JP4500098B2 - アダプティブアレーの特性最適化方法 - Google Patents

Description

この発明は、複数の受信部を２次元状に配置した２次元受信アレーを備え、その２次元受信アレーの指向性パターンを制御するようにしたアダプティブアレーの指向性を連続的に更新する最適化方法に関するものである。

複数の励振素子を２次元状に配列し、その全部または一部を励振するようにしたアレーは所望の指向性パターンを得ることができ、その特性を生かして種々の分野で利用されている（非特許文献１参照）。

ところで、例えばＧＰＳ(Global Positioning System)におけるデータ受信の際の大きな問題点の一つは、衛星からの電波が建物や地面などで反射することに起因するマルチパス(多重伝搬)の発生である。マルチパスが生じると、直接波と反射波が干渉し、位置計測の精度の低下をもたらすのみならず、計測が全く不可能となる場合さえあり得る。例えば仰角２０度以下では、地上からの各種不要信号や雑音によってＧＰＳ衛星からの信号を分離・検出することが困難になる。

そのハードウエアによる対応策の一つに上記アンテナのアレー化がある（非特許文献２参照）。アレー化によって、各素子アンテナの出力に適当な複素数の重みを乗算する、すなわち各素子アンテナの受信信号の振幅と位相をそれぞれ適切に操作することによって、直接波の到来方向にのみ指向性をもたせる。

このようなアンテナのアレー化は、直接波（所望波）到来方向の利得を低下させることなく、反射波（不要波）到来方向に対してアンテナの受信感度を殆ど零にする、すなわちヌル(null)を形成することが可能であるので、技術的には、最も汎用的かつ効果的な手法であると考えられる。

アレーアンテナのデータ処理に関して、本願出願人は不要波と所望波の両方に自由に拘束条件が設定可能なＤＣＭＰ(Directionally Constrained Minimization of Power)法に着目し、二次元アレーアンテナに対して、ＤＣＭＰ法を有効に適用したアダプティブアレーおよび測位装置に関して出願（特願２００３−１２９４９６）している。
菊間信良，"アレーアンテナによる適応信号処理"，科学技術出版社，1998. 吉田孝監修，"改訂レーダ技術"，電子情報通信学会編，コロナ社，1996.

しかしそのためには、全ての入射波の到来方向をあらかじめ把握し、適切な拘束条件を設定する必要があった。到来方向推定手法としては、高精度スペクトル推定手法の一つであるＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）法を二次元に拡張したものが有効である。すなわちＭＵＳＩＣ法によって所望波と不要波の到来方向を推定し、そこで得られた情報に基づいて適当な拘束条件を設定し、ＤＣＭＰ法を適用して複素重みを算出すればよい。

ただ、ここで新たな問題が一つ生じる。すなわち、ＤＣＭＰ法で求めた複素重みによって、本当に不要波が抑制され、所望波のみが抽出されているかどうかの検証が行えないという問題が生じる。このことは、設定した拘束条件が適切であったか否かの検証が行えず、必ずしも最適な指向特性が得られないという問題でもある。

ここで、アレーアンテナの各素子からの時系列データに対して、ＤＣＭＰ法で得られた複素重みを乗算し、そのまま再度ＭＵＳＩＣ法を適用すれば問題がないように錯覚しがちであるが、そのようにして得られる到来方向推定の結果は全くでたらめなものとなってしまう。これは当然のことで、ＤＣＭＰ法が、「各素子アンテナからの時系列データに複素重みを乗算し、その電力和を最小にする」という規範に基づいていることを思い出せば、すぐに納得できる。言い換えると、上記の目的のためにＭＵＳＩＣ法とＤＣＭＰ法をそのまま繰り返し適用することはできない。

そこで、この発明の目的は、所望波のみが抽出されているかどうかの検証や、設定した拘束条件が適切であったか否かの検証（確認）をシミュレーション段階で簡単に行えるようにし、アダプティブアレーの特性を最適化する方法を提供することにある。

この発明のアダプティブアレーの指向性最適化方法は、到来波信号を受信する複数の受信部が配置された受信アレーの各受信部での受信信号から時系列データのデータ行列Ｘを求めるとともに、該データ行列のサブアレー行列Ｘ₁₁を列ベクトルｘ₁₁に変換して相関行列Ｒ_XX11を算出し、該相関行列を重み付き空間平均化した空間平均相関行列Ｒ_xx(m)を基に信号の到来方向を推定するステップと、
前記信号の所望波および／または不要波の到来方向に基づいて拘束条件を定めて複素重みベクトルＷを決定し、前記サブアレー行列Ｘ₁₁のそれぞれを列ベクトルｘ₁₁にし、各列ベクトルと前記複素重みベクトルの転置共役Ｗ^Hとの内積ｙ₁₁を前記サブアレー化の配列順に再配列した再配列行列Ｙを求め、該再配列行列Ｙから到来方向再推定用相関行列Ｒ_YYを求め、前記空間平均相関行列Ｒ_xx(m)を前記到来方向再推定用相関行列Ｒ_YYに置き換えて前記信号の到来方向を推定するステップを再度適用するステップとを備えたことを特徴としている。

前記受信アレーとしては、受信部が１次元配列または２次元配列されたものとすることができる。また、受信部が平面上で十字状に直交するように配置されたものとすることができる。

また、この発明のアダプティブアレーの指向性最適化方法は、送信源からの到来信号を前記複数の受信部でそれぞれ受信し、該受信による受信信号のキャリア位相を追尾して得られる積算デルタレンジ（ＡＤＲ）をそれぞれ求め、前記積算デルタレンジの値を前記受信部での受信信号としたことを特徴としている。

この発明のアダプティブアレーの特性最適化方法によれば、上記複素重みを考慮したデータ行列が生成され、そのデータ行例に対してＭＵＳＩＣ法を適用することになるので、その結果から所望波のみが抽出されているかどうかの検証や、設定した拘束条件が適切であったか否かの検証を行えるようになり、アダプティブアレーの特性を最適化できる。

この発明のアダプティブアレーの特性最適化方法によれば、前記複数の受信部が直線状に１次元配列されることによって、その直線に対する１次元方位方向の指向性を最適化できる。また、前記複数の受信部が平面状に２次元配列されることによって、その平面に対する２次元方位方向の指向性を最適化できる。

この発明のアダプティブアレーの特性最適化方法によれば、前記複数の受信部が平面上で十字状に直交するように配置されることによって、複数の受信部が隣接することによる干渉が緩和され、且つ小型・軽量・低コスト化を図ったアダプティブアレーにも適用可能となる。

また、この発明のアダプティブアレーの特性最適化方法によれば、受信信号のキャリア位相を追尾して得られる積算デルタレンジ（ＡＤＲ）をそれぞれ求め、その積算デルタレンジの値を受信部での受信信号とすることによって、各受信部でそれぞれ独立に積算デルタレンジＡＤＲ求めて信号の到来方向を推定するようにしたものにも適用可能となる。

この発明のアダプティブアレーの特性最適化方法を適用する、アダプティブアレーとそれを用いた受信装置について、各図を参照して説明する。
図１は、その全体の構成を示すブロック図である。ここで１は、複数の素子アンテナ１ａ，１ｂ・・・１ｍを１次元状または２次元状に配置したアレーアンテナである。２で示す部分は、各素子アンテナ１ａ〜１ｍの受信信号に対して複素重みを与える複素重み付与部である。２１ａ，２１ｂ・・・２１ｍは各素子アンテナの受信信号の振幅を調整する振幅調整器、２２ａ，２２ｂ・・・２２ｍは各素子アンテナの信号の位相を調整する位相調整器である。これらの振幅調整および位相調整された各素子アンテナの受信信号は加算部３で加算されて１つの受信信号Ｐｏｕｔとして求められる。

受信信号処理部４は、各素子アンテナ１ａ，１ｂ・・・１ｍの受信信号を入力し、後に示す方法により各素子アンテナの受信信号に対して与えるべき複素重みを求め、複素重み付与部２の振幅調整器２１および位相調整器２２に対してそれぞれ相当する調整量を与える。

受信機５は、上記所定の指向性パターンのもとで受信された受信信号を入力して信号受信のための処理を行う。

図２は、上記複数の素子アンテナの２次元上への配置例を示している。（Ａ）の場合、５×５で合計２５個の素子アンテナを、直交するマトリックスの各交点にそれぞれ配置している。また、（Ｂ）に示す例では、５×５のマトリックスを考えた時、第３行×第３例分に合計９個の素子アンテナを配置している。

図１の受信信号処理部４は、ＭＵＳＩＣ法により信号の到来方向を推定する。ＭＵＳＩＣ法では、まずアレーアンテナの各素子の時系列出力データから相関行列を作成する。そして、その固有値と固有ベクトルを算出する。それらの固有値の大小を判別して、信号空間に属する固有ベクトルと雑音空間に属する固有ベクトルに分類し、それぞれが互いに直交することを利用して到来方向推定を行う。すなわち、雑音空間に属する固有ベクトル行列に信号到来方向ベクトルを乗算する項を分母において、信号到来方向の角度をスキャンすると、その角度が実際の信号信号到来方向に一致した時に、分母の値が零に近づくことから急峻なピークが得られる。この作用を利用して信号の到来方向推定を行う。

しかし一般に所望波とマルチパスの不要波とは相関性が高いため、信号と雑音の固有ベクトルの固有値による判別が困難になる。そこで、上記のようにして得られるアレーアンテナをサブアレーに分割して考え、各サブアレーに対する相関行列の空間平均（または移動平均）という前処理を施す。

前述のＭＵＳＩＣ法の適用によって、所望波と不要波の到来方向が求まれば、ＤＣＭＰ法を適用するための拘束条件が決定できる。その結果、所望波到来方向にのみ感度を有し、不要波到来方向にヌル（Ｎｕｌｌ）を形成するような合成指向性が形成できる。

アレーアンテナの配置が二次元の場合の具体的な処理手順については、特願２００３−１２９４９６にて既に出願している。これによって各素子アンテナの出力データに対して乗算すべき複素重みが算出できる。

しかし既に述べたように、各素子アンテナからの時系列出力データに対して、そのような複素重みを乗算し、再度ＭＵＳＩＣ法を適用しても、そこで得られる方向推定結果は全くでたらめなものとなる。ＭＵＳＩＣ法とＤＣＭＰ法は使用目的が異なっており、そのままではＭＵＳＩＣ法とＤＣＭＰ法を繰り返し適用することはできない。

この問題を解決する手順を図３〜図５を参照して説明する。
図３の（Ａ）はこの発明の実施形態に係るアダプティブアレーの特性最適化方法処理手順を示すブロック図、図４は演算処理の各段階でのデータについて示す図、図５は上記アダプティブアレーの特性最適化方法の処理手順を示すフローチャートである。これらの図に示すように、まずアレーアンテナをサブアレーに分割して考え、各サブアレーの相関行列を平均化し、ＭＵＳＩＣ法により信号の到来方向を推定する。そして、所望波と不要波の到来方向を拘束条件に与えてＤＣＭＰ法により所望の指向性パターンを得るための複素重みを決定する。また、各素子アンテナを複数のアレーにサブアレー化し、各サブアレーに上記複素重みを乗じ、それをサブアレーの配置に合わせて再構成する。これによりＭＵＳＩＣ法等による信号到来方向の再推定を可能とする。

図３の（Ｂ）は、所望の指向性パターンで信号の受信を行う状態を示すブロック図である。上記信号到来方向の再推定の結果が所望の結果となれば、この図３の（Ｂ）に示すように受信信号に上記複素重みを乗じて所望指向性パターンでの受信を行う。

図４では、５×５の正方形状アレーアンテナの出力データ行列Ｘに対し、サイズ３×３のサブアレーに分割する場合を例とする。まず、図４（ａ）に示すように、各素子アンテナからのデータ行列Ｘが得られたとする。このとき５×５行列の中に含まれるすべての組合せの３×３のサブアレー行列（図中ではそれらのうちの１つであるＸ₁₁のみを示している。）を図に示すように並べ替えて列ベクトルｘに変換し、それを基に部分相関行列Ｒ_xxを算出する。そして、この相関行列を重み付き空間平均して空間平均相関行列
Ｒ_XX(m)＝ｘｘ^H(m)を算出し、ＭＵＳＩＣ法を適用する。ここでＨは転置共役を表す。この結果、所望波および不要波の到来方向（天頂角θ、方位角φ）が求められる。その情報を基に、ＤＣＭＰ法の拘束条件が決定できるので、上記空間平均された相関行列に対してＤＣＭＰ法を適用する。結果として、ベクトルｘの要素数に等しい要素数の複素重みベクトルが求められる。ここまでが、従来のＭＵＳＩＣ法とＤＣＭＰ法の適用である。

次に、この複素重みベクトルＷの共役転置Ｗ^Hと、元のデータ行列中の３×３サブアレー行列の組合せすべてに対して、図４の（ｂ）に示すような方法で列ベクトル化したサブアレー行列ｘとの内積ｙを計算する。図４の（ｂ）では、それらの組合せの１つであるＸ₁₁の場合について示していて、内積計算の結果をｙ₁₁としている。

次に、図４の（ｃ）に示すように、元のデータ行列から各々のサブアレー行列を抜き出した順番でそれらの内積計算の結果を再配列する。このようにして、複素重みベクトルがそれぞれの要素に乗算された要素数３×３の再配列行列Ｙを算出する。

そして、図４の（ｄ）に示すように、再配列行列Ｙを要素数９の列ベクトルｙに変換し、それを基に要素数９×９の相関行列（以下、「到来方向再推定用相関行列」という。）Ｒ_YYを算出する。この到来方向再推定用相関行列Ｒ_YYに対してＭＵＳＩＣ法を適用する。すなわち、前記空間平均相関行列Ｒ_xx(m)を到来方向再推定用相関行列Ｒ_YYに置き換えて信号の到来方向を推定するステップを再度適用する。

上記ＤＣＭＰ法により複素重みＷを決定する際の演算対象である空間平均相関行列Ｒ_xx(m)は最初に求めたものである。すなわち図５に示したループを繰り返す場合もＲ_xx(m)は一定である。

このようにすれば、複素重みを考慮して再度ＭＵＳＩＣ法が繰り返し適用できる。そして、この再度のＭＵＳＩＣ法の適用によって得られた結果から、所望波の抽出状況や不要波の抑圧状況を確認し、問題がなければ最適化処理を終了すればよい。もし、所望波の抽出状況や不要波の抑圧状況が不完全であれば、上記拘束条件を修正し、再度のＭＵＳＩＣ法の適用により同様の確認を行って、所望の最適な指向性パターンが得られるような拘束条件を見いだせばよい。

以上の説明から明らかであるが、本発明の方法はサブアレー相関行列の空間平均を行うことが前提である。但し、所望波と不要波（特にマルチパス）は互いに相関性が高いため、この空間平均は実質的に必須であり、大抵の場合この前提は許容できる。

なお、図４では明示していないが、行列Ｘ，Ｙおよびベクトルｘの各要素それぞれは、各素子アンテナからのサンプリングされたＮ点の離散的データであり、それぞれ３次元データ配列および２次元データ配列である。

次に、シミュレーション結果について示す。
先ず、５×５正方形状アレーアンテナに対し、（θ，φ）座標系で任意の複数個の正弦波が入射するものとし、それらの入力波を各素子アンテナ上で時間の関数として加算合成する。また、所望波と不要波それぞれ１波を想定してシミュレーションを行った。

図１０はこの天頂角θと方位角φの関係を示している。所望波（Ｓ）及び不要波（Ｕ）の到来方向は、天頂角をθ（０≦θ≦９０°）、方位角をφ（−１８０≦φ≦１８０°）とする（θ，φ）座標でそれぞれ（３０°，４５°）、（４５°，−６０°）とし、それらの入射波を各素子アンテナ上で時間ｔの関数として単純加算し、さらに合成振幅の最大値に対してσ＝１０％の標準偏差を有するガウスノイズを素子毎に独立に重畳させた。所望波、不要波の相対強度Ｐｓ：Ｐｕは、ｄＢ値で１：１とした。搬送波周波数はｆ＝１．５ＧＨｚとし、サンプリング周波数ｆｓ＝１５ＧＨｚ、全データ点数Ｎ＝２００、素子間隔は縦横方向ともｄ＝ｃ／２ｆ（ｃは光速）、素子アンテナの数５×５、サブアレーのサイズは３×３とした。図１１の（ａ）は空間平均処理後の行列Ｒ_XX(m)にＭＵＳＩＣ法を適用した結果である。Ｓが所望波、Ｕが不要波であり、正しく方向推定がなされている。これに対して、同図の（ｂ）は所望波と不要波方向に対してそれぞれ拘束値１と０の拘束条件を課し、ＤＣＭＰ法を適用してアンテナの指向性を算出した結果である。不要波方向に正しく深いヌルが形成されている。同図の（ｃ）は、ここで得られた複素重みを使用して前述の方法でデータ行列を算出し、再度ＭＵＳＩＣ法を適用した結果である。不要波Ｕが除去され、所望波Ｓのみが正しく抽出されていることが判る。

図１２は、この３×３行列の各要素の時系列データＹ₁₁，Ｙ₁₂，Ｙ₁₃，・・・Ｙ₃₃を順番に表示したものである。同図には、σ＝０％の所望入射波波形も重ね書き表示してあるが、重なっているため殆ど区別できない。この結果から、行列要素間の各エレメント波形間の相対的な位相の関係が保たれていることが判る。すなわち、再度のＭＵＳＩＣ法がうまく適用できていることが判る。

次に、同様な条件で、所望波１波、不要波２波の設定でシミュレーションを行った。新たに加えた不要波の到来方向は（６０°，１２０°）とし、その相対強度は他の不要波と同一レベルにした。その結果を図１３に示す。図１３の（ａ）はＭＵＳＩＣ法による方向推定結果、同図の（ｂ）は、不要波２波を除去する拘束条件を課してＤＣＭＰ法を適用し、再度ＭＵＳＩＣ法によって所望波到来方向を推定した結果である。この場合も、２つの不要波Ｕ１、Ｕ２が除去され所望波Ｓのみが正しく抽出されていることが判る。

電波到来方向の推定精度は、ＤＣＭＰ法の指向性ヌルの形状にも依存するが、主としてＭＵＳＩＣ法のスペクトル推定精度に依存する。すなわち、時系列データ点数が多いほど推定精度は向上する。所望波と不要波のパワーに関しては、ＤＣＭＰ法の原理から、所望波に対する不要波の相対的な電力レベルが大きいほどヌルが良好に形成される。したがって、通常は所望波のみを１とするような拘束条件を設定すればよいが、所望波の電力レベルが不要波のそれよりも多少でも大きい場合は、所望波に対して１、不要波に対して０というように両者に拘束条件を課せば良好な結果が得られる場合が多い。

次に、アレーアンテナ形状を５×５の２５素子正方形状から９素子十字形状に変更してシミュレーションを行った。その他の条件は図１１の場合と同一とした。図１４の（ａ）は最初のＭＵＳＩＣ法による推定結果であり、図１４の（ｂ）は不要波が除去された最終結果である。スペクトルにやや広がりが見られるものの、５×５の２５素子の場合と同様にピーク位置もほぼ正しく推定されている。

次に、ＧＰＳ受信機内部で得られる積算デルタレンジ（ＡＤＲ）を受信アレーの受信部での受信信号とした例について、図６〜図９を参照して説明する。
図６は測位装置の構成を示すブロック図である。この図６において、１１ａ，１１ｂ，・・・１１ｉは図２に示したように複数の素子アンテナである。２で示す部分は各素子アンテナ１１ａ〜１１ｉの受信信号に対して複素重みを与える複素重み付与部である。２１ａ，２１ｂ・・・２１ｉは各素子アンテナの受信信号の振幅を調整する振幅調整器、２２ａ，２２ｂ・・・２２ｉは各素子アンテナの信号の位相を調整する位相調整器である。加算器３は、これらの振幅調整および位相調整された各素子アンテナの受信信号を加算して１つの受信信号としてＧＰＳ受信機７へ与える。

図７は信号到来方向推定装置の構成を示す図である。（Ｂ）は全体の構成を示すブロック図、（Ａ）はそのうちのＧＰＳ受信機の構成を示すブロック図である。ＧＰＳ受信機は（Ａ）に示すように、ＧＰＳアンテナ１１による信号を所定の中間周波信号に変換するダウンコンバータ１２、その信号をディジタルデータ列に変換するＡ／Ｄコンバータ１３およびそのディジタルデータを順次入力して信号処理を行い、後述するＡＤＲを含むデータを出力する信号処理部１４、および信号処理部１４の制御を行うとともに測位演算を行う測位演算部１５とから構成している。信号処理部１４は複数のＧＰＳ衛星からの信号を同時に受信するために複数チャンネル分備えている。ダウンコンバータ１２は、基準周波数信号をローカル信号とし、ＧＰＳアンテナ１１からの入力信号を中間周波信号に周波数変換する。Ａ／Ｄコンバータ１３はその信号を所定ビット数のディジタルデータに変換する。

信号到来方向推定装置は図７の（Ｂ）に示すように、複数のＧＰＳアンテナ１１ａ，１１ｂ・・・１１ｉと、複数のＧＰＳ受信機５ａ，５ｂ・・・５ｉと、ＤＳＰ（ディジタルシグナルプロセッサ）からなるデータ処理部６を備えている。データ処理部６は各ＧＰＳ受信機５ａ，５ｂ・・・５ｉから出力されるＡＤＲを読み取り、データ処理により信号の到来方向を推定する。

図８は図７の（Ａ）に示した信号処理部１４の構成を示すブロック図である。また図９は上記信号処理部１４内に設けられているキャリアＮＣＯ７１とＡＤＲとの関係を示すブロック図である。

信号処理部１４において、キャリアＮＣＯ７１は測位演算部１５からの制御データを受けて所定周波数で位相が０°と９０°のキャリア信号（Ｉ信号，Ｑ信号）を発生する。コード発生器７３は所定のコード位相のずれを有する３つのＣ／Ａコード（Ｅ，Ｐ，Ｌ）を発生し、コードＮＣＯ７２はそのコード位相を数値制御する。乗算器７４，７５，７６は、所定のコード位相ずれを有する３つのＣ／Ａコード（Ｅ，Ｐ，Ｌ）とＩＦ信号とを乗算する。乗算器７７，７８は、乗算器７４の乗算結果に対してＩ信号とＱ信号をそれぞれ乗算する。また、乗算器７９，８０は、乗算器７５，７６の乗算結果に対してＩ信号をそれぞれ乗算する。

ＰＩ積分器８１，ＰＱ積分器８２は、乗算器７７，７８の出力値を積算することによって、キャリアＮＣＯ７１が発生したキャリア信号とＩＦ信号のキャリア成分との相関値を求め、その結果をレジスタ８６，８７へ入力する。また、ＥＩ積分器８３，ＬＩ積分器８４は、乗算器７９，８０の出力値を積算することによって、コード発生器７３が発生した位相の異なる２つのコードとＩＦ信号のコードとの相関値を求め、加算器８５は、ＥＩ積分器８３の積算値とＬＩ積分器８４の積算値との差を求め、その値をレジスタ８８へ入力する。

測位演算部１５は、レジスタ８６，８７，８８に求められた相関結果からＣ／Ａコード位相およびキャリア位相を求めるとともにその追尾を行う。

キャリアＮＣＯ７１は図９に示すように、所定ビット分のＤ型フリップフロップ７１１と所定ビット幅の加算器７１２とを組み合わせたものである。Ｄ型フリップフロップ７１１の出力がキャリアＮＣＯ７１の出力であり、ＡＤＲの小数値に相当する。このフリップフロップ７１１の最上位ビットがπラジアンのウェイトを持ち、その次のビットはπ／２ラジアン、その次がπ／４ラジアンというようにウェイトが１／２ずつ小さくなる関係にある。したがって、フリップフロップ７１１の出力値の変化が一巡した時に位相が２πラジアン変化したことになる。ＡＤＲカウンタ８９はソフトウエアの処理によるカウンタであり、フリップフロップ７１１の最上位ビットからキャリーを検出して、その数をカウントすることによってＡＤＲの整数値を求める。

このような構成により、加算器７１２に対する設定周波数の値によってフリップフロップ７１１が一巡するに要するクロック数が変化するので、この設定周波数の値によってキャリアＮＣＯ７１の出力信号の周波数を設定することができる。また、上記ＡＤＲの小数値の変化が一巡する周期は位相ロックしているキャリア信号の１周期に対応しているので、Ｄ型フリップフロップ７１１の出力値を基準クロック信号に同期したキャリア信号の１周期に相当するタイミングで読み出したときの値が受信信号のキャリア位相情報に等しい。

図７に示した各ＧＰＳ受信機５ａ〜５ｉは、受信信号のキャリア位相情報として、このＡＤＲの整数値と小数値を例えば毎秒出力する。

図１５の（ａ）は、図６に示したＧＰＳ受信機５ａ〜５ｉを９個十字形状アレーアンテナ状に配置して、それらから離散的に得られた２０点（１点／秒、２０秒間分データ）のＡＤＲデータに対してＭＵＳＩＣ法を適用した結果である。測定日時、測定場所、衛星番号は、それぞれＧＰＳタイムで、２００１年２月２４日、東経１３５度、北緯３４度、衛星番号＃ＳＶ７、６６６１８１９２８ｓｅｃ．である。ここでは入射波の個数が、所望波Ｓと不要波Ｕ１の計２個であるとしてＭＵＳＩＣ法を適用したが、それら以外に小さなピークＵ２とＵ３が現れている。同図の（ｂ）はそのような不要なピークを抑圧する目的で、ＤＣＭＰ法を適用して、再度ＭＵＳＩＣ法を用いて到来方向推定を行った結果である。このように受信アレーの各受信部でそれぞれ求めたＡＤＲにも適用可能であることを確認した。

なお、以上に示した例では、受信部が平面上で十字状に直交するように配置された受信アレーまたは２次元配列された受信アレーを用いたが、複数の受信部が直線状に配置された受信アレーにも同様に適用できる。

また、以上に示した例では信号の到来方向を推定するためにＭＵＳＩＣ法を用いたが、そのほかにもビームフォーマ法、Ｃａｐｏｎ法、線形予測法、最小ノルム法、ＥＳＰＲＩＴ法またはＭＯＤＥ法等を用いることもできる。これらはいずれも到来方向推定アルゴリズムで同様に最適化処理を行うことができるためである。

各実施形態に係るアダプティブアレーおよびそれを備えた受信装置の構成を示すブロック図 ２次元アレーアンテナの各素子アンテナの配置例を示す図 アダプティブアレーの特性最適化方法の処理手順を示すブロック図 演算処理の各段階でのデータについて示す図 アダプティブアレーの特性最適化方法の処理手順を示すフローチャート 測位装置の構成を示すブロック図 ＧＰＳ受信機の構成を示すブロック図 同装置の信号処理部の構成を示すブロック図 キャリアＮＣＯとＡＤＲカウンタとの関係を示す図 ２次元アレーアンテナと電波到来方向の座標系を示す図 空間平均処理後の行列にＭＵＳＩＣ法を適用した結果を示す図 複素重み乗算後の行列の各要素の時系列データを順番に表示した結果を示す図 所望波１波、不要波２波の設定でシミュレーションを行った結果を示す図 アレーアンテナ形状を十字形状にしてシミュレーションを行った結果を示す図 ＡＤＲに対して適用してシミュレーションを行った結果を示す図

符号の説明

１−アレーアンテナ
１ａ〜１ｎ−素子アンテナ
２−複素重み付与部
３−加算部
６−データ処理部
１１−素子アンテナ
２１−振幅調整器
２２−位相調整器

Claims (4)

1. 到来波信号を受信する複数の受信部が配置された受信アレーの各受信部での受信信号から時系列データのデータ行列を求めるとともに、該データ行列のサブアレー行列の相関行列を算出し、該相関行列を重み付き空間平均化した空間平均相関行列を基に信号の到来方向を推定するステップと、
   前記信号の所望波および／または不要波の到来方向に基づいて拘束条件を定めて複素重みベクトルを決定し、前記サブアレー行列のそれぞれを列ベクトルにし、各列ベクトルと前記複素重みベクトルの転置共役との内積を前記サブアレー化の配列順に再配列した再配列行列を求め、該再配列行列から到来方向再推定用相関行列を求め、前記空間平均相関行列を前記到来方向再推定用相関行列に置き換えて前記信号の到来方向を推定するステップを再度適用するステップとを備えたことを特徴とするアダプティブアレーの特性最適化方法。
2. 前記受信アレーは前記受信部が１次元配列または２次元配列されたものである請求項１に記載のアダプティブアレーの特性最適化方法。
3. 前記受信アレーは前記受信部が平面上で十字状に直交するように配置されたものである請求項１に記載のアダプティブアレーの特性最適化方法。
4. 送信源からの到来信号を前記複数の受信部でそれぞれ受信し、該受信による受信信号のキャリア位相を追尾して得られる積算デルタレンジ（ＡＤＲ）をそれぞれ求め、前記積算デルタレンジの値を前記受信部での受信信号とした請求項１または２に記載のアダプティブアレーの特性最適化方法。

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