JPH11258319A - 電波装置 - Google Patents
電波装置Info
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- JPH11258319A JPH11258319A JP5768298A JP5768298A JPH11258319A JP H11258319 A JPH11258319 A JP H11258319A JP 5768298 A JP5768298 A JP 5768298A JP 5768298 A JP5768298 A JP 5768298A JP H11258319 A JPH11258319 A JP H11258319A
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- angle
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ＭＵＳＩＣ処理アルゴリズムを用いて電波の
方位を測角する装置は擾乱などの影響を受け方位が安定
しにくく、そのまま表示装置に方位線として表示し、複
数の方位線から確率楕円を描かせても安定せず、また方
位線の変動と到来電波の品質としてのグレード表示との
整合性にも課題があり、その改善が望まれていた。 【解決手段】 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、それを基に到来方位の推定やグ
レード判定をするようにした。
方位を測角する装置は擾乱などの影響を受け方位が安定
しにくく、そのまま表示装置に方位線として表示し、複
数の方位線から確率楕円を描かせても安定せず、また方
位線の変動と到来電波の品質としてのグレード表示との
整合性にも課題があり、その改善が望まれていた。 【解決手段】 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、それを基に到来方位の推定やグ
レード判定をするようにした。
Description
【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、仰角を測定する電波装置に関する。
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、仰角を測定する電波装置に関する。
【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。
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。
【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、８はアナログ／ディジタル変換
器、４はＭＵＳＩＣアルゴリズムに基ずく信号処理装
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。
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、８はアナログ／ディジタル変換
器、４はＭＵＳＩＣアルゴリズムに基ずく信号処理装
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。
【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。
Ｘを数３で定義する。
【０００５】
【数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。
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。
【０００７】
【数４】
【０００８】ここで、Ｈは行列ベクトルの複素共役転
値、ＩはＭ×Ｍの単位行列を表わす。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
（θ）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 を用いて方位評価関数Ｆ
を数５のように算出する。
値、ＩはＭ×Ｍの単位行列を表わす。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
（θ）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 を用いて方位評価関数Ｆ
を数５のように算出する。
【０００９】
【数５】
【００１０】ここで、（θ）は角度θの関数であること
を示し、Ｆ（θ）はすベての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。
を示し、Ｆ（θ）はすベての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。
【００１１】
【数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。
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。
【００１３】
【数７】
【００１４】ピーク検出手段２５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 の
分布から決定される。
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 の
分布から決定される。
【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。
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。
【００１６】
【数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。
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。
【００１８】
【数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。
れるＫ×１のベクトルである。
【００２０】
【数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。
Ｒを数１１のように展開できる。
【００２２】
【数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。
×Ｋの正方行列である。
【００２４】
【数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
固有ベクトルクを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。
×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
固有ベクトルクを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。
【００２６】
【数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。
４が得られる。
【００２８】
【数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。
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。
【００３０】
【数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。
すとＭＵＳＩＣアルゴリズムの原理上重要な数１６を得
る。
【００３２】
【数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
と一致する時、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たので、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Ｓ
ｔｏｉｃａ、Ｎｅｈｏｒａｉ，ＩＥＥＥ ｔｒａｎｓ．
ＡＳＳＰ ｖｏ．３７，ＮＯ．５，１９８９により数１
７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。
いてサーチする際、変数θが電波入射角θk のいずれか
と一致する時、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たので、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Ｓ
ｔｏｉｃａ、Ｎｅｈｏｒａｉ，ＩＥＥＥ ｔｒａｎｓ．
ＡＳＳＰ ｖｏ．３７，ＮＯ．５，１９８９により数１
７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。
【００３４】
【数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ＭＵＳ１Ｃアルゴリズム
により数十ｍｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃ程度の短時間内に方
位角度及び方位の分散を基に到来電波のグレードを判定
している事に相当し、電波の方位線がフェージング等に
より刻々と変化して、どの方向が電波の到来方向なのか
判別しにくい欠点があると共に、方位線の変動とグレー
ドの関係が感覚的に一致しないなどの不具合も考えられ
る。
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ＭＵＳ１Ｃアルゴリズム
により数十ｍｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃ程度の短時間内に方
位角度及び方位の分散を基に到来電波のグレードを判定
している事に相当し、電波の方位線がフェージング等に
より刻々と変化して、どの方向が電波の到来方向なのか
判別しにくい欠点があると共に、方位線の変動とグレー
ドの関係が感覚的に一致しないなどの不具合も考えられ
る。
【００３６】
【発明が解決しようとする課題】従来の電波装置では、
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
ゴリズムにより数十ｍｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃ程度の短時
間内に方位角度及び方位の分散を基に到来電波のグレー
ドを判定している事に相当し、電波の方位線がフェージ
ング等により刻々と変化して、方位が安定しない欠点が
ある。方位測定により自己の位置を知るには一般に２個
の送信局の方位を測定し、それを地図上に描いて交叉点
を求めればよいのであるが、通常は測定結果をさらに確
実にするために３個もしくはそれ以上の局について測定
をおこなう。しかし、この方位線は前述のように擾乱誤
差や、測定誤差の影響で一点には交わらず、三角形ある
いは多角形が形成される。この種の三角形は「ｃｏｃｋ
ｅｄ ｈａｔ」と呼ばれている。そのような領域内にお
ける測位の処理方法についてはＲ．Ｇ．ＳＴＡＮＳＦＩ
ＥＬＤ“Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ
Ｄ．Ｆ．Ｆｉｘｉｎｇ”Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈ
ｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ
ａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，ＰＡＲＴ３Ａ，１９４７．
により確率論的取り扱いによる確率楕円表示が提案され
ている。この処理は、各方面で実用されているが、その
基本である方位線が時々刻々変化したりすると、上述し
た三角形あるいは多角形の面積が変化して、確率楕円の
位置、大きさも変動して電波標定の信頼性が著しく劣化
する事になり、安定的な方位を得る処理や方位線の変動
とグレードとの感覚的整合性が求められている。
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
ゴリズムにより数十ｍｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃ程度の短時
間内に方位角度及び方位の分散を基に到来電波のグレー
ドを判定している事に相当し、電波の方位線がフェージ
ング等により刻々と変化して、方位が安定しない欠点が
ある。方位測定により自己の位置を知るには一般に２個
の送信局の方位を測定し、それを地図上に描いて交叉点
を求めればよいのであるが、通常は測定結果をさらに確
実にするために３個もしくはそれ以上の局について測定
をおこなう。しかし、この方位線は前述のように擾乱誤
差や、測定誤差の影響で一点には交わらず、三角形ある
いは多角形が形成される。この種の三角形は「ｃｏｃｋ
ｅｄ ｈａｔ」と呼ばれている。そのような領域内にお
ける測位の処理方法についてはＲ．Ｇ．ＳＴＡＮＳＦＩ
ＥＬＤ“Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ
Ｄ．Ｆ．Ｆｉｘｉｎｇ”Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈ
ｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ
ａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，ＰＡＲＴ３Ａ，１９４７．
により確率論的取り扱いによる確率楕円表示が提案され
ている。この処理は、各方面で実用されているが、その
基本である方位線が時々刻々変化したりすると、上述し
た三角形あるいは多角形の面積が変化して、確率楕円の
位置、大きさも変動して電波標定の信頼性が著しく劣化
する事になり、安定的な方位を得る処理や方位線の変動
とグレードとの感覚的整合性が求められている。
【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、擾乱誤差や測定誤差の影響を軽減し
表示装置５上の方位線の変動を軽減させたり、方位線の
変動とグレードとの感覚的整合が可能な電波装置を得る
事を目的とする。
になされたもので、擾乱誤差や測定誤差の影響を軽減し
表示装置５上の方位線の変動を軽減させたり、方位線の
変動とグレードとの感覚的整合が可能な電波装置を得る
事を目的とする。
【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アルゴリズムに基ずく信号処理装置、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、タイミング発生手
段、統計処理手段及び切り替え手段を有し、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θi 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、統計処理手段により各クラス
夕内の方位情報θi に関する統計処理を行い、方位平均
角度θAVを算出し、切り替え手段により前記方位情報θ
i と方位平均角度θAVを自動的に切り替え到来角推定値
とする。
置は受信アンテナ、受信機、アナログ／ディジタル変換
器、ＭＵＳＩＣアルゴリズムに基ずく信号処理装置、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、タイミング発生手
段、統計処理手段及び切り替え手段を有し、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θi 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、統計処理手段により各クラス
夕内の方位情報θi に関する統計処理を行い、方位平均
角度θAVを算出し、切り替え手段により前記方位情報θ
i と方位平均角度θAVを自動的に切り替え到来角推定値
とする。
【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アルゴリズムに基ずく信号処理装置、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、グレード判定手段、クラスタリング手段、タイミン
グ発生手段、統計処理手段及び切り替え手段を有し、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θ
i 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、統計処理手段により
各クラスタ内の方位情報θi に関する統計処理を行い、
方位平均角度θAVと標準偏差σSDを算出し、切り替え手
段により前記方位情報θi と方位平均角度θAVを自動的
に切り替え到来角推定値とし、且つ標準偏差σSDからグ
レード判定をおこなう。
ンテナ、受信機、アナログ／ディジタル変換器、ＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムに基ずく信号処理装置、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、グレード判定手段、クラスタリング手段、タイミン
グ発生手段、統計処理手段及び切り替え手段を有し、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θ
i 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、統計処理手段により
各クラスタ内の方位情報θi に関する統計処理を行い、
方位平均角度θAVと標準偏差σSDを算出し、切り替え手
段により前記方位情報θi と方位平均角度θAVを自動的
に切り替え到来角推定値とし、且つ標準偏差σSDからグ
レード判定をおこなう。
【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アルゴリズムに基ずく信号処理装置、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、クラスタリング手段、方位・ヒッ
ト率算出手段を有し、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、方位・ヒット率算出手段で各クラスタ内の方位
情報θi に関する統計処理を行い、方位平均角度θAVと
対応した分散値σM 2（ｉ）から求めたσM （ｉ）の平均
値σM(AV) から更に前記狭角度範囲数１を設定し、前記
狭角度範囲をヒットする方位角度θi の平均値θh0を到
来角推定値とするものである。
ンテナ、受信機、アナログ／ディジタル変換器、ＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムに基ずく信号処理装置、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、クラスタリング手段、方位・ヒッ
ト率算出手段を有し、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、方位・ヒット率算出手段で各クラスタ内の方位
情報θi に関する統計処理を行い、方位平均角度θAVと
対応した分散値σM 2（ｉ）から求めたσM （ｉ）の平均
値σM(AV) から更に前記狭角度範囲数１を設定し、前記
狭角度範囲をヒットする方位角度θi の平均値θh0を到
来角推定値とするものである。
【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アルゴリズムに基ずく信号処理装置、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、クラスタリング手段、方位・ヒッ
ト率算出手段を有し、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、方位・ヒット率算出手段で各クラス夕内の方位
情報θi に関する統計処理を行い、方位平均角度θAVと
対応した分散値σM 2（ｉ）から求めたσM （ｉ）の平均
値σM(AV) から更に前記狭角度範囲である数１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、そこに
存在するθi の平均値θh0を到来角推定値とすると共に
全度数に対しヒットした数とのヒット率からグレード判
定するものである。
ンテナ、受信機、アナログ／ディジタル変換器、ＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムに基ずく信号処理装置、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、クラスタリング手段、方位・ヒッ
ト率算出手段を有し、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、方位・ヒット率算出手段で各クラス夕内の方位
情報θi に関する統計処理を行い、方位平均角度θAVと
対応した分散値σM 2（ｉ）から求めたσM （ｉ）の平均
値σM(AV) から更に前記狭角度範囲である数１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、そこに
存在するθi の平均値θh0を到来角推定値とすると共に
全度数に対しヒットした数とのヒット率からグレード判
定するものである。
【００４２】また、第５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アルゴリズムに基ずく信号処理装置、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、方位・グレード統計処理手段
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、方位・グレード統計処理手段で各クラ
ス夕内の方位情報θi に関する統計処理を行い、方位平
均角度θAVと対応した標準偏差σSDから更に狭角度範囲
である数２を設定し、前記狭角度範囲をヒットする方位
角度θi の平均値θh0を到来角推定値とすると共に全度
数に対しヒットした数とのヒット比からグレード判定す
るものである。
ンテナ、受信機、アナログ／ディジタル変換器、ＭＵＳ
ＩＣアルゴリズムに基ずく信号処理装置、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、方位・グレード統計処理手段
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、方位・グレード統計処理手段で各クラ
ス夕内の方位情報θi に関する統計処理を行い、方位平
均角度θAVと対応した標準偏差σSDから更に狭角度範囲
である数２を設定し、前記狭角度範囲をヒットする方位
角度θi の平均値θh0を到来角推定値とすると共に全度
数に対しヒットした数とのヒット比からグレード判定す
るものである。
【００４３】
【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はタイミング発生手段、３３
は統計処理手段、３４は切り替え手段である。
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はタイミング発生手段、３３
は統計処理手段、３４は切り替え手段である。
【００４４】以下、動作について説明する。図１におい
て２１〜２５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等から決定される数１８に示す角度分解能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。
て２１〜２５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等から決定される数１８に示す角度分解能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。
【００４５】
【数１８】
【００４６】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１９の判別式を
用いて
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１９の判別式を
用いて
【００４７】
【数１９】
【００４８】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。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、Ｃ２＝（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、θ
２、θ３は各々クラスタ内に入っているのでＣ１＝θ
１、Ｃ２＝θ３、Ｃ３＝θ２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。統計処理手段３３は図３に示すよ
うにクラスタ別、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、統計的処理により方位平均角度θAVを算出す
る。この場合、方位平均角度θAVはθiに比ベ比較的安
定した方位情報となる。フレーム番号１〜１０を利用し
て上記θAV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θAV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θAVが出力される。切り替え手段
３４は到来角推定値としてピーク検出手段３１の出力で
ある。θi と統計処理手段３３の出力であるθAVをタイ
ミング発生手段３２により切替える機能を有している。
度範囲に入っているか判別する。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、Ｃ２＝（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、θ
２、θ３は各々クラスタ内に入っているのでＣ１＝θ
１、Ｃ２＝θ３、Ｃ３＝θ２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。統計処理手段３３は図３に示すよ
うにクラスタ別、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、統計的処理により方位平均角度θAVを算出す
る。この場合、方位平均角度θAVはθiに比ベ比較的安
定した方位情報となる。フレーム番号１〜１０を利用し
て上記θAV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θAV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θAVが出力される。切り替え手段
３４は到来角推定値としてピーク検出手段３１の出力で
ある。θi と統計処理手段３３の出力であるθAVをタイ
ミング発生手段３２により切替える機能を有している。
【００４９】上記の様に構成することにより、例えばフ
レームタイム９までは到来角推定値としてθi を採用
し、フレームタイム１０からは比較的安定なθAVを採用
して表示装置５上に方位線を描くことが可能となる。こ
の結果、フレームタイム毎に方位情報を更新しつつ、比
較的安定した方位線を得ることが可能となった。また、
このような構成にする事により前記確率楕円の表示位置
や大きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測できる
利点がある。この方式はリアルタイムが要求される分散
値検出手段が不要となるので経済的で、計算機の負荷軽
減が可能となり、システム構築が容易となる。
レームタイム９までは到来角推定値としてθi を採用
し、フレームタイム１０からは比較的安定なθAVを採用
して表示装置５上に方位線を描くことが可能となる。こ
の結果、フレームタイム毎に方位情報を更新しつつ、比
較的安定した方位線を得ることが可能となった。また、
このような構成にする事により前記確率楕円の表示位置
や大きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測できる
利点がある。この方式はリアルタイムが要求される分散
値検出手段が不要となるので経済的で、計算機の負荷軽
減が可能となり、システム構築が容易となる。
【００５０】実施の形態２．図４はこの発明の実施の形
態２による信号処理装置４の内部構成図であり、２７は
グレード判定手段、３３は統計処理手段である。他の手
段については実施の形態１と同様であるので省略する。
態２による信号処理装置４の内部構成図であり、２７は
グレード判定手段、３３は統計処理手段である。他の手
段については実施の形態１と同様であるので省略する。
【００５１】統計処理手段３３は図５に示すようにクラ
スタ別、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、
統計的処理により方位平均角度θAVおよび標準偏差σSD
を算出する。フレーム番号１〜１０を利用して上記
θAV、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θAV、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θAV、σSDが出力される。
この場合、方位平均角度θAVは実施の形態１と同様に求
められるのでθi に比べ比較的安定した方位情報とな
る。一方、標準偏差σSDは従来例の数１７より求めた短
時間標準偏差σM とは異り、実測方位から統計処理的に
求めた値である点が基本的な相違となる。上記標準偏差
σSDを入力とするグレード判定手段２７は到来電波のク
オリティとしてのグレードは数段階に分けて判定してお
り、具体的には長時間標準偏差σSD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。
スタ別、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、
統計的処理により方位平均角度θAVおよび標準偏差σSD
を算出する。フレーム番号１〜１０を利用して上記
θAV、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θAV、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θAV、σSDが出力される。
この場合、方位平均角度θAVは実施の形態１と同様に求
められるのでθi に比べ比較的安定した方位情報とな
る。一方、標準偏差σSDは従来例の数１７より求めた短
時間標準偏差σM とは異り、実測方位から統計処理的に
求めた値である点が基本的な相違となる。上記標準偏差
σSDを入力とするグレード判定手段２７は到来電波のク
オリティとしてのグレードは数段階に分けて判定してお
り、具体的には長時間標準偏差σSD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。
【００５２】上記の様に構成することにより、例えばフ
レームタイム９までは到来角推定値としてθi を採用
し、フレームタイム１０からは比較的安定なθAVを採用
して表示装置上に方位線を描くことが可能となる。この
結果、フレームタイム毎に方位情報を更新しつつ、比較
的安定した方位線を得ることが可能となった。また、こ
のような構成にする事により前記確率楕円の表示位置や
大きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測できる利
点がある。また、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
る場合でも、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電波装置が判定す
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、この方式はリアルタイムが要求さ
れる分散値検出手段が不要となるので経済的で、計算機
の負荷軽減が可能となり、システム構築が容易となる。
レームタイム９までは到来角推定値としてθi を採用
し、フレームタイム１０からは比較的安定なθAVを採用
して表示装置上に方位線を描くことが可能となる。この
結果、フレームタイム毎に方位情報を更新しつつ、比較
的安定した方位線を得ることが可能となった。また、こ
のような構成にする事により前記確率楕円の表示位置や
大きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測できる利
点がある。また、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
る場合でも、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電波装置が判定す
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、この方式はリアルタイムが要求さ
れる分散値検出手段が不要となるので経済的で、計算機
の負荷軽減が可能となり、システム構築が容易となる。
【００５３】実施の形態３．図６はこの発明の実施の形
態３による信号処理装置４の内部構成図であり、３３は
統計処理手段、４１は方位・ヒット率算出手段である。
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。
態３による信号処理装置４の内部構成図であり、３３は
統計処理手段、４１は方位・ヒット率算出手段である。
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。
【００５４】ピーク検出手段２５により得られた方位情
報を基に角度分解能Ｄを設定し、クラスタリング手段３
１によりクラスタリングを行い方位の属性分類をおこな
う事は実施の形態１と同じである。その後、統計処理手
段３３では図７に示すように、クラスタ別、時系列的
に、例えば１０個のフレーム数単位のクラスタ対応別の
方位情報θi 列に関する表を作成し、各クラス夕内の方
位情報θi に関する統計処理を行い、方位平均角度θAV
と対応した分散値列σM 2（ｉ）から求めた標準偏差列σ
M （ｉ）を求め、標準偏差列σM （ｉ）から平均値σ
M(AV) を求める。更に方位・ヒット率算出手段では前記
数１に示す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、存在（ヒット）するかを判定
し、そこに存在する複数の方位θi の平均値θh0を到来
角推定値としている。図８は上記内容を具体的に説明す
る為の狭角度クラスタリングの様子を示している。図中
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、ＭＵＳＩＣ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３σＭ（ＡＶ） を想
定して、方位データθi 列が前記数１の範囲に入ってい
るθi から到来角推定値を得ようとするものである。こ
の場合、前記数１の範疇にある角度はθ1 は２個、θ2
は３個、θ1 は２個であることから平均値θhoは数２０
により求めることができる。
報を基に角度分解能Ｄを設定し、クラスタリング手段３
１によりクラスタリングを行い方位の属性分類をおこな
う事は実施の形態１と同じである。その後、統計処理手
段３３では図７に示すように、クラスタ別、時系列的
に、例えば１０個のフレーム数単位のクラスタ対応別の
方位情報θi 列に関する表を作成し、各クラス夕内の方
位情報θi に関する統計処理を行い、方位平均角度θAV
と対応した分散値列σM 2（ｉ）から求めた標準偏差列σ
M （ｉ）を求め、標準偏差列σM （ｉ）から平均値σ
M(AV) を求める。更に方位・ヒット率算出手段では前記
数１に示す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、存在（ヒット）するかを判定
し、そこに存在する複数の方位θi の平均値θh0を到来
角推定値としている。図８は上記内容を具体的に説明す
る為の狭角度クラスタリングの様子を示している。図中
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、ＭＵＳＩＣ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３σＭ（ＡＶ） を想
定して、方位データθi 列が前記数１の範囲に入ってい
るθi から到来角推定値を得ようとするものである。こ
の場合、前記数１の範疇にある角度はθ1 は２個、θ2
は３個、θ1 は２個であることから平均値θhoは数２０
により求めることができる。
【００５５】
【数２０】
【００５６】上記に示したアルゴリズムを採用すること
により、方位に対して二重のクラスタリングを実施する
ことになり、信頼性の高い、比較的安定した方位角を得
ることができるとともに、前記確率楕円の表示位置や大
きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測できる利点
がある。
により、方位に対して二重のクラスタリングを実施する
ことになり、信頼性の高い、比較的安定した方位角を得
ることができるとともに、前記確率楕円の表示位置や大
きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測できる利点
がある。
【００５７】実施の形態４．図９はこの発明の実施の形
態４による信号処理装置４の内部構成図であり、４１は
方位・ヒット率算出手段、４２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３と同様であるので説明を省略する。
態４による信号処理装置４の内部構成図であり、４１は
方位・ヒット率算出手段、４２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３と同様であるので説明を省略する。
【００５８】実施の形態３では図８により方位・ヒット
率算出手段４１による狭角度範囲クラスタリングを用い
て平均値θh0を求める方法について説明したが、ここで
は同図を用いてヒット率を求める方法について説明す
る。上記内容を具体的に説明する為の狭角度クラスタリ
ングの様子を示している。図中例えば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θ
AVと考え、ＭＵＳＩＣ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３σM(AV) を想定して、方位データθi列が前記数
１を満たすとき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。同図で例えば全度数は１０個であり、有効ヒッ
ト数はθ1 は２個、θ2 は３個、θ3 は１個であり合計
６個である事から全度数に対する有効ヒット数の割合で
あるヒット率は０．６となる。ヒット率／グレード変換
手段４２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。
率算出手段４１による狭角度範囲クラスタリングを用い
て平均値θh0を求める方法について説明したが、ここで
は同図を用いてヒット率を求める方法について説明す
る。上記内容を具体的に説明する為の狭角度クラスタリ
ングの様子を示している。図中例えば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θ
AVと考え、ＭＵＳＩＣ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３σM(AV) を想定して、方位データθi列が前記数
１を満たすとき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。同図で例えば全度数は１０個であり、有効ヒッ
ト数はθ1 は２個、θ2 は３個、θ3 は１個であり合計
６個である事から全度数に対する有効ヒット数の割合で
あるヒット率は０．６となる。ヒット率／グレード変換
手段４２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。
【００５９】上記に示したアルゴリズムを採用すること
により、方位に対して二重のクラスクリングを実施する
ことになり、信頼性の高い、比較的安定した方位線を得
ることができるとともに、前記確率楕円の表示位置や大
きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測できる利点
がある。さらに本方式による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
電波装置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。
により、方位に対して二重のクラスクリングを実施する
ことになり、信頼性の高い、比較的安定した方位線を得
ることができるとともに、前記確率楕円の表示位置や大
きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測できる利点
がある。さらに本方式による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
電波装置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。
【００６０】実施の形態５．図１０はこの発明の実施の
形態５による信号処理装置４の内部構成図であり、３３
は統計処理手段、４２はヒット率・グレード判定手段、
４３はヒット率算出手段であり、他の手段については実
施の形態２と同様であるので省略する。
形態５による信号処理装置４の内部構成図であり、３３
は統計処理手段、４２はヒット率・グレード判定手段、
４３はヒット率算出手段であり、他の手段については実
施の形態２と同様であるので省略する。
【００６１】統計処理手段３３は図５に示すようにクラ
スタ別、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、
統計的処理により方位平均角度θAVおよび標準偏差σSD
を算出し前記数２に示す狭角度範囲を設定し、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、そこに複数個存在するθi の平均値θh0を
到来角推定値とする。またヒット率算出手段４３は前記
全度数に対する有効ヒット数の割合であるヒット率を算
出する。ヒット率／グレード判定手段４２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。
スタ別、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、
統計的処理により方位平均角度θAVおよび標準偏差σSD
を算出し前記数２に示す狭角度範囲を設定し、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、そこに複数個存在するθi の平均値θh0を
到来角推定値とする。またヒット率算出手段４３は前記
全度数に対する有効ヒット数の割合であるヒット率を算
出する。ヒット率／グレード判定手段４２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。
【００６２】上記に示したアルゴリズムを採用すること
により、方位に対して二重のクラスタリングを実施する
ことになり、信頼性の高い、比較的安定した方位線を得
ることができるとともに、前記確率楕円の表示位置や大
きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測できる利点
がある。さらに本方式による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
装置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る。また本方式では分散値検出手
段を省略することができ、計算機負荷を軽減することが
できる。
により、方位に対して二重のクラスタリングを実施する
ことになり、信頼性の高い、比較的安定した方位線を得
ることができるとともに、前記確率楕円の表示位置や大
きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測できる利点
がある。さらに本方式による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
装置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る。また本方式では分散値検出手
段を省略することができ、計算機負荷を軽減することが
できる。
【００６３】
【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θi 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方位平均角度θAVを求め
到来角推定値としており、課題であった方位の安定化が
可能となる。また、到来角度推定値としてθi とθAVの
どちらを利用するかを選択する為の切り替え手段を有し
ている事により例えばフレームタイム９までは到来角推
定値としてθi を採用し、フレームタイム１０からは比
較的安定なθAVを採用して表示装置５上に方位線を描く
ことが可能となる。この結果、フレームタイム毎に方位
情報を更新しつつ、比較的安定した方位線を得ることが
可能となり、また、このような構成にする事により前記
確率楕円の表示位置や大きさも安定し、信頼性の高い方
位情報が観測する事ができる。また、リアルタイム性が
要求される分散値検出手段が不要となるので経済的で、
計算機の負荷軽減が可能となる。
り得られた方位情報θi 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方位平均角度θAVを求め
到来角推定値としており、課題であった方位の安定化が
可能となる。また、到来角度推定値としてθi とθAVの
どちらを利用するかを選択する為の切り替え手段を有し
ている事により例えばフレームタイム９までは到来角推
定値としてθi を採用し、フレームタイム１０からは比
較的安定なθAVを採用して表示装置５上に方位線を描く
ことが可能となる。この結果、フレームタイム毎に方位
情報を更新しつつ、比較的安定した方位線を得ることが
可能となり、また、このような構成にする事により前記
確率楕円の表示位置や大きさも安定し、信頼性の高い方
位情報が観測する事ができる。また、リアルタイム性が
要求される分散値検出手段が不要となるので経済的で、
計算機の負荷軽減が可能となる。
【００６４】また、第２の発明によればＭＵＳＩＣ処理
により得られた方位情報θi 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方位平均角度θAVお
よび標準偏差σSDを求め、θAVを到来角推定値としてお
り、課題であった方位の安定化が可能となる。グレード
判定では従来の分散値検出手段より求めた短時間標準偏
差σM （ｉ）に変り、複数個の方位データから求めた標
準偏差σSDとグレードの関係からグレードの判定をおこ
なっており、改善効果が大きい。また、到来角度推定値
としてθi とθAVのどちらを利用するかを選択する為の
切り替え手段を有している事により例えばフレームタイ
ム９までは到来角推定値としてθi を採用し、フレーム
タイム１０からは比較的安定なθAVを採用して表示装置
５上に方位線を描くことが可能となる。この結果、フレ
ームタイム毎に方位情報を更新しつつ、比較的安定した
方位線を得ることが可能となると共に前記確率楕円の表
示位置や大きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測
できる利点がある。さらに、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を採用する事により、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
感覚と装置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。ついで、リアルタイ
ム性が要求される分散値検出手段が不要となるので経済
的で、計算機の負荷軽減が可能となる。
により得られた方位情報θi 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方位平均角度θAVお
よび標準偏差σSDを求め、θAVを到来角推定値としてお
り、課題であった方位の安定化が可能となる。グレード
判定では従来の分散値検出手段より求めた短時間標準偏
差σM （ｉ）に変り、複数個の方位データから求めた標
準偏差σSDとグレードの関係からグレードの判定をおこ
なっており、改善効果が大きい。また、到来角度推定値
としてθi とθAVのどちらを利用するかを選択する為の
切り替え手段を有している事により例えばフレームタイ
ム９までは到来角推定値としてθi を採用し、フレーム
タイム１０からは比較的安定なθAVを採用して表示装置
５上に方位線を描くことが可能となる。この結果、フレ
ームタイム毎に方位情報を更新しつつ、比較的安定した
方位線を得ることが可能となると共に前記確率楕円の表
示位置や大きさも安定し、信頼性の高い方位情報が観測
できる利点がある。さらに、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を採用する事により、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
感覚と装置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。ついで、リアルタイ
ム性が要求される分散値検出手段が不要となるので経済
的で、計算機の負荷軽減が可能となる。
【００６５】また、第３の発明によれば第一次クラスタ
リングにより得られる方位データθi 列と分散値検出手
段からの情報である分散値σM 2（ｉ）列から平均角度θ
AVとσM （ｉ）の平均値σM(AV) を求め、各クラスタ対
応のθi が“数１”に示す狭角度範囲内に方位角度θi
が、どの程度存在（ヒット）するかを判定し、そこに存
在するθi の平均値θh0を到来角推定値としている。上
記に示したアルゴリズムを採用することにより、方位に
対して二重のクラスタリングを実施することになり、信
頼性の高い、比較的安定した方位角を得ることができる
とともに、前記確率楕円の表示位置や大きさも安定し、
信頼性の高い方位情報が観測できる利点がある。
リングにより得られる方位データθi 列と分散値検出手
段からの情報である分散値σM 2（ｉ）列から平均角度θ
AVとσM （ｉ）の平均値σM(AV) を求め、各クラスタ対
応のθi が“数１”に示す狭角度範囲内に方位角度θi
が、どの程度存在（ヒット）するかを判定し、そこに存
在するθi の平均値θh0を到来角推定値としている。上
記に示したアルゴリズムを採用することにより、方位に
対して二重のクラスタリングを実施することになり、信
頼性の高い、比較的安定した方位角を得ることができる
とともに、前記確率楕円の表示位置や大きさも安定し、
信頼性の高い方位情報が観測できる利点がある。
【００６６】また、第４の形態４の発明によれば第一次
クラスタリングにより得られる方位データ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 が前記“数１”を満たす時有効ヒ
ットとカウントして、存在するθi の平均値θh0を到来
角推定値としている。この為に方位に対して二重のクラ
スタリングを実施することになり、信頼性の高い、比較
的安定した方位角を得ることができるとともに、前記確
率楕円の表示位置や大きさも安定し、信頼性の高い方位
情報が観測できる利点がある。また、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、
グレード変換をおこなっ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
グレードの感覚と比較的良く一致させることができる特
徴を有する。
クラスタリングにより得られる方位データ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 が前記“数１”を満たす時有効ヒ
ットとカウントして、存在するθi の平均値θh0を到来
角推定値としている。この為に方位に対して二重のクラ
スタリングを実施することになり、信頼性の高い、比較
的安定した方位角を得ることができるとともに、前記確
率楕円の表示位置や大きさも安定し、信頼性の高い方位
情報が観測できる利点がある。また、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、
グレード変換をおこなっ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
グレードの感覚と比較的良く一致させることができる特
徴を有する。
【００６７】また、第５の発明によれば第一次クラスタ
リングにより得られる一方位デ−タθi 列より平均角度
θAVと標準偏差σSDを求め、各クラスタ対応のθi が
“数２”に示す狭角度範囲内に方位角度θi が、どの程
度、存在（ヒット）するかを判定し、そこに存在するθ
i の平均値θh0を到来角推定値としている。この為に方
位に対して二重のクラスタリングを実施することにな
り、信頼性の高い、比較的安定した方位角を得ることが
できるとともに、前記確率楕円の表示位置や大きさも安
定し、信頼性の高い方位情報が観測できる利点がある。
また、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、グレード変換をおこなっている
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比較的良く一
致させることができる特徴を有する。さらに、この方式
はリアルタイムが要求される分散値検出手段が不要とな
るので経済的で、計算機の負荷軽減が可能となり、シス
テム構築が容易となる。
リングにより得られる一方位デ−タθi 列より平均角度
θAVと標準偏差σSDを求め、各クラスタ対応のθi が
“数２”に示す狭角度範囲内に方位角度θi が、どの程
度、存在（ヒット）するかを判定し、そこに存在するθ
i の平均値θh0を到来角推定値としている。この為に方
位に対して二重のクラスタリングを実施することにな
り、信頼性の高い、比較的安定した方位角を得ることが
できるとともに、前記確率楕円の表示位置や大きさも安
定し、信頼性の高い方位情報が観測できる利点がある。
また、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、グレード変換をおこなっている
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比較的良く一
致させることができる特徴を有する。さらに、この方式
はリアルタイムが要求される分散値検出手段が不要とな
るので経済的で、計算機の負荷軽減が可能となり、シス
テム構築が容易となる。
【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。
を示す図である。
【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。
図である。
【図３】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情報
θi 列と方位平均角度θAVに関する図である。
θi 列と方位平均角度θAVに関する図である。
【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。
を示す図である。
【図５】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情報
θi 列、標準偏差σSD及び方位平均角度θAVを示す図で
ある。
θi 列、標準偏差σSD及び方位平均角度θAVを示す図で
ある。
【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。
を示す図である。
【図７】 クラスタ対応別フレームタイム順の方位情報
θi 列、方位平均角度θAV、σM （ｉ）列及び平均値σ
M(AV) を示す図である。
θi 列、方位平均角度θAV、σM （ｉ）列及び平均値σ
M(AV) を示す図である。
【図８】 狭角度クラスタリングのアルゴリズムを説明
する為の図である。
する為の図である。
【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。
を示す図である。
【図１０】 この発明による信号処理装置の実施の形態
５を示す図である。
５を示す図である。
【図１１】 従来及びこの発明の電波装置の全体を示す
構成図である。
構成図である。
【図１２】 従来の信号処理装置の内部構成を示す図で
ある。
ある。
【図１３】 角度に対する方位評価関数の変化の様子の
一例を示す図である。
一例を示す図である。
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、
２７ グレード判定手段、３１ クラスタリング手段、
３２ タイミング発生手段、３３ 統計処理手段、３４
切り替え手段、４１ 方位・ヒット率算出手段、４２
ヒット率／グレード変換手段、４３ ヒット率算出手
段。
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、
２７ グレード判定手段、３１ クラスタリング手段、
３２ タイミング発生手段、３３ 統計処理手段、３４
切り替え手段、４１ 方位・ヒット率算出手段、４２
ヒット率／グレード変換手段、４３ ヒット率算出手
段。
Claims (8)
- 【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方位角度とし
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
位角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平均方位角度を算
出して到来角推定値とする統計処理手段を備えた事を特
徴とする電波装置。 - 【請求項２】 到来角推定値としてピーク検出手段によ
り得られた複数の到来方位角と統計処理手段により求め
た平均方位角を選択する為のタイミング発生手段と、切
り替え手段を備えた事を特徴とする請求項１記載の電波
装置。 - 【請求項３】 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平均方位角度お
よび標準偏差を算出する統計処理手段と、この標準偏差
を入力と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。 - 【請求項４】 到来角推定値としてピーク検出手段によ
り得られた複数の到来方位角と統計処理手段により求め
た平均方位角度を選択する為のタイミング発生手段と、
切り替え手段を備えた事を特徴とする請求項３記載の電
波装置。 - 【請求項５】 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方位角度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
来方位を波長とアンテナ径等より定まる角度分解能を設
定し、到来方位の属性分類を行うクラスタリング手段
と、この方位の属性分類の結果得られた到来方位列から
平均方位角を算出し、且つ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統計処
理手段を有し、到来方位角が数１を満たすとき 【数１】 有効ヒットとしてカウントし、この狭角度範囲をヒット
する複数の方位角度の平均値を到来角推定値とする方位
・ヒット率算出手段を備えた事を特徴とする電波装置。 - 【請求項６】 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方位角度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
来方位を波長とアンテナ径等より定まる角度分解能を設
定し、前記到来方位角の属性分類を行うクラスタリング
手段と、この方位の属性分類の結果得られた到来方位列
から平均方位角を算出し、且つ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統
計処理手段を有し、到来方位が前記数１式を満たすと
き、有効ヒットとしてカウントし、この狭角度範囲をヒ
ットする複数の方位角度の平均値を到来角推定値とし、
且つクラスタ内の全度数に対する前記ヒット数との比率
からヒット率を算出する方位・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。 - 【請求項７】 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、この固有値と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波長とアンテナ径
により定まる角度分解能を設定し、前記到来方位の属性
分類を行うクラスタリング手段と、この到来方位の属性
分類の結果得られた到来方位列から平均方位角と方位の
標準偏差を算出し、到来方位角が数２を満たすとき 【数２】 、有効ヒットとしてカウントし、この狭角度範囲をヒッ
トする複数の方位角度の平均値を到来角推定値とする統
計処理手段を有する事を特徴とする電波装置。 - 【請求項８】 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、この固有値と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波長とアンテナ径
により定まる角度分解能を設定し、前記到来方位の属性
分類を行うクラスタリング手段と、この到来方位の属性
分類の結果得られた到来方位列から平均方位角と方位の
標準偏差を算出し、到来方位角が数２を満たすとき、有
効ヒットとしてカウントし、この狭角度範囲をヒットす
る複数の方位角度の平均値を到来角推定値とする統計処
理手段と、クラスタ内の全度数に対する前記ヒット数と
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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5768298A JPH11258319A (ja) | 1998-03-10 | 1998-03-10 | 電波装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5768298A JPH11258319A (ja) | 1998-03-10 | 1998-03-10 | 電波装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11258319A true JPH11258319A (ja) | 1999-09-24 |
Family
ID=13062713
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5768298A Pending JPH11258319A (ja) | 1998-03-10 | 1998-03-10 | 電波装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11258319A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1206063A2 (de) * | 2000-10-31 | 2002-05-15 | Uwe Noll | Verfahren zur Analyse des zeitlichen Ablaufs von Prozessen in Echtzeit |
| JP2012008011A (ja) * | 2010-06-25 | 2012-01-12 | Japan Radio Co Ltd | 到来方向標定装置および位置標定装置 |
| JP2012173031A (ja) * | 2011-02-18 | 2012-09-10 | Nec Corp | 波形認識装置、波形認識方法及びプログラム |
| JP2016211988A (ja) * | 2015-05-11 | 2016-12-15 | 三菱電機株式会社 | 測角装置、測角方法及び測角プログラム |
| CN106338288A (zh) * | 2016-08-01 | 2017-01-18 | 零度智控（北京）智能科技有限公司 | 飞行器定位数据的处理方法及装置 |
| JP2019158498A (ja) * | 2018-03-12 | 2019-09-19 | 株式会社東芝 | 無線受信機、無線受信方法及び無線システム |
-
1998
- 1998-03-10 JP JP5768298A patent/JPH11258319A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1206063A2 (de) * | 2000-10-31 | 2002-05-15 | Uwe Noll | Verfahren zur Analyse des zeitlichen Ablaufs von Prozessen in Echtzeit |
| EP1206063A3 (de) * | 2000-10-31 | 2006-07-19 | Uwe Noll | Verfahren zur Analyse des zeitlichen Ablaufs von Prozessen in Echtzeit |
| JP2012008011A (ja) * | 2010-06-25 | 2012-01-12 | Japan Radio Co Ltd | 到来方向標定装置および位置標定装置 |
| JP2012173031A (ja) * | 2011-02-18 | 2012-09-10 | Nec Corp | 波形認識装置、波形認識方法及びプログラム |
| JP2016211988A (ja) * | 2015-05-11 | 2016-12-15 | 三菱電機株式会社 | 測角装置、測角方法及び測角プログラム |
| CN106338288A (zh) * | 2016-08-01 | 2017-01-18 | 零度智控（北京）智能科技有限公司 | 飞行器定位数据的处理方法及装置 |
| CN106338288B (zh) * | 2016-08-01 | 2024-01-09 | 零度智控（北京）智能科技有限公司 | 飞行器定位数据的处理方法及装置 |
| JP2019158498A (ja) * | 2018-03-12 | 2019-09-19 | 株式会社東芝 | 無線受信機、無線受信方法及び無線システム |
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