JP5061623B2 - Radar equipment - Google Patents
Radar equipment Download PDFInfo
- Publication number
- JP5061623B2 JP5061623B2 JP2007019644A JP2007019644A JP5061623B2 JP 5061623 B2 JP5061623 B2 JP 5061623B2 JP 2007019644 A JP2007019644 A JP 2007019644A JP 2007019644 A JP2007019644 A JP 2007019644A JP 5061623 B2 JP5061623 B2 JP 5061623B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- noise
- signal
- radar
- value
- frequency
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 60
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 35
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 18
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 16
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 21
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 7
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000010259 detection of temperature stimulus Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
本発明は、レーダ波を送受信する複数のチャネルから得られる受信信号に基づいて電波の到来方向を推定するレーダ装置に関する。 The present invention relates to a radar apparatus that estimates an arrival direction of radio waves based on reception signals obtained from a plurality of channels that transmit and receive radar waves.
従来より、複数のアンテナ素子により構成されたアレーアンテナを用いて、アレーアンテナに同時に到来する複数の電波の到来方向(DOA:Direction of Arrival)を推定するレーダ装置が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, there is known a radar apparatus that estimates an arrival direction (DOA: Direction of Arrival) of a plurality of radio waves that simultaneously arrive at an array antenna using an array antenna configured by a plurality of antenna elements.
また、電波の到来方向を推定する手法として、各アンテナ素子(チャネルともいう)が受信した受信信号間の相関を表す相関行列に基づいて角度スペクトラムを生成し、この角度スペクトラムをスキャンすることで高分解能の推定を行うMUSIC(Multiple Signal Classification)法,ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)法等が知られている。 In addition, as a technique for estimating the direction of arrival of radio waves, an angle spectrum is generated based on a correlation matrix that represents the correlation between received signals received by each antenna element (also referred to as a channel), and this angle spectrum is scanned for high accuracy. A MUSIC (Multiple Signal Classification) method for estimating the resolution and an ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) method are known.
ここで、MUSIC法の概要を以下に説明する。なお、アレーアンテナは、N個(Nは2以上の整数)のアンテナ素子を一直線上に等間隔で配置した、いわゆるリニアアレーからなるものとする。 Here, the outline of the MUSIC method will be described below. The array antenna is a so-called linear array in which N (N is an integer of 2 or more) antenna elements are arranged on a straight line at equal intervals.
まず、アレーアンテナを介して得られたサンプル時刻kΔT(ΔTはサンプリング間隔、kは自然数)におけるサンプリングデータx1 (k),x2 (k),…xN (k)に対し、(1)式で示される受信ベクトルX(k)を構成する。次に、この受信ベクトルX(k)を用いて、(2)式に従ってN行N列の相関行列Rxxを求める。 First, for sampling data x 1 (k), x 2 (k),... X N (k) at the sampling time kΔT (ΔT is a sampling interval, k is a natural number) obtained via the array antenna, (1) A reception vector X (k) represented by the equation is constructed. Next, using this received vector X (k), a correlation matrix Rxx of N rows and N columns is obtained according to equation (2).
ここで、Tはベクトル転置、Hは複素共役転置を示す。 Here, T represents vector transposition, and H represents complex conjugate transposition.
そして、ノイズ閾値TH以下となる(N−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ENOを(3)式で定義し、方向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、(4)式に示す評価関数PMU(θ)を求める。 Then, define the following noise threshold TH the (N-L) pieces of noise eigenvectors E NO consisting of eigenvectors corresponding to the eigenvalues (3) represents the complex response of the array antenna for a direction theta in a (theta) As an example, an evaluation function P MU (θ) shown in equation (4) is obtained.
ところで、上述の通り、MUSIC法では(ESPRIT法でも同様)、到来波方向を演算する過程で、到来波数Lを正確に推定する必要があり、そのためには、ノイズ閾値THを適切に設定することが重要である。また、ノイズには様々な要因があり、その大きさは周波数に依存して変化することが知られている。 By the way, as described above, in the MUSIC method (same as in the ESPRIT method), it is necessary to accurately estimate the number of incoming waves L in the process of calculating the direction of incoming waves, and for that purpose, the noise threshold TH is set appropriately. is important. In addition, there are various factors in noise, and it is known that the magnitude varies depending on the frequency.
これに着目して、ビート信号の周波数毎に、異なったノイズ閾値THを設定する装置が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
しかし、特許文献1に記載の装置では、ビート信号の周波数毎にノイズ閾値が異なっているものの、その値は固定値であるため、温度変化や経年変化があった場合、到来波数の推定精度が低下してしまう可能性があるという問題があった。特に、レーダ装置が車両に搭載され、車両周囲の物体を検出するために使用されている場合には、車両の走行状態や走行場所等によってノイズ環境が大きく変化するため、このように固定されたノイズ閾値では、所望の推定精度を常に確保することが困難であった。
However, in the device described in
本発明は、上記問題点を解決するために、温度変化や経年変化によらず到来波数を安定した精度で推定可能なレーダ装置を提供することを目的とする。 In order to solve the above-described problems, an object of the present invention is to provide a radar device that can estimate the number of incoming waves with stable accuracy regardless of temperature change or secular change.
上記目的を達成するためになされた本発明のレーダ装置では、送受信手段が、レーダ波を送信し、該レーダ波を反射した物体からの反射波を受信するチャネルを複数有しており、ビート信号生成手段は、送受信手段を構成する各チャネル毎にビート信号を生成する。 In the radar apparatus of the present invention made to achieve the above object, the transmission / reception means has a plurality of channels for transmitting a radar wave and receiving a reflected wave from an object reflecting the radar wave. The generation means generates a beat signal for each channel constituting the transmission / reception means.
すると、ピーク検出手段が、ビート信号生成手段にて生成されたビート信号の周波数スペクトルを求め、その周波数スペクトルがピークとなる周波数を検出し、行列生成手段が、その検出された周波数の信号成分を用いてチャネル間の相関を表す相関行列を生成し、固有値算出手段が、行列生成手段にて生成された相関行列の固有値を算出する。 Then, the peak detection means obtains the frequency spectrum of the beat signal generated by the beat signal generation means, detects the frequency at which the frequency spectrum becomes a peak, and the matrix generation means calculates the signal component of the detected frequency. The correlation matrix representing the correlation between the channels is generated, and the eigenvalue calculating means calculates the eigenvalue of the correlation matrix generated by the matrix generating means.
また、固有値識別手段が、固有値算出手段にて算出された固有値のうち、予め設定されたノイズ閾値より大きいものを信号空間の固有値、ノイズ閾値以下のものを雑音空間の固有値として識別し、方向推定手段が、この信号空間の固有値の数を到来波数とし、雑音空間の固有値に基づいて各到来波の到来方向を推定する。 Further, the eigenvalue identifying means identifies eigenvalues calculated by the eigenvalue calculating means that are larger than a preset noise threshold as eigenvalues in the signal space, and those below the noise threshold as eigenvalues in the noise space, and direction estimation The means uses the number of eigenvalues in the signal space as the number of incoming waves, and estimates the arrival direction of each incoming wave based on the eigenvalues in the noise space.
そして特に、本発明のレーダ装置では、温度検出手段が温度を検出し、変動ノイズ分算出手段が、温度検出手段での検出結果に基づいて温度依存性を有する変動ノイズ分を算出すると、閾値設定手段が、変動ノイズ分算出手段にて算出された変動ノイズ分と予め設定された回路ノイズ分との加算値に基づいてノイズ閾値を設定するようにされている。 In particular, in the radar apparatus of the present invention, when the temperature detection unit detects the temperature and the fluctuation noise calculation unit calculates the fluctuation noise having temperature dependence based on the detection result of the temperature detection unit, the threshold setting is performed. The means sets the noise threshold based on the added value of the fluctuation noise calculated by the fluctuation noise calculation means and the preset circuit noise.
従って、本発明のレーダ装置によれば、その時々の温度に応じた変動ノイズ分を反映させたノイズ閾値が設定されるため、温度変化によらず、常に安定した精度で到来波数を推定することができ、ひいては到来波の方位を精度良く求めることができる。 Therefore, according to the radar apparatus of the present invention, since the noise threshold value reflecting the fluctuation noise corresponding to the temperature at that time is set, the arrival wave number is always estimated with stable accuracy regardless of the temperature change. As a result, the direction of the incoming wave can be obtained with high accuracy.
なお、相関行列を生成する際に用いるスナップショット数を多くして、受信信号のSN比を改善して推定精度を向上させる手法も知られているが、この手法と併用すれば、到来波数の推定精度を更に向上させることができる。 There is also known a technique for increasing the number of snapshots used when generating the correlation matrix and improving the SN ratio of the received signal to improve the estimation accuracy. The estimation accuracy can be further improved.
また、本発明のレーダ装置は、送受信手段からの受信信号を遮断する信号遮断手段を備え、回路ノイズ分算出手段が、信号遮断手段にて受信信号が遮断された状態でビート信号生成手段から出力される信号の周波数スペクトルを回路ノイズ分として求めるように構成されている。 Also, the radar device of the present invention, transmission comprises a signal blocking means for blocking the received signal from the receiving means, circuit noise component calculating means, the beat signal generating means in a state in which the received signal is blocked by the signal blocking means The frequency spectrum of the signal output from is obtained as circuit noise .
このように回路ノイズ分として、その都度、実測値を用いることにより、回路ノイズ分の経年変化や温度変化を確実にノイズ閾値に反映させることができ、到来波数の推定精度をより向上させることができる。 In this way, by using measured values each time for circuit noise, it is possible to reliably reflect the secular change and temperature change for the circuit noise in the noise threshold, and to improve the estimation accuracy of the number of incoming waves. it can.
更に、本発明のレーダ装置は、オフセット算出手段が、送受信部にて反射波が受信されることがない(即ち、反射波非受信状態となる)よう障害物が存在しない空に向けてレーダ波を送信した時にビート信号生成手段から出力される信号の周波数スペクトル(図6(a)参照)から、回路ノイズ分算出手段にて算出された回路ノイズ分(図6(b)参照)を減じたものを、前記変動ノイズ分のオフセット値(図6(c)参照)として求め、変動ノイズ分算出手段は、オフセット算出手段にて算出されたオフセット値に、温度検出手段での検出結果と予め設定された温度係数との乗算値を加算したものを変動ノイズ分として求めるように構成されている。 Further, the radar device of the present invention, offset calculation means, never reflected wave is received by transceiver unit (i.e., the reflected wave non-receiving state) so obstacle towards the sky no radar The circuit noise component (see FIG. 6B) calculated by the circuit noise component calculating unit is subtracted from the frequency spectrum of the signal output from the beat signal generating unit when the wave is transmitted (see FIG. 6A). Is obtained as an offset value for the fluctuation noise (see FIG. 6C), and the fluctuation noise calculation means adds the detection result of the temperature detection means in advance to the offset value calculated by the offset calculation means. A value obtained by adding a multiplication value with a set temperature coefficient is obtained as a fluctuation noise component .
つまり、通常の測定時に、反射波非受信状態を作り出すことが困難であるため、当該装置の出荷時等に、そのような状況(例えば、空に向けてレーダ波を送信)を作り出した上でオフセット算出手段を動作させることで変動ノイズ分のオフセット値を求める。そして、実際の使用時には、検出された温度で変動ノイズ分を補正することにより、回路ノイズ分以外のノイズ分(即ち変動ノイズ分)を精度よくノイズ閾値に反映させることができるのである。 In other words, since it is difficult to create a reflected wave non-receiving state during normal measurement, such a situation (for example, transmission of radar waves toward the sky) is created at the time of shipment of the device. By operating the offset calculation means, the offset value for the fluctuation noise is obtained. In actual use, by correcting the fluctuation noise at the detected temperature, a noise other than the circuit noise (that is, the fluctuation noise) can be accurately reflected in the noise threshold.
なお、閾値設定手段は、請求項2に記載のように、変動ノイズ分と回路ノイズ分との加算値を繰り返し求めると共に、その加算値に対してフィルタ処理を施すことでノイズ閾値を求めるように構成されていることが望ましい。
即ち、フィルタ処理を施すことにより、例えば温度の誤検出等に基づく変動ノイズ分の一時的な変化に追従して大きく誤ったノイズ閾値が設定されてしまうことを防止でき、安定した推定精度を確保することができる。
なお、フィルタ処理として、例えば、請求項3に記載のように、前回算出されたノイズ閾値と今回算出された加算値との加重平均を行う手法などを採用することができる。
ところで、上述したように本発明では、閾値設定手段にて設定されたノイズ閾値を、相関行列の固有値を識別する際に使用しているが、請求項4に記載のように、ピーク検出手段が、周波数スペクトルのピークを抽出する際に使用してもよい。
In addition, as described in
That is, by applying a filter process, it is possible to prevent a large erroneous noise threshold from being set following a temporary change in fluctuation noise based on, for example, erroneous detection of temperature, and to ensure stable estimation accuracy. can do.
As the filtering process, for example, as described in claim 3, a method of performing a weighted average between the noise threshold value calculated last time and the addition value calculated this time can be employed.
Incidentally, in the present invention as described above, the set noise threshold by the threshold setting means, but is used in identifying eigenvalues of the correlation matrix, as described in claim 4, the peak detection means It may be used when extracting the peak of the frequency spectrum.
これにより、ピークの抽出精度、ピークから特定される物体の検出精度を向上させることができる。
そして、本発明のレーダ装置は、請求項5記載のように、物体検出手段が、ピーク検出手段にて検出された周波数に基づいて、そのピークから特定される物体までの距離及び相対速度のうち少なくとも一方を求めるように構成されていてもよい。
Thereby, the extraction accuracy of the peak and the detection accuracy of the object specified from the peak can be improved.
According to the radar apparatus of the present invention, as described in claim 5 , based on the frequency detected by the peak detecting means, the object detecting means includes the distance and the relative speed from the peak to the specified object. You may be comprised so that at least one may be calculated | required.
また、本発明のレーダ装置は、例えば、請求項6に記載のように、車両に搭載され、車両周辺に存在する物体を認識する装置に組み込まれていてもよい。 Further, the radar device of the present invention, for example, as described in claim 6 is mounted on a vehicle, it may be incorporated in a device for recognizing an object existing around the vehicle.
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
<全体構成>
図1は、本発明が適用されたレーダ装置2の全体構成を表すブロック図である。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
<Overall configuration>
FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of a
なお、レーダ装置2は、車両に搭載され、車両前方に存在する物体を認識する車両用物体認識装置の一部として構成されている。
図1に示すように、レーダ装置2は、変調指令Cに従って、三角波状の変調信号Mを生成するD/A変換器10と、D/A変換器10にて生成された変調信号Mがバッファ12を介して印加され、その変調信号Mに従って発振周波数が変化する電圧制御発振器(VCO)14と、VCO14の出力を送信信号Ssとローカル信号Lとに電力分配する分配器16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18とを備えている。
The
As shown in FIG. 1, a
また、レーダ装置2は、レーダ波を受信するN(Nは2以上の整数)個のアンテナで構成されたアレーアンテナからなる受信側アンテナ部20と、受信側アンテナ部20を構成するアンテナのいずれかに接続されたアンテナ端子、又はいずれのアンテナにも接続されていないNC端子を択一的に選択し、選択された端子からの信号を受信信号Srとして後段に供給する受信スイッチ22と、受信スイッチ22から供給される受信信号Srにローカル信号Lを混合してビート信号Bを生成するミキサ24と、ミキサ24が生成したビート信号Bを増幅する増幅器26と、増幅器26にて増幅されたビート信号BをサンプリングしてデジタルデータDに変換するA/D変換器28とを備えている。
The
なお、受信スイッチ22は、モード選択信号Xに応じて異なる動作をし、モード選択信号Xが通常モードを示している場合には、N個のアンテナ端子を順次選択するように動作し、モード選択信号Xが信号遮断モードを示している場合には、常にNC端子を選択するように動作する。
The
更に、レーダ装置2は、当該装置2の内気温度を検出する温度センサ30と、後述するノイズ閾値THを初期化する際に操作される初期設定スイッチ32と、D/A変換器10に対する変調指令C,受信スイッチ22に対するモード選択信号を出力すると共に、温度センサ30で検出された内気温度、初期設定スイッチ32の操作等に応じて、A/D変換器28を介して取り込んだデジタルデータDの信号処理等を実行する信号処理部34とを備えている。
Further, the
以下では、受信側アンテナ部20を構成する各アンテナをそれぞれチャネルch1〜chNに割り当てるものとし、各チャネルchi(i=1,2,…,N)の受信信号をSri、受信信号Sriに基づいて生成されるビート信号をBi、ビート信号BiをサンプリングしたデジタルデータをDiで表すものとする。
In the following description, it is assumed that the antennas constituting the reception-
このように構成されたレーダ装置2では、変調信号Mに従ってVCO14が生成した高周波信号(周波数変調された連続波:FMCW)を、分配器16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、このうち送信信号Ssは、送信アンテナ18を介してレーダ波として送出される。
In the
この送信アンテナ18から送出され物体に反射して戻ってきたレーダ波(反射波)は、受信側アンテナ部20を構成する各アンテナ(チャネルch1〜chN)にて受信されるが、受信スイッチ22によって選択されているチャネルchi(i=1〜N)の受信信号Sriのみがミキサ24へ供給される。すると、ミキサ24では、この受信信号Sriに分配器16からのローカル信号Lを混合することによりビート信号Biを生成し、増幅器26にて増幅されたビート信号BはA/D変換器28にてサンプリングされ、デジタルデータDiとして信号処理部34に取り込まれる。
Radar waves (reflected waves) transmitted from the
次に、信号処理部34は、CPU,ROM,RAMからなる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28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)処理を実行するための演算処理装置(例えばDSP)等を備えている。
Next, the
そして、信号処理部34のCPUでは、A/D変換器28を介して得られたデジタルデータDに基づいて、レーダ波を反射した物体との距離及び相対速度の算出、その物体が存在する方位の推定を行う測定処理や、その測定処理で到来波数を推定する際に用いるノイズ閾値THを初期化するノイズ閾値初期化処理等を実行する。
<ノイズ閾値初期化処理>
ここで信号処理部34のCPUが実行するノイズ閾値初期化処理を、図2に示すフローチャートに沿って説明する。
The CPU of the
<Noise threshold initialization processing>
Here, the noise threshold value initialization process executed by the CPU of the
なお、本処理は、初期設定スイッチ32が操作された場合に一度だけ実行される。但し、本処理は、受信側アンテナ部20にて反射波が受信されない状態、例えば、障害物が存在しない空に向けてレーダ波が送信されるように当該装置2を配置した状態で実行されるものとする。
This process is executed only once when the
本処理が起動すると、まずS110では、受信スイッチ22が通常モードで動作するようにモード選択信号Xを設定して変調指令CをD/A変換器10に送出し、A/D変換器28からデジタルデータDを取り込むことにより、空向け雑音状態(反射物なし受信信号受信状態)のデータDsを全チャネルch1〜chNについて取得する。
When this process is started, first, in S110, the mode selection signal X is set so that the
続くS120では、受信スイッチ22が信号遮断モードで動作するようにモード選択信号Xを設定して変調指令CをD/A変換器10に送出し、A/D変換器28からデジタルデータDを取り込むことにより、受信信号遮断状態のデータDnを取得して、S130に進む。なお、信号遮断モードでは、受信スイッチ22にてチャネルの切り替えが行われない。
In subsequent S120, the mode selection signal X is set so that the
S130では、温度センサ30の出力を取り込むことにより、当該装置2の内気温度Tcを測定し、続くS140では、先のS110にて取得したデータDsを、チャネルCHi毎、且つ、送信信号Ssの周波数が漸増する上り変調時及び周波数が漸減する下り変調時の各変調時毎にFFT処理を実行することで、N(チャネル数)×2(変調期間の数)個ずつパワースペクトルを求め、その求めたパワースペクトルを平均することで、空向け雑音状態での平均パワースペクトルPSsを算出し、また、先のS120にて取得したデータDsにFFT処理を実行することで受信信号遮断状態でのパワースペクトルPSnを算出する。
In S130, the internal temperature Tc of the
続くS150では、平均パワースペクトルPSsとパワースペクトルPSnの差分(PSs−PSn)を周波数[bin]毎に求め、更に、その差分の平均値AVE(PSs−PSn)を、変動ノイズ分のオフセットPoffsとして算出する。 In subsequent S150, the difference (PSs-PSn) between the average power spectrum PSs and the power spectrum PSn is obtained for each frequency [bin], and the average value AVE (PSs-PSn) of the difference is used as the offset Poffs for the fluctuation noise. calculate.
続くS160では、先のS130にて測定した内気温度Tc、先のS140で求めた受信信号遮断状態のパワースペクトルPSn、先のS150にて求めたオフセットPoffs、予め設定された温度係数Kに基づき、(5)に従って、ノイズ閾値の初期値TH(0)を求めて、本処理を終了する。 In subsequent S160, based on the inside air temperature Tc measured in the previous S130, the power spectrum PSn in the reception signal cutoff state obtained in the previous S140, the offset Poffs obtained in the previous S150, and the preset temperature coefficient K, According to (5), the initial value TH (0) of the noise threshold is obtained, and this process ends.
TH(0)=PSn+Poffs+K×Tc (5)
但し、ノイズ閾値の初期値TH(0)は、周波数[bin]毎に設定される。また、(5)式において、PSnが回路ノイズ分であり、Poffs+K×Tcが変動ノイズ分である。
<測定処理>
次に、信号処理部34のCPUが繰り返し実行する測定処理を、図3に示すフローチャートに沿って説明する。
TH (0) = PSn + Poffs + K × Tc (5)
However, the initial value TH (0) of the noise threshold is set for each frequency [bin]. In equation (5), PSn is the circuit noise component, and Poffs + K × Tc is the fluctuation noise component.
<Measurement process>
Next, measurement processing repeatedly executed by the CPU of the
本処理が起動すると、まず、S210では、受信スイッチ22が信号遮断モードで動作するようにモード選択信号Xを設定して変調指令CをD/A変換器10に送出し、A/D変換器28からデジタルデータDを取り込むことにより、先のS120の場合と同様に、受信信号遮断状態のデータDaを取得して、S220に進む。
When this processing is started, first, in S210, the mode selection signal X is set so that the
S220では、温度センサ30の出力を取り込むことにより、当該装置2の内気温度Tcを測定し、続くS230では、先のS210にて取得したデータDaにFFT処理を実行することでパワースペクトルPSaを算出する。
In S220, the internal temperature Tc of the
続くS240では、S230にて算出されたパワースペクトルPSaに基づき、(6)式に従って、パワースペクトルの周波数[bin]毎に、ノイズ閾値TH(n)を算出して、S250に進む。但し、αは係数(0<α<1)、TH(n−1)は前サイクル(本処理が前回起動された時)に算出されたノイズ閾値である。また、(6)式中のTH(n),TH(n−1),PSa,Poffsは、同じ周波数[bin]の値である。 In subsequent S240, based on the power spectrum PSa calculated in S230, a noise threshold TH (n) is calculated for each frequency [bin] of the power spectrum according to the equation (6), and the process proceeds to S250. However, α is a coefficient (0 <α <1), and TH (n−1) is a noise threshold value calculated in the previous cycle (when this process was activated last time). Further, TH (n), TH (n-1), PSa, and Poffs in the equation (6) are values of the same frequency [bin].
TH(n)=(1−α)×TH(n−1)+α×(PSa+Poffs+K×Tc) (6)
なお、(6)式において、PSaが回路ノイズ分であり、Poffs+K×Tcが変動ノイズ分である。
TH (n) = (1−α) × TH (n−1) + α × (PSa + Poffs + K × Tc) (6)
In Equation (6), PSa is the circuit noise, and Poffs + K × Tc is the fluctuation noise.
S250では、受信スイッチ22が通常モードで動作するようにモード選択信号Xを設定して変調指令CをD/A変換器10に送出し、A/D変換器28からデジタルデータD取り込むことにより、通常状態のデータDbを全チャネルCH1〜CHNについて取得して、S260に進む。
In S250, the mode selection signal X is set so that the
S260では、先のS250にて取得したデータDbを、チャネルCHi毎、且つ、各変調時毎にFFT処理を実行することで、N(チャネル数)×2(変調期間の数)個のパワースペクトルPSbを求め、S270に進む。 In S260, N (the number of channels) × 2 (the number of modulation periods) power spectrums by performing FFT processing on the data Db acquired in the previous S250 for each channel CHi and for each modulation time. PSb is obtained and the process proceeds to S270.
S270では、先のS260で求めたパワースペクトルPSbに基づき、FMCWレーダにおける周知の手法(その詳細については説明を省略する)を用いて、レーダ波を反射した物体との距離及び相対速度を求めてS280に進む。 In S270, based on the power spectrum PSb obtained in the previous S260, the distance and relative velocity with respect to the object reflecting the radar wave are obtained using a well-known method in FMCW radar (details thereof are omitted). The process proceeds to S280.
但し、パワースペクトルPSbから反射波に基づくピークを抽出する際に、S240で求めたノイズ閾値TH(n)を使用し、このノイズ閾値TH(n)より大きい周波数成分を抽出する。 However, when extracting the peak based on the reflected wave from the power spectrum PSb, the noise threshold value TH (n) obtained in S240 is used, and a frequency component larger than the noise threshold value TH (n) is extracted.
S280では、先のS260で求めた2N個のパワースペクトルPSb、及び先のS240で周波数[bin]毎に求めたノイズ閾値TH(n)に基づき、先のS270にて抽出された物体が存在する方位を推定する方位推定処理を実行して本処理を終了する。
<方位推定処理>
次に、先のS280にて実行する方位推定処理(MUSIC処理)の詳細を、図4に示すフローチャートに沿って説明する。
In S280, the object extracted in the previous S270 exists based on the 2N power spectra PSb obtained in the previous S260 and the noise threshold TH (n) obtained for each frequency [bin] in the previous S240. The azimuth estimation process for estimating the azimuth is executed, and this process is terminated.
<Direction estimation processing>
Next, details of the direction estimation process (MUSIC process) executed in S280 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
まず、S310では、上り変調又は下り変調のうち、いずれか一方のパワースペクトルについて、先のS270にて物体からの反射波に基づく信号成分が存在するとして抽出された周波数[bin]のうち、本処理での処理が未処理であるものを一つ選択して、S320に進む。 First, in S310, of the frequency [bin] extracted from the presence of the signal component based on the reflected wave from the object in S270, the power spectrum of one of the upstream modulation and the downstream modulation is present. One of the unprocessed processes is selected, and the process proceeds to S320.
S320では、その選択された周波数の信号成分(FFT処理結果データ)を、全チャネルch1〜chNのパワースペクトルから抽出して配列してなる受信ベクトルX(i)を生成((7)式参照)し、続くS330では、その受信ベクトルX(i)に基づき、(8)式に従って自己相関行列Rxxを生成して、S340に進む。 In S320, a received vector X (i) is generated by extracting and arranging the signal components (FFT processing result data) of the selected frequency from the power spectra of all the channels ch1 to chN (see equation (7)). In subsequent S330, an autocorrelation matrix Rxx is generated according to the equation (8) based on the received vector X (i), and the process proceeds to S340.
続くS350では、その算出した固有値λ1 〜λN を、先のS240で求めたノイズ閾値TH(n)に基づいて、信号空間の固有値と雑音空間の固有値とに識別すると共に、信号空間の固有値の数を到来波数Lとして推定する到来波数推定処理を実行して、S360に進む。 In the subsequent S350, the calculated eigenvalues λ 1 to λ N are identified as the eigenvalue of the signal space and the eigenvalue of the noise space based on the noise threshold TH (n) obtained in S240, and the eigenvalue of the signal space. Is executed as an incoming wave number L, and the process proceeds to S360.
ここで、到来波数推定処理を、図5に示すフローチャートに沿って説明する。
本処理が起動すると、まずS410では、先のS240での算出結果の中から、先のS310にて選択された周波数[bin]のノイズ閾値TH(n)を取得し、続くS420では、固有値λ1 〜λN を識別するためのパラメータiを1に初期化して、S430に進む。
Here, the arrival wave number estimation processing will be described along the flowchart shown in FIG.
When this processing is started, first, in S410, the noise threshold value TH (n) of the frequency [bin] selected in the previous S310 is acquired from the calculation results in the previous S240. In the subsequent S420, the eigenvalue λ is obtained. The parameter i for identifying 1 to λ N is initialized to 1, and the process proceeds to S430.
S430では、固有値λiがノイズ閾値TH(n)より大きいか否かを判断する。そして、固有値λiがノイズ閾値TH(n)より大きければ、S440に移行し、パラメータiをインクリメント(i←i+1)する。続くS450では、パラメータiがN−1(識別可能な到来波の最大数)より大きいか否かを判断し、パラメータiがN−1より大きければ、到来波の数が多過ぎて方位の推定が不能であるものとして、本処理を終了し、パラメータiがN−1より少なければ、S430に戻って、固有値λiとノイズ閾値TH(n)との比較を繰り返す。 In S430, it is determined whether or not the eigenvalue λi is larger than the noise threshold value TH (n). If the eigenvalue λi is larger than the noise threshold TH (n), the process proceeds to S440, and the parameter i is incremented (i ← i + 1). In subsequent S450, it is determined whether or not the parameter i is larger than N-1 (the maximum number of identifiable incoming waves). If the parameter i is larger than N-1, the number of incoming waves is too large and the direction is estimated. If the parameter i is less than N−1, the process returns to S430, and the comparison between the eigenvalue λi and the noise threshold TH (n) is repeated.
一方、先のS430にて、固有値iがノイズ閾値TH(n)以下であると判断された場合は、i−1を到来波数L、λ1 〜λL を信号空間の固有値、λL+1 〜λN を雑音空間の固有値に設定して、本処理を終了する。 On the other hand, in the previous S430, if the eigenvalue i is determined to be below the noise threshold TH (n), i-1 the number of incoming waves L, lambda 1 to [lambda] L eigenvalues signal space, lambda L + 1 ˜λ N is set to the eigenvalue of the noise space, and this process is terminated.
図4に戻り、S360では、到来波数推定処理での推定結果に基づいて、MUSICスペクトルを算出して、S370に進む。
具体的には、雑音空間の(N−L)個の固有値λL+1 〜λN に対応した固有ベクトルeL+1 ,eL+2 ,…eN に基づき、雑音固有ベクトルENOを(9)式で定義し、方位θに対する受信側アンテナ部20の複素応答をa(θ)で表すものとして、(10)式に示す評価関数PMU(θ)を求め、その評価関数PMU(θ)から求められる角度スペクトルがMUSICスペクトルである。
Returning to FIG. 4, in S360, a MUSIC spectrum is calculated based on the estimation result in the arrival wave number estimation process, and the process proceeds to S370.
Specifically, the noise space (N-L) eigenvalues λ L + 1 ~λ eigenvector corresponding to N e L + 1, e L + 2, ... based on e N, the noise eigenvectors E NO (9 The evaluation function P MU (θ) shown in the equation (10) is obtained by defining the complex response of the receiving
そして、未処理の周波数[bin]が存在すれば、S310に戻って、その未処理の周波数[bin]に対して上述の処理(S310〜S370)を繰り返し実行し、全ての周波数[bin]について処理が終了していれば、本処理を終了する。 If there is an unprocessed frequency [bin], the process returns to S310, and the above-described processing (S310 to S370) is repeatedly executed for the unprocessed frequency [bin]. If the process is finished, this process is finished.
なお、本実施形態において、VCO14,分配器16,送信アンテナ18,受信側アンテナ部20,受信スイッチ22が送受信手段、ミキサ24がビート信号生成手段、S270においてピークを検出する処理がピーク検出手段、S320〜S330が行列生成手段、S340が固有値算出手段、S350が固有値識別手段、S360〜S370が方向推定手段、温度センサ30が温度検出手段、S240においてPoffs+K×Tcを求める処理が変動ノイズ分算出手段、S210〜S240が閾値設定手段、受信スイッチ22におけるNC端子が信号遮断手段、S210,S230が回路ノイズ分算出手段、S110〜S150がオフセット算出手段、S270が物体検出手段に相当する。
<効果>
以上説明したように、レーダ装置2においては、ノイズ閾値TH(n)を、通常モードでの測定の前に信号遮断モードで測定を行うことで求められる回路ノイズ分(受信信号遮断状態のスペクトルPSa)と、内気温度Tcに応じて求められる変動ノイズ分(Poffs+K×Tc)との加算値を、前サイクルで求めたノイズ閾値TH(n−1)と加重平均することで求めている。
In this embodiment, the
<Effect>
As described above, in the
しかも、レーダ装置2では、その実使用時でも測定が容易な回路ノイズ分については、その都度測定を行い、実使用時に測定の困難な変動ノイズ分のみを、予め求められたオフセットPoffsを内気温度Tcに応じて補正することによって求めている。
In addition, the
従って、レーダ装置2によれば、その時々の内気温度Tcや回路の状態が的確に反映されたノイズ閾値TH(n)を設定することができ、温度変化や経年変化によらず、常に安定した精度で到来波数Lを推定することができ、ひいては到来波の方位を精度良く求めることができる。
Therefore, according to the
また、レーダ装置2では、回路ノイズ分と変動ノイズ分との加算値に対してフィルタ処理(即ち、前サイクルで求めたノイズ閾値TH(n−1)との加重平均)を施すことにより、ノイズ閾値TH(n)を求めているため、例えば内気温度Tcの誤検出等に基づく変動ノイズ分の一時的な変化に追従して大きく誤ったノイズ閾値TH(n)が設定されてしまうことを防止でき、安定した推定精度を確保することができる。
Further, the
また、レーダ装置2では、自己相関行列Rxxを生成する際にスナップショット数を増加させることなく、到来波数の推定精度、ひいては到来波の方位推定精度を向上させているため、信号処理部34を構成するCPUの処理能力が低い場合にも問題なく適用することができる。
<他の実施形態>
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、様々な態様にて実施することが可能である。
Further, since the
<Other embodiments>
As mentioned above, although one Embodiment of this invention was described, this invention is not limited to the said embodiment, In the range which does not deviate from the summary of this invention, it is possible to implement in various aspects.
例えば、上記実施形態では、レーダ波を送受信するチャネルを複数設定するために、送信側のアンテナを一つ、受信側のアンテナを複数としたが、送信側のアンテナを複数、受信側のアンテナを一つとしたり、送信側及び受信側ともにアンテナを複数としてもよい。 For example, in the above embodiment, in order to set a plurality of channels for transmitting and receiving radar waves, one transmission antenna is provided and a plurality of reception antennas. However, a plurality of transmission antennas and a reception antenna are provided. The number may be one, or a plurality of antennas may be provided on both the transmission side and the reception side.
上記実施形態では、一つの受信ベクトルX(i)から求めた自己相関行列Rxxを用いて固有値の算出などを行っているが、異なる複数の受信ベクトルX(i)から複数の自己相関行列Rxxを作成し、これら自己相関行列を平均化したもの、即ち、スナップショット数を増やしたものを用いてもよい。 In the above embodiment, eigenvalues are calculated using the autocorrelation matrix Rxx obtained from one received vector X (i), but a plurality of autocorrelation matrices Rxx are obtained from a plurality of different received vectors X (i). It is also possible to use those created and averaged out of these autocorrelation matrices, that is, those with an increased number of snapshots.
上記実施形態では、ノイズ閾値TH(n)を求める際に使用する回路ノイズ分PSaを、測定毎に求めるように構成されているが、回路ノイズ分Saとして、ノイズ閾値初期化処理にて求められた回路ノイズ分PSsを固定的に用いるように構成してもよい。 In the above embodiment, the circuit noise amount PSa used when determining the noise threshold value TH (n) is determined for each measurement. However, the circuit noise amount Sa is determined by the noise threshold value initialization process. The circuit noise component PSs may be used in a fixed manner.
上記実施形態では、回路ノイズ分PSaと変動ノイズ分Poffs+K×Tcとの加算値にフィルタ処理を施したものをノイズ閾値TH(n)としているが、この加算値をそのままノイズ閾値TH(n)として用いてもよい。 In the above embodiment, the noise threshold value TH (n) is obtained by filtering the added value of the circuit noise component PSa and the fluctuation noise component Poffs + K × Tc, but this added value is directly used as the noise threshold value TH (n). It may be used.
2…レーダ装置 10…D/A変換器 12…バッファ 14…電圧制御発振器(VCO) 16…分配器 18…送信アンテナ 20…受信側アンテナ部 22…受信スイッチ 24…ミキサ 26…増幅器 28…A/D変換器 30…温度センサ 32…初期設定スイッチ 34…信号処理部
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記送受信手段を構成する各チャネル毎にビート信号を生成するビート信号生成手段と、
前記ビート信号生成手段にて生成されたビート信号の周波数スペクトルを求め、該周波数スペクトルがピークとなる周波数を検出するピーク検出手段と、
前記ピーク検出手段にて検出された周波数の信号成分を用いて前記チャネル間の相関を表す相関行列を生成する行列生成手段と、
前記行列生成手段にて生成された相関行列の固有値を算出する固有値算出手段と、
前記固有値算出手段にて算出された固有値のうち、予め設定されたノイズ閾値より大きいものを信号空間の固有値、前記ノイズ閾値以下のものを雑音空間の固有値として識別する固有値識別手段と、
前記信号空間の固有値の数を到来波数とし、前記雑音空間の固有値に基づいて各到来波の到来方向を推定する方向推定手段と
を備えたレーダ装置において、
温度を検出する温度検出手段と、
前記温度検出手段での検出結果に基づいて温度依存性を有する変動ノイズ分を算出する変動ノイズ分算出手段と、
前記変動ノイズ分算出手段にて算出された変動ノイズ分と予め設定された回路ノイズ分との加算値に基づいて前記ノイズ閾値を設定する閾値設定手段と、
前記送受信手段からの受信信号を遮断する信号遮断手段と、
前記信号遮断手段にて前記受信信号が遮断された状態で前記ビート信号生成手段から出力される信号の周波数スペクトルを前記回路ノイズ分として求める回路ノイズ分算出手段と、
前記送受信部にて前記反射波が受信されることがないよう障害物が存在しない空に向けてレーダ波を送信した時に前記ビート信号生成手段から出力される信号の周波数スペクトルから、前記回路ノイズ分算出手段にて算出された回路ノイズ分を減じたものを、前記変動ノイズ分のオフセット値として求めるオフセット算出手段と、
を備え、
前記変動ノイズ分算出手段は、前記オフセット算出手段にて算出されたオフセット値に、前記温度検出手段での検出結果と予め設定された温度係数との乗算値を加算したものを前記変動ノイズ分として求めることを特徴とするレーダ装置。 Transmitting / receiving means having a plurality of channels for transmitting a radar wave and receiving a reflected wave from an object reflecting the radar wave;
Beat signal generating means for generating a beat signal for each channel constituting the transmitting / receiving means;
Obtaining a frequency spectrum of the beat signal generated by the beat signal generating means, and detecting a frequency at which the frequency spectrum reaches a peak;
Matrix generating means for generating a correlation matrix representing the correlation between the channels using the signal component of the frequency detected by the peak detecting means;
Eigenvalue calculating means for calculating eigenvalues of the correlation matrix generated by the matrix generating means;
Of the eigenvalues calculated by the eigenvalue calculating means, eigenvalue identifying means for identifying those greater than a preset noise threshold as eigenvalues in the signal space, and those below the noise threshold as eigenvalues in the noise space;
A radar apparatus comprising: direction estimation means for estimating the arrival direction of each incoming wave based on the number of eigenvalues of the signal space as the number of incoming waves and based on the eigenvalue of the noise space;
Temperature detecting means for detecting the temperature;
Fluctuation noise component calculating means for calculating a fluctuation noise component having temperature dependence based on a detection result in the temperature detection unit;
Threshold setting means for setting the noise threshold based on an addition value of the fluctuation noise calculated by the fluctuation noise calculation means and a preset circuit noise;
A signal blocking means for blocking a reception signal from the transmission / reception means;
Circuit noise component calculating means for obtaining a frequency spectrum of a signal output from the beat signal generating means as the circuit noise component in a state in which the received signal is blocked by the signal blocking means;
From the frequency spectrum of the signal output from the beat signal generation means when a radar wave is transmitted toward the sky where no obstacle exists so that the reflected wave is not received by the transceiver, the circuit noise component is obtained. An offset calculation means for obtaining a value obtained by subtracting the circuit noise calculated by the calculation means as an offset value for the fluctuation noise;
With
The fluctuation noise component calculation means adds the multiplication value of the detection result of the temperature detection means and a preset temperature coefficient to the offset value calculated by the offset calculation means as the fluctuation noise component. A radar apparatus characterized by being obtained.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007019644A JP5061623B2 (en) | 2007-01-30 | 2007-01-30 | Radar equipment |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007019644A JP5061623B2 (en) | 2007-01-30 | 2007-01-30 | Radar equipment |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2008185471A JP2008185471A (en) | 2008-08-14 |
JP5061623B2 true JP5061623B2 (en) | 2012-10-31 |
Family
ID=39728624
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2007019644A Active JP5061623B2 (en) | 2007-01-30 | 2007-01-30 | Radar equipment |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5061623B2 (en) |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5102165B2 (en) * | 2008-09-22 | 2012-12-19 | 株式会社デンソー | Radar equipment |
JP5733881B2 (en) * | 2009-01-20 | 2015-06-10 | 日本無線株式会社 | FM-CW radar equipment |
JP5584442B2 (en) * | 2009-08-26 | 2014-09-03 | パナソニック株式会社 | Object detection device and illumination system including the same |
JP2012103203A (en) | 2010-11-12 | 2012-05-31 | Denso Corp | Fmcw radar device |
JP5851752B2 (en) * | 2011-07-30 | 2016-02-03 | 富士通テン株式会社 | Signal processing apparatus, radar apparatus, and signal processing method |
US9599714B2 (en) * | 2012-06-25 | 2017-03-21 | Mitsubishi Electric Corporation | Wind measurement coherent lidar |
JP7014041B2 (en) * | 2018-05-11 | 2022-02-01 | 株式会社デンソー | Radar device |
KR102219087B1 (en) * | 2020-09-02 | 2021-02-23 | 세종대학교산학협력단 | Indoor situation recognition system and method using FMCW radar |
CN115453452B (en) * | 2022-08-02 | 2024-08-06 | 西安电子科技大学 | 2D-DOA estimation method based on SSEL-EMVS sparse array |
CN118191756B (en) * | 2024-05-20 | 2024-07-05 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | Radar signal detection method and system |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS63122979A (en) * | 1986-11-12 | 1988-05-26 | Tech Res & Dev Inst Of Japan Def Agency | Millimeter wave radar |
JP3085158B2 (en) * | 1995-09-20 | 2000-09-04 | トヨタ自動車株式会社 | Frequency analysis type radar device |
JP4867200B2 (en) * | 2004-07-06 | 2012-02-01 | 株式会社デンソー | Radar equipment |
JP3906869B2 (en) * | 2005-12-21 | 2007-04-18 | 三菱電機株式会社 | FM-CW radar equipment |
-
2007
- 2007-01-30 JP JP2007019644A patent/JP5061623B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2008185471A (en) | 2008-08-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5061623B2 (en) | Radar equipment | |
JP5062225B2 (en) | Target detection device | |
JP2009025195A (en) | Method of estimating number of incoming waves, and radar device | |
JP6818541B2 (en) | Radar device and positioning method | |
JP5278484B2 (en) | Radar equipment | |
JP6035165B2 (en) | Radar equipment | |
JP5102165B2 (en) | Radar equipment | |
JP5600866B2 (en) | Detecting and ranging apparatus and detecting and ranging method | |
US7474252B2 (en) | Radar device | |
US7567201B2 (en) | Vehicle-installation direction detection apparatus enabling accurate detection of target body directions irrespective of vehicle speed | |
CN108885254B (en) | Object detection device | |
JP2012103203A (en) | Fmcw radar device | |
KR101953697B1 (en) | Method and apparatus for estimating direction of arrival using generation of virtual received signals based on uniform linear array antenna | |
JP6489589B2 (en) | Radar signal processing device | |
CN106486769B (en) | Spatial interpolation method and apparatus for linear phased array antenna | |
JP6324327B2 (en) | Passive radar equipment | |
JP5057840B2 (en) | Spectrum analyzer | |
JP2019023577A (en) | System and method for moving target detection | |
JP2006145251A (en) | Radio wave arrival direction prediction system | |
JP5192463B2 (en) | Signal processing device | |
JP2011007810A (en) | Radar system | |
JP6843568B2 (en) | Radar device and arrival direction estimation method | |
KR101886149B1 (en) | Receiver of vehicle RADAR, and method for estimating direction of arrival thereof | |
WO2013172427A1 (en) | Radar device, method for processing incoming wave of radar device | |
JP2008008781A (en) | Device of detecting the number of incoming waves |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20090218 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110628 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20110629 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110823 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120221 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120409 |
|
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: 20120710 |
|
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: 20120723 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5061623 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150817 Year of fee payment: 3 |
|
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 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |