JP6677408B2 - Direction of arrival estimating device, direction of arrival estimating method, direction of arrival estimating program - Google Patents
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Description
本発明は、到来方向推定装置、到来方向推定方法、到来方向推定プログラムに関する。 The present invention relates to an arrival direction estimation device, an arrival direction estimation method, and an arrival direction estimation program.
物標（ターゲット）を検出するレーダ装置がある。レーダ装置は、周波数変調された電磁波を送受信することにより、物標までの距離や相対速度、物標の方向を算出することができる。 There is a radar device that detects a target. The radar device can calculate the distance to the target, the relative speed, and the direction of the target by transmitting and receiving the frequency-modulated electromagnetic wave.
物標の方向を算出するには、物標で反射された電磁波の到来方向を推定することが求められる。物標で反射された電磁波の到来方向を推定するには、受信信号から相関行列を推定し、到来波（受信信号）間の相互相関成分を減少させるために空間平均を適用し、相関行列から到来波数を推定し、高分解能法等を用いてスペクトル推定を行い、到来方向を推定する。 To calculate the direction of the target, it is necessary to estimate the direction of arrival of the electromagnetic wave reflected by the target. To estimate the direction of arrival of the electromagnetic wave reflected by the target, a correlation matrix is estimated from the received signal, a spatial average is applied to reduce the cross-correlation component between the incoming waves (received signals), and the correlation matrix is used. The number of arriving waves is estimated, the spectrum is estimated using a high-resolution method or the like, and the direction of arrival is estimated.
レーダ装置において、到来方向を推定する環境は、通常、低Ｓ／Ｎ比である。低Ｓ／Ｎ比の環境では、正確に到来方向を求めることは難しい。また、到来方向の推定では、到来波間には相関関係がないこと、及び、到来波を容易に識別することができることを前提としている。しかし、通常は、到来波間には相関関係があり、複数の到来波を容易に識別することは困難である。 In a radar device, the environment for estimating the direction of arrival is usually a low S / N ratio. In an environment with a low S / N ratio, it is difficult to accurately determine the direction of arrival. The estimation of the direction of arrival is based on the premise that there is no correlation between the incoming waves and that the incoming waves can be easily identified. However, there is usually a correlation between the incoming waves, and it is difficult to easily identify a plurality of incoming waves.
角度差の小さい到来波を識別するためには、十分な数のセンサ（アンテナ）が必要とされる。しかし、自由にセンサの数を選択することは困難である。また、センサのコストは高いため、センサの数をできるだけ少なくすることが求められる。 A sufficient number of sensors (antennas) are required to identify incoming waves with small angular differences. However, it is difficult to freely select the number of sensors. Further, since the cost of the sensor is high, it is required to reduce the number of sensors as much as possible.
高精度に到来方向を推定するためには、膨大な量のデータが必要とされるが、現実的には、計算を行う装置の計算能力やメモリの制限などにより膨大な量のデータを扱うことは困難である。 In order to estimate the direction of arrival with high accuracy, a huge amount of data is required. However, in reality, it is necessary to handle a huge amount of data due to the limitations of the computing power and memory of the device that performs the calculation. It is difficult.
本発明は、精度よく信号の到来方向を推定する到来方向推定装置を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a direction-of-arrival estimation device that estimates the direction of arrival of a signal with high accuracy.
本発明は、上記課題を解決するために、以下の手段を採用する。
即ち、第１の態様は、
複数のアンテナを含むアレーアンテナによって受信された受信信号に基づく前記アンテナ毎の信号を取得し、取得した前記アンテナ毎の信号に基づく相関行列を生成し、前記相関行列を用いてカトリ・ラオ積による拡張相関行列を生成し、前記拡張相関行列に対して空間平均処理を行った空間平均拡張相関行列を生成する第１演算部と、
前記第１演算部で生成された前記空間平均拡張相関行列に基づいて、前記受信信号に含まれる物標からの信号の到来方向を算出する第２演算部と、
を備える到来方向推定装置とする。
The present invention employs the following means in order to solve the above problems.
That is, the first aspect is:
Obtain a signal for each antenna based on a received signal received by an array antenna including a plurality of antennas, generate a correlation matrix based on the obtained signal for each antenna, and use the correlation matrix to calculate A first operation unit that generates an extended correlation matrix and generates a spatial average extended correlation matrix obtained by performing a spatial averaging process on the extended correlation matrix;
A second arithmetic unit that calculates a direction of arrival of a signal from a target included in the received signal based on the spatial average extended correlation matrix generated by the first arithmetic unit;
An arrival direction estimating device including
第１の態様によると、カトリ・ラオ積により拡張された拡張相関行列に基づいて、物標からの信号の到来方向を求めることができる。 According to the first aspect, the direction of arrival of a signal from a target can be obtained based on the extended correlation matrix extended by the Catli-Lao product.
開示の態様は、プログラムが情報処理装置によって実行されることによって実現されてもよい。即ち、開示の構成は、上記した態様における各手段が実行する処理を、情報処理装置に対して実行させるためのプログラム、或いは当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として特定することができる。また、開示の構成は、上記した各手段が実行する処理を情報処理装置が実行する方法をもって特定されてもよい。開示の構成は、上記した各手段が実行する処理を行う情報処理装置を含むシステムとして特定されてもよい。 An aspect of the disclosure may be realized by a program being executed by an information processing device. That is, the configuration of the disclosure can be specified as a program for causing an information processing apparatus to execute the processing executed by each unit in the above-described embodiment, or a computer-readable recording medium that records the program. Further, the configuration of the disclosure may be specified by a method in which the information processing device executes the processing executed by each unit described above. The configuration of the disclosure may be specified as a system including an information processing device that performs a process performed by each unit described above.
プログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくても、並列的または個別に実行される処理を含む。プログラムを記述するステップの一部が省略されてもよい。 The steps of describing the program include, in addition to the processing performed in chronological order in the described order, not only the processing performed in chronological order but also the processing executed in parallel or individually. Some of the steps for describing the program may be omitted.
本発明によれば、精度よく信号の到来方向を推定する到来方向推定装置を提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the arrival direction estimation apparatus which estimates the arrival direction of a signal accurately can be provided.
以下、図面を参照して、本発明にかかるレーダ装置について説明する。実施形態の構成は例示であり、本発明は開示の実施形態の構成に限定されない。 Hereinafter, a radar device according to the present invention will be described with reference to the drawings. The configuration of the embodiment is an exemplification, and the present invention is not limited to the configuration of the disclosed embodiment.
〔実施形態〕
（構成例）
図１は、本実施形態に係るレーダ装置１の構成図である。本実施形態に係るレーダ装置１は、車両に搭載され、他の車両、標識、ガードレール等、車両の周囲に存在する物標を検知することに用いることができる。物標の検知結果は、車両の記憶装置やＥＣＵ（Electrical Control Unit）２等に対して出力され、例えばＰＣＳ（Pre-crash Safety System）などの車両制御に用いることができる。但し、本実施形態に係るレーダ装置１は、車載
レーダ装置以外の各種用途（例えば、飛行中の航空機や航行中の船舶の監視等）に用いられてもよい。
[Embodiment]
(Configuration example)
FIG. 1 is a configuration diagram of a radar device 1 according to the present embodiment. The radar device 1 according to the present embodiment is mounted on a vehicle and can be used to detect a target existing around the vehicle, such as another vehicle, a sign, a guardrail, or the like. The detection result of the target is output to a storage device of the vehicle, an electronic control unit (ECU) 2 or the like, and can be used for vehicle control such as a PCS (Pre-crash Safety System). However, the radar device 1 according to the present embodiment may be used for various purposes other than the on-vehicle radar device (for example, monitoring an airplane in flight or a ship in flight).
レーダ装置１は、送信アンテナ７、発振器８、信号生成部９を備える。また、レーダ装置１は、等間隔に配置された受信アンテナ３（ｃｈ１−４）、各受信アンテナ３に各々繋がるミキサ４（ｃｈ１−４）、各ミキサ４に各々繋がるＡＤ（Analog to Digital）変換
器５（ｃｈ１−４）、各ＡＤ変換器５のデータを処理する信号処理装置１５を備える。ここでは、受信アンテナ３、ミキサ４、ＡＤ変換器５の個数を４個ずつとしているが、これらの個数は、４個ずつに限定されるものではない。
The radar device 1 includes a transmission antenna 7, an oscillator 8, and a signal generator 9. Further, the radar device 1 includes reception antennas 3 (ch1-4) arranged at equal intervals, mixers 4 (ch1-4) connected to the reception antennas 3, and AD (Analog to Digital) conversions connected to the mixers 4, respectively. And a signal processing device 15 for processing data of each AD converter 5. Here, the number of the receiving antenna 3, the mixer 4, and the A / D converter 5 is four, but the number is not limited to four.
なお、レーダ装置１は、受信アンテナ毎に専用の受信回路を設けてもよいが、全受信アンテナによる受信信号をまとめて受信する受信回路を設けてもよい。この場合、時分割で受信回路が対応する受信アンテナを順次切り替える制御が必要となるが、レーダ装置１の回路構成をコンパクトにできる。 Note that the radar device 1 may be provided with a dedicated receiving circuit for each receiving antenna, or may be provided with a receiving circuit that collectively receives signals received by all receiving antennas. In this case, it is necessary to control the receiving circuit to sequentially switch the corresponding receiving antenna in a time division manner, but the circuit configuration of the radar device 1 can be made compact.
レーダ装置１は、信号生成部９で送信波（チャープ）ＳＴを生成して、発振器８で変調し、送信アンテナ７を介して送信する。レーダ装置１は、受信アンテナ３を介して、物標からの反射波を受信波ＳＲとして受信する。ミキサ４（ｃｈ１−４）は、受信波ＳＲを送信波ＳＴの一部とをミキシングし、送信波ＳＴと受信波ＳＲの差の絶対値をとることにより、ビート信号ＳＢを得る。ＦＭＣＷ（Frequency Modulation Continuous Wave）の場合、送信波ＳＴと受信波ＳＲとの周波数差が物標とレーダ装置との距離に比例して増減するため、この周波数差が距離の変動成分となる。ＦＣＭ（First Chirp Modulation）の場合、送信波ＳＴと受信波ＳＲとの位相差（フェーズシフト）が物標とレーダ装置との距離に比例して増減するため、この位相差によるビート信号の変動成分が距離の変動成分となる。また、物標で反射した際に受信波ＳＲが物標の速度による影響を受け、物標とレーダ装置との相対速度（ドップラ周波数）に比例してパルス間の周波数の差が増減するため、このパルス間の周波数差によるビート信号の変動成分が速度の変動成分となる。なお、相対速度や距離の異なる物標が複数存在する場合、各受信アンテナ３にはフェーズシフト量やドップラシフト量の異なる反射波が複数受信され、各ミキサ４（ｃｈ１−４）から得られるビート信号ＳＢには各物標に対応した様々な成分が含まれることになる。 In the radar device 1, a transmission wave (chirp) ST is generated by a signal generation unit 9, modulated by an oscillator 8, and transmitted via a transmission antenna 7. The radar device 1 receives a reflected wave from a target as a received wave SR via the receiving antenna 3. The mixer 4 (ch1-4) mixes the reception wave SR with a part of the transmission wave ST, and obtains a beat signal SB by taking the absolute value of the difference between the transmission wave ST and the reception wave SR. In the case of FMCW (Frequency Modulation Continuous Wave), the frequency difference between the transmission wave ST and the reception wave SR increases and decreases in proportion to the distance between the target and the radar device, and this frequency difference becomes a fluctuation component of the distance. In the case of FCM (First Chirp Modulation), the phase difference (phase shift) between the transmission wave ST and the reception wave SR increases and decreases in proportion to the distance between the target and the radar device. Is a variation component of the distance. Further, when the reflected wave is reflected by the target, the received wave SR is affected by the speed of the target, and the frequency difference between the pulses increases and decreases in proportion to the relative speed (Doppler frequency) between the target and the radar device. The fluctuation component of the beat signal due to the frequency difference between the pulses becomes the fluctuation component of the speed. When there are a plurality of targets having different relative velocities and distances, each receiving antenna 3 receives a plurality of reflected waves having different phase shift amounts and Doppler shift amounts, and receives beats obtained from the respective mixers 4 (ch1-4). The signal SB includes various components corresponding to each target.
ＡＤ変換器５（ｃｈ１−４）は、各ミキサ４（ｃｈ１−４）からビート信号ＳＢを得て、アナログ信号であるビート信号ＳＢを所定の周波数でサンプリングしてデジタル信号に変換する。 The AD converter 5 (ch1-4) obtains a beat signal SB from each mixer 4 (ch1-4), samples the beat signal SB, which is an analog signal, at a predetermined frequency, and converts it into a digital signal.
信号処理装置１５は、コンピュータプログラムに従って信号の演算処理を行うプロセッサ６や、演算処理に係る情報を記憶するメモリ１６を備えた所謂コンピュータである。メモリ１６は、コンピュータプログラムや設定値を記憶する補助記憶部や、演算処理に用いる情報を一時的に記憶する主記憶部など、複数のメモリから構成されてもよい。信号処理装置１５は、車両から電力が供給されるとプロセッサ６がコンピュータプログラムを実行し、送信制御部１０やフーリエ変換部１１、ピーク抽出部１２、拡張演算部１３、方位演算部１４といった機能部を実現する。例えば、送信制御部１０は、予め設定されたパラメータに基づいて送信信号を生成して出力させるように信号生成部９を制御する。フーリエ変換部１１は、複数の物標からの反射波が重なり合った状態で受信信号ＳＲとして受信されるため、この受信信号ＳＲに基づいて生成されたビート信号ＳＢから、各物標の反射波に基づく周波数成分を分離する処理（例えば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transfer）処理）
を行う。ＦＦＴ処理では、所定の周波数間隔で設定された周波数ポイント（周波数ビンという場合がある）ごとに受信レベルや位相情報が算出される。ピーク抽出部１２は、フーリエ変換部１１によるＦＦＴ処理等の結果からピークを検出する。また、ピーク抽出部１２は、各物標との距離に応じたピークが生じた周波数ビンを検出することで、物標までの
距離を求める。拡張演算部１３は、ピークを生じた周波数ビンの信号に基づいて拡張相関行列を算出する。方位演算部１４は、拡張相関行列に基づいて物標の存在する方位を測定する。
The signal processing device 15 is a so-called computer including a processor 6 that performs signal processing according to a computer program and a memory 16 that stores information relating to the processing. The memory 16 may include a plurality of memories, such as an auxiliary storage unit that stores computer programs and setting values, and a main storage unit that temporarily stores information used for arithmetic processing. When power is supplied from the vehicle, the processor 6 executes the computer program, and the signal processing device 15 includes functional units such as a transmission control unit 10, a Fourier transform unit 11, a peak extraction unit 12, an extended operation unit 13, and a direction operation unit 14. To achieve. For example, the transmission control unit 10 controls the signal generation unit 9 to generate and output a transmission signal based on a preset parameter. Since the Fourier transform unit 11 receives the reflected waves from the plurality of targets as the received signal SR in an overlapping state, the Fourier transform unit 11 converts the beat signals SB generated based on the received signals SR into the reflected waves of the respective targets. Processing to separate frequency components based on the frequency (for example, FFT (Fast Fourier Transfer) processing)
I do. In the FFT processing, a reception level and phase information are calculated for each frequency point (may be referred to as a frequency bin) set at a predetermined frequency interval. The peak extracting unit 12 detects a peak from the result of the FFT processing or the like by the Fourier transform unit 11. Further, the peak extracting unit 12 obtains a distance to the target by detecting a frequency bin where a peak corresponding to the distance to each target has occurred. The extended calculation unit 13 calculates an extended correlation matrix based on the signal of the frequency bin where the peak has occurred. The azimuth calculation unit 14 measures the azimuth where the target exists based on the extended correlation matrix.
信号処理装置１５は、例えばＭＣＵ（Micro Controller Unit）として構成されるが、
これに限定されるものではなく、各機能部１０〜１４の機能を実現できるものであれば、どのような構成を採用しても良い。また、各機能部１０〜１４は、プロセッサ６がメモリ１６と協働してコンピュータプログラムを実行することによって実現される機能部であるが、説明の便宜上、図１ではプロセッサ６内に各機能部を図示している。なお、これらの機能部は、汎用のプロセッサ６がコンピュータプログラム（ソフトウェア）に基づいて実現する構成に限定されず、例えば、プロセッサ６の内部あるいは外部に配置された専用の演算回路（ハードウェア）によってその全部または一部が実現される構成であってもよい。メモリ１６には、計算で使用される計算式や値、計算結果等が格納される。
The signal processing device 15 is configured as, for example, an MCU (Micro Controller Unit).
The configuration is not limited to this, and any configuration may be adopted as long as the function of each of the functional units 10 to 14 can be realized. Each of the functional units 10 to 14 is a functional unit realized by the processor 6 executing a computer program in cooperation with the memory 16. For convenience of explanation, in FIG. Is illustrated. Note that these functional units are not limited to a configuration realized by the general-purpose processor 6 based on a computer program (software). For example, a dedicated arithmetic circuit (hardware) disposed inside or outside the processor 6 may be used. A configuration in which all or a part thereof is realized may be used. The memory 16 stores calculation formulas and values used in the calculation, calculation results, and the like.
（動作例）
〈全体〉
図２は、レーダ装置１による物標からの信号の到来方向推定の全体の動作フローの例を示す図である。物標からの信号の到来方向は、物標の方向に対応する。図２の動作フローは、レーダ装置１を搭載する車両からレーダ装置１に電力が供給された場合にプロセッサ６が実行する動作フローである。プロセッサ６は、車両の駆動源が作動状態、例えば、駆動源が内燃機関であればイグニッションスイッチがオンになった場合、ハイブリッドシステムやＥＶ（Electric Vehicle）システムであればシステム電源がオンになった場合、図２の動作フローが開始される。
(Operation example)
<Overall>
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an overall operation flow of estimating a direction of arrival of a signal from a target by the radar device 1. The arrival direction of the signal from the target corresponds to the direction of the target. The operation flow in FIG. 2 is an operation flow executed by the processor 6 when electric power is supplied to the radar device 1 from a vehicle on which the radar device 1 is mounted. The processor 6 turns on the drive source of the vehicle, for example, when the ignition switch is turned on when the drive source is an internal combustion engine, and when the hybrid system or the EV (Electric Vehicle) system, the system power is turned on. In this case, the operation flow of FIG. 2 is started.
Ｓ１０１では、レーダ装置１のプロセッサ６は、レーダ装置１の要求仕様に目的の検知速度範囲や速度分解能、検知距離範囲等に応じて予め定めたパラメータに従って送信信号ＳＴを出力させるように、送信制御部１０に、信号生成部９へ送信信号ＳＴの生成及び出力を指示させる。送信制御部１０は、信号生成部９へ送信信号ＳＴの生成及び出力を指示する。信号制御部９は、指示に基づいて送信信号ＳＴを生成する。 In S101, the processor 6 of the radar device 1 controls the transmission control so as to output the transmission signal ST in accordance with parameters required according to the required specifications of the radar device 1 according to the target detection speed range, speed resolution, detection distance range, and the like. The unit 10 instructs the signal generation unit 9 to generate and output the transmission signal ST. The transmission control unit 10 instructs the signal generation unit 9 to generate and output the transmission signal ST. The signal control unit 9 generates the transmission signal ST based on the instruction.
当該指示に基づいて生成された送信信号ＳＴが発信器８を介して送信アンテナ７から送信され、物標で反射された反射波が受信信号ＳＲとして受信アンテナ３で受信されると、ミキサ４で送信信号ＳＴと受信信号ＳＲとからビート信号ＳＢが生成され、ＡＤ変換器５（ｃｈ１−４）がビート信号ＳＢをＡ／Ｄ変換する。 When the transmission signal ST generated based on the instruction is transmitted from the transmission antenna 7 via the transmitter 8 and the reflected wave reflected by the target is received by the reception antenna 3 as the reception signal SR, the mixer 4 A beat signal SB is generated from the transmission signal ST and the reception signal SR, and the AD converter 5 (ch1-4) A / D converts the beat signal SB.
Ｓ１０２では、プロセッサ６のフーリエ変換部１１は、ＡＤ変換器５（ｃｈ１−４）で、Ａ／Ｄ変換された信号を取得し、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理する。 In S102, the Fourier transform unit 11 of the processor 6 acquires the A / D-converted signal by the AD converter 5 (ch1-4) and performs FFT (Fast Fourier Transform) processing.
Ｓ１０３では、プロセッサ６のピーク抽出部１２は、Ｓ１０２の処理結果からピーク（の周波数ビン）を検出する。このピークに基づいて物標までの距離が求められる。 In S103, the peak extraction unit 12 of the processor 6 detects (the frequency bin of) the peak from the processing result of S102. The distance to the target is determined based on this peak.
受信信号ＳＲから生成されたビート信号ＳＢを取得しピークを検出する処理は、受信アンテナ３で受信された受信信号ＳＲから生成されたビート信号のそれぞれについて実行される。 The process of acquiring the beat signal SB generated from the received signal SR and detecting the peak is executed for each of the beat signals generated from the received signal SR received by the receiving antenna 3.
Ｓ１０４では、プロセッサ６の拡張演算部１３、方位演算部１４は、物標で反射された反射波を受信アンテナ３で受信した受信信号ＳＲまたは受信信号ＳＲに基づく信号に基づいて、物標の方向（反射波の到来方向）を推定する。物標の方向を推定する具体的な方法は、後に詳述する。方位演算部１４は、物標の検知結果を、記憶装置（メモリ２等）やＥＣＵ２等に対して出力する。物標の検知結果には、物標までの距離や物標の方向が含まれ
る。
In S104, the extension operation unit 13 and the azimuth operation unit 14 of the processor 6 determine the direction of the target based on the reception signal SR received by the reception antenna 3 or a signal based on the reception signal SR, the reflected wave reflected by the target. (The direction of arrival of the reflected wave) is estimated. A specific method for estimating the direction of the target will be described later in detail. The azimuth calculation unit 14 outputs the detection result of the target to a storage device (such as the memory 2) or the ECU 2 or the like. The target detection result includes the distance to the target and the direction of the target.
〈再帰的に拡張相関行列を作成することによる到来方向推定〉
図３は、レーダ装置１による物標からの信号の到来方向推定の動作フローの例を示す図である。図３の動作フローは、図２のＳ１０４の処理の詳細の例である。ここでは、アンテナから送信された送信波が物標において反射し、Ｍ素子のアレーアンテナにＫ波の反射波（受信波）が到来する場合を考える。ここでは、Ｍ素子のアレーアンテナは、Ｍ素子の等間隔アレーアンテナであるとして説明する。Ｍ素子の等間隔アレーアンテナは、等間隔に並べられたＭ本のアンテナの集合である。等間隔アレーアンテナに含まれるアンテナは、一方向に一列に並んでいるとする。
<Direction of arrival estimation by recursively creating an extended correlation matrix>
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an operation flow of estimating a direction of arrival of a signal from a target by the radar device 1. The operation flow in FIG. 3 is an example of the details of the processing in S104 in FIG. Here, a case is considered in which a transmission wave transmitted from an antenna is reflected on a target, and a K-wave reflected wave (received wave) arrives at an M-element array antenna. Here, the description is given on the assumption that the M element array antenna is an M element equally spaced array antenna. An M element equally spaced array antenna is a set of M antennas arranged at equal intervals. Assume that the antennas included in the equally-spaced array antenna are arranged in a line in one direction.
Ｓ２０１では、プロセッサ６の拡張演算部１３は、各受信アンテナ３による受信信号ＳＲに基づくビート信号ＳＢがフーリエ変換された信号のピークについて、位相誤差及び振幅誤差の補正を行う。位相誤差及び振幅誤差の補正の具体的な方法として公知のものが利用できる。ここでは、位相誤差及び振幅誤差の補正についての詳細な説明を省略する。誤差が小さい理想的な環境下では、誤差の補正が行われなくてもよい。 In S201, the extended operation unit 13 of the processor 6 corrects a phase error and an amplitude error for a peak of a signal obtained by Fourier-transforming the beat signal SB based on the reception signal SR from each reception antenna 3. A known method can be used as a specific method of correcting the phase error and the amplitude error. Here, a detailed description of the correction of the phase error and the amplitude error will be omitted. Under an ideal environment where the error is small, the error correction need not be performed.
Ｓ２０２では、拡張演算部１３は、Ｍ行１列のベクトルＸ（ｗ）を定義する。ここで、Ｍは、受信アンテナ４の数（素子数）である。ベクトルＸ（ｗ）の各成分は、各受信アンテナ３についての、Ｓ２０１で処理された信号のピークの値である。ここで、ベクトルＸ（ｗ）を次のように表す。ｗは、受信周波数である。
拡張演算部１３は、ベクトルＸ（ｗ）から、受信信号の相関行列を算出する。当該相関行列ＲＸＸは、次のように表される。
ここで、［・］Ｈは、複素共役転置を表す。さらに、拡張演算部１３は、ＲＸＸのForward/Backward（Ｆ／Ｂ）空間平均行列Ｒｆｂを次のように算出する。
ここで、Ｊは反対対角行列、［・］＊は複素共役を表す。空間平均をとることで、受信信号の相互相関成分を減少させることができるが、相互相関成分を完全に除去することは難しい。相互相関成分は、信号のマルチパス等の現象から生じるものであり、例えば、車載レーダの受信信号にはほぼ常に含まれる。 Here, J represents an opposite diagonal matrix, and [•] * represents a complex conjugate. Taking the spatial average can reduce the cross-correlation component of the received signal, but it is difficult to completely remove the cross-correlation component. The cross-correlation component arises from a phenomenon such as multipath of a signal, and is almost always included in a received signal of a vehicle-mounted radar, for example.
ここで、相関行列Ｒｆｂを改善するために新しい行列Ｒｆｂｓｓを次のように定義する。これは、相関行列Ｒｆｂに対する空間平均処理である。
ここで、Ａ（ａ：ｂ，ｃ：ｄ）は、行列Ａの第１行第ｃ列から第ｂ行第ｄ列までの成分による（ｂ−ａ＋１）行（ｄ−ｃ＋１）列の行列を示す。ｍはサブアレーサイズである。行列Ｒｆｂｓｓは、ｍ行ｍ列の行列である。サブアレーサイズｍは、Ｃｅｉｌ（２Ｍ／３）と設定することで、より効果があるが、これに限定されるものではない。Ｃｅｉｌ（・）は天井関数である。また、サブアレーサイズｍは、例えば、ｍ＝Ｍ−１としてもよい。このような空間平均処理では、アレーの有効口径が減少するため、分離できるターゲット（物標）の数が減ることになる。 Here, A (a: b, c: d) is a matrix of (b−a + 1) rows and (d−c + 1) columns by the components from the first row, c column to b row, d column of matrix A. Show. m is the sub-array size. The matrix R fbss is a matrix with m rows and m columns. The sub-array size m is more effective when set to Ceil (2M / 3), but is not limited to this. Ceil (•) is a ceiling function. Further, the subarray size m may be, for example, m = M-1. In such a spatial averaging process, the number of separable targets (targets) decreases because the effective aperture of the array decreases.
さらに、拡張演算部１３は、ベクトルＸ（ｗ）を用いて、ベクトルＸ’を次のように定義する。
ここで、パラメータａ、ｂは、到来方向推定誤差（角度推定誤差）を最小化するものである。ここでは、Ｘ’は、Ｍ−１個の要素を含むが、処理量を減らすために、Ｍ−１よりも少ない数であってもよい。Ｘに基づいてＸ’を算出する処理を、アンテナ合成処理ともいう。 Here, the parameters a and b are for minimizing the arrival direction estimation error (angle estimation error). Here, X 'includes M-1 elements, but may be smaller than M-1 to reduce the processing amount. The process of calculating X 'based on X is also referred to as antenna combining process.
拡張演算部１３は、ベクトルＸ’から、受信信号の相関行列を算出する。当該相関行列Ｒａｓ’は、次のように表される。
ここで、［・］Ｈは、複素共役転置を表す。角度推定誤差は、相関行列の非線形関数である。つまり、周波数ｗでの角度θ方向の角度パワーＰ（ｗ,θ）＝ｆ（Ｒ（ａ，ｂ））
を定義した場合、角度推定誤差ＥをＥ（ｗ，θ）＝Ｐ（ｗ,θ）−ｆ（Ｒ（ａ，ｂ））の
式で表現できる。所定の角度θに対して、ａ，ｂのパラメータを変更してＥが最小となるようにすることで、ａ，ｂのパラメータを決定し、最小の角度推定誤差を求めることができる。また、パラメータａ、ｂを変更しながら、平均のＲａｓ’を求めることができる。この処理により、相互相関成分が低減され、信号成分が強化される。
Here, [·] H represents a complex conjugate transpose. The angle estimation error is a non-linear function of the correlation matrix. That is, the angular power P (w, θ) = f (R (a, b)) in the angle θ direction at the frequency w
Is defined, the angle estimation error E can be expressed by an equation of E (w, θ) = P (w, θ) −f (R (a, b)). By changing the parameters of a and b so as to minimize E for a predetermined angle θ, the parameters of a and b can be determined, and the minimum angle estimation error can be obtained. Further, the average Ras ' can be obtained while changing the parameters a and b. This process reduces the cross-correlation component and enhances the signal component.
さらに、拡張演算部１３は、ＲｆｂｓｓとＲａｓ’を利用して、次のような新たな相関行列Ｒｘｘｔｉｌｄｅを算出する。
空間平均処理は相関抑圧処理であり、受信信号間の相互相関は空間平均処理で減らすことができる。但し、相関成分の割合を特定することが困難であるため、データ処理で低減することが求められる。行列Ｒａｓ’のパラメータａ、ｂは角度推定誤差を最小化するため、パラメータａ、ｂにより、理想的な相関行列に近いものが得られる。 The spatial averaging process is a correlation suppression process, and the cross-correlation between received signals can be reduced by the spatial averaging process. However, since it is difficult to specify the ratio of the correlation component, it is required to reduce the ratio by data processing. The parameters a and b of the matrix R as ′ minimize the angle estimation error, so that parameters close to an ideal correlation matrix can be obtained by the parameters a and b.
ステップＳ２０３では、拡張演算部１３は、相関行列Ｒｘｘｔｉｌｄｅを用いて、カトリ・ラオ（Khatri-Rao、ＫＲ）積による拡張相関行列を作成する。ここで、相関行列Ｒｘｘｔｉｌｄｅを次のように表す。
また、拡張演算部１３は、必要に応じて、相関行列Ｒｘｘｔｉｌｄｅに対して、累乗根処理を行う。この場合、Ｒｘｘｂａｒ＝Ｒｘｘｔｉｌｄｅ （１／ｎｒ）の行列を計算する。ここで、ｎｒは、累乗根パラメータであり、あらかじめ実験的に求められる。狭帯域信号に対して累乗根処理を行うのみでは、相互相関成分を除去することは困難であるが、Ｒｘｘｔｉｌｄｅに対して累乗根処理を行うと効果的である。 Further, the extension operation unit 13 performs a power-root process on the correlation matrix R xxtilde as necessary. In this case, a matrix of Rxxbar = Rxxtilde (1 / nr) is calculated. Here, nr is a power root parameter, which is obtained experimentally in advance. It is difficult to remove the cross-correlation component only by performing the power-root processing on the narrowband signal, but it is effective to perform the power-root processing on R xxtilde .
ここで、拡張演算部１３は、行列Ｖｎを次のように定義する。
即ち、行列Ｖｎの成分は、相関行列Ｒｘｘｔｉｌｄｅの第１行の成分と第１列の成分とを並べたものである。相関行列ＲｘｘｔｉｌｄｅがＡ行Ａ列であるとすると、行列Ｖｎは、相関行列Ｒｘｘｔｉｌｄｅの第１行第Ａ列、第１行第Ａ−１列、・・・、第１行第２列、第１行第１列、第２行第１列、・・・、第Ａ−１行第１列、第Ａ行第１列の各成分をこの順に並べたものである。行列Ｖｎの要素は、相関行列Ｒｘｘｔｉｌｄｅの第１列の要素と、第１行の要素である。行列Ｖｎの要素の数は、２Ａ−１となる。 That is, the components of the matrix Vn are obtained by arranging the components of the first row and the first column of the correlation matrix Rxxtilde . Assuming that the correlation matrix R xxtilde is A row and A column, the matrix Vn is the first row and A column of the correlation matrix R xxtilde , the first row and A-1 column ,. The components of the first row, first column, second row, first column,..., A-1st row, first column, and Ath row, first column are arranged in this order. The elements of the matrix Vn are the element of the first column and the element of the first row of the correlation matrix Rxxtilde . The number of elements of the matrix Vn is 2A-1.
さらに、拡張演算部１３は、行列Ｖｎより、ＫＲ積による拡張相関行列Ｒｎ２を次のように作成する。拡張相関行列Ｒｎ２の行の数（または列の数）は、アンテナの仮想アレーの素子の数に対応する。
これにより、Ｎ行Ｎ列の相関行列Ｒｘｘｔｉｌｄｅから、２Ｎ−１行２Ｎ−１列の相関行列Ｒｎ２が、生成される。相関行列Ｒｎ２のサイズは、相関行列Ｒｘｘｔｉｌｄｅのサイズよりも大きくなる。 Thus, the correlation matrix R Xxtilde of N rows and N columns, the correlation matrix Rn 2 of 2N-1 rows 2N-1 columns is generated. The size of the correlation matrix Rn 2 is larger than the size of the correlation matrix R xxtilde.
Ｓ２０４では、拡張演算部１３は、拡張相関行列Ｒｎ２に対して、空間平均処理を行う。拡張演算部１３は、拡張相関行列Ｒｎ２を空間平均処理した相関行列Ｒａ（空間平均拡張相関行列ともいう）を算出する。相関行列Ｒａは次のように求められる。ここで、Ｍは、行列Ｖｎの要素の数である。拡張相関行列Ｒｎ２は、Ｍ行Ｍ列の行列である。
サブアレーサイズｍが、Ｍ−１のとき、拡張相関行列Ｒｎ２を空間平均処理した相関行列Ｒａは、行列Ｒ１及び行列Ｒ２を使用して次のように求まる。
拡張演算部１３は、Ｓ２０４で算出された空間平均処理した相関行列Ｒａを、新たな相関行列Ｒｘｘｔｉｌｄｅとして、Ｓ２０３及びＳ２０４の処理を複数回繰り返してもよい。Ｓ２０３及びＳ２０４の処理を繰り返すことにより、相関行列のサイズを柔軟に変更して、受信信号間の相互相関成分を低減することができる。サブアレーサイズｍは、相関行列のサイズに対応する。また、Ｓ２０３及びＳ２０４の処理を繰り返すことにより、物標（ターゲット）の分離精度の向上を図ることが可能である。ただし、特異値問題が発生する可能性があるため、繰り返しの回数は、４、５回程度が適切である。このとき、最後の空間平均処理は、省略されてもよい。 The extended operation unit 13 may repeat the processing of S203 and S204 a plurality of times, using the correlation matrix Ra subjected to the spatial averaging processing calculated in S204 as a new correlation matrix Rxxtilde . By repeating the processing of S203 and S204, the size of the correlation matrix can be flexibly changed, and the cross-correlation component between the received signals can be reduced. The sub-array size m corresponds to the size of the correlation matrix. Further, by repeating the processing of S203 and S204, it is possible to improve the separation accuracy of the target. However, since the singular value problem may occur, it is appropriate that the number of repetitions is about four or five. At this time, the last spatial averaging process may be omitted.
Ｓ２０５では、方位演算部１４は、Ｓ２０４で算出された相関行列Ｒａを使用して、方位演算を行う。相関行列Ｒａのサイズは、仮想アンテナアレーの素子数に対応する。即ち、相関行列ＲａがＡ行Ａ列の行列である場合、仮想アンテナアレーの素子数は、Ａとなる。 In S205, the azimuth calculation unit 14 performs azimuth calculation using the correlation matrix Ra calculated in S204. The size of the correlation matrix Ra corresponds to the number of elements of the virtual antenna array. That is, when the correlation matrix Ra is a matrix of A rows and A columns, the number of elements of the virtual antenna array is A.
図４は、等間隔アレーアンテナと仮想等間隔アレーアンテナの例を示す図である。図４の上部には、４本（素子）のアンテナからなる等間隔アレーアンテナが示されている。ここでは、アンテナの間隔はｄである。等間隔アレーアンテナは、現実のアレーアンテナである。図４の下部には、７本（素子）のアンテナからなる仮想等間隔アレーアンテナが示されている。仮想等間隔アレーアンテナは、Ｓ２０３、Ｓ２０４等の処理により、算出される。仮想等間隔アレーアンテナにおけるアンテナの本数は、状況に応じて、サブアレーサイズｍを変更すること、繰り返しの回数を変更することなどにより、変更することが可能である。アンテナの素子数を仮想的に拡張されることにより、分離可能な物標の数を増加させることができる。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an equally spaced array antenna and a virtual equally spaced array antenna. The upper part of FIG. 4 shows an equally spaced array antenna composed of four (element) antennas. Here, the distance between the antennas is d. Equally spaced array antennas are real array antennas. The lower part of FIG. 4 shows a virtual equally-spaced array antenna composed of seven (element) antennas. The virtual equally-spaced array antenna is calculated by the processing in S203, S204, and the like. The number of antennas in the virtual equally-spaced array antenna can be changed by changing the sub-array size m, changing the number of repetitions, or the like, depending on the situation. By virtually expanding the number of antenna elements, the number of separable targets can be increased.
方位演算として、例えば、ＤＢＦ、Ｃａｐｏｎ、高分解能法ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）、ＭＯＤＥ等が、使用される。方位演算の方法はこれらに限定されるものではない。ここでは、特異値分解を用いた例について説明する。 As the azimuth calculation, for example, DBF, Capon, high-resolution MUSIC (MUltiple Signal Classification), MODE, or the like is used. The method of the azimuth calculation is not limited to these. Here, an example using singular value decomposition will be described.
方位演算部１４は、相関行列Ｒａを次の式のように特異値分解する。
ここで、例として、相関行列Ｒａを次のように表す。
また、Ｕｎ、Ｓｎ、ＶｎＨは、次のように表す。
ここで、行列Ｓｎの対角成分であるＳｎｎ１１、Ｓｎｎ２２、Ｓｎｎ３３、Ｓｎｎ４４、Ｓｎｎ５５、Ｓｎｎ６６は、相関行列Ｒａの特異値である。また、Ｓｎｎ１１≧Ｓｎｎ２２≧Ｓｎｎ３３≧Ｓｎｎ４４≧Ｓｎｎ５５≧Ｓｎｎ６６である。信号とノイズとの直交関係により、特異値が０となるところがノイズである。ここでは、６個の特異値のうち、小さい方から３個（全体の半分）をノイズであるとする。ノイズの各特異値に対応するベクトルを行列Ｕｎから抽出する。特異値Ｓｎｎ４４、Ｓｎｎ５５、Ｓｎｎ６６に対応するベクトルを、ベクトルＵｎ４、Ｕｎ５、Ｕｎ６とすると、ベクトルＵｎ４、Ｕｎ５、Ｕｎ６は、次のように表される。
方位演算部１４は、ベクトルＵｎ４、Ｕｎ５、Ｕｎ６のそれぞれに対して、最小ノルム計算を行う。ベクトル毎のノルム計算の式は、ベクトルＵｎ４等を用いて、次のように表される。
ここで、ベクトルａ（θ）は、モードベクトルである。モードベクトルは、仮想アレーアンテナのアンテナの配置（アンテナ間隔等）等に基づいて、あらかじめ、求められる。θは、アンテナから所定方向へ向かう軸に対する角度である。モードベクトルは、例えば、次のように表される。
ここで、λは信号の波長である。また、ｄｎは、ｎ番目のアンテナの位置を表す。仮想アレーアンテナは、一直線上に配置されているとする。 Here, λ is the wavelength of the signal. Dn represents the position of the n-th antenna. It is assumed that the virtual array antennas are arranged on a straight line.
方位演算部１４は、それぞれベクトルについてのノルム計算を、θについて所定の範囲（例えば、−２０°から＋２０°）で行う。 The azimuth calculation unit 14 performs a norm calculation for each vector in a predetermined range of θ (for example, −20 ° to + 20 °).
Ｓ２０６では、方位演算部１４は、物標の角度（物標からの信号の到来方向の角度）の抽出を行う。方位演算部１４は、Ｓ２０５で求めたベクトル毎のノルムについて、最小値となる最小ノルムの角度θを抽出する。抽出されたそれぞれの角度が、物標からの信号の到来方向に対応する。方位演算部１４は、最小ノルムのうち所定値より小さいもののみを抽出してもよい。最小ノルムが所定値以上のものは、パワーが小さいためノイズと考えられるからである。また、角度θに対するノルムの逆数（１／ノルム）は、角度θに対するパワーに相当する。これにより、物標からの信号の到来方向が抽出される。 In S206, the azimuth calculation unit 14 extracts the angle of the target (the angle of the arrival direction of the signal from the target). The azimuth calculation unit 14 extracts the minimum norm angle θ that is the minimum value for the norm for each vector obtained in S205. Each of the extracted angles corresponds to the arrival direction of the signal from the target. The azimuth calculation unit 14 may extract only the minimum norm smaller than a predetermined value. If the minimum norm is equal to or larger than a predetermined value, the power is small and is considered to be noise. The reciprocal of the norm with respect to the angle θ (1 / norm) corresponds to the power with respect to the angle θ. Thereby, the arrival direction of the signal from the target is extracted.
〈ノイズ除去による到来方向推定〉
図５は、レーダ装置１による物標からの信号の到来方向推定の動作フローの例を示す図
である。図５の動作フローは、図２のＳ１０４の処理の詳細の例である。
<Direction of arrival estimation by noise removal>
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an operation flow of estimating a direction of arrival of a signal from a target by the radar device 1. The operation flow in FIG. 5 is an example of the details of the processing in S104 in FIG.
Ｓ３０１では、プロセッサ６の拡張演算部１３は、各受信アンテナ３による受信信号ＳＲに基づくビート信号ＳＢがフーリエ変換された信号のピークについて、位相誤差及び振幅誤差の補正を行う。位相誤差及び振幅誤差の補正の具体的な方法として公知のものが利用できるので、ここでは詳細な説明を省略する。 In S301, the extended arithmetic unit 13 of the processor 6 corrects the phase error and the amplitude error for the peak of the signal obtained by Fourier-transforming the beat signal SB based on the reception signal SR from each reception antenna 3. Since a known method for correcting the phase error and the amplitude error can be used, a detailed description thereof will be omitted.
Ｓ３０２では、拡張演算部１３は、Ｓ３０１で補正された信号に対して、空間平均処理を行う。ここでの空間平均処理は、図３のＳ２０２における行列Ｒｆｂｓｓを算出する処理と同様である。ここでは、詳細な説明を省略する。 In S302, the extended operation unit 13 performs a spatial averaging process on the signal corrected in S301. The spatial averaging process here is the same as the process of calculating the matrix R fbss in S202 of FIG. Here, detailed description is omitted.
Ｓ３０２では、拡張演算部１３は、Ｓ３０１で補正された信号に対して、空間平均処理を行う。ここでの空間平均処理は、図３のＳ２０２における行列Ｒｆｂｓｓを算出する処理と同様である。ここでは、詳細な説明を省略する。 In S302, the extended operation unit 13 performs a spatial averaging process on the signal corrected in S301. The spatial averaging process here is the same as the process of calculating the matrix R fbss in S202 of FIG. Here, detailed description is omitted.
ＳＳ３０３では、拡張演算部１３は、Ｓ３０２で空間平均処理された相関行列Ｒｆｂｓｓに対して、固有値分解を行う。 In SS303, the extended operation unit 13 performs eigenvalue decomposition on the correlation matrix R fbss subjected to the spatial averaging process in S302.
拡張演算部１３は、相関行列Ｒｆｂｓｓを次の式のように固有値分解する。
ここで、例として、相関行列Ｒｆｂｓｓを次のように表す。
Ｖ、Ｓは、次のように表される。
ここで、λ１、λ２、λ３は、相関行列Ｒｆｂｓｓの固有値である。
V and S are expressed as follows.
Here, λ1, λ2, λ3 are eigenvalues of the correlation matrix R fbss .
Ｓ３０４では、拡張演算部１３は、Ｓ３０３で求めた固有値からノイズ成分を推定する。拡張演算部１３は、Ｓ３０３で求めた固有値のうち、所定値未満の固有値を、ノイズ成
分であると推定する。
In S304, the extended operation unit 13 estimates a noise component from the eigenvalue obtained in S303. The extended operation unit 13 estimates that the eigenvalues smaller than the predetermined value among the eigenvalues obtained in S303 are noise components.
Ｓ３０５では、拡張演算部１３は、Ｓ３０４でノイズ成分である推定された固有値を０として、新たな相関行列を再構築する。拡張演算部１３は、例えば、上記の例において、λ３がノイズ成分と推定された（λ３が所定値未満）とすると、λ３を０として、新たな相関行列を再構築する。このとき、新たな相関行列Ｒｆｂｓｓ１は、次のように表される。
Ｓ３０６では、拡張演算部１３は、相関行列Ｒｆｂｓｓ１を用いて、ＫＲ積による拡張相関行列を作成する。Ｓ３０６の動作は、図３のＳ２０３の動作と同様である。また、拡張演算部１３は、図３のＳ２０４と同様の空間平均処理を行ってもよい。 In S306, the extended operation unit 13 creates an extended correlation matrix based on the KR product using the correlation matrix R fbss1 . The operation in S306 is the same as the operation in S203 in FIG. Further, the extended arithmetic unit 13 may perform the same spatial averaging process as in S204 of FIG.
Ｓ３０７では、方位演算部１４は、Ｓ３０６で作成されたＫＲ積による拡張相関行列を用いて、方位演算を行う。Ｓ３０７における方位演算は、図３のＳ２０５の方位演算と同様である。また、Ｓ３０７の方位演算の前に、拡張演算部１３によって、Ｓ２０３及びＳ２０４と同様のＫＲ積拡張相関行列作成及び空間平均処理が、複数回行われてもよい。 In S307, the azimuth calculation unit 14 performs azimuth calculation using the extended correlation matrix based on the KR product created in S306. The azimuth calculation in S307 is the same as the azimuth calculation in S205 in FIG. Further, before the azimuth calculation in S307, the KR product expansion correlation matrix creation and the spatial averaging process similar to S203 and S204 may be performed a plurality of times by the expansion calculation unit 13.
Ｓ３０８では、方位演算部１４は、物標の角度（物標からの信号の到来方向の角度）の抽出を行う。Ｓ３０８における角度抽出は、図３のＳ２０６の角度抽出と同様である。 In S308, the azimuth calculation unit 14 extracts the angle of the target (the angle of the arrival direction of the signal from the target). The angle extraction in S308 is the same as the angle extraction in S206 in FIG.
ノイズ成分と推定される固有値を０にすることによりノイズ成分が除去され、物標からの信号の到来方向の角度の分離精度の向上を図ることができる。 By setting the eigenvalue estimated as the noise component to 0, the noise component is removed, and the separation accuracy of the angle of the arrival direction of the signal from the target can be improved.
図６は、ノイズ除去による到来方向の推定の例を示す図である。図６の上のグラフは、ノイズ除去前のグラフであり、下のグラフは、ノイズ除去後のグラフである。図６のグラフでは、横軸が角度（信号の到来方向）であり、縦軸は、ノルムの逆数（１／ノルム）である。ノルムの逆数は、信号のパワーに対応する。図６のグラフでは、固有値毎に算出されたノルムが、合成されて表されている。図６の上のグラフ（ノイズ除去前）では、信号の到来方向はθ１の１つとして表されているが、下のグラフ（ノイズ除去前）では、ノイズ除去の効果により、ピークの半値幅が小さくなり、信号の到来方向がθ２及びθ３の２つに分離されている。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of estimation of an arrival direction by noise removal. The upper graph in FIG. 6 is a graph before noise removal, and the lower graph is a graph after noise removal. In the graph of FIG. 6, the horizontal axis is the angle (the direction of arrival of the signal), and the vertical axis is the reciprocal of the norm (1 / norm). The reciprocal of the norm corresponds to the power of the signal. In the graph of FIG. 6, the norms calculated for each eigenvalue are combined and represented. In the upper graph of FIG. 6 (before noise removal), the arrival direction of the signal is represented as one of θ1, but in the lower graph (before noise removal), the half width of the peak is reduced due to the effect of noise removal. As a result, the arrival direction of the signal is separated into two, θ2 and θ3.
〈不等間隔アレーアンテナを用いた到来方向推定〉
図７は、レーダ装置１の物標からの信号の到来方向推定の動作フローの例を示す図である。図７の動作フローは、図２のＳ１０４の処理の詳細の例である。アンテナから送信された送信波が物標において反射し、Ｍ素子のアレーアンテナにＫ波の反射波（受信波）が到来する場合を考える。ここでは、Ｍ素子のアレーアンテナは、不等間隔アレーアンテナであるとして説明する。不等間隔アレーアンテナは、アンテナ間隔が等間隔でない受信アンテナ３の集合である。不等間隔アレーアンテナに含まれる受信アンテナ３は、一方向に一列に並んでいるとする。
<Direction of arrival estimation using unequally spaced array antenna>
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an operation flow of the radar device 1 for estimating the direction of arrival of a signal from a target. The operation flow in FIG. 7 is an example of the details of the processing in S104 in FIG. Consider a case where a transmission wave transmitted from an antenna is reflected on a target, and a K-wave reflected wave (received wave) arrives at an M-element array antenna. Here, description will be made on the assumption that the M element array antenna is an unequally spaced array antenna. The unequally spaced array antenna is a set of receiving antennas 3 whose antenna intervals are not equal. It is assumed that the receiving antennas 3 included in the unequally spaced array antenna are arranged in a line in one direction.
Ｓ４０１では、レーダ装置１のプロセッサ６の拡張演算部１３は、各受信アンテナ３による受信信号ＳＲに基づくビート信号ＳＢがフーリエ変換された信号のピークについて、
位相誤差及び振幅誤差の補正を行う。位相誤差及び振幅誤差の補正の具体的な方法として公知のものが利用できるので、ここでは詳細な説明を省略する。
In S401, the extended arithmetic unit 13 of the processor 6 of the radar device 1 calculates a peak of a signal obtained by Fourier-transforming the beat signal SB based on the reception signal SR from each reception antenna 3.
The phase error and the amplitude error are corrected. Since a known method for correcting the phase error and the amplitude error can be used, a detailed description thereof will be omitted.
Ｓ４０２では、拡張演算部１３は、各受信アンテナ３で受信された受信信号に基づいて、基本的ＫＲ積で拡張相関行列を作成し、当該拡張相関行列に対して空間平均処理を行う。基本的ＫＲ積による拡張相関行列の作成により、不等間隔アレーアンテナによる受信信号を、等間隔アレーアンテナによる仮想アレーアンテナによる受信信号に変換することができる。また、空間平均処理は、図３のＳ２０２の空間平均処理と同様である。 In S402, the extended operation unit 13 creates an extended correlation matrix with a basic KR product based on the received signal received by each reception antenna 3, and performs a spatial averaging process on the extended correlation matrix. By generating an extended correlation matrix based on the basic KR product, it is possible to convert a signal received by an unequally spaced array antenna into a received signal by a virtual array antenna using an equally spaced array antenna. The spatial averaging process is the same as the spatial averaging process in S202 in FIG.
図８は、不等間隔アレーアンテナと仮想等間隔アレーアンテナの例を示す図である。図８の上部には、横方向に並ぶ４本（素子）のアンテナからなる不等間隔アレーアンテナが示されている。ここでは、隣接するアンテナの間隔は左からｄ、３ｄ、２ｄである。不等間隔アレーアンテナは、現実のアレーアンテナである。図８の下部には、１３本（素子）のアンテナからなる仮想等間隔アレーアンテナが示されている。仮想等間隔アレーアンテナは、Ｓ４０２等の処理（基本的ＫＲ積による拡張相関行列の生成等）により、算出される。仮想等間隔アレーアンテナの素子数は、拡張相関行列の行数（または列数）に対応する。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an irregularly spaced array antenna and a virtual equally spaced array antenna. The upper part of FIG. 8 shows an unequally spaced array antenna composed of four (element) antennas arranged in the horizontal direction. Here, the intervals between adjacent antennas are d, 3d, and 2d from the left. An unequally spaced array antenna is a real array antenna. The lower part of FIG. 8 shows a virtual equally-spaced array antenna composed of thirteen (element) antennas. The virtual equally-spaced array antenna is calculated by the processing of S402 and the like (generation of an extended correlation matrix by a basic KR product, etc.). The number of elements of the virtual equally-spaced array antenna corresponds to the number of rows (or the number of columns) of the extended correlation matrix.
Ｓ４０３及びＳ４０４における処理は、図３のＳ２０３及びＳ２０４における処理と同様である。拡張演算部１３は、Ｓ４０３及びＳ４０４の処理を複数回繰り返してもよい。Ｓ４０３及びＳ４０４の処理を繰り返すことにより、相関行列のサイズを柔軟に変更して、受信信号間の相互相関成分を低減することができる。 The processing in S403 and S404 is the same as the processing in S203 and S204 in FIG. The extended operation unit 13 may repeat the processing of S403 and S404 a plurality of times. By repeating the processing of S403 and S404, the size of the correlation matrix can be flexibly changed, and the cross-correlation component between the received signals can be reduced.
Ｓ４０５及びＳ４０６における処理は、図３のＳ２０５及びＳ２０６における処理と同様である。 The processing in S405 and S406 is the same as the processing in S205 and S206 in FIG.
各到来方向の推定は、可能な限り、組み合されて、実行され得る。 The estimation of each direction of arrival can be combined and performed as much as possible.
（実施形態の作用、効果）
本実施形態のレーダ装置１は、信号を送信し、物標によって反射された信号（受信信号）をアレーアンテナで受信する。レーダ装置１は、アンテナ毎の受信信号に基づくビート信号がフーリエ変換された信号のピークについて、位相誤差、振幅補正を行う。レーダ装置１は、アンテナ毎の信号から、相関行列を生成し、当該相関行列の空間平均処理を行う。また、レーダ装置１は、アンテナ毎の受信信号に基づくビート信号がフーリエ変換された信号のピークについて、アンテナ合成処理を行い、相関行列を生成し、相関行列の空間平均処理を行う。さらに、レーダ装置１は、空間平均処理された行列に基づいて、新たな相関行列を生成する。レーダ装置１は、生成された相関行列を用いて、カトリ・ラオ（ＫＲ）積による拡張相関行列を生成し、拡張相関行列に対して空間平均処理を行う。これにより、アレーアンテナの素子数を仮想的に増加させることができる。レーダ装置１は、仮想的に素子数を増加させたアレーアンテナの信号を用いて、物標の到来方向の推定を行う。アレーアンテナの素子数を仮想的に増加させることにより、物標からの信号の到来方向推定の角度分離の精度を向上させることができる。アレーアンテナの素子数を仮想的に増加させることにより、現実のアレーアンテナのアンテナの素子数よりも多い数の物標を識別することができる。また、ＫＲ積による拡張相関行列の生成及び拡張相関行列に対しる空間平均処理を複数回繰り返すことにより、信号の相関成分をなくし、より分解精度を向上させることができる。レーダ装置１によれば、より少ないアンテナでより多くの物標を識別することができる。
(Operation and effect of the embodiment)
The radar device 1 of the present embodiment transmits a signal, and receives a signal (received signal) reflected by a target by an array antenna. The radar apparatus 1 corrects a phase error and an amplitude of a peak of a signal obtained by Fourier-transforming a beat signal based on a reception signal of each antenna. The radar device 1 generates a correlation matrix from a signal for each antenna, and performs a spatial averaging process on the correlation matrix. Further, the radar apparatus 1 performs an antenna combining process on a peak of a signal obtained by Fourier transforming a beat signal based on a received signal for each antenna, generates a correlation matrix, and performs a spatial averaging process on the correlation matrix. Further, the radar device 1 generates a new correlation matrix based on the matrix subjected to the spatial averaging process. Using the generated correlation matrix, the radar device 1 generates an extended correlation matrix based on the Catri-Lao (KR) product, and performs a spatial averaging process on the extended correlation matrix. Thereby, the number of elements of the array antenna can be virtually increased. The radar device 1 estimates an arrival direction of a target by using a signal of an array antenna in which the number of elements is virtually increased. By virtually increasing the number of elements of the array antenna, it is possible to improve the accuracy of angle separation for estimating the direction of arrival of a signal from a target. By virtually increasing the number of elements of the array antenna, it is possible to identify more targets than the actual number of elements of the array antenna. Further, by repeating the generation of the extended correlation matrix by the KR product and the spatial averaging process on the extended correlation matrix a plurality of times, it is possible to eliminate the correlation component of the signal and to further improve the resolution accuracy. According to the radar device 1, more targets can be identified with fewer antennas.
また、レーダ装置１は、アンテナ毎の信号から生成された相関行列に対する空間平均処理をされた相関行列に対して、ノイズ除去を行う。ノイズ除去は、空間平均処理された相
関行列に対して、固有値分解を行い、所定値未満の固有値をノイズと推定して０として、新たな相関行列を再構築することである。再構築された相関行列は、ノイズ成分が小さいため、遠距離の物標の分離が可能となる。レーダ装置１は、ノイズ除去された相関行列に対して、ＫＲ積による拡張相関行列作成や空間平均処理を行う。ノイズ除去を行うことにより、物標からの信号の到来方向推定の分解精度の向上を図ることができる。
Further, the radar apparatus 1 performs noise removal on a correlation matrix that has been subjected to a spatial averaging process on a correlation matrix generated from a signal for each antenna. The noise removal is to reconstruct a new correlation matrix by performing eigenvalue decomposition on the correlation matrix subjected to the spatial averaging process, estimating eigenvalues less than a predetermined value as noise, and setting it to 0. Since the reconstructed correlation matrix has a small noise component, a target at a long distance can be separated. The radar apparatus 1 performs an extended correlation matrix using a KR product and a spatial averaging process on the correlation matrix from which noise has been removed. By performing the noise removal, it is possible to improve the resolution accuracy in estimating the direction of arrival of the signal from the target.
また、レーダ装置１は、不等間隔アレーアンテナによる受信信号に対しても、基本的ＫＲ積による拡張相関行列の生成、空間平均処理などにより、アレーアンテナの素子数を格的増加させた仮想等間隔アレーアンテナの信号を生成することで、物標からの信号の到来方向推定を精度よく行うことができる。 In addition, the radar apparatus 1 generates an extended correlation matrix based on a basic KR product and performs spatial averaging processing on a received signal from an unequally-spaced array antenna, thereby virtually increasing the number of elements of the array antenna. By generating the signal of the interval array antenna, it is possible to accurately estimate the arrival direction of the signal from the target.
〈コンピュータ読み取り可能な記録媒体〉
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
<Computer readable recording medium>
A program that causes a computer or other machine or device (hereinafter, a computer or the like) to realize any of the above functions can be recorded on a recording medium readable by a computer or the like. Then, the function can be provided by causing a computer or the like to read and execute the program on the recording medium.
ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体内には、ＣＰＵ、メモリ等のコンピュータを構成する要素を設け、そのＣＰＵにプログラムを実行させてもよい。 Here, a recording medium readable by a computer or the like is a recording medium that stores information such as data and programs by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read by a computer or the like. Say. Elements such as a CPU and a memory that constitute a computer may be provided in such a recording medium, and the CPU may execute a program.
また、このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ＤＡＴ、８mmテープ、メモリカード等がある。 Examples of such a recording medium that can be removed from a computer or the like include a flexible disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R / W, a DVD, a DAT, an 8 mm tape, a memory card, and the like.
また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ等がある。 Further, a recording medium fixed to a computer or the like includes a hard disk and a ROM.
１ レーダ装置
２ ＥＣＵ
３ 受信アンテナ
４ ミキサ
５ Ａ／Ｄ変換器
６ プロセッサ
７ 送信アンテナ
８ 発信器
９ 信号生成部
１０ 送信制御部
１１ フーリエ変換部
１２ ピーク抽出部
１３ 拡張演算部
１４ 方位演算部
１５ 信号処理装置
１６ メモリ
1 radar equipment
2 ECU
3 receiving antenna
4 mixer
5 A / D converter
6 processor
7 transmitting antenna
8 transmitter
9 Signal generator
10 Transmission control unit
11 Fourier transform unit
12 Peak extractor
13 Extended operation unit
14 Direction calculation unit
15 Signal processing device
16 memory
Claims (8)
前記第１演算部で生成された前記空間平均拡張相関行列に基づいて、前記受信信号に含まれる物標からの信号の到来方向を算出する第２演算部と、を備え、
前記第１演算部は、前記空間平均拡張相関行列を用いてカトリ・ラオ積による拡張相関行列を生成し、当該拡張相関行列に対して空間平均処理を行った新たな空間平均拡張相関行列を生成することを、１回以上実行し、
前記第２演算部は、最後に生成された前記空間平均拡張相関行列に基づいて前記受信信号に含まれる物標からの信号の到来方向を算出する、
到来方向推定装置。 Obtain a signal for each antenna based on a received signal received by an array antenna including a plurality of antennas, generate a correlation matrix based on the obtained signal for each antenna, and use the correlation matrix to calculate A first operation unit that generates an extended correlation matrix and generates a spatial average extended correlation matrix obtained by performing a spatial averaging process on the extended correlation matrix;
A second operation unit that calculates a direction of arrival of a signal from a target included in the received signal based on the spatial average extended correlation matrix generated by the first operation unit ,
The first arithmetic unit generates an extended correlation matrix based on a Catli-Lao product using the spatial average extended correlation matrix, and generates a new spatial average extended correlation matrix obtained by performing a spatial averaging process on the extended correlation matrix. Do one or more times
The second calculation unit calculates a direction of arrival of a signal from a target included in the received signal based on the last generated spatial average extended correlation matrix,
Direction of arrival estimation device.
前記第１演算部で生成された前記空間平均拡張相関行列に基づいて、前記受信信号に含まれる物標からの信号の到来方向を算出する第２演算部と、
を備える到来方向推定装置。 Obtaining a signal for each antenna based on a received signal received by an array antenna including a plurality of antennas, generating a correlation matrix based on the obtained signal for each antenna, performing eigenvalue decomposition of the correlation signal, and performing the eigenvalue decomposition. Of the eigenvalues determined by eigenvalues less than a predetermined value as 0 is reconstructed the correlation matrix as 0, using the reconstructed correlation matrix to generate an extended correlation matrix by Catri-Lao product, the extended correlation matrix A first arithmetic unit that generates a spatial average extended correlation matrix that has undergone spatial averaging processing;
A second arithmetic unit that calculates a direction of arrival of a signal from a target included in the received signal based on the spatial average extended correlation matrix generated by the first arithmetic unit;
Arrival direction estimating device comprising:
前記第２演算部は、最後に生成された前記空間平均拡張相関行列に基づいて前記受信信号に含まれる物標からの信号の到来方向を算出する、
請求項２に記載の到来方向推定装置。 The first arithmetic unit generates an extended correlation matrix based on a Catli-Lao product using the spatial average extended correlation matrix, and generates a new spatial average extended correlation matrix obtained by performing a spatial averaging process on the extended correlation matrix. Do one or more times
The second calculation unit calculates a direction of arrival of a signal from a target included in the received signal based on the last generated spatial average extended correlation matrix,
An arrival direction estimation device according to claim 2 .
請求項１から３のいずれか１項に記載の到来方向推定装置。 In the array antenna, an interval between the adjacent antennas is equal,
The direction-of-arrival estimation device according to claim 1.
請求項４に記載の到来方向推定装置。 The first arithmetic unit performs a spatial averaging process and an antenna combining process when generating a correlation matrix based on the acquired signal for each antenna.
An arrival direction estimation device according to claim 4.
複数のアンテナを含むアレーアンテナによって受信された受信信号に基づく前記アンテナ毎の信号を取得し、取得した前記アンテナ毎の信号に基づく相関行列を生成し、前記相関行列を用いてカトリ・ラオ積による拡張相関行列を生成し、前記拡張相関行列に対して空間平均処理を行った空間平均拡張相関行列を生成する第１演算ステップと、
前記第１演算ステップで生成された前記空間平均拡張相関行列に基づいて、前記受信信号に含まれる物標からの信号の到来方向を算出する第２演算ステップと、を実行する到来方向推定方法であって、
前記第１演算ステップは、前記空間平均拡張相関行列を用いてカトリ・ラオ積による拡張相関行列を生成し、当該拡張相関行列に対して空間平均処理を行った新たな空間平均拡張相関行列を生成することを、１回以上実行することを含み、
前記第２演算ステップは、最後に生成された前記空間平均拡張相関行列に基づいて前記受信信号に含まれる物標からの信号の到来方向を算出することを含む、
到来方向推定方法。 Computer
Obtain a signal for each antenna based on a received signal received by an array antenna including a plurality of antennas, generate a correlation matrix based on the obtained signal for each antenna, and use the correlation matrix to calculate A first operation step of generating an extended correlation matrix and generating a spatial average extended correlation matrix obtained by performing a spatial averaging process on the extended correlation matrix;
A second operation step of calculating a direction of arrival of a signal from a target included in the received signal based on the spatial average extended correlation matrix generated in the first operation step. So,
The first calculation step generates an extended correlation matrix by a Catli-Lao product using the spatial average extended correlation matrix, and generates a new spatial average extended correlation matrix by performing spatial averaging on the extended correlation matrix. Doing, including performing one or more times,
The second operation step includes calculating a direction of arrival of a signal from a target included in the received signal based on the spatial average extended correlation matrix generated last.
Direction of arrival estimation method.
複数のアンテナを含むアレーアンテナによって受信された受信信号に基づく前記アンテナ毎の信号を取得し、取得した前記アンテナ毎の信号に基づく相関行列を生成し、前記相関行列を用いてカトリ・ラオ積による拡張相関行列を生成し、前記拡張相関行列に対して空間平均処理を行った空間平均拡張相関行列を生成する第１演算ステップと、
前記第１演算ステップで生成された前記空間平均拡張相関行列に基づいて、前記受信信号に含まれる物標からの信号の到来方向を算出する第２演算ステップと、を実行するための到来方向推定プログラムであって、
前記第１演算ステップは、前記空間平均拡張相関行列を用いてカトリ・ラオ積による拡張相関行列を生成し、当該拡張相関行列に対して空間平均処理を行った新たな空間平均拡張相関行列を生成することを、１回以上実行することを含み、
前記第２演算ステップは、最後に生成された前記空間平均拡張相関行列に基づいて前記受信信号に含まれる物標からの信号の到来方向を算出することを含む、
到来方向推定プログラム。
Computer
Obtain a signal for each antenna based on a received signal received by an array antenna including a plurality of antennas, generate a correlation matrix based on the obtained signal for each antenna, and use the correlation matrix to calculate A first operation step of generating an extended correlation matrix and generating a spatial average extended correlation matrix obtained by performing a spatial averaging process on the extended correlation matrix ;
Based on the spatial average extended correlation matrix generated by the first computation step, the arrival direction estimation for performing a second calculation step of calculating a direction of arrival of signals from target objects included in the received signal A program,
The first calculation step generates an extended correlation matrix by a Catli-Lao product using the spatial average extended correlation matrix, and generates a new spatial average extended correlation matrix by performing spatial averaging on the extended correlation matrix. Doing, including performing one or more times,
The second operation step includes calculating a direction of arrival of a signal from a target included in the received signal based on the spatial average extended correlation matrix generated last.
Direction of arrival estimation program.
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