レーダ装置
【課題】物標情報を高精度に求めることが可能なレーダ装置を提供すること。
【解決手段】本発明が適用されたレーダ装置は、ＦＭＣＷ方式のレーダ装置であり、変調周期毎に、受信結果を表すビート信号からスナップショットデータを生成する。また、各変調周期のスナップショットデータから生成した変調周期毎の自己相関行列を、複数周期分平均化し、その平均化後の自己相関行列に基づき、ＭＵＳＩＣ法により物標方位を求める。但し、平均化は、各変調周期のスナップショットデータに含まれる雑音成分の量（干渉量）に基づき、加重平均により行う。即ち、各変調周期の自己相関行列に作用させる重み付け係数を、その変調周期の干渉量に応じた値に設定する（Ｓ５７０）。干渉量が小さい場合には重み付け係数を大きく、干渉量が大きい場合には、干渉量を小さくといった具合である。
【解決手段】本発明が適用されたレーダ装置は、ＦＭＣＷ方式のレーダ装置であり、変調周期毎に、受信結果を表すビート信号からスナップショットデータを生成する。また、各変調周期のスナップショットデータから生成した変調周期毎の自己相関行列を、複数周期分平均化し、その平均化後の自己相関行列に基づき、ＭＵＳＩＣ法により物標方位を求める。但し、平均化は、各変調周期のスナップショットデータに含まれる雑音成分の量（干渉量）に基づき、加重平均により行う。即ち、各変調周期の自己相関行列に作用させる重み付け係数を、その変調周期の干渉量に応じた値に設定する（Ｓ５７０）。干渉量が小さい場合には重み付け係数を大きく、干渉量が大きい場合には、干渉量を小さくといった具合である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダ波を送信すると共に、送信したレーダ波の反射波を受信し、その受信信号に基づき、反射波の発生元である物標の位置・速度・方位等の物標情報を求めるレーダ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、レーダ装置としては、自車前方に向けてレーダ波を発射し、その反射波の受信結果に基づいて、自車前方に存在する車両までの距離や方位、この車両と自車との相対速度を求める車載用のレーダ装置が知られている。また、この種のレーダ装置としては、ＦＭＣＷ方式のレーダ装置（以下、「ＦＭＣＷレーダ装置」と表現する。）が知られている（例えば、特許文献１，２参照）。
【０００３】
ＦＭＣＷレーダ装置では、図１０上段に実線で示すように、三角波上の変調信号により周波数変調され周波数が時間に対して直線的に漸次増減する送信信号Ｓｓをレーダ波として送信し、図１１（ａ）に示すようにして、物標により反射されたレーダ波（反射波）を受信する。
【０００４】
この時、反射波の受信信号Ｓｒは、図１０上段に点線で示すように、レーダ波が物標との間を往復するのに要する時間、即ち、物標までの距離に応じた時間ｔｒだけ遅延し、物標との相対速度に応じた周波数ｆｄだけ周波数が下がる方向にドップラシフトする。
【０００５】
ＦＭＣＷレーダ装置では、このような受信信号Ｓｒと送信信号Ｓｓとをミキサで混合することにより、ビート信号ＢＴ（図１０下段参照）を生成する。
そして、送信信号Ｓｓの周波数が増加する上り区間のビート信号ＢＴの周波数ｆｂ１と、送信信号Ｓｓの周波数が減少する下り区間のビート信号ＢＴの周波数ｆｂ２とから、物標との距離Ｄ及び相対速度Ｖを、式（１）〜（４）に従って算出する。但し、ｃは電波伝搬速度，ｆｍは送信信号の変調周波数、Δｆは送信信号の周波数変動幅、ｆ０は送信信号の中心周波数である。
【０００６】
【数１】
即ち、ＦＭＣＷレーダ装置では、ビート信号ＢＴをフーリエ変換し、周波数解析することで、上り区間におけるビート信号ＢＴの反射波成分の周波数ｆｂ１と、下り区間におけるビート信号ＢＴの反射波成分の周波数ｆｂ２とを特定し、この周波数ｆｂ１，ｆｂ２から、前方に位置する物標までの距離Ｄ及び相対速度Ｖを求める。
【０００７】
また、物標方位については、受信アンテナであるアレーアンテナの各アンテナ素子が受信する反射波に、到来方向に応じた位相差が生じることを利用して求める。複数のアンテナ素子からなるアレーアンテナを用いて、物体の方位を求める方法としては、各アンテナ素子が受信した受信信号についての自己相関行列を生成し、この自己相関行列に基づき、角度スペクトルを生成し、この角度スペクトルを解析することで、方位を求める方法が知られている。例えば、方位算出方法としては、ＭＵＳＩＣ法やディジタルビームフォーミング（ＤＢＦ）法、ＣＡＰＯＮ法などが知られている。
【０００８】
ここで、方位算出方法として知られているＭＵＳＩＣ法について、その概要を説明する。尚、アレーアンテナは、Ｋ個のアンテナ素子を一直線上に等間隔で配置した、所謂リニアアレーアンテナであるものとする（図１参照）。
【０００９】
まず、アレーアンテナの各アンテナ素子に対応するビート信号ＢＴをフーリエ変換し、パワーのピークが立つピーク周波数での各アンテナ素子のフーリエ変換値を配列して、式（５）に示す受信ベクトルＸを構成する。次に、この受信ベクトルＸを用いて、式（６）に示すＫ行Ｋ列の自己相関行列Ｒｘｘを求める。
【００１０】
【数２】
ここで、受信ベクトルＸの要素ｘk（ｋ＝１，…，Ｋ）は、Ｋ個の各アンテナ素子について共通して得られたピーク周波数におけるｋ番目のアンテナ素子のフーリエ変換値（複素数）である。また、上式におけるＴは、ベクトル転置を示し、Ｈは、複素共役転置を示す。
【００１１】
ピーク周波数は、各アンテナ素子の受信信号に雑音が混入していない理想的な状態において、反射波成分の周波数を示すので、上述した周波数ｆｂ１，ｆｂ２のいずれかに該当することになる。
【００１２】
一般的には、ビート信号ＢＴを、上り区間及び下り区間の各区間に分けてフーリエ変換し、区間毎にピーク周波数を求めると共に、区間毎に、ピーク周波数での各アンテナ素子のフーリエ変換値を配列して式（５）に示す受信ベクトルＸを構成する。そして、区間毎に、当該区間に対応する受信ベクトルについての自己相関行列を生成し、区間毎に、対応する自己相関行列を用いて、以下の手順で反射波を発生させた物標の方位を算出する。
【００１３】
具体的には、自己相関行列Ｒｘｘの固有値λ1，…，λK（但し、λ1≧λ2≧…λk）を求め、熱雑音電力に対応する閾値λthより大きい固有値の数から到来波数Ｍを推定すると共に、熱雑音電力以下となる（Ｋ−Ｍ）個の固有値λM+1，…，λKに対応する固有ベクトルｅM+1，…，ｅKを、算出する。
【００１４】
そして、熱雑音電力以下となる（Ｋ−Ｍ）個の固有値λM+1，…，λKに対応した固有ベクトルｅM+1，…，ｅKからなる雑音固有ベクトルＥNと、方位θに対するアレーアンテナの複素応答、即ち、ステアリングベクトルａ（θ）とから、角度スペクトルとして、下式の評価関数ＰMU（θ）で表されるＭＵＳＩＣスペクトルを求める。
【００１５】
【数３】
評価関数ＰMU（θ）で表されるＭＵＳＩＣスペクトルは、図１１（ｂ）に示すように、方位θが到来波の到来方向と一致すると発散して、鋭いピークが立つため、到来波の方位θ1，…，θM、即ち、反射波を発生させた物標の方位は、ＭＵＳＩＣスペクトルのピーク（ヌルポイント）を抽出することにより求めることができる。
【００１６】
即ち、従来装置では、区間毎に、ビート信号のパワースペクトルからピーク周波数を求め、その周波数の到来波の方位θ1，…，θMをＭＵＳＩＣスペクトルのピークから求めることにより、反射波の発生元である各物標の方位θを求めている。
【００１７】
尚、区間毎に物標の方位θを求めるのは、車両前方に複数の車両が存在する場合、複数の反射波をアレーアンテナが同時に受信することになり、上り区間及び下り区間の各区間において、ビート信号ＢＴのパワースペクトルから、複数のピーク周波数が検出されるためである。
【００１８】
各区間において複数のピーク周波数が存在する場合、上り区間及び下り区間において、どの周波数の組合せが、上記周波数ｆｂ１，ｆｂ２の組合せか正確に特定できない。このため、従来装置では、上り区間及び下り区間の各区間において、各ピーク周波数の方位θを求めることで、方位θの組合せが合致する上り区間のピーク周波数と、下り区間のピーク周波数とを、上記周波数ｆｂ１，ｆｂ２の組合せと特定し、各物標までの距離Ｄ、及び、物標との相対速度Ｖ、及び、物標の方位θを求めている。
【００１９】
ところで、ビート信号には、複数の物標から反射されたレーダ波の成分だけでなく、図１２（ａ）に示すように、反対車線の車両のレーダ装置や後方車両のレーダ装置から飛来してくる反射波ではないレーダ波の成分や、その他の種々の雑音成分が含まれる。
【００２０】
このため、従来では、送信信号の変調周期（１／ｆｍ）を１サイクルとして、各サイクル毎に、そのサイクルで得られたビート信号から上記手法で自己相関行列Ｒｘｘを算出し、時間的に連続する複数サイクル分の自己相関行列Ｒｘｘを、等価平均して、区間平均相関行列Ｒ０を求め、この区間平均相関行列Ｒ０に基づき、上記手法でＭＵＳＩＣスペクトルを求めて、物標の方位θを求めることにより、雑音の影響を抑えている。
【００２１】
【数４】
尚、上式は、ＳＮＮサイクル分の自己相関行列Ｒｘｘを等価平均して、区間平均相関行列Ｒ０を求める例である。Ｒｘｘ（ｉ）は、等価平均の対象となる自己相関行列Ｒｘｘの内、第ｉサイクルの自己相関行列Ｒｘｘを表す。
【００２２】
このように区間平均相関行列Ｒ０を求めれば、雑音の影響を緩和することができて、サイクル毎に自己相関行列Ｒｘｘから物標の方位θを求める場合よりも、正確に、物標方位θを求めることができる。
【００２３】
また、ビート信号ＢＴのパワースペクトルからピーク周波数を求めて、そのピーク周波数から物標の位置・速度を求める際にも、１サイクル毎に、パワースペクトルから物標の位置・速度を求める動作を行うと、雑音成分の影響を受けやすくなる。
【００２４】
このため、従来装置では、時間的に連続する複数サイクル分のビート信号ＢＴのパワースペクトルを、等価平均して、その平均化したパワースペクトルからピーク周波数を求め、このピーク周波数から物標の位置・速度を求めることで、雑音の影響を抑えるようにしている。
【特許文献１】特開２００６−２８４１８２号公報
【特許文献２】特開２００６−３００７２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
しかしながら、複数サイクル分の自己相関行列やパワースペクトルを等価平均する従来方法では、十分に高精度に、物標の位置・速度・方位等の物標情報を求めることができないといった問題があった。即ち、従来手法では、物標情報の高精度化に限界があった。
【００２６】
本発明は、こうした問題に鑑みなされたものであり、レーダ装置において、物標の位置・速度・方位等の物標情報を、従来よりも高精度に求めることが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２７】
まず、発明の構成がもたらす作用・効果を明確にするために、従来、高精度化を阻害する原因となっている雑音の発生メカニズムについて説明する。具体的には、レーダ装置の受信信号において、他車両から飛来してくるレーダ波成分が混入した場合を考える。
【００２８】
レーダ装置は、メーカや機種あるいはレーダ個体差等の違いにより、そのレーダ波の変調周期や変調の傾きが異なるので、受信信号Ｓｒと送信信号Ｓｓとをミキサで混合することにより、ビート信号ＢＴを生成する際に、受信信号Ｓｒに、図１２（ｂ）に示すような、自車両のレーダ装置とは異なる変調周期や変調傾きのレーダ波成分（他車両のレーダ波成分）が含まれると、送信信号Ｓｓと受信信号Ｓｒとの周波数差の信号であるビート信号ＢＴにおいては、周波数帯域が大きく広がる。
【００２９】
従来のレーダ装置では、この雑音成分を含むビート信号ＢＴをローパスフィルタに通すことにより高周波成分を取り除くのであるが、ローパスフィルタを通したところで除去できない雑音成分がビート信号ＢＴに残る。
【００３０】
一方、ローパスフィルタを通したビート信号ＢＴは、信号処理のために、アナログ信号からディジタル信号に変換される。しかしながら、除去できなかった雑音成分を含むビート信号ＢＴをディジタル信号に変換すると、アナログ−ディジタル変換時のサンプリング周波数の１／２より高周波領域の信号成分が、存在しない周波数成分（折り返し歪み）としてディジタル信号に現れる。
【００３１】
そして、この雑音成分が結果的に、周波数解析の際にパワースペクトルにおいて誤ったピークを示すことになり、物標の位置・速度・方位等の算出に誤差が生じるのである。従来では、このような現象が、高精度化を阻害する要因となっていた。
【００３２】
ところで、このような雑音成分は、図１２（ｂ）に示すように、時間領域において、局部的に現れる。
従って、複数サイクル分の自己相関行列やパワースペクトルを等価平均する従来方法では、雑音成分の影響が、物標情報を算出する際の精度に大きく及ぶものの、局部的に現れる雑音成分を抑えるように、複数サイクル分の自己相関行列やパワースペクトルを加重平均すれば、物標情報の高精度化を図ることができる。
【００３３】
本発明者らは、こうした点に着目して、次の発明をするに至った。尚、以上では、雑音成分の発生メカニズムについて、ＦＭＣＷレーダ装置を前提として話をしたが、以下に説明する本発明は、ＦＭＣＷレーダ装置に限定されるものではなく、局部的に雑音成分が発生する信号を処理する全てのレーダ装置に有効である。
【００３４】
物標情報の高精度化を実現するためになされた本発明（請求項１記載）のレーダ装置は、レーダ波を送信すると共に、送信したレーダ波の反射波をアレーアンテナで受信する送受信手段を備え、送受信手段から出力されるアレーアンテナを構成する各アンテナ素子の受信信号に基づき、アレーアンテナが受信した反射波の発生元である物標の方位を求めるレーダ装置であって、データ収集手段と、自己相関行列生成手段と、区間平均相関行列生成手段と、方位算出手段と、混入量推定手段と、係数決定手段と、を備える。
【００３５】
データ収集手段は、送受信手段から出力される各アンテナ素子の受信信号から、受信信号のサンプルを取得することで、各アンテナ素子のサンプルの集合としての単位データを生成する動作、を繰返し実行し、自己相関行列生成手段は、データ収集手段の動作により生成される単位データ毎に、当該単位データに基づく自己相関行列を生成する。
【００３６】
区間平均相関行列生成手段は、この自己相関行列生成手段が単位データ毎に生成する自己相関行列の所定個を時間平均することによって、時間平均後の自己相関行列としての区間平均相関行列を生成し、方位算出手段は、区間平均相関行列生成手段が生成した区間平均相関行列に基づき、レーダ波を反射した物標の方位を求める。
【００３７】
一方、混入量推定手段は、データ収集手段により生成される単位データ毎に、当該単位データの雑音混入量を、推定する。即ち、当該単位データを構成する各アンテナ素子のサンプルに含まれる雑音の混入量を推定する。
【００３８】
そして、係数決定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列の夫々に作用させる重み付け係数を、重み付け係数を作用させる自己相関行列の生成時に用いられる単位データに対し混入量推定手段が推定した上記単位データの雑音混入量に基づき、決定する。
【００３９】
即ち、区間平均相関行列生成手段は、平均算出の対象とする所定個の自己相関行列の夫々に対し、係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、上記区間平均相関行列として、係数決定手段により決定された重み付け係数により上記所定個の自己相関行列を加重平均してなる自己相関行列を生成する。
【００４０】
このように構成されたレーダ装置によれば、雑音混入量に基づき、自己相関行列を重み付けして、区間平均相関行列を求め、この区間平均相関行列に基づき、物標方位を求めるので、従来装置よりも高精度に物標方位を求めることができる。
【００４１】
詳述すると、従来装置では、平均算出の対象とする所定個の自己相関行列を等価平均していたので、局部的に雑音が発生している場合であっても、その影響が区間平均相関行列に大きく及んで、高精度に物標方位を求めることができないといった問題があったが、本発明によれば、局部的な雑音が発生した時期の自己相関行列の重み付けを低くして、区間平均相関行列を求めることができるので、局部的に発生した雑音の影響が、区間平均相関行列に大きく及ぶのを抑えることができ、結果として、高精度に物標方位を求めることができる。
【００４２】
尚、この発明は、上述したように、ＦＭＣＷ方式のレーダ装置の類に適用することができる。即ち、上述の発明は、送受信手段が、周波数変調された送信信号に従い、レーダ波を送信すると共に、アレーアンテナを構成する各アンテナ素子の受信信号に、送信信号を混合することにより、各アンテナ素子の受信信号を、受信信号と送信信号とを混合してなるビート信号に変換して、出力する構成にされたレーダ装置に適用することができる（請求項２）。この場合には、送受信手段から出力される各アンテナ素子のビート信号から、当該ビート信号のサンプルを取得して、単位データを生成するように、データ収集手段を構成する。
【００４３】
また、本発明を、ＦＭＣＷ方式のレーダ装置に適用する場合には、データ収集手段を、送信信号の変調周期（１／ｆｍ）毎に、単位データを生成する構成にすることができる。
この他、レーダ装置は、単位データを構成する各アンテナ素子のサンプルを、時間領域から周波数領域へ変換することで、当該変換後のデータとして、各アンテナ素子の周波数領域データを生成する動作を、単位データ毎に実行する変換手段と、アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め参照対象のアンテナ素子として定められた少なくとも一つのアンテナ素子の周波数領域データに基づき、反射波成分の周波数である反射波周波数を推定する周波数推定手段と、を備える構成にすることができる。
【００４４】
また、自己相関行列生成手段は、単位データ毎に、当該単位データに基づいて生成された各アンテナ素子の周波数領域データが示す値であって、周波数推定手段により推定された反射波周波数での値を、ベクトル要素として配列してなる受信ベクトルを生成し、この受信ベクトルについての自己相関行列を生成し、周波数推定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列のグループ毎に、当該自己相関行列の生成時に適用する反射波周波数を推定する構成にすることができる（請求項３）。
【００４５】
また、時間領域を周波数領域に変換する方法としては、フーリエ変換（離散フーリエ変換／高速フーリエ変換）や離散コサイン変換等による変換方法が知られており、変換手段は、例えば、各アンテナ素子のサンプルを、時間領域から周波数領域へフーリエ変換する構成にすることができる（請求項４）。
【００４６】
一方、周波数推定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列の生成時に用いられる周波数領域データの内、参照対象のアンテナ素子毎に所定個ある周波数領域データを、参照対象のアンテナ素子毎に、時間平均することによって、参照対象のアンテナ素子毎に、時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する平均化手段を備える構成にすることができる。
【００４７】
即ち、周波数推定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列のグループ毎に、平均化手段により生成された参照対象のアンテナ素子毎の区間平均周波数領域データに基づいて、当該自己相関行列の生成時に適用する反射波周波数を推定する構成にすることができる。
【００４８】
また、平均化手段は、参照対象のアンテナ素子毎に、次のようにして区間平均周波数領域データを生成する構成にすることができる。
即ち、平均化手段は、上記所定個の周波数領域データの夫々に対し、当該周波数領域データに基づいて生成される自己相関行列に作用させる重み付け係数として係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、上記区間平均周波数領域データとして、係数決定手段により決定された重み付け係数により所定個の周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データを生成する構成にすることができる（請求項５）。
【００４９】
従来装置では、所定個の周波数領域データを等価平均することで、区間平均周波数領域データを生成し、この区間平均周波数領域データに基づき、反射波周波数を推定していたので、雑音が局部的に発生している場合でも、物標方位を高精度に算出することができなかったが、本発明によれば、加重平均により局部的に発生した雑音の影響を小さくすることができるので、精度よく、反射波周波数を推定することができ、結果として、高精度に物標方位を算出することができる。
【００５０】
また、上記周波数推定手段は、具体的に、参照対象のアンテナ素子毎に加重平均により得られた区間平均周波数領域データを、等価平均して、唯一の周波数領域データを生成し、この周波数領域データに基づいて、反射波周波数を推定する構成にすることができる（請求項６）。
【００５１】
ところで、レーダ装置は、請求項６記載のように、周波数領域データを時間方向に加重平均して、アンテナ素子毎の区間平均周波数領域データを求めてから、これらを等価平均して、反射波周波数の推定に用いる唯一の周波数領域データを生成する構成にされてもよいし、アンテナ素子毎の周波数領域データを等価平均するなどして、単位データ毎に代表的な周波数領域データを生成し、この代表的な周波数領域データを、時間方向に加重平均することで、反射波周波数の推定に用いる唯一の周波数領域データを生成する構成にされてもよい。
【００５２】
即ち、周波数推定手段は、単位データ毎に、当該単位データから得られた参照対象のアンテナ素子の夫々に対応する周波数領域データを、統計的にまとめることによって、一つの単位データに対し、唯一の代表的な周波数領域データを生成する統計化手段と、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列の生成時に用いられる単位データの夫々に対して統計化手段が生成した上記代表的な周波数領域データの所定個を、時間平均することで、時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する平均化手段と、を備え、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列のグループ毎に、平均化手段により生成された唯一の区間平均周波数領域データに基づき、自己相関行列の生成時に適用する反射波周波数を推定する構成にすることができる。
【００５３】
また、平均化手段は、平均算出の対象とする所定個の上記代表的な周波数領域データの夫々に対し、当該代表的な周波数領域データに対応する単位データに基づいて生成される自己相関行列に作用させる重み付け係数として係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、上記区間平均周波数領域データとして、係数決定手段により決定された重み付け係数により所定個の上記代表的な周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データ、を生成する構成にすることができる（請求項７）。
【００５４】
この他、統計化手段は、上記代表的な周波数領域データとして、参照対象のアンテナ素子の夫々から得られた周波数領域データを等価平均してなる周波数領域データを生成する構成にすることができる（請求項８）。
【００５５】
また、混入量推定手段は、単位データ毎に、アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め雑音解析対象のアンテナ素子として定められた一つ又は複数のアンテナ素子の夫々について、当該アンテナ素子のサンプルにおける予め定められた高周波領域のパワーの中央値又は平均値を、雑音解析値として求め、求めたアンテナ素子毎の雑音解析値を指標に、上記単位データの雑音混入量を推定する構成にすることができる（請求項９）。
【００５６】
このように「高周波領域のパワー」から雑音混入量を推定して自己相関行列を加重平均すれば、高精度に、物標方位を算出することができる。
また、混入量推定手段は、雑音解析対象のアンテナ素子の夫々について、「サンプルにおける高周波領域のパワーの中央値又は平均値」に代え、「サンプルにおける全時間領域のパワーの平均値」を雑音解析値として求めて、これを指標に、単位データの雑音混入量を推定する構成にされてもよい（請求項１０）。
【００５７】
この他、混入量推定手段は、雑音解析対象のアンテナ素子の夫々について、「サンプルにおける高周波領域のパワーの中央値又は平均値」に代え、「サンプルにおいてパワーが閾値以上となった時間領域の時間長さ」を雑音解析値として求めて、これを指標に、上記単位データの雑音混入量を推定する構成にすることもできる（請求項１１）。
【００５８】
このように「全時間領域のパワーの平均値」や「パワーが閾値以上の時間長さ」から雑音混入量を推定して、自己相関行列を加重平均しても、高精度に、物標方位を算出することができる。
【００５９】
尚、雑音解析対象のアンテナ素子を、複数定める場合、混入量推定手段は、雑音解析対象のアンテナ素子の夫々について求めた雑音解析値の等価平均値又は中央値を、単位データの雑音混入量であると推定する構成にすることができる（請求項１２）。
【００６０】
また、雑音解析対象のアンテナ素子を、一つのみ定める場合、混入量推定手段は、雑音解析対象のアンテナ素子について求めた雑音解析値を、単位データの雑音混入量であると推定する構成にされればよい（請求項１３）。
【００６１】
一方、係数決定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列である第１自己相関行列Ｒｘｘ［１］から第Ｎ自己相関行列Ｒｘｘ［Ｎ］の夫々に作用させる重み付け係数ｗ［ｉ］（但し、ｗ［ｉ］は、第ｉ自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ］（ｉ＝１，…，Ｎ）に作用させる重み付け係数である。）を、重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させる自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ］の生成時に用いられる単位データに対し混入量推定手段が推定した上記単位データの雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数（１／ｑ［ｉ］）と、第１自己相関行列Ｒｘｘ［１］から第Ｎ自己相関行列Ｒｘｘ［Ｎ］の夫々に対応する雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数の総和｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝との比（１／ｑ［ｉ］）／｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝に決定する構成にすることができる（請求項１４）。
【００６２】
このように重み付け係数ｗ［ｉ］を決定すれば、自己相関行列を、雑音混入量に応じて適切に重み付けし、区間平均相関行列を求めることができる。
この他、係数決定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列について、自己相関行列毎に、当該自己相関行列の生成時に用いられる単位データに対し混入量推定手段が推定した上記単位データの雑音混入量を、予め定められた閾値と比較し、上記単位データの雑音混入量が閾値未満の自己相関行列に作用させる重み付け係数を、予め定められた第一の値に決定し、上記単位データの雑音混入量が閾値以上の自己相関行列に作用させる重み付け係数を、第一の値よりも小さい予め定められた第二の値に決定する構成にされてもよい（請求項１５）。
【００６３】
このように重み付け係数ｗ［ｉ］を決定すれば、簡単な演算にて重み付け係数ｗ［ｉ］を決定することができて、レーダ装置の処理負荷を抑えることができる。尚、第二の値は、ゼロより大きい値に設定されてもよいし、ゼロに設定されてもよい。即ち、雑音混入量が閾値以上の自己相関行列については、区間平均相関行列の算出に用いないようにしてもよい。また、請求項１５記載のように重み付け係数ｗ［ｉ］を決定する場合には、必要に応じて、重み付け係数の総和を１に規格化するとよい。
【００６４】
この他、方位算出手段は、区間平均相関行列生成手段による区間平均相関行列の生成サイクル毎に、区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列を、区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化するように補正し、当該補正後の区間平均相関行列として、平滑相関行列を生成する平滑相関行列生成手段を備えて、区間平均相関行列の生成サイクル毎に、平滑相関行列生成手段が生成した平滑相関行列に基づき、レーダ波を反射した物標の方位を求める構成にされるとよい（請求項１６）。
【００６５】
このようにして、物標方位を算出すれば、一層、方位の算出精度を上げることができる。周知のレーダ装置では、レーダ波を連続的に送信しておらず、断続的にレーダ波を送信している。従って、他車両のレーダ波との干渉による精度悪化を考慮した場合には、常に他車両のレーダ波との干渉を受けるわけではない。従って、最新の区間平均相関行列を、過去の区間平均相関行列で平滑化するように補正すれば、雑音の酷い時期の影響を抑えることができて、一層、高精度に方位を求めることができる。
【００６６】
尚、平滑相関行列生成手段は、区間平均相関行列の生成サイクル毎に、区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列Ｒ１を、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列Ｒ２preと予め定められた忘却係数β（但し、０＜β＜１）とに基づき補正することにより、最新の区間平均相関行列Ｒ１を、区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化し、今サイクルの平滑相関行列Ｒ２を生成する構成にすることができる。具体的に、平滑相関行列生成手段は、次式
Ｒ２＝β・Ｒ２pre＋（１−β）・Ｒ１ （１０）
に従って平滑相関行列Ｒ２を生成する構成にすることができる（請求項１７）。
【００６７】
また、方位算出手段は、区間平均相関行列の生成サイクル毎に、混入量推定手段により推定された上記区間平均相関行列の生成時に用いられる所定個の自己相関行列の夫々に対応する上記単位データの雑音混入量に基づき、区間平均相関行列生成手段にて生成される最新の区間平均相関行列を、上記平滑相関行列の生成に用いるべきか否かを判断する採用可否判断手段を備える構成にされると一層好ましい。
【００６８】
即ち、平滑相関行列生成手段は、採用可否判断手段により肯定判断されると、区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列を、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列により補正し、当該補正後の区間平均相関行列を、今サイクルの平滑相関行列として生成することにより、最新の区間平均相関行列を、区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化する一方、採用可否判断手段により否定判断されると、最新の区間平均相関行列を用いずに、最新の区間平均相関行列及び前サイクルにおいて生成した平滑相関行列の内、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列のみを用いて、今サイクルの平滑相関行列を生成する構成にされると好ましい。
【００６９】
このようにレーダ装置を構成すれば、雑音混入量が極端に多い時期に生成された区間平均相関行列を、平滑相関行列の生成に用いずに済み、物標方位として、誤った方位が算出されるのを防止することができる（請求項１８）。
【００７０】
具体的に、平滑相関行列生成手段は、採用可否判断手段により肯定判断されると、式（１０）に従う平滑相関行列Ｒ２を生成する一方、採用可否判断手段により否定判断されると、最新の区間平均相関行列Ｒ１を用いずに前サイクルにおいて生成した平滑相関行列Ｒ２preを、今サイクルの平滑相関行列Ｒ２とする構成にすることができる（請求項１９）。
【００７１】
この他、採用可否判断手段は、最新の区間平均相関行列の生成時に用いられる所定個の自己相関行列の夫々に対応する上記単位データの雑音混入量に、当該自己相関行列に作用させる重み付け係数として係数決定手段により決定された重み付け係数と同一の重み付け係数を作用させて、上記単位データの雑音混入量についての加重平均を算出し、算出した加重平均が、予め定められた閾値以下である場合には、最新の区間平均相関行列を、平滑相関行列の生成に用いるべきであると肯定判断し、算出した加重平均が、閾値より大きい場合には、最新の区間平均相関行列を、平滑相関行列の生成に用いるべきではないと否定判断する構成にすることができる（請求項２０）。
【００７２】
このように採用可否判断手段を構成すれば、雑音の多い時期に生成された区間平均相関行列を、物標方位の算出に用いずに済み、誤った方位を物標方位として算出してしまうのを適切に防止することができる。
【００７３】
また、周波数領域データを加重平均し、反射波周波数を推定する上述の技術は、物標の位置や速度を求める際にも用いることができる。換言すると、上述の発明は、方位を算出する機能を備えず、周波数解析により得られたパワースペクトルに基づき、上述の式（１）〜（４）を用いて、位置・速度を求めるレーダ装置にも適用することができる。
【００７４】
具体的に、レーダ装置は、レーダ波を送信すると共に、送信したレーダ波の反射波をアンテナで受信する送受信手段を備え、送受信手段から出力されるアンテナの受信信号に基づき、反射波の発生元である物標に関する情報としての物標情報を求めるレーダ装置であって、次のデータ収集手段と、変換手段と、混入量推定手段と、平均化手段と、物標情報算出手段と、係数決定手段と、を備えた構成にすることができる（請求項２１）。
【００７５】
データ収集手段は、送受信手段から出力される受信信号のサンプルを取得する動作を繰返し実行し、変換手段は、データ収集手段により取得されたサンプル毎に、当該サンプルを、時間領域から周波数領域へ変換して（例えば、請求項２３記載のようにフーリエ変換して）、変換後のデータとしての周波数領域データを生成し、平均化手段は、変換手段により生成された所定個のサンプルに対応する周波数領域データを、時間平均することで、時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する。
【００７６】
そして、物標情報算出手段は、平均化手段により生成された区間平均周波数領域データに基づき、物標情報を求める。
一方、混入量推定手段は、データ収集手段により取得されるサンプル毎に、当該サンプルに含まれる雑音の混入量を推定し、係数決定手段は、平均化手段が平均算出の対象とする所定個の周波数領域データの夫々に作用させる重み付け係数を、周波数領域データの変換前データであるサンプルに対して混入量推定手段が推定した雑音の混入量に基づき、決定する。
【００７７】
即ち、平均化手段は、所定個の周波数領域データの夫々に対し、係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、上記区間平均周波数領域データとして、係数決定手段により決定された重み付け係数により上記所定個の周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データ、を生成する。
【００７８】
このように構成されたレーダ装置によれば、請求項５〜請求項８記載のレーダ装置と同様、平均算出の対象とする周波数領域データに夫々に対して、雑音混入量に対応する重み付け係数を作用させ、区間平均周波数領域データとして、雑音混入量を考慮した加重平均を算出するので、等価平均する従来装置よりも、高精度に物標情報を求めることができる。
【００７９】
また、この発明は、送受信手段が、周波数変調された送信信号に従い、レーダ波を送信すると共に、アンテナの受信信号に、送信信号を混合することにより、アンテナの受信信号を、受信信号と送信信号とを混合してなるビート信号に変換して出力し、データ収集手段が、上記サンプルとして、送受信手段から出力されるビート信号から、ビート信号のサンプルを取得する構成にされたレーダ装置に適用することができる。
【００８０】
この他、物標情報算出手段は、上記区間平均周波数領域データに基づき、反射波成分の周波数である反射波周波数を推定し、推定した反射波周波数から、上記物標情報として、物標の位置及び速度の少なくとも一方を求める構成にすることができる（請求項２２）。
【００８１】
また、混入量推定手段は、請求項９記載のレーダ装置と同様、サンプル毎に、サンプルにおける予め定められた高周波領域のパワーの中央値又は平均値を求めて、求めた高周波領域のパワーの中央値又は平均値を、雑音の混入量であると推定する構成にすることができる（請求項２４）。
【００８２】
このように「高周波領域のパワー」から雑音混入量を推定して、周波数領域データを加重平均すれば、雑音の影響を抑えて、高精度に物標情報を算出することができる。
また、混入量推定手段は、「サンプルにおける高周波領域のパワーの中央値又は平均値」に代えて、「サンプルにおける全時間領域のパワーの平均値」を求め、これを雑音混入量であると推定する構成にされてもよいし（請求項２５）、「サンプルにおいてパワーが閾値以上となった時間領域の時間長さ」を求め、これを雑音混入量であると推定する構成にされてもよい（請求項２６）。
【００８３】
このように「全時間領域のパワーの平均値」や「パワーが閾値以上の時間長さ」から雑音混入量を推定して、周波数領域データを加重平均しても、雑音の影響を抑えて、高精度に物標情報を算出することができる。
【００８４】
また、係数決定手段は、請求項１４記載のレーダ装置と同様、平均化手段が平均算出の対象とする所定個の周波数領域データである第１周波数領域データＦ［１］から第Ｎ周波数領域データＦ［Ｎ］の夫々に作用させる重み付け係数ｗ［ｉ］（但し、ｗ［ｉ］は、第ｉ周波数領域データＦ［ｉ］（ｉ＝１，…，Ｎ）に作用させる重み付け係数である。）を、重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させる周波数領域データ［ｉ］の変換前データであるサンプルに対し混入量推定手段が推定した雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数（１／ｑ［ｉ］）と、第１周波数領域データＦ［１］から第Ｎ周波数領域データＦ［Ｎ］までの夫々に対応する雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数の総和｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝との比（１／ｑ［ｉ］）／｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝に決定する構成にすることができる（請求項２７）。
【００８５】
このようにして重み付け係数ｗ［ｉ］を決定すれば、周波数領域データを、雑音混入量に応じて適切に重み付けし、区間平均周波数領域データを求めることができる。
また、係数決定手段は、簡単な演算にて重み付け係数ｗ［ｉ］を決定することができるように、請求項１５記載のレーダ装置と同様、平均化手段が平均算出の対象とする所定個の周波数領域データについて、周波数領域データ毎に、当該周波数領域データの変換前データであるサンプルに対し混入量推定手段が推定した雑音混入量を、予め定められた閾値と比較し、雑音混入量が閾値未満の周波数領域データに作用させる重み付け係数を、予め定められた第一の値に決定し、雑音の混入量が閾値以上の周波数領域データに作用させる重み付け係数を、第一の値よりも小さい予め定められた第二の値に決定する構成にされてもよい（請求項２８）。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８６】
以下に本発明の実施例について、図面と共に説明する。
【実施例１】
【００８７】
図１は、本実施例のレーダ装置１の構成を表すブロック図である。本実施例のレーダ装置１は、ＦＭＣＷ方式の車載型レーダ装置であり、周波数が時間に対して直線的に漸次増減するミリ波帯の高周波信号を生成する発振器１１と、発振器１１が生成する高周波信号を増幅する増幅器１３と、増幅器１３の出力を送信信号Ｓｓ（図１０上段参照）とローカル信号Ｌとに電力分配する分配器１５と、送信信号Ｓｓに応じたレーダ波を放射する送信アンテナ１７と、物標（前方車両等）により反射されたレーダ波（反射波）を受信するＫ個のアンテナ素子からなる受信アンテナ１９と、を備える。
【００８８】
更に、このレーダ装置１は、受信アンテナ１９を構成するアンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋのいずれかを順次選択し、選択されたアンテナ素子からの受信信号Ｓｒを後段に供給する受信スイッチ２１と、受信スイッチ２１から供給される受信信号Ｓｒを増幅する増幅器２３と、増幅器２３にて増幅された受信信号Ｓｒ及びローカル信号Ｌを混合して、ビート信号ＢＴを生成（図１０下段参照）するミキサ２５と、ミキサ２５が生成したビート信号ＢＴから不要な信号成分を除去するフィルタ２７（ローパスフィルタ）と、フィルタ２７の出力をディジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器２９と、マイクロコンピュータを中心に構成される信号処理部３０と、を備える。
【００８９】
信号処理部３０は、発振器１１の起動／停止等を制御する他、マイクロコンピュータにおけるプログラムの実行により、Ａ／Ｄ変換器２９から入力されるビート信号ＢＴのディジタルデータを用いた信号処理や、信号処理により得られた物標情報を車間制御ＥＣＵ４０に送信する処理等を行う。
【００９０】
また、受信アンテナ１９は、Ｋ個のアンテナ素子が、一列に等間隔で配置されたリニアアレーアンテナであり、各アンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋは、ビーム幅がいずれも送信アンテナ１７のビーム幅全体を含むように設定されている。
【００９１】
以下では、Ｋ個のアンテナ素子の夫々を番号付けして、第ｉアンテナ素子（ｉ＝１，２，…，Ｋ）と表現し、第ｉアンテナ素子から得られる信号（データ）を、第ｉチャネルの信号（データ）とも表現する。
【００９２】
このように構成された本実施例のレーダ装置１では、信号処理部３０からの指令に従って発振器１１が起動する。そして、当該起動により発振器１１が生成した高周波信号は、増幅器１３にて増幅された後、分配器１５に入力され、分配器１５によって電力分配される。これにより、レーダ装置１では、送信信号Ｓｓ及びローカル信号Ｌが生成され、送信信号Ｓｓは、送信アンテナ１７を介し、周波数変調されたレーダ波として送出される。
【００９３】
一方、送信アンテナ１７から送出され物標に反射して戻ってきたレーダ波（反射波）は、受信アンテナ１９を構成する各アンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋにて受信される。そして、各アンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋからは、受信スイッチ２１に向けて、その受信信号Ｓｒが出力される。
【００９４】
また、受信スイッチ２１からは、受信スイッチ２１によって選択された第ｉアンテナ素子（ｉ＝１，…，Ｋ）の受信信号Ｓｒのみが増幅器２３に出力され、増幅器２３で増幅された受信信号Ｓｒは、ミキサ２５に供給される。
【００９５】
ミキサ２５では、受信信号Ｓｒに分配器１５からのローカル信号Ｌが混合されて、ビート信号ＢＴが生成される。このビート信号ＢＴは、フィルタ２７にて不要な信号成分が除去された後、Ａ／Ｄ変換器２９でディジタルデータに変換され、信号処理部３０に出力される。
【００９６】
但し、受信スイッチ２１は、レーダ波の一変調周期（１／ｆｍ）の間に、全てのアンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋを所定回ずつ選択するように、切り替えられる。そして、Ａ／Ｄ変換器２９は、この切替タイミングに同期してサンプリングを行うことで、各アンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋのビート信号ＢＴをディジタルデータに変換する。
【００９７】
また、信号処理部３０は、プログラムの実行によって、ビート信号ＢＴのディジタルデータを解析し、反射波の発生元である物標（前方車両）までの距離や、自車両に対する物標の相対速度を算出すると共に、自車両進行方向（アンテナ方向）を基準とした物標の方位を算出する。
【００９８】
続いて、信号処理部３０が、物標の位置・相対速度・方位を算出するために、繰返し実行する物標推定処理について説明する。図２は、信号処理部３０が繰返し実行する物標推定処理を表すフローチャートである。以下では、繰返し実行される物標推定処理の１サイクルのことを、「物標推定サイクル」と表現する。
【００９９】
物標推定処理を開始すると、信号処理部３０は、Ａ／Ｄ変換器２９から入力される各チャネルのビート信号ＢＴのディジタルデータを、送信信号の変調周期（１／ｆｍ）に合わせて、変調周期毎に取得する。具体的には、上り区間及び下り区間の各区間に分けてディジタルデータを取得し、これらを内蔵のメモリ（ＲＡＭ）に記憶する。
【０１００】
このようにして信号処理部３０は、区間毎及びチャネル毎にビート信号ＢＴのサンプルとしてのスナップショットデータを生成する処理を、図１下段に示すように、変調周期毎に繰返し実行し、各チャネルのスナップショットデータを、上り区間及び下り区間の夫々について、所定個（ＳＳＮ個とする。）生成する（Ｓ１１０）。即ち、ＳＳＮ周期分のスナップショットデータを生成する。
【０１０１】
具体的に、スナップショットデータは、Ａ／Ｄ変換器２９でサンプリングされるビート信号の信号値（電圧値）の時系列データである。スナップショットデータは、１変調周期における該当区間（上り区間又は下り区間）の全時間領域の信号値からなる時系列データであってもよいし、該当区間における特定の時間領域の信号値からなる時系列データであってもよい。
【０１０２】
Ｓ１１０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ１２０に移行し、各スナップショットデータのトレンド除去を行う。具体的には、スナップショットデータに含まれる直流成分を除去する（図７右段参照）。
【０１０３】
また、Ｓ１２０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ１３０に移行して、パワーが予め設計段階で定められた閾値Ｔｈｐより大きい時間領域の信号値を、ゼロ、又は、当該時間領域前後の信号値の平均値で置換する処理を、スナップショットデータ毎に実行することにより、各スナップショットデータから干渉成分を除去する。
【０１０４】
Ｓ１３０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ１１０で生成された各スナップショットデータであって、Ｓ１２０及びＳ１３０による処理後の各スナップショットデータを、周波数解析する。具体的には、各スナップショットデータをＦＦＴ処理（高速フーリエ変換）することで、各スナップショットデータを時間領域から周波数領域に変換し、各スナップショットデータについてのフーリエ変換値（複素数）を得ると共に、このフーリエ変換値から、各スナップショットデータについてのパワースペクトルを得る（Ｓ１４０）。周知のようにパワースペクトルは、フーリエ変換値の絶対値の二乗により求められる。
【０１０５】
また、この処理を終えると、信号処理部３０は、処理対象区間を、上り区間に設定して（Ｓ１５０）、Ｓ１６０〜Ｓ２８０の処理を実行する。
具体的に、Ｓ１６０では、処理対象区間についての重み付け係数算出処理を実行することで、後続のＳ１７０で加重平均を求める際に用いる処理対象区間の重み付け係数を決定する。図３は、信号処理部３０が実行する重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【０１０６】
重み付け係数算出処理を開始すると、信号処理部３０は、変数ｉを値１に設定した後（Ｓ５１０）、Ｓ５２０に移行する。そして、Ｓ５２０では、チャネル毎に、当該チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間のスナップショットデータに基づき算出されたパワースペクトルから、予め設計段階で定められた周波数ωmaxよりも高周波領域の成分を抽出する処理を行う。
【０１０７】
尚、以下では、ＳＳＮ周期分のスナップショットデータの内、先頭周期を第１変調周期として、第ｉ変調周期において得られたスナップショットデータのことを、第ｉ変調周期におけるスナップショットデータという。
【０１０８】
Ｓ５２０においては、処理対象区間が上り区間である場合、チャネル毎に、第ｉ変調周期における上り区間のスナップショットデータをフーリエ変換して得られたパワースペクトルから、上記周波数ωmaxよりも高周波領域の成分（パワースペクトル）を抽出する処理を行う。
【０１０９】
このような処理を、第１チャネルから第Ｋチャネルのパワースペクトルについて行うと、信号処理部３０は、Ｓ５３０に移行し、チャネル毎に（換言すれば、抽出した高周波領域成分毎に）、上記抽出した高周波領域成分のパワーの中央値を求めて、求めた中央値を、干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定する。尚、ｑ［ｉ，ｋ］は、第ｋチャネルにおける第ｉ変調周期の干渉量を表す。
【０１１０】
即ち、Ｓ５３０では、第ｋチャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間のスナップショットデータをフーリエ変換して得られたパワースペクトルＰik（ω）から抽出された高周波領域成分のパワーＰik（ω＞ωmax）の中央値ｍｅｄｉａｎ（Ｐik（ω＞ωmax））を、第ｋチャネルにおける第ｉ変調周期の干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定する動作を、ｋ＝１，…，Ｋについて実行する。
【０１１１】
ｑ［ｉ，ｋ］＝ｍｅｄｉａｎ（Ｐik（ω＞ωmax）） （１１）
尚、ここでいう中央値は、周知のように、中央値を求める対象の集合において、値の小さい要素から順に並べたときに、順番的に真ん中となる要素の値のことをいう。即ち、Ｓ５３０では、上記高周波領域に属する各周波数のパワー値を、小さい値から順に並べたときの中央の値を求めて、これを干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定する。
【０１１２】
また、Ｓ５３０での処理を終えると、信号処理部３０は、各チャネルの干渉量ｑ［ｉ，ｋ］（ｋ＝１，…，Ｋ）の等価平均値を、第ｉ変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［ｉ］に設定する（Ｓ５４０）。
【０１１３】
【数５】
但し、Ｓ５４０では、式（１３）に従い、第ｉ変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［ｉ］を設定してもよい（変形例）。
【０１１４】
【数６】
即ち、第ｉ変調周期における各チャネルの干渉量ｑ［ｉ，ｋ］（ｋ＝１，…，Ｋ）の中央値を、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に設定してもよい。
【０１１５】
また、Ｓ５４０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ５５０に移行し、変数ｉ＝ＳＮＮであるか否かを判断し、変数ｉ＝ＳＮＮではないと判断すると（Ｓ５５０でＮｏ）、Ｓ５６０に移行して、変数ｉを１カウントアップした後（ｉ←ｉ＋１）、Ｓ５２０に移行する。そして、カウントアップ後の変数ｉの値に基づき、Ｓ５２０〜Ｓ５５０の処理を実行する。
【０１１６】
このようにして、信号処理部３０は、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期について、処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］を算出する。
そして、変数ｉ＝ＳＮＮであると判断すると（Ｓ５５０でＹｅｓ）、Ｓ５７０に移行し、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］に基づき、今回の物標推定サイクルにおいて処理対象区間の加重平均に用いる重み付け係数ｗ［ｉ］を、次式に従い、ｉ＝１，…，ＳＮＮの夫々について算出する。
【０１１７】
【数７】
尚、ｗ［ｉ］は、第ｉ変調周期の値に対して作用させる重み付け係数を表す。また、式（１４）は、干渉量ｑ［ｉ］がデシベル値でない場合の重み付け係数ｗ［ｉ］を表す。換言すると、干渉量ｑ［ｉ］がデシベル値である場合には、値が対数表示であることを考慮して、次式に従い、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出する。
【０１１８】
【数８】
このようにしてＳ５７０での処理を終えると、信号処理部３０は、重み付け係数算出処理を終了する。
【０１１９】
また、Ｓ１６０での重み付け係数算出処理を終えると、信号処理部３０は、チャネル毎に、式（１７）に従い、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間のパワースペクトルＰik（ω）を時間平均して、区間平均パワースペクトルＰk（ω）を算出する（Ｓ１７０）。
【０１２０】
【数９】
即ち、第ｉ変調周期のパワースペクトルＰik（ω）に対して、第ｉ変調周期の重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させることにより、第ｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）として、各変調周期での干渉量（雑音混入量）を考慮したパワースペクトルＰik（ω）の加重平均を算出する。
【０１２１】
また、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）を算出すると、信号処理部３０は、これらの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）に基づき、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）に共通するピーク周波数を特定する（Ｓ１８０）。尚、ここでいうピーク周波数とは、パワースペクトルにおいて、パワーが所定の閾値より大きいピークの周波数のことである。
【０１２２】
具体的に、ここでは、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）に共通するピーク周波数を特定するために、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）を等価平均して、代表パワースペクトルＰ（ω）を算出する。
【０１２３】
【数１０】
そして、この代表パワースペクトルＰ（ω）において、パワーが所定の閾値より大きい各ピークの周波数を、ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）として特定する。尚、Ｎは、ピーク周波数の個数に一致する。
【０１２４】
但し、Ｓ１８０では、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）を等価平均して、代表パワースペクトルＰ（ω）を算出しなくてもよく、例えば、第１チャネルから第Ｋチャネルの内、予め定められた単一の代表チャネル（第ｋ０チャネルとする）の区間平均パワースペクトルＰk0（ω）を、代表パワースペクトルＰ（ω）と取扱って、この代表パワースペクトルＰ（ω）に基づき、ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を特定しても構わない（変形例）。
【０１２５】
このようにしてピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を特定し終えると、信号処理部３０は、Ｓ１９０に移行し、特定したＮ個のピーク周波数ωnの一つを、処理対象周波数ω’に設定する。
【０１２６】
その後、Ｓ２００に移行して、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの変調周期毎に、各チャネルの処理対象区間のスナップショットデータをフーリエ変換して得られた処理対象周波数ω’でのフーリエ変換値Ｆik（ω’）から、式（１９）及び式（２０）に従って、処理対象区間の自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］を生成する（Ｓ２００）。
【０１２７】
【数１１】
尚、Ｆik（ω’）は、第ｋチャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間のスナップショットデータをフーリエ変換して得られる処理対象周波数ω’でのフーリエ変換値（複素数）を表す。また、自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］は、受信ベクトルＸi（ω’）の自己相関行列を表す。また、受信ベクトルＸi（ω’）は、第ｉ変調周期の処理対象区間における各チャネルの処理対象周波数ω’でのフーリエ変換値Ｆik（ω’）を、ベクトル要素として配列してなるベクトルである（式（２０）参照）。
【０１２８】
即ち、Ｓ２００では、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期に対応する合計ＳＮＮ個の自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）を算出する。
また、この処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ２１０に移行し、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期に対応する処理対象区間の自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］を加重平均して、区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を算出する（Ｓ２１０）。
【０１２９】
【数１２】
即ち、第ｉ変調周期の自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］に、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に基づいて決定した第ｉ変調周期の重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させることにより、自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］の時間平均として、各変調周期に対応する自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］を重み付け係数ｗ［ｉ］で加重平均してなる区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を算出する。
【０１３０】
また、区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を算出した後には、Ｓ２２０に移行し、図４に示す指数平滑相関行列算出処理を実行する。図４は、信号処理部３０が実行する指数平滑相関行列算出処理を表すフローチャートである。
【０１３１】
指数平滑相関行列算出処理を開始すると、信号処理部３０は、まず、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［ｉ］と、処理対象区間の重み付け係数ｗ［ｉ］と、に基づき、次式に従って、干渉残存量ｑｒを算出する（Ｓ６１０）。
【０１３２】
【数１３】
即ち、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させることにより、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］を加重平均して、干渉残存量ｑｒを算出する。
【０１３３】
そして、干渉残存量ｑｒを算出し終えると、Ｓ６２０に移行し、算出した干渉残存量ｑｒと、予め設計段階で定められた閾値Ｔｈｘとの比較により、今回の物標推定サイクルにおいて算出された最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を指数平滑相関行列の算出に用いるべきか否かを、判断する。
【０１３４】
具体的には、干渉残存量ｑｒが閾値Ｔｈｘ以下である場合、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を指数平滑相関行列の算出に用いるべきと判断する（Ｓ６２０でＹｅｓ）。一方、干渉残存量ｑｒが閾値Ｔｈｘより大きい場合には、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］に対応するビート信号ＢＴに強い雑音成分が含まれる可能性が高いとして、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を指数平滑相関行列の算出に用いるべきではないと判断する（Ｓ６２０でＮｏ）。
【０１３５】
そして、Ｓ６２０でＹｅｓと判断した場合には、Ｓ６３０に移行し、処理対象周波数ω’の指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］を、次式に従って、算出する。
【０１３６】
【数１４】
尚、βは忘却係数であって、０＜β＜１を満足する値を採る。具体的に、忘却係数βは、設計段階で固定値に定められてもよいし、干渉残存量ｑｒに応じて可変に定められてもよい。また、Ｒ２pre［ω’］は、前回の物標推定サイクルにおいて算出された処理対象周波数ω’の指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］を表す。
【０１３７】
但し、Ｓ６３０の実行時には、指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］の算出に必要な前回の指数平滑相関行列Ｒ２pre［ω’］が存在しない場合がある。この場合には、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］に設定する（Ｒ２［ω’］＝Ｒ１［ω’］）ことで、指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］を生成する。このようにして、Ｓ６３０での処理を終えると、信号処理部３０は、当該指数平滑相関行列算出処理を終了する。
【０１３８】
一方、Ｓ６２０でＮｏと判断すると、信号処理部３０は、Ｓ６４０に移行し、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を用いずに、今回の指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］を、前回の物標推定サイクルにおいて算出された処理対象周波数ω’の指数平滑相関行列Ｒ２pre［ω’］に設定する。
【０１３９】
但し、指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］の設定に必要な指数平滑相関行列Ｒ２pre［ω’］が存在しない場合には、例外的に、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］に設定する（Ｒ２［ω’］＝Ｒ１［ω’］）。その後、当該指数平滑相関行列算出処理を終了する。
【０１４０】
また、Ｓ２２０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ２２０で求めた指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］の固有値λ1，…，λK（但し、λ1≧λ2≧…λk）を算出すると共に、各固有値に対応する固有ベクトルｅ1，…，ｅKを算出する（Ｓ２３０）。
【０１４１】
更には、熱雑音電力に対応する予め定められた閾値より大きい固有値の数Ｍを、到来波数Ｍであると推定すると共に（Ｓ２４０）、熱雑音電力（閾値）以下となる（Ｋ−Ｍ）個の固有値λM+1，…，λKに対応した固有ベクトルｅM+1，…，ｅKからなる雑音固有ベクトルＥN（式（７）参照）と、方位θに対するアレーアンテナの複素応答、即ち、ステアリングベクトルａ（θ）とから、式（８）に従って、ＭＵＳＩＣスペクトルを求める（Ｓ２５０）。
【０１４２】
そして、求めたＭＵＳＩＣスペクトルにおいて、値ＰMU（θ）が、予め定められた閾値以上の各ピークに対応する方位θ（最大Ｍ個）を、物標の方位であると推定する（Ｓ２６０）。
【０１４３】
また、この処理を終えると、Ｓ２７０に移行して、Ｓ１８０で特定した全ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を対象に、Ｓ２００〜Ｓ２６０の処理を実行したか否かを判断する。
【０１４４】
そして、全ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を対象に、Ｓ２００〜Ｓ２６０の処理を実行していないと判断すると（Ｓ２７０でＮｏ）、Ｓ１９０に移行し、未処理のピーク周波数ωnを一つ選択して、これを処理対象周波数ω’に設定し、この処理対象周波数ω’でのＭＵＳＩＣスペクトルを求めて、物標方位を推定する（Ｓ２６０）。
【０１４５】
このようにして、信号処理部３０は、上り区間における各ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）毎にＭＵＳＩＣスペクトルを求めて、各ＭＵＳＩＣスペクトルから物標方位θを推定する。
【０１４６】
そして、Ｓ１８０で特定した全ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を対象に、Ｓ２００〜Ｓ２６０の処理を実行したと判断すると（Ｓ２７０でＹｅｓ）、現在設定されている処理対象区間が下り区間であるか否かを判断する（Ｓ２８０）。尚、物標推定処理開始後、初回のＳ２８０実行時には、処理対象区間が上り区間に設定されているため、その場合には、Ｓ２８０で、否定判断する（Ｓ２８０でＮｏ）。
【０１４７】
そして、否定判断した場合には、処理対象区間を、上り区間から下り区間に変更した後（Ｓ２９０）、Ｓ１６０に移行し、下り区間について上述の処理（Ｓ１６０〜Ｓ２７０）を実行する。このような手順により、下り区間における各ピーク周波数について、対応するＭＵＳＩＣスペクトルから物標方位θを求める。
【０１４８】
そして、下り区間の全ピーク周波数を対象に、ＭＵＳＩＣスペクトルを求めて物標方位を推定し終えると、Ｓ２７０でＹｅｓと判断し、Ｓ２８０でＹｅｓと判断して、Ｓ３００に移行する。
【０１４９】
また、Ｓ３００に移行すると、信号処理部３０は、上り区間の各ピーク周波数の物標方位θ及び下り区間の各ピーク周波数の物標方位θを指標に、ペアマッチ処理を実行する。
反射波に対応するビート信号ＢＴの周波数ｆｂ１，ｆｂ２は、上述したように上り区間及び下り区間において夫々異なるので、ここでは、ペアマッチ処理により、同一反射波成分のピーク周波数のペア（上述した周波数ｆｂ１，ｆｂ２に対応するピーク周波数のペア）を求める。
【０１５０】
そして、ペアマッチ処理によりペアと判定した上り区間及び下り区間のピーク周波数の組合せに基づき、ペア毎に、反射波の発生元である物標の自車からの距離Ｄ、及び、自車を基準とした相対速度Ｖを、式（１）〜（４）に従って算出する（Ｓ３１０）。
【０１５１】
即ち、上り区間のピーク周波数を、周波数ｆｂ１とみなし、下り区間のピーク周波数を、周波数ｆｂ２とみなして、物標の自車からの距離Ｄ、及び、自車を基準とした物標の相対速度Ｖを、式（１）〜（４）に従って算出する。
【０１５２】
そして、これらの結果に基づき、各物標の距離Ｄ及び相対速度Ｖ及び方位θの情報を、物標情報として、車間制御ＥＣＵ４０に出力する（Ｓ３２０）。その後、当該物標推定処理を終了する。
【０１５３】
以上、第一実施例について説明したが、このレーダ装置１によれば、各変調周期での干渉量ｑに基づき、自己相関行列Ｒｘｘを重み付けして、区間平均相関行列Ｒ１を求め、この区間平均相関行列Ｒ１に基づき、物標方位θを求めるので、従来装置よりも高精度に物標方位θを求めることができる。
【０１５４】
即ち、従来装置では、所定個の自己相関行列Ｒｘｘを等価平均して、区間平均相関行列Ｒ１を求めるので、その等価平均の対象である自己相関行列Ｒｘｘに対応する受信信号に強い干渉が発生していると、その影響が区間平均相関行列Ｒ１にも大きく及んで、高精度に物標方位を求めることができなくなるが、本発明によれば、局部的な干渉が発生した場合に、当該局部的な干渉が発生した時期の自己相関行列Ｒｘｘの重み付けを低くして、区間平均相関行列Ｒ１を求めることができるので、その影響が、区間平均相関行列Ｒ１に大きく及ぶのを抑えることができ、結果として、高精度に物標方位θを求めることができる。
【０１５５】
また、このレーダ装置１では、各変調周期のパワースペクトルＰik（ω）を重み付け係数ｗ［ｉ］により加重平均して、区間平均パワースペクトルＰk（ω）を求め、この区間平均パワースペクトルＰk（ω）に基づき、ピーク周波数（反射波成分の周波数）を特定するので、精度よく、反射波成分の周波数を推定することができ、結果として、高精度に物標方位を求めることができる。
【０１５６】
即ち、従来装置では、区間平均パワースペクトルを、各変調周期のパワースペクトルを等価平均することにより求めていたが、本実施例によれば、干渉量ｑを考慮して、局部的な雑音の影響を抑えるように区間平均パワースペクトルを求め、これに基づいて、ピーク周波数ωnを特定するので、高精度に物標方位を求めることができる。
【０１５７】
尚、本実施例と「特許請求の範囲」に記載の各手段との対応関係は、次の通りである。送受信手段は、レーダ装置１における信号処理部３０を除く各部に対応する。また、データ収集手段は、信号処理部３０が実行するＳ１１０の処理により実現され、「単位データ」は、各変調周期毎及び各区間毎に生成される各チャネルのスナップショットデータの集合に対応する。
【０１５８】
また、自己相関行列生成手段は、信号処理部３０がＳ２００にて変調周期毎に、処理対象区間の自己相関行列Ｒｘｘを生成する動作にて実現されており、区間平均相関行列生成手段は、信号処理部３０が実行するＳ２１０の処理にて実現されている。その他、方位算出手段は、信号処理部３０が実行するＳ２２０〜Ｓ２６０の処理にて実現されている。
【０１５９】
また、混入量推定手段（請求項９，請求項１２，請求項２４）は、信号処理部３０が実行するＳ５２０〜Ｓ５４０の処理により実現され、「単位データの雑音混入量」は、各変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に対応する。
【０１６０】
尚、「雑音解析対象のアンテナ素子」は、本実施例において、受信アンテナ１９を構成する全アンテナ素子に対応するが、変形例としては、一部のアンテナ素子を対象に、Ｓ５３０，Ｓ５４０の処理を実行して、代表干渉量ｑ［ｉ］を求めることが考えられる。
【０１６１】
また、本実施例では、Ｓ５２０において、高周波領域成分のパワーの中央値を求めて、求めた中央値を、干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定するようにしたが、Ｓ５２０では、高周波領域成分のパワーの等価平均値を求めて、求めた等価平均値を、干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定するようにレーダ装置１を構成してもよい。即ち、パワースペクトルが示す高周波領域における各周波数（ω＞ωmax）のパワーを等価平均してなる値を、干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定してもよい。
【０１６２】
この他、係数決定手段（請求項１４，請求項２７）は、本実施例において、信号処理部３０が実行するＳ５７０の処理により実現されている。
また、変換手段は、信号処理部３０が実行するＳ１４０の処理により実現され、「周波数領域データ」は、スナップショットデータをフーリエ変換して得られるパワースペクトルに対応する。この他、周波数推定手段（請求項５，請求項６）は、信号処理部３０が実行するＳ１７０，Ｓ１８０の処理により実現され、「反射波周波数を推定する動作」は、ピーク周波数を特定する動作に対応する。
【０１６３】
また、平均化手段（請求項５，請求項２１）は、信号処理部３０が実行するＳ１７０の処理により実現され、区間平均周波数領域データは、区間平均パワースペクトルＰk（ω）に対応する。
【０１６４】
この他、方位算出手段が備える平滑相関行列生成手段は、信号処理部３０が実行するＳ６３０，Ｓ６４０の処理にて実現され、採用可否判断手段は、Ｓ６１０，Ｓ６２０の処理により実現されている。また、物標情報算出手段は、信号処理部３０が実行するＳ１８０，Ｓ３００，Ｓ３１０の処理により実現されている。
【実施例２】
【０１６５】
続いて、第二実施例について説明する。但し、第二実施例のレーダ装置１は、Ｓ１６０で実行する重み付け係数算出処理の内容が、第一実施例と異なる程度であるため、以下では、第二実施例の信号処理部３０が実行する重み付け係数算出処理の内容を、選択的に説明する。
【０１６６】
図５は、第二実施例の重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。尚、前提として、本実施例のレーダ装置１では、第１チャネルから第ＫチャネルまでのＫ個のチャネルの内の一つが、設計段階で予め代表チャネルとして定められているものとする。
【０１６７】
図５に示す重み付け係数算出処理を開始すると、信号処理部３０は、変数ｉを値１に設定した後（Ｓ５１０）、代表チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間のスナップショットデータをフーリエ変換してなるパワースペクトルから、予め設計段階で定められた周波数ωmaxよりも高周波領域の成分（パワースペクトル）を抽出する（Ｓ５２２）。
【０１６８】
その後、Ｓ５３２に移行し、代表チャネルにおける上記抽出した高周波領域成分のパワーの中央値を求めて、求めた中央値を、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に設定する。ここで、代表チャネルが、第ｋ＝ｋ０チャネルであるとすると、代表干渉量ｑ［ｉ］は、ｑ［ｉ］＝ｍｅｄｉａｎ（Ｐik0（ω＞ωmax））となる。
【０１６９】
また、Ｓ５３２での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ５５０に移行し、変数ｉ＝ＳＮＮであるか否かを判断し、変数ｉ＝ＳＮＮではないと判断すると（Ｓ５５０でＮｏ）、Ｓ５６０に移行して、変数ｉを１カウントアップした後（ｉ←ｉ＋１）、Ｓ５２２に移行する。このようにして、信号処理部３０は、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］を設定する。
【０１７０】
そして、変数ｉ＝ＳＮＮであると判断すると（Ｓ５５０でＹｅｓ）、Ｓ５７０に移行し、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］に基づき、今回の物標推定サイクルにおいて処理対象区間の加重平均に用いる重み付け係数ｗ［ｉ］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）を、第一実施例と同様、式（１４）又は式（１６）に従って算出する。このようにしてＳ５７０での処理を終えると、信号処理部３０は、重み付け係数算出処理を終了する。
【０１７１】
このように代表チャネルを定めて、代表チャネルのパワースペクトルに基づき、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出するようにすれば、信号処理部３０の演算負荷を抑えることができる。
【０１７２】
尚、第二実施例の手法で重み付け係数ｗ［ｉ］を求める場合には、Ｓ１７０において、代表チャネルのみについて、区間平均パワースペクトルＰk（ω）を算出し、代表チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）を、上記代表パワースペクトルＰ（ω）と取扱って、この代表パワースペクトルＰ（ω）に基づき、ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を特定し、後続の処理を実行するのが演算負荷抑制の観点から好ましい。
【０１７３】
また、Ｓ５３２においては、第一実施例におけるＳ５３０での処理と同様、「高周波領域成分のパワーの中央値」に代えて、「高周波領域成分のパワーの等価平均値」を、干渉量ｑ［ｉ］に設定することができる。
【０１７４】
尚、本発明の混入量推定手段（請求項１３，請求項２４）は、本実施例において、信号処理部３０が実行するＳ５２２，Ｓ５３２の処理により実現されている。
【実施例３】
【０１７５】
続いて、第三実施例について説明する。但し、第三実施例のレーダ装置１は、Ｓ１６０で実行する重み付け係数算出処理の内容が、第一実施例と異なる程度であるため、以下では、第三実施例の信号処理部３０が実行する重み付け係数算出処理の内容を、選択的に説明する。図６は、第三実施例のレーダ装置１が、信号処理部３０において実行する重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【０１７６】
図６に示す重み付け係数算出処理を開始すると、信号処理部３０は、第一実施例と同様に、Ｓ５１０〜Ｓ５６０の処理を実行する。そして、Ｓ５５０で、変数ｉ＝ＳＮＮであると判断すると（Ｓ５５０でＹｅｓ）、Ｓ５７２に移行する。
【０１７７】
そして、Ｓ５７２では、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］に基づき、今回の物標推定サイクルにおいて処理対象区間の加重平均に用いる重み付け係数ｗ［ｉ］を、次式に従い、ｉ＝１，…，ＳＮＮの夫々について算出する。
【０１７８】
【数１５】
即ち、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］が、予め定められた閾値Ｔｈｔ未満である場合には、第ｉ変調周期の重み付け係数ｗ［ｉ］を、「１」に設定し、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］が、予め定められた閾値Ｔｈｔ以上である場合には、第ｉ変調周期の重み付け係数ｗ［ｉ］を、「０」に設定する。
【０１７９】
また、Ｓ５７２での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ５７３に移行し、各重み付け係数ｗ［ｉ］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）を、重み付け係数ｗ［ｉ］の総和が１になるように規格化する。
【０１８０】
即ち、Ｓ５７２で設定した各重み付け係数ｗ［ｉ］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）の値を、式（２５）に示すように、Ｓ５７２で設定した重み付け係数ｗ［ｉ］の総和で除算した値に更新する。
【０１８１】
【数１６】
その後、当該重み付け係数算出処理を終了する。
【０１８２】
本実施例のように、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出すれば、第一実施例の手法よりも、信号処理部３０における演算負荷を抑えることができる。
尚、本実施例におけるＳ５１０〜Ｓ５６０の各ステップは、第二実施例におけるＳ５１０〜Ｓ５６０の各ステップに置き換えられてもよい。このようにすれば、代表チャネルの干渉量のみに基づいて、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出することになるので、一層、演算負荷を抑えることができる。また、本発明の係数決定手段（請求項１５，請求項２８）は、信号処理部３０が実行するＳ５７２，Ｓ５７３の処理により実現されている。
【実施例４】
【０１８３】
続いて、第四実施例について説明する。第四実施例は、干渉量として、スナップショットデータにおける干渉発生時間を採用するようにしたものである。また、それに伴って、信号処理部３０が実行する物標推定処理及び重み付け係数算出処理の一部を、第一実施例のレーダ装置１に対して変更したものである。
【０１８４】
即ち、第四実施例のレーダ装置１は、物標推定処理及び重み付け係数算出処理の一部内容が、第一実施例と異なる程度のものである。従って、以下では、第四実施例の信号処理部３０が実行する物標推定処理及び重み付け係数算出処理の内容を、選択的に説明する。
【０１８５】
図７は、第四実施例の信号処理部３０が繰返し実行する物標推定処理の一部を抜粋して表したフローチャートである。
信号処理部３０は、図７に示す物標推定処理を開始すると、第一実施例と同様に、各チャネルのスナップショットデータを、上り区間及び下り区間の夫々について、ＳＳＮ周期分生成し（Ｓ１１０）、これら各スナップショットデータのトレンド除去を行う（Ｓ１２０）。
【０１８６】
その後、Ｓ１２３に移行し、スナップショットデータ毎に、スナップショットデータが示す全時間領域でのパワーの中央値Ｃｓを算出する。スナップショットデータが示す信号値がＢＴ（ｔ）であるとすると、パワーをＢＴ2（ｔ）として、中央値Ｃｓ＝ｍｅｄｉａｎ（ＢＴ2（ｔ））を算出する。
【０１８７】
また、この処理を終えると、信号処理部３０は、スナップショットデータ毎に、Ｓ１２３で算出した中央値Ｃｓを用いて、次の処理を行う。即ち、スナップショットデータから得られた中央値Ｃｓに予め設計段階で定められた閾値Ｔｈｓを加算して、判定値（Ｃｓ＋Ｔｈｓ）を求め、当該スナップショットデータにおいて、パワーＢＴ2（ｔ）が判定値（Ｃｓ＋Ｔｈｓ）を超える時間ｔｎを求める（Ｓ１２４）。
【０１８８】
尚、ここでは、スナップショットデータにおいて、パワーＢＴ2（ｔ）が判定値（Ｃｓ＋Ｔｈｓ）より大きい時間の総計を、時間ｔｎとして求める。但し、スナップショットデータ内において、パワーＢＴ2（ｔ）が判定値（Ｃｓ＋Ｔｈｓ）より大きい期間が複数期間ある場合には、複数期間の内、時間長さが最も長い期間の時間を、時間ｔｎとしてもよい。
【０１８９】
そして、求めた時間ｔｎを、干渉発生時間ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ，ｐｄ］に設定する。尚、干渉発生時間ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ，ｐｄ］は、第ｋチャネルにおける第ｉ変調周期のｐｄ区間でのスナップショットデータの干渉発生時間を表すものとする。また、ｐｄは、「上り」を表す値「０」又は「下り」を表す値「１」を採るものとする。
【０１９０】
即ち、信号処理部３０は、第ｉ変調周期の第ｋチャネルのｐｄ区間におけるスナップショットデータに基づいて、上記手順により求めた時間ｔｎを、干渉発生時間ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ，ｐｄ］に設定する。
【０１９１】
また、このようにして、Ｓ１２４での処理を終えると、信号処理部３０は、第一実施例と同様に、Ｓ１３０以降の処理を実行する。但し、Ｓ１６０においては、図８に示す重み付け係数算出処理を実行する。図８は、第四実施例において信号処理部３０が実行する重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【０１９２】
この重み付け係数算出処理を開始すると、信号処理部３０は、変数ｉを値１に設定し（Ｓ５１０）、その後、Ｓ５３４に移行して、チャネル毎に、当該チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間（ｐｄ区間）の干渉発生時間ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ，ｐｄ］を、当該チャネルの第ｉ変調周期の干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定する（ｑ［ｉ，ｋ］←ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ，ｐｄ］）。
【０１９３】
そして、Ｓ５３４の処理後には、Ｓ５４０に移行し、Ｓ５３４で設定した干渉量ｑ［ｉ，ｋ］を用いて、式（１２）又は式（１３）に従い、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］を設定する。
【０１９４】
また、Ｓ５４０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ５５０に移行し、変数ｉ＝ＳＮＮであるか否かを判断し、変数ｉ＝ＳＮＮではないと判断すると（Ｓ５５０でＮｏ）、Ｓ５６０に移行して、変数ｉを１カウントアップした後（ｉ←ｉ＋１）、Ｓ５３４に移行する。このようにして、信号処理部３０は、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］を算出する。
【０１９５】
そして、変数ｉ＝ＳＮＮであると判断すると（Ｓ５５０でＹｅｓ）、Ｓ５７４に移行し、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］に基づき、式（１４）に従い、今回の物標推定サイクルにおいて処理対象区間の加重平均に用いる重み付け係数ｗ［ｉ］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）を算出する。このようにしてＳ５７４での処理を終えると、信号処理部３０は、重み付け係数算出処理を終了する。
【０１９６】
本実施例のように、干渉発生時間ｔｉｎｆを干渉量ｑに設定して、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出するようにしても、適切に重み付け係数ｗ［ｉ］を求めることができ、雑音により物標方位等の算出精度が悪化するのを抑えることができる。
【０１９７】
尚、本実施例では、第二実施例と同様に代表チャネルを定めるようにしてもよく、代表チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間の干渉発生時間ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ０，ｐｄ］を、第ｉ変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［ｉ］に設定するように、Ｓ５３４，Ｓ５４０の処理を置き換えてもよい。
【０１９８】
また、本発明の混入量推定手段（請求項１１，請求項２６）は、信号処理部３０が実行するＳ１２３，Ｓ１２４，Ｓ５３４，Ｓ５４０の処理により実現されている。
【実施例５】
【０１９９】
続いて、第五実施例について説明する。第五実施例は、干渉量として、スナップショットデータにおける全時間領域のパワーの平均値を採用するようにしたものである。また、それに伴って、信号処理部３０が実行する物標推定処理及び重み付け係数算出処理の一部を、第一実施例のレーダ装置１に対して変更したものである。
【０２００】
即ち、第五実施例のレーダ装置１は、物標推定処理及び重み付け係数算出処理の一部内容が、第一実施例と異なる程度のものである。従って、以下では、第五実施例の信号処理部３０が実行する物標推定処理及び重み付け係数算出処理の内容を、選択的に説明する。
【０２０１】
図９（ａ）は、第五実施例のレーダ装置１において、信号処理部３０が繰返し実行する物標推定処理の一部を抜粋して表したフローチャートである。
信号処理部３０は、図９（ａ）に示す物標推定処理を開始すると、第一実施例と同様に、各チャネルのスナップショットデータを、上り区間及び下り区間の夫々について、ＳＳＮ周期分取得し（Ｓ１１０）、これら各スナップショットデータのトレンド除去を行う（Ｓ１２０）。
【０２０２】
また、この処理を終えると、Ｓ１２５に移行し、スナップショットデータ毎に、当該スナップショットデータが示す全時間領域のパワーの平均値Ｍｓを算出する。即ち、スナップショットデータがＬ個の信号値の時系列データからなり、スナップショットデータが示す時刻ｔでの信号値がＢＴ（ｔ）であるとすると、次式
【０２０３】
【数１７】
に従って、スナップショットデータが示す全時間領域のパワーの平均値Ｍｓを算出する。尚、以下では、第ｋチャネルにおける第ｉ変調周期のｐｄ区間でのスナップショットデータに基づいて求めた平均値Ｍｓを、パワー平均値Ｍｓ［ｉ，ｋ，ｐｄ］と表記する。
【０２０４】
また、この処理を終えると、信号処理部３０は、第一実施例と同様に、Ｓ１３０以降の処理を実行するが、Ｓ１６０においては、図９（ｂ）に示す重み付け係数算出処理を実行する。図９（ｂ）は、信号処理部３０が実行する第五実施例の重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【０２０５】
この重み付け係数算出処理を開始すると、信号処理部３０は、変数ｉを値１に設定した後（Ｓ５１０）、Ｓ５３５に移行し、チャネル（ｋ＝１，…，Ｋ）毎に、当該チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間（ｐｄ区間）のパワー平均値Ｍｓ［ｉ，ｋ，ｐｄ］を、当該チャネルにおける第ｉ変調周期の干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定する（ｑ［ｉ，ｋ］←Ｍｓ［ｉ，ｋ，ｐｄ］）。
【０２０６】
そして、Ｓ５３５で設定した干渉量ｑ［ｉ，ｋ］を用いて、式（１２）又は式（１３）に従い、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］を設定する（Ｓ５４０）。このような処理を、ｉ＝１〜ＳＮＮについて実行し、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期について、処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］を算出する。
【０２０７】
その後には、算出した上記第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］に基づき、今回の物標推定サイクルにおいて処理対象区間の加重平均に用いる重み付け係数ｗ［ｉ］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）を、式（１４）に従い、算出する。但し、代表干渉量ｑ［ｉ］がデシベル値である場合には、式（１６）に従い、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出する（Ｓ５７０）。その後、信号処理部３０は、重み付け係数算出処理を終了する。
【０２０８】
本実施例のように、パワー平均値Ｍｓを干渉量ｑに設定して、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出するようにしても、適切に重み付け係数ｗ［ｉ］を求めることができ、雑音により物標方位等の算出精度が悪化するのを抑えることができる。
【０２０９】
尚、本実施例においても、第二実施例と同様に代表チャネルを定めるようにしてもよく、代表チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間のパワー平均値Ｍｓ［ｉ，ｋ０，ｐｄ］を、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に設定するように、Ｓ５３５，Ｓ５４０の処理を置き換えてもよい。
【０２１０】
また、本発明の混入量推定手段（請求項１０，請求項２５）は、信号処理部３０が実行するＳ１２５，Ｓ５３５，Ｓ５４０の処理により実現されている。
以上、第一実施例から第五実施例までを説明したが、本発明は、上記実施例に限定されるものではなく、種々の態様を採ることができる。
【０２１１】
例えば、上記実施例では、チャネル毎に、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における当該チャネルのパワースペクトルＰik（ω）に基づき、区間平均パワースペクトルＰk（ω）を算出し、その後、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）を等価平均して、代表パワースペクトルＰ（ω）を算出するようにしたが、次のような手順で、代表パワースペクトルＰ（ω）を算出しても、等価な結果を得ることができる。
【０２１２】
即ち、変調周期毎に、第１チャネルから第ＫチャネルまでのパワースペクトルＰik（ω）を等価平均して、変調周期毎のパワースペクトルＰi（ω）を算出し、
【０２１３】
【数１８】
各変調周期のパワースペクトルＰi（ω）を、重み付け係数ｗ［ｉ］を用いて、次式
【０２１４】
【数１９】
に従い加重平均することにより、代表パワースペクトルＰ（ω）を算出してもよい。この場合には、式（２８）で算出された代表パワースペクトルＰ（ω）に基づき、ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を特定することになる。
【０２１５】
その他、第一実施例〜第五実施例においては、Ｓ１３０の処理を実行しないようにしてもよい。この場合には、雑音の影響が大きくなるが、一方で、信号処理部３０の演算負荷を抑えることができる。
【０２１６】
また、受信アンテナ１９は、アンテナ素子が等間隔に配置されたアレーアンテナでなくてもよく、例えば、アンテナ素子が不等間隔に配置されたアレーアンテナであってもよい。
【０２１７】
また、上記実施例では、各アンテナ素子の信号を受信スイッチ２１により切り替えて受信するタイプのレーダ装置１について説明したが、本発明は、当然のことながら、各アンテナ素子の信号を同時に受信するタイプのレーダ装置にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２１８】
【図１】レーダ装置１の構成を表すブロック図である。
【図２】信号処理部３０が実行する物標推定処理を表すフローチャートである。
【図３】信号処理部３０が実行する重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【図４】信号処理部３０が実行する指数平滑相関行列算出処理を表すフローチャートである。
【図５】第二実施例の重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【図６】第三実施例の重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【図７】第四実施例の物標推定処理を表すフローチャートである。
【図８】第四実施例の重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【図９】第五実施例の物標推定処理（ａ）及び重み付け係数算出処理（ｂ）を表すフローチャートである。
【図１０】送信信号Ｓｓ及び受信信号Ｓｒ及びビート信号ＢＴの態様を表す説明図である。
【図１１】物標の方位推定に関する説明図である。
【図１２】雑音の発生メカニズムに関する説明図である。
【符号の説明】
【０２１９】
１…レーダ装置、１１…発振器、１３，２３…増幅器、１５…分配器、１７…送信アンテナ、１９…受信アンテナ、２１…受信スイッチ、２５…ミキサ、２７…フィルタ、２９…Ａ／Ｄ変換器、３０…信号処理部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダ波を送信すると共に、送信したレーダ波の反射波を受信し、その受信信号に基づき、反射波の発生元である物標の位置・速度・方位等の物標情報を求めるレーダ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、レーダ装置としては、自車前方に向けてレーダ波を発射し、その反射波の受信結果に基づいて、自車前方に存在する車両までの距離や方位、この車両と自車との相対速度を求める車載用のレーダ装置が知られている。また、この種のレーダ装置としては、ＦＭＣＷ方式のレーダ装置（以下、「ＦＭＣＷレーダ装置」と表現する。）が知られている（例えば、特許文献１，２参照）。
【０００３】
ＦＭＣＷレーダ装置では、図１０上段に実線で示すように、三角波上の変調信号により周波数変調され周波数が時間に対して直線的に漸次増減する送信信号Ｓｓをレーダ波として送信し、図１１（ａ）に示すようにして、物標により反射されたレーダ波（反射波）を受信する。
【０００４】
この時、反射波の受信信号Ｓｒは、図１０上段に点線で示すように、レーダ波が物標との間を往復するのに要する時間、即ち、物標までの距離に応じた時間ｔｒだけ遅延し、物標との相対速度に応じた周波数ｆｄだけ周波数が下がる方向にドップラシフトする。
【０００５】
ＦＭＣＷレーダ装置では、このような受信信号Ｓｒと送信信号Ｓｓとをミキサで混合することにより、ビート信号ＢＴ（図１０下段参照）を生成する。
そして、送信信号Ｓｓの周波数が増加する上り区間のビート信号ＢＴの周波数ｆｂ１と、送信信号Ｓｓの周波数が減少する下り区間のビート信号ＢＴの周波数ｆｂ２とから、物標との距離Ｄ及び相対速度Ｖを、式（１）〜（４）に従って算出する。但し、ｃは電波伝搬速度，ｆｍは送信信号の変調周波数、Δｆは送信信号の周波数変動幅、ｆ０は送信信号の中心周波数である。
【０００６】
【数１】
即ち、ＦＭＣＷレーダ装置では、ビート信号ＢＴをフーリエ変換し、周波数解析することで、上り区間におけるビート信号ＢＴの反射波成分の周波数ｆｂ１と、下り区間におけるビート信号ＢＴの反射波成分の周波数ｆｂ２とを特定し、この周波数ｆｂ１，ｆｂ２から、前方に位置する物標までの距離Ｄ及び相対速度Ｖを求める。
【０００７】
また、物標方位については、受信アンテナであるアレーアンテナの各アンテナ素子が受信する反射波に、到来方向に応じた位相差が生じることを利用して求める。複数のアンテナ素子からなるアレーアンテナを用いて、物体の方位を求める方法としては、各アンテナ素子が受信した受信信号についての自己相関行列を生成し、この自己相関行列に基づき、角度スペクトルを生成し、この角度スペクトルを解析することで、方位を求める方法が知られている。例えば、方位算出方法としては、ＭＵＳＩＣ法やディジタルビームフォーミング（ＤＢＦ）法、ＣＡＰＯＮ法などが知られている。
【０００８】
ここで、方位算出方法として知られているＭＵＳＩＣ法について、その概要を説明する。尚、アレーアンテナは、Ｋ個のアンテナ素子を一直線上に等間隔で配置した、所謂リニアアレーアンテナであるものとする（図１参照）。
【０００９】
まず、アレーアンテナの各アンテナ素子に対応するビート信号ＢＴをフーリエ変換し、パワーのピークが立つピーク周波数での各アンテナ素子のフーリエ変換値を配列して、式（５）に示す受信ベクトルＸを構成する。次に、この受信ベクトルＸを用いて、式（６）に示すＫ行Ｋ列の自己相関行列Ｒｘｘを求める。
【００１０】
【数２】
ここで、受信ベクトルＸの要素ｘk（ｋ＝１，…，Ｋ）は、Ｋ個の各アンテナ素子について共通して得られたピーク周波数におけるｋ番目のアンテナ素子のフーリエ変換値（複素数）である。また、上式におけるＴは、ベクトル転置を示し、Ｈは、複素共役転置を示す。
【００１１】
ピーク周波数は、各アンテナ素子の受信信号に雑音が混入していない理想的な状態において、反射波成分の周波数を示すので、上述した周波数ｆｂ１，ｆｂ２のいずれかに該当することになる。
【００１２】
一般的には、ビート信号ＢＴを、上り区間及び下り区間の各区間に分けてフーリエ変換し、区間毎にピーク周波数を求めると共に、区間毎に、ピーク周波数での各アンテナ素子のフーリエ変換値を配列して式（５）に示す受信ベクトルＸを構成する。そして、区間毎に、当該区間に対応する受信ベクトルについての自己相関行列を生成し、区間毎に、対応する自己相関行列を用いて、以下の手順で反射波を発生させた物標の方位を算出する。
【００１３】
具体的には、自己相関行列Ｒｘｘの固有値λ1，…，λK（但し、λ1≧λ2≧…λk）を求め、熱雑音電力に対応する閾値λthより大きい固有値の数から到来波数Ｍを推定すると共に、熱雑音電力以下となる（Ｋ−Ｍ）個の固有値λM+1，…，λKに対応する固有ベクトルｅM+1，…，ｅKを、算出する。
【００１４】
そして、熱雑音電力以下となる（Ｋ−Ｍ）個の固有値λM+1，…，λKに対応した固有ベクトルｅM+1，…，ｅKからなる雑音固有ベクトルＥNと、方位θに対するアレーアンテナの複素応答、即ち、ステアリングベクトルａ（θ）とから、角度スペクトルとして、下式の評価関数ＰMU（θ）で表されるＭＵＳＩＣスペクトルを求める。
【００１５】
【数３】
評価関数ＰMU（θ）で表されるＭＵＳＩＣスペクトルは、図１１（ｂ）に示すように、方位θが到来波の到来方向と一致すると発散して、鋭いピークが立つため、到来波の方位θ1，…，θM、即ち、反射波を発生させた物標の方位は、ＭＵＳＩＣスペクトルのピーク（ヌルポイント）を抽出することにより求めることができる。
【００１６】
即ち、従来装置では、区間毎に、ビート信号のパワースペクトルからピーク周波数を求め、その周波数の到来波の方位θ1，…，θMをＭＵＳＩＣスペクトルのピークから求めることにより、反射波の発生元である各物標の方位θを求めている。
【００１７】
尚、区間毎に物標の方位θを求めるのは、車両前方に複数の車両が存在する場合、複数の反射波をアレーアンテナが同時に受信することになり、上り区間及び下り区間の各区間において、ビート信号ＢＴのパワースペクトルから、複数のピーク周波数が検出されるためである。
【００１８】
各区間において複数のピーク周波数が存在する場合、上り区間及び下り区間において、どの周波数の組合せが、上記周波数ｆｂ１，ｆｂ２の組合せか正確に特定できない。このため、従来装置では、上り区間及び下り区間の各区間において、各ピーク周波数の方位θを求めることで、方位θの組合せが合致する上り区間のピーク周波数と、下り区間のピーク周波数とを、上記周波数ｆｂ１，ｆｂ２の組合せと特定し、各物標までの距離Ｄ、及び、物標との相対速度Ｖ、及び、物標の方位θを求めている。
【００１９】
ところで、ビート信号には、複数の物標から反射されたレーダ波の成分だけでなく、図１２（ａ）に示すように、反対車線の車両のレーダ装置や後方車両のレーダ装置から飛来してくる反射波ではないレーダ波の成分や、その他の種々の雑音成分が含まれる。
【００２０】
このため、従来では、送信信号の変調周期（１／ｆｍ）を１サイクルとして、各サイクル毎に、そのサイクルで得られたビート信号から上記手法で自己相関行列Ｒｘｘを算出し、時間的に連続する複数サイクル分の自己相関行列Ｒｘｘを、等価平均して、区間平均相関行列Ｒ０を求め、この区間平均相関行列Ｒ０に基づき、上記手法でＭＵＳＩＣスペクトルを求めて、物標の方位θを求めることにより、雑音の影響を抑えている。
【００２１】
【数４】
尚、上式は、ＳＮＮサイクル分の自己相関行列Ｒｘｘを等価平均して、区間平均相関行列Ｒ０を求める例である。Ｒｘｘ（ｉ）は、等価平均の対象となる自己相関行列Ｒｘｘの内、第ｉサイクルの自己相関行列Ｒｘｘを表す。
【００２２】
このように区間平均相関行列Ｒ０を求めれば、雑音の影響を緩和することができて、サイクル毎に自己相関行列Ｒｘｘから物標の方位θを求める場合よりも、正確に、物標方位θを求めることができる。
【００２３】
また、ビート信号ＢＴのパワースペクトルからピーク周波数を求めて、そのピーク周波数から物標の位置・速度を求める際にも、１サイクル毎に、パワースペクトルから物標の位置・速度を求める動作を行うと、雑音成分の影響を受けやすくなる。
【００２４】
このため、従来装置では、時間的に連続する複数サイクル分のビート信号ＢＴのパワースペクトルを、等価平均して、その平均化したパワースペクトルからピーク周波数を求め、このピーク周波数から物標の位置・速度を求めることで、雑音の影響を抑えるようにしている。
【特許文献１】特開２００６−２８４１８２号公報
【特許文献２】特開２００６−３００７２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
しかしながら、複数サイクル分の自己相関行列やパワースペクトルを等価平均する従来方法では、十分に高精度に、物標の位置・速度・方位等の物標情報を求めることができないといった問題があった。即ち、従来手法では、物標情報の高精度化に限界があった。
【００２６】
本発明は、こうした問題に鑑みなされたものであり、レーダ装置において、物標の位置・速度・方位等の物標情報を、従来よりも高精度に求めることが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２７】
まず、発明の構成がもたらす作用・効果を明確にするために、従来、高精度化を阻害する原因となっている雑音の発生メカニズムについて説明する。具体的には、レーダ装置の受信信号において、他車両から飛来してくるレーダ波成分が混入した場合を考える。
【００２８】
レーダ装置は、メーカや機種あるいはレーダ個体差等の違いにより、そのレーダ波の変調周期や変調の傾きが異なるので、受信信号Ｓｒと送信信号Ｓｓとをミキサで混合することにより、ビート信号ＢＴを生成する際に、受信信号Ｓｒに、図１２（ｂ）に示すような、自車両のレーダ装置とは異なる変調周期や変調傾きのレーダ波成分（他車両のレーダ波成分）が含まれると、送信信号Ｓｓと受信信号Ｓｒとの周波数差の信号であるビート信号ＢＴにおいては、周波数帯域が大きく広がる。
【００２９】
従来のレーダ装置では、この雑音成分を含むビート信号ＢＴをローパスフィルタに通すことにより高周波成分を取り除くのであるが、ローパスフィルタを通したところで除去できない雑音成分がビート信号ＢＴに残る。
【００３０】
一方、ローパスフィルタを通したビート信号ＢＴは、信号処理のために、アナログ信号からディジタル信号に変換される。しかしながら、除去できなかった雑音成分を含むビート信号ＢＴをディジタル信号に変換すると、アナログ−ディジタル変換時のサンプリング周波数の１／２より高周波領域の信号成分が、存在しない周波数成分（折り返し歪み）としてディジタル信号に現れる。
【００３１】
そして、この雑音成分が結果的に、周波数解析の際にパワースペクトルにおいて誤ったピークを示すことになり、物標の位置・速度・方位等の算出に誤差が生じるのである。従来では、このような現象が、高精度化を阻害する要因となっていた。
【００３２】
ところで、このような雑音成分は、図１２（ｂ）に示すように、時間領域において、局部的に現れる。
従って、複数サイクル分の自己相関行列やパワースペクトルを等価平均する従来方法では、雑音成分の影響が、物標情報を算出する際の精度に大きく及ぶものの、局部的に現れる雑音成分を抑えるように、複数サイクル分の自己相関行列やパワースペクトルを加重平均すれば、物標情報の高精度化を図ることができる。
【００３３】
本発明者らは、こうした点に着目して、次の発明をするに至った。尚、以上では、雑音成分の発生メカニズムについて、ＦＭＣＷレーダ装置を前提として話をしたが、以下に説明する本発明は、ＦＭＣＷレーダ装置に限定されるものではなく、局部的に雑音成分が発生する信号を処理する全てのレーダ装置に有効である。
【００３４】
物標情報の高精度化を実現するためになされた本発明（請求項１記載）のレーダ装置は、レーダ波を送信すると共に、送信したレーダ波の反射波をアレーアンテナで受信する送受信手段を備え、送受信手段から出力されるアレーアンテナを構成する各アンテナ素子の受信信号に基づき、アレーアンテナが受信した反射波の発生元である物標の方位を求めるレーダ装置であって、データ収集手段と、自己相関行列生成手段と、区間平均相関行列生成手段と、方位算出手段と、混入量推定手段と、係数決定手段と、を備える。
【００３５】
データ収集手段は、送受信手段から出力される各アンテナ素子の受信信号から、受信信号のサンプルを取得することで、各アンテナ素子のサンプルの集合としての単位データを生成する動作、を繰返し実行し、自己相関行列生成手段は、データ収集手段の動作により生成される単位データ毎に、当該単位データに基づく自己相関行列を生成する。
【００３６】
区間平均相関行列生成手段は、この自己相関行列生成手段が単位データ毎に生成する自己相関行列の所定個を時間平均することによって、時間平均後の自己相関行列としての区間平均相関行列を生成し、方位算出手段は、区間平均相関行列生成手段が生成した区間平均相関行列に基づき、レーダ波を反射した物標の方位を求める。
【００３７】
一方、混入量推定手段は、データ収集手段により生成される単位データ毎に、当該単位データの雑音混入量を、推定する。即ち、当該単位データを構成する各アンテナ素子のサンプルに含まれる雑音の混入量を推定する。
【００３８】
そして、係数決定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列の夫々に作用させる重み付け係数を、重み付け係数を作用させる自己相関行列の生成時に用いられる単位データに対し混入量推定手段が推定した上記単位データの雑音混入量に基づき、決定する。
【００３９】
即ち、区間平均相関行列生成手段は、平均算出の対象とする所定個の自己相関行列の夫々に対し、係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、上記区間平均相関行列として、係数決定手段により決定された重み付け係数により上記所定個の自己相関行列を加重平均してなる自己相関行列を生成する。
【００４０】
このように構成されたレーダ装置によれば、雑音混入量に基づき、自己相関行列を重み付けして、区間平均相関行列を求め、この区間平均相関行列に基づき、物標方位を求めるので、従来装置よりも高精度に物標方位を求めることができる。
【００４１】
詳述すると、従来装置では、平均算出の対象とする所定個の自己相関行列を等価平均していたので、局部的に雑音が発生している場合であっても、その影響が区間平均相関行列に大きく及んで、高精度に物標方位を求めることができないといった問題があったが、本発明によれば、局部的な雑音が発生した時期の自己相関行列の重み付けを低くして、区間平均相関行列を求めることができるので、局部的に発生した雑音の影響が、区間平均相関行列に大きく及ぶのを抑えることができ、結果として、高精度に物標方位を求めることができる。
【００４２】
尚、この発明は、上述したように、ＦＭＣＷ方式のレーダ装置の類に適用することができる。即ち、上述の発明は、送受信手段が、周波数変調された送信信号に従い、レーダ波を送信すると共に、アレーアンテナを構成する各アンテナ素子の受信信号に、送信信号を混合することにより、各アンテナ素子の受信信号を、受信信号と送信信号とを混合してなるビート信号に変換して、出力する構成にされたレーダ装置に適用することができる（請求項２）。この場合には、送受信手段から出力される各アンテナ素子のビート信号から、当該ビート信号のサンプルを取得して、単位データを生成するように、データ収集手段を構成する。
【００４３】
また、本発明を、ＦＭＣＷ方式のレーダ装置に適用する場合には、データ収集手段を、送信信号の変調周期（１／ｆｍ）毎に、単位データを生成する構成にすることができる。
この他、レーダ装置は、単位データを構成する各アンテナ素子のサンプルを、時間領域から周波数領域へ変換することで、当該変換後のデータとして、各アンテナ素子の周波数領域データを生成する動作を、単位データ毎に実行する変換手段と、アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め参照対象のアンテナ素子として定められた少なくとも一つのアンテナ素子の周波数領域データに基づき、反射波成分の周波数である反射波周波数を推定する周波数推定手段と、を備える構成にすることができる。
【００４４】
また、自己相関行列生成手段は、単位データ毎に、当該単位データに基づいて生成された各アンテナ素子の周波数領域データが示す値であって、周波数推定手段により推定された反射波周波数での値を、ベクトル要素として配列してなる受信ベクトルを生成し、この受信ベクトルについての自己相関行列を生成し、周波数推定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列のグループ毎に、当該自己相関行列の生成時に適用する反射波周波数を推定する構成にすることができる（請求項３）。
【００４５】
また、時間領域を周波数領域に変換する方法としては、フーリエ変換（離散フーリエ変換／高速フーリエ変換）や離散コサイン変換等による変換方法が知られており、変換手段は、例えば、各アンテナ素子のサンプルを、時間領域から周波数領域へフーリエ変換する構成にすることができる（請求項４）。
【００４６】
一方、周波数推定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列の生成時に用いられる周波数領域データの内、参照対象のアンテナ素子毎に所定個ある周波数領域データを、参照対象のアンテナ素子毎に、時間平均することによって、参照対象のアンテナ素子毎に、時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する平均化手段を備える構成にすることができる。
【００４７】
即ち、周波数推定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列のグループ毎に、平均化手段により生成された参照対象のアンテナ素子毎の区間平均周波数領域データに基づいて、当該自己相関行列の生成時に適用する反射波周波数を推定する構成にすることができる。
【００４８】
また、平均化手段は、参照対象のアンテナ素子毎に、次のようにして区間平均周波数領域データを生成する構成にすることができる。
即ち、平均化手段は、上記所定個の周波数領域データの夫々に対し、当該周波数領域データに基づいて生成される自己相関行列に作用させる重み付け係数として係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、上記区間平均周波数領域データとして、係数決定手段により決定された重み付け係数により所定個の周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データを生成する構成にすることができる（請求項５）。
【００４９】
従来装置では、所定個の周波数領域データを等価平均することで、区間平均周波数領域データを生成し、この区間平均周波数領域データに基づき、反射波周波数を推定していたので、雑音が局部的に発生している場合でも、物標方位を高精度に算出することができなかったが、本発明によれば、加重平均により局部的に発生した雑音の影響を小さくすることができるので、精度よく、反射波周波数を推定することができ、結果として、高精度に物標方位を算出することができる。
【００５０】
また、上記周波数推定手段は、具体的に、参照対象のアンテナ素子毎に加重平均により得られた区間平均周波数領域データを、等価平均して、唯一の周波数領域データを生成し、この周波数領域データに基づいて、反射波周波数を推定する構成にすることができる（請求項６）。
【００５１】
ところで、レーダ装置は、請求項６記載のように、周波数領域データを時間方向に加重平均して、アンテナ素子毎の区間平均周波数領域データを求めてから、これらを等価平均して、反射波周波数の推定に用いる唯一の周波数領域データを生成する構成にされてもよいし、アンテナ素子毎の周波数領域データを等価平均するなどして、単位データ毎に代表的な周波数領域データを生成し、この代表的な周波数領域データを、時間方向に加重平均することで、反射波周波数の推定に用いる唯一の周波数領域データを生成する構成にされてもよい。
【００５２】
即ち、周波数推定手段は、単位データ毎に、当該単位データから得られた参照対象のアンテナ素子の夫々に対応する周波数領域データを、統計的にまとめることによって、一つの単位データに対し、唯一の代表的な周波数領域データを生成する統計化手段と、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列の生成時に用いられる単位データの夫々に対して統計化手段が生成した上記代表的な周波数領域データの所定個を、時間平均することで、時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する平均化手段と、を備え、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列のグループ毎に、平均化手段により生成された唯一の区間平均周波数領域データに基づき、自己相関行列の生成時に適用する反射波周波数を推定する構成にすることができる。
【００５３】
また、平均化手段は、平均算出の対象とする所定個の上記代表的な周波数領域データの夫々に対し、当該代表的な周波数領域データに対応する単位データに基づいて生成される自己相関行列に作用させる重み付け係数として係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、上記区間平均周波数領域データとして、係数決定手段により決定された重み付け係数により所定個の上記代表的な周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データ、を生成する構成にすることができる（請求項７）。
【００５４】
この他、統計化手段は、上記代表的な周波数領域データとして、参照対象のアンテナ素子の夫々から得られた周波数領域データを等価平均してなる周波数領域データを生成する構成にすることができる（請求項８）。
【００５５】
また、混入量推定手段は、単位データ毎に、アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め雑音解析対象のアンテナ素子として定められた一つ又は複数のアンテナ素子の夫々について、当該アンテナ素子のサンプルにおける予め定められた高周波領域のパワーの中央値又は平均値を、雑音解析値として求め、求めたアンテナ素子毎の雑音解析値を指標に、上記単位データの雑音混入量を推定する構成にすることができる（請求項９）。
【００５６】
このように「高周波領域のパワー」から雑音混入量を推定して自己相関行列を加重平均すれば、高精度に、物標方位を算出することができる。
また、混入量推定手段は、雑音解析対象のアンテナ素子の夫々について、「サンプルにおける高周波領域のパワーの中央値又は平均値」に代え、「サンプルにおける全時間領域のパワーの平均値」を雑音解析値として求めて、これを指標に、単位データの雑音混入量を推定する構成にされてもよい（請求項１０）。
【００５７】
この他、混入量推定手段は、雑音解析対象のアンテナ素子の夫々について、「サンプルにおける高周波領域のパワーの中央値又は平均値」に代え、「サンプルにおいてパワーが閾値以上となった時間領域の時間長さ」を雑音解析値として求めて、これを指標に、上記単位データの雑音混入量を推定する構成にすることもできる（請求項１１）。
【００５８】
このように「全時間領域のパワーの平均値」や「パワーが閾値以上の時間長さ」から雑音混入量を推定して、自己相関行列を加重平均しても、高精度に、物標方位を算出することができる。
【００５９】
尚、雑音解析対象のアンテナ素子を、複数定める場合、混入量推定手段は、雑音解析対象のアンテナ素子の夫々について求めた雑音解析値の等価平均値又は中央値を、単位データの雑音混入量であると推定する構成にすることができる（請求項１２）。
【００６０】
また、雑音解析対象のアンテナ素子を、一つのみ定める場合、混入量推定手段は、雑音解析対象のアンテナ素子について求めた雑音解析値を、単位データの雑音混入量であると推定する構成にされればよい（請求項１３）。
【００６１】
一方、係数決定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列である第１自己相関行列Ｒｘｘ［１］から第Ｎ自己相関行列Ｒｘｘ［Ｎ］の夫々に作用させる重み付け係数ｗ［ｉ］（但し、ｗ［ｉ］は、第ｉ自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ］（ｉ＝１，…，Ｎ）に作用させる重み付け係数である。）を、重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させる自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ］の生成時に用いられる単位データに対し混入量推定手段が推定した上記単位データの雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数（１／ｑ［ｉ］）と、第１自己相関行列Ｒｘｘ［１］から第Ｎ自己相関行列Ｒｘｘ［Ｎ］の夫々に対応する雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数の総和｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝との比（１／ｑ［ｉ］）／｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝に決定する構成にすることができる（請求項１４）。
【００６２】
このように重み付け係数ｗ［ｉ］を決定すれば、自己相関行列を、雑音混入量に応じて適切に重み付けし、区間平均相関行列を求めることができる。
この他、係数決定手段は、区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする所定個の自己相関行列について、自己相関行列毎に、当該自己相関行列の生成時に用いられる単位データに対し混入量推定手段が推定した上記単位データの雑音混入量を、予め定められた閾値と比較し、上記単位データの雑音混入量が閾値未満の自己相関行列に作用させる重み付け係数を、予め定められた第一の値に決定し、上記単位データの雑音混入量が閾値以上の自己相関行列に作用させる重み付け係数を、第一の値よりも小さい予め定められた第二の値に決定する構成にされてもよい（請求項１５）。
【００６３】
このように重み付け係数ｗ［ｉ］を決定すれば、簡単な演算にて重み付け係数ｗ［ｉ］を決定することができて、レーダ装置の処理負荷を抑えることができる。尚、第二の値は、ゼロより大きい値に設定されてもよいし、ゼロに設定されてもよい。即ち、雑音混入量が閾値以上の自己相関行列については、区間平均相関行列の算出に用いないようにしてもよい。また、請求項１５記載のように重み付け係数ｗ［ｉ］を決定する場合には、必要に応じて、重み付け係数の総和を１に規格化するとよい。
【００６４】
この他、方位算出手段は、区間平均相関行列生成手段による区間平均相関行列の生成サイクル毎に、区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列を、区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化するように補正し、当該補正後の区間平均相関行列として、平滑相関行列を生成する平滑相関行列生成手段を備えて、区間平均相関行列の生成サイクル毎に、平滑相関行列生成手段が生成した平滑相関行列に基づき、レーダ波を反射した物標の方位を求める構成にされるとよい（請求項１６）。
【００６５】
このようにして、物標方位を算出すれば、一層、方位の算出精度を上げることができる。周知のレーダ装置では、レーダ波を連続的に送信しておらず、断続的にレーダ波を送信している。従って、他車両のレーダ波との干渉による精度悪化を考慮した場合には、常に他車両のレーダ波との干渉を受けるわけではない。従って、最新の区間平均相関行列を、過去の区間平均相関行列で平滑化するように補正すれば、雑音の酷い時期の影響を抑えることができて、一層、高精度に方位を求めることができる。
【００６６】
尚、平滑相関行列生成手段は、区間平均相関行列の生成サイクル毎に、区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列Ｒ１を、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列Ｒ２preと予め定められた忘却係数β（但し、０＜β＜１）とに基づき補正することにより、最新の区間平均相関行列Ｒ１を、区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化し、今サイクルの平滑相関行列Ｒ２を生成する構成にすることができる。具体的に、平滑相関行列生成手段は、次式
Ｒ２＝β・Ｒ２pre＋（１−β）・Ｒ１ （１０）
に従って平滑相関行列Ｒ２を生成する構成にすることができる（請求項１７）。
【００６７】
また、方位算出手段は、区間平均相関行列の生成サイクル毎に、混入量推定手段により推定された上記区間平均相関行列の生成時に用いられる所定個の自己相関行列の夫々に対応する上記単位データの雑音混入量に基づき、区間平均相関行列生成手段にて生成される最新の区間平均相関行列を、上記平滑相関行列の生成に用いるべきか否かを判断する採用可否判断手段を備える構成にされると一層好ましい。
【００６８】
即ち、平滑相関行列生成手段は、採用可否判断手段により肯定判断されると、区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列を、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列により補正し、当該補正後の区間平均相関行列を、今サイクルの平滑相関行列として生成することにより、最新の区間平均相関行列を、区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化する一方、採用可否判断手段により否定判断されると、最新の区間平均相関行列を用いずに、最新の区間平均相関行列及び前サイクルにおいて生成した平滑相関行列の内、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列のみを用いて、今サイクルの平滑相関行列を生成する構成にされると好ましい。
【００６９】
このようにレーダ装置を構成すれば、雑音混入量が極端に多い時期に生成された区間平均相関行列を、平滑相関行列の生成に用いずに済み、物標方位として、誤った方位が算出されるのを防止することができる（請求項１８）。
【００７０】
具体的に、平滑相関行列生成手段は、採用可否判断手段により肯定判断されると、式（１０）に従う平滑相関行列Ｒ２を生成する一方、採用可否判断手段により否定判断されると、最新の区間平均相関行列Ｒ１を用いずに前サイクルにおいて生成した平滑相関行列Ｒ２preを、今サイクルの平滑相関行列Ｒ２とする構成にすることができる（請求項１９）。
【００７１】
この他、採用可否判断手段は、最新の区間平均相関行列の生成時に用いられる所定個の自己相関行列の夫々に対応する上記単位データの雑音混入量に、当該自己相関行列に作用させる重み付け係数として係数決定手段により決定された重み付け係数と同一の重み付け係数を作用させて、上記単位データの雑音混入量についての加重平均を算出し、算出した加重平均が、予め定められた閾値以下である場合には、最新の区間平均相関行列を、平滑相関行列の生成に用いるべきであると肯定判断し、算出した加重平均が、閾値より大きい場合には、最新の区間平均相関行列を、平滑相関行列の生成に用いるべきではないと否定判断する構成にすることができる（請求項２０）。
【００７２】
このように採用可否判断手段を構成すれば、雑音の多い時期に生成された区間平均相関行列を、物標方位の算出に用いずに済み、誤った方位を物標方位として算出してしまうのを適切に防止することができる。
【００７３】
また、周波数領域データを加重平均し、反射波周波数を推定する上述の技術は、物標の位置や速度を求める際にも用いることができる。換言すると、上述の発明は、方位を算出する機能を備えず、周波数解析により得られたパワースペクトルに基づき、上述の式（１）〜（４）を用いて、位置・速度を求めるレーダ装置にも適用することができる。
【００７４】
具体的に、レーダ装置は、レーダ波を送信すると共に、送信したレーダ波の反射波をアンテナで受信する送受信手段を備え、送受信手段から出力されるアンテナの受信信号に基づき、反射波の発生元である物標に関する情報としての物標情報を求めるレーダ装置であって、次のデータ収集手段と、変換手段と、混入量推定手段と、平均化手段と、物標情報算出手段と、係数決定手段と、を備えた構成にすることができる（請求項２１）。
【００７５】
データ収集手段は、送受信手段から出力される受信信号のサンプルを取得する動作を繰返し実行し、変換手段は、データ収集手段により取得されたサンプル毎に、当該サンプルを、時間領域から周波数領域へ変換して（例えば、請求項２３記載のようにフーリエ変換して）、変換後のデータとしての周波数領域データを生成し、平均化手段は、変換手段により生成された所定個のサンプルに対応する周波数領域データを、時間平均することで、時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する。
【００７６】
そして、物標情報算出手段は、平均化手段により生成された区間平均周波数領域データに基づき、物標情報を求める。
一方、混入量推定手段は、データ収集手段により取得されるサンプル毎に、当該サンプルに含まれる雑音の混入量を推定し、係数決定手段は、平均化手段が平均算出の対象とする所定個の周波数領域データの夫々に作用させる重み付け係数を、周波数領域データの変換前データであるサンプルに対して混入量推定手段が推定した雑音の混入量に基づき、決定する。
【００７７】
即ち、平均化手段は、所定個の周波数領域データの夫々に対し、係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、上記区間平均周波数領域データとして、係数決定手段により決定された重み付け係数により上記所定個の周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データ、を生成する。
【００７８】
このように構成されたレーダ装置によれば、請求項５〜請求項８記載のレーダ装置と同様、平均算出の対象とする周波数領域データに夫々に対して、雑音混入量に対応する重み付け係数を作用させ、区間平均周波数領域データとして、雑音混入量を考慮した加重平均を算出するので、等価平均する従来装置よりも、高精度に物標情報を求めることができる。
【００７９】
また、この発明は、送受信手段が、周波数変調された送信信号に従い、レーダ波を送信すると共に、アンテナの受信信号に、送信信号を混合することにより、アンテナの受信信号を、受信信号と送信信号とを混合してなるビート信号に変換して出力し、データ収集手段が、上記サンプルとして、送受信手段から出力されるビート信号から、ビート信号のサンプルを取得する構成にされたレーダ装置に適用することができる。
【００８０】
この他、物標情報算出手段は、上記区間平均周波数領域データに基づき、反射波成分の周波数である反射波周波数を推定し、推定した反射波周波数から、上記物標情報として、物標の位置及び速度の少なくとも一方を求める構成にすることができる（請求項２２）。
【００８１】
また、混入量推定手段は、請求項９記載のレーダ装置と同様、サンプル毎に、サンプルにおける予め定められた高周波領域のパワーの中央値又は平均値を求めて、求めた高周波領域のパワーの中央値又は平均値を、雑音の混入量であると推定する構成にすることができる（請求項２４）。
【００８２】
このように「高周波領域のパワー」から雑音混入量を推定して、周波数領域データを加重平均すれば、雑音の影響を抑えて、高精度に物標情報を算出することができる。
また、混入量推定手段は、「サンプルにおける高周波領域のパワーの中央値又は平均値」に代えて、「サンプルにおける全時間領域のパワーの平均値」を求め、これを雑音混入量であると推定する構成にされてもよいし（請求項２５）、「サンプルにおいてパワーが閾値以上となった時間領域の時間長さ」を求め、これを雑音混入量であると推定する構成にされてもよい（請求項２６）。
【００８３】
このように「全時間領域のパワーの平均値」や「パワーが閾値以上の時間長さ」から雑音混入量を推定して、周波数領域データを加重平均しても、雑音の影響を抑えて、高精度に物標情報を算出することができる。
【００８４】
また、係数決定手段は、請求項１４記載のレーダ装置と同様、平均化手段が平均算出の対象とする所定個の周波数領域データである第１周波数領域データＦ［１］から第Ｎ周波数領域データＦ［Ｎ］の夫々に作用させる重み付け係数ｗ［ｉ］（但し、ｗ［ｉ］は、第ｉ周波数領域データＦ［ｉ］（ｉ＝１，…，Ｎ）に作用させる重み付け係数である。）を、重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させる周波数領域データ［ｉ］の変換前データであるサンプルに対し混入量推定手段が推定した雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数（１／ｑ［ｉ］）と、第１周波数領域データＦ［１］から第Ｎ周波数領域データＦ［Ｎ］までの夫々に対応する雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数の総和｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝との比（１／ｑ［ｉ］）／｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝に決定する構成にすることができる（請求項２７）。
【００８５】
このようにして重み付け係数ｗ［ｉ］を決定すれば、周波数領域データを、雑音混入量に応じて適切に重み付けし、区間平均周波数領域データを求めることができる。
また、係数決定手段は、簡単な演算にて重み付け係数ｗ［ｉ］を決定することができるように、請求項１５記載のレーダ装置と同様、平均化手段が平均算出の対象とする所定個の周波数領域データについて、周波数領域データ毎に、当該周波数領域データの変換前データであるサンプルに対し混入量推定手段が推定した雑音混入量を、予め定められた閾値と比較し、雑音混入量が閾値未満の周波数領域データに作用させる重み付け係数を、予め定められた第一の値に決定し、雑音の混入量が閾値以上の周波数領域データに作用させる重み付け係数を、第一の値よりも小さい予め定められた第二の値に決定する構成にされてもよい（請求項２８）。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８６】
以下に本発明の実施例について、図面と共に説明する。
【実施例１】
【００８７】
図１は、本実施例のレーダ装置１の構成を表すブロック図である。本実施例のレーダ装置１は、ＦＭＣＷ方式の車載型レーダ装置であり、周波数が時間に対して直線的に漸次増減するミリ波帯の高周波信号を生成する発振器１１と、発振器１１が生成する高周波信号を増幅する増幅器１３と、増幅器１３の出力を送信信号Ｓｓ（図１０上段参照）とローカル信号Ｌとに電力分配する分配器１５と、送信信号Ｓｓに応じたレーダ波を放射する送信アンテナ１７と、物標（前方車両等）により反射されたレーダ波（反射波）を受信するＫ個のアンテナ素子からなる受信アンテナ１９と、を備える。
【００８８】
更に、このレーダ装置１は、受信アンテナ１９を構成するアンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋのいずれかを順次選択し、選択されたアンテナ素子からの受信信号Ｓｒを後段に供給する受信スイッチ２１と、受信スイッチ２１から供給される受信信号Ｓｒを増幅する増幅器２３と、増幅器２３にて増幅された受信信号Ｓｒ及びローカル信号Ｌを混合して、ビート信号ＢＴを生成（図１０下段参照）するミキサ２５と、ミキサ２５が生成したビート信号ＢＴから不要な信号成分を除去するフィルタ２７（ローパスフィルタ）と、フィルタ２７の出力をディジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器２９と、マイクロコンピュータを中心に構成される信号処理部３０と、を備える。
【００８９】
信号処理部３０は、発振器１１の起動／停止等を制御する他、マイクロコンピュータにおけるプログラムの実行により、Ａ／Ｄ変換器２９から入力されるビート信号ＢＴのディジタルデータを用いた信号処理や、信号処理により得られた物標情報を車間制御ＥＣＵ４０に送信する処理等を行う。
【００９０】
また、受信アンテナ１９は、Ｋ個のアンテナ素子が、一列に等間隔で配置されたリニアアレーアンテナであり、各アンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋは、ビーム幅がいずれも送信アンテナ１７のビーム幅全体を含むように設定されている。
【００９１】
以下では、Ｋ個のアンテナ素子の夫々を番号付けして、第ｉアンテナ素子（ｉ＝１，２，…，Ｋ）と表現し、第ｉアンテナ素子から得られる信号（データ）を、第ｉチャネルの信号（データ）とも表現する。
【００９２】
このように構成された本実施例のレーダ装置１では、信号処理部３０からの指令に従って発振器１１が起動する。そして、当該起動により発振器１１が生成した高周波信号は、増幅器１３にて増幅された後、分配器１５に入力され、分配器１５によって電力分配される。これにより、レーダ装置１では、送信信号Ｓｓ及びローカル信号Ｌが生成され、送信信号Ｓｓは、送信アンテナ１７を介し、周波数変調されたレーダ波として送出される。
【００９３】
一方、送信アンテナ１７から送出され物標に反射して戻ってきたレーダ波（反射波）は、受信アンテナ１９を構成する各アンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋにて受信される。そして、各アンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋからは、受信スイッチ２１に向けて、その受信信号Ｓｒが出力される。
【００９４】
また、受信スイッチ２１からは、受信スイッチ２１によって選択された第ｉアンテナ素子（ｉ＝１，…，Ｋ）の受信信号Ｓｒのみが増幅器２３に出力され、増幅器２３で増幅された受信信号Ｓｒは、ミキサ２５に供給される。
【００９５】
ミキサ２５では、受信信号Ｓｒに分配器１５からのローカル信号Ｌが混合されて、ビート信号ＢＴが生成される。このビート信号ＢＴは、フィルタ２７にて不要な信号成分が除去された後、Ａ／Ｄ変換器２９でディジタルデータに変換され、信号処理部３０に出力される。
【００９６】
但し、受信スイッチ２１は、レーダ波の一変調周期（１／ｆｍ）の間に、全てのアンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋを所定回ずつ選択するように、切り替えられる。そして、Ａ／Ｄ変換器２９は、この切替タイミングに同期してサンプリングを行うことで、各アンテナ素子ＡＮ＿１〜ＡＮ＿Ｋのビート信号ＢＴをディジタルデータに変換する。
【００９７】
また、信号処理部３０は、プログラムの実行によって、ビート信号ＢＴのディジタルデータを解析し、反射波の発生元である物標（前方車両）までの距離や、自車両に対する物標の相対速度を算出すると共に、自車両進行方向（アンテナ方向）を基準とした物標の方位を算出する。
【００９８】
続いて、信号処理部３０が、物標の位置・相対速度・方位を算出するために、繰返し実行する物標推定処理について説明する。図２は、信号処理部３０が繰返し実行する物標推定処理を表すフローチャートである。以下では、繰返し実行される物標推定処理の１サイクルのことを、「物標推定サイクル」と表現する。
【００９９】
物標推定処理を開始すると、信号処理部３０は、Ａ／Ｄ変換器２９から入力される各チャネルのビート信号ＢＴのディジタルデータを、送信信号の変調周期（１／ｆｍ）に合わせて、変調周期毎に取得する。具体的には、上り区間及び下り区間の各区間に分けてディジタルデータを取得し、これらを内蔵のメモリ（ＲＡＭ）に記憶する。
【０１００】
このようにして信号処理部３０は、区間毎及びチャネル毎にビート信号ＢＴのサンプルとしてのスナップショットデータを生成する処理を、図１下段に示すように、変調周期毎に繰返し実行し、各チャネルのスナップショットデータを、上り区間及び下り区間の夫々について、所定個（ＳＳＮ個とする。）生成する（Ｓ１１０）。即ち、ＳＳＮ周期分のスナップショットデータを生成する。
【０１０１】
具体的に、スナップショットデータは、Ａ／Ｄ変換器２９でサンプリングされるビート信号の信号値（電圧値）の時系列データである。スナップショットデータは、１変調周期における該当区間（上り区間又は下り区間）の全時間領域の信号値からなる時系列データであってもよいし、該当区間における特定の時間領域の信号値からなる時系列データであってもよい。
【０１０２】
Ｓ１１０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ１２０に移行し、各スナップショットデータのトレンド除去を行う。具体的には、スナップショットデータに含まれる直流成分を除去する（図７右段参照）。
【０１０３】
また、Ｓ１２０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ１３０に移行して、パワーが予め設計段階で定められた閾値Ｔｈｐより大きい時間領域の信号値を、ゼロ、又は、当該時間領域前後の信号値の平均値で置換する処理を、スナップショットデータ毎に実行することにより、各スナップショットデータから干渉成分を除去する。
【０１０４】
Ｓ１３０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ１１０で生成された各スナップショットデータであって、Ｓ１２０及びＳ１３０による処理後の各スナップショットデータを、周波数解析する。具体的には、各スナップショットデータをＦＦＴ処理（高速フーリエ変換）することで、各スナップショットデータを時間領域から周波数領域に変換し、各スナップショットデータについてのフーリエ変換値（複素数）を得ると共に、このフーリエ変換値から、各スナップショットデータについてのパワースペクトルを得る（Ｓ１４０）。周知のようにパワースペクトルは、フーリエ変換値の絶対値の二乗により求められる。
【０１０５】
また、この処理を終えると、信号処理部３０は、処理対象区間を、上り区間に設定して（Ｓ１５０）、Ｓ１６０〜Ｓ２８０の処理を実行する。
具体的に、Ｓ１６０では、処理対象区間についての重み付け係数算出処理を実行することで、後続のＳ１７０で加重平均を求める際に用いる処理対象区間の重み付け係数を決定する。図３は、信号処理部３０が実行する重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【０１０６】
重み付け係数算出処理を開始すると、信号処理部３０は、変数ｉを値１に設定した後（Ｓ５１０）、Ｓ５２０に移行する。そして、Ｓ５２０では、チャネル毎に、当該チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間のスナップショットデータに基づき算出されたパワースペクトルから、予め設計段階で定められた周波数ωmaxよりも高周波領域の成分を抽出する処理を行う。
【０１０７】
尚、以下では、ＳＳＮ周期分のスナップショットデータの内、先頭周期を第１変調周期として、第ｉ変調周期において得られたスナップショットデータのことを、第ｉ変調周期におけるスナップショットデータという。
【０１０８】
Ｓ５２０においては、処理対象区間が上り区間である場合、チャネル毎に、第ｉ変調周期における上り区間のスナップショットデータをフーリエ変換して得られたパワースペクトルから、上記周波数ωmaxよりも高周波領域の成分（パワースペクトル）を抽出する処理を行う。
【０１０９】
このような処理を、第１チャネルから第Ｋチャネルのパワースペクトルについて行うと、信号処理部３０は、Ｓ５３０に移行し、チャネル毎に（換言すれば、抽出した高周波領域成分毎に）、上記抽出した高周波領域成分のパワーの中央値を求めて、求めた中央値を、干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定する。尚、ｑ［ｉ，ｋ］は、第ｋチャネルにおける第ｉ変調周期の干渉量を表す。
【０１１０】
即ち、Ｓ５３０では、第ｋチャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間のスナップショットデータをフーリエ変換して得られたパワースペクトルＰik（ω）から抽出された高周波領域成分のパワーＰik（ω＞ωmax）の中央値ｍｅｄｉａｎ（Ｐik（ω＞ωmax））を、第ｋチャネルにおける第ｉ変調周期の干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定する動作を、ｋ＝１，…，Ｋについて実行する。
【０１１１】
ｑ［ｉ，ｋ］＝ｍｅｄｉａｎ（Ｐik（ω＞ωmax）） （１１）
尚、ここでいう中央値は、周知のように、中央値を求める対象の集合において、値の小さい要素から順に並べたときに、順番的に真ん中となる要素の値のことをいう。即ち、Ｓ５３０では、上記高周波領域に属する各周波数のパワー値を、小さい値から順に並べたときの中央の値を求めて、これを干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定する。
【０１１２】
また、Ｓ５３０での処理を終えると、信号処理部３０は、各チャネルの干渉量ｑ［ｉ，ｋ］（ｋ＝１，…，Ｋ）の等価平均値を、第ｉ変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［ｉ］に設定する（Ｓ５４０）。
【０１１３】
【数５】
但し、Ｓ５４０では、式（１３）に従い、第ｉ変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［ｉ］を設定してもよい（変形例）。
【０１１４】
【数６】
即ち、第ｉ変調周期における各チャネルの干渉量ｑ［ｉ，ｋ］（ｋ＝１，…，Ｋ）の中央値を、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に設定してもよい。
【０１１５】
また、Ｓ５４０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ５５０に移行し、変数ｉ＝ＳＮＮであるか否かを判断し、変数ｉ＝ＳＮＮではないと判断すると（Ｓ５５０でＮｏ）、Ｓ５６０に移行して、変数ｉを１カウントアップした後（ｉ←ｉ＋１）、Ｓ５２０に移行する。そして、カウントアップ後の変数ｉの値に基づき、Ｓ５２０〜Ｓ５５０の処理を実行する。
【０１１６】
このようにして、信号処理部３０は、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期について、処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］を算出する。
そして、変数ｉ＝ＳＮＮであると判断すると（Ｓ５５０でＹｅｓ）、Ｓ５７０に移行し、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］に基づき、今回の物標推定サイクルにおいて処理対象区間の加重平均に用いる重み付け係数ｗ［ｉ］を、次式に従い、ｉ＝１，…，ＳＮＮの夫々について算出する。
【０１１７】
【数７】
尚、ｗ［ｉ］は、第ｉ変調周期の値に対して作用させる重み付け係数を表す。また、式（１４）は、干渉量ｑ［ｉ］がデシベル値でない場合の重み付け係数ｗ［ｉ］を表す。換言すると、干渉量ｑ［ｉ］がデシベル値である場合には、値が対数表示であることを考慮して、次式に従い、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出する。
【０１１８】
【数８】
このようにしてＳ５７０での処理を終えると、信号処理部３０は、重み付け係数算出処理を終了する。
【０１１９】
また、Ｓ１６０での重み付け係数算出処理を終えると、信号処理部３０は、チャネル毎に、式（１７）に従い、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間のパワースペクトルＰik（ω）を時間平均して、区間平均パワースペクトルＰk（ω）を算出する（Ｓ１７０）。
【０１２０】
【数９】
即ち、第ｉ変調周期のパワースペクトルＰik（ω）に対して、第ｉ変調周期の重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させることにより、第ｋ（ｋ＝１，…，Ｋ）チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）として、各変調周期での干渉量（雑音混入量）を考慮したパワースペクトルＰik（ω）の加重平均を算出する。
【０１２１】
また、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）を算出すると、信号処理部３０は、これらの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）に基づき、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）に共通するピーク周波数を特定する（Ｓ１８０）。尚、ここでいうピーク周波数とは、パワースペクトルにおいて、パワーが所定の閾値より大きいピークの周波数のことである。
【０１２２】
具体的に、ここでは、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）に共通するピーク周波数を特定するために、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）を等価平均して、代表パワースペクトルＰ（ω）を算出する。
【０１２３】
【数１０】
そして、この代表パワースペクトルＰ（ω）において、パワーが所定の閾値より大きい各ピークの周波数を、ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）として特定する。尚、Ｎは、ピーク周波数の個数に一致する。
【０１２４】
但し、Ｓ１８０では、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）を等価平均して、代表パワースペクトルＰ（ω）を算出しなくてもよく、例えば、第１チャネルから第Ｋチャネルの内、予め定められた単一の代表チャネル（第ｋ０チャネルとする）の区間平均パワースペクトルＰk0（ω）を、代表パワースペクトルＰ（ω）と取扱って、この代表パワースペクトルＰ（ω）に基づき、ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を特定しても構わない（変形例）。
【０１２５】
このようにしてピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を特定し終えると、信号処理部３０は、Ｓ１９０に移行し、特定したＮ個のピーク周波数ωnの一つを、処理対象周波数ω’に設定する。
【０１２６】
その後、Ｓ２００に移行して、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの変調周期毎に、各チャネルの処理対象区間のスナップショットデータをフーリエ変換して得られた処理対象周波数ω’でのフーリエ変換値Ｆik（ω’）から、式（１９）及び式（２０）に従って、処理対象区間の自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］を生成する（Ｓ２００）。
【０１２７】
【数１１】
尚、Ｆik（ω’）は、第ｋチャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間のスナップショットデータをフーリエ変換して得られる処理対象周波数ω’でのフーリエ変換値（複素数）を表す。また、自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］は、受信ベクトルＸi（ω’）の自己相関行列を表す。また、受信ベクトルＸi（ω’）は、第ｉ変調周期の処理対象区間における各チャネルの処理対象周波数ω’でのフーリエ変換値Ｆik（ω’）を、ベクトル要素として配列してなるベクトルである（式（２０）参照）。
【０１２８】
即ち、Ｓ２００では、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期に対応する合計ＳＮＮ個の自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）を算出する。
また、この処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ２１０に移行し、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期に対応する処理対象区間の自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］を加重平均して、区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を算出する（Ｓ２１０）。
【０１２９】
【数１２】
即ち、第ｉ変調周期の自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］に、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に基づいて決定した第ｉ変調周期の重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させることにより、自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］の時間平均として、各変調周期に対応する自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ，ω’］を重み付け係数ｗ［ｉ］で加重平均してなる区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を算出する。
【０１３０】
また、区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を算出した後には、Ｓ２２０に移行し、図４に示す指数平滑相関行列算出処理を実行する。図４は、信号処理部３０が実行する指数平滑相関行列算出処理を表すフローチャートである。
【０１３１】
指数平滑相関行列算出処理を開始すると、信号処理部３０は、まず、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［ｉ］と、処理対象区間の重み付け係数ｗ［ｉ］と、に基づき、次式に従って、干渉残存量ｑｒを算出する（Ｓ６１０）。
【０１３２】
【数１３】
即ち、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させることにより、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］を加重平均して、干渉残存量ｑｒを算出する。
【０１３３】
そして、干渉残存量ｑｒを算出し終えると、Ｓ６２０に移行し、算出した干渉残存量ｑｒと、予め設計段階で定められた閾値Ｔｈｘとの比較により、今回の物標推定サイクルにおいて算出された最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を指数平滑相関行列の算出に用いるべきか否かを、判断する。
【０１３４】
具体的には、干渉残存量ｑｒが閾値Ｔｈｘ以下である場合、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を指数平滑相関行列の算出に用いるべきと判断する（Ｓ６２０でＹｅｓ）。一方、干渉残存量ｑｒが閾値Ｔｈｘより大きい場合には、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］に対応するビート信号ＢＴに強い雑音成分が含まれる可能性が高いとして、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を指数平滑相関行列の算出に用いるべきではないと判断する（Ｓ６２０でＮｏ）。
【０１３５】
そして、Ｓ６２０でＹｅｓと判断した場合には、Ｓ６３０に移行し、処理対象周波数ω’の指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］を、次式に従って、算出する。
【０１３６】
【数１４】
尚、βは忘却係数であって、０＜β＜１を満足する値を採る。具体的に、忘却係数βは、設計段階で固定値に定められてもよいし、干渉残存量ｑｒに応じて可変に定められてもよい。また、Ｒ２pre［ω’］は、前回の物標推定サイクルにおいて算出された処理対象周波数ω’の指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］を表す。
【０１３７】
但し、Ｓ６３０の実行時には、指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］の算出に必要な前回の指数平滑相関行列Ｒ２pre［ω’］が存在しない場合がある。この場合には、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］に設定する（Ｒ２［ω’］＝Ｒ１［ω’］）ことで、指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］を生成する。このようにして、Ｓ６３０での処理を終えると、信号処理部３０は、当該指数平滑相関行列算出処理を終了する。
【０１３８】
一方、Ｓ６２０でＮｏと判断すると、信号処理部３０は、Ｓ６４０に移行し、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を用いずに、今回の指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］を、前回の物標推定サイクルにおいて算出された処理対象周波数ω’の指数平滑相関行列Ｒ２pre［ω’］に設定する。
【０１３９】
但し、指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］の設定に必要な指数平滑相関行列Ｒ２pre［ω’］が存在しない場合には、例外的に、最新の区間平均相関行列Ｒ１［ω’］を指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］に設定する（Ｒ２［ω’］＝Ｒ１［ω’］）。その後、当該指数平滑相関行列算出処理を終了する。
【０１４０】
また、Ｓ２２０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ２２０で求めた指数平滑相関行列Ｒ２［ω’］の固有値λ1，…，λK（但し、λ1≧λ2≧…λk）を算出すると共に、各固有値に対応する固有ベクトルｅ1，…，ｅKを算出する（Ｓ２３０）。
【０１４１】
更には、熱雑音電力に対応する予め定められた閾値より大きい固有値の数Ｍを、到来波数Ｍであると推定すると共に（Ｓ２４０）、熱雑音電力（閾値）以下となる（Ｋ−Ｍ）個の固有値λM+1，…，λKに対応した固有ベクトルｅM+1，…，ｅKからなる雑音固有ベクトルＥN（式（７）参照）と、方位θに対するアレーアンテナの複素応答、即ち、ステアリングベクトルａ（θ）とから、式（８）に従って、ＭＵＳＩＣスペクトルを求める（Ｓ２５０）。
【０１４２】
そして、求めたＭＵＳＩＣスペクトルにおいて、値ＰMU（θ）が、予め定められた閾値以上の各ピークに対応する方位θ（最大Ｍ個）を、物標の方位であると推定する（Ｓ２６０）。
【０１４３】
また、この処理を終えると、Ｓ２７０に移行して、Ｓ１８０で特定した全ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を対象に、Ｓ２００〜Ｓ２６０の処理を実行したか否かを判断する。
【０１４４】
そして、全ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を対象に、Ｓ２００〜Ｓ２６０の処理を実行していないと判断すると（Ｓ２７０でＮｏ）、Ｓ１９０に移行し、未処理のピーク周波数ωnを一つ選択して、これを処理対象周波数ω’に設定し、この処理対象周波数ω’でのＭＵＳＩＣスペクトルを求めて、物標方位を推定する（Ｓ２６０）。
【０１４５】
このようにして、信号処理部３０は、上り区間における各ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）毎にＭＵＳＩＣスペクトルを求めて、各ＭＵＳＩＣスペクトルから物標方位θを推定する。
【０１４６】
そして、Ｓ１８０で特定した全ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を対象に、Ｓ２００〜Ｓ２６０の処理を実行したと判断すると（Ｓ２７０でＹｅｓ）、現在設定されている処理対象区間が下り区間であるか否かを判断する（Ｓ２８０）。尚、物標推定処理開始後、初回のＳ２８０実行時には、処理対象区間が上り区間に設定されているため、その場合には、Ｓ２８０で、否定判断する（Ｓ２８０でＮｏ）。
【０１４７】
そして、否定判断した場合には、処理対象区間を、上り区間から下り区間に変更した後（Ｓ２９０）、Ｓ１６０に移行し、下り区間について上述の処理（Ｓ１６０〜Ｓ２７０）を実行する。このような手順により、下り区間における各ピーク周波数について、対応するＭＵＳＩＣスペクトルから物標方位θを求める。
【０１４８】
そして、下り区間の全ピーク周波数を対象に、ＭＵＳＩＣスペクトルを求めて物標方位を推定し終えると、Ｓ２７０でＹｅｓと判断し、Ｓ２８０でＹｅｓと判断して、Ｓ３００に移行する。
【０１４９】
また、Ｓ３００に移行すると、信号処理部３０は、上り区間の各ピーク周波数の物標方位θ及び下り区間の各ピーク周波数の物標方位θを指標に、ペアマッチ処理を実行する。
反射波に対応するビート信号ＢＴの周波数ｆｂ１，ｆｂ２は、上述したように上り区間及び下り区間において夫々異なるので、ここでは、ペアマッチ処理により、同一反射波成分のピーク周波数のペア（上述した周波数ｆｂ１，ｆｂ２に対応するピーク周波数のペア）を求める。
【０１５０】
そして、ペアマッチ処理によりペアと判定した上り区間及び下り区間のピーク周波数の組合せに基づき、ペア毎に、反射波の発生元である物標の自車からの距離Ｄ、及び、自車を基準とした相対速度Ｖを、式（１）〜（４）に従って算出する（Ｓ３１０）。
【０１５１】
即ち、上り区間のピーク周波数を、周波数ｆｂ１とみなし、下り区間のピーク周波数を、周波数ｆｂ２とみなして、物標の自車からの距離Ｄ、及び、自車を基準とした物標の相対速度Ｖを、式（１）〜（４）に従って算出する。
【０１５２】
そして、これらの結果に基づき、各物標の距離Ｄ及び相対速度Ｖ及び方位θの情報を、物標情報として、車間制御ＥＣＵ４０に出力する（Ｓ３２０）。その後、当該物標推定処理を終了する。
【０１５３】
以上、第一実施例について説明したが、このレーダ装置１によれば、各変調周期での干渉量ｑに基づき、自己相関行列Ｒｘｘを重み付けして、区間平均相関行列Ｒ１を求め、この区間平均相関行列Ｒ１に基づき、物標方位θを求めるので、従来装置よりも高精度に物標方位θを求めることができる。
【０１５４】
即ち、従来装置では、所定個の自己相関行列Ｒｘｘを等価平均して、区間平均相関行列Ｒ１を求めるので、その等価平均の対象である自己相関行列Ｒｘｘに対応する受信信号に強い干渉が発生していると、その影響が区間平均相関行列Ｒ１にも大きく及んで、高精度に物標方位を求めることができなくなるが、本発明によれば、局部的な干渉が発生した場合に、当該局部的な干渉が発生した時期の自己相関行列Ｒｘｘの重み付けを低くして、区間平均相関行列Ｒ１を求めることができるので、その影響が、区間平均相関行列Ｒ１に大きく及ぶのを抑えることができ、結果として、高精度に物標方位θを求めることができる。
【０１５５】
また、このレーダ装置１では、各変調周期のパワースペクトルＰik（ω）を重み付け係数ｗ［ｉ］により加重平均して、区間平均パワースペクトルＰk（ω）を求め、この区間平均パワースペクトルＰk（ω）に基づき、ピーク周波数（反射波成分の周波数）を特定するので、精度よく、反射波成分の周波数を推定することができ、結果として、高精度に物標方位を求めることができる。
【０１５６】
即ち、従来装置では、区間平均パワースペクトルを、各変調周期のパワースペクトルを等価平均することにより求めていたが、本実施例によれば、干渉量ｑを考慮して、局部的な雑音の影響を抑えるように区間平均パワースペクトルを求め、これに基づいて、ピーク周波数ωnを特定するので、高精度に物標方位を求めることができる。
【０１５７】
尚、本実施例と「特許請求の範囲」に記載の各手段との対応関係は、次の通りである。送受信手段は、レーダ装置１における信号処理部３０を除く各部に対応する。また、データ収集手段は、信号処理部３０が実行するＳ１１０の処理により実現され、「単位データ」は、各変調周期毎及び各区間毎に生成される各チャネルのスナップショットデータの集合に対応する。
【０１５８】
また、自己相関行列生成手段は、信号処理部３０がＳ２００にて変調周期毎に、処理対象区間の自己相関行列Ｒｘｘを生成する動作にて実現されており、区間平均相関行列生成手段は、信号処理部３０が実行するＳ２１０の処理にて実現されている。その他、方位算出手段は、信号処理部３０が実行するＳ２２０〜Ｓ２６０の処理にて実現されている。
【０１５９】
また、混入量推定手段（請求項９，請求項１２，請求項２４）は、信号処理部３０が実行するＳ５２０〜Ｓ５４０の処理により実現され、「単位データの雑音混入量」は、各変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に対応する。
【０１６０】
尚、「雑音解析対象のアンテナ素子」は、本実施例において、受信アンテナ１９を構成する全アンテナ素子に対応するが、変形例としては、一部のアンテナ素子を対象に、Ｓ５３０，Ｓ５４０の処理を実行して、代表干渉量ｑ［ｉ］を求めることが考えられる。
【０１６１】
また、本実施例では、Ｓ５２０において、高周波領域成分のパワーの中央値を求めて、求めた中央値を、干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定するようにしたが、Ｓ５２０では、高周波領域成分のパワーの等価平均値を求めて、求めた等価平均値を、干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定するようにレーダ装置１を構成してもよい。即ち、パワースペクトルが示す高周波領域における各周波数（ω＞ωmax）のパワーを等価平均してなる値を、干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定してもよい。
【０１６２】
この他、係数決定手段（請求項１４，請求項２７）は、本実施例において、信号処理部３０が実行するＳ５７０の処理により実現されている。
また、変換手段は、信号処理部３０が実行するＳ１４０の処理により実現され、「周波数領域データ」は、スナップショットデータをフーリエ変換して得られるパワースペクトルに対応する。この他、周波数推定手段（請求項５，請求項６）は、信号処理部３０が実行するＳ１７０，Ｓ１８０の処理により実現され、「反射波周波数を推定する動作」は、ピーク周波数を特定する動作に対応する。
【０１６３】
また、平均化手段（請求項５，請求項２１）は、信号処理部３０が実行するＳ１７０の処理により実現され、区間平均周波数領域データは、区間平均パワースペクトルＰk（ω）に対応する。
【０１６４】
この他、方位算出手段が備える平滑相関行列生成手段は、信号処理部３０が実行するＳ６３０，Ｓ６４０の処理にて実現され、採用可否判断手段は、Ｓ６１０，Ｓ６２０の処理により実現されている。また、物標情報算出手段は、信号処理部３０が実行するＳ１８０，Ｓ３００，Ｓ３１０の処理により実現されている。
【実施例２】
【０１６５】
続いて、第二実施例について説明する。但し、第二実施例のレーダ装置１は、Ｓ１６０で実行する重み付け係数算出処理の内容が、第一実施例と異なる程度であるため、以下では、第二実施例の信号処理部３０が実行する重み付け係数算出処理の内容を、選択的に説明する。
【０１６６】
図５は、第二実施例の重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。尚、前提として、本実施例のレーダ装置１では、第１チャネルから第ＫチャネルまでのＫ個のチャネルの内の一つが、設計段階で予め代表チャネルとして定められているものとする。
【０１６７】
図５に示す重み付け係数算出処理を開始すると、信号処理部３０は、変数ｉを値１に設定した後（Ｓ５１０）、代表チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間のスナップショットデータをフーリエ変換してなるパワースペクトルから、予め設計段階で定められた周波数ωmaxよりも高周波領域の成分（パワースペクトル）を抽出する（Ｓ５２２）。
【０１６８】
その後、Ｓ５３２に移行し、代表チャネルにおける上記抽出した高周波領域成分のパワーの中央値を求めて、求めた中央値を、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に設定する。ここで、代表チャネルが、第ｋ＝ｋ０チャネルであるとすると、代表干渉量ｑ［ｉ］は、ｑ［ｉ］＝ｍｅｄｉａｎ（Ｐik0（ω＞ωmax））となる。
【０１６９】
また、Ｓ５３２での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ５５０に移行し、変数ｉ＝ＳＮＮであるか否かを判断し、変数ｉ＝ＳＮＮではないと判断すると（Ｓ５５０でＮｏ）、Ｓ５６０に移行して、変数ｉを１カウントアップした後（ｉ←ｉ＋１）、Ｓ５２２に移行する。このようにして、信号処理部３０は、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］を設定する。
【０１７０】
そして、変数ｉ＝ＳＮＮであると判断すると（Ｓ５５０でＹｅｓ）、Ｓ５７０に移行し、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］に基づき、今回の物標推定サイクルにおいて処理対象区間の加重平均に用いる重み付け係数ｗ［ｉ］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）を、第一実施例と同様、式（１４）又は式（１６）に従って算出する。このようにしてＳ５７０での処理を終えると、信号処理部３０は、重み付け係数算出処理を終了する。
【０１７１】
このように代表チャネルを定めて、代表チャネルのパワースペクトルに基づき、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出するようにすれば、信号処理部３０の演算負荷を抑えることができる。
【０１７２】
尚、第二実施例の手法で重み付け係数ｗ［ｉ］を求める場合には、Ｓ１７０において、代表チャネルのみについて、区間平均パワースペクトルＰk（ω）を算出し、代表チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）を、上記代表パワースペクトルＰ（ω）と取扱って、この代表パワースペクトルＰ（ω）に基づき、ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を特定し、後続の処理を実行するのが演算負荷抑制の観点から好ましい。
【０１７３】
また、Ｓ５３２においては、第一実施例におけるＳ５３０での処理と同様、「高周波領域成分のパワーの中央値」に代えて、「高周波領域成分のパワーの等価平均値」を、干渉量ｑ［ｉ］に設定することができる。
【０１７４】
尚、本発明の混入量推定手段（請求項１３，請求項２４）は、本実施例において、信号処理部３０が実行するＳ５２２，Ｓ５３２の処理により実現されている。
【実施例３】
【０１７５】
続いて、第三実施例について説明する。但し、第三実施例のレーダ装置１は、Ｓ１６０で実行する重み付け係数算出処理の内容が、第一実施例と異なる程度であるため、以下では、第三実施例の信号処理部３０が実行する重み付け係数算出処理の内容を、選択的に説明する。図６は、第三実施例のレーダ装置１が、信号処理部３０において実行する重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【０１７６】
図６に示す重み付け係数算出処理を開始すると、信号処理部３０は、第一実施例と同様に、Ｓ５１０〜Ｓ５６０の処理を実行する。そして、Ｓ５５０で、変数ｉ＝ＳＮＮであると判断すると（Ｓ５５０でＹｅｓ）、Ｓ５７２に移行する。
【０１７７】
そして、Ｓ５７２では、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］に基づき、今回の物標推定サイクルにおいて処理対象区間の加重平均に用いる重み付け係数ｗ［ｉ］を、次式に従い、ｉ＝１，…，ＳＮＮの夫々について算出する。
【０１７８】
【数１５】
即ち、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］が、予め定められた閾値Ｔｈｔ未満である場合には、第ｉ変調周期の重み付け係数ｗ［ｉ］を、「１」に設定し、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］が、予め定められた閾値Ｔｈｔ以上である場合には、第ｉ変調周期の重み付け係数ｗ［ｉ］を、「０」に設定する。
【０１７９】
また、Ｓ５７２での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ５７３に移行し、各重み付け係数ｗ［ｉ］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）を、重み付け係数ｗ［ｉ］の総和が１になるように規格化する。
【０１８０】
即ち、Ｓ５７２で設定した各重み付け係数ｗ［ｉ］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）の値を、式（２５）に示すように、Ｓ５７２で設定した重み付け係数ｗ［ｉ］の総和で除算した値に更新する。
【０１８１】
【数１６】
その後、当該重み付け係数算出処理を終了する。
【０１８２】
本実施例のように、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出すれば、第一実施例の手法よりも、信号処理部３０における演算負荷を抑えることができる。
尚、本実施例におけるＳ５１０〜Ｓ５６０の各ステップは、第二実施例におけるＳ５１０〜Ｓ５６０の各ステップに置き換えられてもよい。このようにすれば、代表チャネルの干渉量のみに基づいて、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出することになるので、一層、演算負荷を抑えることができる。また、本発明の係数決定手段（請求項１５，請求項２８）は、信号処理部３０が実行するＳ５７２，Ｓ５７３の処理により実現されている。
【実施例４】
【０１８３】
続いて、第四実施例について説明する。第四実施例は、干渉量として、スナップショットデータにおける干渉発生時間を採用するようにしたものである。また、それに伴って、信号処理部３０が実行する物標推定処理及び重み付け係数算出処理の一部を、第一実施例のレーダ装置１に対して変更したものである。
【０１８４】
即ち、第四実施例のレーダ装置１は、物標推定処理及び重み付け係数算出処理の一部内容が、第一実施例と異なる程度のものである。従って、以下では、第四実施例の信号処理部３０が実行する物標推定処理及び重み付け係数算出処理の内容を、選択的に説明する。
【０１８５】
図７は、第四実施例の信号処理部３０が繰返し実行する物標推定処理の一部を抜粋して表したフローチャートである。
信号処理部３０は、図７に示す物標推定処理を開始すると、第一実施例と同様に、各チャネルのスナップショットデータを、上り区間及び下り区間の夫々について、ＳＳＮ周期分生成し（Ｓ１１０）、これら各スナップショットデータのトレンド除去を行う（Ｓ１２０）。
【０１８６】
その後、Ｓ１２３に移行し、スナップショットデータ毎に、スナップショットデータが示す全時間領域でのパワーの中央値Ｃｓを算出する。スナップショットデータが示す信号値がＢＴ（ｔ）であるとすると、パワーをＢＴ2（ｔ）として、中央値Ｃｓ＝ｍｅｄｉａｎ（ＢＴ2（ｔ））を算出する。
【０１８７】
また、この処理を終えると、信号処理部３０は、スナップショットデータ毎に、Ｓ１２３で算出した中央値Ｃｓを用いて、次の処理を行う。即ち、スナップショットデータから得られた中央値Ｃｓに予め設計段階で定められた閾値Ｔｈｓを加算して、判定値（Ｃｓ＋Ｔｈｓ）を求め、当該スナップショットデータにおいて、パワーＢＴ2（ｔ）が判定値（Ｃｓ＋Ｔｈｓ）を超える時間ｔｎを求める（Ｓ１２４）。
【０１８８】
尚、ここでは、スナップショットデータにおいて、パワーＢＴ2（ｔ）が判定値（Ｃｓ＋Ｔｈｓ）より大きい時間の総計を、時間ｔｎとして求める。但し、スナップショットデータ内において、パワーＢＴ2（ｔ）が判定値（Ｃｓ＋Ｔｈｓ）より大きい期間が複数期間ある場合には、複数期間の内、時間長さが最も長い期間の時間を、時間ｔｎとしてもよい。
【０１８９】
そして、求めた時間ｔｎを、干渉発生時間ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ，ｐｄ］に設定する。尚、干渉発生時間ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ，ｐｄ］は、第ｋチャネルにおける第ｉ変調周期のｐｄ区間でのスナップショットデータの干渉発生時間を表すものとする。また、ｐｄは、「上り」を表す値「０」又は「下り」を表す値「１」を採るものとする。
【０１９０】
即ち、信号処理部３０は、第ｉ変調周期の第ｋチャネルのｐｄ区間におけるスナップショットデータに基づいて、上記手順により求めた時間ｔｎを、干渉発生時間ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ，ｐｄ］に設定する。
【０１９１】
また、このようにして、Ｓ１２４での処理を終えると、信号処理部３０は、第一実施例と同様に、Ｓ１３０以降の処理を実行する。但し、Ｓ１６０においては、図８に示す重み付け係数算出処理を実行する。図８は、第四実施例において信号処理部３０が実行する重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【０１９２】
この重み付け係数算出処理を開始すると、信号処理部３０は、変数ｉを値１に設定し（Ｓ５１０）、その後、Ｓ５３４に移行して、チャネル毎に、当該チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間（ｐｄ区間）の干渉発生時間ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ，ｐｄ］を、当該チャネルの第ｉ変調周期の干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定する（ｑ［ｉ，ｋ］←ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ，ｐｄ］）。
【０１９３】
そして、Ｓ５３４の処理後には、Ｓ５４０に移行し、Ｓ５３４で設定した干渉量ｑ［ｉ，ｋ］を用いて、式（１２）又は式（１３）に従い、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］を設定する。
【０１９４】
また、Ｓ５４０での処理を終えると、信号処理部３０は、Ｓ５５０に移行し、変数ｉ＝ＳＮＮであるか否かを判断し、変数ｉ＝ＳＮＮではないと判断すると（Ｓ５５０でＮｏ）、Ｓ５６０に移行して、変数ｉを１カウントアップした後（ｉ←ｉ＋１）、Ｓ５３４に移行する。このようにして、信号処理部３０は、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］を算出する。
【０１９５】
そして、変数ｉ＝ＳＮＮであると判断すると（Ｓ５５０でＹｅｓ）、Ｓ５７４に移行し、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］に基づき、式（１４）に従い、今回の物標推定サイクルにおいて処理対象区間の加重平均に用いる重み付け係数ｗ［ｉ］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）を算出する。このようにしてＳ５７４での処理を終えると、信号処理部３０は、重み付け係数算出処理を終了する。
【０１９６】
本実施例のように、干渉発生時間ｔｉｎｆを干渉量ｑに設定して、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出するようにしても、適切に重み付け係数ｗ［ｉ］を求めることができ、雑音により物標方位等の算出精度が悪化するのを抑えることができる。
【０１９７】
尚、本実施例では、第二実施例と同様に代表チャネルを定めるようにしてもよく、代表チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間の干渉発生時間ｔｉｎｆ［ｉ，ｋ０，ｐｄ］を、第ｉ変調周期における処理対象区間の代表干渉量ｑ［ｉ］に設定するように、Ｓ５３４，Ｓ５４０の処理を置き換えてもよい。
【０１９８】
また、本発明の混入量推定手段（請求項１１，請求項２６）は、信号処理部３０が実行するＳ１２３，Ｓ１２４，Ｓ５３４，Ｓ５４０の処理により実現されている。
【実施例５】
【０１９９】
続いて、第五実施例について説明する。第五実施例は、干渉量として、スナップショットデータにおける全時間領域のパワーの平均値を採用するようにしたものである。また、それに伴って、信号処理部３０が実行する物標推定処理及び重み付け係数算出処理の一部を、第一実施例のレーダ装置１に対して変更したものである。
【０２００】
即ち、第五実施例のレーダ装置１は、物標推定処理及び重み付け係数算出処理の一部内容が、第一実施例と異なる程度のものである。従って、以下では、第五実施例の信号処理部３０が実行する物標推定処理及び重み付け係数算出処理の内容を、選択的に説明する。
【０２０１】
図９（ａ）は、第五実施例のレーダ装置１において、信号処理部３０が繰返し実行する物標推定処理の一部を抜粋して表したフローチャートである。
信号処理部３０は、図９（ａ）に示す物標推定処理を開始すると、第一実施例と同様に、各チャネルのスナップショットデータを、上り区間及び下り区間の夫々について、ＳＳＮ周期分取得し（Ｓ１１０）、これら各スナップショットデータのトレンド除去を行う（Ｓ１２０）。
【０２０２】
また、この処理を終えると、Ｓ１２５に移行し、スナップショットデータ毎に、当該スナップショットデータが示す全時間領域のパワーの平均値Ｍｓを算出する。即ち、スナップショットデータがＬ個の信号値の時系列データからなり、スナップショットデータが示す時刻ｔでの信号値がＢＴ（ｔ）であるとすると、次式
【０２０３】
【数１７】
に従って、スナップショットデータが示す全時間領域のパワーの平均値Ｍｓを算出する。尚、以下では、第ｋチャネルにおける第ｉ変調周期のｐｄ区間でのスナップショットデータに基づいて求めた平均値Ｍｓを、パワー平均値Ｍｓ［ｉ，ｋ，ｐｄ］と表記する。
【０２０４】
また、この処理を終えると、信号処理部３０は、第一実施例と同様に、Ｓ１３０以降の処理を実行するが、Ｓ１６０においては、図９（ｂ）に示す重み付け係数算出処理を実行する。図９（ｂ）は、信号処理部３０が実行する第五実施例の重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【０２０５】
この重み付け係数算出処理を開始すると、信号処理部３０は、変数ｉを値１に設定した後（Ｓ５１０）、Ｓ５３５に移行し、チャネル（ｋ＝１，…，Ｋ）毎に、当該チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間（ｐｄ区間）のパワー平均値Ｍｓ［ｉ，ｋ，ｐｄ］を、当該チャネルにおける第ｉ変調周期の干渉量ｑ［ｉ，ｋ］に設定する（ｑ［ｉ，ｋ］←Ｍｓ［ｉ，ｋ，ｐｄ］）。
【０２０６】
そして、Ｓ５３５で設定した干渉量ｑ［ｉ，ｋ］を用いて、式（１２）又は式（１３）に従い、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］を設定する（Ｓ５４０）。このような処理を、ｉ＝１〜ＳＮＮについて実行し、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期について、処理対象区間の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］を算出する。
【０２０７】
その後には、算出した上記第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期の代表干渉量ｑ［１］〜ｑ［ＳＮＮ］に基づき、今回の物標推定サイクルにおいて処理対象区間の加重平均に用いる重み付け係数ｗ［ｉ］（ｉ＝１，…，ＳＮＮ）を、式（１４）に従い、算出する。但し、代表干渉量ｑ［ｉ］がデシベル値である場合には、式（１６）に従い、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出する（Ｓ５７０）。その後、信号処理部３０は、重み付け係数算出処理を終了する。
【０２０８】
本実施例のように、パワー平均値Ｍｓを干渉量ｑに設定して、重み付け係数ｗ［ｉ］を算出するようにしても、適切に重み付け係数ｗ［ｉ］を求めることができ、雑音により物標方位等の算出精度が悪化するのを抑えることができる。
【０２０９】
尚、本実施例においても、第二実施例と同様に代表チャネルを定めるようにしてもよく、代表チャネルの第ｉ変調周期における処理対象区間のパワー平均値Ｍｓ［ｉ，ｋ０，ｐｄ］を、第ｉ変調周期の代表干渉量ｑ［ｉ］に設定するように、Ｓ５３５，Ｓ５４０の処理を置き換えてもよい。
【０２１０】
また、本発明の混入量推定手段（請求項１０，請求項２５）は、信号処理部３０が実行するＳ１２５，Ｓ５３５，Ｓ５４０の処理により実現されている。
以上、第一実施例から第五実施例までを説明したが、本発明は、上記実施例に限定されるものではなく、種々の態様を採ることができる。
【０２１１】
例えば、上記実施例では、チャネル毎に、第１変調周期から第ＳＮＮ変調周期までの各変調周期における当該チャネルのパワースペクトルＰik（ω）に基づき、区間平均パワースペクトルＰk（ω）を算出し、その後、各チャネルの区間平均パワースペクトルＰk（ω）（ｋ＝１，…，Ｋ）を等価平均して、代表パワースペクトルＰ（ω）を算出するようにしたが、次のような手順で、代表パワースペクトルＰ（ω）を算出しても、等価な結果を得ることができる。
【０２１２】
即ち、変調周期毎に、第１チャネルから第ＫチャネルまでのパワースペクトルＰik（ω）を等価平均して、変調周期毎のパワースペクトルＰi（ω）を算出し、
【０２１３】
【数１８】
各変調周期のパワースペクトルＰi（ω）を、重み付け係数ｗ［ｉ］を用いて、次式
【０２１４】
【数１９】
に従い加重平均することにより、代表パワースペクトルＰ（ω）を算出してもよい。この場合には、式（２８）で算出された代表パワースペクトルＰ（ω）に基づき、ピーク周波数ωn（ｎ＝１，…，Ｎ）を特定することになる。
【０２１５】
その他、第一実施例〜第五実施例においては、Ｓ１３０の処理を実行しないようにしてもよい。この場合には、雑音の影響が大きくなるが、一方で、信号処理部３０の演算負荷を抑えることができる。
【０２１６】
また、受信アンテナ１９は、アンテナ素子が等間隔に配置されたアレーアンテナでなくてもよく、例えば、アンテナ素子が不等間隔に配置されたアレーアンテナであってもよい。
【０２１７】
また、上記実施例では、各アンテナ素子の信号を受信スイッチ２１により切り替えて受信するタイプのレーダ装置１について説明したが、本発明は、当然のことながら、各アンテナ素子の信号を同時に受信するタイプのレーダ装置にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２１８】
【図１】レーダ装置１の構成を表すブロック図である。
【図２】信号処理部３０が実行する物標推定処理を表すフローチャートである。
【図３】信号処理部３０が実行する重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【図４】信号処理部３０が実行する指数平滑相関行列算出処理を表すフローチャートである。
【図５】第二実施例の重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【図６】第三実施例の重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【図７】第四実施例の物標推定処理を表すフローチャートである。
【図８】第四実施例の重み付け係数算出処理を表すフローチャートである。
【図９】第五実施例の物標推定処理（ａ）及び重み付け係数算出処理（ｂ）を表すフローチャートである。
【図１０】送信信号Ｓｓ及び受信信号Ｓｒ及びビート信号ＢＴの態様を表す説明図である。
【図１１】物標の方位推定に関する説明図である。
【図１２】雑音の発生メカニズムに関する説明図である。
【符号の説明】
【０２１９】
１…レーダ装置、１１…発振器、１３，２３…増幅器、１５…分配器、１７…送信アンテナ、１９…受信アンテナ、２１…受信スイッチ、２５…ミキサ、２７…フィルタ、２９…Ａ／Ｄ変換器、３０…信号処理部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ波を送信すると共に、前記送信したレーダ波の反射波をアレーアンテナで受信する送受信手段を備え、前記送受信手段から出力される前記アレーアンテナを構成する各アンテナ素子の受信信号に基づき、前記アレーアンテナが受信した反射波の発生元である物標の方位を求めるレーダ装置であって、
前記送受信手段から出力される前記各アンテナ素子の受信信号から、受信信号のサンプルを取得することで、前記各アンテナ素子のサンプルの集合としての単位データを生成する動作、を繰返し実行するデータ収集手段と、
前記単位データ毎に、当該単位データに基づく自己相関行列を生成する自己相関行列生成手段と、
前記自己相関行列生成手段が前記単位データ毎に生成する自己相関行列の所定個を時間平均することによって、時間平均後の自己相関行列としての区間平均相関行列を生成する区間平均相関行列生成手段と、
前記区間平均相関行列生成手段が生成した前記区間平均相関行列に基づき、前記レーダ波を反射した物標の方位を求める方位算出手段と、
前記単位データ毎に、当該単位データの雑音混入量を、推定する混入量推定手段と、
前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列の夫々に作用させる重み付け係数を、前記重み付け係数を作用させる自己相関行列の生成時に用いられる前記単位データに対し前記混入量推定手段が推定した前記単位データの雑音混入量に基づき、決定する係数決定手段と、
を備え、
前記区間平均相関行列生成手段は、前記所定個の自己相関行列の夫々に対し、前記係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、前記区間平均相関行列として、前記係数決定手段により決定された重み付け係数により前記所定個の自己相関行列を加重平均してなる自己相関行列、を生成すること
を特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
前記送受信手段は、周波数変調された送信信号に従い、レーダ波を送信すると共に、前記アレーアンテナを構成する各アンテナ素子の受信信号に、前記送信信号を混合することにより、前記各アンテナ素子の受信信号を、前記受信信号と前記送信信号とを混合してなるビート信号に変換する構成にされ、
前記データ収集手段は、前記サンプルとして、前記送受信手段から出力される前記各アンテナ素子のビート信号から、当該ビート信号のサンプルを取得して、前記単位データを生成する構成にされていること
を特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
【請求項３】
前記単位データ毎に、当該単位データを構成する前記各アンテナ素子のサンプルを、時間領域から周波数領域へ変換することで、当該変換後のデータとして、前記各アンテナ素子の周波数領域データを生成する変換手段と、
前記アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め参照対象のアンテナ素子として定められた少なくとも一つのアンテナ素子の前記周波数領域データに基づき、反射波成分の周波数である反射波周波数を推定する周波数推定手段と、
を備え、
前記自己相関行列生成手段は、前記単位データ毎に、当該単位データに基づいて生成された前記各アンテナ素子の前記周波数領域データが示す値であって、前記周波数推定手段により推定された反射波周波数での値を、ベクトル要素として配列してなる受信ベクトルを生成して、当該受信ベクトルについての自己相関行列を生成する構成にされ、
前記周波数推定手段は、前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列のグループ毎に、当該自己相関行列の生成時に適用する前記反射波周波数を推定する構成にされていること
を特徴とする請求項１又は請求項２記載のレーダ装置。
【請求項４】
前記変換手段は、前記各アンテナ素子のサンプルを、時間領域から周波数領域へフーリエ変換する構成にされていることを特徴とする請求項３記載のレーダ装置。
【請求項５】
前記周波数推定手段は、
前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列の生成時に用いられる前記周波数領域データの内、前記参照対象のアンテナ素子毎に前記所定個ある周波数領域データを、前記参照対象のアンテナ素子毎に、時間平均することによって、前記参照対象のアンテナ素子毎に、前記時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する平均化手段
を備えており、前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列のグループ毎に、前記平均化手段により生成された前記参照対象のアンテナ素子毎の前記区間平均周波数領域データに基づいて、当該自己相関行列の生成時に適用する前記反射波周波数を推定する
構成にされ、更に、
前記平均化手段は、前記参照対象のアンテナ素子毎に、
前記所定個の周波数領域データの夫々に対し、当該周波数領域データに基づいて生成される自己相関行列に作用させる重み付け係数として前記係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、前記区間平均周波数領域データとして、前記係数決定手段により決定された重み付け係数により前記所定個の周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データを生成する
構成にされていること
を特徴とする請求項３又は請求項４記載のレーダ装置。
【請求項６】
前記周波数推定手段は、前記参照対象のアンテナ素子毎に得られた前記区間平均周波数領域データを等価平均してなる周波数領域データに基づいて、前記反射波周波数を推定する構成にされていること
を特徴とする請求項５記載のレーダ装置。
【請求項７】
前記周波数推定手段は、
前記単位データ毎に、当該単位データから得られた前記参照対象のアンテナ素子の夫々に対応する前記周波数領域データを、統計的にまとめることによって、一つの前記単位データに対し、唯一の代表的な周波数領域データを生成する統計化手段と、
前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列の生成時に用いられる前記単位データの夫々に対して前記統計化手段が生成した前記代表的な周波数領域データの所定個を、時間平均することで、前記時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する平均化手段と、
を備えており、前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列のグループ毎に、前記平均化手段により生成された唯一の前記区間平均周波数領域データに基づき、当該自己相関行列の生成時に適用する前記反射波周波数を推定する
構成にされ、更に、
前記平均化手段は、平均算出の対象とする前記所定個の前記代表的な周波数領域データの夫々に対し、当該代表的な周波数領域データに対応する前記単位データに基づいて生成される自己相関行列に作用させる重み付け係数として前記係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、前記区間平均周波数領域データとして、前記係数決定手段により決定された重み付け係数により前記所定個の前記代表的な周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データ、を生成する構成にされていること
を特徴とする請求項３又は請求項４記載のレーダ装置。
【請求項８】
前記統計化手段は、前記代表的な周波数領域データとして、前記参照対象のアンテナ素子の夫々から得られた前記周波数領域データを等価平均してなる周波数領域データを生成する構成にされていること
を特徴とする請求項７記載のレーダ装置。
【請求項９】
前記混入量推定手段は、前記単位データ毎に、
前記アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め雑音解析対象のアンテナ素子として定められた一つ又は複数のアンテナ素子の夫々について、当該アンテナ素子のサンプルにおける予め定められた高周波領域のパワーの中央値又は平均値を、雑音解析値として求め、求めたアンテナ素子毎の前記雑音解析値を指標に、前記単位データの雑音混入量を推定する
構成にされていることを特徴とする請求項１〜請求項８のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１０】
前記混入量推定手段は、前記単位データ毎に、
前記アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め雑音解析対象のアンテナ素子として定められた一つ又は複数のアンテナ素子の夫々について、当該アンテナ素子のサンプルにおける全時間領域のパワーの平均値を、雑音解析値として求め、求めたアンテナ素子毎の前記雑音解析値を指標に、前記単位データの雑音混入量を推定する
構成にされていることを特徴とする請求項１〜請求項８のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１１】
前記混入量推定手段は、前記単位データ毎に、
前記アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め雑音解析対象のアンテナ素子として定められた一つ又は複数のアンテナ素子の夫々について、当該アンテナ素子のサンプルにおいてパワーが閾値以上となった時間領域の時間長さを、雑音解析値として求め、求めたアンテナ素子毎の前記雑音解析値を指標に、前記単位データの雑音混入量を推定する
構成にされていることを特徴とする請求項１〜請求項８のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１２】
前記雑音解析対象のアンテナ素子は、複数定められており、
前記混入量推定手段は、前記雑音解析対象のアンテナ素子の夫々について求めた前記雑音解析値の等価平均値又は中央値を、前記単位データの雑音混入量であると推定する構成にされていることを特徴とする請求項９〜請求項１１のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１３】
前記雑音解析対象のアンテナ素子は、一つのみ定められており、
前記混入量推定手段は、前記雑音解析対象のアンテナ素子について求めた前記雑音解析値を、前記単位データの雑音混入量であると推定する構成にされていることを特徴とする請求項９〜請求項１１のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１４】
前記係数決定手段は、
前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列である第１自己相関行列Ｒｘｘ［１］から第Ｎ自己相関行列Ｒｘｘ［Ｎ］の夫々に作用させる重み付け係数ｗ［ｉ］（但し、ｗ［ｉ］は、第ｉ自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ］（ｉ＝１，…，Ｎ）に作用させる重み付け係数である。）を、
重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させる自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ］の生成時に用いられる前記単位データに対し前記混入量推定手段が推定した前記単位データの雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数（１／ｑ［ｉ］）と、第１自己相関行列Ｒｘｘ［１］から第Ｎ自己相関行列Ｒｘｘ［Ｎ］の夫々に対応する前記雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数の総和｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝との比（１／ｑ［ｉ］）／｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝
に決定することを特徴とする請求項１〜請求項１３のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１５】
前記係数決定手段は、
前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列について、前記自己相関行列毎に、当該自己相関行列の生成時に用いられる前記単位データに対し前記混入量推定手段が推定した前記単位データの雑音混入量を、予め定められた閾値と比較し、
前記単位データの雑音混入量が前記閾値未満の自己相関行列に作用させる重み付け係数を、予め定められた第一の値に決定し、前記単位データの雑音混入量が前記閾値以上の自己相関行列に作用させる重み付け係数を、前記第一の値よりも小さい予め定められた第二の値に決定する
ことを特徴とする請求項１〜請求項１３のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１６】
前記方位算出手段は、
前記区間平均相関行列生成手段による前記区間平均相関行列の生成サイクル毎に、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列を、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化するように補正し、当該補正後の区間平均相関行列として、平滑相関行列を生成する平滑相関行列生成手段
を備え、
前記区間平均相関行列の生成サイクル毎に、前記平滑相関行列生成手段が生成した平滑相関行列に基づき、前記レーダ波を反射した物標の方位を求める構成にされていること
を特徴とする請求項１〜請求項１５のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１７】
前記平滑相関行列生成手段は、前記区間平均相関行列の生成サイクル毎に、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列Ｒ１を、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列Ｒ２preと予め定められた忘却係数βとに基づき補正することにより、最新の区間平均相関行列Ｒ１を、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化し、今サイクルの平滑相関行列Ｒ２として、次式
Ｒ２＝β・Ｒ２pre＋（１−β）・Ｒ１
に従う平滑相関行列Ｒ２を生成する構成にされていること
を特徴とする請求項１６記載のレーダ装置。
【請求項１８】
前記方位算出手段は、
前記区間平均相関行列の生成サイクル毎に、前記混入量推定手段により推定された前記区間平均相関行列の生成時に用いられる前記所定個の自己相関行列の夫々に対応する前記単位データの雑音混入量に基づき、前記区間平均相関行列生成手段にて生成される最新の前記区間平均相関行列を、前記平滑相関行列の生成に用いるべきか否かを判断する採用可否判断手段
を備え、
前記平滑相関行列生成手段は、
前記採用可否判断手段により肯定判断されると、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列を、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列により補正し、当該補正後の区間平均相関行列を、今サイクルの平滑相関行列として生成することにより、最新の区間平均相関行列を、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化する一方、
前記採用可否判断手段により否定判断されると、前記最新の区間平均相関行列を用いずに、前記最新の区間平均相関行列及び前サイクルにおいて生成した前記平滑相関行列の内、前サイクルにおいて生成した前記平滑相関行列のみを用いて、今サイクルの平滑相関行列を生成する構成にされていることを特徴とする請求項１６又は請求項１７記載のレーダ装置。
【請求項１９】
前記平滑相関行列生成手段は、
前記採用可否判断手段により肯定判断されると、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列Ｒ１を、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列Ｒ２preと予め定められた忘却係数βとに基づき補正することにより、最新の区間平均相関行列Ｒ１を、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化し、今サイクルの平滑相関行列Ｒ２として、次式
Ｒ２＝β・Ｒ２pre＋（１−β）・Ｒ１
に従う平滑相関行列Ｒ２を生成する一方、
前記採用可否判断手段により否定判断されると、前記最新の区間平均相関行列Ｒ１を用いずに前サイクルにおいて生成した平滑相関行列Ｒ２preを、今サイクルの平滑相関行列Ｒ２とする構成にされていること
を特徴とする請求項１８記載のレーダ装置。
【請求項２０】
前記採用可否判断手段は、前記最新の区間平均相関行列の生成時に用いられる前記所定個の自己相関行列の夫々に対応する前記単位データの雑音混入量に、前記自己相関行列に作用させる重み付け係数として前記係数決定手段により決定された重み付け係数と同一の重み付け係数を作用させて、前記単位データの雑音混入量についての加重平均を算出し、前記算出した加重平均が、予め定められた閾値以下である場合には、前記最新の区間平均相関行列を、前記平滑相関行列の生成に用いるべきであると肯定判断し、前記算出した加重平均が、前記閾値より大きい場合には、前記最新の区間平均相関行列を、前記平滑相関行列の生成に用いるべきではないと否定判断する構成にされていることを特徴とする請求項１８又は請求項１９記載のレーダ装置。
【請求項２１】
レーダ波を送信すると共に、前記送信したレーダ波の反射波をアンテナで受信する送受信手段を備え、前記送受信手段から出力される前記アンテナの受信信号に基づき、前記反射波の発生元である物標に関する情報としての物標情報を求めるレーダ装置であって、
前記送受信手段から出力される前記受信信号のサンプルを取得する動作、を繰返し実行するデータ収集手段と、
前記データ収集手段により取得された前記サンプル毎に、当該サンプルを、時間領域から周波数領域へ変換して、変換後のデータとしての周波数領域データを生成する変換手段と、
前記データ収集手段により取得される前記サンプル毎に、当該サンプルに含まれる雑音の混入量を、推定する混入量推定手段と、
前記変換手段により生成された所定個の前記サンプルに対応する前記周波数領域データを、時間平均することで、前記時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する平均化手段と、
前記平均化手段により生成された区間平均周波数領域データに基づき、前記物標情報を求める物標情報算出手段と、
前記平均化手段が平均算出の対象とする前記所定個の周波数領域データの夫々に作用させる重み付け係数を、前記周波数領域データの変換前データである前記サンプルに対して前記混入量推定手段が推定した前記雑音の混入量に基づき、決定する係数決定手段と、
を備え、
前記平均化手段は、前記所定個の周波数領域データの夫々に対し、前記係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、前記区間平均周波数領域データとして、前記係数決定手段により決定された重み付け係数により前記所定個の周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データ、を生成する構成にされていること
を特徴とするレーダ装置。
【請求項２２】
前記送受信手段は、周波数変調された送信信号に従い、レーダ波を送信すると共に、前記アンテナの受信信号に、前記送信信号を混合することにより、前記アンテナの受信信号を、前記受信信号と前記送信信号とを混合してなるビート信号に変換し、
前記データ収集手段は、前記サンプルとして、前記送受信手段から出力される前記ビート信号から、当該ビート信号のサンプルを取得し、
前記物標情報算出手段は、前記区間平均周波数領域データに基づき、反射波成分の周波数である反射波周波数を推定し、推定した前記反射波周波数から、前記物標情報として、物標の位置及び速度の少なくとも一方を求める構成にされていること
を特徴とする請求項２１記載のレーダ装置。
【請求項２３】
前記変換手段は、前記サンプルを、時間領域から周波数領域へフーリエ変換する構成にされていることを特徴とする請求項２１又は請求項２２記載のレーダ装置。
【請求項２４】
前記混入量推定手段は、前記サンプル毎に、前記サンプルにおける予め定められた高周波領域のパワーの中央値又は平均値を求めて、求めた前記高周波領域のパワーの中央値又は平均値を、前記雑音の混入量であると推定する構成にされていることを特徴とする請求項２１〜請求項２３のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項２５】
前記混入量推定手段は、前記サンプル毎に、前記サンプルにおける全時間領域のパワーの平均値を求めて、求めた前記全時間領域のパワーの平均値を、前記雑音の混入量であると推定する構成にされていることを特徴とする請求項２１〜請求項２３のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項２６】
前記混入量推定手段は、前記サンプル毎に、前記サンプルにおいてパワーが閾値以上となった時間領域の時間長さを求めて、求めた前記時間長さを、前記雑音の混入量であると推定する構成にされていることを特徴とする請求項２１〜請求項２３のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項２７】
前記係数決定手段は、前記平均化手段が平均算出の対象とする前記所定個の周波数領域データである第１周波数領域データＦ［１］から第Ｎ周波数領域データＦ［Ｎ］の夫々に作用させる重み付け係数ｗ［ｉ］（但し、ｗ［ｉ］は、第ｉ周波数領域データＦ［ｉ］（ｉ＝１，…，Ｎ）に作用させる重み付け係数である。）を、
重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させる周波数領域データ［ｉ］の変換前データである前記サンプルに対し前記混入量推定手段が推定した前記雑音の混入量ｑ［ｉ］の逆数（１／ｑ［ｉ］）と、第１周波数領域データＦ［１］から第Ｎ周波数領域データＦ［Ｎ］までの夫々に対応する前記雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数の総和｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝との比（１／ｑ［ｉ］）／｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝
に決定することを特徴とする請求項２１〜請求項２６のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項２８】
前記係数決定手段は、
前記平均化手段が平均算出の対象とする前記所定個の周波数領域データについて、前記周波数領域データ毎に、当該周波数領域データの変換前データである前記サンプルに対し前記混入量推定手段が推定した前記雑音の混入量を、予め定められた閾値と比較し、
前記雑音の混入量が前記閾値未満の周波数領域データに作用させる重み付け係数を、予め定められた第一の値に決定し、前記雑音の混入量が前記閾値以上の周波数領域データに作用させる重み付け係数を、前記第一の値よりも小さい予め定められた第二の値に決定する
ことを特徴とする請求項２１〜請求項２６のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１】
レーダ波を送信すると共に、前記送信したレーダ波の反射波をアレーアンテナで受信する送受信手段を備え、前記送受信手段から出力される前記アレーアンテナを構成する各アンテナ素子の受信信号に基づき、前記アレーアンテナが受信した反射波の発生元である物標の方位を求めるレーダ装置であって、
前記送受信手段から出力される前記各アンテナ素子の受信信号から、受信信号のサンプルを取得することで、前記各アンテナ素子のサンプルの集合としての単位データを生成する動作、を繰返し実行するデータ収集手段と、
前記単位データ毎に、当該単位データに基づく自己相関行列を生成する自己相関行列生成手段と、
前記自己相関行列生成手段が前記単位データ毎に生成する自己相関行列の所定個を時間平均することによって、時間平均後の自己相関行列としての区間平均相関行列を生成する区間平均相関行列生成手段と、
前記区間平均相関行列生成手段が生成した前記区間平均相関行列に基づき、前記レーダ波を反射した物標の方位を求める方位算出手段と、
前記単位データ毎に、当該単位データの雑音混入量を、推定する混入量推定手段と、
前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列の夫々に作用させる重み付け係数を、前記重み付け係数を作用させる自己相関行列の生成時に用いられる前記単位データに対し前記混入量推定手段が推定した前記単位データの雑音混入量に基づき、決定する係数決定手段と、
を備え、
前記区間平均相関行列生成手段は、前記所定個の自己相関行列の夫々に対し、前記係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、前記区間平均相関行列として、前記係数決定手段により決定された重み付け係数により前記所定個の自己相関行列を加重平均してなる自己相関行列、を生成すること
を特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
前記送受信手段は、周波数変調された送信信号に従い、レーダ波を送信すると共に、前記アレーアンテナを構成する各アンテナ素子の受信信号に、前記送信信号を混合することにより、前記各アンテナ素子の受信信号を、前記受信信号と前記送信信号とを混合してなるビート信号に変換する構成にされ、
前記データ収集手段は、前記サンプルとして、前記送受信手段から出力される前記各アンテナ素子のビート信号から、当該ビート信号のサンプルを取得して、前記単位データを生成する構成にされていること
を特徴とする請求項１記載のレーダ装置。
【請求項３】
前記単位データ毎に、当該単位データを構成する前記各アンテナ素子のサンプルを、時間領域から周波数領域へ変換することで、当該変換後のデータとして、前記各アンテナ素子の周波数領域データを生成する変換手段と、
前記アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め参照対象のアンテナ素子として定められた少なくとも一つのアンテナ素子の前記周波数領域データに基づき、反射波成分の周波数である反射波周波数を推定する周波数推定手段と、
を備え、
前記自己相関行列生成手段は、前記単位データ毎に、当該単位データに基づいて生成された前記各アンテナ素子の前記周波数領域データが示す値であって、前記周波数推定手段により推定された反射波周波数での値を、ベクトル要素として配列してなる受信ベクトルを生成して、当該受信ベクトルについての自己相関行列を生成する構成にされ、
前記周波数推定手段は、前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列のグループ毎に、当該自己相関行列の生成時に適用する前記反射波周波数を推定する構成にされていること
を特徴とする請求項１又は請求項２記載のレーダ装置。
【請求項４】
前記変換手段は、前記各アンテナ素子のサンプルを、時間領域から周波数領域へフーリエ変換する構成にされていることを特徴とする請求項３記載のレーダ装置。
【請求項５】
前記周波数推定手段は、
前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列の生成時に用いられる前記周波数領域データの内、前記参照対象のアンテナ素子毎に前記所定個ある周波数領域データを、前記参照対象のアンテナ素子毎に、時間平均することによって、前記参照対象のアンテナ素子毎に、前記時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する平均化手段
を備えており、前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列のグループ毎に、前記平均化手段により生成された前記参照対象のアンテナ素子毎の前記区間平均周波数領域データに基づいて、当該自己相関行列の生成時に適用する前記反射波周波数を推定する
構成にされ、更に、
前記平均化手段は、前記参照対象のアンテナ素子毎に、
前記所定個の周波数領域データの夫々に対し、当該周波数領域データに基づいて生成される自己相関行列に作用させる重み付け係数として前記係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、前記区間平均周波数領域データとして、前記係数決定手段により決定された重み付け係数により前記所定個の周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データを生成する
構成にされていること
を特徴とする請求項３又は請求項４記載のレーダ装置。
【請求項６】
前記周波数推定手段は、前記参照対象のアンテナ素子毎に得られた前記区間平均周波数領域データを等価平均してなる周波数領域データに基づいて、前記反射波周波数を推定する構成にされていること
を特徴とする請求項５記載のレーダ装置。
【請求項７】
前記周波数推定手段は、
前記単位データ毎に、当該単位データから得られた前記参照対象のアンテナ素子の夫々に対応する前記周波数領域データを、統計的にまとめることによって、一つの前記単位データに対し、唯一の代表的な周波数領域データを生成する統計化手段と、
前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列の生成時に用いられる前記単位データの夫々に対して前記統計化手段が生成した前記代表的な周波数領域データの所定個を、時間平均することで、前記時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する平均化手段と、
を備えており、前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列のグループ毎に、前記平均化手段により生成された唯一の前記区間平均周波数領域データに基づき、当該自己相関行列の生成時に適用する前記反射波周波数を推定する
構成にされ、更に、
前記平均化手段は、平均算出の対象とする前記所定個の前記代表的な周波数領域データの夫々に対し、当該代表的な周波数領域データに対応する前記単位データに基づいて生成される自己相関行列に作用させる重み付け係数として前記係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、前記区間平均周波数領域データとして、前記係数決定手段により決定された重み付け係数により前記所定個の前記代表的な周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データ、を生成する構成にされていること
を特徴とする請求項３又は請求項４記載のレーダ装置。
【請求項８】
前記統計化手段は、前記代表的な周波数領域データとして、前記参照対象のアンテナ素子の夫々から得られた前記周波数領域データを等価平均してなる周波数領域データを生成する構成にされていること
を特徴とする請求項７記載のレーダ装置。
【請求項９】
前記混入量推定手段は、前記単位データ毎に、
前記アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め雑音解析対象のアンテナ素子として定められた一つ又は複数のアンテナ素子の夫々について、当該アンテナ素子のサンプルにおける予め定められた高周波領域のパワーの中央値又は平均値を、雑音解析値として求め、求めたアンテナ素子毎の前記雑音解析値を指標に、前記単位データの雑音混入量を推定する
構成にされていることを特徴とする請求項１〜請求項８のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１０】
前記混入量推定手段は、前記単位データ毎に、
前記アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め雑音解析対象のアンテナ素子として定められた一つ又は複数のアンテナ素子の夫々について、当該アンテナ素子のサンプルにおける全時間領域のパワーの平均値を、雑音解析値として求め、求めたアンテナ素子毎の前記雑音解析値を指標に、前記単位データの雑音混入量を推定する
構成にされていることを特徴とする請求項１〜請求項８のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１１】
前記混入量推定手段は、前記単位データ毎に、
前記アレーアンテナを構成するアンテナ素子の内、予め雑音解析対象のアンテナ素子として定められた一つ又は複数のアンテナ素子の夫々について、当該アンテナ素子のサンプルにおいてパワーが閾値以上となった時間領域の時間長さを、雑音解析値として求め、求めたアンテナ素子毎の前記雑音解析値を指標に、前記単位データの雑音混入量を推定する
構成にされていることを特徴とする請求項１〜請求項８のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１２】
前記雑音解析対象のアンテナ素子は、複数定められており、
前記混入量推定手段は、前記雑音解析対象のアンテナ素子の夫々について求めた前記雑音解析値の等価平均値又は中央値を、前記単位データの雑音混入量であると推定する構成にされていることを特徴とする請求項９〜請求項１１のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１３】
前記雑音解析対象のアンテナ素子は、一つのみ定められており、
前記混入量推定手段は、前記雑音解析対象のアンテナ素子について求めた前記雑音解析値を、前記単位データの雑音混入量であると推定する構成にされていることを特徴とする請求項９〜請求項１１のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１４】
前記係数決定手段は、
前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列である第１自己相関行列Ｒｘｘ［１］から第Ｎ自己相関行列Ｒｘｘ［Ｎ］の夫々に作用させる重み付け係数ｗ［ｉ］（但し、ｗ［ｉ］は、第ｉ自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ］（ｉ＝１，…，Ｎ）に作用させる重み付け係数である。）を、
重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させる自己相関行列Ｒｘｘ［ｉ］の生成時に用いられる前記単位データに対し前記混入量推定手段が推定した前記単位データの雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数（１／ｑ［ｉ］）と、第１自己相関行列Ｒｘｘ［１］から第Ｎ自己相関行列Ｒｘｘ［Ｎ］の夫々に対応する前記雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数の総和｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝との比（１／ｑ［ｉ］）／｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝
に決定することを特徴とする請求項１〜請求項１３のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１５】
前記係数決定手段は、
前記区間平均相関行列生成手段が平均算出の対象とする前記所定個の自己相関行列について、前記自己相関行列毎に、当該自己相関行列の生成時に用いられる前記単位データに対し前記混入量推定手段が推定した前記単位データの雑音混入量を、予め定められた閾値と比較し、
前記単位データの雑音混入量が前記閾値未満の自己相関行列に作用させる重み付け係数を、予め定められた第一の値に決定し、前記単位データの雑音混入量が前記閾値以上の自己相関行列に作用させる重み付け係数を、前記第一の値よりも小さい予め定められた第二の値に決定する
ことを特徴とする請求項１〜請求項１３のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１６】
前記方位算出手段は、
前記区間平均相関行列生成手段による前記区間平均相関行列の生成サイクル毎に、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列を、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化するように補正し、当該補正後の区間平均相関行列として、平滑相関行列を生成する平滑相関行列生成手段
を備え、
前記区間平均相関行列の生成サイクル毎に、前記平滑相関行列生成手段が生成した平滑相関行列に基づき、前記レーダ波を反射した物標の方位を求める構成にされていること
を特徴とする請求項１〜請求項１５のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項１７】
前記平滑相関行列生成手段は、前記区間平均相関行列の生成サイクル毎に、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列Ｒ１を、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列Ｒ２preと予め定められた忘却係数βとに基づき補正することにより、最新の区間平均相関行列Ｒ１を、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化し、今サイクルの平滑相関行列Ｒ２として、次式
Ｒ２＝β・Ｒ２pre＋（１−β）・Ｒ１
に従う平滑相関行列Ｒ２を生成する構成にされていること
を特徴とする請求項１６記載のレーダ装置。
【請求項１８】
前記方位算出手段は、
前記区間平均相関行列の生成サイクル毎に、前記混入量推定手段により推定された前記区間平均相関行列の生成時に用いられる前記所定個の自己相関行列の夫々に対応する前記単位データの雑音混入量に基づき、前記区間平均相関行列生成手段にて生成される最新の前記区間平均相関行列を、前記平滑相関行列の生成に用いるべきか否かを判断する採用可否判断手段
を備え、
前記平滑相関行列生成手段は、
前記採用可否判断手段により肯定判断されると、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列を、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列により補正し、当該補正後の区間平均相関行列を、今サイクルの平滑相関行列として生成することにより、最新の区間平均相関行列を、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化する一方、
前記採用可否判断手段により否定判断されると、前記最新の区間平均相関行列を用いずに、前記最新の区間平均相関行列及び前サイクルにおいて生成した前記平滑相関行列の内、前サイクルにおいて生成した前記平滑相関行列のみを用いて、今サイクルの平滑相関行列を生成する構成にされていることを特徴とする請求項１６又は請求項１７記載のレーダ装置。
【請求項１９】
前記平滑相関行列生成手段は、
前記採用可否判断手段により肯定判断されると、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された最新の区間平均相関行列Ｒ１を、前サイクルにおいて生成した平滑相関行列Ｒ２preと予め定められた忘却係数βとに基づき補正することにより、最新の区間平均相関行列Ｒ１を、前記区間平均相関行列生成手段にて生成された過去の区間平均相関行列で平滑化し、今サイクルの平滑相関行列Ｒ２として、次式
Ｒ２＝β・Ｒ２pre＋（１−β）・Ｒ１
に従う平滑相関行列Ｒ２を生成する一方、
前記採用可否判断手段により否定判断されると、前記最新の区間平均相関行列Ｒ１を用いずに前サイクルにおいて生成した平滑相関行列Ｒ２preを、今サイクルの平滑相関行列Ｒ２とする構成にされていること
を特徴とする請求項１８記載のレーダ装置。
【請求項２０】
前記採用可否判断手段は、前記最新の区間平均相関行列の生成時に用いられる前記所定個の自己相関行列の夫々に対応する前記単位データの雑音混入量に、前記自己相関行列に作用させる重み付け係数として前記係数決定手段により決定された重み付け係数と同一の重み付け係数を作用させて、前記単位データの雑音混入量についての加重平均を算出し、前記算出した加重平均が、予め定められた閾値以下である場合には、前記最新の区間平均相関行列を、前記平滑相関行列の生成に用いるべきであると肯定判断し、前記算出した加重平均が、前記閾値より大きい場合には、前記最新の区間平均相関行列を、前記平滑相関行列の生成に用いるべきではないと否定判断する構成にされていることを特徴とする請求項１８又は請求項１９記載のレーダ装置。
【請求項２１】
レーダ波を送信すると共に、前記送信したレーダ波の反射波をアンテナで受信する送受信手段を備え、前記送受信手段から出力される前記アンテナの受信信号に基づき、前記反射波の発生元である物標に関する情報としての物標情報を求めるレーダ装置であって、
前記送受信手段から出力される前記受信信号のサンプルを取得する動作、を繰返し実行するデータ収集手段と、
前記データ収集手段により取得された前記サンプル毎に、当該サンプルを、時間領域から周波数領域へ変換して、変換後のデータとしての周波数領域データを生成する変換手段と、
前記データ収集手段により取得される前記サンプル毎に、当該サンプルに含まれる雑音の混入量を、推定する混入量推定手段と、
前記変換手段により生成された所定個の前記サンプルに対応する前記周波数領域データを、時間平均することで、前記時間平均後の周波数領域データとしての区間平均周波数領域データを生成する平均化手段と、
前記平均化手段により生成された区間平均周波数領域データに基づき、前記物標情報を求める物標情報算出手段と、
前記平均化手段が平均算出の対象とする前記所定個の周波数領域データの夫々に作用させる重み付け係数を、前記周波数領域データの変換前データである前記サンプルに対して前記混入量推定手段が推定した前記雑音の混入量に基づき、決定する係数決定手段と、
を備え、
前記平均化手段は、前記所定個の周波数領域データの夫々に対し、前記係数決定手段により決定された重み付け係数を作用させることにより、前記区間平均周波数領域データとして、前記係数決定手段により決定された重み付け係数により前記所定個の周波数領域データを加重平均してなる周波数領域データ、を生成する構成にされていること
を特徴とするレーダ装置。
【請求項２２】
前記送受信手段は、周波数変調された送信信号に従い、レーダ波を送信すると共に、前記アンテナの受信信号に、前記送信信号を混合することにより、前記アンテナの受信信号を、前記受信信号と前記送信信号とを混合してなるビート信号に変換し、
前記データ収集手段は、前記サンプルとして、前記送受信手段から出力される前記ビート信号から、当該ビート信号のサンプルを取得し、
前記物標情報算出手段は、前記区間平均周波数領域データに基づき、反射波成分の周波数である反射波周波数を推定し、推定した前記反射波周波数から、前記物標情報として、物標の位置及び速度の少なくとも一方を求める構成にされていること
を特徴とする請求項２１記載のレーダ装置。
【請求項２３】
前記変換手段は、前記サンプルを、時間領域から周波数領域へフーリエ変換する構成にされていることを特徴とする請求項２１又は請求項２２記載のレーダ装置。
【請求項２４】
前記混入量推定手段は、前記サンプル毎に、前記サンプルにおける予め定められた高周波領域のパワーの中央値又は平均値を求めて、求めた前記高周波領域のパワーの中央値又は平均値を、前記雑音の混入量であると推定する構成にされていることを特徴とする請求項２１〜請求項２３のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項２５】
前記混入量推定手段は、前記サンプル毎に、前記サンプルにおける全時間領域のパワーの平均値を求めて、求めた前記全時間領域のパワーの平均値を、前記雑音の混入量であると推定する構成にされていることを特徴とする請求項２１〜請求項２３のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項２６】
前記混入量推定手段は、前記サンプル毎に、前記サンプルにおいてパワーが閾値以上となった時間領域の時間長さを求めて、求めた前記時間長さを、前記雑音の混入量であると推定する構成にされていることを特徴とする請求項２１〜請求項２３のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項２７】
前記係数決定手段は、前記平均化手段が平均算出の対象とする前記所定個の周波数領域データである第１周波数領域データＦ［１］から第Ｎ周波数領域データＦ［Ｎ］の夫々に作用させる重み付け係数ｗ［ｉ］（但し、ｗ［ｉ］は、第ｉ周波数領域データＦ［ｉ］（ｉ＝１，…，Ｎ）に作用させる重み付け係数である。）を、
重み付け係数ｗ［ｉ］を作用させる周波数領域データ［ｉ］の変換前データである前記サンプルに対し前記混入量推定手段が推定した前記雑音の混入量ｑ［ｉ］の逆数（１／ｑ［ｉ］）と、第１周波数領域データＦ［１］から第Ｎ周波数領域データＦ［Ｎ］までの夫々に対応する前記雑音混入量ｑ［ｉ］の逆数の総和｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝との比（１／ｑ［ｉ］）／｛（１／ｑ［１］）＋…＋（１／ｑ［Ｎ］）｝
に決定することを特徴とする請求項２１〜請求項２６のいずれかに記載のレーダ装置。
【請求項２８】
前記係数決定手段は、
前記平均化手段が平均算出の対象とする前記所定個の周波数領域データについて、前記周波数領域データ毎に、当該周波数領域データの変換前データである前記サンプルに対し前記混入量推定手段が推定した前記雑音の混入量を、予め定められた閾値と比較し、
前記雑音の混入量が前記閾値未満の周波数領域データに作用させる重み付け係数を、予め定められた第一の値に決定し、前記雑音の混入量が前記閾値以上の周波数領域データに作用させる重み付け係数を、前記第一の値よりも小さい予め定められた第二の値に決定する
ことを特徴とする請求項２１〜請求項２６のいずれか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１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１０−７１９５８（Ｐ２０１０−７１９５８Ａ）
【公開日】平成２２年４月２日（２０１０．４．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２４３１４５（Ｐ２００８−２４３１４５）
【出願日】平成２０年９月２２日（２００８．９．２２）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【出願人】（５０２３２４０６６）株式会社デンソーアイティーラボラトリ (332)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年４月２日（２０１０．４．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年９月２２日（２００８．９．２２）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【出願人】（５０２３２４０６６）株式会社デンソーアイティーラボラトリ (332)
【Ｆターム（参考）】
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