JP5620216B2 - Parameter detector, radar device, guidance device, and parameter detection method - Google Patents

Parameter detector, radar device, guidance device, and parameter detection method Download PDF

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Description

本発明は、パラメータ検出器、レーダ装置、誘導装置、及びパラメータ検出方法に関す
る。
The present invention relates to a parameter detector, a radar device, a guidance device, and a parameter detection method.

レーダ測距の高解像度化の方法として合成帯域レーダがある(例えば、非特許文献1参
照)。合成帯域レーダはチャープパルスレーダの周波数を離散化し、ステップ状に周波数
を変化させて測距を行う方式である。周波数を変化させていく期間が非常に長いため、そ
の期間内に目標が移動すると、正しい検出ができないことが知られている。そのため、受
信信号のドップラ周波数から目標の移動速度を検出し、目標の検出期間中の移動分を補正
してから距離検出を行う。
There is a synthetic band radar as a method for increasing the resolution of radar ranging (see, for example, Non-Patent Document 1). Synthetic band radar is a method in which the frequency of a chirped pulse radar is discretized and the distance is measured by changing the frequency stepwise. It is known that the period during which the frequency is changed is very long, and correct detection cannot be performed if the target moves within that period. Therefore, the target moving speed is detected from the Doppler frequency of the received signal, and the distance is detected after correcting the moving amount during the target detection period.

合成帯域レーダは、補正に利用した移動速度の誤差に比例した大きさのレンジ誤差を発
生させる。殆どの場合、レンジ誤差については、レンジ推定時のデータに重畳された雑音
によるレンジ変動よりも、その前段階での速度検出誤差の影響が大きい。従って、合成帯
域レーダで高いレンジ検出精度を得るためには速度検出誤差を小さくする必要がある。
The synthetic band radar generates a range error having a magnitude proportional to the error of the moving speed used for correction. In most cases, the range error is more affected by the speed detection error in the previous stage than the range fluctuation due to the noise superimposed on the data at the time of range estimation. Therefore, in order to obtain high range detection accuracy with the synthetic band radar, it is necessary to reduce the speed detection error.

速度は、通常、同一周波数ステップの複数のパルスをフーリエ変換して、そのピークで
与えられるドップラ周波数から推定する。
The velocity is usually estimated from the Doppler frequency given by the peak of a plurality of pulses of the same frequency step by Fourier transform.

目標のドップラ周波数を検出する際、受信パワーが十分大きければ1つの周波数ステッ
プのパルス列のみから十分な精度で速度を推定することが可能である。十分な受信パワー
が得られない場合は、複数の周波数ステップでのデータを合わせて推定することによって
、精度を高める。通常は、複数の周波数ステップのスペクトルの位相を除去して、振幅や
パワーのみにしてから周波数毎に加算するノンコヒーレント加算と呼ばれる方法が採られ
ることが多い(例えば、非特許文献2参照)。位相を除去して振幅やパワーのみにするの
は、複数のスペクトルでピーク成分の位相が合う保証が無いためである。このような振幅
による加算でも、抽出したい信号以外が熱雑音などのランダムな雑音であれば、加算によ
って平均化されて凹凸を小さくでき、信号のピークを際だたせて、検出性能を向上させる
ことが可能である。
When the target Doppler frequency is detected, if the received power is sufficiently large, the speed can be estimated with sufficient accuracy from only the pulse train of one frequency step. If sufficient reception power cannot be obtained, the accuracy is improved by combining and estimating data at a plurality of frequency steps. Usually, a method called non-coherent addition in which the phases of the spectrum of a plurality of frequency steps are removed to make only the amplitude and power and then added for each frequency is often employed (for example, see Non-Patent Document 2). The reason why the phase is removed to make only the amplitude and power is because there is no guarantee that the phases of the peak components are matched in a plurality of spectra. Even with addition based on such amplitude, if the noise other than the signal to be extracted is random noise such as thermal noise, it can be averaged by addition to reduce the unevenness, highlight the signal peak, and improve detection performance. Is possible.

ところで、ドップラ周波数は、目標とレーダの相対的な移動速度と送信波の周波数に比
例する。ステップ状に周波数を変化させると、ドップラ周波数もそれに比例して変化する
。従って、複数の周波数ステップのスペクトルをノンコヒーレント加算する場合、目標の
相対移動速度が非常に速い、あるいは、周波ステップ間隔が中心周波数に対して非常に大
きい場合など、同一目標のスペクトルであっても、スペクトルのピーク位置が周波数ステ
ップによって明確に異なることがある。このような場合、ノンコヒーレント加算をしてピ
ーク検出した結果を全体の中心周波数に対するドップラ周波数と仮定して、移動速度に換
算する。しかし、周波数選択性フェージングなどによって、周波数ステップ毎に受信パワ
ーが異なるような場合、全体の中心周波数に対するドップラ周波数と仮定して移動速度を
計算すると、速度誤差が大きくなることがある。
By the way, the Doppler frequency is proportional to the relative moving speed of the target and the radar and the frequency of the transmission wave. When the frequency is changed stepwise, the Doppler frequency also changes in proportion thereto. Therefore, when non-coherent addition of the spectrum of multiple frequency steps is performed, even if the target has the same relative movement speed or the frequency step interval is very large with respect to the center frequency, The peak position of the spectrum may be clearly different depending on the frequency step. In such a case, the result of peak detection by non-coherent addition is assumed to be a Doppler frequency with respect to the overall center frequency, and converted to a moving speed. However, if the received power differs for each frequency step due to frequency selective fading or the like, the speed error may increase if the moving speed is calculated assuming the Doppler frequency with respect to the overall center frequency.

これに対し、特許文献1では、各周波数ステップのパルス列をフーリエ変換する際に、
各周波数ステップのキャリア周波数の波長に対応して、フーリエ変換のスケールを変更す
る方法を提案している。これによると、全ての周波数ステップで同一移動速度のドップラ
周波数のピーク位置を揃えることが可能であるため、周波数ステップによってピークの高
さにばらつきがあっても、ノンコヒーレント加算の結果のピークの位置がばらつくことは
なく、安定したドップラ周波数ピーク検出、すなわち、速度検出が可能となる(例えば、
特許文献1参照)。
On the other hand, in Patent Document 1, when Fourier transforming the pulse train of each frequency step,
A method for changing the scale of the Fourier transform corresponding to the wavelength of the carrier frequency of each frequency step is proposed. According to this, since it is possible to align the Doppler frequency peak position at the same moving speed in all frequency steps, even if the peak height varies depending on the frequency step, the peak position as a result of non-coherent addition And stable Doppler frequency peak detection, that is, speed detection is possible (for example,
Patent Document 1).

一方、フーリエ変換で得られたスペクトルの分解能の限界は、目標のSNR(Signa
l Noise Ratio)とは関係無く、ほぼ、フーリエ変換前のサンプル列に適用
した窓の形状で決定し、それより小さくすることは出来ない。従って、複数の速度の異な
る目標が同時に存在した場合、その2つがフーリエ変換時にピークが分かれる程度に速度
が離れていないと、その2目標のパワーが近い場合、2つの速度の中間の速度を検出し、
その結果、合成帯域後のレンジ誤差が非常に大きくなる可能性がある。
On the other hand, the limit of the resolution of the spectrum obtained by Fourier transform is the target SNR (Signa
It is determined by the shape of the window applied to the sample sequence before the Fourier transform, and cannot be made smaller, regardless of (I Noise Ratio). Therefore, when there are multiple targets with different speeds at the same time, the two are not so far apart that the peaks are separated at the time of Fourier transform, and when the powers of the two targets are close, the speed between the two speeds is detected. And
As a result, the range error after the synthesis band can be very large.

フーリエ変換による解像度の限界を超える方法には超解像度法がある。例えば、MUS
IC (Multiple Signal Classification)のような方
法であり、解像度がSNRに対応して向上するため、受信パワー次第では、フーリエ変換
の場合より近い2周波数の分離が可能となる。
There is a super-resolution method as a method exceeding the resolution limit by Fourier transform. For example, MUS
This is a method such as IC (Multiple Signal Classification), and the resolution is improved corresponding to the SNR. Depending on the received power, it is possible to separate two frequencies closer to those in the case of Fourier transform.

周波数検出にMUSICのような超解像度法を適用する場合、受信した時系列のサンプ
ル列から相関行列を生成して、その相関行列に含まれる、時系列信号のサンプル間の位相
差を推定していく。i番目の受信信号サンプル列Xが、
When a super resolution method such as MUSIC is applied to frequency detection, a correlation matrix is generated from the received time series sample sequence, and the phase difference between the samples of the time series signal included in the correlation matrix is estimated. Go. The i-th received signal sample sequence X is

であるとする。xはサンプル、Nはそのサンプル列のサンプル個数、Tは複素共役転置
である。このような受信信号サンプル列をN個準備し、
Suppose that x is a sample, N p is the number of samples in the sample sequence, and T is a complex conjugate transpose. N f such received signal sample sequences are prepared,

のように、相関行列Rxxを生成する。Hは複素共役転置である。X(i)は、通常、検
出したい周波数解像度に基づいて、相関行列のサイズに対応するNを決定し、時系列の
サンプル列から連続してN個のサンプルを選択して生成する。各iのXまたはXX
スナップショットと呼ぶが、スナップショット間でxが互いにオーバーラップしてもよい
。このように生成した相関行列は、実質的に下式の様になっている。
The correlation matrix R xx is generated as follows. H is a complex conjugate transpose. X (i) is generally generated by determining N p corresponding to the size of the correlation matrix based on the frequency resolution to be detected, and selecting N p samples continuously from the time-series sample sequence. X or XX H of each i is referred to as a snapshot, x is from may overlap each other between the snapshot. The correlation matrix generated in this way is substantially as shown in the following equation.

ただし、Aはモード行列、Sは含まれる1つ以上の信号の個々のパワーを対角成分に持ち
、それ以外は0の行列、σは雑音パワー、Iは単位行列である。モード行列Aは含まれる
信号のステアリングベクトルaを列ベクトルとして持つ行列である。
However, A is a mode matrix, S has individual powers of one or more included signals as diagonal components, otherwise it is a zero matrix, σ is noise power, and I is a unit matrix. The mode matrix A is a matrix having the steering vector a of the included signal as a column vector.

ωはその信号の角周波数、Tはサンプル間隔である。従って、ステアリングベクトルは
、信号のサンプル間の位相差を規定するベクトルであって、MUSICなどの推定法は、
ステアリングベクトル、周波数検出の場合には、ステアリングベクトルの各要素間の位相
差を求める方法といえる。
ω is the angular frequency of the signal and T s is the sample interval. Therefore, the steering vector is a vector that defines a phase difference between samples of a signal, and an estimation method such as MUSIC is
In the case of steering vector and frequency detection, it can be said to be a method for obtaining a phase difference between each element of the steering vector.

通常の周波数検出MUSICでは、前述のように非常に長いサンプル列から複数のスナ
ップショットを取り出して、推定を行うので、全てのスナップショットで同一の信号を規
定するステアリングベクトルは同一である。
In normal frequency detection MUSIC, as described above, a plurality of snapshots are taken out from a very long sample sequence and estimation is performed. Therefore, the steering vectors that define the same signal in all snapshots are the same.

特開2006−516736号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-516736

Donald R. Wehner、 “High−Resolution Radar、” ch.5、 Artech House Radar Library Series (1994)Donald R.D. Wehner, “High-Resolution Radar,” ch. 5. Arttech House Radar Library Series (1994) 稲葉「多周波ステップICWレーダによる多目標分離法」信学技報SANE2005−1Inaba "Multi-Target Separation Method Using Multi-frequency Step ICW Radar" IEICE Technical Report SANE2005-1

合成帯域レーダに周波数検出MUSICを適用する場合、受信パワーが非常に高く、か
つ、同一周波数ステップのパルス数が多ければ、それをN個ずつに区切って、複数のス
ナップショットを得て、各々の周波数ステップ毎に別々の相関行列を生成し、個々に推定
を行っていく方法がとれる。しかし、フーリエ変換では解像度が不足するような場合には
、同一周波数ステップのパルス数は多くないことが多い。
When the frequency detection MUSIC is applied to the synthetic band radar, if the received power is very high and the number of pulses of the same frequency step is large, it is divided into N p pieces to obtain a plurality of snapshots, A separate correlation matrix is generated for each frequency step and estimation is performed individually. However, when the resolution is insufficient in the Fourier transform, the number of pulses at the same frequency step is often not large.

また、フーリエ変換の場合と同様に、1周波数ステップのパルスのみでは受信パワーが
十分でないことが多い。このような場合、1周波数ステップの全パルスを1つのスナップ
ショットとみなしてXとし、N個のスナップショットとして、複数の周波数ステップ分
の受信パルス列を利用したい。あるいは、1周波数ステップのパルス列から複数のスナッ
プショットをとるにしても、それを全周波数ステップ分加算して相関行列としたい。しか
し、そのようにして(式2)と同様に相関行列を生成すると、前述のように、周波数ステ
ップ毎に同一目標のドップラ周波数が異なるため、(式4)のωが周波数ステップ毎に異
なってしまう。すなわち、同一信号のステアリングベクトルがスナップショット毎に異な
ってしまう。
Further, as in the case of the Fourier transform, reception power is often insufficient with only one frequency step pulse. In this case, the X considers all pulses of one frequency step and one snapshot, as N f number of snapshots, want to use the received pulse train of a plurality of frequency steps min. Alternatively, even if a plurality of snapshots are taken from a pulse sequence of one frequency step, it is desired to add them for all frequency steps to obtain a correlation matrix. However, when the correlation matrix is generated in the same manner as in (Equation 2), the same target Doppler frequency is different for each frequency step, as described above, so that ω in (Equation 4) is different for each frequency step. End up. That is, the steering signal of the same signal is different for each snapshot.

受信信号のSNRが非常に小さい場合には、このようにして得た相関行列でも、MUS
IC検出時に同一目標のピークは1つに収束するが、非常にぼやけたピークとなり、検出
精度は低い。SNRが高い場合、前述のように超解像度法は解像度がSNRに対応して改
善するため、複数の周波数ステップのドップラ周波数をそれぞれ別の到来波とみなしてし
まい、同一目標によるドップラ周波数のピークが複数に分裂する。その結果、やはり正確
なドップラ周波数の検出が出来なくなる。
If the SNR of the received signal is very small, the correlation matrix obtained in this way can be
The peak of the same target converges to one at the time of IC detection, but it becomes a very blurred peak, and the detection accuracy is low. When the SNR is high, the super-resolution method improves the resolution corresponding to the SNR as described above. Therefore, the Doppler frequencies of a plurality of frequency steps are regarded as different incoming waves, and the Doppler frequency peak due to the same target is found. Divide into multiple pieces. As a result, an accurate Doppler frequency cannot be detected.

そこで本発明は、上記の課題を解決することが出来るパラメータ検出器、レーダ装置、
誘導装置、及びパラメータ検出方法を提供することを目的とする。
Therefore, the present invention provides a parameter detector, a radar device,
An object is to provide a guidance device and a parameter detection method.

上記目的を達成する為に請求項1記載のパラメータ検出器は、キャリア周波数が異なる
複数の周波数バンドからなる周波数ホッピングの信号がドップラシフトを受けて周波数が
変化した受信信号について、各周波数バンドの受信信号を、各々、当該周波数バンドの送
信時周波数との差周波数を有する複数サンプルのベースバンド信号に変換するベースバン
ド変換部と、前記各周波数バンドの複数サンプルからなるベースバンド信号を各々フーリ
エ変換して、周波数スペクトルを生成するフーリエ変換部と、前記周波数スペクトルを変
換後の同一時刻ビン番号に関して、周波数バンド毎に前記キャリア周波数に対応して異な
る参照時刻で逆離散フーリエ変換して変換サンプル列を得る逆フーリエ変換部と、
前記複数の周波数バンドに対応する逆離散フーリエ変換された前記変換サンプル列を用い
て相関行列を生成し、超解像度法によりドップラ周波数を検出する周波数検出部と、を有
することを特徴とする。
In order to achieve the above object, a parameter detector according to claim 1, wherein a frequency hopping signal composed of a plurality of frequency bands having different carrier frequencies is subjected to Doppler shift, and a reception signal in each frequency band is received. A baseband converter that converts a signal into a baseband signal of a plurality of samples each having a difference frequency from a transmission frequency of the frequency band, and a baseband signal that includes a plurality of samples of each frequency band is Fourier-transformed. A Fourier transform unit that generates a frequency spectrum, and an inverse discrete Fourier transform at different reference times corresponding to the carrier frequency for each frequency band with respect to the same time bin number after the frequency spectrum is converted, An inverse Fourier transform unit to obtain,
And a frequency detection unit that generates a correlation matrix using the transformed sample sequence that has been subjected to inverse discrete Fourier transform corresponding to the plurality of frequency bands, and detects a Doppler frequency by a super-resolution method.

また、請求項2記載のパラメータ検出器は、前記逆フーリエ変換部は、複数の前記参照
時刻の間隔が、いずれかの周波数バンドのキャリア周波数に対して前記複数サンプルのベ
ースバンド信号の時刻間隔と等しくなるよう参照時刻を設定することを特徴とする請求項
1記載のパラメータ検出器。
The parameter detector according to claim 2, wherein the inverse Fourier transform unit is configured such that the interval between the plurality of reference times is the time interval between the baseband signals of the plurality of samples with respect to the carrier frequency of any frequency band. 2. The parameter detector according to claim 1, wherein the reference time is set to be equal.

また、請求項3記載のパラメータ検出器は、キャリア周波数が異なる複数の周波数バン
ドからなる周波数ホッピングの信号がドップラシフトを受けて周波数が変化した受信信号
について、各周波数バンドの受信信号を、各々、当該周波数バンドの送信時周波数との差
周波数を有する複数サンプルのベースバンド信号に変換するベースバンド変換部と、前記
各周波数バンドの複数サンプルからなるベースバンド信号を、変換後の同一周波数ビン番
号に関して、周波数バンド毎に前記キャリア周波数の波長に対応して異なる参照周波数で
離散フーリエ変換して周波数スペクトルを生成するフーリエ変換部と、前記周波数スペク
トルを逆フーリエ変換して変換サンプル列を得る逆フーリエ変換部と、逆フーリエ変換さ
れた複数の周波数バンドに対応する前記変換サンプル列を用いて相関行列を生成し超解像
度法によりドップラ周波数を検出する周波数検出部と、
を有することを特徴とする。
Further, the parameter detector according to claim 3, for a received signal whose frequency is changed by a Doppler shift of a frequency hopping signal composed of a plurality of frequency bands having different carrier frequencies, the received signal of each frequency band, A baseband converter for converting into a baseband signal having a plurality of samples having a difference frequency from a transmission frequency of the frequency band, and a baseband signal having a plurality of samples in each frequency band with respect to the same frequency bin number after conversion A Fourier transform unit for generating a frequency spectrum by performing a discrete Fourier transform at a different reference frequency corresponding to the wavelength of the carrier frequency for each frequency band; and an inverse Fourier transform for obtaining a transform sample sequence by performing an inverse Fourier transform on the frequency spectrum. And multiple frequency bands that have been inverse Fourier transformed A frequency detector for detecting a Doppler frequency by that the conversion sample sequence to generate a correlation matrix using the super-resolution method,
It is characterized by having.

また、請求項4記載のパラメータ検出器は、前記フーリエ変換部は、フーリエ変換後の
複数の周波数ビンに対応する前記参照周波数の範囲を前記複数の周波数バンドの中心周波
数、または、前記複数の周波数バンドの中央の周波数バンドに対して、前記複数サンプル
のベースバンド信号の時刻間隔に対応して決定する周波数となるように決定することを特
徴とする請求項3記載のパラメータ検出器。
The parameter detector according to claim 4, wherein the Fourier transform unit uses a range of the reference frequency corresponding to a plurality of frequency bins after Fourier transform as a center frequency of the plurality of frequency bands or the plurality of frequencies. 4. The parameter detector according to claim 3, wherein the parameter detector is determined so as to have a frequency determined corresponding to a time interval of the baseband signal of the plurality of samples with respect to a central frequency band of the band.

また、請求項5記載のパラメータ検出器は、一系列の前記変換サンプル列のサンプル個
数は、一系列の前記複数サンプルのベースバンド信号のサンプル個数と等しいことを特徴
とする請求項3記載のパラメータ検出器。
5. The parameter detector according to claim 5, wherein the number of samples in one series of the converted sample sequences is equal to the number of samples of the baseband signal of the plurality of samples in one series. Detector.

また、請求項6記載のパラメータ検出器は、前記超解像度法は、MUSICであること
を特徴とする請求項1記載乃至請求項4記載のパラメータ検出器。
6. The parameter detector according to claim 1, wherein the super-resolution method is MUSIC.

また、請求項7記載のパラメータ検出器は、前記ドップラ周波数からドップラシフトの
原因となる移動速度を計算する移動速度計算部を更に有することを特徴とする請求項1記
載乃至請求項6記載のパラメータ検出器。
The parameter detector according to claim 7, further comprising a moving speed calculation unit that calculates a moving speed that causes a Doppler shift from the Doppler frequency. Detector.

また、請求項8記載のステップ周波数合成帯域型のレーダ装置は、中心周波数を前記複数の周波数バンドに対応してステップ状に変化させた複数のパルスの目標からの反射波を受信する受信部と、請求項7記載のパラメータ検出器と、を有し、前記ベースバンド変換部は、前記パルスを復調し、復調後のパルスからパルス代表値を抽出して前記複数サンプルのベースバンド信号とし、さらに、前記パラメータ検出器の移動速度計算部にて算出した移動速度に基づいて前記各周波数バンドの周波数ステップ代表値を抽出し、前記パラメータ検出器の移動速度計算部にて算出した移動速度に基づいて前記周波数ステップ代表値を補正し、前記補正後の周波数ステップ代表値から前記目標のレンジを推定するレンジ推定部を、有することを特徴とする。 The step frequency synthesis band type radar apparatus according to claim 8 includes: a receiving unit that receives reflected waves from a target of a plurality of pulses having a center frequency changed stepwise corresponding to the plurality of frequency bands; The parameter detector according to claim 7, wherein the baseband conversion unit demodulates the pulse, extracts a pulse representative value from the demodulated pulse, and forms a baseband signal of the plurality of samples. extracts frequency step representative value of each of the frequency bands based on the moving speed calculated by the moving speed calculation unit of the parameter detector, based on the moving speed calculated by the moving speed calculation unit of the parameter detector A range estimating unit that corrects the frequency step representative value and estimates the target range from the corrected frequency step representative value; .

また、請求項9記載の誘導装置は、請求項8記載のレーダ装置から出力される移動速度
およびレンジを用いて誘導飛翔体を誘導するための制御信号を生成することを特徴とする
According to a ninth aspect of the present invention, there is provided a guidance device that generates a control signal for guiding a guided flying object using the moving speed and range output from the radar device according to the eighth aspect.

また、請求項10記載のパラメータ検出器は、入力された複数のサンプル列から、複数
のスナップショットを生成するスナップショット生成部と、前記複数のスナップショット
から相関行列を生成して、検出対象の情報を超解像度法により推定する超解像度法実行部
と、を有し、各サンプル列に含まれる前記検出対象の情報を示すパラメータの値が、同一
検出対象であってもサンプル列によって異なっており、かつ、前記パラメータの値が同一
検出対象についてサンプル列毎に異なる比率が既知であるとき、前記スナップショット生
成部は、前記複数のサンプル列に少なくとも1回のフーリエ変換、または、逆フーリエ変
換を施し、そのうち少なくとも1回の前記変換の際に、前記比率に対応して変換のスケー
ルを変更して前記複数のスナップショットを得ることを特徴とする。
The parameter detector according to claim 10, a snapshot generation unit that generates a plurality of snapshots from a plurality of input sample sequences, and a correlation matrix generated from the plurality of snapshots, A super-resolution method execution unit that estimates information by a super-resolution method, and the value of the parameter indicating the information of the detection target included in each sample sequence differs depending on the sample sequence even in the same detection target And when the ratio of the parameter is different for each sample sequence for the same detection target, the snapshot generation unit performs at least one Fourier transform or inverse Fourier transform on the plurality of sample sequences. And at least one of the conversions, the conversion scale is changed in accordance with the ratio, and the plurality of snacks are converted. Characterized in that to obtain a shot.

また、請求項11記載のパラメータ検出器は、前記超解像度法は、MUSIC、ESP
RIT、MODEの何れかであることを特徴とする請求項10記載のパラメータ検出器。
The parameter detector according to claim 11, wherein the super-resolution method is MUSIC, ESP.
11. The parameter detector according to claim 10, wherein the parameter detector is one of RIT and MODE.

また、請求項12記載のパラメータ検出器は、前記検出対象の情報は、速度、距離、或
いは角度の何れかであり、前記パラメータは、周波数、時刻、アンテナ間隔に対する遅延
量の比であることを特徴とする請求項10記載のパラメータ検出器。
The parameter detector according to claim 12 is characterized in that the information to be detected is one of speed, distance, or angle, and the parameter is a ratio of a delay amount to frequency, time, and antenna interval. The parameter detector according to claim 10.

また、請求項13記載のパラメータ検出方法は、入力された複数のサンプル列から複数
のスナップショットを生成し、前記複数のスナップショットから相関行列を生成して検出
対象の情報を超解像度法により推定するパラメータ検出方法において、各サンプル列に含
まれる前記検出対象の情報を示すパラメータの値が、同一検出対象であってもサンプル列
によって異なっており、かつ、前記パラメータの値が同一検出対象についてサンプル列毎
に異なる比率が既知であるとき、
前記複数のサンプル列に少なくとも1回のフーリエ変換、または、逆フーリエ変換を施し
て前記複数のスナップショットを得て、そのうち少なくとも1回の前記変換の際に前記比
率に対応して変換のスケールを変更することを特徴とする。
The parameter detection method according to claim 13 generates a plurality of snapshots from a plurality of input sample sequences, generates a correlation matrix from the plurality of snapshots, and estimates information to be detected by a super-resolution method. In the parameter detection method, the parameter value indicating the information of the detection target included in each sample sequence is different depending on the sample sequence even if it is the same detection target, and the parameter value is a sample for the same detection target. When different ratios are known for each column,
The plurality of sample sequences are subjected to at least one Fourier transform or inverse Fourier transform to obtain the plurality of snapshots, and at least one of the transforms is scaled according to the ratio at the time of the transform. It is characterized by changing.

本発明によれば、高い解像度でパラメータを推定することが出来るパラメータ検出器、
レーダ装置、誘導装置、及びパラメータ検出方法を提供することが出来る。
According to the present invention, a parameter detector capable of estimating parameters with high resolution,
A radar device, a guidance device, and a parameter detection method can be provided.

本発明の実施の形態1に係るドップラ周波数検出器の構成を示す図。The figure which shows the structure of the Doppler frequency detector which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る合成帯域レーダのパルスの並びの例を示す模式図。The schematic diagram which shows the example of the sequence of the pulse of the synthetic | combination zone | band radar which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係るベースバンド変換部の詳細を示す図。The figure which shows the detail of the baseband conversion part which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る速度検出器15の構成を示す図。The figure which shows the structure of the speed detector 15 which concerns on Embodiment 1 of this invention. ドップラ周波数を推定するスペクトラムの例を示す図。The figure which shows the example of the spectrum which estimates a Doppler frequency. ドップラ周波数を推定するスペクトラムの例を示す図。The figure which shows the example of the spectrum which estimates a Doppler frequency. 本発明の実施の形態1、及び実施の形態2に係るドップラ周波数検出器の動作処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the operation | movement process of the Doppler frequency detector which concerns on Embodiment 1 and Embodiment 2 of this invention. 実施の形態1に係るドップラ周波数の検出を説明するための模式図。FIG. 3 is a schematic diagram for explaining Doppler frequency detection according to the first embodiment. 本発明の実施の形態2に係るドップラ周波数検出器の構成を示す図。The figure which shows the structure of the Doppler frequency detector which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施形態2を説明するための図。The figure for demonstrating Embodiment 2 of this invention. ドップラ周波数を推定するスペクトラムの例を示す図。The figure which shows the example of the spectrum which estimates a Doppler frequency. 本発明の実施の形態3に係るレーダ装置の構成を示す図。The figure which shows the structure of the radar apparatus which concerns on Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3に係る誘導装置の構成を示す図。The figure which shows the structure of the guidance device which concerns on Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態4に係るパラメータ検出器の構成を示す図。The figure which shows the structure of the parameter detector which concerns on Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4に係るパラメータ検出器の動作処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the operation | movement process of the parameter detector which concerns on Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態5に係るパラメータ検出器の構成を示す図。The figure which shows the structure of the parameter detector which concerns on Embodiment 5 of this invention. 本発明の実施の形態5に係るパラメータ検出器の動作処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the operation | movement process of the parameter detector which concerns on Embodiment 5 of this invention. 本発明の実施の形態5に係るパラメータ検出器の構成を示す図。The figure which shows the structure of the parameter detector which concerns on Embodiment 5 of this invention. 本発明の実施の形態5に係るパラメータ検出器の動作処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the operation | movement process of the parameter detector which concerns on Embodiment 5 of this invention.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

(実施の形態1)
実施の形態1について説明する。なお、本発明の特徴および動作に直接関連する部分の
みを示しそれ以外は省略している。
(Embodiment 1)
Embodiment 1 will be described. Only the portions directly related to the features and operations of the present invention are shown, and the rest are omitted.

図1は、本発明の実施の形態1に係るドップラ周波数検出器1の構成を示す図であり、
ドップラ周波数を検出する場合の構成である。
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a Doppler frequency detector 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
This is a configuration for detecting the Doppler frequency.

ドップラ周波数検出器1には、周波数ホッピングやステップ周波数合成帯域レーダなど
の複数のキャリア周波数に対して同じ移動速度によってドップラシフトを与えられた受信
信号が入力される。これはベースバンド変換部2によって、キャリア周波数を除去された
ドップラシフト分のみのベースバンド信号に変換される。この時、各キャリア周波数の周
波数バンドについて、等時間間隔で取得された複数のサンプルによるベースバンド信号が
出力される。
The Doppler frequency detector 1 receives a received signal that is given a Doppler shift at the same moving speed with respect to a plurality of carrier frequencies such as frequency hopping and step frequency synthesis band radar. This is converted into a baseband signal only by the Doppler shift from which the carrier frequency is removed by the baseband converter 2. At this time, a baseband signal based on a plurality of samples acquired at equal time intervals is output for the frequency band of each carrier frequency.

これは、FFT部3によって、同一の周波数バンドについて、通常のフーリエ変換、例
えばFFT(高速フーリエ変換)によって、各々、周波数スペクトルに変換される。各周
波数バンドのスペクトルは、ピーク整合IDFT(Inverse Discrete
Fourier Transform)部4に入力される。ピーク整合IDFT部4には
、端子26から別途、変換スケールが入力されている。変換スケールには、受信信号の元
となる送信波のキャリア周波数が、周波数ホッピングやステップ周波数合成帯域レーダな
どによって、周波数バンドによってどのような比率となっているかが記述されている。
This is converted into a frequency spectrum by the FFT unit 3 by the usual Fourier transform, for example, FFT (Fast Fourier Transform) for the same frequency band. The spectrum of each frequency band is a peak matched IDFT (Inverse Discrete).
(Fourier Transform) section 4. A conversion scale is separately input from the terminal 26 to the peak matching IDFT unit 4. The conversion scale describes the ratio of the carrier frequency of the transmission wave, which is the source of the received signal, depending on the frequency band due to frequency hopping, step frequency synthesis band radar, or the like.

ピーク整合IDFT部4は、入力された変換スケールに基づいて、周波数バンド毎に逆
フーリエ変換を行う際の変換カーネルにおける参照時刻を変えて逆離散フーリエ変換する
。1つの周波数バンドについて、複数の参照時刻で逆離散フーリエ変換を行い、変換サン
プル列を得る。周波数推定部5では、相関行列生成部6にて、全周波数バンドの変換サン
プル列による行列を加算する形で相関行列を生成し、超解像度法実行部7にてMUSIC
などの方法によってドップラ周波数推定を行い、その結果を出力する。
The peak matching IDFT unit 4 performs inverse discrete Fourier transform by changing the reference time in the transform kernel when performing inverse Fourier transform for each frequency band based on the input transform scale. For one frequency band, inverse discrete Fourier transform is performed at a plurality of reference times to obtain a transformed sample string. In the frequency estimation unit 5, the correlation matrix generation unit 6 generates a correlation matrix by adding the matrixes of the converted sample sequences of all frequency bands, and the super resolution method execution unit 7 generates the correlation matrix.
The Doppler frequency is estimated by such a method and the result is output.

このようにすることによって、超解像度法によってドップラ周波数を推定する際、複数
種類のキャリア周波数があっても、全てのスナップショットで同一移動速度に対するステ
アリングベクトルを等しくでき、高い解像度、精度でのドップラ周波数推定が可能になる
In this way, when estimating the Doppler frequency by the super-resolution method, even if there are multiple types of carrier frequencies, the steering vectors for the same moving speed can be made equal in all snapshots, and the Doppler with high resolution and accuracy can be obtained. Frequency estimation becomes possible.

次に、ステップ周波数合成帯域レーダを例にとって、具体的な動作処理を説明する。図
2は合成帯域レーダのパルスの並びの模式図である。1つの周波数ステップでN個のパ
ルスを送信する。パルス繰り返し周期(PRI:Pulse Repeat Inter
val)はTである。周波数ステップ間隔はfstpであり、この間隔でキャリア周波
数が異なるN個ずつのパルス列をN周波数ステップ分送信する。1CPI(Cohe
rent Pulse Interval:コヒーレント処理周期)はN・N個のパ
ルスからなる。これらのパルス列は、目標に当たって反射して受信される。
Next, specific operation processing will be described using a step frequency synthesis band radar as an example. FIG. 2 is a schematic diagram of a sequence of pulses of the synthetic band radar. N p pulses are transmitted in one frequency step. Pulse repetition period (PRI: Pulse Repeat Inter)
val) is T 2. The frequency step interval is f stp , and N p pulse trains having different carrier frequencies at this interval are transmitted for N f frequency steps. 1 CPI (Cohe
rent Pulse Interval (coherent processing period) is composed of N p · N f pulses. These pulse trains are reflected and received at the target.

合成帯域レーダでは、まず、各周波数ステップの受信信号がその周波数ステップのロー
カル信号でベースバンドにダウンコンバート(D/C)される。図3にベースバンド変換
部2の詳細を示す。ダウンコンバージョン部8において、受信パルス列がそれぞれの周波
数ステップのローカル信号でダウンコンバートされ、ドップラ周波数を中心周波数として
持つ信号に変換される。次に、A/D変換部9にてデジタル信号に変換される。続いて、
復調部10によって、パルスの復調が行われる。パルスの復調によって、1回の合成帯域
処理のために、1パルス1点のパルス代表値が抽出され、ベースバンド信号として出力さ
れる。
In the synthetic band radar, first, the received signal at each frequency step is down-converted (D / C) to the baseband with the local signal at that frequency step. FIG. 3 shows details of the baseband converter 2. In the down-conversion unit 8, the received pulse train is down-converted with the local signal at each frequency step, and converted into a signal having the Doppler frequency as the center frequency. Next, it is converted into a digital signal by the A / D converter 9. continue,
The demodulator 10 demodulates the pulses. By pulse demodulation, a single pulse representative value for one pulse is extracted and output as a baseband signal for one synthesis band process.

パルスの復調は、短パルス型レーダであれば、ゲート期間内の積分、チャープパルス型
レーダであれば、パルス圧縮と、レンジビンの選択、符号拡散型レーダであれば、遅延の
選択と逆拡散である。なお、短パルス1パルスが初めから1サンプルでサンプリングされ
るような仕様である場合、復調処理は必ずしも必要ではない。
For pulse demodulation, integration within the gate period is used for short pulse radar, pulse compression and range bin selection is used for chirp pulse radar, and delay selection and despreading are used for code diffusion radar. is there. If the specification is such that one short pulse is sampled from one sample from the beginning, the demodulation process is not necessarily required.

なお、ドップラ周波数が中心周波数となるようなダウンコンバージョンは、必ずしもA
/D変換部9の前でなくともよい。例えば、アナログ部で低い中間周波数までダウンコン
バージョンしておいて、A/D変換し、その後、デジタル部の内部でドップラ周波数が中
間周波数となるようにダウンコンバージョンしてもよい。また、デジタルサンプリングの
ような方法で、A/D変換とダウンコンバージョンを同時に行っても良い。
Note that down-conversion in which the Doppler frequency becomes the center frequency is not necessarily A
It does not have to be in front of the / D converter 9. For example, the analog unit may downconvert to a low intermediate frequency, perform A / D conversion, and then downconvert so that the Doppler frequency becomes the intermediate frequency inside the digital unit. Further, A / D conversion and down conversion may be performed simultaneously by a method such as digital sampling.

また、図3で行われるような復調はレーダに限らない。本実施の形態の適用対象が通信
用信号である場合でも、必要に応じて復調を行って、パルス代表値に相当する複数のサン
プル列を得ても良い。
Further, demodulation as performed in FIG. 3 is not limited to radar. Even when the application target of the present embodiment is a communication signal, demodulation may be performed as necessary to obtain a plurality of sample sequences corresponding to pulse representative values.

合成帯域レーダの例では、このようにして得られたパルス代表値は、次式のように書け
る。
In the example of the synthetic band radar, the pulse representative value obtained in this way can be written as follows.

ただし、Aは振幅、φは周波数ステップi毎に異なる位相であり、後段で合成帯域に利
用する項である。周波数ステップ内のフーリエ変換には関係しないので詳細は省略する。
However, A is an amplitude, and φ i is a phase that is different for each frequency step i, and is a term used for the synthesis band in the subsequent stage. Details are omitted because they are not related to the Fourier transform in the frequency step.

kは1周波数ステップ内のパルス番号であり、0から始まる。 k is a pulse number in one frequency step, and starts from 0.

ここで、Fは次式のように書ける。
Here, F i can be written as:

である。vは目標の相対移動速度、cは光速である。f0iは各周波数ステップiの送信
時キャリア周波数である。ここで、簡略化のために、フーリエ変換に関連する最後の項
It is. v is the target relative movement speed, and c is the speed of light. f 0i is a transmission carrier frequency of each frequency step i. Here, for simplicity, the last term related to the Fourier transform

のみを取り出し、考えていく。 Only take out and think.

同一周波数ステップのN個のパルスを通常のFFTに掛けた結果のスペクトルの周波
数ビン番号mのフーリエ変換係数Cm、iは、次式のようになる。
The Fourier transform coefficient C m, i of the frequency bin number m of the spectrum as a result of multiplying N p pulses of the same frequency step by normal FFT is expressed by the following equation.

mは0〜N−1である。(式8)は、F=mでexpの肩が0となることから、そこ
にピークを持つスペクトルであることが分かる。mが整数の場合、必ずしもFと一致す
ることはなく、多くの場合、整数の周波数ビンとビンの間のFに一致する周波数に真の
ピークが存在する。従って、周波数ステップi毎に、異なる周波数にピークが存在するこ
とが分かる。
m is 0 to N p −1. Since (Expression 8) has F i = m and exp has a shoulder of 0, it can be seen that the spectrum has a peak. When m is an integer, it does not necessarily match F i, and in many cases there is a true peak at a frequency that matches F i between integer frequency bins. Therefore, it can be seen that there are peaks at different frequencies for each frequency step i.

次に、このようにして得られたフーリエ変換係数列Cm、iを逆離散フーリエ変換する
ことを考える。その際、周波数Fに存在する周波数ピークの信号が逆離散フーリエ変換
後にiによらず同一波長になっているように逆離散フーリエ変換する。
Next, consider performing inverse discrete Fourier transform on the Fourier transform coefficient sequence C m, i thus obtained. At that time, the inverse discrete Fourier transform is performed so that the signal of the frequency peak existing at the frequency F i has the same wavelength regardless of i after the inverse discrete Fourier transform.

m、iは1周波数ステップについてN個のサンプルを有するが、これを逆離散フー
リエ変換後に1フレームの長さが周波数ステップi毎に異なるN+n(〜)となるよう
に変換することによって、Fそれぞれに対応する変換後の波長を等しくする方法を考え
る。
C m, i has N p samples for one frequency step, and this is converted so that the length of one frame is different for each frequency step i after inverse discrete Fourier transform, N p + n (˜) i. it allows consider how to equalize the wavelength after conversion corresponding to each F i.

通常の逆フーリエ変換を行う場合、逆フーリエ変換後の波長、すなわち、その周波数の
正弦波の1周期に対応するサンプル数はN/Fである。当然、殆どの場合整数では無
い。変換後の1フレームをN+n(〜)とすれば、Fの波長に相当するサンプル数が
全ての周波数ステップで同一になるとすると、
When performing normal inverse Fourier transform, wavelength after inverse Fourier transform, i.e., the number of samples corresponding to one period of a sine wave of that frequency is N p / F i. Of course, in most cases it is not an integer. If one frame after conversion is N p + n (˜) i, and the number of samples corresponding to the wavelength of F i is the same at all frequency steps,

と書ける。ただし、b′はiによらない定数である。Fは周波数ステップ番号0のF
である。Cは、fstp/f00であり、f00は0番目の周波数ステップのキャリア
周波数である。b′は、周波数ステップに依存しない値であればどのような値でもよいが
、ここでは、仮にb′=Nとおくと、n(〜)を解くことが出来て、
Can be written. However, b 'is a constant not depending on i. F 0 is the frequency step number F i
It is. C F is f stp / f 00 , and f 00 is the carrier frequency of the 0th frequency step. b ′ may be any value as long as it does not depend on the frequency step, but here, if b ′ = N p , n (˜) i can be solved,

となり、N+n(〜)が、周波数ステップのキャリア周波数に比例した値となる。この
ようなn(〜)を利用した逆離散フーリエ変換のカーネルは次式のようになる。
N p + n (˜) i is a value proportional to the carrier frequency of the frequency step. The kernel of the inverse discrete Fourier transform using such n (˜) i is as follows.

k(〜)は、逆離散フーリエ変換後の時刻ビンを決定するパラメータである。
k (˜) is a parameter for determining a time bin after inverse discrete Fourier transform.

が逆離散フーリエ変換時の参照時刻となる。同一のk(〜)に対してi毎に異なる参照時刻
となっている。通常の逆フーリエ変換では、参照時刻は整数である。ここでは、逆離散フ
ーリエ変換後におおよそ元のサンプル列に近い時間間隔の変換サンプル列を得るため、参
照時刻が特定の周波数ステップで整数となるようにk(〜)を決定する。
Is the reference time for inverse discrete Fourier transform. Different reference times are provided for each i for the same k (-). In the normal inverse Fourier transform, the reference time is an integer. Here, in order to obtain a transformed sample sequence having a time interval approximately similar to the original sample sequence after the inverse discrete Fourier transform, k (˜) is determined so that the reference time becomes an integer at a specific frequency step.

は、k(〜)を決定する特定の周波数ステップ番号である。iは0〜N−1のいず
れでもよく、とりあえず、全体の中心周波数に対応するN/2に最も近い整数とする。
i 0 is a specific frequency step number that determines k (˜). i 0 may be any of 0 to N f −1, and is assumed to be an integer closest to N f / 2 corresponding to the entire center frequency.

もちろん、このk(〜)の決定法は便宜的なものであり、変換サンプルの時間間隔が元のサ
ンプル列の時間間隔と異なっていて良いならば、(式13)からずれた値でもよい。kは
逆離散フーリエ変換後の時刻ビン番号、すなわち、サンプル番号である。このkの値に対
応してk(〜)を決定し、それに基づいて、(式11)のように各周波数ステップ毎に異な
る変換カーネルで逆離散フーリエ変換する。その結果、逆離散フーリエ変換後に、全ての
周波数ステップでFが同一の波長、すなわち、同一の1周期のサンプル数を持つように
なる。なお、もちろん、1周期のサンプル数は殆どの場合整数ではない。
Of course, this determination method of k (˜) is convenient, and if the time interval of the converted samples may be different from the time interval of the original sample sequence, the value may deviate from (Equation 13). k is a time bin number after the inverse discrete Fourier transform, that is, a sample number. K (˜) is determined corresponding to the value of k, and based on this, inverse discrete Fourier transform is performed with a different transform kernel for each frequency step as shown in (Equation 11). As a result, after the inverse discrete Fourier transform, Fi has the same wavelength, that is, the same number of samples in one cycle, in all frequency steps. Of course, the number of samples in one cycle is not an integer in most cases.

なお、低パルス繰り返し(Low−PRF)レーダでは、ドップラ周波数が、サンプル
間隔で決まるスペクトル周期を超えていることがある。このような場合、FFT後のスペ
クトルは何回も折り返った後のスペクトルとなっている。(式11)の変換カーネルで逆
離散フーリエ変換する際、mは折り返しがなければ0〜N−1の整数の値となるが、折
り返しがある場合には、折り返し回数×N+(0〜N−1)とする必要がある。n(
〜)は周波数ステップ毎にそのキャリア周波数に比例して値が変わるが、その比率を正
しく維持するために必要である。
Note that in low pulse repetition (Low-PRF) radar, the Doppler frequency may exceed the spectral period determined by the sample interval. In such a case, the spectrum after FFT is a spectrum after being folded back many times. When the inverse discrete Fourier transform is performed by the transform kernel of (Expression 11), m is an integer value of 0 to N p −1 if there is no aliasing, but if there is aliasing, the number of times of folding × N p + (0 ~N is required to be p -1). n (
~) I varies in proportion to the carrier frequency at each frequency step, but is necessary to maintain the ratio correctly.

なお、本実施の形態では、フーリエ変換、逆フーリエ変換が対で適用され、最終的に元
の次元に戻る用途で利用されるため、信号の情報の一部を失わないよう、いずれの変換時
にも窓は利用しない。すなわち、矩形窓のまま変換する。
In this embodiment, the Fourier transform and the inverse Fourier transform are applied in pairs, and finally used to return to the original dimension. Therefore, in order to avoid losing part of the signal information, No windows are used. That is, conversion is performed with the rectangular window.

また、もちろん、FFT、IDFTは、式の導出の過程で省略してきた(式5)中のα
まで含んだ受信サンプル列に対して行う。
Of course, FFT and IDFT are omitted in the course of the derivation of the equation (α in Equation 5).
This is performed for the received sample sequence including

このようにして得られたサンプル列をX(i)とおいて、(式2)に基づいて相関行列
を生成する。
The sample string obtained in this way is set as X (i), and a correlation matrix is generated based on (Equation 2).

このようにすることによって、相関行列の成分である全てのスナップショットで同一目
標のドップラ周波数が同一のステアリングベクトルで記述できるようになる。従って、こ
れを用いて、超解像度法を実行するとによって、高解像度なドップラ周波数推定が行える
By doing so, the same target Doppler frequency can be described by the same steering vector in all snapshots that are components of the correlation matrix. Therefore, high resolution Doppler frequency estimation can be performed by executing the super-resolution method using this.

続いて、相関行列生成法の変形例を示す。上記の例においては、1周波数ステップをそ
のまま1スナップショットとした。従って、相関行列のサイズはN×Nである。前述
のように、超解像度法による通常の周波数推定では、同一の系列から複数のサンプル列を
切り出して複数のスナップショットとして、相関行列を生成する。
Next, a modification of the correlation matrix generation method will be shown. In the above example, one frequency step is directly used as one snapshot. Therefore, the size of the correlation matrix is N p × N p . As described above, in normal frequency estimation by the super-resolution method, a plurality of sample sequences are cut out from the same series and a correlation matrix is generated as a plurality of snapshots.

ここでも、もし、1周波数ステップのサンプル数N個が解像度的に余裕がある値であ
るならば、1周波数ステップから複数のスナップショットを切り出してもよい。すなわち
、N個のサンプルから1系列がN−q個からなるサンプル列をスライディングさせる
ようにq+1個またはそれ以下の系列数だけ切り出して、それらを全部別のスナップショ
ットとして相関行列を生成しても良い。このようにすることによって、相関行列のSNR
比を向上させることが出来る。
Again, If the number of samples N p pieces of first frequency step is a value resolution to a margin, it may be cut out multiple snapshots from 1 frequency step. That, N p samples from a series is cut by q + 1 or or less than the number series so as to Sliding sample sequence consisting of N p -q number, it generates a correlation matrix them as all different snapshots May be. In this way, the SNR of the correlation matrix
The ratio can be improved.

ただし、周波数推定におけるクラメル・ラオの下界によると(Rife他、”Sing
le tone parameter estimation from discre
te−time observations”、IEEE Transactions
on Information Theory、 Volume 20、 Issue
5、 pp.591 - 598、1974)、誤差の標準偏差は、SNRの1/2乗に
反比例し、サンプル数のおおよそ3/2乗に反比例する。
However, according to the lower bound of Clamell Rao in frequency estimation (Rife et al., “Sing
le tone parameter estimation from discre
te-time observations ", IEEE Transactions
on Information Theory, Volume 20, Issue
5, pp. 591-598, 1974), the standard deviation of the error is inversely proportional to the SNR to the 1/2 power and inversely proportional to the approximately 3/2 power of the number of samples.

従って、解像度を向上させる目的であるならば、サンプル数は相関行列サイズを大きく
することに費やした方が効果が高い。解像度的に余裕がある分のみSNR向上に回すと良
い。
Therefore, if the purpose is to improve the resolution, it is more effective to spend the number of samples to increase the correlation matrix size. It is better to improve the SNR only for the margin of resolution.

なお、行列サイズを縮小する場合でも、上記のように予めサンプル列を一定長さに切り
出すのではなく、N×Nの相関行列を生成した後、空間平均化してもよい。前方空間
平均化であれば、予め一定長さに切り出した場合と全く同じ相関行列が得られる。
Even when the matrix size is reduced, the sample sequence may not be cut into a certain length in advance as described above, but may be spatially averaged after generating an N p × N p correlation matrix. In the case of forward spatial averaging, the same correlation matrix as that obtained in advance when cutting out to a certain length is obtained.

前方後方空間平均化を適用するならば、後方空間平均化が加わる分だけ雑音の平滑化効
果が期待でき、SNRがより向上する。また、NがNより大きく、N×Nの相関
行列ではランクがフルにならないような場合にも、このような方法を利用すると良い。
If forward / backward spatial averaging is applied, a noise smoothing effect can be expected as much as backward spatial averaging is added, and the SNR is further improved. Further, such a method may be used even when N p is larger than N f and the rank does not become full in the correlation matrix of N p × N p .

さらに、N×Nの相関行列で超解像度法を行う場合でも、サイズを変えずに、前方
後方空間平均化を適用することで、SNRを向上させることが出来る。前方後方空間平均
化では、
Furthermore, even when the super-resolution method is performed with an N p × N p correlation matrix, the SNR can be improved by applying front-rear spatial averaging without changing the size. In front-back spatial averaging,

とおいて、(式2)によるRxxをRxxfと置き、
Let R xx according to (Equation 2) be R xxf ,

とする。*は複素共役である。これらを平均化して、
And * Is a complex conjugate. Averaging these,

を得る。通常は、Rxxfbからサブアレーに相当する相関行列を複数切り出して平均化
を行うが、サイズを変えない場合には、Rxxfbをそのまま改めてRxxとして、超解
像度法に掛ける。元の行列をJで挟み込むことによって、行列の上下左右が入れ替わった
行列が生成される。
Get. Normally, a plurality of correlation matrices corresponding to sub- arrays are cut out from R xxfb and averaged. However, when the size is not changed, R xxfb is again used as R xx and subjected to the super-resolution method. By interposing the original matrix with J, a matrix in which the upper, lower, left, and right sides of the matrix are interchanged is generated.

周波数推定の場合のように、ステアリングベクトルが一定の位相間隔の要素で表される
場合、信号成分はJで挟み込んでもほぼ同じものが生成されて、加算時にはコヒーレント
に加算されるが、雑音は、上下左右が反転した行列となって、加算時に全く異なる雑音の
加算となるため、パワーによる加算となる。従って、SNRは倍に向上する。
As in the case of frequency estimation, when the steering vector is represented by an element having a constant phase interval, the signal components are almost the same even if sandwiched by J, and are added coherently at the time of addition. Since the matrix is inverted up and down, left and right, and noise is completely different at the time of addition, the addition is based on power. Accordingly, the SNR is doubled.

このようにして得た相関行列で超解像度法によってドップラ周波数を推定する。超解像
度法には、種々の方法がある。比較的使いやすく、また、性能が高いものでは、前述した
MUSICの他に、ESPRIT(Estimation of Signal Par
ameters via Rotational Invariance Techni
ques)、MODE(method of direction estimatio
n)がある。
The Doppler frequency is estimated by the super-resolution method using the correlation matrix thus obtained. There are various super resolution methods. In addition to MUSIC described above, ESPRIT (Estimation of Signal Par) is relatively easy to use and has high performance.
ameters via Rotational Innovation Techni
ques), MODE (method of direction estimation)
n).

これらは、最小ノルム法と比較して誤検出が少なく、周波数推定の場合のようにステア
リングベクトルが一定の位相間隔の等振幅の要素列で表される場合には、多項式の根の形
で求めることができ、比較的計算量が少ない。もちろん、MUSICの場合には、ステア
リングベクトルをスキャンするSpectral−MUSICを用いても良い。
These are found in the form of the roots of a polynomial when there are fewer false detections compared to the minimum norm method and the steering vector is represented by an element sequence of equal amplitudes with a constant phase interval as in the case of frequency estimation. Can be comparatively small. Of course, in the case of MUSIC, Spectral-MUSIC that scans the steering vector may be used.

以下に、以上のようにして得た相関行列を用いて、MUSICによって周波数推定を行
った結果を示す。その効果を視覚的に示すため、Spectral−MUSICによる推
定を行った。
The results of frequency estimation by MUSIC using the correlation matrix obtained as described above are shown below. In order to show the effect visually, estimation by Spectral-MUSIC was performed.

Spectral−MUSICでは下記のような処理を行う。まず、得られた相関行列
を固有値分解し、N系列の固有ベクトル列を得る。これを対応する固有値の大きさでソ
ートする。予め雑音部分空間のサイズを決定しておくか、MDL(Minimum De
scription Length)、AIC(赤池情報量基準)などの波数推定法を用
いて、含まれる有意な波の数を推定し、相関行列の列数からその波の数を引いたベクトル
数を雑音部分空間のサイズとする。これをLとする。ソートした複数の固有ベクトル列
のうち、対応する固有値の大きさが小さい方から、L個の固有ベクトル列を並べた行列
をEとする。MUSICのコスト関数はEを用いて次式のように表される。
In Spectral-MUSIC, the following processing is performed. First, the resulting correlation matrix and the eigenvalue decomposition to obtain eigenvectors column of N p series. This is sorted by the size of the corresponding eigenvalue. The size of the noise subspace is determined in advance or MDL (Minimum De
The number of significant waves included is estimated using a wave number estimation method such as script length (AIC), AIC (Akaike Information Criterion), and the number of vectors obtained by subtracting the number of waves from the number of correlation matrix columns is the noise subspace. The size of Let this be LN . Let E N be a matrix in which L N eigenvector columns are arranged from the sorted eigenvector sequence having the smallest corresponding eigenvalue. The cost function of MUSIC is expressed by the following equation using the E N.

コスト関数がピークを示すωをサーチする。ステアリングベクトルa(ω)は(式4)で
記述した通りであるが、ただし、本実施の形態では、ドップラ周波数が全ての周波数ステ
ップで共通に見えるように周波数ステップ毎に実質的にサンプル間隔を変えるような変換
を行っているため、Tが1つに決定しない。前述のようにk(〜)を決定するために特定
の周波数ステップiで(式13)が成立するようにしたので、周波数ステップiで通
常の逆フーリエ変換となり、TはTと等しくなる。
Search for ω where the cost function shows a peak. The steering vector a (ω) is as described in (Equation 4). However, in this embodiment, the sample interval is substantially set for each frequency step so that the Doppler frequency looks common to all frequency steps. because doing the conversion as changing, T s is not determined to one. Since (Equation 13) is established at a specific frequency step i 0 to determine k (˜) as described above, normal inverse Fourier transform is performed at frequency step i 0 , and T s is equal to T 2 . Will be equal.

実際にはピークサーチ時には、Tを直接用いる必要は無く、ω=2πfと置いて、f
×Tを0から1まで微少な間隔でスキャンすればよい。その結果得られたピークを示す
f×Tの値が、1/T(i)=1/Tで決定する周波数スペクトルの1周期の中
で、iの周波数ステップに対するドップラ周波数のピークの相対的な位置を示すので、
そこからドップラ周波数を求めればよい。
Actually, it is not necessary to use T s directly at the peak search, and ω = 2πf and f
The × T s may be scanned at fine intervals from 0 to 1. The value of f × T s indicating the peak obtained as a result is the Doppler frequency for the frequency step of i 0 in one period of the frequency spectrum determined by 1 / T s (i 0 ) = 1 / T 2 . Since it shows the relative position of the peak,
What is necessary is just to obtain | require a Doppler frequency from there.

なお、Low−PRFで、スペクトルが折り返っている場合には、MUSICで得られ
た結果も折り返っているので、必要な折り返し回数分、周波数を底上げして求める必要が
ある。
When the spectrum is folded by Low-PRF, the result obtained by MUSIC is also folded, so it is necessary to raise the frequency by the necessary number of times of folding.

サーチの結果得られたf×Tのピークをpとおくと、ドップラ周波数は、1/T
×(折り返し回数+p)であり、移動速度は1/T×(折り返し回数+p)×c/
{f00×2×(1+i×C)}となる。
When the peak of f × T s obtained as a result of the search is denoted by p p , the Doppler frequency is 1 / T 2
× (number of folding times + p p ), and the moving speed is 1 / T 2 × (number of times of folding + p p ) × c /
{F 00 × 2 × (1 + i 0 × C F )}.

図4は、本発明の実施の形態1に係る速度検出器15の構成を示す図である。本実施の
形態のドップラ周波数検出器1または後述する実施の形態2に係るドップラ周波数検出器
11の出力から目標の移動速度を計算する。
FIG. 4 is a diagram showing a configuration of the speed detector 15 according to the first embodiment of the present invention. The target moving speed is calculated from the output of the Doppler frequency detector 1 of the present embodiment or the Doppler frequency detector 11 according to Embodiment 2 described later.

移動速度計算部14には、ドップラ周波数の推定結果と、そのドップラ周波数がどのキ
ャリア周波数に対応するものであるかの情報が入力され、それらから移動速度を計算し出
力する。
The moving speed calculation unit 14 receives the Doppler frequency estimation result and information indicating which carrier frequency the Doppler frequency corresponds to, and calculates and outputs the moving speed therefrom.

このような方法によって、ドップラ周波数の推定を行った例を図5に示す。1周波数ス
テップ8パルスの合成帯域レーダで、7m/sの差の等パワー2目標が混在する場合の例
である。図5(a)は各周波数ステップをFFTし、全周波数ステップのスペクトルをノ
ンコヒーレント加算した結果のスペクトルである。8パルス、すなわち、8点のFFTで
あるが、スペクトルをなめらかに表示するため、各点の間をショートタイムFFTで補間
したので周波数ビンは32ある。2つの矢印(矢印A、B)が、2目標のドップラ周波数
のおおよその位置を示している。Low−PRFの例であり、スペクトルは数回折り返っ
ている。図5(a)では、2つの矢印の中間にピークが1つ現れただけで、2目標が全く
分離検出できていないことが分かる。
An example in which the Doppler frequency is estimated by such a method is shown in FIG. This is an example in the case of two bands of equal power with a difference of 7 m / s in a combined band radar of 1 frequency step and 8 pulses. FIG. 5A shows a spectrum obtained by performing FFT on each frequency step and non-coherently adding the spectra of all frequency steps. Although it is 8 pulses, that is, 8 point FFT, in order to display the spectrum smoothly, there is 32 frequency bins because the short time FFT is interpolated between each point. Two arrows (arrows A and B) indicate the approximate positions of the two target Doppler frequencies. This is an example of Low-PRF, and the spectrum is diffracted several times. In FIG. 5A, it can be seen that only one peak appears in the middle of the two arrows, and the two targets cannot be separated and detected at all.

一方、図5(b)は上述の方法でMUSICを適用した場合のMUSICスペクトラム
である。2目標に相当するピークが個々に現れており、2目標を明確に分離できているこ
とがわかる。
On the other hand, FIG. 5B shows a MUSIC spectrum when MUSIC is applied by the above-described method. It can be seen that peaks corresponding to the two targets appear individually, and the two targets can be clearly separated.

図6(a)は、MUSICを行う際に本実施の形態の方式を適用せず、各周波数ステッ
プの復調パルス列からそのまま相関行列を生成した場合の例である。1目標であるので、
本来、ピークが1つのみ検出されるべきであるが、1パルス当たりのSNRが100dB
と非常に高いので、各周波数ステップのドップラ周波数ピークが別の目標として識別され
てしまい、信号部分空間の数に相当する数のピークに分裂して現れている。この状態では
、正しいドップラ周波数推定は行えない。
FIG. 6A shows an example in which the correlation matrix is generated as it is from the demodulated pulse train of each frequency step without applying the method of the present embodiment when performing MUSIC. Because it is one goal,
Originally, only one peak should be detected, but the SNR per pulse is 100 dB.
Therefore, the Doppler frequency peak of each frequency step is identified as another target, and appears divided into a number of peaks corresponding to the number of signal subspaces. In this state, correct Doppler frequency estimation cannot be performed.

図6(b)は同じ条件で、本実施の形態の構成を適用した場合のMUSICスペクトラ
ムである。1目標のピークが明確に1つになっており、精度の高い推定が可能であること
がわかる。
FIG. 6B shows a MUSIC spectrum when the configuration of the present embodiment is applied under the same conditions. It can be seen that the peak of one target is clearly one, and it is possible to estimate with high accuracy.

本実施の形態は実際には、DSP(Digital Signal Processo
r)やFPGA(Field Programmable Gate Array)、あ
るいは通常のコンピュータ、さらにはASIC(Application Specif
ic Integrated Circuit)といったハードウェアに、デジタル回路
やプログラムという形態で実装される。従って、図1の各ブロックの機能分けは便宜上の
ものである。図7(a)は、本発明の実施の形態1に係るドップラ周波数検出器1の動作
処理を示すフローチャートである。
This embodiment is actually a DSP (Digital Signal Processo).
r), FPGA (Field Programmable Gate Array), normal computer, or ASIC (Application Specif)
It is implemented in the form of a digital circuit or a program on hardware such as ic Integrated Circuit). Therefore, the functional division of each block in FIG. 1 is for convenience. FIG. 7A is a flowchart showing an operation process of the Doppler frequency detector 1 according to Embodiment 1 of the present invention.

本実施の形態は、初めに通常のFFTでスペクトルを得てから、ピークを整合させる逆
離散フーリエ変換にて同一移動速度のドップラシフトした受信信号のベースバンドでの波
長を全周波数ステップで揃えるようにしている。
In the present embodiment, the spectrum in the baseband of the received signal that is Doppler shifted at the same moving speed is obtained by the inverse discrete Fourier transform that matches the peaks after the spectrum is first obtained by normal FFT in all frequency steps. I have to.

図8は実施の形態1に係るドップラ周波数の検出を説明するための模式図である。図8
(a)は、受信信号を各周波数ステップの送信時キャリア周波数でダウンコンバージョン
した、ドップラ周波数を中心周波数として持つベースバンド信号の波形を示している。周
波数ステップによってキャリア周波数が異なるため、同一速度の目標からの反射波であっ
ても、波長、すなわち、ドップラ周波数が異なっている。図8(b)はこれに通常のフー
リエ変換を施した場合であり、ドップラ周波数の違いによってスペクトルのピークの位置
が異なっている。上記の実施の形態では、これにピーク整合型の逆離散フーリエ変換を適
用して、図8(c)のように、時間波形で全周波数ステップで同一移動速度のドップラ周
波数が同一の波長となるように変換した。処理の流れを太い実線の矢印で示した。
FIG. 8 is a schematic diagram for explaining Doppler frequency detection according to the first embodiment. FIG.
(A) shows the waveform of a baseband signal obtained by down-converting the received signal at the transmission carrier frequency at each frequency step and having the Doppler frequency as the center frequency. Since the carrier frequency is different depending on the frequency step, the wavelength, that is, the Doppler frequency is different even for the reflected wave from the target of the same speed. FIG. 8B shows a case where a normal Fourier transform is applied to this, and the position of the spectrum peak differs depending on the difference in Doppler frequency. In the above embodiment, the peak matching type inverse discrete Fourier transform is applied to this, and the Doppler frequency of the same moving speed becomes the same wavelength in all frequency steps in the time waveform as shown in FIG. 8C. So converted. The flow of processing is indicated by thick solid arrows.

図8(d)は図8(c)の時間波形と対になるピークの揃ったスペクトルである。図8(
c)の波形をそのまま通常のフーリエ変換することで得られるスペクトルである。本実施
の形態とほぼ同じ動作は、太い破線の矢印で示すように、最初の時間波形図8(a)から
、そのドップラ周波数が全て揃うようにフーリエ変換を施して図8(d)のスペクトルを
得、そこから通常のFFTで図8(c)に到達することによっても得ることが可能である
FIG. 8 (d) is a spectrum with a uniform peak paired with the time waveform of FIG. 8 (c). FIG.
This is a spectrum obtained by subjecting the waveform of c) to normal Fourier transform as it is. As shown by the thick broken line arrow, the operation substantially the same as that of the present embodiment is subjected to Fourier transform from the initial time waveform FIG. 8A so that all the Doppler frequencies are aligned, and the spectrum of FIG. From there, it can also be obtained by reaching FIG. 8 (c) with a normal FFT.

(実施の形態2)
続いて、実施の形態2について説明する。図9は、本発明の実施の形態2に係るドップ
ラ周波数検出器の構成を示す図である。なお、実施の形態1と同一構成については同一の
符号を付し重複する説明は省略する。ドップラ周波数検出器11には、周波数ホッピング
やステップ周波数合成帯域レーダなどの複数のキャリア周波数に対して同じ移動物体によ
ってドップラシフトを与えられた受信信号が入力される。これはベースバンド変換部2に
よって、キャリア周波数を除去されたドップラシフト分のみのベースバンド信号に変換さ
れる。
(Embodiment 2)
Next, the second embodiment will be described. FIG. 9 is a diagram showing a configuration of a Doppler frequency detector according to Embodiment 2 of the present invention. In addition, about the same structure as Embodiment 1, the same code | symbol is attached | subjected and the overlapping description is abbreviate | omitted. The Doppler frequency detector 11 receives a received signal that has been subjected to Doppler shift by the same moving object with respect to a plurality of carrier frequencies such as frequency hopping and step frequency synthesis band radar. This is converted into a baseband signal only by the Doppler shift from which the carrier frequency is removed by the baseband converter 2.

これが、ピーク整合DFT部12に入力される。ピーク整合DFT部12には端子27
より別途、変換スケールが入力されている。変換スケールには、受信信号の元となる送信
波のキャリア周波数が周波数ホッピングやステップ周波数合成帯域レーダなどによって、
周波数バンドによってどのような比率となっているかが記述されている。ピーク整合DF
T部12は入力された変換スケールに基づいて、周波数バンド毎にフーリエ変換を行う際
の変換カーネルにおける参照周波数を変えて離散フーリエ変換する。1つの周波数バンド
について、複数の参照周波数で離散フーリエ変換を行いスペクトルを得る。その際、複数
の参照周波数は、ベースバンド信号のサンプル間隔で規定される周波数周期のほぼ1周期
が得られるように設定されていることが望ましい。
This is input to the peak matching DFT unit 12. The peak matching DFT unit 12 has a terminal 27
Separately, a conversion scale is input. In the conversion scale, the carrier frequency of the transmission wave that is the source of the received signal is changed by frequency hopping or step frequency synthesis band radar,
The ratio is described according to the frequency band. Peak matching DF
The T unit 12 performs discrete Fourier transform by changing the reference frequency in the transform kernel when performing Fourier transform for each frequency band based on the input transform scale. With respect to one frequency band, a discrete Fourier transform is performed at a plurality of reference frequencies to obtain a spectrum. In this case, it is desirable that the plurality of reference frequencies be set so that approximately one cycle of the frequency cycle defined by the sample interval of the baseband signal is obtained.

得られたスペクトルは、IFFT(Inverse Fast Fourier Tr
ansform)部13にて、そのまま通常の逆フーリエ変換、すなわち、IFFTが適
用され、時間の次元に戻された変換サンプル列が生成される。変換サンプル列から、図1
と同様に周波数推定部5にて超解像度法にてドップラ周波数が推定され、その結果が出力
される。
The obtained spectrum is IFFT (Inverse Fast Fourier Tr).
In the (form) unit 13, normal inverse Fourier transform, that is, IFFT is applied as it is, and a transformed sample sequence returned to the time dimension is generated. From the conversion sample sequence, Figure 1
Similarly, the frequency estimation unit 5 estimates the Doppler frequency by the super-resolution method, and outputs the result.

このようにすることによって、超解像度法によってドップラ周波数を推定する際、複数
種類のキャリア周波数があっても、全てのスナップショットで同一移動速度に対するステ
アリングベクトルをほぼ等しくすることができ、高い解像度、精度でのドップラ周波数推
定が可能になる。
By doing this, when estimating the Doppler frequency by the super-resolution method, even if there are multiple types of carrier frequencies, the steering vectors for the same moving speed can be made almost equal in all snapshots, and high resolution, The Doppler frequency can be estimated with accuracy.

本実施の形態では、ピーク整合DFT部12で行われる離散フーリエ変換は、特許文献
1に記載された方法と同じコンセプトである。ただし、最終的に時間波形に戻したいため
、スペクトルを得た後に位相情報を捨てずに維持したまま利用する。また、利用しやすい
時間波形に戻すためには、ピーク整合DFT時の参照周波数の設定に注意が必要である。
In the present embodiment, the discrete Fourier transform performed by the peak matching DFT unit 12 is the same concept as the method described in Patent Document 1. However, in order to finally return to the time waveform, the phase information is used without being discarded after obtaining the spectrum. In addition, in order to return to a time waveform that is easy to use, care must be taken in setting the reference frequency at the time of peak matching DFT.

また、図1に示す本発明の実施の形態1の場合と異なり、参照周波数の選択の仕方を誤
ると目標が検出出来ない場合があり、良好な動作を得るためには参照周波数の選択・決定
方法には特に注意が必要である。
Further, unlike the case of the first embodiment of the present invention shown in FIG. 1, there is a case where the target cannot be detected if the reference frequency is selected incorrectly. In order to obtain a good operation, the reference frequency is selected and determined. Special attention should be paid to the method.

次に、詳細な本発明の実施の形態2に係るドップラ周波数検出器11に係る動作処理を
説明する。(式6)までは、図1の場合と同じである。同様に、簡略化のために、次式で
表されるDFTに関連する最後の項のみを取り出して考える。
Next, detailed operation processing according to the Doppler frequency detector 11 according to the second embodiment of the present invention will be described. Steps up to (Equation 6) are the same as those in FIG. Similarly, for simplification, only the last term related to the DFT represented by the following equation is taken out and considered.

各周波数ステップiの変換スケールを変える、すなわち、フーリエ変換時に1フレーム
とみなす長さを変えるため、同一周波数ステップの複数サンプルの後ろにn個の0を付
加して、N+nを実質的なフレーム長とする系を考える。なお、nは必ずしも整数
ではない。これを周波数に比例するパラメータmについてフーリエ変換すると、フーリエ
変換係数C(〜)i、m
Changing the conversion scale for each frequency step i, i.e., to vary the length regarded as one frame at the time of Fourier transform, by adding n i zeros behind multiple samples of the same frequency step, substantially the N p + n i Consider a system with a reasonable frame length. Note that ni is not necessarily an integer. When this is Fourier transformed with respect to a parameter m proportional to the frequency, the Fourier transform coefficient C (˜) i, m is

となる。2番目のe以降がこの離散フーリエ変換のカーネルである。なお、DFTである
のでmは必ずしも整数でなくて良い。
It becomes. The second and subsequent e are kernels of this discrete Fourier transform. Note that m is not necessarily an integer because it is a DFT.

DFT後に各周波数ステップのスペクトルのピークを揃えることが目的である。そのた
めには、(式19)の周波数ピークに相当する部分は次式で表されるが、
The purpose is to align the spectral peaks of each frequency step after DFT. For that purpose, the portion corresponding to the frequency peak in (Equation 19) is expressed by the following equation,

(式20)で表される周波数ピークに相当する部分がiによらず一定になるようにn
値を決定すればよい。Fを0番目の周波数Fを用いて表現すると、ピーク周波数は、
次式で表される。
May be determined the value of n i as a portion corresponding to a frequency peaks expressed in (Equation 20) is constant irrespective to i. When F i is expressed using the 0th frequency F 0 , the peak frequency is
It is expressed by the following formula.

ここで、
here,

が、iによらず一定になるようにnの値を決定すればよい。まず、
But it may be determined the value of n i to be constant irrespective to i. First,

と置く。bはnが負のような実現できない値にならない限り、いくつでも良い。計算を
簡便にするために、ここでは、b=1/(N)と置くと、nを解くことができて

Put it. b may be any number as long as n i is not a negative value such as negative. Calculated for ease of, here, placing b = 1 / a (N p C F), and can solve n i,

となる。(式10)では、N+n(〜)は周波数ステップのキャリア周波数に比例した
が、ここでは、N+nは周波数ステップのキャリア周波数に反比例している。すなわ
ち、周波数ではなく波長に比例している。
It becomes. In (Equation 10), N p + n (˜) i is proportional to the carrier frequency of the frequency step, but here, N p + n i is inversely proportional to the carrier frequency of the frequency step. That is, it is proportional to wavelength rather than frequency.

幾つか適切なmを選んで、(式19)のフーリエ変換を各周波数ステップのパルス列に
対して行うことによって、ピークの揃ったDFT結果を得ることができる。なお、DFT
は、式の導出の過程で省略してきた(式5)中のαまで含んだ受信サンプル列に対して行
う。
By selecting some appropriate m and performing the Fourier transform of (Equation 19) on the pulse train of each frequency step, a DFT result with a uniform peak can be obtained. DFT
Is performed on the received sample sequence including α in (Expression 5) which has been omitted in the process of deriving the expression.

図10に本発明の実施の形態2に係るピーク整合DFT部12によって得られるスペク
トルを示す。図10(a)は複数の周波数ステップのパルス列を通常のFFTでスペクト
ルに変換したものを、全周波数ステップ分重ね書きしたものであるが、目標の条件を周波
数選択性フェージングが発生する条件としたため、周波数ステップによって受信パワーが
異なっている。ピークを合わせずにそのままノンコヒーレント加算すると、ピーク位置は
パワーの強い周波数ステップのピーク位置に近づく。加算結果のピークを中心周波数に対
するドップラ周波数とみなして推定を行うと誤差が増大する。
FIG. 10 shows a spectrum obtained by the peak matching DFT unit 12 according to Embodiment 2 of the present invention. In FIG. 10A, a pulse train of a plurality of frequency steps converted into a spectrum by normal FFT is overwritten for all frequency steps, but the target condition is a condition for generating frequency selective fading. The received power differs depending on the frequency step. If non-coherent addition is performed without matching the peaks, the peak position approaches the peak position of the frequency step with strong power. If estimation is performed by regarding the peak of the addition result as the Doppler frequency with respect to the center frequency, the error increases.

なお、SNRは100dBと十分に高い。図10(b)は、ピーク整合DFTを適用し
た場合であり、全ての周波数ステップでピーク位置が揃っておりノンコヒーレント加算を
行っても、周波数ステップ毎のパワーの強弱が問題にならないことが分かる。なお、図1
0(b)の横軸の次元はFFTビン番号ではなくmであるため、上段の図とは横軸の範囲
が異なっている。
Note that the SNR is sufficiently high at 100 dB. FIG. 10B shows a case where the peak matching DFT is applied. It is understood that the peak positions are aligned at all frequency steps, and the strength of power at each frequency step does not matter even when non-coherent addition is performed. . In addition, FIG.
Since the dimension of the horizontal axis of 0 (b) is not the FFT bin number but m, the range of the horizontal axis is different from the upper diagram.

MUSICに適用する相関行列を得るためには、ピーク整合DFTで得られたスペクト
ルを逆フーリエ変換する必要がある。図10(b)のmは、ノンコヒーレント加算してピ
ーク検出を行う分には、ピークを含む範囲に限定して適当な間隔(不等間隔でも良い)で
設定すればよかった。
In order to obtain a correlation matrix applied to MUSIC, it is necessary to perform inverse Fourier transform on the spectrum obtained by the peak matching DFT. M in FIG. 10B may be set to an appropriate interval (may be an unequal interval) by limiting to the range including the peak as long as non-coherent addition is performed for peak detection.

しかし、逆フーリエ変換してMUSICにかけた際に、本来のドップラ周波数検出範囲
に含まれる全ての周波数成分が含まれているようにし、かつ、範囲の端にある信号がほぼ
不連続にならないように検出するには、mの範囲をFFTを適用した際のドップラ周波数
折り返しの1周期に合わせる必要がある。また、通常の逆フーリエ変換を適用するために
は、mは等間隔でなければならない。さらに、望ましくは逆フーリエ変換を高速なIFF
Tで行うためには、その数が2の冪乗であると良い。
However, when the inverse Fourier transform is applied to MUSIC, all frequency components included in the original Doppler frequency detection range are included, and the signal at the end of the range is not substantially discontinuous. In order to detect, it is necessary to match the range of m to one period of Doppler frequency folding when FFT is applied. Further, in order to apply a normal inverse Fourier transform, m must be equidistant. Furthermore, it is desirable to perform an inverse Fourier transform on a high-speed IFF
In order to perform at T, the number should be a power of two.

なお、ピーク整合を行わない場合は、いずれの周波数でも折り返し範囲は1/Tであ
るが、ピーク整合DFTは周波数ステップ毎にスケールを変える変換であるため、例えば
、周波数ステップ0で1/Tに相当するようにmの範囲を決定しても、そのmの範囲は
他の周波数ステップに対しては1/Tから若干ずれた値となる。(式24)のnを利
用した場合、mはある移動速度vに対応して、次式で表される。
When peak matching is not performed, the aliasing range is 1 / T 2 at any frequency. However, since peak matching DFT is a transformation that changes the scale for each frequency step, for example, 1 / T at frequency step 0. Even if the range of m is determined so as to correspond to 2 , the range of m is slightly deviated from 1 / T 2 with respect to other frequency steps. When n i in (Expression 24) is used, m is represented by the following expression corresponding to a certain moving speed v.

ここで、fd、iはi番目の周波数ステップに対応するドップラ周波数である。周波数ス
テップiで、1/Tの折り返し範囲に相当するm範囲をmとすると、mはfd、
に1/Tを代入して、
Here, f d, i is the Doppler frequency corresponding to the i-th frequency step. In frequency step i 0, when the m range corresponding to the folded range of 1 / T 2 and m 0, m 0 is f d,
Substituting 1 / T 2 for i ,

となる。一方、mの範囲は でないキャリア周波数、すなわちiでない周波数ステッ
プのキャリア周波数に対しては、1/Tの周波数範囲には対応しなくなる。(式25)
の左辺をmと置き、fd、iをその周波数ステップでのmに対応する周波数範囲f
ep、iと置き直すと、
It becomes. On the other hand, the range of m 0 does not correspond to the frequency range of 1 / T 2 for carrier frequencies that are not i.e., carrier frequencies of frequency steps that are not i 0 . (Formula 25)
Is set to m 0 and f d, i is a frequency range f r corresponding to m 0 at that frequency step.
If you replace it with ep, i ,

となる。これよりfrep、iは下記のようになる。
It becomes. From this, f rep and i are as follows.

すなわち、各周波数ステップ毎のキャリア周波数に比例する形で、mに対応する周波
数が大きくなっていく。iより番号の小さい周波数ステップではmに対応する範囲は
1/Tより小さいため、スペクトルの端が欠けるような状態となり、それより番号の大
きい周波数ステップでは、mに対応する範囲は1/Tより大きいためスペクトルの始
まりと終わりに小さい範囲であるが同じ成分が現れることになる。
That is, the frequency corresponding to m 0 increases in proportion to the carrier frequency for each frequency step. Since the range corresponding to m 0 is smaller than 1 / T 2 at a frequency step with a number smaller than i 0 , the end of the spectrum is missing, and at a frequency step with a higher number, the range corresponding to m 0 is 1 / T 2 is a small range at the beginning and end of the spectrum for larger so that the same component appears.

これをIFFTした際、欠けがあればその成分がIFFT後の波形から抜けているし、
重複があれば2重に出てくることになる。1周波数ステップのパルス数が少なく1目標の
ドップラ周波数成分が広がる範囲が比較的広い場合には、このような欠けや重複はパルス
列に対する変調として働く。すなわち、ステアリングベクトルの各要素の振幅が1でない
値でばらついたり、位相間隔が不均等になるなどして、推定に悪影響を与える。
When this is IFFT, if there is a chip, the component is missing from the waveform after IFFT,
If there is an overlap, it will come out twice. When the number of pulses in one frequency step is small and the range in which one target Doppler frequency component spreads is relatively wide, such chipping or overlap acts as modulation for the pulse train. That is, the amplitude of each element of the steering vector varies with a value other than 1, or the phase interval becomes uneven, which adversely affects the estimation.

従って、全体を平均的に1/Tに近づけるため、iは中央の周波数ステップに対応
する番号とするとよい。または、全体の帯域幅の中央近辺の周波数に対してmが規定さ
れるようにすると良い。
Therefore, in order to bring the whole closer to 1 / T 2 on average, i 0 may be a number corresponding to the central frequency step. Alternatively, m 0 may be defined for frequencies near the center of the entire bandwidth.

このようにして求めたmの範囲を2の冪乗のポイントで等間隔にサンプルする。m
の開始点は、検出したい目標のドップラ周波数を含むように決定すればよく、必ずしも、
本来のスペクトルの折り返しの開始点と一致する必要はない。従って、予めある程度、目
標のドップラ周波数の目安があるならば、その値が範囲の中央近辺にくるように、開始点
を定めると良い。
The range of m 0 obtained in this way is sampled at equal intervals at a power of 2 points. m 0
Is determined to include the target Doppler frequency to be detected.
It is not necessary to coincide with the starting point of the original spectrum folding. Therefore, if there is a target of the target Doppler frequency to some extent, the starting point may be set so that the value is near the center of the range.

また、mの範囲で2の冪乗の点でサンプルした結果をIFFTすると、その結果の有
効点数は、元の各周波数ステップのパルス数の点数となり、後は全てほぼ0になる。従っ
て、元がパルス数Nであるならば、N点サンプルするとよい。それ以下の点数では必
要な情報が落ちてしまい、それ以上の点数では計算負荷ばかりが増大し効果がない。IF
FTの点数を2の冪乗にするためには、Nを2の冪乗にすると良い。
Further, when IFFT is performed on the result of sampling at a power of 2 in the range of m 0 , the effective score of the result becomes the score of the number of pulses of each original frequency step. Thus, if the original is a number of pulses N p, it may be N p points samples. If the score is lower than that, the necessary information is lost, and if the score is higher than that, only the calculation load increases and there is no effect. IF
To the FT points of the power of two, it is preferable to to the N p 2 of powers.

このようにして、各周波数ステップについて、それぞれN点ずつピーク整合DFTを
適用してスペクトルを生成したならば、これらを再度IFFTして時間波形に戻す。ただ
し、その際は、N点のスペクトルをN点の時間波形に変換する通常のIFFTで良い
。周波数ステップ毎に逆フーリエ変換カーネルを変えることはしない。これによって、各
周波数ステップで同一目標のドップラ周波数が揃ったパルス列に変換できる。
In this way, for each frequency step, if generated the spectrum by applying the peak matching DFT by N p points, respectively, returned to them again IFFT to time waveform. However, this time may be a conventional IFFT to convert the spectrum of N p points to the time waveform of the N p points. The inverse Fourier transform kernel is not changed for each frequency step. As a result, it is possible to convert to a pulse train having the same target Doppler frequency at each frequency step.

実施の形態1と同様に本実施の形態でも、フーリエ変換、逆フーリエ変換は、元の時間
波形の次元に戻す様に行われるため、変換の際には窓を掛けず、矩形窓のまま変換を行う
Similarly to the first embodiment, in this embodiment, the Fourier transform and inverse Fourier transform are performed so as to return to the original time waveform dimension. I do.

得られた変換パルス列から相関行列を生成して、超解像度法によってドップラ周波数推
定する処理は、図1の形態と同様なので詳細は省略する。ただし、mの範囲の開始点を
任意に設定したため、超解像度法で得られたピークの位置pからドップラ周波数や移動
速度を計算する式が若干変化する。ドップラ周波数はm開始点に対応する周波数+1/
×p、移動速度はこれにc/{f00×2×(1+i×C)}を掛けた値とな
る。
The process of generating a correlation matrix from the obtained converted pulse train and estimating the Doppler frequency by the super-resolution method is the same as in the embodiment of FIG. However, due to arbitrarily set the start point of the range of m 0, the formula for calculating the Doppler frequency and the moving speed from the position p p of the peak obtained by the super-resolution method is changed slightly. The Doppler frequency is the frequency corresponding to the m 0 start point + 1 /
T 2 × p p , and the moving speed is a value obtained by multiplying this by c / {f 00 × 2 × (1 + i 0 × C F )}.

図11は、図5と同様の目標条件でドップラ周波数推定を行った結果である。図11(
a)は、図5(a)と同様にFFTの結果であり、2目標が全く分離出来ていない。図1
1(b)は本実施の形態の方法によって推定を行った結果であり、2目標が明確に分離出
来ている。なお、図11(b)では、中央近辺の目標がmの範囲のほぼ中央にあるよう
に、mの開始点を決定したため、図11(a)とは、ピークの位置が異なっている。
FIG. 11 shows the result of Doppler frequency estimation performed under the same target conditions as in FIG. FIG.
a) is the result of the FFT as in FIG. 5A, and the two targets cannot be separated at all. FIG.
1 (b) is a result of estimation by the method of the present embodiment, and the two targets can be clearly separated. Incidentally, In FIG. 11 (b), as the target in the vicinity of the center is substantially at the center of the range of m 0, for determining the starting point of m 0, and FIG. 11 (a), is different from the position of the peak .

なお、図5、及び図11ともに(b)は、便宜的にFFTの場合と横軸を合わせて表示
している。どちらも、本来は、f×Tの0〜1の範囲となっている。なお、本発明の実
施の形態2に係る周波数検出器11の動作処理を示すフローチャートを図7(b)に示す
5B and 11B, both the case of FFT and the horizontal axis are displayed for convenience. Both, originally, and has a 0 to 1 range of f × T s. In addition, the flowchart which shows the operation | movement process of the frequency detector 11 which concerns on Embodiment 2 of this invention is shown in FIG.7 (b).

本実施の形態では、サンプル列から、超解像度法に適用する変換サンプル列を得る過程
で、一旦、スペクトルに変換する。そこで、図1、図9の実施の形態ともに、もし、検出
すべきドップラ周波数の予想が予め付いているならば、スペクトルに変換した時点で、予
想される周波数の周辺以外の成分をフィルタして除去してもよい。すなわち、検出したい
成分の広がりや変動を考慮した範囲の外は、スペクトルにした段階で0に置き換える。こ
のようにすることによって、SNRを向上させ、推定精度を高めることが出来る。
In this embodiment, in the process of obtaining a converted sample sequence to be applied to the super-resolution method from the sample sequence, it is once converted into a spectrum. Therefore, in both the embodiments of FIG. 1 and FIG. 9, if the prediction of the Doppler frequency to be detected is attached in advance, the components other than the vicinity of the expected frequency are filtered at the time of conversion to the spectrum. It may be removed. That is, outside the range that takes into account the spread and fluctuation of the component to be detected, it is replaced with 0 at the stage of the spectrum. By doing so, the SNR can be improved and the estimation accuracy can be increased.

0に置き換える替わりに、必要な成分以外の周波数を変換・逆変換に含めないことも可
能である。すなわち、本発明の実施の形態1であれば、逆離散フーリエ変換を行う際に、
周波数の範囲を必要な周波数範囲に限定する。DFTであるので、参照時刻の点数は、周
波数の点数には影響を受けない。必要な数だけ、等間隔になるように指定すればよく、周
波数の範囲を制限しても変換サンプル列の点数が不足することはない。ただし、k(〜)は
整数でないkに対応するようになる。本発明の実施の形態2であれば、離散フーリエ変換
を行う際に、必要な周波数の周辺のみ参照周波数を設定するようにして、同様に処理すれ
ばよい。これらの場合には、推定後にドップラ周波数を得る際の1周期の値、サンプル間
隔、周期の開始点などがこれまでの説明と異なるので、必要に応じて修正すると良い。
Instead of replacing with 0, it is also possible not to include frequencies other than necessary components in the conversion / inverse conversion. That is, in the first embodiment of the present invention, when performing the inverse discrete Fourier transform,
Limit the frequency range to the required frequency range. Since it is DFT, the reference time score is not affected by the frequency score. It suffices to specify the required number so as to be equally spaced, and even if the frequency range is limited, the number of points in the converted sample sequence will not be insufficient. However, k (˜) corresponds to k which is not an integer. In the case of the second embodiment of the present invention, when performing the discrete Fourier transform, the same processing may be performed by setting the reference frequency only around the necessary frequency. In these cases, the value of one period, the sampling interval, the starting point of the period, and the like when obtaining the Doppler frequency after estimation are different from those described so far, and may be corrected as necessary.

さらに、スケール変更をフーリエ変換、逆フーリエ変換のいずれか一方を選択して行う
のではなく、各変換でそれぞれスケール変更の一部を行って、フーリエ変換、逆フーリエ
変換の双方が終了した時点でスケール変更が完了するようにしても良い。
Furthermore, the scale change is not performed by selecting either the Fourier transform or the inverse Fourier transform, but a part of the scale change is performed for each transform, and when both the Fourier transform and the inverse Fourier transform are completed. The scale change may be completed.

さらに、合成帯域レーダのパルスの並びは図2のようであると説明したが、非特許文献
2に記載されたような、1周波数ステップ1パルスで全周波数ステップを掃引し、これを
繰り返すような形態にも問題なく適用できる。この場合、同一周波数ステップの入力サン
プル列の時間間隔が、PRIであるTではなく、1掃引の周期になる。
Further, the arrangement of the pulses of the synthetic band radar has been described as shown in FIG. 2, but as described in Non-Patent Document 2, all frequency steps are swept by one frequency step and one pulse is repeated. It can be applied to the form without any problem. In this case, the time interval of the input sample sequence of the same frequency steps, a rather T 2 is PRI, becomes the period of one sweep.

(実施の形態3)
続いて、実施の形態3について説明する。図12は、本発明の実施の形態3に係るレー
ダ装置23の構成を示す図である。なお、実施の形態1、及び実施の形態2と同一構成に
ついては同一の符号を付し重複する説明は省略する。本実施の形態ではドップラ周波数検
出器1、或いはドップラ周波数検出器11を合成帯域レーダに適用した場合の実施の形態
である。
(Embodiment 3)
Subsequently, Embodiment 3 will be described. FIG. 12 is a diagram showing a configuration of the radar apparatus 23 according to Embodiment 3 of the present invention. In addition, about the same structure as Embodiment 1 and Embodiment 2, the same code | symbol is attached | subjected and the overlapping description is abbreviate | omitted. In the present embodiment, the Doppler frequency detector 1 or the Doppler frequency detector 11 is an embodiment when applied to a synthetic band radar.

レーダ装置23は合成帯域レーダである。周波数制御部28は、発振器17に対して、
例えば、図2のような順序とタイミングで発振周波数を切り換える指示を出す。送信部1
8は、その発振器出力を受けて、図2のようなパルス列を生成する。生成されたパルス列
は、サーキュレータ29を介して、アンテナ16から電波として放射される。目標で反射
して返ってきた反射波は、アンテナ16で受信され、サーキュレータ29を介して受信R
F部19に入力される。受信RF部19では、増幅器で増幅され、また、必要な帯域が濾
波される。場合によっては、発振器17に同期した異なる周波数のローカル信号によって
、第1中間周波数にダウンコンバートされる。得られた信号はドップラ検出器1または1
1に入力する。ドップラ検出器1または11には、各パルスのドップラ周波数成分が中心
周波数となるように、発振器17からのローカル信号が入力されている。仮に、受信RF
部19で第1中間周波数にダウンコンバートされているならば、発振器17に同期した異
なる周波数のローカル信号が入力される。ドップラ検出器1または11には、さらに、周
波数制御部28から、送信周波数に関する情報が変換スケールとして入力されている。な
お、変換スケールは、決定後、不変であるならば、予めドップラ検出器1または11の内
部に記憶しておいても良い。
The radar device 23 is a synthetic band radar. The frequency control unit 28
For example, an instruction to switch the oscillation frequency is issued in the order and timing as shown in FIG. Transmitter 1
8 receives the oscillator output and generates a pulse train as shown in FIG. The generated pulse train is radiated as a radio wave from the antenna 16 via the circulator 29. The reflected wave reflected by the target is received by the antenna 16 and received by the circulator 29.
Input to F section 19. In the reception RF unit 19, the signal is amplified by an amplifier and a necessary band is filtered. In some cases, the signal is down-converted to the first intermediate frequency by a local signal having a different frequency synchronized with the oscillator 17. The obtained signal is the Doppler detector 1 or 1
Enter 1 A local signal from the oscillator 17 is input to the Doppler detector 1 or 11 so that the Doppler frequency component of each pulse becomes the center frequency. Temporarily, received RF
If the unit 19 is downconverted to the first intermediate frequency, a local signal having a different frequency synchronized with the oscillator 17 is input. The Doppler detector 1 or 11 further receives information on the transmission frequency from the frequency control unit 28 as a conversion scale. Note that the conversion scale may be stored in advance in the Doppler detector 1 or 11 if it remains unchanged after the determination.

ドップラ検出器1または11が推定したドップラ周波数は、移動速度計算部14に入力
される。移動速度計算部14は、これより、その目標の相対移動速度を計算する。ドップ
ラ検出器1または11はさらに、得られた各周波数ステップの周波数スペクトルまたは各
周波数ステップの復調パルス列を周波数ステップ代表値抽出部20に入力する。周波数ス
テップ代表値抽出部20は、入力された周波数スペクトルまたは復調パルス列から、移動
速度計算部14から入力された移動速度に基づいて、1周波数ステップ1点の周波数ステ
ップ代表値を抽出する。周波数ステップ代表値抽出は、基本的には、各周波数ステップの
スペクトルのピーク、あるいは、移動速度からピークと推測される周波数の複素振幅を抽
出する処理である。
The Doppler frequency estimated by the Doppler detector 1 or 11 is input to the moving speed calculation unit 14. The moving speed calculation unit 14 calculates the target relative moving speed from this. The Doppler detector 1 or 11 further inputs the obtained frequency spectrum of each frequency step or the demodulated pulse train of each frequency step to the frequency step representative value extraction unit 20. The frequency step representative value extracting unit 20 extracts a frequency step representative value of one frequency step from the input frequency spectrum or demodulated pulse train based on the moving speed input from the moving speed calculating unit 14. The frequency step representative value extraction is basically a process of extracting a spectrum peak of each frequency step or a complex amplitude of a frequency estimated to be a peak from the moving speed.

スペクトルが十分に細かい周波数間隔で計算されているならば、その移動速度から計算
される各周波数ステップのドップラ周波数に最も近いピークの複素振幅でよい。スペクト
ルが粗い間隔でしか計算されていないならば、その移動速度から計算されるドップラ周波
数に対応する複素振幅を、復調パルス列から離散フーリエ変換によって求めても良い。
If the spectrum is calculated with sufficiently fine frequency intervals, the complex amplitude of the peak closest to the Doppler frequency of each frequency step calculated from its moving speed is sufficient. If the spectrum is calculated only at rough intervals, a complex amplitude corresponding to the Doppler frequency calculated from the moving speed may be obtained from the demodulated pulse train by a discrete Fourier transform.

抽出された周波数ステップ代表値は、補正部21に入力される。補正部21には、移動
速度計算部14から移動速度が入力されており、それに基づいて、目標の移動に伴うパル
ス間の時刻ずれが補正される。補正された結果はレンジ計算部22に入力される。レンジ
計算部22では、通常、入力された周波数ステップ代表値をIFFTして、そのピークを
検出してレンジを計算する。なお、殆どの場合、IFFT、FFTとピーク検出で求めら
れるパラメータは、MUSICなどの超解像度法でも推定出来るので、IFFTの代わり
にMUSICなどの超解像度法でピークを求めてレンジを計算しても良い。SNR次第で
は、超解像度法の方がより近接した複数目標を分離出来る可能性がある。基本的な原理は
、従来例で説明した周波数検出MUSICを時刻検出に変形するものである。このように
計算されたレンジはレーダ装置23の出力として、必要に応じてドップラ周波数または移
動速度とともに出力される。
The extracted frequency step representative value is input to the correction unit 21. The movement speed is input from the movement speed calculation unit 14 to the correction unit 21, and based on this, the time lag between pulses accompanying the movement of the target is corrected. The corrected result is input to the range calculator 22. The range calculator 22 normally performs IFFT on the input frequency step representative value, detects its peak, and calculates the range. In most cases, parameters obtained by IFFT, FFT and peak detection can be estimated by a super resolution method such as MUSIC. Therefore, even if a peak is obtained by a super resolution method such as MUSIC instead of IFFT, the range is calculated. good. Depending on the SNR, the super-resolution method may be able to separate multiple closer targets. The basic principle is that the frequency detection MUSIC described in the conventional example is transformed into time detection. The range thus calculated is output as the output of the radar device 23 together with the Doppler frequency or the moving speed as necessary.

このようなレーダ装置23は、飛翔体を誘導するための誘導情報を生成する電波シーカ
として利用されることがある。図13に示すように誘導情報を生成する誘導装置25内で
は、本願のレーダ装置23から出力された、レンジ、移動速度に関する情報が誘導信号生
成部24に入力される。
Such a radar device 23 may be used as a radio wave seeker that generates guidance information for guiding a flying object. As shown in FIG. 13, in the guidance device 25 that generates guidance information, information regarding the range and the moving speed output from the radar device 23 of the present application is input to the guidance signal generation unit 24.

なお、誘導に必要な角度情報は、必要に応じて、レーダ装置23の内部か、レーダ装置
23から出力された合成帯域IFFT後波形ピークの複素値に基づいて、誘導信号生成部
24内で生成される。その場合、電波の到来角を推定するための複数アンテナなどの構成
が誘導装置25内に組み込まれている必要があるが、本願の発明の内容とは直接関係しな
いため、説明を省略する。
Note that the angle information necessary for guidance is generated in the guidance signal generation unit 24 as needed, based on the complex value of the waveform peak after the combined band IFFT output from the radar device 23 or from the radar device 23. Is done. In that case, a configuration such as a plurality of antennas for estimating the arrival angle of radio waves needs to be incorporated in the guidance device 25, but the description is omitted because it is not directly related to the contents of the present invention.

誘導信号生成部24では、レーダ装置23から入力された情報に基づいて、飛翔体を誘
導するための制御信号である誘導信号を生成し、飛翔体の飛翔方向、速度を制御する図示
しない駆動部を制御する。
The guidance signal generation unit 24 generates a guidance signal that is a control signal for guiding the flying object based on the information input from the radar device 23, and controls the flying direction and speed of the flying object (not shown). To control.

本発明の適用範囲はレーダに限らない。周波数が変化する比率は既知であるが、具体的
な数値が未知である場合にその数値を検出する用途に使用できる。例えば、周波数ホッピ
ング信号を他端末が出力しているが、自端末とは発振器が同期していないような場合に、
他端末の信号を受信して、超解像度法によって周波数を推定するような場合に適用できる
The application range of the present invention is not limited to radar. Although the rate at which the frequency changes is known, it can be used to detect the numerical value when the specific numerical value is unknown. For example, when another terminal outputs a frequency hopping signal, but the oscillator is not synchronized with its own terminal,
The present invention can be applied to a case where a signal of another terminal is received and a frequency is estimated by a super resolution method.

また、周波数に限らずパルスの時刻を推定する場合にも適用できる。パルス時刻が変化
する割合は既知であるが、その絶対的な時刻は不明であるような場合に適用できる。また
、距離と時刻の次元は定数のかけ算の関係にあるので、同様に、距離検出にも利用できる
。さらに、一様リニアアンテナアレイに入力する1つの到来波の周波数が周波数ホッピン
グなどの理由によって、時間によって大きく変化し、アンテナアレイのアンテナ間隔を定
義する波長を一意に決められないような場合にも適用できる。
Further, the present invention is applicable not only to estimating the frequency but also to estimating the pulse time. It can be applied to the case where the rate at which the pulse time changes is known, but the absolute time is unknown. In addition, since the dimension of distance and time is in a relationship of multiplication of constants, it can be used for distance detection as well. Furthermore, even when the frequency of one incoming wave that is input to the uniform linear antenna array changes greatly with time due to frequency hopping, etc., and the wavelength that defines the antenna interval of the antenna array cannot be uniquely determined. Applicable.

このように、本発明は、入力された複数のサンプル列が以下のような条件を満たす場合
に適用できる。すなわち、(1)ステアリングベクトルの各要素間の位相が等間隔である
こと、すなわち、フーリエ変換または逆フーリエ変換に適したサンプルの並びであること
、(2)当初得られるサンプル列では、サンプル列毎にそのステアリングベクトル要素間
の位相間隔が異なっており、そのままでは正しい相関行列が作れないが、位相間隔が異な
る割合が既知であること、である。このような場合、本発明を適用することによって、超
解像度法による推定を高精度化することが可能となる。
Thus, the present invention can be applied when a plurality of input sample strings satisfy the following conditions. That is, (1) the phases between the elements of the steering vector are equally spaced, that is, the sample sequence suitable for Fourier transform or inverse Fourier transform, and (2) the sample sequence obtained at the beginning is a sample sequence The phase interval between the steering vector elements is different every time, and a correct correlation matrix cannot be made as it is, but the ratio of the different phase intervals is known. In such a case, by applying the present invention, it is possible to improve the estimation by the super-resolution method.

(実施の形態4)
図14は本発明の実施の形態4に係るパラメータ検出器106の構成を示す図である。
(Embodiment 4)
FIG. 14 is a diagram showing a configuration of the parameter detector 106 according to Embodiment 4 of the present invention.

図14のパラメータ検出器106に、上記のような条件を満たした複数のサンプル列が入
力される。サンプル列はスナップショット生成部107に入力される。まず、変換部10
8において、通常のフーリエ変換または逆フーリエ変換が適用される。
A plurality of sample strings satisfying the above conditions are input to the parameter detector 106 in FIG. The sample string is input to the snapshot generation unit 107. First, the conversion unit 10
In 8, normal Fourier transform or inverse Fourier transform is applied.

その結果は、スケール可変変換部103に入力され、変換部108で施した変換がフー
リエ変換である場合には、スケールを可変にした逆離散フーリエ変換、変換部108で施
した変換が逆フーリエ変換である場合には、スケールを可変にした離散フーリエ変換が施
されて、元のサンプル列と同じ次元の変換サンプル列を生成する。スナップショット計算
部104では、このような変換サンプル列から必要に応じて適切な長さのサンプル列を切
り出して、スナップショットを生成する。そのままの長さでよい場合には、スナップショ
ット計算部104は何もしない。超解像度法実行部105は、生成したスナップショット
を相関行列の形にして、超解像度法を実行し、周波数、時刻、角度などのパラメータを出
力する。図15は、本発明の実施の形態3に係るパラメータ検出器106の動作処理を示
すフローチャートである。
The result is input to the scale variable transform unit 103, and when the transform performed by the transform unit 108 is Fourier transform, the inverse discrete Fourier transform with a variable scale, and the transform performed by the transform unit 108 is the inverse Fourier transform. Is applied, a discrete Fourier transform with a variable scale is performed to generate a transformed sample sequence having the same dimensions as the original sample sequence. The snapshot calculation unit 104 generates a snapshot by cutting out a sample string having an appropriate length from the converted sample string as necessary. If the length is acceptable, the snapshot calculation unit 104 does nothing. The super-resolution method execution unit 105 converts the generated snapshot into a correlation matrix, executes the super-resolution method, and outputs parameters such as frequency, time, and angle. FIG. 15 is a flowchart showing an operation process of the parameter detector 106 according to the third embodiment of the present invention.

(実施の形態5)
図16は、本発明の実施の形態5に係るパラメータ検出器109の構成を示す図である
。図14に示す本発明の実施の形態4に係るパラメータ検出器106とは変換部108と
スケール可変変換部103との位置が逆になっている。パラメータ検出器109に入力す
る同様のサンプル列はスナップショット生成部110において、まず、スケール可変変換
を受ける。スケール可変は、スケール可変の離散フーリエ変換または、スケール可変の逆
離散フーリエ変換である。スケール可変変換部103での変換が離散フーリエ変換である
場合、変換部108では逆フーリエ変換、スケール可変変換部103での変換が逆離散フ
ーリエ変換である場合には、変換部108ではフーリエ変換が行われる。それ以降は図1
4と同様である。図17は、図16に対応したフローチャートである。
(Embodiment 5)
FIG. 16 is a diagram showing a configuration of the parameter detector 109 according to Embodiment 5 of the present invention. The positions of the conversion unit 108 and the scale variable conversion unit 103 are opposite to those of the parameter detector 106 according to the fourth embodiment of the present invention shown in FIG. A similar sample sequence input to the parameter detector 109 is first subjected to scale variable conversion in the snapshot generation unit 110. The scale variable is a scale-variable discrete Fourier transform or a scale-variable inverse discrete Fourier transform. When the transform in the scale variable transform unit 103 is a discrete Fourier transform, the transform unit 108 performs an inverse Fourier transform, and when the transform in the scale variable transform unit 103 is an inverse discrete Fourier transform, the transform unit 108 performs a Fourier transform. Done. Figure 1 after that
The same as 4. FIG. 17 is a flowchart corresponding to FIG.

なお、元々入力されるサンプル列と異なる次元で、相関行列を生成したい場合がある。   In some cases, it is desired to generate a correlation matrix with a dimension different from that of the sample string originally input.

すなわち、上述の合成帯域レーダの例であれば、パラメータ検出器に入力されるサンプル
列がパルス列ではなく、既に何かの前処理で、スペクトルになっている場合である。これ
までの例は、必ず、フーリエ変換と逆フーリエ変換がセットになっていたが、次元が異な
る状態で入力されるような場合には、変換はいずれか1回で良く、スケールを可変にした
離散タイプの変換を1回行えばよい。
That is, in the case of the above-described synthetic band radar, the sample train input to the parameter detector is not a pulse train, but is already a spectrum by some preprocessing. In the examples so far, the Fourier transform and the inverse Fourier transform are always set. However, when the dimensions are input in different states, the conversion may be performed once and the scale is made variable. A discrete type conversion may be performed once.

この場合、パラメータ検出器101は図18に示す構成となる。パラメータ検出器10
1に入力されるサンプル列は、前処理で既に何かの変換を受けているか、あるいは、受信
の時点で次元が異なっているサンプル列である。これが、スケール可変変換部103でス
ケール可変の離散フーリエ変換か逆離散フーリエ変換を受ける。フーリエ変換か逆変換か
は、入力されるサンプル列の次元によって異なる。変換を受けて得られた変換サンプル列
は、図14、図16と同様に、スナップショットにされ、相関行列にされ、超解像度推定
されて、推定パラメータが出力される。図19は、図18に示すパラメータ検出器101
に対応する動作処理のフローチャートである。
In this case, the parameter detector 101 has the configuration shown in FIG. Parameter detector 10
The sample sequence input to 1 is a sample sequence that has already undergone some conversion in the pre-processing or has a different dimension at the time of reception. This is subjected to a scale variable discrete Fourier transform or inverse discrete Fourier transform in the scale variable transform unit 103. The Fourier transform or inverse transform differs depending on the dimension of the input sample sequence. As in FIGS. 14 and 16, the converted sample sequence obtained by the conversion is made into a snapshot, made into a correlation matrix, super-resolution estimated, and an estimation parameter is output. FIG. 19 shows the parameter detector 101 shown in FIG.
It is a flowchart of the operation processing corresponding to.

なお、本発明は上記実施の形態そのまま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構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施の形態に開示
されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば
、実施の形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異
なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the components without departing from the scope of the invention in the implementation stage. Various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.

1 ドップラ周波数検出器
2 ベースバンド変換部
3 FFT部
4 ピーク整合IDFT部
5 周波数推定部
6 相関行列生成部
7 超解像度法実行部
8 ダウンコンバージョン部
9 A/D変換部
10 復調部
11 ドップラ周波数検出器
12 ピーク整合DFT部
13 IFFT部
14 移動速度計算部
15 速度検出器
16 アンテナ
17 発振器
18 送信部
19 受信RF部
20 周は数ステップ代表値抽出部
21 補正部
22 レンジ計算部
23 レーダ装置
24 誘導信号生成部
25 誘導装置
26、27 変換スケール入力端子
28 周波数制御部
29 サーキュレータ
101 パラメータ検出器
102 スナップショット生成部
103 スケール可変変換部
104 スナップショット計算部
105 超解像度法実行部
106 パラメータ検出器
107 スナップショット生成部
108 変換部
109 パラメータ検出器
110 スナップショット生成部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Doppler frequency detector 2 Baseband conversion part 3 FFT part 4 Peak matching IDFT part 5 Frequency estimation part 6 Correlation matrix generation part 7 Super-resolution method execution part 8 Down conversion part 9 A / D conversion part 10 Demodulation part 11 Doppler frequency detection Unit 12 Peak matching DFT unit 13 IFFT unit 14 Movement speed calculation unit 15 Speed detector 16 Antenna 17 Oscillator 18 Transmission unit 19 Reception RF unit 20 The number of laps is several steps representative value extraction unit 21 Correction unit 22 Range calculation unit 23 Radar device 24 Guidance Signal generation unit 25 Guiding devices 26, 27 Conversion scale input terminal 28 Frequency control unit 29 Circulator 101 Parameter detector 102 Snapshot generation unit 103 Scale variable conversion unit 104 Snapshot calculation unit 105 Super-resolution method execution unit 106 Parameter detector 107 Snap Shot raw Part 108 conversion unit 109 parameter detector 110 snapshot creation unit

Claims (13)

キャリア周波数が異なる複数の周波数バンドからなる周波数ホッピングの信号がドップ
ラシフトを受けて周波数が変化した受信信号について、各周波数バンドの受信信号を、各
々、当該周波数バンドの送信時周波数との差周波数を有する複数サンプルのベースバンド
信号に変換するベースバンド変換部と、
前記各周波数バンドの複数サンプルからなるベースバンド信号を各々フーリエ変換して、
周波数スペクトルを生成するフーリエ変換部と、
前記周波数スペクトルを変換後の同一時刻ビン番号に関して、周波数バンド毎に前記キャ
リア周波数に対応して異なる参照時刻で逆離散フーリエ変換して変換サンプル列を得る逆
フーリエ変換部と、
前記複数の周波数バンドに対応する逆離散フーリエ変換された前記変換サンプル列を用い
て相関行列を生成し、超解像度法によりドップラ周波数を検出する周波数検出部と、
を有することを特徴とするパラメータ検出器。
For a received signal whose frequency has changed due to a Doppler shift of a frequency hopping signal consisting of multiple frequency bands with different carrier frequencies, the received signal of each frequency band is set to the difference frequency from the transmission frequency of that frequency band. A baseband converter for converting into a plurality of samples of baseband signals,
Each baseband signal consisting of a plurality of samples in each frequency band is Fourier transformed,
A Fourier transform unit for generating a frequency spectrum;
With respect to the same time bin number after transforming the frequency spectrum, an inverse Fourier transform unit that obtains a transform sample string by performing inverse discrete Fourier transform at different reference times corresponding to the carrier frequency for each frequency band;
A frequency detection unit that generates a correlation matrix using the transformed sample sequence that has been subjected to inverse discrete Fourier transform corresponding to the plurality of frequency bands, and detects a Doppler frequency by a super-resolution method;
A parameter detector.
前記逆フーリエ変換部は、
複数の前記参照時刻の間隔が、いずれかの周波数バンドのキャリア周波数に対して前記複
数サンプルのベースバンド信号の時刻間隔と等しくなるよう参照時刻を設定することを特
徴とする請求項1記載のパラメータ検出器。
The inverse Fourier transform unit is
2. The parameter according to claim 1, wherein the reference time is set such that an interval between the plurality of reference times is equal to a time interval between the baseband signals of the plurality of samples with respect to a carrier frequency of any frequency band. Detector.
キャリア周波数が異なる複数の周波数バンドからなる周波数ホッピングの信号がドップ
ラシフトを受けて周波数が変化した受信信号について、各周波数バンドの受信信号を、各
々、当該周波数バンドの送信時周波数との差周波数を有する複数サンプルのベースバンド
信号に変換するベースバンド変換部と、
前記各周波数バンドの複数サンプルからなるベースバンド信号を、変換後の同一周波数ビ
ン番号に関して、周波数バンド毎に前記キャリア周波数の波長に対応して異なる参照周波
数で離散フーリエ変換して周波数スペクトルを生成するフーリエ変換部と、
前記周波数スペクトルを逆フーリエ変換して変換サンプル列を得る逆フーリエ変換部と、
逆フーリエ変換された複数の周波数バンドに対応する前記変換サンプル列を用いて相関行
列を生成し超解像度法によりドップラ周波数を検出する周波数検出部と、
を有することを特徴とするパラメータ検出器。
For a received signal whose frequency has changed due to a Doppler shift of a frequency hopping signal consisting of multiple frequency bands with different carrier frequencies, the received signal of each frequency band is set to the difference frequency from the transmission frequency of that frequency band. A baseband converter for converting into a plurality of samples of baseband signals,
A baseband signal composed of a plurality of samples in each frequency band is subjected to discrete Fourier transform with a different reference frequency corresponding to the wavelength of the carrier frequency for each frequency band with respect to the same frequency bin number after conversion to generate a frequency spectrum. A Fourier transform unit;
An inverse Fourier transform unit that obtains a transform sample sequence by performing an inverse Fourier transform on the frequency spectrum;
A frequency detection unit that generates a correlation matrix using the transformed sample sequence corresponding to a plurality of frequency bands subjected to inverse Fourier transform and detects a Doppler frequency by a super-resolution method;
A parameter detector.
前記フーリエ変換部は、
フーリエ変換後の複数の周波数ビンに対応する前記参照周波数の範囲を前記複数の周波数
バンドの中心周波数、または、前記複数の周波数バンドの中央の周波数バンドに対して、
前記複数サンプルのベースバンド信号の時刻間隔に対応して決定する周波数となるように
決定することを特徴とする請求項3記載のパラメータ検出器。
The Fourier transform unit
A range of the reference frequency corresponding to a plurality of frequency bins after Fourier transform is set to a center frequency of the plurality of frequency bands or a center frequency band of the plurality of frequency bands.
4. The parameter detector according to claim 3, wherein the parameter detector is determined so as to have a frequency determined in accordance with a time interval of the baseband signals of the plurality of samples.
一系列の前記変換サンプル列のサンプル個数は、一系列の前記複数サンプルのベースバ
ンド信号のサンプル個数と等しいことを特徴とする請求項3記載のパラメータ検出器。
4. The parameter detector according to claim 3, wherein the number of samples of the series of converted sample sequences is equal to the number of samples of the baseband signal of the series of the plurality of samples.
前記超解像度法は、
MUSICであることを特徴とする請求項1記載乃至請求項4記載のパラメータ検出器。
The super-resolution method is:
5. The parameter detector according to claim 1, wherein the parameter detector is a MUSIC.
前記ドップラ周波数からドップラシフトの原因となる移動速度を計算する移動速度計算
部を更に有することを特徴とする請求項1記載乃至請求項6記載のパラメータ検出器。
7. The parameter detector according to claim 1, further comprising a moving speed calculation unit that calculates a moving speed causing a Doppler shift from the Doppler frequency.
中心周波数を前記複数の周波数バンドに対応してステップ状に変化させた複数のパルスの目標からの反射波を受信する受信部と、
請求項7記載のパラメータ検出器と、
を有し、
前記ベースバンド変換部は、
前記パルスを復調し、復調後のパルスからパルス代表値を抽出して前記複数サンプルのベースバンド信号とし、
さらに、
前記パラメータ検出器の移動速度計算部にて算出した移動速度に基づいて前記各周波数バンドの周波数ステップ代表値を抽出し、
前記パラメータ検出器の移動速度計算部にて算出した移動速度に基づいて前記周波数ステップ代表値を補正し、前記補正後の周波数ステップ代表値から前記目標のレンジを推定するレンジ推定部を、
有することを特徴とするステップ周波数合成帯域型のレーダ装置。
A receiving unit that receives a reflected wave from a target of a plurality of pulses having a center frequency changed in a step-like manner corresponding to the plurality of frequency bands;
A parameter detector according to claim 7;
Have
The baseband converter is
Demodulating the pulse, extracting a pulse representative value from the demodulated pulse to form a baseband signal of the plurality of samples,
further,
Extracting the frequency step representative value of each frequency band based on the moving speed calculated by the moving speed calculator of the parameter detector ,
A range estimation unit for correcting the frequency step representative value based on the movement speed calculated by the movement speed calculation unit of the parameter detector, and estimating the target range from the corrected frequency step representative value,
A step frequency synthesis band type radar apparatus comprising:
請求項8記載のレーダ装置から出力される移動速度およびレンジを用いて誘導飛翔体を
誘導するための制御信号を生成することを特徴とする誘導装置。
9. A guidance device for generating a control signal for guiding a guided flying object using a moving speed and a range output from a radar device according to claim 8.
入力された複数のサンプル列から、複数のスナップショットを生成するスナップショッ
ト生成部と、
前記複数のスナップショットから相関行列を生成して、検出対象の情報を超解像度法によ
り推定する超解像度法実行部と、
を有し、
各サンプル列に含まれる前記検出対象の情報を示すパラメータの値が、同一検出対象であ
ってもサンプル列によって異なっており、かつ、前記パラメータの値が同一検出対象につ
いてサンプル列毎に異なる比率が既知であるとき、
前記スナップショット生成部は、
前記複数のサンプル列に少なくとも1回のフーリエ変換、または、逆フーリエ変換を施し
、そのうち少なくとも1回の前記変換の際に、前記比率に対応して変換のスケールを変更
して前記複数のスナップショットを得ることを特徴とするパラメータ検出器。
A snapshot generation unit for generating a plurality of snapshots from a plurality of input sample sequences;
A super-resolution method execution unit that generates a correlation matrix from the plurality of snapshots and estimates information to be detected by a super-resolution method;
Have
The value of the parameter indicating the information on the detection target included in each sample string is different depending on the sample string even if it is the same detection target, and the ratio of the parameter value is different for each sample string with respect to the same detection target. When known
The snapshot generation unit
The plurality of snapshots are subjected to at least one Fourier transform or inverse Fourier transform on the plurality of sample sequences, and at least one of the transforms, the scale of the transformation is changed corresponding to the ratio. A parameter detector characterized in that
前記超解像度法は、
MUSIC、ESPRIT、MODEの何れかであることを特徴とする請求項10記載の
パラメータ検出器。
The super-resolution method is:
11. The parameter detector according to claim 10, wherein the parameter detector is one of MUSIC, ESPRIT, and MODE.
前記検出対象の情報は、
速度、距離、或いは角度の何れかであり、
前記パラメータは、
周波数、時刻、アンテナ間隔に対する遅延量の比であることを特徴とする請求項10記載
のパラメータ検出器。
The information to be detected is
Either speed, distance, or angle,
The parameter is
The parameter detector according to claim 10, wherein the parameter detector is a ratio of a delay amount to a frequency, time, and antenna interval.
入力された複数のサンプル列から複数のスナップショットを生成し、前記複数のスナッ
プショットから相関行列を生成して検出対象の情報を超解像度法により推定するパラメー
タ検出方法において、
各サンプル列に含まれる前記検出対象の情報を示すパラメータの値が、同一検出対象であ
ってもサンプル列によって異なっており、かつ、前記パラメータの値が同一検出対象につ
いてサンプル列毎に異なる比率が既知であるとき、
前記複数のサンプル列に少なくとも1回のフーリエ変換、または、逆フーリエ変換を施し
て前記複数のスナップショットを得て、そのうち少なくとも1回の前記変換の際に前記比
率に対応して変換のスケールを変更することを特徴とするパラメータ検出方法。
In a parameter detection method for generating a plurality of snapshots from a plurality of input sample sequences, generating a correlation matrix from the plurality of snapshots and estimating information to be detected by a super-resolution method,
The value of the parameter indicating the information on the detection target included in each sample string is different depending on the sample string even if it is the same detection target, and the ratio of the parameter value is different for each sample string with respect to the same detection target. When known
The plurality of sample sequences are subjected to at least one Fourier transform or inverse Fourier transform to obtain the plurality of snapshots, and at least one of the transforms is scaled according to the ratio at the time of the transform. A parameter detection method characterized by changing.
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