JP5036392B2 - 目標検出装置 - Google Patents
目標検出装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5036392B2 JP5036392B2 JP2007115960A JP2007115960A JP5036392B2 JP 5036392 B2 JP5036392 B2 JP 5036392B2 JP 2007115960 A JP2007115960 A JP 2007115960A JP 2007115960 A JP2007115960 A JP 2007115960A JP 5036392 B2 JP5036392 B2 JP 5036392B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- integration
- target
- signal processing
- signal
- integration path
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 82
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 275
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 claims description 92
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 68
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 44
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 16
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 15
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 14
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 63
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 44
- 230000008569 process Effects 0.000 description 31
- 229920003211 cis-1,4-polyisoprene Polymers 0.000 description 22
- 230000009028 cell transition Effects 0.000 description 10
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 7
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 5
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
この発明は目標検出装置に関し、特に、レーダまたはセンサによる受信データを入力し、受信電力の微弱な目標を検出するための目標検出装置に関する。
従来の目標検出装置は、信号検出のためには、１ＣＰＩ（Coherent Pulse Interval）内の積分処理では、パルスヒット方向にコヒーレント積分（ＦＦＴ : Fast Fourier Transform）処理を実施し、ＣＰＩ間の積分処理では複数のＦＦＴ結果をノンコヒーレント積分（振幅検波後の積分）する。ノンコヒーレント積分の際に目標の運動によっては信号処理セルの推移が発生するが、その移動量を考慮した積分路を探索する。積分路を探索後、ノンコヒーレント積分時に信号処理セルの移動量を補償し、ノンコヒーレント積分することで目標信号を抽出できる（例えば、非特許文献１参照）。
なお、ＣＰＩとは目標の運動が等速直線運動とみなせる時間間隔を意味しており、この区間では目標信号の位相変化はリニアとみなすことができ、位相を考慮した積分処理が実施可能である。
従来の目標検出装置では、ＣＰＩ間の積分処理において、目標の積分路の探索処理を実施する。すなわち、図３で示されるようなＣＰＩ（Coherent Pulse Interval）間の信号処理セルの推移を、下式（１）で示される評価関数に従って探索する（以降、評価関数をtrack scoreと呼ぶ）。なお、1ＣＰＩ内の受信データについてはコヒーレント積分（ＦＦＴ）を実施する。一方、ＣＰＩ間の積分処理についてはノンコヒーレント積分となる。
ここで、Ａｋは図３に示すＣＰＩ kにおける信号処理セルの集まりである。
式（１）において、右辺第1項はＣＰＩ ｋ−１からｋまでのtrack score増分、右辺第２項はＣＰＩ ｋ−１までのtrack scoreを表す。したがって、ＣＰＩ ｋまでのtrack scoreは、各ＣＰＩから次ＣＰＩに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式（１）において、右辺第1項はＣＰＩ ｋ−１からｋまでのtrack score増分、右辺第２項はＣＰＩ ｋ−１までのtrack scoreを表す。したがって、ＣＰＩ ｋまでのtrack scoreは、各ＣＰＩから次ＣＰＩに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
従来の目標検出装置では、各ＣＰＩから次ＣＰＩに至る際の検出セルの推移を式（２）で評価し、式（２）が最大または最小となる推移を抽出する。この処理を図３に示すＣＰＩ nまで繰り返すことで積分路を探索する。
目標の積分路探索後は、積分路に従いノンコヒーレント積分処理することで目標信号を抽出できる。
M. F. Fernandez, A. Aridgides and D. Bray: "Detecting and Tracking Low-Observable Targets Using IR, " SPIE Vol. 1305 Signal and Data Processing of Small Targets, 1990
上述のように、従来の目標検出装置の構成により、track scoreに基づき、ＣＰＩ間の積分路の探索を繰り返すことでノンコヒーレント積分時における目標の積分路を抽出する。但し、コヒーレント積分後のＳＮＲ（Signal-to-Noise Ration：信号対雑音電力比）が極めて低い場合には、例えばＳＮＲが０以下の場合等には、目標の積分路を抽出することはきわめて困難になってしまうという問題点があった。このため、信号対雑音電力比が極めて低い場合においても信号検出可能な積分処理が望まれている。
この発明は、かかる問題点を解決するためになされたものであり、コヒーレント積分後のＳＮＲ（Signal-to-Noise Ration：信号対雑音電力比）が極めて低い場合においても、目標検出可能な信号処理を行う目標検出装置を得ることを目的とする。
この発明は、目標からの反射パルスを一定のサンプリング周期で受信し、パルスヒット毎の受信データをＡ／Ｄ変換する受信手段と、Ａ／Ｄ変換後の上記受信データをサンプル毎に並び替え、上記パルスヒット分の複数種類の雑音系列を発生させて、並び替え後の上記受信データに当該雑音系列を付加し、雑音付加後の上記受信データの加算平均を算出することにより、上記受信データのデータ系列である受信ビデオに信号再現する信号再現手段と、信号再現後の上記受信ビデオに対して、サンプリングの同一時間の受信信号をパルス繰り返し方向にＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、上記ＦＦＴ処理手段の演算結果を所定の閾値と比較して、上記閾値を超えた場合に目標検出として判定する閾値手段とを備えたことを特徴とする目標検出装置である。
この発明は、目標からの反射パルスを一定のサンプリング周期で受信し、パルスヒット毎の受信データをＡ／Ｄ変換する受信手段と、Ａ／Ｄ変換後の上記受信データをサンプル毎に並び替え、上記パルスヒット分の複数種類の雑音系列を発生させて、並び替え後の上記受信データに当該雑音系列を付加し、雑音付加後の上記受信データの加算平均を算出することにより、上記受信データのデータ系列である受信ビデオに信号再現する信号再現手段と、信号再現後の上記受信ビデオに対して、サンプリングの同一時間の受信信号をパルス繰り返し方向にＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、上記ＦＦＴ処理手段の演算結果を所定の閾値と比較して、上記閾値を超えた場合に目標検出として判定する閾値手段とを備えたことを特徴とする目標検出装置であるので、コヒーレント積分後のＳＮＲ（Signal-to-Noise Ratio：信号対雑音電力比）が極めて低い場合においても、目標検出可能な信号処理を行うことができる。
実施の形態１．
以下、図を用いて、この発明の実施の形態１に係る目標検出装置について説明する。
図１は、実施の形態１による目標検出装置の構成を示している。目標検出装置は、受信手段１と、信号再現手段２と、コヒーレント積分手段３と、閾値手段６とを備えて構成される。なお、この実施の形態は積分路探索の処理に特徴を有するので、センサを含む受信処理の説明は省略している。
以下、図を用いて、この発明の実施の形態１に係る目標検出装置について説明する。
図１は、実施の形態１による目標検出装置の構成を示している。目標検出装置は、受信手段１と、信号再現手段２と、コヒーレント積分手段３と、閾値手段６とを備えて構成される。なお、この実施の形態は積分路探索の処理に特徴を有するので、センサを含む受信処理の説明は省略している。
図１において、受信手段１は、パルス発生装置（図示せず）から目標に向けて発射されたパルス信号が目標で反射して戻ってくる目標からの反射パルスを受信して、パルスヒット毎の受信データをＡ／Ｄ変換するものである。信号再現手段２は、Ａ／Ｄ変換後の受信データのデータ系列からなる受信ビデオに複数通りのパルスヒット分の雑音系列を信号に付加し、雑音付加後の信号の加算平均をとるものである。コヒーレント積分手段３は、信号再現手段２の出力である信号再現処理後の受信ビデオに対してパルスヒット方向にＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）処理を行うものである。また、閾値手段６は、コヒーレント積分手段３の積分結果と予め設定された閾値とを比較して、積分結果が閾値を超えた信号処理セルに対して目標検出とみなす判定を行うものである。
図２は、信号再現手段２の構成を示したブロック図である。また、図３は、信号再現手段２による信号再現処理の流れを説明する。これらの図に示されるように、まず、受信手段１からはパルスヒット毎にＡ／Ｄ変換後の受信ビデオが出力される。この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をＬとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオＩ（実部）、Ｑ（虚部）の振幅データを含む。信号再現手段２では、１ＣＰＩ分のパルスヒット毎の受信ビデオを集め、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータを取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にＭ個のパルスヒットに並び替える。また、信号再現手段２では、パルスヒット分のＮ種類の雑音系列を発生させ、Ｎ種類の雑音系列毎に並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算平均する。
以下に、動作に関する説明をする。
信号再現手段２では、Ａ／Ｄ変換後の受信ビデオに複数通りのパルスヒット分の雑音系列を信号に付加し、雑音付加後の信号の加算平均をとる。
受信手段１からは図３（ａ）のようにパルスヒット毎にＡ／Ｄ変換後の受信ビデオが出力される。この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をＬとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオＩ（実部）、Ｑ（虚部）の振幅データを含む。
信号再現手段２では、まず、１ＣＰＩ分のパルスヒット毎の受信ビデオを集め、図２に示すメモリ２０１に蓄える。
次に、受信ビデオ並び替え部２０２によって、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータをメモリ２０１から取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にＭ個のパルスヒットに並び替える。その結果、受信ビデオのデータ系列としては図３（ｂ）のようになる。
さらに、雑音発生部２０３によってパルスヒット分のＮ種類の雑音系列をランダムに発生させる。これらのＮ種類の雑音系列は雑音系列毎に雑音加算部２０４によって受信ビデオ並び替え部２０２の出力である並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算される。この加算処理は図３（ｃ）のように雑音系列毎に実施し、雑音系列毎の加算結果は図２の加算平均部２０５に入力され、加算平均部２０５によって加算平均される。その結果、図３（ｄ）のように加算平均後の信号が取り出され、コヒーレント積分手段３へ出力される。
信号再現手段２では、Ａ／Ｄ変換後の受信ビデオに複数通りのパルスヒット分の雑音系列を信号に付加し、雑音付加後の信号の加算平均をとる。
受信手段１からは図３（ａ）のようにパルスヒット毎にＡ／Ｄ変換後の受信ビデオが出力される。この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をＬとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオＩ（実部）、Ｑ（虚部）の振幅データを含む。
信号再現手段２では、まず、１ＣＰＩ分のパルスヒット毎の受信ビデオを集め、図２に示すメモリ２０１に蓄える。
次に、受信ビデオ並び替え部２０２によって、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータをメモリ２０１から取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にＭ個のパルスヒットに並び替える。その結果、受信ビデオのデータ系列としては図３（ｂ）のようになる。
さらに、雑音発生部２０３によってパルスヒット分のＮ種類の雑音系列をランダムに発生させる。これらのＮ種類の雑音系列は雑音系列毎に雑音加算部２０４によって受信ビデオ並び替え部２０２の出力である並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算される。この加算処理は図３（ｃ）のように雑音系列毎に実施し、雑音系列毎の加算結果は図２の加算平均部２０５に入力され、加算平均部２０５によって加算平均される。その結果、図３（ｄ）のように加算平均後の信号が取り出され、コヒーレント積分手段３へ出力される。
信号再現処理はレンジビン番号毎に処理される。その際、付加する雑音系列はレンジビン番号毎に異なる系列を発生させても良いし、共通化させても良い。
コヒーレント積分手段３は、信号再現手段２の出力である信号再現後の受信ビデオを入力し、パルスヒット方向にＦＦＴ処理する。
以上の処理はレンジビン番号毎に処理される。全てのレンジビンに対してこの処理を適用する。
以上のように、本実施の形態においては、目標からの反射パルスを受信し、パルスヒット毎の受信データをＡ／Ｄ変換する受信手段１と、Ａ／Ｄ変換後の受信ビデオに雑音系列を付加し信号再現する信号再現手段２と、パルスヒット方向にＦＦＴ処理をするコヒーレント積分手段３と、コヒーレント積分手段３の積分結果を閾値処理し、目標検出する閾値手段６とを備えて、コヒーレント積分処理前に信号再現手段２においてランダムな雑音系列を付加し、加算平均後に、コヒーレント積分処理を実施するようにしたので、コヒーレント積分後のＳＮＲ（Signal-to-Noise Ration：信号対雑音電力比）が極めて低い場合においても、目標検出可能な信号処理を行うことが出来る。
実施の形態２．
図４は、実施の形態２による目標検出装置の構成を示している。目標検出装置は、受信手段１と、信号再現処理２と、コヒーレント積分手段３と、積分路探索手段４と、ノンコヒーレント積分手段５と、閾値処理手段６とを備えて構成される。なお、この実施の形態は積分路探索の処理に特徴を有するので、センサを含む受信処理の説明は省略している。
図４は、実施の形態２による目標検出装置の構成を示している。目標検出装置は、受信手段１と、信号再現処理２と、コヒーレント積分手段３と、積分路探索手段４と、ノンコヒーレント積分手段５と、閾値処理手段６とを備えて構成される。なお、この実施の形態は積分路探索の処理に特徴を有するので、センサを含む受信処理の説明は省略している。
図４において、受信手段１は上述の実施の形態１と同様の処理を行う。また、信号再現手段２はＡ／Ｄ変換後の受信ビデオに複数通りのパルスヒット分の雑音系列を信号に付加し、雑音付加後の信号の加算平均をとる。
図３は、信号再現手段２における処理の流れを示したものである。
受信手段１からはパルスヒット毎にＡ／Ｄ変換後の受信ビデオが出力される。
この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をＬとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオＩ（実部）、Ｑ（虚部）の振幅データを含む。
信号再現手段２では、１ＣＰＩ分のパルスヒット毎の受信ビデオを集め、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータを取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にＭ個のパルスヒットに並び替える。
また、信号再現手段２では、パルスヒット分のＮ種類の雑音系列を発生させ、Ｎ種類の雑音系列毎に並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算平均する。
本実施の形態２における実施の形態１との相違点としては、付加する雑音系列数を低めにしている点である。その弊害として誤警報が頻発することを防止するため、本実施の形態においては、ノンコヒーレント積分手段により誤警報を抑圧する構成としている。
受信手段１からはパルスヒット毎にＡ／Ｄ変換後の受信ビデオが出力される。
この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をＬとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオＩ（実部）、Ｑ（虚部）の振幅データを含む。
信号再現手段２では、１ＣＰＩ分のパルスヒット毎の受信ビデオを集め、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータを取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にＭ個のパルスヒットに並び替える。
また、信号再現手段２では、パルスヒット分のＮ種類の雑音系列を発生させ、Ｎ種類の雑音系列毎に並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算平均する。
本実施の形態２における実施の形態１との相違点としては、付加する雑音系列数を低めにしている点である。その弊害として誤警報が頻発することを防止するため、本実施の形態においては、ノンコヒーレント積分手段により誤警報を抑圧する構成としている。
図４において、コヒーレント積分手段３は、信号再現手段２の出力である信号再現処理後の受信ビデオに対してパルスヒット方向にＦＦＴ処理をする。
ＦＦＴ処理はＣＰＩ単位で実施し、ＣＰＩ間はノンコヒーレント積分となるが、ＦＦＴ結果を同一の信号処理セル同士で積分すると、図５のように信号処理セルがゆらぐ場合や目標の移動がＣＰＩ間で発生する場合は積分損失が発生する。そこで積分損失が無い様にノンコヒーレント積分処理前に積分路探索手段にて検出セルを探索する。
ＦＦＴ処理はＣＰＩ単位で実施し、ＣＰＩ間はノンコヒーレント積分となるが、ＦＦＴ結果を同一の信号処理セル同士で積分すると、図５のように信号処理セルがゆらぐ場合や目標の移動がＣＰＩ間で発生する場合は積分損失が発生する。そこで積分損失が無い様にノンコヒーレント積分処理前に積分路探索手段にて検出セルを探索する。
積分路探索手段４はコヒーレント積分手段３の出力を入力し、検出セルのゆらぎや目標の移動を考慮した積分路を探索する。すなわち、積分路探索手段４は、コヒーレント積分手段３の積分結果に基づいて信号処理セルの複数の推移を求め、それらの複数の推移の中から所定の評価関数で評価した評価値の最良のものを抽出することにより、検出対象の目標の積分路を探索する。以下に、積分路探索手段４の内部構成について説明する。
積分路探索手段４において、４０１は振幅検波部であり、コヒーレント積分後の信号処理セル毎の振幅値を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ４０２に蓄えられる。
４０３は積分路探索部であり、信号処理セル毎にＣＰＩ間の推移の可能性を考慮した積分路を図６のように設定する。図６において、縦方向は信号処理セルを表しており、コヒーレント積分手段３によって得られたＦＦＴの結果である。ここではＦＦＴポイント数をＭとおく。また、横方向はＣＰＩ番号を表している。積分路探索部４０３では全信号処理セルのＣＰＩ間の遷移を図５のように考える。
４０４は積分路評価部であり、積分路探索部４０３によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現ＣＰＩにおける信号処理セルへの前ＣＰＩからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。選択されたセルはＣＰＩ、信号処理セル毎に第２のメモリ４０７に蓄えられる。積分路評価部４０４の処理はノンコヒーレント積分するＣＰＩ数分実施する。
４０５は振幅用確率密度関数設定部であり、Ｋ通りの振幅期待値からなる複数の振幅期待値に基づき、積分路評価部４０４で用いるための目標の振幅期待値に対する確率密度関数を定義する。
４０６は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部４０４で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
４０８は状態量更新部であり、積分評価部４０４からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部４０６に入力する。
４０９は積分路抽出部であり、第２のメモリ４０７によって蓄えられたＣＰＩ、信号処理セル毎の積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時の積分路を抽出する。
４０３は積分路探索部であり、信号処理セル毎にＣＰＩ間の推移の可能性を考慮した積分路を図６のように設定する。図６において、縦方向は信号処理セルを表しており、コヒーレント積分手段３によって得られたＦＦＴの結果である。ここではＦＦＴポイント数をＭとおく。また、横方向はＣＰＩ番号を表している。積分路探索部４０３では全信号処理セルのＣＰＩ間の遷移を図５のように考える。
４０４は積分路評価部であり、積分路探索部４０３によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現ＣＰＩにおける信号処理セルへの前ＣＰＩからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。選択されたセルはＣＰＩ、信号処理セル毎に第２のメモリ４０７に蓄えられる。積分路評価部４０４の処理はノンコヒーレント積分するＣＰＩ数分実施する。
４０５は振幅用確率密度関数設定部であり、Ｋ通りの振幅期待値からなる複数の振幅期待値に基づき、積分路評価部４０４で用いるための目標の振幅期待値に対する確率密度関数を定義する。
４０６は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部４０４で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
４０８は状態量更新部であり、積分評価部４０４からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部４０６に入力する。
４０９は積分路抽出部であり、第２のメモリ４０７によって蓄えられたＣＰＩ、信号処理セル毎の積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時の積分路を抽出する。
移動補償型ノンコヒーレント積分手段５は、積分路探索手段４の出力である積分路を入力し、当該積分路に基づいてコヒーレント積分手段３の積分結果を補償し、補償された積分結果をＣＰＩ間でノンコヒーレント積分する。
閾値手段６は、移動補償型ノンコヒーレント積分手段５の出力である積分結果を入力し、閾値処理を実施する。すなわち、ノンコヒーレント積分の積分結果が閾値を超えた信号処理セルを目標検出とみなす判定を行う。
以下に、動作に関する説明をする。
信号再現手段２では、Ａ／Ｄ変換後の受信ビデオに複数通りのパルスヒット分の雑音系列を信号に付加し、雑音付加後の信号の加算平均をとる。
信号再現手段２では、Ａ／Ｄ変換後の受信ビデオに複数通りのパルスヒット分の雑音系列を信号に付加し、雑音付加後の信号の加算平均をとる。
図２は、信号再現手段２の構成について示したものである。また、図３に信号再現手段２における処理の流れを示す。
受信手段１からは図３（ａ）のようにパルスヒット毎にＡ／Ｄ変換後の受信ビデオが出力される。この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をＬとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオＩ（実部）、Ｑ（虚部）の振幅データを含む。
受信手段１からは図３（ａ）のようにパルスヒット毎にＡ／Ｄ変換後の受信ビデオが出力される。この受信ビデオは一定のサンプリング周期でサンプリングされたものであり、そのサンプリング数をＬとおく。このサンプル毎のデータをレンジビンと呼び、レンジビンは番号毎に受信ビデオＩ（実部）、Ｑ（虚部）の振幅データを含む。
信号再現手段２では、まず、１ＣＰＩ分のパルスヒット毎の受信ビデオを集め、図２に示すメモリ２０１に蓄えられる。
次に、受信ビデオ並び替え部２０２によって、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータを取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にＭ個のパルスヒットに並び替える。その結果、受信ビデオのデータ系列としては図３（ｂ）のようになる。
さらに、雑音発生部２０３によってパルスヒット分のＮ種類の雑音系列を発生させる。Ｎ種類の雑音系列は雑音系列毎に雑音加算部２０４によって受信ビデオ並び替え部２０２の出力である並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算する。この加算処理は図３（ｃ）のように雑音系列毎に実施し、雑音系列毎の加算結果は図２の加算平均部２０５によって加算平均される。その結果、図３（ｄ）のように加算平均後の信号が取り出され、コヒーレント積分手段３へ出力される。
次に、受信ビデオ並び替え部２０２によって、レンジビン番号毎にパルスヒット分のデータを取り出し、データ系列をレンジビン番号毎にＭ個のパルスヒットに並び替える。その結果、受信ビデオのデータ系列としては図３（ｂ）のようになる。
さらに、雑音発生部２０３によってパルスヒット分のＮ種類の雑音系列を発生させる。Ｎ種類の雑音系列は雑音系列毎に雑音加算部２０４によって受信ビデオ並び替え部２０２の出力である並び替え後の受信ビデオのデータ系列に加算する。この加算処理は図３（ｃ）のように雑音系列毎に実施し、雑音系列毎の加算結果は図２の加算平均部２０５によって加算平均される。その結果、図３（ｄ）のように加算平均後の信号が取り出され、コヒーレント積分手段３へ出力される。
信号再現処理はレンジビン番号毎に処理される。その際、付加する雑音系列はレンジビン番号毎に異なる系列を発生させても良いし、共通化させても良い。
コヒーレント積分手段３は、信号再現手段２の出力である信号再現後の受信ビデオを入力し、パルスヒット方向にＦＦＴ処理する。
積分路探索手段４では、コヒーレント積分手段３の出力を入力し、信号処理セルの推移を考慮する際に複数の推移を考慮して、ノンコヒーレント積分時における目標信号の積分路を探索する。
まず、振幅検波部４０１は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Ｖｋ（ｊ）から、下式（３）のように振幅値Ａｋ（ｊ）を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ４０２に蓄えられる。
積分路探索部４０３は、信号処理セル毎にＣＰＩ間の移動を考慮した積分路を図６に示すように探索し、積分路評価部４０４により、その探索路を評価する。
探索路の評価は下式（４），（５）に示すtrack scoreを使用する。
ここで、Ａｋは図６に示すＣＰＩ ｋにおける信号処理セルの集まりである。
式（４）において、右辺第１項はＣＰＩ ｋ−１からｋまでのtrack score増分、右辺第２項はＣＰＩ ｋ−１までのtrack scoreを表す。したがって、ＣＰＩ ｋまでのtrack scoreは、各ＣＰＩから次ＣＰＩに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式（５）において、右辺第１項は目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率、右辺第２項は目標がθｋに存在した場合の受信信号の振幅値ｚｋの確率密度（目標の振幅モデルより算出）ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
まず、振幅検波部４０１は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Ｖｋ（ｊ）から、下式（３）のように振幅値Ａｋ（ｊ）を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ４０２に蓄えられる。
積分路探索部４０３は、信号処理セル毎にＣＰＩ間の移動を考慮した積分路を図６に示すように探索し、積分路評価部４０４により、その探索路を評価する。
探索路の評価は下式（４），（５）に示すtrack scoreを使用する。
ここで、Ａｋは図６に示すＣＰＩ ｋにおける信号処理セルの集まりである。
式（４）において、右辺第１項はＣＰＩ ｋ−１からｋまでのtrack score増分、右辺第２項はＣＰＩ ｋ−１までのtrack scoreを表す。したがって、ＣＰＩ ｋまでのtrack scoreは、各ＣＰＩから次ＣＰＩに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式（５）において、右辺第１項は目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率、右辺第２項は目標がθｋに存在した場合の受信信号の振幅値ｚｋの確率密度（目標の振幅モデルより算出）ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
図６の白丸印は信号処理セルを示している。縦方向が信号処理セル番号（ＦＦＴポイント番号）、横方向がＣＰＩ番号を意味する。
例えばＣＰＩ番号１から太線の白丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移を考える。
この信号処理セルへはＣＰＩ番号１の信号検出セルから３本の矢印が繋がっている。この矢印は、ＣＰＩ番号１から太線の白丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移の可能性があることを示している。
積分路評価部４０４では、この３本の矢印で現される推移を式（４），（５）を用いて評価する。その結果、track scoreが最大（または最小）となる信号処理セルからの推移を最良の推移として、ＣＰＩ番号２信号処理セル１へのＣＰＩ番号１からの推移結果として第２のメモリ４０７に記録する。この処理を全信号処理について適用する。
ここで、式（５）右辺第２項は信号処理セルの持つ振幅に対する尤度比を表しており、これが大きいほど目標である可能性が高い。
例えばＣＰＩ番号１から太線の白丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移を考える。
この信号処理セルへはＣＰＩ番号１の信号検出セルから３本の矢印が繋がっている。この矢印は、ＣＰＩ番号１から太線の白丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移の可能性があることを示している。
積分路評価部４０４では、この３本の矢印で現される推移を式（４），（５）を用いて評価する。その結果、track scoreが最大（または最小）となる信号処理セルからの推移を最良の推移として、ＣＰＩ番号２信号処理セル１へのＣＰＩ番号１からの推移結果として第２のメモリ４０７に記録する。この処理を全信号処理について適用する。
ここで、式（５）右辺第２項は信号処理セルの持つ振幅に対する尤度比を表しており、これが大きいほど目標である可能性が高い。
従来の信号検出装置においては、目標の振幅期待値に基づき唯一の確率密度関数を定義するが、この発明の本実施の形態においては信号再現処理によって振幅期待値が未知となる。
そこで、式（６）の如く、振幅用確率密度関数設定部４０５によってＫ通りの振幅期待値からなる複数の振幅期待値に基づき、目標の振幅期待値に対する確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）を定義する。また、式（５）右辺第１項は、目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率を表すが、この発明の本実施の形態では、式（７），（８）に示すように、信号処理セル間推移確率設定部４０６によって推移確率Ｐ（Ａｋ｜Ａｋ−１）を算出する。
なお、式（７）において、Ｐ０は設定パラメータ、Ｌは目標の運動を考慮して決まる次ＣＰＩへの信号処理セル最大推移数である。
Ｌの設定方法としては、例えば、式（８）のように目標の加速度を考慮して決める。
式（８）においてａｍａｘは目標の最大加速度、Δａは信号処理における加速度分解能である。
そこで、式（６）の如く、振幅用確率密度関数設定部４０５によってＫ通りの振幅期待値からなる複数の振幅期待値に基づき、目標の振幅期待値に対する確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）を定義する。また、式（５）右辺第１項は、目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率を表すが、この発明の本実施の形態では、式（７），（８）に示すように、信号処理セル間推移確率設定部４０６によって推移確率Ｐ（Ａｋ｜Ａｋ−１）を算出する。
なお、式（７）において、Ｐ０は設定パラメータ、Ｌは目標の運動を考慮して決まる次ＣＰＩへの信号処理セル最大推移数である。
Ｌの設定方法としては、例えば、式（８）のように目標の加速度を考慮して決める。
式（８）においてａｍａｘは目標の最大加速度、Δａは信号処理における加速度分解能である。
推移確率の設定については２ＣＰＩ目以降については以下とする。
信号処理セル毎のＣＰＩ番号１から２への遷移が求まった結果、各信号処理セルの状態変数ベクトルｘｋ，ｊが状態量更新部４０８により式（９）のように導出可能である。
式（９）により状態変数ベクトルｘｋ，ｊを得た後、１ＣＰＩ先の状態変数ベクトルｘｋ＋１，ｌの予測処理を式（１０）によって実施する。
この結果、ＣＰＩ番号ｋからＣＰＩ番号（ｋ＋１）に対する信号処理セルの予測推移Ａｋ＋１（ｌ）が式（１２）によって決まる。
この結果を、信号処理セル間推移確率設定部４０６に戻し、推移確率Ｐ（Ａｋ｜Ａｋ−１）を式（１４）のように定義する。
信号処理セル毎のＣＰＩ番号１から２への遷移が求まった結果、各信号処理セルの状態変数ベクトルｘｋ，ｊが状態量更新部４０８により式（９）のように導出可能である。
式（９）により状態変数ベクトルｘｋ，ｊを得た後、１ＣＰＩ先の状態変数ベクトルｘｋ＋１，ｌの予測処理を式（１０）によって実施する。
この結果、ＣＰＩ番号ｋからＣＰＩ番号（ｋ＋１）に対する信号処理セルの予測推移Ａｋ＋１（ｌ）が式（１２）によって決まる。
この結果を、信号処理セル間推移確率設定部４０６に戻し、推移確率Ｐ（Ａｋ｜Ａｋ−１）を式（１４）のように定義する。
ＣＰＩ番号ｎまで処理が終了した場合、ＣＰＩ番号ｎ、信号処理セル１〜Ｍのtrack scoreを参照し、値が一定値以上の信号処理セルを抽出する。ここで、ＣＰＩ番号ｎにおいて抽出された信号処理セルが複数ある場合は目標が複数存在することを意味する。
積分路抽出部４０９は、ＣＰＩ番号ｎにおいてtrack scoreが一定値以上として抽出された信号処理セルに対し、第２のメモリ４０７に記録された推移情報を参照し、track scoreが積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時における目標の積分路を抽出する。
移動補償型ノンコヒーレント積分手段５では、積分路探索手段４の出力である積分路を入力し、ＣＰＩ間における信号処理セルの推移を補償したノンコヒーレント積分を実施する。
図７はＣＰＩ番号毎の信号処理セルを示している。縦方向が信号処理セル番号（ＦＦＴポイント番号）、横方向がＣＰＩ番号を意味する。図中の矢印が積分路探索手段４によって抽出された積分路を表す。
移動補償型ノンコヒーレント積分手段５では、抽出された積分路を参照し、最終ＣＰＩ番号において抽出された信号処理セルに各ＣＰＩ番号における信号処理セルを合わせるように図８のようにシフトさせる。
この処理を目標数分繰り返す。目標数とは、積分路探索手段３においてＣＰＩ番号ｎにおいて抽出された信号処理セルの数に相当する。
図７はＣＰＩ番号毎の信号処理セルを示している。縦方向が信号処理セル番号（ＦＦＴポイント番号）、横方向がＣＰＩ番号を意味する。図中の矢印が積分路探索手段４によって抽出された積分路を表す。
移動補償型ノンコヒーレント積分手段５では、抽出された積分路を参照し、最終ＣＰＩ番号において抽出された信号処理セルに各ＣＰＩ番号における信号処理セルを合わせるように図８のようにシフトさせる。
この処理を目標数分繰り返す。目標数とは、積分路探索手段３においてＣＰＩ番号ｎにおいて抽出された信号処理セルの数に相当する。
以上の処理はレンジビン番号毎に処理される。全てのレンジビンに対して処理を適用する。
なお、移動補償型ノンコヒーレント積分手段５の積分結果は閾値手段６に入力され、閾値処理される。すなわち、入力された積分結果が予め設定された閾値と比較され、閾値を超えた信号処理セルに対して目標検出とみなす判定が閾値手段６により行われる。
以上のように、本実施の形態においては、目標からの反射パルスを受信し、パルスヒット毎の受信データをＡ／Ｄ変換する受信手段１と、Ａ／Ｄ変換後の受信ビデオに雑音系列を付加し信号再現する信号再現手段２と、パルスヒット方向にＦＦＴ処理をするコヒーレント積分手段３と、コヒーレント積分結果を入力し、信号処理セルの推移を考慮する際に複数の推移を考慮して目標の検出セルを探索する積分路探索手段４と、積分路探索手段４によって得られた積分路に従って、コヒーレント積分結果を信号処理セルの推移を補償後、積分する移動補償型ノンコヒーレント積分手段５と、移動補償型ノンコヒーレント積分手段５の積分結果を閾値処理し、目標検出する閾値処理手段６とを備えたため、従来においては極めて信号検出が困難であった信号対雑音電力比においても信号検出可能である。また、信号再現処理で必要とする雑音系列数を低めに設定することで処理負荷軽減可能となると共に、その結果、弊害となる誤警報を移動補償型ノンコヒーレント積分処理によって抑圧するため、誤警報を防止しながら精度よく目標検出することができる。
実施の形態３．
図９は、実施の形態３による目標検出装置の構成を示している。ここでは、この発明の要旨とする部分のみを説明する。
図９において、積分路探索手段７はコヒーレント積分手段３の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における信号処理セルのゆらぎや目標の加速度運動に伴う信号処理セルの推移を考慮した積分路を探索する。
他の構成については、実施の形態２と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。
図９は、実施の形態３による目標検出装置の構成を示している。ここでは、この発明の要旨とする部分のみを説明する。
図９において、積分路探索手段７はコヒーレント積分手段３の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における信号処理セルのゆらぎや目標の加速度運動に伴う信号処理セルの推移を考慮した積分路を探索する。
他の構成については、実施の形態２と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。
積分路探索手段７において、７０１は振幅検波部であり、コヒーレント積分後の信号処理セル毎の振幅値を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ７０２に蓄えられる。
７０３は積分路探索部であり、信号処理セル毎にＣＰＩ間の推移の可能性を考慮した積分路を図６のように設定する。
図６において、縦方向は信号処理セルを表しており、コヒーレント積分手段３によって得られたＦＦＴの結果である。ここではＦＦＴポイント数をＭとおく。また、横方向はＣＰＩ番号を表している。積分路評価部では全信号処理セルのＣＰＩ間の遷移を図６のように考える。
７０３は積分路探索部であり、信号処理セル毎にＣＰＩ間の推移の可能性を考慮した積分路を図６のように設定する。
図６において、縦方向は信号処理セルを表しており、コヒーレント積分手段３によって得られたＦＦＴの結果である。ここではＦＦＴポイント数をＭとおく。また、横方向はＣＰＩ番号を表している。積分路評価部では全信号処理セルのＣＰＩ間の遷移を図６のように考える。
７０４は積分路評価部であり、積分路探索部７０３によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現ＣＰＩにおける信号処理セルへの前ＣＰＩからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。選択されたセルはＣＰＩ、信号処理セル毎に第２のメモリ７０７に蓄えられる。積分路評価部７０４の処理はノンコヒーレント積分するＣＰＩ数分実施する。
７０５は振幅用確率密度関数設定部であり、Ｋ通りの振幅期待値に基づき、積分路評価部７０４で用いるための信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
７０６は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部７０４で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
７０８は状態量更新部であり、積分路評価部７０４からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部７０６に入力する。
７０６は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部７０４で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
７０８は状態量更新部であり、積分路評価部７０４からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部７０６に入力する。
７０９は積分路抽出部であり、第２のメモリ７０７によって蓄えられたＣＰＩ、信号処理セル毎の積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時の積分路を抽出する。
以下に、動作に関する説明をする。
積分路探索手段７では、コヒーレント積分手段３の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における目標信号の積分路を探索する。なお、本実施の形態においては、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより、目標の積分路を探索する。
まず、振幅検波部７０１は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Ｖｋ（ｊ）を下式（１５）のように振幅値Ａｋ（ｊ）を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ７０２に蓄えられる。
積分路探索部７０３は、信号処理セル毎にＣＰＩ間の移動を考慮した積分路を図６に示すように探索し、積分路評価部７０４により、その探索路を評価する。
探索路の評価は、式（１６），（１７）に示すtrack scoreを使用する。
ここで、Ａｋは図６に示すＣＰＩ ｋにおける信号処理セルの集まりである。
式（１６）において、右辺第１項はＣＰＩ ｋ−１からｋまでのtrack score増分、右辺第２項はＣＰＩ ｋ−１までのtrack scoreを表す。したがって、ＣＰＩ ｋまでのtrack scoreは、各ＣＰＩから次ＣＰＩに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式（１７）において右辺第１項は目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率、右辺第２項は目標がθｋに存在した場合の受信信号の振幅値ｚｋの確率密度（目標の振幅モデルより算出）ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
まず、振幅検波部７０１は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Ｖｋ（ｊ）を下式（１５）のように振幅値Ａｋ（ｊ）を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ７０２に蓄えられる。
積分路探索部７０３は、信号処理セル毎にＣＰＩ間の移動を考慮した積分路を図６に示すように探索し、積分路評価部７０４により、その探索路を評価する。
探索路の評価は、式（１６），（１７）に示すtrack scoreを使用する。
ここで、Ａｋは図６に示すＣＰＩ ｋにおける信号処理セルの集まりである。
式（１６）において、右辺第１項はＣＰＩ ｋ−１からｋまでのtrack score増分、右辺第２項はＣＰＩ ｋ−１までのtrack scoreを表す。したがって、ＣＰＩ ｋまでのtrack scoreは、各ＣＰＩから次ＣＰＩに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式（１７）において右辺第１項は目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率、右辺第２項は目標がθｋに存在した場合の受信信号の振幅値ｚｋの確率密度（目標の振幅モデルより算出）ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
図６の丸印は信号処理セルを示している。縦方向が信号処理セル番号（ＦＦＴポイント番号）、横方向がＣＰＩ番号を意味する。
例えばＣＰＩ番号１から太線の白丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移を考える。
この信号処理セルへはＣＰＩ番号１の信号検出セルから３本の矢印が繋がっている。この矢印は、ＣＰＩ番号１から太線の白丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移の可能性があることを示している。
積分路評価部７０４では、この３本の矢印で現される推移を式（１６），（１７）を用いて評価する。その結果、track scoreが最大（または最小）となる信号処理セルからの推移を最良の推移として、ＣＰＩ番号２信号処理セル１へのＣＰＩ番号１からの推移結果として第２のメモリ７０７に記録する。この処理を全信号処理について適用する。
例えばＣＰＩ番号１から太線の白丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移を考える。
この信号処理セルへはＣＰＩ番号１の信号検出セルから３本の矢印が繋がっている。この矢印は、ＣＰＩ番号１から太線の白丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移の可能性があることを示している。
積分路評価部７０４では、この３本の矢印で現される推移を式（１６），（１７）を用いて評価する。その結果、track scoreが最大（または最小）となる信号処理セルからの推移を最良の推移として、ＣＰＩ番号２信号処理セル１へのＣＰＩ番号１からの推移結果として第２のメモリ７０７に記録する。この処理を全信号処理について適用する。
ここで、式（１７）右辺第２項は信号処理セルの持つ振幅に対する尤度比を表しており、これが大きいほど目標である可能性が高い。
従来の信号検出装置においては、目標の振幅期待値に基づき唯一の確率密度関数を定義するが、この発明の本実施の形態においては信号再現処理によって振幅期待値が未知となる。
そこで、式（１８）の如く、振幅用確率密度関数設定部７０５によってＫ種類の振幅期待値に基づき、信号処理セルの振幅に対する確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）を定義する。
また、式（１７）右辺第１項は目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率を表すが、実施の形態１と同様な処理であるため省略する。
従来の信号検出装置においては、目標の振幅期待値に基づき唯一の確率密度関数を定義するが、この発明の本実施の形態においては信号再現処理によって振幅期待値が未知となる。
そこで、式（１８）の如く、振幅用確率密度関数設定部７０５によってＫ種類の振幅期待値に基づき、信号処理セルの振幅に対する確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）を定義する。
また、式（１７）右辺第１項は目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率を表すが、実施の形態１と同様な処理であるため省略する。
式（１８）に示す振幅用確率密度関数設定部７０５によって定義される確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）に関しては重み付け値εｉを更新する。
確率密度関数更新周期Ａ ＣＰＩ毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式（１８）で示されるＫ種類の振幅期待値に基づく確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）の尤度を評価する。
確率密度関数更新周期Ａ ＣＰＩ毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式（１８）で示されるＫ種類の振幅期待値に基づく確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）の尤度を評価する。
Ｋ種類の確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）の尤度を評価し、式（１９）のように尤度値が基準値Ｂ以上の場合は、その確率密度関数に対する重み付けを増やす。すなわち、重み付け値εｉにΔεを加算する。
一方、式（２０）のように尤度値が基準値Ｂ未満の場合はその確率密度関数に対する重み付けを減らす。すなわち、重み付け値εｉからΔεを減算する。
なお、Δεの値は予め設定された所定の値であるが、諸条件等に基づいて適宜決定してよいものとする。
一方、式（２０）のように尤度値が基準値Ｂ未満の場合はその確率密度関数に対する重み付けを減らす。すなわち、重み付け値εｉからΔεを減算する。
なお、Δεの値は予め設定された所定の値であるが、諸条件等に基づいて適宜決定してよいものとする。
これらの処理をＡ ＣＰＩ処理毎に実施することで確率密度関数に対する重み付けを更新する。
以上のように、本実施の形態においては、実施の形態２と同様に、従来においては極めて信号検出が困難であった信号対雑音電力比においても信号検出可能であり、また、信号再現処理で必要とする雑音系列数を低めに設定することで処理負荷軽減可能となると共に、その結果、弊害となる誤警報を移動補償型ノンコヒーレント積分処理によって抑圧するため、誤警報を防止しながら精度よく目標検出することができる。さらに、本実施の形態においては、積分路評価部７０４において、積分路を評価する際に信号処理セルの振幅値の尤度を評価するが、振幅用確率密度関数設定部７０５によって設定する信号処理セルの振幅に対する確率密度関数の期待値の重みを結果により更新するようにしたので、より正確に積分路の評価を行うことができ、適切な積分路探索を図ることができる。
実施の形態４．
図１０は、実施の形態４による目標検出装置の構成を示している。ここではこの発明の要旨とする部分のみを説明する。
図１０において、積分路探索手段８はコヒーレント積分手段３の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における信号処理セルのゆらぎや目標の加速度運動に伴う信号処理セルの推移を考慮した積分路を探索する。なお、本実施の形態においては、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより、目標の積分路を探索する。
他の構成については、実施の形態２と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。
図１０は、実施の形態４による目標検出装置の構成を示している。ここではこの発明の要旨とする部分のみを説明する。
図１０において、積分路探索手段８はコヒーレント積分手段３の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における信号処理セルのゆらぎや目標の加速度運動に伴う信号処理セルの推移を考慮した積分路を探索する。なお、本実施の形態においては、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより、目標の積分路を探索する。
他の構成については、実施の形態２と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。
積分路探索手段８において、８０１は振幅検波部であり、コヒーレント積分後の信号処理セル毎の振幅値を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ８０２に蓄えられる。
８０３は積分路探索部であり、信号処理セル毎にＣＰＩ間の推移の可能性を考慮した積分路を図６のように設定する。
図６において、縦方向は信号処理セルを表しており、コヒーレント積分手段３によって得られたＦＦＴの結果である。ここではＦＦＴポイント数をＭとおく。また、横方向はＣＰＩ番号を表している。積分路評価部では全信号処理セルのＣＰＩ間の遷移を図６のように考える。
８０４は積分路評価部であり、積分路探索部８０３によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現ＣＰＩにおける信号処理セルへの前ＣＰＩからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。
選択されたセルはＣＰＩ、信号処理セル毎に第２のメモリ８０７に蓄えられる。
積分路評価部の処理はノンコヒーレント積分するＣＰＩ数分実施する。
８０３は積分路探索部であり、信号処理セル毎にＣＰＩ間の推移の可能性を考慮した積分路を図６のように設定する。
図６において、縦方向は信号処理セルを表しており、コヒーレント積分手段３によって得られたＦＦＴの結果である。ここではＦＦＴポイント数をＭとおく。また、横方向はＣＰＩ番号を表している。積分路評価部では全信号処理セルのＣＰＩ間の遷移を図６のように考える。
８０４は積分路評価部であり、積分路探索部８０３によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現ＣＰＩにおける信号処理セルへの前ＣＰＩからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。
選択されたセルはＣＰＩ、信号処理セル毎に第２のメモリ８０７に蓄えられる。
積分路評価部の処理はノンコヒーレント積分するＣＰＩ数分実施する。
８０５は振幅用確率密度関数設定部であり、Ｋ通りの振幅期待値に基づき、積分路評価部８０４で用いるための信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
８０６は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部８０４で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
８０８は状態量更新部であり、積分路評価部８０４からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部８０６に入力する。
８０６は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部８０４で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
８０８は状態量更新部であり、積分路評価部８０４からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部８０６に入力する。
８０９は積分路抽出部であり、第２のメモリ８０７によって蓄えられたＣＰＩ、信号処理セル毎の積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時の積分路を抽出する。
以下に、動作に関する説明をする。
積分路探索手段８では、コヒーレント積分手段３の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における目標信号の積分路を探索する。
まず、振幅検波部８０１は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Ｖｋ（ｊ）を式（２１）のように振幅値Ａｋ（ｊ）を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ８０２に蓄えられる。
積分路探索部８０３は、信号処理セル毎にＣＰＩ間の移動を考慮した積分路を図６に示すように探索し、積分路評価部８０４により、その探索路を評価する。
探索路の評価は、式（２２），（２３）に示すtrack scoreを使用する。
ここで、Ａｋは図６に示すＣＰＩ ｋにおける信号処理セルの集まりである。
まず、振幅検波部８０１は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Ｖｋ（ｊ）を式（２１）のように振幅値Ａｋ（ｊ）を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ８０２に蓄えられる。
積分路探索部８０３は、信号処理セル毎にＣＰＩ間の移動を考慮した積分路を図６に示すように探索し、積分路評価部８０４により、その探索路を評価する。
探索路の評価は、式（２２），（２３）に示すtrack scoreを使用する。
ここで、Ａｋは図６に示すＣＰＩ ｋにおける信号処理セルの集まりである。
式（２２）において、右辺第１項はＣＰＩ ｋ−１からｋまでのtrack score増分、右辺第２項はＣＰＩ ｋ−１までのtrack scoreを表す。したがって、ＣＰＩ ｋまでのtrack scoreは、各ＣＰＩから次ＣＰＩに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式（２３）において右辺第１項は、目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率、右辺第２項は目標がθｋに存在した場合の受信信号の振幅値ｚｋの確率密度（目標の振幅モデルより算出）ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
式（２３）において右辺第１項は、目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率、右辺第２項は目標がθｋに存在した場合の受信信号の振幅値ｚｋの確率密度（目標の振幅モデルより算出）ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
図６の白丸印は信号処理セルを示している。縦方向が信号処理セル番号（ＦＦＴポイント番号）、横方向がＣＰＩ番号を意味する。
例えばＣＰＩ番号１から太線の白丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移を考える。
この信号処理セルへはＣＰＩ番号１の信号検出セルから３本の矢印が繋がっている。この矢印は、ＣＰＩ番号１から太い丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移の可能性があることを示している。
例えばＣＰＩ番号１から太線の白丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移を考える。
この信号処理セルへはＣＰＩ番号１の信号検出セルから３本の矢印が繋がっている。この矢印は、ＣＰＩ番号１から太い丸印で示したＣＰＩ番号２、信号処理セル番号１への推移の可能性があることを示している。
積分路評価部８０４では、この３本の矢印で現される推移を式（２２），（２３）を用いて評価する。その結果、track scoreが最大（または最小）となる信号処理セルからの推移を最良の推移として、ＣＰＩ番号２信号処理セル１へのＣＰＩ番号１からの推移結果として第２のメモリ８０７に記録する。この処理を全信号処理について適用する。
ここで、式（２３） 右辺第２項は、信号処理セルの持つ振幅に対する尤度比を表しており、これが大きいほど目標である可能性が高い。
振幅用確率密度関数設定部８０５では、Ｋ種類の振幅期待値に基づき、信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
また、式（２３）右辺第１項は、目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率を表すが、実施の形態１と同様な処理であるため省略する。
振幅用確率密度関数設定部８０５では、Ｋ種類の振幅期待値に基づき、信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
また、式（２３）右辺第１項は、目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率を表すが、実施の形態１と同様な処理であるため省略する。
式（２４）に示す振幅用確率密度関数設定部８０５によって定義される確率密度関数に関しては実施の形態２同様に重み付け値εｉを更新する。
確率密度関数更新周期Ａ ＣＰＩ毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式（２４）で示されるＫ種類の振幅期待値に基づく確率密度関数の尤度を評価する。
Ｋ種類の確率密度関数の尤度を評価し、式（２５）のように尤度値が基準値Ｂ以上の場合はその確率密度関数に対する重み付けを増やす。すなわち、重み付け値εｉにΔεを加算する。
一方、式（２６）のように尤度値が基準値Ｂ未満の場合は、その確率密度関数に対する重み付けを減らす。すなわち、重み付け値εｉからΔεを減算する。
これらの処理をＡ ＣＰＩ処理毎に実施することで確率密度関数に対する重み付けを更新する。
なお、これらの処理により、ある確率密度関数に対する重み付け係数εｉが所定の閾値Ｃ未満となった場合は、その確率密度関数は棄却し、式（２７）のように重み付け係数値を強制的に０とする。
ここで、Δεの値は実施の形態３と同様に適宜予め決定しておくものとする。
確率密度関数更新周期Ａ ＣＰＩ毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式（２４）で示されるＫ種類の振幅期待値に基づく確率密度関数の尤度を評価する。
Ｋ種類の確率密度関数の尤度を評価し、式（２５）のように尤度値が基準値Ｂ以上の場合はその確率密度関数に対する重み付けを増やす。すなわち、重み付け値εｉにΔεを加算する。
一方、式（２６）のように尤度値が基準値Ｂ未満の場合は、その確率密度関数に対する重み付けを減らす。すなわち、重み付け値εｉからΔεを減算する。
これらの処理をＡ ＣＰＩ処理毎に実施することで確率密度関数に対する重み付けを更新する。
なお、これらの処理により、ある確率密度関数に対する重み付け係数εｉが所定の閾値Ｃ未満となった場合は、その確率密度関数は棄却し、式（２７）のように重み付け係数値を強制的に０とする。
ここで、Δεの値は実施の形態３と同様に適宜予め決定しておくものとする。
以上のように、本実施の形態においては、実施の形態２と同様に、従来においては極めて信号検出が困難であった信号対雑音電力比においても信号検出可能であり、また、信号再現処理で必要とする雑音系列数を低めに設定することで処理負荷軽減可能となると共に、その結果、弊害となる誤警報を移動補償型ノンコヒーレント積分処理によって抑圧するため、誤警報を防止しながら精度よく目標検出することができる。さらに、本実施の形態においては、積分路評価部８０４において、積分路を評価する際に信号処理セルの振幅値の尤度を評価するが、振幅用確率密度関数設定部８０５によって設定する信号処理セルの振幅に対する確率密度関数の期待値の重みを結果により更新し、さらに、更新した結果、所定の閾値未満となる確率密度関数は棄却するようにしたので、より正確に積分路の評価を行うことができ、適切な積分路探索を図ることができる。
実施の形態５．
図１１は、実施の形態４による目標検出装置の構成を示している。ここではこの発明の要旨とする部分のみを説明する。
図１１において、積分路探索手段９はコヒーレント積分手段３の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における信号処理セルのゆらぎや目標の加速度運動に伴う信号処理セルの推移を考慮した積分路を探索する。なお、本実施の形態においては、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより、目標の積分路を探索する。
他の構成については、実施の形態２と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。
図１１は、実施の形態４による目標検出装置の構成を示している。ここではこの発明の要旨とする部分のみを説明する。
図１１において、積分路探索手段９はコヒーレント積分手段３の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における信号処理セルのゆらぎや目標の加速度運動に伴う信号処理セルの推移を考慮した積分路を探索する。なお、本実施の形態においては、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより、目標の積分路を探索する。
他の構成については、実施の形態２と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。
積分路探索手段９において、９０１は振幅検波部であり、コヒーレント積分後の信号処理セル毎の振幅値を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ９０２に蓄えられる。
９０３は積分路探索部であり、信号処理セル毎にＣＰＩ間の推移の可能性を考慮した積分路を設定する。
９０４は積分路評価部であり、積分路探索部９０３によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現ＣＰＩにおける信号処理セルへの前ＣＰＩからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。
選択されたセルはＣＰＩ、信号処理セル毎に第２のメモリ９０７に蓄えられる。
積分路評価部の処理はノンコヒーレント積分するＣＰＩ数分実施する。
９０３は積分路探索部であり、信号処理セル毎にＣＰＩ間の推移の可能性を考慮した積分路を設定する。
９０４は積分路評価部であり、積分路探索部９０３によって設定された積分探索路を評価する。積分路はtrack scoreで評価するが、現ＣＰＩにおける信号処理セルへの前ＣＰＩからの遷移についてはtrack scoreの最上位の信号処理セルを選択しておく。
選択されたセルはＣＰＩ、信号処理セル毎に第２のメモリ９０７に蓄えられる。
積分路評価部の処理はノンコヒーレント積分するＣＰＩ数分実施する。
９０５は振幅用確率密度関数設定部であり、Ｋ通りの振幅期待値に基づき、積分路評価部９０４で用いるための信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
９０６は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部９０４で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
９０８は状態量更新部であり、積分路評価部９０４からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部９０６に入力する。
９０９は積分路抽出部であり、第２のメモリ９０７によって蓄えられたＣＰＩ、信号処理セル毎の積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時の積分路を抽出する。
９０６は信号処理セル間推移確率設定部であり、積分路評価部９０４で用いるための各信号処理セルから次信号処理セルに推移する確率を設定する。
９０８は状態量更新部であり、積分路評価部９０４からの出力に基づいて各信号処理セルの状態変数ベクトルを算出し、信号処理セル間推移確率設定部９０６に入力する。
９０９は積分路抽出部であり、第２のメモリ９０７によって蓄えられたＣＰＩ、信号処理セル毎の積分路を逆方向に辿り、ノンコヒーレント積分時の積分路を抽出する。
以下に、動作に関する説明をする。
積分路探索手段９では、コヒーレント積分手段３の出力を入力し、ノンコヒーレント積分時における目標信号の積分路を探索する。
まず、振幅検波部９０１は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Ｖｋ（ｊ）を式（２８）のように、振幅値Ａｋ（ｊ）を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ９０２に蓄えられる。
積分路探索部９０３は、信号処理セル毎にＣＰＩ間の移動を考慮した積分路を探索し、その探索路を評価する。
探索路の評価は、式（２９），（３０）に示すtrack scoreを使用する。
ここで、ＡｋはＣＰＩ番号ｋにおける信号処理セルの集まりである。
式（２９）において、右辺第１項はＣＰＩ ｋ−１からｋまでのtrack score増分、右辺第２項はＣＰＩ ｋ−１までのtrack scoreを表す。したがって、ＣＰＩ ｋまでのtrack scoreは、各ＣＰＩから次ＣＰＩに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式（３０）において右辺第１項は目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率、右辺第２項は目標がθｋに存在した場合の受信信号の振幅値ｚｋの確率密度（目標の振幅モデルより算出）ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
まず、振幅検波部９０１は、信号処理セル毎のコヒーレント積分結果Ｖｋ（ｊ）を式（２８）のように、振幅値Ａｋ（ｊ）を算出する。その結果はＣＰＩ毎に第１のメモリ９０２に蓄えられる。
積分路探索部９０３は、信号処理セル毎にＣＰＩ間の移動を考慮した積分路を探索し、その探索路を評価する。
探索路の評価は、式（２９），（３０）に示すtrack scoreを使用する。
ここで、ＡｋはＣＰＩ番号ｋにおける信号処理セルの集まりである。
式（２９）において、右辺第１項はＣＰＩ ｋ−１からｋまでのtrack score増分、右辺第２項はＣＰＩ ｋ−１までのtrack scoreを表す。したがって、ＣＰＩ ｋまでのtrack scoreは、各ＣＰＩから次ＣＰＩに至るtrack score増分を算出し、それを累積することで得られる。
式（３０）において右辺第１項は目標が信号処理セルＡｋ−１からＡｋに推移する確率、右辺第２項は目標がθｋに存在した場合の受信信号の振幅値ｚｋの確率密度（目標の振幅モデルより算出）ならびに受信機雑音振幅値の確率密度の尤度比である。
積分路評価部９０４では、積分路探索部９０３で設定された積分路をＣＰＩ毎に、式（２９），（３０）を用いて評価する。その結果、track scoreが最大（または最小）となる信号処理セルからの推移を最良の推移として、ＣＰＩ番号２信号処理セル１へのＣＰＩ番号１からの推移結果として第２のメモリ９０７に記録する。この処理を全信号処理セルについて適用する。
ここで、式（３０）右辺第２項は、信号処理セルの持つ振幅に対する尤度比を表しており、これが大きいほど目標である可能性が高いが、信号再現手段２によって目標信号の振幅期待値が未知である。
そこで、振幅用確率密度関数設定部９０５では、Ｋ種類の振幅期待値に基づき信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
Ｋ種類の振幅期待値の設定方法としては、振幅期待値の平均をＭ、その標準偏差をＲとする正規乱数に従い、Ｋ種類の振幅期待値を図１２の如く発生させる。
なお、標準偏差については一定値σを与える。
図１２における曲線は、平均がＭ、標準偏差がＲの正規分布関数を表しており、振幅用確率密度関数設定部９０５では、この分布に従って正規乱数を発生させ、それによりＫ種類の振幅期待値を決定する。
そこで、振幅用確率密度関数設定部９０５では、Ｋ種類の振幅期待値に基づき信号処理セルの振幅に対する確率密度関数を定義する。
Ｋ種類の振幅期待値の設定方法としては、振幅期待値の平均をＭ、その標準偏差をＲとする正規乱数に従い、Ｋ種類の振幅期待値を図１２の如く発生させる。
なお、標準偏差については一定値σを与える。
図１２における曲線は、平均がＭ、標準偏差がＲの正規分布関数を表しており、振幅用確率密度関数設定部９０５では、この分布に従って正規乱数を発生させ、それによりＫ種類の振幅期待値を決定する。
式（３１）に示す振幅用確率密度関数設定部９０５によって定義される確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）に関しては重み付け値εｉの初期値としては全関数間で均等な値を設定する。
但し、確率密度関数更新周期Ａ ＣＰＩ毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式（３１）で示されるＫ種類の振幅期待値に基づく確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）の尤度を評価する。
但し、確率密度関数更新周期Ａ ＣＰＩ毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式（３１）で示されるＫ種類の振幅期待値に基づく確率密度関数ｐ（ｚｋ｜Ａｋ）の尤度を評価する。
図１３の複数の曲線はＫ種類の振幅期待値ならびに標準偏差σに従う正規分布関数を示している。確率密度関数更新周期Ａ ＣＰＩ毎にtrack score値が最大となる信号処理セルの振幅値を参照し、式（３１）で示されるＫ種類の振幅期待値に基づく確率密度関数の尤度を評価した結果、図１３の中段に示す尤度を得る。
Ｋ種類の確率密度関数の尤度を評価し、その尤度が基準値Ｂ未満の場合はその確率密度関数の期待値を図１３の下段に示す如く尤度の高い確率密度関数期待値に統合し、再度正規乱数を発生させ期待値を作成する。
Ｋ種類の確率密度関数の尤度を評価し、その尤度が基準値Ｂ未満の場合はその確率密度関数の期待値を図１３の下段に示す如く尤度の高い確率密度関数期待値に統合し、再度正規乱数を発生させ期待値を作成する。
以上のように、本実施の形態においては、実施の形態２と同様に、従来においては極めて信号検出が困難であった信号対雑音電力比においても信号検出可能であり、また、信号再現処理で必要とする雑音系列数を低めに設定することで処理負荷軽減可能となると共に、その結果、弊害となる誤警報を移動補償型ノンコヒーレント積分処理によって抑圧するため、誤警報を防止しながら精度よく目標検出することができる。さらに、本実施の形態においては、積分路評価部９０４において、積分路を評価する際に信号処理セルの振幅値の尤度を評価するが、信号処理セルの振幅に対する確率密度関数の期待値を正規乱数で決定して、最良経路の確率密度の尤度比から尤度の低い確率密度関数を棄却し、尤度の高い確率密度関数と統合後、再度乱数による確率密度関数を生成するようにしたので、より正確に積分路の評価を行うことができ、適切な積分路探索を図ることができる。
実施の形態６．
図１４は、実施の形態５による目標検出装置の構成を示している。ここではこの発明の要旨とする部分のみを説明する。
実施の形態６では、実施の形態１〜４までの処理を複数回繰り返すことで異なる信号処理フレームで複数フレームでの信号検出結果を得る。
複数フレームでの信号検出結果より、目標の測位を行うことを目的とする。
図１４は、実施の形態５による目標検出装置の構成を示している。ここではこの発明の要旨とする部分のみを説明する。
実施の形態６では、実施の形態１〜４までの処理を複数回繰り返すことで異なる信号処理フレームで複数フレームでの信号検出結果を得る。
複数フレームでの信号検出結果より、目標の測位を行うことを目的とする。
図１４において、相関手段１０は、閾値手段６によって得られた閾値を超えた信号について、前フレームと同一の目標からの信号であるか否かを判定する。
また、図１４において、測位手段１１は、相関手段１０によって同一目標と判定された信号検出結果を入力し、６フレーム以上の信号処理結果を利用し、最小二乗法に基づいて目標の測位を実施する。
他の構成については、実施の形態１または２と同様であるため、同一符号を付して示し、以下の説明においては、主に相違点について説明し、同一の動作については説明を省略する。
以下に、動作に関する説明をする。
相関手段１０では、フレーム毎の閾値手段６の出力を入力し、信号処理フレーム毎に得られた検出信号が同一目標からのものであるかを判定し、複数フレーム分の検出信号に対して目標番号を付与する。
なお、相関の方法としては、例えば、電波源に対するアンビギュイティについてはＧＮＮ（Global Nearest Neighbour）により相関処理を実施するようにすればよいが、これについては、”Multiple-Target Tracking with Radar Application”、 Artech House、 1986等において公知の技術であるため説明は省略する。
測位手段１１では、相関手段１０によって同一目標からの信号とみなされた検出信号について、非線形最小二乗法によって直交座標系における目標の位置、速度ベクトルを算出する。以下にこれについて説明する。
基準時刻ｔ０における北基準直交座標系における目標の位置、速度ベクトルを未知数とし、検出信号の出力として信号処理フレーム時刻ｔにおけるドップラ周波数と仮定する。これらの関係は下式（３２）〜（３９）のように記述できる。
式（３２）において、ｔは信号処理フレーム時刻を表し、ｔ０は基準時刻を表す。
いま、目標の未知数を、基準時刻ｔ０における北基準直交座標系での位置、速度の６次元ベクトルと定義し、目標の運動モデルとして等速直線運動を仮定すると、信号処理フレーム時刻ｔにおける目標の位置、速度は、式（３４）〜（３９）で記述できる。
いま、目標の未知数を、基準時刻ｔ０における北基準直交座標系での位置、速度の６次元ベクトルと定義し、目標の運動モデルとして等速直線運動を仮定すると、信号処理フレーム時刻ｔにおける目標の位置、速度は、式（３４）〜（３９）で記述できる。
従って、信号処理フレーム時刻ｔで閾値手段６で得られた目標の検出信号をｆｄ（ｔ）とおくと、その関係は式（３３）のように記述できる。
ここで、（ｘｓ、ｙｓ、ｚｓ、ドット（ｘｓ）、ドット（ｙｓ）、ドット（ｚｓ））が受信手段１の目標の位置および速度で既知であると仮定すると、未知数は北基準直交座標における目標の位置および速度ベクトルの６つであるから、６フレーム以上の検出信号が得られれば、非線形最小二乗法によって未知数である目標の位置および速度ベクトルを得ることが可能である。非線形最小二乗法については公知の方法であるため説明は省略する。
以上のように、本実施の形態においては、実施の形態２と同様に、従来においては極めて信号検出が困難であった信号対雑音電力比においても信号検出可能であり、また、信号再現処理で必要とする雑音系列数を低めに設定することで処理負荷軽減可能となると共に、その結果、弊害となる誤警報を移動補償型ノンコヒーレント積分処理によって抑圧するため、誤警報を防止しながら精度よく目標検出することができる。さらに、本実施の形態においては、閾値手段６によって探知されるのは検出信号のドップラ周波数とするとともに、電波源に対するアンビギュイティについてＧＮＮにより相関処理を実施して、閾値手段６からの検出信号が同一目標からのものか否かを判定する相関手段１０と、相関手段１０によって同一目標からの信号と判定された検出信号を６フレーム以上用いて、最小二乗法により、直交座標系における目標の位置および速度ベクトルを算出する測位手段１１とをさらに備えるようにしたので、より正確に積分路の評価を行うことができ、適切な積分路探索を図ることができる。
１ 受信手段、２ 信号再現手段、３ コヒーレント積分手段、４ 積分路探索手段、５ 移動補償型ノンコヒーレント積分手段、６ 閾値手段、７ 積分路探索手段、８ 積分路探索手段、９ 積分路探索手段、１０ 相関手段、１１ 測位手段、２０１ メモリ、２０２ 受信ビデオ並び替え部、２０３ 雑音発生部、２０４ 雑音加算部、２０５ 加算平均部、４０１ 振幅検波部、４０２ 第1のメモリ、４０３ 積分路探索部、４０４ 積分路評価部、４０５ 振幅用確率密度関数設定部、４０６ 信号処理セル間推移確率設定部、４０７ 第２のメモリ、４０８ 状態量更新部、４０９ 積分路抽出部、７０１ 振幅検波部、７０２ 第1のメモリ、７０３ 積分路探索部、７０４ 積分路評価部、７０５ 振幅用確率密度関数設定部、７０６ 信号処理セル間推移確率設定部、７０７ 第２のメモリ、７０８ 状態量更新部、７０９ 積分路抽出部、８０１ 振幅検波部、８０２ 第1のメモリ、８０３ 積分路探索部、８０４ 積分路評価部、８０５ 振幅用確率密度関数設定部、８０６ 信号処理セル間推移確率設定部、８０７ 第２のメモリ、８０８ 状態量更新部、８０９ 積分路抽出部、９０１ 振幅検波部、９０２ 第1のメモリ、９０３ 積分路探索部、９０４ 積分路評価部、９０５ 振幅用確率密度関数設定部、９０６ 信号処理セル間推移確率設定部、９０７ 第２のメモリ、９０８ 状態量更新部、９０９ 積分路抽出部。
Claims (6)
- 目標からの反射パルスを一定のサンプリング周期で受信し、パルスヒット毎の受信データをＡ／Ｄ変換する受信手段と、
Ａ／Ｄ変換後の上記受信データをサンプル毎に並び替え、上記パルスヒット分の複数種類の雑音系列を発生させて、並び替え後の上記受信データに当該雑音系列を付加し、雑音付加後の上記受信データの加算平均を算出することにより、上記受信データのデータ系列である受信ビデオに信号再現する信号再現手段と、
信号再現後の上記受信ビデオに対して、サンプリングの同一時間の受信信号をパルス繰り返し方向にＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、
上記ＦＦＴ処理手段の演算結果を所定の閾値と比較して、上記閾値を超えた場合に目標検出として判定する閾値手段と
を備えたことを特徴とする目標検出装置。 - 目標からの反射パルスを一定のサンプリング周期で受信し、パルスヒット毎の受信データをＡ／Ｄ変換する受信手段と、
Ａ／Ｄ変換後の上記受信データをサンプル毎に並び替え、上記パルスヒット分の複数種類の雑音系列を発生させて、並び替え後の上記受信データに当該雑音系列を付加し、雑音付加後の上記受信データの加算平均を算出することにより、上記受信データのデータ系列である受信ビデオに信号再現する信号再現手段と、
信号再現後の上記受信ビデオに対して、サンプリングの同一時間の受信信号をパルス繰り返し方向にＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、
上記ＦＦＴ処理手段の演算結果に基づいて信号処理セルの複数の推移を求め、上記複数の推移の中から、上記目標の積分路を探索する積分路探索手段と、
上記積分路探索手段によって得られた積分路に基づいて、上記ＦＦＴ処理手段の演算結果を補償し、補償された演算結果に対してノンコヒーレント積分を行う移動補償型ノンコヒーレント積分手段と、
上記移動補償型ノンコヒーレント積分手段の積分結果を所定の閾値と比較して、上記閾値を超えた場合に目標検出として判定する閾値手段と
を備えたことを特徴とする目標検出装置。 - 上記積分路探索手段は、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより上記目標の積分路を探索するものであって、
上記信号処理セルの振幅値の確率密度関数の期待値の重みは上記尤度値の結果に基づいて更新される
ことを特徴とする請求項２に記載の目標検出装置。 - 上記積分路探索手段は、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより上記目標の積分路を探索するものであって、
上記信号処理セルの振幅値の確率密度関数の期待値の重みは上記尤度値の結果に基づいて更新され、
重みを更新した結果、当該重みが閾値未満となった場合に、当該確率密度関数は棄却される
ことを特徴とする請求項２に記載の目標検出装置。 - 上記積分路探索手段は、信号処理セルの振幅値の尤度値を評価することにより上記目標の積分路を探索するものであって、
上記信号処理セルの振幅値の確率密度関数の期待値は正規乱数で決定され、
最良経路の確率密度の尤度比から尤度の低い確率密度関数を棄却し、尤度の高い確率密度関数と統合後、再度乱数による確率密度関数を生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の目標検出装置。 - 上記閾値手段からの検出信号が入力され、それらの検出信号が同一目標からのものか否かを判定する相関手段と、
上記相関手段によって同一目標からの信号と判定された検出信号を用いて、最小二乗法により直交座標系における上記目標の位置および速度ベクトルを算出する測位手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項２ないし５のいずれか１項に記載の目標検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007115960A JP5036392B2 (ja) | 2007-04-25 | 2007-04-25 | 目標検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007115960A JP5036392B2 (ja) | 2007-04-25 | 2007-04-25 | 目標検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2008275339A JP2008275339A (ja) | 2008-11-13 |
| JP5036392B2 true JP5036392B2 (ja) | 2012-09-26 |
Family
ID=40053478
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2007115960A Expired - Fee Related JP5036392B2 (ja) | 2007-04-25 | 2007-04-25 | 目標検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5036392B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5267184B2 (ja) * | 2009-02-13 | 2013-08-21 | Ｔｏｔｏ株式会社 | 人体検知装置及びそれを備えた小便器 |
| JP5675273B2 (ja) * | 2010-10-28 | 2015-02-25 | 三菱電機株式会社 | 目標検出装置および目標検出方法 |
| CN102608590B (zh) * | 2012-03-21 | 2013-07-17 | 电子科技大学 | 一种基于动态规划和后像投影算法的相参积累方法 |
| JP6207376B2 (ja) * | 2013-12-17 | 2017-10-04 | 三菱電機株式会社 | 目標検出装置 |
| JP6699904B2 (ja) * | 2017-06-06 | 2020-05-27 | 株式会社東芝 | レーダ装置及びそのレーダ信号処理方法 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2967672B2 (ja) * | 1993-07-28 | 1999-10-25 | 三菱電機株式会社 | レーダ信号処理装置 |
| JP3080589B2 (ja) * | 1996-08-28 | 2000-08-28 | 防衛庁技術研究本部長 | レーダ装置 |
| JPH1138120A (ja) * | 1997-07-22 | 1999-02-12 | Mitsubishi Electric Corp | 不要信号抑圧方法及び装置 |
| JP3613112B2 (ja) * | 2000-01-21 | 2005-01-26 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置及びその制御方法 |
| JP4001745B2 (ja) * | 2001-12-27 | 2007-10-31 | 三菱電機株式会社 | 目標検出装置 |
| JP2003344527A (ja) * | 2002-05-29 | 2003-12-03 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JP2005326297A (ja) * | 2004-05-14 | 2005-11-24 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
| JP4602179B2 (ja) * | 2005-02-15 | 2010-12-22 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
-
2007
- 2007-04-25 JP JP2007115960A patent/JP5036392B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2008275339A (ja) | 2008-11-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7286079B2 (en) | Method and apparatus for detecting slow-moving targets in high-resolution sea clutter | |
| CN108490410B (zh) | 一种两坐标雷达对海目标联合检测跟踪方法 | |
| Shang et al. | Radar detection based on compound-Gaussian model with inverse gamma texture | |
| CN107576959B (zh) | 一种基于区域映射解模糊的高重频雷达目标检测前跟踪方法 | |
| JP2006516728A (ja) | 目標検出方法 | |
| WO2015173891A1 (ja) | レーダ装置 | |
| CN107356922B (zh) | 一种扩表辅助法解模糊的多重频雷达目标检测前跟踪方法 | |
| JP5036392B2 (ja) | 目標検出装置 | |
| JP6053436B2 (ja) | 検出装置及びコンピュータプログラム及び検出方法 | |
| JP2014106133A (ja) | 目標検出装置及び目標検出方法 | |
| Grossi et al. | A heuristic algorithm for track-before-detect with thresholded observations in radar systems | |
| JP4912762B2 (ja) | 目標検出装置 | |
| Yan et al. | Intelligent and fast two-dimensional CFAR procedure | |
| JP2009236720A (ja) | 移動目標検出装置 | |
| CN106772299A (zh) | 一种基于距离匹配的pd雷达微弱目标动态规划检测方法 | |
| Davey | Probabilistic multihypothesis trackerwith an evolving poisson prior | |
| Tugac et al. | Radar target detection using hidden Markov models | |
| JP4994769B2 (ja) | レーダ装置 | |
| CN108196238A (zh) | 高斯背景下基于自适应匹配滤波的杂波图检测方法 | |
| CN105353353B (zh) | 多重搜索粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪方法 | |
| CN108828584B (zh) | 基于航迹折叠因子解模糊的多重频目标检测前跟踪方法 | |
| US7439900B2 (en) | Radar system with resampling features | |
| Feng et al. | Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli filter for target tracking with amplitude information | |
| JP6400251B1 (ja) | 電波探知装置 | |
| JP2012247272A (ja) | 追尾装置及びコンピュータプログラム及び追尾方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20100217 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20111109 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120321 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120517 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20120605 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20120703 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150713 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 5036392 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |