JPH0318156B2

JPH0318156B2 -

Info

Publication number: JPH0318156B2
Application number: JP56168156A
Authority: JP
Inventors: Tetsuo Kirimoto; Yoshimasa Oohashi; Tomomasa Kondo
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1981-10-21
Filing date: 1981-10-21
Publication date: 1991-03-11
Also published as: JPS5870182A

Description

【発明の詳細な説明】この発明は、レーダで受信される信号のうち海
面あるいは陸で散乱されて受信される信号、即
ち、クラツタ（CLUTTER）を抑圧する信号処
理装置に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention relates to a signal processing device for suppressing clutter, which is a signal received by being scattered on the sea surface or land among signals received by a radar.

この種の信号処理装置はクラツタに埋れた目標
信号を検出することを目的とするもので、処理後
の目標信号ピーク電力対クラツタ平均電力（以下
これを出力Ｓ／Ｃ比と呼ぶ）を最大にする一種の
デイジタルフイルタを構成するものである。 This type of signal processing device aims to detect a target signal buried in clutter, and maximizes the peak power of the target signal after processing to the average power of the clutter (hereinafter referred to as the output S/C ratio). It constitutes a kind of digital filter.

このような出力Ｓ／Ｃ比を最大にするデイジタ
ルフイルタは、伝達関数Ｈ(f)が次式で与えられる
フイルタによつて得られることは周知の事実とな
つている。 It is a well-known fact that such a digital filter that maximizes the output S/C ratio can be obtained by a filter whose transfer function H(f) is given by the following equation.

Ｈ(f)＝RS^*(f)／P_c(f) (1) ここにＳ(f)は上記デイジタルフイルタに入力す
る目標信号のスペクトルであり、P_c(f)は同デイジ
タルフイルタに入力するクラツタの電力スペクト
ルであり、Ｒは０でない任意定数であり、＊は複
素共役である。なお、Ｓ(f)、P_c(f)に示す周波数ｆ
は目標物体の移動もしくはゆらぎによつて受信信
号に発生するドツプラ周波数を表す。 H(f)=RS ^* (f)/P _c (f) (1) Here, S(f) is the spectrum of the target signal input to the digital filter, and P _c (f) is the spectrum of the target signal input to the digital filter. is the power spectrum of the clutter where R is an arbitrary constant that is not 0, and * is a complex conjugate. In addition, the frequency f shown in S(f) and P _c (f)
represents the Doppler frequency generated in the received signal due to movement or fluctuation of the target object.

Ｓ(f)はレーダから送信される送信信号の数学的
表現から計算される量で、既知量である。即ち、
送信信号S_T（ｔ）が第(2)式で与えられるとき第(3)
式で計算される S_T（ｔ）＝_N-1 〓ⁿ⁼⁰ b_orect〔ｔ−nT_s／τ〕 exp〔j2πf₀t〕 (2) Ｓ(f)＝_N-1 〓ⁿ⁼⁰ b_oexp〔−j2πnfT_s〕 (3) ここに、 b_o：送信パルスの複素振幅Ｎ：送信パルスの総数 T_s：送信パルス間隔 f₀：送信周波数 τ：送信パルス幅ｆ：ドツプラ周波数である。 S(f) is a quantity calculated from a mathematical expression of a transmission signal transmitted from the radar, and is a known quantity. That is,
When the transmitted signal S _T (t) is given by equation (2), equation (3)
S _T (t) = _N-1 〓 ⁿ⁼⁰ b _o rect [t-nT _s / τ] exp [j2πf ₀ t] (2) S(f) = _N-1 〓 ⁿ⁼⁰ b _o exp [−j2πnfT _s ] (3) where, b _o : Complex amplitude of the transmitted pulse N : Total number of transmitted pulses T _s : Transmitted pulse interval f ₀ : Transmitted frequency τ : Transmitted pulse width f : Doppler frequency It is.

一方、クラツタの電力スペクトルP_c(f)は、クラ
ツタの性質によつて変化するものであり、一般に
は未知量であり、また、P_c(f)を正確に知るために
は、通常、多くの観測データを必要とする。その
ために従来では式(1)のようなデイジタルフイルタ
は、クラツタの性質がよく知られており、かつ、
その変化の小さい場合に適用されており、上述の
条件が満たされないクラツタに対しては全く適用
されていなかつた。 On the other hand, the power spectrum P _c (f) of a cluster varies depending on the properties of the _cluster , and is generally an unknown quantity. observation data is required. For this reason, conventional digital filters as shown in equation (1) have well-known properties of clutter, and
It has been applied to cases where the change is small, and has not been applied at all to clutter where the above conditions are not met.

この発明は、クラツタの電力スペクトルを受信
信号から正確に推定できる周知のスペクトル推定
法であるMEM（Maximum Entropy Method）
の演算アルゴリズムを実施する演算回路を用い、
第(1)式に示したデイジタルフイルタが、予め性質
の全くわからないクラツタに対しても効果がある
ようにすることを目的とする。以下、図面につい
て詳細に説明する。 This invention is based on MEM (Maximum Entropy Method), a well-known spectrum estimation method that can accurately estimate the power spectrum of Kuratsuta from the received signal.
Using an arithmetic circuit that implements the arithmetic algorithm,
The purpose is to make the digital filter shown in equation (1) effective even for clutter whose properties are completely unknown in advance. The drawings will be described in detail below.

第１図は、この発明の一実施例であつて、図
中、１はクラツタの電力スペクトルを計算する
MEM演算回路、２はデイジタルフイルタ、３は
メモリ、４はフイルタ係数演算回路、５はバツフ
アである。 FIG. 1 shows an embodiment of the present invention, in which 1 calculates the power spectrum of the clutter.
2 is a digital filter, 3 is a memory, 4 is a filter coefficient calculation circuit, and 5 is a buffer.

レーダ受信信号γ（nT_s）（ｎ＝０、１、２、…
Ｎ−１）は、まず、MEM演算回路１およびバツ
フア５に入力される。バツフア５に入力された受
信信号γ（nT_s）は後に述べるフイルタ係数Clの
計算が完了するまで一時蓄えられる。一方、
MEM演算回路１は受信信号γ（nT_s）の電力スペ
クトルP_c(f)を次式の形で推定する。 Radar received signal γ (nT _s ) (n=0, 1, 2,...
N-1) is first input to the MEM arithmetic circuit 1 and the buffer 5. The received signal γ (nT _s ) input to the buffer 5 is temporarily stored until the calculation of the filter coefficient Cl, which will be described later, is completed. on the other hand,
The MEM calculation circuit 1 estimates the power spectrum P _c (f) of the received signal γ (nT _s ) using the following equation.

MEMはパラメータＭ、P_M、ai（ｉ＝１、２、
…、Ｍ）をγ（nT_s）（ｎ＝０、１、２、…、Ｎ−
１）から計算し、P_c(f)を推定する公知のアルゴリ
ズムである。MEMは、不規則変動する受信信号
γ（nT_s）に第(6)式に示す自己回帰式を適用し、
Ｍ、P_M、ai（ｉ＝１、２、…、Ｍ）を計算するア
ルゴリズムであつて、 γ（nT_s）＝−a₁γ（（ｎ−１）T_s）−a₂γ （（ｎ−２）T_s） (6) …−a_Mγ（（ｎ−Ｍ）T_s）＋ｅ（nT_s）ｅ（nT_s）：白色ガウス雑音第(6)式が、γ（nT_s）の予測値γ＾（nT_s）を第(7)
式の回帰予測式で計算し、 γ^（nT_s）＝−_M 〓^m=1 a_nγ（（ｎ−ｍ）T_s） (7) その予測誤差ｅ（nT_s）＝γ（nT_s）−γ^（nT_s）を
白色ガウス雑音にするための一種の数値フイルタ
と解釈できるため、Ｍは数値フイルタのオーダ、
ai（ｉ＝１、２、…、Ｍ）は数値フイルタ係数、
P_Mは予測誤差ｅ（nT_s）の分散と呼ばれる。 MEM is the parameter M, P _M , ai (i=1, 2,
..., M) as γ(nT _s ) (n=0, 1, 2, ..., N-
1) and estimates P _c (f). MEM applies the autoregressive equation shown in equation (6) to the irregularly fluctuating received signal γ (nT _s ),
M, P _M , ai (i = 1, 2, ..., M) is an algorithm for calculating γ (nT _s ) = -a ₁ γ ((n-1)T _s ) - a ₂ γ (( n-2) T _s ) (6) ...-a _M γ((n-M)T _s )+e(nT _s ) e(nT _s ): White Gaussian noise Equation (6) is γ(nT _s ) The predicted value γ^(nT _s ) of (7)
Calculated using the regression prediction formula of the equation, γ^(nT _s )=− _M 〓 ^m=1 a _n γ((n−m)T _s ) (7) Its prediction error e(nT _s )=γ(nT _s )−γ^(nT _s ) can be interpreted as a kind of numerical filter to make white Gaussian noise, so M is the order of the numerical filter,
ai (i = 1, 2, ..., M) is a numerical filter coefficient,
P _M is called the variance of the prediction error e(nT _s ).

MEMアルゴリズムでは反射係数ρ_i（ｉ＝１、
２、…、Ｍ）、前向予測誤差p_i（nT_s）、後向予測誤
差q_i（nT_s）（ｉ＝０、１、…、Ｍ）と呼ばれる中
間パラメータを用いて以下に示すような演算手順
に従つて、Ｍ、a_i（ｉ＝１、２、…、Ｍ）P_Mを導
出する。 In the MEM algorithm, the reflection coefficient ρ _i (i=1,
2, ..., M), forward prediction error p _i (nT _s ), and backward prediction error q _i (nT _s ) (i = 0, 1, ..., M) as shown below. M, a _i (i=1, 2, . . . , M) P _M are derived according to the following calculation procedure.

まず、ｉ＝０として各パラメータの初期設定を
行う。 First, each parameter is initialized by setting i=0.

p₀（nT_s）＝γ（nT_s）（ｎ＝０、…、Ｎ−１）
（101） q₀（nT_s）＝γ（nT_s）（ｎ＝０、…、Ｎ−１）
（102） P₀＝１／Ｎ_N-1 〓ⁿ⁼⁰ γ（nT_s）γ^*（nT_s）（103）次に、ｉ＝１として次の演算を行う。p ₀ (nT _s ) = γ (nT _s ) (n=0,...,N-1)
(101) q ₀ (nT _s )=γ(nT _s ) (n=0,...,N-1)
(102) P ₀ =1/N _N-1 〓 ⁿ⁼⁰ γ (nT _s ) γ ^* (nT _s ) (103) Next, the following calculation is performed with i=1.

P₁（nT_s）＝p₀（nT_s）＋ρ₁q₀（（ｎ−１）T_s）（105）（ｎ＝１、２、…、Ｎ−１） q₁（nT_s）＝q₀（（ｎ−１）T_s）＋ρ₁ ^*p₀（nT_s）（106）（ｎ＝１、２、…、Ｎ−１） P₁＝（１−｜ρ₁｜²）P₀ （107） a₁(1)＝ρ₁ （108）次に、ｉ＝２として次の演算を行う。 P ₁ (nT _s ) = p ₀ (nT _s ) + ρ ₁ q ₀ ((n-1)T _s ) (105) (n=1, 2,..., N-1) q ₁ (nT _s ) = q ₀ ((n-1)T _s ) + ρ ₁ ^* p ₀ (nT _s ) (106) (n=1, 2,..., N-1) P ₁ = (1-|ρ ₁ | ² ) P ₀ ( 107) a ₁ (1)=ρ ₁ (108) Next, the following calculation is performed with i=2.

p₂（nT_s）＝p₁（nT_s）＋ρ₂q₂（（ｎ−１）T_s）（110）（ｎ＝２、３、…、Ｎ−１） q₂（nT_s）＝q₁（（ｎ−１）T_s）＋ρ₂ ^*p₁（nT_s）（111）（ｎ＝２、３、…、Ｎ−１） P₂＝（１−｜ρ₂｜²）P₁ （112） a₁(2)＝a₁(1)＋ρ₂a₁(1) （113） a₂(2)＝ρ₂ （114）以下、同様の計算をｉについてくり返し行う。
即ちｉ＝Ｍ−１における各パラメータP_M-1 p_M-1（nT_s）、q_M-1（nT_s）、a_i（Ｍ−１）（ｉ＝１、
２、…、Ｍ−１）に対してｉ＝Ｍにおいて次の演
算を行う。 p ₂ (nT _s ) = p ₁ (nT _s ) + ρ ₂ q ₂ ((n-1)T _s ) (110) (n=2, 3,..., N-1) q ₂ (nT _s ) = q ₁ ((n-1)T _s ) + ρ ₂ ^* p ₁ (nT _s ) (111) (n=2, 3,..., N-1) P ₂ = (1- | ρ ₂ | ² ) P ₁ ( 112) a ₁ (2)=a ₁ (1)+ρ ₂ a ₁ (1) (113) a ₂ (2)=ρ ₂ (114) Below, similar calculations are repeated for i.
That is, each parameter P _M-1 p _M-1 (nT _s ), q _M-1 (nT _s ), a _i (M-1) (i=1,
2,...,M-1), the following calculation is performed at i=M.

p_M（nT_s）＝p_M-1（nT_s）＋ρ_Mq_M-1（（ｎ−１）T_s）（116）（ｎ＝Ｍ、…、Ｎ−１） q_M（nT_s）＝q_M-1（（ｎ−１）T_s＋ρ_M ^*P_M-1（nT_s）（117）（ｎ＝Ｍ、…、Ｎ−１） P_M＝（１−｜ρ_M｜²）P_M-1 （118） a_i（Ｍ）＝a_i（Ｍ−１）＋ρ_Ma^* _M-1（Ｍ−１）（119） a_M ^(M)＝ρ_M （120）ｉのくり返し計算の打ち切り、即ち、Ｍの値は
次の赤池のFPE（Final Predliction Error） FPE＝Ｎ＋Ｍ＋１／Ｎ−Ｍ−１P_M （121）を最小にするＭで決定される。FPEを最小にす
るＭは概ねＭ２√ （122）で与えられることが知られている。Ｍが決定され
ると、a_i＝（ｉ＝１、２、…、Ｍ）は次式で与え
られる a_i＝a_i（Ｍ）（ｉ＝１、２、…、Ｍ）（123）次にこのようにして導出されたＭ、P_M、a_i（ｉ
＝１、…、Ｍ）からレーダ受信信号の電力スペク
トルP_c(f)が第(5)式で書けることを説明する。 p _M (nT _s ) = p _M-1 (nT _s ) + ρ _M q _M-1 ((n-1)T _s ) (116) (n=M,...,N-1) q _M (nT _s ) =q _M-1 ((n-1)T _s +ρ _M ^* P _M-1 (nT _s ) (117) (n=M,...,N-1) P _M = (1-|ρ _M | ² ) P _M-1 (118) a _i (M) = a _i (M-1) + ρ _M a ^* _M-1 (M-1) (119) a _M ^(M) = ρ _M (120) Iterative calculation of i In other words, the value of M is determined by M that minimizes the following Akaike's FPE (Final Predliction Error) FPE=N+M+1/N-M-1P _M (121).M that minimizes FPE is approximately It is known that it is given by M2√ (122). Once M is determined, a _i = (i=1, 2,..., M) is given by a _i = a _i (M) (i = 1, 2, ..., M) (123) Next, M, P _M , a _i (i
=1, . . . , M), it will be explained that the power spectrum P _c (f) of the radar received signal can be written by equation (5).

第(6)式に示すようにMEMアルゴリズムで導出
されたa_i＝（ｉ＝１、２、…Ｍ）はレーダ受信信
号を自己回帰モデルをあてはめたときの係数とな
つている。 As shown in equation (6), a _i =(i=1, 2, . . . M) derived by the MEM algorithm is a coefficient when an autoregressive model is applied to the radar reception signal.

第(6)式の両辺をＺ変換すると次式が得られる。 By Z-transforming both sides of equation (6), the following equation is obtained.

∝ 〓ⁿ⁼⁰ γ（nT_s）Z^-n＝∝ 〓ⁿ⁼⁰ −a₁γ（（ｎ−１）T_s）Z^-n−∝ 〓ⁿ⁼⁰ a₂γ（（ｎ−２）T_s）Z^-n… ∝ 〓ⁿ⁼⁰ a_Mγ（（ｎ−Ｍ）T_s）Z^-n＋∝ 〓ⁿ⁼⁰ ｅ（nT_s）Z^-n （124）ここで Γ（Ｚ）＝∝ 〓ⁿ⁼⁰ γ（nT_s）Z^-n （125）Ｅ（Ｚ）＝∝ 〓ⁿ⁼⁰ ｅ（nT_s）Z^-n （126）とおくと、第（124）式は次のように書くことが
できる。 ∝ 〓 ⁿ⁼⁰ γ(nT _s )Z ^-n =∝ 〓 ⁿ⁼⁰ −a ₁ γ((n-1)T _s )Z ^-n −∝ 〓 ⁿ⁼⁰ a ₂ γ((n-2) T _s )Z ^-n … ∝ 〓 ⁿ⁼⁰ a _M γ((n-M)T _s )Z ^-n +∝ 〓 ⁿ⁼⁰ e(nT _s )Z ^-n (124) Here Γ(Z) =∝ 〓 ⁿ⁼⁰ γ(nT _s )Z ^-n (125) E(Z)=∝ 〓 ⁿ⁼⁰ e(nT _s )Z ^-n (126) Then, equation (124) becomes the following It can be written as

Γ（Ｚ）＝−a₁｛Z^-1Γ（Ｚ）＋γ（−T_s）｝ −a₂｛Z^-2Γ（Ｚ）＋Z^-1γ（−T_s）＋γ（−2T_s）｝：： −a_M｛Z^-MΓ（Ｚ）＋Z^-M+1γ（−T_s）＋Z^-M+2 γ（−2T_s）＋…＋γ（−MT_s）｝＋Ｅ（Ｚ）（127）また、負のｎに対して γ（nT_s）＝０、ｎ＜０（128）であるから第（127）式は次のように簡単になる。Γ (Z) = -a ₁ {Z ^-1 Γ (Z) + γ (-T _s )} -a ₂ {Z ^-2 Γ (Z) + Z ^-1 γ (-T _s ) + γ (-2T _s )} : : −a _M {Z ^-M Γ(Z)+Z ^-M+1 γ(-T _s )+Z ^-M+2 γ(-2T _s )+...+γ(-MT _s )}+E(Z) (127 ) Also, for negative n, γ(nT _s )=0, n<0 (128), so equation (127) can be simplified as follows.

Ｅ（Ｚ）＝（１＋a₁Z^-1＋a₂Z^-2＋… ＋a_MZ^-M）Γ（Ｚ）（129）＝（１＋_M 〓ⁱ⁼¹ a_iZ^-i）Γ（Ｚ）（130）一般にデイジタル信号ｘ（nT_s）の電力スペク
トルは、ｘ（nT_s）のＺ変換Ｘ（Ｚ）を用いて｜Ｘ
（e^j2〓^fTs）｜²で与えられる。デイジタル信号ｘ
（nT_s）が雑音やクラツタのように不規則信号の
場合、｜Ｘ（e^j2〓^fTs）｜²の集合平均値｜（^j2〓^f
Ts）｜
^２により定義される。ここに−は集合平均を表す。E(Z) = (1+a ₁ Z ^-1 +a ₂ Z ^-2 +... +a _M Z ^-M ) Γ(Z) (129) = (1+ _M 〓 ⁱ⁼¹ a _i Z ^-i ) Γ(Z) ( 130) In general, the power spectrum of a digital signal x (nT _s ) can be expressed as |X using Z transformation X (Z) of x (nT _s ).
It is given by (e ^j2 〓 ^fTs ) | ² . digital signal x
When (nT _s ) is an irregular signal such as noise or clutter, the set average value of |X(e ^j2 〓 ^fTs ) | ² |( ^j2 ^{〓
Ts} )｜
² . Here, - represents the collective average.

第（130）式より、レーダ受信信号γ（nT_s）の
電力スペクトルは次式で与えられる。 From equation (130), the power spectrum of the radar received signal γ(nT _s ) is given by the following equation.

一方、公知のパセバルの公式により、ｅ（nT_s）
の分散（＝平均電力）P_Mと、その電力スペクト
ル｜（^j2〓^fTs）｜²との間には次式が成立する。 On the other hand, according to the well-known Paseval formula, e(nT _s )
The following equation holds between the dispersion (=average power) P _M of and its power spectrum |( ^j2 〓 ^fTs ) | ² .

MEMアルゴリズムでは、先にも述べたように
ｅ（nT_s）を白色雑音として扱うから、電力スペ
クトルはドツプラ周波数の変化に関係なく一定と
して計算され、（132）式に示す積分は次のように
書くことができる。 In the MEM algorithm, as mentioned earlier, e(nT _s ) is treated as white noise, so the power spectrum is calculated as constant regardless of changes in the Doppler frequency, and the integral shown in equation (132) is I can write.

（133b）式を用いて、（131）式は次のように
書くことができる。 Using equation (133b), equation (131) can be written as follows.

MEM演算回路１はこのような公知のアルゴリ
ズムを実施する演算回路である。一般にγ（nT_s）
にはクラツタＣ（nT_s）と目標信号ｓ（nT_s）が含
まれているが、第(8)式の関係が成立するから、
MEM演算回路１によつてクラツタの電力スペク
トルP_c(f)が精度よく計算される。 The MEM arithmetic circuit 1 is an arithmetic circuit that implements such a known algorithm. Generally γ (nT _s )
includes the clutter C(nT _s ) and the target signal s(nT _s ), and since the relationship in equation (8) holds,
The MEM arithmetic circuit 1 calculates the clutter power spectrum P _c (f) with high accuracy.

｜Ｃ（nT_s）｜≫｜ｓ（nT_s）｜ (8) さて、クラツタの電力スペクトルP_c(f)が計算で
きれば、デイジタルフイルタ２の伝達関数Ｈ(f)
は、第(3)式、第(5)式を第(1)式に代入して次式で与
えられる。 |C(nT _s ) |≫|s(nT _s ) | (8) Now, if the Kuratsuta power spectrum P _c (f) can be calculated, the transfer function H(f) of digital filter 2 can be calculated.
is given by the following equation by substituting equations (3) and (5) into equation (1).

Ｈ(f)＝R′｜１＋_M 〓ⁱ⁼¹ aiexp〔−j2πifT_s〕｜²・（_N-1 〓ⁿ⁼⁰ b_oexp〔−j2πnT_sｆ〕）^* (9) R′＝Ｒ／T_sP_M (10) 第(9)式で示すような伝達関数Ｈ(f)をもつデイジ
タルフイルタは第２図に示すようにＬ（＝2M＋
Ｎ）段のトランスバーサルデイジタルフイルタ
（Transversal digital Filter）によつて実現され
ることは公知の事実である。第２図において６は
時間T_sの遅延素子、７は複素乗算器、８は複素
加算器である。フイルタ係数C_l（ｌ＝０、１、…、
Ｌ−１）はMEM演算回路１から転送されるパラ
メータＭおよびai（ｉ＝１、…、Ｍ）と送信パル
ス複素重みb_o（ｎ＝０、…、Ｎ−１）とを入力と
するフイルタ係数演算回路４により計算され、そ
の結果はメモリ３に転送され、記憶される。フイ
ルタ係数演算回路４では次式に示すような演算が
行なわれてフイルタ係数C_l（ｌ＝０、１、２、…、
Ｌ−１）が計算される。 H(f)=R′｜1+ _M 〓 ⁱ⁼¹ aiexp[−j2πifT _s ]｜ ²・( _N-1 〓 ⁿ⁼⁰ b _o exp[−j2πnT _s f]) ^* (9) R′=R/ T _s P _M (10) A digital filter with a transfer function H(f) as shown in equation (9) has a transfer function of L(=2M+
It is a well-known fact that this is realized by an N) stage transversal digital filter. In FIG. 2, 6 is a delay element for time T _s , 7 is a complex multiplier, and 8 is a complex adder. Filter coefficient C _l (l=0, 1,...,
L-1) is a filter that receives parameters M and ai (i=1,...,M) transferred from the MEM arithmetic circuit 1 and the transmission pulse complex weight b _o (n=0,...,N-1). The coefficient calculation circuit 4 calculates the result, and the result is transferred to the memory 3 and stored therein. The filter coefficient calculation circuit 4 performs calculations as shown in the following equation to obtain filter coefficients C _l (l=0, 1, 2, . . .
L-1) is calculated.

C_l＝_N-1 〓ⁿ⁼⁰ d_ka_l-k、ｌ＝０、１、２、…、Ｌ−１（11） d_k＝_N-1 〓ⁿ⁼⁰ a^* _nb^* _N+M-n-k-1 ｋ＝０、１、２、…、Ｎ＋Ｍ−１（12）但し、 a_p＝１ a_p＝０、ｐ＞Ｍ or ｐ＞０ b_p＝０、ｐ＞Ｎ or ｐ＜０である。 C _l = _N-1 〓 ⁿ⁼⁰ d _k a _lk , l = 0, 1, 2, ..., L-1 (11) d _k = _N-1 〓 ⁿ⁼⁰ a ^* _n b ^* _{N+Mnk- 1} k=0, 1, 2,..., N+M-1 (12) However, a _p =1 a _p =0, p>M or p>0 b _p =0, p>N or p<0.

以上のように、本発明によるクラツタ抑圧用信
号処理装置ではクラツタの性質に応じて、アダブ
テイブにその伝達関数をかえることができるか
ら、クラツタの性質およびその変化にかかわらず
常に出力Ｓ／Ｃ比を最大にすることができる。 As described above, in the signal processing device for suppressing clutter according to the present invention, the transfer function can be adaptively changed according to the properties of clutter, so the output S/C ratio is always maintained regardless of the properties of clutter and its changes. can be maximized.

以上述べたように、この発明によれば、クラツ
タの性質に関係なくクラツタの抑圧が可能であ
り、クラツタに埋れた目標を検出する装置に用い
て、その効果は大きい。 As described above, according to the present invention, it is possible to suppress clutter regardless of the nature of the clutter, and it is highly effective when used in a device for detecting a target buried in clutter.

[Brief explanation of the drawing]

第１図はこの発明の一実施例を示す図、第２図
はトランスバーサルデイジタルフイルタの詳細図
である。図中、１はMEM演算回路、２はデイジタルフ
イルタ、３はメモリ、４はフイルタ係数演算回
路、５はバツフア、６は遅延素子、７は複素乗算
器、８は複素加算器である。 FIG. 1 is a diagram showing an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a detailed diagram of a transversal digital filter. In the figure, 1 is a MEM calculation circuit, 2 is a digital filter, 3 is a memory, 4 is a filter coefficient calculation circuit, 5 is a buffer, 6 is a delay element, 7 is a complex multiplier, and 8 is a complex adder.

Claims

[Claims] 1. In a signal processing device for suppressing clutter, which suppresses clutter received by being scattered on the sea surface or land among signals received by a radar, b _o (n=0, 1, 2 ,...N-1)
is the complex amplitude of the transmitted pulse, N is the number of transmitted pulses,
T _s is the pulse transmission interval, f ₀ is the transmission frequency, τ is the transmission pulse width, and rect[t] is a function defined by rect[t] = 1 | t | < 1/2 0 | t | > 1/2 As, S _T (t)= _N-1 〓 ⁿ⁼⁰ b _o rect [t-nTs/τ] exp[j2πf ₀ t] A transmission signal composed of N pulsed radio waves is expressed by the mathematical expression: N obtained as a result of sending
The power spectrum P _c (f) of N complex digital signals obtained by extracting the components at the same distance from the radar from among the N clutters is When expressed in the mathematical expression given by
Calculate M, P _M , ai (i = 1, 2, ..., M)
Using an arithmetic device that executes the MEM (Maximum Eutropy Method) algorithm and the above N complex digital signals as input signals, the transfer function H(f) is calculated by setting R as an arbitrary constant and * as the complex conjugate, H(f)=|1+ _M 〓 ⁱ⁼¹ aiexp〔−j2πifTs〕｜2・( _N=1 〓 ⁿ⁼⁰ b ^* _o exp〔j2πnTsf〕)・R A signal processing device for suppressing clutter.