WO2021240927A1 - レーダ装置 - Google Patents

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WO2021240927A1
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radar device
target
processing unit
virtual
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幸徳 赤峰
美裕 中尾
堅一 嶋田
浩司 黒田
Original Assignee
日立Astemo株式会社
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    • 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
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    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
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    • G—PHYSICS
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    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates

Definitions

  • the present invention is a technique relating to a radar device.
  • millimeter-wave radar For autonomous driving of vehicles, high-resolution millimeter-wave radar is required in scenes such as free space detection at intersections and parking lots and vehicle detection at the end of traffic jams on highways.
  • the MUSIC method (Multiple Signal Classification) is known as a method for achieving high resolution with a limited aperture length.
  • the MUSIC method is a method that utilizes the orthogonality between the eigenvectors of the signal and the eigenvectors of noise. After calculating the correlation matrix of the array received signal, the number of wave sources is estimated by expanding the eigenvalues, and null detection caused by the orthogonality is performed while sweeping the angle. Perform the calculation.
  • Patent Document 1 is a method of virtually increasing the number of received antennas by the Katri-Lao product, and after generating a correlation matrix by array received signals, an extended signal is generated by non-overlapping elements of the matrix.
  • the MUSIC method has the disadvantage that the calculation load is heavy while high resolution can be obtained because null detection is performed by angle sweep.
  • DSP Digital Signal Processor
  • Patent Document 1 after the correlation matrix based on the array received signal is generated, the extended signal is generated by the non-overlapping elements of the matrix, but an error occurs in the direction detection of the target due to the correlation between the targets. In order to suppress this error, Patent Document 1 avoids the problem by repeatedly processing the generation of the extended signal and the direction estimation while narrowing the search range. However, even for one target, it is necessary to repeatedly execute the generation of the extended signal and the direction estimation as the loop processing, and there is a concern that the calculation load becomes very heavy depending on the convergence of the loop processing.
  • An object of the present invention is to provide a radar device that reduces a computational load and enables high-resolution processing.
  • a receiving antenna for receiving a received signal from a target, a processing unit for generating a virtual received signal when received by a virtual antenna based on the received signal, and the above-mentioned It has a target direction calculation unit that calculates the direction of the target based on the received signal and the virtual received signal, and the processing unit estimates the direction of the target from the received signal. It is a radar device that performs estimation processing and generates the virtual received signal based on the estimated orientation.
  • FIG. It is a block block diagram of the radar apparatus in Example 1.
  • FIG. It is a figure which imaged the received signal from a certain angle direction by a receiving array antenna and a virtual antenna. It is an image diagram when the amplitude / phase information in the received signal of the receiving array antenna is plotted by dividing into the real number / imaginary part, and the polynomial approximation is made. It is an angular directional spectrum obtained by processing the received signal of the receiving array antenna in the spatial direction. It is an image diagram when the amplitude / phase information in the received signal of the receiving array antenna is plotted by dividing into the real number / imaginary part, and the polynomial approximation is made.
  • FIG. 1 is a block configuration diagram of a radar device according to the first embodiment.
  • the radar device is composed of an array antenna / analog part and a digital part.
  • the array antenna / analog section outputs a transmission signal from the transmission antenna (101).
  • a synthesizer (103) is used as the transmission signal, and a chirp signal whose frequency is linearly changed with time is often used.
  • the transmitted transmission signal is reflected by the target target, and a part of the reflected wave is returned to the reception array antenna (102) and received.
  • the receiving array antenna (102) is composed of a plurality of antenna elements.
  • the signal received by the reception array antenna (102) is down-converted by the mixer (104), which is a frequency converter, to convert the millimeter wave reception signal into a low frequency signal.
  • the signal of the synthesizer (103) is used as the local signal of the mixer (104).
  • the time difference between the transmission signal and the reception signal that is, the frequency corresponding to the distance of the target target is output from the mixer (104).
  • the output signal of the mixer (104) is converted into a digital signal by the A / D converter (105) and transmitted to the digital unit.
  • the time / frequency FFT processing unit (106) processes the time / frequency FFT with respect to the received signal received by each antenna element constituting the reception array antenna (102).
  • FFT represents a Fast Fourier Transform.
  • the processing of each block constituting the digital unit may be executed by a CPU such as a microcomputer by reading a program recorded in a recording device and executing it as software, or by using dedicated hardware such as a circuit. You may do so.
  • the distance distribution can be grasped by performing the frequency FFT processing, and the velocity distribution can be grasped by performing the time FFT processing. be able to.
  • FIG. 2 is an image of a received signal from a certain angle direction by the receiving array antenna (102) and the virtual antenna in the first embodiment.
  • the time / frequency FFT processing unit (106) has complex information (201) x1, x2, x3, x4, regarding the received signal from the angular orientation (203) of the target. Generate x5.
  • the electromagnetic wave of the received signal is the wavelength (204).
  • a phase difference occurs in the signal received by each antenna element when the angular direction of the target is oblique from the front.
  • a virtual received signal is generated by the virtual antenna (205).
  • the virtual antenna (205) is arranged on the right side of the receiving array antenna (102) made of a real antenna element, but it may be arranged on the left side.
  • the complex information (201) is determined by the arrival direction of the electromagnetic wave, that is, the angular direction of the target (203), the wavelength of the electromagnetic wave (204), and the arrangement of the receiving array antenna (102).
  • the complex information (201) changes regularly among the receiving antenna elements constituting the receiving array.
  • the angular direction (203) of the target can be obtained by the regular change of the complex information (201).
  • the aperture length (202) is the distance from one end of the receiving array antenna (102) to the other.
  • In-vehicle radars are often installed inside vehicle bumpers or headlights, and the installation space is limited, making it difficult to increase the opening length (202).
  • the MUSIC method is well known as an algorithm for obtaining high resolution with a limited aperture length, but it is a problem in an automatic driving system that has a relatively heavy calculation load and needs to process multiple targets in a short time. Become.
  • the complex information of the virtual antenna (205) virtually extended outside the aperture length (202) is used by using regular changes in the complex information (201). It would be good if it could be estimated by a simple calculation as much as possible. Examples of simple calculations include a method of performing polynomial approximation on complex information (201) and estimating a virtual antenna (205), and a method using a learner.
  • the polynomial approximation processing unit (301) of the real number part and the polynomial approximation processing unit (302) of the imaginary number part separate the complex information (201) into the real number part and the imaginary number part, and then horizontally as shown in FIG. Plot is performed with the axis as the antenna position (303) and the vertical axis as the real value (304) or the imaginary value (305).
  • FIG. 3 is an image diagram when the amplitude / phase information in the received signal of the receiving array antenna is plotted by dividing it into real / imaginary parts and polynomial approximation is performed.
  • the vertical axis shows a real value or an imaginary value
  • the horizontal axis shows the antenna position.
  • complex information (201) at the antenna positions of the five antenna elements is plotted (306) in a circle.
  • the complex information of the virtual antenna position is estimated by drawing a polynomial approximation curve (307) to the outside of the aperture length (202) with respect to the plotted complex information.
  • the polynomial approximation is an example of a method of estimating the extended range from the plotted complex information (201), and as another estimation method, the extended range is calculated by using a learner trained by machine learning using data having a known orientation. It is also possible to estimate.
  • FIG. 4 is an angular directional spectrum obtained by processing the received signal of the receiving array antenna in the spatial direction. Further, FIG. 4 shows the complex information (201) using the target angle directional spectrum (401) calculated by spatial FFT processing and the virtual complex information extended by the polynomial approximation curve (307). It is a figure which shows the target angle direction spectrum (402) which processed the space FFT. The vertical axis shows the power level (dB) for the received electromagnetic wave, and the horizontal axis shows the angular direction (deg.) With the front as 0 degree.
  • FIG. 4 shows the simulation results when the target exists at the positions of +0.8 degrees and -0.8 degrees from the front, and the resolution is obtained by expanding the aperture length by 2.5 times with the polynomial approximation curve. Is improved, and it can be seen that the two targets can be detected separately.
  • the target detection near the front which is +/- 0.8 degrees, is taken as an example, but the deviation of the complex information (201) between adjacent antennas becomes large at an angle away from the front, and the polynomial. It becomes difficult to approximate and estimate the extended range by the learner.
  • FIG. 5 is an image diagram when the amplitude / phase information in the received signal of the receiving array antenna is plotted by dividing it into real / imaginary parts and polynomial approximation is performed.
  • the vertical axis shows a real value or an imaginary value
  • the horizontal axis shows the antenna position.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example in the case where the target is present in the direction away from the front. Unlike the case of FIG. 3, since the deviation of the adjacent complex information (201) is large, the change between the plots (306) is large, and the polynomial approximation curve (307) does not fit the plot (306) well. Recognize.
  • the complex information (201) of the real antenna is subjected to spatial FFT processing by the first spatial FFT processing unit (107) in FIG. 1 before expansion by the approximate curve or the learner. ..
  • the first angle / direction estimation process the rough angle / direction of the target can be estimated in advance from the received signal from the target.
  • the spatial FFT process is executed as the first angle direction estimation process because the angle direction can be estimated by a lightweight process.
  • the angle direction may be estimated by digital beamforming instead of the first spatial FFT processing unit (107).
  • the first phase conversion processing unit (108) phase-converts the complex information (201) into the estimated direction.
  • This phase conversion is a simple phase rotation process, and the estimated azimuth becomes pseudo front in this conversion.
  • the deviation of the adjacent plot (306) shown in FIG. 5 is suppressed.
  • FIG. 6 is an angular directional spectrum obtained by processing the received signal of the receiving array antenna in the spatial direction. Further, FIG. 6 is a target obtained by subjecting the complex information obtained by combining the plots (306) of the real part and the imaginary part in FIG. 5 to the spatial FFT processing unit (107) in the first spatial FFT processing unit (107). It is an angular azimuth spectrum (601). The vertical axis of FIG. 6 indicates the power level (dB), and the horizontal axis indicates the angular direction (deg.) With the front as 0 degree.
  • the peak (602) of the target angle directional spectrum is about 3 degrees in this case, and the first phase conversion processing unit (108) in FIG. 1 performs a phase rotation process for converting the angle directional 3 degrees to 0 degrees. conduct.
  • the polynomial approximation processing unit (301) of the real number part and the polynomial approximation processing unit (302) of the imaginary number part The phase-transformed real part polynomial approximation process and the phase-converted imaginary number polynomial approximation process are performed, respectively.
  • the extrapolation / interpolation processing unit (109) and the extrapolation / interpolation processing unit (112) form the complex information of the real part at the virtual antenna position and the virtual antenna position based on the polynomial approximation curve (307), respectively. Calculate the complex information of the imaginary part in.
  • FIG. 7 is an image diagram when the amplitude / phase information in the received signal of the receiving array antenna is plotted by dividing it into real / imaginary parts and polynomial approximation is performed.
  • the vertical axis shows a real value or an imaginary value
  • the horizontal axis shows the antenna position.
  • FIG. 7 is a result of polynomial approximation by dividing the complex information (201) into a real part and an imaginary part after phase-converting the complex information (201) from the estimation result of the angle orientation of 3 degrees in FIG.
  • the plot (306) having a large change in FIG. 5 is suppressed, and the polynomial approximation curve (307) in FIG. 7 works well with the plot (306). You can see that they match.
  • the deviation of the complex information plotted (307) and plotted (306) is calculated as the accuracy in the virtual antenna.
  • the polynomial approximation curve (307) is extended to a range of 2.5 times the opening length (202) as in FIG.
  • extrapolation processing is performed to extend to the outside of the antenna arrangement in order to obtain high resolution, but depending on the antenna arrangement, complex information between the antennas is estimated as a measure to suppress the virtual image of the angular direction. It is also possible to easily perform the interpolation process.
  • This extrapolation and interpolation processing is executed by the extrapolation / interpolation processing unit (109) in FIG.
  • the complex information calculated by the extrapolation / interpolation processing is phase-converted to the original direction.
  • the second spatial FFT processing unit (111) performs spatial FFT processing based on the received signal and the virtual received signal, and executes the second angular direction estimation processing.
  • the second spatial FFT processing unit (111) outputs position information such as the angular direction of the target, the distance to the target, and the speed of the target as radar output.
  • Digital beamforming may be used instead of spatial FFT processing.
  • a second angular directional estimation process such as spatial FFT processing or digital beamforming is used to calculate the angular directional of a target with high resolution and accuracy.
  • FIG. 8 is an angular directional spectrum obtained by processing the received signal of the receiving array antenna in the spatial direction.
  • the vertical axis of FIG. 8 shows the power level (dB), and the horizontal axis shows the angular direction (deg.) With the front as 0 degree.
  • FIG. 8 is an example of the angle-direction spectrum after the spatial FFT processing when the target is present at the positions of the angle directions of 2.2 degrees and 3.8 degrees.
  • the target angle-direction spectrum (601) having one peak at the position of 3 degrees is the result of spatial FFT processing of the complex information of the real antenna, that is, the plot (306) of the real part and the imaginary part in FIG. ..
  • the target angle azimuth spectrum (802) having one peak near the angle azimuth 0 degrees is the result of spatial FFT processing of the virtual complex information expanded by the polynomial approximation curve (307) in FIG. It can be seen that it differs from the target position of.
  • the calculation load of the high resolution processing is reduced, the noise immunity is enhanced, and the effect of extending the detection distance can be obtained.
  • Example 2 will be described. The same contents as in the first embodiment will be omitted.
  • the window function processing unit (1201) may execute the window function processing in the processing before the second spatial FFT processing unit (111). That is, in the second phase conversion processing unit (110), the window function processing may be executed for the received signal and the virtual received signal based on the complex information calculated by the extrapolation / interpolation processing.
  • the window function processing unit (1201) performs the window function processing, the angular azimuth spectrum is blunted and the resolution is deteriorated.
  • the area of the virtual antenna (205) shown in FIG. 2 may be expanded, which is synonymous with expanding the expansion range by the polynomial approximation curve of FIGS. 3 and 7.
  • the range far from the reference plot (306) is estimated, there is a possibility that the estimation deviates greatly from the correct answer.
  • FIG. 9 is an image of preventing the divergence of the polynomial approximation by arranging zeros in a pseudo manner.
  • the vertical axis shows the real value
  • the horizontal axis shows the antenna position.
  • a pseudo plot (901) with a zero value is arranged outside the plot of complex information (306) as shown in FIG.
  • the credibility of the polynomial approximation curve (903) arises as a concern.
  • the complex information about the received signal is emphasized and the pseudo plot (901) is disregarded when the polynomial approximation is performed.
  • a polynomial approximation with varying weights may be performed between the plot of information (306) and the pseudo plot (901). In this case, the process is the same as obtaining the polynomial approximation curve (903) after overwriting the plot (306) of the complex information.
  • FIG. 10 is an image diagram when the amplitude / phase information in the received signal of the receiving array antenna is plotted by dividing it into real / imaginary parts and polynomial approximation is performed.
  • the vertical axis shows a real value or an imaginary value
  • the horizontal axis shows the antenna position. More specifically, FIG. 10 shows a polynomial approximation curve (903) in which the zero value is pseudo-plotted outside the complex information plot (306) and the weighted plot (306) is emphasized.
  • the weighting is 100: 1, and the extension range of the polynomial approximation curve is about 20 times the opening length.
  • the polynomial approximation curve (903) does not diverge even in a range far from the aperture length, and the fitting to the plot (306) is also good, and it can be inferred that the answer is close to the correct answer.
  • FIG. 11 is an angular directional spectrum obtained by processing the received signal of the receiving array antenna in the spatial direction.
  • the vertical axis of FIG. 1 indicates the power level (dB), and the horizontal axis indicates the angular direction (deg.) With the front as 0 degree.
  • the target angle azimuth spectrum (401) calculated by spatial FFT processing of the complex information (201) as in FIG. 4 and the polynomial approximation curve (903) described in FIG. 10 are used to open the aperture.
  • the target angle azimuth spectrum (1101) subjected to spatial FFT processing using virtual complex information expanded to about 20 times the length is shown.
  • FIG. 11 shows the simulation results when the target is present at the positions of +0.8 degrees and -0.8 degrees from the front, respectively, from the suppression of the side lobes and the steep spectrum of the target angle directional spectrum (1101). It can be seen that the characteristics that are resistant to noise and have very high resolution are obtained.
  • FIG. 12 is a block configuration diagram of the radar device according to the second embodiment.
  • FIG. 12 shows the overall configuration of the processing content described with reference to FIGS. 9, 10 and 11.
  • the functional blocks added to FIG. 1 described in the first embodiment include the zero padding and weighted processing unit (1202) and the window function processing unit (1201) described in FIG.
  • the first phase conversion processing unit (108) to the second space for each detected estimated angular direction.
  • the process by the FFT processing unit (111) may be processed by the iterative loop processing unit (1203) so as to perform the iterative loop processing according to the number of detections.
  • Example 2 it is possible to obtain characteristics that are resistant to noise and have very high resolution due to the suppression of the side lobes of the angular azimuth spectrum and the steep spectrum.

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Abstract

本発明の目的は、計算負荷を低減し、高分解能処理を可能とするレーダ装置を提供することにある。　本発明のレーダ装置は、物標からの受信信号を受信する受信アンテナ（１０２）と、前記受信信号に基づいて、仮想的なアンテナ（２０５）により受信した場合の仮想的な受信信号を生成する処理部と、前記受信信号および前記仮想的な受信信号に基づいて、前記物標の方位を算出する物標方位算出部と、を有する。前記処理部は、前記受信信号から前記物標の方位を推定する角度方位推定処理を行い、推定した前記方位に基づいた前記仮想的な受信信号を生成する。

Description

レーダ装置
　本発明は、レーダ装置に関する技術である。
　車両の自動運転向けに、交差点や駐車場でのフリースペース検知や、高速道路の渋滞末尾の車両検知といったシーンで、高分解能なミリ波レーダが要求される。
　街中の交差点では、交差点の周囲を横断する歩行者や交差点を横切る車両、渋滞により交差点の向こう側で停車している車両など多くの物標を検知する必要がある。例として、６０ｍ幅の交差点の向こう側に停車している車両の車線を検知するためには、角度方位として約３度の分解能が必要である。また、高速道路の渋滞末尾の車両検知では、車両の制動距離により１５０ｍ以上の遠方から渋滞末尾を検知する必要がある。このとき停車している車両の車線を検知するためには１度以下の分解能が必要となる。
　高分解能を実現するためには、受信アンテナの端から端までの距離である開口長を長くすることで実現可能であるが、開口長を長くするためにはアンテナ搭載基板のサイズを長くする必要がありコストが高くなることと、サイズにより設置できる場所が限定される欠点が生じる。
　限定された開口長で、高分解能を実現する方法としてはＭＵＳＩＣ法（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）が知られている。ＭＵＳＩＣ法は信号の固有ベクトルと雑音の固有ベクトルの直交性を利用した方法で、アレー受信信号の相関行列を算出した後、固有値展開により波源数推定を行い、角度をスイープさせながら直交性により生じるヌル検出演算を行う。
　特許文献１は、カトリ・ラオ積により仮想的に受信アンテナ数を増やす方式であり、アレー受信信号による相関行列を生成後、行列の非重複要素により拡張信号を生成する。
特開２０１８－４８９７８
　ＭＵＳＩＣ法は、角度スイープによるヌル検出のため高い分解能が得られる一方で計算負荷が重いことが欠点としてあげられる。汎用的なＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いた場合には、５０ミリ秒のフレームレートに対して２０ターゲット程度の検出に留まることが見込まれるため、街中の交差点といったターゲットが多いシーンでは、高分解能処理が追い付かない可能性がある。
　特許文献１では、アレー受信信号による相関行列を生成後、行列の非重複要素により拡張信号を生成するが、物標間の相関によって物標の方位検出に誤差が生じる。この誤差を抑圧するために、特許文献１では、拡張信号の生成と方位推定を、探索範囲を狭めながら繰り返し処理を行うことで課題を回避している。しかし、１つの物標に対してでも、拡張信号の生成と方位推定をループ処理として繰り返し実行する必要があり、ループ処理の収束によっては計算負荷が非常に重くなる懸念がある。
　本発明の目的は、計算負荷を低減し、高分解能処理を可能とするレーダ装置を提供することにある。
　本発明の好ましい一例としては、物標からの受信信号を受信する受信アンテナと、前記受信信号に基づいて、仮想的なアンテナにより受信した場合の仮想的な受信信号を生成する処理部と、前記受信信号および前記仮想的な受信信号に基づいて、前記物標の方位を算出する物標方位算出部と、を有し、前記処理部は、前記受信信号から物標の方位を推定する角度方位推定処理を行い、推定した前記方位に基づいた前記仮想的な受信信号を生成するレーダ装置である。
　本発明によれば、計算負荷を低減し、高分解能処理を可能とするレーダ装置を実現できる。
実施例１におけるレーダ装置のブロック構成図である。 受信アレーアンテナおよび仮想アンテナによる、ある角度方位からの受信信号をイメージした図である。 受信アレーアンテナの受信信号における振幅／位相情報を実数／虚数部にわけてプロットし、多項式近似したときのイメージ図である。 受信アレーアンテナの受信信号を空間方向に処理することで得られる角度方位スペクトルである。 受信アレーアンテナの受信信号における振幅／位相情報を実数／虚数部にわけてプロットし、多項式近似したときのイメージ図である。 受信アレーアンテナの受信信号を空間方向に処理することで得られる角度方位スペクトルである。 受信アレーアンテナの受信信号における振幅／位相情報を実数／虚数部にわけてプロットし、多項式近似したときのイメージ図である。 受信アレーアンテナの受信信号を空間方向に処理することで得られる角度方位スペクトルである。 疑似的にゼロを配置することで多項式近似の発散を防ぐことをイメージした図である。 受信アレーアンテナの受信信号における振幅／位相情報を実数／虚数部にわけてプロットし、多項式近似したときのイメージ図である。 受信アレーアンテナの受信信号を空間方向に処理することで得られる角度方位スペクトルである。 実施例２におけるレーダ装置のブロック構成図である。
　以下、図面を用いて実施例を説明する。
　図１は、実施例１におけるレーダ装置のブロック構成図である。レーダ装置は、アレーアンテナ／アナログ部とデジタル部で構成される。
　アレーアンテナ／アナログ部では、送信アンテナ（１０１）から送信信号を出力する。ここで、送信信号はシンセサイザ（１０３）を使い、周波数を時間で線形遷移させたチャープ信号がよく用いられる。送信された送信信号は、ターゲットである物標で反射し、その反射波の一部が受信アレーアンテナ（１０２）に戻って受信される。受信アレーアンテナ（１０２）は複数のアンテナ素子から構成される。
　受信アレーアンテナ（１０２）で受信した信号は、周波数変換器であるミキサ（１０４）により、ミリ波の受信信号を、低い周波数の信号に変換するダウンコンバートがなされる。このとき、ミキサ（１０４）のローカル信号として、シンセサイザ（１０３）の信号を用いる。このことで、送信信号と受信信号の時間差、すなわちターゲットである物標の距離に応じた周波数がミキサ（１０４）から出力される。ミキサ（１０４）の出力信号はＡ／Ｄコンバータ（１０５）でデジタル信号に変換されデジタル部に伝送される。
　デジタル部では、受信アレーアンテナ（１０２）を構成する各アンテナ素子で受信した受信信号に対して、時間／周波数ＦＦＴ処理部（１０６）が時間／周波数ＦＦＴの処理を行う。ここで、ＦＦＴは高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform）を表す。デジタル部を構成する各ブロックの処理は、マイコンなどのＣＰＵが、記録装置に記録したプログラムを読み出してソフトウエアとして実行されるようにしてもよいし、回路などの専用のハードウエアで実行されるようにしてもよい。
　周波数ＦＦＴ処理を行うことで距離分布、時間ＦＦＴ処理を行うことで速度分布を把握することができ、時間／周波数の２次元ＦＦＴ処理を行えば、距離と速度の２軸での分布を把握することができる。
　ターゲットとする距離と速度を決定すれば、所定の距離/速度での受信アレーアンテナ（１０２）を構成する各アンテナ素子の受信信号についての振幅と位相の複素情報（２０１）を把握することができる。
　図２は、実施例１における受信アレーアンテナ（１０２）および仮想アンテナによる、ある角度方位からの受信信号をイメージした図である。
受信アレーアンテナ（１０２）における各アンテナ素子には、物標の角度方位（２０３）からの受信信号について、時間／周波数ＦＦＴ処理部（１０６）が複素情報（２０１）x1、x２、x３、x４、x５を生成する。受信信号の電磁波は波長（２０４）である。各アンテナ素子で受信する信号には、物標の角度方位が正面から斜めにある場合には位相差が生じる。本実施例では仮想アンテナ（２０５）により仮想的な受信信号を生成する。図２では実アンテナ素子からなる受信アレーアンテナ（１０２）の右側に仮想アンテナ（２０５）が配置されているが、左側に配置するようにしてもよい。
　複素情報（２０１）は、電磁波の到来方向すなわち物標の角度方位（２０３）と電磁波の波長（２０４）と受信アレーアンテナ（１０２）の配置により決まる。複素情報（２０１）は、受信アレーを構成する受信アンテナ素子の間で規則的に変化する。この複素情報（２０１）の規則的な変化により物標の角度方位（２０３）をもとめることができる。
　高分解能なレーダ装置を実現するためには、受信アレーアンテナ（１０２）の端から端の距離である開口長（２０２）を長くすることで実現が可能である。車載向けレーダでは、車両のバンパー内部やヘッドライト内部などに設置することが多く、設置スペースが限られており開口長（２０２）を長くとることが難しい。限られた開口長で高分解能を出すためのアルゴリズムとしてＭＵＳＩＣ法がよく知られているが、比較的計算負荷が重く、短時間で複数物標を処理する必要がある自動運転システムなどでは課題となる。
　計算負荷が軽い高分解能を実現するためには、複素情報（２０１）の規則的な変化を用いて、開口長（２０２）の外側に仮想的に拡張された仮想アンテナ（２０５）の複素情報を、なるべく簡単な計算により推定できればよい。簡単な計算の例としては、複素情報（２０１）について多項式近似を行い、仮想アンテナ（２０５）を推定する方法や学習器を用いた方法が挙げられる。
　具体的には、実数部の多項式近似処理部（３０１）と虚数部の多項式近似処理部（３０２）が複素情報（２０１）を実数部と虚数部に分離した上で、図３のように横軸をアンテナ位置（３０３）、縦軸を実数値（３０４）もしくは虚数値（３０５）としてプロットを実施する。
　図３は、受信アレーアンテナの受信信号における振幅／位相情報を実数／虚数部にわけてプロットし、多項式近似したときのイメージ図である。図３では、縦軸に実数値もしくは虚数値を示し、横軸にはアンテナ位置を示す。
　図３では、５つのアンテナ素子のアンテナ位置における複素情報（２０１）を円でプロット（３０６）している。このプロットした複素情報に対して多項式近似曲線（３０７）を開口長（２０２）の外側まで描くことで仮想的なアンテナ位置の複素情報を推定する。
　図３では、開口長（２０２）の約２．５倍の範囲まで拡張している。ここで多項式近似はプロットした複素情報（２０１）から拡張範囲を推定する方法の一例であり、別の推定方法として方位が既知のデータにより、機械学習により学習させた学習器を用いて拡張範囲を推定することも可能である。
　図４は、受信アレーアンテナの受信信号を空間方向に処理することで得られる角度方位スペクトルである。さらに説明すると、図４は、複素情報（２０１）を、空間ＦＦＴ処理することで算出した物標角度方位スペクトル（４０１）と、多項式近似曲線（３０７）により拡張した仮想的な複素情報を用いて、空間ＦＦＴの処理をした物標角度方位スペクトル（４０２）を示す図である。縦軸は受信する電磁波について電力レベル(dB)であり、横軸は正面を０度とした角度方位(deg.)を示す。
　図４は、正面から＋０．８度と－０．８度の位置に、それぞれ物標が存在した場合のシミュレーション結果であり、多項式近似曲線で開口長を２．５倍に拡張したことで分解能が改善され２つの物標が分離して検知できていることがわかる。
　図３および図４では、＋／－０．８度という正面に近い物標検知を例としたが、正面から離れた角度になると隣接するアンテナ間の複素情報（２０１）の偏差が大きくなり多項式近似や学習器による拡張範囲の推定が困難になる。
　図５は、受信アレーアンテナの受信信号における振幅／位相情報を実数／虚数部にわけてプロットし、多項式近似したときのイメージ図である。図５では、縦軸に実数値もしくは虚数値を示し、横軸にはアンテナ位置を示す。また図５は、正面から離れた方位に物標が存在した場合の例を示す図である。図３の場合と異なり、隣接した複素情報（２０１）の偏差が大きいためプロット（３０６）の間の変化が大きくなり、多項式近似曲線（３０７）がうまくプロット（３０６）にフィットしていないことがわかる。
　この課題に対する解決策としては、近似曲線や学習器による拡張を行う前に、実アンテナの複素情報（２０１）を、図１における第１の空間ＦＦＴ処理部（１０７）にて空間ＦＦＴ処理を行う。この第１の角度方位推定の処理により、物標からの受信信号から、物標のおおまかな角度方位を事前に推定することができる。ここで、第１の角度方位推定処理として空間ＦＦＴ処理を実行したのは、軽量な処理で角度方位が推定できるためである。第１の角度方位推定の処理として、第１の空間ＦＦＴ処理部（１０７）の代わりに、デジタルビームフォーミングにより角度方位を推定してもよい。
　次に、第１の位相変換処理部（１０８）が、複素情報（２０１）を推定方位に位相変換する。この位相変換は、単純な位相回転処理で、この変換で推定方位が疑似的に正面となる。この位相変換により、図５で記した隣接するプロット（３０６）の偏差は抑圧されることになる。
　図６は、受信アレーアンテナの受信信号を空間方向に処理することで得られる角度方位スペクトルである。さらに説明すると、図６は、図５における実数部と虚数部のプロット（３０６）を合わせた複素情報を、第１の空間ＦＦＴ処理部（１０７）にて空間ＦＦＴ処理をして得られる物標角度方位スペクトル（６０１）である。図６の縦軸は電力レベル(dB)を示し、横軸は正面を０度とした角度方位(deg.)を示す。
　物標角度方位スペクトルのピーク（６０２）はこの場合は約３度であり、図１の第１の位相変換処理部（１０８）では、この角度方位３度を０度に変換する位相回転処理を行う。
　図１における第１の位相変換処理部（１０８）による位相変換の後は、先に述べたように、実数部の多項式近似処理部（３０１）と虚数部の多項式近似処理部（３０２）が、それぞれ、位相変換された実数部の多項式近似の処理と、位相変換された虚数の多項式近似の処理を行う。次に外挿／内挿処理部（１０９）と外挿／内挿処理部（１１２）が、それぞれ、多項式近似曲線（３０７）にもとづき仮想アンテナ位置での実数部の複素情報と、仮想アンテナ位置での虚数部の複素情報を算出する。
　図７は、受信アレーアンテナの受信信号における振幅／位相情報を実数／虚数部にわけてプロットし、多項式近似したときのイメージ図である。図７では、縦軸に実数値もしくは虚数値を示し、横軸にはアンテナ位置を示す。さらに説明すると、図７は、図６の角度方位３度の推定結果から複素情報（２０１）を０度に位相変換した後に実数部と虚数部にわけて多項式近似した結果である。
　第１の位相変換処理部（１０８）による位相変換をしたことで、図５では変化が大きかったプロット（３０６）が抑圧されて、図７の多項式近似曲線（３０７）はプロット（３０６）とうまく一致していることがわかる。
　ここで、実数部の多項式近似処理部（３０１）と虚数部の多項式近似処理部（３０２）において、多項式近似曲線（３０７）とプロット（３０６）した複素情報の偏差を、仮想アンテナにおける確度として算出し、算出した確度を利用することも可能である。
　この確度の利用例としては、確度が悪い場合には、仮想アンテナを利用せずに実アンテナのみで方位推定するように切替を行うようにできる。別の利用例としては、確度をセンサ間フュージョン処理といった後段の処理に与えることで誤検知を効率よく抑圧できる可能性がある。多項式近似曲線の代わりに、機械学習による推定結果と複素情報の偏差から、仮想アンテナにおける確度とすることも可能である。
　図７では、図３と同様に開口長（２０２）の２．５倍の範囲まで多項式近似曲線（３０７）を拡張している。図３や図７では、高分解能を得るためにアンテナ配置の外側へ拡張する外挿処理を行っているが、アンテナ配置によっては角度方位の虚像を抑圧する対策として、アンテナ間の複素情報を推定する内挿処理を行うことも容易に可能である。
　この外挿および内挿処理は、図１の外挿／内挿処理部（１０９）にて実行される。第２の位相変換処理部（１１０）において、外挿／内挿処理で算出した複素情報は、元の方位に位相変換される。その位相変換した後、第２の空間ＦＦＴ処理部（１１１）が、受信信号および仮想的な受信信号に基づいて、空間ＦＦＴ処理をし、第２の角度方位推定処理を実行する。第２の空間ＦＦＴ処理部（１１１）は、物標(ターゲット)の角度方位、物標までの距離、物標の速度などの位置情報をレーダ出力として出力する。
　空間ＦＦＴ処理に代わりデジタルビームフォーミングでもよい。空間ＦＦＴ処理もしくはデジタルビームフォーミングといった第２の角度方位推定処理により、高分解能で正確な物標の角度方位を算出する。
　図８は、受信アレーアンテナの受信信号を空間方向に処理することで得られる角度方位スペクトルである。図８の縦軸は電力レベル(dB)を示し、横軸は正面を０度とした角度方位(deg.)を示す。さらに説明すると、図８は、角度方位２．２度と３．８度の位置に物標が存在する場合の空間ＦＦＴ処理後の角度方位スペクトルの例である。角度方位３度の位置に１つのピークをもつ物標角度方位スペクトル（６０１）は、図５における、実アンテナの複素情報すなわち実数部と虚数部のプロット（３０６）を空間ＦＦＴ処理した結果である。
　角度方位０度付近に１つのピークをもつ物標角度方位スペクトル（８０２）は、図５における、多項式近似曲線（３０７）により拡張した仮想的な複素情報を空間ＦＦＴ処理した結果であり、大きく本来の物標位置から異なることがわかる。
　方位角度２．２度と３．８度の位置に２つのピークをもつ物標角度方位スペクトル（８０３）は、図７の多項式近似曲線（３０７）により拡張した仮想的な複素情報を空間ＦＦＴ処理した結果であり、総じていえば図１に記した構成による処理結果だといえる。正面とは異なる角度方位で高分解能を実現している。
　実施例１によれば、高分解能処理の計算負荷を軽減するとともに、雑音耐性が強化され検知距離を延伸する効果が得られる。
　次に、実施例２について説明する。実施例１と同じ内容については、説明は省略する。
　図８の物標角度方位スペクトル（８０３）では、角度方位１度や５度付近にサイドローブがあり、検知閾値の設定によっては雑音環境下で誤検知となる可能性がある。サイドローブの抑圧には、第２の空間ＦＦＴ処理部（１１１）の前の処理で窓関数処理部（１２０１）が窓関数処理を実行すればよい。つまり、第２の位相変換処理部（１１０）において、外挿／内挿処理で算出した複素情報に基づいて、受信信号と仮想的な受信信号について窓関数処理を実行すればよい。ただし、窓関数処理部（１２０１）が窓関数処理を行った場合には、角度方位スペクトルがなまり、分解能が劣化する。
　分解能の改善には、図２に示した仮想アンテナ（２０５）の領域を広げればよく、これは、図３や図７の多項式近似曲線による拡張範囲を広げることと同義である。この場合、基準となるプロット（３０６）から遠く離れた範囲を推定するため、正解から大きく外れた推定を行う恐れがある。
　図９は、疑似的にゼロを配置することで多項式近似の発散を防ぐことをイメージした図である。図９では、縦軸に実数値を示し、横軸にはアンテナ位置を示す。正解から大きく外れないための工夫として、図９のように、複素情報のプロット（３０６）の外側に、ゼロ値で疑似的なプロット（９０１）を配置する。このことで、プロット（３０６）から離れた多項式近似曲線（９０２）が極端に大きく外れることが回避でき、多項式近似曲線（９０３）のような現実的な曲線となる。
　ここで、疑似的なプロット（９０１）を置いたことによって、多項式近似曲線（９０３）の信憑性が懸念として生じる。疑似的なプロット（９０１）の影響を抑えるためには、多項式近似の際に複素情報のプロット（３０６）を重視して、疑似的なプロット（９０１）を軽視するように、受信信号についての複素情報のプロット（３０６）と疑似的なプロット（９０１）との間で重み付きを変更した多項式近似を実行すればよい。この場合、複素情報のプロット（３０６）を重ね書きした上で多項式近似曲線（９０３）を求めるのと同じ処理になる。
　図１０は、受信アレーアンテナの受信信号における振幅／位相情報を実数／虚数部にわけてプロットし、多項式近似したときのイメージ図である。図１０では、縦軸に実数値もしくは虚数値を示し、横軸にはアンテナ位置を示す。さらに説明すると、図１０には、複素情報のプロット（３０６）の外側にゼロ値を疑似的にプロットし、重み付きでプロット（３０６）を重視した場合の多項式近似曲線（９０３）を示す。
　重み付きとしては１００：１で行っており、多項式近似曲線の拡張範囲としては開口長の約２０倍である。多項式近似曲線（９０３）は、開口長から離れた範囲でも発散することはなく、プロット（３０６）へのフィッティングも良好であり、正解に近いと推測できる。
　図１１は、受信アレーアンテナの受信信号を空間方向に処理することで得られる角度方位スペクトルである。図１の縦軸は電力レベル(dB)を示し、横軸は正面を０度とした角度方位(deg.)を示す。さらに説明すると、図１１には、図４と同じく複素情報（２０１）を空間ＦＦＴ処理することで算出した物標角度方位スペクトル（４０１）と、図１０で記した多項式近似曲線（９０３）により開口長の約２０倍に拡張した仮想的な複素情報を用いて空間ＦＦＴ処理した物標角度方位スペクトル（１１０１）を示す。
　図１１は、物標が正面から＋０．８度と－０．８度の位置にそれぞれ存在した場合のシミュレーション結果であり、物標角度方位スペクトル（１１０１）のサイドローブの抑圧と急峻なスペクトルより、雑音に強く非常に高分解能な特性が得られていることがわかる。
　図１２は、実施例２におけるレーダ装置のブロック構成図である。図１２には、図９と図１０と図１１を用いて説明した処理内容の全体構成を記載している。実施例１で説明した図１に対して追加される機能ブロックとしては、図９にて説明した、ゼロ埋めと重み付き処理部（１２０２）と窓関数処理部（１２０１）がある。
　第１の空間ＦＦＴ処理部（１０７）にて事前に検出した推定角度方位が複数ある場合には、検出した各推定角度方位に対して第１の位相変換処理部（１０８）から第２の空間ＦＦＴ処理部（１１１）による処理を、検出数に応じて繰り返しループ処理をするように繰り返しループ処理部（１２０３）が処理すればよい。
　実施例２によれば、角度方位スペクトルのサイドローブの抑圧と急峻なスペクトルより、雑音に強く非常に高分解能な特性を得ることができる。
１０１　送信アンテナ
１０２　受信アレーアンテナ
１０６　時間／周波数ＦＦＴ処理部
１０７　第１の空間ＦＦＴ処理部
１０８　第１の位相変換処理部
１０９、１１２　外挿／内挿処理部
１１０　第２の位相変換処理部
１１１　第２の空間ＦＦＴ処理部
２０３　物標の角度方位
２０５　仮想アンテナ
３０１　実数部の多項式近似処理部
３０２　虚数部の多項式近似処理部
１２０１　窓関数処理部
１２０２　ゼロ埋めと重み付き処理部

Claims (8)

  1. 物標からの受信信号を受信する受信アンテナと、
    前記受信信号に基づいて、仮想的なアンテナにより受信した場合の仮想的な受信信号を生成する処理部と、
    前記受信信号および前記仮想的な受信信号に基づいて、前記物標の方位を算出する物標方位算出部と、を有し、
    前記処理部は、
    前記受信信号から前記物標の方位を推定する角度方位推定処理を行い、推定した前記方位に基づいた前記仮想的な受信信号を生成するレーダ装置。
  2. 請求項１に記載のレーダ装置において、
    角度方位推定処理は、
    空間ＦＦＴ処理もしくはデジタルビームフォーミングであるレーダ装置。
  3. 請求項２に記載のレーダ装置において、
    前記処理部は、
    推定した前記方位に基づいて、前記受信信号の位相変換を行うレーダ装置。
  4. 請求項１に記載のレーダ装置において、
    前記処理部は、
    前記受信信号に基づいて多項式近似または機械学習を用いることで前記仮想的な受信信号を生成するレーダ装置。
  5. 請求項４に記載のレーダ装置において、
    前記処理部は、
    前記多項式近似または前記機械学習による推定結果と前記受信信号の偏差から、前記物標の方位推定の確度を算出するレーダ装置。
  6. 請求項４に記載のレーダ装置において、
    前記処理部は、
    前記受信信号の外側の範囲をゼロ埋めし、
    前記受信信号と前記ゼロ埋めした信号との間で重み付けを変更し、
    前記多項式近似または前記機械学習を用いることで前記仮想的な受信信号を生成するレーダ装置。
  7. 請求項４記載のレーダ装置において、
    前記受信信号と前記仮想的な受信信号について窓関数による処理を行うレーダ装置。
  8. 請求項１に記載のレーダ装置において、
    前記物標で反射される送信信号を出力する送信アンテナを有し、
    前記受信アンテナは、前記物標で反射した反射波を受信する受信アレーアンテナであるレーダ装置。
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