JP7142400B1 - 多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位の方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位の方法及びシステムを提供することを課題とする。【解決手段】取得した一部の街路配置情報に基づいて見通し外ターゲットの多経路信号モデル及び多経路伝搬モデルを構築し；収集された多周期レーダーエコーを前処理して、鮮明な距離像平面を生成し；距離像平面から１つの周期のエコーデータを選択し、逆投影イメージング及び類似－逆投影イメージングアルゴリズム操作を実行して、２枚の画像を生成し；画像処理方法で２回のイメージングによって生成された画像を結合するように処理して候補ターゲットが得られ、各候補ターゲットに対応する街路の幅を計算し；距離像平面から各経路の遅延を抽出し、経路遅延を基準として候補ターゲットマッチングを実行し、実際のターゲットを絞り込み、さらに街路の幅を確定する。【選択図】図１

Description

本発明は、レーダーによる遮蔽物のあるターゲット検出の技術分野に関し、特に、多入力多出力レーダーの見通し外ターゲット測位の方法及びシステムに関する。

遮蔽物のあるターゲット検出は、テロ攻撃、都市のストリートファイト、災害救助及びスマートな運転で広く応用され、主に壁透過の検出及び見通し外の検出の２つのシナリオが含まれる。壁透過の検出とは、低周波の電磁波透過性を利用し建物における遮蔽物のあるターゲットを検出することを意味する。見通し外の検出とは、電磁波の回折及び反射伝搬を利用して街角の一側にある遮蔽物のあるターゲットを検出することを意味する。

レーダーで収集された回折経路及び反射経路は、多経路と呼ばれ、多経路はターゲット情報を運ぶため、検出範囲を効果的に拡大し、検出精度を向上させることができるので、学者による広範な研究が行われている。これらの研究は主に、多経路分離に基づくマッチング方法及び多経路蓄積に基づくイメージング方法の２つの側面から、ターゲットの検出、測位、追跡を実現する。多経路分離に基づくマッチング方法とは、各経路の遅延や角度などの情報の差に基づいて多経路を分離及び識別してから、幾何学的な方法でターゲット位置を確定することを意味する。この方法は、多経路の数が多い場合には適用できず、例えば複雑な建物配置、複数のターゲットの状況である。多経路蓄積に基づくイメージング方法は、複数の経路を含むエコーをイメージングし、イメージフュージョンの思想でフォーカス領域を処理することを意味する。この方法は、周囲のノイズの影響を大きく受け、ロバスト性が低くなる。

なお、以上の２つの方法は、シナリオの先験的情報に大きく依存し、シナリオ情報の不備又は不正確であると、アルゴリズムが無効になる。

これに着目して、本発明の目的は、多経路を分離、識別するという面倒な作業を避け、マルチターゲットシナリオを効果的に解決することができ、同時にイメージフュージョンの思想を捨てて、画像結合の方法でイメージング後の画像を処理し、安定性が高い多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法を提供することである。

上記目的を達成するため本発明では、次のような技術的手段を提供する。

本発明により提供される多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法は、
オペレーターは、位置を露出せずに取得した一部の街路配置情報に従って、見通し外ターゲットの多経路信号モデル及び多経路伝搬モデルを構築するステップ１と、
収集された多周期レーダーエコーに対して、ウィンドウ処理、ゼロフィリング、パルス圧縮、ケーブル補正及び平均キャンセルなどの前処理操作を通じて、鮮明な距離像平面を生成するステップ２と、
距離像平面から１つの周期のエコーデータを選択し、逆投影イメージング及び類似－逆投影イメージングアルゴリズム操作を実行して、２枚の画像を生成するステップ３と、
画像処理方法で２回のイメージングによって生成された画像を結合するように処理して候補ターゲットが得られ、各候補ターゲットに対応する街路の幅を計算するステップ４と、
距離像平面から各経路の遅延を抽出し、経路遅延を基準として候補ターゲットマッチングを実行し、実際のターゲットを絞り込んで、街路の幅を確定するステップ５とを含む。

さらに、ステップ１の２つのモデルの構築プロセスは、次の通りである。すなわち、
１．１）多経路信号モデルの構築：複数の建物で構成される街角のある街路を構築し、前記街角のある街路は「L」字型街路を用い、「L」字型街路がＢｕｉｌｄｉｎｇ－１及びＢｕｉｌｄｉｎｇ－２で構成されていると仮定し、オペレーターは壁の角Ｃ＝［ｘ_ｃ、ｙ_ｃ］^Ｔに近い側でレーダーを操作（つまり、壁の角Cの位置は正確に取得しやすい）し、 ターゲットＧ＝［ｘ_Ｇ、ｙ_Ｇ］^Ｔはレーダーの視野のブラインドエリアにあり、多入力多出力レーダーのｍ番目の送信アンテナ及びｎ番目の受信アンテナをＴ_ｍ＝［ｘ_ｍ、ｙ_ｍ］^Ｔ，Ｒ_ｎ＝［ｘ_ｎ、ｙ_ｎ］^Ｔとして示す。本発明では、街路の幅Ｄ_ｗは未知であり、表現を簡略化するためＢｕｉｌｄｉｎｇ－２の縦座標をｙ_ｗで表し、ｍ番目の送信アンテナで送信される信号はｓ（ｔ）の場合、ｎ番目の受信アンテナで受信されるエコーがZ_m,n(t)で表され；
１．２）多経路伝搬モデルの構築：電磁波のエネルギーは、多重反射後に著しく減衰するため、本発明では、ターゲットの測位に対する多次反射経路の寄与を無視し、回折経路Ｐ_１、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－１で反射された一次反射経路Ｐ_２、及びＢｕｉｌｄｉｎｇ－２で反射された一次反射経路Ｐ_３という３つの一方向経路のみを考慮し、ターゲットの測位プロセスを討論し；３つの一方向経路には６つの異なる往復経路の組み合わせがあり、Ｐ_ｉｊで表され、６つの経路を式（１）で表されるベクトルＰに格納する。

経路Ｐ_ｉｊに沿って送信アンテナＴ_ｍからターゲットＧに伝搬されてから受信アンテナＲ_ｎに戻る電磁波の遅延は、次の式で表される。

式中、τ_i ^(m)(G)は送信遅延、τ_j ⁽ⁿ⁾(G)が受信遅延である。

さらに、ステップ２では、スペクトル漏れからの影響を改善するため、レーダーエコーに長さ３００のハミング窓を追加し；逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）はパルス圧縮を実現する方法であり、ＩＦＦＴを実行する前に、データをゼロフィルして周波数分解能を上げ、パルス圧縮後に距離分解能が高いレーダー時間領域エコーが得られるようにし；平均キャンセル法で建物からの強い反射及び送信アンテナと受信アンテナとの間の直接結合信号で構成される静的クラッタを除去する。

さらに、ステップ３の２回のイメージングプロセスは、具体的には次の通りである。すなわち、
３．１）逆投影イメージング（ＢＰ）：イメージング領域をX×Y個のピクセルに分割し、任意のピクセルはp=[x,y]^Tで表され、ピクセルｐのピクセル値の計算方法は、式（２）で表される。

式中、τ_BP ^(m)(p)は、送信アンテナＴ_ｍからピクセルｐ直線で伝搬される遅延、τ_BP ⁽ⁿ⁾(p)はピクセルｐから受信アンテナＲ_ｎに直接戻る電磁波の伝搬遅延を表し；イメージング領域のすべてのピクセルのピクセル値が計算されるまで上記ステップを繰り返し、形成された画像は、I_BPで表され；
３．２）類似－逆投影イメージング（ＢＰ－ｌｉｋｅ）：ピクセルｐのピクセル値の計算方法は、次の式（３）で表される。

ここで、往復伝搬遅延τ_BP-like ^(m,n)(p)は、次の式（４）で計算される。

ここで、Ｃはレーダーに近い側の壁の角Ｃの位置［ｘ _ｃ ，ｙ _ｃ ］ ^Ｔ 、多入力多出力レーダーのｍ番目の送信アンテナ及びｎ番目の受信アンテナをＴ _ｍ ＝［ｘ _ｍ 、ｙ _ｍ ］ ^Ｔ ，Ｒ _ｎ ＝［ｘ _ｎ 、ｙ _ｎ ］ ^Ｔ とする。

イメージング領域内の全てのピクセルのピクセル値をトラバースして計算することで得られた画像は、I_BP-likeであり；

さらにステップ４は、イメージングによって生成された２枚の画像を結合して候補ターゲットを生成し、この方法には、主に次の2つの重要な部分が含まれる。すなわち、
４．１）２枚の画像内のフォーカスゴーストの重心及びフォーカスリングの中心円を抽出：まず、画像I_BPに対して２次元平均－一定の誤警報率（ＣＡ－ＣＦＡＲ）検出操作を実行して画像I_BPのサイズに等しいしきい値行列Ｔ_ｃａを得てからしきい値行列に従って画像I_BPを二値化し、次にＭＡＴＬＡＢ（登録商標）内のｂｗｌａｂｌｅ関数で二値化された画像内のフォーカス領域を連結し、連結領域の重心を計算し、行列に座標をスタックし；さらに、画像処理方法で画像I_BP-like内のフォーカスリングの中心円を抽出して別の行列にスタックし；
４．２）重心行列と中心円行列に基づいて候補ターゲットを取得：２つの行列を位置により同じイメージング領域に配置し、画像I_BP内の一次反射経路Ｐ_２２によって生成されたゴーストG₂₂と画像I_BP-like内の回折経路Ｐ_１１によって生成された円との位置関係に基づいて、重心行列と中心円行列を結合処理して複数の候補ターゲットG_can=[G_can1,G_can2,......,G_canL]^Tを生成し、次にＢｕｉｌｄｉｎｇ－１に関するターゲットＧとゴーストG₂₂の対称性という位置特徴に従って各候補ターゲットG_canlに対応する街路の幅を計算する。

さらに、レーダーには、計M×N個のチャネルがあり、チャネルの１つのエコーを選択して多経路遅延抽出とターゲットマッチングを行うだけで済み、ステップ５内の候補ターゲットマッチングプロセスは、次の通りである。すなわち、
５．１）各多経路遅延の取得：まずｍ×ｎ個のチャネル内のエコーを抽出して、１次元平均－一定の誤警報率検出（ＣＡ－ＣＦＡＲ）を実行して多経路遅延を得、遅延行列Ｔにスタックし；
５．２）候補ターゲットG_canlの多経路遅延計算：経路P_ijにそってｍ番目の送信アンテナから候補ターゲットG_canlに伝搬してｎ番目の受信アンテナに戻る電磁波の遅延を計算し、τ_l,ijで表され、経路行列Ｐ内の全ての経路に沿った候補ターゲットG_canlの伝搬遅延は、次の式（５）で表される。

５．３）候補ターゲットマッチング：候補ターゲットG_canlとターゲットＧとの間の類似性を評価するため、ターゲットＧの遅延行列Ｔと候補ターゲットG_canlの遅延行列T_lに基づいて、Ｈ_ｌとＥ_ｌという２つのマッチング係数を定義して行列ＴとT_l内のマッチング成功の要素の数及び対応するマッチング誤差をそれぞれ示し；
５．４）ターゲット判定ルール：５．２）及び５．３）を繰り返して、G_can内の全ての候補ターゲットの２つの係数を計算し、それぞれ次の式（６）及び次の式（７）で表される２つの行列に格納する。

係数Ｈ_ｌとＥ_ｌの物理的意味によれば、候補ターゲットG_canをターゲットと判定された場合、マッチング係数Ｈ_ｌは、行列Ｈ内の最大値で、誤差係数Ｅ_ｌが行列Ｅ内の最小値であることが分かり、これに基づいて、実際のターゲットを絞り込む。

本発明により提供される多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位システムは、メモリと、プロセッサとを備え、前記メモリ内に実行可能コードが格納され、前記プロセッサは前記実行可能コードを実行すると、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法を実現する。

本発明により提供される多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位の方法及びシステムは、まずオペレーターが取得しやすい近くのシナリオ情報に従って、典型的な「L」字型の街路の多経路信号モデル及び多経路伝搬モデルを構築し、次に回折及び反射の伝搬特性を介して、レーダーエコーに対して２回の異なる逆投影（ＢＰ）イメージングを行い、そして画像処理方法で２枚の画像内のフォーカス領域の位置を抽出して１枚の画像に重ね合わせて結合処理を行い、１枚目の画像内の一次反射経路で発生するゴースト及び２枚目の画像内の回折経路で発生するフォーカスリングの位置関係により、直線を追加して２枚の画像内のフォーカス領域を交差させることで、候補ターゲットを生成し、次に各候補ターゲットに対応する多経路伝搬遅延を計算し、２つのマッチング係数を設計して各候補ターゲットとターゲットとの間の類似性を評価し、最後にターゲット判定ルールに従ってターゲットの位置及び街路の幅を確定する。

本発明は、操作者が露出せずにレーダーの近くの街角及び壁の情報を迅速に取得することしかできず、遠距離からのシナリオ情報を取得することが困難で、すなわち、シナリオ情報の一部が欠落していると、見通し外ターゲットの検出が正確に実行できないという問題を解決するための多入力多出力レーダーに基づくターゲット測位方法を提案する。この方法は、完全なシナリオ情報に依存せず、複雑な測位シナリオに適応し、ロバスト性が高いという利点を有する。

本発明の他の利点、ターゲット及び特徴は、ある程度上で後記の明細書で説明され、かつある程度で以下の明細書への考察や研究が当業者にとって自明であり、又は本発明の実施から教示されることができる。本発明のターゲット及び他の利点は、以下の明細書を通じて実現及び得られる。

本発明の目的、技術的手段及び有利な効果をより明確にするため、以下の図面を参照しつつ本発明をさらに説明する。

本発明の方法の全体構成のブロック図である。 典型的な「L」字型の街路の多経路伝搬モデルを示す概略図である。 シングルターゲット、ダブルターゲットの距離像平面を示す概略図である。 シングルターゲットの実験結果を示す概略図である。 ダブルターゲットの実験結果を示す概略図である。

当業者が本発明をよりよく理解し、実施できるように、図面及び具体的実施例を参照しつつ本発明を以下にさらに説明するが、挙げられる実施例は本発明を限定することを意図するものではない。

（実施例１）
図１に示す全体構成のブロック図のように本実施例により提供される多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法は、
オペレーターは、位置を露出せずに取得した一部の街路配置情報に従って、見通し外ターゲットの多経路信号モデル及び多経路伝搬モデルを構築するステップ１と、
収集されたレーダーエコーに対して、ウィンドウ処理、ゼロフィリング、パルス圧縮、ケーブル補正及び平均キャンセルなどの前処理操作を通じて、鮮明な距離像平面を生成するステップ２と、
距離像平面から１つの周期のエコーデータを選択し、逆投影イメージング及び類似－逆投影イメージングアルゴリズム操作を実行して、２枚の画像を生成するステップ３と、
画像処理方法で生成された２枚の画像を結合するように処理して候補ターゲットが得られ、各候補ターゲットに対応する街路の幅を計算するステップ４と、
距離像平面から各経路の遅延を抽出し、経路遅延を基準として候補ターゲットマッチングを実行し、実際のターゲットを絞り込んで、街路の幅を確定するステップ５とを含む。

好ましくは、ステップ１には、次のステップを含む。

１．１）多経路信号モデルの構築
本実施例の街角のある街路は「L」字型街路を用い、「L」字型街路がＢｕｉｌｄｉｎｇ－１及びＢｕｉｌｄｉｎｇ－２で構成されていると仮定し、オペレーターは壁の角Ｃ＝［ｘ_ｃ、ｙ_ｃ］^Ｔに近い側でレーダーを操作（つまり、壁の角Cの位置は正確に取得しやすい）し、ターゲットＧ＝［ｘ_Ｇ、ｙ_Ｇ］^Ｔはレーダーの視野のブラインドエリアにあり、多入力多出力レーダーのｍ番目の送信アンテナ及びｎ番目の受信アンテナをＴ_ｍ＝［ｘ_ｍ、ｙ_ｍ］^Ｔ，Ｒ_ｎ＝［ｘ_ｎ、ｙ_ｎ］^Ｔとして示す。本発明では、街路の幅Ｄ_ｗは未知であり、表現を簡略化するためＢｕｉｌｄｉｎｇ－２の縦座標をｙ_ｗで表す。

ｍ番目の送信アンテナで送信される信号はｓ（ｔ）の場合、ｎ番目の受信アンテナで受信されるエコーがZ_m,n(t)で表される

式（８）中、ＩとＪは、それぞれ送信アンテナからターゲット（送信経路）に伝搬する電磁波の経路数及びターゲットから受信アンテナ（受信経路）に戻る電磁波の経路数を示し、τ_i ^(m)(G)とτ_j ⁽ⁿ⁾(G)はｉ本目の送信経路とｊ本目の受信経路の伝搬遅延で、σ_i ^(m)とσ_j ⁽ⁿ⁾は後方散乱係数、ｄ（ｔ）は周囲のノイズ、ξ(t)は静的クラッタを表す。

１．２）多経路伝搬モデルの構築：電磁波のエネルギーは、多重反射後に著しく減衰するため、本発明では、ターゲットの測位に対する多次反射経路の寄与を無視し、回折経路Ｐ_１、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－１で反射された反射経路Ｐ_２、及びＢｕｉｌｄｉｎｇ－２で反射された反射経路Ｐ_３という３つの一方向経路のみを考慮し、ターゲットの測位プロセス（Ｉ＝Ｊ＝３）を討論し；受信アンテナが受信するレーダーエコーは、送信経路と受信経路で構成されているため、３つの一方向経路には６つの異なる往復経路の組み合わせがあり、Ｐ_ｉｊで表され、６つの経路を式（９）で表されるベクトルＰに格納する。

経路Ｐ_ｉｊに沿って送信アンテナＴ_ｍからターゲットＧに伝搬されてから受信アンテナＲ_ｎに戻る電磁波の遅延は、次の式で表される。

ここで送信遅延τ_i ^(m)(G)は、次の式（１０）で表される。

式（１０）中、||・||は、２点間のフィート距離を示し、ｃは空気中の電磁波の伝播速度を表し、G₂₂、G₃₃は反射経路Ｐ_２とＰ_２によって生成された壁に関する対称な偽のターゲットを表し、座標は次の式（１１）で表される。

同様に、
受信遅延τ_j ⁽ⁿ⁾(G)は、次の式（１２）のように表すことができる。

好ましくは、ステップ２では、スペクトル漏れからの影響を改善するため、レーダーエコーに長さ３００のハミング窓を追加し；逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）はパルス圧縮を実現する方法であり、ＩＦＦＴを実行する前に、データをゼロフィルして周波数分解能を上げ、パルス圧縮後に距離分解能が高いレーダー時間領域エコーが得られるようにし；平均キャンセル法で建物からの強い反射及び送信アンテナと受信アンテナとの間の直接結合信号で構成される静的クラッタを除去する。

好ましくは、ステップ３には、次のステップを含む。

３．１）逆投影イメージング（ＢＰ）：イメージング領域をＸ×Ｙ個のピクセルに分割し、任意のピクセルはp=[x,y]^Tで表され、ピクセルｐのピクセル値の計算方法は、次の式（１３）で表される。

式中、τ_BP ^(m)(p)は、送信アンテナＴ_ｍからピクセルｐ直線で伝搬される遅延、τ_BP ⁽ⁿ⁾(p)はピクセルｐから受信アンテナＲ_ｎに直接戻る電磁波の伝搬遅延を表し、次の式（１４）のように表される。

すなわちピクセルｐのピクセル値は、送信アンテナからｐに直線で伝搬し、さらに受信アンテナに直線で戻る電磁波遅延に対応するエコー振幅に等しい。イメージング領域のすべてのピクセルのピクセル値が計算されるまで上記ステップを繰り返し、形成された画像は、I_BPで表される。レーダーエコーには、６本の往復経路P_ij,i≦,i,j∈｛1,2,3}があり、実際のデータ収集過程中で経路が失われない場合、ＢＰイメージングによって生成された画像内に６つのフォーカス領域G_ij,i≦,i,j∈｛1,2,3}があること。

３．２）類似－逆投影イメージング（ＢＰ－ｌｉｋｅ）：ピクセルｐのピクセル値の計算方法は、次の（１５）で表される。

ここで、往復伝搬遅延τ_BP-like ^(m,n)(p)は、次の式（１６）で計算される。

すなわち、ピクセルｐから受信アンテナへの往復伝搬遅延をピクセルｐから壁の角Ｃへの往復遅延に送受信アンテナから壁の角Ｃへの遅延を加えるものに変換し、イメージング領域内の全てのピクセルのピクセル値をトラバースして計算することで得られた画像は、I_BP-likeであり；ピクセルの往復遅延の計算方法は、壁の角Ｃを基準点とするように変換されるため、６本の往復経路が正常に収集された場合、ＢＰ－ｌｉｋｅイメージングの結果は壁の角Ｃを円心とする６つの同心円C_ij,i≦,i,j∈｛1,2,3}であり；
画像I_BPと画像I_BP-like内のフォーカス領域は、両方ともターゲットの位置情報を運んでおり、２つの画像内のフォーカス領域への結合処理を行うと、ターゲット位置を確定でき、例えば画像I_BP内の往復反射経路P₂₂からマッピングされたフォーカスゴーストG₂₂と画像I_BP-like内の往復反射経路P₁₁からマッピングされたフォーカスリングC₁₁には、次の関係があり、すなわちフォーカスゴーストG₂₂の中心を通るｙ軸に平行な直線を作成し、見通し外領域におけるこの直線とフォーカスリングC₁₁の交点はターゲット位置である。上述の操作の困難点は画像I_BP及び画像I_BP-likeのフォーカス領域からフォーカスゴーストG₂₂とフォーカスリングC₁₁を直接識別できないことである。

好ましくは、ステップ４は、ステップ３で言及されたフォーカスゴーストG₂₂とフォーカスリングC₁₁による測位の思想に基づいて、ブラインド処理測位方法を提案する。この方法は、主に次の２つの重要部分を含む。

４．１）２枚の画像内のフォーカスゴーストの重心及びフォーカスリングの中心円を抽出：まず、画像I_BPに対して２次元平均－一定の誤警報率（ＣＡ－ＣＦＡＲ）検出操作を実行して画像I_BPのサイズに等しいしきい値行列Ｔ_ｃａを得てから次のルールに従って画像を二値化した。

次にＭＡＴＬＡＢ（登録商標）内のｂｗｌａｂｌｅ関数で二値化された画像内のフォーカス領域を連結し、仮に計Ｚ個の連結領域を抽出し、次に連結領域の重心を計算した。

式（１８）中、[x_z,y_z]^T,z∈{1,2...Z}は、抽出されたｚ番目の連結領域の重心を示し、[x_zq,y_zq]^Tはｚ番目の連結領域におけるｑ番目のピクセルの座標を示し、ここでq∈{1,2...Q_z}で、Q_zはｚ番目の連結領域に含まれるピクセルの数を示す。

フォーカスゴーストG₂₂は、レーダーの見通し内領域にあるため、次の式（１９）で表される条件を満たす連結領域を絞り込んだ。

Ω₁を満たす全ての連結領域重心を行列Ｗにスタックし、W=[W₁,W₂...W_K]^T(K≦Z)；
さらに、画像処理方法で画像I_BP-like内のフォーカスリングの中心円を抽出して、行列V=[V₁,V₂...V_u,V_U]^Tにスタックした。

４．２）重心Ｗ行列と中心円行列Ｖに基づいて候補ターゲットを取得：行列ＷとＶを位置に従って同じイメージング領域に配置し、行列Ｗ内のＫ個の重心を通るｙ軸に平行なＫ本の直線を作成し、行列Ｖ内のＵ個の円と交わらせ、得られた交点は候補ターゲットであり、[x_can,y_can]^Tで統一して表される。ターゲットは、レーダーの見通し外領域及びＢｕｉｌｄｉｎｇ－２の上方にあるため、これに基づいて次の式（２０）のように候補ターゲットを初期絞り込んだ。

Ω₂とΩ₃の両方を満たす候補ターゲットをベクトルG_can=[G_{can 1},G_{can 2}... G_canl... G_canL]^Tで示し、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－１に関するターゲットＧとゴーストG₂₂の対称性によると、各候補ターゲットG_canlに対応するＢｕｉｌｄｉｎｇ－１の壁の縦座標を計算できる。

候補ターゲットG_canlに対応する街路の幅は、次の式（２３）で表される。

好ましくは、ステップ５内の候補ターゲットマッチングプロセスは、次の通りである。

５．１）各多経路遅延の取得：まずｍ×ｎ個のチャネル内のエコーを抽出して、１次元平均－一定の誤警報率検出（ＣＡ－ＣＦＡＲ）を実行して多経路遅延を得、遅延行列は次の式（２４）のように表される。

式中、Ｑは、エコー内の多経路の数を示す。

５．２）候補ターゲットG_canlの多経路遅延計算：経路P_ijに沿ってｍ番目の送信アンテナから候補ターゲットG_canlに伝搬してｎ番目の受信アンテナに戻る電磁波の遅延τ_l,ijを計算した。

式（２５）、（２６）中、G_canl,2とG_canl,3は、候補ターゲットG_canlの反射経路P₂とP₃によって生成されたＢｕｉｌｄｉｎｇ－１、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－２に関する対称な偽のターゲットを示し、座標は次の式（２７）のように表される。

したがって、P_ijを介して伝搬される候補ターゲットG_canlの多経路遅延は、τ_l,ij=τ_i(G_canl)+τ_j(G_canl)であり、経路行列Ｐ内の各経路伝搬遅延が計算された後行列にスタックされる。

５．３）候補ターゲットマッチング：候補ターゲットG_canlとターゲットＧとの間の類似性を評価するため、ターゲットＧの遅延行列Ｔと候補ターゲットG_canlの遅延行列T_lに基づいてマッチング係数Ｈ_ｌ及び誤差係数Ｅ_ｌを次に定義した。

ここで、| |は、絶対値を取る操作を示し、Ｈ_ｌは行列Ｔ及び行列T_lにおける多経路の成功したマッチングの数を示し、Ｅ_ｌは対応するマッチング誤差を示す。F_l(・)及びF₂(・)は次のように定義される。

式中、Ｔ_ｂは、値が非常に小さな経験的なしきい値である。

５．４）ターゲット判定ルール：５．２）及び５．３）を繰り返して、G_can内の全ての候補ターゲットの２つの係数を計算し、それぞれ次の式（６）及び次の式（７）で表される２つの行列に格納した。

係数Ｈ_ｌとＥ_ｌの物理的意味によれば、候補ターゲットG_canlをターゲットと判定された場合、マッチング係数Ｈ_ｌは、行列Ｈ内の最大値で、誤差係数Ｅ_ｌが行列Ｅ内の最小値であることが分かり、これに基づいて次のようなルールを提案した。

・行列Ｈに一意の最大値がある場合、この最大値に対応する候補ターゲットがターゲットであり；
・行列Ｈの最大値の数が１でない場合、Ｅ内からＨの最大値の下付き文字に対応する誤差係数を見つけ、これらの誤差係数の最小値を求める必要があり、この最小値に対応する候補ターゲットがターゲットであり；
このルールで判断された最初のターゲットをG_t1と表し、対応する街路の幅をD_t1と表し、ターゲットの数が未知であるため、G_canに他のターゲットがあるかどうかを判断する必要がある。まず、行列ＨとＥからターゲットG_t1に対応する２つの係数を削除し、この時ＨとＥ内の要素数がＬ－１であり、次に上記ルールで新しいターゲット及び街路の幅を絞り込んで、G_t2及びD_t2と表し、|D_t1 - D_t2|<T_D（Ｔ_Ｄは実験の許容誤差である）の場合、G_t2をターゲットとして判定し、この時G_canに他のターゲットがあるかどうかを判断し続ける必要があり、|D_t1 - D_t2|≧T_Dの場合、G_t2はターゲットではなく、判断プロセス全体が終了する。シナリオに複数のターゲットがあると判断された場合、街路の幅は、街路の幅に対応するいくつかのターゲットの平均値である。

本実施例の利点として、シナリオ配置情報に不備がある場合でもターゲット測位を実施でき、多経路分離シリーズ方法と比較して、本発明は多経路を分離、識別するという面倒な作業を避け、同時にマルチターゲット問題を効果的に解決でき、多経路蓄積シリーズ方法と比較して、イメージフュージョンのアイデアを捨てて画像結合の方法でイメージング後の画像を処理し、周囲のクラッタ影響を受けにくく、ロバスト性が高い。

（実施例２）
以下は、図面及び具体的実施例を参照しつつ本発明をさらに説明する。

多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法で実現するシステムであって、メモリと、プロセッサとを備え、前記メモリ内に実行可能コードが格納され、前記プロセッサは前記実行可能コードを実行すると、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法を実現する。具体的に次の通りである。

実際の「L」字型の街路の下でシングルターゲット、ダブルターゲットの２回の実験を行い、２回の実験は２送信・４受信のステップ周波数レーダー（Ｍ＝２、Ｎ＝４）をデータ収集装置として使用し、かつターゲットへの壁の角の回折、壁の一次反射の寄与のみを考慮した。全体的な構成のブロック図を図１に示し、次のステップを含む。

ステップ１：次の式（３４）で表される多経路信号モデルを構築する。

多経路伝搬モデルの構築：図２に示す。

ステップ２：収集された１４００周期のレーダーエコーに対して、ウィンドウ処理、ゼロフィリング、パルス圧縮、ケーブル補正及び平均キャンセルなどの前処理操作を通じて、鮮明な距離像平面を生成し、図３は１番目のチャネルの距離像平面を示し、理論的分析と一致し、レーダーエコー内に回折及び反射を介してターゲットに伝搬する複数の経路がある。

ステップ３：距離像平面内の７４４周期目のレーダーエコーを例にとると、逆投影イメージングと類似－逆投影イメージングを実施し、シングルターゲットイメージングの結果を図４に示す。図４内の（ａ）は、逆投影イメージング、（ｂ）は類似－逆投影イメージング、（ｃ）は画像関連のターゲット位置の取得を示す。

逆投影イメージングの画像内には、ターゲットから外れたいくつかのブロブ領域が表示され、類似－逆投影イメージングの画像に壁の角Ｃを円心とし、半径が異なるいくつかの円を表示している。ダブルターゲットイメージングの結果を図５に示し、図５内の（ａ）は、逆投影イメージング、（ｂ）は類似－逆投影イメージング、（ｃ）は画像関連のターゲット位置の取得を示す。ターゲットの数が増え、多経路の数が増えるため、画像内のフォーカス領域も増えた。

ステップ４：画像処理の方法で２回のイメージング結果におけるフォーカス領域の重心Ｗと中心円Ｖを得、次にＷとＶをイメージング領域に配置して結合処理を実施して、候補ターゲットを得、図４、図５（ｃ）の見通し外領域内の実線のドットと白抜きのドットとして示される通りである。

ステップ５：レーダーエコー内の多経路の長さを基準として候補ターゲットマッチングを実行し、ターゲット位置及び街路の幅を得、２回の実験の結果を下表に示す。

本発明は、具体的な実施例で上記のとおりに開示したが、開示した具体的な実施例が本発明として限定的に用いることではなく、当該技術を熟知する者は本発明の精神と範囲に基づき各種の改変と修飾を行なうことができ、行なった改変或いは修飾も全て本発明の保護範疇にあり、本発明の保護範囲は、特許請求の範囲に定義するものを基準とする。

Claims (7)

1. 多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法であって、
   一部の街路配置情報を取得して、見通し外ターゲットの多経路信号モデル及び多経路伝搬モデルを構築するステップ１と、
   収集された多周期レーダーエコーを前処理して、鮮明な距離像平面を生成するステップ２と、
   距離像平面から１つの周期のエコーデータを選択し、逆投影イメージング及び類似－逆投影イメージングアルゴリズム操作を実行して、２枚の画像を生成するステップ３と、
   生成された２枚の画像を結合するように処理して候補ターゲットを得るステップ４と、
   距離像平面から各経路の遅延を抽出し、経路遅延を基準として候補ターゲットマッチングを実行し、実際のターゲットを絞り込むステップ５と、
   を含み、
   ステップ３における前記逆投影イメージングは、次のステップ、すなわち、
   イメージング領域をX×Y個のピクセルに分割し、任意のピクセルはp=[x,y]^Tで表され、ピクセルｐのピクセル値の計算方法は、式（４）で表され、
   

   

   ［式中、τ_BP ^(m)(p)は、送信アンテナＴ_ｍからピクセルｐ直線で伝搬される遅延、τ_BP ⁽ⁿ⁾(p)はピクセルｐから受信アンテナＲ_ｎに直接戻る電磁波の伝搬遅延を表し；イメージング領域のすべてのピクセルのピクセル値が計算されるまで上記ステップを繰り返し、形成された画像は、I_BPで表される。］
   ステップ３における前記類似－逆投影イメージングは、次のステップ、すなわち、
   ピクセルｐのピクセル値は、式（５）で計算され、
   イメージング領域内の全ての前記ピクセルのピクセル値をトラバースして計算することで得られた画像は、I_BP-likeである、
   

   

   ［ここで、往復伝搬遅延τ_BP-like ^(m,n)(p)は、式（６）で計算される。］
   

   

   ［ここで、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－１と、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－２とを備えた複数の建物からなる街角のある街路を構築し、Ｃはレーダーに近い側の壁の角Ｃの位置［ｘ_ｃ，ｙ_ｃ］^Ｔ、多入力多出力レーダーのｍ番目の送信アンテナ及びｎ番目の受信アンテナをＴ_ｍ＝［ｘ_ｍ、ｙ_ｍ］^Ｔ，Ｒ_ｎ＝［ｘ_ｎ、ｙ_ｎ］^Ｔとする］
   ことを特徴とする、多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法。
2. 前記多経路信号モデルは、次の方法に従って構築される。すなわち、
   Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－１と、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－２とを備えた複数の建物からなる街角のある街路を構築し；
   レーダーに近い側の壁の角Ｃの位置［ｘ_ｃ，ｙ_ｃ］^Ｔを取得し；
   レーダー視野のブラインドエリアにあるターゲットＧ＝［ｘ_Ｇ，ｙ_Ｇ］^Ｔを確定し；
   多入力多出力レーダーのｍ番目の送信アンテナ及びｎ番目の受信アンテナをＴ_ｍ＝［ｘ_ｍ、ｙ_ｍ］^Ｔ，Ｒ_ｎ＝［ｘ_ｎ、ｙ_ｎ］^Ｔとして示し；
   街路の幅は、Ｄ_ｗで表され、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－２の縦座標はｙ_ｗで表され；
   ｍ番目の送信アンテナで送信される信号は、ｓ（ｔ）の場合、ｎ番目の受信アンテナで受信されるエコーがZ_m,n(t)である
   ことを特徴とする、請求項１に記載の多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法。
3. 前記ｎ番目の受信アンテナで受信されるエコーは、次の式（１）で表されることを特徴とする、請求項２に記載の多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法。
   

   

   
   ［式中、ｓ（ｔ）は、ｍ番目の送信アンテナで送信される信号を示し、ＩとＪはそれぞれ送信アンテナからターゲット（送信経路）に伝搬する電磁波の経路数及びターゲットから受信アンテナ（受信経路）に戻る電磁波の経路数を示し、τ_i ^(m)(G)とτ_j ⁽ⁿ⁾(G)はｉ本目の送信経路とｊ本目の受信経路の伝搬遅延で、σ_i ^(m)とσ_j ⁽ⁿ⁾は後方散乱係数、ｄ（ｔ）は周囲のノイズ、ξ(t)は静的クラッタを表す。］
4. 前記多経路伝搬モデルは、次の方法に従って構築される。すなわち、
   Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－１と、Ｂｕｉｌｄｉｎｇ－２とを備えた複数の建物からなる街角のある街路を構築し；
   街角のある街路から３つの一方向伝搬経路P_i,i∈｛1,2,3}，を抽出し、ここでＰ_１は回折経路、Ｐ_２はＢｕｉｌｄｉｎｇ－１で反射された一次反射経路、Ｐ_３はＢｕｉｌｄｉｎｇ－２で反射された一次反射経路を示し、式（２）に従って一方向経路の往復経路の組み合わせを格納し；
   経路Ｐ_ｉｊに沿って送信アンテナＴ_ｍからターゲットＧに伝搬されてから受信アンテナＲ_ｎに戻る電磁波の遅延は、式(３)で計算することを特徴とする、請求項１に記載の多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法。
   

   

   ［ここでＰは、経路格納ベクトルで、Ｐ_ｉｊが一方向経路の往復経路の組み合わせを示す］
   

   
5. 前記生成された２枚の画像を結合して候補ターゲットを生成することは、具体的に次の方法に従って実施する。すなわち、
   ２枚の画像内のフォーカスゴーストの重心及びフォーカスリングの中心円を抽出：
   前記逆投影イメージングで得られた画像I_BPに対して２次元平均－一定の誤警報率（ＣＡ－ＣＦＡＲ）検出操作を実行して画像I_BPのサイズに等しいしきい値行列Ｔ_ｃａを得てからしきい値行列に従って画像I_BPを二値化し；
   二値化された画像内のフォーカス領域を連結し、連結領域の重心を計算し、行列に座標をスタックし；
   前記類似－逆投影イメージングで得られた画像I_BP-like内のフォーカスリングの中心円を抽出して別の行列にスタックする、
   ことを特徴とする、請求項１に記載の多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法。
6. 前記候補ターゲットマッチングプロセスは、次のステップに従って実施する。すなわち、
   多経路遅延の取得：ｍ×ｎ個のチャネル内のエコーを抽出して、１次元平均－一定の誤警報率検出を実行して多経路遅延を得、遅延行列Ｔにスタックし；
   候補ターゲットG_canlの多経路遅延計算：経路P_ijにそってｍ番目の送信アンテナから候補ターゲットG_canlに伝搬してｎ番目の受信アンテナに戻る電磁波の遅延を計算し、τ_l,ijで表され、経路行列Ｐ内の全ての経路に沿った候補ターゲットG_canlの伝搬遅延は、次の式（７）で表され；
   候補ターゲットマッチング：ターゲットＧの遅延行列Ｔと候補ターゲットG_canlの遅延行列T_lに基づいて、Ｈ_ｌとＥ_ｌという２つのマッチング係数を定義して行列ＴとT_l内のマッチング成功の要素の数及び対応するマッチング誤差をそれぞれ示し；
   ターゲット判定ルール：G_can内の全ての候補ターゲットの２つの係数を繰り返し計算し、それぞれ式（８）及び式（９）で表される２つの行列に格納し；
   係数Ｈ_ｌとＥ_ｌに基づいて、実際のターゲットを絞り込み：候補ターゲットG_canlをターゲットと判定された場合、マッチング係数Ｈ_ｌは、行列Ｈ内の最大値で、誤差係数Ｅ_ｌが行列Ｅ内の最小値である、
   ことを特徴とする、請求項１に記載の多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位方法。
   

   

   

   
7. 多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位システムであって、メモリと、プロセッサとを備え、前記メモリ内に実行可能コードが格納され、前記プロセッサは前記実行可能コードを実行すると、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法を実現することを特徴とする、多入力多出力レーダーに基づく見通し外ターゲット測位システム。

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