JP4481085B2 - レーダ装置 - Google Patents

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Description

この発明は、信号の帯域によって制限された分解能を超える分解能を得る超解像処理の方法において、偏波の情報を用いることで、分解能と目標反射係数の推定精度をより向上するレーダ装置に関するものである。
レーダ画像のレンジ方向/アジマス方向の分解能は、それぞれ電波の帯域幅とアンテナのビーム幅(合成開口長)に比例して向上するが、帯域幅は電波法の制約から、ビーム幅は信号対雑音電力比の制約から、それぞれ制限されるため、分解能は容易に向上できない。信号処理によってこの制限を超える分解能を実現する方式として、レンジ方向あるいはアジマス方向について、与えられた帯域幅の外側の空間周波数スペクトルを線形予測に基づいて外挿して、帯域を拡張することによって分解能を向上する方式(BWE法:Bandwidth Extrapolation)がある(例えば、非特許文献1参照)。
また、ポラリメトリックレーダを用いて複数偏波の観測を行った場合について、多変量の線形予測に基づいて複数偏波の分解能を同時に外挿することによって、単偏波の場合よりも分解能を向上すると同時に、偏波特性の推定精度を向上する方式(PBWE法:Polarimetric Bandwidth Extrapolation)がある(例えば、非特許文献2参照)。
S.L.Borison,S.B.Bowling and K.M.Cuomo,"Super-Resolution Methods for Wideband Radar",The Lincoln Laboratory Journal, vol.5, no.3, pp.441-461, 1992 K.Suwa and M.Iwamoto,"Bandwidth Extrapolation Technique for Polarimetric Radar Data",IEICE Transactions on Communications, Vol.E87-B, No.2 Feb. 2004
上述したような従来のBWE法とPBWE法は、いずれもレンジ方向あるいはアジマス方向の1次元の信号の分解能を向上する方式である。したがって、レーダ画像の分解能を向上するためにはこの1次元のアルゴリズムをレンジ方向とアジマス方向に順次適用する処理を実施する必要があった。BWE法とPBWE法は、観測された空間周波数スペクトルに線形予測モデルを当てはめ、この線形予測モデルに基づいて外側のスペクトルを推定して外挿する処理によって帯域を拡張する。したがって、BWE法とPBWE法によって分解能を向上された信号に推定誤差が含まれることは避けられない。そのため、例えば、レンジ方向に1次元の方式を適用してレンジ方向の分解能を向上した後、アジマス方向の分解能を向上させる処理を実施した場合、アジマス方向の処理を適用する信号には既に推定誤差が含まれている。そのため、アジマス方向の予測に用いる線形予測モデルは、レンジ方向の処理によって発生した推定誤差を含んだ信号に当てはめることとなり、推定誤差が伝播する。そのため、分解能の向上性能や、目標反射係数、偏波特性などの推定精度が劣化するという問題点があった。
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、2次元の線形予測を実施することにより、レンジ方向とアジマス方向の分解能を同時に向上することができるレーダ装置を得るものである。
この発明に係るレーダ装置は、パルス信号を送信し観測対象によって散乱された散乱波の受信信号に対して合成開口処理を実施してレーダ画像を生成するレーダ画像再生手段と、前記レーダ画像再生手段によって生成されたレーダ画像を2次元高速フーリエ変換によって空間周波数領域スペクトル信号に変換する2次元フーリエ変換手段と、前記2次元フーリエ変換手段によって得られた空間周波数領域スペクトル信号に適合する2次元線形予測モデルの2次元線形予測係数を算出する2次元線形予測係数推定手段と前記2次元線形予測係数推定手段によって算出された2次元線形予測係数を用いて前記空間周波数領域スペクトル信号の帯域の外側のサンプルの推定値を計算して外挿する2次元スペクトル外挿手段と、前記2次元スペクトル外挿手段によって帯域を拡張された空間周波数領域スペクトル信号を逆フーリエ変換して帯域拡張後のレーダ画像を生成する2次元逆フーリエ変換手段とを設けたものである。
この発明に係るレーダ装置は、2次元の線形予測を実施することにより、レンジ方向とアジマス方向の分解能を同時に向上することができるという効果を奏する。
実施の形態1.
この発明の実施の形態1に係るレーダ装置について図1から図5までを参照しながら説明する。図1は、この発明の実施の形態1に係るレーダ装置の構成を示す図である。また、図2〜図5は、この発明の実施の形態1に係るレーダ装置の動作の基本原理を説明するための図である。なお、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
図1において、この実施の形態1に係るレーダ装置は、パルス信号を送信する送信機1と、送受信を切り換える送受切換器2と、送受信アンテナ3と、送受信アンテナ3により受信された受信信号に対する位相検波とA/D変換処理を実施して、その振幅と位相を示すディジタルの受信信号を出力する受信機4と、受信機4によって受信された受信信号に対する合成開口処理を実施してレーダ画像を出力するレーダ画像再生手段5と、レーダ画像再生手段5により生成されたレーダ画像を部分画像に分割する分割処理手段6と、分割処理手段6によって分割された部分画像を2次元高速フーリエ変換によって空間周波数領域スペクトル信号に変換する2次元フーリエ変換手段7と、2次元帯域拡張手段8と、2次元帯域拡張手段8によって帯域を拡張された空間周波数スペクトルを逆フーリエ変換して、帯域拡張後のレーダ画像を生成する2次元逆フーリエ変換手段9と、表示手段10とが設けられている。
2次元帯域拡張手段8は、2次元フーリエ変換手段7によって得られた空間周波数スペクトルに適合する2次元線形予測モデルの線形予測係数を算出する2次元線形予測係数推定手段8aと、2次元線形予測係数推定手段8aによって算出された2次元線形予測係数を用いて空間周波数スペクトルの帯域の外側のサンプルの推定値を計算して外挿する2次元スペクトル外挿手段8bとから構成されている。
つぎに、この実施の形態1に係るレーダ装置の動作について図面を参照しながら説明する。
送信機1が広帯域パルスとしてパルス信号を生成すると、送受切換器2が当該パルス信号を送受信アンテナ3に送り、そのパルス信号を送受信アンテナ3から空間に放射させる。空間に放射されたパルス信号は、観測対象によって散乱される。観測対象によって散乱された散乱波を送受信アンテナ3で受信すると、散乱波の各受信信号を、送受切換器2を介して受信機4に送る。
受信機4において、送受信アンテナ3が受信した散乱波の受信信号に対して、位相検波処理とA/D変換処理を実施し、受信信号の振幅と位相を示すディジタル受信信号を出力する。レーダ画像再生手段5は、アジマス圧縮処理を実施してレーダ画像を生成する。レーダ画像再生手段5の処理(しばしば受信機4の動作まで含めて)は、合成開口処理と呼ばれており、周知である。処理の詳細な説明は、例えば、“Synthetic Aperture Radar Systems and Signal Processing,”(John C. Curlander, Robert N. McDonough著,John Wiley & Sons, Inc., 1991)などに詳しい。
図2に示すように、レーダ画像再生手段5において生成されたレーダ画像100は、分割処理手段6において、サイズの小さい部分画像100a、100b、100cに分割される。部分画像の大きさはそれぞれ異なっていてもかまわず、互いに重複してもかまわない。また、レーダ画像100全てを覆い尽くす必要はなく、注目する領域のみを選択して切り出しても良い。本発明の実施の形態1に関する以下の説明においては、ここで切り出された部分画像の一つ100aに対する処理について説明する。以下で説明する処理が、分割処理手段6において切り出された全ての部分画像について適用され、最後に表示手段10においては全ての部分画像についての処理結果が並べて表示される。なお、以下では部分画像100aに含まれる画素数(サンプル数)を縦M個、横N個とする。
分割処理手段6によって切り出された部分画像100aは、2次元フーリエ変換手段7において、高速2次元フーリエ変換処理によって空間周波数スペクトル信号に変換される。切り出された部分画像100aの領域のすぐ外側の領域に強度の強い散乱点がある場合、この散乱点の反射電力が部分画像100aに洩れこむ。この影響を低減するため、2次元フーリエ変換手段7においては、高速2次元フーリエ変換処理を実施する前に、予め切り出した部分画像100aに窓関数をかけ合わせるなどの処理を実施しても良い。なお、ここで窓関数を掛け合わせる処理とは、部分画像100aに窓関数を畳み込んでサイドローブを抑圧する処理とは異なり、画像の中心付近の強度は保存し、画像の端付近の強度を抑圧する処理を指している。さらに、高速2次元フーリエ変換処理を行う前に、部分画像100aの周囲にゼロのサンプルを付加するように構成しても良い。
2次元フーリエ変換手段7において算出された空間周波数スペクトル信号は、次に2次元帯域拡張手段8に送られる。2次元帯域拡張手段8においては、まず2次元線形予測係数推定手段8aにおいて、2次元線形予測モデルの線形予測係数を算出し、算出された2次元線形予測係数を用いて2次元スペクトル外挿手段8bにおいて、空間周波数スペクトルの帯域の外側のサンプルの推定値を計算して外挿する。
以下では、図3〜図5を用いて2次元帯域拡張手段8の処理の原理と動作について説明する。図3及び図4において、格子状に配列した黒い点は、空間周波数スペクトル信号のサンプル点を示す。
レーダ画像を2次元フーリエ変換して得られる空間周波数スペクトル信号を広義の定常なランダムフィールドと考え、2次元の線形予測モデルを当てはめることを考える。ここで用いる2次元線形予測モデルは、K×L個のサンプルの線形結合によって、隣接するサンプルを予測するものである。以下では、K×Lを2次元線形予測モデルの次数と呼び、「K×L次の2次元線形予測モデル」などのように使用する。
図3は、K=L=3の場合の例を示している。実線で示す正方形200で囲まれた9個のサンプルを用いて、破線で囲まれた領域201に含まれる合計16個のサンプルを予測する2次元線形予測モデルを考える。これら16個のサンプルを予測するために、それぞれ線形予測係数の組み合わせが必要である。ここで、正方形200に囲まれた9個のサンプルの横に付記したckl K,0(k=1,2,3,l=1,2,3)は、図3中の実線の円202で囲まれた位置のサンプルを予測するための予測係数である。K×L個のサンプルの線形結合によって、隣接するサンプルを予測する線形予測モデルは式(1)のように表すことができる。
Figure 0004481085
ただし、Xm,nは、空間周波数スペクトル信号のm行n列におけるサンプルであり、ckl α,βは、2次元線形予測モデルの線形予測係数である。
レーダの空間周波数スペクトル信号は広義の定常なランダムフィールドであると考えられるから,図4の一点鎖線で囲んだ領域204に含まれるサンプルを予測するためには破線で囲んだ領域203に含まれるサンプルを予測するために用いる予測係数の組みの複素共役の値を用いて予測することが可能である。これは、非特許文献1に示された1次元のBWE法において利用されるforward-backwardの関係と全く同様である。図4の正方形200に囲まれた9個のサンプルの横に付記したckl K,0(k=1,2,3,l=1,2,3)は、図4中の実線の円202で囲まれた位置のサンプルを予測するための予測係数であり、実線の円205で囲まれた位置のサンプルを予測するためには図4に示すとおり、ckl K,0の複素共役をとったものを図4に示すように各サンプルに掛け合わせて総和を計算する。これを一般化すると式(2)のように表される。
Figure 0004481085
式(2)をまとめて行列表示すると、式(3)のように表される。
Figure 0004481085
ただし、RとUは空間周波数スペクトルのサンプルを、それぞれ式(4)、式(6)のように並べた行列である。また、Cは2次元線形予測係数をまとめた行列であり、式(5)で定義される。
Figure 0004481085
Figure 0004481085
Figure 0004481085
したがって、2次元線形予測係数推定手段8aは、式(7)の最小二乗法によって2次元線形予測係数を算出する。
Figure 0004481085
ここで、上付きの+は疑似逆行列を表す。
2次元線形予測係数推定手段8aにおいて算出された2次元線形予測係数の組Cは、2次元スペクトル外挿手段8bに送られる。2次元スペクトル外挿手段8bは、2次元線形予測係数推定手段8aにおいて得られた2次元線形予測モデルにしたがい、式(1)によって空間周波数スペクトルを外挿する。K=L=3の場合の例を図5に示す。
図5において、格子状に配置された黒い点(例えば207)は、観測された空間周波数スペクトル信号のサンプルを表し、白抜きの点(例えば206)は、観測された空間周波数スペクトル信号の帯域外のサンプルを表す。帯域外のサンプル208に注目すると、2次元線形予測モデルは、K×L個のサンプルの組の周囲を全て予測できるので、サンプル208は、隣接する5つの領域209〜213に含まれるサンプルからそれぞれ別々に予測されることがわかる。すなわち、帯域外の1つのサンプルについて複数の予測値が得られる。そこで、2次元スペクトル外挿手段8bにおいては、これら5つの領域から推定された5つの推定値の平均値を用いてサンプル208を外挿する。以上の外挿処理を反復することにより、空間周波数スペクトル信号を任意の大きさに拡張する。
一般に、K×L次の2次元線形予測モデルを用いてサンプルを行方向に外挿する場合は、1つのサンプルに対してK+2個の推定値が得られ、列方向に外挿する場合はL+2個の推定値が得られる。ただし、4隅の近傍のサンプルを推定する場合はこの限りではない。
なお、隣接する領域から推定される全ての推定値の平均値を用いる必要は無く、いずれか一つを選択しても良い。あるいは、任意の数の推定値の平均値を計算しても良い。あるいは、重み付け平均を計算しても良い。例えば、式(8)で定義される予測誤差の2乗平均値εK,λ(λ=0,1,...,L)およびεκ,L(κ=0,1,...,K)の大きさを用いて、予測誤差の小さい「方向」の予測係数に大きな重みをつけて平均をとることによって、推定誤差の低減を図ることができる。あるいは、いずれか一つを選択する場合は、予測誤差の2乗平均値の最も小さいものを選択するなどの方法を採ることが可能である。ここで、εの添え字(K,λ)などは、予測の「方向」を意味しており、例えば、図5の例において、領域209に含まれるサンプルからサンプル208を予測する場合の予測の方向は(3,3)、領域210に含まれるサンプルからサンプル208を予測する場合の予測の方向は(2,3)、領域213に含まれるサンプルからサンプル208を予測する場合の予測の方向は(-1,3)である。
Figure 0004481085
ただし、<・>は、m,nに関する平均操作を表す。
この実施の形態1によれば、単偏波のレーダ画像の空間周波数スペクトル信号を2次元の線形予測モデルに基づいて外挿して拡張することにより、レンジ方向とアジマス方向の分解能を向上することができる。また、2次元線形予測モデルに基づいて空間周波数スペクトル信号のレンジ方向とアジマス方向を同時に拡張するため、背景技術において述べた従来のBWE法をレンジ方向とアジマス方向に順次適用する方式と比較して、分解能を向上でき、目標反射係数の推定精度を向上できるという効果を奏する。
実施の形態2.
この発明の実施の形態2に係るレーダ装置について図6から図9までを参照しながら説明する。図6は、この発明の実施の形態2に係るレーダ装置の構成を示す図である。また、図7〜図9は、この発明の実施の形態2に係るレーダ装置の動作の基本原理を説明するための図である。なお、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
図6において、送信機1と、送受切換器2と、受信機4と、分割処理手段6と、2次元フーリエ変換手段7と、2次元逆フーリエ変換手段9と、表示手段10は、実施の形態1を示す図1と同様である。
この実施の形態2に係るレーダ装置は、パルス信号を送信する送信機1と、送受信を切り換える送受切換器2と、偏波切換器11と、第2偏波送受信アンテナ13の偏波特性と直交する偏波特性を有する第1偏波送受信アンテナ12と、第1偏波送受信アンテナ12の偏波特性と直交する偏波特性を有する第2偏波送受信アンテナ13と、第1偏波送受信アンテナ12及び第2偏波送受信アンテナ13により受信された受信信号に対する位相検波とA/D変換処理を実施して、その振幅と位相を示すディジタルの受信信号を出力する受信機4と、受信機4によって受信された複数の送受偏波の組み合わせにおける受信信号に対する合成開口処理を実施して複数偏波のレーダ画像を出力する複数偏波レーダ画像再生手段14と、複数偏波レーダ画像再生手段14により生成されたレーダ画像を部分画像に分割する分割処理手段6と、分割処理手段6によって分割された部分画像を2次元高速フーリエ変換によって空間周波数領域スペクトル信号に変換する2次元フーリエ変換手段7と、複数偏波2次元帯域拡張手段15と、複数偏波2次元帯域拡張手段15によって帯域を拡張された空間周波数スペクトルを逆フーリエ変換して、帯域拡張後のレーダ画像を生成する2次元逆フーリエ変換手段9と、表示手段10とが設けられている。
複数偏波2次元帯域拡張手段15は、2次元フーリエ変換手段7によって得られた複数偏波の空間周波数スペクトルに適合する複数偏波2次元線形予測モデルの線形予測係数を算出する複数偏波2次元線形予測係数推定手段15aと、複数偏波2次元線形予測係数推定手段15aによって算出された複数偏波2次元線形予測係数を用いて空間周波数スペクトルの帯域の外側のサンプルの推定値を計算して外挿する複数偏波2次元スペクトル外挿手段15bとから構成されている。
なお、第1偏波送受信アンテナ12及び第2偏波送受信アンテナ13における偏波特性が直交する組み合わせとして、例えば、垂直偏波と水平偏波の組み合わせや、右旋円偏波と左旋円偏波の組み合わせなどが考えられる。
つぎに、この実施の形態2に係るレーダ装置の動作について図面を参照しながら説明する。
送信機1が広帯域パルスとしてパルス信号を生成すると、送受切換器2が当該パルス信号を偏波切換器11に送り、偏波切換器11は第1偏波送受信アンテナ12を駆動することにより、そのパルス信号を第1偏波送受信アンテナ12から空間に放射させる。空間に放射されたパルス信号は観測対象によって散乱される。偏波切換器11が第1偏波送受信アンテナ12と第2偏波送受信アンテナ13の双方を駆動することにより、第1偏波送受信アンテナ12と第2偏波送受信アンテナ13は観測対象によって散乱された散乱波をそれぞれ受信する。第1偏波送受信アンテナ12と第2偏波送受信アンテナ13は該受信信号を受信機4に送り、受信機4が第1偏波送受信アンテナ12と第2偏波送受信アンテナ13において受信された受信信号のそれぞれに対する位相検波処理とA/D変換処理を実施して、それぞれの受信信号の振幅と位相を示すディジタル受信信号を出力する。複数偏波レーダ画像再生手段14は、複数偏波の受信信号に対してそれぞれアジマス圧縮処理を実施して複数偏波のレーダ画像を生成する。
同様に、送信機1で生成した広帯域パルスを、送受切換器2を介して偏波切換器11に送り、これを第2偏波送受信アンテナ13から放射して、観測対象によって散乱されたパルスを第1偏波送受信アンテナ12と第2偏波送受信アンテナ13において受信する。第1偏波送受信アンテナ12と第2偏波送受信アンテナ13は該受信信号を受信機4に送り、受信機4が第1偏波送受信アンテナ12と第2偏波送受信アンテナ13において受信された受信信号のそれぞれに対する位相検波処理とA/D変換処理を実施して、それぞれの受信信号の振幅と位相を示すディジタル受信信号を出力する。複数偏波レーダ画像再生手段14は、複数偏波の受信信号に対してそれぞれアジマス圧縮処理を実施して複数偏波のレーダ画像を生成する。
第1偏波送受信アンテナ12と第2偏波送受信アンテナ13における広帯域パルスの送受信タイミングを図7に示す。図7のように、送信は第1偏波送受信アンテナ12と第2偏波送受信アンテナ13から交互に行い、受信は同時に行う。以上のようにして、送受信偏波の組み合わせの異なる4つのレーダ画像が生成される。本明細書において、以下では送受信偏波の組み合わせのことを偏波チャネルと呼ぶこととする。
なお、本明細書においては、
第1偏波送受信アンテナ12で送信して第1偏波送受信アンテナ12で受信した信号を、第1偏波チャネルの受信信号、
第1偏波送受信アンテナ12で送信して第2偏波送受信アンテナ13で受信した信号を、第2偏波チャネルの受信信号、
第2偏波送受信アンテナ13で送信して第1偏波送受信アンテナ12で受信した信号を、第3偏波チャネルの受信信号、
第2偏波送受信アンテナ13で送信して第2偏波送受信アンテナ13で受信した信号を、第4偏波チャネルの受信信号、
と定義する。
上記の実施の形態1と同様に、複数偏波レーダ画像再生手段14において生成された複数偏波レーダ画像は、分割処理手段6において、サイズの小さい部分画像に分割される。部分画像の大きさはそれぞれ異なっていてもかまわず、互いに重複してもかまわない。また、観測された複数偏波レーダ画像全てを覆い尽くす必要はなく、注目する領域のみを選択して切り出しても良い。本発明の実施の形態2に関する以下の説明においては、ここで切り出された部分画像の一つに対する処理について説明する。以下で説明する処理が、分割処理手段6において切り出された全ての部分画像について適用され、最後に表示手段10においては全ての部分画像についての処理結果が並べて表示される。なお、以下では部分画像に含まれる画素数(サンプル数)を縦M個、横N個とする。
分割処理手段6によって切り出された部分画像は、2次元フーリエ変換手段7において、偏波チャネル毎に高速2次元フーリエ変換処理によって空間周波数スペクトル信号に変換される。切り出された部分画像の領域のすぐ外側の領域に強度の強い散乱点がある場合、この散乱点の反射電力が部分画像に洩れこむ。この影響を低減するため、上記の実施の形態1と同様に、2次元フーリエ変換手段7においては、高速2次元フーリエ変換処理を実施する前に、予め切り出した各偏波チャネルの部分画像に窓関数をかけ合わせるなどの処理を実施しても良い。さらに、高速2次元フーリエ変換処理を行う前に、部分画像の周囲にゼロのサンプルを付加するように構成しても良い。
2次元フーリエ変換手段7において算出された複数偏波の空間周波数スペクトル信号は、次に複数偏波2次元帯域拡張手段15に送られる。複数偏波2次元帯域拡張手段15においては、まず複数偏波2次元線形予測係数推定手段15aにおいて複数偏波2次元線形予測モデルの線形予測係数を算出し、算出された複数偏波2次元線形予測係数を用いて複数偏波2次元スペクトル外挿手段15bにおいて複数偏波の空間周波数スペクトルの帯域の外側のサンプルの推定値を計算して外挿する。
以下では、図8と図9を用いて複数偏波2次元帯域拡張手段15の処理の原理と動作について説明する。図8及び図9において、格子状に配列した黒い点は、空間周波数スペクトル信号のサンプル点を示す。
複数偏波レーダ画像を2次元フーリエ変換して得られる複数偏波の空間周波数スペクトルを広義の定常なランダムフィールドと考え、複数偏波2次元線形予測モデルを当てはめる。ここで用いる複数偏波2次元線形予測モデルは、K×L×P個のサンプルの線形結合によって、隣接するサンプルを予測するものである。ここで、Pは偏波チャネル数である。なお、送受偏波の組み合わせを変えて観測された4つの偏波チャネルを全て使用する必要は無く、任意の数を用いて良い。ただし、P=1の場合は、上記の実施の形態1の方式を用いる。また、K×Lを実施の形態1と同様に複数偏波2次元線形予測モデルの次数と呼び、「K×L次の複数偏波2次元線形予測モデル」などのように使用する。
図8は、K=L=3、P=2の場合の例を示している。この場合、例えば、実線で示す正方形300と301で囲まれた18個のサンプルの線形結合を用いて、サンプル302を予測する。複数偏波線形予測モデルの場合、forward-backwardの関係が成立しない(非特許文献2参照)ため、周囲(K+L+2)×2×P個のサンプルを予測する線形予測モデルを全て求める必要がある。複数偏波2次元線形予測モデルは、式(9)のような形式で表される。
Figure 0004481085
ここで、Xm,nは、m行n列のサンプル点におけるP個の偏波チャネルのデータをまとめたP次元縦ベクトルであり、CはP行P列の複数偏波線形予測係数行列である。式(9)の複数偏波2次元線形予測モデルを行列形式にまとめると式(10)で表される。ここでの行列形式は、周囲を4つの範囲に区切ってまとめて表示したものである。図9には、K=L=3の場合を例にとって、この4つの範囲303〜306を点線で囲んで示す。
Figure 0004481085
ただし、R〜RとU〜Uは、複数偏波の空間周波数スペクトルのサンプルを、それぞれ式(11)、式(13)のように並べた行列である。また、Γ〜Γは、複数偏波2次元線形予測係数をまとめた行列であり、式(12)で定義される。
Figure 0004481085
Figure 0004481085
Figure 0004481085
したがって、複数偏波2次元線形予測係数推定手段15aは、式(14)の最小二乗法によって複数偏波2次元線形予測係数の組Γ〜Γを算出する。
Figure 0004481085
複数偏波2次元線形予測係数推定手段15aにおいて算出された複数偏波2次元線形予測係数の組Γ〜Γは、複数偏波2次元スペクトル外挿手段15bに送られる。複数偏波2次元スペクトル外挿手段15bは、複数偏波2次元線形予測係数推定手段15aにおいて得られた複数偏波2次元線形予測モデルにしたがい、式(9)によって複数偏波の空間周波数スペクトルを外挿する。偏波チャネルの数が増えても、外挿の方法は上記の実施の形態1と同様であり、3×3次の複数偏波2次元線形予測モデルを用いる場合は、図5に示す例と同様に、1つのサンプルに対して複数の推定値が算出される。一般に、K×L次の複数偏波2次元線形予測モデルを用いてサンプルを行方向に外挿する場合は、1つのサンプルに対してK+2個の推定値が得られ、列方向に外挿する場合はL+2個の推定値が得られる。ただし、4隅の近傍のサンプルを推定する場合はこの限りではない。以上の外挿処理を反復することにより、空間周波数スペクトル信号を任意の大きさに拡張する。
なお、隣接する領域から推定される全ての推定値の平均値を用いる必要は無く、いずれか一つを選択しても良い。あるいは、任意の数の推定値の平均値を計算しても良い。あるいは、重み付け平均を計算しても良い。例えば、式(8)で定義される予測誤差の2乗平均値σK,λ(λ=0,1,...,L),σ-1,λ(λ=0,1,...,L),σκ,L(κ=0,1,...,K),σκ,-1(κ=0,1,...,K)の大きさを用いて、予測誤差の小さい方向の予測係数に大きな重みをつけて平均をとることによって、推定誤差の低減を図ることができる。あるいは、いずれか一つを選択する場合は、予測誤差の2乗平均値の最も小さいものを選択するなどの方法を採ることが可能である。
Figure 0004481085
ただし、<・>は、m,nに関する平均操作を表す。
この実施の形態2によれば、複数偏波のレーダ画像の空間周波数スペクトル信号を複数偏波の2次元線形予測モデルに基づいて外挿して拡張することにより、レンジ方向とアジマス方向の分解能を向上することができる。また、複数偏波のモデルを用いるため、ターゲットの偏波特性を線形予測の情報として利用することができる。そのため、上記の実施の形態1で開示した単偏波の2次元線形予測モデルに基づく帯域拡張方式と比較して、さらに分解能を向上でき、ターゲットの偏波特性の推定精度を向上できるという効果を奏する。
この発明の実施の形態1に係るレーダ装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態1に係るレーダ装置の動作の基本原理を説明するための図である。 この発明の実施の形態1に係るレーダ装置の動作の基本原理を説明するための図である。 この発明の実施の形態1に係るレーダ装置の動作の基本原理を説明するための図である。 この発明の実施の形態1に係るレーダ装置の動作の基本原理を説明するための図である。 この発明の実施の形態2に係るレーダ装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態2に係るレーダ装置の動作の基本原理を説明するための図である。 この発明の実施の形態2に係るレーダ装置の動作の基本原理を説明するための図である。 この発明の実施の形態2に係るレーダ装置の動作の基本原理を説明するための図である。
符号の説明
1 送信機、2 送受切換器、3 送受信アンテナ、4 受信機、5 レーダ画像再生手段、6 分割処理手段、7 2次元フーリエ変換手段、8 2次元帯域拡張手段、8a 2次元線形予測係数推定手段、8b 2次元スペクトル外挿手段、9 2次元逆フーリエ変換手段、10 表示手段、11 偏波切換器、12 第1偏波送受信アンテナ、13 第2偏波送受信アンテナ、14 複数偏波レーダ画像再生手段、15 複数偏波2次元帯域拡張手段、15a 複数偏波2次元線形予測係数推定手段、15b 複数偏波2次元スペクトル外挿手段。

Claims (7)

  1. パルス信号を送信し観測対象によって散乱された散乱波の受信信号に対して合成開口処理を実施してレーダ画像を生成するレーダ画像再生手段と、
    前記レーダ画像再生手段によって生成されたレーダ画像を2次元高速フーリエ変換によって空間周波数領域スペクトル信号に変換する2次元フーリエ変換手段と、
    前記2次元フーリエ変換手段によって得られた空間周波数領域スペクトル信号に適合する2次元線形予測モデルの2次元線形予測係数を算出する2次元線形予測係数推定手段と
    前記2次元線形予測係数推定手段によって算出された2次元線形予測係数を用いて前記空間周波数領域スペクトル信号の帯域の外側のサンプルの推定値を計算して外挿する2次元スペクトル外挿手段と、
    前記2次元スペクトル外挿手段によって帯域を拡張された空間周波数領域スペクトル信号を逆フーリエ変換して帯域拡張後のレーダ画像を生成する2次元逆フーリエ変換手段と
    を備えたことを特徴とするレーダ装置。
  2. 偏波特性の異なる複数のアンテナと、
    前記複数のアンテナのうち、送信と受信において任意の数のアンテナを駆動させる偏波切換器と、
    送信のアンテナによってパルス信号を送信し、観測対象によって散乱された散乱波を受信のアンテナによって受信し、複数の送受信偏波が組み合わされた受信信号に対して合成開口処理を実施して複数偏波レーダ画像を生成する複数偏波レーダ画像再生手段と、
    前記複数偏波レーダ画像再生手段によって生成された複数偏波レーダ画像を2次元高速フーリエ変換によって複数偏波の空間周波数領域スペクトル信号に変換する2次元フーリエ変換手段と、
    前記2次元フーリエ変換手段によって得られた複数偏波の空間周波数領域スペクトル信号に適合する複数偏波2次元線形予測モデルの複数偏波2次元線形予測係数を算出する複数偏波2次元線形予測係数推定手段と
    前記複数偏波2次元線形予測係数推定手段によって算出された複数偏波2次元線形予測係数を用いて複数偏波の空間周波数領域スペクトル信号の帯域の外側のサンプルの推定値を計算して外挿する複数偏波2次元スペクトル外挿手段と、
    前記複数偏波2次元スペクトル外挿手段によって帯域を拡張された複数偏波の空間周波数領域スペクトル信号を逆フーリエ変換して帯域拡張後の複数偏波レーダ画像を生成する2次元逆フーリエ変換手段と
    を備えたことを特徴とするレーダ装置。
  3. 前記レーダ画像再生手段または前記複数偏波レーダ画像再生手段によって生成されたレーダ画像または複数偏波レーダ画像を互いに重複を許した部分画像に分割する分割処理手段をさらに備え、
    前記2次元フーリエ変換手段は、前記分割処理手段によって分割された部分画像に対して2次元高速フーリエ変換を実施する
    ことを特徴とする請求項1または2記載のレーダ装置。
  4. 前記2次元フーリエ変換手段は、前記分割処理手段によって分割された部分画像に対して2次元高速フーリエ変換を実施する前に、部分画像の端の部分の強度を抑圧する重み付け処理を実施する
    ことを特徴とする請求項記載のレーダ装置。
  5. 前記2次元スペクトル外挿手段または前記複数偏波2次元スペクトル外挿手段は、近接する複数の領域から得られる複数の予測値の平均値を用いてサンプルを外挿する
    ことを特徴とする請求項1から請求項4までのいずれかに記載のレーダ装置。
  6. 前記2次元スペクトル外挿手段または前記複数偏波2次元スペクトル外挿手段は、近接する複数の領域から得られる複数の予測値のうち、予測誤差の二乗平均値が最小となる予測値を用いてサンプルを外挿する
    ことを特徴とする請求項1から請求項4までのいずれかに記載のレーダ装置。
  7. 前記2次元スペクトル外挿手段または前記複数偏波2次元スペクトル外挿手段は、近接する複数の領域から得られる複数の予測値の重み付け平均値を用いてサンプルを外挿する
    ことを特徴とする請求項から請求項までのいずれかに記載のレーダ装置。
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