JP6447696B1

JP6447696B1 - 信号処理装置、信号処理方法及びプログラム

Info

Publication number: JP6447696B1
Application number: JP2017190784A
Authority: JP
Inventors: 元貴真坂; 健太郎工藤
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2017-09-29
Filing date: 2017-09-29
Publication date: 2019-01-09
Anticipated expiration: 2037-09-29
Also published as: JP2019066273A

Abstract

【課題】処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能な信号処理装置を提供する。【解決手段】信号処理装置１は、フィルタ処理部２と速度算出部４とを有する。フィルタ処理部２は、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行う。速度算出部４は、複数のフィルタのうちの１つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータとフィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、対象物の速度を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、信号処理装置、信号処理方法及びプログラムに関し、特に、対象物の速度を算出する信号処理装置、信号処理方法及びプログラムに関する。

レーダ装置等における信号処理装置において、探知の対象物からの反射波（受信信号）から得られた受信データから、ドップラフィルタバンクを用いて対象物の速度を推定することが行われている。このとき、推定速度の精度は、ドップラフィルタバンクの各要素の周波数間隔（速度ビンの間隔）に起因する。したがって、推定速度の精度を向上させる方法として、ドップラフィルタバンクの各要素のドップラ周波数の間隔（速度ビンの間隔）を狭くする、つまりドップラフィルタバンクの各要素（速度ビン）の数を増やすことが挙げられる。しかしながら、この方法では、演算量が増加するため処理負荷が増大するといった問題がある。

上記の技術に関連し、特許文献２は、ドップラ速度以下の高分解能で速度を算出することができるドップラレーダ装置を開示する。特許文献２にかかるレーダ装置は、複数のパルスを繰り返し送受信するドップラレーダ装置において、前記複数のパルスのうちヒットされた受信信号について、それぞれＰＲＩ軸方向にＦＦＴして周波数領域の信号に変換する。また、特許文献２にかかるレーダ装置は、前記周波数領域に変換された信号からＣＦＡＲにより極大値を検出し、前記極大値が検出されたレンジセルを抽出する。また、特許文献２にかかるレーダ装置は、前記抽出されたレンジセルのＰＲＩ軸の信号から複数ポイントの信号を抽出して相関行列を生成し、それを１または複数セルずつスライディングさせ、忘却係数により加算平均して平均相関行列を演算する。さらに、特許文献２にかかるレーダ装置は、ＰＲＩ軸の移動平均による相関行列を用いてＭＵＳＩＣ処理することによりドップラ周波数軸で目標を分離してその速度を検出する。

特開２０１６−００８８５２号公報

特許文献１の技術では、ＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）法を用いて速度を検出している。しかしながら、ＭＵＳＩＣ法を用いた方法では、計算量が膨大であり、処理負荷の増大を抑制することは困難である。したがって、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく推定する技術が望まれる。

本発明の目的は、このような課題を解決するためになされたものであり、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能な信号処理装置、信号処理方法及びプログラムを提供することにある。

本発明にかかる信号処理装置は、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、前記複数のフィルタのうちの１つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する速度算出手段とを有する。

また、本発明にかかる信号処理方法は、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行い、前記複数のフィルタのうちの１つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する。

また、本発明にかかるプログラムは、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行う機能と、前記複数のフィルタのうちの１つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する機能とをコンピュータに実現させる。

本発明によれば、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能な信号処理装置、信号処理方法及びプログラム対象物を提供できる。

本発明の実施の形態にかかる信号処理装置の概要を示す図である。本発明の実施の形態にかかる信号処理装置によって実行される信号処理方法を示す図である。実施の形態１にかかる信号処理装置の構成を示す図である。受信データを例示する図である。実施の形態１にかかる信号処理装置によるフィルタ応答特性曲線を例示する図である。実施の形態１にかかる信号処理装置による、対象物のドップラ周波数を算出する方法を説明するための図である。実施の形態１にかかるドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を例示する図である。比較例にかかるフィルタ応答特性曲線を示す図である。実施の形態２にかかる信号処理装置の構成を示す図である。実施の形態２にかかる信号処理装置によるフィルタ応答特性曲線を例示する図である。実施の形態２にかかるドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を例示する図である。

（本発明にかかる実施の形態の概要）
本発明の実施形態の説明に先立って、本発明にかかる実施の形態の概要について説明する。図１は、本発明の実施の形態にかかる信号処理装置１の概要を示す図である。また、図２は、本発明の実施の形態にかかる信号処理装置１によって実行される信号処理方法を示す図である。

信号処理装置１は、フィルタ処理部２（フィルタ処理手段）と、速度算出部４（速度算出手段）とを有する。フィルタ処理部２は、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行う（ステップＳ１２）。速度算出部４は、複数のフィルタのうちの１つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータとフィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、対象物の速度を算出する（ステップＳ１４）。

本実施の形態にかかる信号処理装置１及び信号処理方法は、上記のように構成されているので、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能となる。なお、信号処理方法を実行可能なプログラムを用いても、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能となる。

（実施の形態１）
次に、本発明にかかる実施の形態１について説明する。
図３は、実施の形態１にかかる信号処理装置１０の構成を示す図である。実施の形態１にかかる信号処理装置１０は、アンテナ１２と、送受信部１４と、信号処理部１００とを有する。信号処理部１００は、Σフィルタ処理部１１０と、Δフィルタ処理部１２０と、速度算出部１３０と、目標検出部１４０とを有する。信号処理装置１０は、例えば、対象物の探知等を行うレーダ装置又はソナー装置等である。

送受信部１４は、送信電波の波形を生成する。アンテナ１２は、送受信部１４で生成された波形の電波を、対象物に向けて送信する。さらに、アンテナ１２は、対象物で反射された反射電波を受信する。送受信部１４は、受信した反射電波（受信電波）に対して周波数変換及びＡ／Ｄ（Analog / digital）変換等を行って、受信データを取得する。つまり、受信データは、対象物の反射波を含む。さらに、送受信部１４は、得られた受信データを、信号処理部１００に対して送信する。ここで、受信データは、対象物のドップラ周波数（つまり対象物の速度）を含んでいる。

図４は、受信データＳｒを例示する図である。受信データＳｒは、複数のサンプルデータからなる配列構造で構成されている。ここで、ｓ（ｔ）は、時刻ｔにサンプリングされた受信データのサンプルデータである。また、ｎは、各サンプルデータのサンプル番号（ｎ＝１，２，・・・，２Ｎ）である。ここで、サンプル数を２Ｎとする。また、Δｔは、サンプリング時間間隔である。

信号処理部１００は、受信データに対して、異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタ（後述するΣフィルタ及びΔフィルタ）を用いて周波数解析（フィルタ処理）を行う。これにより、信号処理部１００は、対象物のドップラ周波数を算出する。そして、信号処理部１００は、算出された対象物のドップラ周波数から、対象物の速度を算出する。

Σフィルタ処理部１１０は、受信データに対して、Σフィルタ処理によってフィルタ処理を行う。そして、Σフィルタ処理部１１０は、Σフィルタ処理による出力（Σフィルタ出力）を取得する。ここで、Σフィルタ処理とは、受信データに対してマルチドップラフィルタ処理を行うことである。つまり、Σフィルタ処理とは、受信データに対してフィルタバンクを用いて各周波数の電力成分を抽出することである。さらに言い換えると、Σフィルタ処理とは、時間領域の受信データから、Σフィルタ（第１のフィルタ）を用いて各周波数の電力成分を抽出するようなフィルタ処理（周波数解析）である。そして、Σフィルタとは、注目周波数において山（ピーク）となるような応答特性を持ったフィルタである。

目標検出部１４０は、Σフィルタ処理部１１０の出力（Σフィルタ出力）から、対象物の方角及び対象物までの距離等を算出する。また、目標検出部１４０は、Σフィルタ出力における振幅情報を用いて、対象物からの反射電力が含まれるフィルタバンクの要素（フィルタバンク要素）を抽出する。つまり、目標検出部１４０は、注目周波数（注目速度）を判定する。なお、注目周波数は、対象物からの反射電力が含まれるフィルタバンク要素の中心周波数である。ここで、上述したように、Σフィルタは、複数のフィルタバンク要素ごとに対象物のドップラ周波数に対応するフィルタバンク番号（注目周波数）のフィルタ出力が最大となるように構成されている。具体的には、Σフィルタは、フィルタバンク要素（中心周波数）ごとに異なる係数が割り当てられるように構成されている。これにより、対象物のドップラ周波数に対応するフィルタバンク番号（注目周波数）のフィルタ出力が最大となる。したがって、目標検出部１４０は、そのフィルタバンク番号から、注目周波数を判定することができる。

Δフィルタ処理部１２０は、受信データに対して、目標検出部１４０によって判定された注目周波数についてΔフィルタ処理によってフィルタ処理を行う。そして、Δフィルタ処理部１２０は、Δフィルタ処理による出力（Δフィルタ出力）を取得する。ここで、Δフィルタ処理とは、Δフィルタ（第２のフィルタ）を用いて各周波数の電力成分を抽出することである。そして、Δフィルタとは、注目周波数において谷となるような応答特性を持ったフィルタである。ここで、Δフィルタ処理部１２０は、受信データの時間成分の後半又は前半の位相を反転させて、フィルタ処理（周波数解析）を行う。

図５は、実施の形態１にかかる信号処理装置１０によるフィルタ応答特性曲線を例示する図である。図５において、横軸はドップラ周波数を示し、縦軸は振幅を示す。また、図５において、実線は、Σフィルタ処理部１１０におけるΣフィルタ応答特性曲線（Σフィルタ応答）を示す。そして、図５には、Σフィルタ応答における、フィルタバンク番号０〜３（中心周波数ｆ_ｄ（０）〜ｆ_ｄ（３））に対応するフィルタバンク要素（周波数ビン）が示されている。また、図５は、注目周波数がｆ_ｄ（２）である場合が例示されている。

図５において、太い実線は、注目周波数ｆ_ｄ（２）に対応するフィルタバンク要素（Σフィルタ応答）を示す。また、太い破線は、Δフィルタ処理部１２０におけるΔフィルタ応答特性曲線（Δフィルタ応答）を示す。ここで、図５には、注目周波数ｆ_ｄ（２）に対応するΔフィルタ応答が示されている。図５に示すように、Σフィルタ応答は、注目周波数ｆ_ｄ（２）において山となっている。また、Δフィルタ応答は、注目周波数ｆ_ｄ（２）において谷となっている。なお、図５は振幅応答（絶対値）を示しているので、図５に例示したΔフィルタ応答は、左右対称となり、左右ともに上に凸で表され得る。一方、図示していないが、Δフィルタの位相応答は、左右で異なる。

速度算出部１３０は、Σフィルタ出力とΔフィルタ出力との比（フィルタ出力比）と、後述するドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数とから、対象物のドップラ周波数を算出する。さらに、速度算出部１３０は、算出された対象物のドップラ周波数から、対象物の速度を算出する。ここで、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、ドップラ周波数と、フィルタ出力比との対応を示す関数である。速度算出部１３０は、フィルタ出力比とドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数とから、フィルタ出力と、Σフィルタについての応答（フィルタ応答）における注目周波数（フィルタバンク要素（ビン）の中心周波数）に対する差分を算出する。そして、速度算出部１３０は、その差分と注目周波数とから、対象物のドップラ周波数を算出する。そして、速度算出部１３０は、以下の式１により、対象物の速度を算出する。
（式１）
ｖ＝ｃｆ_ｄｄ／（２ｆ_ｃ）
ここで、ｖは、対象物の速度である。また、ｆ_ｄｄは、対象物のドップラ周波数である。また、ｃは、光速（電波の伝搬速度）である。さらに、ｆ_ｃは、送信信号の中心周波数（送信周波数）である。

図６は、実施の形態１にかかる信号処理装置１０による、対象物のドップラ周波数ｆ_ｄｄを算出する方法を説明するための図である。図５で示した例と同様に、注目周波数をｆ_ｄ（２）とする。ここで、注目周波数ｆ_ｄ（２）と対象物のドップラ周波数ｆ_ｄｄとの差分をｄｆとする。また、注目周波数ｆ_ｄ（２）についてのΣフィルタ出力をΣｏｕｔとし、Δフィルタ出力をΔｏｕｔとする。

図７は、実施の形態１にかかるドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を例示する図である。実施の形態１にかかるドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、予め定められた曲線であり、例えばＳカーブ関数で構成されている。ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、注目周波数に対応するフィルタバンク要素におけるΣフィルタ出力とΔフィルタ出力との比であるフィルタ出力比Ｒ（ΣΔ）と、注目周波数に対する差分との関係を示す。

速度算出部１３０は、Σフィルタ処理部１１０及びΔフィルタ処理部１２０から、それぞれΣフィルタ出力Σｏｕｔ及びΔフィルタ出力Δｏｕｔを取得する。そして、速度算出部１３０は、Δｏｕｔ／Σｏｕｔを計算して、注目周波数ｆ_ｄ（２）に対応するフィルタバンク要素におけるフィルタ出力比Ｒ（ΣΔ）を算出する。そして、速度算出部１３０は、図７の矢印で示すように、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を用いて、差分ｄｆを算出する。これにより、速度算出部１３０は、差分ｄｆと注目周波数ｆ_ｄ（２）とから、対象物のドップラ周波数ｆ_ｄｄを算出する。さらに、速度算出部１３０は、上述した式１を用いて、対象物の速度ｖを算出する。なお、Δｏｕｔ／Σｏｕｔは虚数（純虚数）となり得るので、Ｒ（ΣΔ）＝Ｉｍ（Δｏｕｔ／Σｏｕｔ）と表現され得る。この場合、Ｒ（ΣΔ）は、正負いずれの値も取り得る。

ここで、Σフィルタ処理及びΔフィルタ処理の具体例について説明する。なお、Σフィルタ及びΔフィルタは、アナログフィルタであってもよいし、デジタルフィルタであってもよい。このことは、後述する実施の形態２においても同様である。

Σフィルタ処理及びΔフィルタ処理が、トランスバーサルフィルタを用いて実現される方法について説明する。トランスバーサルフィルタを用いたΣフィルタは、オイラーの公式より、以下の式２で表される。
（式２）

ここで、ｊは虚数単位である。また、ｆ_ｄは、各フィルタ（フィルタバンク要素）の中心周波数である。つまり、式２のＳΣ（ｆ_ｄ）は、中心周波数をｆ_ｄとするフィルタバンク要素（周波数ビン）についてのΣフィルタ出力を示す。この場合、Σフィルタ処理部１１０は、各フィルタバンク要素（図５の例ではｆ_ｄ（０）〜ｆ_ｄ（３）のそれぞれ）について、式２を用いてΣフィルタ処理を行って、Σフィルタ出力ＳΣ（ｆ_ｄ）を算出する。言い換えると、Σフィルタ処理部１１０は、フィルタバンク要素（周波数ビン）の数だけ、式２で示す演算を行う。

一方、トランスバーサルフィルタを用いたΔフィルタは、以下の式３で表される。
（式３）

ここで、式３のＳΔ（ｆ_ｄ）は、中心周波数をｆ_ｄとするフィルタバンク要素（周波数ビン）についてのΔフィルタ出力を示す。この場合、Δフィルタ処理部１２０は、各フィルタバンク要素について、式３を用いてΔフィルタ処理を行って、Δフィルタ出力ＳΔ（ｆ_ｄ）を算出する。なお、Δフィルタ処理部１２０は、目標検出部１４０によって検出された注目周波数（図５の例ではｆ_ｄ（２））に対応するフィルタバンク要素についてのみ、式３を用いたΔフィルタ処理を行ってもよい。

次に、Σフィルタ処理及びΔフィルタ処理が、高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast Fourier transform）を用いて実現される方法について説明する。ＦＦＴを用いたΣフィルタは、以下の式４で表される。
（式４）
ＳΣ＝ＦＦＴ（Ｓｒ）
ここで、ＦＦＴ（Ｓｒ）は、図４に示した配列構造の受信データＳｒについてのＦＦＴアルゴリズムを示す。なお、ＦＦＴ（Ｓｒ）は、複数のドップラ周波数について一度に処理を行う。したがって、ＳΣは、複数のドップラ周波数についての、多要素の（フィルタバンク要素の数の）フィルタ出力を示す。

一方、ＦＦＴを用いたΔフィルタは、以下の式５で表される。
（式５）
ＳΔ＝ＦＦＴ（Ｓｒ’）
ここで、Ｓｒ’は、図４に示した受信データＳｒに対して、以下の式６で示されるデータ配列である。
（式６）

なお、「−ｓ（ｎΔｔ）」は、ｓ（ｎΔｔ）の位相を反転したものである。

（比較例）
次に、比較例について説明する。
図８は、比較例にかかるフィルタ応答特性曲線を示す図である。比較例においては、１つのΣフィルタのみを用いて速度を推定する。ここで、図６に示した例と同様に、注目周波数をｆ_ｄ（２）とし、対象物の実際のドップラ周波数をｆ_ｄｄとする。比較例では、Σフィルタ出力において、注目周波数ｆ_ｄ（２）に対応するフィルタバンク要素でピークが立ったので、対象物のドップラ周波数をｆ_ｄ（２）と推定してしまう。このとき、推定されたｆ_ｄ（２）と対象物の実際のドップラ周波数ｆ_ｄｄとの間には、ｄｆの誤差が生じてしまう。したがって、比較例にかかる速度推定方法では、対象物の速度を精度よく検出することができないおそれがある。

また、速度誤差を小さくする、つまり速度推定の精度を向上させる方法として、周波数ビンの間隔（フィルタバンク要素のドップラ周波数の間隔）を狭くする方法がある。しかしながら、この方法では、長時間の観測が必要となり、さらに、フィルタ処理における処理負荷（演算量）が増加するといった問題が発生するおそれがある。

これに対し、実施の形態１にかかる方法では、周波数ビンの間隔を狭くすることなく、対象物の速度の算出精度を向上させることが可能となる。したがって、実施の形態１にかかる信号処理装置１０は、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能となる。

さらに、Δフィルタは、サンプルデータの半数（後半又は前半）の位相を反転にするのみであるので、簡易に構成することが可能である。したがって、実施の形態１にかかる信号処理装置１０は、複雑な処理を行うことなく、対象物の速度を精度よく算出することができる。さらに、詳細な速度情報を用いることによって、時々刻々と移動する対象物の追尾精度を向上させることが可能となる。

（実施の形態２）
次に、実施の形態２について説明する。実施の形態２は、Δフィルタを用いない点で、実施の形態１と異なる。なお、実施の形態１における構成要素と実質的に同じ構成要素には、同じ符号が付されている。また、実施の形態１における構成要素と実質的に同じ構成要素については、適宜、説明を省略する。

図９は、実施の形態２にかかる信号処理装置１０の構成を示す図である。実施の形態２にかかる信号処理装置１０は、アンテナ１２と、送受信部１４と、信号処理部２００とを有する。信号処理部２００は、メインフィルタ処理部２１０と、サブフィルタ処理部２２０と、速度算出部２３０と、目標検出部１４０とを有する。

信号処理部２００は、受信データに対して、異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタ（後述するメインΣフィルタ及びサブΣフィルタ）を用いて周波数解析（フィルタ処理）を行う。これにより、信号処理部２００は、対象物のドップラ周波数を算出する。そして、信号処理部２００は、算出された対象物のドップラ周波数から、対象物の速度を算出する。

メインフィルタ処理部２１０は、Σフィルタ処理部１１０と実質的に同様の処理を行う。したがって、メインフィルタ処理部２１０は、Σフィルタ（メインΣフィルタ）を用いてメインΣフィルタ出力を取得する。目標検出部１４０は、メインΣフィルタ出力における振幅情報を用いて、対象物からの反射電力が含まれるフィルタバンク要素を抽出する。つまり、目標検出部１４０は、注目周波数（注目速度）を判定する。

サブフィルタ処理部２２０は、注目周波数に対応するフィルタバンク要素（周波数ビン）に隣接するフィルタバンク要素（周波数ビン）について、サブΣフィルタ出力を取得する。言い換えると、サブフィルタ処理部２２０は、メインフィルタ処理部２１０のΣフィルタと中心周波数の異なるΣフィルタ（サブΣフィルタ；第３のフィルタ）を用いる。したがって、実施の形態２においては、「異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタ」とは、中心周波数の異なる２つのΣフィルタである。そして、サブフィルタ処理部２２０は、このサブΣフィルタを用いて、フィルタ処理を行う。なお、このとき、注目周波数に対応するフィルタバンク要素のどちらに隣接するフィルタバンク要素についてΣフィルタ処理を行うかについては、メインフィルタ処理部２１０によるフィルタ処理の際の結果を用いてもよい。つまり、注目周波数がｆ_ｄ（ｋ）である場合、サブフィルタ処理部２２０は、ｆ_ｄ（ｋ＋１）に関するフィルタバンク要素におけるフィルタ出力とｆ_ｄ（ｋ−１）に関するフィルタバンク要素におけるフィルタ出力とを比較してもよい。そして、サブフィルタ処理部２２０は、フィルタ出力の強い方（例えば振幅の大きな方）のフィルタバンク要素を、サブΣフィルタによる処理の対象として決定してもよい。

図１０は、実施の形態２にかかる信号処理装置１０によるフィルタ応答特性曲線を例示する図である。図１０において、横軸はドップラ周波数を示し、縦軸は振幅を示す。図１０に示した例では、注目周波数をｆ_ｄ（２）とし、注目周波数ｆ_ｄ（２）に対応するフィルタバンク要素（周波数ビン）が太い実線で示されている。また、図１０の縦軸は、振幅応答（絶対値）を示している。

さらに、図１０において、注目周波数ｆ_ｄ（２）にフィルタバンク要素（周波数ビン）が、太い破線で示されている。ここで、注目周波数ｆ_ｄ（２）と対象物のドップラ周波数ｆ_ｄｄとの差分をｄｆとする。また、注目周波数ｆ_ｄ（２）についてのメインΣフィルタ出力をΣ１ｏｕｔとする。また、注目周波数ｆ_ｄ（２）に対応するフィルタバンク要素に隣接するフィルタバンク要素（中心周波数：ｆ_ｄ（１））についてのサブフィルタ出力をΣ２ｏｕｔとする。

速度算出部２３０は、メインΣフィルタ出力とサブΣフィルタ出力との比（フィルタ出力比）と、後述するドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数とから、対象物のドップラ周波数を算出する。さらに、速度算出部２３０は、算出された対象物のドップラ周波数から、上述した式１を用いて対象物の速度を算出する。ここで、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、ドップラ周波数と、フィルタ出力比との対応を示す関数である。速度算出部２３０は、フィルタ出力比とドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数とから、フィルタ出力と、Σフィルタについての応答（フィルタ応答）における注目周波数（フィルタバンク要素（ビン）の中心周波数）に対する差分を算出する。そして、速度算出部２３０は、その差分と注目周波数とから、対象物のドップラ周波数を算出する。

図１１は、実施の形態２にかかるドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を例示する図である。ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、予め定められた曲線である。ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、注目周波数に対応するフィルタバンク要素におけるメインΣフィルタ出力とサブフィルタ出力とのフィルタ出力比Ｒ（ΣΣ）と、注目周波数に対する差分との関係を示す。速度算出部２３０は、メインフィルタ処理部２１０及びサブフィルタ処理部２２０から、それぞれメインΣフィルタ出力Σ１ｏｕｔ及びサブフィルタ出力Σ２ｏｕｔを取得する。

そして、速度算出部２３０は、Σ２ｏｕｔ／Σ１ｏｕｔを計算して、注目周波数ｆ_ｄ（２）に対応するフィルタバンク要素におけるフィルタ出力比Ｒ（ΣΣ）を算出する。そして、速度算出部２３０は、図１１の矢印で示すように、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を用いて、差分ｄｆを算出する。これにより、速度算出部２３０は、対象物のドップラ周波数ｆ_ｄｄを算出する。さらに、速度算出部２３０は、上述した式１を用いて、対象物の速度ｖを算出する。

なお、実施の形態２においては、フィルタ出力比Ｒ（ΣΣ）は、メインΣフィルタ出力の振幅値（絶対値）とサブΣフィルタ出力の振幅値（絶対値）との比であってもよい。つまり、Ｒ（ΣΣ）＝｜Σ２ｏｕｔ／Σ１ｏｕｔ｜であってもよい。したがって、メインΣフィルタ出力の振幅値（絶対値）及びサブΣフィルタ出力の振幅値（絶対値）をそれぞれＡ（Σ１）及びＡ（Σ２）とすると、Ｒ（ΣΣ）＝Ａ（Σ２）／Ａ（Σ１）と表され得る。

ここで、差分ｄｆから対象物のドップラ周波数ｆ_ｄｄを算出する際、速度算出部２３０は、サブΣフィルタ出力に関するフィルタバンク要素のフィルタバンク番号が注目周波数に対応するフィルタバンク要素のフィルタバンク番号よりも小さい場合は、注目周波数から差分ｄｆを減算することで、対象物のドップラ周波数ｆ_ｄｄを算出する。一方、速度算出部２３０は、サブΣフィルタ出力に関するフィルタバンク要素のフィルタバンク番号が注目周波数に対応するフィルタバンク要素のフィルタバンク番号よりも大きい場合は、注目周波数に差分ｄｆを加算することで、対象物のドップラ周波数ｆ_ｄｄを算出する。図１０の例では、速度算出部２３０は、ｆ_ｄｄ＝ｆ_ｄ（２）−ｄｆにより、ドップラ周波数ｆ_ｄｄを算出する。

実施の形態２にかかる信号処理装置１０についても、実施の形態１にかかる信号処理装置１０と同様に、周波数ビンの間隔を狭くすることなく、対象物の速度の算出精度を向上させることが可能となる。したがって、実施の形態２にかかる信号処理装置１０は、処理負荷の増大を抑制しつつ、対象物の速度を精度よく算出することが可能となる。さらに、実施の形態１では、Δフィルタを設ける必要があるが、実施の形態２では、Σフィルタを用いるのみでよい。したがって、実施の形態２にかかる方法は、実施の形態１と比較して、実装しやすい。

なお、注目周波数に関するフィルタバンク要素に隣接するフィルタバンク要素についてフィルタ処理を行うと、ノイズの影響を受ける可能性がある。したがって、ＳＮ比（signal-noise ratio）が低い場合、実施の形態２にかかる方法では、対象物の速度の算出精度が、実施の形態１にかかる方法よりも劣る可能性がある。なお、実施の形態１の方法では、Δフィルタ出力の小さいものについてはノイズの影響を受け得る。しかしながら、図５から分かるように、Δフィルタ出力が小さい場合、ドップラ周波数は中心周波数と近似しているので、速度算出の精度に影響はほとんどない。

（変形例）
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、信号処理部は、目標検出部１４０を有しなくてもよい。この場合、注目周波数の検出は、Σフィルタ処理部１１０又はメインフィルタ処理部２１０が行うようにしてもよい。また、上述した実施の形態において、信号処理装置１０は、アンテナ１２及び送受信部１４を有するとしたが、信号処理装置１０は、アンテナ１２及び送受信部１４を有しなくてもよい。

また、上述した実施の形態においては、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、フィルタ出力比と注目周波数に対する差分との関係を示すとしたが、このような構成に限られない。ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、フィルタ出力比と、ドップラ周波数そのものとの関係を示してもよい。この場合、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、中心周波数（フィルタバンク要素）ごとに設けられてもよい。

また、上述した実施の形態においては、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は曲線であるとしたが、このような構成に限られない。ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、数式で構成されてもよいし、近似式で構成されてもよい。さらに、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、注目周波数との差分（又はドップラ周波数）とフィルタ出力比とを対応付けた配列（テーブル）で構成されてもよい。

また、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、フィルタ出力比とドップラ周波数との対応関係を示すとしたが、このような構成に限られない。上述したように、ドップラ周波数と速度とは、式１によって一意に対応している。したがって、ドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数は、フィルタ出力比と速度との対応関係を示してもよい。つまり、ドップラ周波数に対応するパラメータとして、速度を用いてもよい。言い換えると、本発明は、このような、ドップラ周波数に対応するパラメータとフィルタ出力比との対応を示すドップラ周波数対フィルタ出力比対応関数を用いた方法をも包含する。

また、上述した実施の形態１では、Δフィルタ処理は、受信データのサンプルデータの後半（受信データの時間成分の後半）の位相を反転させるとしたが、このような構成に限られない。Δフィルタ処理は、受信データのサンプルデータの前半（受信データの時間成分の前半）の位相を反転するようにしてもよい。また、Δフィルタ処理は、Σフィルタ処理における注目周波数以外の中心周波数のフィルタバンク要素についても行ってもよい。

また、上述した実施の形態２においては、サブフィルタ処理部２２０は、注目周波数に対応するフィルタバンク要素に「隣接する」フィルタバンク要素について、サブΣフィルタ出力を取得するとしたが、このような構成に限られない。サブフィルタ処理部２２０は、注目周波数に対応するフィルタバンク要素に隣接していないフィルタバンク要素についてサブΣフィルタ出力を取得してもよい。

また、上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、無線通信装置内の各回路の処理（機能）を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

１信号処理装置
２フィルタ処理部
４速度算出部
１０信号処理装置
１００信号処理部
１１０ Σフィルタ処理部
１２０ Δフィルタ処理部
１３０速度算出部
１４０目標検出部
２００信号処理部
２１０メインフィルタ処理部
２２０サブフィルタ処理部
２３０速度算出部

Claims

互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する複数のフィルタを用いて、対象物の反射波を含む受信データに対してフィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、
前記複数のフィルタのうちの１つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する速度算出手段と
を有し、
前記フィルタ処理手段は、前記受信データに対してフィルタバンクを用いて周波数解析を行うように構成された第１のフィルタと、前記受信データの時間成分の後半又は前半の位相を反転させたデータに対してフィルタバンクを用いて周波数解析を行うように構成された第２のフィルタとを用いて、フィルタ処理を行う
信号処理装置。
対象物の反射波を含む受信データに対して、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する、前記受信データに対してフィルタバンクを用いて周波数解析を行うように構成された第１のフィルタと、前記受信データの時間成分の後半又は前半の位相を反転させたデータに対してフィルタバンクを用いて周波数解析を行うように構成された第２のフィルタとを用いて、フィルタ処理を行い、
前記第１のフィルタ及び第２のフィルタのうちの１つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する
信号処理方法。
対象物の反射波を含む受信データに対して、互いに異なるドップラ周波数応答特性を有する、前記受信データに対してフィルタバンクを用いて周波数解析を行うように構成された第１のフィルタと、前記受信データの時間成分の後半又は前半の位相を反転させたデータに対してフィルタバンクを用いて周波数解析を行うように構成された第２のフィルタとを用いて、フィルタ処理を行う機能と、
前記第１のフィルタ及び第２のフィルタのうちの１つのフィルタ出力と他のフィルタ出力との比であるフィルタ出力比と、ドップラ周波数に対応するパラメータと前記フィルタ出力比との対応を示す対応関数とに基づいて、前記対象物の速度を算出する機能と
をコンピュータに実現させるプログラム。