WO2023027009A1 - レーダ装置及び方位推定方法 - Google Patents

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WO2023027009A1
WO2023027009A1 PCT/JP2022/031517 JP2022031517W WO2023027009A1 WO 2023027009 A1 WO2023027009 A1 WO 2023027009A1 JP 2022031517 W JP2022031517 W JP 2022031517W WO 2023027009 A1 WO2023027009 A1 WO 2023027009A1
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WO
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orientation
azimuth
antennas
target
error
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PCT/JP2022/031517
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English (en)
French (fr)
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泰寛 黒野
卓也 ▲高▼山
裕 長谷川
真忠 保木口
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株式会社デンソー
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Publication date
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    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/86Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
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    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00

Definitions

  • the present disclosure relates to radar equipment.
  • the radar device described in Patent Document 1 below performs direction estimation using Multi-Input and Multi-Output (MIMO). Specifically, the radar device performs two-dimensional direction estimation of the transmission direction and the reception direction using a steering vector that considers both the transmission direction and the reception direction, and identifies a signal having a reception direction different from the transmission direction. ing. The radar device corrects the correlation matrix based on the specified signal so that the accuracy of azimuth estimation is not degraded due to detection of a false azimuth in which no object exists.
  • MIMO Multi-Input and Multi-Output
  • the radar apparatus performs two-dimensional azimuth estimation using a steering vector that considers both the transmission azimuth and the reception azimuth.
  • a problem was found that it is difficult to perform two-dimensional azimuth estimation using
  • a radar device includes a plurality of transmitting antennas, a plurality of receiving antennas, a first azimuth estimator, a second azimuth estimator, and a selector.
  • a first bearing estimator is configured to coherently process a first received signal received by the virtual array to estimate a first bearing.
  • a virtual array consists of multiple transmit antennas and multiple receive antennas. The first orientation is the orientation of the target.
  • the second bearing estimator is configured to coherently process the second received signals received by the antenna array between transmissions or between receptions to estimate a second bearing.
  • An antenna array consists of at least one set of antennas.
  • Each of the at least one set of antennas consists of a plurality of transmit antennas and one of a plurality of receive antennas or one of a plurality of transmit antennas and a plurality of receive antennas.
  • the selector is configured to adopt one of the first orientation and the second orientation depending on the ambient environment and/or target sensing conditions.
  • An antenna device includes a first azimuth calculation unit and a second azimuth calculation unit.
  • the first azimuth calculation unit calculates the first azimuth based on the first received signal received by the virtual array using more antennas.
  • the first received signal is affected by the difference between the transmitted and received azimuths, but the first azimuth has a higher resolution due to the fact that the virtual array uses more antennas.
  • the second bearing is calculated by the second bearing based on the second received signal that is not affected by the difference between the transmission bearing and the reception bearing.
  • one of the first orientation and the second orientation is employed depending on the surrounding environment and/or target sensing conditions. By adopting the first orientation or the second orientation depending on the surrounding environment and/or target detection conditions, the processing load can be reduced more than when two-dimensional orientation estimation is performed. Therefore, it is possible to increase the azimuth estimation accuracy while suppressing the processing load.
  • a bearing estimation method in another aspect of the present disclosure transmits transmission waves from a plurality of transmitting antennas and coherently processes a first received signal received by a virtual array to estimate a first bearing
  • Second received signals received by the antenna array are coherently processed between transmissions or between receptions to estimate a second bearing, and depending on the surrounding environment and/or target detection conditions, the first bearing and the second Adopt one of the orientations.
  • a virtual array consists of multiple transmit antennas and multiple receive antennas.
  • the first orientation is the orientation of the target.
  • the antenna array consists of at least one set of antennas.
  • Each of the at least one set of antennas consists of a plurality of transmit antennas and one of a plurality of receive antennas or one of a plurality of transmit antennas and a plurality of receive antennas. .
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a radar device according to an embodiment
  • FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining the phases of received signals received by virtual antennas composed of three transmitting antennas and two receiving antennas
  • FIG. 4 is a diagram for explaining phases of reception signals received by six reception antennas
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a situation in which the transmission direction is the same as the reception direction and ghosts do not occur
  • FIG. 10 is a diagram showing another example of a situation in which the transmission direction is the same as the reception direction and no ghost occurs
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a situation in which a transmission direction is different from a reception direction and a ghost occurs
  • FIG. 10 is a diagram showing another example of a situation where a transmission direction is different from a reception direction and a ghost occurs.
  • FIG. 10 is a diagram showing phases of signals received by virtual antennas when the transmission azimuth is different from the reception azimuth;
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a situation in which direction estimation accuracy tends to decrease when a transmission direction is different from a reception direction;
  • FIG. 10 is a diagram showing another example of a situation in which the accuracy of azimuth estimation tends to decrease when the transmission azimuth is different from the reception azimuth. It is a figure explaining MIMO, MISO, and SIMO.
  • 4 is a flow chart showing the procedure of azimuth determination processing according to the present embodiment.
  • FIG. 6 is a flow chart showing one detection state determination according to the present embodiment. It is a figure explaining calculation of the number of waves which is one of the detection conditions concerning this embodiment.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing a method of estimating the inclination of a target according to the embodiment;
  • the radar device 100 includes a transmitting antenna section 10, a receiving antenna section 20, and a processing device 30. Radar device 100 is also connected to camera 80 , GPS receiver 90 , and map database 95 . In this embodiment, the radar device 100 is mounted on a mobile object (specifically, a vehicle 50).
  • the processing device 30 includes a CPU 31, a ROM 32, and a RAM 33, and the CPU 31 executes programs stored in the ROM 32 to realize various functions.
  • the method of realizing these functions is not limited to software, and some or all of the functions may be realized using hardware combining logic circuits, analog circuits, and the like.
  • a camera 80 and a GPS receiver 90 are connected to the processing device 30 .
  • the camera 80 captures an image of the road in front of which the vehicle 50 is traveling, and outputs the road image to the processing device 30 .
  • GPS receiver 90 receives current position information of vehicle 50 from GPS satellites and outputs the current position information to processing device 30 .
  • a database 95 storing map information is connected to the processing device 30 , and the processing device 30 acquires the map information from the database 95 .
  • the processing device 30 supplies a transmission signal with a predetermined frequency to the transmission antenna section 10 .
  • the processing device 30 processes the received signal output from the receiving antenna unit 20, and calculates the direction of the target with respect to the radar device 100, the distance from the radar device 100 to the target, the speed of the target with respect to the radar device 100, and the like. .
  • the radar device 100 is a Multi-Input and Multi-Output (MIMO) radar device that simultaneously transmits and receives radio waves using a plurality of antennas.
  • MIMO Multi-Input and Multi-Output
  • FIG. 2 shows an example in which the transmitting antenna section 10 according to this embodiment has three transmitting antennas Tx1, Tx2, and Tx3.
  • the transmission antennas Tx1, Tx2, and Tx3 simultaneously and repeatedly transmit transmission waves in predetermined transmission directions based on transmission signals supplied from the processing device 30.
  • FIG. 1 shows an example in which the transmitting antenna section 10 according to this embodiment has three transmitting antennas Tx1, Tx2, and Tx3.
  • the transmission antennas Tx1, Tx2, and Tx3 simultaneously and repeatedly transmit transmission waves in predetermined transmission directions based on transmission signals supplied from the processing device 30.
  • the transmitting antennas Tx1, Tx2, and Tx3 are arranged in a line with an interval Da along the preset arrangement direction.
  • the transmitting antennas Tx1, Tx2, and Tx3 transmit transmission waves of predetermined frequencies in predetermined transmitting directions from the transmitting antennas Tx1, Tx2, and Tx3.
  • the transmitting antennas Tx1, Tx2, and Tx3 are arranged so that a phase difference of 2 ⁇ occurs between adjacent antennas on the path to the target.
  • FIG. 2 shows an example in which the receiving antenna section 20 according to this embodiment has two receiving antennas Rx1 and Rx2.
  • the receiving antennas Rx1 and Rx2 are arranged in a row at intervals Da along a preset arrangement direction.
  • the receiving antennas Rx1 and Rx2 receive a reflected wave of a predetermined frequency arriving from a predetermined arrival direction (that is, reception direction) and output a received signal.
  • the receiving antennas Rx1 and Rx2 are arranged so that there is a phase difference ⁇ between adjacent antennas on the path from the target.
  • Each of the receiving antennas Rx1 and Rx2 receives reflected waves generated by reflection of the transmitted waves transmitted from the transmitting antennas Tx1, Tx2 and Tx3 by the target.
  • Each of the receiving antennas Rx1 and Rx2 repeatedly receives three reflected waves whose phases are shifted by 2 ⁇ , and repeatedly outputs three received signals whose phases are different by 2 ⁇ .
  • the phase of the receiving antenna Rx2 is ⁇ shifted from the phase of the receiving antenna Rx1. Therefore, as shown in FIG. 2, the receiving antenna section 20 outputs six received signals whose phases are shifted by ⁇ .
  • the phase difference ⁇ 2 of the N receiving antennas Rxn is 1/N of the phase difference ⁇ 1 of the M transmitting antennas Txm. Therefore, the receiving antenna section 20 outputs M ⁇ N received signals whose phases are shifted by ⁇ 2.
  • the received signals output from the receiving antenna section 20 are equal to the received signals output from the six receiving antennas Rx1, Rx2, Rx3, Rx4, Rx5, and Rx6 shown in FIG.
  • the six receiving antennas Rx1, Rx2, Rx3, Rx4, Rx5, and Rx6 shown in FIG. are placed.
  • the radar apparatus 100 virtually forms M ⁇ N receiving antennas from M transmitting antennas Txm and N receiving antennas Rxn.
  • the virtual M ⁇ N receiving antennas formed by the radar device 100 are hereinafter referred to as a virtual array.
  • the radar apparatus 100 achieves a azimuth resolution equivalent to that of a radar apparatus having one transmitting antenna and M ⁇ N receiving antennas.
  • the radar apparatus 100 processes received signals received by the formed virtual array to estimate the azimuth of the target. At this time, as shown in FIGS. 4 and 5, when the transmission azimuth of the transmitted wave coincides with the reception azimuth of the reflected wave (that is, the direction in which the reflected wave arrives), the radar apparatus 100 can achieve high resolution and high accuracy. Able to estimate direction with accuracy.
  • FIG. 9 shows a situation where the vehicle 50 is traveling on a road with a relatively small radius of curvature (that is, a sharp curve) and the distance to the target 60 is relatively long.
  • the inclination of the target 60 with respect to the vehicle 50 becomes relatively large while the vehicle is traveling around a sharp curve. Therefore, the radar wave emitted forward from the radar device 100 of the vehicle 50 is obliquely incident on the rear surface of the target 60 .
  • the intensity of the reflected wave becomes weaker than in the case of perpendicular incidence on the rear surface.
  • the transmission wave radiated from the radar device 100 has high directivity in the forward direction, the intensity of the transmission wave in a direction oblique to the radar device 100 is weak.
  • the path along which the reflected wave returns from the target 60 to the radar device 100 includes a direct path and an indirect path.
  • a direct path causes the reflected wave to return directly to the radar device 100 .
  • the indirect path the reflected wave is reflected by the side wall 71 and indirectly returns to the radar device 100 .
  • the distance difference between the direct route and the indirect route is small. Therefore, when frequency analysis (for example, Fast Fourier Transform) is performed on the received signal to calculate the distance and relative velocity to the target, the first distance and first relative velocity are converted to the second distance and second Difficult to separate from relative velocity.
  • the first distance and first relative velocity are based on the direct reflected wave returning on the direct path.
  • the second distance and second relative velocity are based on the indirect reflected waves returning on the indirect path. Therefore, in the ambient environment shown in FIG. 9, the accuracy of azimuth estimation of the target 60 using MIMO is likely to decrease.
  • FIG. 10 shows a situation in which the vehicle 50 is traveling on a road on which side walls 72 and 73 are provided on both sides of the vehicle 50 along the traveling direction.
  • two indirectly reflected waves whose transmission azimuth differs from the reception azimuth return to the radar device 100 .
  • One of the two indirectly reflected waves is reflected by the side wall 71 and returns to the radar device 100 , and the remaining one is reflected by the side wall 72 and returns to the radar device 100 .
  • the first distance and the first relative velocity based on the directly reflected wave are changed from the second distance and the second relative velocity based on the indirect reflected wave. Difficult to separate.
  • the direction estimated using MIMO is likely to be judged as a ghost. That is, the direction estimated using MIMO is likely to be determined as the direction in which the target does not actually exist. Therefore, in the ambient environment shown in FIG. 10, the accuracy of azimuth estimation of the target 60 using MIMO is likely to decrease.
  • the processing device 30 targets one of the first orientation and the second orientation depending on whether or not the surrounding environment and/or detection conditions tend to reduce the accuracy of orientation estimation using MIMO. adopted as the direction of
  • the first azimuth is the azimuth of the target estimated based on the first received signal received by MIMO.
  • the second bearing is the estimated target bearing based on the second received signal received by Multi-Input and Single-Output (MISO) or Single-Input and Multi-Output (SIMO).
  • MISO Multi-Input and Single-Output
  • SIMO Single-Input and Multi-Output
  • FIG. 11 shows antennas used in MIMO, MISO, and SIMO.
  • FIG. 11 shows an example in which the transmitting antenna section 10 has three transmitting antennas Tx1, Tx2 and Tx3, and the receiving antenna section 20 has three receiving antennas Rx1, Rx2 and Rx3.
  • MxN virtual arrays are formed from M transmitting antennas Txm and N receiving antennas Rxn. Then, in MIMO, the processing device 30 coherently processes the M ⁇ N first received signals received by the virtual array to estimate the first azimuth.
  • the antenna spacing of the virtual array is Da.
  • M transmit antennas Txm and one of N receive antennas Rxn form an antenna array.
  • the processing device 30 then coherently processes the M first received signals received by the antenna array between transmissions to estimate the first bearing. That is, in MISO, even if the transmission azimuth is different from the reception azimuth, the second azimuth is estimated based on M second received signals whose phase differences are constant.
  • the antenna spacing of the antenna array is Da.
  • one receiving antenna to be selected from N receiving antennas Rxn may be changed in order, and M second received signals may be obtained N times.
  • the processing device 30 may average the M second received signals for N times to calculate the M second received signals.
  • one of M transmitting antennas Txm and N receiving antennas Rxn form an antenna array.
  • the processing device 30 coherently processes the N second received signals received by the antenna array to estimate the second azimuth. That is, in SIMO, even if the transmission azimuth is different from the reception azimuth, the second azimuth is estimated based on N second received signals whose phase differences are constant.
  • the antenna spacing of the antenna array is Da.
  • one transmitting antenna to be selected from M transmitting antennas Txm may be changed in order, and N second received signals may be acquired M times.
  • the processing device 30 may average the N second received signals for M times to calculate the N second received signals.
  • the processing device 30 preferentially adopts the first orientation as the orientation of the target, and adopts the second orientation as the orientation of the target in surrounding environments and/or detection situations where the accuracy of orientation estimation using MIMO is likely to decrease. adopt.
  • the processing device 30 applies an algorithm such as FFT to frequency-analyze the first received signal output from the receiving antenna unit 20, calculates a distance-velocity spectrum, and extracts a peak of the calculated distance-velocity spectrum. do. If multiple peaks exist, ie, multiple targets are detected, processor 30 extracts multiple peaks.
  • FFT Fast Fourier transform
  • the processing device 30 calculates the distance and speed of the target based on the extracted peaks.
  • the processing device 30 executes the processing of S30 to S80 for each peak extracted in S10 (that is, for each target).
  • the processing device 30 determines whether or not the first direction estimated by MIMO is a ghost for each peak extracted in S10. Specifically, the processing device 30 calculates an error e1, which will be described later, and determines that the extracted peak is a ghost when the calculated error e1 is equal to or greater than the determination threshold.
  • the processing device 30 determines whether or not the target based on the extracted peak is a history target. That is, the processing device 30 determines whether or not the target based on the extracted peak is a target that has been detected in the past and stored as a target being tracked.
  • the processing device 30 determines the surrounding environment and/or detection status of the radar device 100. Specifically, in S50, the processing device 30 executes the following determinations (i) to (ix).
  • the surrounding environment includes the radius of curvature of the road on which the vehicle 50 is traveling.
  • the processing device 30 extracts the shape of the road in the road image output from the camera 80, and estimates the radius of curvature based on the extracted shape of the road.
  • the processing device 30 may identify the road on which the vehicle is traveling from the map information and the current position information, and estimate the radius of curvature of the identified road.
  • the processing device 30 may estimate the radius of curvature from the amount of operation of the steering wheel of the vehicle 50 . If the estimated radius of curvature is smaller than the radius threshold, that is, if the curve is sharp, it is determined that there is a problem with MIMO.
  • the surrounding environment includes the distance calculated in S20.
  • the processing device 30 determines that there is a problem with MIMO when the distance is greater than the distance threshold.
  • the processing device 30 determines that there is a problem with MIMO when the radius of curvature is smaller than the radius threshold and the distance is larger than the distance threshold. That is, the processing device 30 makes determination by combining (i) and (ii).
  • the ambient environment includes the tilt of the target.
  • the processing device 30 estimates the inclination of the target from the radius of curvature of the road and the distance to the target. Then, the processing device 30 determines that there is a problem with MIMO when the radius of curvature is smaller than the radius threshold and the tilt of the target is equal to or greater than the tilt threshold.
  • the detection status includes whether or not the target is a history target and whether or not it has been determined as a ghost.
  • the processing device 30 determines that there is a problem with MIMO when the target is a history target and the target is determined as a ghost.
  • the detection status includes error e1 and error e2.
  • the error e1 corresponds to the error between the first received signal and the first restored signal.
  • the first restored signal corresponds to a signal obtained by restoring the first received signal on the assumption that the transmission azimuth is the same as the reception azimuth in the first azimuth.
  • the error e2, like the error e1 corresponds to the error between the second received signal and the second restored signal.
  • the processing device 30 executes the subroutine shown in FIG.
  • the processing device 30 applies a direction-of-arrival estimation algorithm to the first received signal received by the virtual array in MIMO to estimate the first azimuth.
  • Direction-of-arrival estimation algorithms include MUSIC, DBF, Capon, and ESPRIT.
  • the processing device 30 performs fitting based on the first azimuth estimated in S100, and calculates the error e1. Specifically, the processing device 30 calculates a mode matrix A1 in the first orientation, and calculates a generalized inverse matrix B1 of the mode matrix A1.
  • the mode matrix A1 is a K ⁇ (M ⁇ N) matrix. K is the calculated number of first orientations. Further, the processing device 30 multiplies the generalized inverse matrix B1 by the first received signal vector x1 to calculate the power vector s1 in the first direction.
  • the power vector s1 is a vector with K elements.
  • the processing device 30 applies a direction-of-arrival estimation algorithm to the second received signal received by the array antenna in MISO or SIMO to estimate the second azimuth.
  • the processing device 30 performs fitting based on the second azimuth estimated in S120, and calculates an error e2. Specifically, similarly to the process of S110, the processing device 30 calculates the mode matrix A2 in the second direction and calculates the generalized inverse matrix B2 of the mode matrix A2.
  • the processing device 30 determines whether the error e1 is smaller than the error e2. If the processing device 30 determines in S140 that the error e1 is smaller than the error e2, it determines in S150 that there is no problem with MIMO. If the processing device 30 determines that the error e1 is greater than or equal to the error e2, it determines that there is a problem with MIMO in S160.
  • the detection status includes the first wavenumber and the second wavenumber.
  • the processing device 30 calculates the eigenvalues of the correlation matrix of the first received signal when calculating the first azimuth. Among the calculated eigenvalues, the processing device 30 sets the number of eigenvalues larger than the specific threshold as the first wave number.
  • the first wavenumber corresponds to the wavenumber arriving at the MIMO virtual array.
  • the processing device 30 calculates the eigenvalues of the correlation matrix of the second received signal when calculating the second direction.
  • the processing device 30 sets, among the calculated eigenvalues, the number of eigenvalues whose magnitude is greater than the specific threshold as the second wave number.
  • the second wave number corresponds to the number of waves arriving at the MISO or SIMO array antenna.
  • the accuracy of azimuth estimation decreases. Therefore, if the first wavenumber is smaller than the second wavenumber, it is determined that there is no problem with MIMO, and if the second wavenumber is smaller than the first wavenumber, it is determined that there is a problem with MIMO.
  • the detection status includes an azimuth prediction value predicted from past detection information of the detected target.
  • a detected target corresponds to a target that is stored as a historical target.
  • the processing device 30 performs determination (viii) when the target corresponding to the peak extracted in S10 has already been detected, and the target corresponding to the peak extracted in S10 is the target detected for the first time in this processing cycle. If so, the determination of (viii) is not performed.
  • the processing device 30 executes the subroutine shown in FIG.
  • the processing device 30 predicts the azimuth of the target in the current processing cycle based on the past detection information of the detected target, and calculates the azimuth prediction value.
  • the processing device 30 estimates the first bearing based on the first received signal received by the virtual array in MIMO.
  • the processing device 30 estimates the second azimuth based on the second received signal received by the MISO or SIMO array antenna.
  • the processing device 30 determines whether the first bearing estimated at S210 is closer to the predicted bearing value calculated at S200 than the second bearing estimated at S220. When the processing device 30 determines that the first orientation is closer to the predicted orientation value than the second orientation, the processing device 30 proceeds to the processing of S240 and determines that there is no problem with MIMO. When the processing device 30 determines that the second orientation is closer to the predicted orientation value than the first orientation, the processing device 30 proceeds to the processing of S250 and determines that there is a problem with MIMO.
  • the detection state includes the tilt ⁇ of the target 60 estimated on the assumption that the target 60 is a vehicle.
  • the processing device 30 executes the subroutine shown in FIG.
  • the processing device 30 acquires the linear distance La to the target from the FFT result.
  • the processing device 30 estimates the inclination ⁇ .
  • the inclination of the tangential line of the curve of the road with respect to the traveling direction of the radar device 100 is calculated as the inclination ⁇ .
  • the slope ⁇ is calculated using the following equation (1), the linear distance La, and the radius of curvature Ra of the road.
  • the processing device 30 calculates the radius of curvature Ra of the road from the road image.
  • the processing device 30 may calculate the radius of curvature Ra of the road from map information and current position information.
  • the processing device 30 may estimate the radius of curvature from the amount of operation of the steering wheel of the vehicle 50 .
  • the processing device 30 determines whether or not the tilt ⁇ estimated in S310 is equal to or greater than the set tilt threshold. If the processing device 30 determines that the tilt ⁇ is less than the tilt threshold, it determines in S330 that there is no problem with MIMO. If the processing device 30 determines that the tilt ⁇ is equal to or greater than the tilt threshold, it determines in S340 that there is a problem with MIMO.
  • the processing device 30 does not have to perform all of the determinations (i) to (ix).
  • the processing device 30 may perform at least one determination among (i) to (ix).
  • the processing device 30 may omit overlapping processes in (i) to (ix). For example, when the processing device 30 performs the determinations of (vi) and (viii), since the first azimuth and the second azimuth are estimated in (vi), the first azimuth and the second azimuth are estimated in (viii). Orientation estimation can be omitted.
  • the processing device 30 determines whether or not there is a problem with MIMO. If the judgments of (i) to (ix) in S50 include the judgment that there is a problem with MIMO, the processing device 30 judges that there is a problem with MIMO, and proceeds to the processing of S70. If the judgments (i) to (ix) in S50 do not include the judgment that there is a problem with MIMO, the processing device 30 judges that there is no problem with MIMO, and proceeds to the process of S80.
  • the processing device 30 adopts the first azimuth estimated using MIMO as the azimuth of the target.
  • the processing device 30 may not have calculated the first azimuth depending on the determination made among (i) to (ix). If the processing device 30 has not calculated the first bearing, in S70, the processing device 30 calculates the first bearing based on the first received signal.
  • the processing device 30 adopts the second azimuth estimated using MISO or SIMO as the azimuth of the target.
  • the processing device 30 may not have calculated the second azimuth depending on the determination performed among (i) to (ix). If the processing device 30 has not calculated the second bearing, in S70, the processing device 30 calculates the second bearing based on the second received signal.
  • a higher-resolution first azimuth can be calculated based on the first received signal received by a virtual array using more antennas and affected by the difference between the transmission azimuth and the reception azimuth.
  • a second bearing may be calculated based on the second received signal that is not affected by the difference between the transmission bearing and the reception bearing.
  • one of the first orientation and the second orientation is employed depending on the surrounding environment and/or target sensing conditions. By adopting the first orientation or the second orientation depending on the surrounding environment and/or the detection status of the target, the processing device 30 can reduce the processing load more than when performing two-dimensional orientation estimation. Therefore, it is possible to increase the azimuth estimation accuracy while suppressing the processing load.
  • the processing device 30 can estimate the radius of curvature of the road on which the vehicle is traveling based on the shape of the road in the image.
  • the processing device 30 can estimate the radius of curvature of the road on which the vehicle is traveling based on the map information and the current position information.
  • the processing device 30 can improve the accuracy of azimuth estimation by adopting the second azimuth when the distance to the target is greater than the distance threshold.
  • the processing device 30 adopts the first orientation when the error e1 is smaller than the error e2, and adopts the second orientation when the error e1 is larger than the error e2. As a result, it is possible to improve the azimuth estimation accuracy.
  • the processing device 30 adopts the first orientation when the first wavenumber is smaller than the second wavenumber, and adopts the second orientation when the first wavenumber is larger than the second wavenumber. As a result, it is possible to improve the azimuth estimation accuracy.
  • the processing device 30 can increase the azimuth estimation accuracy by adopting the second azimuth when the estimated inclination of the target is greater than or equal to the inclination threshold.
  • the processing device 30 can increase the azimuth estimation accuracy by adopting the azimuth closer to the azimuth prediction value, out of the first azimuth and the second azimuth.
  • the antenna spacing Da of the virtual array is set to be the same as the antenna spacing Da of the antenna array. As a result, it is possible to improve the azimuth estimation accuracy.
  • the camera 80 is connected to the processing device 30. However, if the processing device 30 does not estimate the radius of curvature of the road based on the road image, the camera 80 may not be connected. .
  • the GPS receiver 90 is connected to the processing device 30, and the map information is input to the processing device 30. The processing device 30 calculates the radius of curvature of the road based on the map information and the current position information. When not estimated, the GPS receiver 90 may not be connected to the processing device 30 and the map information may not be input to the processing device 30 .

Abstract

本開示の1つの局面のレーダ装置は、複数の送信アンテナと、複数の受信アンテナと、第1方位推定部(S70,S100,S210)と、第2方位推定部(S80,S120,S220)と、選択部(S70,S80)と、を備える。第1方位推定部は、仮想アレーにより受信された第1受信信号をコヒーレントに処理して、第1方位を推定する。第2方位推定部は、アンテナアレーにより受信された第2受信信号を送信間又は受信間でコヒーレントに処理して、第2方位を推定する。選択部は、周囲環境及び/又は前記ターゲットの検知状況に応じて、第1方位又は第2方位を採用する。

Description

レーダ装置及び方位推定方法 関連出願の相互参照
 本国際出願は、2021年8月24日に日本国特許庁に出願された日本国特許出願第2021-136369号に基づく優先権を主張するものであり、日本国特許出願第2021-136369号の全内容を本国際出願に参照により援用する。
 本開示は、レーダ装置に関する。
 下記特許文献1に記載のレーダ装置は、Multi-Input and Multi-Output(MIMO)を用いた方位推定を実行する。具体的には、上記レーダ装置は、送信方位と受信方位の両方を考慮したステアリングベクトルを用いて送信方位及び受信方位の2次元方位推定を行い、送信方位と異なる受信方位を有する信号を特定している。上記レーダ装置は、物体が存在しない偽の方位が検出されることによる方位推定精度の低下が生じないように、特定した信号に基づいて相関行列を補正している。
国際公開第2019/155625号
 発明者の詳細な検討の結果、上記レーダ装置は、送信方位と受信方位の両方を考慮したステアリングベクトルを用いて2次元方位推定を行うため、処理負荷が大きく、検出されたすべての方位に対して2次元方位推定を行うことは困難であるという課題が見出された。
 本開示の1つの局面は、処理負荷を抑制しつつ、方位推定精度を高めることができることが望ましい。
 本開示の1つの局面のレーダ装置は、複数の送信アンテナと、複数の受信アンテナと、第1方位推定部と、第2方位推定部と、選択部と、を備える。第1方位推定部は、仮想アレーにより受信された第1受信信号を、コヒーレントに処理して、第1方位を推定するように構成される。仮想アレーは、複数の送信アンテナと複数の受信アンテナとで構成される。第1方位はターゲットの方位である。第2方位推定部は、アンテナアレーにより受信された第2受信信号を、送信間又は受信間でコヒーレントに処理して、第2方位を推定するように構成される。アンテナアレーは、アンテナの少なくとも1つの組から構成される。アンテナの少なくとも1つの組の各々は、複数の送信アンテナと、複数の受信アンテナのうちの1つとから、又は、複数の送信アンテナのうちの1つと、複数の受信アンテナとから、構成されている。選択部は、周囲環境及び/又はターゲットの検知状況に応じて、第1方位及び第2方位のうちの一方を採用するように構成される。
 本開示の1つの局面のアンテナ装置は、第1方位算出部と第2方位算出部とを備える。第1方位算出部により、より多くのアンテナを用いた仮想アレーにより受信された第1受信信号に基づいて、第1方位が算出される。第1受信信号は、送信方位と受信方位との相違の影響を受けるが、仮想アレーがより多くのアンテナを用いていることにより、第1方位はより高分解能である。また、第2方位算出部により、送信方位と受信方位との相違の影響を受けない第2受信信号に基づいて、第2方位が算出される。さらに、周囲環境及び/又はターゲットの検知状況に応じて、第1方位及び第2方位のうちの一方が採用される。周囲環境及び/又はターゲットの検知状況に応じて、第1方位又は第2方位を採用することにより、2次元方位推定を実行する場合よりも処理負荷を抑制できる。したがって、処理負荷を抑制しつつ、方位推定精度を高めることができる。
 本開示の別の1つの局面の方位推定方法は、複数の送信アンテナから送信波を送信し、仮想アレーにより受信された第1受信信号を、コヒーレントに処理して、第1方位を推定し、アンテナアレーにより受信された第2受信信号を、送信間又は受信間でコヒーレントに処理して、第2方位を推定し、周囲環境及び/又はターゲットの検知状況に応じて、第1方位及び第2方位のうちの一方を採用する。仮想アレーは、複数の送信アンテナと複数の受信アンテナとで構成される。第1方位は、ターゲットの方位である。アンテナアレーは、アンテナの少なくとも一つの組で構成される。アンテナの少なくとも一つの組の各々は、複数の送信アンテナと、複数の受信アンテナのうちの1つとから、又は、複数の送信アンテナのうちの1つと、複数の受信アンテナとから、構成されている。
 本開示の別の1つの局面の方位推定方法によれば、上記レーダ装置と同様の効果を奏する。
本実施形態に係るレーダ装置の概略構成を示すブロック図である。 3個の送信アンテナと2個の受信アンテナから構成される仮想アンテナで受信される受信信号の位相を説明する図である。 6個の受信アンテナで受信される受信信号の位相を説明する図である。 送信方位が受信方位と同一でゴーストが発生しない状況の一例を示す図である。 送信方位が受信方位と同一でゴーストが発生しない状況の別の一例を示す図である。 送信方位が受信方位と異なりゴーストが発生する状況の一例を示す図である。 送信方位が受信方位と異なりゴーストが発生する状況の別の一例を示す図である。 送信方位が受信方位と異なる場合における仮想アンテナでの受信信号の位相を示す図である。 送信方位が受信方位と異なる場合に、方位推定精度が低下しやすい状況の一例を示す図である。 送信方位が受信方位と異なる場合に、方位推定精度が低下しやすい状況の別の一例を示す図である。 MIMOとMISOとSIMOを説明する図である。 本実施形態に係る方位判定処理の手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係る検知状況判定の一つを示すフローチャートである。 本実施形態に係る検知状況の一つである波数の算出を説明する図である。 本実施形態に係る検知状況判定の別の一つを示すフローチャートである。 本実施形態に係る検知状況判定の別の一つを示すフローチャートである。 本実施形態に係るターゲットの傾きを推定する手法を示す説明図である
 以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
 (1.第1実施形態)
 <1-1.レーダ装置の構成>
 本実施形態に係るレーダ装置100の構成について、図1を参照して説明する。
 レーダ装置100は、送信アンテナ部10と、受信アンテナ部20と、処理装置30と、を備える。また、レーダ装置100は、カメラ80と、GPS受信機90と、地図データベース95と、に接続されている。本実施形態では、レーダ装置100は、移動体(具体的には車両50)に搭載されている。
 処理装置30は、CPU31、ROM32、RAM33を備え、CPU31が、ROM32に記憶されているプログラムを実行することにより、各種機能を実現する。これらの機能を実現する手法は、ソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の機能を、論理回路やアナログ回路等を組み合わせたハードウェアを用いて実現してもよい。
 処理装置30には、カメラ80及びGPS受信機90が接続されている。カメラ80は、車両50が走行中の道路前方を撮影し、道路画像を処理装置30へ出力する。GPS受信機90は、GPS衛星から車両50の現在位置情報を受信し、現在位置情報を処理装置30へ出力する。また、処理装置30には、地図情報を記憶したデータベース95が接続されており、処理装置30は、データベース95から地図情報を取得する。
 処理装置30は、送信アンテナ部10に所定周波数の送信信号を供給する。また、処理装置30は、受信アンテナ部20から出力された受信信号を処理して、レーダ装置100に対するターゲットの方位、レーダ装置100からターゲットまでの距離、レーダ装置100に対するターゲットの速度などを算出する。
 送信アンテナ部10は、M個の送信アンテナTxm(Mは2以上の整数、m=1,…,M)を有する。受信アンテナ部20は、N個の受信アンテナRxn(Nは2以上の整数、n=1,…,N)を有する。レーダ装置100は、複数のアンテナで同時に電波を送受信するMulti-Input and Multi-Output(MIMO)レーダ装置である。
 図2は、本実施形態に係る送信アンテナ部10が、3個の送信アンテナTx1,Tx2,Tx3を有する例を示す。送信アンテナTx1,Tx2,Tx3は、処理装置30から供給された送信信号に基づいて、所定の送信方位へ同時に送信波を繰り返し送信する。
 送信アンテナTx1,Tx2,Tx3は、予め設定された配列方向に沿って間隔Daで一列に配置されている。送信アンテナTx1,Tx2,Tx3は、送信アンテナTx1,Tx2,Tx3から所定の送信方位へ所定周波数の送信波を送信する。送信アンテナTx1,Tx2,Tx3は、ターゲットまでの経路において、隣り合うアンテナ間で2×αの位相差が生じるように、配置されている。
 図2は、本実施形態に係る受信アンテナ部20が、2個の受信アンテナRx1,Rx2を有する例を示す。受信アンテナRx1,Rx2は、予め設定された配列方向に沿って間隔Daで一列に配列されている。受信アンテナRx1,Rx2は、所定の到来方位(すなわち受信方位)から到来した所定周波数の反射波を受信して受信信号を出力する。受信アンテナRx1,Rx2は、ターゲットからの経路において、隣り合うアンテナ間でαの位相差が生じるように、配置されている。
 受信アンテナRx1、Rx2の各々は、送信アンテナTx1,Tx2,Tx3から送信された送信波がターゲットで反射されて生じた反射波を受信する。受信アンテナRx1,Rx2の各々は、2×αずつ位相がずれた3つの反射波を繰り返し受信して、2×αずつ位相が異なる3つの受信信号を繰り返し出力する。
 受信アンテナRx2の位相は、受信アンテナRx1の位相とαずれている。したがって、図2に示すように、受信アンテナ部20は、αずつ位相がずれた6個の受信信号を出力する。本実施形態では、N個の受信アンテナRxnの位相差Δφ2が、M個の送信アンテナTxmの位相差Δφ1の1/Nである。そのため、受信アンテナ部20は、Δφ2ずつ位相がずれたM×N個の受信信号を出力する。
 受信アンテナ部20から出力される受信信号は、図3に示す6個の受信アンテナRx1,Rx2,Rx3,Rx4,Rx5,Rx6から出力される受信信号と等しい。図3に示す6個の受信アンテナRx1,Rx2,Rx3,Rx4,Rx5,Rx6は、所定の配列方向に沿って、ターゲットからの経路において、隣り合うアンテナ間でαの位相差が生じるように、配置されている。
 すなわち、レーダ装置100は、M個の送信アンテナTxmと、N個の受信アンテナRxnとから、M×N個の受信アンテナを仮想的に形成している。以下では、レーダ装置100が形成する仮想的なM×N個の受信アンテナを仮想アレーと称する。
 レーダ装置100は、M+N個のアンテナを用いて仮想アレーを形成することにより、1個の送信アンテナとM×N個の受信アンテナを備えるレーダ装置と同等の方位分解能を実現する。
 <1-2.MIMOによる方位推定精度の低下>
 レーダ装置100は、形成した仮想アレーで受信した受信信号を処理してターゲットの方位を推定する。このとき、図4及び図5に示すように、送信波の送信方位が反射波の受信方位(すなわち、反射波が到来する方向)と一致する場合には、レーダ装置100は、高い分解能で高精度に方位を推定できる。
 一方で、図6及び図7に示すように、送信方位が受信方位と異なる場合には、ターゲットの方位の推定精度が低下しやすい。図8に示すように、送信方位と異なる方位から反射波が受信アンテナRx1,Rx2へ到来した場合、ターゲットからの経路において、受信アンテナRx1と受信アンテナRx2との間に生じる位相差がαからβに変化する。したがって、M×N個の受信信号の位相差が一定にならないため、方位の推定精度が低下する。
 特に、図9及び図10に示す周囲環境では、送信方位が受信方位と同一である受信信号が、送信方位が受信方位と異なる受信信号の影響を受けやすい。そのため、MIMOによる推定方位の精度が低下する。
 図9は、車両50が、曲率半径が比較的小さい(すなわち急カーブ)の道路を走行していて、ターゲット60までの距離が比較的大きい状況を示している。急カーブの走行中では、車両50に対するターゲット60の傾きが比較的大きくなる。そのため、車両50のレーダ装置100から前方へ放射されたレーダ波は、ターゲット60の後面に斜めに入射する。その結果、後面に垂直に入射する場合と比べて、反射波の強度が弱くなる。また、レーダ装置100から放射された送信波は、前方に高い指向性を有するため、レーダ装置100に対して斜め方向における送信波の強度が弱くなる。
 さらに、ターゲット60からレーダ装置100へ反射波が戻る経路は、直接経路と間接経路とを含む。直接経路は、反射波がレーダ装置100へ直接戻る。間接経路は、反射波が側壁71に反射して間接的にレーダ装置100へ戻る。急カーブでは、直接経路と間接経路との距離差が小さい。そのため、受信信号を周波数解析(例えば、Fast Fourier Transform)して、ターゲットまでの距離及び相対速度を算出したときに、第1の距離及び第1の相対速度を、第2の距離及び第2の相対速度から分離することが難しい。第1の距離及び第1の相対速度は、直接経路で戻った直接反射波に基づいている。第2の距離及び第2の相対速度は、間接経路で戻った間接反射波に基づいている。したがって、図9に示す周囲環境では、MIMOを用いたターゲット60の方位推定の精度が低下しやすい。
 また、図10は、車両50が、車両50の両側に進行方向に沿って側壁72,73が設けられている道路を走行している状況を示している。このような周囲環境では、送信方位が受信方位と異なる2つの間接反射波がレーダ装置100へ戻る。2つの間接反射波のうちの1つは、側壁71で反射してレーダ装置100へ戻り、残りの1つは、側壁72で反射してレーダ装置100へ戻る。さらに、直接経路と間接経路との距離差が小さいため、直接反射波に基づいた第1の距離及び第1の相対速度を、間接反射波に基づいた第2の距離及び第2の相対速度から分離することが難しい。また、図10に示す周囲環境では、MIMOを用いて推定した方位がゴースト判定されやすい。すなわち、MIMOを用いて推定した方位が、ターゲットが実在しない方位であると判定されやすい。したがって、図10に示す周囲環境では、MIMOを用いたターゲット60の方位推定の精度が低下しやすい。
 そこで、本実施形態では、処理装置30は、MIMOを用いた方位推定の精度が低下しやすい周囲環境及び/又は検知状況か否に応じて、第1方位及び第2方位のうちの一方をターゲットの方位として採用する。
 第1方位は、MIMOにより受信された第1受信信号に基づいて推定したターゲットの方位である。第2方位は、Multi-Input and Single-Output (MISO)又はSingle-Input and Multi-Output(SIMO)により受信された第2受信信号に基づいて推定したターゲットの方位である。
 図11に、MIMOとMISOとSIMOで用いるアンテナを示す。図11では、送信アンテナ部10が、3個の送信アンテナTx1,Tx2,Tx3を有し、受信アンテナ部20が、3個の受信アンテナRx1,Rx2,Rx3を有する例を示す。
 前述したように、MIMOでは、M個の送信アンテナTxmと、N個の受信アンテナRxnとから、M×N個の仮想アレーを形成する。そして、MIMOでは、処理装置30は、仮想アレーで受信したM×N個の第1受信信号をコヒーレントに処理して、第1方位を推定する。仮想アレーのアンテナ間隔はDaである。
 MISOでは、M個の送信アンテナTxmと、N個の受信アンテナRxnのうちの1つとでアンテナアレーを形成する。そして、処理装置30は、アンテナアレーで受信したM個の第1受信信号を、送信間でコヒーレントに処理して、第1方位を推定する。すなわち、MISOでは、送信方位が受信方位と異なっていても、受信信号の位相差が一定になるM個の第2受信信号に基づいて、第2方位を推定する。アンテナアレーのアンテナ間隔はDaである。
 図11に示すように、MISOでは、N個の受信アンテナRxnのうちから選択する1つの受信アンテナを順番に替えて、M個の第2受信信号をN回取得してもよい。処理装置30は、N回分のM個の第2受信信号を平均して、M個の第2受信信号を算出してもよい。
 SIMOでは、M個の送信アンテナTxmのうちの1つと、N個の受信アンテナRxnとでアンテナアレーを形成する。そして、処理装置30は、アンテナアレーで受信したN個の第2受信信号を、受信間でコヒーレントに処理して、第2方位を推定する。すなわち、SIMOでは、送信方位が受信方位と異なっていても、受信信号の位相差が一定になるN個の第2受信信号に基づいて、第2方位を推定する。アンテナアレーのアンテナ間隔はDaである。
 SIMOでは、M個の送信アンテナTxmのうちから選択する1つの送信アンテナを順番に替えて、N個の第2受信信号をM回取得してもよい。処理装置30は、M回分のN個の第2受信信号を平均して、N個の第2受信信号を算出してもよい。
 なお、第1方位の方が、より多くのアンテナで受信した受信信号を用いているため、第2方位よりも方位分解能が高い。よって、処理装置30は、第1方位をターゲットの方位として優先して採用し、MIMOを用いた方位推定の精度が低下しやすい周囲環境及び/又は検知状況では、第2方位をターゲットの方位として採用する。
 <1-3.方位推定処理>
 次に、処理装置30が実行する方位推定処理について、図12のフローチャートを用いて説明する。処理装置30は、繰り返し方位推定処理を実行する。
 S10では、処理装置30は、受信アンテナ部20から出力された第1受信信号をFFTなどのアルゴリズムを適用して周波数解析して、距離速度スペクトルを算出し、算出した距離速度スペクトルのピークを抽出する。複数のピークが存在する場合、すなわち複数のターゲットが検知されている場合には、処理装置30は、複数のピークを抽出する。
 続いて、S20では、処理装置30は、抽出したピークに基づいてターゲットの距離及び速度を算出する。
 続いて、処理装置30は、S30~S80の処理を、S10で抽出したピークごと(すなわち、ターゲットごと)に実行する。S30では、処理装置30は、S10で抽出したピークごとに、MIMOにより推定した第1方位がゴーストか否か判定する。詳しくは、処理装置30は、後述する誤差e1を算出し、算出した誤差e1が判定閾値以上である場合には、抽出したピークをゴーストと判定する。
 続いて、S40では、処理装置30は、抽出したピークに基づいたターゲットが、履歴対象か否か判定する。すなわち、処理装置30は、抽出したピークに基づいたターゲットが、過去に検知され追跡中のターゲットとして記憶されているターゲットか否か判定する。
 続いて、S50では、処理装置30は、レーダ装置100の周囲環境及び/又は検知状況を判定する。具体的には、S50では、処理装置30は、以下の(i)~(ix)の判定を実行する。
 (i)周囲環境は、車両50が走行中の道路の曲率半径を含む。処理装置30は、カメラ80から出力された道路画像における道路の形状を抽出し、抽出した道路の形状に基づいて、曲率半径を推定する。あるいは、処理装置30は、地図情報と現在位置情報とから、走行中の道路を特定し、特定した道路の曲率半径を推定してもよい。あるいは、処理装置30は、車両50のハンドルの操作量から曲率半径を推定してもよい。推定した曲率半径が半径閾値よりも小さい、すなわち急カーブの場合には、MIMOに問題ありと判定する。
 (ii)周囲環境は、S20で算出した距離を含む。処理装置30は、距離が距離閾値よりも大きい場合には、MIMOに問題ありと判定する。
 (iii)処理装置30は、曲率半径が半径閾値よりも小さく、且つ、距離が距離閾値より大きい場合に、MIMOに問題ありと判定する。すなわち、処理装置30は、(i)と(ii)とを組み合わせて判定する。
 (iv)周囲環境は、ターゲットの傾きを含む。処理装置30は、道路の曲率半径と、ターゲットまでの距離とから、ターゲットの傾きを推定する。そして、処理装置30は、曲率半径が半径閾値よりも小さく、且つ、ターゲットの傾きが傾き閾値以上である場合に、MIMOに問題ありと判定する。
 (v)検知状況は、ターゲットが履歴対象か否か、及び、ゴースト判定されているか否かを含む。処理装置30は、ターゲットが履歴対象であり、且つ、ターゲットがゴースト判定されている場合に、MIMOに問題ありと判定する。
 (vi)検知状況は、誤差e1及び誤差e2を含む。誤差e1は、第1受信信号と第1復元信号との誤差に相当する。第1復元信号は、第1方位において、送信方位が受信方位と同一であると仮定して、第1受信信号を復元した信号に相当する。誤差e2は、誤差e1と同様に、第2受信信号と第2復元信号との誤差に相当する。ここでは、処理装置30は、図13に示すサブルーチンを実行する。
 まず、S100では、処理装置30は、MIMOでの仮想アレーにより受信された第1受信信号に、到来方向推定アルゴリズムを適用して、第1方位を推定する。到来方向推定アルゴリズムは、MUSIC、DBF、Capon、ESPRITなどである。
 続いて、S110では、処理装置30は、S100で推定した第1方位に基づいてフィッティングを行い、誤差e1を算出する。具体的には、処理装置30は、第1方位におけるモード行列A1を算出し、モード行列A1の一般化逆行列B1を算出する。モード行列A1は、K×(M×N)の行列である。Kは、算出された第1方位の数である。さらに、処理装置30は、一般化逆行列B1に第1受信信号ベクトルx1を乗算して、第1方位における電力ベクトルs1を算出する。電力ベクトルs1は、K個の要素を有するベクトルである。そして、処理装置30は、e1=abs(x1-A1s1)の式に基づいて、誤差e1を算出する。A1s1は、第1受信信号の第1復元信号に相当する。送信方位が受信方位と同一であるとの仮定が正しい場合、第1復元信号は第1受信信号に略一致し、誤差e1はゼロに近づく。
 続いて、S120では、処理装置30は、MISO又はSIMOでのアレーアンテナにより受信された第2受信信号に、到来方向推定アルゴリズムを適用して、第2方位を推定する。
 続いて、S130では、処理装置30は、S120で推定した第2方位に基づいてフィッティングを行い、誤差e2を算出する。具体的には、処理装置30は、S110の処理と同様に、第2方位におけるモード行列A2を算出し、モード行列A2の一般化逆行列B2を算出する。モード行列A2は、L×N又はL×Mの行列である。Lは、算出された第2方位の数である。そして、処理装置30は、一般化逆行列B2と第2受信信号ベクトルx2とから、第2方位における電力ベクトルs2を算出し、e2=abs(x2-A2s2)の式に基づいて、誤差e2を算出する。
 続いて、S140では、処理装置30は、誤差e1が誤差e2よりも小さいか否か判定する。処理装置30は、S140において、誤差e1が誤差e2よりも小さいと判定した場合は、S150において、MIMOに問題なしと判定する。処理装置30は、誤差e1が誤差e2以上であると判定した場合は、S160において、MIMOに問題ありと判定する。
 (vii)検知状況は、第1波数及び第2波数を含む。図14に示すように、処理装置30は、第1方位を算出するときに、第1受信信号の相関行列の固有値を算出する。処理装置30は、算出した固有値のうち、固有値の大きさが特定閾値よりも大きい固有値の数を、第1波数とする。第1波数は、MIMOの仮想アレーに到来した波数に相当する。
 同様に、処理装置30は、第2方位を算出するときに、第2受信信号の相関行列の固有値を算出する。処理装置30は、算出した固有値のうち、固有値の大きさが特定閾値よりも大きい固有値の数を、第2波数とする。第2波数は、MISO又はSIMOのアレーアンテナに到来した波数に相当する。
 到来する波数が多いほど、方位の推定精度が低下する。よって、第1波数が第2波数よりも小さい場合は、MIMOに問題なしと判定し、第2波数が第1波数よりも小さい場合は、MIMOに問題にありと判定する。
 (viii)検知状況は、検知済みターゲットの過去の検知情報から予測された方位予測値を含む。検知済みターゲットは、履歴対象として記憶されているターゲットに相当する。処理装置30は、S10で抽出したピークに対応するターゲットが検知済みの場合に(viii)の判定を行ない、S10で抽出したピークに対応するターゲットが今回の処理周期で初めて検知されたターゲットである場合には、(viii)の判定を行なわない。ここでは、処理装置30は、図15に示すサブルーチンを実行する。
 まず、S200では、処理装置30は、検知済みターゲットの過去の検知情報に基づいて、今回の処理周期における当該ターゲットの方位を予測して、方位予測値を算出する。
 S210では、処理装置30は、MIMOでの仮想アレーにより受信された第1受信信号に基づいて第1方位を推定する。
 S220では、処理装置30は、MISO又はSIMOのアレーアンテナにより受信された第2受信信号に基づいて第2方位を推定する。
 S230では、処理装置30は、S210で推定した第1方位が、S220で推定した第2方位よりも、S200で算出した方位予測値に近いか否か判定する。処理装置30は、第1方位が第2方位よりも方位予測値に近いと判定した場合は、S240の処理へ進み、MIMOに問題なしと判定する。処理装置30は、第2方位が第1方位よりも方位予測値に近いと判定した場合は、S250の処理へ進み、MIMOに問題ありと判定する。
 (ix)検知状況は、ターゲット60が車両であると想定して推定されたターゲット60の傾きθを含む。ここでは、処理装置30は、図16に示すサブルーチンを実行する。
 まず、S300では、処理装置30は、FFTの結果から、ターゲットまでの直線距離Laを取得する。
 続いて、S310では、処理装置30は、傾きθを推定する。図17に示すように、レーダ装置100(すなわち車両50)の進行方向に対する道路のカーブの接線の傾きを、傾きθとして算出する。詳しくは、次の式(1)と直線距離Laと道路の曲率半径Raとを用いて、傾きθを算出する。処理装置30は、道路画像から道路の曲率半径Raを算出する。あるいは、処理装置30は、地図情報と現在位置情報とから、道路の曲率半径Raを算出してもよい。あるいは、処理装置30は、車両50のハンドルの操作量から曲率半径を推定してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 続いて、S320では、処理装置30は、S310において推定した傾きθが、設定された傾き閾値以上か否か判定する。処理装置30は、傾きθが傾き閾値未満であると判定した場合は、S330において、MIMOに問題なしと判定する。処理装置30は、傾きθが傾き閾値以上であると判定した場合は、S340において、MIMOに問題ありと判定する。
 なお、S50において、処理装置30は、(i)~(ix)のすべての判定を実施しなくてもよい。処理装置30は、(i)~(ix)のうちの少なくとも1つの判定を実施すればよい。また、処理装置30は、(i)~(ix)において重複する処理は省略してもよい。例えば、処理装置30は、(vi)と(viii)の判定を実施する場合は、(vi)において第1方位及び第2方位を推定しているので、(viii)において第1方位及び第2方位の推定を省略できる。
 続いて、S60では、処理装置30は、MIMOに問題ありか否か判定する。処理装置30は、S50における(i)~(ix)の判定に、MIMOに問題ありの判定が含まれている場合には、MIMOに問題アリと判定し、S70の処理へ進む。処理装置30は、S50における(i)~(ix)の判定に、MIMOに問題ありの判定が含まれていない場合には、MIMOに問題なしと判定して、S80の処理へ進む。
 S70では、処理装置30は、MIMOを用いて推定した第1方位を、ターゲットの方位として採用する。ここで、S50において、(i)~(ix)のうち実施した判定によっては、処理装置30は、第1方位を算出していないことがあり得る。処理装置30は、第1方位を算出していない場合には、S70において、第1受信信号に基づいて第1方位を算出する。
 S80では、処理装置30は、MISO又はSIMOを用いて推定した第2方位を、ターゲットの方位として採用する。ここで、S50において、(i)~(ix)のうち実施した判定によっては、処理装置30は、第2方位を算出していないことがあり得る。処理装置30は、第2方位を算出していない場合には、S70において、第2受信信号に基づいて第2方位を算出する。
 <1-4.効果>
 以上詳述した第1実施形態によれば、以下の効果を奏する。
 (1)送信方位と受信方位との相違の影響を受け、且つより多くのアンテナを用いた仮想アレーにより受信された第1受信信号に基づいて、より高分解能な第1方位が算出され得る。送信方位と受信方位との相違の影響を受けない第2受信信号に基づいて、第2方位が算出され得る。さらに、周囲環境及び/又はターゲットの検知状況に応じて、第1方位及び第2方位のうちの一方が採用される。処理装置30は、周囲環境及び/又はターゲットの検知状況に応じて、第1方位又は第2方位を採用することにより、2次元方位推定を実行する場合よりも処理負荷を抑制できる。したがって、処理負荷を抑制しつつ、方位推定精度を高めることができる。
 (2)道路の曲率半径が比較的小さい急カーブでは、前方のターゲットが傾く。そのため、ターゲットからの直接反射が弱くなるとともに、送信波がターゲットの正面に当たらないことによって、直接反射が弱くなる。また、急カーブでは、直接反射と間接反射との経路の差が小さくなる。そのため、急カーブでは、直接反射に基づいた第1の距離及び第1の相対速度を、間接反射に基づいた第2の距離及び第2の相対速度から分離することが困難になり、第1方位の精度が低下する。よって、処理装置30は、曲率半径が所定値よりも小さい場合に第2方位を採用して、方位推定精度を高めることができる。
 (3)処理装置30は、画像における道路の形状に基づいて、走行中の道路の曲率半径を推定することができる。
 (4)処理装置30は、マップ情報と現在位置情報とに基づいて、走行中の道路の曲率半径を推定することができる。
 (5)ターゲットまでの距離が遠いほど、直接反射に基づいた第1の距離及び第1の相対速度を、間接反射に基づいた第2の距離及び第2の相対速度から分離することが困難になり、第1方位の精度が低下する。よって、処理装置30は、ターゲットまでの距離が距離閾値よりも大きい場合に第2方位を採用することにより、方位推定精度を高めることができる。
 (6)処理装置30は、誤差e1が誤差e2よりも小さい場合に、第1方位を採用し、誤差e1が誤差e2よりも大きい場合に、第2方位が採用する。これにより、方位推定精度を高めることができる。
 (7)処理装置30は、第1波数が第2波数よりも小さい場合に、第1方位を採用し、第1波数が第2波数よりも大きい場合に、第2方位を採用する。これにより、方位推定精度を高めることができる。
 (8)処理装置30は、推定されたターゲットの傾きが傾き閾値以上である場合に、第2方位を採用することにより、方位推定精度を高めることができる。
 (9)処理装置30は、第1方位及び第2方位のうち、方位予測値に近い方の方位を採用することにより、方位推定精度を高めることができる。
 (10)仮想アレーのアンテナ間隔Daが、アンテナアレーのアンテナ間隔Daと同一に設定される。これにより、方位推定精度を高めることができる。
 (2.他の実施形態)
 以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
 (a)上記実施形態では、処理装置30にカメラ80が接続されていたが、処理装置30が道路画像に基づいて道路の曲率半径を推定しない場合は、カメラ80が接続されていなくてもよい。また、上記実施形態では、処理装置30にGPS受信機90が接続され、処理装置30に地図情報が入力されたが、処理装置30が地図情報と現在位置情報とに基づいて道路の曲率半径を推定しない場合は、処理装置30にGPS受信機90が接続されていなくてもよく、処理装置30に地図情報が入力されなくてもよい。
 (b)上述したレーダ装置の他、当該レーダ装置を構成要素とするシステム、レーダ装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、方位推定方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
 

Claims (11)

  1.  複数の送信アンテナ(Txm)と、
     複数の受信アンテナ(Rxn)と、
     仮想アレーにより受信された第1受信信号を、コヒーレントに処理して、第1方位を推定するように構成された第1方位推定部(30,S70,S100,S210)であって、前記仮想アレーは、前記複数の送信アンテナと前記複数の受信アンテナとで構成されており、前記第1方位は、ターゲットの方位である、第1方位推定部と、
     アンテナアレーにより受信された第2受信信号を、送信間又は受信間でコヒーレントに処理して、第2方位を推定するように構成された第2方位推定部(30,S80,S120,S220)であって、前記アンテナレーは、アンテナの少なくとも一つの組で構成され、前記アンテナの少なくとも一つの組の各々は、前記複数の送信アンテナと、前記複数の受信アンテナのうちの1つとから、又は、前記複数の送信アンテナのうちの1つと、前記複数の受信アンテナとから、構成されている、第2方位推定部と、
     周囲環境及び/又は前記ターゲットの検知状況に応じて、前記第1方位及び前記第2方位のうちの一方を採用するように構成された選択部(30,S70,S80)と、を備える、
     レーダ装置。
  2.  前記レーダ装置(100)は車両(50)に搭載されており、
     前記周囲環境は、前記車両が走行中の道路の曲率半径を含み、
     前記選択部は、前記曲率半径が所定値よりも小さい場合に、前記第2方位を採用するように構成されている、
     請求項1に記載のレーダ装置。
  3.  カメラ(80)により撮影された前記道路の画像を取得し、取得した前記画像における前記道路の形状に基づいて、前記曲率半径を推定するように構成された第1曲率推定部(30,S50)を更に備える、
     請求項2に記載のレーダ装置。
  4.  地図情報とGPS受信機(90)から出力された前記車両の現在位置情報とに基づいて、前記曲率半径を推定するように構成された第2曲率推定部(30,S50)を更に備える、
     請求項2に記載のレーダ装置。
  5.  前記検知状況は、前記ターゲットまでの距離を含み、
     前記選択部は、前記距離に応じて、前記第1方位及び前記第2方位のうちの一方を採用するように構成されている、
     請求項1~4のいずれか1項に記載のレーダ装置。
  6.  前記検知状況は、第1誤差と第2誤差とを含み、前記第1誤差は、第1復元信号と前記第1受信信号との誤差であり、前記第2誤差は、第2復元信号と前記第2受信信号との誤差であり、前記第1復元信号は、前記第1方位において前記第1受信信号を復元した信号であり、前記第2復元信号は、前記第2方位において前記第2受信信号を復元した信号であり、
     前記選択部は、前記第1誤差が前記第2誤差よりも小さい場合には、前記第1方位を採用し、前記第1誤差が前記第2誤差よりも大きい場合には、前記第2方位を採用するように構成されている、
     請求項1~5のいずれか1項に記載のレーダ装置。
  7.  前記第1方位推定部は、前記第1受信信号の相関行列の固有値の大きさから、到来する波数である第1波数を推定するように構成され、
     前記第2方位推定部は、前記第2受信信号の相関行列の固有値の大きさから、到来する波数である第2波数を推定するように構成され、
     前記検知状況は、前記第1波数及び前記第2波数を含み、
     前記選択部は、前記第1波数が前記第2波数よりも小さい場合には、前記第1方位を採用し、前記第1波数が前記第2波数よりも大きい場合には、前記第2方位を採用するように構成されている、
     請求項1~6のいずれか1項に記載のレーダ装置。
  8.  前記ターゲットは、過去に検知されている検知済みターゲットを含み、
     前記検知状況は、過去の検知情報から予測された前記検知済みターゲットの方位である方位予測値を含み、
     前記選択部は、前記第1方位及び前記第2方位のうち、前記方位予測値に近い方の方位を採用するように構成されている、
     請求項1~7のいずれか1項に記載のレーダ装置。
  9.  前記ターゲットを車両と想定して、前記ターゲットの傾きを推定する傾き推定部(30,S310)を更に備え、
     前記検知状況は、前記傾き推定部により推定された前記ターゲットの傾きを含み、
     前記選択部は、前記ターゲットの傾きが傾き閾値以上である場合には、前記第2方位を採用するように構成されている、
     請求項1~8のいずれか1項に記載のレーダ装置。
  10.  前記仮想アレーのアンテナ間隔は、前記アンテナアレーのアンテナ間隔と同一である、
     請求項1~9のいずれか1項に記載のレーダ装置。
  11.  複数の送信アンテナ(Txm)から送信波を送信し、
     仮想アレーにより受信された第1受信信号を、コヒーレントに処理して、第1方位を推定し(S70,S100,S210)、前記仮想アレーは、前記複数の送信アンテナと複数の受信アンテナ(Rxn)とで構成され、前記第1方位は、ターゲットの方位であり、
     アンテナアレーにより受信された第2受信信号を、送信間又は受信間でコヒーレントに処理して、第2方位を推定し(S80,S120,S220)、前記アンテナアレーは、アンテナの少なくとも一つの組で構成され、前記アンテナの少なくとも一つの組の各々は、前記複数の送信アンテナと、前記複数の受信アンテナのうちの1つとから、又は、前記複数の送信アンテナのうちの1つと、前記複数の受信アンテナとから、構成されており、
     周囲環境及び/又は前記ターゲットの検知状況に応じて、前記第1方位及び前記第2方位のうちの一方を採用する(S70,S80)、
     方位推定方法。
     
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003344534A (ja) * 2002-05-27 2003-12-03 Denso Corp 車載レーダ装置、プログラム
JP2011038837A (ja) * 2009-08-07 2011-02-24 Denso Corp 信号処理装置
JP2014064114A (ja) * 2012-09-20 2014-04-10 Japan Radio Co Ltd 受信アレーアンテナ装置
JP2017091029A (ja) * 2015-11-05 2017-05-25 三菱電機株式会社 物体検出装置
JP2019071530A (ja) * 2017-10-06 2019-05-09 日本無線株式会社 アレーアンテナ装置
US20200025906A1 (en) * 2019-09-27 2020-01-23 Saiveena Kesaraju Methods and apparatus to improve doppler velocity estimation

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003344534A (ja) * 2002-05-27 2003-12-03 Denso Corp 車載レーダ装置、プログラム
JP2011038837A (ja) * 2009-08-07 2011-02-24 Denso Corp 信号処理装置
JP2014064114A (ja) * 2012-09-20 2014-04-10 Japan Radio Co Ltd 受信アレーアンテナ装置
JP2017091029A (ja) * 2015-11-05 2017-05-25 三菱電機株式会社 物体検出装置
JP2019071530A (ja) * 2017-10-06 2019-05-09 日本無線株式会社 アレーアンテナ装置
US20200025906A1 (en) * 2019-09-27 2020-01-23 Saiveena Kesaraju Methods and apparatus to improve doppler velocity estimation

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