WO2016199296A1 - レーダ装置 - Google Patents

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WO2016199296A1
WO2016199296A1 PCT/JP2015/067029 JP2015067029W WO2016199296A1 WO 2016199296 A1 WO2016199296 A1 WO 2016199296A1 JP 2015067029 W JP2015067029 W JP 2015067029W WO 2016199296 A1 WO2016199296 A1 WO 2016199296A1
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WO
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hypothesis
motion
unit
value
orbital
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PCT/JP2015/067029
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English (en)
French (fr)
Inventor
紫 五井
小幡　康
洋志 亀田
Original Assignee
三菱電機株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems

Definitions

  • the present invention relates to a radar apparatus that estimates a trajectory element of an object based on, for example, a received signal obtained by a radar sensor.
  • non-patent documents 1 and 2 have configurations as conventional radar apparatuses that estimate the trajectory elements of a trajectory object based on a received signal obtained by a radar sensor.
  • a plot which is a three-dimensional position of the orbital object is extracted by performing observation for a predetermined time by a radar sensor and performing signal processing and detection processing on a received signal from the orbital object. This observation is performed a plurality of times, and the position and velocity vector of the orbiting object being observed are estimated by performing time series processing using a Kalman filter or the like on the plot for each observation.
  • the conventional radar apparatus estimates the trajectory element of the orbiting object under observation based on the estimated position and velocity vector and the motion model related to the orbiting object.
  • the conventional radar apparatus requires a 6-dimensional vector composed of position and velocity vectors in order to estimate the orbital element of the orbital object.
  • it is necessary to estimate a velocity vector by a plurality of plots acquired by receiving reflection of radio waves from an object and tracking processing. Therefore, the conventional radar apparatus has a problem that it takes an observation time for estimating a plurality of plots.
  • an identification process is required to determine whether or not the orbiting object being observed is the same as the orbital object observed in the past.
  • this identification process also has a problem that it is necessary to estimate a velocity vector by a plurality of plots and tracking processes.
  • the present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to obtain a radar apparatus capable of estimating a trajectory element almost simultaneously with the detection of one plot using a radar sensor.
  • a radar apparatus includes an observation value output unit that outputs an observation value of an orbital object, a motion hypothesis generation unit that generates a plurality of motion hypotheses of the orbital object, and a plurality of motion hypotheses generated by the motion hypothesis generation unit.
  • An evaluation unit that calculates a first evaluation value indicating consistency with an observation value output from the observation value output unit, a first evaluation value calculated by the evaluation unit, and a plurality of motion hypotheses
  • a hypothesis extraction unit that extracts a part of the motion hypotheses from the plurality of motion hypotheses based on the second evaluation value derived from.
  • the orbital element can be estimated almost simultaneously with the detection of one plot, and the orbital element can be estimated in a shorter time compared to the prior art.
  • it is explanatory drawing which shows the concept which correct
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a radar apparatus 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing a process flow of the radar apparatus 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the concept when the motion of the orbital object in the three-dimensional space is converted into the range for each pulse hit by the radar sensor and the shift amount with respect to the Doppler in the radar apparatus 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a radar apparatus 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing a process flow of the radar apparatus 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the concept when the motion of the orbital object in the three-dimensional space is converted into the range for each pulse hit by the radar sensor and the shift amount with respect to the Doppler in the radar apparatus 1 according to the first
  • the radar apparatus 1 includes an observation value output unit 12 that is an output unit of an observation value of an orbital object and a parameter calculation unit 11 that is a calculation unit of an orbital object of the orbital object.
  • the observation value output unit 12 includes a signal reception unit 10 that is a reception unit and a waveform correlation calculation unit 20 that is a correlation calculation unit.
  • the parameter calculation unit 11 includes a movement hypothesis generation unit 301, an evaluation unit 30, a trajectory element estimation unit 40, and a hypothesis extraction unit 50.
  • the evaluation unit 30 includes a momentum compensation unit 302 and a hit direction signal integration processing unit (also simply referred to as an integration processing unit) 303 therein.
  • the trajectory element represents an element called a trajectory 6 element. More specifically, the six elements of the orbit inclination angle, the rising intersection red longitude, the eccentricity, the near point argument, the average near point angle, and the average motion correspond to the orbital elements.
  • the radar apparatus 1 integrates received signals for a plurality of pulse hits by a radar sensor that irradiates radio waves and receives the reflected waves, and obtains one plot that is a three-dimensional position of the orbital object that is an object moving on the orbit. It is characterized by processing in Since a general technique is used as the radar sensor, a detailed description of the operation and function of the radar sensor is omitted.
  • the observation value output unit 12 obtains the observation value of the orbital object from the signal received by the antenna and outputs it. Details will be described below.
  • the antenna receives the radio wave reflected by the orbital object and outputs it to the signal receiving means 10.
  • the signal receiving means 10 is constituted by a known module or the like, receives a signal output from the antenna, demodulates it, and outputs it as a received signal.
  • the received signal output from the signal receiving means 10 is a received signal corresponding to a plurality of pulse hits used in the process of detecting the orbital object as one plot, and is supplied to the waveform correlation calculating means 20 in the observation value output section 12. (Step ST1000).
  • the waveform correlation calculation means 20 inputs a reception signal for each pulse hit by the radar sensor from the signal reception means 10 and performs a correlation calculation with the transmission signal. As a result, a correlation signal as shown in FIG. 3A is obtained as a delay time waveform of the received signal for each pulse hit (step ST2000). The delay time waveform of this received signal is the observed value of the orbital object.
  • the parameter calculation means 11 uses the extended time waveform obtained by the waveform correlation calculation means 20 to calculate the initial position and initial velocity vector of the orbital object and the orbital elements that are the orbital parameters of the orbital object. The details will be described below.
  • the motion hypothesis generation unit 301 in the parameter calculation means 11 is based on the prior information such as the observation range by the radar sensor, the orbital element of the orbital object to be observed, etc. ) Are set as initial values for the position and velocity vector (sixth dimension) of the orbital object in three-dimensional orthogonal coordinates, that is, the initial position and initial velocity vector of the orbital object. Multiple hypotheses are generated. (Step ST3011).
  • the initial values related to the position and velocity vector of the orbital object in the three-dimensional Cartesian coordinates set in step ST3011, may be set as a round robin within the assumed range, or may be randomly generated as a particle filter. The same applies to the following embodiments.
  • the motion hypothesis generation unit 301 performs m times within one observation time by the radar sensor based on the initial value regarding the position and velocity vector of the orbital object in the three-dimensional orthogonal coordinates set in step ST3011, and the motion model regarding the orbital object.
  • the motion (position and velocity vector) of the orbital object in the three-dimensional space with respect to the time of the pulse hit is predicted for each hypothesis (step ST3012).
  • a model based on the equation of motion shown in the following equation (1) related to the orbital object shown in Non-Patent Document 2 or the like is used.
  • ⁇ e is the gravity constant of the earth.
  • J 2 is a second order harmonic coefficients of the gravitational potential.
  • r e is the equator radius of the earth.
  • the motion hypothesis generation unit 301 outputs information on the motion of the orbital object in the three-dimensional space with respect to the time corresponding to m pulse hits by the radar sensor predicted in step ST3012, to the momentum compensation unit 302 in the evaluation unit 30.
  • the evaluation unit 30 in the parameter calculation unit 11 calculates an observation value output from the waveform correlation calculation unit 20 in the observation value output unit 12 for each of the plurality of exercise hypotheses generated by the exercise hypothesis generation unit 301.
  • a first evaluation value indicating consistency is calculated.
  • a hypothesis given the motion parameters of position and velocity by the motion hypothesis generation unit 301 is output to the motion compensation unit 302.
  • the motion compensation unit 302 compensates the distance, speed, and the like for each pulse hit and outputs the hit direction signal integration processing unit 303.
  • the hit direction signal integration processing unit 303 accumulates signals by integrating the delay time waveform compensated for distance, speed, etc. in the hit direction. The result of this accumulation becomes the first evaluation value.
  • the momentum compensation unit 302 in the evaluation unit 30 is the distance from the radar sensor, which is input from the motion hypothesis generation unit 301, with respect to the motion prediction information in three-dimensional orthogonal coordinates with respect to the time corresponding to m pulse hits of the orbital object.
  • the distance is converted into a speed and a distance acceleration (step ST3021).
  • s x , s y , and s z are the x, y, and z coordinates of the position of the radar sensor. Further, x k (double dot), y k (double dot), and z k (double dot) are x, y, and z axis components of acceleration in the equation (1).
  • the momentum compensation unit 302 is based on the prediction information converted into the distance velocity R k (dot) as viewed from the radar sensor in step ST3021 and the delay time waveform that is the result of the cross-correlation input from the waveform correlation calculation means 20. Then, the range cell is shifted as shown in FIG. 3B, and the distance changed within the observation time is corrected (step ST3022).
  • This range cell shift correction is performed by subtracting the range cell shift amount based on the prediction information converted into the distance speed in step ST3021 from the distance based on the delay time of the delay time waveform input from the waveform correlation calculation means 20. This is done as in 3).
  • Equation (3) c is the speed of light, ⁇ tk is the delay time of the delay time waveform input from the waveform correlation calculation means 20, and R i, k (dot) is the distance speed based on the i-th hypothesis in the motion hypothesis generation unit 301.
  • T is the pulse repetition period of the radar sensor, and R ′ i, k is the distance after correction of the shift of the range cell based on the i-th hypothesis.
  • the momentum compensation unit 302 determines the distance change amount ⁇ R k that is changed by the distance acceleration R k (double dot) for m pulse hits. Calculate (step ST3023).
  • the distance change amount ⁇ R k transitioned by the above-described distance acceleration R k (double dot) is added to the phase of the correlation waveform which is the output of the waveform correlation calculation means 20, and this is an influence term of Doppler shift.
  • An amount with a negative sign of the distance change amount ⁇ R k that is shifted by the distance acceleration R k (double dot) is set as a phase compensation amount for each pulse hit.
  • the hit direction signal integration processing unit 303 in the evaluation unit 30 calculates by the motion compensation unit 302 for each range cell of m pulse hits corrected based on the i-th hypothesis in the motion hypothesis generation unit 301.
  • the phase compensation amount is multiplied by the correlation waveform for each pulse hit, and coherent integration is performed in the hit direction (step ST3030).
  • the trajectory element estimation means 40 calculates a trajectory element by a known method from the initial value of the position / velocity vector for each motion hypothesis (step ST4000).
  • the orbital element represents an element called an orbital 6 element. More specifically, the six elements of the orbit inclination angle, the rising intersection red longitude, the eccentricity, the near point argument, the average near point angle, and the average motion correspond to the orbital elements. Note that a configuration in which the trajectory element estimation unit 40 calculates any one of the six elements of the trajectory inclination angle, the ascending intersection redness, the eccentricity, the near point argument, the average near point angle, and the average motion is also included in the present application.
  • the hypothesis extraction unit 50 holds the signal integration result output from the hit direction signal integration processing unit 303 and the trajectory element estimation result output from the trajectory element estimation means 40 for each hypothesis. Further, using the signal integration result, the trajectory element estimation result, and the initial value of the position and velocity vector for each hypothesis, a hypothesis most likely to be closest to the true motion hypothesis is extracted as an upper hypothesis. One or more hypotheses may be extracted. Since the motion hypothesis represents the initial values of the position and velocity vectors, a position and velocity vector close to true motion are obtained in the extracted upper hypothesis. The extracted upper hypothesis is output as an estimation result. (Step ST3040)
  • the position and velocity vector of the upper hypothesis output from the hypothesis extraction unit 50 may be input to the motion hypothesis generation unit 301, and the motion hypothesis may be randomly generated in a particle filter manner using the upper hypothesis. Good.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of generating a hypothesis based on the weight of a hypothesis performed between the hypothesis extraction unit 50 and the exercise hypothesis generation unit 301.
  • the method of randomly generating the hypothesis position and velocity vector in a particle filter manner in the motion hypothesis generation unit 301 includes operations 1 to 3 shown in FIG.
  • FIG. 4 schematically shows true motion parameters (initial position and initial velocity) SR, motion parameters S0 of hypothesis initial values, and motion parameters S1 to S8 of generated hypotheses. . Each operation is explained according to the procedure.
  • Operation 1 The initial hypothesis generation in the motion hypothesis generation unit 301 is shown. Hypotheses are randomly generated around the initial value S0 of the hypothesis, which is indicated by a black triangle in the figure.
  • Operation 2 The hypothesis given the likelihood in the hypothesis extraction unit 50 is indicated by a black circle in the figure. The position of the black circle indicates the motion specification of each hypothesis, and the size of the black circle indicates the likelihood given to the hypothesis.
  • the hypothesis generated by the motion hypothesis generation unit 301 is input to the hit direction signal integration processing unit 303, coherent integration is performed, and the weight of the hypothesis obtained from the integration result is calculated.
  • the maximum signal amplitude or the signal-to-noise ratio may be used as the weight of the hypothesis, or other values may be used as the weight.
  • Operation 3 A state where the hypothesis is generated again in the motion hypothesis generation unit 301 is shown.
  • the hypothesis extraction unit 50 is input with the position and velocity vector and weight for each hypothesis, the hypothesis with a smaller weight is rejected, the hypothesis with the larger weight is selected, and the motion hypothesis generation unit 301 with the position and velocity vector as the upper hypothesis To enter. Further, only the position and velocity vectors may be input to the hypothesis extraction unit 50, and weights may be calculated by the hypothesis extraction unit 50 and added to the hypothesis.
  • the position and velocity vector of the generated hypothesis can be brought close to the true motion (position and velocity vector), and the estimation accuracy of the upper hypothesis can be improved.
  • the hypothesis weight used in this operation may be a value other than the maximum signal amplitude or signal-to-noise ratio obtained from the integration result.
  • the hypothesis extraction unit 50 As a method of extracting the upper hypothesis in the hypothesis extraction unit 50, for example, in the signal integration result held for each motion hypothesis, the one with the higher amplitude or signal-to-noise ratio is extracted as the upper hypothesis. This process is called SN (Signal to Noise Ratio) evaluation.
  • a different index (second evaluation value) is further selected from the upper hypotheses extracted using an index (first evaluation value) such as a signal-to-noise ratio or a signal maximum amplitude. )
  • first evaluation value such as a signal-to-noise ratio or a signal maximum amplitude.
  • a multidimensional evaluation value used in the hypothesis extraction unit 50 and a hypothesis extraction method using the evaluation value will be described. That is, an upper hypothesis extraction method using a second evaluation value different from the first evaluation value such as the signal-to-noise ratio or the maximum signal amplitude will be described.
  • the range cell number in which the maximum amplitude exists is given for each motion hypothesis.
  • the range cell number that can be estimated from the position and velocity vectors is collated, and the one whose difference is small is extracted as an upper hypothesis.
  • the range cell is a value indicating the distance between the radar and the orbiting object.
  • the difference between the theoretical range cell number estimated from the hypothesis position and velocity vector and the range cell number obtained from the result obtained by correcting the received signal with the hypothesis in the hit direction signal integration processing unit 303 and integrating it is the hypothesis distance (position ) Can be regarded as an error.
  • the hypothesis of a position (distance) close to the true value the difference between the theoretically estimated range cell number and the range cell number obtained from the signal integration result is small. From this fact, it is possible to improve the estimation accuracy of the hypothesis position (distance) by selecting a hypothesis having a small difference between the theoretical range cell number and the range cell number obtained from the signal integration result.
  • hypotheses are extracted using physical quantities obtained for each movement hypothesis and estimated physical quantities. For example, a hypothesis is selected using a position and velocity vector given for each hypothesis by the motion hypothesis generation unit 301 or a trajectory element calculated by the trajectory element estimation means 40, and finally a higher hypothesis is selected.
  • a hypothesis to be selected is assumed to be a “hypothesis with the best position, velocity, and orbital element estimation accuracy”.
  • the hypothesis with the best estimation accuracy is the “hypothesis where the difference between the estimated value of the position, velocity, and orbital element and the true value is small”.
  • the signal amplitude and signal-to-noise ratio (hereinafter referred to as S / N ratio), which are the output values of the hit direction signal integration processing unit 303, are the results of motion compensation based on the hypothesis and integration.
  • S / N ratio the signal amplitude and signal-to-noise ratio
  • the hypothesis that remains after the SN evaluation is derived from the fact that “the distribution of the SN ratio increases with a hypothesis that is close to the true motion specification” and “the hypothesis with a high SN ratio is a distribution that is centered around the true value”.
  • the hypothesis that the difference between the estimated value of the position and velocity and orbital elements and the median is small is selected using the median of the estimated elements of
  • a representative value such as an average value may be used.
  • the estimation element refers to the position 3 axis, the speed 3 axis, and the orbital element 6 elements.
  • the median value for each estimated element is a value located in the center when the hypothesized position and velocity and the estimated values of the orbital elements calculated by the orbital element estimating means 40 are rearranged in ascending order.
  • the median value of the position X of the 100 hypothesis is a value located at the center when the 100 estimated values of the position X are rearranged in ascending order.
  • the target hypothesis taking the median value may be a hypothesis selected after evaluation by SN and other indicators, or all hypotheses generated by the movement hypothesis generation unit 301.
  • the hypothesis extraction unit 50 calculates and holds the difference between the position and velocity for each hypothesis and the estimated value of the orbital element and the median given to each estimated element, and compares the estimated elements. In addition, “hypotheses with small differences from the median” are extracted as upper hypotheses in all estimation elements.
  • each estimation element that is, the three dimensions (x, y, z) of the position, the three dimensions of velocity (vx, vy, vz which are velocity components in the xyz direction), and the six elements of the orbital element are different. Therefore, it is difficult to compare the difference between the estimated value and the median value by performing processing such as addition as it is. Therefore, a value obtained by normalizing the difference between the estimated value and the median value is named a normalization error and used for comparison.
  • the normalization error of one specification in one hypothesis is calculated by the following formula, for example.
  • Pi in Equation (4) represents an estimated value of one specification for each hypothesis.
  • N represents the number of hypotheses, and may be the number of hypotheses remaining after the SN evaluation or the total number of hypotheses generated by the motion generation processing unit 301.
  • the denominator of the normalization error equation may be other than the error RMS (mean square error) of the median and the estimated value.
  • the numerator may be a signed difference instead of the absolute value of the difference between the median and the estimated value.
  • the "normalization error variance among estimation elements (specifications) is small” hypothesis and "normalization error values are small for all estimation elements (specifications)” choose a hypothesis.
  • This hypothesis is “the hypothesis where the difference between the median and the estimated value is evenly small”.
  • a selection method using the normalization error a hypothesis having a small dispersion of the normalization error and a small sum of the normalization errors is selected as an upper hypothesis.
  • the estimation element used for the comparison of the normalization error may be all or a part of the position, velocity, and trajectory elements.
  • a hypothesis extraction method using the physical quantity (position, velocity) obtained for each motion hypothesis and the estimated physical quantity (orbit element) in the hypothesis extraction unit 50 a hypothesis selection method using orbit elements may be used. .
  • the target to be observed is an object flying at a low orbital altitude (for example, an altitude in the range of “about 100 km to 2000 km”), and the eccentricity of an object flying at a low orbital altitude is almost a circular orbit. Therefore, the hypothesis that the eccentricity is close to 0 is determined to be closer to the true trajectory.
  • the eccentricity for each hypothesis output by the trajectory element estimation means 40 is used as a weight.
  • a hypothesis with a smaller eccentricity is selected as a higher-order hypothesis as the hypothesis eccentricity is closer to zero.
  • the weight based on the eccentricity given to the upper hypothesis is used as a likelihood when the hypothesis generation is performed in the motion hypothesis generation unit 301, and the number of particles to be generated and the hypothesis are calculated.
  • the range to be generated may be determined.
  • trajectory element physically calculated from the position and velocity for each hypothesis is compared with the trajectory element calculated by the trajectory element estimation means 40 (the trajectory element calculated by a known method (described above, paragraph [0039])). By rejecting hypotheses with large differences, higher hypotheses may be extracted using a method of eliminating hypotheses ignoring physical laws.
  • the target to be observed is an object flying at a low orbital altitude
  • the position vector given by the motion hypothesis generation unit is a three-dimensional orthogonal coordinate
  • the position Z can be regarded as the flying height of the orbital object. Therefore, the average motion is estimated using the first space velocity (orbital velocity) obtained from the value of the hypothetical initial position Z and the orbital velocity obtained from the hypothetical initial velocity.
  • the first space velocity calculated from the initial position Z of the hypothesis is calculated from the following physical law equation.
  • V esc is a first cosmic velocity
  • G is a universal gravitational constant
  • M is the earth mass
  • Re is the earth radius
  • Z is a parameter representing the altitude at the initial position Z of the hypothesis.
  • the on-orbit velocity of the object obtained from the hypothetical initial velocity is calculated by the following formula.
  • V orb is the velocity of the object in the orbit
  • V x , V y , and V z are hypothetical initial velocity vectors.
  • the average motion is estimated using V esc or V orb .
  • Average motion is the number of times an orbiting object orbits the earth in a day.
  • the average motion is calculated from the following formula.
  • n represents the average motion.
  • the velocity estimated by the equation (5) or (6) is set as the estimated velocity, and the estimated average motion is calculated according to the equation (7).
  • the average motion (estimated average motion) calculated by the orbital element estimating means 40 is collated with the estimated average motion obtained by the equation (7), and the estimated average motion greatly deviating from the estimated average motion is rejected and estimated. Select a hypothesis with an estimated average motion that is closer to the average motion.
  • the extraction method in the hypothesis extraction unit 50 the signal amplitude or signal-to-noise ratio obtained from the integration result of the hit direction signal integration processing unit 303, the range cell estimated from the hypothesis position and velocity, the hypothesis selection method and hypothesis by the median value The hypothesis selection method by each orbital element was given.
  • a hypothesis may be extracted by combining all or some of these indices, and an upper hypothesis may be selected.
  • step ST3040 If the likelihood of the hypothesis with the highest likelihood among the upper hypotheses generated in step ST3040 (upper hypothesis extraction) exceeds the threshold value, the motion parameters and the orbital element estimation values for calculating the hypothesis are used as the final values of the apparatus. Output as a result. If not exceeded, a hypothesis having an initial value in the vicinity of the initial value of the upper hypothesis is regenerated, the process returns to step ST3011 (initial value setting), and the subsequent processing is repeated.
  • This likelihood threshold is a preset parameter.
  • Step ST3011 initial value setting
  • step ST3040 upper hypothesis extraction
  • the hypothesis with the highest likelihood is calculated among the upper hypotheses generated in step ST3040 (upper hypothesis generation).
  • the motion specification and the estimated value of the orbital element may be output as the final result of the apparatus.
  • the motion parameters and estimated values of the trajectory elements calculated by the hypothesis with the highest likelihood may be output as the final result of this apparatus.
  • the radar apparatus 1 includes the observation value output unit 12 that outputs the observation values of the orbital object, the movement hypothesis generation unit 301 that generates a plurality of movement hypotheses of the orbital object, and the movement hypothesis generation.
  • An evaluation unit 30 that calculates a first evaluation value indicating consistency with an observation value output from the observation value output unit 12 for each of a plurality of motion hypotheses generated by the unit 301;
  • a hypothesis extraction unit 50 that extracts a part of motion hypotheses from the plurality of motion hypotheses based on the calculated first evaluation value and the second evaluation value derived from the plurality of motion hypotheses.
  • the second evaluation value is the position information or velocity information or orbital element of the orbital object assumed in each of the plurality of motion hypotheses, the error between the median value of the position information and the position information, or the median value and velocity of the velocity information. It is good also as an error with information, or an error with the median of orbit information, and orbit information.
  • the motion hypothesis generation unit 301 regenerates the motion hypothesis of the orbital object based on a part of the motion hypotheses extracted by the hypothesis extraction unit 50.
  • the observation result output unit 12 receives a signal receiving unit 10 that receives signals corresponding to a plurality of pulse hits used in the process of detecting the position of the orbital object, and a plurality of pulse hits received by the signal receiving unit 10.
  • a waveform correlation calculation unit 20 that calculates a delay waveform of the signal for each pulse hit by a correlation calculation between a corresponding signal and a transmission pulse, and the evaluation unit 30 is based on the exercise hypothesis generated by the exercise hypothesis generation unit 301 Then, the delay time waveform of the signal calculated by the waveform correlation calculation unit 20 is corrected, and the momentum compensation unit 302 that outputs as a phase compensation amount, and the phase compensation amount output from the momentum compensation unit 302 for a plurality of pulse hits. And a hit direction signal integration processing unit 303 using the integration result as an evaluation value.
  • the plurality of pulse hits are used in the process of detecting the position of the orbital object as one plot.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the radar apparatus 1 according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating another hardware configuration example of the radar apparatus 1 according to the first embodiment.
  • the functions of the signal receiving means 10, the waveform correlation calculating means 20, the motion hypothesis generating section 301, the momentum compensating section 302, the hit direction signal integration processing section 303, the trajectory element estimating means 40, and the hypothesis extracting section 50 in the radar apparatus 1 are as follows. This is realized by a processing circuit 60.
  • the processing circuit 60 is also referred to as a CPU (Central Processing Unit, a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, a processor, and a DSP that executes a program stored in a memory even if it is dedicated hardware. ).
  • CPU Central Processing Unit
  • processing unit a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, a processor, and a DSP that executes a program stored in a memory even if it is dedicated hardware.
  • FIG. 5 shows a configuration when the processing circuit is dedicated hardware.
  • the processing circuit 60 includes, for example, a single circuit (a single circuit), a composite circuit (multiple circuit), a programmed processor (a programmed processor), a parallel programmed processor (ASICCiprateProcessorInsicipricCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipSicCipS
  • each part of the signal receiving means 10, the waveform correlation calculating means 20, the movement hypothesis generation section 301, the momentum compensation section 302, the hit direction signal integration processing section 303, the trajectory element estimation means 40, and the hypothesis extraction section 50 is performed by each processing circuit. It may be realized, or the functions of the respective units may be realized together by a processing circuit.
  • the radar apparatus 1 When the processing circuit 60 is a CPU, the radar apparatus 1 includes a processing circuit 60 and a memory 70 as shown in FIG.
  • the functions of the signal receiving means 10, the waveform correlation calculating means 20, the motion hypothesis generation section 301, the momentum compensation section 302, the hit direction signal integration processing section 303, the trajectory element estimation means 40, and the hypothesis extraction section 50 are software, firmware, or software. This is realized by a combination of firmware and firmware. Software and firmware are described as programs and stored in a memory. The processing circuit reads out and executes the program stored in the memory, thereby realizing the function of each unit.
  • the memory corresponds to, for example, a nonvolatile or volatile semiconductor memory such as RAM, ROM, flash memory, EPROM, or EEPROM, a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, a DVD, or the like. To do.
  • a nonvolatile or volatile semiconductor memory such as RAM, ROM, flash memory, EPROM, or EEPROM, a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, a DVD, or the like.
  • the processing circuit can realize the above-described functions by hardware, software, and firmware.
  • the position of the orbital object is calculated as a result of the signal integration process, and the range direction and the Doppler direction corrected by the motion model assuming the movement of the orbital object in the signal integration process are calculated.
  • the velocity vector of the orbital object is estimated in the process of detecting the plot that is the result of the integration process on the received signal of m pulse hits.
  • the trajectory element of the trajectory object is estimated based on the estimated position and velocity vectors.
  • the hypothesis extraction unit 50 selects a hypothesis based on the median value or trajectory element calculated from the motion information (position, velocity) for each hypothesis, so that the appropriate position, velocity, trajectory element is selected. Can be selected. As a result, the position, speed, and orbital element can be estimated with high accuracy.
  • a plurality of motion hypotheses are generated, and the observation value for each of the plurality of motion hypotheses is generated.
  • a first evaluation value indicating consistency with the second evaluation value and second information indicating position information, velocity information, orbit information, etc. of the orbital object derived for each of the first evaluation value and the plurality of motion hypotheses Based on the evaluation value, a suitable motion hypothesis is extracted from a plurality of motion hypotheses.
  • a hypothesis is extracted using not only the first evaluation value but also the second evaluation value indicating the position information, velocity information, orbit information, etc. of the orbital object, so that the motion hypothesis having high consistency with the observed value of the orbital object. Can be extracted, and position information of the orbital object can be estimated with high accuracy.

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Abstract

従来のレーダ装置では、観測中の軌道物体の３次元位置であるプロットを複数抽出し、カルマンフィルタ等を用いた時系列処理を行うことで軌道物体の位置と速度ベクトルを推定する。しかし、軌道物体の軌道要素を推定するためには複数のプロットを推定する必要があり、時間を要する課題があった。本発明では、信号受信手段（１０）で受信され、軌道物体の位置を１つのプロットとして検出する際に用いられる複数のパルスヒットに対応する受信信号と、運動仮説生成部（３０１）で生成される軌道物体の運動仮説に基づいて算出された複数のパルスヒットに対応する運動量との整合性に基づいて、軌道物体の運動仮説を仮説抽出部（５０）で推定することで、１つのプロットが検出されるのとほぼ同時に軌道物体の軌道要素を推定する。

Description

レーダ装置
　本発明は、例えば、レーダセンサによって得られる受信信号に基づき物体の軌道要素を推定するレーダ装置に関するものである。
　レーダセンサによって得られる受信信号に基づき軌道物体の軌道要素を推定する従来のレーダ装置としては、例えば、非特許文献１、２に記載された構成がある。この従来のレーダ装置では、レーダセンサによって一定時間の観測を行い、軌道物体からの受信信号に対する信号処理および検出処理を行うことで、軌道物体の３次元位置であるプロットを抽出する。この観測を複数回行い、観測毎のプロットに対してカルマンフィルタ等を用いた時系列処理を行うことで観測中の軌道物体の位置と速度ベクトルを推定する。従来のレーダ装置は、推定された位置と速度ベクトル、および軌道物体に関する運動モデルに基づいて、観測中の軌道物体の軌道要素を推定する。
Ｏｌｉｖｅｒ　Ｍｏｎｔｅｎｂｒｕｃｋ　＆　Ｅｂｅｒｈａｒｄ　Ｇｉｌｌ，"Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｏｒｂｉｔｓ，Ｍｏｄｅｌｓ，Ｍｅｔｈｏｄｓ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，Ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ　２ｎｄ　Ｐｒｉｎｔｉｎｇ，２００１． Ｘ．Ｒ．Ｌｉ　ａｎｄ Ｖ．Ｐ．Ｊｉｌｋｏｖ，"Ａ　Ｓｕｒｖｅｙ　ｏｆ　Ｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇ　Ｔａｒｇｅｔ　Ｔｒａｃｋｉｎｇ－Ｐａｒｔ　ＩＩ：Ｂａｌｌｉｓｔｉｃ　Ｔａｒｇｅｔ　Ｍｏｄｅｌｓ，"Ｐｒｏｃ．ｏｆ　ＳＰＩＥ　Ｃｏｎｆ．　Ｓｉｇｎａｌ　ａｎｄ　Ｄａｔａ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｏｆ　Ｓｍａｌｌ　Ｔａｒｇｅｔｓ，Ｖｏｌｕｍｅ　４４７３，ｐ．ｐ．５５９－５８１，Ｊｕｌｙ－Ａｕｇｕｓｔ　２００１．
　しかしながら、従来のレーダ装置では、軌道物体の軌道要素を推定するために、位置および速度ベクトルで構成された６次元のベクトルが必要となる。この６次元のベクトルを推定するために、物体からの電波の反射を受信することで取得される複数のプロットおよび追尾処理による速度ベクトルの推定が必要となる。そのため、従来のレーダ装置では、複数のプロットを推定するための観測時間を要する問題がある。
　また、同一の軌道物体を次の周回などで再び観測する場合には、観測中の軌道物体が過去に観測した軌道物体と同一か否かを判定する同定処理が必要となる。従来技術では、この同定処理にも複数のプロットおよび追尾処理による速度ベクトルの推定が必要となる問題がある。
　本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、レーダセンサを用いて１プロットが検出されるのとほぼ同時に軌道要素を推定することができるレーダ装置を得ることを目的とする。
　本発明に係るレーダ装置は、軌道物体の観測値を出力する観測値出力部と、軌道物体の複数の運動仮説を生成する運動仮説生成部と、運動仮説生成部で生成された複数の運動仮説のそれぞれに対して、観測値出力部から出力される観測値との整合性を示す第１の評価値を算出する評価部と、評価部で算出された第１の評価値と複数の運動仮説から導かれる第２の評価値に基づき、複数の運動仮説の中の一部の運動仮説を抽出する仮説抽出部とを備える。
　本発明に係るレーダ装置によれば、１プロットが検出されるのとほぼ同時に軌道要素を推定でき、従来技術と比較して短時間で軌道要素を推定できる。
本発明の実施の形態１におけるレーダ装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１におけるレーダ装置の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１におけるレーダ装置において、運動仮説に基づいてレンジのシフト量を補正する概念を示す説明図である。 粒子フィルタの考えに基づく仮説生成方法の説明図である。 本発明の実施の形態１におけるレーダ装置のハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施の形態１におけるレーダ装置の他のハードウェア構成例を示す図である。
　以下、本発明のレーダ装置の好適な実施の形態につき、図面を用いて説明する。
　実施の形態１．
　図１は、本発明の実施の形態１におけるレーダ装置１の構成の一例を示すブロック図である。図２は、本発明の実施の形態１におけるレーダ装置１の処理の流れを示すフローチャートである。図３は、本発明の実施の形態１におけるレーダ装置１において、軌道物体の三次元空間における運動を、レーダセンサによるパルスヒット毎のレンジおよびドップラに対するシフト量に変換する際の概念を示した説明図である。
　図１に示す本発明の実施の形態１のレーダ装置１は、軌道物体の観測値の出力部である観測値出力部１２と、軌道物体の軌道パラメータの算出部であるパラメータ算出手段１１とを備える。観測値出力部１２は、受信部である信号受信手段１０と相関演算部である波形相関演算手段２０とを備える。パラメータ算出手段１１は、運動仮説生成部３０１、評価部３０、軌道要素推定手段４０、仮説抽出部５０を備える。さらに、評価部３０は、その内部に、運動量補償部３０２、ヒット方向信号積分処理部（単に積分処理部とも言う）３０３を有している。なお、以降の各図において同一の符号は、同一または相当部分を示す。また、軌道要素は軌道６要素と呼ばれる要素を表す。具体的には、軌道傾斜角、昇交点赤経、離心率、近地点引数、平均近点角、平均運動の６要素が軌道要素に相当する。
　次に、各構成要素の機能について説明する。
　レーダ装置１は、電波を照射してその反射波を受信するレーダセンサによる複数のパルスヒットに対する受信信号を積分し、軌道を移動する物体である軌道物体の３次元位置である１プロットを得る過程での処理を特徴とする。レーダセンサとしては一般的な技術を用いるため、レーダセンサの動作および機能に関する詳細な説明は省略する。
　観測値出力部１２は、アンテナで受信された信号から軌道物体の観測値を求めて出力する。以下、その詳細を説明する。
　アンテナは、軌道物体によって反射された電波を受信して信号受信手段１０に出力する。
　信号受信手段１０は、既知のモジュール等によって構成され、アンテナから出力される信号を受信して復調し、受信信号として出力する。信号受信手段１０から出力される受信信号は、軌道物体を１プロットとして検出する過程で用いられる複数のパルスヒットに対応した受信信号であり、観測値出力部１２内の波形相関演算手段２０に対して出力される（ステップＳＴ１０００）。
　波形相関演算手段２０は、信号受信手段１０からのレーダセンサによるパルスヒット毎の受信信号を入力し、送信信号との相関演算を行う。その結果、図３（ａ）に示すような相関信号がパルスヒット毎に、受信信号の遅延時間波形として得られる（ステップＳＴ２０００）。この受信信号の遅延時間波形が、軌道物体の観測値である。
　パラメータ算出手段１１は、波形相関演算手段２０で求めた延時間波形を用いて、軌道物体の初期位置と初期速度ベクトル、および軌道物体の軌道パラメータである軌道要素を算出する。以下に、その詳細を説明する。
　パラメータ算出手段１１内の運動仮説生成部３０１は、例えばレーダセンサによる観測範囲、観測する予定の軌道物体の軌道要素等の事前情報に基づき、軌道物体の運動仮説（以下では単に「仮説」とも言う）として三次元直交座標における軌道物体の位置および速度ベクトル（６次元）に関する初期値、すなわち、軌道物体の初期位置および初期速度ベクトルを設定する。この仮説は複数生成される。（ステップＳＴ３０１１）。
　ステップＳＴ３０１１において設定する、三次元直交座標における軌道物体の位置および速度ベクトルに関する初期値は、想定範囲において総当りで設定してもよいし、粒子フィルタ的にランダムに生成してもよい。これは以降の実施の形態においても同様である。
　次に、運動仮説生成部３０１は、ステップＳＴ３０１１において設定した三次元直交座標における軌道物体の位置および速度ベクトルに関する初期値と、軌道物体に関する運動モデルに基づき、レーダセンサによる1観測時間内のｍ回のパルスヒット分の時間に対する軌道物体の三次元空間内での運動（位置および速度ベクトル）を仮説毎に予測する（ステップＳＴ３０１２）。
　ステップＳＴ３０１２における軌道物体に関する運動モデルとしては、例えば、非特許文献２などに示されている軌道物体に関する以下の式（１）に示す運動方程式に基づいたモデルを使用する。あるいは、式（１）以外の、軌道物体について定義された運動方程式に基づいたモデルを使用してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（１）において、ｋ＝１，．．，ｍであり、各パルスヒットに対するサンプルを表す。また、μｅは、地心の重力定数である。Ｊ２は、重力ポテンシャルの第２次調和係数である。ｒｅは、地球の赤道半径である。
　運動仮説生成部３０１は、ステップＳＴ３０１２において予測したレーダセンサによるｍ回のパルスヒット分の時間に対する軌道物体の三次元空間内での運動に関する情報を評価部３０内の運動量補償部３０２へ出力する。
　パラメータ算出手段１１内の評価部３０は、運動仮説生成部３０１で生成された複数の運動仮説のそれぞれに対して、観測値出力部１２内の波形相関演算手段２０から出力される観測値との整合性を示す第１の評価値を算出する。具体的には、運動仮説生成部３０１で位置および速度の運動諸元を与えられた仮説が、運動補償部３０２へ出力される。運動補償部３０２は、距離、速度などの補償をパルスヒット毎に行い、ヒット方向信号積分処理部３０３へ出力される。ヒット方向信号積分処理部３０３は、距離、速度などの補償をした遅延時間波形をヒット方向に積分することで信号を積み上げる。この積み上げの結果が第１の評価値となる。
　評価部３０内の運動量補償部３０２は、運動仮説生成部３０１より入力した、前記軌道物体のｍ回のパルスヒット分の時間に対する三次元直交座標における運動の予測情報を、レーダセンサから見た距離、距離速度および距離加速度に変換する（ステップＳＴ３０２１）。
　前述した予測情報の三次元直交座標における運動から、レーダセンサから見た距離Ｒｋ、距離速度Ｒｋ（ドット）および距離加速度Ｒｋ（ダブルドット）への変換は、式（２）によって行われる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　式（２）において、ｓｘ，ｓｙ，ｓｚはレーダセンサの位置のｘ，ｙ，ｚ座標である。
また、ｘｋ（ダブルドット）、ｙｋ（ダブルドット）、ｚｋ（ダブルドット）は、式（１）中の加速度のｘ，ｙ，ｚ軸成分である。
　次に、運動量補償部３０２は、ステップＳＴ３０２１においてレーダセンサから見た距離速度Ｒｋ（ドット）に変換した予測情報、および波形相関演算手段２０より入力した相互相関の結果である遅延時間波形に基づき、レンジセルのシフトを図３（ｂ）のような形で行い、観測時間内で変化した距離の補正をする（ステップＳＴ３０２２）。
　このレンジセルのシフトの補正は、波形相関演算手段２０より入力した遅延時間波形の遅延時間に基づく距離から、ステップＳＴ３０２１において距離速度に変換した予測情報に基づくレンジセルのシフト量を差し引くことにより、式（３）のように行われる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式（３）において、ｃは光速、δｔｋは波形相関演算手段２０より入力した遅延時間波形の遅延時間、Ｒｉ，ｋ（ドット）は運動仮説生成部３０１におけるｉ番目の仮説に基づく距離速度、Ｔはレーダセンサのパルス繰り返し周期、Ｒ´ｉ，ｋはｉ番目の仮説に基づくレンジセルのシフトの補正後の距離である。
　さらに、運動量補償部３０２は、ステップＳＴ３０２１において距離加速度Ｒｋ（ダブルドット）に変換した予測情報に基づき、ｍ回のパルスヒットに対する距離加速度Ｒｋ（ダブルドット）によって遷移する距離変化量δＲｋを計算する（ステップＳＴ３０２３）。
　前述した距離加速度Ｒｋ（ダブルドット）によって遷移する距離変化量δＲｋは、波形相関演算手段２０の出力である相関波形の位相に付加されており、これがドップラシフトの影響項であることから、距離加速度Ｒｋ（ダブルドット）によって遷移する距離変化量δＲｋの負号を付けた量をパルスヒット毎の位相補償量とする。
　次に、評価部３０内のヒット方向信号積分処理部３０３は、運動仮説生成部３０１におけるｉ番目の仮説に基づいて補正されたｍ回のパルスヒット分のレンジセル毎に、運動補償部３０２によって計算した位相補償量をパルスヒット毎の相関波形に乗算し、ヒット方向にコヒーレント積分する（ステップＳＴ３０３０）。
　軌道要素推定手段４０は、運動仮説毎の位置・速度ベクトルの初期値から既知の方法で軌道要素を算出する（ステップＳＴ４０００）
　ここで、軌道要素は、軌道６要素と呼ばれる要素を表す。具体的には、軌道傾斜角、昇交点赤経、離心率、近地点引数、平均近点角、平均運動の６要素が軌道要素に相当する。なお、軌道要素推定部４０が、軌道傾斜角、昇交点赤経、離心率、近地点引数、平均近点角、平均運動の６要素のうちいずれか１つを算出する構成も本願に含まれる。
　仮説抽出部５０は、ヒット方向信号積分処理部３０３の出力である信号積分結果と軌道要素推定手段４０の出力である軌道要素推定結果とを仮説毎に保持する。また、その信号積分結果と、軌道要素推定結果と、仮説毎の位置および速度ベクトルの初期値とを用いて、真の運動仮説に最も近い可能性が高い仮説を上位仮説として抽出する。抽出する仮説は１個でも複数個でもよい。運動仮説は位置および速度ベクトルの初期値を表すことから、抽出された上位仮説には真の運動に近い位置と速度ベクトルが得られている。抽出された上位仮説は、推定結果として出力される。（ステップＳＴ３０４０）
　なお、仮説抽出部５０（ステップＳＴ３０４０）で出力された上位仮説の位置と速度ベクトルを運動仮説生成部３０１に入力し、上位仮説を用いて、運動仮説を粒子フィルタ的にランダムに生成してもよい。
　仮説抽出部５０が出力した上位仮説の位置および速度ベクトルを入力値として、運動仮説生成部３０１において、仮説の位置および速度ベクトルを粒子フィルタ的にランダムに生成する方法について、図４を参照して説明する。図４は、仮説抽出部５０から運動仮説生成部３０１の間で行われる、仮説の重みに基づいて仮説を生成する方法を説明する図である。
　運動仮説生成部３０１において仮説の位置および速度ベクトルを粒子フィルタ的にランダムに生成する方法は、図４に示す操作１から操作３により構成される。図４は、真の運動諸元（初期位置および初期速度）ＳＲと、仮説初期値の運動諸元Ｓ０と、生成される仮説の運動諸元Ｓ１～Ｓ８を、模式的に示したものである。各操作を手順どおりに説明する。
　操作１：運動仮説生成部３０１における初期の仮説生成を示す。図中に黒い三角で示す、仮説の初期値Ｓ０の周りにランダムに仮説を生成する。
　操作２：仮説抽出部５０において尤度を与えられた仮説を図中に黒丸で示す。黒丸の位置は各仮説の運動諸元を示し、黒丸の大きさは仮説に与えられた尤度を示す。操作２では、運動仮説生成部３０１で生成した仮説をヒット方向信号積分処理部３０３に入力し、コヒーレント積分を行い、その積分結果から求められる仮説の重みを計算する。例えば、信号最大振幅または信号対雑音比を仮説の重みとして用いても良いし、それ以外の値を重みとして用いても良い。
　操作３：運動仮説生成部３０１において仮説を再び生成した状態を示す。操作３では、仮説抽出部５０に仮説毎の位置および速度ベクトルと重みを入力し、重みの小さい仮説を棄却し、重みの大きい仮説を選択し位置および速度ベクトルを上位仮説として運動仮説生成部３０１に入力する。また、仮説抽出部５０に入力するのは位置および速度ベクトルのみでも良く、重みを仮説抽出部５０にて算出し、仮説に付加してもよい。
　操作２と操作３を繰りかえすことで、生成する仮説の位置および速度ベクトルを真の運動（位置および速度ベクトル）に近づけて、上位仮説の推定精度を向上させることができる。この操作で用いられる仮説の重みは、積分結果から求められる信号最大振幅または信号対雑音比以外の値でも良い。
　仮説抽出部５０における上位仮説の抽出方法としては、例えば、運動仮説毎に保持された信号積分結果において、その振幅、または信号対雑音比が上位のものを上位仮説として抽出する。この処理をＳＮ（Ｓｉｇｎａｌ　ｔｏ　Ｎｏｉｓｅ　Ｒａｔｉｏ）評価と呼ぶ。
　本実施の形態の仮説抽出部５０では、信号対雑音比もしくは信号最大振幅などの指標（第一の評価値）を用いて抽出した上位仮説の中から、さらに、異なる指標（第二の評価値）を用いて上位仮説を抽出する。このように、多次元（複数）の評価値で仮説を抽出することで、１次元（１つ）の評価値を用いて抽出する場合と比較して、より真の運動周辺の仮説のみを選ぶことができるため、推定精度が向上する。
　ここで、仮説抽出部５０にて用いられる多次元の評価値とその評価値を用いた仮説抽出方法について説明する。つまり、信号対雑音比もしくは信号最大振幅などの第一の評価値とは異なる第二の評価値を用いた上位仮説の抽出方法について説明する。
　仮説抽出部５０（ステップＳＴ３０４０）における上位仮説の抽出方法として、例えば、ヒット方向信号積分処理部３０３で出力された信号積分結果から、最大振幅が存在するレンジセル番号と、運動仮説毎に与えられた位置および速度ベクトルから見積もることができるレンジセル番号とを照合し、それらの差が小さいものを上位仮説として抽出する。
　レンジセルは、レーダと軌道物体との距離を示す値である。仮説の位置および速度ベクトルから見積もられる理論的なレンジセル番号と、ヒット方向信号積分処理部３０３で受信信号を仮説で補正して積分した結果から求められるレンジセル番号との差は、仮説の距離（位置）誤差とみなすことができる。真値に近い位置（距離）の仮説の場合、理論的に見積もられるレンジセル番号と、信号の積分結果から求められるレンジセル番号の差は小さくなる。このことから、理論的なレンジセル番号と信号の積分結果から求められるレンジセル番号の差が小さい仮説を選択することで、仮説の位置（距離）の推定精度を向上できる。
　他の上位仮説抽出の方法として、運動仮説毎に得られる物理量および推定される物理量を用いて仮説抽出をする。例えば、運動仮説生成部３０１で仮説毎に与えられる位置および速度ベクトルや軌道要素推定手段４０で算出される軌道要素を用いて仮説の選択を行い、最終的に上位仮説を選ぶ方法である。
　また、他の抽出方式として、既知の軌道の様な軌道要素等の事前情報を用いず、未知の軌道に対しても仮説を選ぶことを想定し、位置および速度および軌道要素の選択を行うことも可能である。
　具体的には、まず、選択したい仮説を「位置および速度および軌道要素の推定精度が最も良い仮説」とする。推定精度が最も良い仮説とは、「位置および速度および軌道要素の推定値と真値の差が小さい仮説」である。しかし、真の軌道情報を知らずに「位置および速度および軌道要素の推定値と真値の差が小さい仮説」を選択することは困難である。そこで、真値の代わりに真値に近い値を基準値として設けて仮説の評価を行い、上位仮説を選択する。
　さらに別の抽出方式について説明する。ヒット方向信号積分処理部３０３の出力値である信号振幅および信号対雑音比（以下、ＳＮ比）は、仮説に基づいた運動補償を行い積分した結果であるため、真の運動諸元に近い仮説（位置および速度ベクトル）で補償するほど、積分結果である信号振幅およびＳＮ比は大きい値となる。しかし、真の運動諸元に近い複数の仮説においては信号振幅およびＳＮ比にほとんど差がないため、積分結果のみを用いて、最も真の運動諸元に近い仮説を選択することは難しい。
　そこで、「ＳＮ比の分布は真の運動諸元に近い仮説で高くなること」と、「ＳＮ比が高い仮説は真値をほぼ中心とした分布であること」から、ＳＮ評価後に残った仮説の推定要素の中央値を基準値として、「位置および速度および軌道要素の推定値と中央値の差が小さい仮説」を選ぶ。ここで、中央値の他に平均値などの代表値を用いてもよい。また、推定要素とは位置３軸および速度３軸および軌道要素６要素のことを指す。
　推定要素毎の中央値とは、仮説の位置および速度と軌道要素推定手段４０で算出される軌道要素の推定値を値の小さい順に並び換えた場合に、中央に位置する値のことである。例えば、１００仮説の位置Ｘの中央値は、位置Ｘの１００個の推定値を小さい順に並び替えた時の中央に位置する値である。また、中央値をとる対象仮説はＳＮおよびその他の指標による評価後に選択された仮説でも、運動仮説生成部３０１で生成された全ての仮説でも良い。
　仮説抽出部５０は、仮説毎の位置および速度および軌道要素の推定値と各推定要素に与えられる中央値との差を算出して保持し、各推定要素間で比較をする。また、全ての推定要素において「中央値との差が満遍なく小さい仮説」を上位仮説として抽出する。
　以下、「中央値と推定値の差が満遍なく小さい仮説」について説明（定義）する。各推定要素、つまり、位置の３諸元（ｘ，ｙ，ｚ）および速度の３諸元（ｘｙｚ方向の速度成分であるｖｘ，ｖｙ，ｖｚ)および軌道要素の６諸元の単位が異なるため、推定値と中央値との差をそのまま加算等の処理をして比較することは難しい。そこで、推定値と中央値との差を正規化した値を正規化誤差と名付け、比較に用いる。
　１つの仮説における１つの諸元の正規化誤差は例えば以下の式で算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　式（４）のＰｉは仮説毎の１つの諸元の推定値を表す。ｉはｉ＝１，…，Ｎである仮説番号を示す。Ｎは仮説の数を表し、ＳＮ評価後に残存する仮説数でも良いし、運動生成処理部３０１で生成された全仮説数でも良い。
　正規化誤差の式の分母は、中央値と推定値の誤差ＲＭＳ（平均二乗誤差、ｒｏｏｔ　ｍｅａｎ　ｓｑｕａｒｅ）以外でもよい。また分子は、中央値と推定値の差の絶対値でなく、符号付きの差でもよい。
　正規化誤差を用いて仮説を選択する際に、「推定要素（諸元）間で正規化誤差の分散が小さい」仮説且つ「全ての推定要素（諸元）で正規化誤差の値が小さい」仮説を選ぶ。この仮説が「中央値と推定値の差が満遍なく小さい仮説」である。正規化誤差を用いた選択方法として、正規化誤差の分散が小さく、且つ正規化誤差の総和が小さい仮説を上位仮説として選択する。ここで、正規化誤差の比較に用いる推定要素は、位置および速度および軌道要素の全てまたは一部でも良い。
　上述のように、ＳＮ比評価後の推定要素毎の中央値を基準とすることで、より真の運動諸元に近い仮説を選択することができる。この方法は、既知軌道のように事前情報に基づいて初期仮説を真値に近い値に設定できる場合だけではなく、事前情報がなく初期仮説が真値に近い値でないような未知軌道に対しても用いることができる方法である。
　また、仮説抽出部５０における、運動仮説毎に得られる物理量（位置、速度）および推定される物理量（軌道要素）を用いた仮説抽出方法として、軌道要素を用いた仮説選択方式を用いてもよい。
　例えば、軌道要素のうち離心率を用いた仮説選択の方法の場合を説明する。本発明において、観測する目標が低軌道な高度（例えば「約１００ｋｍ～２０００ｋｍ」の範囲内にある高度）を飛翔する物体であることと、低軌道高度を飛翔する物体の離心率がほぼ円軌道に近いことから、離心率が０に近い仮説ほど真の軌道に近い値であると判断する。
　このことから、軌道要素推定手段４０にて出力された仮説毎の離心率を重みとする。仮説の離心率が０に近いほど大きい重みとして、離心率が小さくなる仮説が上位仮説として選択される。また、このとき、粒子フィルタの考え方を用いて、上位仮説に与えられた離心率による重みを、運動仮説生成部３０１で仮説生成をする際に尤度として用いて、生成する粒子数および仮説を生成する範囲を決めても良い。
　さらに、仮説抽出部５０における、運動仮説毎に得られる物理量（位置、速度）および推定される物理量（軌道要素）を用いた仮説抽出方法について説明する。仮説毎の位置および速度から物理的に計算された軌道要素と、軌道要素推定手段４０で算出された軌道要素（既知の方法で算出した軌道要素（前述、段落［００３９］））とを比較し、相違が大きい仮説を棄却することで、物理法則を無視した仮説を排除する方法を用いて上位仮説を抽出してもよい。
　例えば、観測する目標が低軌道高度を飛翔する物体であることから、物体の軌道上の速度は第一宇宙速度に近い値であることに着目して仮説を選択する方法がある。運動仮説生成部で与えられる位置ベクトルは３次元直交座標であることから、位置Ｚは軌道物体の飛翔高度とみなせる。そこで、仮説の初期位置Ｚの値から求められる第一宇宙速度（軌道上速度）と、仮説の初期速度から求められる軌道上速度とを用いて平均運動を見積もる。仮説の初期位置Ｚから求められる第一宇宙速度は、以下の物理法則の式より算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　式（５）において、Ｖｅｓｃは第一宇宙速度、Ｇは万有引力定数、Ｍは地球質量、Ｒｅは地球半径、Ｚは仮説の初期位置Ｚで高度を表すパラメータである。
　また、仮説の初期速度から求められる物体の軌道上速度は以下の式により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　式（６）においてＶｏｒｂは物体の軌道上速度、Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚは仮説の初期速度ベクトルである。
　ＶｅｓｃまたはＶｏｒｂを用いて平均運動の見積もりを行う。平均運動とは、軌道物体が一日で地球を周回する回数のことである。平均運動は以下の式より算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　式（７）においてｎは平均運動を示す。仮説に与えられた物理量（位置、速度）を用いて式（５）または式（６）により見積もられた速度を見積もり速度とし、式(７)に従って見積もり平均運動とする。
　軌道要素推定手段４０にて算出された平均運動（推定平均運動とする）と式（７）で得られた見積もり平均運動を照合し、見積もり平均運動から大きく外れた推定平均運動を棄却し、見積もり平均運動により近い値の推定平均運動を持つ仮説を選択する。
　例えば、「低軌道衛星は円軌道とみなせるため、離心率は０に近い」、「軌道上速度は第一宇宙速度に近い値をとる」等の物理的事実を用いて、理論的に求められる運動諸元（例えば軌道上速度、離心率や平均運動）と仮説の位置および速度ベクトルまたはそれを用いて推定された運動諸元を照合し、物理法則に従わない仮説を棄却することで、実際の軌道物体の運動に即した運動諸元（位置および速度および軌道要素）の推定が可能となる。その結果、１観測における軌道物体の位置および速度および軌道要素の推定精度が向上する。
　仮説抽出部５０における抽出方法として、ヒット方向信号積分処理部３０３の積分結果から求められる信号振幅または信号対雑音比や、仮説の位置および速度から見積もられるレンジセルや、中央値による仮説選択方法や仮説毎の軌道要素による仮説選択方法を挙げた。これらの指標全て、または一部を組み合わせて仮説を抽出し上位仮説を選んでもよい。
　ステップＳＴ３０４０（上位仮説抽出）において生成された上位仮説のうち、最も尤度の高い仮説の尤度が閾値を超えたら、その仮説を算出した運動諸元、軌道要素の推定値を本装置の最終結果として出力する。超えなかったら、上位仮説の持つ初期値の近辺に初期値を持つ仮説を再生成し、ステップＳＴ３０１１（初期値設定）に戻って以降の処理を繰り返す。この尤度の閾値は、事前設定のパラメータとする。
　また、ステップＳＴ３０１１（初期値設定）からステップＳＴ３０４０（上位仮説抽出）までを指定回数繰り返し、その後、ステップＳＴ３０４０（上位仮説生成）において生成された上位仮説のうち、最も尤度の高い仮説の算出した運動諸元、軌道要素の推定値を本装置の最終結果として出力してもよい。
　また、ステップＳＴ３０４０（上位仮説抽出）において生成された上位仮説のうち、最も尤度の高い仮説の算出した運動諸元、軌道要素の推定値を本装置の最終結果として出力してもよい。
　以上のように、本実施の形態のレーダ装置１は、軌道物体の観測値を出力する観測値出力部１２と、軌道物体の複数の運動仮説を生成する運動仮説生成部３０１と、運動仮説生成部３０１で生成された複数の運動仮説のそれぞれに対して、観測値出力部１２から出力される観測値との整合性を示す第１の評価値を算出する評価部３０と、評価部３０で算出された第１の評価値と複数の運動仮説から導かれる第２の評価値とに基づき、複数の運動仮説の中の一部の運動仮説を抽出する仮説抽出部５０とを備える。
　第２の評価値は、複数の運動仮説のそれぞれで想定される軌道物体の位置情報または速度情報または軌道要素、または位置情報の中央値と位置情報との誤差、または速度情報の中央値と速度情報との誤差、または軌道情報の中央値と軌道情報との誤差としてもよい。
　また、運動仮説生成部３０１は、仮説抽出部５０で抽出された一部の運動仮説に基づき、軌道物体の運動仮説を再生成する。
　さらに、観測結果出力部１２は、軌道物体の位置を検出する過程で用いられる複数のパルスヒットに対応した信号を受信する信号受信手段１０と、信号受信手段１０で受信された複数のパルスヒットに対応した信号と送信パルスとの相関演算により信号の遅延時間波形をパルスヒットごとに算出する波形相関演算部２０とを備え、評価部３０は、運動仮説生成部３０１で生成された運動仮説に基づいて、波形相関演算部２０で算出された信号の遅延時間波形を補正し、位相補償量として出力する運動量補償部３０２と、運動量補償部３０２から出力される位相補償量を複数のパルスヒットに対して積分し、その積分結果を評価値とするヒット方向信号積分処理部３０３とを備える。なお、複数のパルスヒットは、軌道物体の位置を１プロットとして検出する過程で用いられる。
　次に、レーダ装置１のハードウェア構成について説明する。
　図５は実施の形態１に係るレーダ装置１のハードウェア構成例を示す図である。図６は実施の形態１に係るレーダ装置１の他のハードウェア構成例を示す図である。
　レーダ装置１における、信号受信手段１０、波形相関演算手段２０、運動仮説生成部３０１、運動量補償部３０２、ヒット方向信号積分処理部３０３、軌道要素推定手段４０、仮説抽出部５０の各機能は、処理回路（Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）６０により実現される。
　処理回路６０は、専用のハードウェアであっても、メモリに格納されるプログラムを実行する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、プロセッサー、ＤＳＰともいう）であってもよい。
　図５は、処理回路が専用のハードウェアである場合の構成を示す。処理回路６０は、例えば、単一回路（ａ　ｓｉｎｇｌｅ　ｃｉｒｃｕｉｔ）、複合回路（ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、プログラム化したプロセッサー（ａ　ｐｒｏｇｒａｍｍｅｄ　ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、並列プログラム化したプロセッサー（ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｐｒｏｇｒａｍｍｅｄ　ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、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。信号受信手段１０、波形相関演算手段２０、運動仮説生成部３０１、運動量補償部３０２、ヒット方向信号積分処理部３０３、軌道要素推定手段４０、仮説抽出部５０の各部の機能をそれぞれの処理回路で実現してもよいし、各部の機能をまとめて処理回路で実現してもよい。
　処理回路６０がＣＰＵの場合、レーダ装置１は、図６に示すように、処理回路６０とメモリ７０とを備える。信号受信手段１０、波形相関演算手段２０、運動仮説生成部３０１、運動量補償部３０２、ヒット方向信号積分処理部３０３、軌道要素推定手段４０、仮説抽出部５０の機能は、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により実現される。ソフトウェアやファームウェアはプログラムとして記述され、メモリに格納される。処理回路は、メモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。
　ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリや、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、ＤＶＤ等が該当する。
　このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアによって、上述の各機能を実現することができる。
　このように、実施の形態１によれば、レーダセンサによる１観測時間内のｍ回のパルスヒットの受信信号に対して、軌道物体の運動を仮定した運動モデルに基づくレンジ方向およびドップラ方向のシフトを補正した信号積分処理を行い、かかる信号積分処理の結果として軌道物体の位置が算出されると共に、かかる信号積分処理において軌道物体の運動を仮定した運動モデルによって補正されたレンジ方向およびドップラ方向のシフトに基づいて軌道物体の速度ベクトルが算出されることにより、ｍ回のパルスヒットの受信信号に対する積分処理の結果であるプロットを検出する過程で、軌道物体の位置および速度ベクトルを推定している。
　そして、かかる推定された位置および速度ベクトルに基づき、軌道物体の軌道要素を推定している。
　この結果、レーダセンサによる一定時間の観測で得られた複数のプロットに対する追尾処理を行うことを必要とせず、プロットを１個検出する過程で、軌道物体の軌道要素を推定することができる。
　さらに、この実施の形態１によれば、仮説抽出部５０は、仮説毎に運動情報(位置、速度)より計算した中央値あるいは軌道要素により仮説を選択するので、妥当な位置、速度、軌道要素を有する仮説を選択できる。結果として、位置、速度、軌道要素を精度良く推定できる。
　つまり、実施の形態１によれば、軌道物体の観測値から軌道物体の位置情報等を高精度に推定するため、複数の運動仮説を生成し、その複数の運動仮説のそれぞれに対して観測値との整合性を示す第１の評価値を算出するとともに、第１の評価値と複数の運動仮説のそれぞれに対して導かれる軌道物体の位置情報、速度情報、軌道情報等を示す第２の評価値に基づき、複数の運動仮説の中から適した運動仮説を抽出する。第１の評価値のみならず、軌道物体の位置情報、速度情報、軌道情報等を示す第２の評価値を用いて仮説を抽出することにより、軌道物体の観測値と整合性の高い運動仮説を抽出することができ、軌道物体の位置情報等を高精度に推定することができる。
　１　レーダ装置、１０　信号受信手段、１１　パラメータ算出手段、１２　観測値出力部、２０　波形相関演算手段、３０　評価部、４０　軌道要素推定手段、５０　仮説抽出部、６０　処理回路、７０　メモリ、３０１　運動仮説生成部、３０２　運動量補償部、３０３　ヒット方向信号積分処理部。

Claims (5)

  1. 　軌道物体の観測値を出力する観測値出力部と、
    　前記軌道物体の複数の運動仮説を生成する運動仮説生成部と、
    　前記運動仮説生成部で生成された複数の運動仮説のそれぞれに対して、前記観測値出力部から出力される観測値との整合性を示す第１の評価値を算出する評価部と、
    　前記評価部で算出された第１の評価値と前記複数の運動仮説から導かれる第２の評価値に基づき、前記複数の運動仮説の中の一部の運動仮説を抽出する仮説抽出部とを備えたことを特徴とするレーダ装置。
  2. 　前記第２の評価値は、前記複数の運動仮説のそれぞれで想定される前記軌道物体の位置情報または速度情報または軌道要素、または該位置情報の中央値と該位置情報との誤差、または該速度情報の中央値と該速度情報との誤差、または該軌道情報の中央値と該軌道情報との誤差であることを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
  3. 　前記運動仮説生成部は、前記仮説抽出部で抽出された前記一部の運動仮説に基づき、前記軌道物体の運動仮説を再生成することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のレーダ装置。
  4. 　前記観測値出力部は、
    　　軌道物体の位置を検出する過程で用いられる複数のパルスヒットに対応した信号を受信する信号受信手段と、
    　　前記受信部で受信された複数のパルスヒットに対応した信号と送信パルスとの相関演算により前記信号の遅延時間波形をパルスヒットごとに算出する波形相関演算手段とを備え、
    　前記評価部は、
    　　前記運動仮説生成部で生成された運動仮説に基づいて、前記相関演算部で算出された前記信号の遅延時間波形を補正し、位相補償量として出力する運動量補償部と、
    　　前記運動量補償部から出力される位相補償量を前記複数のパルスヒットに対して積分し、その積分結果を前記評価値とする積分処理部とを備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のレーダ装置。
  5. 　前記複数のパルスヒットは、前記軌道物体の位置を１プロットとして検出する過程で用いられることを特徴とする請求項４に記載のレーダ装置。
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