レーダ信号処理装置、及びレーダ信号処理方法
【課題】本発明は、複数の比較的明るいターゲットが互いに近接する場合に、そのターゲットによる検出精度への影響を抑えることができるとともに、処理負担を軽減させることができるレーダ信号処理装置、及びレーダ信号処理方法を提供する。
【解決手段】セル積分回路部１０１は、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値を積分し、振幅値積分データを算出する。最大振幅値比較部１０２は、平均化セル領域内でのレーダ信号の最大振幅値を取得する。最大振幅値比較部１０２は、取得した最大振幅値の情報を除去データとして最大振幅値記憶部１０３に記憶させる。閾値基礎データ算出部１０４は、振幅値積分データに基づく積分値から、除去データに基づく最大振幅値を差し引く。これによって、閾値基礎データ算出部１０４は、最大振幅値除去後の振幅積分データである修正積分データを算出する。
【解決手段】セル積分回路部１０１は、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値を積分し、振幅値積分データを算出する。最大振幅値比較部１０２は、平均化セル領域内でのレーダ信号の最大振幅値を取得する。最大振幅値比較部１０２は、取得した最大振幅値の情報を除去データとして最大振幅値記憶部１０３に記憶させる。閾値基礎データ算出部１０４は、振幅値積分データに基づく積分値から、除去データに基づく最大振幅値を差し引く。これによって、閾値基礎データ算出部１０４は、最大振幅値除去後の振幅積分データである修正積分データを算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、探知対象外のものであるクラッタを除去してターゲットを抽出するためのＣＦＡＲ(Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｆａｌｓｅ Ａｌａｒｍ Ｒａｔｅ：一定誤警報確率)機能を有するレーダ信号処理装置、及びレーダ信号処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的なレーダ信号処理装置に用いられるセルアベレージＣＦＡＲは、周辺のクラッタがある確率分布に従うと仮定することにより、ターゲットの検出を行う処理方法である（例えば、非特許文献１参照）。このセルアベレージＣＦＡＲでは、所望方向周辺の平均化セル領域内で、レーダ信号の振幅値（波高値）の平均値が算出される。そして、その平均値と所定のクラッタ分布（クラッタマップ）とに基づいて閾値としてのＣＦＡＲスレッショルドが算出され、そのＣＦＡＲスレッショルドに基づいてクラッタとターゲットとの識別が行われる。
【０００３】
しかしながら、このセルアベレージＣＦＡＲでは、レーダ装置のビームの範囲内で例えば海上の船舶群等が互いに近接し、複数の明るい信号（振幅値の大きな信号）がレーダ信号に含まれている場合、セルアベレージ領域内の信号が所定のクラッタ分布から外れることがある。このような場合には、ＣＦＡＲスレッショルドの値は、本来のＣＦＡＲスレッショルドの値よりも高い値に設定されてしまう。この結果、ターゲットとクラッタとの識別が正確に行われなくなる。そして、レーダ信号の振幅値のうち、ターゲットとしての人工物の反射によって生じた振幅値であっても、ＣＦＡＲスレッショルドに満たない場合には、検出もれが発生してしまうという問題がある。従って、複数のターゲットが互いに近接する場合には、そのターゲットによって検出精度に影響が生じてしまう。
【０００４】
このようなセルアベレージＣＦＡＲに対して、順序統計ＣＦＡＲ(ＯＳ ＣＦＡＲ：Ｏｒｄｅｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ＣＦＡＲ)が考えられている(例えば、非特許文献２参照)。この順序統計ＣＦＡＲでは、参照セル内の信号の振幅値が大きさ順に並び替えられる。そして、この並び替えられた信号の振幅値の中から代表値が決定され、その代表値に基づいてクラッタ分布が仮定されてＣＦＡＲスレッショルドが決定される。このような信号処理によって、極端に明るいターゲットによる影響が排除される可能性がある。
【０００５】
【非特許文献１】Hansen V.G. and Ward H.R., “Detection performance of the cell averaging LOG/CFAR receiver”, IEEE Trans, Aerosp. & Electron. Syst., AES-8, 5, pp.648-652, Sep. 1972
【非特許文献２】Rohling H.,“Radar CFAR thresholding in clutter and multiple target simulations”, IEEE Trans, Aerosp. & Electron. Syst., AES-19, 4, pp.608-621, Sep. 1983
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、非特許文献２に示すような順序統計ＣＦＡＲを用いた従来のレーダ信号処理装置では、全ての参照セル内の情報をメモリ又はレジスタに格納し、順序整理を実行して統計情報を算出する必要がある。このため、レーダ信号処理装置における演算規模が大きくなってしまうという問題がある。
【０００７】
また、非特許文献２に示すような順序統計ＣＦＡＲでは、参照セル内の情報の並び替えを行うものの、その順番からクラッタ分布を選択して閾値を算出するため、クラッタ分布の種類が適切に選択されていなければ、極端に明るいターゲットが混入した際に、非特許文献１に示すようなセルアベレージＣＦＡＲと同様に、正しくターゲットを識別できないことがある。
【０００８】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、複数の比較的明るいターゲットが互いに近接する場合に、そのターゲットによる検出精度への影響を抑えることができるとともに、処理負担を軽減させることができるレーダ信号処理装置、及びレーダ信号処理方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係るレーダ信号処理装置は、入力されたレーダ信号からターゲットとクラッタとを識別するものであって、入力された注目セル指定信号に基づいて決定される平均化セル領域をレーダ信号に設定して、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値を積分し振幅値積分データを算出するレーダ信号積分演算部、レーダ信号を監視し、レーダ信号の平均化セル領域内での最大振幅値を取得し、その最大振幅値を除去データとして記憶する除去データ取得部、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から除去データに基づく最大振幅値を除去して修正積分データを算出し、その修正積分データを平均化セル領域のセル数である平均化セル数で平均化してターゲットを識別するための閾値の算出用のデータである閾値基礎データを算出する閾値基礎データ算出部、閾値基礎データと所定のクラッタ分布とに基づいて閾値を算出する閾値算出部、及び算出された閾値に基づいて、レーダ信号にターゲットが含まれているか否かを判定するターゲット判定部を備えるものである。
【発明の効果】
【００１０】
この発明のレーダ信号処理装置によれば、除去データ取得部がレーダ信号の平均化セル領域内の最大振幅値を取得しその最大振幅値を除去データとして記憶し、閾値基礎データ算出部が振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から除去データに基づく最大振幅値を除去した後に閾値基礎データを算出するので、クラッタに対応する比較的小さい振幅値が主に振幅値積分データを構成することによって、複数の比較的明るいターゲットが互いに近接する場合に、そのターゲットによる検出精度への影響を抑えることができる。これとともに、非特許文献２に示す従来のレーダ装置のような順序統計処理が不要となることにより、処理負担を軽減させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、この発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１によるレーダ信号処理装置１００を示すブロック図である。
図１において、レーダ信号処理装置１００は、レーダ装置１及び操作盤１１に電気的に接続されている。レーダ装置１は、エコー（反射波）の強度に応じたレーダ信号（レーダ受信信号）と、エコーの発生位置を示すための距離及び方位角等の情報とを互いに対応付けて、レーダ信号処理装置１００及び操作盤１１に出力する。
【００１２】
操作盤１１は、操作部１２及びターゲット表示部１３を有している。操作部１２は、操作員によって操作される。ターゲット表示部１３は、例えばモニタ等である。また、操作盤１１は、注目セル指定信号（注目位置指定信号）をレーダ信号処理装置１００に出力する。この注目セル指定信号とは、レーダ信号処理装置１００による演算処理対象である注目セルを指定するための信号である。この注目セルは、操作員によって決定される。なお、この注目セルは、図２（ｂ）及び図３（ｂ）における左右方向の中心の領域である。
【００１３】
注目セルが指定されることによって、レーダ信号処理装置１００により平均化セル領域が決定される。この平均化セル領域とは、レーダ信号からターゲットとクラッタとを識別するためのレーダ信号処理装置１００の演算対象の領域である。また、平均化セル領域は、レーダ装置１の探知方向（一方向又は二方向）において、注目セルを中心とした注目セルの周囲所定数のセルである。なお、この平均化セル領域は、図２（ｂ）及び図３（ｂ）における注目セルの領域の右側及び左側にそれぞれ隣接する領域である。
【００１４】
レーダ信号処理装置１００は、レーダ信号積分演算部としてのセル積分回路部１０１、最大振幅値比較部１０２、最大振幅値記憶部１０３、閾値基礎データ算出部（最大振幅値除去部）１０４、閾値算出部１０５及びターゲット判定部１０６を有している。セル積分回路部１０１は、操作盤１１から入力された注目セル指定信号に対応する平均化セル領域を、レーダ装置１から入力されたレーダ信号に設定する。また、セル積分回路部１０１は、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値を積分し、振幅値積分データ（クラッタの積分振幅値の情報）を算出する。さらに、セル積分回路部１０１は、算出した振幅値積分データを閾値基礎データ算出部１０４に送る。
【００１５】
最大振幅値比較部１０２は、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値を監視（測定）し、振幅値の大きさをレンジに対する分解能毎に順次比較する。そして、最大振幅値比較部１０２は、振幅値の大きさを比較することによって、平均化セル領域内での最大振幅値（最大の波高値：例えば図２（ａ）及び図３（ａ）に示すＢの振幅値）を取得する。また、最大振幅値比較部１０２は、取得した最大振幅値の情報を除去データとして最大振幅値記憶部１０３に記憶させる。
【００１６】
閾値基礎データ算出部１０４は、セル積分回路部１０１から振幅値積分データを受けるとともに、最大振幅値記憶部１０３に記憶されている除去データを読み込む。また、閾値基礎データ算出部１０４は、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から、除去データに基づく最大振幅値を差し引く。即ち、閾値基礎データ算出部１０４は、レーダ信号の積分値から最大振幅値を除去する。
【００１７】
これによって、閾値基礎データ算出部１０４は、最大振幅値除去後の振幅積分データである修正積分データを算出する。また、閾値基礎データ算出部１０４は、修正積分データを閾値算出部１０５に送る。なお、最大振幅値比較部１０２及び最大振幅値記憶部１０３は、除去データ取得部１１０を構成している。
【００１８】
閾値算出部１０５は、修正積分データに基づくレーダ信号の積分値を、平均化セル領域のセル数である平均化セル数で平均化する。例えば、注目セルと平均化セル領域のセル数との総和をＸとした場合には、Ｘ−１が平均化セル数となる。そして、閾値算出部１０５は、修正積分データに基づくレーダ信号の積分値を、平均化セル数で平均化することによって、その平均の信号レベルを閾値基礎データとして算出する。この閾値基礎データとは、レーダ信号からターゲットを識別するための閾値の算出用のデータである。
【００１９】
また、閾値算出部１０５は、所定のクラッタ分布と閾値基礎データとに基づいて、閾値としてのＣＦＡＲスレッショルドを算出する。ここで、クラッタ分布とは、クラッタの統計的分布の傾向を示すクラッタの分布パターンである。このクラッタ分布は、閾値算出部１０５に予め記憶されている。また、クラッタ分布には、例えばワイブル分布や対数正規分布等が複数用いられる。
【００２０】
ターゲット判定部１０６は、閾値算出部１０５によって算出されたＣＦＡＲスレッショルドと、レーダ信号における注目セルの振幅値とを比較する。つまり、ターゲット判定部１０６は、ＣＦＡＲスレッショルドに基づいて、レーダ信号にターゲットが含まれているか否かを判定する。
【００２１】
ターゲット判定部１０６は、注目セルのレーダ信号の振幅値がＣＦＡＲスレッショルド以上である場合には、レーダ信号の注目セルにターゲットが存在すると判定し、注目セルでターゲットが検出されたことを示す検出ビットを生成する。一方、ターゲット判定部１０６は、注目セルのレーダ信号の振幅値がＣＦＡＲスレッショルド未満である場合には、注目セルにターゲットが存在しないもと判定し、注目セルでターゲットが検出されなかったことを示す非検出ビットを生成する。
【００２２】
また、ターゲット判定部１０６は、検出ビット又は非検出ビットと、注目セルの情報とを含む判定信号をターゲット表示部１３へ出力する。ターゲット表示部１３は、判定信号に基づいて、レーダ装置１の探知範囲内に存在するターゲットを表示する。
【００２３】
ここで、レーダ信号処理装置１００は、演算処理部（ＤＳＰ等）、記憶部（ＲＯＭ、ＲＡＭ及びハードディスク等）及び信号入出力部を持ったコンピュータ（図示せず）により構成することができる。レーダ信号処理装置１００のコンピュータの記憶部には、セル積分回路部１０１、最大振幅値比較部１０２、最大振幅値記憶部１０３、閾値基礎データ算出部１０４、閾値算出部１０５及びターゲット判定部１０６の機能を実現するためのプログラムが格納されている。
【００２４】
次に、図１のレーダ信号処理装置１００によるＣＦＡＲスレッショルドの算出方式の概要について説明する。図２は、一般的な信号処理方法でのターゲットの識別方式の一例を説明するための説明図である。図３は、図１のレーダ信号処理装置１００によるターゲットの識別方式の一例を説明するための説明図である。なお、ここでは、２つの明るいターゲットＡ，Ｂが、互いに近接している場合について説明する。
【００２５】
図２において、注目セルを図の中心と決めた場合の平均化セル領域は、図２（ｂ）に示すようになる。従来の信号処理方法では、この範囲内に、明るいターゲットＢが入っているため、図２（ｃ）に示すように、レーダ信号に対するＣＦＡＲスレッショルドの値（閾値）が高くなってしまう。この結果、ターゲットＡ，Ｂの振幅値よりもＣＦＡＲスレッショルドが高くなってしまい、図２（ｄ）に示すように、単独であれば検出されるはずのターゲットＡ，Ｂがレーダ信号処理装置１００によって検出されない。
【００２６】
これに対して、レーダ信号処理装置１００では、レーダ信号の積分値から最大振幅値を除去した上で、ＣＦＡＲスレッショルドを算出しているため、図３（ｃ）に示すように、ＣＦＡＲスレッショルドの増大が抑制される。これによって、ターゲットＡ，Ｂの振幅値が、ＣＦＡＲスレッショルド以上となる。この結果、ターゲットＡ，Ｂが、図３（ｄ）に示すように、レーダ信号処理装置１００によって検出される。
【００２７】
次に、動作について説明する。図４は、図１のレーダ信号処理装置１００の動作を示すフローチャートである。図４において、レーダ信号処理装置１００は、操作盤１１からの注目セル指定信号により、レーダ信号に対して、平均化セル領域を設定する（ステップＳ１０１）。そして、レーダ信号処理装置１００は、平均化セル領域内のレーダ信号の振幅値を積分する（ステップＳ１０２）。
【００２８】
また、レーダ信号処理装置１００は、レーダ信号の平均化セル領域内における最大振幅値を取得するとともに、その最大振幅値を除去データとして記憶する（ステップＳ１０３）。そして、レーダ信号処理装置１００は、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から除去データに基づく最大振幅値を除去し、修正積分データを算出する（ステップＳ１０４）。この後、レーダ信号処理装置１００は、修正積分データに基づくレーダ信号の積分値を平均化して閾値基礎データを算出し、閾値基礎データ及びクラッタ分布に基づいてＣＦＡＲスレッショルドを算出する（ステップＳ１０５）。
【００２９】
そして、レーダ信号処理装置１００は、レーダ信号の注目セルにおいてＣＦＡＲスレッショルド以上の振幅値が存在するか否かを確認する（ステップＳ１０６）。このときに、レーダ信号処理装置１００は、ＣＦＡＲスレッショルド以上の振幅値が存在することを確認した場合には、ターゲットを検出したと判定し、ターゲット検出ビットを生成する（ステップＳ１０７）。そして、レーダ信号処理装置１００は、ターゲット検出ビットを含む判定信号をターゲット表示部１３に送り、以降、同様の動作を繰り返す。
【００３０】
一方、レーダ信号処理装置１００は、レーダ信号の注目セルにおいてＣＦＡＲスレッショルド以上の振幅値が存在しないことを確認した場合には（ステップＳ１０６のＮＯ方向）、ターゲットを検出していない（非検出である）と判定し、ターゲット非検出ビットを生成する（ステップＳ１０８）。そして、レーダ信号処理装置１００は、ターゲット非検出ビットを含む判定信号をターゲット表示部１３に送り、同様の動作を繰り返す。
【００３１】
上記のようなレーダ信号処理装置では、最大振幅値比較部１０２が、レーダ信号の平均化セル領域内の最大振幅値を取得し、その最大振幅値を除去データとして最大振幅値記憶部１０３記憶させる。そして、閾値基礎データ算出部１０４が、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から除去データに基づく最大振幅値を除去した後に、閾値基礎データを算出する。この構成により、クラッタに対応する比較的小さい振幅値が主に振幅値積分データを構成することによって、複数の比較的明るいターゲットが互いに近接する場合に、そのターゲットによる検出精度への影響を抑えることができる。これとともに、非特許文献２に示す従来のレーダ装置のような順序統計処理が不要となることにより、処理負担を軽減させることができる。
【００３２】
また、注目セルの周辺のターゲットに依存しない安定したＣＦＡＲスレッショルドを算出可能となることにより、検出漏れの発生を抑えることができ、ロバスト性を向上させることができる。
【００３３】
実施の形態２．
先の実施の形態１では、レーダ信号処理装置１００がレーダ信号の積分値から最大振幅値を除去した上で閾値基礎データを算出した。これに対して、実施の形態２では、レーダ信号処理装置１００がレーダ信号の積分値から最大振幅値を含む複数の振幅値を除去した上で振幅値基礎データを算出する。
【００３４】
図５は、この発明の実施の形態２によるレーダ信号処理装置１００を示すブロック図である。図５において、実施の形態２のレーダ信号処理装置１００は、実施の形態１における最大振幅値比較部１０２、最大振幅値記憶部１０３及び閾値基礎データ算出部１０４に代えて、それぞれＮデータ振幅値比較部２０２、Ｎデータ振幅値記憶部２０３及び閾値基礎データ算出部（Ｎデータ振幅値除去部）２０４を有している。なお、実施の形態２では、Ｎデータ振幅値比較部２０２及びＮデータ振幅値記憶部２０３が除去データ取得部２１０を構成している。
【００３５】
また、レーダ信号処理装置１００のＮデータ振幅値比較部２０２、Ｎデータ振幅値記憶部２０３及び閾値基礎データ算出部２０４は、操作盤１１から、想定ターゲット数（Ｎ）指定信号を受ける。この想定ターゲット数Ｎとは、運用の際に想定される検出ターゲット数であり、２以上の整数が用いられる。また、指定ターゲット数は、操作員によって決定される。
【００３６】
ここで、実施の形態１では、Ｎ＝２を前提として、近接（隣接）する２つのターゲットが混在して検出された場合の判定処理であった。これに対して、実施の形態２では、近接する２以上のターゲットが混在して検出された場合の判定処理である。つまり、実施の形態２では、想定ターゲット数Ｎが指定されることによって、閾値基礎データの算出処理の際に、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から、２以上のターゲットに相当する振幅値が除去される。
【００３７】
Ｎデータ振幅値比較部２０２、Ｎデータ振幅値記憶部２０３及び閾値基礎データ算出部２０４は、想定ターゲット数指定信号に応じて、振幅値取得数を設定する。この振幅値取得数とは、レーダ信号から取得する振幅値の個数である。Ｎデータ振幅値比較部２０２は、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値を測定し、振幅値の大きさをレンジに対する分解能毎に順次比較する。
【００３８】
そして、Ｎデータ振幅値比較部２０２は、振幅値の大きさを比較することによって、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値のうち、最大振幅値を含む振幅値取得数分の振幅値を、大きい順に取得する。そして、Ｎデータ振幅値比較部２０２は、取得した複数の振幅値を、Ｎデータ振幅値記憶部２０３に除去データとして記憶させる。
【００３９】
閾値基礎データ算出部２０４は、セル積分回路部１０１から振幅値積分データを受けるとともに、Ｎデータ振幅値記憶部２０３に記憶されている除去データを読み込む。また、閾値基礎データ算出部２０４は、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から、除去データに基づくＮ個の振幅値を差し引く（除去する）。これによって、閾値基礎データ算出部２０４は、レーダ信号の積分値からＮ個の振幅値を除去後の振幅積分データである修正積分データを算出する。他の構成及び動作は実施の形態１と同様である。
【００４０】
上記のようなレーダ信号処理装置では、想定ターゲットの数が２つの場合のみならず、３つ以上の場合に、それらのターゲットによる検出精度への影響を抑えることができ、実施の形態１のレーダ信号処理装置に比べて、ロバスト性をより向上させることができる。
【００４１】
なお、実施の形態１，２では、操作盤１１がターゲット表示部１３を有していた。しかしながら、この例に限るものではなく、レーダ信号処理装置１００自身がターゲット表示部を有していてもよい。
【００４２】
また、実施の形態１，２では、注目セル指定信号の注目セルと、想定ターゲット数指定信号の想定ターゲット数とが、操作員によって決定される値であった。しかしながら、注目セル及び想定ターゲット数は、この例に限るものではなく、例えば、ビームの照射方向等のレーダ装置１の動作状況や、レーダ信号処理装置１００と他の通信機器との通信状況等に応じて決定される値であってもよい。
【００４３】
さらに、実施の形態１，２では、レーダ信号処理装置１００が図１，５に示すような構成となっていたが、レーダ信号処理装置１００の構成は、この例に限るものではなく、例えば、図４に示す動作を実現可能なハードウェア構成であればよい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】この発明の実施の形態１によるレーダ信号処理装置を示すブロック図である。
【図２】一般的な信号処理方法でのターゲットの識別方式の一例を説明するための説明図である。
【図３】図１のレーダ信号処理装置によるターゲットの識別方式の一例を説明するための説明図である。
【図４】図１のレーダ信号処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態２によるレーダ信号処理装置を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４５】
１ レーダ装置、１００ レーダ信号処理装置、１０１ セル積分回路部（レーダ信号積分演算部）、１０２ 最大振幅値比較部、１０３ 最大振幅値記憶部、１０４，２０４ 閾値基礎データ算出部、１０５ 閾値算出部、１０６ ターゲット判定部、１１０，２１０ 除去データ取得部、２０２ Ｎデータ振幅値比較部、２０３ Ｎデータ振幅値記憶部。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、探知対象外のものであるクラッタを除去してターゲットを抽出するためのＣＦＡＲ(Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｆａｌｓｅ Ａｌａｒｍ Ｒａｔｅ：一定誤警報確率)機能を有するレーダ信号処理装置、及びレーダ信号処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的なレーダ信号処理装置に用いられるセルアベレージＣＦＡＲは、周辺のクラッタがある確率分布に従うと仮定することにより、ターゲットの検出を行う処理方法である（例えば、非特許文献１参照）。このセルアベレージＣＦＡＲでは、所望方向周辺の平均化セル領域内で、レーダ信号の振幅値（波高値）の平均値が算出される。そして、その平均値と所定のクラッタ分布（クラッタマップ）とに基づいて閾値としてのＣＦＡＲスレッショルドが算出され、そのＣＦＡＲスレッショルドに基づいてクラッタとターゲットとの識別が行われる。
【０００３】
しかしながら、このセルアベレージＣＦＡＲでは、レーダ装置のビームの範囲内で例えば海上の船舶群等が互いに近接し、複数の明るい信号（振幅値の大きな信号）がレーダ信号に含まれている場合、セルアベレージ領域内の信号が所定のクラッタ分布から外れることがある。このような場合には、ＣＦＡＲスレッショルドの値は、本来のＣＦＡＲスレッショルドの値よりも高い値に設定されてしまう。この結果、ターゲットとクラッタとの識別が正確に行われなくなる。そして、レーダ信号の振幅値のうち、ターゲットとしての人工物の反射によって生じた振幅値であっても、ＣＦＡＲスレッショルドに満たない場合には、検出もれが発生してしまうという問題がある。従って、複数のターゲットが互いに近接する場合には、そのターゲットによって検出精度に影響が生じてしまう。
【０００４】
このようなセルアベレージＣＦＡＲに対して、順序統計ＣＦＡＲ(ＯＳ ＣＦＡＲ：Ｏｒｄｅｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ＣＦＡＲ)が考えられている(例えば、非特許文献２参照)。この順序統計ＣＦＡＲでは、参照セル内の信号の振幅値が大きさ順に並び替えられる。そして、この並び替えられた信号の振幅値の中から代表値が決定され、その代表値に基づいてクラッタ分布が仮定されてＣＦＡＲスレッショルドが決定される。このような信号処理によって、極端に明るいターゲットによる影響が排除される可能性がある。
【０００５】
【非特許文献１】Hansen V.G. and Ward H.R., “Detection performance of the cell averaging LOG/CFAR receiver”, IEEE Trans, Aerosp. & Electron. Syst., AES-8, 5, pp.648-652, Sep. 1972
【非特許文献２】Rohling H.,“Radar CFAR thresholding in clutter and multiple target simulations”, IEEE Trans, Aerosp. & Electron. Syst., AES-19, 4, pp.608-621, Sep. 1983
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、非特許文献２に示すような順序統計ＣＦＡＲを用いた従来のレーダ信号処理装置では、全ての参照セル内の情報をメモリ又はレジスタに格納し、順序整理を実行して統計情報を算出する必要がある。このため、レーダ信号処理装置における演算規模が大きくなってしまうという問題がある。
【０００７】
また、非特許文献２に示すような順序統計ＣＦＡＲでは、参照セル内の情報の並び替えを行うものの、その順番からクラッタ分布を選択して閾値を算出するため、クラッタ分布の種類が適切に選択されていなければ、極端に明るいターゲットが混入した際に、非特許文献１に示すようなセルアベレージＣＦＡＲと同様に、正しくターゲットを識別できないことがある。
【０００８】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、複数の比較的明るいターゲットが互いに近接する場合に、そのターゲットによる検出精度への影響を抑えることができるとともに、処理負担を軽減させることができるレーダ信号処理装置、及びレーダ信号処理方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係るレーダ信号処理装置は、入力されたレーダ信号からターゲットとクラッタとを識別するものであって、入力された注目セル指定信号に基づいて決定される平均化セル領域をレーダ信号に設定して、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値を積分し振幅値積分データを算出するレーダ信号積分演算部、レーダ信号を監視し、レーダ信号の平均化セル領域内での最大振幅値を取得し、その最大振幅値を除去データとして記憶する除去データ取得部、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から除去データに基づく最大振幅値を除去して修正積分データを算出し、その修正積分データを平均化セル領域のセル数である平均化セル数で平均化してターゲットを識別するための閾値の算出用のデータである閾値基礎データを算出する閾値基礎データ算出部、閾値基礎データと所定のクラッタ分布とに基づいて閾値を算出する閾値算出部、及び算出された閾値に基づいて、レーダ信号にターゲットが含まれているか否かを判定するターゲット判定部を備えるものである。
【発明の効果】
【００１０】
この発明のレーダ信号処理装置によれば、除去データ取得部がレーダ信号の平均化セル領域内の最大振幅値を取得しその最大振幅値を除去データとして記憶し、閾値基礎データ算出部が振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から除去データに基づく最大振幅値を除去した後に閾値基礎データを算出するので、クラッタに対応する比較的小さい振幅値が主に振幅値積分データを構成することによって、複数の比較的明るいターゲットが互いに近接する場合に、そのターゲットによる検出精度への影響を抑えることができる。これとともに、非特許文献２に示す従来のレーダ装置のような順序統計処理が不要となることにより、処理負担を軽減させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、この発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１によるレーダ信号処理装置１００を示すブロック図である。
図１において、レーダ信号処理装置１００は、レーダ装置１及び操作盤１１に電気的に接続されている。レーダ装置１は、エコー（反射波）の強度に応じたレーダ信号（レーダ受信信号）と、エコーの発生位置を示すための距離及び方位角等の情報とを互いに対応付けて、レーダ信号処理装置１００及び操作盤１１に出力する。
【００１２】
操作盤１１は、操作部１２及びターゲット表示部１３を有している。操作部１２は、操作員によって操作される。ターゲット表示部１３は、例えばモニタ等である。また、操作盤１１は、注目セル指定信号（注目位置指定信号）をレーダ信号処理装置１００に出力する。この注目セル指定信号とは、レーダ信号処理装置１００による演算処理対象である注目セルを指定するための信号である。この注目セルは、操作員によって決定される。なお、この注目セルは、図２（ｂ）及び図３（ｂ）における左右方向の中心の領域である。
【００１３】
注目セルが指定されることによって、レーダ信号処理装置１００により平均化セル領域が決定される。この平均化セル領域とは、レーダ信号からターゲットとクラッタとを識別するためのレーダ信号処理装置１００の演算対象の領域である。また、平均化セル領域は、レーダ装置１の探知方向（一方向又は二方向）において、注目セルを中心とした注目セルの周囲所定数のセルである。なお、この平均化セル領域は、図２（ｂ）及び図３（ｂ）における注目セルの領域の右側及び左側にそれぞれ隣接する領域である。
【００１４】
レーダ信号処理装置１００は、レーダ信号積分演算部としてのセル積分回路部１０１、最大振幅値比較部１０２、最大振幅値記憶部１０３、閾値基礎データ算出部（最大振幅値除去部）１０４、閾値算出部１０５及びターゲット判定部１０６を有している。セル積分回路部１０１は、操作盤１１から入力された注目セル指定信号に対応する平均化セル領域を、レーダ装置１から入力されたレーダ信号に設定する。また、セル積分回路部１０１は、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値を積分し、振幅値積分データ（クラッタの積分振幅値の情報）を算出する。さらに、セル積分回路部１０１は、算出した振幅値積分データを閾値基礎データ算出部１０４に送る。
【００１５】
最大振幅値比較部１０２は、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値を監視（測定）し、振幅値の大きさをレンジに対する分解能毎に順次比較する。そして、最大振幅値比較部１０２は、振幅値の大きさを比較することによって、平均化セル領域内での最大振幅値（最大の波高値：例えば図２（ａ）及び図３（ａ）に示すＢの振幅値）を取得する。また、最大振幅値比較部１０２は、取得した最大振幅値の情報を除去データとして最大振幅値記憶部１０３に記憶させる。
【００１６】
閾値基礎データ算出部１０４は、セル積分回路部１０１から振幅値積分データを受けるとともに、最大振幅値記憶部１０３に記憶されている除去データを読み込む。また、閾値基礎データ算出部１０４は、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から、除去データに基づく最大振幅値を差し引く。即ち、閾値基礎データ算出部１０４は、レーダ信号の積分値から最大振幅値を除去する。
【００１７】
これによって、閾値基礎データ算出部１０４は、最大振幅値除去後の振幅積分データである修正積分データを算出する。また、閾値基礎データ算出部１０４は、修正積分データを閾値算出部１０５に送る。なお、最大振幅値比較部１０２及び最大振幅値記憶部１０３は、除去データ取得部１１０を構成している。
【００１８】
閾値算出部１０５は、修正積分データに基づくレーダ信号の積分値を、平均化セル領域のセル数である平均化セル数で平均化する。例えば、注目セルと平均化セル領域のセル数との総和をＸとした場合には、Ｘ−１が平均化セル数となる。そして、閾値算出部１０５は、修正積分データに基づくレーダ信号の積分値を、平均化セル数で平均化することによって、その平均の信号レベルを閾値基礎データとして算出する。この閾値基礎データとは、レーダ信号からターゲットを識別するための閾値の算出用のデータである。
【００１９】
また、閾値算出部１０５は、所定のクラッタ分布と閾値基礎データとに基づいて、閾値としてのＣＦＡＲスレッショルドを算出する。ここで、クラッタ分布とは、クラッタの統計的分布の傾向を示すクラッタの分布パターンである。このクラッタ分布は、閾値算出部１０５に予め記憶されている。また、クラッタ分布には、例えばワイブル分布や対数正規分布等が複数用いられる。
【００２０】
ターゲット判定部１０６は、閾値算出部１０５によって算出されたＣＦＡＲスレッショルドと、レーダ信号における注目セルの振幅値とを比較する。つまり、ターゲット判定部１０６は、ＣＦＡＲスレッショルドに基づいて、レーダ信号にターゲットが含まれているか否かを判定する。
【００２１】
ターゲット判定部１０６は、注目セルのレーダ信号の振幅値がＣＦＡＲスレッショルド以上である場合には、レーダ信号の注目セルにターゲットが存在すると判定し、注目セルでターゲットが検出されたことを示す検出ビットを生成する。一方、ターゲット判定部１０６は、注目セルのレーダ信号の振幅値がＣＦＡＲスレッショルド未満である場合には、注目セルにターゲットが存在しないもと判定し、注目セルでターゲットが検出されなかったことを示す非検出ビットを生成する。
【００２２】
また、ターゲット判定部１０６は、検出ビット又は非検出ビットと、注目セルの情報とを含む判定信号をターゲット表示部１３へ出力する。ターゲット表示部１３は、判定信号に基づいて、レーダ装置１の探知範囲内に存在するターゲットを表示する。
【００２３】
ここで、レーダ信号処理装置１００は、演算処理部（ＤＳＰ等）、記憶部（ＲＯＭ、ＲＡＭ及びハードディスク等）及び信号入出力部を持ったコンピュータ（図示せず）により構成することができる。レーダ信号処理装置１００のコンピュータの記憶部には、セル積分回路部１０１、最大振幅値比較部１０２、最大振幅値記憶部１０３、閾値基礎データ算出部１０４、閾値算出部１０５及びターゲット判定部１０６の機能を実現するためのプログラムが格納されている。
【００２４】
次に、図１のレーダ信号処理装置１００によるＣＦＡＲスレッショルドの算出方式の概要について説明する。図２は、一般的な信号処理方法でのターゲットの識別方式の一例を説明するための説明図である。図３は、図１のレーダ信号処理装置１００によるターゲットの識別方式の一例を説明するための説明図である。なお、ここでは、２つの明るいターゲットＡ，Ｂが、互いに近接している場合について説明する。
【００２５】
図２において、注目セルを図の中心と決めた場合の平均化セル領域は、図２（ｂ）に示すようになる。従来の信号処理方法では、この範囲内に、明るいターゲットＢが入っているため、図２（ｃ）に示すように、レーダ信号に対するＣＦＡＲスレッショルドの値（閾値）が高くなってしまう。この結果、ターゲットＡ，Ｂの振幅値よりもＣＦＡＲスレッショルドが高くなってしまい、図２（ｄ）に示すように、単独であれば検出されるはずのターゲットＡ，Ｂがレーダ信号処理装置１００によって検出されない。
【００２６】
これに対して、レーダ信号処理装置１００では、レーダ信号の積分値から最大振幅値を除去した上で、ＣＦＡＲスレッショルドを算出しているため、図３（ｃ）に示すように、ＣＦＡＲスレッショルドの増大が抑制される。これによって、ターゲットＡ，Ｂの振幅値が、ＣＦＡＲスレッショルド以上となる。この結果、ターゲットＡ，Ｂが、図３（ｄ）に示すように、レーダ信号処理装置１００によって検出される。
【００２７】
次に、動作について説明する。図４は、図１のレーダ信号処理装置１００の動作を示すフローチャートである。図４において、レーダ信号処理装置１００は、操作盤１１からの注目セル指定信号により、レーダ信号に対して、平均化セル領域を設定する（ステップＳ１０１）。そして、レーダ信号処理装置１００は、平均化セル領域内のレーダ信号の振幅値を積分する（ステップＳ１０２）。
【００２８】
また、レーダ信号処理装置１００は、レーダ信号の平均化セル領域内における最大振幅値を取得するとともに、その最大振幅値を除去データとして記憶する（ステップＳ１０３）。そして、レーダ信号処理装置１００は、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から除去データに基づく最大振幅値を除去し、修正積分データを算出する（ステップＳ１０４）。この後、レーダ信号処理装置１００は、修正積分データに基づくレーダ信号の積分値を平均化して閾値基礎データを算出し、閾値基礎データ及びクラッタ分布に基づいてＣＦＡＲスレッショルドを算出する（ステップＳ１０５）。
【００２９】
そして、レーダ信号処理装置１００は、レーダ信号の注目セルにおいてＣＦＡＲスレッショルド以上の振幅値が存在するか否かを確認する（ステップＳ１０６）。このときに、レーダ信号処理装置１００は、ＣＦＡＲスレッショルド以上の振幅値が存在することを確認した場合には、ターゲットを検出したと判定し、ターゲット検出ビットを生成する（ステップＳ１０７）。そして、レーダ信号処理装置１００は、ターゲット検出ビットを含む判定信号をターゲット表示部１３に送り、以降、同様の動作を繰り返す。
【００３０】
一方、レーダ信号処理装置１００は、レーダ信号の注目セルにおいてＣＦＡＲスレッショルド以上の振幅値が存在しないことを確認した場合には（ステップＳ１０６のＮＯ方向）、ターゲットを検出していない（非検出である）と判定し、ターゲット非検出ビットを生成する（ステップＳ１０８）。そして、レーダ信号処理装置１００は、ターゲット非検出ビットを含む判定信号をターゲット表示部１３に送り、同様の動作を繰り返す。
【００３１】
上記のようなレーダ信号処理装置では、最大振幅値比較部１０２が、レーダ信号の平均化セル領域内の最大振幅値を取得し、その最大振幅値を除去データとして最大振幅値記憶部１０３記憶させる。そして、閾値基礎データ算出部１０４が、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から除去データに基づく最大振幅値を除去した後に、閾値基礎データを算出する。この構成により、クラッタに対応する比較的小さい振幅値が主に振幅値積分データを構成することによって、複数の比較的明るいターゲットが互いに近接する場合に、そのターゲットによる検出精度への影響を抑えることができる。これとともに、非特許文献２に示す従来のレーダ装置のような順序統計処理が不要となることにより、処理負担を軽減させることができる。
【００３２】
また、注目セルの周辺のターゲットに依存しない安定したＣＦＡＲスレッショルドを算出可能となることにより、検出漏れの発生を抑えることができ、ロバスト性を向上させることができる。
【００３３】
実施の形態２．
先の実施の形態１では、レーダ信号処理装置１００がレーダ信号の積分値から最大振幅値を除去した上で閾値基礎データを算出した。これに対して、実施の形態２では、レーダ信号処理装置１００がレーダ信号の積分値から最大振幅値を含む複数の振幅値を除去した上で振幅値基礎データを算出する。
【００３４】
図５は、この発明の実施の形態２によるレーダ信号処理装置１００を示すブロック図である。図５において、実施の形態２のレーダ信号処理装置１００は、実施の形態１における最大振幅値比較部１０２、最大振幅値記憶部１０３及び閾値基礎データ算出部１０４に代えて、それぞれＮデータ振幅値比較部２０２、Ｎデータ振幅値記憶部２０３及び閾値基礎データ算出部（Ｎデータ振幅値除去部）２０４を有している。なお、実施の形態２では、Ｎデータ振幅値比較部２０２及びＮデータ振幅値記憶部２０３が除去データ取得部２１０を構成している。
【００３５】
また、レーダ信号処理装置１００のＮデータ振幅値比較部２０２、Ｎデータ振幅値記憶部２０３及び閾値基礎データ算出部２０４は、操作盤１１から、想定ターゲット数（Ｎ）指定信号を受ける。この想定ターゲット数Ｎとは、運用の際に想定される検出ターゲット数であり、２以上の整数が用いられる。また、指定ターゲット数は、操作員によって決定される。
【００３６】
ここで、実施の形態１では、Ｎ＝２を前提として、近接（隣接）する２つのターゲットが混在して検出された場合の判定処理であった。これに対して、実施の形態２では、近接する２以上のターゲットが混在して検出された場合の判定処理である。つまり、実施の形態２では、想定ターゲット数Ｎが指定されることによって、閾値基礎データの算出処理の際に、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から、２以上のターゲットに相当する振幅値が除去される。
【００３７】
Ｎデータ振幅値比較部２０２、Ｎデータ振幅値記憶部２０３及び閾値基礎データ算出部２０４は、想定ターゲット数指定信号に応じて、振幅値取得数を設定する。この振幅値取得数とは、レーダ信号から取得する振幅値の個数である。Ｎデータ振幅値比較部２０２は、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値を測定し、振幅値の大きさをレンジに対する分解能毎に順次比較する。
【００３８】
そして、Ｎデータ振幅値比較部２０２は、振幅値の大きさを比較することによって、レーダ信号の平均化セル領域内の振幅値のうち、最大振幅値を含む振幅値取得数分の振幅値を、大きい順に取得する。そして、Ｎデータ振幅値比較部２０２は、取得した複数の振幅値を、Ｎデータ振幅値記憶部２０３に除去データとして記憶させる。
【００３９】
閾値基礎データ算出部２０４は、セル積分回路部１０１から振幅値積分データを受けるとともに、Ｎデータ振幅値記憶部２０３に記憶されている除去データを読み込む。また、閾値基礎データ算出部２０４は、振幅値積分データに基づくレーダ信号の積分値から、除去データに基づくＮ個の振幅値を差し引く（除去する）。これによって、閾値基礎データ算出部２０４は、レーダ信号の積分値からＮ個の振幅値を除去後の振幅積分データである修正積分データを算出する。他の構成及び動作は実施の形態１と同様である。
【００４０】
上記のようなレーダ信号処理装置では、想定ターゲットの数が２つの場合のみならず、３つ以上の場合に、それらのターゲットによる検出精度への影響を抑えることができ、実施の形態１のレーダ信号処理装置に比べて、ロバスト性をより向上させることができる。
【００４１】
なお、実施の形態１，２では、操作盤１１がターゲット表示部１３を有していた。しかしながら、この例に限るものではなく、レーダ信号処理装置１００自身がターゲット表示部を有していてもよい。
【００４２】
また、実施の形態１，２では、注目セル指定信号の注目セルと、想定ターゲット数指定信号の想定ターゲット数とが、操作員によって決定される値であった。しかしながら、注目セル及び想定ターゲット数は、この例に限るものではなく、例えば、ビームの照射方向等のレーダ装置１の動作状況や、レーダ信号処理装置１００と他の通信機器との通信状況等に応じて決定される値であってもよい。
【００４３】
さらに、実施の形態１，２では、レーダ信号処理装置１００が図１，５に示すような構成となっていたが、レーダ信号処理装置１００の構成は、この例に限るものではなく、例えば、図４に示す動作を実現可能なハードウェア構成であればよい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】この発明の実施の形態１によるレーダ信号処理装置を示すブロック図である。
【図２】一般的な信号処理方法でのターゲットの識別方式の一例を説明するための説明図である。
【図３】図１のレーダ信号処理装置によるターゲットの識別方式の一例を説明するための説明図である。
【図４】図１のレーダ信号処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態２によるレーダ信号処理装置を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４５】
１ レーダ装置、１００ レーダ信号処理装置、１０１ セル積分回路部（レーダ信号積分演算部）、１０２ 最大振幅値比較部、１０３ 最大振幅値記憶部、１０４，２０４ 閾値基礎データ算出部、１０５ 閾値算出部、１０６ ターゲット判定部、１１０，２１０ 除去データ取得部、２０２ Ｎデータ振幅値比較部、２０３ Ｎデータ振幅値記憶部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたレーダ信号からターゲットとクラッタとを識別するレーダ信号処理装置であって、
入力された注目セル指定信号に基づいて決定される平均化セル領域を前記レーダ信号に設定して、前記レーダ信号の前記平均化セル領域内の振幅値を積分し振幅値積分データを算出するレーダ信号積分演算部、
前記レーダ信号を監視し、前記レーダ信号の前記平均化セル領域内での最大振幅値を取得し、その最大振幅値を除去データとして記憶する除去データ取得部、
前記振幅値積分データに基づく前記レーダ信号の積分値から前記除去データに基づく最大振幅値を除去して修正積分データを算出し、その修正積分データを前記平均化セル領域のセル数である平均化セル数で平均化して前記ターゲットを識別するための閾値の算出用のデータである閾値基礎データを算出する閾値基礎データ算出部、
前記閾値基礎データと所定のクラッタ分布とに基づいて前記閾値を算出する閾値算出部、及び
算出された前記閾値に基づいて、前記レーダ信号に前記ターゲットが含まれているか否かを判定するターゲット判定部
を備えることを特徴とするレーダ信号処理装置。
【請求項２】
前記除去データ取得部は、入力された想定ターゲット数指定信号に基づいて、前記レーダ信号から取得する振幅値の個数である振幅値取得数を設定し、前記レーダ信号の平均化セル領域内での前記振幅値取得数分の振幅値を、前記最大振幅値を含めて大きい順に取得して、その取得した複数の振幅値を前記除去データとして記憶し、
前記閾値基礎データ算出部は、前記振幅値積分データに基づく前記レーダ信号の積分値から、前記除去データに基づく前記複数の振幅値を除去して前記修正積分データを算出する
ことを特徴とする請求項１記載のレーダ信号処理装置。
【請求項３】
入力されたレーダ信号からターゲットとクラッタとを識別するレーダ信号処理方法であって、
入力された注目セル指定信号に基づいて決定される平均化セル領域を前記レーダ信号に設定して、前記レーダ信号の前記平均化セル領域内の振幅値を積分し振幅値積分データを算出するステップ、
前記レーダ信号を監視し、前記レーダ信号の前記平均化セル領域内での最大振幅値を除去データとして取得するステップ、
前記振幅値積分データに基づく前記レーダ信号の積分値から前記除去データに基づく最大振幅値を除去して修正積分データを算出し、その修正積分データを前記平均化セル領域のセル数である平均化セル数で平均化して前記ターゲットを識別するための閾値の算出用のデータである閾値基礎データを算出するステップ、
前記閾値基礎データと所定のクラッタ分布とに基づいて前記閾値を算出するステップ、及び
算出された前記閾値に基づいて、前記レーダ信号に前記ターゲットが含まれているか否かを判定するステップ
を含むことを特徴とするレーダ信号処理方法。
【請求項１】
入力されたレーダ信号からターゲットとクラッタとを識別するレーダ信号処理装置であって、
入力された注目セル指定信号に基づいて決定される平均化セル領域を前記レーダ信号に設定して、前記レーダ信号の前記平均化セル領域内の振幅値を積分し振幅値積分データを算出するレーダ信号積分演算部、
前記レーダ信号を監視し、前記レーダ信号の前記平均化セル領域内での最大振幅値を取得し、その最大振幅値を除去データとして記憶する除去データ取得部、
前記振幅値積分データに基づく前記レーダ信号の積分値から前記除去データに基づく最大振幅値を除去して修正積分データを算出し、その修正積分データを前記平均化セル領域のセル数である平均化セル数で平均化して前記ターゲットを識別するための閾値の算出用のデータである閾値基礎データを算出する閾値基礎データ算出部、
前記閾値基礎データと所定のクラッタ分布とに基づいて前記閾値を算出する閾値算出部、及び
算出された前記閾値に基づいて、前記レーダ信号に前記ターゲットが含まれているか否かを判定するターゲット判定部
を備えることを特徴とするレーダ信号処理装置。
【請求項２】
前記除去データ取得部は、入力された想定ターゲット数指定信号に基づいて、前記レーダ信号から取得する振幅値の個数である振幅値取得数を設定し、前記レーダ信号の平均化セル領域内での前記振幅値取得数分の振幅値を、前記最大振幅値を含めて大きい順に取得して、その取得した複数の振幅値を前記除去データとして記憶し、
前記閾値基礎データ算出部は、前記振幅値積分データに基づく前記レーダ信号の積分値から、前記除去データに基づく前記複数の振幅値を除去して前記修正積分データを算出する
ことを特徴とする請求項１記載のレーダ信号処理装置。
【請求項３】
入力されたレーダ信号からターゲットとクラッタとを識別するレーダ信号処理方法であって、
入力された注目セル指定信号に基づいて決定される平均化セル領域を前記レーダ信号に設定して、前記レーダ信号の前記平均化セル領域内の振幅値を積分し振幅値積分データを算出するステップ、
前記レーダ信号を監視し、前記レーダ信号の前記平均化セル領域内での最大振幅値を除去データとして取得するステップ、
前記振幅値積分データに基づく前記レーダ信号の積分値から前記除去データに基づく最大振幅値を除去して修正積分データを算出し、その修正積分データを前記平均化セル領域のセル数である平均化セル数で平均化して前記ターゲットを識別するための閾値の算出用のデータである閾値基礎データを算出するステップ、
前記閾値基礎データと所定のクラッタ分布とに基づいて前記閾値を算出するステップ、及び
算出された前記閾値に基づいて、前記レーダ信号に前記ターゲットが含まれているか否かを判定するステップ
を含むことを特徴とするレーダ信号処理方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１０−１０７４５５（Ｐ２０１０−１０７４５５Ａ）
【公開日】平成２２年５月１３日（２０１０．５．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２８１９０６（Ｐ２００８−２８１９０６）
【出願日】平成２０年１０月３１日（２００８．１０．３１）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年５月１３日（２０１０．５．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１０月３１日（２００８．１０．３１）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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