WO2022044326A1 - 信号処理装置、信号処理方法および記録媒体 - Google Patents

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WO2022044326A1
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reflector
signal processing
unit
reference point
phase reference
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PCT/JP2020/032893
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French (fr)
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裕貴 山口
大地 田中
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日本電気株式会社
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9004—SAR image acquisition techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
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    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9021—SAR image post-processing techniques

Definitions

  • the present invention relates to a signal processing device, a signal processing method, and a recording medium.
  • Synthetic Aperture Radar is a high-resolution radar that combines an apparent antenna aperture by mounting the antenna on a platform such as an aircraft or satellite and using platform movement and signal processing technology. It is a technology to generate an image.
  • the traveling direction of the platform is referred to as the Azimuth direction, and the line-of-sight direction is referred to as the Range direction.
  • the direction perpendicular to both the azimuth direction and the range direction is called the elevation direction.
  • Synthetic Aperture Radar Tomography is a technology for acquiring three-dimensional information such as ground structures by extending the concept of synthetic aperture in the elevation direction.
  • the platform In synthetic aperture radar tomography, the platform repeatedly moves in the azimuth direction while shifting its position in the elevation direction. Then, in the synthetic aperture radar tomography, the same measurement as in the case of the synthetic aperture radar is repeated at different positions in the elevation direction by repeating the movement in the azimuth direction, and the SAR image group is acquired as the measurement result.
  • the obtained SAR image group is subjected to array signal processing using the variation in the position of the platform in the elevation direction as a virtual sensor array to realize the sensitivity in the elevation direction.
  • Non-Patent Document 1 describes an array signal processing method in synthetic aperture radar tomography using compressed sensing.
  • the array signal processing algorithm in synthetic aperture radar tomography has hyperparameters, if the hyperparameter values can be set automatically, the burden on the person in charge of synthetic aperture radar tomography to manually set the hyperparameter values can be reduced. can.
  • An example of an object of the present invention is to provide a signal processing device, a signal processing method, and a recording medium capable of solving the above problems.
  • the signal processing apparatus uses a group of SAR images at a phase reference point where known information about the phase reference point, which is information about the position of the reflector, is obtained, and uses synthetic aperture radar tomography.
  • SAR tomo that performs image processing of SAR tomography using the parameter specifying means for setting the hyper parameter value for array signal processing in the above array signal processing and the array signal processing using the hyper parameter value set by the parameter specifying means. It is provided with a graphic processing means.
  • the signal processing method uses a group of SAR images at a phase reference point where known information about the phase reference point, which is information about the position of the reflector, is obtained, and is used for synthetic aperture radar tomography. It includes setting the value of the hyper parameter for array signal processing in the above, and performing image processing of SAR tomography using the array signal processing using the set hyper parameter value.
  • the recording medium is a synthetic aperture radar using a SAR image group at a phase reference point where known information about the phase reference point, which is information about the position of the reflector, is obtained.
  • the hyperparameter values can be automatically set.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the structural example of the signal processing apparatus which concerns on 1st Embodiment. It is a figure which shows the example of the position of the platform in the synthetic aperture radar tomography which concerns on 1st Embodiment. It is a block diagram which shows the structural example of the vector estimation part which concerns on 1st Embodiment. It is a block diagram which shows the structural example of the model specifying part which concerns on 1st Embodiment. It is a flowchart which shows the example of the procedure which the signal processing apparatus which concerns on 1st Embodiment performs SAR tomography 3D imaging processing.
  • FIG. 1 shows the structural example of the signal processing apparatus which concerns on 1st Embodiment. It is a figure which shows the example of the position of the platform in the synthetic aperture radar tomography which concerns on 1st Embodiment. It is a block diagram which shows the structural example of the vector estimation part which concerns on 1st Embodiment. It is a block diagram which shows
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of a processing procedure in which the vector estimation unit according to the first embodiment estimates a reflector distribution vector in the elevation direction at a phase reference point.
  • It is a block diagram which shows the structural example of the signal processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment. It is a block diagram which shows the structural example of the 2nd model specifying part which concerns on 2nd Embodiment.
  • It is a flowchart which shows the example of the procedure which the signal processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment performs SAR tomography 3D imaging processing.
  • It is a flowchart which shows the example of the processing procedure which the optimum reflector position specifying part which concerns on 2nd Embodiment specifies the optimum reflector position for every assumption of the number of reflectors.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of the signal processing device according to the first embodiment.
  • the signal processing device 101 includes a parameter specifying unit 201 and a SAR tomography processing unit 900.
  • the parameter specifying unit 201 includes a vector estimation unit 210 and a model specifying unit 220.
  • the signal processing device 101 calculates the three-dimensional data of the reflector based on the SAR image group obtained as the received signal in the synthetic aperture radar tomography.
  • the reflector referred to here is a thing that reflects the radar, and is treated as a position estimation target in synthetic aperture radar tomography.
  • the signal processing device 101 may be configured by using a computer such as a workstation or a personal computer, for example.
  • the signal processing device 101 may be configured as one device or may be configured by a combination of a plurality of devices.
  • the SAR tomography processing unit 900 applies array signal processing (ArraySignalProcessing) to the received signal (SAR image group) in synthetic aperture radar tomography to calculate and output stereoscopic data.
  • the SAR tomography processing unit 900 corresponds to an example of the SAR tomography processing means.
  • the calculation of the three-dimensional data performed by the SAR tomography processing unit 900 corresponds to an example of image processing of SAR tomography.
  • the array signal processing referred to here is processing for the array signal observed using the sensor array.
  • synthetic aperture radar tomography a SAR image group obtained by repeating measurement by a radar while a platform equipped with a radar moves is treated as an array signal, and array signal processing is applied.
  • Synthetic aperture radar tomography provides three-dimensional position or shape information for the reflector that reflects the radar.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the position of the platform in synthetic aperture radar tomography.
  • the SAR tomography processing unit 900 calculates stereoscopic data using the data obtained by the measurement illustrated in FIG. 2.
  • the parameter specifying unit 201 sets the value of the hyperparameter used in the array signal processing performed by the SAR tomography processing unit 900.
  • the x-axis indicates the azimuth direction.
  • the x-axis is provided in the direction from the front side to the back side in FIG.
  • the r-axis indicates the range direction.
  • the s axis indicates the elevation direction.
  • position B n (n is an integer of 1 ⁇ n ⁇ N) is shown as an example of the position of the platform.
  • N is a positive integer indicating the number of measurements.
  • the platform repeatedly moves in the azimuth direction while shifting the position in the elevation direction, and repeats the measurement by the radar.
  • the platform In radar measurements, the platform irradiates the radar in the range direction and receives the reflected waves.
  • positions P 0 , P 1 and P 2 are shown as examples of reflector positions.
  • the platform receives reflected waves from each of these reflectors.
  • the received signal (SAR image group) in the synthetic aperture radar tomography is modeled as in the equation (1).
  • gn indicates the signal obtained by the nth measurement.
  • b n indicates the baseline length in the nth measurement.
  • ⁇ indicates the reflector distribution in the elevation direction.
  • s indicates the coordinates in the elevation direction as in the case of FIG.
  • ⁇ indicates the measurement wavelength.
  • r0 indicates the distance from the platform to the reflector.
  • j represents an imaginary unit.
  • ⁇ indicates the pi.
  • s i indicates the coordinates in the i-th grid among the grids divided in the elevation direction.
  • the "T" in the supervision represents the transpose of a vector or matrix.
  • the reflector distribution vector referred to here is a vector showing the reflectance of the reflector estimated at each location of the grid divided into L pieces in the elevation direction.
  • the matrix R in equation (3) is a matrix map of magnitude N ⁇ L.
  • the component r nl of the matrix R is expressed by the equation (4).
  • the SAR tomography processing unit 900 estimates the position of the reflector in the elevation direction by solving the equation (3) for the vector ⁇ for each pixel in the array signal processing in the synthetic aperture radar tomography. Specifically, the SAR tomography processing unit 900 obtains the reflector distribution vector ⁇ in the elevation direction by array signal processing.
  • the direction in which the SAR tomography processing unit 900 obtains the reflector distribution is not limited to the elevation direction, and may be various directions.
  • “r 0 " in the above equation (2) can be replaced with "r 0 sin ⁇ ".
  • ⁇ indicates the angle formed by the SAR tomography processing unit 900 in the direction of obtaining the reflector distribution vector ⁇ with respect to the planes in the azimuth direction and the range direction.
  • the SAR tomography processing unit 900 obtains the reflector distribution vector ⁇ in the elevation direction.
  • ⁇ is the incident angle of the radar, that is, when ⁇ is the angle formed by the normal line of the ground surface and the line-of-sight direction (range direction) of the radar, the SAR tomography processing unit 900 is perpendicular to the ground surface. Find the reflector distribution vector ⁇ in any direction.
  • the SAR tomography processing unit 900 may perform array signal processing using beamforming or Multiple Signal Classification (MUSIC), but the present invention is not limited thereto.
  • MUSIC Multiple Signal Classification
  • the parameter specifying unit 201 sets the hyperparameter values in the method used by the SAR tomography processing unit 900 for array signal processing in synthetic aperture radar tomography.
  • the meaning of hyperparameters here differs depending on the array signal processing method. For example, when the SAR tomography processing unit 900 uses MUSIC, the number of reflectors included in one pixel is set as a hyperparameter value.
  • the regularization parameter indicating the degree of influence of the regularization term in the loss function corresponds to the hyperparameter.
  • the parameter specifying unit 201 inputs the phase reference point data and the phase reference point known information, specifies an appropriate hyperparameter value, and outputs the data.
  • the phase reference point referred to here is a pixel in which the reflector is stably observed.
  • the pixel referred to here is one section in which the coordinates in the azimuth direction and the range direction are divided into the azimuth direction and the range direction, respectively.
  • the SAR tomography processing unit 900 performs array signal processing for each pixel, and obtains, for example, a reflector distribution vector ⁇ in the elevation direction for each pixel. Then, the SAR tomography processing unit 900 calculates the three-dimensional data of the reflector in the three-dimensional space based on the reflector distribution vector ⁇ for each pixel.
  • the phase reference point data is the measurement data of the phase reference point in the SAR image group obtained as the measurement result in SAR tomography.
  • the phase reference point known information is known information indicating the position and number of reflectors at the phase reference point, such as the altitude of the reflector at the phase reference point.
  • the parameter specifying unit 201 evaluates the hyperparameter value using the phase reference point data for which the phase reference point known information is obtained, and specifies an appropriate hyperparameter value.
  • the parameter specifying unit 201 may use the phase reference point data and the phase reference point known information at one phase reference point. Alternatively, the parameter specifying unit 201 may use the phase reference point data and the phase reference point known information at a plurality of phase reference points.
  • the information in the same direction as the direction in which the SAR tomography processing unit 900 obtains the reflector distribution vector ⁇ is used.
  • the SAR tomography processing unit 900 obtains the reflector distribution vector ⁇ in the direction perpendicular to the ground surface
  • the direction perpendicular to the ground surface such as information indicating the height and number of reflectors as the phase reference point known information. Use information about.
  • the appropriate hyperparameter value here is a hyperparameter value that can calculate stereometric data indicating the actual position of the reflector from the received signal (SAR image group) in synthetic aperture radar tomography when used for array signal processing.
  • the parameter specifying unit 201 applies array signal processing using hyperparameter values to the phase reference point data in which the position of the reflector is indicated by the phase reference point known information. Then, the parameter specifying unit 201 is determined when the position and number of reflectors calculated from the result of array signal processing and the position and number of reflectors indicated by the phase reference point known information are close to a predetermined condition or more. Treat the hyperparameter values used as appropriate hyperparameter values.
  • the parameter specifying unit 201 corresponds to an example of the parameter specifying means.
  • the vector estimation unit 210 receives the phase reference point data and the determination result from the model identification unit 220 as inputs, performs array signal processing at the phase reference point, and calculates the reflector distribution vector ⁇ at the phase reference point.
  • the reflector distribution vector ⁇ at the phase reference point calculated by the vector estimation unit 210 is also referred to as a reflector distribution vector estimation result or simply a vector estimation result.
  • the vector estimation unit 210 obtains the reflector distribution vector ⁇ in the same direction as in the case of the SAR tomography processing unit 900.
  • the direction in which the vector estimation unit 210 obtains the reflector distribution vector ⁇ can be various directions, not limited to the elevation direction.
  • the vector estimation unit 210 may obtain the reflector distribution vector ⁇ in the direction perpendicular to the ground surface.
  • the direction in which the vector estimation unit 210 obtains the reflector distribution vector ⁇ is also referred to as a reflector distribution estimation direction.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the vector estimation unit 210.
  • the vector estimation unit 210 includes an array signal processing unit 211 and a convergence determination unit 212. Data can be input and output between the array signal processing unit 211 and the convergence determination unit 212.
  • the array signal processing unit 211 receives the phase reference point data, the determination result from the model specifying unit 220, and the convergence determination result from the convergence determination unit 212 as inputs, and performs array signal processing at the phase reference point.
  • the reflector distribution vector ⁇ at the phase reference point is calculated.
  • the array signal processing unit 211 calculates the reflector distribution vector ⁇ in the same direction as in the case of the vector estimation unit 210. As will be described below, the reflector distribution vector ⁇ calculated by the array signal processing unit 211 is also used as the reflector distribution vector ⁇ output by the vector estimation unit 210.
  • the array signal processing at the phase reference point by the array signal processing unit 211 is also referred to as signal estimation.
  • the reflector distribution vector ⁇ at the phase reference point calculated by the array signal processing unit 211 is also referred to as a signal estimation result.
  • the array signal processing unit 211 outputs the signal estimation result to the convergence determination unit 212.
  • the vector estimation result output by the vector estimation unit 210 is the signal estimation result when the convergence determination unit 212 determines that the signal estimation result has converged among the signal estimation results output by the array signal processing unit 211. be.
  • the array signal processing unit 211 repeats signal estimation using new hyperparameter values until the convergence determination result from the convergence determination unit 212 indicates that the signal estimation result has converged. Further, in the array signal processing unit 211, the determination result from the model specifying unit 220 matches the estimated position and number of reflectors and the position and number of reflectors obtained from the known phase reference point information. Repeat the signal estimation with the new hyperparameter values until this is shown.
  • the convergence determination unit 212 receives the signal estimation result from the array signal processing unit 211 as an input, and determines whether the signal estimation result has converged. When it is determined that the signal estimation result has converged, the convergence determination unit 212 outputs the convergence determination result indicating that the signal estimation result has converged to the array signal processing unit 211. Further, when the convergence determination unit 212 determines that the signal estimation result has converged, the convergence determination unit 212 outputs the signal estimation result at that time to the model specifying unit 220 as a vector estimation result. On the other hand, when it is determined that the signal estimation result has not converged, the convergence determination unit 212 outputs the convergence determination result indicating that the signal estimation result has not converged to the array signal processing unit 211. In this case, the vector estimation unit 210 does not output the vector estimation result.
  • the convergence determination unit 212 determines the convergence by counting the number of non-zero components in the signal estimation result from the array signal processing unit 211. For example, the convergence determination unit 212 determines that the signal estimation result has converged when the number of non-zero components is less than one tenth of the length of the estimated signal.
  • the length of the estimated signal here is the number of elements of the reflector distribution vector ⁇ as the estimated signal.
  • the non-zero component is an element whose value is not 0 among the elements of the reflector distribution vector ⁇ as an estimated signal. Therefore, under the condition that the number of non-zero components is less than 1/10 of the length of the estimated signal, the number of elements of the reflector distribution vector ⁇ as the estimated signal whose value is not 0 is the total number of elements. It is less than 1/10.
  • the method by which the convergence determination unit 212 determines the convergence of the signal estimation result is not limited to this.
  • the convergence determination unit 212 can use various methods capable of evaluating the accuracy with which the signal estimation result indicates the three-dimensional position of the reflector.
  • the model specifying unit 220 specifies the position of the reflector and the number of reflectors existing in the reflector distribution estimation direction at the phase reference point from the vector estimation result, and compares them with the known information of the phase reference point.
  • a model that indicates the position of the reflector and the number of reflectors existing in the reflector distribution estimation direction at the phase reference point specified by the model specifying unit 220 is also referred to as a reflector position model in the reflector distribution estimation direction.
  • the model specifying unit 220 determines whether the known phase reference point information and the reflector position model in the reflector distribution estimation direction match.
  • the agreement between the known phase reference point information and the reflector position model in the reflector distribution estimation direction is obtained from the position and number of reflectors obtained from the phase reference point known information and the reflector position model in the reflector distribution estimation direction.
  • the position and number of reflectors to be formed match.
  • the match referred to here is not limited to an exact match, and may be close to a predetermined condition or more.
  • the model specifying unit 220 When it is determined that the known phase reference point information and the reflector position model in the reflector distribution estimation direction match, the model specifying unit 220 outputs the hyperparameter value at that time to the SAR tomography processing unit 900 to indicate the match. The determination result is output to the vector estimation unit 210.
  • the model specifying unit 220 when it is determined that the known information of the phase reference point and the reflector position model in the reflector distribution estimation direction do not match, the model specifying unit 220 outputs the determination result indicating the mismatch to the vector estimation unit 210. In this case, the model specifying unit 220 does not output the hyperparameter value.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of the model specifying unit 220.
  • the model specifying unit 220 includes a reflector position designating unit 221 and a model determining unit 222. Data can be input and output between the reflector position designation unit 221 and the model determination unit 222.
  • the reflector position designation unit 221 receives the vector estimation result from the vector estimation unit 210 as an input, and designates and outputs the reflector position (reflector position) in the reflector distribution estimation direction. Specifically, the reflector position designation unit 221 is a specific position of the reflector based on the position of the reflector in the reflector distribution estimation direction represented by the distribution in the reflector distribution vector as the vector estimation result. To determine. For example, the reflector position designation unit 221 designates a position where the absolute value of the value indicating the distribution in the vector estimation result is equal to or more than a predetermined threshold value and the absolute value is maximum as the position of the reflector. You may. Then, the reflector position designation unit 221 combines a plurality of positions determined to be close to each other into one position based on a predetermined conversion rule. The number of reflectors is determined by the process of combining a plurality of positions into one position.
  • the model determination unit 222 determines whether the phase reference point known information can be reproduced by the reflector position in the reflector distribution estimation direction designated by the reflector position designation unit 221. Specifically, the model determination unit 222 inputs the phase reference point known information and the reflector position designated by the reflector position designation unit 221, and is obtained from the designated reflector position and the phase reference point known information. Determine if the position of the reflector matches. As described above, the agreement here may be closer to a predetermined condition or more.
  • the model determination unit 222 sets the hyperparameter value at that time as the specified appropriate hyperparameter value in SAR tomography. Output to the processing unit 900. Further, the model determination unit 222 outputs a determination result indicating a match to the vector estimation unit 210.
  • the model determination unit 222 when it is determined that the known information of the phase reference point and the reflector position model in the reflector distribution estimation direction do not match, the model determination unit 222 outputs the determination result indicating the mismatch to the vector estimation unit 210. In this case, the model determination unit 222 does not output the hyperparameter value.
  • the vector estimation unit 210 determines the vector estimation and the model determination unit 222 determines the new hyperparameter values. repeat. Specifically, the vector estimation unit 210 updates the hyperparameter values and performs vector estimation using the new hyperparameter values. Then, the model determination unit 222 determines whether or not the known phase reference point information and the reflector position model in the elevation direction match with respect to the vector estimation result based on the new hyperparameter values. Instead of the vector estimation unit 210, the array signal processing unit 211 or the parameter specifying unit 201 may update the hyperparameter values.
  • the determination made by the model determination unit 222 compares the reflector position specified by the reflector position designation unit 221 with the reflector position obtained from the known phase reference point information, and determines the validity of the specified reflector position. It can be said that it is to evaluate.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of a procedure in which the signal processing device 101 performs SAR tomography three-dimensional imaging processing.
  • the vector estimation unit 210 receives the phase reference point data as an input and estimates the reflector distribution vector at the phase reference point (step S101).
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of a processing procedure in which the vector estimation unit 210 estimates the reflector distribution vector at the phase reference point.
  • the vector estimation unit 210 performs the process of FIG. 6 in step S101 of FIG.
  • the array signal processing unit 211 performs array signal processing at the phase reference point using the set hyperparameter values and the phase reference point data, and obtains the reflector distribution vector ⁇ as the signal estimation result. It is output to the convergence determination unit 212 (step S111).
  • the initial value of the hyperparameter used by the array signal processing unit 211 at the first execution of step S111 may be set in advance.
  • the array signal processing unit 211 may input a predetermined initial value to the hyperparameters.
  • the vector estimation unit 210 or the parameter specifying unit 201 may input a predetermined initial value to the hyperparameters.
  • the convergence determination unit 212 determines whether the signal estimation result has converged (step S112). When it is determined that the convergence has not occurred (step S112: NO), the convergence determination unit 212 outputs the convergence determination result that the convergence has not occurred to the array signal processing unit 211 (step S113).
  • the array signal processing unit 211 updates the hyperparameter value according to the determination result from the convergence determination unit 212 (step S114). Instead of the array signal processing unit 211, the vector estimation unit 210 or the parameter specifying unit 201 may update the hyperparameter values.
  • step S114 the process transitions to step S111.
  • the array signal processing unit 211 repeats the signal estimation in step S111 using the new hyperparameter values until the convergence determination unit 212 determines that the signal estimation results have converged.
  • step S112 when it is determined that the signal estimation result has converged (step S112: YES), the convergence determination unit 212 outputs the convergence determination result that the signal estimation result has converged to the array signal processing unit 211, and vector estimation The result is output to the model specifying unit 220 (step S115).
  • step S115 the vector estimation unit 210 ends the process of FIG. In this case, the process transitions from step S101 in FIG. 5 to step S102.
  • the model specifying unit 220 specifies the reflector position model in the reflector distribution estimation direction by inputting the vector estimation result estimated by the vector estimation unit 210 and the phase reference point known information (the reflector position model). Step S102). Specifically, the reflector position designation unit 221 receives the vector estimation result from the vector estimation unit 210, designates the reflector position, and outputs the designation result to the model determination unit 222. For example, the reflector position designation unit 221 may designate the position where the absolute value is maximum or maximum in the vector estimation result as the reflector position.
  • the model specifying unit 220 determines whether the reflector position designated by the reflector position designating unit 221 and the reflector position indicated by the known phase reference point information match (step S103). Specifically, the model determination unit 222 inputs the reflector position designated by the reflector position designation unit 221 and the known phase reference point information, and the reflector position designated by the reflector position designation unit 221 is set. , Phase reference point Determine if it matches the reflector position indicated by the known information. This determination can be said to be a determination as to whether or not the phase reference point known information can be reproduced by the reflector position designated by the reflector position designation unit 221.
  • the model determination unit 222 When it is determined that the reflector positions do not match (step S103: NO), the model determination unit 222 outputs the determination result indicating the mismatch to the vector estimation unit 210 (step S104). Upon receiving the determination result of the model determination unit 222, the array signal processing unit 211, the vector estimation unit 210, or the parameter specifying unit 201 updates the hyperparameter value (step S105).
  • step S105 the process transitions to step S101.
  • the vector estimation unit 210 repeats the vector estimation in step S101 using the new hyperparameter values until the model determination unit 222 determines that the reflector positions match.
  • step S103 when it is determined that the reflector positions match (step S103: YES), the model determination unit 222 outputs the determination result to the vector estimation unit 210, and is an appropriate appropriate specified by the SAR tomography processing unit 900.
  • the hyperparameter value is output (step S106).
  • the SAR tomography processing unit 900 takes an appropriate hyperparameter value from the model determination unit 222 and a SAR image group that has undergone interference processing as inputs, performs array signal processing for each pixel, and outputs stereoscopic data by SAR tomography. (Step S107). After step S107, the signal processing device 101 ends the process of FIG.
  • the parameter specifying unit 201 uses the SAR image group at the phase reference point from which the phase reference point known information, which is the information regarding the position of the reflector, is obtained, to process the array signal in the synthetic aperture radar tomography.
  • the SAR tomography processing unit 900 performs SAR tomography image processing using array signal processing using the hyperparameter values set by the parameter specifying unit 201.
  • the hyperparameter values can be automatically set.
  • the parameter specifying unit 201 can estimate hyperparameters that can reproduce known information of phase reference points, that is, appropriate hyperparameters. Appropriate hyperparameters at phase reference points can be expected to be appropriate hyperparameters for other pixels. In this respect, it is expected that the signal processing apparatus 101 can converge the result of the array signal processing in the SAR tomography processing unit 900 to a global optimum solution.
  • the parameter specifying unit 201 evaluates the validity of the meta parameter value using the known phase reference point information, and sets the meta parameter value evaluated as valid. In this respect, it is expected that the signal processing apparatus 101 can converge the result of the array signal processing in the SAR tomography processing unit 900 to a global optimum solution as described above.
  • the vector estimation unit 210 estimates the reflector distribution vector indicating the estimated position of the reflector in the distribution of the reflector distribution estimation direction at the phase reference point based on the phase reference point data obtained from the received signal at the phase reference point. do.
  • the model specifying unit 220 identifies a reflector position model indicating the position and number of reflectors at the phase reference point based on the known information of the phase reference point and the reflector distribution vector estimated by the vector estimation unit 210.
  • the model specifying unit 220 specifies the reflector position model indicating the position and number of reflectors at the phase reference point, so that the vector estimation unit 210 uses the hyperparameter values for estimating the reflector distribution vector. The validity can be evaluated.
  • the reflector position designation unit 221 designates the reflector position in the reflector distribution estimation direction based on the reflector distribution vector estimated by the vector estimation unit 210.
  • the model determination unit 222 evaluates the validity of the designated reflector position by comparing the designated reflector position with the reflector position obtained from the known information on the phase reference point. In this way, the reflector position designation unit 221 specifies the specific position of the reflector based on the reflector distribution vector indicating the position of the reflector, so that the model determination unit can be set to the designated position.
  • the validity of hyperparameter values can be evaluated by comparing with the position obtained from the phase reference point known information.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of the signal processing device according to the second embodiment.
  • the signal processing device 102 includes a second parameter specifying unit 202 and a SAR tomography processing unit 900.
  • the second parameter specifying unit 202 includes a vector estimation unit 210 and a second model specifying unit 230.
  • the vector estimation unit 210 and the SAR tomography processing unit 900 of FIG. 7 are the same as the vector estimation unit 210 and the SAR tomography processing unit 900 of FIG. 1, and are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted here. do. Comparing the signal processing device 102 with the signal processing device 101 shown in FIG. 1, the parameter specifying unit 201 is replaced with the second parameter specifying unit 202. Comparing the second parameter specifying unit 202 with the parameter specifying unit 201 of FIG. 1, the model specifying unit 220 is replaced with the second model specifying unit 230. Other than that, the signal processing device 102 is similar to the signal processing device 101.
  • the second parameter specifying unit 202 inputs the phase reference point data and the phase reference point known information, and outputs the specified appropriate hyperparameters to the SAR tomography processing unit 900.
  • the second model specifying unit 230 identifies the reflector position model in the reflector distribution estimation direction from the vector estimation result, and compares it with the phase reference point known information. When it is determined that the known information of the phase reference point and the reflector position model in the reflector distribution estimation direction match, the second model specifying unit 230 outputs the hyperparameter value to the SAR tomography processing unit 900 and determines the result. Is output to the vector estimation unit 210.
  • the second model specifying unit 230 when it is determined that the known phase reference point information and the reflector position model in the reflector distribution estimation direction do not match, the second model specifying unit 230 outputs the determination result to the vector estimation unit 210. In this case, the second model specifying unit 230 does not output the hyperparameter value.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a configuration example of the second model specifying unit 230.
  • the second model specifying unit 230 includes an optimum reflector position specifying unit 231, an optimum number of reflectors specifying unit 232, and a model determination unit 222.
  • the model determination unit 222 of FIG. 8 is the same as the model determination unit 222 of FIG. 4, and has the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted here.
  • the reflector position specifying unit 221 is replaced with the optimum reflector position specifying unit 231 and the optimum reflector number specifying unit 232.
  • the second model specifying unit 230 is the same as the model specifying unit 220.
  • the optimum reflector position specifying unit 231 specifies the optimum reflector position by inputting the vector estimation result.
  • the optimum reflector position referred to here is the reflector position where the evaluation using the evaluation function is highest.
  • the optimum reflector position may be a highly evaluated reflector position equal to or higher than a predetermined condition in the evaluation by the evaluation function.
  • the evaluation function for example, a log-likelihood function with a fine term having a role of preventing underestimation of the evaluation function and avoiding overfitting can be used. In this case, the smaller the evaluation function value, the higher the evaluation. Therefore, the optimum reflector position specifying unit 231 may specify the reflector position having the smallest evaluation function value as the optimum reflector position.
  • the optimum number of reflectors specifying unit 232 specifies the optimum number of reflectors (the number of reflectors) by inputting the optimum reflector position output from the optimum reflector position specifying unit 231.
  • the optimum number of reflectors referred to here is the number of reflectors that have the highest evaluation using the evaluation function.
  • the optimum number of reflectors may be a number of highly evaluated reflectors having a predetermined condition or higher in the evaluation by the evaluation function.
  • the evaluation function for example, a log-likelihood function with a fine term can be used.
  • the optimum number of reflectors specifying unit 232 specifies the number of reflectors having the smallest evaluation function value as the optimum number of reflectors.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of a procedure in which the signal processing device 102 performs SAR tomography three-dimensional imaging processing.
  • Step S201 of FIG. 9 is the same as step S101 of FIG.
  • the optimum reflector position specifying unit 231 specifies the optimum reflector position for each assumption of the number of reflectors (step S202).
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example of a processing procedure in which the optimum reflector position specifying unit 231 specifies the optimum reflector position for each assumption of the number of reflectors.
  • the optimum reflector position specifying unit 231 performs the process of FIG. 10 in step S202 of FIG.
  • the optimum reflector position specifying unit 231 sets the value of the variable k indicating the number of reflectors at the phase reference point to 0 (step S211).
  • k is an integer of 0 ⁇ k ⁇ k max .
  • the optimum reflector position specifying unit 231 specifies the optimum reflector position when the number of reflectors is assumed to be k (step S212). As described above, the optimum reflector position specifying unit 231 specifies the optimum reflector position by using the evaluation function. For example, the optimum reflector position specifying unit 231 may specify the optimum reflector position by using combinatorial optimization.
  • step S213 determines the optimum reflector position with respect to each k value to the optimum reflector number specifying unit 232. Is output to (step S215).
  • step S215 the optimum reflector position specifying unit 231 ends the process of FIG. 10. In this case, the process transitions from step S202 to S203 in FIG.
  • the optimum number of reflectors specifying unit 232 specifies the optimum number of reflectors based on the optimum number of reflectors for each number of reflectors specified by the optimum reflector position specifying unit 231.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of a processing procedure in which the optimum number of reflectors specifying unit 232 specifies the optimum number of reflectors.
  • the optimum number of reflectors 232 performs the process of FIG. 11 in step S203 of FIG.
  • the optimum reflector number specifying unit 232 receives the optimum reflector position specified by the optimum reflector position specifying unit 231 for each value of k as an input, and for each value of k, the optimum reflector position.
  • the reflector distribution vector is calculated based on (step S221).
  • the optimum number of reflectors specifying unit 232 calculates the evaluation function value for the calculated reflector distribution vector for each value of k (step S222). For example, the optimum number of reflectors specifying unit 232 uses an evaluation function indicating the similarity of the vectors to determine the similarity between the calculated reflector distribution vector and the vector estimation result by the vector estimation unit for each value of k. Calculate the indicated evaluation function value.
  • the optimum number of reflectors specifying unit 232 searches for the number of reflectors having the highest evaluation and outputs the number as the optimum number of reflectors (step S223). For example, when the optimum number of reflectors specifying unit 232 uses the log-likelihood function with a fine term as the evaluation function, the number of reflectors having the minimum evaluation function value is specified as the optimum number of reflectors.
  • the optimum number of reflectors 232 ends the process of FIG. In this case, the process transitions from step S203 in FIG. 9 to S204.
  • the model determination unit 222 determines whether the position of the reflector indicated by the optimum number of reflectors and the optimum reflector position matches the position of the reflector obtained from the phase reference point known information. (Step S204). Specifically, the model determination unit 222 is in the case of the optimum number of reflectors specified by the optimum number of reflectors 232 among the optimum reflector positions specified by the optimum reflector position specifying unit 231 for each value of k. Obtain the optimum reflector position. Then, the model determination unit 222 determines whether the optimum reflector position in the case of the optimum number of reflectors and the reflector position obtained from the phase reference point known information match. As described above, the agreement here may be closer to a predetermined condition or more.
  • the model determination unit 222 When it is determined that the reflector positions do not match (step S204: NO), the model determination unit 222 outputs the determination result indicating the mismatch to the vector estimation unit 210 (step S205). Upon receiving the determination result of the model determination unit 222, the array signal processing unit 211, the vector estimation unit 210, or the parameter specifying unit 201 updates the hyperparameter value (step S205).
  • step S206 the process transitions to step S201.
  • the vector estimation unit 210 repeats the vector estimation in step S201 using the new hyperparameter values until the model determination unit 222 determines that the reflector positions match.
  • step S204 when it is determined that the reflector positions match (step S204: YES), the model determination unit 222 outputs the determination result to the vector estimation unit 210, and is appropriate specified by the SAR tomography processing unit 900.
  • the hyperparameter value is output (step S207).
  • the SAR tomography processing unit 900 takes an appropriate hyperparameter value from the model determination unit 222 and a SAR image group that has undergone interference processing as inputs, performs array signal processing for each pixel, and outputs stereoscopic data by SAR tomography. (Step S208). After step S208, the signal processing device 102 ends the process of FIG.
  • the optimum reflector position specifying unit 231 is the optimum reflector position which is a highly evaluated reflector position equal to or higher than a predetermined condition in the evaluation by the evaluation function based on the reflector distribution vector estimated by the vector estimation unit 210.
  • the optimum number of reflectors specifying unit 232 specifies the optimum number of reflectors, which is the number of highly evaluated reflectors with a predetermined condition or higher by evaluation by an evaluation function. do.
  • the position of the reflector and the number of reflectors can be evaluated using the evaluation function, and the hyperparameter value can be determined based on the evaluation result. According to the signal processing device 102, it is expected that the position of the reflector and the number of reflectors can be evaluated with high accuracy at this point, and the hyperparameter values capable of performing the array signal processing with high accuracy can be determined.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of the signal processing device according to the third embodiment.
  • the signal processing device 103 includes a third parameter specifying unit 203 and a SAR tomography processing unit 900.
  • the third parameter specifying unit 203 includes a vector estimation unit 210 and a third model specifying unit 240.
  • the vector estimation unit 210 and the SAR tomography processing unit 900 of FIG. 12 are the same as the vector estimation unit 210 and the SAR tomography processing unit 900 of FIG. 1, and are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted here. do. Comparing the signal processing device 103 with the signal processing device 101 shown in FIG. 1, the parameter specifying unit 201 is replaced with the third parameter specifying unit 203. Comparing the third parameter specifying unit 203 with the parameter specifying unit 201 of FIG. 1, the model specifying unit 220 is replaced with the third model specifying unit 240. Other than that, the signal processing device 103 is similar to the signal processing device 101.
  • the third parameter specifying unit 203 inputs the phase reference point data and the phase reference point known information, and outputs the specified appropriate hyperparameters to the SAR tomography processing unit 900.
  • the third model specifying unit 240 identifies the reflector position model in the reflector distribution estimation direction from the vector estimation result, and compares it with the phase reference point known information. When it is determined that the known information of the phase reference point and the reflector position model in the reflector distribution estimation direction match, the third model specifying unit 240 outputs the hyperparameter value to the SAR tomography processing unit 900 and outputs the determination result. Output to the vector estimation unit 210.
  • the third model specifying unit 240 outputs the determination result to the vector estimation unit 210. In this case, the third model specifying unit 240 does not output the hyperparameter value.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration example of the third model specifying unit 240.
  • the third model specifying unit 240 includes a second optimum reflector position specifying unit 241, an optimum number of reflectors specifying unit 232, and a model determination unit 222.
  • the optimum number of reflectors 232 of FIG. 13 is the same as that of the optimum number of reflectors 232 of FIG. 8, and the same reference numerals are given, and detailed description thereof will be omitted here.
  • the model determination unit 222 of FIG. 13 is the same as the model determination unit 222 of FIG. 4, and has the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted here.
  • the optimum reflector position specifying unit 231 is replaced with the second optimum reflector position specifying unit 241.
  • the third model specifying unit 240 is the same as the second model specifying unit 230.
  • the second optimum reflector position specifying unit 241 inputs the vector estimation result from the vector estimation unit 210, performs function fitting (curve fitting, curve fitting) using a given model function, and specifies the optimum reflector position. do. Specifically, the second optimum reflector position specifying unit 241 approximates the position of the reflector estimated from the vector estimation result with a model function, and evaluates the position of the reflector according to the degree of approximation.
  • the combination of the model function and the function for calculating the degree of approximation corresponds to the example of the evaluation function in the second embodiment. Therefore, the reflector position with the highest degree of approximation specified by the second optimum reflector position specifying unit 241 corresponds to the example of the optimum reflector position.
  • the second optimum reflector position specifying unit 241 outputs the specific result to the optimum reflector number specifying unit 232.
  • model function used by the second optimum reflector positioning unit for function fitting examples include, but are not limited to, continuous and differentiable functions of all real numbers, such as Gaussian functions or sinc functions.
  • the model function used by the second optimum reflector positioning unit for function fitting may be a discontinuous or non-differentiable function in a part of the domain of a real number.
  • various methods that can evaluate the accuracy of the approximation of the point cloud by a line such as the least squares method, are used. Can be used.
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of a procedure in which the signal processing device 103 performs SAR tomography three-dimensional imaging processing.
  • step S302 Comparing the processing performed by the signal processing device 103 in FIG. 14 with the processing performed by the signal processing device 102 in FIG. 9, the processing in step S302 is different from the processing in step S202 of FIG.
  • the other processing is the same as in the case of FIG. That is, the processing in steps S301 and 303-308 in FIG. 14 is the same as the processing in steps S201 and S203-S208 in FIG.
  • the second optimum reflector position specifying unit 241 specifies the optimum reflector position by the function fit for each assumption of the number of reflectors.
  • FIG. 15 is a flowchart showing an example of a processing procedure in which the second optimum reflector position specifying unit 241 specifies the optimum reflector position by function fitting for each assumption of the number of reflectors.
  • the second optimum reflector position specifying unit 241 performs the process of FIG. 15 in step S302 of FIG.
  • step S312 Comparing the processing performed by the second optimum reflector position specifying unit 241 in FIG. 15 with the processing performed by the optimum reflector position specifying unit 231 in FIG. 10, the processing in step S312 is different from the processing in step S212 of FIG.
  • the other processing is the same as in the case of FIG. That is, the processing in steps S311 and S313-S315 in FIG. 15 is the same as the processing in steps S211 and S213-S215 in FIG. 10, respectively.
  • the second optimum reflector position specifying unit 241 specifies the optimum reflector position when the number of reflectors is k, using a function fit.
  • the second optimum reflector position specifying unit 241 estimates the position of the reflector based on the reflector distribution vector estimated by the vector estimation unit 210, and approximates the estimated position of the reflector by the model function.
  • the optimum reflector position which is a highly evaluated reflector position above a predetermined condition, is specified by evaluation according to the degree of.
  • the position of the reflector and the number of reflectors can be evaluated by the function fit, and the hyperparameter value can be determined based on the evaluation result.
  • the position of the reflector and the number of reflectors can be evaluated with high accuracy at this point, and the hyperparameter values capable of performing the array signal processing with high accuracy can be determined.
  • the calculation load can be smaller than that in the case of the signal processing device 102 by using the function fit.
  • FIG. 16 is a block diagram showing a configuration example of the signal processing device according to the fourth embodiment.
  • the signal processing device 104 includes a fourth parameter specifying unit 204 and a SAR tomography processing unit 900.
  • the fourth parameter specifying unit 204 includes a second vector estimation unit 250, an initial value generation unit 260, and a model specifying unit 220.
  • the model specifying unit 220 and the SAR tomography processing unit 900 of FIG. 16 are the same as the model specifying unit 220 and the SAR tomography processing unit 900 of FIG. 1, and are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted here. do. Comparing the signal processing device 104 with the signal processing device 101 shown in FIG. 1, the parameter specifying unit 201 is replaced with the fourth parameter specifying unit 204. Comparing the fourth parameter specifying unit 204 with the parameter specifying unit 201 of FIG. 1, the vector estimation unit 210 is replaced by the second vector estimation unit 250 and the initial value generation unit 260. Other than that, the signal processing device 104 is similar to the signal processing device 101.
  • the fourth parameter specifying unit 204 inputs the phase reference point data and the phase reference point known information, and outputs the specified appropriate hyperparameters to the SAR tomography processing unit 900.
  • the second vector estimation unit 250 performs array signal processing at the phase reference point using the initial value vector generated by the initial value generation unit 260, and calculates the reflector distribution vector ⁇ at the phase reference point. As described for the vector estimation unit 210, the second vector estimation unit 250 obtains the reflector distribution vector ⁇ in the same direction as in the case of the SAR tomography processing unit 900.
  • FIG. 17 is a block diagram showing a configuration example of the second vector estimation unit 250.
  • the second vector estimation unit 250 includes a second array signal processing unit 251 and a convergence determination unit 212.
  • the convergence determination unit 212 of FIG. 17 is the same as that of the convergence determination unit 212 of FIG. 3, and has the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted here.
  • the array signal processing unit 211 is replaced by the second array signal processing unit 251.
  • the second vector estimation unit 250 is similar to the vector estimation unit 210.
  • the initial value generation unit 260 generates an initial value vector by inputting the phase reference point data and outputs the initial value vector to the second vector estimation unit 250.
  • a means for generating an initial value vector for example, a method using beamforming or singular value decomposition can be mentioned.
  • the initial value generation unit 260 generates an initial value vector that reflects the reflector distribution at the phase reference point to some extent.
  • the initial value generation unit 260 generates an initial value vector in the same direction as in the case of the second vector estimation unit 250. For example, when the second vector estimation unit 250 obtains the reflector distribution vector ⁇ in the elevation direction, the initial value generation unit 260 generates an initial value vector indicating the reflector distribution vector in the elevation direction. When the second vector estimation unit 250 obtains the reflector distribution vector ⁇ in the direction perpendicular to the ground surface, the initial value generation unit 260 generates an initial value vector showing the reflector distribution vector in the direction perpendicular to the ground surface.
  • beamforming or singular value decomposition may be used as a method for the initial value generation unit 260 to generate an initial value vector. Using these methods has the advantage that the calculation cost for generating the initial value vector is small, but the resolution in the elevation direction is relatively low.
  • the initial value generator 260 estimates the reflector distribution vector using a method with a low resolution in the elevation direction, signals from a plurality of reflectors having a short distance in the elevation direction are mixed and cannot be completely separated. Can be considered.
  • the initial value vector generated by the initial value generation unit 260 shows correct information about the reflector distribution such as the position of the reflector, but does not completely show the information of the reflector distribution. May be good.
  • the second array signal processing unit 251 uses the phase reference point data, the initial value vector from the initial value generation unit 260, the determination result from the model identification unit 220, and the convergence determination result from the convergence determination unit 212. As an input, signal estimation is performed by array signal processing at the phase reference point, and the signal estimation result is output to the convergence determination unit 212.
  • the fourth embodiment may be implemented in combination with the second embodiment or the third embodiment. Therefore, the model specifying unit 220 in the fourth parameter specifying unit 204 may be replaced with the second model specifying unit 230 in the second embodiment or the third model specifying unit 240 in the third embodiment.
  • FIG. 18 is a flowchart showing an example of a procedure in which the signal processing device 104 performs SAR tomography three-dimensional imaging processing.
  • step S401 Comparing the processing performed by the signal processing device 104 in FIG. 18 with the processing performed by the signal processing device 101 in FIG. 5, it differs in that the processing in step S401 is added. Further, the process in step S402 of FIG. 18 is different from the process in step S101 of FIG. The other processing is the same as in the case of FIG. That is, the process in steps S403-S408 of FIG. 18 is the same as the process in steps S102-S107 of FIG. After step S406 in FIG. 18, the process transitions to step S402.
  • step S401 the initial value generation unit 260 receives the phase reference point data and generates an initial value vector by using, for example, beamforming or singular value decomposition.
  • step S402 the second vector estimation unit 250 receives the phase reference point data and the initial value vector from the initial value generation unit 260, and estimates the reflector distribution vector using the initial value vector.
  • FIG. 19 is a flowchart showing an example of the procedure of the process in which the second vector estimation unit 250 estimates the reflector distribution vector using the initial value vector.
  • step S411 is different from the process in step S111 in FIG.
  • the other processing is the same as in the case of FIG. That is, the process in steps S421-S415 of FIG. 19 is the same as the process in steps S112-S115 of FIG.
  • step S411 the second array signal processing unit 251 performs signal estimation using the initial value vector, and outputs the reflector distribution vector ⁇ as the signal estimation result to the convergence determination unit 212. Specifically, the second array signal processing unit 251 performs array signal processing at the phase reference point using the set hyperparameter values, the phase reference point data, and the initial value of the reflector distribution vector. ..
  • the second array signal processing unit 251 performs array signal processing at the phase reference point using the hyperparameter values updated in step S414. In the second and subsequent executions of step S411, the second array signal processing unit 251 uses the same phase reference point data as in the first execution and the initial value of the reflector distribution vector. In either case, the second array signal processing unit 251 outputs the reflector distribution vector ⁇ as the signal estimation result to the convergence determination unit 212.
  • the initial value generation unit 260 generates the initial value vector of the reflector distribution vector based on the phase reference point data obtained from the received signal at the phase reference point.
  • the second vector estimation means estimates the reflector distribution vector based on the phase reference point data and the initial value vector.
  • the initial value vector generated by the initial value generation unit 260 reflects the reflector distribution at the phase reference point to some extent.
  • the second array signal processing unit 251 is expected to have a faster convergence speed and a shorter calculation time than the array signal processing unit 211 in the first embodiment because the number of repetitions of the array signal processing is smaller. ..
  • FIG. 20 is a block diagram showing a configuration example of the signal processing device according to the fifth embodiment.
  • the signal processing device 610 includes a parameter specifying unit 611 and a SAR tomography processing unit 612.
  • the parameter specifying unit 611 uses the SAR image group at the phase reference point where the known phase reference point information, which is the information about the position of the reflector, is obtained for array signal processing in synthetic aperture radar tomography. Set the value of hyperparameters of.
  • the SAR tomography processing unit 612 performs image processing of SAR tomography using array signal processing using the hyperparameter values set by the parameter specifying unit 611.
  • the hyperparameter values can be automatically set.
  • the parameter specifying unit 611 can estimate hyperparameters that can reproduce the known information of the phase reference point, that is, appropriate hyperparameters. Appropriate hyperparameters at phase reference points can be expected to be appropriate hyperparameters for other pixels. In this respect, it is expected that the signal processing apparatus 610 can converge the result of the array signal processing in the SAR tomography processing unit 612 to a global optimum solution.
  • the parameter specifying unit 611 evaluates the validity of the meta parameter value using the known phase reference point information, and sets the meta parameter value evaluated as valid. In this respect, it is expected that the signal processing apparatus 610 can converge the result of the array signal processing in the SAR tomography processing unit 612 to the global optimum solution as described above.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of a processing procedure in the signal processing method according to the sixth embodiment.
  • the signal processing method shown in FIG. 21 includes a step of specifying parameters (step S611) and a step of performing SAR tomography processing (step S612).
  • step S611 the array signal processing in the synthetic aperture radar tomography is performed by using the SAR image group at the phase reference point where the known phase reference point information which is the information about the position of the reflector is obtained. Set the value of hyperparameters for.
  • step S612 image processing of SAR tomography is performed using array signal processing using the set hyperparameter values.
  • hyperparameter values can be automatically set.
  • hyperparameters capable of reproducing known information of phase reference points that is, appropriate hyperparameters can be estimated by the step of specifying parameters (step S611).
  • Appropriate hyperparameters at phase reference points can be expected to be appropriate hyperparameters for other pixels.
  • the signal processing method shown in FIG. 21 can converge the result of the array signal processing in the step of performing the SAR tomography processing (step S612) to a global optimum solution.
  • the validity of the meta parameter value is evaluated using the known phase reference point information, and the meta parameter value evaluated as valid is set.
  • the signal processing method shown in FIG. 21 can converge the result of the array signal processing in the step of performing the SAR tomography processing (step S612) to a global optimum solution as described above. Will be done.
  • each component in each of the above embodiments can be configured with one piece of hardware or one piece of software. Further, each component can be configured by a plurality of hardware or a plurality of software. In addition, each component can be configured by a plurality of hardware or a plurality of software. Further, a part of each component may be composed of hardware, and the other part may be composed of software.
  • Each function (each processing) in each of the above embodiments can be realized by a computer having a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or a memory.
  • a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or a memory.
  • each function is realized by the CPU executing the program stored in the storage device. Will be done.
  • the interference-processed SAR image group may be stored in the storage device.
  • Any embodiment may be applied to applications such as acquisition of three-dimensional data of ground structures and the like by SAR tomography using a synthetic aperture radar using a platform such as an artificial satellite or an aircraft.
  • FIG. 22 is a schematic block diagram showing the configuration of a computer according to at least one embodiment.
  • the computer 700 includes a CPU 710, a main storage device 720, an auxiliary storage device 730, and an interface 740. Any one or more of the above signal processing devices 101-104 and 610 may be mounted on the computer 700. In that case, the operation of each of the above-mentioned processing units is stored in the auxiliary storage device 730 in the form of a program.
  • the CPU 710 reads the program from the auxiliary storage device 730, expands it to the main storage device 720, and executes the above processing according to the program. Further, the CPU 710 secures a storage area used for processing in the main storage device 720 according to the program. Communication between each device and other devices is executed by the interface 740 having a communication function and performing communication according to the control of the CPU 710.
  • the operation of the parameter specifying unit 201, the SAR tomography processing unit 900, and each of these units is stored in the auxiliary storage device 730 in the form of a program.
  • the CPU 710 reads the program from the auxiliary storage device 730, expands it to the main storage device 720, and executes the above processing according to the program. Further, the CPU 710 secures a storage area used by the signal processing device 101 in the main storage device 720 according to the program.
  • the operations of the second parameter specifying unit 202, the SAR tomography processing unit 900, and each of these units are stored in the auxiliary storage device 730 in the form of a program.
  • the CPU 710 reads the program from the auxiliary storage device 730, expands it to the main storage device 720, and executes the above processing according to the program. Further, the CPU 710 secures a storage area used by the signal processing device 102 in the main storage device 720 according to the program.
  • the operations of the third parameter specifying unit 203, the SAR tomography processing unit 900, and each of these units are stored in the auxiliary storage device 730 in the form of a program.
  • the CPU 710 reads the program from the auxiliary storage device 730, expands it to the main storage device 720, and executes the above processing according to the program. Further, the CPU 710 secures a storage area used by the signal processing device 103 in the main storage device 720 according to the program.
  • the operation of the fourth parameter specifying unit 204, the SAR tomography processing unit 900, and each of these units is stored in the auxiliary storage device 730 in the form of a program.
  • the CPU 710 reads the program from the auxiliary storage device 730, expands it to the main storage device 720, and executes the above processing according to the program. Further, the CPU 710 secures a storage area used by the signal processing device 104 in the main storage device 720 according to the program.
  • the operations of the parameter specifying unit 611 and the SAR tomography processing unit 612 are stored in the auxiliary storage device 730 in the form of a program.
  • the CPU 710 reads the program from the auxiliary storage device 730, expands it to the main storage device 720, and executes the above processing according to the program. Further, the CPU 710 secures a storage area used by the signal processing device 610 in the main storage device 720 according to the program.
  • a program for executing all or part of the processing performed by the signal processing devices 101-104 and 610 is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is stored in the computer system.
  • the processing of each part may be performed by reading and executing.
  • the term "computer system” as used herein includes hardware such as an OS and peripheral devices.
  • the "computer-readable recording medium” includes a flexible disk, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM (Read Only Memory) and a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), and a hard disk built in a computer system. It refers to a storage device such as.
  • the above-mentioned program may be for realizing a part of the above-mentioned functions, and may be further realized for realizing the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system.
  • each synthetic aperture radar analysis means may be realized by hardware.
  • the signal processing device 101 may be configured by mounting a circuit including hardware components such as an LSI (Large Scale Integration) in which a program that realizes a function as shown in FIG. 1 is incorporated.
  • LSI Large Scale Integration
  • each component may be realized by a general-purpose circuit (circuitry), a dedicated circuit, a processor, or a combination thereof. These may be composed of a single chip or may be composed of a plurality of chips connected via a path. A part or all of each component may be realized by a combination of the above-mentioned circuit or the like and a program.
  • a plurality of information processing devices and circuits may be centrally arranged or distributed.
  • the information processing device, the circuit, and the like may be realized as a form in which each is connected via a communication network, such as a client-and-server system and a cloud computing system.
  • the embodiment of the present invention may be applied to a signal processing device, a signal processing method, and a recording medium.

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Abstract

信号処理装置が、反射体の位置に関する情報である位相参照点既知情報が得られている位相参照点におけるＳＡＲ画像群を用いて、前記合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理のためのハイパーパラメータの値を設定するパラメータ特定手段と、前記パラメータ特定手段が設定したハイパーパラメータの値を用いた前記アレイ信号処理を用いてＳＡＲ画像群生成処理を行うＳＡＲトモグラフィ処理手段と、を備える。

Description

信号処理装置、信号処理方法および記録媒体
　本発明は、信号処理装置、信号処理方法および記録媒体に関する。
　合成開口レーダ（Synthetic Aperture Radar; SAR）は、アンテナを航空機または衛星などのプラットホームに搭載し、プラットホームの移動と信号処理技術とを利用することで見かけ上のアンテナ開口を合成し、高い解像度のレーダ画像を生成する技術である。
　プラットホームの進行方向をアジマス（Azimuth）方向と称し、視線方向をレンジ（Range）方向と称する。アジマス方向およびレンジ方向の何れにも垂直な方向をエレベーション（Elevation）方向と称する。
　合成開口レーダトモグラフィ（SAR Tomography）は、合成開口の概念をエレベーション方向に拡張することで、地上構造物などの立体情報を取得する技術である。合成開口レーダトモグラフィでは、プラットホームが、エレベーション方向の位置をずらしながら、アジマス方向の移動を繰り返す。そして、合成開口レーダトモグラフィでは、アジマス方向の移動の繰り返しにより、エレベーション方向に異なる位置で合成開口レーダの場合と同様の計測を繰り返し、計測結果としてＳＡＲ画像群を取得する。合成開口トモグラフィでは、得られたＳＡＲ画像群に対して、プラットホームのエレベーション方向の位置のばらつきを仮想的なセンサアレイとしたアレイ信号処理を行い、エレベーション方向の感度を実現している。
　例えば、非特許文献１には圧縮センシングを用いた合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理手法が記載されている。
Xiao Xiang Zhu、外１名、"Tomographic SAR inversion by L1-norm regularization-The compressive sensing approach."、IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing 48.10、２０１０年、pp. 3839-3846
　合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理アルゴリズムがハイパーパラメータを有する場合、ハイパーパラメータ値を自動的に設定できれば、合成開口レーダトモグラフィの担当者が人手でハイパーパラメータ値を設定する負担を軽減することができる。
　本発明の目的の一例は、上記の問題を解決することができる信号処理装置、信号処理方法および記録媒体を提供することである。
　本発明の第１の態様によれば、信号処理装置は、反射体の位置に関する情報である位相参照点既知情報が得られている位相参照点におけるＳＡＲ画像群を用いて、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理のためのハイパーパラメータの値を設定するパラメータ特定手段と、前記パラメータ特定手段が設定したハイパーパラメータの値を用いた前記アレイ信号処理を用いてＳＡＲトモグラフィの画像処理を行うＳＡＲトモグラフィ処理手段と、を備える。
　本発明の第２の態様によれば、信号処理方法は、反射体の位置に関する情報である位相参照点既知情報が得られている位相参照点におけるＳＡＲ画像群を用いて、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理のためのハイパーパラメータの値を設定することと、設定されたハイパーパラメータの値を用いた前記アレイ信号処理を用いてＳＡＲトモグラフィの画像処理を行うことと、を含む。
　本発明の第３の態様によれば、記録媒体は、コンピュータに、反射体の位置に関する情報である位相参照点既知情報が得られている位相参照点におけるＳＡＲ画像群を用いて、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理のためのハイパーパラメータの値を設定することと、設定されたハイパーパラメータの値を用いた前記アレイ信号処理を用いてＳＡＲトモグラフィの画像処理を行うことと、を実行させるためのプログラムを記録する記録媒体である。
　上記した信号処理装置、信号処理方法および記録媒体によれば、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理アルゴリズムがハイパーパラメータを有する場合に、ハイパーパラメータ値を自動的に設定することができる。
第１の実施形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る合成開口レーダトモグラフィにおけるプラットホームの位置の例を示す図である。 第１の実施形態に係るベクトル推定部の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係るモデル特定部の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る信号処理装置がＳＡＲトモグラフィ３次元イメージング処理を行う手順の例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係るベクトル推定部が、位相参照点におけるエレベーション方向の反射体分布ベクトルを推定する処理手順の例を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る第２モデル特定部の構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る信号処理装置がＳＡＲトモグラフィ３次元イメージング処理を行う手順の例を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る最適反射体位置特定部が反射体の個数の仮定ごとに最適反射体位置を特定する処理手順の例を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る最適反射体数特定部が最適反射体数を特定する処理手順の例を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る第３モデル特定部の構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る信号処理装置がＳＡＲトモグラフィ３次元イメージング処理を行う手順の例を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係る第２最適反射体位置特定部が、反射体の個数の仮定ごとの関数フィットによって最適反射体位置を特定する処理手順の例を示すフローチャートである。 第４の実施形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。 第４の実施形態に係る第２ベクトル推定部の構成例を示すブロック図である。 第４の実施形態に係る信号処理装置がＳＡＲトモグラフィ３次元イメージング処理を行う手順の例を示すフローチャートである。 第４の実施形態に係る第２ベクトル推定部が初期値ベクトルを用いてエレベーション方向の反射体分布ベクトルを推定する処理の手順の例を示すフローチャートである。 第５の実施形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。 第６の実施形態に係る信号処理方法における処理の手順の例を示す図である。 少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
　以下、本発明の実施形態を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
＜第1の実施形態＞
（構成の説明）
　図１は、第１の実施形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。図１に示す構成で、信号処理装置１０１は、パラメータ特定部２０１と、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００とを備える。パラメータ特定部２０１は、ベクトル推定部２１０と、モデル特定部２２０とを備える。
　信号処理装置１０１は、合成開口レーダトモグラフィにおける受信信号として得られるＳＡＲ画像群に基づいて、反射体の立体データを算出する。ここでいう反射体は、レーダを反射する物であり、合成開口レーダトモグラフィにおいて位置推定対象として扱われる。
　信号処理装置１０１は、例えば、ワークステーション（Workstation）またはパソコン（Personal Computer）等のコンピュータを用いて構成されていてもよい。信号処理装置１０１が、１つの装置として構成されていてもよいし、複数の装置の組み合わせにて構成されていてもよい。
　ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、合成開口レーダトモグラフィにおける受信信号（ＳＡＲ画像群）にアレイ信号処理（Array Signal Processing）を適用して立体データを算出し出力する。ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、ＳＡＲトモグラフィ処理手段の例に該当する。ＳＡＲトモグラフィ処理部９００が行う立体データの算出は、ＳＡＲトモグラフィの画像処理の例に該当する。
　ここでいうアレイ信号処理は、センサアレイを用いて観測されるアレイ信号に対する処理である。合成開口レーダトモグラフィでは、レーダを搭載したプラットホームが移動しながらレーダによる計測を繰り返して得られるＳＡＲ画像群をアレイ信号として扱い、アレイ信号処理を適用する。合成開口レーダトモグラフィにより、レーダを反射する反射体の三次元の位置情報または形状情報が得られる。
　図２は、合成開口レーダトモグラフィにおけるプラットホームの位置の例を示す図である。ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、図２に例示される計測で得られるデータを用いて立体データを算出する。パラメータ特定部２０１は、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００が行うアレイ信号処理で用いられるハイパーパラメータの値を設定する。
　図２の例で、ｘ軸はアジマス方向を示す。ｘ軸は、図２の手前側から奥側に向かう向きに設けられている。ｒ軸はレンジ方向を示す。ｓ軸はエレベーション方向を示す。
　図２では、プラットホームの位置の例として位置Ｂｎ（ｎは、１≦ｎ≦Ｎの整数）が示されている。Ｎは、計測回数を示す正の整数である。図２に例示するように、プラットホームはエレベーション方向の位置をずらしながらアジマス方向の移動を繰り返し、レーダによる計測を繰り返し行う。
　レーダによる計測では、プラットホームは、レンジ方向に向けてレーダを照射し、反射波を受信する。図２では、反射体の位置の例として位置Ｐ０、Ｐ１およびＰ２が示されている。プラットホームは、これら反射体の各々からの反射波を受信する。合成開口レーダトモグラフィにおける受信信号（ＳＡＲ画像群）は、式（１）のようにモデリングされる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ｇｎは、ｎ番目の計測による信号を示す。ｂｎは、ｎ番目の計測におけるベースライン長を示す。γは、エレベーション方向の反射体分布を示す。ｓは、図２の場合と同様、エレベーション方向の座標を示す。λは、計測波長を示す。ｒ０は、プラットホームから反射体までの距離を示す。ｊは、虚数単位を示す。πは、円周率を示す。
　式（１）をエレベーション方向についてＬ個に区切ったグリッドに離散化すると、式（２）のように示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ｓｉは、エレベーション方向に区切ったグリッドのうちｉ番目のグリッドにおける座標を示す。式（２）をベクトル化してＮ回分の計測データを集約すると、式（３）のように示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ベクトルｇは、計測値を示す、長さＮの列ベクトルである。ｇ＝［ｇ１、ｇ２、…、ｇｎ］Ｔと表される。上付の「Ｔ」は、ベクトルまたは行列の転置を表す。
　ベクトルγは、エレベーション方向の反射体分布ベクトルを示す、長さＬの列ベクトルである。γ＝［γ１、γ２、…、γＬ］Ｔと表される。ここでいう反射体分布ベクトルは、エレベーション方向にＬ個に区切ったグリッドそれぞれの場所で推定される反射体の反射率を分布で示すベクトルである。
　式（３）の行列Ｒは、大きさＮ×Ｌ行列写像である。行列Ｒの成分ｒｎｌは、式（４）のように示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理で、式（３）を画素ごとにベクトルγについて解くことでエレベーション方向のどの位置に反射体が存在するかを推定する。具体的には、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、アレイ信号処理によってエレベーション方向の反射体分布ベクトルγを求める。
　ただし、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００が、反射体分布を求める方向は、エレベーション方向に限定されず、いろいろな方向とすることができる。例えば、上記の式（２）における「ｒ０」を「ｒ０ｓｉｎθ」に置き換えることができる。この場合のθは、アジマス方向およびレンジ方向の平面に対して、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００が反射体分布ベクトルγを求める方向のなす角度を示す。
　θが９０度の場合、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、エレベーション方向の反射体分布ベクトルγを求める。一方、θがレーダの入射角である場合、すなわち、θが地表面の法線とレーダの視線方向（レンジ方向）とのなす角度である場合、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、地表面に垂直な方向の反射体分布ベクトルγを求める。
　ＳＡＲトモグラフィ処理部９００が合成開口レーダトモグラフィおけるアレイ信号処理に用いる方法として、公知のいろいろな方法を用いることができる。例えば、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００が、ビームフォーミング、または、Multiple Signal Classification (MUSIC)を用いてアレイ信号処理を行うようにしてもよいが、これらに限定されない。
　パラメータ特定部２０１は、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００が合成開口レーダトモグラフィおけるアレイ信号処理に用いる方法におけるハイパーパラメータの値を設定する。ここでいうハイパーパラメータの意味はアレイ信号処理手法によって異なる。例えば、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００がＭＵＳＩＣを用いる場合、１画素に含まれる反射体の個数がハイパーパラメータ値として設定される。一方、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００が圧縮センシングを用いる場合、損失関数における正則化項の影響度合いを示す正則化パラメータがハイパーパラメータにあたる。
　パラメータ特定部２０１は、位相参照点データと位相参照点既知情報を入力とし、適切なハイパーパラメータ値を特定して出力する。
　ここでいう位相参照点は、反射体が安定して観測される画素である。ここでいう画素は、アジマス方向およびレンジ方向の座標を、アジマス方向、レンジ方向それぞれに区分した１区画である。
　ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、画素ごとにアレイ信号処理を行って、画素ごとに、例えばエレベーション方向の反射体分布ベクトルγを求める。そして、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、画素ごとの反射体分布ベクトルγに基づいて、三次元空間における反射体の立体データを算出する。
　位相参照点データは、ＳＡＲトモグラフィにおける計測結果として得られるＳＡＲ画像群のうち、位相参照点の計測データである。位相参照点既知情報は、位相参照点における反射体の高度など、位相参照点における反射体の位置および個数を示す既知の情報である。パラメータ特定部２０１は、位相参照点既知情報を得られている位相参照点データを用いてハイパーパラメータ値を評価し、適切なハイパーパラメータ値を特定する。パラメータ特定部２０１が、１つの位相参照点における位相参照点データおよび位相参照点既知情報を用いるようにしてもよい。あるいは、パラメータ特定部２０１が、複数の位相参照点における位相参照点データおよび位相参照点既知情報を用いるようにしてもよい。
　位相参照点既知情報として、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００が反射体分布ベクトルγを求める方向と同じ方向の情報を用いる。例えば、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００が地表面に垂直な方向の反射体分布ベクトルγを求める場合、位相参照点既知情報として、反射体の高さおよび個数を示す情報など、地表面に垂直な方向に関する情報を用いる。
　ここでいう適切なハイパーパラメータ値は、アレイ信号処理に用いたときに、合成開口レーダトモグラフィにおける受信信号（ＳＡＲ画像群）から、反射体の実際の位置を示す立体データを算出できるハイパーパラメータ値である。
　具体的には、パラメータ特定部２０１は、位相参照点既知情報によって反射体の位置が示される位相参照点データに、ハイパーパラメータ値を用いたアレイ信号処理を適用する。そして、パラメータ特定部２０１は、アレイ信号処理の結果から算出される反射体の位置および個数と、位相参照点既知情報で示される反射体の位置および個数とが所定の条件以上に近い場合に、用いられたハイパーパラメータ値を適切なハイパーパラメータ値として扱う。
　パラメータ特定部２０１は、パラメータ特定手段の例に該当する。
　ベクトル推定部２１０は、位相参照点データと、モデル特定部２２０からの判定結果とを入力として、位相参照点におけるアレイ信号処理を行い、位相参照点における反射体分布ベクトルγを算出する。ベクトル推定部２１０が算出する、位相参照点における反射体分布ベクトルγを、反射体分布ベクトル推定結果、あるいは単にベクトル推定結果とも称する。
　ベクトル推定部２１０は、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００の場合と同じ方向の反射体分布ベクトルγを求める。ＳＡＲトモグラフィ処理部９００について上述したように、ベクトル推定部２１０が反射体分布ベクトルγを求める方向は、エレベーション方向に限らずいろいろな方向とすることができる。例えば、ベクトル推定部２１０が、地表面に垂直な方向の反射体分布ベクトルγを求めるようにしてもよい。
　ベクトル推定部２１０が反射体分布ベクトルγを求める方向を、反射体分布推定方向とも称する。
　図３は、ベクトル推定部２１０の構成例を示すブロック図である。図３に示す構成で、ベクトル推定部２１０は、アレイ信号処理部２１１と、収束性判定部２１２とを備える。
　アレイ信号処理部２１１と収束性判定部２１２との間でデータを出入力可能に構成される。
　アレイ信号処理部２１１は、位相参照点データと、モデル特定部２２０からの判定結果と、収束性判定部２１２からの収束性判定結果とを入力として、位相参照点におけるアレイ信号処理を行って、位相参照点における反射体分布ベクトルγを算出する。
　アレイ信号処理部２１１は、ベクトル推定部２１０の場合と同じ方向の反射体分布ベクトルγを算出する。以下に説明するように、アレイ信号処理部２１１が算出する反射体分布ベクトルγは、ベクトル推定部２１０が出力する反射体分布ベクトルγとしても用いられる。
　アレイ信号処理部２１１による、位相参照点におけるアレイ信号処理を、信号推定とも称する。アレイ信号処理部２１１が算出する、位相参照点における反射体分布ベクトルγを、信号推定結果とも称する。
　アレイ信号処理部２１１は、信号推定結果を収束性判定部２１２に出力する。
　ベクトル推定部２１０が出力するベクトル推定結果は、アレイ信号処理部２１１が出力する信号推定結果のうち、収束性判定部２１２が、信号推定結果が収束していると判定したときの信号推定結果である。
　アレイ信号処理部２１１は、収束性判定部２１２からの収束性判定結果が、信号推定結果が収束していることを示すまで、新たなハイパーパラメータ値を用いて信号推定を繰り返す。さらに、アレイ信号処理部２１１は、モデル特定部２２０からの判定結果が、推定される反射体の位置および個数と、位相参照点既知情報から得られる反射体の位置および個数とが一致していることを示すまで、新たなハイパーパラメータ値を用いて信号推定を繰り返す。
　収束性判定部２１２は、アレイ信号処理部２１１からの信号推定結果を入力として、信号推定結果が収束しているかを判定する。信号推定結果が収束していると判定した場合、収束性判定部２１２は、収束していることを示す収束性判定結果をアレイ信号処理部２１１に出力する。また、収束性判定部２１２は、信号推定結果が収束していると判定した場合、そのときの信号推定結果を、ベクトル推定結果としてモデル特定部２２０に出力する。
　一方、信号推定結果が収束していないと判定した場合、収束性判定部２１２は、収束していないことを示す収束性判定結果をアレイ信号処理部２１１に出力する。この場合、ベクトル推定部２１０は、ベクトル推定結果の出力を行わない。
　収束性判定部２１２は、アレイ信号処理部２１１からの信号推定結果における、非ゼロ成分の個数を数えることで収束性を判定する。例えば、収束性判定部２１２は、非ゼロ成分の個数が推定信号の長さの１０分の１未満の場合、信号推定結果は収束していると判断する。
　ここでいう推定信号の長さは、推定信号としての反射体分布ベクトルγの要素の個数である。非ゼロ成分は、推定信号としての反射体分布ベクトルγの要素のうち、値が０でない要素である。したがって、非ゼロ成分の個数が推定信号の長さの１０分の１未満との条件は、推定信号としての反射体分布ベクトルγの要素のうち、値が０でない要素の個数が全要素数の１０分の１以下であることである。
　ただし、収束性判定部２１２が、信号推定結果の収束性を判定する方法は、これに限定されない。収束性判定部２１２が、信号推定結果の収束性を判定する方法として、信号推定結果が反射体の立体的な位置を示す精度を評価可能ないろいろな方法を用いることができる。
　モデル特定部２２０は、位相参照点において反射体分布推定方向に存在する反射体の位置および反射体の個数をベクトル推定結果から特定し、位相参照点既知情報と比較する。モデル特定部２２０が特定する、位相参照点において反射体分布推定方向に存在する反射体の位置および反射体の個数を示すモデルを、反射体分布推定方向の反射体位置モデルとも称する。
　モデル特定部２２０は、上記の比較により、位相参照点既知情報と反射体分布推定方向の反射体位置モデルとが一致するかを判定する。位相参照点既知情報と反射体分布推定方向の反射体位置モデルとが一致するとは、位相参照点既知情報から得られる反射体の位置および個数と、反射体分布推定方向の反射体位置モデルから得られる反射体の位置および個数とが一致することである。ここでいう一致は、完全一致に限定されず所定の条件以上に近似していることであってもよい。
　位相参照点既知情報と反射体分布推定方向の反射体位置モデルとが一致すると判定した場合、モデル特定部２２０は、そのときのハイパーパラメータ値をＳＡＲトモグラフィ処理部９００に出力し、一致を示す判定結果をベクトル推定部２１０に出力する。
　一方、相参照点既知情報と反射体分布推定方向の反射体位置モデルとが一致しないと判定した場合、モデル特定部２２０は、不一致を示す判定結果をベクトル推定部２１０に出力する。この場合、モデル特定部２２０は、ハイパーパラメータ値の出力は行わない。
　図４は、モデル特定部２２０の構成例を示すブロック図である。図４に示す構成で、モデル特定部２２０は、反射体位置指定部２２１と、モデル判定部２２２とを備える。反射体位置指定部２２１とモデル判定部２２２との間でデータ出入力可能に構成されている。
　反射体位置指定部２２１は、ベクトル推定部２１０からのベクトル推定結果を入力として、反射体分布推定方向の反射体位置（反射体の位置）を指定して出力する。
　具体的には、反射体位置指定部２２１は、ベクトル推定結果としての反射体分布ベクトルにて分布で示される、反射体分布推定方向の反射体の位置に基づいて、反射体の具体的な位置を決定する。例えば、反射体位置指定部２２１が、ベクトル推定結果において分布を示す値の絶対値が所定の閾値以上であり、かつ、その絶対値が極大となる位置を、反射体の位置として指定するようにしてもよい。
　そして、反射体位置指定部２２１は、近い距離に決定された複数の位置を、所定の変換規則に基づいて１つの位置に纏める。複数の位置を１つの位置に纏める処理により、反射体の個数が決定される。
　モデル判定部２２２は、反射体位置指定部２２１が指定する反射体分布推定方向の反射体位置によって位相参照点既知情報が再現できているかを判定する。具体的には、モデル判定部２２２は、位相参照点既知情報と、反射体位置指定部２２１が指定する反射体位置とを入力とし、指定された反射体位置と位相参照点既知情報から得られる反射体の位置とが一致するかを判定する。上述したように、ここでの一致は、所定の条件以上に近似していることであってもよい。
　位相参照点既知情報と反射体分布推定方向の反射体位置モデルとが一致すると判定した場合、モデル判定部２２２は、そのときのハイパーパラメータ値を、特定された適切なハイパーパラメータ値としてＳＡＲトモグラフィ処理部９００に出力する。また、モデル判定部２２２は、一致を示す判定結果をベクトル推定部２１０に出力する。
　一方、位相参照点既知情報と反射体分布推定方向の反射体位置モデルが一致しないと判定した場合、モデル判定部２２２は、不一致を示す判定結果をベクトル推定部２１０に出力する。この場合、モデル判定部２２２は、ハイパーパラメータ値の出力は行わない。
　モデル判定部２２２が、位相参照点既知情報とエレベーション方向の反射体位置モデルが一致しないと判定した場合、新たなハイパーパラメータ値にてベクトル推定部２１０によるベクトル推定およびモデル判定部２２２による判定を繰り返す。
　具体的には、ベクトル推定部２１０がハイパーパラメータ値を更新し、新たなハイパーパラメータ値を用いてベクトル推定を行う。そして、モデル判定部２２２は、新たなハイパーパラメータ値によるベクトル推定結果について、位相参照点既知情報とエレベーション方向の反射体位置モデルが一致するかを判定する。
　ベクトル推定部２１０に代えて、アレイ信号処理部２１１またはパラメータ特定部２０１がハイパーパラメータ値を更新するようにしてもよい。
　モデル判定部２２２が行う判定は、反射体位置指定部２２１が指定する反射体位置と、位相参照点既知情報から得られる反射体位置とを比較して、指定された反射体位置の妥当性を評価することであるといえる。
（動作の説明）
　次に、信号処理装置１０１の動作について説明する。
　図５は、信号処理装置１０１がＳＡＲトモグラフィ３次元イメージング処理を行う手順の例を示すフローチャートである。
　図５の処理で、ベクトル推定部２１０は、位相参照点データを入力として受け取り、位相参照点における反射体分布ベクトルを推定する（ステップＳ１０１）。
　図６は、ベクトル推定部２１０が、位相参照点における反射体分布ベクトルを推定する処理手順の例を示すフローチャートである。ベクトル推定部２１０は、図５のステップＳ１０１で、図６の処理を行う。
　図６の処理で、アレイ信号処理部２１１は、設定されているハイパーパラメータ値と位相参照点データとを用いて位相参照点におけるアレイ信号処理を行い、信号推定結果としての反射体分布ベクトルγを収束性判定部２１２に出力する（ステップＳ１１１）。
　アレイ信号処理部２１１がステップＳ１１１の初回実行時に用いるハイパーパラメータの初期値は、予め設定されていてもよい。あるいは、アレイ信号処理部２１１が、ハイパーパラメータに所定の初期値を入力するようにしてもよい。アレイ信号処理部２１１に代えて、ベクトル推定部２１０、または、パラメータ特定部２０１が、ハイパーパラメータに所定の初期値を入力するようにしてもよい。
　収束性判定部２１２は、信号推定結果が収束しているかを判定する（ステップＳ１１２）。
　収束していないと判定した場合（ステップＳ１１２：ＮＯ）、収束性判定部２１２は、収束していないとの収束性判定結果をアレイ信号処理部２１１に出力する（ステップＳ１１３）。
　アレイ信号処理部２１１は、収束性判定部２１２からの判定結果に応じて、ハイパーパラメータ値を更新する（ステップＳ１１４）。アレイ信号処理部２１１に代えて、ベクトル推定部２１０、または、パラメータ特定部２０１が、ハイパーパラメータ値を更新するようにしてもよい。
　ステップＳ１１４の後、処理がステップＳ１１１へ遷移する。この場合、アレイ信号処理部２１１は、信号推定結果が収束していると収束性判定部２１２が判定するまで、新たなハイパーパラメータ値を用いてステップＳ１１１における信号推定を繰り返す。
　一方、信号推定結果が収束していると判定した場合（ステップＳ１１２：ＹＥＳ）、収束性判定部２１２は、収束しているとの収束性判定結果をアレイ信号処理部２１１に出力し、ベクトル推定結果をモデル特定部２２０に出力する（ステップＳ１１５）。
　ステップＳ１１５の後、ベクトル推定部２１０は、図６の処理を終了する。この場合、処理が図５のステップＳ１０１からステップＳ１０２へ遷移する。
　図５のステップＳ１０１の後、モデル特定部２２０は、ベクトル推定部２１０で推定されたベクトル推定結果と位相参照点既知情報を入力として、反射体分布推定方向の反射体位置モデルの特定を行う（ステップＳ１０２）。
　具体的には、反射体位置指定部２２１が、ベクトル推定部２１０からのベクトル推定結果を受けて反射体位置の指定を行い、指定結果をモデル判定部２２２に出力する。例えば、反射体位置指定部２２１が、ベクトル推定結果のうち絶対値が極大または最大となる位置を反射体位置として指定するようにしてもよい。
　次に、モデル特定部２２０は、反射体位置指定部２２１で指定された反射体位置と、位相参照点既知情報が示す反射体位置とが一致するかを判定する（ステップＳ１０３）。
　具体的には、モデル判定部２２２が、反射体位置指定部２２１で指定された反射体位置と、位相参照点既知情報とを入力として、反射体位置指定部２２１で指定された反射体位置が、位相参照点既知情報が示す反射体位置と一致するか判定する。この判定は、反射体位置指定部２２１で指定された反射体位置によって位相参照点既知情報が再現できているかの判定といえる。
　反射体位置が一致していないと判定した場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）、モデル判定部２２２は、不一致を示す判定結果をベクトル推定部２１０に出力する（ステップＳ１０４）。モデル判定部２２２の判定結果を受けて、アレイ信号処理部２１１、ベクトル推定部２１０、または、パラメータ特定部２０１が、ハイパーパラメータ値を更新する（ステップＳ１０５）。
　ステップＳ１０５の後、処理がステップＳ１０１へ遷移する。この場合、ベクトル推定部２１０は、反射体位置が一致しているとモデル判定部２２２が判定するまで、新たなハイパーパラメータ値を用いてステップＳ１０１におけるベクトル推定を繰り返す。
　一方、反射体位置が一致していると判定した場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、モデル判定部２２２は、ベクトル推定部２１０に判定結果を出力し、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００に特定された適切なハイパーパラメータ値を出力する（ステップＳ１０６）。
　ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、モデル判定部２２２からの適切なハイパーパラメータ値と干渉処理済みのＳＡＲ画像群とを入力として、画素ごとにアレイ信号処理を行い、ＳＡＲトモグラフィによる立体データを出力する（ステップＳ１０７）。
　ステップＳ１０７の後、信号処理装置１０１は、図５の処理を終了する。
（効果の説明）
　以上のように、パラメータ特定部２０１は、反射体の位置に関する情報である位相参照点既知情報が得られている位相参照点におけるＳＡＲ画像群を用いて、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理のためのハイパーパラメータの値を設定する。ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、パラメータ特定部２０１が設定したハイパーパラメータの値を用いたアレイ信号処理を用いてＳＡＲトモグラフィの画像処理を行う。
　信号処理装置１０１によれば、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理アルゴリズムがハイパーパラメータを有する場合に、ハイパーパラメータ値を自動的に設定することができる。
　特に、信号処理装置１０１では、パラメータ特定部２０１により、位相参照点の既知情報を再現することのできるハイパーパラメータ、すなわち適切なハイパーパラメータを推定することができる。位相参照点における適切なハイパーパラメータは、ほかの画素に対しても適切なハイパーパラメータと期待できる。
　この点で、信号処理装置１０１では、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００におけるアレイ信号処理の結果を大域的な最適解に収束させることができると期待される。
　ここで、ハイパーパラメータの値を人為的に調整する必要がある場合などにおいて、不適切な値を設定してしまうと、反射体分布ベクトル推定の結果が収束せずに本来の反射体分布を全く再現できないことが考えられる。または、不適切なハイパーパラメータ値を設定した場合、大域的な最適解でない局所解に収束してしまい本来の反射分布とは異なる位置に偽信号を検出てしまうことが考えられる。または、不適切なハイパーパラメータ値を設定した場合、適切な解に収束するまでに多くの計算コストが必要になることが考えられる。
　これに対し、パラメータ特定部２０１は、位相参照点既知情報を用いてメタパラメータ値の妥当性を評価し、妥当と評価されるメタパラメータ値を設定する。この点で、信号処理装置１０１では、上記のように、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００におけるアレイ信号処理の結果を大域的な最適解に収束させることができると期待される。
　また、ベクトル推定部２１０は、位相参照点における受信信号から得られる位相参照点データに基づいて、位相参照点における反射体分布推定方向について反射体の推定位置を分布で示す反射体分布ベクトルを推定する。モデル特定部２２０は、位相参照点既知情報と、ベクトル推定部２１０が推定した反射体分布ベクトルとに基づいて、位相参照点における反射体の位置および個数を示す反射体位置モデルを特定する。
　このように、モデル特定部２２０が、位相参照点における反射体の位置および個数を示す反射体位置モデルを特定することで、ベクトル推定部２１０が反射体分布ベクトルの推定に用いたハイパーパラメータ値の妥当性を評価することができる。
　また、反射体位置指定部２２１は、ベクトル推定部２１０が推定した反射体分布ベクトルに基づいて、反射体分布推定方向の反射体位置を指定する。モデル判定部２２２は、指定された反射体位置と、位相参照点既知情報から得られる反射体位置とを比較して指定された反射体位置の妥当性を評価する。
　このように、反射体位置指定部２２１が、反射体の位置を分布で示す反射体分布ベクトルに基づいて反射体の具体的な位置を指定することで、モデル判定部が、指定された位置と位相参照点既知情報から得られる位置とを比較してハイパーパラメータ値の妥当性を評価できる。
＜第２の実施形態＞
（構成の説明）
　図７は、第２の実施形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。図７に示す構成で、信号処理装置１０２は、第２パラメータ特定部２０２と、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００とを備える。第２パラメータ特定部２０２は、ベクトル推定部２１０と、第２モデル特定部２３０とを備える。
　図７のベクトル推定部２１０およびＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、図１のベクトル推定部２１０およびＳＡＲトモグラフィ処理部９００と同様であり、同一の符号を付して、ここでは詳細な説明を省略する。信号処理装置１０２を、図１に示す信号処理装置１０１と比較すると、パラメータ特定部２０１が第２パラメータ特定部２０２に置き換えられている。第２パラメータ特定部２０２を、図１のパラメータ特定部２０１と比較すると、モデル特定部２２０が第２モデル特定部２３０に置き換えられている。
　それ以外の点では、信号処理装置１０２は、信号処理装置１０１と同様である。
　第２パラメータ特定部２０２は、位相参照点データと位相参照点既知情報を入力とし、特定された適切なハイパーパラメータをＳＡＲトモグラフィ処理部９００に出力する。
　第２モデル特定部２３０は、ベクトル推定結果から反射体分布推定方向の反射体位置モデルを特定し、位相参照点既知情報と比較する。位相参照点既知情報と反射体分布推定方向の反射体位置モデルとが一致していると判定した場合、第２モデル特定部２３０は、ハイパーパラメータ値をＳＡＲトモグラフィ処理部９００に出力し判定結果をベクトル推定部２１０に出力する。
　一方、位相参照点既知情報と反射体分布推定方向の反射体位置モデルとが一致していないと判定した場合、第２モデル特定部２３０は、判定結果をベクトル推定部２１０に出力する。この場合、第２モデル特定部２３０は、ハイパーパラメータ値の出力は行わない。
　図８は、第２モデル特定部２３０の構成例を示すブロック図である。図８に示す構成で、第２モデル特定部２３０は、最適反射体位置特定部２３１と、最適反射体数特定部２３２と、モデル判定部２２２を備える。
　図８のモデル判定部２２２は、図４のモデル判定部２２２と同様であり、同一の符号を付して、ここでは詳細な説明を省略する。
　第２モデル特定部２３０を、図４に示すモデル特定部２２０と比較すると、反射体位置指定部２２１が、最適反射体位置特定部２３１および最適反射体数特定部２３２に置き換えられている。
　それ以外の点では、第２モデル特定部２３０は、モデル特定部２２０と同様である。
　最適反射体位置特定部２３１は、ベクトル推定結果を入力として、最適反射体位置を特定する。
　ここでいう最適反射体位置は、評価関数を用いた評価が最も高くなる反射体位置である。あるいは、最適反射体位置は、評価関数による評価で所定条件以上の高評価の反射体位置であってもよい。
　評価関数としては、例えば、評価関数の過小評価を防いでオーバーフィッティングを回避する役割を持つ罰金項が付いた対数尤度関数を用いることができる。この場合、評価関数値が小さいほど評価が高い。そこで、最適反射体位置特定部２３１が、評価関数値が最も小さくなる反射体位置を、最適な反射体位置として特定するようにしてもよい。
　最適反射体数特定部２３２は、最適反射体位置特定部２３１から出力された最適な反射体位置を入力として、最適な反射体数（反射体の個数）を特定する。
　ここでいう最適な反射体数は、評価関数を用いた評価が最も高くなる反射体数である。あるいは、最適反射体数は、評価関数による評価で所定条件以上の高評価の反射体数であってもよい。
　評価関数としては、例えば、罰金項付き対数尤度関数を用いることができる。この場合、最適反射体数特定部２３２は、評価関数値が最も小さくなる反射体数を、最適な反射体数として特定する。
（動作の説明）
　次に、信号処理装置１０２の動作について説明する。
　図９は、信号処理装置１０２がＳＡＲトモグラフィ３次元イメージング処理を行う手順の例を示すフローチャートである。
　図９のステップＳ２０１は、図５のステップＳ１０１と同様である。
　ステップＳ２０１の後、最適反射体位置特定部２３１は、反射体の個数の仮定ごとに最適反射体位置を特定する（ステップＳ２０２）。
　図１０は、最適反射体位置特定部２３１が反射体の個数の仮定ごとに最適反射体位置を特定する処理手順の例を示すフローチャートである。最適反射体位置特定部２３１は、図９のステップＳ２０２で図１０の処理を行う。
　図１０の処理で、最適反射体位置特定部２３１は、位相参照点における反射体の個数を示す変数ｋの値を０に設定する（ステップＳ２１１）。ｋは、０≦ｋ≦ｋｍａｘの整数とする。ｋｍａｘは、位相参照点の画素内に含まれる反射体の個数として仮定する最大値を示す正の整数である。例えば、ｋｍａｘ＝３であってもよいが、これに限定されない。
　次に、最適反射体位置特定部２３１は、反射体の個数をｋ個と仮定した場合の最適反射体位置を特定する（ステップＳ２１２）。上記のように、最適反射体位置特定部２３１は、評価関数を用いて最適反射体位置を特定する。例えば、最適反射体位置特定部２３１が、組み合わせ最適化を用いて最適反射体位置を特定するようにしてもよい。
　次に、最適反射体位置特定部２３１は、ｋ＝ｋｍａｘか判定する（ステップＳ２１３）。ｋ＝ｋｍａｘではないと判定した場合（ステップＳ２１３：ＮＯ）、最適反射体位置特定部２３１は、ｋの値を１だけ増加させる（ステップＳ２１４）。
　ステップＳ２１４の後、処理がステップＳ２１２へ遷移する。これにより、最適反射体位置特定部２３１は、ステップＳ２１２で、反射体の個数が０個の場合、１個の場合、・・・、ｋｍａｘ個の場合のそれぞれについて、最適反射体位置を特定する。
　一方、ステップＳ２１３で、ｋ＝ｋｍａｘであると判定した場合（ステップＳ２１３：ＹＥＳ）、最適反射体位置特定部２３１は、それぞれのｋの値に対する最適反射体位置を最適反射体数特定部２３２へ出力する（ステップＳ２１５）。
　ステップＳ２１５の後、最適反射体位置特定部２３１は、図１０の処理を終了する。この場合、処理が図９のステップＳ２０２からＳ２０３へ遷移する。
　図９のステップＳ２０２の後、最適反射体数特定部２３２は、最適反射体位置特定部２３１が特定した反射体の個数ごとの最適反射体位置に基づいて、最適反射体数を特定する。
　図１１は、最適反射体数特定部２３２が最適反射体数を特定する処理手順の例を示すフローチャートである。最適反射体数特定部２３２は、図９のステップＳ２０３で図１１の処理を行う。
　図１１の処理で、最適反射体数特定部２３２は、最適反射体位置特定部２３１がｋの値ごとに特定した最適反射体位置を入力として受け取り、それぞれのｋの値について、最適反射体位置に基づいて反射体分布ベクトルを算出する（ステップＳ２２１）。
　次に、最適反射体数特定部２３２は、それぞれのｋの値について、算出した反射体分布ベクトルに対する評価関数値を算出する（ステップＳ２２２）。例えば、最適反射体数特定部２３２は、ベクトルの類似度を示す評価関数を用いて、それぞれのｋの値について、算出した反射体分布ベクトルと、ベクトル推定部によるベクトル推定結果との類似度を示す評価関数値を算出する。
　次に、最適反射体数特定部２３２は、評価が最も高い反射体数を探索し、最適反射体数として出力する（ステップＳ２２３）。例えば、最適反射体数特定部２３２が評価関数として罰金項付き対数尤度関数を用いる場合、評価関数値が最小となる反射体数を最適反射体数として特定する。
　ステップＳ２２３の後、最適反射体数特定部２３２は、図１１の処理を終了する。この場合、処理が図９のステップＳ２０３からＳ２０４へ遷移する。
　図９のステップＳ２０３の後、モデル判定部２２２は、最適反射体数および最適反射体位置で示される反射体の位置が、位相参照点既知情報から得られる反射体の位置と一致するか判定する（ステップＳ２０４）。
　具体的には、モデル判定部２２２は、最適反射体位置特定部２３１がｋの値ごとに特定した最適反射体位置のうち、最適反射体数特定部２３２が特定した最適反射体数の場合の最適反射体位置を取得する。そして、モデル判定部２２２は、最適反射体数の場合の最適反射体位置と位相参照点既知情報から得られる反射体位置とが一致するか判定する。上述したように、ここでの一致は、所定の条件以上に近似していることであってもよい。
　反射体位置が一致していないと判定した場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、モデル判定部２２２は、不一致を示す判定結果をベクトル推定部２１０に出力する（ステップＳ２０５）。モデル判定部２２２の判定結果を受けて、アレイ信号処理部２１１、ベクトル推定部２１０、または、パラメータ特定部２０１が、ハイパーパラメータ値を更新する（ステップＳ２０５）。
　ステップＳ２０６の後、処理がステップＳ２０１へ遷移する。この場合、ベクトル推定部２１０は、反射体位置が一致しているとモデル判定部２２２が判定するまで、新たなハイパーパラメータ値を用いてステップＳ２０１におけるベクトル推定を繰り返す。
　一方、反射体位置が一致していると判定した場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、モデル判定部２２２は、ベクトル推定部２１０に判定結果を出力し、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００に特定された適切なハイパーパラメータ値を出力する（ステップＳ２０７）。
　ＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、モデル判定部２２２からの適切なハイパーパラメータ値と干渉処理済みのＳＡＲ画像群とを入力として、画素ごとにアレイ信号処理を行い、ＳＡＲトモグラフィによる立体データを出力する（ステップＳ２０８）。
　ステップＳ２０８の後、信号処理装置１０２は、図９の処理を終了する。
（効果の説明）
　以上のように、最適反射体位置特定部２３１は、ベクトル推定部２１０が推定した反射体分布ベクトルに基づいて、評価関数による評価で所定条件以上の高評価の反射体位置である最適反射体位置を特定する。最適反射体数特定部２３２は、最適反射体位置特定部２３１が特定した最適反射体位置に基づいて、評価関数による評価で所定条件以上の高評価の反射体数である最適反射体数を特定する。
　信号処理装置１０２によれば、評価関数を用いて反射体位置および反射体数を評価し、評価結果に基づいてハイパーパラメータ値を決定することができる。信号処理装置１０２によれば、この点で、反射体位置および反射体数高精度に評価でき、アレイ信号処理を高精度に行えるハイパーパラメータ値を決定できると期待される。
＜第３の実施形態＞
（構成の説明）
　図１２は、第３の実施形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。図１２に示す構成で、信号処理装置１０３は、第３パラメータ特定部２０３と、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００とを備える。第３パラメータ特定部２０３は、ベクトル推定部２１０と、第３モデル特定部２４０とを備える。
　図１２のベクトル推定部２１０およびＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、図１のベクトル推定部２１０およびＳＡＲトモグラフィ処理部９００と同様であり、同一の符号を付して、ここでは詳細な説明を省略する。信号処理装置１０３を、図１に示す信号処理装置１０１と比較すると、パラメータ特定部２０１が第３パラメータ特定部２０３に置き換えられている。第３パラメータ特定部２０３を、図１のパラメータ特定部２０１と比較すると、モデル特定部２２０が第３モデル特定部２４０に置き換えられている。
　それ以外の点では、信号処理装置１０３は、信号処理装置１０１と同様である。
　第３パラメータ特定部２０３は、位相参照点データと位相参照点既知情報を入力とし、特定された適切なハイパーパラメータをＳＡＲトモグラフィ処理部９００に出力する。
　第３モデル特定部２４０は、ベクトル推定結果から反射体分布推定方向の反射体位置モデルを特定し、位相参照点既知情報と比較する。位相参照点既知情報と反射体分布推定方向の反射体位置モデルが一致していると判定した場合、第３モデル特定部２４０は、ハイパーパラメータ値をＳＡＲトモグラフィ処理部９００に出力し判定結果をベクトル推定部２１０に出力する。
　一方、位相参照点既知情報と反射体分布推定方向の反射体位置モデルとが一致していないと判定した場合、第３モデル特定部２４０は、判定結果をベクトル推定部２１０に出力する。この場合、第３モデル特定部２４０は、ハイパーパラメータ値の出力は行わない。
　図１３は、第３モデル特定部２４０の構成例を示すブロック図である。図１３に示す構成で、第３モデル特定部２４０は、第２最適反射体位置特定部２４１と、最適反射体数特定部２３２と、モデル判定部２２２とを備える。
　図１３の最適反射体数特定部２３２は、図８の最適反射体数特定部２３２と同様であり、同一の符号を付して、ここでは詳細な説明を省略する。図１３のモデル判定部２２２は、図４のモデル判定部２２２と同様であり、同一の符号を付して、ここでは詳細な説明を省略する。
　第３モデル特定部２４０を、図８に示す第２モデル特定部２３０と比較すると、最適反射体位置特定部２３１が、第２最適反射体位置特定部２４１に置き換えられている。
　それ以外の点では、第３モデル特定部２４０は、第２モデル特定部２３０と同様である。
　第２最適反射体位置特定部２４１は、ベクトル推定部２１０からのベクトル推定結果を入力とし、与えられるモデル関数を用いた関数フィット（曲線あてはめ、Curve Fitting）を行って、最適反射体位置を特定する。具体的には、第２最適反射体位置特定部２４１は、ベクトル推定結果から推定される反射体の位置を、モデル関数で近似して、近似の度合いによって反射体の位置を評価する。
　この場合、モデル関数と、近似の度合いを計算する関数との組み合わせが、第２の実施形態における評価関数の例に該当する。したがって、第２最適反射体位置特定部２４１が特定する、近似の度合いが最も高い反射体位置は、最適反射体位置の例に該当する。
　第２最適反射体位置特定部２４１は、特定結果を最適反射体数特定部２３２に出力する。
　第２最適反射体位置特定部が関数フィットに用いるモデル関数として、例えば、ガウス関数またはシンク関数など、すべての実数で連続かつ微分可能な関数が挙げられるが、これらに限定されない。第２最適反射体位置特定部が関数フィットに用いるモデル関数が、実数の定義域の一部で不連続または微分不可能な関数であってもよい。
　第２最適反射体位置特定部が、モデル関数によって反射体位置を近似する近似の度合いを算出する方法として、例えば最小二乗法など、線による点群の近似の精度を評価可能ないろいろな方法を用いることができる。
（動作の説明）
　次に、信号処理装置１０３の動作について説明する。
　図１４は、信号処理装置１０３がＳＡＲトモグラフィ３次元イメージング処理を行う手順の例を示すフローチャートである。
　図１４で信号処理装置１０３が行う処理を、図９で信号処理装置１０２が行う処理と比較すると、ステップＳ３０２における処理が、図９のステップＳ２０２における処理と異なる。
　それ以外の処理は、図９の場合と同様である。すなわち、図１４のステップＳ３０１、３０３－３０８における処理は、図９のステップＳ２０１、Ｓ２０３－Ｓ２０８における処理と同様である。
　ステップＳ３０２で、第２最適反射体位置特定部２４１は、反射体の個数の仮定ごとの関数フィットによって最適反射体位置を特定する。
　図１５は、第２最適反射体位置特定部２４１が、反射体の個数の仮定ごとの関数フィットによって最適反射体位置を特定する処理手順の例を示すフローチャートである。第２最適反射体位置特定部２４１は、図１４のステップＳ３０２で図１５の処理を行う。
　図１５で第２最適反射体位置特定部２４１が行う処理を、図１０で最適反射体位置特定部２３１が行う処理と比較すると、ステップＳ３１２における処理が、図１０のステップＳ２１２における処理と異なる。
　それ以外の処理は、図１０の場合と同様である。すなわち、図１５のステップＳ３１１、Ｓ３１３－Ｓ３１５における処理は、それぞれ、図１０のステップＳ２１１、Ｓ２１３－Ｓ２１５における処理と同様である。
　ステップＳ３１２で、第２最適反射体位置特定部２４１は、反射体の個数をｋ個と仮定した場合の最適反射体位置を、関数フィットを用いて特定する。
（効果の説明）
　以上のように、第２最適反射体位置特定部２４１は、ベクトル推定部２１０が推定した反射体分布ベクトルに基づいて反射体の位置を推定し、推定された反射体の位置をモデル関数による近似の度合いにより評価して、所定条件以上の高評価の反射体位置である最適反射体位置を特定する。
　信号処理装置１０３によれば、関数フィットによって反射体位置および反射体数を評価し、評価結果に基づいてハイパーパラメータ値を決定することができる。信号処理装置１０３によれば、この点で、反射体位置および反射体数高精度に評価でき、アレイ信号処理を高精度に行えるハイパーパラメータ値を決定できると期待される。
　また、信号処理装置１０３では、関数フィットを用いることで、信号処理装置１０２の場合よりも計算負荷が小さくて済むと期待される。
＜第４の実施形態＞
（構成の説明）
　図１６は、第４の実施形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。図１６に示す構成で、信号処理装置１０４は、第４パラメータ特定部２０４と、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００とを備える。第４パラメータ特定部２０４は、第２ベクトル推定部２５０と、初期値生成部２６０と、モデル特定部２２０とを備える。
　図１６のモデル特定部２２０およびＳＡＲトモグラフィ処理部９００は、図１のモデル特定部２２０およびＳＡＲトモグラフィ処理部９００と同様であり、同一の符号を付して、ここでは詳細な説明を省略する。信号処理装置１０４を、図１に示す信号処理装置１０１と比較すると、パラメータ特定部２０１が第４パラメータ特定部２０４に置き換えられている。第４パラメータ特定部２０４を、図１のパラメータ特定部２０１と比較すると、ベクトル推定部２１０が第２ベクトル推定部２５０および初期値生成部２６０に置き換えられている。
　それ以外の点では、信号処理装置１０４は、信号処理装置１０１と同様である。
　第４パラメータ特定部２０４は、位相参照点データと位相参照点既知情報とを入力とし、特定された適切なハイパーパラメータをＳＡＲトモグラフィ処理部９００に出力する。
　第２ベクトル推定部２５０は、初期値生成部２６０が生成する初期値ベクトルを用いて位相参照点におけるアレイ信号処理を行い、位相参照点における反射体分布ベクトルγを算出する。ベクトル推定部２１０について説明したのと同様、第２ベクトル推定部２５０は、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００の場合と同じ方向の反射体分布ベクトルγを求める。
　図１７は、第２ベクトル推定部２５０の構成例を示すブロック図である。図１７に示す構成で、第２ベクトル推定部２５０は、第２アレイ信号処理部２５１と、収束性判定部２１２とを備える。
　図１７の、収束性判定部２１２は、図３の、収束性判定部２１２と同様であり、同一の符号を付して、ここでは詳細な説明を省略する。
　第２ベクトル推定部２５０を、図３に示すベクトル推定部２１０と比較すると、アレイ信号処理部２１１が、第２アレイ信号処理部２５１に置き換えられている。
　それ以外の点では、第２ベクトル推定部２５０は、ベクトル推定部２１０と同様である。
　初期値生成部２６０は、位相参照点データを入力として初期値ベクトルを生成し、第２ベクトル推定部２５０に出力する。初期値ベクトルの生成手段として、例えば、ビームフォーミングや特異値分解を用いた手法が挙げられる。
　初期値生成部２６０は、位相参照点における反射体分布をある程度反映した初期値ベクトルを生成する。
　初期値生成部２６０は、第２ベクトル推定部２５０の場合と同じ方向の初期値ベクトルを生成する。例えば、第２ベクトル推定部２５０がエレベーション方向の反射体分布ベクトルγを求める場合、初期値生成部２６０は、エレベーション方向の反射体分布ベクトルを示す初期値ベクトルを生成する。第２ベクトル推定部２５０が地表面に垂直な方向の反射体分布ベクトルγを求める場合、初期値生成部２６０は、地表面に垂直な方向の反射体分布ベクトルを示す初期値ベクトルを生成する。
　「反射体分布をある程度反映した」との記載によって、反射体分布の情報を完全には得られていなくてもよいことを示している。
　例えば、初期値生成部２６０が初期値ベクトルを生成する方法として、ビームフォーミングまたは特異値分解を用いるようにしてもよい。これらの方法を用いることで、初期値ベクトル生成のための計算コストが小さいという利点がある一方、エレベーション方向の解像度は比較的低い。
　初期値生成部２６０が、エレベーション方向の解像度が低い方法を用いて反射体分布ベクトルを推定する場合、エレベーション方向の距離が近い複数の反射体からの信号が混ざり合い、完全には分離できないことが考えられる。
　この場合のように、初期値生成部２６０が生成する初期値ベクトルが、反射体の位置など反射体分布について正しい情報を示す一方、反射体分布の情報を完全には示していないものであってもよい。
　第２アレイ信号処理部２５１は、位相参照点データと、初期値生成部２６０からの初期値ベクトルと、モデル特定部２２０からの判定結果と、収束性判定部２１２からの収束性判定結果とを入力として、位相参照点におけるアレイ信号処理による信号推定を行い、信号推定結果を収束性判定部２１２に出力する。
　第４の実施形態を、第２の実施形態または第３の実施形態と組み合わせて実施してもよい。したがって、第４パラメータ特定部２０４におけるモデル特定部２２０を、第２の実施形態における第２モデル特定部２３０、または、第３の実施形態における第３モデル特定部２４０と置き換えてもよい。
（動作の説明）
　次に、信号処理装置１０４の動作について説明する。
　図１８は、信号処理装置１０４がＳＡＲトモグラフィ３次元イメージング処理を行う手順の例を示すフローチャートである。
　図１８で信号処理装置１０４が行う処理を、図５で信号処理装置１０１が行う処理と比較すると、ステップＳ４０１における処理が加わっている点で異なる。また、図１８のステップＳ４０２における処理が、図５のステップＳ１０１における処理と異なる。
　それ以外の処理は、図５の場合と同様である。すなわち、図１８のステップＳ４０３－Ｓ４０８における処理は、図５のステップＳ１０２－Ｓ１０７における処理と同様である。なお、図１８のステップＳ４０６の後、処理はステップＳ４０２へ遷移する。
　ステップＳ４０１で、初期値生成部２６０は、位相参照点データを受け取り、例えばビームフォーミングまたは特異値分解を用いて初期値ベクトルを生成する。
　ステップＳ４０２で、第２ベクトル推定部２５０は、位相参照点データと初期値生成部２６０からの初期値ベクトルとを受け取り、初期値ベクトルを用いて反射体分布ベクトルを推定する。
　図１９は、第２ベクトル推定部２５０が初期値ベクトルを用いて反射体分布ベクトルを推定する処理の手順の例を示すフローチャートである。
　図１９で第２ベクトル推定部２５０が行う処理を、図６でベクトル推定部２１０が行う処理と比較すると、ステップＳ４１１における処理が、図６のステップＳ１１１における処理と異なる。
　それ以外の処理は、図６の場合と同様である。すなわち、図１９のステップＳ４１２－Ｓ４１５における処理は、図６のステップＳ１１２－Ｓ１１５における処理と同様である。
　ステップＳ４１１で、第２アレイ信号処理部２５１は、初期値ベクトルを用いて信号推定を行い、信号推定結果としての反射体分布ベクトルγを収束性判定部２１２に出力する。
　具体的には、第２アレイ信号処理部２５１は、設定されているハイパーパラメータ値と、位相参照点データと、反射体分布ベクトルの初期値とを用いて、位相参照点におけるアレイ信号処理を行う。
　ステップＳ４１１の２回目以降の実行では、第２アレイ信号処理部２５１は、ステップＳ４１４で更新されたハイパーパラメータ値を用いて、位相参照点におけるアレイ信号処理を行う。ステップＳ４１１の２回目以降の実行でも、第２アレイ信号処理部２５１が、一回目の実行の場合と同じ位相参照点データと、反射体分布ベクトルの初期値とを用いる。
　何れの場合も、第２アレイ信号処理部２５１は、信号推定結果としての反射体分布ベクトルγを収束性判定部２１２に出力する。
（効果の説明）
　以上のように、初期値生成部２６０は、位相参照点における受信信号から得られる位相参照点データに基づいて、反射体分布ベクトルの初期値ベクトルを生成する。第２ベクトル推定手段は、位相参照点データおよび初期値ベクトルに基づいて、反射体分布ベクトルを推定する。
　初期値生成部２６０が生成する初期値ベクトルは、位相参照点における反射体分布をある程度反映している。これにより、第２アレイ信号処理部２５１では、第１の実施形態におけるアレイ信号処理部２１１よりもアレイ信号処理の繰り返し回数が少なくなるなど収束速度が速くなり、計算時間を短縮できると期待される。
＜第５の実施形態＞
　図２０は、第５の実施形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。図２０に示す構成で、信号処理装置６１０は、パラメータ特定部６１１と、ＳＡＲトモグラフィ処理部６１２とを備える。
　かかる構成で、パラメータ特定部６１１は、反射体の位置に関する情報である位相参照点既知情報が得られている位相参照点におけるＳＡＲ画像群を用いて、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理のためのハイパーパラメータの値を設定する。ＳＡＲトモグラフィ処理部６１２は、パラメータ特定部６１１が設定したハイパーパラメータの値を用いたアレイ信号処理を用いてＳＡＲトモグラフィの画像処理を行う。
　信号処理装置６１０によれば、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理アルゴリズムがハイパーパラメータを有する場合に、ハイパーパラメータ値を自動的に設定することができる。
　特に、信号処理装置６１０では、パラメータ特定部６１１により、位相参照点の既知情報を再現することのできるハイパーパラメータ、すなわち適切なハイパーパラメータを推定することができる。位相参照点における適切なハイパーパラメータは、ほかの画素に対しても適切なハイパーパラメータと期待できる。
　この点で、信号処理装置６１０では、ＳＡＲトモグラフィ処理部６１２におけるアレイ信号処理の結果を大域的な最適解に収束させることができると期待される。
　上述したように、ハイパーパラメータの値を人為的に調整する必要がある場合などにおいて、不適切な値を設定してしまうと、反射体分布ベクトル推定の結果が収束せずに本来の反射体分布を全く再現できないことが考えられる。または、不適切なハイパーパラメータ値を設定した場合、大域的な最適解でない局所解に収束してしまい本来の反射分布とは異なる位置に偽信号を検出てしまうことが考えられる。または、不適切なハイパーパラメータ値を設定した場合、適切な解に収束するまでに多くの計算コストが必要になることが考えられる。
　これに対し、パラメータ特定部６１１は、位相参照点既知情報を用いてメタパラメータ値の妥当性を評価し、妥当と評価されるメタパラメータ値を設定する。この点で、信号処理装置６１０では、上記のように、ＳＡＲトモグラフィ処理部６１２におけるアレイ信号処理の結果を大域的な最適解に収束させることができると期待される。
＜第６の実施形態＞
　図２１は、第６の実施形態に係る信号処理方法における処理の手順の例を示す図である。図２１に示す信号処理方法は、パラメータを特定する工程（ステップＳ６１１）と、ＳＡＲトモグラフィ処理を行う工程（ステップＳ６１２）とを含む。
　パラメータを特定する工程（ステップＳ６１１）では、反射体の位置に関する情報である位相参照点既知情報が得られている位相参照点におけるＳＡＲ画像群を用いて、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理のためのハイパーパラメータの値を設定する。
　ＳＡＲトモグラフィ処理を行う工程（ステップＳ６１２）では、設定されたハイパーパラメータの値を用いたアレイ信号処理を用いてＳＡＲトモグラフィの画像処理を行う。
　図２１に示される信号処理方法によれば、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理アルゴリズムがハイパーパラメータを有する場合に、ハイパーパラメータ値を自動的に設定することができる。
　特に、図２１に示される信号処理方法では、パラメータを特定する工程（ステップＳ６１１）により、位相参照点の既知情報を再現することのできるハイパーパラメータ、すなわち適切なハイパーパラメータを推定することができる。位相参照点における適切なハイパーパラメータは、ほかの画素に対しても適切なハイパーパラメータと期待できる。
　この点で、図２１に示される信号処理方法では、ＳＡＲトモグラフィ処理を行う工程（ステップＳ６１２）におけるアレイ信号処理の結果を大域的な最適解に収束させることができると期待される。
　上述したように、ハイパーパラメータの値を人為的に調整する必要がある場合などにおいて、不適切な値を設定してしまうと、反射体分布ベクトル推定の結果が収束せずに本来の反射体分布を全く再現できないことが考えられる。または、不適切なハイパーパラメータ値を設定した場合、大域的な最適解でない局所解に収束してしまい本来の反射分布とは異なる位置に偽信号を検出てしまうことが考えられる。または、不適切なハイパーパラメータ値を設定した場合、適切な解に収束するまでに多くの計算コストが必要になることが考えられる。
　これに対し、図２１に示される信号処理方法では、位相参照点既知情報を用いてメタパラメータ値の妥当性を評価し、妥当と評価されるメタパラメータ値を設定する。この点で、図２１に示される信号処理方法では、上記のように、ＳＡＲトモグラフィ処理を行う工程（ステップＳ６１２）におけるアレイ信号処理の結果を大域的な最適解に収束させることができると期待される。
　なお、上記の各実施形態における各構成要素は、１つのハードウェア、または１つのソフトウェアで構成可能である。また、各構成要素は、複数のハードウェア、または複数のソフトウェアで構成可能である。また、各構成要素は、複数のハードウェア、または複数のソフトウェアでも構成可能である。また、各構成要素の一部がハードウェアで構成され、他部がソフトウェアで構成されてもよい。
　上記の各実施形態における各機能（各処理）は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサやメモリ等を有するコンピュータで実現可能である。例えば、記憶装置（記憶媒体）に各実施形態における各方法（各処理）を実行するためのプログラムが格納される場合、各機能は、記憶装置に格納されたプログラムをＣＰＵが実行することによって実現される。また、干渉処理済みのＳＡＲ画像群が記憶装置に格納されていてもよい。
　何れかの実施形態が、人工衛星または航空機等のプラットホームが用いられた合成開口レーダによるＳＡＲトモグラフィによる、地上構造物等の立体データの取得等の用途に適用されてもよい。
　図２２は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
　図２２に示す構成で、コンピュータ７００は、ＣＰＵ７１０と、主記憶装置７２０と、補助記憶装置７３０と、インタフェース７４０とを備える。
　上記の信号処理装置１０１－１０４、および、６１０のうち何れか１つ以上が、コンピュータ７００に実装されてもよい。その場合、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、処理に用いられる記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。各装置と他の装置との通信は、インタフェース７４０が通信機能を有し、ＣＰＵ７１０の制御に従って通信を行うことで実行される。
　信号処理装置１０１がコンピュータ７００に実装される場合、パラメータ特定部２０１、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００、およびこれらの各部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
　また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、信号処理装置１０１が用いる記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。
　信号処理装置１０２がコンピュータ７００に実装される場合、第２パラメータ特定部２０２、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００、およびこれらの各部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
　また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、信号処理装置１０２が用いる記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。
　信号処理装置１０３がコンピュータ７００に実装される場合、第３パラメータ特定部２０３、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００、およびこれらの各部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
　また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、信号処理装置１０３が用いる記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。
　信号処理装置１０４がコンピュータ７００に実装される場合、第４パラメータ特定部２０４、ＳＡＲトモグラフィ処理部９００、およびこれらの各部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
　また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、信号処理装置１０４が用いる記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。
　信号処理装置６１０がコンピュータ７００に実装される場合、パラメータ特定部６１１およびＳＡＲトモグラフィ処理部６１２の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７３０に記憶されている。ＣＰＵ７１０は、プログラムを補助記憶装置７３０から読み出して主記憶装置７２０に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
　また、ＣＰＵ７１０は、プログラムに従って、信号処理装置６１０が用いる記憶領域を主記憶装置７２０に確保する。
　なお、信号処理装置１０１－１０４、および、６１０が行う処理の全部または一部を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
　また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
　なお、各合成開口レーダ解析手段は、ハードウェアにより実現されてもよい。例えば、信号処理装置１０１は、内部に図１に示すような機能を実現するプログラムが組み込まれたLSI（Large Scale Integration）等のハードウェア部品が含まれる回路が実装されて構成されてもよい。
　また、各構成要素の一部または全部は、汎用の回路（circuitry）または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現されてもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、パスを介して接続される複数チップによって構成されてもよい。各構成要素の一部または全部は、上記した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
　各構成要素の一部または全部が、複数の情処理装置や回路などにより実現される場合には、複数の情報処理装置や回路などは集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
　以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
　本発明の実施形態は、信号処理装置、信号処理方法および記録媒体に適用してもよい。
　１０１、１０２、１０３、１０４、６１０　信号処理装置
　２０１　６１１パラメータ特定部
　２０２　第２パラメータ特定部
　２０３　第３パラメータ特定部
　２０４　第４パラメータ特定部
　２１０　ベクトル推定部
　２１１　アレイ信号処理部
　２１２　収束性判定部
　２２０　モデル特定部
　２２１　反射体位置指定部
　２２２　モデル判定部
　２３０　第２モデル特定部
　２３１　最適反射体位置特定部
　２３２　最適反射体数特定部
　２４０　第３モデル特定部
　２４１　第２最適反射体位置特定部
　２５０　第２ベクトル推定部
　２５１　第２アレイ信号処理部
　２６０　初期値生成部
　６１２、９００　ＳＡＲトモグラフィ処理部

Claims (8)

  1. 　反射体の位置に関する情報である位相参照点既知情報が得られている位相参照点におけるＳＡＲ画像群を用いて、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理のためのハイパーパラメータの値を設定するパラメータ特定手段と、
    　前記パラメータ特定手段が設定したハイパーパラメータの値を用いた前記アレイ信号処理を用いてＳＡＲトモグラフィの画像処理を行うＳＡＲトモグラフィ処理手段と、
    　を備える信号処理装置。
  2. 　前記パラメータ特定手段は、
    　前記位相参照点における前記ＳＡＲ画像群から得られる位相参照点データに基づいて、前記位相参照点における前記反射体の推定位置を分布で示す反射体分布ベクトルを推定するベクトル推定手段と、
    　前記位相参照点既知情報と、前記ベクトル推定手段が推定した反射体分布ベクトルとに基づいて、前記位相参照点における前記反射体の位置および個数を示す反射体位置モデルを特定するモデル特定手段と、
    　を備える請求項１に記載の信号処理装置。
  3. 　前記パラメータ特定手段は、
    　前記位相参照点データに基づいて、前記反射体分布ベクトルの初期値ベクトルを生成する初期値生成手段をさらに備え、
    　前記ベクトル推定手段は、前記位相参照点データおよび前記初期値ベクトルに基づいて、前記反射体分布ベクトルを推定する、
    　請求項２に記載の信号処理装置。
  4. 　前記モデル特定手段は、
    　前記ベクトル推定手段が推定した前記反射体分布ベクトルに基づいて、反射体位置を指定する反射体位置指定手段と、
    　指定された反射体位置と、位相参照点既知情報から得られる反射体位置とを比較して前記指定された反射体位置の妥当性を評価するモデル判定手段と、
    　を備える、請求項２または請求項３に記載の信号処理装置。
  5. 　前記モデル特定手段は、
    　前記ベクトル推定手段が推定した前記反射体分布ベクトルに基づいて、評価関数による評価で所定条件以上の高評価の反射体位置である最適反射体位置を特定する最適反射体位置特定手段と、
    　前記最適反射体位置特定手段が特定した最適反射体位置に基づいて、評価関数による評価で所定条件以上の高評価の反射体数である最適反射体数を特定する最適反射体数特定手段と、
    　を備える、請求項２から請求項４の何れか１項に記載の信号処理装置。
  6. 　前記モデル特定手段は、
    　前記ベクトル推定手段が推定した前記反射体分布ベクトルに基づいて前記反射体の位置を推定し、推定された前記反射体の位置をモデル関数による近似の度合いにより評価して、所定条件以上の高評価の反射体位置である最適反射体位置を特定する第２最適反射体位置特定手段
    　を備える、請求項２から請求項５の何れか１項に記載の信号処理装置。
  7. 　反射体の位置に関する情報である位相参照点既知情報が得られている位相参照点におけるＳＡＲ画像群を用いて、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理のためのハイパーパラメータの値を設定することと、
    　設定されたハイパーパラメータの値を用いた前記アレイ信号処理を用いてＳＡＲトモグラフィの画像処理を行うことと、
    　を含む信号処理方法。
  8. 　コンピュータに、
    　反射体の位置に関する情報である位相参照点既知情報が得られている位相参照点におけるＳＡＲ画像群を用いて、合成開口レーダトモグラフィにおけるアレイ信号処理のためのハイパーパラメータの値を設定することと、
    　設定されたハイパーパラメータの値を用いた前記アレイ信号処理を用いてＳＡＲトモグラフィの画像処理を行うことと、
    　を実行させるためのプログラムを記録する記録媒体。
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