JPH05203728A - Ｃｆａｒ処理方式 - Google Patents
Ｃｆａｒ処理方式Info
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- JPH05203728A JPH05203728A JP4013677A JP1367792A JPH05203728A JP H05203728 A JPH05203728 A JP H05203728A JP 4013677 A JP4013677 A JP 4013677A JP 1367792 A JP1367792 A JP 1367792A JP H05203728 A JPH05203728 A JP H05203728A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】レーダデータからターゲットを検出するための
ＣＦＡＲ処理方式に関し、ターゲット検出の精度を上
げ、誤警報確率を低下させることを目的とする。 【構成】ＣＦＡＲ平均化処理手段１で、レーダデータを
平均化セルに保持して平均値を求めて、これからしきい
値を発生し、クラッタ・マップ処理手段３で、同一点の
データをメモリ２に繰り返して格納して時間平均をとっ
てしきい値を発生し、検出手段４で、このいずれかのし
きい値と被試験点のデータとを比較して検出出力を発生
し、ＣＦＡＲ平均化処理手段１のしきい値によって検出
出力を発生したとき、この検出点を除外して平均化セル
の数だけ戻って再度検出を行う処理を繰り返して行うと
ともに、各処理時の検出点のデータをクラッタ・マップ
処理手段３に加えて得られたしきい値の大きさによって
検出出力からクラッタを判別してターゲットを検出した
出力を得ることで構成する。
ＣＦＡＲ処理方式に関し、ターゲット検出の精度を上
げ、誤警報確率を低下させることを目的とする。 【構成】ＣＦＡＲ平均化処理手段１で、レーダデータを
平均化セルに保持して平均値を求めて、これからしきい
値を発生し、クラッタ・マップ処理手段３で、同一点の
データをメモリ２に繰り返して格納して時間平均をとっ
てしきい値を発生し、検出手段４で、このいずれかのし
きい値と被試験点のデータとを比較して検出出力を発生
し、ＣＦＡＲ平均化処理手段１のしきい値によって検出
出力を発生したとき、この検出点を除外して平均化セル
の数だけ戻って再度検出を行う処理を繰り返して行うと
ともに、各処理時の検出点のデータをクラッタ・マップ
処理手段３に加えて得られたしきい値の大きさによって
検出出力からクラッタを判別してターゲットを検出した
出力を得ることで構成する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、レーダ受信信号からタ
ーゲットを検出するためのＣＦＡＲ（Constant False A
larm Ratio) 処理方式に関し、特にＣＦＡＲ処理とクラ
ッタ・マップ処理とを切り替えて行うことによって、タ
ーゲット検出の精度を上げ、誤警報確率を低下させるよ
うにしたＣＦＡＲ処理方式に関するものである。
ーゲットを検出するためのＣＦＡＲ（Constant False A
larm Ratio) 処理方式に関し、特にＣＦＡＲ処理とクラ
ッタ・マップ処理とを切り替えて行うことによって、タ
ーゲット検出の精度を上げ、誤警報確率を低下させるよ
うにしたＣＦＡＲ処理方式に関するものである。
【０００２】ＣＦＡＲ処理は、レーダの受信によって集
められたデータの中から、信号とノイズとを分離して信
号のみを抽出することによって、ターゲットを検出する
処理であって、レーダ視野内から、人手に頼ることなく
自動的にターゲットの存在を検出するために、用いられ
るものである。
められたデータの中から、信号とノイズとを分離して信
号のみを抽出することによって、ターゲットを検出する
処理であって、レーダ視野内から、人手に頼ることなく
自動的にターゲットの存在を検出するために、用いられ
るものである。
【０００３】このようなＣＦＡＲ処理においては、レー
ダ環境に応じてＣＦＡＲ処理とクラッタ・マップ処理と
を切り替えて使用することによって、ターゲット検出の
精度を上げ、誤警報確率を低下させるようにすることが
要望される。
ダ環境に応じてＣＦＡＲ処理とクラッタ・マップ処理と
を切り替えて使用することによって、ターゲット検出の
精度を上げ、誤警報確率を低下させるようにすることが
要望される。
【０００４】
【従来の技術】図４は、従来のＣＦＡＲ処理の概念を示
したものであって、距離（ＲＡＮＧＥ）方向の一次元で
ＣＦＡＲ処理を行う場合の概略構成を示したものであ
る。１１は複数個のセル（ＣＥＬＬ）からなるシフトレ
ジスタであって、これに距離に対応するレーダエコーの
データからなるレーダデータ（以下これを単に距離デー
タという）を加えたときの、ターゲットの検出を行おう
とする被試験セル（ＴＥＳＴＣＥＬＬ）１２の前後の、
それぞれｎ段からなる平均化のセルのデータを加算部１
３，１４によって加算し、さらに加算結果を加算部１５
によって加算して得られた結果に対して、乗算部１６で
１／（２ｎ）を乗算することによって平均値を算出す
る。なお、被試験セル１２の前後の１セルは、処理に使
用しない。
したものであって、距離（ＲＡＮＧＥ）方向の一次元で
ＣＦＡＲ処理を行う場合の概略構成を示したものであ
る。１１は複数個のセル（ＣＥＬＬ）からなるシフトレ
ジスタであって、これに距離に対応するレーダエコーの
データからなるレーダデータ（以下これを単に距離デー
タという）を加えたときの、ターゲットの検出を行おう
とする被試験セル（ＴＥＳＴＣＥＬＬ）１２の前後の、
それぞれｎ段からなる平均化のセルのデータを加算部１
３，１４によって加算し、さらに加算結果を加算部１５
によって加算して得られた結果に対して、乗算部１６で
１／（２ｎ）を乗算することによって平均値を算出す
る。なお、被試験セル１２の前後の１セルは、処理に使
用しない。
【０００５】このにようにして得られた平均値に対し
て、乗算部１７で誤警報確率によって定まる係数Ｔを乗
算することによってしきい値レベルを定め、判定部１８
において被試験セルに対応するデータと比較することに
よって、被試験セルのレベルがその前後の統計的な状態
を示す平均値レベルを超えたことを判定したとき、ター
ゲットの存在を示す信号を発生する。
て、乗算部１７で誤警報確率によって定まる係数Ｔを乗
算することによってしきい値レベルを定め、判定部１８
において被試験セルに対応するデータと比較することに
よって、被試験セルのレベルがその前後の統計的な状態
を示す平均値レベルを超えたことを判定したとき、ター
ゲットの存在を示す信号を発生する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】一般に、ＣＦＡＲ処理
を行う場合は、平均化のセルの統計的性質が均一である
ということが、正確な検出を行う上での前提条件とな
る。また平均化のセルの数は、多ければ多いほど検出の
精度が向上する。
を行う場合は、平均化のセルの統計的性質が均一である
ということが、正確な検出を行う上での前提条件とな
る。また平均化のセルの数は、多ければ多いほど検出の
精度が向上する。
【０００７】しかしながら、レーダをとりまく環境は必
ずしも均一ではない。またなるべく均一にデータを取り
込もうとする場合には、平均化のセルの数にも限りがあ
ることになる。そのため、ＣＦＡＲ処理によるターゲッ
トの検出精度にも限界があった。
ずしも均一ではない。またなるべく均一にデータを取り
込もうとする場合には、平均化のセルの数にも限りがあ
ることになる。そのため、ＣＦＡＲ処理によるターゲッ
トの検出精度にも限界があった。
【０００８】図５は、従来技術の問題点を説明するため
の図であって、（ａ）はレーダの距離データを示し、
（ｂ）はクラッタによってターゲットの検出が不可能に
なる場合を示し、（ｃ）はクラッタをターゲットと誤認
する場合を示している。２１は複数のセルからなるレジ
スタにおけるあるセルに格納されたターゲットからのエ
コーのデータ（以下これを単にターゲットという）、２
２は同じくクラッタからのエコーのデータ（以下これを
単にクラッタという）、２３は被試験セル、２４は被試
験セルに対応する平均化のセルである。
の図であって、（ａ）はレーダの距離データを示し、
（ｂ）はクラッタによってターゲットの検出が不可能に
なる場合を示し、（ｃ）はクラッタをターゲットと誤認
する場合を示している。２１は複数のセルからなるレジ
スタにおけるあるセルに格納されたターゲットからのエ
コーのデータ（以下これを単にターゲットという）、２
２は同じくクラッタからのエコーのデータ（以下これを
単にクラッタという）、２３は被試験セル、２４は被試
験セルに対応する平均化のセルである。
【０００９】いま、図５（ａ）に示すように、ターゲッ
ト２１に対応する距離データの平均化の範囲内に、ター
ゲットよりレベルの大きいクラッタ２２があったとする
と、（ｂ）に示すように、ターゲット２１に対応する被
試験セル２３に対する平均化のセル２４に、統計的性質
の異なるクラッタ２２が入ったため、この場合のＣＦＡ
Ｒ処理の判定しきい値は２５に示すように、ターゲット
のレベルより大きくなる。そのため、ターゲット２１の
検出を行うことができなくなるという問題がある。
ト２１に対応する距離データの平均化の範囲内に、ター
ゲットよりレベルの大きいクラッタ２２があったとする
と、（ｂ）に示すように、ターゲット２１に対応する被
試験セル２３に対する平均化のセル２４に、統計的性質
の異なるクラッタ２２が入ったため、この場合のＣＦＡ
Ｒ処理の判定しきい値は２５に示すように、ターゲット
のレベルより大きくなる。そのため、ターゲット２１の
検出を行うことができなくなるという問題がある。
【００１０】また、被試験セルの位置がクラッタ２２と
一致した場合には、（ｃ）に示すように、クラッタ２２
をターゲットと誤認してしまう場合が生じ、狭い範囲に
存在するクラッタとターゲットとを識別することが難し
いという問題がある。
一致した場合には、（ｃ）に示すように、クラッタ２２
をターゲットと誤認してしまう場合が生じ、狭い範囲に
存在するクラッタとターゲットとを識別することが難し
いという問題がある。
【００１１】このような問題を回避するためには、レー
ダの全捜索範囲をカバーするクラッタ・マップを作成す
ることによって、クラッタの影響を除去することが考え
られるが、このようなクラッタ・マップを作成するため
には、レーダの捜索範囲のすべてを格納できるメモリが
必要となる。このようなメモリは、膨大な容量を必要と
し、実現は困難である。
ダの全捜索範囲をカバーするクラッタ・マップを作成す
ることによって、クラッタの影響を除去することが考え
られるが、このようなクラッタ・マップを作成するため
には、レーダの捜索範囲のすべてを格納できるメモリが
必要となる。このようなメモリは、膨大な容量を必要と
し、実現は困難である。
【００１２】本発明はこのような従来技術の課題を解決
しようとするものであって、ＣＦＡＲ処理とクラッタ・
マップ処理とを切り替えて使用することによって、ター
ゲット検出の精度を上げ、誤警報確率を低下させるよう
にした、ＣＦＡＲ処理方式を提供することを目的として
いる。
しようとするものであって、ＣＦＡＲ処理とクラッタ・
マップ処理とを切り替えて使用することによって、ター
ゲット検出の精度を上げ、誤警報確率を低下させるよう
にした、ＣＦＡＲ処理方式を提供することを目的として
いる。
【００１３】
【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理的
構成を示したものである。本発明は、レーダからのデー
タを距離に対応して被試験点の周囲に設定された平均化
セルに保持し、保持されたデータの平均値を求めて、こ
の平均値に所定の係数を乗算してしきい値を発生するＣ
ＦＡＲ平均化処理手段１と、同一点のデータをこの点の
位置に対応してメモリ２に繰り返して格納して時間平均
をとることによってしきい値を発生するクラッタ・マッ
プ処理手段３と、ＣＦＡＲ平均化処理手段１またはクラ
ッタ・マップ処理手段３のしきい値と被試験点のデータ
とを比較して検出出力を発生する検出手段４とを備え、
ＣＦＡＲ平均化処理手段１のしきい値によって検出出力
を発生したとき、この検出点を除外して平均化セルの数
だけ戻って再度検出を行う処理を繰り返して行うととも
に、各処理時の検出点のデータをクラッタ・マップ処理
手段３に加えて得られたしきい値の大きさによって検出
出力からクラッタを判別してターゲットを検出した出力
を得るものである。
構成を示したものである。本発明は、レーダからのデー
タを距離に対応して被試験点の周囲に設定された平均化
セルに保持し、保持されたデータの平均値を求めて、こ
の平均値に所定の係数を乗算してしきい値を発生するＣ
ＦＡＲ平均化処理手段１と、同一点のデータをこの点の
位置に対応してメモリ２に繰り返して格納して時間平均
をとることによってしきい値を発生するクラッタ・マッ
プ処理手段３と、ＣＦＡＲ平均化処理手段１またはクラ
ッタ・マップ処理手段３のしきい値と被試験点のデータ
とを比較して検出出力を発生する検出手段４とを備え、
ＣＦＡＲ平均化処理手段１のしきい値によって検出出力
を発生したとき、この検出点を除外して平均化セルの数
だけ戻って再度検出を行う処理を繰り返して行うととも
に、各処理時の検出点のデータをクラッタ・マップ処理
手段３に加えて得られたしきい値の大きさによって検出
出力からクラッタを判別してターゲットを検出した出力
を得るものである。
【００１４】また本発明は、この場合に、クラッタ・マ
ップ処理手段３が、狭い幅のクラッタに相当するデータ
のみを処理するものである。
ップ処理手段３が、狭い幅のクラッタに相当するデータ
のみを処理するものである。
【００１５】
【作用】図２は、本発明のＣＦＡＲ処理方式の概念を説
明するものであって、（ａ），（ｂ），（ｃ）はそれぞ
れ第１回目，第２回目，第３回目の検出時を示したもの
である。３１はクラッタからのエコーのデータ（以下こ
れを単にクラッタという）、３２はターゲットからのエ
コーのデータ（以下これを単にターゲットという）、３
３，３４，３５はそれぞれの場合の被試験セルである。
明するものであって、（ａ），（ｂ），（ｃ）はそれぞ
れ第１回目，第２回目，第３回目の検出時を示したもの
である。３１はクラッタからのエコーのデータ（以下こ
れを単にクラッタという）、３２はターゲットからのエ
コーのデータ（以下これを単にターゲットという）、３
３，３４，３５はそれぞれの場合の被試験セルである。
【００１６】いま、図２（ａ）に示すように、山等のク
ラッタとターゲットとが同一処理範囲内にあったとき、
クラッタ３１のレベルが、ターゲット３２のレベルより
大きいときは、第１回目の処理によって、クラッタ３１
が検出される。
ラッタとターゲットとが同一処理範囲内にあったとき、
クラッタ３１のレベルが、ターゲット３２のレベルより
大きいときは、第１回目の処理によって、クラッタ３１
が検出される。
【００１７】次の検出時には、クラッタのエコー３１の
データを除いた、斜線を施して示す部分について第２回
目の処理を行う。これによって、ターゲット３２のデー
タが検出可能となる。さらに次の検出時には、クラッタ
３１とターゲット３２とを除いて、第３回目の処理を行
う。このときは、ターゲットとして検出されるものはな
い。
データを除いた、斜線を施して示す部分について第２回
目の処理を行う。これによって、ターゲット３２のデー
タが検出可能となる。さらに次の検出時には、クラッタ
３１とターゲット３２とを除いて、第３回目の処理を行
う。このときは、ターゲットとして検出されるものはな
い。
【００１８】本発明においては、このような処理方法を
とることによって、狭い範囲内にクラッタとターゲット
とが存在したために、ターゲットを検出できなくなると
いう問題点が解決される。
とることによって、狭い範囲内にクラッタとターゲット
とが存在したために、ターゲットを検出できなくなると
いう問題点が解決される。
【００１９】次に検出されたデータについて、検出され
たそれぞれのポイントごとに時間平均をとるクラッタ処
理を行うことによって、クラッタ・マップを作成する。
クラッタ・マップの作成は、狭い幅のクラッタについて
のみ行うことがより有効である。クラッタは動かないの
で、同一ポイントの検出レベルの時間平均をとる処理を
繰り返すことによって、次第にしきい値レベルが高くな
る。一方、ターゲットは動いているので、同様の処理を
繰り返してもしきい値レベルが高くなることはない。
たそれぞれのポイントごとに時間平均をとるクラッタ処
理を行うことによって、クラッタ・マップを作成する。
クラッタ・マップの作成は、狭い幅のクラッタについて
のみ行うことがより有効である。クラッタは動かないの
で、同一ポイントの検出レベルの時間平均をとる処理を
繰り返すことによって、次第にしきい値レベルが高くな
る。一方、ターゲットは動いているので、同様の処理を
繰り返してもしきい値レベルが高くなることはない。
【００２０】このように本発明においては、クラッタ・
マップ処理を行うことによって、検出されたものが、ク
ラッタであるか、ターゲットであるかを判定することが
できる。従って、本発明の場合、検出したものがクラッ
タであるか、ターゲットであるか判別できないという問
題点が解決される。
マップ処理を行うことによって、検出されたものが、ク
ラッタであるか、ターゲットであるかを判定することが
できる。従って、本発明の場合、検出したものがクラッ
タであるか、ターゲットであるか判別できないという問
題点が解決される。
【００２１】本発明方式では、ＣＦＡＲ方式で検出した
データのみをクラッタ・マップで処理して、クラッタと
ターゲットとを識別するようにしているので、メモリの
有効利用が可能である。
データのみをクラッタ・マップで処理して、クラッタと
ターゲットとを識別するようにしているので、メモリの
有効利用が可能である。
【００２２】
【実施例】図３は、本発明の一実施例を示したものであ
って、４１はレーダの全体の動作を制御するレーダ制御
部、４２はレーダの走査ポイントの位置を格納するメモ
リ、４３はＣＦＡＲ処理の制御を行うＣＦＡＲ制御部、
４４はレーダの距離データを格納するメモリ、４５はＣ
ＦＡＲ方式の平均化処理を行うＣＦＡＲ平均化処理部、
４６はセレクタ、４７はクラッタまたはターゲットを検
出する検出部、４８は検出部４７における検出しきい値
を制御するしきい値制御部、４９はクラッタ・マップの
処理を行うマップ・フィルタ、５０はクラッタ・マップ
を格納するメモリである。
って、４１はレーダの全体の動作を制御するレーダ制御
部、４２はレーダの走査ポイントの位置を格納するメモ
リ、４３はＣＦＡＲ処理の制御を行うＣＦＡＲ制御部、
４４はレーダの距離データを格納するメモリ、４５はＣ
ＦＡＲ方式の平均化処理を行うＣＦＡＲ平均化処理部、
４６はセレクタ、４７はクラッタまたはターゲットを検
出する検出部、４８は検出部４７における検出しきい値
を制御するしきい値制御部、４９はクラッタ・マップの
処理を行うマップ・フィルタ、５０はクラッタ・マップ
を格納するメモリである。
【００２３】レーダ制御部４１の制御に応じてレーダか
ら発生した、距離に対応するエコーの大きさを示すレー
ダデータは、メモリ４４に格納される。最初、ＣＦＡＲ
制御部４３は通常のＣＦＡＲ処理を行うように各部を制
御し、セレクタ４６をＣＦＡＲ平均化処理部４５の側に
切り替える。
ら発生した、距離に対応するエコーの大きさを示すレー
ダデータは、メモリ４４に格納される。最初、ＣＦＡＲ
制御部４３は通常のＣＦＡＲ処理を行うように各部を制
御し、セレクタ４６をＣＦＡＲ平均化処理部４５の側に
切り替える。
【００２４】ＣＦＡＲ平均化処理部４５は、メモリ４４
からデータを読み出して、被試験セルに関する平均化の
セルのデータについて平均化の処理を行う。しきい値制
御部４８は、求められた平均化レベルについて所定の誤
警報確率となるしきい値を決定して出力し、検出部４７
は、被試験セルのデータとこのしきい値とを比較するこ
とによって、クラッタまたはターゲットの候補となる検
出データを出力する。
からデータを読み出して、被試験セルに関する平均化の
セルのデータについて平均化の処理を行う。しきい値制
御部４８は、求められた平均化レベルについて所定の誤
警報確率となるしきい値を決定して出力し、検出部４７
は、被試験セルのデータとこのしきい値とを比較するこ
とによって、クラッタまたはターゲットの候補となる検
出データを出力する。
【００２５】検出部４７で検出出力が発生したときは、
ＣＦＡＲ制御部４３の制御に基づいて、平均化セルの数
だけメモリ４４のアドレスを戻すことによって、検出デ
ータに対応するセルを除いたデータについて再度処理を
行うとともに、それぞれの検出データをマップ・フィル
タ４９に送って処理を指示する。
ＣＦＡＲ制御部４３の制御に基づいて、平均化セルの数
だけメモリ４４のアドレスを戻すことによって、検出デ
ータに対応するセルを除いたデータについて再度処理を
行うとともに、それぞれの検出データをマップ・フィル
タ４９に送って処理を指示する。
【００２６】マップ・フィルタ４９では、ポイントごと
に時間平均をとるクラッタ処理を行って、その点のクラ
ッタ・マップのデータを作成してメモリ５０に格納す
る。これと同時に、レーダ制御部４１からのその点に対
応する位置データをメモリ４２に格納する。
に時間平均をとるクラッタ処理を行って、その点のクラ
ッタ・マップのデータを作成してメモリ５０に格納す
る。これと同時に、レーダ制御部４１からのその点に対
応する位置データをメモリ４２に格納する。
【００２７】以後、レーダから距離データとして、メモ
リ４２に格納された位置に対応するデータが発生するご
とに、セレクタと４６を制御して、ＣＦＡＲ平均化処理
部４５からの被試験セルのデータに代えて、メモリ４４
から直接データを抜き出して検出部４７へ入力するとと
もに、しきい値制御部４８から、マップ・フィルタ４９
によって求められたしきい値を検出部４７へ入力する、
クラッタ・マップ処理を行う。
リ４２に格納された位置に対応するデータが発生するご
とに、セレクタと４６を制御して、ＣＦＡＲ平均化処理
部４５からの被試験セルのデータに代えて、メモリ４４
から直接データを抜き出して検出部４７へ入力するとと
もに、しきい値制御部４８から、マップ・フィルタ４９
によって求められたしきい値を検出部４７へ入力する、
クラッタ・マップ処理を行う。
【００２８】クラッタは動かないので、ポイントで時間
平均をとると、このような処理を繰り返すことによっ
て、そのポイントに対応するしきい値は次第に大きくな
るが、ターゲットは通常動くので、このようなことはな
く、クラッタとターゲットとを判別することができる。
平均をとると、このような処理を繰り返すことによっ
て、そのポイントに対応するしきい値は次第に大きくな
るが、ターゲットは通常動くので、このようなことはな
く、クラッタとターゲットとを判別することができる。
【００２９】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、Ｃ
ＦＡＲ処理方式において、ＣＦＡＲ処理の手段とクラッ
タ・マップ処理の手段とを備えて、距離によるＣＦＡＲ
制御とクラッタ・マップ処理とを切り替えて行うことに
よって、レーダ環境に応じた検出を行うことができ、こ
れによって、ターゲット検出の精度を上げ、誤警報確率
を低下させることができるようになる。
ＦＡＲ処理方式において、ＣＦＡＲ処理の手段とクラッ
タ・マップ処理の手段とを備えて、距離によるＣＦＡＲ
制御とクラッタ・マップ処理とを切り替えて行うことに
よって、レーダ環境に応じた検出を行うことができ、こ
れによって、ターゲット検出の精度を上げ、誤警報確率
を低下させることができるようになる。
【図１】本発明の原理的構成を示す図である。
【図２】本発明のＣＦＡＲ処理方式の概念を説明するも
のであって、（ａ），（ｂ），（ｃ）はそれぞれ第１回
目，第２回目，第３回目の検出時を示す図である。
のであって、（ａ），（ｂ），（ｃ）はそれぞれ第１回
目，第２回目，第３回目の検出時を示す図である。
【図３】本発明の一実施例を示す図である。
【図４】従来のＣＦＡＲ処理の概念を示す図である。
【図５】従来技術の問題点を説明するための図であっ
て、（ａ）はレーダの距離データを示し、（ｂ）はクラ
ッタによってターゲットの検出が不可能になる場合を示
し、（ｃ）はクラッタをターゲットと誤認する場合を示
している。
て、（ａ）はレーダの距離データを示し、（ｂ）はクラ
ッタによってターゲットの検出が不可能になる場合を示
し、（ｃ）はクラッタをターゲットと誤認する場合を示
している。
１ ＣＦＡＲ平均化処理手段 ２ メモリ ３ クラッタ・マップ処理手段 ４ 検出手段
Claims (2)
- 【請求項１】 レーダからのデータを距離に対応して被
試験点の周囲に設定された平均化セルに保持し、該保持
されたデータの平均値を求めて、該平均値に所定の係数
を乗算してしきい値を発生するＣＦＡＲ平均化処理手段
（１）と、 同一点のデータを該点の位置に対応してメモリ（２）に
繰り返して格納して時間平均をとることによってしきい
値を発生するクラッタ・マップ処理手段（３）と、 前記ＣＦＡＲ平均化処理手段（１）またはクラッタ・マ
ップ処理手段（３）のしきい値と前記被試験点のデータ
とを比較して検出出力を発生する検出手段（４）とを備
え、 前記ＣＦＡＲ平均化処理手段（１）のしきい値によって
検出出力を発生したとき、該検出点を除外して前記平均
化セルの数だけ戻って再度検出を行う処理を繰り返して
行うとともに、各処理時の検出点のデータを前記クラッ
タ・マップ処理手段（３）に加えて得られたしきい値の
大きさによって検出出力からクラッタを判別してターゲ
ットを検出した出力を得ることを特徴とするＣＦＡＲ処
理方式。 - 【請求項２】 前記クラッタ・マップ処理手段（３）
が、狭い幅のクラッタに相当するデータのみを処理する
ことを特徴とする請求項１に記載のＣＦＡＲ処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4013677A JPH05203728A (ja) | 1992-01-29 | 1992-01-29 | Ｃｆａｒ処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4013677A JPH05203728A (ja) | 1992-01-29 | 1992-01-29 | Ｃｆａｒ処理方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05203728A true JPH05203728A (ja) | 1993-08-10 |
Family
ID=11839822
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4013677A Withdrawn JPH05203728A (ja) | 1992-01-29 | 1992-01-29 | Ｃｆａｒ処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05203728A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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