factor.
[0065]
The adaptive array 5a shown in FIG. 2 is configured as a partial adaptive array having an element space configuration that performs the same operation as that of the sidelobe canceller. That is, the main beam is directed in the incident direction of a known target signal, and N of the subarray signal_s B signals out of the two signals are used as reception signals of the auxiliary antenna to reproduce the interference wave incident from the side lobe, and the interference wave component is subtracted from the reception signal to cancel the interference wave. Has been made.
[0066]
In FIG. 2, 21 is a coefficient value a for directing the main beam of the antenna pattern in the target direction.₁ , A₂ , ..., a_Ns, N constituting the subarray signal_s A load factor multiplier for multiplying each of the signals, 22 is the N of the load factor multiplier 21_s A synthesizer that synthesizes the output signals of the book.
[0067]
23 is a coefficient value w for directing the zero point of the antenna pattern in the incident direction of the interference wave₁ , W₂ , ..., w_B , N constituting the subarray signal_s This is an adaptive load coefficient multiplier that multiplies a predetermined number of B signals among the signals. In FIG. 2, N constituting the subarray signal is shown._s 2nd to (N_s -1) The first signal and the Nth signal are selected._s Of course, the second signal may be included as necessary. Although it may be smaller, it must be at least the number of incident interference waves. A synthesizer 24 synthesizes the B output signals of the adaptive load coefficient unit 23. A subtracter 25 subtracts the output signal of the synthesizer 24 from the output signal of the synthesizer 22.
[0068]
26 is an N constituting the subarray signal_s A coefficient value w for directing the zero point of the antenna pattern in the incident direction of the interference wave based on the B signals of the signals and the output signal of the combiner 22₁ , W₂ , ..., w_B Is a load coefficient control unit that adaptively calculates and supplies it to the adaptive load coefficient unit 23, and 27 is a coefficient value a of the load coefficient unit 21.₁ , ..., a_NsAnd the coefficient value w of the adaptive load coefficient unit 23₁ , ..., w_B Is the same coefficient c as the coefficient weighted to the subarray signal by the adaptive array 5a.₁ , ..., c_NsIs an equivalent load coefficient calculator that supplies the weighted combiners 6-1 to 6- (I-1).
[0069]
The adaptive array 5a in FIG. 2 is configured as a partial rear array having an element space configuration that performs the same operation as the sidelobe canceller as an example, but is not limited to this. For example, a beam space configuration may be used. The adaptive algorithm in the adaptive array 5a is not particularly limited.
[0070]
Returning to FIG. 1, reference numerals 6-1 to 6- (I-1) denote N constituting the remaining (I-1) sets of subarray signals among a plurality of I sets of subarray signals._s A plurality of weighting synthesizers (interference wave component suppression means) for synthesizing a signal obtained by multiplying each received signal by the same load coefficient as that in the adaptive array 5a. In the weighting synthesizer 6- (i-1) shown in FIG. 3, 31 is a coefficient c from the equivalent load coefficient calculation unit 27 of the adaptive array 5a.₁ , ..., c_Ns, N constituting the subarray signal_s A load coefficient multiplier that multiplies each of the two signals._s A synthesizer that synthesizes the output signals of the book.
[0071]
Returning to FIG. 1, reference numeral 7a denotes a clutter suppression filter (clutter component suppression means) for suppressing clutter components of a plurality of I signals respectively calculated by the adaptive array 5a and the weighting combiners 6-1 to 6- (I-1). And 8 is a filter coefficient calculation unit (filter coefficient calculation means) for calculating the filter coefficient of the clutter suppression filter 7a. In the clutter suppression filter 7a shown in FIG. 4, reference numeral 41 denotes a delay device that delays a signal by PRI, and I × (L−1) delay devices 41 constitute an I-tapped delay line circuit with L taps. To do. 42 is a coefficient h (k, l (el), n) (k = 1, 2,..., K, K is the number of range bins or number of range gates, l (el) = 0, 1,. L−1, n = 1, 2,..., I), and 43 is an addition that adds the output of the multiplier 42 in the first stage or the adder 43 in the previous stage and the output of the multiplier 42. 44 is an adder for calculating the sum of the outputs of the I adders 43 in the final stage.
[0072]
Next, the operation will be described.
First, unnecessary signals other than the target signal reflected to the target by the pulse signal transmitted by a transmitter (not shown) are received by the N element antennas 1-1 to 1-N constituting the array antenna 11.
[0073]
Signals received by the element antennas 1-n (n = 1,..., N) are converted into in-phase signals and quadrature signals by the receiver 2-n, and these signals are converted by the A / D converter 3-n. The signal is converted into a digital signal and supplied to the subarray selector 4. The signal supplied to the subarray selector 4 is u (k, m, n). Here, k is a range bin number (k = 1, 2,..., K), m is a pulse hit number (m = 1, 2,..., M, M is the number of hits), and n is an element number. (Number indicating the receiving system of the element antenna 1-n, the receiver 2-n, and the A / D converter 3-n).
[0074]
Next, the subarray selector 4 selects a predetermined number N of N received signals u (k, m, 1) to u (k, m, N)._s A plurality of I sets of subarray signals X are selected by selecting each of the received signals u (k, m, n)._i (I = 1,..., I) is generated. Note that the i-th set of subarray signals X_i N that make up_s X signal_i (K, m, 1), ..., x_i (K, m, N_s ).
[0075]
At this time, the subarray selector 4 does not generate a grating lobe and is selected as each subarray signal._s Each subarray signal X is such that the element number spacing pattern of the received signals is the same in all subarray signals and the phase center spacing between the subarray signals is the same._i N_s The received signal u (k, m, n) is selected. For example, the interval between the element antenna 1-i and the element antenna 1- (i + 1) is set to 0.5 wavelength or less of the transmission wave, and the interval between the phase centers of the i-th sub-array and the (i + 1) -th sub-array is transmitted. If the wavelength is 0.5 wavelength or less, no grating lobe is generated.
[0076]
N_s When + I-1 ≦ N, for example, as shown below, the subarray signal X_i Select. In this example, the interval pattern is such that the intervals of the element numbers of the received signals constituting the subarray signal are all 1.

[0077]
The combination of the received signals u (k, m, n) selected as the subarray signal is not limited to this. For example, each element number interval is 2_s A sub-array signal may be configured by selecting one received signal. Furthermore, the first signal x of the i-th subarray signal_i Received signal u (k, m, n) selected as (k, m, 1)₁ ) Element number n₁ And the first signal x of the (i + 1) th subarray signal_{i + 1} Received signal u (k, m, n) selected as (k, m, 1)₂ ) Element number n₂ However, since it is necessary to pay attention to the generation of grating lobes, a selection method in which no grating lobes are generated as described above is preferable.
[0078]
Next, each subarray signal X is obtained by the adaptive array 5a and the weighting combiners 6-1 to 6- (I-1)._i The interference wave components contained in are respectively suppressed. At this time, since the interval patterns of the element numbers of the reception signals constituting all the subarray signals are the same, the adaptive array 5a interferes with any one of the subarray signals (in this case, the first subarray signal). The weighting factor is set based on the adaptive processing for wave suppression, and the weighting factor of the weighting combiners 6-1 to 6- (I-1) is also the same as that of the adaptive array 5a based on the result of the adaptive processing. Set to be.
[0079]
Here, the operation of adaptive array 5a shown in FIG. 2 and weighting combiners 6-1 to 6- (I-1) shown in FIG. 3 will be described.
The first subarray signal X is obtained by the load coefficient unit 21.₁ N that make up_s A coefficient value a for directing the main beam of the antenna pattern to each of the signals in the direction of incidence of the known target signal (or the direction of transmitting the transmission signal)₁ , A₂ , ..., a_NsIs multiplied by the synthesizer 22 and N of the load coefficient unit 21._s The sum of the output signals of the book is calculated. Therefore, the subarray signal X by the load coefficient unit 21 and the combiner 22 is obtained.₁ The result of product-sum operation with the load factor y₀ (K, m, 1) is as shown in equation (27).
[Expression 27]

[0080]
Based on the subarray signal and the output signal of the synthesizer 22, the coefficient value w for directing the zero point of the antenna pattern in the incident direction of the interference wave is obtained by the load coefficient control unit 26.₁ , W₂ , ..., w_B Is adaptively calculated and set in the adaptive load coefficient unit 23. Note that the output signal of the synthesizer 22 is used for adaptive processing because the coefficient value w is determined by the SMI method as will be described.₁ , ..., w_B It is because it calculates. When an iterative calculation type adaptive algorithm such as the LMS method that sequentially updates the load coefficient is used instead of the SMI method, the output signal of the subtracter 25 is generally used instead of the output signal of the synthesizer 22.
[0081]
When the SMI method is used as in the adaptive array 5a of FIG. 2, the number of signals input to the adaptive load coefficient unit 23 is B, and the element numbers corresponding to these B signals are {i₁ , I₂ , ..., i_B }, By calculating the adaptive load coefficient vector W shown in Expression (30) from the normal equation of Expression (29) based on the matrix A and the vector b defined in Expression (28), the adaptive load coefficient w₁ , W₂ , ..., w_B Is calculated.
[Expression 28]

[Expression 29]

[30]

[0082]
In Expression (28), the signal of the last range bin (Kth range bin) is used which has a relatively small received clutter power and a small influence on the adaptive load calculation of the clutter. However, in some cases, other or a plurality of range bins ( (Range gate) or using a specific hit signal.
[0083]
The adaptive load coefficient unit 23 then sets the adaptively set coefficient value w.₁ , W₂ , ..., w_B , N constituting the subarray signal_s Each of the B signals is multiplied by a predetermined B number, and the synthesizer 24 calculates the sum of the B output signals of the adaptive weight coefficient unit 23.
[0084]
Then, the subtracter 25 subtracts the output signal of the synthesizer 24 from the output signal of the synthesizer 22, and the operation result is output to the output signal y of the adaptive array 5a._a (K, m, 1). Therefore, the output signal y of the adaptive array 5a_a (K, m, 1) is as shown in equation (31).
[31]

[0085]
N constituting the subarray signal supplied to the adaptive array 5a in this way._s The weighting factor (a₁ , ..., a_NsTo w₁, ..., w_BTotal load coefficient c subtracted for each element number₁ , ..., c_Ns) Is calculated adaptively.
[0086]
The two-dimensional spectrum of the Doppler frequency-spatial frequency of the interference wave appears in parallel with the Doppler frequency axis while maintaining the same distance as the Doppler frequency axis regardless of the range bin. Therefore, the same adaptive load coefficient w is applied to all range bins.₁ , W₂ , ..., w_B Is used.
[0087]
On the other hand, the equivalent load coefficient calculation unit 27 calculates the coefficient value a of the load coefficient device 21₁ , ..., a_NsAnd the coefficient value w of the adaptive load coefficient unit 23₁ , ..., w_B Is the same coefficient c as the coefficient loaded on the subarray signal by the adaptive array 5a.₁ , ..., c_NsIs calculated according to the equation (32) and supplied to the weighting combiners 6-1 to 6- (I-1).
[Expression 32]

Where b is {i₁ , I₂ , ..., i_B } Subscripts 1, 2,..., B, i_b Is the coefficient w of the adaptive load coefficient unit 23_b Is the number of the signal constituting the subarray signal multiplied by.
[0088]
The weighting synthesizer 6- (i-1) (i = 2,..., I)_s Coefficients c₁ , ..., c_NsIs supplied to the load coefficient unit 31. The load coefficient unit 31 is the i-th subarray signal X_i Each signal x_i (K, m, 1) to x_i (K, m, N_s ) And coefficient c₁ , ..., c_Ns, And the synthesizer 32 outputs N of the load coefficient unit 31._s The sum of the output signals of the book is used as the output signal y of the weighting synthesizer 6- (i-1)_a Calculate as (k, m, i). Therefore, the output signal y of the weighting synthesizer 6- (i-1)_a (K, m, i) is as shown in equation (33).
[Expression 33]

[0089]
In this way, the interference component of the received signal is suppressed by the adaptive array 5a and the weighting synthesizers 6-1 to 6- (I-1), and these output signals y_a (K, m, 1) to y_a (K, m, I) is supplied to the clutter suppression filter 7a.
[0090]
Next, the output signal y is output by the clutter suppression filter 7a._a (K, m, 1) to y_a A two-dimensional time-space filtering process is performed on (k, m, I) to suppress the clutter component of the received signal. That is, the clutter suppression filter 7a is a kind of band rejection filter. In the adaptive array 5a and the weighting combiners 6-1 to 6- (I-1), the interference signal is suppressed but the clutter is hardly suppressed. Therefore, the clutter is suppressed by the clutter suppression filter 7a.
[0091]
The distribution of the two-dimensional frequency plane of the Clutter Doppler frequency-spatial frequency distribution on the two-dimensional frequency plane is as follows. Since the values such as the pulse repetition period PRI and the element spacing d are determined based on known parameters, the clutter suppression filter 7a does not need to adaptively set the filter coefficient according to the received signal, and determines the filter coefficient. Can be set automatically.
[0092]
In the clutter suppression filter 7a, the signal y from the adaptive array 5a and the weighting combiners 6-1 to 6- (I-1)._a (K, m, 1) to y_a (K, m, I) is input to an I-tapped delay line circuit with L taps configured by the delay device 41, and the multiplier 42 applies a coefficient h ( k, l (el), n) (k = 1, 2,..., K, K is the number of range bins or number of range gates, n = 1, 2,. 43 and 44, the sum of the operation results of the multiplier 42 is obtained as an output z of this signal processing device._a Calculate as (k, m). Therefore, the output z of the signal processor_a (K, m) is as shown in equation (34).
[Expression 34]

[0093]
Output signal z of signal processor_a (K, m) is a signal related to the range and hit, and is a signal in which the interference wave component and the clutter component are suppressed, and the target detection processing is executed based on this signal.
[0094]
On the other hand, the filter coefficient of the clutter suppression filter 7a is calculated by the filter coefficient calculation unit 8 so that the region where the clutter component exists becomes the stop band. 5A and 5B are diagrams illustrating desired characteristics of the clutter suppression filter, FIG. 5A illustrates desired characteristics of the clutter suppression filter in the case of side-looking, and FIG. 5B illustrates the clutter suppression filter in the case of forward looking. It shows the desired properties. That is, in the case of side-looking, the clutter component of the equation (19) indicated by the broken line in FIG._SBIn the case of forward looking, the clutter component of equation (25) shown by the broken line in FIG._SBIt suppresses by the stop band.
[0095]
Stop bandwidth F_SBIs preferably as narrow as possible within a range where clutter can be sufficiently suppressed. The relationship between the number of subarray signal sets I, the number of taps L of the clutter suppression filter 7a, the transition bandwidth, and the amount of stopband attenuation of the clutter suppression filter 7a is a trade-off relationship.
[0096]
The filter coefficient calculation unit 8 calculates the filter coefficient h (k, l, i) of the clutter suppression filter 7a based on a known parameter so that the region where the spectrum of the clutter is distributed becomes a stop band. The known parameters are the element spacing d, the moving speed of the antenna (that is, the moving speed of the moving object) v, and the pulse repetition period PRI in the case of side-looking, and the wavelength of the transmission wave in the case of forward-looking. That is, the wavelength λ of the received signal, the element interval d, the moving speed v of the antenna, the pulse repetition period PRI, the altitude H of the antenna, and the distance R to the i-th reflection point for each range bin._i It is. However, the element interval d in the equations (19) and (25) is the phase center interval between the subarrays here.
[0097]
In the case of side-looking, equation (19) is the distance R to the clutter reflection point._i The same filter coefficient value is used for all range bins. On the other hand, in the case of forward looking, equation (25) represents the distance R to the clutter reflection point._i Depending on this distance R_i Since it depends on the range bin, the filter coefficient is calculated for each range bin.
[0098]
Next, a specific calculation method of the filter coefficient h (k, l, i) by the filter coefficient calculation unit 8 will be described. Here, a calculation method of the filter coefficient h (k, l, i) based on the window function method will be described. Of course, the filter coefficient h (k, l, i) may be calculated using another calculation method instead of the window function method.
[0099]
As a method of calculating the filter coefficient h (k, l, i) of a two-dimensional FIR (Finite Impulse Response) digital filter as shown in FIG. 4 by the window function method, for example, “Multidimensional Digital Signal Processing” (DE. Dudgeon, RM Mercereau, published by Prentice-Hall, 1984), and the method described from page 118 onwards.
[0100]
First, in the case of side-looking, the two-dimensional desired characteristic D (F of the clutter suppression filter 7a shown in FIG.₁ , F₂ ) Is expressed by the equation (35) when d / (2vPRI) ≧ 1, and is expressed by the equation (36) when d / (2vPRI) <1.
[Expression 35]

[Expression 36]

Where p =..., -2, -1, 0, 1, 2,.₁ ≦ 0.5 and −0.5 ≦ F₂ Only a range of ≦ 0.5 is considered.
[0101]
Next, in the case of forward looking, the two-dimensional desired characteristic D (F of the clutter suppression filter 7a shown in FIG.₁ , F₂ ) Is as shown in equation (37).
[Expression 37]

In Expression (37), the distance R to the clutter reflection point is_i Since it depends on the range bin, it is rewritten as R (k) which is a function of the range bin number k. Further, α in the equation (37) is not related to the coefficient α (k, l, n) shown in FIG.
[0102]
Two-dimensional desired characteristics D (F) shown in Expression (35) to Expression (37)₁ , F₂ ), Doppler frequency F₁ The number of grid points for N₁ And spatial frequency F₂ The number of grid points for N₂ Are equally spaced frequency grid points (N₁ × N₂ The frequency response value is calculated on the point), and the two-dimensional inverse discrete Fourier transform of the value is h_D ^(k)(N₁ , N₂ ). Signal h_D ^(k)(N₁ , N₂ ) Is (n₁ , N₂ ) = (0,0)₁ / 2 ≦ n₁ <N₁ / 2 and -N₂ / 2 ≦ n₂ <N₂ It shall be in the range of / 2.
[0103]
The number of grid points N₁ Is more than twice the number of hits M and the number of grid points N₂ Is at least twice the number of sets I of subarray signals. The number of grid points N₁ , N₂ Can be used as a power of two, the two-dimensional inverse fast Fourier transform can be used instead of the two-dimensional inverse discrete Fourier transform.
[0104]
The clutter suppression filter coefficient h (k, l, i) is expressed as h in equation (38)._D ^(k)(N₁ , N₂ ) By an appropriate window function. Here, in the case of side-looking, the equation (38) does not depend on the range bin number k. When the window function method is used, the number I of subarray signal sets and the number L of taps of the clutter suppression filter 7a are odd numbers.
[Formula 38]

[0105]
Window function w in equation (38)₁ (N), w₂ Each (n) is a one-dimensional window function such as a Hamming window other than a rectangular window in principle, and has a center at n = 0. w₁ The length of (l− (L−1) / 2) (that is, the number of non-zero (l− (L−1) / 2)) is L and w₂ The length of ((I + 1) / 2−i) is assumed to be I. However, in the case of using a filter coefficient calculation method capable of almost specifying the stopband attenuation described later in side-looking, the window function w₁ (N) may be a square window.
[0106]
The filter coefficient calculation unit 8 calculates the filter coefficient of the clutter suppression filter 7a according to the equation (38) thus obtained. However, in the above calculation method, it is difficult to specify the stopband attenuation amount and the like. Therefore, when the approximate stopband attenuation amount and the passband ripple are specified, for example, based on the window function method by the following calculation method. To calculate filter coefficients.
[0107]
First, the case of side looking will be described.
In this calculation method, the two-dimensional desired characteristic D (F₁ , F₂ ) To formula (35), the desired stop bandwidth (F_SB), Stop bandwidth F corresponding to transition bandwidth, stopband attenuation, passband ripple_SB(Cutoff frequency is about F_SB/ 2) one-dimensional FIR type high-pass digital filter is designed and frequency-converted to obtain a two-dimensional desired characteristic D (F₁ , F₂ ). However, this is applicable only when d / (2vPRI) ≧ 1.
[0108]
The one-dimensional high-pass digital filter to be designed has zero phase, and its impulse response length is L_p (Odd number) and its impulse response is p (− (L_p -1) / 2), p (-(L_p -1) / 2 + 1),. . . , P (-1), p (0), p (1),. . . , P ((L_p -1) / 2), and its frequency response is P (F). Here, p (i) = p (−i). The frequency response P (F) of the designed one-dimensional high-pass digital filter is as shown in Equation (39).
[39]

Where T_i (X) is an i-th order Chebyshev polynomial, and T₀ (X) = 1, T₁ (X) = x, T_i (X) = 2xT_i-1 (X) -T_i-2 (X), T_i There is a relationship of (cos (y)) = cos (ii) (i = 2, 3,...).
[0109]
Here, when the angle η is defined by the equation (40) and the variable conversion of the equation (41) is performed on the frequency F of the equation (39), the equation (39) becomes the equation (42). This equation (42) ideally has the desired characteristics shown in FIG. Therefore, this Q (F₁ , F₂ ) To the two-dimensional desired characteristic D (F₁ , F₂ ) Is similarly obtained as an alternative to_D ^(k)(N₁ , N₂ ) In the equation (38), the filter coefficient calculation unit 8 calculates the filter coefficient h (h, l, i).
[Formula 40]

[Expression 41]

[Expression 42]

[0110]
Also, in the case of forward-looking, a frequency transform well known to those skilled in the art (for example, “Design of 2-D FIR digital filters by McClellan transformation and least squares transformation control mapping” (S.-J.P. In the same manner based on IEEE Trans. Circuits and Systems-II: Analog and Digital Signal Processing, vol. 40, no. 9, pages 546 to 555, September 1993). A frequency response having the amplitude characteristic of FIG. 5B corresponding to (37) is obtained, and h based on the frequency response is obtained._D ^(k)(N₁ , N₂ ) In the equation (38), the filter coefficient calculation unit 8 calculates the filter coefficient h (h, l, i).
[0111]
In the first embodiment, the coefficients adaptively calculated by the adaptive array 5a are supplied to the weighting synthesizers 6-1 to 6- (I-1), but the weighting synthesizer 6-1. Instead of ˜6- (I-1), the same adaptive array as the adaptive array 5a may be provided.
[0112]
As described above, according to the first embodiment, a predetermined number N of N received signals is determined._s Each set of received signals is selected as a sub-array signal, and interference wave component suppression is first performed for each sub-array signal, and after that processing, clutter component suppression is performed on the signal to suppress interference wave component suppression. Therefore, the number of filter coefficients adaptively set in the adaptive array is smaller than the number N of element antennas, and the number N of signals constituting the subarray signal is determined._s Therefore, even when the number of element antennas is increased, the time required to control the filter coefficients can be shortened, and an unnecessary echo signal can be appropriately suppressed quickly. It is done.
[0113]
In addition, according to the present invention, the adaptively set filter coefficients are only those in the adaptive array, and are only the filter coefficients related to space (that is, because there is no filter coefficient related to time like the unnecessary signal suppression adaptive filter 101). When an iterative calculation type algorithm such as the LMS algorithm is used as the adaptive algorithm, the effect of rapid convergence of the iterative calculation is obtained.
[0114]
Embodiment 2. FIG.
In the second embodiment of the present invention, the filter coefficient calculation method of the clutter suppression filter in the first embodiment is changed.
[0115]
The area of the stop band of the clutter suppression filter 7a only needs to be large enough to suppress the clutter, and is preferably narrow from the viewpoint of storing the target signal. In the case of side looking, in the first embodiment, the stop band of the clutter suppression filter 7a is F₂In the axial direction, it was spread almost all over the area regardless of the range bin. However, an equi-range ring including a short-distance clutter reflection point (a circle on the ground surface or water surface having the same distance from the antenna) causes the distribution angle of the incident angle of the clutter (angle θ in FIG._i ) Becomes narrower. That is, equation (43) is established from equation (13), and cos φ changes from −1 to 1, but as ψ approaches 90 degrees, that is, as the clutter reflection point approaches the antenna, cos ψ becomes smaller. ), The range of θ becomes narrower.
[Expression 43]

The subscript i representing the number of the reflection point of the clutter was omitted.
[0116]
Therefore, when there is no range ambiguity, the spatial frequency F of the clutter suppression filter 7a.₂ Even if the stop band width in the axial direction is made narrower for the range bin corresponding to the short-distance reflection point, the clutter can be sufficiently suppressed.
[0117]
Therefore, if the angle ψ corresponding to the range bin number k is a function ψ (k) of k, the range of sin θ is as shown in the equation (44), and the normalized spatial frequency F corresponding thereto₂ The range of is as shown in equation (45).
(44)

[Equation 45]

[0118]
Accordingly, the two-dimensional desired characteristic D (F) is obtained by limiting the stop bandwidth in the characteristic of the expression (35) or the expression (36) to the range of the expression (45) according to the range bin number k.₁ , F₂ ) As Doppler frequency F₁ The number of grid points for N₁ And spatial frequency F₂ The number of grid points for N₂ Are equally spaced frequency grid points (N₁ × N₂ The frequency response value is calculated on the point), and the two-dimensional inverse discrete Fourier transform of the value is h_D ^(k)(N₁ , N₂ ).
[0119]
However, if the upper limit value and the lower limit value of Expression (45) approach +0.5 and −0.5, respectively, there is no need to change according to the range bin number k, and Expression (35) or Expression (36) can be used as it is in two dimensions. It may be used as a desired property. Based on the two-dimensional desired characteristics, h_D ^(k)(N₁ , N₂ ) Is obtained. Therefore, the filter coefficient calculation unit 8_D ^(k)(N₁ , N₂ ) To calculate the filter coefficients h (k, l, i) according to equation (38).
[0120]
Further, in the case of side-looking and d / (2vPRI) ≧ 1, similar to that described in the first embodiment, the two-dimensional desired characteristic D (F₁ , F₂ ) May be as follows.
[0121]
First, two FIR type zero-phase one-dimensional high-pass digital filters are designed. For one filter, let the stop bandwidth be F_SBAnd the frequency response is P shown in equation (46).₁ (F) (impulse response p₁ (L), impulse response length L_p1(Odd number)).
[Equation 46]

[0122]
For the other filter, the range of equation (47) is the stop band, and the frequency response is P shown in equation (48).₂ ^(k)(F₂) (Impulse response p₂ ^(k)(L), impulse response length L_p2(Odd number)). Since the characteristics of this filter differ depending on the range bin number k, for example, “A simple apply to the design of linear phase, FIR digital filters with variable variable characteristics” (P. Jarsk, Y. Sit, Pro. Vol. 14, pages 313 to 326 (1988), in which the cutoff frequency can be changed with a very small number of parameters.
[Equation 47]

[Formula 48]

[0123]
Next, the product characteristic of Equation (46) and Equation (48) has a rectangular stopband on the two-dimensional frequency plane of Doppler frequency-spatial frequency. Furthermore, a variable-transformed product of the equations (46) and (48) is used to obtain a two-dimensional desired characteristic D (F₁ , F₂ ).
[0124]
That is, by performing variable conversion based on Expression (49), the product of Expression (46) and Expression (48) becomes as shown in Expression (50), and Q in Expression (50)^(k) (F₁ , F₂ ) To the two-dimensional desired characteristic D (F₁ , F₂ ) As in the above case, h_D ^(k)(N₁ , N₂ ) Is obtained. Therefore, the filter coefficient calculation unit 8_D ^(k)(N₁ , N₂ ) To calculate the filter coefficients h (k, l, i) according to equation (38). FIG. 6 is a diagram showing desired characteristics of a filter to be designed according to the second embodiment.
[Equation 49]

[Equation 50]

[0125]
As described above, according to the second embodiment, in the case of side looking and when there is no range ambiguity, the stop band of the clutter suppression filter is changed according to the range of angles of incidence of the clutter. Therefore, there is an effect that it is possible to reduce the possibility that the target signal is also suppressed together in suppressing the clutter component.
[0126]
Embodiment 3 FIG.
The signal processing device according to the third embodiment of the present invention is obtained by switching the order of the interference wave suppression processing and the clutter suppression processing of the signal processing device according to the first embodiment. 7 is a block diagram showing the configuration of the signal processing apparatus according to Embodiment 3 of the present invention, FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of the clutter suppression filter of FIG. 7, and FIG. 9 is a block diagram of the adaptive array of FIG. It is a block diagram which shows a structure.
[0127]
In FIG. 7, 7b-1 to 7b-I are N constituting a plurality of I sets of subarray signals._s A clutter suppression filter (clutter component suppression means) that suppresses clutter components of each received signal, and 8 is a filter coefficient calculation section (filter coefficient calculation means) that calculates filter coefficients of the clutter suppression filters 7b-1 to 7b-I. ). In the clutter suppression filter 7b-i shown in FIG. 8, reference numeral 41 denotes a delay device that delays a signal by PRI._s X (L-1) delay devices 41 are N of taps L_s This constitutes a tapped delay line circuit. 42 is a coefficient h (k, l (el), n) (k = 1, 2,..., K, K is the number of range bins or number of range gates, l (el) = 0, 1,. L-1, n = 1, 2,..., N_s ) Is a multiplier, 43 is an adder for adding the output of the first stage multiplier 42 or the previous stage adder 43 and the output of the multiplier 42, and 44 is the last stage N_s This is an adder that calculates the sum of the outputs of the adders 43.
[0128]
Returning to FIG. 7, 5b calculates a load coefficient for suppressing the interference wave component of the I output signals of the I clutter suppression filters 7b-1 to 7b-I, and the load coefficient is added to the I received signals. Is an adaptive array (interference wave component suppression means) that combines these signals.
[0129]
The adaptive array 5b shown in FIG. 9 is configured as a partial rear array having an element space configuration that performs the same operation as the sidelobe canceller as an example, similar to the adaptive array 5a shown in FIG.
[0130]
In FIG. 9, 51 is a coefficient value a for directing the main beam of the antenna pattern in the target direction.₁ , A₂ , ..., a_I Is a load coefficient multiplier that multiplies each of the I output signals of the clutter suppression filters 7b-1 to 7b-I, and 52 is a combiner that synthesizes the I output signals of the load coefficient multiplier 51.
[0131]
53 is a coefficient value w for directing the zero point of the antenna pattern in the incident direction of the interference wave₁ , W₂ , ..., w_B Is an adaptive load coefficient multiplier that multiplies each of the B output signals of the I output signals of the clutter suppression filters 7b-1 to 7b-I. In FIG. 9, the second to (I-1) th signals are selected from the I output signals of the clutter suppression filters 7b-1 to 7b-I. Of course, the signal and the I-th signal may be included as necessary. Although the number may be smaller, it is necessary to select at least the number of incident interference waves. A synthesizer 54 synthesizes the B output signals of the adaptive load coefficient unit 53. A subtractor 55 subtracts the output signal of the synthesizer 54 from the output signal of the synthesizer 52.
[0132]
56 directs the zero point of the antenna pattern in the incident direction of the interference wave based on the B signals of the I output signals of the clutter suppression filters 7b-1 to 7b-I and the output signal of the combiner 52. Coefficient value of₁ , W₂ , ..., w_B Is a load coefficient control unit that adaptively calculates and supplies the value to the adaptive load coefficient unit 53.
[0133]
Note that the adaptive array 5b in FIG. 9 is configured as a partial adaptive array having an element space configuration that performs the same operation as the sidelobe canceller as an example, but is not limited thereto. For example, a beam space configuration may be used. The adaptive algorithm in the adaptive array 5b is not particularly limited.
[0134]
The other components in FIG. 7 are the same as those according to the first embodiment (FIG. 1), and thus the description thereof is omitted.
[0135]
Next, the operation will be described.
Array antenna 11, receivers 2-1 to 2-N, A / D converters 3-1 to 3-N, and subarray selector 4 operate in the same manner as in the first embodiment. The subarray selector 4 does not generate a grating lobe and is selected as each subarray signal._s N so that the interval pattern of the element numbers of the received signals is the same in all the subarray signals._s One received signal u (k, m, n) is converted into a set of subarray signals x._i Select as (k, m). Unlike the first embodiment, the phase center interval between the subarray signals does not have to be the same.
[0136]
Subarray signal X_i (I = 1, 2,..., I) are respectively supplied to the clutter suppression filters 7b-i having the same filter coefficient. Each of the clutter suppression filters 7b-1 to 7b-I performs the clutter suppression processing similarly to the clutter suppression filter 7a of the first embodiment, and outputs the output signal y_b (K, m, 1) to y_b (K, m, I) are respectively supplied to the adaptive array 5b. The output signal of the clutter suppression filter 7b-i is as shown in Expression (51).
[Formula 51]

[0137]
The operation of the filter coefficient calculation unit 8 is the same as that according to the first embodiment although the number of filter coefficients is different, and the description thereof is omitted.
[0138]
Output signal y of the clutter suppression filter 7b-i_b In (k, m, i) (i = 1, 2,..., I), the clutter component is already suppressed, but the interference wave component is still included. Therefore, the output signal y of the clutter suppression filters 7b-1 to 7b-I is then applied by the adaptive array 5b._b (K, m, 1) to y_b The interference wave component included in (k, m, I) is suppressed.
[0139]
The adaptive array 5b operates in the same manner as the adaptive array 5a of the first embodiment, and outputs an output signal of the signal processing device. Output signal z of this signal processing device_b (K, m) is as shown in equation (52).
[Formula 52]

Here, B is the number of signals input to the adaptive load coefficient unit 53, and i_n Is the number of the signal input to the adaptive load coefficient unit 23.
[0140]
Output signal z of signal processor_b (K, m) is a signal related to the range and hit, and is a signal in which the interference wave component and the clutter component are suppressed, and the target detection processing is executed based on this signal.
[0141]
As described above, according to the third embodiment, a predetermined number N of N received signals is determined._s Each set of received signals is selected as a sub-array signal, and for each sub-array signal, the clutter component is first suppressed, and the interference signal component is suppressed for the processed signal. Since the adaptive array is used only for suppression, the number of filter coefficients adaptively set in the adaptive array is less than the number of element antennas N, and the weight coefficient is controlled to the same number as the number of subarray signals. Therefore, even when the number of element antennas is increased, the time required for controlling the filter coefficient can be shortened, and the effect that the unnecessary echo signal can be appropriately suppressed promptly can be obtained.
[0142]
Further, according to the present invention, the adaptively set filter coefficients are only those in the adaptive array, and only the spatial filter coefficients. Therefore, when an iterative calculation type algorithm such as the LMS algorithm is used as the adaptive algorithm, iterative calculation is performed. The effect of fast convergence is obtained.
[0144]
【The invention's effect】
  As described above, according to the present invention,Since the filter coefficient to be set adaptively is only the space-related weight coefficient, when the iterative calculation type algorithm such as the LMS algorithm that sequentially updates the weight coefficient is used as the adaptive algorithm, the effect of rapid convergence of the iterative calculation is obtained. is there.
[0145]
According to the present invention, N constituting one of a plurality of sets of subarray signals by one interference wave component suppression means of the plurality of interference wave component suppression means._s On the basis of the received signal, the load coefficient for suppressing the interference wave component is adaptively calculated and supplied to the remaining interference wave component suppression means, and N_s A signal obtained by multiplying the received signal by a weighting factor is synthesized, and the remaining sub-array signals of the plurality of sets of sub-array signals are formed by the remaining interference wave component suppressing means N_s Since the signals obtained by multiplying each received signal by the weighting factor supplied from the one interference wave component suppressing means are combined, only one interference wave component suppressing means needs to execute the adaptive calculation. There is an effect that the circuit scale of the remaining interference wave component suppressing means can be reduced.
[0146]
According to the present invention, when N element antennas are arranged at equal intervals on a straight line parallel to the moving direction of the moving object, the phase center interval or element antenna interval between a plurality of sets of subarray signals, the speed of the moving object, Since the clutter component in the Doppler frequency-spatial frequency plane is suppressed based on the length and the pulse repetition period, the clutter component can be suppressed without performing an adaptive calculation depending on the received signal. is there.
[0147]
According to the present invention, when there is no range ambiguity, the stop band of the clutter component suppression unit that suppresses the clutter component is set according to the angle range in which the clutter is incident. There is an effect that the possibility of suppressing the signal can be reduced.
[0148]
According to the present invention, a two-dimensional FIR digital filter that suppresses clutter components in the Doppler frequency-spatial frequency plane based on the phase center interval or element antenna interval between a plurality of sets of subarray signals, the speed of a moving object, and the pulse repetition period. Filter coefficient calculation means for calculating the filter coefficient of the filter, and the clutter component suppression means is a two-dimensional FIR digital filter having the filter coefficient calculated by the filter coefficient calculation means, so that adaptive calculation depending on the received signal is performed. The clutter component can be suppressed without doing so. In addition, there is an effect that the characteristics of the clutter component suppressing means can be appropriately changed when the value of a parameter such as the speed of the moving object changes.
[0149]
According to the present invention, when N element antennas are arranged at equal intervals on a straight line perpendicular to the moving direction of the moving object, the wavelength of the received signal, the phase center interval between the plurality of subarray signals, or the element antenna interval Since it is configured to suppress the clutter component in the Doppler frequency-spatial frequency plane based on the moving object speed, pulse repetition period, altitude of the element antenna and the distance to the clutter reflection source, it is adaptive depending on the received signal. The clutter component can be suppressed without performing a complicated calculation.
[0150]
According to the present invention, based on the wavelength of the received signal, the phase center interval or element antenna interval between a plurality of sets of subarray signals, the speed of the moving object, the pulse repetition period, the altitude of the element antenna, and the distance to the clutter reflection source. The filter coefficient calculating means for calculating the filter coefficient of the two-dimensional FIR digital filter for suppressing the clutter component in the Doppler frequency-spatial frequency plane is provided, and the clutter component suppressing means is a two-dimensional filter having the filter coefficient calculated by the filter coefficient calculating means. Since the FIR digital filter is used, the clutter component can be suppressed without performing an adaptive calculation depending on the received signal. In addition, there is an effect that the characteristics of the clutter component suppressing means can be appropriately changed when the value of a parameter such as the speed of the moving object changes.
[0151]
According to the present invention, a predetermined number N of N received signals for each subarray signal._s Select multiple received signals to generate multiple sets of subarray signals, suppress clutter components for each subarray signal, and suppress interference waves based on multiple signals generated by suppressing clutter components for each subarray signal. Since the load coefficient for suppressing the component is adaptively calculated, and the signal obtained by multiplying the multiple signals by the load coefficient is synthesized, it is possible to adaptively apply the same number of load coefficients as the number of subarray signals. Even if the number of element antennas is increased, the time required for controlling the load coefficient can be shortened, and an unnecessary echo signal can be appropriately suppressed quickly.
[0152]
In addition, since the filter coefficient to be adaptively set is only the filter coefficient related to the space, the iterative calculation is performed when an adaptive algorithm such as the LMS algorithm that sequentially updates the weight coefficient is used as the adaptive algorithm. There is an effect that convergence is fast.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a signal processing device according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the adaptive array in FIG. 1;
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a weighting synthesizer in FIG. 1;
4 is a block diagram showing a configuration of a clutter suppression filter of FIG. 1. FIG.
FIG. 5 is a diagram illustrating desired characteristics of a clutter suppression filter.
FIG. 6 is a diagram showing desired characteristics of a filter to be designed according to the second embodiment.
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a signal processing device according to Embodiment 3 of the present invention.
8 is a block diagram showing a configuration of a clutter suppression filter of FIG.
9 is a block diagram showing a configuration of the adaptive array in FIG. 7. FIG.
FIG. 10 is a diagram showing an array antenna including a plurality of element antennas arranged on a straight line at equal intervals d.
FIG. 11: Two-dimensional Fourier transform Y of the received target signal_T(F₁ , F₂ K₀FIG.
FIG. 12: Two-dimensional Fourier transform Y of received interference wave_J (F₁ , F₂ K₀ FIG.
FIG. 13 is a diagram showing a coordinate system of a space where an array antenna exists.
FIG. 14 is a diagram showing a two-dimensional spectrum of a ground clutter.
FIG. 15: Different range bins k₁ , K₂ , K_Three It is a figure which shows distribution of the two-dimensional spectrum of the ground clutter with respect to.
FIG. 16 is a block diagram showing a conventional signal processing apparatus.
[Explanation of symbols]
4 sub-array selector (sub-array signal selection means), 5a, 5b adaptive array (interference wave component suppression means), 6-1 to 6- (I-1) weighting synthesizer (interference wave component suppression means), 7a, 7b- 1-7b-I Clutter suppression filter (clutter component suppression means), 8 Filter coefficient calculation section (filter coefficient calculation means).

Claims (8)

In a signal processing apparatus that suppresses unnecessary signal components included in N received signals that are mounted on a moving object and received via a plurality of N element antennas arranged at equal intervals on a straight line,
A subarray signal selection means for generating a plurality of sets of subarrays signal to select the received signal of the N present predetermined plurality N _s present from the received signal for each subarray signals,
Based on the N _s received signals constituting each subarray signal, a load coefficient for suppressing interference wave components is adaptively set, and a signal obtained by multiplying the N _s received signals by the weight coefficient is obtained. A plurality of interference wave component suppressing means for combining each sub-array signal;
A clutter component suppression unit that suppresses clutter components of a plurality of signals calculated by the plurality of interference wave component suppression units ,
One of the plurality of interference wave component suppression means, the interference wave component suppression means is N _s constituting one of a plurality of sets of subarray signals. On the basis of the received signals, the load coefficient for suppressing the interference wave component is adaptively calculated and supplied to the remaining interference wave component suppression means, and the N _s A signal obtained by multiplying the received signal by the weighting factor is combined,
Each of the remaining interference wave component suppressing means includes N _s constituting each remaining subarray signal of the plurality of sets of subarray signals. A signal processing apparatus characterized in that a signal obtained by multiplying each received signal by the load coefficient supplied from the one interference wave component suppressing means is synthesized . When the N element antennas are arranged at equal intervals on a straight line parallel to the moving direction of the moving object, the clutter component suppressing means is configured such that the phase center interval between a plurality of sets of subarray signals, the speed of the moving object, and the pulse Doppler frequency based on the repetition period - signal processing apparatus according to claim 1, wherein suppressing the clutter components in the spatial frequency plane. The signal processing apparatus according to claim 2 , wherein the clutter component suppression unit sets a stop band for suppressing the clutter component according to an angle range in which the clutter is incident when there is no range ambiguity. Filter coefficient calculation means for calculating a filter coefficient of a two-dimensional FIR digital filter that suppresses a clutter component in a Doppler frequency-spatial frequency plane based on a phase center interval between a plurality of sets of subarray signals, a moving object speed, and a pulse repetition period With
The signal processing apparatus according to claim 2 , wherein the clutter component suppression unit is a two-dimensional FIR digital filter having a filter coefficient calculated by the filter coefficient calculation unit. When the N element antennas are arranged at equal intervals on a straight line perpendicular to the moving direction of the moving object, the clutter component suppressing means includes the wavelength of the received signal, the phase center interval between a plurality of sets of subarray signals, speed of the pulse repetition period, altitude and Doppler frequency based on the distance to the clutter reflection source of the element antennas - signal processing apparatus according to claim 1, wherein suppressing the clutter components in the spatial frequency plane. Clutter component in Doppler frequency-spatial frequency plane based on received signal wavelength, phase center spacing between multiple sets of subarray signals, moving object speed, pulse repetition period, element antenna altitude and distance to clutter reflection source Filter coefficient calculation means for calculating the filter coefficient of the two-dimensional FIR digital filter to be suppressed;
The signal processing apparatus according to claim 5 , wherein the clutter component suppression unit is a two-dimensional FIR digital filter having a filter coefficient calculated by the filter coefficient calculation unit. Clutter component suppressing means, the signal processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, characterized in that to suppress the clutter components for each range bin. In a signal processing method for suppressing unnecessary signal components included in N received signals received via a plurality of N element antennas mounted on a moving object and arranged at equal intervals on a straight line,
Generating a plurality of sets of subarrays signal to select the received signal of the N present predetermined plurality N _s present from the received signal for each subarray signals,
Based on the N _s received signals constituting one of the subarray signals, a weighting factor for suppressing an interference wave component is adaptively set, and the weighting factor is applied to the N _s received signals. a step of synthesis of the signal multiplied by,
N _s constituting each remaining subarray signal of the plurality of sets of subarray signals Synthesizing signals obtained by multiplying the received signals of the book by the weighting factor set in the step;
And a step of suppressing clutter components of a plurality of signals generated by combining the respective weight coefficients.

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