JPH11248814A - Radio wave apparatus - Google Patents

Radio wave apparatus

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Publication number
JPH11248814A
JPH11248814A JP10054823A JP5482398A JPH11248814A JP H11248814 A JPH11248814 A JP H11248814A JP 10054823 A JP10054823 A JP 10054823A JP 5482398 A JP5482398 A JP 5482398A JP H11248814 A JPH11248814 A JP H11248814A
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JP
Japan
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azimuth
calculating
grade
eigenvector
arrival
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Application number
JP10054823A
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Japanese (ja)
Inventor
Shinkei Orime
晋啓 折目
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Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
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Publication date
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To cope with generation, disappearance, movement of a wave source by carrying out a clustering process, obtaining a standard deviation from a plurality of azimuth data for every clustering and obtaining a grade from the deviation. SOLUTION: This apparatus comprises a receiving antenna, a receiver, an analog/digital converter, a signal-processing apparatus based on a MUSIC algorithm and an angle display device. The signal-processing apparatus has in its internal constitution a buffer memory, a correlation matrix-calculating means, a proper value and proper vector-calculating means, an azimuth evaluation function-calculating means, a peak-detecting means, a clustering means, a standard deviation-calculating means and a grade-judging means, and processes information based on a plurality of time series azimuth data. Specifically, the signal-processing apparatus sets an angle resolution on the basis of azimuth information obtained by the peak-detecting means, carries out clustering and classifies an azimuth in terms of attributes. Thereafter, the apparatus carries out statistic processing in relation to the azimuth information in each cluster, calculates a standard deviation and judges a grade.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は複数のアンテナを
用い、各アンテナの出力をMUSIC(Multipl
e Signal Classification)法
により処理して複数方向から時系列的あるいは同時に到
来する電波の方位、仰角を測定し、観測した到来電波の
グレードを判定する電波装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention uses a plurality of antennas, and outputs the output of each antenna to a MUSIC (Multipl
The present invention relates to a radio wave device that measures the azimuth and elevation angle of radio waves arriving in a time series or simultaneously from a plurality of directions by processing using an e Signal Classification method, and determines the grade of an observed radio wave.

【0002】[0002]

【従来の技術】アンテナの解像限界は波長/アンテナ開
口径とされていたが、近年複数のアンテナと信号処理を
用いる事によって、上記解像限界を超える角度分解能を
得るアルゴリズムが提案されている。このようなアルゴ
リズムとして、例えば、R.O.Schmidt:“M
ultiple Emitter Locationa
nd Signal Parameter Estim
ation”,IEEE Trans.,AP−34,
3,pp.276−280(1986)、特開平5−1
96716「方向探知機」に示されているようなMUS
ICアルゴリズムがある。
2. Description of the Related Art The resolution limit of an antenna has been defined as wavelength / antenna aperture diameter. In recent years, an algorithm for obtaining an angular resolution exceeding the resolution limit by using a plurality of antennas and signal processing has been proposed. . As such an algorithm, for example, R.S. O. Schmidt: "M
multiple Emitter Locationa
nd Signal Parameter Estim
ation ", IEEE Trans., AP-34.
3, pp. 276-280 (1986), JP-A-5-1
MUS as shown in 96716 "Direction finder"
There is an IC algorithm.

【0003】まず、MUSICアルゴリズムを用いた従
来の電波装置について図11、図12を参照して説明す
る。図11は従来の装置の全体構成図であり、1は受信
アンテナ、2は受信機、3はアナログ/ディジタル変換
器、4はMUSICアルゴリズムに基づく信号処理装
置、5は角度表示装置である。図中、XM は受信信号を
示し、mはチャンネルの番号を示す添え字である。図1
2は、上記図1の従来の信号処理装置4の内部構成図
で、21は受信信号XM に対するバッファメモリ、22
は相関行列R計算手段、23はRの固有値及び固有ベク
トル算出手段、24は方位評価関数F(θ)算出手段、
25はピーク検出手段であり、26は分散値算出手段、
27はグレード判定手段である。
First, a conventional radio device using the MUSIC algorithm will be described with reference to FIGS. FIG. 11 is an overall configuration diagram of a conventional device, wherein 1 is a receiving antenna, 2 is a receiver, 3 is an analog / digital converter, 4 is a signal processing device based on the MUSIC algorithm, and 5 is an angle display device. In the figure, X M represents a received signal, m is a subscript indicating the channel number. FIG.
2 is an internal configuration diagram of a conventional signal processing device 4 of FIG. 1, a buffer memory for the received signal X M 21, 22
Is a correlation matrix R calculating means, 23 is an eigenvalue and eigenvector calculating means of R, 24 is an azimuth evaluation function F (θ) calculating means,
25 is a peak detecting means, 26 is a variance value calculating means,
27 is a grade judging means.

【0004】以下、動作を説明する。受信信号ベクトル
Xを数3で定義する。
Hereinafter, the operation will be described. The reception signal vector X is defined by Expression 3.

【0005】[0005]

【数3】 (Equation 3)

【0006】ここで、iは時刻を示す添え字、Tはベク
トル行列の転値、Mはチャンネル数、即ちアレーのアン
テナ数である。バッファメモリ21は時刻1からI迄の
受信信号ベクトルX(1)〜X(I)を蓄える。相関行
列計算手段22は相関行列Rを数4のように算出する。
Here, i is a suffix indicating time, T is the inverted value of the vector matrix, and M is the number of channels, that is, the number of antennas in the array. The buffer memory 21 stores received signal vectors X (1) to X (I) from time 1 to time I. The correlation matrix calculation means 22 calculates the correlation matrix R as shown in Expression 4.

【0007】[0007]

【数4】 (Equation 4)

【0008】ここで、Hは行列ベクトルの複素共役転値
を表わす。従ってRはM×Mの正方形行列である。23
はRの固有値λ1 〜λM 、及び固有ベクトルe1 〜eM
を算出する。方位評価関数F算出手段24は固有値λ1
〜λM の中の最小固有値に対応する固有ベクトルeN
用いて方位評価関数Fを数5のように算出する。
Here, H represents a complex conjugate inversion value of a matrix vector. Therefore, R is an M × M square matrix. 23
Are the eigenvalues λ 1 to λ M of R and the eigenvectors e 1 to e M
Is calculated. The azimuth evaluation function F calculating means 24 calculates the eigenvalue λ 1
Calculating the orientation evaluation function F as in equation 5 by using the eigenvector e N corresponding to the minimum eigenvalue in to [lambda] M.

【0009】[0009]

【数5】 (Equation 5)

【0010】ここで、(θ)は角度θの関数であること
を示し、F(θ)はすべてのθについて算出する。a
(θ)はステアリングベクトルと呼ばれ、到来角θで入
射する電波sが1波存在する場合の受信信号ベクトルX
が数6で与えられるような係数ベクトルで、各アンテナ
1の位置、θ方向の指向特性で決定される。
Here, (θ) indicates a function of the angle θ, and F (θ) is calculated for all θ. a
(Θ) is called a steering vector, and the received signal vector X when there is one radio wave s incident at the angle of arrival θ.
Is a coefficient vector given by Expression 6, and is determined by the position of each antenna 1 and the directivity in the θ direction.

【0011】[0011]

【数6】 (Equation 6)

【0012】ここで、nはノイズベクトルであり、数7
に示すような各チャンネルの受信機2、A/D変換器3
で発生もしくはアンテナ1から洩れ込むノイズnm を要
素とする。
Here, n is a noise vector.
Receiver 2 and A / D converter 3 for each channel as shown in FIG.
, Or the noise nm that leaks from the antenna 1 is taken as an element.

【0013】[0013]

【数7】 (Equation 7)

【0014】ピーク検出手段45はF(θ)の最も大き
いK個のピークを与える角度θを捜査し、この値を到来
角推定値として出力する。Kの値は固有値λ1 〜λM
分布から決定される。
The peak detecting means 45 searches for an angle θ that gives the K peaks having the largest F (θ), and outputs this value as an estimated angle of arrival. The value of K is determined from the distribution of eigenvalues λ 1 to λ M.

【0015】以下、MUSICアルゴリズムの測角原理
を説明する。チャンネル総数Mに比べて入射波の数Kは
少ない物(M>K)と仮定する。複数の電波が上記アレ
ーアンテナに入射する際には、受信信号ベクトルXは
“数6”に変わり、数8で与えられる。
Hereinafter, the principle of the angle measurement of the MUSIC algorithm will be described. It is assumed that the number K of incident waves is smaller than the total number M of channels (M> K). When a plurality of radio waves enter the array antenna, the received signal vector X changes to “Equation 6” and is given by Eq.

【0016】[0016]

【数8】 (Equation 8)

【0017】ここで、kは入射信号の番号を示す添え字
で、Aはステアリングベクトルaで数9のように構成さ
れるM×Kの行列である。
Here, k is a suffix indicating the number of the incident signal, and A is an M × K matrix constituted by the steering vector a as shown in Expression 9.

【0018】[0018]

【数9】 (Equation 9)

【0019】Sは入射信号を要素とする数10で与えら
れるK×1のベクトルである。
S is a K × 1 vector given by Expression 10 with the incident signal as an element.

【0020】[0020]

【数10】 (Equation 10)

【0021】数8を用いて、数4に定義される相関行列
Rを数11のように展開できる
Using Equation 8, the correlation matrix R defined in Equation 4 can be expanded as shown in Equation 11.

【0022】[0022]

【数11】 [Equation 11]

【0023】ここで、Sは数12のように構成されるK
×Kの正方行列である。
Here, S is K which is constructed as shown in Expression 12.
× K square matrix.

【0024】[0024]

【数12】 (Equation 12)

【0025】ここで、σ2 はノイズ電力であり、IはM
×Mの単位行列である。各ノイズnm (m=1,2,・
・・・,M)は互いに無相関で電力は等しいと仮定し
た。相関行列Rはエルミート行列であるから、その固有
値λ1 〜λM はすべて正の実数で、その中で最も小さな
M−K個の固有値は数11よりノイズ電力σ2 に等しい
事がわかる。このような最小固有値λ=σ2 に対応する
固有ベクトルをeN で表わすと、固有値、固有ベクトル
の関係から数13が成り立つ。
Where σ 2 is noise power and I is M
It is a unit matrix of × M. Each noise n m (m = 1, 2,.
.., M) are assumed to be uncorrelated and equal in power. Since the correlation matrix R is a Hermitian matrix, the eigenvalues λ 1 to λ M are all positive real numbers, and it can be seen from Equation 11 that the smallest M−K eigenvalues are equal to the noise power σ 2 . When the eigenvector corresponding to such a minimum eigenvalue λ = σ 2 is represented by e N , Expression 13 is established from the relationship between the eigenvalue and the eigenvector.

【0026】[0026]

【数13】 (Equation 13)

【0027】上式左辺を数11を用いて変形すれば数1
4が得られる。
If the left side of the above equation is transformed using Equation 11, Equation 1 is obtained.
4 is obtained.

【0028】[0028]

【数14】 [Equation 14]

【0029】ここで、行列Sがフルランク、即ち入射信
号の相関係数が100%より小さいならば数14は数1
5に変形できる。
Here, if the matrix S has a full rank, that is, if the correlation coefficient of the incident signal is smaller than 100%, Equation 14 becomes
5 can be transformed.

【0030】[0030]

【数15】 (Equation 15)

【0031】これをステアリングベクトルを用いて表わ
すとMUSICアルゴリズムの原理上重要な数16を得
る。
When this is expressed using a steering vector, the following equation 16 is obtained which is important in principle of the MUSIC algorithm.

【0032】[0032]

【数16】 (Equation 16)

【0033】一方、方位評価関数F(θ)を変数θにつ
いてサーチする際、変数θが電波入射角θk のいずれか
と一致するとき、数16より数5の分母は0となり方位
評価関数Fの値は非常に大きな値となる。この時の方位
評価関数F(θ)を図13に例示する。従ってピーク検
出手段25の動作により入射角の推定ができるので、表
示装置5のディスプレー上に電波の到来方向としての方
位線を描かすことができる。一方分散値算出手段26は
Stoica,Nehorai,IEEE tran
s.ASSP vo.37,NO.5,1989による
数17で与えられ、推定方位が求まると固有値、固有ベ
クトル及び推定方位のステアリングベクトルなどによ
り、計算する事ができる。
On the other hand, when the azimuth evaluation function F (θ) is searched for the variable θ, when the variable θ matches any one of the radio wave incident angles θ k , the denominator of Expression 5 becomes 0 from Eq. The value is a very large value. FIG. 13 illustrates an azimuth evaluation function F (θ) at this time. Therefore, since the incident angle can be estimated by the operation of the peak detecting means 25, it is possible to draw an azimuth line on the display of the display device 5 as the arrival direction of the radio wave. On the other hand, the variance value calculating means 26 is based on Stoica, Nehorai, IEEE tran.
s. ASSP vo. 37, NO. When the estimated azimuth is obtained, it can be calculated from the eigenvalue, the eigenvector, the steering vector of the estimated azimuth, and the like.

【0034】[0034]

【数17】 [Equation 17]

【0035】ここでσM 2[θi ]は第i波到来波の入射
角θi に対する誤差分散、Nは受信信号共分散行列R算
出に用いたサンプル数、λm はRの固有値、σn はノイ
ズ電力、a(θi)は入射角θi に対するステアリング
ベクトル、em はRの固有ベクトルである。グレード判
定手段27では上記σM 2[θi ]の分散値から求めた標
準偏差σMの大きさから、到来電波のクオリティとして
のグレードを数段階に分けて判定している。具体的には
上記標準偏差が1度未満をA,1度以上2.5度未満を
B,2.5度以上5度未満をC,5度以上をDとするグ
レード判定をおこなっている。ところが、上記電波装置
で用いているグレード判定方式は、前述した通り、方位
測定周期の一周期内に得られた信号の位相、振幅データ
からMUSICアルゴリズムにより方位の分散を基に数
十msec〜数百msec程度の短時間内のグレードを
判定している事に相当し、フェージング等により緩やか
に大きく変動する電波の方位線などの物理的変化と必ず
しも一致をしない場合があり、課題となっていた。
Here, σ M 2i ] is the error variance with respect to the incident angle θ i of the i-th arriving wave, N is the number of samples used for calculating the received signal covariance matrix R, λ m is the eigenvalue of R, σ n is the noise power, a (θi) is the steering vector for the incident angle theta i, is e m is the eigenvector of R. The grade judging means 27 judges the grade as the quality of the arriving radio wave in several stages from the magnitude of the standard deviation σ M obtained from the variance value of σ M 2i ]. Specifically, a grade determination is made where the standard deviation is less than 1 degree A, B is 1 degree or more and less than 2.5 degrees, C is 2.5 degrees or more and less than 5 degrees, and D is 5 degrees or more. However, as described above, the grade determination method used in the above-described radio device uses a tens of msec to several This is equivalent to determining the grade within a short time of about 100 msec, and may not always coincide with the physical change such as the azimuth line of the radio wave which fluctuates largely due to fading or the like, which has been a problem. .

【0036】[0036]

【発明が解決しようとする課題】従来の電波装置のグレ
ード判定方式は以上のように構成されており、方位測定
周期の一周期内に得られた信号の位相、振幅データから
MUSICアルゴリズムにより方位の分散を基に数十m
sec〜数百msec程度の短時間内のグレードを判定
している為、フェージング等により緩やかに大きく変動
する電波の場合は測定周期の一周期内に得られる信号の
位相、振幅の変化量も少なく結果として小さな分散値し
かでず、良好なグレードと判定してしまい、表示装置5
上の方位線の緩やかな変化からオペレータが感じるグレ
ードとは異なる等の感覚との相違に関数る課題があっ
た。
The conventional radio equipment grade determination system is configured as described above. The azimuth of the azimuth is determined by the MUSIC algorithm from the phase and amplitude data of a signal obtained within one azimuth measurement cycle. Dozens of meters based on dispersion
Since the grade within a short period of time of about sec to several hundred msec is determined, in the case of a radio wave which fluctuates greatly due to fading or the like, the amount of change in the phase and amplitude of a signal obtained within one measurement cycle is small. As a result, only a small variance value is obtained, which is determined to be a good grade.
There is a problem that depends on a difference from a sensation such as different from a grade felt by an operator from a gentle change of the upper azimuth line.

【0037】この発明は上記のような課題を解決する為
になされたもので、グレード判定手段27が示すグレー
ドと表示装置5上の方位線の変化からオペレータが感じ
るグレードの感覚を一致させた装置を得る事を目的とす
る。
The present invention has been made to solve the above-described problem, and is an apparatus for matching the grade indicated by the grade judging means 27 with the sense of the grade felt by the operator from the change of the azimuth line on the display device 5. The purpose is to obtain.

【0038】[0038]

【課題を解決するための手段】第1の発明による電波装
置は受信アンテナ,受信機,アナログ/ディジタル変換
器、MUSICアルゴリズムに基づく信号処理装置、角
度表示装置からなり、信号処理装置の内部構成としてバ
ッファメモリ、相関行列R計算手段、固有値及び固有ベ
クトル算出手段、方位評価関数F(θ)算出手段、ピー
ク検出手段、クラスタリング手段、標準偏差算出手段お
よびグレード判定手段を有し、複数で時系列の方位デー
タを基に情報処理をおこなうもので具体的にはピーク検
出手段により得られた方位情報を基に角度分解能Dを設
定しクラスタリングを行い方位の属性分類をおこなう。
その後、各クラスタ内の方位情報θi に関する統計処理
を行い、標準偏差σSDを算出しグレード判定をおこな
う。
The radio wave device according to the first invention comprises a receiving antenna, a receiver, an analog / digital converter, a signal processing device based on the MUSIC algorithm, and an angle display device. The internal configuration of the signal processing device is as follows. A buffer memory, a correlation matrix R calculating unit, an eigenvalue and eigenvector calculating unit, an azimuth evaluation function F (θ) calculating unit, a peak detecting unit, a clustering unit, a standard deviation calculating unit, and a grade determining unit; Information processing is performed based on the data. Specifically, based on the azimuth information obtained by the peak detecting means, an angular resolution D is set, clustering is performed, and the attribute classification of the azimuth is performed.
Thereafter, statistical processing is performed on the azimuth information θ i in each cluster, the standard deviation σ SD is calculated, and the grade is determined.

【0039】また、第2の発明による電波装置は受信ア
ンテナ,受信機,アナログ/ディジタル変換器、MUS
ICアルゴリズムに基づく信号処理装置、角度表示装置
からなり、信号処理装置の内部構成としてバッファメモ
リ、相関行列R計算手段、固有値及び固有ベクトル算出
手段、方位評価関数F(θ)算出手段、ピーク検出手
段、分散値算出手段、記憶手段、クラスタリング手段、
ヒット率算出手段、ヒット率/グレード変換手段を有
し、複数で時系列の方位データθi を基に情報処理をお
こなうもので具体的にはピーク検出手段により得られた
方位情報を基に角度分解能Dを設定し、クラスタリング
を行い方位の属性分類をおこなう。その後ヒット率算出
手段で各クラスタ内の方位の平均値θと対応した分散値
σM 2(i)から求めたσM (i)の平均値σM(AV) から
更に狭角度範囲を設定し、前記狭角度範囲内に方位角度
θi が、どの程度、前記狭角度範囲に存在(ヒット)す
るかを判定し、度数に対するその比率からグレード判定
するものである。
Further, the radio apparatus according to the second invention comprises a receiving antenna, a receiver, an analog / digital converter, a MUS
A signal processing device and an angle display device based on an IC algorithm, and a buffer memory, a correlation matrix R calculating device, an eigenvalue and eigenvector calculating device, an azimuth evaluation function F (θ) calculating device, a peak detecting device, Variance value calculation means, storage means, clustering means,
It has a hit rate calculation means and a hit rate / grade conversion means, and performs information processing based on a plurality of time-series azimuth data θ i. Specifically, an angle is determined based on azimuth information obtained by a peak detection means. The resolution D is set, clustering is performed, and the attribute classification of the azimuth is performed. Thereafter, a narrower angle range is set from the average value σ M (AV) of σ M (i) obtained from the variance σ M 2 (i) corresponding to the average value θ of the orientation in each cluster by the hit rate calculation means. It is determined how much the azimuth angle θ i exists (hits) in the narrow angle range within the narrow angle range, and the grade is determined from the ratio to the frequency.

【0040】また、第3の発明による電波装置は受信ア
ンテナ,受信機,アナログ/ディジタル変換器、MUS
ICアルゴリズムに基づく信号処理装置、角度表示装置
からなり、信号処理装置の内部構成としてバッファメモ
リ、相関行列R計算手段、固有値及び固有ベクトル算出
手段、方位評価関数F(θ)算出手段、ピーク検出手
段、クラスタリング手段、分散値検出手段、σM (i)
平均値算出手段、グレード判定手段を有し、複数で時系
列の方位データを基に情報処理をおこなうもので具体的
にはピーク検出手段により得られた方位情報を基に角度
分解能Dを設定しクラスタリングを行い方位の属性分類
をおこなう。方位の属性分類の結果得られた分散値σM 2
(i)列からσM (i)の平均値σM(AV) を求めたのち
グレード判定をおこなう。
A radio apparatus according to a third aspect of the present invention includes a receiving antenna, a receiver, an analog / digital converter, a MUS
A signal processing device and an angle display device based on an IC algorithm, and a buffer memory, a correlation matrix R calculating device, an eigenvalue and eigenvector calculating device, an azimuth evaluation function F (θ) calculating device, a peak detecting device, Clustering means, variance detection means, σ M (i)
It has an average value calculating means and a grade judging means and performs information processing based on a plurality of time-series azimuth data. Specifically, an angle resolution D is set based on azimuth information obtained by a peak detecting means. Clustering is performed and the attribute classification of the bearing is performed. Variance value σ M 2 obtained as a result of orientation attribute classification
(I) After determining the average value σ M (AV) of σ M (i) from the column, grade determination is performed.

【0041】また、第4の発明による電波装置は受信ア
ンテナ,受信機,アナログ/ディジタル変換器、MUS
ICアルゴリズムに基づく信号処理装置、角度表示装置
からなり、信号処理装置の内部構成としてバッファメモ
リ、相関行列R計算手段、固有値及び固有ベクトル算出
手段、方位評価関数F(θ)算出手段、ピーク検出手
段、クラスタリング手段、分散値検出手段、グレード処
理部の標準偏差σSD算出手段、σM (i)の平均値算出
手段、切り替え手段、グレード判定手段を有し、複数で
時系列の方位データを基に情報処理をおこなうもので具
体的にはピーク検出手段により得られた方位情報を基に
角度分解能Dを設定しクラスタリングを行い方位の属性
分類をおこなう。方位の属性分類の結果得られた方位情
報列θi から方位標準偏差σSDと分散値σM 2(i)列か
らσM (i)の平均値σM(AV) を求めたのち、電波の伝
播状況により両者のどちらかをオペレータが切り替え手
段により選定してグレード判定をおこなう。
A radio apparatus according to a fourth aspect of the present invention includes a receiving antenna, a receiver, an analog / digital converter, a MUS
A signal processing device and an angle display device based on an IC algorithm, and a buffer memory, a correlation matrix R calculating device, an eigenvalue and eigenvector calculating device, an azimuth evaluation function F (θ) calculating device, a peak detecting device, It has clustering means, variance value detecting means, standard deviation σ SD calculating means of grade processing section, σ M (i) average value calculating means, switching means, and grade judging means. Specifically, the angle resolution D is set based on the azimuth information obtained by the peak detecting means, clustering is performed, and the attribute classification of the azimuth is performed. After calculating the azimuth standard deviation σ SD from the azimuth information sequence θ i obtained as a result of the azimuth attribute classification and the average value σ M (AV) of σ M (i) from the variance σ M 2 (i) sequence, the radio wave The operator selects one of the two by the switching means according to the propagation status of, and makes a grade determination.

【0042】[0042]

【発明の実施の形態】実施の形態1.図1はこの発明の
実施の形態1による信号処理装置4の内部構成図であ
り、21は受信信号xmに対するバッファメモリ、22
は相関行列R計算手段、23はRの固有値及び固有ベク
トル算出手段、24は方位評価関数F(θ)算出手段、
25はピーク検出手段、26は分散値算出手段、31は
クラスタリング手段、32は方位標準偏差σSD算出手段
である。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiment 1 FIG. 1 is an internal configuration diagram of a signal processing device 4 according to Embodiment 1 of the present invention.
Is a correlation matrix R calculating means, 23 is an eigenvalue and eigenvector calculating means of R, 24 is an azimuth evaluation function F (θ) calculating means,
25 is a peak detecting means, 26 is a variance value calculating means, 31 is a clustering means, and 32 is an azimuth standard deviation σ SD calculating means.

【0043】以下、動作について説明する。図1におい
て21〜26は各々図に示した従来例と同様であり説明
を省略する。ピーク検出手段25によりフレーム単位ご
とに電波の到来角度が推定されるがこのさい、混信波が
あれば、同一フレーム内に複数の推定方位θ1 〜θK
(K:入射波数)が算出される。クラスタリング手段3
1では上記データを用い、波長λとアンテナ径Da及び
効率係数ηから決定される数2に示す角度分解幅Dをフ
ィルタ幅とする推定方位角度の属性分類をおこなう。
The operation will be described below. In FIG. 1, reference numerals 21 to 26 are the same as those in the conventional example shown in FIG. The arrival angle of a radio wave is estimated for each frame by the peak detecting means 25. In this case, if there is an interference wave, a plurality of estimated directions θ 1 to θ K are included in the same frame.
(K: incident wave number) is calculated. Clustering means 3
In step 1, the above data is used to perform attribute classification of the estimated azimuth angle using the angle resolution width D shown in Expression 2 determined from the wavelength λ, the antenna diameter Da, and the efficiency coefficient η as the filter width.

【0044】この際、同一周波数での混信波があれば入
射波数Kは複数であるので、方位角度に関する複数の属
性が表れる。図2は上記クラスタリングアルゴリズムの
説明をするための図であり、黒丸は測角値、θiはi番
目の測角値、Cnは第クラスタの中心角度、Dは角度分
解能である。フレームタイム1では方位角度データθ1
〜θ2を受取り、クラスタ角度としてC1=θ1,C2
=θ2とアサインしてそのまま出力する。フレームタイ
ム2では新たに方位角θ1、θ2、θ3の角度データを
受取り、前記クラスタリング角度C1及びC2の属性の
範疇であるかどうかを判定する。具体的には数18の判
別式を用いて上記角度データがそれぞれのクラスタの角
度範囲に入っているか判別する。
At this time, if there is an interference wave at the same frequency, the number of incident waves K is plural, so that a plurality of attributes concerning the azimuth angle appear. FIG. 2 is a diagram for explaining the above clustering algorithm. A black circle indicates an angle measurement value, θi indicates an i-th angle measurement value, Cn indicates a center angle of a cluster, and D indicates an angle resolution. At frame time 1, azimuth angle data θ1
~ Θ2, and C1 = θ1, C2 as a cluster angle
= Θ2 and output as it is. At frame time 2, new azimuth angles θ1, θ2, and θ3 are received, and it is determined whether or not the data falls within the attribute category of the clustering angles C1 and C2. Specifically, it is determined whether or not the angle data falls within the angle range of each cluster by using the discriminant of Expression 18.

【0045】[0045]

【数18】 (Equation 18)

【0046】θ2およびθ3は各々のクラスタ内に入っ
ており、且つ観測データの信頼性は、最新のデータが最
も高いとしてC1=θ2、C2=θ3とアサインして出
力する。θ1は既存のクラスタに属さないので新たにク
ラスタC3を発生させC3=θ1とアサインして出力す
る。フレームタイム3ではクラスタC2内のθ1、θ2
は同時に観測された他の測角値と同一の電波源である場
合を示しているが、この場合は両者の平均値をとり、C
2=(θ1+θ2)/2とアサインして出力する。θ3
はクラスタC3に属するのでC3=θ3とアサインされ
出力する。フレームタイム3ではクラスタC1に対応す
る観測データはないのでそのまま出力する。フレームタ
イム4では観測データθ1、θ2、θ3は各々クラスタ
内に入っているのでC1=θ1,C2=θ3,C3=θ
2とアサインして出力する。このように各フレームタイ
ムごとに上記のようなクラスタリング処理を実施し、波
源の発生、消滅、移動にも対応することができる。方位
標準偏差σD 算出手段32は図3に示すようにクラスタ
別に、時系列的に例えば10個のフレーム数単位のクラ
スター対応別の方位情報θi列に関する表を作成し、統
計的処理により標準偏差σSDを算出する。フレーム番号
1〜10を利用して上記σSDを求めた場合、次の計算は
フレーム番号2〜11というように順次σSDが求められ
てゆくように構成することにより、例えばフレームタイ
ム10以降はフレームタイムごとに順次σSDが出力され
る。グレード判定手段27では従来例で示した通りσSD
とグレードの関係からグレードの判定がおこなわれる。
Θ2 and θ3 are included in each cluster, and the reliability of the observation data is assigned and output as C1 = θ2 and C2 = θ3 assuming that the latest data is the highest. Since θ1 does not belong to an existing cluster, a new cluster C3 is generated, and C3 = θ1 is assigned and output. At frame time 3, θ1, θ2 in cluster C2
Indicates a case where the radio wave source is the same as the other angle measurement values observed at the same time. In this case, an average value of both is obtained, and C
2 = (θ1 + θ2) / 2 and output. θ3
Belongs to cluster C3, and is assigned C3 = θ3 and output. At frame time 3, there is no observation data corresponding to cluster C1, so that it is output as it is. At frame time 4, since the observation data θ1, θ2, and θ3 are all included in the cluster, C1 = θ1, C2 = θ3, and C3 = θ.
Assign 2 and output. As described above, the above-described clustering process is performed for each frame time, and it is possible to cope with generation, disappearance, and movement of a wave source. As shown in FIG. 3, the azimuth standard deviation σ D calculating means 32 prepares a table relating to the azimuth information θi column for each cluster in a time series, for example, in units of 10 frames, as shown in FIG. Calculate σ SD . When the above-mentioned σ SD is obtained by using the frame numbers 1 to 10, the next calculation is configured such that the σ SD is sequentially obtained as the frame numbers 2 to 11. Σ SD is output sequentially for each frame time. The grade determination means 27 uses σ SD as shown in the conventional example.
The grade is determined from the relationship between the grade and the grade.

【0047】上記に示したアルゴリズムを採用するグレ
ード判定方法にする事により、波源の発生、消滅、移動
にも対応できる到来方位の属性分類と属性分類されたク
ラスタ内で複数個の方位データから標準偏差を求めるの
でフェージング等により電波の方位が緩やかに大きく変
化する電波の場合、表示装置5上の方位線の緩やかな変
化からオペレータが感じるグレードの感覚と本システム
が判定するグレードの感覚を比較的良く一致させること
ができるようになった。また角度分解能Dに関しては、
アレーアンテナのビーム幅の概念を導入することによ
り、到来方位の属性分類を行う為のクラスタリングに際
しての物理的意味や周波数、アンテナ径の変化に対応す
るDの設定方法が明確になった。更にグレード判定をす
る為の元情報としてはピーク検出手段25で得られる到
来角推定値θiのみでよく、分散値σM 2(i)が不要と
なり、信号処理器4の負荷が減るなどの利点がある。
By adopting the above-described algorithm for determining the grade, an arrival direction attribute class that can cope with the occurrence, disappearance, and movement of a wave source, and a plurality of direction data in a cluster classified in the attribute class are standardized. Since the deviation is obtained, in the case of a radio wave in which the azimuth of the radio wave changes gradually due to fading or the like, the sense of the grade felt by the operator and the sense of the grade judged by the present system from the gradual change of the azimuth line on the display device 5 are relatively small. You can now better match. As for the angular resolution D,
By introducing the concept of the beam width of the array antenna, the method of setting D corresponding to the change in the physical meaning, frequency, and antenna diameter in clustering for performing the attribute classification of the direction of arrival has been clarified. Further, as the original information for performing the grade determination, only the arrival angle estimation value θi obtained by the peak detection means 25 may be used, and the variance σ M 2 (i) becomes unnecessary, and the load on the signal processor 4 is reduced. There is.

【0048】実施の形態2.図4は発明の実施の形態2
による信号処理装置4の内部構成図であり、33はヒッ
ト率算出手段、34はヒット率/グレード変換手段であ
る。他の手段については従来例および実施の形態1と同
様であるので説明を省略する。ヒット率算出手段33で
は、図5に示したように時系列的に定めた例えば10個
のフレーム数ごとのクラスター対応の方位データθi列
と分散値検出手段26からの情報である分散値σ
M 2(i)列から平均角度θAVとσM (i)の平均値σ
M(AV) を求め、図5の各クラスタ対応のθiが前記“数
1”を満たす時有効ヒットとカウントして、クラスタ内
の全度数に対する前記ヒット数の比率からヒット率を算
出する。上記式は例えば10個のフレームタイムの間の
得られたクラスタの中心角度を平均角度θAVと考え、M
USIC処理より求めたσM (i)の平均値をσM(AV)
として、そのバラツキが99%の確率ではいる3σ
M(AV) を想定して、方位データθi列が上記式の範囲に
入っているか否かを判定し、グレード判定の基データに
しようとするものである。ヒット率/グレード変換手段
34ではヒット率と方位の標準偏差値との間には相関が
あるとして両者の換算表を実フィールドであらかじめ作
成しておくものとする。これにより以前説明した標準偏
差値とグレードとの関係からヒット率とグレードの変換
をおこなうことができる。
Embodiment 2 FIG. 4 shows Embodiment 2 of the present invention.
Is a diagram showing the internal configuration of the signal processing apparatus 4 according to the present invention. Reference numeral 33 denotes a hit ratio calculation unit, and 34 denotes a hit ratio / grade conversion unit. The other means are the same as those in the conventional example and the first embodiment, and the description is omitted. The hit ratio calculating means 33 includes, as shown in FIG. 5, a column of azimuth data θi corresponding to clusters, for example, every ten frames, and a variance value σ which is information from the variance value detecting means 26.
From the column M 2 (i), the average value σ of the average angles θ AV and σ M (i)
M (AV) is obtained, and when θi corresponding to each cluster in FIG. 5 satisfies the above “Equation 1”, the hit is counted as a valid hit, and the hit rate is calculated from the ratio of the hit number to all the frequencies in the cluster. The above equation considers the center angle of the obtained cluster during, for example, 10 frame times as the average angle θ AV ,
The average value of obtained from USIC process σ M (i) σ M ( AV)
The variation has a probability of 99% 3σ
Assuming M (AV) , it is determined whether or not the column of the azimuth data θi falls within the range of the above equation, and is to be used as the base data for the grade determination. The hit ratio / grade conversion means 34 presupposes that there is a correlation between the hit ratio and the standard deviation value of the azimuth. As a result, the hit ratio and the grade can be converted based on the relationship between the standard deviation value and the grade described above.

【0049】上記に示したアルゴリズムを採用したグレ
ード判定方法を採用する事により、フェージング等によ
り電波の方位が緩やかに大きく変化する電波の場合、表
示装置5上の方位線の緩やかな変化からオペレータが感
じるグレードの感覚と本システムが判定するグレードの
感覚を比較的良く一致させることができるようになっ
た。
By adopting the grade determination method employing the algorithm described above, in the case of a radio wave whose azimuth changes gradually due to fading or the like, the operator can recognize the gradual change of the azimuth line on the display device 5 so that the operator can change the direction. The feeling of the grade to be felt and the feeling of the grade determined by this system can be relatively well matched.

【0050】実施の形態3.図6はこの発明の実施の形
態3の信号処理装置4の内部構成を示す図でクラスタリ
ング処理の後σM (i)平均値算出手段35は図7に示
すように時系列的に定めた、例えば10個のフレーム数
単位のクラスター対応別のσM (i)の表を作成すると
ともに、例えば上記10個のフレーム単位ごとの平均値
σM(AV) を算出し、グレード評価の基データとするもの
である。図8は方位データ列θiの標準偏差σSDと前記
MUSIC分散値より求めたσM (i)列の平均値σ
M(AV) を周波数0.3MHzでs/nを変数として評価
したものであり両者は比較的良く対応しており、平均値
σM(AV) がグレード評価の根拠になりえる事がわかる。
他の手段については従来例や実施の形態1と同様である
ので説明を省略する。以上のようにMUSICの分散値
より求めた平均値σM(AV) はs/nの変化に対応する測
角精度のバラツキを理論的に良く表現しており、電波伝
播の外的要素が方位変動の原因でない事が明らかな場合
はグレードとの関係において意味のある値となる。
Embodiment 3 FIG. 6 is a diagram showing the internal configuration of the signal processing device 4 according to the third embodiment of the present invention. After the clustering process, the σ M (i) average value calculating means 35 is determined in time series as shown in FIG. For example, a table of σ M (i) for each cluster corresponding to the number of 10 frames is created, and for example, the average value σ M (AV) for each of the 10 frames is calculated. Is what you do. FIG. 8 shows the standard deviation σ SD of the orientation data sequence θi and the average value σ M of the σ M (i) column obtained from the MUSIC variance value.
M (AV) was evaluated at a frequency of 0.3 MHz with s / n as a variable, and the two relatively well corresponded. It can be seen that the average value σ M (AV) can be a basis for grade evaluation.
The other means are the same as those in the conventional example and the first embodiment, and the description is omitted. As described above, the average value σ M (AV) obtained from the variance value of MUSIC expresses the variation of the angle measurement accuracy corresponding to the change of s / n theoretically well. When it is clear that it is not the cause of the fluctuation, the value becomes meaningful in relation to the grade.

【0051】上記に示した簡潔なアルゴリズムを採用す
るグレード判定方法は、電波の伝播に関する外的条件が
比較的安定している場合にはs/n等の劣下などによる
方位線の揺らぎに対応したグレードの変化を比較的良く
表現することができ、表示装置5上の方位線の変化から
オペレータが感じるグレードの感覚と一致させることが
できる。この手法は前記条件を満たすとき理論的裏付け
が明確であるので、グレードの一つの基準にする事がで
きる特徴がある。
The above-described grade determination method employing the simple algorithm can cope with the fluctuation of the azimuth line due to the inferiority of s / n or the like when the external condition regarding the propagation of the radio wave is relatively stable. The change of the grade can be expressed relatively well, and can be matched with the sense of the grade felt by the operator from the change of the azimuth line on the display device 5. This method has a feature that when it satisfies the above conditions, the theoretical support is clear, so that it can be used as one standard of the grade.

【0052】実施の形態4.図9は発明の実施の形態4
の信号処理装置4の内部構成を示す図でグレード処理部
41は方位標準偏差σSD算出手段32とσM (i)平均
値算出手段35から構成されており、36は切り替え手
段である。他の手段については従来例および実施の形態
1と同様であるので説明を省略する。31によりクラス
タリング処理された情報はグレード処理部41では図1
0に示すように時系列的に定め、例えば10個のフレー
ム数単位のクラスター対応別の方位情報θiと分散値σ
M (i)の表を作成する。方位標準偏差算出手段32で
はθiの標準偏差σSDを算出する。一方σM (i)の平
均値算出手段35では例えば上記10個のフレーム単位
ごとの平均値σM(AV ) を算出し、切り替え手段36で電
波状況によりσSDをグレード情報として使用するかσ
M(AV) を使用するか、切り替えができるように構成して
いる。
Embodiment 4 FIG. FIG. 9 shows Embodiment 4 of the present invention.
In the diagram showing the internal configuration of the signal processing device 4, the grade processing unit 41 is composed of an azimuth standard deviation σ SD calculating means 32 and σ M (i) average value calculating means 35, and 36 is a switching means. The other means are the same as those in the conventional example and the first embodiment, and the description is omitted. The information which has been subjected to the clustering processing by the
0, azimuth information θi and variance σ for each cluster correspondence in units of 10 frames, for example.
Create a table of M (i). The azimuth standard deviation calculating means 32 calculates a standard deviation σ SD of θi. On the other hand, the average value calculating means 35 of σ M (i) calculates, for example, the average value σ M (AV ) for each of the ten frames, and the switching means 36 determines whether to use σ SD as grade information depending on the radio wave condition.
It is configured to use M (AV) or to allow switching.

【0053】上記に示したアルゴリズムを採用したグレ
ード判定方法を採用する事により、一般的にσSDは時間
的に緩やかに変化する電波のグレード表示に適してお
り、σM(AV) は電波の伝播環境が安定している状況のも
とで信号のs/n等の変化によるグレード変化に理論的
根拠があり、良く対応する等の各々の特徴を有してお
り、その時々の状況で使い分ける事ができる特徴を有し
ている。伝播の外的条件が良い時にはσM(AV) を用いた
グレードでσSDを用いたグレードを校正する事も可能と
なり、オペレータが感じるグレードの感覚と理論的根拠
にもとずくグレードの感覚との対比による一致性の確認
を行うことができるようになる。
By adopting the grade determination method employing the above-described algorithm, σ SD is generally suitable for displaying the grade of a radio wave which changes gradually with time, and σ M (AV) is There is a theoretical basis for a grade change due to a change in signal s / n, etc. under a situation where the propagation environment is stable, and it has various features such as good correspondence, and it is used properly in each situation. Have the ability to do things. When the external conditions of propagation are good, it is also possible to calibrate the grade using σ SD with the grade using σ M (AV), and the feeling of the grade felt by the operator and the feeling of the grade based on theoretical grounds Can be confirmed by comparison of.

【0054】[0054]

【発明の効果】第1の発明によればMUSIC処理によ
り得られた方位情報に対して到来方位に関する属性分類
をおこなうクラスタリング処理を行い、各クラスタごと
に複数個の方位データから標準偏差を求め、その値から
グレードを求めているので、波源の発生、消滅、移動に
対応することができるとともに、フェージング等により
電波の方位が緩やかに大きく変化する電波の場合でも方
位線を表示する表示装置からオペレータが感じるグレー
ドの感覚と本発明によるグレードのアルゴリズムを採用
した電波装置が判定するグレードは良く一致させること
ができる。また、クラスタリングを行う際の角度分解能
Dをアンテナのビーム幅の概念を取り入れたことによ
り、到来方位の適切な属性分類ができるようになり、そ
の結果としてグレード判定もより適切におこなうことが
できるようになった。
According to the first aspect of the present invention, the azimuth information obtained by the MUSIC processing is subjected to a clustering process for performing an attribute categorization relating to the direction of arrival, and a standard deviation is obtained from a plurality of azimuth data for each cluster. Since the grade is obtained from the value, it can respond to the occurrence, disappearance, and movement of the wave source, and the operator can change the direction of the radio wave due to fading etc. The sense of the grade that the user perceives and the grade determined by the radio device employing the algorithm of the grade according to the present invention can be matched well. In addition, by adopting the concept of the beam width of the antenna as the angular resolution D at the time of performing clustering, it becomes possible to perform appropriate attribute classification of the direction of arrival, and as a result, it is possible to more appropriately perform grade determination. Became.

【0055】また、第2の発明によればクラスター対応
の方位データのθi列と分散値検出手段26からの情報
である分散値σM 2(i)列から平均角度θAVとσM
(i)の平均値σM(AV) を求め、各クラスタ対応のθi
が数19を満たす時有効ヒットとカウントして、クラス
タ内の全度数に対する前記ヒット数の比率からヒット率
を算出しており、波源の発生、消滅、移動に対応するこ
とができるとともに、フェージング等による電波の方位
が緩やかに大きく変化する電波の場合でも方位線を表示
する表示装置からオペレータが感じるグレードの感覚と
本発明によるグレードのアルゴリズムを採用した電波装
置が判定するグレードを比較的良く一致させることがで
きる。
According to the second aspect, the average angles θ AV and σ M are obtained from the θi column of the azimuth data corresponding to the cluster and the variance value σ M 2 (i) column which is the information from the variance value detecting means 26.
An average value σ M (AV) of (i) is obtained, and θi corresponding to each cluster is obtained.
Is counted as an effective hit when satisfies Expression 19, and the hit rate is calculated from the ratio of the hit number to all the frequencies in the cluster. Even in the case of radio waves whose azimuth of radio waves changes gradually and gently, the sense of the grade felt by the operator from the display device displaying the azimuth line and the grade determined by the radio device employing the algorithm of the grade according to the present invention relatively well match. be able to.

【0056】また、第3の発明によれば、クラスタリン
グ処理の後σM (i)平均値算出手段によりクラスタ−
対応別のσM (i)から複数のフレーム数での平均値σ
M(AV ) を算出し、グレード評価の基データとするもので
あるが、MUSICの分散値より求めた平均値σM(AV)
はs/nの変化に対応する測角精度のバラツキを理論的
に良く表現しており、電波伝播の外的要素が方位変動の
原因でない事が明らかな場合はグレードとの関係におい
て意味のある値となる。本方式は簡潔なアルゴリズムで
あり、電波の伝播に関する外的条件が比較的安定してい
る場合にはs/n等の劣下などによる方位線の揺らぎに
対応したグレードの変化を比較的良く表現することがで
き、表示装置5上の方位線の変化からオペレータが感じ
るグレードの感覚と一致させることができる。この手法
は前記条件を満たすとき理論的裏付けが明確であるの
で、グレードの一つの基準にする事ができる特徴があ
る。
Further, according to the third aspect, after the clustering process, σ M (i) the average value calculating means
Average value σ for multiple frames from σ M (i) for each correspondence
M (AV ) is calculated and used as base data for grade evaluation. The average value σ M (AV) obtained from the variance value of MUSIC
Represents the variation of the angle measurement accuracy corresponding to the change in s / n theoretically well, and is meaningful in relation to the grade when it is clear that the external element of the radio wave propagation is not the cause of the azimuth change. Value. This method is a simple algorithm, and when the external conditions related to radio wave propagation are relatively stable, the change in grade corresponding to the fluctuation of the azimuth line due to deterioration of s / n etc. is expressed relatively well. It is possible to match the sense of the grade felt by the operator from the change of the azimuth line on the display device 5. This method has a feature that when it satisfies the above conditions, the theoretical support is clear, so that it can be used as one standard of the grade.

【0057】また、第4の発明によればクラスタリング
処理された情報は時系列的、クラスター対応別に方位情
報θiと分散値σM (i)が得られ、θiの標準偏差σ
SDとσM (i)の平均値σM(AV) を算出し、電波伝播状
況によりσSDをグレード情報として使用するかσM(AV)
を使用するか、切り替えができるように構成している。
一般的にσSDは電離層などの外的条件などにより時間的
に緩やかに変化する電波のグレード表示に適しており、
σM(AV) は電波の伝播環境が安定している状況のもとで
信号のs/n等の変化によるグレード変化に理論的根拠
があり、良く対応する等の各々の特徴を有しており、そ
の時々の状況で使い分ける事ができる特徴を有してい
る。伝播の外的条件が良い時にはσM(AV) を用いたグレ
ードでσSDを用いたグレードを校正する事も可能とな
り、オペレータが感じるグレードの感覚と理論的根拠に
もとずくグレードの感覚との対比による一致性の確認を
も行うことができるようになる。
According to the fourth aspect of the present invention, the azimuth information θi and the variance σ M (i) are obtained for the clustered information in time series and for each cluster, and the standard deviation σi of θi is obtained.
Calculates an average value SD and σ M (i) σ M ( AV), or as the grade information sigma SD by a radio wave propagation state sigma M (AV)
Or it can be switched.
Generally, σ SD is suitable for radio wave grade display that changes gradually with time due to external conditions such as the ionosphere.
σ M (AV) has each characteristic that there is a theoretical basis for the grade change due to the change of signal s / n, etc. under the condition that the propagation environment of the radio wave is stable, and that it responds well. It has a feature that can be used properly depending on the situation at that time. When the external conditions of propagation are good, it is also possible to calibrate the grade using σ SD with the grade using σ M (AV), and the feeling of the grade felt by the operator and the feeling of the grade based on theoretical grounds Can also be checked by comparing the data.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 この発明による信号処理装置の実施の形態1
を示す図である。
FIG. 1 is a first embodiment of a signal processing device according to the present invention;
FIG.

【図2】 クラスタリングアルゴリズムを説明する為の
図である。
FIG. 2 is a diagram for explaining a clustering algorithm.

【図3】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情報
θi列表と標準偏差σSDに関する図である。
FIG. 3 is a diagram relating to a column table of orientation information θi and a standard deviation σ SD in the order of frame time for each cluster correspondence.

【図4】 この発明による信号処理装置の実施の形態2
を示す図である。
FIG. 4 is a second embodiment of a signal processing device according to the present invention;
FIG.

【図5】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情報
θi列およびσM (i)列及び各々の平均角度θAVと平
均値σM(AV) を示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing the azimuth information θi column and σ M (i) column in the frame time order for each cluster correspondence, and the average angle θ AV and average value σ M (AV) of each column.

【図6】 この発明による信号処理装置の実施の形態3
を示す図である。
FIG. 6 is a third embodiment of the signal processing device according to the present invention;
FIG.

【図7】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情報
θi列およびσM (i)列及び平均値σM(AV) を示す図
である。
FIG. 7 is a diagram showing an orientation information θi column, a σ M (i) column, and an average value σ M (AV) in the frame time order according to cluster correspondence.

【図8】 σSDとσM(AV) の関係を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing the relationship between σ SD and σ M (AV) .

【図9】 この発明による信号処理装置の実施の形態4
を示す図である。
FIG. 9 is a fourth embodiment of the signal processing device according to the present invention;
FIG.

【図10】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情
報θi列およびσM(i)列及び各々の標準偏差σSD
平均値σM(AV) を示す図である。
FIG. 10 is a diagram showing the azimuth information θi column and σ M (i) column in the frame time order according to cluster correspondence, and their respective standard deviations σ SD and average value σ M (AV) .

【図11】 従来及びこの発明の電波装置の全体構成を
示す図である。
FIG. 11 is a diagram illustrating the overall configuration of a radio apparatus according to the related art and the present invention.

【図12】 従来の信号処理装置の内部構成を示す図で
ある。
FIG. 12 is a diagram showing an internal configuration of a conventional signal processing device.

【図13】 角度対方位評価関数の変化の様子の一例を
示す図である。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a state of a change in an angle-to-azimuth evaluation function.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 受信アンテナ、2 受信機、3 A/D変換器、4
信号処理器、5 表示装置、21 バッファメモリ、
22 相関行列R計算手段、23 Rの固有値/固有ベ
クトル算出手段、24 方位評価関数F(θ)算出手
段、25 ピーク検出手段、26 分散値検出手段、2
7 グレード判定手段、31 クラスタリング手段、3
2 標準偏差算出手段、33 ヒット率算出手段、34
ヒット率/グレード変換手段、35 σM (i)平均
値算出手段、36 切り替え手段、41 グレード処理
部。
1 receiving antenna, 2 receiver, 3 A / D converter, 4
Signal processor, 5 display device, 21 buffer memory,
22 correlation matrix R calculation means, 23 R eigenvalue / eigenvector calculation means, 24 azimuth evaluation function F (θ) calculation means, 25 peak detection means, 26 variance value detection means, 2
7 Grade judgment means, 31 Clustering means, 3
2 standard deviation calculating means, 33 hit rate calculating means, 34
Hit ratio / grade conversion means, 35 σ M (i) average value calculation means, 36 switching means, 41 grade processing unit.

Claims (7)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 M(Mは2以上の整数)個の受波器と、
この受波器の出力であるMチャンネルの受信信号につい
て相関行列を算出する相関行列算出手段と、この相関行
列算出手段の出力行列の固有値と固有ベクトルを求める
固有値と固有ベクトル算出手段と、この固有値及び固有
ベクトル算出手段が抽出した固有ベクトルとステアリン
グベクトルの内積を求め、この内積の逆数を方位評価関
数とする方位評価関数算出手段と、この方位評価関数が
算出する値のピークに対応する角度を到来波の入射角度
として出力するピーク検出手段と、このピーク検出手段
により得られたあるフレームタイムに相当する複数の到
来方位を角度分解能を設定して到来方位の属性分類をお
こなうクラスタリング手段と、方位の属性分類の結果得
られたクラスタ別の到来方位列からその標準偏差を算出
する標準偏差算出手段と、この到来方位の標準偏差とグ
レードの換算をするグレード判定手段を備えた事を特徴
とする電波装置。
1. M (M is an integer of 2 or more) receivers,
Correlation matrix calculation means for calculating a correlation matrix for an M-channel received signal output from the receiver, eigenvalue and eigenvector calculation means for obtaining eigenvalues and eigenvectors of an output matrix of the correlation matrix calculation means, and eigenvalues and eigenvectors An azimuth evaluation function calculating means for obtaining an inner product of the eigenvector and the steering vector extracted by the calculating means, and using the reciprocal of the inner product as an azimuth evaluation function, and calculating an angle corresponding to a peak of a value calculated by the azimuth evaluation function to the incidence of the incoming wave. Peak detection means for outputting as an angle, clustering means for setting the angle resolution of a plurality of arrival directions corresponding to a certain frame time obtained by the peak detection means to perform the attribute classification of the arrival direction, and Standard deviation calculation to calculate the standard deviation from the arrival direction sequence for each cluster obtained Telecommunications apparatus for a stage, characterized by having a grade determination means for the conversion of the standard deviation and grade of this arrival direction.
【請求項2】 M個の受波器と、この受波器の出力であ
るMチャンネルの受信信号について相関行列を算出する
相関行列算出手段と、この相関行列算出手段の出力行列
の固有値と固有ベクトルを求める固有値と固有ベクトル
算出手段と、この固有値及び固有ベクトル算出手段が抽
出した固有ベクトルとステアリングベクトルの内積を求
め、この内積の逆数を方位評価関数とする方位評価関数
算出手段と、この方位評価関数が算出する値のピークに
対応する角度を到来波の入射角度として出力するピーク
検出手段と、到来方位と固有値、固有ベクトルおよび到
来方位のステアリングベクトルを利用して方位の分散を
算出する分散値検出手段と、ピーク検出手段により得ら
れたあるフレームタイムに相当する複数の到来方位の属
性分類を行うクラスタリング手段と、方位の属性分類の
結果得られた到来方位列から平均方位を、また分散値列
からは夫々を標準偏差列に変換し、この標準偏差列の平
均値を求め、到来方位が数1を満たすとき 【数1】 有効ヒットとしてカウントし、属性分類したあるクラス
タ内の全度数に対するこのヒット数との比率からヒット
率を算出するヒット率算出手段と、ヒット率とグレード
変換をおこなうヒット率/グレード変換手段を備えた事
を特徴とする電波装置。
2. A receiver comprising: M receivers; a correlation matrix calculator for calculating a correlation matrix for an M-channel received signal output from the receiver; eigenvalues and eigenvectors of an output matrix of the correlation matrix calculator; Eigenvalue and eigenvector calculation means for calculating the eigenvalue and eigenvector extracted by the eigenvector and eigenvector calculation means, and the azimuth evaluation function calculation means using the reciprocal of the inner product as the azimuth evaluation function. Peak detection means for outputting the angle corresponding to the peak of the value as the angle of incidence of the arriving wave, and variance value detection means for calculating the variance of the azimuth using the arrival azimuth and the eigenvalue, the eigenvector and the steering vector of the arrival azimuth, Class for performing attribute classification of a plurality of arrival directions corresponding to a certain frame time obtained by the peak detection means The average azimuth from the arrival direction sequence obtained as a result of the attribute classification of the azimuth and the azimuth from the variance value sequence are converted into a standard deviation sequence, and the average value of the standard deviation sequence is obtained. When 1 is satisfied A hit ratio calculating unit that counts as a valid hit and calculates a hit ratio from a ratio of the hit count to all frequencies in a certain attribute-classified cluster; and a hit ratio / grade converting unit that performs a hit ratio and a grade conversion. Radio equipment characterized by things.
【請求項3】 M個の受波器と、この受波器の出力であ
るMチャンネルの受信信号について相関行列を算出する
相関行列算出手段と、この相関行列算出手段の出力行列
の固有値と固有ベクトルを求める固有値と固有ベクトル
算出手段と、この固有値及び固有ベクトル算出手段が抽
出した固有ベクトルとステアリングベクトルの内積を求
め、この内積の逆数を方位評価関数とする方位評価関数
算出手段と、この方位評価関数が算出する値のピークに
対応する角度を到来波方位角として出力するピーク検出
手段と、この到来方位角と前記固有値、固有ベクトルお
よび到来方位のステアリングベクトルを利用して方位の
分散を算出する分散値検出手段と、前記ピーク検出手段
により得られたあるフレームタイムに相当する複数の到
来方位角を角度分解能を設定し、到来方位角の属性分類
を行うクラスタリング手段と、方位の属性分類の結果得
られた分散直列の夫々を標準偏差列に変換し、この標準
偏差列の平均値を求めたのち、この標準偏差列の平均値
とグレードを換算するグレード変換手段を備えた事を特
徴とする電波装置。
3. M receivers, correlation matrix calculator for calculating a correlation matrix for an M-channel received signal output from the receiver, eigenvalues and eigenvectors of an output matrix of the correlation matrix calculator. Eigenvalue and eigenvector calculating means for obtaining the eigenvalue and eigenvector extracted by the eigenvector and eigenvector calculating means, an inner product of the steering vector is obtained, and the reciprocal of the inner product is used as an azimuth evaluation function. Peak detecting means for outputting an angle corresponding to the peak of the value to be detected as the azimuth of the arriving wave, and variance value detecting means for calculating the variance of the azimuth by using the azimuth of arrival and the eigenvalue, the eigenvector and the steering vector of the azimuth. And a plurality of incoming azimuth angles corresponding to a certain frame time obtained by the peak detecting means are angle-resolved. Clustering means to set the function and classify the attribute of the arrival azimuth angle, and convert each of the variance series obtained as a result of the attribute classification of the azimuth into a standard deviation sequence, and after calculating the average value of this standard deviation sequence, A radio wave device comprising a grade converting means for converting the average value and the grade of the standard deviation sequence.
【請求項4】 M個の受波器と、この受波器の出力であ
るMチャンネルの受信信号について相関行列を算出する
相関行列算出手段と、この相関行列算出手段の出力行列
の固有値と固有ベクトルを求める固有値及び固有ベクト
ル算出手段と、この固有値及び固有ベクトル算出手段が
抽出した固有ベクトルとステアリングベクトルの内積を
求め、この内積の逆数を方位評価関数とする方位評価関
数算出手段と、この方位評価関数が算出する値のピーク
に対応する角度を到来方位角として出力するピーク検出
手段と、この到来方位角と前記固有値、固有ベクトルお
よび到来方位のステアリングベクトルを利用して方位の
分散を算出する分散値検出手段と、前記ピーク検出手段
により得られたあるフレームタイムに相当する複数の到
来方位角を角度分解能を設定し、到来方位角の属性分類
を行うクラスタリング手段と、方位の属性分類の結果得
られた到来方位列からその標準偏差を算出する標準偏差
算出手段と、分散値列からは夫々を標準偏差列に変換
し、この標準偏差列の平均値を求める平均値算出手段
と、切り替え手段と、グレード判定手段を備えた事を特
徴とする電波装置。
4. M receivers, a correlation matrix calculator for calculating a correlation matrix for an M-channel received signal output from the receiver, eigenvalues and eigenvectors of an output matrix of the correlation matrix calculator. Eigenvalue and eigenvector calculating means for obtaining the eigenvalue and eigenvector extracted by the eigenvector and eigenvector calculating means, and calculating the azimuth evaluation function using the reciprocal of the inner product as the azimuth evaluation function. Peak detection means for outputting an angle corresponding to the peak of the value to be obtained as an arrival azimuth, and variance value detection means for calculating the variance of the azimuth using the arrival azimuth and the eigenvalue, the eigenvector and the steering vector of the arrival azimuth. Angular resolution of a plurality of arrival azimuths corresponding to a certain frame time obtained by the peak detection means Clustering means for setting the direction of arrival, and classifying the attribute of the direction of arrival, standard deviation calculating means for calculating the standard deviation from the sequence of arrival directions obtained as a result of the classification of the direction of direction, and standardizing each from the sequence of variance values. A radio wave device comprising: an average value calculating means for converting an average value of the standard deviation string into a deviation string; a switching means; and a grade judging means.
【請求項5】 角度分解能をアレーアンテナの大きさ、
波長及び効率係数から数2 【数2】 で与えたことを特徴とした請求項1記載の電波装置。
5. The angular resolution is determined by the size of the array antenna,
From the wavelength and the efficiency coefficient, Equation 2 The radio wave device according to claim 1, wherein
【請求項6】 クラスタ中心の角度の設定方法として最
新方位の観測データが、方位の信頼性として一番高いと
して、この最新データの方位角を次のフレームタイムの
クラスタ中心角度とするクラスタリング手段を備えた請
求項1記載の電波装置。
6. A method of setting an angle of a cluster center, in which the observation data of the latest azimuth is determined to have the highest azimuth reliability, and a clustering means that uses the azimuth of the latest data as the cluster center angle of the next frame time. The radio wave device according to claim 1, further comprising:
【請求項7】 同一フレームタイムの同一クラスタに複
数の最新方位の観測データが存在する場合、次のフレー
ムタイムのクラスタの中心角度は、複数の最新方位角の
平均値とするクラスタリング手段を備えた請求項1記載
の電波装置。
7. When a plurality of observation data of the latest azimuths exist in the same cluster at the same frame time, a clustering means for setting the center angle of the cluster at the next frame time as an average value of the plurality of latest azimuths is provided. The radio wave device according to claim 1.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2005026769A1 (en) * 2003-09-11 2006-11-24 三菱電機株式会社 Radar equipment
JP2008275502A (en) * 2007-05-01 2008-11-13 Mitsubishi Electric Corp Spectrum analysis device
JP2011252853A (en) * 2010-06-03 2011-12-15 Toyota Motor Corp Sound source direction detector
JP2012189474A (en) * 2011-03-11 2012-10-04 Nec Corp Radar apparatus, data processing method and data processing program
JP2016211988A (en) * 2015-05-11 2016-12-15 三菱電機株式会社 Angle measurement device, angle measurement method and angle measurement program

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