JPH0527018A - レーダ信号処理装置 - Google Patents
レーダ信号処理装置Info
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Abstract
であり、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・認識できるようにすることを目的とする。 【構成】 レーダ受信信号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、周
波数分析手段81で求めた周波数スペクトルのパターン
を既知の種々の移動目標についての周波数スペクトルの
モデルパターンと照合する照合手段82と、照合手段8
2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。
Description
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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、レーダ受信信号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、周波数分析手段81で求めた周波数スペクトルのパ
ターンを既知の種々の移動目標についての周波数スペク
トルのモデルパターンと照合する照合手段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。
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に基づいて移動目標の大
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。
また他の形態として、上述の各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する
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
・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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
を組み込んだMTIレーダ装置を示すブロック図であ
る。
ブロック図である。
ック図である。
例を示す図である。
Claims (4)
- 【請求項1】 レーダ受信信号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(8
1)と、 該周波数分析手段で求めた周波数スペクトルのパターン
を既知の種々の移動目標についての周波数スペクトルの
モデルパターンと照合する照合手段(82)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(83)とを具備したレーダ信号処理装
置。 - 【請求項2】 該移動目標の受信信号の振幅強度に基づ
いて移動目標の大きさを算出する大きさ算出手段(8
4)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。 - 【請求項3】 該移動目標の受信信号の振幅強度の変動
を監視す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。 - 【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。
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JPH0527018A true JPH0527018A (ja) | 1993-02-05 |
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ID=16480717
Family Applications (1)
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