JP6278910B2 - レーダ画像処理装置及びレーダ画像処理方法 - Google Patents

Description

この発明は、異なる時刻に目標が観測された時系列のレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを判定するレーダ画像処理装置及びレーダ画像処理方法に関するものである。

目標に反射された電波等を受信して、目標のレーダ画像を生成するレーダ装置は、昼夜天候を問わずに目標を観測できる有用なセンサである。
レーダ画像処理装置は、レーダ装置より生成された時系列のレーダ画像を処理することで、時系列のレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを判定する機能等を有する装置である。

以下の非特許文献１には、レーダ画像処理装置が、時系列のレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを判定する際、目標の同一性を表す指標であるコヒーレンスを算出しても、例えば、目標である車両が駐車時に回転性の微小移動を行ったような場合、そのコヒーレンスが低下してしまうという記載がある。
ただし、回転性の微小移動に伴って低下したコヒーレンスを補償する技術については、非特許文献１に開示されていない。

Oriot, Helene; Coulombeix, Colette; du Plessis, Olivier Ruault, "Analysis of parked vehicles on very high resolution interferometric images," Synthetic Aperture Radar, 2012. EUSAR. 9th European Conference on , pp.143,146, 23-26 April 2012

従来のレーダ画像処理装置は以上のように構成されているので、観測時刻が異なる複数のレーダ画像内の目標が回転性の微小移動を行っている場合、目標の同一性を表す指標であるコヒーレンスを参照しても、複数のレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを正確に判定することができないという課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、観測時刻が異なる複数のレーダ画像内の目標が回転性の微小移動を行っている場合でも、複数のレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを正確に判定することができるレーダ画像処理装置及びレーダ画像処理方法を得ることを目的とする。

この発明に係るレーダ画像処理装置は、異なる時刻に目標が観測された２つのレーダ画像の位置合わせを行う位置合わせ部と、位置合わせ部により位置合わせが行われた２つのレーダ画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、２つのレーダ画像内の目標の同一性を表す指標を算出する同一性指標算出部とを設け、目標識別部が、同一性指標算出部により算出された同一性を表す指標から、２つのレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを判定するようにしたものである。

この発明によれば、位置合わせ部により位置合わせが行われた２つのレーダ画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、２つのレーダ画像内の目標の同一性を表す指標を算出する同一性指標算出部を設け、目標識別部が、同一性指標算出部により算出された同一性を表す指標から、２つのレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを判定するように構成したので、観測時刻が異なる２つのレーダ画像内の目標が回転性の微小移動を行っている場合でも、２つのレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを正確に判定することができる効果がある。

この発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置を示す構成図である。 レーダ画像処理装置の構成要素の一部がコンピュータで構成される場合のハードウェア構成図である。 この発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置の処理内容であるレーダ画像処理方法を示すフローチャートである。 Ｄｅｒａｍｐ処理後のレーダ画像Ａ，Ｂの２次元フーリエ変換結果の一例を示す説明図である。 スペクトルフィルタの適用結果を示す説明図である。 ２つのレーダ画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを示す説明図である。 この発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置を示す構成図である。 周波数分割型前処理部３１による周波数分割の一例を示す説明図である。 レンジ方向に分布している目標の目標面を示す説明図である。 レンジ方向に分布している目標面がクロスレンジ方向に回転している様子を示す説明図である。 周波数帯域の成分がアジマス方向に周波数分割されている場合に現れるクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトルを示す説明図である。 ２つのレーダ画像内の目標が回転運動と並進運動を同時に行う場合の動作を示す説明図である。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面にしたがって説明する。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置を示す構成図である。
図１において、レーダ画像格納部１は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、例えば、音波レーダ装置や光波レーダ装置などのレーダ装置により生成された観測時刻が異なる時系列のレーダ画像を格納している。
位置合わせ部２はレーダ画像格納部１に格納されている複数のレーダ画像の中から、２つのレーダ画像を入力し、２つのレーダ画像の位置合わせを行う。
即ち、位置合わせ部２は、２つのレーダ画像における複数の局所領域のうち、対応関係がある局所領域の間のずれ量を算出し、２つのレーダ画像のうち、いずれか一方のレーダ画像を局所領域単位に、上記ずれ量にしたがって幾何変換することで、２つのレーダ画像の位置合わせを行う。

前処理部３は位置合わせ部２により位置合わせが行われた２つのレーダ画像の間のドップラー周波数差及び幾何位相差を補償し、補償後の２つのレーダ画像を同一性指標算出部４に出力する処理を実施する。
同一性指標算出部４は前処理部３から出力された２つのレーダ画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、２つのレーダ画像内の目標の同一性を表す指標を算出する処理を実施する。
即ち、同一性指標算出部４は目標の同一性を表す指標として、前処理部３から出力された２つのレーダ画像における複数の局所領域のうち、対応関係がある局所領域同士の内積の絶対値の和によって定義されるコヒーレンスを算出する処理を実施する。

目標識別部５は同一性指標算出部４により算出された同一性を表す指標であるコヒーレンスと予め設定された閾値を比較し、その比較結果から２つのレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを判定する処理を実施する。
また、目標識別部５は、２つのレーダ画像内の目標が同一物であると判定すると、同一性指標算出部４により算出されたコヒーレンスが最大値となるアジマスドップラー周波数から、目標の回転量を推定する処理を実施する。
判定結果格納部６は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、目標識別部５の判定結果を格納するとともに、目標識別部５により推定された目標の回転量を格納する。

図１の例では、レーダ画像処理装置の構成要素の一部である位置合わせ部２、前処理部３、同一性指標算出部４及び目標識別部５が専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、レーダ画像処理装置の構成要素の一部である位置合わせ部２、前処理部３、同一性指標算出部４及び目標識別部５がコンピュータで構成されていてもよい。専用のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路や、ワンチップマイコンなどが考えられる。
図２はレーダ画像処理装置の構成要素の一部がコンピュータで構成される場合のハードウェア構成図である。
例えば、レーダ画像処理装置の構成要素の一部である位置合わせ部２、前処理部３、同一性指標算出部４及び目標識別部５がコンピュータで構成される場合、位置合わせ部２、前処理部３、同一性指標算出部４及び目標識別部５の処理内容を記述しているプログラムを図２に示すメモリ１１に格納し、図２に示すプロセッサ１２がメモリ１１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。
図３はこの発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置の処理内容であるレーダ画像処理方法を示すフローチャートである。

次に動作について説明する。
レーダ画像格納部１には、図示せぬレーダ装置により生成された観測時刻が異なる時系列のレーダ画像が格納される。
位置合わせ部２は、レーダ画像格納部１に格納されている複数のレーダ画像の中から、２つのレーダ画像を入力し、２つのレーダ画像の位置合わせを行う（図３のステップＳＴ１）。
以下、２つのレーダ画像の位置合わせ方法を具体的に説明する。ここでは、説明の便宜上、２つのレーダ画像をレーダ画像Ａ，レーダ画像Ｂとする。

レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの位置合わせ方法として、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間の画素ずれ量を求め、レーダ画像Ａ又はレーダ画像Ｂを当該画素ずれ量に基づいて、例えば、アフィン変換や写像関数による幾何変換を行うことで、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの位置合わせを行う方法が考えられる。
ここで、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間の画素ずれ量を算出する方法として、レーダ装置と観測対象の目標との幾何学的な位置関係から求める方法がある。
また、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間の画素ずれ量に相当する値、即ち、画素ずれ量に伴う複素正弦波の散乱強度重み付き平均値を算出する方法として、レーダ画像Ａ及びレーダ画像Ｂを２次元フーリエ変換し、レーダ画像Ａの２次元フーリエ変換結果の複素共役と、レーダ画像Ｂの２次元フーリエ変換結果とを乗算し、その乗算結果の２次元逆フーリエ変換結果を求める方法が考えられる。
しかし、レーダ装置が地表面上の目標を観測する場合には、レーダ装置のプラットフォームに依存する距離ずれの影響、観測のサンプリングずれの影響、幾何学的な影響などによって、レーダ画像を構成する局所領域単位のずれ量が非線形性となり、周波数空間上の複素正弦波が一様でなくなる場合がある。周波数空間上の複素正弦波が一様でなくなる場合、上記の方法で画素ずれ量を求め、その画素ずれ量に基づいてレーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの位置合わせを行っても、正確に位置合わせを行うことができない。

そこで、位置合わせ部２は、レーダ画像Ａにおける複数の局所領域と、レーダ画像Ｂにおける複数の局所領域のうち、対応関係がある局所領域の間のずれ量を算出する。
即ち、位置合わせ部２は、レーダ画像Ａにおいて、散乱強度が高い画素の近傍の小区間である局所領域ａを特定するとともに、レーダ画像Ｂにおいて、散乱強度が高い画素の近傍の小区間である局所領域ｂを特定する。ただし、局所領域ａと局所領域ｂは、２つのレーダ画像において、位置的に対応関係があるものとする。
位置合わせ部２は、局所領域ａと局所領域ｂを特定すると、局所領域ａ及び局所領域ｂを２次元フーリエ変換し、局所領域ａの２次元フーリエ変換結果の複素共役と、局所領域ｂの２次元フーリエ変換結果とを乗算する。
そして、位置合わせ部２は、局所領域ａと局所領域ｂの間の画素ずれ量に伴う複素正弦波の散乱強度重み付き平均値として、その乗算結果の２次元逆フーリエ変換結果を求める。
位置合わせ部２は、局所領域ａと局所領域ｂの間のずれ量として、複素正弦波の散乱強度重み付き平均値を算出すると、レーダ画像Ａ又はレーダ画像Ｂを局所領域単位に、その散乱強度重み付き平均値にしたがって幾何変換することで、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの位置合わせを行う。

前処理部３は、位置合わせ部２から位置合わせ後のレーダ画像Ａ，Ｂを受けると、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間のドップラー周波数差を補償するとともに（ステップＳＴ２）、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間の幾何位相差を補償する（ステップＳＴ３）。
レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間のドップラー周波数差及び幾何位相差は、レーダ画像Ａ，Ｂの観測時において、観測対象の目標から見たレーダ装置の軌道が異なる場合、あるいは、レーダ装置におけるアンテナビームの走査が異なる場合に生じるものであるため、レーダ画像Ａ，Ｂの観測時において、観測対象の目標から見たレーダ装置の軌道が同一であり、かつ、レーダ装置におけるアンテナビームの走査が同一であれば、前処理部３を省略することができる。

レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間のドップラー周波数差は、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂにスペクトルフィルタを適用することで補償することができる。
スペクトルフィルタを適用するには、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂにおいて、各画素のドップラー中心周波数ｆ_ｄｃを得る必要がある。
各画素のドップラー中心周波数ｆ_ｄｃは、観測対象である目標の位置ベクトルと、アンテナの位相中心の位置ベクトルから得られるレーダ距離の変化率と、レーダ送信波長とから幾何学的に算出することができる。また、レーダ画像に対して、アジマス方向にチャープ率αのチャープ信号を乗算するＤｅｒａｍｐ処理を実施し、アジマスドップラー周波数の帯域幅最小化や、アジマスドップラー周波数の振幅を基準とする最適化問題の解として推定することもできる。
なお、レーダ装置の合成開口処理時間が比較的長く、２次以上の多項式でアジマスドップラー中心周波数が得られる場合、１次のアジマスドップラー中心周波数の多項式係数であるチャープ率αの最適化問題と同様に、ドップラー中心周波数ｆ_ｄｃの最適解を得ることが可能である。言うまでもないが、スクイント観測によってレンジ方向に発生するレンジドップラー中心周波数の多項式係数も、アジマスドップラー中心周波数の推定と同様に推定することが可能である。

前処理部３は、下記の式（１）で表される各画素のドップラー中心周波数ｆ_ｄｃを得ると、そのドップラー中心周波数ｆ_ｄｃを時間積分し、下記の式（２）に示すように、そのドップラー中心周波数ｆ_ｄｃの時間積分結果、即ち、（α・ｔ^２）／２＋β・ｔに対して、虚数単位であるｊ及び−２πを乗算した結果を指数、ネイピア数ｅを底とする指数関数を、Ｄｅｒａｍｐ関数Ｄ（ｔ）として算出する。
ｆ_ｄｃ＝α・ｔ＋β （１）

式（１）において、αはチャープ率、βは所定の定数、ｔは観測時刻である。

前処理部３は、Ｄｅｒａｍｐ関数Ｄ（ｔ）を算出すると、レーダ画像Ａ，Ｂに対して、Ｄｅｒａｍｐ関数Ｄ（ｔ）をそれぞれ乗算するＤｅｒａｍｐ処理を実施する。Ｄｅｒａｍｐ処理を実施することで、レーダ画像Ａ，Ｂを２次元フーリエ変換した場合に、レーダ画像Ａ，Ｂの２次元フーリエ変換結果の中心周波数を１点に集約することが可能になる。
前処理部３は、Ｄｅｒａｍｐ処理を実施すると、Ｄｅｒａｍｐ処理後のレーダ画像Ａ，Ｂをそれぞれ２次元フーリエ変換する。
図４はＤｅｒａｍｐ処理後のレーダ画像Ａ，Ｂの２次元フーリエ変換結果の一例を示す説明図である。
前処理部３は、Ｄｅｒａｍｐ処理後のレーダ画像Ａ，Ｂをそれぞれ２次元フーリエ変換すると、図４に示すように、レーダ画像Ａの２次元フーリエ変換結果とレーダ画像Ｂの２次元フーリエ変換結果とが重なっている周波数帯域を特定する。
そして、前処理部３は、レーダ画像Ａの２次元フーリエ変換結果において、重なっている周波数帯域以外の帯域の成分に０を乗算することで、重なっている周波数帯域の成分を抽出する。
また、レーダ画像Ｂの２次元フーリエ変換結果において、重なっている周波数帯域以外の帯域の成分に０を乗算することで、重なっている周波数帯域の成分を抽出する。
図５はスペクトルフィルタの適用結果を示す説明図である。重なっている周波数帯域の成分の抽出結果が、スペクトルフィルタの適用結果であり、ドップラー周波数差が補償されている。

前処理部３は、レーダ画像Ａ，Ｂの２次元フーリエ変換結果から、重なっている周波数帯域の成分をそれぞれ抽出すると、それぞれ抽出した成分に対して、Ｄｅｒａｍｐ関数Ｄ（ｔ）の複素共役を乗算するＲｅｒａｍｐ処理を実施することで、レーダ画像Ａに対応する時間領域のレーダ画像Ｃを得るとともに、レーダ画像Ｂに対応する時間領域のレーダ画像Ｄを得る。この時間領域のレーダ画像Ｃとレーダ画像Ｄは、ドップラー周波数差が補償されているレーダ画像である。
なお、レーダ装置により生成されたレーダ画像は、ハミング窓などの窓関数が乗算されていることが多いため、レーダ画像格納部１に格納されているレーダ画像に窓関数が乗算されている場合には、上記のＤｅｒａｍｐ処理を実施した後に、その窓関数の逆数を乗算することで、その窓関数を補償するようにしてもよい。また、レーダ画像格納部１に格納されているレーダ画像に乗算されている窓関数を補償した後に、重なっている周波数帯域の成分を抽出してから、その抽出した成分に対して、再度、その窓関数を乗算するようにしてもよい。

レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間の幾何位相差は、いわゆる平面位相に相当し、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂ内の目標の同一性を表す指標であるコヒーレンスを劣化させる要因になるため、幾何位相差を除去する必要がある。
前処理部３は、レーダ画像Ａ，Ｂをそれぞれ２次元フーリエ変換し、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間の幾何位相差として、レーダ画像Ａの２次元フーリエ変換結果とレーダ画像Ｂの２次元フーリエ変換結果との乗算結果を算出する。
ここでは、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間の幾何位相差を算出しているが、先に前処理部３がドップラー周波数差を補償している場合には、ドップラー周波数差を補償した後のレーダ画像Ｃとレーダ画像Ｄの間の幾何位相差を算出する。

前処理部３は、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間の幾何位相差である平面位相を算出すると、レーダ画像Ａ又はレーダ画像Ｂに対して、その平面位相の複素共役を乗算することで、観測対象がある接平面を地表面の基準として、幾何学的に幾何位相差を除去する。
なお、地球の楕円体を地表面の基準として、レーダ装置による観測の位相中心の座標を用いて、幾何学的に幾何位相差を除去するようにしてもよいし、また、予め、地表面のＤＥＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍａｐ）やレーダ干渉画像が得られている場合には、ＤＥＭから複素位相画像をシミュレーションし、この複素共役を干渉後のレーダ画像に乗算することで、幾何学的に幾何位相差を除去するようにしてもよい。
以下、前処理部３によりドップラー周波数差及び幾何位相差が補償された２つのレーダ画像をレーダ画像Ｅ，レーダ画像Ｆとする。

同一性指標算出部４は、前処理部３からレーダ画像Ａに対応する補償後のレーダ画像Ｅと、レーダ画像Ｂに対応する補償後のレーダ画像Ｆとを受けると、レーダ画像Ｅとレーダ画像Ｆ内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、レーダ画像Ｅとレーダ画像Ｆ内の目標の同一性を表す指標であるコヒーレンスを算出する（ステップＳＴ４）。
即ち、同一性指標算出部４は、下記の式（３）に示すように、レーダ画像Ｅにおける複数の局所領域と、レーダ画像Ｆにおける複数の局所領域のうち、対応関係がある局所領域同士の内積の絶対値の和によって定義されるコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する。

式（３）において、ｓ_１はレーダ画像Ｅにおける任意の局所領域であり、ｓ_２はレーダ画像Ｆにおける任意の局所領域である。局所領域ｓ_１と局所領域ｓ_２は位置的に対応関係がある局所領域である。
ｘはレーダ画像のアジマス座標、ｙはレーダ画像のレンジ座標、ｆ_ｘはアジマスドップラー周波数、ｆ_ｙはレンジドップラー周波数である。

ここで、図６は２つのレーダ画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを示す説明図である。
図６（ａ）は、レーダ画像Ａ内の目標の面（以下、「目標面」と称する）２１ａと、レーダ画像Ｂ内の目標面２１ｂとを示している。
レーダ画像Ａを観測してから、レーダ画像Ｂを観測するまでの間に、目標が回転移動しているために、目標面２１ａと目標面２１ｂの間には位相差Δφが生じている。
図６（ａ）において、２２ａ，２２ｂはレーダ画像Ａ，Ｂの分解能セルであり、例えば、図中、左端の分解能セル２２ａ，２２ｂは目標の左端を示し、右端の分解能セル２２ａ，２２ｂは目標の右端を示している。また、Ｒ_ｘはアジマス分解能セル幅を示している。

図６（ｂ）は、目標面２１ａと目標面２１ｂの位相差Δφを示しており、下側の図は、位相差Δφを正弦波で表示したものである。正弦波表示は、位相差Δφが３６０度以上である場合、位相差をΔφ−３６０で表記しているものである。
図６（ｃ）は、レーダ画像Ａ，Ｂ内の目標と異なる目標の目標面を表しているものであるが、この異なる目標は、レーダ画像Ａ内の目標と比べて、レーダ断面積（ＲＣＳ：ｒａｄａｒ ｃｒｏｓｓ ｓｅｃｔｉｏｎ）についてはほぼ同じであるが、形状が凸凹しているために、目標面が直線状になっていない例を示している。

式（３）のコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）は、２つのレーダ画像内の目標の同一性を表す単なる指標ではなく、式（３）の分子において、対応関係がある局所領域同士の内積の絶対値の和を算出しているため、目標面２１ａと目標面２１ｂの位相差Δφ、即ち、２つのレーダ画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償する作用を持つものである。
式（３）の分母において、２つのレーダ画像において、対応関係がある局所領域の二乗の和の平方根を算出しているため、式（３）のコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）の値は、０〜１の値に規格化されたものとなる。コヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）の値を０〜１の値に規格化する必要がない場合は、式（３）の分子だけを計算するようにしてもよい。

目標識別部５には、予め、コヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）との比較に用いる閾値が設定されている。閾値は、目標の種類や観測状況などに応じて適宜設定されるものであるが、例えば、０．４や０．５などの閾値が設定される。
目標識別部５は、同一性指標算出部４がコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出すると、そのコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）と予め設定された閾値を比較し（ステップＳＴ５）、そのコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）が閾値より大きければ（ステップＳＴ５：ＹＥＳの場合）、２つのレーダ画像内の目標が同一物であると判定する（ステップＳＴ６）。
一方、そのコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）が閾値以下であれば（ステップＳＴ５：ＮＯの場合）、２つのレーダ画像内の目標が同一物でないと判定する（ステップＳＴ７）。即ち、図６（ｃ）に示すような白色性の変化が生じていると判定する。

目標識別部５は、２つのレーダ画像内の目標が同一物であると判定すると、同一性指標算出部４により算出されたコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）が最大値となるアジマスドップラー周波数ｆ_ｘから、目標の回転量Δφを推定する（ステップＳＴ８）。目標の回転量Δφは、目標面２１ａと目標面２１ｂの位相差Δφに相当する。
ここで、コヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）が最大値となるアジマスドップラー周波数ｆ_ｘ上に目標が存在する場合、下記の式（４）が成立する。

式（４）において、Ｎは積分点数、ｆ_ｃはレーダ装置の中心周波数、ｃは光の速さ、δ（・）はディラックのデルタ関数である。

式（４）より、下記の式（５）が得られるため、コヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）が最大値となるアジマスドップラー周波数ｆ_ｘ（＝ｆ_ｘｍａｘ）から、目標の回転量Δφを推定することができる。

なお、同一性指標算出部４により算出されたコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）から、式（４）のピーク点が得られた場合、そのピーク点の位相は、アロングトラックインターフェロメトリやムービングターゲットインディケータなどに利用可能な位相情報となる。

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、前処理部３から出力された２つのレーダ画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、２つのレーダ画像内の目標の同一性を表す指標であるコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する同一性指標算出部４を設け、目標識別部５が、同一性指標算出部４により算出されたコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）と予め設定された閾値を比較し、その比較結果から２つのレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを判定するように構成したので、観測時刻が異なる２つのレーダ画像内の目標が回転性の微小移動を行っている場合でも、２つのレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを正確に判定することができる効果を奏する。

この実施の形態１では、同一性指標算出部４が、コヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出するものを示したが、コヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）の算出の際に、信号対雑音電力比が低い局所領域を含めて算出してしまうと、コヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）の算出精度が劣化し、高い値にバイアスを持ってしまうことが想定される。例えば、式（３）において、空間平均を行わずに、コヒーレンスの算出に用いるサンプル数Ｌを１にすると、常に｜γ｜＝１が成立する。サンプル数Ｌは局所領域におけるアジマス座標ｘの画素数とレンジ座標ｙの画素数との積である。
そこで、同一性指標算出部４は、２つのレーダ画像における複数の局所領域の中で、予め設定された閾値Ｔ_ｌｏｗより輝度値が高い画素の数Ｎが、コヒーレンスの算出に用いるサンプル数Ｌの小数倍、即ち、係数ξ（０＜ξ＜１）がＬに乗算されたサンプル数（＝Ｌ×ξ）より多い局所領域をコヒーレンスの算出に用いる局所領域に設定し、その設定した局所領域だけを用いて、コヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出するようにする。
換言すると、同一性指標算出部４が、コヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する際、２つのレーダ画像における複数の局所領域の中で、予め設定された閾値Ｔ_ｌｏｗより輝度値が高い画素の数Ｎが、サンプル数Ｌ×ξ以下の局所領域をコヒーレンスの算出に用いないようにする。
これにより、信号対雑音電力比が低い局所領域が含まれないため、コヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）の算出精度の劣化を抑えることができる。

実施の形態２．
上記実施の形態１では、２つのレーダ画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、２つのレーダ画像内の目標の同一性を表す指標であるコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出するものを示したが、この実施の形態２では、最初に、２つのレーダ画像をそれぞれ周波数領域の画像に変換して、各周波数領域の画像を周波数分割し、周波数分割後の各画像を時間領域のレーダ分割画像に変換する。その後、対応関係があるレーダ分割画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、対応関係があるレーダ分割画像内の目標の同一性を表す指標であるコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出するものについて説明する。

図７はこの発明の実施の形態２によるレーダ画像処理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。
周波数分割型前処理部３１は図１の前処理部３と同様に、位置合わせ部２により位置合わせが行われた２つのレーダ画像の間のドップラー周波数差を補償する処理を実施する。
ただし、周波数分割型前処理部３１は、２つのレーダ画像の２次元フーリエ変換結果から抽出した周波数帯域の成分に対するＲｅｒａｍｐ処理を実施して、時間領域のレーダ画像を得る前に、２つのレーダ画像の２次元フーリエ変換結果から抽出した周波数帯域の成分をレンジ方向又はアジマス方向に周波数分割し、周波数分割後の各画像に対するＲｅｒａｍｐ処理を実施することで、時間領域のレーダ分割画像をそれぞれ得るようにする。
この実施の形態２では、２つのレーダ画像における周波数領域の画像である抽出した周波数帯域の成分をレンジ方向又はアジマス方向に周波数分割する例を説明するが、両方向に周波数分割するものであってもよい。
また、周波数分割型前処理部３１は、２つのレーダ画像における複数のレーダ分割画像のうち、対応関係があるレーダ分割画像の間の幾何位相差を補償する処理を実施する。なお、周波数分割型前処理部３１は画像変換部及び前処理部を構成している。

同一性指標算出部３２は２つのレーダ画像における複数のレーダ分割画像のうち、対応関係があるレーダ分割画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、対応関係があるレーダ分割画像内の目標の同一性を表す指標であるコヒーレンスを算出する処理を実施する。
コヒーレンスを算出する処理自体は、図１の同一性指標算出部４と同様であるが、コヒーレンスの算出単位が、レーダ画像ではなく、レーダ分割画像である点で相違している。
また、同一性指標算出部３２は、対応関係があるレーダ分割画像毎に、コヒーレンスを算出すると、レーダ分割画像の個数分のコヒーレンスから、レーダ画像に対応するコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する処理を実施する。

図７の例では、レーダ画像処理装置の構成要素の一部である位置合わせ部２、周波数分割型前処理部３１、同一性指標算出部３２及び目標識別部５が専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、レーダ画像処理装置の構成要素の一部である位置合わせ部２、周波数分割型前処理部３１、同一性指標算出部３２及び目標識別部５がコンピュータで構成されていてもよい。専用のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路や、ワンチップマイコンなどが考えられる。
例えば、レーダ画像処理装置の構成要素の一部である位置合わせ部２、周波数分割型前処理部３１、同一性指標算出部３２及び目標識別部５がコンピュータで構成される場合、位置合わせ部２、周波数分割型前処理部３１、同一性指標算出部３２及び目標識別部５の処理内容を記述しているプログラムを図２に示すメモリ１１に格納し、図２に示すプロセッサ１２がメモリ１１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。

次に動作について説明する。
位置合わせ部２は、上記実施の形態１と同様に、レーダ画像格納部１に格納されている複数のレーダ画像の中から、２つのレーダ画像を入力し、２つのレーダ画像の位置合わせを行う。
以下、上記実施の形態１と同様に、２つのレーダ画像をレーダ画像Ａ，レーダ画像Ｂとする。

周波数分割型前処理部３１は、位置合わせ部２から位置合わせ後のレーダ画像Ａ，Ｂを受けると、図１の前処理部３と同様に、レーダ画像Ａとレーダ画像Ｂの間のドップラー周波数差を補償する。
ただし、周波数分割型前処理部３１は、レーダ画像Ａ，Ｂの２次元フーリエ変換結果から抽出した周波数帯域の成分に対するＲｅｒａｍｐ処理を実施して、時間領域のレーダ画像Ｃ，Ｄを得る前に、レーダ画像Ａ，Ｂの２次元フーリエ変換結果から抽出した周波数帯域の成分をそれぞれレンジ方向又はアジマス方向に周波数分割する。

図８は周波数分割型前処理部３１による周波数分割の一例を示す説明図である。
図８（ａ）は図５に示す周波数帯域の成分をレンジ方向に２分割している例を示しており、ｌｏｏｋ（１）は周波数分割後のレンジ高周波側の成分、ｌｏｏｋ（２）は周波数分割後のレンジ低周波側の成分を示している。また、ｆ_１はレンジ高周波側成分の中心周波数を示し、ｆ_２はレンジ低周波側成分の中心周波数を示している。
図８（ｂ）は図５に示す周波数帯域の成分をアジマス方向に２分割している例を示しており、ｌｏｏｋ（３）は周波数分割後のアジマス低周波側の成分、ｌｏｏｋ（４）は周波数分割後のアジマス高周波側の成分を示している。また、ｆ_３はアジマス低周波側成分の中心周波数を示し、ｆ_４はアジマス高周波側成分の中心周波数を示している。
図８では、２分割している例を示しているが、３分割以上の周波数分割であってもよい。１分割の場合、上記実施の形態１と同義になる。

周波数帯域の成分をレンジ方向に周波数分割するメリットは、下記の通りである。
例えば、レーダ画像Ａにおける目標面２１ａとレーダ画像Ｂにおける目標面２１ｂとの位相差Δφが２πより大きくなると、位相差の折り返しが発生するため、位相差Δφが見かけ上小さくなり、式（３）のコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）の算出精度が低下する。
しかし、周波数分割型前処理部３１が、周波数帯域の成分をレンジ方向に周波数分割すると、各分割画像内では、目標面２１ａと目標面２１ｂの位相差Δφが小さくなるため、位相差の折り返しの発生を抑えることができる。

周波数帯域の成分をアジマス方向に周波数分割するメリットは、下記の通りである。
周波数分割型前処理部３１が、周波数帯域の成分をアジマス方向に周波数分割することで、複数のレーダ視線ベクトルを保持することができるので、単一の開口（全開口）では観測できなかったクロスレンジ方向の目標の回転成分を計測することが可能になる。
即ち、上記実施の形態１のように、周波数帯域の成分をアジマス方向に周波数分割しておらず、単一の開口であれば、レンジ方向と一致している１本のレーダ視線ベクトルだけを保持することになるため、図９に示すように、目標面４０がレンジ方向に分布している場合、クロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分が現れず、クロスレンジ方向の回転成分を計測することができない。
しかし、周波数帯域の成分がアジマス方向に周波数分割されることで、開口分割されている場合、単一の開口でのレンジ方向に対して傾いている複数本のレーダ視線ベクトルを保持することができるため、クロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分が現れる。したがって、クロスレンジ方向の回転成分を計測することができる。
具体的には、以下の通りである。

図１０はレンジ方向に分布している目標面４０がクロスレンジ方向に回転している様子を示す説明図である。アジマス方向のレーダ視線ベクトル成分４１は周波数帯域の成分がアジマス方向に周波数分割されて、開口分割されている場合に現れる。
図１１は周波数帯域の成分がアジマス方向に周波数分割されている場合に現れるクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトルを示す説明図である。
図１１（ａ）では、周波数帯域の成分がアジマス方向に周波数分割されていない場合を示しており、クロスレンジ方向のレーダ視線ベクトルが現れていない。５１は単一の開口（全開口）であり、５２は全開口のレーダ視線ベクトルである。

図１１（ｂ）では、周波数帯域の成分がアジマス方向に周波数分割されている場合を示しており、６１は一方の分割開口である前開口、６２は他方の分割開口である後開口である。
６３は前開口６１のレーダ視線ベクトルであり、図８（ｂ）のｌｏｏｋ（３）におけるアジマス低周波側成分の中心周波数ｆ_３に相当する。６４は後開口６２のレーダ視線ベクトルであり、図８（ｂ）のｌｏｏｋ（４）におけるアジマス高周波側成分の中心周波数ｆ_４に相当する。
６５は前開口６１のレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分、６６は後開口６２のレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分、６７は前開口６１のクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分、６８は後開口６２のクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分である。
７１は後開口６２のクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分６８の反転成分、７２は前開口６１と後開口６２の干渉後に残るクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分であり、図１０のアジマス方向のレーダ視線ベクトル成分４１に相当する。

図５に示す周波数帯域の成分がｌｏｏｋ（３）とｌｏｏｋ（４）に２分割されている場合、単一の開口（全開口）が分割されて、前開口６１と後開口６２が形成される。
これにより、単一の開口では、レーダ視線ベクトルが、レンジ方向と一致しているレーダ視線ベクトル５２の１本であったが、２本のレーダ視線ベクトル６３，６４が得られる。
２本のレーダ視線ベクトル６３，６４は、単一の開口でのレンジ方向に対して傾いているため、クロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分６７，６８が現れる。
このとき、前開口６１と後開口６２が干渉することで、即ち、前開口６１のクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分６７と、後開口６２のクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分６８の反転成分とを乗算することで、クロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分７２が得られる。
クロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分７２を観測することで、クロスレンジ方向の目標の回転成分を計測することができる。

周波数分割型前処理部３１は、レーダ画像Ａの２次元フーリエ変換結果から抽出した周波数帯域の成分をレンジ方向又はアジマス方向に周波数分割すると、周波数分割後の各画像に対するＲｅｒａｍｐ処理を実施することで、時間領域のレーダ分割画像をそれぞれ得る。ここでは、説明の便宜上、時間領域のレーダ分割画像をレーダ分割画像Ａ_１，Ａ_２とする。
また、周波数分割型前処理部３１は、レーダ画像Ｂの２次元フーリエ変換結果から抽出した周波数帯域の成分をレンジ方向又はアジマス方向に周波数分割すると、周波数分割後の各画像に対するＲｅｒａｍｐ処理を実施することで、時間領域のレーダ分割画像をそれぞれ得る。ここでは、説明の便宜上、時間領域のレーダ分割画像をレーダ分割画像Ｂ_１，Ｂ_２とする。
周波数分割型前処理部３１は、時間領域のレーダ分割画像Ａ_１，Ａ_２とレーダ分割画像Ｂ_１，Ｂ_２を得ると、対応関係があるレーダ分割画像Ａ_１とレーダ分割画像Ｂ_１の間の幾何位相差を補償するとともに、対応関係があるレーダ分割画像Ａ_２とレーダ分割画像Ｂ_２の間の幾何位相差を補償する。
対応関係があるレーダ分割画像は、レーダ画像Ａ，Ｂにおいて、位置的に対応している分割画像である。
幾何位相差の補償処理自体は、図１の前処理部３と同様であり、補償処理の処理単位が、レーダ画像ではなく、レーダ分割画像である点で相違している。
以下、周波数分割型前処理部３１により補償されたレーダ画像Ａに対応するレーダ分割画像をＥ_１，Ｅ_２とする。また、レーダ画像Ｂに対応するレーダ分割画像をＦ_１，Ｆ_２とする。

同一性指標算出部３２は、周波数分割型前処理部３１から補償後のレーダ分割画像Ｅ_１，Ｅ_２とレーダ分割画像Ｆ_１，Ｆ_２を受けると、対応関係があるレーダ分割画像Ｅ_１とレーダ分割画像Ｅ_２内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、レーダ分割画像Ｅ_１とレーダ分割画像Ｅ_２内の目標の同一性を表す指標であるコヒーレンスγ_１（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する。
また、同一性指標算出部３２は、対応関係があるレーダ分割画像Ｆ_１とレーダ分割画像Ｆ_２内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、レーダ分割画像Ｆ_１とレーダ分割画像Ｆ_２内の目標の同一性を表す指標であるコヒーレンスγ_２（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する。
コヒーレンスを算出する処理自体は、図１の同一性指標算出部４と同様であるが、コヒーレンスの算出単位が、レーダ画像ではなく、レーダ分割画像である点で相違している。
したがって、同一性指標算出部３２は、図１の同一性指標算出部４と同様に、式（３）に示すコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）をレーダ画像の分割数分だけ算出する。

例えば、図８（ａ）に示すように、周波数帯域の成分をレンジ方向に２分割している場合、ｌｏｏｋ（１）に対応するコヒーレンスγ_１（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出するとともに、ｌｏｏｋ（２）に対応するコヒーレンスγ_２（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する。
また、図８（ｂ）に示すように、周波数帯域の成分をアジマス方向に２分割している場合、ｌｏｏｋ（３）に対応するコヒーレンスγ_１（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出するとともに、ｌｏｏｋ（４）に対応するコヒーレンスγ_２（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する。
なお、周波数帯域の成分をレンジ方向に２分割し、かつ、アジマス方向に２分割している場合、分割後の成分が４つになるので、各成分に対応するコヒーレンスγ_１（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ），γ_２（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ），γ_３（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ），γ_４（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する。

同一性指標算出部３２は、周波数帯域の成分がレンジ方向又はアジマス方向にＮ分割されている場合、Ｎ個のコヒーレンスγ_１（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ），γ_２（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ），・・・，γ_Ｎ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出すると、下記の式（６）に示すように、Ｎ個のコヒーレンスγ_１（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ），γ_２（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ），・・・，γ_Ｎ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）から、分割される前のレーダ画像に対応するコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する。
γ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）
＝γ_１（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）×γ_２（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）×・・・×γ_Ｎ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）
（６）
図８のように、周波数帯域の成分がレンジ方向又はアジマス方向に２分割されている場合、分割される前のレーダ画像に対応するコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）として、γ_１（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）×γ_２（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出する。

目標識別部５は、同一性指標算出部３２がコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）を算出すると、上記実施の形態１と同様に、そのコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）と予め設定された閾値を比較し、そのコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）が閾値より大きければ、２つのレーダ画像内の目標が同一物であると判定する。
一方、そのコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）が閾値以下であれば、２つのレーダ画像内の目標が同一物でないと判定する。
目標識別部５は、２つのレーダ画像内の目標が同一物であると判定すると、上記実施の形態１と同様に、同一性指標算出部３２により算出されたコヒーレンスγ（ｆ_ｘ，ｆ_ｙ）が最大値となるアジマスドップラー周波数ｆ_ｘから、目標の回転量Δφを推定する。

以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、周波数分割型前処理部３１が、周波数帯域の成分をレンジ方向に周波数分割するように構成したので、例えば、２つのレーダ画像における目標面２１ａと目標面２１ｂの位相差Δφが２πより大きくても、位相差の折り返しの発生を抑えることができる効果を奏する。
また、周波数分割型前処理部３１が、周波数帯域の成分をアジマス方向に周波数分割するように構成したので、単一の開口では観測できなかったクロスレンジ方向の目標の回転成分を計測することができる効果を奏する。

なお、２つのレーダ画像内の目標が回転運動と並進運動を同時に行うことがある。
図１２は２つのレーダ画像内の目標が回転運動と並進運動を同時に行う場合の動作を示す説明図である。
この場合、目標識別部５により推定される目標の回転量Δφであるレンジ方向の目標の回転成分８１と、周波数帯域の成分をアジマス方向に周波数分割することで計測可能なクロスレンジ方向の目標の回転成分、即ち、アジマス方向の目標の回転成分８２とを合成することで、目標の並進速度成分８３を得ることができる。
図中、８４はレンジ方向の目標の速度成分であり、８５はアジマス方向の目標の速度成分である。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

１ レーダ画像格納部、２ 位置合わせ部、３ 前処理部、４ 同一性指標算出部、５ 目標識別部、６ 判定結果格納部、１１ メモリ、１２ プロセッサ、２１ａ，２１ｂ 目標面、２２ａ，２２ｂ レーダ画像の分解能セル、３１ 周波数分割型前処理部（画像変換部、前処理部）、３２ 同一性指標算出部、４０ 目標面、４１ アジマス方向のレーダ視線ベクトル成分、５１ 単一の開口（全開口）、５２ 全開口のレーダ視線ベクトル、６１ 前開口、６２ 後開口、６３ 前開口のレーダ視線ベクトル、６４ 後開口のレーダ視線ベクトル、６５ 前開口のレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分、６６ 後開口のレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分、６７ 前開口のクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分、６８ 後開口のクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分、７１ 後開口のクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分の反転成分、７２ 前開口と後開口の干渉後に残るクロスレンジ方向のレーダ視線ベクトル成分、８１ レンジ方向の目標の回転成分、８２ アジマス方向の目標の回転成分、８３ 目標の並進速度成分、８４ レンジ方向の目標の速度成分、８５ アジマス方向の目標の速度成分。

Claims (9)

1. 異なる時刻に目標が観測された２つのレーダ画像の位置合わせを行う位置合わせ部と、
   前記位置合わせ部により位置合わせが行われた２つのレーダ画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、前記２つのレーダ画像内の目標の同一性を表す指標を算出する同一性指標算出部と、
   前記同一性指標算出部により算出された同一性を表す指標から、前記２つのレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを判定する目標識別部と
   を備えたレーダ画像処理装置。
2. 前記同一性指標算出部は、前記目標の同一性を表す指標として、前記位置合わせ部により位置合わせが行われた２つのレーダ画像における複数の局所領域のうち、対応関係がある局所領域同士の内積の絶対値の和によって定義されるコヒーレンスを算出することを特徴とする請求項１記載のレーダ画像処理装置。
3. 前記同一性指標算出部は、前記位置合わせ部により位置合わせが行われた２つのレーダ画像における複数の局所領域の中で、予め設定された閾値より輝度値が高い画素の数が、コヒーレンスの算出に用いるサンプル数の小数倍より多い局所領域を前記コヒーレンスの算出に用いる局所領域に設定し、その設定した局所領域のうち、対応関係がある局所領域同士の内積の絶対値の和から前記コヒーレンスを算出することを特徴とする請求項２記載のレーダ画像処理装置。
4. 前記目標識別部は、前記２つのレーダ画像内の目標が同一物であると判定すると、前記同一性指標算出部により算出されたコヒーレンスから、前記目標の回転量を推定することを特徴とする請求項２または請求項３記載のレーダ画像処理装置。
5. 前記位置合わせ部は、異なる時刻に目標が観測された２つのレーダ画像における複数の局所領域のうち、対応関係がある局所領域の間のずれ量を算出し、前記２つのレーダ画像のうち、いずれか一方のレーダ画像を局所領域単位に前記ずれ量にしたがって幾何変換することで、前記２つのレーダ画像の位置合わせを行う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項記載のレーダ画像処理装置。
6. 前記位置合わせ部により位置合わせが行われた２つのレーダ画像の間のドップラー周波数差を補償し、補償後の２つのレーダ画像を前記同一性指標算出部に出力する前処理部を備えたことを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載のレーダ画像処理装置。
7. 前記位置合わせ部により位置合わせが行われた２つのレーダ画像の間の幾何位相差を補償し、補償後の２つのレーダ画像を前記同一性指標算出部に出力する前処理部を備えたことを特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか１項記載のレーダ画像処理装置。
8. 前記位置合わせ部により位置合わせが行われた２つのレーダ画像を周波数領域の画像に変換して、前記周波数領域の画像をレンジ方向又はアジマス方向に周波数分割し、周波数分割後の各画像を時間領域のレーダ分割画像に変換する画像変換部を設け、
   前記同一性指標算出部は、前記２つのレーダ画像における複数のレーダ分割画像のうち、対応関係があるレーダ分割画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、前記対応関係があるレーダ分割画像内の目標の同一性を表す指標を算出す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項記載のレーダ画像処理装置。
9. 位置合わせ部が、異なる時刻に目標が観測された２つのレーダ画像の位置合わせを実施し、
   同一性指標算出部が、前記位置合わせ部により位置合わせが行われた２つのレーダ画像内の目標の回転に伴うドップラーシフトを補償した上で、前記２つのレーダ画像内の目標の同一性を表す指標を算出し、
   目標識別部が、前記同一性指標算出部により算出された同一性を表す指標から、前記２つのレーダ画像内の目標が同一物であるか否かを判定する
   レーダ画像処理方法。

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