JP7030629B2

JP7030629B2 - レーダ信号処理装置

Info

Publication number: JP7030629B2
Application number: JP2018118592A
Authority: JP
Inventors: 賢佐藤
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Priority date: 2018-06-22
Filing date: 2018-06-22
Publication date: 2022-03-07
Anticipated expiration: 2038-06-22
Also published as: JP2019219339A

Description

本発明の実施形態は、レーダ信号処理装置に関する。

逆合成開口レーダ（ＩＳＡＲ：Inverse Synthetic Aperture Radar）で取得したＩＳＡＲ画像を用いて、物体を識別する技術が知られている。しかしながら、この技術では、レーダ断面積（ＲＣＳ；Radar Cross Section）が小さい物体については精度よく物体の種別を識別することができない場合があった。

特許第３８６６０４８号公報

本発明が解決しようとする課題は、より精度よく物体を識別することができるレーダ信号処理装置を提供することである。

実施形態の処理装置は、取得部と、生成部と、識別部とを持つ。取得部は、レーダ信号の物体による反射波に応じた信号であるレーダ受信信号を取得する。生成部は、前記取得部により取得された、第１の時点におけるレーダ受信信号と前記第１の時点よりも前の第２の時点におけるレーダ受信信号とを合成して得られたレーダ受信信号を用いてＩＳＡＲ画像を生成する。識別部は、前記生成部により生成されたＩＳＡＲ画像に基づいて、前記物体の種別を識別する。更に、前記生成部は、前記第１の時点におけるレーダ受信信号に基づいてＩＳＡＲ画像を生成し、前記識別部が前記第１の時点におけるレーダ受信信号に基づいて生成したＩＳＡＲ画像に基づいて物体の種別を識別することができなかった場合、前記第１の時点におけるレーダ受信信号と前記第２の時点におけるレーダ受信信号とを合成して得られたレーダ受信信号を用いてＩＳＡＲ画像を生成する。更に、前記識別部は、前記第１の時点におけるレーダ受信信号と前記第２の時点におけるレーダ受信信号とを合成して得られたレーダ受信信号を用いて生成されたＩＳＡＲ画像に基づいて前記物体の種別を識別する。

本実施形態のレーダシステムの一例を示す機能構成図である。テンプレート群の内容の一例を示す図である。姿勢角推定部１３０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。識別部が物体を識別する際に実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、実施形態のレーダ信号処理装置を、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態のレーダシステムの一例を示す機能構成図である。レーダシステム１００は、例えば、アンテナ１０２と、サーキュレータ１０４と、送信部１０６と、受信部１０８と、レーダ信号処理部１１０と、出力部１５０とを備える。レーダシステム１００は、例えば、移動体（例えば、飛翔体や航空機等）に搭載されて移動しながら使用されてもよいし、静止した状態で使用されてもよい。

アンテナ１０２は、例えば、複数のアンテナ素子をマトリクス状に配列したフェーズドアレイアンテナである。アンテナ１０２は、送信部１０６が特定の周波数で繰り返し出力する特定周波数の送信パルス信号（以下、「レーダ信号」という）を指定方向に送信し、送信したレーダ信号の物体による反射波（反射エコー）を受信部１０８に出力する。

サーキュレータ１０４は、送受信信号を所望の方向に送出するための循環回路である。サーキュレータ１０４は、送信部１０６が出力したレーダ信号をアンテナ１０２に出力する。サーキュレータ１０４は、アンテナ１０２が物体から受信して出力した反射エコーを受信部１０８に出力する。なお、サーキュレータ１０４を用いず、送信用アンテナと受信用アンテナと、別々のアンテナ１０２を用意してもよい。

送信部１０６は、例えば、特定の周期でレーダ信号を生成し、生成したレーダ信号を、サーキュレータ１０４を介してアンテナ１０２から大気に送信（放射）する。アンテナ１０２により送信された送信波の一部は、物体によって反射され、反射エコーとしてアンテナ１０２により受信される。

受信部１０８は、送信部１０６がレーダ信号を生成する送信周期に基づく周期で、アンテナ１０２から供給される信号に基づいて、レーダ受信信号を生成する。受信部１０８は、アンテナ１０２の複数のアンテナ素子でそれぞれ受信された信号を、位相制御を行って合成することで、任意の方向に受信ビーム（レーダ受信信号）を形成する。受信部１０８は、生成したレーダ受信信号をレーダ信号処理部１１０に出力する。レーダ受信信号の情報は、過去データ１４２として記憶部１４０に記憶される。

レーダ信号処理部１１０は、例えば、第１処理部１１２と、第２処理部１１４と、第３処理部１１６と、画像生成部１１８と、第１識別部１２０と、第２識別部１２２と、姿勢角推定部１３０と、記憶部１４０とを備える。第１処理部１１２、第２処理部１１４、第３処理部１１６、画像生成部１１８、第１識別部１２０、第２識別部１２２、および姿勢角推定部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現されてよい。また、これらの機能部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、上記のプログラムは、予め記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がレーダシステム１００のドライブ装置に装着されることで記憶装置にインストールされてもよい。

記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の記憶装置により実現される。記憶部１４０には、レーダ信号処理部１１０により参照される各種情報が格納されている。例えば、記憶部１４０には、前述した過去データ１４２に加え、第１テンプレート群１４４と、第２テンプレート群１４６とが記憶されている。第１テンプレート群１４４、および第２テンプレート群１４６は、物体ごとの反射レベルの分布のテンプレートを含む。第１テンプレート群１４４と、第２テンプレート群１４６とを区別しない場合は、単に「テンプレート群」と称することがある。

第１テンプレート群１４４は、第１処理部１１２の処理結果に基づいて生成されたＩＳＡＲ画像に対する処理において用いられるテンプレート（高いＲＣＳ用のテンプレート）であり、第２テンプレート群１４６は、第２処理部１１４の処理結果に基づいて生成されたＩＳＡＲ画像に対する処理において用いられるテンプレート（低いＲＣＳ用のテンプレート）である。第１テンプレート群１４４は、例えば、第１の範囲に存在する物体の種別を識別するためのテンプレートである。第２テンプレート群１４６は、例えば、第１の範囲よりも遠い位置である第２の範囲に存在する物体の種別を識別するためのテンプレートである。例えば、第２テンプレート群１４６における物体のテンプレートの占める領域は、第１テンプレート群１４４における物体のテンプレートの占める領域に比して小さい。

また、第１テンプレート群１４４および第２テンプレート群１４６には、所定の姿勢角毎に、物体の反射レベルの分布が記憶される。例えば、物体の種別が同じでも、物体の姿勢角が異なる場合には、物体の反射レベルは異なるためである。

図２は、テンプレート群の内容の一例を示す図である。テンプレート群は、物体の種別と、物体の姿勢と、レーダ受信信号から導出される反射レベルの分布とが互いに対応付けられた情報である。

第１処理部１１２は、第１の時点で受信部１０８が出力したレーダ受信信号を取得する。第１処理部１１２は、例えば、取得したレーダ受信信号に基づいて、パルス圧縮、クロスレンジ圧縮などの処理を行う。

第２処理部１１４は、第１の時点における情報に基づいて生成されたＩＳＡＲ画像が所定の基準を満たさない場合、第１の時点および第２の時点で受信部１０８が出力したレーダ受信信号を取得する。第２の時点で取得されるレーダ受信信号は、第１の時点で取得されたレーダ受信信号と同じ方向で送信された電波に対する反射波に基づく信号である。そして、第２処理部１１４は、例えば、第１の時点および第２の時点で受信部１０８が出力したレーダ受信信号を合成して、合成したレーダ受信信号に基づいて、パルス圧縮、クロスレンジ圧縮などの処理を行う。

例えば、第２処理部１１４は、物体の第１の時点と第２の時点とにおける位置と、速度情報と、自装置の第１の時点と第２の時点とにおける位置と、速度情報とを取得し、取得した情報に基づいて、第２の時点（または第１の時点）で取得されたレーダ受信信号を補正する。例えば、第２処理部１１４は、サンプリング時間が倍になるように、第１の時点で取得されたレーダ受信信号と第２の時点で取得され補正されたレーダ受信信号とを並べるようにレーダ受信信号を合成する。この場合、第２処理部１１４は、例えば、第１の時点と第２の時点とのレーダ受信信号が、自装置と物体との相対位置が同じ状態で取得されたものとみなせるように、第１の時点と第２の時点とのレーダ受信信号の位相を補正する。

第３処理部１１６は、例えば、目標物とされる物体よりも小さいレンジセル単位で、ＲＣＳ（Radar Cross Section）強度を検出する。第３処理部１１６は、検出したＲＣＳ強度に基づいて、目標物が占めるレンジセルを推定し、推定したレンジセルに基づいて、目標物の大きさを推定する。第３処理部１１６は、ＲＣＳ強度が基準値以下であると判定した物体を処理対象から除外し、ＲＣＳ強度が基準値以下でないと判定した物体を目標物とする。第３処理部１１６は、目標物による反射エコーから生成されたレーダ受信信号を画像生成部１１８に出力する。

画像生成部１１８は、第３処理部１１６が出力したレーダ受信信号に基づいて、レンジ・ドップラ法によりＩＳＡＲ画像を生成する。具体的には、画像生成部１１８は、時間領域のデータであるレーダ受信信号に対して、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform；高速フーリエ変換）を行って、周波数領域のレーダ受信信号を導出する。画像生成部１１８は、時間領域のデータであるレンジ参照信号に対して、ＦＦＴを行って、周波数領域のレンジ参照信号を導出する。画像生成部１１８は、導出した周波数領域のレーダ受信信号と、導出した周波数領域のレンジ参照信号とを掛け合わせることで、周波数領域のレンジ圧縮データを導出する。

更に、画像生成部１１８は、時間領域のデータであるクロスレンジ参照信号に対して、ＦＦＴを行って、周波数領域のクロスレンジ参照信号を導出する。画像生成部１１８は、周波数領域のレンジ圧縮データと周波数領域のクロスレンジ参照信号とを掛け合わせることで、周波数領域のクロスレンジ圧縮データを導出する。画像生成部１１８は、周波数領域のクロスレンジ圧縮データに対して、２次元ＦＦＴを行って、時間領域のクロスレンジ圧縮データを導出し、導出した時間領域のクロスレンジ圧縮データに基づいてＩＳＡＲ画像を生成する。

画像生成部１１８は、生成したＩＳＡＲ画像に対して画像処理を行って、ノイズを除去する。具体的には、画像生成部１１８は、ＩＳＡＲ画像の複数の画素の各々について、反射レベルの値が閾値以上であれば黒とし、閾値未満であれば白とすることによって、２値化する。画像生成部１１８は、ＩＳＡＲ画像を２値化処理した反射レベルの分布を導出する。

ここで、第１識別部１２０および第２識別部１２２の説明の前に、姿勢角推定部１３０の処理について説明する。姿勢角推定部１３０は、受信部１０８により取得された情報に基づいて目標情報を導出する。目標情報には、目標物の位置情報、目標物の速度情報、ビームの指向方向情報などが含まれる。姿勢角推定部１３０は、目標情報に基づいて、目標物の姿勢角を推定する。なお、目標情報は、外部装置により送信された情報であってもよい。レーダ信号処理部１１０が、これまでに取得した物体の位置情報、および速度情報に基づいて、目標情報を導出してもよい。

第１識別部１２０は、第１テンプレート群１４４を参照して、姿勢角を示す情報と、反射レベルの分布とに基づいて、物体の種別を判別する。第１識別部１２０は、画像生成部１１８により生成された反射レベルの分布と、テンプレート群の反射レベルの分布とを比較する。第１識別部１２０は、二つの反射レベルの分布の相関度合が閾値以上である場合、テンプレート群の反射レベルの分布に対応付けられた物体の種別を、目標物の種別と判定する。

第２識別部１２２は、第１テンプレート群１４４を参照して、姿勢角を示す情報と、反射レベルの分布とに基づいて、物体の種別を判別する。例えば、第２識別部１２２は、第１識別部１２０の処理と同様に、反射レベルの分布を比較して、物体の種別を判定する。

出力部１５０は、例えば、第１識別部１２０または第２識別部１２２の識別結果を出力する表示部やスピーカ等である。出力部１５０は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electroluminescence）表示装置などにより実現される。

［フローチャート（その１）］
図３は、姿勢角推定部１３０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、姿勢角推定部１３０は、目標情報を取得する（ステップＳ１０）。次に、姿勢角推定部１３０は、取得した目標情報に基づいて、目標物の姿勢角を推定する（ステップＳ１２）。次に、姿勢角推定部１３０は、推定された目標物の姿勢角の情報を第１識別部１２０または第２識別部１２２に送信する（ステップＳ１４）。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

上述したように、第１識別部１２０または第２識別部１２２は、目標物の姿勢角に応じた反射レベルの分布を取得することができる。

［フローチャート（その２）］
図４は、識別部（第１識別部１２０または第２識別部１２２）が物体を識別する際に実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、第１処理部１１２が、時刻ｔ（第１の時点）で取得されたレーダ受信信号を取得する（ステップＳ１００）。次に、画像生成部１１８が、取得したレーダ受信信号に基づいて、ＩＳＡＲ画像を生成する（ステップＳ１０２）。

次に、第１識別部１２０が、第１テンプレート群１４４を参照し、ステップＳ１０２で生成されたＩＳＡＲ画像と、姿勢角推定部１３０により推定された姿勢とに基づいて物体の種別を判別することができるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。例えば、第１識別部１２０が、ＩＳＡＲ画像から所定の基準を満たす特徴量を抽出することができた場合、物体の種別を識別することができると判定する。特徴量とは、例えば、前述した反射レベルの分布である。また、ＩＳＡＲ画像から特徴量を抽出することができるとは、例えば、ＩＳＡＲ画像を２値化処理した反射レベルの分布が所定の基準を満たすことである。所定の基準とは、テンプレート群のテンプレートに対する特徴量のマッチング度合いが閾値以上であることである。物体が識別できた場合、ステップＳ１１４の処理に進む。

物体が識別できなかった場合、第２処理部１１４は、時刻ｔ－１（第２の時点）と、時刻ｔとで取得されたレーダ受信信号を取得し（ステップＳ１０６）、時刻ｔ－１で取得された信号を補正する（ステップＳ１０８）。次に、画像生成部１１８は、時刻ｔで取得されたレーダ受信信号と、時刻ｔ－１で取得され補正されたレーダ受信信号とに基づいて、ＩＳＡＲ画像を生成する（ステップＳ１１０）。

なお、時刻ｔ－１で取得されたレーダ受信信号に代えて、時刻ｔ＋１で取得されたレーダ受信信号が用いられてもよい。また、３つの時点以上で取得されたレーダ受信信号が、ＩＳＡＲ画像の生成に用いられてもよい。

次に、第２識別部１２２が、第２テンプレート群１４６を参照し、ステップＳ１１０で生成されたＩＳＡＲ画像と、姿勢角推定部１３０により推定された姿勢とに基づいて物体の種別を判別する（ステップＳ１１２）。例えば、第２識別部１２２が、第１識別部１２０の処理で説明したように、ＩＳＡＲ画像から所定の基準を満たす特徴量を抽出することができた場合、物体の種別を識別することができると判定する。そして、第１識別部１２０または第２識別部１２２は、識別結果を出力部１５０に出力させる。これにより、本フローチャートの処理の１ルーチンの処理が終了する。

上述した処理により、レーダ信号処理部１１０は、比較的に近い距離にある物体および比較的に遠い距離に位置する物体の種別を識別することができる。

例えば、短いサンプリング時間でサンプリングされた情報に基づいて、ＩＳＡＲ画像が生成される場合、高いＲＣＳの物体を識別可能な画像が生成される。そして、生成された画像から特徴量などが抽出され、この特徴量に基づいて物体の種別が判別される。しかしながら、低いＲＣＳの物体に同様の処理を行って画像を生成しても、画像において特徴量とノイズとを区別したり、特徴量を抽出したりすることが困難である場合があった。

また、低いＲＣＳの物体などから得られた低いＳＮ比の信号を用いて生成された画像に代えて、長時間のサンプリングを行って高いＳＮ比の信号を用いた画像を生成し、生成した画像に基づいて、物体の種別を識別することが考えられる。しかしながら、長時間のサンプリングでは、物体が移動してしまうため、この画像を用いることが好ましくない場合もある。

本実施形態では、短いサンプリング時間で取得した信号に基づいて生成された画像を用いて高いＲＣＳの物体の種別を識別し、長いサンプリング時間で取得した信号に基づいて生成された画像に相当する画像を、２つの時点で取得した信号を合成して生成し、生成した画像を用いて低いＲＣＳの物体の種別を識別することにより、より精度よく物体の種別を識別することができる。

以上説明した実施形態によれば、レーダ信号の物体による反射波に基づく情報を取得する取得部（１０８）と、前記取得部により取得された、第１の時点における情報と第１の時点よりも前の第２の時点における情報とを合成して、ＩＳＡＲ画像を生成する生成部（１１２、１１４、１１８）と、前記生成部により生成されたＩＳＡＲ画像に基づいて、物体の種別を識別する識別部（１２０、１２２）とを持つことにより、より精度よく物体の種別を識別することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００‥レーダシステム、１０８‥受信部、１１０‥レーダ信号処理部、１１２‥第１処理部、１１４‥第２処理部、１１６‥第３処理部、１１８‥画像生成部、１２０‥第１識別部、１２２‥第２識別部、１３０‥姿勢角推定部、１４２‥過去データ、１４４‥第１テンプレート群、１４６‥第２テンプレート群

Claims

レーダ信号の物体による反射波に応じた信号であるレーダ受信信号を取得する取得部と、
前記取得部により取得された、第１の時点におけるレーダ受信信号と前記第１の時点よりも前の第２の時点におけるレーダ受信信号とを合成して得られたレーダ受信信号を用いてＩＳＡＲ画像を生成する生成部と、
前記生成部により生成されたＩＳＡＲ画像に基づいて、前記物体の種別を識別する識別部と、を備え、
前記生成部は、
前記第１の時点におけるレーダ受信信号に基づいてＩＳＡＲ画像を生成し、
前記識別部が前記第１の時点におけるレーダ受信信号に基づいて生成したＩＳＡＲ画像に基づいて物体の種別を識別することができなかった場合、前記第１の時点におけるレーダ受信信号と前記第２の時点におけるレーダ受信信号とを合成して得られたレーダ受信信号を用いてＩＳＡＲ画像を生成し、
前記識別部は、前記第１の時点におけるレーダ受信信号と前記第２の時点におけるレーダ受信信号とを合成して得られたレーダ受信信号を用いて生成されたＩＳＡＲ画像に基づいて前記物体の種別を識別する、
レーダ信号処理装置。
前記識別部は、
前記生成部が第１時点におけるレーダ受信信号に基づいてＩＳＡＲ画像を生成した場合において、第１のテンプレートを参照して、前記第１の時点におけるレーダ受信信号に基づいて生成されたＩＳＡＲ画像を用いて、前記物体を識別し、
前記生成部が第１時点および第２時点におけるレーダ受信信号に基づいてＩＳＡＲ画像を生成した場合において、前記第１のテンプレートに比して物体の占める領域が小さい第２のテンプレートを参照して、前記第１の時点および前記第２の時点におけるレーダ受信信号を合成して生成されたＩＳＡＲ画像に基づいて、前記物体の種別を識別する、
請求項１に記載のレーダ信号処理装置。
前記生成部は、前記第１の時点と前記第２の時点とのレーダ受信信号が、自装置と前記物体との相対位置が同じ状態で取得されたものとみなせるように、前記第１の時点と前記第２の時点とのレーダ受信信号に含まれる位相を補正する、
請求項１または２に記載のレーダ信号処理装置。
飛翔体、または航空機に搭載される、
請求項１から３のうちいずれか１項に記載のレーダ信号処理装置。