JPWO2019030893A1 - レーダ信号処理装置及びレーダ信号処理方法 - Google Patents

Abstract

第１及び第２のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部（３）により予測された第１及び第２の受信時刻での位置及び速度に対応する分解能セルのそれぞれを第１及び第２の中心セルとして算出する中心セル算出部（５）と、第１の中心セルを含む第１の領域内の各々の分解能セルと、第２の中心セルを含む第２の領域内の各々の分解能セルとの間の尤度をそれぞれ算出する尤度算出部（６）とを設け、信号加算部（７）が、尤度算出部（６）によりそれぞれ算出された尤度に基づいて、第１の領域内の各々の分解能セルと第２の領域内の各々の分解能セルとの組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択し、選択した組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算する。

Description

この発明は、第１のレーダの受信信号と、第２のレーダの受信信号とを加算するレーダ信号処理装置及びレーダ信号処理方法に関するものである。

レーダの受信信号の電力が低い場合、レーダの受信信号に含まれている目標信号とノイズとの区別が困難であるため、近年、複数のレーダの受信信号を振幅加算し、振幅加算後の受信信号から目標を検出するレーダ信号処理装置が提案されている。
しかし、レーダ信号処理装置は、例えば、２つのレーダの受信信号を振幅加算する場合、２つのレーダの観測領域が同一であるとは限らないため、一方のレーダの分解能セルと他方のレーダの分解能セルとの対応関係が分からない。
このため、レーダ信号処理装置は、同一の目標に係る信号の振幅加算を行う際、一方のレーダの分解能セルと他方のレーダの分解能セルとの対応付けを行う必要がある。

以下の特許文献１には、同一の目標に係る信号の振幅加算を行う際、一方のレーダの分解能セルと他方のレーダの分解能セルとの対応付けを行うレーダ信号処理装置が開示されている。
まず、このレーダ信号処理装置は、一方のレーダにおける複数の分解能セルのうち、任意の分解能セルを検定セルに設定する（処理１）。
次に、このレーダ信号処理装置は、目標の運動に関する速度の仮説を設定し、設定した仮説と、２つのレーダの設置位置とを用いて、他方のレーダにおける複数の分解能セルの中で、検定セルに対応する分解能セルを特定する（処理２）。
次に、このレーダ信号処理装置は、特定した分解能セルを中心とする一定領域内の複数の分解能セルを積分セル候補に設定する（処理３）。

次に、このレーダ信号処理装置は、設定した複数の積分セル候補についての評価値をそれぞれ算出し、複数の積分セル候補の中で、評価値が最も高い積分セル候補を積分セルに決定する（処理４）。
次に、このレーダ信号処理装置は、検定セルに含まれている信号と積分セルに含まれている信号とを振幅加算する（処理５）。
このレーダ信号処理装置は、一方のレーダにおける複数の分解能セルのそれぞれを検定セルに設定して、各々の検定セルに含まれている信号と積分セルに含まれている信号とを振幅加算するまで、上記の（処理１）〜（処理５）を繰り返し実施する。

特開２０１２−１９４０４４号公報

従来のレーダ信号処理装置は、一方のレーダにおける複数の分解能セルの数分だけ、（処理１）〜（処理５）を繰り返し実施する必要がある。このため、一方のレーダにおける複数の分解能セルと、他方のレーダにおける複数の分解能セルとの対応付けを行う処理が膨大になってしまうという課題があった。

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、第１のレーダにおける複数の分解能セルの中の一部の分解能セルと、第２のレーダにおける複数の分解能セルの中の一部の分解能セルとの対応付けを行うだけで、目標に係る信号同士を加算することができるレーダ信号処理装置及びレーダ信号処理方法を得ることを目的とする。

この発明に係るレーダ信号処理装置は、第１及び第２のレーダの受信信号のそれぞれから第１及び第２のレンジドップラマップを生成する信号処理部と、目標の３次元運動に関する仮説を生成する仮説生成部と、仮説を用いて、第１及び第２のレーダによる信号の受信時刻である第１及び第２の受信時刻での目標の位置及び速度をそれぞれ予測する運動予測部と、第１及び第２のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部により予測された第１及び第２の受信時刻での位置及び速度に対応する分解能セルのそれぞれを第１及び第２の中心セルとして算出する中心セル算出部と、第１の中心セルを含む第１の領域内の各々の分解能セルと、第２の中心セルを含む第２の領域内の各々の分解能セルとの間の尤度をそれぞれ算出する尤度算出部とを設け、信号加算部が、尤度算出部によりそれぞれ算出された尤度に基づいて、第１の領域内の各々の分解能セルと第２の領域内の各々の分解能セルとの組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択し、選択した組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算するようにしたものである。

この発明によれば、第１及び第２のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部により予測された第１及び第２の受信時刻での位置及び速度に対応する分解能セルのそれぞれを第１及び第２の中心セルとして算出する中心セル算出部と、第１の中心セルを含む第１の領域内の各々の分解能セルと、第２の中心セルを含む第２の領域内の各々の分解能セルとの間の尤度をそれぞれ算出する尤度算出部とを設け、信号加算部が、尤度算出部によりそれぞれ算出された尤度に基づいて、第１の領域内の各々の分解能セルと第２の領域内の各々の分解能セルとの組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択し、選択した組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算するように構成したので、第１のレーダにおける複数の分解能セルの中の一部の分解能セルと、第２のレーダにおける複数の分解能セルの中の一部の分解能セルとの対応付けを行うだけで、目標に係る信号同士を加算することができる効果がある。

この発明の実施の形態１によるレーダ信号処理装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態１によるレーダ信号処理装置を示すハードウェア構成図である。 レーダ信号処理装置がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。 レーダ信号処理装置がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合の処理手順であるレーダ信号処理方法を示すフローチャートである。 第１の信号処理部１ａ及び第２の信号処理部１ｂにより生成される第１及び第２のレンジドップラマップの一例を示す説明図である。 尤度算出部６により設定される第１の領域及び第２の領域を示す説明図である。 第２の信号処理部１ｂにより３つの受信ビームの受信信号が取得されることで、３つの第２のレンジドップラマップが生成されている例を示す説明図である。 この発明の実施の形態２によるレーダ信号処理装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態３によるレーダ信号処理装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態３によるレーダ信号処理装置を示すハードウェア構成図である。 レーダ信号処理装置がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合の処理手順であるレーダ信号処理方法を示すフローチャートである。 第１のレンジドップラマップの雑音領域を示す説明図である。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１によるレーダ信号処理装置を示す構成図である。
図２は、この発明の実施の形態１によるレーダ信号処理装置を示すハードウェア構成図である。
図１及び図２において、信号処理部１は、第１の信号処理部１ａ及び第２の信号処理部１ｂを備えており、例えば、図２に示す信号処理回路２１で実現される。
第１の信号処理部１ａは、第１のレーダの受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換するアナログデジタル変換器を備えている。第１の信号処理部１ａに入力される第１のレーダの受信信号が、デジタル信号である場合には、第１の信号処理部１ａがアナログデジタル変換器を備えている必要はない。
第１の信号処理部１ａは、第１のレーダのデジタルの受信信号から第１のレンジドップラマップを生成し、第１のレンジドップラマップを尤度算出部６に出力する処理を実施する。

第２の信号処理部１ｂは、第２のレーダの受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換するアナログデジタル変換器を備えている。第２の信号処理部１ｂに入力される第２のレーダの受信信号が、デジタル信号である場合には、第２の信号処理部１ｂがアナログデジタル変換器を備えている必要はない。
第２の信号処理部１ｂは、第２のレーダのデジタルの受信信号から第２のレンジドップラマップを生成し、第２のレンジドップラマップを尤度算出部６に出力する処理を実施する。

仮説生成部２は、例えば、図２に示す仮説生成回路２２で実現される。
仮説生成部２は、目標の３次元運動に関する仮説を生成する処理を実施する。
目標の３次元運動は、直交座標での目標の運動であり、例えば、目標までの距離、目標の方位角、目標の高度、目標の速度及び目標の進行方向で定義される。

運動予測部３は、例えば、図２に示す運動予測回路２３で実現される。
運動予測部３は、仮説生成部２により生成された仮説を用いて、第１のレーダにより信号が受信された時刻である第１の受信時刻での目標の位置及び速度をそれぞれ予測し、予測した目標の位置及び速度を中心セル算出部５に出力する処理を実施する。
また、運動予測部３は、仮説生成部２により生成された仮説を用いて、第２のレーダにより信号が受信された時刻である第２の受信時刻での目標の位置及び速度をそれぞれ予測し、予測した目標の位置及び速度を中心セル算出部５に出力する処理を実施する。

データベース部４は、例えば、図２に示す記録回路２４で実現される。
データベース部４は、第１のレーダが存在している位置の座標及び第２のレーダが存在している位置の座標をそれぞれ格納している。

中心セル算出部５は、例えば、図２に示す中心セル算出回路２５で実現される。
中心セル算出部５は、第１のレーダが存在している位置の座標を用いて、第１の信号処理部１ａから出力された第１のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部３により予測された第１の受信時刻での目標の位置及び速度に対応する分解能セルを第１の中心セルとして算出する処理を実施する。
また、中心セル算出部５は、第２のレーダが存在している位置の座標を用いて、第２の信号処理部１ｂから出力された第２のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部３により予測された第２の受信時刻での目標の位置及び速度に対応する分解能セルを第２の中心セルとして算出する処理を実施する。
中心セル算出部５は、算出した第１及び第２の中心セルを尤度算出部６に出力する処理を実施する。

尤度算出部６は、例えば、図２に示す尤度算出回路２６で実現される。
尤度算出部６は、中心セル算出部５から出力された第１の中心セルを含む第１の領域内の各々の分解能セルと、中心セル算出部５から出力された第２の中心セルを含む第２の領域内の各々の分解能セルとの間の尤度をそれぞれ算出する処理を実施する。

信号加算部７は、組み合わせ選択部８及び振幅加算部９を備えており、例えば、図２に示す信号加算回路２７で実現される。
組み合わせ選択部８は、尤度算出部６によりそれぞれ算出された尤度に基づいて、第１の領域内の各々の分解能セルと第２の領域内の各々の分解能セルとの組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択する処理を実施する。
振幅加算部９は、組み合わせ選択部８により選択された少なくとも１つ以上の組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算する処理を実施する。

図１では、レーダ信号処理装置の構成要素である信号処理部１、仮説生成部２、運動予測部３、データベース部４、中心セル算出部５、尤度算出部６及び信号加算部７のそれぞれが、図２に示すような専用のハードウェアで実現されるものを想定している。即ち、信号処理回路２１、仮説生成回路２２、運動予測回路２３、記録回路２４、中心セル算出回路２５、尤度算出回路２６及び信号加算回路２７で実現されるものを想定している。
ここで、記録回路２４は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒy）などの不揮発性又は揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、あるいは、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）が該当する。
また、信号処理回路２１、仮説生成回路２２、運動予測回路２３、中心セル算出回路２５、尤度算出回路２６及び信号加算回路２７は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、または、これらを組み合わせたものが該当する。

レーダ信号処理装置の構成要素は、専用のハードウェアで実現されるものに限るものではなく、レーダ信号処理装置がソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されるものであってもよい。
ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が該当する。

図３は、レーダ信号処理装置がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
レーダ信号処理装置がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合、データベース部４をコンピュータのメモリ４１上に構成するとともに、信号処理部１、仮説生成部２、運動予測部３、中心セル算出部５、尤度算出部６及び信号加算部７の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムをメモリ４１に格納し、コンピュータのプロセッサ４２がメモリ４１に格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図４は、レーダ信号処理装置がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合の処理手順であるレーダ信号処理方法を示すフローチャートである。

また、図２では、レーダ信号処理装置の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアで実現される例を示し、図３では、レーダ信号処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される例を示しているが、レーダ信号処理装置における一部の構成要素が専用のハードウェアで実現され、残りの構成要素がソフトウェアやファームウェアなどで実現されるものであってもよい。

次に動作について説明する。
第１の信号処理部１ａは、第１のレーダの受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。
第１の信号処理部１ａは、第１のレーダのデジタルの受信信号に対する公知の信号処理として、ビーム形成処理、不要波抑圧処理及び信号積分処理などを実施することで、第１のレンジドップラマップを生成する（図４のステップＳＴ１）。
第１の信号処理部１ａは、生成した第１のレンジドップラマップを尤度算出部６に出力する。

第２の信号処理部１ｂは、第２のレーダの受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。
第２の信号処理部１ｂは、第２のレーダのデジタルの受信信号に対する公知の信号処理として、ビーム形成処理、不要波抑圧処理及び信号積分処理などを実施することで、第２のレンジドップラマップを生成する（図４のステップＳＴ１）。
第２の信号処理部１ｂは、生成した第２のレンジドップラマップを尤度算出部６に出力する。
図５は、第１の信号処理部１ａ及び第２の信号処理部１ｂにより生成される第１及び第２のレンジドップラマップの一例を示す説明図である。
第１及び第２のレンジドップラマップは、図５に示すように、目標のドップラ速度と目標までの距離との関係を示す２次元マップである。
図５では、第１及び第２のレンジドップラマップのそれぞれが１１０個（＝１０×１１個）の分解能セルを備える例を示しており、各々の分解能セルは、ドップラ分解能及び距離分解能で定義される大きさを有している。

仮説生成部２は、目標の３次元運動に関する仮説ｈ_ｉ（ｔ）を生成する（図４のステップＳＴ２）。
目標の３次元運動は、直交座標での目標の運動であり、例えば、目標までの距離、目標の方位角、目標の高度、目標の速度及び目標の進行方向で定義される。
以下の式（１）は、仮説生成部２により生成される時刻ｔにおける仮説ｈ_ｉ（ｔ）の一例を示している。ｉは、仮説を識別する仮説番号である。ただし、この実施の形態１では、説明の簡単化のため、仮説生成部２により生成される仮説ｈ_ｉ（ｔ）の数は１つであるとする。このため、この実施の形態１では、ｉ＝１である。

式（１）において、ｒ_ｉは、或る基準位置を原点とする北基準直交座標系における目標までの距離、Ａ_ｉは、目標の方位角、ｈ_ｉは、目標の高度である。
また、Ｖ_ｉは、目標の速度、φ_ｉは、目標の北を基準とする場合の水平面における進行方向、ε_ｉは、目標の進行方向における鉛直成分である。

運動予測部３は、仮説生成部２により生成された仮説ｈ_ｉ（ｔ）を用いて、第１のレーダにより信号が受信された時刻である第１の受信時刻Ｔ_１での目標の位置及び速度をそれぞれ予測し、予測した目標の位置及び速度を中心セル算出部５に出力する（図４のステップＳＴ３）。
また、運動予測部３は、仮説生成部２により生成された仮説ｈ_ｉ（ｔ）を用いて、第２のレーダにより信号が受信された時刻である第２の受信時刻Ｔ_２での目標の位置及び速度をそれぞれ予測し、予測した目標の位置及び速度を中心セル算出部５に出力する（図４のステップＳＴ３）。

以下、運動予測部３による目標の位置及び速度の予測処理を具体的に説明する。
まず、運動予測部３は、仮説生成部２により生成された仮説ｈ_ｉ（ｔ）を用いて、以下の式（２）〜（７）に示すように、北基準直交座標系における時刻ｔでの目標の位置ベクトル及び速度ベクトルをそれぞれ算出する。

ｘ_ｉ（ｔ）は、北基準直交座標系における目標のｘ軸方向の位置ベクトル、ｙ_ｉ（ｔ）は、北基準直交座標系における目標のｙ軸方向の位置ベクトル、ｚ_ｉ（ｔ）は、北基準直交座標系における目標のｚ軸方向の位置ベクトルである。
Ｖｘ_ｉ（ｔ）は、北基準直交座標系における目標のｘ軸方向の速度ベクトル、Ｖｙ_ｉ（ｔ）は、北基準直交座標系における目標のｙ軸方向の速度ベクトル、Ｖｚ_ｉ（ｔ）は、北基準直交座標系における目標のｚ軸方向の速度ベクトルである。

次に、運動予測部３は、以下の式（８）〜（１３）に示すように、仮説ｈ_ｉ（ｔ）における時刻ｔと、第１の受信時刻Ｔ_１との時刻差ΔＴ_１（＝Ｔ_１−ｔ）によって、仮説ｈ_ｉ（ｔ）の諸元を補正することで、第１の受信時刻Ｔ_１での目標の位置及び速度をそれぞれ予測する。

ｘ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_１）は、第１の受信時刻Ｔ_１での目標のｘ軸方向の位置ベクトル、ｙ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_１）は、第１の受信時刻Ｔ_１での目標のｙ軸方向の位置ベクトル、ｚ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_１）は、第１の受信時刻Ｔ_１での目標のｚ軸方向の位置ベクトルである。
Ｖｘ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_１）は、第１の受信時刻Ｔ_１での目標のｘ軸方向の速度ベクトル、Ｖｙ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_１）は、第１の受信時刻Ｔ_１での目標のｙ軸方向の速度ベクトル、Ｖｚ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_１）は、第１の受信時刻Ｔ_１での目標のｚ軸方向の速度ベクトルである。

次に、運動予測部３は、以下の式（１４）〜（１９）に示すように、仮説ｈ_ｉ（ｔ）における時刻ｔと、第２の受信時刻Ｔ_２との時刻差ΔＴ_２（＝Ｔ_２−ｔ）によって、仮説ｈ_ｉ（ｔ）の諸元を補正することで、第２の受信時刻Ｔ_２での目標の位置及び速度をそれぞれ予測する。

ｘ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_２）は、第２の受信時刻Ｔ_２での目標のｘ軸方向の位置ベクトル、ｙ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_２）は、第２の受信時刻Ｔ_２での目標のｙ軸方向の位置ベクトル、ｚ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_２）は、第２の受信時刻Ｔ_２での目標のｚ軸方向の位置ベクトルである。
Ｖｘ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_２）は、第２の受信時刻Ｔ_２での目標のｘ軸方向の速度ベクトル、Ｖｙ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_２）は、第２の受信時刻Ｔ_２での目標のｙ軸方向の速度ベクトル、Ｖｚ_ｉ（ｔ＋ΔＴ_２）は、第２の受信時刻Ｔ_２での目標のｚ軸方向の速度ベクトルである。

中心セル算出部５は、データベース部４から、第１のレーダが存在している北基準直交座標系の位置座標及び第２のレーダが存在している北基準直交座標系の位置座標を取得する。
次に、中心セル算出部５は、以下の式（２０）〜（２２）に示すように、第１のレーダが存在している位置の座標を用いて、式（８）〜（１０）に示す第１の受信時刻Ｔ_１での目標の位置の座標を、第１のレーダが存在している位置からの相対座標に変換する。

式（２０）〜（２２）において、ｘ_１は、第１のレーダが存在しているｘ軸方向の位置の座標、ｙ_１は、第１のレーダが存在しているｙ軸方向の位置の座標、ｚ_１は、第１のレーダが存在しているｚ軸方向の位置の座標である。
ｘ_ｉ，１（ｔ＋ΔＴ_１）は、第１のレーダが存在している位置からの目標のｘ軸方向の相対座標、ｙ_ｉ，１（ｔ＋ΔＴ_１）は、第１のレーダが存在している位置からの目標のｙ軸方向の相対座標、ｚ_ｉ，１（ｔ＋ΔＴ_１）は、第１のレーダが存在している位置からの目標のｚ軸方向の相対座標である。

次に、中心セル算出部５は、以下の式（２３）〜（２５）に示すように、第２のレーダが存在している位置の座標を用いて、式（１４）〜（１６）に示す第２の受信時刻Ｔ_２での目標の位置の座標を、第２のレーダが存在している位置からの相対座標に変換する。

式（２３）〜（２５）において、ｘ_２は、第２のレーダが存在しているｘ軸方向の位置の座標、ｙ_２は、第２のレーダが存在しているｙ軸方向の位置の座標、ｚ_２は、第２のレーダが存在しているｚ軸方向の位置の座標である。
ｘ_ｉ，２（ｔ＋ΔＴ_２）は、第２のレーダが存在している位置からの目標のｘ軸方向の相対座標、ｙ_ｉ，２（ｔ＋ΔＴ_２）は、第２のレーダが存在している位置からの目標のｙ軸方向の相対座標、ｚ_ｉ，２（ｔ＋ΔＴ_２）は、第２のレーダが存在している位置からの目標のｚ軸方向の相対座標である。

次に、中心セル算出部５は、第１の信号処理部１ａから出力された第１のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部３により予測された第１の受信時刻Ｔ_１での目標の位置及び速度に対応する分解能セルを第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）として算出する（図４のステップＳＴ４）。
具体的には、中心セル算出部５は、以下の式（２６）に示すように、式（２０）〜（２２）に示す相対座標を用いて、第１の中心セルｃ_１における距離Ｒ_ｉ，１（ｔ＋ΔＴ_１）を算出する。

また、中心セル算出部５は、以下の式（２７）に示すように、式（１１）〜（１３）に示す第１の受信時刻Ｔ_１での目標の速度ベクトル及び式（２０）〜（２２）に示す相対座標を用いて、第１の中心セルｃ_１におけるドップラ速度ＶＲ_ｉ，１（ｔ＋ΔＴ_１）を算出する。

式（２７）において、ＰＦＲは、第１のレーダにおけるパルス繰り返し周波数である。
ｍｏｄ（ａ，ｂ）は、ａをｂで除算したときの余りを算出する関数である。
中心セル算出部５は、算出した第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）を尤度算出部６に出力する。

次に、中心セル算出部５は、第２の信号処理部１ｂから出力された第２のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部３により予測された第２の受信時刻Ｔ_２での目標の位置及び速度に対応する分解能セルを第２中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）として算出する（図４のステップＳＴ４）。
具体的には、中心セル算出部５は、以下の式（２８）に示すように、式（２３）〜（２５）に示す相対座標を用いて、第２の中心セルｃ_２おける距離Ｒ_ｉ，２（ｔ＋ΔＴ_２）を算出する。

また、中心セル算出部５は、以下の式（２９）に示すように、式（１７）〜（１９）に示す第２の受信時刻Ｔ_２での目標の速度ベクトル及び式（２３）〜（２５）に示す相対座標を用いて、第２の中心セルｃ_２におけるドップラ速度ＶＲ_ｉ，２（ｔ＋ΔＴ_２）を算出する。

中心セル算出部５は、算出した第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）を尤度算出部６に出力する。

尤度算出部６は、中心セル算出部５から出力された第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）を含む第１の領域を設定し、中心セル算出部５から出力された第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）を含む第２の領域を設定する。
図６は、尤度算出部６により設定される第１の領域及び第２の領域を示す説明図である。
図６の例では、第１の領域は、第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）が中心に配置されている１５個（＝５×３個）の分解能セルを含む領域である。
また、第２の領域は、第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）が中心に配置されている９個（＝３×３個）の分解能セルを含む領域である。
第１の領域のサイズは、第１のレンジドップラマップのサイズよりも小さければよく、どのようなサイズでもよい。また、第２の領域のサイズは、第２のレンジドップラマップのサイズよりも小さければよく、どのようなサイズでもよい。
以下、第１の領域に含まれている各々の分解能セルをｃ_{１，（ａ，ｂ）}、第２の領域に含まれている各々の分解能セルをｃ_{２，（ｄ，ｅ）}で表す。
ａは、第１の領域のＶＲ方向の分解能セルを示す変数、ｂは、第１の領域のＲ方向の分解能セルを示す変数である。
ｄは、第２の領域のＶＲ方向の分解能セルを示す変数、ｅは、第２の領域のＲ方向の分解能セルを示す変数である。

次に、尤度算出部６は、以下の式（３０）に示すように、中心セル算出部５から出力された第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）を含む第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、中心セル算出部５から出力された第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）を含む第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との間の尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}をそれぞれ算出する（図４のステップＳＴ５）。
図６の例では、第１の領域が１５個の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}を含み、第２の領域が９個の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}を含んでいるので、尤度算出部６は、全部で１３５個（＝１５×９個）の尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}を算出する。

式（３０）〜（３４）において、ｌｎは、自然対数、ｐ（ｕ，ｖ）は、ｕからｖへの遷移確率である。
ｚ_１は、分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}が有する振幅値、ｚ_２は、分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}が有する振幅値、ｚバーは、第１の領域内の複数の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}及び第２の領域内の複数の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}における平均的な振幅値の期待値である。明細書中では、電子出願の都合上、文字の上“−”の記号を付することができないため、ｚバーのように表記している。
σは、分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}及び分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}に含まれている信号のバラツキを表すパラメータであり、事前に設定される。Ｉ_０は、事前に設定された初期値である。

ｃ_{１，（ａ，ｂ）}は、第１のレーダにおける距離Ｒ、ドップラ速度ＶＲ、方位角Ａ及び仰角Ｅで表される４次元の座標であり、距離Ｒの座標は、式（２６）に示す距離Ｒ_ｉ，１（ｔ＋ΔＴ_１）を距離の分解能で除算することで得られる。ドップラ速度ＶＲの座標は、式（２７）に示すドップラ速度ＶＲ_ｉ，１（ｔ＋ΔＴ_１）をドップラ速度の分解能で除算することで得られる。
方位角Ａの座標は、以下の式（３５）に示す方位角Ａ_ｉ，１（ｔ＋ΔＴ_１）を方位角の分解能で除算することで得られ、仰角Ｅの座標は、以下の式（３６）に示す仰角Ｅ_ｉ，１（ｔ＋ΔＴ_１）を仰角の分解能で除算することで得られる。

ｃ_{２，（ｄ，ｅ）}は、第２のレーダにおける距離Ｒ、ドップラ速度ＶＲ、方位角Ａ及び仰角Ｅで表される４次元の座標であり、距離Ｒの座標は、式（２８）に示す距離Ｒ_ｉ，２（ｔ＋ΔＴ_２）を距離の分解能で除算することで得られる。ドップラ速度ＶＲの座標は、式（２９）に示すドップラ速度ＶＲ_ｉ，２（ｔ＋ΔＴ_２）をドップラ速度の分解能で除算することで得られる。
方位角Ａの座標は、以下の式（３７）に示す方位角Ａ_ｉ，２（ｔ＋ΔＴ_２）を方位角の分解能で除算することで得られ、仰角Ｅの座標は、以下の式（３８）に示す仰角Ｅ_ｉ，２（ｔ＋ΔＴ_２）を仰角の分解能で除算することで得られる。

信号加算部７の組み合わせ選択部８は、尤度算出部６によりそれぞれ算出された尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}を互いに比較する。
組み合わせ選択部８は、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}の比較結果に基づいて、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択する（図４のステップＳＴ６）。
例えば、組み合わせ選択部８は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせの中から、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}が最大の組み合わせを選択する。
あるいは、組み合わせ選択部８は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせの中から、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}が高い上位Ｎ個の組み合わせを選択する。Ｎ個は、事前に設定される値である。
あるいは、組み合わせ選択部８は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせの中から、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}が事前に設定された閾値以上の組み合わせを選択する。

信号加算部７の振幅加算部９は、組み合わせ選択部８により選択された少なくとも１つ以上の組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算する（図４のステップＳＴ７）。
振幅加算部９は、加算した信号を、目標の検出処理等を行う後段の処理部に出力する。
組み合わせ選択部８により選択された組み合わせが、例えば、分解能セルｃ_{１，（３，２）}と分解能セルｃ_{２，（３，２）}との組み合わせであれば、分解能セルｃ_{１，（３，２）}に含まれている信号と分解能セルｃ_{２，（３，２）}に含まれている信号とを加算する。このとき、信号同士の加算は、加算対象の信号の振幅値だけを加算するようにしてもよい。
また、組み合わせ選択部８により選択された組み合わせが、例えば、分解能セルｃ_{１，（３，２）}と分解能セルｃ_{２，（３，２）}との組み合わせと、分解能セルｃ_{１，（４，３）}と分解能セルｃ_{２，（３，３）}との組み合わせであれば、分解能セルｃ_{１，（３，２）}に含まれている信号と、分解能セルｃ_{２，（３，２）}に含まれている信号と、分解能セルｃ_{１，（４，３）}に含まれている信号と、分解能セルｃ_{２，（３，３）}に含まれている信号とを加算する。

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、第１及び第２のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部３により予測された第１及び第２の受信時刻での位置及び速度に対応する分解能セルのそれぞれを第１及び第２の中心セルとして算出する中心セル算出部５と、第１の中心セルを含む第１の領域内の各々の分解能セルと、第２の中心セルを含む第２の領域内の各々の分解能セルとの間の尤度をそれぞれ算出する尤度算出部６とを設け、信号加算部７が、尤度算出部６によりそれぞれ算出された尤度に基づいて、第１の領域内の各々の分解能セルと第２の領域内の各々の分解能セルとの組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択し、選択した組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算するように構成したので、第１のレーダにおける複数の分解能セルの中の一部の分解能セルと、第２のレーダにおける複数の分解能セルの中の一部の分解能セルとの対応付けを行うだけで、目標に係る信号同士を加算することができる効果を奏する。
これにより、特許文献１に開示されているレーダ信号処理装置と比べて、目標に係る信号同士を加算するまでに要する処理の負荷を大幅に削減することができる。

この実施の形態１では、第１の信号処理部１ａが、第１のレーダの受信信号として、１つの受信ビームの受信信号を取得する例を示しているが、第１のレーダの受信信号として、複数の受信ビームの受信信号を取得するようにしてもよい。
また、第２の信号処理部１ｂが、第２のレーダの受信信号として、１つの受信ビームの受信信号を取得する例を示しているが、第２のレーダの受信信号として、複数の受信ビームの受信信号を取得するようにしてもよい。

図７は、第２の信号処理部１ｂにより３つの受信ビームの受信信号が取得されることで、３つの第２のレンジドップラマップが生成されている例を示す説明図である。
図７の例では、第２の信号処理部１ｂによって、受信ビームｂ−１についての第２のレンジドップラマップと、受信ビームｂについての第２のレンジドップラマップと、受信ビームｂ＋１についての第２のレンジドップラマップとが生成されている。
この場合、尤度算出部６は、中心セル算出部５から出力された第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）を含む第１の領域を設定する。
また、尤度算出部６は、図７に示すように、受信ビームｂ−１の第２のレンジドップラマップにおいて、中心セル算出部５から出力された第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）を含む第２の領域を設定する。
また、尤度算出部６は、図７に示すように、受信ビームｂの第２のレンジドップラマップにおいて、第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）を含む第２の領域を設定し、受信ビームｂ＋１の第２のレンジドップラマップにおいて、第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）を含む第２の領域を設定する。

尤度算出部６は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、受信ビームｂ−１における第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との間の尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}をそれぞれ算出する。
また、尤度算出部６は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、受信ビームｂにおける第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との間の尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}をそれぞれ算出する。
また、尤度算出部６は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、受信ビームｂ＋１における第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との間の尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}をそれぞれ算出する。
図７の例では、第１の領域が１５個の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}を含み、３つの第２の領域が１５個の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}を含んでいるので、尤度算出部６は、全部で６７５個（＝１５×（１５×３）個）の尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}を算出する。

組み合わせ選択部８は、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}の比較結果に基づいて、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、３つの第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択する。
例えば、組み合わせ選択部８は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、３つの第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせの中から、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}が最大の組み合わせを選択する。
あるいは、組み合わせ選択部８は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、３つの第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせの中から、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}が高い上位Ｎ個の組み合わせを選択する。Ｎ個は、事前に設定される値である。
あるいは、組み合わせ選択部８は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、３つの第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせの中から、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}が事前に設定された閾値以上の組み合わせを選択する。
振幅加算部９は、組み合わせ選択部８により選択された少なくとも１つ以上の組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算する。

実施の形態２．
この実施の形態１では、レーダ信号処理装置が、第１及び第２のレーダの受信信号のそれぞれから第１及び第２のレンジドップラマップを生成する信号処理部１を備えている例を示している。
この実施の形態２では、Ｎ（Ｎは３以上の整数）個のレーダの受信信号のそれぞれからＮ個のレンジドップラマップを生成する信号処理部１を備えているレーダ信号処理装置について説明する。

図８は、この発明の実施の形態２によるレーダ信号処理装置を示す構成図である。図８において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
第Ｎの信号処理部１Ｎは、第Ｎのレーダの受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換するアナログデジタル変換器を備えている。第Ｎの信号処理部１Ｎに入力される第Ｎのレーダの受信信号が、デジタル信号である場合には、第Ｎの信号処理部１Ｎがアナログデジタル変換器を備えている必要はない。
第Ｎの信号処理部１Ｎは、第Ｎのレーダのデジタルの受信信号から第Ｎのレンジドップラマップを生成し、第Ｎのレンジドップラマップを尤度算出部６に出力する処理を実施する。
図８では、第２の信号処理部１ｂと第Ｎの信号処理部１Ｎとの間の信号処理部を省略しているが、第３の信号処理部，・・・，第（Ｎ−１）の信号処理部などを実装している例が考えられる。
第３の信号処理部，・・・，第（Ｎ−１）の信号処理部の処理内容は、第Ｎの信号処理部１Ｎの処理内容と同様であるため説明を省略する。

次に動作について説明する。
第Ｎの信号処理部１Ｎは、第Ｎのレーダの受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。
第Ｎの信号処理部１Ｎは、第１の信号処理部１ａ及び第２の信号処理部１ｂと同様の処理を実施することで、第Ｎのレーダのデジタルの受信信号から第Ｎのレンジドップラマップを生成する。
第Ｎの信号処理部１Ｎは、生成した第Ｎのレンジドップラマップを尤度算出部６に出力する。

運動予測部３は、上記実施の形態１と同様の方法で、第１のレーダにより信号が受信された時刻である第１の受信時刻Ｔ_１での目標の位置及び速度をそれぞれ予測し、第２のレーダにより信号が受信された時刻である第２の受信時刻Ｔ_２での目標の位置及び速度をそれぞれ予測する。
また、運動予測部３は、同様の方法で、第Ｎのレーダにより信号が受信された時刻である第Ｎの受信時刻Ｔ_Ｎでの目標の位置及び速度をそれぞれ予測する。

中心セル算出部５は、データベース部４から、第１、第２及び第Ｎのレーダが存在している位置の座標をそれぞれ取得する。
中心セル算出部５は、上記実施の形態１と同様の方法で、第１のレーダが存在している位置の座標を用いて、第１のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部３により予測された第１の受信時刻Ｔ_１での目標の位置及び速度に対応する分解能セルを第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）として算出する。
中心セル算出部５は、上記実施の形態１と同様の方法で、第２のレーダが存在している位置の座標を用いて、第２のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部３により予測された第２の受信時刻Ｔ_２での目標の位置及び速度に対応する分解能セルを第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）として算出する。
中心セル算出部５は、同様の方法で、第Ｎのレーダが存在している位置の座標を用いて、第Ｎのレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部３により予測された第Ｎの受信時刻Ｔ_Ｎでの目標の位置及び速度に対応する分解能セルを第Ｎの中心セルｃ_Ｎ（Ｒ，ＶＲ）として算出する。
中心セル算出部５は、第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）〜第Ｎの中心セルｃ_Ｎ（Ｒ，ＶＲ）を尤度算出部６に出力する。

尤度算出部６は、上記実施の形態１と同様に、中心セル算出部５から出力された第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）を含む第１の領域を設定し、中心セル算出部５から出力された第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）を含む第２の領域を設定する。
また、尤度算出部６は、中心セル算出部５から出力された第Ｎの中心セルｃ_Ｎ（Ｒ，ＶＲ）を含む第Ｎの領域を設定する。
この実施の形態２では、第Ｎの領域に含まれている各々の分解能セルをｃ_{Ｎ，（ｆ，ｇ）}で表す。

次に、尤度算出部６は、上記実施の形態１と同様の方法で、中心セル算出部５から出力された第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）を含む第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、中心セル算出部５から出力された第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）を含む第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との間の尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}をそれぞれ算出する。
また、尤度算出部６は、同様の方法で、第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）を含む第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、中心セル算出部５から出力された第Ｎの中心セルｃ_Ｎ（Ｒ，ＶＲ）を含む第Ｎの領域内の各々の分解能セルｃ_{Ｎ，（ｆ，ｇ）}との間の尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｆ，ｇ）}をそれぞれ算出する。

信号加算部７の組み合わせ選択部８は、尤度算出部６によりそれぞれ算出された尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}，Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｆ，ｇ）}を互いに比較する。
組み合わせ選択部８は、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}，Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｆ，ｇ）}の比較結果に基づいて、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせ及び第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第Ｎの領域内の各々の分解能セルｃ_{Ｎ，（ｆ，ｇ）}との組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択する。
例えば、組み合わせ選択部８は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせ及び第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第Ｎの領域内の各々の分解能セルｃ_{Ｎ，（ｆ，ｇ）}との組み合わせの中から、尤度が最大の組み合わせを選択する。
あるいは、組み合わせ選択部８は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせ及び第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第Ｎの領域内の各々の分解能セルｃ_{Ｎ，（ｆ，ｇ）}との組み合わせの中から、尤度が高い上位Ｎ個の組み合わせを選択する。
あるいは、組み合わせ選択部８は、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせ及び第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第Ｎの領域内の各々の分解能セルｃ_{Ｎ，（ｆ，ｇ）}との組み合わせの中から、尤度が事前に設定された閾値以上の組み合わせを選択する。
信号加算部７の振幅加算部９は、組み合わせ選択部８により選択された少なくとも１つ以上の組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算する。

実施の形態３．
上記実施の形態１では、仮説生成部２が１つの仮説を生成する例を示している。
この実施の形態３では、仮説生成部２が複数の仮説をする例を説明する。

図９は、この発明の実施の形態３によるレーダ信号処理装置を示す構成図である。
図１０は、この発明の実施の形態３によるレーダ信号処理装置を示すハードウェア構成図である。
図９及び図１０において、図１及び図２と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
仮説生成部１１は、例えば、図１０に示す仮説生成回路３１で実現される。
仮説生成部１１は、目標の３次元運動に関する複数の仮説を生成する処理を実施する。
仮説生成部１１は、例えば、目標までの距離、目標の方位角、目標の高度、目標の速度及び目標の進行方向のそれぞれを乱数で変えながら、距離、方位角、高度、速度及び進行方向に基づいて、目標の３次元運動に関する仮説を生成する。

信号加算部１２は、組み合わせ選択部８及び振幅加算部１３を備えており、例えば、図１０に示す信号加算回路３２で実現される。
振幅加算部１３は、仮説生成部１１により生成される仮説単位に、組み合わせ選択部８により選択された少なくとも１つ以上の組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算する処理を実施する。
また、振幅加算部１３は、仮説単位で加算した信号を互いに比較し、加算した信号の比較結果に基づいて、仮説単位のいずれかの加算信号を選択する処理を実施する。

図９では、レーダ信号処理装置の構成要素である信号処理部１、仮説生成部１１、運動予測部３、データベース部４、中心セル算出部５、尤度算出部６及び信号加算部１２のそれぞれが、図１０に示すような専用のハードウェアで実現されるものを想定している。即ち、信号処理回路２１、仮説生成回路３１、運動予測回路２３、記録回路２４、中心セル算出回路２５、尤度算出回路２６及び信号加算回路３２で実現されるものを想定している。
ここで、信号処理回路２１、仮説生成回路３１、運動予測回路２３、中心セル算出回路２５、尤度算出回路２６及び信号加算回路３２は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、または、これらを組み合わせたものが該当する。

レーダ信号処理装置の構成要素は、専用のハードウェアで実現されるものに限るものではなく、レーダ信号処理装置がソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されるものであってもよい。
レーダ信号処理装置がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合、データベース部４を図３に示すコンピュータのメモリ４１上に構成するとともに、信号処理部１、仮説生成部１１、運動予測部３、中心セル算出部５、尤度算出部６及び信号加算部１２の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムをメモリ４１に格納し、コンピュータのプロセッサ４２がメモリ４１に格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図１１は、レーダ信号処理装置がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合の処理手順であるレーダ信号処理方法を示すフローチャートである。

また、図１０では、レーダ信号処理装置の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアで実現される例を示し、図３では、レーダ信号処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される例を示しているが、レーダ信号処理装置における一部の構成要素が専用のハードウェアで実現され、残りの構成要素がソフトウェアやファームウェアなどで実現されるものであってもよい。

次に動作について説明する。
第１の信号処理部１ａは、上記実施の形態１と同様に、第１のレーダの受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。
第１の信号処理部１ａは、上記実施の形態１と同様に、第１のレーダのデジタルの受信信号に対する公知の信号処理を実施することで、第１のレンジドップラマップを生成する（図１１のステップＳＴ１１）。
第１の信号処理部１ａは、生成した第１のレンジドップラマップを尤度算出部６に出力する。

第２の信号処理部１ｂは、上記実施の形態１と同様に、第２のレーダの受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。
第２の信号処理部１ｂは、上記実施の形態１と同様に、第２のレーダのデジタルの受信信号に対する公知の信号処理を実施することで、第２のレンジドップラマップを生成する（図１１のステップＳＴ１１）。
第２の信号処理部１ｂは、生成した第２のレンジドップラマップを尤度算出部６に出力する。

仮説生成部１１は、目標の３次元運動に関する仮説ｈ_ｉ（ｔ）を生成する（図１１のステップＳＴ１２）。
仮説生成部１１は、仮説ｈ_ｉ（ｔ）を生成する際、例えば、目標までの距離ｒ、目標の方位角Ａ、目標の高度ｈ、目標の速度Ｖ、目標の進行方向φ及び進行方向の鉛直成分εのそれぞれの平均値と上下限範囲を取得する。
仮説生成部１１は、それぞれの平均値を中心にして、それぞれの上下限範囲内で、距離ｒ、方位角Ａ、高度ｈ、速度Ｖ、進行方向φ及び鉛直成分εのそれぞれの値を乱数によって決定することで、仮説ｈ_ｉ（ｔ）を生成する。
乱数として、例えば、正規乱数または一様乱数を用いることができる。

運動予測部３は、上記実施の形態１と同様に、仮説生成部１１により生成された仮説ｈ_ｉ（ｔ）を用いて、第１のレーダにより信号が受信された時刻である第１の受信時刻Ｔ_１での目標の位置及び速度をそれぞれ予測し、予測した目標の位置及び速度を中心セル算出部５に出力する（図１１のステップＳＴ１３）。
また、運動予測部３は、上記実施の形態１と同様に、仮説生成部１１により生成された仮説ｈ_ｉ（ｔ）を用いて、第２のレーダにより信号が受信された時刻である第２の受信時刻Ｔ_２での目標の位置及び速度をそれぞれ予測し、予測した目標の位置及び速度を中心セル算出部５に出力する（図１１のステップＳＴ１３）。

中心セル算出部５は、上記実施の形態１と同様に、第１のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部３により予測された第１の受信時刻Ｔ_１での目標の位置及び速度に対応する分解能セルを第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）として算出する（図１１のステップＳＴ１４）。
中心セル算出部５は、上記実施の形態１に、第２のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、運動予測部３により予測された第２の受信時刻Ｔ_２での目標の位置及び速度に対応する分解能セルを第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）として算出する（図１１のステップＳＴ１４）。

尤度算出部６は、上記実施の形態１と同様に、中心セル算出部５から出力された第１の中心セルｃ_１（Ｒ，ＶＲ）を含む第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と、中心セル算出部５から出力された第２の中心セルｃ_２（Ｒ，ＶＲ）を含む第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との間の尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}をそれぞれ算出する（図１１のステップＳＴ１５）。

信号加算部７の組み合わせ選択部８は、上記実施の形態１と同様に、尤度算出部６によりそれぞれ算出された尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}を互いに比較する。
組み合わせ選択部８は、上記実施の形態１と同様に、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}の比較結果に基づいて、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択する（図１１のステップＳＴ１６）。
信号加算部７の振幅加算部９は、上記実施の形態１と同様に、組み合わせ選択部８により選択された少なくとも１つ以上の組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算する（図１１のステップＳＴ１７）。

仮説生成部１１は、既に生成した仮説ｈ_ｉ（ｔ）の個数が事前に設定された規定数Ｊに到達していなければ（図１１のステップＳＴ１８：ＮＯの場合）、再度、目標の３次元運動に関する仮説ｈ_ｉ（ｔ）を生成する（図１１のステップＳＴ１２）。
仮説ｈ_ｉ（ｔ）の生成は、前回決定した距離ｒ、方位角Ａ、高度ｈ、速度Ｖ、進行方向φ及び鉛直成分εのそれぞれの値を乱数で振りなおすことで生成する。
以下、ステップＳＴ１３〜ＳＴ１８の処理が実施される。既に生成した仮説ｈ_ｉ（ｔ）の個数が規定数Ｊに到達するまで、ステップＳＴ１２〜ＳＴ１８の処理が繰り返し実施される。

振幅加算部１３は、仮説生成部１１により既に生成された仮説ｈ_ｉ（ｔ）の個数が規定数Ｊに到達していれば（図１１のステップＳＴ１８：ＹＥＳの場合）、仮説単位で加算した信号であるＪ個の加算信号を互いに比較する。
振幅加算部１３は、Ｊ個の加算信号の比較結果に基づいて、Ｊ個の加算信号の中から、最大の加算信号を選択する（図１１のステップＳＴ１９）。
あるいは、振幅加算部１３は、Ｊ個の加算信号の中から、大きい上位Ｎ個の加算信号を選択する。
あるいは、振幅加算部１３は、Ｊ個の加算信号の中から、事前に設定された閾値以上の加算信号を選択する。
振幅加算部１３は、選択した少なくとも１つ以上の加算信号を、目標の検出処理等を行う後段の処理部に出力する。

以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、複数の仮説を生成する仮説生成部１１を設け、信号加算部１２が、仮説生成部１１により生成される仮説単位に、選択した組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算し、仮説単位で加算した信号を互いに比較し、加算した信号の比較結果に基づいて、仮説単位のいずれかの加算信号を選択するように構成したので、上記実施の形態１と同様に、第１のレーダにおける複数の分解能セルの中の一部の分解能セルと、第２のレーダにおける複数の分解能セルの中の一部の分解能セルとの対応付けを行うだけで、目標に係る信号同士を加算することができる効果を奏する。
また、上記実施の形態１よりも、目標以外の信号を加算してしまう確率を下げて、後段の処理部での目標の検出精度を高めることができる。

実施の形態４．
上記実施の形態１では、組み合わせ選択部８が、第１の領域内の各々の分解能セルｃ_{１，（ａ，ｂ）}と第２の領域内の各々の分解能セルｃ_{２，（ｄ，ｅ）}との組み合わせの中から、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}が最大の組み合わせ、あるいは、尤度Ｉ_{（ａ，ｂ）−（ｄ，ｅ）}が高い上位Ｎ個の組み合わせ等を選択する例を示している。
しかし、振幅加算部９が、組み合わせ選択部８により選択された１つ以上の組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号の中には、信号対雑音電力比が小さい信号が含まれている場合もある。

そこで、この実施の形態４では、振幅加算部９が、組み合わせ選択部８により選択された組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算して、加算した信号の信号対雑音電力比を算出し、信号対雑音電力比が閾値以上である場合に限り、加算した信号を有効とする。
この実施の形態４におけるレーダ信号処理装置の構成図は、上記実施の形態１における図１の構成図と同様である。

具体的には、振幅加算部９は、以下の式（３９）に示すように、組み合わせ選択部８により選択された組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算し、加算した信号の信号対雑音電力比ＳＮＲを算出する。

式（３９）において、ｖ_ｓは、組み合わせ選択部８により選択された組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算した加算信号である。
ｖ_ｎは、雑音電力であり、例えば、第１のレンジドップラマップの雑音領域から計算される振幅の平均値である。
図１２は、第１のレンジドップラマップの雑音領域を示す説明図である。
図１２の例では、図中、左上の領域と右上の領域を雑音領域としている。

振幅加算部９は、式（３９）に示す加算信号の信号対雑音電力比ＳＮＲと事前に設定された閾値ＳＮＲ_ｔｈを比較し、加算信号の信号対雑音電力比ＳＮＲが閾値ＳＮＲ_ｔｈ未満であれば、加算信号を無効として、後段の処理部に出力しない。
振幅加算部９は、加算信号の信号対雑音電力比ＳＮＲが閾値ＳＮＲ_ｔｈ以上であれば、加算信号を有効として、後段の処理部に出力する。

以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、信号加算部７が、選択した組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算して、加算した信号の信号対雑音電力比を算出し、信号対雑音電力比が閾値未満であれば、加算した信号を無効とし、信号対雑音電力比が閾値以上であれば、加算した信号を有効とするように構成したので、上記実施の形態１よりも、後段の処理部での目標の検出精度を高めることができる。

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。

この発明は、第１のレーダの受信信号と、第２のレーダの受信信号とを加算するレーダ信号処理装置及びレーダ信号処理方法に適している。

１ 信号処理部、１ａ 第１の信号処理部、１ｂ 第２の信号処理部、１Ｎ 第Ｎの信号処理部、２ 仮説生成部、３ 運動予測部、４ データベース部、５ 中心セル算出部、６ 尤度算出部、７ 信号加算部、８ 組み合わせ選択部、９ 振幅加算部、１１ 仮説生成部、１２ 信号加算部、１３ 振幅加算部、２１ 信号処理回路、２２ 仮説生成回路、２３ 運動予測回路、２４ 記録回路、２５ 中心セル算出回路、２６ 尤度算出回路、２７ 信号加算回路、３１ 仮説生成回路、３２ 信号加算回路、４１ メモリ、４２ プロセッサ。

Claims (6)

1. 第１及び第２のレーダの受信信号のそれぞれから第１及び第２のレンジドップラマップを生成する信号処理部と、
   目標の３次元運動に関する仮説を生成する仮説生成部と、
   前記仮説を用いて、前記第１及び第２のレーダによる信号の受信時刻である第１及び第２の受信時刻での前記目標の位置及び速度をそれぞれ予測する運動予測部と、
   前記第１及び第２のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、前記運動予測部により予測された第１及び第２の受信時刻での目標の位置及び速度に対応する分解能セルのそれぞれを第１及び第２の中心セルとして算出する中心セル算出部と、
   前記第１の中心セルを含む第１の領域内の各々の分解能セルと、前記第２の中心セルを含む第２の領域内の各々の分解能セルとの間の尤度をそれぞれ算出する尤度算出部と、
   前記尤度算出部によりそれぞれ算出された尤度に基づいて、前記第１の領域内の各々の分解能セルと前記第２の領域内の各々の分解能セルとの組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択し、選択した組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算する信号加算部と
   を備えたレーダ信号処理装置。
2. 前記信号加算部は、前記第１の領域内の各々の分解能セルと前記第２の領域内の各々の分解能セルとの組み合わせの中から、前記尤度算出部により算出された尤度が高い上位Ｎ個の組み合わせを選択し、選択した上位Ｎ個の組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算することを特徴とする請求項１記載のレーダ信号処理装置。
3. 前記仮説生成部は、目標の３次元運動に関する複数の仮説をそれぞれ生成し、
   前記運動予測部は、前記仮説生成部により生成された各々の仮説を用いて、前記目標の位置及び速度をそれぞれ予測し、
   前記中心セル算出部は、前記仮説生成部により生成される仮説単位に、前記第１及び第２の中心セルを算出し、
   前記尤度算出部は、前記仮説生成部により生成される仮説単位に、前記第１の中心セルを含む第１の領域内の各々の分解能セルと、前記第２の中心セルを含む第２の領域内の各々の分解能セルとの間の尤度をそれぞれ算出し、
   前記信号加算部は、前記仮説生成部により生成される仮説単位に、選択した組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算し、仮説単位で加算した信号を互いに比較し、前記加算した信号の比較結果に基づいて、仮説単位のいずれかの加算信号を選択することを特徴とする請求項１記載のレーダ信号処理装置。
4. 前記仮説生成部は、目標までの距離、目標の方位角、目標の高度、目標の速度及び目標の進行方向のそれぞれを乱数で変えながら、前記距離、前記方位角、前記高度、前記速度及び前記進行方向に基づいて、目標の３次元運動に関する仮説を生成することを特徴とする請求項３記載のレーダ信号処理装置。
5. 前記信号加算部は、選択した組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算して、加算した信号の信号対雑音電力比を算出し、前記信号対雑音電力比が閾値未満であれば、前記加算した信号を無効とし、前記信号対雑音電力比が閾値以上であれば、前記加算した信号を有効とすることを特徴とする請求項１記載のレーダ信号処理装置。
6. 信号処理部が、第１及び第２のレーダの受信信号のそれぞれから第１及び第２のレンジドップラマップを生成し、
   仮説生成部が、目標の３次元運動に関する仮説を生成し、
   運動予測部が、前記仮説を用いて、前記第１及び第２のレーダによる信号の受信時刻である第１及び第２の受信時刻での前記目標の位置及び速度をそれぞれ予測し、
   中心セル算出部が、前記第１及び第２のレンジドップラマップにおける複数の分解能セルの中で、前記運動予測部により予測された第１及び第２の受信時刻での目標の位置及び速度に対応する分解能セルのそれぞれを第１及び第２の中心セルとして算出し、
   尤度算出部が、前記第１の中心セルを含む第１の領域内の各々の分解能セルと、前記第２の中心セルを含む第２の領域内の各々の分解能セルとの間の尤度をそれぞれ算出し、
   信号加算部が、前記尤度算出部によりそれぞれ算出された尤度に基づいて、前記第１の領域内の各々の分解能セルと前記第２の領域内の各々の分解能セルとの組み合わせの中から、少なくとも１つ以上の組み合わせを選択し、選択した組み合わせに係る分解能セルに含まれている信号同士を加算する
   レーダ信号処理方法。

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