JP3319242B2 - レーダ装置 - Google Patents
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- 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
- G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
- G01S13/72—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar
- G01S13/723—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar by using numerical data
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- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
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- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明はレーダ画像により目標
の識別を行なうレーダ装置に関するものである。
の識別を行なうレーダ装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】目標の高分解能画像を取得し、目標の形
状を見ることができる画像レーダが近年盛んに開発され
ている。レーダは、赤外、光学センサとは異なり、昼夜
を問わず全天候性を有し、長距離で画像を得られるとい
う特徴がある。このレーダを用いることにより、通常の
レーダで行っていた目標の探知、測距、追尾だけでなく
目標の識別ということが可能となる。図１４は例えば特
開平６−１７４８３８に示された従来の目標識別を行う
レーダ装置を示す図である。図において１は送信機、２
は送受切換器、３はアンテナ、４は受信機、５は受信信
号から画像の再生を行なう画像再生手段、６は目標追尾
手段、７は点像応答推定手段、８は目標アスペクト角算
出手段、９は目標形状蓄積手段、１０はＲＣＳ分布算出
手段、１１は畳み込み積分手段、１２は相関処理手段、
１３は再生した画像の表示を行うレーダ画像表示手段で
ある。
状を見ることができる画像レーダが近年盛んに開発され
ている。レーダは、赤外、光学センサとは異なり、昼夜
を問わず全天候性を有し、長距離で画像を得られるとい
う特徴がある。このレーダを用いることにより、通常の
レーダで行っていた目標の探知、測距、追尾だけでなく
目標の識別ということが可能となる。図１４は例えば特
開平６−１７４８３８に示された従来の目標識別を行う
レーダ装置を示す図である。図において１は送信機、２
は送受切換器、３はアンテナ、４は受信機、５は受信信
号から画像の再生を行なう画像再生手段、６は目標追尾
手段、７は点像応答推定手段、８は目標アスペクト角算
出手段、９は目標形状蓄積手段、１０はＲＣＳ分布算出
手段、１１は畳み込み積分手段、１２は相関処理手段、
１３は再生した画像の表示を行うレーダ画像表示手段で
ある。
【０００３】次に動作について説明する。目標からの反
射信号を受信し、画像再生手段５により目標画像の再生
を行なう。また、目標追尾手段６により、目標の位置、
移動方向及び速度を取得し、レーダのラインオブサイ
ト、目標の位置、移動方向から、目標のアスペクト角を
算出する。目標形状データ蓄積手段９に蓄積してある目
標形状データを順次読み出し、ＲＣＳ分布算出手段１０
においてＲＣＳ理論的に算出する手法（ＧＴＤ（Ｇｅｏ
ｍｅｔｒｉｃｃａｌ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ｄｉｆｆｒ
ａｃｔｉｏｎ）、ＰＴＤ（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｔｈｅｏ
ｒｙ ｏｆ Ｄｉｆｆｒａｃｔｉｏｎ）等）により目標
のＲＣＳ分布を算出する。また、受信信号から点像応答
関数を求め、算出したＲＣＳの分布と点像応答関数との
畳み込み積分を行ない、目標識別を行なう際に用いるリ
ファレンス画像を算出する。順次作成されるリファレン
ス画像とレーダにより取得した未知の目標のレーダ画像
との相関処理を行い、未知の目標のレーダ画像、リファ
レンス画像及び相関処理結果を表示器１３にて表示す
る。
射信号を受信し、画像再生手段５により目標画像の再生
を行なう。また、目標追尾手段６により、目標の位置、
移動方向及び速度を取得し、レーダのラインオブサイ
ト、目標の位置、移動方向から、目標のアスペクト角を
算出する。目標形状データ蓄積手段９に蓄積してある目
標形状データを順次読み出し、ＲＣＳ分布算出手段１０
においてＲＣＳ理論的に算出する手法（ＧＴＤ（Ｇｅｏ
ｍｅｔｒｉｃｃａｌ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ｄｉｆｆｒ
ａｃｔｉｏｎ）、ＰＴＤ（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｔｈｅｏ
ｒｙ ｏｆ Ｄｉｆｆｒａｃｔｉｏｎ）等）により目標
のＲＣＳ分布を算出する。また、受信信号から点像応答
関数を求め、算出したＲＣＳの分布と点像応答関数との
畳み込み積分を行ない、目標識別を行なう際に用いるリ
ファレンス画像を算出する。順次作成されるリファレン
ス画像とレーダにより取得した未知の目標のレーダ画像
との相関処理を行い、未知の目標のレーダ画像、リファ
レンス画像及び相関処理結果を表示器１３にて表示す
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の識
別装置では、蓄積してある目標形状データを１つ１つ読
み出し、その形状におけるＲＣＳ分布を理論的に算出
し、リファレンス画像を作成していたため、多くの処理
時間を費やすという問題があった。目標の識別を行う場
合、目標がどんな種類のものであるか、また、それが敵
か味方かを即座に判断し、対応しなければならないため
に、処理時間をできるだけ短くしなければならないとい
う課題がある。また、搭載を考えた場合、限られたスペ
ースに装置を搭載する必要があるため、できるだけデー
タの容量を小さくする必要がある。
別装置では、蓄積してある目標形状データを１つ１つ読
み出し、その形状におけるＲＣＳ分布を理論的に算出
し、リファレンス画像を作成していたため、多くの処理
時間を費やすという問題があった。目標の識別を行う場
合、目標がどんな種類のものであるか、また、それが敵
か味方かを即座に判断し、対応しなければならないため
に、処理時間をできるだけ短くしなければならないとい
う課題がある。また、搭載を考えた場合、限られたスペ
ースに装置を搭載する必要があるため、できるだけデー
タの容量を小さくする必要がある。
【０００５】この発明は上記の課題を解決するためにな
されたもので、リファレンス画像作成における計算量を
減らすことを目的としている。
されたもので、リファレンス画像作成における計算量を
減らすことを目的としている。
【０００６】また、この発明は、リファレンス画像とし
て用いるために蓄積しておく実計測データのデータ量を
少なくすることを目的としている。
て用いるために蓄積しておく実計測データのデータ量を
少なくすることを目的としている。
【０００７】この発明は、目標の位置、移動方向及び速
度並びに目標の大きさから、目標の選定を行い、その結
果にあてはまる目標のみをデータベースから読み込むこ
とにより、処理するデータ量を減らすことを目的として
いる。また、画像以外の情報を用いることにより識別性
能を向上させることを目的としている。
度並びに目標の大きさから、目標の選定を行い、その結
果にあてはまる目標のみをデータベースから読み込むこ
とにより、処理するデータ量を減らすことを目的として
いる。また、画像以外の情報を用いることにより識別性
能を向上させることを目的としている。
【０００８】また、この発明は、ほとんどエンジン部分
しか電波の反射がない戦闘機等の目標に対して識別を行
うことを目的としている。
しか電波の反射がない戦闘機等の目標に対して識別を行
うことを目的としている。
【０００９】この発明は、目標のクロスレンジ方向の大
きさを求め、識別性能を向上させることを目的としてい
る。
きさを求め、識別性能を向上させることを目的としてい
る。
【００１０】
【００１１】
【課題を解決するための手段】 第１の発明は、リファレ
ンス画像作成処理における計算量を減らすため、目標形
状データから理論的にＲＣＳの分布を算出しリファレン
ス画像を作成する代わりに、 目標を構成する複数の特徴
的な構造物の各々の反射が起こる角度範囲において、そ
れら構造物の反射が起こる組合せを代表する角度で、識
別の対象とする目標のスケールモデル又は実目標のレー
ダ画像をリファレンス画像として蓄積しておく実計測デ
ータベースを設けたものである。
ンス画像作成処理における計算量を減らすため、目標形
状データから理論的にＲＣＳの分布を算出しリファレン
ス画像を作成する代わりに、 目標を構成する複数の特徴
的な構造物の各々の反射が起こる角度範囲において、そ
れら構造物の反射が起こる組合せを代表する角度で、識
別の対象とする目標のスケールモデル又は実目標のレー
ダ画像をリファレンス画像として蓄積しておく実計測デ
ータベースを設けたものである。
【００１２】第２の発明は、目標の大きさを算出する目
標サイズ算出手段、目標のＲＣＳを算出する目標ＲＣＳ
算出手段を設けるとともに、相関処理を行う目標を減ら
すために目標の大きさ、ＲＣＳ、位置及び速度に応じて
目標を分類し、データの選別を行うデータ選別手段を設
けたものである。
標サイズ算出手段、目標のＲＣＳを算出する目標ＲＣＳ
算出手段を設けるとともに、相関処理を行う目標を減ら
すために目標の大きさ、ＲＣＳ、位置及び速度に応じて
目標を分類し、データの選別を行うデータ選別手段を設
けたものである。
【００１３】第３の発明は、筒形状の開口部及び底部の
反射からその筒形状の深さを抽出する筒形状深さ抽出手
段、各種目標の筒形状の深さを蓄積しておく筒形状深さ
データベース及びそれら２つの筒形状の深さの相関処理
を行う相関処理手段を設けたものである。
反射からその筒形状の深さを抽出する筒形状深さ抽出手
段、各種目標の筒形状の深さを蓄積しておく筒形状深さ
データベース及びそれら２つの筒形状の深さの相関処理
を行う相関処理手段を設けたものである。
【００１４】第４の発明は、目標からの反射信号をΣ・
Δの２チャンネルで受信するモノパルスアンテナ、目標
の各孤立反射点の角度誤差を算出するモノパルス演算
器、得られた画像のレンジｖｓクロスレンジを距離ｖｓ
周波数から距離ｖｓ距離に変換する座標変換器を設けた
ものである。
Δの２チャンネルで受信するモノパルスアンテナ、目標
の各孤立反射点の角度誤差を算出するモノパルス演算
器、得られた画像のレンジｖｓクロスレンジを距離ｖｓ
周波数から距離ｖｓ距離に変換する座標変換器を設けた
ものである。
【００１５】
【作用】この発明においては、スケールモデル又は実目
標を用いて実際のレーダ装置のパラメータから求められ
る最低限必要な角度範囲のリファレンス画像を蓄積し、
識別の際にリファレンス画像として用いることにより、
３次元形状モデルからＲＣＳを算出しリファレンス画像
を作成する処理を省略して相関処理を行う。これによ
り、最小のデータ容量で各目標のデータベースを持つこ
とができる。また、凹形状等における多重反射や表面の
粗さを考慮したＲＣＳを理論的に計算して求めることが
困難であることから、実際に計測したレーダ画像をリフ
ァレンス画像として用いることにより、より実際のレー
ダ画像に忠実なリファレンス画像を用いて識別を行う。
標を用いて実際のレーダ装置のパラメータから求められ
る最低限必要な角度範囲のリファレンス画像を蓄積し、
識別の際にリファレンス画像として用いることにより、
３次元形状モデルからＲＣＳを算出しリファレンス画像
を作成する処理を省略して相関処理を行う。これによ
り、最小のデータ容量で各目標のデータベースを持つこ
とができる。また、凹形状等における多重反射や表面の
粗さを考慮したＲＣＳを理論的に計算して求めることが
困難であることから、実際に計測したレーダ画像をリフ
ァレンス画像として用いることにより、より実際のレー
ダ画像に忠実なリファレンス画像を用いて識別を行う。
【００１６】
【００１７】この発明においては、画像レーダ装置によ
り得られる目標の位置、速度、運動、サイズ及びＲＣＳ
の大きさから目標の分類を行う。その結果にあてはまる
目標のリファレンス画像のみに対して相関処理を行うこ
とにより、格段に短い処理時間で目標の識別を行う。
り得られる目標の位置、速度、運動、サイズ及びＲＣＳ
の大きさから目標の分類を行う。その結果にあてはまる
目標のリファレンス画像のみに対して相関処理を行うこ
とにより、格段に短い処理時間で目標の識別を行う。
【００１８】また、この発明においては、目標の画像か
ら筒形状（凹状）部分の開口部及び底部の反射から筒形
状深さを抽出し、蓄積してある各種目標の筒形状の深さ
と相関処理を行うことにより、エンジン部しか反射しな
い戦闘機等の目標に対する識別が可能となる。
ら筒形状（凹状）部分の開口部及び底部の反射から筒形
状深さを抽出し、蓄積してある各種目標の筒形状の深さ
と相関処理を行うことにより、エンジン部しか反射しな
い戦闘機等の目標に対する識別が可能となる。
【００１９】この発明においては、モノパルスアンテナ
から得られた目標の各孤立反射点のΣ信号とΔ信号をモ
ノパルス演算し、孤立反射点の角度誤差を算出する。こ
の結果から、ドップラー周波数で表されているクロスレ
ンジ方向を目標の大きさに変換することにより、目標の
大きさ、形状を忠実に画像化し、より高い性能で目標の
識別を行う。
から得られた目標の各孤立反射点のΣ信号とΔ信号をモ
ノパルス演算し、孤立反射点の角度誤差を算出する。こ
の結果から、ドップラー周波数で表されているクロスレ
ンジ方向を目標の大きさに変換することにより、目標の
大きさ、形状を忠実に画像化し、より高い性能で目標の
識別を行う。
【００２０】
【実施例】 実施例１．図１はこの発明に係わる実施例１の構成を示
す図で、図中１は送信機、２は送受切換器、３はアンテ
ナ、４は受信機、５は目標画像再生手段、６は目標追尾
手段、８はアスペクト角算出手段、１２は相関処理手
段、１３は表示器、１４は実計測データベースである。
す図で、図中１は送信機、２は送受切換器、３はアンテ
ナ、４は受信機、５は目標画像再生手段、６は目標追尾
手段、８はアスペクト角算出手段、１２は相関処理手
段、１３は表示器、１４は実計測データベースである。
【００２１】次に動作について説明する。図１に示すよ
うに、目標の信号が得られると、画像再生手段５におい
て、目標のレーダ画像を作成する。また、受信した信号
をもとに、目標追尾手段６において、目標の位置、速
度、移動方向を取得し、その結果がアスペクト角算出手
段８に送られる。アスペクト角算出手段８では、レーダ
のラインオブサイトと、目標の位置及び移動方向とか
ら、目標のアスペクト角を算出する。識別の対象とする
目標のレーダ画像をあらかじめスケールモデル又は実目
標を用いて計測し蓄積しておいた実計測データベース１
４から、算出されたアスペクト角におけるレーダ画像を
リファレンス画像として読み出す。これにより、識別の
対象とする目標の形状からリファレンス画像を理論的に
算出する必要がなくなり、処理時間は短縮される。しか
し、蓄積するデータの容量が大きくなる可能性がある。
そこで、蓄積する実計測データは、目標の特徴的な構造
物の反射が起こる角度ごととする。その角度は、目標の
特徴的な部分（例えば、航空機では、機種、エンジン、
胴体、翼）の反射の角度特性から決定することができ
る。このように、目標の特徴的な部分が画像化される角
度ごとに蓄積した実計測データベースからリファレンス
画像を順次読み出し、相関処理手段１２にて、ＣＦＡＲ
等の前処理を行い目標の特徴的な部分を抽出した後、テ
ンプレートマッチング、構造マッチング等の手法により
相関処理を行い、その結果を表示器１３に表示する。
うに、目標の信号が得られると、画像再生手段５におい
て、目標のレーダ画像を作成する。また、受信した信号
をもとに、目標追尾手段６において、目標の位置、速
度、移動方向を取得し、その結果がアスペクト角算出手
段８に送られる。アスペクト角算出手段８では、レーダ
のラインオブサイトと、目標の位置及び移動方向とか
ら、目標のアスペクト角を算出する。識別の対象とする
目標のレーダ画像をあらかじめスケールモデル又は実目
標を用いて計測し蓄積しておいた実計測データベース１
４から、算出されたアスペクト角におけるレーダ画像を
リファレンス画像として読み出す。これにより、識別の
対象とする目標の形状からリファレンス画像を理論的に
算出する必要がなくなり、処理時間は短縮される。しか
し、蓄積するデータの容量が大きくなる可能性がある。
そこで、蓄積する実計測データは、目標の特徴的な構造
物の反射が起こる角度ごととする。その角度は、目標の
特徴的な部分（例えば、航空機では、機種、エンジン、
胴体、翼）の反射の角度特性から決定することができ
る。このように、目標の特徴的な部分が画像化される角
度ごとに蓄積した実計測データベースからリファレンス
画像を順次読み出し、相関処理手段１２にて、ＣＦＡＲ
等の前処理を行い目標の特徴的な部分を抽出した後、テ
ンプレートマッチング、構造マッチング等の手法により
相関処理を行い、その結果を表示器１３に表示する。
【００２２】実施例２．図１の構成において、角度範囲
を具体的に求める手法として、航空機の翼を例として考
える。図２にＰＴＤにおいて求めたＢ７４７の１／７０
スケールの主翼のＲＣＳの角度特性の結果を示す。これ
は周波数３０ＧＨｚ、分解能１．７ｃｍで計算した結果
で、主翼の、ある１画素における値である。ＲＣＳが−
４５ｄＢｓｍ以上となる角度範囲は約３０゜〜６０゜で
あることがわかる。ここで、レーダの探知距離計算の式
をもとに、次の式から最小探知Ｓ／Ｎにおける目標のＲ
ＣＳを求める。
を具体的に求める手法として、航空機の翼を例として考
える。図２にＰＴＤにおいて求めたＢ７４７の１／７０
スケールの主翼のＲＣＳの角度特性の結果を示す。これ
は周波数３０ＧＨｚ、分解能１．７ｃｍで計算した結果
で、主翼の、ある１画素における値である。ＲＣＳが−
４５ｄＢｓｍ以上となる角度範囲は約３０゜〜６０゜で
あることがわかる。ここで、レーダの探知距離計算の式
をもとに、次の式から最小探知Ｓ／Ｎにおける目標のＲ
ＣＳを求める。
【００２３】
【数１】
【００２４】このＲＣＳをスレッショルドとすることに
より、ある部分が画像として見える角度の範囲を知るこ
とができる。つまり、目標の特徴的な構造物のＲＣＳの
角度特性で、スレッショルドを越える範囲の画像をリフ
ァレンス画像として蓄積する。この手法の検証するため
に、実際にスケールモデルを用いてレーダ画像を計測し
た。図３（ａ）〜（ｂ）に実際にＢ７４７の１／７０の
スケールモデルを周波数３０ＧＨｚ、分解能１．７ｃｍ
で計測した結果を示す。ここでは、スレッショルドを−
４５ｄＢｓｍとした。（ａ）は２８゜、（ｂ）は３２゜
から見た画像である。これらの図から、３０゜を境界と
して、主翼が画像化されることがわかる。この結果から
この手法の有効性が確認できる。上記実施例１に基づ
き、Ｘバンドの画像レーダ装置において、リファレンス
画像とする計測データを持つ角度を求める。周波数１０
ＧＨｚ、送信電力５０ｋＷ、アンテナ利得３８ｄＢ、パ
ルス圧縮比１０２４、ＦＦＴ１０２４点、ＮＦ５ｄＢ、
分解能１．５ｍ、大気減衰率２ｄＢ、システム損失１０
ｄＢとし、目標の距離を５０ＮＭ、最小探知Ｓ／Ｎを５
ｄＢとすると、最小ＲＣＳは−２３ｄＢｓｍとなる。Ｂ
７４７のＲＣＳの角度特性の理論計算を各特徴的な部分
について行った結果を図４から６に示す。図４は主翼の
形状のＲＣＳを理論計算したものである。図４から主翼
は約４０゜〜５０゜の範囲で画像化されることがわか
る。同様にして、図５は機首であり、約−１００゜〜＋
１００゜で画像となる。図６は胴体部であり、約２０゜
〜１７０゜で画像となる。これらの結果は、目標を水平
方向で観測した場合であるが、直線運動をしている目標
を遠距離から観測することを想定し、エレベーション方
向は、１パターンで十分であると考えられる。また、一
般的に航空機は左右対称の形状をしているので、ここで
は０゜〜１８０゜までを対象とした。これらを総合した
結果を図７に示す（航空機で最も特徴的な部分であるエ
ンジンはＢ７４７の場合３６０゜の範囲で画像化され
る）。これより、Ｂ７４７の場合には、リファレンス画
像とするデータを図７中の範囲で少なくとも１つずつ持
てばよい（例として、０゜、４５゜、９０゜、１３５
゜、１８０゜）。このように、目標を構成する特徴的な
構造物の各々の反射が起こる角度範囲において、それら
構造物の反射が起こる組合せを代表する角度で蓄積した
実計測データベース１４をリファレンス画像として用い
る。実計測データベース１４以外に関しては実施例１と
同様である。
より、ある部分が画像として見える角度の範囲を知るこ
とができる。つまり、目標の特徴的な構造物のＲＣＳの
角度特性で、スレッショルドを越える範囲の画像をリフ
ァレンス画像として蓄積する。この手法の検証するため
に、実際にスケールモデルを用いてレーダ画像を計測し
た。図３（ａ）〜（ｂ）に実際にＢ７４７の１／７０の
スケールモデルを周波数３０ＧＨｚ、分解能１．７ｃｍ
で計測した結果を示す。ここでは、スレッショルドを−
４５ｄＢｓｍとした。（ａ）は２８゜、（ｂ）は３２゜
から見た画像である。これらの図から、３０゜を境界と
して、主翼が画像化されることがわかる。この結果から
この手法の有効性が確認できる。上記実施例１に基づ
き、Ｘバンドの画像レーダ装置において、リファレンス
画像とする計測データを持つ角度を求める。周波数１０
ＧＨｚ、送信電力５０ｋＷ、アンテナ利得３８ｄＢ、パ
ルス圧縮比１０２４、ＦＦＴ１０２４点、ＮＦ５ｄＢ、
分解能１．５ｍ、大気減衰率２ｄＢ、システム損失１０
ｄＢとし、目標の距離を５０ＮＭ、最小探知Ｓ／Ｎを５
ｄＢとすると、最小ＲＣＳは−２３ｄＢｓｍとなる。Ｂ
７４７のＲＣＳの角度特性の理論計算を各特徴的な部分
について行った結果を図４から６に示す。図４は主翼の
形状のＲＣＳを理論計算したものである。図４から主翼
は約４０゜〜５０゜の範囲で画像化されることがわか
る。同様にして、図５は機首であり、約−１００゜〜＋
１００゜で画像となる。図６は胴体部であり、約２０゜
〜１７０゜で画像となる。これらの結果は、目標を水平
方向で観測した場合であるが、直線運動をしている目標
を遠距離から観測することを想定し、エレベーション方
向は、１パターンで十分であると考えられる。また、一
般的に航空機は左右対称の形状をしているので、ここで
は０゜〜１８０゜までを対象とした。これらを総合した
結果を図７に示す（航空機で最も特徴的な部分であるエ
ンジンはＢ７４７の場合３６０゜の範囲で画像化され
る）。これより、Ｂ７４７の場合には、リファレンス画
像とするデータを図７中の範囲で少なくとも１つずつ持
てばよい（例として、０゜、４５゜、９０゜、１３５
゜、１８０゜）。このように、目標を構成する特徴的な
構造物の各々の反射が起こる角度範囲において、それら
構造物の反射が起こる組合せを代表する角度で蓄積した
実計測データベース１４をリファレンス画像として用い
る。実計測データベース１４以外に関しては実施例１と
同様である。
【００２５】実施例３．図８に示すように、受信信号か
ら画像再生手段により目標画像を再生し、目標サイズ算
出手段１５において、画像から得られる目標のレンジ方
向のサイズと追尾情報から得られる目標の移動方向とか
ら目標のサイズを算出する。次に目標のレーダに対する
速度（ラジアル速度）と目標の移動方向から目標の移動
速度を求める。また、目標ＲＣＳ算出手段１６にて、数
１に基づき、目標のＲＣＳを算出し、データ選別手段１
７において、目標のサイズ、ＲＣＳ、位置及び速度の情
報をもとに、該当する目標の選別を行う。この選別を行
うためのテーブルを、
ら画像再生手段により目標画像を再生し、目標サイズ算
出手段１５において、画像から得られる目標のレンジ方
向のサイズと追尾情報から得られる目標の移動方向とか
ら目標のサイズを算出する。次に目標のレーダに対する
速度（ラジアル速度）と目標の移動方向から目標の移動
速度を求める。また、目標ＲＣＳ算出手段１６にて、数
１に基づき、目標のＲＣＳを算出し、データ選別手段１
７において、目標のサイズ、ＲＣＳ、位置及び速度の情
報をもとに、該当する目標の選別を行う。この選別を行
うためのテーブルを、
【００２６】
【表１】
【００２７】とする。そして、選別結果にあてはまる目
標のリファレンス画像が実計測データベース１４から相
関処理手段１２に送られる。相関処理手段１２において
レーダにより得られた目標の画像とリファレンス画像と
の相関処理が順次行われ、結果が表示器１３に表示され
る。
標のリファレンス画像が実計測データベース１４から相
関処理手段１２に送られる。相関処理手段１２において
レーダにより得られた目標の画像とリファレンス画像と
の相関処理が順次行われ、結果が表示器１３に表示され
る。
【００２８】実施例４．図９に示す実際に計測を行った
戦闘機のスケールモデルのレーダ画像を見ると、ほとん
どエンジン部分からの反射しかなく、識別が困難である
ことがわかる。しかし、エンジンの吸気口のエッジ部分
とエンジンブレードの部分で反射が起こっており、その
間隔からエンジンの深さを知ることができる。エンジン
の形状は各戦闘機により異なるため、このエンジン深さ
の情報を用いることにより識別を行うことができる。図
１０に示す実施例４は、実施例１〜３に筒形状の深さに
より識別を行う手法を設けたものである。分類結果が戦
闘機の場合、筒形状抽出手段１８により、目標のレーダ
画像からエンジンの深さを抽出する。目標画像から抽出
したエンジン深さと筒形状データベース１９に蓄積して
ある戦闘機各機種のエンジン深さを相関処理手段１２に
て相関処理を行い、その結果を出力する。
戦闘機のスケールモデルのレーダ画像を見ると、ほとん
どエンジン部分からの反射しかなく、識別が困難である
ことがわかる。しかし、エンジンの吸気口のエッジ部分
とエンジンブレードの部分で反射が起こっており、その
間隔からエンジンの深さを知ることができる。エンジン
の形状は各戦闘機により異なるため、このエンジン深さ
の情報を用いることにより識別を行うことができる。図
１０に示す実施例４は、実施例１〜３に筒形状の深さに
より識別を行う手法を設けたものである。分類結果が戦
闘機の場合、筒形状抽出手段１８により、目標のレーダ
画像からエンジンの深さを抽出する。目標画像から抽出
したエンジン深さと筒形状データベース１９に蓄積して
ある戦闘機各機種のエンジン深さを相関処理手段１２に
て相関処理を行い、その結果を出力する。
【００２９】実施例５．図１１に実施例５の構成図を示
す。図１２に示すようにモノパルスアンテナ２０を用
い、目標のある２点の孤立反射点（Ａ及びＢ）の和信号
（Σ）及び差信号（Δ）を取得する。取得したΣ及びΔ
からモノパルス演算器２１により各孤立反射点の角度誤
差を算出する（図１３）。この角度誤差から、次式によ
りＡ−Ｂ間のクロスレンジ方向の距離を算出することが
できる。
す。図１２に示すようにモノパルスアンテナ２０を用
い、目標のある２点の孤立反射点（Ａ及びＢ）の和信号
（Σ）及び差信号（Δ）を取得する。取得したΣ及びΔ
からモノパルス演算器２１により各孤立反射点の角度誤
差を算出する（図１３）。この角度誤差から、次式によ
りＡ−Ｂ間のクロスレンジ方向の距離を算出することが
できる。
【００３０】
【数２】
【００３１】目標は、ドップラー周波数が０の位置を中
心に回転運動をしているため、次式が成り立つ。
心に回転運動をしているため、次式が成り立つ。
【００３２】
【数３】
【００３３】これにより、ある点を基準とし、その点か
らのクロスレンジ方向の距離Δｒは、
らのクロスレンジ方向の距離Δｒは、
【００３４】
【数４】
【００３５】となる。このようにして、座標変換器２２
において画像のクロスレンジ方向を周波数から距離に変
換し、この画像をもとに相関処理を行う。
において画像のクロスレンジ方向を周波数から距離に変
換し、この画像をもとに相関処理を行う。
【００３６】
【００３７】
【発明の効果】 以上のように、本発明によれば、実計測
データベースを用いることにより、リファレンス画像を
理論的に計算する処理を省略することができる。さら
に、実際のレーダ画像をリファレンス画像とするため、
理論的にＲＣＳを計算する手法では困難である凹部の多
重反射及び表面の粗さの影響についても正確な画像が得
られる。さらに 、レーダパラメータから目標を構成する
特徴的な構造物の反射が起こる角度範囲を算出し、それ
らの組合せからリファレンス画像として持つべき角度を
求めることにより、データベースの容量を必要最小限に
することができる。
データベースを用いることにより、リファレンス画像を
理論的に計算する処理を省略することができる。さら
に、実際のレーダ画像をリファレンス画像とするため、
理論的にＲＣＳを計算する手法では困難である凹部の多
重反射及び表面の粗さの影響についても正確な画像が得
られる。さらに 、レーダパラメータから目標を構成する
特徴的な構造物の反射が起こる角度範囲を算出し、それ
らの組合せからリファレンス画像として持つべき角度を
求めることにより、データベースの容量を必要最小限に
することができる。
【００３８】本発明によれば、目標のＲＣＳ、大きさ、
位置、速度の情報を用いて目標の選定を行い、その結果
にあてはまる目標のみについて相関処理を行うことによ
り、計算量を減らし、処理速度を上げることができる。
また、画像以外の情報を用いることで、識別性能が向上
する。
位置、速度の情報を用いて目標の選定を行い、その結果
にあてはまる目標のみについて相関処理を行うことによ
り、計算量を減らし、処理速度を上げることができる。
また、画像以外の情報を用いることで、識別性能が向上
する。
【００３９】また、本発明によれば、目標が戦闘機の場
合には、ほとんどエンジン部分しか画像にならないため
識別が困難であったが、エンジンの開口面及びブレード
面によって起こる反射からエンジン深さを抽出し、エン
ジン深さによる識別手段を用いることにより、エンジン
の数が同じ戦闘機等の識別が困難な目標においても識別
を行うことができる。
合には、ほとんどエンジン部分しか画像にならないため
識別が困難であったが、エンジンの開口面及びブレード
面によって起こる反射からエンジン深さを抽出し、エン
ジン深さによる識別手段を用いることにより、エンジン
の数が同じ戦闘機等の識別が困難な目標においても識別
を行うことができる。
【００４０】また、本発明によれば、モノパルスを用い
て算出した目標の孤立反射点の角度誤差により、目標の
画像を距離ｖｓ周波数から距離ｖｓ距離に変換すること
ができる。これにより、目標のレンジ方向のサイズだけ
でなく、目標のクロスレンジ方向のサイズも分かるた
め、目標サイズを正確に求めることができ、目標識別の
性能が向上する。
て算出した目標の孤立反射点の角度誤差により、目標の
画像を距離ｖｓ周波数から距離ｖｓ距離に変換すること
ができる。これにより、目標のレンジ方向のサイズだけ
でなく、目標のクロスレンジ方向のサイズも分かるた
め、目標サイズを正確に求めることができ、目標識別の
性能が向上する。
【図１】 この発明の実施例１，２を示す構成図であ
る。
る。
【図２】 ３０ＧＨｚの周波数における１／７０のＢ７
４７の主翼のＲＣＳの角度特性を理論計算により求めた
図である。
４７の主翼のＲＣＳの角度特性を理論計算により求めた
図である。
【図３】 Ｂ７４７の１／７０のスケールモデルを周波
数３０ＧＨｚ、角度２８゜及び３２゜で実際に計測して
得られた画像である。
数３０ＧＨｚ、角度２８゜及び３２゜で実際に計測して
得られた画像である。
【図４】 １０ＧＨｚの周波数における実寸のＢ７４７
の主翼のＲＣＳの角度特性を理論計算により求めた図で
ある。
の主翼のＲＣＳの角度特性を理論計算により求めた図で
ある。
【図５】 １０ＧＨｚの周波数における実寸のＢ７４７
の機首のＲＣＳの角度特性を理論計算により求めた図で
ある。
の機首のＲＣＳの角度特性を理論計算により求めた図で
ある。
【図６】 １０ＧＨｚの周波数における実寸のＢ７４７
の胴体のＲＣＳの角度特性を理論計算により求めた図で
ある。
の胴体のＲＣＳの角度特性を理論計算により求めた図で
ある。
【図７】 １０ＧＨｚの周波数におけるＢ７４７の特徴
的な部分のＲＣＳが反射する角度範囲を示した図であ
る。
的な部分のＲＣＳが反射する角度範囲を示した図であ
る。
【図８】 この発明の実施例３を示す構成図である。
【図９】 実際に計測を行った戦闘機のスケールモデル
のレーダ画像である。
のレーダ画像である。
【図１０】 この発明の実施例４を示す構成図である。
【図１１】 この発明の実施例５を示す構成図である。
【図１２】 モノパルスアンテナと目標の孤立反射点の
関係を示す図である。
関係を示す図である。
【図１３】 角度誤差算出を示す図である。
【図１４】 従来の目標識別を行うレーダ装置を示す構
成図である。
成図である。
１ 送信機、２ 送受切換器、３ アンテナ、４ 受信
機、５ 画像再生手段、６ 目標追尾手段、７ 点像応
答推定手段、８ アスペクト角算出手段、９目標形状蓄
積手段、１０ リファレンス画像蓄積手段、１１ 畳み
込み積分手段、１２ 相関処理手段、１３ 表示器、１
４ 実計測データベース、１５ 目標サイズ算出手段、
１６ 目標ＲＣＳ算出手段、１７ データ選別手段、１
８ 筒形状抽出手段、１９ 筒形状データベース、２０
モノパルスアンテナ、２１モノパルス演算器、２２
座標変換器。
機、５ 画像再生手段、６ 目標追尾手段、７ 点像応
答推定手段、８ アスペクト角算出手段、９目標形状蓄
積手段、１０ リファレンス画像蓄積手段、１１ 畳み
込み積分手段、１２ 相関処理手段、１３ 表示器、１
４ 実計測データベース、１５ 目標サイズ算出手段、
１６ 目標ＲＣＳ算出手段、１７ データ選別手段、１
８ 筒形状抽出手段、１９ 筒形状データベース、２０
モノパルスアンテナ、２１モノパルス演算器、２２
座標変換器。
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−154887（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−303785（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−34446（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−174838（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−56276（ＪＰ，Ａ) 実開 平３−35490（ＪＰ，Ｕ) 米国特許5012252（ＵＳ，Ａ) 米国特許5497158（ＵＳ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01S 7/00 - 7/42 G01S 13/00 - 13/95
Claims (4)
- 【請求項１】 受信信号から目標のレーダ画像を再生す
る画像再生手段と、受信信号から目標の位置、移動方向
及び速度を計測する目標追尾手段と、目標の移動方向と
レーダのラインオブサイトから目標のアスペクト角を算
出する目標アスペクト角算出手段と、目標を構成する複
数個の特徴的な構造物の反射が起こる角度範囲におい
て、それら構造物の反射が起こる組合せを代表する角度
で識別の対象とする目標のスケールモデル又は実目標の
レーダ画像を蓄積しておく実計測データベースと、上記
目標アスペクト角推定手段により算出した目標アスペク
ト角に対応する実計測データを読み出し、得られた未知
の目標の画像との一致度を算出する相関処理手段と、未
知の目標の画像、読み出された実計測データ及びパター
ン一致度の結果を表示する表示器とを備えたことを特徴
とするレーダ装置。 - 【請求項２】 目標の画像と目標の移動方向から目標の
大きさを算出する目標サイズ算出器と、レーダパラメー
タから目標のＲＣＳの大きさを算出する目標ＲＣＳ算出
手段と、目標追尾手段から出力される目標の位置及び速
度並びに算出した目標サイズ及び目標のＲＣＳに基づ
き、実計測データベースから読み込む画像を選別する目
標データ選別手段を備えたことを特徴とする請求項１記
載のレーダ装置。 - 【請求項３】 受信信号から再生を行った目標の画像か
ら、筒形状（凹形状）の部分の開口部及び底部の反射か
らその筒形状の深さを抽出する筒形状深さ抽出器と、識
別の対象とする各目標が筒形状の部分を持っている場
合、その筒形状の部分の深さの情報を蓄積しておく筒形
状データベースと、その目標の画像から得られた筒形状
の深さとデータベース中に蓄積してある目標の筒形状の
深さの一致度を算出する相関処理手段を備えたことを特
徴とする請求項１または２記載のレーダ装置。 - 【請求項４】 画像レーダで得られる目標画像のクロス
レンジ方向を、ドップラー周波数ではなく目標の大きさ
で表すため、目標の反射の大きい特徴的な点である孤立
反射点のΣ信号とΔ信号を受信するためのモノパルスア
ンテナと、受信したΣ信号とΔ信号から孤立反射点の角
度誤差を算出するモノパルス演算手段及びドップラー周
波数で表されているクロスレンジ方向の座標を大きさに
変換する座標変換器を備えたことを特徴とする請求項１
から３のいずれか記載のレーダ装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23844395A JP3319242B2 (ja) | 1995-09-18 | 1995-09-18 | レーダ装置 |
| US08/671,920 US5821896A (en) | 1995-09-18 | 1996-06-27 | Radar system |
| EP96114236A EP0763750B1 (en) | 1995-09-18 | 1996-09-05 | Radar system |
| DE69621389T DE69621389T2 (de) | 1995-09-18 | 1996-09-05 | Radarsysteme. |
| NL1004048A NL1004048C2 (nl) | 1995-09-18 | 1996-09-17 | Radarsysteem. |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23844395A JP3319242B2 (ja) | 1995-09-18 | 1995-09-18 | レーダ装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0980146A JPH0980146A (ja) | 1997-03-28 |
| JP3319242B2 true JP3319242B2 (ja) | 2002-08-26 |
Family
ID=17030306
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23844395A Expired - Fee Related JP3319242B2 (ja) | 1995-09-18 | 1995-09-18 | レーダ装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5821896A (ja) |
| EP (1) | EP0763750B1 (ja) |
| JP (1) | JP3319242B2 (ja) |
| DE (1) | DE69621389T2 (ja) |
| NL (1) | NL1004048C2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101763348B1 (ko) | 2015-12-10 | 2017-07-31 | 김영욱 | 레이더 및 이를 이용한 표적 식별 방법 |
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| JP2001338302A (ja) * | 2000-05-29 | 2001-12-07 | Nikon Corp | 監視装置 |
| US7606193B2 (en) * | 2003-01-30 | 2009-10-20 | Atheros Communications, Inc. | Methods for implementing a dynamic frequency selection (DFS) feature for WLAN devices |
| JP4698941B2 (ja) * | 2003-11-07 | 2011-06-08 | 三菱電機株式会社 | 目標類別装置 |
| JPWO2006013689A1 (ja) * | 2004-08-06 | 2008-05-01 | 株式会社村田製作所 | レーダ |
| EP1712931A1 (en) * | 2005-04-14 | 2006-10-18 | Qinetiq Limited | Method and apparatus for detecting a target in a scene |
| WO2007045104A1 (de) * | 2005-10-21 | 2007-04-26 | Polytronic International Ltd. | Verfahren und vorrichtung zur erfassung der auftreffstelle von fliegenden objekten auf einem definierten trefferfeld |
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| JP2013210207A (ja) * | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Nec Corp | レーダ画像の目標識別装置、目標識別方法、及び目標識別プログラム |
| RU2610007C1 (ru) * | 2015-10-13 | 2017-02-07 | Георгий Галиуллович Валеев | Установка для измерения эффективной площади рассеяния радиолокационных целей |
| US10473756B2 (en) * | 2016-07-05 | 2019-11-12 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Sensor and estimating method |
| KR101882482B1 (ko) * | 2017-12-20 | 2018-07-27 | 엘아이지넥스원 주식회사 | 표적 인식 장치 및 방법 |
| CN109100690A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-28 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于Hilbert-Huang变换的超宽带时域RCS测量信号处理方法 |
| US11822007B2 (en) * | 2019-02-14 | 2023-11-21 | Elta Systems Ltd. | System and method for identification of an airborne object |
| CN110687510B (zh) * | 2019-11-08 | 2021-10-19 | 北京环境特性研究所 | 一种高温目标rcs测试标定方法 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4527161A (en) * | 1981-09-08 | 1985-07-02 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | 3D Imaging with stepped frequency waveforms and monopulse processing |
| NO164137C (no) * | 1984-07-10 | 1990-08-29 | Norges Teknisk Naturvitenskape | System for deteksjon av objekter for gitte, kjente katarkteristika, mot en bakgrunn. |
| US5012252A (en) * | 1985-06-28 | 1991-04-30 | Gec Avionics Limited | Methods of recognizing targets |
| US4972193A (en) * | 1988-08-09 | 1990-11-20 | The General Electric Company, P.L.C. | Target recognition |
| FR2653563B1 (fr) * | 1989-10-24 | 1992-01-10 | Aerospatiale | Procede et dispositif pour la reconnaissance d'une cible. |
| JP2929561B2 (ja) * | 1991-07-18 | 1999-08-03 | 富士通株式会社 | レーダ信号処理装置 |
| JP2738244B2 (ja) * | 1992-12-09 | 1998-04-08 | 三菱電機株式会社 | レーダ装置 |
| EP0634669B1 (de) * | 1993-07-15 | 1997-09-24 | Daimler-Benz Aerospace Aktiengesellschaft | Verfahren zur Klassifikation eines Gegenstandes und Verwendung des Verfahrens |
| US5392050A (en) * | 1993-08-12 | 1995-02-21 | Grumman Aerospace Corporation | Method of recognizing a radar target object type and apparatus therefor |
-
1995
- 1995-09-18 JP JP23844395A patent/JP3319242B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1996
- 1996-06-27 US US08/671,920 patent/US5821896A/en not_active Expired - Fee Related
- 1996-09-05 EP EP96114236A patent/EP0763750B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1996-09-05 DE DE69621389T patent/DE69621389T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1996-09-17 NL NL1004048A patent/NL1004048C2/nl active Search and Examination
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101763348B1 (ko) | 2015-12-10 | 2017-07-31 | 김영욱 | 레이더 및 이를 이용한 표적 식별 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0763750A1 (en) | 1997-03-19 |
| DE69621389T2 (de) | 2003-02-13 |
| NL1004048A1 (nl) | 1997-03-20 |
| EP0763750B1 (en) | 2002-05-29 |
| US5821896A (en) | 1998-10-13 |
| NL1004048C2 (nl) | 1997-08-26 |
| DE69621389D1 (de) | 2002-07-04 |
| JPH0980146A (ja) | 1997-03-28 |
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