JPH06308224A

JPH06308224A - 目標分離装置

Info

Publication number: JPH06308224A
Application number: JP5117654A
Authority: JP
Inventors: Takashi Ito; 敬伊藤
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1993-04-22
Filing date: 1993-04-22
Publication date: 1994-11-04
Anticipated expiration: 2013-11-25
Also published as: JP2828561B2

Abstract

(57)【要約】【目的】同時に受信した複数の目標からのパルスのＴ
ＯＡ情報より、目標数およびＰＲＩが求められる目標分
離装置を得る。【構成】ニューラルネットワークのノードおよびノー
ド間の結合強度を、受信信号のＴＯＡから算出するネッ
トワーク作成処理部と、並列プロセッサでそのニューラ
ルネットワークを解く並列プロセッサニューラルネット
ワーク処理部と、ネットワークの収束後に、そのノード
データより目標数とＰＲＩを求めるデータ読取部とを備
え、また、ネットワーク作成処理部がネットワーク情報
の作成に際して、受信信号の周波数データも用いるよう
にし、また、ネットワーク作成処理部が生成するノード
数を与えられるＰＲＩの最大値で規制した。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、電波逆探装置にて、
同時に複数のレーダから電波を受信した場合に、目標数
とその電波諸元を検出する目標分離装置に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】図４は従来の目標分離装置を示す構成図
である。図において、１は受信した信号（パルス）の電
波受信時刻（Time Of Arrive：以下ＴＯＡという）情報
の差分をとり、ヒストグラムの作成を行うヒストグラム
作成部であり、２はこのヒストグラム作成部４の作成し
たヒストグラムの特徴量を検出し、それより目標数およ
びパルス繰り返し周波数（Pulse Repetition Interval
：以下ＰＲＩという）を検出するピーク判定回路であ
る。

【０００３】次に動作について説明する。ここで、一般
的な目標分離装置では、目標分離を行う場合、まず受信
信号の周波数およびパルス幅によって目標の分離を行
う。これは、これら２つのパラメータが各レーダのパル
スに固有の情報であり、それらを用いれば容易に目標を
分離することが可能であり、さらにそれらの情報は通常
の受信器によって容易に入手できるからである。従っ
て、ここでは、入力されるパルスはすでに近似した周波
数およびパルス幅のものに分離されており、さらなる分
類はＴＯＡ情報を用いてしかできない場合を想定してい
る。

【０００４】まず受信されたパルスがヒストグラム作成
部１に入力される。ヒストグラム作成部１では入力され
た受信パルスのＴＯＡ情報の差分をとってヒストグラム
を作成し、それをピーク判定回路２に入力する。ヒスト
グラム作成部１よりヒストグラムの入力を受けたピーク
判定回路２は、当該ヒストグラムのピークが１箇所のみ
であるか否かを判定する。

【０００５】なお、この判定は次に示す２つの理由に基
づくものである。・通常、レーダはある一定の間隔でパルスを送信して
おり、従って、受信したパルスが１つのレーダから発信
されたものであれば、ヒストグラムはそのレーダのＰＲ
Ｉの所にだけ積み上げられる。・近年のレーダは、ＰＲＩを意図的に変調させたもの
もあるが、ヒストグラムの幅を広げることによってそれ
を１箇所に積み上げることは可能である。

【０００６】このような理由により、ピーク判定回路２
は入力されたヒストグラムのピークが１箇所であれば、
受信パルスは１個のレーダから発信されたものと判定す
ることができ、さらにそのＰＲＩも検出できる。このよ
うな１つのレーダのみからのパルスを受信した場合のヒ
ストグラムを図５に示し、複数のレーダからのパルスを
受信した場合のヒストグラムを図６に示す。図示のよう
に、単一目標の場合には高頻度の鋭いピークが１つだけ
現れ、複数目標の場合にはなだらかな低頻度のピークが
いくつか現れる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】従来の目標分離装置は
以上のように構成されているので、目標が単一の場合に
は問題なくＰＲＩを検出できるが、目標が複数混在して
いる場合にはヒストグラムの形状が複雑なものとなり、
いくつのレーダが存在するかの判定、さらには各レーダ
のＰＲＩがいくらであるかを検出することは極めて困難
なものとなるという問題点があった。

【０００８】この発明は、上記のような問題点を解消す
るためになされたもので、同時に複数のレーダからパル
スを受信した場合でも、そのＴＯＡ情報より目標数およ
びＰＲＩを求めることができる目標分離装置を得ること
を目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明に
係る目標分離装置は、ニューラルネットワークのノード
およびノード間の結合強度を、受信信号のＴＯＡから算
出するネットワーク作成処理部と、並列プロセッサでそ
のホップフィールド（Hopfield）型のニューラルネット
ワークを解く並列プロセッサニューラルネットワーク処
理部と、ネットワークの収束後に、そのノードデータよ
り目標数とＰＲＩを求めるデータ読取部とを備えたもの
である。

【００１０】また、請求項２に記載の発明に係る目標分
離装置は、ネットワーク作成処理部がネットワーク情報
の作成に際して、受信したパルスの周波数データも用い
るようにしたものである。

【００１１】また、請求項３に記載の発明に係る目標分
離装置は、ネットワーク作成処理部が生成するノード数
を、与えられたＰＲＩの最大値で規制するようにしてた
ものである。

【００１２】

【作用】請求項１に記載の発明におけるデータ読取部
は、「目標分離問題」を「巡回セールスマン問題」に帰
着させてネットワーク作成処理部が算出した、ニューラ
ルネットワークのノードおよびノード間の結合強度よ
り、並列プロセッサニューラルネットワーク処理部が並
列プロセッサを用いて、ホップフィールド型のニューラ
ルネットワークを解いた答を読み取って、そのノードデ
ータより目標数とＰＲＩを求めることにより、複数の目
標からのパルスを同時に受信した場合でも、そのＴＯＡ
情報より目標数およびＰＲＩを求めることができる目標
分離装置を実現する。

【００１３】また、請求項２に記載の発明におけるネッ
トワーク作成処理部は、受信したパルスの周波数データ
も用いてネットワーク情報を作成することにより、１度
の処理によって高い確度で目標を分離することを可能と
する。

【００１４】また、請求項３に記載の発明におけるネッ
トワーク作成処理部は、与えられたＰＲＩの最大値に従
って生成するノード数を規制することにより、ノード数
の爆発的な増大を防止する。

【００１５】

【実施例】

実施例１．以下、この発明の実施例１を図について説明
する。図１は請求項１に記載の発明の一実施例を示す構
成図である。図において、３は受信した信号のＴＯＡ情
報から、ホップフィールド型のニューラルネットワーク
のノードを生成し、当該ノード間の結合強度を算出し
て、ネットワーク情報を作成するネットワーク作成処理
部である。４は並列プロセッサを用い、このネットワー
ク作成処理部３が作成したネットワーク情報よりホップ
フィールド型のニューラルネットワークを高速に解く並
列プロセッサニューラルネットワーク処理部である。５
はこの並列プロセッサニューラルネットワーク処理部４
が収束した後、そのノードデータを読み取って目標数と
そのパルス繰り返し周波数を得るデータ読取部である。

【００１６】次に動作について説明する。この発明によ
る目標分離装置では、「目標分離問題」を「巡回セール
スマン問題」に帰着させて、ＴＯＡ情報よりネットワー
ク情報を作成し、されを並列プロセッサで高速に解くこ
とによって解を得るものである。ここで、「巡回セール
スマン問題」とは、セールスマンがある都市を出発点お
よび終着点として全国の都市を巡る際、その移動距離が
最小となる経路を捜すものであり、この問題は、数学的
に高速に解くアルゴリズムが存在しないことが示されて
いる。しかしながら、ホップフィールド型のニューラル
ネットワークではある種の最適化問題を解くことがで
き、その最適化問題の一種である「巡回セールスマン問
題」を高速に処理することが可能である。

【００１７】まず、受信されたパルスのＴＯＡ情報がネ
ットワーク作成処理部３に入力される。このネットワー
ク作成処理部情報３では、このＴＯＡ情報より次のよう
にしてニューラルネットワークのノードと、そのノード
間の結合および結合の強度が決定される。

【００１８】即ち、ノードの決定においては、入力され
るパルスのＴＯＡを、その時間順にＴＯＡ１、ＴＯＡ
２、・・・、ＴＯＡｎと表記し、その時、次のようなｎ
² 個のノードを作成する。（ＴＯＡｉ，ＴＯＡｊ）１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎなお、簡単のため、以下ではそれを“ｎｏｄｅ（ｉ，
ｊ）”と表記する。このノードは、「ＴＯＡｉとＴＯＡ
ｊは同一レーダに属する」ということを意味している。

【００１９】また、ノード間の結合の有無については、
全てのノード間に結合があるものとする。

【００２０】また、ノード間の結合強度の決定について
は、ノードｎｏｄｅ（ｉ，ｊ）とｎｏｄｅ（ｋ，ｌ）の
間の距離をｄ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）と表記して、次の式
（１）でノード間距離を定義する。

【００２１】

【数１】

【００２２】ただし、上記式（１）において、｜｜は
絶対値を示し、Ｃは大きな定数であり、ｄ'( )は次の式
（２）の通りである。

【００２３】

【数２】

【００２４】なお、上記式（１）において、ｄ'( )はＴ
ＯＡｉとＴＯＡｊの２パルスが同一レーダから発信され
たものと仮定した場合のＰＲＩを意味し、ｄ（ )はＴＯ
ＡｉとＴＯＡｊ（＝ＴＯＡｋ）とＴＯＡｌの３パルス、
あるいはＴＯＡｊとＴＯＡｋとＴＯＡｌ（＝ＴＯＡｉ）
の３パルスが同一レーダから発信されたものと仮定した
場合のＰＲＩ差を意味している。

【００２５】このようネットワークを定義すると、次の
ような解釈が可能となる。即ち、上記ネットワークの中
でノード間をつなぐ道を考えて、その道に表われるノー
ドは以下の条件を満たすものとする。・最初はｎｏｄｅ（１，＊）（なお＊は任意の数、以
下同じ）で始まる。・道でつながれたノード、ｎｏｄｅ（ｉ，ｊ）とｎｏ
ｄｅ（ｋ，ｌ）においてはｊ＝ｋとする。・この道は全部でｎ個のノードを連結する。（ｎは受
信パルス数）・この道に表われるノードの番号（ｎｏｄｅ（ｉ，
ｊ）のｉ，ｊのこと）には１〜ｎの全ての数字が表われ
る。

【００２６】このような条件を満たす道で、その距離ｄ
（ )の和が最小となるものは、以下の意味において「受
信信号のパルス分類結果」を示している。・道はｎｏｄｅ（１，２）−ｎｏｄｅ（２，４）−・
・・・というように続くが、この１から始まる数列が増
え続ける限り、それらは同一の目標から送信されたパル
ス列である。・ノードの列がｎｏｄｅ（９８，１００）−ｎｏｄｅ
（１００，３）−・・・・のように数字が減少する所が
あれば、それが目標の切れ目である。

【００２７】例えば、パルス数が５個で、道がｎｏｄｅ
（１，３）−ｎｏｄｅ（３，５）−ｎｏｄｅ（５，２）
−ｎｏｄｅ（２，４）−ｎｏｄｅ（４，１）である場
合、ＴＯＡ１，３，５が第１の目標、ＴＯＡ２，４が第
２の目標となる。なお、このようにして目標分類ができ
る理由は、同一の目標から送信されるパルスを結ぶ道
は、ＰＲＩ差が少ないため、その経路（ｄ（ )の和）が
小さくなる性質があることによるものである。

【００２８】このようにしてネットワーク作成処理部３
によって作成されたネットワーク情報は並列プロセッサ
ニューラルネットワーク処理部４に入力される。並列プ
ロセッサニューラルネットワーク処理部４では、そのネ
ットワーク情報によってホップフィールド型のニューラ
ルネットワークを動作させ、並列プロセッサにて上述の
「最小経路の道」を求める。なお、その場合、並列プロ
セッサニューラルネットワーク処理部４では、通常の
「巡回セールスマン問題」を解くのとほとんど同じ手順
で解を求めることができるが、次の点において、通常の
「巡回セールスマン問題」の場合とは異なる。

【００２９】即ち、その相違は以下の２点である。・通常の「巡回セールスマン問題」では、横軸を巡回
する順番（１〜ｎ）とし、縦軸を都市（１〜ｎ）とした
ｎ² の正方形のマトリックスで定式化することができる
が、この場合には、縦軸のノードがｎ² 個あるため、ｎ
×ｎ²の縦長のマトリックスとなる。・通常の「巡回セールスマン問題」では、上記マトリ
ックスにおいて、「縦列、横列のそれぞれ“１”が１個
ずつ入る解を探索する条件」が付加されるが、この場合
には、「縦軸は各列に１個ずつ“１”が入るが、横軸に
はｎｏｄｅ（ｉ，＊）に対応する横列に、合計１個だけ
“１”が入る」ことで特徴付けられる。

【００３０】この並列プロセッサニューラルネットワー
ク処理部４が収束すると、データ読取部５はその解より
各ノードの値（“１”か“０”）を読み取る。なお、こ
こでは、以下の手順によって各ノードの値を読み取り、
それを目標数とＰＲＩ値に読み変える。

【００３１】即ち、ｎｏｄｅ（１，＊）の内には、
“１”になっているものが必ず１個あるので、まずそれ
を捜し出してその時の＊の値をｎ１とする。次に、ｎｏ
ｄｅ（ｎ１，＊）の内にも、“１”になっているものが
１個あるので、それを捜し出してその時の＊の値をｎ２
とする。以下、これを（ｎ−１）回繰り返して、ノード
の内の“１”になっているものを全て抽出する。次に、
上記処理にて抽出された１から始まる数列を考える。こ
の数列は、１から順次大きくなるように数字が並んでい
るが、所々その大小関係が逆転している箇所がある。こ
の逆順になっている所がこの数列の区切りとなり、この
区切りで分割された数が目標数となる。なお、１つも区
切りがなければ、目標数は“１”となる。また、各目標
のレーダから送信されているパルスのＴＯＡ番号は、各
区切りの中に現われる数字に対応している。

【００３２】実施例２．なお、上記実施例１では、ＴＯ
Ａ情報のみからネットワーク情報を作成する場合につい
て説明したが、受信したパルスの周波数データも併用し
てネットワーク情報を作成するようにしてもよい。図２
は請求項２に記載したそのような発明の一実施例を示す
構成図で、相当部分には図１と同一符号を付してその説
明を省略する。図において、６は受信したパルスのＴＯ
Ａと周波数データが入力され、それらによってネットワ
ーク情報を作成するネットワーク作成処理部である。

【００３３】ここで、実施例１においてＴＯＡ情報のみ
を使用してネットワーク情報を作成していたのは、周波
数データ等の分類に使用しやすい情報での分類は、ネッ
トワーク作成処理部３の前段ですでに処理されているも
のと仮定していたためである。しかしながら、図２に示
すように、このネットワーク作成処理部５にＴＯＡ情報
と併せて周波数データも入力するとともに、ニューラル
ネットワークのノード間距離ｄ（ )の形を、以下の式
（３）で定義すれば、ノード間の距離が「周波数の近
さ」も考慮された形となり、この目標分離装置にて１度
処理するだけで、高い確度で目標を分離することが可能
となる。

【００３４】ｄ（ｉ，ｊ，ｋ，ｌ）＝｜ｄ'(ｉ，ｊ）−ｄ'(ｋ，ｌ）｜＋Ｃ₀(｜Ｆi −Ｆj ｜＋｜Ｆj −Ｆl ｜）・・・・（３）ここで、Ｃ₀ は定数、Ｆi ，Ｆj ，Ｆl はＴＯＡｉ，Ｔ
ＯＡｊ，ＴＯＡｌに相当するパルスの周波数である。

【００３５】実施例３．また、上記実施例では、ＴＯＡ
情報より生成されるノードの数を特に制限していないも
のについて説明したが、所定数以上のノードを作らない
処理をネットワーク作成処理部に追加してもよい。図３
は請求項３に記載したそのような発明の一実施例を示す
構成図で、相当部分には図１と同一符号を付してその説
明を省略する。図において、７はＰＲＩの最大値が与え
られており、そのＰＲＩの最大値によって生成するノー
ドの数を規制する処理を備えているネットワーク作成処
理部である。

【００３６】ここで、上記各実施例では、ノード数はｎ
² 個だけあり、ｎの数が増加した場合、ノード数が爆発
的に増大するため、計算時間が長くなって処理能力が著
しく低下する可能性がある。この実施例においては、ネ
ットワーク作成処理部７にＰＲＩの最大値を与えてお
き、ネットワーク作成処理部７がノードを作成する際
に、このＰＲＩの最大値で規定される値以上のノードを
作らないようにしているので、ノード数の爆発的な増加
が防止され、計算能力の著しい低下を回避することがで
きる。

【００３７】

【発明の効果】以上のように、請求項１に記載の発明に
よれば、ニューラルネットワークのノードおよびノード
間の結合強度をネットワーク作成処理部において、「目
標分離問題」を「巡回セールスマン問題」に帰着させる
ことによって算出し、そのネットワーク情報を並列プロ
セッサニューラルネットワーク処理部が並列プロセッサ
を用いて処理し、当該ニューラルネットワーク収束後
に、データ読取部にて目標数とＰＲＩを求めるように構
成したので、複数のレーダから同時にパルスを受信した
場合でも、そのＴＯＡ情報より目標数およびＰＲＩを求
めることができて、高速な目標分離が可能となり、さら
に、「ＰＲＩ差が最小になるようなＴＯＡ列を捜索す
る」という特性を持っているため、近年増加しているＰ
ＲＩジッタ、スタガ（Jitter, Stagger ）と呼ばれるＰ
ＲＩ変調信号に対しても、目標分離が可能な目標分離装
置が得られる効果がある。

【００３８】また、請求項２に記載の発明によれば、ネ
ットワーク作成処理部によるネットワーク情報の作成
に、受信したパルスの周波数データも用いるように構成
したので、１度の処理によってより高い確度で目標を分
離することが可能となる効果がある。

【００３９】また、請求項３に記載の発明によれば、与
えられたＰＲＩの最大値に従って生成するノード数を規
制する処理を、ネットワーク作成処理部に持たせるよう
に構成したので、ノード数の爆発的な増大を抑止するこ
とが可能となり、処理能力の著しい低下を防止できる効
果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施例１による目標分離装置を示す
構成図である。

【図２】この発明の実施例２による目標分離装置を示す
構成図である。

【図３】この発明の実施例３による目標分離装置を示す
構成図である。

【図４】従来の目標分離装置を示す構成図である。

【図５】従来の目標分離装置にて単一目標が受信された
場合のヒストグラムの一例を示す説明図である。

【図６】従来の目標分離装置にて複数目標が受信された
場合のヒストグラムの一例を示す説明図である。

【符号の説明】

３ネットワーク作成処理部４並列プロセッサニューラルネットワーク処理部５データ読取部６ネットワーク作成処理部７ネットワーク作成処理部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】受信した信号の電波受信時刻情報から、
ホップフィールド型のニューラルネットワークのノード
を生成し、当該ノード間の結合強度を算出して、ネット
ワーク情報を作成するネットワーク作成処理部と、前記
ネットワーク作成処理部が作成した前記ネットワーク情
報に基づいて、前記ホップフィールド型のニューラルネ
ットワークを並列プロセッサを用いて解く並列プロセッ
サニューラルネットワーク処理部と、前記並列プロセッ
サニューラルネットワーク処理部が収束した後、そのノ
ードデータを読み取って目標数とそのパルス繰り返し周
波数を得るデータ読取部とを備えた目標分離装置。
【請求項２】前記ネットワーク作成処理部が、前記受
信したパルスの電波受信時刻情報と周波数データから、
前記ネットワーク情報を作成することを特徴とする請求
項１に記載の目標分離装置。
【請求項３】前記ネットワーク作成処理部が、与えら
れたパルス繰り返し周波数の最大値によって、生成する
前記ノードの数を規制することを特徴とする請求項１に
記載の目標分離装置。