WO2021161504A1 - 信号処理器、パルスレーダシステム及び信号処理方法 - Google Patents

信号処理器、パルスレーダシステム及び信号処理方法 Download PDF

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WO2021161504A1
WO2021161504A1 PCT/JP2020/005766 JP2020005766W WO2021161504A1 WO 2021161504 A1 WO2021161504 A1 WO 2021161504A1 JP 2020005766 W JP2020005766 W JP 2020005766W WO 2021161504 A1 WO2021161504 A1 WO 2021161504A1
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target
unit
targets
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PCT/JP2020/005766
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悠也 岩城
聡 影目
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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
    • 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 disclosure relates to a pulse radar technique for detecting a target using a plurality of types of pulse repetition periods.
  • the pulse radar transmits a pulse sequence toward a space at a pulse repetition cycle (Pulse Repetition Interval, PRI) corresponding to a predetermined pulse repetition frequency (Pulse Repetition Frequency, PRF), and the pulse sequence is a target existing in the space.
  • the reflected wave signal generated by the reflection of the pulse wave signal can be received, and the distance from the delay time of the reflected wave signal to the target can be measured. If the pulse radar has a function of detecting the target Doppler frequency, it is possible to measure the relative velocity of the target.
  • Patent Document 1 Japanese Unexamined Patent Publication No. 2001-1472666 discloses a distance measuring device that performs distance measuring by multi-PRF rangeing.
  • the ranging device disclosed in Patent Document 1 transmits a pulse train with a set PRI, acquires a received pulse train generated when the pulse train is reflected by a target, and estimates a target existence region from the received pulse train.
  • Has the function of This distance measuring device is located between the target existence area estimated for the pulse train transmitted by the first PRI and the target existence area estimated for the pulse train transmitted by the second PRI different from the first PRI. Execute the correlation calculation of to estimate the new target existence area.
  • the distance measuring device calculates the central position of the new target existence area as the distance to the target and completes the distance measurement.
  • the ranging device will use the target presence area for the pulse train transmitted by the third PRI, which is different from the first and second PRIs. Is estimated, and a correlation calculation between the target existence area and the previously estimated target existence area is executed to further estimate a new target existence area.
  • the distance measuring device disclosed in Patent Document 1 targets the central position of the new target existence area only when the new target existence area obtained by the correlation calculation consists of a single area. Can be calculated as the distance to. Therefore, the distance measuring device disclosed in Patent Document 1 has a problem that it is difficult to identify a plurality of targets that are close to each other, and it is difficult to detect the plurality of targets at the same time.
  • an object of the present disclosure is to provide a signal processor, a pulse radar system and a signal processing method capable of simultaneously detecting a plurality of targets with high distance resolution using a plurality of types of PRIs.
  • the signal processor generates a plurality of patterns of modulation pulse trains in each of a plurality of types of pulse repetition cycles, transmits the plurality of patterns of modulation pulse trains to the search space, and one or a plurality of modulation pulse trains existing in the search space.
  • a plurality of reflected wave signals generated when the plurality of patterns of modulated pulse trains are reflected and performing signal processing on the plurality of reflected wave signals, a plurality of pulses corresponding to the plurality of types of pulse repetition cycles are supported.
  • a signal processor that operates in cooperation with a sensor unit that generates the received signal of the above, and based on a plurality of received signals input from the sensor unit, with a single or a plurality of targets existing in the search space.
  • a pre-measurement unit that calculates a plurality of pre-measured values representing a distance, and a pulse repetition cycle corresponding to each of the plurality of pre-measured values among the plurality of types of pulse repetition cycles for each pre-measured value of the plurality of pre-measured values.
  • a distance candidate generation unit that generates a plurality of ambiguity values representing distance candidates to the single or a plurality of targets from the respective pre-measured values, and the plurality of ambiguities for each of the pre-measured values.
  • a target existence distribution generator that generates a target existence distribution having a plurality of localized distributions indicating the certainty that the single or a plurality of targets will exist in a plurality of regions centered on a value, and the target existence distribution.
  • the integration unit that calculates the integration distribution by integrating the plurality of target existence distributions generated for each of the plurality of pre-measured values by the generation unit, and the single or multiple maximum peak values that appear in the integration distribution are detected. It is characterized by including a target detection unit that estimates target information regarding the single or a plurality of targets based on the detected maximum peak value.
  • target information regarding a plurality of targets can be estimated based on a plurality of maximum peak values appearing in the integrated distribution. This makes it possible to simultaneously detect the plurality of targets with high distance resolution.
  • FIG. 5A, 5B, 5C and 5D are graphs conceptually showing examples of waveforms of a modulated pulse train, a reflected wave signal, a received digital signal and a demodulated signal.
  • FIG. 6A is a graph conceptually showing an example of a modulated pulse train composed of a series of modulated pulses, and FIG.
  • 6B is a graph showing an example of a reflected wave signal. It is a graph which shows an example of the target existence distribution. 8A, 8B and 8C are graphs showing an example of the target existence distribution, and FIG. 8D is a graph showing the integrated distribution. It is a graph which shows the example of the integrated distribution which has a plurality of maximum peak values. It is a block diagram which shows the block diagram which shows the structural example of the target detection part of Embodiment 1. FIG. It is a block diagram which shows the hardware configuration example of the signal processor of Embodiment 1. FIG. It is a flowchart which shows typically an example of the signal processing procedure which concerns on Embodiment 1. FIG.
  • FIG. 18A is a graph showing a descending order array constructed based on the integrated distribution shown in FIG. 17, and FIG. 18B is a graph showing a distribution of absolute difference values generated based on the descending order array shown in FIG. 18A.
  • Is. It is a flowchart which shows typically an example of the signal processing procedure which concerns on Embodiment 2. It is a flowchart which shows typically an example of the procedure of the target information estimation processing which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the pulse radar system 1 of the first embodiment.
  • the pulse radar system 1 includes a sensor unit 10 and a signal processor 20 that operates in cooperation with the sensor unit 10.
  • the sensor unit 10 transmits a modulation pulse train in a high frequency band such as a microwave band or a millimeter wave band toward the search space, and the modulation pulse train is set to a single or a plurality of targets (not shown) existing in the search space. It has a function of receiving a reflected wave signal generated at the time of reflection and performing signal processing on the reflected wave signal to generate a received digital signal (received signal) corresponding to the modulated pulse train.
  • the sensor unit 10 is connected to the signal generation circuit 11 that generates a plurality of patterns of modulation pulse trains in each of a plurality of types of pulse repetition cycles according to the control signal Cs supplied from the signal processor 20, and the signal generation circuit 11.
  • Signal processing into an antenna (antenna) 13 that transmits each modulation pulse train input via the transmission / reception switch (Duplexer) 12 toward the search space, and a reflected wave signal input from the antenna 13 via the transmission / reception switch 12 It has a receiving circuit 14 for generating a received digital signal (received signal).
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a schematic configuration of the signal generation circuit 11 of the first embodiment.
  • the signal generation circuit 11 includes a local oscillator 50, a pulse generator 51, and an intra-pulse modulator 52.
  • the local oscillator 50 generates a local oscillation signal L 0 of the high frequency band (t), and outputs the local oscillation signal L 0 (t) to the pulse generator 51 and the reception circuit 14.
  • the local oscillator 50 can generate a local oscillator signal L 0 (t) having a constant transmission frequency f 0 within the frame period T frame as represented by the following equation (1).
  • t is the time
  • AL is the amplitude of the local oscillation signal L 0 (t)
  • ⁇ 0 is the initial phase of the local oscillation signal L 0 (t)
  • j is an imaginary unit.
  • the pulse generator 51 operates in synchronization with the pulse repetition period T pri (n) specified by the control signal Cs, and modulates the local oscillation signal L 0 (t) to cause signal pulses L pls (n) (h). , T) is generated.
  • h is an integer in the range of 0 to H-1 representing the pulse hit number assigned to the signal pulse L pls (n) (h, t)
  • H is an integer representing the number of pulse hits.
  • n is an integer in the range of 1 to Ni representing the PRI number assigned to the pulse repetition cycle T pri (n), and Ni represents the total number of types of the pulse repetition cycle T pri (n). It is an integer of 2 or more.
  • the number of pulse hits H is expressed by the following equation (2).
  • Tobs is an observation period set within the frame period T frame
  • floor [x] is a floor function that gives the maximum integer less than or equal to x with respect to the real number x.
  • the pulse generator 51 can generate signal pulses L pls (n) (h, t) as represented by the following equation (3).
  • ⁇ [h, n] is a set of time t satisfying the following equation (4).
  • T 0 (n) is the pulse width of each signal pulse L pls (n) (h, t).
  • the intra-pulse modulator 52 follows a frequency modulation method or a code modulation method in order to increase the resolution in the distance direction, and performs frequency modulation or code modulation on the signal pulses L pls (n) (h, t) to obtain a modulation pulse Tx. (n) (h, t) can be generated.
  • the frequency modulation method for example, the modulation pulse Tx (n) (h, t) can be expressed by the following equation (5) using the modulation bandwidth B 0.
  • the antenna 13 shown in FIG. 1 transmits the modulation pulses Tx (n) (h, t) input from the signal generation circuit 11 via the transmission / reception switch 12 toward the search space.
  • Ni types of pulse repetition period T pri (1), T pri (2), ..., T pri (Ni) Ni pieces of modulated pulse train generated by TP (1), TP (2 ), ... , TP (Ni) is a diagram conceptually represented.
  • Ni modulation pulse trains TP (1) to TP (Ni) are continuously generated, as well as the first modulation pulse train TP (1), the second modulation pulse train TP (2), and the Nith modulation pulse train TP (2).
  • An enlarged view of each of the modulated pulse trains TP (Ni) is shown.
  • the nth modulation pulse train TP (n) is a series of modulation pulses Tx (n) (0, t), Tx (n) (1, t) generated in the nth pulse repetition period T pri (n). ..., Tx (n) (H-1, t).
  • a series of frame periods T frame , ..., T frame each of which consists of an observation period Tobs and a period T sp allocated for signal processing, are provided, and the sensor unit 10 has a sensor unit 10.
  • Each modulation pulse train TP (n) is transmitted to each observation period Tobs.
  • the reflected wave signal Rx (n) (t) input from the antenna 13 via the transmission / reception switch 12 is subjected to signal processing to receive a received digital signal (received video signal) X (n). ) (M) is generated, and the received digital signals X (n) (m) are output to the signal processor 20.
  • the reflected wave signal Rx (n) (t) is a signal generated by reflecting the nth modulated pulse train TP (n) at a single target or a plurality of targets. For example, if the Q tgt pieces of the target is present (Q tgt is 1 or more integer representing the total number of goals), the reflected wave signal Rx (n) (t) can be expressed by the following equation (6).
  • Rx q (n) (t) is a reflected wave signal component generated when the modulated pulse train TP (n) is reflected at the qth target of the Q tgt targets.
  • q is an integer in the range of 1 to Q tgt representing the target number.
  • the reflected wave signal component Rx q (n) (t) can be expressed by the following equation (7).
  • a R, q is the amplitude of the reflected wave signal component Rx q (n) (t)
  • R q is the relative distance between the q-th target
  • v q is the q th Is the relative velocity of the target
  • ⁇ is the local time within one pulse
  • c is the speed of light.
  • ⁇ [h, n] is a set of time t satisfying the following equation (8).
  • FIG. 4 is a block diagram schematically showing a configuration example of the receiving circuit 14.
  • the receiving circuit 14 includes a down converter 54, a band filter 55, an amplifier 56, a phase detector 57, and an A / D converter 58.
  • the down converter 54 shown in FIG. 4 mixes the input reflected wave signal Rx (n) (t) with the local oscillation signal L 0 (t) to obtain the reflected wave signal Rx (n) (t). , It can be converted into an analog signal V 0 (n) (t) in a lower frequency band.
  • the analog signals V 0 (n) (t) can be expressed by the following equation (9).
  • V q (n) (t) is the analog signal component for the qth target, and the subscript "*" indicates the complex conjugate.
  • the analog signal components V q (n) (t) can be expressed by the following equation (10).
  • AV, q are the amplitudes of the analog signal components V q (n) (t).
  • the band filter 55 filters the analog signals V 0 (n) (t) and outputs a filter signal.
  • the amplifier 56 amplifies the filter signal and outputs the amplified signal.
  • the phase detector 57 performs phase detection of the amplified signal to generate a detection signal composed of an in-phase component and an orthogonal component.
  • the A / D converter 58 converts the detection signal into a received digital signal (received video signal) X (n) (m) by sampling the detection signal at a predetermined sampling frequency and a predetermined number of quantization bits. can do.
  • the received digital signals X (n) (m) can be expressed by the following equation (11).
  • X q (n) (m) is the received digital signal component for the qth target
  • m is an integer in the range 0 to M-1 representing the sampling number
  • M is.
  • the received digital signal component X q (n) (m) can be expressed by the following equation (12).
  • AS and q are the amplitudes of the received digital signal components X q (n) (m), and ⁇ t is the sampling interval. Further, ⁇ [h, n] is a set of time m ⁇ t satisfying the following equation (13).
  • the signal processor 20 includes a measurement control unit 21, a pre-measurement unit 30, a distance candidate generation unit 34, a target existence distribution generation unit 35, an integration unit 36, and a target detection unit 37.
  • the measurement control unit 21 has a function of supplying control signals Cs to the sensor unit 10, and operates each of the pre-measurement unit 30, the distance candidate generation unit 34, the target existence distribution generation unit 35, the integration unit 36, and the target detection unit 37. Has a function to control.
  • the measurement control unit 21 specifies setting data for designating a search space range (hereinafter referred to as “search range”) for target search by wired communication or wireless communication from an external device (not shown) of the pulse radar system 1.
  • search range a search space range
  • the pre-measurement unit 30 includes a demodulation unit 31 and a distance measuring unit 32.
  • the demodulation unit 31 executes pulse compression, that is, demodulation processing, on the received digital signals X (n) (m) input from the sensor unit 10 to generate demodulation signals F (n) (m).
  • the receiving circuit 14 has an A / D converter 58 (FIG. 4), but the present invention is not limited to this. Instead, the configuration of the signal processor 20 may be modified to include an A / D converter. In this case, the A / D converter samples the input detection signal at a predetermined sampling frequency and a predetermined number of quantization bits, thereby receiving the detection signal X (n) (m). ).
  • the demodulation unit 31 executes a convolution operation of the reference signal Ex (m) and the received digital signal X (n) (m) in the time domain to execute the demodulation signal F. (n) (m) can be generated.
  • the demodulator 31 performs a discrete Fourier transform on the received digital signal X (n) (m) to calculate a first frequency region signal, and performs a discrete Fourier transform on the reference signal Ex (m) to perform a second discrete Fourier transform.
  • the frequency region signal is calculated, the first frequency region signal is multiplied by the second frequency region signal to calculate the multiplication signal, and the multiplication signal is subjected to inverse discrete Fourier transform to perform the demodulation signal F (n) (m). ) May be generated.
  • the reference signal Ex (m) is represented by the following equation (14).
  • AE is the amplitude of the reference signal Ex (m).
  • the demodulation unit 31 can calculate the demodulation signals F (n) (m) by executing the convolution operation of the following equation (15).
  • M p is the number of sampling points in the pulse.
  • the ranging unit 32 detects the maximum peak value appearing in the time domain waveform of the demodulated signal F (n) (m), and based on the detected maximum peak value, the pre-measured value T tgt ( n) (i) can be calculated.
  • i is an integer in the range of 1 to N tgt representing the identification number assigned to the detected maximum peak value
  • N tgt is an integer representing the number of detected maximum peak values.
  • the pre-measured values T tgt (n) (i) of the present embodiment are the values of the round-trip propagation time of the radio wave corresponding to the distance to the target, but instead, the value of the distance to the target. It may be calculated as.
  • 5A, 5B, 5C and 5D show the modulated pulse train TP (n), the reflected wave signal Rx (n) (t), the received digital signal X (n) (m) and the demodulated signal F (n) (m). ) It is a graph which conceptually represents an example of each waveform.
  • the horizontal axis represents time and the vertical axis represents signal amplitude.
  • the reflected wave signal Rx (n) (t) shown in FIG. 5B is a reflected wave signal component Rx 1 (n) (t) generated by reflecting the transmitted modulated pulse train TP (n) at two targets. , Rx 2 (n) (t).
  • the received digital signal X (n) (m) shown in FIG. 5C is the received digital signal component X 1 (n ) corresponding to the reflected wave signal components Rx 1 (n) (t) and Rx 2 (n) (t), respectively. ) (M), X 2 (n) (m).
  • the ranging unit 32 calculates the pre-measured values T tgt (n) (1) and T tgt (n) (2) based on the maximum peak values appearing in the time domain waveforms of the demodulated signal components D 1 and D 2, respectively. be able to.
  • the pre-measured values T tgt (n) (i) are not necessarily values that uniquely represent the distance to the target. This is because ambiguity occurs when the pulse repetition period T pri (n) is shorter than the delay time of the reflected wave signal component (the round-trip propagation time of the radio wave between the antenna 13 and the target). .. This point will be described below with reference to FIGS. 6A and 6B.
  • FIG. 6A is a graph conceptually showing an example of a modulated pulse train TP (n) composed of a series of modulated pulses
  • FIG. 6B is a graph showing an example of reflected wave signals Rx (n) (t).
  • the horizontal axis represents time and the vertical axis represents signal amplitude.
  • the reflected wave signals Rx (n) (t) have a reflected wave signal component Rx i corresponding to the modulated pulse train TP (n) of FIG. 6A.
  • the pulse repetition period T pri (n) is short, there is ambiguity in that it is not clear which of the series of modulated pulses the reflected wave signal component Rx i originated from. ..
  • the normalized pre-measured value T nrm (n) (i) normalized by the pulse repetition period T pri (n) is defined.
  • the ambiguity values representing the distance candidates with the target existing in the search space include the following three modulation pulses corresponding to the three modulation pulses in the modulation pulse train TP (n). Possible values. (T nrm (n) (i) +0) ⁇ T pri (n) ⁇ (c / 2), (T nrm (n) (i) +1) ⁇ T pri (n) ⁇ (c / 2), (T nrm (n) (i) +2) ⁇ T pri (n) ⁇ (c / 2).
  • the ambiguity value that represents the distance candidate target present in the search space when expressed by R i (n) (K) , ambiguity value R i (n) (K ) Can be expressed by the following equation (17).
  • the distance candidate generation unit 34 shown in FIG. 1 uses the pulse repetition period T pri (n) to represent a plurality of ambiguities representing distance candidates with the target from each pre-measured value T tgt (n) (i). Generate the values R i (n) (K min (n) ), R i (n) (K min (n) +1), ..., R i (n) (K max (n)).
  • K min (n) is a lower limit value corresponding to the closest distance R min within the search range specified by the measurement control unit 21
  • K max (n) is the farthest distance within the search range. It is an upper limit value corresponding to R max.
  • the lower limit value K min (n) and the upper limit value K max (n) can be expressed by the following equation (18).
  • the target existence distribution generation unit 35 has a plurality of ambiguity values R i (n) (K min (n) ), ..., R i (n) (K ) for each pre-measured value T tgt (n) (i).
  • a target existence distribution Pi (n) (r) having a plurality of localized distributions in each of a plurality of regions centered on max (n) ) is generated.
  • r is a value representing a distance.
  • Each localized distribution is localized targets present distribution indicating the respective ambiguity value R i (n) (K) the center position to the likely try likelihood that the target is present in the local region.
  • the target existence distribution Pi (n) (r) can be expressed as a linear combination of the localized distribution F (R i (n) (K); r) as shown in the following equation (19).
  • the localized distribution F (R i (n) (K); r) can be expressed by the following equation (20).
  • FIG. 7 is a graph showing an example of the target existence distribution Pi (n) (r) based on the equation (20).
  • Non-Patent Document 2 it is known that the expected value of the absolute value of such an error is inversely proportional to the square root of the signal-to-noise ratio.
  • Non-Patent Document 2 David Knox Barton, "Radar System Analysis and Modeling", Artech House, p. 386, 2004.
  • the distribution width W d may be set based on the assumed signal-to-noise ratio (SNR) and the proportional coefficient Cres according to the desired distance resolution, for example, according to the following equation (21).
  • each localized distribution F (R i (n) (K); r) is not limited to the distribution shown in FIG. 7.
  • a statistical distribution such as the Gaussian distribution may be adopted as the localized distribution F (R i (n) (K); r).
  • the integration unit 36 calculates the integration distribution ⁇ (r) by integrating the target existence distributions Pi (n) (r) generated by the target existence distribution generation unit 35 with respect to the PRI number n and the identification number i.
  • the integration unit 36 can integrate the target existence distributions Pi (n) (r) according to the following equation (22).
  • the equation (22) is an equation for integrating the target existence distributions Pi (n) (r) over the range of 1 to Ni of the PRI number n, but is not limited to that range.
  • the integration unit 36 can be configured to integrate the target presence distributions Pi (n) (r) for at least two different PRI numbers n.
  • FIG. 8A, 8B and 8C are graphs showing examples of target existence distributions P 1 (1) (r), P 1 (2) (r) and P 1 (3) (r), respectively, and FIG. 8D.
  • the integrated distribution ⁇ (r) shown in FIG. 8D has a single maximum peak value at a distance R p (1) from the true target.
  • FIG. 9 is a graph showing an example of an integrated distribution ⁇ (r) having a plurality of maximum peak values. In the example of FIG. 9, the integrated distribution ⁇ (r) has two maximum peak values at the distances R p (1) and R p (2) from the true target.
  • FIG. 10 is a block diagram schematically showing a configuration example of the target detection unit 37 of the first embodiment.
  • the target detection unit 37 includes a peak detection unit 41 that detects a single or a plurality of maximum peak values exceeding a predetermined peak detection threshold Th from the integrated distribution ⁇ (r), and the detection.
  • the target information estimation unit 43 that estimates target information (for example, the distance to the target and the number of targets) based on a single or a plurality of maximum peak values, and whether the estimated target information satisfies a predetermined convergence condition. It has a determination unit 44 for determining whether or not it is present.
  • the peak detection unit 41 can detect a single maximum peak value exceeding the peak detection threshold Th, and the target information estimation unit 43 is true based on the single maximum peak value.
  • the peak detection unit 41 can detect two maximum peak values exceeding the peak detection threshold Th, and the target information estimation unit 43 is a true target based on the two maximum peak values.
  • the determination unit 44 determines that the statistic (for example, variance or standard deviation) representing the variation of the estimated target number is within a predetermined allowable range. It is determined that the convergence condition is satisfied, and when the statistic is out of the permissible range, it is determined that the convergence condition is not satisfied.
  • the determination unit 44 determines that the estimated target information satisfies the convergence condition, the determination unit 44 outputs the estimated target information to an external device 39 such as a display.
  • the external device 39 is not limited to the display.
  • the external device 39 may be a tracking device that tracks a target.
  • the determination unit 44 supplies the determination data Dd indicating the determination result to the measurement control unit 21.
  • the measurement control unit 21 uses the determination data Dd to determine whether or not to repeat the signal processing.
  • All or part of the functions of the signal processor 20 described above include a single or a plurality of semiconductor integrated circuits such as a DSP (Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or a PLD (Programmable Logic Device).
  • the PLD is a semiconductor integrated circuit whose function can be freely changed by the designer after the PLD is manufactured.
  • An example of PLD is FPGA (Field-Programmable Gate Array).
  • all or part of the functions of the signal processor 20 may be performed by one or more processors including an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit) that executes software or firmware program code. It may be realized.
  • all or part of the functions of the signal processor 20 can be realized by a single or multiple processors including a combination of a semiconductor integrated circuit such as a DSP, ASIC or PLD and an arithmetic unit such as a CPU or GPU. be.
  • a semiconductor integrated circuit such as a DSP, ASIC or PLD
  • an arithmetic unit such as a CPU or GPU.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a schematic configuration of a signal processing circuit 70, which is an example of a hardware configuration of the signal processor 20 of the first embodiment.
  • the signal processing circuit 70 includes a processor 71, an input / output interface 74, a memory 72, a storage device 73, and a signal path 75.
  • the signal path 75 is a bus for connecting the processor 71, the input / output interface 74, the memory 72, and the storage device 73 to each other.
  • the input / output interface 74 has an interface function for transferring the received digital signals X (n) (m) input from the sensor unit 10 to the processor 71 and an output interface function for converting the digital signal transferred from the processor 71 into an external device 39. It also has an interface function for transferring control data and setting data (for example, setting data for designating a search range) input from an external device (not shown) to the processor 71.
  • the memory 72 includes a work memory used when the processor 71 executes digital signal processing, and a temporary storage memory in which data used in the digital signal processing is expanded.
  • the memory 72 may be composed of a flash memory and a semiconductor memory such as SDRAM (Synchronous Dynamic Random Access Memory).
  • the storage device 73 can be used as a storage medium for storing various data such as various setting data and signal data.
  • the processor 71 includes an arithmetic unit such as a CPU or GPU
  • the storage device 73 contains data of an operating system (Operating System, OS) and a signal processing program of software or firmware to be executed by the arithmetic unit. It can be used as a storage medium for storing the code of.
  • the storage device 73 may be composed of a volatile semiconductor memory such as SDRAM, a flash memory such as SSD (Solid State Drive), and a non-volatile semiconductor memory such as ROM (Read Only Memory).
  • the number of processors 71 is one, but the number is not limited to this.
  • the hardware configuration of the signal processor 20 may be realized by using a plurality of processors that execute signal processing in cooperation with each other. Furthermore, some of the plurality of components of the signal processor 20 may be realized by dedicated hardware.
  • FIGS. 12 and 13 are flowcharts schematically showing an example of the signal processing procedure according to the first embodiment.
  • the flowchart of FIG. 12 and the flowchart of FIG. 13 are connected via the couplers C1 and C2.
  • the measurement control unit 21 Upon receiving a search command from an external device (not shown), the measurement control unit 21 sets a plurality of types of pulse repetition cycles T pri (1) to T pri (Ni) corresponding to the plurality of types of pulse repetition frequencies. (Step ST10). At this time, the measurement control unit 21 may set the pulse repetition periods T pri (1) to T pri (Ni) to different initial values. Next, the measurement control unit 21 initializes the value of the PRI number n to zero (step ST11).
  • the measurement control unit 21 controls the sensor unit 10 to transmit the corresponding modulated pulse train TP (n) from the antenna 13 in the pulse repetition cycle T pri (n) (step ST13).
  • the antenna 13 transmits the modulated pulse train TP (n) input from the signal generation circuit 11 via the transmission / reception switch 12 toward the search space.
  • the receiving circuit 14 performs signal processing on the reflected wave signal Rx (n) (t) input from the antenna 13 via the transmission / reception switch 12 to obtain a received digital signal (received video signal) X (n) (m). It is generated and the received digital signals X (n) (m) are output to the signal processor 20.
  • the demodulation unit 31 in the pre-measurement unit 30 receives the received digital signal X (n) (
  • the demodulated signals F (n) and (m) are generated by subjecting m) to pulse compression, that is, demodulation processing (step ST15).
  • the ranging unit 32 determines whether or not the signal amplitude of the demodulated signals F (n) (m) is larger than a predetermined threshold value (step ST16). When it is determined that the signal amplitude of the demodulated signals F (n) (m) is equal to or less than the threshold value (NO in step ST16), the ranging unit 32 determines the unreliable pre-measured value T in the later step ST17. In order to avoid the calculation of tgt (n) (i), the procedure is shifted to step ST12. In this case, the measurement control unit 21 cyclically increments the PRI number n (step ST12), controls the sensor unit 10 to sequentially transmit the modulation pulse train TP (n) from the antenna 13 (step ST13).
  • the ranging unit 32 is based on the demodulated signals F (n) (m). Attempts to calculate one or more pre-measured values T tgt (n) (i) (step ST17). If the calculation of the pre-measured values T tgt (n) (i) is not successful (NO in step ST18), the ranging unit 32 shifts the procedure to step ST12.
  • the distance candidate generation unit 34 sets each pre-measured value T tgt (n) (YES). For i) (ie, for each combination of PRI number n and identification number i), multiple ambiguities from each pre-measured value T tgt (n) (i) using the pulse repetition period T pri (n).
  • the values R i (n) (K min (n) ), R i (n) (K min (n) +1), ..., R i (n) (K max (n) ) are generated (step ST19).
  • the target existence distribution generation unit 35 determines the ambiguity values R i (n) (K min (n) ), ..., R i (n) (for each pre-measured value T tgt (n) (i).
  • a target existence distribution Pi (n) (r) having a plurality of localized distributions in each of a plurality of regions centered on K max (n) ) is generated (step ST20).
  • the integration unit 36 determines the target existence distributions Pi (n) (r). Is integrated for the PRI number n and the identification number i to calculate the integrated distribution ⁇ (r) (step ST22).
  • the integrating unit 36 shifts the procedure to step ST12.
  • the peak detection unit 41 shown in FIG. 10 attempts to detect the maximum peak value appearing in the integrated distribution ⁇ (r) (step ST23). Specifically, as described above, the peak detection unit 41 can try to detect the maximum peak value exceeding the predetermined peak detection threshold Th from the integrated distribution ⁇ (r).
  • step ST24 If the peak detection unit 41 does not succeed in detecting the maximum peak value (NO in step ST24), the peak detection unit 41 shifts the procedure to step ST12. On the other hand, when the peak detection unit 41 succeeds in detecting the single or multiple maximum peak values (YES in step ST24), the target information estimation unit 43 shown in FIG. 10 has the detected single or multiple maximums. Based on the peak value, the distance to the true target and the number of targets are estimated as target information (step ST25 in FIG. 13).
  • the determination unit 44 shown in FIG. 10 executes a convergence determination process using the target information estimated by the target information estimation unit 43 (step ST26). At this time, the determination unit 44 determines that the convergence condition is satisfied when the estimated target number satisfies the predetermined convergence condition, and determines that the convergence condition is not satisfied at other times. Further, the determination unit 44 supplies the determination data Dd indicating the determination result to the measurement control unit 21.
  • FIG. 14 is a flowchart schematically showing an example of the procedure of the convergence test process (step ST26) shown in FIG.
  • the determination unit 44 determines whether or not the estimation of the target number in step ST25 has been executed a predetermined number of times or more (step ST31). When the estimation of the target number is not executed a predetermined number of times or more (NO in step ST31), the determination unit 44 determines that the convergence condition is not satisfied (step ST34). On the other hand, when the estimation of the target number is executed a predetermined number of times or more (YES in step ST31), the determination unit 44 is a statistic (for example, variance or dispersion) representing the variation of the estimated target number over the plurality of times. Standard deviation) is calculated (step ST32).
  • a statistic for example, variance or dispersion
  • the determination unit 44 can calculate the variance ⁇ 2 according to the following equation (23).
  • ⁇ is the average of the target number N tgt [k] as represented by the following formula (24).
  • the determination unit 44 determines that the convergence condition is satisfied (step ST35), and the calculated statistic is within the permissible range. If not (NO in step ST33), it is determined that the convergence condition is not satisfied (step ST34). For example, when the variance ⁇ 2 or the standard deviation ⁇ is used as the statistic, the determination unit 44 can determine that the convergence condition is satisfied when the variance ⁇ 2 or the standard deviation ⁇ is equal to or greater than the threshold value. , If the variance ⁇ 2 or the standard deviation ⁇ is below the threshold, it can be determined that the convergence condition is not satisfied.
  • the threshold can be calculated based on the condition that the probability that the error of the target number becomes larger than 1 through the estimation of Nest times does not exceed what percentage.
  • the measurement control unit 21 includes the pre-measurement unit 30, the distance candidate generation unit 34, and the target existence.
  • the distribution generation unit 35, the integration unit 36, and the target detection unit 37 are controlled to execute step ST12 and subsequent steps again.
  • step ST26 when it is determined in the convergence test of step ST26 that the convergence condition is satisfied (YES in step ST27), the determination unit 44 transmits the target information estimated in step ST25 to an external device 39 such as a display. Output (step ST28). Then, the measurement control unit 21 completes the signal processing.
  • the distance candidate generation unit 34 has a pulse repetition period for each pre-measured value T tgt (n) (i) calculated by the pre-measurement unit 30.
  • T pri (n) from each pre-measured value T tgt (n) (i), a plurality of ambiguity values R i (n) (K min (n) ), R i (n) (K min (n) n) +1), ..., Ri (n) (K max (n) ) is generated. As shown in FIG.
  • the target existence distribution generation unit 35 has a plurality of ambiguity values R i (n) (K min (n) ), R for each pre-measured value T tgt (n) (i). Multiple localized distributions (each with a single or multiple goals) in multiple regions centered on i (n) (K min (n) +1), ..., Ri (n) (K max (n)) Generates a target existence distribution Pi (n) (r) with a distribution that indicates the certainty that
  • the integration unit 36 calculates the integration distribution ⁇ (r) by integrating the target existence distributions Pi (n) (r). When there are a plurality of targets in the search space, as illustrated in FIG.
  • the target detection unit 37 detects a plurality of maximum peak values appearing in the integrated distribution ⁇ (r), and estimates target information (distance to the target and the number of targets) based on the detected maximum peak values. Can be done. Therefore, the signal processor 20 of the first embodiment can simultaneously detect a plurality of targets existing in the search space with high distance resolution.
  • the target number can be estimated, and it can be determined whether or not the estimated target number satisfies a predetermined convergence condition (steps ST25 and ST26 in FIG. 13).
  • the measurement control unit 21 can accurately determine the timing of exiting from the repetition of steps ST12 to ST25 of FIGS. 12 and 13 based on the determination data Dd indicating the determination result, and complete the signal processing.
  • the target detection unit 37 detects the maximum peak value exceeding the peak detection threshold Th from the integrated distribution ⁇ (r). Therefore, depending on the peak detection threshold Th, the maximum peak value corresponding to the erroneous target May be detected incorrectly.
  • the false detection of the maximum peak value corresponding to the false target is suppressed to improve the target detection accuracy.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a schematic configuration of the pulse radar system 2 of the second embodiment.
  • the pulse radar system 2 includes a sensor unit 10 and a signal processor 20A that operates in cooperation with the sensor unit 10.
  • the configuration of the signal processor 20A of the present embodiment is the configuration of the signal processor 20 of the first embodiment except that the target detection unit 37A is provided in place of the target detection unit 37 shown in FIG. Is the same as.
  • FIG. 16 is a block diagram schematically showing a configuration example of the target detection unit 37A of the present embodiment.
  • the configuration of the target detection unit 37A of the present embodiment is different from the point that the peak detection unit 41A and the target information estimation unit 43A are provided in place of the peak detection unit 41 and the target information estimation unit 43 shown in FIG. ,
  • the configuration is the same as that of the target detection unit 37 of the first embodiment.
  • the peak detection unit 41A of the present embodiment has a function of detecting a plurality of maximum peak values exceeding a predetermined peak detection threshold value Thn from the integrated distribution ⁇ (r).
  • the peak detection threshold Thn is set to a value that can detect not only the maximum peak value corresponding to the true target but also the maximum peak value corresponding to the erroneous target.
  • the target information estimation unit 43A sorts the plurality of detected maximum peak values in descending or ascending order to generate a descending sequence ⁇ or an ascending array ⁇ of the maximum peak values. When the plurality of detected maximum peak values are sorted in descending order, the target information estimation unit 43A can generate a descending sequence ⁇ as shown in the following equation (25).
  • N cnd is an integer representing the number of detected peaks (the number of detected maximum peak values).
  • the target information estimation unit 43A such as shown in the following equation (26), maximum peak values adjacent in descending sequence ⁇ ⁇ (r p (u) ), ⁇ (r p (u + 1)) the difference between the absolute value Generate an array of ⁇ (u).
  • u is an integer in the range of 1 to N cnd -1 representing the sequence number.
  • the target information estimation unit 43A the lower u max number of maximum peak value of the descending sequence ⁇ ⁇ (r p (1) ), ..., extracts ⁇ (r p (u max) ), the maximum peak value ⁇ (r p (1)) , ..., ⁇ (r p (u max)) to the corresponding distance r p (1), ..., a r p (u max), be calculated as the estimated distance to the target Can be done.
  • FIG. 18A is a graph showing a descending array ⁇ constructed based on the integrated distribution ⁇ (r) shown in FIG. As shown in FIG. 18A, the descending sequence ⁇ consists of a maximum peak value group 80R corresponding to a true target and a maximum peak value group 80E corresponding to a false target.
  • the target information estimation unit 43A can generate an ascending array ⁇ as shown in the following equation (27).
  • v is an integer in the range of 1 to N cnd -1 representing the sequence number.
  • the target information estimation unit 43A such as shown in the following equation (28), maximum peaks adjacent in ascending sequence ⁇ value ⁇ (b p (v + 1 )), ⁇ (b p (v)) the difference between the absolute value Generate an array of D (v).
  • the target information estimation unit 43A the upper N o pieces of maximum peak value among the ascending sequence ⁇ ⁇ (b p (N cnd )), ..., extracted [Phi the (b p (N cnd -v max )), the maximum peak value ⁇ (b p (N cnd) ), ..., ⁇ (b p (N cnd -v max)) to the corresponding distance b p (N cnd), ... , b p (N cnd -v max ) Can be calculated as the estimated distance from the target.
  • FIG. 19 is a flowchart schematically showing an example of the signal processing procedure according to the second embodiment
  • FIG. 20 schematically shows an example of the procedure of the target information estimation process (step ST25A) shown in FIG. It is a flowchart which shows.
  • the flowchart of FIG. 19 is the same as the flowchart of FIGS. 12 and 13 except that steps ST23A and ST25A are provided in place of steps ST23 and ST25 of FIGS. 12 and 13.
  • the peak detection unit 41A shown in FIG. 16 attempts to detect a plurality of maximum peak values appearing in the integrated distribution ⁇ (r) in step ST23A. If the detection of a plurality of maximum peak values is not successful (NO in step ST24), the procedure shifts to step ST12. On the other hand, when the peak detection unit 41A succeeds in detecting a plurality of maximum peak values (YES in step ST24), the target information estimation unit 43A shown in FIG. 16 executes the target information estimation process (step ST25A). ..
  • the target information estimation unit 43A sorts the detected plurality of maximum peak values in descending or ascending order to generate a descending sequence ⁇ or an ascending array ⁇ of the maximum peak values. (Step ST41). Next, the target information estimation unit 43A generates an array of the difference absolute value ⁇ (u) or D (v) between adjacent maximum peak values in the descending order array ⁇ or the ascending order sequence ⁇ (step ST42), and the difference absolute value ⁇ The maximum value is detected from the sequence of (u) or D (v) (step ST43).
  • the target information estimation unit 43A estimates the target number and the distance to the target as target information based on the maximum value (step ST44). After that, step ST26 of FIG. 19 is executed.
  • the second embodiment erroneous detection of the maximum peak value corresponding to the erroneous target can be suppressed, so that the target information (the number of targets and the target) with higher reliability is higher than that in the first embodiment. Distance with) can be estimated.
  • the determination unit 44 can execute the convergence determination process (step ST26) using the target number with high reliability
  • the measurement control unit 21 is based on the determination data Dd showing the determination result, and is shown in FIG.
  • the signal processing can be completed by more accurately determining the timing of exiting from the repetition of steps ST12 to ST25A.
  • first and second embodiments and their modified examples have been described above with reference to the drawings, the first and second embodiments and their modified examples are examples, and the first and second embodiments and their modified examples are examples. There may be various embodiments other than the above. It is possible to freely combine the first and second embodiments, modify any component of each embodiment, or omit any component of each embodiment.
  • each signal processor of the second embodiment can be realized by one or more processors having semiconductor integrated circuits such as DSP, ASIC or PLD. Is.
  • all or part of the functionality of each signal processor may be implemented by one or more processors, including arithmetic units such as CPUs or GPUs, that execute software or firmware program code.
  • it is also possible to realize all or part of the functions of each signal processor by a single or multiple processors including a combination of a semiconductor integrated circuit such as a DSP, ASIC or PLD and an arithmetic unit such as a CPU or GPU. be.
  • the hardware configuration of each signal processor may be realized by the signal processing circuit 70 shown in FIG.
  • the signal processor, pulse radar system and signal processing method according to the present disclosure can be applied to a radar system installed on the ground or a radar system mounted on a moving body such as an aircraft, a vehicle or a ship.

Landscapes

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Abstract

信号処理器（２０）において、事前計測部（３０）は、センサ部（１０）から入力された複数の受信信号に基づいて、単数または複数の目標との距離を表す複数の事前計測値を算出する。距離候補生成部（３４）は、各事前計測値について単数または複数の目標との距離候補を表す複数のアンビギュイティ値を生成する。目標存在分布生成部（３５）は、各事前計測値について、複数のアンビギュイティ値を中心位置とする複数領域に、単数または複数の目標が存在するであろう確からしさを示す複数の局在分布を有する目標存在分布を生成する。積算部（３６）は、複数の事前計測値について生成された目標存在分布を積算して積算分布を算出する。目標検出部（３７）は、積算分布に現れる単数または複数の極大ピーク値に基づいて目標情報を推定する。

Description

信号処理器、パルスレーダシステム及び信号処理方法
　本開示は、複数種のパルス繰り返し周期を用いて目標を検出するためのパルスレーダ技術に関する。
　パルスレーダは、所定のパルス繰り返し周波数（Ｐｕｌｓｅ　Ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ＰＲＦ）に対応するパルス繰り返し周期（Ｐｕｌｓｅ　Ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ　Ｉｎｔｅｒｖａｌ，ＰＲＩ）でパルス列を空間に向けて送信し、当該空間内に存在する目標にて当該パルス列が反射することにより生じた反射波信号を受信し、当該反射波信号の遅延時間から当該目標までの距離を計測することができる。パルスレーダが目標のドップラー周波数を検出する機能をもつ場合には、当該目標の相対速度の計測も可能である。
　高いＰＲＦを用いるパルスレーダ（以下「ＨＰＲＦレーダ」という。）では、当該高いＰＲＦに対応するＰＲＩが反射波信号の遅延時間よりも短いことに起因して、計測距離にアンビギュイティ（あいまいさ）が発生することがある。この種のアンビギュイティを解消する技術としては、複数種のＰＲＦを使用するマルチＰＲＦレンジング（ｍｕｌｔｉｐｌｅ－ＰＲＦ　ｒａｎｇｉｎｇ）が知られている。マルチＰＲＦレンジングの基本原理は、下記の非特許文献１に開示されている。また特許文献１（特開２００１－１４７２６６号公報）には、マルチＰＲＦレンジングによる測距を行う測距装置が開示されている。
　特許文献１に開示されている測距装置は、設定されたＰＲＩでパルス列を送信し、当該パルス列が目標で反射されたときに生じた受信パルス列を取得し、当該受信パルス列から目標存在領域を推定する機能を有する。この測距装置は、第１のＰＲＩで送信されたパルス列について推定された目標存在領域と、第１のＰＲＩとは異なる第２のＰＲＩで送信されたパルス列について推定された目標存在領域との間の相関演算を実行して新たな目標存在領域を推定する。当該新たな目標存在領域が単一の領域からなる場合には、測距装置は、当該新たな目標存在領域の中心位置を目標までの距離として算出し、測距を完了する。一方、当該新たな目標存在領域が単一の領域に絞り込まれていない場合には、測距装置は、第１及び第２のＰＲＩとは異なる第３のＰＲＩで送信されたパルス列について目標存在領域を推定し、当該目標存在領域と以前に推定された目標存在領域との間の相関演算を実行して、さらに新たな目標存在領域を推定する。
Bassem R. Mahafza, "RADAR SIGNAL ANALYSIS AND PROCESSING USING MATLAB", Chapman and Hall/CRC, pp. 416-418 (2009).
特開２００１－１４７２６６号公報（たとえば、図９～１０及び段落［０００６］～［００１５］参照）
　特許文献１に開示されている測距装置は、上記のとおり、相関演算により得られた新たな目標存在領域が単一の領域からなる場合にのみ、当該新たな目標存在領域の中心位置を目標までの距離として算出することができる。このため、特許文献１に開示されている測距装置では、互いに近い距離にある複数の目標を識別することが難しく、当該複数の目標を同時に検出することが難しいという課題がある。
　上記に鑑みて本開示の目的は、複数種のＰＲＩを使用して複数の目標を高い距離分解能で同時に検出することができる信号処理器、パルスレーダシステム及び信号処理方法を提供することにある。
　本開示の一態様による信号処理器は、複数種のパルス繰り返し周期でそれぞれ複数パターンの変調パルス列を生成し、前記複数パターンの変調パルス列を探索空間に送信し、前記探索空間に存在する単数または複数の目標で前記複数パターンの変調パルス列が反射したときに生じた複数の反射波信号を受信し、前記複数の反射波信号に信号処理を施すことにより前記複数種のパルス繰り返し周期にそれぞれ対応する複数の受信信号を生成するセンサ部と連携して動作する信号処理器であって、前記センサ部から入力された複数の受信信号に基づいて、前記探索空間内に存在する単数または複数の目標との距離を表す複数の事前計測値をそれぞれ算出する事前計測部と、前記複数の事前計測値の各事前計測値について、前記複数種のパルス繰り返し周期のうち前記各事前計測値に対応するパルス繰り返し周期を用いて、前記各事前計測値から前記単数または複数の目標との距離候補を表す複数のアンビギュイティ値を生成する距離候補生成部と、前記各事前計測値について、前記複数のアンビギュイティ値を中心位置とする複数領域にそれぞれ前記単数または複数の目標が存在するであろう確からしさを示す複数の局在分布を有する目標存在分布を生成する目標存在分布生成部と、前記目標存在分布生成部により前記複数の事前計測値についてそれぞれ生成された複数の当該目標存在分布を積算することで積算分布を算出する積算部と、前記積算分布に現れる単数または複数の極大ピーク値を検出し、当該検出された極大ピーク値に基づいて前記単数または複数の目標に関する目標情報を推定する目標検出部とを備えることを特徴とする。
　本開示の一態様によれば、上記積算分布に現れる複数の極大ピーク値に基づいて複数の目標に関する目標情報が推定され得る。これにより、当該複数の目標を高い距離分解能で同時に検出することが可能となる。
実施の形態１のパルスレーダシステムの概略構成を示すブロック図である。 実施の形態１の信号生成回路の概略構成の一例を示すブロック図である。 複数種のパルス繰り返し周期にて生成された複数の変調パルス列を概念的に表す図である。 実施の形態１の受信回路の構成例を概略的に示すブロック図である。 図５Ａ，図５Ｂ，図５Ｃ及び図５Ｄは、変調パルス列、反射波信号、受信ディジタル信号及び復調信号それぞれの波形の例を概念的に表すグラフである。 図６Ａは、一連の変調パルスからなる変調パルス列の一例を概念的に表すグラフであり、図６Ｂは、反射波信号の一例を表すグラフである。 目標存在分布の一例を表すグラフである。 図８Ａ，図８Ｂ及び図８Ｃは、目標存在分布の例をそれぞれ表すグラフであり、図８Ｄは、積算分布を表すグラフである。 複数の極大ピーク値を有する積算分布の例を表すグラフである。 実施の形態１の目標検出部の構成例を概略的に示すブロック図である。 実施の形態１の信号処理器のハードウェア構成例を示すブロック図である。 実施の形態１に係る信号処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 実施の形態１に係る信号処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 実施の形態１に係る収束判定処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 実施の形態２のパルスレーダシステムの概略構成を示すブロック図である。 実施の形態２の目標検出部の構成例を概略的に示すブロック図である。 ピーク検出閾値を超える８個の極大ピーク値を有する積算分布の一例を表すグラフである。 図１８Ａは、図１７に示した積算分布に基づいて構成された降順配列を表すグラフであり、図１８Ｂは、図１８Ａに示した降順配列に基づいて生成された差分絶対値の分布を表すグラフである。 実施の形態２に係る信号処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 実施の形態２に係る目標情報推定処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。
　以下、図面を参照しつつ、種々の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面全体において同一符号を付された構成要素は、同一構成及び同一機能を有するものとする。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１のパルスレーダシステム１の概略構成を示すブロック図である。図１に示されるようにパルスレーダシステム１は、センサ部１０と、当該センサ部１０と連携して動作する信号処理器２０とを備えて構成される。センサ部１０は、マイクロ波帯またはミリ波帯などの高周波帯における変調パルス列を探索空間に向けて送信し、当該探索空間内に存在する単数または複数の目標（図示せず）で当該変調パルス列が反射したときに生じた反射波信号を受信し、当該反射波信号に信号処理を施すことにより当該変調パルス列に対応する受信ディジタル信号（受信信号）を生成する機能を有している。
　具体的には、センサ部１０は、信号処理器２０から供給された制御信号Ｃｓに従って、複数種のパルス繰り返し周期でそれぞれ複数パターンの変調パルス列を生成する信号生成回路１１と、信号生成回路１１から送受信切替器（Ｄｕｐｌｅｘｅｒ）１２を介して入力された各変調パルス列を探索空間に向けて送信するアンテナ（空中線）１３と、アンテナ１３から送受信切替器１２を介して入力された反射波信号に信号処理を施して受信ディジタル信号（受信信号）を生成する受信回路１４とを有する。
　図２は、実施の形態１の信号生成回路１１の概略構成の一例を示すブロック図である。図２に示されるように信号生成回路１１は、局部発振器５０、パルス生成器５１及びパルス内変調器５２を含む。局部発振器５０は、高周波帯の局部発振信号Ｌ０（ｔ）を生成し、局部発振信号Ｌ０（ｔ）をパルス生成器５１及び受信回路１４に出力する。
　たとえば、局部発振器５０は、次式（１）で表されるような、フレーム期間Ｔｆｒａｍｅ内に一定の送信周波数ｆ０を有する局部発振信号Ｌ０（ｔ）を生成することができる。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　ここで、ｔは時刻、ＡＬは局部発振信号Ｌ０（ｔ）の振幅、φ０は局部発振信号Ｌ０（ｔ）の初期位相、ｊは虚数単位である。
　パルス生成器５１は、制御信号Ｃｓで指定されたパルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）と同期して動作し、局部発振信号Ｌ０（ｔ）を変調することにより信号パルスＬｐｌｓ (ｎ)（ｈ，ｔ）を生成する。ここで、ｈは、信号パルスＬｐｌｓ (ｎ)（ｈ，ｔ）に割り当てられているパルスヒット番号を表す０～Ｈ－１の範囲内の整数であり、Ｈは、パルスヒット数を表す整数である。また、ｎは、パルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）に割り当てられているＰＲＩ番号を表す１～Ｎｉの範囲内の整数であり、Ｎｉは、パルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）の種類の総数を表す２以上の整数である。
　たとえば、パルスヒット数Ｈは、次式（２）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　ここで、Ｔｏｂｓは、フレーム期間Ｔｆｒａｍｅ内に設定された観測期間であり、ｆｌｏｏｒ［ｘ］は、実数ｘに対してｘ以下の最大の整数を与える床関数である。
　たとえば、パルス生成器５１は、次式（３）で表されるような信号パルスＬｐｌｓ (ｎ)（ｈ，ｔ）を生成することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　式（３）において、Ω［ｈ，ｎ］は、次式（４）を満たす時刻ｔの集合である。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　ここで、Ｔ０（ｎ）は、各信号パルスＬｐｌｓ (ｎ)（ｈ，ｔ）のパルス幅である。
　パルス内変調器５２は、距離方向の高分解能化のために周波数変調方式または符号変調方式に従い、信号パルスＬｐｌｓ (ｎ)（ｈ，ｔ）に周波数変調または符号変調を施すことにより変調パルスＴｘ(ｎ)（ｈ，ｔ）を生成することができる。周波数変調方式が採用される場合には、たとえば、変調パルスＴｘ(ｎ)（ｈ，ｔ）は、変調帯域幅Ｂ０を用いて次式（５）で表され得る。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　図１に示されるアンテナ１３は、信号生成回路１１から送受信切替器１２を介して入力された変調パルスＴｘ(ｎ)（ｈ，ｔ）を探索空間に向けて送信する。図３は、Ｎｉ種類のパルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（１），Ｔｐｒｉ（２），…，Ｔｐｒｉ（Ｎｉ）にて生成されたＮｉ個の変調パルス列ＴＰ（１），ＴＰ（２），…，ＴＰ（Ｎｉ）を概念的に表す図である。図３には、連続的に生成されたＮｉ個の変調パルス列ＴＰ（１）～ＴＰ（Ｎｉ）とともに、１番目の変調パルス列ＴＰ（１），２番目の変調パルス列ＴＰ（２）及びＮｉ番目の変調パルス列ＴＰ（Ｎｉ）それぞれの拡大図が示されている。ｎ番目の変調パルス列ＴＰ（ｎ）は、ｎ番目のパルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）で生成された一連の変調パルスＴｘ(ｎ)（０，ｔ），Ｔｘ(ｎ)（１，ｔ），…，Ｔｘ(ｎ)（Ｈ－１，ｔ）により構成されている。図３に示されるように、各々が観測期間Ｔｏｂｓと信号処理用に割り当てられた期間Ｔｓｐとからなる一連のフレーム期間Ｔｆｒａｍｅ，…，Ｔｆｒａｍｅが設けられており、センサ部１０は、各観測期間Ｔｏｂｓに各変調パルス列ＴＰ（ｎ）を送信する。
　図１に示される受信回路１４は、アンテナ１３から送受信切替器１２を介して入力された反射波信号Ｒｘ(ｎ)（ｔ）に信号処理を施して受信ディジタル信号（受信ビデオ信号）Ｘ(ｎ)（ｍ）を生成し、受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）を信号処理器２０に出力する。反射波信号Ｒｘ(ｎ)（ｔ）は、ｎ番目の変調パルス列ＴＰ（ｎ）が単数または複数の目標で反射することにより生成される信号である。たとえば、Ｑｔｇｔ個の目標が存在する場合（Ｑｔｇｔは、目標の総数を表す１以上の整数）、反射波信号Ｒｘ(ｎ)（ｔ）は、次式（６）で表現され得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
　式（６）において、Ｒｘｑ (ｎ)（ｔ）は、Ｑｔｇｔ個の目標のうちのｑ番目の目標で変調パルス列ＴＰ（ｎ）が反射したときに生成された反射波信号成分であり、ｑは、目標番号を表す１～Ｑｔｇｔの範囲内の整数である。たとえば、反射波信号成分Ｒｘｑ (ｎ)（ｔ）は、次式（７）で表現され得る。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
　式（７）において、ＡＲ,ｑは、反射波信号成分Ｒｘｑ (ｎ)（ｔ）の振幅であり、Ｒｑは、ｑ番目の目標との相対距離であり、ｖｑは、ｑ番目の目標の相対速度であり、τは、１パルス内の局所的な時刻であり、ｃは光速である。また、Λ［ｈ，ｎ］は、次式（８）を満たす時刻ｔの集合である。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
　次に、受信回路１４の構成について説明する。図４は、受信回路１４の構成例を概略的に示すブロック図である。図４に示されるように受信回路１４は、ダウンコンバータ５４、帯域フィルタ５５、増幅器５６、位相検波器５７及びＡ／Ｄ変換器５８を備えて構成されている。
　図４に示されるダウンコンバータ５４は、入力された反射波信号Ｒｘ(ｎ)（ｔ）を局部発振信号Ｌ０（ｔ）と混合することにより、当該反射波信号Ｒｘ(ｎ)（ｔ）を、より低い周波数帯域のアナログ信号Ｖ０ (ｎ)（ｔ）に変換することができる。たとえば、アナログ信号Ｖ０ (ｎ)（ｔ）は、次式（９）で表現され得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009
　式（９）において、Ｖｑ (ｎ)（ｔ）は、ｑ番目の目標に関するアナログ信号成分であり、添え字「＊」は複素共役を示す。たとえば、アナログ信号成分Ｖｑ (ｎ)（ｔ）は、次式（１０）で表現され得る。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000010
　ここで、ＡＶ,ｑは、アナログ信号成分Ｖｑ (ｎ)（ｔ）の振幅である。
　帯域フィルタ５５は、アナログ信号Ｖ０ (ｎ)（ｔ）をフィルタリングしてフィルタ信号を出力する。増幅器５６は、当該フィルタ信号を増幅して増幅信号を出力する。位相検波器５７は、当該増幅信号を位相検波して同相成分及び直交成分からなる検波信号を生成する。Ａ／Ｄ変換器５８は、所定のサンプリング周波数及び所定の量子化ビット数で当該検波信号をサンプリングすることにより、当該検波信号を受信ディジタル信号（受信ビデオ信号）Ｘ(ｎ)（ｍ）に変換することができる。たとえば、受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）は、次式（１１）で表現され得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000011
　式（１１）において、Ｘｑ (ｎ)（ｍ）は、ｑ番目の目標に関する受信ディジタル信号成分であり、ｍは、サンプリング番号を表す０～Ｍ－１の範囲内の整数であり、Ｍはサンプリング数である。たとえば、受信ディジタル信号成分Ｘｑ (ｎ)（ｍ）は、次式（１２）で表現され得る。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000012
　式（１２）において、ＡＳ，ｑは、受信ディジタル信号成分Ｘｑ (ｎ)（ｍ）の振幅であり、Δｔは、サンプリング間隔である。またΓ［ｈ，ｎ］は、次式（１３）を満たす時刻ｍΔｔの集合である。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000013
　次に、図１を参照しつつ信号処理器２０の構成について説明する。
　図１に示されるように信号処理器２０は、計測制御部２１，事前計測部３０，距離候補生成部３４，目標存在分布生成部３５，積算部３６及び目標検出部３７を備えて構成されている。計測制御部２１は、センサ部１０に制御信号Ｃｓを供給する機能を有し、事前計測部３０，距離候補生成部３４，目標存在分布生成部３５，積算部３６及び目標検出部３７それぞれの動作を制御する機能を有している。
　また計測制御部２１は、パルスレーダシステム１の外部の機器（図示せず）から有線通信または無線通信によって目標探索のための探索空間の範囲（以下「探索範囲」という。）を指定する設定データを受信し、当該設定データをメモリ（図示せず）に記憶する機能を有している。
　事前計測部３０は、復調部３１及び測距部３２を含む。復調部３１は、センサ部１０から入力された受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）に対してパルス圧縮すなわち復調処理を実行して復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）を生成する。なお、本実施の形態では、受信回路１４がＡ／Ｄ変換器５８（図４）を有しているが、これに限定されるものではない。その代わりに、信号処理器２０の構成がＡ／Ｄ変換器を有するように変更されてもよい。この場合には、当該Ａ／Ｄ変換器は、入力された検波信号を、所定のサンプリング周波数及び所定の量子化ビット数でサンプリングすることにより、当該検波信号を受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）に変換すればよい。
　周波数変調方式に基づくパルス圧縮を実行する場合には、復調部３１は、時間領域において参照信号Ｅｘ（ｍ）と受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）との畳み込み演算を実行して復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）を生成することができる。あるいは、復調部３１は、受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）に離散フーリエ変換を施して第１の周波数領域信号を算出し、参照信号Ｅｘ（ｍ）に離散フーリエ変換を施して第２の周波数領域信号を算出し、第１の周波数領域信号と第２の周波数領域信号とを乗算して乗算信号を算出し、当該乗算信号に逆離散フーリエ変換を施して復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）を生成してもよい。たとえば、参照信号Ｅｘ（ｍ）は、次式（１４）で表される。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000014
　ここで、ＡＥは、参照信号Ｅｘ（ｍ）の振幅である。
　たとえば、復調部３１は、次式（１５）の畳み込み演算を実行して復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）を算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000015
　ここで、Ｍｐは、パルス内サンプリング点数である。
　測距部３２は、復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）の時間領域波形に現れる極大ピーク値を検出し、当該検出された極大ピーク値に基づいて目標との距離を表す事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）を算出することができる。ここで、ｉは、検出された極大ピーク値に割り当てられた識別番号を表す１～Ｎｔｇｔの範囲内の整数であり、Ｎｔｇｔは、検出された極大ピーク値の個数を表す整数である。なお、本実施の形態の事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）は、当該目標との距離に相当する電波の往復伝搬時間の値であるが、この代わりに、当該目標との距離の値として算出されてもよい。
　図５Ａ，図５Ｂ，図５Ｃ及び図５Ｄは、変調パルス列ＴＰ（ｎ）、反射波信号Ｒｘ(ｎ)（ｔ）、受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）及び復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）それぞれの波形の例を概念的に表すグラフである。図５Ａ～図５Ｄにおいて、横軸は時間を示し、縦軸は信号の振幅を示している。
　図５Ｂに示される反射波信号Ｒｘ(ｎ)（ｔ）は、送信された変調パルス列ＴＰ（ｎ）が２つの目標で反射することにより生成された反射波信号成分Ｒｘ１ (ｎ)（ｔ），Ｒｘ２ (ｎ)（ｔ）を有している。図５Ｃに示される受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）は、反射波信号成分Ｒｘ１ (ｎ)（ｔ），Ｒｘ２ (ｎ)（ｔ）にそれぞれ対応する受信ディジタル信号成分Ｘ１ (ｎ)（ｍ），Ｘ２ (ｎ)（ｍ）を有している。そして、図５Ｄに示される復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）は、受信ディジタル信号成分Ｘ１ (ｎ)（ｍ），Ｘ２ (ｎ)（ｍ）にそれぞれ対応する復調信号成分（圧縮パルス）Ｄ１，Ｄ２を有する。測距部３２は、復調信号成分Ｄ１，Ｄ２の時間領域波形にそれぞれ現れる極大ピーク値に基づいて事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（１），Ｔｔｇｔ (ｎ)（２）を算出することができる。
　しかしながら、事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）は必ずしも目標との距離を一意に表す値とはいえない。なぜならば、パルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）が反射波信号成分の遅延時間（アンテナ１３と目標との間の電波の往復伝搬時間）よりも短い場合には、アンビギュイティが発生するからである。この点を図６Ａ及び図６Ｂを参照しつつ以下に説明する。
　図６Ａは、一連の変調パルスからなる変調パルス列ＴＰ（ｎ）の一例を概念的に表すグラフであり、図６Ｂは、反射波信号Ｒｘ(ｎ)（ｔ）の一例を表すグラフである。図６Ａ及び図６Ｂにおいて、横軸は時間を示し、縦軸は信号の振幅を示している。図６Ｂに示されるように反射波信号Ｒｘ(ｎ)（ｔ）は、図６Ａの変調パルス列ＴＰ（ｎ）に対応する反射波信号成分Ｒｘｉを有している。しかしながら、パルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）が短いので、反射波信号成分Ｒｘｉは、一連の変調パルスのうちのいずれの変調パルスから生じたのかが明確ではないという点でアンビギュイティが存在する。
　今、次式（１６）に示すとおりに、パルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）で正規化された正規化事前計測値Ｔｎｒｍ (ｎ)（ｉ）を定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000016
　図６Ａ及び図６Ｂの例では、探索空間内に存在する目標との距離候補を表すアンビギュイティ値としては、変調パルス列ＴＰ（ｎ）中の３個の変調パルスにそれぞれ対応する以下の３つの値が考えられる。
　　（Ｔｎｒｍ (ｎ)（ｉ）＋０）×Ｔｐｒｉ（ｎ）×（ｃ／２），
　　（Ｔｎｒｍ (ｎ)（ｉ）＋１）×Ｔｐｒｉ（ｎ）×（ｃ／２），
　　（Ｔｎｒｍ (ｎ)（ｉ）＋２）×Ｔｐｒｉ（ｎ）×（ｃ／２）。
　零以上の整数Ｋに対して、探索空間内に存在する目標との距離候補を表すアンビギュイティ値をＲｉ (ｎ)（Ｋ）で表すとき、アンビギュイティ値Ｒｉ (ｎ)（Ｋ）は、次式（１７）で表され得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000017
　図１に示される距離候補生成部３４は、パルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）を用いて、各事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）から、目標との距離候補を表す複数のアンビギュイティ値Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍｉｎ (ｎ)），Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍｉｎ (ｎ)＋１），…，Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍａｘ (ｎ)）を生成する。ここで、Ｋｍｉｎ (ｎ)は、計測制御部２１により指定された探索範囲内の最近接距離Ｒｍｉｎに対応する下限値であり、Ｋｍａｘ (ｎ)は、当該探索範囲内の最遠距離Ｒｍａｘに対応する上限値である。たとえば、下限値Ｋｍｉｎ (ｎ)及び上限値Ｋｍａｘ (ｎ)は、次式（１８）で表され得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000018
　目標存在分布生成部３５は、各事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）について、複数のアンビギュイティ値Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍｉｎ (ｎ)），…，Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍａｘ (ｎ)）を中心位置とする複数領域にそれぞれ複数の局在分布を有する目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）を生成する。ここで、ｒは距離を表す値である。各局在分布は、各アンビギュイティ値Ｒｉ (ｎ)（Ｋ）を中心位置とする局所領域に目標が存在するであろう確からしさを示す局所的な目標存在分布である。たとえば、目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）は、次式（１９）に示されるように局在分布Ｆ（Ｒｉ (ｎ)（Ｋ）；ｒ）の線形結合として表され得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000019
　局在分布Ｆ（Ｒｉ (ｎ)（Ｋ）；ｒ）は、ｒ＝Ｒｉ (ｎ)（Ｋ）の点を中心位置とする領域に局在化し、計測制御部２１により指定された分布幅Ｗｄを有する局所的な目標存在分布である。たとえば、局在分布Ｆ（Ｒｉ (ｎ)（Ｋ）；ｒ）は、次式（２０）で表され得る。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000020
　図７は、式（２０）に基づく目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）の一例を表すグラフである。図７に示される目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）は、複数の局在分布Ｆ（Ｒｉ (ｎ)（Ｋ）；ｒ）（Ｋ＝Ｋｍｉｎ (ｎ)，Ｋｍｉｎ (ｎ)＋１，…，Ｋｍａｘ (ｎ)－１，Ｋｍａｘ (ｎ)）の組合せにより構成されている。
　ところで、事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）には、信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ－ｔｏ－Ｎｏｉｓｅ　Ｒａｔｉｏ，ＳＮＲ）の値に応じた誤差が存在する。下記の非特許文献２によれば、その種の誤差の絶対値の期待値は、信号対雑音比の平方根に反比例することが知られている。
　非特許文献２：David Knox Barton, "Radar System Analysis and Modeling", Artech House, p. 386, 2004.
　よって、分布幅Ｗｄは、たとえば次式（２１）に従って、想定される信号対雑音比（ＳＮＲ）と所望の距離分解能に応じた比例係数Ｃｒｅｓとに基づいて設定されればよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000021
　なお、各局在分布Ｆ（Ｒｉ (ｎ)（Ｋ）；ｒ）は、図７に示される分布に限定されるものではない。たとえば、ガウス分布といった統計的な分布を局在分布Ｆ（Ｒｉ (ｎ)（Ｋ）；ｒ）として採用してもよい。
　積算部３６は、目標存在分布生成部３５により生成された目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）を、ＰＲＩ番号ｎ及び識別番号ｉについて積算することで積算分布Φ（ｒ）を算出する。積算分布Φ（ｒ）においては、誤目標との距離では低い値が現れ、真の目標との距離では鋭い極大ピーク値が現れることが期待される。たとえば、積算部３６は、次式（２２）に従って目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）を積算することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000022
　なお、式（２２）は、目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）を、ＰＲＩ番号ｎの１～Ｎｉの範囲について積算する式であるが、その範囲に限定されるものではない。積算部３６は、少なくとも２つの異なるＰＲＩ番号ｎについて目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）を積算するように構成可能である。
　図８Ａ，図８Ｂ及び図８Ｃは、目標存在分布Ｐ１ (１)（ｒ），Ｐ１ (２)（ｒ），Ｐ１ (３)（ｒ）の例をそれぞれ表すグラフであり、図８Ｄは、目標存在分布Ｐ１ (１)（ｒ），Ｐ１ (２)（ｒ），Ｐ１ (３)（ｒ）を積算することにより得られた積算分布Φ（ｒ）を表すグラフである。図８Ｄに示される積算分布Φ（ｒ）は、真の目標との距離Ｒｐ（１）にて単一の極大ピーク値を有している。図９は、複数の極大ピーク値を有する積算分布Φ（ｒ）の例を表すグラフである。図９の例では、積算分布Φ（ｒ）は、真の目標との距離Ｒｐ（１），Ｒｐ（２）にて２つ極大ピーク値を有している。
　図１０は、実施の形態１の目標検出部３７の構成例を概略的に示すブロック図である。図１０に示されるように目標検出部３７は、積算分布Φ（ｒ）から、予め決められたピーク検出閾値Ｔｈを超える単数または複数の極大ピーク値を検出するピーク検出部４１と、当該検出された単数または複数の極大ピーク値に基づいて目標情報（たとえば、目標との距離及び目標数）を推定する目標情報推定部４３と、当該推定された目標情報が予め定められた収束条件を満たすか否かを判定する判定部４４とを有している。
　図８Ｄの例では、ピーク検出部４１は、ピーク検出閾値Ｔｈを超える単一の極大ピーク値を検出することができ、目標情報推定部４３は、当該単一の極大ピーク値に基づいて、真の目標との距離Ｒｐ（１）及び目標数（＝１）を目標情報として推定することができる。図９の例では、ピーク検出部４１は、ピーク検出閾値Ｔｈを超える２つの極大ピーク値を検出することができ、目標情報推定部４３は、当該２つの極大ピーク値に基づいて、真の目標との距離Ｒｐ（１），Ｒｐ（２）及び目標数（＝２）を目標情報として推定することができる。
　判定部４４は、複数回数に亘って目標数が推定されたときに、当該推定された目標数のばらつきを表す統計量（たとえば、分散または標準偏差）が予め決められた許容範囲内であるときに収束条件が満たされたと判定し、当該統計量が当該許容範囲外であるときには収束条件が満たされないと判定する。判定部４４は、当該推定された目標情報が収束条件を満たすと判定したときに、当該推定された目標情報を表示器などの外部装置３９に出力する。なお、外部装置３９は表示器に限定されるものではない。たとえば、外部装置３９が、目標の追尾を行う追尾装置であってもよい。
　また判定部４４は、判定結果を示す判定データＤｄを計測制御部２１に供給する。後に詳述するように計測制御部２１は、信号処理を繰り返すか否かを判定するために判定データＤｄを使用する。
　上記した信号処理器２０の機能の全部または一部は、たとえば、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ），ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）またはＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ）などの半導体集積回路を有する単数または複数のプロセッサにより実現可能である。ここで、ＰＬＤとは、当該ＰＬＤの製造後に設計者が自由にその機能を変更することができる半導体集積回路である。ＰＬＤの例としては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）が挙げられる。あるいは、信号処理器２０の機能の全部または一部は、ソフトウェアまたはファームウェアのプログラムコードを実行する、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）またはＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などの演算装置を含む単数または複数のプロセッサで実現されてもよい。あるいは、ＤＳＰ，ＡＳＩＣまたはＰＬＤなどの半導体集積回路と、ＣＰＵまたはＧＰＵなどの演算装置との組み合わせを含む単数または複数のプロセッサによって信号処理器２０の機能の全部または一部を実現することも可能である。
　図１１は、実施の形態１の信号処理器２０のハードウェア構成例である信号処理回路７０の概略構成を示すブロック図である。信号処理回路７０は、プロセッサ７１、入出力インタフェース７４、メモリ７２、記憶装置７３及び信号路７５を備えている。信号路７５は、プロセッサ７１、入出力インタフェース７４、メモリ７２及び記憶装置７３を相互に接続するためのバスである。入出力インタフェース７４は、センサ部１０から入力された受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）をプロセッサ７１に転送するインタフェース機能と、プロセッサ７１から転送されたディジタル信号を外部装置３９にする出力インタフェース機能と、外部機器（図示せず）から入力された制御データ及び設定データ（たとえば、探索範囲を指定する設定データ）をプロセッサ７１に転送するインタフェース機能とを有している。
　メモリ７２は、プロセッサ７１がディジタル信号処理を実行する際に使用されるワークメモリと、当該ディジタル信号処理で使用されるデータが展開される一時記憶メモリとを含む。たとえば、メモリ７２は、フラッシュメモリ及びＳＤＲＡＭ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの半導体メモリで構成されればよい。記憶装置７３は、各種設定データ及び信号データなどの種々のデータを格納する記憶媒体として利用され得る。プロセッサ７１がＣＰＵまたはＧＰＵなどの演算装置を含む場合には、記憶装置７３は、オペレーティング・システム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ，ＯＳ）のデータ、及び、当該演算装置で実行されるべきソフトウェアまたはファームウェアの信号処理プログラムのコードを格納する記憶媒体として利用可能である。たとえば、記憶装置７３は、ＳＤＲＡＭなどの揮発性の半導体メモリ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）などのフラッシュメモリ、及び、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の半導体メモリで構成されればよい。
　なお、図１１の例では、プロセッサ７１の個数は１つであるが、これに限定されるものではない。互いに連携して信号処理を実行する複数個のプロセッサを用いて信号処理器２０のハードウェア構成が実現されてもよい。さらには、信号処理器２０の複数の構成要素の一部が専用のハードウェアで実現されてもよい。
　次に、図１２及び図１３を参照しつつ、信号処理器２０により実行される信号処理の手順について説明する。図１２及び図１３は、実施の形態１に係る信号処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１２のフローチャートと図１３のフローチャートとは、結合子Ｃ１，Ｃ２を介して結合されている。
　外部機器（図示せず）から探索指令を受けると、計測制御部２１は、複数種のパルス繰り返し周波数にそれぞれ対応する複数種のパルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（１）～Ｔｐｒｉ（Ｎｉ）を設定する（ステップＳＴ１０）。このとき、計測制御部２１は、パルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（１）～Ｔｐｒｉ（Ｎｉ）を互いに異なる初期値に設定すればよい。次に、計測制御部２１は、ＰＲＩ番号ｎの値を零に初期化する（ステップＳＴ１１）。
　次のステップＳ１２では、計測制御部２１は、１～Ｎｉの範囲内でＰＲＩ番号ｎを循環的（サイクリック）にインクリメントする。すなわち、計測制御部２１は、ＰＲＩ番号ｎを１だけ増加して得られるインクリメント値（＝ｎ＋１）が１～Ｎｉの範囲内のときは、ＰＲＩ番号ｎの値を当該インクリメント値に置き換え、当該インクリメント値がＮｉを超えたときは、ＰＲＩ番号ｎの値を１に置き換える。
　次いで、計測制御部２１は、センサ部１０を制御して、パルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）にて対応する変調パルス列ＴＰ（ｎ）をアンテナ１３から送信させる（ステップＳＴ１３）。このとき、アンテナ１３は、信号生成回路１１から送受信切替器１２を介して入力された変調パルス列ＴＰ（ｎ）を探索空間に向けて送信する。受信回路１４は、アンテナ１３から送受信切替器１２を介して入力された反射波信号Ｒｘ(ｎ)（ｔ）に信号処理を施して受信ディジタル信号（受信ビデオ信号）Ｘ(ｎ)（ｍ）を生成し、当該受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）を信号処理器２０に出力する。
　信号処理器２０がセンサ部１０から受信ディジタル信号（受信ビデオ信号）Ｘ(ｎ)（ｍ）を取得すると（ステップＳＴ１４）、事前計測部３０における復調部３１は、受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）にパルス圧縮すなわち復調処理を施して復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）を生成する（ステップＳＴ１５）。
　測距部３２は、復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）の信号振幅が予め決められた閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳＴ１６）。復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）の信号振幅が閾値以下であると判定した場合には（ステップＳＴ１６のＮＯ）、測距部３２は、後のステップＳＴ１７での信頼度の低い事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）の算出を回避するために、ステップＳＴ１２に手順を移行させる。この場合、計測制御部２１は、ＰＲＩ番号ｎを循環的にインクリメントし（ステップＳＴ１２）、センサ部１０を制御して変調パルス列ＴＰ（ｎ）をアンテナ１３から順次送信させる（ステップＳＴ１３）。
　一方、復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）の信号振幅が閾値よりも大きいと判定した場合には（ステップＳＴ１６のＹＥＳ）、測距部３２は、復調信号Ｆ(ｎ)（ｍ）に基づいて単数または複数の事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）の算出を試みる（ステップＳＴ１７）。事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）の算出に成功しなかった場合には（ステップＳＴ１８のＮＯ）、測距部３２はステップＳＴ１２に手順を移行させる。
　一方、測距部３２が事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）の算出に成功した場合には（ステップＳＴ１８のＹＥＳ）、距離候補生成部３４は、各事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）について（すなわち、ＰＲＩ番号ｎ及び識別番号ｉの組合せの各々について）、パルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）を用いて、各事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）から複数のアンビギュイティ値Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍｉｎ (ｎ)），Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍｉｎ (ｎ)＋１），…，Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍａｘ (ｎ)）を生成する（ステップＳＴ１９）。
　次に、目標存在分布生成部３５は、各事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）について、アンビギュイティ値Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍｉｎ (ｎ)），…，Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍａｘ (ｎ)）を中心位置とする複数領域にそれぞれ複数の局在分布を有する目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）を生成する（ステップＳＴ２０）。積算部３６は、異なるＰＲＩ番号ｎに対応する複数の目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）が存在する場合には（ステップＳＴ２１のＹＥＳ）、当該目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）を、ＰＲＩ番号ｎ及び識別番号ｉについて積算することで積算分布Φ（ｒ）を算出する（ステップＳＴ２２）。一方、異なるＰＲＩ番号ｎに対応する複数の目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）が未だに存在していない場合には（ステップＳＴ２１のＮＯ）、積算部３６はステップＳＴ１２に手順を移行させる。
　ステップＳＴ２２の後、図１０に示されるピーク検出部４１は、積算分布Φ（ｒ）に現れる極大ピーク値の検出を試みる（ステップＳＴ２３）。具体的には、ピーク検出部４１は、上記のとおり、積算分布Φ（ｒ）から、予め決められたピーク検出閾値Ｔｈを超える極大ピーク値の検出を試みることができる。
　ピーク検出部４１が極大ピーク値の検出に成功しなかった場合には（ステップＳＴ２４のＮＯ）、ピーク検出部４１はステップＳＴ１２に手順を移行させる。一方、ピーク検出部４１が単数または複数の極大ピーク値の検出に成功した場合には（ステップＳＴ２４のＹＥＳ）、図１０に示される目標情報推定部４３は、当該検出された単数または複数の極大ピーク値に基づいて、真の目標との距離及び目標数を目標情報として推定する（図１３のステップＳＴ２５）。
　次いで、図１０に示される判定部４４は、目標情報推定部４３で推定された目標情報を用いた収束判定処理を実行する（ステップＳＴ２６）。このとき、判定部４４は、推定された目標数が予め定められた収束条件を満たすときに収束条件が満たされたと判定し、それ以外のときに収束条件が満たされないと判定する。また判定部４４は、判定結果を示す判定データＤｄを計測制御部２１に供給する。
　図１４は、図１３に示される収束判定処理（ステップＳＴ２６）の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１４を参照すると、判定部４４は、ステップＳＴ２５における目標数の推定が所定の複数回数以上実行されたか否かを判定する（ステップＳＴ３１）。目標数の推定が所定の複数回数以上実行されていないときは（ステップＳＴ３１のＮＯ）、判定部４４は、収束条件は満たされないと判定する（ステップＳＴ３４）。一方、目標数の推定が所定の複数回数以上実行されたときは（ステップＳＴ３１のＹＥＳ）、判定部４４は、複数回数に亘って推定された目標数のばらつきを表す統計量（たとえば、分散または標準偏差）を算出する（ステップＳＴ３２）。
　今、収束判定処理のために、直近Ｎｅｓｔ回分の目標数Ｎｔｇｔ［１］，…，Ｎｔｇｔ［Ｎｅｓｔ］が推定された場合を考える（Ｎｅｓｔは２以上の整数）。統計量として分散σ２（σは標準偏差）を使用する場合には、判定部４４は、次式（２３）に従って分散σ２を算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000023
　式（２３）において、μは、次式（２４）で表されるような目標数Ｎｔｇｔ［ｋ］の平均である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000024
　判定部４４は、当該算出された統計量が許容範囲内にあるときは（ステップＳＴ３３のＹＥＳ）、収束条件は満たされたと判定し（ステップＳＴ３５）、当該算出された統計量が許容範囲内にないときは（ステップＳＴ３３のＮＯ）、収束条件は満たされないと判定する（ステップＳＴ３４）。たとえば、統計量として分散σ２または標準偏差σを使用する場合には、判定部４４は、分散σ２または標準偏差σは閾値以上であるときは、収束条件は満たされたと判定することができ、分散σ２または標準偏差σが閾値を下回るときは、収束条件は満たされないと判定することができる。たとえば、当該閾値は、Ｎｅｓｔ回の推定を通じて目標数の誤差が１より大きくなる確率が何％を超えないようにしたいかという条件に基づいて計算可能である。
　図１３を参照すると、ステップＳＴ２６の収束判定処理にて収束条件が満たされないと判定されたとき（ステップＳＴ２７のＮＯ）、計測制御部２１は、事前計測部３０，距離候補生成部３４，目標存在分布生成部３５，積算部３６及び目標検出部３７を制御してステップＳＴ１２以後を再度実行させる。
　一方、ステップＳＴ２６の収束判定処理にて収束条件が満たされたと判定されたときは（ステップＳＴ２７のＹＥＳ）、判定部４４は、ステップＳＴ２５で推定された目標情報を表示器などの外部装置３９に出力する（ステップＳＴ２８）。そして計測制御部２１は、信号処理を完了させる。
　以上に説明したように実施の形態１の信号処理器２０においては、距離候補生成部３４は、事前計測部３０により算出された各事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）について、パルス繰り返し周期Ｔｐｒｉ（ｎ）を用いて、各事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）から複数のアンビギュイティ値Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍｉｎ (ｎ)），Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍｉｎ (ｎ)＋１），…，Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍａｘ (ｎ)）を生成する。目標存在分布生成部３５は、図７に示したように、各事前計測値Ｔｔｇｔ (ｎ)（ｉ）について、複数のアンビギュイティ値Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍｉｎ (ｎ)），Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍｉｎ (ｎ)＋１），…，Ｒｉ (ｎ)（Ｋｍａｘ (ｎ)）を中心位置とする複数領域にそれぞれ複数の局在分布（各々が、単数または複数の目標が存在するであろう確からしさを示す分布）を有する目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）を生成する。積算部３６は、目標存在分布Ｐｉ (ｎ)（ｒ）を積算することで積算分布Φ（ｒ）を算出する。探索空間内に複数の目標が存在する場合には、図９に例示したとおり、積算分布Φ（ｒ）には、当該複数の目標にそれぞれ対応する複数の極大ピーク値が現れる。よって、目標検出部３７は、積算分布Φ（ｒ）に現れる複数の極大ピーク値を検出し、当該検出された極大ピーク値に基づいて目標情報（目標との距離及び目標数）を推定することができる。したがって、実施の形態１の信号処理器２０は、探索空間内に存在する複数の目標を高い距離分解能で同時に検出することができる。
　また目標検出部３７は、センサ部１０から信号処理器２０に受信ディジタル信号Ｘ(ｎ)（ｍ）が入力される度に、所定条件が満たされた場合（図１２のステップＳＴ１６，ＳＴ１８，ＳＴ２１，ＳＴ２４のＹＥＳ）には目標数を推定し、当該推定された目標数が予め定められた収束条件を満たすか否かを判定することができる（図１３のステップＳＴ２５，ＳＴ２６）。計測制御部２１は、その判定結果を示す判定データＤｄに基づいて、図１２及び図１３のステップＳＴ１２～ＳＴ２５の繰り返しから抜けだすタイミングを的確に決定して信号処理を完了させることができる。
実施の形態２．
　次に、実施の形態２について説明する。実施の形態１では、目標検出部３７は、積算分布Φ（ｒ）からピーク検出閾値Ｔｈを超える極大ピーク値を検出しているので、ピーク検出閾値Ｔｈによっては、誤目標に対応する極大ピーク値が誤って検出される可能性がある。実施の形態２は、誤目標に対応する極大ピーク値の誤検出を抑制して目標検出精度の向上を図るものである。
　図１５は、実施の形態２のパルスレーダシステム２の概略構成を示すブロック図である。図１５に示されるようにパルスレーダシステム２は、センサ部１０と、当該センサ部１０と連携して動作する信号処理器２０Ａとを備えて構成される。本実施の形態の信号処理器２０Ａの構成は、図１に示した目標検出部３７に代えて目標検出部３７Ａが設けられている点を除いて、実施の形態１の信号処理器２０の構成と同じである。図１６は、本実施の形態の目標検出部３７Ａの構成例を概略的に示すブロック図である。本実施の形態の目標検出部３７Ａの構成は、図１０に示したピーク検出部４１及び目標情報推定部４３に代えてピーク検出部４１Ａ及び目標情報推定部４３Ａが設けられている点を除いて、実施の形態１の目標検出部３７の構成と同じである。
　本実施の形態のピーク検出部４１Ａは、積算分布Φ（ｒ）から、予め決められたピーク検出閾値Ｔｈｎを超える複数の極大ピーク値を検出する機能を有する。ここで、ピーク検出閾値Ｔｈｎは、真の目標に対応する極大ピーク値のみならず、誤目標に対応する極大ピーク値を検出可能な値に設定される。目標情報推定部４３Ａは、当該検出された複数の極大ピーク値を降順または昇順で並べ替えて極大ピーク値の降順配列Πまたは昇順配列Ψを生成する。当該検出された複数の極大ピーク値を降順で並べ替える場合には、目標情報推定部４３Ａは、次式（２５）に示されるような降順配列Πを生成することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000025

　ここで、Ｎｃｎｄは、ピーク検出数（検出された極大ピーク値の個数）を表す整数である。
　また目標情報推定部４３Ａは、次式（２６）に示されるような、降順配列Πにおいて隣接する極大ピーク値Φ（ｒｐ（ｕ）），Φ（ｒｐ（ｕ＋１））間の差分絶対値Δ（ｕ）の配列を生成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000026
　ここで、ｕは、配列番号を表す１～Ｎｃｎｄ－１の範囲内の整数である。
　さらに目標情報推定部４３Ａは、差分絶対値Δ（ｕ）の配列から最大値Δ（ｕ＝ｕｍａｘ）を検出し、当該最大値Δ（ｕ＝ｕｍａｘ）に基づいて目標情報（目標数及び目標との距離）を推定することができる。式（２６）に基づいて差分絶対値Δ（ｕ）が算出される場合には、目標情報推定部４３Ａは、最大値Δ（ｕ＝ｕｍａｘ）に対応する配列番号ｕｍａｘを推定目標数として算出することができる。また目標情報推定部４３Ａは、降順配列Πのうちの下位ｕｍａｘ個の極大ピーク値Φ（ｒｐ（１）），…，Φ（ｒｐ（ｕｍａｘ））を抽出し、当該極大ピーク値Φ（ｒｐ（１）），…，Φ（ｒｐ（ｕｍａｘ））にそれぞれ対応する距離ｒｐ（１），…，ｒｐ（ｕｍａｘ）を、目標との推定距離として算出することができる。
　図１７は、８個の極大ピーク値Φ（ｒｐ（１）），Φ（ｒｐ（２）），…，Φ（ｒｐ（８））を有する積算分布Φ（ｒ）の一例を表すグラフである。図１８Ａは、図１７に示した積算分布Φ（ｒ）に基づいて構成された降順配列Πを表すグラフである。図１８Ａに示されるように、降順配列Πは、真の目標に対応する極大ピーク値群８０Ｒと、誤目標に対応する極大ピーク値群８０Ｅとからなる。真の目標に対応する極大ピーク値間の差は比較的小さく、誤目標に対応する極大ピーク値間の差も比較的小さく、真の目標に対応する極大ピーク値と誤目標に対応する極大ピーク値との間の差は比較的大きいことが分かる。図１８Ｂは、図１８Ａに示した降順配列Πに基づいて生成された差分絶対値Δ（ｕ）の配列を表すグラフである。図１８Ｂに示されるように、最大値Δ（２）に対応する配列番号（＝２）が真の目標数と一致する。
　一方、当該検出された複数の極大ピーク値を昇順で並べ替える場合には、目標情報推定部４３Ａは、次式（２７）に示されるような昇順配列Ψを生成することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000027
　ここで、ｖは、配列番号を表す１～Ｎｃｎｄ－１の範囲内の整数である。
　また目標情報推定部４３Ａは、次式（２８）に示されるような、昇順配列Ψにおいて隣接する極大ピーク値Φ（ｂｐ（ｖ＋１）），Φ（ｂｐ（ｖ））間の差分絶対値Ｄ（ｖ）の配列を生成する。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000028
　さらに目標情報推定部４３Ａは、差分絶対値Ｄ（ｖ）の配列のうちの最大値Δ（ｖ＝ｖｍａｘ）を検出し、当該最大値Δ（ｖ＝ｖｍａｘ）に基づいて目標情報（目標数及び目標との距離）を推定することができる。式（２８）に基づいて差分絶対値Ｄ（ｖ）が算出される場合には、目標情報推定部４３Ａは、最大値Ｄ（ｖ＝ｖｍａｘ）に対応する配列番号ｖｍａｘをピーク検出数Ｎｃｎｄから減算して得られる値Ｎｏ（＝Ｎｃｎｄ－ｖｍａｘ）を、推定目標数として算出することができる。また目標情報推定部４３Ａは、昇順配列Ψのうちの上位Ｎｏ個の極大ピーク値Φ（ｂｐ（Ｎｃｎｄ）），…，Φ（ｂｐ（Ｎｃｎｄ－ｖｍａｘ））を抽出し、当該極大ピーク値Φ（ｂｐ（Ｎｃｎｄ）），…，Φ（ｂｐ（Ｎｃｎｄ－ｖｍａｘ））にそれぞれ対応する距離ｂｐ（Ｎｃｎｄ），…，ｂｐ（Ｎｃｎｄ－ｖｍａｘ）を、目標との推定距離として算出することができる。
　次に、図１９及び図２０を参照しつつ、信号処理器２０Ａにより実行される信号処理の手順について説明する。図１９は、実施の形態２に係る信号処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートであり、図２０は、図１９に示される目標情報推定処理（ステップＳＴ２５Ａ）の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１９のフローチャートは、図１２及び図１３のステップＳＴ２３，ＳＴ２５に代えてステップＳＴ２３Ａ，ＳＴ２５Ａが設けられている点を除いて、図１２及び図１３のフローチャートと同じである。
　図１９を参照すると、図１６に示されるピーク検出部４１Ａは、ステップＳＴ２３Ａにて、積算分布Φ（ｒ）に現れる複数の極大ピーク値の検出を試みる。複数の極大ピーク値の検出に成功しなかった場合には（ステップＳＴ２４のＮＯ）、ステップＳＴ１２に手順が移行する。一方、ピーク検出部４１Ａが複数の極大ピーク値の検出に成功した場合には（ステップＳＴ２４のＹＥＳ）、図１６に示される目標情報推定部４３Ａは、目標情報推定処理を実行する（ステップＳＴ２５Ａ）。
　すなわち、図２０を参照すると、目標情報推定部４３Ａは、上記のとおり、当該検出された複数の極大ピーク値を降順または昇順で並べ替えて極大ピーク値の降順配列Πまたは昇順配列Ψを生成する（ステップＳＴ４１）。次いで、目標情報推定部４３Ａは、降順配列Πまたは昇順配列Ψにおいて隣接する極大ピーク値間の差分絶対値Δ（ｕ）またはＤ（ｖ）の配列を生成し（ステップＳＴ４２）、差分絶対値Δ（ｕ）またはＤ（ｖ）の配列から最大値を検出する（ステップＳＴ４３）。
　その後、目標情報推定部４３Ａは、当該最大値に基づいて目標数及び目標との距離を目標情報として推定する（ステップＳＴ４４）。その後は、図１９のステップＳＴ２６が実行される。
　以上に説明したように実施の形態２では、誤目標に対応する極大ピーク値の誤検出を抑制することができるので、実施の形態１と比べると、信頼度の高い目標情報（目標数及び目標との距離）の推定が可能となる。
　また判定部４４は、信頼度の高い目標数を用いた収束判定処理（ステップＳＴ２６）を実行することができるので、計測制御部２１は、その判定結果を示す判定データＤｄに基づき、図１９のステップＳＴ１２～ＳＴ２５Ａの繰り返しから抜けだすタイミングをより的確に決定して信号処理を完了させることができる。
　以上、図面を参照して実施の形態１，２及びこれらの変形例について述べたが、実施の形態１，２及びこれらの変形例は例示であり、実施の形態１，２及びこれらの変形例以外の様々な実施の形態もあり得る。実施の形態１，２の自由な組み合わせ、各実施の形態の任意の構成要素の変形、または各実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
　たとえば、実施の形態１の場合と同様に、実施の形態２の各信号処理器の機能の全部または一部は、ＤＳＰ，ＡＳＩＣまたはＰＬＤなどの半導体集積回路を有する単数または複数のプロセッサにより実現可能である。あるいは、各信号処理器の機能の全部または一部は、ソフトウェアまたはファームウェアのプログラムコードを実行する、ＣＰＵまたはＧＰＵなどの演算装置を含む単数または複数のプロセッサで実現されてもよい。あるいは、ＤＳＰ，ＡＳＩＣまたはＰＬＤなどの半導体集積回路と、ＣＰＵまたはＧＰＵなどの演算装置との組み合わせを含む単数または複数のプロセッサによって各信号処理器の機能の全部または一部を実現することも可能である。図１１に示した信号処理回路７０によって各信号処理器のハードウェア構成が実現されてもよい。
　本開示に係る信号処理器、パルスレーダシステム及び信号処理方法は、地上に設置されたレーダシステム、あるいは、航空機、車両もしくは船舶などの移動体に搭載されたレーダシステムに適用され得る。
　１，２　パルスレーダシステム、１０　センサ部、１１　信号生成回路、１２　送受信切替器、１３　アンテナ、１４　受信回路、２０，２０Ａ　信号処理器、２１　計測制御部、３０　事前計測部、３１　復調部、３２　測距部、３４　距離候補生成部、３５　目標存在分布生成部、３６　積算部、３７，３７Ａ　目標検出部、３９　外部装置、４１，４１Ａ　ピーク検出部、４３，４３Ａ　目標情報推定部、４４　判定部、５０　局部発振器、５１　パルス生成器、５２　パルス内変調器、５４　ダウンコンバータ、５５　帯域フィルタ、５６　増幅器、５７　位相検波器、５８　Ａ／Ｄ変換器、７０　信号処理回路、７１　プロセッサ、７２　メモリ、７３　記憶装置、７４　入出力インタフェース、７５　信号路、８０Ｒ，８０Ｅ　極大ピーク値群。

Claims (6)

  1. 　複数種のパルス繰り返し周期でそれぞれ複数パターンの変調パルス列を生成し、前記複数パターンの変調パルス列を探索空間に送信し、前記探索空間に存在する単数または複数の目標で前記複数パターンの変調パルス列が反射したときに生じた複数の反射波信号を受信し、前記複数の反射波信号に信号処理を施すことにより前記複数種のパルス繰り返し周期にそれぞれ対応する複数の受信信号を生成するセンサ部と連携して動作する信号処理器であって、
    　前記センサ部から入力された複数の受信信号に基づいて、前記探索空間内に存在する単数または複数の目標との距離を表す複数の事前計測値をそれぞれ算出する事前計測部と、
    　前記複数の事前計測値の各事前計測値について、前記複数種のパルス繰り返し周期のうち前記各事前計測値に対応するパルス繰り返し周期を用いて、前記各事前計測値から前記単数または複数の目標との距離候補を表す複数のアンビギュイティ値を生成する距離候補生成部と、
    　前記各事前計測値について、前記複数のアンビギュイティ値を中心位置とする複数領域にそれぞれ前記単数または複数の目標が存在するであろう確からしさを示す複数の局在分布を有する目標存在分布を生成する目標存在分布生成部と、
    　前記目標存在分布生成部により前記複数の事前計測値についてそれぞれ生成された複数の当該目標存在分布を積算することで積算分布を算出する積算部と、
    　前記積算分布に現れる単数または複数の極大ピーク値を検出し、当該検出された極大ピーク値に基づいて前記単数または複数の目標に関する目標情報を推定する目標検出部と
    を備えることを特徴とする信号処理器。
  2. 　請求項１に記載の信号処理器であって、
    　前記事前計測部、前記距離候補生成部、前記目標存在分布生成部、前記積算部及び前記目標検出部は、前記センサ部から前記複数の受信信号が入力される度に、前記複数の事前計測値を算出する処理と、前記複数のアンビギュイティ値を生成する処理と、前記複数の目標存在分布を生成する処理と、前記積算分布を算出する処理と、前記目標情報を推定する処理とを含む信号処理を実行し、
    　前記目標検出部は、前記単数または複数の目標の数を推定し、当該推定された目標の数が予め定められた収束条件を満たすと判定したときに前記目標情報を出力する、ことを特徴とする信号処理器。
  3. 　請求項２に記載の信号処理器であって、前記目標検出部は、複数回数に亘って前記単数または複数の目標の数を前記目標情報として推定し、当該推定された目標の数のばらつきを表す統計量が予め決められた許容範囲内にあるときに前記収束条件が満たされたと判定することを特徴とする信号処理器。
  4. 　請求項２または請求項３に記載の信号処理器であって、
    　前記目標検出部は、
    　前記積算部により算出された積算分布に現れる複数の極大ピーク値を検出するピーク検出部と、
    　当該検出された複数の極大ピーク値を降順または昇順で並べ替えて極大ピーク値の配列を生成し、前記極大ピーク値の配列において隣接する極大ピーク値間の差分絶対値の配列のうちの最大値に基づいて、前記単数または複数の目標の数を前記目標情報として推定する目標情報推定部と
    を含むことを特徴とする信号処理器。
  5. 　請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の信号処理器と、
    　前記センサ部と
    を備えたことを特徴とするパルスレーダシステム。
  6. 　複数種のパルス繰り返し周期でそれぞれ複数パターンの変調パルス列を生成し、前記複数パターンの変調パルス列を探索空間に送信し、前記探索空間に存在する単数または複数の目標で前記複数パターンの変調パルス列が反射したときに生じた複数の反射波信号を受信し、前記複数の反射波信号に信号処理を施すことにより前記複数種のパルス繰り返し周期にそれぞれ対応する複数の受信信号を生成するセンサ部と連携して動作する信号処理器において実行される信号処理方法であって、
    　前記センサ部から入力された複数の受信信号に基づいて、前記探索空間内に存在する単数または複数の目標との距離を表す複数の事前計測値をそれぞれ算出するステップと、
    　前記複数の事前計測値の各事前計測値について、前記複数種のパルス繰り返し周期のうち前記各事前計測値に対応するパルス繰り返し周期を用いて、前記各事前計測値から前記単数または複数の目標との距離候補を表す複数のアンビギュイティ値を生成するステップと、
    　前記各事前計測値について、前記複数のアンビギュイティ値を中心位置とする複数領域にそれぞれ前記単数または複数の目標が存在するであろう確からしさを示す複数の局在分布を有する目標存在分布を生成するステップと、
    　前記複数の事前計測値についてそれぞれ生成された複数の当該目標存在分布を積算することで積算分布を算出するステップと、
    　前記積算分布に現れる単数または複数の極大ピーク値を検出し、当該検出された極大ピーク値に基づいて目標情報を推定するステップと
    を備えることを特徴とする信号処理方法。
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