JP5933245B2 - クラッタ抑圧装置 - Google Patents
クラッタ抑圧装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5933245B2 JP5933245B2 JP2011274534A JP2011274534A JP5933245B2 JP 5933245 B2 JP5933245 B2 JP 5933245B2 JP 2011274534 A JP2011274534 A JP 2011274534A JP 2011274534 A JP2011274534 A JP 2011274534A JP 5933245 B2 JP5933245 B2 JP 5933245B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- clutter
- clutters
- suppression
- filter
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000001629 suppression Effects 0.000 title claims description 128
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 174
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 40
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 28
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 claims description 20
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 19
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 7
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims 1
- 230000002902 bimodal effect Effects 0.000 description 18
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 15
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 7
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 6
- 238000005311 autocorrelation function Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
地面を反射源とするクラッタはグランドクラッタと呼ばれ、海面を反射源とするクラッタはシークラッタと呼ばれ、雲や雨を反射源とするクラッタはウェザクラッタと呼ばれる。
例えば、比較的近距離では、グランドクラッタ又はシークラッタが単独で現れることが多く、遠距離では、ウェザクラッタが単独で現れることが多い。
ここで、クラッタのドップラースペクトル(以下、単に「スペクトル」と称する)は、振幅(あるいはパワー)スペクトルの山が1つの単峰性となる。
また、アンテナのビーム幅、ビーム方向やサイドローブの影響で、距離によっては、グランドクラッタあるいはシークラッタに、ウェザクラッタが加わって、2つのクラッタが現れることもある。2つのクラッタが現れた場合、その距離におけるクラッタのスペクトルは、振幅(あるいはパワー)スペクトルに山が2つある複峰性となる。
以下、本発明において、振幅スペクトルとパワースペクトルは本質的に相違がないので、パワースペクトルに統一する。単にスペクトルと言えば、パワースペクトルを意味するものとする。
図1はこの発明の実施の形態1によるクラッタ抑圧装置を示す構成図である。
クラッタ抑圧装置は、通常、レーダ装置を構成する一要素であり、レーダ装置に組み込まれた形で使用される。このレーダ装置の送信ベースバンドの波形はパルス列である。
図1において、クラッタ判定部1は例えばCPUを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、受信信号(図示せぬ受信機により受信された高周波信号がベースバンドに周波数変換されたのち、アナログ−ディジタル変換されたディジタル同相・直交信号)を入力すると、例えば特許文献8に開示の方法を利用して、自己回帰(AR(Auto−Regressive))モデルを用いて、その受信信号に含まれているクラッタ#iの中心周波数fciを推定し、自己回帰モデルの伝達関数からクラッタ数を判定する処理を実施する。なお、クラッタ判定部1はクラッタ判定手段を構成している。
この実施の形態1では、クラッタ数が0,1,2の何れであるかを判定する例を説明するが、さらに、クラッタ数が3や4であるかを判定するようにしてもよい。
初期値設定部3は例えばCPUを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、クラッタ判定部1により推定されたクラッタ#iの中心周波数fci又はパワースペクトル算出部2により算出された各ドップラー周波数{f1,f2,・・・,fN}に対するパワースペクトルデータ{S1,S2,・・・,SN}から、クラッタ#iのスペクトルパラメータの初期値を設定する処理を実施する。なお、初期値設定部3は初期値設定手段を構成している。
この実施の形態1では、1つのクラッタ#1のスペクトルパラメータ、あるいは、2つのクラッタ#1,#2のスペクトルパラメータを推定しているが、クラッタ判定部1によりクラッタ数がN(例えば、N=3)であると判定された場合、N個のクラッタ#1,#2,・・・,#Nのスペクトルパラメータを推定する。
この実施の形態1では、単一フィルタである帯域阻止フィルタ8のフィルタ係数、あるいは、複数フィルタである帯域阻止フィルタ9及び帯域阻止フィルタ10のフィルタ係数を設定しているが、クラッタ判定部1によりクラッタ数がN(例えば、N=3)であると判定された場合、N個のクラッタ#1,#2,・・・,#Nの抑圧処理を行う複数フィルタ(直列に接続されているN個の帯域阻止フィルタ)のフィルタ係数を設定する。
この実施の形態1では、クラッタの抑圧処理を帯域阻止フィルタ8、あるいは、帯域阻止フィルタ9,10に実施させるようにしているが、クラッタ判定部1によりクラッタ数がN(例えば、N=3)であると判定された場合、クラッタの抑圧処理をN個の帯域阻止フィルタに実施させるようにする。
帯域阻止フィルタ8はフィルタ設定部5によりフィルタ係数が設定されて、1つのクラッタ#1の抑圧処理を実施する単一のディジタルフィルタである。
帯域阻止フィルタ9,10はフィルタ設定部5によりフィルタ係数が設定されており、例えば、帯域阻止フィルタ9はクラッタ#1の抑圧処理を実施し、帯域阻止フィルタ10はクラッタ#2の抑圧処理を実施するディジタルフィルタである。
なお、帯域阻止フィルタ9と帯域阻止フィルタ10は、阻止域の中心周波数が異なっている。
クラッタ抑圧装置がコンピュータで構成されている場合、クラッタ判定部1、パワースペクトル算出部2、初期値設定部3、クラッタスペクトルパラメータ推定部4、フィルタ設定部5及びクラッタ抑圧部6の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのCPUが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
クラッタ判定部1は、受信信号(図示せぬ受信機により受信された高周波信号がベースバンドに周波数変換されたのち、アナログ−ディジタル変換されたディジタル同相・直交信号)を入力すると、例えば、自己回帰(AR(Auto−Regressive))モデルを用いて、その受信信号の注目レンジビンに含まれているクラッタ#iの中心周波数fciを推定し、自己回帰モデルの伝達関数からクラッタ数を判定する。
自己回帰モデルを用いて、クラッタ#iの中心周波数fciを推定する処理や、クラッタ数の判定処理は、例えば、上記の特許文献8に開示されているため詳細な説明を省略する。
クラッタ抑圧部6の選択スイッチ7は、クラッタ判定部1により判定されたクラッタ数が1である場合(パワースペクトルの形状が、山が1つである単峰性である判定された場合)、受信信号に含まれている1つのクラッタ#1を抑圧するため、その受信信号を帯域阻止フィルタ8が挿入されている経路Bに出力し、クラッタ#1の抑圧処理後の受信信号を図示せぬ目標検出部に出力する。
また、クラッタ抑圧部6の選択スイッチ7は、クラッタ判定部1により判定されたクラッタ数が2である場合(パワースペクトルの形状が、山が2つである複峰性である判定された場合(山が完全に分離しておらず、一方の山の途中から、もう一方の山が現れている場合も含む))、受信信号に含まれている2つのクラッタ#1,#2を抑圧するため、その受信信号を帯域阻止フィルタ9,10が挿入されている経路Cに出力し、クラッタ#1,#2の抑圧処理後の受信信号を図示せぬ目標検出部に出力する。
最初に、クラッタ判定部1により判定されたクラッタ数が2である場合(複峰性クラッタである場合)について説明する。
通常、FFTは、高速フーリエ変換を称するものであるが、ここでは説明の便宜上、高速フーリエ変換だけでなく、離散フーリエ変換も含めて、FFTと称するものとする。
また、各ドップラー周波数{f1,f2,・・・,fN}は、パルス繰り返し周波数で正規化されており、下記の式(1)で表されるものとする。
以下、単に周波数と言えば、式(1)に限らず、パルス繰り返し周波数で正規化されているドップラー周波数を意味するものとする。
fn=−0.5+((n−1)/N) (n=1,2,・・・,N) (1)
単一レンジビンのパワースペクトル、あるいは複数レンジビンのパワースペクトルの平均値に対して、さらに隣接する複数ヒット間で中間値(メジアン)をとったものを注目レンジビンのパワースペクトルとしてもよい。
そこで、初期値設定部3は、クラッタ判定部1により推定されたクラッタ#iの中心周波数fciから、クラッタ#iのスペクトルパラメータの初期値を設定する。ここでは後で示す式(3)〜(5)のどれかでクラッタスペクトルを数式モデル化する場合について説明する。
クラッタ#iの中心周波数fciに対するパワースペクトル値Ai(以下単にパワースペクトル値Aiと呼ぶ)の初期値については、中心周波数fciの初期値におけるパワースペクトル値のN倍を設定する。ただし、中心周波数fciの初期値が、式(1)のどれかになるとは限らないので、そのときは補間等を用いて計算する。
クラッタ#iの帯域幅σciの初期値については、搬送波周波数や、シークラッタ、ウェザクラッタ等のクラッタの種類に応じて考えられる概略の典型値を設定するが、事前に大まかな帯域幅が分かっていれば、事前に分かっているその帯域幅を設定してもよい。
雑音電力PNの初期値については、予め、クラッタ抑圧装置の入力にされる雑音電力を計測し、その計測値を設定する。
ここでは、初期値設定部3が、クラッタ判定部1により推定されたクラッタ#iの中心周波数fciからクラッタ#iのスペクトルパラメータの初期値を設定するものを示したが、パワースペクトル算出部2により算出された各ドップラー周波数{f1,f2,・・・,fN}に対するパワースペクトルデータ{S1,S2,・・・,SN}を参照して、クラッタ#iのスペクトルパラメータの初期値を設定するようにしてもよい。
即ち、クラッタスペクトルパラメータ推定部4は、パワースペクトル算出部2により算出された各ドップラー周波数{f1,f2,・・・,fN}に対するパワースペクトルデータ{S1,S2,・・・,SN}を2つのガウス関数の和で数式モデル化し(下記の式(3)を参照)、非線形回帰分析によって数式モデル化しているガウス関数のパラメータであるスペクトルパラメータを推定する。
あるいは、パワースペクトルデータ{S1,S2,・・・,SN}に対して、定数項である雑音項PNを加えて対数をとっている下記の式(4)を数式モデルとし、非線形回帰分析によって数式モデル化しているガウス関数のパラメータであるスペクトルパラメータを推定する。
式(3),(4)で推定されるパラメータは、以下の通りである。
Ai:クラッタ#iの中心周波数f=fciにおけるパワースペクトル値
σci:クラッタ#iの帯域幅
fci:クラッタ#iの中心周波数
(i=1、2)
PN:雑音電力
(添字のNはヒット数を表すものではなく、雑音であることを意味する)
式(4)は、単位をデシベル(dB)とするため、常用対数の10倍をとっている。それに対応させるため、上述のようにスペクトルデータ{S1,S2,・・・,SN}については常用対数の10倍をとり、式(2)のデータと式(4)を用いて非線形回帰分析を行う。
式(3)〜(5)の意味するところは、各クラッタ#iのパワースペクトルをガウス関数と仮定し、それらの和でもって複峰性クラッタスペクトルを数式モデル化していることである。
図2(a)は式(3)の一例、図2(b)は式(4)の一例をスペクトルに関するパラメータAi,σci,fci,PNと一緒に示している。
式(3)〜(5)において、|f|>0.5に対しては、|f|≦0.5に折り返したものを考えている。
即ち、フィルタ設定部5は、クラッタスペクトルパラメータ推定部4により推定された式(3)〜(5)のパラメータによって、帯域阻止フィルタ9及び帯域阻止フィルタ10のフィルタ係数を設定する。
具体的には、帯域阻止フィルタ9における阻止域の中心周波数は、クラッタスペクトルパラメータ推定部4により推定されたクラッタ#1の中心周波数fc1を設定し、帯域阻止フィルタ10における阻止域の中心周波数は、クラッタスペクトルパラメータ推定部4により推定されたクラッタ#2の中心周波数fc2を設定する。
あるいは、阻止域幅や阻止域減衰量の異なる帯域阻止フィルタを予め複数種類用意しておき、パワースペクトル値Ai、帯域幅σci、中心周波数fciの推定値から、2つの帯域阻止フィルタの阻止域中心周波数をそれぞれ推定されたクラッタ中心周波数fc1とfc2に設定して縦続接続したときのクラッタ抑圧度を計算し、予め用意している複数種類の帯域阻止フィルタの中から所望のクラッタ抑圧度が満たされる帯域阻止フィルタの組み合わせを選定するようにしてもよい。
なお、パルス間隔が等間隔の場合には、帯域阻止フィルタ9と帯域阻止フィルタ10の順番が逆でも構わない。設定法の一例としては、2つのクラッタスペクトルの山が完全に分離していなくても、帯域阻止フィルタ9,10のそれぞれに対して特許文献1に開示されている帯域阻止フィルタの設定方法を適用することも可能である。
この場合、例えば、特許文献1に開示されているモーメント法によってクラッタの中心周波数やクラッタ帯域幅を推定し、その推定結果から単一フィルタである帯域阻止フィルタ8のフィルタ係数を設定することができる。
ここでは、モーメント法とは別のクラッタスペクトルパラメータの推定法(複峰性クラッタの場合と同様に、非線形回帰分析を用いて、単峰性クラッタのスペクトルパラメータを推定する方法)によって、クラッタの中心周波数やクラッタ帯域幅などを推定する方法を説明する。
即ち、初期値設定部3は、クラッタ#1のスペクトルパラメータのうち、クラッタ#1の中心周波数fc1の初期値については、クラッタ判定部1によるクラッタ#1の中心周波数fc1の推定値を設定する。
パワースペクトル値A1の初期値については、中心周波数fc1の初期値におけるパワースペクトル値のN倍を設定する。ただし、中心周波数fc1の初期値が、式(1)のどれかになるとは限らないので、そのときは補間等を用いて計算する。
クラッタ#1の帯域幅σc1の初期値については、搬送波周波数や、シークラッタ、ウェザクラッタ等のクラッタの種類に応じて考えられる概略の典型値を設定するが、事前に大まかな帯域幅が分かっていれば、事前に分かっているその帯域幅を設定してもよい。
雑音電力PNの初期値については、予め、クラッタ抑圧装置の入力にされる雑音電力を計測し、その計測値を設定する。
ここでは、初期値設定部3が、クラッタ判定部1により推定されたクラッタ#1の中心周波数fc1からクラッタ#1のスペクトルパラメータの初期値を設定するものを示したが、パワースペクトル算出部2により算出された各ドップラー周波数{f1,f2,・・・,fN}に対するパワースペクトルデータ{S1,S2,・・・,SN}を参照して、クラッタ#1のスペクトルパラメータの初期値を設定するようにしてもよい。
クラッタスペクトルパラメータ推定部4は、式(6)〜(8)のどれかを用いて、それに当て嵌まるように、複峰性クラッタの場合と同様に、非線形回帰分析を用いて、クラッタのペクトルパラメータA1,σc1,fc1,PNの推定を行う。
即ち、フィルタ設定部5は、クラッタスペクトルパラメータ推定部4により推定された式(6)〜(8)のパラメータによって、帯域阻止フィルタ8のフィルタ係数を設定する。
具体的には、帯域阻止フィルタ8における阻止域の中心周波数は、クラッタスペクトルパラメータ推定部4により推定されたクラッタ#1の中心周波数fc1を設定する。
あるいは、阻止域幅や阻止域減衰量の異なる帯域阻止フィルタを予め複数種類用意しておき、パワースペクトル値A1、帯域幅σc1の推定値から所望のクラッタ抑圧度を計算し、予め用意している複数種類の帯域阻止フィルタの中から、所望のクラッタ抑圧度が満たされる帯域阻止フィルタを選定するようにしてもよい。
予め用意している複数種類の帯域阻止フィルタの中から、所望のクラッタ抑圧度が満たされる帯域阻止フィルタを選定する場合でも、その帯域阻止フィルタの阻止域中心周波数は上記のように設定する。
本発明では、クラッタスペクトルの数式モデルはガウス関数に限られるものではなく、式(9)や(10)、あるいは、それ以外でも構わない。また、それらが混在していてもよい。
[非特許文献2]
J. Barrie Billingsley,“Low-Angle Radar Land Clutter,”William Andrew Publishing,2002.
式(9)において、Cは電力に関するパラメータ、βは形状パラメータ、λは搬送波の波長である。
また、式(10)において、Kは電力に関するパラメータ、nは形状パラメータ、f0はスペクトルがピーク値の1/2となる周波数である。
図3はこの発明の実施の形態2によるクラッタ抑圧装置を示す構成図であり、図において、図1と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
フィルタバンク設定部11は例えばCPUを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、クラッタ判定部1により判定されたクラッタ数が0であれば、フィルタバンク13がコヒーレント積分処理を行えるようにフィルタバンク13にフィルタ係数である正方行列を設定し、クラッタ判定部1により判定されたクラッタ数が1であれば、フィルタバンク13が1つのクラッタの抑圧処理とコヒーレント積分処理を行えるように、クラッタスペクトルパラメータ推定部4により推定された1つのクラッタ#1のスペクトルパラメータに基づいて、フィルタバンク13にフィルタ係数である正方行列を設定し、クラッタ判定部1により判定されたクラッタ数が2であれば、フィルタバンク13が2つのクラッタ#1,#2の抑圧処理とコヒーレント積分処理を行えるように、クラッタスペクトルパラメータ推定部4により推定された2つのクラッタ#1,#2のスペクトルパラメータに基づいて、フィルタバンク13にフィルタ係数である正方行列を設定する処理を実施する。なお、フィルタバンク設定部11はフィルタ係数設定手段を構成している。
この実施の形態1では、1つのクラッタ、あるいは、2つのクラッタがある場合のフィルタ係数をフィルタバンク13に設定するものを示しているが、クラッタ判定部1によりクラッタ数がN(例えば、N=3)であると判定された場合、N個のクラッタ#1,#2,・・・,#Nの抑圧処理とコヒーレント積分処理を行えるように、フィルタバンク13にフィルタ係数である正方行列を設定するようにしてもよい。
この実施の形態2では、1つのクラッタ#1又は2つのクラッタ#1,#2の抑圧処理とコヒーレント積分処理をフィルタバンク13に実施させるものを示したが、クラッタ判定部1によりクラッタ数がN(例えば、N=3)であると判定された場合、N個のクラッタ#1,#2,・・・,#Nの抑圧処理をフィルタバンク13に実施させるようにする。
クラッタ抑圧装置がコンピュータで構成されている場合、クラッタ判定部1、パワースペクトル算出部2、初期値設定部3、クラッタスペクトルパラメータ推定部4、フィルタバンク設定部11及びクラッタ抑圧部12の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのCPUが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
フィルタバンク設定部11及びクラッタ抑圧部12以外は、上記実施の形態1と同様であるため、ここでは、フィルタバンク設定部11及びクラッタ抑圧部12の処理内容を説明する。
まず、注目レンジビン番号がkであり、フィルタバンク13に入力される受信信号が、注目レンジビン番号kのNヒットの信号であるN×1の列ベクトルx(k)であるとすると、N×1の列ベクトルであるフィルタバンク12の出力信号y(k)は、下記の式(11)のようになる(以下の非特許文献3を参照)。行列やベクトルの肩文字Tは転置、Hは複素共役転置を意味している。
[非特許文献3]
高橋龍平,平田和史,松田庄司,“クラッタ環境下における低速移動目標探知のためのヌル拘束付きパルス間コヒーレント積分”,2011年電子情報通信学会総合大会B-2-14.
注目レンジビン番号kにおけるクラッタによるN×Nのクラッタ相関行列RC(k)を下記の式(14)のように固有値分解する。
ここで、λn(k)はRC(k)の固有値(大きいものから順に並べたときのn番目)、en(k)は対応する固有ベクトルである。所望のクラッタ抑圧性能に基づいて、クラッタランクD(<N)を決めておくようにすると、式(11)の行列Pnullが式(15)で与えられる。式(15)において、IはN×Nの単位行列である。
複峰性クラッタの場合、各要素である自己相関関数rC(m)は、式(3)の逆フーリエ変換によって下記の式(17)のようになる。つまり、クラッタのスペクトルパラメータを推定すれば、計算することができる。
なお、式(16)の右辺の自己相関関数rc(m)と、式(17)の左辺の自己相関関数rc(m)のmは、パルス繰返し周期で正規化されたタイムラグであり、レンジビン番号ではない。レンジビン番号kは省略している。肩文字*は複素共役である。
一方、式(11)で必要となる行列Pnullの計算は、式(14)〜(17)であり、これはクラッタスペクトルパラメータ推定部4により推定されたスペクトルパラメータを用いて、フィルタバンク設定部11により計算されて、フィルタバンク13に設定される。
クラッタ判定部1によりクラッタがないと判定された場合は、フィルタバンク13は式(11)において、行列PnullをN×Nの単位行列とする。これは従来通りのFFT処理の実施である。
以上の処理を1CPI(Coherent Processing Interval)内の各レンジビン又は予め定められたレンジビン数(例えば、クラッタマップの距離分解能に相当するレンジビン数)毎に繰り返し実行する。
また、フィルタバンク13がコヒーレント積分処理を実施しているので、信号対雑音比を改善することができる効果を奏する。
上記実施の形態1,2では、クラッタスペクトルパラメータ推定部4により推定された1つのクラッタ#1のスペクトルパラメータに基づいて、帯域阻止フィルタ8,9,10又はフィルタバンク13のフィルタ係数を設定し、クラッタ抑圧部6,12が、受信信号に対するクラッタの抑圧処理を帯域阻止フィルタ8,9,10又はフィルタバンク13に実施させるものを示したが、クラッタスペクトルパラメータ推定部4によるスペクトルパラメータの推定結果をクラッタマップに反映してから、クラッタを抑圧するようにしてもよい。
まず、クラッタマップは、レーダの覆域を所定の角度幅と所定の距離幅の複数のセルで分割し、それぞれのセルに対してクラッタ数、クラッタ数が1以上であればクラッタの電力や帯域幅、中心周波数を格納したものである。
この実施の形態3の場合、最初のビーム走査では、クラッタ判定部1がクラッタ数と、クラッタ数が1以上と判定された場合はクラッタスペクトルパラメータ推定部4がスペクトルパラメータの推定結果をクラッタマップ内で対応するセルに格納する。
クラッタ判定部1での判定処理とクラッタスペクトルパラメータ推定部4の推定処理は、クラッタマップにおける全てのセルに推定結果が格納されるまで繰り返し実施され、最初のビーム走査では、クラッタの抑圧処理は行われない。
なお、次のビーム走査でも、更に次のビーム走査でのクラッタの抑圧処理に備えるため、クラッタ判定部1がクラッタ数判定結果を、またクラッタ数が1以上と判定された場合はクラッタスペクトルパラメータ推定部4がスペクトルパラメータの推定結果をクラッタマップ内で対応するセルに格納して更新する処理を実施する。
以下、上記の処理を繰り返し実施する。
Claims (8)
- 受信信号に含まれているクラッタの数と中心周波数を推定するクラッタ判定手段と、
注目レンジビンに対応する受信信号のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出手段と、
クラッタのスペクトルパラメータの初期値を設定する初期値設定手段と、
上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が1であれば、上記パワースペクトル算出手段により算出されたパワースペクトルと上記初期値設定手段により設定された初期値を用いて、1つのクラッタのスペクトルパラメータを推定し、上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が複数であれば、上記パワースペクトル算出手段により算出されたパワースペクトルと上記初期値設定手段により設定された初期値を用いて、複数のクラッタのスペクトルパラメータを推定するスペクトルパラメータ推定手段と、
上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が1であれば、上記スペクトルパラメータ推定手段により推定された1つのクラッタのスペクトルパラメータに基づいて、1つのクラッタの抑圧処理を行う単一フィルタのフィルタ係数を設定し、上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が複数であれば、上記スペクトルパラメータ推定手段により推定された複数のクラッタのスペクトルパラメータに基づいて、複数のクラッタの抑圧処理を行う複数フィルタのフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定手段と、
上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が1であれば、上記受信信号に対するクラッタの抑圧処理を上記単一フィルタに実施させ、上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が複数であれば、上記受信信号に対するクラッタの抑圧処理を上記複数フィルタに実施させるクラッタ抑圧手段と
を備えたクラッタ抑圧装置。 - 上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が2である場合、
上記スペクトルパラメータ推定手段は、上記パワースペクトル算出手段により算出されたパワースペクトルと上記初期値設定手段により設定された初期値を用いて、2つのクラッタのスペクトルパラメータを推定し、
上記フィルタ係数設定手段は、上記スペクトルパラメータ推定手段により推定された2つのクラッタのスペクトルパラメータに基づいて、2つのクラッタの抑圧処理を行う複数フィルタのフィルタ係数を設定し、
上記クラッタ抑圧手段は、受信信号に対するクラッタの抑圧処理を上記複数フィルタに実施させる
ことを特徴とする請求項1記載のクラッタ抑圧装置。 - 受信信号に含まれているクラッタの数と中心周波数を推定するクラッタ判定手段と、
注目レンジビンに対応する受信信号のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出手段と、クラッタのスペクトルパラメータの初期値を設定する初期値設定手段と、
上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が1であれば、上記パワースペクトル算出手段により算出されたパワースペクトルと上記初期値設定手段により設定された初期値を用いて、1つのクラッタのスペクトルパラメータを推定し、上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が複数であれば、上記パワースペクトル算出手段により算出されたパワースペクトルと上記初期値設定手段により設定された初期値を用いて、複数のクラッタのスペクトルパラメータを推定するスペクトルパラメータ推定手段と、
上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が1であれば、フィルタバンクが1つのクラッタの抑圧処理とコヒーレント積分処理を行えるように、上記スペクトルパラメータ推定手段により推定された1つのクラッタのスペクトルパラメータに基づいて、上記フィルタバンクにフィルタ係数を設定し、上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が複数であれば、上記フィルタバンクが複数のクラッタの抑圧処理とコヒーレント積分処理を行えるように、上記スペクトルパラメータ推定手段により推定された複数のクラッタのスペクトルパラメータに基づいて、上記フィルタバンクにフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定手段と、
上記受信信号に対するクラッタの抑圧処理とコヒーレント積分処理を上記フィルタバンクに実施させるクラッタ抑圧手段と
を備えたクラッタ抑圧装置。 - 上記クラッタ判定手段により判定されたクラッタ数が2である場合、
上記スペクトルパラメータ推定手段は、上記パワースペクトル算出手段により算出されたパワースペクトルと上記初期値設定手段により設定された初期値を用いて、2つのクラッタのスペクトルパラメータを推定し、
上記フィルタ係数設定手段は、上記フィルタバンクが2つのクラッタの抑圧処理とコヒーレント積分処理を行えるように、上記スペクトルパラメータ推定手段により推定された2つのクラッタのスペクトルパラメータに基づいて、上記フィルタバンクにフィルタ係数を設定する
ことを特徴とする請求項3記載のクラッタ抑圧装置。 - 上記スペクトルパラメータ推定手段は、上記パワースペクトル算出手段により算出されたパワースペクトルを単一のガウス関数又は複数のガウス関数の和で数式モデル化し、非線形回帰分析によって数式モデル化しているガウス関数のパラメータであるスペクトルパラメータを推定することを特徴とする請求項1から請求項4のうちのいずれか1項記載のクラッタ抑圧装置。
- 上記スペクトルパラメータ推定手段は、パラメータとして定数項が付加されている単一のガウス関数又は複数のガウス関数の和で数式モデル化していることを特徴とする請求項5記載のクラッタ抑圧装置。
- 上記スペクトルパラメータ推定手段は、数式モデルを対数で表現していることを特徴とする請求項5または請求項6記載のクラッタ抑圧装置。
- 最初のビーム走査では、上記スペクトルパラメータ推定手段がスペクトルパラメータの推定結果をクラッタマップに反映し、
次のビーム走査では、上記フィルタ係数設定手段が上記クラッタマップに反映されている上記スペクトルパラメータ推定手段の推定結果に基づいてフィルタ係数を設定して、クラッタ抑圧手段がクラッタの抑圧処理を実施させることを特徴とする請求項1から請求項7のうちのいずれか1項記載のクラッタ抑圧装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011274534A JP5933245B2 (ja) | 2011-12-15 | 2011-12-15 | クラッタ抑圧装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011274534A JP5933245B2 (ja) | 2011-12-15 | 2011-12-15 | クラッタ抑圧装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2013124971A JP2013124971A (ja) | 2013-06-24 |
JP5933245B2 true JP5933245B2 (ja) | 2016-06-08 |
Family
ID=48776295
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011274534A Active JP5933245B2 (ja) | 2011-12-15 | 2011-12-15 | クラッタ抑圧装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5933245B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6366880B2 (ja) | 2016-04-05 | 2018-08-01 | 三菱電機株式会社 | レーザレーダ装置 |
CN108331833A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-07-27 | 湖北耀洋汽车配件有限公司 | 一种新型推力杆总成 |
CN109444840B (zh) * | 2018-12-04 | 2020-12-25 | 南京航空航天大学 | 一种基于机器学习的雷达杂波抑制方法 |
CN109613505A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-12 | 航天南湖电子信息技术股份有限公司 | 一种抑制双重杂波的装置及其抑制方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5782779A (en) * | 1980-11-11 | 1982-05-24 | Nec Corp | Clutter suppression device |
IT1199170B (it) * | 1984-07-27 | 1988-12-30 | Selenia Ind Elettroniche | Elaboratore digitale di segnali radar in grado di effettuare la cancellazione adattiva del clutter mediante stimatore parametrico |
JP2787855B2 (ja) * | 1991-06-28 | 1998-08-20 | 三菱電機株式会社 | 不要信号抑圧装置 |
JP3188638B2 (ja) * | 1996-12-25 | 2001-07-16 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
JP3145943B2 (ja) * | 1997-02-18 | 2001-03-12 | 防衛庁技術研究本部長 | クラッタ抑圧装置 |
JP3520015B2 (ja) * | 2000-01-26 | 2004-04-19 | 三菱電機株式会社 | 目標追尾方法 |
JP4109918B2 (ja) * | 2002-01-17 | 2008-07-02 | 三菱電機株式会社 | クラッタ抑圧装置及び方法 |
JP2003279642A (ja) * | 2002-03-26 | 2003-10-02 | Mitsubishi Electric Corp | クラッタ抑圧装置及びクラッタ抑圧方法 |
JP2010060353A (ja) * | 2008-09-02 | 2010-03-18 | Mitsubishi Electric Corp | レーダ装置 |
-
2011
- 2011-12-15 JP JP2011274534A patent/JP5933245B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2013124971A (ja) | 2013-06-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Malanowski | Comparison of adaptive methods for clutter removal in PCL radar | |
CN106772253B (zh) | 一种非均匀杂波环境下的雷达杂波抑制方法 | |
CN105403864B (zh) | 基于改进斜投影的二维船载高频地波雷达海杂波抑制方法 | |
US9494682B2 (en) | Radar weather data signal processing method and signal processing module | |
JP5933245B2 (ja) | クラッタ抑圧装置 | |
CN106842148A (zh) | 基于frft的线性调频雷达干扰快速抑制方法 | |
WO2014020630A1 (en) | Stap filtering method and apparatus of an echo radar signal | |
JP2011117899A (ja) | レーダ装置 | |
JP2012181052A (ja) | 相関抑圧フィルタ、ウェイト算出方法、ウェイト算出装置、アダプティブアレーアンテナ及びレーダ装置 | |
JP2014044193A (ja) | クラッタ抑圧装置 | |
CN109116326B (zh) | 一种基于中位数估计的自适应雷达海杂波抑制方法 | |
CN111045002A (zh) | 基于TRT和SNuFFT的机动目标相参积累方法 | |
CN101907702A (zh) | 用于mimo雷达的两维多脉冲对消器 | |
JP5699405B2 (ja) | レーダ受信信号処理装置とその方法 | |
JP2012098257A (ja) | レーダ装置 | |
JP3773779B2 (ja) | レーダ信号処理装置 | |
JP2006226779A (ja) | レーダ装置 | |
JP5241147B2 (ja) | 不要信号抑圧装置 | |
JP2010060353A (ja) | レーダ装置 | |
CN113238194B (zh) | 基于分数域-频域处理的宽带相控阵雷达抗诱骗干扰方法 | |
CN114966598A (zh) | 低慢小雷达强地杂波自适应抑制方法及装置 | |
US9857454B1 (en) | Adaptive doppler filter re-optimization method for pulsed interference countermeasure | |
JP2002303645A (ja) | 周波数計測装置、周波数計測方法およびレーダ装置 | |
CN111273275A (zh) | 信号处理方法、装置和设备 | |
JP2005017143A (ja) | 気象レーダ信号処理装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20141029 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150810 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150915 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20151105 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160405 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160502 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5933245 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |