WO2023002593A1 - 信号処理装置、レ－ダ装置、および信号処理方法 - Google Patents

信号処理装置、レ－ダ装置、および信号処理方法 Download PDF

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angle
angular velocity
processing device
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聡宏 伊藤
翼 寺田
龍平 高橋
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三菱電機株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00

Definitions

  • This disclosure relates to signal processing technology.
  • the target angle and angular velocity are estimated at the same time, so there is a problem that the computational load increases.
  • the present disclosure has been made to solve such problems, and aims to provide a signal processing technique that can reduce the computational load when simultaneously estimating the target angle and angular velocity.
  • a signal processing apparatus includes a target detection unit that detects a target from received signals of a plurality of subarrays or element antennas provided in an array antenna, a received signal of the detected target, and a priori information regarding the angle and angular velocity of the target. and an estimator that estimates the angle and angular velocity of the target using the information.
  • the signal processing device it is possible to reduce the computational load when simultaneously estimating the target angle and angular velocity.
  • FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration example of a radar device including a signal processing device according to Embodiment 1;
  • FIG. 1 is a functional configuration diagram of a signal processing device according to Embodiment 1;
  • FIG. 4 is a functional configuration diagram of a signal processing device when prior information is specification information of an assumed target;
  • FIG. 4 is a functional configuration diagram of a signal processing device when prior information is the output of DOA estimation;
  • FIG. 4 is a functional configuration diagram of a signal processing device when prior information is an output of tracking processing;
  • 4 is a flow chart of a signal processing method;
  • 2 is a functional configuration diagram of a signal processing device according to Embodiment 2;
  • FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration example of a radar device including a signal processing device 10A according to Embodiment 1. As shown in FIG. Generally, a radar device has functions of transmitting and receiving radio waves. Since the configuration and processing of are the same as those of a general radar device, the description of the transmitter is omitted.
  • the radar apparatus has an array antenna 1, the array antenna 1 has a plurality of subarrays 1-1 to 1-N, and each subarray has a plurality of element antennas.
  • the array antenna 1 receives a signal reflected by a target among a plurality of pulse signals transmitted in time series.
  • the placement of the subarrays or element antennas may be evenly spaced or unevenly spaced. If sub-arrays or element antennas are placed at unequal intervals, grating lobes in the antenna pattern can be suppressed.
  • the radar apparatus shown in FIG. 1 also includes a plurality of RF (radio frequency) units 2-1 to 2-N connected to corresponding subarrays 1-1 to 1-N, each RF unit 2 receiving Performs signal amplification and phase control.
  • RF radio frequency
  • the radar apparatus shown in FIG. 1 also includes a plurality of AD converters (ADC: Analog to Digital Converter) 3-1 to 3-N connected to the corresponding RF units 2-1 to 2-N.
  • the AD converter 3 converts the received signal output from the corresponding RF unit 2 into a digital signal.
  • a full DBF type configuration having one AD converter for each element antenna constituting the array antenna 1 is adopted. You may
  • the radar device shown in FIG. 1 also includes a signal processing device 10A.
  • the signal processing device 10A includes an ADC interface 10a that takes in digital signals output from the AD converters 3-1 to 3-N, and a display device interface for outputting the processing status or processing result to a display device (not shown). 10b, a controller interface 10c for controlling signal processing operations from the outside, a processor 10d, and a memory 10e.
  • the processor 10d reads the program stored in the memory 10e and performs signal processing on the digital signal captured via the ADC interface 10a.
  • Programs may be implemented as software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • Examples of the memory 10e include nonvolatile or volatile semiconductors such as RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), and EEPROM (Electrically-EPROM). Memory, magnetic disk, flexible disk, optical disk, compact disk, mini disk, DVD are included.
  • the signal processing device 10A may include a dedicated processing circuit (not shown) that performs signal processing.
  • Dedicated processing circuits include, for example, single circuits, composite circuits, programmed processors, parallel programmed processors, ASICs (Application Specific Integrated Circuits), FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays), or combinations thereof.
  • FIG. 2 is a functional configuration diagram of the signal processing device 10A of Embodiment 1.
  • the signal processing device 10A includes various radar signal processing units 11, a target detection unit 12, a DOAV (direction of arrival and angular velocity) estimation unit 13A, a search range generation unit 14, and a prior probability distribution generation unit 15.
  • DOAV direction of arrival and angular velocity
  • Various radar signal processing units 11 perform decimation processing for reducing the processing load, pulse compression processing or inter-hit integration processing for increasing the gain of the target reflected signal, MTI processing for suppressing clutter, and synthesizing the outputs of the subarrays. It performs all or part of various general signal processing such as DBF processing for gaining gain by forming beams in arbitrary directions.
  • the various radar signal processing units 11 supply the received signals after various signal processing to the target detection unit 12 .
  • the target detection unit 12 performs target presence/absence determination using a threshold value or general radar processing such as CFAR on the received signal after various radar signal processing, and determines the presence/absence of the target in the received signal. Subsequent processing in the present disclosure is intended for a received signal determined to have a target by this target detection unit 12 .
  • the DOAV estimating unit 13A calculates the angle (direction of arrival) and the angular velocity (angular velocity ) is obtained, and the obtained angle and angular velocity are used as estimation results.
  • ⁇ in bold is a vector whose elements are angles and angular velocities, where ⁇ is the elevation angle, ⁇ ⁇ is the angular velocity of the elevation angle, ⁇ is the azimuth angle, and ⁇ ⁇ is the angular velocity of the azimuth angle.
  • X) is the posterior probability of the parameter ⁇ when the received signal X is observed.
  • the received signal X is a matrix whose elements are the received signal vectors xm of each DBF channel (each subarray output) of the m -th hit, as represented by the following equation (2).
  • Equation (1) becomes the minimum value search problem of the following equation (3).
  • Equation (3) ⁇ 2 is the receiver noise power
  • M is the number of hits
  • ⁇ ⁇ is the mean value vector of each unknown parameter
  • C ⁇ is the covariance matrix of the unknown parameters.
  • a m ( ⁇ ) is a steering vector whose elements are the relative amplitude and relative phase of the received signal between each DBF channel with respect to the unknown parameter ⁇ at the m-th hit, and the tilde above the parameter indicates the calculated value.
  • the first term on the right side of Equation (3) corresponds to the likelihood, and is also used in angle measurement by MLE in Non-Patent Document 1.
  • the second term is a term corresponding to the prior probability, and by changing ⁇ ⁇ and C ⁇ of this term according to the prior information, the prior information can be reflected in the MAP estimation.
  • the actual estimation process consists of setting a value range for ⁇ and searching for the minimum value of the right side of Equation (3) for all a m tildes ( ⁇ ) within that range. It is realized by various solution methods used in general estimation processing, such as iterative improvement type calculation using gradients with respect to ⁇ .
  • the search range generation unit 14 generates a range for performing the minimum value search of Equation (3) from prior information. More specifically, the search range generator 14 calculates the center value and upper and lower limits of the search range for each unknown parameter from the prior information on the angle and angular velocity.
  • the DOAV estimator 13A performs the above-described minimum value search within the generated search range. Since the range of search can be limited by this, the effect of reducing the calculation load can be obtained.
  • the prior probability distribution generation unit 15 determines the parameters of the term corresponding to the prior probability of the second term on the right side of Equation (3), that is, the set values of ⁇ ⁇ and C ⁇ from the prior information.
  • the prior probability term of the second term on the right side of Equation (3) increases the gradient of the entire right side of Equation (3) as each element of C ⁇ decreases compared to the case where only the likelihood of the first term is used. effective.
  • the estimation error due to receiver noise can be reduced as the slope of the evaluation function increases. Therefore, by appropriately setting ⁇ ⁇ and C ⁇ by the prior probability distribution generation unit 15, the effect of reducing the estimation error, that is, the estimation accuracy is improved, compared to the conventional estimation of the angle and angular velocity using only the likelihood. effect can be obtained.
  • the prior probability distribution generator 15 can also be set so that the DOAV estimator 13A does not reflect the prior probability for any component of the angle or angular velocity. In that case, the value of the component for which the prior probability of C ⁇ should not be reflected should be set sufficiently large. In that case, the prior probability does not contribute to the gradient of the parameter on the right side of the above equation (3), and the prior probability is not reflected.
  • FIG. 3 is a diagram showing a case where specification information of an assumed target is used as prior information on angles and angular velocities in the first embodiment.
  • the maximum velocity of the assumed target can be set for each radar system that uses the signal processing device or radar device of the present disclosure.
  • a radar that monitors targets in the air can set the maximum speed of existing aircraft.
  • the search range generating unit 14 calculates the maximum value of the angular velocity, and generates an angular velocity search range with the calculated maximum angular velocity as the upper limit and the calculated maximum angular velocity multiplied by -1 as the lower limit.
  • the prior probability distribution generator 15 sets the angular velocity component of C ⁇ from the value of the maximum angular velocity described above.
  • the prior probability distribution generation unit 15 since C ⁇ sets the variance of the normal distribution of the prior probability, the prior probability distribution generation unit 15 generates the square of the maximum angular velocity or an arbitrary value for adjustment to the square of the maximum angular velocity Set the value multiplied by the coefficient of Basically, the angular velocity component of ⁇ ⁇ is set to 0. However, if it is possible to set a precondition that limits the range of the target angular velocity, for example, the angular velocity must always be a positive value, the precondition can be It is also possible to set the angular velocity component of ⁇ accordingly.
  • target detection is performed by the target detection unit 12 after beam formation by DBF is performed by various radar signal processing units 11 . So, an assumption can be made that the target lies within the DBF beam. Therefore, the search range generator 14 in FIG. 3 can generate the angle search range as the main beam range of the DBF beam. Further, the a priori probability distribution generator 15 uses the direction of the DBF beam formation (center direction of the main beam) for the angle component of ⁇ , and the square of the DBF beam width or the square of the DBF beam width for the angle component of C ⁇ . may be set by multiplying by an arbitrary adjustment factor.
  • FIG. 4 is a diagram showing a case where the output of the DOA (direction of arrival) estimating unit 17 is used as prior information on angles and angular velocities in Embodiment 1 of the present disclosure.
  • the DOA estimator 17 performs angle measurement processing for estimating only the conventional angle using the received signal.
  • Such angle measurement processing may be, for example, monopulse angle measurement often used in conventional radar, or angle measurement processing (including super-resolution angle measurement) generally used in other array signal processing.
  • the angle measurement result by the DOA estimator 17 is output as a result including the error due to the movement of the target.
  • the search range generator 14 in FIG. 4 sets the estimation result of the DOA estimator 17 as the center of the search range, and sets the upper and lower limits to the range of the assumed angle measurement error.
  • the assumed angle measurement error may be an error that reflects not only the error due to the receiver noise used in the conventional angle measurement process, but also the error due to target movement (calculated from the assumed maximum target speed).
  • the prior probability distribution generator 15 converts the estimation result of the DOA estimator 17 for the angular velocity component of ⁇ ⁇ to the squared value of the assumed angular measurement error or to the squared value for the angular component of C ⁇ . Set a value multiplied by an arbitrary adjustment factor.
  • FIG. 5 is a diagram showing a case where the output of tracking processing is used as prior information on angles and angular velocities in Embodiment 1 of the present disclosure.
  • the tracking processing unit 18 performs general tracking processing (Kalman filter, etc.) using the time-series data of the target position and motion specifications calculated by the DOAV estimation unit 13A and the target detection unit 12. ) generates prediction values of the target position and velocity at the next observation timing and a covariance matrix of prediction errors.
  • general tracking processing Kalman filter, etc.
  • the search range generator 14 in FIG. 5 sets the upper and lower limits of the search range based on the prediction error covariance, with the predicted values for both the angle and the angular velocity at the center of the search range.
  • the a priori probability distribution generator 15 sets ⁇ ⁇ to predicted values of angles and angular velocities, and C ⁇ to prediction error covariances of angles and angular velocities or values obtained by multiplying them by arbitrary adjustment coefficients.
  • both the predicted value and the prediction error covariance output from the tracking processing unit 18 are positions and velocities in orthogonal coordinates. It is necessary to perform general coordinate transformation processing for conversion into variance, and the coordinate transformation processing is performed by the search range generation unit 14 and prior probability distribution generation unit 15, respectively.
  • the signal processing apparatuses 10A1 to 10A3 shown in FIGS. 3 to 5 of the first embodiment include, as prior information, the DBF beam irradiation range, the assumed maximum velocity of the target, and the measurement without estimating the angular velocity.
  • prior information the DBF beam irradiation range
  • the assumed maximum velocity of the target the measurement without estimating the angular velocity.
  • the angle search range and prior probabilities ⁇ ⁇ and C ⁇ are set from the estimation result of the DOA estimator 17, and the angular velocity search range and prior probabilities ⁇ ⁇ and C ⁇ are set from the assumed maximum velocity of the target.
  • the angle search range and prior probabilities ⁇ ⁇ and C ⁇ may be set from the estimation result of the DOA estimation process and the output of the tracking process. In that case, it is also possible to selectively use prior information with a smaller prior probability variance, that is, with a smaller angle component value of C ⁇ . Alternatively, it is also possible to operate to generate ⁇ ⁇ and C ⁇ to be used from the average of both prior information ⁇ ⁇ and C ⁇ . In any case, it is also possible to flexibly combine multiple prior information.
  • the target detection unit 12 detects the target from the received signal.
  • step ST2 the DOAV estimation unit 13A estimates the angle and angular velocity of the target using the received signal of the detected target and prior information of the angle and angular velocity of the target.
  • the signal processing device 10A uses the target detection unit 12 that detects the target from the received signal of the array antenna 1, the received signal of the detected target, and the prior information of the angle and angular velocity of the target, and a DOAV estimator 13A for estimating the target angle and angular velocity.
  • the calculation load can be reduced by using the prior information of the target angle and angular velocity.
  • the search range generation unit 14 generates a search range for searching for the target from prior information, and the DOAV estimation unit 13A performs estimation based on the generated search range, thereby reducing the search range. Calculation load can be reduced.
  • the prior probability distribution generation unit 15 sets the parameter values of the prior probability distribution from the prior information, and the DOAV estimation unit 13A estimates based on the set parameters, thereby improving the estimation accuracy.
  • Embodiment 2 A signal processing apparatus according to Embodiment 2 of the present disclosure will be described with reference to FIGS. 1 and 7.
  • FIG. 1 A signal processing apparatus according to Embodiment 2 of the present disclosure will be described with reference to FIGS. 1 and 7.
  • Embodiment 1 of the present disclosure has a configuration for setting the search range and prior probability parameters from prior information, and estimating the angle and angular velocity by MAP estimation.
  • the second embodiment has a configuration in which only the search range is set from prior information, and the angle and angular velocity are estimated by MLE for the search range.
  • the hardware configuration in the second embodiment is shown in FIG. 1 as in the first embodiment.
  • FIG. 7 is a functional configuration diagram of Embodiment 2 of the present invention.
  • the processing shown in this functional block diagram is, for example, stored in a memory as a program, and implemented by a processor reading and executing the program.
  • the signal processing device 10B includes various radar signal processing units 11, a target detection unit 12, a DOAV estimation unit 13B, and a search range generation unit .
  • the DOAV estimating unit 13B obtains the angle and angular velocity that maximize the likelihood as shown in Equation (4) from the received signal related to the target using the MLE, and calculates the obtained angle and angular velocity as an estimation result. and perform the operation.
  • Equation (4) is the minimum value search problem of Equation (5) below.
  • the right side of the equation (5) does not have a term corresponding to the prior probability.
  • the actual estimation process is a search process after setting the range of ⁇ as in the first embodiment, it is possible to obtain the effect of reducing the computational load by limiting the range of values using prior information.
  • the search range generation unit 14 generates a range for searching for the minimum value of Equation (5) from prior information.
  • the center value and the upper and lower limits of the search range are calculated for each unknown parameter from the prior information of the angle and angular velocity.
  • the DOAV estimator 13B performs the aforementioned minimum value search within the generated search range. This makes it possible to limit the scope of the search.
  • the method for determining the specific prior information and the search range for each piece of information is the same as the form shown in FIGS. 3 to 5 in the first embodiment.
  • the signal processing device 10B uses the target detection unit 12 that detects the target from the received signal of the array antenna 1, the received signal of the detected target, and the prior information of the angle and angular velocity of the target, and a DOAV estimation unit 13B for estimating the target angle and angular velocity.
  • the calculation load can be reduced by using the prior information of the target angle and angular velocity.
  • the search range can be reduced by the search range generating unit 14 generating a search range for searching for the target from the prior information and the DOAV estimating unit 13B performing estimation based on the generated search range. Calculation load can be reduced.
  • the signal processing device of the present disclosure can be used as a radar device that simultaneously estimates the angle and angular velocity of a target.
  • 10 (10A (10A1 to 10A3); 10B) signal processing device 10a ADC interface, 10b display device interface, 10c control device interface, 10d processor, 10e memory, 11 various radar signal processing units, 12 target detection unit, 13 (13A; 13B) DOAV estimation unit, 14 search range generation unit, 15 prior probability distribution Generating unit, 16 specification information holding unit, 17 DOA estimating unit, 18 tracking processing unit.

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Abstract

信号処理装置は、アレイアンテナが備える複数のサブアレイまたは素子アンテナの受信信号から目標を検出する目標検出部（１２）と、検出された目標の受信信号と、目標の角度および角速度に関する事前情報とを用いて、目標の角度と角速度を推定する推定部（１３Ａ；１３Ｂ）と、を備える。

Description

信号処理装置、レ－ダ装置、および信号処理方法
　本開示は、信号処理技術に関する。
　近年のレーダシステムでは、目標の高速化またはレーダの多ヒット化に伴い、目標の移動による目標角度の誤差が増加する問題がある。この問題に対応する測角処理として、目標の角度変化である角速度を、角度と同時に推定する角度・角速度同時推定型の最尤推定法（ＭＬＥ：Maximum　Likelihood　Estimation）を用いた測角法がある。この測角法のＤＢＦ（Digital　Beam　Forming）構成のパルスレーダへの適用の検討が進んでおり、デジタル段でのアレイ信号処理として実現される（非特許文献１参照）。
W.　Montlouis,　"Rapidly Moving Target Parameter Estimation　Using Phased Array Radars,"　2020　43rd　International　Conference　on　TSP,　July　2020.
　従来技術によれば、目標の角度と角速度を同時に推定するので、演算負荷が高まるという問題がある。
　本開示は、このような問題を解決するためになされたものであり、目標の角度と角速度を同時に推定する際に演算負荷を抑制できる信号処理技術を提供することを目的とする。
　本開示の実施形態による信号処理装置は、アレイアンテナが備える複数のサブアレイまたは素子アンテナの受信信号から目標を検出する目標検出部と、検出された目標の受信信号と、目標の角度および角速度に関する事前情報とを用いて、目標の角度と角速度を推定する推定部と、を備える。
　本開示の実施形態による信号処理装置によれば、目標の角度と角速度を同時に推定する際に演算負荷を抑制できる。
実施の形態１による信号処理装置を含むレーダ装置のハードウェア構成例を示す図である。 実施の形態１による信号処理装置の機能構成図である。 事前情報が想定目標の諸元情報である場合の信号処理装置の機能構成図である。 事前情報がＤＯＡ推定の出力である場合の信号処理装置の機能構成図である。 事前情報が追尾処理の出力である場合の信号処理装置の機能構成図である。 信号処理方法のフローチャートである。 実施の形態２による信号処理装置の機能構成図である。
　以下、添付の図面を参照して、本開示における種々の実施形態について詳細に説明する。なお、図面において同一または類似の符号を付された構成要素は、同一または類似の構成または機能を有するものであり、そのような構成要素についての重複する説明は省略する。
実施の形態１．
＜構成＞
　図１から図５を参照して、本開示の実施の形態１による信号処理装置について説明する。図１は、実施の形態１による信号処理装置１０Ａを含むレーダ装置のハードウェア構成例を示す図である。なお、一般的にレーダ装置は電波の送信と受信の機能を有するが、本開示に係るレーダ装置および信号処理装置１０はレーダの受信時の構成および処理に特徴を有し、送信に係る送信部の構成および処理は一般的なレーダ装置と同様であるため、送信部の記載は割愛する。
　図１に示されているように、レーダ装置はアレイアンテナ１を備え、アレイアンテナ１は複数のサブアレイ１－１～１－Ｎを備え、各サブアレイは複数の素子アンテナを備える。アレイアンテナ１は、時系列に送信された複数のパルス信号のうち、目標により反射された信号を受信する。サブアレイまたは素子アンテナの配置は等間隔でも不等間隔でもよい。サブアレイまたは素子アンテナを不等間隔で配置した場合は、アンテナパターンのグレーティングローブを抑圧することができる。
　図１に示されたレーダ装置は、また、対応するサブアレイ１－１～１－Ｎに接続された複数のＲＦ（radio　frequency）部２－１～２－Ｎを備え、各ＲＦ部２は受信信号の増幅および位相制御等を実施する。
　図１に示されたレーダ装置は、また、対応するＲＦ部２－１～２－Ｎに接続された複数のＡＤコンバータ（ＡＤＣ：Analog　to　Digital　Converter）３－１～３－Ｎを備え、各ＡＤコンバータ３は対応するＲＦ部２から出力された受信信号をデジタル信号に変換する。このようなサブアレイごとに１つずつＡＤコンバータを備えるサブアレイＤＢＦ型の構成に替えて、アレイアンテナ１を構成する全素子アンテナの各々に対して１つずつＡＤコンバータを備えるフルＤＢＦ型の構成を採用してもよい。
　図１に示されたレーダ装置は、また、信号処理装置１０Ａを備える。一例として、信号処理装置１０Ａは、ＡＤコンバータ３－１～３－Ｎから出力されたデジタル信号を取り込むＡＤＣインタフェース１０ａと、処理状況または処理結果を不図示の表示装置に出力するための表示装置インタフェース１０ｂと、外部から信号処理の動作の制御を行うための制御装置インタフェース１０ｃと、プロセッサ１０ｄと、メモリ１０ｅとを備える。
　プロセッサ１０ｄは、メモリ１０ｅに記憶されているプログラムを読み出して、ＡＤＣインタフェース１０ａを介して取り込まれたデジタル信号に対して信号処理を行う。プログラムは、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組合せとして実現される。メモリ１０ｅの例には、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ－ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤが含まれる。
　プロセッサ１０ｄとメモリ１０ｅに替えて、信号処理装置１０Ａは、信号処理を行う不図示の専用の処理回路を備えていてもよい。専用の処理回路には、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、またはこれらの組合せが含まれる。
　図２は実施の形態１の信号処理装置１０Ａの機能構成図である。一例として、本機能構成図で示される処理（機能）はメモリにプログラムとして記憶され、プロセッサがプログラムを読み込み実行することで実現される。信号処理装置１０Ａは、各種レーダ信号処理部１１、目標検出部１２、ＤＯＡＶ（direction　of　arrival　and　angular　velocity）推定部１３Ａ、探索範囲生成部１４、および事前確率分布生成部１５を備える。
（各種レーダ信号処理部）
　各種レーダ信号処理部１１は、処理負荷軽減のためのデシメーション処理、目標反射信号の利得を稼ぐためのパルス圧縮処理またはヒット間積分処理、クラッタを抑圧するためのＭＴＩ処理、サブアレイの出力を合成し任意方向にビームを形成することで利得を稼ぐＤＢＦ処理等の一般的な種々の信号処理の全部または一部を行う。各種レーダ信号処理部１１は、各種の信号処理を行った後の受信信号を、目標検出部１２へ供給する。
（目標検出部）
　目標検出部１２は、各種レーダ信号処理後の受信信号に対し、しきい値による目標有無の判定またはＣＦＡＲ等の一般的なレーダ処理を行って、受信信号における目標の有無の判定を行う。本開示における以降の処理は、この目標検出部１２で目標有りと判定された受信信号を対象としている。
（ＤＯＡＶ推定部）
　ＤＯＡＶ推定部１３Ａは、式（１）のように、ＭＡＰ推定（Maximum　A　Posterior　Estimation）により、目標に関する受信信号から、事後確率が最大となる角度（到来角：direction　of　arrival）と角速度（angular　velocity）を求め、求めた角度と角速度を推定結果とする動作を行う。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　式（１）において、ボールド体のθは角度と角速度を要素とするベクトルであり、要素のθは仰角、ωθは仰角の角速度、Φは方位角、ωΦは方位角の角速度を表している。パラメータの上のハットは推定値を表している。なお、式（１）では仰角と方位角の両方の角度と角速度を推定対象としているが、仰角と方位角のいずれか一方の角度と角速度を推定対象としてもよい。ｐ（θ｜Ｘ）は受信信号Ｘが観測された場合のパラメータθの事後確率である。なお、受信信号Ｘは、次の式（２）で表されるように、ｍヒット目の各ＤＢＦチャネル(各サブアレイ出力)の受信信号ベクトルｘｍを要素とした行列である。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　実用上は、事後確率の対数を取った対数事後確率の最大化として、推定処理が行われる。このとき、事後確率ｐ（θ｜Ｘ）は尤度ｐ（Ｘ｜θ）と事前確率ｐ（θ）の積に比例するという特性を利用するとともに、事前確率として多変量正規分布を用いると、式（１）は次の式（３）の最小値探索問題となる。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　式（３）において、σ２は受信機雑音電力、Ｍはヒット数、μθは各未知パラメータの平均値ベクトル、Ｃθは未知パラメータの共分散行列である。ａｍ（θ）はｍヒット目における未知パラメータθに対する各ＤＢＦチャネル間の受信信号の相対振幅および相対位相を要素とするステアリングベクトルであり、パラメータの上のチルダは計算値であることを示している。式（３）の右辺の第１項は尤度に対応しており、非特許文献１のＭＬＥによる測角でも用いられる項である。第２項は事前確率に対応した項であり、事前情報に応じてこの項のμθおよびＣθを変更することで、ＭＡＰ推定に事前情報を反映させることができる。
　実際の推定処理は、θに値域を設定してその値域内の全てのａｍチルダ（θ）に対して式（３）右辺の最小値の探索を行う全探索、式（３）の右辺のθに対する勾配等を用いた反復改良型の計算等、一般的な推定処理で用いられる種々の解法により実現される。
　探索範囲生成部１４は、事前情報から式（３）の最小値探索を行う範囲を生成する。より具体的には、探索範囲生成部１４は、角度および角速度に関する事前情報から各未知パラメータに対して探索範囲の中心値と上下限を算出する。ＤＯＡＶ推定部１３Ａは、この生成された探索範囲の中で、前述の最小値探索を実施する。これにより探索の範囲を限定することができるため、演算負荷を低減する効果を得ることができる。
　事前確率分布生成部１５は、事前情報から式（３）の右辺の第２項の事前確率に対応した項のパラメータ、すなわちμθおよびＣθの設定値を決定する。式（３）右辺第２項の事前確率の項は、第１項の尤度のみを用いる場合と比較して、Ｃθの各要素が小さいほど式（３）の右辺全体の勾配を大きくする効果がある。この種の推定処理において、評価関数の勾配は大きいほど受信機雑音による推定誤差を低減することができる。したがって、事前確率分布生成部１５が適切にμθおよびＣθを設定することで、従来の尤度単体での角度と角速度の推定よりも、推定誤差を低減する効果、すなわち推定精度を向上する効果を得ることができる。
　なお、事前確率分布生成部１５では、角度または角速度の任意の成分に対して、ＤＯＡＶ推定部１３Ａが事前確率を反映しないように設定することも可能である。その場合、Ｃθの事前確率を反映したくない成分の値を十分に大きく設定すればよい。その場合前述の式（３）右辺における当該パラメータの勾配に対して、事前確率が寄与しなくなり、事前確率は反映されない。
　以降、図３から図５を参照して、本実施の形態１において、図１記載の事前情報をより具体化した形態について説明する。
　図３は、本実施の形態１において、角度および角速度に関する事前情報として想定目標の諸元情報を用いる場合を示した図である。
　現実的には、本開示の信号処理装置またはレーダ装置を用いるレーダシステムごとに、想定目標の最大速度を設定することができる。例えば、在空目標を監視するレーダであれば、現存する航空機の最大速度を設定することができる。
　そこで、図３の信号処理装置１０Ａ１では、不図示のメモリによって実現される諸元情報保持部１６から取得した想定目標の最大速度と、目標検出部１２で目標検出時に取得した目標距離とから、角速度の最大値を算出する。より具体的には、探索範囲生成部１４がその角速度の最大値を算出し、算出した最大角速度を上限とし、算出した最大角速度に－１を乗じた値を下限として角速度の探索範囲を生成する。また、事前確率分布生成部１５では、前述の最大角速度の値からＣθの角速度成分を設定する。具体的には、Ｃθは事前確率の正規分布の分散を設定するので、事前確率分布生成部１５は、最大角速度の２乗の値、または最大角速度の２乗の値に調整のための任意の係数を乗じた値を設定する。μθの角速度成分としては０を設定するのが基本となるが、例えば角速度が必ず正の値であるなどの目標の角速度の範囲を限定する前提条件が設定できるのであれば、その前提条件に応じてμθの角速度成分を設定することも可能である。
　また、図２または図３に示した本開示の構成では、各種レーダ信号処理部１１でＤＢＦによるビーム形成がなされた後に、目標検出部１２で目標の検出を行う。そこで、目標はＤＢＦビーム内に存在するという前提を置くことができる。このことから、図３の探索範囲生成部１４では、角度の探索範囲をＤＢＦビームのメインビーム範囲として生成することができる。また、事前確率分布生成部１５は、μθの角度成分にはＤＢＦビームの形成方向（メインビームの中心方向）、Ｃθの角度成分にはＤＢＦビーム幅の２乗ないしはＤＢＦビーム幅の２乗に任意の調整係数を乗じたものを設定してもよい。
　図４は、本開示の実施の形態１において、角度および角速度に関する事前情報としてＤＯＡ（direction　of　arrival）推定部１７の出力を用いる場合を示した図である。
　図４の信号処理装置１０Ａ２では、ＤＯＡ推定部１７において、受信信号を用いて従来の角度のみを推定する測角処理を実施する。このような測角処理は、例えば、従来のレーダでよく用いられるモノパルス測角、またはその他のアレイ信号処理一般で用いられる測角処理（超分解能測角含む）のいずれであっても構わない。このとき、ＤＯＡ推定部１７による測角結果は、目標移動による誤差を内包した結果として出力される。
　図４の探索範囲生成部１４では、ＤＯＡ推定部１７の推定結果を探索範囲の中心とし、その想定測角誤差の範囲を上下限に設定する。このとき想定測角誤差は従来の測角処理で用いる受信機雑音による誤差はもちろん、目標移動による誤差（想定最大目標速度から計算）も反映した誤差としてよい。また、事前確率分布生成部１５では、μθの角速度成分についてＤＯＡ推定部１７の推定結果を、Ｃθの角度成分については上記の想定測角誤差の２乗の値ないしはその２乗の値に任意の調整係数を乗じた値を設定する。
　図５は、本開示の実施の形態１において、角度および角速度に関する事前情報として追尾処理の出力を用いる場合を示した図である。
　図５の信号処理装置１０Ａ３では、追尾処理部１８は、ＤＯＡＶ推定部１３Ａおよび目標検出部１２で算出した目標の位置および運動諸元の時系列データを用いて、一般的な追尾処理（カルマンフィルタ等）により次の観測タイミングでの目標位置および速度の予測値ならびに予測誤差の共分散行列を生成する。
　図５の探索範囲生成部１４では、角度、角速度ともに予測値を探索範囲の中心に、その予測誤差共分散から探索範囲の上下限を設定する。また、事前確率分布生成部１５では、μθに角度と角速度の予測値、Ｃθに角度と角速度の予測誤差共分散ないしはそれに任意の調整係数を乗じたものを設定する。なお、追尾処理部１８から出力される予測値、予測誤差共分散ともに直交座標での位置、速度となっている場合があるが、その場合は極座標での角度、角速度に対する予測値、予測誤差共分散に変換する一般的な座標変換処理を施す必要があり、その座標変換処理は探索範囲生成部１４および事前確率分布生成部１５のそれぞれにより行われる。
　以上の説明における本実施の形態１の図３から図５記載の信号処理装置１０Ａ１～１０Ａ３のでは、事前情報として、ＤＢＦビーム照射範囲、目標の最大速度の想定値、角速度の推定を行わない測角処理の推定結果、または追尾処理の処理結果のいずれか１つを用いる場合について説明した。ただし、これらの複数の事前情報を任意に組み合わせて使用することももちろん可能である。
　例えば、角度の探索範囲および事前確率のμθとＣθはＤＯＡ推定部１７の推定結果から設定し、角速度の探索範囲および事前確率のμθとＣθは目標の最大速度の想定値から設定してもよい。
　上記の説明では、角度と角速度それぞれに別の種類の事前情報を１つずつ対応させる場合を示したが、角度と角速度それぞれに複数種類の事前情報を対応させることも可能である。例えば、角度の探索範囲および事前確率のμθとＣθを、ＤＯＡ推定処理の推定結果と追尾処理の出力から設定してもよい。その場合、より事前確率の分散が小さい、すなわちＣθの角度成分の値が小さい事前情報を選択的に用いるという動作をさせることもできる。あるいは、両事前情報のμθとＣθの平均から、使用するμθとＣθを生成するという動作をさせることもできる。いずれにしても、複数の事前情報を柔軟に組み合わせることも可能である。
＜動作＞
　次に、図６を参照して、実施の形態１による信号処理装置１０Ａの動作について説明する。
　ステップＳＴ１において、目標検出部１２は、受信信号から目標を検出する。
　ステップＳＴ２において、ＤＯＡＶ推定部１３Ａは、検出された目標の受信信号と、目標の角度および角速度の事前情報とを用いて、目標の角度と角速度の推定を行う。
　以上のように、信号処理装置１０Ａは、アレイアンテナ１の受信信号から目標を検出する目標検出部１２と、検出された目標の受信信号と、目標の角度および角速度の事前情報とを用いて、目標の角度と角速度の推定を行うＤＯＡＶ推定部１３Ａと、を備える。
　このように、目標の角度および角速度の事前情報を用いることにより、演算負荷を低減することができる。また、探索範囲生成部１４が事前情報から目標を探索するための探索範囲を生成して、ＤＯＡＶ推定部１３Ａが生成された探索範囲に基づいて推定を行うことにより、探索範囲を削減できるので、演算負荷を低減することができる。また、事前確率分布生成部１５が事前情報から事前確率分布のパラメータの値を設定し、ＤＯＡＶ推定部１３Ａが設定されたパラメータに基づいて推定を行うことにより、推定精度を向上させることができる。
実施の形態２．
　本開示の実施の形態２による信号処理装置について、図１および図７を参照しながら説明を行う。
　本開示の実施の形態１は、事前情報から探索範囲と事前確率のパラメータの設定を行い、ＭＡＰ推定により角度と角速度を推定する構成を備えている。それに対して、本実施の形態２は、事前情報から探索範囲の設定のみを行い、その探索範囲に対してＭＬＥにより角度と角速度の推定を行うという構成を備える。以降、実施の形態１との相違点について説明を行う。なお、本実施の形態２におけるハードウェア構成は、実施の形態１と同様に図１によって示される。
　図７は本発明の実施の形態２の機能構成図である。本機能構成図で示される処理は、一例として、メモリにプログラムとして記憶され、プロセッサがプログラムを読み込み実行することで実現される。図７に示されているように、信号処理装置１０Ｂは、各種レーダ信号処理部１１、目標検出部１２、ＤＯＡＶ推定部１３Ｂ、および探索範囲生成部１４を備える。
　本開示の実施の形態２のＤＯＡＶ推定部１３Ｂは、ＭＬＥにより、目標に関する受信信号から、式（４）のように尤度が最大となる角度と角速度を求め、求めた角度と角速度を推定結果とする動作を行う。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　ＭＡＰ推定による測角の場合と同様に、対数を取った対数尤度の最大化として式（４）の推定処理を整理すると、式（４）は次の式（５）の最小値探索問題となる。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　式（５）の右辺には、実施の形態１の式（３）の右辺と異なり、事前確率に対応した項は存在しないため、推定処理の評価関数自体に事前情報を作用させる構成とはなっていない。しかし、実際の推定処理は実施の形態１と同様にθに値域を設定した上での探索処理となるため、値域を事前情報により限定することで、演算負荷の低減効果を得ることはできる。
　探索範囲生成部１４では、事前情報から式（５）の最小値探索を行う範囲を生成する。角度、角速度の事前情報から各未知パラメータに対して探索範囲の中心値と上下限を算出する。
　ＤＯＡＶ推定部１３Ｂは、この生成された探索範囲の中で、前述の最小値探索を実施する。これにより探索の範囲を限定することができる。
　また、具体的な事前情報および各情報に対する探索範囲の決定法としては、実施の形態１において図３から図５にて示した形態と同様となる。
　以上のように、信号処理装置１０Ｂは、アレイアンテナ１の受信信号から目標を検出する目標検出部１２と、検出された目標の受信信号と、目標の角度および角速度の事前情報とを用いて、目標の角度と角速度の推定を行うＤＯＡＶ推定部１３Ｂと、を備える。
　このように、目標の角度および角速度の事前情報を用いることにより、演算負荷を低減することができる。また、探索範囲生成部１４が事前情報から目標を探索するための探索範囲を生成して、ＤＯＡＶ推定部１３Ｂが生成された探索範囲に基づいて推定を行うことにより、探索範囲を削減できるので、演算負荷を低減することができる。
　なお、実施形態を組み合わせたり、各実施形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。
　本開示の信号処理装置は、目標の角度と角速度を同時に推定するレーダ装置として用いることができる。
　1　アレイアンテナ、１－１～１－Ｎ　サブアレイ、２－１～２－Ｎ　ＲＦ部、３－１～３－Ｎ　ＡＤコンバータ、１０（１０Ａ（１０Ａ１～１０Ａ３）；１０Ｂ）　信号処理装置、１０ａ　ＡＤＣインタフェース、１０ｂ　表示装置インタフェース、１０ｃ　制御装置インタフェース、１０ｄ　プロセッサ、１０ｅ　メモリ、１１　各種レーダ信号処理部、１２　目標検出部、１３（１３Ａ；１３Ｂ）　ＤＯＡＶ推定部、１４　探索範囲生成部、１５　事前確率分布生成部、１６　諸元情報保持部、１７　ＤＯＡ推定部、１８　追尾処理部。

Claims (14)

  1. 　アレイアンテナが備える複数のサブアレイまたは素子アンテナの受信信号から目標を検出する目標検出部と、
    　検出された目標の受信信号と、目標の角度および角速度に関する事前情報とを用いて、目標の角度と角速度を推定する推定部と、
    を備える信号処理装置。
  2. 　前記事前情報から前記目標を探索するための探索範囲を生成する探索範囲生成部と、
    　前記事前情報から事前確率分布のパラメータの値を設定する事前確率分布生成部と、
    を更に備え、
    　前記推定部は、生成された探索範囲と設定されたパラメータの値とを用いて、前記目標の角度と角速度を推定する、
    請求項１に記載された信号処理装置。
  3. 　前記事前確率分布は正規分布である、請求項２に記載された信号処理装置。
  4. 　前記事前情報から前記目標を探索するための探索範囲を生成する探索範囲生成部を更に備え、
    　前記推定部は、生成された探索範囲を用いて、前記目標の角度と角速度を推定する、
    請求項１に記載された信号処理装置。
  5. 　前記事前情報は、角速度の推定を行わないで角度を推定する測角処理の推定結果、ビーム照射範囲若しくは目標の最大速度の想定値、または追尾処理の処理結果の少なくとも１つを含む、
    請求項１から請求項４のいずれか１項に記載された信号処理装置。
  6. 　前記測角処理はモノパルス測角処理である、請求項５に記載された信号処理装置。
  7. 　前記追尾処理の処理結果は目標の位置と速度の予測値と予測誤差共分散である、請求項５に記載された信号処理装置。
  8. 　前記目標の角度と角速度は仰角と方位角のいずれか１つについての角度と角速度である、請求項１から７のいずれか１項に記載された信号処理装置。
  9. 　前記目標の角度と角速度は仰角と方位角の両方についての角度と角速度である、請求項１から７のいずれか１項に記載された信号処理装置。
  10. 　請求項１から９のいずれか１項に記載された信号処理装置と、
    　前記複数のサブアレイの各サブアレイに対して備えられたＡＤコンバータと、
    を備えるレーダ装置。
  11. 　前記複数のサブアレイは不等間隔に配置されている、請求項１０に記載のレーダ装置。
  12. 　請求項１から９のいずれか１項に記載された信号処理装置と、
    　前記複数の素子アンテナの各素子アンテナに対して備えられたＡＤコンバータと、
    を備えるレーダ装置。
  13. 　前記複数の素子アンテナは不等間隔に配置されている、請求項１２に記載のレーダ装置。
  14. 　目標検出部と推定部とを備える信号処理装置が行う信号処理方法であって、
    　目標検出部により、アレイアンテナが備える複数のサブアレイまたは素子アンテナの受信信号から目標を検出するステップと、
    　推定部により、検出された目標の受信信号と、目標の角度および角速度に関する事前情報とを用いて、目標の角度と角速度の推定を行うステップと、
    を備える、信号処理方法。
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