WO2021241045A1

WO2021241045A1 - 信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラム

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Publication number: WO2021241045A1
Application number: PCT/JP2021/015387
Authority: WO
Inventors: 晴義米川
Original assignee: Sony Semiconductor Solutions Corp
Current assignee: Sony Semiconductor Solutions Corp
Priority date: 2020-05-25
Filing date: 2021-04-14
Publication date: 2021-12-02
Anticipated expiration: 2022-11-25
Also published as: US20230243950A1; JP2021185350A

Abstract

本発明は、オブジェクト領域や、特定種類のオブジェクト領域のみを方位角推定対象領域として方位角推定を行う信号処理装置及び信号処理方法を実現する。　本発明の信号処理装置（２００）は、レーダー波を反射したオブジェクト（２０）の距離と相対速度を示すスピードレンジマップ（５１－１～ｎ）を入力し、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択する方位角推定領域選択部（２０７）と、選択領域のみに対する方位角推定を実行する方位角推定部（２０８）を有する。方位角推定領域選択部（２０７）は、スピードレンジマップ（５１－１～ｎ）から予め規定した条件を満たす輝点の集合体であるクラスタを検出し、検出したクラスタを方位角推定対象領域として選択する。例えば、規定数以上で規定密度以上の輝点の集合体や特定オブジェクト種類対応のクラスタを方位角推定対象領域として選択する。

Description

信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラム

　本開示は、信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラムに関する。さらに詳細には、レーダーを使用したオブジェクト検出処理を実行する信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラムに関する。

　例えば自動運転車両やロボット等の移動装置は、進行方向の障害物となるオブジェクトを検出し、安全な走行ルートを確保して走行する。
　オブジェクト検出処理にはレーダーが用いられることが多い。

　レーダーによるオブジェクト検出の処理手法の一般的な処理は、レーダーを用いて各オブジェクトの距離や方向を算出する処理である。
　例えば特許文献１（特開２０１０－０５４３４４号公報）等にレーダーを用いて各オブジェクトの距離や方向を算出する処理について記載されている。

　しかし、オブジェクトの方向（方位角）の算出処理は処理コストが大きく、処理遅延が発生しやすいという問題がある。
　高速で走行するロボットや自動運転車両において、このような処理遅延は致命的であり、障害物に衝突してしまうといった事故を発生させる可能性がある。

特開２０１０－０５４３４４号公報

　本開示は、このような問題を解決するものであり、オブジェクトの方向（方位角）の算出処理を効率的に実行して、遅延を低減したオブジェクト検出や解析を行う信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

　本開示の第１の側面は、
　レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力し、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択する方位角推定領域選択部と、
　前記方位角推定領域選択部が選択した選択領域に対する方位角推定を実行する方位角推定部を有する信号処理装置にある。

　さらに、本開示の第２の側面は、
　信号処理装置において実行する信号処理方法であり、
　方位角推定領域選択部が、レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力し、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択する方位角推定領域選択ステップと、
　方位角推定部が、前記方位角推定領域選択ステップにおいて選択した選択領域に対する方位角推定を実行する方位角推定ステップを、
　実行する信号処理方法にある。

　さらに、本開示の第３の側面は、
　信号処理装置において信号処理を実行させるプログラムであり、
　方位角推定領域選択部に、レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力させ、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択させる方位角推定領域選択ステップと、
　方位角推定部に、前記方位角推定領域選択ステップにおいて選択した選択領域に対する方位角推定を実行させる方位角推定ステップを、
　実行させるプログラムにある。

　なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な情報処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。

　本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　本開示の一実施例の構成によれば、オブジェクト領域や、特定種類のオブジェクト領域のみを方位角推定対象領域として方位角推定を行う装置、方法が実現される。
　具体的には、例えば、レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力し、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択する方位角推定領域選択部と、選択領域のみに対する方位角推定を実行する方位角推定部を有する。方位角推定領域選択部は、スピードレンジマップから予め規定した条件を満たす輝点の集合体であるクラスタを検出し、検出したクラスタを方位角推定対象領域として選択する。例えば、規定数以上で規定密度以上の輝点の集合体や特定オブジェクト種類対応のクラスタを方位角推定対象領域として選択する。
　本構成により、オブジェクト領域や、特定種類のオブジェクト領域のみを方位角推定対象領域として方位角推定を行う装置、方法が実現される。
　なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

レーダー装置の信号送受信構成例について説明する図である。方位角について説明する図である。方位角について説明する図である。一般的な信号処理装置（ミリ波レーダー装置）の構成例について説明する図である。スピードレンジマップについて説明する図である。アジマス（方位角）レンジマップについて説明する図である。方位角推定部の処理例について説明する図である。本開示の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）の構成例について説明する図である。方位角推定領域選択部の構成と処理について説明する図である。クラスタリング処理部の実行する処理について説明する図である。選択領域限定方位角推定部の実行する処理について説明する図である。本開示の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）の方位角推定領域選択部の実行する処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。本開示の実施例２の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）の構成例について説明する図である。実施例２の方位角推定オブジェクト選択部の構成と処理について説明する図である。クラスタリング処理部の実行する処理について説明する図である。選択オブジェクト限定方位角推定部の実行する処理について説明する図である。本開示の実施例２の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）の方位角推定領域選択部の実行する処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。方位角推定対象オブジェクトを車両とした場合の具体的処理例について説明する図である。方位角推定対象オブジェクトを車両とした場合の具体的処理例について説明する図である。方位角推定対象オブジェクトを車両とした場合の具体的処理例について説明する図である。方位角推定対象オブジェクトを車両とした場合の具体的処理例について説明する図である。

　以下、図面を参照しながら本開示の信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラムの詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
　１．レーダーを用いたオブジェクト検出処理の概要について
　２．レーダーを利用したオブジェクト検出を行う一般的な信号処理装置の構成について
　３．（実施例１）本開示の信号処理装置の構成と処理について
　４．（実施例２）特定種類のオブジェクトのみの方位角推定を実行する信号処理装置の構成と処理について
　５．方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合の方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップの生成処理例について
　６．本開示の構成のまとめ

　　［１．レーダーを用いたオブジェクト検出処理の概要について］
　まず、レーダーを用いたオブジェクト検出処理の概要について説明する。

　前述したように、例えば自動運転車両やロボット等の移動装置は、進行方向の障害物となるオブジェクトを検出し、安全な走行ルートを確保して走行する。
　オブジェクト検出処理にはレーダーが用いられることが多い。

　図１は、レーダーを用いたオブジェクト検出処理の概要について説明する図である。
　図１（１）にはレーダーを搭載した車両Ａが、レーダーを用いて前方の車両Ｂを検出する様子を示している。
　図１（２）は、レーダーの送受信構成の詳細を示す図である。

　なお、オブジェクト検出処理を実行するレーダーとしては、例えば波長がｍｍ単位の３０～３００ＧＨｚ帯のミリ波レーダーが広く利用されている。ミリ波レーダーは、直進性の高さや、広帯域幅の確保容易性や、環境変化に対する耐性の高さ、情報量の多さなど、多数の利点があり広く利用されている。

　以下に説明する本開示の信号処理装置もミリ波レーダーを用いた信号処理装置として説明する。
　ただし、本開示の信号処理装置は、ミリ波リレーダーに限らず、その他の波長帯域のレーダーを用いた構成としてもよい。

　図１（２）は、図１（１）の車両Ａの信号処理装置（ミリ波レーダー）１００が、前方の車両Ｂの距離や方向（方位角）を検出する処理を説明する図である。
　図１（２）に示すように、信号処理装置（ミリ波レーダー）１００の送信アンテナから出力された送信波が、車両Ｂ、すなわち検出対象オブジェクト２０に到達すると、送信波は、車両Ｂによって反射して信号処理装置（ミリ波レーダー）１００の複数の受信アンテナによって受信される。

　信号処理装置（ミリ波レーダー）１００は、複数（例えばｎ個）の受信アンテナを有する。これらの複数の受信アンテナは、各々、設置位置が異なるため、受信波の受信タイミングがずれることになる。すなわち各受信アンテナは、位相の異なる受信波を受信する。

　このような構成を持つ信号処理装置（ミリ波レーダー）１００によるレーダー波解析処理により、検出対象オブジェクト２０の距離や方向（方位角）を解析する。具体的には、図１（２）に記載しているように、以下の処理を行う。
　（ａ）レーダー波の送受信時間で、オブジェクト距離を算出する。
　（ｂ）受信波のアンテナ間位相差に基づいて、オブジェクトの方向（方位角）を算出する。

　なお、オブジェクトの方位角とは、信号処理装置（ミリ波レーダー）１００から延びる予め規定した基準線と、信号処理装置（ミリ波レーダー）１００とオブジェクトを結ぶ直線との角度である。具体的には、例えば車両Ａの直進方向を基準線（０°）として、車両Ａとオブジェクト（車両Ｂ）を結ぶ直線と基準線との角度である。

　図２（１）に示すように、信号処理装置（ミリ波レーダー）１００を搭載した車両Ａの直進前方方向に基準線を設定した場合、車両Ｂ、すなわち検出対象オブジェクト２０がこの基準線上にある場合、車両Ｂ、すなわち検出対象オブジェクト２０の方位角は０°となる。

　また、図２（２）に示すように、車両Ｂ、すなわち検出対象オブジェクト２０が基準線から右側に角度３０°方向にある場合、車両Ｂ、すなわち検出対象オブジェクト２０の方位角は＋３０°となる。

　また、図３（３）に示すように、車両Ｂ、すなわち検出対象オブジェクト２０が基準線から右側に角度４５°方向にある場合、車両Ｂ、すなわち検出対象オブジェクト２０の方位角は＋４５°となる。

　また、図３（４）に示すように、車両Ｂ、すなわち検出対象オブジェクト２０が基準線から左側に角度３０°方向にある場合、車両Ｂ、すなわち検出対象オブジェクト２０の方位角は－３０°となる。

　　［２．レーダーを利用したオブジェクト検出を行う一般的な信号処理装置の構成について］
　本開示の信号処理装置の説明の前に、レーダーを利用したオブジェクト検出を行う一般的な信号処理装置の構成について説明する。

　図４は、従来型の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）１００の一構成例を示す図である。

　図４に示す信号処理装置（ミリ波レーダー装置）１００は、送信波生成部（シンセサイザ）１０１、送信アンテナ１０２、複数（ｎ個）の受信アンテナ１０３－１～ｎ、受信アンテナ各々に対する複数（ｎ個）のミキサ１０４－１～ｎと、ＡＤ変換器１０５－１～ｎと、ＦＦＴ１０６－１～ｎ、方位角推定部１０７、検出オブジェクト解析部１０８を有する。

　送信波生成部（シンセサイザ）１０１は、送信アンテナ１０２を介して送信するミリ波レーダー信号を生成する。
　前述したように、ミリ波レーダー信号は、波長がｍｍ単位の３０～３００ＧＨｚ帯のレーダー信号である。ミリ波レーダーは、直進性の高さや、広帯域幅の確保容易性や、環境変化に対する耐性の高さ、情報量の多さなど、多数の利点がある。

　送信波生成部（シンセサイザ）１０１が生成したミリ波レーダー信号は、送信アンテナ１０２を介して送信される。
　送信アンテナ１０２を介して送信されたミリ波レーダー信号は、様々なオブジェクトに反射して複数（ｎ個）の受信アンテナ１０３－１～ｎによって受信される。
　なお、図には、１つの検出対象オブジェクト２０のみの反射波の例を示しているが、実際には、様々な多数のオブジェクトからの反射波が複数（ｎ個）の受信アンテナ１０３－１～ｎによって受信される。

　複数（ｎ個）の受信アンテナ１０３－１～ｎは、先に図１を参照して説明したように、異なる位置に設定されているため、検出対象オブジェクト２０の反射位置が同一でも、複数（ｎ個）の受信アンテナ１０３－１～ｎの受信信号は異なる位相を持つ信号となる。

　複数（ｎ個）の受信アンテナ１０３－１～ｎの受信信号は、それぞれ、後段のミキサ１０４－１～ｎに入力される。
　ミキサ１０４－１～ｎは、受信アンテナ１０３－１～ｎ各々の受信信号と、送信波生成部（シンセサイザ）１０１が生成した送信信号との差分信号を算出する。

　ミキサ１０４－１～ｎが生成した差分信号は、ＡＤ変換器１０５－１～ｎに入力されてデジタル信号に変換される。受信アンテナ１０３－１～ｎ各々の受信信号と、送信波生成部（シンセサイザ）１０１が生成した送信信号との差分を示すデジタル信号である。

　ＡＤ変換器１０５－１～ｎが生成したデジタル信号は、それぞれ後段のＦＦＴ１０６－１～ｎに入力される。
　ＦＦＴ１０６－１～ｎの各々は、ＡＤ変換器１０５－１～ｎが生成したデジタル信号の高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行い、時間領域信号を周波数領域信号へ変換する信号変換処理を行う。

　このＦＦＴ１０６－１～ｎの各々は、ＡＤ変換器１０５－１～ｎが生成したデジタル信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を実行して、図に示すようにスピードレンジマップ５１－１～ｎを出力する。
　図５を参照して、ＦＦＴ１０６が出力するスピードレンジマップ５１の具体例について説明する。

　スピードレンジマップは、図５に示すように、
　横軸にオブジェクトのスピード（信号処理装置（レーダー）との相対速度）
　縦軸にオブジェクトまでの距離（信号処理装置（レーダー）からの距離）
　これらの値を直交軸として設定したマップである。
　なお、オブジェクトとはレーダー波を反射したオブジェクトである。
　図に示すマップ上の輝点（白色の点）が検出オブジェクトの速度（Ｋｍ／ｈ）と距離（ｍ）を示す点となる。

　なお、輝点の１つ１つがレーダーの送受信信号に基づいて算出されるオブジェクトの１つの反射部に基づく（速度，距離）であり、例えばオブジェクトが車である場合、複数の輝点の集合体（クラスタ）が形成される。
　オブジェクトが大きければ、より多くの輝点の集合体である大きなクラスタが形成される。

　例えば図に示すクラスタｘは、
　オブジェクト距離＝６５ｍ、
　オブジェクト速度＝＋１５ｋｍ／ｈ、
　このような距離、速度特性を持つクラスタである。

　このクラスタｘは、６５ｍ先にあり、１５ｋｍ／ｈで近づいてくるオブジェクトである。このようなクラスタ特性から、このクラスタｘは、信号処理装置１００を搭載した自車両より、１５ｋｍ低速で走行している前方車両であるといった推定が可能となる。

　また、クラスタｙは、
　オブジェクト距離＝０～６５ｍ、
　オブジェクト速度＝＋４５ｋｍ／ｈ、
　このような距離、速度特性を持つクラスタである。

　このクラスタｙは、０～６５ｍ先に継続して存在し、４５ｋｍ／ｈで近づいてくるオブジェクトである。このようなクラスタ特性から、このクラスタｙは、信号処理装置１００を搭載した自車両（４５ｋｍ／ｈで走行中）の走行路の側壁であるといった推定が可能となる。

　なお、このスピードレンジマップからは、検出オブジェクトの距離と、速度（相対速度）のみが取得可能であり、検出オブジェクトの方向（方位角）については取得できない。

　図４に示すように、複数（ｎ個）のＦＦＴ１０６－１～ｎの各々が、受信アンテナ１０３－１～ｎ各々の受信信号と、送信波生成部（シンセサイザ）１０１が生成した送信信号との差分を示すデジタル信号に基づく高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を実行して、複数（ｎ個）のスピードレンジマップ５１－１～ｎを出力する。これらの複数（ｎ個）のスピードレンジマップ５１－１～ｎは、方位角推定部１０７に入力される。

　方位角推定部１０７は、複数（ｎ個）のスピードレンジマップ５１－１～ｎ、すなわち、送信波生成部（シンセサイザ）１０１が生成した送信信号との差分を示すデジタル信号に基づく高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって生成された複数（ｎ個）のスピードレンジマップ５１－１～ｎを利用して、検出オブジェクトの方向（方位角）を推定する。

　方位角推定部１０７は、複数（ｎ個）のスピードレンジマップ５１－１～ｎを利用したオブジェクトの方位角推定処理によって、１つのアジマス（方位角）レンジマップ５２を生成する。
　方位角推定部１０７が生成するアジマス（方位角）レンジマップ５２の具体例を図６に示す。

　アジマス（方位角）レンジマップは、図６に示すように、
　横軸にオブジェクトの方位角（オブジェクト方向を示す角度（方角））
　縦軸にオブジェクトまでの距離（信号処理装置（レーダー）からの距離）
　これらの値を直交軸として設定したマップである。
　なお、オブジェクトとはレーダー波を反射したオブジェクトである。
　図に示すマップ上の輝点（白色の点）が検出オブジェクトの方位角（°）と距離（ｍ）を示す点となる。

　なお、輝点の１つ１つがレーダーの送受信信号に基づいて算出されるオブジェクトの１つの反射部に基づく（方位角，距離）であり、先に図５を参照して説明したスピードレンジマップと同様、例えばオブジェクトが車である場合、複数の輝点の集合体（クラスタ）が設定される。

　例えば図６に示すクラスタｚは、
　オブジェクト距離＝６５ｍ、
　オブジェクト方位角＝－１０°、
　このような距離、方位角を持つクラスタである。

　アジマス（方位角）レンジマップから、クラスタｚが、６５ｍ先にあり、方位角－１０°の位置にあるオブジェクトに対応するクラスタであることが解析できる。

　このように、方位角推定部１０７は、ブジェクトの方位角と距離を解析可能なアジマス（方位角）レンジマップを生成する。

　方位角推定部１０７の生成したアジマス（方位角）レンジマップは、検出オブジェクト解析部１０８に入力される。
　さらに、検出オブジェクト解析部１０８には、ＦＦＴ１０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎも入力される。

　検出オブジェクト解析部１０８は、これらのマップを利用したオブジェクト解析処理を実行する。例えば、各マップから検出された輝点の集合体であるクラスタの各々が何であるか、例えば車であるか、人であるか、壁であるか、ポールであるか等のオブジェクト解析処理を実行して、最終出力（検出オブジェクト解析情報）５３を出力する。

　例えば、図６に示すアジマス（方位角）レンジマップから検出されたクラスタｚは、
　オブジェクト距離＝６５ｍ、
　オブジェクト方位角＝－１０°、
　このような距離、方位角を持つクラスタである。
　このクラスタｚは、６５ｍ先にあり、方位角－１０°の位置にあるオブジェクトに対応するクラスタである。

　このクラスタｚは、先に図５を参照して説明したスピードレンジマップから検出されたクラスタｘと同一の距離にあり、クラスタｚ＝クラスタｘと推定することが可能であり、このクラスタｚは、クラスタｘと同じクラスタであると推定される。

　結果としてこのクラスタｘ＝クラスタｚとの推定に基づいて、
　クラスタｘ（＝クラスタｚ）は、
　オブジェクト距離＝６５ｍ、
　オブジェクト方位角＝－１０°、
　オブジェクト速度＝＋１５ｋｍ／ｈ、
　このようなクラスタ特性を持つクラスタであり、
　このクラスタｘ（＝クラスタｚ）は、信号処理装置１００を搭載した自車両の前方６５ｍ、オブジェクト方位角＝－１０°の位置に、自車両より１５ｋｍ低速で走行している車両であると推定することができる。

　このように、検出オブジェクト解析部１０８は、スピードレンジマップと、アジマス（方位角）レンジマップを利用したオブジェクト解析処理を実行する。例えば、各マップから検出された輝点の集合体であるクラスタの各々が何であるか、例えば車であるか、人であるか、壁であるか、ポールであるか等のオブジェクト解析処理を実行して、最終出力（検出オブジェクト解析情報）５３を出力する。

　しかし、図４に示す信号処理装置（ミリ波レーダー装置）１００の構成において問題となるのが、方位角推定部１０７、における方位角推定処理の処理コストである。

　前述したように、方位角推定部１０７は、複数（ｎ個）のＦＦＴ１０６－１～ｎが生成した複数（ｎ個）のスピードレンジマップ５１－１～ｎを入力し、これらの複数（ｎ個）のスピードレンジマップ５１－１～ｎを解析し、方位角推定処理によって、１つのアジマス（方位角）レンジマップ５２を生成する。

　このオブジェクトの方向（方位角）の算出処理は処理コストが大きく、処理遅延が発生しやすいという問題がある。
　高速で走行するロボットや自動運転車両において、このような処理遅延は致命的であり、障害物に衝突してしまうといった事故を発生させる可能性がある。

　図７を参照して方位角推定部１０７が実行する複数（ｎ個）のスピードレンジマップ５１－１～ｎを利用した方位角推定処理の処理例について説明する。
　図７には、１つのスピードレンジマップ５１を示している。

　方位角推定部１０７は、このスピードレンジマップ５１のオブジェクトの無いと推定される輝点密度の低い領域にある輝点に対しても方位角推定を行うため、処理コストが大きくなる、すなわち、処理時間が長くなり、また、処理に必要となるプロセッサやメモリ等のリソースも大きくなる。
　結果として、処理遅延や、プロセッサやメモリ等のリソースを他のデータ処理に利用できなくなるといった問題が発生する。
　本開示の信号処理装置は、この問題を解決するものである。

　　［３．（実施例１）本開示の信号処理装置の構成と処理について］
　次に、本開示の実施例１の信号処理装置の構成と処理について説明する。

　本開示の信号処理装置は、上述の問題点、すなわち、方位角推定処理の処理コストが過大であるという問題を解決し、効率的な方位角推定処理を行うことを可能とした構成を有する。

　図８は、本開示の実施例１の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）２００の構成例を示す図である。

　図８に示す本開示の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）２００は、送信波生成部（シンセサイザ）２０１、送信アンテナ２０２、複数（ｎ個）の受信アンテナ２０３－１～ｎ、受信アンテナ各々に対する複数（ｎ個）のミキサ２０４－１～ｎと、ＡＤ変換器２０５－１～ｎと、ＦＦＴ２０６－１～ｎ、さらに、方位角推定領域選択部２０７、選択領域限定方位角推定部２０８、検出オブジェクト解析部２０９を有する。

　送信波生成部（シンセサイザ）２０１～ＦＦＴ２０６－１～ｎの構成と処理は、先に図４を参照して説明した信号処理装置（ミリ波レーダー装置）１００の送信波生成部（シンセサイザ）２０１～ＦＦＴ２０６－１～ｎの構成と処理と同様である。

　方位角推定領域選択部２０７と、選択領域限定方位角推定部２０８は、本開示の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）２００に固有の構成である。
　検出オブジェクト解析部２０９は、図４を参照して説明した信号処理装置（ミリ波レーダー装置）１００の検出オブジェクト解析部１０８とほぼ同様の処理を行う。

　図８に示す信号処理装置（ミリ波レーダー装置）２００の構成と処理について説明する。
　送信波生成部（シンセサイザ）２０１は、送信アンテナ２０２を介して送信するミリ波レーダー信号を生成する。

　送信波生成部（シンセサイザ）２０１が生成したミリ波レーダー信号は、送信アンテナ２０２を介して送信される。
　送信アンテナ２０２を介して送信されたミリ波レーダー信号は、様々なオブジェクトに反射して複数（ｎ個）の受信アンテナ２０３－１～ｎによって受信される。
　なお、図には、１つの検出対象オブジェクト２０のみの反射波の例を示しているが、実際には、様々な多数のオブジェクトからの反射波が複数（ｎ個）の受信アンテナ２０３－１～ｎによって受信される。

　複数（ｎ個）の受信アンテナ２０３－１～ｎは、先に図１を参照して説明したように、異なる位置に設定されているため、検出対象オブジェクト２０の反射位置が同一でも、複数（ｎ個）の受信アンテナ２０３－１～ｎの受信信号は異なる位相を持つ信号となる。

　複数（ｎ個）の受信アンテナ２０３－１～ｎの受信信号は、それぞれ、後段のミキサ２０４－１～ｎに入力される。
　ミキサ２０４－１～ｎは、受信アンテナ２０３－１～ｎ各々の受信信号と、送信波生成部（シンセサイザ）２０１が生成した送信信号との差分信号を算出する。

　ミキサ２０４－１～ｎが生成した差分信号は、ＡＤ変換器２０５－１～ｎに入力されてデジタル信号に変換される。受信アンテナ２０３－１～ｎ各々の受信信号と、送信波生成部（シンセサイザ）２０１が生成した送信信号との差分を示すデジタル信号である。

　ＡＤ変換器２０５－１～ｎが生成したデジタル信号は、それぞれ後段のＦＦＴ２０６－１～ｎに入力される。
　ＦＦＴ２０６－１～ｎの各々は、ＡＤ変換器２０５－１～ｎが生成したデジタル信号の高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行い、時間領域信号を周波数領域信号へ変換する信号変換処理を行う。

　このＦＦＴ２０６－１～ｎの各々は、ＡＤ変換器２０５－１～ｎが生成したデジタル信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を実行して、図に示すようにスピードレンジマップ５１－１～ｎを出力する。

　ＦＦＴ２０６が出力するスピードレンジマップ５１は、先に図５を参照して説明したマップであり、図５に示すように、
　横軸にオブジェクトのスピード（信号処理装置（レーダー）との相対速度）
　縦軸にオブジェクトまでの距離（信号処理装置（レーダー）からの距離）
　これらの値を直交軸として設定したマップである。
　なお、オブジェクトとはレーダー波を反射したオブジェクトである。
　図５に示すマップ上の輝点（白色の点）が検出オブジェクトの速度（Ｋｍ／ｈ）と距離（ｍ）を示す点となる。

　なお、先に図５を参照して説明したように、スピードレンジマップ内の輝点の１つ１つがレーダーの送受信信号に基づいて算出されるオブジェクトの１つの反射部に基づく（速度，距離）であり、例えばオブジェクトが車である場合、複数の輝点の集合体（クラスタ）が設定される。

　図５を参照して説明したように、例えば図に示すクラスタｘは、
　オブジェクト距離＝６５ｍ、オブジェクト速度＝＋１５ｋｍ／ｈ、
　このような距離、速度特性を持つクラスタであり、このようなクラスタ特性から、このクラスタｘは、信号処理装置１００を搭載した自車両より、１５ｋｍ低速で走行している前方車両であるといった推定が可能となる。

　また、クラスタｙは、
　オブジェクト距離＝０～６５ｍ、
　オブジェクト速度＝＋４５ｋｍ／ｈ、
　このような距離、速度特性を持つクラスタであり、クラスタｙは、信号処理装置１００を搭載した自車両（４５ｋｍ／ｈで走行中）の走行路の側壁であるといった推定が可能となる。

　前述したように、スピードレンジマップからは、検出オブジェクトの距離と速度（相対速度）のみが取得可能であり、検出オブジェクトの方向（方位角）については取得できない。

　図８に示すように、本開示の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）２００は、ＦＦＴ２０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎを方位角推定領域選択部２０７に入力する。

　方位角推定領域選択部２０７は、ＦＦＴ２０６－１～ｎの各々が出力したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々について、方位角推定処理を実行すべき領域（画素領域）を選択する処理を行う。

　先に図４を参照して説明した信号処理装置（ミリ波レーダー装置）１００では、ＦＦＴ１０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎを方位角推定部１０７に入力し、方位角推定部１０７において、スピードレンジマップの全ての輝点、すなわち、オブジェクトが無いと推定される領域の輝点に対しても方位角推定を行っていたため、処理コストが大きくなり、処理遅延等を発生させるという問題があった。

　図８に示す本開示の方位角推定領域選択部２０７は、ＦＦＴ２０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々について、方位角推定処理を実行すべき領域（画素領域）を選択する処理を行い、方位角推定処理を実行すべき選択領域（画素領域）を示した「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１－１～ｎ」を生成して、次段の選択領域限定方位角推定部２０８に入力する。

　選択領域限定方位角推定部２０８は、「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１－１～ｎ」を利用して、方位角推定領域選択部２０７において選択された領域（画素領域）のみに対して方位角推定処理を実行する。
　すなわち、選択領域限定方位角推定部２０８は、ＦＦＴ２０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々に分布する輝点全てに対する方位角推定処理を実行するのではなく、方位角推定領域選択部２０７において選択された領域（画素領域）にある輝点のみに対して方位角推定処理を実行すけばよく、方位角推定処理が効率的に短時間で実行することが可能となる。

　なお、方位角推定領域選択部２０７は、ＦＦＴ２０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々について、例えば、自車両の進行方向にある車や、壁、人等、障害物と推定されるオブジェクトのクラスタ領域を選択して、これらの選択クラスタ領域を、方位角推定を実行すべき選択領域（画素領域）として示した「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１－１～ｎ」を生成して、次段の選択領域限定方位角推定部２０８に入力する。

　図９を参照して、方位角推定領域選択部２０７の詳細構成と処理について説明する。
　図９に示すように、方位角推定領域選択部２０７は、スピードレンジマップ入力部２５１、特徴量抽出部２５２、クラスタリング処理部２５３、クラスタ代表値選択部２５４、方位角推定クラスタ選択部２５５を有する。

　スピードレンジマップ入力部２５１は、ＦＦＴ２０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々を入力し、特徴量抽出部２５２に転送する。

　特徴量抽出部２５２は、ＦＦＴ２０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々から特徴量抽出を行う。
　スピードレンジマップは、先に図５を参照して説明したマップであり、
　横軸にオブジェクトのスピード（信号処理装置（レーダー）との相対速度）
　縦軸にオブジェクトまでの距離（信号処理装置（レーダー）からの距離）
　これらの値を直交軸として設定したマップである。
　なお、オブジェクトとはレーダー波を反射したオブジェクトである。
　図５に示すマップ上の輝点（白色の点）が検出オブジェクトの速度（Ｋｍ／ｈ）と距離（ｍ）を示す点となる。

　特徴量抽出部２５２は、このスピードレンジマップから、方位角推定を実行すべき領域（画素領域）を選択するために有効な特徴量を抽出する。具体的には、例えば、自車両の前方にある車両や、人や、壁、柱等の建造物などの障害物オブジェクトの抽出に有用となる特徴量を抽出する。例えば、予め規定した規定数以上の輝点が、予め規定した規定密度以上で集積しているか否かを示す輝点分布の特徴量等を抽出する。
　規定数以上の輝点が、規定密度以上で集積している輝点集合（クラスタ）は、人や、壁、柱等の建造物などの障害物オブジェクトである可能性が高い領域であり、特徴量抽出部２５２は、例えばこのような領域を区別可能とした特徴量を抽出する。

　なお、特徴量抽出部２５２における特徴量の抽出アルゴリズムは、周期性、距離の公理の満足性、適切な次元数、クラスタリングアルゴリズムの性質等を考慮したアルゴリズムを利用することが好ましい。

　特徴量抽出部２５２は、ＦＦＴ２０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々から特徴量を抽出し、スピードレンジマップ５１－１～ｎ各々と、各マップから抽出した特徴量をクラスタリング処理部２５３に出力する。

　クラスタリング処理部２５３は、特徴量抽出部２５２から入力したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々と、各マップから抽出した特徴量を適用して、スピードレンジマップ５１－１～ｎ各々の輝点のクラスタリングを行う。

　具体的には、例えば規定数以上、規定密度以上の輝点分布の特徴量を有する領域を、人や、壁、柱等の建造物などの障害物オブジェクトに対応する特徴量を有するクラスタとして設定するクラスタリング処理を実行する。
　なお、クラスタリングアルゴリズムとしては例えばＤＢＳＣＡＮ（Ｄｅｎｓｉｔｙ－Ｂａｓｅｄ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｏｆ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｗｉｔｈ　Ｎｏｉｓｅ）等のアルゴリズムが適用可能である。

　図１０は、クラスタリング処理部２５３におけるクラスタリング処理の具体例を示す図である。
　図１０に示すように、規定数以上、規定密度以上の輝点分布の特徴量を有する領域を、クラスタとして設定する。

　クラスタの設定されたスピードレンジマップ５１－１～ｎは、次に、クラスタ代表値選択部２５４に入力される。
　クラスタ代表値選択部２５４は、クラスタリング処理部２５３が設定したクラスタ内の代表値を取得する。

　前述したように、スピードレンジマップは、
　横軸にオブジェクトのスピード（信号処理装置（レーダー）との相対速度）
　縦軸にオブジェクトまでの距離（信号処理装置（レーダー）からの距離）
　これらの各値（速度，距離）を取得可能なマップである。
　なお、オブジェクトとはレーダー波を反射したオブジェクトである。

　クラスタ代表値選択部２５４は、クラスタリング処理部２５３が設定したクラスタの大きさや（速度，距離）の代表値を取得する。この代表値は、そのクラスタがどのような種類のオブジェクト対応のクラスタであるかを判別する際に利用される。

　例えばクラスタの代表値として得られる速度は、壁等の建造物である場合、人の場合、車両の場合等、クラスタ対応のオブジェクト種類によって異なる値となり、クラスタ代表値からオブジェクト識別が可能となる。
　なお、本実施例では、各クラスタ対応のオブジェクト識別は、検出オブジェクト解析部２０９において実行される。
　検出オブジェクト解析部２０９は、クラスタ代表値等を利用して高精度なオブジェクト識別を行うことが可能となる。

　クラスタ代表値選択部２５４が設定したクラスタ代表値を属性データとして含むクラスタが設定されたスピードレンジマップは、方位角推定クラスタ選択部２５５に入力される。

　方位角推定クラスタ選択部２５５は、クラスタ代表値を属性データとして含むクラスタが設定されたスピードレンジマップから、方位角推定対象領域、具体的には方位角推定対象クラスタを選択する処理を行う。

　方位角推定クラスタ選択部２５５は、例えば、クラスタリング処理部２５３が特徴量に基づいて設定したクラスタの全てを方位角推定対象領域（クラスタ）として選択してもよい。

　あるいは、クラスタ代表値選択部２５４が設定したクラスタ代表値に基づいて、クラスタリング処理部２５３が設定したクラスタから、予め規定した条件を満たす代表値を有するクラスタのみを方位角推定対象領域（クラスタ）として選択してもよい。

　このように、方位角推定クラスタ選択部２５５は、クラスタリング処理部２５３が特徴量に基づいて設定したクラスタの全て、あるいは一部のクラスタを方位角推定対象領域（クラスタ）として選択し、方位角推定対象領域（クラスタ）を示したスピードレンジマップ、すなわち、「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１－１～ｎ」を生成して、生成したマップを、次の選択領域限定方位角推定部２０８に入力する。

　このように、方位角推定領域選択部２０７は、方位角の推定対象とするクラスタの選択情報を含む「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１－１～ｎ」を生成して、生成したマップを、次の選択領域限定方位角推定部２０８に入力する。

　選択領域限定方位角推定部２０８は、方位角推定領域選択部２０７から「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１－１～ｎ」を入力して、「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１－１～ｎ」の方位角推定対象クラスタ選択情報を参照して、選択されたクラスタ領域についてのみ方位角推定処理を実行する。

　すなわち、スピードレンジマップに分布する輝点全てに対する方位角推定を行うのではなく、方位角推定領域選択部２０７が方位角推定対象領域として選択したクラスタに属する画素領域の輝点のみを対象として方位角推定処理を実行する。
　このように限定された領域のみの方位角推定を行うことで効率的な短時間での方位角推定が可能となる。

　図１１は、選択領域限定方位角推定部２０８が実行する方位角推定処理の具体例について説明する図である。
　図１１（１）は、方位角推定領域選択部２０７が生成した方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１の一例を示す図である。
　方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１には、方位角推定対象クラスタ（矩形領域）が明示されている。

　図１１（２）は、選択領域限定方位角推定部２０８が実行する方位角推定処理において方位角推定を行うクラスタ領域を説明する図である。
　選択領域限定方位角推定部２０８は、図１１（２）に示す方位角推定対象領域ａ～ｅ（クラスタａ～ｅ）に属する輝点のみを選択して方位角推定処理を行う。
　このように限定された領域のみを対象とした方位角推定処理により、効率的で短時間の処理が可能となる。

　このように、選択領域限定方位角推定部２０８は、限定クラスタ領域のみを対象とした方位角推定処理を実行し、選択領域限定アジマス（方位角）レンジマップ８２を生成し、生成したマップを検出オブジェクト解析部２０９に出力する。

　選択領域限定方位角推定部２０８が生成する選択領域限定アジマス（方位角）レンジマップ８２は、先に図６を参照して説明したアジマス（方位角）レンジマップと同様、
　横軸にオブジェクトの方位角（オブジェクト方向を示す角度（方角））
　縦軸にオブジェクトまでの距離（信号処理装置（レーダー）からの距離）
　これらの値を直交軸として設定したマップである。
　なお、オブジェクトとはレーダー波を反射したオブジェクトである。
　図６に示すマップ上の輝点（白色の点）が検出オブジェクトの方位角（°）と距離（ｍ）を示す点となる。

　ただし、選択領域限定方位角推定部２０８は、スピードレンジマップの限定クラスタ領域のみを対象とした方位角推定処理を実行し、限定クラスタ領域の推定方位角を算出してアジマス（方位角）レンジマップを生成する。従って、選択領域限定方位角推定部２０８の生成する選択領域限定アジマス（方位角）レンジマップ８２は、限定クラスタ領域以外の方位角推定情報は含まれない。

　検出オブジェクト解析部２０９は、選択領域限定方位角推定部２０８が生成した選択領域限定アジマス（方位角）レンジマップ８２と、検出オブジェクト解析部２０９には、ＦＦＴ２０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎを入力し、これらのマップを利用したオブジェクト解析処理を実行する。例えば、各マップから検出された輝点の集合体であるクラスタの各々が何であるか、例えば車であるか、人であるか、壁であるか、ポールであるか等のオブジェクト解析処理を実行して、最終出力（検出オブジェクト解析情報）８３を出力する。

　上述したように、図８に示す信号処理装置（ミリ波レーダー装置）２００では、方位角推定領域選択部２０７において、方位角の推定対象となる領域（クラスタ）、例えば障害物となり得るオブジェクトを含むクラスタ領域を選択して、選択クラスタを指定した方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１を生成する。

　選択領域限定方位角推定部２０８は、方位角推定領域選択部２０７は、選択クラスタを指定した方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１を入力して選択されたクラスタのみを処理対象として方位角推定を行う。この結果、効率的な方位角推定が可能となる。

　次に、図１２に示すフローチャートを参照して、図８に示す信号処理装置（ミリ波レーダー装置）２００の方位角推定領域選択部２０７が実行する処理、すなわち、「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１」の生成シーケンスについて説明する。

　なお、以下において説明するフローチャートに従った処理は、信号処理装置内のメモリに格納されたプログラムに従って、信号処理装置のプログラム実行機能を持つＣＰＵ等から構成される制御部（データ処理部）の制御の下で実行可能である。
　以下、図１２に示すフローの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ１０１）
　図８に示す信号処理装置（ミリ波レーダー装置）２００の方位角推定領域選択部２０７は、まず、ステップＳ１０１においてスピートレンジマップを入力する。

　この処理は、図９に示す方位角推定領域選択部２０７のスピードレンジマップ入力部２５１が実行する処理である。
　スピードレンジマップ入力部２５１は、図８に示す信号処理装置２００のＦＦＴ２０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々を入力する。

　　（ステップＳ１０２）
　次に、方位角推定領域選択部２０７は、ステップＳ１０２において、スピードレンジマップ５１－１～ｎ各々からの特徴量抽出処理を実行する。

　この処理は、図９に示す方位角推定領域選択部２０７の特徴量抽出部２５２が実行する処理である。
　特徴量抽出部２５２は、スピードレンジマップから、方位角推定を実行すべき領域（画素領域）を選択するために有効な特徴量を抽出する。具体的には、例えば、自車両の前方にある車両や、人や、壁、柱等の建造物などの障害物オブジェクトの抽出に有用となる特徴量を抽出する。例えば、規定数以上の輝点が、規定密度以上で集積しているか否かを示す輝点分布の特徴量等を抽出する。

　　（ステップＳ１０３）
　次に、方位角推定領域選択部２０７は、ステップＳ１０３において、クラスタリング処理を実行する。

　この処理は、図９に示す方位角推定領域選択部２０７のクラスタリング処理部２５３が実行する処理である。

　クラスタリング処理部２５３は、特徴量抽出部２５２から入力したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々と、各マップから抽出した特徴量を適用して、スピードレンジマップ５１－１～ｎ各々の輝点のクラスタリングを行う。
　具体的には、例えば規定数以上、規定密度以上の輝点分布の特徴量を有する領域を、人や、壁、柱等の建造物などの障害物オブジェクトに対応する特徴量を有するクラスタとして設定するクラスタリング処理を実行する。

　　（ステップＳ１０４）
　次に、方位角推定領域選択部２０７は、ステップＳ１０４において、クラスタ代表値選択処理を実行する。

　この処理は、図９に示す方位角推定領域選択部２０７のクラスタ代表値選択部２５４が実行する処理である。

　クラスタ代表値選択部２５４は、クラスタリング処理部２５３が設定したクラスタ内の代表値を取得する。
　クラスタ代表値選択部２５４は、クラスタリング処理部２５３が設定したクラスタの大きさや（速度，距離）等の代表値を取得する。この代表値は、そのクラスタがどのような種類のオブジェクト対応のクラスタであるかを判別する際に利用される。

　　（ステップＳ１０５～Ｓ１０６）
　次に、方位角推定領域選択部２０７は、ステップＳ１０５において、方位角推定クラスタ選択処理を実行し、ステップＳ１０６において、方位角推定領域選択スピードレンジマップを生成する。

　これらの処理は、図９に示す方位角推定領域選択部２０７の方位角推定クラスタ選択部２５５が実行する処理である。
　方位角推定クラスタ選択部２５５は、クラスタリング処理部２５３が特徴量に基づいて設定したクラスタの全て、あるいは一部のクラスタを方位角推定対象領域（クラスタ）として選択し、方位角推定対象領域（クラスタ）を示したスピードレンジマップ、すなわち、「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１－１～ｎ」を生成する。

　生成したマップは、次の選択領域限定方位角推定部２０８に入力する。
　選択領域限定方位角推定部２０８は、「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１－１～ｎ」を入力して、「方位角推定領域選択スピードレンジマップ８１－１～ｎ」の方位角推定対象クラスタ選択情報を参照して、選択されたクラスタ領域についてのみ方位角推定処理を実行する。
　このように限定された領域のみを方位角推定対象領域として方位角推定処理を行うことで効率的な短時間での方位角推定が可能となる。

　　［４．（実施例２）特定種類のオブジェクトのみの方位角推定を実行する信号処理装置の構成と処理について］
　次に、本開示の実施例２として、特定種類のオブジェクトのみの方位角推定を実行する信号処理装置の実施例について説明する。

　実施例２は、特定種類のオブジェクト、例えば車両のみ、あるいは歩行者のみといった障害物となるオブジェクトの中から、特定種類のオブジェクトのみを選択して、選択オブジェクトに対応するクラスタの構成領域に対してのみ方位角推定を行う実施例である。

　図１３は、本開示の実施例２の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）３００の構成例を示す図である。

　図１３に示す本開示の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）３００は、送信波生成部（シンセサイザ）３０１、送信アンテナ３０２、複数（ｎ個）の受信アンテナ３０３－１～ｎ、受信アンテナ各々に対する複数（ｎ個）のミキサ３０４－１～ｎと、ＡＤ変換器３０５－１～ｎと、ＦＦＴ３０６－１～ｎ、さらに、方位角推定オブジェクト選択部３０７、選択オブジェクト限定方位角推定部３０８、検出オブジェクト解析部３０９を有する。

　送信波生成部（シンセサイザ）３０１～ＦＦＴ３０６－１～ｎの構成と処理は、先に図４を参照して説明した信号処理装置（ミリ波レーダー装置）１００の送信波生成部（シンセサイザ）３０１～ＦＦＴ３０６－１～ｎの構成と処理と同様である。

　方位角推定オブジェクト選択部３０７と、選択オブジェクト限定方位角推定部３０８は、本実施例２の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）３００に固有の構成である。
　検出オブジェクト解析部３０９は、図４を参照して説明した信号処理装置（ミリ波レーダー装置）１００の検出オブジェクト解析部１０８とほぼ同様の処理を行う。

　図１３に示す信号処理装置（ミリ波レーダー装置）３００の構成と処理について説明する。
　送信波生成部（シンセサイザ）３０１は、送信アンテナ３０２を介して送信するミリ波レーダー信号を生成する。

　送信波生成部（シンセサイザ）３０１が生成したミリ波レーダー信号は、送信アンテナ３０２を介して送信される。
　送信アンテナ３０２を介して送信されたミリ波レーダー信号は、様々なオブジェクトに反射して複数（ｎ個）の受信アンテナ３０３－１～ｎによって受信される。
　なお、図には、１つの検出対象オブジェクト３０のみの反射波の例を示しているが、実際には、様々な多数のオブジェクトからの反射波が複数（ｎ個）の受信アンテナ３０３－１～ｎによって受信される。

　複数（ｎ個）の受信アンテナ３０３－１～ｎは、先に図１を参照して説明したように、異なる位置に設定されているため、検出対象オブジェクト３０の反射位置が同一でも、複数（ｎ個）の受信アンテナ３０３－１～ｎの受信信号は異なる位相を持つ信号となる。

　複数（ｎ個）の受信アンテナ３０３－１～ｎの受信信号は、それぞれ、後段のミキサ３０４－１～ｎに入力される。
　ミキサ３０４－１～ｎは、受信アンテナ３０３－１～ｎ各々の受信信号と、送信波生成部（シンセサイザ）３０１が生成した送信信号との差分信号を算出する。

　ミキサ３０４－１～ｎが生成した差分信号は、ＡＤ変換器３０５－１～ｎに入力されてデジタル信号に変換される。受信アンテナ３０３－１～ｎ各々の受信信号と、送信波生成部（シンセサイザ）３０１が生成した送信信号との差分を示すデジタル信号である。

　ＡＤ変換器３０５－１～ｎが生成したデジタル信号は、それぞれ後段のＦＦＴ３０６－１～ｎに入力される。
　ＦＦＴ３０６－１～ｎの各々は、ＡＤ変換器３０５－１～ｎが生成したデジタル信号の高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行い、時間領域信号を周波数領域信号へ変換する信号変換処理を行う。

　このＦＦＴ３０６－１～ｎの各々は、ＡＤ変換器３０５－１～ｎが生成したデジタル信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を実行して、図に示すようにスピードレンジマップ５１－１～ｎを出力する。

　ＦＦＴ３０６が出力するスピードレンジマップ５１は、先に図５を参照して説明したマップであり、図５に示すように、
　横軸にオブジェクトのスピード（信号処理装置（レーダー）との相対速度）
　縦軸にオブジェクトまでの距離（信号処理装置（レーダー）からの距離）
　これらの値を直交軸として設定したマップである。
　なお、オブジェクトとはレーダー波を反射したオブジェクトである。
　図５に示すマップ上の輝点（白色の点）が検出オブジェクトの速度（Ｋｍ／ｈ）と距離（ｍ）を示す点となる。

　前述したように、スピードレンジマップからは、検出オブジェクトの距離と、速度（相対速度）のみが取得可能であり、検出オブジェクトの方向（方位角）については取得できない。

　図１３に示すように、本開示の信号処理装置（ミリ波レーダー装置）３００は、ＦＦＴ３０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎを方位角推定オブジェクト選択部３０７に入力する。

　方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ＦＦＴ３０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々について、方位角推定処理を実行すべき領域（画素領域）を、特定種類のオブジェクト領域、例えば「車両」や「人」等、特定種類のオブジェクト領域を選択する処理を行う。
　なお、選択するオブジェクト種類については予め決定しておく。

　このように、図１３に示す本開示の方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ＦＦＴ３０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々について、例えば「車両」の領域（画素領域）を方位角推定対象領域として選択する処理や、「人」の領域（画素領域）を方位角推定対象領域として選択する処理を行う。

　方位角推定オブジェクト選択部３０７は、さらに、方位角推定処理を実行すべきオブジェクト領域（画素領域）を示した「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」を生成して、次段の選択オブジェクト限定方位角推定部３０８に出力する。

　選択オブジェクト限定方位角推定部３０８は、「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」を利用して、方位角推定オブジェクト選択部３０７において選択された特定種類のオブジェクト領域（画素領域）のみに対して方位角推定処理を実行する。

　すなわち、選択オブジェクト限定方位角推定部３０８は、ＦＦＴ３０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々に分布する輝点全てに対する方位角推定処理を実行するのではなく、方位角推定オブジェクト選択部３０７において選択された特定種類のオブジェクト領域（画素領域）に属する輝点のみに対して方位角推定処理を実行すればよく、方位角推定処理が効率的に短時間で実行することが可能となる。

　このように、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ＦＦＴ３０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々について、例えば、自車両の進行方向にある車や、壁、人等、障害物と推定されるオブジェクトについて、１つの種類、あるいは複数種類のオブジェクト種類に対応するクラスタ領域を選択して、これらの選択クラスタ領域を、方位角推定を実行すべき選択領域（画素領域）として示した「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」を生成して、次段の選択オブジェクト限定方位角推定部３０８に出力する。

　図１４を参照して、方位角推定オブジェクト選択部３０７の詳細構成と処理について説明する。
　図１４に示すように、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、スピードレンジマップ入力部３５１、選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２、選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３、選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４、方位角推定クラスタ選択部３５５を有する。

　スピードレンジマップ入力部３５１は、ＦＦＴ３０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々を入力し、選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２に転送する。

　選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２は、ＦＦＴ３０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々から選択オブジェクトに対応する特徴量抽出を行う。

　スピードレンジマップは、先に図５を参照して説明したマップであり、
　横軸にオブジェクトのスピード（信号処理装置（レーダー）との相対速度）
　縦軸にオブジェクトまでの距離（信号処理装置（レーダー）からの距離）
　これらの値を直交軸として設定したマップである。
　なお、オブジェクトとはレーダー波を反射したオブジェクトである。
　図５に示すマップ上の輝点（白色の点）が検出オブジェクトの速度（Ｋｍ／ｈ）と距離（ｍ）を示す点となる。

　選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２は、このスピードレンジマップから、方位角推定を実行すべき特定のオブジェクト、例えば車両の領域（画素領域）を選択するために有効な特徴量を抽出する。

　具体的には、例えば、選択オブジェクトを自車両の前方にある車両とした場合、車両の抽出に有用となる特徴量を抽出する。例えば、規定数以上の輝点が、規定密度以上で集積した輝点集合で、かつ輝点集合の速度や距離情報が、車両であると推定される値を持つか否かを判別するために有効となる輝点の特徴量等を抽出する。すなわち選択オブジェクト種類対応の特徴量を抽出する。

　選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２は、ＦＦＴ３０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々から特徴量を抽出し、スピードレンジマップ５１－１～ｎ各々と、各マップから抽出した特徴量をクラスタリング処理部３５３に出力する。

　選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３は、選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２から入力したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々と、各マップから抽出した特徴量を適用して、スピードレンジマップ５１－１～ｎ各々の輝点のクラスタリングを行う。

　具体的には、方位角推定を実行すべき特定のオブジェクト、例えば車両の領域（画素領域）を選択するために有効な特徴量を有する領域を、方位角推定クラスタとして設定するクラスタリング処理を実行する。

　図１５は、選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３におけるクラスタリング処理の具体例を示す図である。
　図１５に示す例は、方位角推定を実行すべき特定のオブジェクト、例えば車両の領域（画素領域）を選択するために有効な特徴量を有するクラスタを設定したクラスタリング処理例である。
　図１５の右側に示すマップ内に示す矩形領域が、車両と推定される領域のクラスタである。

　クラスタの設定されたスピードレンジマップ５１－１～ｎは、次に、選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４に入力される。
　選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４は、選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３が設定したクラスタ内の代表値を取得する。

　選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４は、選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３が設定したクラスタの大きさや（速度，距離）等の代表値を取得する。この代表値は、そのクラスタが、選択クラスタの種類、例えば車の領域に対応するクラスタと判断できるか否かを判定するために用いられる。

　選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４が設定したクラスタ代表値を属性データとして含むクラスタが設定されたスピードレンジマップは、方位角推定クラスタ選択部３５５に入力される。

　方位角推定クラスタ選択部３５５は、クラスタ代表値を属性データとして含むクラスタが設定されたスピードレンジマップから、方位角推定対象領域、具体的には方位角推定対象クラスタを選択する処理を行う。

　方位角推定クラスタ選択部３５５は、例えば、選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３が特徴量に基づいて設定したクラスタの全てを方位角推定対象領域（クラスタ）として選択してもよい。

　あるいは、選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４が設定したクラスタ代表値に基づいて、選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３が設定したクラスタから、予め規定した条件を満たす代表値を有するクラスタのみを方位角推定対象領域（クラスタ）として選択してもよい。

　このように、方位角推定クラスタ選択部３５５は、選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３が特徴量に基づいて設定したクラスタの全て、あるいは一部のクラスタを方位角推定対象領域（クラスタ）として選択し、方位角推定対象領域（クラスタ）を示したスピードレンジマップ、すなわち、「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」を生成して、生成したマップを、次の選択オブジェクト限定方位角推定部３０８に入力する。

　このように、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、方位角の推定対象とするクラスタの選択情報を含む「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」を生成して、生成したマップを、次の選択オブジェクト限定方位角推定部３０８に入力する。

　選択オブジェクト限定方位角推定部３０８は、方位角推定オブジェクト選択部３０７から「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」を入力して、「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」の方位角推定対象クラスタ選択情報を参照して、選択されたクラスタ領域についてのみ方位角推定処理を実行する。

　すなわち、スピードレンジマップに分布する輝点全てに対する方位角推定を行うのではなく、方位角推定オブジェクト選択部３０７が方位角推定対象領域として選択した特定種類のオブジェクト、例えば車両オブジェクトに対応するクラスタに属する画素領域にある輝点のみを対象として方位角推定処理を実行する。
　このように限定された領域のみの方位角推定を行うことで効率的な短時間での方位角推定が可能となる。

　図１６は、選択オブジェクト限定方位角推定部３０８が実行する方位角推定処理の具体例について説明する図である。
　図１６（１）は、方位角推定オブジェクト選択部３０７が生成した方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１の一例を示す図である。
　方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１には、特定種類のオブジェクト、例えば車両オブジェクトに対応する方位角推定対象クラスタ（矩形領域）が明示されている。

　図１６（２）は、選択オブジェクト限定方位角推定部３０８が実行する方位角推定処理において方位角推定を行うクラスタ領域を説明する図である。
　選択オブジェクト限定方位角推定部３０８は、図１６（２）に示す方位角推定対象領域ｐ～ｓのみを選択して方位角推定処理を行う。

　図１６（２）に示す方位角推定対象領域ｐ～ｓ特定種類のオブジェクト、例えば車両オブジェクトに対応するクラスタである。

　選択オブジェクト限定方位角推定部３０８は、このように例えば車両オブジェクトに対応するクラスタ等、特定酒類のオブジェクト領域のみを対象とした方位角推定処理を行う。これにより、効率的で短時間の処理が可能となる。

　このように、選択オブジェクト限定方位角推定部３０８は、特定オブジェクト種類に対応する限定クラスタ領域のみを対象とした方位角推定処理を実行し、選択オブジェクト限定アジマス（方位角）レンジマップ９２を生成し、生成したマップを検出オブジェクト解析部３０９に出力する。

　選択オブジェクト限定方位角推定部３０８が生成する選択オブジェクト限定アジマス（方位角）レンジマップ９２は、先に図６を参照して説明したアジマス（方位角）レンジマップと同様、
　横軸にオブジェクトの方位角（オブジェクト方向を示す角度（方角））
　縦軸にオブジェクトまでの距離（信号処理装置（レーダー）からの距離）
　これらの値を直交軸として設定したマップである。
　なお、オブジェクトとはレーダー波を反射したオブジェクトである。
　図６に示すマップ上の輝点（白色の点）が検出オブジェクトの方位角（°）と距離（ｍ）を示す点となる。

　ただし、選択オブジェクト限定方位角推定部３０８は、スピードレンジマップの限定クラスタ領域のみを対象とした方位角推定処理を実行し、限定クラスタ領域の推定方位角を算出してアジマス（方位角）レンジマップを生成する。従って、選択オブジェクト限定方位角推定部３０８の生成する選択オブジェクト限定アジマス（方位角）レンジマップ９２は、例えば車両オブジェクトに対応するクラスタ等の限定クラスタ領域以外の方位角推定情報は含まれない。

　検出オブジェクト解析部３０９は、選択オブジェクト限定方位角推定部３０８が生成した選択オブジェクト限定アジマス（方位角）レンジマップ９２と、検出オブジェクト解析部３０９には、ＦＦＴ３０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎを入力し、これらのマップを利用したオブジェクト解析処理を実行して、最終出力（検出オブジェクト解析情報）９３を出力する。

　上述したように、図１３に示す信号処理装置（ミリ波レーダー装置）３００では、方位角推定オブジェクト選択部３０７において、方位角の推定対象となる領域（クラスタ）を、例えば車両オブジェクト等、特定種類のオブジェクトに対応するクラスタとして選択し、選択クラスタを指定した方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１を生成する。

　選択オブジェクト限定方位角推定部３０８は、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、選択クラスタを指定した方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１を入力して選択されたクラスタのみを処理対象として方位角推定を行う。この結果、効率的な方位角推定が可能となる。

　次に、図１７に示すフローチャートを参照して、図１３に示す信号処理装置（ミリ波レーダー装置）３００の方位角推定オブジェクト選択部３０７が実行する処理、すなわち、「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１」の生成シーケンスについて説明する。

　なお、以下において説明するフローチャートに従った処理は、信号処理装置内のメモリに格納されたプログラムに従って、信号処理装置のプログラム実行機能を持つＣＰＵ等から構成される制御部（データ処理部）の制御の下で実行可能である。
　以下、図１７に示すフローの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ２０１）
　図１３に示す信号処理装置（ミリ波レーダー装置）３００の方位角推定オブジェクト選択部３０７は、まず、ステップＳ２０１においてスピートレンジマップを入力する。

　この処理は、図１４に示す方位角推定オブジェクト選択部３０７のスピードレンジマップ入力部３５１が実行する処理である。
　スピードレンジマップ入力部３５１は、図１３に示す信号処理装置３００のＦＦＴ３０６－１～ｎの各々が生成したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々を入力する。

　　（ステップＳ２０２）
　次に、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ステップＳ２０２において、スピードレンジマップ５１－１～ｎ各々からの選択オブジェクト対応特徴量抽出処理を実行する。

　この処理は、図１４に示す方位角推定オブジェクト選択部３０７の選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２が実行する処理である。
　選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２は、スピードレンジマップから、方位角推定を実行すべき特定のオブジェクト、例えば車両の領域（画素領域）を選択するために有効な特徴量を抽出する。

　具体的には、例えば、選択オブジェクトを自車両の前方にある車両とした場合、車両の抽出に有用となる特徴量を抽出する。例えば、規定数以上の輝点が、規定密度以上で集積した輝点集合で、かつ輝点集合の速度や距離情報が、車両であると推定される値を持つか否かを判別するために有効となる輝点の特徴量等を抽出する。

　　（ステップＳ２０３）
　次に、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ステップＳ２０３において、選択オブジェクトクラスタリング処理を実行する。

　この処理は、図１４に示す方位角推定オブジェクト選択部３０７の選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３が実行する処理である。

　選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３は、選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２から入力したスピードレンジマップ５１－１～ｎ各々と、各マップから抽出した選択オブジェクト対応特徴量を適用して、スピードレンジマップ５１－１～ｎ各々の輝点のクラスタリングを行う。

　具体的には、例えば方位角推定を実行すべき特定のオブジェクト、例えば車両の領域（画素領域）を選択するために有効な特徴量を有する領域を、方位角推定クラスタとして設定するクラスタリング処理を実行する。

　　（ステップＳ２０４）
　次に、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ステップＳ２０４において、選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択処理を実行する。

　この処理は、図１４に示す方位角推定オブジェクト選択部３０７の選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４が実行する処理である。

　選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４は、選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３が設定したクラスタ内の代表値を取得する。
　選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４は、選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３が設定したクラスタの大きさや（速度，距離）等の代表値を取得する。この代表値は、そのクラスタがどのような種類のオブジェクト対応のクラスタであるかを判別する際に利用される。

　　（ステップＳ２０５～Ｓ２０６）
　次に、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ステップＳ２０５において、方位角推定クラスタ選択処理を実行し、ステップＳ２０６において、方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップを生成する。

　これらの処理は、図１４に示す方位角推定オブジェクト選択部３０７の方位角推定クラスタ選択部３５５が実行する処理である。
　方位角推定クラスタ選択部３５５は、クラスタリング処理部３５３が選択オブジェクト対応特徴量に基づいて設定したクラスタの全て、あるいは一部のクラスタを方位角推定対象領域（クラスタ）として選択し、方位角推定対象領域（クラスタ）を示したスピードレンジマップ、すなわち、「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」を生成する。

　生成したマップは、次の選択オブジェクト限定方位角推定部３０８に入力する。
　選択オブジェクト限定方位角推定部３０８は、「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」を入力して、「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」の方位角推定対象クラスタ選択情報を参照して、選択されたクラスタ領域についてのみ方位角推定処理を実行する。
　このように選択オブジェクト対応の限定された領域のみの方位角推定を行うことで効率的な短時間での方位角推定が可能となる。

　　［５．方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合の方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップの生成処理例について］
　次に、方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合の方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップの生成処理例について説明する。

　以下、図１８～図２１を参照して、上述した実施例２において、方位角推定処理対象オブジェクトを「車両」とした場合の方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップの生成処理例について説明する。

　以下、図１７を参照して説明したフローに従った処理を行う場合に、方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合の以下の各ステップの具体的処理例について説明する。
　（１）ステップＳ２０２の選択オブジェクト対応特徴量抽出処理（図１８）
　（２）ステップＳ２０３の選択オブジェクトクラスタリング処理（図１９）
　（３）ステップＳ２０４の選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択処理（図２０）
　（４）ステップＳ２０５のホウイカク推定クラスタ選択処理（図２１）

　まず、図１８を参照して、方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合のステップＳ２０２の選択オブジェクト対応特徴量抽出処理について説明する。

　前述したように、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ステップＳ２０２において、スピードレンジマップ５１－１～ｎ各々からの選択オブジェクト対応特徴量抽出処理を実行する。

　この処理は、図１４に示す方位角推定オブジェクト選択部３０７の選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２が実行する処理である。
　選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２は、スピードレンジマップから、方位角推定を実行すべき特定のオブジェクト、本例では車両の領域（画素領域）を選択するために有効な特徴量を抽出する。

　図１８を参照して、方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合のステップＳ２０２の選択オブジェクト対応特徴量抽出処理について説明する。

　図１４に示す方位角推定オブジェクト選択部３０７の選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２は、図１８に示すように、スピードレンジマップの点（輝点）ごとに、以下の各パラメータを取得する。
　速度（ｖ）
　距離（ｒ）

　なお、速度の最小値をｖｍｉｎ、最大値をｖｍａｘとする。
　このｖｍｉｎ，ｖｍａｘは、ミリ波レーダーのスペックに基づいて決定される。

　選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２は、スピードレンジマップの点（輝点）ごとから取得したパラメータ（速度（ｖ），距離（ｒ））に基づいて、各輝点の特徴量として以下の特徴量ａ～ｃを抽出する。
　（ａ）距離（ｒ）
　（ｂ）ｓｉｎ（ｖ（（２π）／（ｖｍａｘ－ｖｍｉｎ））
　（ｃ）ｃｏｓ（ｖ（（２π）／（ｖｍａｘ－ｖｍｉｎ））

　このように、方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合のステップＳ２０２の選択オブジェクト対応特徴量抽出処理では、選択オブジェクト対応特徴量抽出部３５２は、スピードレンジマップの点（輝点）単位で、上記（ａ）～（ｃ）の特徴量を抽出する処理を実行する。

　次に、図１９を参照して、方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合のステップＳ２０３の選択オブジェクトクラスタリング処理について説明する。

　前述したように、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ステップＳ２０３において、選択オブジェクトクラスタリング処理を実行する。

　例えば方位角推定を実行すべき特定のオブジェクト、本例では車両の領域（画素領域）を選択するために有効な特徴量を有する領域を、方位角推定クラスタとして設定するクラスタリング処理を実行する。

　図１９を参照して具体的処理例について説明する。
　選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３は、スピードレンジマップの各点（輝点）の特徴量対応値を以下の式で算出する。
　特徴量対応値＝（ｒ，ｓｉｎ（ｖ（（２π）／（ｖｍａｘ－ｖｍｉｎ）），ｃｏｓ（ｖ（（２π）／（ｖｍａｘ－ｖｍｉｎ）））×（点の数）
　上記式に従って算出した特徴量対応値を用いて各点のクラスタリングを実行する。

　なお、クラスタリングアルゴリズムは、ＤＢＳＣＡＮ（Ｄｅｎｓｉｔｙ－Ｂａｓｅｄ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｏｆ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｗｉｔｈ　Ｎｏｉｓｅ）を適用する。
　ＤＢＳＣＡＮ実行時のパラメータ：Ｅｐｓ，ＭｉｎＰｔｓとしては、例えば、
　Ｅｐｓ＝３、
　ＭｉｎＰｔｓ＝２
　上記設定を利用する。

　なお、Ｅｐｓは大きいほど遠くの点同士がクラスタリングされやすくなるパラメータで、ＭｉｎＰｔｓはクラスタリング後の各クラスタの点の数の最小値を規定するパラメータである。
　なお、上記パラメータ設定値は、１つの例であり、より分解能の高いミリ波レーダーの場合はＥｐｓを小さくし、ＭｉｎＰｔｓ大きくするなどの調整を行うのが好ましい。

　次に、図２０を参照して、方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合のステップＳ２０４の選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択処理について説明する。

　前述したように、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ステップＳ２０４において、選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択処理を実行する。

　方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合のステップＳ２０４の選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択処理について、図２０を参照して説明する。

　図２０に示すように、選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４は、選択オブジェクトクラスタリング処理部３５３が設定したクラスタ（輝点集合）を抜き出す。

　次に、選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部３５４は、クラスタ単位で、代表値として、以下の各値を取得する。
　（ａ）クラスタの横の長さ、
　（ｂ）クラスタの縦の長さ、
　（ｃ）クラスタの面積
　この例では、クラスタのサイズをクラスタ代表値として取得する例である。
　なお、この例は一例であり、この他にも例えばクラスタ内の（速度，距離）等の代表値を取得する構成としてもよい。

　次に、図２１を参照して、方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合のステップＳ２０５の方位角推定クラスタ選択処理について説明する。

　前述したように、方位角推定オブジェクト選択部３０７は、ステップＳ２０５において、方位角推定クラスタ選択処理を実行する。

　この処理は、図１４に示す方位角推定オブジェクト選択部３０７の方位角推定クラスタ選択部３５５が実行する処理である。
　方位角推定クラスタ選択部３５５は、クラスタリング処理部３５３が選択オブジェクト対応特徴量に基づいて設定したクラスタの全て、あるいは一部のクラスタを方位角推定対象領域（クラスタ）として選択し、方位角推定対象領域（クラスタ）を示したスピードレンジマップ、すなわち、「方位角推定オブジェクト選択スピードレンジマップ９１－１～ｎ」を生成する。

　図２１を参照して、方位角推定処理対象オブジェクトを車両とした場合のステップＳ２０５の方位角推定クラスタ選択処理について説明する。
　方位角推定クラスタ選択部３５５は、図２１に示すように、ステップＳ２０４で決定したクラスタ代表値、すなわち、以下のクラスタ代表値を用いて、クラスタが車両に相当するクラスタであるか否かを判定する。
　（ａ）クラスタの横の長さ、
　（ｂ）クラスタの縦の長さ、
　（ｃ）クラスタの面積

　例えば、
　（ａ）クラスタの横の長さ≧２（ｍ）、
　（ｂ）１５＞クラスタの縦の長さ≧２（ｍ）、
　（ｃ）クラスタの面積≧６（ｍ）、
　これらの条件を全て満たすクラスタであれば、そのクラスタが車両に相当するクラスタであると判定する。
　なお、上記条件は、ユーザが設定可能であり、信号処理装置３００の処理結果を参照してユーザが最適な値に調整することが好ましい。

　　［６．本開示の構成のまとめ］
　以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

　なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
　（１）　レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力し、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択する方位角推定領域選択部と、
　前記方位角推定領域選択部が選択した選択領域に対する方位角推定を実行する方位角推定部を有する信号処理装置。

　（２）　前記方位角推定領域選択部は、
　前記スピードレンジマップから、予め規定した条件を満たす輝点の集合体であるクラスタを検出し、検出したクラスタを前記方位角推定対象領域として選択する（１）に記載の信号処理装置。

　（３）　前記方位角推定領域選択部は、
　前記スピードレンジマップから、予め規定した数以上で、かつ予め規定した密度以上の輝点の集合体であるクラスタを検出し、検出したクラスタを前記方位角推定対象領域として選択する（１）または（２）に記載の信号処理装置。

　（４）　前記方位角推定領域選択部は、
　前記スピードレンジマップから、特定のオブジェクト種類に相当すると推定される輝点の集合体であるクラスタを検出し、検出したクラスタを前記方位角推定対象領域として選択する（１）～（３）いずれかに記載の信号処理装置。

　（５）　前記特定のオブジェクト種類は、車両、または人、または建造物の少なくともいずれかである（４）に記載の信号処理装置。

　（６）　前記方位角推定部は、
　前記方位角推定領域選択部が選択した選択領域のみに対する方位角推定を実行して、レーダー波を反射したオブジェクトの距離と方位角を示すアジマスレンジマップを生成する（１）～（５）いずれかに記載の信号処理装置。

　（７）　前記方位角推定領域選択部は、
　前記方位角推定対象領域を明示したスピードレンジマップを生成して、前記選択領域限定方位角推定部に出力し、
　前記方位角推定部は、
　前記方位角推定対象領域が明示されたスピードレンジマップを利用して、前記選択領域のみに対する方位角推定を実行する（１）～（６）いずれかに記載の信号処理装置。

　（８）　前記方位角推定部は、
　前記方位角推定領域選択部が選択した選択領域内の輝点に対する方位角推定を実行する（１）～（７）いずれかに記載の信号処理装置。

　（９）　前記方位角推定領域選択部は、
　前記スピードレンジマップから特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
　前記特徴量に基づいて、前記スピードレンジマップから、予め規定した条件を満たす輝点の集合体であるクラスタを検出するクラスタリング処理部を有する（１）～（８）いずれかに記載の信号処理装置。

　（１０）　前記特徴量抽出部は、
　前記スピードレンジマップから、予め規定した数以上で、かつ予め規定した密度以上の輝点の集合体であるクラスタを検出するために利用される特徴量を抽出する（９）に記載の信号処理装置。

　（１１）　前記特徴量抽出部は、
　前記スピードレンジマップから、予め規定した特定種類のオブジェクトに相当する輝点の集合体であるクラスタを検出するために利用される特徴量を抽出する（９）に記載の信号処理装置。

　（１２）　前記方位角推定領域選択部は、
　前記クラスタリング処理部が設定したクラスタから、クラスタ代表値を選択するクラスタ代表値選択部を有する（９）～（１１）いずれかに記載の信号処理装置。

　（１３）　前記方位角推定領域選択部は、
　前記方位角推定対象領域であるクラスタを明示したスピードレンジマップを生成して、前記選択領域限定方位角推定部に出力する方位角推定クラスタ選択部を有する（９）～（１２）いずれかに記載の信号処理装置。

　（１４）　前記信号処理装置は、
　前記スピードレンジマップと、
　前記方位角推定部が生成するオブジェクトの距離と方位角を示すアジマスレンジマップを入力して、オブジェクト解析を実行する検出オブジェクト解析部を有する（１）～（１３）いずれかに記載の信号処理装置。

　（１５）　前記スピードレンジマップは、複数のレーダー波受信部の受信信号を利用した高速フーリエ変換により生成される複数のマップである（１）～（１４）いずれかに記載の信号処理装置。

　（１６）　信号処理装置において実行する信号処理方法であり、
　方位角推定領域選択部が、レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力し、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択する方位角推定領域選択ステップと、
　方位角推定部が、前記方位角推定領域選択ステップにおいて選択した選択領域に対する方位角推定を実行する方位角推定ステップを、
　実行する信号処理方法。

　（１７）　信号処理装置において信号処理を実行させるプログラムであり、
　方位角推定領域選択部に、レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力させ、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択させる方位角推定領域選択ステップと、
　方位角推定部に、前記方位角推定領域選択ステップにおいて選択した選択領域に対する方位角推定を実行させる方位角推定ステップを、
　実行させるプログラム。

　明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

　なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、オブジェクト領域や、特定種類のオブジェクト領域のみを方位角推定対象領域として方位角推定を行う装置、方法が実現される。
　具体的には、例えば、レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力し、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択する方位角推定領域選択部と、選択領域のみに対する方位角推定を実行する方位角推定部を有する。方位角推定領域選択部は、スピードレンジマップから予め規定した条件を満たす輝点の集合体であるクラスタを検出し、検出したクラスタを方位角推定対象領域として選択する。例えば、規定数以上で規定密度以上の輝点の集合体や特定オブジェクト種類対応のクラスタを方位角推定対象領域として選択する。
　本構成により、オブジェクト領域や、特定種類のオブジェクト領域のみを方位角推定対象領域として方位角推定を行う装置、方法が実現される。

　　２０　検出対象オブジェクト
　１００　信号処理装置（ミリ波レーダー装置）
　１０１　送信波生成部（シンセサイザ）
　１０２　送信アンテナ
　１０３　受信アンテナ
　１０４　ミキサ
　１０５　ＡＤ変換器
　１０６　ＦＦＴ
　１０７　方位角推定部
　１０８　検出オブジェクト解析部
　２００　信号処理装置（ミリ波レーダー装置）
　２０１　送信波生成部（シンセサイザ）
　２０２　送信アンテナ
　２０３　受信アンテナ
　２０４　ミキサ
　２０５　ＡＤ変換器
　２０６　ＦＦＴ
　２０７　方位角推定領域選択部
　２０８　選択領域限定方位角推定部
　２０９　検出オブジェクト解析部
　２５１　スピードレンジマップ入力部
　２５２　特徴量抽出部
　２５３　クラスタリング処理部
　２５４　クラスタ代表値選択部
　２５５　方位角推定クラスタ選択部
　３００　信号処理装置（ミリ波レーダー装置）
　３０１　送信波生成部（シンセサイザ）
　３０２　送信アンテナ
　３０３　受信アンテナ
　３０４　ミキサ
　３０５　ＡＤ変換器
　３０６　ＦＦＴ
　３０７　方位角推定領域選択部
　３０８　選択領域限定方位角推定部
　３０９　検出オブジェクト解析部
　３５１　スピードレンジマップ入力部
　３５２　選択オブジェクト対応特徴量抽出部
　３５３　選択オブジェクトクラスタリング処理部
　３５４　選択オブジェクト対応クラスタ代表値選択部
　３５５　方位角推定クラスタ選択部

Claims

　レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力し、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択する方位角推定領域選択部と、
　前記方位角推定領域選択部が選択した選択領域に対する方位角推定を実行する方位角推定部を有する信号処理装置。
　前記方位角推定領域選択部は、
　前記スピードレンジマップから、予め規定した条件を満たす輝点の集合体であるクラスタを検出し、検出したクラスタを前記方位角推定対象領域として選択する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記方位角推定領域選択部は、
　前記スピードレンジマップから、予め規定した数以上で、かつ予め規定した密度以上の輝点の集合体であるクラスタを検出し、検出したクラスタを前記方位角推定対象領域として選択する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記方位角推定領域選択部は、
　前記スピードレンジマップから、特定のオブジェクト種類に相当すると推定される輝点の集合体であるクラスタを検出し、検出したクラスタを前記方位角推定対象領域として選択する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記特定のオブジェクト種類は、車両、または人、または建造物の少なくともいずれかである請求項４に記載の信号処理装置。
　前記方位角推定部は、
　前記方位角推定領域選択部が選択した選択領域のみに対する方位角推定を実行して、レーダー波を反射したオブジェクトの距離と方位角を示すアジマスレンジマップを生成する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記方位角推定領域選択部は、
　前記方位角推定対象領域を明示したスピードレンジマップを生成して、前記選択領域限定方位角推定部に出力し、
　前記方位角推定部は、
　前記方位角推定対象領域が明示されたスピードレンジマップを利用して、前記選択領域のみに対する方位角推定を実行する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記方位角推定部は、
　前記方位角推定領域選択部が選択した選択領域内の輝点に対する方位角推定を実行する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記方位角推定領域選択部は、
　前記スピードレンジマップから特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
　前記特徴量に基づいて、前記スピードレンジマップから、予め規定した条件を満たす輝点の集合体であるクラスタを検出するクラスタリング処理部を有する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記特徴量抽出部は、
　前記スピードレンジマップから、予め規定した数以上で、かつ予め規定した密度以上の輝点の集合体であるクラスタを検出するために利用される特徴量を抽出する請求項９に記載の信号処理装置。
　前記特徴量抽出部は、
　前記スピードレンジマップから、予め規定した特定種類のオブジェクトに相当する輝点の集合体であるクラスタを検出するために利用される特徴量を抽出する請求項９に記載の信号処理装置。
　前記方位角推定領域選択部は、
　前記クラスタリング処理部が設定したクラスタから、クラスタ代表値を選択するクラスタ代表値選択部を有する請求項９に記載の信号処理装置。
　前記方位角推定領域選択部は、
　前記方位角推定対象領域であるクラスタを明示したスピードレンジマップを生成して、前記選択領域限定方位角推定部に出力する方位角推定クラスタ選択部を有する請求項９に記載の信号処理装置。
　前記信号処理装置は、
　前記スピードレンジマップと、
　前記方位角推定部が生成するオブジェクトの距離と方位角を示すアジマスレンジマップを入力して、オブジェクト解析を実行する検出オブジェクト解析部を有する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記スピードレンジマップは、複数のレーダー波受信部の受信信号を利用した高速フーリエ変換により生成される複数のマップである請求項１に記載の信号処理装置。
　信号処理装置において実行する信号処理方法であり、
　方位角推定領域選択部が、レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力し、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択する方位角推定領域選択ステップと、
　方位角推定部が、前記方位角推定領域選択ステップにおいて選択した選択領域に対する方位角推定を実行する方位角推定ステップを、
　実行する信号処理方法。
　信号処理装置において信号処理を実行させるプログラムであり、
　方位角推定領域選択部に、レーダー波を反射したオブジェクトの距離と相対速度を示すスピードレンジマップを入力させ、入力したスピードレンジマップから方位角推定対象領域を選択させる方位角推定領域選択ステップと、
　方位角推定部に、前記方位角推定領域選択ステップにおいて選択した選択領域に対する方位角推定を実行させる方位角推定ステップを、
　実行させるプログラム。