JP5422355B2

JP5422355B2 - 目標検出装置及び目標検出方法

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Publication number: JP5422355B2
Application number: JP2009275777A
Authority: JP
Inventors: 賢司篠田; 裕之蜂須
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2009-12-03
Filing date: 2009-12-03
Publication date: 2014-02-19
Anticipated expiration: 2029-12-03
Also published as: JP2011117845A

Description

本発明は、飛しょう体のレーダ信号処理装置において実現される目標検出装置及び目標検出方法に関する。

レーダ装置において、電波を用いて目標の距離や方向を求める目標検出技術では、受信した信号をフーリエ変換し、あらかじめ設定した閾値を超えた信号が目標を示す信号であると判定する。このとき、信号雑音比が低い低ＳＮＲ（signal-to-noise ratio）環境では、目標成分が閾値を超えず、目標を検出できない可能性がある。一方、閾値を下げると、目標以外の信号を誤検出してしまいかねない。

低ＳＮＲ環境下でも目標を検出する技術として、特許文献１には、目標の想定される旋回半径毎に、ハフ変換等を用いて円周抽出処理を行う技術が記載されている。また、特許文献２には、検出前トラック（track before detect；ＴＢＤ）ルーチンによって一連の走査中の同じ方位各及び範囲セルからの信号を集積し、目標検出を改善する技術が記載されている。

ＴＢＤアルゴリズムの計算方式としては、非特許文献１に記載の粒子フィルタ（逐次モンテカルロ法）があげられる。粒子フィルタは統計処理を行うため、低ＳＮＲ環境下のような、信号やノイズがある分布に従いランダムな時間変化を起こし明確な区分ができない状況では有用な方法である。

特開２００４−３４０６９１号公報（段落００２３）特表２００６−５１６７２８号公報（段落００３８）

樋口、「粒子フィルタ」、電子情報通信学会誌、Vol.88、No.12、pp.989-994、2005年12月

レーダの受信信号に目標を表す信号成分が含まれていれば、上述の粒子フィルタにより目標を検出することができる。しかしながら、受信信号に目標信号成分が含まれず、ノイズ信号のみが含まれている場合、そのノイズ中から最適解が求められてしまう。このためノイズが目標として誤検出されかねない。

本発明は、前記のような問題に鑑みなされたもので、低ＳＮＲ環境下であっても目標を精度良く検出できる目標検出装置及び目標検出方法を提供することを目的とする。

本発明の一実施形態に係る目標検出装置は、レーダ反射信号を２次元ベクトルによって指定される解析信号に変換する解析手段と、前記解析信号に対して粒子フィルタを設定して、セル毎のゆう度を算出し、ゆう度の大きいセルを所定数抽出する抽出手段と、前記抽出手段において抽出されたセルのほかに、新たに前記粒子フィルタの所定のセルにゆう度を与える配分手段と、前記抽出された所定数のセルのうち、所定の閾値を超えるゆう度を有するセルに対応する２次元ベクトルを検出する検出手段と、前記検出手段が検出した２次元ベクトルから目標の軌跡を生成する軌跡生成手段と具備する。

本発明の一実施形態に係る目標検出方法は、レーダ反射信号を２次元ベクトルによって指定される解析信号に変換する解析ステップと、前記解析信号に対して粒子フィルタを設定して、セル毎のゆう度を算出し、ゆう度の大きいセルを所定数抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにおいて抽出されたセルのほかに、新たに前記粒子フィルタの所定のセルにゆう度を与える配分ステップと、前記抽出された所定数のセルのうち、所定の閾値を超えるゆう度を有するセルに対応する２次元ベクトルを検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて検出された２次元ベクトルから目標の軌跡を生成する軌跡生成ステップを具備する。

したがってこの発明によれば、低ＳＮＲ環境下であっても目標を精度良く検出できる目標検出装置及び目標検出方法を提供することができる。

本発明の一実施形態に係る飛しょう体の概略構成を示す図。本発明の一実施形態に係る目標検出装置の詳細構成を示すブロック図。粒子フィルタの一例を示す図。粒子フィルタの動作を示すフローチャート。

以下、図面を参照して本発明による目標位置検出装置の実施形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る飛しょう体１の概略構成を示す図である。

飛しょう体１は、誘導装置２及び操舵装置３を備えており、空中を飛しょうする目標６の位置を検出し、追随する。誘導装置２は、飛しょう体１が目標６の方向へ飛しょうするための誘導信号を出力する。操舵装置３は、当該誘導信号に従い、目標６の方向へ飛しょう体１の姿勢を変える操舵制御を行なう。

誘導装置２は、目標検出装置４及び目標追随装置５を備えている。目標検出装置４は、レーダ信号を利用して目標６を検出するための装置である。目標追随装置５は、目標検出装置４が検出した目標の位置及び位相速度に応じて誘導信号を生成する。

図２は、本実施形態に係る目標検出装置４の詳細構成を示す機能ブロック図である。
目標検出装置４は、アンテナ１１、受信器１２、Ａ／Ｄ変換器１３、目標検出器１４を備えている。

アンテナ１１は、目標６によって反射された反射信号を検出する。飛しょう体１は図示しないレーダ送信器を具備しており、アンテナ１１は、このレーダ送信器から送出され目標６によって反射されたレーダ信号を検出する。あるいは、地上等に飛しょう体１とは別個に設けられたレーダ送信器から送出され目標６によって反射されたレーダ信号が、アンテナ１１によって検出されてもよい。

受信器１２は、アンテナ１１が検出した反射信号を受信して、復調処理等の必要な信号処理を行い、信号処理後の反射信号をＡ／Ｄ変換器１３に送信する。

Ａ／Ｄ変換器１３は、受信器１２から送られた反射信号をデジタル信号に変換し、目標検出器１４に出力する。

目標検出器１４は、解析処理器１５、抽出処理器１６、検出処理器１７、航跡生成処理器１８、及び配分処理器１９を備えている。目標検出器１４は、Ａ／Ｄ変換器１３から出力されたデジタル信号に基づき、目標６の位置を検出し、その航跡を求める。目標検出器１４は、図示しないプロセッサ、プログラムメモリ、及びワークメモリを備え、プロセッサがプログラムメモリに記憶された所定のプログラムを実行することで、各部の機能が実現されてもよい。

解析処理器１５は、デジタル信号にフーリエ変換を行い、反射距離及び周波数の変数である解析信号に変換する。解析処理器１５の分解能（セル）単位（図３参照）で、フーリエ変換された信号（強度）の分布（すなわち目標６として捕捉される物体の状態分布）を表すことができる。また、解析処理器１５は、周波数のドップラシフト量より目標６の移動速度を算出することができる。

抽出処理器１６は、解析処理器１５から出力される解析信号に対して、粒子フィルタを用いて抽出処理（図４参照）を行い、目標６を示すと推定される点を抽出する。

図３は、粒子フィルタの一例を示す図である。本実施形態では、抽出処理器１６は、粒子フィルタの各セル（粒子）において、後述するゆう度の値を算出する。粒子フィルタは、目標６を表す信号を、粒子フィルタにおける粒子分布で表したものである。粒子フィルタにおいて、ゆう度の値が大きいセル（粒子）が、目標６が存在する観測領域に対応すると推定される。粒子フィルタにおいてそれぞれのセル（粒子）は、２次元ベクトル（距離，周波数）によって指定される。

粒子フィルタは、状態空間モデルにおいて状態ベクトルを推定する手法の一つである。状態空間モデルでは、ｍ次元ベクトルの時系列観測値ｙ_ｔに基づいて状態ベクトルｘ_ｔを推定することが考えられる。時刻ｋまでの観測値ｙ_ｌ：ｋ＝｛ｙ_１，ｙ_２，…，ｙ_ｋ｝に基づいて状態ｘ_ｔの推定を行なう場合、ｋ＜ｔであれば、状態ｘ_ｔの分布を予測することができる。観測値ｙ_ｌ：ｋが与えられたとき、ｘ_ｔの条件付分布ｐ（ｘ_ｔ｜ｙ_ｌ：ｋ）を求めれば、状態ｘ_ｔを推定することができる。このｘ_ｔ条件付分布ｐ（ｘ_ｔ｜ｙ_ｌ：ｋ）は、遂次モンテカルロ法などを用いて導出することができる（非特許文献１参照）。また、粒子フィルタのアルゴリズムによれば、各点のゆう度も、条件付き分布ｐ（ｙ_ｔ｜ｙ_ｔ−１）で算出する。本実施形態においては、観測値ｙ_ｊは２次元のベクトル（距離，周波数）の変数として与えられる反射信号の時系列であり、状態ｘ_ｔの分布は目標６の分布を表す。

抽出処理器１６は、図３に示す粒子フィルタのセルから、ゆう度の値の大きいＩ個のセルを抽出し、この抽出されたＩ個のセルが目標６を示すベクトル（距離，周波数）に対応すると推定する。反射信号が検出されたセルで、前回の観測でも反射信号が検出されている場合には、ゆう度の値が大きくなる。すなわち、ゆう度の大きさは、反射信号が検出されたセルにおいて、当該反射信号が目標６から反射されたものであると推測するもっともらしさを表す。

検出処理器１７は、抽出処理器１６が抽出したゆう度の大きい粒子のうち所定の閾値を超えるゆう度を持つ粒子を検出する。検出された粒子のいるセルによって指定される距離及び周波数が、目標６に対応する距離及び周波数であるとされる。

航跡生成処理器１８は、検出処理器１７で検出したセルの予測経路を逆にたどることにより、目標６の距離及び周波数の時間変化を求める。この距離及び周波数の時間変化を目標６の追随結果とする。

配分処理器１９は、抽出処理器１６によって粒子フィルタ処理される対象のセルを配分し直す。この配分処理器１９は、観測途中で目標６が現れる場合にも対応できるように設けられている。

続いて、上述の目標検出器１４において実行される抽出処理の詳細について説明する。図４は、抽出処理器１６及び配分処理器１９によって実行される抽出処理を示すフローチャートである。

抽出処理器１６は、前回実行された抽出処理で抽出されたＩ＋Ｋ個の粒子（目標候補点）それぞれについて、予測値ベクトル（予測距離，予測周波数）をＪ個ずつ設定する探索処理を行う（ステップＳ１）。予測値ベクトルは、各粒子についての距離および周波数の予測値を要素とする２次元のベクトルである。

そして、抽出処理器１６は、各粒子についての予測値ベクトル（予測距離，予測周波数）に対応する入力（反射信号）の値に基づいて、以下の式（１）よりゆう度Ｗを算出する（ステップＳ２）。

Ｗ（ｉ，ｊ，ｔ）＝Ｐ（Ａ（ｊ））・Ｗ（ｉ，ｔ−１）（１）
ここで、ｔは現在時刻、ｉは粒子を指定する粒子番号である。予測値番号をｊ（＝１，２，…，Ｊ）、反射信号の値（信号強度）をＡとし、粒子フィルタに設定する信号分布の確率密度関数をＰとする。Ｉ＋Ｋ個の粒子それぞれに対してＪ個の予測値ベクトルが存在し、それぞれのベクトルであらわされるセルについて粒子を1個ずつ割り当て、ゆう度Ｗを算出する。このため、粒子の数は、一時的に（Ｉ＋Ｋ）×Ｊ個となる。信号分布の確率密度関数としては、追随する目標６に応じて、例えばレイリー分布やライス分布等を用いることができる。

抽出処理器１６は、（Ｉ＋Ｋ）×Ｊ個の粒子のうち、ゆう度の大きいものをＩ個抽出する（ステップＳ３）。ここで、粒子の数はＩ個に減少する。

その後、配分処理器１９は、新たにＫ個の粒子を、抽出処理器１６による抽出対象として割り当てる（ステップＳ４）。割り当ての方法としては、例えば図３の観測領域の全セルに１つずつ粒子を割り当てることが考えられる。すなわち、観測領域の全セルに、所定の値のゆう度を割り当てることとしてもよい。粒子フィルタのアルゴリズムでは、復元抽出、すなわち一度取り出した粒子を再びサンプルすることが許されているため、Ｋの値が全セルの数を表したとしても、Ｉ＋Ｋ個の粒子を処理対象とすることができる。目標６の特性、あるいは目標検出器１４の特性に応じて予め目標６の出現確率が高い領域が分かっている場合、当該領域周辺のセルのみに所定の値のゆう度を割り当ててもよい。

その後、予め設定した回数の抽出処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ５）。予め設定した回数の処理が終了していない場合（ステップＳ５でＮｏ）、ステップＳ１に戻り、配分処理器１９によって設定されたＩ＋Ｋ個のセルについて、以降の処理が繰り返される。

予め設定した回数の処理が終了したら（ステップＳ５でＹｅｓ）、フローを終了する。

処理終了後、検出処理器１７は、ステップＳ３で抽出したゆう度の大きい粒子のうち所定の閾値を超えるゆう度を持つ粒子を検出する。検出されたセルに対応して、目標６を示すと推測される信号の反射距離と周波数が分かる。

航跡生成処理器１８は、検出処理器１７が検出した粒子について、ステップＳ１によって予測してきた経路を逆にたどることにより、目標６の反射距離と周波数の変化を求め、これを目標の追随結果とする。航跡生成処理部１８は、追随結果に含まれる距離情報と速度情報に基づいて、観測時間内の距離変化量から算出した速度と観測時間内の速度情報の平均値を比較する。比較の結果、その差が所定の値より大きい場合は、当該粒子は目標ではなくノイズの誤検出であると見なし、検出結果から除外する。

以上のように、当初は観測領域全体で均一であった粒子のゆう度配置が、ステップＳ１〜Ｓ３の粒子フィルタ処理の繰り返しによって、何らかの物体が存在する領域に対応する距離、周波数で現されるセルに集中する。このため、当該存在領域から離れたセルには粒子が無く、このようなセルはゆう度Ｗの値を持たない。このような存在領域から離れたセルに、観測途中で目標を表す信号が新たに生じた場合、これらのセルでは式（１）からゆう度の値を算出できないため、新たな目標を検出することができない。このため、配分処理器１９によって存在領域から離れたセルにもゆう度（粒子）を再配分する。これによって、観測途中から現れた目標に対処することができる。

また、配分処理器１９により生成したゆう度（粒子）は、生成した時刻以前の距離、周波数情報を持たない。このため、目標の６移動情報のみが保存され、ノイズの情報は入らない。従って、航跡生成処理器１８による目標の識別に際して、ノイズであると誤って判断することを減らすことができる。

従って、本実施形態に係る抽出処理によれば、多点探索（ステップＳ１）の結果が収束値に近い（ノイズへ収束している）段階で、観測途中から目標が現れ、当該目標を表す信号が受信信号に含まれるようになっても、目標信号を検出することができるようになる。また、観測途中から目標を示す信号を受信した場合に、それ以前のノイズを含まない情報を得ることができ、より正確な追随結果が得えられるようになる。

以上から、粒子フィルタアルゴリズムを用いる目標検出において、受信信号に目標信号成分が含まれない、あるいは観測途中から目標が現れる場合でもノイズの誤検出を抑え、目標の検出確率を上げることができる。

本願発明は、前記各実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。さらに、前記各実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、１つの実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されたり、幾つかの実施形態に示される構成要件が組み合わされても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除されたり組み合わされた構成が発明として抽出され得るものである。

１…飛しょう体、２…誘導装置、３…操舵装置、４…目標検出装置、５…目標追随装置、６…目標、１１…アンテナ、１２…受信器、１３…Ａ／Ｄ変換器、１４…目標検出器、１５…解析処理器、１６…抽出処理器、１７…検出処理器、１８…航跡生成処理器、１９…配分処理器。

Claims

レーダ反射信号を２次元ベクトルによって指定される解析信号に変換する解析手段と、
前記解析信号に対して粒子フィルタを設定して、セル毎のゆう度を算出し、前記ゆう度の大きいセルを所定数抽出する抽出手段と、
前記抽出手段において抽出されたセルのほかに、新たに前記粒子フィルタの所定のセルにゆう度を与える配分手段と、
前記抽出された所定数のセルのうち、所定の閾値を超えるゆう度を有するセルに対応する２次元ベクトルを検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した２次元ベクトルから目標の軌跡を生成する軌跡生成手段と、
を具備する目標検出装置。
前記２次元ベクトルは、前記レーダ反射信号の反射距離及び周波数からなる請求項１記載の目標検出装置。
レーダ反射信号を２次元ベクトルによって指定される解析信号に変換する解析ステップと、
前記解析信号に対して粒子フィルタを設定して、セル毎のゆう度を算出し、前記ゆう度の大きいセルを所定数抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにおいて抽出されたセルのほかに、新たに前記粒子フィルタの所定のセルにゆう度を与える配分ステップと、
前記抽出された所定数のセルのうち、所定の閾値を超えるゆう度を有するセルに対応する２次元ベクトルを検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおいて検出された２次元ベクトルから目標の軌跡を生成する軌跡生成ステップと、
を具備する目標検出方法。
前記２次元ベクトルは、前記レーダ反射信号の反射距離及び周波数からなる請求項３記載の目標検出方法。