JP6429457B2 - 目標検出装置 - Google Patents
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Description
この発明は、電波を発射してから目標に反射されて電波が戻ってくるまでの遅延時間と、目標に反射された電波の到来方向から、目標の位置を特定する目標検出装置に関するものである。
図１３は以下の特許文献１に開示されている目標検出装置を示す構成図である。
以下、図１３を参照しながら、従来の目標検出装置の処理内容を説明する。
送信機１０１は送信電波を生成し、送信アンテナ１０２は送信機１０１により生成された電波を空間に放射する。
送信アンテナ１０２から空間に放射された電波の一部は、例えば、飛行機や船などの目標に反射されて受信アンテナ１０３−１〜１０３−Ｌに戻ってくる。また、空間に放射された電波の一部は、例えば、クラッタである海面などに反射されて受信アンテナ１０３−１〜１０３−Ｌに戻ってくる。
以下、図１３を参照しながら、従来の目標検出装置の処理内容を説明する。
送信機１０１は送信電波を生成し、送信アンテナ１０２は送信機１０１により生成された電波を空間に放射する。
送信アンテナ１０２から空間に放射された電波の一部は、例えば、飛行機や船などの目標に反射されて受信アンテナ１０３−１〜１０３−Ｌに戻ってくる。また、空間に放射された電波の一部は、例えば、クラッタである海面などに反射されて受信アンテナ１０３−１〜１０３−Ｌに戻ってくる。
受信アンテナ１０３−１〜１０３−Ｌは、目標又はクラッタに反射されて戻ってきた電波（反射波）を受信する。
受信機１０４−１〜１０４−Ｌは、受信アンテナ１０３−１〜１０３−Ｌが反射波を受信すると、その反射波に対して帯域制限処理や位相検波処理を施すことで、その反射波の受信信号を取得し、その受信信号をＡ／Ｄ変換器１０５−１〜１０５−Ｌに出力する。
Ａ／Ｄ変換器１０５−１〜１０５−Ｌは、受信機１０４−１〜１０４−Ｌから受信信号を受けると、その受信信号をＡ／Ｄ変換してディジタル信号（受信機１０４−１〜１０４−Ｌの帯域幅から定まる距離分解能を単位とするレンジビン毎のディジタル信号）をビーム形成部１０６に出力する。
受信機１０４−１〜１０４−Ｌは、受信アンテナ１０３−１〜１０３−Ｌが反射波を受信すると、その反射波に対して帯域制限処理や位相検波処理を施すことで、その反射波の受信信号を取得し、その受信信号をＡ／Ｄ変換器１０５−１〜１０５−Ｌに出力する。
Ａ／Ｄ変換器１０５−１〜１０５−Ｌは、受信機１０４−１〜１０４−Ｌから受信信号を受けると、その受信信号をＡ／Ｄ変換してディジタル信号（受信機１０４−１〜１０４−Ｌの帯域幅から定まる距離分解能を単位とするレンジビン毎のディジタル信号）をビーム形成部１０６に出力する。
ビーム形成部１０６は、Ａ／Ｄ変換器１０５−１〜１０５−Ｌからディジタル信号を受けると、それらのディジタル信号に対して、例えば、ＤＢＦ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｂｅａｍ Ｆｏｒｍｉｎｇ）処理等を実施することで、ビーム幅を単位とする電波到来方向毎にビーム受信信号を生成する。
図１３の例では、電波到来方向のビーム受信信号として、ｈ方向（ｈ＝１，２，・・・，Ｈ）のビーム受信信号を生成している。
図１３の例では、電波到来方向のビーム受信信号として、ｈ方向（ｈ＝１，２，・・・，Ｈ）のビーム受信信号を生成している。
目標候補検出処理部１０７−１〜１０７−Ｈは、ビーム形成部１０６が電波到来方向のビーム受信信号を生成すると、そのビーム受信信号から目標候補の検出処理を実施する。
図１４は目標候補検出処理部１０７−１〜１０７−Ｈの内部を示す構成図である。
以下、図１４を参照しながら、目標候補検出処理部１０７−１〜１０７−Ｈの処理内容を具体的に説明する。
図１４は目標候補検出処理部１０７−１〜１０７−Ｈの内部を示す構成図である。
以下、図１４を参照しながら、目標候補検出処理部１０７−１〜１０７−Ｈの処理内容を具体的に説明する。
目標候補検出処理部１０７−１〜１０７−Ｈの振幅検波部１１１は、ビーム形成部１０６からビーム受信信号を受けると、そのビーム受信信号に対する振幅検波処理を実施することで、各レンジビンの振幅値を示すレンジビン信号を生成し、そのレンジビン信号をレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４及びクラッタパラメータ推定部１１２に出力する。
ただし、クラッタパラメータ推定部１１２では、後述するように、形状パラメータν及び尺度パラメータｂを推定することができれば足りるため、振幅検波部１１１からレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４に出力されるレンジビン信号と、振幅検波部１１１からクラッタパラメータ推定部１１２に出力されるレンジビン信号は、必ずしも同じ信号であるとは限らない。例えば、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４には、振幅検波部１１１による最新のレンジビン信号が出力され、クラッタパラメータ推定部１１２には所定時間前のレンジビン信号が出力される。あるいは、見ている範囲が異なるレンジビン信号が出力される。
ただし、クラッタパラメータ推定部１１２では、後述するように、形状パラメータν及び尺度パラメータｂを推定することができれば足りるため、振幅検波部１１１からレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４に出力されるレンジビン信号と、振幅検波部１１１からクラッタパラメータ推定部１１２に出力されるレンジビン信号は、必ずしも同じ信号であるとは限らない。例えば、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４には、振幅検波部１１１による最新のレンジビン信号が出力され、クラッタパラメータ推定部１１２には所定時間前のレンジビン信号が出力される。あるいは、見ている範囲が異なるレンジビン信号が出力される。
ここで、レンジビン信号に含まれているクラッタは、確率分布モデルであるＫ分布に従って変動する。
Ｋ分布モデルでは、海面クラッタが海面の表面張力波に起因して発生するスペックル（ｓｐｅｃｋｌｅ）成分と、海面の重力波に起因して発生して、スペックル成分の大きさを定めるテクスチャ（ｔｅｘｔｕｒｅ）成分とから構成される。
そして、スペックル成分がＲａｙｌｅｉｇｈ分布に従って変動し、テクスチャ成分がΓ分布に従って変動しているとすれば、Ｋ分布の確率密度関数は下記の式（１）で定式化される。
Ｋ分布モデルでは、海面クラッタが海面の表面張力波に起因して発生するスペックル（ｓｐｅｃｋｌｅ）成分と、海面の重力波に起因して発生して、スペックル成分の大きさを定めるテクスチャ（ｔｅｘｔｕｒｅ）成分とから構成される。
そして、スペックル成分がＲａｙｌｅｉｇｈ分布に従って変動し、テクスチャ成分がΓ分布に従って変動しているとすれば、Ｋ分布の確率密度関数は下記の式（１）で定式化される。
式（１）において、ｐspeckle（ｚ｜ｘ）はスペックル成分の確率密度関数、ｐtexture（ｘ）はテクスチャ成分の確率密度関数、νは形状パラメータ、ｂは尺度パラメータ、ΓはΓ関数、Ｋν-1は次数がν−１の第二種変形Ｂｅｓｓｅｌ関数を表している。
この目標検出装置では、隣接しているレンジビン間のスペックル成分は互いに独立（相関係数０）であり、また、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分は互いに独立（相関係数０）であるとして、クラッタは、隣接するレンジビンで互いに独立なＫ分布に従って変動すると仮定している。
この目標検出装置では、隣接しているレンジビン間のスペックル成分は互いに独立（相関係数０）であり、また、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分は互いに独立（相関係数０）であるとして、クラッタは、隣接するレンジビンで互いに独立なＫ分布に従って変動すると仮定している。
クラッタパラメータ推定部１１２は、振幅検波部１１１からレンジビン信号を受けると、そのレンジビン信号から、クラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータとして、形状パラメータν及び尺度パラメータｂを推定する。
形状パラメータνは、クラッタのＫ分布の横軸に対する大きさを表すことで、Ｋ分布の形状を示すパラメータであり、尺度パラメータｂは、その横軸の幅を定義するパラメータである。
形状パラメータν及び尺度パラメータｂを推定する方法としては、例えば、最尤推定法を用いる方法がある（非特許文献１を参照）。
形状パラメータνは、クラッタのＫ分布の横軸に対する大きさを表すことで、Ｋ分布の形状を示すパラメータであり、尺度パラメータｂは、その横軸の幅を定義するパラメータである。
形状パラメータν及び尺度パラメータｂを推定する方法としては、例えば、最尤推定法を用いる方法がある（非特許文献１を参照）。
スレッショルド係数算出部１１３は、クラッタパラメータ推定部１１２から形状パラメータの推定値νハット（明細書の文書中では、電子出願の関係上、文字の上に“＾”の記号を付することができないので、ここでは、「νハット」のように表記している）と尺度パラメータの推定値ｂハットを受けると、それらの推定値を用いて、下記の式（２）の関係を満足する閾値生成用のスレッショルド係数Ｔｈを算出する。
式（２）において、ｚtは注目セル（目標検出対象のレンジビン）の振幅値、ｚrはリファレンスセル（非目標検出対象のレンジビン）の振幅値が加算された振幅加算値である。
また、ｐt,conv（ｚt）は注目セルの振幅値ｚtの確率密度関数、ｐr,conv（ｚr）はリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrの確率密度関数である。
確率密度関数ｐr,conv（ｚr）は、数式として表すのが困難であるが、数値的に求めることもできる。
具体的には、隣接レンジビン間のクラッタが互いに独立であることに注意して、式（１）のＫ分布の確率密度関数を離散フーリエ変換した後、その変換結果のリファレンスセルの各成分をリファレンスセル数乗して、確率密度関数ｐr,conv（ｚr）の特性関数を求め、その特性関数を離散フーリエ逆変換することで、数値的に確率密度関数ｐr,conv（ｚr）を求めることができる。
また、ｐt,conv（ｚt）は注目セルの振幅値ｚtの確率密度関数、ｐr,conv（ｚr）はリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrの確率密度関数である。
確率密度関数ｐr,conv（ｚr）は、数式として表すのが困難であるが、数値的に求めることもできる。
具体的には、隣接レンジビン間のクラッタが互いに独立であることに注意して、式（１）のＫ分布の確率密度関数を離散フーリエ変換した後、その変換結果のリファレンスセルの各成分をリファレンスセル数乗して、確率密度関数ｐr,conv（ｚr）の特性関数を求め、その特性関数を離散フーリエ逆変換することで、数値的に確率密度関数ｐr,conv（ｚr）を求めることができる。
レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４は、振幅検波部１１１からレンジビン信号を受けると、そのレンジビン信号から目標候補を検出する。
図１５はレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４の処理内容を示す説明図である。以下、図１５を参照しながら、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４の処理内容を具体的に説明する。
セル設定処理部１１５は、振幅検波部１１１からレンジビン信号を受けると、レンジビン信号における複数のレンジビンの中から、目標検出対象のレンジビンである注目セルを順番に選択する。
また、レンジビン信号における複数のレンジビンのうち、注目セルの周囲に存在しているレンジビンをリファレンスセルに設定する。
図１５の例では、真ん中のレンジビンを注目セルに設定して、その注目セルの左５個のレンジビンと右５個のレンジビンをリファレンスセルに設定している。
図１５はレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４の処理内容を示す説明図である。以下、図１５を参照しながら、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４の処理内容を具体的に説明する。
セル設定処理部１１５は、振幅検波部１１１からレンジビン信号を受けると、レンジビン信号における複数のレンジビンの中から、目標検出対象のレンジビンである注目セルを順番に選択する。
また、レンジビン信号における複数のレンジビンのうち、注目セルの周囲に存在しているレンジビンをリファレンスセルに設定する。
図１５の例では、真ん中のレンジビンを注目セルに設定して、その注目セルの左５個のレンジビンと右５個のレンジビンをリファレンスセルに設定している。
リファレンスセル振幅加算処理部１１６は、セル設定処理部１１５によりリファレンスセルに設定されたレンジビンの振幅値を加算し、その加算結果をリファレンスセルの振幅加算値ｚrとして係数乗算処理部１１７に出力する。
係数乗算処理部１１７は、リファレンスセル振幅加算処理部１１６からリファレンスセルの振幅加算値ｚrを受けると、そのリファレンスセルの振幅加算値ｚrと、スレッショルド係数算出部１１３により算出された閾値生成用のスレッショルド係数Ｔｈとを乗算することで閾値Ｔを算出する。
Ｔ＝ｚr×Ｔｈ
係数乗算処理部１１７は、リファレンスセル振幅加算処理部１１６からリファレンスセルの振幅加算値ｚrを受けると、そのリファレンスセルの振幅加算値ｚrと、スレッショルド係数算出部１１３により算出された閾値生成用のスレッショルド係数Ｔｈとを乗算することで閾値Ｔを算出する。
Ｔ＝ｚr×Ｔｈ
振幅比較部１１８は、係数乗算処理部１１７が閾値Ｔを算出すると、セル設定処理部１１５により設定された注目セルの振幅値ｚtと閾値Ｔを比較し、その注目セルの振幅値ｚtが閾値Ｔより大きければ、その注目セルに目標が存在している可能性があると判定する。
一方、その注目セルの振幅値ｚtが閾値Ｔより小さければ、その注目セルに目標が存在していないと判定する。
振幅比較部１１８は、目標が存在している可能性があると判定した注目セルを目標候補のレンジビンとして、その注目セルとビームの方向から定まる電波到来角度をメモリ回路１０８に格納する。
なお、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４では、注目セルを隣のレンジビンに移行しながら、上記の処理を繰り返し実施することで、全てのレンジビンに関して、目標が存在している可能性を判定する。
一方、その注目セルの振幅値ｚtが閾値Ｔより小さければ、その注目セルに目標が存在していないと判定する。
振幅比較部１１８は、目標が存在している可能性があると判定した注目セルを目標候補のレンジビンとして、その注目セルとビームの方向から定まる電波到来角度をメモリ回路１０８に格納する。
なお、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１１４では、注目セルを隣のレンジビンに移行しながら、上記の処理を繰り返し実施することで、全てのレンジビンに関して、目標が存在している可能性を判定する。
航跡検出処理部１０９は、メモリ回路１０８により格納されている注目セルと電波到来角度を参照して、目標が存在している可能性があると判定された注目セルの時間的変化から目標の航跡を検出する。
図１６は航跡検出処理部１０９による目標の航跡検出処理を示す説明図である。
図１６の例では、１フレーム〜Ｎフレームについて、目標候補検出処理部１０７−１〜１０７−Ｈにより目標候補の検出処理が実施された後、１フレーム〜Ｎフレームにおけるメモリ回路１０８の記録内容を参照して、同一目標が時間的に移動していると判定できる航跡を調べることで目標を検出している。目標航跡を調べる手法としては、例えば、ＭＨＴ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｔｒａｃｋｉｎｇ）が知られている（非特許文献２）。
例えば、１フレーム目での目標検出位置と、２フレーム目での目標検出位置とから、３フレーム目での目標検出位置を予測し、３フレーム目での目標検出位置が、その予測位置と略一致していれば、１フレーム〜３フレームにおける時間的な移動は、同一目標の時間的な移動であると考えることができる。
図１６は航跡検出処理部１０９による目標の航跡検出処理を示す説明図である。
図１６の例では、１フレーム〜Ｎフレームについて、目標候補検出処理部１０７−１〜１０７−Ｈにより目標候補の検出処理が実施された後、１フレーム〜Ｎフレームにおけるメモリ回路１０８の記録内容を参照して、同一目標が時間的に移動していると判定できる航跡を調べることで目標を検出している。目標航跡を調べる手法としては、例えば、ＭＨＴ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｔｒａｃｋｉｎｇ）が知られている（非特許文献２）。
例えば、１フレーム目での目標検出位置と、２フレーム目での目標検出位置とから、３フレーム目での目標検出位置を予測し、３フレーム目での目標検出位置が、その予測位置と略一致していれば、１フレーム〜３フレームにおける時間的な移動は、同一目標の時間的な移動であると考えることができる。
図１３の目標検出装置では、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分の相関係数が０である場合を示しているが、以下の非特許文献３では、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分の相関係数が１である場合のＣＦＡＲ処理について述べている。
P. Chung，W. J.J. Roberts，J.F. Bohne，"Recursive K-Distribution Parameter Estimation，"IEEE Trans. on signal processing，vol. 53，no.2，February 2005.
D.B.Reid，"An algorithm for tracking multiple targets，"IEEE Trans. Automn. Control，Vol.AC-29，no.2，pp.843-854，Dec．1984
Hansen.V.G and Ward.H.R"Detection performance of the cell averaging LOG/CFAR receiver，"IEEE Trans. Aerosp. & Electron. Syst.，AES-8，5，p.648（1972）.
従来の目標検出装置は以上のように構成されているので、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分の相関係数が０である場合又は相関係数が１である場合を想定してスレッショルド係数Ｔｈを設定している。そのため、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分の相関係数が０と１の間にある場合には、適正なスレッショルド係数Ｔｈが設定されなくなる。その結果、不当に大きい閾値Ｔが算出されて目標検出性能が低下したり、不当に小さい閾値Ｔが算出されて誤警報が多発したりすることがある課題があった。
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、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分の相関係数が０と１の間にある場合でも、適正なスレッショルド係数を設定して、目標検出性能の低下や誤警報の多発を防止することができる目標検出装置を得ることを目的とする。
この発明に係る目標検出装置は、送信アンテナが電波を送信したのち、複数の受信アンテナが目標又はクラッタに反射されて戻ってきた電波を受信する電波送受信手段と、複数の受信アンテナの受信信号から電波到来方向のビーム受信信号を生成するビーム受信信号生成手段と、ビーム受信信号生成手段により生成されたビーム受信信号から複数のレンジビンの振幅値を示すレンジビン信号を生成する振幅検波手段と、振幅検波手段により生成されたレンジビン信号から、クラッタの確率分布モデルに関するクラッタパラメータを推定するとともに、レンジビン信号が示す複数のレンジビンの振幅値のうち、目標検出対象のレンジビンである注目セルの振幅値と、非目標検出対象のレンジビンである複数のリファレンスセルの振幅値が加算された振幅加算値との相関係数を算出し、クラッタパラメータと相関係数とから、スレッショルド係数算出用パラメータとして、形状補正パラメータ、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータ及び相関調整パラメータを推定し、前記スレッショルド係数算出用パラメータから閾値生成用のスレッショルド係数を算出する係数算出手段とを設け、目標検出手段が、係数算出手段により算出されたスレッショルド係数と、複数のリファレンスセルの振幅値が加算された振幅加算値とを乗算することで閾値を生成し、注目セルの振幅値と閾値を比較して、注目セルにおける目標の有無を判定するようにしたものである。
この発明によれば、振幅検波手段により生成されたレンジビン信号から、クラッタの確率分布モデルに関するクラッタパラメータを推定するとともに、レンジビン信号が示す複数のレンジビンの振幅値のうち、目標検出対象のレンジビンである注目セルの振幅値と、非目標検出対象のレンジビンである複数のリファレンスセルの振幅値が加算された振幅加算値との相関係数を算出し、クラッタパラメータと相関係数とから、スレッショルド係数算出用パラメータとして、形状補正パラメータ、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータ及び相関調整パラメータを推定し、前記スレッショルド係数算出用パラメータから閾値生成用のスレッショルド係数を算出する係数算出手段を設け、目標検出手段が、係数算出手段により算出されたスレッショルド係数と、複数のリファレンスセルの振幅値が加算された振幅加算値とを乗算することで閾値を生成し、注目セルの振幅値と閾値を比較して、注目セルにおける目標の有無を判定するように構成したので、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分の相関係数が０と１の間にある場合でも、適正なスレッショルド係数を設定して、目標検出性能の低下や誤警報の多発を防止することができる効果がある。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による目標検出装置を示す構成図である。
図１において、送信機１は送信電波を生成し、送信アンテナ２は送信機１により生成された電波を空間に放射する。
受信アンテナ３−１〜３−Ｌは送信アンテナ２から放射された後、例えば、飛行機や船などの目標に反射されて戻ってきた電波を受信する。
受信機４−１〜４−Ｌは受信アンテナ３−１〜３−Ｌにより受信された電波に対して帯域制限処理や位相検波処理を施すことで、その電波の受信信号を取得し、その受信信号をＡ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌに出力する処理を実施する。
なお、送信機１、送信アンテナ２、受信アンテナ３−１〜３−Ｌ及び受信機４−１〜４−Ｌから電波送受信手段が構成されている。
図１はこの発明の実施の形態１による目標検出装置を示す構成図である。
図１において、送信機１は送信電波を生成し、送信アンテナ２は送信機１により生成された電波を空間に放射する。
受信アンテナ３−１〜３−Ｌは送信アンテナ２から放射された後、例えば、飛行機や船などの目標に反射されて戻ってきた電波を受信する。
受信機４−１〜４−Ｌは受信アンテナ３−１〜３−Ｌにより受信された電波に対して帯域制限処理や位相検波処理を施すことで、その電波の受信信号を取得し、その受信信号をＡ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌに出力する処理を実施する。
なお、送信機１、送信アンテナ２、受信アンテナ３−１〜３−Ｌ及び受信機４−１〜４−Ｌから電波送受信手段が構成されている。
Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌは受信機４−１〜４−Ｌから出力された受信信号をＡ／Ｄ変換してディジタル信号をビーム形成部６に出力する処理を実施する。
ビーム形成部６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、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌから出力されたディジタル信号に対して、例えば、ＤＢＦ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｂｅａｍ Ｆｏｒｍｉｎｇ）処理等を実施することで、ビーム幅を単位とする電波到来方向毎にビーム受信信号を生成する。
なお、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌ及びビーム形成部６からビーム受信信号生成手段が構成されている。
この実施の形態１では、受信アンテナ３−１〜３−ＬがＤＢＦアンテナであるものを想定しているが、受信アンテナ３−１〜３−Ｌがパラボラアンテナである場合には、受信アンテナ３−１〜３−Ｌを電波の到来方向に向ける制御機構が必要になるが、ビーム形成部６を省略することができる。
ビーム形成部６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、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌから出力されたディジタル信号に対して、例えば、ＤＢＦ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｂｅａｍ Ｆｏｒｍｉｎｇ）処理等を実施することで、ビーム幅を単位とする電波到来方向毎にビーム受信信号を生成する。
なお、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌ及びビーム形成部６からビーム受信信号生成手段が構成されている。
この実施の形態１では、受信アンテナ３−１〜３−ＬがＤＢＦアンテナであるものを想定しているが、受信アンテナ３−１〜３−Ｌがパラボラアンテナである場合には、受信アンテナ３−１〜３−Ｌを電波の到来方向に向ける制御機構が必要になるが、ビーム形成部６を省略することができる。
目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ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、ビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号から目標候補を検出する処理を実施する。
メモリ回路８は目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈにより検出された目標候補のレンジビンと角度を記録するＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置である。
航跡検出処理部９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、メモリ回路８により格納されている目標候補のレンジビンと角度を参照して、目標が存在している可能性があると判定されたレンジビンの時間的変化から目標の航跡を検出する処理を実施する。なお、航跡検出処理部９は航跡検出手段を構成している。
メモリ回路８は目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈにより検出された目標候補のレンジビンと角度を記録するＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置である。
航跡検出処理部９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、メモリ回路８により格納されている目標候補のレンジビンと角度を参照して、目標が存在している可能性があると判定されたレンジビンの時間的変化から目標の航跡を検出する処理を実施する。なお、航跡検出処理部９は航跡検出手段を構成している。
図１の例では、目標検出装置の構成要素である送信機１、送信アンテナ２、受信アンテナ３−１〜３−Ｌ、受信機４−１〜４−Ｌ、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌ、ビーム形成部６、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９のそれぞれ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、目標検出装置の一部がコンピュータで構成されていてもよい。
目標検出装置の一部（例えば、ビーム形成部６、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、ビーム形成部６、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
目標検出装置の一部（例えば、ビーム形成部６、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、ビーム形成部６、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
図２はこの発明の実施の形態１による目標検出装置の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈの内部を示す構成図である。
図２において、振幅検波部１１はビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号に対する振幅検波処理を実施することで、各レンジビンの振幅値を示すレンジビン信号を生成し、そのレンジビン信号をレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６、クラッタパラメータ推定部１２及びＣＦＡＲセル相関係数算出部１３に出力する処理を実施する。なお、振幅検波部１１は振幅検波手段を構成している。
図２において、振幅検波部１１はビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号に対する振幅検波処理を実施することで、各レンジビンの振幅値を示すレンジビン信号を生成し、そのレンジビン信号をレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６、クラッタパラメータ推定部１２及びＣＦＡＲセル相関係数算出部１３に出力する処理を実施する。なお、振幅検波部１１は振幅検波手段を構成している。
クラッタパラメータ推定部１２は振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号から、クラッタのＫ分布（確率分布モデル）に関するクラッタパラメータとして、形状パラメータν及び尺度パラメータｂｔを推定する処理を実施する。
ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３は振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号を参照して、注目セル（目標検出対象のレンジビン）の振幅値ｚtとリファレンスセル（非目標検出対象のレンジビン）の振幅値が加算された振幅加算値ｚrとの相関係数ｋCFAR_cellを算出する処理を実施する。
ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３は振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号を参照して、注目セル（目標検出対象のレンジビン）の振幅値ｚtとリファレンスセル（非目標検出対象のレンジビン）の振幅値が加算された振幅加算値ｚrとの相関係数ｋCFAR_cellを算出する処理を実施する。
スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４はクラッタパラメータ推定部１２により推定された形状パラメータν及び尺度パラメータｂｔとＣＦＡＲセル相関係数算出部１３により算出された相関係数ｋCFAR_cellからスレッショルド係数算出用パラメータとして、形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ及び相関調整パラメータｋ2を推定する処理を実施する。
相関考慮型スレッショルド係数算出部１５はスレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４により推定されたスレッショルド係数算出用パラメータから閾値生成用のスレッショルド係数Ｔｈを算出する処理を実施する。
なお、クラッタパラメータ推定部１２、ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４及び相関考慮型スレッショルド係数算出部１５から係数算出手段が構成されている。
相関考慮型スレッショルド係数算出部１５はスレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４により推定されたスレッショルド係数算出用パラメータから閾値生成用のスレッショルド係数Ｔｈを算出する処理を実施する。
なお、クラッタパラメータ推定部１２、ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４及び相関考慮型スレッショルド係数算出部１５から係数算出手段が構成されている。
セル設定処理部１７は振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号における複数のレンジビンの中から、注目セルを順番に選択して、注目セルの周囲に存在しているレンジビンをリファレンスセルに設定する処理を実施する。
リファレンスセル振幅加算処理部１８はセル設定処理部１７によりリファレンスセルに設定されたレンジビンの振幅値を加算し、その加算結果をリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrとして係数乗算処理部１９に出力する処理を実施する。
リファレンスセル振幅加算処理部１８はセル設定処理部１７によりリファレンスセルに設定されたレンジビンの振幅値を加算し、その加算結果をリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrとして係数乗算処理部１９に出力する処理を実施する。
係数乗算処理部１９はリファレンスセル振幅加算処理部１８から出力されたリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrと、相関考慮型スレッショルド係数算出部１５により算出された閾値生成用のスレッショルド係数Ｔｈとを乗算することで閾値Ｔを算出する処理を実施する。
振幅比較部２０は係数乗算処理部１９により算出された閾値Ｔと、セル設定処理部１７により設定された注目セルの振幅値ｚtを比較し、その注目セルの振幅値ｚtが閾値Ｔより大きければ、その注目セルに目標が存在している可能性があると判定する一方、その注目セルの振幅値ｚtが閾値Ｔより小さければ、その注目セルに目標が存在していないと判定する処理を実施する。
また、振幅比較部２０は目標が存在している可能性があると判定した注目セルを目標候補のレンジビンとして、その注目セルと角度をメモリ回路８に記録する処理を実施する。
なお、セル設定処理部１７、リファレンスセル振幅加算処理部１８、係数乗算処理部１９及び振幅比較部２０から目標検出手段が構成されている。
振幅比較部２０は係数乗算処理部１９により算出された閾値Ｔと、セル設定処理部１７により設定された注目セルの振幅値ｚtを比較し、その注目セルの振幅値ｚtが閾値Ｔより大きければ、その注目セルに目標が存在している可能性があると判定する一方、その注目セルの振幅値ｚtが閾値Ｔより小さければ、その注目セルに目標が存在していないと判定する処理を実施する。
また、振幅比較部２０は目標が存在している可能性があると判定した注目セルを目標候補のレンジビンとして、その注目セルと角度をメモリ回路８に記録する処理を実施する。
なお、セル設定処理部１７、リファレンスセル振幅加算処理部１８、係数乗算処理部１９及び振幅比較部２０から目標検出手段が構成されている。
次に動作について説明する。
送信機１は送信電波を生成し、送信アンテナ２は送信機１により生成された電波を空間に放射する。
送信アンテナ２から空間に放射された電波の一部は、例えば、飛行機や船などの目標に反射されて受信アンテナ３−１〜３−Ｌに戻ってくる。また、空間に放射された電波の一部は、例えば、クラッタである海面などに反射されて受信アンテナ３−１〜３−Ｌに戻ってくる。
送信機１は送信電波を生成し、送信アンテナ２は送信機１により生成された電波を空間に放射する。
送信アンテナ２から空間に放射された電波の一部は、例えば、飛行機や船などの目標に反射されて受信アンテナ３−１〜３−Ｌに戻ってくる。また、空間に放射された電波の一部は、例えば、クラッタである海面などに反射されて受信アンテナ３−１〜３−Ｌに戻ってくる。
受信アンテナ３−１〜３−Ｌは、目標又はクラッタに反射されて戻ってきた電波（反射波）を受信する。
受信機４−１〜４−Ｌは、受信アンテナ３−１〜３−Ｌが反射波を受信すると、その反射波に対して帯域制限処理や位相検波処理を施すことで、その反射波の受信信号を取得し、その受信信号をＡ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌに出力する。
Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌは、受信機４−１〜４−Ｌから受信信号を受けると、その受信信号をＡ／Ｄ変換してディジタル信号（受信機４−１〜４−Ｌの帯域幅から定まる距離分解能を単位とするレンジビン毎のディジタル信号）をビーム形成部６に出力する。
受信機４−１〜４−Ｌは、受信アンテナ３−１〜３−Ｌが反射波を受信すると、その反射波に対して帯域制限処理や位相検波処理を施すことで、その反射波の受信信号を取得し、その受信信号をＡ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌに出力する。
Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌは、受信機４−１〜４−Ｌから受信信号を受けると、その受信信号をＡ／Ｄ変換してディジタル信号（受信機４−１〜４−Ｌの帯域幅から定まる距離分解能を単位とするレンジビン毎のディジタル信号）をビーム形成部６に出力する。
ビーム形成部６は、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌからディジタル信号を受けると、それらのディジタル信号に対して、例えば、ＤＢＦ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｂｅａｍ Ｆｏｒｍｉｎｇ）処理等を実施することで、ビーム幅を単位とする電波到来方向毎にビーム受信信号を生成する。
図１の例では、電波到来方向のビーム受信信号として、ｈ方向（ｈ＝１，２，・・・，Ｈ）のビーム受信信号を生成している。
図１の例では、電波到来方向のビーム受信信号として、ｈ方向（ｈ＝１，２，・・・，Ｈ）のビーム受信信号を生成している。
目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈは、ビーム形成部６が電波到来方向のビーム受信信号を生成すると、そのビーム受信信号から目標候補の検出処理を実施する。
以下、図２を参照しながら、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈの処理内容を具体的に説明する。
目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈの振幅検波部１１は、ビーム形成部６からビーム受信信号を受けると、そのビーム受信信号に対する振幅検波処理を実施することで、各レンジビンの振幅値を示すレンジビン信号を生成し、そのレンジビン信号をレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６、クラッタパラメータ推定部１２及びＣＦＡＲセル相関係数算出部１３に出力する。
ただし、クラッタパラメータ推定部１２では、後述するように、形状パラメータν及び尺度パラメータｂｔを推定することができれば足りるため、振幅検波部１１からレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６に出力されるレンジビン信号と、振幅検波部１１からクラッタパラメータ推定部１２及びＣＦＡＲセル相関係数算出部１３に出力されるレンジビン信号は、必ずしも同じ信号とは限らない。例えば、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６には、振幅検波部１１による最新のレンジビン信号が出力され、クラッタパラメータ推定部１２及びＣＦＡＲセル相関係数算出部１３には所定時間前のレンジビン信号が出力される。あるいは、見ている範囲が異なるレンジビン信号が出力される。
以下、図２を参照しながら、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈの処理内容を具体的に説明する。
目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈの振幅検波部１１は、ビーム形成部６からビーム受信信号を受けると、そのビーム受信信号に対する振幅検波処理を実施することで、各レンジビンの振幅値を示すレンジビン信号を生成し、そのレンジビン信号をレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６、クラッタパラメータ推定部１２及びＣＦＡＲセル相関係数算出部１３に出力する。
ただし、クラッタパラメータ推定部１２では、後述するように、形状パラメータν及び尺度パラメータｂｔを推定することができれば足りるため、振幅検波部１１からレンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６に出力されるレンジビン信号と、振幅検波部１１からクラッタパラメータ推定部１２及びＣＦＡＲセル相関係数算出部１３に出力されるレンジビン信号は、必ずしも同じ信号とは限らない。例えば、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６には、振幅検波部１１による最新のレンジビン信号が出力され、クラッタパラメータ推定部１２及びＣＦＡＲセル相関係数算出部１３には所定時間前のレンジビン信号が出力される。あるいは、見ている範囲が異なるレンジビン信号が出力される。
ここで、レンジビン信号に含まれているクラッタは、確率分布モデルであるＫ分布に従って変動する。
Ｋ分布モデルでは、海面クラッタが海面の表面張力波に起因して発生するスペックル（ｓｐｅｃｋｌｅ）成分と、海面の重力波に起因して発生して、スペックル成分の大きさを定めるテクスチャ（ｔｅｘｔｕｒｅ）成分とから構成される。
そして、スペックル成分がＲａｙｌｅｉｇｈ分布に従って変動し、テクスチャ成分がΓ分布に従って変動しているとすれば、Ｋ分布の確率密度関数は下記の式（３）で定式化される。
Ｋ分布モデルでは、海面クラッタが海面の表面張力波に起因して発生するスペックル（ｓｐｅｃｋｌｅ）成分と、海面の重力波に起因して発生して、スペックル成分の大きさを定めるテクスチャ（ｔｅｘｔｕｒｅ）成分とから構成される。
そして、スペックル成分がＲａｙｌｅｉｇｈ分布に従って変動し、テクスチャ成分がΓ分布に従って変動しているとすれば、Ｋ分布の確率密度関数は下記の式（３）で定式化される。
式（３）において、ｐspeckle（ｚ｜ｘ）はスペックル成分の確率密度関数、ｐtexture（ｘ）はテクスチャ成分の確率密度関数、νは形状パラメータ、ｂｔは尺度パラメータ、ΓはΓ関数、Ｋν-1は次数がν−１の第二種変形Ｂｅｓｓｅｌ関数を表している。
この目標検出装置では、隣接しているレンジビン間のスペックル成分は互いに独立しておらず、相関係数が０〜１の範囲にあるものとする。
この目標検出装置では、隣接しているレンジビン間のスペックル成分は互いに独立しておらず、相関係数が０〜１の範囲にあるものとする。
クラッタパラメータ推定部１２は、振幅検波部１１からレンジビン信号を受けると、そのレンジビン信号から、クラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータとして、形状パラメータν及び尺度パラメータｂｔを推定する。
形状パラメータνは、クラッタのＫ分布の横軸に対する大きさを表すことで、Ｋ分布の形状を示すパラメータであり、尺度パラメータｂｔは、その横軸の幅を定義するパラメータである。
形状パラメータν及び尺度パラメータｂｔを推定する方法としては、例えば、最尤推定法を用いる方法がある（非特許文献１を参照）。
形状パラメータνは、クラッタのＫ分布の横軸に対する大きさを表すことで、Ｋ分布の形状を示すパラメータであり、尺度パラメータｂｔは、その横軸の幅を定義するパラメータである。
形状パラメータν及び尺度パラメータｂｔを推定する方法としては、例えば、最尤推定法を用いる方法がある（非特許文献１を参照）。
ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３は、振幅検波部１１からレンジビン信号を受けると、そのレンジビン信号を参照して、後述するセル設定処理部１７で選択される注目セルの振幅値ｚtとリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrとの相関係数ｋCFAR_cellを算出する。
この実施の形態１では、例えば、図１５に示すように、真ん中のレンジビンが注目セルとして選択され、その注目セルの左５個のレンジビンと右５個のレンジビンがリファレンスセルに設定される。
この実施の形態１では、例えば、図１５に示すように、真ん中のレンジビンが注目セルとして選択され、その注目セルの左５個のレンジビンと右５個のレンジビンがリファレンスセルに設定される。
具体的には、ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３は、下記の式（４）にしたがって注目セルの振幅値ｚtとリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrとの相関係数ｋCFAR_cellを算出する。
式（４）において、ｚtは注目セルの振幅値、ｚtバー（明細書の文書中では、電子出願の関係上、文字の上に“−”の記号を付することができないので、ここでは、「ｚtバー」のように表記している）は注目セルの振幅平均値、ｚrはリファレンスセルに係る振幅加算値、ｚrバーはリファレンスセルに係る振幅加算平均値である。
また、σtは注目セルの振幅値の標準偏差、σrはリファレンスセルに係る振幅加算値の標準偏差である。
また、σtは注目セルの振幅値の標準偏差、σrはリファレンスセルに係る振幅加算値の標準偏差である。
スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４は、クラッタパラメータ推定部１２が形状パラメータν及び尺度パラメータｂｔを推定し、ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３が相関係数ｋCFAR_cellを算出すると、その形状パラメータν及び尺度パラメータｂｔと相関係数ｋCFAR_cellからスレッショルド係数算出用パラメータとして、形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ及び相関調整パラメータｋ2を推定する。
以下、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４によるスレッショルド係数算出用パラメータの推定処理を具体的に説明する。
以下、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４によるスレッショルド係数算出用パラメータの推定処理を具体的に説明する。
まず、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４は、リファレンスセルに係る振幅加算値ｚrのヒストグラムを生成する。
また、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４は、下記の式（５）に示すように、注目セルの振幅値ｚtとリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrとの相関係数評価値ｋCFAR_cellハットを算出する。
また、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４は、下記の式（５）に示すように、注目セルの振幅値ｚtとリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrとの相関係数評価値ｋCFAR_cellハットを算出する。
次に、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４は、下記の式（６）に示すリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrの確率密度関数ｐr（ｚr）の形状が、先に生成したリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrのヒストグラムに近づき、かつ、相関係数評価値ｋCFAR_cellハットがＣＦＡＲセル相関係数算出部１３により算出された相関係数ｋCFAR_cellに近づく方向に、その確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を調整する。
ここで、形状補正パラメータαは、尺度パラメータｂｔを補正して確率密度関数ｐr（ｚr）の形状を調整するパラメータであり、形状パラメータｂｒはリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrの尺度パラメータであり、相関調整パラメータｋ2は注目セルの振幅値ｚtとリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrとの相関を調整するパラメータである。
スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４は、確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）の調整処理を繰り返し実施し、確率密度関数ｐr（ｚr）の形状や相関係数評価値ｋCFAR_cellハットが最も近づいた状態になると、最も近づいている状態での確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）をスレッショルド係数算出用パラメータの推定結果として相関考慮型スレッショルド係数算出部１５に出力する。
相関考慮型スレッショルド係数算出部１５は、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４からスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）の推定結果を受けると、そのスレッショルド係数算出用パラメータの推定結果を用いて、下記の式（７）の関係を満足する閾値生成用のスレッショルド係数Ｔｈを算出する。
レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６は、振幅検波部１１からレンジビン信号を受けると、そのレンジビン信号から目標候補を検出する。
以下、図１５を参照しながら、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６の処理内容を具体的に説明する。
セル設定処理部１７は、振幅検波部１１からレンジビン信号を受けると、レンジビン信号における複数のレンジビンの中から、目標検出対象のレンジビンである注目セルを順番に選択する。
また、レンジビン信号における複数のレンジビンのうち、注目セルの周囲に存在しているレンジビンをリファレンスセルに設定する。
図１５の例では、真ん中のレンジビンを注目セルに設定して、その注目セルの左５個のレンジビンと右５個のレンジビンをリファレンスセルに設定している。
なお、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６は、注目セル及びリファレンスセルの設定情報をクラッタパラメータ推定部１２、ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４に出力する。
以下、図１５を参照しながら、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６の処理内容を具体的に説明する。
セル設定処理部１７は、振幅検波部１１からレンジビン信号を受けると、レンジビン信号における複数のレンジビンの中から、目標検出対象のレンジビンである注目セルを順番に選択する。
また、レンジビン信号における複数のレンジビンのうち、注目セルの周囲に存在しているレンジビンをリファレンスセルに設定する。
図１５の例では、真ん中のレンジビンを注目セルに設定して、その注目セルの左５個のレンジビンと右５個のレンジビンをリファレンスセルに設定している。
なお、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６は、注目セル及びリファレンスセルの設定情報をクラッタパラメータ推定部１２、ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４に出力する。
リファレンスセル振幅加算処理部１８は、セル設定処理部１７によりリファレンスセルに設定されたレンジビンの振幅値を加算し、その加算結果をリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrとして係数乗算処理部１９に出力する。
係数乗算処理部１９は、リファレンスセル振幅加算処理部１８からリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrを受けると、そのリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrと、相関考慮型スレッショルド係数算出部１５により算出された閾値生成用のスレッショルド係数Ｔｈとを乗算することで閾値Ｔを算出する。
Ｔ＝ｚr×Ｔｈ
係数乗算処理部１９は、リファレンスセル振幅加算処理部１８からリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrを受けると、そのリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrと、相関考慮型スレッショルド係数算出部１５により算出された閾値生成用のスレッショルド係数Ｔｈとを乗算することで閾値Ｔを算出する。
Ｔ＝ｚr×Ｔｈ
振幅比較部２０は、係数乗算処理部１９が閾値Ｔを算出すると、セル設定処理部１７により設定された注目セルの振幅値ｚtと閾値Ｔを比較し、その注目セルの振幅値ｚtが閾値Ｔより大きければ、その注目セルに目標が存在している可能性があると判定する。
一方、その注目セルの振幅値ｚtが閾値Ｔより小さければ、その注目セルに目標が存在していないと判定する。
振幅比較部２０は、目標が存在している可能性があると判定した注目セルを目標候補のレンジビンとして、その注目セルと電波到来角度をメモリ回路８に記録する。
なお、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６では、注目セルを隣のレンジビンに移行しながら、上記の処理を繰り返し実施することで、全てのレンジビンに関して、目標が存在している可能性を判定する。
一方、その注目セルの振幅値ｚtが閾値Ｔより小さければ、その注目セルに目標が存在していないと判定する。
振幅比較部２０は、目標が存在している可能性があると判定した注目セルを目標候補のレンジビンとして、その注目セルと電波到来角度をメモリ回路８に記録する。
なお、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６では、注目セルを隣のレンジビンに移行しながら、上記の処理を繰り返し実施することで、全てのレンジビンに関して、目標が存在している可能性を判定する。
航跡検出処理部９は、メモリ回路８により格納されている注目セルと電波到来角度を参照して、目標が存在している可能性があると判定された注目セルの時間的変化から目標の航跡を検出する。
図１６の例では、１フレーム〜Ｎフレームについて、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈにより目標候補の検出処理が実施された後、１フレーム〜Ｎフレームにおけるメモリ回路８の記録内容を参照して、同一目標が時間的に移動していると判定できる航跡を調べることで目標を検出している。目標航跡を調べる手法としては、例えば、ＭＨＴ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｔｒａｃｋｉｎｇ）が知られている（非特許文献２）。
例えば、１フレーム目での目標検出位置と、２フレーム目での目標検出位置とから、３フレーム目での目標検出位置を予測し、３フレーム目での目標検出位置が、その予測位置と略一致していれば、１フレーム〜３フレームにおける時間的な移動は、同一目標の時間的な移動であると考えることができる。
図１６の例では、１フレーム〜Ｎフレームについて、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈにより目標候補の検出処理が実施された後、１フレーム〜Ｎフレームにおけるメモリ回路８の記録内容を参照して、同一目標が時間的に移動していると判定できる航跡を調べることで目標を検出している。目標航跡を調べる手法としては、例えば、ＭＨＴ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ Ｔｒａｃｋｉｎｇ）が知られている（非特許文献２）。
例えば、１フレーム目での目標検出位置と、２フレーム目での目標検出位置とから、３フレーム目での目標検出位置を予測し、３フレーム目での目標検出位置が、その予測位置と略一致していれば、１フレーム〜３フレームにおける時間的な移動は、同一目標の時間的な移動であると考えることができる。
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号が示す各レンジビンの振幅値のうち、目標検出対象のレンジビンである注目セルの振幅値ｚtと、非目標検出対象のレンジビンであるリファレンスセルに係る振幅加算値ｚrとの相関係数ｋCFAR_cellを求め、その相関係数ｋCFAR_cellを用いて、閾値生成用のスレッショルド係数Ｔｈを算出するように構成したので、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分の相関係数が０と１の間にある場合でも、適正なスレッショルド係数Ｔｈを設定して、適正な閾値Ｔを算出することができるようになり、その結果、目標検出性能の低下や誤警報の多発を防止することができる効果を奏する。
実施の形態２．
図３はこの発明の実施の形態２による目標検出装置を示す構成図であり、図３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。
目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈ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、図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと同様に、ビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号から目標候補を検出するが、目標候補の検出処理方法が図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと異なっている。
図３はこの発明の実施の形態２による目標検出装置を示す構成図であり、図３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。
目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈ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、図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと同様に、ビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号から目標候補を検出するが、目標候補の検出処理方法が図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと異なっている。
図３の例では、目標検出装置の構成要素である送信機１、送信アンテナ２、受信アンテナ３−１〜３−Ｌ、受信機４−１〜４−Ｌ、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌ、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９のそれぞれ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、目標検出装置の一部がコンピュータで構成されていてもよい。
目標検出装置の一部（例えば、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
目標検出装置の一部（例えば、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
図４はこの発明の実施の形態２による目標検出装置の目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈの内部を示す構成図であり、図４において、図２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。
テーブル参照型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２２は事前にクラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）及び相関係数ｋCFAR_cellに対応するスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を格納しているテーブルを備えており、そのテーブルからクラッタパラメータ推定部１２により推定されたクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）及びＣＦＡＲセル相関係数算出部１３により算出された相関係数ｋCFAR_cellに対応するスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を読み出し、そのスレッショルド係数算出用パラメータを相関考慮型スレッショルド係数算出部１５に出力する処理を実施する。
テーブル参照型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２２は事前にクラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）及び相関係数ｋCFAR_cellに対応するスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を格納しているテーブルを備えており、そのテーブルからクラッタパラメータ推定部１２により推定されたクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）及びＣＦＡＲセル相関係数算出部１３により算出された相関係数ｋCFAR_cellに対応するスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を読み出し、そのスレッショルド係数算出用パラメータを相関考慮型スレッショルド係数算出部１５に出力する処理を実施する。
上記実施の形態１では、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈのスレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４が、確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）の調整処理を繰り返し実施し、確率密度関数ｐr（ｚr）の形状や相関係数評価値ｋCFAR_cellハットが最も近づいた状態になると、最も近づいている状態での確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）をスレッショルド係数算出用パラメータの推定結果として相関考慮型スレッショルド係数算出部１５に出力するものを示している。
しかし、この場合、確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）の調整処理を繰り返し実施する必要があるため、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４の処理能力が低い場合には、確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータの調整処理が完了するまでに長い時間を要することがある。
この実施の形態２では、短時間で、適正なスレッショルド係数算出用パラメータを得ることができるようにするために、目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈが、テーブルを備えているテーブル参照型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２２を実装している。
しかし、この場合、確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）の調整処理を繰り返し実施する必要があるため、スレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４の処理能力が低い場合には、確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータの調整処理が完了するまでに長い時間を要することがある。
この実施の形態２では、短時間で、適正なスレッショルド係数算出用パラメータを得ることができるようにするために、目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈが、テーブルを備えているテーブル参照型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２２を実装している。
即ち、目標候補検出処理部２１−１〜２１−Ｈのテーブル参照型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２２は、事前に、クラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）及び相関係数ｋCFAR_cellに対応するスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を格納しているテーブルを備えている。
テーブル参照型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２２は、クラッタパラメータ推定部１２がクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定し、ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３が相関係数ｋCFAR_cellを算出すると、そのテーブルからクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）及び相関係数ｋCFAR_cellに対応するスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を読み出し、そのスレッショルド係数算出用パラメータを相関考慮型スレッショルド係数算出部１５に出力する。
テーブル参照型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２２では、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈのスレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４のような確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータの調整処理を繰り返し実施する必要がないため、短時間で適正なスレッショルド係数算出用パラメータを得ることができる。
テーブル参照型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２２は、クラッタパラメータ推定部１２がクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定し、ＣＦＡＲセル相関係数算出部１３が相関係数ｋCFAR_cellを算出すると、そのテーブルからクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）及び相関係数ｋCFAR_cellに対応するスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を読み出し、そのスレッショルド係数算出用パラメータを相関考慮型スレッショルド係数算出部１５に出力する。
テーブル参照型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２２では、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈのスレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４のような確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータの調整処理を繰り返し実施する必要がないため、短時間で適正なスレッショルド係数算出用パラメータを得ることができる。
実施の形態３．
図５はこの発明の実施の形態３による目標検出装置を示す構成図であり、図５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。
目標候補検出処理部２３−１〜２３−Ｈ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、図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと同様に、ビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号から目標候補を検出するが、目標候補の検出処理方法が図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと異なっている。
図５はこの発明の実施の形態３による目標検出装置を示す構成図であり、図５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。
目標候補検出処理部２３−１〜２３−Ｈ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、図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと同様に、ビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号から目標候補を検出するが、目標候補の検出処理方法が図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと異なっている。
図５の例では、目標検出装置の構成要素である送信機１、送信アンテナ２、受信アンテナ３−１〜３−Ｌ、受信機４−１〜４−Ｌ、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌ、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２３−１〜２３−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９のそれぞれ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、目標検出装置の一部がコンピュータで構成されていてもよい。
目標検出装置の一部（例えば、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２３−１〜２３−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２３−１〜２３−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
目標検出装置の一部（例えば、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２３−１〜２３−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２３−１〜２３−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
図６はこの発明の実施の形態３による目標検出装置の目標候補検出処理部２３−１〜２３−Ｈの内部を示す構成図であり、図６において、図２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。
最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２４は振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号を参照して、ｎ番目の注目セルの振幅値ｚt,n及びｎ番目のリファレンスセルに係る振幅加算値ｚr,nを確認し、スレッショルド係数算出用パラメータの評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を算出する評価関数に対して、ｎ番目の注目セルの振幅値ｚt,n及びｎ番目のリファレンスセルに係る振幅加算値ｚr,nとクラッタパラメータ推定部１２により推定されたクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を代入して、スレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を調整しながら、その評価関数の評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を算出し、その評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）が最も大きくなるときのスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を相関考慮型スレッショルド係数算出部１５に出力する処理を実施する。
最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２４は振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号を参照して、ｎ番目の注目セルの振幅値ｚt,n及びｎ番目のリファレンスセルに係る振幅加算値ｚr,nを確認し、スレッショルド係数算出用パラメータの評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を算出する評価関数に対して、ｎ番目の注目セルの振幅値ｚt,n及びｎ番目のリファレンスセルに係る振幅加算値ｚr,nとクラッタパラメータ推定部１２により推定されたクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を代入して、スレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を調整しながら、その評価関数の評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を算出し、その評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）が最も大きくなるときのスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を相関考慮型スレッショルド係数算出部１５に出力する処理を実施する。
上記実施の形態１では、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈのスレッショルド係数算出用パラメータ推定部１４が、確率密度関数ｐr（ｚr）のパラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）の調整処理を繰り返し実施するものを示したが、この実施の形態３では、最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２４が、スレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を調整しながら、評価関数の評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を算出し、その評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）が最も大きくなるときのスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を出力するものについて説明する。
まず、目標候補検出処理部２３−１〜２３−Ｈの最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２４は、振幅検波部１１からレンジビン信号を受けると、そのレンジビン信号を参照して、ｎ番目の注目セルの振幅値ｚt,nを確認するとともに、ｎ番目のリファレンスセルに係る振幅加算値ｚr,nを確認する。
また、最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２４は、スレッショルド係数算出用パラメータの最尤推定値である評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を算出する式（８）の評価関数を用意する。
また、最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２４は、スレッショルド係数算出用パラメータの最尤推定値である評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を算出する式（８）の評価関数を用意する。
次に、最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２４は、評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を算出する評価関数に対して、ｎ番目の注目セルの振幅値ｚt,n及びｎ番目のリファレンスセルに係る振幅加算値ｚr,nとクラッタパラメータ推定部１２により推定されたクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を代入して、その評価関数の評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を算出する。
このとき、最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２４は、その評価関数のパラメータであるスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を調整しながら、評価関数の評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を繰り返し算出する。
このとき、最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２４は、その評価関数のパラメータであるスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を調整しながら、評価関数の評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を繰り返し算出する。
最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部２４は、複数の算出結果である評価関数の評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）を比較し、その評価値Ｓ（α，ｂｒ，ｋ2）が最大になるときのスレッショルド係数算出用パラメータ（形状補正パラメータα、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータｂｒ、相関調整パラメータｋ2）を相関考慮型スレッショルド係数算出部１５に出力する。
この場合も、上記実施の形態１と同様に、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分の相関係数が０と１の間にある場合でも、適正なスレッショルド係数Ｔｈを設定することができる。
この場合も、上記実施の形態１と同様に、隣接しているレンジビン間のテクスチャ成分の相関係数が０と１の間にある場合でも、適正なスレッショルド係数Ｔｈを設定することができる。
実施の形態４．
図７はこの発明の実施の形態４による目標検出装置を示す構成図であり、図７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。
目標候補検出処理部２５−１〜２５−Ｈ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、図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと同様に、ビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号から目標候補を検出するが、目標候補の検出処理方法が図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと異なっている。
図７はこの発明の実施の形態４による目標検出装置を示す構成図であり、図７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。
目標候補検出処理部２５−１〜２５−Ｈ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、図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと同様に、ビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号から目標候補を検出するが、目標候補の検出処理方法が図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと異なっている。
図７の例では、目標検出装置の構成要素である送信機１、送信アンテナ２、受信アンテナ３−１〜３−Ｌ、受信機４−１〜４−Ｌ、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌ、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２５−１〜２５−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９のそれぞれ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、目標検出装置の一部がコンピュータで構成されていてもよい。
目標検出装置の一部（例えば、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２５−１〜２５−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２５−１〜２５−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
目標検出装置の一部（例えば、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２５−１〜２５−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２５−１〜２５−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
図８はこの発明の実施の形態４による目標検出装置の目標候補検出処理部２５−１〜２５−Ｈの内部を示す構成図であり、図８において、図２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。
距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部２６は図２のクラッタパラメータ推定部１２と同様に、振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号から、クラッタのＫ分布（確率分布モデル）に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定する処理を実施するが、図２のクラッタパラメータ推定部１２と異なり、そのクラッタパラメータを推定する際、そのクラッタパラメータの変化が一定範囲内である距離範囲毎に、振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号を分割し、分割後のレンジビン信号から、距離範囲毎にクラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定する。
距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部２６は図２のクラッタパラメータ推定部１２と同様に、振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号から、クラッタのＫ分布（確率分布モデル）に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定する処理を実施するが、図２のクラッタパラメータ推定部１２と異なり、そのクラッタパラメータを推定する際、そのクラッタパラメータの変化が一定範囲内である距離範囲毎に、振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号を分割し、分割後のレンジビン信号から、距離範囲毎にクラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定する。
上記実施の形態１と比べて、距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部２６がクラッタパラメータ推定部１２の代わりに実装されている点で相違しているので、この実施の形態４では、距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部２６の処理内容を説明する。
なお、上記実施の形態２，３におけるクラッタパラメータ推定部１２の代わりに、距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部２６が実装されていてもよい。
なお、上記実施の形態２，３におけるクラッタパラメータ推定部１２の代わりに、距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部２６が実装されていてもよい。
距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部２６は、振幅検波部１１からレンジビン信号を受けると、クラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）の変化が一定範囲内である距離範囲毎に、そのレンジビン信号を分割する。
クラッタが海面である場合、例えば、海面の波高によってレンジビン信号を分割する。
具体的には、海面の波高は、所定の領域（距離範囲）内ではほぼ同じであるため、例えば、海面の波高が０〜２ｍの領域内のレンジビン信号、波高が２〜４ｍの領域内のレンジビン信号、波高が４ｍ以上の領域内のレンジビン信号などに分類する。
クラッタが海面である場合、例えば、海面の波高によってレンジビン信号を分割する。
具体的には、海面の波高は、所定の領域（距離範囲）内ではほぼ同じであるため、例えば、海面の波高が０〜２ｍの領域内のレンジビン信号、波高が２〜４ｍの領域内のレンジビン信号、波高が４ｍ以上の領域内のレンジビン信号などに分類する。
距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部２６は、レンジビン信号を距離範囲毎に分割すると、分割後のレンジビン信号から、距離範囲毎にクラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定する。
クラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）の推定処理自体は、図２のクラッタパラメータ推定部１２と同様である。
以降の処理内容は、上記実施の形態１と同様であるが、距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部２６が、距離範囲毎のクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を出力するので、後段の相関考慮型スレッショルド係数算出部１５からは距離範囲毎のスレッショルド係数Ｔｈが出力される。
したがって、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６の係数乗算処理部１９では、距離範囲毎に異なる閾値Ｔが算出され、振幅比較部２０では、距離範囲毎に異なる閾値Ｔと注目セルの振幅値ｚtが比較される。
これにより、上記実施の形態１よりも更に適正な閾値Ｔが算出されるため、更に目標検出性能の低下や誤警報の多発を防止することができる効果を奏する。
クラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）の推定処理自体は、図２のクラッタパラメータ推定部１２と同様である。
以降の処理内容は、上記実施の形態１と同様であるが、距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部２６が、距離範囲毎のクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を出力するので、後段の相関考慮型スレッショルド係数算出部１５からは距離範囲毎のスレッショルド係数Ｔｈが出力される。
したがって、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６の係数乗算処理部１９では、距離範囲毎に異なる閾値Ｔが算出され、振幅比較部２０では、距離範囲毎に異なる閾値Ｔと注目セルの振幅値ｚtが比較される。
これにより、上記実施の形態１よりも更に適正な閾値Ｔが算出されるため、更に目標検出性能の低下や誤警報の多発を防止することができる効果を奏する。
実施の形態５．
図９はこの発明の実施の形態５による目標検出装置を示す構成図であり、図９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。
目標候補検出処理部２７−１〜２７−Ｈ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、図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと同様に、ビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号から目標候補を検出するが、目標候補の検出処理方法が図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと異なっている。
図９はこの発明の実施の形態５による目標検出装置を示す構成図であり、図９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。
目標候補検出処理部２７−１〜２７−Ｈ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、図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと同様に、ビーム形成部６により生成された電波到来方向のビーム受信信号から目標候補を検出するが、目標候補の検出処理方法が図１の目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈと異なっている。
図９の例では、目標検出装置の構成要素である送信機１、送信アンテナ２、受信アンテナ３−１〜３−Ｌ、受信機４−１〜４−Ｌ、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌ、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２７−１〜２７−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９のそれぞれ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、目標検出装置の一部がコンピュータで構成されていてもよい。
目標検出装置の一部（例えば、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２７−１〜２７−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２７−１〜２７−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
目標検出装置の一部（例えば、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２７−１〜２７−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、ビーム形成部６、目標候補検出処理部２７−１〜２７−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
図１０はこの発明の実施の形態５による目標検出装置の目標候補検出処理部２７−１〜２７−Ｈの内部を示す構成図であり、図１０において、図２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。
角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部２８は図２のクラッタパラメータ推定部１２と同様に、振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号から、クラッタのＫ分布（確率分布モデル）に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定する処理を実施するが、図２のクラッタパラメータ推定部１２と異なり、そのクラッタパラメータを推定する際、そのクラッタパラメータの変化が一定範囲内である角度範囲毎に、振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号を分割し、分割後のレンジビン信号から、角度範囲毎にクラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定する。
角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部２８は図２のクラッタパラメータ推定部１２と同様に、振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号から、クラッタのＫ分布（確率分布モデル）に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定する処理を実施するが、図２のクラッタパラメータ推定部１２と異なり、そのクラッタパラメータを推定する際、そのクラッタパラメータの変化が一定範囲内である角度範囲毎に、振幅検波部１１から出力されたレンジビン信号を分割し、分割後のレンジビン信号から、角度範囲毎にクラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定する。
上記実施の形態１と比べて、角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部２８がクラッタパラメータ推定部１２の代わりに実装されている点で相違しているので、この実施の形態５では、角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部２８の処理内容を説明する。
なお、上記実施の形態２，３におけるクラッタパラメータ推定部１２の代わりに、角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部２８が実装されていてもよい。
なお、上記実施の形態２，３におけるクラッタパラメータ推定部１２の代わりに、角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部２８が実装されていてもよい。
角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部２８は、振幅検波部１１からレンジビン信号を受けると、クラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）の変化が一定範囲内である角度範囲毎に、そのレンジビン信号を分割する。
クラッタが海面である場合、例えば、海面の波高によってレンジビン信号を分割する。
具体的には、海面の波高は、所定の領域（角度範囲）内ではほぼ同じであるため、例えば、海面の波高が０〜２ｍの領域（例えば、０〜３０度の角度範囲）内のレンジビン信号、波高が２〜４ｍの領域（例えば、３０〜６０度の角度範囲）内のレンジビン信号、波高が４ｍ以上の領域（例えば、６０〜９０度の角度範囲）域内のレンジビン信号などに分類する。
クラッタが海面である場合、例えば、海面の波高によってレンジビン信号を分割する。
具体的には、海面の波高は、所定の領域（角度範囲）内ではほぼ同じであるため、例えば、海面の波高が０〜２ｍの領域（例えば、０〜３０度の角度範囲）内のレンジビン信号、波高が２〜４ｍの領域（例えば、３０〜６０度の角度範囲）内のレンジビン信号、波高が４ｍ以上の領域（例えば、６０〜９０度の角度範囲）域内のレンジビン信号などに分類する。
角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部２８は、レンジビン信号を角度範囲毎に分割すると、分割後のレンジビン信号から、角度範囲毎にクラッタのＫ分布に関するクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を推定する。
クラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）の推定処理自体は、図２のクラッタパラメータ推定部１２と同様である。
以降の処理内容は、上記実施の形態１と同様であるが、角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部２８が、角度範囲毎のクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を出力するので、後段の相関考慮型スレッショルド係数算出部１５からは角度範囲毎のスレッショルド係数Ｔｈが出力される。
したがって、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６の係数乗算処理部１９では、角度範囲毎に異なる閾値Ｔが算出され、振幅比較部２０では、角度範囲毎に異なる閾値Ｔと注目セルの振幅値ｚtが比較される。
これにより、上記実施の形態１よりも更に適正な閾値Ｔが算出されるため、更に目標検出性能の低下や誤警報の多発を防止することができる効果を奏する。
クラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）の推定処理自体は、図２のクラッタパラメータ推定部１２と同様である。
以降の処理内容は、上記実施の形態１と同様であるが、角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部２８が、角度範囲毎のクラッタパラメータ（形状パラメータν、尺度パラメータｂｔ）を出力するので、後段の相関考慮型スレッショルド係数算出部１５からは角度範囲毎のスレッショルド係数Ｔｈが出力される。
したがって、レンジ方向ＣＦＡＲ処理部１６の係数乗算処理部１９では、角度範囲毎に異なる閾値Ｔが算出され、振幅比較部２０では、角度範囲毎に異なる閾値Ｔと注目セルの振幅値ｚtが比較される。
これにより、上記実施の形態１よりも更に適正な閾値Ｔが算出されるため、更に目標検出性能の低下や誤警報の多発を防止することができる効果を奏する。
実施の形態６．
図１１はこの発明の実施の形態６による目標検出装置を示す構成図であり、図１１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。
符号内変調器３１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、送信機１により生成される電波を変調（例えば、周波数変調、符号変調）して、送信アンテナ２から変調を施しているパルスを送信させるとともに、参照信号（距離ゼロの受信信号を想定している信号）をパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌに出力する処理を実施する。
パルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌは符号内変調器３１から出力された参照信号の周波数スペクトル及びＡ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌから出力されたディジタル信号の周波数スペクトルを算出するとともに、その参照信号の周波数スペクトル及びディジタル信号の周波数スペクトルの共役を成分毎に乗算し、成分毎の乗算結果を時間領域の信号に変換して、時間領域の信号をビーム形成部６に出力する処理を実施する。なお、パルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌはパルス圧縮手段を構成している。
図１１はこの発明の実施の形態６による目標検出装置を示す構成図であり、図１１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。
符号内変調器３１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、送信機１により生成される電波を変調（例えば、周波数変調、符号変調）して、送信アンテナ２から変調を施しているパルスを送信させるとともに、参照信号（距離ゼロの受信信号を想定している信号）をパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌに出力する処理を実施する。
パルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌは符号内変調器３１から出力された参照信号の周波数スペクトル及びＡ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌから出力されたディジタル信号の周波数スペクトルを算出するとともに、その参照信号の周波数スペクトル及びディジタル信号の周波数スペクトルの共役を成分毎に乗算し、成分毎の乗算結果を時間領域の信号に変換して、時間領域の信号をビーム形成部６に出力する処理を実施する。なお、パルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌはパルス圧縮手段を構成している。
図１１の例では、目標検出装置の構成要素である送信機１、送信アンテナ２、受信アンテナ３−１〜３−Ｌ、受信機４−１〜４−Ｌ、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌ、符号内変調器３１、パルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌ、ビーム形成部６、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９のそれぞれ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、目標検出装置の一部がコンピュータで構成されていてもよい。
目標検出装置の一部（例えば、符号内変調器３１、パルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌ、ビーム形成部６、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、符号内変調器３１、パルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌ、ビーム形成部６、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
目標検出装置の一部（例えば、符号内変調器３１、パルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌ、ビーム形成部６、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ、メモリ回路８及び航跡検出処理部９）をコンピュータで構成する場合、メモリ回路８をコンピュータのメモリ上に構成するとともに、符号内変調器３１、パルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌ、ビーム形成部６、目標候補検出処理部７−１〜７−Ｈ及び航跡検出処理部９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。
この実施の形態６では、符号内変調器３１及びパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌを上記実施の形態１の目標検出装置に適用する例を説明するが、符号内変調器３１及びパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌを上記実施の形態２〜５の目標検出装置に適用するようにしてもよい。
図１２はこの発明の実施の形態６による目標検出装置のパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌの内部を示す構成図である。
図１２において、ＦＦＴ処理部４１は符号内変調器３１から出力された参照信号に対してＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理を実施することで、その参照信号の周波数スペクトル（以下、「参照信号スペクトル」と称する）を算出する。
ＦＦＴ処理部４２はＡ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌから出力されたディジタル信号に対してＦＦＴ処理を実施することで、そのディジタル信号の周波数スペクトル（以下、「受信信号スペクトル」と称する）を算出する。
図１２において、ＦＦＴ処理部４１は符号内変調器３１から出力された参照信号に対してＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理を実施することで、その参照信号の周波数スペクトル（以下、「参照信号スペクトル」と称する）を算出する。
ＦＦＴ処理部４２はＡ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌから出力されたディジタル信号に対してＦＦＴ処理を実施することで、そのディジタル信号の周波数スペクトル（以下、「受信信号スペクトル」と称する）を算出する。
複素乗算処理部４３はＦＦＴ処理部４１により算出された参照信号スペクトルとＦＦＴ処理部４２により算出された受信信号スペクトルの共役を成分毎に乗算する処理を実施する。
ＩＦＦＴ処理部４４は複素乗算処理部４３により算出された成分毎の乗算結果に対して、ＩＦＦＴ処理を実施することで、成分毎の乗算結果を時間領域の信号に変換する処理を実施する。
ＩＦＦＴ処理部４４は複素乗算処理部４３により算出された成分毎の乗算結果に対して、ＩＦＦＴ処理を実施することで、成分毎の乗算結果を時間領域の信号に変換する処理を実施する。
次に動作について説明する。
符号内変調器３１及びパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌを実装している点以外は、上記実施の形態１〜５と同様であるため、ここでは、符号内変調器３１及びパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌの処理内容だけを説明する。
符号内変調器３１は、送信機１により生成される電波を変調（例えば、周波数変調、符号変調）して、送信アンテナ２から変調を施しているパルスを送信させる。
また、符号内変調器３１は、参照信号（距離ゼロの受信信号を想定している信号）をパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌに出力する。
符号内変調器３１及びパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌを実装している点以外は、上記実施の形態１〜５と同様であるため、ここでは、符号内変調器３１及びパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌの処理内容だけを説明する。
符号内変調器３１は、送信機１により生成される電波を変調（例えば、周波数変調、符号変調）して、送信アンテナ２から変調を施しているパルスを送信させる。
また、符号内変調器３１は、参照信号（距離ゼロの受信信号を想定している信号）をパルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌに出力する。
パルス圧縮処理部３２−１〜３２−Ｌは、受信信号のパルス圧縮処理を実施して、パルス圧縮信号（目標が存在している注目セル（レンジビン）にパルス圧縮された信号）をビーム形成部６に出力する。
即ち、パルス圧縮処理部３２−１〜３２−ＬのＦＦＴ処理部４１は、符号内変調器３１から参照信号を受けると、その参照信号に対してＦＦＴ処理を実施することで、その参照信号の周波数スペクトルである参照信号スペクトルを算出する。
ＦＦＴ処理部４２は、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌからディジタル信号を受けると、そのディジタル信号に対してＦＦＴ処理を実施することで、そのディジタル信号の周波数スペクトルである受信信号スペクトルを算出する。
即ち、パルス圧縮処理部３２−１〜３２−ＬのＦＦＴ処理部４１は、符号内変調器３１から参照信号を受けると、その参照信号に対してＦＦＴ処理を実施することで、その参照信号の周波数スペクトルである参照信号スペクトルを算出する。
ＦＦＴ処理部４２は、Ａ／Ｄ変換器５−１〜５−Ｌからディジタル信号を受けると、そのディジタル信号に対してＦＦＴ処理を実施することで、そのディジタル信号の周波数スペクトルである受信信号スペクトルを算出する。
複素乗算処理部４３は、ＦＦＴ処理部４１により算出された参照信号スペクトルとＦＦＴ処理部４２により算出された受信信号スペクトルの共役を成分毎に乗算し、成分毎の乗算結果をＩＦＦＴ処理部４４に出力する。
ＩＦＦＴ処理部４４は、複素乗算処理部４３から成分毎の乗算結果を受けると、成分毎の乗算結果に対してＩＦＦＴ処理を実施することで、成分毎の乗算結果を時間領域の信号に変換する。
時間領域の信号は、パルス圧縮信号として、ビーム形成部６に出力される。
ビーム形成部６以降の処理内容は、上記実施の形態１〜５と同様である。
ＩＦＦＴ処理部４４は、複素乗算処理部４３から成分毎の乗算結果を受けると、成分毎の乗算結果に対してＩＦＦＴ処理を実施することで、成分毎の乗算結果を時間領域の信号に変換する。
時間領域の信号は、パルス圧縮信号として、ビーム形成部６に出力される。
ビーム形成部６以降の処理内容は、上記実施の形態１〜５と同様である。
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 送信機（電波送受信手段）、２ 送信アンテナ（電波送受信手段）、３−１〜３−Ｌ 受信アンテナ（電波送受信手段）、４−１〜４−Ｌ 受信機（電波送受信手段）、５−１〜５−Ｌ Ａ／Ｄ変換器（ビーム受信信号生成手段）、６ ビーム形成部（ビーム受信信号生成手段）、７−１〜７−Ｈ 目標候補検出処理部、８ メモリ回路、９ 航跡検出処理部（航跡検出手段）、１１ 振幅検波部（振幅検波手段）、１２ クラッタパラメータ推定部（係数算出手段）、１３ ＣＦＡＲセル相関係数算出部（係数算出手段）、１４ スレッショルド係数算出用パラメータ推定部（係数算出手段）、１５ 相関考慮型スレッショルド係数算出部（係数算出手段）、１６ レンジ方向ＣＦＡＲ処理部、１７ セル設定処理部（目標検出手段）、１８ リファレンスセル振幅加算処理部（目標検出手段）、１９ 係数乗算処理部（目標検出手段）、２０ 振幅比較部（目標検出手段）、２１−１〜２１−Ｈ 目標候補検出処理部、２２ テーブル参照型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部、２３−１〜２３−Ｈ 目標候補検出処理部、２４ 最尤推定併用型スレッショルド係数算出用パラメータ推定部、２５−１〜２５−Ｈ 目標候補検出処理部、２６ 距離範囲分割型クラッタパラメータ推定部、２７−１〜２７−Ｈ 目標候補検出処理部、２８ 角度範囲分割型クラッタパラメータ推定部、３１ 符号内変調器、３２−１〜３２−Ｌ パルス圧縮処理部（パルス圧縮手段）、４１，４２ ＦＦＴ処理部、４３ 複素乗算処理部、４４ ＩＦＦＴ処理部、１０１ 送信機、１０２ 送信アンテナ、１０３−１〜１０３−Ｌ 受信アンテナ、１０４−１〜１０４−Ｌ 受信機、１０５−１〜１０５−Ｌ Ａ／Ｄ変換器、１０６ ビーム形成部、１０７−１〜１０７−Ｈ 目標候補検出処理部、１０８ メモリ回路、１０９ 航跡検出処理部、１１１ 振幅検波部、１１２ クラッタパラメータ推定部、１１３ スレッショルド係数算出部、１１４ レンジ方向ＣＦＡＲ処理部、１１５ セル設定処理部、１１６ リファレンスセル振幅加算処理部、１１７ 係数乗算処理部、１１８ 振幅比較部。
Claims (9)
- 送信アンテナが電波を送信したのち、複数の受信アンテナが目標又はクラッタに反射されて戻ってきた前記電波を受信する電波送受信手段と、
前記複数の受信アンテナの受信信号から電波到来方向のビーム受信信号を生成するビーム受信信号生成手段と、
前記ビーム受信信号生成手段により生成されたビーム受信信号から複数のレンジビンの振幅値を示すレンジビン信号を生成する振幅検波手段と、
前記振幅検波手段により生成されたレンジビン信号から、前記クラッタの確率分布モデルに関するクラッタパラメータを推定するとともに、前記レンジビン信号が示す複数のレンジビンの振幅値のうち、目標検出対象のレンジビンである注目セルの振幅値と、非目標検出対象のレンジビンである複数のリファレンスセルの振幅値が加算された振幅加算値との相関係数を算出し、前記クラッタパラメータと前記相関係数とから、スレッショルド係数算出用パラメータとして、形状補正パラメータ、リファレンスセル加算振幅の形状パラメータ及び相関調整パラメータを推定し、前記スレッショルド係数算出用パラメータから閾値生成用のスレッショルド係数を算出する係数算出手段と、
前記係数算出手段により算出されたスレッショルド係数と、前記複数のリファレンスセルの振幅値が加算された振幅加算値とを乗算することで閾値を生成し、前記注目セルの振幅値と前記閾値を比較して、前記注目セルにおける前記目標の有無を判定する目標検出手段と
を備えた目標検出装置。 - 前記目標検出手段により目標が有ると判定された注目セルの時間的変化から前記目標の航跡を検出する航跡検出手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の目標検出装置。
- 前記係数算出手段は、
前記振幅検波手段により生成されたレンジビン信号から、前記クラッタの確率分布モデルに関する前記クラッタパラメータを推定するクラッタパラメータ推定部と、
前記注目セルの振幅値と前記複数のリファレンスセルの振幅値が加算された振幅加算値との前記相関係数を算出する相関係数算出部と、
前記クラッタパラメータ推定部により推定されたクラッタパラメータと前記相関係数算出部により算出された相関係数とから、前記スレッショルド係数算出用パラメータとして、前記形状補正パラメータ、前記リファレンスセル加算振幅の形状パラメータ及び前記相関調整パラメータを推定するスレッショルド係数算出用パラメータ推定部と、
前記スレッショルド係数算出用パラメータ推定部により推定されたスレッショルド係数算出用パラメータから前記閾値生成用のスレッショルド係数を算出するスレッショルド係数算出部と
を備えていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の目標検出装置。 - 前記スレッショルド係数算出用パラメータ推定部は、前記複数のリファレンスセルの振幅値が加算された振幅加算値のヒストグラムを生成するとともに、前記注目セルの振幅値と前記複数のリファレンスセルの振幅値が加算された振幅加算値との相関係数評価値を算出し、前記振幅加算値の確率密度関数の形状が前記ヒストグラムに近づき、かつ、前記相関係数評価値が前記相関係数算出部により算出された相関係数に近づく方向に、前記形状補正パラメータ、前記リファレンスセル加算振幅の形状パラメータ及び前記相関調整パラメータのそれぞれを調整し、それぞれ調整した前記形状補正パラメータ、前記リファレンスセル加算振幅の形状パラメータ及び前記相関調整パラメータを前記スレッショルド係数算出用パラメータの推定結果として前記スレッショルド係数算出部に出力することを特徴とする請求項３記載の目標検出装置。
- 前記スレッショルド係数算出用パラメータ推定部は、事前にクラッタパラメータ及び相関係数に対応するスレッショルド係数算出用パラメータを格納しているテーブルを備えており、前記テーブルから前記クラッタパラメータ推定部により推定されたクラッタパラメータ及び前記相関係数算出部により算出された相関係数に対応するスレッショルド係数算出用パラメータを読み出し、前記読み出したスレッショルド係数算出用パラメータを前記スレッショルド係数算出部に出力することを特徴とする請求項３記載の目標検出装置。
- 前記係数算出手段は、
前記振幅検波手段により生成されたレンジビン信号から、前記クラッタの確率分布モデルに関する前記クラッタパラメータを推定するクラッタパラメータ推定部と、
前記形状補正パラメータと、前記リファレンスセル加算振幅の形状パラメータと、前記相関調整パラメータとを含む前記スレッショルド係数算出用パラメータの評価値を算出する評価関数に対して、前記振幅検波手段により生成されたレンジビン信号と前記クラッタパラメータ推定部により推定されたクラッタパラメータとを代入して、前記形状補正パラメータ、前記リファレンスセル加算振幅の形状パラメータ及び前記相関調整パラメータのそれぞれを調整しながら、前記評価関数の評価値を算出し、前記評価値の絶対値が最も小さくなるときのスレッショルド係数算出用パラメータを出力するスレッショルド係数算出用パラメータ推定部と、
前記スレッショルド係数算出用パラメータ推定部より出力されたスレッショルド係数算出用パラメータから前記閾値生成用のスレッショルド係数を算出するスレッショルド係数算出部と
を備えていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の目標検出装置。 - 前記クラッタパラメータ推定部は、前記クラッタの確率分布モデルに関する前記クラッタパラメータを推定する際、前記クラッタパラメータの変化が一定範囲内である距離範囲毎に、前記振幅検波手段により生成されたレンジビン信号を分割し、分割後のレンジビン信号から、距離範囲毎に前記クラッタの確率分布モデルに関するクラッタパラメータを推定することを特徴とする請求項３または請求項６記載の目標検出装置。
- 前記クラッタパラメータ推定部は、前記クラッタの確率分布モデルに関する前記クラッタパラメータを推定する際、前記クラッタパラメータの変化が一定範囲内である角度範囲毎に、前記振幅検波手段により生成されたレンジビン信号を分割し、分割後のレンジビン信号から、角度範囲毎に前記クラッタの確率分布モデルに関するクラッタパラメータを推定することを特徴とする請求項３または請求項６記載の目標検出装置。
- 前記電波送受信手段の送信アンテナから送信させる電波を変調して、前記送信アンテナから変調を施しているパルスを送信させるとともに、距離ゼロの受信信号を想定している参照信号を出力する変調器と、
前記変調器から出力された参照信号の周波数スペクトル及び前記受信アンテナの受信信号の周波数スペクトルを算出するとともに、前記参照信号の周波数スペクトル及び前記受信信号の周波数スペクトルの共役を成分毎に乗算し、成分毎の乗算結果を時間領域の信号に変換して、前記時間領域の信号を出力するパルス圧縮手段とを備え、
前記ビーム受信信号生成手段は、前記パルス圧縮手段から出力された時間領域の信号から電波到来方向のビーム受信信号を生成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項記載の目標検出装置。
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