JP5264802B2 - モノパルスシステムにおける互いに間隔が接近した複数の標的の検出および分解 - Google Patents

モノパルスシステムにおける互いに間隔が接近した複数の標的の検出および分解 Download PDF

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Description

本発明は、画像化および追跡システムに関し、より具体的には、モノパルスシステムにおいて、互いに間隔が接近した複数の標的からの信号を検出および分解するシステムおよび方法に関する。
（発明の背景）
モノパルスシステムの走査内に位置決定された複数の標的を検出および分解する問題は、多くのレーダー用途およびソナー用途（例えば、標的追跡、標的認識、監視、生体医用画像化、ロボット視覚など）からの関心を引きつけている。二つ以上の標的がモノパルスアンテナまたはトランスデューサーによって走査されるとき、複数の標的の到来角は、アンテナによって一つの角に結合される。この結合到来角は、ビーム内のすべての標的の到来角とは違って、測定された標的の軌道にバイアスおよびふらつきのある（ｗａｎｄｅｒｉｎｇ）トレンドを付加する。結合到来角は、複数のパラメーター（例えば、標的の信号間の位相差、標的のレーダー／ソナー断面積比、および標的間の分離角）に依存し、このことは、これらのパラメーターのうちの任意のパラメーターを結合データから直接抽出することを困難にしている。
標準的なモノパルスデータから互いに間隔が接近した二つの標的を検出および分解する既存技術の大部分は、何らかの態様で制限されている。均一な放射パターンを有するモノパルスアンテナに対して一つのカテゴリーの技術が開発されており、それらは、いくつかの標的のパラメーター（例えば、アンテナ走査内の標的の数、およびそれらの標的のレーダー断面積比）に関する先行する知識を必要とする。別の一組の技術は、信号の特徴に依存し、この信号の特徴は、信号の特徴が検討されるアンテナ走査の外側で生じ得るか、またはノイズまたは量子化のいずれかに起因して消され得るので、利用可能でないことがあり得る。第三の組の技術は、標準的なモノパルスシステムにおいて利用可能でないデータを必要とする。これらの技術の実装は、概してコスト効率が高くなく、しばしば付加的なハードウェアを必要とし、システム全体のコストおよび複雑さを高める。
（概要）
本発明の一局面に従って、互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値および第二の方位角の値を決定する方法が提供される。モノパルスレーダー走査データが、生成され、直交角データと結合方位角データと直交角の最大絶対値とを提供するために処理される。最大直交角の絶対値が閾値を超える場合には、このモノパルス走査内の角領域にわたる直交角データの積分から、第一の方位角の値および第二の方位角の値を導く、直交角の方法論が適用される。最大直交角の絶対値が閾値を超えない場合には、結合方位角データを、モノパルスレーダーのボアサイト角の関数として、多項式にフィッティングし、第一の方位角の値および第二の方位角の値を導く、結合方位角の方法論が適用される。第一の方位角の値および第二の方位角の値は、次いでユーザーに表示される。
本発明の別の局面に従って、モノパルス走査データを処理するシステムが提供される。モノパルス走査データは、複数のボアサイト角の各々に対する直交角の値および結合方位角の値を含む。多重線形回帰コンポーネントが、結合方位角の値を、モノパルスレーダーのボアサイト角の三次多項式にフィッティングし、一組の多項式の係数を提供する。モデル選択コンポーネントは、多項式の三次の項の係数の絶対値が閾値を超える場合には、三次多項式モデルを選択し、三次の項の係数の絶対値が閾値を超えない場合には、線形多項式モデルを選択するように構成される。
本発明のさらに別の局面に従って、モノパルス走査データを処理するシステムが提供される。このモノパルス走査データは、複数のボアサイト角の各々に対する直交角の値および結合方位角の値を含む。直交積分要素は、第一の積分の極限および第二の積分の極限を有するモノパルス走査の角領域にわたって直交角の値を積分し、積分値を生成するように構成される。方位角計算機が、モノパルス走査データによって表されるそれぞれの第一の標的および第二の標的に対する第一の方位角の値および第二の方位角の値を、積分値と、第一の積分の極限および第二の積分の極限の各々におけるそれぞれの結合方位角の値と、第一の積分の極限および第二の積分の極限の各々におけるそれぞれの直交角の値との関数として決定し、第一の方位角の値および第二の方位角の値を、第一の方位角の値と第二との方位角の値との決定された平均と、第一の方位角の値と第二の方位角の値との差とから決定するように構成される。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値および第二の方位角の値を決定する方法であって、該方法は、
モノパルスシステムにおいて、該互いに間隔が接近した二つの標的を含むモノパルス走査を実施し、モノパルスレーダー走査データを生成することと、
該モノパルスレーダー走査データを処理し、直交角データと、結合方位角データと、該直交角の最大絶対値を提供することと、
該直交角の該最大絶対値を閾値と比較することと、
該直交角の該最大絶対値が該閾値を超える場合には、該モノパルス走査内の角領域にわたる該直交角データの積分から該第一の方位角の値と該第二の方位角の値とを導く、直交角の方法論を適用することと、
該直交角の該最大絶対値が該閾値を超えない場合には、該結合方位角データを、該モノパルスレーダーのボアサイト角の関数として、多項式にフィッティングし、該第一の方位角の値および該第二の方位角の値を導く、結合方位角の方法論を適用することと、
該第一の方位角の値および該第二の方位角の値を、関連づけられたディスプレイにおいてユーザーに表示することと
を包含する、方法。
（項目２）
上記閾値は、上記モノパルスレーダー走査データのノイズレベルの関数として決定される、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目３）
結合方位角の方法論を適用することは、
上記結合方位角データを、上記モノパルスレーダーの上記ボアサイト角の関数として、三次多項式にフィッティングし、一組の多項式の係数を提供することと、
該一組の多項式の係数からの三次の項の係数の絶対値を、第二の閾値と比較することと、
該三次の項の該係数の該絶対値が該第二の閾値を下回らない場合には、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値とを該一組の多項式の係数から計算することと、
該三次の項の該係数の該絶対値が該第二の閾値を下回る場合には、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値とを線形多項式モデルから決定することと
を包含する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目４）
上記第一の方位角の値と上記第二の方位角の値とを上記一組の多項式の係数から計算することは、
該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との平均を、上記最大直交角に関連したボアサイト角の三次関数として決定することと、
該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、該最大直交角に関連した該ボアサイト角および該一組の多項式の係数の関数として決定することと、
該第一の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との和として決定することと、
該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との差として決定することと
を包含する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目５）
上記第一の方位角の値と上記第二の方位角の値とを線形多項式モデルから決定することは、
上記結合方位角データを上記モノパルス走査の角領域にわたって積分し、積分値を生成することと、
該結合方位角データを上記ボアサイト角の線形多項式関数にフィッティングし、一次の係数および定数値を生成することと、
該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との平均を、該一次の係数と該定数値と該積分値との関数として決定することと、
該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、該一次の係数の関数として決定することと、
該第一の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との和として決定することと、
該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との差として決定することと
を包含する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目６）
直交角の方法論を適用することは、
上記直交角データを、第一の積分の極限と第二の積分の極限とを有する上記モノパルス走査の角領域にわたって積分し、積分値を生成することと、
上記第一の方位角の値と上記第二の方位角の値との平均を、積分値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの結合方位角の値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの直交角の値との関数として決定することと、
該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、該積分値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの方位角の値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの直交角の値と、該第一の方位角と該第二の方位角との平均との関数として決定することと、
該第一の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との和として決定することと、
該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との差として決定することと
を包含する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目７）
モノパルス走査データを処理するシステムであって、該モノパルス走査データは、複数のボアサイト角の各々に対して直交角の値および結合方位角の値を含み、該システムは、
該結合方位角の値をモノパルスレーダーの該ボアサイト角の三次多項式にフィッティングし、一組の多項式の係数を提供するように構成されている多重線形回帰コンポーネントと、
該一組の多項式の係数の三次の項の係数の絶対値が閾値を超える場合には、三次多項式モデルを選択し、該三次の項の該係数の該絶対値が該閾値を超えない場合には、線形多項式モデルを選択するように構成されているモデル選択コンポーネントと
を備えている、システム。
（項目８）
上記線形多項式モデルは、
上記結合方位角の値を上記モノパルス走査の角領域にわたって積分し、積分値を生成するように構成されている方位角積分コンポーネントと、
該結合方位角の値を上記ボアサイト角の線形多項式関数にフィッティングし、一次の係数および定数値を生成するように構成されている線形回帰要素と、
方位角計算機であって、該方位角計算機は、互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値と第二の方位角の値との平均、および該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、上記一次の係数と上記定数値と上記積分値との関数として決定し、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を該一次の係数の関数として決定し、該第一の方位角の値および該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該決定された平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差とから、決定するように構成されている、方位角計算機と
を備えている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目９）
上記複数のボアサイト角に関連した直交角の値の絶対値の最大値を閾値と比較する経路選択要素をさらに備え、上記多重線形回帰コンポーネントと、上記モデル選択コンポーネントと、上記三次多項式モデルと、上記線形多項式モデルとの各々は、該直交角の値の該最大値が該閾値を超えない場合にのみ、利用され、上記モノパルス走査データを処理する、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目１０）
互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値と第二の方位角の値とを決定するように構成されている直交角要素をさらに備えているシステムであって、該システムは、
該直交角の値を、第一の積分の極限と第二の積分の極限とを有する上記モノパルス走査の角領域にわたって積分し、積分値を生成するように構成されている直交角積分要素と、
方位角計算機であって、該方位角計算機は、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との平均、および該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、積分値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの結合方位角の値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの直交角の値との関数として決定し、該第一の方位角の値および該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該決定された平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差とから決定するように構成されている、方位角計算機と、
該直交角要素は、該直交角の値の上記最大値が上記閾値を超える場合にのみ、決定するために利用される、直交角要素と
を備えている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目１１）
モノパルス走査データによって表される標的の数を決定する多重標的検出器をさらに備えているシステムであって、該多重標的検出器は、
上記結合方位角の値の平均および分散を発生させるように構成されている記述統計学的ジェネレーターと、
直交角の値の上記絶対値の中で局所極大の数と位置とを決定するように構成されている極大検出器と、
該モノパルス走査データによって表される標的の数を、該結合方位角の値の該分散と該直交角の値の中の局所極大の数とから決定するように構成されている多重標的論理コンポーネントと
を備えている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目１２）
上記多重標的論理コンポーネントは、上記結合方位角の値の上記分散が閾値未満である場合には、上記モノパルス走査データが一つの標的を表すことを決定するように構成され、該結合方位角の値の該分散が該閾値を超え、かつ、直交角の値の上記絶対値の中の極大の数が２以上の場合には、該モノパルス走査データが三つ以上の標的を表すことを決定するように構成され、該結合方位角の値の該分散が該閾値を超え、かつ、直交角の値の該絶対値の中の極大の数が１以下である場合には、該モノパルス走査データが二つの標的を表すことを決定するように構成されている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目１３）
上記三次多項式モデルは、互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値と第二の方位角の値とを、上記一組の多項式の係数から計算するように構成されている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目１４）
モノパルス走査データを処理するシステムであって、該モノパルス走査データは、複数のボアサイト角の各々に対して直交角の値と結合方位角の値とを含み、該システムは、
直交積分要素であって、該直交積分要素は、該直交角の値を、第一の積分の極限と第二の極限とを有する該モノパルス走査の角領域にわたって積分し、積分値を生成するように構成されている、直交積分要素と、
方位角計算機であって、該方位角計算機は、モノパルス走査データによって表されるそれぞれの第一の標的および第二の標的に対するそれぞれの第一の方位角の値および第二の方位角の値を、該積分値と、該第一の積分の極限と該第二の極限との各々におけるそれぞれの方位角の値と、該第一の積分の極限と該第二の極限との各々におけるそれぞれの直交角の値との関数として決定するように、そして、該第一の方位角の値および該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との決定された平均、および該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差から決定するように構成されている、方位角計算機と
を備えている、システム。
（項目１５）
経路選択要素をさらに備え、該経路選択要素は、上記複数のボアサイト角に関連した直交角の値の最大値を閾値と比較し、上記直交積分要素および上記方位角計算機の各々は、該直交角の値の該最大値が該閾値を超える場合にのみ、上記モノパルス走査データを処理するために利用される、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目１６）
上記第一の方位角の値および上記第二の方位角の値を決定するように構成された結合方位角要素をさらに備え、該結合方位角要素は、
多重線形回帰コンポーネントであって、該多重線形回帰コンポーネントは、上記結合方位角の値をモノパルスレーダーのボアサイト角の三次多項式にフィッティングし、一組の多項式の係数を提供するように構成されている、多重線形回帰コンポーネントと、
モデル選択コンポーネントであって、該モデル選択コンポーネントは、三次多項式モデルと線形多項式モデルとのうちの一つを、該一組の多項式の係数からの三次の項の係数の絶対値に従って選択する、モデル選択コンポーネントと
を備えている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目１７）
上記線形多項式モデルは、
方位角積分コンポーネントであって、該方位角積分コンポーネントは、上記結合方位角の値を、上記モノパルス走査の角領域にわたって積分し、積分値を生成するように構成されている、方位角積分コンポーネントと、
線形回帰要素であって、該線形回帰要素は、該結合方位角の値を上記ボアサイト角の線形多項式関数にフィッティングし、一次の係数および定数値を生成する、線形回帰要素と、
方位角計算機であって、該方位角計算機は、互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値と第二の方位角の値との平均、および該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、該一次の係数と該定数値と該積分値との関数として決定し、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を該一次の係数の関数として決定し、該第一の方位角の値および該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該決定された平均、および該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差から決定するように構成されている、方位角計算機と
を備えている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目１８）
上記三次多項式モデルは、互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値と第二の方位角の値とを、上記一組の多項式の係数から計算するように構成されている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目１９）
多重標的抽出器をさらに備え、該多重標的抽出器は、モノパルス走査データによって表される標的の数を決定し、該多重標的抽出器は、
上記結合方位角の値の平均および分散を発生させるように構成されている記述統計学的ジェネレーターと、
直交角の値の絶対値の中の局所極大の数と位置とを決定するように構成されている極大検出器と、
多重標的論理コンポーネントであって、該多重標的論理コンポーネントは、該モノパルス走査データによって表される標的の数を、該結合方位角の値の該分散と、直交角の値の絶対値の中の局所極大の数とから決定するように構成されている、多重標的論理コンポーネントと
を備えている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目２０）
上記多重標的論理コンポーネントは、上記結合方位角の値の上記分散が閾値未満である場合には、上記モノパルス走査データが一つの標的を表すことを決定し、該結合方位角の値の該分散が該閾値を超え、かつ、直交角の値の上記絶対値の中の極大の数が２以上である場合には、該モノパルス走査データが三つ以上の標的を表すことを決定し、該結合方位角の値の該分散が該閾値を超え、かつ、該直交角の値の中の極大の数が１以下である場合には、該モノパルス走査データが二つの標的を表すことを決定するように構成されている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（摘要）
互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値および第二の方位角の値を決定するシステムおよび方法が提供される。モノパルスレーダー走査データが、生成され、直交角データと結合方位角データと直交角の最大絶対値とを提供するために処理される。最大直交角の絶対値が閾値を超える場合には、このモノパルス走査内の角領域にわたる直交角データの積分から、第一の方位角の値および第二の方位角の値を導く、直交角の方法論が適用される。最大直交角の絶対値が閾値を超えない場合には、結合方位角データを、モノパルスレーダーのボアサイト角の関数として、多項式にフィッティングし、第一の方位角の値および第二の方位角の値を導く、結合方位角の方法論が適用される。第一の方位角の値および第二の方位角の値は、次いでユーザーに表示される。
図１は、互いに間隔が接近した二つの標的を走査しているモノパルスアンテナの幾何学的配列を例示する。 図２は、例示的なモノパルスシステムを例示し、このモノパルスシステムは、本発明の一局面に従ってモノパルスプロセッサーとともに利用され得る。 図３は、本発明の一局面に従った例示的なモノパルスプロセッサーシステムを例示する。 図４は、本発明の一局面に従った多重標的検出器の例示的な実装を例示する。 図５は、本発明の一局面に従った方位角抽出器を例示する。 図６は、モノパルス走査データによって表される標的の数を決定するために、モノパルスシステムからのデータを処理するための方法論を例示する。 図７は、互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一および第二の方位角を抽出するために、モノパルスシステムからのデータを処理するための方法論を例示する。 図８は、標的の信号間の位相差の関数として、およびレーダー断面積比の関数として、８ビット位相量子化を用いて、アンテナビーム幅の四分の一だけ分離した二つの標的に対する予測された方位角（第一の方位角＝６°、第二の方位角＝５°、アンテナビーム幅＝４°）を例示する。 図９は、例えばコンピューターシステム上で実行されるコンピューター実行可能命令に基づいている、本明細書において説明されるシステムおよび方法を実装するために利用され得るコンピューターシステムを例示する。
（発明の詳細な説明）
本明細書で説明される発明は、互いに間隔が接近した二つの標的の到来角を提供するモノパルスシステムからの信号の効率的な処理に関する。モノパルス技術は、レーダーシステム、ソナーシステムおよび同様な感知装置によって実装され得、本発明の一局面に従ったモノパルスプロセッサーが、モノパルス感知装置を用いた任意のシステムによって提供されるデータから関連する信号を抽出するために利用され得ることが認識される。明快さのために、レーダー実装と矛盾しない専門用語が、本発明のこの説明と本明細書における例示的な実装とにわたって、そして添付の特許請求の範囲において、適切な程度に利用される。例えば、用語「アンテナ」は、初期パルスを送信し、モノパルス応答チャネルを受信する機器を説明するために用いられるが、ソナー装置は、この機能のために一つ以上のトランスデューサーを利用し得ることが認識される。同様に、「レーダー断面積」および「アンテナボアサイト角」への言及は、ソナー用途における類似の概念を包含するために包括的に用いられていると理解されるべきである。
図１は、互いに間隔が接近した二つの標的（第一の標的２および第二の標的４）を走査するモノパルスアンテナの幾何学的配列を例示する。第一の標的２は、第一の方位角βにおいて配置される。第二の標的４は、第二の方位角γに配置される。第一の方位角と第二の方位角とは、方位角平面における標的の到来角である。本書全体にわたって、方位角は、方位角平面または垂直平面のいずれかにおいて、あるいは両方の平面において、到来角を表すように用いられる。二つの標的は、モノパルスアンテナの主ビームによって走査され、アンテナ主ビームの方向は、可変ボアサイト角φによって決定される。第一の方位角と、第二の方位角と、ボアサイト角とは、第一の任意軸６から測定される。第一の軸６は、二つのアンテナ素子（チャネル）の中心を接合する第二の軸８に垂直である。
図２は、例示的なモノパルス走査装置１０を例示し、モノパルス走査装置１０は、本発明の一局面に従ったモノパルスプロセッサーを用いて利用され得る。標準的なモノパルス走査装置において、アンテナ１２からの所与の走査に対して、アンテナビームが二つ以上の部分に分割され、わずかに異なる方向に、アンテナから出てくる複数の信号として送出される。反射信号が受信されるとき、反射信号は、別々に増幅され、互いに比較され、ボアサイトに対する標的の方向を示す。この比較は、典型的には数マイクロ秒である一つのパルスの間に行われるので、標的の位置または標的の方向（ｈｅａｄｉｎｇ）の変化は、比較に対して影響を及ぼさない。アンテナチャネルを表すアンテナ素子は、モノパルス信号の送信および受信のために方位角平面内に配置される。標的の垂直角は、垂直平面内に配置された二つのアンテナ素子を用いて同様に測定され得るか、または垂直平面と方位角平面との両方は、４チャネルアンテナにおいて表され得ることが認識される。本明細書で図３、４、５および６のモノパルス処理システムにおいて論じられる概念は、方位角、垂直角または両方を決定するために、当業者によって直接的態様で適用され得るが、簡潔さのために、以下の議論は、互いに間隔が接近した標的の方位角の決定に集中する。
例示される装置１０において、複数の信号からの戻り信号は、アンテナ１２において二つの戻りチャネルとして受信される。標準的なモノパルス走査器は、二つのチャネルの応答の合計Σに対して、二つのチャネルの応答の差Δを正規化することによって、モノパルス比を計算する。したがって、二つの戻り信号の合計が、加算器２２において決定され、二つの戻り信号の差が、差成分２３において決定され得る。次いで、モノパルス比が分割器２４において決定され、モノパルス比の絶対値｜Δ／Σ｜および位相Θを生成する。絶対値および位相は、それぞれのアナログデジタルコンバーター（ＡＤＣ）２６および２７において量子化され得る。次いで、デジタル化された信号は、角度データ計算機２９に提供され得、角度データ計算機２９は、モノパルス比の実部および虚部を計算し、結果として、結合方位角
および直交（ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ）角
を計算する。モノパルス走査器からの方位データは、複数の標的を表し得る可能性に起因して、本明細書で「結合」データといわれることが認識される。フィルタリングは、信号ノイズを低減し、量子化によって導入されるノイズを軽減するために、計算された結合方位角の値および直交角の値、または計算されたモノパルス比の振幅のいずれかに適用され得る。
互いに間隔が接近した二つの標的に対して、結合方位角および直交角は、以下の数式を有し、
ここで、κはアンテナ勾配であり、アンテナ勾配は、一般性が損なわれない場合は１と等しくなり得、βとγとは標的の方位角であり、ψはアンテナにおける標的の信号の間の位相差であり、χはアンテナにおける標的の信号の絶対値の間の比である。標的信号の絶対値の比χは、
で表され、ここでＲは二つの標的のレーダー断面積比であり、αｍ（αｍ＝０．５（β＋γ））は、二つの方位角の平均であり、αｄ（αｄ＝β−γ）は、二つの方位角の差であり、ζはアンテナの３デシベルビーム幅θ０に関する定数となる。
図３は、本発明の一局面に従って組み込まれるモノパルスシステム３０を例示する。モノパルスシステム３０は、モノパルス走査器３２およびモノパルスプロセッサー４０を含み、モノパルスプロセッサー４０は、モノパルス走査器からのモノパルス走査データを利用し、走査された標的の一つ以上の特性と、標的を表す戻り信号とを決定する。モノパルスプロセッサー４０は、多重標的検出器４２を含み、多重標的検出器４２は、結合方位角データΦと直交角データｑとの値を受信し、モノパルス走査データによって表される標的の数を決定する。一例において、多重標的検出器４２は、結合方位角データの平均μΦおよび分散σΦを計算し、多重標的検出器４２は、その分散を所定の方位角閾値σｔｈと比較する。分散が閾値を下回る場合には、検出器は、アンテナ走査内の一つの標的の存在を確認する。その他の場合、検出器は、直交角データの最大絶対値ｑｍａｘおよび対応するアンテナボアサイト角φｍａｘを検索する。多重標的検出器４２は、アンテナ走査内の直交角の絶対値に関して二つ以上の極大が見出される場合には、三つ以上の標的の存在を報告する。その他の場合、多重標的検出器４２は、アンテナ走査内に二つの標的の存在を明らかにする。この場合、検出器は、結合方位角データΦおよび直交角データｑが存在する場合には、直交角の最大絶対値ｑｍａｘおよび対応するアンテナボアサイト角φｍａｘとともに、結合方位角データΦおよび直交角データｑを方位角抽出器４４に送達する。アンテナ走査内に二つの標的がある場合には、アンテナボアサイト角φｍａｘは、以下のように二つの方位角の平均および差に関係する。
方位角抽出器４４は、直交角の最大絶対値ｑｍａｘに依存して、標的の方位角を抽出する際に、二つのモデルのうちの一つを適用する。ｑｍａｘが直交角閾値ｑ０を超える場合には、方位角抽出器は、直交角アルゴリズムを適用し、直交角アルゴリズムは、標的の方位角に対する二次代数方程式を構成して解く。方程式の係数は、アンテナ走査の角度領域内の直交角データを積分することを介して得られる。ｑｍａｘ≦ｑ０の場合には、方位角抽出器は、結合方位角アルゴリズムを適用し、結合方位角アルゴリズムは、方位角データを三次多項式または一次多項式のいずれかにフィッティングし、多項式の係数を標的の方位角βおよびγを抽出する際に用い、標的の方位角βおよびγは、関連づけられたディスプレイ４６に提供される。
図４は、例示的な多重標的検出器５０を例示し、多重標的検出器５０は、本発明の一局面に従ったモノパルスプロセッサーにおいて利用され得る。多重標的検出器５０は、結合方位角データの分散を計算することと、直交角データの絶対値における複数の局所極大の数を決定することと、各々を適切な閾値と比較することとによって、モノパルス走査の領域内で表される標的の数を決定する。この目的のために、記述統計学的ジェネレーター５２は、モノパルス走査器から結合方位角を受信し、平均μΦおよび分散σ２ Φを計算する。結合方位角の平均および分散は、多重標的論理コンポーネント５４に提供され、多重標的論理コンポーネント５４は、計算された分散を閾値分散σ２ ｔｈと比較する。閾値は、例えば、単一の標的を提示される場合に観察される方位角データの最大の分散として所与のシステムに対して経験的に決定され得るか、または適切な値が、モノパルス走査器の特性から推定され得る。計算された分散が閾値分散を下回る場合には、データは、単一の標的を表すことと、方位角データの平均は、標的に対する方位角として出力されることとが決定される。
計算された分散が閾値分散を超える場合には、モノパルス走査器からの直交角データは、極大検出器５６において分析される。極大検出器５６は、直交角データの絶対値の中の局所極大の場所および数を決定する。数値データ集合の極大を位置決定するための、例えば、傾斜探索アルゴリズムまたは同様なアルゴリズムのような任意の適切な最適化方法論が、極大を位置決定するために利用され得る。次いで、多重標的論理５４は、位置決定された極大の数が１より大きいか否かを決定する。１より大きい場合には、３以上の標的が存在することが決定される。あるいは、二つの標的がモノパルス走査内に存在し、存在する場合には、結合方位角データと、直交角データと、直交角の最大値と、対応するボアサイト角φｍａｘとが、多重標的検出器５０から出力されることが決定される。
図５は、本発明の一局面に従った例示的な方位角抽出器１００を例示する。方位角抽出器１００は、モノパルス走査において互いに間隔が接近した二つの標的に対して、それぞれの方位角を決定する。例示された方位角抽出器１００は、モノパルスシステムの他の部分からデータを受信し（データは、結合方位角データの集合［Φ］と、直交角データの集合［ｑ］と、直交角の最大値ｑｍａｘと、最大直交角に対応するアンテナボアサイト角最大値φｍａｘとを含んでいる）、二つの要素（直交角要素１０２および結合方位角要素１０４）のうちの一つを用い、互いに間隔が接近した二つの標的に対する標的方位角βおよびγを計算する。本発明の一局面に従って、直交角要素１０２は、決定された直交角の値、すなわち、モノパルス比の虚部がノイズレベルよりも高いときに用いられ、結合方位角要素１０４は、決定された直交角データの値がノイズレベルよりも低いときに用いられる。この目的のために方位角抽出器１００は、経路選択要素１０６を備え、経路選択要素１０６は、最大直交角を、モノパルス戻り信号のノイズレベルを表す閾値ｑ０と比較する。最大直交角の値が閾値を超える場合には、直交角要素１０２は、二つの標的に対する方位角を決定するように選択され、利用される。最大直交角の値が閾値を超えることができない場合には、結合方位角要素１０４は、標的の方位角を決定するように選択され、利用される。一つの実装において、０．１７の直交角閾値が用いられる。
直交角要素１０２は、直交積分コンポーネント１１２を含み、直交積分コンポーネント１１２は、モノパルス走査内の角領域にわたって直交角データを積分する。積分を実施する際に、直交積分コンポーネント１１２は、第一のボアサイト角φ１から第二のボアサイト角φ２に角積分領域を選択することによって開始する。第一のボアサイト角および第二のボアサイト角は、直交角データの最大絶対値に関連したボアサイト角φｍａｘを排除する領域を規定するように選択される。積分領域を選択した後に、直交積分要素１１２は、直交角データを積分、次のように規定される積分された直交値Ｆを提供する。
いったん直交角データが積分されると、積分の出力は、直交角データ（ｑ１，ｑ２）の値および結合角データ（φ１，φ２）の値とともに、第一の方位角計算機１１４において標的の方位角の平均αｍおよび差αｄを推定するために積分の極限において用いられる。標的の方位角の平均は、以下のように計算され得る。
標的の方位角の間の差は、以下のように計算され得る。
ここで、
である。
本発明の一局面に従って、推定された平均αｍおよび差αｄの式は、二次代数方程式
の二つの解から得られる。
いったん標的の方位角の平均および差が決定されると、第一の方位角計算機１１４は、二つの標的の方位角の値βおよびγを以下のように
決定し得る。
式１０は、積分変数をアンテナボアサイト角φから標的の信号間の絶対値の比χに変えながら、式２の結果を積分することを介して得られ、次の式を得る。
式１３から未知数χ１、χ２およびψをなくすために、式１が次のように書き換えられ得る。
式２を用いることで、次の式が得られる。
式１５においてｉ＝１、２とし、結果を式１３に導入すると、次の式が得られる。
式１６の逆をとることで、二つの方位角の平均および差に対して解かれた式１０の二次代数方程式が得られる。
結合方位角要素１０４は、結合方位角データ［Φ］を対応するアンテナボアサイト角φの三次多項関数にフィッティングし、多重線形回帰要素１１５において一組の多項式の係数を獲得する。特に、方位角データは、三次多項式に多重線形回帰プロセスを介してフィッティングされ得、以下のモデルにおける多項式の係数ａ１、ａ２、ａ３およびａ４を得る。
例えば、中央のボアサイト角φ０を囲むＮ個のアンテナボアサイト角（φ１，φ２，・・・・，φＮ）が選択され得る。中央のボアサイト角φ０は、Ｎ個の角の一つとして含まれ得ることが認識される。式１７の三次多項式を用いてボアサイト角φｉ（ｉ＝１，・・・・・・・，Ｎ）と、対応する結合された到来の方向Φｉ（ｉ＝１，・・・・・・・，Ｎ）とに関係する行列式が構成され、式は以下のようになる。
ベクトル
を解くことで
が得られ、ここで
は、行列
の逆である。
当業者は、行列の逆を得るための多くの方法が存在し、これらの方法のうちの任意の方法が、ベクトル
の要素の値を決定する際に利用され得ることを認識する。一実装において、逆の決定を容易にするために、行列
が、より低い次元を有する部分行列に分割され得、部分行列は以下のようである。
ここで、
および
の各々は、２×２行列である。
これらの２×２行列の逆を得ることは、比較的容易であり、逆
は、部分行列とそれらの逆との積として決定され得、以下の
のようであり、ここで
および
である。
線形多項式モデル１２２と三次多項式モデル１１５との各々において線形回帰手法を介して係数を計算することが、分析の中でノイズ効果の低減と位相量子化との利益を有し、互いに間隔が接近した二つの標的に対する相対的な信号の計算を、本発明の一局面に従ったモノパルスプロセッサーを介して、公知の方法よりも効率的かつ正確にすることが認識される。
いったん多項式の係数が決定されると、モデル選択コンポーネント１１６が、三次多項式モデルが方位角データを表すことに適しているか否かを決定する。この目的のために、三次の項の係数の絶対値は、閾値と比較され、三次モデルが結合方位角データのトレンドを正確に表しているか否かを決定する。一実装において、閾値は、０．００５に等しい。三次の項の係数の絶対値が閾値を超える場合には、標的の方位角の値の平均および差は、第二の方位角計算機１１７において、決定された一組の多項式の係数から決定され得、
となる。ここで
である。
式２２〜２４は、以下の恒等式を解くことを通して得られ、以下の恒等式は、式３をφｍａｘに関して拡張し、結果を式１に導入することを通して得られる。
方位角の（式２２から）決定された平均および（式２３から）決定された差から、方位角βおよびγは、式１１および１２において上記で示された第二の方位角計算機１１７によって決定され得る。
三次の項の係数の絶対値が閾値を超えない場合には、三次モデルは、結合方位角データのトレンドを正確にとらえず、線形モデルが利用される。線形回帰コンポーネント１２２において、結合方位角データがアンテナボアサイト角の線形関数にフィッティングされ、一次係数ａ１および切片の値ａ２を決定し、以下の式が得られる。
式３０の係数ａ１およびａ２は、ａ３については式２７から、ａ４については式２８から、次数ｍ２の項を無視することにより得られ得、ａ３およびａ４をａ１およびａ２によってそれぞれ置き換え、以下の式を得る。
係数の値に加えて、結合方位角データの積分項ｗは、方位角積分コンポーネント１２４において決定され得る。積分を実施する際に、方位角積分コンポーネント１２４は、第一のボアサイト角φ１および第二のボアサイト角φ２を境界とする角積分領域を選択することによって開始する。積分領域を選択した後に、方位角積分コンポーネント１２４は、方位角データを積分し、以下のように積分された直交値ｗを提供する。
ここで、Δφ＝φ２−φ１である。
多項式の係数と結合方位角データの積分を実施することとから、第三の方位角計算コンポーネント１２６は、標的の方位角と標的の方位角の平均αｍとの差αｄを推定する。
決定された方位角の平均および差から、方位角βおよびγは、式１１および１２において上記で示されるように第三の方位角計算コンポーネント１２６によって決定され得る。
式３４および３５は、式３１および３２を解き、以下の恒等式を適用することによって得られ、以下の恒等式は、アンテナボアサイト角に対する式１の積分から得られる。
上記で説明された前述の構造的および機能的特徴の観点から、本発明のさまざまな局面に従った方法論は、図６および７を参照することでより良く認識される。説明を単純にするために、図６および７の方法論は、連続的に実行するものとして示され、説明されるが、一部の局面が、本発明に従って、本明細書に示され説明される発明と異なる順序で、および／または本明細書に示され説明される他の局面と同時に生じ得るので、本発明は、例示される順序によって制限されないことが理解され、認識されるべきである。さらに、例示されるすべての特徴が、本発明の一局面に従った方法論を実装することを必要とされ得るわけではない。
図６は、方法論１５０を例示し、方法論１５０は、モノパルスシステムからのデータを処理し、モノパルス走査データによって表される標的の数を決定する。１５２において、結合方位角データの平均μΦ、および分散σ２ Φが決定される。１５４において、結合方位角の分散は、閾値分散σ２ ｔｈと比較され、閾値分散は、モノパルス走査データのノイズレベルを表している。閾値は、例えば、単一の標的を提示されるか、または適切な値がモノパルス走査器の特性から推定され得るときに観察される方位角データにおける極大分散として、所与のシステムに対して経験的に決定され得る。計算された分散が閾値分散（Ｎ）に満たない場合には、データは単一の標的を表し、方位角データの平均は標的に対する方位角として出力されることが、１５６において報告される。
計算された分散が閾値分散を超える場合（Ｙ）には、この方法論は１５８へ続き、そこで直交角データの絶対値内の局所極大の位置および数が決定される。極大を位置決定するための、例えば、傾斜探索アルゴリズムまたは同様なアルゴリズムのような任意の適切な最適化方法論が、入れられた数値データの極大を位置決定するために利用され得る。１６０において、位置決定された極大の数が１より大きいか否かが決定される。１以下の場合（Ｙ）には、三つ以上の標的が存在することが１６２において報告される。１以下の場合（Ｎ）には、二つの標的がモノパルス走査内に存在し、方位角データと、直交角データと、存在する場合には直交角の最大値ｑｍａｘと、その対応するボアサイト角φｍａｘとが出力されることが、１６４において報告される。
図７は、互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一および第二の方位角の値を、モノパルス走査データから決定するための例示的な方法論２００を例示する。２０２において、モノパルス走査データからの直交角の最大絶対値が、閾値と比較される。直交角の最大絶対値が閾値を超える場合（Ｙ）には、この方法論は２０４へ進み、直交角データは、第一および第二の積分の極限を有するモノパルス走査内の角領域にわたって積分され、積分値を生成する。角領域は、直交角の絶対値の最大値の領域を排除するように選択され得る。２０６において、第一の方位角および第二の方位角の値の平均および差は、直交方程式に対する解として決定され、直交方程式は、積分値と、第一および第二の積分の極限の各々におけるそれぞれの結合方位角値と、第一および第二の積分の極限の各々におけるそれぞれの直交角値との関数である。したがって、決定された平均および差の値は、各々、積分値と、第一および第二の積分の極限の各々におけるそれぞれの結合方位角値と、第一および第二の積分の極限の各々におけるそれぞれの直交角値との関数である。
２０８において、第一および第二の方位角の値の各々は、方位角の計算された平均および差から決定される。例えば、第一の方位角の値は、第一および第二の方位角の値の平均と、第一の方位角と第二の方位角との値の差の半分との和として、第二の方位角の値は、第一および第二の方位角の値の平均と、第一の方位角と第二の方位角との値の差の半分との差として、決定され得る。決定された方位角の値は、２１０においてユーザーに表示される。
直交角の最大絶対値が閾値を超えない場合（Ｎ）には、この方法論は２２２へ進み、結合方位角データは、モノパルスアンテナのボアサイト角の関数として、三次多項式にフィッティングされ、一組の多項式の係数を提供する。２２４において、その一組の三次多項式の係数の三次の項の係数の絶対値が、第二の閾値と比較される。三次の項の係数の絶対値が閾値を超える場合（Ｙ）には、この方法論は２２６へ進み、第一および第二の方位角の値の平均および差は、その一組の多項式の係数から計算される。次いで、この方法論は２０８へ進み、第一および第二の方位角の値は、計算された和および差の値から決定され、２１０においてユーザーに表示される。
三次の項の係数の絶対値が閾値を超えない場合（Ｎ）には、この方法論は２３２へ進み、結合方位角データは、モノパルス走査の角領域にわたって積分され、積分値を生成する。２３４において、結合方位角データは、ボアサイト角の線形多項式関数にフィッティングされ、一次の係数および定数値を生成する。２３６において、第一および第二の方位角の値の平均および差は、一次の係数と定数値と積分値との関数として決定され得る。一実装において、平均は、一次の係数と定数値と積分値とのうちの各々の関数であり、差は、一次の係数の関数である。次いで、この方法論は２０８へ進み、第一および第二の方位角の値は、計算された和および差の値から決定され、２１０においてユーザーに表示される。
図８は、互いに間隔が接近した二つの標的（間隔が接近した第一の標的２５２および間隔が接近した第二の標的２５４）に対する、本発明の一局面に従ったモノパルス処理システムに関するシミュレーションされた結果を例示するグラフ２５０である。グラフ２５０においてデータをシミュレーションする目的で、二つの標的は、８ビット位相量子化の存在下で、アンテナビーム幅の四分の一だけ分離され、このデータは、４度の３デシベルビーム幅を有するモノパルスアンテナにおいて取られる。第一の標的２５２は、６度の第一の方位角を有し、第二の標的２５４は、５度の第二の方位角を有する。アンテナは、４度から８度の方位角の範囲を走査するように設定される。次いで、上記の式１および２に示される関係を用いることと、０度〜１８０度（０ラジアン〜πラジアン）の範囲内で位相差を変化させることと、レーダー断面積比Ｒを０．１〜１の範囲内で変化させることとによって、シミュレーションされたデータが生成される。シミュレーションされたデータを生成する際に、シミュレーションされたデータは、本発明に従ったモノパルス処理システムを介して分析され、グラフ２５０に描かれるように標的の方位角の値を引き出す。具体的には、互いに間隔が接近した二つの標的の予測された方位角（第一の軸２５６によって表される）は、標的の信号間の位相差（第二の軸２５８によって表される）の関数として、および二つの標的のレーダー断面積比（第三の軸２６０上で表される）の関数として示される。シミュレーションされたデータにおいて見られ得るように、本発明の一局面に従ったモノパルスシステムは、方位角の値を予測する際に効率的である。
図９は、コンピューターシステム３００を例示し、コンピューターシステム３００は、例えば、コンピューターシステム上で実行されるコンピューター実行可能命令に基づいて、本明細書で説明されるシステムおよび方法を実装するように利用され得る。コンピューターシステム３００は、一つ以上の汎用目的のネットワークコンピューターシステム、埋込みコンピューターシステム、ルーター、スイッチ、サーバーデバイス、クライアントデバイス、さまざまな中間デバイス／ノード、および／または独立型コンピューターシステムに実装され得る。加えて、コンピューターシステム３００は、明細書で説明されるような方法を実施するためにコンピューター実行可能命令を実行するコンピューター支援工学（ＣＡＥ）ツールの一部分として実装され得る。
コンピューターシステム３００は、プロセッサー３０２およびシステムメモリー３０４を含む。システムバス３０６は、システムメモリー３０４を含むさまざまなシステムコンポーネントをプロセッサー３０２に結合する。デュアルマイクロプロセッサーおよび他のマルチプロセッサーアーキテクチャーもまた、プロセッサー３０２として利用され得る。
システムバス３０６は、いくつかのタイプのバス構造のうちの任意のもの（メモリーバスまたはメモリーコントローラー、周辺バス、およびさまざまなバスアーキテクチャーのうちの任意のものを用いたローカルバスを含む）として実装され得る。システムメモリー３０４は、読取り専用メモリー（ＲＯＭ）３０８およびランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）３１０を含む。基本入出力システム（ＢＩＯＳ）３１２は、ＲＯＭ ３０８の中に存在し得、概して基本ルーチンを含み、基本ルーチンは、リセットまたはパワーアップのような情報をコンピューターシステム３００内の要素間で伝達する。
コンピューターシステム３００は、ハードディスクドライブ３１４と、例えば、取り外し可能ディスク３１８から読み込む、または取り外し可能ディスク３１８に書き込むためのハードディスクドライブ３１４と、磁気ディスクドライブ３１６と、例えば、ＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤディスク３２２を読み込むための、あるいは他の光学媒体から読み込む、または他の光学媒体に書き込むための光学ディスクドライブ３２０とを含み得る。ハードディスクドライブ３１４、磁気ディスクドライブ３１６、および光学ディスクドライブ３２０は、それぞれ、ハードディスクドライブインターフェース３２４、磁気ディスクドライブインターフェース３２６、および光学ディスクドライブインターフェース３３４によって、システムバス３０６に接続される。ドライブおよびそれらの関連づけられたコンピューター読み取り可能媒体は、コンピューターシステム３００に対して、データの不揮発性記憶装置と、データ構造と、コンピューター実行可能命令とを提供する。上記のコンピューター読み取り可能媒体の説明は、ハードディスクと、取り外し可能磁気ディスクと、ＣＤとに言及しているが、コンピューターによって読み取り可能な他のタイプの媒体もまた、用いられ得る。例えば、本明細書で説明されるシステムおよび方法を実装するためのコンピューター実行可能命令はまた、磁気カセット、フラッシュメモリーカード、デジタルビデオディスクなどの中に記憶され得る。
多くのプログラムモジュールもまた、複数のドライブのうちの一つ以上の中、およびＲＡＭ ３１０の中に記憶され得、多くのプログラムモジュールは、オペレーティングシステム３３０と、一つ以上のアプリケーションプログラム３３２と、他のプログラムモジュール３３４と、プログラムデータ３３６とを含む。
ユーザーは、コマンドおよび情報をコンピューターシステム３００に、キーボード、ポインティングデバイス（例えば、マウス）のような入力デバイス３４０を介して入力し得る。他の入力デバイスは、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、走査器、タッチスクリーンなどを含み得る。これらの入力デバイスおよび他の入力デバイスは、しばしば対応するインターフェースまたはバス３４２を介してプロセッサー３０２に接続され、対応するインターフェースまたはバス３４２は、システムバス３０６に結合されている。そのような入力デバイスは、代替として、システムバス３０６に、他のインターフェース（例えば、パラレルポート、シリアルポートまたはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ））によって接続され得る。一つ以上の出力デバイス３４４（例えば、視覚表示デバイスまたはプリンター）もまた、システムバス３０６に、インターフェースまたはアダプター３４６を介して接続され得る。
コンピューターシステム３００は、一つ以上の遠隔コンピューター３５０への論理接続３４８を用いたネットワーク環境において動作し得る。遠隔コンピューター３４８は、ワークステーション、コンピューターシステム、ルーター、ピアデバイスまたは他の一般的なネットワークノードであり得、典型的には、コンピューターシステム３００に関係して説明される要素の多くまたはすべてを含む。論理接続３４８は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）および広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含み得る。
ＬＡＮネットワーク環境で用いられるとき、コンピューターシステム３００は、ローカルネットワークに、ネットワークインターフェース３５２を介して接続され得る。ＷＡＮネットワーク環境で用いられるとき、コンピューターシステム３００は、モデム（図示されていない）を含み得るか、またはＬＡＮを介して通信サーバーに接続され得る。ネットワーク環境において、コンピューターシステム３００に関係して描かれたアプリケーションプログラム３３２およびプログラムデータ３３６、またはそれらの一部分は、遠隔コンピューター３５０のメモリー３５４に記憶され得る。
本発明に対するコンポーネントまたは方法論の組み合わせは、Ｎｏｒｔｈｒｏｐ Ｇｒｕｍｍａｎ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ（ＮＳＤ）によって構築されたＵＰＸ−３９識別システムのモノパルスレーダーの中で用いられ得る。もちろん、本発明を説明する目的で、コンポーネントまたは方法論の考えられるあらゆる組み合わせを説明することは不可能であるが、当業者は、本発明の多くのさらなる組み合わせおよび順列が可能であることを認識する。したがって、本発明は、すべてのそのような変更、修正および変化形を含むように意図され、すべてのそのような変更、修正および変化形は、添付の特許請求の範囲の精神および範囲の中にある。

Claims (13)

  1. 互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値および第二の方位角の値を決定する方法であって、該方法は、
    モノパルスシステムにおいて、該互いに間隔が接近した二つの標的を含むモノパルス走査を実施し、モノパルスレーダー走査データを生成することと、
    該モノパルスレーダー走査データを処理し、直交角データと、結合方位角データと、該直交角の最大絶対値を提供することと、
    該直交角の該最大絶対値を閾値と比較することと、
    該直交角の該最大絶対値が該閾値を超える場合には、該モノパルス走査内の角領域にわたる該直交角データの積分から該第一の方位角の値と該第二の方位角の値とを導く、直交角の方法論を適用することと、
    該直交角の該最大絶対値が該閾値を超えない場合には、該結合方位角データを、該モノパルスレーダーのボアサイト角の関数として、多項式にフィッティングし、該第一の方位角の値および該第二の方位角の値を導く、結合方位角の方法論を適用することと、
    該第一の方位角の値および該第二の方位角の値を、関連づけられたディスプレイにおいてユーザーに表示することと
    を包含する、方法。
  2. 前記閾値は、前記モノパルスレーダー走査データのノイズレベルの関数として決定される、請求項１に記載の方法。
  3. 結合方位角の方法論を適用することは、
    前記結合方位角データを、前記モノパルスレーダーの前記ボアサイト角の関数として、三次多項式にフィッティングし、一組の多項式の係数を提供することと、
    該一組の多項式の係数からの三次の項の係数の絶対値を、第二の閾値と比較することと、
    該三次の項の該係数の該絶対値が該第二の閾値を下回らない場合には、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値とを該一組の多項式の係数から計算することと、
    該三次の項の該係数の該絶対値が該第二の閾値を下回る場合には、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値とを線形多項式モデルから決定することと
    を包含する、請求項１に記載の方法。
  4. 前記第一の方位角の値と前記第二の方位角の値とを前記一組の多項式の係数から計算することは、
    該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との平均を、前記直交角の最大絶対値に関連したボアサイト角の三次関数として決定することと、
    該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、該直交角の最大絶対値に関連した該ボアサイト角および該一組の多項式の係数の関数として決定することと、
    該第一の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との和として決定することと、
    該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との差として決定することと
    を包含する、請求項３に記載の方法。
  5. 前記第一の方位角の値と前記第二の方位角の値とを線形多項式モデルから決定することは、
    前記結合方位角データを前記モノパルス走査の角領域にわたって積分し、積分値を生成することと、
    該結合方位角データを前記ボアサイト角の線形多項式関数にフィッティングし、一次の係数および定数値を生成することと、
    該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との平均を、該一次の係数と該定数値と該積分値との関数として決定することと、
    該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、該一次の係数の関数として決定することと、
    該第一の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との和として決定することと、
    該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との差として決定することと
    を包含する、請求項３に記載の方法。
  6. 直交角の方法論を適用することは、
    前記直交角データを、第一の積分の極限と第二の積分の極限とを有する前記モノパルス走査の角領域にわたって積分し、積分値を生成することと、
    前記第一の方位角の値と前記第二の方位角の値との平均を、積分値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの結合方位角の値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの直交角の値との関数として決定することと、
    該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、該積分値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの結合方位角の値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの直交角の値と、該第一の方位角と該第二の方位角との平均との関数として決定することと、
    該第一の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との和として決定することと、
    該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該差の半分との差として決定することと
    を包含する、請求項１に記載の方法。
  7. モノパルス走査データを処理するシステムであって、該モノパルス走査データは、複数のボアサイト角の各々に対して直交角の値および結合方位角の値を含み、該システムは、
    該結合方位角の値をモノパルスレーダーの該ボアサイト角の三次多項式にフィッティングし、一組の多項式の係数を提供するように構成されている多重線形回帰コンポーネントと、
    該一組の多項式の係数の三次の項の係数の絶対値が閾値を超える場合には、三次多項式モデルを選択し、該三次の項の該係数の該絶対値が該閾値を超えない場合には、線形多項式モデルを選択するように構成されているモデル選択コンポーネントと
    を備えている、システム。
  8. 前記線形多項式モデルは、
    前記結合方位角の値を前記モノパルス走査の角領域にわたって積分し、積分値を生成するように構成されている方位角積分コンポーネントと、
    該結合方位角の値を前記ボアサイト角の線形多項式関数にフィッティングし、一次の係数および定数値を生成するように構成されている線形回帰要素と、
    方位角計算機であって、該方位角計算機は、互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値と第二の方位角の値との平均、および該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、前記一次の係数と前記定数値と前記積分値との関数として決定し、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を該一次の係数の関数として決定し、該第一の方位角の値および該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該決定された平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差とから、決定するように構成されている、方位角計算機と
    を備えている、請求項７に記載のシステム。
  9. 前記複数のボアサイト角に関連した直交角の値の絶対値の最大値を閾値と比較する経路選択要素をさらに備え、前記多重線形回帰コンポーネントと、前記モデル選択コンポーネントと、前記三次多項式モデルと、前記線形多項式モデルとの各々は、該直交角の値の該最大値が該閾値を超えない場合にのみ、利用され、前記モノパルス走査データを処理する、請求項７に記載のシステム。
  10. 互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値と第二の方位角の値とを決定するように構成されている直交角要素をさらに備えているシステムであって、該システムは、
    該直交角の値を、第一の積分の極限と第二の積分の極限とを有する前記モノパルス走査の角領域にわたって積分し、積分値を生成するように構成されている直交角積分要素と、
    方位角計算機であって、該方位角計算機は、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との平均、および該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差を、積分値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの結合方位角の値と、該第一の積分の極限と該第二の積分の極限との各々におけるそれぞれの直交角の値との関数として決定し、該第一の方位角の値および該第二の方位角の値を、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との該決定された平均と、該第一の方位角の値と該第二の方位角の値との差とから決定するように構成されている、方位角計算機と、
    該直交角要素は、該直交角の値の前記最大値が前記閾値を超える場合にのみ、決定するために利用される、直交角要素と
    を備えている、請求項９に記載のシステム。
  11. モノパルス走査データによって表される標的の数を決定する多重標的検出器をさらに備えているシステムであって、該多重標的検出器は、
    前記結合方位角の値の平均および分散を発生させるように構成されている記述統計学的ジェネレーターと、
    直交角の値の前記絶対値の中で局所極大の数と位置とを決定するように構成されている極大検出器と、
    該モノパルス走査データによって表される標的の数を、該結合方位角の値の該分散と該直交角の値の中の局所極大の数とから決定するように構成されている多重標的論理コンポーネントと
    を備えている、請求項７に記載のシステム。
  12. 前記多重標的論理コンポーネントは、前記結合方位角の値の前記分散が閾値未満である場合には、前記モノパルス走査データが一つの標的を表すことを決定するように構成され、該結合方位角の値の該分散が該閾値を超え、かつ、直交角の値の前記絶対値の中の極大の数が２以上の場合には、該モノパルス走査データが三つ以上の標的を表すことを決定するように構成され、該結合方位角の値の該分散が該閾値を超え、かつ、直交角の値の該絶対値の中の極大の数が１以下である場合には、該モノパルス走査データが二つの標的を表すことを決定するように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記三次多項式モデルは、互いに間隔が接近した二つの標的を表す第一の方位角の値と第二の方位角の値とを、前記一組の多項式の係数から計算するように構成されている、請求項７に記載のシステム。
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