WO2022249564A1 - 情報処理装置、及び、情報処理方法 - Google Patents

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spectrum
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angle
resolution
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PCT/JP2022/004811
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亮佑 山田
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ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社
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    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles

Definitions

  • the present technology relates to an information processing device and an information processing method, and more particularly to an information processing device and an information processing method that can reduce the load and time required for arithmetic processing in a radar device using a high-resolution algorithm.
  • Patent Document 1 discloses a radar device that detects (recognizes) a target with high resolution using a high resolution algorithm (super resolution algorithm).
  • This technology has been developed in view of this situation, and makes it possible to reduce the load and time required for arithmetic processing in radar equipment using high-resolution algorithms.
  • An information processing apparatus includes a Fourier transform unit that performs Fourier transform processing on a received signal received by an antenna, and a processing range for a first spectrum obtained by performing the Fourier transform processing.
  • a cropping unit for generating a cropped second spectrum, a steering matrix generator for generating a steering matrix corresponding to the processing range, and applying a high resolution algorithm based on the second spectrum and the steering matrix.
  • An information processing apparatus including a processing unit.
  • the Fourier transform unit of an information processing device having a Fourier transform unit, a clipping unit, a steering matrix generation unit, and a processing unit performs Fourier transform processing on a received signal received by an antenna.
  • the clipping unit generates a second spectrum by clipping the processing range from the first spectrum obtained by performing the Fourier transform processing
  • the steering matrix generation unit performs the processing
  • the information processing method generates a steering matrix corresponding to a range, and the processing unit applies a high-resolution algorithm based on the second spectrum and the steering matrix.
  • Fourier transform processing is performed on a received signal received by an antenna, and a processing range is obtained for a first spectrum obtained by performing the Fourier transform processing.
  • a truncated second spectrum is generated, a steering matrix corresponding to the processing range is generated, and a high resolution algorithm is applied based on the second spectrum and the steering matrix.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a first embodiment of a radar device to which the present technology is applied; FIG. It is a figure explaining a high-resolution scanning range.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an angle spectrum obtained by angle FFT;
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an angular spectrum obtained by processing a high-resolution algorithm; It is a figure showing the flow of the process which the radar processing part of a radar apparatus implements.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining steering matrices used in the processing of the high resolution algorithm;
  • FIG. 3 is a diagram exemplifying the flow of processing performed by a radar processing unit of a radar device to which the present technology is not applied;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a first form of processing for clipping data in a high-resolution scanning range from an angular spectrum
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a second form of processing for clipping data in a high-resolution scanning range from an angular spectrum
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of a second embodiment of a radar device to which the present technology is applied; It is a figure showing the flow of the processing which the radar processing part of a 2nd embodiment performs.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the configuration of a first embodiment of a radar device to which the present technology is applied.
  • the radar device 1 in FIG. 1 is a device that detects the distance, direction, etc. of an object (target) existing in space by emitting radio waves and capturing the reflected waves.
  • the radar device 1 is, for example, an FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar device that uses millimeter waves (30 GHz to 300 GHz in frequency) as radio waves.
  • FMCW Frequency Modulated Continuous Wave
  • the present technology can also be applied to radar devices other than the FMCW system.
  • the radar device 1 has a transmitting antenna 11 , a receiving antenna 12 , an RF (Radio Frequency) front end section 13 , a radar processing section 14 , a detection processing section 15 and a tracking section 16 .
  • RF Radio Frequency
  • the transmission antenna 11 radiates the transmission signal supplied from the RF front end section 13 into the air as radio waves (transmission waves).
  • the receiving antenna 12 receives radio waves (also referred to as received waves, reflected waves, or incoming waves) that arrive after being radiated from the transmitting antenna 11 and reflected by an object (target).
  • a received wave received by the receiving antenna 12 is supplied to the RF front end section 13 as a received signal.
  • the receiving antenna 12 is composed of, for example, a plurality of receiving antennas (array antennas) arranged linearly, and the plurality of receiving antennas are shown as one receiving antenna 12 in FIG. When specifying a plurality of receive antennas, they are represented as receive antennas 12-1 to 12-N (N is the number of receive antennas).
  • the receiving antennas 12 are not limited to linear array antennas, and may be planar (two-dimensional) array antennas.
  • the RF front end unit 13 generates a transmission signal and supplies it to the transmission antenna 11 and supplies an IF (Intermediate Frequency) signal corresponding to the signal received from the reception antenna 12 to the radar processing unit 14 .
  • IF Intermediate Frequency
  • the radar processing unit 14 calculates distance spectrum, angle spectrum, speed spectrum, etc. based on the IF signal from the RF front end unit 13 .
  • the distance spectrum is the distance (object distance) from the radar device 1 to the position where the object exists in the scanning range (measurement range) of the radar device 1, which is the entire spatial range in which the object can be detected by the radar device 1. Identifying information.
  • the angle spectrum is information specifying the direction of the position where the object exists (the direction of the object) in the scanning range of the radar device 1 .
  • the direction of the object for example, when the position of the radar device 1 (receiving antenna 12) is set as a reference position and a predetermined direction viewed from the reference position is set as a reference direction (for example, the center direction of the scanning range of the radar device 1), It is expressed by the angle of the direction from the reference position to the position where the object exists with respect to the reference direction.
  • the direction of an object is also called the angle of the object.
  • directions or angles refer to directions or angles with respect to a predetermined reference direction viewed from a predetermined reference position.
  • a velocity spectrum is information specifying the speed of movement of a moving object. Information such as the distance spectrum and angle spectrum obtained by the radar processing unit 14 is supplied to the detection processing unit 15 .
  • the detection processing unit 15 detects an object of interest (target: target) based on information from the radar processing unit 14 and specifies the distance, direction (angle), etc. of the target with respect to the radar device 1 .
  • target may be a moving object, a predetermined type of object, or the like.
  • Target information relating to the detected target is supplied to the tracking unit 16 .
  • the tracking unit 16 tracks the targets detected by the detection processing unit 15 based on the target information from the detection processing unit 15 .
  • Tracking information (movement trajectory, etc.) of the tracked target and target information from the detection processing unit 15 are supplied to a processing unit (not shown) that performs processing such as imaging.
  • detection processing unit 15 and the tracking unit 16 may be arbitrary processing units according to the application of the radar device 1, and detailed description thereof will be omitted.
  • the RF front end section 13 has a chirp signal generation section 31 , amplification sections 32 and 33 , a mixing section 34 , an LPF (low pass filter) section 35 and an A/D conversion section 36 .
  • the chirp signal generation unit 31 generates a chirp signal by frequency-modulating the sine wave signal, and supplies the chirp signal to the amplification unit 32 and the mixing unit 34 .
  • a chirp signal is, for example, a signal whose frequency is continuously (linearly) changed (swept) from a predetermined minimum frequency to a predetermined maximum frequency at predetermined intervals.
  • the amplifier 32 amplifies the chirp signal from the chirp signal generator 31 and supplies it to the transmission antenna 11 .
  • the amplification section 33 amplifies the received signal from the receiving antenna 12 and supplies it to the mixing section 34 .
  • the mixing unit 34 generates an IF signal by mixing the chirp signal from the chirp signal generation unit 31 and the received signal from the amplification unit 33 .
  • the IF signal is a beat signal having a difference frequency (beat frequency) that is the difference between the frequency of the received signal and the frequency of the chirp signal.
  • the IF signal generated by the mixing section 34 is supplied to the LPF section 35 .
  • the LPF section 35 removes high-frequency components such as noise from the IF signal from the mixing section 34 and supplies it to the A/D conversion section 36 .
  • the A/D conversion section 36 samples the value of the IF signal from the LPF section 35 at a predetermined sampling period, and converts the sampled value from an analog value to a digital value. This converts the IF signal from an analog signal to a digital signal.
  • the IF signal converted into a digital signal is supplied to the radar processing section 14 .
  • the RF front end unit 13 has an amplifier unit 33, a mixing unit 34, an LPF unit 35, and an A/D conversion unit 36 corresponding to each of the receiving antennas 12-1 to 12-N for N channels.
  • any one or more of these processing units 33 to 36 perform processing for a plurality of channels by time division processing, so that the RF front end unit 13 can process the processing units 33 to 36 for N channels. You may not have it.
  • the radar processing unit 14 is a processing unit configured by a DSP (Digital Signal Processor), and by executing a program, an FFT (Fast Fourier Transform) unit 51, a range clipping unit 52, and a high resolution algorithm processing unit 53 are constructed. do.
  • DSP Digital Signal Processor
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the FFT unit 51 performs distance FFT, velocity FFT, and angle FFT (azimuth FFT) processing on the IF signal from the A/D conversion unit 36 of the RF front end unit 13 .
  • IF signal is expressed in complex notation, it is expressed as Sig in the following equation (1).
  • Equation (1) represents the delay time. Since ⁇ is represented by the following equation (2), the second right side of equation (1) is derived.
  • c is the speed of light (m/sec)
  • f is the carrier frequency (Hz)
  • t is the elapsed time of the chirp signal when each chirp start point is set to 0 (elapsed time from the point when the frequency started to rise).
  • n is the chirp number (1 to maximum chirp number)
  • rx is the number of the receiving antennas 12-1 to 12-N (1 to N)
  • R is the distance (m) between the target and the radar device 1
  • V is the relative velocity (m/sec) between the target and the radar device 1
  • ⁇ is the angle between the target and the radar device 1 (the direction of the center of the scanning range of the radar device 1 and the direction of the target )
  • Tc is the chirp interval (cycle) (sec)
  • S is the slope of the chirp (sweep frequency increase rate) (Hz/sec)
  • the interval (m) between the receiving antennas 12-1 to 12-N is show.
  • Distance FFT converts the IF signal from the A/D converter 36 from time domain expression (expression with a function with time t as a variable) to frequency domain expression (expression with a function with frequency as a variable). FFT (Fast Fourier Transform) for frequency conversion. Distance FFT is performed on the IF signals of each channel corresponding to each of the receiving antennas 12-1 through 12-N. As a result, a spectrum (spectrum signal) showing high intensity at a frequency corresponding to the distance of the object (target) present in the entire scanning range of the radar device 1 is obtained.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the spectrum for the frequency (frequency spectrum) obtained by the distance FFT is the distance of the object corresponding to the frequency (the distance from the radar device 1 where the object can exist). , hereinafter simply referred to as distance).
  • distance spectrum means the spectrum for distance.
  • the velocity FFT is an FFT that performs frequency conversion from the time domain representation to the frequency domain representation for the component signal in which the data for the same distance are arranged in chronological order in the distance spectrum data obtained by the distance FFT. For example, M cycles ( The IF signal for chirp frame) is regarded as one set of IF signal. Since the distance FFT is performed for each IF signal of one chirp frame, if the distance FFT is performed for one set of IF signal, the data of the distance spectrum for M chirp frames is one set of distance spectrum. obtained as data for In the velocity FFT, frequency conversion is performed by FFT on the component signal (temporal component signal of the distance spectrum) in which M pieces of data for the same distance are arranged in chronological order in one set of distance spectrum data.
  • the velocity FFT is repeatedly performed each time one set of IF signals is supplied from the A/D conversion section 36 to the FFT section 51 .
  • the velocity FFT may be performed only on the temporal component signal of the range spectrum for distances where the range spectrum determines that an object exists, or it may be performed on the temporal component signal of the range spectrum for distances over the entire range of the range spectrum. It may be performed on the component signals.
  • the spectrum for the frequency obtained by the velocity FFT is the moving speed of the object corresponding to the frequency (velocity at which an object can move, hereinafter simply referred to as velocity).
  • velocity spectrum means a spectrum with respect to velocity. The velocity is not limited to the case where it is detected by the velocity FFT, and may be the case where the velocity FFT is not performed.
  • the angle FFT is an FFT using the distance/velocity spectrum data of each channel obtained by the distance/velocity FFT for the IF signal of each channel corresponding to the plurality of receiving antennas 12-1 to 12-N.
  • the data of distance spectrum and velocity spectrum obtained by distance FFT and velocity FFT (distance/velocity FFT) are referred to as distance/velocity spectrum data.
  • N pieces (N channels) of data for the same distance and the same speed are obtained from the corresponding receiving antennas 12-1 to 12-
  • Component signals (spatial component signals of the distance/velocity spectrum) spatially arranged as values at positions N are subjected to frequency conversion from the spatial domain representation to the frequency domain representation by FFT.
  • a spectrum showing high intensity at a frequency corresponding to the angle at which the object exists is obtained.
  • the angle FFT may be performed only on the spatial component signal of the range-velocity spectrum for the distances and velocities at which the range-velocity spectrum determines that an object is present, or it may be performed over the entire range of the range-velocity spectrum. may be performed on the spatial component signals of the distance-velocity spectrum for the distances and velocities of .
  • the spectrum for the frequency in the frequency domain when the frequency is converted by the angle FFT (frequency spectrum) It can be regarded as a spectrum with respect to the angle of the corresponding object (the angle (direction) with respect to the radar device 1 (receiving antenna 12) at the position where the object may exist, hereinafter simply referred to as the angle).
  • angle spectrum means a spectrum with respect to an angle.
  • the FFT unit 51 converts the distance spectrum obtained by the distance FFT, the velocity spectrum obtained by the velocity FFT, the angle spectrum obtained by the angle FFT, etc. into the distance and movement of the object existing in the scanning range of the radar device 1. As information on speed and angle, it is supplied to the range clipping section 52, the high-resolution algorithm processing section 53, and the detection processing section 15 as necessary.
  • the range clipping section 52 determines (sets) the high-resolution scanning range.
  • the high-resolution scanning range refers to a range of the entire scanning range of the radar device 1 in which the angle (direction) is scanned with high resolution using a high-resolution algorithm. That is, the high-resolution scanning range represents an angular range for estimating the arrival angle (arrival direction) of an incoming wave arriving at the radar device 1 (receiving antenna 12) with high resolution using a high-resolution algorithm.
  • the range clipping unit 52 is centered on the angle of the peak (maximum) indicating intensity equal to or greater than a predetermined threshold in the angle spectrum obtained by the angle FFT, and the angle is set such that the difference from the angle is equal to or less than a predetermined threshold.
  • a range (a partial angular range including the peak angle of the entire scanning range) is determined as a high-resolution scanning range.
  • FIG. 2 is a diagram explaining the high-resolution scanning range.
  • the data string d represents the data of the angle spectrum obtained by the angle FFT
  • the center of the data string d is the angle 0 of the angle spectrum obtained by the angle FFT (the center direction of the scanning range of the radar device 1 is represents the position in the data column relative to the angle represented).
  • the angle spectrum data are component values (complex amplitude components including information on amplitude magnitude and phase) obtained by angle FFT.
  • FIG. 2 shows a case where 16 pieces of data in the angle range ⁇ a are obtained by the angle FFT.
  • the range clipping unit 52 sets the range up to the angle of the data adjacent to the data of the angle ⁇ t1 in the angle spectrum data as the high-resolution scanning range.
  • the high-resolution scanning range is not the angular range of the data adjacent to both sides of the data of the angle ⁇ t1 where the intensity of the angle spectrum shows a peak, but two or more continuous data on both sides of the data of the angle ⁇ t1 up to the angle of adjacent data.
  • the scanning range of the radar device 1 is an angle range of approximately 120 degrees
  • the high-resolution scanning range is set to a size of approximately 10 to 20 degrees, for example.
  • the range clipping unit 52 determines the range of angles in which the angle difference with respect to the angle ⁇ t2 is equal to or less than a predetermined threshold as the high-resolution scanning range.
  • the high-resolution scanning ranges for the angles ⁇ t1 and ⁇ t2 are treated as independent high-resolution scanning ranges.
  • the range clipping unit 52 determines a high-resolution scanning range for the angle spectrum obtained by the angle FFT for each distance and speed of the distance/speed spectrum obtained by the distance/speed FFT. Note that the range clipping unit 52 cuts only the angle spectrum for the distance at which the difference from the distance showing the peak of intensity equal to or greater than a predetermined threshold in the distance/velocity spectrum obtained by the distance/velocity FFT is equal to or less than a predetermined threshold.
  • a high resolution scan range may be determined. That is, the range clipping unit 52 may determine the range of angles in which the object is estimated to exist by limiting the range of distances in which the object is estimated to exist.
  • the FFT unit 51 converts the distance/velocity spectrum obtained by the distance/velocity FFT into an angle spectrum for a distance at which the difference in distance is equal to or less than a predetermined threshold with respect to the distance showing an intensity peak equal to or greater than a predetermined threshold. may be calculated only.
  • the range clipping unit 52 supplies the determined high-resolution scanning range information and the angular spectrum data of the high-resolution scanning range to the high-resolution algorithm processing unit 53 .
  • the high-resolution algorithm processing unit 53 supplies the determined high-resolution scanning range information and the angular spectrum data of the high-resolution scanning range to the high-resolution algorithm processing unit 53 .
  • the high-resolution algorithm processing unit 53 uses a high-resolution algorithm based on the information of the high-resolution scanning range from the range cutting unit 52 and the data of the angular spectrum of the high-resolution scanning range.
  • the angle of the object that is, the arrival angle of the incoming wave in the high resolution scanning range is detected (estimated) with high resolution.
  • the angle spectrum supplied from the FFT unit 51 to the range clipping unit 52 is obtained by using a beamformer method based on Fourier transform as a method of estimating the direction of arrival of the incoming wave (received wave) received by the receiving antenna 12. is the result of estimating
  • the beamformer method has a lower resolution than the direction-of-arrival estimation method using a high-resolution algorithm, but the amount of computation is small, so the load and time required for computation processing are small. Therefore, the calculation of the angle spectrum by the FFT unit 51 is performed in a short time.
  • a high-resolution algorithm refers to any direction-of-arrival estimation method that has higher resolution than the beamformer method.
  • High-resolution algorithms include Capon method, CS method (compressed sensing), linear prediction method (LP: Linear Prediction), Pisarenko method, MUSIC method (MUltiple SIgnal Classication), ESPRIT method (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques), Deterministic Maximum Likelihood, Weighted Subspace Fitting, Root-MUSIC, etc. are well known.
  • the high-resolution algorithm processing unit 53 may use any direction-of-arrival estimation method among these well-known high-resolution algorithms having higher resolution than the beamformer method.
  • the direction in which an object exists is estimated using a direction-of-arrival estimation method with low processing load and low processing time for the scanning range of the radar device 1 .
  • the load and time required for arithmetic processing can be greatly reduced.
  • the present technology includes a case where the FFT unit 51 is a processing unit that estimates the direction of arrival using a method other than the beamformer method as the direction of arrival estimation method.
  • FIG. 3 shows the intensity of the angle spectrum obtained by the angle FFT in the FFT unit 51
  • FIG. 4 shows the intensity of the angle spectrum obtained by the high-resolution algorithm processing of the high-resolution algorithm processing unit 53.
  • the angle spectrum C is a graph representing the intensity of the data string d of the angle spectrum shown in FIG.
  • An angle ⁇ t1 and an angle ⁇ t2 represent angles showing intensity peaks in the angle spectrum C as in FIG.
  • An angle range ⁇ x of the high-resolution scanning range (hereinafter referred to as high-resolution scanning range ⁇ x), which is an angle range including the angle ⁇ t1, represents the high-resolution scanning range determined by the range clipping section 52 with respect to the angle ⁇ t1.
  • the high-resolution algorithm processing unit 53 performs the high-resolution algorithm processing for the high-resolution scanning range ⁇ x based on the information of the high-resolution scanning range ⁇ x from the range cutting unit 52 and the data of the angle spectrum C within the high-resolution scanning range ⁇ x. process. As a result, the angle spectrum of FIG. 4, for example, is calculated by the high-resolution algorithm processing unit 53 .
  • the angle spectrum Cx represents the intensity of the angle spectrum obtained by the high-resolution algorithm processing section 53.
  • the angle ⁇ t1 and high resolution scanning range ⁇ x are the same as in FIG.
  • the high-resolution scanning range ⁇ x is limited to a partial angular range with respect to the scanning range of the radar device 1 (the angular range is about ⁇ 60 to 60 degrees), and the high-resolution scanning range ⁇ x is shown in FIG. is set to an angle range (approximately -25 to -15 degrees) including the angle ⁇ t1 indicated by .
  • the high-resolution algorithm processing unit 53 calculates the angle spectrum of the high-resolution scanning range ⁇ x with high resolution using the high-resolution algorithm.
  • the high-resolution algorithm processing unit 53 calculates a high-resolution angular spectrum for each of the high-resolution scanning ranges supplied from the range clipping unit 52, and supplies it to the subsequent detection processing unit 15.
  • the detection processing unit 15 uses the distance spectrum, the speed spectrum, and the angle spectrum (low-resolution angle spectrum) obtained by the distance FFT, the speed FFT, and the angle FFT in the FFT unit 51, and the high-resolution algorithm processing unit Based on the high-resolution angular spectrum obtained by 53, the distance, moving speed, angle, etc. of the object existing in the scanning range of the radar device 1 are detected, and the object (target) of interest, etc. is determined. .
  • FIG. 5 is a diagram showing the flow of processing performed by the radar processing unit 14 of the radar device 1.
  • the FFT unit 51 of the radar processing unit 14 via the receiving antennas 12 (12-1 to 12-N) and the RF front end unit 13, corresponds to each of the receiving antennas 12-1 to 12-N.
  • the received signal is the signal between each channel at a certain distance and speed after the distance FFT and the speed FFT are applied to the IF signal of each channel acquired from the RF front end unit 13 by the radar processing unit 14. show.
  • the IF signal of each channel has a phase difference due to the arrival angle of the received wave (the angle of the object) (the phase of the IF signal of each channel is different). That is, when the IF signal of each channel is represented by a complex representation, the difference in phase ⁇ between the complex amplitude components of each IF signal changes according to the arrival angle of the received wave.
  • the received signal includes the value of exp(j ⁇ ) among the complex amplitude components of each IF signal (hereinafter, exp(j ⁇ ) is simply referred to as the complex amplitude component).
  • FIG. 5 shows a data string (steering vector) when the complex amplitude component exp(j ⁇ ) contained in the received signal is arranged in the column direction (vertical direction) corresponding to the arrangement of the receiving antennas 12-1 to 12-N. is represented by a simulated graph as a data string d1 of .
  • the graph of the data string d1 is represented by a straight line, for example, if the arrival angle of the received wave (the angle of the object) is 0 degrees (the received wave arrives from the center direction of the scanning range of the radar device 1).
  • step S12 the FFT unit 51 performs angle FFT on the received signal acquired in step S11.
  • Angular FFT yields an angular spectrum that exhibits high intensity at the angle of arrival of the received wave (the angle of the object).
  • a data string D2 in FIG. 5 shows a simulated graph as a data string D2 when the angular spectrum values for the angles at predetermined intervals obtained by the FFT unit 51 are arranged in the column direction.
  • the range clipping unit 52 clips angle spectrum data in a specific angle range, which is the high-resolution scanning range ⁇ x, from the angle spectrum data obtained in step S12. For example, the range clipping unit 52 selects a range of angles in which the difference from the angle showing a peak whose intensity of the angle spectrum is equal to or greater than a predetermined threshold in the data of the angle spectrum is equal to or less than a predetermined threshold. Determine the resolution scanning range ⁇ x. The range clipping unit 52 clips the data of the high-resolution scanning range ⁇ x from the angular spectrum data. In the data string D3 of FIG. 5, a part of the data in the high-resolution scanning range ⁇ x is clipped from the angular spectrum data string D2 obtained by the FFT unit 51, and the data in the other range ⁇ b is not used. represents.
  • step S14 the high-resolution algorithm processing unit 53 cuts out the steering matrix range corresponding to the high-resolution scanning range ⁇ x cut out in step S13.
  • FIG. 6 is a diagram explaining the steering matrix used in the high-resolution algorithm processing section 53.
  • the steering matrix Ms represents the original steering matrix used in high-resolution algorithms such as Capon and MUSIC.
  • the data (data column) in each column of the steering matrix Ms is the complex amplitude component of the received signal received by each of the receiving antennas 12-1 to 12-N with respect to the incoming wave arriving at a predetermined arrival angle from the same wave source. It is a data string (steering vector: directional matrix) in which data are arranged in the column direction corresponding to the arrangement of the receiving antennas 12-1 to 12-N. That is, the column-direction component values of the steering matrix Ms are caused by the phase differences between the signals received by the receiving antennas 12-1 to 12-N according to the arrival angles of the incoming waves (received waves).
  • the steering matrix Ms represents a matrix in which the steering vectors (see data column d1 in FIG. 5) at each arrival angle when the arrival angle of the received wave is changed at predetermined intervals are shifted and arranged in the row direction.
  • the steering matrix Msf represents the steering matrix used in the high-resolution algorithm processing unit 53 to which this technology is applied.
  • the data column of each column of the steering matrix Msf is replaced by the component value data for each frequency at a predetermined interval obtained by frequency-converting the steering vector (steering vector for each angle of arrival) of each column of the steering matrix Ms by FFT. equivalent to Since the frequency in the frequency domain when the steering vector is frequency-transformed by FFT has a constant relationship with the arrival angle, the data columns in the column direction of the steering matrix Msf are component values corresponding to the arrival angle.
  • the steering matrix Msf referred to by the high-resolution algorithm processing unit 53 is denoted as a steering matrix (FFT) to distinguish it from the steering matrix Ms.
  • the steering matrix Msf is hereinafter referred to as steering matrix (FFT) Msf.
  • the high-resolution algorithm processing unit 53 cuts out the range of component values corresponding to the high-resolution scanning range ⁇ x cut out in step S13 from the steering matrix (FFT) Msf prepared in advance. That is, since the component values in the column direction (vertical direction) of the steering matrix (FFT) Msf correspond to the arrival angles (object angles), the high-resolution algorithm processing unit 53 converts the steering matrix (FFT) Msf in the column direction. is the range of component values corresponding to the arrival angles within the high-resolution scanning range ⁇ x. Each column of the steering matrix (FFT) Msf corresponds to the case where incoming waves arrive at arrival angles at predetermined intervals.
  • the high-resolution algorithm processing unit 53 sets the range of columns corresponding to the arrival angles within the high-resolution scanning range ⁇ x as the range to be cut in the row direction of the steering matrix (FFT) Msf. Note that the smaller the interval between arrival angles corresponding to each column of the steering matrix (FFT) Msf, the higher the resolution of the angle spectrum obtained by the high-resolution algorithm. However, the number of columns in the steering matrix (FFT) Msf increases accordingly, and the load and time required for arithmetic processing increase. In the following, a matrix composed of component values in a partial range cut from the steering matrix (FFT) Msf is also referred to as the steering matrix (FFT) Msf.
  • step S15 the high-resolution algorithm processing unit 53 performs a high-resolution algorithm based on the angle spectrum data of the high-resolution scanning range ⁇ x cut out in step S13 and the steering matrix (FFT) Msf cut out in step S14. Perform processing using Thereby, a high-resolution angular spectrum in the high-resolution scanning range ⁇ x is calculated.
  • the data string D4 in FIG. 5 is obtained by calculating the high-resolution angular spectrum data in the high-resolution scanning range ⁇ x for the angular spectrum data string D2 obtained in step S12, and the angular range other than the high-resolution scanning range ⁇ x. Data for ⁇ b is not calculated.
  • the high-resolution algorithm is a well-known high-resolution algorithm such as Capon or MUSIC.
  • the high-resolution algorithm processing section 53 instead of the steering matrix (corresponding to the steering matrix Ms in FIG. 6) used in the well-known high-resolution algorithm, the steering matrix (FFT) Msf cut in step S14 is used.
  • the high-resolution algorithm processing section 53 instead of the received signal data used in the well-known high-resolution algorithm, the angular spectrum data of the high-resolution scanning range ⁇ x cut out in step S13 is used. Since the high-resolution algorithm itself in the high-resolution algorithm processing unit 53 is well known, detailed description thereof will be omitted.
  • step S15 the high-resolution algorithm processing unit 53 performs high-resolution algorithm processing using the steering matrix (FFT) Msf and angle spectrum data instead of using the steering matrix Ms and received signal data.
  • FFT steering matrix
  • the received signal vector y is represented by the following equation (3) using the steering matrix Ms of FIG.
  • the symbol " ⁇ " represents the product of matrices.
  • the received signal vector x is more precisely represented by the equation obtained by adding the noise vector to the right side of equation (3), but the noise vector is omitted here.
  • the received signal vector y of equation (3) is an observed value
  • the steering matrix Ms is a known value
  • an unknown value power distribution x is calculated (estimating the direction of arrival of radio waves).
  • an autocorrelation matrix is created using an observed received signal vector y, and the direction of arrival of radio waves arriving at the receiving antenna 12 is estimated from the autocorrelation matrix and steering matrix Ms.
  • F ⁇ y is the Fourier transform of the received signal vector y (corresponding to the angular spectrum)
  • F ⁇ Ms is the Fourier transform of each column of the steering matrix Ms (steering matrix (FFT) Msf equivalent).
  • FFT steering matrix
  • Equations (3) and (5) have the same form, so the algorithm for calculating the power distribution x (estimating the direction of arrival of radio waves) based on the general equation (3) can be used as it is in the equation (5 ) can be applied to Therefore, the high-resolution algorithm processing unit 53 uses the angle spectrum data, which is the data of the received signal vector y' after the Fourier transform in Equation (5), and the steering matrix (FFT) Msf to perform a known high-resolution algorithm can be performed, and the power distribution x can be calculated (the direction of arrival of radio waves can be estimated).
  • the angle spectrum data which is the data of the received signal vector y' after the Fourier transform in Equation (5)
  • the steering matrix (FFT) Msf to perform a known high-resolution algorithm can be performed, and the power distribution x can be calculated (the direction of arrival of radio waves can be estimated).
  • the range in which an object exists and the range in which an object does not exist can be identified at high speed by FFT processing (direction-of-arrival estimation by a low-resolution beamformer method) that requires a small computational load. .
  • FFT processing direction-of-arrival estimation by a low-resolution beamformer method
  • the range in which the object exists and the range in which the object does not exist are discriminated with higher resolution. Therefore, an object is recognized with high resolution in an important range, and an increase in the load and time required for arithmetic processing is suppressed.
  • the data obtained by the FFT can be used as it is to process the high-resolution algorithm, so the amount of calculation is reduced, and the load and time required for the calculation process are reduced.
  • the radar device 1 since the range to which the high-resolution algorithm is applied is limited to a part of the scanning range of the radar device 1, the dimension of the data input to the high-resolution algorithm is reduced, and the amount of calculation is greatly increased. reduced. Note that the computational complexity of Capon, which is one of the high-resolution algorithms, increases in the order of the cube of the dimension of the input data, so reducing the dimension is highly effective in reducing the computational complexity.
  • FIG. 7 is a diagram exemplifying the flow of processing performed by the radar processing unit of the radar device to which the present technology is not applied.
  • steps S31 and S32 are the same processes as steps S11 and S12 in FIG. 5, so description thereof will be omitted.
  • step S33 a specific angular range to be the high-resolution scanning range ⁇ x is determined from the entire angular spectrum obtained by the angle FFT in step S32, similar to step S13 in FIG. However, in step S13 of FIG. 5, only the data of the high-resolution scanning range is cut (extracted) from the data of the entire angular range of the angular spectrum.
  • Step S33 in FIG. 7 is different from step S13 in FIG. 5 in that the data in the range other than the high-resolution scanning range among the data in the entire angular range of the angular spectrum are replaced with 0 values.
  • step S34 IFFT (Inverse Fast Fourier Transform) is performed on the angular spectrum obtained in step S33, and the IF signal (received signal) is generated. That is, the IF signal is generated by removing the signal of the received wave whose direction of arrival is at an angle outside the high-resolution scanning range.
  • IFFT Inverse Fast Fourier Transform
  • the radar processing unit 14 to which the present technology is applied does not need the processing corresponding to step S34, so the load and time required for arithmetic processing are reduced.
  • step S35 high-resolution algorithm processing is performed based on the IF signal data obtained by the IFFT in step S34 and the steering matrix Ms. Thereby, a high-resolution angular spectrum of the high-resolution scanning range is calculated.
  • step S35 since the dimension of the data input to the high-resolution algorithm is not reduced, the amount of calculation cannot be reduced.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a first form of processing in which the range clipping section 52 clips data of the high-resolution scanning range ⁇ x from the angle spectrum.
  • angle spectrum C represents the intensity of the angle spectrum obtained by angle FFT in FFT section 51 .
  • a high-resolution scanning range ⁇ x is defined as a range of angles in which the angle difference is equal to or less than a predetermined threshold.
  • the first form is the form described above.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a second form of processing in which the range clipping unit 52 clips the data of the high-resolution scanning range from the angle spectrum.
  • data strings D3-1 to D3-4 represent the same data string of the angle spectrum obtained by the angle FFT of the FFT unit 51.
  • the angle spectrum C is a graph showing the data of each data string D3-1 to D3-4, and the intensity of the angle spectrum obtained by the angle FFT of the FFT unit 51 is exemplified.
  • the high-resolution scanning range ⁇ x represents the angle range from which data is cut by the range cutting section 52
  • the angle range ⁇ b represents the angle range from which data is not cut (unused data).
  • the range clipping unit 52 cuts the high-resolution scanning range ⁇ x, for example, from data strings D3-1 to D3-1 to Switch in order of D3-4. At this time, a partial angular range of the high-resolution scanning range is set so as to overlap a partial angular range of the previous high-resolution scanning range. In addition, the high-resolution scanning range is determined in advance so that the angular ranges at both ends overlap with a part of the angular range of any other high-resolution scanning range, except for those set at both ends of the angular range of the angular spectrum.
  • the high-resolution scanning range set at both ends of the angular range of the angular spectrum is different from the end side of the angular range of the angular spectrum, and a part of the angular range on the opposite side is part of any other high-resolution scanning range. It may be predetermined to overlap with the angular range.
  • the range clipping unit 52 cuts out angle spectrum data for angles included in the high-resolution scanning range ⁇ x set in order and supplies it to the high-resolution algorithm processing unit 53 in the subsequent stage to obtain the high-resolution angle spectrum of the high-resolution scanning range ⁇ x. is calculated. As a result, high-resolution spectra are sequentially calculated for the entire angle range of the angle spectrum obtained by the angle FFT of the FFT unit 51 .
  • the amount of calculation is greater than the case of calculating a high-resolution angle spectrum by processing the high-resolution algorithm once for the entire angle range of the angle spectrum obtained by the angle FFT of the FFT unit 51. This reduces the load and time required for arithmetic processing.
  • the range clipping unit 52 cuts the angle range in which the target object exists or the angle range of high importance. It may be set as a resolution scanning range.
  • a processing unit of the radar device 1 such as the radar processing unit 14 acquires an image of the scanning range of the radar device 1 captured by a camera (capturing unit).
  • the processing unit of the radar device 1 detects the direction (angular range) in which the target object exists from the image.
  • the range clipping unit 52 sets the angle range in which the target object exists in the angle spectrum obtained by the angle FFT of the FFT unit 51 as the high-resolution scanning range. do.
  • the range cutting unit 52 receives information on the position or moving direction of the moving object from a position sensor installed on the moving object. , an inertial sensor, etc., or a sensor of an operation unit that changes the moving direction of the moving body.
  • the range cutting unit 52 detects whether or not the moving direction of the moving object has been changed to another moving direction, such as the rightward direction or the leftward direction, based on the information acquired from the sensor.
  • the case where the moving direction of the moving body is changed means the case where the moving locus of the moving body is other than a straight line.
  • the range clipping unit 52 cuts the entire angle range of the angle spectrum obtained by the angle FFT of the FFT unit 51 in the changed moving direction of the moving object.
  • a corresponding partial angular range may be set as the high-resolution scanning range.
  • the range clipping unit 52 may not set the high-resolution scanning range, or may set the central part of the entire angular range of the angular spectrum. or the entire angular range may be set as the high-resolution scanning range.
  • a second embodiment of a radar device to which the present technology is applied uses, as a high-resolution algorithm, component values in a partial range of component values of a common steering matrix (FFT) when high-resolution scanning ranges are different.
  • FFT common steering matrix
  • FIG. 10 is a diagram illustrating the configuration of a second embodiment of a radar device to which the present technology is applied.
  • symbol is attached
  • a radar device 81 in FIG. 10 has a transmitting antenna 11, a receiving antenna 12, an RF front end section 13, a radar processing section 14, a detection processing section 15, and a tracking section 16.
  • 10 has the transmitting antenna 11, the receiving antenna 12, the RF front end unit 13, the radar processing unit 14, the detection processing unit 15, and the tracking unit 16 of the radar device 1 in FIG. , are common to the radar apparatus 1 of FIG.
  • the radar processing unit 14 of the radar device 81 in FIG. 10 has an FFT unit 51, a range clipping unit 52, and a CS processing unit 91. Therefore, the radar device 81 of FIG. 10 is common to the radar processing section 14 of the radar device 1 of FIG.
  • the radar processing unit 14 of the radar device 81 of FIG. It differs from the radar processing unit 14 of the radar device 81 .
  • the CS processing unit 91 in the radar device 81 in FIG. 10 performs compressed sensing (CS method) processing as a high-resolution algorithm. Based on the steering matrix corresponding to the high-resolution scanning range ⁇ x from the range clipping unit 52 and the data of the high-resolution scanning range ⁇ x of the angle spectrum obtained by the angle FFT in the FFT unit 51, the CS processing unit 91 performs high-resolution scanning. A high-resolution angular spectrum of the resolution scan range is calculated.
  • CS method compressed sensing
  • steering matrix A be a matrix composed of component values cut out from the steering matrix (FFT) Msf shown in FIG. 6 according to the high-resolution scanning range ⁇ x.
  • the matrix A' is calculated by the following equation (6).
  • A′ (A H A+ ⁇ I) ⁇ 1 (6)
  • a H is the Hermitian conjugate of the matrix A
  • I is the unit matrix
  • the symbol (-1) is the inverse matrix.
  • the steering matrix A is a matrix obtained by cutting out the range of component values corresponding to the high-resolution scanning range ⁇ x from the steering matrix (FFT) Msf described in the first embodiment of the radar device. Therefore, the CS processing unit 91 can use a method of calculating the matrix A' according to the high-resolution scanning range ⁇ x as one method of obtaining the matrix A'. That is, the CS processing unit 91 cuts out the steering matrix A from the steering matrix (FFT) Msf prepared in advance according to the high-resolution scanning range ⁇ x determined by the range cutting unit 52 . The CS processing unit 91 uses the clipped steering matrix A to calculate the matrix A' of the above equation (6).
  • a matrix A' corresponding to the high-resolution scanning range .theta.x is acquired from a plurality of candidates for the matrix A'. For example, a plurality of matrices corresponding to each of the high-resolution scanning ranges that can be set are generated in advance as matrices A 1 ′ to A x ′ and stored in the radar processing unit 14 or the like. As for the high-resolution scanning range ⁇ x, several angle ranges that can be set may be determined in advance as candidates.
  • the CS processing unit 91 selects the matrix A' corresponding to the high-resolution scanning range ⁇ x from the range clipping unit 52 from the pre-generated matrices A1 ' to Ax '.
  • the CS processing unit 91 calculates the high-resolution angular spectrum of the high-resolution scanning range based on the selected matrix A' and the data of the high-resolution scanning range ⁇ x of the angular spectrum obtained by the angle FFT in the FFT unit 51. do.
  • FIG. 11 is a diagram showing the flow of processing performed by the radar processing unit 14 of the radar device 81. As shown in FIG. 11
  • steps S51 and S52 are the same processes as steps S11 and S12 in FIG. 5, so description thereof will be omitted.
  • step S53 similarly to step S13 in FIG. 5, the range clipping unit 52 selects the high-resolution scanning range ⁇ x from among the entire angular range of the angular spectrum obtained in step S52. cut out However, when a plurality of angle ranges ⁇ 1 to ⁇ X that can be set as the high-resolution scanning range ⁇ x are determined in advance as candidates, the range clipping section 52 selects an appropriate angle range ⁇ 1 to ⁇ X from those candidates. is selected as the high-resolution scan range ⁇ x.
  • step S54 the CS processing unit 91 extracts a matrix corresponding to the high-resolution scanning range ⁇ x set by the range cutting unit 52 in step S53 from among the matrices A1 ' to Ax ' generated and stored in advance. as the matrix A'.
  • step S55 the CS processing unit 91 performs processing using a high resolution algorithm based on the angle spectrum data of the high resolution scanning range ⁇ x cut out in step S53 and the matrix A' selected in step S54. conduct. Thereby, a high-resolution angular spectrum in the high-resolution scanning range ⁇ x is calculated.
  • the range where the object exists and the range where the object does not exist are calculated by FFT processing (direction-of-arrival estimation by the low-resolution beamformer method) that requires a small computational load. are identified at high speed.
  • FFT processing direction-of-arrival estimation by the low-resolution beamformer method
  • the range in which the object exists and the range in which the object does not exist are discriminated with higher resolution. Therefore, an object is recognized with high resolution in an important range, and an increase in the load and time required for arithmetic processing is suppressed.
  • the data obtained by the FFT can be used as it is to process the high-resolution algorithm, so the amount of calculation is reduced, and the load and time required for the calculation process are reduced.
  • the radar device 1 since the range to which the high-resolution algorithm is applied is limited to a part of the scanning range of the radar device 1, the dimension of the data input to the high-resolution algorithm is reduced, and the amount of calculation is greatly increased. reduced.
  • the method of obtaining the matrix A' corresponding to the high-resolution scanning range ⁇ x from a plurality of candidates for the matrix A' generated in advance, as in the second embodiment of the radar device is a high-resolution It can also be applied when adopting a method other than the CS method as an algorithm.
  • the present technology can be used to generate a steering matrix corresponding to the high-resolution scanning range ⁇ x as in the first embodiment of the radar device, or to generate a steering matrix corresponding to the high-resolution scanning range ⁇ x as in the second embodiment.
  • the steering matrix and matrix A' used in those high-resolution algorithms are selected from a plurality of candidates generated in advance. .
  • the present technology can also take the following configurations.
  • a Fourier transform unit that performs Fourier transform processing on a received signal received by an antenna; and a second spectrum obtained by cutting out a processing range from the first spectrum obtained by performing the Fourier transform processing. a cutout to a steering matrix generator that generates a steering matrix corresponding to the processing range; and a processing unit that applies a high-resolution algorithm based on the second spectrum and the steering matrix.
  • the antenna comprises a plurality of antennas, The information processing apparatus according to (1), wherein the received signal is composed of received signals of a plurality of channels received by each of the plurality of antennas.
  • the Fourier transform unit is calculating the frequency spectrum of the plurality of channels for each of the received signals of the plurality of channels by performing the Fourier transform processing on each of the received signals of the plurality of channels;
  • the first spectrum exhibits a maximum intensity at a frequency corresponding to the arrival angle of the received signal,
  • the cutting unit sets a partial range of the entire frequency range of the first spectrum as the processing range, and changes the processing range to different frequency ranges a plurality of times (1) to ( 5)
  • the information processing apparatus according to any one of the items.
  • the steering matrix generation unit is configured to generate a first column-direction component value representing an amplitude oscillation occurring between the received signals of the plurality of channels when radio waves arriving from the same wave source are received by the plurality of antennas as received signals.
  • the information processing apparatus according to any one of (2) to (6), wherein the steering matrix is generated based on a matrix obtained by performing Fourier transform processing on the column-direction component values of a matrix.
  • the steering matrix generating unit sets the matrix obtained by shifting the component values in the column direction for each arrival angle when the arrival angle of the radio wave is changed at predetermined intervals in the row direction as the first matrix. ).
  • the steering matrix generator, The steering matrix corresponding to the processing range, or a matrix obtained by transforming the steering matrix and used in the high-resolution algorithm, is prepared in advance for each of the plurality of different processing ranges.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (6), which is selected from candidates.
  • the Fourier transform unit is As the first spectrum, an angle spectrum with respect to the arrival angle of the radio wave received by the antenna, the angle spectrum showing the maximum intensity at the arrival angle of the radio wave received by the antenna is generated based on the beamformer method.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (11).
  • the processing unit is The information processing apparatus according to (12), wherein the angle spectrum in the processing range is generated based on the high-resolution algorithm for estimating an arrival angle of radio waves received by the antenna with a resolution higher than that of the beamformer method.
  • the processing unit is The information processing apparatus according to (13), wherein any one of the Capon method, the CS method, the linear prediction method, the Pisarenko method, the MUSIC method, and the ESPRIT method is used as the high-resolution algorithm.
  • the cutout is The information processing apparatus according to any one of (1) to (14), wherein the second spectrum is generated for each of the first spectra obtained for each distance from the antenna.
  • the cutout is any one of (1) to (15) above, wherein the second spectrum is generated for the first spectrum at a distance at which an object exists, among the first spectra obtained for each distance from the antenna 1.
  • a Fourier transform unit a cutout; a steering matrix generator; the Fourier transform unit of an information processing apparatus comprising a processing unit, performing Fourier transform processing on a received signal received by an antenna;
  • the clipping unit generates a second spectrum obtained by clipping a processing range from the first spectrum obtained by performing the Fourier transform process,
  • the information processing method wherein the steering matrix generation unit generates a steering matrix corresponding to the processing range, and the processing unit applies a high resolution algorithm based on the second spectrum and the steering matrix.

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Abstract

本技術は、高分解能アルゴリズムを用いたレーダ装置における演算処理に要する負荷及び時間を低減できるようにする情報処理装置、及び、情報処理方法に関する。 アンテナが受信した受信信号に対してフーリエ変換処理が実行され、前記フーリエ変換処理が実行されて得られた第１のスペクトルに対して、処理範囲を切り取った第２のスペクトルが生成され、前記処理範囲に対応するステアリング行列が生成され、前記第２のスペクトルと前記ステアリング行列とに基づいて、高分解能アルゴリズムが適用される。

Description

情報処理装置、及び、情報処理方法
　本技術は、情報処理装置、及び、情報処理方法に関し、特に、高分解能アルゴリズムを用いたレーダ装置における演算処理に要する負荷及び時間を低減できるようにした情報処理装置、及び、情報処理方法に関する。
　特許文献１には、高分解能アルゴリズム（超分解能アルゴリズム）を用いて高分解能で物標（ターゲット）を検出（認識）するレーダ装置が開示されている。
特許第５１１４２１７号公報
　レーダ装置において高分解能アルゴリズムを用いて物標を高分解能で検出する場合に、演算処理に要する負荷及び時間を低減することが望まれる。
　本技術はこのような状況に鑑みてなされたものであり、高分解能アルゴリズムを用いたレーダ装置における演算処理に要する負荷及び時間を低減できるようにする。
　本技術の情報処理装置は、アンテナが受信した受信信号に対してフーリエ変換処理を実行するフーリエ変換部と、前記フーリエ変換処理が実行されて得られた第１のスペクトルに対して、処理範囲を切り取った第２のスペクトルを生成する切取り部と、前記処理範囲に対応するステアリング行列を生成するステアリング行列生成部と、前記第２のスペクトルと前記ステアリング行列とに基づいて、高分解能アルゴリズムを適用する処理部とを備える情報処理装置である。
　本技術の情報処理方法は、フーリエ変換部と、切取り部と、ステアリング行列生成部と、処理部とを有する情報処理装置の前記フーリエ変換部が、アンテナが受信した受信信号に対してフーリエ変換処理を実行し、前記切取り部が、前記フーリエ変換処理が実行されて得られた第１のスペクトルに対して、処理範囲を切り取った第２のスペクトルを生成し、前記ステアリング行列生成部が、前記処理範囲に対応するステアリング行列を生成し、前記処理部が、前記第２のスペクトルと前記ステアリング行列とに基づいて、高分解能アルゴリズムを適用する情報処理方法である。
　本技術の情報処理装置及び情報処理方法においては、アンテナが受信した受信信号に対してフーリエ変換処理が実行され、前記フーリエ変換処理が実行されて得られた第１のスペクトルに対して、処理範囲を切り取った第２のスペクトルが生成され、前記処理範囲に対応するステアリング行列が生成され、前記第２のスペクトルと前記ステアリング行列とに基づいて、高分解能アルゴリズムが適用される。
本技術が適用されたレーダ装置の第１の実施の形態の構成を例示した図である。 高分解能走査範囲を説明する図である。 角度FFTにより得られる角度スペクトルを例示した図である。 高分解能アルゴリズムの処理により得られる角度スペクトルを例示した図である。 レーダ装置のレーダ処理部が実施する処理の流れを表した図である。 高分解能アルゴリズムの処理で用いられるステアリング行列を説明する図である。 本技術が適用されないレーダ装置のレーダ処理部が実施する処理の流れを例示した図である。 角度スペクトルから高分解能走査範囲のデータを切り取る処理の第１形態を説明する図である。 角度スペクトルから高分解能走査範囲のデータを切り取る処理の第２形態を説明する図である。 本技術が適用されたレーダ装置の第２の実施の形態の構成を例示した図である。 第２の実施の形態のレーダ処理部が実施する処理の流れを表した図である。
　以下、図面を参照しながら本技術の実施の形態について説明する。
＜レーダ装置の第１の実施の形態＞
　図１は、本技術が適用されたレーダ装置の第１の実施の形態の構成を例示した図である。
　図１のレーダ装置１は、電波を発射し、その反射波をとらえることにより、空間に存在する物体（物標）の距離及び方向等を検出する装置である。レーダ装置１は、例えば、電波としてミリ波（周波数にして30GHz乃至300GHz）を用いたFMCW（Frequency Modulated Continuous Wave：周波数連続変調）方式のレーダ装置である。ただし、本技術は、FMCW方式以外のレーダ装置であっても適用され得る。
　レーダ装置１は、送信アンテナ１１、受信アンテナ１２、RF（Radio Frequency：高周波）フロントエンド部１３、レーダ処理部１４、検出処理部１５、及び、トラッキング部１６を有する。
　送信アンテナ１１は、RFフロントエンド部１３から供給される送信信号を電波（送信波）として空中に放射する。
　受信アンテナ１２は、送信アンテナ１１から放射された後、物体（物標）で反射して到来する電波（受信波、反射波、又は、到来波ともいう）を受信する。受信アンテナ１２が受信した受信波は、受信信号としてRFフロントエンド部１３に供給される。
　受信アンテナ１２は、例えば直線状に配列された複数の受信アンテナ（アレイアンテナ）からなり、図１上では、それらの複数の受信アンテナが１つの受信アンテナ１２として示されている。複数の受信アンテナを明示する場合には、それらを受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎ（Ｎは受信アンテナの個数）として表すこととする。なお、受信アンテナ１２は、直線状に配列されたアレイアンテナに限らず、平面状（２次元状）等に配列されたアレイアンテナであってもよい。
　RFフロントエンド部１３は、送信信号を生成して送信アンテナ１１に供給し、受信アンテナ１２からの受信信号に応じたIF（Intermediate Frequency：中間周波数）信号をレーダ処理部１４に供給する。
　レーダ処理部１４は、RFフロントエンド部１３からのIF信号に基づいて、距離スペクトル、角度スペクトル、及び、速度スペクトル等を算出する。距離スペクトルは、レーダ装置１により物体の検出が可能な空間範囲の全体であるレーダ装置１の走査範囲（測定範囲）において、レーダ装置１から物体が存在する位置までの距離（物体の距離）を特定する情報である。角度スペクトルは、レーダ装置１の走査範囲において、物体が存在する位置の方向（物体の方向）を特定する情報である。物体の方向は、例えば、レーダ装置１（受信アンテナ１２）の位置を基準位置とし、基準位置から見て所定の方向を基準方向（例えばレーダ装置１の走査範囲の中心方向）とした場合に、基準方向に対して、基準位置から物体の存在する位置に向かう方向の角度で表される。物体の方向を物体の角度ともいう。以下において、方向又は角度という場合には、同様に所定の基準位置から見た所定の基準方向に対する方向又は角度を表す。速度スペクトルは、移動している物体の移動速度を特定する情報である。レーダ処理部１４により得られた距離スペクトルや角度スペクトル等の情報は、検出処理部１５に供給される。
　検出処理部１５は、レーダ処理部１４からの情報に基づいて、注目する物体（物標：ターゲット）を検出し、レーダ装置１に対する物標の距離や方向（角度）等を特定する。なお、物標は、移動物体である場合や、予め決められた種類の物体である場合等であってよい。検出された物標が空間に占める空間領域や、物標の距離及び方向等、検出した物標に関する物標情報は、トラッキング部１６に供給される。
　トラッキング部１６は、検出処理部１５からの物標情報に基づいて、検出処理部１５で検出された物標を追跡する。追跡した物標のトラッキング情報（移動軌跡等）や検出処理部１５からの物標情報は、映像化等の処理を行う不図示の処理部に供給される。
　なお、検出処理部１５及びトラッキング部１６は、レーダ装置１の用途に応じた任意の処理部であってよく、詳細な説明は省略する。
（RFフロントエンド部１３の構成及び処理）
　RFフロントエンド部１３は、チャープ信号生成部３１、増幅部３２、３３、ミキシング部３４、LPF（ローパスフィルタ）部３５、及び、A/D変換部３６を有する。
　チャープ信号生成部３１は、正弦波信号を周波数変調したチャープ信号を生成し、増幅部３２、及び、ミキシング部３４に供給する。チャープ信号は、例えば、所定周期で、周波数が所定の最小周波数から所定の最大周波数まで連続的（直線的）に変更（掃引）される信号である。
　増幅部３２は、チャープ信号生成部３１からのチャープ信号を増幅し、送信アンテナ１１に供給する。
　増幅部３３は、受信アンテナ１２からの受信信号を増幅し、ミキシング部３４に供給する。
　ミキシング部３４は、チャープ信号生成部３１からのチャープ信号と、増幅部３３からの受信信号とをミキシング（混合）することにより、IF信号を生成する。IF信号は、受信信号の周波数とチャープ信号の周波数との差分である差周波数（ビート周波数）を有するビート信号である。ミキシング部３４で生成されたIF信号は、LPF部３５に供給される。
　LPF部３５は、ミキシング部３４からのIF信号からノイズ等の高周波成分を除去し、A/D変換部３６に供給する。
　A/D変換部３６は、LPF部３５からのIF信号の値を所定のサンプリング周期でサンプリングし、サンプリングした値をアナログ値からデジタル値に変換する。これにより、IF信号がアナログ信号からデジタル信号に変換される。デジタル信号に変換されたIF信号は、レーダ処理部１４に供給される。
　なお、RFフロントエンド部１３からレーダ処理部１４には、受信アンテナ１２における複数の受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎのそれぞれに対応するＮチャネル分のIF信号が供給される。RFフロントエンド部１３は、受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎのそれぞれに対応してＮチャネル分の増幅部３３、ミキシング部３４、LPF部３５、及び、A/D変換部３６を有する。但し、これらの処理部３３乃至３６のいずれか１つ又は複数が、時分割処理により、複数チャネル分の処理を行うことで、RFフロントエンド部１３が、Ｎチャネル分の処理部３３乃至３６を有していない場合であってもよい。
（レーダ処理部１４の構成及び処理）
　レーダ処理部１４は、DSP（Digital Signal Processor）により構成される処理部であり、プログラムの実行により、FFT（Fast Fourier Transform）部５１、範囲切取り部５２、及び、高分解能アルゴリズム処理部５３を構築する。
　FFT部５１は、RFフロントエンド部１３のA/D変換部３６からのIF信号に対して距離FFT、速度FFT、及び、角度FFT（方位FFT）の処理を行う。なお、IF信号は、複素表示で表すと、次式（１）のSigとして表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ただし、式（１）の第１右辺におけるτは遅延時間を表す。τは次式（２）により表されることから、式（１）の第２右辺が導かれる。
　τ={2(R+V・n・Tc)+rx・d・sin(θ)}/c　　・・・（２）
　ここで、cは光速（m/sec）、fは搬送周波数（Hz）、tはチャープ信号の各チャープ開始時点を０としたときの経過時間（周波数の上昇を開始した時点からの経過時間）、nはチャープ番号（１乃至最大チャープ数）、rxは受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎの番号（１乃至Ｎ）、Rは物標（ターゲット）とレーダ装置１との距離（m）、Vは物標（ターゲット）とレーダ装置１との相対速度（m/sec）、θは物標（ターゲット）とレーダ装置１との角度（レーダ装置１の走査範囲の中心方向と物標の方向とのなす角）、Tcはチャープ間隔（周期）（sec）、Sはチャープの傾き（掃引周波数の増加率）（Hz/sec）、受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎの間隔（m）を表す。
　距離FFTは、A/D変換部３６からのIF信号に対して、時間領域表現（時間tを変数とする関数での表現）から周波数領域表現（周波数を変数とする関数での表現）への周波数変換を行うFFT（高速フーリエ変換）である。距離FFTは、各受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎに対応した各チャネルのIF信号に対して実施される。これにより、レーダ装置１の全走査範囲に存在する物体（物標）の距離に対応した周波数で高い強度を示すスペクトル（スペクトル信号）が得られる。なお、周波数と物体の距離とは一定の関係を有するので、距離FFTにより得られる周波数に対するスペクトル（周波数スペクトル）を周波数に対応する物体の距離（物体が存在し得る位置のレーダ装置１からの距離、以下、単に距離という）に対するスペクトルとみなすことができる。以下において、距離スペクトルという場合には、距離に対するスペクトルを表しているものとする。
　速度FFTは、距離FFTにより得られた距離スペクトルのデータにおいて、同一距離に対するデータを時系列順に並べた成分信号に対して、時間領域表現から周波数領域表現への周波数変換を行うFFTである。例えば、RFフロントエンド部１３のチャープ信号生成部３１から出力される所定周期分（Ｍ周期分）のチャープ信号に対応してA/D変換部３６からFFT部５１に供給されるＭ周期分（チャープ・フレーム分）のIF信号を１セット分のIF信号とする。距離FFTは１チャープ・フレーム分のIF信号ごとに行われるので、１セット分のIF信号に対して距離FFTが行われると、Ｍチャープ・フレーム分の距離スペクトルのデータが１セット分の距離スペクトルのデータとして得られる。速度FFTでは、それらの１セット分の距離スペクトルのデータにおいて、同一距離に対するＭ個分のデータを時系列順に並べた成分信号（距離スペクトルの時間的成分信号）に対してFFTによる周波数変換が行われる。これにより、物体の移動速度（レーダ装置１と物体との相対速度）に対応する周波数で高い強度を示すスペクトルが得られる。速度FFTは、１セット分のIF信号がA/D変換部３６からFFT部５１に供給されるごとに繰り返し行われる。速度FFTは、距離スペクトルにより物体が存在すると判定される距離に対する距離スペクトルの時間的成分信号に対してのみ行われる場合であってもよいし、距離スペクトルの全範囲の距離に対する距離スペクトルの時間的成分信号に対して行われる場合であってもよい。なお、速度FFTにより周波数変換されたときの周波数領域における周波数と物体の移動速度とは一定の関係を有するので、速度FFTにより得られる周波数に対するスペクトル（周波数スペクトル）を周波数に対応する物体の移動速度（物体が移動し得る速度、以下、単に速度という）に対するスペクトルとみなすことができる。以下において、速度スペクトルという場合には、速度に対するスペクトルを表しているものとする。速度は速度FFTにより検出される場合に限らず、速度FFTが行われない場合であってもよい。
　角度FFTは、複数の受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎに対応する各チャネルのIF信号に対する距離・速度FFTにより得られた各チャネルの距離・速度スペクトルのデータを用いたFFTである。なお、距離FFT及び速度FFT（距離・速度FFT）により得られた距離スペクトル及び速度スペクトルのデータを、距離・速度スペクトルのデータということとする。具体的には、角度FFTでは、各チャネルの距離・速度スペクトルのデータにおいて、同一距離かつ同一速度に対するＮ個分（Ｎチャネル分）のデータを、それぞれに対応する受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎの位置での値として空間的に並べた成分信号（距離・速度スペクトルの空間的成分信号）に対して、FFTによる空間領域表現から周波数領域表現への周波数変換が行われる。これにより、物体が存在する角度（レーダ装置１の走査範囲の中心方向と物体の方向とのなす角）に対応する周波数で高い強度を示すスペクトルが得られる。角度FFTは、距離・速度スペクトルにより物体が存在すると判定される距離及び速度に対する距離・速度スペクトルの空間的成分信号に対してのみ行われる場合であってもよいし、距離・速度スペクトルの全範囲の距離及び速度に対する距離・速度スペクトルの空間的成分信号に対して行われる場合であってもよい。なお、角度FFTにより周波数変換されたときの周波数領域における周波数と物体の角度とは一定の関係を有するので、角度FFTにより周波数変換されたときの周波数領域における周波数に対するスペクトル（周波数スペクトル）を周波数に対応する物体の角度（物体が存在し得る位置のレーダ装置１（受信アンテナ１２）に対する角度（方向）、以下、単に角度という）に対するスペクトルとみなすことができる。以下において、角度スペクトルという場合には、角度に対するスペクトルを表しているものとする。
　FFT部５１は、距離FFTにより得られた距離スペクトル、速度FFTにより得られた速度スペクトル、及び、角度FFTにより得られた角度スペクトル等を、レーダ装置１の走査範囲に存在する物体の距離、移動速度、及び、角度に関する情報として、必要に応じて範囲切取り部５２、高分解能アルゴリズム処理部５３、及び、検出処理部１５に供給する。
　範囲切取り部５２は、FFT部５１からの情報に基づいて、高分解能走査範囲を決定（設定）する。高分解能走査範囲とは、レーダ装置１の全体の走査範囲のうち、角度（方向）に関する走査を、高分解能アルゴリズを用いて高分解能に行う範囲を表す。即ち、高分解能走査範囲は、レーダ装置１（受信アンテナ１２）に到来する到来波の到来角度（到来方向）を高分解能アルゴリズムを用いて高分解能に推定する角度の範囲を表す。
　例えば、範囲切取り部５２は、角度FFTにより得られた角度スペクトルにおいて所定の閾値以上の強度を示すピーク（極大）の角度を中心にして、その角度との差が所定の閾値以下となる角度の範囲（全体の走査範囲のうちのピークの角度を含む一部の角度の範囲）を高分解能走査範囲として決定する。
　図２は、高分解能走査範囲を説明する図である。図２において、データ列ｄは、角度FFTにより得られた角度スペクトルのデータを表し、データ列ｄの中央が角度FFTにより得られた角度スペクトルの角度０（レーダ装置１の走査範囲の中心方向を表す角度）に対するデータ列内での位置を表す。角度スペクトルのデータは角度FFTにより得られた成分値（振幅の大きさと位相との情報を含む複素振幅成分）である。図２では、角度FFTにより角度範囲θaのデータが１６個分得られた場合が示されている。
　図２において角度θt1と角度θt2とにおいて角度スペクトルの強度（振幅の大きさに応じた強度）のピークを示すデータが得られたとする。これらの角度θt1と角度θt2とのうち、角度θt1のデータが示す振幅の大きさが所定の閾値以上であるとする。この場合に、範囲切取り部５２は、角度スペクトルのデータにおいて、その角度θt1のデータに隣接するデータの角度までの範囲を高分解能走査範囲とする。言い換えると、角度スペクトルのデータが角度Δθおきに算出されているときには、角度スペクトルのピークの角度θt1に対して、角度差が閾値Δθ以下となる角度の範囲が高分解能走査範囲として決定される。
ただし、高分解能走査範囲は、角度スペクトルの強度がピークを示す角度θt1のデータに対して両側に隣接するデータの角度の範囲ではなく、角度θt1のデータに対して両側にそれぞれ２つ以上の連続して隣接するデータの角度までの範囲であってもよい。一例として、レーダ装置１の走査範囲が１２０度程度の角度の範囲であるとすると、高分解能走査範囲は、例えば、１０度乃至２０度程度の大きさに設定される。
　角度θt2のデータが示す強度も角度θt1のデータと同様に所定の閾値上であるとする。この場合、範囲切取り部５２は、角度θt1の場合と同様に角度θt2に対して角度差が所定の閾値以下となる角度の範囲を高分解能走査範囲として決定する。角度θt1と角度θt2とに対する高分解能走査範囲はそれぞれ独立した高分解能走査範囲として扱われる。
　範囲切取り部５２は、距離・速度FFTにより得られた距離・速度スペクトルの距離ごと及び速度ごとに、角度FFTにより得られた角度スペクトルに対する高分解能走査範囲を決定する。なお、範囲切取り部５２は、距離・速度FFTにより得られた距離・速度スペクトルにおいて所定の閾値以上の強度のピークを示す距離との差が所定の閾値以下である距離に対する角度スペクトルのみに対して高分解能走査範囲を決定してもよい。即ち、範囲切取り部５２は、物体が存在すると推定される距離の範囲に制限して物体が存在すると推定される角度の範囲を決定してもよい。この場合に、FFT部５１は、距離・速度FFTにより得られた距離・速度スペクトルにおいて所定の閾値以上の強度のピークを示す距離に対して距離の差が所定の閾値以下である距離に対する角度スペクトルのみを算出してもよい。
　範囲切取り部５２は、決定した高分解能走査範囲の情報とその高分解能走査範囲の角度スペクトルのデータとを高分解能アルゴリズム処理部５３に供給する。複数の高分解能走査範囲が決定された場合には、各高分解能走査範囲についての角度範囲情報と角度スペクトルのデータとが高分解能アルゴリズム処理部５３に供給される。
　高分解能アルゴリズム処理部５３は、範囲切取り部５２からの高分解能走査範囲の情報と、高分解能走査範囲の角度スペクトルのデータとに基づいて、高分解能アルゴリズムを用いて、高分解能走査範囲に存在する物体の角度、即ち、高分解能走査範囲における到来波の到来角度を高分解能に検出（推定）する。
　ここで、FFT部５１から範囲切取り部５２に供給される角度スペクトルは、到来方向推定法として、フーリエ変換に基づくビームフォーマ法を用いて受信アンテナ１２が受信した到来波（受信波）の到来方向を推定した結果である。ビームフォーマ法は、高分解能アルゴリズムを用いた到来方向推定法と比較して分解能が低いが、演算量が少ないので、演算処理に要する負荷及び時間が小さい。したがって、FFT部５１による角度スペクトルの算出は、短時間で行われる。
　高分解能アルゴリズムは、ビームフォーマ法よりも演算量が多いので、演算処理に要する負荷及び時間が大きいが、分解能が高い。本実施の形態においては、高分解能アルゴリズムは、ビームフォーマ法よりも分解能が高い任意の到来方向推定法を表す。高分解能アルゴリズムとしては、Capon法、CS法（圧縮センシング）、線形予測法（LP:Linear Prediction）、Pisarenko法、MUSIC法（MUltiple SIgnal Classication）、ESPRIT法（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）、Deterministic Maximum Likelihood、Weighted Subspace Fitting、Root-MUSIC等が周知である。高分解能アルゴリズム処理部５３は、ビームフォーマ法よりも分解能が高いこれらの周知の高分解能アルゴリズムのうちのいずれの到来方向推定方法を用いる場合であってもよい。
　本技術では、レーダ装置１の走査範囲に対しては低分解能でも処理の負荷及び時間が小さい到来方向推定法を用いて物体が存在する方向が推定される。その推定の結果、少なくとも物体が存在しないと推定された走査範囲を除いて、物体が存在すると推定された走査範囲に対してのみ、高分解能の到来方向推定法を用いて物体が存在する角度、即ち、到来波の到来角度（到来方向）の推定が高分解能に行われる。これによって、レーダ装置１の走査範囲の全体に対して高分解能な到来方向推定法を用いて到来角度を推定する場合と比較して、演算処理に要する負荷及び時間の大幅な低減が図られている。このような趣旨によれば、本技術は、低分解能の到来方向推定法を用いるFFT部５１と高分解能の到来方向推定法を用いる高分解能アルゴリズム処理部５３に関して、前者の方が後者よりも処理の負荷が小さく（演算量が少なく）、かつ、分解能が低いアルゴリズムを用いて到来方向を推定する処理部であり、後者の方が前者よりも分解能が高いアルゴリズムを用いて到来方向を推定する処理部である場合を含む。したがって、本技術は、FFT部５１が、到来方向推定法としてビームフォーマ法以外の方法を用いて到来方向を推定する処理部である場合を含む。
　図３は、FFT部５１での角度FFTにより得られる角度スペクトルの強度を表し、図４は、高分解能アルゴリズム処理部５３の高分解能アルゴリズムの処理により得られる角度スペクトルの強度を表す。
　図３において、角度スペクトルＣは、図２に示した角度スペクトルのデータ列ｄの強度を表すグラフである。角度θt1及び角度θt2は、図２と同様に角度スペクトルＣにおいて強度のピークを示す角度を表す。角度θt1を含む角度範囲である高分解能走査範囲の角度範囲θx（以下、高分解能走査範囲θxという）は、角度θt1に対して範囲切取り部５２により決定された高分解能走査範囲を表す。
　高分解能アルゴリズム処理部５３は、範囲切取り部５２から高分解能走査範囲θxの情報と、高分解能走査範囲θx内の角度スペクトルＣのデータとに基づいて、高分解能走査範囲θxに対して高分解能アルゴリズムの処理を実施する。その結果、高分解能アルゴリズム処理部５３により、例えば図４の角度スペクトルが算出される。
　図４において、角度スペクトルＣxは、高分解能アルゴリズム処理部５３により得られた角度スペクトルの強度を表す。角度θt1及び高分解能走査範囲θxは、図３と同じである。
　これによれば、高分解能走査範囲θxは、レーダ装置１の走査範囲（角度範囲が約－６０乃至６０度）に対して一部の角度範囲に制限され、高分解能走査範囲θxは、図３で示した角度θt1を含む角度範囲（約－２５乃至－１５度）に設定される。このとき、高分解能アルゴリズム処理部５３により、高分解能走査範囲θxの角度スペクトルが高分解能アルゴリムにより高分解能に算出される。
　FFT部５１での角度FFTにより得られる図３の角度スペクトルＣでは、角度θt1の方向に１つにまとまった物体が存在することのみが検出される。これに対して、高分解能アルゴリズム処理部５３により得られた図４の高分解能の角度スペクトルＣxでは、高分解能走査範囲θx内に２つのピークが現れる。したがって、高分解能走査範囲θx内の異なる角度の方向に２つの物体が離間して存在することが検出される。
　高分解能アルゴリズム処理部５３は、範囲切取り部５２から供給された高分解能走査範囲のそれぞれについて、高分解能の角度スペクトルを算出して、後段の検出処理部１５に供給する。
　検出処理部１５は、FFT部５１での距離FFT、速度FFT、及び、角度FFTによりそれぞれ得られた距離スペクトル、速度スペクトル、及び、角度スペクトル（低分解能の角度スペクトル）と、高分解能アルゴリズム処理部５３により得られた高分解能の角度スペクトルとに基づいて、レーダ装置１の走査範囲に存在する物体の距離、移動速度、及び、角度等を検出し、注目する物体（物標）等を決定する。
＜レーダ装置１のレーダ処理部１４の処理の流れ＞
　図５は、レーダ装置１のレーダ処理部１４が実施する処理の流れを表した図である。
　ステップＳ１１では、レーダ処理部１４のFFT部５１は、受信アンテナ１２（１２－１乃至１２－Ｎ）及びRFフロントエンド部１３を介して、受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎのそれぞれに対応したチャネルの受信信号を取得する。受信信号は、レーダ処理部１４でRFフロントエンド部１３から取得された各チャネルのIF信号に対して距離FFT及び速度FFTが適用された後のある特定の距離及び速度における各チャネル間の信号を表す。ここで、１つの物体（物点）で反射した電波（受信波）が受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎに対して所定角度で到来したと仮定する（以下、同様）。このときに受信波の到来角度（物体の角度）に起因して各チャネルのIF信号に位相差が生じる（各チャネルのIF信号の位相が異なる）。即ち、各チャネルのIF信号を複素表示により表した場合に、受信波の到来角度に応じて各IF信号の複素振幅成分の位相ψの差が変化する。受信信号には、各IF信号の複素振幅成分のうちのexp(jφ)の値（以下、exp(jφ)を単に複素振幅成分という）が含まれる。受信信号に含まれる複素振幅成分であるexp(jφ)を受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎの配列に対応して列方向（縦方向）に配列したときのデータ列（ステアリングベクトル）が図５のデータ列ｄ１として模擬的なグラフにより表されている。なお、データ列ｄ１のグラフは、例えば、受信波の到来角度（物体の角度）が０度（レーダ装置１の走査範囲の中心方向からの受信波の到来）であれば直線で表される。
　ステップＳ１２では、FFT部５１は、ステップＳ１１で取得した受信信号に対して角度FFTを行う。角度FFTによって、受信波の到来角度（物体の角度）で高い強度を示す角度スペクトルが得られる。FFT部５１で得られた所定間隔おきの角度に対する角度スペクトルの値を列方向に配列したときのデータ列が図５のデータ列Ｄ２として模擬的なグラフにより表されている。
　ステップＳ１３では、範囲切取り部５２は、ステップＳ１２で得られた角度スペクトルのデータのうちから高分解能走査範囲θxとする特定の角度範囲の角度スペクトルのデータを切り取る。例えば、範囲切取り部５２は、角度スペクトルのデータのうち、角度スペクトルの強度が所定の閾値以上のピークを示す角度に対して、その角度との差が所定の閾値以下となる角度の範囲を高分解能走査範囲θxとして決定する。範囲切取り部５２は、角度スペクトルのデータのうち、高分解能走査範囲θxのデータを切り取る。図５のデータ列Ｄ３は、FFT部５１で得られた角度スペクトルのデータ列Ｄ２に対して一部の高分解能走査範囲θxのデータが切り取られ、その他の範囲θbのデータが不使用となることを表している。
　ステップＳ１４では、高分解能アルゴリズム処理部５３は、ステップＳ１３で切り取られた高分解能走査範囲θxに対応したステアリング行列の範囲を切り取る。
　図６は、高分解能アルゴリズム処理部５３で用いられるステアリング行列を説明する図である。
　図６において、ステアリング行列Ｍsは、CaponやMUSIC等の高分解能アルゴリズムで用いられる本来のステアリング行列を表す。ステアリング行列Ｍsの各列のデータ（データ列）は、同一波源から所定の到来角度で到来した到来波に対して、受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎがそれぞれ受信する受信信号の複素振幅成分のデータを受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎの配列に対応させて列方向に配列したデータ列（ステアリングベクトル：方向行列）である。即ち、ステアリング行列Ｍsの列方向の成分値は、到来波（受信波）の到来角度に応じて、各受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎで受信された受信信号の間で生じる位相差に起因する振幅の振動を表す。ステアリング行列Ｍsは、受信波の到来角度を所定間隔で変更したときの各到来角度でのステアリングベクトル（図５のデータ列ｄ１参照）を行方向にシフトさせて配列した行列を表す。
　ステアリング行列Ｍsfは、本技術が適用された高分解能アルゴリズム処理部５３で用いられるステアリング行列を表す。ステアリング行列Ｍsfの各列のデータ列は、ステアリング行列Ｍsの各列のステアリングベクトル（各到来角度に対するステアリングベクトル）を、FFTにより周波数変換して得られる所定間隔の周波数ごとの成分値のデータで置き換えたものに相当する。ステアリングベクトルをFFTにより周波数変換したときの周波数領域における周波数は、到来角度と一定の関係を有するので、ステアリング行列Ｍsfの列方向のデータ列は、到来角度に対応した成分値である。なお、高分解能アルゴリズム処理部５３が参照するステアリング行列Ｍsfは、図５及び図６では、ステアリング行列Ｍsと区別してステアリング行列（FFT）と表記されている。以下、ステアリング行列Ｍsfをステアリング行列（FFT）Ｍsfと称する。
　図５のステップＳ１４において、高分解能アルゴリズム処理部５３は、予め用意されたステアリング行列（FFT）Ｍsfから、ステップＳ１３で切り取られた高分解能走査範囲θxに対応する成分値の範囲を切り取る。即ち、ステアリング行列（FFT）Ｍsfの列方向（縦方向）の成分値は到来角度（物体の角度）に対応しているので、高分解能アルゴリズム処理部５３は、ステアリング行列（FFT）Ｍsfの列方向に関して切り取る範囲を、高分解能走査範囲θx内の到来角度に対応する成分値の範囲とする。ステアリング行列（FFT）Ｍsfの各列は、到来波が所定間隔おきの到来角度で到来した場合に対応している。高分解能アルゴリズム処理部５３は、ステアリング行列（FFT）Ｍsfの行方向に関して切り取る範囲を、高分解能走査範囲θx内の到来角度に対応する列の範囲とする。なお、ステアリング行列（FFT）Ｍsfの各列に対応する到来角度の間隔が小さいほど、高分解能アルゴリズムにより得られる角度スペクトルの分解能が高くなる。ただし、その分、ステアリング行列（FFT）Ｍsfの列数が多くなり、演算処理に要する負荷及び時間が増える。以下において、ステアリング行列（FFT）Ｍsfから切り取られた一部の範囲の成分値からなる行列もステアリング行列（FFT）Ｍsfという。
　ステップＳ１５では、高分解能アルゴリズム処理部５３は、ステップＳ１３により切り取られた高分解能走査範囲θxの角度スペクトルのデータと、ステップＳ１４で切り取られたステアリング行列（FFT）Ｍsfとに基づいて、高分解能アルゴリズムを用いた処理を行う。これによって、高分解能走査範囲θxにおける高分解能の角度スペクトルが算出される。図５のデータ列Ｄ４は、ステップＳ１２で得られた角度スペクトルのデータ列Ｄ２に対して、高分解能走査範囲θxにおける高分解能の角度スペクトルのデータが算出され、高分解能走査範囲θx以外の角度範囲θbのデータは算出されないことを表す。
　高分解能アルゴリズムは、CaponやMUSIC等の周知の高分解能アルゴリズムである。ただし、高分解能アルゴリズム処理部５３では、周知の高分解能アルゴリズムで用いられるステアリング行列（図６のステアリング行列Ｍsに相当）の代わりに、ステップＳ１４で切り取られたステアリング行列（FFT）Ｍsfが用いられる。高分解能アルゴリズム処理部５３では、周知の高分解能アルゴリズムで用いられる受信信号のデータの代わりに、ステップＳ１３により切り取られた高分解能走査範囲θxの角度スペクトルのデータが用いられる。高分解能アルゴリズム処理部５３での高分解能アルゴリズム自体は、周知であるので詳細な説明を省略する。
　ここで、ステップＳ１５において、高分解能アルゴリズム処理部５３が、ステアリング行列Ｍs及び受信信号のデータを用いる代わりに、ステアリング行列（FFT）Ｍsf及び角度スペクトルのデータを用いて、高分解能アルゴリズムの処理を行うことができる理由について説明する。受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎによりそれぞれ受信された各チャネルの受信信号y1,y2,…,yNを列方向に配列したときの列ベクトルを受信信号ベクトルyとする。受信アンテナ１２に到来する電波を到来角度θl（l=1,2,…,L）ごとに表したx1,x2,…,xLを列方向に配列したときの列ベクトルを電力分布xとする。この場合に、受信信号ベクトルyは、図６のステアリング行列Ｍsを用いて次式（３）により表される。ただし、記号「・」は行列の積を表す。
　Y=Ｍs・x　　・・・（３）
　なお、正確には受信信号ベクトルxは、式（３）の右辺に雑音ベクトルが加算された式で表されるが、ここでは雑音ベクトルを省略する。
　高分解能アルゴリズムとしては、式（３）の受信信号ベクトルyを観測値とし、ステアリング行列Ｍsを既知の値として、未知の値である電力分布xを算出する（電波の到来方向を推定する）アルゴリズムが周知である。例えば、MUSIC法では、観測された受信信号ベクトルyを用いて自己相関行列を作成し、自己相関行列とステアリング行列Ｍsとから、受信アンテナ１２に到来する電波の到来方向を推定する。
　これに対して、式（３）の両辺にフーリエ変換の行列Fを乗算すると次式（４）が得られる。
　F・y=F・Ｍs・x　　・・・（４）
　ここで、F・yは、受信信号ベクトルyをフーリエ変換したもの（角度スペクトルに対応）であり、F・Ｍsは、ステアリング行列Ｍsの各列をフーリエ変換したもの（ステアリング行列（FFT）Ｍsfに相当）である。F・y＝y′、F・Ｍs＝Ｍsfとおくと、式（４）は、次式（５）で表される。
　y′=Ｍsf・x　　・・・（５）
　式（３）と式（５）とは、式の形が同じなので、一般的な式（３）に基づいて電力分布xを算出する（電波の到来方向を推定する）アルゴリズムをそのまま式（５）に適用することができる。したがって、高分解能アルゴリズム処理部５３は、式（５）のフーリエ変換後の受信信号ベクトルy′のデータである角度スペクトルのデータと、ステアリング行列（FFT）Ｍsfとを用いて、周知の高分解能アルゴリズムの処理を行うことができ、電力分布xを算出する（電波の到来方向を推定する）ことができる。
＜本技術の利点＞
　以上のレーダ装置１によれば、演算処理に要する負荷が小さいFFTの処理（低分解能のビームフォーマ法による到来方向推定）によって物体が存在する範囲と物体が存在しない範囲とが高速に識別される。これにより、少なくとも物体が存在する範囲のみが演算処理に要する負荷が大きい高分解能アルゴリズムの処理によって走査され、物体が存在する範囲と物体が存在しない範囲とが更に高分解能に識別される。したがって、重要な範囲については高分解能に物体が認識され、演算処理に要する負荷及び時間の増加も抑止される。レーダ装置１によれば、FFTで得られたデータをそのまま使用して高分解能アルゴリズムの処理を行うことができるので、演算量が低減され、演算処理に要する負荷及び時間が低減される。レーダ装置１によれば、高分解能アルゴリズムが適用される範囲がレーダ装置１の走査範囲のうちの一部に限定されるため、高分解能アルゴリズムに入力するデータの次元が減り、演算量が大幅に低減される。なお、高分解能アルゴリズムの１つであるCaponの演算量は入力データの次元に対して３乗のオーダーで増加するので、次元を減らすことによる演算量の低減に対する効果は大きい。
　図７は、本技術が適用されないレーダ装置のレーダ処理部が実施する処理の流れを例示した図である。
　図７において、ステップＳ３１及びステップＳ３２は、図５のステップＳ１１及びステップＳ１２と同じ処理であるので説明を省略する。
　ステップＳ３３では、図５のステップＳ１３と同様にステップＳ３２での角度FFTにより得られた角度スペクトルの全体のうちから高分解能走査範囲θxとする特定の角度範囲が決定される。ただし、図５のステップＳ１３では、角度スペクトルの全角度範囲のデータのうちから高分解能走査範囲のみのデータが切り取られる（抽出される）。図７のステップＳ３３では、角度スペクトルの全角度範囲のデータのうちから高分解能走査範囲以外の範囲のデータが０値に置換される点で図５のステップＳ１３と相違する。
　ステップＳ３４では、ステップＳ３３で得られた角度スペクトルに対してIFFT（Inverse Fast Fourier Transform：逆高速フーリエ変換）が行われ、高分解能走査範囲θxの以外の角度スペクトルのデータを除外したIF信号（受信信号）が生成される。即ち、高分解能走査範囲以外の角度を到来方向とする受信波の信号を除去したIF信号が生成される。
　本技術が適用されたレーダ処理部１４では、このステップＳ３４に相当する処理が不要であるので、演算処理に要する負荷及び時間が低減される。
　ステップＳ３５では、ステップＳ３４でのIFFTにより得られたIF信号のデータと、ステアリング行列Ｍsとに基づいて、高分解能アルゴリズムの処理が行われる。これにより、高分解能走査範囲の高分解能の角度スペクトルが算出される。このステップＳ３５では、高分解能アルゴリズムに入力されるデータの次元が低減されていないので、演算量の低減は図られない。
　本技術が適用されたレーダ装置１では、このステップＳ３５のように受信アンテナ１２－１乃至１２－Ｎの数に対応するチャネル数のIF信号のデータを用いることなく高分解能アルゴリズムの処理が行われるので、演算処理に要する負荷及び時間が低減される。
＜範囲切取り部５２の形態＞
　図１の範囲切取り部５２及び図５のステップＳ１３において、角度FFTにより得られた角度スペクトルから高分解能走査範囲θxとしてデータを切り取る処理の形態について説明する。
（第１形態）
　図８は、範囲切取り部５２が角度スペクトルから高分解能走査範囲θxのデータを切り取る処理の第１形態を説明する図である。図８において、角度スペクトルＣは、FFT部５１での角度FFTにより得られた角度スペクトルの強度を表す。
　範囲切取り部５２は、角度FFTにより得られた角度スペクトルの全角度範囲のうち、角度スペクトルの強度のピークが、所定の閾値Ｄth以上である場合に、そのピークを示すときの角度に対して、角度の差が所定の閾値以下となる角度の範囲を高分解能走査範囲θxとする。なお、第１形態は、上述した形態である。
（第２形態）
　図９は、範囲切取り部５２が角度スペクトルから高分解能走査範囲のデータを切り取る処理の第２形態を説明する図である。
　図９において、データ列Ｄ３－１乃至Ｄ３－４は、FFT部５１の角度FFTにより得られた角度スペクトルの同一のデータ列を表す。
　各データ列Ｄ３－１乃至Ｄ３－４において、角度スペクトルＣは、各データ列Ｄ３－１乃至Ｄ３－４のデータを示すグラフであり、FFT部５１の角度FFTにより得られた角度スペクトルの強度を例示している。高分解能走査範囲θxは、範囲切取り部５２がデータを切り取る角度範囲を表し、角度範囲θbは、データを切り取らない（不使用のデータとする）角度範囲を表す。
　範囲切取り部５２は、FFT部５１の角度FFTにより得られた角度スペクトルのデータ列に対して、角度スペクトルＣの値とは関係なく、高分解能走査範囲θxを、例えば、データ列Ｄ３－１乃至Ｄ３－４の順に切り替える。このとき、高分解能走査範囲のうちの一部の角度範囲は、前回の高分解能走査範囲の一部の角度範囲と重なるように設定する。なお、高分解能走査範囲は、角度スペクトルの角度範囲の両端に設定されるもの以外は、両端の角度範囲が他のいずれかの高分解能走査範囲の一部の角度範囲と重なるように事前に決められていてもよい。角度スペクトルの角度範囲の両端に設定される高分解能走査範囲は、角度スペクトルの角度範囲の端側とは異なる反対側の一部の角度範囲が他のいずれかの高分解能走査範囲の一部の角度範囲と重なるように事前に決められていてもよい。範囲切取り部５２は、順に設定した高分解能走査範囲θx内に含まれる角度に対する角度スペクトルのデータを切り出して後段の高分解能アルゴリズム処理部５３に供給し、高分解能走査範囲θxの高分解能の角度スペクトルを算出させる。これにより、FFT部５１の角度FFTにより得られた角度スペクトルの全角度範囲に対して高分解能のスペクトルが順に算出される。
　この第２形態によれば、FFT部５１の角度FFTにより得られた角度スペクトルの全角度範囲に対して１度の高分解能アルゴリズムの処理により高分解能な角度スペクトルを算出する場合よりも演算量が低減され、演算処理に要する負荷及び時間が低減される。
（その他の形態）
　範囲切取り部５２が角度スペクトルから高分解能走査範囲のデータを切り取る処理のその他の形態として、範囲切取り部５２は、物標とする対象が存在する角度範囲、又は、重要性が高い角度範囲を高分解能走査範囲として設定してもよい。
　例えば、カメラ（撮影部）で撮影されたレーダ装置１の走査範囲の画像を、レーダ処理部１４等のレーダ装置１が有する処理部が取得する。レーダ装置１の処理部は、その画像から物標とする対象が存在する方向（角度範囲）を検出する。範囲切取り部５２は、処理部により検出された情報に基づいて、FFT部５１の角度FFTにより得られた角度スペクトルに対して、物標とする対象が存在する角度範囲を高分解能走査範囲として設定する。
　例えば、移動方向が変更可能な自動車等の移動体にレーダ装置１が設置されている場合において、範囲切取り部５２は、移動体の位置又は移動方向の情報を、移動体に設置された位置センサや慣性センサ等、又は、移動体の移動方向を変更する操作部のセンサ等から取得する。範囲切取り部５２は、センサから取得した情報に基づいて移動体の移動方向が、それまでの移動方向に対して右方向又は左方向等の他の移動方向に変更されたか否かを検出する。なお、移動体の移動方向が変更された場合とは、移動体の移動軌跡が直線以外となる場合を意味する。したがって、レーダ装置１の走査範囲の中心方向に対して移動体の移動方向が変更される場合や、レーダ装置１の走査範囲の中心方向と共に移動体の移動方向が変更される場合のいずれも移動体の移動体が変更された場合となり得る。移動体の移動方向が変更されたことを検出した場合、範囲切取り部５２は、FFT部５１の角度FFTにより得られた角度スペクトルの全角度範囲に対して、移動体の変更された移動方向に対応する一部の角度範囲を高分解能走査範囲として設定するようにしてもよい。例えば、移動体の移動方向がレーダ装置１の走査範囲の中心方向から右方向に変更された場合、角度スペクトルの全角度範囲（レーダ装置１の走査範囲）のうちの右側よりの一部の角度範囲が高分解能走査範囲として設定される。移動体の移動方向が変更されたことが検出されない場合には、範囲切取り部５２は、高分解能走査範囲を設定しないようにしてもよいし、角度スペクトルの全角度範囲のうちの中央の一部の角度範囲又は全角度範囲を高分解能走査範囲として設定してもよい。
＜レーダ装置の第２の実施の形態＞
　本技術が適用されたレーダ装置の第２の実施の形態は、高分解能アルゴリズムとして、高分解能走査範囲が異なる場合に共通のステアリング行列（FFT）の成分値のうちの一部の範囲の成分値を用いて高分解能の角度スペクトルを算出することができないアルゴリズムを採用する場合の形態である。
　図１０は、本技術が適用されたレーダ装置の第２の実施の形態の構成を例示した図である。なお、図１の第１の実施の形態のレーダ装置１と共通する部分には同一の符号を付してあり、その詳細な説明は適宜省略する。
　図１０のレーダ装置８１は、送信アンテナ１１、受信アンテナ１２、RFフロントエンド部１３、レーダ処理部１４、検出処理部１５、及び、トラッキング部１６を有する。したがって、図１０のレーダ装置８１は、図１のレーダ装置１の送信アンテナ１１、受信アンテナ１２、RFフロントエンド部１３、レーダ処理部１４、検出処理部１５、及び、トラッキング部１６を有する点で、図１のレーダ装置１と共通する。
　図１０のレーダ装置８１のレーダ処理部１４は、FFT部５１、範囲切取り部５２、及び、CS処理部９１を有する。したがって、図１０のレーダ装置８１は、レーダ処理部１４が、FFT部５１、及び、範囲切取り部５２を有する点で、図１のレーダ装置１のレーダ処理部１４と共通する。
　ただし、図１０のレーダ装置８１のレーダ処理部１４は、図１のレーダ装置１のレーダ処理部１４における高分解能アルゴリズム処理部５３の代わりに、CS処理部９１が設けられる点で、図１のレーダ装置８１のレーダ処理部１４と相違する。
　図１０のレーダ装置８１におけるCS処理部９１は、高分解能アルゴリズムとして圧縮センシング（CS法）の処理を行う。CS処理部９１は、範囲切取り部５２からの高分解能走査範囲θxに対応したステアリング行列と、FFT部５１での角度FFTにより得られた角度スペクトルの高分解能走査範囲θxのデータとに基づいて高分解能走査範囲の高分解能の角度スペクトルを算出する。
　ここで、図６に示したステアリング行列（FFT）Ｍsfから高分解能走査範囲θxに応じて切り取られた成分値からなる行列をステアリング行列Ａとする。このとき、次式（６）により、行列Ａ′を算出したとする。
　Ａ′=（ＡＨＡ＋ρＩ）－１　　・・・（６）
　なお、ＡＨは行列Ａのエルミート共役、Ｉは単位行列、記号（－１）は逆行列を表す。
　CSでは、式（６）により算出される行列Ａ′が用いられる。ステアリング行列Ａは、レーダ装置の第１の実施の形態で説明したステアリング行列（FFT）Ｍsfから高分解能走査範囲θxに対応する成分値の範囲を切り取られて得られる行列である。したがって、CS処理部９１は、行列Ａ′を取得する１つの方法として、高分解能走査範囲θxに応じて行列Ａ′を算出する方法を用いることができる。即ち、CS処理部９１は、範囲切取り部５２により決定された高分解能走査範囲θxに応じて、事前に用意されたステアリング行列（FFT）Ｍsfからステアリング行列Ａを切り取る。CS処理部９１は、切り取ったステアリング行例Ａを用いて上式（６）の行列Ａ′を算出する。ただし、このように高分解能走査範囲θxに応じて行列Ａ′を算出する場合には、演算処理に時間を要するので、CS処理部９１は、予め生成されて不図示の記憶部に記憶された行列Ａ′の複数の候補の中から、高分解能走査範囲θxに対応した行列Ａ′を取得する。例えば、設定され得る高分解能走査範囲のそれぞれに対して事前に対応する行列が行列Ａ１′乃至Ａｘ′として複数生成され、レーダ処理部１４等において記憶される。なお、高分解能走査範囲θxについても、設定し得るいくつかの角度範囲が候補として事前に決められていてもよい。
　CS処理部９１は、範囲切取り部５２からの高分解能走査範囲θxに対応した行列Ａ′を事前に生成された行列Ａ１′乃至Ａｘ′の中から選択する。CS処理部９１は、選択した行列Ａ′と、FFT部５１での角度FFTにより得られた角度スペクトルの高分解能走査範囲θxのデータとに基づいて高分解能走査範囲の高分解能の角度スペクトルを算出する。
＜レーダ装置８１のレーダ処理部１４の処理の流れ＞
　図１１は、レーダ装置８１のレーダ処理部１４が実施する処理の流れを表した図である。
　図１１において、ステップＳ５１及びステップＳ５２は、図５のステップＳ１１及びステップＳ１２と同じ処理であるので説明を省略する。
　ステップＳ５３では、図５のステップＳ１３と同様に、範囲切取り部５２は、ステップＳ５２で得られた角度スペクトルの全角度範囲のうちから高分解能走査範囲θxとする特定の角度範囲の角度スペクトルのデータを切り取る。ただし、高分解能走査範囲θxとして設定可能な複数の角度範囲θ1乃至θXが候補として事前に決められている場合には、範囲切取り部５２は、それらの候補の角度範囲θ1乃至θXのうちから適切な角度範囲を高分解能走査範囲θxとして選択する。
　ステップＳ５４では、CS処理部９１は、事前に生成されて記憶されている行列Ａ１′乃至Ａｘ′のうち、ステップＳ５３で範囲切取り部５２により設定された高分解能走査範囲θxに対応する行列を行列Ａ′として選択する。
　ステップＳ５５では、CS処理部９１は、ステップＳ５３により切り取られた高分解能走査範囲θxの角度スペクトルのデータと、ステップＳ５４で選択された行列Ａ′とに基づいて、高分解能アルゴリズムを用いた処理を行う。これによって、高分解能走査範囲θxにおける高分解能の角度スペクトルが算出される。
　以上の第２の実施の形態のレーダ装置８１によれば、演算処理に要する負荷が小さいFFTの処理（低分解能のビームフォーマ法による到来方向推定）によって物体が存在する範囲と物体が存在しない範囲とが高速に識別される。これにより、少なくとも物体が存在する範囲のみが演算処理に要する負荷が大きい高分解能アルゴリズムの処理によって走査され、物体が存在する範囲と物体が存在しない範囲とが更に高分解能に識別される。したがって、重要な範囲については高分解能に物体が認識され、演算処理に要する負荷及び時間の増加も抑止される。レーダ装置１によれば、FFTで得られたデータをそのまま使用して高分解能アルゴリズムの処理を行うことができるので、演算量が低減され、演算処理に要する負荷及び時間が低減される。レーダ装置１によれば、高分解能アルゴリズムが適用される範囲がレーダ装置１の走査範囲のうちの一部に限定されるため、高分解能アルゴリズムに入力するデータの次元が減り、演算量が大幅に低減される。なお、レーダ装置の第２の実施の形態のように、事前に生成された行列Ａ′の複数の候補の中から、高分解能走査範囲θxに対応した行列Ａ′を取得する方法は、高分解能アルゴリズムとしてCS法以外の方法を採用する場合にも適用され得る。即ち、本技術は、レーダ装置の第１の実施の形態のように高分解能走査範囲θxに対応したステアリング行列を生成する場合や、第２の実施の形態のように高分解能走査範囲θxに対応したステアリング行列を変換して得られる行列Ａ′を生成する場合に、それらの高分解能アルゴリズムに用いられるステアリング行列や行列Ａ′を、事前に生成された複数の候補の中から選択する場合を含む。
　本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　アンテナが受信した受信信号に対してフーリエ変換処理を実行するフーリエ変換部と、　前記フーリエ変換処理が実行されて得られた第１のスペクトルに対して、処理範囲を切り取った第２のスペクトルを生成する切取り部と、
　前記処理範囲に対応するステアリング行列を生成するステアリング行列生成部と、
　前記第２のスペクトルと前記ステアリング行列とに基づいて、高分解能アルゴリズムを適用する処理部と
　を備える情報処理装置。
（２）
　前記アンテナは、複数のアンテナからなり、
　前記受信信号は、前記複数のアンテナのそれぞれが受信した複数チャネルの受信信号からなる
　前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記フーリエ変換部は、
　前記複数チャネルの受信信号のそれぞれに対して前記フーリエ変換処理を実行することにより、前記複数チャネルの受信信号のそれぞれに対する前記複数チャネルの周波数スペクトルを算出し、前記複数チャネルの周波数スペクトルの同一周波数に対する成分値からなる成分信号を前記フーリエ変換処理することにより、前記第１のスペクトルを算出する
　前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記第１のスペクトルは、前記受信信号の到来角度に対応する周波数で強度が極大を示し、
　前記切取り部は、前記第１のスペクトルの強度が極大となる周波数を含む周波数の範囲を前記処理範囲とする
　前記（１）乃至（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
　前記切取り部は、前記第１のスペクトルの全体の周波数の範囲のうちの一部の範囲を前記処理範囲とする
　前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
　前記切取り部は、前記第１のスペクトルの全体の周波数の範囲のうちの一部の範囲を前記処理範囲とし、かつ、前記処理範囲を異なる周波数の範囲に複数回変更する
　前記（１）乃至（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
　ステアリング行列生成部は、同一波源から到来した電波を前記複数のアンテナで受信信号として受信した際に、前記複数チャネルの受信信号の間で生じる振幅の振動を列方向の成分値により表した第１行列の前記列方向の成分値に対してフーリエ変換処理を実行して得られる行列に基づいて前記ステアリング行列として生成する
　前記（２）乃至（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
　前記ステアリング行列生成部は、前記電波の到来角度を所定間隔で変更したときの各到来角度に対する前記列方向の成分値を行方向にシフトさせて配列した行列を前記第１行列とする
　前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
　前記ステアリング行列生成部は、前記第１行列の所定範囲の成分値を切り取ることにより、前記ステアリング行列を生成する
　前記（７）又は（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
　前記ステアリング行列生成部は、前記第１行列の前記処理範囲に対応する成分値の範囲を切り取る
　前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
　前記ステアリング行列生成部は、
　前記処理範囲に対応する前記ステアリング行列、又は、前記ステアリング行列を変換して得られる行列であって前記高分解能アルゴリズムに用いられる行列を、複数の異なる前記処理範囲ごとに事前に作成された複数の候補のうちから選択する
　前記（１）乃至（６）に記載の情報処理装置。
（１２）
　前記フーリエ変換部は、
　前記第１のスペクトルとして、前記アンテナが受信する電波の到来角度に対する角度スペクトルであって、前記アンテナが受信した電波の到来角度で極大の強度を示す角度スペクトルをビームフォーマ法に基づいて生成する
　前記（１）乃至（１１）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
　前記処理部は、
　前記ビームフォーマ法よりも高い分解能で前記アンテナが受信した電波の到来角度を推定する前記高分解能アルゴリズムに基づいて前記処理範囲における前記角度スペクトルを生成する
　前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
　前記処理部は、
　前記高分解能アルゴリズムとして、Capon法、CS法、線形予測法、Pisarenko法、MUSIC法、及び、ESPRIT法のうちのいずれかの到来方向推定法を用いる
　前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）
　前記切取り部は、
　前記アンテナからの距離ごとに得られる前記第１のスペクトルのそれぞれに対して、前記第２のスペクトルを生成する
　前記（１）乃至（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）
　前記切取り部は、
　前記アンテナからの距離ごとに得られる前記第１のスペクトルのうち、物体が存在する距離の前記第１のスペクトルに対して、前記第２のスペクトルを生成する
　前記（１）乃至（１５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１７）
　フーリエ変換部と、
　切取り部と、
　ステアリング行列生成部と、
　処理部と
　を有する情報処理装置の
　前記フーリエ変換部が、アンテナが受信した受信信号に対してフーリエ変換処理を実行し、
　前記切取り部が、前記フーリエ変換処理が実行されて得られた第１のスペクトルに対して、処理範囲を切り取った第２のスペクトルを生成し、
　前記ステアリング行列生成部が、前記処理範囲に対応するステアリング行列を生成し、　前記処理部が、前記第２のスペクトルと前記ステアリング行列とに基づいて、高分解能アルゴリズムを適用する
　情報処理方法。
　１，８１　レーダ装置，　１１　送信アンテナ，　１２　受信アンテナ，　１３　RFフロントエンド部，　１４　レーダ処理部，　１５　検出処理部，　１６　トラッキング部，　５１　FFT部，　５２　範囲切取り部，　５３　高分解能アルゴリズム処理部，　９１　CS処理部

Claims (17)

  1. 　アンテナが受信した受信信号に対してフーリエ変換処理を実行するフーリエ変換部と、　前記フーリエ変換処理が実行されて得られた第１のスペクトルに対して、処理範囲を切り取った第２のスペクトルを生成する切取り部と、
    　前記処理範囲に対応するステアリング行列を生成するステアリング行列生成部と、
    　前記第２のスペクトルと前記ステアリング行列とに基づいて、高分解能アルゴリズムを適用する処理部と
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記アンテナは、複数のアンテナからなり、
    　前記受信信号は、前記複数のアンテナのそれぞれが受信した複数チャネルの受信信号からなる
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記フーリエ変換部は、
    　前記複数チャネルの受信信号のそれぞれに対して前記フーリエ変換処理を実行することにより、前記複数チャネルの受信信号のそれぞれに対する前記複数チャネルの周波数スペクトルを算出し、前記複数チャネルの周波数スペクトルの同一周波数に対する成分値からなる成分信号を前記フーリエ変換処理することにより、前記第１のスペクトルを算出する　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記第１のスペクトルは、前記受信信号の到来角度に対応する周波数で強度が極大を示し、
    　前記切取り部は、前記第１のスペクトルの強度が極大となる周波数を含む周波数の範囲を前記処理範囲とする
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記切取り部は、前記第１のスペクトルの全体の周波数の範囲のうちの一部の範囲を前記処理範囲とする
    　請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記切取り部は、前記第１のスペクトルの全体の周波数の範囲のうちの一部の範囲を前記処理範囲とし、かつ、前記処理範囲を異なる周波数の範囲に複数回変更する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 　ステアリング行列生成部は、同一波源から到来した電波を前記複数のアンテナで受信信号として受信した際に、前記複数チャネルの受信信号の間で生じる振幅の振動を列方向の成分値により表した第１行列の前記列方向の成分値に対してフーリエ変換処理を実行して得られる行列に基づいて前記ステアリング行列を生成する
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  8. 　前記ステアリング行列生成部は、前記電波の到来角度を所定間隔で変更したときの各到来角度に対する前記列方向の成分値を行方向にシフトさせて配列した行列を前記第１行列とする
    　請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　前記ステアリング行列生成部は、前記第１行列の所定範囲の成分値を切り取ることにより、前記ステアリング行列を生成する
    　請求項７に記載の情報処理装置。
  10. 　前記ステアリング行列生成部は、前記第１行列の前記処理範囲に対応する成分値の範囲を切り取る
    　請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記ステアリング行列生成部は、
    　前記処理範囲に対応する前記ステアリング行列、又は、前記ステアリング行列を変換して得られる行列であって前記高分解能アルゴリズムに用いられる行列を、複数の異なる前記処理範囲ごとに事前に作成された複数の候補のうちから選択する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 　前記フーリエ変換部は、
    　前記第１のスペクトルとして、前記アンテナが受信する電波の到来角度に対する角度スペクトルであって、前記アンテナが受信した電波の到来角度で極大の強度を示す角度スペクトルをビームフォーマ法に基づいて生成する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  13. 　前記処理部は、
    　前記ビームフォーマ法よりも高い分解能で前記アンテナが受信した電波の到来角度を推定する前記高分解能アルゴリズムに基づいて前記処理範囲における前記角度スペクトルを生成する
    　請求項１２に記載の情報処理装置。
  14. 　前記処理部は、
    　前記高分解能アルゴリズムとして、Capon法、CS法、線形予測法、Pisarenko法、MUSIC法、及び、ESPRIT法のうちのいずれかの到来方向推定法を用いる
    　請求項１３に記載の情報処理装置。
  15. 　前記切取り部は、
    　前記アンテナからの距離ごとに得られる前記第１のスペクトルのそれぞれに対して、前記第２のスペクトルを生成する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  16. 　前記切取り部は、
    　前記アンテナからの距離ごとに得られる前記第１のスペクトルのうち、物体が存在する距離の前記第１のスペクトルに対して、前記第２のスペクトルを生成する
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  17. 　フーリエ変換部と、
    　切取り部と、
    　ステアリング行列生成部と、
    　処理部と
    　を有する情報処理装置の
    　前記フーリエ変換部が、アンテナが受信した受信信号に対してフーリエ変換処理を実行し、
    　前記切取り部が、前記フーリエ変換処理が実行されて得られた第１のスペクトルに対して、処理範囲を切り取った第２のスペクトルを生成し、
    　前記ステアリング行列生成部が、前記処理範囲に対応するステアリング行列を生成し、　前記処理部が、前記第２のスペクトルと前記ステアリング行列とに基づいて、高分解能アルゴリズムを適用する
    　情報処理方法。
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