WO2007138812A1

WO2007138812A1 - レーダ装置

Info

Publication number: WO2007138812A1
Application number: PCT/JP2007/058942
Authority: WO
Inventors: Tetsu Nishimura; Motoi Nakanishi; Toru Ishii
Original assignee: Murata Manufacturing Co., Ltd.
Priority date: 2006-05-30
Filing date: 2007-04-25
Publication date: 2007-12-06

Abstract

　信号処理部（９）の重み付け平均差分処理部（９１）で、窓関数に応じた重み付けを行ったサンプリングデータの平均値を算出し、各サンプリングデータから差分する。窓関数処理部（９２）は、重み付け平均値が差分されたサンプリングデータに対して窓関数処理を行う。これにより、予め窓関数処理より発生する直流成分が差分された状態で窓関数処理が行われるので、重み付け平均差分処理部（９１）で差分された直流成分と、窓関数処理により発生する直流成分とが相殺して、ＦＦＴ処理前のサンプリングデータには、直流成分が全く含まれない。このサンプリングデータをＦＦＴ処理してピーク検出することで、周波数スペクトルに直流成分が無くなり、直流成分近傍のピーク周波数を確実に検出することができる。

Description

明細書

レーダ装置

技術分野

[0001] この発明は、ミリ波帯等の電波を用いて車両や人等の物標を検知するレーダ装置に関するものである。

背景技術

[0002] 従来、自動車などの車両に搭載されるレーダ装置として、連続波レーダの送信信号を周波数変調し、送信と同時に物標力の反射信号を受信して、物標の検知を行うものがある。このレーダ装置では、送信信号と受信信号とのビート信号を所定のサンプリングタイミングでサンプリングすることで、時系列に並ぶサンプリングデータを生成する。そして、レーダ装置は、このサンプリングデータを離散フーリエ変換処理することで、ビート信号の周波数スペクトルを生成する。そして、レーダ装置は、このビート信号の周波数スペクトルのピーク値力もビート信号のピーク周波数を検出し、このピーク周波数から物標の相対距離および相対速度を算出する。

[0003] このようなレーダ装置では、信号処理上発生する各種のオフセットやいわゆるトランケーシヨンにより、周波数スペクトルに直流成分が存在してしまう場合がある。

[0004] このため、特許文献 1のレーダは、 FFT処理前にサンプリングデータの平均値をサンプリングデータの各々から差分する DCカット処理を行うことで、直流成分をカットするものである。また、特許文献 1のレーダは、 DCカット処理後のサンプリングデータに窓関数処理を行うことにより、トランケーシヨンによる影響を低減している。

[0005] また、特許文献 2のレーダは、第 1の DCカット処理と窓関数処理とを順次行った後に、第 2の DCカット処理を行うものである。この際、第 1の DCカット処理ではサンプリングデータの平均値または予め設定した定常値を DC成分として用い、第 2のカット処理では DCカット処理後で窓関数処理後のデータの平均値を DC成分として用いている。

特許文献 1：特開 2003 - 50275公報

特許文献 2：特開 2004 - 264234公報発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0006] し力しながら、特許文献 1のレーダは、 DCカット処理により、ー且直流成分を除去することができるが、 DCカット処理後に窓関数処理を行うため、この窓関数処理による直流成分が発生して、サンプリングデータに重畳してしまう。

[0007] 図 10は、ハユング窓を用いた場合の直流成分発生の問題点について説明する図であり、 (A)がハニング窓の波形、（B) , (D)が原信号の波形であり、 (B)と (D)とではサンプリング開始タイミングが異なる。また、（C)は (B)の原信号を (A)のハユング窓で窓関数処理した場合の出力信号波形、 (E)は（D)の原信号を (A)のハニング窓で窓関数処理した場合の出力信号波形である。

[0008] 図 10 (B)のように、ハニング窓の振幅が高いすなわちハニング窓により係数が大きい領域に、原信号のゼロクロス点に近い領域が存在し、ハユング窓の最大振幅位置力時間軸で前後方向に原信号が正負対称な波形である場合には、窓関数処理後の出力信号は、図 10 (C)に示すように、振幅平均値が「0」となる。

[0009] し力しながら、図 10 (D)のように、ハユング窓の振幅が高い領域で原信号の振幅が正方向に高ぐハニング窓の振幅が低!、領域で原信号の振幅が負方向に高、場合には、窓関数処理後の出力信号の平均値は、図 10 (E)に示すように、「0」から正方向にオフセットする。

[0010] このように、サンプリング区間の開始タイミングによっては、原信号の平均値が 0であつても、窓関数処理後の出力信号の平均値がオフセットして、直流成分が重畳した状態となる。

[0011] このように、直流成分が重畳することで、スペクトルピークが 0周波数に近、、自車近傍の物標を確実に検出することができなくなってしまう。

[0012] また、特許文献 2のレーダは、特許文献 1のような処理で発生した窓関数処理による直流成分を再び平均値で減算して、サンプリングデータに重畳する直流成分を除去するため、直流成分を完全に除去することができる。し力しながら、平均値演算および各サンプリングデータ力の減算処理を二度繰り返すため、処理が煩雑になり、処理負荷が大幅に増加してしまう。 [0013] したがって、本発明の目的は、簡素な演算処理でサンプリングデータに重畳する直流成分を確実に除去することができ、ひいては自車近傍の物標を確実に検出することができるレーダ装置を提供することにある。

課題を解決するための手段

[0014] この発明のレーダ装置は、探知用電波である送信信号を送信して物標力の反射信号を含む受信信号を受信する送受信手段と、送信信号と受信信号との周波数差の信号であるビート信号をサンプリングするとともに、 AD変換して所定データ数のサンプリングデータ列を生成するサンプリングデータ列生成手段と、該サンプリングデータ列のうち所定サンプリング区間のサンプリングデータに対して所定の窓関数に準じた重み付けを行って、該重み付けを行ったサンプリングデータの平均値を算出し、当該サンプリング区間のそれぞれのデータ力平均値を減じて被周波数分析データを求める被周波数分析データ生成手段と、被周波数分析データに対して窓関数を乗じる窓関数処理手段と、窓関数処理された被周波数分析データを離散フーリエ変換により周波数スペクトルを算出することでビート信号の周波数成分を算出し、該周波数成分から物標の探知を行う物標検知手段と、を備えたことを特徴として、る。

[0015] そして、この発明のレーダ装置は、具体的に、窓関数処理前の演算に利用する平均値を、所定サンプリング区間のサンプリングデータ Xのデータ数を N、サンプリングデータ番号を n=0, 1, 2, · · · , N—1とし、各サンプリングデータ Xに対応する窓関数を hとして、

[0016] [数 1]

[0017] で、算出することを特徴としている。

[0018] この構成では、所定サンプリング区間のサンプリングデータを窓関数処理する前に、当該窓関数に準じた重み付けをサンプリングデータのそれぞれに行う。そして、窓関数に準じた重み付けを行ったサンプリングデータの時間領域における平均値を式 (1)に示すような演算式を用いて算出して、該平均値を各サンプリングデータ力差分する。このような重み付け処理後の平均値による差分処理が行われたサンプリングデータを窓関数処理すると、重み付け処理後の平均値と窓関数処理により発生する直流成分とが相殺される。これにより、サンプリングデータの周波数スペクトルに重畳される直流成分が完全に除去される。

[0019] また、この発明のレーダ装置は、探知用電波である送信信号を送信して物標からの反射信号を含む受信信号を受信する送受信手段と、送信信号と受信信号との周波数差の信号であるビート信号をサンプリングするとともに、 AD変換して所定データ数のサンプリングデータ列を生成するサンプリングデータ列生成手段と、該サンプリングデータ列に対して窓関数を乗じる窓関数処理手段と、窓関数処理された被周波数分析データの離散フーリエ変換により得られる周波数スペクトルから、該周波数スぺタトルの直流成分に応じて決まる補正値で重み付けしてなる窓関数の周波数スペクトルを差分することでビート信号の周波数成分を算出し、該周波数成分力物標の探知を行う物標検知手段と、を備えたことを特徴とするレーダ装置。

[0020] そして、この発明のレーダ装置は、具体的に、周波数スペクトル算出後の演算に利用する平均値を、窓関数処理された被周波数分析データの周波数スペクトルの直流成分を Vとし、窓関数の周波数スペクトルの直流成分を Hとして、

0 0

V /H (2)

0 0

で、算出することを特徴としている。

[0021] この構成では、窓関数によって重み付けされたサンプリングデータの平均値は、周波数領域において一定値 (定数)で表せることを利用する。より具体的には、式 2に示すような簡素な値となる。そして、この構成では、被周波数分析データの周波数スぺタトルから、式 2に示す簡素な値を減算するだけで、サンプリングデータの周波数スぺタトルに重畳される直流成分が完全に除去される。

[0022] また、この発明のレーダ装置は、送受信手段での探知用電波を、周波数が次第に上昇する上り変調区間と、周波数が次第に下降する下り変調区間とが時間的に三角波状に繰り返し変化する周波数変調波とし、物標検出手段で、上り変調区間のビート信号と下り変調区間のビート信号とに基づいて、物標の相対距離および相対速度を検出することを特徴として！/、る。

[0023] この構成では、 V、わゆる FMCW方式のレーダ装置にお!、て、直流成分が完全に除去される。

発明の効果

[0024] この発明によれば、窓関数処理等により被周波数分析データに重畳する直流成分が完全に除去されることで、自車から近距離の物標を確実に検出することができる。

[0025] さらに、この発明によれば、この直流成分除去処理を周波数領域で演算することで

、より一層簡素な処理で、直流成分を除去した周波数スペクトルが得られ、自車から近距離の物標を確実に検出することができる。

[0026] また、この発明によれば、、わゆる FMCW方式のレーダ装置で、自車から近距離の物標を確実に検出することができる。

図面の簡単な説明

[0027] [図 1]第 1の実施形態のレーダ装置の主要部を示すブロック図である。

[図 2]第 1の実施形態の内容を説明するための周波数スペクトルを表す図である。

[図 3]自車に対する検知領域内の歩行者 101および自動車 102, 103の存在状況を示す概念図である。

[図 4]第 1の実施形態の検出信号処理部 9の処理フローを示すフローチャートである

[図 5]第 2の実施形態のレーダ装置の主要部を示すブロック図である。

[図 6]原信号の波形、図 7 (A)のハニング窓で (A)の原信号を窓関数処理した信号の波形、（B)の信号の FFT処理による周波数スペクトル Vmを示す図である。

[図 7]ハユング窓の波形、このハユング窓の周波数スペクトルを示す図である。

[図 8]ピーク検出部 94に入力される信号の周波数スペクトルを示す。

[図 9]第 2の実施形態の検出信号処理部 9の処理フローを示すフローチャートである

[図 10]ハニング窓を用いた場合の問題点について説明する図である。

符号の説明

[0028] 1— VCO、 2—アイソレータ、 3—力プラ、 4—サーキユレータ、 5—アンテナ、 6—ミキサ、 7— IF増幅回路、 8— ADコンバータ、 9—信号処理部、 10—送信制御部、 91 一重み付け平均差分処理部（時間領域）、 92—窓関数処理部、 93— FFT処理部、 94—ピーク検出部、 95—距離'速度算出部、 96—重み付け平均差分処理部 (周波数領域）、 100—物標、 101—歩行者、 102, 103—自動車

発明を実施するための最良の形態

[0029] 第 1の実施形態に係るレーダ装置について図を参照して説明する。なお、本実施形態では、 FMCW方式のレーダ装置について説明する。

図 1は本実施形態のレーダ装置の主要部を示すブロック図である。

レーダ装置は、送信制御部 10、 VC01、アイソレータ 2、カプラ 3、サーキユレータ 4 、アンテナ 5、ミキサ 6、 IF増幅回路 7、 ADコンバータ 8、検出信号処理部 9を備える。

[0030] 送信制御部 10は、時間軸上で周波数が三角波状に変化する送信信号を生成するための制御信号を生成して、 VCOlに与える。 VCO (電圧制御発振器） 1は、制御信号に応じて、周波数が三角波状に徐々に変化する送信信号を生成して、アイソレータ 2に出力する。アイソレータ 2は、 VCOlからの送信信号をカプラ 3側に伝送し、 VC Olへ反射信号が入射するのを阻止する。力ブラ 3は、アイソレータ 2を経由した送信信号をサーキユレータ 4へ伝送するとともに、所定の分配比で送信信号の一部をローカル信号としてミキサ 6に与える。サーキユレータ 4は、送信信号をアンテナ 5へ伝送し、アンテナ 5からの受信信号をミキサ 6に伝送する。アンテナ 5は、送信信号を検知領域内の所定方向へ放射し、同方向に存在する物標 100の反射信号を受信して、サーキユレータ 4に出力する。なお、送信信号の放射方向は、所定角度単位で検知領域内を走査するように設定されており、この走査により、検知領域内全体を検知する。

[0031] サーキユレータ 4は、前述のようにアンテナ 5からの受信信号をミキサ 6に伝送する。

ミキサ 6は、カプラ 3からのローカル信号と、サーキユレータ 4を介して入力された受信信号とをミキシングして、中間周波信号であるビート信号を生成し、 IF増幅回路 7に出力する。 IF増幅回路 7は、ビート信号を距離に応じた所定の増幅度で増幅する。 A Dコンバータ 8は、ビート信号を所定のサンプリングタイミングで順次サンプリングして、サンプリングデータ列に変換する。

[0032] 検出信号処理部 9は、重み付け平均差分処理部 91、窓関数処理部 92、 FFT処理部 93、ピーク検出部 94、距離 ·速度算出部 95を備え、 DSP等の演算素子により実現される。すなわち、これら各部で行われる演算は、 DSPの演算処理により実現される。なお、これら各部を DSPで実現せず、それぞれ専用の集積回路等を用いて実現しても良い。

[0033] 重み付け平均差分処理部 91は、後段の FFT処理部 93で FFT処理の対象となる所定のサンプリング区間のサンプリングデータのそれぞれに対して、後段の窓関数処理部 92で利用する窓関数に基づく重み付けを行う。重み付け平均差分処理部 91は、これら重み付けされたサンプリングデータの平均値を算出する。

[0034] 具体的には、サンプリング区間のサンプル数を Nとし、時系列に並ぶサンプリングデータを X (n=0, 1, 2, · ' ·、Ν—1)とする。そして、各サンプリングデータに対応する窓関数を h (n=0, 1, 2, · ' ·、Ν— 1)とする。これにより、算出する平均値は、前述の式 1に示すように、

[0035] [数 1]

[0036] となる。

[0037] 重み付け平均差分処理部 91は、この算出した重み付け平均値を、各サンプリングデータ力減算して、窓関数処理部 92に与える。

[0038] 具体的には、窓関数処理部 92に与えるデータを yとすると、

[0039] [数 2]

[0040] となり、重み付け平均差分処理部 91は、このデータ yを窓関数処理部 92に与える。

[0041] 窓関数処理部 92は、このデータ yに対して窓関数によるフィルタリング処理を行う。

なお、窓関数としては、一般的なハユング窓やハミング窓、ブラックマン =ハリス窓等を用いればよい。

このような処理を行うことにより、窓関数処理により発生する直流成分が、重み付け平均差分処理部 91で各サンプリングデータから予め減算され、この直流成分が予め減算されたデータに窓関数処理部 92で窓関数処理による直流成分が重畳される。このため、重み付け平均差分処理部 91で減算される直流成分と、窓関数処理部 92 で重畳される直流成分とがー致し、相殺される。これにより、窓関数処理を行っても、サンプリングデータに重畳する直流成分が完全に除去される。

[0042] 窓関数処理部 92は、この直流成分が完全に除去されたデータを FFT処理部 93に与える。

[0043] FFT処理部 93は、入力されたデータを FFT (高速フーリエ変換)処理して、周波数スペクトル (周波数領域でのデータ列）を算出する。

[0044] この処理により、図 2 (A)に示すような周波数スペクトルを得ることができる。

[0045] 図 2は周波数スペクトルを表す図であり、（A)は本実施形態の構成を用いた場合、

(B)は特許文献 1に示す構成を用いた場合、 (C)は DCカット処理を行ってヽな、場合をそれぞれ示す。なお、図 2は、図 3に示すように、自車近傍に歩行者 1人が存在し、遠方に自動車 2台が存在する場合の周波数スペクトルを示す。図 3は自車に対する検知領域内の歩行者 101および自動車 102, 103の存在状況を示す概念図である。

[0046] 図 2に示すように、 0周波数ビン付近と、 2箇所の所定周波数ビンとに、所定閾値を超えるスペクトルピークが検出される。これらのスペクトルピークは、図 3の場合に対応させると、 0周波数ビン付近のスペクトルピークが自車近傍の歩行者 101に対応し、 2 箇所の所定周波数ビンのスペクトルピークがそれぞれ遠方に位置する自動車 102, 103に対応するものである。

[0047] 図 2 (C)に示すように、 DCカット処理を行わな、場合、直流成分に起因する 0周波数ビンのスペクトルピークが高ぐこの 0周波数ビン近傍に現れる歩行者 101に起因するスペクトルピークが 0周波数ビンのスペクトルピークよりも低くなる。このため、この 0周波数ビン近傍に現れるスペクトルピーク力歩行者 101によるものなの力、前述のように信号処理上重畳される直流成分による 0周波数ビンのスペクトルピークの裾野部分であるのかを判断することができな、。

[0048] また、図 2 (B)に示すように、特許文献 1の方法、すなわち、単にサンプリングデータの平均値で DCカット処理をした後に、窓関数処理を行った場合、窓関数処理による直流成分に起因する 0周波数ビンのスペクトルピークが現れる。これは、前述のように、窓関数処理および FFT処理を行うサンプリング区間の切り出しにおいて、切り出されたサンプリングデータの変位と窓関数の変位との関係で、サンプリングデータの正成分が強調され、負成分が抑圧されるようなことがあるからである。このように、正成分が強調され、負成分が抑圧されると、このサンプリング区間でのサンプリングデータの平均値が正側にシフトし、結果的に直流成分が重畳した状態となり、 0周波数ビンにスペクトルピークが現れる。

[0049] このように、特許文献 1の方法では、依然として 0周波数ビンのスペクトルピークが現れ、 0周波数ビン近傍に現れる歩行者 101に起因するスペクトルピークが 0周波数ビンのスペクトルピークと略同等となる。この場合には、 DCカット処理を行わない場合と同様に、 0周波数ビン近傍に現れるスペクトルピーク力歩行者 101によるものなのか、前述のように信号処理上重畳される直流成分による 0周波数ビンのスペクトルピークの裾野部分であるのかを判断することができない。

[0050] これらに対して、本実施形態の構成を用いることで、図 2 (A)に示すように、直流成分による 0周波数ビンのスペクトルピークが完全に無くなり、 0周波数ビン近傍に現れるスペクトルピーク力歩行者 101によるものであることを確実に判断することができる

[0051] ピーク検出部 94は、直流成分が除去された周波数スペクトルに対して、前述のように所定の閾値を設定し、所定閾値以上のスペクトルピークを検出する。この際、図 2 ( A)に示すような直流成分が除去された周波数スペクトルでスペクトルピークを検出することで、自車近傍の歩行者 101や遠方の自動車 102, 103のスペクトルピーク、特に、自車近傍のスペクトルピークを確実に検出することができる。

[0052] 距離'速度算出部 95は、上り変調区間と下り変調区間とのそれぞれで得られたスぺタトルピークをペアリングして、ペアリングされたスペクトルピークの周波数から物標 10 0の相対距離および相対速度を検出する。

[0053] このような検出信号処理部 9の処理の流れを、図 4に示すフローチャートを参照して説明する。

図 4は、検出信号処理部 9の処理フローを示すフローチャートである。

物標検知が開始されると、まず、検出信号処理部 9は、上り変調区間内の所定サンプリング区間のサンプリングデータを取り込んで、バッファリングする（Sl)。

次に、検出信号処理部 9 (重み付け平均差分処理部 91)は、取り込んだ所定サンプリング区間のサンプリングデータに対して、後段の処理で用いる窓関数に応じた重み付けを行い、これら重み付けを行ったサンプリングデータの平均値を算出する。そして、検出信号処理部 9は、各サンプリングデータ力この重み付け平均値を減算する（S2)。

検出信号処理部 9 (窓関数処理部 92)は、減算処理されたサンプリングデータを窓関数処理する。すなわち、各サンプリングデータに対して対応する窓関数の係数を乗算する (S3)。

そして、検出信号処理部 9 (FFT処理部 93)は、この窓関数処理されたサンプリングデータを FFT処理して、上り変調区間の信号 (アップビート信号と称する）の周波数スペクトルを算出する（S4)。

また、検出信号処理部 9は、下り変調区間の所定サンプリング区間のサンプリングデータを取り込んで、ノッファリングする（S5)。

次に、検出信号処理部 9 (重み付け平均差分処理部 91)は、取り込んだ所定サンプリング区間のサンプリングデータに対して、後段の処理で用いる窓関数に応じた重み付けを行い、これら重み付けを行ったサンプリングデータの平均値を算出する。そして、検出信号処理部 9は、各サンプリングデータ力この重み付け平均値を減算する（S6)。

検出信号処理部 9 (窓関数処理部 92)は、減算処理されたサンプリングデータを窓関数処理する。すなわち、各サンプリングデータに対して対応する窓関数の係数を乗算する (S7)。

そして、検出信号処理部 9 (FFT処理部 93)は、この窓関数処理されたサンプリングデータを FFT処理して、下り変調区間の信号 (ダウンビート信号と称する）の周波数スペクトルを算出する（S8)。

このようにアップビート信号の周波数スペクトルと、ダウンビート信号の周波数スぺクトルとが算出されると、検出信号処理部 9 (ピーク検出部 94)は、アップビート信号のピーク周波数 (スペクトルピーク）を検出するとともに、ダウンビート信号のピーク周波数 (スペクトルピーク)を検出する。この際、周期波形を有限の時間幅で切り出すことにより、トランケーシヨンによるスペクトルの広がりが生じる力このような場合には、閾値を超える範囲について強度が極大値をとる周波数位置をピーク周波数として求めればよい。そして、検出信号処理部 9 (距離'速度算出部 95)は、アップビート信号のピーク周波数とダウンビート信号のピーク周波数とのペアリングを既知の方法を用いて行う（S9)。すなわち、アップビート信号の周波数スペクトルに現れたピーク周波数と、ダウンビート信号の周波数スペクトルに現れたピーク周波数とについて、同じ物標に起因して生じたピーク周波数同士の組み合わせを判定する。

検出信号処理部 9 (距離'速度算出部 95)は、ペアとなるアップビート信号のピーク周波数とダウンビート信号のピーク周波数との和に基づいて、レーダ装置から物標までの距離を算出する (S10)。また、検出信号処理部 9 (距離'速度算出部 95)は、ぺァとなるアップビート信号のピーク周波数とダウンビート信号のピーク周波数との差に基づいて、レーダ装置に対する物標の相対速度を算出する（Sl l)。

[0054] 以上のように、本実施形態の構成を用いることにより、周波数スペクトルに直流成分が重畳せず、 0周波数ビン近傍のピーク周波数 (スペクトルピーク）を確実に検出することができる。これにより、自車近傍に存在する物標を確実に検出することができる。

[0055] なお、本実施形態の方法では、窓関数処理を除けば、 FFTの前段階の処理として、（1 1)サンプリングデータに窓関数に応じた重み付けをして平均値を算出する処理、および、（1 2)各サンプリングデータから平均値を減算する処理の 2つの処理が行われる。ここで、サンプリングデータ数が 512であった場合、（1— 1)の処理は、積和演算 512回と除算 1回との計 513回の演算からなり、（1— 2)の処理は、減算 51 2回からなる。すなわち、全体として 1025回の演算処理で FFTの前段階の処理が完了する。

[0056] 一方、特許文献 2の方法では、窓関数処理を除けば、 FFTの前段階の処理として、

(2— 1)サンプリングデータの平均値を算出する処理、（2— 2)各サンプリングデータから平均値を減算する処理、 (2- 3)窓関数処理後のサンプリングデータの平均値を算出する処理、および、（2— 4)窓関数処理後のサンプリングデータから、窓関数処理後の平均値を減算する処理の計 4つの処理が行われる。ここで、本実施形態の場合と同様にサンプリングデータ数が 512であった場合、（2—1)の処理は、加算 512 回と除算 1回との計 513回の演算力もなり、（2— 2)の処理は、減算 512回からなり、 ( 2— 3)の処理は、加算 512回と除算 1回との計 513回の演算からなり、（2— 4)の処理は、減算 512回からなる。すなわち、全体として 2050回の演算処理で FFTの前段階の処理が完了する。

[0057] ここで、一般的な DSPでは、積和演算、加算、減算はいずれも 1クロックで処理することができる。本実施形態の方法では、積和演算、加算、減算の合計回数は 1025回であり、特許文献 2の方法では、積和演算、加算、減算の合計回数は 2050回である。このように、本実施形態の方法を用いることで、従来の特許文献 2の方法を用いる場合の約半分の時間で、窓関数処理を除く FFTの前段階の処理を行うことができる。これにより、従来よりも簡素な処理で高速に物標検知処理を行うことができる。

[0058] 次に、第 2の実施形態に係るレーダ装置について図を参照して説明する。

本実施形態のレーダ装置は、第 1の実施形態に示したレーダ装置に対して、時間領域による重み付け平均差分処理部 91を省略し、 FFT処理部 93の直後に、周波数領域による重み付け平均差分処理部 96を備えたものであり、他の構成は、第 1の実施形態に示したレーダ装置と同じである。

図 5は、本実施形態のレーダ装置の主要部を示すブロック図である。

本実施形態のレーダ装置は、送信制御部 10、 VC01、アイソレータ 2、力ブラ 3、サーキユレータ 4、アンテナ 5、ミキサ 6、 IF増幅回路 7、 ADコンバータ 8、検出信号処理部 9を備える。なお、検出信号処理部 9以外の構成は、第 1の実施形態のレーダ装置と同じであるので、説明は省略する。

[0059] 検出信号処理部 9は、窓関数処理部 92、 FFT処理部 93、重み付け平均差分処理部 96、ピーク検出部 94、距離 ·速度算出部 95を備える。

[0060] 窓関数処理部 92は、所定サンプリング区間で切り出されたサンプリングデータに対して窓関数によるフィルタリング処理を行う。なお、窓関数としては、一般的なハニング窓ゃハミング窓、ブラックマン =ハリス窓等を用いればよい。

FFT処理部 93は、窓関数処理されたサンプリングデータを FFT (高速フーリエ変換)処理して、周波数スペクトル (周波数領域でのデータ列）を算出する。 [0061] 重み付け平均差分処理部 96は、次に示す原理に基づいて、窓関数処理されたサンプリングデータの周波数スペクトルから、窓関数処理に起因する直流成分を含む周波数スペクトルを減算する処理を周波数軸上のデータで行うことで、窓関数処理により重畳される直流成分を除去した周波数スペクトルを算出する。

[0062] 第 1の実施形態に示したように、窓関数で重み付けされたサンプリングデータの平均値は、式（1)の通りとなり、これを定数 aとおくと、

[0063] [数 3]

[0064] で表される。

[0065] また、窓関数処理された FFT処理前のデータ yは、式（3)で表される。

[0066] ここで、フーリエ変換を F[ ]で表すと、窓関数により重み付けされた平均値を差分して、窓関数処理されたサンプリングデータのフーリエ変換結果は、 F[y ]となり、

F[y ] =F[ (x -a) h ] 一（5)

で表される。ここで、 Xは純粋な反射信号力のサンプリングデータであり、 hは窓関数である。そして、 Xのフーリエ変換結果を X、 aのフーリエ変換結果を A、 hのフー n m m n リエ変換結果を Hとし、畳み込み積分を「 *」で表すと、

m

F[ (x -a) h ]

= (X— A ) * H =X * H — A * H —（6)

m m m m m m m

で表される。

[0067] 式（6)にお!/、て、 X * Hは、元のサンプリングデータを窓関数処理して FFT処理 m m

したものに相当する。すなわち、直流成分除去を行うことなく FFT処理したものに相当し、本実施形態の FFT処理部 93の出力データ (周波数スペクトル）に相当する。

[0068] 一方、 Aは、 aが定数であることから、直流成分のみとなり、 m=0であれば「a」とな m

り、 m≠0であれば「0」となる。

また、 Hは窓関数 hのフーリエ変換結果であるので、

m n

A 水 H =aH

m m m

で表される。 [0069] これは、直流成分 aが窓関数処理によって、周波数軸上で広げられた結果に相当し、重み付け平均差分処理部 96で、入力スペクトル力も差分する周波数スペクトルに相当する。

[0070] これにより、ピーク検出部 94に入力される周波数スペクトルは、 F[y ]、すなわち、サンプリングデータに対して窓関数の重み付けを行った平均値を、サンプリングデータから差分し、その結果を窓関数処理してカゝら FFT処理して得られる周波数スペクトルと同じになる。

[0071] このように、 FFT処理後に周波数スペクトル同士の差分を行うようにしても、窓関数による直流成分の除去を行うことができる。

[0072] ところで、定数 aは、式 (4)を用いて算出してもよいが、次の方法で算出してもよい。

[0073] aは、直流成分除去のための項であるので、式（5)の直流成分が「0」になるように設定される。

[0074] したがって、

F[x h ] =X水 H =V

n n m m m

とすると、直流成分すなわち、 m=0のとき、

V -aH =0

o o

となり、

a=V /H 一（7)

o o

で算出することができる。

[0075] ここで、 Vは元のサンプリングデータの窓関数処理後の直流成分であり、 FFT処理

0

時に算出することができる。 Hは窓関数の直流成分であるので、予め算出しておくこ

0

とができる。これにより、 aも簡単に算出することができる。

[0076] 本実施形態のより具体的な処理例を、次に説明する。なお、以下の説明では、原信号にすでに直流成分が重畳して、る場合にっ、て示すが、窓関数処理より直流成分が重畳する場合も同様の処理で直流成分を除去することができる。

[0077] 図 6 (A)は原信号の波形を示し、 (B)は図 7 (A)のハニング窓で図 6 (A)の原信号を窓関数処理した信号の波形を示し、 (C)は (B)の信号の FFT処理による周波数スぺクトノレを示す„ 07 (A)はハユング窓の波形を示し、 (B)は（A)のハユング窓の周波数スペクトルを示す。

図 8はピーク検出部 94に入力される信号の周波数スペクトルを示す。

[0078] 図 6 (A)に示すような原信号が入力されると、図 6 (B)に示すような直流成分を含む窓関数処理後信号が出力される。この信号を FFT処理すると、図 6 (C)に示すよう〖こ

、直流成分を含む周波数スペクトルが生成される。

[0079] 一方、図 7 (A)に示すような振幅「1」のハユング窓を FFTすると、フーリエ変換結果

Hは、

m

[0080] [数 4]

[0081] となり、 Hの絶対値の周波数スペクトルは図 7 (B)となる。

m

[0082] ところで、式（5)に示す

F[y ] =F[ (x -a) h ] =W

とすると、

W =V -aH =V - m m m m

となり、

[0083] [数 5]

[0084] となる。

[0085] すなわち、ピーク検出部 94に入力される直流成分除去処理後の信号 Wとしては、 m 元のサンプリングデータの窓関数処理後の周波数スペクトルに対して、 Wに「0」を代

0 入し、 Wに「V +V Z2」を代入するだけで、周波数スペクトルを得ることができ、図 8

1 1 0

に示すようなスペクトル図となる。

[0086] 図 8に示すように、信号 Wは、 0周波数ビンが 0となり、その隣の 1周波数ビンが図 6 (C)に示した原信号の周波数スペクトル 1周波数ビンから、図 7 (B)に示したハニング窓の 1周波数ビンに定数 V ZHをかけたものを差分した値となり、 2周波数ビン以降

0 0

は、原信号と同じとなる。

このように、周波数領域で重み付け平均差分処理を行っても、確実に直流成分を除去することができる。

[0087] 次に、本実施形態の検出信号処理部 9の処理の流れを、図 9に示すフローチャートを参照して説明する。

図 9は、検出信号処理部 9の処理フローを示すフローチャートである。

物標検知が開始されると、まず、検出信号処理部 9は、上り変調区間内の所定サンプリング区間のサンプリングデータを取り込んで、バッファリングする（S21)。

次に、検出信号処理部 9 (窓関数処理部 92)は、サンプリングデータを窓関数処理する。すなわち、各サンプリングデータに対して対応する窓関数の係数を乗算する（

S22)。

そして、検出信号処理部 9 (FFT処理部 93)は、この窓関数処理されたサンプリングデータを FFT処理して、上り変調区間の信号 (アップビート信号と称する）の周波数スペクトルを算出する（S23)。

周波数スペクトルを得ると、検出信号処理部 9 (重み付け平均差分処理部 96)は、予め算出されている窓関数の周波数スペクトルに、 FFT処理で算出されたサンプリングデータの直流成分に対応する定数を乗算して、サンプリングデータの周波数スぺクトルカも減算する（S24)。

[0088] また、検出信号処理部 9は、下り変調区間の所定サンプリング区間のサンプリングデータを取り込んで、ノッファリングする（S25)。

次に、検出信号処理部 9 (窓関数処理部 92)は、サンプリングデータを窓関数処理する。すなわち、各サンプリングデータに対して対応する窓関数の係数を乗算する（ S26)。

そして、検出信号処理部 9 (FFT処理部 93)は、この窓関数処理されたサンプリングデータを FFT処理して、下り変調区間の信号 (ダウンビート信号と称する）の周波数スペクトルを算出する（S27)。周波数スペクトルを得ると、検出信号処理部 9 (重み付け平均差分処理部 96)は、予め算出されている窓関数の周波数スペクトルに、 FFT処理で算出されたサンプリングデータの直流成分に対応する定数を乗算して、サンプリングデータの周波数スぺクトルカも減算する（S28)。

[0089] このようにそれぞれ直流成分除去された、アップビート信号の周波数スペクトルとダゥンビート信号の周波数スぺ外ルとが算出されると、検出信号処理部 9 (ピーク検出部 94)は、アップビート信号のピーク周波数を検出するとともに、ダウンビート信号のピーク周波数を検出する。そして、検出信号処理部 9 (距離'速度算出部 95)は、アツプビート信号のピーク周波数とダウンビート信号のピーク周波数とのペアリングを既知の方法を用いて行う（S 29)。

検出信号処理部 9 (距離'速度算出部 95)は、ペアとなるアップビート信号のピーク周波数とダウンビート信号のピーク周波数との和に基づいて、レーダ装置から物標までの距離を算出する (S30)。また、検出信号処理部 9 (距離'速度算出部 95)は、ぺァとなるアップビート信号のピーク周波数とダウンビート信号のピーク周波数との差に基づいて、レーダ装置に対する物標の相対速度を算出する（S31)。

[0090] 以上のように、本実施形態の構成を用いても、周波数スペクトルに直流成分が重畳せず、 0周波数ビン近傍のピーク周波数 (スペクトルピーク）を確実に検出することができる。これにより、自車近傍に存在する物標を確実に検出することができる。

[0091] なお、本実施形態の方法では、窓関数処理と FFT処理とを除けば、ピーク検出の前段階の処理として、（3— 1) FFT後の周波数スペクトルの 1周波数ビン Wに対して

1

Vから V Z2を差分する処理、および、（3— 2) FFT後の周波数スペクトルの 0周波

1 0

数ビン Wに「0」を代入する処理の 2つの処理が行われる。ここで、サンプリングデー

0

タ数が 512であった場合、（3— 1)の処理は、除算 1回と減算 1回の計 2回の演算からなり、（3— 2)の処理は、代入 1回力もなる。すなわち、全体として 3回の演算処理でピーク検出の前段階の処理が完了する。

[0092] 一方、特許文献 2の方法では、前述のように、 2050回の演算処理が必要となる。

[0093] ここで、一般的な DSPでは、積和演算、加算、減算、代入はいずれも 1クロックで処理することができる。したがって、本実施形態の方法を用いることで、格段に処理負荷を低減させることができる。これにより、従来よりも簡素な処理で、且つ第 1の実施形態よりもさらに高速に物標検知処理を行うことができる。

なお、以上に示した各実施形態では、周波数分析のために高速フーリエ変換 (FF T)を用いたが、周波数分析方法として FFTに限られるものではない。周波数分析すべきサンプリングデータを必要なサンプリング区間に切り出す際に、いわゆるトランケーシヨンにより周波数分析の結果に直流成分が現れる離散フーリエ変換であれば、同様に適用できる。

Claims

請求の範囲

[1] 探知用電波である送信信号を送信し、物標からの反射信号を含む受信信号を受信する送受信手段と、

前記送信信号と前記受信信号との周波数差の信号であるビート信号をサンプリングするとともに、 AD変換して所定データ数のサンプリングデータ列を生成するサンプリングデータ列生成手段と、

該サンプリングデータ列のうち所定サンプリング区間のサンプリングデータに対して所定の窓関数に準じた重み付けを行って、該重み付けを行ったサンプリングデータの平均値を算出し、当該サンプリング区間のそれぞれのデータ力前記平均値を減じて被周波数分析データを求める被周波数分析データ生成手段と、

前記被周波数分析データに対して前記窓関数を乗じる窓関数処理手段と、窓関数処理された被周波数分析データを離散フーリエ変換により周波数スペクトルを算出することで前記ビート信号の周波数成分を算出し、該周波数成分力前記物標の探知を行う物標検知手段と、

を備えたことを特徴とするレーダ装置。

[2] 前記平均値は、前記所定サンプリング区間のサンプリングデータ Xのデータ数を N 、サンプリングデータ番号を n=0, 1, 2, · · · , N— 1とし、各サンプリングデータ Xに対応する窓関数を hとして、

で、算出される請求項 1に記載のレーダ装置。

探知用電波である送信信号を送信し、物標からの反射信号を含む受信信号を受信する送受信手段と、

該サンプリングデータ列に対して前記窓関数を乗じる窓関数処理手段と、窓関数処理された被周波数分析データの離散フーリエ変換により得られる周波数スペクトルから、該周波数スペクトルの直流成分に応じて決まる補正値で重み付けしてなる前記窓関数の周波数スペクトルを差分することで前記ビート信号の周波数成分を算出し、該周波数成分から前記物標の探知を行う物標検知手段と、

を備えたことを特徴とするレーダ装置。

[4] 前記補正値は、前記窓関数処理された被周波数分析データの周波数スペクトルの直流成分を Vとし、窓関数の周波数スペクトルの直流成分を Hとして、

0 0

V /H

0 0

で、算出される請求項 3に記載のレーダ装置。

[5] 前記送受信手段は、

前記探知用電波を、周波数が次第に上昇する上り変調区間と、周波数が次第に下降する下り変調区間とが時間的に三角波状に繰り返し変化する周波数変調波とし、前記物標検出手段は、

前記上り変調区間の前記ビート信号と前記下り変調区間の前記ビート信号とに基づいて、物標の相対距離および相対速度を検出する請求項 1〜4のいずれかに記載のレーダ装置。