JP4946101B2 - 方位検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、レーダ波を用いて前方物体の方位を検出する方位検出装置に関する。

従来、方位検出装置としては、車載用のレーダ装置であって、レーダ波を発射し、反射波を受信することにより、自車前方に存在する車両までの距離や方位、この車両と自車との相対速度を検出するレーダ装置が知られている。また、この種のレーダ装置としては、ＦＭＣＷ方式のレーダ装置（以下、「ＦＭＣＷレーダ装置」と表現する）が知られている（例えば、特許文献１参照）。

ＦＭＣＷレーダ装置では、図９上段に実線で示すように、三角波上の変調信号により周波数変調され周波数が時間に対して直線的に漸次増減する送信信号Ｓｓをレーダ波として送信し、図１０に示すように、ターゲットにより反射されたレーダ波（以下では「反射波」ともいう）を受信する。

この時、受信信号Ｓｒは、図９上段に点線で示すように、レーダ波がターゲットとの間を往復するのに要する時間、即ち、ターゲットまでの距離に応じた時間Ｔｒだけ遅延し、ターゲットとの相対速度に応じた周波数ｆｄだけドップラシフトする。

ＦＭＣＷレーダ装置では、このような受信信号Ｓｒと送信信号Ｓｓとをミキサで混合することにより、両信号Ｓｒ，Ｓｓの差の周波数成分であるビート信号ＢＴ（図９下段参照）を生成する。尚、送信信号Ｓｓの周波数が増加する時のビート信号ＢＴの周波数ｆｂ１と、送信信号Ｓｓの周波数が減少する時のビート信号ＢＴの周波数ｆｂ２とから、遅延時間Ｔｒに基づく周波数ｆｒは、式（１）、ドップラシフト周波数ｆｄは、式（２）に従って算出することができる。

また、ターゲットとの距離Ｒ及び相対速度Ｖは、これらの周波数ｆｒ，ｆｄに基づき、式（３）及び式（４）に従って、算出することができる。但し、ｃは電波伝搬速度，ｆｍは送信信号の変調周波数、ΔＦは送信信号の周波数変動幅、Ｆ０は送信信号の中心周波数である。

従って、ＦＭＣＷレーダ装置では、ビート信号ＢＴをフーリエ変換して、周波数解析することで、前方に位置するターゲットまでの距離及び相対速度を検出することができる。
また、ターゲットの方位については、受信アンテナであるアレーアンテナの各アンテナ素子が受信する反射波に、到来方向に応じた位相差が生じることを利用して検出する。複数のアンテナ素子からなるアレーアンテナを用いて、物体の方位を検出する方法としては、各アンテナ素子が受信した受信信号間の相関を表す相関行列に基づき、角度スペクトラムを生成し、この角度スペクトラムを解析することで、方位を検出する方法が知られている。

ここで、方位の検出方法として広く知られているＭＵＳＩＣ法について、概要を説明する。尚、アレーアンテナは、Ｍ個のアンテナ素子を一直線上に等間隔で配置した、所謂リニアアレーアンテナであるものとする（図１参照）。

まず、アレーアンテナの各アンテナ素子が受信した反射波のビート信号ＢＴをフーリエ変換し、パワーのピークが立つピーク周波数での各アンテナ素子のフーリエ変換値を配列して、式（５）に示す受信ベクトルＸを構成する。次に、この受信ベクトルＸを用いて、式（６）に示すＭ行Ｍ列の相関行列Ｒｘｘを求める。

ここで、受信ベクトルＸの要素ｘ_m（ｍ＝１，…，Ｍ）は、Ｍ個の各アンテナ素子について共通して得られたピーク周波数におけるｍ番目のアンテナ素子のフーリエ変換値（複素数）である。上式において、Ｔは、ベクトル転置を示し、Ｈは、複素共役転置を示す。

相関行列Ｒｘｘを求めた後には、相関行列Ｒｘｘの固有値λ₁〜λ_M（但し、λ₁≧λ₂≧…λ_M）を求め、熱雑音電力より大きい固有値の数から到来波数Ｌを推定すると共に、固有値λ₁〜λ_Mに対応する固有ベクトルｅ₁〜ｅ_Mを算出する。

そして、熱雑音電力以下となる（Ｍ−Ｌ）個の固有値に対応した固有ベクトルからなる雑音固有ベクトルＥ_Nを、式（７）で定義し、自車進行方向を基準とした方位Θに対するアレーアンテナの複素応答をａ（Θ）で表すものとして、式（８）に示す評価関数Ｐ_MU（Θ）を求める。

評価関数Ｐ_MU（Θ）から得られる角度スペクトラム（ＭＵＳＩＣスペクトラム）は、方位Θが到来波の到来方向と一致すると発散して、鋭いピークが立つように設定されているため、到来波の推定方位Θ₁〜Θ_L、即ち、反射波を発生させたターゲットの方位は、ＭＵＳＩＣスペクトラムのピーク（ヌルポイント）を検出することにより求めることができる。

但し、ＭＵＳＩＣ法は、各到来波が互いに無相関であることを前提としているため、相関の強い到来波の複数をアレーアンテナで受信する際には、方位の検出精度が劣化する。
従って、方位検出に際しては、三角波上の変調信号により周波数変調される送信信号Ｓｓの生成サイクルに合わせて、相関行列Ｒｘｘを、複数サイクル分求め、これを時間平均して、相関行列Ｅ［Ｒｘｘ］を求め、この相関行列Ｅ［Ｒｘｘ］の固有値・固有ベクトルから、ＭＵＳＩＣスペクトラム（評価関数）を導出し、反射波を発生させたターゲットの方位を求めるといった手法が、広く採用されている。

このような手法によれば、時間平均を求めるため、各ターゲットが独立して移動している場合、図１０（ａ）に示すように、ＭＵＳＩＣスペクトラムにおいて、鋭いピークが立ち、自車前方のターゲット（車両）の方位を、精度よく検出することができる。尚、図１０（ａ）は、自車から同一距離に位置する複数のターゲットについて、各ターゲットの相関が高速走行時等で弱い場合のＭＵＳＩＣスペクトラムの態様を表す図である。
特開２００１−２２１８４２号公報

しかしながら、上述の時間平均を採る手法で方位を検出しても、自車前方において、停止しているターゲット（他の車両）が複数ある場合には、ターゲットの位置に変化がないため、車両間の相関が強く、各車両の方位を、正確に検出することができないといった問題があった。尚、図１０（ｂ）は、複数のターゲットが同一距離の地点に停止している場合のＭＵＳＩＣスペクトラムの態様を表す図である。このように、複数のターゲットが停止している状況では、ＭＵＳＩＣスペクトラムにおいて鋭いピークが立たず、各車両の真の方位を検出することができないのである。

従って、低速でのクルーズコントロール（ＡＣＣ：Adaptive Cruise Control system）等では、上記手法による方位検出結果を用いて、適切に車両制御を行うことができないといった問題があった。

また、方位の検出精度を向上させる技術としては、上記時間平均を採る手法の他、空間平均を採る手法（所謂、空間平均法）が知られているが、この空間平均法を採用しても、方位の検出性能の点で問題があった。

空間平均法では、Ｍ素子のアレーアンテナから、（Ｍ−Ｊ＋１）素子サブアレーを、アンテナ素子を一つずつずらしながら、Ｊ個取り出し、サブアレー毎に、サブアレーを構成する各アンテナ素子のピーク周波数のフーリエ変換値を配列して、式（９）に示す受信ベクトルＸ_sj（但し、ｊは、サブアレーの識別番号であって、ｊ＝１，…，Ｊ）を構成する。次に、この受信ベクトルＸ_s1〜Ｘ_sJを用いて、式（１０）に示す（Ｍ−Ｊ＋１）行（Ｍ−Ｊ＋１）列の相関行列ＳＲｘｘを求める。

そして、この相関行列ＳＲｘｘの固有値・固有ベクトルを求めて、ＭＵＳＩＣスペクトラム（評価関数）を導出し、反射波を発生させたターゲットの方位を求める。このように空間平均法では、サブアレーとターゲットとの位置関係がサブアレー毎に異なる事を利用して、各ターゲットの方位を検出するため、精度よくターゲットまでの方位を検出することができる。即ち、このように、方位を検出すれば、自車前方において、停止しているターゲット（他の車両）が複数ある場合でも、空間平均を採らない場合と比較して、精度よく、ターゲットを検出することができる。

しかしながら、空間平均法では、受信ベクトル及び相関行列ＳＲｘｘの要素数が減少することに伴って、相関行列の固有ベクトル数が減少するため、検出可能なターゲット（到来波）の個数Ｌが減少する。即ち、評価関数Ｐ_MU（Θ）を求めるためには、最低１つの固有ベクトルからなる雑音固有ベクトルＥ_Nを定義しなければならないため、相関行列がＭ行Ｍ列から、（Ｍ−Ｊ＋１）行（Ｍ−Ｊ＋１）列になると、ピーク周波数が重なる同一距離のターゲットに関して、検出可能なターゲット数は、（Ｍ−１）個から、（Ｍ−Ｊ）個に減ってしまう。このため、空間平均法を用いた方位検出装置では、自車から同一距離に、検出可能な（Ｍ−Ｊ）個を超える車両が並んでいる場合、各車両の方位を正確に検出することができないのである。

本発明は、こうした問題に鑑みなされたものであり、空間平均法を用いてターゲットの方位を検出する従来装置、及び、空間平均法によらずにターゲットの方位を検出する従来装置の夫々に存在する上記欠点を補い、様々な環境で、適切に各ターゲットの方位を検出することが可能な方位検出装置を提供することを目的とする。

かかる目的を達成するためになされた本発明の方位検出装置では、周波数変調された送信信号に従って送信したレーダ波の反射波をアレーアンテナで受信し、このアレーアンテナを構成する各アンテナ素子からの受信信号に、上記送信信号を混合して、各アンテナ素子毎のビート信号を生成する。そして、生成した各アンテナ素子のビート信号に基づき、アレーアンテナが受信した反射波の発生元である物体の方位を検出する。

方位を検出するに際しては、まず、アレーアンテナを構成する各アンテナ素子のビート信号を、変換手段にて、フーリエ変換する。更に、角度スペクトラムの算出に用いる相関行列として、第一相関行列生成手段が生成する相関行列Ｒ１、及び、第二相関行列生成手段が生成する相関行列Ｒ２のいずれか一方を、相関行列選択手段にて選択する。

本発明の方位検出装置は、第一相関行列生成手段及び第二相関行列生成手段を有しており、第一相関行列生成手段では、変換手段の変換結果に基づき、アレーアンテナを構成する各アンテナ素子が共通して有するピーク周波数における、各アンテナ素子のフーリエ変換値、を配列してなる受信ベクトルを生成し、この受信ベクトルの相関行列Ｒ１を生成する。

また、第二相関行列生成手段では、変換手段の変換結果に基づき、アレーアンテナを構成するサブアレー毎に、アレーアンテナを構成する各アンテナ素子が共通して有するピーク周波数における、サブアレーを構成する各アンテナ素子のフーリエ変換値、を配列してなる受信ベクトルを生成し、サブアレー毎に生成した受信ベクトルの相関行列を加算して、相関行列Ｒ２を生成する。

そして、この方位検出装置では、相関行列選択手段によって選択された相関行列Ｒ１、又は、相関行列Ｒ２を用いて、方位検出手段により、受信強度の角度スペクトラムを算出し、この角度スペクトラムを解析して、アレーアンテナが受信した反射波の発生元である物体の方位を検出する。

このように構成された方位検出装置によれば、自装置の運動状態や自装置周囲に位置する物体の配置状態に基づき、空間平均による方位検出が適した状況では、空間平均による方位検出を行い、空間平均による方位検出が適さない状況では、空間平均による方位検出を実行しないようにすることができる。

従って、例えば、方位検出装置が設置された車両（自車）の走行速度が低く、自車前方に停止車両が存在していることが推定される場合、角度スペクトラムの算出に用いる相関行列として、相関行列Ｒ２を選択するように、方位検出装置を構成すれば、自車周囲に位置する複数の停止車両の方位を、夫々、正確に検出することができる。

また、自車前方に車両が多く存在する状況では、検出可能な車両数が少ない空間平均での方位検出が適さない状況も考えられるので、その場合には、相関行列Ｒ１を、角度スペクトラムの算出に用いる相関行列として選択することで、上記状況においても、各車両の方位を、正確に検出することができる。

詳述すると、本発明の方位検出装置は、相関行列選択手段が、自装置の運動状態を表す情報として、自装置の移動速度を表す情報を取得する速度情報取得手段を備え、速度情報取得手段の取得情報が示す自装置の移動速度に基づき、第一相関行列生成手段が生成する相関行列Ｒ１、及び、第二相関行列生成手段が生成する相関行列Ｒ２のいずれか一方を、角度スペクトラムの算出に用いる相関行列として選択する構成にすることができる。

方位検出装置が設置された車両（自車）において、低速でのクルーズコントロールを実現する際には、自車前方に、信号待ち等で停車している車両の方位等を正確に検出する必要があるが、本発明によれば、方位検出手法の切替により、自車前方に並んで位置する同一距離の複数の停止車両の方位を、正確に検出することができるので、低速でのクルーズコントロール等に好適な方位検出装置を構成することができる。

具体的に、相関行列選択手段は、速度情報取得手段の取得情報が示す自装置の移動速度が閾値以上であると、第一相関行列生成手段が生成する相関行列Ｒ１を選択し、自装置の移動速度が閾値未満であると、第二相関行列生成手段が生成する相関行列Ｒ２を選択する構成にすることができる。このように、相関行列選択手段を構成すれば、低速走行時に、空間平均の手法により、停車中の車両も含めて、自車前方の車両を精度よく検出することができ、この検出結果を用いて、低速でのクルーズコントロール等を適切に実現することができる。

また、相関行列選択手段は、自装置周囲に位置する物体の配置状態として、自装置周囲に位置する各物体の位置情報を取得する位置情報取得手段を備え、位置情報取得手段が取得した各物体の位置情報に基づき、角度スペクトラムの算出に用いる相関行列として、第一相関行列生成手段が生成する相関行列Ｒ１、及び、第二相関行列生成手段が生成する相関行列Ｒ２のいずれか一方を選択する構成にすることができる。

このように構成された方位検出装置によれば、自装置周囲における物体（車両等）の配置状況に基づいて、方位の検出手法を切り替えるので、自装置の前方に数多くの車両が存在する場合には、空間平均の手法によらず、方位検出を行うといったことができ、周囲の車両数が多い場合でも、各車両の方位を、正確に検出することができる。

以下、本発明の実施例について、図面と共に説明する。但し、本発明の方位検出装置は、以下に説明する実施例に限定されるものではなく、種々の態様を採ることができる。

図１は、本発明が適用された第一実施例の車載用レーダ装置１の構成を表すブロック図である。本実施例の車載用レーダ装置１は、時間に対して周波数が直線的に増加する上り区間及び周波数が直線的に減少する下り区間を有するように変調されたミリ波帯の高周波信号を生成する発振器１１と、発振器１１が生成する高周波信号を増幅する増幅器１３と、増幅器１３の出力を送信信号Ｓｓ（図９参照）とローカル信号Ｌとに電力分配する分配器１５と、送信信号Ｓｓに応じたレーダ波を放射する送信アンテナ１７と、ターゲット（前方車両）により反射されたレーダ波（反射波）を受信するＭ個のアンテナ素子からなる受信アンテナ１９と、を備える。

また、この車載用レーダ装置１は、受信アンテナ１９を構成するアンテナ素子のいずれかを順次選択し、選択されたアンテナ素子からの受信信号Ｓｒを後段に供給する受信スイッチ２１と、受信スイッチ２１から供給される受信信号Ｓｒを増幅する増幅器２３と、増幅器２３にて増幅された受信信号Ｓｒ及びローカル信号Ｌを混合して、ビート信号ＢＴを生成（図９参照）するミキサ２５と、ミキサ２５が生成したビート信号ＢＴから不要な信号成分を除去するフィルタ２７と、フィルタ２７の出力をサンプリングし、ディジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器２９と、発振器１１の起動／停止や、Ａ／Ｄ変換器２９を介してビート信号ＢＴのサンプリングを制御すると共に、そのサンプリングデータを用いた信号処理や、車間制御ＥＣＵ４０との通信を行い、信号処理に必要な情報（車速情報）、及び、その信号処理の結果として得られるターゲットの位置・相対速度・方位等の情報を送受信する処理を行う信号処理部３０と、を備える。

具体的に、受信アンテナ１９は、Ｍ個のアンテナ素子が、一列に等間隔で配置されたリニアアレーアンテナであり、各アンテナ素子は、ビーム幅がいずれも送信アンテナのビーム幅全体を含むように設定されている。また、各アンテナ素子に対しては、順に、第一チャンネル（ＣＨ＿１）〜第Ｍチャンネル（ＣＨ＿Ｍ）が割り当てられている。

また、信号処理部３０は、周知のマイクロコンピュータを中心に構成され、更に、Ａ／Ｄ変換器２９を介して取り込んだデータについて高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理等を実行するための演算処理装置（例えば、ＤＳＰ）を備える。

このように構成された本実施例の車載用レーダ装置１では、信号処理部３０からの指令に従って発振器１１が起動すると、その発振器１１が生成し増幅器１３が増幅した高周波信号を、分配器１５が電力分配することにより、送信信号Ｓｓ及びローカル信号Ｌが生成され、送信信号Ｓｓが、送信アンテナ１７を介して、レーダ波として送出される。

そして、送信アンテナ１７から送出されターゲットに反射して戻ってきたレーダ波（反射波）は、受信アンテナ１９を構成する各アンテナ素子にて受信され、受信スイッチ２１によって選択されたチャンネルＣＨ＿ｍ（ｍ＝１，…，Ｍ）の受信信号Ｓｒのみが増幅器２３で増幅された後、ミキサ２５に供給される。ミキサ２５では、受信信号Ｓｒに分配器１５からのローカル信号が混合されて、ビート信号ＢＴが生成される。このビート信号ＢＴは、フィルタ２７にて不要な信号成分が除去された後、Ａ／Ｄ変換器２９にてサンプリングされ、信号処理部３０に取り込まれる。

尚、受信スイッチ２１は、レーダ波の一変調周期の間に、全てのチャンネルＣＨ＿１〜ＣＨ＿Ｍを所定回（例えば、５１２回）ずつ選択するように、切り替えられ、Ａ／Ｄ変換器２９は、この切替タイミングに同期してサンプリングを行う。即ち、信号処理部３０では、レーダ波の一変調周期の間に、各チャンネルＣＨ＿１〜ＣＨ＿Ｍ毎、且つ、レーダ波の上り／下りの各区間毎に、サンプリングデータが蓄積される。

また、信号処理部３０は、プログラムの実行等によって、ＦＦＴ処理部３１及び信号解析部３３として機能し、ＦＦＴ処理部３１は、一変調周期が経過する度に、その間に蓄積されたサンプリングデータを、各チャンネルＣＨ＿１〜ＣＨ＿Ｍ毎、且つ、レーダ波の上り／下りの各区間毎に、ＦＦＴ処理して、各区間毎及び各チャンネル毎に、サンプリングデータＤ_mに対応するフーリエ変換値Ｆ［Ｄ_m］を算出する。尚、ｍは、チャンネル番号を表す。

また、信号解析部３３は、図２に示す主検出処理を実行して、自車からターゲットまでの距離Ｒ、及び、自車を基準としたターゲットの相対速度Ｖ、自車進行方向を基準としたターゲットの方位Θを検出する。図２は、信号解析部３３が、変調周期に合わせて繰返し（具体的には、変調周期がＫ回経過する毎に）実行する主検出処理を表すフローチャートである。

信号解析部３３は、主検出処理を開始すると、まず、車速情報を車間制御ＥＣＵ４０を介して、車速センサ５０から取得する（Ｓ１１０）。図１に示すように、車間制御ＥＣＵ４０は、車速を検出する車速センサ５０と、ＣＡＮ（Controller Area Network）を通じて接続されており、車速センサ５０から常時車速情報を取得する。Ｓ１１０において、信号解析部３３は、この車速情報を、車間制御ＥＣＵ４０を介して取得する。

また、この処理を終えると、信号解析部３３は、車速情報が示す自車の車速Ｖｓが、予め定められた閾値Ｖｓｔｈ以上（例えば、時速５０ｋｍ以上）であるか否かを判断し（Ｓ１２０）、車速Ｖｓが閾値Ｖｓｔｈ以上であると判断すると（Ｓ１２０でＹｅｓ）、図３に示す通常検出処理を実行して、受信アンテナ１９が受信した反射波発生元の各ターゲットに関し、自車からターゲットまでの距離Ｒ、自車を基準としたターゲットの相対速度Ｖ、自車進行方向を基準としたターゲットの方位Θを検出する（Ｓ１３０）。そして、これらの情報（距離Ｒ、相対速度Ｖ、方位Θ）を含んだターゲット情報を、車間制御ＥＣＵ４０に送信する（Ｓ１５０）。その後、当該主検出処理を一旦終了し、変調周期に合わせて、再び主検出処理を実行する。

これに対し、車速Ｖｓが閾値Ｖｓｔｈ未満であると判断すると（Ｓ１２０でＮｏ）、信号解析部３３は、図５に示す空間平均検出処理を実行して、受信アンテナ１９が受信したレーダ波の反射波発生元の各ターゲットに関し、自車からターゲットまでの距離Ｒ、自車を基準としたターゲットの相対速度Ｖを検出すると共に、空間平均法を用いて、自車進行方向を基準としたターゲットの方位Θを検出する（Ｓ１４０）。そして、これらの情報（距離Ｒ、相対速度Ｖ、方位Θ）を含むターゲット情報を、車間制御ＥＣＵ４０に送信する（Ｓ１５０）。尚、ターゲットが自車前方に存在しない場合、信号解析部３３は、Ｓ１５０にて、ターゲットが存在しない旨のターゲット情報を、車間制御ＥＣＵ４０に送信する。その後、信号解析部３３は、当該主検出処理を一旦終了し、変調周期に合わせて、再び、主検出処理を実行する。

次に、通常検出処理について説明する。図３は、信号解析部３３が実行する通常検出処理を表すフローチャートである。
通常検出処理を開始すると、信号解析部３３は、変調周期を１サイクルとして、現在から過去Ｋサイクル分のＦＦＴ処理結果（Ｋサイクル分のフーリエ変換値Ｆ［Ｄ_m］）を、各チャンネル毎及び各区間毎に、ＦＦＴ処理部３１から取得する（Ｓ２１０）。

また、この処理を終えると、信号解析部３３は、Ｋサイクル分のＦＦＴ処理結果に基づき、上り区間及び下り区間の各区間毎に、各チャンネルに共通するピーク周波数を検出する（Ｓ２２０）。図４は、ピーク周波数の検出方法に関する説明図であり、各チャンネルの周波数スペクトラムを示したものである。この図では、検出するピーク周波数に対応するピークを、太線で囲んで示す。尚、ここでいうピーク周波数とは、周波数スペクトラムにおいて、パワーが所定の閾値を超えて突出するピークの周波数のことである。ピーク周波数は、最新サイクルのＦＦＴ処理結果から得られた周波数スペクトラムに基づき検出されてもよいし、Ｋサイクル分のＦＦＴ処理結果から得られた周波数スペクトラムを積算し、積算したスペクトラムに基づいて検出されてもよい。

また、Ｓ２２０の処理を終えると、信号解析部３３は、一対以上の上記共通するピーク周波数が検出されたか否かを判断する（Ｓ２３０）。即ち、Ｓ２２０で上記共通するピーク周波数が各区間毎に１以上検出されたか否かを判断する。Ｓ２２０で上記共通するピーク周波数が各区間毎に１以上検出されている場合、信号解析部３３は、Ｓ２３０でＹｅｓと判断し、Ｓ２４０に移行する。一方、上記共通するピーク周波数が各区間毎に１以上検出されていない場合、信号解析部３３は、Ｓ２３０でＮｏと判断し、Ｓ２３５に移行する。そして、Ｓ２３５では、ターゲットが存在しないと判定して、ターゲットが存在しない旨のターゲット情報を生成し（Ｓ２３５）、当該通常検出処理を終了する。

また、Ｓ２４０に移行すると、信号解析部３３は、Ｓ２２０で検出した複数のピーク周波数の中から、ピーク周波数を一つ選択し（Ｓ２４０）、これに対応する処理対象区間を設定する（Ｓ２５０）。即ち、Ｓ２４０で選択したピーク周波数の検出元が上り区間の周波数スペクトラムである場合には、処理対象区間として、上り区間を設定し、Ｓ２４０で選択したピーク周波数の検出元が下り区間の周波数スペクトラムである場合には、処理対象区間として、下り区間を設定する。また、Ｓ２５０での処理を終えると、信号解析部３３は、サイクル番号を表すパラメータｋを、ｋ＝１に設定して（Ｓ２６０）、Ｓ２７０に移行する。

Ｓ２７０に移行すると、信号解析部３３は、第ｋサイクルの受信ベクトルＸ（ｋ）として、式（１１）に示すＸ（ｋ）を生成する。尚、ここでは、過去Ｋサイクルの内、最も過去のサイクルを、第１サイクルとして、時間方向に順に、サイクル番号を割り当てるものとする。

また、受信ベクトルＸ（ｋ）の各要素ｘ_m（ｋ）は、第ｋサイクルの処理対象区間（上り区間又は下り区間）における第ｍチャンネルのフーリエ変換値（複素数）であって、Ｓ２４０で選択したピーク周波数のフーリエ変換値（複素数）を示すものとする。

そして、Ｓ２７０での処理を終えると、信号解析部３３は、上記Ｓ２７０で生成した受信ベクトルＸ（ｋ）についての相関行列Ｒｘｘ（ｋ）を生成する（Ｓ２８０）。

また、Ｓ２８０での処理を終えると、信号解析部３３は、パラメータｋの値を１加算し（Ｓ２９０）、加算後のパラメータｋの値が、スナップショット数Ｋより大きいか否かを判断する（Ｓ３００）。そして、パラメータｋの値が、スナップショット数Ｋ以下であると判断すると（Ｓ３００でＮｏ）、Ｓ２７０に移行し、現在のパラメータｋの値を用いて、第ｋサイクルの受信ベクトルＸ（ｋ）を生成し、この受信ベクトルＸ（ｋ）についての相関行列Ｒｘｘ（ｋ）を生成する（Ｓ２８０）。

この他、信号解析部３３は、パラメータｋの値がスナップショット数Ｋより大きいと判断すると（Ｓ３００でＹｅｓ）、Ｓ３１０に移行する。
Ｓ３１０に移行すると、信号解析部３３は、Ｓ２８０で求めた第１サイクルから第Ｋサイクルまでの各相関行列Ｒｘｘ（ｋ）と、前回の主検出処理の実行時にＳ３１０で算出した相関行列Ｒａと、に基づき、新たな相関行列Ｒａを算出する。但し、γは、０＜γ＜１の定数である。

尚、今回が、当該レーダ装置１の起動後に実行する初回の主検出処理である場合、又は、前回の主検出処理でＳ１４０に移行している場合、信号解析部４４は、式（１３）右辺に示す相関行列Ｒａを、初期値ゼロとして取扱い、新規に相関行列Ｒａを算出する。そして、算出した相関行列Ｒａを、次回のＳ３１０で用いることができるように、信号処理部３０が有するＲＡＭに保存する。

また、この処理を終えると、信号解析部３３は、Ｓ３２０に移行し、相関行列Ｒａを用いて、ＭＵＳＩＣ法により、ターゲットの方位を検出する。
即ち、相関行列Ｒａの固有値λ₁〜λ_M（但し、λ₁≧λ₂≧…λ_M）を求め、熱雑音電力より大きい固有値の数から到来波数Ｌを推定すると共に、固有値λ₁〜λ_Mに対応する固有ベクトルｅ₁〜ｅ_Mを算出する。そして、熱雑音電力以下となる（Ｍ−Ｌ）個の固有値に対応した固有ベクトルｅ_L+1〜ｅ_Mからなる雑音固有ベクトルＥ_Nを、式（７）で定義し、方位Θに対するアレーアンテナの複素応答をａ（Θ）で表すものとして、式（８）に示す評価関数Ｐ_MU（Θ）を求める。

そして、評価関数Ｐ_MU（Θ）から得られる角度スペクトラム（ＭＵＳＩＣスペクトラム）から、閾値を超えるピークを検出して、ピークに対応する方位Θを、反射波を発生させたターゲットの方位として検出する。

また、このようにして、方位を検出すると、信号解析部３３は、Ｓ３３０に移行し、Ｓ２２０で検出した上り／下り各区間のピーク周波数の一群の中に、Ｓ２４０にて未選択のピーク周波数が存在するか否かを判断し、未選択のピーク周波数が存在すると判断すると（Ｓ３３０でＹｅｓ）、Ｓ２４０に移行して、未選択のピーク周波数を選択し、Ｓ２５０以降の処理を実行する。

一方、未選択のピーク周波数が存在しないと判断すると（Ｓ３３０でＮｏ）、信号解析部３３は、Ｓ３４０に移行し、上り区間及び下り区間の各区間で検出した各ターゲットの方位の情報を手掛かりに、上り区間及び下り区間における適切なピーク周波数の組を求める。即ち、Ｓ３４０では、周知のペアマッチ処理を実行する。その後、信号解析部３３は、ペアマッチ処理によりペアであると判定した上り区間及び下り区間のピーク周波数のペアに基づき、自車からターゲットまでの距離Ｒ、及び、自車を基準としたターゲットの相対速度Ｖを、式（１）〜（４）に従って算出する（Ｓ３５０）。

そして、この算出結果に基づき、レーダ波の反射波発生元の各ターゲットについて、ターゲットまでの距離Ｒ、及び、ターゲットとの相対速度Ｖ、並びに、ターゲットの方位Θを記述したターゲット情報を生成する（Ｓ３６０）。その後、当該通常検出処理を終了する。

次に、空間平均検出処理について説明する。図５は、信号解析部３３が実行する空間平均検出処理を表すフローチャートである。
空間平均検出処理を開始すると、信号解析部３３は、まず通常検出処理と同様に、現在から過去Ｋサイクル分のＦＦＴ処理結果（Ｋサイクル分のフーリエ変換値Ｆ［Ｄ_m］）を、各チャンネル毎及び各区間毎に、ＦＦＴ処理部３１から取得し（Ｓ４１０）、このＫサイクル分のＦＦＴ処理結果に基づき、上り区間及び下り区間の各区間毎に、各チャンネルに共通するピーク周波数を検出する（Ｓ４２０）。

また、この処理を終えると、信号解析部３３は、Ｓ４２０の処理にて一対以上の上記共通するピーク周波数が検出されたか否かを判断し（Ｓ４３０）、Ｓ４２０の処理で上記共通するピーク周波数が各区間毎に１以上検出されている場合、Ｓ４３０でＹｅｓと判断して、Ｓ４４０に移行する。一方、上記共通するピーク周波数が各区間毎に１以上検出されていない場合、信号解析部３３は、Ｓ４３０でＮｏと判断し、Ｓ４３５に移行する。また、Ｓ４３５では、ターゲットが存在しないと判定して、ターゲットが存在しない旨のターゲット情報を生成し（Ｓ４３５）、当該空間平均検出処理を終了する。

これに対し、Ｓ４４０に移行すると、信号解析部３３は、検出したピーク周波数の一群の中から、一つのピーク周波数を選択し（Ｓ４４０）、これに対応する処理対象区間を設定する（Ｓ４５０）。即ち、Ｓ４４０で選択したピーク周波数の検出元が上り区間の周波数スペクトラムである場合には、処理対象区間として、上り区間を設定し、Ｓ４４０で選択したピーク周波数の検出元が下り区間の周波数スペクトラムである場合には、処理対象区間として、下り区間を設定する。また、Ｓ４５０での処理を終えると、ｋ＝１に設定して（Ｓ４６０）、Ｓ４７０に移行する。

Ｓ４７０に移行すると、信号解析部３３は、第ｋサイクルの処理対象区間における各チャンネルのフーリエ変換値であって、Ｓ４４０で選択したピーク周波数のフーリエ変換値ｘ₁（ｋ），…，ｘ_M（ｋ）を用い、Ｊ個のサブアレーに関して、サブアレー毎の受信ベクトルＸ_sj（ｋ）を、式（１４）に従って生成する。但し、ｊは、サブアレーの識別番号であり、ｊ＝１，…，Ｊである。

即ち、Ｍ素子のアレーアンテナである受信アンテナから、（Ｍ−Ｊ＋１）素子サブアレーを、アンテナ素子を一つずつずらしながら、Ｊ個取り出し、サブアレー毎に、サブアレーを構成する各アンテナ素子のピーク周波数のフーリエ変換値を配列して、式（１４）に示す受信ベクトルＸ_sjを構成する。

そして、Ｓ４７０での処理を終えると、信号解析部３３は、Ｓ４７０で生成したサブアレー毎の受信ベクトルＸ_sj（ｋ）を加算して、空間平均法により、相関行列ＳＲｘｘ（ｋ）を生成する（Ｓ４８０）。

尚、図６は、通常検出処理における相関行列Ｒｘｘの生成方法を上段に示し、下段に、Ｊ＝２として、空間平均検出処理における相関行列ＳＲｘｘの生成方法を示した説明図である。

Ｊ＝２である場合には、第１チャンネルから第（Ｍ−１）チャンネルのアンテナ素子の一群を、第一のサブアレーに設定して、第２チャンネルから第Ｍチャンネルのアンテナ素子の一群を、第二のサブアレーに設定する。

そして、フーリエ変換値ｘ₁（ｋ），…，ｘ_M-1（ｋ）を配列してなる受信ベクトルＸ_s1（ｋ）を、第一のサブアレーの受信ベクトルＸ_s1（ｋ）として構成し、フーリエ変換値ｘ₂（ｋ），…，ｘ_M（ｋ）を配列してなる受信ベクトルＸ_s2（ｋ）を、第二のサブアレーの受信ベクトルＸ_s2（ｋ）として構成する。そして、受信ベクトルＸ_s1（ｋ），Ｘ_s2（ｋ）の相関行列を加算して、相関行列ＳＲｘｘを生成する。

また、Ｓ４８０での処理を終えると、信号解析部３３は、パラメータｋの値を１加算し（Ｓ４９０）、パラメータｋの値が、スナップショット数Ｋより大きいか否かを判断する（Ｓ５００）。そして、パラメータｋの値が、スナップショット数Ｋ以下であると判断すると（Ｓ５００でＮｏ）、Ｓ４７０に移行し、現在のパラメータｋの値を用いて、第ｋサイクルの受信ベクトルＸ_sj（ｋ）を生成する。更に、この受信ベクトルＸ_sj（ｋ）に基づき、相関行列ＳＲｘｘ（ｋ）を生成する（Ｓ４８０）。また、Ｓ５００で、パラメータｋの値がスナップショット数Ｋより大きいと判断すると（Ｓ５００でＹｅｓ）、Ｓ５１０に移行する。

Ｓ５１０に移行すると、信号解析部３３は、Ｓ４８０で求めた第１サイクルから第Ｋサイクルまでの各相関行列ＳＲｘｘ（ｋ）と、前回の主検出処理の実行時にＳ５１０で算出した相関行列ＳＲａと、に基づき、新たな相関行列ＳＲａを算出する。但し、γは、０＜γ＜１の定数である。

尚、今回が、当該レーダ装置１の起動後に実行する初回の主検出処理である場合、又は、前回の主検出処理でＳ１３０に移行している場合、信号解析部４４は、式（１６）右辺に示す相関行列ＳＲａを、初期値ゼロとして取扱い、新規に相関行列ＳＲａを算出する。そして、算出した相関行列ＳＲａを、次回のＳ５１０で用いることができるように、信号処理部３０が有するＲＡＭに保存する。

また、この処理を終えると、信号解析部３３は、Ｓ５２０に移行し、相関行列ＳＲａを用いて、ＭＵＳＩＣ法により、ターゲットの方位を検出する。即ち、相関行列ＳＲａの固有値λ₁〜λ_M-J+1を求め、熱雑音電力より大きい固有値の数から到来波数Ｌを推定すると共に、固有値λ₁〜λ_M-J+1に対応する固有ベクトルｅ₁〜ｅ_M-J+1を算出する。そして、熱雑音電力以下となる（Ｍ−Ｊ＋１−Ｌ）個の固有値に対応した固有ベクトルからなる雑音固有ベクトルＥ_Nを、式（７）で定義し（但し、式（７）のＭは、Ｍ−Ｊ＋１に置き換える）、方位Θに対するアレーアンテナの複素応答をａ（Θ）で表すものとして、式（８）に示す評価関数Ｐ_MU（Θ）を求める。

そして、評価関数Ｐ_MU（Θ）から得られる角度スペクトラム（ＭＵＳＩＣスペクトラム）から、ピークを検出して、ピークに対応する方位Θを、反射波を発生させたターゲットの方位として検出する。

また、このようにして、方位を検出すると、信号解析部３３は、Ｓ５３０に移行し、Ｓ４２０で検出した上り／下り各区間のピーク周波数の一群の中に、Ｓ４４０にて未選択のピーク周波数が存在するか否かを判断し、未選択のピーク周波数が存在すると判断すると（Ｓ５３０でＹｅｓ）、Ｓ４４０に移行して、未選択のピーク周波数を選択し、Ｓ４５０以降の処理を実行する。

一方、未選択のピーク周波数が存在しないと判断すると（Ｓ５３０でＮｏ）、信号解析部３３は、上り区間及び下り区間の各区間におけるピーク周波数のフーリエ変換値から導出した各ターゲットの方位の情報を手掛かりに、上り区間及び下り区間における適切なピーク周波数の組を求める（Ｓ５４０）。その後、信号解析部３３は、ペアマッチ処理によりペアであると判定した上り区間及び下り区間のピーク周波数のペアに基づき、自車からターゲットまでの距離Ｒ、及び、自車を基準としたターゲットの相対速度Ｖを、式（１）〜（４）に従って算出する（Ｓ５５０）。

そして、この算出結果に基づき、レーダ波の反射波発生元の各ターゲットについて、ターゲットまでの距離Ｒ、及び、ターゲットとの相対速度Ｖ、並びに、ターゲットの方位Θを記述したターゲット情報を生成する（Ｓ５６０）。その後、当該空間平均検出処理を終了する。

以上、第一実施例の車載用レーダ装置１について説明したが、本実施例の車載用レーダ装置１によれば、自車（自装置）の移動速度Ｖｓが閾値Ｖｓｔｈ以上である場合、空間平均法を適用せずに、前方に位置する各ターゲットの方位検出を行い、自車の移動速度Ｖｓが閾値Ｖｓｔｈ未満である場合には、空間平均法を適用して、前方に位置する各ターゲットの方位検出を行う。このため、本実施例の車載用レーダ装置１によれば、様々な状況下で、前方車両の方位を、適切に検出することができる。

即ち、前方車両が信号待ち等で、自車から同一距離の位置に並んで停止し、自車も、後方で低速走行等している際には、前方車両の相関が強く、角度スペクトラムに鋭いピークが現れなくなることから、本実施例では、空間平均法を用いて、この問題を解消し、各車両の方位を正確に検出できるようにした。従って、本実施例によれば、低速でのクルーズコントロール等を、車間制御ＥＣＵ４０等にて正確に実行することができる。

また、空間平均法を用いると、検出可能な車両の数（到来波の数）が減少するが、高速でのクルーズコントロール時には、自車と共に、前方車両も高速走行しており、前方車両の複数が自車から同一距離に位置していても、角度スペクトラムにて各車両の方位を正確に検出できることから、本実施例では、自車が高速走行している際、検出可能な車両の数が減る空間平均法を適用せずに、各車両の方位を検出することで、自車前方に位置する多くの車両を検出できるようにした。

従って、本実施例によれば、様々な環境において、前方車両の方位を適切に検出することができ、本実施例のレーダ装置１で生成されるターゲット情報に基づいて、クルーズコントロールを行う車間制御ＥＣＵ４０では、高速でのクルーズコントロール及び低速でのクローズコントロールを、夫々適切に実行することができる。

尚、本発明の変換手段は、本実施例において、ＦＦＴ処理部３１にて実現され、第一相関行列生成手段は、Ｓ２１０〜Ｓ３１０の処理にて実現され、第二相関行列生成手段は、Ｓ４１０〜Ｓ５１０の処理にて実現されている。その他、方位検出手段は、Ｓ３２０，Ｓ５２０の処理にて実現され、相関行列選択手段は、Ｓ１１０〜Ｓ１２０の処理にて実現されている。

続いて、第二実施例について説明する。第二実施例の車載用レーダ装置１は、第一実施例の車載用レーダ装置１に対して、主検出処理の内容を変更した程度のものである。従って、以下では、信号解析部３３が実行する第二実施例の主検出処理、及び、この主検出処理内で実行されるターゲット運動予測処理についてのみ説明し、その他の説明を省略することにする。

尚、図７は、第二実施例の信号解析部３３が実行する主検出処理を表すフローチャートであり、図８は、この信号解析部３３が実行するターゲット運動予測処理を表すフローチャートである。

ターゲット運動予測処理は、第二実施例における主検出処理のＳ６８０で実行されるが、理解を簡単にするため、以下では、まず先に、ターゲット運動予測処理について説明する。このターゲット運動予測処理は、αβトラッカの手法を用いてターゲットの運動を予測するものであり、レーダ波の反射波に基づき、自車前方のターゲットまでの距離Ｒ、相対速度Ｖ、方位Θが検出される度に実行される。

ターゲット運動予測処理を開始すると、信号解析部３３は、まず、直前の通常検出処理又は空間平均検出処理にて、反射波に基づき一以上のターゲットが検出されたか否かを判断し（Ｓ７００）、一以上のターゲットが検出されたと判断すると（Ｓ７００でＹｅｓ）、Ｓ７１０に移行し、ターゲットが一つも検出されていないと判断すると（Ｓ７００でＮｏ）、当該ターゲット運動予測処理を終了する。

Ｓ７１０に移行すると、信号解析部３３は、検出された一又は複数のターゲットの中から、処理対象のターゲット（処理対象ターゲット）を一つ選択し、この処理を終えると、選択した処理対象ターゲットまでの距離Ｒ及び自車を基準としたターゲットの相対速度Ｖを、前回予測したか否かを判断する（Ｓ７２０）。尚、前回予測している場合には、信号処理部３０が有するＲＡＭに、距離Ｒの予測値Ｒｐｐ、相対速度ＶのＶｐｐが保存されているので（Ｓ８２０参照）、Ｓ７２０では、選択した処理対象ターゲットに対応する予測値Ｒｐｐ，ＶｐｐがＲＡＭに記憶されているか否かを判断することにより、距離Ｒ及び相対速度Ｖを前回予測したか否かを判断する。

そして、前回予測していないと判断すると（Ｓ７２０でＮｏ）、信号解析部３３は、Ｓ７３０に移行し、パラメータＶｐｒｅに、今回の主検出処理で反射波に基づき得られた処理対象ターゲットの相対速度Ｖ（観測値）をセットし、パラメータＲｐｒｅに、今回の主検出処理で反射波に基づき得られた処理対象ターゲットの距離Ｒ（観測値）をセットする。その後、Ｓ７５０に移行する。

これに対し、前回予測したと判断すると（Ｓ７２０でＹｅｓ）、信号解析部３３は、Ｓ７４０に移行し、パラメータＶｐｒｅに、処理対象ターゲットに対応する前回予測値Ｖｐｐをセットし、パラメータＲｐｒｅに、処理対象ターゲットに対応する前回予測値Ｒｐｐをセットする。その後、Ｓ７５０に移行する。

また、Ｓ７５０に移行すると、信号解析部３３は、式（１７）（１８）に従って、値Ｖｎ，Ｒｎを算出する。尚、α１，β１は、所定の定数であり、Ｔｓは、当該ターゲット運動予測処理の実行周期である。

また、値Ｖｎ，Ｒｎを算出すると、信号解析部３３は、Ｓ７６０に移行し、次回の当該ターゲット運動予測処理実行時における処理対象ターゲットの距離Ｒの予測値Ｒｐｐを、式（１９）に従って算出する。

その他、Ｓ７６０の処理を終えると、信号解析部３３は、Ｓ７７０に移行し、上記選択した処理対象ターゲットの相対加速度Ａを、前回予測したか否かを判断する。尚、前回予測している場合には、信号処理部３０が有するＲＡＭに、相対加速度Ａの予測値Ａｐｐが保存されているので（Ｓ８２０参照）、Ｓ７７０では、選択した処理対象ターゲットに対応する予測値ＡｐｐがＲＡＭに記憶されているか否かを判断することによって、相対加速度Ａを前回予測したか否かを判断する。

そして、前回予測していないと判断すると（Ｓ７７０でＮｏ）、信号解析部３３は、Ｓ７８０に移行し、パラメータＡｐｒｅに、値ゼロをセットする（Ａｐｒｅ＝０）。その後、Ｓ８００に移行する。

これに対し、前回予測したと判断すると（Ｓ７７０でＹｅｓ）、信号解析部３３は、Ｓ７９０に移行し、パラメータＡｐｒｅに、処理対象ターゲットに対応する前回予測値Ａｐｐをセットする。その後、Ｓ８００に移行する。

また、Ｓ８００に移行すると、信号解析部３３は、式（２０）（２１）に従って、値Ａｎ，Ｖｎを算出する。尚、α２，β２は、所定の定数である。

また、値Ａｎ，Ｖｎを算出すると、信号解析部３３は、Ｓ８１０に移行し、次回の当該ターゲット運動予測処理実行時におけるターゲットの相対速度Ｖｐｐ、及び、相対加速度Ａｐｐを、式（２２）（２３）に従って、算出する。

その他、Ｓ８１０の処理を終えると、信号解析部３３は、Ｓ８２０に移行し、処理対象ターゲットの予測値として、ＲＡＭの保存領域に、当該処理にて算出した予測値Ｒｐｐ，Ｖｐｐ，Ａｐｐを書き込み、その後、Ｓ８３０に移行する。また、Ｓ８３０に移行すると、信号解析部３３は、直前の通常検出処理又は空間平均検出処理にて、反射波に基づき検出されたターゲット群の中に、Ｓ７１０で処理対象ターゲットとして未選択のターゲットが存在するか否かを判断し、未選択のターゲットが存在すると判断すると（Ｓ８３０でＹｅｓ）、Ｓ７１０に移行して、未選択のターゲットを、新たに処理対象ターゲットに選択する。そして、このターゲットに関し、Ｓ７２０以降の処理を実行する。

一方、未選択のターゲットが存在しないと判断すると（Ｓ８３０でＮｏ）、信号解析部３３は、当該ターゲット運動予測処理を終了する。
続いて、第二実施例の主検出処理について、図７を用いて説明する。尚、主検出処理は、第一実施例と同様、変調周期に合わせて繰返し（具体的には、変調周期がＫ回経過する毎に）実行される。

主検出処理を開始すると、信号解析部３３は、まず、車速情報を、車間制御ＥＣＵ４０を介して、車速センサ５０から取得する（Ｓ６１０）。また、この処理を終えると、車速情報が示す自車の車速Ｖｓが、予め定められた閾値Ｖｓｔｈ以上（例えば、時速５０ｋｍ以上）であるか否かを判断し（Ｓ６２０）、車速Ｖｓが閾値Ｖｓｔｈ以上であると判断すると（Ｓ６２０でＹｅｓ）、Ｓ６３０に移行し、車速Ｖｓが閾値Ｖｓｔｈ未満であると判断すると（Ｓ６２０でＮｏ）、Ｓ６６０で、図５に示す空間平均検出処理を実行した後、Ｓ６７０に移行する。

Ｓ６３０に移行すると、信号解析部３３は、前回のＳ６８０で導出した予測値に基づき、前回検出された各ターゲットについて、今回、このターゲット（以下、「基準ターゲット」とする）を中心とした半径Ｄ内に存在すると予測されるターゲット（以下、「他ターゲット」とする）を検索する。即ち、基準ターゲットの予測値Ｒｐｐとの差が値Ｄ未満である予測値Ｒｐｐ０が設定された他ターゲットを検索する。

そして、この検索結果に基づき、基準ターゲットの半径Ｄ内に他ターゲットが規定数より多く集合している地域が存在するか否かを判断し（Ｓ６４０）、該当地域が存在すると判断すると（Ｓ６４０でＹｅｓ）、信号解析部３３は、Ｓ６５０に移行して、図３に示す通常検出処理を実行した後、Ｓ６７０に移行する。尚、Ｓ６４０で用いる規定数としては、空間平均法によるターゲットの検出可能数である値（Ｍ−Ｊ）を挙げることができる。

これに対し、信号解析部３３は、Ｓ６４０で該当地域が存在しないと判断すると（Ｓ６４０でＮｏ）、Ｓ６６０で図５に示す空間平均検出処理を実行した後、Ｓ６７０に移行する。

また、Ｓ６７０に移行すると、信号解析部３３は、Ｓ６５０又はＳ６６０で生成されたターゲット情報を、車間制御ＥＣＵ４０に送信する（Ｓ６７０）。その後、Ｓ６８０に移行し、Ｓ６５０又はＳ６６０で検出された各ターゲットの距離Ｒ、相対速度Ｖを観測値として用いて、上述したターゲット運動予測処理（図８参照）を実行する。そして、このターゲット運動予測処理を終了すると、当該主検出処理を一旦終了し、変調周期に合わせて、再び主検出処理を実行する。

以上、第二実施例の車載用レーダ装置１について説明したが、本実施例の車載用レーダ装置１によれば、低速走行時に限らず、高速走行時にも、基本的には、空間平均法を適用して、前方車両の方位を検出するが、高速走行時に限って、前方車両が、自車から同一距離の地域に密集している場合には、空間平均法による方位検出であると、検出されるべき車両の個数が、空間平均法にて検出可能な車両の個数（到来波の個数）を越える可能性があるので、空間平均法を適用せずに、方位の検出を行う。

従って、本実施例の車載用レーダ装置１によれば、様々な環境に合わせて、適切に方位検出を行うことができ、このレーダ装置１で生成されるターゲット情報に基づいて、クルーズコントロール等を行う車間制御ＥＣＵ４０では、高速でのクルーズコントロール及び低速でのクローズコントロールを、夫々適切に実行することができる。

尚、本発明の相関行列選択手段は、本実施例において、Ｓ６３０〜Ｓ６４０，Ｓ６８０の処理にて実現され、位置情報取得手段は、Ｓ６８０の処理にて実現されている。
また、以上に説明したレーダ装置１においては、相関行列がエルミート行列（複素数）であるため、算出した相関行列Ｒａ及び相関行列ＳＲａの固有値及び固有ベクトルを、直接求めると、演算量が多く、信号処理部３０に必要な演算処理能力も高くなる。従って、相関行列Ｒａ及び相関行列ＳＲａの固有値及び固有ベクトルを求めるに際しては、次のように、固有値及び固有ベクトルを求めると、演算量を減らすことができて、好ましい。

以下には、ユニタリ変換を用いて相関行列を実数化し、演算量を削減する方法について説明する。
一般に、等間隔リニアアレーアンテナの方向ベクトル（複素応答）ａ（Θ）は、式（２５）で表される。但し、ｄは、アンテナ素子の配置間隔、λは、信号（レーダ波）の波長、ｉは、虚数を表す。

式（２５）では、位相の中心を、第１アンテナ素子に設定しているが、これを第Ｗ素子に置くと、方向ベクトルａ（Θ）は、式（２６）に変形することができる。但し、アレーアンテナを構成するアンテナ素子の個数は、奇数Ｍ＝２Ｗ＋１であるものとする。

この方向ベクトルａ（Θ）に、式（２８）で表されるユニタリ行列Ｑを作用させて、新しい方向ベクトルｄ（Θ）を求めると、方向ベクトルｄ（Θ）の各要素は、実数で表すことができる。

一方、相関行列Ｒｘｘは、信号相関行列Ｓ、方向行列Ａ、単位行列Ｉを用いて、式（２９）で表すことができる。但し、σ²は、熱雑音電力である。

ここで、式（２９）に、式（２８）で表されるユニタリ行列Ｑを作用させる（式（３０））。

Ｄ＝Ｑ^HＡとすると、式（３０）は、式（３１）で表すことができる。

また、行列Ｄは、先程説明した方向ベクトルｄ（Θ）を用いて、式（３２）で表すことができる。

上述したように、方向ベクトルｄ（Θ）の各要素は実数である。従って、信号相関行列Ｓが実行列であれば、当然に、式（３１）の左辺は実行列となる。信号相関行列Ｓは、到来波が互いに無相関であれば、実数対角行列となるため、相関行列Ｒｙｙを、式（３３）に示すように設定すれば、相関行列Ｒｙｙは、実数対称行列となる。

よって、相関行列Ｒｘｘに代え、新たに相関行列Ｒｙｙを用いて、固有値・固有ベクトルを算出すれば、演算量を抑えて、ＭＵＳＩＣスペクトラムを得ることができるのである。但し、実際にはスナップショット数Ｋが少なく、信号相関行列Ｓが完全な実数対角行列にならないため、行列Ｒｙｙの実数部分を用いることによって固有値計算を行う。

以上をまとめると、上記実施例では、受信ベクトルＸ（ｋ），Ｘ_sj（ｋ）にユニタリ行列Ｑを作用させて、新たに受信ベクトルＹ（ｋ），Ｙ_sj（ｋ）を設定し、この受信ベクトルＹ（ｋ），Ｙ_sj（ｋ）を、受信ベクトルＸ（ｋ），Ｘ_sj（ｋ）に代替して用い、式（３４）（３５）に従って、相関行列Ｒａ，ＳＲａを求めることで、少なく演算量で、ＭＵＳＩＣスペクトラムを求めることができる。

尚、アレーアンテナのアンテナ素子数が偶数Ｍ＝２Ｗである場合、式（２８）に示すユニタリ行列Ｑに代えて、次式に表すユニタリ行列Ｑを用いることで、同様に、ＭＵＳＩＣスペクトラムを求めることができる。

車載用レーダ装置１の構成を表すブロック図である。 信号解析部３３が実行する主検出処理を表すフローチャートである。 信号解析部３３が実行する通常検出処理を表すフローチャートである。 ピーク周波数の検出方法に関する説明図である。 信号解析部３３が実行する空間平均検出処理を表すフローチャートである。 相関行列Ｒｘｘ，ＳＲｘｘの生成方法を示した説明図である。 第二実施例の主検出処理を表すフローチャートである。 信号解析部３３が実行するターゲット運動予測処理を表すフローチャートである。 レーダ波の送信信号Ｓｓ及び受信信号Ｓｒを示したグラフ（上段）及びビート信号ＢＴを示したグラフ（下段）である。 従来技術の問題点を説明した説明図である。

符号の説明

１…車載用レーダ装置、１１…発振器、１３，２３…増幅器、１５…分配器、１７…送信アンテナ、１９…受信アンテナ、２１…受信スイッチ、２５…ミキサ、２７…フィルタ、２９…Ａ／Ｄ変換器、３０…信号処理部、３１…ＦＦＴ処理部、３３…信号解析部、４０…車間制御ＥＣＵ、５０…車速センサ

Claims (3)

1. 周波数変調された送信信号に従って送信したレーダ波の反射波をアレーアンテナで受信し、このアレーアンテナを構成する各アンテナ素子からの受信信号に、前記送信信号を混合して、前記各アンテナ素子毎のビート信号を生成し、前記生成した各アンテナ素子のビート信号に基づき、前記アレーアンテナが受信した反射波の発生元である物体の方位を検出する方位検出装置であって、
   アレーアンテナを構成する各アンテナ素子のビート信号を、フーリエ変換する変換手段と、
   前記変換手段の変換結果に基づき、前記アレーアンテナを構成する各アンテナ素子が共通して有するピーク周波数における、前記各アンテナ素子のフーリエ変換値、を配列してなる受信ベクトルを生成し、この受信ベクトルの相関行列を生成する第一相関行列生成手段と、
   前記変換手段の変換結果に基づき、前記アレーアンテナを構成するサブアレー毎に、前記アレーアンテナを構成する各アンテナ素子が共通して有するピーク周波数における、前記サブアレーを構成する各アンテナ素子のフーリエ変換値、を配列してなる受信ベクトルを生成し、前記サブアレー毎に生成した受信ベクトルの相関行列を加算してなる相関行列を生成する第二相関行列生成手段と、
   前記第一相関行列生成手段が生成した相関行列、又は、前記第二相関行列生成手段が生成した相関行列を用いて、受信強度の角度スペクトラムを算出し、この角度スペクトラムを解析して、前記アレーアンテナが受信した反射波の発生元である物体の方位を検出する方位検出手段と、
   前記角度スペクトラムの算出に用いる相関行列として、前記第一相関行列生成手段が生成する相関行列、及び、前記第二相関行列生成手段が生成する相関行列のいずれか一方を選択する相関行列選択手段と、
   を備え、
   前記方位検出手段は、前記相関行列選択手段によって選択された相関行列を用いて、前記角度スペクトラムを算出し、
   前記相関行列選択手段は、
   自装置の移動速度を表す情報を取得する速度情報取得手段
   を備え、前記速度情報取得手段の取得情報が示す自装置の移動速度に基づき、前記角度スペクトラムの算出に用いる相関行列として、前記第一相関行列生成手段が生成する相関行列、及び、前記第二相関行列生成手段が生成する相関行列のいずれか一方を選択すること
   を特徴とする方位検出装置。
2. 前記相関行列選択手段は、前記速度情報取得手段の取得情報が示す自装置の移動速度が閾値以上であると、前記第一相関行列生成手段が生成する相関行列を選択し、前記自装置の移動速度が閾値未満であると、前記第二相関行列生成手段が生成する相関行列を選択する構成にされていることを特徴とする請求項１記載の方位検出装置。
3. 前記相関行列選択手段は、
   自装置周囲に位置する各物体の位置情報を取得する位置情報取得手段
   を備え、前記速度情報取得手段の取得情報が示す自装置の移動速度及び前記位置情報取得手段が取得した各物体の位置情報に基づき、前記角度スペクトラムの算出に用いる相関行列として、前記第一相関行列生成手段が生成する相関行列、及び、前記第二相関行列生成手段が生成する相関行列のいずれか一方を選択する構成にされていることを特徴とする請求項１記載の方位検出装置。

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