JP6173660B2 - 到来方向推定装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、電波の到来方向を推定する到来方向推定装置に関する。

従来、アレイアンテナによる到来方向推定アルゴリズムとして、ＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）法が知られている。このＭＵＳＩＣ法は、角度分解性能に優れており、複数の電波の到来方向を測定できる。なお、ＭＵＳＩＣ法の詳細については、例えば非特許文献１を参照されたい。

ＭＵＳＩＣ法で電波の到来方向を推定する場合、条件によっては、到来方向の推定結果が悪くなる場合がある。例えば、複数の電波の到来方向が近接した角度範囲にある場合、ＭＵＳＩＣスペクトルの形状がピーク位置で非対称になり、ＭＵＳＩＣ法による推定結果が劣化する。

また、ＭＵＳＩＣ法に限らず、角度分解性能に優れた到来方向推定法、例えば、線形予測法（ＬＰ：Linear Prediction）、パワーインバージョン（ＰＩＡＡ：Power Inversion Adaptive Array）等の場合、近傍に干渉波が存在すると、所望波の到来方向の推定結果が大きく劣化する場合がある

菊間信良："アレーアンテナによる適用信号処理"、科学技術出版，１９９９ 竹本宜弘、荒実："Ｃによる数値計算"、朝倉書店、１９８７

上述したように、所望波と干渉波の到来方向が十分離れていれば、ＭＵＳＩＣ法のような角度分解性能の良い到来方向推定アルゴリズムで、各電波の到来方向を推定できるが、所望波と干渉波の到来方向が近接している場合、到来方向推定に使用する角度スペクトル（ＭＵＳＩＣ法の場合「ＭＵＳＩＣスペクトル」という）のピークが明瞭でなくなり、到来方向の推定誤差が大きくなる。この場合、到来方向の推定結果の信頼性（推定誤差の度合い）が分からなくなるという問題がある。

本発明の課題は、信頼性の高い到来方向の推定結果を得ることができる到来方向推定装置を提供することにある。

上記の課題を解決するために、実施形態に係る到来方向推定装置によれば、複数のアンテナと、複数のアンテナからの信号に基づき算出された角度スペクトルからスペクトルピークを抽出して電波の到来方向を推定し、抽出されたスペクトルピークの近傍の所定範囲である抽出範囲内のデータに基づきピークが１個であるかどうかを判定し、ピークが１個である場合に前記データの内の複数点のデータを用いてピークの非対称度を算出し、算出したピークの非対称度を所定の閾値と比較し、ピークの非対称度が所定の閾値を超える場合には前記推定された電波の到来方向の信頼性が低いと判断し、ピークの非対称度が所定の閾値未満である場合には前記信頼性が高いと判断する信号処理装置と、前記信号処理装置の処理結果を表示する表示部とを備えることを特徴とする到来方向推定装置。

第1の実施形態に係る到来方向推定装置の構成を示すブロック図である。 第1の実施形態に係る到来方位推定装置において実行される到来方向推定結果の有効判定処理を示すフローチャートである。 第1の実施形態に係る到来方位推定装置において抽出されるデータを説明するための図である。 複数の信号が合成されて１つのピークが形成されて本来のピーク位置からずれる状態を説明するための図である。 第1の実施形態に係る到来方位推定装置においてピークの非対称度としてピークの左右の傾きの差または比を用いる場合の動作を説明するための図である。 第1の実施形態に係る到来方位推定装置においてピークの非対称度としてピーク中心軸からピークが離れている量を用いる場合の動作を説明するための図である。 第1の実施形態に係る到来方位推定装置においてピークの非対称度としてピーク中点の中心軸からのずれを用いる場合の動作を説明するための図である。 第1の実施形態に係る到来方位推定装置においてピークの非対称度として左右の面積比（その１）を用いる場合の動作を説明するための図である。 第1の実施形態に係る到来方位推定装置においてピークの非対称度として左右の面積比（その２）を用いる場合の動作を説明するための図である。

以下、本発明の実施形態の到来方向推定装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。

（第1の実施形態）
図１は、本発明の第1の実施形態に係る到来方向推定装置の構成を示すブロック図である。この到来方向推定装置は、ｐ個（ｐは２以上の整数）のアンテナ１１₁〜１１_p、ｐ個のアンプ１２₁〜１２_p、ｐ個の周波数変換部１３₁〜１３_p、ｐ個のデジタイザ１４₁〜１４_p、信号処理装置１５および表示部１６を備えている。

ｐ個のアンテナ１１₁〜１１_pは、外部から到来する電波を受信してアナログの電気信号に変換し、ｐ個のアンプ１２₁〜１２_pにそれぞれ送る。

ｐ個のアンプ１２₁〜１２_pは、ｐ個のアンテナ１１₁〜１１_pからそれぞれ送られてくる電気信号を増幅し、ｐ個の周波数変換部１３₁〜１３_pにそれぞれ送る。

ｐ個の周波数変換部１３₁〜１３_pは、ｐ個のアンプ１２₁〜１２_pからそれぞれ送られてくる高周波の電気信号を低周波の電気信号に変換し、ｐ個のデジタイザ１４₁〜１４_pにそれぞれ送る。

ｐ個のデジタイザ１４₁〜１４_pは、ｐ個の周波数変換部１３₁〜１３_pからそれぞれ送られてくる低周波のアナログの電気信号をデジタル信号に変換し、デジタルデータとして信号処理装置１５に送る。

信号処理装置１５は、ｐ個のデジタイザ１４₁〜１４_pから送られてくるｐ個のデジタルデータに基づき、電波の到来方向を推定する到来方向推定処理を実施するとともに、推定された電波の到来方向の信頼性を判断する処理を実施し、この実施の結果を表示部１６に送る。この信号処理装置１５で行う処理は、１つのＣＰＵ（Central Processing Unit）で行うこともできるし、複数のＣＰＵで並行して行うこともできる。

表示部１６は、ディスプレイを含むパーソナルコンピュータから構成されており、信号処理装置１５から送られてきた到来方向推定結果を表示する。この表示部１６は、複数のパーソナルコンピュータを用いて並行に処理を行うように構成することができる。

次に、上記のように構成される第1の実施形態に係る到来方位推定装置の動作を説明する。図２は、第1の実施形態に係る到来方位推定装置において実行される到来方向推定結果の有効判定処理を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理は、主に信号処理装置１５において実行される。

処理が開始されると、まず、受信信号の相関行列計算が行われる（ステップＳ１１）。すなわち、信号処理装置１５は、ｐ個のアンテナ１１₁〜１１_pから送られてくる電気信号が、ｐ個のアンプ１２₁〜１２_p、ｐ個の周波数変換部１３₁〜１３_pおよびｐ個のデジタイザ１４₁〜１４_pをそれぞれ経由することによって得られたデジタルデータを受け取る。この信号処理装置１５では、１回の処理でＭサンプル分（Ｍは正の整数）のデジタルデータが使用されるものとする。ここで、時刻ｔ_kにおける処理対象データＸ（ｔ_k）は、次のように構成されている。

信号処理装置１５は、処理対象データＸを受け取ると、これを使用して受信信号の相関行列Ｒを計算する。相関行列Ｒは、下記（２）式で表される。

ここで、Ｅ［・］はアンサンブル平均を表しており、Ｈは複素共役転置を行うことを示している。

次いで、固有値・固有ベクトル計算が行われる（ステップＳ１２）。相関行列Ｒの固有値・固有ベクトルは、ハウスホルダ法・ＱＲ法などを組合せた方法、または、他の方法を使用して求めることができる。

ここで、Λは固有値を対角要素とする行列を示し、Ｅ_sは固有ベクトルＥ₁〜Ｅ_pを列ベクトルとする行列を表している。このとき、下記（６）式に示すように、固有値は大きい値のものから順番に並べられているものとする。

次いで、信号数指定が行われる（ステップＳ１３）。すなわち、到来方向推定を行う対象となる信号数が指定される。このステップＳ１３で指定される信号数をｎ（０≦ｎ＜ｐ）とする。

次いで、角度スペクトル計算が行われる（ステップＳ１４）。ＭＵＳＩＣ法を用いる場合の角度スペクトル計算を（７）式に示す。なお、角度スペクトル計算の詳細は、必要に応じて、非特許文献１を参照されたい。

ここで、
Ｅｋ ：ノイズ固有ベクトル（ｋ＝ｎ＋１〜ｐ、ｎ：信号数）
ａ（θ，φ）：ステアリングベクトル
θ，φ ：ピークサーチ仰角・方位角
λ ：信号波長
ｕ ：信号方向ベクトル
Ｒ ：基準位置からアンテナ素子までの距離
Θ，Φ ：基準位置からアンテナ素子までの方向ベクトル仰角・方位角
である。また、Ｔは行列の転置を示す。

次いで、スペクトルピーク抽出（方位測定）が行われる（ステップＳ１５）。すなわち、信号処理装置１５は、ピークサーチ仰角・方位角（θ，φ）を変化させながら（７）式を用いて計算したピークの中から、大きい順に信号数に相当するｎ個分のピークを抽出する。この抽出されたピークに対応したステアリングベクトルの仰角・方位角が、推定された到来方向の仰角・方位角、つまり推定方位となる（Ａ１）。

次いで、抽出ピーク信頼性計算用データ抽出が行われる（ステップＳ１６）。すなわち、信号処理装置１５は、ステップＳ１５で抽出したピークの近傍から信頼性計算に使用するデータを抽出する。この際、図３に示すように、スペクトルピークからｄ［ｄＢ］だけ低い位置を基準レベルＬとし、この基準レベルＬより大きいデータが抽出される。このデータが抽出される範囲を、以下「抽出範囲」という。

次いで、抽出範囲内のピークが１個であるかどうかが調べられる（ステップＳ１７）。このステップＳ１７において、抽出範囲内のピークが１個でない、つまり抽出範囲内に複数のピークが存在することが判断されると、ステップＳ１８およびＳ１９の処理をスキップしてステップＳ２０に進む。この場合（抽出範囲内に複数のピークが存在する場合）、複数の信号の各々の方位を識別できたと判断できるので、推定方位の信頼性は高いと判断される。

一方、ステップＳ１７において、抽出範囲内のピークが１個であることが判断されると、次いで、ピーク非対称度が算出される（ステップＳ１８）。すなわち、抽出範囲内にピークが１つだけ存在する場合、このピークが１つの信号のみによって形成されているのであれば信頼性は高い。

しかしながら、複数の信号が近接している場合は、図４に示すように、複数の信号が合成されて１つのピークが形成され、ピーク中心軸上のスペクトルピークがピーク対称軸上の本来のピーク位置からずれることがある。この場合、スペクトルピークによって示される推定方位の信頼性は低くなる。そこで、ピークの非対称度を算出して数値化することにより、推定方位の信頼性が求められる。

ピークの非対称度として、以下の（Ａ）〜（Ｇ）に示す値を用いることができる。

（Ａ）ピークの左右の傾きの差
ピークの非対称度としてピークの左右の傾きの差を用いる場合、図５に示すように、抽出範囲内のデータのうち、ピーク中心軸の左側に存在するデータの一部または全部を使用して近似した直線の傾きａ_Ｌと、ピーク中心軸の右側に存在するデータの一部または全部を使用して近似した直線の傾きａ_Ｒとの差が非対称度とされる（Ａ２）。なお、一定範囲のデータによって形成される曲線を直線で近似する方法としては、周知の種々の方法を用いることができる。この非対称度を示す「差」は、下記（１１）式で表すことができる。なお、（１１）式では、得られる非対称度を規格化するために、傾きａ_Ｌと傾きａ_Ｒの差を、傾きａ_Ｌと傾きａ_Ｒの和で除している。

上記のようにして非対称度が算出されると、次いで、非対称度が閾値ε₁以上であるかどうかが調べられる（ステップＳ１９）。このステップＳ１９において、非対称度が閾値ε₁以上でない場合は、推定方位の信頼性が高いことが判断され、ステップＳ２０に進む。一方、ステップＳ１９において、非対称度が閾値ε₁以上である場合は、推定方位の信頼性が低い旨が判断され（Ａ３）、ステップＳ２０に進む。

ステップＳ２０では、処理が済んだピーク数が、ステップＳ１３で指定された信号数以上になったかどうかが調べられる。このステップＳ２０において、信号数以上になっていないことが判断されると、ステップＳ１５に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、処理ピーク数が信号数以上になったことが判断されると、処理は終了する。

（Ｂ）ピークの左右の傾きの比
ピークの非対称度としてピークの左右の傾きの比を用いる場合、上述した図５に示すように、抽出範囲内のデータのうち、ピーク中心軸の左側に存在するデータの一部または全部を使用して近似した直線の傾きａ_Ｌと、ピーク中心軸の右側に存在するデータの一部または全部を使用して近似した直線の傾きａ_Ｒとの比が非対称度とされる（Ａ２）。この非対称度を示す「比」は、下記（１２）式で表すことができる。

非対称度が算出された後の処理は、ステップＳ１９で用いられる閾値ε₁が閾値ε₂に変更されている点を除けば、上述した（Ａ）の場合と同じである。すなわち、傾きａ_Ｌと傾きａ_Ｒの比の絶対値が１からずれるにしたがって非対称度が大きくなり、推定方位の信頼性が低くなる旨が判断される。

（Ｃ）抽出データの２階微分値の正数
ピークの非対称度として抽出データの２階微分値を用いる場合、抽出データの２階微分値の正数の値が非対称度とされる。抽出範囲内のデータが単調に増加した後に減少している場合、１階微分値は、ピークを境にプラスからマイナスに変化する。このときの２階微分値は、ピーク近傍では負になる。一方、抽出範囲内のデータが単調に増加した後に減少していない場合、２階微分値に正になる部分が発生する。そこで、２階微分値に正数が存在する場合、推定方位の信頼性が低い旨が判断される。

上記（１３）式において、ｆ（ｘ）は、抽出したデータのｘにおける値を示している。微分法としては、差分を単純にとる方法、複数データを用いて差分をとる方法や、一旦、スプライン曲線などの曲線近似を行い、この近似曲線を微分する方法などを使用することができる。なお、微分方法については、必要に応じて非特許文献２を参照されたい。

非対称度が算出された後の処理は、ステップＳ１９で用いられる閾値ε₁が閾値ε₃に変更されている点を除けば、上述した（Ａ）の場合と同じである。

（Ｄ）ピーク中心軸からピークが離れている量
ピークの非対称度としてピーク中心軸からピークが離れている量を用いる場合、ピーク中心軸からピークが離れている量が非対称度とされる。ピーク中心軸は、抽出したデータのピークから離れている数点の同一レベルのデータを使用して計算される。

いま、図６に示すように、抽出したデータの組を（ｘ_１，ｐ_１），（ｘ_２，ｐ_２），…，（ｘ_ｎ，ｐ_ｎ）とする。このとき、ｐ_１，ｐ_２，…，ｐ_ｎは、それぞれ、ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_ｎにおけるスペクトルの値を示している。まず、下記式（１４）に示すように、スペクトルピークよりｄ［ｄＢ］だけ低い基準レベルＬから、＋α［ｄＢ］だけ高いレベルまでの範囲にあるデータがさらに抽出される。図６に示す例では、ｐ_ｉ＋１，ｐ_ｉ＋２，ｐ_ｉ＋３、ｐ_{ｉ＋ｎ−２}，ｐ_{ｉ＋ｎ−１}およびｐ_ｉ＋ｎの６個のデータが抽出される。

次に、抽出されたデータｐ_ｉ，ｐ_ｉ＋１，…，ｐ_ｉ＋ｎの中で、ほぼ同一レベルである組合せ、例えば、（ｐ_ｉ，ｐ_ｉ＋ｎ），（ｐ_ｉ＋１，ｐ_{ｉ＋ｎ−１}），…が抜きだされる。この組の対応するｘの中心を求め、それがピーク中心軸Ｘ_centerの値とされる。例えば、（ｐ_ｉ＋１，ｐ_{ｉ＋ｎ−１}）が抜き出され、ｘ_ｉ＋１とｘ_{ｉ＋ｎ−１}の中点がピーク中心軸Ｘ_centerの値とされる。このとき、（１５）式に示すように、ピーク中心軸Ｘ_centerの値は、複数のデータの平均をとって求めてもよいし、単独のデータから求めてもよい。

このピーク中心軸Ｘ_centerの値とスペクトルピークが含まれるスペクトルピーク軸Ｘ_peakの値との差が、下記（１６）式に示すように、閾値ε₄を越えている場合、非対称度が大きくなり、推定方位の信頼性が低い旨が判断される。

なお、抽出データの組（ｘ_１，ｐ_１），（ｘ_２，ｐ_２），…，（ｘ_ｎ，ｐ_ｎ）を用いてスプライン曲線などの曲線近似を行い、この近似曲線の値を使用して、上述した（１５）および（１６）式を計算するように構成することもできる。

非対称度が算出された後の処理は、ステップＳ１９で用いられる閾値ε₁が閾値ε₄に変更されている点を除けば、上述した（Ａ）の場合と同じである。

（Ｅ）同一レベルのピーク中点のピーク中心軸からのずれ
ピークの非対称度として同一レベルのピーク中点の中心軸からのずれを用いる場合、非対称度は次のようにして求められる。ピーク中心軸Ｘ_centerの求め方は、上記（Ｄ）の場合と同じである。ピーク中心軸Ｘ_centerが求められると、次に、スペクトルピーク付近の同一レベルのデータを使用して、中心位置が計算される。

いま、図７に示すように、抽出したデータの組を（ｘ_１，ｐ_１），（ｘ_２，ｐ_２），…，（ｘ_ｎ，ｐ_ｎ）とする。下記（１７）式に示すように、スペクトルピークＰｅａｋのレベルから、そのスペクトルピークＰｅａｋよりβ［ｄＢ］だけい低いレベルの範囲にあるデータがさらに抽出される。

次に、抽出されたデータｐ_ｊ，ｐ^ｊ＋１，…，ｐ^ｊ＋ｍの中で、ほぼ同一レベルである組合せ、例えば、（ｐ_ｊ，ｐ_ｊ＋ｍ），（ｐ_ｊ＋１，ｐ_{ｊ＋ｍ−１}），…が抜きだされる。そして、この組の対応するｘの中心（ピーク中点）を求め、式（１８）に示すように、その求めた値が含まれるスペクトルピーク軸Ｘ_peakの値とピーク中心軸Ｘ_centerの値との差の２乗和の平方根を求め、この値が閾値ε₅を越えている場合、非対称度が大きくなり、推定方位の信頼性が低い旨が認識される。

なお、抽出データの組（ｘ１，ｐ１），（ｘ２，ｐ２），…，（ｘｎ，ｐｎ）を用いてスプライン曲線などの曲線近似を行い、この近似曲線の値を使用して、上述した（１７）〜（１８）式を計算するように構成することもできる。

非対称度が算出された後の処理は、ステップＳ１９で用いられる閾値ε₁が閾値ε₅に変更されている点を除けば、上述した（Ａ）の場合と同じである。

（Ｅ２）
以下のように、ピーク左側のデータと右側のデータとを使用し、中心軸との差のＲＭＳＥを比較する方法もある。中心軸の求め方は、Ｅ項と同じで、求められた中心軸をxcenterとする。次に、ピーク付近の同一レベルのデータを使用して、中心位置を計算する。

いま、抽出データの組が(x1,p1),(x2,p2),…..,(xn,pn)であったとする。スペクトルピーク値Peakからβ[ｄＢ] の範囲にあるデータをさらに抽出する。

Peak −β ≦ p_j,p_j+1,…,p_j+m ≦ Peak…（１９）
この抽出された、p_j,p_j+1,…,p_j+mの中で、ピークの左側と右側に抽出したデータを分ける。例えば、（x_jL,p_jL）, (x_jL+1,p _jL+1),・・・、（x_jR,p_jR）, (x_jR+1,p _jR+1),・・・(x_j+m,p _j+m)。右側のデータと左側のデータとで中心軸XcenterからのＲＭＳＥを計算する。このＲＭＳＥの比が閾値εより大きいかにより、非対称性が高く、信頼性が低いとする。

このとき、抽出データを（x_jL,p_jL）, (x_jL+1,p _jL+1),・・・、（x_jR,p_jR）, (x_jR+1,p _jR+1),・・・(x_j+m,p _j+m)を、スプライン曲線などの曲線近似を行い、求めた曲線の値を使用して、(20-1)〜(21-2)式を計算してもよい。

（Ｆ）ピーク左右の面積比（その１）
ピークの非対称度としてピーク左右の面積比（その１）を用いる場合は、非対称度は次のようにして求められる。いま、図８に示すように、抽出データの組を（ｘ_１，ｐ_１），（ｘ_２，ｐ_２），…，（ｘ_ｎ，ｐ_ｎ）とする。下記（２２）式に示すように、抽出されたデータのほぼ同一レベルである組合せ、例えば、（ｐ_ｊ，ｐ_ｊ＋ｍ），（ｐ_ｊ＋１，ｐ_{ｊ＋ｍ−１}），…が抜きだされる。次に、ピーク（ｘpeak，peak）を頂点とした左右の三角形Ｓ_ＬとＳ_Rの面積が比較される。

この三角形Ｓ_ＬとＳ_Rの面積比の値が閾値ε₆を越えている場合、非対称度が大きくなり、推定方位の信頼性が低い旨が判断される。なお、抽出データの組（ｘ_１，ｐ_１），（ｘ_２，ｐ_２），…，（ｘ_ｎ，ｐ_ｎ）を用いてスプライン曲線などの曲線近似を行い、この近似曲線を使用して、（２２）式を計算するように構成することもできる。また、（２２）式は、一組のデータに対するものであるが、複数の組の和、平均または２乗和のルートをとる方法を用いることもできる。

さらに、三角形Ｓ_ＬとＳ_Rの面積比に基づき非対称度を求める代わりに、三角形Ｓ_ＬとＳ_Rの面積の差に基づき非対称度を求めるように構成することもできる。この場合、三角形Ｓ_Ｌの面積と三角形Ｓ_Rの面積の差を、三角形Ｓ_Ｌの面積と三角形Ｓ_Rの面積の和で除して規格化することが好ましい。

非対称度が算出された後の処理は、ステップＳ１９で用いられる閾値ε₁が閾値ε₆に変更されている点を除けば、上述した（Ａ）の場合と同じである。

（Ｇ）ピーク左右の面積比（その２）
ピークの非対称度としてピーク左右の面積比（その２）を用いる場合は、非対称度は次のようにして求められる。いま、図９に示すように、抽出データの組を（ｘ_１，ｐ_１），（ｘ_２，ｐ_２），…，（ｘ_ｎ，ｐ_ｎ）とする。ｘ_peakより小さい組を、（ｘ_１，ｐ_１），（ｘ_２，ｐ_２），…，（ｘ_ｍ，ｐ_ｍ）とし、ｘ_peakより大きい組を、（ｘ_ｕ，ｐ_ｕ），（ｘ_ｕ＋１，ｐ_ｕ＋１），…，（ｘ_ｎ，ｐ_ｎ）とする。このとき、ピークの左側の面積Ｓ_Ｌおよび右側の面積Ｓ_Rの各々は、高さが所定間隔（ｘ_ｉ＋１−ｘ_ｉ）の台形の面積の和で表すことができ、次のようになる。

このピークの左側の面積Ｓ_Ｌと右側の面積Ｓ_Rとの面積比が、式（２４）に示すように、閾値ε₇を越えている場合、非対称度が大きくなり、推定方位の信頼性が低い旨が認識される。

なお、ピークの左側の面積Ｓ_Ｌと右側の面積Ｓ_Rとの面積比に基づき非対称度を求める代わりに、ピークの左側の面積Ｓ_Ｌと右側の面積Ｓ_Rの差に基づき非対称度を求めるように構成することもできる。この場合、ピークの左側の面積Ｓ_Ｌと右側の面積Ｓ_Rの差を、ピークの左側の面積Ｓ_Ｌと右側の面積Ｓ_Rの和で除して規格化することが好ましい。

以上説明したように、第1の実施形態に係る到来方向推定装置によれば、信頼性の高い到来方向の推定結果を得ることができる到来方向推定装置を提供できる。

なお、上述した第1の実施形態では、ＭＵＳＩＣ法を用いて到来方向推定を行う場合について説明したが、これに限らず、角度分解性能に優れた到来方向推定アルゴリズム、例えば、線形予測方（ＬＰ）、パワーインバージョン（ＰＩＡＡ）等を用いて到来方向推定を行う場合にも適用できる。

以上のように、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１１₁〜１１_p アンテナ
１２₁〜１２_p アンプ
１３₁〜１３_p 周波数変換部
１４₁〜１４_p デジタイザ
１５ 信号処理装置
１６ 表示部

Claims (8)

1. 複数のアンテナと、
   前記複数のアンテナからの信号に基づき算出された角度スペクトルからスペクトルピークを抽出して電波の到来方向を推定し、前記抽出されたスペクトルピークの近傍の所定範囲である抽出範囲内のデータに基づきピークが１個であるかどうかを判定し、ピークが１個である場合に前記データの内の複数点のデータを用いてピークの非対称度を算出し、算出したピークの非対称度を所定の閾値と比較し、ピークの非対称度が所定の閾値を超える場合には前記推定された電波の到来方向の信頼性が低いと判断し、ピークの非対称度が所定の閾値未満である場合には前記信頼性が高いと判断する信号処理装置と、
   前記信号処理装置の処理結果を表示する表示部と、
   を備えることを特徴とする到来方向推定装置。
2. 前記信号処理装置は、前記抽出範囲内のデータのうちのピークより左側のデータを用いて近似した直線の傾きと、ピークより右側のデータを用いて近似した直線の傾きとの比を非対称度として信頼性を判断することを特徴とする請求項１記載の到来方向推定装置。
3. 前記信号処理装置は、前記抽出範囲内のデータのうちの、ピークから所定値ｄだけ低い基準レベルから所定値α（α＜ｄ）だけ高いレベルまでの範囲に存在するデータを抽出し、該抽出したデータの中心を表すピーク中心軸を算出し、かつ、前記抽出範囲内のデータのうちの、ピークから所定値β（β＜ｄ）だけ低いレベルまでの範囲に存在するデータを抽出し、該抽出したデータの中心を表すスペクトルピーク軸を算出し、ピーク中心軸からスペクトルピーク軸がずれている量を非対称度として信頼性を判断することを特徴とする請求項１記載の到来方向推定装置。
4. 前記信号処理装置は、前記抽出範囲内のデータの所定レベルとピークとの間であって、該ピークより左側に所定間隔で形成される複数の台形の面積の和と右側に所定間隔で形成される複数の台形の面積の和との比または差を非対称度として信頼性を判断することを特徴とする請求項１記載の到来方向推定装置。
5. 前記信号処理装置は、前記抽出範囲内のデータのうちのピークより左側のデータを用いて近似した直線の傾きと、ピークより右側のデータを用いて近似した直線の傾きとの差を非対称度として信頼性を判断することを特徴とする請求項１記載の到来方向推定装置。
6. 前記信号処理装置は、前記抽出範囲内のデータの２階微分値の正数を非対称度として信頼性を判断することを特徴とする請求項１記載の到来方向推定装置。
7. 前記信号処理装置は、前記抽出範囲内のデータのうちの、ピークから所定値ｄだけ低い基準レベルから所定値α（α＜ｄ）だけ高いレベルまでの範囲に存在するデータを抽出し、該抽出したデータの中心を表すピーク中心軸からピークが離れている量を非対称度として信頼性を判断することを特徴とする請求項１記載の到来方向推定装置。
8. 前記信号処理装置は、前記抽出範囲内のデータの所定レベルとピークとにより決定される、該ピークより左側の三角形の面積と右側の三角形の面積との比または差を非対称度として信頼性を判断することを特徴とする請求項１記載の到来方向推定装置。

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