説明

気象レーダ信号処理装置及びそのグランドクラッタ除去方法

【課題】MTIと速度幅フィルタについて有効なパラメータを自動的に求める。
【解決手段】予め設定されたMTIパラメータに基づいて目標反射波の受信信号からグランドクラッタ成分を演算し除去するMTI処理器A1と、前記グランドクラッタが除去されたMTI処理後の信号を予め設定された速度幅パラメータを基づく閾値と比較して、MTI処理後の信号に含まれる気象エコー成分を抽出する速度幅フィルタA2と、前記速度幅フィルタの出力から気象情報を得る気象情報演算部A3とを備え、レーダ設置地点での観測データ及び模擬気象エコーを用いて前記MTIパラメータ及び速度幅パラメータの最適値を自動探索し、自動探索されたMTIパラメータ及び速度幅パラメータを事前にMTI処理器A1及び速度幅フィルタA2に設定することで、オフラインでのシミュレーションによるパラメータ調整を自動化する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、気象レーダにおいて、レーダ受信信号からグランドクラッタ(地形エコー)成分を除去して気象エコーを的確に検出する気象レーダ信号処理装置とその方法に関する。
【背景技術】
【0002】
周知のように、気象レーダは、雲や雨で反射された電波を受信してその電力値を解析することにより地域別の降水量を観測している。また、電波のドップラー効果を利用し、受信電波のドップラー周波数を解析することで風力も観測している。
【0003】
但し、電波の受信信号には、気象物体からの反射波である気象エコーだけでなく、山や建物などからの反射波であるグランドクラッタ成分(地形エコー)が含まれる。グランドクラッタは気象観測の妨げとなるため、気象レーダの信号処理装置には、そのグランドクラッタ成分を除去するために移動目標指示装置(Moving Target Indicator:MTI)が用いられる。
【0004】
しかしながら、MTIのパラメータを不適切に設定した場合、グランドクラッタ成分が消え残って気象エコーを過剰に削除してしまうという問題が生じる。一方、MTI処理後のデータがグランドクラッタ成分を含むかどうかを判断するために速度幅フィルタと呼ばれる閾値処理が用いられるが、この速度幅フィルタは閾値を不適切に設定すると、速度幅が大きい気象エコーを除去してしまう。
【0005】
これらMTIと速度幅フィルタのパラメータ設計に関しては、効率的な設計法が未だ確立しておらず、レーダを設置した観測地に赴いて手動で調整しなければならない。したがって、最適なパラメータを得るためには、多大な労力と時間をかけなければならない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0006】
【非特許文献1】石原正仁,ドップラー気象レーダの原理と基礎,気象研究ノート第200号,日本気象協会,pp.1-38,2001
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
上述の如く、従来の気象レーダ信号処理装置にあっては、MTIと速度幅フィルタのパラメータに関する効率的な設計法が未だ確立しておらず、最適なパラメータを得るには、レーダを設置した観測地に赴いて手動で調整しなければならなかった。
【0008】
本発明は上記事情を考慮してなされたもので、MTIと速度幅フィルタについて有効なパラメータを自動的に求めることのできる気象レーダ信号処理装置とそのグランドクラッタ除去方法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】
【0009】
上記目的を達成するために、本発明に係る気象レーダ信号処理装置は、以下のように構成される。
【0010】
(1)予め設定されたMTI(移動目標指示装置)処理用パラメータに基づいて目標反射波の受信信号からグランドクラッタ成分を演算し除去するMTI処理器と、前記グランドクラッタが除去されたMTI処理後の信号を予め設定された速度幅パラメータを基づく閾値と比較して、MTI処理後の信号に含まれる気象エコー成分を抽出する速度幅フィルタと、前記速度幅フィルタの出力から気象情報を得る気象情報演算部と、レーダ設置地点での観測データ及び模擬気象エコーを用いて前記MTI処理用パラメータ及び速度幅パラメータの最適値を自動探索するパラメータ自動探索手段と、前記自動探索されたMTI処理用パラメータ及び速度幅パラメータを事前に前記MTI処理器及び前記速度幅フィルタに設定する制御手段とを具備する態様とする。
【0011】
(2)(1)の構成において、前記パラメータ自動探索手段は、予め用意した複数のMTI処理用パラメータの候補について、前記MTI処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が高いものを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、MTI処理前後の気象エコーの強度差が最小となるMTI処理用パラメータを最適パラメータとして選出する態様とする。
【0012】
(3)(1)の構成において、前記パラメータ自動探索手段は、予め用意した一定範囲で連続可変のMTI処理用パラメータについて、順次前記MTI処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が最も高くなる時点のパラメータを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、MTI処理前後の気象エコーの強度差が最小となるときのMTI処理用パラメータを最適パラメータとして選出する態様とする。
【0013】
(4)(2)の構成において、前記パラメータ自動探索手段は、さらに所定のグランドクラッタ除去率が得られる速度幅パラメータを求める態様とする。
【0014】
また、本発明に係るグランドクラッタ除去方法は、以下のように構成される。
【0015】
(5)予め設定されたMTI(移動目標指示装置)処理用パラメータに基づいて目標反射波の受信信号からグランドクラッタ成分を演算し除去し、前記グランドクラッタが除去されたMTI処理後の信号を予め設定された速度幅パラメータを基づく閾値と比較して、MTI処理後の信号に含まれる気象エコー成分を抽出する気象レーダのグランドクラッタ除去方法であって、レーダ設置地点での観測データ及び模擬気象エコーを用いて前記MTI処理用パラメータ及び速度幅パラメータの最適値を自動探索し、前記自動探索されたMTI処理用パラメータ及び速度幅パラメータを事前に設定して前記MTI処理及び前記気象エコー成分の抽出を実行する態様とする。
【0016】
(6)(5)の構成において、前記パラメータの自動探索は、予め用意した複数のMTI処理用パラメータの候補について、前記MTI処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が高いものを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、MTI処理前後の気象エコーの強度差が最小となるMTI処理用パラメータを最適パラメータとして選出する態様とする。
【0017】
(7)(5)の構成において、前記パラメータの自動探索は、予め用意した一定範囲で可変連続のMTI処理用パラメータについて、順次前記MTI処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、MTI処理前後の気象エコーの強度差が最小となるMTI処理用パラメータを最適パラメータとして選出する態様とする。
【0018】
(8)(6)または(7)の構成において、前記パラメータの自動探索は、さらに所定のグランドクラッタ除去率が得られる速度幅パラメータを求める態様とする。
【発明の効果】
【0019】
本発明によれば、MTIと速度幅フィルタについて有効なパラメータを自動的に求めることのできる気象レーダ信号処理装置とそのグランドクラッタ除去方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0020】
【図1】本発明が適用される気象レーダ信号処理装置の一実施形態の構成を示すブロック図。
【図2】図1に示す装置において、MTI処理器の構成を示すブロック図。
【図3】図2に示すMTI処理器に用いられるMTIパラメータ及び速度幅フィルタを求める処理の構成を示すブロック図。
【図4】図3に示すグランドクラッタ除去評価部の処理の流れを示すフローチャート。
【図5】図3に示す気象エコー保持評価部の処理手順を示すフローチャート。
【図6】図3に示す速度幅閾値更新部の処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【0021】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【0022】
図1は本発明の一実施形態として、本発明に係る気象レーダ信号処理装置の構成を示すブロック図である。図1において、パルス信号発生部11で発生されたレーダパルス信号は送信装置12で周波数変換され電力増幅されて、サーキュレータ13を介してアンテナ14から空間に向けて放射される。
【0023】
上記アンテナ14で受けた目標からの反射信号は、サーキュレータ13を介して受信装置15に送られる。この受信装置15は、アンテナ14で受けた信号を増幅し、ベースバンドに周波数変換するもので、その出力は信号処理装置16に送られる。
【0024】
上記信号処理装置16は、入力された受信信号をA/D変換器161でデジタルデータに変換し、IQ検波器162で複素形式のIQデータに変換し、MTI処理器163でグランドクラッタ成分を除去して気象エコーによる観測データを得る。
【0025】
上記IQ検波器162で得られたIQデータは、必要に応じてオフライン計算機17に送られる。このオフライン計算機17は、IQ検波器162から任意の期間のIQデータを取り込み、MTI処理に最適なMTIパラメータ及び速度幅パラメータを計算する。ここで得られたパラメータはパラメータ制御装置18に送られる。このパラメータ制御装置18は、オフライン計算機17で計算されたMTIパラメータ及び速度幅パラメータをMTI処理器163にセットして、MTI処理器163に最適な処理を実行させる。
【0026】
図2は、上記MTI処理器163の具体的な構成を示すブロック図である。図2において、PPP法(Pulse Pair Processing)法によるMTI処理部A1は、IQ検波器162で得られたIQデータを取り込み、パラメータ制御装置18により予め設定されたMTIパラメータに基づいて、地形エコーによるグランドクラッタ成分を演算し除去することで気象エコー成分を抽出するもので、ここで得られたMTI処理後のIQデータは速度幅フィルタA2に送られる。
【0027】
この速度幅フィルタA2は、パラメータ制御装置18により予め設定された速度幅パラメータに基づいて、MTI処理後のIQデータが気象エコーを含むかどうかを判断するための閾値処理を行うもので、ここで選別されたIQデータは気象情報演算部A3に送られる。この気象情報演算部A3は、速度幅フィルタ12で得られたIQデータについて、ノイズ除去、電波の受信強度に対応する電力値の閾値処理、孤立点除去を行い、MTI後の出力として、速度、速度幅、電力値の気象情報を得る。
【0028】
上記構成において、以下にオフライン計算機17で求める最適パラメータの算出について説明する。
【0029】
まず、MTIのパラメータを不適切に設定した場合、グランドクラッタが消え残ったり、気象エコーを過剰に削除してしまったりする問題が生じる。また、速度幅フィルタの速度幅パラメータ(閾値)を不適切に設定すると、速度幅が大きい気象エコーを除去してしまう。
【0030】
そこで、上記オフライン計算機17において、レーダ設置地点において観測した複数のスキャンデータと模擬気象エコーを用いて最適なパラメータを探索する。ここで、最適パラメータとは、1) グランドクラッタの消え残りがほとんどなく、2) 気象エコーをできるだけ保持する、という条件を満たすものとする。
【0031】
1つ目の条件であるグランドクラッタの保持の評価は、レーダ設置地点において実際に観測したスキャンデータを用いる。このとき、観測データはグランドクラッタのみを含むデータとするため、快晴時に観測したものに限定する。2つ目の条件である気象エコーの保持の評価は、模擬気象エコーを利用し、できるだけ気象エコーを保持可能なパラメータに調整する。
【0032】
図3は上記オフライン計算機17におけるパラメータ算出処理の流れを示すもので、基本的に、データ変換部S1、グランドクラッタ除去評価部S2、気象エコー保持評価部S3、速度幅閾値更新部S4の処理が含まれる。
【0033】
データ変換部S1は、IQデータを単一PRF(Pulse Repeat Frequency:パルス繰り返し周波数)、セクタモードに変換するもので、本発明を観測データに適用するために、事前にデータの補正を行う。複数のPRFを単一PRFに変換するために、時系列において隣接するIQデータを利用する。
【0034】
グランドクラッタ除去評価部S2は、MTI処理後のIQデータからグランドクラッタ除去率を算出し評価する。予め用意したMTIパラメータ候補からグランドクラッタ除去率が高いものを選出する。
【0035】
気象エコー保持評価部S3は、模擬気象エコーを用いて、気象エコーの保持について評価する。この処理対象はグランドクラッタ除去評価部S2で選出したMTIパラメータとする。MTI処理前後の気象エコーの強度差を算出し、それが最小となるMTIパラメータを最適なものとする。
【0036】
速度幅閾値更新部S4は、所望のグランドクラッタ除去率を実現するように速度幅パラメータを調整しその閾値を求める。
【0037】
ここで、図4に示すフローチャートを参照して、上記グランドクラッタ除去評価部S2の具体的な処理の流れを説明する。
【0038】
始めに、異なるMTIパラメータをX個用意し、IQデータを入力する(ステップS21)。
【0039】
次に、グランドクラッタ除去率を算出する(ステップS22)。ここでは、MTIパラメータを算出するため、速度幅閾値は固定とする。その算出は、IQデータにMTI処理を適用し、グランドクラッタ除去率Iを
I=(1−M/N)×100[%]
の演算式に従って求める。ここで、M:消え残りのメッシュ数、Nは全メッシュ数である。上記Mの消え残り判定は、対象メッシュの電力値がノイズレベル以上であること、あるいは対象メッシュの速度幅が速度幅閾値4[m/s]未満であることの条件に基づく。また、Nの判定において、最近距離2レンジ、アジマスブランキングは対象とする計算の対象としない。
【0040】
続いて、フィルタ選出処理において、グランドクラッタ除去率が例えば90%以上となるパラメータを選出する(ステップS23)。すなわち、グランドクラッタ除去が90%以上となるパラメータはフィルタ候補として一次保持し(ステップS24)、グランドクラッタ除去が90%に満たない場合には除外する(ステップS25)。以上の処理をX個全てのMTIパラメータについて実行し(ステップS26)、一連の処理を終了する。
【0041】
次に、図5に示すフローチャートを参照して、上記気象エコー保持評価部S3の具体的な処理の流れを説明する。
【0042】
まず、図4の処理で選出されたMTIパラメータ(ここではY個とする)を取り込み、IQデータ、模擬気象エコーを入力する(ステップS33)。
【0043】
次に、評価関数を算出する(ステップS34)。この評価関数(H)は、次式により算出される。
H=|Pmti−Pwe|
ここで、Pweは重畳させる模擬気象エコーの電力値、PmtiはMTI処理後の重畳データの電力値を示している。
【0044】
評価関数Hはメッシュ毎に算出し、その平均値を評価値とする。但し、気象エコーの有無判定は、対象メッシュの電力値がノイズレベル未満のとき、あるいは、対象メッシュの速度幅が速度幅閾値4m/s以上となることを基準とする。また、気象エコーが存在しないと判断された場合には、気象エコーを消してしまったペナルティとして、Pmtiをノイズレベルに置き換える。総合評価として、上記の評価関数を複数の気象エコーから算出し、その平均値をフィルタの気象エコーの保持に関する評価とする。
【0045】
以上の処理をY個全てのMTIパラメータについて行い(ステップS35)、Y個全て完了した場合には、フィルタ総合評価値が最も小さいフィルタを最適フィルタとして選出する(ステップS36)。
【0046】
最後に、図6に示すフローチャートを参照して、上記速度幅閾値更新部S4の具体的な処理の流れを説明する。
【0047】
まず、IQデータを入力すると共に、図5の処理で選出された最適フィルタを取り込み(ステップS41)、グランドクラッタ除去率を算出する(ステップS42)。
【0048】
上記ステップS42でのグランドクラッタ除去率の算出では、MTIパラメータは前処理により選出済みであるので、速度幅閾値のみを調整する。IQデータにMTI処理を適用するためには、後のフィルタ選出のために複数のフィルタを用意しておく。
【0049】
グランドクラッタ除去率(I)の算出式は、図4のステップS22と同様に、以下のようになる。
I=(1−M/N)×100[%]
ここで、M:消え残りのメッシュ数、Nは全メッシュ数である。但し、上記Mの消え残り判定は、対象メッシュの電力値がノイズレベル以上であること、あるいは対象メッシュの速度幅が速度幅閾値4[m/s]未満であることの条件に基づく。さらに、消え残りの有無を表す2値データに対して孤立点除去を行う。また、Nの判定において、最近距離2レンジ、アジマスブランキングは対象とする計算の対象としない。
【0050】
最後に、速度幅閾値の更新処理として、所望のグランドクラッタ除去率を実現できる速度幅閾値の中で最大のものを選出する(ステップS43)。
【0051】
以上の一連の処理を実行することにより、各レーダ設置地点において有効なMTIと速度幅フィルタのパラメータの自動調整が可能となる。この結果、オフラインでのシミュレーションによるパラメータ調整が自動化できるので、調整時の人員が不要となり、コスト削減に寄与することができる。
【0052】
尚、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
【0053】
例えば、上記実施形態では、パラメータ自動探索の手法として、予め用意した複数のMTI処理用パラメータの候補について、MTI処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が高いものを選出し、さらに模擬気象エコーを用いて気象エコーの保持について評価して、MTI処理前後の気象エコーの強度差が最小となるMTI処理用パラメータを最適パラメータとして選出するようにした。これについては、予め用意した一定範囲で連続可変のMTI処理用パラメータについて、順次前記MTI処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が最も高くなる時点のパラメータを選出し、さらに模擬気象エコーを用いて気象エコーの保持について評価して、MTI処理前後の気象エコーの強度差が最小となるときのMTI処理用パラメータを最適パラメータとして選出するようにしてもよい。
【0054】
また、本発明によれば、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【0055】
11…パルス信号発生部、12…送信装置、13…サーキュレータ、14…アンテナ、15…受信装置、16…信号処理装置、161…A/D変換器、162…IQ検波器、163…MTI処理器、17…オフライン計算機、18…パラメータ制御装置、A1…MTI処理部、A2…速度幅フィルタ、A3…気象情報演算部、S1…データ変換部、S2…グランドクラッタ除去評価部、S3…気象エコー保持評価部、S4…速度幅閾値更新部。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
予め設定されたMTI(移動目標指示装置)処理用パラメータに基づいて目標反射波の受信信号からグランドクラッタ成分を演算し除去するMTI処理器と、
前記グランドクラッタが除去されたMTI処理後の信号を予め設定された速度幅パラメータを基づく閾値と比較して、MTI処理後の信号に含まれる気象エコー成分を抽出する速度幅フィルタと、
前記速度幅フィルタの出力から気象情報を得る気象情報演算部と、
レーダ設置地点での観測データ及び模擬気象エコーを用いて前記MTI処理用パラメータ及び速度幅パラメータの最適値を自動探索するパラメータ自動探索手段と、
前記自動探索されたMTI処理用パラメータ及び速度幅パラメータを事前に前記MTI処理器及び前記速度幅フィルタに設定する制御手段と
を具備することを特徴とする気象レーダ信号処理装置。
【請求項2】
前記パラメータ自動探索手段は、予め用意した複数のMTI処理用パラメータの候補について、前記MTI処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が高いものを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、MTI処理前後の気象エコーの強度差が最小となるMTI処理用パラメータを最適パラメータとして選出することを特徴とする請求項1記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項3】
前記パラメータ自動探索手段は、予め用意した一定範囲で連続可変のMTI処理用パラメータについて、順次前記MTI処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が最も高くなる時点のパラメータを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、MTI処理前後の気象エコーの強度差が最小となるときのMTI処理用パラメータを最適パラメータとして選出することを特徴とする請求項1記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項4】
前記パラメータ自動探索手段は、さらに所定のグランドクラッタ除去率が得られる速度幅パラメータを求めることを特徴とする請求項2または3記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項5】
予め設定されたMTI(移動目標指示装置)処理用パラメータに基づいて目標反射波の受信信号からグランドクラッタ成分を演算し除去し、前記グランドクラッタが除去されたMTI処理後の信号を予め設定された速度幅パラメータを基づく閾値と比較して、MTI処理後の信号に含まれる気象エコー成分を抽出する気象レーダのグランドクラッタ除去方法であって、
レーダ設置地点での観測データ及び模擬気象エコーを用いて前記MTI処理用パラメータ及び速度幅パラメータの最適値を自動探索し、前記自動探索されたMTI処理用パラメータ及び速度幅パラメータを事前に設定して前記MTI処理及び前記気象エコー成分の抽出を実行することを特徴とする気象レーダのグランドクラッタ除去方法。
【請求項6】
前記パラメータの自動探索は、予め用意した複数のMTI処理用パラメータの候補について、前記MTI処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が高いものを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、MTI処理前後の気象エコーの強度差が最小となるMTI処理用パラメータを最適パラメータとして選出することを特徴とする請求項5記載の気象レーダのグランドクラッタ除去方法。
【請求項7】
前記パラメータの自動探索は、予め用意した一定範囲で可変連続のMTI処理用パラメータについて、順次前記MTI処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、MTI処理前後の気象エコーの強度差が最小となるMTI処理用パラメータを最適パラメータとして選出することを特徴とする請求項5記載の気象レーダのグランドクラッタ除去方法。
【請求項8】
前記パラメータの自動探索は、さらに所定のグランドクラッタ除去率が得られる速度幅パラメータを求めることを特徴とする請求項6または7記載の気象レーダのグランドクラッタ除去方法。

【図1】
image rotate

【図2】
image rotate

【図3】
image rotate

【図4】
image rotate

【図5】
image rotate

【図6】
image rotate


【公開番号】特開2011−169829(P2011−169829A)
【公開日】平成23年9月1日(2011.9.1)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2010−35352(P2010−35352)
【出願日】平成22年2月19日(2010.2.19)
【出願人】(000003078)株式会社東芝 (54,554)
【出願人】(504132881)国立大学法人東京農工大学 (595)
【Fターム(参考)】