JP5289467B2 - 校正装置 - Google Patents

Description

この発明は、複数のセンサ（センサ素子）で観測した情報から未知パラメータを推定する未知パラメータ推定装置の校正装置に関し、特に、アレーアンテナを用いる測角装置、複数の周波数を観測するセンサを用いる測距装置、及び複数の偏波センサを用いる観測装置等の未知パラメータ推定装置の校正装置に関する。

一般的に、複数のセンサを用いて受信信号の未知パラメータを測定する装置では、各センサの受信チャネル特性を予め測定するか、又は全センサの受信特性が同一となるように校正する必要がある。このため、未知パラメータに対応する観測データの観測を行い、各センサの受信チャネル特性を計測したり、校正したりする必要がある。

未知パラメータ推定装置に関する先行技術としては、ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔｉｐｌｅ ＳＩｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）法等が存在する（例えば、非特許文献１参照）。このようなＭＵＳＩＣ法を用いた先行技術では、観測する複数の信号が高相関である場合に、例えば、非特許文献２に示すような処理等を前段で行う必要がある。

そこで、この非特許文献２に示すような前段処理を適用するためには、全センサの受信チャネル特性が同一である観測装置を用いるか、又は全センサの受信チャネル特性が同一となるように校正するための校正装置を用いる必要がある。前者の観測装置は実現が困難であるため、一般的に、後者の校正装置が用いられる。

また、このような校正装置を実現する従来技術として、例えば、非特許文献３及び非特許文献４に示すようなものがある。これらの従来技術では、複数のセンサの受信特性を同一とするための複数の校正用パラメータを行列で表現した校正行列を推定する。

Ｒ．Ｏ．Ｓｃｈｍｉｄｔ，"Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｅｍｉｔｔｅｒ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｉｇｎａｌｐａｒａｍｅｔｅｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，"ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ａｎｔｅｎｎａｓ ａｎｄ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ｖｏｌ.ＡＰ−３４，ｎｏ．３，ｐｐ．２７６−２８０，Ｍａｒｃｈ １９８６ Ｔ．Ｓｈａｎ，Ｍ．Ｗａｘ，Ｔ．Ｋａｉｌａｔｈ，"Ｏｎ ｓｐａｔｉａｌ ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ ｆｏｒ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ−ｏｆ−ａｒｒｉｖａｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｈｅｒｅｎｔ ｓｉｇｎａｌｓ，"ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．３３，ｎｏ．４，ｐｐ．８０６−８１１，Ａｕｇ １９８５ Ｂ．Ｆｒｉｅｄｌａｎｄｅｒ，Ａ．Ｊ．Ｗｅｉｓｓ，"Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｆｉｎｄｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ ｍｕｔｕａｌ ｃｏｕｐｌｉｎｇ，"ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ａｎｔｅｎｎａｓ ａｎｄ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ｖｏｌ．３９，ｎｏ．３，ｐｐ．２７３−２８４，Ｍａｒｃｈ １９９１ Ｃ．Ｍ．Ｓ．Ｓｅｅ，"Ｓｅｎｓｏｒ ａｒｒａｙ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ ｍｕｔｕａｌ ｃｏｕｐｌｉｎｇ ａｎｄ ｕｎｋｎｏｗｎ ｓｅｎｓｏｒ ｇａｉｎｓ ａｎｄ ｐｈａｓｅｓ，"Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｌｅｔｔｅｒｓ，ｖｏｌ．３０，ｐｐ．３７３−３７４，Ｍａｒｃｈ １９９４

ここで、図５は、従来の校正装置の構成を示すブロック図である。なお、図５に示す校正装置５００は、非特許文献３に示す先行技術を適用したものである。図５において、校正装置５００には、複数（Ｌ個：任意の個数）のセンサ１Ａ〜１Ｌが接続されている。センサ１Ａ〜１Ｌは、例えばアレーアンテナを構成している。また、校正装置５００は、複数のセンサ１Ａ〜１Ｌから観測データ（信号）を受ける。

さらに、校正装置５００は、観測データベクトル生成処理部５０１、直交ベクトル算出処理部５０２、直交ベクトル記憶部５０３、データベース部５０４、校正行列算出処理部５０５及び校正行列出力部５０６を有している。

観測データベクトル生成処理部５０１は、センサ１Ａ〜１Ｌから受けた観測データに基づいて、観測データベクトルを生成する。直交ベクトル算出処理部５０２は、観測データベクトル生成処理部５０１からの観測データベクトルを受ける。また、直交ベクトル算出処理部５０２は、観測データベクトルを受ける度に、受けた観測データベクトルから直交ベクトルを算出する。直交ベクトル記憶部５０３は、直交ベクトル算出処理部５０２によって算出された複数の直交ベクトルを記憶可能になっている。

データベース部５０４は、アレーモードベクトル記憶部５０４ａを含んでいる。アレーモードベクトル記憶部５０４ａは、パラメータ（角度）θの単一信号を観測した観測データベクトルｒと、そのパラメータθとに対応付けて、複数のアレーモードベクトルａ（θ）を予め記憶している。

校正行列算出処理部５０５は、直交ベクトル記憶部５０３に記憶された直交ベクトルと、アレーモードベクトル記憶部５０４ａに記憶されたアレーモードベクトルａ（θ）とを用いて、次の式（１）の関係から、観測誤差の影響を表す行列Ｗを推定する。なお、式（１）のように行列Ｗを推定する理由は、観測誤差の物理的な特性に基づくものであると非特許文献３に示されている。

但し、ｅは、観測データベクトルｒから得られる直交ベクトルである。添え字Ｈは、複素共役転置である。

また、校正行列算出処理部５０５は、観測誤差の影響を校正するための校正行列Ｍを、次の式（２）の関係のように行列Ｗの逆行列演算により算出する。なお、校正行列Ｍは、複数の校正用パラメータからなる行列である。

校正行列出力部５０６は、校正行列算出処理部５０５によって算出された校正行列Ｍを、未知パラメータ推定装置（図示せず）へ送る。未知パラメータ推定装置は、例えば、測角装置、測距装置又は観測装置等である。

ここで、図５に示すような従来の校正装置５００では、直交ベクトル算出処理部５０２が、観測データベクトルに基づいて直交ベクトルを逐次算出していた。そして、校正行列算出処理部５０５は、行列Ｗの逆行列演算を実行することにより、校正行列Ｍを算出していた。このため、従来の校正装置５００では、センサ数以上のサイズの行列に対する逆行列演算や、固有値算出演算を複数回実行する必要がある。この結果、従来の校正装置５００では、演算負荷及び装置規模が比較的大きくなり、製造コストが増加するという問題があった。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、装置規模の拡大を抑えることができ、製造コストを低減させることができる校正装置を得ることを目的とする。

この発明の校正装置は、複数のセンサによって受信された観測データを校正するためのものであって、複数のセンサから観測データを受けて、その受けた観測データから観測データベクトルを生成する観測データベクトル生成処理部と、観測データベクトルに対応するモードベクトルを算出可能あるいは予め記憶可能であり、モードベクトルの直交ベクトルをモードベクトルに対応付けて記憶可能なモードベクトル関連処理部と、観測データベクトル生成処理部から観測データベクトルを取得するとともに、その取得した観測データベクトルに対応するモードベクトルの直交ベクトルをモードベクトル関連処理部から取得し、その取得した直交ベクトル及び観測データベクトルから、観測データベクトルが含む観測誤差を校正するための複数の校正用パラメータを算出する校正用パラメータ算出部とを備えるものである。

この発明の実施の形態１による校正装置を示すブロック図である。 この発明の実施の形態２による校正装置を示すブロック図である。 この発明の実施の形態３による校正装置を示すブロック図である。 この発明の実施の形態４による校正装置を示すブロック図である。 従来の校正装置を示すブロック図である。

以下、この発明の好適な実施の形態について図面を参照して説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による校正装置を示すブロック図である。
図１において、校正装置１００には、複数（Ｌ個：任意の個数）のセンサ１Ａ〜１Ｌが接続されている。センサ１Ａ〜１Ｌは、例えばアレーアンテナを構成している。また、校正装置１００は、複数のセンサ１Ａ〜１Ｌから観測データ（観測信号）を受ける。

さらに、校正装置１００は、観測データベクトル生成処理部１０１、観測データベクトル記憶部１０２、モードベクトル関連処理部としてのデータベース部１０３、校正用パラメータ算出部としての校正行列算出処理部１０４、及び校正行列出力部１０５を有している。観測データベクトル生成処理部１０１は、センサ１Ａ〜１Ｌからの観測データから観測データベクトルを生成する。観測データベクトル記憶１０２は、観測データベクトル生成処理部１０１から受けた複数の観測データベクトルを記憶可能となっている。

データベース部１０３は、アレーモードベクトル記憶部１０３ａと直交ベクトル記憶部１０３ｂとを含んでいる。アレーモードベクトル記憶部１０３ａは、パラメータ（角度）θの単一信号を観測した観測データベクトルｒと、そのパラメータθとに対応付けて、複数のアレーモードベクトルａ（θ）を予め記憶している。直交ベクトル記憶部１０３ｂは、複数のアレーモードベクトルａ（θ）の直交ベクトルを、パラメータθに対応付けて予め記憶している。従って、データベース部１０３は、アレーモードベクトルａ（θ）と、その直交ベクトルとを予め格納している。

校正行列算出処理部１０４は、直交ベクトル記憶部１０３ｂに記憶された直交ベクトルと、アレーモードベクトル記憶部１０２に記憶されたアレーモードベクトルａ（θ）とを用いて、次の（３）の関係から、校正行列Ｍを推定する。

但し、ｖは、アレーモードベクトルａ（θ）の直交ベクトルである。

校正行列出力部１０５は、校正行列算出処理部１０４によって算出された校正行列Ｍを、未知パラメータ推定装置（図示せず）へ送る。未知パラメータ推定装置は、例えば、測角装置、測距装置又は観測装置等である。

なお、校正装置１００は、演算処理装置（ＣＰＵ）、記憶装置（ＲＯＭ、ＲＡＭ及びハードディスク等）及び信号入出力装置を持ったコンピュータ（図示せず）により構成することができる。校正装置１００のコンピュータの記憶装置には、観測データベクトル生成処理部１０１、観測データベクトル記憶部１０２、データベース部１０３、校正行列算出処理部１０４及び校正行列出力部１０５の機能を実現するためのプログラムが格納されている。

以上により、実施の形態１の校正装置１００によれば、アレーモードベクトルａ（θ）が既知情報であることにより、直交ベクトルが予め算出可能である。このため、アレーモードベクトルａ（θ）の直交ベクトルｖが、データベース部１０３の直交ベクトル記憶部１０３ｂに予め登録されている。この結果、図５に示すような従来の校正装置５００とは異なり、観測データベクトルに基づいて直接的に直交ベクトルを算出する必要がなくなる。従って、実施の形態１の校正装置１００では、演算負荷の増大と装置規模の拡大とを抑えることができ、製造コストを低減させることができる。

ここで、非特許文献４に示された先行技術では、直交ベクトルを用いずに校正行列Ｍを直接的に推定する。しかしながら、このものでは、センサ数Ｌよりも大きなサイズの行列を逆行列演算する等により、比較的多くの演算量が必要であることから、演算負荷が比較的増大していた。これに対して、実施の形態１の校正装置１００では、データベース部１０３内に直交ベクトルが記憶されている。このため、直交ベクトルについての固有値算出演算が発生することがない。この結果、非特許文献４に示された先行技術に比べて、校正装置１００全体としての固有値算出演算の発生頻度を低下させることができる。

実施の形態２．
まず、非特許文献１の先行技術のように観測する複数の信号が高相関である場合、例えば非特許文献２に等に示すような前段処理が適用される。このため、複数のセンサには、パラメータθに対して同一の観測特性であるような条件が要求されることがある。このような条件下では、アレーモードベクトルａ（θ）及びフーリエ係数によって、直交ベクトルが算出可能となる。

この発明の実施の形態２の校正装置２００では、アレーモードベクトルａ（θ）とフーリエ係数とがデータベース部２０３に予め格納されている。また、校正装置２００では、アレーモードベクトルａ（θ）の直交ベクトルの算出に、そのアレーモードベクトルａ（θ）とフーリエ係数とが用いられる。

次に、実施の形態２での直交ベクトルの算出方法について具体的に説明する。ここでは、一例として、センサ数が４の場合について説明する。アレーモードベクトルａ（θ）と直交する３本の直交ベクトルｖ_l（ｌ＝１，・・・，３）は、次の式（４）〜式（６）のように得られる。

次に、複数のパラメータθ_k（ｋ＝１，・・・，Ｋ）の信号をそれぞれ個別に観測した観測データベクトルｒ_kを連立し、式（４）のように直交ベクトルｖ_lをアレーモードベクトルａ（θ）及びベクトルｆ_lで表現すると、先の式（３）は、次の式（７）となる。なお、式（７）を構成する行列Ｆ、行列Ａ及び行列Ｄについては、次の式（８）〜式（１０）となる。

但し、添字＊は、複素共役であることを示す。

ここで、先の式（７）に基づいて校正行列Ｍの直接的な推定を試みる場合、行列Ｆ^Hの左擬似逆行列が一意に定まらないことや、センサ数を次元とする逆行列演算が存在することにより、演算処理が困難となる。そこで、式（７）を構成する行列Ｆ、行列Ａ、校正行列Ｍ及び行列Ｄを分割すると、次の式（１１ａ）〜式（１１ｃ）のようになる。なお、式（１１ａ）〜式（１１ｃ）を構成する行列Ｆ、行列Ａ、校正行列Ｍ及び行列Ｄについては、次の式（１２）〜式（１５）となる。

また、校正行列Ｍの要素は、式（１１ａ)〜式（１１ｃ）に基づき、行列Ｍ₁₁、行列Ｍ₁₂、行列Ｍ₂₁及び行列Ｍ₂₂として、以下の式（１６）〜式（１９）のように表現される。なお、式（１６）〜式（１９）における各行列の関係については、次の式（２０）〜式（２７）のようになる。

即ち、校正行列Ｍは、複数の所定行列としての行列Ｍ₁₁、行列Ｍ₁₂、行列Ｍ₂₁及び行列Ｍ₂₂に分割されている。また、式（１６）〜式（１９）において、行列Ｍ₁₁、行列Ｍ₁₂、行列Ｍ₂₁及び行列Ｍ₂₂のうち、３つの行列の値が固定され、残りの１つの行列が推定される。そして、式（１６）〜式（１９）の推定演算が順番に反復計算される。なお、反復推定における校正行列Ｍの初期値には、単位行列Ｉが用いられる。

最終的に、反復推定された行列Ｍ₁₁（ハット）、行列Ｍ₁₂（ハット）、行列Ｍ₂₁（ハット）及び行列Ｍ₂₂（ハット）が用いられて、次の式（２８）に示すように、校正行列Ｍの推定値である校正行列Ｍ（ハット）が算出される（なお、Ｍ（ハット）は、記号Ｍの上に「＾」を付したものであり、推定値を表す。）。つまり、式（１６）〜式（１９）に基づく各行列の相互の関係から各行列について反復推定され、その反復推定された各行列が用いられて校正行列Ｍ（ハット）が推定される。

次に、図２は、この発明の実施の形態２による校正装置を示すブロック図である。図２において、実施の形態２の校正装置２００は、実施の形態１の校正装置１００の各機能１０１，１０２，１０５を有している。また、校正装置２００は、実施の形態１の校正装置１００のデータベース部１０３に代えて、データベース部２０３を有している。さらに、校正装置２００は、実施の形態１の校正装置１００の校正行列算出処理部１０４に代えて、校正行列算出処理部（改良校正行列算出処理部）２０４を有している。また、校正装置２００は、擬似逆行列算出処理部２０６をさらに有している。

データベース部２０３は、実施の形態１のアレーモードベクトル記憶部１０３ａと同様のアレーモードベクトル記憶部２０３ａと、フーリエ係数記憶部２０３ｂと、擬似逆行列情報記憶部２０３ｃとを含んでいる。フーリエ係数記憶部２０３ｂは、先の式（８）の行列Ｆに相当する情報を予め記憶している。擬似逆行列情報記憶部２０３ｃは、先の式（２４）及び式（２５）の行列Ｕ₁及び行列Ｕ₂に相当する情報を予め記憶している。従って、データベース部２０３は、アレーモードベクトル、行列Ｆに相当する情報、及び行列Ｕ₁及び行列Ｕ₂に相当する情報を予め格納している。

擬似逆行列算出処理部２０６は、観測データベクトル記憶部１０２に記憶された観測データベクトルを用いて、先の式（２２）及び式（２３）の演算処理を実行する。校正行列算出処理部２０４は、観測データベクトル記憶部１０２に記憶された観測データベクトルと、擬似逆行列算出処理部２０６による算出値と、データベース部２０３に記憶された情報とを用いて、先の式（１６）〜（２１）の演算処理を実行し、校正行列Ｍ（ハット）を取得する。他の構成は、実施の形態１と同様である。

以上のように、実施の形態２の校正装置２００によれば、アレーモードベクトルａ（θ）とフーリエ係数とがデータベース部２０３に予め格納されている。また、そのアレーモードベクトルａ（θ）とフーリエ係数とから、校正行列算出処理部２０４によって直交ベクトルが算出される。これにより、複数の観測データが高相関である場合にも、比較少ない計算量で直交ベクトルを算出することができる。

また、校正行列Ｍが分割して推定されることにより、行列Ｆ^Hから派生する行列Ｆ₁ ^H及び行列Ｆ₂ ^Hは、左擬似逆行列を有したり、式（２２）〜式（２５）で逆行列演算を行う行列のサイズがセンサ数未満となったりする効果が得られる。

さらに、校正行列Ｍを推定するために必要な逆行列演算は、先の式（２２）及び式（２３）の２回のみであり、固有値算出演算は存在しない。この結果、実施の形態２の校正装置でも、実施の形態１の校正装置と同様の効果を得ることができる。

なお、実施の形態２では、アレーモードベクトルａ（θ）とフーリエ係数とがデータベース部２０３に予め格納されていた。しかしながら、この例に限定するものではなく、アレーモードベクトルａ（θ）及びフーリエ係数の少なくともいずれか一方について、データベースに予め格納せずに、逐次算出することも可能である。この場合、校正行列算出処理部２０４が先の式（５）及び式（６）を逐次演算すればよい。即ち、データベース部２０３を省略し、校正行列算出処理部２０４がモードベクトル関連処理部としての機能を有していてもよい。

実施の形態３．
まず、非特許文献４の先行技術では、観測データベクトルｒの信号対雑音比の改善のため、次の式（２９）に基づく観測データベクトルｒの相関行列Ｒから、信号成分に対応する固有ベクトルが算出される。しかしながら、非特許文献４の先行技術では、観測データベクトルｒの信号対雑音比は改善されるが、このように固有ベクトルが算出される。このため、非特許文献４の先行技術では、センサ数をサイズとする行列の固有値算出演算が複数回行われ、演算負荷が比較的大きくなっていた。

但し、Ｅ［］は、アンサンブル平均を表す。

これに対して、実施の形態３の校正装置３００では、次の式（３０）の演算処理により相関行列Ｒに基づく行列Ｒ（バー）が算出される（なお、Ｒ（バー）は、記号Ｒの上に「−」を付したものである。）。そして、相関行列Ｒに基づく行列Ｒ（バー）における任意の１列分（所定の行列要素）に相当する情報が用いられて、観測データベクトルｒの信号対雑音比が改善される。

但し、σ² _Nは、雑音電力である。なお、この雑音電力σ² _Nが未知パラメータ推定装置によって推定されている場合には、その推定値を雑音電力σ² _Nとして流用可能である。

ここで、行列Ｒ（バー）における任意の１列分に相当する情報という定義は、行列Ｒ（バー）の任意の１列が持つ情報量と任意の１行が持つ情報量とが等価であることに基づくものである。即ち、行列Ｒ（バー）における要素の使い方が異なったとしても、任意の１列分に相当する情報である。なお、信号対雑音比が十分に大きい場合には、雑音電力σ² _Nを無視することもできる。また、任意の一列分に相当する情報の特定要素が所定の電力となるように、情報全体を操作することがある。

次に、図３は、この発明の実施の形態３による校正装置の構成を示すブロック図である。図３において、実施の形態３の校正装置３００は、実施の形態１の校正装置１００の各機能１０１，１０３，１０５を有している。また、校正装置３００は、実施の形態１の校正装置１００の校正行列算出処理部１０４に代えて、校正行列算出処理部３０４を有している。さらに、校正装置３００は、相関行列処理部３０７を有している。また、校正装置３００は、実施の形態１の校正装置１００の観測データベクトル記憶部１０２に代えて、ベクトル情報記憶部３０８を有している。

相関行列処理部３０７は、観測データベクトル生成処理部１０１によって生成された観測データベクトルｒを用いて、先の式（２９）の演算処理を実行し、相関行列Ｒを算出する。また、相関行列処理部３０７は、先の式（３０）の演算処理を実行し、相関行列Ｒから雑音の影響を除去した行列Ｒ（バー）を算出し、行列Ｒ（バー）における任意の一列分に相当する情報を抽出して出力する。即ち、相関行列処理部３０７は、行列Ｒ（バー）における所定の行列要素を抽出する。

ベクトル情報記憶部３０８は、相関行列処理部３０７から、行列Ｒ（バー）における任意の一列分に相当する情報を受ける。ベクトル情報記憶部３０８は、行列Ｒ（バー）における任意の一列分に相当する情報について、複数の情報を記憶可能になっている。

校正行列算出処理部３０４は、ベクトル情報記憶部３０８から、相関行列Ｒに基づく行列Ｒ（バー）における任意の１列分に相当する情報を取得する。校正行列算出処理部３０４の他の機能は、実施の形態１の校正行列算出処理部１０４の機能と同様である。また、校正装置３００の他の構成は、実施の形態１の校正装置１００と同様である。

以上により、実施の形態３の校正装置によれば、非特許文献４に示すようなセンサ数をサイズとする行列の固有値算出演算が不要となることにより、比較的簡素な処理によって、観測データベクトルｒについての信号対雑音比の改善を図ることができる。

なお、実施の形態３では、実施の形態１の校正装置１００を基礎に説明した。しかしながら、この例に限定するものではなく、実施の形態３の校正装置３００の各機能３０２，３０７，３０８を実施の形態２の校正装置２００に適用してもよい。

実施の形態４．
まず、実施の形態２では、式（２４）の行列Ｕ₁と式（２５）の行列Ｕ₂とがデータベース部２０３に予め格納されていた。これらの行列Ｕ₁及び行列Ｕ₂は、定数行列であるため、データベース部４０３に情報を格納せずに、校正行列算出処理部４０４による校正行列算出処理の過程で算出可能である。特に、行列Ｕ₁及び行列Ｕ₂のサイズが互いに等しい場合には、行列Ｕ₁及び行列Ｕ₂は、数学的に同値であり、次の式（３１）の特性がある。

即ち、先の式（２０）におけるＵ₁Ｂ₂の行列演算は、行列Ｂ₂の各列要素の平均値を算出する処理（平均処理）で置き換え可能となる。これと同様に、先の式（２１）におけるＵ₂Ｂ₁の行列演算は、行列Ｂ₁の各列要素の平均値を算出する処理（平均処理）で置き換え可能となる。なお、これらのような置き換えは、行列Ｕ₁及び行列Ｕ₂のサイズが互いに異なる場合でも可能である。

次に、図４は、この発明の実施の形態４による校正装置４００を示すブロック図である。図４において、校正装置４００は、実施の形態１の校正装置１００の各機能１０１，１０２，１０５と、実施の形態２の校正装置２００の機能２０６とを有している。また、校正装置４００は、実施の形態２の校正装置２００のデータベース部２０３に代えて、データベース部４０３を有している。データベース部４０３は、実施の形態２のアレーモードベクトル記憶部２０３ａと同様のアレーモードベクトル記憶部４０３ａを含んでいる。

さらに、校正装置４００は、実施の形態２の校正装置２００の校正行列算出処理部２０４に代えて、校正行列算出処理部（平均化改良校正行列算出処理部）４０４を有している。校正行列算出処理部４０４は、実施の形態２の校正行列算出処理部２０４による先の式（１６）〜式（２１）に基づく演算処理において、行列演算Ｕ₁Ｂ₂（所定要素）を行列Ｂ₂の各列要素の平均処理に置き換えて演算処理を実行する。これとともに、校正行列算出処理部４０４は、行列演算Ｕ₂Ｂ₁（所定要素）をＢ₁の各列要素の平均処理で置き換えて演算処理を実行する。

つまり、校正行列算出処理部４０４は、行列Ｍ₁₁、行列Ｍ₁₂、行列Ｍ₂₁及び行列Ｍ₂₂についての演算処理における直交ベクトルを用いた演算処理を平均処理に置き換えて実行（即ち、複数の所定行列のそれぞれの所定要素について平均処理を実行）する。

そして、校正行列算出処理部４０４は、その平均処理後の行列Ｍ₁₁、行列Ｍ₁₂、行列Ｍ₂₁及び行列Ｍ₂₂について、行列Ｍ₁₁、行列Ｍ₁₂、行列Ｍ₂₁及び行列Ｍ₂₂の相互の関係から反復推定する。この後、校正行列算出処理部４０４は、その反復推定した行列Ｍ₁₁（ハット）、行列Ｍ₁₂（ハット）、行列Ｍ₂₁（ハット）及び行列Ｍ₂₂（ハット）を用いて校正行列Ｍ（ハット）を推定する。なお、校正装置４００の他の構成は、実施の形態１の校正装置１００及び実施の形態２の校正装置２００と同様である。

以上により、実施の形態４の校正装置によれば、実施の形態２における直交ベクトルについての行列演算を平均処理で置き換える。これにより、実施の形態２の校正装置２００に比べて、演算規模を小さくすることができ、製造コストをより低減させることができる。

なお、実施の形態４の校正装置４００に、実施の形態３の校正装置３００の各機能３０２，３０７，３０８を適用することもできる。

また、実施の形態１〜４では、複数のセンサがアレーアンテナを構成する例について説明した。しかしながら、複数のセンサは、アレーアンテナに限定するものではなく、例えば、複数の周波数観測用のセンサや、複数の偏波センサ等であってもよい。この場合、実施の形態１〜４におけるアレーモードベクトルａ（θ）を、複数のセンサの特性に応じたモードベクトルとすればよい。

さらに、実施の形態１，３，４では、アレーモードベクトルａ（θ）がデータベース部１０３，４０３に予め格納されていた。しかしながら、この例に限定するものではなく、アレーモードベクトルａ（θ）について、データベースに予め格納せずに、逐次算出することも可能である。つまり、校正行列算出処理部１０４，３０４，４０４がモードベクトル関連処理部としての機能をさらに有していてもよい。この場合、データベース部１０３，４０３を構成する記憶装置（ＲＯＭ等）の使用容量を低減させることができ、装置規模の縮小化を図ることができる。

Claims (5)

1. 複数のセンサによって受信された観測データを校正するための校正装置であって、
   前記複数のセンサから前記観測データを受けて、その受けた前記観測データから観測データベクトルを生成する観測データベクトル生成処理部と、
   前記観測データベクトルに対応するモードベクトルを算出可能あるいは予め記憶可能であり、前記モードベクトルの直交ベクトルを予め記憶可能なモードベクトル関連処理部と、
   前記観測データベクトル生成処理部から前記観測データベクトルを取得するとともに、その取得した前記観測データベクトルに対応する前記モードベクトルの前記直交ベクトルを前記モードベクトル関連処理部から取得し、その取得した前記直交ベクトル及び前記観測データベクトルから、前記観測データベクトルが含む観測誤差を校正するための複数の校正用パラメータを算出する校正用パラメータ算出部と
   を備える校正装置。
2. 複数のセンサによって受信された観測データを校正するための校正装置であって、
   前記複数のセンサから前記観測データを受けて、その受けた前記観測データから観測データベクトルを生成する観測データベクトル生成処理部と、
   前記観測データベクトルに対応するモードベクトルを算出可能あるいは予め記憶可能であり、前記モードベクトルの直交ベクトルを算出するためのフーリエ係数を算出可能あるいは予め記憶可能なモードベクトル関連処理部と、
   前記観測データベクトル生成処理部から前記観測データベクトルを取得するとともに、その取得した前記観測データベクトルに対応する前記モードベクトル及び前記フーリエ係数を前記モードベクトル関連処理部から取得し、その取得した前記モードベクトル及び前記フーリエ係数から前記モードベクトルの直交ベクトルを算出し、その算出した前記直交ベクトルと前記観測データベクトルとから、前記観測データベクトルが含む観測誤差を校正するための複数の校正用パラメータを算出する校正用パラメータ算出部と
   を備える校正装置。
3. 前記校正用パラメータ算出部の算出対象は、複数の前記校正用パラメータからなり、予め複数の所定行列に分割された校正行列であり、
   前記校正用パラメータ算出部は、前記複数の所定行列のそれぞれについて前記複数の所定行列の相互の関係から反復推定し、その反復推定した前記複数の所定行列を用いて前記校正行列を推定する請求項２記載の校正装置。
4. 複数のセンサによって受信された観測データを校正するための校正装置であって、
   前記複数のセンサから前記観測データを受けて、その受けた前記観測データから観測データベクトルを生成する観測データベクトル生成処理部と、
   前記観測データベクトルに対応するモードベクトルを算出可能あるいは予め記憶可能であるモードベクトル関連処理部と、
   前記観測データベクトル生成処理部から前記観測データベクトルを取得するとともに、その取得した前記観測データベクトルに対応する前記モードベクトルを前記モードベクトル関連処理部から取得し、その取得した前記モードベクトルと前記観測データベクトルとを用いて、前記観測データベクトルが含む観測誤差を校正するための複数の校正用パラメータを算出する校正用パラメータ算出部と
   を備え、
   前記校正用パラメータ算出部の算出対象は、複数の前記校正用パラメータからなり、予め複数の所定行列に分割された校正行列であり、
   前記校正用パラメータ算出部は、前記複数の所定行列のそれぞれの所定要素について平均処理を実行して、前記複数の所定行列のそれぞれについて前記複数の所定行列の相互の関係から反復推定し、その反復推定した前記複数の所定行列を用いて前記校正行列を推定する校正装置。
5. 前記複数のセンサによってそれぞれ受信された複数の観測データの相関行列を算出し、その算出した前記相関行列に含まれる所定の行列要素を抽出する相関行列算出部
   をさらに備え、
   前記校正用パラメータ算出部は、前記相関行列算出部によって抽出された前記所定の行列要素を用いて前記観測データベクトルを補正する請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の校正装置。

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