JPH11118907A - レーダ目標検出装置 - Google Patents

レーダ目標検出装置

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JPH11118907A
JPH11118907A JP9287310A JP28731097A JPH11118907A JP H11118907 A JPH11118907 A JP H11118907A JP 9287310 A JP9287310 A JP 9287310A JP 28731097 A JP28731097 A JP 28731097A JP H11118907 A JPH11118907 A JP H11118907A
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Shigeharu Takemura
重治 竹村
Hiroshi Nakamura
寛 中村
Hiroyuki Morikawa
博之 森川
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 レーダ装置の目標を検出する場合、量子化誤
差の影響による検出精度の劣化を防ぎ、目標検出処理負
荷の低減を図る。 【解決手段】 第0フレーム上の目標の位置を同一と
し、第0フレーム上の目標の存在する量子化セルと各時
間フレーム上で検出された目標が存在する量子化セル及
びその量子化セルをとり囲む数セルとで線分を作る。こ
の線分をx−t(時間)平面とy−t平面に投影し、各
々の投影された線分とx軸、y軸とのなす角度と目標強
度を求める。目標強度が最大の量子化セルをその時間フ
レーム上の目標位置として目標を検出する。また、数ス
キャンの目標データから目標の速度と進行方向を推定
し、上記目標検出処理を行う領域を制限する。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明はレーダ目標検出装置
に関し、特に移動目標を対象とするレーダ装置の目標検
出装置に関する。
【0002】
【従来の技術】図9は特開平9−259280号の従来
の信号処理装置のブロック図、図10、図11は信号処
理の説明図である。図9に示すように送信機3から出力
された送信信号はサーキュレータ2を介して空中線1か
ら放射される。放射された送信信号は空中線1にて受信
され、サーキュレータ2を介して受信機23に送られ
る。サーキュレータ2から送られた受信信号は、受信機
23にて低雑音増幅、位相検波される。得られたアナロ
グ受信信号は目標検出装置22へ出力される。目標検出
装置22において、アナログ受信信号はA/D変換器7
にてデジタル信号に変換される。スレッショルド検出器
24にてデジタル受信信号レベルが所定のスレッショル
ドレベルと比較され、所定のスレッョルドレベルを越え
たものが処理対象目標として検出される。スレッショル
ドレベルを越えたデジタル信号は、フレームバッファメ
モリ25に供給され、数スキャン分(数フレーム分)蓄
積される。フレームバッファメモリ25に蓄積されたデ
ータはデータ処理器26にて図10に示すように距離R
(x−y座標変換した場合はx)−方位θ(x−y座標
変換した場合はy)、距離R(x−y座標変換した場合
はx)−時間t、方位θ(x−y座標変換した場合は
y)−時間tの3平面に投影されたデータに変換され
る。データ処理器26の出力データから画像処理27
a、27bおよび27cにて、図10に示すように第0
フレーム上のデータt0 と各時間フレーム上のデータt
1 、t2 、t3 およびt4 を結ぶ線分が作られる。各線
分は距離R(x−y座標変換した場合はx)−方位θ
(x−y座標変換した場合はy)、距離R(x−y座標
変換した場合はx)−時間t、方位θ(x−y座標変換
した場合はy)−時間tの3平面に投影され、各データ
の距離R(x−y座標変換した場合はx)軸と方位θ
(x−y座標変換した場合はy)軸とのなす角度φi
ψiが求められ、φ−ψ平面に投票される。この時、距
離R−方位θ平面のデータは無限の速度で動く目標は存
在しないと考えると、無視される。投票されたデータ
は、集積点検出器28a、28bおよび28cにて集積
され、統合検出処理器29にて各平面の集積点が統合さ
れ各線分(t0 −t1 、t0 −t2 、t0 −t3 および
0 −t4 )で統合された集積点から目標の航跡が検出
される、図12は特開平8−271615の従来の目標
検出装置のブロック図、図13、図14はその説明図で
ある。図12に示すように、目標検出処理における誤目
標(フォールス)数が所望の数値内になるように、スレ
ッショルド値レベルを誤目標数制御器12にて制御し、
制御されたスレッショルドレベルとレーダ受信信号レベ
ルをスレッショルド検出器30にて比較して、スレッシ
ョルドレベルを越えた受信信号を出力する。また、低ス
レッショルド検出器31にスレッショルド検出器30に
て設定されるスレッショルドレベルよりも低いレベルの
スレッショルドレベルを設定し、レーダ受信信号レベル
とスレッショルドレベルを比較して、スレッショルドレ
ベルを越えた受信信号を出力する。低スレッショルド検
出器31から出力された受信信号は、距離計算器32お
よび方位角計算器33にて距離および方位が算出され
る。図13に5スキャンにおける検出目標の検出時刻t
に対する距離Rの関係を示す。検出された目標は、ハフ
変換器34にてハフ変換され、点から線分に変換されて
メモリ35に蓄積される。この動作を数スキャン繰返し
処理してメモリ35にデータを蓄積する(図13の場合
5スキャン)。線分抽出器36において、メモリ35に
蓄積されたデータを統合し、各線分の交点の累積度数を
カウントして、この累積度数が一定値以上となるものを
目標の航跡として検出する。これは、同一直線上の点を
ハフ変換すると同一点で交わるというハフ変換の特徴を
利用している。図14に図13で検出された各目標(P
1 〜P9 )をハフ変換した結果を示す。これからわかる
ようにP1 、P2 、P3 、P 4 およびP5 をハフ変換し
た線分S1 、S2 、S3 、S4 およびS5 は点Qにおい
て交わっており、P1 、P2 、P3 、P4 およびP5
同一目標の航跡であることが示される。同様に、検出時
刻Tに対する方位角θについてもハフ変換器37、メモ
リ38および線分抽出器39において処理を行う。相関
処理器40において、線分抽出器36と線分抽出器39
から出されたデータの相関をとり、目標を検出する。さ
らに、合成処理器41においてスレッショルド検出器3
0から出力される目標信号と相関処理器40から出力さ
れる目標信号の和をとり、最終的な目標を検出する。航
跡処理器42とメモリ43は、検出された目標から航跡
を発生させ、航跡数を誤目標数制御器12へ出力する。
また、表示器44は目標信号を画面上の対応する距離と
方位角の位置に表示する。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来技術は次
のような問題点があった。
【0004】第1の問題点は、目標を検出する場合、実
際の目標の位置に正確に検出されないことである。その
理由は、量子化誤差により同一直線上の点がハフ平面で
1点で交わらず目標の検出精度が劣化するためである。
【0005】第2の問題点は、目標検出処理を行う場
合、計算量およびメモリ量の負荷が過大であるというこ
とである。その理由は、図13に示すように1点毎に処
理を行うためであり、また図10,11に示すように2
点の組を作り処理する場合も図9に示すように目標検出
におけるフォールス数を所望の値に抑えるためのスレッ
ショルド検出処理を入力される目標数に関係なく1度で
処理しようとするためである。
【0006】本発明の目的は、量子化誤差問題を解決し
て精度の高い目標検出を行い、レーダシステムの信頼性
を向上させ、さらに処理負荷(計算量およびメモリ量)
の低減を行い、処理速度の高速化および装置構成の簡易
化をはかり、レーダシステムの保守性を向上させるレー
ダ目標検出装置を提供することである。
【0007】
【課題を解決するための手段】本発明は、量子化誤差対
策のため、図3、図6に示すように第0フレーム上の目
標位置と第tフレーム上の目標位置の2点から線分を作
り、直線パラメータ(第0フレーム平面となす角度)と
信号強度を算出する時に第tフレーム上の目標の存在す
る量子化セルをとり囲む数セルに対しても線分を作り、
直線パラメータを算出するマスク処理手段と、図4に示
すように第0フレーム上の目標位置と各時間フレーム上
の目標位置の2点から線分を作り、各線分とx軸(y−
t平面投影の場合はy軸)のなす角度を求める手段と、
検出されている受信信号から同一目標でないものおよび
フォールス目標を判定するしきい値を設定する手段と、
この設定値と各線分とx軸(またはy軸)のなす角を比
較して同一目標でないものおよびフォールス目標を削除
する手段と、各時間フレーム上で数セルにまたがる同一
目標から目標の存在するセルを決定する手段とを有す
る。
【0008】また、本発明は処理負荷を低減するため
に、フォールス検出数を所望の数値以下に抑え込むため
のスレッショルドレベルを目標検出装置に入力される目
標の数に応じて制御し、2段階に分けて行う手段と、数
スキャンのレーダ受信信号から目標の速度と方向を推定
し、図8に示すように処理を行う範囲を限定する手段と
を有する。
【0009】目標検出器にて検出された目標信号は、図
4、図5に示すように数セルにまたがっており、どの量
子化セル位置と直線パラメータ計算処理を行うかによっ
て実際の目標の位置と異なった位置に目標が検出される
こととなる。本発明では図3に示すように目標が検出さ
れた量子化セルをとり囲む数セル全てにおいて処理を行
い、直線パラメータを算出する。このため検出位置が実
際の目標の位置とかけはなれることがなくなる。また、
フォールス判定値設定器にてフォールス判定値を設定
し、目標の検出精度をより向上させる。さらに、目標検
出器にて目標信号を絞り込み、最大値選択器にて、図
4、図5に示すように時間フレーム毎に各量子化セルで
処理された信号の重み係数を比較して重み係数が最大の
量子化セルを目標の位置として検出する。このようにし
て、量子化誤差の影響の少ない目標の航跡が検出され
る。
【0010】図7に下記の条件でシミュレーションを行
った結果を示す。
【0011】[条件] ・目標機数;1 (440knot 等速直線運動) ・処理フレーム数;10 ・マスク処理範囲;ktθ×ktφ=2×2 ・フォールス判定値:2° ・スキャン時間;10秒 図7のL1は本発明の技術で処理した結果を、L2は従
来の技術(特開平9−259280)で処理した結果を
示し、横軸は入力目標のS/N比を、縦軸は目標の検出
確率を示す。図7からわかるように、目標検出確率(P
D)50%で約4.5dBのS/N改善が見込まれ、本
発明により性能向上がはかられることがわかる。
【0012】表1に従来の技術の計算量、メモリ量の試
算結果を示す。
【0013】
【表1】 N……対象となる点の数 Np …パラメータ空間の1パラメータにおける量子化数 従来の技術(特開平9−259280)では、各時間フ
レーム上の1点毎に処理をするために、検出時刻T−距
離R平面および検出時刻T−方位角θ平面各々について
0(N・Np )オーダの計算量とNp 2のメモリ量が必要
となり、特開平8−271615では、第0フレーム上
の目標位置と第tフレーム上の目標位置の2点から線分
をつくり、処理を行うため0(N2 )オーダの計算量と
p 2のメモリ量が必要となる。ここで、Nは対象となる
点の数、Np はパラメータ空間の1パラメータにおける
量子化数を示し、通常はN>Np である。本発明では目
標検出におけるフォールス数を所望の値以内に抑えるス
レッショルドレベルを図1に示すように目標検出器11
と目標検出器17の2段階で設定し、入力される目標数
に応じて各々のスレッショルドレベルを最適な処理負荷
量となるように制御することにより処理速度が向上する
ことが理解できる。また、図8に示すように数スキャン
の目標データから目標の最低速度v1 と最高速度v2
よび進行方向を推定し、各時間フレーム上の処理対象範
囲を限定することにより、処理負荷のさらなる低減をは
かり、処理速度が向上することが理解できる。
【0014】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。図1に本発明の目標
検出装置を構成品とするレーダシステムの機能ブロック
図を示す。
【0015】レーダシステムは空中線1、サーキュレー
タ2、送信機3、COHO(Coherent Osc
illator)発振器4、高周波増幅器5、位相検波
器6、A/D変換器7、MTI(Moving Tar
get Indicator)8、MDF(Multi
Doppler Filter)9、LOG/CFA
R(Logarithmic Function/Co
nstant False Alarm Rate)1
0および目標検出装置22で構成される。COHO発振
器4から出力されるローカル信号を基に送信機3にて送
信信号を発生させ、サーキュレータ2を介し空中線1よ
り放射する。放射された信号は空中線1により受信さ
れ、サーキュレータ2を介して高周波増幅器5、位相検
波器6にて増幅、検波される。検波された信号は、A/
D変換器7にてデジタル信号に変換され、MTI8、M
DF9およびLOG/CFAR10にてクラッタ信号が
抑圧される。
【0016】目標検出装置22は、目標検出器11、フ
ォールス制御器12、メモリ13、直線パラメータ計算
器14、マスク処理器15、メモリ16、目標検出器1
7、比較器18、フォールス判定値設定器19、最大値
選択器20および航跡検出器21で構成される。目標検
出におけるフォールス検出数を所望の値以下に抑えるた
めに、目標検出器11および目標検出器17に設定する
スレッショルドレベルをフォールス制御器12にて制御
する。MTI8、MDF9およびLOG/CFAR10
にてクラッタ信号が抑圧された信号は、目標検出器11
にてスレッショルドレベルとレベル比較され、スレッシ
ョルドレベルを越えたものがメモリ13に蓄積される。
メモリ13では、蓄積されたデータから目標の速度と進
行方向を推定し、直線パラメータ計算器14にて算出す
る直線パラメータと重み係数の計算対象領域を制限す
る。マスク処理器15では、直線パラメータ計算器14
にて計算を行う各時間フレーム上の対象量子化セルをと
り囲む数セルに対しても直線パラメータと重み係数を算
出する。メモリ16は、直線パラメータ計算器14およ
びマスク処理器15で算出された直線パラメータと重み
係数を格納する。目標検出器17では、フォールス制御
器12にて制御されたスレッショルドレベルとメモリ1
6に格納されている重み係数を比較し、スレッショルド
レベルを越える重み係数をもつデータを比較器18へ出
力する。フォールス判定値設定器19にメモリ13およ
びメモリ16の直線パラメータから明らかに同一目標で
ないものやフォールスを判定する数値を設定し、この設
定値と目標検出器17から出力される直線パラメータの
差の大きさを比較器18にて比較して、この設定値を越
える直線パラメータの差の大きさをもつ信号をフォール
スとみなす。ただし、この処理は、第0フレーム上の位
置が同一の信号を対象とする。最大値選択器20では、
比較器18の出力データのうち重み係数が最大の量子化
セルを選択し、航跡検出器21にて目標の航跡を検出す
る。
【0017】次に、本発明の実施の形態の動作について
図2を参照して詳細に説明する。フォールス検出数を所
望の値以下にするために、実際のレーダ受信目標数に応
じてスレッショルドレベルを制御するフォールス制御器
12からの制御信号により、ステップ101において第
1のスレッショルドレベルTh1が設定される。ステッ
プ102にて受信信号レベルとTh1を比較し、ステッ
プ103においてスレッショルドレベルTh1を越える
レベルの受信信号をメモリ13に蓄積する。ステップ1
04において、最初に蓄積された目標位置(第0フレー
ム上の目標位置)と以降、ステップ101の出力目標位
置(第tフレーム上の目標位置)の2点から線分を作
り、各線分とx軸およびy軸とのなす角度(直線パラメ
ータ)と重み係数を求め、ステップ106においてメモ
リ16へ蓄積する。この時、メモリ13に蓄積された数
スキャンの目標データから目標の速度と進行方向を推定
し、直線パラメータを算出する対象範囲を制限する制御
信号がメモリ13から直線パラメータ計算器14へ同時
に出力されている。次に、ステップ105において、マ
スク処理器15において第tフレーム上の目標が存在す
る量子化セルをとり囲む数セルについて、第0フレーム
上の目標位置と各々線分を作り、同様に直線パラメータ
と重み係数を求め、ステップ106でメモリ16へ蓄積
する。ステップ104から106の処理を第0フレーム
上の同一目標に対し、全ての時間フレーム上の目標につ
いて行う。ステップ171において、目標検出器17
は、フォールス制御器12からの制御信号によりステッ
プ173で設定された第2のスレッショルドレベルTh
2とメモリ16に蓄積されている目標レベルを比較し
て、ステップ172においてスレッショルドレベルTh
2を越える目標データを内部メモリに蓄積する。上記処
理を全ての第0フレーム上に目標について行う。内部メ
モリに蓄積されている目標データから、明らかに同一目
標でない目標およびフォールス目標を判定する値(Δ
δ)をフォールス判定値設定器19にて設定する。ステ
ップ108にて、内部メモリに蓄積されているデータの
うち、第0フレーム上の目標が同一の線分を選び出して
それらの直線パラメータの差の大きさとΔδを比較して
ステップ201で最大値選択器20がΔδ以下である線
分の直線パラメータと信号強度を内部メモリへ出力す
る。内部メモリに蓄積されている目標データのうち、第
0フレーム上の目標が同一であり、各時間フレーム上の
目標が存在する量子化セルの中で最大の重み係数をもつ
セルがステップ202において最大値選択器20にて選
択される。最後に、ステップ109において、航跡検出
器21から各時間フレーム上の目標位置を結んで目標航
跡として出力される。
【0018】次に、本実施形態の具体的動作を図面を参
照して説明する。MTI8、MDF9およびLOG/C
FAR10によりクラッタ信号が抑圧された受信信号は
目標検出装置22に送られ、以下の処理が行われる。目
標検出におけるフォールス検出数を所望の値以下に抑え
るために、目標検出器11および目標検出器17に設定
されるスレッショルドレベルTh1およびTh2は、フ
ォールス制御器12にて以下の式を基本にして制御され
る。ただし、雑音強度の確率密度分布p(x)はレーレ
ー分布に従うものとする。
【0019】
【数1】 よって、
【0020】
【数2】 ここで、Pfは初期誤警報確率、xは雑音の平均強度、
σ2 は2乗平均を示す。また、
【0021】
【数3】 ここで、Aはメモリ16に蓄積されている重み係数の平
均値、Nは目標検出器11にて得られたデータ数を示
す。
【0022】上記スレッショルドレベルTh1を越えた
信号は、直線パラメータ計算器14にて以下の式に従い
直線パラメータ(θj,φj)と重み係数(Wj)を算
出する(図5参照)。
【0023】
【数4】 ここで、xi,yiは第0フレーム上の目標の位置座
標、xj,yjは第tフレーム上の目標の位置座標を示
す。また、
【0024】
【数5】 ここで、Aiは第0フレーム上の目標の強度、Ajは第
tフレーム上の目標の強度を示す。ただし、直線パラメ
ータおよび重み係数を算出する領域は、メモリ13にて
蓄積されたデータから目標の最低および最高速度と進行
方向を推定して制限する(図8参照)。上記直線パラメ
ータおよび重み係数の算出処理は、直線パラメータ計算
器14にて算出を行った量子化セルをとり囲む数セルに
ついてマスク処理器15においても行う(図3参照)。
【0025】メモリ13およびメモリ16に蓄積されて
いる直線パラメータから明らかに同一目標でないものあ
るいはフォールスであると思われるもの(図4のQ
1’)を処理対象から除外するため、フォールス判定値
設定器19にて判定値Δδを設定する。比較器18にて
判定値Δδとメモリ16に蓄積されている直線パラメー
タを比較して、Δδ以下のものを出力する。比較器18
の処理内容を図4を参照して説明する。第0フレーム上
の目標Oを同一として、各時間フレーム(t1 、t 2
3 、t4 およびt5 )上の目標(Q1、Q1’、Q
2、Q3、Q4およびQ5)と線分を作る。次に、各線
分とx軸(y−t平面投影の場合はy軸)とのなす角度
(θ1 、θ1'、θ2 、θ3 、θ4 およびθ5 )を求め、
以下の式に従いフォールス目標を判定する。
【0026】 Δδ|θn −θm | ; 同一目標候補 Δδ<|θn −θm | ; フォールス目標 図4の場合、|θ1 −θ2Δδ、|θ1 −θ1'|>
Δδ、|θ2 −θ1'|>Δδとすれば、目標Q1’がフ
ォールス目標と判定され処理対象から除外される。
【0027】比較器18の出力信号は、一般に図4に示
すように数セル(A、1、2、3およびB)にまたがっ
て目標が検出されている。最大値選択器20にて上記各
セル(A、1、2、3およびB)の重み係数のうち最大
のものを選択し、その最大の重み係数をもつ量子化セル
を目標の位置とする。航跡検出器21にて最大値選択器
20で選択された各時間フレーム上の目標の位置から目
標航跡を検出して出力する。
【0028】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は下記のよ
うな効果がある。 (1)目標検出精度が向上し、レーダシステムの信頼性
を高める。その理由は、実際に目標が存在する量子化セ
ルを検出して、量子化誤差による影響を低減したためで
ある。 (2)処理負荷(計算量およびメモリ量)が低減され、
レーダ目標検出装置の処理速度が高速化され装置構成が
簡易化され、レーダシステムの保守性が高まる。その理
由は、目標検出におけるフォールス数を所望の値に抑え
るスレッショルドレベルの設定を2段階に分け、入力さ
れる目標数に応じて各々のスレッショルドレベルを制御
して行ったためであり、また目標の速度と進行方向を数
スキャンの目標データから推定することにより、処理対
象範囲を制限したためである。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明のレーダ目標検出装置を有するレーダシ
ステムの構成図である。
【図2】図1のレーダ目標検出装置の処理を示すフロー
チャートである。
【図3】本発明における直線パラメータ算出の説明図で
ある。
【図4】重み係数が最大の量子化セルを目標の位置とし
て検出する説明図である。
【図5】重み係数が最大の量子化セルを目標の位置とし
て検出する説明図である。
【図6】直線パラメータの計算式の説明図である。
【図7】入力目標のS/N比と目標の検出確率の関係を
示すグラフである。
【図8】目標最低速度と目標最高速度の推定方法の説明
図である。
【図9】従来の信号処理装置の構成図である。
【図10】図9の信号処理装置におけるデータ変換を示
す図である。
【図11】図9の信号処理装置におけるデータ変換の流
れ図である。
【図12】従来の信号処理装置の構成図である。
【図13】図12の信号処理装置における、検出目標の
検出時刻に対する距離Rの関係を示す図である。
【図14】図13で検出された各目標P1 〜P9 をハフ
変換した結果を示す図である。
【符号の説明】
1 空中線 2 サーキュレータ 3 送信機 4 COHO発振器 5 高周波増幅器 6 位相検波器 7 A/D変換器 8 MTI 9 MDF 10 LOG/CFAR 11 目標検出器 12 フォールス制御器 13 メモリ 14 直線パラメータ計算器 15 マスク処理器 16 メモリ 17 目標検出器 18 比較器 19 フォールス判定値設定器 20 最大値選択器 21 航跡検出器 22 目標検出装置 23 受信機 24 スレッショルド検出器 25 フレームバッファメモリ 26 データ処理器 27a,27b,27c 画像処理器 28a,28b,28c 集積点検出器 29 統合検出処理器 30 スレッショルド検出器 31 低スレッショルド検出器 32 距離計算器 33 方位角計算器 34 ハフ変換器 35 メモリ 36 線分抽出器 37 ハフ変換器 38 メモリ 39 線分抽出器 40 相関処理器 41 合成処理器 42 航跡処理器 43 メモリ 44 表示器
フロントページの続き (72)発明者 中村 寛 東京都港区芝五丁目7番1号 日本電気株 式会社内 (72)発明者 森川 博之 千葉県千葉市花見川区朝日ケ丘町3217番地 16

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 目標検出における誤目標検出数を所望の
    値に抑える第1のスレッショルド値(Th1)を制御す
    るフォールス制御手段と、 第1のスレッショルド値(Th1)を越えた目標を記憶
    する手段と、 時間0平面の目標と今回スキャンの目標の位置からこの
    2点を結ぶ線分を作り、この線分と時間0平面とのなす
    角度を求める手段と、 前記時間0平面上の目標位置と今回スキャンの目標の存
    在する量子化セルを取囲む数セルに対し線分を作り、こ
    れらの線分と時間0平面とのなす角度を各々求める手段
    と、 これら求めた角度と各々のセルにおける信号強度を記憶
    する手段とを有し、 複数の量子化セルにまたがる目標に対しても目標検出処
    理を行うレーダ目標検出装置。
  2. 【請求項2】 今回スキャンの目標の存在する量子化セ
    ルとこのセルを取囲む数セルについて記憶された信号強
    度に、再度目標検出における誤目標検出数を所望の値に
    抑える第2のスレッショルド値(Th2)を設定する手
    段と、前記記憶された目標の位置から明らかに誤目標と
    判定できる目標を削除するために、時間0平面上の目標
    位置と他スキャン平面上の目標位置から作られる線分と
    時間0平面とのなす角度の差の大きさを制限する手段
    と、時間0平面上の目標位置は同一で他スキャン平面上
    の目標位置とで作られる線分と時間0平面となす角度の
    差の大きさが前記フォールス判定角度以内である目標の
    信号強度のうち最大のものを選択する手段と、各スキャ
    ン平面上で前記信号強度最大選択処理を行い、目標を検
    出する手段とをさらに有する請求項1記載のレーダ目標
    検出装置。
  3. 【請求項3】 目標検出における誤目標検出数を所望の
    値に抑えるためのスレッショルド検出処理を、処理計算
    量およびメモリ量等の負荷を低減するために目標数に応
    じて第1の目標検出器と第2の目標検出器のスレッショ
    ルドレベルを制御し、スレッショルド検出処理を2段階
    に分割する手段をさらに備える請求項1記載のレーダ目
    標検出装置。
  4. 【請求項4】 第1のスレッショルド値(Th1)を越
    える目標を記憶する手段から目標の速度を算出し、次ス
    キャン上の目標の位置を想定して請求項1に記載した時
    間0平面上の目標と次スキャン上の目標位置が作った線
    分と時間0平面のなす角度と目標信号強度を算出する領
    域を制限し、処理計算量およびメモリ量等の負荷を低減
    する手段をさらに備える請求項1記載のレーダ目標検出
    装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101389944B1 (ko) * 2013-06-25 2014-04-30 국방과학연구소 다기능 위상배열 레이더에서 임무 집합의 시간 부하 평가장치 및 평가방법

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