インパルスレーダ
【課題】リアルタイムデータ収集機能に優れ、近接する複数の物標に対する検知信号の距離分解能を向上させたレーダを提供する。
【解決手段】インパルス波を放射する送信アンテナと、前記送信アンテナから放射されたインパルス波の反射波を受信する受信アンテナと、前記受信アンテナで受信した受信信号をＡ/Ｄ変換して得られた受信データから物標で反射した反射波を特定する演算処理手段と、を有し、前記演算処理手段は、前記受信データを周波数領域においてサブアレイ化し、その空間平滑化共分散行列を求めてMUSIC法を用いた信号処理を行う。
【解決手段】インパルス波を放射する送信アンテナと、前記送信アンテナから放射されたインパルス波の反射波を受信する受信アンテナと、前記受信アンテナで受信した受信信号をＡ/Ｄ変換して得られた受信データから物標で反射した反射波を特定する演算処理手段と、を有し、前記演算処理手段は、前記受信データを周波数領域においてサブアレイ化し、その空間平滑化共分散行列を求めてMUSIC法を用いた信号処理を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リアルタイムデータ収集機能に優れ、且つ、広く使われるインパルスレーダに係り、特に、近接する複数の物標の探知能力の向上、すなわち近接する複数の物標に対する検知信号の距離分解能を向上させたインパルスレーダに関する。詳しくは、検知した受信データを周波数領域においてサブアレイ化（以後、「スナップショット」と称する）し、その空間平滑化共分散行列を求めて、超解像法等と云われるMUSIC（MUltiple SIgnal Classification）法を用いた信号処理を行うことにより、近接する複数の物標を認識できるインパルスレーダに関する。
【背景技術】
【０００２】
レーダは、送信波の変調の方法によって、無変調（CWレーダ）、周波数変調（FMCWレーダ）、パルス変調(インパルスレーダ）に分類される。
【０００３】
FMCWレーダにおいて、受信した信号の処理にMUSIC法を用いることが提案されている（特許文献１）。
【０００４】
特許文献１のFMCWレーダは、周波数変調された連続波を送信し、物標に当たり戻ってきた受信信号（反射波）を送信波で検波し、検波出力の自己相関行列を求め、MUSIC法により時間に関する評価関数を求め、この評価関数より距離を測定する。
【特許文献１】特開平10-031065号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
FMCWレーダは周波数掃引に時間を有するため、リアルタイムデータ収集性において不利である。
【０００６】
また、上記特許文献１に記載の従来技術では、単一の目標に対しては十分な距離精度が得られるが、複数の物標又は物質が混在する場合は、それらを検知する際の分離識別が困難であるという分解能の悪さが指摘される。例えば、埋設物探知装置においては複数の埋設物又は近接する土と空気の境界の分離などが相当する。
【０００７】
このような分解能の悪さは、FMCWレーダのみならず、近年主流となっているインパルスレーダにおいても同様に生じており、例えば図１（ｂ）に示すように、地面ＧＬの下に埋設した物標１３と、地面ＧＬとの識別ができないのが現状である。
【０００８】
本発明の目的は、リアルタイムデータ収集機能に優れ、近接する複数の物標に対する検知信号の距離分解能をMUSIC法による処理によって向上させたインパルスレーダを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、インパルス波を放射する送信アンテナと、前記送信アンテナから放射されたインパルス波の反射波を受信する受信アンテナと、前記受信アンテナで受信した受信信号をＡ/Ｄ変換して得られた受信データから物標で反射した反射波を求める演算処理手段と、を有し、前記演算処理手段は、MUSIC法を用いた信号処理を行うための第１演算部と、前記受信データを周波数領域においてデータ列に区分を設け、区分けしたデータ列の位置を数次ずらして新たなデータ列を複数作成するサブアレイ化処理を行うサブアレイ化処理により作成された複数の各データ列に基づいて空間平滑化共分散行列を求めて前記第１演算部に出力する第２演算部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、インパルスレーダとスナップショットを設定して信号処理を行うMUSIC法による信号処理を組み合わされることにより、リアルタイムでデータ収集が得られる他、物標間もしくは地表面からの反射信号を分離するための分解能を飛躍的に向上させる効果がある。また本発明は、物標として地雷・水道管、地下の空洞あるいは遺跡の探知といった地下に存在するものの他に、積雪量や氷厚を計測するような環境計測の分野にも適用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下本発明を図面に示す実施形態に基づいて説明する。
【００１２】
図１〜図３は、本発明の実施形態を示す。
【００１３】
図１（ａ）はインパルスレーダのシステムブロック図、（ｂ）はMUSIC法の処理を行わなかった結果を示す図、（ｃ）はMUSIC法の処理を行った結果を示す図、図２は検知データから空間平均化共分散行列を求めるための手段となる周波数領域サブアレイ配列を示す図、図３は図１の演算部１０による信号処理を示すフローチャートである。
【００１４】
図１（ａ）において、コントローラー１は、インパルス発生器２にインパルス波を発生させるための送信トリガとなるパルスを繰り返し（例えば１μs間隔にて）送信する。インパルス発生器2は、コントローラー1より繰り返しトリガを受け、最大電力は約30dBmであり、パルス幅は約1n秒のインパルス波を送信アンテナ３に対して繰り返し送信する。
【００１５】
送信アンテナ３は、周波数が0.3GHzから2GHzにかけて効率よく電波を放射する広帯域のアンテナ、例えば、人間が携帯可能な大きさ（Ａ５サイズ）のボウタイ型ダイポールアンテナを使用し、インパルス発生器２よりインパルス波を受け、この電気信号を電波に変換し、電磁波を地中に向けて放射する。その際、送信アンテナ３および後述の受信アンテナは矢印に示す操作方向に地表面（ＧＬ）に沿って移動する。
【００１６】
受信アンテナ４は、送信アンテナ３より放射された電波から直接カップリングする電波の他、地表面及び地中、もしくは地中に埋設された物標、例えば、埋設管等の金属物や地雷等の非金属物から反射された複合波を受信し、これを電気信号に変換した後に増幅器５を介してサンプルホールド回路６に送信する。
【００１７】
サンプルホールド回路６は、入力される信号のうちの１波の一部を瞬間的、例えば128psの間に捉える機能を有し、コントローラー１によって制御される移相器7により、繰り返し入力される信号を遅延時間調整、例えば128psの間隔で時間遅延した後に検波し、ローパスフィルタ（LPF）８を介してA/D変換器９に送信する。
【００１８】
A/D変換器９は、サンプルホールド回路６より受信する電気信号を繰り返しA/D変換し、コントローラー１に送信する。
【００１９】
コントローラー１は、A/D変換器９より受信したディジタルデータを内部に設けられた内部メモリ（不図示）に格納する。前記内部メモリには、２のべき乗分のデータ量（本実施形態では１２８検波分又は２５６検波分）×複数分のデータが格納される。
【００２０】
ここで、「２のべき乗分のデータ量」とは、これらを結合させることにより、受信アンテナ４が出力する電気信号をディジタル的に復元できる仕組みになっていることを意味する。また、「複数分」とは、ＳＮＲ（Ｓ/Ｎ比）向上のためにデータを積算する量を意味し、本実施形態では１００としている。
【００２１】
演算部１０は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などから構成され、コントローラー１の前記内部メモリに格納されたデータを一定間隔（例えば、0.1sec毎）で吸上げ、図３に示すフローチャートに従った信号処理を実施し、インターフェイス（I/F）１１を介してレベル変換した後に、汎用パーソナルコンピュータ（PC）１２に送信する。
【００２２】
汎用PC１２は、I/F１１を介して演算部１０から受信したデータをメモリに取り込み、1次元（Ａモード：横軸を時間軸とし縦軸を振幅とするモード）もしくは2次元（Ｂモード：例えば横軸を距離とし縦軸を深さとするモード）のデータ表示を行うとともに、内蔵される記録媒体に格納する。
【００２３】
また、汎用PC１２は演算部１０及びコントローラー１を制御するソフトウエアが搭載されており、計測の開始及び停止等の計測の操作を行う機能を有する。
【００２４】
上述した構成の本実施形態におけるインパルスレーダは、演算部１０において、時間領域で物質を検知するレーダで取得されたデータ（生データ）に対して、前処理として高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を実施することにより周波数領域のデータを算出し、この算出した周波数領域のデータにMUSIC法による信号処理を組み合わせたものである。
【００２５】
本実施形態において、MUSIC法による信号処理アルゴリズムを図３に示すフローチャートの流れに従って以下に説明する。
【００２６】
図３に示すフローチャートにおいて、ステップ（Ｓと略す）１からＳ５まではMUSIC法による処理を行う前の生データの処理を示す。
【００２７】
上述のように、レーダで取得された生データであるインパルスレーダの信号は一般的に式(1)の方程式によって示される。
【００２８】
【数１】
【００２９】
式（１）は時間領域における信号であり、前処理（MUSIC法は処理するデータが周波数であるため）として高速フーリエ変換処理(以下、「FFT処理」と称する)を実施することにより、得られる周波数領域のデータは式（２）で示される。
【００３０】
【数２】
【００３１】
ここで、fは周波数、τiは遅延時間であり、yiは任意の基準位置における複素量で表される入力信号である。
【００３２】
一方、受信信号には、内部雑音と信号雑音が相互に独立して含まれているので、式(2)は式(3)のように書き換えられる。
【００３３】
【数３】
【００３４】
ここで、w(ω)は雑音のベクトルを表している。
式(2)の詳細は式(3a)で示されるが、説明の便宜上、式(3b)と簡素化する。
【００３５】
【数４】
【００３６】
MUSIC法を適用するための一般式は式(4)で与えられる。
【００３７】
Ｘ＝Ａｙ＋ｗ (4)
ここで、式(3b)と見比べると、下式のように対応することが可能である。
【００３８】
【数５】
【００３９】
ここで、ベクトルＡはＬ行ｋ列の遅延パラメータ行列であり、その中で記述されるＬは受信波のサンプル数である。ｙは周波数fkにおけるL番目の反射点に対する反射係数である。ｗはノイズベクトルである。ｘの自己相関行列Ｓは式(5)のように表される。
【００４０】
【数６】
【００４１】
ここで、*は転置行列である。
【００４２】
【数７】
【００４３】
入力波形とノイズは無相関である。要素yで表される入力波は無相関と想定される。すなわち、(yy＊＝P)はＬ行Ｌ列の対角線行列である。しかし、要素ｙにより入力波形が部分的又は完全に関係づけられている場合、(yy＊＝P)は対角線行列とならない。到達波と内部雑音が関係付けされない場合、ｘの相関行列Sは式(8)で表される。
【００４４】
【数８】
【００４５】
ただし、雑音ベクトルｗの平均はゼロ、σ２が分散値、Iが単位行列である。
【００４６】
各々の反射位置での遅延時間は、MUSIC関数（Pmusic）のピーク位置により求められる。
【００４７】
【数９】
【００４８】
ここで、a(τ)は遅延時間ベクトル、ENはＬ×（Ｌ-ｋ）の雑音行列であり、（Ｌ-ｋ）行は雑音固有値である。
【００４９】
レーダ信号の問題を取り除くために非相関処理を実行する。本実施形態ではこの非相関処理を空間平滑化処理(以降、「SSP(Spatial Smoothing Process)処理」と称する)によって行う。
【００５０】
SSP処理を以下に説明する。
【００５１】
図２において、受信データを（1,2,3・・・・N,N+1,・・・・L-1,L）というようなＬ個の反射係数をもつ周波数領域の配列とした場合、すなわち受信波のサンプル数をＬとした場合、この周波数領域に対して、長さＮ（周波数ｆ１からｆＮ）の領域を抜き出し（この抜き出した一つの領域をスナップショットと称する）、長さを１ずつずらしたスナップショットをＭ個重なり合わせるように作成する（以下これをサブアレイ分割と称す）。その関係は式(10)のように表される。
【００５２】
【数１０】
【００５３】
サブアレイ分割により得られたスナップショットにおいて、ｘ１（配列番号）は1番目のスナップショット、ｘ２は2番目のスナップショットとなり、ｘＭまでスナップショットが重なり合うように存在する。スナップショットの数Ｍは任意に設定する。式(4)においてｋ番目の要素は式(11)のように書かれる。
【００５４】
【数１１】
【００５５】
そして、ｘｋの自己相関行列Ｓｋは式(12)のように与えられる。
【００５６】
【数１２】
【００５７】
また、空間平滑化共分散行列は、スナップショットの平均値として定義され、式(13)のように表現される。
【００５８】
【数１３】
【００５９】
MUSIC法による信号処理を図１に示す演算部１０で実施するために、インパルスレーダの周波数領域のデータｘ（ω）を図２に示すようにサブアレイ分割する。
【００６０】
スナップショットｘｋの複素共役行列ｘｋ＊を各々作成し、式(12)で示すように自己相関行列Ｓｋを算出する。
【００６１】
さらに、式(13)で示すように、SSP処理を行い、式(14)で示される固有ベクトルＥＮを固有値分解により求める。
【００６２】
【数１４】
【００６３】
ここで、ＤはＥＮの正準形で、主対角線上にＥＮの固有値をもつ行列である。また、行列ＥＮはモダール行列で、各列がＳＳＳＰの固有ベクトルである。複数の物体（物標）から反射される信号間の干渉を抑圧するために、ＥＮをMUSIC法の評価関数である式(9)に代入する。この処理の流れを図３のフローチャートのＳ６、Ｓ７に示す。
【００６４】
本発明による信号処理結果の妥当性、つまり時間分解能向上性を確認するために、以下にシミュレーションデータによる検証を実施する。入力信号を周波数領域帯域として取り扱う。信号の数は３個と設定し、その振幅は各々異なるとして式(15)を設定する。
【００６５】
【数１５】
【００６６】
ここで、最初の信号の遅延時間（τ１）、2番目の信号の遅延時間（τ２）、および3番目の信号の遅延時間（τ３）を、各々40ns、60ns、80nsと設定する。また、現実性を考慮しに正規分布するランダムなノイズを信号の中に追加する。レーダ信号を模擬するために中心周波数85MHz、周波数帯幅125MHzのバンドパスフィルタ（BPF）を設け、その後にIFFT(逆フーリエ変換)処理を行い周波数領域の信号を時間領域の信号に変換する比較用のデータを作成する。
【００６７】
MUSIC法を用いた信号処理結果との比較を行った様子を図４（ａ）（ｂ）にそれぞれ示す。
【００６８】
この比較は、２つの目標（物標）の間の信号分離度が大きい場合は目標（物標）を識別することができるが、分離度が小さい場合は分離することはどの程度まで困難になるかを確認するためのものである。
【００６９】
図４において、遅延時間は、地中の深さに相当するもので、送信アンテナ３から地表面に向けて打ち込まれたインパルスが物標から反射し受信アンテナ４で受信されるまでの遅延時間が長いとそれだけ物標が深い所に埋設されていることを示す。
【００７０】
図４（ａ）に示すシミュレーションでは、信号分離度が大きい場合を例示するために、40ns（振幅１）、60ns（振幅0.5）、80ns（振幅0.25）という20ns間隔の遅延時間により設定された埋設深さが等間隔の３つの物標（Target1、2、3）に対し、該間隔と同じ遅延時間の分解能20nsで上述のIFFT(逆フーリエ変換)処理を行い周波数領域の信号を時間領域の信号に変換する比較用のデータを作成した。
【００７１】
この場合、信号分離度が大きいため、MUSIC法を用いた処理とMUSIC法を用いない場合とも、３つの物標（Target1、2、3）を明確に検出することができる。
【００７２】
勿論、図４（ａ）に示す場合においても本実施形態のMUSIC法を用いた処理を行うことにより、IFFT処理を用いた信号処理結果と比較すると、３つの物標（Target1、2、3）を非常に明確に分離することができている。
【００７３】
これに対し、図４（ｂ）に示すシミュレーションでは、１番目のTarget１の遅延時間（τ１）を20ns、２番目のTarget２の遅延時間（τ２）を25ns、３番目のTarget３の遅延時間（τ３）を60nsとし、振幅は図４（ａ）と同じとした。また、遅延時間の分解能を5nsとした。
【００７４】
この場合、Target１とTarget２とは信号分離度が非常に小さいため、IFFT処理ではTarget１とTarget２との分離ができない。
【００７５】
しかし、MUSIC法を用いた処理ではTarget１とTarget２との鋭い反応が現れ、分離度の高い結果が得られている。
【００７６】
遅延時間τと距離（埋設深さ）Rの関係は式(16)に示される。
【００７７】
【数１６】
【００７８】
ここで、
τ 遅延時間
ｃ 光速
εγ 物標が設置されている媒体の比誘電率
このシミュレーションは、周波数帯域幅（δｆ）125MHz、媒体は湿った土を考慮し比誘電率（εγ）を３６としている。IFFTを用いた信号処理で実現し得る時間分解能は20nsであり、式(16)により距離50cmと換算される。MUSIC法を用いた信号処理は、時間分解能が5ns（距離12.5cmに相当）であっても、2つの目標信号を鋭く分離することができる。
【００７９】
この特徴は、地中に埋設された物標(例えば、地雷等)の深さを測定するための地中埋設物探査装置等の利用に有効であり、例えば図1に示すように従来、土との分離が困難であった物標に対しても距離分解能が向上することにより鋭く分離され識別し易くなる。
【００８０】
上記した演算処理の流れを図３に従って以下に簡単に説明する。
【００８１】
例えばＤＳＰで構成される演算部１０が内部メモリより、式（１）に示す生データｘ（ｔ）を読み出し、先ずＳ１においてこの生データをＦＦＴ処理して時間領域データｘ(ω)に置き換え、式（２）に示すベクトルｘ(ω)を求める（Ｓ２）。
【００８２】
次に、Ｓ３において、スナップショットの数Ｍを設定すると共に式（１３）に示すＳＳＰ処理を行い、Ｓ４において、空間平滑化共分散行列ＳＳＳＰから固有値ベクトルＥＮを求める。
【００８３】
Ｓ５において、データを時間領域に復元するために、レーダのパラメータを用いて式（４ｃ）から遅延量ａ（τ）の設定を行う。その際、例えばδτ＝１２８ps、Ｌ＝１２８又は２５６とする。
【００８４】
そして、Ｓ６において、式(９)に示すMUSIC法評価関数により、ＰＭＵＳＩＣを算出し、１次元データ（Ａモード）を作成する。このＡモードとは、図４（ａ）（ｂ）に示すように、横軸を時間とし、縦軸を振幅とするモードである。
【００８５】
Ｓ７において、計測データ件数ｙ（地面と平行に送信アンテナ３と受信アンテナ４を走査した場合において、ある一定の間隔、本実施例では数ｃｍ、データを取得し、結果として得た総データ数を言う）のデータをつなぎ合わせ、２次元データ（Ｂモード）ＰＭＵＳＩＣ（τ，ｙ）を生成してＰＣの表示部に画像表示を行わせる。
【００８６】
この画像表示部に表示される画像は、例えば地下に埋設されている物標を二次元的に表示したものである。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】（ａ）は本発明の実施形態を示すインパルスレーダのブロック図、（ｂ）は生データでの物標の埋設位置と受信信号波形図、（ｃ）はMUSIC法を用いた処理での物標の埋設位置と受信信号の波形図。
【図２】スナップショットの概念を説明する図。
【図３】MUSIC法による信号処理を示すフローチャート。
【図４】IFFTとMUSIC法でのシミュレーション結果を示し、（ａ）は信号分離度が大きい場合、（ｂ）は信号分離度が小さい場合を示す。
【符号の説明】
【００８８】
１ コントローラー
２ インパルス発生器
３ 送信アンテナ
４ 受信アンテナ
５ 増幅器
６ サンプルホールド回路
７ 移相器
８ ローパスフィルタ（LPF）
９ Ａ/Ｄ変換器
１０ 演算部
１１ インターフェイス（I/F）
１２ 汎用パーソナルコンピュータ（PC）
１３ 物標
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リアルタイムデータ収集機能に優れ、且つ、広く使われるインパルスレーダに係り、特に、近接する複数の物標の探知能力の向上、すなわち近接する複数の物標に対する検知信号の距離分解能を向上させたインパルスレーダに関する。詳しくは、検知した受信データを周波数領域においてサブアレイ化（以後、「スナップショット」と称する）し、その空間平滑化共分散行列を求めて、超解像法等と云われるMUSIC（MUltiple SIgnal Classification）法を用いた信号処理を行うことにより、近接する複数の物標を認識できるインパルスレーダに関する。
【背景技術】
【０００２】
レーダは、送信波の変調の方法によって、無変調（CWレーダ）、周波数変調（FMCWレーダ）、パルス変調(インパルスレーダ）に分類される。
【０００３】
FMCWレーダにおいて、受信した信号の処理にMUSIC法を用いることが提案されている（特許文献１）。
【０００４】
特許文献１のFMCWレーダは、周波数変調された連続波を送信し、物標に当たり戻ってきた受信信号（反射波）を送信波で検波し、検波出力の自己相関行列を求め、MUSIC法により時間に関する評価関数を求め、この評価関数より距離を測定する。
【特許文献１】特開平10-031065号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
FMCWレーダは周波数掃引に時間を有するため、リアルタイムデータ収集性において不利である。
【０００６】
また、上記特許文献１に記載の従来技術では、単一の目標に対しては十分な距離精度が得られるが、複数の物標又は物質が混在する場合は、それらを検知する際の分離識別が困難であるという分解能の悪さが指摘される。例えば、埋設物探知装置においては複数の埋設物又は近接する土と空気の境界の分離などが相当する。
【０００７】
このような分解能の悪さは、FMCWレーダのみならず、近年主流となっているインパルスレーダにおいても同様に生じており、例えば図１（ｂ）に示すように、地面ＧＬの下に埋設した物標１３と、地面ＧＬとの識別ができないのが現状である。
【０００８】
本発明の目的は、リアルタイムデータ収集機能に優れ、近接する複数の物標に対する検知信号の距離分解能をMUSIC法による処理によって向上させたインパルスレーダを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、インパルス波を放射する送信アンテナと、前記送信アンテナから放射されたインパルス波の反射波を受信する受信アンテナと、前記受信アンテナで受信した受信信号をＡ/Ｄ変換して得られた受信データから物標で反射した反射波を求める演算処理手段と、を有し、前記演算処理手段は、MUSIC法を用いた信号処理を行うための第１演算部と、前記受信データを周波数領域においてデータ列に区分を設け、区分けしたデータ列の位置を数次ずらして新たなデータ列を複数作成するサブアレイ化処理を行うサブアレイ化処理により作成された複数の各データ列に基づいて空間平滑化共分散行列を求めて前記第１演算部に出力する第２演算部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、インパルスレーダとスナップショットを設定して信号処理を行うMUSIC法による信号処理を組み合わされることにより、リアルタイムでデータ収集が得られる他、物標間もしくは地表面からの反射信号を分離するための分解能を飛躍的に向上させる効果がある。また本発明は、物標として地雷・水道管、地下の空洞あるいは遺跡の探知といった地下に存在するものの他に、積雪量や氷厚を計測するような環境計測の分野にも適用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下本発明を図面に示す実施形態に基づいて説明する。
【００１２】
図１〜図３は、本発明の実施形態を示す。
【００１３】
図１（ａ）はインパルスレーダのシステムブロック図、（ｂ）はMUSIC法の処理を行わなかった結果を示す図、（ｃ）はMUSIC法の処理を行った結果を示す図、図２は検知データから空間平均化共分散行列を求めるための手段となる周波数領域サブアレイ配列を示す図、図３は図１の演算部１０による信号処理を示すフローチャートである。
【００１４】
図１（ａ）において、コントローラー１は、インパルス発生器２にインパルス波を発生させるための送信トリガとなるパルスを繰り返し（例えば１μs間隔にて）送信する。インパルス発生器2は、コントローラー1より繰り返しトリガを受け、最大電力は約30dBmであり、パルス幅は約1n秒のインパルス波を送信アンテナ３に対して繰り返し送信する。
【００１５】
送信アンテナ３は、周波数が0.3GHzから2GHzにかけて効率よく電波を放射する広帯域のアンテナ、例えば、人間が携帯可能な大きさ（Ａ５サイズ）のボウタイ型ダイポールアンテナを使用し、インパルス発生器２よりインパルス波を受け、この電気信号を電波に変換し、電磁波を地中に向けて放射する。その際、送信アンテナ３および後述の受信アンテナは矢印に示す操作方向に地表面（ＧＬ）に沿って移動する。
【００１６】
受信アンテナ４は、送信アンテナ３より放射された電波から直接カップリングする電波の他、地表面及び地中、もしくは地中に埋設された物標、例えば、埋設管等の金属物や地雷等の非金属物から反射された複合波を受信し、これを電気信号に変換した後に増幅器５を介してサンプルホールド回路６に送信する。
【００１７】
サンプルホールド回路６は、入力される信号のうちの１波の一部を瞬間的、例えば128psの間に捉える機能を有し、コントローラー１によって制御される移相器7により、繰り返し入力される信号を遅延時間調整、例えば128psの間隔で時間遅延した後に検波し、ローパスフィルタ（LPF）８を介してA/D変換器９に送信する。
【００１８】
A/D変換器９は、サンプルホールド回路６より受信する電気信号を繰り返しA/D変換し、コントローラー１に送信する。
【００１９】
コントローラー１は、A/D変換器９より受信したディジタルデータを内部に設けられた内部メモリ（不図示）に格納する。前記内部メモリには、２のべき乗分のデータ量（本実施形態では１２８検波分又は２５６検波分）×複数分のデータが格納される。
【００２０】
ここで、「２のべき乗分のデータ量」とは、これらを結合させることにより、受信アンテナ４が出力する電気信号をディジタル的に復元できる仕組みになっていることを意味する。また、「複数分」とは、ＳＮＲ（Ｓ/Ｎ比）向上のためにデータを積算する量を意味し、本実施形態では１００としている。
【００２１】
演算部１０は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などから構成され、コントローラー１の前記内部メモリに格納されたデータを一定間隔（例えば、0.1sec毎）で吸上げ、図３に示すフローチャートに従った信号処理を実施し、インターフェイス（I/F）１１を介してレベル変換した後に、汎用パーソナルコンピュータ（PC）１２に送信する。
【００２２】
汎用PC１２は、I/F１１を介して演算部１０から受信したデータをメモリに取り込み、1次元（Ａモード：横軸を時間軸とし縦軸を振幅とするモード）もしくは2次元（Ｂモード：例えば横軸を距離とし縦軸を深さとするモード）のデータ表示を行うとともに、内蔵される記録媒体に格納する。
【００２３】
また、汎用PC１２は演算部１０及びコントローラー１を制御するソフトウエアが搭載されており、計測の開始及び停止等の計測の操作を行う機能を有する。
【００２４】
上述した構成の本実施形態におけるインパルスレーダは、演算部１０において、時間領域で物質を検知するレーダで取得されたデータ（生データ）に対して、前処理として高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を実施することにより周波数領域のデータを算出し、この算出した周波数領域のデータにMUSIC法による信号処理を組み合わせたものである。
【００２５】
本実施形態において、MUSIC法による信号処理アルゴリズムを図３に示すフローチャートの流れに従って以下に説明する。
【００２６】
図３に示すフローチャートにおいて、ステップ（Ｓと略す）１からＳ５まではMUSIC法による処理を行う前の生データの処理を示す。
【００２７】
上述のように、レーダで取得された生データであるインパルスレーダの信号は一般的に式(1)の方程式によって示される。
【００２８】
【数１】
【００２９】
式（１）は時間領域における信号であり、前処理（MUSIC法は処理するデータが周波数であるため）として高速フーリエ変換処理(以下、「FFT処理」と称する)を実施することにより、得られる周波数領域のデータは式（２）で示される。
【００３０】
【数２】
【００３１】
ここで、fは周波数、τiは遅延時間であり、yiは任意の基準位置における複素量で表される入力信号である。
【００３２】
一方、受信信号には、内部雑音と信号雑音が相互に独立して含まれているので、式(2)は式(3)のように書き換えられる。
【００３３】
【数３】
【００３４】
ここで、w(ω)は雑音のベクトルを表している。
式(2)の詳細は式(3a)で示されるが、説明の便宜上、式(3b)と簡素化する。
【００３５】
【数４】
【００３６】
MUSIC法を適用するための一般式は式(4)で与えられる。
【００３７】
Ｘ＝Ａｙ＋ｗ (4)
ここで、式(3b)と見比べると、下式のように対応することが可能である。
【００３８】
【数５】
【００３９】
ここで、ベクトルＡはＬ行ｋ列の遅延パラメータ行列であり、その中で記述されるＬは受信波のサンプル数である。ｙは周波数fkにおけるL番目の反射点に対する反射係数である。ｗはノイズベクトルである。ｘの自己相関行列Ｓは式(5)のように表される。
【００４０】
【数６】
【００４１】
ここで、*は転置行列である。
【００４２】
【数７】
【００４３】
入力波形とノイズは無相関である。要素yで表される入力波は無相関と想定される。すなわち、(yy＊＝P)はＬ行Ｌ列の対角線行列である。しかし、要素ｙにより入力波形が部分的又は完全に関係づけられている場合、(yy＊＝P)は対角線行列とならない。到達波と内部雑音が関係付けされない場合、ｘの相関行列Sは式(8)で表される。
【００４４】
【数８】
【００４５】
ただし、雑音ベクトルｗの平均はゼロ、σ２が分散値、Iが単位行列である。
【００４６】
各々の反射位置での遅延時間は、MUSIC関数（Pmusic）のピーク位置により求められる。
【００４７】
【数９】
【００４８】
ここで、a(τ)は遅延時間ベクトル、ENはＬ×（Ｌ-ｋ）の雑音行列であり、（Ｌ-ｋ）行は雑音固有値である。
【００４９】
レーダ信号の問題を取り除くために非相関処理を実行する。本実施形態ではこの非相関処理を空間平滑化処理(以降、「SSP(Spatial Smoothing Process)処理」と称する)によって行う。
【００５０】
SSP処理を以下に説明する。
【００５１】
図２において、受信データを（1,2,3・・・・N,N+1,・・・・L-1,L）というようなＬ個の反射係数をもつ周波数領域の配列とした場合、すなわち受信波のサンプル数をＬとした場合、この周波数領域に対して、長さＮ（周波数ｆ１からｆＮ）の領域を抜き出し（この抜き出した一つの領域をスナップショットと称する）、長さを１ずつずらしたスナップショットをＭ個重なり合わせるように作成する（以下これをサブアレイ分割と称す）。その関係は式(10)のように表される。
【００５２】
【数１０】
【００５３】
サブアレイ分割により得られたスナップショットにおいて、ｘ１（配列番号）は1番目のスナップショット、ｘ２は2番目のスナップショットとなり、ｘＭまでスナップショットが重なり合うように存在する。スナップショットの数Ｍは任意に設定する。式(4)においてｋ番目の要素は式(11)のように書かれる。
【００５４】
【数１１】
【００５５】
そして、ｘｋの自己相関行列Ｓｋは式(12)のように与えられる。
【００５６】
【数１２】
【００５７】
また、空間平滑化共分散行列は、スナップショットの平均値として定義され、式(13)のように表現される。
【００５８】
【数１３】
【００５９】
MUSIC法による信号処理を図１に示す演算部１０で実施するために、インパルスレーダの周波数領域のデータｘ（ω）を図２に示すようにサブアレイ分割する。
【００６０】
スナップショットｘｋの複素共役行列ｘｋ＊を各々作成し、式(12)で示すように自己相関行列Ｓｋを算出する。
【００６１】
さらに、式(13)で示すように、SSP処理を行い、式(14)で示される固有ベクトルＥＮを固有値分解により求める。
【００６２】
【数１４】
【００６３】
ここで、ＤはＥＮの正準形で、主対角線上にＥＮの固有値をもつ行列である。また、行列ＥＮはモダール行列で、各列がＳＳＳＰの固有ベクトルである。複数の物体（物標）から反射される信号間の干渉を抑圧するために、ＥＮをMUSIC法の評価関数である式(9)に代入する。この処理の流れを図３のフローチャートのＳ６、Ｓ７に示す。
【００６４】
本発明による信号処理結果の妥当性、つまり時間分解能向上性を確認するために、以下にシミュレーションデータによる検証を実施する。入力信号を周波数領域帯域として取り扱う。信号の数は３個と設定し、その振幅は各々異なるとして式(15)を設定する。
【００６５】
【数１５】
【００６６】
ここで、最初の信号の遅延時間（τ１）、2番目の信号の遅延時間（τ２）、および3番目の信号の遅延時間（τ３）を、各々40ns、60ns、80nsと設定する。また、現実性を考慮しに正規分布するランダムなノイズを信号の中に追加する。レーダ信号を模擬するために中心周波数85MHz、周波数帯幅125MHzのバンドパスフィルタ（BPF）を設け、その後にIFFT(逆フーリエ変換)処理を行い周波数領域の信号を時間領域の信号に変換する比較用のデータを作成する。
【００６７】
MUSIC法を用いた信号処理結果との比較を行った様子を図４（ａ）（ｂ）にそれぞれ示す。
【００６８】
この比較は、２つの目標（物標）の間の信号分離度が大きい場合は目標（物標）を識別することができるが、分離度が小さい場合は分離することはどの程度まで困難になるかを確認するためのものである。
【００６９】
図４において、遅延時間は、地中の深さに相当するもので、送信アンテナ３から地表面に向けて打ち込まれたインパルスが物標から反射し受信アンテナ４で受信されるまでの遅延時間が長いとそれだけ物標が深い所に埋設されていることを示す。
【００７０】
図４（ａ）に示すシミュレーションでは、信号分離度が大きい場合を例示するために、40ns（振幅１）、60ns（振幅0.5）、80ns（振幅0.25）という20ns間隔の遅延時間により設定された埋設深さが等間隔の３つの物標（Target1、2、3）に対し、該間隔と同じ遅延時間の分解能20nsで上述のIFFT(逆フーリエ変換)処理を行い周波数領域の信号を時間領域の信号に変換する比較用のデータを作成した。
【００７１】
この場合、信号分離度が大きいため、MUSIC法を用いた処理とMUSIC法を用いない場合とも、３つの物標（Target1、2、3）を明確に検出することができる。
【００７２】
勿論、図４（ａ）に示す場合においても本実施形態のMUSIC法を用いた処理を行うことにより、IFFT処理を用いた信号処理結果と比較すると、３つの物標（Target1、2、3）を非常に明確に分離することができている。
【００７３】
これに対し、図４（ｂ）に示すシミュレーションでは、１番目のTarget１の遅延時間（τ１）を20ns、２番目のTarget２の遅延時間（τ２）を25ns、３番目のTarget３の遅延時間（τ３）を60nsとし、振幅は図４（ａ）と同じとした。また、遅延時間の分解能を5nsとした。
【００７４】
この場合、Target１とTarget２とは信号分離度が非常に小さいため、IFFT処理ではTarget１とTarget２との分離ができない。
【００７５】
しかし、MUSIC法を用いた処理ではTarget１とTarget２との鋭い反応が現れ、分離度の高い結果が得られている。
【００７６】
遅延時間τと距離（埋設深さ）Rの関係は式(16)に示される。
【００７７】
【数１６】
【００７８】
ここで、
τ 遅延時間
ｃ 光速
εγ 物標が設置されている媒体の比誘電率
このシミュレーションは、周波数帯域幅（δｆ）125MHz、媒体は湿った土を考慮し比誘電率（εγ）を３６としている。IFFTを用いた信号処理で実現し得る時間分解能は20nsであり、式(16)により距離50cmと換算される。MUSIC法を用いた信号処理は、時間分解能が5ns（距離12.5cmに相当）であっても、2つの目標信号を鋭く分離することができる。
【００７９】
この特徴は、地中に埋設された物標(例えば、地雷等)の深さを測定するための地中埋設物探査装置等の利用に有効であり、例えば図1に示すように従来、土との分離が困難であった物標に対しても距離分解能が向上することにより鋭く分離され識別し易くなる。
【００８０】
上記した演算処理の流れを図３に従って以下に簡単に説明する。
【００８１】
例えばＤＳＰで構成される演算部１０が内部メモリより、式（１）に示す生データｘ（ｔ）を読み出し、先ずＳ１においてこの生データをＦＦＴ処理して時間領域データｘ(ω)に置き換え、式（２）に示すベクトルｘ(ω)を求める（Ｓ２）。
【００８２】
次に、Ｓ３において、スナップショットの数Ｍを設定すると共に式（１３）に示すＳＳＰ処理を行い、Ｓ４において、空間平滑化共分散行列ＳＳＳＰから固有値ベクトルＥＮを求める。
【００８３】
Ｓ５において、データを時間領域に復元するために、レーダのパラメータを用いて式（４ｃ）から遅延量ａ（τ）の設定を行う。その際、例えばδτ＝１２８ps、Ｌ＝１２８又は２５６とする。
【００８４】
そして、Ｓ６において、式(９)に示すMUSIC法評価関数により、ＰＭＵＳＩＣを算出し、１次元データ（Ａモード）を作成する。このＡモードとは、図４（ａ）（ｂ）に示すように、横軸を時間とし、縦軸を振幅とするモードである。
【００８５】
Ｓ７において、計測データ件数ｙ（地面と平行に送信アンテナ３と受信アンテナ４を走査した場合において、ある一定の間隔、本実施例では数ｃｍ、データを取得し、結果として得た総データ数を言う）のデータをつなぎ合わせ、２次元データ（Ｂモード）ＰＭＵＳＩＣ（τ，ｙ）を生成してＰＣの表示部に画像表示を行わせる。
【００８６】
この画像表示部に表示される画像は、例えば地下に埋設されている物標を二次元的に表示したものである。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】（ａ）は本発明の実施形態を示すインパルスレーダのブロック図、（ｂ）は生データでの物標の埋設位置と受信信号波形図、（ｃ）はMUSIC法を用いた処理での物標の埋設位置と受信信号の波形図。
【図２】スナップショットの概念を説明する図。
【図３】MUSIC法による信号処理を示すフローチャート。
【図４】IFFTとMUSIC法でのシミュレーション結果を示し、（ａ）は信号分離度が大きい場合、（ｂ）は信号分離度が小さい場合を示す。
【符号の説明】
【００８８】
１ コントローラー
２ インパルス発生器
３ 送信アンテナ
４ 受信アンテナ
５ 増幅器
６ サンプルホールド回路
７ 移相器
８ ローパスフィルタ（LPF）
９ Ａ/Ｄ変換器
１０ 演算部
１１ インターフェイス（I/F）
１２ 汎用パーソナルコンピュータ（PC）
１３ 物標
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インパルス波を放射する送信アンテナと、前記送信アンテナから放射されたインパルス波の反射波を受信する受信アンテナと、前記受信アンテナで受信した受信信号をＡ/Ｄ変換して得られた受信データから物標で反射した反射波を求める演算処理手段と、を有し、
前記演算処理手段は、MUSIC法を用いた信号処理を行うための第１演算部と、前記受信データを周波数領域においてデータ列に区分を設け、区分けしたデータ列の位置を数次ずらして新たなデータ列を複数作成するサブアレイ化処理を行うサブアレイ化処理により作成された複数の各データ列に基づいて空間平滑化共分散行列を求めて前記第１演算部に出力する第２演算部とを有することを特徴とするインパルスレーダ。
【請求項１】
インパルス波を放射する送信アンテナと、前記送信アンテナから放射されたインパルス波の反射波を受信する受信アンテナと、前記受信アンテナで受信した受信信号をＡ/Ｄ変換して得られた受信データから物標で反射した反射波を求める演算処理手段と、を有し、
前記演算処理手段は、MUSIC法を用いた信号処理を行うための第１演算部と、前記受信データを周波数領域においてデータ列に区分を設け、区分けしたデータ列の位置を数次ずらして新たなデータ列を複数作成するサブアレイ化処理を行うサブアレイ化処理により作成された複数の各データ列に基づいて空間平滑化共分散行列を求めて前記第１演算部に出力する第２演算部とを有することを特徴とするインパルスレーダ。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２００７−３３３４０３（Ｐ２００７−３３３４０３Ａ）
【公開日】平成１９年１２月２７日（２００７．１２．２７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−１６２１１６（Ｐ２００６−１６２１１６）
【出願日】平成１８年６月１２日（２００６．６．１２）
【出願人】（５９２００４７１４）
【出願人】（０００２４４１１０）明星電気株式会社 (22)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１２月２７日（２００７．１２．２７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年６月１２日（２００６．６．１２）
【出願人】（５９２００４７１４）
【出願人】（０００２４４１１０）明星電気株式会社 (22)
【Ｆターム（参考）】
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