JP6611796B2 - 信号処理装置、及びレーダ装置 - Google Patents

Description

本発明は、エコー信号の中から対象物標を検出する信号処理装置、及び該信号処理装置を備えたレーダ装置に関する。

従来から知られている信号処理装置として、例えば特許文献１に開示される目標識別装置では、入力信号から抽出した物標エコーを識別する際に、エコー信号の振幅値の時系列情報をそのまま用いている。具体的には、この目標識別装置では、識別部が、受信波形加工部からレーダパラメータ及び距離別部分波形列を入力し、保持しているモデルパラメータ集合を検索して取得し、モデルパラメータに従って距離別部分波形列の出力確率を算出し、出力確率が最大となるモデルパラメータに対応するモデル算出用パラメータに含まれる対象種を識別結果として提示することで、目標波や不要波を波形で識別している。

特開２００５−２１４７２３号公報

しかし、上記特許文献１では、振幅値の遷移を表現する確率モデルが必要となり、保持している確率モデルにおける出力確率の低い遷移が観測された場合、目標を誤識別してしまう、という問題が生じる。

本発明は、上記課題を解決するためのものであり、その目的は、対象物標を正確に識別することである。

（１）上記課題を解決するため、本発明のある局面に係る信号処理装置は、送信波を送波するとともに該送信波の反射波を受波する送受波部、によって受波された前記反射波から得られる受信信号に基づき、対象物標を検出する信号処理装置であって、前記受信信号を構成する複数のサンプルが前記送受波部からの距離と該サンプルの振幅値とで特定される座標上にプロットされたエコーサンプル列であって、前記送受波部の位置を基準とした方位毎に生成されるエコーサンプル列、の中から、前記対象物標に起因する複数のサンプルを部分サンプル列として抽出する抽出部と、前記部分サンプル列の特徴を特徴量として算出する特徴量算出部と、前記特徴量の比較対象となるデータであって前記対象物標が識別される種別に対応する種別データ、を記憶する記憶部と、前記特徴量と各前記種別データとを比較し、その比較結果に基づいて、該特徴量が算出された前記対象物標の種別を識別する識別部と、を備えている。

（２）好ましくは、前記特徴量算出部は、複数の前記特徴量を算出するとともに、複数の該特徴量から特徴ベクトルを生成する。

（３）好ましくは、前記特徴量は、前記部分サンプル列のうち立ち上がり部分を構成するサンプルの数、前記部分サンプル列のうち立ち下がり部分を構成するサンプルの数、前記部分サンプル列に含まれるサンプルの振幅値の最大値、及び、前記立ち下がり部分の積分値に基づく値、のうちのいずれかである。

（４）好ましくは、前記識別部は、前記特徴量と前記種別データとの類似度に基づき、前記対象物標を識別する。

（５）更に好ましくは、前記類似度は、前記特徴量と前記種別データとの差に基づいて算出される。

（６）好ましくは、前記種別は、前記対象物標の大きさである。

（７）好ましくは、前記記憶部は、前記特徴量の比較対象となるデータとしての不要物標識別用データを更に記憶し、前記識別部は、前記特徴量と前記不要物標識別用データとを比較し、その比較結果に基づいて、該特徴量が算出された前記部分サンプル列が前記対象物標に起因するものではないと識別する。

（８）好ましくは、前記信号処理装置は、前記部分サンプル列の劣化の度合いである劣化度を推定する劣化度推定部を更に備え、前記記憶部は、劣化度ごとに分類された複数の前記種別データを、劣化度毎種別データ群として記憶し、前記信号処理装置は、前記劣化度推定部で推定された前記劣化度に基づき、該劣化度が推定された前記部分サンプル列が比較される前記劣化度毎種別データ群を選択するデータ群選択部を更に備え、前記識別部は、前記特徴量を、前記データ群選択部によって選択された前記劣化度毎種別データ群を構成する複数の前記種別データのそれぞれと比較する。

対象物標に起因するエコーには、他の物標（雨、シークラッタ等）に起因するエコーが重畳する場合があり、これが原因で、観測したい対象物標のエコーが歪んでしまう場合がある。本明細書中における劣化度とは、実際に抽出された部分サンプル列（雨等の他の物標のエコーが重畳された部分サンプル列）が、対象物標のみの部分サンプル列と異なる度合を示す指標である。

（９）好ましくは、前記対象物標が識別される複数の前記種別には、少なくとも、前記対象物標の大きさを示す大型物標及び小型物標が含まれ、前記識別部は、前記小型物標と識別された或る前記部分サンプル列の位置と、前記小型物標と識別された他の前記部分サンプル列との位置とが、所定距離以上離れている場合、或る前記部分サンプル列が前記対象物標に起因するものではないと識別する。

（１０）好ましくは、前記対象物標が識別される複数の前記種別は、対象物標の大きさに応じて予め決められており、前記識別部は、前記エコーサンプル列の中から少なくとも２つの前記部分サンプル列である近距離側部分サンプル列と遠距離側部分サンプル列とが抽出された場合であって、且つ、前記送受波部からの距離が前記近距離側部分サンプル列よりも遠い前記遠距離側部分サンプル列の種別が示す対象物標の大きさが、前記近距離側部分サンプル列の種別が示す対象物標の大きさよりも小さい場合、前記遠距離側部分サンプル列が前記対象物標に起因するものではないと識別する。

（１１）上記課題を解決するため、本発明のある局面に係るレーダ装置は、送信波を送波するとともに該送信波の反射波を受波する送受波部と、上述したいずれかの信号処理装置と、前記信号処理装置での識別結果が表示される表示器と、を備えている。

（１２）好ましくは、船舶に装備される前記レーダ装置は、前記船舶を測位する測位部と、ブイの位置を含む海図情報を記憶するとともに、該海図情報に含まれる前記ブイのうち前記船舶からの距離が所定の範囲内のブイの位置情報を取得するブイ情報取得部とを更に備え、前記識別部は、前記ブイ情報取得部によって取得された前記ブイの位置情報と、前記信号処理装置の抽出部によって抽出された部分サンプル列が生成された対象物標の位
置情報と、に基づいて、前記対象物標が前記ブイであることを識別する。

本発明によれば、対象物標を正確に識別できる。

本発明の実施形態に係るレーダ装置のブロック図である。 図１に示すエコー識別処理部のブロック図である。 図１に示すレーダ画像生成部によって生成されるレーダ画像の一例を模式的に示す図である。 エコーサンプル列の一例を示すグラフである。 図４に示すエコーサンプル列のうちのピーク波形Ｐｋ１付近を拡大して示す図であって、特徴ベクトルの生成方法について説明するための図である。 特徴ベクトル、及び、該特徴ベクトルから生成される特徴ベクトルグラフ、の一例を示す図である。 記憶部が記憶しているテンプレートについて説明するための図である。 図１に示す表示画像生成部によって生成される表示画像の一例を示す図であって、表示器に表示される画像を示す図である。 変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部のブロック図である。 図９に示すエコー識別処理部の動作を示すフローチャートである。 エコーサンプル列の一例を示すグラフである。 図９に示す記憶部が記憶しているテンプレートの模式図である。 変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部のブロック図である。 図１３に示す記憶部が記憶しているテンプレートの模式図である。 変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部のブロック図である。 図１５に示す表示器に表示される画像の一例を示す図である。 変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部のブロック図である。 図１７に示す表示器に表示される画像の一例を示す図である。 図１７に示す表示器に表示される画像の一例を示す図であって、図１８とは異なる表示例を示す図である。 変形例に係るレーダ装置のブロック図である。 図２０に示すエコー識別処理部のブロック図である。

以下、本発明に係る信号処理装置としてのエコー識別処理部１０を有するレーダ装置１の実施形態について図面を参照しつつ説明する。本発明は、エコー信号の中から対象物標を検出する信号処理装置、及び該信号処理装置を備えたレーダ装置として広く適用することができる。

図１は、本発明の実施形態に係るレーダ装置１のブロック図である。また、図２は、図１に示すエコー識別処理部１０のブロック図である。本実施形態のレーダ装置１は、例えば、舶用レーダであって、主に他船等の物標の探知に用いられる。また、レーダ装置１は、追尾物標として選択された物標を追尾することが可能に構成されている。尚、以下では、レーダ装置１が備えられている船舶を「自船」という。

図１に示すように、レーダ装置１は、アンテナユニット２と、レーダ画像生成部３と、追尾処理部４と、エコー識別処理部１０と、表示画像生成部５と、表示器６と、を備えている。

アンテナユニット２は、アンテナ２ａと、受信部２ｂと、Ａ／Ｄ変換部２ｃと、を含ん
でいる。

アンテナ２ａは、指向性の強いパルス状電波（送信波）を送波可能なレーダアンテナである。また、アンテナ２ａは、物標からの反射波を受波するように構成されている。レーダ装置１は、パルス状電波を送波してから反射波を受波するまでの時間を測定する。これにより、レーダ装置１は、物標までの距離を検出することができる。アンテナ２ａは、水平面上で３６０°回転可能に構成されている。アンテナ２ａは、パルス状電波の送波方向を変えながら（アンテナ角度を変えながら）、電波の送受波を所定のタイミング毎に繰り返し行うように構成されている。以上の構成で、レーダ装置１は、自船周囲の平面上の物標を、３６０°にわたり探知することができる。

なお、以下の説明では、パルス状電波を送波してから次のパルス状電波を送波するまでの動作を「スイープ」という。また、電波の送受信を行いながらアンテナを３６０°回転させる動作を「スキャン」と呼ぶ。

受信部２ｂは、アンテナ２ａで受波した反射波から得られるエコー信号を検波して増幅する。受信部２ｂは、増幅したエコー信号を、Ａ／Ｄ変換部２ｃへ出力する。Ａ／Ｄ変換部２ｃは、アナログ形式のエコー信号をサンプリングし、複数ビットからなるデジタルデータ（エコーデータ）に変換する。ここで、上記エコーデータは、アンテナ２ａが受波した反射波から得られたエコー信号の強度（信号レベル）を特定するデータを含んでいる。Ａ／Ｄ変換部２ｃは、エコーデータを、レーダ画像生成部３、追尾処理部４、及びエコー識別処理部１０へ出力する。

図３は、レーダ画像生成部３によって生成されるレーダ画像Ｐｒの一例を模式的に示す図である。レーダ画像生成部３は、Ａ／Ｄ変換部２ｃから出力されたエコーデータに基づき、自船位置Ｓを中心とした水平方向の３６０度に亘るレーダ画像Ｐｒを生成する。レーダ画像生成部３によって生成されたレーダ画像Ｐｒは、表示画像生成部５へ出力される。図３に示す例では、対象物標のエコー像ＴＧｎ（ｎは自然数であって、各対象物標に対応して付される数）が５つ、画面上に表示されている。なお、図３におけるドットの密度は、物標からの反射波のエコー強度に対応している。具体的には、高強度のエコーが観測された場所は密度が高いドットで図示され、低強度のエコーが観測された場所は密度が低いドットで図示されている。また、画面中央部分に表示されるエコーは、自船位置Ｓ付近の海面からの反射波（シークラッタ）である。

追尾処理部４は、Ａ／Ｄ変換部２ｃから出力されたエコーデータに基づいて追尾物標（対象物標）を特定し、当該追尾物標を追尾する追尾処理を行うように構成されている。具体的には、追尾処理部４は、過去のスキャン時における追尾物標の座標から推測される速度ベクトルに基づき、追尾物標の座標、及び予測速度ベクトルを算出する。追尾処理部４は、算出した追尾物標の座標及び予測速度ベクトルは、表示画像生成部５へ出力される。なお、追尾処理部４が行う処理は、従来から知られている追尾処理装置によって行われる処理と同様であるため、詳細な説明を省略する。

エコー識別処理部１０は、受信部２ｂから出力されたエコーデータに基づいて対象物標を抽出するとともに、当該対象物標がどのような物標か（例えば、大型船舶、中型船舶、小型船舶、のいずれか）を識別し、その識別結果を表示画像生成部５に出力する。エコー識別処理部１０は、図２に示すように、抽出部１１と、特徴ベクトル生成部１２と、記憶部１３と、識別部１４とを備えている。

図４は、エコーサンプル列ＥＳの一例を示すグラフである。また、図５は、図４に示すエコーサンプル列ＥＳのうちピーク波形Ｐｋ１付近を拡大して示す図である。エコーサン
プル列ＥＳとは、図４及び図５に示すように、横軸をサンプル番号（自船位置Ｓからの距離に対応）、縦軸をエコーの振幅値とする座標上に、１回のスイープ時に得られる複数のサンプルをプロットして得られるグラフである。抽出部１１は、スイープ毎にエコーサンプル列ＥＳを生成する。なお、図４に示すエコーサンプル列ＥＳは、図３における直線Ｌ方向に送波された送信波の反射波に基づいて生成されたエコーサンプル列である。

抽出部１１は、図５を参照して、当該エコーサンプル列ＥＳのうちの対象物標に起因する部分を、部分サンプル列Ｒｎ（Ｓｍｐ１，…，Ｓｍｐ２，…，Ｓｍｐ３）として抽出する。具体的には、抽出部１１は、図４を参照して、エコーサンプル列を構成する各サンプルデータを自身が記憶している閾値Ｔｈｒと比較し、閾値Ｔｈｒを超えるサンプルデータが距離方向に所定数以上連続する場合、これらのサンプルデータ（図５に示す例の場合、Ｓｍｐ１，…，Ｓｍｐ２，…，Ｓｍｐ３）を、部分サンプル列Ｒｎとして抽出する。このように抽出された部分サンプル列Ｒｎは、特徴ベクトル生成部１２に出力される。なお、図４に示す例では、２つのピーク波形Ｐｋ１，Ｐｋ２のそれぞれに対応する２つの部分サンプル列Ｒ１，Ｒ２が抽出される。

図５を参照して、特徴ベクトル生成部１２は、部分サンプル列Ｒｎごとに複数の特徴量を算出し、算出された複数の特徴量から特徴ベクトルを生成する。特徴ベクトル生成部１２は、特徴ベクトルを生成するために、まず、第１から第４の特徴量Ｃ１〜Ｃ４を算出する。

図５を参照して、第１特徴量Ｃ１は、ピーク波形Ｐｋ１における立ち上がり部分のサンプル数Ｎ１（言い換えると、閾値Ｔｈｒを超えたサンプルＳｍｐ１からピーク値Ｖｐを有するサンプルＳｍｐ２まで連続するサンプルの数）に基づいて算出される。本実施形態では、第１特徴量Ｃ１は、該サンプルの数Ｎ１が０から５の範囲内に収まるように規格化された値として算出される。

第２特徴量Ｃ２は、ピーク波形Ｐｋ１のピーク値Ｖｐに基づいて算出される。本実施形態では、第２特徴量Ｃ２は、ピーク値Ｖｐが０から５の範囲内に収まるように規格化された値として算出される。

第３特徴量Ｃ３は、ピーク波形Ｐｋ１における立ち下がり部分のサンプル数Ｎ２（言い換えると、ピーク値Ｖｐを有するサンプルＳｍｐ２から閾値Ｔｈｒを下回るサンプルＳｍｐ３まで連続するサンプルの数）に基づいて算出される。本実施形態では、第３特徴量Ｃ３は、該サンプルの数が０から５の範囲内に収まるように規格化された値として算出される。

第４特徴量Ｃ４は、ピーク値Ｖｐを有するサンプルＳｍｐ２から閾値Ｔｈｒを下回るサンプルＳｍｐ３まで連続するサンプルのそれぞれの振幅値をピーク値Ｖｐから減算した値、を積分した値Ａ１を、サンプルＳｍｐ２からサンプルＳｍｐ３まで連続するサンプルの振幅値を積分した値Ａ２で除算した値（Ａ１／Ａ２）に基づいて算出される。すなわち、第４特徴量は、図５における斜線ハッチング部分の面積を、クロスハッチング部分の面積で除算した値（Ａ１／Ａ２）に基づいて算出される。本実施形態では、第４特徴量Ｃ４は、Ａ１／Ａ２の値が０から５の範囲内に収まるように規格化された値として算出される。

図６は、特徴ベクトルＣＶと、該特徴ベクトルＣＶから生成される特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶとを示す図である。特徴ベクトル生成部１２は、各部分サンプル列Ｒｎに対応して算出される第１から第４の特徴量Ｃ１〜Ｃ４を１つの組とした特徴ベクトルＣＶを生成する。そして、特徴ベクトル生成部１２は、この特徴ベクトルＣＶから、図６に示すような特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶを生成する。特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶは、直交座標の軸上に
各特徴量Ｃ１〜Ｃ４がプロットされ、周方向に隣接する特徴量Ｃ１〜Ｃ４同士が直線で結ばれることにより生成されたグラフである。

図７は、記憶部１３が記憶しているテンプレートＴＰ（種別データ）の模式図である。テンプレートＴＰは、特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶと同じ座標を有しているグラフであって、実験等によって予め準備されたグラフである。具体的には、テンプレートＴＰは、既にその形状が分かっている物標に対して実験を行い、その反射波から得られた特徴ベクトルから生成された特徴ベクトルグラフである。テンプレートＴＰには、例えば一例として、詳しくは後述する識別部１４によって対象物標を識別するための大型船舶用テンプレートＴＰ_Ｌ、中型船舶用テンプレートＴＰ_Ｍ、及び小型船舶用テンプレートＴＰ_Ｓ、が含まれている。各テンプレートＴＰは、上述した特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶと比較されることにより、当該特徴ベクトルを有する対象物標がいずれの大きさの船舶であるかを識別するための識別用特徴ベクトルグラフとして生成されている。なお、図７で示す各テンプレートＴＰの特徴量は、単に一例として図示したものに過ぎず、実際に実験等によって得られた特徴量とは無関係である。

船舶の特徴ベクトルは、船舶の大きさによって異なる。具体的には、例えば一例として、大型船舶のエコーから得られる部分サンプル列の最大値（すなわち特徴量Ｃ２）は、小型船舶のエコーから得られる部分サンプル列の最大値よりも大きくなる。このように、船舶の大きさによって互いに異なる特徴ベクトルのテンプレートＴＰを、船舶の大きさ毎に予め準備し、対象物標の特徴ベクトルＣＶを、記憶部１３で記憶されている各テンプレートＴＰと比較することにより、対象物標（船舶）の大きさを推定することができる。

また、船舶の特徴ベクトルは、自船に対する船舶（他船）の向き、すなわち、自船から視た場合における他船の向きによっても異なる。この点につき、記憶部１３は、船舶の向きによって互いに異なる特徴ベクトルのテンプレートＴＰを、大型船舶、中型船舶、及び小型船舶のそれぞれにおいて、複数、記憶している。

識別部１４は、特徴ベクトル生成部１２によって生成された特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶを、記憶部１３に記憶されている全てのテンプレートＴＰと比較し、その比較結果に基づいて、対象物標としての船舶の大きさ（大型船舶、中型船舶、或いは小型船舶のいずれか）を識別する。やや詳しくは、識別部１４は、特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶと各テンプレートＴＰとの類似度をそれぞれ算出し、最も類似度が高いテンプレートＴＰが示す船舶の大きさを、その船舶の大きさであると識別する。識別部１４は、抽出部１１によって抽出された全ての部分サンプル列Ｒｎのそれぞれに対応する対象物標（船舶）について、その大きさを識別する。

具体的には、識別部１４は、対象物標の特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶを構成する各特徴量Ｃ１〜Ｃ４によって特定される４次元空間の位置と、各テンプレートを構成する各特徴量Ｃ１ｔｍｐ〜Ｃ４ｔｍｐによって特定される４次元空間の位置と、のユークリッド距離を、類似度として算出する。そして、識別部１４は、そのユークリッド距離が最も小さいテンプレートが示す大きさを、対象物標の大きさであると識別する。識別部１４の識別結果（対象物標が、大型船舶であるか、中型船舶であるか、或いは小型船舶であるか）は、表示画像生成部５に通知される。

図８は、表示画像生成部５によって生成される表示画像Ｐの一例を示す図であって、表示器６に表示される画像を示す図である。表示画像生成部５は、レーダ画像生成部３で生成されたレーダ画像と、追尾処理部４から通知された追尾物標の座標及び予測速度ベクトルと、エコー識別処理部１０での対象物標の識別結果と、に基づき、表示器６で表示される表示画像Ｐを生成する。

具体的には、表示画像生成部５は、追尾処理部４から通知された追尾物標の座標に基づき、追尾物標に対応するエコー像ＴＧｎが追尾物標であることを示すための当該エコー像ＴＧｎを囲むマーカーＭＫｎの画像を生成する。このマーカーＭＫｎの大きさは、識別部１４によって識別された対象物標（追尾物標）の識別結果に基づいて決定される。図８に示す表示画像Ｐでは、大型船舶と識別されたエコー像ＴＧ１は、半径が比較的大きな円形状のマーカーＭＫ１によって囲まれ、中型船舶と識別されたエコー像ＴＧ３は、半径がマーカーＭＫ１よりも小さな円形状のマーカーＭＫ３によって囲まれ、小型船舶と識別されたエコー像ＴＧ２，ＴＧ４，ＴＧ５は、半径がマーカーＭＫ３よりも小さな円形状のマーカーＭＫ２，ＭＫ４，ＭＫ５によって囲まれている。これにより、ユーザは、各船舶の大きさを把握することができる。

［効果］
以上のように、本実施形態に係るレーダ装置１では、各対象物標のエコー像ＴＧｎに重ねて表示されるマーカーＭＫｎの大きさによって、その対象物標の大きさを知ることができる。

また、エコー識別処理部１０では、上述のように、対象物標の識別を、各対象物標に対応する部分サンプル列Ｒｎから生成された特徴量Ｃ１〜Ｃ４とテンプレートＴＰとの比較結果に基づいて行っている。こうすると、例えば従来のようにエコー信号の振幅値の時系列情報をそのまま用いる場合と比べて、対象物標を誤識別するリスクが低減される。

この点につき具体的に説明すると、従来ではエコー信号の振幅値の時系列情報をそのまま用いていたため、エコー振幅値がノイズ等によって瞬時的に（すなわち、比較的短時間で）変化した場合であってもその変化が対象物標の識別に影響されてしまい、対象物標を誤って識別する原因となっていた。

これに対して、本実施形態に係るレーダ装置では、対象物標毎に得られる部分サンプル列Ｒｎの特徴を特徴量Ｃ１〜Ｃ４として算出し、当該特徴量Ｃ１〜Ｃ４に基づいて対象物標を識別している。これにより、対象物標の識別結果に、エコー振幅値の瞬時的な時間変化が大きく影響することを防止できる。

従って、エコー識別処理部１０によれば、対象物標を識別する際における、エコー信号の振幅値の瞬時的な時間変化の影響、を低減できるため、対象物標を正確に識別できる。

また、エコー識別処理部１０は、複数の特徴量Ｃ１〜Ｃ４から生成された特徴ベクトルＣＶを用いて、対象物標を識別している。これにより、対象物標の特徴を多角的に把握することができるため、対象物標をより正確に識別できる。

また、エコー識別処理部１０は、部分サンプル列Ｒｎの立ち上がり部分を構成するサンプルの数Ｎ１に基づいて特徴量Ｃ１を算出し、当該特徴量Ｃ１に基づいて対象物標を識別している。これにより、当該立ち上がり部分に基づいて、対象物標を適切に識別できる。

また、エコー識別処理部１０は、部分サンプル列Ｒｎに含まれるサンプルの振幅値の最大値Ｖｐに基づいて特徴量Ｃ２を算出し、当該特徴量Ｃ２に基づいて対象物標を識別している。これにより、当該最大値に基づいて、対象物標を適切に識別できる。

また、エコー識別処理部１０は、部分サンプル列Ｒｎの立ち下がり部分を構成するサンプルの数Ｎ２に基づいて特徴量Ｃ３を算出し、当該特徴量Ｃ３に基づいて対象物標を識別している。これにより、当該立ち下がり部分に基づいて、対象物標を適切に識別できる。

また、エコー識別処理部１０は、部分サンプル列Ｒｎの立ち下がり部分の積分値Ａ２に基づく値に基づいて特徴量Ｃ４を算出し、当該特徴量Ｃ４に基づいて対象物標を識別している。これにより、当該積分値に基づいて、対象物標を適切に識別できる。

また、エコー識別処理部１０は、特徴量Ｃ１〜Ｃ４に基づいて生成される特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶとテンプレートＴＰとの類似度に基づいて対象物標を識別している。これにより、複数のテンプレートＴＰの中から最も特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶに近いものを適切に選択することができる。

また、エコー識別処理部１０は、対象物標の特徴量Ｃ１〜Ｃ４とテンプレートＴＰの特徴量Ｃ１ｔｍｐ〜Ｃ４ｔｍｐとの差に基づき、類似度を算出している。これにより、類似度を適切に算出することができる。

［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。

（１）図９は、変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ａのブロック図である。また、図１０は、図９に示すエコー識別処理部１０ａの動作を示すフローチャートである。また、図１１は、エコーサンプル列の一例を示すグラフである。本変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ａは、上述した実施形態のエコー識別処理部１０とは構成及び動作が異なる。エコー識別処理部１０ａは、抽出部１５と、特徴ベクトル生成部１６と、記憶部１７と、識別部１８とを備えている。以下では、図９から図１１を参照して、エコー識別処理部１０ａの構成及び動作について説明する。

抽出部１５は、候補物標抽出部１５ａと、不要物標抽出部１５ｂと、を有している。

候補物標抽出部１５ａは、図１１を参照して、エコーサンプル列ＥＳを構成する各サンプルデータを自身が記憶している第１閾値Ｔｈｒ１（上記実施形態における閾値Ｔｈｒに対応）と比較し、第１閾値Ｔｈｒ１を超えるサンプルデータが距離方向に所定数以上連続する場合、これらのサンプルデータを、候補物標部分サンプル列ＲＡｎとして抽出する（図１０のステップＳ１）。抽出された候補物標部分サンプル列ＲＡｎは、特徴ベクトル生成部１６に出力される。なお、候補物標部分サンプル列ＲＡｎとは、対象物標の候補となりうる物標から得られた部分サンプル列のことであって、詳しくは後述するが、対象物標の部分サンプル列と、対象物標ではない物標としての不要物標（シークラッタ等）の部分サンプル列と、に分けられる。また、上述した第１閾値Ｔｈｒ１の値は、ユーザの操作により変更可能となっている。

不要物標抽出部１５ｂは、図１１を参照して、エコーサンプル列を構成する各サンプルデータを自身が記憶している第１閾値Ｔｈｒ１及び第２閾値Ｔｈｒ２と比較し、第１閾値Ｔｈｒ１以下であり且つ第２閾値Ｔｈｒ２を超えるサンプルデータが距離方向に所定数以上連続する場合、これらのサンプルデータを、不要物標部分サンプル列として抽出する（図１０のステップＳ７）。なお、不要物標部分サンプル列とは、上述した不要物標に起因する部分サンプル列である。抽出された不要物標部分サンプル列は、特徴ベクトル生成部１６に出力される。また、このように不要物標抽出部１５ｂによって不要物標部分サンプル列として抽出された部分サンプル列が生成された物標は、不要物標として、識別部１４に通知される。また、上述した第２閾値Ｔｈｒ２の値は、ユーザの操作により変更可能となっている。

特徴ベクトル生成部１６は、候補物標抽出部１５ａによって抽出された候補物標部分サンプル列ＲＡｎから、上述した実施形態の場合と同様にして、特徴ベクトルグラフとしての候補物標特徴ベクトルグラフを生成する。また、特徴ベクトル生成部１６は、不要物標抽出部１５ｂによって抽出された不要物標部分サンプル列から、上述した実施形態の場合と同様にして、特徴ベクトルグラフとしての不要物標用特徴ベクトルグラフを生成する（図１０のステップＳ８）。候補物標特徴ベクトルグラフは、識別部１８に出力される。一方、不要物標特徴ベクトルグラフは、記憶部１７に出力される。

図１２は、図９に示す記憶部１７が記憶しているテンプレートの模式図である。記憶部１７は、上述した実施形態の場合と同様、対象物標を識別するための大型船舶用テンプレート、中型船舶用テンプレート、及び小型船舶用テンプレート、を記憶している。これらのテンプレートは、上述した実施形態の場合と同様、実験等によって予め準備されている。

また、記憶部１７は、不要物標を識別するための不要物標用テンプレート（不要物標識別用データ）を記憶している。記憶部１７では、特徴ベクトル生成部１６によって順次、生成されて出力される不要物標特徴ベクトルグラフが、不要物標用テンプレートとして記憶される（図１０のステップＳ９）。記憶部１７で記憶される不要物標特徴ベクトルグラフの上限数は予め決められており、特徴ベクトル生成部１６からの不要物標特徴ベクトルグラフがその上限数を超えると、最も過去に記憶された不要物標用テンプレートが消去されるとともに、直近で入力された不要物標特徴ベクトルグラフが新たな不要物標用テンプレートとして記憶されている。なお、記憶部１７では、初期状態（装置の製造直後の状態）においては、不要物標用テンプレートは記憶されていない。

識別部１８は、前記抽出部１５で抽出された部分サンプル列（候補物標部分サンプル列、及び不要物標部分サンプル列）に基づき、各部分サンプル列が生成された物標が、対象物標であるか不要物標であるかを識別する。また、識別部１８は、部分サンプル列が対象物標に起因するものである場合、その対象物標が大型船舶、中型船舶、及び小型船舶のいずれに該当するかを識別する。

具体的には、識別部１８は、抽出部１５によって不要物標部分サンプル列が抽出された場合、その不要物標部分サンプル列が生成された物標を不要物標として識別する（すなわち、対象物標として識別しない。図１０のステップＳ１０）。一方、識別部１８は、抽出部１５によって候補物標部分サンプル列が抽出された場合、その候補物標部分サンプル列から生成された特徴ベクトルグラフをテンプレートと比較し（図１０のステップＳ２）、その比較結果に応じて、当該特徴ベクトルが生成された物標を、大型船舶、中型船舶、小型船舶、及び不要物標、のいずれかとして識別する（図１０のステップＳ３〜Ｓ６）。

ところで、レーダ装置によって検出したい物標のエコー信号の強度は、周囲環境等に応じて変化する。この点につき、本変形例に係るレーダ装置は、検出したい物標が検出されるように、ユーザによって第１閾値Ｔｈｒ１の値が調整可能なように構成されている。これにより、例えば、検出したい物標のエコー強度が低くなるような環境下であっても、ユーザが第１閾値Ｔｈｒ１の値を小さくすることにより、当該物標を検出することができる。しかしながら、そうすると、検出したくないシークラッタ等の物標も、対象物標として誤検出されてしまう。

これに対して、本変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ａでは、シークラッタ等の不要物標から得られた特徴ベクトルグラフが、不要物標用テンプレートとして記憶部１７に記憶される。そして、対象物標の候補となる候補物標の特徴ベクトルグラフが、各船舶用テンプレートだけでなく、不要物標用テンプレートとも比較される。これにより
、候補物標として検出された物標の特徴ベクトルグラフが不要物標用テンプレートと最も類似度が高い場合、当該物標は、対象物標として検出されないことになる。すなわち、ユーザによって第１閾値のレベルが下げられることにより一旦は誤検出された物標を、不要物標として対象物標から除外することができる。従って、本変形例のエコー識別処理部１０ａによれば、対象物標の検出精度を向上させつつ、不要物標が対象物標として誤検出されてしまうリスクを低減することができる。

以上のように、本変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ａによれば、不要物標が対象物標として誤検出されてしまうリスクを低減できる。

（２）図１３は、変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ｂのブロック図である。本変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ｂは、抽出部１１と、特徴ベクトル生成部１２と、劣化度推定部１９と、記憶部２０と、識別部２１とを備えている。これらのうち、抽出部１１及び特徴ベクトル生成部１２については、上述した実施形態のエコー識別処理部１０の抽出部１１及び特徴ベクトル生成部１２と構成及び動作が同じであるため、その説明を省略する。

劣化度推定部１９は、抽出部１１で抽出された部分サンプル列の劣化度を推定する。対象物標に起因するエコーには、他の物標（雨、シークラッタ等）に起因するエコーが重畳する場合があり、これが原因で、観測したい対象物標のエコーが歪んでしまう場合がある。劣化度とは、実際に抽出された部分サンプル列が、対象物標のみの部分サンプル列と異なる度合を示す指標である。具体的には、劣化度が低い部分サンプル列とは、上述した別の物標（雨、シークラッタ等）が少ない状況下で抽出された部分サンプル列である。一方、劣化度が高い部分サンプル列とは、別の物標が多い状況下で抽出された部分サンプル列である。

劣化度推定部１９は、例えば一例として、部分サンプル列の最大値と閾値Ｔｈｒとの差を劣化度基準値として算出し、その劣化度基準値に応じて劣化度を算出する。劣化度は、例えば低、中、高の３段階に分類されている。劣化度推定部１９は、劣化度基準値が比較的小さな値である場合、劣化度を低と推定し、劣化度基準値が中くらいの値である場合、劣化度を中と推定し、劣化度基準値が比較的大きな値である場合、劣化度を高と推定する。劣化度推定部１９によって推定された劣化度は、識別部２１に通知される。

図１４は、図１３に示す記憶部２０が記憶しているテンプレートについて説明するための図である。本変形例の記憶部２０に記憶されているテンプレートも、上述した実施形態の記憶部１３に記憶されているテンプレートと同様、実験等によって予め準備されたグラフである。そして、本変形例のテンプレートは、上述した劣化度毎に分類されて記憶されている。具体的には、図１４を参照して、記憶部２０に記憶されている複数のテンプレートは、劣化度高のグループに分類されたテンプレート群（高劣化度テンプレート群）と、劣化度中のグループに分類されたテンプレート群（中劣化度テンプレート群）と、劣化度低のグループに分類されたテンプレート群（低劣化度テンプレート群）と、のいずれかに分類される。各テンプレート群は、大型船舶のテンプレート、中型船舶のテンプレート、及び小型船舶のテンプレート、によって構成されている。

識別部２１は、テンプレート群選択部２１ａ（データ群選択部）を有している。テンプレート群選択部２１ａは、劣化度推定部１９から通知された劣化度に基づき、３つのテンプレート群のいずれかを選択する。具体的には、テンプレート群選択部２１ａは、劣化度推定部１９から通知された劣化度が低の場合、低劣化度テンプレート群を選択し、劣化度推定部１９から通知された劣化度が中の場合、中劣化度テンプレート群を選択し、劣化度推定部１９から通知された劣化度が高の場合、高劣化度テンプレート群を選択する。そし
て、識別部２１は、選択されたテンプレート群を構成する各テンプレートと特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶとを比較して類似度を算出し、上記実施形態の場合と同様、最も類似度が高いテンプレートの船舶の大きさ（大型船舶、中型船舶、又は小型船舶）を表示画像生成部５に通知する。

以上のように、本変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ｂでは、対象物標の部分サンプル列が、部分サンプル列の劣化度毎に準備されたテンプレート群（劣化度毎種別データ群）に含まれるテンプレートと比較される。これにより、対象物標のエコーに雨又はシークラッタ等のノイズが重畳された場合であっても、それらのノイズの影響が予め加味されたテンプレート群を用いて対象物標を識別できるため、より適切に物標を識別することができる。

（３）図１５は、変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ｃのブロック図である。また、図１６は、図１５に示す表示器６に表示される画像の一例を示す図である。本変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ｃは、抽出部１１と、特徴ベクトル生成部１２と、記憶部１３と、識別部２２とを備えている。これらのうち、抽出部１１、特徴ベクトル生成部１２、及び記憶部１３については、上述した実施形態の場合と同じであるため、その説明を省略する。

識別部２２は、上記実施形態の場合と同様、小型船舶、中型船舶、及び大型船舶を識別するように構成されている。これらのうち、中型船舶及び大型船舶の識別過程は、上記実施形態の場合と同じである。しかし、小型船舶の識別過程については、上記実施形態と異なる。

識別部２２は、小型船舶識別部２２ａを有している。識別部２２は、小型船舶のテンプレートに最も類似する部分サンプル列を、小型船舶候補部分サンプル列として抽出する。小型船舶識別部２２ａは、このように抽出された小型船舶候補部分サンプル列のそれぞれについて、互いに対する位置が最も近い小型船舶候補部分サンプル列を選択し、互いの距離が比較的離れている場合（所定値以上の場合）には、その小型船舶候補部分サンプル列を、小型船舶として識別しない。一方、互いの距離が近接している場合（所定値未満の場合）には、その小型船舶候補部分サンプル列を、小型船舶として識別する。

例えば、図１６を参照して説明すると、その位置がＰｔ１である小型船舶候補部分サンプル列は、他の小型船舶候補部分サンプル列の位置（Ｐｔ２〜Ｐｔ６）と比較的距離が離れている。従って、当該小型船舶候補部分サンプル列は、小型船舶として識別されず、当該エコー像には、小型船舶用のマーカーＭＫｎも表示されない。同様に、それらの位置がＰｔ２〜Ｐｔ６で示される小型船舶候補部分サンプル列も、小型船舶として識別されない。

一方、同じく図１６を参照して説明すると、その位置がＰｔ７である小型船舶候補部分サンプル列は、他の小型船舶候補部分サンプル列の位置（Ｐｔ８，Ｐｔ９）と近接している。従って、当該小型船舶候補部分サンプル列は、小型船舶として識別され、当該エコー像には、小型船舶用のマーカーＭＫ２が表示される。

一般的に、小型物標であっても、該小型物標に起因する部分サンプル列は、自船位置Ｓを基準とした周方向に複数点、連続する。言い換えれば、周方向に連続しない部分サンプル列は、対象物標に起因するものではなく、シークラッタ等のノイズに起因する可能性が高い。この点につき、上述のように、互いの距離が周方向に近接する小型船舶候補部分サンプル列については、小型船舶であると識別し、他の小型船舶候補部分サンプル列と離間している小型船舶候補部分サンプル列については、小型船舶であると識別しないことで、
不要なエコーを誤って小型物標であると識別してしまう可能性を低減できる。

以上のように、本変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ｃによれば、不要なエコーを誤って小型物標であると識別してしまう可能性を低減できる。

（４）図１７は、変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ｄのブロック図である。本変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ｄは、抽出部１１と、特徴ベクトル生成部１２と、記憶部１３と、識別部２３とを備えている。これらのうち、抽出部１１、特徴ベクトル生成部１２、及び記憶部１３については、上述した実施形態の場合と同じであるため、その説明を省略する。

識別部２３は、上記実施形態の場合と同様、小型船舶、中型船舶、及び大型船舶を識別するように構成されている。これらのうち、大型船舶の識別過程は、上記実施形態の場合と同じである。しかし、中型物標及び小型船舶の識別過程については、上記実施形態と異なる。

識別部２３は、中型船舶識別部２３ａ及び小型船舶識別部２３ｂを有している。識別部２３は、中型船舶のテンプレートに最も類似する部分サンプル列を、中型船舶候補部分サンプル列として抽出する。中型船舶識別部２３ａは、このように抽出された中型船舶候補部分サンプル列のそれぞれについて、該中型船舶候補部分サンプル列よりも自船側に大型船舶が存在する場合には、その中型船舶候補部分サンプル列を、対象物標として識別しない。なお、ここで例示した中型船舶候補部分サンプル列は、遠距離側部分サンプル列に相当する。また、ここで例示した上記大型船舶から生成される部分サンプル列は、近距離側部分サンプル列に相当する。

同様に、識別部２３は、小型船舶のテンプレートに最も類似する部分サンプル列を、小型船舶候補部分サンプル列として抽出する。小型船舶識別部２３ｂは、このように抽出された小型船舶候補部分サンプル列のそれぞれについて、該小型船舶候補部分サンプル列よりも自船側に大型船舶又は中型船舶が存在する場合には、その小型船舶候補部分サンプル列を、対象物標として識別しない。なお、ここで例示した小型船舶候補部分サンプル列は、遠距離側部分サンプル列に相当する。また、ここで例示した上記大型船舶及び上記中型船舶から生成される部分サンプル列は、近距離側部分サンプル列に相当する。

図１８は、図１７に示す表示器６に表示される画像の一例を示す図である。図１８を参照して、小型船舶候補部分サンプル列から生成されるエコー像ＴＧ２よりも、自船位置Ｓを基準とした同じ方位方向（直線Ｌ方向）における自船位置Ｓ側には、該エコー像ＴＧ２よりも大きなエコー像ＴＧ１が存在している。よって、エコー像ＴＧ２には、他のエコー像ＴＧ１，ＴＧ３〜ＴＧ５に付されているようなマーカーＭＫ１，ＭＫ３〜ＭＫ５が付されない。

ところで、図１８に例示するように、自船側に比較的大きな物標（ＴＧ１に相当）が検出された場合であって、同じ方位における遠い側に前記大きな物標よりも小さな物標（ＴＧ２に相当）が検出された場合、その小さな物標は、送信波が多重反射することに起因して生じるエコーである可能性が高い。これは、自船側に大きな物標がある場合、同じ方位においてその物標よりも遠い側に存在する物標まで送信波が到達しないと考えられるためである。この点につき、本変形例のエコー識別処理部１０ｄのように、同じ方位方向において、自船から遠い側の物標の大きさが、自船に近い側の物標の大きさよりも小さい場合、その小さい物標を対象物標として検出しないことで、多重反射に起因する偽像を対象物標として誤識別することを防止できる。

以上のように、本変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ｄでは、多重反射に起因する偽像を対象物標として誤識別してしまうことを防止できる。

なお、図１９を参照して、本変形例に係るレーダ装置において、偽像であると推測されるエコー像ＴＧ２が、多重反射に起因するものであることが分かるように、例えば図１９に示すように当該エコー像ＴＧ２を破線で示されるマーカーＭＫ２で囲ってもよい。これにより、ユーザは、当該エコー像ＴＧ２が偽像であると推測することができる。

（５）図２０は、変形例に係るレーダ装置１ａのブロック図である。また、図２１は、図２０に示すエコー識別処理部１０ｅのブロック図である。本変形例に係るレーダ装置１ａは、図２０に示すように、上記実施形態のレーダ装置１ａが備える各構成要件の他に、測位部２５及びブイ情報取得部２６を有している。また、エコー識別処理部１０ｅは、上記実施形態のエコー識別処理部１０が備える各構成要件の他に、ブイ識別部２７ａを有している。ブイ識別部２７ａは、識別部２７に含まれている。

測位部２５は、ＧＰＳ受信機等の測位装置によって構成されている。測位部２５は、本変形例に係るレーダ装置がスイープ信号を取得した際の時刻における自船位置及び船首方位を取得する。

ブイ情報取得部２６は、自船が航行する海域のブイの位置を含むチャート情報（海図情報）を記憶している。ブイ情報取得部２６は、チャート情報に含まれるブイのうち、自船からの距離が所定の範囲内のブイの位置情報を取得する。

ブイ識別部２７ａは、識別部２７によって小型船舶であると識別された対象物標の中から、ブイを識別する。具体的には、ブイ識別部２７ａは、識別部２７によって小型船舶であると識別された対象物標の位置と、ブイ情報取得部２６によって取得されたブイの位置情報とを比較し、その間の距離を算出する。そして、ブイ識別部２７ａは、その距離が近接している場合（所定範囲内である場合）には、小型船舶であると識別された前記対象物標が、ブイであると識別する。表示器６には、ブイであると識別された物標のエコー像に、例えば一例として、当該エコー像がブイに起因するものであることを示すようなシンボルが付される。

以上のように、本変形例に係るレーダ装置のエコー識別処理部１０ｅによれば、対象物標がブイであることを識別することができる。

（６）上記実施形態では、特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶを作成し、該特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶとテンプレートＴＰとを比較したが、これに限らず、特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶの基となる特徴ベクトルＣＶとテンプレートＴＰとを比較してもよい。

（７）上記実施形態では、複数の特徴量Ｃ１〜Ｃ４から特徴ベクトルＣＶを作成し、該特徴ベクトルＣＶから得られる特徴ベクトルグラフＧ_ＣＶとテンプレートＴＰとを比較したが、これに限らない。例えば、部分サンプル列から算出される特徴量と、テンプレートを構成する特徴量とを比較してもよい。

（８）上記実施形態では、特徴量として、上述した特徴量Ｃ１〜Ｃ４を算出したが、その他の特徴量であってもよい。例えば一例として、エコーサンプル列における立ち上がり部分の平均値とピーク値との比、或いは、エコーサンプル列における立ち下がり部分の平均値とピーク値との比、等であってもよい。

１，１ａ レーダ装置
２ａ アンテナ（送受波部）
１０，１０ａ〜１０ｅ エコー識別処理部（信号処理装置）
１１，１５ 抽出部
１２，１６ 特徴ベクトル生成部（特徴量算出部）
１３，１７，２０ 記憶部
１４，１８，２１，２２，２３，２７ 識別部

Claims (11)

1. 送信波を送波するとともに該送信波の反射波を受波する送受波部、によって受波された前記反射波から得られる受信信号に基づき、対象物標を検出する信号処理装置であって、
   前記受信信号を構成する複数のサンプルが前記送受波部からの距離と該サンプルの振幅値とで特定される座標上にプロットされたエコーサンプル列であって、前記送受波部の位置を基準とした方位毎に生成されるエコーサンプル列、の中から、前記対象物標に起因する複数のサンプルを部分サンプル列として抽出する抽出部と、
   前記部分サンプル列の特徴を特徴量として算出する特徴量算出部と、
   前記特徴量の比較対象となるデータであって前記対象物標が識別される種別に対応する種別データ、を記憶する記憶部と、
   前記特徴量と各前記種別データとを比較し、その比較結果に基づいて、該特徴量が算出された前記対象物標の種別を識別する識別部と、
   を備え、
   前記抽出部は、前記エコーサンプル列を構成する複数のサンプルのうち前記振幅値についての閾値を超えて連続する複数のサンプルを前記部分サンプル列として抽出し、
   前記特徴量は、前記部分サンプル列のうち立ち上がり部分を構成するサンプルの数、前記部分サンプル列のうち立ち下がり部分を構成するサンプルの数、及び、前記立ち下がり部分の積分値に基づく値、のうちのいずれかであり、
   前記立ち上がり部分は、前記部分サンプル列における前記閾値を超えたサンプルからピーク値を有するサンプルまで連続する複数のサンプルの部分であり、
   前記立ち下がり部分は、前記部分サンプル列における前記ピーク値を有するサンプルから前記閾値を下回るサンプルまで連続する複数のサンプルの部分であることを特徴とする、信号処理装置。
2. 請求項１に記載の信号処理装置において、
   前記特徴量算出部は、複数の前記特徴量を算出するとともに、複数の該特徴量から特徴ベクトルを生成することを特徴とする、信号処理装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の信号処理装置において、
   前記識別部は、前記特徴量と前記種別データとの類似度に基づき、前記対象物標を識別することを特徴とする、信号処理装置。
4. 請求項３に記載の信号処理装置において、
   前記類似度は、前記特徴量と前記種別データとの差に基づいて算出されることを特徴とする、信号処理装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の信号処理装置において、
   前記種別は、前記対象物標の大きさであることを特徴とする、信号処理装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の信号処理装置において、
   前記記憶部は、前記特徴量の比較対象となるデータとしての不要物標識別用データを更に記憶し、
   前記識別部は、前記特徴量と前記不要物標識別用データとを比較し、その比較結果に基づいて、該特徴量が算出された前記部分サンプル列が前記対象物標に起因するものではないと識別することを特徴とする、信号処理装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の信号処理装置において、
   前記部分サンプル列の劣化の度合いである劣化度を推定する劣化度推定部を更に備え、
   前記記憶部は、劣化度ごとに分類された複数の前記種別データを、劣化度毎種別データ群として記憶し、
   前記劣化度推定部で推定された前記劣化度に基づき、該劣化度が推定された前記部分サンプル列が比較される前記劣化度毎種別データ群を選択するデータ群選択部を更に備え、
   前記識別部は、前記特徴量を、前記データ群選択部によって選択された前記劣化度毎種別データ群を構成する複数の前記種別データのそれぞれと比較することを特徴とする、信号処理装置。
8. 請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の信号処理装置において、
   前記対象物標が識別される複数の前記種別には、少なくとも、前記対象物標の大きさを示す大型物標及び小型物標が含まれ、
   前記識別部は、前記小型物標と識別された或る前記部分サンプル列の位置と、前記小型物標と識別された他の前記部分サンプル列との位置とが、所定距離以上離れている場合、或る前記部分サンプル列が前記対象物標に起因するものではないと識別することを特徴とする、信号処理装置。
9. 請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の信号処理装置において、
   前記対象物標が識別される複数の前記種別は、対象物標の大きさに応じて予め決められており、
   前記識別部は、前記エコーサンプル列の中から少なくとも２つの前記部分サンプル列である近距離側部分サンプル列と遠距離側部分サンプル列とが抽出された場合であって、且つ、前記送受波部からの距離が前記近距離側部分サンプル列よりも遠い前記遠距離側部分サンプル列の種別が示す対象物標の大きさが、前記近距離側部分サンプル列の種別が示す対象物標の大きさよりも小さい場合、前記遠距離側部分サンプル列が前記対象物標に起因するものではないと識別することを特徴とする、信号処理装置。
10. 送信波を送波するとともに該送信波の反射波を受波する送受波部と、
    請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の信号処理装置と、
    前記信号処理装置での識別結果が表示される表示器と、
    を備えていることを特徴とする、レーダ装置。
11. 船舶に装備される請求項１０に記載のレーダ装置において、
    前記船舶を測位する測位部と、
    ブイの位置を含む海図情報を記憶するとともに、該海図情報に含まれる前記ブイのうち前記船舶からの距離が所定の範囲内のブイの位置情報を取得するブイ情報取得部と
    を更に備え、
    前記識別部は、前記ブイ情報取得部によって取得された前記ブイの位置情報と、前記信号処理装置の抽出部によって抽出された部分サンプル列が生成された対象物標の位置情報と、に基づいて、前記対象物標が前記ブイであることを識別することを特徴とする、レーダ装置。
    

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