JPH02201186A - 信号処理方法及び信号処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は例えばレーダ、ソナー等において、パルス状
電磁波又は音響波を送信し、反射物から得られる反射信
号に含まれる目標信号を強調しクラッタ信号を抑圧する
ことによって、目標検出性能を向上させる信号処理方法
及び信号処理装置に関するものである。

〔従来の技術〕

従来レーダにおいて、受信信号に含まれる不要なりラッ
タ信号を抑圧する信号処理方法としてＬ　ＯＧ／　ＣＦ
　Ａ　Ｒ（Ｌｏｇａｒｆｔｈｍ／Ｃｏｎ５ｔａｎｔ　Ｆ
ａｌｓｅＡｌａｒｍ　Ｒａｔｅ）が一般に知られている
。

第１２図は従来のＬＯＧ／ＣＦＡＲ受信装置のブロック
図であり、４０１は対数増幅器、４０２はタップ付遅延
素子、４０３は加算器、４０４は除算器、４０５は減算
器、４０Ｂは逆対数増幅器である。

第１２図の動作を説明する。レーダ等の受信信号は入力
信号Ｘとして対数増幅器４０１に入力され、対数変換さ
れた出力信号ｙが得られる。この出力信号ｙはタップ付
遅延素子４０２に供給され、そのＮ個のタップより得ら
れる出力信号ｙ１〜ｙｎは加算器４０３には給され、ま
た中央のタップより得られる出力信号ｙ　は減算器４０
５へ供給される。

加算器４０３は人力信号ｙ１〜ｙｎをすべて加算し、こ
の加算結果を除算器４０４へ出力する。除算器４０４は
入力信号をＮで除算しＮ個の信号ｙｉ〜ｙ　の平均値Ｕ
を算出し、この平均値Ｕを減算器４０５へ供給する。減
算器４０５は人力信号の差ｙｃ−Ｕを算出し、出力信号
■として逆対数増幅器４０Ｂへ供給する。逆対数増幅器
４０６は入力信号Ｖを逆対数変換し出力信号２として出
力する。

［発明が解決しようとする課題］ しかしながら上記のような従来のＬＯＧ／ＣＦＡＲ処理
は誤Ｖ報確率、即ち海面反射等のクラック信号を目標信
号と誤って判定してしまう確率を一定に保つ効果を存す
る反面、ターゲラｌ一対クラッタ比（以下Ｔ／Ｃ比とい
う）の改遵効果は得られず、クラッタ中に埋もれている
目標（ターゲット）信号の検出ができないという問題点
かあっｔ；。

この発明はかかる問題点を解決するためになされたもの
で、レーダ等の受信信号におけるクラッタ中に埋もれた
目標信号を検出できるＴ／Ｃ比の改善された信号処理方
法及び信号処理装置を得ることを目的とする。

［課題を解決するための手段］ この発明に係る信号処理方法は、パルス状電磁波または
音響波を送信し、反射物から得られる反射信号に含まれ
る目標信号を強調し、クラッタ信号を抑圧する信号処理
方法において、前記反射信号の低周波成分を除去するト
レンド除去処理を行ない、該トレンド除去処理後の信号
に２次元線形予測処理を行ない予測誤差を算出し、該予
測誤差の２次元相関処理を行ない相関信号を求め、該相
関信号の２次元移動平均を算出して出力するものである
。

またこの発明に係る信号処理装置は、パルス状電磁波ま
たは音響波を送信し、反射物から得られる反射信号に含
まれる目標信号を強調し、クラッタ信号を抑圧する信号
処理装置において、前記反射信号の低周波成分を除去す
るトレンド除去手段と、該トレンド除去手段から得られ
る出力信号から２次元線形予測誤差を算出する２次元線
形予測手段と、該２次元線形子ｎ１手段から得られる予
測誤差の２次元相関を算出する２次元相関算出手段と、
該２次元相関算出手段から得られる出力信号の２次元移
動平均を算出して出力する移動平均算出手段とを備えた
ものである。

［作用］ この発明においては、パルス状電磁波または音響波を送
信し、反射物から得られる反射信号に含よれる目標信号
を強調し、クラッタ信号を抑圧する信号処理方法及び信
号処理装置において、まずトレンド除去手段により、前
記反射信号の低周波成分、例えば反射信号の平均値が緩
やかに増加又は減少をする成分等の除去処理を行ない、
該トレンド除去処理後の信号について２次元線形予測手
段により、過去に得られた観測値に対する２次元予測値
と実際の観１１ＦＩ値との間の予測誤差を算出し、２次
元相関算出手段により前記予測誤差についての２次元相
関信号を算出し、２次元移動平均算出手段により前記２
次元相関信号についての２次元移動平均を算出し、該算
出結果によりＴ／Ｃ比の改善された画像表示を行なう。

［実施例］ 第１図はこの発明の信号処理方法の実施例を示すブロッ
ク図であり、１はトレンド除去処理、２は２次元線形予
測処理、３は２次元相関処理、４は２次元移動平均処理
である。

第１図は入力信号、例えばレーダ反射信号を対数増幅器
を介して対数変換した信号を、さらにア十ログデジタル
変換器を介して量子化したレーダ反射デジタル信号に対
して順次トレンド除去処理１．２次元線形予測処理２．
２次元相関処理３及び２次元移動平均処理４を行って出
力信号を得る信号処理方法を示している。上記信号処理
はレーダ反射信号におけるクラッタ信号を抑圧し目標（
ターゲット）信号を強調する、即ちＴ／Ｃ比を改善する
ために行なうものである。以下逐次上記信号処理法及び
これらを実現する信号処理装置について説明する。

第２図はこの発明に係るトレンド除去装置の一実施例を
示すブロック図であり、１０１は加算器、＋０２は減算
器、１０３は乗算器、１０４は距離がルンジ離れた場所
から得られる２つの受信信号間の時間差に等しい遅延時
間を有する遅延素子（以下ルンジ遅延素子という）　、
１０５は重み係数λ（〔−〕〈λく１）を乗算する係数
乗算器である。

第２図の動作について説明する。例えばミリ波レーダに
よる観測で、レーダクラッタとして海水面からのクラッ
タを問題にする場合、反射信号は空間的非定常性を持ち
、反射の強いところと弱いところがある。統計的性質を
利用してクラッタを抑圧することを考えると、ある程度
の定常性が必要となるため、以上のようなトレンド的成
分はあらかじめ除去しておく必要がある。トレンド成分
除去を平易に説明すると、レーダ反射信号の低周波成分
、例えば反射信号の平均値が緩やかに増加又は減少する
成分等を除去することを意味する。

第２図はレーダ受信距離方向にこのトレンド除去を行な
う装置である。図において、加算器１０１、ルンジ遅延
素子１０４及び係数乗算器１０５は巡回型回路を形成し
ている。いまレーダ受信信号のサンプリングレンジ毎に
Ｘ、Ｘ２．Ｘ　　・・・ＸＮの人力信号が上記巡回型回
路に供給されたとして、加算器１０ｉに入力信号ｘ２が
直接供給されるタイミングには、係数乗算器１０５から
はルンジ前の帰還信号λｘ１が同時に供給され、加算器
１０１からは出力信号λｘ、＋ｘ２　（但し０くλく１
）が出力される。次の入力信号ｘ３が加算器］０１に直
接供給されるタイミングには、加算器１０１からは出力
信号λ　Ｘ　＋λＸ　２　＋　Ｘ　３が出力される。

■ 同様に次のタイミングにはλ　χ　＋λ２ｘ　＋λＸ　
　＋Ｘ４が加算器１０１から出力され、この動作がサン
プリングタイミングによるサンプリングレンジ毎に繰り
返されるのでルンジ遅延素子！０４の出力には過去の信
号の影響をそれぞれ受けた（現時点より遠い過去の信号
からは小さな影響を、現時点より近い過去の信号からは
大きな影響を受ける）現在の入力信号よりルンジ前の信
号が得られる。このルンジ遅延素子１０４の出力信号と
係数（１−λ）とが乗算器１０３で乗算され、この乗算
値が出力される。減算器１０２は現在の入力信号から乗
算器１０３の乗算値を減算して出力する。

即ち第２図の装置は、過去のサンプル値に対して指数的
につけた平均値（サンプル値にそれぞれ対応したλの零
乗値を乗算した積和に係数を乗算した値）を算出し、現
在のサンプル値から前記算出値を逐次引算して出力する
信号処理装置であり、平均を求めるためのタップ数を離
散的に定めるよりも高速な処理が可能である。ここで、
λが１に近いほど平均を求める擬似的タップ数は多くな
る。

以上の信号処理により距離方向にはほぼ定常性が仮定で
き、また空中線のビーム幅内では角度方向についてもそ
の様な仮定ができるので、距離方向にはすべてのサンプ
ル値（例えば２５６レンジビン）、角度方向にはビーム
幅内でのスィーブ数（例えば９スイーブ）からなる細長
い扇形の領域について、実際のレーダで海水面より反射
されたデータについてトレンド除去後の反射強度の分布
検定を行った。

検定法としては、Ａ　Ｉ　Ｃ（Ａｋａｌ、ｋｅ　ｔｎｌ
’ｏｒｉａｔｌｏｎＣｒｌｔｅｒｌｏｎ）を用いた。Ａ
ＩＣは次の（１）式で与えられ、これが小さいほどよい
モデルである。

ＡｌＣ−−２１Ｌ　（θ。）−Ｋ）　　・・・（１）（
１）式でＬ（θ０）は最大対数尤度、Ｋはモデルのパラ
メータ数である。

また、対数尤度Ｌ（θ）は、次の（２）式で示される。

Ｌ（θ）−ΣＩｎｆｆ（ｘ　　：θ’）　１−（２）（
２）式でｆ（ｘ：θ）はモデルの確率密度間ｎ 数、Ｘ　は観ＷＪ値、θはモデルのパラメータ（例えば
、ガウス分布の平均と分散）である。

いまＬを最大にする最尤推定量θ。を求めれば、そのと
きのＬが最大対数尤度となる。密度関数のモデルとして
は、クラッタの反射強度分布として報告の多いワイブル
（ｋｌｅｌｂｕｌｌ）分布と対数正規（Ｌｏｇ−ｎｏｒ
ｍａｌ）分布を仮定し、先はど述べた扇形の領域毎にＡ
ＩＣを計算し、その平均を求めた。

λ−０．３，０．Ｇ、０．９としたときの結果を第３図
に示す。

第３図はＡＩＣの平均値によるクラッタ反射強度分布の
検定を説明する図である。図において、λを変えたとき
の対数正規分布とワイブル分布の値が小さいほどフィッ
トネスが大きい。

第４図はλ−０，８のときのクラッタ反射強度の確率密
度分布を示す図である。図においてλ−０，６のときの
クラッタ反射強度の分布は対数正規分布にフィツトして
いる様子が示される。これらより、トレンド除去後の海
水面反射の強度分布としてはワイブル分布よりも対数正
規分布を仮定する方が適当だと考えられる。実際に観ρ
１したデータは、ダイナミックレンジを大きくするため
対数増幅器を使用し、この対数出力信号であったので、
以後の信号処理において、海氷面からの反射波は正規性
の確＄過程に従うものとして取り扱った。

一般のレーダにより得られる信号は、距離方向と角度方
向の二次元信号となる。そこで、クラッタの生成過程と
して二次元の自己回帰（ＡＲ）モデルを仮定し、ある時
間の観測値をすでに得られている値の線形結合で予測す
ることを考えた。

第５図は２次元線形予測処理方法を説明する図であり、
２０１は加算器、２０２は減算器である。なお、予ＡＰ
Ｉに用いる角度方向の次数をＭ１距離方向の次数をＮと
した。

第５図の動作を説明する。いま過去に得られた観測値を
２回過去のスィーブよりｘ　（００）、　　ｘ　（０１
）。

ｘ　（０２）、１回過去のスィーブよりｘ　（１０）、
　　ｘ　（１，１）Ｘ（１，２）、現在のスィーブより
ｘ　（２０）、　　ｘ　（２１）とし、現在の観測値を
ｘ　（２２）とする。このとき過去に得られた観測値に
それぞれ予ｉＴ？１係数ａ２□〜ａｏ１を乗算して得ら
れた積ａ　　ｘ　（００）、ａ　２ｔ（０１）＝・ａ　
ｏ、ｘ　（２１）、を加算器２０１ですべて加算して予
測鎮交を算出する、この予測鎮交と実際の観測値ｘ　（
２２）とを減算器２０２で減算して得られた差ｅが予７
１）Ｊ誤差となる。−膜内に予測値Ｒ（ｍ、ｎ）及び予
測誤差ｅ　（ｍ、ｎ）は次の（３）　、　（４）で示さ
れる。

ｅ　　（ｓ、ｎ）　　＝　　ｘ　　（ｓ、ｎ）　　−’
Ｑ　　（ｇ、ｎ）　　　　　　　　−（４）本発明はタ
ーゲットとして船舶を想定しており、画像処理的には欠
陥抽出にあたる。そこでバックグランドであるクラッタ
の統計的性質に適合した予測誤差抽出フィルタを用いれ
ば、ターゲットの情報は誤差信号の中に多分に含まれる
と考えられる。

予ｎ１係数は、一般に予測誤差の二乗平均を最小にする
ものが選ばれる。オンラインで処理をする場合、新しく
１ＱＡＦＩ値が得られる毎に係数の推定値を更新しして
いくアルゴリズムが必要となり、これはカルマン・フィ
ルタを用いて達成できる。特に予測誤差が白色の正規性
を示すときは、この推定は非線形推定も含めた最適なも
のとなる。しかし、レーダ信号処理では処理速度の面か
ら適用が難しい。そこで、計算量が少なく実時間処理が
容易な学習同定法（Ｌｅａｒｎｌｎｇ　１ｄｅｎｔｉｆ
ｉｃａｔｉｏｎＩＩｅｔｈｏｄ）を利用した。このアル
ゴリズムは適応エコー・キャンセラ等に用いられており
、システムの同定法としてよく知られる確率勾配法（Ｓ
ｔｏｃｈａｓｔｌｃ　ｇｒａｄｌｅｎｔ　ｍｅｔｈｏｄ
）の収束速度向上と、非定常適応モードの動作を前提と
したものである。

係数ベクトル官の更新は、予測に用いる入力を成分とす
るベクトル文と予測誤差ｅを用いて次の（５）式により
逐次更新される。なお、αは修正係数と呼ばれ、０くα
く２の値をとる。

（５）式において、 マ　（１１＋、ｎ）−（ｘ（ｉ、ｎ−ＩＬｘ（ｍ−１，
ｎ）、ｘ（ｉ−１，ｎ−１）、−）ｔ（”ｎ）”　（ａ
０１’　　　１０’　　ａ１１’　””マＬ（ｍ、ｎ）
は！（＋ａ、ｎ）の転置ベクトルである。

上記の（３）　、　（４）及び（５）式の信号処理を行
なう２次元線形予測フィルタの構成例を第６図に示す。

第６図は２次元線形予測装置の一実施例を示すブロック
図で、角度方向及び距離方向の次数Ｐｖｉ　−Ｎ−２の
場合の例を示す。図において１０４は第２図と同一のル
ンジ遅延素子、２０３は１スィーブ＋ルンジ異なる位置
のデータ間の時間差に等しい遅延時間を有する遅延素子
（以下１スィーブ＋ルンジ遅延素子という）　、２０４
は１スイープ異なる位置のデータ間の時間差に等しい遅
延時間を（了する遅延素子（以下１スイーブ遅延素子と
いう）２０５　、２０８及び２０７は現在の予Ａ−１係
数値と新規に人力する修正値とを加算し、逐次値の更新
される予ｆｌｌ１１係数ａ　　　ａ　　及びａ。１を保
有し、遅延素子１１’　　　　１０ ２０３　、２０４及び１０４からの入力信号にそれぞれ
前記予ａＦ１係数を乗算して出力する演算器、２０８〜
２１０はそれぞれ人力信号間の積と係数αとの積を演算
する乗算器、２１１〜２１３はそれぞれ２乗器、２１４
及び２１５は加算器、２１Ｇは逆数器、２１７は減算器
である。

第６図の動作を説明する。入力信号ｘ　（ｍ、ｎ）から
それぞれ１スィーブ＋ルンジ遅延素子２０３．１ス・ｆ
−ブ遅延素子２０４及びルンジ遅延素子１０４を介して
取り出された出力信号に、演算器２０５〜２０７はそれ
ぞれ予測係数ａ　、ａ　及び目　　　ｌＯ ”Ｏｆを乗算し、これらの乗算結果を加算器２１５で加
算して（３）式の予１４ＦＩ値Ｒ（Ｉｌ、ｎ）が得られ
る。減算器２１７は入力信号ｘ　（ｉ、ｎ）と予測値Ｒ
（ｅ、ｎ）の差を算出し、（４）式のＴ−，９１誤差ｅ
　（ｍ、口）を出力する。また遅延素子２０５　、２０
６及び１０４の出力信号はそれぞれ２重器２１１〜２１
３で２乗され、この２乗値は加算器２１４で加算され、
加算値ママ１が１０られる。この加算値は逆数器２１６
で逆数値１／マ５ｅｔが算出され、この逆数値はそれぞ
れ乗算器２０８〜２１０への１人力として供給される。

乗算器２０８〜２１０はそれぞれ遅延素子２０３　、２
０４及び１０４からの入力信号と、予測誤差ｅ　（ｍ、
ｎ）と、前記逆数値］／ママ１との積を演算し、さらに
前記績に係数αを乗算し、修正値αｅ　（ｍ、ｎ）　３
ｉ’／ママ１をそれぞれ演算器２０５〜２０７へ供給す
る。演算器２０５〜２０７は（５）式に示されるように
現在の′ｆハ１係数ａ　（ｍ、ｎ）に新規に入力された
前記修正値αｅ　（ａ＋、ｎ）マ／ママ１を加算して次
の予測係数ａ　（ｉ、ｎ＋１）へ変更する。このように
予Δ−１係数は演算器２０５〜２０７により（５）式の
通り逐次更新される。

上記の説明においては、予測に使う次数は既知であると
してきたが、実際には最適な次数を推定しなければなら
ない。今回は、先はど分布検定でも用いたＡＩＣを評価
基準とした。反射強度が正規性であるとき、ＡＩＣは次
の（６）式で計算される。この（６）式で計算されるＡ
ＩＣを最小にする次数が最適値と判定される。

Ａｒｃ−八・Ｉｎｃｒ２＋２　（ＭｘＮ−１）　−（６
）（６）式においてσ２は予１１１誤差ｅの分散、Ａは
推定に用いるデータ数、Ｍは角度（スィーブ）方向の次
数、Ｎはレンジ方向の次数である。

（６）式による次数の最適値の算出は次のようにして行
なう。分布検定のときと同じくビーム幅毎の予Ｊｌ誤差
を用いてＡＴＣを計算し、その平均値を最終的な値とす
る。まず、角度方向の次数と距離方向の次数は独立であ
るとして、角度方向のみで予ｄ−１シたときのＭに対す
るＡＩＣを算出し、次に距離方向のみで予測したときの
Ｎに対するＡＩＣを算出する。このとき修正係数αの選
び方も問題となるため、これもパラメータとして算出す
る。次に両算出結果を比較し、一方の次数（例えば予測
の影響が大きいと考えられ方の次数）の最適値と修正係
数αの最適値を基準とし、他方のＡＩＣの変化を再び算
出し、その最少値を求めることにより、他方の次数の最
適値を決めることができる。実際のレーダで海氷面より
の反射データについて、上記算出法を適用した例では、
角度方向と距離方向の次数のそれぞれ独立した算出結果
において、角度方向の成分による予測の影響が大きいと
考えられた。そこで角度方向のＡＩＣを最小にする条件
としてα−０，ＯＬＭ−７を基準にし、そのうえで距離
方向の次数を変えてＡＩＣの変化を調べ、距離方向の次
数Ｎ、２を最適値とした。

この予測に使う次数Ｍ、Ｎは実際のレーダのアンテナビ
ーム幅、アンテナ回転速度、送信繰り返し周波数、送信
パルス幅、サンプリング周波数等に応じて最適圃が選択
される。

次に、１７られたＴ測誤差からターゲットの情報を取り
出す必要がある。予Ａ１１ｌ誤差の大きさそのものでは
よい結果が得られなかったため、その空間的相関に注目
することにした。クラッタに適合する予測が成されてい
れば相関の取り除かれた信号が誤差として出力されてい
るはずであり、統計的欠陥であるターゲット部分は相関
が残っていると考えられる。

第７図は２次元相関及び２次元移動平均の信号処理方法
を説明する図であり、３０１〜３０２は加算器、３０３
〜３０５は乗算器である。同図においては２次元線形子
Ａｌ誤差としてｅ　（ｍ、ｎ）平面、２次元相関値とし
てｒ　（ｍ、ｎ）平面、２次元移動平均値としてｙ　（
ｍ、ｎ）平面が示されている。

第７図の信号処理方法の説明をする。２次元相関抽出と
しては、実時間処理を考慮した簡単な方法を用いた。ま
ず、ある時間での予７Ｉｌｌｌ誤差とそれ以前に得られ
た誤差との積和を取り、次の（７）式により２次元相関
値ｒ　（ｍ、ｎ）を算出する。

（７）式においてＰは角度方向のマスクサイズ、Ｑは距
離方向のマスクサイズであり、パラメータ設定の簡略化
からこれらのマスクサイズを設けた。

第７図のｅ　（ｉ、ｎ）平１ｒｉｊにおいて乗算器３０
３〜３０５により、ある時刻でのＴ−ａｌｌ誤差とそれ
以前に得られた誤差との積が求められ、加算器３０１で
その積和ｒ　（ｍ、ｎ）が算出される方法が示されてい
る。この２次元相関値のままでは統計的ばらつきが大き
いので次の（８）式により２次元移動平均処理を施し、
出力ｙ　（ｇ、ｒ＋）を求めた。

第７図のｒ　（ｍ、ｎ）平面において加算器３０２によ
り２次元的な和、即ち移動平均値ｙ　（ｍ、ｎ）が算出
される方法が示されている。

第８図は２次元相関及び２次元移動平均の信号処理装置
の一実施例を示すブロック図であり、２０３−１．．２
０３−２は第６図の２０３と、２０４−１，２０４〜２
は第６図の２０４と、また１０４−１．１０４−２は第
６図の１０４と同一の遅延素子である。３０６〜３０８
は乗算器、３０９〜３１．０は加算器である。また同図
は角度方向及び距離方向の次数ｋｉ　−Ｎ　−２の場合
の装置である。

第８図の動作について説明する。入力信号である２次元
線形子Ｍ１誤差ｅ　（ｍ、ｎ）は直接それぞれ積算器３
０６〜３０８の一方の入力に供給され、また遅延素子２
０３−１　、２０４−１及び１０４−１を介してそれぞ
れ積算器３０６〜３０８の他方の入力に供給される。乗
算器３０６〜３０８でそれぞれ算出された積は加算器３
０９で加算され、積和である２次元相関値ｒ　（ｍ、ｎ
）が加算５３０９より出力される。この信号ｒ　（ｍ、
ｎ）は直接加算器３１０に供給される信号と、遅延素子
２０３−２．２０４−２及び！、０４−２を介してそれ
ぞれ加算器３１、０に供給される信号との和である２次
元移動平均値ｙ　（ｓ、ｎ）が加算器３１．０より出力
される。この出力信号ｙ　（ｔａ、ｎ＞により２次元画
像表示を行った結果、海氷面からのクラッタ信号が大幅
に抑圧され目標（ターゲット）からの反射信号が強、に
ｌされ、従来のＣＦＡＲ処理を行った場合よりもＴ／Ｃ
比が改善された結果が得られた。

第９図は信号処理前の観測データによる画像表示図であ
る。

第１０図は本発明のトレンド除去処理後の画像表示図で
ある。

第１１図は本発明の信号処理をすべて行った結果の画像
表示図である。

第９図〜第１１図について説明する。第９図〜第１１図
はいずれも沿岸から０．５に−の地点より距離方向は７
．５ｍ毎に２５８点（即ち１９２０ｍ）　、角度方向は
０．０２７度毎に２５６点（即ち６，９１度）の扇形地
域を選定し、ミリ波レーダを使用してこの扇形地域より
得られた反射データで、海氷面クラッタと目標とするタ
ワーからの反射データが含まれている。

第９図において黒白の階調は反射信号強度を示しており
、同図では海氷面クラッタとタワーとの識別が全く不能
である。第１０図においてはλ−〇、９としてトレンド
除去処理を行ったが、クラッタと目標との識別はなお不
十分である。第１１図においては本発明の信号処理をす
べて行った結果、Ｔ／Ｃ比が改善され、黒白の階調差に
より目標の識別が容易となっている。

また上記実施例においては、レーダ反射信号について本
発明の信号処理方法及び信号処理装置を適用する例を示
したが、本発明はこれに限定されるものではなく、一般
にパルス状電磁波又は音響波を送信し、反射物から時系
列的に得られる反射信号の中にターゲットからの反射信
号以外にクラッタと呼ばれる不要な反射信号が含まれる
場合には、本発明の信号処理方法及び信号処理装置を適
用することができる。例えば超音波探傷器、超音波診断
装置、超音波レベル、１、魚群探知機等にも本発明を適
用することができる。

［発明の効果］ 以上のようにこの発明によれば、例えばレーダ、ソナー
等において、パルス状電磁波又は音響波を送信し、反射
物から得られる反射信号にトレンド除去処理、２次元線
形子１１ＰＩ処理、２次元！［１関処理及び２次元移動
毛均処理を行って得られる１］１標信号が強調されクラ
ッタ信号が抑圧された信号により画像表示を行なうよう
にしたので、クラッタ中に埋もれた目標信号も検出でき
、目標検出性能を向上させる効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の信号処理方法の実施例を示すブロッ
ク図、第２図はこの発明に係るトレンド除去装置の一実
施例を示すブロック図、第３図はＡＩＣの平均値による
クラッタ反射強度分布の検定を説明する図、第４図はλ
−０，６のときのクラッタ反射強度の確率密度分布を示
す図、第５図は２次元線形子ａｐ＋処理方法を説明する
図、第６図は２次元線形子１１Ｆ１装置の一実施例を示
すブロック図、第７図は２次元相関及び２次元移動平均
の信号処理方法を説明する図、第８図は２次元相関及び
２次元移動平均の信号処理装置の一実施例を示すブロッ
ク図、第９図は信号処理前の観測データによる画像表示
図、第１０図は本発明のトレンド除去処理後の画像表示
図、第１１図は本発明の信号処理をすべて行った結果の
画像表示図、第１２図は従来のＬＯＧ／ＣＦＡＲ受信装
置のブロック図である。 図において１はトレンド除去処理、２は２次元線形−Ｔ
−ＡＩ処理、３は２次元相関処理、４は２次元移動ル均
処理、１０１は加算器、１０２は減算器、１０３は乗算
器、１０４，１０４−１，１０４−２はルンジ遅延素子
、１０５は係数乗算器、２０１は加算器、２０２は減算
器、２０３．２０３−１．２０３−２は１スィーブ＋ル
ンジ遅延素子、２０４．２０４−１，２０４．−２は１
スイーブ遅延素子、２０５〜２０７は演算器、２０８〜
２１０は乗算器、２１１〜２１３は２乗器、２１４．２
１５は加算器、２１６は逆数器、２１７は減算器、３０
１〜３０２，３０９〜３１０は加算器、３０３〜３０８
は乗算器、４０１は対数増幅器、４０２はタップ付遅延
素ｒ、４０３は加算器、４０４は除算器、４０５は減算
器、４０６は逆対数増幅器である。 代理人　弁理士　佐々木　宗　治 ０１　　カ口ｌｌｌ５ ０２減算器 ０３乗算五 ＋０４”ルンジ遅延素子 ０５、谷数乗糠番 人　１系数（０＜入＜１） 第５図 ２０１　　カロ隼東者５ ２ｏ２；減算器 １ｉｊ）≠（０ρ） 予’ｔ’ａｌ＋ｓ希：　ｅ（ｍ、ｎ）　＝　ｘ（ｍ、ｎ
）−￥（ｍ、ｎ）第３図 第４図 クラッタ反射弥度

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）パルス状電磁波または音響波を送信し、反射物か
   ら得られる反射信号に含まれる目標信号を強調し、クラ
   ッタ信号を抑圧する信号処理方法において、 前記反射信号の低周波成分を除去するトレンド除去処理
   を行ない、該トレンド除去処理後の信号に２次元線形予
   測処理を行ない予測誤差を算出し、該予測誤差の２次元
   相関処理を行ない相関信号を求め、該相関信号の２次元
   移動平均を算出して出力することを特徴とする信号処理
   方法。
2. （２）パルス状電磁波または音響波を送信し、反射物か
   ら得られる反射信号に含まれる目標信号を強調し、クラ
   ッタ信号を抑圧する信号処理装置において、 前記反射信号の低周波成分を除去するトレンド除去手段
   と、 該トレンド除去手段から得られる出力信号から２次元線
   形予測誤差を算出する２次元線形予測手段と、 該２次元線形予測手段から得られる予測誤差の２次元相
   関を算出する２次元相関算出手段と、該２次元相関算出
   手段から得られる出力信号の２次元移動平均を算出して
   出力する移動平均算出手段とを備えたことを特徴とする
   信号処理装置。