JP4682535B2

JP4682535B2 - 目標類別方法および装置

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Publication number: JP4682535B2
Application number: JP2004156243A
Authority: JP
Inventors: 誠二野本
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2004-05-26
Filing date: 2004-05-26
Publication date: 2011-05-11
Anticipated expiration: 2024-05-26
Also published as: JP2005337854A

Description

本発明は、目標類別装置に関し、特にレーダ装置で取得したデータにもとづいて目標の種類を類別する目標類別方法および装置に関する。

レーダ装置は、空間に電波を発射して目標からの反射信号を受信することにより、目標の存在を探知し、その位置、運動状況などを観測する手段、あるいは目標の種類を識別する手段として用いられる。

レーダ装置からの電波はアンテナから空間に発射され、目標に当たって反射した後、再びアンテナで受けて受信装置等へレーダ受信信号として出力される。レーダ受信信号は定められたサンプリング間隔でＡ／Ｄ変換され、サンプリング点毎の振幅値から目標信号を検出し測距処理を行うことによって目標の距離情報を得ることができる。ここで、サンプリング間隔は、測距処理における距離のサンプリング間隔に対応しており、この距離のサンプリング間隔をレンジビンという。例えば、３０ＭＨｚのサンプリング周波数であれば、１レンジビンは５ｍとなり、Ａ／Ｄ変換後のレーダ受信信号は５ｍ毎の振幅値となる。

また、アンテナが電波を発射する方位を変化させ、方位の異なるレーダ受信信号を得て、方位測角処理を行うことによって目標の方位情報を得ることができる。さらに、目標検出時刻、距離、方位等の情報を含む目標データを使って、追尾処理を行うこともある。追尾処理は、アンテナから電波が発射される毎に得られる時系列で複数の目標データの中から、同一の目標に属する目標データを抽出し、その目標の予測位置や進行方向を算出してその目標の運動に追随し、追尾データを出力する処理である。

このようにレーダ装置の主要機能は探知、測距、方位測角、追尾などであるが、これらの機能に加えて、近年は目標の種類を類別する機能が実用化されつつある。類別の内容としては、大型／小型といったサイズの分類や、航空機かミサイルか等の大まかな分類から、具体的に航空機や艦船の種類を類別する等、レーダ装置の運用目的によって様々な方式が提案されている。

その代表的な方式の１つにレンジプロファイルを用いる方式がある。レンジプロファイルとは、目標からの受信信号の距離方向における振幅値の変化であり、目標の形状や材質等によって異なるものである。また、振幅値をＲＣＳ（Radar Cross Section）に換算することにより、目標の距離対ＲＣＳ特性をレンジプロファイルということもある。レーダ装置の場合、方位分解能に比べて距離分解能の方が一般的によく、レンジプロファイルによる類別方式の長所は、精度のよい距離分解能を利用しているので、目標の物理的特徴とレンジプロファイルの対応がつきやすいことが挙げられる。

即ち、方位分解能は方位ビーム幅でほぼ決定され、たとえば航空機を目標とするレーダ装置では通常ビーム幅は数度であるが、ビーム幅１度は１０ｋｍ遠方では約１７４ｍ相当となる。航空機や艦船等の目標の物理長が数１０〜数１００ｍであるため、この方位分解能で目標を類別することは通常は困難である。これに対して、距離分解能はほぼパルス幅で決定され、使用できる周波数帯域幅の制約があるものの、方位分解能を上げるよりは容易である。例えば、周波数帯域幅として３０ＭＨｚが使用可能であれば、目標の存在する距離によらず約５ｍの距離分解能が得られることになり、目標の物理長に比べて細かい分解能が確保できることになる。

図６は、特許文献１に開示されている、レンジプロファイルを用いた従来の目標類別装置の構成例を示すブロック図であり、レーダ受信信号から目標を検出する目標検出部２１と、目標検出メモリ２５と受信エコー長演算部２６からなる目標相関部２２と、ＲＣＳ算出部２７とＲＣＳ−目標位置メモリ２８とＲＣＳ最大値検出部２９からなるＲＣＳ演算処理部２３と、目標大小判定部２４とで構成されている。

目標検出部２１は、レーダ受信信号と所定のスレッシュホールド値を比較して、スレッシュホールド値よりも大きい振幅値を持つレンジビンの信号を目標検出データとして検出し、目標相関処理部２２とＲＣＳ演算処理部２３へ出力する。

目標相関処理部２２では、目標検出部２１で検出された目標検出データを、距離、方位に対応させて目標検出メモリ２５に保持するとともに、該保持された目標検出データから、互いに隣接する距離、方位のデータを検索し、隣接する目標検出データ同士については、同じ目標からの目標検出データであると判定してその拡がりを目標範囲として求め、一つの目標に統合する。そして、受信エコー長演算部２６で、統合された複数のレンジビンにまたがり分布する目標検出データから、受信エコー長としてＬｅ＝（１レンジビンに相当する距離）×（レンジビン数）を算出する。

一方、ＲＣＳ算出処理部２３では、ＲＣＳ算出部２７で、各レンジビン毎のＲＣＳをレーダ受信信号の振幅値より計算し、ＲＣＳ−目標位置メモリ２８に保持し、目標相関処理部２２での目標範囲を参照してその範囲内の最大ＲＣＳ値σを求める。目標大小判定部２４は、目標相関処理部２２から入力された受信エコー長ＬｅとＲＣＳ算出処理部２３から入力されたＲＣＳ最大値σを、予め保持しているＬｅとσのデータベースと比較することにより、目標の大小を判定する。

図７は、受信エコー長ＬｅとＲＣＳ最大値σを用いて目標の大小判定を行う原理を示している。図７に示すように、同じ目標でも、目標の進行方向とレーダ装置の視線方向とのなす角であるアスペクト角θによって、Ｌｅ大、σ小となったり、Ｌｅ小、σ大となったりする。そこで、Ｌｅとσを同時に使用することにより目標の類別を行っている。しかし、図６に示すレンジプロファイルを用いた目標類別装置では、目標のサイズを判定することはできるが、具体的な目標の種類（航空機や艦船の種類）までは類別することはできない。

図８は、特許文献２に開示されている、レンジプロファイルを用いた従来の目標類別装置の別の構成例を示すブロック図であり、目標長推定部３１、パターン認識部３２、平均処理部３３、類別部３４とにより構成されている。

特許文献２に開示された目標類別装置では、パターン認識部３２が、目標の形状の違いによるレンジプロファイルの特徴の違いから、たとえば予めデータベースとして記憶してある類別用基準データとの相関を取る等のパターンマッチング処理を行うことにより、目標類別を行う。目標長推定部３１では、レンジプロファイルの中で所定のスレッシュホールド値以上の信号範囲を検出し目標推定長を算出する。また、目標の姿勢によって、見かけ上の目標長が変化するため、追尾情報に基づいて、レーダ装置からのアスペクト角を計算し、補正をおこなう。

平均処理部３３は、同一方向に電波を複数回発射し、目標に対して複数個のレンジプロファイルが得られる場合において、各レンジプロファイル毎の振幅値からＲＣＳを求める際に、これらのＲＣＳをヒストグラムにして５０％点から平均のＲＣＳを求めることにより、レンジプロファイルが目標の姿勢により変動する分を補正する。

特開２００１−１５９６７８号公報特開２００２−３５７６５７号公報

図８に示された目標類別装置では、目標長に加えて、観測されたレンジプロファイルを基準データとパターンマッチング処理することで、目標の類別を行うことが可能であるが、この目標類別装置では、基準データのレンジプロファイルそのものをデータベースとして保持し、目標のレンジプロファイル全体を相関処理に使用するので、目標の種類を類別するために観測されたレンジプロファイルとデータベースとの相関処理を行うときの処理負荷が大きくなるという問題がある。

また、レンジプロファイルの中の具体的な特徴に着目することなく、全体を使用しており、レンジプロファイルのどの部分の特徴がどの程度基準データと合致しているのか特定できないために、類別結果がどの程度信頼できるのかという類別精度が不明であるという問題がある。

本発明の目的は、上記問題点に鑑み、処理負荷が小さくかつ類別精度の評価が容易な目標類別装置を提供することにある。

本発明の目標類別方法は、距離方向及び方位方向の２次元において連続したレンジビンの目標検出データを１つの目標として統合し、該統合された目標に属する目標検出データのグループの内で山となっているピーク振幅値の大きい方からｎ番目（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）までのピーク振幅値を検出し、第１のピーク振幅値及びその距離を基準として第２〜第Ｎのピークの相対振幅値と相対距離を求め、該求められた各ピークの相対振幅値を、第１〜第Ｍのレベルと比較して各レベル以上の振幅値を有するピークの数をカウントし、対象とする目標の各種類毎のレンジプロファイルにおいて得られる前記第１〜第Ｍの各レベル以上の振幅値を有するピーク数と、前記カウントされた検出目標における前記第１〜第Ｍの各レベル以上の振幅値を有するピーク数との相関処理を行うことにより、前記目標の種類を類別することを特徴とする。

本発明の目標類別装置は、レーダ受信信号の振幅値と所定のスレッシュホールド値とを比較して目標検出データを出力するＴＨ判定器と、距離方向及び方位方向の２次元において連続したレンジビンの目標検出データを１つの目標として統合する統合処理器と、該統合処理器で統合された１つの目標に属する目標検出データの内の山となっているピーク振幅値の大きい方からｎ番目（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）のピーク振幅値を検出する第１〜第Ｎピーク検出器と、検出された第１のピーク振幅値とその距離を基準として第２〜第Ｎのピークの相対振幅値と相対距離を求める正規化処理器と、該正規化処理器から出力される各ピークの相対振幅値を、第１〜第Ｍのレベルと比較して各レベル以上の振幅値を有するピークの数をカウントして出力する第１〜第Ｍレベルピーク数検出器と、対象とする目標の各種類毎のレンジプロファイルにおいて得られる前記第１〜第Ｍのレベル以上のピーク数を基準データとして保持するメモリと、該メモリに保持されている基準データと前記第１〜第Ｍレベルピーク数検出器から出力される第１〜第Ｍのレベル以上のピーク数を比較して相関処理を行う相関処理器とを備えていることを特徴とする。

また、本発明の第２の実施形態では、１つの目標に属する目標検出データのグループの内で山となっているピーク振幅値の大きい方からｎ番目（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）までのピーク振幅値を検出し、第１のピーク振幅値を基準として第２〜第Ｎのピークの相対振幅値を求める正規化を行い、該正規化処理された各ピークの相対振幅値を、第１〜第Ｍのレベルと比較して各レベル以上の振幅値を有するピークの数をカウントし、対象とする目標の各種類毎のレンジプロファイルにおいて得られる前記第１〜第Ｍのレベル以上のピーク数が基準データとして保持されているデータベースとしてのメモリの内容と、検出目標からカウントされた第１〜第Ｍのレベル以上のピーク数との相関処理により、目標の類別を行っているので、目標のレンジプロファイル全体を相関処理に使用する方法と比較して、同様にその処理負荷を小さくすることができる。

また、相関が取れた場合に類別結果と同時に、基準データと観測された各ピークの相対振幅値と相対距離、あるいは各レベル以上のカウント数を類別データとして出力し、出力された基準データと類別データを比較することが可能になるので、類別結果の精度を容易に評価することができるようになる。

図１は、本発明による目標類別装置の第１の実施形態を示す構成図である。

本実施形態の目標類別装置は、レーダ受信信号の振幅値と所定のスレッシュホールド値とを比較して目標検出データを出力するＴＨ判定器１と、距離方向及び方位方向の２次元において連続したレンジビンの目標検出データを１つの目標として統合する統合処理器２と、統合処理器２で１つの目標として統合された目標検出データのグループに対して目標の距離を算出する測距処理器７と、１つの目標として統合された目標検出データのグループに対して目標の方位角を算出する方位測角処理器８と、測距処理器及び方位測角処理器で算出された目標の距離及び方位角の時系列データから前記目標の運動を追跡することによりその予測位置や進行方向を算出し、追尾データとして出力する追尾処理器９と、統合処理器２で統合された１つの目標に属する目標検出データの内の山となっているピーク振幅値の大きい方からｎ番目（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）までのピーク振幅値を持つ目標検出データを検出する第１〜第Ｎピーク検出器３−１〜３−Ｎと、第１のピーク振幅値を持つ目標検出データの振幅値及び距離を基準として第２〜第Ｎの目標検出データの相対振幅値と相対距離を求める正規化処理器４と、目標の進行方向とレーダ装置の視線方向とのなす角であるアスペクト角を算出し、レーダ受信信号から得られる見かけ上のレンジプロファイルが目標を正面から観測したときのレンジプロファイルに補正されるように、相対距離を補正するアスペクト角補正器５と、対象とする目標の各種類毎の基準データのレンジプロファイルの各ピークの相対振幅値と相対距離をデータベースとして保持するメモリＡ１０と、メモリＡ１０に保持されているデータベースと観測された各ピークの相対振幅値と相対距離との相関処理を行い、相関が取れた場合に類別結果と類別データを出力する相関処理器Ａ６を備えている。

図２〜図３は、本実施形態の動作説明図である。以下、本実施形態の動作について図１〜図３を参照して詳細に説明する。

レーダ装置において、アンテナから空間に発射された電波は目標等に当たって反射した後、アンテナ、受信装置等を経由してレーダ受信信号としてＴＨ判定器１に入力される。ＴＨ判定器１ではレーダ受信信号の振幅値と所定のスレッシュホールド値とを比較してスレッシュホールド値を越えたレーダ受信信号を目標検出データとして出力する。

レーダ受信信号はアンテナが方位角を変化させながら入力されるので、距離方向及び方位方向の２次元の位置情報をもつデータであり、統合処理器２は距離方向及び方位方向の２次元において連続したレンジビンの目標検出データを１つの目標として統合する。測距処理器７は、１つの目標として統合された目標検出データのグループに対して当該目標の距離を算出する。ここで距離の算出方法としては、１つの目標として統合されたデータの中で最も大きい振幅値（第１ピーク）までの距離とするか、あるいは、各目標検出データの距離を振幅値で重み付けして重心として算出された点までの距離とする方法などがある。

方位測角処理器８は、１つの目標として統合された目標検出データのグループに対して当該目標の方位角を算出するものであり、例えば測距処理器と同様に、１つの目標として統合されたデータの中で最も大きい振幅値（第１ピーク）、あるいは、各目標検出データの距離を振幅値で重み付けした重心位置を求め、そのときのアンテナの方位角とから算出される。追尾処理器９は、測距処理器７及び方位測角処理器８で算出された目標の距離及び方位角の時系列データから当該目標の運動を追跡することによりその予測位置や進行方向を算出し、追尾データとして出力する。

第１〜第Ｎピーク検出器３−１〜３−Ｎは、１つの目標に属する目標検出データのグループ内で山となっているピーク振幅値（極大値）を検出し、その大きい方から１〜Ｎ番目のピーク振幅値を目標識別データとして出力する。ここで出力されるデータは、図２（ａ）に示すように、振幅値の大きい順に、その振幅値及び該振幅値が出現した時刻から求められる距離情報とからなる。

これらのピーク振幅値は、目標が航空機であれば、全体のレンジプロファイルの内、機首、主翼、尾翼などがピーク振幅値として検出されることが期待できる。また、艦船であれば、艦首、艦橋、マスト、煙突などがピーク振幅値として検出されることが期待できる。従ってＮの値は、識別対象となる目標の中で、ピーク振幅値が最も多く検出されることが想定される識別目標を基準にして設定すれば、対象とする識別目標の全てのピーク振幅値を検出できる。

図３は、１つの目標に属する目標検出データのグループ内に、山となっている２つのピークを有するレンジプロファイルの例を示しており、この場合、第１〜第Ｎピーク検出器３−１〜３−Ｎからは、第１ピークと第２ピークの各振幅値と、それぞれのピーク振幅値が出現したときの距離情報が出力される。

正規化処理器４は、第１〜第Ｎピーク検出器３−１〜３−Ｎから出力される図２（ａ）に示す形態のデータを、最大の振幅値を持つ第１のピーク振幅値及びその距離情報を基準として、第２〜第Ｎのピーク振幅値の相対振幅値と相対距離を算出する。ここで出力されるデータは、図２（ｂ）に示すように、例えば、第１のピーク振幅値を０ｄＢ、距離を０ｍとし、第２〜第Ｎのピーク振幅値と距離が、０ｄＢと０ｍからの相対振幅値と相対距離に変換される。

アスペクト角補正器５は、追尾処理器９から出力される目標の進行方向と、レーダ装置の視線方向とから、両者のなす角であるアスペクト角θを算出し、レーダ受信信号から得られる見かけ上のレンジプロファイルを、当該目標を正面から観測したときのレンジプロファイルに相当するように、正規化処理器４で算出した相対距離を補正する。この補正式は、Ｌ０＝Ｌｅ／ｃｏｓθ（Ｌ０：補正後相対距離、Ｌｅ：補正前相対距離、θ：アスペクト角）で表すことができる（図７参照）。ここで出力されるデータは、図２（ｃ）に示すような形態となる。

メモリＡ１０には、対象とする目標の各種類毎の基準データとして、レンジプロファイルの各ピークの相対振幅値と相対距離がデータベースとして保持されている。相関処理器Ａ６は、メモリＡ１０に保持されているデータベースと、アスペクト角補正器５から出力される補正されたレンジプロファイルの各ピークの相対振幅値と相対距離との相関処理を行い、相関が取れた場合には、類別結果と類別データを出力する。

たとえばメモリＡ１０に、種類Ａ、種類Ｂ、種類Ｃの３種類の目標について、それぞれの目標を正面から観測したときに得られるレンジプロファイルの各ピークの相対振幅値と相対距離がデータベースとして保持されており、アスペクト角補正器５から出力される補正されたレンジプロファイルの各ピークの相対振幅値と相対距離が、種類Ａのデータベースと相関が取れた場合は、相関処理器Ａ６は、種類Ａを類別結果として出力する。

更に、相関処理器Ａ６は、観測された各ピークの相対振幅値と相対距離を類別データとして、メモリＡ１０に保持されている種類Ａの基準データとともに出力する。従って、出力された類別データを基準データと比較することにより類別結果の精度を評価することができる。

図４は、本発明による目標類別装置の第２の実施形態を示す構成図である。

本実施形態の目標類別装置は、追尾処理を行わないレーダ装置または追尾処理の性能が不十分でアスペクト角補正ができない場合の目標類別装置に対して適用可能な構成となっており、第１の実施形態と同様の構成を有するＴＨ判定器１、統合処理器２、第１〜第Ｎピーク検出器３−１〜３−Ｎ、正規化処理器４と、正規化処理器４から出力される各ピークの相対振幅値を、第１〜第Ｍのレベルと比較して各レベル以上の振幅値を有するピークの数をカウントして出力する第１〜第Ｍレベルピーク数検出器１１−１〜１１−Ｍと、対象とする目標の各種類毎のレンジプロファイルにおいて得られる第１〜第Ｍのレベル以上のピーク数を基準データとして保持するメモリＢ１３と、メモリＢ１３に保持されている基準データと第１〜第Ｍレベルピーク数検出器１１−１〜１１−Ｍから出力される第１〜第Ｍのレベル以上のピーク数を比較して相関処理を行い、相関が取れた場合に類別結果と類別データを出力する相関処理器Ｂ１２を備えている。

図５は、本実施形態の動作説明図である。以下、本実施形態の動作について図４〜図５を参照して説明する。

本実施形態において、第１〜第Ｍレベルピーク数検出器１１−１〜１１−Ｍ、相関処理器Ｂ１２、メモリＢ１３以外の各構成の動作は、第１の実施形態と同様であり、ＴＨ判定器１ではレーダ受信信号の振幅値と所定のスレッシュホールド値とを比較してスレッシュホールド値を越えたレーダ受信信号を目標検出データとして出力し、統合処理器２は距離方向及び方位方向の２次元において連続したレンジビンの目標検出データを１つの目標として統合する。

第１〜第Ｎピーク検出器３−１〜３−Ｎは、１つの目標に属する目標検出データのグループ内で山となっているピーク振幅値の大きい方から１〜Ｎ番目のピーク振幅値を持つ目標検出データを検出する。ここで出力されるデータは、図５（ａ）に示すような形態となる。正規化処理器４は、第１のピーク振幅値を持つ目標検出データの振幅値及び距離を基準として第２〜第Ｎのピーク振幅値の相対振幅値と相対距離を算出する。ここで出力されるデータは、図５（ｂ）に示すような形態となる。なお、本実施形態の場合、相対距離情報は使用しないので、正規化処理器４として相対振幅値のみを出力する簡単な構成としてもよい。

本実施形態では、第１〜第Ｍレベルピーク数検出器１１−１〜１１−Ｍは、正規化処理器４の出力であって図５（ｂ）の形態のデータである各ピークの相対振幅値に対して、複数の振幅値Ｌ１〜ＬＭを予め設定し、それらの振幅値以上の振幅値であるピークの数をカウントする。ここで出力されるデータは、図５（ｃ）に示すような形態となる。

メモリＢ１３には、対象とする目標の各種類毎の基準データとして、対象目標毎のレンジプロファイルにおけるレベルＬ１〜ＬＭ以上の各ピーク数がデータベースとして保持されている。相関処理器Ｂ１２は、メモリＢ１３に保持されているデータベースと、第１〜第Ｍレベルピーク数検出器１１−１〜１１−Ｍから出力されるレベルＬ１〜ＬＭ以上の各ピーク数との相関処理を行い、相関が取れた場合に類別結果を出力するとともに、レベルＬ１〜ＬＭ以上の各ピーク数を類別データとして出力する。

本実施形態では、各ピークの距離情報を使用せずに、ピークの数及びその振幅値にのみ着目して目標の類別を行うので、第１の実施形態と比較した場合、その類別精度は低下するが、アスペクト角補正ができない場合であっても、単純な構成で目標類別をすることが可能となる。

本発明の第１の実施形態を示すブロック構成図である。第１の実施形態の動作説明図である。レンジプロファイルとピーク振幅値の関係を示す説明図である。本発明の第２の実施形態を示すブロック構成図である。第２の実施形態の動作説明図である。レンジプロファイルを用いた従来の目標類別装置の構成例を示すブロック図である。受信エコー長ＬｅおよびＲＣＳ最大値σとアスペクト角θの関係を示す説明図である。レンジプロファイルを用いた従来の目標類別装置の別の構成例を示すブロック図である。

符号の説明

１ＴＨ判定器
２統合処理器
３−１〜３−Ｎ第１ピーク検出器〜第Ｎピーク検出器
４正規化処理器
５アスペクト角補正器
６相関処理器Ａ
７測距処理器
８方位測角処理器
９追尾処理器
１０メモリＡ
１１−１〜１１−Ｍ第１レベルピーク数検出器〜第Ｍレベルピーク数検出器
１２相関処理器Ｂ
１３メモリＢ
２１目標検出部
２２目標相関処理部
２３ RCS演算処理部
２４目標大小判定部
２５目標検出メモリ
２６受信エコー長演算部
２７ＲＣＳ算出部
２８ＲＣＳ−目標位置メモリ
２９ＲＣＳ最大値検出部
３１目標長推定部
３２パターン認識部
３３平均処理部
３４類別部

Claims

レーダ装置で取得した目標検出データにもとづいて目標の種類を類別する目標類別方法であって、
距離方向及び方位方向の２次元において連続したレンジビンの目標検出データを１つの目標として統合し、該統合された目標に属する目標検出データのグループの内で山となっているピーク振幅値の大きい方からｎ番目（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）までのピーク振幅値を検出し、第１のピーク振幅値及びその距離を基準として第２〜第Ｎのピークの相対振幅値と相対距離を求め、該求められた各ピークの相対振幅値を、第１〜第Ｍのレベルと比較して各レベル以上の振幅値を有するピークの数をカウントし、対象とする目標の各種類毎のレンジプロファイルにおいて得られる前記第１〜第Ｍの各レベル以上の振幅値を有するピーク数と、前記カウントされた検出目標における前記第１〜第Ｍの各レベル以上の振幅値を有するピーク数との相関処理を行うことにより、前記目標の種類を類別することを特徴とする目標類別方法。
レーダ装置で取得したデータにもとづいて目標の種類を類別する目標類別装置において、
レーダ受信信号の振幅値と所定のスレッシュホールド値とを比較して目標検出データを出力するＴＨ判定器と、距離方向及び方位方向の２次元において連続したレンジビンの目標検出データを１つの目標として統合する統合処理器と、該統合処理器で統合された１つの目標に属する目標検出データの内の山となっているピーク振幅値の大きい方からｎ番目（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）のピーク振幅値を検出する第１〜第Ｎピーク検出器と、検出された第１のピーク振幅値とその距離を基準として第２〜第Ｎのピークの相対振幅値と相対距離を求める正規化処理器と、該正規化処理器から出力される各ピークの相対振幅値を、第１〜第Ｍのレベルと比較して各レベル以上の振幅値を有するピークの数をカウントして出力する第１〜第Ｍレベルピーク数検出器と、対象とする目標の各種類毎のレンジプロファイルにおいて得られる前記第１〜第Ｍのレベル以上のピーク数を基準データとして保持するメモリと、該メモリに保持されている基準データと前記第１〜第Ｍレベルピーク数検出器から出力される第１〜第Ｍのレベル以上のピーク数を比較して相関処理を行う相関処理器とを備えていることを特徴とする目標類別装置。
前記相関処理器は、相関が得られたとき、前記目標の類別結果を出力するとともに、前記相関が得られた前記基準データ及び前記第１〜第Ｍレベルピーク数検出器から出力される第１〜第Ｍのレベル以上のピーク数を、類別データとして出力することを特徴とする請求項２に記載の目標類別装置。