JP6177008B2 - レーダ装置 - Google Patents
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Description
閾値より大きいスペクトルのピークの位置は、目標の運動によるドップラ周波数を表しているため、目標を検出したことに相当する。
以下の特許文献1に開示されているレーダ装置では、誤警報の発生を防止するため、目標信号が含まれている受信信号の振幅と、雑音だけの受信信号の振幅との確率分布の違いを高次モーメントで数値化し、双方の高次モーメントの数値を比較することで、目標と雑音を識別するようにしている。
また、滑らかな振幅確率分布を得るには、長い観測時間を必要とするため、短時間で目標を検出することができない課題があった。
図1はこの発明の実施の形態1によるレーダ装置を示す構成図である。
図1において、信号送信処理部1は、例えば、高周波信号であるRF(Radio Frequency)信号を発振する信号源と、その信号源により発振されたRF信号を変調する送信機とから構成されており、変調後のRF信号を送信RF信号として送受切替部2に出力する処理を実施する。
送受切替部2は信号送信処理部1から出力された送信RF信号を空中線3に出力する一方、空中線3から出力された反射RF信号を信号受信処理部4に出力する処理を実施する。
信号受信処理部4は信号送信処理部1の信号源により発振されたRF信号を用いて、送受切替部2から出力された反射RF信号をダウンコンバートし、ダウンコンバート後の信号を狭帯域フィルタに通してから、増幅処理や位相検波処理を実施することで、受信ビデオ信号を生成する処理を実施する。
なお、信号送信処理部1、送受切替部2及び空中線3から信号送信手段が構成されており、送受切替部2、空中線3及び信号受信処理部4から信号受信手段が構成されている。
表示器6は信号処理器5により検出された目標等を表示する液晶ディスプレイなどの表示装置である。
目標候補検出部12は周波数領域変換部11により算出された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出する処理を実施する。
なお、周波数領域変換部11及び目標候補検出部12から目標候補検出手段が構成されている。
目標判定部14は特徴量算出部13により算出された目標候補信号の特徴量から、その目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定する処理を実施する。
即ち、目標判定部14は特徴量算出部13により算出された高次モーメントが閾値以下であれば、その目標候補信号が目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。
なお、目標判定部14は目標判定手段を構成している。
信号処理器5がコンピュータで構成されている場合、周波数領域変換部11、目標候補検出部12、特徴量算出部13及び目標判定部14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。
信号送信処理部1の送信機は、信号源が高周波信号であるRF信号を発振すると、そのRF信号を変調し、変調後のRF信号を送信RF信号として送受切替部2に出力する。
送受切替部2は、信号送信処理部1から送信RF信号を受けると、その送信RF信号を空中線3に出力する。
これにより、空中線3から送信RF信号が空中に放射される。空中に放射された送信RF信号の一部は、空中に存在している目標に反射され、反射RF信号として空中線3に戻ってくる。
送受切替部2は、空中線3が反射RF信号を受信すると、その反射RF信号を信号受信処理部4に出力する。
信号受信処理部4は、例えば、ダウンコンバート後の信号を狭帯域フィルタに通してから、増幅処理や位相検波処理を実施することで、受信ビデオ信号を生成し、その受信ビデオ信号を信号処理器5に出力する。
なお、周波数領域変換部11は、後述する特徴量算出部13における特徴量の算出精度を高めるために、受信ビデオ信号の末尾に0データを付加して、データ長を伸ばしてから、FFT又はDFTを実施することで(受信ビデオ信号の点数よりも大きい点数で、受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換する)、周波数領域のスペクトルのサンプル数を増やすようにしてもよい。
なお、CA−CFARは、レーダ受信信号に含まれているクラッタを抑圧し、誤警報確率一定の基に目標を検出する方式として、良く知られている。
高次モーメントとして分散Vを算出する場合、下記の式(1)で算出し、高次モーメントとして歪度Sを算出する場合、下記の式(2)で算出し、高次モーメントとして尖度Kを算出する場合、下記の式(3)で算出する。
式(4)〜(6)において、v(m)はスペクトルのmビンの速度(または、距離)、p(m)はスペクトルのmビンのパワーである。mの範囲はスペクトルピークの範囲を示している。
ここで、3dBは周波数分解能として、下記の式(7)で算出する。ただし、W3dBは3dB幅、CPIは周波数領域に変換する受信ビデオ信号の観測時間である。
SNRが低い場合、3dB幅のサンプル範囲では、雑音のスペクトルから高次モーメントを算出してしまう可能性がある。この場合は、SNRに応じて、mの範囲を変更してもよい。即ち、目標候補の状況に応じてmの範囲を変化させてもよい。
例えば、目標候補のSNRが低い場合は、サンプル範囲を1dB幅(SNRが3dBの場合、3dB幅は雑音の影響が受けやすいので、雑音の影響が受けにくいdB幅に変更する)に変更してmの範囲を変更する。
ここでは、1次元のスペクトルのピークに対して、ピーク形状の特徴量を算出する例を示しているが、2次元のスペクトルのピークに対して、ピーク形状の特徴量を算出するようにしてもよい。
即ち、目標判定部14は、目標と雑音の特徴量の違いから目標と雑音を識別するものであり、図3は目標と雑音のスペクトルのピーク形状の違いを示している。
目標のスペクトルピークは、図3に示すように、雑音のスペクトルピークより細く鋭くなるため、目標のスペクトルピークの形状を表す分散Vは、雑音のスペクトルピークの形状を表す分散より小さくなる傾向がある。
高次モーメントである分散Vが閾値以下である場合、閾値以下の目標の分散Vの分布の面積をPTgtとすると、PTgtの確率で、目標候補信号が目標に係る信号であると識別することができる。
なお、高次モーメントの確率分布は、予め、目標と雑音毎にデータベース化しておくようにする。また、目標の高次モーメントの確率分布はSNRに応じて異なるため、SNR毎の確率分布をデータベース化しておくようにする。
図4では、高次モーメントである分散Vが閾値以下である場合、目標候補信号が目標に係る信号であると判別する例を示しているが、高次モーメントである歪度Sや尖度Kを算出し、歪度Sや尖度Kが閾値以下であれば、目標候補信号が目標に係る信号であると判別するようにしてもよい。
即ち、SNRが低い環境下でも、目標のスペクトルピークの形状と、雑音のスペクトルピークの形状とは大きな違いがあるため、スペクトルピークの形状を表す高次モーメントに基づく目標の判定処理によって、目標を高精度に検出することができる。
また、スペクトルピークの形状を表す高次モーメントに基づく目標の判定処理では、長い観測時間を必要としないため、短時間で目標を検出することができる。
図5はこの発明の実施の形態2によるレーダ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。
CPI間積分部21は周波数領域変換部11により算出された受信時刻が異なる複数の周波数領域のスペクトルを積分する(例えば、あるCPI(Coherent Pulse Interval)で受信された信号の周波数領域のスペクトルと、そのCPIの次のCPIで受信された信号の周波数領域のスペクトルとを積分する)処理を実施する。
目標候補検出部22はCPI間積分部21により積分された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出する処理を実施する。
なお、周波数領域変換部11、CPI間積分部21及び目標候補検出部22から目標候補検出手段が構成されている。
信号処理器5がコンピュータで構成されている場合、周波数領域変換部11、CPI間積分部21、目標候補検出部22、特徴量算出部13及び目標判定部23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。
CPI間積分部21、目標候補検出部22及び目標判定部23以外は、上記実施の形態1と同様であるため、ここでは、主にCPI間積分部21、目標候補検出部22及び目標判定部23の処理内容を説明する。
信号処理器5の周波数領域変換部11は、信号受信処理部4から1CPIの受信ビデオ信号を受けると、その受信ビデオ信号に対する高速フーリエ変換処理(FFT)又は離散フーリエ変換処理(DFT)を実施することで、その受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する。
また、周波数領域変換部11は、信号受信処理部4から2CPIの受信ビデオ信号を受けると、その受信ビデオ信号に対する高速フーリエ変換処理(FFT)又は離散フーリエ変換処理(DFT)を実施することで、その受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する。
目標候補検出部22は、CPI間積分部21から積分後の周波数領域のスペクトルを受けると、図1の目標候補検出部12と同様に、その周波数領域のスペクトルの強度に基づいて、例えば、1次元のCA−CFARを実施することでスペクトルピークを検出し、そのスペクトルピークを目標候補信号として特徴量算出部13に出力する。
また、その高次モーメントが第1の閾値より高く、第2の閾値以下であれば、その目標候補信号が等加速度運動の目標に係る信号であると判定する。
その高次モーメントが第2の閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。
図6は目標の運動の違いによるピーク形状の違いを示す説明図である。
等速度運動の目標のPDI後の周波数領域のスペクトルピークの形状を表す分散と、等加速度運動の目標のPDI後の周波数領域のスペクトルピークの形状を表す分散とを比較すると、図6に示すように、等速度運動の目標の分散より、等加速度運動の目標の分散の方が大きくなっていることが分かる。
図7に示すように、高次モーメントである分散Vが第1の閾値(異なる運動の目標を識別する閾値)以下である場合、目標候補信号が等速度運動の目標に係る信号であると判定する。
高次モーメントである分散Vが第1の閾値より高く、第2の閾値(目標と雑音を識別する閾値)以下であれば、その目標候補信号が等加速度運動の目標に係る信号であると判定する。
高次モーメントである分散Vが第2の閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。
図8はこの発明の実施の形態3によるレーダ装置を示す構成図であり、図において、図5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。
特徴量算出部31は周波数領域変換部11により算出された受信時刻が異なる複数の周波数領域のスペクトル(例えば、1CPIの周波数領域のスペクトル、2CPIの周波数領域のスペクトル)の中から、目標候補検出部22により検出されたスペクトルピークと同じサンプリング位置のスペクトルピークをそれぞれ取得し、目標候補信号の特徴量として、各スペクトルピークの特徴量を算出する処理を実施する。なお、特徴量算出部31は特徴量算出手段を構成している。
目標判定部32は特徴量算出部31により算出された目標候補信号の特徴量の差分から、その目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定する処理を実施する。なお、目標判定部32は目標判定手段を構成している。
信号処理器5がコンピュータで構成されている場合、周波数領域変換部11、CPI間積分部21、目標候補検出部22、特徴量算出部31及び目標判定部32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。
信号処理器5の周波数領域変換部11は、信号受信処理部4から1CPIの受信ビデオ信号を受けると、上記実施の形態2と同様に、その受信ビデオ信号に対する高速フーリエ変換処理(FFT)又は離散フーリエ変換処理(DFT)を実施することで、その受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する。
また、周波数領域変換部11は、信号受信処理部4から2CPIの受信ビデオ信号を受けると、上記実施の形態2と同様に、その受信ビデオ信号に対する高速フーリエ変換処理(FFT)又は離散フーリエ変換処理(DFT)を実施することで、その受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する。
目標候補検出部22は、CPI間積分部21から積分後の周波数領域のスペクトルを受けると、上記実施の形態2と同様に、その周波数領域のスペクトルの強度に基づいて、例えば、1次元のCA−CFARを実施することでスペクトルピークを検出する。
また、特徴量算出部31は、周波数領域変換部11により算出された2CPIの周波数領域のスペクトルの中から、目標候補検出部22により検出されたスペクトルピークと同じサンプリング位置のスペクトルピークを取得し、目標候補信号の特徴量として、そのスペクトルピークの形状を表す高次モーメント(例えば、分散V、歪度S、尖度Kなど)を算出する。
即ち、目標判定部32は、図1の目標判定部14と同様に、目標と雑音の特徴量の違いから目標と雑音を識別するものであるが、等速度運動の目標の場合、1CPIと2CPIでスペクトルピークの位置がほぼ変わらないため、特徴量の差分(高次モーメントの差分)が小さくなるのに対して、雑音の場合、1CPIと2CPIでスペクトルピークの形状が異なるため、特徴量の差分(高次モーメントの差分)が大きくなることに着目して、目標と雑音を識別するものである。
特徴量の差分が閾値以下である場合、閾値以下の特徴量の差分の分布の面積をPTgtとすると、PTgtの確率で、目標候補信号が目標に係る信号であると識別することができる。
特徴量の差分の確率分布は、予め、目標と雑音毎にデータベース化しておくようにする。また、目標の特徴量の差分の確率分布はSNRに応じて異なるため、SNR毎の確率分布をデータベース化しておくようにする。
図11は特徴量差の差分が等加速度運動の目標と雑音で異なることを示す説明図であり、図12は等加速度運動の目標と雑音における特徴量差の差分の分布を示す説明図である。
そこで、目標判定部32は、等加速度運動の目標の場合、1CPIのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントと、2CPIのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントとの差分Δf1を算出するとともに、3CPIのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントと、4CPIのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントとの差分Δf2を算出して、その差分Δf1と差分Δf2の差分|Δf1−Δf2|を算出する。
そして、目標判定部32は、その差分|Δf1−Δf2|が閾値以下であれば、目標候補信号が目標に係る信号であると判定し、その差分|Δf1−Δf2|が閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。
図13はこの発明の実施の形態4によるレーダ装置を示す構成図であり、図において、図8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。
雑音白色化部41は信号受信処理部4により生成された受信ビデオ信号の共分散行列が単位行列となる白色化行列を算出し、その白色化行列を用いて、その受信ビデオ信号に含まれている有色雑音を白色化し、雑音白色化後の受信ビデオ信号を周波数領域変換部11に出力する処理を実施する。なお、雑音白色化部41は雑音白色化手段を構成している。
追尾処理部42は図8の目標判定部32と同様の方法で、目標候補信号が目標に係る信号であるか否かを判定する処理を実施するほか、その目標候補信号が目標に係る信号であると判定すると、特徴量算出部31により算出された上記目標候補信号の特徴量を用いて、目標の追尾処理を実施する。なお、追尾処理部42は目標判定手段を構成している。
信号処理器5がコンピュータで構成されている場合、雑音白色化部41、周波数領域変換部11、CPI間積分部21、目標候補検出部22、特徴量算出部31及び追尾処理部42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。
雑音白色化部41及び追尾処理部42以外は、上記実施の形態3と同様であるため、ここでは、雑音白色化部41及び追尾処理部42の処理内容だけを説明する。
上記実施の形態1〜3では、目標と雑音を識別する際、雑音のガウスの特性を用いているが、雑音がガウスではなく、有色である場合、目標と雑音が識別できなくなる可能性がある。
そこで、この実施の形態4では、周波数領域変換部11が、信号受信処理部4により生成された受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換する前に、その受信ビデオ信号に含まれている有色雑音を白色化するようにしている。
即ち、雑音白色化部41が、信号受信処理部4により生成された受信ビデオ信号の共分散行列が単位行列となる白色化行列(受信ビデオ信号のベクトルが無相関になるような白色化行列)を算出し、その白色化行列を用いて、その受信ビデオ信号に含まれている有色雑音を白色化し、雑音白色化後の受信ビデオ信号を周波数領域変換部11に出力する。
そこで、追尾処理部42は、最初に、図8の目標判定部32と同様に、特徴量算出部31により算出された1CPIのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントと、2CPIのスペクトルピークの形状を表す高次モーメントとの差分を算出し、その差分が閾値以下であれば、目標候補信号が目標に係る信号であると判定し、その高次モーメントが閾値より高ければ、その目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する。
追尾処理部42は、目標に係る信号である可能性が高い目標候補信号を特定すると、特徴量算出部31により算出された上記目標候補信号の特徴量を用いて、目標の追尾処理を実施する。
目標候補信号の特徴量に基づいて目標を追尾する処理自体は公知の技術であるため詳細な説明は省略する。
Claims (9)
- 信号を放射する信号送信手段と、
上記信号送信手段により放射されたのち、目標に反射されて戻ってきた上記信号を受信し、その受信信号から受信ビデオ信号を生成する信号受信手段と、
上記信号受信手段により生成された受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する周波数領域変換部と、
上記周波数領域変換部により算出された受信時刻が異なる複数の周波数領域のスペクトルを積分する積分処理部と、
上記積分処理部により積分された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出する目標候補検出部と、
上記目標候補検出部から出力された目標候補信号の特徴量として、上記スペクトルピークの形状を表す高次モーメントを算出する特徴量算出手段と、
上記特徴量算出手段により算出された高次モーメントが第1の閾値以下であれば、上記目標候補信号が等速度運動の目標に係る信号であると判定し、上記高次モーメントが上記第1の閾値よりも高く、かつ、第2の閾値以下であれば、上記目標候補信号が等加速度運動の目標に係る信号であると判定し、上記高次モーメントが上記第2の閾値よりも高ければ、上記目標候補信号が雑音に係る信号であると判定する目標判定手段と
を備えたレーダ装置。 - 上記周波数領域変換部は、上記信号受信手段により生成された受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換する処理として、離散フーリエ変換処理又は高速フーリエ変換処理を実施することを特徴とする請求項1記載のレーダ装置。
- 上記周波数領域変換部は、上記信号受信手段により生成された受信ビデオ信号の点数よりも大きい点数で、上記受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換することを特徴とする請求項1記載のレーダ装置。
- 上記積分処理部は、上記複数の周波数領域のスペクトルを積分する処理として、ノンコヒーレント積分処理又はコヒーレント積分処理を実施することを特徴とする請求項1記載のレーダ装置。
- 上記特徴量算出手段は、事前に設定されている範囲で上記目標候補信号の特徴量を算出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項記載のレーダ装置。
- 上記特徴量算出手段は、目標候補の状況に応じて変化する範囲で上記目標候補信号の特徴量を算出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項記載のレーダ装置。
- 信号を放射する信号送信手段と、
上記信号送信手段により放射されたのち、目標に反射されて戻ってきた上記信号を受信し、その受信信号から受信ビデオ信号を生成する信号受信手段と、
上記信号受信手段により生成された受信ビデオ信号を時間領域から周波数領域の信号に変換して、周波数領域のスペクトルを算出する周波数領域変換部と、
上記周波数領域変換部により算出された受信時刻が異なる複数の周波数領域のスペクトルを積分する積分処理部と、
上記積分処理部により積分された周波数領域のスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークを検出する目標候補検出部と、
上記周波数領域変換部により算出された第1の受信時刻でのスペクトル及び上記第1の受信時刻の次の受信時刻である第2の受信時刻でのスペクトルの中から、上記目標候補検出部により検出されたスペクトルピークと同じサンプリング位置のスペクトルピークをそれぞれ取得し、目標候補信号の特徴量として、各々のスペクトルピークの形状を表す高次モーメントをそれぞれ算出する特徴量算出手段と、
上記特徴量算出手段により算出された各々の高次モーメントの差分が第1の閾値以下であれば、上記目標候補信号が等速度運動の目標に係る信号であると判定する目標判定手段とを備え、
上記特徴量算出手段は、上記周波数領域変換部により算出された第1の受信時刻でのスペクトル、上記第2の受信時刻でのスペクトル、上記第2の受信時刻の次の受信時刻である第3の受信時刻でのスペクトル及び上記第3の受信時刻の次の受信時刻である第4の受信時刻でのスペクトルの中から、目標候補信号としてスペクトルピークをそれぞれ取得して、各々のスペクトルピークの形状を表す高次モーメントをそれぞれ算出し、
上記目標判定手段は、上記第1の受信時刻での高次モーメントと上記第2の受信時刻での高次モーメントとの差分である第1の差分と、上記第3の受信時刻での高次モーメントと上記第4の受信時刻での高次モーメントとの差分である第2の差分とを算出し、上記第1の差分と上記第2の差分との差分が第2の閾値以下であれば、上記目標候補信号が等加速度運動の目標に係る信号であると判定し、上記第1の差分と上記第2の差分との差分が上記第2の閾値よりも高ければ、上記目標候補信号が雑音に係る信号であると判定することを特徴とするレーダ装置。 - 上記信号受信手段により生成された受信ビデオ信号に含まれている有色雑音を白色化し、雑音白色化後の受信ビデオ信号を上記周波数領域変換部に出力する雑音白色化手段を備えた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項記載のレーダ装置。
- 上記目標判定手段は、上記目標候補信号が目標に係る信号であると判定すると、上記特徴量算出手段により算出された上記目標候補信号の特徴量を用いて、目標の追尾処理を実施することを特徴とする請求項1から請求項8のうちのいずれか1項記載のレーダ装置。
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