WO2018167873A1 - レーダ装置 - Google Patents

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WO2018167873A1
WO2018167873A1 PCT/JP2017/010417 JP2017010417W WO2018167873A1 WO 2018167873 A1 WO2018167873 A1 WO 2018167873A1 JP 2017010417 W JP2017010417 W JP 2017010417W WO 2018167873 A1 WO2018167873 A1 WO 2018167873A1
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WO
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unit
integration
state vector
target
effective time
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/010417
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English (en)
French (fr)
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洋志 亀田
小幡　康
恭明 島津
康秀 野中
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三菱電機株式会社
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Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
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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
    • G01S13/52—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • G01S13/522—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves
    • G01S13/524—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves based upon the phase or frequency shift resulting from movement of objects, with reference to the transmitted signals, e.g. coherent MTi
    • 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
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/28—Details of pulse systems
    • G01S7/285—Receivers
    • G01S7/292—Extracting wanted echo-signals

Definitions

  • the present invention relates to a radar apparatus.
  • the radar apparatus acquires a reception signal of an electromagnetic wave reflected by a target that is an observation target via a transmission / reception apparatus that includes an antenna or the like.
  • the signal intensity of this received signal is weak, it is difficult to distinguish between electromagnetic waves reflected by the target and noise, and the radar apparatus may integrate the received signal observed for a long time.
  • the target is a highly maneuverable target that performs a turning motion, etc.
  • an integration loss occurs due to the influence of the target acceleration. To reduce the integral loss.
  • Patent Document 1 assuming a 6-dimensional state vector including a target position vector and velocity vector in an orthogonal coordinate system, target motion prediction based on the state vector is performed, and according to the prediction result of motion prediction
  • a radar device that performs compensation processing of a received signal and integrates the received signal after the compensation processing is disclosed.
  • This radar apparatus assumes different state vectors while changing the values of six variables in the state vector, and for each state vector, receives signal compensation processing and integration processing for integrating the received signal after compensation processing.
  • the target detection process is performed using the integration result having the highest integration effect among the plurality of integration results.
  • the received signal compensation process and the integration process for integrating the compensated received signal are repeatedly performed by the number of assumed state vectors.
  • the conventional radar apparatus Since the conventional radar apparatus is configured as described above, the received signal compensation process and the integration process for integrating the received signal after the compensation process are repeated by the number of combinations of the six variable values in the state vector. To be implemented. However, the number of combinations of the values of the six variables in the state vector is enormous, and the number of repetitions of the above processes is enormous. Therefore, the conventional radar apparatus has a large amount of computation until a target is detected. There was a problem that it took. Further, in the conventional radar apparatus, since the number of combinations of the six variables in the state vector is enormous, the target detection is performed when detecting a target having a low signal-to-noise ratio (SNR). There is a problem that the result may fall into a local solution, and it may be difficult to detect the target.
  • SNR signal-to-noise ratio
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and can reduce the amount of calculation until a target is detected, compared with the case of using a six-dimensional state vector in an orthogonal coordinate system.
  • the purpose is to obtain.
  • Another object of the present invention is to obtain a radar apparatus that can detect even a target having a low SNR.
  • the radar apparatus relates to a plurality of motion model effective times generated by dividing an integration time of an electromagnetic wave reception signal reflected by a target into a plurality of motion model effective times for each motion model effective time.
  • a state vector setting unit for setting a plurality of state vectors in a polar coordinate system indicating a deviation from the target starting point with the passage of time starting from the target position at the start time of time, and one state vector by the state vector setting unit Each time is set, a compensation amount calculation unit that calculates a compensation amount that compensates for a deviation from the target starting point according to one set state vector, and a received signal is compensated according to the compensation amount calculated by the compensation amount calculation unit
  • a signal compensator that integrates the received signal compensated by the signal compensator, and the integration result selection unit sets the state vector. From among each of the integration result of the signal integration section corresponding to a plurality of state vector set by, it is obtained so as to select one of the integrated result.
  • a state vector setting unit is provided for setting a plurality of state vectors in a polar coordinate system indicating a deviation from the target starting point with the passage of time starting from the target position at the start time
  • the integration result selecting unit is a state vector setting unit From the integration results of each of the signal integration units corresponding to the plurality of state vectors set by (1), any one integration result is selected. For this reason, the radar apparatus of this invention can reduce the amount of calculation until a target is detected, compared with the case where the six-dimensional state vector in a rectangular coordinate system is used. Further, the radar apparatus of the present invention can detect even a target having a low SNR.
  • achieved by software or firmware. It is explanatory drawing which shows the relationship between the integration time T of a received signal, and N motion model effective time (n) (n 1, ..., N). It is explanatory drawing which shows the shift
  • FIG. 10 is a block diagram which shows the radar apparatus by Embodiment 2 of this invention.
  • 11 is a flowchart showing a processing procedure when the radar apparatus of FIG. 10 is realized by software or firmware.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 1 of the present invention
  • FIG. 2 is a hardware block diagram showing the radar apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • a radar apparatus acquires a reception signal of an electromagnetic wave reflected by a target that is an observation target from a transmission / reception apparatus (not shown).
  • the analog / digital converter in the transmission / reception device converts the reception signal of the electromagnetic wave from an analog signal to a digital signal, and outputs the digital reception signal to the radar device. Therefore, the received signal acquired by the radar apparatus is a digital signal.
  • the reception signal storage unit 1 is realized by, for example, a reception signal storage circuit 11 shown in FIG.
  • the reception signal storage circuit 11 includes an interface circuit for the transmission / reception device and a memory circuit for storing the reception signal.
  • the reception signal accumulation unit 1 performs a process of accumulating the digital reception signal output from the transmission / reception apparatus for the integration time T.
  • the state vector setting unit 2 is realized by, for example, the state vector setting circuit 12 illustrated in FIG. 2, and includes an acceleration setting unit 2a, a jerk setting unit 2b, and a vector setting processing unit 2c.
  • a process of setting a plurality of state vectors in the polar coordinate system indicating the deviation from the target starting point as time elapses is performed.
  • Each motion model effective time T e (n) is each of the times generated by dividing the integration time T of the received signal of the electromagnetic wave reflected by the target into N (N is an integer of 2 or more). .
  • the state vector setting unit 2 sets the state vector in the polar coordinate system indicating the deviation from the target starting point with the passage of time t as the state vector defined by the polynomial R (t) related to time t.
  • Acceleration setting unit 2a as a variable of the polynomial R (t), carries out a process of setting the acceleration P 2 of the target is the observation target.
  • Jerk setting portion 2b as a variable of the polynomial R (t), carries out a process of setting the jerk P 3 is a jerk of the target is the observation target.
  • Vector setting unit 2c using a target jerk P 3 which is set by the acceleration P 2 and jerk setting portion 2b of the targets set by the acceleration setting unit 2a, a state vector in a polar coordinate system, the polynomial R (t ) Is set.
  • the compensation amount calculation unit 3 is realized by, for example, a compensation amount calculation circuit 13 illustrated in FIG.
  • the compensation amount calculation unit 3 is set with a compensation amount ⁇ R (t) for compensating for deviation from the target starting point every time one polynomial R (t) is set as a state vector by the state vector setting unit 2 A process of calculating according to one polynomial R (t) is performed.
  • the signal compensation unit 4 is realized by, for example, the signal compensation circuit 14 illustrated in FIG.
  • the signal compensator 4 performs a process of compensating the received signal within each motion model effective time T e (n) according to the compensation amount ⁇ R (t) calculated by the compensation amount calculator 3. Further, the signal compensation unit 4 performs fast Fourier transform (FFT) on the compensated received signal, thereby coherently integrating the received signal after compensation, and outputs the received signal after FFT to the signal integrating unit 5. Perform the process.
  • FFT fast Fourier transform
  • the signal integration unit 5 includes an effective time integration unit 6 and an effective time integration unit 7, and performs a process of integrating the received signal after the FFT output from the signal compensation unit 4.
  • the effective time integration unit 6 is realized by, for example, the effective time integration circuit 15 shown in FIG. 2, and the received signal after FFT output from the signal compensation unit 4 is within each motion model effective time T e (n).
  • the effective time integration unit 7 is realized by, for example, an effective time integration circuit 16 shown in FIG. 2, and the integration results within each motion model effective time T e (n) of the effective time integration unit 6 are integrated into the integration time T. The process of integrating over the range is performed.
  • the integration result selection unit 8 is realized by, for example, the integration result selection circuit 17 shown in FIG.
  • the integration result selection unit 8 selects and selects one integration result from the integration results of the effective time integration unit 7 corresponding to the plurality of state vectors set by the state vector setting unit 2.
  • a process of outputting the integration result to the target detection unit 9 is performed.
  • the integration result selection unit 8 selects a signal component that is the amplitude of the target candidate included in each integration result of the effective time integration unit 7 corresponding to the plurality of state vectors set by the state vector setting unit 2.
  • a process of comparing and selecting any one integration result is performed based on the comparison result of the signal components.
  • the integration result selection unit 8 selects an integration result having the largest target candidate signal component based on the signal component comparison result as described above. Further, the integration result selection unit 8 extracts a state vector corresponding to the selected integration result from the plurality of state vectors set by the state vector setting unit 2, and outputs the extracted state vector to the tracking processing unit 10. Perform the process.
  • the target detection unit 9 is realized by, for example, the target detection circuit 18 illustrated in FIG. 2, and performs a process of detecting a target using the integration result selected by the integration result selection unit 8.
  • the tracking processing unit 10 is realized by, for example, the tracking processing circuit 19 shown in FIG. 2, and performs processing for tracking a target using the state vector extracted by the integration result selecting unit 8 and the target detection result by the target detecting unit 9. carry out.
  • a received signal accumulation unit 1 a state vector setting unit 2, a compensation amount calculation unit 3, a signal compensation unit 4, an effective time integration unit 6, an effective time integration unit 7, and an integration result, which are components of the radar apparatus.
  • Each of the selection unit 8, the target detection unit 9, and the tracking processing unit 10 is assumed to be realized by dedicated hardware as shown in FIG. That is, the received signal accumulation circuit 11, the state vector setting circuit 12, the compensation amount calculation circuit 13, the signal compensation circuit 14, the effective time integration circuit 15, the effective time integration circuit 16, the integration result selection circuit 17, the target detection circuit 18, and The one realized by the tracking processing circuit 19 is assumed.
  • the memory circuit of the reception signal storage circuit 11 is, for example, a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), or an EEPROM (Electrically Available Memory). And non-volatile or volatile semiconductor memories, magnetic disks, flexible disks, optical disks, compact disks, mini disks, DVDs (Digital Versatile Discs), and the like.
  • the circuit 18 and the tracking processing circuit 19 are, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), or these. The combination is applicable.
  • the components of the radar apparatus are not limited to those realized by dedicated hardware, and the radar apparatus may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • Software or firmware is stored as a program in the memory of a computer.
  • the computer means hardware that executes a program, and includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, a processor, a DSP (Digital Signal Processor), and the like. .
  • FIG. 3 is a hardware configuration diagram of a computer when the radar apparatus of FIG. 1 is realized by software or firmware.
  • the program for causing the computer to execute the processing procedures of the unit 7, the integration result selection unit 8, the target detection unit 9, and the tracking processing unit 10 is stored in the memory 21, and the program stored in the memory 21 is stored in the memory 21. It should be executed.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure when the radar apparatus of FIG. 1 is realized by software or firmware.
  • a transmitter / receiver (not shown) radiates an electromagnetic wave toward a target and then receives the electromagnetic wave reflected by the target, converts the received electromagnetic wave signal from an analog signal to a digital signal, and converts the digital received signal into the radar shown in FIG. Output to the device.
  • the reception signal storage circuit 11 stores the digital reception signal output from the transmission / reception apparatus for the integration time T (step ST1 in FIG. 4).
  • N signals generated by dividing the integration time T of the reception signal accumulated by the reception signal accumulation circuit 11 into N (N is an integer of 2 or more).
  • N is an integer of 2 or more.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing a deviation from the starting point of the target as time t elapses.
  • R (1) (t) is expressed as a deviation from the target start point in the motion model effective time T e (1), and as a shift from the target start point in the motion model effective time T e (2).
  • R (2) (t) is written.
  • the exercise model effective time T e (n) is defined in units of time such that the error of the exercise model is equal to or less than a preset allowable value.
  • the error of the motion model means a difference between the deviation from the target starting point indicated by the state vector set by the state vector setting unit 2 and the true value of the deviation from the target starting point.
  • the motion model effective time T e (n) is longer, the integral gain of the received signal by the in-effective time integration unit 6 increases, but the error of the motion model increases.
  • the shorter the motion model effective time T e (n) the smaller the error of the motion model, but the lower the integration gain of the received signal by the effective time integration unit 6. Therefore, since the error of the motion model and the integral gain have a trade-off relationship, the motion model effective time T e (n) is set in consideration of the error of the motion model and the integral gain.
  • State vector setting unit 2 for each motion model valid time T e (n), starting from the position of the target at the beginning time t 0 of each motion model valid time T e (n), the target over the course of a time t A state vector in the polar coordinate system indicating the deviation from the starting point is set (step ST2 in FIG. 4).
  • the state vector setting process by the state vector setting unit 2 will be specifically described below.
  • the m-th order polynomial R (t) shown in Expression (1) has m variables.
  • variables of the polynomial R (t) in order to reduce the amount of calculation, as variables of the polynomial R (t), It shall be used only acceleration P 2 and the target jerk P 3 goals.
  • the state vector to be set is not a 6-dimensional state vector in the orthogonal coordinate system but a state vector in the polar coordinate system indicating the deviation from the target starting point, the number of variables is 2 Even in such a case, it is possible to keep the error of the motion model within an allowable error.
  • the acceleration setting unit 2a as the setting range of the acceleration P 2, and sets the minimum and maximum values of the acceleration P 2, as shown in the following equation (2), changes the acceleration P 2 within the set range setting the step size [Delta] P 2 at the time of.
  • c is the speed of light
  • T a is the integration time of the coherent integration with the FFT of the signal compensation unit 4
  • f c is the frequency of the electromagnetic waves to be irradiated to the target.
  • the coherent integration at each integration time T a is indicated as in FIG. 5, "compensated integration".
  • jerk setting unit 2b the changes as the setting range of jerk P 3, and sets the minimum and maximum values for the jerk P 3, as shown in the following equation (3), within the setting range jerk P 3 setting the step size [Delta] P 3 at the time of.
  • Vector setting unit 2c using a target jerk P 3 which is set by the acceleration P 2 and jerk setting portion 2b of the targets set by the acceleration setting unit 2a, a state vector in a polar coordinate system, the following formulas ( As shown in 4), a polynomial R (t) is set.
  • the step width [Delta] P 2 by setting range 0-8 of the acceleration P 2 is 2, if the step width [Delta] P 3 with setting range 0-9 jerk P 3 is 3, acceleration P 2 that can take the 0,2 , 4, 6 and 8 and the possible jerk P3 is four of 0, 3 , 6 and 9.
  • vector setting section 2c by changing the acceleration P 2 and jerk P 3 within the set range, Twenty different polynomials R (t) can be set as the state vector in the polar coordinate system.
  • the vector setting processing unit 2c first sets one polynomial R (t) as a state vector in the polar coordinate system.
  • the compensation amount calculation unit 3 compensates the deviation from the target starting point when one polynomial R (t) is set by the state vector setting unit 2 for each motion model effective time T e (n). (T) is calculated according to one polynomial R (t) (step ST3 in FIG. 4).
  • the polynomial R (t) is a state vector indicating a deviation from the target starting point as time t passes, and the compensation amount ⁇ R (t) is an amount for compensating the deviation from the target starting point. As shown in the following formula (5), this is equivalent to a value obtained by giving a negative sign to R (t).
  • Signal compensation unit 4 for each motion model valid time T e (n), according to the compensation amount ⁇ R of the compensation amount calculator 3 motion models enable time calculated by T e (n) (t) , each of the motion model valid
  • the received signal within time T e (n) is compensated (step ST4 in FIG. 4). That is, the signal compensation unit 4 converts the compensation amount ⁇ R (t) of each motion model effective time T e (n) into the phase shift ⁇ ⁇ R (t) / ⁇ of the received signal, and the phase shift ⁇ ⁇ R ( t) / lambda and by multiplying the received signal in each of the motion model valid time T e (n), to compensate the received signal in each of the motion model valid time T e (n).
  • the signal compensation unit 4 performs the coherent integration of the compensated received signal by performing FFT on the compensated received signal for each motion model effective time T e (n), and an integration block which is the received signal after FFT. Is output to the signal integrator 5.
  • the signal compensation unit 4 are coherently integrating the received signal after compensation in units of integration time T a, 1 single motion model valid time T e (n) in the output of the k integral block is doing.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing the integration processing of the received signal within the motion model effective time T e (n) by the effective time integration unit 6.
  • the received signal When the received signal is compensated with the correct state vector, it is included in the k integration blocks output from the signal compensator 4 as shown in FIG. 7 within the same motion model effective time T e (n).
  • the target candidate signal components appear in the same Doppler frequency cell.
  • the motion model enabled time T e (n) is different, as shown in FIG. 7, the signal component of the desired candidate, appearing in different Doppler frequency cells. Therefore, within the same motion model effective time T e (n), by performing PDI (Post Detect Integration) that integrates the signal components of the same Doppler frequency cells, the integral gain of the signal component of the target candidate is obtained. Can be increased.
  • the arrows shown in FIG. 7 represent the integration of signal components between the same Doppler frequency cells.
  • the integration unit 7 during the effective time of the signal integration unit 5 makes each motion model effective time T e by the in-effective time integration unit 6 for all N motion model effective times T e (n).
  • each of the Doppler frequency cells including the target candidate signal component is searched.
  • the integration gain of the signal component of the target candidate is increased by the integration unit 6 in the effective time, so that the integration within each motion model effective time T e (n) Among the plurality of Doppler frequency cells included in the result, the Doppler frequency cell having the largest signal component is the Doppler frequency cell including the target candidate signal component.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing the integration process of the received signal over the integration time T by the integration unit 7 during the effective time.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing integration results before and after the shift of the Doppler frequency cell.
  • the Doppler frequency cell including the signal component of the target candidate and the integration results within the motion model effective time T e (N). in the frequency difference between the Doppler frequency cell that contains the signal components of the target candidate is df 1.
  • the Doppler frequency cell including the signal component of the target candidate and the integration result within the motion model effective time T e (N) frequency difference between the Doppler frequency cell that contains the signal components is df 2.
  • the Doppler frequency cell of the signal component of the target candidate included in the integration result within the motion model effective time T e (1) is shifted by the frequency difference df 1 and the motion model is effective. shifted by a frequency difference df 2 Doppler frequency cell signal components of the target candidates included in the integration result at time T e (2) within.
  • the Doppler frequency cell of the signal component of the target candidate included in the integration result within the motion model effective time T e (1) and T e (2) becomes within the motion model effective time T e (N).
  • the Doppler frequency cell is the same as the Doppler frequency cell of the signal component of the target candidate included in the integration result.
  • the effective time integration unit 7 performs PDI on the integration results within all N motion model effective times T e (n) having the same Doppler frequency cell containing the signal component of the target candidate, thereby obtaining a motion model.
  • the signal component of the target candidate included in the integration result for each effective time T e (n) is integrated over the integration time T.
  • the state vector setting unit 2 By changing at least one of P 2 and jerk P 3 , the values of variables that have not yet been combined are obtained. Specifically, the values of variables not yet combined are obtained by the following (1) to (3).
  • the state vector setting unit 2 sets the state vector using the variables for which the values have been obtained (step ST2 in FIG. 4).
  • the compensation amount calculation unit 3 performs the process in step ST3
  • the signal compensation unit 4 performs the process in step ST4
  • the effective time integration unit 6 performs the process in step ST5, and the effective time integration unit. 7 performs the process of step ST6.
  • the integration result selection unit 8 does not have any remaining variable values that have not yet been combined (in the case of step ST7 in FIG. 4: NO), and the state vector setting has been completed for all combinations of variable values.
  • the signal components of the target candidates included in the integration results of the effective time integration units 7 corresponding to the plurality of state vectors that have been set are compared.
  • the Doppler frequency cell having the largest signal component is the Doppler frequency cell including the signal component of the target candidate.
  • the integration result selection unit 8 selects an integration result having the largest signal component of the target candidate from the integration results of the effective time integration unit 7 corresponding to a plurality of state vectors, and detects the selected integration result as a target.
  • the integration result selection unit 8 specifies the target candidate signal component in each of the 20 integration results, and compares the target candidate signal components included in the 20 integration results.
  • the integration result selection unit 8 selects an integration result having the largest target candidate signal component among the 20 integration results. Further, the integration result selection unit 8 extracts a state vector corresponding to the selected integration result from the plurality of state vectors set by the state vector setting unit 2, and outputs the extracted state vector to the tracking processing unit 10. To do.
  • the integration result selection unit 8 may select an integration result having the largest signal component of the target candidate every time the effective time integration unit 7 performs the process of step ST6. Specifically, it is as follows. For example, at the stage where two state vectors are set, the integration result selection unit 8 includes the signal component of the target candidate included in the integration result of the effective time integration unit 7 corresponding to the first state vector.
  • the signal component of the target candidate included in the integration result of the effective time integration unit 7 corresponding to the second state vector is compared. Based on the comparison result of the signal components, the integration result selection unit 8 selects an integration result having a larger target candidate signal component from the two integration results, saves the selected integration result, and does not select it. Discard integration results.
  • the integration result selection unit 8 integrates the signal component of the target candidate included in the stored integration result and the effective time integration corresponding to the third state vector.
  • the signal component of the target candidate included in the integration result of the unit 7 is compared. Based on the comparison result of the signal components, the integration result selection unit 8 selects an integration result having a larger target candidate signal component from the two integration results, saves the selected integration result, and does not select it. Discard integration results.
  • the integration result selection unit 8 integrates the signal component of the target candidate included in the stored integration result and the effective time integration corresponding to the Nth state vector.
  • the signal component of the target candidate included in the integration result of the unit 7 is compared. Based on the comparison result of the signal components, the integration result selection unit 8 selects an integration result having a larger target candidate signal component from the two integration results, saves the selected integration result, and does not select it. Discard integration results.
  • the integration result selection unit 8 outputs the finally stored integration result to the target detection unit 9 and also stores the stored integration result. Is output to the tracking processing unit 10.
  • the target detection unit 9 When the target detection unit 9 receives the integration result from the integration result selection unit 8, the target detection unit 9 performs target detection processing using the integration result. Since the target detection process itself is a known technique, detailed description thereof is omitted.
  • the tracking processing unit 10 receives the state vector from the integration result selection unit 8, the tracking processing unit 10 uses the state vector and the target detection result by the target detection unit 9 to estimate the target position, velocity, acceleration, etc. Perform the process. Since the target tracking process itself is a known technique, a detailed description thereof will be omitted.
  • the motion model is obtained for a plurality of motion model effective times generated by dividing the integration time T of the received signal of the electromagnetic wave reflected by the target into a plurality of times.
  • State vector setting that sets a plurality of state vectors in a polar coordinate system indicating deviation from the target starting point as time elapses, starting from the target position at the start time t 0 of the motion model effective time for each effective time
  • the unit 2 is provided, and the integration result selection unit 8 selects any one integration result from the integration results of the signal integration unit 5 corresponding to the plurality of state vectors set by the state vector setting unit 2. Since it comprised in this way, the calculation amount until a target is detected can be reduced rather than the case where the 6-dimensional state vector in a rectangular coordinate system is used. Further, according to the first embodiment, even a target with a low SNR can be detected.
  • compensation processing for received signals can be performed according to a two-dimensional state vector whose variables are, for example, acceleration P 2 and jerk P 3 .
  • the number of combinations of variable values in the state vector is greatly reduced as compared with a radar apparatus using a 6-dimensional state vector, the amount of calculation required to detect the target is greatly reduced.
  • the number of combinations of variable values in the state vector is greatly reduced, when detecting a target with a low SNR, the possibility that the target detection result falls into a local solution is reduced, making it difficult to detect the target. This situation is avoided.
  • Embodiment 2 FIG. In the first embodiment, the example in which the variables of the polynomial R (t) are the acceleration P 2 and the jerk P 3 has been shown. However, in the second embodiment, the variable is included in the integration result selected by the integration result selection unit 8. if it is the signal component of the desired candidate threshold below which, as a variable of the polynomial R (t), it will be described an example of adding a target jerk change rate P 4 of an observation target.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. 10, the same reference numerals as those in FIG. 1 denote the same or corresponding parts.
  • the hardware configuration of the radar apparatus of FIG. 10 is the same as the hardware configuration of the first embodiment shown in FIG.
  • the state vector setting unit 31 is realized by, for example, the state vector setting circuit 12 shown in FIG. 2, and includes an acceleration setting unit 2a, a jerk setting unit 2b, a jerk change rate setting unit 31a, and a vector setting processing unit 31b.
  • State vector setting unit 31 like the state vector setting unit 2 of FIG.
  • the state vector setting unit 31 defines, as a state vector in the polar coordinate system, a deviation from the target starting point with the elapse of time t by a polynomial R (t) related to time t. To do.
  • the state vector setting unit 31 changes the target jerk as a variable of the polynomial R (t). to add a rate P 4.
  • Jerk change rate setting unit 31a a variable of the polynomial R (t), carries out a process of setting a target jerk change rate P 4 of.
  • Vector setting processing section 31b initially used as well as the vector setting section 2c of FIG. 1, a target jerk P 3 of which is set by the acceleration P 2 and jerk setting portion 2b of the targets set by the acceleration setting unit 2a
  • the vector setting processing unit 31b compares the target candidate signal component included in the integration result selected by the integration result selecting unit 8 with a preset threshold value.
  • the vector setting processing unit 31b sets the target acceleration P 2 set by the acceleration setting unit 2a and the jerk setting unit 2b as variables of the polynomial R (t) if the signal component of the target candidate is equal to or less than the threshold value. using the target jerk P 3 and jerk change rate target jerk change rate P 4 of which is set by the setting unit 31a, and carries out a process of setting the polynomial R (t).
  • each component of the radar apparatus is realized by dedicated hardware as shown in FIG.
  • the components of the radar apparatus are not limited to those realized by dedicated hardware, and the radar apparatus may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • the radar apparatus of FIG. 10 is realized by software, firmware, or the like
  • a program for causing the computer shown in FIG. 3 to execute the processing procedure of the unit 7, the integration result selection unit 8, the target detection unit 9 and the tracking processing unit 10 is stored in the memory 21, and the processor 22 of the computer is stored in the memory 21.
  • the program that is running should be executed.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a processing procedure when the radar apparatus of FIG. 10 is realized by software or firmware.
  • State vector setting unit 31 for each motion model valid time T e (n), starting from the position of the target at the beginning time t 0 of each motion model valid time T e (n), the target over the course of a time t A state vector in the polar coordinate system indicating the deviation from the starting point is set (step ST2 in FIG. 11).
  • the state vector setting unit 31 is similar to the state vector setting unit 2 of FIG. 1 and the target acceleration P 2 set by the acceleration setting unit 2a and the target acceleration set by the jerk setting unit 2b. with jerk P 3, as state vector in a polar coordinate system, as shown in equation (4), sets the polynomial R (t).
  • the compensation amount calculation unit 3 performs the process in step ST3
  • the signal compensation unit 4 performs the process in step ST4
  • the effective time integration unit 6 performs the step.
  • the process of ST5 performs the process of step ST6.
  • the state vector setting unit 31 determines whether or not there are still uncombined variable values when setting the state vector (step ST7 in FIG. 11).
  • step ST7 in FIG. 11 YES
  • step ST7 in FIG. 11 YES
  • the compensation amount calculation unit 3 performs the process in step ST3
  • the signal compensation unit 4 performs the process in step ST4
  • the in-valid integration unit 6 performs the process in step ST5
  • the effective time integration unit. 7 performs the process of step ST6.
  • the integration result selection unit 8 does not already have variable values that are not combined (values of acceleration P 2 and jerk P 3 that are not combined) (step ST7 in FIG. 11: NO). In the case of the combination of values of all variables, if the setting of the state vector is completed, it is included in each integration result of the effective time integration unit 7 corresponding to the plurality of state vectors for which the setting has been completed. Compare signal components of target candidates. As in the first embodiment, the integration result selection unit 8 selects the integration result having the largest target candidate signal component from the integration results of the effective time integration unit 7 corresponding to a plurality of state vectors. (Step ST8 in FIG. 11).
  • the vector setting processing unit 31b of the state vector setting unit 31 compares the signal component of the target candidate included in the integration result selected by the integration result selecting unit 8 with a preset threshold value (step in FIG. 11). ST11). If the signal component of the target candidate included in the integration result selected by the integration result selection unit 8 is larger than the threshold value (step ST11 in FIG. 11: NO), the vector setting processing unit 31b selects the selected integration. An instruction to output the result to the target detection unit 9 is output to the integration result selection unit 8. Further, the vector setting processing unit 31b outputs an instruction to the tracking processing unit 10 to output a state vector corresponding to the selected integration result to the integration result selecting unit 8. As a result, the integration result selection unit 8 outputs the selected integration result to the target detection unit 9, and the integration result selection unit 8 outputs the state vector corresponding to the selected integration result to the tracking processing unit 10. (Step ST12 in FIG. 11).
  • the vector setting processing unit 31b uses the polynomial R (t as a variable), to add the target jerk change rate P 4 in (step ST13 in FIG. 11). It will be specifically described below setting processing of the state vector by a state vector setting unit 31 of adding the target jerk change rate P 4 of.
  • the step width ⁇ P 4 when changing the jerk change rate P 4 within the setting range is set.
  • the vector setting processing unit 31b includes the target acceleration P 2 set by the acceleration setting unit 2a, the target jerk P 3 set by the jerk setting unit 2b, and the target jerk change rate set by the jerk change rate setting unit 31a.
  • P 4 as the state vector of a polar coordinate system, as shown in the following equation (7), sets the polynomial R (t).
  • the setting range of the acceleration P 2 is 0 to 8
  • the step width ⁇ P 2 is 2
  • the setting range of the jerk P 3 is 0 to 9
  • the step width ⁇ P 3 is 3
  • the setting range of the jerk change rate P 4 is 0 to 2.
  • the vector setting processing unit 31b sets the acceleration P 2 , the jerk P 3 and the jerk change rate P 4 . By changing within the range, it is possible to set 60 polynomials R (t) as state vectors in the polar coordinate system.
  • the vector setting processing unit 31b first sets one polynomial R (t) as a state vector in the polar coordinate system.
  • the compensation amount calculation unit 3 performs the process in step ST3
  • the signal compensation unit 4 performs the process in step ST4
  • the in-valid integration unit 6 performs the process in step ST5
  • the effective time integration unit. 7 performs the process of step ST6.
  • the state vector setting unit 31 determines whether or not there are still variable values that have not been combined (step ST7 in FIG. 11).
  • the acceleration P 2 can take five values 0, 2, 4, 6 and 8, and the jerk P 3 can take four values 0, 3, 6 and 9, the possible jerk change rate P
  • the state vector setting unit 31 still has uncombined variable values (in the case of step ST7 in FIG. 11: YES). If the state vector has not been set for all combinations of variable values, the state vector setting unit 31 By changing at least one of P 2 , jerk P 3, and jerk change rate P 4 , the values of variables that have not yet been combined are obtained. When the state vector setting unit 31 obtains the values of variables that have not yet been combined, the state vector setting unit 31 sets the state vector using the variables for which the values have been obtained (step ST2 in FIG. 11).
  • the compensation amount calculation unit 3 performs the process in step ST3
  • the signal compensation unit 4 performs the process in step ST4
  • the in-valid integration unit 6 performs the process in step ST5
  • the effective time integration unit. 7 performs the process of step ST6.
  • Integration result selecting section 8 the value of the combined non variables (values of the acceleration P 2 that is not combined jerk P 3 and jerk rate of change P 4) is not already left (step of FIG. 11 ST7: in the case of NO) If the setting of the state vector is completed for all the combinations of the values of the variables, the target included in each integration result of the effective time integration unit 7 corresponding to the plurality of state vectors for which the setting has been completed Compare candidate signal components. The integration result selection unit 8 selects an integration result having the largest target candidate signal component from among the integration results of the effective time integration unit 7 corresponding to a plurality of state vectors (step ST8 in FIG. 11).
  • the vector setting processing unit 31b of the state vector setting unit 31 compares the signal component of the target candidate included in the integration result selected by the integration result selecting unit 8 with a preset threshold value (step in FIG. 11). ST11). If the signal component of the target candidate included in the integration result selected by the integration result selection unit 8 is larger than the threshold value (step ST11 in FIG. 11: NO), the vector setting processing unit 31b selects the selected integration. An instruction to output the result to the target detection unit 9 is output to the integration result selection unit 8. Further, the vector setting processing unit 31b outputs an instruction to the tracking processing unit 10 to output a state vector corresponding to the selected integration result to the integration result selecting unit 8. As a result, the integration result selection unit 8 outputs the selected integration result to the target detection unit 9, and the integration result selection unit 8 outputs the state vector corresponding to the selected integration result to the tracking processing unit 10. (Step ST12 in FIG. 11).
  • the target jerk change rate P is used as a variable of the polynomial R (t).
  • An example of adding 4 is shown. After adding the jerk rate of change P 4 goal, if the signal component of a desired candidate included in the selected integration result by integrating result selecting section 8 is less than the threshold value, for example, rate of change of the jerk rate of change P 4 it may be to add more, such as P 5.
  • the state vector setting unit 31 has a signal component of the target candidate included in the integration result selected by the integration result selection unit 8 equal to or less than the threshold value.
  • a variable of the polynomial R (t) since it is configured to add the target jerk change rate P 4 of, than the first embodiment, to enhance the compensation accuracy of the received signal, it is possible to reduce the integral loss There is an effect that can be done. Even if you add a jerk change rate P 4 goal, as compared to the radar apparatus using the six-dimensional state vector, since the number of combinations of values of the variables in the state vector is greatly reduced, it takes to detect the target The amount of calculation is greatly reduced. In addition, since the number of combinations of variable values in the state vector is greatly reduced, when detecting a target with a low SNR, the possibility that the target detection result falls into a local solution is reduced, making it difficult to detect the target. This situation is avoided.
  • the state vector setting unit 31 uses the variable as a variable of the polynomial R (t). shows an example of adding a target jerk change rate P 4 of.
  • a variable of the polynomial R (t) may further add a variable of the higher order terms than the target jerk change rate P 4 of.
  • the effective time integration unit 7 of the signal integration unit 5 makes the motion model effective by the in-effective time integration unit 6 for all N motion model effective times T e (n).
  • An example is shown in which the integration result of the received signal within time T e (n) is integrated.
  • the effective time integration unit 42 excludes some integration results from the integration results of the received signals within the N motion model effective times T e (n) from the integration targets. Will be explained.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 3 of the present invention
  • FIG. 13 is a hardware block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 3 of the present invention. 12 and FIG. 13, the same reference numerals as those in FIG. 1 and FIG.
  • the shift amount estimation unit 41 is realized by, for example, a shift amount estimation circuit 51 shown in FIG.
  • the shift amount estimation unit 41 is within the interval of each motion model effective time T e (n) from the target acceleration P 2 set by the acceleration setting unit 2a and the target jerk P 3 set by the jerk setting unit 2b.
  • a process of estimating the Doppler shift amount ⁇ fd at is performed.
  • the signal integration unit 5 includes an effective time integration unit 6 and an effective time integration unit 42, and performs a process of integrating the received signal after the FFT output from the signal compensation unit 4.
  • the received signal accumulation unit 1, the state vector setting unit 2, the compensation amount calculation unit 3, the signal compensation unit 4, the effective time integration unit 6, the effective time integration unit 42, and the integration result which are components of the radar apparatus.
  • Each of the selection unit 8, the target detection unit 9, the tracking processing unit 10, and the shift amount estimation unit 41 is assumed to be realized by dedicated hardware as shown in FIG. That is, the received signal storage circuit 11, the state vector setting circuit 12, the compensation amount calculation circuit 13, the signal compensation circuit 14, the effective time integration circuit 15, the effective time integration circuit 52, the integration result selection circuit 17, the target detection circuit 18, It is assumed that the tracking processing circuit 19 and the shift amount estimation circuit 51 are realized.
  • the shift amount estimation circuit 51 and the effective time integration circuit 52 are, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC, an FPGA, or a combination thereof.
  • the components of the radar apparatus are not limited to those realized by dedicated hardware, and the radar apparatus may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • the radar apparatus of FIG. 12 is realized by software or firmware
  • the processor 22 of the computer May execute a program stored in the memory 21.
  • FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure when the radar apparatus of FIG. 12 is realized by software or firmware.
  • Shift amount estimation unit 41 uses the target jerk P 3 which is set by the acceleration P 2 and jerk setting portion 2b of the targets set by the acceleration setting unit 2a, as shown in the following equation (8), respectively.
  • ⁇ t is an interval between the motion model effective time T e (n ⁇ 1) and the motion model effective time T e (n).
  • ⁇ a is an acceleration generated within the effective time of the motion model, and is a value set in advance.
  • the effective time integration unit 42 calculates the signal component of the target candidate in the integration result within the motion model effective time T e (1) to T e (N) by the effective time integration unit 6.
  • Each of the contained Doppler frequency cells is searched.
  • the effective time integration unit 42 based on the search result of each Doppler frequency cell, the frequency of the signal component of the target candidate included in the integration result at the motion model effective time T e (n), obtaining motion model valid time T e (n-1) frequency interval between the frequency of the signal component of the desired candidate contained in the integration result at ⁇ f (n-1) the -n respectively.
  • n 2,..., N.
  • the Doppler shift amount ⁇ fd is compared.
  • An integration result within the motion model effective time T e (n) larger than ⁇ fd is excluded from integration targets. For example, the frequency of the signal component of the target candidate included in the integration result at the motion model effective time T e (3) and the target candidate included in the integration result at the motion model effective time T e (2).
  • the integration result at the motion model effective time T e (3) is excluded from integration targets.
  • the target jerk P 3 which is set by the acceleration P 2 and jerk setting portion 2b of the targets set by the acceleration setting unit 2a, each of the motion model valid
  • a shift amount estimation unit 41 for estimating the Doppler shift amount ⁇ fd within the time interval is provided, and the effective time integration unit 42 integrates within a certain motion model effective time T e (n) by the effective time integration unit 6.
  • the frequency of the target candidate signal component included in the result and the integration result within the motion model effective time T e (n ⁇ 1) immediately before a certain motion model effective time T e (n) If the interval between the target candidate signal component frequency and the frequency is larger than the Doppler shift amount estimated by the shift amount estimation unit 41, the integration result within a certain motion model effective time T e (n) is obtained. During integration And then, it is excluded from the integration target in T, than the first embodiment offers an advantage of being able to improve the target tracking accuracy of the target detection accuracy and tracking processing unit 10 of the target detection unit 9.
  • Embodiment 4 FIG. In the first embodiment, an example is shown in which the state vector setting unit 2 sets a plurality of state vectors in the polar coordinate system. However, in the fourth embodiment, the state vector extracted by the integration result selection unit 8 is unique. If it is a point, an example will be described in which the state vector is discarded and the state vector is reset.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 4 of the present invention
  • FIG. 16 is a hardware block diagram showing a radar apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.
  • the singularity determination unit 61 is implemented by, for example, the singularity determination circuit 71 illustrated in FIG. 16 and performs processing for determining whether or not the state vector extracted by the integration result selection unit 8 is a singularity.
  • the state vector setting unit 62 defines a deviation from the target starting point with the passage of time t as a state vector in the polar coordinate system by a polynomial R (t) related to time t. To do. However, the state vector setting unit 62 discards the state vector determined to be a singular point by the singular point determination unit 61, resets the state vector, and outputs the reset state vector to the compensation amount calculation unit 3. To do.
  • Vector setting unit 62a using the vector set in the same manner as the processing unit 2c, target jerk P 3 which is set by the acceleration P 2 and jerk setting portion 2b of the targets set by the acceleration setting unit 2a of Fig. 1, A process of setting a polynomial R (t) as a state vector in the polar coordinate system is performed. However, when the state vector extracted by the integration result selection unit 8 is determined to be a singular point by the singular point determination unit 61, the vector setting processing unit 62a discards the state vector and resets the state vector. Then, the reset state vector is output to the compensation amount calculation unit 3.
  • the singular point determination unit 61 and the state vector setting unit 62 are applied to the radar apparatus of FIG. 1 .
  • the singular point determination unit 61 and the state vector setting unit 62 are illustrated in FIG. It may be applied to 12 radar devices.
  • the received signal storage unit 1, the state vector setting unit 62, the compensation amount calculation unit 3, the signal compensation unit 4, the effective time integration unit 6, the effective time integration unit 7, and the integration result which are components of the radar apparatus.
  • each of the selection unit 8, the target detection unit 9, the tracking processing unit 10, and the singularity determination unit 61 is realized by dedicated hardware as illustrated in FIG. That is, the received signal accumulation circuit 11, the state vector setting circuit 72, the compensation amount calculation circuit 13, the signal compensation circuit 14, the effective time integration circuit 15, the effective time integration circuit 16, the integration result selection circuit 17, the target detection circuit 18, It is assumed that the tracking processing circuit 19 and the singularity determination circuit 71 are realized.
  • the singularity determination circuit 71 and the state vector setting circuit 72 correspond to, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC, an FPGA, or a combination thereof.
  • the components of the radar apparatus are not limited to those realized by dedicated hardware, and the radar apparatus may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • the radar apparatus of FIG. 15 is realized by software or firmware
  • a program for causing the computer shown in FIG. 3 to execute the processing procedures of the unit 7, the integration result selection unit 8, the target detection unit 9, the tracking processing unit 10 and the singular point determination unit 61 is stored in the memory 21, and the processor 22 of the computer May execute a program stored in the memory 21.
  • FIG. 17 is a flowchart showing a processing procedure when the radar apparatus of FIG. 15 is realized by software or firmware.
  • the state vector extracted by the integration result selection unit 8 is a singular point. Is determined (step ST31 in FIG. 17). Assuming that the state vector corresponding to the integration result that is unlikely to contain the signal component of the target candidate is a singular point, the singular point determination unit 61 determines that the state vector extracted by the integration result selection unit 8 is a singular point. It is determined whether or not there is.
  • the singularity determination processing by the singularity determination unit 61 will be described in detail.
  • the singularity determination unit 61 compares the frequency interval ⁇ f (n ⁇ 1) ⁇ n with the Doppler shift amount ⁇ fd, and if the frequency interval ⁇ f (n ⁇ 1) ⁇ n is larger than the Doppler shift amount ⁇ fd, the integration result selection unit It is determined that the state vector extracted by 8 is a singular point. If the frequency interval ⁇ f (n ⁇ 1) ⁇ n is equal to or smaller than the Doppler shift amount ⁇ fd, the singular point determination unit 61 determines that the state vector extracted by the integration result selection unit 8 is not a singular point.
  • the singular point determination unit 61 determines that the state vector extracted by the integration result selection unit 8 is not a singular point (in the case of step ST31 in FIG. 17: NO), the singular point determination unit 61 determines the integration result selected by the integration result selection unit 8. While outputting to the target detection part 9, the state vector extracted by the integration result selection part 8 is output to the tracking process part 10 (step ST32 of FIG. 17). If the singular point determination unit 61 determines that the state vector extracted by the integration result selection unit 8 is a singular point (in the case of step ST31 in FIG. 17: YES), the state vector reset unit 62 resets the state vector. To instruct.
  • the vector setting processing unit 62a of the state vector setting unit 62 receives an instruction to reset the state vector from the singular point determination unit 61, the vector setting processing unit 62a discards the state vector determined to be a singular point and resets the state vector. (Step ST2 in FIG. 17).
  • the vector setting section 62a as shown in the following equation (9), using a step size [Delta] P 3 shown in equation (3), changes the jerk P 3.
  • P 3 (i -1) for example in the current integration time T (i) integration time of one time before than T (i-1), specifically being output from the integration result selecting section 8 Jerk used to set a state vector that is not a point.
  • P 3 (i) is the jerk after the change.
  • Vector setting processing section 31b, in one previous integration time T (i-1), and acceleration P 2 is used to set the state vector is not a singular point that is output from the integration result selecting section 8, the modified by using the jerk P 3, as the first state vector, as shown in equation (4), it resets the polynomial R (t).
  • the vector setting section 62a using a step size [Delta] P 2 shown in equation (2), to change the acceleration P 2.
  • P 2 (i -1) for example in the current integration time T (i) integration time of one time before than T (i-1), specifically being output from the integration result selecting section 8 This is the acceleration used to set a state vector that is not a point.
  • P 2 (i) is the acceleration after the change.
  • Vector setting processing section 31b in one previous integration time T (i-1), and jerk P 3 are used to set the state vector is not a singular point that is output from the integration result selecting section 8, the modified by using the acceleration P 2 of, as the first state vector, as shown in equation (4), it resets the polynomial R (t).
  • the polynomial R (t) as the second and subsequent state vectors is based on the polynomial R (t) as the reset first state vector as in the first embodiment, and the step width ⁇ P 2 and the step width Using ⁇ P 3 , it is reset by changing at least one of acceleration P 2 and jerk P 3 .
  • the compensation amount calculation unit 3 performs the processing of step ST3 and the signal compensation unit 4 performs the step, as in the first embodiment.
  • the ST4 process, the effective time integration unit 6 performs the process of step ST5, and the effective time integration unit 7 performs the process of step ST6.
  • the state vector setting unit 61 includes the singular point determination unit 61 that determines whether or not the state vector extracted by the integration result selection unit 8 is a singular point.
  • 62 is configured to discard the state vector determined to be a singular point by the singular point determination unit 61, reset the state vector, and output the reset state vector to the compensation amount calculation unit 3.
  • the target detection accuracy in the target detection unit 9 and the target tracking accuracy in the tracking processing unit 10 can be improved.
  • the present invention is suitable for a radar device that integrates an electromagnetic wave reception signal reflected by a target.
  • Received signal storage unit 2. State vector setting unit, 2a Acceleration setting unit, 2b Jerk setting unit, 2c Vector setting processing unit, 3. Compensation amount calculation unit, 4. Signal compensation unit, 5. Signal integration unit, 6. In-valid time integration unit , 7 Valid time integration unit, 8 Integration result selection unit, 9 Target detection unit, 10 Tracking processing unit, 11 Received signal storage circuit, 12 State vector setting circuit, 13 Compensation amount calculation circuit, 14 Signal compensation circuit, 15 Valid time Internal integration circuit, 16 effective time integration circuit, 17 integration result selection circuit, 18 target detection circuit, 19 tracking processing circuit, 21 memory, 22 processor, 31 state vector setting unit, 31a jerk change rate setting unit, 31b vector setting processing Unit, 41 shift amount estimation unit, 42 effective time integration unit, 51 shift amount estimation circuit, 52 available Time between the integrating circuit, 61 singularity decision unit, 62 a state vector setting unit, 62a vector setting unit, 71 singularity decision circuit, 72 a state vector setting circuit.

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Abstract

目標に反射された電磁波の受信信号の積分時間Ｔを複数に分割することにより生成された複数の運動モデル有効時間について、当該運動モデル有効時間毎に、当該運動モデル有効時間の先頭時刻ｔ０における目標の位置を起点として、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを複数設定する状態ベクトル設定部（２）を設け、積分結果選択部（８）が、状態ベクトル設定部（２）により設定された複数の状態ベクトルに対応する信号積分部（５）のそれぞれの積分結果の中から、いずれか１つの積分結果を選択する。

Description

レーダ装置
　この発明は、レーダ装置に関するものである。
　レーダ装置は、観測対象である目標によって反射された電磁波の受信信号を、アンテナ等から構成される送受信装置を介して取得する。この受信信号の信号強度が微弱である場合、目標によって反射された電磁波とノイズとの判別が困難であるため、レーダ装置は、長時間観測した受信信号を積分することがある。
　しかし、レーダ装置は、目標が旋回運動などを行う高機動の目標である場合、長時間観測した受信信号を積分する際、目標の加速度の影響によって積分損失が発生するため、受信信号の補償処理を実施して積分損失を抑える必要がある。
　以下の特許文献１には、直交座標系での目標の位置ベクトル及び速度ベクトルを含む６次元の状態ベクトルを仮定して、状態ベクトルに基づく目標の運動予測を実施し、運動予測の予測結果に従って受信信号の補償処理を実施し、補償処理後の受信信号を積分するレーダ装置が開示されている。
　このレーダ装置は、状態ベクトルにおける６つの変数の値を変えながら、それぞれ異なる状態ベクトルを仮定し、各状態ベクトルに対して、受信信号の補償処理と、補償処理後の受信信号を積分する積分処理とを繰り返し実施し、複数の積分結果の中で、最も積分効果が高い積分結果を用いて、目標の検出処理を実施している。
　受信信号の補償処理と、補償処理後の受信信号を積分する積分処理とは、仮定される状態ベクトルの数だけ、繰り返し実施される。仮定される状態ベクトルの数は、状態ベクトルにおける６つの次元のそれぞれを変数として、当該変数の値の組み合わせ数によって決定される。
　例えば、６つの変数の取り得る値の数が５ずつであれば、組み合わせ数は、１５６２５（＝５×５×５×５×５×５）となる。
特開２０１６－１７９２８号公報
　従来のレーダ装置は、以上のように構成されているので、状態ベクトルにおける６つの変数の値の組み合わせ数だけ、受信信号の補償処理と、補償処理後の受信信号を積分する積分処理とが繰り返し実施される。しかし、状態ベクトルにおける６つの変数の値の組み合わせ数は膨大であり、上記各処理が繰り返し実施される数が膨大になるため、従来のレーダ装置は、目標を検出するまでに多くの演算量を要するという課題があった。
　また、従来のレーダ装置においては、状態ベクトルにおける６つの変数の組み合わせ数が膨大であるため、信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ－ｔｏ－Ｎｏｉｓｅ　Ｒａｔｉｏ：ＳＮＲ）が低い目標を検出する際に、目標の検出結果が局所解に陥る可能性があり、目標の検出が困難になることがある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、直交座標系での６次元の状態ベクトルを用いる場合よりも、目標を検出するまでの演算量を低減することができるレーダ装置を得ることを目的とする。また、この発明は、ＳＮＲが低い目標でも検出することが可能なレーダ装置を得ることを目的とする。
　この発明に係るレーダ装置は、目標に反射された電磁波の受信信号の積分時間を複数に分割することにより生成された複数の運動モデル有効時間について、当該運動モデル有効時間毎に、当該運動モデル有効時間の先頭時刻における目標の位置を起点として、時刻の経過に伴う目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを複数設定する状態ベクトル設定部と、状態ベクトル設定部により１つの状態ベクトルが設定される毎に、設定された１つの状態ベクトルに従って目標の起点からのずれを補償する補償量を算出する補償量算出部と、補償量算出部により算出された補償量に従って受信信号を補償する信号補償部と、信号補償部により補償された受信信号を積分する信号積分部とを設け、積分結果選択部が、状態ベクトル設定部により設定された複数の状態ベクトルに対応する信号積分部のそれぞれの積分結果の中から、いずれか１つの積分結果を選択するようにしたものである。
　この発明によれば、目標に反射された電磁波の受信信号の積分時間を複数に分割することにより生成された複数の運動モデル有効時間について、当該運動モデル有効時間毎に、当該運動モデル有効時間の先頭時刻における目標の位置を起点として、時刻の経過に伴う目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを複数設定する状態ベクトル設定部を設け、積分結果選択部が、状態ベクトル設定部により設定された複数の状態ベクトルに対応する信号積分部のそれぞれの積分結果の中から、いずれか１つの積分結果を選択するように構成した。このため、この発明のレーダ装置は、直交座標系での６次元の状態ベクトルを用いる場合よりも、目標を検出するまでの演算量を低減することができる。また、この発明のレーダ装置は、ＳＮＲが低い目標でも検出することができる。
この発明の実施の形態１によるレーダ装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態１によるレーダ装置を示すハードウェア構成図である。 図１のレーダ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を示すフローチャートである。 受信信号の積分時間Ｔと、Ｎ個の運動モデル有効時間（ｎ）（ｎ＝１，・・・，Ｎ）との関係を示す説明図である。 時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す説明図である。 有効時間内積分部６による運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内での受信信号の積分処理を示す説明図である。 有効時間間積分部７による積分時間Ｔに亘る受信信号の積分処理を示す説明図である。 ドップラ周波数セルのシフト前後の積分結果を示す説明図である。 この発明の実施の形態２によるレーダ装置を示す構成図である。 図１０のレーダ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を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態３によるレーダ装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態３によるレーダ装置を示すハードウェア構成図である。 図１２のレーダ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を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態４によるレーダ装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態４によるレーダ装置を示すハードウェア構成図である。 図１５のレーダ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を示すフローチャートである。
　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によるレーダ装置を示す構成図であり、図２は、この発明の実施の形態１によるレーダ装置を示すハードウェア構成図である。
　この実施の形態１では、レーダ装置が、図示せぬ送受信装置から、観測対象である目標によって反射された電磁波の受信信号を取得するものとする。送受信装置は、目標によって反射された電磁波を受信すると、電磁波の受信信号を、送受信装置内のアナログデジタル変換器により、アナログ信号からデジタル信号に変換し、デジタルの受信信号をレーダ装置に出力する。したがって、レーダ装置が取得する受信信号は、デジタル信号である。
　図１及び図２において、受信信号蓄積部１は例えば図２に示す受信信号蓄積回路１１で実現される。受信信号蓄積回路１１は、送受信装置に対するインタフェース回路と、受信信号を蓄積するメモリ回路とを備えている。
　受信信号蓄積部１は、送受信装置から出力されたデジタルの受信信号を積分時間Ｔだけ蓄積する処理を実施する。
　状態ベクトル設定部２は、例えば図２に示す状態ベクトル設定回路１２で実現され、加速度設定部２ａ、ジャーク設定部２ｂ及びベクトル設定処理部２ｃを備えている。
　状態ベクトル設定部２は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）（ｎ＝１，・・・，Ｎ）毎に、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の先頭時刻ｔ０における目標の位置を起点として、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す、極座標系での状態ベクトルを、複数設定する処理を実施する。
　各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）は、目標によって反射された電磁波の受信信号の積分時間ＴをＮ（Ｎは２以上の整数）個に分割することにより生成された時間のそれぞれである。運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の詳細については後述する。
　状態ベクトル設定部２は、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを、時刻ｔに関する多項式Ｒ（ｔ）で定義した状態ベクトルとして設定する。
　加速度設定部２ａは、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、観測対象である目標の加速度Ｐ２を設定する処理を実施する。
　ジャーク設定部２ｂは多項式Ｒ（ｔ）の変数として、観測対象である目標の加速度変化率であるジャークＰ３を設定する処理を実施する。
　ベクトル設定処理部２ｃは、加速度設定部２ａにより設定された目標の加速度Ｐ２及びジャーク設定部２ｂにより設定された目標のジャークＰ３を用いて、極座標系での状態ベクトルとして、多項式Ｒ（ｔ）を設定する処理を実施する。
　補償量算出部３は、例えば図２に示す補償量算出回路１３で実現される。
　補償量算出部３は、状態ベクトル設定部２により状態ベクトルとして１つの多項式Ｒ（ｔ）が設定される毎に、目標の起点からのずれを補償する補償量δＲ（ｔ）を、設定された１つの多項式Ｒ（ｔ）に従って算出する処理を実施する。
　信号補償部４は、例えば図２に示す信号補償回路１４で実現される。
　信号補償部４は、補償量算出部３により算出された補償量δＲ（ｔ）に従って、各運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内の受信信号を補償する処理を実施する。
　また、信号補償部４は、補償後の受信信号を高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）することで、補償後の受信信号をコヒーレント積分し、ＦＦＴ後の受信信号を信号積分部５に出力する処理を実施する。
　信号積分部５は、有効時間内積分部６及び有効時間間積分部７を備えており、信号補償部４から出力されたＦＦＴ後の受信信号を積分する処理を実施する。
　有効時間内積分部６は、例えば図２に示す有効時間内積分回路１５で実現され、信号補償部４から出力されたＦＦＴ後の受信信号を各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内で積分する処理を実施する。
　有効時間間積分部７は、例えば図２に示す有効時間間積分回路１６で実現され、有効時間内積分部６の各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内での積分結果を積分時間Ｔに亘って積分する処理を実施する。
　積分結果選択部８は、例えば図２に示す積分結果選択回路１７で実現される。
　積分結果選択部８は、状態ベクトル設定部２により設定された複数の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７のそれぞれの積分結果の中から、いずれか１つの積分結果を選択し、選択した積分結果を目標検出部９に出力する処理を実施する。
　即ち、積分結果選択部８は、状態ベクトル設定部２により設定された複数の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７のそれぞれの積分結果に含まれている目標候補の振幅である信号成分を比較し、信号成分の比較結果に基づいて、いずれか１つの積分結果を選択する処理を実施する。例えば、積分結果選択部８は、上述のような信号成分の比較結果に基づいて、目標候補の信号成分が最も大きい積分結果を選択する。
　また、積分結果選択部８は、状態ベクトル設定部２により設定された複数の状態ベクトルの中から、選択した積分結果に対応する状態ベクトルを抽出し、抽出した状態ベクトルを追尾処理部１０に出力する処理を実施する。
　目標検出部９は、例えば図２に示す目標検出回路１８で実現され、積分結果選択部８により選択された積分結果を用いて、目標を検出する処理を実施する。
　追尾処理部１０は、例えば図２に示す追尾処理回路１９で実現され、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトル及び目標検出部９による目標の検出結果を用いて、目標を追尾する処理を実施する。
　図１では、レーダ装置の構成要素である受信信号蓄積部１、状態ベクトル設定部２、補償量算出部３、信号補償部４、有効時間内積分部６、有効時間間積分部７、積分結果選択部８、目標検出部９及び追尾処理部１０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、受信信号蓄積回路１１、状態ベクトル設定回路１２、補償量算出回路１３、信号補償回路１４、有効時間内積分回路１５、有効時間間積分回路１６、積分結果選択回路１７、目標検出回路１８及び追尾処理回路１９で実現されるものを想定している。
　ここで、受信信号蓄積回路１１のメモリ回路は、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（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）などが該当する。
　また、受信信号蓄積回路１１のインタフェース回路、状態ベクトル設定回路１２、補償量算出回路１３、信号補償回路１４、有効時間内積分回路１５、有効時間間積分回路１６、積分結果選択回路１７、目標検出回路１８及び追尾処理回路１９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、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などが該当する。
　図３は、図１のレーダ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。
　図１のレーダ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、受信信号蓄積部１、状態ベクトル設定部２、補償量算出部３、信号補償部４、有効時間内積分部６、有効時間間積分部７、積分結果選択部８、目標検出部９及び追尾処理部１０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２１に格納し、コンピュータのプロセッサ２２がメモリ２１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、図１のレーダ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を示すフローチャートである。
　次に動作について説明する。
　図示せぬ送受信装置は、目標に向けて電磁波を放射したのち、目標によって反射された電磁波を受信すると、電磁波の受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換し、デジタルの受信信号を図１のレーダ装置に出力する。
　受信信号蓄積回路１１は、送受信装置から出力されたデジタルの受信信号を積分時間Ｔだけ蓄積する（図４のステップＳＴ１）。
　この実施の形態１では、図５に示すように、受信信号蓄積回路１１により蓄積される受信信号の積分時間ＴをＮ（Ｎは２以上の整数）個に分割することにより生成されたＮ個の時間のそれぞれを、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）（ｎ＝１，・・・，Ｎ）と定義する。
　図５は、受信信号の積分時間Ｔと、Ｎ個の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）（ｎ＝１，・・・，Ｎ）との関係を示す説明図である。
　図６は、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す説明図である。
　図６には、運動モデル有効時間Ｔｅ（１）における目標の起点からのずれとしてＲ（１）（ｔ）が表記され、運動モデル有効時間Ｔｅ（２）における目標の起点からのずれとしてＲ（２）（ｔ）が表記されている。
　運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）は、運動モデルの誤差が事前に設定されている許容値以下となるような時間単位で定義されているものとする。運動モデルの誤差は、状態ベクトル設定部２により設定される状態ベクトルが示す目標の起点からのずれと、目標の起点からのずれの真値との差分を意味する。
　運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）は、長い程、有効時間内積分部６による受信信号の積分利得が高まるが、運動モデルの誤差が大きくなる。一方、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）は、短い程、運動モデルの誤差が小さくなるが、有効時間内積分部６による受信信号の積分利得が低くなる。したがって、運動モデルの誤差と積分利得は、トレードオフの関係があるため、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）は、運動モデルの誤差と積分利得を考慮して設定される。
　状態ベクトル設定部２は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）毎に、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の先頭時刻ｔ０における目標の位置を起点として、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを設定する（図４のステップＳＴ２）。
　以下、状態ベクトル設定部２による状態ベクトルの設定処理を具体的に説明する。
　状態ベクトル設定部２は、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを、以下の式（１）に示すように、時刻ｔに関するｍ次の多項式Ｒ（ｔ）で定義した状態ベクトルとして設定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　式（１）において、Ｐ０は、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の先頭時刻ｔ０における目標の位置と起点との間の距離である。図６の例では、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の先頭時刻ｔ０における目標の位置を起点としているため、Ｐ０＝０である。
　Ｐ１は目標の速度、Ｐ２は目標の加速度、Ｐ３は目標のジャークである。
　式（１）が示しているｍ次の多項式Ｒ（ｔ）は、ｍ個の変数を有している。多項式Ｒ（ｔ）が有している変数の数が多い程、運動モデルの誤差が小さくなるが、この実施の形態１では、演算量を低減するために、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、目標の加速度Ｐ２と目標のジャークＰ３のみを用いるものとする。
　この実施の形態１では、設定対象の状態ベクトルが、直交座標系での６次元の状態ベクトルではなく、目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルであるため、変数の数が２つであっても、運動モデルの誤差を許容誤差以内に収めることが可能である。
　状態ベクトル設定部２の加速度設定部２ａは、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、目標の加速度Ｐ２を設定し、ジャーク設定部２ｂは、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、目標のジャークＰ３を設定する。
　また、加速度設定部２ａは、加速度Ｐ２の設定範囲として、加速度Ｐ２の最小値と最大値を設定するとともに、以下の式（２）に示すように、加速度Ｐ２を設定範囲内で変更する際のステップ幅ΔＰ２を設定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　式（２）において、ｃは光速、Ｔａは信号補償部４のＦＦＴに伴うコヒーレント積分の積分時間、ｆｃは目標に照射される電磁波の周波数である。なお、各々の積分時間Ｔａにおけるコヒーレント積分を、図５では「補償型積分」と表記している。
　また、ジャーク設定部２ｂは、ジャークＰ３の設定範囲として、ジャークＰ３の最小値と最大値を設定するとともに、以下の式（３）に示すように、ジャークＰ３を設定範囲内で変更する際のステップ幅ΔＰ３を設定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　ベクトル設定処理部２ｃは、加速度設定部２ａにより設定された目標の加速度Ｐ２及びジャーク設定部２ｂにより設定された目標のジャークＰ３を用いて、極座標系での状態ベクトルとして、以下の式（４）に示すように、多項式Ｒ（ｔ）を設定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　例えば、加速度Ｐ２の設定範囲が０～８でステップ幅ΔＰ２が２、ジャークＰ３の設定範囲が０～９でステップ幅ΔＰ３が３であれば、取り得る加速度Ｐ２が０，２，４，６及び８の５つ、取り得るジャークＰ３が０，３，６及び９の４つである。
　この例では、状態ベクトルにおける変数の値の組み合わせの数が２０（＝５×４）となるため、ベクトル設定処理部２ｃは、加速度Ｐ２及びジャークＰ３を設定範囲内で変更することで、極座標系での状態ベクトルとして、２０通りの多項式Ｒ（ｔ）を設定することが可能である。
　ベクトル設定処理部２ｃは、極座標系での状態ベクトルとして、まず、１つの多項式Ｒ（ｔ）を設定する。
　補償量算出部３は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）毎に、状態ベクトル設定部２によって１つの多項式Ｒ（ｔ）が設定されると、目標の起点からのずれを補償する補償量δＲ（ｔ）を、１つの多項式Ｒ（ｔ）に従って算出する（図４のステップＳＴ３）。
　多項式Ｒ（ｔ）は、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す状態ベクトルであり、補償量δＲ（ｔ）は、目標の起点からのずれを補償するための量であるため、以下の式（５）に示すように、Ｒ（ｔ）に負の符号を与えたものに相当する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　信号補償部４は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）毎に、補償量算出部３により算出された運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の補償量δＲ（ｔ）に従って、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内の受信信号を補償する（図４のステップＳＴ４）。
　即ち、信号補償部４は、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の補償量δＲ（ｔ）を受信信号の位相のずれεδＲ（ｔ）／λに変換し、位相のずれεδＲ（ｔ）／λを各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内の受信信号に掛け合わせることで、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内の受信信号を補償する。λは目標に反射された電磁波の波長である。
　また、信号補償部４は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）毎に、補償後の受信信号をＦＦＴすることで、補償後の受信信号をコヒーレント積分し、ＦＦＴ後の受信信号である積分ブロックを信号積分部５に出力する。
　図５の例では、信号補償部４が積分時間Ｔａの単位で補償後の受信信号をコヒーレント積分しており、１つの運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内でｋ個の積分ブロックを出力している。
　信号積分部５の有効時間内積分部６は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）毎に、図７に示すように、信号補償部４から出力されたｋ個の積分ブロック（ＦＦＴ後の受信信号）を各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内で積分する（図４のステップＳＴ５）。
　図７は、有効時間内積分部６による運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内での受信信号の積分処理を示す説明図である。
　正しい状態ベクトルで受信信号が補償されている場合、同じ運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内であれば、図７に示すように、信号補償部４から出力されるｋ個の積分ブロックに含まれている目標候補の信号成分は、同一のドップラ周波数セルに現れる。
　一方、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）が異なっていれば、図７に示すように、目標候補の信号成分は、異なるドップラ周波数セルに現れる。
　したがって、同じ運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内であれば、同一のドップラ周波数セル同士の信号成分を積分するＰＤＩ（Ｐｏｓｔ　Ｄｅｔｅｃｔ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を実施することで、目標候補の信号成分の積分利得を高めることができる。図７が示す矢印は同一のドップラ周波数セル同士の信号成分の積分を表している。
　信号積分部５の有効時間間積分部７は、図８に示すように、Ｎ個全ての運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）について、有効時間内積分部６による各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内での積分結果において、目標候補の信号成分を含んでいるドップラ周波数セルをそれぞれ探索する。
　正しい状態ベクトルで受信信号が補償されている場合、有効時間内積分部６によって目標候補の信号成分の積分利得が高められているため、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内での積分結果に含まれている複数のドップラ周波数セルの中で、信号成分が最も大きいドップラ周波数セルが、目標候補の信号成分を含んでいるドップラ周波数セルである。
　図８は、有効時間間積分部７による積分時間Ｔに亘る受信信号の積分処理を示す説明図である。
　有効時間間積分部７は、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内において、目標候補の信号成分を含んでいるドップラ周波数セルをそれぞれ探索すると、図８に示すように、それぞれ探索した目標候補の信号成分を同一のドップラ周波数セルにシフトしてから積算する（図４のステップＳＴ６）。
　図９は、ドップラ周波数セルのシフト前後の積分結果を示す説明図である。
　図９の例では、運動モデル有効時間Ｔｅ（１）内での積分結果において、目標候補の信号成分を含んでいるドップラ周波数セルと、運動モデル有効時間Ｔｅ（Ｎ）内での積分結果において、目標候補の信号成分を含んでいるドップラ周波数セルとの周波数差がｄｆ１である。また、運動モデル有効時間Ｔｅ（２）内での積分結果において、目標候補の信号成分を含んでいるドップラ周波数セルと、運動モデル有効時間Ｔｅ（Ｎ）内での積分結果において、目標候補の信号成分を含んでいるドップラ周波数セルとの周波数差がｄｆ２である。
　このため、図９の例では、運動モデル有効時間Ｔｅ（１）内での積分結果に含まれている目標候補の信号成分のドップラ周波数セルを周波数差ｄｆ１だけシフトするとともに、運動モデル有効時間Ｔｅ（２）内での積分結果に含まれている目標候補の信号成分のドップラ周波数セルを周波数差ｄｆ２だけシフトしている。これにより、運動モデル有効時間Ｔｅ（１）及びＴｅ（２）内での積分結果に含まれている目標候補の信号成分のドップラ周波数セルが、運動モデル有効時間Ｔｅ（Ｎ）内での積分結果に含まれている目標候補の信号成分のドップラ周波数セルと同じドップラ周波数セルになっている。
　有効時間間積分部７は、目標候補の信号成分を含んでいるドップラ周波数セルが同じであるＮ個全ての運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内での積分結果をＰＤＩすることで、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）毎の積分結果に含まれていた目標候補の信号成分を、積分時間Ｔに亘って積分する。
　状態ベクトル設定部２は、有効時間間積分部７が受信信号の積分処理を実施すると、状態ベクトルの設定に際し、未だ組み合わせていない変数の値が残っているか否かを判定する（図４のステップＳＴ７）。
　例えば、加速度Ｐ２の取り得る値が０，２，４，６及び８の５つで、ジャークＰ３の取り得る値が０，３，６及び９の４つである場合、状態ベクトル設定部２は、既に、加速度Ｐ２とジャークＰ３における２０（＝５×４）通りの組み合わせで状態ベクトルを設定したか否かを判定する。
　状態ベクトル設定部２は、未だ組み合わせていない変数の値が残っており（図４のステップＳＴ７：ＹＥＳの場合）、全ての変数の値の組み合わせでは状態ベクトルの設定が完了していなければ、加速度Ｐ２及びジャークＰ３のうち、少なくとも一方を変更することで、未だ組み合わせていない変数の値を求める。
　具体的には、以下の（１）～（３）によって、未だ組み合わせていない変数の値を求める。
（１）状態ベクトル設定部２は、ジャークＰ３を変更せずに、先に設定した加速度Ｐ２の設定範囲において、ステップ幅ΔＰ２だけ加速度Ｐ２を変更する。
（２）状態ベクトル設定部２は、加速度Ｐ２を変更せずに、先に設定したジャークＰ３の設定範囲において、ステップ幅ΔＰ３だけジャークＰ３を変更する。
（３）状態ベクトル設定部２は、加速度Ｐ２の設定範囲及びジャークＰ３の設定範囲において、ステップ幅ΔＰ２だけ加速度Ｐ２を変更するとともに、ステップ幅ΔＰ３だけジャークＰ３を変更する。
　状態ベクトル設定部２は、未だ組み合わせていない変数の値を求めると、値を求めた変数を用いて、状態ベクトルを設定する（図４のステップＳＴ２）。
　状態ベクトル設定部２が状態ベクトルを設定すると、補償量算出部３がステップＳＴ３の処理、信号補償部４がステップＳＴ４の処理、有効時間内積分部６がステップＳＴ５の処理、有効時間間積分部７がステップＳＴ６の処理を実施する。
　積分結果選択部８は、組み合わせていない変数の値が既に残っておらず（図４のステップＳＴ７：ＮＯの場合）、全ての変数の値の組み合わせで状態ベクトルの設定が完了していれば、設定が完了している複数の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７のそれぞれの積分結果に含まれている目標候補の信号成分を比較する。積分結果に含まれている複数のドップラ周波数セルの中で、信号成分が最も大きいドップラ周波数セルが、目標候補の信号成分を含んでいるドップラ周波数セルである。
　積分結果選択部８は、複数の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７のそれぞれの積分結果の中で、目標候補の信号成分が最も大きい積分結果を選択し、選択した積分結果を目標検出部９に出力する（図４のステップＳＴ８）。
　例えば、極座標系での状態ベクトルとして、２０通りの多項式Ｒ（ｔ）が設定される場合、有効時間間積分部７には、２０個の積分結果が保存されている。
　この場合、積分結果選択部８は、２０個の積分結果のそれぞれにおいて、目標候補の信号成分を特定し、２０個の積分結果に含まれている目標候補の信号成分を比較する。
　積分結果選択部８は、２０個の積分結果の中で、目標候補の信号成分が最も大きい積分結果を選択する。
　また、積分結果選択部８は、状態ベクトル設定部２により設定された複数の状態ベクトルの中から、選択した積分結果に対応する状態ベクトルを抽出し、抽出した状態ベクトルを追尾処理部１０に出力する。
　ここでは、積分結果選択部８が、全ての変数の値の組み合わせで状態ベクトルの設定が完了した段階で、複数の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７のそれぞれの積分結果の中から、目標候補の信号成分が最も大きい積分結果を選択する例を示しているが、これに限るものではない。
　例えば、有効時間間積分部７がステップＳＴ６の処理を実施する毎に、積分結果選択部８が、目標候補の信号成分が最も大きい積分結果を選択するようにしてもよい。
　具体的には、以下の通りである。
　例えば、２個の状態ベクトルが設定されている段階では、積分結果選択部８は、１番目の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７の積分結果に含まれている目標候補の信号成分と、２番目の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７の積分結果に含まれている目標候補の信号成分とを比較する。
　積分結果選択部８は、信号成分の比較結果に基づき、２つの積分結果の中で、目標候補の信号成分が大きい方の積分結果を選択して、その選択した積分結果を保存し、選択しない積分結果を破棄する。
　３番目の状態ベクトルが設定されている段階では、積分結果選択部８は、保存している積分結果に含まれている目標候補の信号成分と、３番目の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７の積分結果に含まれている目標候補の信号成分とを比較する。
　積分結果選択部８は、信号成分の比較結果に基づき、２つの積分結果の中で、目標候補の信号成分が大きい方の積分結果を選択して、その選択した積分結果を保存し、選択しない積分結果を破棄する。
　Ｎ個の状態ベクトルが設定されている段階では、積分結果選択部８は、保存している積分結果に含まれている目標候補の信号成分と、Ｎ番目の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７の積分結果に含まれている目標候補の信号成分とを比較する。
　積分結果選択部８は、信号成分の比較結果に基づき、２つの積分結果の中で、目標候補の信号成分が大きい方の積分結果を選択して、その選択した積分結果を保存し、選択しない積分結果を破棄する。
　積分結果選択部８は、設定された全ての状態ベクトルについて、積分結果の選択処理が完了すると、最終的に保存している積分結果を目標検出部９に出力するとともに、保存している積分結果に対応する状態ベクトルを追尾処理部１０に出力する。
　目標検出部９は、積分結果選択部８から積分結果を受けると、その積分結果を用いて、目標の検出処理を実施する。目標の検出処理自体は公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
　追尾処理部１０は、積分結果選択部８から状態ベクトルを受けると、その状態ベクトルと目標検出部９による目標の検出結果とを用いて、目標の位置、速度又は加速度などを推定する目標の追尾処理を実施する。目標の追尾処理自体は公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
　以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、目標に反射された電磁波の受信信号の積分時間Ｔを複数に分割することにより生成された複数の運動モデル有効時間について、当該運動モデル有効時間毎に、当該運動モデル有効時間の先頭時刻ｔ０における目標の位置を起点として、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを複数設定する状態ベクトル設定部２を設け、積分結果選択部８が、状態ベクトル設定部２により設定された複数の状態ベクトルに対応する信号積分部５のそれぞれの積分結果の中から、いずれか１つの積分結果を選択するように構成したので、直交座標系での６次元の状態ベクトルを用いる場合よりも、目標を検出するまでの演算量を低減することができる。また、この実施の形態１によれば、ＳＮＲが低い目標でも検出することができる。
　即ち、この実施の形態１によれば、変数が例えば加速度Ｐ２とジャークＰ３である２次元の状態ベクトルに従って受信信号の補償処理を実施することができる。このため、６次元の状態ベクトルを用いるレーダ装置と比べて、状態ベクトルにおける変数の値の組み合わせ数が大幅に削減されるため、目標を検出するまでに要する演算量が大幅に削減される。
　また、状態ベクトルにおける変数の値の組み合わせ数が大幅に削減されるため、ＳＮＲが低い目標を検出する際に、目標の検出結果が局所解に陥る可能性が低減され、目標の検出が困難になる状況が回避される。
実施の形態２．
　上記実施の形態１では、多項式Ｒ（ｔ）の変数が加速度Ｐ２とジャークＰ３である例を示したが、この実施の形態２では、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分が閾値以下であれば、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、観測対象である目標のジャーク変化率Ｐ４を追加する例を説明する。
　図１０は、この発明の実施の形態２によるレーダ装置を示す構成図である。図１０において、図１と同一符号は同一または相当部分を示している。図１０のレーダ装置のハードウェア構成は、図２に示した上記実施の形態１のハードウェア構成と同様である。
　状態ベクトル設定部３１は、例えば図２に示す状態ベクトル設定回路１２で実現され、加速度設定部２ａ、ジャーク設定部２ｂ、ジャーク変化率設定部３１ａ及びベクトル設定処理部３１ｂを備えている。
　状態ベクトル設定部３１は、図１の状態ベクトル設定部２と同様に、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）（ｎ＝１，・・・，Ｎ）毎に、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の先頭時刻ｔ０における目標の位置を起点として、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを複数設定する処理を実施する。
　状態ベクトル設定部３１は、図１の状態ベクトル設定部２と同様に、極座標系での状態ベクトルとして、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを時刻ｔに関する多項式Ｒ（ｔ）で定義する。
　ただし、状態ベクトル設定部３１は、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分が閾値以下であれば、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、目標のジャーク変化率Ｐ４を追加する。
　ジャーク変化率設定部３１ａは、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、目標のジャーク変化率Ｐ４を設定する処理を実施する。
　ベクトル設定処理部３１ｂは、最初は図１のベクトル設定処理部２ｃと同様に、加速度設定部２ａにより設定された目標の加速度Ｐ２及びジャーク設定部２ｂにより設定された目標のジャークＰ３を用いて、極座標系での状態ベクトルとして、多項式Ｒ（ｔ）を設定する処理を実施する。
　ベクトル設定処理部３１ｂは、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分と事前に設定されている閾値を比較する。
　ベクトル設定処理部３１ｂは、目標候補の信号成分が閾値以下であれば、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、加速度設定部２ａにより設定された目標の加速度Ｐ２、ジャーク設定部２ｂにより設定された目標のジャークＰ３及びジャーク変化率設定部３１ａにより設定された目標のジャーク変化率Ｐ４を用いて、多項式Ｒ（ｔ）を設定する処理を実施する。
　この実施の形態２では、上記実施の形態１と同様に、レーダ装置の構成要素のそれぞれが図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。
　ただし、レーダ装置の構成要素は、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。
　図１０のレーダ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、受信信号蓄積部１、状態ベクトル設定部３１、補償量算出部３、信号補償部４、有効時間内積分部６、有効時間間積分部７、積分結果選択部８、目標検出部９及び追尾処理部１０の処理手順を図３に示すコンピュータに実行させるためのプログラムをメモリ２１に格納し、コンピュータのプロセッサ２２がメモリ２１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、図１０のレーダ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を示すフローチャートである。
　次に動作について説明する。
　状態ベクトル設定部３１以外は、上記実施の形態１と同様であるため、ここでは、主に状態ベクトル設定部３１の処理内容を説明する。
　状態ベクトル設定部３１は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）毎に、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の先頭時刻ｔ０における目標の位置を起点として、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを設定する（図１１のステップＳＴ２）。
　ただし、状態ベクトル設定部３１は、最初の段階では、図１の状態ベクトル設定部２と同様に、加速度設定部２ａにより設定された目標の加速度Ｐ２及びジャーク設定部２ｂにより設定された目標のジャークＰ３を用いて、極座標系での状態ベクトルとして、式（４）に示すように、多項式Ｒ（ｔ）を設定する。
　状態ベクトル設定部３１が状態ベクトルを設定すると、上記実施の形態１と同様に、補償量算出部３がステップＳＴ３の処理、信号補償部４がステップＳＴ４の処理、有効時間内積分部６がステップＳＴ５の処理、有効時間間積分部７がステップＳＴ６の処理を実施する。
　状態ベクトル設定部３１は、図１の状態ベクトル設定部２と同様に、状態ベクトルの設定に際し、未だ組み合わせていない変数の値が残っているか否かを判定する（図１１のステップＳＴ７）。
　例えば、加速度Ｐ２の取り得る値が０，２，４，６及び８の５つで、ジャークＰ３の取り得る値が０，３，６及び９の４つである場合、状態ベクトル設定部３１は、既に、加速度Ｐ２とジャークＰ３における２０（＝５×４）通りの組み合わせで状態ベクトルを設定したか否かを判定する。
　状態ベクトル設定部３１は、未だ組み合わせていない変数の値が残っており（図１１のステップＳＴ７：ＹＥＳの場合）、全ての変数の値の組み合わせでは状態ベクトルの設定が完了していなければ、図１の状態ベクトル設定部２と同様に、加速度Ｐ２及びジャークＰ３のうち、少なくとも一方を変更することで、未だ組み合わせていない変数の値を求める。
　状態ベクトル設定部３１は、未だ組み合わせていない変数の値を求めると、値を求めた変数を用いて、状態ベクトルを設定する（図１１のステップＳＴ２）。
　状態ベクトル設定部３１が状態ベクトルを設定すると、補償量算出部３がステップＳＴ３の処理、信号補償部４がステップＳＴ４の処理、有効時間内積分部６がステップＳＴ５の処理、有効時間間積分部７がステップＳＴ６の処理を実施する。
　積分結果選択部８は、上記実施の形態１と同様に、組み合わせていない変数の値（組み合わせていない加速度Ｐ２とジャークＰ３の値）が既に残っておらず（図１１のステップＳＴ７：ＮＯの場合）、全ての変数の値の組み合わせでは状態ベクトルの設定が完了していれば、設定が完了している複数の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７のそれぞれの積分結果に含まれている目標候補の信号成分を比較する。
　積分結果選択部８は、上記実施の形態１と同様に、複数の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７のそれぞれの積分結果の中で、目標候補の信号成分が最も大きい積分結果を選択する（図１１のステップＳＴ８）。
　状態ベクトル設定部３１のベクトル設定処理部３１ｂは、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分と事前に設定されている閾値を比較する（図１１のステップＳＴ１１）。
　ベクトル設定処理部３１ｂは、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分が閾値よりも大きければ（図１１のステップＳＴ１１：ＮＯの場合）、選択された積分結果を目標検出部９に出力させる指示を積分結果選択部８に出力する。
　また、ベクトル設定処理部３１ｂは、選択された積分結果に対応する状態ベクトルを追尾処理部１０に出力させる指示を積分結果選択部８に出力する。
　これにより、積分結果選択部８から、選択された積分結果が目標検出部９に出力され、積分結果選択部８から、選択された積分結果に対応する状態ベクトルが追尾処理部１０に出力される（図１１のステップＳＴ１２）。
　ベクトル設定処理部３１ｂは、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分が閾値以下であれば（図１１のステップＳＴ１１：ＹＥＳの場合）、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、目標のジャーク変化率Ｐ４を追加する（図１１のステップＳＴ１３）。
　以下、目標のジャーク変化率Ｐ４を追加した場合の状態ベクトル設定部３１による状態ベクトルの設定処理を具体的に説明する。
　状態ベクトル設定部３１のジャーク変化率設定部３１ａは、ジャーク変化率Ｐ４の設定範囲として、ジャーク変化率Ｐ４の最小値と最大値を設定するとともに、以下の式（６）に示すように、ジャーク変化率Ｐ４を設定範囲内で変更する際のステップ幅ΔＰ４を設定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
　ベクトル設定処理部３１ｂは、加速度設定部２ａにより設定された目標の加速度Ｐ２、ジャーク設定部２ｂにより設定された目標のジャークＰ３及びジャーク変化率設定部３１ａにより設定された目標のジャーク変化率Ｐ４を用いて、極座標系での状態ベクトルとして、以下の式（７）に示すように、多項式Ｒ（ｔ）を設定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
　例えば、加速度Ｐ２の設定範囲が０～８でステップ幅ΔＰ２が２、ジャークＰ３の設定範囲が０～９でステップ幅ΔＰ３が３、ジャーク変化率Ｐ４の設定範囲が０～２でステップ幅ΔＰ４が１であれば、取り得る加速度Ｐ２が０，２，４，６及び８の５つ、取り得るジャークＰ３が０，３，６及び９の４つ、取り得るジャーク変化率Ｐ４が０，１及び２の３つである。
　この例では、状態ベクトルにおける変数の値の組み合わせの数が６０（＝５×４×３）であるため、ベクトル設定処理部３１ｂは、加速度Ｐ２、ジャークＰ３及びジャーク変化率Ｐ４を設定範囲内で変更することで、極座標系での状態ベクトルとして、６０通りの多項式Ｒ（ｔ）を設定することが可能である。
　ベクトル設定処理部３１ｂは、極座標系での状態ベクトルとして、まず、１つの多項式Ｒ（ｔ）を設定する。
　状態ベクトル設定部３１が状態ベクトルを設定すると、補償量算出部３がステップＳＴ３の処理、信号補償部４がステップＳＴ４の処理、有効時間内積分部６がステップＳＴ５の処理、有効時間間積分部７がステップＳＴ６の処理を実施する。
　状態ベクトル設定部３１は、状態ベクトルの設定に際し、未だ組み合わせていない変数の値が残っているか否かを判定する（図１１のステップＳＴ７）。
　例えば、加速度Ｐ２の取り得る値が０，２，４，６及び８の５つで、ジャークＰ３の取り得る値が０，３，６及び９の４つで、取り得るジャーク変化率Ｐ４が０，１及び２の３つである場合、状態ベクトル設定部３１は、既に、加速度Ｐ２とジャークＰ３とジャーク変化率Ｐ４における６０（＝５×４×３）通りの組み合わせで状態ベクトルを設定したか否かを判定する。
　状態ベクトル設定部３１は、未だ組み合わせていない変数の値が残っており（図１１のステップＳＴ７：ＹＥＳの場合）、全ての変数の値の組み合わせでは状態ベクトルの設定が完了していなければ、加速度Ｐ２、ジャークＰ３及びジャーク変化率Ｐ４のうち、少なくとも一つを変更することで、未だ組み合わせていない変数の値を求める。
　状態ベクトル設定部３１は、未だ組み合わせていない変数の値を求めると、値を求めた変数を用いて、状態ベクトルを設定する（図１１のステップＳＴ２）。
　状態ベクトル設定部３１が状態ベクトルを設定すると、補償量算出部３がステップＳＴ３の処理、信号補償部４がステップＳＴ４の処理、有効時間内積分部６がステップＳＴ５の処理、有効時間間積分部７がステップＳＴ６の処理を実施する。
　積分結果選択部８は、組み合わせていない変数の値（組み合わせていない加速度Ｐ２とジャークＰ３とジャーク変化率Ｐ４の値）が既に残っておらず（図１１のステップＳＴ７：ＮＯの場合）、全ての変数の値の組み合わせで状態ベクトルの設定が完了していれば、設定が完了している複数の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７のそれぞれの積分結果に含まれている目標候補の信号成分を比較する。
　積分結果選択部８は、複数の状態ベクトルに対応する有効時間間積分部７のそれぞれの積分結果の中で、目標候補の信号成分が最も大きい積分結果を選択する（図１１のステップＳＴ８）。
　状態ベクトル設定部３１のベクトル設定処理部３１ｂは、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分と事前に設定されている閾値を比較する（図１１のステップＳＴ１１）。
　ベクトル設定処理部３１ｂは、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分が閾値よりも大きければ（図１１のステップＳＴ１１：ＮＯの場合）、選択された積分結果を目標検出部９に出力させる指示を積分結果選択部８に出力する。
　また、ベクトル設定処理部３１ｂは、選択された積分結果に対応する状態ベクトルを追尾処理部１０に出力させる指示を積分結果選択部８に出力する。
　これにより、積分結果選択部８から、選択された積分結果が目標検出部９に出力され、積分結果選択部８から、選択された積分結果に対応する状態ベクトルが追尾処理部１０に出力される（図１１のステップＳＴ１２）。
　この実施の形態２では、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分が閾値以下であれば、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、目標のジャーク変化率Ｐ４を追加する例を示している。
　目標のジャーク変化率Ｐ４を追加したのち、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分が閾値以下であれば、例えば、ジャーク変化率Ｐ４の変化率Ｐ５などを更に追加するようにしてもよい。
　以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、状態ベクトル設定部３１が、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分が閾値以下であれば、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、目標のジャーク変化率Ｐ４を追加するように構成したので、上記実施の形態１よりも、受信信号の補償精度を高めて、積分損失を軽減することができる効果を奏する。
　目標のジャーク変化率Ｐ４を追加した場合でも、６次元の状態ベクトルを用いるレーダ装置と比べて、状態ベクトルにおける変数の値の組み合わせ数が大幅に削減されるため、目標を検出するまでに要する演算量が大幅に削減される。
　また、状態ベクトルにおける変数の値の組み合わせ数が大幅に削減されるため、ＳＮＲが低い目標を検出する際に、目標の検出結果が局所解に陥る可能性が低減され、目標の検出が困難になる状況が回避される。
　この実施の形態２では、状態ベクトル設定部３１が、積分結果選択部８により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分が閾値以下であれば、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、目標のジャーク変化率Ｐ４を追加する例を示している。
　しかし、これは一例に過ぎず、多項式Ｒ（ｔ）の変数として、目標のジャーク変化率Ｐ４よりも更に高次の項の変数を追加するようにしてもよい。
実施の形態３．
　上記実施の形態１及び実施の形態２では、信号積分部５の有効時間間積分部７が、Ｎ個全ての運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）について、有効時間内積分部６による運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内での受信信号の積分結果を積分する例を示している。
　この実施の形態３では、有効時間間積分部４２が、Ｎ個の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内での受信信号の積分結果のうち、一部の積分結果を積分対象から除外する例を説明する。
　図１２は、この発明の実施の形態３によるレーダ装置を示す構成図であり、図１３は、この発明の実施の形態３によるレーダ装置を示すハードウェア構成図である。
　図１２及び図１３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。
　シフト量推定部４１は、例えば図１３に示すシフト量推定回路５１で実現される。
　シフト量推定部４１は、加速度設定部２ａにより設定された目標の加速度Ｐ２及びジャーク設定部２ｂにより設定された目標のジャークＰ３から、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の間隔内でのドップラシフト量Δｆｄを推定する処理を実施する。
　信号積分部５は、有効時間内積分部６及び有効時間間積分部４２を備えており、信号補償部４から出力されたＦＦＴ後の受信信号を積分する処理を実施する。
　有効時間間積分部４２は、例えば図１３に示す有効時間間積分回路５２で実現される。
　有効時間間積分部４２は、図１の有効時間間積分部７と同様に、有効時間内積分部６による各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内の積分結果を積分時間Ｔに亘って積分する処理を実施する。
　ただし、有効時間間積分部４２は、ｎ＝２～Ｎの運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）について、有効時間内積分部６による或る運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内の積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数と、或る運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の１つ前の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ－１）内の積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数との間隔を求め、その間隔がシフト量推定部４１により推定されたドップラシフト量よりも大きければ、或る運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内の積分結果を積分時間Ｔでの積分対象から除外する。
　この実施の形態３では、シフト量推定部４１及び有効時間間積分部４２が図１のレーダ装置に適用される例を説明するが、シフト量推定部４１及び有効時間間積分部４２が図１０のレーダ装置に適用されるものであってもよい。
　図１２では、レーダ装置の構成要素である受信信号蓄積部１、状態ベクトル設定部２、補償量算出部３、信号補償部４、有効時間内積分部６、有効時間間積分部４２、積分結果選択部８、目標検出部９、追尾処理部１０及びシフト量推定部４１のそれぞれが、図１３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、受信信号蓄積回路１１、状態ベクトル設定回路１２、補償量算出回路１３、信号補償回路１４、有効時間内積分回路１５、有効時間間積分回路５２、積分結果選択回路１７、目標検出回路１８、追尾処理回路１９及びシフト量推定回路５１で実現されるものを想定している。
　シフト量推定回路５１及び有効時間間積分回路５２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。
　ただし、レーダ装置の構成要素は、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。
　図１２のレーダ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、受信信号蓄積部１、状態ベクトル設定部２、補償量算出部３、信号補償部４、有効時間内積分部６、有効時間間積分部４２、積分結果選択部８、目標検出部９、追尾処理部１０及びシフト量推定部４１の処理手順を図３に示すコンピュータに実行させるためのプログラムをメモリ２１に格納し、コンピュータのプロセッサ２２がメモリ２１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１４は、図１２のレーダ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を示すフローチャートである。
　次に動作について説明する。
　シフト量推定部４１及び有効時間間積分部４２以外は、上記実施の形態１と同様であるため、ここでは、シフト量推定部４１及び有効時間間積分部４２の処理内容だけを説明する。
　シフト量推定部４１は、加速度設定部２ａにより設定された目標の加速度Ｐ２及びジャーク設定部２ｂにより設定された目標のジャークＰ３を用いて、以下の式（８）に示すように、各々の運動モデル有効時間の間隔内でのドップラシフト量Δｆｄを推定する（図１４のステップＳＴ２１）。
　即ち、シフト量推定部４１は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ－１）から運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）に至る間のドップラシフト量Δｆｄを推定する。ｎ＝２，・・・，Ｎである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
　式（８）において、Δｔは、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ－１）と運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）との間隔である。
　Δａは、運動モデル有効時間内に発生する加速度であって、事前に設定された値である。
　有効時間間積分部４２は、図８に示すように、有効時間内積分部６による運動モデル有効時間Ｔｅ（１）～Ｔｅ（Ｎ）内での積分結果において、目標候補の信号成分を含んでいるドップラ周波数セルをそれぞれ探索する。
　次に、有効時間間積分部４２は、それぞれのドップラ周波数セルの探索結果に基づいて、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）での積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数と、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ－１）での積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数との周波数間隔Δｆ（ｎ－１）－ｎをそれぞれ求める。ｎ＝２，・・・，Ｎである。
　有効時間間積分部４２は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）（ｎ＝２，・・・，Ｎ）毎に、周波数間隔Δｆ（ｎ－１）－ｎとシフト量推定部４１により推定されたドップラシフト量Δｆｄとを比較する。
　有効時間間積分部４２は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）（ｎ＝２，・・・，Ｎ）内での積分結果のうち、周波数間隔Δｆ（ｎ－１）－ｎがドップラシフト量Δｆｄよりも大きい運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内での積分結果を積分対象から除外する。
　例えば、運動モデル有効時間Ｔｅ（３）での積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数と、運動モデル有効時間Ｔｅ（２）での積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数との周波数間隔Δｆ２－３がドップラシフト量Δｆｄよりも大きければ、運動モデル有効時間Ｔｅ（３）での積分結果を積分対象から除外する。
　また、運動モデル有効時間Ｔｅ（６）での積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数と、運動モデル有効時間Ｔｅ（５）での積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数との周波数間隔Δｆ５－６がドップラシフト量Δｆｄよりも大きければ、運動モデル有効時間Ｔｅ（６）での積分結果を積分対象から除外する。
　有効時間間積分部４２は、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）（ｎ＝２，・・・，Ｎ）内での積分結果のうち、積分対象から除外していない１つ以上の積分結果を積分する（図１４のステップＳＴ６）。この積分処理自体は、図１の有効時間間積分部７と同様である。
　周波数間隔Δｆ（ｎ－１）－ｎがドップラシフト量Δｆｄよりも大きい運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）での積分結果を積分対象から除外しているため、目標候補の信号成分を含んでいない積分結果が積分される可能性を低減することができる。
　以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、加速度設定部２ａにより設定された目標の加速度Ｐ２及びジャーク設定部２ｂにより設定された目標のジャークＰ３から、各々の運動モデル有効時間の間隔内でのドップラシフト量Δｆｄを推定するシフト量推定部４１を備え、有効時間間積分部４２が、有効時間内積分部６による或る運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内の積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数と、或る運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の１つ前の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ－１）内の積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数との間隔を求め、その間隔がシフト量推定部４１により推定されたドップラシフト量よりも大きければ、或る運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）内の積分結果を積分時間Ｔでの積分対象から除外するように構成したので、上記実施の形態１よりも、目標検出部９における目標の検出精度及び追尾処理部１０における目標の追尾精度を高めることができる効果を奏する。
実施の形態４．
　上記実施の形態１では、状態ベクトル設定部２が極座標系での状態ベクトルを複数設定する例を示しているが、この実施の形態４では、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが特異点であれば、当該状態ベクトルを破棄して、状態ベクトルを再設定する例を説明する。
　図１５はこの発明の実施の形態４によるレーダ装置を示す構成図であり、図１６はこの発明の実施の形態４によるレーダ装置を示すハードウェア構成図である。
　図１５及び図１６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。
　特異点判定部６１は、例えば図１６に示す特異点判定回路７１で実現され、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが特異点であるか否かを判定する処理を実施する。
　状態ベクトル設定部６２は、例えば図１６に示す状態ベクトル設定回路７２で実現され、加速度設定部２ａ、ジャーク設定部２ｂ及びベクトル設定処理部６２ａを備えている。
　状態ベクトル設定部６２は、図１の状態ベクトル設定部２と同様に、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）（ｎ＝１，・・・，Ｎ）毎に、各々の運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）の先頭時刻ｔ０における目標の位置を起点として、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを複数設定する処理を実施する。
　状態ベクトル設定部６２は、図１の状態ベクトル設定部２と同様に、極座標系での状態ベクトルとして、時刻ｔの経過に伴う目標の起点からのずれを時刻ｔに関する多項式Ｒ（ｔ）で定義する。
　ただし、状態ベクトル設定部６２は、特異点判定部６１により特異点であると判定された状態ベクトルを破棄して、状態ベクトルを再設定し、再設定した状態ベクトルを補償量算出部３に出力する。
　ベクトル設定処理部６２ａは、図１のベクトル設定処理部２ｃと同様に、加速度設定部２ａにより設定された目標の加速度Ｐ２及びジャーク設定部２ｂにより設定された目標のジャークＰ３を用いて、極座標系での状態ベクトルとして、多項式Ｒ（ｔ）を設定する処理を実施する。
　ただし、ベクトル設定処理部６２ａは、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが特異点判定部６１によって特異点であると判定された場合、当該状態ベクトルを破棄して、状態ベクトルを再設定し、再設定した状態ベクトルを補償量算出部３に出力する。
　この実施の形態４では、特異点判定部６１及び状態ベクトル設定部６２が図１のレーダ装置に適用される例を説明するが、特異点判定部６１及び状態ベクトル設定部６２が図１０又は図１２のレーダ装置に適用されるものであってもよい。
　図１５では、レーダ装置の構成要素である受信信号蓄積部１、状態ベクトル設定部６２、補償量算出部３、信号補償部４、有効時間内積分部６、有効時間間積分部７、積分結果選択部８、目標検出部９、追尾処理部１０及び特異点判定部６１のそれぞれが、図１６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、受信信号蓄積回路１１、状態ベクトル設定回路７２、補償量算出回路１３、信号補償回路１４、有効時間内積分回路１５、有効時間間積分回路１６、積分結果選択回路１７、目標検出回路１８、追尾処理回路１９及び特異点判定回路７１で実現されるものを想定している。
　特異点判定回路７１及び状態ベクトル設定回路７２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。
　ただし、レーダ装置の構成要素は、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。
　図１５のレーダ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、受信信号蓄積部１、状態ベクトル設定部６２、補償量算出部３、信号補償部４、有効時間内積分部６、有効時間間積分部７、積分結果選択部８、目標検出部９、追尾処理部１０及び特異点判定部６１の処理手順を図３に示すコンピュータに実行させるためのプログラムをメモリ２１に格納し、コンピュータのプロセッサ２２がメモリ２１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１７は図１５のレーダ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を示すフローチャートである。
　次に動作について説明する。
　特異点判定部６１及び状態ベクトル設定部６２以外は、上記実施の形態１と同様であるため、ここでは、特異点判定部６１及び状態ベクトル設定部６２の処理内容だけを説明する。
　特異点判定部６１は、積分結果選択部８が複数の状態ベクトルの中から、選択した積分結果に対応する状態ベクトルを抽出すると、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが特異点であるか否かを判定する（図１７のステップＳＴ３１）。
　目標候補の信号成分を含んでいる可能性が低い積分結果に対応する状態ベクトルは、特異点であるとして、特異点判定部６１が、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが特異点であるか否かを判定する。
　以下、特異点判定部６１による特異点の判定処理を具体的に説明する。
　特異点判定部６１は、図１２のシフト量推定部４１と同様に、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ－１）から運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）に至る間のドップラシフト量Δｆｄを推定する。ｎ＝２，・・・，Ｎである。
　特異点判定部６１は、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）での積分結果に対応する状態ベクトルであれば、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ－１）での積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数と、運動モデル有効時間Ｔｅ（ｎ）での積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数との周波数間隔Δｆ（ｎ－１）－ｎを求める。
　特異点判定部６１は、周波数間隔Δｆ（ｎ－１）－ｎとドップラシフト量Δｆｄを比較し、周波数間隔Δｆ（ｎ－１）－ｎがドップラシフト量Δｆｄよりも大きければ、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが特異点であると判定する。
　特異点判定部６１は、周波数間隔Δｆ（ｎ－１）－ｎがドップラシフト量Δｆｄ以下であれば、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが特異点でないと判定する。
　特異点判定部６１は、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが特異点でないと判定すれば（図１７のステップＳＴ３１：ＮＯの場合）、積分結果選択部８により選択された積分結果を目標検出部９に出力するとともに、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルを追尾処理部１０に出力する（図１７のステップＳＴ３２）。
　特異点判定部６１は、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが特異点であると判定すれば（図１７のステップＳＴ３１：ＹＥＳの場合）、状態ベクトルの再設定を状態ベクトル設定部６２に指示する。
　状態ベクトル設定部６２のベクトル設定処理部６２ａは、特異点判定部６１から状態ベクトルの再設定の指示を受けると、特異点であると判定された状態ベクトルを破棄して、状態ベクトルを再設定する（図１７のステップＳＴ２）。
　例えば、ベクトル設定処理部６２ａは、以下の式（９）に示すように、式（３）に示すステップ幅ΔＰ３を用いて、ジャークＰ３を変更する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009
　式（９）において、Ｐ３ （ｉ－１）は例えば今回の積分時間Ｔ（ｉ）よりも１回前の積分時間Ｔ（ｉ－１）において、積分結果選択部８から出力されている特異点ではない状態ベクトルの設定に用いているジャークである。Ｐ３ （ｉ）は変更後のジャークである。
　ベクトル設定処理部３１ｂは、１回前の積分時間Ｔ（ｉ－１）において、積分結果選択部８から出力されている特異点ではない状態ベクトルの設定に用いている加速度Ｐ２と、変更後のジャークＰ３とを用いて、１番目の状態ベクトルとして、式（４）に示すように、多項式Ｒ（ｔ）を再設定する。
　あるいは、ベクトル設定処理部６２ａは、以下の式（１０）に示すように、式（２）に示すステップ幅ΔＰ２を用いて、加速度Ｐ２を変更する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000010
　式（１０）において、Ｐ２ （ｉ－１）は例えば今回の積分時間Ｔ（ｉ）よりも１回前の積分時間Ｔ（ｉ－１）において、積分結果選択部８から出力されている特異点ではない状態ベクトルの設定に用いている加速度である。Ｐ２ （ｉ）は変更後の加速度である。
　ベクトル設定処理部３１ｂは、１回前の積分時間Ｔ（ｉ－１）において、積分結果選択部８から出力されている特異点ではない状態ベクトルの設定に用いているジャークＰ３と、変更後の加速度Ｐ２とを用いて、１番目の状態ベクトルとして、式（４）に示すように、多項式Ｒ（ｔ）を再設定する。
　２番目以降の状態ベクトルとしての多項式Ｒ（ｔ）は、再設定した１番目の状態ベクトルとしての多項式Ｒ（ｔ）を基準として、上記実施の形態１のように、ステップ幅ΔＰ２及びステップ幅ΔＰ３を用いて、加速度Ｐ２又はジャークＰ３の少なくとも一方を変更することで再設定する。
　状態ベクトル設定部６２のベクトル設定処理部６２ａが、状態ベクトルを１つ再設定する毎に、上記実施の形態１と同様に、補償量算出部３がステップＳＴ３の処理、信号補償部４がステップＳＴ４の処理、有効時間内積分部６がステップＳＴ５の処理、有効時間間積分部７がステップＳＴ６の処理を実施する。
　以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、積分結果選択部８により抽出された状態ベクトルが特異点であるか否かを判定する特異点判定部６１を備え、状態ベクトル設定部６２が、特異点判定部６１により特異点であると判定された状態ベクトルを破棄して、状態ベクトルを再設定し、再設定した状態ベクトルを補償量算出部３に出力するように構成したので、上記実施の形態１よりも、目標検出部９における目標の検出精度及び追尾処理部１０における目標の追尾精度を高めることができる効果を奏する。
　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、目標に反射された電磁波の受信信号を積分するレーダ装置に適している。
　１　受信信号蓄積部、２　状態ベクトル設定部、２ａ　加速度設定部、２ｂ　ジャーク設定部、２ｃ　ベクトル設定処理部、３　補償量算出部、４　信号補償部、５　信号積分部、６　有効時間内積分部、７　有効時間間積分部、８　積分結果選択部、９　目標検出部、１０　追尾処理部、１１　受信信号蓄積回路、１２　状態ベクトル設定回路、１３　補償量算出回路、１４　信号補償回路、１５　有効時間内積分回路、１６　有効時間間積分回路、１７　積分結果選択回路、１８　目標検出回路、１９　追尾処理回路、２１　メモリ、２２　プロセッサ、３１　状態ベクトル設定部、３１ａ　ジャーク変化率設定部、３１ｂ　ベクトル設定処理部、４１　シフト量推定部、４２　有効時間間積分部、５１　シフト量推定回路、５２　有効時間間積分回路、６１　特異点判定部、６２　状態ベクトル設定部、６２ａ　ベクトル設定処理部、７１　特異点判定回路、７２　状態ベクトル設定回路。

Claims (11)

  1. 　目標に反射された電磁波の受信信号の積分時間を複数に分割することにより生成された複数の運動モデル有効時間について、当該運動モデル有効時間毎に、当該運動モデル有効時間の先頭時刻における前記目標の位置を起点として、時刻の経過に伴う前記目標の起点からのずれを示す極座標系での状態ベクトルを複数設定する状態ベクトル設定部と、
    　前記状態ベクトル設定部により１つの状態ベクトルが設定される毎に、設定された１つの状態ベクトルに従って前記目標の起点からのずれを補償する補償量を算出する補償量算出部と、
    　前記補償量算出部により算出された補償量に従って前記受信信号を補償する信号補償部と、
    　前記信号補償部により補償された受信信号を積分する信号積分部と、
    　前記状態ベクトル設定部により設定された複数の状態ベクトルに対応する前記信号積分部のそれぞれの積分結果の中から、いずれか１つの積分結果を選択する積分結果選択部と
    　を備えたレーダ装置。
  2. 　前記積分結果選択部は、前記状態ベクトル設定部により設定された複数の状態ベクトルの中から、選択した積分結果に対応する状態ベクトルを抽出することを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
  3. 　前記積分結果選択部は、前記状態ベクトル設定部により設定された複数の状態ベクトルに対応する前記信号積分部のそれぞれの積分結果に含まれている目標候補の信号成分を比較し、前記信号成分の比較結果に基づいて、いずれか１つの積分結果を選択することを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
  4. 　前記信号積分部は、
    　前記信号補償部により補償された受信信号を各々の運動モデル有効時間内で積分する有効時間内積分部と、
    　前記有効時間内積分部による各々の運動モデル有効時間内での積分結果を前記積分時間に亘って積分する有効時間間積分部とを備えていることを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
  5. 　前記状態ベクトル設定部は、時刻の経過に伴う前記目標の起点からのずれを示す前記極座標系での状態ベクトルを、時刻に関する多項式で定義した状態ベクトルとして設定することを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
  6. 　前記状態ベクトル設定部は、前記多項式の変数として、前記目標の加速度及び前記目標のジャークを用いることを特徴とする請求項５記載のレーダ装置。
  7. 　前記状態ベクトル設定部は、前記積分結果選択部により選択された積分結果に含まれている目標候補の信号成分が閾値以下であれば、前記多項式の変数として、前記目標のジャーク変化率を追加することを特徴とする請求項６記載のレーダ装置。
  8. 　前記目標の加速度及び前記目標のジャークから、各々の運動モデル有効時間の間隔内でのドップラシフト量を推定するシフト量推定部を備え、
    　前記有効時間間積分部は、前記有効時間内積分部による或る運動モデル有効時間の積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数と、或る運動モデル有効時間の１つ前の運動モデル有効時間の積分結果に含まれている目標候補の信号成分の周波数との間隔を求め、前記間隔が前記シフト量推定部により推定されたドップラシフト量よりも大きければ、或る運動モデル有効時間の積分結果を前記積分時間での積分対象から除外することを特徴とする請求項４記載のレーダ装置。
  9. 　前記積分結果選択部により抽出された状態ベクトルが特異点であるか否かを判定する特異点判定部を備え、
    　前記状態ベクトル設定部は、前記特異点判定部により特異点であると判定された状態ベクトルを破棄して、状態ベクトルを再設定し、再設定した状態ベクトルを前記補償量算出部に出力することを特徴とする請求項２記載のレーダ装置。
  10. 　前記積分結果選択部により選択された積分結果を用いて、前記目標を検出する目標検出部を備えたことを特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
  11. 　前記積分結果選択部により抽出された状態ベクトルを用いて、前記目標を追尾する追尾処理部を備えたことを特徴とする請求項２記載のレーダ装置。
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