JP2013152239A - Electronic scanning radar device, control method of the same and program - Google Patents
Electronic scanning radar device, control method of the same and programDownload PDFInfo
- Publication number
- JP2013152239A JP2013152239AJP2013071558AJP2013071558AJP2013152239AJP 2013152239 AJP2013152239 AJP 2013152239AJP 2013071558 AJP2013071558 AJP 2013071558AJP 2013071558 AJP2013071558 AJP 2013071558AJP 2013152239 AJP2013152239 AJP 2013152239A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- wave
- frequency
- correlation matrix
- maximum value
- incoming
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034methodMethods0.000titleclaimsdescription104
- 239000011159matrix materialSubstances0.000claimsabstractdescription109
- 238000004364calculation methodMethods0.000claimsabstractdescription65
- 230000035559beat frequencyEffects0.000claimsabstractdescription42
- 230000005540biological transmissionEffects0.000claimsabstractdescription40
- 238000000354decomposition reactionMethods0.000claimsabstractdescription21
- 230000007274generation of a signal involved in cell-cell signalingEffects0.000abstractdescription2
- 238000012545processingMethods0.000description61
- 238000001514detection methodMethods0.000description44
- 238000001228spectrumMethods0.000description34
- 230000000875corresponding effectEffects0.000description16
- 238000004422calculation algorithmMethods0.000description15
- 230000000630rising effectEffects0.000description14
- 239000013598vectorSubstances0.000description10
- 230000001174ascending effectEffects0.000description9
- 238000012217deletionMethods0.000description9
- 230000037430deletionEffects0.000description9
- 238000010586diagramMethods0.000description9
- 238000012935AveragingMethods0.000description7
- 238000006243chemical reactionMethods0.000description6
- 238000003860storageMethods0.000description6
- 238000010606normalizationMethods0.000description5
- 238000004891communicationMethods0.000description4
- 230000006870functionEffects0.000description4
- 230000002596correlated effectEffects0.000description3
- 230000000694effectsEffects0.000description3
- 230000004044responseEffects0.000description3
- 238000005070samplingMethods0.000description3
- 230000003044adaptive effectEffects0.000description2
- 230000001276controlling effectEffects0.000description2
- 238000005516engineering processMethods0.000description2
- 230000009466transformationEffects0.000description2
- 238000007476Maximum LikelihoodMethods0.000description1
- 238000004458analytical methodMethods0.000description1
- 238000003491arrayMethods0.000description1
- 230000015572biosynthetic processEffects0.000description1
- 230000007423decreaseEffects0.000description1
- 230000003247decreasing effectEffects0.000description1
- 230000001419dependent effectEffects0.000description1
- 238000013461designMethods0.000description1
- 238000009826distributionMethods0.000description1
- 238000004519manufacturing processMethods0.000description1
- 238000005259measurementMethods0.000description1
- 230000002093peripheral effectEffects0.000description1
- 238000000926separation methodMethods0.000description1
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
Translated fromJapanese放射した送信波に対するターゲットからの反射波を用い、このターゲットの検出を行う、車載用に好適な電子走査型レーダ装置、その制御方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an electronic scanning radar apparatus suitable for in-vehicle use, which detects a target using a reflected wave from a target with respect to a radiated transmission wave, a control method thereof, and a program.
従来、車載レーダとしては、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）レーダ、多周波ＣＷ（Continuous Wave）レーダ、及びパルスレーダ等の方式を利用した電子走査型のレーダが用いられている。
上記各レーダにおいては、送信波に対するターゲットからの反射波である到来波（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、ビームフォーマ法、Capon法などのビーム走査方法と、最大エントロピー（MEM：Maximum Entropy Method ）法などの線形予測法、最小ノルム法、MUSIC（MUltiple SIgnal Classification）法、ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）法等の超分解能（高精度）アルゴリズムといわれるヌル操作方法がある（例えば、非特許文献１及び２参照）Conventionally, as an in-vehicle radar, an electronic scanning type radar using a method such as FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar, multi-frequency CW (Continuous Wave) radar, or pulse radar is used.
In each of the above radars, an arrival direction estimation method of an array antenna is used as a technique for detecting the direction of an incoming wave (or a received wave) that is a reflected wave from a target with respect to a transmission wave.
This incoming wave direction estimation method includes beam scanning method such as beamformer method and capon method, linear prediction method such as maximum entropy (MEM) method, minimum norm method, MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) method, ESPRIT There is a null operation method called a super-resolution (high accuracy) algorithm such as (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) method (for example, see Non-Patent
また、車載レーダに用いられる到来波方向推定は、ビームフォーマ法のデジタルビームフォーミング（DBF：Digital Beam Forming）のみで行ったり（例えば、特許文献１参照）、受信波の到来方向の検出精度（またターゲットの分解能）を向上させるため、近年、DBFと最大エントロピー法を組み合わせた方法（例えば、特許文献２及び３参照）により行われている。
さらに、MUSICなどの超分解能アルゴリズムを車載レーダ用に応用させる目的で処理の簡易化に思考を凝らした構成（例えば、特許文献４及び５参照）など、通常のパーソナルコンピュータに比較し、演算処理機能が低い車載用に適用するよう開発されている。In addition, the direction of arrival wave used for in-vehicle radar is estimated only by digital beam forming (DBF) of the beamformer method (for example, see Patent Document 1), or the detection accuracy of the direction of arrival of the received wave (or In recent years, a method combining DBF and the maximum entropy method (for example, see
Furthermore, compared to a normal personal computer, such as a configuration that is designed to simplify processing for the purpose of applying super-resolution algorithms such as MUSIC to in-vehicle radars (for example, see
上記MUSICなどの超分解能アルゴリズムは、方向推定の精度を向上させるため、上記到来波の数を推定した後に、到来波の方向推定することが望ましい。
非特許文献１及び２においては、到来波数の推定手法として、統計処理における最尤法に基づいて、AIC（Akaike Information Criteria）や、MDL（Minimum Description Length）などが紹介されている。
しかしながら、上述した非特許文献１及び２の推定手法においては、多数のデータを収集して分散評価する必要があるため、ターゲットとの相対距離及び相対速度の変動が早い車載レーダの用途としては適していない。In order to improve the accuracy of direction estimation, it is desirable that the super-resolution algorithm such as MUSIC estimates the direction of the incoming wave after estimating the number of the incoming waves.
In
However, in the estimation methods of
特許文献４においては、MUSICスペクトラムを計算するために必要な到来波数を軽い演算負荷にて推定する手法が記載されている。すなわち、固有値演算の後、固有値の大きさにより信号空間とノイズ空間とを区別して推定する閾値法を応用した手法が記載されている。
この場合、測定距離が遠くなるにつれて、レーダの受信強度が低下するため、ターゲットとの相対距離毎に閾値を記憶・設定しておき、この閾値と固有値（受信強度と等価）とを比較することにより、到来波数の推定を行う。
また、車載用を目的とした構成ではないが、固有値を元の共分散行列（すなわち、相関行列）の対角成分値の一つにて正規化した後、一つの閾値で区別するものがある（例えば、特許文献６参照）。
In this case, since the received intensity of the radar decreases as the measurement distance increases, a threshold value is stored and set for each relative distance to the target, and this threshold value is compared with the eigenvalue (equivalent to the received intensity). Thus, the number of incoming waves is estimated.
Also, although not intended for in-vehicle use, there is one that normalizes eigenvalues with one of the diagonal component values of the original covariance matrix (ie, correlation matrix) and then distinguishes them with one threshold value. (For example, refer to Patent Document 6).
また、精度の良い到来波数の推定方法として、常時、到来波数を受信可能な最大数としみなしてスペクトラム計算し、後段の電力計算において、不要なピーク値を除去して最終の到来波数の推定値とするものがある（特許文献７）。 In addition, as an accurate method of estimating the number of incoming waves, spectrum calculation is always performed assuming that the number of incoming waves is the maximum number that can be received, and in the subsequent power calculation, unnecessary peak values are removed and the final estimated number of incoming waves is obtained. (Patent Document 7).
しかしながら、上記特許文献４による到来波推定方法は、ターゲット検知における全距離について閾値を記憶する必要があり、必要なメモリ容量の確保（ROMなどに閾値テーブルのマップ形成）を行う必要があり、また、閾値の設定と、距離毎の閾値との比較を行うプログラミング作成が煩わしいという課題がある。
また、上記閾値は、絶対量であるため、ターゲットのRCS（Radar Cross Section）や不必要な物体からの反射であるクラッタ及びノイズなどによって、固有値が上下変動する状態に対応することができず、ロバスト性に欠けるということが懸念される。However, the arrival wave estimation method according to
Further, since the threshold value is an absolute amount, the RCS (Radar Cross Section) of the target and the clutter and noise that are reflections from unnecessary objects cannot cope with a state in which the eigenvalue fluctuates up and down. There is concern about lack of robustness.
また、上記特許文献６による到来波推定方法は、算出した固有値を元の共分散行列の対角成分の一つにより正規化するが、常時、到来波数の推定を行うようにしているため、到来波が微弱な際に誤った推定数を算出する可能性がある。ここで、微弱とは、ターゲットのRCSやクラッタ及びノイズなどにより固有値が上下変動するレベルを、遙かに下回る信号レベルを示している。
特に、車載レーダ用途においては、路面からのマルチパス（クラッタの一種）という現象があり、必ず、受信波が上記微弱の信号レベルとなる距離領域が発生してしまう。
このため、微弱な信号レベルとなる距離領域においての到来波数の推定は逆に間違った結果を出力することとなる。In addition, the arrival wave estimation method according to
In particular, in in-vehicle radar applications, there is a phenomenon called multipath (a kind of clutter) from the road surface, and a distance region where the received wave has the above weak signal level is always generated.
For this reason, the estimation of the number of incoming waves in the distance region where the signal level is weak outputs an incorrect result.
また、上記特許文献７による到来波推定方法は、MUSICスペクトラム計算前において、到来波数を推定する処理を必要としないものの、スペクトラム計算の後、必ず逆行列計算を伴う電力計算を実行する必要があり、演算負荷が重くなるという課題がある。 Further, although the arrival wave estimation method according to
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、MUSIC法やEsprit法などの固有値分解を用いて到来波推定を行い到来波方向の推定を行う際、ロバスト性が高く、かつ精度良く到来波数の推定を行う電子走査型レーダ装置、その制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and when performing arrival wave estimation using eigenvalue decomposition such as the MUSIC method and the Esprit method and estimating the arrival wave direction, the robustness is high and the accuracy is high. An object of the present invention is to provide an electronic scanning radar apparatus that estimates the number of incoming waves, a control method thereof, and a program.
本発明の電子走査型レーダ装置は、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部と、前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信部と、前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有する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、全周波数範囲または予め設定した周波数範囲において、予め設定した周波数分解数のビート周波数に周波数分解して、複数の複素数データを算出する周波数分解部と、前記複数の複素数データそれぞれから複数の相関行列を算出する相関行列算出部と、前記複数の相関行列のそれぞれから対角要素の最大値を検出し、当該対角要素の最大値が予め設定した閾値以上の相関行列に対して到来波数推定を行い、一方、前記対角要素の最大値が予め設定した前記閾値未満である相関行列に対しては、受信レベルが低い状態であるとして、前記到来波数推定を行わない判定部とを備えることを特徴とする。 An electronic scanning radar apparatus according to the present invention is an electronic scanning radar apparatus mounted on a moving body, and includes a transmission unit that transmits a transmission wave and a plurality of incoming waves that are reflected waves from a target of the transmission wave. A beat signal generating unit that generates a beat signal having a frequency that is a difference between the transmission wave and the reflected wave, and the beat signal in an entire frequency range or a preset frequency range, A frequency resolving unit that calculates a plurality of complex number data by performing frequency decomposition to a beat frequency of a preset frequency resolving number; a correlation matrix calculating unit that calculates a plurality of correlation matrices from each of the plurality of complex number data; The maximum value of the diagonal element is detected from each of the correlation matrices, and the arrival wave number estimation is performed on the correlation matrix in which the maximum value of the diagonal element is equal to or greater than a preset threshold value. On the other hand, the correlation matrix in which the maximum value of the diagonal elements is less than the preset threshold is provided with a determination unit that does not perform the arrival wave number estimation, assuming that the reception level is low. To do.
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記複数の相関行列それぞれの固有値を求める固有値算出部をさらに有し、前記判定部が、入力される前記固有値を大きい順に並べ替え、予め設定した固有値閾値以上の前記固有値の数を前記到来波数とすることを特徴とする。 The electronic scanning radar apparatus of the present invention further includes an eigenvalue calculation unit for obtaining eigenvalues of each of the plurality of correlation matrices, and the determination unit rearranges the input eigenvalues in descending order, and is equal to or greater than a preset eigenvalue threshold value. The number of eigenvalues of is the number of incoming waves.
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記相関行列算出部が、最初に算出した相関行列における最大値の要素、または対角要素における最大値の要素により、前記最初に算出した相関行列の全ての要素を除算し、要素が正規化された相関行列とすることを特徴とする。 In the electronic scanning radar apparatus of the present invention, the correlation matrix calculation unit calculates all of the correlation matrices calculated first by using the maximum value element in the correlation matrix calculated first or the maximum value element in the diagonal element. The element is divided to obtain a normalized correlation matrix.
本発明の電子走査型レーダ制御方法は、移動体に搭載される電子走査型レーダ装置を制御する電子走査型レーダ制御方法であり、送信波を送信する送信過程と、前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信過程と、前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成過程と、前記ビート信号を、全周波数範囲または予め設定した周波数範囲において、予め設定した周波数分解数のビート周波数に周波数分解して、複数の複素数データを算出する周波数分解過程と、前記複数の複素数データそれぞれから複数の相関行列を算出する相関行列算出過程と、前記複数の相関行列のそれぞれから対角要素の最大値を検出し、当該対角要素の最大値が予め設定した閾値以上の相関行列に対して到来波数推定を行い、一方、前記対角要素の最大値が予め設定した前記閾値未満である相関行列に対しては、受信レベルが低い状態であるとして、前記到来波数推定を行わない判定過程とを含むことを特徴とする。 An electronic scanning radar control method according to the present invention is an electronic scanning radar control method for controlling an electronic scanning radar device mounted on a moving body. The electronic scanning radar control method transmits a transmission wave, and transmits the transmission wave from a target. A reception process including a plurality of antennas that receive an incoming wave that is a reflected wave, a beat signal generation process that generates a beat signal having a frequency that is a difference between the transmission wave and the reflected wave, and the beat signal are all In a frequency range or a preset frequency range, frequency decomposition process for calculating a plurality of complex number data by frequency decomposition to a predetermined number of frequency resolution beat frequencies, and calculating a plurality of correlation matrices from each of the plurality of complex number data A correlation matrix calculation process, and a maximum value of a diagonal element is detected from each of the plurality of correlation matrices, and the maximum value of the diagonal element is preset. The number of incoming waves is estimated for a correlation matrix that is greater than or equal to a threshold value. And a determination process in which wave number estimation is not performed.
本発明のプログラムは、電子走査型レーダ装置は、移動体に搭載される電子走査型レーダ装置をコンピュータにより制御するプログラムであり、前記コンピュータを、送信波を送信する送信手段、前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信手段、前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成手段、前記ビート信号を、全周波数範囲または予め設定した周波数範囲において、予め設定した周波数分解数のビート周波数に周波数分解して、複数の複素数データを算出する周波数分解手段、前記複数の複素数データそれぞれから複数の相関行列を算出する相関行列算出手段、前記複数の相関行列のそれぞれから対角要素の最大値を検出し、当該対角要素の最大値が予め設定した閾値以上の相関行列に対して到来波数推定を行い、一方、前記対角要素の最大値が予め設定した前記閾値未満である相関行列に対しては、受信レベルが低い状態であるとして、前記到来波数推定を行わない判定手段として機能させるためのプログラムである。 The program of the present invention is a program in which the electronic scanning radar apparatus is a program for controlling the electronic scanning radar apparatus mounted on the moving body by a computer, the computer is configured to transmit a transmission wave, and the transmission wave target. Receiving means composed of a plurality of antennas for receiving an incoming wave that is a reflected wave from, a beat signal generating means for generating a beat signal having a frequency difference between the transmitted wave and the reflected wave, and the beat signal In a frequency range or a preset frequency range, frequency decomposition means for calculating a plurality of complex number data by frequency decomposition into a preset number of frequency decomposition beat frequencies, and calculating a plurality of correlation matrices from each of the plurality of complex number data A correlation matrix calculating means for detecting a maximum value of a diagonal element from each of the plurality of correlation matrices, The number of incoming waves is estimated for a correlation matrix having a prime maximum value equal to or greater than a preset threshold value, whereas for a correlation matrix in which the maximum value of the diagonal elements is less than the preset threshold value, the reception level is It is a program for functioning as determination means that does not perform the estimation of the number of incoming waves, assuming that the state is low.
以上説明したように、本発明によれば、正規化されて求められた固有値において、予め設定した閾値を超える固有値の数を到来波数として出力するため、ターゲットの存在するビート周波数（すなわち、ターゲットとの距離）が何れの場合においても、従来の様にビート周波数毎に閾値を設けることなく、フーリエ変換された全てのビート周波数における固有値に対して、一つの閾値を設定することにより、この閾値を超えた固有値数を、到来波数として推定することができ、従来のようにビート周波数毎に固有値と比較するための閾値を設定する必要がなく、記憶容量を削減することができ、かつ、固有値及び閾値を比較する簡易な演算のみであるため、到来波数算出の処理時間を短縮することが可能となる。
また、本発明によれば、正規化されて計算された固有値と、閾値とを比較する判定を行うため、ターゲットのＲＣＳやクラッタ及びノイズなどによる固有値全体の変動に対してロバスト性を持たせることができる。As described above, according to the present invention, in the normalized eigenvalue, the number of eigenvalues exceeding a preset threshold value is output as the number of incoming waves. In any case, the threshold value is set by setting one threshold value for the eigenvalues at all the beat frequencies Fourier-transformed without setting a threshold value for each beat frequency as in the prior art. The number of eigenvalues exceeding can be estimated as the number of incoming waves, and it is not necessary to set a threshold for comparing with the eigenvalue for each beat frequency as in the prior art, the storage capacity can be reduced, and the eigenvalue and Since only a simple calculation for comparing the threshold values is performed, it is possible to shorten the processing time for calculating the number of incoming waves.
In addition, according to the present invention, since the determination is made by comparing the normalized eigenvalue and the threshold value, robustness is provided with respect to fluctuations in the entire eigenvalue due to RCS, clutter, noise, and the like of the target. Can do.
さらに、本発明によれば、周波数変換後の周波数軸における周波数ポイント（ビート周波数値）におけるスペクトラムのピーク値（受信アンテナ毎のスペクトラムの加算値やＤＢＦにおけるピーク値）からターゲットの存在を検知し、ピーク値の低いビート周波数値に対して相関行列化以降の処理を実行しないため、固有値が上記閾値を超えていたとしても、路面からのマルチパスなどでターゲットからの到来波が微弱となる際に、誤った到来波数の推定をしないようにすることができる。
また、本発明によれば、ターゲットが存在するビート周波数値にＤＢＦを行い、スペクトラムが設定した値より低い場合、その角度チャンネルに対応するスペクトラムを「０」とし、ＩＤＢＦ（逆ＤＢＦ）を行い、受信アンテナ方向の再生複素数データで相関行列を算出する場合、ＤＢＦでのターゲット毎に分割された範囲のみの固有値となるため、分割した到来波のみが受信されることと等価となり、受信アンテナ数に対して到来波数が多い場合にも、固有値計算にて誤った推定を行うことがない。Furthermore, according to the present invention, the presence of the target is detected from the peak value of the spectrum at the frequency point (beat frequency value) on the frequency axis after frequency conversion (the added value of the spectrum for each receiving antenna or the peak value in the DBF), Since processing after correlation matrix formation is not executed for beat frequency values with low peak values, even if the eigenvalue exceeds the above threshold, the incoming wave from the target becomes weak due to multipath from the road surface, etc. Therefore, it is possible to avoid estimating the number of incoming waves in error.
Further, according to the present invention, DBF is performed on the beat frequency value where the target exists, and when the spectrum is lower than the set value, the spectrum corresponding to the angle channel is set to “0”, IDBF (inverse DBF) is performed, When the correlation matrix is calculated with the reproduction complex number data in the direction of the receiving antenna, since it is an eigenvalue only in the range divided for each target in the DBF, it is equivalent to receiving only the divided incoming waves, and the number of receiving antennas is reduced. On the other hand, even when the number of incoming waves is large, erroneous estimation is not performed in the eigenvalue calculation.
また、本発明によれば、求められた固有値における最大固有値の値が予め設定した最大固有値閾値を超える場合にのみ、判定部が到来波数の推定処理を行うため、周波数分解後の周波数ポイントによるスペクトラムのピーク値からターゲットを検出した結果を用いず、全周波数ポイントあるいは特定の周波数ポイント範囲の相関行列から固有値を求めるような実施例の場合にも、路面からのマルチパスなどによりターゲットからの到来波が微弱となる際に誤った推定を行うことがない。
また、本発明によれば、相関行列における要素の最大値にて全要素を除算することで正規化し、正規化された相関行列により固有値を算出することにより、固有値を計算する際の浮動小数点演算の精度が向上し、固有値及び固有ベクトルの演算アルゴリズム（ヤコビ法及びＱＲ法など）の収束までの演算回数が低減でき、固有値及び固有ベクトルの演算を高速化することができる。Further, according to the present invention, since the determination unit performs the process of estimating the number of incoming waves only when the value of the maximum eigenvalue in the obtained eigenvalue exceeds a preset maximum eigenvalue threshold, the spectrum by the frequency point after frequency decomposition In the case of an embodiment in which eigenvalues are obtained from the correlation matrix of all frequency points or a specific frequency point range without using the result of detecting the target from the peak value, the incoming wave from the target by multipath from the road surface, etc. There is no wrong estimation when becomes weak.
In addition, according to the present invention, floating-point arithmetic when calculating eigenvalues is performed by normalizing by dividing all elements by the maximum value of elements in the correlation matrix and calculating eigenvalues by the normalized correlation matrix. The number of operations until convergence of eigenvalue and eigenvector operation algorithms (Jacobi method, QR method, etc.) can be reduced, and eigenvalue and eigenvector operations can be speeded up.
＜第１の実施形態＞
以下、本発明の第１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は同実施形態の構成例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１1〜１n、ミキサ２1〜２n、送信アンテナ３、分配器４、フィルタ５1〜５n、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を有している。
上記信号処理部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、相関行列算出部２８、方位検出部３０、固有値算出部３１及び判定部３２を有している。<First Embodiment>
Hereinafter, an electronic scanning radar apparatus (FMCW millimeter wave radar) according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of the embodiment.
In this figure, the electronic scanning radar apparatus according to the present embodiment includes a receiving antenna 11-1n, a mixer 211-2n, a transmitting
The
次に、図１を参照して、本実施形態による電子走査型レーダ装置の動作を説明する。
受信アンテナ１1〜１n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２1〜２n各々は、送信アンテナ３から送信される送信波と、各受信アンテナ１1〜１n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。
上記送信アンテナ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、上記ミキサ２1〜２nおよび送信アンテナ３に分配する。Next, the operation of the electronic scanning radar apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
The receiving
Each of the
The
The
フィルタ５1〜５n各々は、それぞれミキサ２1〜２nにおいて生成された各受信アンテナ１1〜１nに対応したＣｈ１〜Ｃｈnのビート信号に対して帯域制限を行い、ＳＷ（スイッチ）６へ帯域制限されたビート信号を出力する。
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５1〜５n各々を通過した各受信アンテナ１１〜１ｎ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、上記Ｗ６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１1〜１n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装置全体の制御を行う。Each of the
The
The
The
＜距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理＞
次に、図２を用いて、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、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、その送信信号がターゲットに反射されて受信信号として入力される状態を示す。図２の例はターゲットが１つの場合を示している。
図２（ａ）から判るように、送信する信号に対し、ターゲットと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（時間軸方向）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）から求められたビート周波数の周波数変換（フーリエ変換やＤＣＴ、アダマール変換、ウェーブレット変換など）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、縦軸が強度となっている。<Principle to detect distance, relative speed, angle (azimuth)>
Next, the principle of detecting the distance, relative speed, and angle (azimuth) between the electronic scanning radar apparatus and the target used in the
FIG. 2 shows a transmission signal obtained by frequency-modulating the signal generated in the triangular
As can be seen from FIG. 2A, a received signal that is a reflected wave from the target is received with a delay in the right direction (time axis direction) in proportion to the distance to the target with respect to the signal to be transmitted. . Furthermore, it varies in the vertical direction (frequency direction) with respect to the transmission signal in proportion to the relative speed with the target. Then, after frequency conversion of the beat frequency obtained from FIG. 2A (Fourier transform, DCT, Hadamard transform, wavelet transform, etc.), as shown in FIG. Each region and descending region has one peak value. Here, in FIG. 2A, the horizontal axis represents frequency and the vertical axis represents intensity.
周波数分解処理部２２は、メモリ２１に蓄積されたビート信号のサンプリングされたデータから、三角波の上昇部分（上り）と下降部分（下り）とのそれぞれについて周波数分解、例えばフーリエ変換などにより離散時間に周波数変換する。
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。The frequency
As a result, as shown in FIG. 2B, a graph of the signal level for each beat frequency obtained by frequency decomposition is obtained in the rising portion and the falling portion.
The
次に、距離検出部２５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、下記式により距離を算出する。
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Next, the
r = {C · T / (2 · Δf)} · {(fu + fd) / 2}
Further, the
v = {C / (2.f0)}. {(fu-fd) / 2}
In the formula for calculating the distance r and the relative velocity v,
C: speed of light Δf: frequency modulation width of triangular wave f0: center frequency of triangular wave T: modulation time (rising part / falling part)
fu: target frequency in the rising part fd: target frequency in the falling part
次に、本実施形態における受信アンテナ１1〜１nは、図３に示すように、間隔ｄにより配置されたアレー状のアンテナである。
上記受信アンテナ１1〜１nには、アンテナの配列している面に対する垂直方向の軸との角度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、上記到来波は、上記受信アンテナ１1〜１n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。
上記位相差を利用して、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）や超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。Next, the receiving
The receiving
At this time, the incoming waves are received at the same angle by the receiving
A phase difference “dn−1 · sin θ” obtained by the same angle, for example, the angle θ and the distance d between the antennas, is generated between the adjacent receiving antennas.
Using the above phase difference, the angle θ is detected by signal processing such as digital beam forming (DBF) or super-resolution algorithm that further Fourier transforms the antenna frequency in the time direction for each antenna. can do.
＜信号処理部２０における受信波（到来波）に対する信号処理＞
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１1〜１n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１1〜１n）に対応するビート信号それぞれを、予め設定した分解能にて周波数に変換して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している場合、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それぞれの相違点は、上記角度θに依存した位相差のみであり、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。<Signal Processing for Received Wave (Incoming Wave) in
Next, the
The frequency
Here, the difference between the complex number data for each antenna is only the phase difference depending on the angle θ, and the absolute values (reception intensity, amplitude, etc.) on the complex plane of each complex number data are equivalent.
ピーク組合せ部２４は、周波数変換されたビート周波数の三角波の上昇領域及び下降領域それぞれ強度のピーク値を、複素数データを用いて信号強度（または振幅など）におけるピークから、予め設定された数値を超えるピーク値を有するビート周波数を検出することにより、ビート周波数毎のターゲットの存在を検出して、ターゲット周波数を選択する。
したがって、ピーク検知部２３は、何れかのアンテナにおける複素数データまたは、全アンテナにおける複素数データの加算値を周波数スペクトラム化することにより、スペクトラム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。The
Therefore, the
ピーク組合せ部２４は、ピーク検知部２３から入力される図４に示すビート周波数とそのピーク値とを、上昇領域及び下降領域それぞれのビート周波数とそのピーク値をマトリクス状に総当たりにて組合せ、すなわち上昇領域及び下降領域それぞれのビート周波数を全て組み合わせて、順次、距離検出部２５及び速度検出部２６へ出力し、ペア確定部２７で組み合わせを確定する。ここで、図４は、横軸がビート周波数の周波数ポイントを示し、縦軸が信号のレベル（強度）を示している。 The
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合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合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、相関行列算出部２８は、組合せが確定したペアにおけるビート周波数の周波数ポイントにより、周波数分解処理部２２が周波数分解したビート周波数を選択し、この組合せにおける上昇部分及び下降部分のいずれか一方の（本実施形態においては下降部分）のビート周波数に対応した相関行列を生成する。The
Further, the
Further, the correlation
＜受信波の到来方向推定における超分解能アルゴリズム＞
次に、上記相関行列算出部２８、固有値算出部３１、判定部３２及び方位検出部３０における、受信波の到来方向の推定を行う超分解能アルゴリズムを、ＭＵＳＩＣを例に取り図５を用いて説明する。この図５は、一般的なＭＵＳＩＣの処理の流れを示すフローチャートである。ＭＵＳＩＣの処理そのものは、一般的に用いられているため（例えば、非特許文献１及び２、あるいは特許文献３〜６）、本実施形態において必要な箇所のみ説明する。
周波数分解処理部２２は、メモリ２１に記憶されている受信波によるビート信号を読み込み（ステップＳ１０１）、アンテナ毎のビート信号を周波数変換する（ステップＳ１０２）。
そして、すでに述べたように、相関行列算出部２８は、ペア確定部２７により組合せが確定した下降領域のターゲットの周波数ポイントに該当する周波数分解された複素数周波数領域データ（以下、複素数データ）を、周波数分解処理部２２から選択して読み込み、下降領域において、各アンテナ毎の相関を示す相関行列を生成する（ステップＳ１０３）。<Super-resolution algorithm for estimating direction of arrival of received waves>
Next, the super-resolution algorithm for estimating the arrival direction of the received wave in the correlation
The frequency
Then, as already described, the correlation
このステップＳ１０３における相関行列算出部２８の相関行列の生成において、例えば図６（ａ）及び図６（ｂ）に示す手法があり、それぞれを以下に簡単に説明する。
図６（ａ）における手法において、相関行列算出部２８は、複素数データのまま相関行列（複素相関行列）を生成し（ステップＳ１０３＿１）、前方のみの空間平均（Forward空間平均法）または前方/後方空間平均（Forward-Backward空間平均法）にて処理する（ステップＳ１０３＿２）。
空間平均は、元の受信アンテナのアレーにおけるアンテナ数を、さらにアンテナ数が少ないサブアレーに分け、サブアレー同士を平均したものである。この空間平均法の基本原理は、相関のある波の位相関係は受信位置によって異なるので, 受信点を適当に移動させて相関行列を求めれば, その平均効果により相関性干渉波の相関を抑圧する。一般的には受信アンテナのアレーを動かさずに、全体の受信アンテナのアレーから同じ配列を有するサブアレーを複数取り出し、それぞれの相関行列を平均する方法をとる。For example, there are methods shown in FIGS. 6A and 6B in the generation of the correlation matrix in the correlation
In the method in FIG. 6A, the correlation
The spatial average is obtained by dividing the number of antennas in the original array of receiving antennas into subarrays having a smaller number of antennas and averaging the subarrays. The basic principle of this spatial averaging method is that the phase relationship of correlated waves differs depending on the reception position. Therefore, if the correlation matrix is obtained by appropriately moving the reception point, the correlation of the correlation interference wave is suppressed by the average effect. . In general, a plurality of subarrays having the same arrangement are extracted from the entire array of receiving antennas without moving the array of receiving antennas, and the correlation matrix is averaged.
例えば、図７に示すように、アンテナ数が９本の受信アンテナアンテナ１1〜１n（ｎ＝９）のアレーを考えると、相関行列算出部２８は、以下の前方の（１）式の相関行列ＣＲｆｆに対して、後方の（２）式の後方相関行列ＣＲｂｆを求めて、（１）式の相関行列と（２）式の後方相関行列との対応する要素を
ＣＲｆｂｆ＝（ＣＲｆｆ＋ＣＲｂｆ）／２
として平均したものが前方/後方における要素の平均処理である。
このように、前方/後方平均処理により求められた相関行列ＣＲｆｂｆを、サブアレイに分割して平均し、受信波の到来方向の推定に用いる相関行列Ｒxxを求める。すなわち、前方／後方空間平均処理により求めた相関行列は下記の式により表される。
Ｒxx＝（ＣＲｆｂ１ｆ＋ＣＲｆｂ２ｆ＋ＣＲｆｂ３ｆ）／３
ここで、相関行列算出部２８は、９本の受信アンテナ１1〜１9のアレーを７本のアンテナ１1〜１7、１2〜１8、１3〜１9の３つのサブアレーに分割し、それぞれのサブアレーの行列の対応する要素を平均することにより、上記相関行列Ｒxxを求める。For example, as shown in FIG. 7, when an array of nine receiving
Is the average processing of the elements in the front / rear.
In this way, the correlation matrix CRfbf obtained by the forward / backward averaging process is divided into subarrays and averaged to obtain a correlation matrix Rxx used for estimating the arrival direction of the received wave. That is, the correlation matrix obtained by the forward / backward spatial averaging process is expressed by the following equation.
Rxx = (CRfb1f + CRfb2f + CRfb3f ) / 3
Here, the correlation
一方、前方の空間平均の場合、Ｖ１１からＶ９９のマトリクスは、Ｗ１１からＷ９９までの（１）式のマトリクスのままでよいので、Ｖ１１＝（Ｗ１１＋Ｗ９９）／２の例で示す各要素の平均は不要となる。
レーダにおける受信波の到来方向を推定する用途においては、到来する受信波の全てが送信した送信波がターゲットにて反射した反射波であるため、アンテナ毎に受信された受信波のデータは強い相互相関を示すことになる。そのため、後段における固有値計算の結果が正しく現れないことになる。したがって、その相互相関を抑圧して、自己相関を引き出し、正しく到来波方向推定を行う効果があるのが空間平均である。On the other hand, in the case of the forward spatial average, the matrix of V11 to V99 may be the matrix of the expression (1) from W11 to W99 , so that V11 = (W11 + W99 ) / 2 The average of each element indicated by is unnecessary.
In applications that estimate the direction of arrival of received waves in radar, the transmitted waves transmitted from all incoming received waves are reflected waves reflected by the target, so the received wave data received for each antenna is strongly correlated. Correlation will be shown. Therefore, the result of eigenvalue calculation in the subsequent stage does not appear correctly. Therefore, the spatial average has the effect of suppressing the cross-correlation, extracting the auto-correlation, and correctly estimating the arrival wave direction.
次に、相関行列算出部３０は、上述した処理により空間平均された複素数データの相関行列を、実数の相関行列に変換するためのユニタリ変換を行う。
ここで、実数の相関行列に変換することにより、以降におけるステップでの最も計算負荷の重い固有値計算が実数のみの計算とすることができ、大幅に演算負荷を軽減することができる。
一方、図６（ｂ）は、図６（ａ）のように、ユニタリ変換による実数相関行列への変換を行わずに、次のステップにおける固有値計算も複素数で計算されるタイプである。
また、ステップＳ１０３において、図６（ａ）におけるＳ１０３＿３及び図６（ｂ）におけるＳ１０３＿２にて得られた相関行列Ｒxxにおいて、さらに相関行列（または相関行列の対角成分）の最大値を基準に各要素の値を正規化（＝最大値で割る）しておいても良い。Next, the correlation
Here, by converting to a real number correlation matrix, the eigenvalue calculation with the heaviest calculation load in the subsequent steps can be calculated only for the real number, and the calculation load can be greatly reduced.
On the other hand, FIG. 6B is a type in which eigenvalue calculation in the next step is also performed with a complex number without performing conversion to a real correlation matrix by unitary transformation as shown in FIG. 6A.
In step S103, each correlation matrix Rxx obtained in S103_3 in FIG. 6A and S103_2 in FIG. 6B is further set based on the maximum value of the correlation matrix (or the diagonal component of the correlation matrix). The element value may be normalized (= divided by the maximum value).
次に、固有値算出部３１は、ステップＳ１０３にて得られた相関行列Ｒxxの固有値とそれに対応する固有ベクトルとを、
Ｒxxｅ＝λｅ
の固有方程式が成り立つ、固有値λ及び固有ベクトルｅとして算出し、方位検出部３０に出力するとともに、判定部３２に対して固有値λを出力する（ステップS１０４）。
そして、判定部３２は、上記固有値算出部３１の求めた固有値λから、信号成分ベクトルを取り除くために必要な到来波数の推定を行い、求められた到来波数を方位検出部３０へ出力する（ステップＳ１０５）。
ここで、判定部３２は、上記到来波の推定を後述する到来波推定処理により行う。
次に、方位検出部３０は、信号ベクトルを除き、ノイズ成分のみとしたベクトルと、予め内部に設定されている方位角度毎の方向ベクトルとの内積演算を行うことにより、角度のスペクトラムを作成する（ステップＳ１０６）。これにより、受信波の到来方向に対して指向性のヌルを対応付けることができる。Next, the
Rxxe = λe
Is calculated as an eigenvalue λ and an eigenvector e, and the eigenvalue λ is output to the
Then, the
Here, the
Next, the
そして、方位検出部３０は、上記角度のスペクトラムから、予め設定した閾値を超えるピークを検出することにより、ピークを検知して到来波方向（角度θ）を算出する（ステップＳ１０７）。
また、方位検出部３０は、角度（＝受信波の到来方向）と、距離検出部２５で算出された距離とにより、電子走査型レーダ装置におけるアンテナアレーの垂直軸に対して横方向の位置に換算することもできる。
以上は、標準的なＭＵＳＩＣであるが、ステップＳ１０６におけるＭＵＳＩＣスペクトラム算出において、方向ベクトルにてサーチするタイプではなく、多項式の根から解を求めるＲｏｏｔ−ＭＵＳＩＣという手法を用いることもできる。Then, the
Further, the
The above is a standard MUSIC, but in the MUSIC spectrum calculation in step S106, a method called Root-MUSIC that finds a solution from a root of a polynomial instead of a type that searches by a direction vector can also be used.
また、図５におけるステップＳ１０７の後に、受信電力計算と不要波（不要な受信波のデータ）削除との処理を追加しても良い。
すなわち、判定部３２は、以下の式において行列Ｓの対角成分に現れる電力と、予め設定しておいた閾値とを比較し、電力が閾値を超えるか否かの検出を行い、電力が閾値を超えた場合に必要な受信波と判定し、一方、電力がこの閾値以下である場合に不要な受信波と判定する処理を有する。
Ｓ＝（ＡＨＡ）−１ＡＨ（Ｒxx−σ２Ｉ）Ａ（ＡＨＡ）−１
ここで、Ｓは受信波の信号の相関行列、Ａは方向行列、ＡＨはＡの共役転置行列、Ｉは単位行列、Ｒxxは相関行列算出部２８にて演算した相関行列、σ２は雑音ベクトルの分散である。Further, after step S107 in FIG. 5, processing for calculating received power and deleting unnecessary waves (unnecessary received wave data) may be added.
That is, the
S = (AH A)−1 AH (Rxx−σ2 I) A (AH A)−1
Here, S is a correlation matrix of a received wave signal, A is a direction matrix, AH is a conjugate transpose matrix of A, I is a unit matrix, Rxx is a correlation matrix calculated by the correlation
上述したこの受信電力計算と不要波削除との処理を付け加えることにより、ステップＳ１０５の受信波数の推定において、受信波数を多く見積もった際、この処理により不要に到来する受信波の削除を行うことができる。したがって、後述する到来波数の推定処理における閾値λth及び閾値λth’の設定のマージンを確保する（すなわち、各閾値を厳密に設定せずとも、受信電力が十分でない受信波を削除する）ことができる。 By adding the processing of the received power calculation and unnecessary wave deletion described above, when estimating the number of received waves in the estimation of the received wave number in step S105, it is possible to delete received waves that arrive unnecessarily by this processing. it can. Accordingly, it is possible to secure a margin for setting the threshold λth and the threshold λth ′ in the estimation process of the number of incoming waves, which will be described later (that is, to delete a received wave with insufficient received power without setting each threshold strictly). .
＜到来波推定処理＞
次に、本実施形態の特徴的な処理である図５のステップＳ１０５における到来波推定処理について、図８を用いて説明する。この図８のフローチャートに示す到来波数推定の処理は、図１における主として判定部３２が固有値算出部３１から入力される固有値を用いて行う処理である。
すでに、図５のフローチャートにて説明したように、図５におけるステップＳ１０５に入る時点において、ピーク組合せ部２４がターゲットを検知し、固有値算出部３１が相関行列Ｒxxの固有値及び固有値ベクトルをすでに算出している。
したがって、判定部３２は、到来波数が最低でも１つあることを仮定し、到来波数Ｌに１を代入する（ステップＳ４０１）。<Incoming wave estimation processing>
Next, the arrival wave estimation process in step S105 of FIG. 5 which is a characteristic process of the present embodiment will be described with reference to FIG. The arrival wave number estimation process shown in the flowchart of FIG. 8 is a process performed mainly by the
As already described in the flowchart of FIG. 5, at the time of entering step S105 in FIG. 5, the
Therefore, the
そして、判定部３２は、相関行列から求められた固有値のなかから、最大値を有する最大固有値λaを検出し、その最大固有値λaにより全ての固有値λx（x＝１，２，３，…）を除算して（最大固有値λaと、この最大固有値λaを含む全ての固有値λxとの比を求めて）、固有値λxの正規化を行い、正規化固有値としてλy（y＝１，２，３，…）とする（ステップＳ４０２）。このとき、判定部３２は、正規化された固有値λyを大きい順番に並べ替える。
次に、判定部３２は、予め設定してある閾値λthと、固有値λyとを、固有値λyの大きい順に、順番に比較し（ステップＳ４０３）、固有値λyが閾値λth以上であることを検出した場合、処理をステップＳ４０４へ進める。Then, the
Next, the
そして、判定部３２は、到来波数Ｌをインクリメント（１を加算）し、処理をステップＳ４０３へ戻す。
一方、判定部３２は、固有値λyが閾値λth未満であることを検出すると、以降の固有値λyと閾値λthとの比較の処理を行う必要が無くなり（以降の固有値λyが現在比較している固有値λyより小さいため）、処理をステップＳ４０５へ進める（ステップＳ４０３）。
そして、判定部３２は、現在の到来波数Ｌを検出した到来波数として確定し、この確定された到来波数Ｌを方向検出部３０へ出力する（ステップＳ４０５）。
この到来波数推定処理において、判定部３２は、上述したステップＳ４０１からステップＳ４０５の処理を、固有値算出部３１からの固有値の入力毎に行う。Then, the
On the other hand, when the
Then, the
In this arrival wave number estimation process, the
また、図９のフローチャートに示すように、到来波数推定の処理を行う前に、判定部３２が固有値算出部３１から入力される固有値λxから最大固有値λaを検出する。
そして、判定部３２は、この検出した最大固有値λaが予め設定されている閾値λmax以上か否かの検出を行い（ステップＳ４００）、最大固有値λaが閾値λmax以上であることを検出した場合、すでに説明した図８におけるステップＳ４０１以降の到来波数処理を行い、一方、最大固有値λaが閾値λmax未満であることを検出した場合、到来波数の推定処理を行わず、方位検出部３０に対して到来波数Ｌを出力しない。
すなわち、全周波数ポイントあるいは特定の周波数ポイント範囲の相関行列から固有値を求めるような実施例の場合にも、到来波数の推定において、到来波数推定処理をキャンセル（中止）することができ、路面におけるマルチパスの影響により、受信レベルが低い状態であっても、誤った到来波数の推定を回避することができる。As shown in the flowchart of FIG. 9, the
Then, the
That is, even in the embodiment in which eigenvalues are obtained from the correlation matrix of all frequency points or a specific frequency point range, the arrival wave number estimation process can be canceled (stopped) in the estimation of the arrival wave number, Due to the influence of the path, erroneous estimation of the number of incoming waves can be avoided even when the reception level is low.
次に、図１０のフローチャートにより、他の到来波数推定処理の説明を行う。この図１０においては、図８及び図９のフローチャートと異なり、固有値を算出した後に正規化を行うのではなく、相関行列算出部２８の説明にて記載したように、相関行列算出部２８が相関行列Ｒxxにおける各要素のうち対角要素の最大値により、相関行列Ｒxxの各要素を除算して要素を正規化した後、固有値算出部３１が固有値及び固有値ベクトルの算出を行う様にしてもよい。
また、相関行列算出部２８にて相関行列Ｒxxの正規化を行うのではなく、固有値算出部３１が固有値を算出する前に、上述した正規化処理を行った後に、固有値及び固有値ベクトルの算出を行うようにしてもよい。Next, another arriving wave number estimation process will be described with reference to the flowchart of FIG. In FIG. 10, unlike the flowcharts of FIGS. 8 and 9, normalization is not performed after the eigenvalue is calculated, but the correlation
In addition, the correlation
この結果、固有値計算の浮動小数点演算の精度が向上し、固有値及び固有値ベクトルの演算アルゴリズムであるヤコビ法やＱＲ法などの収束までの演算回数を削減することができ、演算時間の短縮を実現することができる。また、到来波数推定処理における固有値の正規化処理を行う必要がない。また、相関行列Ｒxxにおける各要素のうち対角要素を含む全要素での最大値を正規化の基準にした場合は、図１０のステップＳ５０１の前に図８のステップＳ４０２の固有値の正規化の処理を行えば良い。
いずれにしても、正規化された相関行列により算出された固有値λx（x＝１，２，３，…）が判定部３２に入力され、図１０のフローチャートに示す到来波数の推定処理が開始される。このとき、判定部３２は、到来波Ｌを０にリセットする。As a result, the precision of the floating-point calculation for eigenvalue calculation is improved, and the number of operations until convergence such as the Jacobian method and QR method, which are eigenvalue and eigenvalue vector calculation algorithms, can be reduced, thereby reducing the calculation time. be able to. In addition, it is not necessary to perform eigenvalue normalization processing in the arrival wave number estimation processing. Further, when the maximum value of all the elements including the diagonal elements among the elements in the correlation matrix Rxx is used as a standard for normalization, the normalization of the eigenvalue in step S402 in FIG. 8 is performed before step S501 in FIG. What is necessary is just to process.
In any case, the eigenvalue λx (x = 1, 2, 3,...) Calculated from the normalized correlation matrix is input to the
判定部３２は、入力される固有値λxを大きい順に並べ替え、各固有値λxと予め設定した閾値λth’との比較を、固有値λxの大きい順に行う（ステップＳ５０１）。
このとき、判定部３２は、固有値λxが予め設定した閾値λth’以上の場合、処理をステップＳ５０２へ進め、一方、固有値λxが予め設定した閾値λth’未満の場合、処理をステップＳ５０３へ進める。
そして、判定部３２は、固有値λxが予め設定した閾値λth’以上の場合、到来波数Ｌをインクリメントし（ステップＳ５０２）、処理をステップＳ５０１へ戻す。
また、判定部３２は、固有値λxが予め設定した閾値λth’未満の場合、現時点の到来波数Ｌを推定した到来波数として確定し、方位検出部３０へ出力する（ステップＳ５０３）。
この到来波数推定処理において、判定部３２は、上述したステップＳ５０１からステップＳ５０３の処理を、固有値算出部３１からの固有値の入力毎に行う。The
At this time, if the eigenvalue λx is greater than or equal to the preset threshold value λth ′, the
When the eigenvalue λx is equal to or greater than the preset threshold value λth ′, the
Further, when the eigenvalue λx is less than the preset threshold λth ′, the
In this arrival wave number estimation process, the
また、図１１に示すように、図１０におけるフローチャートのステップＳ５０１の比較処理の前に、周波数分解後にピーク検知部２３が検知したピーク値が予め設定された閾値PEAK-thと比較するステップＳ５００を設けても良い。
そして、判定部３２は、ピーク検知部２３から入力される上記ピーク値が予め設定されている閾値PEAK-th以上か否かの検出を行い（ステップＳ５００）、このピーク値が閾値PEAK-th以上であることを検出した場合、すでに説明した図１０におけるステップＳ５０１以降の到来波数処理を行い、一方、上記ピーク値が閾値PEAK-th未満であることを検出した場合、到来波数の推定処理を行わず、方位検出部３０に対して到来波数Ｌを出力しない。
すなわち、全周波数ポイントあるいは特定の周波数ポイント範囲の相関行列から固有値を求めるような実施例の場合にも、到来波数の推定において、到来波数推定処理をキャンセル（中止）することができ、路面におけるマルチパスの影響により、受信レベルが低い状態であっても、誤った到来波数の推定を回避することができる。さらに、図１２に示すように、前記図１２のステップＳ５００の変わりに、求められた相関行列における対角要素の最大値を予め設定された閾値と比較するステップＳ５００を設けても良い。Also, as shown in FIG. 11, before the comparison process in step S501 of the flowchart in FIG. 10, a step S500 in which the peak value detected by the
Then, the
That is, even in the embodiment in which eigenvalues are obtained from the correlation matrix of all frequency points or a specific frequency point range, the arrival wave number estimation process can be canceled (stopped) in the estimation of the arrival wave number, Due to the influence of the path, erroneous estimation of the number of incoming waves can be avoided even when the reception level is low. Furthermore, as shown in FIG. 12, instead of step S500 in FIG. 12, step S500 may be provided in which the maximum value of the diagonal elements in the obtained correlation matrix is compared with a preset threshold value.
図１３及び図１４は、実際に距離毎（ビート周波数毎）に固有値の分布が変動する状態を示すグラフである。図１３が到来波が１波（到来波数１）の場合を示し、図１４が到来波が２波（到来波数２）の場合を示している。
ここで、図１３（ａ）及び図１４（ａ）の横軸は距離を示し、縦軸は固有値を示している。また、図１３（ｂ）及び図１４（ｂ）の横軸は距離を示し、縦軸は最大固有値λaにより他の固有値λxを正規化した値を示している。
ターゲットとの距離約６５ｍ付近と８０ｍ付近とにおいて、マルチパスを受け固有値が小さくなる領域が存在していることが図１３（ａ）及び図１４（ａ）から判る。
また、図１３（ｂ）及び図１４（ｂ）に示すように、正規化した値においても、マルチパスを受けている場所においては、正規化された数値自体の変動が大きくなり、到来波推定にて誤った到来波数を推定することとなる。13 and 14 are graphs showing a state in which the distribution of eigenvalues actually varies for each distance (for each beat frequency). FIG. 13 shows the case where the incoming wave is 1 wave (arrival wave number 1), and FIG. 14 shows the case where the incoming wave is 2 waves (arrival wave number 2).
Here, in FIG. 13A and FIG. 14A, the horizontal axis indicates the distance, and the vertical axis indicates the eigenvalue. 13B and 14B, the horizontal axis indicates the distance, and the vertical axis indicates a value obtained by normalizing another eigenvalue λx with the maximum eigenvalue λa.
It can be seen from FIGS. 13 (a) and 14 (a) that there are regions where the eigenvalues are reduced due to the multipath at distances of about 65 m and 80 m from the target.
Further, as shown in FIG. 13B and FIG. 14B, even in the normalized value, the fluctuation of the normalized numerical value itself becomes large at the place where the multipath is received, and the arrival wave estimation is performed. In this case, the wrong number of incoming waves is estimated.
したがって、図９のステップＳ４００や図１１のステップＳ５００及び図１２のステップＳ５００における処理にて、到来波推定を行わない構成を入れることにより、この相関行列での到来波数推定と方位検出をキャンセルし、誤った方位検出結果を算出しないようにできる。
図１３（ｃ）には、到来波数が１の図１４（ａ）における距離１００（ｍ）時における固有値λxの数値が記載されており、信号空間にある固有値λ１と、それ以外のノイズ空間にある固有値との数値の違いを示している。
従来、図１３（ａ）及び図１４（ａ）の固有値を用いて、それぞれの距離毎に閾値Ｔｈを設定して、到来波の推定を行っていたが、本実施形態においては、図１３（ｂ）及び図１４（ｂ）に示すように、固有値を正規化して閾値Ｔｈとの比較を行うため、すでに説明したように、全距離共通の１数値として閾値λth（あるいは閾値λth’）を設定し、全ての距離における固有値と比較するため、容易に到来波数を推定することができる。
また、この到来波数の推定が行えなかった場合、方位検出部３０において、過去の距離と相対速度及び方位とから現在の距離を推定する手法などで対処することになる。Accordingly, in the processing in step S400 in FIG. 9, step S500 in FIG. 11, and step S500 in FIG. 12, by inserting a configuration that does not perform arrival wave estimation, the estimation of arrival wave number and direction detection in this correlation matrix are canceled. Thus, it is possible not to calculate an erroneous orientation detection result.
FIG. 13C shows the numerical value of the eigenvalue λx at a distance of 100 (m) in FIG. 14A when the number of incoming waves is 1, and the eigenvalue λ1 in the signal space and other noise spaces. It shows the numerical difference from a certain eigenvalue.
Conventionally, the arrival wave is estimated by setting the threshold Th for each distance using the eigenvalues of FIGS. 13A and 14A, but in the present embodiment, FIG. As shown in FIG. 14B and FIG. 14B, in order to normalize the eigenvalue and compare it with the threshold Th, the threshold λth (or threshold λth ′) is set as one numerical value common to all distances as described above. And since it compares with the eigenvalue in all distances, the number of incoming waves can be estimated easily.
Further, when the number of incoming waves cannot be estimated, the
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態による電子走査型レーダ装置を図１５を用いて説明する。図１５は、第２の実施形態による電子走査型レーダ装置の信号処理部２０の構成例を示すブロック図である。
図１に示す第１の実施形態と同様の構成についは、同一の符号を付し、以下第１の実施形態との相違点のみについて説明する。<Second Embodiment>
Next, an electronic scanning radar apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a block diagram illustrating a configuration example of the
The same components as those in the first embodiment shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and only differences from the first embodiment will be described below.
この第２の実施形態においては、第１の実施形態と異なり、先にＭＵＳＩＣ等の超分解能アルゴリズムより分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を用いて一旦行い、後に相関行列からの方位推定を超分解能アルゴリズムで行う構成である。図１に示す第１の実施形態と同様の構成についは、同一の符号を付し、以下第１の実施形態との相違点のみについて説明する。
図１５に示すように、図１の第１の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３３が設けられ、比較的遠距離ではターゲット毎に細かく分離する程の能力は無いが、各ターゲット群レベルでの方位を事前に検出できる点が第１の実施形態と異なっている。In the second embodiment, unlike the first embodiment, DBF (Digital Beam Forming) having a resolution lower than that of a super resolution algorithm such as MUSIC is first performed, and then the direction estimation from the correlation matrix is performed. This is a configuration that uses a resolution algorithm. The same components as those in the first embodiment shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and only differences from the first embodiment will be described below.
As shown in FIG. 15, a
第１の実施形態と同様に、周波数分解処理部２２は、入力されるビート信号を周波数分解（時間軸フーリエ変換）し、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、ＤＢＦ処理部３３へ出力する。
次に、ＤＢＦ処理部３３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３３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。Similarly to the first embodiment, the frequency
Next, the
Then, the
これにより、ＤＢＦ処理部３３から出力される角度チャンネル毎の空間複素数データ（ビート周波数単位）の示すスペクトラムは、ビーム走査分解能による受信波の到来方向推定に依存したものとなる。
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の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の実施形態と同様に、三角波の上昇領域及び下降領域の双方にて算出される。Accordingly, the spectrum indicated by the spatial complex number data (beat frequency unit) for each angle channel output from the
In addition, since the Fourier transform is performed in the antenna arrangement direction, the same effect as adding complex number data between angle channels can be obtained, and the S / N ratio is improved for complex number data for each angle channel. Therefore, the accuracy in detecting the peak value can be improved in the same manner as in the first embodiment.
Both the complex number data and the spatial complex number data described above are calculated in both the rising and falling regions of the triangular wave, as in the first embodiment.
次に、ピーク検知部２３は、入力される角度チャンネル毎の空間複素数データの示すスペクトラム強度により、ピーク値の検知を行い、ピーク組合せ部２４へ出力するとともに、方位検出部３０に対して、分解能の粗い（低い）レベルの方位情報として、ターゲット群の存在する角度チャンネル番号（または領域）を出力する。ターゲットの存在する角度チャンネルを出力することにより、図１６（ａ）及び図１７（ａ）に示すように、ＭＵＳＩＣスペクトラムの計算時において、上記角度チャンネルの情報が無い場合に比較し、検知方向範囲を狭い角度範囲に絞り込むことが可能となり、ＭＵＳＩＣのスペクトラム算出の分解能を上げることができる。 Next, the
ここで、図１６（ａ）及び図１７（ａ）は、ＤＢＦ後の角度依存Ｃｈ（チャンネル）が１５Ｃｈとなるように、チャンネル方向（アンテナ方向）に１６ビットのフーリエ変換を行った場合である。ここで、方位検出部３０は、ＭＵＳＩＣの処理において、４Ｃｈの連続したＣｈ（角度）の範囲にてスペクトラム強度の値がＤＢＦレベル閾値を超えている場合に、上述した絞り込んだ範囲として設定し、この角度範囲にて検知方向範囲の解析を高い精度にて行う。
また、図１７（ａ）は、ＤＢＦレベル閾値を４Ｃｈの連続した角度範囲にて超えているスペクトラム強度値のグループが２つに分かれるため、方位検出部３０は、それぞれの範囲（Ｃh３〜Ｃh６と、Ｃh１０〜Ｃh１３との角度範囲）にて、ＭＵＳＩＣスペクトラムを算出する角度範囲を絞り込むことになる。Here, FIGS. 16A and 17A show the case where 16-bit Fourier transform is performed in the channel direction (antenna direction) so that the angle-dependent Ch (channel) after DBF is 15 Ch. . Here, the
In FIG. 17A, since the group of spectrum intensity values exceeding the DBF level threshold in a continuous angle range of 4 Ch is divided into two, the
ピーク組合せ部２５は、第１の実施形態と同様に、上昇領域及び下降領域におけるビート周波数とそのピーク値を組合せて、距離検出部２５及び速度検出部２６へ出力し、ペア確定部２７で組み合わせを確定する。
このとき、ピーク組合せ部２５は、組合せの情報として角度チャンネルを用い、上昇領域及び下降領域のビート周波数の組合せを、距離検出部２５及び速度検出部２６へ出力する。
図１６及び図１７において、横軸は角度チャンネルのＣｈ番号を示し、縦軸はＤＢＦ処理にて算出された各Ｃｈ毎のスペクトラム強度を示している。As in the first embodiment, the
At this time, the
16 and 17, the horizontal axis indicates the Ch number of the angle channel, and the vertical axis indicates the spectrum intensity for each Ch calculated by the DBF process.
＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３の実施形態による電子走査型レーダ装置を図１８を用いて説明する。図１８は、第３の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。
この第３の実施形態においては、第２の実施形態と同様に、先にＭＵＳＩＣ等の超分解能アルゴリズムより分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を用いて一旦行い、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、後に行う超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１に示す第１の実施形態と同様の構成についは、同一の符号を付し、以下第１の実施形態との相違点のみについて説明する。
本実施形態は、第２の実施形態にＣｈ（チャンネル）削除部３４及びＩＤＢＦ処理部３５が付加されたものである。<Third Embodiment>
Next, an electronic scanning radar apparatus according to a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 18 is a block diagram illustrating a configuration example of an electronic scanning radar apparatus according to the third embodiment.
In the third embodiment, similarly to the second embodiment, the target angle range is narrowed down once by using DBF (Digital Beam Forming) having a lower resolution than the super resolution algorithm such as MUSIC. (Inverse DBF, that is, inverse space axis Fourier transform) is performed to return to complex data on the time axis, and the accuracy of azimuth estimation performed by a super resolution algorithm performed later is improved. The same components as those in the first embodiment shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and only differences from the first embodiment will be described below.
In this embodiment, a Ch (channel)
上記ＤＢＦ処理部３３は、第２の実施形態と同様に、空間軸フーリエ変換を行い、空間複素数データをピーク検知部２３へ出力するとともに、Ｃｈ削除部３４へ出力する。
ここで、ＤＢＦ処理部３３は、図１６（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ラムを生成し、Ｃｈ削除部３４へ出力する。Similar to the second embodiment, the
Here, as shown in FIG. 16A, the
そして、Ｃｈ削除部３４は、ペア確定部２７により組合せが確定した下降領域の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、スペクトラム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ラムを「０」に置き換える処理を行い、絞り込んだ各ビート周波数毎の図１６（ｂ）に示す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３４は、例えば、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、ターゲットが存在するとして、これらの角度チャンネルのスペクトラムを残し、他の角度におけるスペクトラムの強度を「０」に置き換える。Then, the
In the above-described processing, for example, if the adjacent four angle channels are continuously at a level that exceeds the DBF threshold, the
そして、ＩＤＢＦ処理部３５は、スペクトラムの絞込を行った、すなわち設定した数の角度チャンネルにおいて連続してＤＢＦ閾値を超える角度チャンネル領域のデータのみ残し、その他の領域の強度を「０」に置き換えた空間複素数データを、逆空間軸フーリエ変換し、時間軸の複素数データに戻し、相関行列算出部２８へ出力する。
そして、相関行列算出部２８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１６（ｃ）は、図１６（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を作成し、超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。Then, the
Then, since the correlation
また、図１７（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３３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。
そして、Ｃｈ削除部３４は、入力される空間複素データにて、設定された角度チャネル範囲において、隣接した角度チャネルのスペクトラムのレベルが連続してＤＢＦ閾値のレベルを超える場合、その超えた角度チャネル領域をそれぞれ抽出し、その角度チャネル領域以外のスペクトラムの強度を「０」に置き換え、図１７（ｂ）及び図１７（ｃ）のように、角度チャネル領域にて識別される別々の空間複素数データに分割する。
Ｃｈ削除部３４は、ペア確定部２７により組合せが確定した下降領域の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３５へ出力する。Further, as shown in FIG. 17A, when receiving a reception wave including reflection components from a plurality of target groups, the spatial complex data output from the
Then, if the spectrum level of adjacent angular channels continuously exceeds the DBF threshold level in the set angular channel range in the input spatial complex data, the
The
そして、ＩＤＢＦ処理部３５は、入力される空間複素数データを逆空間フーリエ変換して、得られた時間軸の複素数データを相関行列算出部２８へ出力する。
これにより、相関行列算出部２８は、入力される複素数データから相関行列を算出し、固有値算出部３１へ出力する。
後の到来波数推定の処理は、すでに述べた図８〜図１１に示した処理と同様である。
上述した処理により、方位検出部３０におけるＭＵＳＩＣにおけるＭＵＳＩＣスペクトラム算出時に検知方向範囲を絞り込むことができ、第１の実施形態に比較して、より分解能を上げることが可能となる。The
Thereby, the correlation
The subsequent process of estimating the number of incoming waves is the same as the process shown in FIGS.
By the above-described processing, the detection direction range can be narrowed down when calculating the MUSIC spectrum in the MUSIC in the
さらに、上述した構成とすることにより、方位検出部３３おいて、固有値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、固有値計算で誤ることなく計算が可能となる。
また、方位検出部３０が、現在のターゲットの方位が検出された後、このターゲットの方位をメモリ２１に記憶させ、次回の方位算出サイクル以降に過去サイクル情報とし、メモリ２１から読み出し、方位算出サイクルにおいて、過去サイクルのターゲット方位周辺の角度範囲を優先してスペクトラムの計算を行うことができるようにしても良い。Furthermore, with the configuration described above, the
Further, after the direction of the current target is detected, the
以上、第１〜第３のの実施形態は、図１に示すＦＭＣＷ方式のレーダに用いる構成例を基に説明したが、ＦＭＣＷ方式の他のアンテナ構成にも適用することが可能である。
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、適用が可能である。また、本実施例では三角波の上昇部分及び下降部分のいずれか一方のビート周波数に対応した相関行列について、到来波数推定と方向検知を行ったが、上昇部分と下降部分のそれぞれについて行い、方向検知後にピーク組合せを行っても良い。さらに、本実施例では、方位検知部として超分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣを例に述べたが、最小ノルム法やＥＳＰＲＩＴ法など、同じように固有展開し、到来波方向検知のために到来波数を推定する原理の検知アルゴリズムであれば適用が可能である。The first to third embodiments have been described based on the configuration example used for the FMCW radar shown in FIG. 1, but can be applied to other antenna configurations of the FMCW scheme.
Also, the present invention can be applied to other systems other than the FMCW system such as multi-frequency CW and pulse radar. In this embodiment, the arrival wave number estimation and the direction detection are performed for the correlation matrix corresponding to the beat frequency of either the rising part or the falling part of the triangular wave. However, the direction detection is performed for each of the rising part and the falling part. Peak combination may be performed later. Further, in the present embodiment, the super resolution algorithm MUSIC is described as an example of the azimuth detection unit. However, it is similarly uniquely developed, such as the minimum norm method and the ESPRIT method, and the number of arrival waves is estimated for detecting the arrival wave direction. Any principle detection algorithm can be applied.
なお、図１、図１５、図１８における信号処理部２０の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、受信波数を推定する図８〜図１１に示す到来波数の推定処理を含む方位検出を行う信号処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。1, 15, and 18, the program for realizing the function of the
Further, the “computer-readable recording medium” refers to a volatile memory (RAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In addition, those holding programs for a certain period of time are also included.
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。 The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes design and the like within a scope not departing from the gist of the present invention.
１1，１n…受信アンテナ
２1，２n…ミキサ
３…送信アンテナ
４…分配器
５1，５n…フィルタ
６…ＳＷ
７…ＡＤＣ
８…制御部
９…三角波生成部
１０…ＶＯＣ
２０…信号処理部
２１…メモリ
２２…周波数分解処理部
２３…ピーク検知部
２４…ピーク組合せ部
２５…距離検出部
２６…速度検出部
２７，２７Ｂ…ペア確定部
２８…相関行列算出部
３０…方位検出部
３１…固有値算出部
３２…判定部
３３…ＤＢＦ処理部
３４…Ｃｈ削除部
３５…ＩＤＢＦ処理部11, 1 n, receiving
7 ... ADC
8 ...
DESCRIPTION OF
Claims (5)
Translated fromJapanese送信波を送信する送信部と、
前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信部と、
前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有する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、全周波数範囲または予め設定した周波数範囲において、予め設定した周波数分解数のビート周波数に周波数分解して、複数の複素数データを算出する周波数分解部と、
前記複数の複素数データそれぞれから複数の相関行列を算出する相関行列算出部と、
前記複数の相関行列のそれぞれから対角要素の最大値を検出し、当該対角要素の最大値が予め設定した閾値以上の相関行列に対して到来波数推定を行い、一方、前記対角要素の最大値が予め設定した前記閾値未満である相関行列に対しては、受信レベルが低い状態であるとして、前記到来波数推定を行わない判定部と
を備えることを特徴とする電子走査型レーダ装置。An electronic scanning radar device mounted on a moving body,
A transmission unit for transmitting a transmission wave;
A receiver configured with a plurality of antennas for receiving an incoming wave that is a reflected wave from a target of the transmission wave;
A beat signal generating unit that generates a beat signal having a frequency difference between the transmitted wave and the reflected wave;
A frequency resolving unit for calculating a plurality of complex number data by frequency-decomposing the beat signal into beat frequencies of a predetermined frequency resolving number in the entire frequency range or a pre-set frequency range;
A correlation matrix calculator that calculates a plurality of correlation matrices from each of the plurality of complex data;
The maximum value of the diagonal element is detected from each of the plurality of correlation matrices, and the number of incoming waves is estimated for a correlation matrix in which the maximum value of the diagonal element is equal to or greater than a preset threshold value. An electronic scanning radar apparatus, comprising: a determination unit that does not perform the estimation of the number of incoming waves, assuming that a reception level is low for a correlation matrix whose maximum value is less than a preset threshold value.
前記判定部が、入力される前記固有値を大きい順に並べ替え、予め設定した固有値閾値以上の前記固有値の数を前記到来波数とする
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。An eigenvalue calculation unit for obtaining eigenvalues of each of the plurality of correlation matrices;
The electronic scanning radar apparatus according to claim 1, wherein the determination unit rearranges the input eigenvalues in descending order, and sets the number of eigenvalues equal to or greater than a predetermined eigenvalue threshold as the number of incoming waves.
送信波を送信する送信過程と、
前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信過程と、
前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成過程と、
前記ビート信号を、全周波数範囲または予め設定した周波数範囲において、予め設定した周波数分解数のビート周波数に周波数分解して、複数の複素数データを算出する周波数分解過程と、
前記複数の複素数データそれぞれから複数の相関行列を算出する相関行列算出過程と、
前記複数の相関行列のそれぞれから対角要素の最大値を検出し、当該対角要素の最大値が予め設定した閾値以上の相関行列に対して到来波数推定を行い、一方、前記対角要素の最大値が予め設定した前記閾値未満である相関行列に対しては、受信レベルが低い状態であるとして、前記到来波数推定を行わない判定過程と
を含むことを特徴とする電子走査型レーダ制御方法。An electronic scanning radar control method for controlling an electronic scanning radar device mounted on a moving body,
A transmission process for transmitting a transmission wave;
A reception process including a plurality of antennas for receiving an incoming wave that is a reflected wave from a target of the transmission wave;
A beat signal generating process for generating a beat signal having a frequency difference between the transmitted wave and the reflected wave;
A frequency decomposition process of calculating a plurality of complex number data by frequency-decomposing the beat signal into a beat frequency of a preset frequency decomposition number in the entire frequency range or a preset frequency range;
A correlation matrix calculating step of calculating a plurality of correlation matrices from each of the plurality of complex data;
The maximum value of the diagonal element is detected from each of the plurality of correlation matrices, and the number of incoming waves is estimated for a correlation matrix in which the maximum value of the diagonal element is equal to or greater than a preset threshold value. An electronic scanning radar control method, comprising: a determination process for estimating the number of incoming waves, assuming that the reception level is low for a correlation matrix having a maximum value less than a preset threshold value .
前記コンピュータを、
送信波を送信する送信手段、
前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信手段、
前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成手段、
前記ビート信号を、全周波数範囲または予め設定した周波数範囲において、予め設定した周波数分解数のビート周波数に周波数分解して、複数の複素数データを算出する周波数分解手段、
前記複数の複素数データそれぞれから複数の相関行列を算出する相関行列算出手段、
前記複数の相関行列のそれぞれから対角要素の最大値を検出し、当該対角要素の最大値が予め設定した閾値以上の相関行列に対して到来波数推定を行い、一方、前記対角要素の最大値が予め設定した前記閾値未満である相関行列に対しては、受信レベルが低い状態であるとして、前記到来波数推定を行わない判定手段
として機能させるためのプログラム。A program for controlling an electronic scanning radar device mounted on a moving body by a computer,
The computer,
A transmission means for transmitting a transmission wave;
Receiving means comprising a plurality of antennas for receiving an incoming wave that is a reflected wave from a target of the transmission wave;
Beat signal generating means for generating a beat signal having a frequency difference between the transmitted wave and the reflected wave;
A frequency resolving means for calculating a plurality of complex number data by frequency decomposing the beat signal into a beat frequency of a predetermined frequency resolving number in the entire frequency range or a preset frequency range;
Correlation matrix calculating means for calculating a plurality of correlation matrices from each of the plurality of complex data;
The maximum value of the diagonal element is detected from each of the plurality of correlation matrices, and the number of incoming waves is estimated for a correlation matrix in which the maximum value of the diagonal element is equal to or greater than a preset threshold value. A program for causing a correlation matrix having a maximum value less than a preset threshold to function as a determination unit that does not perform the estimation of the number of incoming waves, assuming that the reception level is low.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2013071558AJP2013152239A (en) | 2013-03-29 | 2013-03-29 | Electronic scanning radar device, control method of the same and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2013071558AJP2013152239A (en) | 2013-03-29 | 2013-03-29 | Electronic scanning radar device, control method of the same and program |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2008002312ADivisionJP2009162688A (en) | 2007-12-25 | 2008-01-09 | Electronic scanning radar device, and received wave direction estimation method and program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2013152239Atrue JP2013152239A (en) | 2013-08-08 |
Family
ID=49048661
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2013071558APendingJP2013152239A (en) | 2013-03-29 | 2013-03-29 | Electronic scanning radar device, control method of the same and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2013152239A (en) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017040572A (en)* | 2015-08-20 | 2017-02-23 | 株式会社東芝 | Direction of arrival estimation apparatus, method and program |
| JP2019117055A (en)* | 2017-12-26 | 2019-07-18 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Estimation method, estimation device and program |
| JP2020109391A (en)* | 2018-12-28 | 2020-07-16 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Estimation method, estimation device, and program |
| JPWO2021024473A1 (en)* | 2019-08-08 | 2021-02-11 | ||
| CN112882111A (en)* | 2021-01-18 | 2021-06-01 | 吉林大学 | Magnetic resonance response signal parameter extraction method and system based on cyclic correlation |
| CN113359196A (en)* | 2021-05-26 | 2021-09-07 | 上海交通大学 | Multi-target vital sign detection method based on subspace method and DBF |
| JP2022013279A (en)* | 2020-07-03 | 2022-01-18 | 株式会社東芝 | Radar device and radar signal processing method |
| WO2022024690A1 (en) | 2020-07-29 | 2022-02-03 | 京セラ株式会社 | Electronic device, method for controlling electronic device, and program |
| JP7191262B1 (en) | 2022-04-27 | 2022-12-16 | 三菱電機株式会社 | radar equipment |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09281204A (en)* | 1996-04-16 | 1997-10-31 | Nec Corp | Method and device for bearing measurement |
| JP2003270341A (en)* | 2002-03-19 | 2003-09-25 | Denso Corp | Signal processing device for on-vehicle radar and program |
| JP2006125985A (en)* | 2004-10-28 | 2006-05-18 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Direction of arrival estimation method and direction of arrival estimation apparatus |
| JP2006153579A (en)* | 2004-11-26 | 2006-06-15 | Toshiba Corp | Arrival wave number estimation apparatus and arrival wave number estimation method |
| JP2007040806A (en)* | 2005-08-02 | 2007-02-15 | Denso Corp | Radar equipment |
- 2013
- 2013-03-29JPJP2013071558Apatent/JP2013152239A/enactivePending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09281204A (en)* | 1996-04-16 | 1997-10-31 | Nec Corp | Method and device for bearing measurement |
| JP2003270341A (en)* | 2002-03-19 | 2003-09-25 | Denso Corp | Signal processing device for on-vehicle radar and program |
| JP2006125985A (en)* | 2004-10-28 | 2006-05-18 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Direction of arrival estimation method and direction of arrival estimation apparatus |
| JP2006153579A (en)* | 2004-11-26 | 2006-06-15 | Toshiba Corp | Arrival wave number estimation apparatus and arrival wave number estimation method |
| JP2007040806A (en)* | 2005-08-02 | 2007-02-15 | Denso Corp | Radar equipment |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017040572A (en)* | 2015-08-20 | 2017-02-23 | 株式会社東芝 | Direction of arrival estimation apparatus, method and program |
| US11630195B2 (en) | 2017-12-26 | 2023-04-18 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Estimation method, estimation device, and program |
| JP2019117055A (en)* | 2017-12-26 | 2019-07-18 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Estimation method, estimation device and program |
| CN110031836A (en)* | 2017-12-26 | 2019-07-19 | 松下知识产权经营株式会社 | Estimation method, estimation device and recording medium |
| CN110031836B (en)* | 2017-12-26 | 2024-03-08 | 松下知识产权经营株式会社 | Organism number estimation method, organism number estimation device, and recording medium |
| JP2020109391A (en)* | 2018-12-28 | 2020-07-16 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Estimation method, estimation device, and program |
| JP7357217B2 (en) | 2018-12-28 | 2023-10-06 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Estimation method, estimation device, and program |
| JPWO2021024473A1 (en)* | 2019-08-08 | 2021-02-11 | ||
| WO2021024473A1 (en)* | 2019-08-08 | 2021-02-11 | オムロン株式会社 | Arrival direction estimation device and method |
| JP2022013279A (en)* | 2020-07-03 | 2022-01-18 | 株式会社東芝 | Radar device and radar signal processing method |
| JP7520601B2 (en) | 2020-07-03 | 2024-07-23 | 株式会社東芝 | Radar device and radar signal processing method |
| WO2022024690A1 (en) | 2020-07-29 | 2022-02-03 | 京セラ株式会社 | Electronic device, method for controlling electronic device, and program |
| CN112882111A (en)* | 2021-01-18 | 2021-06-01 | 吉林大学 | Magnetic resonance response signal parameter extraction method and system based on cyclic correlation |
| CN113359196A (en)* | 2021-05-26 | 2021-09-07 | 上海交通大学 | Multi-target vital sign detection method based on subspace method and DBF |
| JP7191262B1 (en) | 2022-04-27 | 2022-12-16 | 三菱電機株式会社 | radar equipment |
| WO2023210030A1 (en)* | 2022-04-27 | 2023-11-02 | 三菱電機株式会社 | Radar device |
| JP2023162528A (en)* | 2022-04-27 | 2023-11-09 | 三菱電機株式会社 | Radar device |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2009162688A (en) | Electronic scanning radar device, and received wave direction estimation method and program | |
| JP5114187B2 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimation method, and received wave direction estimation program | |
| JP5114217B2 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimation method, and received wave direction estimation program | |
| JP2013152239A (en) | Electronic scanning radar device, control method of the same and program | |
| JP5677830B2 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimation method, and received wave direction estimation program | |
| WO2009081981A1 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimating method, and received wave direction estimating program | |
| JP5707037B2 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimation method, and received wave direction estimation program | |
| JP5684533B2 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimation method, and received wave direction estimation program | |
| JP5600499B2 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimation method, and received wave direction estimation program | |
| JP5695925B2 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimation method, and received wave direction estimation program | |
| CN108885254B (en) | Object detection device | |
| JP5647814B2 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimation method, and received wave direction estimation program | |
| US10732273B2 (en) | Radar device for vehicle and method for estimating angle of target using same | |
| KR102099388B1 (en) | Method of estimating direction of arrival of radar signal based on antenna array extrapolation and apparatus for the same | |
| JP5779370B2 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimation method, and program | |
| US11754671B2 (en) | Incoming wave count estimation apparatus and incoming wave count incoming direction estimation apparatus | |
| US20160377713A1 (en) | Method for estimating reflected wave arrival direction, and program | |
| JP5695930B2 (en) | Electronic scanning radar apparatus, received wave direction estimation method, and received wave direction estimation program | |
| KR102169873B1 (en) | Mehtod for estimating number of signals for vehicle radar using relative pomparison of eigenvalues | |
| WO2019163632A1 (en) | Azimuth estimation method and azimuth estimation device | |
| JP7160561B2 (en) | Azimuth calculation device and azimuth calculation method | |
| JP7413850B2 (en) | Angle estimation device and method for object position, and radar device | |
| JP7191262B1 (en) | radar equipment | |
| WO2022249552A1 (en) | Information processing device and information processing method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A131 | Notification of reasons for refusal | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date:20130604 | |
| A521 | Written amendment | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date:20130805 | |
| A521 | Written amendment | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date:20130806 | |
| A02 | Decision of refusal | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date:20140520 |