JPWO2015173891A1 - レーダ装置 - Google Patents

Abstract

目標の運動モデルに基づいて運動仮説を複数生成し、当該運動仮説及び運動モデルに基づいて、センサ部１に対する目標の距離補償量及び位相補償量を算出して運動補償を行う。

Description

この発明は、レーダにより目標の検出を行うレーダ装置に関するものである。

低ＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）な移動目標の観測信号はノイズに埋もれている。そこで、長時間観測した信号に対してコヒーレント積分等の積分処理を行うことにより目標の検出を可能としている。
ここで、加速度を持つ目標に対して長時間積分を行う場合、加速度の影響により積分損失が発生する。そのため、運動補償を行って積分損失を抑える必要がある。

そこで、観測信号を目標の運動が等速と見なせるＣＰＩ（Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｐｕｌｓｅ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）間隔で分割し、ＣＰＩ内はコヒーレント積分を行い、さらにＣＰＩ間はインコヒーレント積分を行う（例えば非特許文献１参照）。インコヒーレント積分においては、目標の加速度を定め、加速度により積分方向を決めて積分を行う。さらに複数の加速度に対して積分を繰り返し、最大積分値を得る。

また、非特許文献１と同様に観測信号をＣＰＩ分割してＣＰＩ内のコヒーレント積分を実行し、その後は、ＣＰＩ毎に位相補償を行い、ＣＰＩ間のコヒーレント積分を行う方式もある（例えば非特許文献２参照）。各ＣＰＩの位相補償量は目標の加速度を定めることで算出でき、非特許文献１と同様に、複数の加速度に対して繰り返し積分処理を実行し、最大積分値を得る。

しかしながら、両方式は、どちらも目標の運動モデルを等加速度と仮定している。そのため、加速度が変化する目標に対しては積分損失が発生し、目標の検出性能が低下する課題がある。
さらに、両方式では、目標の運動モデルを距離方向（センサ部から見た目標の方向）において等加速度運動であると仮定している。しかしながら、目標が運動する空間は３次元直交座標空間であり、距離方向に等加速度運動となるとは限らない。したがって、想定する目標の運動モデルと実際の目標運動とが一致せず、積分損失が発生して目標の検出性能が低下する課題がある。

このような、運動モデルと実際の目標の運動とが一致しない課題に対し、目標の運動モデルを３次元直交座標空間で定義する方式が開示されている（例えば特許文献１参照）。これにより、運動モデルと実際の目標の運動との差異を極力小さくし、積分損失を低減することができる。

特開２０１１−１７４８６６号公報

福島他，"ＰＤＩ方式を用いたドップラーレーダーの加速度目標検出性能の改善，"信学論（Ｂ−ＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ８２−Ｂ，Ｎｏ．１１，ｐｐ．２１６１−２１６９，Ｎｏｖ．１９９９． 原他，"ＣＰＩ間の位相変化を補償する等加速度目標検出アルゴリズム，"信学技法，宇宙・航空エレクトロニクス １０６（２７１），５−９，Ａｕｇ．２００６．

しかしながら、特許文献１の方式では、目標の検出及び追尾を繰り返す中でレンジウォーク補償（すなわち距離変化の補償）を行い、検出及び追尾の精度を向上させている。すなわち、目標が検出されていることが前提となっている。したがって、位置、速度、加速度等が不明で、長時間の積分により初めて検出が可能となる低ＳＮＲ目標に対しては検出が困難となる課題がある。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、実際の目標の運動に即した運動補償を可能とし、長時間の積分が必要な低ＳＮＲ目標を検出することができるレーダ装置を提供することを目的としている。

この発明に係るレーダ装置は、送信波を送信し、当該送信波に対して目標から反射された反射波を受信波として受信するセンサ部と、センサ部により送信された送信波と、当該センサ部により受信された当該送信波に対する受信波との相関処理を行う相関処理部と、相関処理部による相関処理後の信号を蓄積する相関結果蓄積部と、目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成する運動仮説生成部と、運動仮説生成部により生成された運動仮説を蓄積する運動仮説蓄積部と、運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説及び運動モデルに基づいて、センサ部に対する目標の距離補償量を算出する距離補償量算出部と、運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説及び運動モデルに基づいて、センサ部に対する目標の位相補償量を算出する位相補償量算出部と、距離補償量算出部及び位相補償量算出部による算出結果を用いて、相関結果蓄積部に蓄積された相関処理後の信号に対して運動補償を行う運動補償部と、運動補償部による運動補償後の信号に対してコヒーレント積分を行う信号積分部と、信号積分部による積分結果から目標の位置を検出する目標検出部と、目標検出部による検出結果と、運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説から算出した目標の位置とを比較することで、当該運動仮説の正誤を判断する仮説検定部と、仮説検定部により正しいと判断された運動仮説の中から、信号積分部による積分値の高い運動仮説を得る運動仮説選択部と、運動仮説選択部により得られた運動仮説に対応する目標の位置を出力する目標位置出力部とを備えたものである。

また、この発明に係るレーダ装置は、送信波を送信し、当該送信波に対して目標から反射された反射波を受信して受信信号に変換するセンサ部と、センサ部により変換された受信信号をＣＰＩ間隔に分割するＣＰＩ分割部と、ＣＰＩ分割部により分割された各受信信号を蓄積するＣＰＩ蓄積部と、目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成する運動仮説生成部と、運動仮説生成部により生成された運動仮説を蓄積する運動仮説蓄積部と、運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説及び運動モデルに基づいて、ＣＰＩ蓄積部に蓄積された各受信信号に対して位相補償を行う位相補償部と、位相補償部による位相補償後の各受信信号に対してＦＦＴを行うＣＰＩＦＦＴ部と、ＣＰＩＦＦＴ部によるＦＦＴ後の各受信信号に対し、同じドップラー周波数ビンの振幅値を積分する信号積分部と、信号積分部による積分結果から目標のドップラー周波数を検出する目標検出部と、目標検出部による検出結果と、運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説から算出した目標のドップラー周波数とを比較することで、当該運動仮説の正誤を判断する仮説検定部と、仮説検定部により正しいと判断された運動仮説の中から、信号積分部による積分値の高い運動仮説を得る運動仮説選択部と、運動仮説選択部により得られた運動仮説に対応する目標のドップラー周波数から当該目標の速度を算出して出力する目標速度出力部とを備えたものである。

また、この発明に係るレーダ装置は、送信波を送信し、当該送信波に対して目標から反射された反射波を受信して受信信号に変換するセンサ部と、センサ部により変換された受信信号をＣＰＩ間隔に分割するＣＰＩ分割部と、ＣＰＩ分割部により分割された各受信信号に対してＦＦＴを行うＣＰＩＦＦＴ部と、ＣＰＩＦＦＴ部によるＦＦＴ後の各受信信号を蓄積するＣＰＩ蓄積部と、目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成する運動仮説生成部と、運動仮説生成部により生成された運動仮説を蓄積する運動仮説蓄積部と、運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説に基づいて、各ＣＰＩ間隔に対応する時刻における目標のドップラー周波数ビンを算出する運動推定部と、運動推定部により算出された目標のドップラー周波数ビンに基づいて、ＣＰＩ蓄積部に蓄積された各受信信号に対してインコヒーレント積分を行う信号積分部と、信号積分部による積分結果から目標のドップラー周波数を検出する目標検出部と、目標検出部による検出結果と、運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説から算出した目標のドップラー周波数とを比較することで、当該運動仮説の正誤を判断する仮説検定部と、仮説検定部により正しいと判断された運動仮説の中から、信号積分部による積分値の高い運動仮説を得る運動仮説選択部と、運動仮説選択部により得られた運動仮説に対応する目標のドップラー周波数から当該目標の速度を算出して目標速度出力部とを備えたものである。

この発明によれば、上記のように構成したので、実際の目標の運動に即した運動補償を可能とし、長時間の積分が必要な低ＳＮＲ目標を検出することができる。

この発明の実施の形態１に係るレーダ装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態１に係るレーダ装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１に係るレーダ装置による相関処理結果の例を示す図である。 この発明の実施の形態１に係るレーダ装置において、想定される目標の位置の範囲を示す図であり、（ａ）ビームスポット範囲を示す図であり、（ｂ）捜索距離範囲を示す図である。 この発明の実施の形態１に係るレーダ装による距離補償の概要を示すであり、（ａ）距離補償前の信号を示す図であり、（ｂ）距離補償後の信号を示す図である。 この発明の実施の形態１に係るレーダ装置の信号積分部の処理を説明する図であり、（ａ）位相補償後の信号を示す図であり、（ｂ）信号積分結果（ＦＲマップ）を示す図である。 この発明の実施の形態２に係るレーダ装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態２に係るレーダ装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態３に係るレーダ装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態３に係るレーダ装置の捜索レーダの動作を説明する図である。 この発明の実施の形態３に係るレーダ装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態４に係るレーダ装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態４に係るレーダ装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態４に係るレーダ装置によるＣＰＩ分割の例を示す図である。 この発明の実施の形態４に係るレーダ装置において、（ａ）位相補償を行わずにＦＦＴを行った場合と、（ｂ）位相補償後にＦＦＴを行った場合を示す模式図である。 この発明の実施の形態５に係るレーダ装置の構成を示す図である。 この発明の実施の形態５に係るレーダ装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態５に係るレーダ装置の各ＣＰＩブロックにおける目標位置に対応するドップラー周波数ビンを示す図である。 この発明の実施の形態５に係るレーダ装置において、（ａ）レーダ装置のＤ（ｋ）の定義と、（ｂ）各ＣＰＩブロックのセルをＤ（ｋ）セル分シフトして目標位置を揃えた結果を示す図である。

以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係るレーダ装置の構成を示す図である。
レーダ装置は、図１に示すように、センサ部１、相関処理部２、相関結果蓄積部３、運動仮説生成部４、運動仮説蓄積部５、距離補償量算出部６、位相補償量算出部７、運動補償部８、信号積分部９、目標検出部１０、仮説検定部１１、最良仮説更新部（運動仮説選択部）１２及び目標位置出力部１３から構成されている。

センサ部１は、送信波（例えば電磁波）を外部に送信し、また、当該送信波に対して観測対象である目標から反射された反射波を受信波として受信するものである。
相関処理部２は、センサ部１により送信された送信波と、センサ部１により受信された当該送信波に対する受信波との相関処理を行うものである。
相関結果蓄積部３は、相関処理部２による相関処理後の信号を、センサ部１の観測回数分、蓄積するものである。この相関結果蓄積部３は、ＨＤＤ、ＤＶＤ、メモリ等によって構成される。

運動仮説生成部４は、定義された３次元直交座標空間上での目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成するものである。この際、運動仮説生成部４は、観測開始時点における目標の運動状態量として３次元直交座標空間における目標の位置、速度、加速度等の組み合わせを生成し、これを運動仮説とする。また、運動仮説生成部４は、最良仮説更新部１２から最良仮説を示す情報を取得した場合には、当該最良仮説を中心に運動仮説を再度生成する。
運動仮説蓄積部５は、運動仮説生成部４により生成された運動仮説を全て蓄積するものである。この運動仮説蓄積部５は、ＨＤＤ、ＤＶＤ、メモリ等によって構成される。

距離補償量算出部６は、運動仮説蓄積部５に蓄積された運動仮説及び運動モデルに基づいて、観測開始から一定時間経過後のセンサ部１に対する目標の距離補償量を算出するものである。この際、距離補償量算出部６は、まず、上記運動仮説及び運動モデルに基づいて、観測開始から一定時間経過後の目標の運動状態量を推定する。そして、推定した運動状態量に基づいて、センサ部１から目標への距離方向における目標の運動状態量を算出する。そして、別途定義した距離方向の運動モデルと、算出した距離方向における目標の運動状態量とを用いて、一定時間経過後のセンサ部１に対する目標の相対距離変化量を算出する。そして、算出した相対距離変化量を、コヒーレント積分に必要な距離補償量とする。

位相補償量算出部７は、運動仮説蓄積部５に蓄積された運動仮説及び運動モデルに基づいて、観測開始から一定時間経過後のセンサ部１に対する目標の位相補償量を算出するものである。この際、位相補償量算出部７は、まず、上記運動仮説及び運動モデルに基づいて、目標の加速度項以上の影響のみを考慮して、観測開始から一定時間経過後の目標の運動状態量を推定する。そして、推定した運動状態量に基づいて、センサ部１から目標への距離方向における目標の運動状態量を算出する。そして、別途定義した距離方向の運動モデルと、算出した距離方向における目標の運動状態量とを用いて、一定時間経過後の加速度項以上の影響のみによるセンサ部１に対する目標の相対距離変化量を算出する。そして、算出した相対距離変化量を位相変化量に変換し、これをコヒーレント積分に必要な位相補償量とする。

運動補償部８は、距離補償量算出部６により算出された距離補償量と、位相補償量算出部７により算出された位相補償量とを用いて、相関結果蓄積部３に蓄積された相関処理後の信号に対して運動補償を行うものである。この際、運動補償部８は、運動補償として、上記距離補償量だけ相関処理後の信号を距離方向にシフトする距離補償と、上記位相補償量だけ距離補償後の信号の位相を戻す位相補償を行う。

信号積分部９は、運動補償部８による運動補償後の信号に対してコヒーレント積分（ＦＦＴ）を行い、ＦＲ（ＦＲ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｒａｎｇｅ）マップを算出するものである。なお、ＦＲマップは、ドップラー周波数と距離をそれぞれ軸とする積分値の分布を示すものである。

目標検出部１０は、信号積分部９による積分結果から目標の位置を検出するものである。この際、目標検出部１０は、信号積分部９により算出されたＦＲマップの値が最大となる目標の距離（レンジビン）及びドップラー周波数（ドップラー周波数ビン）を検出することで、目標位置を検出する。

仮説検定部１１は、運動仮説蓄積部５に蓄積された運動仮説から目標位置（目標の距離とドップラー周波数）を算出し、目標検出部１０により検出された目標位置と比較して運動仮説の正誤を判断するものである。ここで、仮説検定部１１は、積分結果（ＦＲマップ）により得られた目標位置と、当該積分に用いた運動仮説より得られた目標位置とが一定間隔以上離れている場合には、当該運動仮説は誤っていると判断して当該運動仮説を棄却する。
すなわち、仮説検定部１１は、積分結果により得られた目標位置と運動仮説により得られた目標位置とのレンジビンの差が、センサ部１の距離観測精度の定数倍に相当するレンジビン数を超えている場合には、誤った積分結果が得られているとして積分に用いた運動仮説を棄却する。また、仮説検定部１１は、積分結果により得られた目標位置と運動仮説により得られた目標位置とのドップラー周波数ビンの差が、センサ部１のドップラー観測精度の定数倍に相当するドップラー周波数ビン数を超えている場合には、誤った積分結果が得られているとして積分に用いた運動仮説を棄却する。

最良仮説更新部１２は、仮説検定部１１により棄却されなかった（仮説検定部１１により正しいと判断された）運動仮説の中から、信号積分部９による積分結果に基づいて最良の運動仮説を得るものである。この際、最良仮説更新部１２は、上記運動仮説の中で積分値が最大のものを最良仮説とする。また、最良仮説更新部１２は、最良仮説と、当該最良仮説を用いた場合の積分結果及び目標位置を保持する。また、最良仮説更新部１２に保持された最良仮説を示す情報は運動仮説生成部４に通知される。

目標位置出力部１３は、最終的に最良仮説更新部１２に保持された最良仮説の目標位置をディスプレイへの表示又はファイルへの出力等により外部出力するものである。

なお、相関処理部２、運動仮説生成部４、距離補償量算出部６、位相補償量算出部７、運動補償部８、信号積分部９、目標検出部１０、仮説検定部１１及び最良仮説更新部１２は、ソフトウェアに基づくＣＰＵを用いたプログラム処理によって実行される。

次に、実施の形態１に係るレーダ装置の動作について図２を用いて説明する。
実施の形態１に係るレーダ装置の動作では、図２に示すように、まず、受信波の相関処理を行う（ステップＳＴ１０１）。すなわち、まず、センサ部１は、サンプリング間隔Δｔで送信波を外部に送信し、当該送信波に対して観測対象である目標から反射された反射波を受信波として受信する。そして、相関処理部２は、上記送信波と受信波との相関処理を行う。この相関処理では、送信波のＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）結果と受信波のＦＦＴ結果とを掛け合わせ、掛け合わせた結果に対して逆ＦＦＴを行う。そして、相関結果蓄積部３は、相関処理後の信号をＫ個分蓄積する。ここで、Ｋはサンプリング回数を指す。

図３に相関処理結果の例を示す。
図３に示すように、相関処理後の信号は、サンプル毎に算出され、距離方向にセンサ部１の距離分解能幅で離散化される。この離散化された各マスをレンジビンと言う。また、観測している目標数が１の場合、各サンプリングにおいて目標位置のレンジビンは１つである。さらに、目標が加速度を持つ場合、目標位置のレンジビンはサンプル毎に異なる。

次いで、レーダ装置は、観測開始時点における目標の運動状態量を運動仮説として生成する（ステップＳＴ１０２）。すなわち、まず、運動仮説生成部４は、定義された３次元直交座標空間上での目標の運動モデルに基づいて、観測開始時点における目標の運動状態量として３次元直交座標空間における目標の位置、速度、加速度等の組み合わせを生成し、複数の運動仮説とする。そして、運動仮説蓄積部５は、上記運動仮説を蓄積する。

ここで、運動仮説生成部４が生成する運動状態量とは、３次元直交座標空間における目標の位置、速度、加速度等を指す。ただし、想定する目標の運動モデルによって運動仮説に含む運動状態量は異なる。

例えば目標の運動モデルを等加速度とした場合、運動状態量は下式（１）で定義され、運動モデルは下式（２）で定義される。

なお、式（１）において、（ｘ_ｋ，ｙ_ｋ，ｚ_ｋ）は目標の位置を表し、（ｘドット_ｋ，ｙドット_ｋ，ｚドット_ｋ）は目標の速度を表している。また、式（２）において、Φ、Γ及びｗはそれぞれ下式（３）〜（５）で定義される。

なお、式（５）において、（ｘダブルドット，ｙダブルドット，ｚダブルドット）は目標の加速度を表している。

また、この場合、運動状態量の初期値を運動仮説とするので、運動仮説は（位置、速度、加速度）の組み合わせとなり、下式（６）で定義される。なお、運動仮説は複数生成されるので、式（６）において添え字のｍは運動仮説に付けられた連番を表している。

次に、運動仮説生成部４の仮説生成手順を示す。
目標の運動を等加速度運動と仮定した場合、運動仮説として、目標の位置、速度、加速度を想定される範囲内で設定する。

想定される目標の位置の範囲を図４を用いて説明する。
ここで、図４（ａ）に示すように、センサ部１のビームスポットの方位角方向の最大値及び最小値をＡｚ＿ｍａｘ及びＡｚ＿ｍｉｎとする。さらに、上記ビームスポットの仰角方向の最大値及び最小値をＥｌ＿ｍａｘ及びＥｌ＿ｍｉｎとする。さらに、図４（ｂ）に示すように、捜索距離の最大値及び最小値をＲ＿ｍａｘ及びＲ＿ｍｉｎとする。
そして、これらの値から３次元直交座標空間における範囲を座標変換により算出する。算出した各座標軸の最大値及び最小値をｘ＿ｍａｘ，ｘ＿ｍｉｎ，ｙ＿ｍａｘ，ｙ＿ｍｉｎ，ｚ＿ｍａｘ，ｚ＿ｍｉｎとする。この場合、位置の仮説が取りうる範囲は、ｘ座標がｘ＿ｍａｘからｘ＿ｍｉｎの間、ｙ座標がｙ＿ｍａｘからｙ＿ｍｉｎの間、ｚ座標がｚ＿ｍａｘからｚ＿ｍｉｎの間となる。

次に、対象とする目標の運動性能から速度の最大値及び最小値をｖ＿ｍａｘ，ｖ＿ｍｉｎとし、加速度の最大値及び最小値をａ＿ｍａｘ，ａ＿ｍｉｎとする。また、目標の進行方向を仰角及び方位角で表し、目標仰角の最大値及び最小値をＴＥｌ＿ｍａｘ，ＴＥｌ＿ｍｉｎとし、目標方位角の最大値及び最小値をＴＡｚ＿ｍａｘ，ＴＡｚ＿ｍｉｎとする。
これら、ｖ＿ｍａｘ，ｖ＿ｍｉｎ，ａ＿ｍａｘ，ａ＿ｍｉｎ，ＴＥｌ＿ｍａｘ，ＴＥｌ＿ｍｉｎ，ＴＡｚ＿ｍａｘ，ＴＡｚ＿ｍｉｎから、速度及び加速度のｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向の範囲を算出する。

ここで、速度のｘ軸方向の最大値及び最小値をｖｘ＿ｍａｘ，ｖｘ＿ｍｉｎとし、ｙ軸方向の最大値及び最小値をｖｙ＿ｍａｘ，ｖｙ＿ｍｉｎとし、ｚ軸方向の最大値及び最小値をｖｚ＿ｍａｘ，ｖｚ＿ｍｉｎとする。また、加速度のｘ軸方向の最大値及び最小値をａｘ＿ｍａｘ，ａｘ＿ｍｉｎとし、ｙ軸方向の最大値及び最小値をａｙ＿ｍａｘ，ａｙ＿ｍｉｎとし、ｚ軸方向の最大値及び最小値をａｚ＿ｍａｘ，ａｚ＿ｍｉｎとする。
この場合、速度の仮説が取りうる値の範囲は、ｘ軸方向がｖｘ＿ｍａｘからｖｘ＿ｍｉｎの間、ｙ軸方向がｖｙ＿ｍａｘからｖｙ＿ｍｉｎの間、ｚ軸方向がｖｚ＿ｍａｘからｖｚ＿ｍｉｎの間となる。また、加速度の仮説が取りうる値の範囲は、ｘ軸方向がａｘ＿ｍａｘからａｘ＿ｍｉｎの間、ｙ軸方向がａｙ＿ｍａｘからａｙ＿ｍｉｎの間、ｚ軸方向がａｚ＿ｍａｘからａｚ＿ｍｉｎの間となる。

次に、運動仮説生成部４は、各仮説の値の範囲を等幅に分割して運動仮説の候補を生成する。例えばｘ軸方向の位置分割幅をΔｘとすると、ｘ軸方向の位置の仮説候補は、｛ｘ＿ｍｉｎ，ｘ＿ｍｉｎ＋Δｘ，ｘ＿ｍｉｎ＋２Δｘ，ｘ＿ｍｉｎ＋３Δｘ，・・・，ｘ＿ｍａｘ｝となる。他の位置、速度、加速度に対しても同様にして運動仮説の候補を生成し、それらの全ての組み合わせを運動仮説として運動仮説蓄積部５に蓄積する。

なお、目標の運動モデルは式（１），（２）に示した等加速度運動に限らず、より高次な運動モデルを定義してもよい。例えば、加速度変化率を一定として加速度が変化する運動モデルの場合、目標の運動状態量及び運動モデルはそれぞれ式（７）及び式（８）となる。

なお、Φ、Γ及びｗはそれぞれ下式（９）〜（１１）で定義される。

なお、式（１１）において、（ｘトリプルドット，ｙトリプルドット，ｚトリプルドット）は目標の加速度変化率を表している。

また、加速度変化率を一定として加速度が変化する運動モデルの場合、運動仮説は下式（１２）で定義される。

その後、レーダ装置は、運動仮説蓄積部５に蓄積されたＭ個の運動仮説に対し、ステップＳＴ１０３〜１０７の処理を繰返し実行する。以下、運動仮説蓄積部５に蓄積されたｍ番目の運動仮説に対する処理を説明する。

まず、レーダ装置の距離補償量算出部６、位相補償量算出部７及び運動補償部８は、運動仮説蓄積部５に蓄積されたｍ番目の運動仮説を用いて、相関処理後の信号に対して運動補償を行う（ステップＳＴ１０３）。以下に、距離補償量算出部６、位相補償量算出部７及び運動補償部８の処理を説明する。

まず、距離補償量算出部６は、ｍ番目の運動仮説及び運動モデルを用いて、ｋサンプル後（すなわち、観測開始からｋ×Δｔ後）のセンサ部１に対する目標の距離補償量を算出する。以下に、目標の運動モデルとして等加速度運動を想定した場合での距離補償量の算出手順を示す。

まず、センサ部１の運動状態量は下式（１３）で定義される。なお、センサ部１の運動状態量は既知とする。

距離補償量の算出では、相対的な距離変化を求める必要がある。そのため、観測開始時にセンサ部１と目標が同じ位置にあったと仮定して、ｋサンプル後のセンサ部１と目標の距離を算出する。このとき、目標の初期速度及び加速度は運動仮説を用いる。ｍ番目の運動仮説Ｈ_ｍを用いる場合、目標の初期運動状態量及び加速度は下式（１４）及び下式（１５）で定義される。

次に、式（１４）を初期値とし、式（１５）の加速度を用いて、式（２）よりｋ−１サンプル後の目標の運動状態量を算出する。算出した運動状態量を下式（１６）に示す。

次に、ｋ−１サンプル後の、３次元直交座標空間におけるセンサ部１に対する目標の相対位置ｐ′_ｋ−１、相対速度ｖ′_ｋ−１、相対加速度ａ′_ｋ−１を、それぞれ式（１７）〜（１９）より求める。

次に、上記ｐ′_ｋ−１，ｖ′_ｋ−１，ａ′_ｋ−１を用いて、下式（２０）〜（２３）より距離方向の運動諸元（距離、距離変化率、加速度、加速度変化率）を算出する。

なお、式（２３）において、（Ｒ’トリプルドット_{ｋ−１，１}、Ｒ’ トリプルドット_{ｋ−１，２}、Ｒ’ トリプルドット_{ｋ−１，３}）は下式（２４）〜（２６）で定義される。

さらに、距離方向の加速度変化率まで考慮した運動モデルは下式（２７）で定義される。そして、式（２７）により得られる値Ｒ’_Ｃ，ｋを、ｋサンプル後の距離方向の相対変化量、すなわち距離補償量とする。

そして、積分を行うサンプリング回数をＫとした場合、距離補償量算出部６は、ｋ＝１〜ＫまでのＫ個の距離補償量を算出する。
以上の手順により、距離補償量算出部６は距離補償量を算出することができる。

次に、位相補償量算出部７は、ｍ番目の運動仮説及び運動モデルを用いて、加速度項以上の影響のみによるｋサンプル後のセンサ部１に対する目標の位相補償量を算出する。以下に、目標の運動モデルとして等加速度運動を想定した場合での位相補償量の算出手順を示す。

まず、距離補償量算出部６と同様に、センサ部１の運動状態量は式（１３）で定義される。
そして、加速度項以上の影響のみによる相対距離変化を求めるため、目標の初期位置及び初期速度をセンサ部１の位置及び速度と等しいと仮定して、加速度に運動仮説を用いる。すなわち、目標の初期運動状態量及び加速度は下式（２８）及び下式（２９）で定義される。

次に、式（２８）を初期値とし、式（２９）の加速度を用いて、式（２）よりｋ−１サンプル後の目標の運動状態量を算出する。算出した運動状態量を下式（３０）に示す。

次に、ｋ−１サンプル後の、３次元直交座標空間におけるセンサ部１に対する目標の相対位置ｐ’’_ｋ−１、相対速度ｖ’’_ｋ−１、相対加速度ａ’’_ｋ−１を、それぞれ下式（３１）〜（３３）より求める。

次に、上記ｐ’’_ｋ−１，ｖ’’_ｋ−１，ａ’’_ｋ−１を用いて、下式（３４）〜（３７）より距離方向の運動諸元（距離、距離変化率、加速度、加速度変化率）を算出する。

なお、式（３７）において、（Ｒ’’トリプルドット_{ｋ−１，１}、Ｒ’’トリプルドット_{ｋ−１，２}、Ｒ’’トリプルドット_{ｋ−１，３}）は下式（３８）〜（４０）で定義される。

次に、位相補償量算出部７は、加速度項以上の影響のみによる距離変化量Ｒ’’_Ｃ，ｋを、下式（４１）に示す距離方向の加速度変化率まで考慮した運動モデルにより求める。

次に、位相補償量算出部７は、下式（４２）により距離変化量Ｒ’’_Ｃ，ｋに相当する位相補償量Δθ″_ｋを算出する。

なお、λはセンサ部１の送信波長である。

そして、積分を行うサンプリング回数をＫとした場合、位相補償量算出部７は、ｋ＝１〜ＫまでのＫ個の位相補償量を算出する。
以上の手順により、位相補償量算出部７は位相補償量を算出することができる。

次に、運動補償部８は、距離補償量算出部６により算出された距離補償量Ｒ’_Ｃ，ｋを用いて、相関結果蓄積部３に蓄積されたｋサンプル目の相関処理後の信号における目標位置を１サンプル目の相関処理後の信号における目標位置に揃えるように距離補償を行う。以下に距離補償の手順を示す。

まず、相関処理後の信号は、距離分解能の刻み幅を１レンジビンとして離散化されているので、Ｒ’_Ｃ，ｋに対応するレンジビン数ＢＲ_Ｃ，ｋを下式（４３）により求める。式（４３）において、ｃｅｉｌ（）は除算の小数点以下を切り上げる関数である。

次に、ｋサンプル目の相関処理後の信号を、ＢＲ_Ｃ，ｋビン分１サンプル目の目標位置の方向にシフトする。なお、シフト方向はＲ’_Ｃ，ｋの符号により決まる。
図５に距離補償の概要を示す。図５に示すように、２サンプル目以降の相関処理後の信号を距離補償量分シフトすることにより目標のレンジビンを揃えることができる。

また、積分処理により目標を検出するには、目標のレンジビンを揃えた距離補償結果に対して、レンジビン毎のコヒーレント積分を行えばよい。しかしながら、加速度を持つ目標では、サンプル間で位相の変化が発生しているため、コヒーレント積分の前に位相補償を行う必要がある。

そこで、運動補償部８は、位相補償量算出部７により算出されたｋサンプル目の位相補償量Δθ’’_ｋを用いて、ｋサンプル目の距離補償後の信号に対して位相補償を行う。ｋサンプル目の距離補償後の信号をｚ’_ｋとすると、位相補償後の信号ｚ’’_ｋは下式（４４）により求めることができる。

次いで、レーダ装置の信号積分部９は、運動補償部８による運動補償後の信号（すなわち位相補償後の信号）に対して、コヒーレント積分を行い、ＦＲマップを生成する（ステップＳＴ１０４）。以下、図６を用いて信号積分部９の処理を説明する。

信号積分部９は、運動補償部８により算出された位相補償後の信号に対して、レンジビン毎にＦＦＴを実行する。図６は、１〜Ｋサンプル目の同一レンジビンの信号をサンプリング順に並べ、ＦＦＴを行う例を示している。サンプル方向は時間方向と同じであるので、ＦＦＴ結果は、センサ部１のドップラー周波数分解能で離散化されたドップラー周波数方向の１次元配列となる。このＦＦＴ結果を全レンジビンで合わせることで、ドップラー周波数と距離をそれぞれ軸とするＦＲマップが得られる。このＦＲマップにおいて積分値が最大となる位置が目標のドップラー周波数と距離となる。なお、運動補償部８では、各サンプリングにおける目標位置を初期位置に揃えるように補償している。したがって、ＦＲマップにより得られるドップラー周波数と距離は、目標の初期位置における値となる。

次いで、レーダ装置の目標検出部１０は、信号積分部９により算出されたＦＲマップから目標位置を検出する（ステップＳＴ１０５）。すなわち、目標検出部１０は、信号積分部９からのＦＲマップより、値が最大となるドップラー周波数ビン及びレンジビンを検出し、対応するドップラー周波数及び距離を求める。

次いで、レーダ装置の仮説検定部１１は、運動仮説生成部４により生成された運動仮説に基づいて目標位置（目標の距離とドップラー周波数）を算出し、目標検出部１０により検出された目標位置と比較して運動仮説の検定を行う（ステップＳＴ１０６）。以下に仮説検定部１１の処理を説明する。

目標の運動モデル（すなわち運動状態量）を３次元直交座標空間上で定義することにより、ＦＲマップ上のピーク位置を算出することができる。そして、運動仮説が実際の目標の運動と一致していれば、算出されるピーク位置は目標位置と一致する。
そこで、仮説検定部１１は、運動仮説からＦＲマップ上の目標位置を算出し、実際に得られたＦＲマップから求まる目標位置との比較を行う。

ＦＲマップ上のピーク位置は、目標の初期位置（目標の観測を開始した時点）におけるセンサ部１から目標までの距離と目標が持つドップラー周波数を表している。

ｍ番目の運動仮説による積分結果が得られた場合、仮説検定部１１は、距離の計算値Ｒ_ｃａｌを下式（４５）より算出する。

ただし、Ｐ_１は下式（４６）で定義される。

なお、式（４６）において、（ｘ_ｍ，１，ｙ_ｍ，１，ｚ_ｍ，１）はｍ番目の運動仮説における目標位置を表し、（ｘ_ｓ，１，ｙ_ｓ，１，ｚ_ｓ，１）は観測開始時刻におけるセンサ部１の位置を表している。

さらに、仮説検定部１１は、ドップラー周波数の計算値ｆ_ｃａｌを下式（４７）より算出する。なお、式（４７）において、λはセンサ部１の送信波長を表している。

ただし、ｖ_１は下式（４８）で定義される。

なお、式（４８）において、（ｘドット_ｍ，１，ｙドット_ｍ，１，ｚドット_ｍ，１）はｍ番目の運動仮説における目標速度を表し、（ｘドット_ｓ，１，ｙドット_ｓ，１，ｚドット_ｓ，１）は観測開始時刻におけるセンサ部１の速度を表している。

次に、計算により求めた距離に対応するレンジビン番号Ｂ_{ｃａｌ，Ｒ}及びドップラー周波数ビン番号Ｂ_{ｃａｌ，ｆ}を下式（４９）及び下式（５０）から求める。なお、式（４９），（５０）において、ΔＲはセンサ部１の距離分解能であり、Δｆは周波数分解能であり、ＰＲＦはパルス繰り返し周波数である。また、ｍｏｄ（ｆ_ｃａｌ，ＰＲＦ）はドップラー周波数ｆ_ｃａｌをＰＲＦで割った余りである。これはドップラー周波数がＰＲＦを上限として折り返すためである。

次に、仮説検定部１１は下式（５１），（５２）を用いて仮説検定を行う。なお、式（５１），（５２）において、Ｂ_Ｒは目標検出部１０による目標位置のレンジビン番号であり、Ｂ_ｆは目標検出部１０による目標位置のドップラー周波数ビン番号である。また、式（５１）において、σ_Ｒはセンサ部１の距離観測精度（距離観測誤差の標準偏差）である。また、式（５２）において、σ_ｆはセンサ部１のドップラー観測精度（ドップラー観測誤差の標準偏差）である。また、αはパラメータであり、事前に適当な値が設定されるものとする。

そして、仮説検定部１１は、下式（５１）又は下式（５２）のどちらか一方でも満たされれば、積分結果により得られた検出位置と計算により得られた検出位置が異なり、誤った積分結果が得られたとして当該積分結果に対応する運動仮説を棄却する。一方、式（５１）及び式（５２）が両方満たされなければ当該運動仮説を採用する。
すなわち、積分結果より得られたレンジビンと計算より得られたレンジビンの差が距離観測精度×α分のビン数超えれば運動仮説を棄却する。また、レンジビンと同様に、積分結果より得られたドップラー周波数ビンと計算より得られたドップラー周波数ビンの差がドップラー観測精度×α分のセル数を超えれば運動仮説を棄却する。

次いで、レーダ装置の最良仮説更新部１２は、仮説検定部１１により棄却されなかった運動仮説の中で積分値が最大のものを最良仮説とする（ステップＳＴ１０７）。すなわち、最良仮説更新部１２は、目標検出部１０による検出結果（ＦＲマップの最大値及び目標位置）と仮説検定部１１による仮説検定結果により、ｍ番目の運動仮説（以降、最新仮説とする）と現在保持している最良仮説とを比較して最良仮説の更新を行う。以下に最良仮説更新部１２の処理手順を示す。

まず、最良仮説更新部１２は、仮説検定部１１により運動仮説が棄却された場合には、現在保持している最良仮説をそのまま維持する。
一方、最良仮説更新部１２は、仮説検定部１１により運動仮説が採用された場合には、最良仮説の積分値と最新仮説の積分値を比較する。

そして、最良仮説更新部１２は、積分値の比較において、最新仮説に対する積分値が最良仮説に対する積分値を上回る場合には、現在保持している最良仮説と最良仮説に対する積分値及びＦＲマップ上の目標位置を破棄する。そして、最新仮説を最良仮説とし、当該最新仮説と最新仮説に対する積分値及びＦＲマップ上の目標位置を保持する。
一方、最良仮説更新部１２は、積分値の比較において、最新仮説に対する積分値が最良仮説に対する積分値以下の場合には、最良仮説をそのまま保持する。

次いで、レーダ装置の目標位置出力部１３は、最終的に最良仮説更新部１２に保持された最良仮説に対するＦＲマップ上の目標位置をディスプレイへの表示又はファイルへの出力等により外部出力する（ステップＳＴ１０８）。

なお、最良仮説更新部１２に保持された最良仮説を示す情報は運動仮説生成部４に通知され、運動仮説生成部４では、当該最良仮説を中心に運動仮説を再度生成する。これにより、運動推定精度と信号積分利得を向上させることができる。

以上のように、実施の形態１によれば、目標の運動モデルを３次元直交座標空間で定義し、３次元直交座標空間で推定した目標の運動状態から距離方向の運動状態を算出して運動補償を行うように構成したので、実際の目標の運動に即した運動補償が可能となり、長時間の信号積分において積分損失を低減し、目標の検出性能を向上させる効果がある。
さらに、目標の運動モデルを３次元直交座標空間で定義するので、運動仮説も３次元直交座標空間で定義される。これにより、目標の位置（距離とドップラー周波数）を、実際の積分処理とは別に計算により求めることが可能となり、計算により得られた目標位置と積分処理により得られた目標位置にずれがある場合は誤った運動仮説と判断できる。したがって、高い積分値が得られた誤った運動仮説を棄却することが可能となり、目標の検出性能を向上させる効果がある。

実施の形態２．
図７はこの発明の実施の形態２に係るレーダ装置の構成を示す図である。この図７に示す実施の形態２に係るレーダ装置は、図１に示す実施の形態１に係るレーダ装置の運動仮説生成部４及び運動仮説蓄積部５を運動仮説生成部４ｂ及び運動仮説蓄積部５ｂに変更し、積分結果蓄積部１４を追加したものである。その他の構成は同様であり、同一の符号を付して異なる部分についてのみ説明を行う。

積分結果蓄積部１４は、運動仮説蓄積部５ｂに蓄積された全ての運動仮説に対する信号積分部９による積分結果（ＦＲマップ）及び仮説検定部１１による判断結果を蓄積するものである。この積分結果蓄積部１４は、ＨＤＤ、ＤＶＤ、メモリ等によって構成される。

運動仮説生成部４ｂは、定義された３次元直交座標空間上での目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成する点は実施の形態１における運動仮説生成部４と同様である。一方、運動仮説生成部４ｂでは、一度に全ての運動仮説を生成するのではなく、積分結果蓄積部１４に蓄積された積分結果に基づいて生成範囲を絞り込んで新たな複数の運動仮説を生成する点が異なる。すなわち、実施の形態２における運動仮説生成部４ｂでは、粒子フィルタ等で代表されるランダムサンプリングによる探索手法を有し、運動仮説の生成範囲を効率的に絞り込んで新たな運動仮説を生成する。この運動仮説生成部４ｂは、ソフトウェアに基づくＣＰＵを用いたプログラム処理によって実行される。

運動仮説蓄積部５ｂは、運動仮説生成部４ｂにより新たな運動仮説が生成される度に、保持している運動仮説を破棄して新たな運動仮説を蓄積するものである。この運動仮説蓄積部５ｂは、ＨＤＤ、ＤＶＤ、メモリ等によって構成される。

次に、実施の形態２に係るレーダ装置の動作について図８を用いて説明する。
実施の形態２に係るレーダ装置の動作では、図８に示すように、まず、受信波の相関処理を行う（ステップＳＴ２０１）。このステップＳＴ２０１における処理は実施の形態１のステップＳＴ１０１における処理と同様であるため、その説明を省略する。

次いで、レーダ装置は、観測開始時点における目標の運動状態量を運動仮説として生成する（ステップＳＴ２０２）。すなわち、まず、運動仮説生成部４ｂは、一定数の運動仮説を最大Ｎ回生成する。ここで、Ｎの値は実際の運用に応じて、実用的な時間内に全ての処理が終了するように適当な値を設定すればよい。

運動仮説生成部４ｂが生成する最初の運動仮説を初期運動仮説群と呼ぶ。運動仮説生成部４ｂは初期運動仮説群として、運動仮説の生成範囲内でランダムにＭ組の運動仮説を生成する。ここでＭの値はパラメータとし、例えば事前に計算機シミュレーションを行う等して、適当な値を設定すればよい。

想定する目標の運動モデルを等加速度運動とする場合、運動仮説は実施の形態１において式（６）で定義したものとなる。そして、運動仮説の生成範囲は、位置ｘ_ｍ，１，ｙ_ｍ，１，ｚ_ｍ，１については、それぞれｘ＿ｍａｘからｘ＿ｍｉｎの間、ｙ＿ｍａｘからｙ＿ｍｉｎの間、ｚ＿ｍａｘからｚ＿ｍｉｎの間とする。また、速度ｘドット_ｍ，１、ｙドット_ｍ，１、ｚドット_ｍ，１については、それぞれｖｘ＿ｍａｘからｖｘ＿ｍｉｎの間、ｖｙ＿ｍａｘからｖｙ＿ｍｉｎの間、ｖｚ＿ｍａｘからｖｚ＿ｍｉｎの間とする。また、加速度ｘダブルドット_ｍ，１、ｙダブルドット_ｍ，１、ｚダブルドット_ｍ，１については、それぞれａｘ＿ｍａｘからａｘ＿ｍｉｎの間、ａｙ＿ｍａｘからａｙ＿ｍｉｎの間、ａｚ＿ｍａｘからａｚ＿ｍｉｎの間とする。

また、運動仮説生成部４ｂによる２回目以降の運動仮説群の生成では、積分結果蓄積部１４に蓄積されるｎ−１回目（１≦ｎ≦Ｎ）で生成した運動仮説群全ての積分結果に基づいて、ｎ回目の運動仮説群を生成する。以下にｎ回目の運動仮説群の生成手順を説明する。

運動仮説生成部４ｂは、まず、積分結果蓄積部１４に蓄積された、運動仮説生成部４ｂがｎ−１回目に生成した運動仮説群に含まれる全ての運動仮説の積分結果（ＦＲマップ）を取得する。そして、各運動仮説に対するＦＲマップより、各運動仮説による積分結果のＳＮＲを算出する。
ここで、ｎ−１回目に生成した運動仮説群中のｍ番目（１≦ｍ≦Ｍ）の運動仮説のＳＮＲをＳＮＲ_{ｎ−１，ｍ}、ｎ−１回目に生成した運動仮説群中のｍ番目の運動仮説により得られたＦＲマップの最大値をＦｍａｘ_{ｎ−１，ｍ}、ＦＲマップの最大値を除いた残りの値の平均をＢＧｍｅａｎ_{ｎ−１，ｍ}、ＦＲマップの最大値を除いた残りの値の標準偏差をＢＧｓｔｄ_{ｎ−１，ｍ}とする。この場合、ＳＮＲ_{ｎ−１，ｍ}は下式（５３）で求められる。

次に、ｎ−１回目で生成した運動仮説群の全ての運動仮説のＳＮＲの合計に対するｎ−１回目で生成した運動仮説群中のｍ番目の運動仮説のＳＮＲの割合Ｗ_{ｎ−１，ｍ}を求める。そして、これをｎ−１回目で生成したｍ番目の運動仮説の選択確率とする。

次に、選択確率Ｗ_{ｎ−１，ｍ}に従いｎ−１回目に生成されたＭ個の運動仮説の中から運動仮説を１つ選択し、選択した運動仮説の近傍にランダムに１つ新たな運動仮説を生成する。この運動仮説の選択を復元抽出によりＭ回繰り返し、新規運動仮説をＭ個生成する。なお、仮説検定部１１により棄却された運動仮説が存在する場合、当該運動仮説は選択対象から除外する。これにより生成されるＭ個の仮説をｎ回目の仮説群とする。
これにより、ｎ−１回目で生成した運動仮説群の中で積分値が高く、目標の初期運動状態量である可能性が高い運動仮説の近傍に、より多くのｎ回目の運動仮説が生成される。

そして、運動仮説蓄積部５ｂは、蓄積しているｎ−１回目での運動仮説を全て破棄して、運動仮説生成部４ｂにより新たに生成された全ての運動仮説を蓄積する。

その後、レーダ装置は、運動仮説蓄積部５ｂに蓄積されたＭ個の運動仮説に対し、ステップＳＴ２０３〜２０７の処理を繰返し実行する。このステップＳＴ２０３〜２０７における処理は実施の形態１のステップＳＴ１０３〜１０７における処理と同様であるため、その説明を省略する。ただし、レーダ装置の積分結果蓄積部１４は、運動仮説蓄積部５ｂに蓄積された運動仮説に対する信号積分部９による積分結果（ＦＲマップ）及び仮説検定部１１による仮説検定結果を蓄積する。
そして、ｎ回目での全ての運動仮説に対してステップＳＴ２０３〜２０７の処理が実行されると、シーケンスはステップＳＴ２０８に進む。

次いで、運動仮説生成部４ｂは、ｎ＋１回目の運動仮説の生成を行うか否かを判定する（ステップＳＴ２０８）。以下にステップＳＴ２０８における運動仮説生成部４ｂの処理を説明する。

運動仮説生成部４ｂは、同じ運動仮説がＴ回連続して最良仮説として選択された場合にｎ＋１回目の運動仮説の生成は不要と判断し、そうでなければｎ＋１回目の運動仮説の生成が必要と判断する。ここで、Ｔの値はパラメータとし、例えば事前に計算機シミュレーションを行う等して、適当な値を設定すればよい。

また、ｎ回目に生成された各運動仮説が互いに他の運動仮説の近傍内に含まれていて、且つ、同じ運動仮説がＴ回連続して最良仮説として選択されていればｎ＋１回目の運動仮説の生成は不要と判断する。そうでなければｎ＋１回目の運動仮説の生成は必要と判断してもよい。

このステップＳＴ２０８において、運動仮説生成部４ｂがｎ＋１回目の運動仮説の生成は不要と判断するか、ｎの値がＮに達している場合、運動仮説の新規生成を終了し、シーケンスはステップＳＴ２０９に進む。このステップＳＴ２０９における処理は実施の形態１のステップＳＴ１０８における処理と同様であるため、その説明を省略する。

以上のように、実施の形態２によれば、運動仮説が取りうる範囲全ての組み合わせに対して運動補償及び信号積分を行うのではなく、ランダムサンプリングによる運動仮説の生成と各運動仮説に対する積分を繰り返し実行し、効率的に積分値が最大になる運動仮説を探索するように構成したので、実施の形態１における効果に加え、積分対象とする運動仮説の数を効率的に絞り込み、演算負荷を低減する効果がある。
さらに、積分結果に対して仮説検定を行い誤った運動仮説を棄却することで、誤った運動仮説の近傍に新規運動仮説が生成されることを防ぎ、目標の検出性能を向上させる効果がある。

実施の形態３．
図９はこの発明の実施の形態３に係るレーダ装置の構成を示す図である。この図９に示す実施の形態３に係るレーダ装置は、図１に示す実施の形態１に係るレーダ装置のセンサ部１及び相関結果蓄積部３をセンサ部１ｂ及び相関結果蓄積部３ｂに変更し、目標位置推定部１５、ビーム方向選択部１６及び相関結果統合部１７を追加したものである。その他の構成は同様であり、同一の符号を付して異なる部分についてのみ説明を行う。

センサ部１ｂは、電磁波を送信波として外部に送信し、また、当該電波波に対して観測対象である目標から反射された反射波を受信波として受信する点は実施の形態１におけるセンサ部１と同様である。一方、センサ部１ｂでは、例えば捜索レーダのように、送信波のビーム方向を切替えながらほぼ同じ観測タイミング且つ同じサンプリング間隔（すなわち同じサンプリング時刻）で広い観測範囲内を順次観測する点が異なる。

相関結果蓄積部３ｂは、相関処理部２による相関処理後の信号を、対応するサンプリング時刻（サンプル番号）及びビーム方向（ビームの仰角番号及び方位角番号）を対応付けて蓄積するものである。この相関結果蓄積部３ｂは、ＨＤＤ、ＤＶＤ、メモリ等によって構成される。

目標位置推定部１５は、運動仮説蓄積部５に蓄積された運動仮説を用いて、各サンプリング時刻における目標の位置を推定するものである。
ビーム方向選択部１６は、目標位置推定部１５により推定された目標の位置を観測範囲に含むビーム方向を選択するものである。

相関結果統合部１７は、相関結果蓄積部３ｂに蓄積された相関処理後の信号の中から、ビーム方向選択部１６により選択されたビーム方向とビーム方向が一致する信号をサンプリング時刻毎に取得し、当該取得した信号を全サンプリング回数分統合するものである。これにより、見かけ上一連の観測による観測信号（統合信号）とする。

なお、目標位置推定部１５、ビーム方向選択部１６及び相関結果統合部１７は、ソフトウェアに基づくＣＰＵを用いたプログラム処理によって実行される。
また、運動補償部８は、距離補償量算出部６及び位相補償量算出部７による算出結果を用いて、相関結果統合部１７により統合された信号に対して運動補償を行う。

次に、図１０を用いて捜索レーダの動作について説明する。
捜索レーダは、一度に観測できない広範囲を、ビーム方向を逐次切替えることにより観測するものである。図１０において、中央に数字が書かれた円は１ビーム分の観測範囲（ビームスポット）を表しており、数字は観測の順番を表している。すなわち、番号１，２，３，・・・の順にそれぞれの観測方向にビームを照射する。このとき、ビームの切替えは高速に行われるため、捜索範囲を複数の異なる方向のビームを用いて同時に観測していると見なせる。

このような捜索レーダにおいて、信号積分により目標を検出することを考える。目標は捜索範囲内を移動し、時刻によって目標が観測可能なビーム方向が異なる。したがって、様々なビーム方向の観測信号の中から目標が観測されている受信信号を効率よく抽出して積分を行うことが望ましい。

次に、実施の形態３に係るレーダ装置の動作について図１１を用いて説明する。
実施の形態３に係るレーダ装置の動作では、図１１に示すように、まず、受信波の相関処理を行う（ステップＳＴ３０１）。すなわち、まず、センサ部１ｂは、予め決められている複数のビーム方向にビームを照射する。このとき、ビームは各方向に逐次的に照射されるが、ビームの切替えが高速に行われるため複数のビームが同時に照射されると見なせる。また、各ビーム方向に対するサンプリング間隔及びサンプリング回数は同じとする。そして、センサ部１ｂは、照射したビームに対して観測対象である目標から反射された反射波を受信波として受信する。

そして、相関処理部２は、センサ部１ｂからの受信信号に対する相関処理を行う。この相関処理部２の処理は実施の形態１における処理と同様であるため、その説明を省略する。

そして、相関結果蓄積部３ｂは、相関処理部２による相関処理後の信号に、対応するサンプリング時刻（サンプル番号）とビーム方向（ビームの仰角番号及び方位角番号）を付加して蓄積する。
ここで、図１０を例に仰角番号と方位角番号を説明する。図１０では、仰角方向のビーム数は４、方位角方向のビーム数は５であるので、仰角番号は１〜４、方位角番号は１〜５となる。例えば、９番のビームでは、仰角番号は２となり、方位角番号は１となる。

次いで、レーダ装置は、観測開始時点における目標の運動状態量を運動仮説として生成する（ステップＳＴ３０２）。このステップＳＴ３０２における処理は実施の形態１のステップＳＴ１０２における処理と同様であるため、その説明を省略する。

その後、レーダ装置は、運動仮説蓄積部５に蓄積されたＭ個の運動仮説に対し、ステップＳＴ３０３〜３０９の処理を繰返し実行する。以下、運動仮説蓄積部５に蓄積されたｍ番目の運動仮説に対する処理を説明する。なお、ここでは目標の運動を等加速度運動と仮定し、Ｈ_ｍは実施の形態１に示した式（６）とする。また、目標の運動状態量及び運動モデルは、それぞれ実施の形態１に示した式（１）及び式（２）とする。

まず、レーダ装置は、各サンプリング時刻において目標の観測が可能と推定されるビーム番号を算出する（ステップＳＴ３０３）。すなわち、まず、目標位置推定部１５は、式（６）に示す運動仮説Ｈ_ｍを目標の初期運動状態量として、式（２）を用いてｋサンプル目における目標位置を推定する。次に、ビーム方向選択部１６は、目標位置推定部１５により推定された目標位置から、ｋサンプル目に目標の観測が可能と推定されるビーム方向を選択する。

ここで、センサ部１ｂの位置を原点とし、ｋサンプル目の目標位置を（ｘ_ｋ，ｙ_ｋ，ｚ_ｋ）、仰角方向の分解能（すなわち１ビームの仰角幅）をΔＥｌ、方位角方向の分解能をΔＡｚとする。この場合、ｋサンプル目に目標が観測できるビーム方向の仰角番号は下式（５４）より、方位角番号は下式（５５）より求まる。

次いで、相関結果統合部１７は、ｋ＝１からＫまでの各サンプリングにおいて、目標の観測が可能と推定されるビームの相関処理後の信号を相関結果蓄積部３ｂから取得し、統合信号を生成する（ステップＳＴ３０４）。すなわち、相関結果統合部１７は、ビーム方向選択部１６により選択された仰角番号Ｅｌ＿ｎｏ_ｋ及び方位角番号Ａｚ＿ｎｏ_ｋを参照する。そして、相関結果蓄積部３ｂに蓄積された仰角番号がＥｌ＿ｎｏ_ｋに一致し、且つ方位角番号がＡｚ＿ｎｏ_ｋに一致するｋサンプル目の相関処理後の信号を取得する。そして、ｋ＝１からＫまで同様の処理を繰り返して、取得した各サンプリングにおける相関処理後の信号を統合して統合信号とする。

その他のステップＳＴ３０５〜３０９及びステップＳＴ３１０における処理は、運動補償の対象が相関処理後の信号から統合信号に変わる点以外は実施の形態１のステップＳＴ１０３〜１０７及びステップＳＴ１０８における処理と同様であるため、その説明を省略する。

以上のように、実施の形態３によれば、捜索レーダのように複数のビームスポットをほぼ同じタイミングで観測するレーダ装置において、目標の運動モデルを３次元直交座標空間で定義し、各サンプリング時刻における目標の位置を定義した運動モデルにより推定し、目標を観測していると推定されるビームの信号をサンプリング時刻毎に抽出し、それらを統合して一連の観測による観測信号とみなすように構成したので、複数のビームスポットをまたいで移動する目標に対しても、実際の目標の運動に即した運動補償が可能となり、長時間の信号積分において積分損失を低減し、目標の検出性能を向上させる効果がある。

なお図９では、実施の形態１の構成をベースにした場合について示した。これに対し、図７に示す実施の形態２の構成において、センサ部１及び相関結果蓄積部３をセンサ部１ｂ及び相関結果蓄積部３ｂに変更し、目標位置推定部１５、ビーム方向選択部１６及び相関結果統合部１７を追加してもよく、同様の効果が得られる。

実施の形態４．
図１２はこの発明の実施の形態４に係るレーダ装置の構成を示す図である。
実施の形態４に係るレーダ装置は、図１２に示すように、センサ部１ｃ、ＣＰＩ分割部１８、ＣＰＩ蓄積部１９、運動仮説生成部４、運動仮説蓄積部５、位相補償部２０、ＣＰＩＦＦＴ部２１、信号積分部９ｂ、目標検出部１０ｂ、仮説検定部１１ｂ、最良仮説更新部（運動仮説選択部）１２ｂ及び目標速度出力部２２から構成されている。このうち、運動仮説生成部４及び運動仮説蓄積部５は、実施の形態１における構成と同じであり、その説明を省略する。

センサ部１ｃは、ＨＰＲＦ（Ｈｉｇｈ Ｐｕｌｓｅ Ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）パルスドップラーレーダを用いて、送信波を送信し、当該送信波に対して目標から反射された反射波を受信して受信信号に変換することで、目標の観測を行うものである。

ＣＰＩ分割部１８は、センサ部１ｃにより変換された受信信号を、目標の運動が等速と見なせる短時間のブロック（ＣＰＩ：Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｐｕｌｕｓｅ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）に分割するものである。

ＣＰＩ蓄積部１９は、ＣＰＩ分割部１８によりＣＰＩ間隔に分割された受信信号（ＣＰＩブロック）を蓄積するものである。このＣＰＩ蓄積部１９は、ＨＤＤ、ＤＶＤ、メモリ等によって構成される。

位相補償部２０は、運動仮説蓄積部５に蓄積された運動仮説及び運動モデルに基づいて、ＣＰＩ蓄積部１９に蓄積されたＣＰＩブロックに対して位相補償量を算出して位相補償を行うものである。

ＣＰＩＦＦＴ部２１は、位相補償部２０による位相補償後のＣＰＩブロックに対してＦＦＴを行うものである。
信号積分部９ｂは、ＣＰＩＦＦＴ部２１によるＦＦＴ後のＣＰＩブロックに対し、同じドップラー周波数ビンの振幅値を積分するものである。

目標検出部１０ｂは、信号積分部９ｂによる積分結果から目標のドップラー周波数を検出するものである。この際、目標検出部１０ｂは、積分値が最大となるドップラー周波数（ドップラー周波数ビン）を検出し、目標のドップラー周波数とする。

仮説検定部１１ｂは、運動仮説蓄積部５に蓄積された運動仮説から目標のドップラー周波数を算出し、目標検出部１０ｂにより検出された目標のドップラー周波数と比較して運動仮説の正誤を判断するものである。ここで、仮説検定部１１ｂは、積分結果により得られた目標のドップラー周波数と、当該積分に用いた運動仮説より得られた目標のドップラー周波数との差が、一定間隔以上離れている場合（センサ部１ｃのドップラー観測精度の定数倍に相当するドップラー周波数ビン数を超えている場合）には、当該運動仮説は誤っていると判断して当該運動仮説を棄却する。

最良仮説更新部１２ｂは、仮説検定部１１ｂにより棄却されなかった（仮説検定部１１ｂにより正しいと判断された）運動仮説の中から、信号積分部９ｂによる積分結果に基づいて最良の運動仮説を得るものである。この際、最良仮説更新部１２ｂは、上記運動仮説の中で積分値が最大のものを最良仮説とする。また、最良仮説更新部１２ｂは、最良仮説と、当該最良仮説を用いた場合の積分結果及び目標のドップラー周波数を保持する。

目標速度出力部２２は、最終的に最良仮説更新部１２ｂに保持された最良仮説の目標のドップラー周波数からドップラー速度を算出し、ディスプレイへの表示又はファイルへの出力等により外部出力を行うものである。

なお、ＣＰＩ分割部１８、位相補償部２０、ＣＰＩＦＦＴ部２１、信号積分部９ｂ、目標検出部１０ｂ、仮説検定部１１ｂ、最良仮説更新部１２ｂ及び目標速度出力部２２は、ソフトウェアに基づくＣＰＵを用いたプログラム処理によって実行される。

次に、実施の形態１に係るレーダ装置の動作について図１３を用いて説明する。
実施の形態４に係るレーダ装置の動作では、図１３に示すように、まず、受信信号のＣＰＩ分割を行う（ステップＳＴ４０１）。すなわち、まず、センサ部１ｃは、ＨＰＲＦパルスドップラーレーダを用いて目標の観測を行う。そして、ＣＰＩ分割部１８は、センサ部１ｃによる観測結果を示す信号（受信信号）を、ＣＰＩ間隔に分割する。ここで、図１４はＣＰＩ分割の例を示している。図１４では、Ｔ秒間の受信信号をＵ個のＣＰＩに分割している。したがって、１つのＣＰＩ間隔はＴ／Ｕ秒となる。そして、ＣＰＩ蓄積部１９は、上記ＣＰＩ間隔に分割された受信信号（ＣＰＩブロック）を蓄積する。

次いで、レーダ装置は、観測開始時点における目標の運動状態量を運動仮説として生成する（ステップＳＴ４０２）。このステップＳＴ４０２における処理は実施の形態１のステップＳＴ１０２における処理と同様であるため、その説明を省略する。

次いで、レーダ装置の位相補償部２０は、運動仮説蓄積部５に蓄積された運動仮説及び運動モデルに基づいて、ＣＰＩ蓄積部１９に蓄積されたＣＰＩブロックに対して位相補償量を算出して位相補償を行う（ステップＳＴ４０３）。ここで、ＨＰＲＦパルスドップラーレーダでは距離の情報を取得できないため、実施の形態１〜３に示した距離補償は不要であり、位相補償のみ行う。

また、位相補償部２０では位相補償量の算出と位相補償を行うが、この位相補償量の算出処理は実施の形態１における位相補償量算出部７の処理と同じであり、また、位相補償処理は実施の形態１における運動補償部８の位相補償処理と同じであるため、その説明を省略する。
ただし、位相補償部２０では、受信信号全体の観測時間をＴ秒、ＣＰＩブロック数をＵとすると、Δｔ＝Ｔ／Ｕとなる点と、位相補償対象が各ＣＰＩブロックである点が実施の形態１と異なっている。

次いで、レーダ装置は信号積分を行う（ステップＳＴ４０４）。すなわち、まず、ＣＰＩＦＦＴ部２１は、位相補償部２０による位相補償後の各ＣＰＩブロックに対してＦＦＴを行う。図１５（ａ）に位相補償を行わずにＦＦＴを行った場合の模式図を示し、図１５（ｂ）に位相補償後にＦＦＴを行った場合の模式図を示す。この図１５に示すように、位相補償を行わないと各ＣＰＩブロックの目標のドップラー周波数が異なるのに対して、位相補償を行うことにより各ＣＰＩブロックにおける目標のドップラー周波数が等しくなる。よって、位相補償を行うことでＦＦＴ後の目標位置を揃えることができる。

そして、信号積分部９ｂは、ＣＰＩＦＦＴ部２１によるＦＦＴ後のＣＰＩブロックに対して、同じドップラー周波数ビンの振幅値を積分する。
ここで、ＦＦＴ後のｕ番目のＣＰＩブロックのｂ_ｆ番目のドップラー周波数ビンの振幅値をＡ（ｕ，ｂ_ｆ）とし、ＣＰＩブロック数をＵとする。この場合、積分値Ｉ（ｂ_ｆ）を下式（５６）より求めることができる。全てのドップラー周波数ビンに対して、式（５６）により積分値を求める。

ただし、Ｎ_ｂはドップラー周波数ビン数である。

次いで、レーダ装置の目標検出部１０ｂは、信号積分部９ｂによる積分結果から、積分値が最大となるドップラー周波数（ドップラー周波数ビン）を検出し、目標のドップラー周波数とする（ステップＳＴ４０５）。なお、位相補償部２０による処理は、目標の初期速度に合わせ込むよう位相補償を行っている。したがって、目標検出部１０ｂによる検出される目標のドップラー周波数及びドップラー周波数ビンは初期位置における値となる。

次いで、レーダ装置の仮説検定部１１ｂは、運動仮説生成部４により生成された運動仮説に基づいて目標のドップラー周波数を算出し、目標検出部１０ｂにより検出された目標のドップラー周波数と比較して運動仮説の検定を行う（ステップＳＴ４０６）。ここで、目標検出部１０ｂにより検出された目標のドップラー周波数は初期位置における値である。そのため、仮説検定部１１ｂは、運動仮説から初期位置における目標のドップラー周波数を算出し、目標検出部１０ｂが出力した目標のドップラー周波数と算出したドップラー周波数を比較し、運動仮説の妥当性を判断する。以下に仮説検定部１１ｂの処理を説明する。

仮説検定部１１ｂによる運動仮説から目標のドップラー周波数を算出する手順は、実施の形態１における仮説検定部１１の処理と同様である。すなわち、式（４７）によりドップラー周波数を算出し、式（５０）によりドップラー周波数ビンを算出する。

さらに、運動仮説の妥当性の判断も実施の形態１における仮説検定部１１と同様である。すなわち、目標検出部１０ｂにより検出された目標のドップラー周波数ビンと、算出したドップラー周波数ビンの関係が式（５２）を満たせば運動仮説を棄却し、そうでなければ運動仮説を採用する。

次いで、レーダ装置の最良仮説更新部１２ｂは、仮説検定部１１ｂにより棄却されなかった運動仮説の中で積分値が最大のものを最良仮説とする（ステップＳＴ４０７）。ここで、最良仮説更新部１２ｂは、これまでの積分処理により得られた、積分値が最大となった運動仮説（最良仮説とする）と目標のドップラー周波数とその積分値を保持している。

そして、最良仮説更新部１２ｂは、仮説検定部１１ｂにより運動仮説が棄却された場合には、現在保持している最良仮説と目標のドップラー周波数とその積分値をそのまま維持する。
一方、最良仮説更新部１２ｂは、仮説検定部１１ｂにより運動仮説が採用された場合には、最良仮説の積分値と最新仮説の積分値を比較する。

そして、最良仮説更新部１２ｂは、積分値の比較において、最新仮説に対する積分値が最良仮説に対する積分値を上回る場合には、現在保持している最良仮説と最良仮説に対する積分値及び目標のドップラー周波数を破棄する。そして、最新仮説を最良仮説とし、当該最新仮説と最新仮説に対する積分値及び目標のドップラー周波数を保持する。
一方、最良仮説更新部１２ｂは、積分値の比較において、最新仮説に対する積分値が最良仮説に対する積分値以下の場合には、最良仮説と最良仮説に対する積分値及び目標のドップラー周波数をそのまま保持する。

以上のステップＳＴ４０３からステップＳＴ４０７までの処理は、全ての運動仮説に対して繰り返し実行される。

次いで、レーダ装置の目標速度出力部２２は、最終的に最良仮説更新部１２ｂに保持された最良仮説の目標のドップラー周波数からドップラー速度を算出し、ディスプレイへの表示又はファイルへの出力等により外部出力を行う（ステップＳＴ４０８）。ここで、目標のドップラー周波数をｆ_ｄｏｐとし、送信波長をλとすると、ドップラー速度ｖ_ｄｏｐは式（５７）より求まる。

ただし、λは送信波長であり、ｆ_ｄｏｐは目標のドップラー周波数である。

以上のように、実施の形態４によれば、ＨＰＲＦパルスドップラーレーダのように目標のドップラー周波数情報のみが得られるレーダ装置において、３次元直交座標空間で目標の運動モデルを定義し、目標の運動状態量を推定するように構成したので、実際の目標の運動に即した運動状態量の推定が可能となる。その結果、各ＣＰＩブロックにおける目標位置の推定精度が向上し、長時間の信号積分において積分損失を低減し、目標の検出性能を向上させる効果がある。
さらに、実施の形態１によるレーダ装置と同様に、３次元直交座標空間で運動仮説を生成することにより運動仮説の検定が可能となる。したがって、高い積分値が得られた誤った仮説を棄却でき、目標の検出性能を向上させる効果がある。

なお図１２に示す構成において、実施の形態２のように運動仮説生成部４及び運動仮説蓄積部５を運動仮説生成部４ｂ及び運動仮説蓄積部５ｂに変更し、積分結果蓄積部１４を追加してもよい。

実施の形態５．
図１６はこの発明の実施の形態５に係るレーダ装置の構成を示す図である。この図１６に示す実施の形態５に係るレーダ装置は、図１２に示す実施の形態４に係るレーダ装置から位相補償部２０を削除し、信号積分部９ｂ、ＣＰＩ蓄積部１９及びＣＰＩＦＦＴ部２１を信号積分部９ｃ、ＣＰＩ蓄積部１９ｂ及びＣＰＩＦＦＴ部２１ｂに変更し、運動推定部２３を追加したものである。その他の構成は同様であり、同一の符号を付して異なる部分についてのみ説明を行う。

ＣＰＩＦＦＴ部２１ｂは、ＣＰＩ分割部１８によりＣＰＩ間隔に分割された受信信号（ＣＰＩブロック）に対してＦＦＴを行うものである。
ＣＰＩ蓄積部１９ｂは、ＣＰＩＦＦＴ部２１ｂによるＦＦＴ後のＣＰＩブロックを蓄積するものである。このＣＰＩ蓄積部１９ｂは、ＨＤＤ、ＤＶＤ、メモリ等によって構成される。

運動推定部２３は、運動仮説蓄積部５に蓄積された運動仮説に基づいて、各ＣＰＩブロックに対応する時刻における目標の３次元直交座標空間での運動状態量（目標位置）を推定し、その推定結果から各ＣＰＩブロックにおける目標のドップラー周波数ビンを算出するものである。

信号積分部９ｃは、運動推定部２３により算出された目標のドップラー周波数ビンに基づいて、ＣＰＩ蓄積部１９ｂに蓄積されたＦＦＴ後のＣＰＩブロックに対し、ＣＰＩブロック間のインコヒーレント積分を行うものである。これにより、各ＣＰＩブロックにおける目標位置を同じドップラー周波数ビンに揃えて信号積分を行う。
なお、ＣＰＩＦＦＴ部２１ｂ、運動推定部２３及び信号積分部９ｃは、ソフトウェアに基づくＣＰＵを用いたプログラム処理によって実行される。

次に、実施の形態５に係るレーダ装置の動作について図１７を用いて説明する。
実施の形態５に係るレーダ装置の動作では、図１７に示すように、まず、受信信号のＣＰＩ分割を行う（ステップＳＴ５０１）。このステップＳＴ５０１における処理は、実施の形態４のステップＳＴ４０１における処理と同様であるため、その説明を省略する。

次いで、レーダ装置は、ＣＰＩ分割部１８により分割された各ＣＰＩブロックに対してＦＦＴを行う（ステップＳＴ５０２）。すなわち、まず、ＣＰＩＦＦＴ部２１ｂは、ＣＰＩ分割部１８からの各ＣＰＩブロックに対してＦＦＴ処理を行う。次に、ＣＰＩ蓄積部１９ｂは、ＣＰＩＦＦＴ部２１ｂによるＦＦＴ後のＣＰＩブロックを蓄積する。

次いで、レーダ装置は、観測開始時点における目標の運動状態量を運動仮説として生成する（ステップＳＴ５０３）。このステップＳＴ５０３における処理は実施の形態１のステップＳＴ１０２における処理と同様であるため、その説明を省略する。

その後、レーダ装置は、運動仮説蓄積部５に蓄積されたＭ個の運動仮説に対し、ステップＳＴ５０４〜５０７の処理を繰返し実行する。

まず、レーダ装置は、ＣＰＩブロック間の積分を行う（ステップＳＴ５０４）。すなわち、まず、運動推定部２３は、運動仮説蓄積部５に蓄積された運動仮説に基づいて、各ＣＰＩブロックと対応する時刻における目標の３次元直交座標空間での運動状態量を推定する。そして、その推定した運動状態量から各ＣＰＩブロックにおける目標のドップラー周波数ビンを算出する。以下にその手順を示す。

運動推定部２３は、まず目標の初期運動状態量に運動仮説の各値を設定する。例えば、ｍ番目の運動仮説を用いて、目標の運動モデルを等加速度運動とした場合、目標の初期運動状態量は下式（５８）で与えられる。

次に、運動推定部２３は、事前に定める目標の運動モデルに従い、実施の形態１に示した式（２）を用いて時刻（ｋ−１）Δｔにおける運動状態量Ｘ_ｋ（ｋ＝１，２，．．．，Ｕ）を求める。ここで、受信信号全体の観測時間をＴ、ＣＰＩブロック数をＵとすると、Δｔ＝Ｔ／Ｕであり、ｋはＣＰＩブロック番号である。下式（５９）に運動状態量Ｘ_ｋを示す。

次に、運動推定部２３は、目標の運動状態量Ｘ_ｋより、ｋ番目のＣＰＩブロックにおける目標のドップラー周波数ビンを推定する。時刻（ｋ−１）Δｔにおけるセンサ部１ｃの運動状態量をＸ_ｓ，ｋとし、センサ部１ｃと目標の相対位置ｐ_ｋ、相対速度ｖ_ｋを求める。Ｘ_ｓ，ｋを下式（６０）で定義し、ｐ_ｋ及びｖ_ｋを下式（６１）で定義する。

ｐ_ｋ及びｖ_ｋより、ｋ番目のＣＰＩブロックにおける目標のドップラー周波数ｆ_{ｃａｌ，ｋ}を下式（６２）を用いて算出する。

ただし、λは送信波長であり、Ｒ_{ｃａｌ，ｋ}は下式（６３）で定義される。

さらに、センサ部１ｃの周波数分解能をΔｆとすると、ｋ番目のＣＰＩブロックにおける目標のドップラー周波数ビンを下式（６４）により算出する。

ただし、ＰＲＦはパルス繰り返し周波数であり、ｍｏｄ（ｆ_{ｃａｌ，ｋ}，ＰＲＦ）はｆ_{ｃａｌ，ｋ}をＰＲＦで割った余りである。

図１８は、各ＣＰＩブロックにおける目標位置に対応する、式（６４）より算出したドップラー周波数ビンを示している。

次に、信号積分部９ｃは、ＣＰＩ蓄積部１９ｂからＦＦＴ後の各ＣＰＩブロックを取得する。また、運動推定部２３により算出された各ＣＰＩブロックにおける目標のドップラー周波数ビンを取得する。

そして、信号積分部９ｃは、以下に示す手順により信号積分を行う。
まず、信号積分部９ｃは、１番目のＣＰＩブロックのドップラー周波数ビンＢｆ_{ｃａｌ，１}とｋ番目（２≦ｋ≦Ｕ）のＣＰＩブロックのドップラー周波数ビンＢｆ_{ｃａｌ，ｋ}の差分Ｄ（ｋ）を求める。下式（６５）に差分Ｄ（ｋ）の定義を示す。

さらに、信号積分部９ｃは、目標位置が１番目のＣＰＩブロックと揃うように、ｋ番目（２≦ｋ≦Ｕ）のＣＰＩブロックの各セルの値をＤ（ｋ）セル分循環シフトする。図１９（ａ）はＤ（ｋ）の定義を示しており、図１９（ｂ）は各ＣＰＩブロックのセルをＤ（ｋ）セル分シフトして目標位置を揃えた結果を示している。

さらに、信号積分部９ｃは、シフト処理後の各ＣＰＩブロックに対して、同じドップラー周波数ビンの振幅値を積分する。ｋ番目のＣＰＩブロックのｂ_ｆ番目の周波数ビンの振幅値をＡ（ｋ，ｂ_ｆ）、ＣＰＩブロック数をＵとすると、積分値Ｉ（ｂ_ｆ）を下式（６６）により求める。

ただし、Ｎ_ｂは周波数ビン数である。

次いで、レーダ装置の目標検出部１０ｂは、信号積分部９ｃによる積分結果から、積分値が最大となるドップラー周波数（ドップラー周波数ビン）を検出し、目標のドップラー周波数とする（ステップＳＴ５０５）。このステップＳＴ５０５における処理は実施の形態４のステップＳＴ４０５における処理と同様であるため、その説明を省略する。

次いで、レーダ装置の仮説検定部１１ｂは、運動仮説生成部４により生成された運動仮説に基づいて目標のドップラー周波数を算出し、目標検出部１０ｂにより検出された目標のドップラー周波数と比較して運動仮説の検定を行う（ステップＳＴ５０６）。このステップＳＴ５０６における処理は実施の形態４のステップＳＴ４０６における処理と同様であるため、その説明を省略する。

次いで、レーダ装置の最良仮説更新部１２ｂは、運動仮説の中で積分値が最大のものを最良仮説とする（ステップＳＴ５０７）。このステップＳＴ５０７における処理は実施の形態４のステップＳＴ４０７における処理と同様であるため、その説明を省略する。

以上のステップＳＴ５０４からステップＳＴ５０７の処理が全ての運動仮説に対して繰り返し実行された後、レーダ装置の目標速度出力部２２は、最終的に最良仮説更新部１２ｂに保持された最良仮説の目標のドップラー周波数からドップラー速度を算出し、ディスプレイへの表示又はファイルへの出力等により外部出力を行う（ステップＳＴ５０８）。このステップＳＴ５０８における処理は実施の形態４のステップＳＴ４０８における処理と同様であるため、その説明を省略する。

以上のように、実施の形態５によれば、位相補償に代えて運動推定を行うように構成しても、実施の形態４と同様の効果を得ることができる。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

この発明に係るレーダ装置は、実際の目標の運動に即した運動補償を可能とし、長時間の積分が必要な低ＳＮＲ目標を検出することができ、レーダにより目標の検出を行うレーダ装置等に用いるのに適している。

１，１ｂ，１ｃ センサ部、２ 相関処理部、３，３ｂ 相関結果蓄積部、４，４ｂ 運動仮説生成部、５，５ｂ 運動仮説蓄積部、６ 距離補償量算出部、７ 位相補償量算出部、８，８ｂ 運動補償部、９，９ｂ，９ｃ 信号積分部、１０，１０ｂ 目標検出部、１１，１１ｂ 仮説検定部、１２，１２ｂ 最良仮説更新部（運動仮説選択部）、１３ 目標位置出力部、１４ 積分結果蓄積部、１５ 目標位置推定部、１６ ビーム方向選択部、１７ 相関結果統合部、１８ ＣＰＩ分割部、１９，１９ｂ ＣＰＩ蓄積部、２０ 位相補償部、２１，２１ｂ ＣＰＩＦＦＴ部、２２ 目標速度出力部、２３ 運動推定部。

Claims (18)

1. 送信波を送信し、当該送信波に対して目標から反射された反射波を受信波として受信するセンサ部と、
   前記センサ部により送信された送信波と、当該センサ部により受信された当該送信波に対する受信波との相関処理を行う相関処理部と、
   前記相関処理部による相関処理後の信号を蓄積する相関結果蓄積部と、
   前記目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成する運動仮説生成部と、
   前記運動仮説生成部により生成された運動仮説を蓄積する運動仮説蓄積部と、
   前記運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説及び運動モデルに基づいて、前記センサ部に対する前記目標の距離補償量を算出する距離補償量算出部と、
   前記運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説及び運動モデルに基づいて、前記センサ部に対する前記目標の位相補償量を算出する位相補償量算出部と、
   前記距離補償量算出部及び前記位相補償量算出部による算出結果を用いて、前記相関結果蓄積部に蓄積された相関処理後の信号に対して運動補償を行う運動補償部と、
   前記運動補償部による運動補償後の信号に対してコヒーレント積分を行う信号積分部と、
   前記信号積分部による積分結果から前記目標の位置を検出する目標検出部と、
   前記目標検出部による検出結果と、前記運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説から算出した前記目標の位置とを比較することで、当該運動仮説の正誤を判断する仮説検定部と、
   前記仮説検定部により正しいと判断された運動仮説の中から、前記信号積分部による積分値の高い運動仮説を得る運動仮説選択部と、
   前記運動仮説選択部により得られた運動仮説に対応する前記目標の位置を出力する目標位置出力部と
   を備えたレーダ装置。
2. 送信波を送信し、当該送信波に対して目標から反射された反射波を受信して受信信号に変換するセンサ部と、
   前記センサ部により変換された受信信号をＣＰＩ間隔に分割するＣＰＩ分割部と、
   前記ＣＰＩ分割部により分割された各受信信号を蓄積するＣＰＩ蓄積部と、
   前記目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成する運動仮説生成部と、
   前記運動仮説生成部により生成された運動仮説を蓄積する運動仮説蓄積部と、
   前記運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説及び運動モデルに基づいて、前記ＣＰＩ蓄積部に蓄積された各受信信号に対して位相補償を行う位相補償部と、
   前記位相補償部による位相補償後の各受信信号に対してＦＦＴを行うＣＰＩＦＦＴ部と、
   前記ＣＰＩＦＦＴ部によるＦＦＴ後の各受信信号に対し、同じドップラー周波数ビンの振幅値を積分する運動積分部と、
   前記運動積分部による積分結果から前記目標のドップラー周波数を検出する目標検出部と、
   前記目標検出部による検出結果と、前記運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説から算出した前記目標のドップラー周波数とを比較することで、当該運動仮説の正誤を判断する仮説検定部と、
   前記仮説検定部により正しいと判断された運動仮説の中から、前記信号積分部による積分値の高い運動仮説を得る運動仮説選択部と、
   前記運動仮説選択部により得られた運動仮説に対応する前記目標のドップラー周波数から当該目標の速度を算出して出力する目標速度出力部と
   を備えたレーダ装置。
3. 送信波を送信し、当該送信波に対して目標から反射された反射波を受信して受信信号に変換するセンサ部と、
   前記センサ部により変換された受信信号をＣＰＩ間隔に分割するＣＰＩ分割部と、
   前記ＣＰＩ分割部により分割された各受信信号に対してＦＦＴを行うＣＰＩＦＦＴ部と、
   前記ＣＰＩＦＦＴ部によるＦＦＴ後の各受信信号を蓄積するＣＰＩ蓄積部と、
   前記目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成する運動仮説生成部と、
   前記運動仮説生成部により生成された運動仮説を蓄積する運動仮説蓄積部と、
   前記運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説に基づいて、前記各ＣＰＩ間隔に対応する時刻における前記目標のドップラー周波数ビンを算出する運動推定部と、
   前記運動推定部により算出された前記目標のドップラー周波数ビンに基づいて、前記ＣＰＩ蓄積部に蓄積された各受信信号に対してインコヒーレント積分を行う運動積分部と、
   前記運動積分部による積分結果から前記目標のドップラー周波数を検出する目標検出部と、
   前記目標検出部による検出結果と、前記運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説から算出した前記目標のドップラー周波数とを比較することで、当該運動仮説の正誤を判断する仮説検定部と、
   前記仮説検定部により正しいと判断された運動仮説の中から、前記信号積分部による積分値の高い運動仮説を得る運動仮説選択部と、
   前記運動仮説選択部により得られた運動仮説に対応する前記目標のドップラー周波数から当該目標の速度を算出して目標速度出力部と
   を備えたレーダ装置。
4. 前記運動仮説生成部は、３次元直交座標空間上での前記目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成する
   ことを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
5. 前記運動仮説生成部は、３次元直交座標空間上での前記目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成する
   ことを特徴とする請求項２記載のレーダ装置。
6. 前記運動仮説生成部は、３次元直交座標空間上での前記目標の運動モデルに基づいて、当該目標の運動仮説を複数生成する
   ことを特徴とする請求項３記載のレーダ装置。
7. 前記運動補償部は、前記運動補償として、前記距離補償量算出部により算出された距離補償量だけ前記相関処理後の信号を距離方向にシフトする距離補償と、前記位相補償量算出部により算出された位相補償量だけ距離補償後の信号の位相を戻す位相補償を行う
   ことを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
8. 前記仮説検定部は、前記目標検出部により検出された前記目標の位置が、前記運動仮説から算出した当該目標の位置に対して閾値以上離れている場合には、当該運動仮説は誤っていると判断する
   ことを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
9. 前記仮説検定部は、前記目標検出部により検出された前記目標のドップラー周波数が、前記運動仮説から算出した当該目標のドップラー周波数に対して閾値以上離れている場合には、当該運動仮説は誤っていると判断する
   ことを特徴とする請求項２記載のレーダ装置。
10. 前記仮説検定部は、前記目標検出部により検出された前記目標のドップラー周波数が、前記運動仮説から算出した当該目標のドップラー周波数に対して閾値以上離れている場合には、当該運動仮説は誤っていると判断する
    ことを特徴とする請求項３記載のレーダ装置。
11. 前記仮説検定部は、前記目標検出部により検出された前記目標の位置と前記運動仮説から算出した当該目標の位置とのレンジビンの差が、前記センサ部の距離観測精度の定数倍に相当するレンジビン数を超えている場合には、当該運動仮説は誤っていると判断する
    ことを特徴とする請求項８記載のレーダ装置。
12. 前記仮説検定部は、前記目標検出部により検出された前記目標の位置と前記運動仮説から算出した当該目標の位置とのドップラー周波数ビンの差が、前記センサ部のドップラー観測精度の定数倍に相当するドップラー周波数ビン数を超えている場合には、当該運動仮説は誤っていると判断する
    ことを特徴とする請求項８記載のレーダ装置。
13. 前記仮説検定部は、前記目標検出部により検出された前記目標のドップラー周波数と前記運動仮説から算出した当該目標のドップラー周波数とのドップラー周波数ビンの差が、前記センサ部のドップラー観測精度の定数倍に相当するドップラー周波数ビン数を超えている場合には、当該運動仮説は誤っていると判断する
    ことを特徴とする請求項９記載のレーダ装置。
14. 前記仮説検定部は、前記目標検出部により検出された前記目標のドップラー周波数と前記運動仮説から算出した当該目標のドップラー周波数とのドップラー周波数ビンの差が、前記センサ部のドップラー観測精度の定数倍に相当するドップラー周波数ビン数を超えている場合には、当該運動仮説は誤っていると判断する
    ことを特徴とする請求項１０記載のレーダ装置。
15. 前記運動仮説蓄積部に蓄積された全ての運動仮説に対する前記信号積分部による積分結果及び前記仮説検定部による判断結果を蓄積する積分結果蓄積部を備え、
    前記運動仮説生成部は、前記積分結果蓄積部に蓄積された情報に基づいて生成範囲を絞り込んで運動仮説を複数生成し、
    前記運動仮説蓄積部は、前記運動仮説生成部により新たな運動仮説が生成される度に、蓄積している運動仮説を破棄して当該新たな運動仮説を蓄積する
    ことを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
16. 前記運動仮説蓄積部に蓄積された全ての運動仮説に対する前記信号積分部による積分結果及び前記仮説検定部による判断結果を蓄積する積分結果蓄積部を備え、
    前記運動仮説生成部は、前記積分結果蓄積部に蓄積された情報に基づいて生成範囲を絞り込んで運動仮説を複数生成し、
    前記運動仮説蓄積部は、前記運動仮説生成部により新たな運動仮説が生成される度に、蓄積している運動仮説を破棄して当該新たな運動仮説を蓄積する
    ことを特徴とする請求項２記載のレーダ装置。
17. 前記運動仮説蓄積部に蓄積された全ての運動仮説に対する前記信号積分部による積分結果及び前記仮説検定部による判断結果を蓄積する積分結果蓄積部を備え、
    前記運動仮説生成部は、前記積分結果蓄積部に蓄積された情報に基づいて生成範囲を絞り込んで運動仮説を複数生成し、
    前記運動仮説蓄積部は、前記運動仮説生成部により新たな運動仮説が生成される度に、蓄積している運動仮説を破棄して当該新たな運動仮説を蓄積する
    ことを特徴とする請求項３記載のレーダ装置。
18. 前記センサ部は、前記送信波のビーム方向を切替えながら同じサンプリング時刻で順次観測を行い、
    前記相関結果蓄積部は、前記相関処理部による相関処理後の信号を、対応するサンプリング時刻及びビーム方向を対応付けて蓄積し、
    前記運動仮説蓄積部に蓄積された運動仮説を用いて、前記各サンプリング時刻における前記目標の位置を推定する目標位置推定部と、
    前記目標位置推定部により推定された前記目標の位置を観測範囲に含むビーム方向を選択するビーム方向選択部とを備え、
    前記相関結果統合部は、前記相関結果蓄積部に蓄積された相関処理後の信号の中から、前記ビーム方向選択部により選択されたビーム方向とビーム方向が一致する信号をサンプリング時刻毎に取得して統合し、
    前記運動補償部は、前記距離補償量算出部及び前記位相補償量算出部による算出結果を用いて、前記相関結果統合部により統合された信号に対して運動補償を行う
    ことを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。

Images