JPH06222131A - レーダ検波閾値調整方法及びその装置 - Google Patents

レーダ検波閾値調整方法及びその装置

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JPH06222131A
JPH06222131A JP5255312A JP25531293A JPH06222131A JP H06222131 A JPH06222131 A JP H06222131A JP 5255312 A JP5255312 A JP 5255312A JP 25531293 A JP25531293 A JP 25531293A JP H06222131 A JPH06222131 A JP H06222131A
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は計算行程の少ないパノラマの海上警
備用レーダから標的抽出のための閾値の調整方法を提供
することを目的とする。 【構成】 本発明は、区域内の１つの掃引期間でレーダ
によって表示される領域を分析し、物体の周波数ｙをも
つ１つの掃引期間中で区間でレーダによって受信された
信号係数の値ｘに関するヒストグラムｙ(x) を決定し、
ｌｏｇｘの多項式及び／又はｘの多項式における指数関
数を含む変数ｘの式によって分析的に定義された少なく
とも１つのモデルｍ(x) の手段によって各区域を測定さ
れるヒストグラムｙ(x) を近似し、各区間における、次
の関係式 【数１】 （Ｎはモデルに含まれる受信した信号効率値の合計数で
ある）により誤警報確率値Ｐfaから始まってレーダ検波
閾値の値Ｓを推測するものである。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は散乱の通常期間で周知の
最小な有害エコーに対するレーダ検波閾値の調整方法に
関し、一方目的の標的の損失を避けるためにレーダの感
度を減じることを最小にする方法に関する。ＣＦＡＲ
（Constant False Alarm Rate ：一定誤警報率）として
周知技術に用いられる。特に、パノラマの海上警備用レ
ーダから標的抽出閾値の調整に関する。
【０００２】
【従来の技術】レーダ技術において、識別可能な標的と
は周囲のノイズの過度の振幅を持つエコーをつくる標的
のことである。ノイズから識別するために、検波閾値は
エコーの振幅より低く、かつ周囲のノイズの振幅より高
く設定しなければならない。ノイズのランダム特質を仮
定すれば、現れる散乱、特に海上散乱である変動確率関
数にもかかわらず、この閾値は一定につくるように試み
る満足な誤警報率の関数として定義される。
【０００３】レーダ受信信号を用いるために、信号は時
間の期間を越えて標本化され、標本は付与されたレーダ
位置付け方位及びこの位置付け方位での付与された標的
距離と一致する信号セルを含む各区分によってグループ
化される。距離−方位セルでの検波閾値を調整する周知
の方法は付与された位置付け方位と高低距離とみなす距
離−方位セルの周囲の距離−方位セルを受信される信号
の平均値を評価すること、かつ検波閾値としてこの平均
値の２の４乗時間を用いることである。
【０００４】検波閾値を計算するこの方法には距離−方
位セルの多い数を持つパノラマのレーダのために多くの
計算を必要とするという欠点がある。また、海上警備用
レーダの場合、強力な沿岸エコーが沿岸地域でレーダ感
度の減衰をつくり、検波閾値の値を増す。
【０００５】計算の数を減らすために、散乱が同形を保
つ範囲内でいくつかの距離−方位セルを含む各区域内で
レーダによって表示される領域を分析することや誤警報
確率Ｐfaの設定された値を表される各区域における検波
閾値Ｓを用いることをもくろむ。目的となる標的によっ
て反射される信号は例外であると仮定して、これは各区
域における散乱ヒストグラムを定義することによってな
すことができる。物体周波数ｙとみなす区域におけるレ
ーダによって受信された信号効率の可能値ｘに関係する
ヒストグラムに同じとなり、ヒストグラムに含まれた事
象の合計Ｎが無限までで次の積分の極限である誤警報確
率Ｐfaを定義する関係式を用いる閾値Ｓを決定する。
【０００６】
【数３】
【０００７】しかし計算の量を制限するために必要とな
るので、ヒストグラムに含まれる事象の数はヒストグラ
ムの性質が次の関係式を用いて重要な閾値を推測するこ
とができるための受信信号効率の高い値としてあまり正
確でないので制限される。
【０００８】
【数４】
【０００９】もし散乱を表す確率密度関数ｆ(x) が周知
であるならば、この難しさは確率関数ｆ(x) によって誤
警報確率Ｐfaを定義する関係式でヒストグラムｙ(x) を
置き換えることによって解決でき、次の関係式が得られ
る。
【００１０】
【数５】
【００１１】これは散乱の主源が熱雑音であるときや確
率密度関数がレイリー波型の
【００１２】
【数６】
【００１３】（ｍ2 は平方根である）であるとき用いら
れる「セル平均」と呼ばれる周知の平均化方法である。
この方法で、平均化は各区域で計算され、散乱の平方根
は１．２５の率を用いて推測される。というのは、適切
なレイリー波の関数が定義され、そして閾値Ｓは設定さ
れた誤警報確率と平方根の変動可能な値としての関係式
(1) を用いることから得られる結果を含む値の表から得
られる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
セル平均化方法は同形とならない散乱が海の状態や卓越
風の方位に影響すると仮定すると海上警備用レーダに用
いることができないし、確率密度関数は海が荒るときに
特に低いレーダの距離での指数関数、及び付与された距
離の「変化」を越えてレイリー波型関数を満足する。更
に、上述の方法は例外を残すためにいくつかの区域で大
変多数であり、散乱に選定される受信された信号効率の
平方根での無過失の影響を有するので沿岸エコーによっ
て生じる問題点を解決できない。
【００１５】
【課題を解決するための手段及び作用】本発明の目的
は、上述した問題点を解決することであり、特に事象の
不適当な数による受信した信号効率の高い値における散
乱ヒストグラムの性質の不適切な知識による難しさを解
決することである。
【００１６】これらの目的を達成するために、レーダの
検波閾値を調整する方法は次のようなステップにより行
われる。
【００１７】区域内の１つの掃引期間でレーダによって
表示される領域を分析し、物体の周波数ｙをもつ１つの
掃引期間中で区間でレーダによって受信された信号係数
の値ｘに関するヒストグラムｙ(x) を決定し、ｌｏｇｘ
の多項式及び／又はｘの多項式における指数関数を含む
変数ｘの式によって分析的に定義された少なくとも１つ
のモデルｍ(x) の手段によって各区域を測定されるヒス
トグラムｙ(x) を近似し、各区間における、次の関係式
【００１８】
【数７】 （Ｎはモデルに含まれる受信した信号効率値の合計数で
ある）により誤警報確率値Ｐfaから始まってレーダ検波
閾値の値Ｓを推測する。モデルｍ(x) は次式の方程式に
よって分析的に定義される。
【００２０】
【数８】
【００２１】簡単に定義すると
【００２２】 m5(x)=exp[a2In2(x)+a2In(x)+c+b2x2+b1x]( 次式のように方程式を解くと
【００２３】m2(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+a0] 対数関数にシミュレートすると
【００２４】
【数９】
【００２５】となり、次式の方程式を解くと
【００２６】m3(x)=exp[a1In(x)+c+b2x2]
【００２７】レイリー波関数でシミュレートすると
【００２８】
【数１０】
【００２９】となる。
【００３０】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面に基づい
て説明する。本発明の目的は海に面してレーダにおける
誤警報率を制御することであり、言い換えればレーダが
監視の領域を分析するなかで基本的な距離−方位セルの
モザイクの中で海に反射して、または海の散乱で生じる
妨害エコーを防ぐことである。
【００３１】海の散乱はモニタされた領域内で非規則的
に分散されることはよく知られている。また、それは波
の高さによるいろいろな形やレーダによってわかる角度
を持つ確率密度関数を満足する。そしてレーダからの近
距離で、特に海が荒れている時次式の対数型確率密度関
数を満足する。
【００３２】
【数１１】
【００３３】レイリー波型確率密度関数
【００３４】
【数１２】
【００３５】は互いに隠れるレーダによってわかる波の
後付与した「変化」の距離によるする関数である。海の
散乱について更に詳細には、マグロウヒル社発行のメリ
ー アイ ソニック氏による「レーダハンドブック」を
参考にする。
【００３６】また海の散乱の消去は混同させない沿岸エ
コーの問題を起こし、さもなければ検波閾値の値は人為
的に高く、かつレーダは沿岸領域で感度の減衰を少なく
する。
【００３７】レーダよってモニタされた領域内で海散乱
の非規則性を考慮するために、この領域はいくつかの規
則性を得るためい十分小さい区域内で分析されるが、距
離−方位セルのレベルに落とすことなく、これらの区域
で用いられる検波閾値レベルの値は誤警報確率の共通に
設定値は重んじられる。例えば、レーダの監視領域は数
万の距離−方位セルを含む１０の領域に等しい深さを有
する１８程度の幅区域内で各完全な一回転を分けること
によって分析できる。
【００３８】区域での海の散乱によって考慮された確率
密度関数ｆ(x) の知識不足は誤警報確率値Ｐfaに関する
感度関係式における検波閾値のレベルの値Ｓを減らすこ
とができる。
【００３９】
【数１３】
【００４０】しかしこの困難は解決でき、かつ検波閾値
レベルの値は次式を用いて得られる。
【００４１】
【数１４】
【００４２】ｙ(x) は区域での海の散乱ヒストグラムで
あり、Ｎはヒストグラムに含まれる事象の数である。海
の散乱ヒストグラムの通常の形ｙ(x) は区域でわからな
いが、海散乱ヒストグラムがこのサブサンプルが数千の
距離−方位セルを含むとき区域における距離−方位セル
のサブサンプルでの受信された信号振幅ヒストグラムを
同時に起きる中で間隔である、いくつかのしばしば表す
海の散乱信号の振幅を含む間隔で局地作用からの始まり
を推定される。
【００４３】いろいろな間隔を抽出するために、かつ分
析的に定義された特性ｍ(x) を用いた海の散乱ヒストグ
ラムの通常形状を形成するために用いるために区間にお
ける距離−方位セルのサブサンプルでの受信した信号振
幅ヒストグラムでのこのいろいろな間隔内での標的また
は沿岸エコーの影響から海の散乱の影響が区分されるこ
とができることは有利である。
【００４４】この方法を実行するために、数万の距離−
方位セルを含む区域の中で海上監視領域を分析した後、
区域のサブサンプルは各区域での少なくとも２０００の
距離−方位セルを用いることを採用され、各区域におけ
るヒストグラムは距離−方位セルのサブサンプルで物体
のこれらの振動に大して受信信号の振幅に関連してプロ
ットされる。レーダによって復調された受信された信号
が位相成分と平方根成分をもつ複合の形状であるので、
その係数は振幅として用いられる。更に、最初の保持さ
れた受信信号の振幅が１に等しくなるので、この受信信
号が距離−方位セルで用いられる前に多種の方法で行わ
れるので記録されたヒストグラムはモデルを妨げ、かつ
伝送記録されたヒストグラムからなる によって削除さ
れる０の連続で始まる。
【００４５】区域での距離−方位セルのサブサンプルに
おける受信信号の振幅のヒストグラムを記録した後、し
ばしば受信信号の振幅に対応する多種の間隔はこのヒス
トグラムで選択され、単に海の散乱によることを確かめ
る。
【００４６】図１は対数周波数目盛り上にプロットした
ヒストグラム形状を示す特性図であり、沿岸エコーでは
ないが大きい振幅海上標的エコーの少数や海の散乱を含
むレーダの海上監視領域の区域での距離−方位セルで受
信された信号振幅を含むことによって現れる。この形状
は２つのピークがある。かなり大きい第１のピークは単
に海の散乱によって受信した信号をしばしば生じる低振
幅を含み、大変小さい第２のピークは海上標的のみによ
って受信する信号の高振幅を含む。
【００４７】水平の破線は一定の確率によって含まれた
距離−方位セルの数を減らす距離−方位セルのサブサン
プルの効果を示し、縦軸は対数目盛りで示された周波数
であり、横軸を上がること同等である。これは海の散乱
による第１のピークを減衰する効果や海上の標的による
第２のピークを作る効果であり、サブサンプルを用いる
と図２に示すヒストグラムは海の散乱による第１のピー
クのみを示す。実際にサブサンプルにおけるヒストグラ
ムは２つのピーク、海の散乱による１つの大きいピーク
と海の標的エコーによって生じる他方の小さいピークを
含むが、これらの２つのピークは常に選択された多種の
間隔を終えるために用いられる標本なしで間隔によって
区別される。そして海の散乱ヒストグラムに対応する記
録されたヒストグラム上での多種の間隔は高い物体の周
波数ｙmax に相当する最大受信信号振幅ｘを検波するこ
とや多種の間隔の始まりとして少なくともｘmax/2 の振
幅を有する第１の横軸の値を取ることによって選択さ
れ、物体の周波数の値におけるｘmax より大きい第１の
横軸の値は多種の間隔の端を消去する。
【００４８】図３は他のヒストグラムの形状を示し、縦
軸に対数周波数をプロットされ、海の散乱を含むレーダ
の感度の減衰及び沿岸エコーまたは陸散乱の海上領域区
域での距離−方位セルでの受信した信号の振幅を含むこ
とによって記録される。この形状は海の散乱によって生
じたしばしば現れる受信信号の低い値による１つのピー
クを有する。海の散乱によるピークの底は変動するパワ
ーを有する高い振幅エコーとして示す陸エコーによって
高い受信された振幅信号側で広がる。
【００４９】図１において、図３に示すプロットされた
水平破線は区域での距離−方位セルのサブサンプルの効
果を示す。サブサンプルは任意の率によって含まれる距
離−方位セルの数を減らし、縦軸が対数周波数目盛りで
プロットされるので横軸を上げることと同等である。こ
れは図４に示す得られる新規のヒストグラムから消えた
陸の散乱の関与による広がる底を修正することなしでヒ
ストグラムピークの高さを減衰する結果を有する。そし
てもし変動間隔の選択における沿岸領域以外の区域にお
ける上述の設定した基準を認めるならば、選択された変
動間隔は陸の散乱によって影響を及ぼすので不適切であ
る。
【００５０】この欠点を解決するために、変動間隔の端
を選択するための基準は選択された変動間隔が区域での
距離−方位セルのサブサンプル上の受信した信号振幅ヒ
ストグラムで海の散乱によって生じるピークの形崩れに
陸の散乱の関与の始まりで発生する特性の傾き変化で止
められることを観察することによって修正される。測定
したヒストグラムで変化する傾斜を検出するために、し
ばしば出会う振幅値ｘmax に対応する横軸でのポイント
と受信した信号における最大可能振幅値との間ヒストグ
ラムの一部を考慮し、ヒストグラムのこの部分は現在の
ポイントでの第１の微分係数の計算によってのスライド
するウィンドウの複数ポイント幅を平均かすることや複
数の前のポイントを得る平均導関数をもつ現在のポイン
トで得られる導関数を比較することによって平滑され、
傾斜変化は現在のポイントの導関数が付与された確率に
よって複数の前のポイントを得る導関数の平均化を上ま
わるとき検知される。
【００５１】もし選択された変動間隔が大変小さくな
る、例えば受信した信号の振幅の値２０より小さいこと
がわかるならば、その行程は止められ、かつ区域での検
波閾値レベルが平均化方法を用いることを決定される。
【００５２】区域における距離−方位セルのサブサンプ
ルで受信した信号振幅ヒストグラムを創設した後、しば
しば受信した信号振幅に対応するこのヒストグラムでの
十分広い変動間隔を分離し、かつもっぱら海の散乱を再
現した後、前記選択された変動間隔でサブサンプルから
得られたヒストグラムの形状にそるために調整された分
析モデルを用いる海散乱ヒストグラムをモデル化するこ
とになる。海の散乱を処理するので、分析モデルによる
ヒストグラムをモデル化し、レイリー波型または対数型
関数の形状を有する。このモデルは通常次のｘの方程式
によって定義される。
【００５３】
【数１５】
【００５４】ａi とｂj は調整される係数である。方程
式を解くと
【００５５】ｍ1(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+a0]
【００５６】モデルは対数関数にシミュレートする。
【００５７】In[m1(x)]=a2In2(x)+a1In(x)+a0
【００５８】が得られる。ここで、
【００５９】
【数１６】
【００６０】ｍ1(x)=xa1exp[a2In2(x)+a0]
【００６１】は係数を変えた後次のような再配列され
る。
【００６２】
【数１７】
【００６３】この方程式を解くと、
【００６４】ｍ2(x)=exp[a1In(x)+c+b2x2]
【００６５】モデルはレイリー波関数にシミュレートで
きる。
【００６６】In[m2(x)]=a1In(x)+c+b2x2
【００６７】が得られる。ここで、
【００６８】
【数１８】
【００６９】ｍ2(x)=x-a2exp(b2x2+c)
【００７０】係数の適切な選択をなすことによって次の
関係式に挿入される。
【００７１】
【数１９】
【００７２】係数はエラーの平方根を最小にするように
選択される。yk，xkは区域における距離−方位セルのサ
ブサンプルから得られる受信信号振幅ヒストグラムで選
択された変動間隔での座標点である。モデルのエラー平
方根は次の式に等しい。
【００７３】
【数２０】
【００７４】これは変動係数に関する微分係数を消去す
るためにモデルm(x)での係数aiとbjを調整する最小二乗
法を用いることによって最小となる。そして次の方程式
が得られる。
【００７５】
【数２１】
【００７６】変動係数は調整され得る。最小二乗法を用
いることでモデル係数の行列は次の方程式を解く。
【００７７】ｍ3(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+c+b2x2]
【００７８】レイリー波型関数と対数型関数にシミュレ
ートすることができ、次の行列式を解くことを伴う。
【００７９】
【数２２】
【００８０】ｎはサンプル(yk,xk) の数に等しく、変数
ｋの合計は１〜ｎに変化する。モデルとして、
【００８１】ｍ1(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+a0]
【００８２】対数型関数に、次の行列式を解くことを伴
う最小二乗法を用いて係数の行列
【００８３】
【数２３】
【００８４】は変動変化をなすことを簡単にすることが
できる。
【００８５】ｕ＝Ｉｎ（ｘ） ｖ＝Ｉｎ（ｙ）
【００８６】とすると、
【００８７】
【数２４】
【００８８】となり、多項式の回帰式である。
【００８９】a2・u2+a・u+a0
【００９０】値２の最小二乗法を用いる。
【００９１】ｍ4(x)=exp[In(x)+b2x2+b・x+b0]
【００９２】をモデルとして記すると次の式に挿入す
る。
【００９３】ｍ4(x)=x exp[b2x2+b1x+b0]
【００９４】変動変化の型
【００９５】ｗ＝Ｉｎ（ｙ／ｘ）
【００９６】は値２の最小二乗法を用いて回帰多項式に
対してモデル係数の決定を減らすことができ、通常の方
法よりもより簡単に実行される。
【００９７】これは検波閾値の値を調整し、かつ散乱ヒ
ストグラムをモデル化するいくつかの方法であることを
意味する。
【００９８】第１の方法として、散乱ヒストグラムは次
の方程式を用いてモデル化される。
【００９９】ｍ3(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+c+b2x2]
【０１００】係数a2,a1,c,b2は前述のように調整され
る。そして、検波閾値Ｓは次の関係式を用いてみなされ
る。
【０１０１】
【数２５】
【０１０２】Ｎはモデル化されたヒストグラムに含まれ
る事象の合計数である。
【０１０３】第２の方法は次の方程式を用いて散乱ヒス
トグラムをモデル化することを含む。
【０１０４】 ｍ5(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+c+b2x2+b1x]
【０１０５】係数は最小二乗判定法に基づいて調整され
る。そして係数a2又はb2が最も有効であるように決定す
る。もしa2はより重要であるならば、モデルは定義の方
程式を用いて標本化される。
【０１０６】ｍ1(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+a0]
【０１０７】係数b2,b1,b0は最小二乗法を用いて調整さ
れる。最後に検波閾値Ｓは次の関係式を用いて推定され
る。
【０１０８】
【数２６】
【０１０９】m(x)はm1(x) 又はm4(x) を選択されたモデ
ルであり、Ｎはモデル化されたヒストグラムを含む事象
の合計数である。
【０１１０】第２の方法の効果はモデルm1(x) 及びm
4(x) がモデルm5(x) より簡単であることである。海の
反射方程式は一時的に安定しているので、通常モデルm5
(x) の係数は特殊なモデルm1(x) 又はm4(x) のための係
数より少なく計算される。例えば通常モデルm5(x) の係
数を計算することが可能であり、そしてレーダの届く範
囲の回転ｐごとにモデルm1又はm4の選択する結果とな
る。ｐは１より大きく、回転ごとにモデルm1又はm4の選
択の係数を計算する。
【０１１１】第３の方法は並列にモデルm1及びm4を用い
る散乱ヒストグラムをモデル化することであり、
【０１１２】ｍ1(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+a0] ｍ4(x)=x exp[b2x2+b1x+b0]
【０１１３】係数は最小二乗法を用いて調整される。そ
して２つのモデルm1及びm4を決定することをなす選択は
次の関係式を用いた検波閾値Ｓを推定するためにサブサ
ンプルから得られるヒストグラムで選択された変動の間
隔で実数値からの平方根エラーを有する。
【０１１４】
【数２７】
【０１１５】ｍ(x) は選択モデルm1又はm4であり、Ｎは
モデル化されたヒストグラムを含む事象の合計数であ
る。
【０１１６】概要として、回転レーダ検波閾値における
設定値を決定する方法は数万の距離−方位セルを含むご
との区域内のレーダによって調査する領域を分析し、次
の行程を用いた各区域における検波閾値を計算すること
を含む。
【０１１７】１．約数万の距離−方位セルより大きくな
いように区域をサブサンプルし、 ２．距離−方位セルサブサンプルで物体の周波数に対し
て変動受信した信号振幅に関するヒストグラムを作り、 ３．散乱を生じるヒストグラムで変動間隔を選択し、こ
の変動間隔は受信した信号振幅をしばしば生じる値を含
み、 ４．選択された変動間隔内でサブサンプルから生じるヒ
ストグラムの形状に準じているので調整され、かつ解析
的に定義されたモデルｍ(x) を用いての散乱ヒストグラ
ムの通常の形状を推定し、 ５．次のセットされた誤警報確率値Ｐfaを用いて作る検
波閾値Ｓの値を計算する。
【０１１８】
【数２８】
【０１１９】Ｎはモデル化されたヒストグラムを含む事
象の合計数である。モデルｍ(x) の一般式は
【０１２０】
【数２９】
【０１２１】ｍ1(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+a0]
【０１２２】そして対数関数に変える。
【０１２３】ｍ2(x)=exp[a1In(x)+c+b2x2]
【０１２４】そしてレイリー波関数に変える。
【０１２５】ｍ3(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+c+b2x2]
【０１２６】対数及びレイリー波関数に変える。更に一
般式は
【０１２７】 ｍ5(x)=exp[a2In2(x)+a1In(x)+c+b2x2+b1x]
【０１２８】となり、指数、対数、ガウス、レイリー波
の関数で調整される。
【０１２９】モデルの選択は散乱の型によって使用され
る。しかしながら、モデルでの係数の数を増やすことを
記し、ｘが増えるので広がるようにする。散乱ヒストグ
ラムを推定するために係数の小さい数を含むモデルを用
いることが好ましい。
【０１３０】図５は上述した検波閾値の調整方法を実施
するために適合する、伝送チャネルと受信チャネルをも
つパルスレーダを示すブロック図である。このレーダは
デプレクサ４を介して伝送受信アンテナ３に接続された
送信機１と受信機２を含む。
【０１３１】ポインティング方位回路５は方位コマンド
をアンテナ３に供給し、アンテンは付与された届く範囲
をカバーするために機械的に又は電気的に実行する。
【０１３２】パイロット回路６はチョッピング回路６１
を介してのパルス内で分析する送信機１へキャリアを出
力し、変動復調は受信機２に送信する。
【０１３３】受信機２はデプレクサ４の受信側出力に接
続された高周波回路２１、パイロット回路６によって駆
動されて中間周波数帯へ高周波回路２１による信号出力
に伝送する高周波数デモジュレータ２２、高周波数デモ
ジュレータ２２からの出力が接続される中間周波数回路
２３、中間周波数回路２３の後段に位置しビデオ信号帯
で受信エコーの平方成分と出力位相をパイロット回路６
によって駆動される振幅−位相デモジュレータ２４、振
幅−位相デモジュレータ２４の出力に接続されて伝送さ
れた疑問のあるパルス信号の形状を調整するフィルタ２
５を含む。
【０１３４】受信機２は伝送された最後の疑問のあるパ
ルス信号に関して遅延の関数として異なる並列なチャネ
ルの数の１つに受信した信号に切り替える距離サンプリ
ングユニット７に接続される。
【０１３５】またレーダはプログラマブル論理制御部
（ＰＬＣ）８と表示スクリーン１０を持つコンピュータ
９を含む。ＰＬＣ８は再現疑問のあるパルス信号のレー
ダ伝送値からを有するパイロット回路６とレーダによっ
て表示される領域に届くアンテナ３を有する方位回路５
を制御する。コンピュータ９は距離サンプリングユニッ
ト７から変動距離チャネルを受信し、ＰＬＣ８はアンテ
ナ方位や疑問のあるパルス信号やタイミングについての
情報を受信する。アンテナの方位やこの方位での標的ま
での距離に関する距離−方位セル内で復号化され、標本
化されて受信した位相成分と平方成分を含む分配複合サ
ンプルのＰＬＣ８の制御の元で一般的に有効であり、距
離−方位セルに含まれる複合信号サンプルの計算するこ
と、そして１つ再現の期間中前記効率のポスト−インテ
グレーションを実行すること、及び表示スクリーン１０
上に検波閾値として閾値を上まわる効率に対する信号を
含む距離−方位セルを表示することに有効である。
【０１３６】またコンピュータは検波閾値を設定する次
の行程に有効である。まず区域内の１つの掃引期間でレ
ーダによって表示される領域を分析し、区域内で距離−
包囲セルのグループに分け、物体の周波数ｙをもつ１つ
の掃引期間中で区間でレーダによって受信された信号係
数の値ｘに関するヒストグラムｙ(x)を決定し、ｌｏｇ
ｘの多項式及び／又はｘの多項式における指数関数を含
む変数ｘの式によって分析的に定義された少なくとも１
つのモデルｍ(x) の手段によって各区域を測定されるヒ
ストグラムｙ(x) を近似し、各区間における、次の関係
式より
【０１３７】
【数３０】
【０１３８】（Ｎはモデルに含まれる受信した信号効率
の値の合計数である）誤警報確率値Ｐfaから始まってレ
ーダ検波閾値の値Ｓを推測する。
【０１３９】コンピュータは上述した変動関数のための
特殊回路に、より簡単なプログラムマイクロプロセッサ
回路として用いられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】レーダの監視範囲内での海散乱と海上標的で距
離−包囲セルの信号振幅によるヒストグラムを示す図で
ある。
【図２】図１の区域の距離−包囲セルのサブサンプルの
ヒストグラムを示す図である。
【図３】海散乱と沿岸エコーでの距離−包囲セルのヒス
トグラムを示す図である。
【図４】区域における距離−包囲セルのサブサンプルの
ヒストグラムを示す図である。
【図５】本発明に係るレーダ検波閾値調節装置の構成を
示すブロック図である。
【符号の説明】
１ 送信機 ２ 受信機 ３ アンテナ ４ デプレクサ ５ ポインタ回路 ６ パイロット回路 ７ 距離サンプリングユニット ８ ＰＬＣ ９ コンピュータ １０ スクリーン

Claims (13)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 レーダ検波閾値を調整する方法におい
    て、 区域内の１つの掃引期間でレーダによって表示される領
    域を分析し、 物体の周波数ｙをもつ１つの掃引期間中で区間でレーダ
    によって受信された信号係数の値ｘに関するヒストグラ
    ムｙ(x) を決定し、 ｌｏｇｘの多項式及び／又はｘの多項式における指数関
    数を含む変数ｘの式によって分析的に定義された少なく
    とも１つのモデルｍ(x) の手段によって各区域を測定さ
    れるヒストグラムｙ(x) を近似し、 各区間における、次の関係式 【数１】 （Ｎはモデルに含まれる受信した信号効率値の合計数で
    ある）により誤警報確率値Ｐfaから始まってレーダ検波
    閾値の値Ｓを推測する特徴とするレーダ検波閾値調整方
    法。
  2. 【請求項２】 区域におけるヒストグラムｙ(x) は１つ
    の届く範囲期間で区域でのレーダによって受信された信
    号効率の値ｘの標本から作られる請求項１記載のレーダ
    検波閾値調整方法。
  3. 【請求項３】 １つのモデルによって近似される前にで
    ヒストグラムを作った後で変動間隔に言及され、物体の
    最大周波数の回りの変動間隔内で位置付けられるポイン
    トのみのヒストグラムに保つことを含む請求項１記載の
    レーダ検波閾値調整方法。
  4. 【請求項４】 ヒストグラムを限定する前記変動間隔は
    受信した信号の値の物体の最大周波数の半分の周波数と
    等しい周波数を有する受信した信号の最小値で始まり、
    受信した信号効率の最小値で物体の最大周波数より高
    く、物体の周波数が０となる請求項３記載ののレーダ検
    波閾値調整方法。
  5. 【請求項５】 傾斜の変換は受信した信号効率の最大値
    に大変近いヒストグラムのサイドで検出され、変動する
    間隔は第１の検出された傾斜の変換に止められる請求項
    ３記載のレーダ検波閾値調整方法。
  6. 【請求項６】 ヒストグラム傾斜変換は簡単にされたヒ
    ストグラム及び現在のポイントが任意の確率によってい
    くつか前の計算された導関数の平均から異なる時不連続
    性の検出の第１の導関数の計算によって次に来るスライ
    ドするウィンドウの複数のポイントの広さを平均化する
    ことによって円滑にすることによって検出される請求項
    ５記載のレーダ検波閾値調整方法。
  7. 【請求項７】 モデルｍ5(x)は次の方程式 m5(x)=exp[a2In 2(x)+a1In(x)+c+b2x2+b1x] によって分析的に定義され、 a1,a2,b2,cはモデルと測定されたヒストグラムの間の相
    違を最小にするように設定する係数である請求項１記載
    のレーダ検波閾値調整方法。
  8. 【請求項８】 モデルｍ3(x)は次の方程式 m3(x)=exp[a2In 2(x)+a1In(x)+c+b2x2] によって分析的に定義され、 a1,a2,b2,cはモデルと測定されたヒストグラムの間の相
    違を最小にするように設定する請求項１記載のレーダ検
    波閾値調整方法。
  9. 【請求項９】 検波閾値の値を決定するためにモデルを
    用いる前に、係数a2とb2は次のいずれかの複数の連続し
    て届く範囲期間を越えるモデルを修正し保つために比較
    する、 m1(x)=exp[a2In 2(x)+a1In(x)+a0] m2(x)=exp[a1In(x)+c+b2x2] 請求項７記載ののレーダ検波閾値調整方法。
  10. 【請求項１０】 ２つのモデルが用いられ、１つは次式
    のように分析的に定義され、 m1(x)=exp[a2In 2(x)+a1In(x)+a0] a0,a1,a2はモデルと測定されたヒストグラムの間の相違
    を最小にするように設定された係数であり、 他方は次式のように分析的に定義され、 m6(x)=x exp(d2x2+d1x+d0) d0,d1,d2はモデルと測定されたヒストグラムの間の相違
    を最小にするように設定された係数であり、かつ測定さ
    れたヒストグラムと測定されたヒストグラムから大変異
    なるモデルは検波閾値を設定するために用いられる請求
    項１記載のレーダ検波閾値調整方法。
  11. 【請求項１１】 用いられたモデルは次式のように分析
    的に定義され、 m1(x)=exp[a2In 2(x)+a1In(x)+a0] 次のように変動変換はモデルと測定されたヒストグラム
    ｙ(x) の間の相違を最小にする係数a2,a1,a0の値を設定
    するために、 u=In(x) 及び v=In(y) 値２の最小二乗法を用いる回帰多項式によってなされる
    請求項１記載のレーダ検波閾値調整方法。
  12. 【請求項１２】 次式によって分析的に定義されるモデ
    ルを用い、 m4(x)=x exp(b2x2+b1x+b0) モデルと測定したヒストグラムの間の相違を最小にする
    係数b0,b1,b2の値を決定するために、次のような変動変
    換が提供され、 w=In(y/x) 値２の最小二乗法を用いる回帰多項式によってなされる
    請求項１記載のレーダ検波閾値調整方法。
  13. 【請求項１３】 レーダによってモニタされた領域を走
    査するためにアンテナを介して疑問のあるパルスを伝送
    する送信機と、受信機と、受信機の出力に接続されて反
    射のエコーの源での障害の距離と伝送されたパルスとの
    遅れの関数として複数の並列チャネルの１つに受信信号
    を切り替える距離ゲートユニットと、距離ゲートユニッ
    トの出力に接続され、レーダによってモニタされた領域
    をカバーする距離−方位セルのなかで距離ゲートユニッ
    トの出力で利用できる復号かつ標本化された信号を受信
    した位相成分と平方成分からなる分配複合サンプルを制
    御することの可能な方位制御のコンピュータと有し、 レーダによってモニタされた領域を区域内で距離−方位
    セルのグループに分け、 区域内の距離−方位セルでの物体の周波数をもつ１つの
    掃引期間中で区間でレーダによって受信された信号効率
    の値ｘに関するヒストグラムｙ(x) を決定し、 ｌｏｇｘの多項式及び／又はｘの多項式における指数関
    数を含む変数ｘの式によって分析的に定義された少なく
    とも１つのモデルｍ(x) の手段によって各区域を測定さ
    れるヒストグラムｙ(x) を近似し、 各区間における、次の関係式（Ｎはモデルに含まれる受
    信した信号効率の値の合計数である） 【数２】 より誤警報確率値Ｐfaから始まってレーダ検波閾値の値
    Ｓを推測することを特徴とするレーダ検波閾値調整装
    置。
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