JP5728418B2 - 目標角度検出装置、目標角度検出方法及び誘導装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、微弱な目標の角度を検出する目標角度検出装置、目標角度検出方法及び誘導装置に関する。

レーダでの微小目標検出方式に、トラック・ビフォア・ディテクト(Track-before-Detect: TBD)がある。TBDは、複数のコヒーレント積分期間(CPI)のレーダ受信信号を併せて判断することで、1CPIでは検出できない程度にSNR(信号対雑音比)が小さい目標を検出する方法の総称である。レーダの通常の目標検出では、CPI毎に閾値以上の電力を持つ点を目標として検出するが、TBDでは、CPI毎には受信信号に対して閾値検出は行わず、復調しただけの閾値検出前のアナログ状の信号を利用する。多くの場合、目標の運動モデルを規定し、複数CPIに渡って、目標の運動モデルに比較的良く適合し、かつ、電力が大きめの点の並びがあるかどうかを検証する。TBDは、1CPIでは検出不能な程度にSNRが低い目標の検出を目的としており、従って、運動モデルに比較的良く適合する電力が大きめの点を探すために、多数の候補をスキャンするような手順が必要となることが多く、一般に、計算量が大きい。

レーダは、様々なパラメータを出力するが、TBDは、このように、多数の候補をスキャンするような形であるため、パラメータの数が増加すると、対応して計算量が増加する。レーダで検出されるパラメータの中で、角度は、比較的誤差の大きいパラメータであるため、レンジやドップラ周波数など角度を除いた少数のパラメータでTBDを行い、検出された目標の軌跡から、改めて角度を抽出する方法が現実的である。CPI毎の角度は誤差が大きいため、CPI毎に軌跡の点から角度を検出し、TBDに利用した複数CPIの角度をトラッキングするなどして、角度精度を向上させることが望まれる。

一方、レーダで利用される測角方式の１つに位相モノパルス方式がある。この方式は、２アンテナの出力の和信号(Σ)と差信号(Δ)を生成し、基本的には、差信号に純虚数を乗算したものを和信号で割ったものから２アンテナの位相差を計算し、計算した位相差から目標角度を検出する方法である。

S. J. Davey他、"A comparison of detection performance for several track-before-detect algorithms"、EURASIP Journal on Advances in Signal Processing、January 2008、Article No.41 吉田孝、「改訂レーダ技術」、第10章、電子情報通信学会、1996

モノパルス方式では、Σ、Δ、それぞれに独立な熱雑音が加算され、雑音が加算された状態で除算を行う。仮に信号が無く雑音のみの場合には、ビームの正面を中心にばらつく角度を出力する。目標がビームの正面になく、かつ、Σ、ΔのＳＮＲが小さいと、雑音と目標の間、すなわち、ビームの正面と目標角度の間の角度を中心にばらつく角度が出力される。すなわち、誤差にバイアスが発生する。１ＣＰＩの検出角度に誤差バイアスがあると、そのような角度を多数用いてトラッキング等しても、誤差バイアス分は除去できない。従って、トラッキング等による誤差低減効果が小さく、真の目標角度の検出が困難となる。

本発明の目的は、モノパルスによる測角結果の誤差が、低SNRではトラッキング等で排除できないバイアスを持つ問題を緩和し、より高い測角精度を得る目標角度検出装置、目標角度検出方法及び誘導装置を提供する。

実施形態によれば、目標角度検出装置は、レーダ受信部と、目標検出部と、モノパルス角度推定部とを備える。レーダ受信部は、モノパルス測角に利用するためのアンテナを１方向につき２つ有し、複数のコヒーレント積分期間に渡って、目標で反射されたレーダ波を受信して復調し、各コヒーレント積分期間の復調結果を出力する。目標検出部は、レーダ受信部から出力された復調結果から目標を検出する。モノパルス角度推定部は、復調結果から、検出された目標についての２つのアンテナの和信号と差信号を抽出し、和信号と差信号から正接の値を計算し、複数のコヒーレント積分期間に渡る複数の正接の値を用いて最適な正接の値を推定し、推定された最適な正接の値を角度に変換する。

一実施形態とする目標角度検出装置の構成を示すブロック図。 一実施形態の比較例として、1アンテナ当たりのSNRを-5dBとし、目標が5度、ビームの正面が3度にある場合に求めた角度分布の例を示す図。 一実施形態の比較例として、誤差バイアス絶対値をシミュレーションした例を示す図。 Φとθの変換関数を示す図。 正接の値に種々の分布が入力した場合の出力の分布の模式図。 一実施形態として、1アンテナ当たりのSNRを-5dBとし、目標が5度、ビームの正面が3度にある場合に求めた正接の分布の例を示す図。 一実施形態として、誤差バイアス絶対値をシミュレーションした例を示す図。 一実施形態として、目標が５度にある場合のモノパルス測角結果をカルマンフィルタでトラッキングした場合のトラッキング誤差のRMSEの例を示す図。 一実施形態の目標検出部の具体的構成を示すブロック図。 ＴＢＤを説明するための図。 同じくＴＢＤを説明するための図。 飛翔体の誘導装置の一実施形態を示す図。 他の実施形態における目標角度検出装置の制御処理手順を示すフローチャート。

以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。

図１は、一実施形態とする目標角度検出装置の構成を示すブロック図である。目標角度検出装置１では、図示しないレーダ送信部からの電波が目標で反射されて到来したレーダ波、または目標が出力した電波を、アンテナ２を介して取り込み、レーダ受信部３で受信する。アンテナは、モノパルス測角が可能なように、実効的に各方向２つのアンテナを有する。図１では、簡便化のため１つのアンテナで図示している。実効的に２つのアンテナを有するとは、本当にアンテナ素子が２つだけである場合のみでなく、モノパルス用のアンテナの１つが、それぞれ多数のアンテナ素子によって、フェーズドアレーアンテナを形成している場合を含む。また、モノパルス測角に利用しない他のアンテナを有していても良い。また、１方向につき、実効的に2アンテナであるということは、モノパルス測角方向が、仰角と方位であれば、横方向に実効的に２アンテナ、縦方向に実効的２アンテナを、例えば、フェーズドアレーアンテナの形で確保するといった形になる。

レーダ受信部３は、アンテナで取り込んだ無線周波数(RF)の電波をベースバンドに変換し、その電波の形式に対応して適切な復調を施して、復調結果を出力する。例えば、チャープパルス型のパルス・ドップラレーダであれば、まず、個々のパルスをパルス圧縮し、ＣＰＩ(コヒーレント積分期間)内のパルスをレンジビン毎にフーリエ変換して、その結果を出力する、などである。レーダ受信部３は、複数のＣＰＩに渡って、復調結果を出力する。なお、レーダ受信部３は、モノパルスで利用するΣの復調結果とΔの復調結果、双方を出力するか、少なくとも後段でΣとΔを抽出できるだけの復調結果を出力する。例えば、各々のアンテナの復調結果を出力するなどである。

レーダ受信部３から出力された復調結果は、目標検出部４に供給される。目標検出部４は、レーダ受信部３の復調結果から、所望の目標を検出する。

レーダ受信部３からの復調結果は、さらに、モノパルス角度推定部５に供給される。

モノパルス角度推定部５は、目標点Σ・Δ抽出部６と、目標点Φ計算部７と、Φ’推定部９と、角度変換部１０とを備える。

モノパルス角度推定部５において、まず、目標点Σ・Δ抽出部６に、レーダ受信部３からの復調結果と共に、目標検出部４の目標検出結果が供給される。目標点Σ・Δ抽出部６は、目標検出結果によって各ＣＰＩで目標が存在すると推定された点について、対応するＣＰＩの復調結果から、モノパルスに利用する２アンテナのΣ、Δを抽出する。１目標について、１ＣＰＩに１つずつΣ、Δを抽出する。例えば、チャープパルス型パルス・ドップラレーダであれば、１ＣＰＩについて、１つのレンジ・ドップラマップが得られるが、そこから、１目標に付き１つのΣ、Δを抽出する。すなわち、復調による積分利得が取られた状態のΣ、Δを抽出する。

次に、目標点Φ計算部７は、ΣとΔによる正接(タンジェント：ｔａｎΦ)の値を計算する。正接の計算の仕方には幾つかの式があるが、詳細は後述する。単純には、Δに純虚数を乗算したものをΣで除算することによって2アンテナの位相差の半分の位相に対応する正接の値が得られる。これをΦと置く。

そして、所定のCPI数の分のΦは、Φ’推定部９に供給される。Φ’推定部９は、これら複数ＣＰＩ分のΦを用いて、目標としてより尤もらしいΦの値、ここではΦ’を推定する。Φ’の推定方法については後述する。Φ’の値が得られると、角度変換部１０において、Φ’を目標の角度に変換し、出力する。

このようにすることによって、低ＳＮＲにおけるモノパルス測角で生じる誤差バイアスを低減し、測角精度を向上させることが可能となる。

以下に、本発明の原理を説明する。まず、モノパルス測角の式を、下記に説明する。Φ、すなわち、２アンテナの位相差の半分に対応する正接は、非常に単純には、下式によって計算される。

(1)式は、ΔとΣが複素平面上で直交しているという前提で成り立っており、通常は、雑音が無くともΔとΣの直交性の保証は難しい。特に低SNRで雑音が加わった状態では、ΔとΣの直交性は低い。直交しない成分を単純に除外しても良いが、良く用いられる式に、下記がある。

Σに直交する軸にΔを射影する方法である。2アンテナの位相差を求めることが目的であるので、他の式も存在するが、省略する。以下、説明を簡単にするため、説明は(1)式に基づいて行うが、シミュレーション結果などは(2)式に基づいて行った結果を示す。このようにして得られたΦを、次式に入力して角度θ[rad]とする。

ただし、φ_Bは ビーム角度、λはキャリア周波数波長、ｄはアンテナ間隔である。ビーム角度は、モノパルス用の各アンテナがフェーズドアレーアンテナとなっているなど、ビームの向きが制御できる場合に、０度以外の角度となって発生する。角度変換部１０で行う処理は(3)式の処理である。

次に、目標反射波のSNRが低い場合について考える。モノパルス測角では、アンテナ出力端でΔとΣを合成した後、増幅器によって増幅する。従って、熱雑音は、ΔやΣの状態で加算される。雑音を含めた場合、(1)式は、下式となる。

n_dはΔに乗った熱雑音、n_sはΣに乗った熱雑音である。本来であれば、jΔ/Σが正しい目標の角度に対応しており、この値を求めたい。しかし、雑音パワーが信号パワーと比較できるレベルの低SNRでは、雑音の影響が無視できない。仮に雑音のみである場合、jn_d/n_sはビームの正面を中心に分布する形状となる。低SNRでは、これらの雑音にそれぞれjΔ、Σが加わったような形となり、ビームの正面と、目標角度の中間の値を中心にばらつくような分布となる。

図２は、本実施形態の比較例として、1アンテナ当たりのSNRを-5dBとし、目標が5度、ビームの正面が3度にある場合の(3)式によって求めた角度分布の例である。2アンテナの間隔は波長の3.5倍である。1アンテナ当たりSNRが非常に低いため、分布の非対称性がはっきりと現れている。また、分布のピークは5度よりも3度にやや近づいた値にあり、さらに、3度側に裾を引いているため、平均値は、分布の中央より3度に近い側にある。

図３(a)は、同じ条件で、1アンテナ当たりSNRを種々変更して、目標の測角誤差RMSEと、測角された角度の平均値の正しい目標角度に対するずれである誤差バイアス絶対値をシミュレーションした例である。1アンテナ当たりのSNRが5dBを下回るあたりで誤差バイアスが0.1度を超え始め、-5dBでは、約1度の誤差バイアスが発生していることが分かる。

同様に、図３(b)は、SNRを-1dBで固定、目標角度を5度で固定し、ビームの角度を横軸として振った場合の、RMSEと誤差バイアスである。ビーム角度5度の近傍で、誤差バイアスが小さくなり、そこから離れるに従って、誤差バイアスが増加し、それに伴って、RMSEも増加していることが分かる。

モノパルス測角では、上記のように、低SNRでは本質的に誤差バイアスが発生するが、本実施形態では、誤差バイアスを発生させる部分が(4)式の部分だけでなく、(3)式の処理が低SNRでの誤差バイアスを増大させていることを見いだし、(3)式の処理を行う前に、分布の広がりを抑えることで、誤差バイアスを低減する。

図４は、(3)式によるΦとθの変換関数である。ビームの角度を3度、2アンテナの間隔を波長の3.5倍としている。ビームの広がりが小さいため、(3)式の内の、sin^-1はあまり影響はなく、主として、tan^-1によって関数の形状が決定している。Φ=0、および、それに対応するθがビームの正面に対応している。なお、Φ=0に対応するθは、ビーム正面の角度が0度でないため、0でない値を持っている。

図５は、これに種々の分布が入力された場合の出力の分布を模式的に示した図である。ここでは、仮に、Φは左右対称な分布を持つと仮定している。

図５(a)において、Φ=0を中心に広がっている細い実線で示した分布は、目標がビームの正面に有って、かつ、ＳＮＲが低い例である。このような分布が変換関数を通ると、細い破線で示したような分布となり、左右の対称性は維持され、誤差バイアスは発生しない。太い実線で示した例は、目標はビームの正面にはないが、ＳＮＲが高く、分布の広がりが小さい例である。これが変換関数を通ると、太い破線のような分布となる。分布は若干非対称になるが、もともとの広がりが小さいため、誤差バイアスは発生しても非常に小さく、殆ど問題にならない。

図５(ｂ)は、ＳＮＲが低く、かつ、目標がビームの正面にない場合である。入力の分布を実線で示したが、入力の分布が対称であっても、破線で示した出力の分布は、ビームの正面方向に裾を引いた形状となっている。これは、変換関数の傾きが、ビームの正面から離れるに従って小さくなっているためであり、入力の分布が広がっていると、より強く影響を受ける。その結果、破線で示した出力の分布は、もはや、分布のピークを平均値として示さず、ビームの正面にやや寄った平均値を示すようになる。

実際には、入力の段階で、既に平均値がビームの正面に寄っており、(3)式による変換関数によって、より平均値がビームの正面に近づき、誤差バイアスが増大する。

図６は、本実施形態として、図２と同じ条件で、１アンテナ当たりＳＮＲが-5dBの場合のΦの分布の例である。目標は５度であって、Φでは約0.40に相当するが、分布のピークはそれよりやや0、すなわち、ビームの正面に近い所に有ることが分かる。分布はこの段階で既に非対称であるが、ビームの正面の反対側に強く裾を引いていることが分かる。分布としては、目標角度を中心とした対称な分布の中央近傍のみをビーム正面側に寄せたような形状である。この状態であれば、ピークは若干ビームの正面に寄っているが、裾引きが反対方向であるため、誤差バイアスはあまり大きくない。しかし、この分布を図４の変換関数に通すと、ビームの正面側の裾引きが強くなる一方、ビーム正面の反対側の裾引きが小さくなるため、図２のような分布となり、ビーム正面寄りの誤差バイアスが増大する。

本実施形態では、図５(ａ)の太線で示したような、広がりが小さい分布であれば、(3)式による誤差バイアスの発生は小さいことに着目し、Φの段階で、平均化、トラッキング等の積分処理を行って、分布の広がりを抑圧し、誤差バイアスを低減する。

もちろん、Φが本質的にもつ誤差バイアスを除去することはできないため、誤差バイアスを0にはできないが、有意に抑圧することが可能である。

図７は、本実施形態として、図３と同じ条件で、Φの段階の標本のRMSEと平均値を算出し、それらを変換関数を通してθに変換した誤差RMSEと誤差バイアスを示す。Φの段階で平均化を行うことによって、有意に誤差バイアスが低減していることが分かる。また、誤差バイアスが小さいビーム角の範囲も広い。なお、RMSEは図３より若干増大している。これは、図５(a)の細い線で示したように、Φをθにすることによって裾野の広がりが小さくなって、RMSEも小さくなるためである。ただし、本実施形態では、Φの段階で平均化等の積分処理を行うため、１サンプルあたりのRMSEはあまり意味は無い。Φで平均化することによって誤差バイアスが低減するため、多少もとのRMSEが大きくても、数サンプル程度平均化した段階で、誤差のRMSEはθの段階で平均化した場合より小さくなる。

図８は、本実施形態として、目標が５度にある場合のモノパルス測角結果をカルマンフィルタでトラッキングした場合のトラッキング誤差のRMSEの例を示す。１アンテナ当たりＳＮＲは１dB、アンテナ間隔は波長の3.5倍である。目標の角度は5度である。横軸がCPI番号、縦軸が100試行のトラッキング結果の正解角度に対する誤差のRMSEである。(ａ)はビームが5度を向いており、目標がビーム正面にある場合、(ｂ)は、ビームが3度を向いていて目標はビームの正面にはなく、かつ、角度θまで変換してからトラッキングした場合、(ｃ)は同様にビームは3度であるが、正接Φの段階でトラッキングしてから、その結果を角度に変換した場合である。(a)が最もRMSEが小さく、(b)がRMSEが最も大きい。(c)は(a)までは下がらないものの(b)よりは誤差が小さくなっていることが分かる。

このように、本実施形態によれば、低SNR時に誤差バイアスを増大させる変換以前に、実効的にSNRを増大させて、分布の広がりを抑圧してから変換を施すことによって、誤差バイアスを抑圧し、良好なモノパルス角度推定結果を得ることが可能となる。

図９は、本実施形態の目標検出部４の具体的構成を示すブロック図である。目標検出部４の目的は、各ＣＰＩの復調結果で目標が存在すると推測される点を決定し、目標点Σ・Δ抽出部６に、角度を計算するためのΣ、Δを抽出する点を指示することである。

目標検出部４は、前述のようにレーダ受信部３が出力した復調結果から目標を検出する。検出の仕方は種々有り、複数のＣＰＩの復調結果のうちの一部だけから目標を検出し、あとは、その結果から他のCPIの目標の状態を推定してもよいし、全部を用いて目標を検出してもよい。いずれの場合でも、モノパルス角度推定部５で利用するＣＰＩについては、目標が存在すると推定される点を推定し、そこから、ΔとΣを抽出できるようにする。

目標検出部４は、復調結果記憶部１１と、ＴＢＤ実行部１２とを備える。
目標検出部４は、まず、複数ＣＰＩの復調結果を、復調結果記憶部１１に記憶する。ＴＢＤ実行部１２は、復調結果記憶部１１に記憶した複数の復調結果を用いて、ＴＢＤを実行し、各ＣＰＩそれぞれの復調結果において目標が存在すると推定される点を出力する。

図１０、図１１はＴＢＤを説明するための図である。それぞれの図は横軸がレンジ、縦軸がドップラ周波数であり、パルス・ドップラレーダのΣの復調結果をカラーマップで表現したものである。色が濃い程、その点の電力が強い。目標は５度、ビームは３度にある。図１０は目標の１アンテナ当たりＳＮＲが1dBの例であり、(ａ)から(ｊ)まで目標が徐々に移動している。図内に矢印で目標の点を示した。区別が付きにくいが、目標が存在する点は周囲より若干色が濃くなっている。図１１は目標ＳＮＲが１４dBの場合であり、それ以外は、図１０(ｆ)と同じ状態である。目標と雑音の電力に図１１程度の違いがあれば１つのマップからでも目標検出が可能であるが、図１０のような状態の場合には、各マップからでは目標を正しく検出することは困難であり、目標の運動モデルを定義して、複数のマップを併せて考慮し、運動モデルにマッチする軌跡を探索するといったＴＢＤ処理が必要となる。ＴＢＤを適用することによって、目標のＳＮＲが低くても目標の軌跡を検出でき、その結果、目標が存在する確率が高い軌跡に沿って角度を算出するためのΣ、Δを抽出することが可能となり、結果として、角度の精度が向上する。

ＴＢＤの方法は種々あるが、本実施形態の動作はＴＢＤの具体的な方法そのものには依存しないため、省略する。

多くの場合、ＴＢＤの計算量は非常に大きい。また、ＴＢＤを行うマップの次元の数に伴って計算量は増大していく。本実施形態では、レーダとしてパルス・ドップラレーダを仮定している。パルス・ドップラレーダが出力する復調結果は基本的に、レンジとドップラ(速度)の情報であるが、測角機能を備える構成である場合、角度も出力可能である。ＴＢＤを行う際に、良く用いられるパラメータとしては、角度の２方向または１方向とレンジから、目標の位置をデカルト座標系に変換したマップを作成して、ＴＢＤを行うものである。しかし、測角精度はレンジ検出精度と比較して低く、また、上述のような誤差バイアスの問題や、目標が複数の反射点を有する場合に発生するグリント雑音の問題などがあって、特に低SNRでは目標の角度の信頼性は低い。従って、パルス・ドップラレーダの場合では、ＴＢＤはレンジとドップラのみの次元で行った方が、計算量が少なく、かつ、検出精度が高くなる。

もちろん、本実施形態では、パルス・ドップラレーダ以外のレーダ、例えば、合成帯域レーダやFM-CWレーダなどを用いても良いが、やはり、TBDのステップには角度を含めないことが望ましい。

目標点Σ・Δ抽出部６は、目標検出部４からの各ＣＰＩの復調結果で目標が存在すると推測される点の情報を受け、各復調結果からその点のΣとΔを抽出する。ＴＢＤが出力する軌跡の粒度について、大まかには、復調結果のマップのビン単位で出力するもの(例えばビタビ)と、ビンより細かい単位まで出力できるもの(例えばベイズ)がある。

ビン単位で出力する場合、目標点Σ・Δ抽出部６は、各ＣＰＩの復調結果の指示されたビンのΣとΔの値を抽出する。レーダ受信部３が出力する復調結果がΣのマップ、Δのマップの形を採っているならば、指示されたビンの値をそのまま取ってくればよい。２つのアンテナの復調結果を出力しているような場合には、そのビンの値の和からΣ、差からΔを生成すればよい。

ＴＢＤが、ビンより細かい単位まで出力する場合には、各ＣＰＩで目標が存在すると推測された点をビン単位に丸めて、抽出するビンを決定して同様に処理しても良い。あるいは、各ＣＰＩの復調前のデータを保持しているならば、目標検出部４から指示された点でΣとΔを抽出できるよう、その点についてのみ復調し直しても良い。例えば、チャープパルス型パルス・ドップラレーダであるならば、各パルスのスペクトルを保持していれば、パルススペクトルから、指示されたレンジのパルス代表値をＤＦＴ(離散フーリエ変換)によって抽出し、それらのパルス代表値列から、指示されたドップラ周波数(速度)の値をＤＦＴによって抽出する。これらをΣ、Δ、それぞれについて行えば、軌跡がビン単位より細かくても、その細かい点のΣ、Δを抽出可能である。Σ、ΔのＳＮＲは、正解の軌跡の点からずれる程小さくなる。ビン単位に丸めることによって、数dBのＳＮＲ劣化が発生することがあるため、ビン単位より細かい軌跡の指示に従ってΣ、Δを求めることによって、多少なりとも測角精度の向上が期待できる。

次に、複数ＣＰＩのΦから目標として最適なΦ、すなわち、Φ’を推定する方法について説明する。上述のように１ＣＰＩでの測角値は精度が低いため、何らかの形で積分利得を取る必要がある。

最も単純な推定方法は利用する複数ＣＰＩのΦを単純に平均化する方法である。この方法は計算量が少ないというだけでなく、図２や図６のような正規分布から外れた分布でも、分布の形が未知であっても、最適な値を推定できるという利点がある。

一方、目標として最適なΦの推定を行うための複数ＣＰＩの間に目標の角度が有意に変化する場合には、カルマンフィルタなどの動的適応フィルタでトラッキングを行うとよい。有意に大きいとは、Φの誤差、例えばRMSEと比較できるオーダーの正解のΦの変化があると予測される場合である。このような場合は、単純な平均化では変化に追従できず、遅れた値を出力する。そこで、トラッキングを行って角度変化に追従できるようにすると良い。ただし、カルマンフィルタは、雑音の分布が正規分布であるとの仮定で最小二乗解を与えるフィルタであり、図１１のような正規分布から外れた分布の雑音の場合は、最適な結果は得られないことがある。

他の方法としては、例えば、最尤推定を行う方法がある。この場合、図６のようなΦの分布の形状が既知であるという前提で、得られたΦの測定値の分布が分布の形状と最も良く適合するΦ’の値を推定する。分布の仮定が適切であれば、誤差バイアスそのものを抑圧できるが、分布の形状の仮定が測定値の実際の分布と異なる場合、単純な平均化より誤差が大きくなる場合がある。また、多くの場合、計算量が多い。従って、オフラインで解析するような場合にはこのような方法を利用すると良い。

本実施形態では、特に、平均化でΦ’を求めるような場合に、θ-Φ変換の回数が少なくなるため、信号処理量がθで平均化する場合より、少ないという別の利点がある。

図１２は、本実施形態による飛翔体の誘導装置１３の構成を示すブロック図である。
飛翔体の誘導装置１３は、上記目標角度検出装置１と、誘導信号生成部１４とを備える。

誘導信号生成部１４には、目標角度検出装置１から出力された目標の角度を示す情報に、必要に応じて、目標のレンジ、速度等が付加されて入力される。誘導信号生成部１４は、入力された角度等から、飛翔体を誘導するための誘導信号を生成し、図示しない飛翔体の駆動部を制御する。

このようにすることによって、目標のＳＮＲが弱く、モノパルス測角で角度に誤差バイアスが発生する場合でも、複数ＣＰＩの結果を積分処理して角度の高精度化を行う際に誤差バイアスの影響を軽減し、目標の追随性能を高めた飛翔体制御が可能となる。

以上のように上記実施形態によれば、目標角度検出装置１において、目標の角度を検出する前に、目標検出部４により他のパラメータで目標検出を行い、目標点Σ・Δ抽出部６にてＣＰＩそれぞれのΣ及びΔを抽出するとともに、目標点Φ計算部７にて検出した目標における各ＣＰＩそれぞれの正接の値Φを計算し、Φ’推定部９によってこれら複数の正接の値Φを用いて目標として最適な正接の値を推定し、角度変換部１０によってこの最適な正接の値を目標角度に変換するようにしているので、正接の値の分布の広がりを抑えることができる。従って、低ＳＮＲでモノパルス測角する際に発生する誤差バイアスの影響を軽減し、より高い測角精度を得ることが可能となる。

また、上記実施形態によれば、Φ’推定部９によって各ＣＰＩそれぞれの正接の値Φを平均化することにより目標として最適な正接の値を推定することができるので、簡単な処理により安定した正接の値の推定処理を行うことができる。

さらに、上記実施形態によれば、Φ’推定部９によって各ＣＰＩそれぞれの正接の値Φのトラッキングにより目標として最適な正接の値を推定することができるので、さらに安定した正接の値の推定処理を行うことができる。

なお、上記実施形態の目標角度検出装置１では、レーダ受信部３と、目標検出部４と、ＣＰＩ単位Σ・Δ抽出部６と、目標点Φ計算部７と、Φ’推定部９と、角度変換部１０といったハードウェア的に構成される例について説明したが、レーダ受信部３、目標検出部４、ＣＰＩ単位Σ・Δ抽出部６、目標点Φ計算部７、Φ’推定部９、角度変換部１０の処理を、コンピュータプログラムによってソフトウェア処理することも可能である。

図１３は、目標角度検出装置１の制御処理手順を示すフローチャートである。

まず、目標角度検出装置１は、アンテナ２で取り込んだ無線周波数(RF)の電波をベースバンドに変換し、その電波の形式に対応して適切な復調を施して、複数のＣＰＩに渡る復調結果を得る（ステップＳＴ１４ａ）。そして、目標角度検出装置１は、トラック・ビフォア・ディテクトにより複数のＣＰＩの復調結果から目標の軌跡を検出し（ステップＳＴ１４ｂ）、目標の軌跡の各点のΣ及びΔを抽出し（ステップＳＴ１４ｃ）、目標の軌跡の各点のΣ及びΔから複数のＣＰＩに渡る正接の値Φを計算する（ステップＳＴ１４ｄ）。

続いて、目標角度検出装置１は、各ＣＰＩそれぞれの正接の値Φを平均化し、もしくは各ＣＰＩそれぞれの正接の値Φをトラッキングすることにより目標として最適な正接の値Φ’を推定する（ステップＳＴ１４ｅ）。

以後、目標角度検出装置１は、推定した最適な正接の値Φ’をアンテナ２から見た目標の角度に変換し、この角度情報を出力する（ステップＳＴ１４ｆ）。

さらに、本発明は上記実施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、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１…目標角度検出装置、２…アンテナ、３…レーダ受信部、４…目標検出部、５…モノパルス角度推定部、６…目標点Σ・Δ抽出部、７…目標点Φ計算部、９…Φ’推定部、１０…角度変換部、１１…復調結果記憶部、１２…ＴＢＤ実行部、１３…誘導装置、１４…誘導信号生成部。

Claims (9)

1. モノパルス測角に利用するためのアンテナを１方向につき２つ有し、複数のコヒーレント積分期間に渡って、目標で反射されたレーダ波を受信して復調し、各コヒーレント積分期間の復調結果を出力するレーダ受信部と、
   前記レーダ受信部から出力された復調結果から目標を検出する目標検出部と、
   前記復調結果から、前記検出された目標についての前記２つのアンテナの和信号と差信号をコヒーレント積分期間毎に抽出し、和信号と差信号から正接の値を計算し、前記複数のコヒーレント積分期間に渡る複数の正接の値を用いて最適な正接の値を推定し、推定された最適な正接の値を角度に変換するモノパルス角度推定部とを具備することを特徴とする目標角度検出装置。
2. 前記目標検出部は、前記複数のコヒーレント積分期間の復調結果から目標の軌跡を検出することを特徴とする請求項１記載の目標角度検出装置。
3. 前記目標検出部は、トラック・ビフォア・ディテクトによって目標を検出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の目標角度検出装置。
4. 前記レーダ受信部は、パルス・ドップラ方式の受信部であり、
   前記目標検出部は、前記復調結果の内の、レンジ情報およびドップラ周波数情報から目標を検出することを特徴とする請求項３記載の目標角度検出装置。
5. 前記モノパルス角度推定部は、前記目標検出部が検出した目標の軌跡に対応して、各コヒーレント積分期間の復調結果から、前記和信号と前記差信号を抽出することを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか１つに記載の目標角度検出装置。
6. 前記モノパルス角度推定部は、前記最適な正接の値を、前記複数のコヒーレント積分期間の正接の値の平均化によって推定することを特徴とする請求項1記載の目標角度検出装置。
7. 前記モノパルス角度推定部は、前記最適な正接の値を、前記複数のコヒーレント積分期間の正接の値のトラッキングによって推定することを特徴とする請求項１記載の目標角度検出装置。
8. 複数のコヒーレント積分期間に渡って、目標で反射されたレーダ波を受信して復調し、
   復調結果から目標を検出し、
   前記復調結果から、前記検出された目標について、モノパルス測角に利用するための前記２つのアンテナの和信号と差信号をコヒーレント積分期間毎に抽出し、和信号と差信号から正接の値を計算し、前記複数のコヒーレント積分期間に渡る複数の正接の値を用いて最適な正接の値を推定し、推定された最適な正接の値を角度に変換することを特徴とする目標角度検出方法。
9. 請求項１乃至７のいずれか１つに記載の目標角度検出装置と、
   前記目標角度検出装置で検出した目標に対し、少なくとも前記目標角度検出装置で推定した角度を用いて誘導信号を生成する誘導信号生成部とを具備することを特徴とする誘導装置。

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