レーダ装置
【課題】 到来方向推定処理において、分解能を高めるために過去情報を用いると、演算量が莫大に増加する問題がある。
【解決手段】 アレイ状の受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、複数の前記ビート信号に基づき相関行列を演算する相関行列演算手段と、複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記記憶手段に記憶された所定時間前の複数の相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し加算相関行列群として出力する加算手段と、前記ビート信号を用いて所定条件を満たす周波数を検出する検出手段と、前記加算相関行列群の中から、前記周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出行列を用いて前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算する。
【解決手段】 アレイ状の受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、複数の前記ビート信号に基づき相関行列を演算する相関行列演算手段と、複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記記憶手段に記憶された所定時間前の複数の相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し加算相関行列群として出力する加算手段と、前記ビート信号を用いて所定条件を満たす周波数を検出する検出手段と、前記加算相関行列群の中から、前記周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出行列を用いて前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送信波を照射し、送信波に対する反射波を複数の受信手段により受信した際に、その反射波に基づいて、検出対象物体を検出するレーダ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
障害物との距離や方向を検出するレーダ装置がある。このレーダ装置の１つとして、連続的に周波数を変調した送信波を検出対象物体（以下、物標）に対して送信し、物標からの反射波を受信して物標との距離や相対速度を検出するＦＭＣＷレーダが知られている。
【０００３】
また、物標の方向を検出する方法としては、送信波出力手段を機械的に回動して送信波を走査し物標の方向を検出するものだけではなく、送信波出力手段を固定したまま送信波を出力し、アレイ状のアンテナにより受信した受信信号をディジタル信号処理することによって物標の方向を検出するＤＢＦ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｂｅａｍ Ｆｏｒｍｉｎｇ）がある。ＤＢＦとはアレイ状のアンテナそれぞれから得た各受信信号から角度スペクトラムを生成し、その角度スペクトラムのピークを検出することで物標の方向を推定する方法である。ＤＢＦとしては、図１０（ａ）から（ｂ）に示すようにアレイ状のアンテナそれぞれから得た各受信信号のある時刻における振幅をつなぎ角度スペクトラムを生成するビームフォーマ法が知られている。また、ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔｉｐｌｅ ＳＩｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）法などの高分解能到来方向推定処理などがある。
【０００４】
高分解能到来方向推定処理のアルゴリズムは、相関行列を演算し、各相関行列を固有値展開し、各固有ベクトルから各角度スペクトラムを演算し、各角度スペクトラムから物標の方向を演算するものである。
【０００５】
特に、特開平１１−１３３１４２号公報に示される技術では、ＦＭＣＷレーダの受信信号に対してビームフォーマ法を行うことで、物標の方向を検出している。また、この文献に示される技術の一つは、受信波の全周波数にビームフォーマ法を行うのではなく、受信信号にＦＦＴを施して得た距離パワースペクトルのピーク周波数のみにビームフォーマ法を実施することで物標の方向を検出するための演算量を削減している。
【特許文献１】特開平１１−１３３１４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特開平１１−１３３１４２号公報の技術に代表されるビームフォーマ法を実施する方法は、分解能がアレイ状のアンテナ数に依存する。すなわち、この方法を用いて高い分解能を得るには、装置を大型化する必要があるという問題があった。
【０００７】
一方、ＭＵＳＩＣ法などの高分解能到来方向推定処理は、アンテナの数を増やすことなく高い分解能を得ることができる。これらの到来方向推定処理において、時間方向に受信信号を積算しノイズの影響を打ち消すことは、分解能をさらに高めるために有効である。時間方向に受信信号を積算するには、所定周期でレーダの制御処理が行われ角度スペクトラムが得られたとき、次回制御処理において次回角度スペクトラムと今回角度スペクトラムとを加算すれば良い。しかし、物標が移動する場合は、今回の物標までの距離を表す周波数と、次回の物標までの距離を表す周波数とが異なる。このため、次回角度スペクトラムと今回角度スペクトラムとを加算するには、１回の制御処理毎に、各アンテナのビート信号の全周波数に対して推定処理を行い、処理結果である角度スペクトラムをメモリに保存する必要がある。角度スペクトラムを導出するためには多数回の演算を伴う固有値展開を行う必要があるため、全周波数の角度スペクトラムを演算するには、限られた周波数の角度スペクトラムのみを演算する場合に比べて、莫大な演算量が必要となる。すなわち高分解能到来方向推定処理を用いた場合、高い分解能を得るには、莫大な演算量の増加が避けられなかった。
【０００８】
本発明はこれらの問題に鑑み、全周波数の角度スペクトラムを演算する場合のように演算量を莫大に増加させることなく、高い分解能をなすレーダ装置の提供を目的とする。
【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請求項１に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、送信手段と、アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記記憶手段に記憶された所定時間前の複数の相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１０】
到来方向推定処理は、ｎ個のビート信号（ｎは２以上の自然数）からｍ個の相関行列（ｍは２以上の自然数）を算出し、各相関行列の各固有ベクトルから角度スペクトラムを得るものである。上記構成は、ｎ個の受信信号に対して送信信号の一部をミキシングしてｎ個のビート信号を生成し、これらのビート信号を用いて物標の存在する位置（周波数）を推定しておき、物標の推定位置周辺の角度スペクトラムを演算する。また、前回処理における相関行列と、現在の相関行列とを加算することで、ノイズを抑制することができる。なお、演算量について述べると、例えばＭＵＳＩＣ法の場合には、相関行列を導出するための演算量は、固有ベクトルおよびＭＵＳＩＣスペクトラムの導出に必要な演算量の１／１３程度である。このため、ノイズを抑制するために、全相関行列から各固有ベクトルおよび角度スペクトラムを演算し次回処理に用いる方法に対して、全相関行列のみを保存し次回処理に用いる方法は大幅に演算量の増加を防ぐことができる。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、送信手段と、アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、所定時間前の処理において演算された複数の加算相関行列をメモリから読み出す読み出し手段と、前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記読み出し手段に読み出された所定時間前の複数の加算相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群をメモリに記憶する記憶手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１２】
加算相関行列群を演算する際に、前回処理時の加算相関行列群を用いることで、前回処理時の相関行列だけではなく、さらに過去の相関行列情報を用いることができる。これにより、請求項１の構成に比べてさらにノイズを抑制することができる。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、送信手段と、アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記相関行列演算手段により演算された複数の前記相関行列の中から、前記検出手段により検出された周波数に対応する相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列と、前記記憶手段に記憶された前記周波数に対応する所定時間前の相関行列とを加算した加算抽出行列として出力する加算手段と、前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、前記加算手段により出力された前記加算抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１４】
このように、特定条件を満たす周波数を検出することで、物標の角度情報が存在していると推定される相関行列を抽出し、この相関行列と前回処理の相関行列とを加算することでノイズを抑制する。請求項１の構成は、物標の角度情報が存在していると推定される相関行列だけでなく全相関行列を前回処理の相関行列に加算処理し、各々加算相関行列を求め、その加算相関行列の中から特定条件を満たす周波数に対応する行列を抽出していた。しかし、本請求項３の構成では、特定条件を満たす周波数に対応する相関行列のみに、加算処理を行うため、請求項１の構成に比べて演算量を少なくすることができる。
【００１５】
請求項４に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記記憶手段に記憶された所定時間前の複数の相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１６】
請求項５に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、所定時間前の処理において演算された複数の加算相関行列をメモリから読み出す読み出し手段と、前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記読み出し手段に読み出された所定時間前の複数の加算相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群をメモリに記憶する記憶手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１７】
請求項６に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記相関行列演算手段により演算された複数の前記相関行列の中から、前記検出手段により検出された周波数に対応する相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列と、前記記憶手段に記憶された前記周波数に対応する所定時間前の相関行列とを加算した加算抽出行列として出力する加算手段と、前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、前記加算手段により出力された前記加算抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１８】
請求項４から請求項６の構成は、請求項１から請求項３の構成に対して、送信手段がアレイ状であり、受信手段がアレイ状でなくても良い点で異なる。しかし、複数の送信波を用いて、複数のビート信号を生成することができるため、実施例４は実施例１と、実施例５は実施例２と、実施例６は実施例３と同様の効果を得ることができる。
【００１９】
請求項７に記載の発明は、前記加算相関行列は、前記相関行列と前記所定時間前の相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする。
【００２０】
これにより、加算相関行列に占める、現在の相関行列と前回の相関行列の重みを調整することができる。例えば、前記加算相関行列の導出式が、現在の相関行列×（１．０−重み付け係数）＋前回の相関行列×重み付け係数である場合、重み付け係数を０．５とした場合は、重み付け係数を０．９とした場合に比べて、現在の相関行列の値を加算相関行列に大きく反映することができる。一方、現在の相関行列に大きなノイズが含まれている場合には、ノイズが含まれていない場合に比べて重み付け係数を大きくして前回の相関行列に積算することで、このノイズの影響を少なくすることができる。
【００２１】
請求項８に記載の発明は、前記加算相関行列は、前記相関行列と前記所定時間前の加算相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする。
【００２２】
これにより、加算相関行列に占める、現在の相関行列と前回の加算相関行列の重みを調整することができる。例えば、重み付け係数を０．５とし前回の加算相関行列に積算した場合は、重み付け係数を０．９とし前回の加算相関行列に積算した場合に比べて、現在の相関行列の値を加算相関行列に大きく反映することができる。一方、現在の相関行列に大きなノイズが含まれている場合には、ノイズが含まれていない場合に比べて重み付け係数を大きくして前回の加算相関行列に積算することで、このノイズの影響を少なくすることができる。
【００２３】
また、第一重み付け係数を０．４として前回の加算相関行列に乗算し、第二重み付け係数を０．６（＝１−０．４）として今回の抽出行列に乗算し、重み付け係数を乗算した両行列を加算し加算相関行列としても良い。このように、第一重み付け係数と第二重み付け係数との合計値が１．０であるなら、加算相関行列の値を、今回の相関行列の値や前回の加算相関行列の値と、同程度のレンジにすることができる。
【００２４】
請求項９に記載の発明は、前記加算抽出行列は、前記抽出行列と前記所定時間前の相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする。
【００２５】
これにより、加算抽出行列に占める、現在の抽出行列と前回の相関行列の重みを調整することができる。例えば、重み付け係数を０．５とし前回の相関行列に積算した場合は、重み付け係数を０．９とし前回の相関行列に積算した場合に比べて、現在の抽出行列の値を加算抽出行列に大きく反映することができる。一方、現在の抽出行列に大きなノイズが含まれている場合には、ノイズが含まれていない場合に比べて重み付け係数を大きくして前回の相関行列に積算することで、このノイズの影響を少なくすることができる。
【００２６】
また、第一重み付け係数を０．４として前回の相関行列に積算し、第二重み付け係数を０．６（＝１−０．４）として今回の抽出行列に積算し、重み付け係数を積算した両行列を加算し加算抽出行列としても良い。このように、第一重み付け係数と第二重み付け係数との合計値が１．０であるなら、加算抽出行列の値を、今回の抽出行列の値や前回の相関行列の値と、同程度のレンジにすることができる。
【００２７】
請求項１０に記載の発明は、前記記憶手段は、前記相関行列群の一部だけを保存し、前記加算手段は、前記記憶手段に記憶されていない相関行列を、前記記憶手段に記憶されている相関行列を用いて推定することを特徴とする。
【００２８】
これにより相関行列群の記憶に必要なメモリ容量を削減することができる。
【００２９】
請求項１１に記載の発明は、前記記憶手段は、前記加算相関行列群の一部だけを保存し、前記加算手段は、前記記憶手段に記憶されていない加算相関行列を、前記記憶手段に記憶されている加算相関行列を用いて推定することを特徴とする。
【００３０】
これにより加算相関行列群の記憶に必要なメモリ容量を削減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、実施例１から実施例４を用いて、本発明を実施するための最良の形態を述べる。
【００３２】
〔実施例１〕
図１から図５を用いて実施例１について説明する。
【００３３】
図１は、レーダ装置の機器構成を表す。レーダ装置は、送信波を出力する送信用アンテナ（１１）と、物標に反射した反射波とノイズからなる受信波を受信するアレイ状に配置された複数の受信用アンテナ（１２）とを備える。送信用アンテナ（１１）は、発振器（１５）により生成された所定周期の周波数を持つアナログ送信信号を、送信波に変換し出力する。発振器（１５）が出力するアナログ送信信号は、Ｄ／Ａ変換器（１６）により変換されたマイコン（１８）が出力したディジタル送信信号である。また、各受信用アンテナ（１２）が受信した受信波は、受信用アンテナ（１２）毎にアナログ受信信号に変換される。各アナログ受信信号は、高周波スイッチ（１３）によって極めて短い時間間隔で切り替えられながらミキサ（１４）に入力される。ミキサ（１４）では、各受信用アンテナのアナログ受信信号とアナログ送信信号とをミキシングして、各受信用アンテナ（１２）のビート信号を生成する。さらに、生成された各受信用アンテナ（１２）のビート信号は、Ａ／Ｄ変換器（１７）でディジタル受信信号に変換された後、マイコン（１８）に入力される。また、マイコン（１８）は、スイッチ制御器（１９）を通じて高周波スイッチ（１３）を制御するとともに、タイマ（２０）を用いてＡ／Ｄ変換器（１７）のサンプル時間を制御する。また、マイコン（１８）は、メモリ（２１）を備えている。
【００３４】
以下、マイコン（１８）で行う物標との距離の演算と、物標の方向の演算について説明する。
【００３５】
図２および図３を用いて、物標との距離を演算する処理について述べる。図２は、アレイ状に配置された複数個の受信用アンテナ（１２ａ〜ｃ）と、同一の送信波による反射波が受信用アンテナ（１２ａ〜ｃ）に入力されている様子を表す。この図２に示すように、各受信用アンテナ（１２ａ〜ｃ）は、互いに予め設定した距離間隔ｄで設置されている。一方、レーダ装置より出力される変調された送信波が物標に反射してレーダ装置に戻ってくるまでの距離に応じた時間遅れと相対速度に相当する周波数偏移が発生する。すなわち、レーダ装置と物標との距離が遠いほど受信信号は送信信号に比べて大きく位相が遅れる。この特性を用いれば、物標との距離や相対速度を検出することができる。そこで、図３に示すように、受信信号の周波数と送信信号の周波数の差分をビート信号として演算する。なお、図３の縦軸は周波数、横軸は時間とする。ここでは、送信信号の周波数が増加する区間を上昇区間とし、この時のビート信号の周波数をＢｕとする。同様に、送信信号の周波数が減少する区間を下降区間とし、この時のビート信号の周波数をＢｄとする。図２のように、受信用アンテナ１（１２ａ）、受信用アンテナ２（１２ｂ）、受信用アンテナｎ（１２ｃ）などからなるｎ個の受信用アンテナを備えるとき、受信用アンテナｈ（ｈは１≦ｈ≦ｎの自然数）の受信信号から生成される上昇区間におけるビート信号（Ｂｕｈ）と下降区間におけるビート信号（Ｂｄｈ）からなる２種類のビート信号が、ｎ個のアンテナ毎に生成される。すなわちビート信号の総数はｎ×２種類である。これらのビート信号を用いて、物標との距離はＲ＝（Ｃ・Ｔ／（４・ΔＦ））・（Ｂｕｈ＋Ｂｄｈ）（式１）、相対速度はＶ＝（Ｃ／（４・ｆ０））・（Ｂｕｈ−Ｂｄｈ）（式２）と表すことができる。ただし、Ｃは光速、Δｆは周波数の変動幅、ｆ０はΔｆの中心、ｈは受信用アンテナ（１２）のアンテナ番号とする。
【００３６】
次に、物標の方向を演算する処理について述べる。この処理は、マイコン（１８）により所定周期毎（ｔ秒間隔）に実行されるものである。
【００３７】
まず、図４（ａ）のようなｎ種類の受信信号に対して得たｎ×２種類のビート信号（Ｂｕｈ，Ｂｄｈ）に対してＦＦＴを実施し、図４（ｂ）のようなＦＦＴビート信号（Ｂｆｕｈ，Ｂｆｄｈ）を得る。なお、図４（ｂ）には各受信用アンテナ（１２ａ〜ｃ）から得た、ＦＦＴ後の上昇区間におけるビート信号（Ｂｆｕ１，Ｂｆｕ２，Ｂｆｕｎ）のみを例示している。
【００３８】
次に、各ＦＦＴビート信号を用いて相関行列を生成する。例えば、図４（ｂ）の場合には、ｍ個の相関行列が演算される。このとき、ｆｉの周波数における相関行列をＲ（ｆｉ）とする（２≦ｉ≦ｍ）。以下、相関行列Ｒ（ｆ１）からＲ（ｆｍ）までをまとめて相関行列群と呼ぶ。また、ｎ個のアンテナを用いた場合、相関行列はｎ行ｎ列となる。
【００３９】
一方、図５のフローチャートを用いて後述するように、前回の処理すなわちｔ秒前に生成された各相関行列に所定の係数をかけ、今回処理において生成された各相関行列と加算することで、各々加算相関行列を演算する。これらの加算相関行列群は、過去情報である前回処理における相関行列を用いて現在の受信信号より生成した相関行列からノイズ成分をある程度抑制したものである。
【００４０】
以下では、高精度のＭＵＳＩＣスペクトラム、すなわち高い分解能を得つつ、演算量を抑制する方法について述べる。まず、図４（ｂ）のようなＦＦＴが施された上昇区間における各受信用アンテナのビート信号Ｂｆｕ１からＢｆｕｎを合計することで、図４（ｃ）のようなノイズを抑制した上昇区間における加算ビート信号Ｂｆｕ０を得る。同様に、ＦＦＴが施された下降区間における各受信用アンテナのビート信号Ｂｆｄ１からＢｆｄｎを合計することで、ノイズを抑制した下降区間における加算ビート信号Ｂｆｄ０を得る。各受信信号に、物標からの反射波が含まれている場合、両加算ビート信号（Ｂｆｕ０，Ｂｆｄ０）には信号強度のピークが存在する。そこで、このピークが発生する周波数を特定し、前述の加算相関行列群の中から、このピーク周波数における加算相関行列を抽出し、これを抽出行列とする。図４（ｃ）の場合には、周波数ｆｐでピークが存在しているため、相関行列Ｒ（ｆｐ）と係数をかけた前回の相関行列Ｒ（ｆｐ）’との合計値である加算相関行列Ｕ（ｆｐ）が、抽出行列となる。
【００４１】
図５のフローチャートを用いて、マイコン（１８）が実行する処理について述べる。なお、以下の処理は、時間間隔ｔ毎に割り込み処理として実行され、受信用アンテナ数はｎ個であるとする。
【００４２】
ステップＳ５０１で、上昇区間および下降区間における計ｎ×２種類のビート信号を取得する。ステップＳ５０１より続くステップＳ５０２では、ｎ×２種類のビート信号それぞれにＦＦＴを実施し、ｎ×２種類のＦＦＴビート信号（Ｂｆｕｈ，Ｂｆｄｈ）を生成する。ステップＳ５０２より続くステップＳ５０３では、ｎ種類の上昇区間のＦＦＴビート信号を合計して上昇区間加算ビート信号Ｂｆｕ０と、ｎ種類の下降区間のＦＦＴビート信号を合計して下降区間加算ビート信号Ｂｆｄ０とを生成する。ステップＳ５０３より続くステップＳ５０４では、上昇区間加算ビート信号Ｂｆｕ０および下降区間加算ビート信号Ｂｆｄ０のそれぞれからピーク周波数ｆｐを検出する。ステップＳ５０４より続くステップＳ５０５では、ステップＳ５０２で生成した計ｎ×２種類のＦＦＴビート信号から、ｍ個の相関行列Ｒ（ｆｉ）を演算する。ステップＳ５０５より続くステップＳ５０６では、各相関行列Ｒ（ｆｉ）に重み付け係数（１−ｋ）を乗算したものと、前回のループ処理時（ｔ秒前）の前回処理における各相関行列Ｒｏ（ｆｉ）に重み付け係数ｋを乗算したものとを加算し、加算相関行列群Ｕ（ｆｉ）として出力する。重み付け係数は０．０から１．０の間の固定値である。ステップＳ５０６より続くステップＳ５０７では、ステップＳ５０４で検出したピーク周波数ｆｐに対応する加算相関行列Ｕ（ｆｐ）を抽出行列Ｃ（ｆｐ）として抽出する。ステップＳ５０７より続くステップＳ５０８では、抽出行列Ｃ（ｆｐ）を固有値展開する。ステップＳ５０８より続くステップＳ５０９では、前段のステップＳ５０８において演算した抽出行列Ｃ（ｆｐ）の固有ベクトルを用いて、ＭＵＳＩＣスペクトラムを演算する。ステップＳ５０９より続くステップＳ５１０では、ＭＵＳＩＣスペクトラムに基づき物標の方向を演算する。ステップＳ５１０より続くステップＳ５１１では、ステップＳ５０５において演算した相関行列群Ｒ（ｆｉ）を次回処理に使用するためにＲｏ（ｆｉ）としてメモリ（２１）に保存する。ステップＳ５１１より続くステップＳ５１２では、上昇区間加算ビート信号Ｂｆｕ０の信号強度とこの上昇区間における物標の方向と、下降区間加算ビート信号Ｂｆｄ０の信号強度とこの下降区間における物標の方向とを用いて、物標のペアマッチを行い物標までの距離と相対速度を演算する。ステップＳ５１２が終了した後、処理はステップＳ５０１へ戻る。
【００４３】
本レーダ装置は、今回処理および次回処理において使用するために複数の相関行列を演算、保存し、前回処理において演算された複数の相関行列と今回処理で演算された複数の相関行列とを合計してノイズを抑制し、複数の加算相関行列とした。さらに、各受信信号から得た各ビート信号の合計値から物標の存在を示すピークが発生する周波数を特定し、この周波数に対応した加算相関行列を抽出してＭＵＳＩＣスペクトラムを生成した。これにより、本レーダ装置は、ピーク周波数の加算相関行列のみを固有値展開しＭＵＳＩＣスペクトラムを得るため、加算相関行列群に含まれる全加算相関行列のそれぞれにつき固有値展開しＭＵＳＩＣスペクトラムを得る場合に比べて処理する演算量が非常に少ない。
【００４４】
ここで、図６を用いて、過去情報の保存形態を、相関行列とした理由とその効果について説明する。図６は、アンテナ数がｎであり、ある１周波数において、過去情報の保存形態を全相関行列群、全相関行列群の固有ベクトル、全ＭＵＳＩＣスペクトラムとした場合の実数と実数（Ｒ±Ｒ）の加減算、実数と実数の乗算（Ｒ×Ｒ）からなる必要演算量を表している。必要演算量とは、ＦＦＴビート信号から各保存形態に変換するまでに必要な演算の回数である。例えば、ＦＦＴビート信号から相関行列を算出するには５００回の加減算と５００回の乗算を行う必要がある。同様にＦＦＴビート信号から相関行列の固有ベクトルを算出するには、３５００回の加減算と３５００回の乗算を行う必要がある。なお、相関行列の固有ベクトルを算出するには、ＦＦＴビート信号から相関行列を算出しておく必要があるため、相関行列の状態からさらに３０００回の加減算と３０００回の乗算を行うと固有ベクトルが算出できると言い換えることもできる。図４の環境を例に演算量回数をカウントすると、相関行列はｍ箇所で算出されるため、５００×ｍ回の加減算と５００×ｍ回の乗算が行われる。次に、相関行列から固有ベクトルを導出するには、ＦＦＴビート信号から相関行列を導出するための５００×ｍ回の加減算と５００×ｍ回の乗算に加え、３０００×ｍ回の加減算と３０００×ｍ回の乗算が必要である。過去情報をＲ（ｆｉ）’の各固有ベクトルで記憶しているとし、次回処理の際に周波数ｆｐにビート信号のピークが存在したとすると、ノイズを抑制した抽出行列の導出に用いる過去情報はＲ（ｆｐ）’の固有ベクトルのみである。すなわち、３０００×ｍ回の演算によりｍ個の全固有ベクトルを導出したとしても、前回処理と今回処理でピーク周波数ｆｐが異なる場合は３０００×（ｍ−２）回、前回処理と今回処理でピーク周波数ｆｐが同じ場合は３０００×（ｍ−１）回の演算が無駄になる。
【００４５】
このように各保存形態における必要演算量を比較すると、保存形態は相関行列の状態が適当であると分かる。
【００４６】
このように、本レーダ装置は、過去情報の保存形態を相関行列とすることで、必要演算量を抑制しながらも、高い分解能を得ることができる。
【００４７】
なお、本実施例において説明の際に、物標が１つである場合を例に説明を行ったが、物標が複数存在しても良い。例えば、物標が２つ存在し、各物標とレーダ装置との距離が異なる場合には、加算ビート信号にピークが２つ存在する。この場合は、加算相関行列群からそれぞれのピーク周波数に対応する加算相関行列を抽出し、２つの抽出行列それぞれにつきＭＵＳＩＣスペクトラムを生成することで２つの物標それぞれの方向を演算可能である。
【００４８】
一方、物標が２つ存在し、各物標とレーダ装置との距離が等しい場合には、加算ビート信号にはピークが１つだけ存在する。この場合は、加算相関行列群からピーク周波数に対応する１つの加算相関行列を抽出し、この抽出行列からＭＵＳＩＣスペクトラムを生成する。このＭＵＳＩＣスペクトラムは、２つの物標の方向をあらわす信号を含む、すなわちＭＵＳＩＣスペクトラム上に２つのピークが存在するため、２つの物標それぞれの方向を演算することができる。
【００４９】
このように、本レーダは、複数の物標が存在する場合であっても、各物標の方向を演算可能である。
【００５０】
〔実施例２〕
図７を用いて実施例２について説明する。実施例２における前述の実施例１との構成上の相違点は、本実施例では加算相関行列を演算する際に、前回加算相関行列に所定係数を掛けて現在の相関行列に加算する点が異なる。なお、前述の実施例と同等の構成については、各実施例と同様の符号を付し、本実施例２における説明を省略する。
【００５１】
図７および図５の一部を用いて、マイコン（１８）で行う演算処理の流れを示す。図７のフローチャートは、図５のステップＳ５０５からステップＳ５１１に相当し、ステップＳ７０５とステップＳ７０７からステップＳ７１０は図５のフローチャートに含まれていた処理である。
【００５２】
図５のステップＳ５０１からステップＳ５０４の処理を行った後、ステップＳ７０５ではｎ×２個のＦＦＴビート信号からｍ個の相関行列Ｒ（ｆｉ）を演算する。ステップＳ７０５より続くステップＳ７０６では、各相関行列Ｒ（ｆｉ）に重み付け係数（１−ｋ）を積算したものと、前回のループ処理時（ｔ秒前）の前回処理における各加算相関行列Ｕｏ（ｆｉ）に重み付け係数ｋを積算したものとを加算し、加算相関行列群Ｕ（ｆｉ）として出力する。ステップＳ７０６より続くステップＳ７０７では、ステップＳ５０４において検出した加算ビート信号のピーク周波数（図４においてはｆｐ）に該当する加算相関行列Ｕ（ｆｐ）を抽出し、抽出行列Ｃ（ｆｐ）として出力する。ステップＳ７０７より続くステップＳ７０８では、抽出行列Ｃ（ｆｐ）を固有値展開する。ステップＳ７０８より続くステップＳ７０９では、抽出行列の固有ベクトルに基づきＭＵＳＩＣスペクトラムを演算する。ステップＳ７０９より続くステップＳ７１０では、ＭＵＳＩＣスペクトラムに基づき物標の方向を演算する。ステップＳ７１０より続くステップＳ７１１では、ステップＳ７０６において演算した加算相関行列群を次回処理に使用するためにＵｏ（ｆｉ）として保存する。ステップＳ７１１が終了した後には、処理はステップＳ５１２へ進む。
【００５３】
加算相関行列群Ｕ（ｆｉ）を演算する際に、ｔ秒前に実行された前回処理時の加算相関行列群Ｕｏ（ｆｉ）を用いることで、１ループ前の相関行列だけではなく、さらに過去の相関行列情報を用いることができる。これにより、実施例１の構成に比べてさらにノイズを抑制することができる。
【００５４】
〔実施例３〕
図８を用いて実施例３について説明する。実施例３における前述の実施例１との構成上の相違点は、本実施例ではピーク周波数に対応する相関行列のみに対して、前回処理時に記憶した相関行列を加算する点が異なる。なお、前述の実施例と同等の構成については、各実施例と同様の符号を付し、本実施例２における説明を省略する。
【００５５】
図８および図５の一部を用いて、マイコン（１８）で行う演算処理の流れを示す。図８のフローチャートは、図５のステップＳ５０５からステップＳ５１１に相当する。
【００５６】
図５のステップＳ５０１からステップＳ５０４の処理を行った後、ステップＳ８０５ではｎ×２種類のＦＦＴビート信号から相関行列Ｒ（ｆｉ）をｍ個演算する。ステップＳ８０５より続くステップＳ８０６では、ステップＳ５０４で検出したピーク周波数ｆｐに対応する相関行列Ｒ（ｆｐ）を抽出行列Ｃ（ｆｐ）として抽出する。ステップＳ８０６より続くステップＳ８０７では、抽出行列Ｃ（ｆｐ）に対して、この抽出行列に対応する前回の相関行列Ｒｏ（ｆｐ）を加算し、加算抽出行列Ｕ（ｆｐ）とする。ステップＳ８０７より続くステップＳ８０８では、加算抽出行列Ｕ（ｆｐ）を固有値展開する。ステップＳ８０８より続くステップＳ８０９では、前段のステップＳ８０８で演算した加算抽出行列の固有ベクトルからＭＵＳＩＣスペクトラムを演算する。ステップＳ８０９より続くステップＳ８１０では、前段で演算したＭＵＳＩＣスペクトラムを用いて物標の方向を演算する。ステップＳ８１０より続くステップＳ８１１では、ステップＳ８０６において演算した相関行列群を次回処理に使用するためにＲｏ（ｆｉ）としてメモリに記憶する。ステップＳ８１１が終了した後には、処理はステップＳ５１２へ進む。
【００５７】
実施例１では、演算した相関行列群と前回処理の相関行列群を加算して加算相関行列群を演算していた。しかし、例えば物標が一つである場合は、ビート信号のピーク周波数は一つであるため、複数の加算相関行列を演算しても、抽出し使用されるのは一つの加算相関行列のみである。すなわち、演算した加算相関行列の大多数が使用されないため、大多数の加算相関行列の導出は無駄となる場合がある。
【００５８】
しかし、本実施例３の処理では、ビート信号のピーク周波数に対応する相関行列と、そのピーク周波数に対応する前回の相関行列とを加算しているため、演算したにも関わらず使用されない加算相関行列が存在しないという効果がある。
【００５９】
次に、本実施例３の処理は、メモリ使用量の点で実施例１に比べて有効である点を述べる。実施例１では、次回処理に使用するために全相関行列を記憶している。さらに、全相関行列と前回相関行列とを加算し、全相関行列と同数の加算相関行列を記憶し、その複数の加算相関行列の中から抽出行列を抽出する。このため、少なくとも全相関行列と全加算相関行列の両方を同時に記憶可能なメモリ容量が必要となる。
【００６０】
一方、本実施例３の処理では、次回処理に使用するために全相関行列を記憶する必要はあるものの、ビート信号のピーク周波数に対応する相関行列のみを抽出し加算抽出行列とするため、メモリ容量は全相関行列と、物標の数に応じて変化する加算抽出行列とを記憶できるだけの容量があれば良い。これにより、実施例１の処理に比べて、メモリ使用量を抑制することができる。
【００６１】
〔実施例４〕（メモ：請求項３に請求項７を実施した例）
図９を用いて実施例４について説明する。実施例４における前述の実施例３との構成上の相違点は、本実施例ではメモリに記憶する相関行列を間引く点で異なる。なお、前述の実施例と同等の構成については、各実施例と同様の符号を付し、本実施例４における説明を省略する。
【００６２】
本実施例４では、実施例３と同様にｍ個の相関行列Ｒ（ｆｉ）を演算する点は同様である。しかし、次回処理のためにメモリに記憶する相関行列は、ｉが奇数であるＲ（ｆ１）、Ｒ（ｆ３）、Ｒ（ｆ５）・・・とする。すなわち、相関行列を間引き、ｍ／２個だけ記憶する。
【００６３】
例えば、ｓ回目の処理で相関行列Ｒ（ｆ１）、Ｒ（ｆ２）、Ｒ（ｆ３）を演算し、メモリにはＲｏ（ｆ１）、Ｒｏ（ｆ３）として記憶し、Ｒｏ（ｆ２）を間引いたとする。次に、ｓ＋１回目の処理で、ピーク周波数がｆ２であったとする。ｓ回目の処理ではＲｏ（ｆ２）は保存していないため、演算したｓ＋１回目の相関行列Ｒ（ｆ２）と、記憶してある中でピーク周波数に近い相関行列を用いて近似値を生成し加算抽出行列の演算に使用する。この場合には、ピーク周波数がｆ２であるので、ｆ２の近似値であるｆ１およびｆ３のｓ回目の相関行列Ｒｏ（ｆ１）とＲｏ（ｆ３）の加重平均を取り、ｓ回目の相関行列Ｒｏ（ｆ２）として重み付け係数ｋをかけ、ｓ＋１回目の相関行列Ｒ（ｆ２）に（１−ｋ）を積算したものと加算し、加算抽出行列として出力する。なお、ピーク周波数に対応する前回の相関行列が記憶されている場合には、そのまま重み付け係数ｋをかけ、ｓ＋１回目の相関行列Ｒ（ｆ２）に（１−ｋ）を積算したものと加算する。
【００６４】
図９および図５の一部を用いて、マイコン（１８）で行う演算処理の流れを示す。図９のフローチャートは、図５のステップＳ５０５からステップＳ５１１に相当する。
【００６５】
図５のステップＳ５０１からステップＳ５０４の処理を行った後、ステップＳ９０５ではｎ×２種類のＦＦＴビート信号から相関行列Ｒ（ｆｉ）をｍ個演算する。ステップＳ９０５より続くステップＳ９０６では、メモリに記憶してある前回の相関行列Ｒｏ（ｆｉ）の中に、ピーク周波数ｆｐに対応するものがあるかどうかを判定し、対応する前回相関行列Ｒｏ（ｆｐ）があるならステップＳ９０８へ進み、対応する前回相関行列がないならステップＳ９０７へ進む。ステップＳ９０７では、メモリに記憶してある前回相関行列の中でピーク周波数ｆｐに近い相関行列Ｒｏ（ｆｐ−１）とＲｏ（ｆｐ＋１）との加重平均を演算し、仮想的な前回相関行列Ｒｏ（ｆｐ）とする。ステップＳ９０６またはステップＳ９０７より続くステップＳ９０８では、加算抽出行列Ｕ（ｆｐ）を演算する。ステップＳ９０８より続くステップＳ９０９では、加算抽出行列を固有値展開する。ステップＳ９０９より続くステップＳ９１０では、前段のステップＳ９０８で演算した加算抽出行列の固有ベクトルからＭＵＳＩＣスペクトラムを演算する。ステップＳ９１０より続くステップＳ９１１では、前段で演算したＭＵＳＩＣスペクトラムを用いて物標の方向を演算する。ステップＳ９１１より続くステップＳ９１２では、ステップＳ９０５において演算した相関行列群を間引いたうえで、次回処理に使用するためにＲｏ（ｆｉ）としてメモリに記憶する。ステップＳ９１２が終了した後には、処理はステップＳ５１２へ進む。
【００６６】
実施例３では、全相関行列を次回処理のためにメモリに記憶していた。しかし、本実施例４では、演算した相関行列の一部を間引いた上でメモリに記憶し、間引いた相関行列が必要な場合にはこれを推定することで、メモリ容量を削減しながらも実施例３の効果を奏することができる。
【００６７】
〔その他の実施例〕
前述の各実施例では、全受信用アンテナの受信信号を利用していたが、全受信アンテナの生成した全受信信号を用いなくても良い。例えば、実施例１の環境において、一部の受信用アンテナの受信信号は使わず、残りの受信信号のみを用いた場合、さらに演算量を抑制することができる。
【００６８】
前述の各実施例では、次回処理に用いる過去情報として、相関行列または加算相関行列をそのまま記憶していた。しかし、過去情報の保存形態は、これに限定されない。例えば、データ圧縮に使用される圧縮アルゴリズムを用いて、相関行列あるいは加算相関行列を記憶しても良い。このように、本発明は、相関行列または加算相関行列の成分を含んだデータを過去情報として保存すれば、課題を達成することができる。
【００６９】
前述の各実施例では、重み付け係数ｋは固定値であるとしたが、変動値であっても良い。例えば、瞬間的に受信信号に大きなノイズ成分が含まれた場合に、前回処理の相関行列にかける重み付け係数の値を通常時よりも大きくすることで、この大きなノイズ成分の影響を抑えることが可能である。
【００７０】
前述の各実施例では、到来方向推定処理として、ＭＵＳＩＣ法を例に説明をおこなったが、本発明はＭＵＳＩＣ法に限らず、ユニタリＭＵＳＩＣ法、Ｅｓｐｒｉｔ法、ユニタリＥｓｐｒｉｔ法、Ｃａｐｏｎ法、Ｂｅａｍ Ｆｏｒｍｅｒ法などにも適用することができる。特に、ユニタリ法を用いた場合、相関行列の実数部のみを保存すれば良いため、演算量とメモリ容量をより削減することができる。また、この手法は空間平均をした相関行列に対しても適用可能である。
【００７１】
前述の各実施例では、過去情報として、一制御周期前（ｔ秒前）の相関行列、または、加算相関行列を用いていた。しかし、利用する過去情報は、一制御周期前に限定されない。例えば、二制御周期前（ｔ×２秒前）の相関行列、または、加算相関行列を過去情報として利用しても良い。
【００７２】
前述の各実施例では、受信用アンテナをアレイ状に配置していたが、複数のビート信号を生成可能であれば前述の各実施例と同様の効果を得ることができるため、受信用アンテナをアレイ状に配置せず、送信用アンテナをアレイ状に配置しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】実施例１において用いられるレーダ装置全体の構成を表す図である。
【図２】実施例１において用いられる複数の受信用レーダの配置を表す図である。
【図３】実施例１において用いられるビート信号の原理を表す図である。
【図４】実施例１において用いられる受信信号とＦＦＴ受信信号のノイズ抑制に関する説明に用いられる図であり、図４（ａ）は反射波が各受信用アンテナに受信される様子を表し、図４（ｂ）は各受信用アンテナが出力した受信信号にＦＦＴを掛けた結果を表し、図４（ｃ）はＦＦＴ後の受信信号を合計した結果を表す。
【図５】実施例１において用いられるマイコン（１８）の内部処理を表すフローチャートである。
【図６】実施例１において用いられる演算量を比較する図である。
【図７】実施例２において用いられるマイコン（１８）の内部処理を表すフローチャートである。
【図８】実施例３において用いられるマイコン（１８）の内部処理を表すフローチャートである。
【図９】実施例４において用いられるマイコン（１８）の内部処理を表すフローチャートである。
【図１０】ビームフォーマ法の概念図であり、図１０（ａ）は正面からの反射波を受けた場合の角度スペクトラムを表し、図１０（ｂ）は斜め方向からの反射波を受けた場合の角度スペクトラムを表す。
【符号の説明】
【００７４】
１１ 送信用アンテナ
１２ 受信用アンテナ
１２ａ 受信用アンテナ１
１２ｂ 受信用アンテナ２
１２ｃ 受信用アンテナＮ
１３ 高周波スイッチ
１４ ミキサ
１５ 発振器
１６ Ｄ／Ａ変換器
１７ Ａ／Ｄ変換器
１８ マイコン
１９ スイッチ制御器
２０ タイマ
２１ メモリ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送信波を照射し、送信波に対する反射波を複数の受信手段により受信した際に、その反射波に基づいて、検出対象物体を検出するレーダ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
障害物との距離や方向を検出するレーダ装置がある。このレーダ装置の１つとして、連続的に周波数を変調した送信波を検出対象物体（以下、物標）に対して送信し、物標からの反射波を受信して物標との距離や相対速度を検出するＦＭＣＷレーダが知られている。
【０００３】
また、物標の方向を検出する方法としては、送信波出力手段を機械的に回動して送信波を走査し物標の方向を検出するものだけではなく、送信波出力手段を固定したまま送信波を出力し、アレイ状のアンテナにより受信した受信信号をディジタル信号処理することによって物標の方向を検出するＤＢＦ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｂｅａｍ Ｆｏｒｍｉｎｇ）がある。ＤＢＦとはアレイ状のアンテナそれぞれから得た各受信信号から角度スペクトラムを生成し、その角度スペクトラムのピークを検出することで物標の方向を推定する方法である。ＤＢＦとしては、図１０（ａ）から（ｂ）に示すようにアレイ状のアンテナそれぞれから得た各受信信号のある時刻における振幅をつなぎ角度スペクトラムを生成するビームフォーマ法が知られている。また、ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔｉｐｌｅ ＳＩｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）法などの高分解能到来方向推定処理などがある。
【０００４】
高分解能到来方向推定処理のアルゴリズムは、相関行列を演算し、各相関行列を固有値展開し、各固有ベクトルから各角度スペクトラムを演算し、各角度スペクトラムから物標の方向を演算するものである。
【０００５】
特に、特開平１１−１３３１４２号公報に示される技術では、ＦＭＣＷレーダの受信信号に対してビームフォーマ法を行うことで、物標の方向を検出している。また、この文献に示される技術の一つは、受信波の全周波数にビームフォーマ法を行うのではなく、受信信号にＦＦＴを施して得た距離パワースペクトルのピーク周波数のみにビームフォーマ法を実施することで物標の方向を検出するための演算量を削減している。
【特許文献１】特開平１１−１３３１４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特開平１１−１３３１４２号公報の技術に代表されるビームフォーマ法を実施する方法は、分解能がアレイ状のアンテナ数に依存する。すなわち、この方法を用いて高い分解能を得るには、装置を大型化する必要があるという問題があった。
【０００７】
一方、ＭＵＳＩＣ法などの高分解能到来方向推定処理は、アンテナの数を増やすことなく高い分解能を得ることができる。これらの到来方向推定処理において、時間方向に受信信号を積算しノイズの影響を打ち消すことは、分解能をさらに高めるために有効である。時間方向に受信信号を積算するには、所定周期でレーダの制御処理が行われ角度スペクトラムが得られたとき、次回制御処理において次回角度スペクトラムと今回角度スペクトラムとを加算すれば良い。しかし、物標が移動する場合は、今回の物標までの距離を表す周波数と、次回の物標までの距離を表す周波数とが異なる。このため、次回角度スペクトラムと今回角度スペクトラムとを加算するには、１回の制御処理毎に、各アンテナのビート信号の全周波数に対して推定処理を行い、処理結果である角度スペクトラムをメモリに保存する必要がある。角度スペクトラムを導出するためには多数回の演算を伴う固有値展開を行う必要があるため、全周波数の角度スペクトラムを演算するには、限られた周波数の角度スペクトラムのみを演算する場合に比べて、莫大な演算量が必要となる。すなわち高分解能到来方向推定処理を用いた場合、高い分解能を得るには、莫大な演算量の増加が避けられなかった。
【０００８】
本発明はこれらの問題に鑑み、全周波数の角度スペクトラムを演算する場合のように演算量を莫大に増加させることなく、高い分解能をなすレーダ装置の提供を目的とする。
【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請求項１に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、送信手段と、アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記記憶手段に記憶された所定時間前の複数の相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１０】
到来方向推定処理は、ｎ個のビート信号（ｎは２以上の自然数）からｍ個の相関行列（ｍは２以上の自然数）を算出し、各相関行列の各固有ベクトルから角度スペクトラムを得るものである。上記構成は、ｎ個の受信信号に対して送信信号の一部をミキシングしてｎ個のビート信号を生成し、これらのビート信号を用いて物標の存在する位置（周波数）を推定しておき、物標の推定位置周辺の角度スペクトラムを演算する。また、前回処理における相関行列と、現在の相関行列とを加算することで、ノイズを抑制することができる。なお、演算量について述べると、例えばＭＵＳＩＣ法の場合には、相関行列を導出するための演算量は、固有ベクトルおよびＭＵＳＩＣスペクトラムの導出に必要な演算量の１／１３程度である。このため、ノイズを抑制するために、全相関行列から各固有ベクトルおよび角度スペクトラムを演算し次回処理に用いる方法に対して、全相関行列のみを保存し次回処理に用いる方法は大幅に演算量の増加を防ぐことができる。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、送信手段と、アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、所定時間前の処理において演算された複数の加算相関行列をメモリから読み出す読み出し手段と、前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記読み出し手段に読み出された所定時間前の複数の加算相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群をメモリに記憶する記憶手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１２】
加算相関行列群を演算する際に、前回処理時の加算相関行列群を用いることで、前回処理時の相関行列だけではなく、さらに過去の相関行列情報を用いることができる。これにより、請求項１の構成に比べてさらにノイズを抑制することができる。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、送信手段と、アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記相関行列演算手段により演算された複数の前記相関行列の中から、前記検出手段により検出された周波数に対応する相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列と、前記記憶手段に記憶された前記周波数に対応する所定時間前の相関行列とを加算した加算抽出行列として出力する加算手段と、前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、前記加算手段により出力された前記加算抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１４】
このように、特定条件を満たす周波数を検出することで、物標の角度情報が存在していると推定される相関行列を抽出し、この相関行列と前回処理の相関行列とを加算することでノイズを抑制する。請求項１の構成は、物標の角度情報が存在していると推定される相関行列だけでなく全相関行列を前回処理の相関行列に加算処理し、各々加算相関行列を求め、その加算相関行列の中から特定条件を満たす周波数に対応する行列を抽出していた。しかし、本請求項３の構成では、特定条件を満たす周波数に対応する相関行列のみに、加算処理を行うため、請求項１の構成に比べて演算量を少なくすることができる。
【００１５】
請求項４に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記記憶手段に記憶された所定時間前の複数の相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１６】
請求項５に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、所定時間前の処理において演算された複数の加算相関行列をメモリから読み出す読み出し手段と、前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記読み出し手段に読み出された所定時間前の複数の加算相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群をメモリに記憶する記憶手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１７】
請求項６に記載の発明は、検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、受信手段と、前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、前記相関行列演算手段により演算された複数の前記相関行列の中から、前記検出手段により検出された周波数に対応する相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記抽出行列と、前記記憶手段に記憶された前記周波数に対応する所定時間前の相関行列とを加算した加算抽出行列として出力する加算手段と、前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、前記加算手段により出力された前記加算抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とする。
【００１８】
請求項４から請求項６の構成は、請求項１から請求項３の構成に対して、送信手段がアレイ状であり、受信手段がアレイ状でなくても良い点で異なる。しかし、複数の送信波を用いて、複数のビート信号を生成することができるため、実施例４は実施例１と、実施例５は実施例２と、実施例６は実施例３と同様の効果を得ることができる。
【００１９】
請求項７に記載の発明は、前記加算相関行列は、前記相関行列と前記所定時間前の相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする。
【００２０】
これにより、加算相関行列に占める、現在の相関行列と前回の相関行列の重みを調整することができる。例えば、前記加算相関行列の導出式が、現在の相関行列×（１．０−重み付け係数）＋前回の相関行列×重み付け係数である場合、重み付け係数を０．５とした場合は、重み付け係数を０．９とした場合に比べて、現在の相関行列の値を加算相関行列に大きく反映することができる。一方、現在の相関行列に大きなノイズが含まれている場合には、ノイズが含まれていない場合に比べて重み付け係数を大きくして前回の相関行列に積算することで、このノイズの影響を少なくすることができる。
【００２１】
請求項８に記載の発明は、前記加算相関行列は、前記相関行列と前記所定時間前の加算相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする。
【００２２】
これにより、加算相関行列に占める、現在の相関行列と前回の加算相関行列の重みを調整することができる。例えば、重み付け係数を０．５とし前回の加算相関行列に積算した場合は、重み付け係数を０．９とし前回の加算相関行列に積算した場合に比べて、現在の相関行列の値を加算相関行列に大きく反映することができる。一方、現在の相関行列に大きなノイズが含まれている場合には、ノイズが含まれていない場合に比べて重み付け係数を大きくして前回の加算相関行列に積算することで、このノイズの影響を少なくすることができる。
【００２３】
また、第一重み付け係数を０．４として前回の加算相関行列に乗算し、第二重み付け係数を０．６（＝１−０．４）として今回の抽出行列に乗算し、重み付け係数を乗算した両行列を加算し加算相関行列としても良い。このように、第一重み付け係数と第二重み付け係数との合計値が１．０であるなら、加算相関行列の値を、今回の相関行列の値や前回の加算相関行列の値と、同程度のレンジにすることができる。
【００２４】
請求項９に記載の発明は、前記加算抽出行列は、前記抽出行列と前記所定時間前の相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする。
【００２５】
これにより、加算抽出行列に占める、現在の抽出行列と前回の相関行列の重みを調整することができる。例えば、重み付け係数を０．５とし前回の相関行列に積算した場合は、重み付け係数を０．９とし前回の相関行列に積算した場合に比べて、現在の抽出行列の値を加算抽出行列に大きく反映することができる。一方、現在の抽出行列に大きなノイズが含まれている場合には、ノイズが含まれていない場合に比べて重み付け係数を大きくして前回の相関行列に積算することで、このノイズの影響を少なくすることができる。
【００２６】
また、第一重み付け係数を０．４として前回の相関行列に積算し、第二重み付け係数を０．６（＝１−０．４）として今回の抽出行列に積算し、重み付け係数を積算した両行列を加算し加算抽出行列としても良い。このように、第一重み付け係数と第二重み付け係数との合計値が１．０であるなら、加算抽出行列の値を、今回の抽出行列の値や前回の相関行列の値と、同程度のレンジにすることができる。
【００２７】
請求項１０に記載の発明は、前記記憶手段は、前記相関行列群の一部だけを保存し、前記加算手段は、前記記憶手段に記憶されていない相関行列を、前記記憶手段に記憶されている相関行列を用いて推定することを特徴とする。
【００２８】
これにより相関行列群の記憶に必要なメモリ容量を削減することができる。
【００２９】
請求項１１に記載の発明は、前記記憶手段は、前記加算相関行列群の一部だけを保存し、前記加算手段は、前記記憶手段に記憶されていない加算相関行列を、前記記憶手段に記憶されている加算相関行列を用いて推定することを特徴とする。
【００３０】
これにより加算相関行列群の記憶に必要なメモリ容量を削減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、実施例１から実施例４を用いて、本発明を実施するための最良の形態を述べる。
【００３２】
〔実施例１〕
図１から図５を用いて実施例１について説明する。
【００３３】
図１は、レーダ装置の機器構成を表す。レーダ装置は、送信波を出力する送信用アンテナ（１１）と、物標に反射した反射波とノイズからなる受信波を受信するアレイ状に配置された複数の受信用アンテナ（１２）とを備える。送信用アンテナ（１１）は、発振器（１５）により生成された所定周期の周波数を持つアナログ送信信号を、送信波に変換し出力する。発振器（１５）が出力するアナログ送信信号は、Ｄ／Ａ変換器（１６）により変換されたマイコン（１８）が出力したディジタル送信信号である。また、各受信用アンテナ（１２）が受信した受信波は、受信用アンテナ（１２）毎にアナログ受信信号に変換される。各アナログ受信信号は、高周波スイッチ（１３）によって極めて短い時間間隔で切り替えられながらミキサ（１４）に入力される。ミキサ（１４）では、各受信用アンテナのアナログ受信信号とアナログ送信信号とをミキシングして、各受信用アンテナ（１２）のビート信号を生成する。さらに、生成された各受信用アンテナ（１２）のビート信号は、Ａ／Ｄ変換器（１７）でディジタル受信信号に変換された後、マイコン（１８）に入力される。また、マイコン（１８）は、スイッチ制御器（１９）を通じて高周波スイッチ（１３）を制御するとともに、タイマ（２０）を用いてＡ／Ｄ変換器（１７）のサンプル時間を制御する。また、マイコン（１８）は、メモリ（２１）を備えている。
【００３４】
以下、マイコン（１８）で行う物標との距離の演算と、物標の方向の演算について説明する。
【００３５】
図２および図３を用いて、物標との距離を演算する処理について述べる。図２は、アレイ状に配置された複数個の受信用アンテナ（１２ａ〜ｃ）と、同一の送信波による反射波が受信用アンテナ（１２ａ〜ｃ）に入力されている様子を表す。この図２に示すように、各受信用アンテナ（１２ａ〜ｃ）は、互いに予め設定した距離間隔ｄで設置されている。一方、レーダ装置より出力される変調された送信波が物標に反射してレーダ装置に戻ってくるまでの距離に応じた時間遅れと相対速度に相当する周波数偏移が発生する。すなわち、レーダ装置と物標との距離が遠いほど受信信号は送信信号に比べて大きく位相が遅れる。この特性を用いれば、物標との距離や相対速度を検出することができる。そこで、図３に示すように、受信信号の周波数と送信信号の周波数の差分をビート信号として演算する。なお、図３の縦軸は周波数、横軸は時間とする。ここでは、送信信号の周波数が増加する区間を上昇区間とし、この時のビート信号の周波数をＢｕとする。同様に、送信信号の周波数が減少する区間を下降区間とし、この時のビート信号の周波数をＢｄとする。図２のように、受信用アンテナ１（１２ａ）、受信用アンテナ２（１２ｂ）、受信用アンテナｎ（１２ｃ）などからなるｎ個の受信用アンテナを備えるとき、受信用アンテナｈ（ｈは１≦ｈ≦ｎの自然数）の受信信号から生成される上昇区間におけるビート信号（Ｂｕｈ）と下降区間におけるビート信号（Ｂｄｈ）からなる２種類のビート信号が、ｎ個のアンテナ毎に生成される。すなわちビート信号の総数はｎ×２種類である。これらのビート信号を用いて、物標との距離はＲ＝（Ｃ・Ｔ／（４・ΔＦ））・（Ｂｕｈ＋Ｂｄｈ）（式１）、相対速度はＶ＝（Ｃ／（４・ｆ０））・（Ｂｕｈ−Ｂｄｈ）（式２）と表すことができる。ただし、Ｃは光速、Δｆは周波数の変動幅、ｆ０はΔｆの中心、ｈは受信用アンテナ（１２）のアンテナ番号とする。
【００３６】
次に、物標の方向を演算する処理について述べる。この処理は、マイコン（１８）により所定周期毎（ｔ秒間隔）に実行されるものである。
【００３７】
まず、図４（ａ）のようなｎ種類の受信信号に対して得たｎ×２種類のビート信号（Ｂｕｈ，Ｂｄｈ）に対してＦＦＴを実施し、図４（ｂ）のようなＦＦＴビート信号（Ｂｆｕｈ，Ｂｆｄｈ）を得る。なお、図４（ｂ）には各受信用アンテナ（１２ａ〜ｃ）から得た、ＦＦＴ後の上昇区間におけるビート信号（Ｂｆｕ１，Ｂｆｕ２，Ｂｆｕｎ）のみを例示している。
【００３８】
次に、各ＦＦＴビート信号を用いて相関行列を生成する。例えば、図４（ｂ）の場合には、ｍ個の相関行列が演算される。このとき、ｆｉの周波数における相関行列をＲ（ｆｉ）とする（２≦ｉ≦ｍ）。以下、相関行列Ｒ（ｆ１）からＲ（ｆｍ）までをまとめて相関行列群と呼ぶ。また、ｎ個のアンテナを用いた場合、相関行列はｎ行ｎ列となる。
【００３９】
一方、図５のフローチャートを用いて後述するように、前回の処理すなわちｔ秒前に生成された各相関行列に所定の係数をかけ、今回処理において生成された各相関行列と加算することで、各々加算相関行列を演算する。これらの加算相関行列群は、過去情報である前回処理における相関行列を用いて現在の受信信号より生成した相関行列からノイズ成分をある程度抑制したものである。
【００４０】
以下では、高精度のＭＵＳＩＣスペクトラム、すなわち高い分解能を得つつ、演算量を抑制する方法について述べる。まず、図４（ｂ）のようなＦＦＴが施された上昇区間における各受信用アンテナのビート信号Ｂｆｕ１からＢｆｕｎを合計することで、図４（ｃ）のようなノイズを抑制した上昇区間における加算ビート信号Ｂｆｕ０を得る。同様に、ＦＦＴが施された下降区間における各受信用アンテナのビート信号Ｂｆｄ１からＢｆｄｎを合計することで、ノイズを抑制した下降区間における加算ビート信号Ｂｆｄ０を得る。各受信信号に、物標からの反射波が含まれている場合、両加算ビート信号（Ｂｆｕ０，Ｂｆｄ０）には信号強度のピークが存在する。そこで、このピークが発生する周波数を特定し、前述の加算相関行列群の中から、このピーク周波数における加算相関行列を抽出し、これを抽出行列とする。図４（ｃ）の場合には、周波数ｆｐでピークが存在しているため、相関行列Ｒ（ｆｐ）と係数をかけた前回の相関行列Ｒ（ｆｐ）’との合計値である加算相関行列Ｕ（ｆｐ）が、抽出行列となる。
【００４１】
図５のフローチャートを用いて、マイコン（１８）が実行する処理について述べる。なお、以下の処理は、時間間隔ｔ毎に割り込み処理として実行され、受信用アンテナ数はｎ個であるとする。
【００４２】
ステップＳ５０１で、上昇区間および下降区間における計ｎ×２種類のビート信号を取得する。ステップＳ５０１より続くステップＳ５０２では、ｎ×２種類のビート信号それぞれにＦＦＴを実施し、ｎ×２種類のＦＦＴビート信号（Ｂｆｕｈ，Ｂｆｄｈ）を生成する。ステップＳ５０２より続くステップＳ５０３では、ｎ種類の上昇区間のＦＦＴビート信号を合計して上昇区間加算ビート信号Ｂｆｕ０と、ｎ種類の下降区間のＦＦＴビート信号を合計して下降区間加算ビート信号Ｂｆｄ０とを生成する。ステップＳ５０３より続くステップＳ５０４では、上昇区間加算ビート信号Ｂｆｕ０および下降区間加算ビート信号Ｂｆｄ０のそれぞれからピーク周波数ｆｐを検出する。ステップＳ５０４より続くステップＳ５０５では、ステップＳ５０２で生成した計ｎ×２種類のＦＦＴビート信号から、ｍ個の相関行列Ｒ（ｆｉ）を演算する。ステップＳ５０５より続くステップＳ５０６では、各相関行列Ｒ（ｆｉ）に重み付け係数（１−ｋ）を乗算したものと、前回のループ処理時（ｔ秒前）の前回処理における各相関行列Ｒｏ（ｆｉ）に重み付け係数ｋを乗算したものとを加算し、加算相関行列群Ｕ（ｆｉ）として出力する。重み付け係数は０．０から１．０の間の固定値である。ステップＳ５０６より続くステップＳ５０７では、ステップＳ５０４で検出したピーク周波数ｆｐに対応する加算相関行列Ｕ（ｆｐ）を抽出行列Ｃ（ｆｐ）として抽出する。ステップＳ５０７より続くステップＳ５０８では、抽出行列Ｃ（ｆｐ）を固有値展開する。ステップＳ５０８より続くステップＳ５０９では、前段のステップＳ５０８において演算した抽出行列Ｃ（ｆｐ）の固有ベクトルを用いて、ＭＵＳＩＣスペクトラムを演算する。ステップＳ５０９より続くステップＳ５１０では、ＭＵＳＩＣスペクトラムに基づき物標の方向を演算する。ステップＳ５１０より続くステップＳ５１１では、ステップＳ５０５において演算した相関行列群Ｒ（ｆｉ）を次回処理に使用するためにＲｏ（ｆｉ）としてメモリ（２１）に保存する。ステップＳ５１１より続くステップＳ５１２では、上昇区間加算ビート信号Ｂｆｕ０の信号強度とこの上昇区間における物標の方向と、下降区間加算ビート信号Ｂｆｄ０の信号強度とこの下降区間における物標の方向とを用いて、物標のペアマッチを行い物標までの距離と相対速度を演算する。ステップＳ５１２が終了した後、処理はステップＳ５０１へ戻る。
【００４３】
本レーダ装置は、今回処理および次回処理において使用するために複数の相関行列を演算、保存し、前回処理において演算された複数の相関行列と今回処理で演算された複数の相関行列とを合計してノイズを抑制し、複数の加算相関行列とした。さらに、各受信信号から得た各ビート信号の合計値から物標の存在を示すピークが発生する周波数を特定し、この周波数に対応した加算相関行列を抽出してＭＵＳＩＣスペクトラムを生成した。これにより、本レーダ装置は、ピーク周波数の加算相関行列のみを固有値展開しＭＵＳＩＣスペクトラムを得るため、加算相関行列群に含まれる全加算相関行列のそれぞれにつき固有値展開しＭＵＳＩＣスペクトラムを得る場合に比べて処理する演算量が非常に少ない。
【００４４】
ここで、図６を用いて、過去情報の保存形態を、相関行列とした理由とその効果について説明する。図６は、アンテナ数がｎであり、ある１周波数において、過去情報の保存形態を全相関行列群、全相関行列群の固有ベクトル、全ＭＵＳＩＣスペクトラムとした場合の実数と実数（Ｒ±Ｒ）の加減算、実数と実数の乗算（Ｒ×Ｒ）からなる必要演算量を表している。必要演算量とは、ＦＦＴビート信号から各保存形態に変換するまでに必要な演算の回数である。例えば、ＦＦＴビート信号から相関行列を算出するには５００回の加減算と５００回の乗算を行う必要がある。同様にＦＦＴビート信号から相関行列の固有ベクトルを算出するには、３５００回の加減算と３５００回の乗算を行う必要がある。なお、相関行列の固有ベクトルを算出するには、ＦＦＴビート信号から相関行列を算出しておく必要があるため、相関行列の状態からさらに３０００回の加減算と３０００回の乗算を行うと固有ベクトルが算出できると言い換えることもできる。図４の環境を例に演算量回数をカウントすると、相関行列はｍ箇所で算出されるため、５００×ｍ回の加減算と５００×ｍ回の乗算が行われる。次に、相関行列から固有ベクトルを導出するには、ＦＦＴビート信号から相関行列を導出するための５００×ｍ回の加減算と５００×ｍ回の乗算に加え、３０００×ｍ回の加減算と３０００×ｍ回の乗算が必要である。過去情報をＲ（ｆｉ）’の各固有ベクトルで記憶しているとし、次回処理の際に周波数ｆｐにビート信号のピークが存在したとすると、ノイズを抑制した抽出行列の導出に用いる過去情報はＲ（ｆｐ）’の固有ベクトルのみである。すなわち、３０００×ｍ回の演算によりｍ個の全固有ベクトルを導出したとしても、前回処理と今回処理でピーク周波数ｆｐが異なる場合は３０００×（ｍ−２）回、前回処理と今回処理でピーク周波数ｆｐが同じ場合は３０００×（ｍ−１）回の演算が無駄になる。
【００４５】
このように各保存形態における必要演算量を比較すると、保存形態は相関行列の状態が適当であると分かる。
【００４６】
このように、本レーダ装置は、過去情報の保存形態を相関行列とすることで、必要演算量を抑制しながらも、高い分解能を得ることができる。
【００４７】
なお、本実施例において説明の際に、物標が１つである場合を例に説明を行ったが、物標が複数存在しても良い。例えば、物標が２つ存在し、各物標とレーダ装置との距離が異なる場合には、加算ビート信号にピークが２つ存在する。この場合は、加算相関行列群からそれぞれのピーク周波数に対応する加算相関行列を抽出し、２つの抽出行列それぞれにつきＭＵＳＩＣスペクトラムを生成することで２つの物標それぞれの方向を演算可能である。
【００４８】
一方、物標が２つ存在し、各物標とレーダ装置との距離が等しい場合には、加算ビート信号にはピークが１つだけ存在する。この場合は、加算相関行列群からピーク周波数に対応する１つの加算相関行列を抽出し、この抽出行列からＭＵＳＩＣスペクトラムを生成する。このＭＵＳＩＣスペクトラムは、２つの物標の方向をあらわす信号を含む、すなわちＭＵＳＩＣスペクトラム上に２つのピークが存在するため、２つの物標それぞれの方向を演算することができる。
【００４９】
このように、本レーダは、複数の物標が存在する場合であっても、各物標の方向を演算可能である。
【００５０】
〔実施例２〕
図７を用いて実施例２について説明する。実施例２における前述の実施例１との構成上の相違点は、本実施例では加算相関行列を演算する際に、前回加算相関行列に所定係数を掛けて現在の相関行列に加算する点が異なる。なお、前述の実施例と同等の構成については、各実施例と同様の符号を付し、本実施例２における説明を省略する。
【００５１】
図７および図５の一部を用いて、マイコン（１８）で行う演算処理の流れを示す。図７のフローチャートは、図５のステップＳ５０５からステップＳ５１１に相当し、ステップＳ７０５とステップＳ７０７からステップＳ７１０は図５のフローチャートに含まれていた処理である。
【００５２】
図５のステップＳ５０１からステップＳ５０４の処理を行った後、ステップＳ７０５ではｎ×２個のＦＦＴビート信号からｍ個の相関行列Ｒ（ｆｉ）を演算する。ステップＳ７０５より続くステップＳ７０６では、各相関行列Ｒ（ｆｉ）に重み付け係数（１−ｋ）を積算したものと、前回のループ処理時（ｔ秒前）の前回処理における各加算相関行列Ｕｏ（ｆｉ）に重み付け係数ｋを積算したものとを加算し、加算相関行列群Ｕ（ｆｉ）として出力する。ステップＳ７０６より続くステップＳ７０７では、ステップＳ５０４において検出した加算ビート信号のピーク周波数（図４においてはｆｐ）に該当する加算相関行列Ｕ（ｆｐ）を抽出し、抽出行列Ｃ（ｆｐ）として出力する。ステップＳ７０７より続くステップＳ７０８では、抽出行列Ｃ（ｆｐ）を固有値展開する。ステップＳ７０８より続くステップＳ７０９では、抽出行列の固有ベクトルに基づきＭＵＳＩＣスペクトラムを演算する。ステップＳ７０９より続くステップＳ７１０では、ＭＵＳＩＣスペクトラムに基づき物標の方向を演算する。ステップＳ７１０より続くステップＳ７１１では、ステップＳ７０６において演算した加算相関行列群を次回処理に使用するためにＵｏ（ｆｉ）として保存する。ステップＳ７１１が終了した後には、処理はステップＳ５１２へ進む。
【００５３】
加算相関行列群Ｕ（ｆｉ）を演算する際に、ｔ秒前に実行された前回処理時の加算相関行列群Ｕｏ（ｆｉ）を用いることで、１ループ前の相関行列だけではなく、さらに過去の相関行列情報を用いることができる。これにより、実施例１の構成に比べてさらにノイズを抑制することができる。
【００５４】
〔実施例３〕
図８を用いて実施例３について説明する。実施例３における前述の実施例１との構成上の相違点は、本実施例ではピーク周波数に対応する相関行列のみに対して、前回処理時に記憶した相関行列を加算する点が異なる。なお、前述の実施例と同等の構成については、各実施例と同様の符号を付し、本実施例２における説明を省略する。
【００５５】
図８および図５の一部を用いて、マイコン（１８）で行う演算処理の流れを示す。図８のフローチャートは、図５のステップＳ５０５からステップＳ５１１に相当する。
【００５６】
図５のステップＳ５０１からステップＳ５０４の処理を行った後、ステップＳ８０５ではｎ×２種類のＦＦＴビート信号から相関行列Ｒ（ｆｉ）をｍ個演算する。ステップＳ８０５より続くステップＳ８０６では、ステップＳ５０４で検出したピーク周波数ｆｐに対応する相関行列Ｒ（ｆｐ）を抽出行列Ｃ（ｆｐ）として抽出する。ステップＳ８０６より続くステップＳ８０７では、抽出行列Ｃ（ｆｐ）に対して、この抽出行列に対応する前回の相関行列Ｒｏ（ｆｐ）を加算し、加算抽出行列Ｕ（ｆｐ）とする。ステップＳ８０７より続くステップＳ８０８では、加算抽出行列Ｕ（ｆｐ）を固有値展開する。ステップＳ８０８より続くステップＳ８０９では、前段のステップＳ８０８で演算した加算抽出行列の固有ベクトルからＭＵＳＩＣスペクトラムを演算する。ステップＳ８０９より続くステップＳ８１０では、前段で演算したＭＵＳＩＣスペクトラムを用いて物標の方向を演算する。ステップＳ８１０より続くステップＳ８１１では、ステップＳ８０６において演算した相関行列群を次回処理に使用するためにＲｏ（ｆｉ）としてメモリに記憶する。ステップＳ８１１が終了した後には、処理はステップＳ５１２へ進む。
【００５７】
実施例１では、演算した相関行列群と前回処理の相関行列群を加算して加算相関行列群を演算していた。しかし、例えば物標が一つである場合は、ビート信号のピーク周波数は一つであるため、複数の加算相関行列を演算しても、抽出し使用されるのは一つの加算相関行列のみである。すなわち、演算した加算相関行列の大多数が使用されないため、大多数の加算相関行列の導出は無駄となる場合がある。
【００５８】
しかし、本実施例３の処理では、ビート信号のピーク周波数に対応する相関行列と、そのピーク周波数に対応する前回の相関行列とを加算しているため、演算したにも関わらず使用されない加算相関行列が存在しないという効果がある。
【００５９】
次に、本実施例３の処理は、メモリ使用量の点で実施例１に比べて有効である点を述べる。実施例１では、次回処理に使用するために全相関行列を記憶している。さらに、全相関行列と前回相関行列とを加算し、全相関行列と同数の加算相関行列を記憶し、その複数の加算相関行列の中から抽出行列を抽出する。このため、少なくとも全相関行列と全加算相関行列の両方を同時に記憶可能なメモリ容量が必要となる。
【００６０】
一方、本実施例３の処理では、次回処理に使用するために全相関行列を記憶する必要はあるものの、ビート信号のピーク周波数に対応する相関行列のみを抽出し加算抽出行列とするため、メモリ容量は全相関行列と、物標の数に応じて変化する加算抽出行列とを記憶できるだけの容量があれば良い。これにより、実施例１の処理に比べて、メモリ使用量を抑制することができる。
【００６１】
〔実施例４〕（メモ：請求項３に請求項７を実施した例）
図９を用いて実施例４について説明する。実施例４における前述の実施例３との構成上の相違点は、本実施例ではメモリに記憶する相関行列を間引く点で異なる。なお、前述の実施例と同等の構成については、各実施例と同様の符号を付し、本実施例４における説明を省略する。
【００６２】
本実施例４では、実施例３と同様にｍ個の相関行列Ｒ（ｆｉ）を演算する点は同様である。しかし、次回処理のためにメモリに記憶する相関行列は、ｉが奇数であるＲ（ｆ１）、Ｒ（ｆ３）、Ｒ（ｆ５）・・・とする。すなわち、相関行列を間引き、ｍ／２個だけ記憶する。
【００６３】
例えば、ｓ回目の処理で相関行列Ｒ（ｆ１）、Ｒ（ｆ２）、Ｒ（ｆ３）を演算し、メモリにはＲｏ（ｆ１）、Ｒｏ（ｆ３）として記憶し、Ｒｏ（ｆ２）を間引いたとする。次に、ｓ＋１回目の処理で、ピーク周波数がｆ２であったとする。ｓ回目の処理ではＲｏ（ｆ２）は保存していないため、演算したｓ＋１回目の相関行列Ｒ（ｆ２）と、記憶してある中でピーク周波数に近い相関行列を用いて近似値を生成し加算抽出行列の演算に使用する。この場合には、ピーク周波数がｆ２であるので、ｆ２の近似値であるｆ１およびｆ３のｓ回目の相関行列Ｒｏ（ｆ１）とＲｏ（ｆ３）の加重平均を取り、ｓ回目の相関行列Ｒｏ（ｆ２）として重み付け係数ｋをかけ、ｓ＋１回目の相関行列Ｒ（ｆ２）に（１−ｋ）を積算したものと加算し、加算抽出行列として出力する。なお、ピーク周波数に対応する前回の相関行列が記憶されている場合には、そのまま重み付け係数ｋをかけ、ｓ＋１回目の相関行列Ｒ（ｆ２）に（１−ｋ）を積算したものと加算する。
【００６４】
図９および図５の一部を用いて、マイコン（１８）で行う演算処理の流れを示す。図９のフローチャートは、図５のステップＳ５０５からステップＳ５１１に相当する。
【００６５】
図５のステップＳ５０１からステップＳ５０４の処理を行った後、ステップＳ９０５ではｎ×２種類のＦＦＴビート信号から相関行列Ｒ（ｆｉ）をｍ個演算する。ステップＳ９０５より続くステップＳ９０６では、メモリに記憶してある前回の相関行列Ｒｏ（ｆｉ）の中に、ピーク周波数ｆｐに対応するものがあるかどうかを判定し、対応する前回相関行列Ｒｏ（ｆｐ）があるならステップＳ９０８へ進み、対応する前回相関行列がないならステップＳ９０７へ進む。ステップＳ９０７では、メモリに記憶してある前回相関行列の中でピーク周波数ｆｐに近い相関行列Ｒｏ（ｆｐ−１）とＲｏ（ｆｐ＋１）との加重平均を演算し、仮想的な前回相関行列Ｒｏ（ｆｐ）とする。ステップＳ９０６またはステップＳ９０７より続くステップＳ９０８では、加算抽出行列Ｕ（ｆｐ）を演算する。ステップＳ９０８より続くステップＳ９０９では、加算抽出行列を固有値展開する。ステップＳ９０９より続くステップＳ９１０では、前段のステップＳ９０８で演算した加算抽出行列の固有ベクトルからＭＵＳＩＣスペクトラムを演算する。ステップＳ９１０より続くステップＳ９１１では、前段で演算したＭＵＳＩＣスペクトラムを用いて物標の方向を演算する。ステップＳ９１１より続くステップＳ９１２では、ステップＳ９０５において演算した相関行列群を間引いたうえで、次回処理に使用するためにＲｏ（ｆｉ）としてメモリに記憶する。ステップＳ９１２が終了した後には、処理はステップＳ５１２へ進む。
【００６６】
実施例３では、全相関行列を次回処理のためにメモリに記憶していた。しかし、本実施例４では、演算した相関行列の一部を間引いた上でメモリに記憶し、間引いた相関行列が必要な場合にはこれを推定することで、メモリ容量を削減しながらも実施例３の効果を奏することができる。
【００６７】
〔その他の実施例〕
前述の各実施例では、全受信用アンテナの受信信号を利用していたが、全受信アンテナの生成した全受信信号を用いなくても良い。例えば、実施例１の環境において、一部の受信用アンテナの受信信号は使わず、残りの受信信号のみを用いた場合、さらに演算量を抑制することができる。
【００６８】
前述の各実施例では、次回処理に用いる過去情報として、相関行列または加算相関行列をそのまま記憶していた。しかし、過去情報の保存形態は、これに限定されない。例えば、データ圧縮に使用される圧縮アルゴリズムを用いて、相関行列あるいは加算相関行列を記憶しても良い。このように、本発明は、相関行列または加算相関行列の成分を含んだデータを過去情報として保存すれば、課題を達成することができる。
【００６９】
前述の各実施例では、重み付け係数ｋは固定値であるとしたが、変動値であっても良い。例えば、瞬間的に受信信号に大きなノイズ成分が含まれた場合に、前回処理の相関行列にかける重み付け係数の値を通常時よりも大きくすることで、この大きなノイズ成分の影響を抑えることが可能である。
【００７０】
前述の各実施例では、到来方向推定処理として、ＭＵＳＩＣ法を例に説明をおこなったが、本発明はＭＵＳＩＣ法に限らず、ユニタリＭＵＳＩＣ法、Ｅｓｐｒｉｔ法、ユニタリＥｓｐｒｉｔ法、Ｃａｐｏｎ法、Ｂｅａｍ Ｆｏｒｍｅｒ法などにも適用することができる。特に、ユニタリ法を用いた場合、相関行列の実数部のみを保存すれば良いため、演算量とメモリ容量をより削減することができる。また、この手法は空間平均をした相関行列に対しても適用可能である。
【００７１】
前述の各実施例では、過去情報として、一制御周期前（ｔ秒前）の相関行列、または、加算相関行列を用いていた。しかし、利用する過去情報は、一制御周期前に限定されない。例えば、二制御周期前（ｔ×２秒前）の相関行列、または、加算相関行列を過去情報として利用しても良い。
【００７２】
前述の各実施例では、受信用アンテナをアレイ状に配置していたが、複数のビート信号を生成可能であれば前述の各実施例と同様の効果を得ることができるため、受信用アンテナをアレイ状に配置せず、送信用アンテナをアレイ状に配置しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】実施例１において用いられるレーダ装置全体の構成を表す図である。
【図２】実施例１において用いられる複数の受信用レーダの配置を表す図である。
【図３】実施例１において用いられるビート信号の原理を表す図である。
【図４】実施例１において用いられる受信信号とＦＦＴ受信信号のノイズ抑制に関する説明に用いられる図であり、図４（ａ）は反射波が各受信用アンテナに受信される様子を表し、図４（ｂ）は各受信用アンテナが出力した受信信号にＦＦＴを掛けた結果を表し、図４（ｃ）はＦＦＴ後の受信信号を合計した結果を表す。
【図５】実施例１において用いられるマイコン（１８）の内部処理を表すフローチャートである。
【図６】実施例１において用いられる演算量を比較する図である。
【図７】実施例２において用いられるマイコン（１８）の内部処理を表すフローチャートである。
【図８】実施例３において用いられるマイコン（１８）の内部処理を表すフローチャートである。
【図９】実施例４において用いられるマイコン（１８）の内部処理を表すフローチャートである。
【図１０】ビームフォーマ法の概念図であり、図１０（ａ）は正面からの反射波を受けた場合の角度スペクトラムを表し、図１０（ｂ）は斜め方向からの反射波を受けた場合の角度スペクトラムを表す。
【符号の説明】
【００７４】
１１ 送信用アンテナ
１２ 受信用アンテナ
１２ａ 受信用アンテナ１
１２ｂ 受信用アンテナ２
１２ｃ 受信用アンテナＮ
１３ 高周波スイッチ
１４ ミキサ
１５ 発振器
１６ Ｄ／Ａ変換器
１７ Ａ／Ｄ変換器
１８ マイコン
１９ スイッチ制御器
２０ タイマ
２１ メモリ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
送信手段と、
アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、
前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記記憶手段に記憶された所定時間前の複数の相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
送信手段と、
アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
所定時間前の処理において演算された複数の加算相関行列をメモリから読み出す読み出し手段と、
前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記読み出し手段に読み出された所定時間前の複数の加算相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群をメモリに記憶する記憶手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項３】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
送信手段と、
アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記相関行列演算手段により演算された複数の前記相関行列の中から、前記検出手段により検出された周波数に対応する相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列と、前記記憶手段に記憶された前記周波数に対応する所定時間前の相関行列とを加算した加算抽出行列として出力する加算手段と、
前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、
前記加算手段により出力された前記加算抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項４】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、
受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、
前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記記憶手段に記憶された所定時間前の複数の相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項５】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、
受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
所定時間前の処理において演算された複数の加算相関行列をメモリから読み出す読み出し手段と、
前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記読み出し手段に読み出された所定時間前の複数の加算相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群をメモリに記憶する記憶手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項６】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、
受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記相関行列演算手段により演算された複数の前記相関行列の中から、前記検出手段により検出された周波数に対応する相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列と、前記記憶手段に記憶された前記周波数に対応する所定時間前の相関行列とを加算した加算抽出行列として出力する加算手段と、
前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、
前記加算手段により出力された前記加算抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項７】
前記加算相関行列は、前記相関行列と前記所定時間前の相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする請求項１または請求項４に記載のレーダ装置。
【請求項８】
前記加算相関行列は、前記相関行列と前記所定時間前の加算相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする請求項２または請求項５に記載のレーダ装置。
【請求項９】
前記加算抽出行列は、前記抽出行列と前記所定時間前の相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする請求項３または請求項６に記載のレーダ装置。
【請求項１０】
前記記憶手段は、前記相関行列群の一部だけを保存し、
前記加算手段は、前記記憶手段に記憶されていない相関行列を、前記記憶手段に記憶されている相関行列を用いて推定することを特徴とする請求項１または請求項３または請求項４または請求項６のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１１】
前記記憶手段は、前記加算相関行列群の一部だけを保存し、
前記加算手段は、前記記憶手段に記憶されていない加算相関行列を、前記記憶手段に記憶されている加算相関行列を用いて推定することを特徴とする請求項２または請求項５に記載のレーダ装置。
【請求項１】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
送信手段と、
アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、
前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記記憶手段に記憶された所定時間前の複数の相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
送信手段と、
アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
所定時間前の処理において演算された複数の加算相関行列をメモリから読み出す読み出し手段と、
前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記読み出し手段に読み出された所定時間前の複数の加算相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群をメモリに記憶する記憶手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項３】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
送信手段と、
アレイ状に配置され反射波を受信する複数の受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記相関行列演算手段により演算された複数の前記相関行列の中から、前記検出手段により検出された周波数に対応する相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列と、前記記憶手段に記憶された前記周波数に対応する所定時間前の相関行列とを加算した加算抽出行列として出力する加算手段と、
前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、
前記加算手段により出力された前記加算抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項４】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、
受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、
前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記記憶手段に記憶された所定時間前の複数の相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項５】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、
受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
所定時間前の処理において演算された複数の加算相関行列をメモリから読み出す読み出し手段と、
前記相関行列演算手段により演算される複数の前記相関行列と、前記読み出し手段に読み出された所定時間前の複数の加算相関行列とを加算した加算相関行列を複数演算し、複数の前記加算相関行列を加算相関行列群として出力する加算手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群をメモリに記憶する記憶手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記加算手段により出力された前記加算相関行列群の中から、前記検出手段により検出された周波数に最も近い加算相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項６】
検出対象物を検出するレーダ装置に使用される、所定時間毎に実行される到来方向推定処理であって、
アレイ状に配置され送信波を送信する複数の送信手段と、
受信手段と、
前記受信手段により受信した前記反射波に基づき、前記アレイ毎のビート信号を各々生成する受信部と、
前記受信部により生成された複数の前記ビート信号に基づき周波数毎の相関行列を演算する相関行列演算手段と、
前記受信部により生成された前記ビート信号を用いて、所定条件を満たす周波数を１つ以上検出する検出手段と、
前記相関行列演算手段により演算された複数の前記相関行列の中から、前記検出手段により検出された周波数に対応する相関行列を抽出行列として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記抽出行列と、前記記憶手段に記憶された前記周波数に対応する所定時間前の相関行列とを加算した加算抽出行列として出力する加算手段と、
前記相関行列演算手段の演算結果である複数の前記相関行列を記憶する記憶手段と、
前記加算手段により出力された前記加算抽出行列を用いて、前記レーダ装置から前記検出対象物に対する方向を演算することを特徴とするレーダ装置。
【請求項７】
前記加算相関行列は、前記相関行列と前記所定時間前の相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする請求項１または請求項４に記載のレーダ装置。
【請求項８】
前記加算相関行列は、前記相関行列と前記所定時間前の加算相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする請求項２または請求項５に記載のレーダ装置。
【請求項９】
前記加算抽出行列は、前記抽出行列と前記所定時間前の相関行列に重み付け係数をかけ加算したものであることを特徴とする請求項３または請求項６に記載のレーダ装置。
【請求項１０】
前記記憶手段は、前記相関行列群の一部だけを保存し、
前記加算手段は、前記記憶手段に記憶されていない相関行列を、前記記憶手段に記憶されている相関行列を用いて推定することを特徴とする請求項１または請求項３または請求項４または請求項６のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１１】
前記記憶手段は、前記加算相関行列群の一部だけを保存し、
前記加算手段は、前記記憶手段に記憶されていない加算相関行列を、前記記憶手段に記憶されている加算相関行列を用いて推定することを特徴とする請求項２または請求項５に記載のレーダ装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２００７−４０８０６（Ｐ２００７−４０８０６Ａ）
【公開日】平成１９年２月１５日（２００７．２．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−２２４６３６（Ｐ２００５−２２４６３６）
【出願日】平成１７年８月２日（２００５．８．２）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年２月１５日（２００７．２．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年８月２日（２００５．８．２）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
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