JP4291974B2

JP4291974B2 - レーダ画像模擬装置

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Publication number: JP4291974B2
Application number: JP2002049744A
Authority: JP
Inventors: 正芳土田; 久和真庭; 雅史岩本; 哲郎桐本
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2002-02-26
Filing date: 2002-02-26
Publication date: 2009-07-08
Anticipated expiration: 2022-02-26
Also published as: JP2003248049A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダを用いた観測で得られる画像をシミュレーションするレーダ画像模擬装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１６は、例えば、「Ｙ．Ｙａｎｇｅｔａｌ．，“ＡＧＩＳ−ｄｒｉｖｅｎｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｒａｄａｒｉｍａｇｅｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｕｓｉｎｇＥＭＳＡＲＳｍｏｄｅｌ，” ＩＧＡＲＳＳ’９４，ｖｏｌ．２ｐ８５７−８５９」から類推される従来のレーダ画像模擬装置を示す構成図である。
【０００３】
図１６において、従来のレーダ画像模擬装置は、対象地域の標高データを格納する標高データベースＸ５８と、地表面の粗さや水分量等の土地の特徴量データを格納する土地の特徴量データベース５９と、レーダに搭載されたセンサの仕様に関するセンサデータを格納するセンサデータベースＸ６０と、レーダを搭載した航空機等の移動体（プラットフォーム）の軌道データを格納するプラットホームの軌道データベースＸ６１と、散乱モデルの計算によるＲＣＳマップ作成手段５３と、入射角計算器６と、散乱モデルに基づく後方散乱の計算器５５と、模擬レーダ画像を格納する模擬レーダ画像格納エリアＸ５７とを備えている。
【０００４】
次に、従来のレーダ画像模擬装置の動作について説明する。図１７は、従来のレーダ画像模擬装置の動作を示すフローチャートであり、図１８は、入射角計算器６の動作を示す説明図である。
【０００５】
まず、ステップＳ１７０１において、標高データと、プラットフォームの軌道データと、センサデータとが、散乱モデルの計算によるＲＣＳマップ作成手段内の入射角計算器６に入力される。
【０００６】
ステップＳ１７０２において、図１８に示すように、入射角計算器６は、観測対象領域（模擬対象領域）の地表面を、例えばメッシュ状に分割して考え、各メッシュとレーダとの位置関係をそれぞれ算出する。そして、各位置関係と、センサデータに含まれるマイクロ波の照射角度のデータとから、各メッシュ毎に地表面におけるマイクロ波の入射角を算出する。
【０００７】
続いて、ステップＳ１７０３において、散乱モデルに基づく後方散乱の計算器５５は、入射角計算器６により得られた入射角と、土地の特徴量データ中の各メッシュの地表面の粗さや水分量等のデータとから、模擬対象領域の散乱モデルに基づいて後方散乱断面積（ＲＣＳ）の値を算出する。
【０００８】
ここで、後方散乱断面積（ＲＣＳ）は、物体の後方散乱（マイクロ波が入射した方向への散乱）の強度を表す値である。この値は、物体の種類によって異なり、また、同じ物体でもマイクロ波の周波数や入射角の違いによっても変化する。
【０００９】
また、散乱モデルは、誘電率、地表面の粗さ、マイクロ波の入射角など散乱に影響するパラメータを用いて、散乱の強度をモデル化して計算式で示したものであり、各メッシュ毎に用意されている。
【００１０】
このように、全てのメッシュについてＲＣＳ値が算出され、各メッシュに対応するＲＣＳ値をプロットすることにより、模擬対象領域の地表面での２次元的なＲＣＳ値の分布を得ることができる。なお、この２次元的なＲＣＳ値の分布をＲＣＳマップと言う。
【００１１】
ステップＳ１７０３において、ＲＣＳマップを模擬レーダ画像として、模擬レーダ画像格納エリアＸ５７に出力する。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
従来のレーダ画像模擬装置は以上のように、散乱モデルに基づいたＲＣＳ値の算出量が多いので、レーダ画像の模擬に多くの時間を要してしまい、その結果、模擬対象領域の範囲を限定する等の必要があり、広域を対象にした模擬レーダ画像を得ることが難しいという問題点があった。
【００１３】
また、散乱モデルにより得られるＲＣＳ値は、実際のレーダ観測により得られるＲＣＳ値と異なっているので、レーダ画像の模擬の精度を低下させるという問題点があった。
【００１４】
また、模擬対象領域に適した散乱モデルがない場合には、レーダ画像の模擬ができないという問題点があった。
【００１５】
また、散乱モデルを算出するためには、模擬対象地域での地表面の荒さや誘電率などの詳細なデータを必要とするという問題点があった。
【００１６】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、広域を対象としたレーダ画像を精度高く模擬するレーダ画像模擬装置を得ることを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るレーダ画像模擬装置は、レーダを搭載した移動体の軌道情報を示す軌道データを格納する軌道データベースと、レーダに搭載されたセンサの仕様を示すセンサデータを格納するセンサデータベースと、観測対象領域の地表面を所定領域で分割し、各分割領域の標高情報を示す標高データを格納する標高データベースと、各分割領域における地表面の被覆情報を示す被覆データを格納した土地利用データベースと、各分割領域の地表面に存在する人工物の３次元形状の構造データを格納する人工物の構造データベースと、人工物と移動体との位置情報を示す位置データを格納する位置データベースと、レーダが各分割領域における地表面に第１の電波を照射したときに、地表面で第１の電波が散乱されることにより、レーダが受信する第２の電波の強度を示す後方散乱断面積値を格納するＲＣＳデータベースと、ＲＣＳデータベース内のＲＣＳデータを参照するとともに、軌道データ、センサデータ、標高データおよび被覆データに基づいて、観測対象領域における後方散乱断面積値の分布を２次元的に示すＲＣＳマップを作成するＲＣＳマップ作成手段と、構造データおよび位置データに基づいて、人工物に第１の電波が入射したときの後方散乱断面積値を算出し、人工物が存在する各分割領域に対応するＲＣＳマップの位置に後方散乱断面積値を付加する人工物目標付加手段とを備え、後方散乱断面積値は、レーダによる実測値または散乱モデルに基づいて得られたものである。
【００１８】
また、この発明に係るレーダ画像模擬装置のＲＣＳマップ作成手段は、軌道データ、センサデータおよび標高データに基づいて、第１の電波の入射角を算出する入射角計算器と、入射角および被覆データに基づいて、ＲＣＳデータベースを参照し、各分割領域に対応する後方散乱断面積値を取得するテーブルルックアップ器とを備えたものである。
【００１９】
また、この発明に係るレーダ画像模擬装置は、各分割領域の地表面に存在する人工物の３次元形状の構造データを格納する人工物の構造データベースと、人工物と移動体との位置情報を示す位置データを格納する位置データベースと、構造データおよび位置データに基づいて、人工物に第１の電波が入射したときの後方散乱断面積値を算出し、人工物が存在する各分割領域に対応するＲＣＳマップの位置に後方散乱断面積値を付加する人工物目標付加手段とを備えたものである。
【００２１】
また、この発明に係るレーダ画像模擬装置は、軌道データ、センサデータおよび標高データに基づいて、レーダで観測して得たレーダ画像における点像応答を算出し、点像応答とＲＣＳマップとを畳み込み計算して、ＲＣＳマップに点像応答を付加する点像応答付加手段を備えたものである。
【００２２】
さらに、この発明に係るレーダ画像模擬装置のＲＣＳデータベースは、
被覆データと、第１の電波の入射角と、第１の電波の偏波と、第１の電波の周波数とをパラメータにして後方散乱断面積値を格納する拡張ＲＣＳデータベースで構成されるものである。
【００２３】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態１について詳細に説明する。図１はこの発明の実施の形態１を示すブロック構成図であり、前述（図１６参照）と同様のものについては、同一符号を付して、詳述を省略する。
【００２４】
図１において、レーダ画像模擬装置は、模擬対象領域（模擬対象地域）の標高データを格納した標高データベース１と、レーダを搭載した航空機等の移動体（プラットフォーム）の軌道データを格納した軌道データベース２と、レーダのセンサ仕様についてのセンサデータを格納したセンサデータベース３とを備えている。
【００２５】
また、対象領域の土地被覆を示す土地利用データ（被覆データ）を格納した土地利用データベース４と、レーダによる実測によって得られたＲＣＳデータを蓄積したＲＣＳデータベース５と、ＲＣＳ値を算出し、対象領域の模擬レーダ画像（ＲＣＳマップ）を作成するＲＣＳマップ作成手段８と、模擬レーダ画像を格納する模擬レーダ画像格納エリアＡ１４とを備えている。また、標高データベース１、軌道データベース２、センサデータベース３および土地利用データベース４は、模擬対象領域毎にデータベースが分かれている。
【００２６】
なお、ＲＣＳデータは、ある土地利用の地域に対し、マイクロ波がＮ度で入射したときのＲＣＳ値を示したデータである。
【００２７】
また、ＲＣＳマップ作成手段８は、地表面でのマイクロ波の入射角を算出する入射角計算器６と、ＲＣＳマップを作成するためのＲＣＳ値を取得するテーブルルックアップ器７とを備えている。
【００２８】
次に、この発明の実施の形態１による動作について説明する。図２はこの発明の実施の形態１による動作を示すフローチャートである。
【００２９】
ステップＳ２０１において、事前に用意されている、標高データと、プラットフォームの軌道データと、センサデータと、土地利用データとを各データベースから読み込む。読み込まれたこれらのデータは、ＲＣＳマップ作成手段８に送信される。
【００３０】
ステップＳ２０２において、ＲＣＳマップ作成手段内の入射角計算器６は、模擬対象地域の標高データと、プラットフォームの軌道データとから、地表面とレーダとの位置関係を算出する。そして、この位置関係と、センサデータに含まれるマイクロ波の照射角度のデータとから、地表面におけるマイクロ波の入射角を算出する。
【００３１】
ステップＳ２０３において、テーブルルックアップ器７は、地表面でのマイクロ波の入射角と、その地表面の土地被覆を示す土地利用データとから、ＲＣＳデータベース５内のＲＣＳデータを参照して、対応するＲＣＳ値を取得する。ここでは、テーブルルックアップ（テーブル参照）によりＲＣＳ値を取得するので、散乱モデルに基づくＲＣＳ値の算出は行わない。このように、模擬対象地域の地表面の全てのＲＣＳ値を取得する。
【００３２】
ステップＳ２０３において、模擬対象地域のＲＣＳ値の分布を示したＲＣＳマップは、模擬レーダ画像として模擬レーダ画像格納エリアＡ１４に出力され、図２の処理ルーチンを終了する。この模擬レーダ画像は、観測系の点像応答およびレーダ画像の幾何歪みを含んでいない模擬レーダ画像となる。
【００３３】
以上のように、レーダ画像模擬装置は、標高データベース１と、プラットフォームの軌道データベース２と、センサデータベース３と、土地利用データベース４と、ＲＣＳデータベース５とから、模擬レーダ画像を作成することができる。
【００３４】
また、テーブルルックアップ器７でテーブルルックアップによりＲＣＳ値を取得するので、散乱モデルに基づく計算を削減でき、高速にレーダ画像の模擬を行うことができる。この結果、広域を対象にした模擬レーダ画像を得ることができる。
【００３５】
また、ＲＣＳデータベース５は、レーダによる実測で得られたＲＣＳ値を格納しているので、実測値に基づいたＲＣＳデータを用いることにより、レーダ画像の模擬精度を向上させることができる。
【００３６】
なお、ＲＣＳデータベース５内のＲＣＳデータには、散乱モデルにより算出されたデータも用いてもよい。ＲＣＳデータの実測値の無い地域には、散乱モデルにより算出されたＲＣＳデータを蓄積することで、模擬が可能な対象地域を増やし、模擬精度を向上させることができる。
【００３７】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１では、自然物体からなる地域を対象にレーダ画像を模擬したが、模擬対象地域に人工構造物が存在してもよい。
【００３８】
図３は、この発明の実施の形態２を示すブロック構成図である。図３において、前述（図１、図１６参照）と同様のものについては、同一符号を付して、詳述を省略する。
【００３９】
図３において、レーダ画像模擬装置は、模擬レーダ画像に人工物（人工構造物）の散乱を付加する人工物目標付加手段１１と、対象地域に存在する人工物の３次元形状を示す人工物の構造データを格納する人工物の構造データベース１２と、その人工物とプラットフォームとの間の位置関係を示す人工物の位置データを格納する人工物の位置データベース１３と、自然物および人工物を含んだ地域の模擬レーダ画像を格納する模擬レーダ画像格納エリアＢ１７とを備えている。また、人工物の構造データベース１２および人工物の位置データベース１３は、模擬対象領域毎にデータベースが分かれている。
【００４０】
次に、この発明の実施の形態２による動作について説明する。図４は、この発明の実施の形態２による動作を示すフローチャートであり、図５は、この発明の実施の形態２による動作を説明する説明図である。なお、図４のステップＳ４０３、ステップＳ４０４は、図２のステップＳ２０２、ステップＳ２０３にそれぞれ対応しており、詳述を省略する。
【００４１】
ステップＳ４０１において、対象地域の標高データと、プラットフォームの軌道データと、センサデータと、土地利用データと、人工物の構造データと、人工物の位置データとを各データベースから読み込む。
【００４２】
ステップＳ４０２において、自然物に関するデータか否かを判断し、入力したデータが、標高データ、プラットフォームの軌道データ、センサデータ、または土地利用データの場合（すなわち、ＹＥＳ）には、ＲＣＳマップ作成８に入力させ、人工物の構造データ、または人工物の位置データの場合（すなわち、ＮＯ）には、人工物目標付加手段１１に入力させる。
【００４３】
ステップＳ４０２からＳ４０３では、自然物が存在するメッシュ（実施の形態１参照）を対象に、前述（実施の形態１参照）のようにＲＣＳ値を算出して、ＲＣＳマップを作成する。
【００４４】
ステップＳ４０５において、人工物目標付加手段１１は、人工物の構造データと人工物の位置データとに基づいて、人工物が存在する各メッシュ毎に、人工物へのマイクロ波の入射角を算出する。
【００４５】
ステップＳ４０６において、マイクロ波の入射角と、人工物の構造データとに基づいて、マイクロ波が人工物で反射して散乱する場合における人工の構造物のＲＣＳ値を算出する。この人工の構造物からの散乱の計算には、人工物の散乱がその構造等に依存することを考慮し、ＧＴＤ（ＧｅｏｍｅｔｒｉｃａｌＴｈｅｏｒｙｏｆＤｉｆｆｒａｃｔｉｏｎ）などの解析手法を用いる。
【００４６】
ステップＳ４０７において、人工の構造物のＲＣＳ値に基づいて、人工物とその周囲の自然物との間で生じる散乱の寄与を考慮したＲＣＳ値を算出する。これは、人工物の散乱が強いため、人工物の反射波がさらに周囲の自然物に入射することで、自然物の散乱が変化することを考慮し、図５に示すように、人工物で反射されたものが地表面上の自然物にさらに反射してレーダで観測された場合のＲＣＳ値や、その逆の経路により観測される場合のＲＣＳ値を、例えば、レイトレーシング法を用いて算出する。
【００４７】
そして、ＲＣＳマップ作成手段８で算出された自然物の散乱によるＲＣＳ値と、人工物目標付加手段１１で算出された人工物の散乱および人工物と自然物間の散乱の寄与によるＲＣＳ値とを、ＲＣＳマップ作成手段８で作成されたＲＣＳマップに追記して、模擬対象全域におけるＲＣＳマップを得る。
【００４８】
作成されたＲＣＳマップは、模擬レーダ画像として、模擬レーダ画像格納エリアＢ１７に出力され、図４の処理ルーチンを終了する。
【００４９】
以上のように、人工物目標付加手段１１と、人工物の構造データベース１２と、人工物の位置データベース１３とを備えることにより、対象地域に人工物が存在する場合のレーダ画像の模擬が可能となる。
【００５０】
また、自然物に対しては、前述のようにテーブルルックアップ手段７を用いてＲＣＳマップ算出に要する計算量の増大を抑えると同時に、散乱が構造等に依存する人工物に対しては、人工物の散乱計算を行うことでレーダ画像の模擬精度を向上させることができる。
【００５１】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態１、２では、幾何歪みについて言及しなかったが、模擬レーダ画像に幾何歪みの影響を付加してもよい。
【００５２】
図６は、この発明の実施の形態３を示す構成図である。図６において、前述（図１、図３、図１６参照）と同様のものについては、同一符号を付して、詳述を省略する。
【００５３】
図６において、幾何歪みを算出する幾何歪み付加手段９と、幾何歪みを含んだ模擬レーダ画像を格納する模擬レーダ画像格納エリアＣ１８とを備えている。
【００５４】
次に、この発明の実施の形態３による動作について説明する。図７は、この発明の実施の形態３による動作を示すフローチャートであり、図８および図９は、この発明の実施の形態３による動作を説明する説明図である。なお、図７のステップＳ７０１〜ステップＳ７０７は、図４のステップＳ４０１〜ステップＳ４０７にそれぞれ対応しており、詳述を省略する。
【００５５】
ステップＳ７０１〜ステップＳ７０７において、ＲＣＳマップ作成手段８と人工物目標付加手段１１とは、各メッシュ毎に自然物と人工物とにおける散乱を考慮したＲＣＳ値を算出して、模擬対象地域のＲＣＳマップを作成する。
【００５６】
まず、幾何歪みについて説明する。図８において、例えば、地表面上の山を観測する場合、図８（ａ）に示すように、レーダで地表を実際に観測した場合のレーダと地表面上の観測点との距離（スラントレンジ距離）には、図８（ｂ）に示すような地形図における距離（グランドレンジ距離）と、図８（ｃ）に示すようなレーダで観測した場合の距離とのずれが生じる。
【００５７】
このずれは、地表面上の点Ａにおいては、距離ＳＲ０と距離ＧＲ０との差分（距離ＳＲ０−距離ＧＲ０）、点Ｂにおいては、距離ＳＲ１と距離ＧＲ１との差分（距離ＳＲ１−距離ＧＲ１）となり、このずれを幾何歪みと呼ぶ。
【００５８】
また、幾何歪みには、フォーショートニングと、レイオーバと、シャドウという効果によるずれが存在する。
【００５９】
まず、図８（ａ）で示される地表面上の点Ａ、Ｂは、レーダ画像上において、図８（ｃ）に示されるようにレーダからの距離に比例した位置に表示される。この結果、レーダに面する斜面が必然的に圧縮されることになり、この効果をフォーショートニングと呼ぶ。
【００６０】
続いて、図８（ａ）において、地表面上の点Ｂの高度が高く、底面の点Ａよりもレーダに近くなる場合（すなわち、ＳＲ１＜ＳＲ０）、レーダ画像では、Ｂ点がＡ点よりも前方（レーダ側）に位置して表示されることになり、この効果をレイオーバと呼ぶ。
【００６１】
続いて、図９に示すように、レーダで照射される反対側の面が影になり、観測データの無い地域ができることになり、この効果をシャドウと呼ぶ。
【００６２】
このような幾何歪みは、レーダが凹凸のある地表を観測することにより生じるものであり、幾何歪み付加手段９は、ＲＣＳマップ中のＲＣＳ値において、この幾何歪みの影響を考慮した位置にＲＣＳ値を再配置して模擬レーダ画像に付加する。
【００６３】
図７のステップＳ７０８において、幾何歪み付加手段９は、標高データと、プラットフォームの軌道データと、センサデータとから、図８（ａ）に示すように、レーダで地表を実際に観測した場合の距離を算出し、地表面上の全ての点のＲＣＳ値を、レーダで実際に観測した場合の距離を考慮した位置にプロットしたＲＣＳ値の分布を作成することにより、幾何歪みを付加したＲＣＳマップを得る。
【００６４】
また、図９に示すように、凹凸のある地表面を観測することにより、影になる部分が生じる。幾何歪み付加手段９は、標高データと、プラットフォームの軌道データと、センサデータとから、この影になる部分の位置を算出し、この位置のＲＣＳ値を０とする。
【００６５】
幾何歪みを付加したＲＣＳマップは、模擬レーダ画像として模擬レーダ画像格納エリアＣ１８に出力され、図７の処理ルーチンを終了する。
【００６６】
以上のように、実際にレーダで観測される画像と同様の、レーダで観測する際に生じる幾何歪みを付加することにより、レーダ画像の模擬精度を向上させることができる。
【００６７】
実施の形態４．
なお、上記実施の形態１〜３では、レーダでの実測における点像応答について言及しなかったが、ＲＣＳマップに点像応答を含ませてもよい。
【００６８】
図１０は、この発明の実施の形態４を示すブロック構成図である。図１０において、前述（図１、図３、図６、図１６参照）と同様のものについては、同一符号を付して、詳述を省略する。
【００６９】
図１０において、レーダ画像模擬装置は、観測系の点像応答を含んだ模擬レーダ画像を格納する模擬レーダ画像格納エリアＤ１９と、観測系の点像応答を模擬レーダ画像に付加する幾何変換後の点像応答付加手段２０とを備えている。
【００７０】
次に、この発明の実施の形態４による動作について説明する。図１１は、この発明の実施の形態４による動作を示すフローチャートである。なお、図１１のステップＳ１１０１〜ステップＳ１１０７は、図４のステップＳ４０１〜ステップＳ４０７にそれぞれ対応しており、詳述を省略する。
【００７１】
ステップＳ１１０１〜ステップＳ１１０７において、ＲＣＳマップ作成手段８と人工物目標付加手段１１とは、自然物と人工物とにおける散乱を考慮したＲＣＳ値を算出し、各メッシュ毎に対応するＲＣＳ値をプロットしたＲＣＳマップを作成する。
【００７２】
まず、観測系の点像応答について説明する。点像応答は、レーダで地表面上にある１つの点散乱体を観測して得た受信データに画像再生処理を施すことで現れる。画像再生処理の際、ある点散乱体からの信号は１点に集中せず、その周辺に影響を与えて画像がぼける。このぼけの現象を点像応答という。
【００７３】
図１１のステップＳ１１０８において、幾何変換後の点像応答付加手段２０は、標高データと、プラットフォームの軌道データと、センサデータとから、１つの点散乱体を観測した場合の点像応答を算出する。この点像応答は、スラントレンジ上での点像応答のため、グランドレンジ上での点像応答に変換する。
【００７４】
このグランドレンジ上での点像応答と、自然物および人工物の散乱から得られたＲＣＳマップとを畳み込み計算し、点像応答を含んだＲＣＳマップを得る。
【００７５】
レーダ画像の場合、地表面上の点のＲＣＳ値は、図８（ｃ）に示されるように、レーダと地表面上の点の距離に比例した位置に表示され、この表示をスラントレンジ表示と呼ぶ。実際のレーダ画像における点像応答は、原理的に、このスラントレンジ表示のＲＣＳマップに畳み込まれている。
【００７６】
一方、図８（ｂ）のように、地表面上の点を地表面の距離（グランドレンジ距離）の位置に表示したものは、グランドレンジ表示と呼び、このグランドレンジ表示をするために、スラントレンジ上の点像応答をグランドレンジ上の点像応答に幾何変換した後に、グランドレンジ上のＲＣＳマップに畳み込みを行う。
【００７７】
なお、この畳みこみ計算は、以下の式（１）により行われる。
【００７８】
Ｇ（ｍ，ｎ）＝ ∬Ｍ（ｐ，ｑ）Ｈ（ｍ−ｐ，ｎ−ｑ）ｄｐｄｑ・・・（１）
【００７９】
式（１）において、Ｍ（ｍ，ｎ）は、ＲＣＳマップ、Ｈ（ｍ，ｎ）は点像応答を示す。
【００８０】
点像応答付加後のＲＣＳマップは、模擬レーダ画像として模擬レーダ画像格納エリアＤ１９に出力され、図１１の処理ルーチンを終了する。
【００８１】
以上のように、実際にレーダで観測される画像と同様の観測系の点像応答を付加することにより、より実際のレーダ画像に近い模擬レーダ画像を作成することができ、レーダ画像の模擬精度を向上させることができる。
【００８２】
また、観測系の点像応答を含み、同時に、レーダが凹凸のある地表を観測することに起因する幾何歪みが補正された模擬レーダ画像を得ることができる。
【００８３】
実施の形態５．
なお、上記実施の形態３では、ＲＣＳマップに幾何歪みを付加し、上記実施の形態４では、点像応答を付加したが、幾何歪みと点像応答との両方を付加してもよい。
【００８４】
図１２は、この発明の実施の形態５を示す構成図である。図１２において、前述（図１、図３、図６、図１０参照）と同様のものについては、同一符号を付して、詳述を省略する。
【００８５】
図１２において、レーダ画像模擬装置は、ＲＣＳマップに点像応答を畳み込み計算する点像応答付加手段１０と、幾何歪みと点像応答とを付加した模擬レーダ画像を格納する模擬レーダ画像格納エリアＥ２１を備えている。
【００８６】
図１３は、この発明の実施の形態５による動作を示すフローチャートである。なお、図１３のステップＳ１３０１〜ステップＳ１３０７、ステップＳ１３０８は、図４のステップＳ４０１〜ステップＳ４０７、図７のステップＳ７０８にそれぞれ対応しており、詳述を省略する。
【００８７】
ステップＳ１３０１〜ステップＳ１３０７において、ＲＣＳマップ作成手段８と人工物目標付加手段１１とは、自然物と人工物とにおける散乱を考慮したＲＣＳ値を算出し、各メッシュ毎に対応するＲＣＳ値をプロットしたＲＣＳマップを作成する。
【００８８】
ステップＳ１３０８において、幾何歪み付加手段９は、標高データと、プラットフォームの軌道データと、センサデータとに基づいて、幾何歪みを算出し、幾何歪みを考慮した位置（各メッシュ）にＲＣＳ値をプロットする。
【００８９】
ステップＳ１３０９において、点像応答付加手段１０は、標高データと、プラットフォームの軌道データと、センサデータとに基づいて点像応答を算出し、前述（実施の形態４参照）の式（１）に基づいて、この点像応答と、幾何歪みを付加したＲＣＳマップとを畳み込み計算して、点像応答を含んだＲＣＳマップを得る。
【００９０】
なお、式（１）において、Ｍ（ｍ，ｎ）は、幾何歪みを付加したＲＣＳマップ、Ｈ（ｍ，ｎ）は点像応答を示す。
【００９１】
そして、幾何歪みと点像応答とを付加したＲＣＳマップは、模擬レーダ画像として模擬レーダ画像格納エリアＥ２１に出力され、図１３の処理ルーチンを終了する。
【００９２】
以上のように、実際のレーダ画像と同様の幾何歪みと点像応答とをＲＣＳマップに付加させることで、レーダによって実際に観測されるレーダ画像と同様の画像を得ることができ、レーダ画像の模擬精度を向上させることができる。
【００９３】
実施の形態６．
なお、上記実施の形態５では、ＲＣＳデータべースのパラメータに土地利用データと、入射角データとを備えたが、さらに、周波数と、偏波とをパラメータに加えてもよい。
【００９４】
図１４は、この発明の実施の形態６を示す構成図である。図１４において、前述（図１、図３、図６、図１０、図１２参照）と同様のものについては、同一符号を付して、詳述を省略する。
【００９５】
図１４において、ＲＣＳデータベース５のパラメータである土地利用データと、入射角データとの他に、マイクロ波の周波数と偏波とのパラメータを加え、ＲＣＳデータベース５を拡張して、パラメータに対応するＲＣＳ値を格納する拡張ＲＣＳデータベース１５と、拡張データベースを用いてＲＣＳマップを作成する拡張ＲＣＳマップ作成手段６８とを備えている。
【００９６】
また、拡張ＲＣＳマップ作成手段６８は、前述（図１、図３、図６、図１０、図１２参照）の入射角計算器６およびテーブルルックアップ器７に加えて、周波数および偏波等の仕様から拡張ＲＣＳデータベースを参照するデータベース選択器６４を備えている。
【００９７】
次に、この発明の実施の形態６による動作を説明する。図１５は、この発明の実施の形態６による動作を説明するフローチャートである。なお、図１５のステップＳ１５０１〜ステップＳ１５０３、ステップＳ１５０５〜ステップＳ１５０８、ステップＳ１５０９、ステップＳ１５１０は、図４のステップＳ４０１〜ステップＳ４０３、ステップＳ４０４〜ステップＳ４０７、図７のステップＳ７０８、図１３のステップＳ１３０９に対応しており、詳述を省略する。
【００９８】
ステップＳ１５０３おいて、拡張ＲＣＳマップ作成手段６８の入射角計算器６は、対象地域の標高データとプラットフォームの軌道データとに基づいて、地表面とレーダとの位置関係を算出する。そして、この位置関係と、センサデータに含まれるマイクロ波の照射角度のデータに基づいて、地表面におけるマイクロ波の入射角を算出する。
【００９９】
ステップＳ１５０４において、データベース選択器６８は、レーダが使用しているマイクロ波の周波数および偏波等の仕様とをパラメータにして、拡張ＲＣＳデータベース１５を参照し、対応するＲＣＳデータを選択する。
【０１００】
ステップＳ１５０５において、テーブルルックアップ器７は、選択されたＲＣＳデータに対し、さらに、地表面でのマイクロ波の入射角と、その地表面における土地利用データとをパラメータにして拡張ＲＣＳデータベース１５を参照し、対応するＲＣＳ値を取得する。
【０１０１】
ステップＳ１５０６〜ステップＳ１５０８において、人工物目標付加手段１１は、人工物における散乱を考慮したＲＣＳ値を算出する。
【０１０２】
このように、拡張ＲＣＳマップ作成手段８と人工物目標付加手段１１とは、自然物と人工物とにおける散乱を考慮したＲＣＳ値を算出し、各メッシュ毎に対応するＲＣＳ値をプロットしたＲＣＳマップを作成する。
【０１０３】
ステップＳ１５０９において、幾何歪み付加手段９は、標高データと、プラットフォームの軌道データと、センサデータとに基づいて、幾何歪みを算出し、幾何歪みにを考慮した位置（各メッシュ）にＲＣＳ値をプロットする。
【０１０４】
ステップＳ１５１０おいて、点像応答付加手段１０は、標高データと、プラットフォームの軌道データと、センサデータとに基づいて、点像応答を算出し、この点像応答と、幾何歪みを付加したＲＣＳマップとを畳み込み計算し、幾何歪みに加え、点像応答を含んだＲＣＳマップを得る。
【０１０５】
そして、幾何歪みと点像応答とを付加したＲＣＳマップは、模擬レーダ画像として模擬レーダ画像格納エリアＥ２１に出力され、図１５の処理ルーチンを終了する。
【０１０６】
以上のように、拡張ＲＣＳデータベース１５のパラメータに、土地利用データと入射角データとの他に、周波数データと偏波とのパラメータを加えたので、周波数および偏波の異なるレーダ画像を模擬することができ、レーダ画像の模擬精度を向上させることができる。
【０１０７】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、レーダを搭載した移動体の軌道情報を示す軌道データを格納する軌道データベースと、レーダに搭載されたセンサの仕様を示すセンサデータを格納するセンサデータベースと、観測対象領域の地表面を所定領域で分割し、各分割領域の標高情報を示す標高データを格納する標高データベースと、各分割領域における地表面の被覆情報を示す被覆データを格納した土地利用データベースと、各分割領域の地表面に存在する人工物の３次元形状の構造データを格納する人工物の構造データベースと、人工物と移動体との位置情報を示す位置データを格納する位置データベースと、レーダが各分割領域における地表面に第１の電波を照射したときに、地表面で第１の電波が散乱されることにより、レーダが受信する第２の電波の強度を示す後方散乱断面積値を格納するＲＣＳデータベースと、ＲＣＳデータベース内のＲＣＳデータを参照するとともに、軌道データ、センサデータ、標高データおよび被覆データに基づいて、観測対象領域における後方散乱断面積値の分布を２次元的に示すＲＣＳマップを作成するＲＣＳマップ作成手段と、構造データおよび位置データに基づいて、人工物に第１の電波が入射したときの後方散乱断面積値を算出し、人工物が存在する各分割領域に対応するＲＣＳマップの位置に後方散乱断面積値を付加する人工物目標付加手段とを備え、後方散乱断面積値は、レーダによる実測値または散乱モデルに基づいて得られるように構成したので、高速にレーダ画像模擬を行い、広域の模擬レーダ画像を得ることができ、レーダ画像の模擬精度を向上させるとともに、人工物が存在する場合のレーダ画像の模擬ができ、レーダ画像の模擬精度を向上させることのできるレーダ画像模擬装置が得られる効果がある。
【０１０８】
また、この発明によれば、ＲＣＳマップ作成手段は、軌道データ、センサデータおよび標高データに基づいて、第１の電波の入射角を算出する入射角計算器と、入射角および被覆データに基づいて、ＲＣＳデータベースを参照し、各分割領域に対応する後方散乱断面積値を取得するテーブルルックアップ器とを備えたので、高速にレーダ画像模擬を行い、広域の模擬レーダ画像を得ることのできるレーダ画像模擬装置が得られる効果がある。
【０１１１】
また、この発明によれば、軌道データ、センサデータおよび標高データに基づいて、レーダで観測して得たレーダ画像における点像応答を算出し、点像応答とＲＣＳマップとを畳み込み計算して、ＲＣＳマップに点像応答を付加する点像応答付加手段を備えたので、実際のレーダ画像に近い模擬レーダ画像を作成することができ、レーダ画像の模擬精度を向上させるとのできるレーダ画像模擬装置が得られる効果がある。
【０１１２】
さらに、この発明によれば、ＲＣＳデータベースは、被覆データと、第１の電波の入射角と、第１の電波の偏波と、第１の電波の周波数とをパラメータにして後方散乱断面積値を格納する拡張ＲＣＳデータベースで構成されるので、周波数および偏波の異なるレーダ画像を模擬することができ、レーダ画像の模擬精度を向上させることのできるレーダ画像模擬装置が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１を示すブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による動作を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態２を示すブロック構成図である。
【図４】この発明の実施の形態２による動作を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態２による動作を説明する説明図である。
【図６】この発明の実施の形態３を示すブロック構成図である。
【図７】この発明の実施の形態３による動作を示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態３による動作を説明する説明図である。
【図９】この発明の実施の形態３による動作を説明する説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態４を示すブロック構成図である。
【図１１】この発明の実施の形態４による動作を示すフローチャートである。
【図１２】この発明の実施の形態５を示すブロック構成図である。
【図１３】この発明の実施の形態５による動作を示すフローチャートである。
【図１４】この発明の実施の形態６を示すブロック構成図である。
【図１５】この発明の実施の形態６による動作を示すフローチャートである。
【図１６】従来のレーダ画像模擬装置を示すブロック構成図である。
【図１７】従来のレーダ画像模擬装置の動作を示すフローチャートである。
【図１８】従来のレーダ画像模擬装置の動作を説明する説明図である。
【符号の説明】
１標高データベース、２プラットホームの軌道データベース、３センサデータベース、４土地利用データベース、５ＲＣＳデータベース、６入射角計算器、７テーブルルックアップ器、８ＲＣＳマップ作成手段、９幾何歪み付加手段、１０点像応答付加手段、１１人工物目標付加手段、１２人工物の構造データベース、１３人工物の位置データベース、１４模擬レーダ画像格納エリアＡ、１５拡張ＲＣＳデータベース、１７模擬レーダ画像格納エリアＢ、１８模擬レーダ画像格納エリアＣ、１９模擬レーダ画像格納エリアＤ、２０幾何変換後の点像応答付加手段、２１模擬レーダ画像格納エリアＥ、６４データベース選択器、６８拡張ＲＣＳマップ作成手段。

Claims

レーダを搭載した移動体の軌道情報を示す軌道データを格納する軌道データベースと、
前記レーダに搭載されたセンサの仕様を示すセンサデータを格納するセンサデータベースと、
観測対象領域の地表面を所定領域で分割し、各分割領域の標高情報を示す標高データを格納する標高データベースと、
前記各分割領域における前記地表面の被覆情報を示す被覆データを格納した土地利用データベースと、
前記各分割領域の前記地表面に存在する人工物の３次元形状の構造データを格納する人工物の構造データベースと、
前記人工物と前記移動体との位置情報を示す位置データを格納する位置データベースと、
前記レーダが前記各分割領域における地表面に第１の電波を照射したときに、前記地表面で前記第１の電波が散乱されることにより、前記レーダが受信する第２の電波の強度を示す後方散乱断面積値を格納するＲＣＳデータベースと、
前記ＲＣＳデータベース内のＲＣＳデータを参照するとともに、前記軌道データ、前記センサデータ、前記標高データおよび前記被覆データに基づいて、前記観測対象領域における前記後方散乱断面積値の分布を２次元的に示すＲＣＳマップを作成するＲＣＳマップ作成手段と、
前記構造データおよび前記位置データに基づいて、前記人工物に前記第１の電波が入射したときの前記後方散乱断面積値を算出し、前記人工物が存在する前記各分割領域に対応する前記ＲＣＳマップの位置に前記後方散乱断面積値を付加する人工物目標付加手段とを備え、
前記後方散乱断面積値は、前記レーダによる実測値または散乱モデルに基づいて得られたことを特徴とするレーダ画像模擬装置。
前記ＲＣＳマップ作成手段は、
前記軌道データ、前記センサデータおよび前記標高データに基づいて、前記第１の電波の入射角を算出する入射角計算器と、
前記入射角および前記被覆データに基づいて、前記ＲＣＳデータベースを参照し、前記各分割領域に対応する前記後方散乱断面積値を取得するテーブルルックアップ器と
を備えたことを特徴とする請求項１に記載のレーダ画像模擬装置。
前記軌道データ、前記センサデータおよび前記標高データに基づいて、前記レーダで観測して得たレーダ画像における点像応答を算出し、前記点像応答と前記ＲＣＳマップとを畳み込み計算して、前記ＲＣＳマップに前記点像応答を付加する点像応答付加手段を備えたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のレーダ画像模擬装置。
前記ＲＣＳデータベースは、
前記被覆データと、前記第１の電波の入射角と、前記第１の電波の偏波と、前記第１の電波の周波数とをパラメータにして前記後方散乱断面積値を格納する拡張ＲＣＳデータベースで構成されることを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載のレーダ画像模擬装置。