JP4763494B2 - レーダ装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

この発明は、人工衛星あるいは航空機等に搭載される合成開口レーダ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ、以下ＳＡＲという）による撮像データから人間が理解できる画像を再生するためのディジタル処理装置（以下、合成開口レーダ装置という）、方法に関するものである。

ＳＡＲを用いた観測は、人工衛星あるいは航空機等を用いたリモートセンシングの分野では、雲等の天候に左右されず、高分解能で地表を撮像することができるセンサ、観測としてよく知られている。
ＳＡＲで受信した撮像データ（以下、観測データという）は、各散乱点の観測値が、進行方向からは横方向となるレンジ方向と進行方向のアジマス方向の２次元に広がりを持って得られて、そのままでは人間が理解できないため、人間が理解できる画像（以下、再生画像という）を再生する処理（以下、画像再生処理という）が必要となる。
従来の合成開口レーダ装置は、例えば特許文献１の「分散型合成開口レーダ信号処理システム」によれば、レンジ方向とアジマス方向との２次元に広がりを持った観測データを、レンジ参照関数及びアジマス参照関数との相関処理（畳込み演算）によってレンジ方向及びアジマス方向に圧縮することによって再生画像を生成する構成を採る。
特開平０２−２４３９８７号公報

従来の合成開口レーダ装置では、近接した２つの目標散乱点を分離して検出すると、分解能は画素の大きさとなる。即ち分解能の限界があり、アジマス方向の画素の大きさは、目標からの信号のドップラー周波数変化量Δｆの逆数１／Δｆに相当するパルス幅から規定される最小間隔、すなわち（プラットフォームの速度／２Δｆ）より小さくできない。換言すれば、同一画素内に複数の目標散乱点が存在した場合、それらを分離して検出できないという課題がある。

この発明は上記のような課題を解消するためになされたもので、信号のドップラー周波数変化量Δｆによって決まる分解能以上に、目標散乱点を検出できる合成開口レーダ装置を得ることを目的とする。

この発明に係るレーダ装置は、画像の再生基準となる参照関数と観測データとを周波数領域で乗算し、時間軸に戻して再生画像を得る構成において、
上記参照関数の時間経過と設定スレショルド値との比較で得られる所定時間からの経過値であるシフト量を算出するシフト量算出部と、
上記観測データを周波数処理した観測スペクトラムを時間軸に戻し、かつ得られた上記シフト量だけずらせて加算して加算信号を得るシフト加算部と、を備えて、
上記シフト加算部で得られる差分画像信号を上記再生画像と乗算して高分解能再生画像を得るようにした。

この発明によれば、シフト量算出部とシフト加算部とを備えて、このシフト加算部で得られる差分画像信号を再生画像と乗算するので、エッジが強調されて鋭い応答特性を持つ差分画像による高分解能再生画像が得られる効果がある。

実施の形態１．
高分解能の再生画像を得るための合成開口レーダ装置（レーダ装置）として、以下、図を用いて実施の形態１の装置構成と動作を説明する。
図１は、本実施の形態における合成開口レーダ装置の構成を示した図である。図において、合成開口レーダ装置１は、内部に以下の構成要素を持つ。電波の送受信を行う空中線（アンテナ）部２、電波の送受信を行う送受信部３、受信信号をディジタル変換してディジタル化された観測データを生成するデータ取得部４、観測データのレンジ圧縮を行うレンジ圧縮部５、レンジ圧縮後のデータをアジマス方向に周波数領域でＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理するアジマスＦＦＴ部６、動揺による位相補償やレンジマイグレーション補償を行う信号補償部７、アジマス参照関数との乗算を行い、アジマス圧縮画像を生成するアジマス圧縮画像生成部８である。なお、アジマスＦＦＴ部６と信号補償部７とアジマス圧縮画像生成部８とを合わせてアジマス圧縮処理部１１とも呼ぶ。
また更に、本実施の形態における重要な新規要素として、レンジ圧縮後の観測データから差分画像を生成する差分画像生成部９と、この差分画像と上記アジマス圧縮画像とを乗算する乗算部１０とを備え、これらの要素によりアジマス分解能の高分解能化画像を生成する。またプロセッサを含む制御部３１と、データの一時記憶用やプログラムを展開して記憶するメモリ３２と、後述するシフトの数Ｎまたはスレショルドレベルの指定や、各種の操作量を入力するキーボード等で構成される入力部３３と、再生画像を表示したり、上記指定を確認する画面を表示する液晶表示部で代表される出力部３４と、上記差分画像を生成する際に必要となる観測データを一時記憶する観測スペクトラムメモリ３５と、画像乗算部１０が出力する高分解能再生画像を記憶する再生画像メモリ３６とを持っている。

図２は、図１に示すアジマス圧縮画像生成部８と、差分画像生成部９の詳細構成を示し、それらの出力を画像乗算部１０が乗算して、アジマス分解能を高分解能化することを説明する、詳細構成図である。図２において、アジマス圧縮画像生成部８は、アジマス参照関数と観測信号データの乗算を行う参照関数乗算部１２と、アジマス参照関数を生成するアジマス参照関数生成部１８と、参照関数をＦＦＴする参照関数ＦＦＴ部１９と、観測信号データを実時間に変換するためのアジマスＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）部１４ｂとで構成される。
重要な要素である差分画像生成部９は、観測信号データを実時間に変換するためのアジマスＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）部１４ａと、信号の実数部のみを取り出す実数成分抽出部１３ａ，１３ｂと、参照関数の実数部分とスレショルドレベル設定（スレショルド値）とからシフト量を算出するシフト量算出部１５と、シフト量算出部１５で算出されたシフト量を用いて信号のシフト加算を行い前方Ｓカーブ及び後方Ｓカーブ（加算信号）を生成するシフト加算部１６と、前方Ｓカーブ及び後方Ｓカーブを加算して差分画像を生成する加算部１７と、で構成される。
そして、アジマス圧縮画像生成部８で得られたアジマス圧縮画像と、新たに差分画像生成部９で得られる差分画像とを画像乗算部１０で乗算させる構成とする。

実施の形態１における概要の動作は、以下のようになる。
図１の送受信部３から送信された信号は、アンテナ部２から観測対象となる目標散乱点等に放射される。そしてこれらの各地点から反射してきた信号は、アンテナ部２において受信され、地表面の観測対象からの観測データとして反射してきた信号を受信する。送受信部３で受信した受信信号は増幅及び周波数変換され、データ取得部４においてＡ／Ｄ変換されてディジタル化観測データとして取得される。ディジタル化観測データは、アンテナの進行に対して横方向のレンジ方向には、レンジ圧縮部５においてレンジ圧縮処理を行う。その後、縦方向であるアンテナ進行方のアジマス方向には、アジマスＦＦＴ処理部６においてアジマス方向のＦＦＴを行い周波数軸でフーリエ変換される。観測データは二次元で得られ、レンジ方向を横のＸ方向、アジマス方向を縦のＹ方向として、アンテナは時間と共にＹ方向に進み、空間周波数軸はアジマス方向となる。ディジタル化観測データからフーリエ変換された観測信号スペクトラムは、信号補償部７においてマイグレーションやプラットフォームの動揺等により生じる位相誤差等の補償を行う。このレンジ圧縮済のフーリエ変換された観測信号スペクトラムは、観測スペクトラムメモリ３５に蓄えられる。補償された観測信号スペクトラムは、さらにアジマス圧縮画像生成部８において図２に示す要素により処理がされ、アジマス圧縮画像８Ａが生成される。

以下、図２の構成によって高分解能の再生画像が得られることを、差分画像生成部９が行う図３の動作フロー図と、図４、図５の説明図を用いて説明する。
アジマス圧縮画像生成部８では、先ず図２におけるアジマス参照関数生成部１８において、時間軸上で生成したアジマス参照関数を、参照関数ＦＦＴ部１９においてフーリエ変換して参照関数スペクトラムを生成する。この周波数領域に変換された参照関数スペクトラムと、信号補償部７の出力である、補償後の観測信号スペクトラムとを、参照関数乗算部１２において乗算し、更にその後にアジマスＩＦＦＴ部１４ｂにおいて逆フーリエ変換して時間軸に戻すことによりアジマス圧縮画像８Ａを得る。

一方、図１の差分画像生成部９では、図２に示すように、アジマス参照関数について実数成分抽出部１３ａにより、図３のステップＳ１３ａで実数成分のみ抽出する。この抽出された実数成分は、図４のアジマス参照関数（実数成分）１８Ａとなる。次いでシフト量算出部１５により、図４で示す振幅レベルで設定されたスレショルドレベルをアジマス参照関数（実数成分）１８Ａが小さいほうから大きい方に横切る点（図４の黒丸）までの時間を前方シフト量として、順次、前方シフト＃１、前方シフト＃２、・・・の値（図４のＡ１，Ａ２，・・・）を、時間軸原点を基準に算出する。同様に大きいほうから小さいほうに横切る点（図４の白丸）までの時間を後方シフト量として、それぞれ後方シフト＃１、後方シフト＃２、・・・の値（図４のＢ１，Ｂ２，・・・）を、時間軸原点を基準に算出する。これは図３のＳ１５の動作である。
アジマスＩＦＦＴ部１４ａにおいて観測信号スペクトラムを逆フーリエ変換して時間軸に戻した後、実数成分抽出部１３ｂにおいて実数成分のみとした観測信号データをステップＳ１３ｂで生成する。こうして時間領域に戻されて実数成分のみとされた信号は、以下のように処理される。

図２の前方シフト加算部１６ａが行うステップＳ１６ａの動作は、以下の加算を行うことである。
１）先ず図５（ａ）の最上段に時間軸原点の実数成分のみとした観測信号データを元信号データとして順次、桝目に書込んでいく。これは例えば図示しないハードウェアのレジスタを桝目と考えて、レジスタを時刻方向に桝目の数だけ多数用意して、この各レジスタに観測信号データをアジマス方向にずらせて順次、設定してゆくことである。
２）次いでＳ１５で得られた図４の黒丸の前方シフト＃１（Ａ１）量だけ最上段の元信号データをシフトして、別のレジスタに書込んで前シフト信号１データ（図５のＡ１）とする。以下順に、前方シフト＃２量だけシフトして書込んで前シフト信号２データ（図５のＡ２）とし、図５の例では、前シフト信号Ｎ−１データとしている。なお、シフト量は任意の連続値となり得て、桝目がとる不連続値とは一致しなしが、シフト量に最も近い値の桝目に値を書き込む。
３）こうして図５（ａ）で得られた各シフト信号１ないしＮ−１を、全て最上段の元信号データに加算して図５（ｂ）の前方Ｓカーブ信号１６Ａを得る。これは例えば図５（ａ）の各レジスタに設定された桝目の値を、図５の下方向にそれぞれの桝目毎に加算するだけであり、容易に実行可能である。
同様に後方シフト加算部１６ｂが行うステップＳ１６ｂの動作は、上記の１）ないし３）の処理を後方シフトに置換えて行うことである。その結果、後方シフト加算部１６ｂは後方Ｓカーブ信号１６Ｂを得る。

更に、こうして得られた前方Ｓカーブ信号１６Ａと後方Ｓカーブ信号１６Ｂとを加算部１６においてステップＳ１７で加算し、鋭い点像応答特性をもつ差分画像を生成する。つまり、周囲と画像的に差がある散乱点がある場合は、その画像変化が起こる境界であるエッジを、上記差分画像を得る処理で急峻にして際立たせることになる。
以上から得られる、差分画像とアジマス圧縮画像とを、画像乗算部１０においてステップＳ１０で乗算することにより、目標である散乱点の信号の広がりをシャープにして、つまり映像の変化を際立たせて、高分解能画像が得られる効果がある。
このように、実施の形態１によれば、従来のアジマス圧縮処理を行った上で、鋭い応答特性をもつ差分画像生成を行い、それらを乗算することにより高分解能化を図ることができる。つまり、目標となる散乱点が隣接する場合でも、それぞれの散乱点のエッジを急峻にして、分離ができることになる。
なお上記の説明では、図２に示すシフト量算出部１５等は、専用のハードウェア回路であり、それぞれが図３の動作フローを実行するとして説明したが、これらの機能をメモリ３２に専用プログラムとして展開し、そのプログラムをプロセッサを含む制御部３１が読取って、図３の各ステップの動作を行うようにしてもよい。即ちシフト量算出部１５等の図３の機能をプログラムで記述して、プロセッサを含む制御部３１がそのプログラムを実行するようにしてもよい。また制御部３１に複数のプロセッサを備えて、図３の幾つかのステップ、例えばＳ１３ａとＳ１３ｂ、Ｓ１６ａとＳ１６ｂと、を並行して行わせるようにしてもよい。また、汎用の計算機で図３の機能を組んで実行させて、同等の効果を得る方法としてもよい。

実施の形態２．
再生画像の質を高める構成を本実施の形態で説明する。
本実施の形態における開口合成装置１Ｂの基本構成は、図１と同様である。先の実施の形態と違うのは、アジマス圧縮画像生成部８Ｂと、差分画像生成部９Ｂの詳細構成が異なることである。この差分画像生成部９Ｂの詳細構成を示す図６を用いて構成を説明する。即ち主として実施の形態１における図１の差分画像生成部９を改良している。図において、画像乗算部１０、参照関数乗算部１２ないし参照関数ＦＦＴ部１９の各要素は実施の形態１と同じ要素である。
新規な要素として、観測信号スペクトラム及び参照関数スペクトラムを周波数軸方向にゼロ埋めすることで帯域拡張するためのゼロ埋め部２０ａ，２０ｂ，２０ｃと、帯域拡張された参照関数スペクトラムを時間軸に変換する参照関数ＩＦＦＴ部２１がある。
先の実施の形態では、参照関数の実数成分のみを利用して差分画像を生成していた。このことは、データが半分にダウンサンプリングされることを意味している。この実施の形態では、この影響を補完するオーバーサンプリングを行って、データの低下を補完する。即ち、上記のゼロ埋めは、周波数帯域の帯域幅を増やす要素である。つまり、実数成分のみ抽出することにより、観測データがダウンサンプルされ、信号帯域幅よりもサンプリング周波数が小さくなることを防止し、差分画像生成部の処理が劣化するのを防止する要素を備える。また、オーバーサンプリングされた差分画像と処理点数を合わせるため、アジマス圧縮画像生成部８Ｂにおいても同様に、参照関数乗算部の出力スペクトラムを帯域拡張するゼロ埋め部２０ｃを追加する。

先ず図７と図８を用いてオーバーサンプリングについて説明する。
図７は、観測信号を周波数変換した場合の帯域を示す図であり、スペクトラムデータＡが観測信号帯域である。実数部分のみを用いることは、この帯域が半分になることを意味する。そこで、ゼロ埋めとしてスペクトラムデータＢを用いてオーバーサンプリングして帯域を広げる。つまり例えば帯域を２倍にすると、実数部のみを用いることでダウンサンプリングされた観測信号を、元と同じ帯域にすることになる。
図８は、時間領域に戻してオーバーサンプリングを説明した図である。スペクトラムデータＡの信号を時間領域に戻すと黒丸の点を結んだ線となる場合に、スペクトラムデータＢを加えてオーバーサンプリングした信号は白丸の点を結んだ線となる。図８では、オーバーサンプリングが２倍よりももっと多い場合を表現しているが、例えば２倍にオーバーサンプリングすると、白丸は１つになり、中央値が補間される。こうして、オーバーサンプリングは、２倍に限らず、任意の倍数を選べる。

次に、実施の形態２における動作を説明する。
まず、図６に示すように、フーリエ変換した参照関数スペクトラムを用いてゼロ埋め部２０ａにおいて参照関数スペクトラムの周波数軸の拡張を行う。この拡張した参照関数スペクトラムを参照関数ＩＦＦＴ部２１において逆フーリエ変換を行い時間軸に変換し、オーバーサンプリングした参照関数を生成する。観測信号スペクトラムについても同様にゼロ埋め部２０ｂにおいて周波数軸拡張によりオーバーサンプリングを行う。このように図７でオーバーサンプリングされて拡張した帯域幅に対し、アジマスＩＦＦＴ部１４ａで時間軸に変換して図８の中間値が補間された再生画像を得る。
一方、アジマス圧縮画像生成部８Ｂにおいても、参照関数乗算部１２の出力スペクトラムについて、ゼロ埋め部２０ｃにおいて周波数軸拡張によりオーバーサンプリングを行う。そして補間されたアジマス圧縮画像を得る。
その他の処理は実施の形態１と同じである。
このように実施の形態２によれば、実数成分抽出によるダウンサンプリングの影響による差分画像の精度劣化を回避することが可能となる。

実施の形態３．
本実施の形態では、基本的な実施の形態１での差分画像による高分解能画像を得ることに加えて、スプリアスの発生も抑制した開口合成レーダ装置を説明する。
図９は、上記のために図１の差分画像生成部９を改良したもので、改良した差分画像生成部９Ｃの詳細構成を示した図である。以下、本実施の形態の構成を図１及び図９を用いて説明する。開口合成レーダ装置としての基本的な構成は、図１と同様である。また図７において、画像乗算部１０、参照関数乗算部１２ないし参照関数ＦＦＴ部１９の各要素は実施の形態１と同じ要素である。
新規な要素として、参照関数自体をシフト加算処理し、スレショルドに対する差分画像生成部９Ｃにおける分解能の向上率を評価する分解能向上率評価部２２と、分解能の向上率に基づき振幅ウェイト（重み）を算出する最適ウェイト算出部２３とを差分画像生成部９Ｃに備えており、観測信号スペクトラムとウェイト量を乗算するウェイト乗算部２４を対応するアジマス圧縮画像生成部８Ｃに備えている。

分解能向上率評価について説明する。
ここでは、分解能向上率評価の例として、アジマス参照関数の自己相関を述べる。即ちアジマス参照関数をｒ（ｔ）とした場合、自己相関Ｒselfは式（１）のように表される。

ここでｔは時刻、Ｔはアジマス参照関数が定義される時刻範囲である。
一方、アジマス参照関数の実数成分に対しても、観測データと同様な処理をして、差分信号を得る。具体的には図９の接続図で、前方シフト加算部１６ａと後方シフト加算部１６ｂと加算部１７との処理を、アジマス参照関数の実数部に対して実施する。こうして得られた差分信号と、上記式（１）の自己相関関数との乗算を評価関数として、分解能向上率評価部２２で評価を行う。図１１に評価関数の１例を示し、その３ｄＢ幅を計測する。そして乗算前の自己相関関数の３ｄＢ幅と比較する。分解能向上率評価部２２の詳細構成は説明しないが、式（１）の演算や、関数乗算の回路は、ハードウェア回路やソフトウェア回路で容易に構成できる。

次に、実施の形態３の動作について説明する。
まず、図９に示すように、アジマス参照関数の実数部と前方及び後方シフト量とを用い、アジマス参照関数自身の前方シフト加算及び後方シフト加算を実施することにより、参照関数自体の差分信号を生成する。この動作詳細は先の実施の形態１で詳述している。更に、この差分信号と上記式（１）の自己相関関数との積算を評価関数として生成する。そして、分解能向上率評価部２２が、その評価関数の応答特性を解析して分解能向上率の評価を行う。具体的には、点像応答となる自己相関関数に差分信号を乗算した応答の幅を知り、つまり振幅値が１／√２になる３ｄＢ幅を知り、差分信号を乗算しなかった元の３ｄＢ幅に対する比をとることで評価を行う。これはハードウェア回路であれば比較回路であり、ソフトウェア回路であれば差演算で行える。
この比率が良くなること、即ち改善率に対応して３ｄＢ幅の拡大率を規定するサイドローブレベルの抑圧値が決まる。そこで、上記の改善率と拡大率との積が１となるよう拡大率を定める。つまり改善率の逆数を拡大率とする。そしてこの拡大率を規定するサイドローブレベルの抑圧値となるウェイト（重み）量を最適ウェイト算出部２３で算出する。
選定したウェイト量はウェイト乗算部２４において、観測信号スペクトラムと乗算される。その他の処理は実施の形態１と同様である。

通常、ウェイトの乗算を行うことでアジマス分解能は低下するが、本実施の形態におけるウェイト乗算を行うことにより、差分画像生成処理による分解能向上率に見合ったウェイト量を算出して、分解能の劣化を回避しつつスプリアスを低減することが可能となる。
スプリアスの発生は、信号の周波数軸上で、信号の分布が急峻に変化することで起こる。これは一般的には、有限帯域幅の信号では、帯域の端の部分の変動で生じる。これを抑圧するために、帯域幅の端の部分で緩やかに振幅分布が０になるように振幅にウェイティング（重み付け）を行う。上記の動作は、この端の部分の変化を緩やかにする処理を行うことになる。即ち、急峻な変化が抑えられて、スプリアスが減少する。
図１０は、このことを説明する図である。図１０（ａ）は典型的な観測信号のスペクトラムを示している。即ち、有意な信号を示す帯域の両端で、角が立っている。ウェイト量として図１０（ｂ）の形をしたウェイト関数をウェイト量として定義して、このウェイト量をウェイト乗算部２４で乗算すると、アジマスＩＦＦＴ部１４ｂへの入力は、図１０（ｃ）に示される観測信号スペクトラムとなる。

ウェイト量の算出は、例としてＴａｙｌｏｒウェイトとした場合、ウェイト次数及び目標サイドローブレベルをパラメータに、信号の半値幅で定義される分解能の変動率との対応を予め算出ルックアップテーブル、または近似式を作成しておき、分解能向上率を引数にウェイト次数及び目標サイドローブレベルを算出することが考えられる。ここで、分解能変動率とウェイト量との関係が明確ならば、Ｔａｙｌｏｒウェイトである必要はない。
上記の説明では、ゼロ埋め部や、分解能向上率評価部等を、専用のハードウェア回路として説明したが、実施の形態１と同様に、これらの機能を図１のメモリ３２に専用プログラムとして展開し、そのプログラムをプロセッサを含む制御部３１が読取って、同等の機能の動作を行うようにしてもよい。ウェイト量の設定や、式（１）の自己相関と評価関数による評価についても、同様に制御部３１が行うようにしてもよい。

この発明の実施の形態１における合成開口レーダ装置の構成を示す図である。 実施の形態１におけるアジマス圧縮画像生成部と差分画像生成部の詳細構成を示す図である。 実施の形態１における差分画像生成部が行う動作を示すフロー図である。 実施の形態１における前方シフトと後方シフトの算出方法を説明する図である。 実施の形態１における前方Ｓカーブ信号と後方Ｓカーブ信号の生成方法を説明する図である。 この発明の実施の形態２におけるアジマス圧縮画像生成部と差分画像生成部の詳細構成を示す図である。 実施の形態２における観測信号とオーバーサンプリングによる帯域幅を説明する図である。 実施の形態２における時間領域でのオーバーサンプリングの効果を説明する図である。 この発明の実施の形態３におけるアジマス圧縮画像生成部と差分画像生成部の詳細構成を示す図である。 実施の形態３におけるウェイト量と乗算効果を説明する図である。 実施の形態３における評価関数の例を示す図である。

符号の説明

１，１Ｂ，１Ｃ 合成開口レーダ装置、２ アンテナ部、３ 送受信部、４ データ取得部、５ レンジ圧縮部、６ アジマスＦＦＴ部、７ 信号補償部、８，８Ｂ，８Ｃ アジマス圧縮画像生成部、９，９Ｂ，９Ｃ 差分画像生成部、１０ 画像乗算部、１１ アジマス圧縮処理部、１２ 参照関数乗算部、１３ａ，１３ｂ 実数成分抽出部、１４ａ，１４ｂ アジマスＩＦＦＴ部、１５ シフト量算出部、１６ シフト加算部、１６ａ 前方シフト加算部、１６ｂ 後方シフト加算部、１７ 加算部、１８ アジマス参照関数生成部、１９ 参照関数ＦＦＴ部、２０ａ，２０ｂ，２０ｃ ゼロ埋め部、２１ 参照関数ＩＦＦＴ部、２２ 分解能向上率評価部、２３ 最適ウェイト算出部、２４ ウェイト乗算部、３１ （プロセッサを含む）制御部、３２ メモリ、３３ 入力部、３４ 出力部、３５ 観測スペクトラム・メモリ、３６ 再生画像メモリ。

Claims (4)

1. 画像の再生基準となる参照関数と観測データとを周波数領域で乗算し、時間軸に戻して再生画像を得るレーダ装置において、
   上記参照関数の時間経過と設定スレショルド値との比較で得られる所定時間からの経過値であるシフト量を算出するシフト量算出部と、
   上記観測データを周波数処理した観測スペクトラムを時間軸に戻し、かつ得られた上記シフト量だけずらせて加算して加算信号を得るシフト加算部と、を備えて、
   上記シフト加算部で得られる差分画像信号を上記再生画像と乗算して高分解能再生画像を得ることを特徴とするレーダ装置。
2. 周波数領域へ変換した参照関数と、観測スペクトラムとをそれぞれオーバサンプリングするゼロ埋め処理部を備えて、
   上記ゼロ埋め後のスペクトラムを時間軸に戻して再生画像と、加算信号とを得ることを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
3. 参照関数の時間経過と設定スレショルド値との比較において、変化方向を加味して所定時間からの経過値として前方シフト量と後方シフト量を算出するシフト量算出部とし、
   シフト加算は、上記前方シフト量に対応する前方加算信号と、上記後方シフト量に対応する後方加算信号とを加算するシフト加算部、としたことを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
4. レーダで得られる画像の再生基準となる参照関数と観測データとを周波数領域で乗算し、時間軸に戻して再生画像を得る画像処理方法において、
   シフト量算出部が、上記参照関数の時間経過と設定スレショルド値との比較で得られる所定時間からの経過値であるシフト量を算出するシフト量算出ステップと、
   シフト量加算部が、上記観測データを周波数処理した観測スペクトラムを時間軸に戻し、かつ得られた上記シフト量だけずらせて加算して加算信号を得るシフト加算ステップと、
   画像乗算部が、上記シフト加算ステップで得られる差分画像信号を上記再生画像と乗算して高分解能再生画像を得る乗算ステップと、を備えたことを特徴とする画像処理方法。

Images