JP2929561B2 - Radar signal processing equipment - Google Patents

Radar signal processing equipment

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JP2929561B2 JP3203849A JP20384991A JP2929561B2 JP 2929561 B2 JP2929561 B2 JP 2929561B2 JP 3203849 A JP3203849 A JP 3203849A JP 20384991 A JP20384991 A JP 20384991A JP 2929561 B2 JP2929561 B2 JP 2929561B2
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Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、コヒーレント・パルス
ドップラーレーダ等のＭＩＴ（移動目標指示装置）レー
ダ受信機等からの受信情報に基づいて、検知した移動目
標がどんな種類の移動体であるかを自動的に推定・認識
するレーダ信号処理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a moving object detected based on information received from an MIT (moving target indicating device) radar receiver such as a coherent pulse Doppler radar. The present invention relates to a radar signal processing device that automatically estimates and recognizes

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来の移動目標指示装置は移動目標の存
在を指示するものであり、その移動目標の種類（例えば
人、ジープ、トラック、戦車、航空機、ミサイルなどの
種別）が何であるかの認識を自動的に行うことはできな
い。またレーダ装置がみる瞬時視野すなわちアンテナビ
ーム幅の中に目標が幾つも入ってしまうような条件下で
の目標の認識技術もまだ確立されていない。2. Description of the Related Art A conventional moving target indicating device is for indicating the existence of a moving target, and the type of the moving target (for example, the type of a person, a jeep, a truck, a tank, an aircraft, a missile, etc.) is determined. Recognition cannot be performed automatically. Further, a technique for recognizing a target under such a condition that many targets are included in the instantaneous field of view of the radar device, that is, the antenna beam width, has not yet been established.

【０００３】これらの認識は従来、オペレータの経験的
な判断によっている。すなわち、熟練したオペレータは
受信したエコー信号の信号音の強度や音色などを聴き分
け、長年の経験に基づいて移動目標がどのような種類の
ものであるか、またその数が幾つ位のものであるかを推
定している。Conventionally, such recognition is based on empirical judgment of an operator. That is, the skilled operator listens to the intensity and tone of the received echo signal, and based on many years of experience, what kind of moving target is, and how many are moving targets. It is estimated that there is.

【０００４】[0004]

【発明が解決しようとする課題】このように従来は移動
目標の種類や数の認識は熟練したオペレータが長年の経
験に基づいて信号音を聴き分けて行っていた。このよう
な認識を自動化しようとした場合、目標認識のための信
号処理をリアルタイムで行うことの困難さ、あるいは測
定処理時の環境、例えば気象条件（気温、時間、季節、
その他）やクラッタ（水面の波、雲、草や木の揺らぎな
ど）の存在も考慮しなければならないことの困難さなど
があり、自動化は容易ではなかった。As described above, conventionally, the type and number of moving targets have been recognized by a skilled operator by listening to signal sounds based on many years of experience. When trying to automate such recognition, it is difficult to perform signal processing for target recognition in real time, or the environment at the time of measurement processing, such as weather conditions (temperature, time, season,
Others) and clutter (waves on the water surface, clouds, fluctuations of grass and trees, etc.) were difficult to consider, and automation was not easy.

【０００５】しかし、例えば移動目標の種類別に対応策
をごく短時間のうちに打つ必要がある防衛用のレーダ装
置などでは、その移動目標の種類の高速探知・認識が是
非とも必要とされ、何時までも人間の経験ばかりを頼り
にしている訳にもいかず、目標の種類の識別・認識の自
動化の必要性が高まっている。[0005] However, for example, in a radar device for defense, which needs to take a countermeasure for each type of moving target in a very short time, high speed detection / recognition of the type of moving target is absolutely necessary. Even without relying solely on human experience, there is an increasing need to automate the identification and recognition of target types.

【０００６】本発明はかかる事情に鑑みてなされたもの
であり、その目的とすることろは、レーダシステムにお
いて移動目標の種類等を自動的に識別・認識できるレー
ダ信号処理装置を提供することにある。The present invention has been made in view of such circumstances, and a purpose thereof is to provide a radar signal processing apparatus capable of automatically identifying and recognizing the type of a moving target in a radar system. is there.

【０００７】[0007]

【課題を解決するための手段】図１は本発明に係る原理
説明図である。本発明に係るレーダ信号処理装置は、一
つの形態として、移動目標で反射された反射波を位相検
波した位相検波信号の周波数スペクトルを求める周波数
分析手段８１と、既知の複数の種類の移動目標につい
て、その移動目標が速度をもって移動したときの周波数
スペクトルを予め求めておいたものをモデルパターンと
して記憶しておくパターン源８７と、移動目標からの反
射波の存在するドップラー周波数位置に基づいて該移動
目標の速度を推定してその速度から移動目標の種別とし
て妥当と考えられる１以上のモデルパターンを該パター
ン源８７から選択する選択手段８８と、周波数分析手段
８１で求めた移動目標の周波数スペクトルのパターンと
選択手段８８で選択した各モデルパターンとをその中心
付近の周波数分布を合わせて並列処理でそれぞれ照合す
る照合手段８２と、照合手段８２の照合結果に基づいて
移動目標の種類を認識する認識手段８３とを具備したも
のである。FIG. 1 is an explanatory view of the principle according to the present invention. The radar signal processing device according to the present invention includes, as one mode, a frequency analysis unit 81 that obtains a frequency spectrum of a phase detection signal obtained by performing phase detection on a reflected wave reflected by a moving target, and a plurality of known types of moving targets.
And the frequency at which the moving target moves with speed
The spectrum for which the spectrum has been determined in advance is used as the model pattern.
The pattern source 87 to be stored
The movement based on the Doppler frequency position where the wave exists
Estimate the target speed and use that speed as the type of moving target.
One or more model patterns considered appropriate
Selecting means 88 for selecting from the source 87 and the pattern of the frequency spectrum of the moving target obtained by the frequency analyzing means 81.
Each model pattern selected by the selection means 88 and its center
It comprises a matching means 82 for matching each other in parallel processing in accordance with the nearby frequency distributions, and a recognition means 83 for recognizing the type of the moving target based on the matching result of the matching means 82.

【０００８】また本発明に係るレーダ信号処理装置は、
他の形態として、上述のレーダ信号処理装置において、
移動目標の反射波の振幅強度に基づいて、距離情報から
反射物体の反射断面積を求め、移動目標の大きさを算出
する大きさ算出手段８４を更に備え、認識手段８３は移
動目標の種類の認識にあたってこの大きさ情報も考慮す
るように構成される。[0008] The radar signal processing apparatus according to the present invention comprises:
As another mode, in the above-mentioned radar signal processing device,
Based on the amplitude intensity of the reflected wave of the moving target from the distance information
The apparatus further includes a size calculating unit 84 for calculating the reflection cross-sectional area of the reflecting object and calculating the size of the moving target, and the recognizing unit 83 is configured to consider the size information when recognizing the type of the moving target.

【０００９】また本発明に係るレーダ信号処理装置は、
また他の形態として、上述のレーダ信号処理装置におい
て、移動目標の受信信号の振幅強度の変動を監視し、振
幅の確率密度分布を求め、振幅確率分布中の山の数を数
えることで移動目標の数を推定する目標数算出手段８５
を更に備え、認識手段８３はこの目標数算出手段８５の
目標数情報に基づいて移動目標の数も認識するように構
成される。Further, the radar signal processing apparatus according to the present invention comprises:
As another mode, the above-mentioned radar signal processing apparatus monitors fluctuations in the amplitude intensity of the received signal of the moving target , and
Obtain the probability density distribution of the width and count the number of peaks in the amplitude probability distribution.
Target speed calculating means 85 for estimating the number of the moving target by obtaining
The recognition means 83 is also configured to recognize the number of moving targets based on the target number information of the target number calculation means 85.

【００１０】また本発明に係るレーダ信号処理装置は、
さらに他の形態として、上述の各レーダ信号処理装置に
おいて、受信信号中におけるクラッタの出現の有無を検
出するクラッタ検出手段８６を更に備え、認識手段８３
はこのクラッタ情報に基づいて移動目標に関する認識率
を決めるように構成される。[0010] The radar signal processing apparatus according to the present invention comprises:
As still another embodiment, each of the above-described radar signal processing devices further includes a clutter detection unit 86 that detects the presence or absence of clutter in a received signal, and a recognition unit 83.
Is configured to determine the recognition rate for the moving target based on the clutter information.

【００１１】[0011]

【作用】オペレータが反射波の音を聴き分けて移動目標
の種別を推定する場合、信号の音色から速度を判定し
てその速度に応じた移動目標の種類（例えば人であると
か、自動車であるとか、航空機であるとか）の区別を
し、また自動車であればその形状により反射波の音色が
異なることに基づいてその車種（例えば乗用車、ジー
プ、トラック、戦車など）の判断をする、エコー音の
強度によりその移動目標の大きさ（例えば自動車であれ
ばジープとか戦車とか）の区別を判断する、といったパ
ターン認識を無意識にしていたものと考えることができ
る。本発明はこれらの知見に基づくものである。When the operator estimates the type of the moving target by distinguishing the sound of the reflected wave, the speed is determined from the timbre of the signal, and the type of the moving target corresponding to the speed (for example, a person or an automobile). Echo sound to determine the type of vehicle (eg, passenger car, jeep, truck, tank, etc.) based on the difference in the timbre of the reflected wave depending on the shape of the vehicle. It can be considered that the pattern recognition such as judging the distinction of the size of the moving target (for example, a jeep or a tank in the case of a car) is made unconscious by the strength of the moving target. The present invention is based on these findings.

【００１２】つまり、本発明のレーダ信号処理装置は、
レーダ受信信号を位相検波した位相検波信号を周波数分
析手段８１により周波数スペクトルの分析を行って、移
動目標等を含む受信信号の周波数スペクトル分布曲線を
求める。そして移動目標からの反射波が存在するドップ
ラー周波数位置に基づいてその移動目標の速度を知っ
て、その移動目標がおおかた何であるかを推測し、可能
性の高い移動目標の候補について、照合手段８２におい
て予め求めておいたそれらの候補としての移動目標の周
波数スペクトルのモデルパターンと照合する。この照合
結果、例えば各モデルパターンについての相関度の大小
などに基づき、認識手段８３は移動目標の種類を推定・
認識する。That is, the radar signal processing device of the present invention
The frequency detection means 81 analyzes the frequency spectrum of the phase detection signal obtained by phase detection of the radar reception signal, and obtains a frequency spectrum distribution curve of the reception signal including the moving target and the like. Then, based on the Doppler frequency position where the reflected wave from the moving target exists, the speed of the moving target is known, and the moving target is roughly estimated. Is compared with the model pattern of the frequency spectrum of the moving target as a candidate obtained in advance. Based on the result of this collation, for example, based on the degree of correlation for each model pattern, the recognition unit 83 estimates the type of the moving target.
recognize.

【００１３】また移動目標からのエコーの信号強度はそ
のエコー反射地点でのエコーの強度であるので、その移
動目標の大きさに対応する。したがって大きさ算出手段
８４はこれに基づいて移動目標の大きさを算出する。こ
の大きさによっても移動目標が何であるかを大方判別で
きる。例えば人、乗用車、戦車、航空機などは大きさが
明らかに違うので、これらの移動目標の大きさ情報だけ
からも移動目標が何であるかを大方推定できる。よって
認識手段８３は移動目標の認識にあたってこの大きさ情
報も考慮し、パターン照合結果と大きさの何れにも妥当
な移動目標の種別を判定する。The signal intensity of the echo from the moving target is the intensity of the echo at the echo reflection point, and thus corresponds to the size of the moving target. Therefore, the size calculating means 84 calculates the size of the moving target based on the calculation result. The magnitude of the movement target can also be largely determined based on the size. For example, the size of a person, a car, a tank, an aircraft, etc. is clearly different, so that it is possible to roughly estimate what the moving target is from only the size information of these moving targets. Therefore, the recognition means 83 considers this size information in recognizing the moving target, and determines the type of the moving target that is appropriate for both the pattern matching result and the size.

【００１４】さらに移動目標からのエコーの振幅変化を
監視することで、その振幅値の確率密度分布を得ること
ができ、この確率分布中に山が生じたらその山の数を数
えることで移動目標の数を大方推定できる。目標数算出
手段８４はこれにより移動目標の数を大方算出してい
る。その結果は、認識手段８３による認識に際し反映さ
れる。Further, by monitoring the change in the amplitude of the echo from the moving target, it is possible to obtain a probability density distribution of the amplitude value. If a peak is formed in the probability distribution, the number of the peak is counted to thereby obtain the moving target. Can be roughly estimated. The target number calculating means 84 calculates the number of the moving targets by this. The result is reflected upon recognition by the recognition means 83.

【００１５】さらにクラッタが生じているような場合に
は、そのクラッタ量の多い少ないによって認識手段８３
による認識の認識率（すなわち認識がどの位確かかとい
う確率）に影響を与える。よってクラッタ検出手段８６
でクラッタの状況を監視し、その検出結果に従って認識
手段８３は認識率を変える。例えばクラッタが多く出現
している場合には認識率を低くする。Further, when clutter is generated, the recognition means 83 is determined by the large and small amount of the clutter.
Affects the recognition rate of the recognition by the (i.e., the probability that the recognition is reliable). Therefore, the clutter detection means 86
Monitor the situation of the clutter, and the recognition means 83 changes the recognition rate according to the detection result. For example, if many clutters appear, the recognition rate is lowered.

【００１６】[0016]

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。図２には本発明の一実施例としてのレーダ信号処
理装置を組み込んだコヒーレント・パルスドップラーレ
ーダによる移動目標指示装置が示される。図中、１はレ
ーダ送受信部、２は周波数分析部、３は強度処理部、４
はクラッタ処理部、５は周波数処理部、６は認識処理部
である。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 2 shows a moving target indicating device using a coherent pulse Doppler radar incorporating a radar signal processing device as one embodiment of the present invention. In the figure, 1 is a radar transmitting / receiving section, 2 is a frequency analyzing section, 3 is an intensity processing section, 4
Denotes a clutter processing unit, 5 denotes a frequency processing unit, and 6 denotes a recognition processing unit.

【００１７】レーダ送受信部１は送受アンテナ１１、パ
ルス発生器１２、送信波発振器１３、パレス変調器１
４、サーキュレータ１５、増幅器１６、位相検波器１７
等を含み構成される。ここで位相検波器１７はアンテナ
１１、サーキュレータ１５、増幅器１６を介して受信し
たエコー信号を、９０°の位相差を持つ二つの局部発振
信号を基準波としてそれぞれ位相検波して、Ｉビデオ信
号とＱビデオ信号を作成し出力する回路である。The radar transmitting / receiving section 1 includes a transmitting / receiving antenna 11, a pulse generator 12, a transmission wave oscillator 13, a palace modulator 1
4, circulator 15, amplifier 16, phase detector 17
And the like. Here, the phase detector 17 phase-detects the echo signal received via the antenna 11, the circulator 15, and the amplifier 16 using two local oscillation signals having a phase difference of 90 ° as reference waves, and outputs an I-video signal and an I-video signal. A circuit that creates and outputs a Q video signal.

【００１８】周波数分析部２は自乗和回路２１、最適レ
ベル化回路２２、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）回路２３
を含み構成される。自乗和回路２１は位相検波器１７か
らのＩビデオ信号とＱビデオ信号の自乗和を求める回路
であり、例えば図３に示されるような構成を持つ。すな
わち、Ｉビデオ信号とＱビデオ信号をそれぞれ高速のＡ
／Ｄ変換をしてディジタル化し、これらをそれぞれ例え
ば１２ビット幅の二つのメモリＭＥＭ１、２に入れ、こ
の二つのメモリＭＥＭ１、２の出力を高速のマルチプラ
イヤーＭＰで掛け算を行って、次にこれら自乗されたＩ
およびＱビデオ信号を加算器ＡＤＤで加算して自乗和を
取って、時間軸上での一つのビデオ信号とする。The frequency analysis unit 2 comprises a square sum circuit 21, an optimum leveling circuit 22, a fast Fourier transform (FFT) circuit 23
It is comprised including. The square sum circuit 21 is a circuit for calculating the square sum of the I video signal and the Q video signal from the phase detector 17, and has a configuration as shown in FIG. 3, for example. That is, the I video signal and the Q video signal
/ D conversion and digitization, these are respectively stored in two memories MEM1 and 2 having a 12-bit width, and the outputs of the two memories MEM1 and MEM2 are multiplied by a high-speed multiplier MP. Squared I
And the Q video signal are added by an adder ADD to obtain a sum of squares to obtain one video signal on the time axis.

【００１９】このように自乗和回路２１で自乗和をとっ
てビデオ信号を一つにすることで、目標からの信号反射
位置（距離）により位相検波出力が変化したり、時には
無くなるようなフェーズブラインドを無くしている。つ
まり、例えば二つの波Ａsin(θa ) とＢsin(θb ) とを
掛け合わせた位相検波Ａ・Ｂsin(θa −θb ) は正弦波
の項が影響して、ある距離において時には出力しなくな
るので、位相検波として二つの波Ａ・Ｂsin(θa −
θb ) とＡ・Ｂcos(θa −θb ) を作り、それぞれ自乗
し和を取って( Ａ・Ｂ) 2 ｛sin2（θa −θb ）＋cos2
（θa −θb）｝＝（Ａ・Ｂ）2 とすることで、距離に
より位相、例えばθa が変化しても出力ビデオ信号には
影響しないようにして、フェーズブラインドを無くして
いる。By taking the sum of the squares in the sum of squares circuit 21 to unite the video signals, the phase detection output varies depending on the signal reflection position (distance) from the target, or the phase blind sometimes disappears. Is lost. That is, for example, two waves Asin (θ a) and Bsin (θ b) and multiplied by the phase detection A · Bsin (θ a -θ b ) is then affected section of the sine wave, and sometimes outputs at a distance As a result, the two waves A and B sin (θ a −
θ b ) and A · B cos (θ a −θ b ) are formed, and each is squared and summed to obtain (A · B) 2 ｛sin 2 (θ a −θ b ) + cos 2
By setting (θ a −θ b )｝ = (A · B) 2 , even if the phase, for example, θ a changes depending on the distance, the output video signal is not affected, and the phase blind is eliminated.

【００２０】この自乗和回路２１からのビデオ信号は次
に最適レベル化回路２２に入力されて、ピーク値を用い
て正規化することで適正なレベルに調整される。このレ
ベル調整されたビデオ信号は次に高速フーリエ変換回路
２３に入力される。高速フーリエ変換回路２３は、ビデ
オ信号の周波数軸上でのスペクトル分布（曲線）を分析
するために、時間関数のビデオ信号を高速フーリエ変換
して周波数関数のパワースペクトラムに変換する。この
パワースペクトル分布は例えば図５に示されるように横
軸がドップラー周波数、縦軸が振幅強度であり、種々の
移動目標のそれぞれの速度に応じた周波数位置ｆ01、ｆ
02、ｆ03、ｆ04・・・に、移動目標からの反射信号の振
幅強度の極大値が出現するものとなる。The video signal from the sum-of-squares circuit 21 is then input to an optimum leveling circuit 22 and adjusted to an appropriate level by normalizing using a peak value. The level-adjusted video signal is then input to the fast Fourier transform circuit 23. The fast Fourier transform circuit 23 performs fast Fourier transform on the video signal of the time function to convert it into a power spectrum of the frequency function in order to analyze the spectrum distribution (curve) on the frequency axis of the video signal. In this power spectrum distribution, for example, as shown in FIG. 5, the horizontal axis represents the Doppler frequency and the vertical axis represents the amplitude intensity, and the frequency positions f 01 and f according to the respective speeds of various moving targets.
The maximum value of the amplitude intensity of the reflected signal from the moving target appears at 02 , f03 , f04 ,.

【００２１】この高速フーリエ変換回路２３の分析結果
は強度処理部３、クラック処理部４、周波数処理部５に
それぞれ入力される。The analysis result of the fast Fourier transform circuit 23 is input to the intensity processing unit 3, crack processing unit 4, and frequency processing unit 5, respectively.

【００２２】周波数処理部５は高速フーリエ変換回路２
３から入力されたエコー信号の周波数スペクトル分布の
パターンを、種々の移動目標（人、ジープやトラック等
の自動車、戦車、航空機、ミサイルなど）について予め
得ておいたそれらが移動している時の典型的な周波数ス
ペクトルのモデルパターンと照合して、それらとの相関
を求める回路である。この周波数処理部５は、処理区間
設定部５１、パターン源５２1 〜５２n 、中心周波数ｆ
0 合わせ部５３1 〜５３n 、パターン提示部５４1 〜５
４n 、相関部５５1 〜５５n 、係数出力部５６1 〜５６
n 等を含み構成される。The frequency processing unit 5 is a fast Fourier transform circuit 2
The pattern of the frequency spectrum distribution of the echo signal input from 3 is obtained for various moving targets (cars, tanks, aircraft, missiles, etc., such as people, jeep and truck) when they are moving. This is a circuit that collates with a typical frequency spectrum model pattern and obtains a correlation with them. The frequency processing unit 5 includes a processing section setting unit 51, pattern sources 52 1 to 52 n , a center frequency f
0 matching units 53 1 to 53 n , pattern presenting units 54 1 to 5
4 n , correlation sections 55 1 to 55 n , coefficient output sections 56 1 to 56
n and the like.

【００２３】処理区間設定部５１は、例えば図５に示さ
れるように、移動目標の種別、例えば人、自動車、航空
機等に応じてそれぞれのドップラー周波数位置ｆ01、ｆ
02、ｆ03、ｆ04・・・で振幅強度の極大値が生じている
場合に、それらの極大値を含むその近傍の範囲Ｅ１、Ｅ
２、Ｅ３、Ｅ４・・・をそれぞれ一つの処理区間とする
ように区間設定する回路である。このように設定した各
処理区間で検出される移動目標はある程度その種別を限
定することができる。例えばドップラー周波数の低い処
理範囲Ｅ１で検出される移動目標は人や低速走行してい
る自動車等の低速移動体の可能性が高く航空機等の可能
性は低いと判定でき、またドップラー周波数が高い処理
配意Ｅ４で検出される移動目標は航空機等の高速移動体
である可能性が高く人等である可能性は非常に低いと判
断できる。As shown in FIG. 5, for example, the processing section setting section 51 sets the Doppler frequency positions f 01 , f 01 according to the type of the moving target, for example, a person, a car, an aircraft, etc.
02, f 03, f 04 when the maximum value of the amplitude intensity occurs in., The range in the vicinity thereof, including their maximum values E1, E
2, E3, E4,... Are set as one processing section. The type of the movement target detected in each processing section set in this way can be limited to some extent. For example, a moving target detected in the processing range E1 having a low Doppler frequency is likely to be a low-speed moving body such as a person or a car running at a low speed, and can be determined to be unlikely to be an aircraft, and the processing target having a high Doppler frequency can be determined. It can be determined that the moving target detected by the arrangement E4 is highly likely to be a high-speed moving object such as an aircraft and very unlikely to be a person or the like.

【００２４】パターン源５２1 〜５２n は設定部５１で
設定されたそれぞれの処理区間で検出される可能性が高
い移動目標の周波数スペクトルの典型的なモデルパター
ンを保持するメモリ回路である。これらのモデルパター
ンは種々の移動目標についてそれら移動目標が典型的な
移動速度で移動している時のものを予め実験等で求めて
おく。The pattern sources 52 1 to 52 n are memory circuits that hold typical model patterns of the frequency spectrum of the moving target which is likely to be detected in each processing section set by the setting unit 51. These model patterns for various moving targets when the moving targets are moving at a typical moving speed are obtained in advance by experiments or the like.

【００２５】ｆ0 合わせ部５３1 〜５３n はパターン源
５２1 〜５２n からのモデルパターンの読出しに際して
読出しタイミングのシフトや読出しクロックのクロック
速度を変えるなどして、モデルパターンの中心周波数と
分布幅をエコー信号の周波数スペクトルの中心周波数と
分布幅に合わせるよう動作する。これは同じ移動目標例
えば自動車であっても種々の速度で走行している可能性
があるが、自動車の各速度について全てモデルパターン
を用意することは経済的でないので、自動車について典
型的な速度でのモデルパターンを一つ用意してその中心
周波数と分布幅を変えることで各速度の照合用モデルパ
ターンを実現し、それにより予め用意するモデルパター
ンの量の削減を図るものである。[0025] f 0 matching unit 53 1 to 53 n are example, by changing the clock speed of the shift and read clock of the read timing when reading of the model pattern from the pattern source 52 1 to 52 n, the center frequency of the model patterns and distribution It operates to adjust the width to the center frequency and distribution width of the frequency spectrum of the echo signal. This may be the same moving target, e.g., a car, running at various speeds, but it is not economical to have all model patterns for each speed of the car, so at typical speeds for cars By preparing one model pattern and changing its center frequency and distribution width, a model pattern for comparison at each speed is realized, thereby reducing the amount of model patterns prepared in advance.

【００２６】パターン提示部５４1 〜５４n はｆ0 合わ
せ部５３1 〜５３n で中心周波数と分布幅を変えた照合
用モデルパターンを相関部５５1 〜５５n にそれぞれ提
示するための回路である。The pattern presenting sections 54 1 to 54 n are circuits for presenting the matching model patterns having different center frequencies and distribution widths in the f 0 matching sections 53 1 to 53 n to the correlating sections 55 1 to 55 n , respectively. is there.

【００２７】相関部５５1 〜５５n はそれぞれパターン
提示部５４1 〜５４n で提示された照合用モデルパター
ンと、エコー信号の周波数スペクトル分布パターンとの
相関をとって相関係数を演算する回路であり、例えば図
４に示されるような構成を持つ。すなわち、可変クロッ
ク発生源ＣＬＫ１、エコー信号の周波数スペクトル分布
パターンが入力されるメモリＭＥＭ１、照合用モデルパ
ターンが入力されるパターンメモリＰａｔ１、これら両
パターンの相関を求める相関器ＣＯＲ１等を含み構成さ
れる。この相関係数は例えば次のようにして求まる。 相関係数＝｛Σ（ｘi ｙi ）／Ｎ−ｘav・ｙav｝／Ｓx ・Ｓy ここで、ｘi 、ｙi はそれぞれｉ番目のデータを表し、
ｘav、ｙavは各データの平均値、Ｎはデータ数、Ｓx 、
Ｓy はｘ、ｙデータの分散を表す。各相関部５５1 〜５
５n で計算された相関係数は係数出力部５６1 〜５６n
によって認識処理部６に出力される。The correlation units 55 1 to 55 n calculate correlation coefficients by correlating the matching model pattern presented by the pattern presentation units 54 1 to 54 n with the frequency spectrum distribution pattern of the echo signal. And has, for example, a configuration as shown in FIG. That is, it is configured to include a variable clock generation source CLK1, a memory MEM1 to which a frequency spectrum distribution pattern of an echo signal is input, a pattern memory Pat1 to which a matching model pattern is input, a correlator COR1 for obtaining a correlation between these two patterns, and the like. . This correlation coefficient is obtained, for example, as follows. Correlation coefficient = {(x i y i ) / N−x av · y av } / S x · S y where x i and y i each represent the i-th data,
x av , y av is the average value of each data, N is the number of data, S x ,
S y represents the variance of the x, y data. Each correlator 55 1-5
Correlation coefficient calculated by 5 n the coefficient output unit 56 1 ~ 56 n
Is output to the recognition processing unit 6.

【００２８】この周波数処理部５では、エコー信号の周
波数スペクトルパターンと種々の代表的なモデルパター
ン（人、トラック、ジープ、戦車、航空機、ミサイルな
ど）との相関を取る処理をパラレル処理とパイプライン
処理によって行い、その処理時間を大幅に短縮して高速
処理化を図っている。The frequency processing unit 5 performs parallel processing and pipeline processing for correlating the frequency spectrum pattern of the echo signal with various representative model patterns (people, trucks, jeep, tanks, aircraft, missiles, etc.). The processing is performed, and the processing time is greatly reduced to achieve high-speed processing.

【００２９】強度処理部３はタイマ３１、目標断面積算
出部３２、ｆ0 別強度管理データ３３、同一ｆ0 目標数
算出部３４、目標の大きさ推定部３５等を含み構成され
る。タイマ３１はレーダ送受信部１のパルス発生器１２
からのパルスに基づいて移動目標の距離情報を発生し、
これを目標断面積算出部３２に与える。The intensity processing unit 3 is configured including a timer 31, a target cross-sectional area calculation section 32, f 0 different intensity management data 33, the same f 0 target speed calculating section 34, a target size estimating unit 35 or the like. The timer 31 is a pulse generator 12 of the radar transmitting / receiving unit 1.
Generates distance information of the moving target based on the pulse from
This is given to the target sectional area calculation unit 32.

【００３０】目標断面積算出部３２はこの距離情報と自
乗和回路２１からのビデオ信号と強度管理データ３３か
らのデータに基づき、移動目標からのエコー信号の反射
強度の絶対値からその移動目標の大きさ（反射断面積）
を割り出す。つまり、レーダ方程式： 受信強度Ｐｒ＝Ｐｔ・Ｇ2 ・λ2 ・σ／（４π）3 Ｒ4 （但し、Ｐｔは送信電力、Ｇはアンテナゲイン、λは送
信波長、σは目標の反射断面積、Ｒは距離である）によ
れば、距離Ｒが決まれば受信強度Ｐｒを測定すること
で、反射断面積σを算出することができる。但しこれは
移動目標からの信号がクラッタよりも大きく検出されて
いるということが条件となる。Based on the distance information, the video signal from the sum of squares circuit 21 and the data from the intensity management data 33, the target cross-sectional area calculating section 32 calculates the absolute value of the reflection intensity of the echo signal from the moving target based on the absolute value of the reflection intensity. Size (reflection cross section)
Find out. That is, the radar equation: Received intensity Pr = Pt · G 2 · λ 2 · σ / (4π) 3 R 4 (where Pt is the transmission power, G is the antenna gain, λ is the transmission wavelength, and σ is the target reflection cross section. , R are distances), the reflection cross section σ can be calculated by measuring the reception intensity Pr once the distance R is determined. However, this is on condition that the signal from the moving target is detected to be larger than the clutter.

【００３１】目標数算出部３４はアンテナビーム幅の中
に入っている移動目標の数を、それぞれ中心周波数
ｆ01、ｆ02、ｆ03・・・の移動目標別に推定する回路で
ある。この動作は後に詳しく述べる。大きさ推定部３５
は目標断面積算出部３２からの目標断面積情報および目
標数算出部３４からの目標数情報から、その移動目標の
大きさを求めそれからその移動目標の種別を推定する回
路である。例えば、目標断面積の小さい順にその移動目
標を人≪ジープ≪トラック＜戦車＜飛行機などと推定で
きる。この大きさ推定部３５で推定された種別情報と目
標数算出部３４で算出された目標数情報は認識処理部６
に与えられる。The target number calculating section 34 is a circuit for estimating the number of moving targets included in the antenna beam width for each moving target having the center frequencies f 01 , f 02 , f 03 . This operation will be described later in detail. Size estimation unit 35
Is a circuit for obtaining the size of the moving target from the target cross-sectional area information from the target cross-sectional area calculating section 32 and the target number information from the target number calculating section 34 and estimating the type of the moving target. For example, the moving targets can be estimated in the order of smaller target cross-sectional area as person / jeep / truck <tank <airplane. The type information estimated by the size estimation unit 35 and the target number information calculated by the target number calculation unit 34 are
Given to.

【００３２】クラッタ処理部４はクラッタ計測部４１、
選択部４２、クラッタ部４３、クラッタ相関部４４、状
態判定部４５等を含み構成され、クラッタの有無を判定
してそのクラッタ有無情報を認識処理部６に与える。The clutter processing unit 4 includes a clutter measuring unit 41,
It is configured to include a selection unit 42, a clutter unit 43, a clutter correlation unit 44, a state determination unit 45, and the like, determines the presence or absence of clutter, and provides the clutter presence / absence information to the recognition processing unit 6.

【００３３】認識処理部６は強度処理部３からの移動目
標の種別と数の情報、クラック処理部４からのクラッタ
有無情報、周波数処理部５からの移動目標の反射信号の
パターンと照合用モデルパターンとの相関情報に基づ
き、移動目標の種類等を総合判断する回路であり、目標
別トータル認識処理部６１、最終的目標台数・認識率決
定部６２、目標別認識表示データ出力部６３等を含み構
成される。The recognition processing unit 6 includes information on the type and number of the moving target from the intensity processing unit 3, information on the presence or absence of clutter from the crack processing unit 4, the pattern of the reflected signal of the moving target from the frequency processing unit 5, and the collation model. This is a circuit for comprehensively determining the type of the moving target based on the correlation information with the pattern. The target-specific total recognition processing unit 61, the final target number / recognition rate determining unit 62, the target-specific recognition display data output unit 63, etc. It is comprised including.

【００３４】この実施例装置の動作が以下に説明され
る。 （１）レーダ送受信部１からパルス送信波を移動目標に
めがけて放射する。このパルス送信波は移動目標で反射
され、その一部は反射波（エコー）としてレーダ装置に
戻ってくる。The operation of this embodiment will be described below. (1) A pulse transmission wave is emitted from the radar transmission / reception unit 1 toward a moving target. This pulse transmission wave is reflected by the moving target, and a part thereof returns to the radar device as a reflected wave (echo).

【００３５】（２）移動目標からの反射波をアンテナ１
１で受信し、増幅器１６で増幅後、位相検波器１７で９
０°位相差を持つ局部発振信号で位相検波してＩビデオ
信号とＱビデオ信号を作る。(2) The reflected wave from the moving target is transmitted to the antenna 1
1 and amplify by the amplifier 16, and 9 by the phase detector 17.
Phase detection is performed using a local oscillation signal having a phase difference of 0 ° to produce an I video signal and a Q video signal.

【００３６】（３）自乗和回路２１によりこのＩビデオ
信号とＱビデオ信号の自乗和を求め、その自乗和のビデ
オ信号を最適レベル化回路２２で適正なレベルに最適化
し、さらにこの最適レベル化したビデオ信号を高速フー
リエ変換回路２３で高速フーリエ変換して受信波の周波
数スペクトル分布曲線を求める。この周波数スペクトル
分布曲線は例えば図５に示されるようなものになる。こ
の図５は横軸にドップラー周波数、縦軸に受信強度をと
っている。(3) The sum of squares of the I video signal and the Q video signal is obtained by the square sum circuit 21, and the video signal of the square sum is optimized to an appropriate level by the optimum leveling circuit 22. The obtained video signal is subjected to fast Fourier transform by the fast Fourier transform circuit 23 to obtain a frequency spectrum distribution curve of the received wave. This frequency spectrum distribution curve is as shown in FIG. 5, for example. In FIG. 5, the horizontal axis represents the Doppler frequency, and the vertical axis represents the reception intensity.

【００３７】（４）高速フーリエ変換して得られたスペ
クトル分布曲線は、目標の認識を高速で並列処理するた
めに、周波数処理部５の並列接続した相関部５５1 〜５
５n のメモリに入れる。また周波数処理部５では、処理
区間設定部５１において周波数スペクトル分布から移動
目標の信号の検出を行い、処理範囲を決める。これは周
波数スペクトルのエンベロープを微分して信号の有る極
大点と無い極小点を求めて、一つの極大点の両側の極小
点間を一つの処理範囲とする。例えば図５の場合、移動
目標からの反射信号が存在する極大点ｆ01の両側の極小
点間を処理範囲Ｅ１とし、同様にして処理範囲Ｅ２、Ｅ
３、Ｅ４・・・を設定する。ここで処理範囲Ｅ３のよう
に極大が狭い範囲に多数連続的に存在している場合には
それを一つの移動目標からの反射信号と見なす。これは
移動目標が雲などである時に生じる現象である。(4) The spectral distribution curves obtained by the fast Fourier transform are used in parallel with the correlating units 55 1 to 55 5 of the frequency processing unit 5 in order to process the target recognition in parallel at high speed.
5 Add to n of memory. In the frequency processing section 5, the processing section setting section 51 detects a signal of a moving target from the frequency spectrum distribution, and determines a processing range. In this method, the envelope of the frequency spectrum is differentiated to find a local maximum point and a local minimum point where a signal is present, and a processing range is defined between local minimum points on both sides of one local maximum point. For example, in the case of FIG. 5, a processing range E1 is defined between the local minimum points f01 on both sides of the local maximum point f01 where the reflection signal from the moving target exists, and the processing ranges E2 and E2 are similarly set.
3, E4 ... are set. Here, when many local maxima are continuously present in a narrow range such as the processing range E3, it is regarded as a reflected signal from one moving target. This is a phenomenon that occurs when the moving target is a cloud or the like.

【００３８】（５）この周波数スペクトル分布の極大周
波数（信号中心）から見て、その移動目標の種別として
妥当と考えられる既知のモデルパターンのパターン源を
幾つか選択する。この極大周波数は移動目標の速度であ
る。よってその速度から移動目標がどのような移動体で
あるかはおおよそ見当がつくので、使用するモデルパタ
ーンの範囲はある程度限定できる。(5) When viewed from the local maximum frequency (signal center) of the frequency spectrum distribution, several pattern sources of known model patterns that are considered to be appropriate as the type of the moving target are selected. This maximum frequency is the speed of the moving target. Therefore, it is possible to roughly determine what kind of moving target the moving target is based on the speed, so that the range of the model pattern to be used can be limited to some extent.

【００３９】（６）選択したモデルパターンと移動目標
の反射信号パターンとの相関をとるため、モデルパター
ンの中心付近の周波数分布（分布中心や分布幅など）を
移動目標からの受信信号パターンのそれと一致するよう
にｆ0 合わせ部５３1 〜５３n で中心合わせ（読出しタ
イミングを変えることで行う）や幅合わせ（読出しクロ
ックのクロック速度を変えることで行う）の調整を行
う。これにより各処理範囲において、パターン源のモデ
ルパターンに基づき、現に受信した移動目標からの受信
信号パターンを照合するに適した照合用モデルパターン
を作り出すことができ、これをパターン提示部５４1 〜
５４n を通じて相関部５５1 〜５５n に出力する。(6) In order to correlate the selected model pattern with the reflected signal pattern of the moving target, the frequency distribution near the center of the model pattern (distribution center, distribution width, etc.) is compared with that of the received signal pattern from the moving target. adjustment of centering so matched with f 0 registration unit 53 1 to 53 n (performed by changing the read timing) and the width adjustment (performed by changing the clock rate of the read clock). In this way the processing range, based on the model pattern of the pattern source, currently it is possible to create a verification model pattern suitable for matching the received signal pattern from the movement target that has received, which pattern presentation unit 54 1
And outputs to the correlation unit 55 1 to 55 n via 54 n.

【００４０】（７）相関部５５1 〜５５n においてパタ
ーン提示部５４1 〜５４n からの照合用モデルパターン
と移動目標からの反射信号パターンとの相関を求め、相
関係数または相関係数の自乗値を計算し、それを認識処
理部６に与える。(7) In the correlation units 55 1 to 55 n , the correlation between the matching model pattern from the pattern presentation units 54 1 to 54 n and the reflected signal pattern from the moving target is obtained, and the correlation coefficient or the correlation coefficient is calculated. The square value is calculated and given to the recognition processing unit 6.

【００４１】（８）認識処理部６では目標別トータル認
識処理部６１において、この相関情報に基づき照合用モ
デルパターンを相関度（一致度）の高い順に並べる。そ
して一致度の大きいものから順にそのモデルパターンに
対応した移動体の種別を表示する。例えば、ある処理範
囲においてはそこに現れる移動目標が車両であるらしい
と判断される時に、その車両のうちでも更にその種類を
ジープ、トラック、バス、戦車などと確度の高い順に表
示する。(8) In the recognition processing section 6, the target-specific total recognition processing section 61 arranges the collation model patterns in descending order of correlation (coincidence) based on the correlation information. Then, the types of the moving objects corresponding to the model pattern are displayed in order from the one with the highest matching degree. For example, when it is determined that a moving target appearing in a certain processing range is likely to be a vehicle, the type of the vehicle is displayed as a jeep, truck, bus, tank, and the like in descending order of accuracy.

【００４２】（９）目標数算出部３４においては、各中
心周波数ｆ0 付近（ｆ0 ±Δｆ）の振幅変動のふらつき
をある時間にわたり監視し、振幅値の確率密度分布を測
定する。この確率分布を見て、それに山ができたらその
山の数を数えて、移動目標の台数とする。これはレーダ
のアンテナビーム幅内にある移動目標が動いたり停止し
たり、あるいは一の移動目標が他の同種の移動目標の後
ろに隠れるなどした時に、その移動目標の断面積相当の
幅で不連続な振幅値変化を生じるので、これを確率密度
分布としてとらえることでその台数をおおよそ推定する
ものである。(9) The target number calculation unit 34 monitors the fluctuation of the amplitude fluctuation around each center frequency f 0 (f 0 ± Δf) over a certain period of time, and measures the probability density distribution of the amplitude value. Looking at this probability distribution, if a mountain is formed on it, the number of the mountain is counted and set as the number of movement targets. This is because when a moving target within the radar's antenna beam width moves or stops, or when one moving target is hidden behind another similar moving target, it cannot be as wide as the cross-sectional area of that moving target. Since a continuous change in the amplitude value is generated, the number is roughly estimated by taking this as a probability density distribution.

【００４３】（１０）強度処理部３においては、目標断
面積算出部３２により高速フーリエ変換する前のビデオ
信号の強度および強度変化を見て目標の反射断面積を推
定し、目標の大きさの判断を与える。これは前述したよ
うに信号の反射強度の絶対値からレーダ方程式に従って
移動目標の断面積を割り出す。移動目標の断面積が決ま
ればそれから移動目標の大方の大きさ、従って大方の種
別を決めることができる。例えば人≪ジープ≪トラック
＜戦車＜飛行機と推定することで、移動目標の反射断面
積から移動目標の妥当な種別が決まる。(10) In the intensity processing unit 3, the target cross-sectional area is estimated by looking at the intensity and intensity change of the video signal before fast Fourier transform is performed by the target cross-sectional area calculation unit 32, and the target cross-sectional area is estimated. Give judgment. As described above, the sectional area of the moving target is calculated from the absolute value of the reflection intensity of the signal according to the radar equation. Once the cross-sectional area of the moving target is determined, the size of the moving target, and thus the type of the moving target, can be determined. For example, by estimating that “person jeep truck” <tank <airplane, an appropriate type of the moving target is determined from the reflection cross section of the moving target.

【００４４】（１１）認識処理部６では、これらの種別
・数情報と周波数処理部５からのモデルパターンとの相
関情報に基づいて、これらの情報のいずれにも妥当な移
動目標の種類を判定する。(11) The recognition processing unit 6 determines the type of the moving target appropriate for any of these information based on the correlation information between the type / number information and the model pattern from the frequency processing unit 5. I do.

【００４５】（１２）更にクラッタ処理部４では受信し
たエコー中のクラッタが発生しているか否かを判定す
る。クラッタの判定は従来技術であるので、ここでは詳
細には述べない。移動目標の認識にあたっては妨害成分
となるクラッタは気象等の環境条件（温度、湿度、風向
き、風速、雨、雪、霧、砂嵐など）によりそのスペクト
ル分布が変わるので、移動目標の種類を判定する際には
これらの影響も考慮する必要がある。(12) Further, the clutter processing unit 4 determines whether or not clutter in the received echo has occurred. Clutter determination is a conventional technique and will not be described in detail here. When recognizing a moving target, clutter as a disturbing component changes its spectral distribution depending on environmental conditions such as weather (temperature, humidity, wind direction, wind speed, rain, snow, fog, sand storm, etc.), so the type of the moving target is determined. In doing so, it is necessary to consider these effects.

【００４６】(a) クラッタは通常、ランダム性が高い。
よって、移動目標からの信号が積算処理すると加算され
て大きくなるのに対し、クラッタは加算回数に対して成
長が小さい。よって、加算を繰り返すことで受信信号中
から移動目標の信号成分を抽出することができる。(A) Clutter is usually highly random.
Therefore, while the signal from the moving target is added when the integration processing is performed, the signal increases, whereas the clutter grows less with respect to the number of additions. Therefore, by repeating the addition, the signal component of the moving target can be extracted from the received signal.

【００４７】(b) クラッタは周波数軸上で、キャリアを
中心として１／Ｆ雑音のように分布する。よって受信信
号からは低域除去フィルタを用いることでクラッタを除
去することができる。(B) The clutter is distributed on the frequency axis like a 1 / F noise centering on the carrier. Therefore, clutter can be removed from the received signal by using a low-pass removal filter.

【００４８】(c) クラッタは風により振幅強度や周波数
拡がりを強めるので、以上の(a) と(b) の処理を強める
よう処理して対処する。(C) Since the clutter enhances the amplitude intensity and the frequency spread due to the wind, the above-mentioned processes (a) and (b) are enhanced to cope with the problem.

【００４９】以上のように、クラッタの増加は、移動目
標からの信号の検出および信号と見なす判断を誤らせる
ので、認識においても気候の条件等で、判定基準や特定
をゆるやかにする。As described above, the increase in the clutter makes detection of a signal from a moving target and judgment to be regarded as a signal erroneous. Therefore, in recognition, the judgment criteria and specification are made loose due to climatic conditions and the like.

【００５０】（１３）認識処理部６では、外来雑音やク
ラッタの量が増加していることをクラッタ処理部４から
通知されると、移動目標の種別を特定に際しその認識率
（つまり推定が当たっている確率）を低くして表示し、
オペレータに音や表示で知らせる。また移動目標の諸元
（大きさ、移動相対速度等）も知らせる。また自動的に
他の応動機器に連接させて、適切な対処をしたり情報を
迅速に与える。(13) In the recognition processing section 6, when the clutter processing section 4 notifies that the amount of extraneous noise or clutter has increased, the recognition rate (that is, the estimation hits) of the type of the moving target is specified. Is lower),
Notify the operator by sound or display. It also informs of the specifications of the moving target (size, relative moving speed, etc.). In addition, it is automatically linked to other responding devices to take appropriate measures and to provide information promptly.

【００５１】この実施例装置では、周波数スペクトルを
求めるために高速フーリエ変換を行うことで処理速度を
高速化を図り、パラレル処理やパイプライン処理と共に
信号処理のリアルタイム化を図っている。また処理範囲
を設定することで、モデルパターンとの照合を効率よく
行えるようにしている。In this embodiment, the processing speed is increased by performing a fast Fourier transform in order to obtain a frequency spectrum, and real-time signal processing is performed together with parallel processing and pipeline processing. In addition, by setting the processing range, the matching with the model pattern can be performed efficiently.

【００５２】以上のようにすることで、例えばレーダの
信号を自動的に目標認識させることにより、目標が何で
あるかその種別を高速に識別し認識することができる。
これにより、本発明を衝突防止装置に適用した場合には
適切な対応処置により衝突回避ができ、また警戒監視、
迎撃等のシステムに適用した場合には目前の移動目標か
らの脅威を回避または撃墜等することができる。In the manner described above, for example, by automatically recognizing a radar signal as a target, the type of the target can be identified and recognized at high speed.
Thereby, when the present invention is applied to a collision prevention device, collision can be avoided by appropriate countermeasures,
When applied to a system such as an interception, a threat from a moving target at hand can be avoided or shot down.

【００５３】[0053]

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、レーダシステムにおいて移動目標の種類等を自動的
に識別・認識することができる。かかる装置はＬＳＩ化
することで非常にコンパクト（例えば小さなユニットま
たはモジュールとする）、小型、軽量に作ることがで
き、従来のレーダ装置に簡単に連接して、移動する目標
の認識を高速で行うことができるものであり、その他種
々の連接応用が可能である。As described above, according to the present invention, the type of the moving target can be automatically identified and recognized in the radar system. Such a device can be made very compact (for example, a small unit or module), small, and lightweight by making it an LSI, and can easily be connected to a conventional radar device to recognize a moving target at high speed. And various other articulated applications are possible.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明に係る原理説明図である。FIG. 1 is an explanatory view of the principle according to the present invention.

【図２】本発明の一実施例としてのレーダ信号処理装置
を組み込んだＭＴＩレーダ装置を示すブロック図であ
る。FIG. 2 is a block diagram showing an MTI radar device incorporating a radar signal processing device as one embodiment of the present invention.

【図３】実施例装置における自乗和回路の構成例を示す
ブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration example of a square sum circuit in the device according to the embodiment.

【図４】実施例装置における相関部の構成例を示すブロ
ック図である。FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration example of a correlation unit in the embodiment device.

【図５】レーダ受信信号の周波数スペクトル分布曲線の
例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a frequency spectrum distribution curve of a radar reception signal.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１ レーダ送受信部 ２ 周波数分析部 ３ 強度処理部 ４ クラッタ処理部 ５ 周波数処理部 ６ 認識処理部 １１ レーダアンテナ １７ 位相検波器 ２１ 自乗和回路 ２２ 最適レベル化回路 ２３ 高速フーリエ変換回路 ３２ 目標断面積算出部 ３３ 中心周波数別強度管理データ ３４ 同一中心周波数目標算出部 ３５ 目標の大きさ別推定部 ５１ 処理区間設定部 ５２1 〜５２n パターン源 ５３1 〜５３n 中心周波数合わせ部５３1 〜５３ ５４1 〜５４n パターン提示部 ５５1 〜５５n 相関部 ５６1 〜５６n 係数出力部 ６１ 目標別トータル認識処理部 ６２ 最終的目標台数・認識率決定部 ６３ 目標別認識表示デ−タ出力部DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Radar transmission / reception part 2 Frequency analysis part 3 Intensity processing part 4 Clutter processing part 5 Frequency processing part 6 Recognition processing part 11 Radar antenna 17 Phase detector 21 Square sum circuit 22 Optimal leveling circuit 23 Fast Fourier transform circuit 32 Target cross-sectional area calculation Unit 33 center frequency-based intensity management data 34 identical center frequency target calculating unit 35 target size estimating unit 51 processing section setting unit 52 1 to 52 n pattern source 53 1 to 53 n center frequency matching unit 53 1 to 53 54 1 To 54 n pattern presentation unit 55 1 to 55 n correlation unit 56 1 to 56 n coefficient output unit 61 total recognition processing unit by target 62 final target unit / recognition rate determination unit 63 recognition display data output unit by target

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01S 7/00 - 7/42 G01S 13/00 - 13/95 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (58) Field surveyed (Int.Cl. 6 , DB name) G01S 7/00-7/42 G01S 13/00-13/95

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】移動目標で反射された反射波を位相検波し
た位相検波信号の周波数スペクトルを求める周波数分析
手段と、既知の複数の種類の移動目標について、その移動目標が
速度をもって移動したときの周波数スペクトルを予め求
めておいたものをモデルパターンとして記憶しておくパ
ターン源と、 移動目標からの反射波の存在するドップラー周波数位置
に基づいて該移動目標の速度を推定してその速度から移
動目標の種別として妥当と考えられる１以上のモデルパ
ターンを該パターン源から選択する選択手段と、 該周波数分析手段で求めた移動目標の周波数スペクトル
のパターンと該選択手段で選択した各モデルパターンと
をその中心付近の周波数分布を合わせて並列処理でそれ
ぞれ照合する照合手段と、 該照合手段の照合結果に基づいて移動目標の種類を認識
する認識手段とを具備したレーダ信号処理装置。1. A frequency analysis means for obtaining a frequency spectrum of a phase detection signal obtained by phase-detecting a reflected wave reflected by a moving target, and for a plurality of known types of moving targets, the moving target is
Find the frequency spectrum when moving with speed in advance
To save the saved data as model patterns.
Doppler frequency position where the reflected wave from the turn source and moving target exists
The speed of the moving target is estimated based on the
One or more model parameters considered to be appropriate
Selecting means for selecting a turn from the pattern source; a pattern of a frequency spectrum of a moving target obtained by the frequency analyzing means ; and each model pattern selected by the selecting means.
To the frequency distribution near the center in parallel processing.
Each collating unit for collating, radar signal processing apparatus and a recognition means for recognizing the type of moving target based on the collation result of the collating means. 【請求項２】 該移動目標の反射波の振幅強度に基づい
て、距離情報から反射物体の反射断面積を求め、移動目
標の大きさを算出する大きさ算出手段（８４）を更に備
え、 該認識手段は移動目標の種類の認識にあたってこの大き
さ情報も考慮するように構成された請求項１記載のレー
ダ信号処理装置。2. A size calculating means (84) for obtaining a reflection cross-sectional area of a reflecting object from distance information based on an amplitude intensity of a reflected wave of the moving target and calculating a size of the moving target. 2. The radar signal processing apparatus according to claim 1, wherein the recognizing means is configured to consider the size information when recognizing the type of the moving target. 【請求項３】 該移動目標の受信信号の振幅強度の変動
を監視し、振幅の確率密度分布を求め、該振幅確率分布
中の山の数を数えることで移動目標の数を推定する目標
数算出手段（８５）を更に備え、 該認識手段はこの目標数算出手段の目標数情報に基づい
て移動目標の数も認識するようにした請求項２記載のレ
ーダ信号処理装置。3. The method according to claim 1 , further comprising the steps of: monitoring a change in the amplitude intensity of the received signal of the moving target; obtaining a probability density distribution of the amplitude;
The apparatus further includes target number calculating means (85) for estimating the number of moving targets by counting the number of middle mountains , and the recognizing means also recognizes the number of moving targets based on the target number information of the target number calculating means. 3. The radar signal processing device according to claim 2, wherein: 【請求項４】 受信信号中におけるクラッタの出現の有
無を検出するクラッタ検出手段（８６）を更に備え、 該認識手段はこのクラッタ情報に基づいて移動目標に関
する認識率を決めるように構成された請求項１〜３の何
れかに記載のレーダ信号処理装置。4. A clutter detecting means (86) for detecting the presence or absence of clutter in a received signal, wherein the recognizing means is configured to determine a recognition rate for a moving target based on the clutter information. Item 4. The radar signal processing device according to any one of Items 1 to 3.
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