JP2011137650A - 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム - Google Patents
電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2011137650A JP2011137650A JP2009296081A JP2009296081A JP2011137650A JP 2011137650 A JP2011137650 A JP 2011137650A JP 2009296081 A JP2009296081 A JP 2009296081A JP 2009296081 A JP2009296081 A JP 2009296081A JP 2011137650 A JP2011137650 A JP 2011137650A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- target
- coefficient
- past
- unit
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 213
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 242
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 189
- 230000035559 beat frequency Effects 0.000 claims abstract description 90
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims abstract description 84
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 50
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 133
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 121
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 116
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 83
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 38
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 13
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 12
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 12
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 claims 6
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 claims 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 28
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 28
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 17
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 241001522296 Erithacus rubecula Species 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000007429 general method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000002459 sustained effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/06—Systems determining position data of a target
- G01S13/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
- G01S13/426—Scanning radar, e.g. 3D radar
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/06—Systems determining position data of a target
- G01S13/08—Systems for measuring distance only
- G01S13/32—Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated
- G01S13/34—Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal
- G01S13/345—Systems for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal using triangular modulation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
- G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
- G01S13/583—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets
- G01S13/584—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets adapted for simultaneous range and velocity measurements
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
-
- 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
- G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
- G01S3/02—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using radio waves
- G01S3/74—Multi-channel systems specially adapted for direction-finding, i.e. having a single antenna system capable of giving simultaneous indications of the directions of different signals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
【解決手段】送信波及びターゲットから到来する受信波からビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理部と、ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知部と、現在及び過去の検知サイクルにおいて検出される前記ターゲットを関連付けるターゲット連結処理部と、検知サイクルに応じて、アンテナ毎に、ターゲットの存在が検知されたビート周波数の複素数データに基づいてスペクトル推定を行い、過去と現在のスペクトル推定された結果に基づいて生成される正規方程式を構成する要素に対して重み付けされた平均化処理を行い受信波の到来方向を算出する方位検出部とを備える。
【選択図】図1
Description
上記各レーダにおいては、ターゲット(反射物)からの到来波(あるいは受信波)の方向検知の技術として、アレーアンテナの到来波方向推定方法が用いられている。
この到来波方向推定方法は、近年、受信アンテナのチャネル数を増やすことなく高い分解能が得られる、ARスペクトル推定法(図34)やMUSIC(MUltiple SIgnal Classification)法等の高分解能(高精度)アルゴリズムが用いられている(特許文献1、2及び非特許文献1、2参照)。また、ARスペクトル推定法は、最大エントロピー(MEM:Maximum Entropy Method )法や線形予測法などといわれる場合もある。
これらのアルゴリズムでターゲット(反射物)からの到来波方向推定を行う場合には、複素数によって示される入力データを相関行列といった行列形式に変換してから推定処理が行われる。
また、アレー処理を少ないチャネル数で行うほど、推定に用いるデータの情報量が不足して、高分解能なアルゴリズムを用いた場合であっても推定精度が低下する。すなわち、推定するデータの情報量が不足すると、受信した信号を理想的な正弦波として等価処理することができなくなり、相関処理結果に影響が生じることになる。そのため、相関行列に対して平均化処理を行うことで、検出精度の向上に大きな効果を得ることができる。
これにより、方位検出部は、検出ビート周波数の複素数データに基づいたスペクトル推定処理における入力要素と、出力要素のいずれか又は両方の平均処理が行えるので、検出精度を低減させることなく、高い精度で受信波の到来方向の検出を行う電子走査型レーダ装置及び受信波方向推定プログラムを提供することが可能となる。
以下、本発明の実施形態に適用するARスペクトル推定法について示す。
ARスペクトル推定法は、MUSICと同じくスペクトルを推定するスペクトル推定法として知られており(非特許文献1参照)、ARモデル(自己回帰モデル)を用いた推知処理を行う。また、ARスペクトル推定法は、MUSICが部分空間法として分類されるときに、パラメトリック法として分類される。また、ARスペクトル推定法は、最大エントロピー法、線形予測法と呼ばれる場合もあり、これらの方法もパラメトリック法としての分類に含まれる。
以下、本発明の実施形態による電子走査型レーダ装置(FMCW方式ミリ波レーダ)を図面を参照して説明する。
図1は、同実施形態における電子走査型レーダ装置の構成を示すブロック図である。
この図において、本実施形態による電子走査型レーダ装置は、受信アンテナ1−1〜1−n、ミキサ2−1〜2−n、送信アンテナ3、分配器4、フィルタ5−1〜5―n、SW(スイッチ)6、ADC(A/Dコンバータ)7、制御部8、三角波生成部9、VCO10、信号処理部20を備える。
信号処理部20は、メモリ21、周波数分離処理部22、ピーク検知部23、ピーク組合せ部24、距離検出部25、速度検出部26、ペア確定部27、方位検出部30、ターゲット確定部31及びターゲット連結処理部32を備える。
また、方位検出部30は、正規方程式生成部301、AR係数算出部302、AR係数フィルタ部303、パワースペクトル算出部304を備える。
受信アンテナ1−1〜1−nは、送信波がターゲットにて反射し、このターゲットから到来する反射波、すなわち受信波を受信する。
ミキサ2−1〜2−nは、送信アンテナ3から送信される送信波と、受信アンテナ1−1〜1−nそれぞれにおいて受信された受信波が増幅器により増幅された信号とを混合して、それぞれの周波数差に対応したビート信号を生成する。
送信アンテナ3は、三角波生成部9において生成された三角波信号を、VCO(Voltage Controlled Oscillator )10において周波数変調した送信信号をターゲットに対して送信波として送信する。
分配器4は、VCO10からの周波数変調された送信信号を、ミキサ2−1〜2−n及び送信アンテナ3に分配する。
SW6は、制御部8から入力されるサンプリング信号に対応して、フィルタ5−1〜5−n各々を通過した各受信アンテナ1−1〜1−nに対応したCh1〜Chnのビート信号を、順次切り替えて、ADC(A/Dコンバータ)7に出力する。
ADC7は、SW6から上記サンプリング信号に同期して入力される、各受信アンテナ1−1〜1−n各々に対応したCh1〜Chnのビート信号を、上記サンプリング信号に同期してA/D変換してデジタル信号に変換し、信号処理部20におけるメモリ21の波形記憶領域に順次記憶させる。
制御部8は、マイクロコンピュータなどにより構成されており、図示しないROMなどに格納された制御プログラムに基づき、図1に示す電子走査型レーダ装置全体の制御を行う。
次に、図を参照し、本実施形態における信号処理部20において用いられる、電子走査型レーダ装置とターゲットとの距離、相対速度、角度(方位)を検出する原理について簡単に説明する。
図2は、送信信号と、ターゲットに反射された受信信号が入力された状態を示す図である。
この図に示される信号は、図1の三角波生成部9において生成された信号をVCO10において周波数変調した送信信号と、その送信信号をターゲットが反射して、受信された受信信号である。この図の例では、ターゲットが1つの場合を示す。
図2(a)から判るように、送信する信号に対し、ターゲットからの反射波である受信信号が、ターゲットとの距離に比例して右方向(時間遅れ方向)に遅延されて受信される。さらに、ターゲットとの相対速度に比例して、送信信号に対して上下方向(周波数方向)に変動する。そして、図2(a)にて求められたビート信号の周波数変換(フーリエ変換やDTC、アダマール変換、ウェーブレッド変換など)後において、図2(b)に示されるように、ターゲットが1つの場合、上昇領域及び下降領域それぞれに1つのピーク値を有することなる。ここで、図2(a)は横軸が周波数、縦軸が強度を示す。
その結果、図2(b)に示すように、上昇部分と下降部分とにおいて、それぞれの周波数分解されたビート周波数毎の信号レベルのグラフが得られる。
そして、ピーク検知部23は、図2(b)に示すビート周波数毎の信号レベルからピーク値を検出し、ターゲットの存在を検出するとともに、ピーク値のビート周波数(上昇部分及び下降部分の双方)をターゲット周波数として出力する。
r={C・T/(2・Δf)}・{(fu+fd)/2}
また、速度検出部26は、ピーク組合せ部24から入力される上昇部分のターゲット周波数fuと、下降部分のターゲット周波数fdとから、下記式により相対速度を算出する。
v={C/(2・f0)}・{(fu−fd)/2}
上記距離r及び相対速度vを算出する式において、
C :光速度
Δf:三角波の周波数変調幅
f0 :三角波の中心周波数
T :変調時間(上昇部分/下降部分)
fu :上昇部分におけるターゲット周波数
fd :下降部分におけるターゲット周波数
図3は、受信アンテナにおける受信波の説明を行う概念図である。
この図に示されるように、受信アンテナ1−1〜1−nは、間隔dによりアレー状に配置される。受信アンテナ1−1〜1−nには、アンテナを配列している面に対する垂直方向の軸に対して角度θ方向から入射される、ターゲットからの到来波(入射波、すなわち送信アンテナ3から送信した送信波に対するターゲットからの反射波)が入力する。
このとき、その到来波は、受信アンテナ1−1〜1−nにおいて同一角度にて受信される。
この同一角度、例えば角度θ及び各アンテナの間隔dにより求められる位相差「dn−1・sinθ」が、各隣接する受信アンテナ間にて発生する。
その位相差を利用して、アンテナ毎に時間方向に周波数分解処理された値を、アンテナ方向にさらにフーリエ変換するデジタルビームフォーミング(DBF)や高分解能アルゴリズム等の信号処理にて上記角度θを検出することができる。
次に、メモリ21は、ADC7により波形記憶領域に対して、受信信号がA/D変換された時系列データ(上昇部分及び下降部分)を、アンテナ1−1〜1−n毎に対応させて記憶している。例えば、上昇部分及び下降部分それぞれにおいて256個をサンプリングした場合、2×256個×アンテナ数のデータが、上記波形記憶領域に記憶される。
周波数分解処理部22は、例えばフーリエ変換などにより、各Ch1〜Chn(各アンテナ1−1〜1−n)に対応するビート信号それぞれを、予め設定された分解能に応じて周波数成分に変換することによりビート周波数を示す周波数ポイントと、そのビート周波数の複素数データを出力する。例えば、アンテナ毎に上昇部分及び下降部分それぞれが256個のサンプリングされたデータを有する場合、アンテナ毎の複素数の周波数領域データとしてビート周波数に変換され、上昇部分及び下降部分それぞれにおいて128個の複素数データ(2×128個×アンテナ数のデータ)となる。また、上記ビート周波数は周波数ポイントにて示されている。
ここで、アンテナ毎の複素数データには、上記角度θに依存した位相差があり、それぞれの複素数データの複素平面上における絶対値(受信強度あるいは振幅など)は等価である。
したがって、ピーク検知部23は、いずれかのアンテナにおける複素数データ又は、全アンテナの複素数データの加算値を周波数スペクトル化することにより、スペクトルの各ピーク値がビート周波数、すなわち距離に依存したターゲットの存在として検出することができる。全アンテナの複素数データの加算により、ノイズ成分が平均化されてS/N比が向上する。
距離検出部25は、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組み合わせのビート周波数を加算した数値によりターゲットとの上記距離rを演算する。
また、速度検出部26は、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組み合わせのビート周波数の差分によりターゲットとの上記相対速度vを演算する。
また、ターゲット連結処理部32は、現在のAR係数に対して、ターゲット確定部31から出力される距離、相対速度及び方位の識別情報を付して、メモリ21に記録する。
方位検出部30は、高分解能アルゴリズムのARスペクトル推定処理やMUSIC等を用いてスペクトル推定処理を行い、過去に行われたスペクトル推定の結果との平均化処理を行ったスペクトル推定の平均化処理結果に基づいて対応するターゲットの方位を検出し、ターゲット確定部31へ出力する。
方位検出部30において正規方程式生成部301は、ARスペクトル推定処理に必要とされる正規方程式を生成する。正規方程式生成部301は、周波数分解処理部22が周波数分解したビート周波数(上昇と下降のいづれか又は両方)に応じた複素数データのそれぞれから導かれる相関行列を形成し、形成された相関行列に基づいて正規方程式を生成する。
AR係数算出部302は、正規方程式生成部301によって生成された正規方程式から導かれるAR係数と、白色雑音の分散σ2を算出する。このように、AR係数算出部302は、検知サイクルに応じて、アンテナ毎に、ターゲットの存在が検知されたビート周波数である検出ビート周波数の複素数データに基づいてスペクトル推定を行うことができる。
AR係数算出部302は、今回の検知サイクルにおいて導かれた正規方程式を解いて現在のAR係数を導く。
パワースペクトル算出部304は、平均化処理されたAR係数(平均化AR係数)と白色雑音の分散σ2に基づいて導かれるパワースペクトルから受信波の到来方向を算出する。
次に、方位検出部30における、受信波の到来方向の推定を行う手順について、高分解能アルゴリズムとして共分散法によるARスペクトル推定処理を例にあげ説明する。なお、共分散法に代えて、改良共分散法も適用できる。改良共分散法も基本原理は共分散法と同じである。
ARスペクトル推定処理そのものは、一般的に用いられているため(例えば、非特許文献1)、本実施形態において必要な箇所のみ説明する。
図7は、電子走査型レーダ装置におけるターゲットの方向推定処理の流れを示すフローチャートである。この図に示されるフローチャートにしたがって行われる処理は、周期的に繰り返して実施される。繰り返し行われる処理において、現在行われる処理サイクルを「今回」、先に行われた処理サイクルのことを「過去」という。
AR係数算出部302は、その正規方程式を解いてAR係数を求める。その手段として、例えば、コレスキー分解などの逆行列を解く高速アルゴリズムを利用することができる(ステップS05)。また、AR係数算出部302は、入力される白色雑音の分散σ2も求める(ステップS07)。
ステップS09における処理を、方位検出部30は、次の手順にしたがって行う。
方位検出部30は、今回の検知サイクルにおいて導かれたAR係数(今回AR係数)を記憶させる。例えば、AR係数フィルタ部303は、AR係数算出部302によって算出された今回AR係数をターゲット連結処理部32によってメモリ21の記憶領域に記憶させる(ステップS091)。
方位検出部30は、過去に検出されたAR係数(過去AR係数)を呼び出す。例えば、AR係数フィルタ部303は、メモリ21の記憶領域に記憶させている過去AR係数をターゲット連結処理部32に参照させ、その過去AR係数の供給をうける(ステップS092)。
方位検出部30は、今回AR係数と過去AR係数の平均化処理をする。例えば、AR係数フィルタ部303は、今回AR係数と過去AR係数にそれぞれ定められた重み係数を乗じて加算する。この重み付けられた加算演算は、重み付けされた平均化処理と等価であり、平均化処理されたAR係数(平均化AR係数)を導くことができる(ステップS093)。
次に、図を参照しAR係数の平均化処理について、より詳細に示す。
図8は、ステップS03(図7)における共分散行列の抽出を示す図である。
この図に示される表は、5次の相関行列の各要素を示す。
この表のそれぞれの項には、行方向、列方向にそれぞれ抽出された5個の複素数データX(0)行からX(4)行と、x(0)列からx(4)列に対応したデータが示される。例えば、表の左上隅に示されるように、X(0)行とx(0)列に対応する要素を「X(0)x(0)」として示す。
ここで、説明を簡単にするため、データ数が5つである5次の相関行列から3次の共分散行列の抽出を行う場合を示す。抽出される範囲として分割される行列個数は、(データ数−共分散行列の次数)になる。図に示される場合では、2つの範囲を示している。
1つ目の抽出範囲は、X(0)行からX(3)行と、x(0)列からx(3)列の範囲を抽出し、2つ目の抽出範囲は、X(1)行からX(4)行と、x(1)列からx(4)列の範囲である。抽出範囲同士を重ねた場合に、重なる要素を加算することにより、共分散行列の要素とすることができる。
共分散行列を用いた正規方程式を式(1)に示す。
共分散行列CMの要素は、式(2)として示される関係式によって導かれる。
すなわち、入力データx(t)は、周波数ポイントとしてのビート周波数の複素数データである。
この正規方程式を一般的な手法により解くことにより、AR係数が導かれる。
この図において、「今回正規方程式」は、繰り返し行われる推定処理のうち直近に検出された入力データに基づいたAR係数を求める処理であり、時刻tにおける処理NE(t)として示す。また、順に過去に時刻(t−1)、・・・、(t−n)と過去にさかのぼりそれぞれAR係数を導いた正規方程式が示される。
時刻t、(t−1)、・・・、(t−n)のAR係数を、AR係数ベクトルA(t)、A(t-1)、・・・、A(t-n)として表わすと、式(7)に示すようにベクトルの加算演算によって平均化処理を行うことができる。複素数の要素の平均処理は、実部と虚部についてそれぞれ行えばよい。
以上に示した方法により、AR係数の平均化処理を行うことが可能となる。
次に、本実施形態における現在及び過去とのAR係数を平均化する具体的な処理について説明する。この平均化の処理は、図1における方位検出部30のAR係数フィルタ部303及びターゲット連結処理部32が主として行う処理である。
ターゲット連結処理部32は、AR係数フィルタ部303におけるAR係数を平均化する処理を行うため、図10に示すテーブルにおいて、ターゲット毎に、現在のターゲット群(t)と、確定した過去のターゲットデータから予測されたターゲット(t)と、過去に確定しているターゲット(t−1、t−2、t−3)とを結びつけるため以下の処理を行う。
各検知サイクルの結果としては、それぞれ、確定されたターゲット毎に距離r、縦位置long_d(アンテナの配列方向に対して垂直方向)、横位置late_d(アンテナの配列方向に対して平行方向の位置)、ターゲットとの相対速度velo(すなわちv)、下りピーク周波数ポイントf_dwn、下りピーク周波数時のAR係数AR_C_dwn(すなわちハットaM)がメモリ21に、図10のテーブル形式により格納されている(例えば、方向検知に下りのデータを用いる場合。また、正確にはAR係数AR_C_dwnの記憶領域は他より大きくなるが、表の例示の便宜上同じとしている)。ここで、ターゲットの上記縦位置long_dと横位置late_dは、ターゲットとの角度(受信波の到来方向の角度)及び距離rとから求められる。角度がθであり距離rである場合、縦位置long_dはr・cosθで、横位置late_dはr・sinθにより算出される。
例えば、ターゲット連結処理部32は、過去に確定している結果から予測した距離r、縦位置long_dと横位置late_dとピーク周波数ポイント及び相対速度それぞれに対応して、予め設定された移動可能範囲と周波数ポイント範囲、及び相対速度範囲を設けて、今回サイクル時で計算された各値がその範囲内に入るか否かで結びつけを行い、範囲外の場合は異なるターゲットであると判断する。
また、ターゲット連結処理部32は、現在のターゲット群の結果と結びつけられない過去のターゲットが存在した場合、その過去のターゲットの情報を全てクリアする。
したがって、マルチパスの影響のある距離にターゲットが入り、ビーム周波数におけるピーク検知されない検知サイクルになると、過去のターゲット群の結果を用いるフィルタ効果がリセットされることになる。図10に示す本実施形態の場合、過去3回の検知サイクルのターゲットの結果をメモリ21に記憶している。
また、記憶される結果が順次更新されることから、過去の結果に基づいて推定する予測結果も順次更新される。ターゲット連結処理部32は、マルチパスなどの影響で現在の検知サイクルにおいてターゲットが検出されなくても、さらに次の検知サイクル以降において関連付けられた場合、マルチパスなどの影響でピーク検知されないサイクル数以外の過去データをフィルタ処理に使えるようにすることができる。
また、トラッキング制御における外挿法のように、ピーク値が検知さない検知サイクルの回において、上記予測結果を現在の検知サイクルにおける結果として用い、ターゲットの存在状態を継続することも可能である。
この図に示されるAR係数の記憶方法では、ターゲット連結処理部32は、最終的にターゲットとして確定した距離ポイントに関係付けを行って、AR係数をメモリ21に記憶する。
これにより、方位検出部30は、距離ポイント情報をキーとして、ターゲットとの関連付けを行うことができる。
このため、AR係数フィルタ部303におけるフィルタリングするビート周波数の範囲(=距離範囲)が広くなり、連結したターゲットのサイクル間において、角度θの変化が大きくなる場合がある。
この場合の対応として、この図に示すように過去の検知サイクルにおける同一ターゲットのAR係数を連結する際、現在の検知サイクルの結果から連結可能なビート周波数ポイント範囲を定めることにより、記憶するAR係数の過去の検知サイクルをそのままとし、平均化する際に使用する過去のサイクル数を選定したり、あるいは重み係数を可変して連結の個数を実質的に減らしたりすることができる。
後述する、共分散行列と右辺ベクトルの平均化処理においても、本AR係数フィルタ部303における実施例と同じように行うことができる。
改良共分散法の場合は、式(3)に代わり式(8)を用いて、共分散ベクトルの要素を導くことができる。
図を参照し、異なる処理手順の推定方法について示す。
図13は、電子走査型レーダ装置におけるターゲットの方向推定処理の流れを示すフローチャートである。
この図に示されるフローチャートにおける処理の手順は、図1に示した電子走査型レーダ装置に適用でき、図1に示した構成の符号を参照し説明する。前述の図7に示したフローチャートにおける処理の手順とステップS09の処理が異なる。図7と同じ処理には、同じ符号を付す。
この図に示されるステップS09aにおいて、AR係数フィルタ部303は、ターゲット連結処理部32から入力される過去のAR係数と、今回算出されたAR係数とのそれぞれに重み係数を乗算した後、これらのAR係数の平均化処理を行う。
ステップS09aにおける処理を、方位検出部30は、次の手順にしたがって行う。
方位検出部30は、記憶されている過去に検出されたAR係数(過去AR係数)を呼び出す。例えば、AR係数フィルタ部303は、メモリ21の記憶領域に記憶させている過去AR係数をターゲット連結処理部32に参照させ、その過去AR係数の供給をうける(ステップS091a)。
方位検出部30は、今回AR係数と過去AR係数の平均化処理をする。例えば、AR係数フィルタ部303は、今回の検知サイクルにおいて導かれたAR係数(今回AR係数)と過去AR係数にそれぞれ定められた重み係数を乗じて加算する。この重み付けられた加算演算は、重み付けされた平均化処理と等価であり、平均化処理されたAR係数(平均AR係数)を導くことができる(ステップS092a)。
方位検出部30は、ステップS092aにおいて平均化処理された平均AR係数を今回の検知サイクルにおいて導かれたAR係数(今回AR係数)として記憶させる。例えば、AR係数フィルタ部303は、平均AR係数をメモリ21に記憶させる「今回AR係数」として定め、ターゲット連結処理部32によってメモリ21の記憶領域に記憶させる(ステップS093a)。
以上の処理に変えることにより、メモリ21の記憶領域に記憶されるAR係数は、平均化処理された平均AR係数になる。
図を参照し、異なる処理手順の推定方法について示す。
図14は、同実施形態における電子走査型レーダ装置の構成を示すブロック図である。
この図において、本実施形態による電子走査型レーダ装置は、図1に示した構成に対して信号処理部20Aの構成が異なる。図1に示した構成と同じ構成には、図1と同じ符号を付す。
信号処理部20Aは、メモリ21、周波数分離処理部22、ピーク検知部23、ピーク組合せ部24、距離検出部25、速度検出部26、ペア確定部27、方位検出部30A、ターゲット確定部31及びターゲット連結処理部32Aを備える。
また、方位検出部30Aは、正規方程式生成部301A、AR係数算出部302、AR係数フィルタ部303、パワースペクトル算出部304を備える。
方位検出部30Aにおいて正規方程式生成部301Aは、ARスペクトル推定処理に必要とされる正規方程式を生成する。正規方程式生成部301Aは、周波数分解処理部22が周波数分解したビート周波数に応じた複素数データのそれぞれから導かれる相関行列を形成し、形成された相関行列に基づいて導いた共分散行列と右辺ベクトルを要素とする正規方程式を生成する。
また、正規方程式生成部301Aは、生成した正規方程式を構成する共分散行列と右辺ベクトルをターゲット連結処理部32Aに供給し、メモリ21に記録させる。
正規方程式生成部301Aは、メモリ21に記憶された過去の正規方程式を構成する共分散行列と右辺ベクトルをターゲット連結処理部32Aに参照させ、過去の正規方程式を構成する共分散行列と右辺ベクトルの供給を受ける。
つまり、正規方程式生成部301Aは、ターゲット連結処理部32Aから入力される過去の共分散行列と右辺ベクトルと、現在の共分散行列と右辺ベクトルとのそれぞれに重み係数を乗算した後、これらの共分散行列と右辺ベクトルのそれぞれの平均化処理を行う。正規方程式生成部301Aは、得られる平均化された共分散行列と右辺ベクトルに基づいて、正規方程式を生成する。
AR係数算出部302は、平均化された正規方程式を解いて今回のAR係数を導く。
この図に示されるテーブルは、図10に示されるテーブルの構成より、正規方程式の要素となる共分散行列(mat_up、mat_dwn)と右辺ベクトル(vr_up、vr_dwn)を示す項目の行が増えている。また、列方向については、図10に示されるテーブルの構成と同じである。
正規方程式の要素となる共分散行列(mat_up、mat_dwn)と右辺ベクトル(vr_up、vr_dwn)は、各ターゲットの他の情報を距離ポイントによって関連付けて記録することができる。mat_upとmat_dwnは、それぞれ上昇方向と下降方向の共分散行列を示す。また、vr_upとvr_dwnは、それぞれ上昇方向と下降方向の右辺ベクトルを示す。共分散行列(mat_up、mat_dwn)と右辺ベクトル(vr_up、vr_dwn)の情報量は、この図に示される表の面積に対応せず、必要な記憶領域の空間がメモリ21に確保されるものとする。
この図に示されるフローチャートにおける処理の手順は、前述の図13に示したフローチャートの手順に、ステップS04の処理が追加され、ステップS05bの処理が一部変更されている点が異なる。図13と同じ処理には、同じ符号を付す。
この図に示されるステップS04において、方位検出部30Aは、ステップS03によって今回の検知サイクルによって導かれた正規方程式と、過去の検知サイクルによって導かれた正規方程式に基づいて、その正規方程式の要素となる共分散行列CMと右辺ベクトルvcの平均化処理を行う。
正規方程式生成部301Aは、生成した正規方程式(今回正規方程式)の要素となる共分散行列CMと右辺ベクトルvcをターゲット連結処理部32Aによってメモリ21の記憶領域に記憶させる(ステップS041)。
正規方程式生成部301Aは、メモリ21に記憶された過去の正規方程式を構成する共分散行列と右辺ベクトルをターゲット連結処理部32Aに参照させ、過去の正規方程式を構成する共分散行列と右辺ベクトルの供給を受ける(ステップS043)。
AR係数算出部302は、平均化された正規方程式を解いて今回のAR係数を導く(ステップS05a)。
この図において、「今回正規方程式」は、繰り返し行われる推定処理のうち直近に検出された入力データに基づいて導かれ、時刻tにおける正規方程式をNE(t)として示す。また、順に過去に時刻(t−1)、・・・、(t−n)と過去にさかのぼりそれぞれ正規方程式NE(t−1)、・・・、NE(t−n)が示される。
また、時刻t、(t−1)、・・・、(t−n)の共分散行列を、共分散行列CM(t)、CM(t-1)、・・・、CM(t-n)として表わすと、式(9)に示すように行列の加算演算によって平均化処理を行うことができる。複素数の要素の平均処理は、実部と虚部についてそれぞれ行えばよい。
以上に示した方法により、共分散行列の平均化処理を行うことが可能となる。
以上に示した方法により、右辺ベクトルの平均化処理を行うことが可能となる。
したがって、式(9)と式(10)によって導かれる平均共分散行列Ave_CM(t)と平均右辺ベクトルAve_vc(t)とにより、平均化された正規方程式を導くことができ、その平均化された正規方程式によるAR係数を導くことも可能となる。
これにより、本実施形態では、得られるスペクトルのピーク特性を安定して導くことが可能となり、到来波の角度の検出精度を向上することが可能となる。
図を参照し、異なる処理手順の推定方法について示す。
図18は、同実施形態の構成を示すブロック図である。
この図において、本実施形態による電子走査型レーダ装置は、図1に示した構成に対して信号処理部20Bの構成が異なる。図1に示した構成と同じ構成には、図1と同じ符号を付す。
信号処理部20Bは、メモリ21、周波数分離処理部22、ピーク検知部23、ピーク組合せ部24、距離検出部25、速度検出部26、ペア確定部27、方位検出部30B、ターゲット確定部31及びターゲット連結処理部32Bを備える。
また、方位検出部30Bは、正規方程式生成部301B、AR係数算出部302B、AR係数フィルタ部303、パワースペクトル算出部304を備える。
方位検出部30Bにおいて正規方程式生成部301Bは、周波数分離処理部22から供給される複素データ(今回複素データ)を、ターゲット連結処理部32Bに供給し、メモリ21に記録させる。また、正規方程式生成部301Bは、メモリ21に記憶され、ターゲットに対応した過去の複素データ(過去複素データ)をターゲット連結処理部32Bに参照させ、過去の正規方程式を導くための情報として複素データ(過去複素データ)の供給を受ける。
正規方程式生成部301Bは、現在と過去のARスペクトル推定処理に必要とされる正規方程式を生成する。すなわち、正規方程式生成部301Bは、周波数分解処理部22が周波数分解したビート周波数に応じた複素数データのそれぞれから導かれる相関行列を形成し、形成された相関行列に基づいて正規方程式を生成する。
また、正規方程式生成部301Bは、メモリ21に記憶された過去の正規方程式を構成する共分散行列と右辺ベクトルをターゲット連結処理部32Bに参照させ、過去の正規方程式を構成する共分散行列と右辺ベクトルの供給を受ける。
つまり、正規方程式生成部301Bは、ターゲット連結処理部32から入力される過去の共分散行列と右辺ベクトルと、現在の共分散行列と右辺ベクトルとのそれぞれに重み係数を乗算した後、これらの共分散行列と右辺ベクトルの平均化処理を行う。正規方程式生成部301Bは、得られる平均化された共分散行列と右辺ベクトルに基づいて、平均化された正規方程式を生成する。
AR係数算出部302Bは、平均化された正規方程式を解いて今回のAR係数を導く。
この図に示されるテーブルは、図10に示されるテーブルの構成より、正規方程式の要素の元のデータである複素数データ(x_up,x_dwn)の項目の行が増えている。また、列方向については、図10に示されるテーブルの構成と同じである。
正規方程式の要素の元のデータである複素数データ(x_up,x_dwn)は、各ターゲットの他の情報に関連付けて記録することができる。x_upとx_dwnは、それぞれ上昇方向と下降方向の複素数データを示す。複素数データ(x_up,x_dwn)の情報量は、この図に示される表の面積に対応せず、必要な記憶領域の空間がメモリ21に確保されるものとする。
なお、本実施形態に示した構成に必要とされる記憶容量は、第3実施形態に示した構成に必要とされる記憶容量に比べ削減することができる。
この図に示されるフローチャートにおける処理の手順は、前述の図13に示したフローチャートの手順に、ステップS02、S04bの処理が追加され、ステップS03b、05bの処理が一部変更されている点が異なる。図13と同じ処理には、同じ符号を付す。
この図に示されるステップS02において、正規方程式生成部301Bは、周波数分解処理部22が今回取得した複素数データ(今回複素データ)をターゲット連結処理部32Bによってメモリ21の記憶領域に記憶させる(ステップS021)。
正規方程式生成部301Bは、メモリ21に記憶された過去の複素数データ(過去複素データ)をターゲット連結処理部32Bに参照させ、過去の正規方程式を導くための過去複素データの供給を受ける(ステップS023)。
続いて、方位検出部30Bにおける正規方程式生成部301Bは、今回の検知サイクルによって取得した今回複素データに基づいて、正規方程式を導く(ステップS03b)。
正規方程式生成部301Bは、生成された過去と現在の正規方程式をそれぞれ構成する過去と現在の共分散行列と右辺ベクトルに対してそれぞれ重み付け平均化処理を行う。つまり、正規方程式生成部301Bは、生成した正規方程式に応じた過去の共分散行列と右辺ベクトルと、現在の共分散行列と右辺ベクトルとのそれぞれに重み係数を乗算した後、これらの共分散行列と右辺ベクトルの平均化処理を行う。正規方程式生成部301Bは、得られる平均化された共分散行列と右辺ベクトルに基づいて、平均化された正規方程式を生成する(ステップS043b)。
AR係数算出部302Bは、平均化された正規方程式を解いて今回のAR係数を導く(ステップS05b)。
さらに、正規方程式を解いて導かれるAR係数についても、ステップS09におけるAR係数の平均化処理によって平均化処理が行われる。
このように、ステップS04bとステップS09の処理を組み合わせて行うことにより、得られるスペクトルのピーク特性を安定して導くことが可能となり、到来波の角度の検出精度を向上することが可能となる。
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置について説明する。
図21は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態においては、第1実施形態と同様に、方位推定を高分解能アルゴリズムで行う。図1に示す第1実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第1実施形態との相違点について説明する。
信号処理部20Cにおいて周波数分解処理部22Bは、各アンテナ毎の上昇領域と下降領域とのビート信号を複素数データに変換し、そのビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとをピーク検知部23Bへ出力する。
そして、ピーク検知部23Bは、上昇領域及び下降領域それぞれのピーク値と、そのピーク値の存在する周波数ポイントとを検出し、その周波数ポイントを周波数分解処理部22Bへ出力される。
次に、周波数分解処理部22Bは、上昇領域及び下降領域それぞれについて該当する複素数データを、方位検出部30へ出力する。
ターゲット連結処理部32Cにおいて、過去に確定したターゲットと上りと下りの両方のターゲット群とを結びつける必要があるため、メモリ21には図22に示すテーブルが記憶されている。
ターゲット連結部32Bは、図1のターゲット連結部32と同様な処理により、現在の検知サイクルと、過去の検知サイクルとの連結処理を行う。
次に、方位検出部30は、上昇領域のAR係数及び下降領域のAR係数の各々について角度θを検出し、図23に示すテーブルとしてピーク組合せ部24Bへ出力する。
そして、ピーク組合わせ部24Bは、図23に示すテーブルの情報を元に、同様の角度を有する組み合わせを行い、上昇領域と下降領域とのビート周波数を組み合わせを距離検出部25及び速度検出部26へ出力する。
また、速度検出部26は、第1実施形態と同様に、組み合わせの上昇領域と下降領域とのビート周波数により相対速度を算出する。
ここで、距離検出部25及び速度検出部26それぞれは、距離と相対速度との値を、方向検知のように現在の検知サイクルと過去の検知サイクルとを平均化処理してフィルタリングする必要がないため、現在の検知サイクルのビート周波数の上昇領域及び下降領域の組み合わせにて計算する。
ターゲット確定部31Bは、上述した上昇領域及び下降領域のAR係数、上昇領域及び下降領域における周波数ポイントと距離と相対速度とを、現在の状態として確定する。
そして、ターゲット連結処理部32Cは、ターゲット確定部31Bから入力される、各ターゲット毎に、上昇領域及び下降領域それぞれの周波数ポイントと、上昇領域及び下降領域それぞれのAR係数と、距離と、縦位置と、横位置と、相対速度とを、第1実施形態と同様の処理により図22のテーブルに記憶させる。
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置につて説明する。
図24は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態においては、第1実施形態と異なり、先にARスペクトル推定処理等の高分解能アルゴリズムより分解能が低いDBF(Digital Beam Forming)を用いて方位推定を行い、その後に平均化処理されたAR係数を用いたARスペクトル推定処理による高分解能アルゴリズムで方位推定を行う構成である。図1に示す第1実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第1実施形態との相違点について説明する。
この図に示されるように、図1の第1実施形態における周波数分解処理部22とピーク検出部23との間にDBF処理部40が設けられ、上述したように、先にDBFを用いて受信波の到来する方位を検出する点が第1実施形態と異なる。
次に、DBF処理部40は、入力される各アンテナに対応した複素数データを、アンテナの配列方向にフーリエ変換し、すなわち空間軸フーリエ変換を行う。
そして、DBF処理部40は、角度に依存、すなわち角度分解能に対応した角度チャンネル毎の空間複素数データを計算し、ビート周波数毎にピーク検知部23に対して出力する。
また、アンテナの配列方向にフーリエ変換されているため、角度チャンネル間にて複素数データを加算しているのと同じ効果を得ることができ、角度チャンネル毎の複素数データはS/N比が改善されており、ピーク値の検出における精度を、第1実施形態と同様に向上させることが可能となる。
上述した複素数データ及び空間複素数データともに、第1実施形態と同様に、三角波の上昇領域及び下降領域の双方にて算出される。
ピーク組合せ部24では、第1の実施例と同様に、上昇領域及び下降領域におけるピーク値のあるビート周波数とそのピーク値を組み合わせて、距離検出部25及び速度検出部26へ、角度チャネル毎に出力する。
図25は、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定した結果を記憶するテーブルである。
ペア確定部27は、距離r及び相対速度vのみでなく、それぞれのターゲットの角度チャンネルの情報が得られるため、縦位置と横位置を求めることができるため、図6のテーブルに対して縦位置と横位置が含まれた、現在の検知サイクルの各ターゲット群に対応する結果を有する図25に示すテーブルを生成する。
さらに、方位検出部30からの方位情報とDBFからの方位情報とに基づいてAND論理で推定することにより、方向検知の信頼度を向上させたり、互いの方位情報を分担、例えば、近距離では角度分解能が粗くて良いのでDBFの角度情報を用いるなどができる効果を成す。
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置を説明する。
図26は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態においては、第1実施形態と異なり、先にARスペクトル推定処理等の高分解能アルゴリズムより分解能が低いDBF(Digital Beam Forming)を用いて方位推定を行い、ターゲットの角度範囲を絞り込み、IDBF(逆DBF、すなわち逆空間軸フーリエ変換)を行い時間軸の複素数データに戻し、後に行う高分解能アルゴリズムで行う方位推定の精度を向上させる構成である。図24に示す第6実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第6実施形態との相違点について説明する。
本実施形態は、第6実施形態にチャンネル(Ch)削除部41及びIDBF処理部42が付加されたものである。
ここで、DBF処理部40は、図27(a)に示すように、受信アンテナの配列方向に本実施形態においては、例えば16ポイントの分解能により、空間軸フーリエ変換を行い、結果として15の角度チャンネルの角度単位のスペクトルを生成し、Ch削除部41へ出力する。
そして、Ch削除部41は、ペア確定部27で確定されたDBFターゲットのピーク周波数ポイント(例えば下降部分)に該当する空間複素数データのスペクトルのレベルが予め設定された角度範囲にて隣接して連続し、かつ予め設定されたDBF閾値のレベルを超えるか否かの検出を行い、DBF閾値を超えない角度チャンネルのスペクトルを「0」に置き換える処理を行い、絞り込んだ空間複素データを出力する。
上述した処理において、Ch削除部41は、例えば、図27(b)に示すように隣接した4角度チャンネルが連続して上記DBF閾値を超えるレベルであると、その範囲にターゲットが1つ以上存在するとして、これらの角度チャンネルのスペクトルを残し、他の角度のスペクトルの強度を「0」に置き換える。
そして、方位検出部30は、入力される複素数データから相関行列を算出するため、路側物などを除去し、かつノイズ成分を削減した直交性の良い相関行列を求めることができる。図27(c)は図27(b)のDBF分解能でのターゲット群(実際にはターゲットが2つ以上ある可能性があるのでターゲット群とする)を、上記の方法で相関行列に基づいて正規方程式を作成し、高分解能アルゴリズムでさらにターゲットを分離した例である。
また、図28(a)に示すように、複数のターゲット群からの反射成分を含む受信波を受信した場合、DBF処理部40から出力される空間複素データには、連続した角度チャンネルにてDBFレベルを超える角度チャンネル範囲が複数存在することとなる。
ここで、ペア確定部27は、第6実施形態と同様に、距離、相対速度及び縦位置と横位置を求め、Ch削除部41へ出力するとともに、ターゲット連結処理部32へ出力する。
Ch削除部41は、DBFターゲットの周波数ポイントに該当する空間複素数データを選出し、上述したCh削除を行った後、IDBF処理部42へ出力する。
ターゲット連結処理部32は、入力される距離、相対速度及び縦位置と横位置に対応した過去の検知サイクルのAR係数をメモリ21の図10のテーブルから抽出し、方位検出部30へ出力する。
さらに、上述した構成とすることにより、方位検出部30において、AR係数の計算に用いる相関行列に、ターゲット群毎の反射成分に分割した受信波を、仮想的に受信されたことになるため、例えば受信アンテナ数及びサブアレー数に対してその数以上の多くのターゲットからの反射成分を含んだ受信波が受信されたとしても、AR係数の計算で誤ることなく計算が可能となる。
図を参照し、異なる処理手順の推定方法について示す。
図29は、同実施形態における電子走査型レーダ装置の構成を示すブロック図である。
この図において、本実施形態による電子走査型レーダ装置は、図1及び図14に示した構成に対して信号処理部20Fの構成が異なる。図1及び図14に示した構成と同じ構成には、図1及び図14と同じ符号を付す。
信号処理部20Fは、メモリ21、周波数分離処理部22、ピーク検知部23、ピーク組合せ部24、距離検出部25、速度検出部26、ペア確定部27、方位検出部30F、ターゲット確定部31及びターゲット連結処理部32Fを備える。
また、方位検出部30Fは、正規方程式生成部301A、AR係数算出部302Fパワースペクトル算出部304Fを備える。
方位検出部30Fは、高分解能アルゴリズムのARスペクトル推定処理やMUSIC等を用いてスペクトル推定処理を行い、過去に行われたスペクトル推定の結果との平均化処理を行ったスペクトル推定の平均化処理結果に基づいて対応するターゲットの方位を検出し、ターゲット確定部31へ出力する。
AR係数算出部302Fは、平均化処理された正規方程式を解いて、現在のAR係数を導く。また、AR係数算出部302Fは、パワースペクトル算出部304Fへ、得られたAR係数と白色雑音の分散σ2を出力する。
パワースペクトル算出部304Fは、平均化処理された正規方程式から導かれたAR係数と白色雑音の分散σ2に基づいて導かれるパワースペクトルから受信波の到来方向を算出する。
この図に示されるテーブルは、図15に示されるテーブルの構成より、AR係数を示す項目の行が削除されている。また、列方向については、図15に示されるテーブルの構成と同じである。
この図に示されるフローチャートにおける処理の手順は、前述の図16に示したフローチャートの手順に、ステップS09の処理が削除されている点が異なる。図16と同じ処理には、同じ符号を付す。
この図に示されるステップS07に続いて、パワースペクトル算出部304Fは、パワースペクトルを求める。パワースペクトルは、平均化処理された正規方程式に基づいて導かれたAR係数と白色雑音の分散σ2に基づいて求められる。求められたパワースペクトルは、その伝達特性を伝達関数として示した場合の極に対応するピーク特性が検出される(ステップS11)。そのピークが示す角度を反射波が到来する到来角度として検知する(ステップS13)。
続いて、本実施形態による電子走査型レーダ装置の方向推定特性について示す。
図32と図33は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の方向推定特性を示す図である。
この図32(a)は、第1実施形態に示される構成に基づいて推定したスペクトル、図32(b)は、第3実施形態に示される構成に基づいて推定したスペクトル、図33(a)は、第8実施形態に示される構成に基づいて推定したスペクトルをそれぞれ示す。
また、図33(b)は、AR係数の平均化処理及び正規方程式の平均化処理を共に行わない推定結果を示す。
図32と図33(a)に示される結果を、図33(b)の結果と対比すると、AR係数の平均化処理及び正規方程式の平均化処理の少なくともいずれか一方の平均化処理を合わせて行うことにより、それぞれの検出結果にばらつきが無くなることが示される。すなわち、本実施形態に示す構成とすることにより、ピーク波形の形及び検出角度が揃って検出できることがわかる。
本実施形態による電子走査型レーダ装置は、方位検出部30における検出ビート周波数の複素数データに基づいたスペクトル推定処理の入力要素と、出力要素のいずれか又は両方の平均処理が行えるので、検出精度を低減させることなく、高い精度で受信波の到来方向の検出を行うことが可能となる。
また、多周波CW、パルスレーダ等のFMCW方式以外の他の方式においても、本発明に適用することが可能である。
さらに、同一制御サイクル内に図2(a)に示す送受信によるデータの取得を複数回行う場合では、本発明の実施形態における平均処理の回数を部分を単純に増やすことができるので、さらに推定精度が向上できる。
本実施形態において、パワースペクトルのピークを算出してターゲット数と方位を求める形態としたが、パワースペクトルの代わりに高次方程式の根を求める計算を用いて、その極で方位を推定してもよい。
さらに、本実施形態においては、方位検知部として高分解能アルゴリズムとしてARスペクトル推定処理を例に述べたが、他のスペクトル推定アルゴリズムにおいても同様におこなうことができる。例えば、MUSICやESPRITなどの固有値計算を実行するアルゴリズムの場合は、AR係数を記憶し平均処理するのと同じように、算出した固有ベクトルの要素を記憶して平均処理することにより適用できる。
2−1,2−n…ミキサ
3…送信アンテナ
4…分配器
5−1,5−n…フィルタ
6…SW
7…ADC
8…制御部
9…三角波生成部
10…VCO
20、20A、20B、20C、20D、20E、20F…信号処理部
21…メモリ
22、22B…周波数分解処理部
23、23B…ピーク検知部
24、24B…ピーク組合せ部
25…距離検出部
26…速度検出部
27…ペア確定部
30、30A、30B、30F…方位検出部
31、31B…ターゲット確定部
32、32A、32B、32C…ターゲット連結処理部
40…DBF処理部
41…Ch削除部
42…IDBF処理部
301、301A、301B…正規方程式生成部
302、302B、302F…AR係数算出部
303…AR係数フィルタ部
304、304F…パワースペクトル算出部
Claims (18)
- 移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、
送信波を送信する送信手段と、
前記送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信部と、
前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成部と、
前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理部と、
前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出して前記ターゲットの存在を検知するターゲット検知部と、
今回及び過去の検知サイクルにおいて検出される前記ターゲットを関連付けるターゲット連結処理部と、
前記検知サイクルに応じて、前記アンテナ毎に、前記ターゲットの存在が検知された前記ビート周波数である検出ビート周波数の前記複素数データに基づいてスペクトル推定処理を行い、前記過去に行われた前記スペクトル推定処理に基づいて導かれた結果と、前記今回行われた前記スペクトル推定処理に基づいて導かれた結果とに基づいて生成される正規方程式の要素に対して、重み付けされた平均化処理を行い前記受信波の到来方向を算出する方位検出部と
を備えることを特徴とする電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
相関行列、AR係数、右辺ベクトルの要素で成る線形式で示される前記正規方程式であって、前記複素数データから導かれる前記相関行列と前記右辺ベクトルに基づいた正規方程式を生成する正規方程式生成部と、
前記正規方程式として示されるARモデルに基づいたAR係数を導くAR係数演算部と、
前記AR係数に基づいて導かれるパワースペクトルから前記受信波の到来方向を算出するスペクトル算出部と、を備え、
前記正規方程式における要素の内、少なくとも一部の前記要素に対して平均化処理を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記方位検出部は、
前記今回生成された正規方程式から導かれた今回の前記AR係数と、前記過去に生成された正規方程式から導かれた過去の前記AR係数とであって、前記ターゲットに関連付けられた前記今回のAR係数と前記過去のAR係数に対して重み付けされた平均化処理に基づいて平均AR係数を生成するフィルタ部と、を備え、
前記スペクトル算出部は、
前記平均AR係数に基づいて導かれるパワースペクトルから受信波の到来方向を算出する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記検知サイクルに応じて、前記アンテナ毎に、前記ターゲットの存在が検知された前記ビート周波数である検出ビート周波数の前記複素数データと、前記複素数データに基づいてスペクトル推定された結果である複素数の要素のいずれか、又は、両方を記憶する記憶部と、を備え、
前記方位検出部は、
そのスペクトル推定処理に応じた前記複素数データと、前記複素数データに基づいてスペクトル推定された結果の少なくともいずれか一方を前記記憶部に記憶する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記記憶される複素数の要素は、前記ターゲットに関連付けられた前記過去のAR係数又は前記平均AR係数のいずれかである
ことを特徴とする請求項4に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記正規方程式生成部が、
前記今回生成される正規方程式の要素となる今回の前記相関行列と前記右辺ベクトル、及び、前記過去に生成された正規方程式の要素となる過去の前記相関行列と前記右辺ベクトルであって、前記ターゲットに関連付けられ、前記今回の相関行列と前記過去の相関行列とに対して重み付けされた平均化処理に基づいて平均相関行列、及び、前記今回の右辺ベクトルと前記過去の右辺ベクトルに対して重み付けされた平均化処理に基づいて平均右辺ベクトルを生成し、
前記AR係数演算部は、
前記平均相関行列と前記平均右辺ベクトルとを要素とする前記正規方程式から前記AR係数を導く
ことを特徴とする請求項1から請求項5のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記記憶される複素数の要素は、前記ターゲットに関連付けられた前記過去の相関行列と前記過去の右辺ベクトルである
ことを特徴とする請求項3から請求項6のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記ターゲット連結処理部は、
前記現在及び過去の検知サイクルにおいてそれぞれ検出されたターゲットを関連付ける際、前記過去の検知サイクルにより得られた距離と相対速度に基づいて算出される距離範囲及び相対速度範囲に、前記現在の検知サイクルの検出ビート周波数により得られた距離及び相対速度がそれぞれ含まれるか否かの判定結果にしたがって、前記現在及び過去の検知サイクルにおけるターゲットが関連するターゲットであるか否かを検出することを特徴とする請求項1から請求項7のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記記憶部は、
前記関連付けられたターゲットについて、前記過去の1つまたは複数の検知サイクルにおいて検知されたターゲットの距離及び相対速度を、少なくとも前記AR係数と前記平均AR係数のいずれか一方に関連付けてそれぞれ記憶し、
前記ターゲット連結処理部は、
前記現在の検知サイクルにおけるターゲットと、該現在の検知サイクルにおけるターゲットに関連付けられ、前記現在と時系列的に関係する複数の過去の検知サイクルにおけるターゲットとを対応付けて、
前記フィルタ部は、
前記AR係数を重み付け平均化処理して前記平均AR係数を生成するとともに、前記現在の検知サイクルにおいて検知されたターゲットの距離、相対速度及び少なくとも前記AR係数と前記平均AR係数のいずれか一方を、前記関連付けられた過去のターゲットの距離、相対速度及び少なくとも前記AR係数と前記平均AR係数のいずれか一方に対応させ、前記記憶部に記憶する
ことを特徴とする請求項4から請求項8のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記記憶部は、
前記関連付けられたターゲットに対応する検出ビート周波数の複素数データについて1つまたは複数の検知サイクル分を、それぞれ対応させて記憶し、
前記正規方程式生成部は、
前記現在の検知サイクルのターゲットと関連する前記過去の検知サイクルのターゲットが検知された場合に、前記過去の検知サイクルの複素数データから前記共分散行列と右辺ベクトルを算出し、前記現在の検知サイクルにおけるターゲットと、該現在の検知サイクルにおけるターゲットに関連付けられ、前記現在と時系列的に関係する複数の過去の検知サイクルにおけるターゲットとを対応付けて、前記現在と過去の検知サイクルにおけるターゲットに対応する前記共分散行列と右辺ベクトルを重み付け平均化した平均共分散行列と平均右辺ベクトルを生成し、
前記ターゲット連結処理部は、
前記関連付けられた現在のターゲットの距離、相対速度及び検出ビート周波数の複素数データを、前記関連付けられた過去の検知サイクルにおけるターゲットの距離、相対速度及び複素数データと対応付けて記憶する
ことを特徴とする請求項4から請求項9のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記複素数データに基づいて、前記受信波を受信する所望の方向の受信感度を高めるデジタルビームフォーミングに基づいて前記ターゲットの存在及び方位を検出するDBF部
をさらに備え、
前記ターゲット検知部は、
前記現在の検知サイクルにおけるビート周波数における前記デジタルビームフォーミングに基づいて前記ターゲットの方位を検出し、
前記ターゲット連結処理部は、
前記現在及び過去の検知サイクルにおけるターゲットの関連付けを、距離、相対速度及び方位により行う
ことを特徴とする請求項1から請求項10のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記DBF部は、
前記デジタルビームフォーミングに基づいて設定される前記所望の方向に対応する角度チャンネル毎のスペクトルの強度を示す空間複素数データを算出し、
隣接する前記角度チャンネルのスペクトルの強度が予め設定された前記角度チャンネル幅の範囲において予め設定されたDBF閾値を超えた場合、ターゲットの存在を検知(DBF検知ターゲット)し、ターゲットの存在が検知されていない角度チャンネルのスペクトル強度を「0」に置き換え、新たな空間複素数データとして出力するチャンネル削除部と、
前記新たな空間複素数データを逆DBFすることにより、再生複素数データを生成するIDBF部と
をさらに備え、
前記正規方程式生成部は、
前記再生複素数データから相関行列を導いて正規方程式を生成する
ことを特徴とする請求項11に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記チャンネル削除部は、
複数の前記DBF検知ターゲットを検出した場合、それぞれの前記DBF検知ターゲットに対応した角度チャンネル範囲毎にスペクトルを分割し、前記DBF検知ターゲット数の空間複素数データを生成し、
前記IDBF部は、
前記DBF検知ターゲット毎の空間複素数データをそれぞれ逆DBFすることにより、前記DBF検知ターゲット毎の再生複素数データを生成し、
前記正規方程式生成部は、
前記DBF検知ターゲット毎の再生複素数データに基づいて、前記DBF検知ターゲット毎の相関行列を算出する
ことを特徴とする請求項11又は請求項12に記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記フィルタ部は、
前記相対速度に対応し、重み付け平均する際の重み係数を、前記ターゲット毎に変化させる
ことを特徴とする請求項1から請求項13のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記フィルタ部は、
前記現在及び過去における方位と距離から導かれる横方向への位置の変化量が、予め設定した範囲を超えた場合に、重み付け平均する際の重み係数を、前記ターゲット毎に変化させる
ことを特徴とする請求項1から請求項14のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。 - 前記ターゲット連結処理部は、
前記AR係数の平均化処理をする際に参照する前記過去の検知サイクルの数を、前記相対速度に応じて変化させる
ことを特徴とする請求項2から請求項9のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。 - 移動体に搭載される電子走査型レーダ装置による受信波方向推定方法であり、
送信手段から送信波を送信する送信過程と、
前記送信波を反射したターゲットから到来する受信波を、複数のアンテナから構成される受信部が受信する受信過程と、
前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成過程と、
現在及び過去の検知サイクルにおいて検出される前記ターゲットを関連付けるターゲット連結処理過程と、
前記検知サイクルに応じて、前記アンテナ毎に、前記ターゲットの存在が検知された前記ビート周波数である検出ビート周波数の前記複素数データに基づいてスペクトル推定を行い、前記過去に行われた前記スペクトル推定処理に基づいて導かれた結果と、前記今回行われた前記スペクトル推定処理に基づいて導かれた結果とに基づいて生成される正規方程式の要素に対して重み付けされた平均化処理を行い前記受信波の到来方向を算出する方位検出過程と
を有することを特徴とする受信波方向推定方法。 - 移動体に搭載される電子走査型レーダ装置により受信波方向推定の動作をコンピュータに制御させるためのプログラムであり、
送信手段が送信波を送信させる送信処理と、
受信部が前記送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する受信処理と、
ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波からビート信号を生成するビート信号生成処理と、
周波数分解処理部が前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理と、
ターゲット検知部が前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知処理と、
現在及び過去の検知サイクルにおいて検出される前記ターゲットを関連付けるターゲット連結処理と、
前記検知サイクルに応じて、前記アンテナ毎に、前記ターゲットの存在が検知された前記ビート周波数である検出ビート周波数の前記複素数データに基づいてスペクトル推定を行い、前記過去に行われた前記スペクトル推定処理に基づいて導かれた結果と、前記今回行われた前記スペクトル推定処理に基づいて導かれた結果とに基づいて生成される正規方程式の要素に対して重み付けされた平均化処理を行い前記受信波の到来方向を算出する方位検出処理と
を有することを特徴とする受信波方向推定プログラム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009296081A JP5707037B2 (ja) | 2009-12-25 | 2009-12-25 | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
US12/977,605 US8441395B2 (en) | 2009-12-25 | 2010-12-23 | Electronic scanning radar apparatus, receiving wave direction estimating method, and computer-readable storage media storing receiving wave direction estimation program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009296081A JP5707037B2 (ja) | 2009-12-25 | 2009-12-25 | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011137650A true JP2011137650A (ja) | 2011-07-14 |
JP5707037B2 JP5707037B2 (ja) | 2015-04-22 |
Family
ID=44186833
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009296081A Expired - Fee Related JP5707037B2 (ja) | 2009-12-25 | 2009-12-25 | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8441395B2 (ja) |
JP (1) | JP5707037B2 (ja) |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012132846A (ja) * | 2010-12-22 | 2012-07-12 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
JP2013032917A (ja) * | 2011-07-30 | 2013-02-14 | Fujitsu Ten Ltd | 信号処理装置、レーダ装置、および、信号処理方法 |
KR101264287B1 (ko) | 2011-11-10 | 2013-05-22 | 재단법인대구경북과학기술원 | Fmcw 레이더의 거리 정밀 측정방법 및 그 장치 |
WO2013080570A1 (ja) * | 2011-12-02 | 2013-06-06 | パナソニック株式会社 | レーダ装置 |
JP2013195245A (ja) * | 2012-03-19 | 2013-09-30 | Fujitsu Ten Ltd | レーダ装置 |
RU2496120C2 (ru) * | 2011-12-30 | 2013-10-20 | Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон - научно-исследовательский институт радиостроения" | Многофункциональная многодиапазонная масштабируемая радиолокационная система для летательных аппаратов |
RU2609156C1 (ru) * | 2016-02-24 | 2017-01-30 | Акционерное общество "Научно-исследовательский институт Приборостроения имени В.В. Тихомирова" | Бортовая радиолокационная станция |
RU2630278C1 (ru) * | 2016-06-27 | 2017-09-06 | Акционерное общество "Научно-производственная фирма "Микран" | Многофункциональная малогабаритная радиолокационная система для летательных аппаратов |
US9866462B2 (en) | 2014-12-26 | 2018-01-09 | Fujitsu Limited | Information processing system and information processing method |
JP2019041232A (ja) * | 2017-08-25 | 2019-03-14 | 沖電気工業株式会社 | 信号処理装置及び信号処理方法 |
RU2684896C1 (ru) * | 2018-06-04 | 2019-04-16 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники" | Способ формирования и обработки сигналов в многодиапазонных и многополосных радиолокационных системах |
RU2686455C1 (ru) * | 2018-04-23 | 2019-04-26 | Акционерное общество "Научно-исследовательский институт Приборостроения имени В.В. Тихомирова" | Система целераспределения подвижных объектов |
WO2020050278A1 (ja) | 2018-09-05 | 2020-03-12 | 京セラ株式会社 | 電子機器、電子機器の制御方法、及び電子機器の制御プログラム |
CN112379342A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-19 | 上海无线电设备研究所 | 一种星载测云雷达回波模拟及回波特征参数精度估算方法 |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5178761B2 (ja) * | 2010-03-19 | 2013-04-10 | 株式会社東芝 | Fmcw信号生成回路及びレーダー装置 |
JP5684533B2 (ja) * | 2010-10-21 | 2015-03-11 | 日本電産エレシス株式会社 | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
DE102011055674A1 (de) * | 2011-11-24 | 2013-05-29 | Hella Kgaa Hueck & Co. | Verfahren zur Bestimmung wenigstens eines Parameters zur Korrelation zweier Objekte |
JP6181924B2 (ja) * | 2012-12-06 | 2017-08-16 | 富士通テン株式会社 | レーダ装置、および、信号処理方法 |
JP2014115137A (ja) * | 2012-12-07 | 2014-06-26 | Fujitsu Ten Ltd | レーダ装置、及び、信号処理方法 |
JP6548376B2 (ja) * | 2014-10-06 | 2019-07-24 | 日本電産株式会社 | レーダシステム、レーダ信号処理装置、車両走行制御装置および方法、ならびにコンピュータプログラム |
US10324166B2 (en) * | 2015-09-28 | 2019-06-18 | Rockwell Collins, Inc. | Affordable combined pulsed/FMCW radar AESA |
CN112567263A (zh) * | 2018-08-10 | 2021-03-26 | 海拉有限双合股份公司 | 评估重叠目标的方法 |
CN115171720A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-10-11 | 四川九洲电器集团有限责任公司 | 超分辨多音检测估计方法及装置 |
CN116256716B (zh) * | 2023-01-18 | 2023-11-24 | 珠海微度芯创科技有限责任公司 | 基于加权线性拟合的毫米波雷达超分辨方法和*** |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07146350A (ja) * | 1994-08-02 | 1995-06-06 | Nec Corp | 音源方位推定方法 |
JP2002303645A (ja) * | 2001-02-01 | 2002-10-18 | Mitsubishi Electric Corp | 周波数計測装置、周波数計測方法およびレーダ装置 |
JP2006275840A (ja) * | 2005-03-30 | 2006-10-12 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型ミリ波レーダ装置およびコンピュータプログラム |
JP2007040806A (ja) * | 2005-08-02 | 2007-02-15 | Denso Corp | レーダ装置 |
JP2007240313A (ja) * | 2006-03-08 | 2007-09-20 | Denso Corp | 方位検出装置 |
JP2009156582A (ja) * | 2007-12-25 | 2009-07-16 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
JP2009162689A (ja) * | 2008-01-09 | 2009-07-23 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
JP2009162688A (ja) * | 2008-01-09 | 2009-07-23 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6573859B2 (en) * | 2000-02-07 | 2003-06-03 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Radar apparatus |
US6567034B1 (en) * | 2001-09-05 | 2003-05-20 | Lockheed Martin Corporation | Digital beamforming radar system and method with super-resolution multiple jammer location |
US6498581B1 (en) * | 2001-09-05 | 2002-12-24 | Lockheed Martin Corporation | Radar system and method including superresolution raid counting |
EP1347306A3 (en) * | 2001-11-08 | 2004-06-30 | Fujitsu Ten Limited | Scan type radar device |
JP3938686B2 (ja) * | 2001-12-13 | 2007-06-27 | 富士通株式会社 | レーダ装置、信号処理方法及びプログラム |
JP2004233277A (ja) * | 2003-01-31 | 2004-08-19 | Denso Corp | 車両用レーダ装置 |
JP4867200B2 (ja) * | 2004-07-06 | 2012-02-01 | 株式会社デンソー | レーダ装置 |
JP4098318B2 (ja) * | 2005-03-29 | 2008-06-11 | 本田技研工業株式会社 | 電子走査型ミリ波レーダ装置およびコンピュータプログラム |
JP4724694B2 (ja) * | 2007-08-08 | 2011-07-13 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 電波レーダ装置 |
JP4415040B2 (ja) * | 2007-09-18 | 2010-02-17 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
DE102009024918B4 (de) * | 2008-06-17 | 2022-04-28 | Denso Corporation | Zielobjekterkennungsvorrichtung zur Erlangung von Informationen betreffend Zielobjekte basierend auf einer Korrelationsmatrix, die aus Signalwerten erhalten wird, welche reflektierten elektromagnetischen Wellen entsprechen |
JP5102165B2 (ja) * | 2008-09-22 | 2012-12-19 | 株式会社デンソー | レーダ装置 |
JP4679632B2 (ja) * | 2008-12-01 | 2011-04-27 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
-
2009
- 2009-12-25 JP JP2009296081A patent/JP5707037B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2010
- 2010-12-23 US US12/977,605 patent/US8441395B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07146350A (ja) * | 1994-08-02 | 1995-06-06 | Nec Corp | 音源方位推定方法 |
JP2002303645A (ja) * | 2001-02-01 | 2002-10-18 | Mitsubishi Electric Corp | 周波数計測装置、周波数計測方法およびレーダ装置 |
JP2006275840A (ja) * | 2005-03-30 | 2006-10-12 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型ミリ波レーダ装置およびコンピュータプログラム |
JP2007040806A (ja) * | 2005-08-02 | 2007-02-15 | Denso Corp | レーダ装置 |
JP2007240313A (ja) * | 2006-03-08 | 2007-09-20 | Denso Corp | 方位検出装置 |
JP2009156582A (ja) * | 2007-12-25 | 2009-07-16 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
JP2009162689A (ja) * | 2008-01-09 | 2009-07-23 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
JP2009162688A (ja) * | 2008-01-09 | 2009-07-23 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012132846A (ja) * | 2010-12-22 | 2012-07-12 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
JP2013032917A (ja) * | 2011-07-30 | 2013-02-14 | Fujitsu Ten Ltd | 信号処理装置、レーダ装置、および、信号処理方法 |
KR101264287B1 (ko) | 2011-11-10 | 2013-05-22 | 재단법인대구경북과학기술원 | Fmcw 레이더의 거리 정밀 측정방법 및 그 장치 |
WO2013080570A1 (ja) * | 2011-12-02 | 2013-06-06 | パナソニック株式会社 | レーダ装置 |
JPWO2013080570A1 (ja) * | 2011-12-02 | 2015-04-27 | パナソニック株式会社 | レーダ装置 |
US9470784B2 (en) | 2011-12-02 | 2016-10-18 | Panasonic Corporation | Radar device |
RU2496120C2 (ru) * | 2011-12-30 | 2013-10-20 | Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон - научно-исследовательский институт радиостроения" | Многофункциональная многодиапазонная масштабируемая радиолокационная система для летательных аппаратов |
JP2013195245A (ja) * | 2012-03-19 | 2013-09-30 | Fujitsu Ten Ltd | レーダ装置 |
US9866462B2 (en) | 2014-12-26 | 2018-01-09 | Fujitsu Limited | Information processing system and information processing method |
RU2609156C1 (ru) * | 2016-02-24 | 2017-01-30 | Акционерное общество "Научно-исследовательский институт Приборостроения имени В.В. Тихомирова" | Бортовая радиолокационная станция |
RU2630278C1 (ru) * | 2016-06-27 | 2017-09-06 | Акционерное общество "Научно-производственная фирма "Микран" | Многофункциональная малогабаритная радиолокационная система для летательных аппаратов |
JP2019041232A (ja) * | 2017-08-25 | 2019-03-14 | 沖電気工業株式会社 | 信号処理装置及び信号処理方法 |
JP7013726B2 (ja) | 2017-08-25 | 2022-02-01 | 沖電気工業株式会社 | 信号処理装置及び信号処理方法 |
RU2686455C1 (ru) * | 2018-04-23 | 2019-04-26 | Акционерное общество "Научно-исследовательский институт Приборостроения имени В.В. Тихомирова" | Система целераспределения подвижных объектов |
RU2684896C1 (ru) * | 2018-06-04 | 2019-04-16 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники" | Способ формирования и обработки сигналов в многодиапазонных и многополосных радиолокационных системах |
WO2020050278A1 (ja) | 2018-09-05 | 2020-03-12 | 京セラ株式会社 | 電子機器、電子機器の制御方法、及び電子機器の制御プログラム |
US12038529B2 (en) | 2018-09-05 | 2024-07-16 | Kyocera Corporation | Electronic device, method for controlling electronic device, and electronic device control program |
CN112379342A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-19 | 上海无线电设备研究所 | 一种星载测云雷达回波模拟及回波特征参数精度估算方法 |
CN112379342B (zh) * | 2020-11-02 | 2023-04-11 | 上海无线电设备研究所 | 一种星载测云雷达回波模拟及回波特征参数精度估算方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20110156947A1 (en) | 2011-06-30 |
US8441395B2 (en) | 2013-05-14 |
JP5707037B2 (ja) | 2015-04-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5707037B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
JP5695830B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
JP5684533B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
JP5600499B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
JP5114187B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
JP5695925B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
JP5677830B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
JP5647814B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
WO2009081981A1 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
US9041596B2 (en) | Multibeam radar apparatus for vehicle, multibeam radar method and multibeam radar program | |
JP2009162688A (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
JP5114217B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
CN111373282A (zh) | 用于fmcw雷达***的雷达处理链 | |
JP2013152239A (ja) | 電子走査型レーダ装置、その制御方法及びプログラム | |
JP5779370B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及びプログラム | |
JP5695930B2 (ja) | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム | |
JP2006145251A (ja) | 電波到来方向推定装置 | |
WO2022249552A1 (ja) | 情報処理装置、及び、情報処理方法 | |
WO2021210480A1 (ja) | 通信装置、通信方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20121101 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20121102 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20131030 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20131105 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140106 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20140107 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140909 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20141029 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20141030 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150203 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150302 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5707037 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |