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処理後のグランドクラッタの消え残りと気象エコーとを高精度に区別する。
【解決手段】ＭＴＩ処理Ａ１により、目標反射波受信信号のＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去することで気象エコー成分を抽出する。続いて、スペクトル評価処理Ａ２により、気象エコー成分から順次正規化したパルスペア合成ベクトルを求め、そのパルスペア合成ベクトルの総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を算出し、この評価指標に基づいてグランドクラッタの除去と気象エコーの保持を行う。最終的に、ノイズ除去処理Ａ３により、処理Ａ２の評価指標に対する振幅成分の電力値に対する閾値処理を行って孤立点を除去することでノイズを除去する。このようにしてスペクトルの平坦さを評価し、この評価指標に対する閾値処理によりグランドクラッタ除去を行う。
【解決手段】ＭＴＩ処理Ａ１により、目標反射波受信信号のＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去することで気象エコー成分を抽出する。続いて、スペクトル評価処理Ａ２により、気象エコー成分から順次正規化したパルスペア合成ベクトルを求め、そのパルスペア合成ベクトルの総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を算出し、この評価指標に基づいてグランドクラッタの除去と気象エコーの保持を行う。最終的に、ノイズ除去処理Ａ３により、処理Ａ２の評価指標に対する振幅成分の電力値に対する閾値処理を行って孤立点を除去することでノイズを除去する。このようにしてスペクトルの平坦さを評価し、この評価指標に対する閾値処理によりグランドクラッタ除去を行う。
【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】
ここで、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、受信信号から得られたＩＱデータの解析指標である速度幅に対する閾値処理（いわゆる速度幅フィルタ）が用いられるが、この速度幅フィルタには速度幅の大きい気象エコーまで除去してしまうことがある。これは、速度幅がＩＱデータのスペクトル形状を正確に評価できていないためである。例えば、ＭＴＩ処理後のグランドクラッタの消え残りを含むデータ成分と同じ速度幅をもつ気象エコー成分があった場合に、両者を的確に区別することができず、その気象エコーを保持または除去してしまうことになる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【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】
【０００６】
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処理後のグランドクラッタの消え残りがあった場合に、速度幅フィルタにてその消え残りのデータ成分と気象エコー成分を的確に区別することができず、気象エコー成分まで除去してしまうことがあった。
【０００７】
本発明は上記事情を考慮してなされたもので、ＭＴＩ処理後のグランドクラッタの消え残りと気象エコーとを高精度に区別することができ、的確にグランドクラッタのみを除去す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】
【０００８】
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。
【０００９】
（１）一定周期で繰り返し得られるレーダパルス反射波の受信信号のＩＱデータから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のＩＱデータを抽出するＭＴＩ処理手段と、前記ＭＴＩ処理手段で繰り返し得られる気象エコー成分の時系列ＩＱデータから相互間のベクトル成分を求め、そのベクトル成分の総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を求めるスペクトル評価処理手段と、前記スペクトル評価処理手段で得られた評価指標に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分のＩＱデータから前記グランドクラッタ成分の消え残りを判別し削除するグランドクラッタ除去手段とを具備する態様とする。
【００１０】
（２）（１）の構成において、前記スペクトル評価処理手段は、前記ＭＴＩ処理手段で繰り返し得られる気象エコー成分ＩＱデータの速度を０に位相変換して正規化する正規化手段と、前記正規化された気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの和で処理する場合の正規化パルスペア合成ベクトルを求め、この正規化パルスペア合成ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出する評価指標算出手段と、前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する態様とする。
【００１１】
（３）（１）の構成において、前記スペクトル評価処理手段は、前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの積で処理する場合のパルスペア自己相関ベクトルを求める自己相関ベクトル算出手段と、前記パルスペア自己相関ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出する評価指標算出手段と、前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する態様とする。
【００１２】
（４）（２）の構成において、前記グランドクラッタ除去手段は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを得る模擬気象エコー生成手段と、前記模擬気象エコー生成手段で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、正規化パルスペア合成ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出する模擬気象エコー評価指標算出手段と、前記模擬気象エコー生成手段で生成される複数回の模擬気象エコーについて前記模擬気象エコー評価指標算出手段によりそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する閾値設定手段とを備え、前記閾値設定手段で設定される閾値に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去する態様とする。
【００１３】
（５）（３）の構成において、前記グランドクラッタ除去手段は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを得る模擬気象エコー生成手段と、前記模擬気象エコー生成手段で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、パルスペア自己相関ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出する模擬気象エコー評価指標算出手段と、前記模擬気象エコー生成手段で生成される複数回の模擬気象エコーについて前記模擬気象エコー評価指標算出手段によりそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する閾値設定手段とを備え、前記閾値設定手段で設定される閾値に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去する態様とする。
【００１４】
また、発明に係る気象レーダ信号処理装置の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】
（６）一定周期で繰り返し得られるレーダパルス反射波の受信信号のＩＱデータから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のＩＱデータを抽出し、前記繰り返し得られる気象エコー成分の時系列ＩＱデータから相互間のベクトル成分を求め、そのベクトル成分の総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を求め、前記評価指標に基づいて前記気象エコー成分のＩＱデータから前記グランドクラッタ成分の消え残りを判別し削除する態様とする。
【００１６】
（７）（６）において、前記スペクトルの平坦さの評価処理は、前記繰り返し得られる気象エコー成分ＩＱデータの速度を０に位相変換して正規化し、前記正規化された気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの和で処理する場合の正規化パルスペア合成ベクトルを求め、この正規化パルスペア合成ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する態様とする。
【００１７】
（８）（６）において、前記スペクトルの平坦さの評価処理は、前記気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの積で処理する場合のパルスペア自己相関ベクトルを求め、前記パルスペア自己相関ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する態様とする。
【００１８】
（９）（７）において、前記グランドクラッタの除去処理は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを複数回取得し、前記模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、正規化パルスペア合成ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、前記複数回の模擬気象エコーについてそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定し、前記閾値に基づいて前記気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去する態様とする。
【００１９】
（１０）（１）において、前記グランドクラッタの除去処理は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを複数回取得し、前記模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、パルスペア自己相関ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、前記複数回の模擬気象エコーについてそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定し、前記閾値に基づいて前記気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去する態様とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、ＭＴＩ処理後のグランドクラッタの消え残りと気象エコーとを高精度に区別することができ、的確にグランドクラッタのみを除去す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】
【００２１】
【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処理器の具体的な処理の流れを示すブロック図。
【図３】図２に示すスペクトル評価処理の第１の実施例を示すブロック図。
【図４】図３に示す位相変換部の具体的な処理の流れを示すフローチャート。
【図５】図３に示すパルスペア合成ベクトル算出部（和）の具体的な処理の流れを示すフローチャート。
【図６】図３に示すスペクトルの平坦さを評価する指標Ｊのふるまいとして、気象エコー又はグランドクラッタの場合を説明するための波形図。
【図７】図３に示すスペクトルの平坦さを評価する指標Ｊのふるまいとして、スペクトルが平坦な場合を説明するための波形図。
【図８】図３に示すグランドクラッタ除去部の具体的な処理の流れを示すフローチャート。
【図９】保持したい気象エコーの指標Ｊの分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する様子を示す波形図。
【図１０】図２に示したスペクトル評価処理において、第１の実施例により簡易な手法で処理する場合の第２の実施例の構成を示すブロック図。
【図１１】図１０に示す上記パルスペア合成ベクトル算出部（積）の具体的な処理の流れを示すフローチャート。
【図１２】図１０に示すスペクトルの平坦さを評価する指標Ｚのふるまいとして、気象エコー又はグランドクラッタの場合を説明するための波形図。
【図１３】図１０に示すスペクトルの平坦さを評価する指標Ｚのふるまいとして、スペクトルが平坦な場合を説明するための波形図。
【図１４】図１０に示すグランドクラッタ除去部の具体的な処理の流れを示すフローチャート。
【図１５】保持したい気象エコーの指標Ｚの分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する様子を示す波形図。
【図１６】従来の速度幅フィルタによる処理例と上記第１及び第２の実施例それぞれの処理例に関するシミュレーション結果を示す特性図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
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。
【００２３】
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。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。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。
【００２４】
図２は、上記ＭＴＩ処理器１６３の具体的な処理の流れを示すブロック図である。図２において、ステップＡ１は、ＩＱ検波器１６２で得られたＩＱデータを取り込み、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ＭＴＩ処理である。続いて、ステップＡ２は、本発明の特徴とする処理であり、ステップＡ１で得られた気象エコー成分から順次正規化したパルスペア合成ベクトルまたは一定期間内のパルスペア自己相関ベクトルを求め、そのパルスペア合成ベクトルまたはパルスペア自己相関ベクトルの総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を算出し、この評価指標に基づいてグランドクラッタの除去と気象エコーの保持を行うスペクトル評価処理である。次に、ステップＡ３は、ステップＡ２の評価指標に対する振幅成分の電力値に対する閾値処理を行って孤立点を除去することでノイズを除去するノイズ除去処理である。ステップＡ１〜Ａ３で得られた振幅成分は、ＭＴＩ処理後の速度、速度幅、電力値の計算に供される。
【００２５】
以上の処理により、時系列ＩＱデータから正規化パルスペア合成ベクトルまたはパルスペア自己相関ベクトルを算出し、その算出結果の総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価し、さらにこの評価指標に対する閾値処理によりグランドクラッタ除去を行うことで、グランドクラッタ除去と気象エコー保持の両立を図ることができる。
【００２６】
（第１の実施例）
図３は、上記スペクトル評価処理（ステップＡ２）の第１の実施例を示すブロック図である。すなわち、この実施例のスペクトル評価処理では、位相変換部Ｓ１、パルスペア合成ベクトル算出部（和）Ｓ２、グランドクラッタ除去部Ｓ３で構成される。
【００２７】
図４は上記位相変換部Ｓ１の具体的な処理の流れを示すフローチャートである。この位相変換部Ｓ１では、処理対象のＩＱデータを順次入力し（ステップＳ１１）、平均速度を算出した後（ステップＳ１２）、速度を０に位相変換する、いわゆる正規化処理を行う（ステップＳ１３）。具体的には、処理対象のＩＱデータを
IQA(n)＝r(n)ejθ(n) （n＝0,1,…,N-1） …(1)
とすると、位相変換後のＩＱデータは、ＩＱデータから算出した平均速度をｖ、ナイキスト速度をＶnyqとすると
IQB(n)＝r(n)ej(θ(n)-πv(n-1)/Vnyq) …(2)
となる。
【００２８】
図５は、上記パルスペア合成ベクトル算出部（和）Ｓ２の具体的な処理の流れを示すフローチャートである。このパルスペア合成ベクトル算出部（和）Ｓ２では、位相変換部Ｓ１で得られた位相変換後の正規化されたＩＱデータを順次入力し（ステップＳ２１）、パルスペア合成ベクトルIQC(n)を次式より算出する（ステップＳ２２）。
【００２９】
IQC(n)＝|IQB(n)＋IQB(n+1)|ej[arg{IQA(n+1)}-arg{IQA(n)}] …(3)
次に、スペクトルの平坦さを評価する指標Ｊを次式より算出する（ステップＳ２３）。
J＝｜ΣIQC(n)｜ （nは0〜N-2） …(4)
続いて、グランドクラッタ除去判別処理を行い、上記指標Ｊが予め決められた閾値未満か否かを判断する（ステップＳ２４）。上記指標Ｊが閾値未満の場合には（yes）、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去する（ステップＳ２５）。ステップＳ２４において、指標Ｊが閾値以上の場合には（no）、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する。
【００３０】
すなわち、上記の処理において、指標のふるまいとしては、気象エコー又はグランドクラッタの場合、図６（ａ）に示すように、位相変換後のＩＱデータの偏角はほぼ一定なので、正規化されたパルスペア合成ベクトルは図６（ｂ）に示すように積み重なる。よって指標Ｊは大となる。また、スペクトルが平坦な場合には、図７（ａ）に示すように、位相変換後のＩＱデータの偏角は無作為となるので、正規化されたパルスペア合成ベクトルは図７（ｂ）に示すように打ち消し合うことになり、指標Ｊはほぼ０となる。
【００３１】
図８は、グランドクラッタ除去部Ｓ３の具体的な処理の流れを示すフローチャートである。
【００３２】
このグランドクラッタ除去部Ｓ３では、まず速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成する（ステップＳ３１）。この模擬気象エコーの生成には、まず標準正規分布に従うチャンネル信号とＱチャンネル信号の和をＩＱデータとして生成する。次に、生成したＩＱデータに対してフーリエ変換を適用し、周波数領域のＩＱデータを得る。続いて、周波数領域のＩＱデータに対し、ガウス関数を乗じて逆フーリエ変換を施し、これを模擬気象エコーとする。ここで、ガウス関数の平均値と標準偏差は、所望の速度、速度幅に対応する。
【００３３】
次に、上記ステップＳ３１で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い（ステップＳ３２）、（３）式よりパルスペア合成ベクトル（和）の算出を行い（ステップＳ３３）、（４）式によりスペクトルの平坦さを評価する指標Ｊを算出する（ステップＳ３４）。
【００３４】
以上のステップＳ３１〜Ｓ３４の処理をｉ＝１からｉ＝Ｎまで繰り返し実行する（ステップＳ３５）。Ｎ回の模擬気象エコーの生成とそのスペクトルの平坦さの評価指標Ｊを算出した後、保持したい気象エコーの指標Ｊの分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する（ステップＳ３６）。図９にその設定の様子を示す。
【００３５】
以上のように、第１の実施例では、上記位相変換部Ｓ１で、パルスペア合成ベクトルの速度に対する依存性をなくすためにＩＱデータの平均速度を０にし、正規化処理によりパルスペア合成ベクトルの振幅成分の依存性をなくす。その上で、パルスペア合成ベクトル算出部Ｓ２で、時系列において隣り合う位相変換後のＩＱデータの和の絶対値をパルスペア合成ベクトルの振幅成分として求める。このときのパルスペア合成ベクトルの位相成分は時系列において隣り合う位相変換後のＩＱデータの位相差である。
【００３６】
続いて、グランドクラッタ除去部Ｓ３で、時系列ＩＱデータの和で構成する場合のパルスペア合成ベクトルを用い、パルスペア合成ベクトルの総和の絶対値によりＩＱデータ振幅成分のスペクトル形状を評価する。気象エコーまたグランドクラッタの場合、パルスペア合成ベクトルの偏角はほぼ一定なのでパルスペア合成ベクトルは積み重なり、指標Ｊは大きくなる。
【００３７】
一方、スペクトルが平坦な場合、パルスペア合成ベクトルの偏角は無作為なのでパルスペア合成ベクトルは互いに打ち消し合って、指標Ｊはほぼ０になる。これらの差異を利用して、指標Ｊが小さい場合、処理対象のデータは気象エコーを含まない無効データとする。
【００３８】
したがって、第１の実施例によれば、ＭＴＩ処理Ｓ１により平坦なスペクトルとなったグランドクラッタの消え残りを確実に除去し、気象エコーを確実に保持することができる。
【００３９】
（第２の実施例）
図１０は、図２に示したスペクトル評価処理Ｓ２において、第１の実施例により簡易な手法で処理する場合の第２の実施例の構成を示すブロック図である。すなわち、この実施例のスペクトル評価処理では、パルスペア合成ベクトル算出部（積）Ｓ４及びグランドクラッタ除去部Ｓ５で構成される。
【００４０】
図１１は上記パルスペア合成ベクトル算出部（積）Ｓ４の具体的な処理の流れを示すフローチャートである。このパルスペア合成ベクトル算出部（積）Ｓ４では、処理対象のＩＱデータを順次入力し（ステップＳ４１）、次式のパルスペア合成ベクトル（積）を算出して自己相関ベクトルを求める（ステップＳ４２）。
z(n)＝IQA*(n)・IQA(n+1)
＝|IQA(n)||IQA(n+1)|ej[arg{IQA(n+1)}-arg{IQA(n)}] …(5)
＊：共役複素数
次に、スペクトルの平坦さを評価する指標Ｚを次式から求める（ステップＳ４３）。
Z＝|Σz(n)| （nは0〜N-2） …(6)
続いて、グランドクラッタ除去判別処理を行い、上記指標Ｚが予め決められた閾値未満か否かを判断する（ステップ４４）。上記指標Ｚが閾値未満の場合には（yes）、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去する（ステップＳ４５）。ステップＳ４４において、指標Ｚが閾値以上の場合には（no）、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する。
【００４１】
すなわち、上記の処理において、指標のふるまいとしては、第１の実施例と同様であり、気象エコー又はグランドクラッタの場合、図１２（ａ）に示すように、ＭＴＩ処理されたＩＱデータの偏角はほぼ一定なので、パルスペア自己相関ベクトルは図１２（ｂ）に示すように積み重なる。よって指標Ｚは大となる。また、スペクトルが平坦な場合には、図１３（ａ）に示すように、ＭＴＩ処理後のＩＱデータの偏角は無作為となるので、パルスペア自己相関ベクトルは図１３（ｂ）に示すように打ち消し合うことになり、指標Ｚはほぼ０となる。
【００４２】
図１４は、図１０に示すグランドクラッタ除去部Ｓ５の具体的な処理の流れを示すフローチャートである。
【００４３】
このグランドクラッタ除去部Ｓ５では、まず速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成する（ステップＳ５１）。この模擬気象エコーの生成には、まず標準正規分布に従うＩチャンネル信号とＱチャンネル信号の和をＩＱデータとして生成する。次に、生成したＩＱデータに対してフーリエ変換を適用し、周波数領域のＩＱデータを得る。続いて、周波数領域のＩＱデータに対し、平均値と標準偏差がそれぞれ所望の速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて逆フーリエ変換を施し、これを模擬気象エコーとする。
【００４４】
次に、上記ステップＳ５１で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い（ステップＳ５２）、（５）式よりパルスペア合成ベクトル（積）の算出を行ってパルスペア自己相関ベクトルを求め（ステップＳ５３）、（６）式によりスペクトルの平坦さを評価する指標Ｚを算出する（ステップＳ５４）。
【００４５】
以上のステップＳ５１〜Ｓ５４の処理をｉ＝１からｉ＝Ｎまで繰り返し実行する（ステップＳ５５）。Ｎ回の模擬気象エコーの生成とそのスペクトルの平坦さの評価指標Ｚを算出した後、保持したい気象エコーの指標Ｚの分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する（ステップＳ５６）。図１５にその設定の様子を示す。
【００４６】
以上のように、第２の実施例では、第１の実施例の初段のような正規化処理は不要であり、直接、パルスペア合成ベクトル算出部（積）Ｓ４で、時系列において隣り合う位相変換後のＩＱデータの積をパルスペア自己相関ベクトルの振幅成分として求める。このときのパルスペア自己相関ベクトルの位相成分は時系列において隣り合う位相変換後のＩＱデータの位相差である。
【００４７】
続いて、グランドクラッタ除去部Ｓ５で、振幅成分を時系列ＩＱデータの積で構成する場合のパルスペア合成ベクトルを用い、パルスペア合成ベクトルの積によりＩＱデータのスペクトル形状を評価する。気象エコーまたグランドクラッタの場合、パルスペア合成ベクトルの偏角はほぼ一定なのでパルスペア合成ベクトルは積み重なり、指標Ｚは大きくなる。一方、スペクトルが平坦な場合、パルスペア合成ベクトルの偏角は無作為なのでパルスペア合成ベクトルは互いに打ち消し合って、指標Ｚはほぼ０になる。これらの差異を利用して、指標Ｚが小さい場合、処理対象のデータは気象エコーを含まない無効データとする。
【００４８】
したがって、第２の実施例の場合も、ＭＴＩ処理Ｓ１により平坦なスペクトルとなったグランドクラッタの消え残りを確実に除去することができる。
【００４９】
（効果）
図１６は、従来の速度幅フィルタによる処理例と上記第１及び第２の実施例それぞれの処理例に関するシミュレーション結果を示す特性図である。図において、実線部分はＭＴＩ処理後のグランドクラッタから算出した特性、点線部分はＭＴＩ処理後の速度幅５ｍ／ｓの気象エコーから算出した特性を示しており、図１６（ａ）は従来の速度幅フィルタを用いた場合、図１６（ｂ）は第１の実施例の場合、図１６（ｃ）は第２の実施例の場合を示している。
【００５０】
ここでは、条件として、グランドクラッタと速度幅5m/sの気象エコーに対してＭＴＩ処理を施したのち、それぞれの指標の分布を算出するものとする。
【００５１】
速度幅フィルタを用いた場合には、図１６（ａ）に示すように、グランドクラッタと気象エコーの分布の重なりが大きく、両者を適切に区分することは困難である。これに対して、第１の実施例の指標Ｊと第２の実施例の指標Ｚは、それぞれ図１６（ｂ）、（ｃ）に示したように、速度幅に比べてグランドクラッタの消え残りと気象エコーの境界が比較的明確であり、分解性能が高いことがわかる。
【００５２】
以上の第１又は第２の実施例の処理を実行することにより、ＭＴＩ処理Ｓ１により平坦なスペクトルとなったグランドクラッタの消え残りを確実に除去することができる。
【００５３】
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。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】
【００５４】
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、Ａ１…ＭＴＩ処理、Ａ２…スペクトル評価処理、Ａ３…ノイズ除去処理、Ｓ１…位相変換部、Ｓ２…パルスペア合成ベクトル算出部（和）、Ｓ３…グランドクラッタ除去部、Ｓ４…パルスペア合成ベクトル算出部（積）、Ｓ５…グランドクラッタ除去部。
【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】
ここで、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、受信信号から得られたＩＱデータの解析指標である速度幅に対する閾値処理（いわゆる速度幅フィルタ）が用いられるが、この速度幅フィルタには速度幅の大きい気象エコーまで除去してしまうことがある。これは、速度幅がＩＱデータのスペクトル形状を正確に評価できていないためである。例えば、ＭＴＩ処理後のグランドクラッタの消え残りを含むデータ成分と同じ速度幅をもつ気象エコー成分があった場合に、両者を的確に区別することができず、その気象エコーを保持または除去してしまうことになる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【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】
【０００６】
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処理後のグランドクラッタの消え残りがあった場合に、速度幅フィルタにてその消え残りのデータ成分と気象エコー成分を的確に区別することができず、気象エコー成分まで除去してしまうことがあった。
【０００７】
本発明は上記事情を考慮してなされたもので、ＭＴＩ処理後のグランドクラッタの消え残りと気象エコーとを高精度に区別することができ、的確にグランドクラッタのみを除去す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】
【０００８】
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。
【０００９】
（１）一定周期で繰り返し得られるレーダパルス反射波の受信信号のＩＱデータから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のＩＱデータを抽出するＭＴＩ処理手段と、前記ＭＴＩ処理手段で繰り返し得られる気象エコー成分の時系列ＩＱデータから相互間のベクトル成分を求め、そのベクトル成分の総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を求めるスペクトル評価処理手段と、前記スペクトル評価処理手段で得られた評価指標に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分のＩＱデータから前記グランドクラッタ成分の消え残りを判別し削除するグランドクラッタ除去手段とを具備する態様とする。
【００１０】
（２）（１）の構成において、前記スペクトル評価処理手段は、前記ＭＴＩ処理手段で繰り返し得られる気象エコー成分ＩＱデータの速度を０に位相変換して正規化する正規化手段と、前記正規化された気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの和で処理する場合の正規化パルスペア合成ベクトルを求め、この正規化パルスペア合成ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出する評価指標算出手段と、前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する態様とする。
【００１１】
（３）（１）の構成において、前記スペクトル評価処理手段は、前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの積で処理する場合のパルスペア自己相関ベクトルを求める自己相関ベクトル算出手段と、前記パルスペア自己相関ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出する評価指標算出手段と、前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する態様とする。
【００１２】
（４）（２）の構成において、前記グランドクラッタ除去手段は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを得る模擬気象エコー生成手段と、前記模擬気象エコー生成手段で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、正規化パルスペア合成ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出する模擬気象エコー評価指標算出手段と、前記模擬気象エコー生成手段で生成される複数回の模擬気象エコーについて前記模擬気象エコー評価指標算出手段によりそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する閾値設定手段とを備え、前記閾値設定手段で設定される閾値に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去する態様とする。
【００１３】
（５）（３）の構成において、前記グランドクラッタ除去手段は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを得る模擬気象エコー生成手段と、前記模擬気象エコー生成手段で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、パルスペア自己相関ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出する模擬気象エコー評価指標算出手段と、前記模擬気象エコー生成手段で生成される複数回の模擬気象エコーについて前記模擬気象エコー評価指標算出手段によりそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する閾値設定手段とを備え、前記閾値設定手段で設定される閾値に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去する態様とする。
【００１４】
また、発明に係る気象レーダ信号処理装置の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】
（６）一定周期で繰り返し得られるレーダパルス反射波の受信信号のＩＱデータから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のＩＱデータを抽出し、前記繰り返し得られる気象エコー成分の時系列ＩＱデータから相互間のベクトル成分を求め、そのベクトル成分の総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を求め、前記評価指標に基づいて前記気象エコー成分のＩＱデータから前記グランドクラッタ成分の消え残りを判別し削除する態様とする。
【００１６】
（７）（６）において、前記スペクトルの平坦さの評価処理は、前記繰り返し得られる気象エコー成分ＩＱデータの速度を０に位相変換して正規化し、前記正規化された気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの和で処理する場合の正規化パルスペア合成ベクトルを求め、この正規化パルスペア合成ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する態様とする。
【００１７】
（８）（６）において、前記スペクトルの平坦さの評価処理は、前記気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの積で処理する場合のパルスペア自己相関ベクトルを求め、前記パルスペア自己相関ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する態様とする。
【００１８】
（９）（７）において、前記グランドクラッタの除去処理は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを複数回取得し、前記模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、正規化パルスペア合成ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、前記複数回の模擬気象エコーについてそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定し、前記閾値に基づいて前記気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去する態様とする。
【００１９】
（１０）（１）において、前記グランドクラッタの除去処理は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを複数回取得し、前記模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、パルスペア自己相関ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、前記複数回の模擬気象エコーについてそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定し、前記閾値に基づいて前記気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去する態様とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、ＭＴＩ処理後のグランドクラッタの消え残りと気象エコーとを高精度に区別することができ、的確にグランドクラッタのみを除去す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】
【００２１】
【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処理器の具体的な処理の流れを示すブロック図。
【図３】図２に示すスペクトル評価処理の第１の実施例を示すブロック図。
【図４】図３に示す位相変換部の具体的な処理の流れを示すフローチャート。
【図５】図３に示すパルスペア合成ベクトル算出部（和）の具体的な処理の流れを示すフローチャート。
【図６】図３に示すスペクトルの平坦さを評価する指標Ｊのふるまいとして、気象エコー又はグランドクラッタの場合を説明するための波形図。
【図７】図３に示すスペクトルの平坦さを評価する指標Ｊのふるまいとして、スペクトルが平坦な場合を説明するための波形図。
【図８】図３に示すグランドクラッタ除去部の具体的な処理の流れを示すフローチャート。
【図９】保持したい気象エコーの指標Ｊの分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する様子を示す波形図。
【図１０】図２に示したスペクトル評価処理において、第１の実施例により簡易な手法で処理する場合の第２の実施例の構成を示すブロック図。
【図１１】図１０に示す上記パルスペア合成ベクトル算出部（積）の具体的な処理の流れを示すフローチャート。
【図１２】図１０に示すスペクトルの平坦さを評価する指標Ｚのふるまいとして、気象エコー又はグランドクラッタの場合を説明するための波形図。
【図１３】図１０に示すスペクトルの平坦さを評価する指標Ｚのふるまいとして、スペクトルが平坦な場合を説明するための波形図。
【図１４】図１０に示すグランドクラッタ除去部の具体的な処理の流れを示すフローチャート。
【図１５】保持したい気象エコーの指標Ｚの分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する様子を示す波形図。
【図１６】従来の速度幅フィルタによる処理例と上記第１及び第２の実施例それぞれの処理例に関するシミュレーション結果を示す特性図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
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。
【００２３】
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。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。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。
【００２４】
図２は、上記ＭＴＩ処理器１６３の具体的な処理の流れを示すブロック図である。図２において、ステップＡ１は、ＩＱ検波器１６２で得られたＩＱデータを取り込み、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ＭＴＩ処理である。続いて、ステップＡ２は、本発明の特徴とする処理であり、ステップＡ１で得られた気象エコー成分から順次正規化したパルスペア合成ベクトルまたは一定期間内のパルスペア自己相関ベクトルを求め、そのパルスペア合成ベクトルまたはパルスペア自己相関ベクトルの総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を算出し、この評価指標に基づいてグランドクラッタの除去と気象エコーの保持を行うスペクトル評価処理である。次に、ステップＡ３は、ステップＡ２の評価指標に対する振幅成分の電力値に対する閾値処理を行って孤立点を除去することでノイズを除去するノイズ除去処理である。ステップＡ１〜Ａ３で得られた振幅成分は、ＭＴＩ処理後の速度、速度幅、電力値の計算に供される。
【００２５】
以上の処理により、時系列ＩＱデータから正規化パルスペア合成ベクトルまたはパルスペア自己相関ベクトルを算出し、その算出結果の総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価し、さらにこの評価指標に対する閾値処理によりグランドクラッタ除去を行うことで、グランドクラッタ除去と気象エコー保持の両立を図ることができる。
【００２６】
（第１の実施例）
図３は、上記スペクトル評価処理（ステップＡ２）の第１の実施例を示すブロック図である。すなわち、この実施例のスペクトル評価処理では、位相変換部Ｓ１、パルスペア合成ベクトル算出部（和）Ｓ２、グランドクラッタ除去部Ｓ３で構成される。
【００２７】
図４は上記位相変換部Ｓ１の具体的な処理の流れを示すフローチャートである。この位相変換部Ｓ１では、処理対象のＩＱデータを順次入力し（ステップＳ１１）、平均速度を算出した後（ステップＳ１２）、速度を０に位相変換する、いわゆる正規化処理を行う（ステップＳ１３）。具体的には、処理対象のＩＱデータを
IQA(n)＝r(n)ejθ(n) （n＝0,1,…,N-1） …(1)
とすると、位相変換後のＩＱデータは、ＩＱデータから算出した平均速度をｖ、ナイキスト速度をＶnyqとすると
IQB(n)＝r(n)ej(θ(n)-πv(n-1)/Vnyq) …(2)
となる。
【００２８】
図５は、上記パルスペア合成ベクトル算出部（和）Ｓ２の具体的な処理の流れを示すフローチャートである。このパルスペア合成ベクトル算出部（和）Ｓ２では、位相変換部Ｓ１で得られた位相変換後の正規化されたＩＱデータを順次入力し（ステップＳ２１）、パルスペア合成ベクトルIQC(n)を次式より算出する（ステップＳ２２）。
【００２９】
IQC(n)＝|IQB(n)＋IQB(n+1)|ej[arg{IQA(n+1)}-arg{IQA(n)}] …(3)
次に、スペクトルの平坦さを評価する指標Ｊを次式より算出する（ステップＳ２３）。
J＝｜ΣIQC(n)｜ （nは0〜N-2） …(4)
続いて、グランドクラッタ除去判別処理を行い、上記指標Ｊが予め決められた閾値未満か否かを判断する（ステップＳ２４）。上記指標Ｊが閾値未満の場合には（yes）、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去する（ステップＳ２５）。ステップＳ２４において、指標Ｊが閾値以上の場合には（no）、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する。
【００３０】
すなわち、上記の処理において、指標のふるまいとしては、気象エコー又はグランドクラッタの場合、図６（ａ）に示すように、位相変換後のＩＱデータの偏角はほぼ一定なので、正規化されたパルスペア合成ベクトルは図６（ｂ）に示すように積み重なる。よって指標Ｊは大となる。また、スペクトルが平坦な場合には、図７（ａ）に示すように、位相変換後のＩＱデータの偏角は無作為となるので、正規化されたパルスペア合成ベクトルは図７（ｂ）に示すように打ち消し合うことになり、指標Ｊはほぼ０となる。
【００３１】
図８は、グランドクラッタ除去部Ｓ３の具体的な処理の流れを示すフローチャートである。
【００３２】
このグランドクラッタ除去部Ｓ３では、まず速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成する（ステップＳ３１）。この模擬気象エコーの生成には、まず標準正規分布に従うチャンネル信号とＱチャンネル信号の和をＩＱデータとして生成する。次に、生成したＩＱデータに対してフーリエ変換を適用し、周波数領域のＩＱデータを得る。続いて、周波数領域のＩＱデータに対し、ガウス関数を乗じて逆フーリエ変換を施し、これを模擬気象エコーとする。ここで、ガウス関数の平均値と標準偏差は、所望の速度、速度幅に対応する。
【００３３】
次に、上記ステップＳ３１で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い（ステップＳ３２）、（３）式よりパルスペア合成ベクトル（和）の算出を行い（ステップＳ３３）、（４）式によりスペクトルの平坦さを評価する指標Ｊを算出する（ステップＳ３４）。
【００３４】
以上のステップＳ３１〜Ｓ３４の処理をｉ＝１からｉ＝Ｎまで繰り返し実行する（ステップＳ３５）。Ｎ回の模擬気象エコーの生成とそのスペクトルの平坦さの評価指標Ｊを算出した後、保持したい気象エコーの指標Ｊの分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する（ステップＳ３６）。図９にその設定の様子を示す。
【００３５】
以上のように、第１の実施例では、上記位相変換部Ｓ１で、パルスペア合成ベクトルの速度に対する依存性をなくすためにＩＱデータの平均速度を０にし、正規化処理によりパルスペア合成ベクトルの振幅成分の依存性をなくす。その上で、パルスペア合成ベクトル算出部Ｓ２で、時系列において隣り合う位相変換後のＩＱデータの和の絶対値をパルスペア合成ベクトルの振幅成分として求める。このときのパルスペア合成ベクトルの位相成分は時系列において隣り合う位相変換後のＩＱデータの位相差である。
【００３６】
続いて、グランドクラッタ除去部Ｓ３で、時系列ＩＱデータの和で構成する場合のパルスペア合成ベクトルを用い、パルスペア合成ベクトルの総和の絶対値によりＩＱデータ振幅成分のスペクトル形状を評価する。気象エコーまたグランドクラッタの場合、パルスペア合成ベクトルの偏角はほぼ一定なのでパルスペア合成ベクトルは積み重なり、指標Ｊは大きくなる。
【００３７】
一方、スペクトルが平坦な場合、パルスペア合成ベクトルの偏角は無作為なのでパルスペア合成ベクトルは互いに打ち消し合って、指標Ｊはほぼ０になる。これらの差異を利用して、指標Ｊが小さい場合、処理対象のデータは気象エコーを含まない無効データとする。
【００３８】
したがって、第１の実施例によれば、ＭＴＩ処理Ｓ１により平坦なスペクトルとなったグランドクラッタの消え残りを確実に除去し、気象エコーを確実に保持することができる。
【００３９】
（第２の実施例）
図１０は、図２に示したスペクトル評価処理Ｓ２において、第１の実施例により簡易な手法で処理する場合の第２の実施例の構成を示すブロック図である。すなわち、この実施例のスペクトル評価処理では、パルスペア合成ベクトル算出部（積）Ｓ４及びグランドクラッタ除去部Ｓ５で構成される。
【００４０】
図１１は上記パルスペア合成ベクトル算出部（積）Ｓ４の具体的な処理の流れを示すフローチャートである。このパルスペア合成ベクトル算出部（積）Ｓ４では、処理対象のＩＱデータを順次入力し（ステップＳ４１）、次式のパルスペア合成ベクトル（積）を算出して自己相関ベクトルを求める（ステップＳ４２）。
z(n)＝IQA*(n)・IQA(n+1)
＝|IQA(n)||IQA(n+1)|ej[arg{IQA(n+1)}-arg{IQA(n)}] …(5)
＊：共役複素数
次に、スペクトルの平坦さを評価する指標Ｚを次式から求める（ステップＳ４３）。
Z＝|Σz(n)| （nは0〜N-2） …(6)
続いて、グランドクラッタ除去判別処理を行い、上記指標Ｚが予め決められた閾値未満か否かを判断する（ステップ４４）。上記指標Ｚが閾値未満の場合には（yes）、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去する（ステップＳ４５）。ステップＳ４４において、指標Ｚが閾値以上の場合には（no）、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力する。
【００４１】
すなわち、上記の処理において、指標のふるまいとしては、第１の実施例と同様であり、気象エコー又はグランドクラッタの場合、図１２（ａ）に示すように、ＭＴＩ処理されたＩＱデータの偏角はほぼ一定なので、パルスペア自己相関ベクトルは図１２（ｂ）に示すように積み重なる。よって指標Ｚは大となる。また、スペクトルが平坦な場合には、図１３（ａ）に示すように、ＭＴＩ処理後のＩＱデータの偏角は無作為となるので、パルスペア自己相関ベクトルは図１３（ｂ）に示すように打ち消し合うことになり、指標Ｚはほぼ０となる。
【００４２】
図１４は、図１０に示すグランドクラッタ除去部Ｓ５の具体的な処理の流れを示すフローチャートである。
【００４３】
このグランドクラッタ除去部Ｓ５では、まず速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成する（ステップＳ５１）。この模擬気象エコーの生成には、まず標準正規分布に従うＩチャンネル信号とＱチャンネル信号の和をＩＱデータとして生成する。次に、生成したＩＱデータに対してフーリエ変換を適用し、周波数領域のＩＱデータを得る。続いて、周波数領域のＩＱデータに対し、平均値と標準偏差がそれぞれ所望の速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて逆フーリエ変換を施し、これを模擬気象エコーとする。
【００４４】
次に、上記ステップＳ５１で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い（ステップＳ５２）、（５）式よりパルスペア合成ベクトル（積）の算出を行ってパルスペア自己相関ベクトルを求め（ステップＳ５３）、（６）式によりスペクトルの平坦さを評価する指標Ｚを算出する（ステップＳ５４）。
【００４５】
以上のステップＳ５１〜Ｓ５４の処理をｉ＝１からｉ＝Ｎまで繰り返し実行する（ステップＳ５５）。Ｎ回の模擬気象エコーの生成とそのスペクトルの平坦さの評価指標Ｚを算出した後、保持したい気象エコーの指標Ｚの分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する（ステップＳ５６）。図１５にその設定の様子を示す。
【００４６】
以上のように、第２の実施例では、第１の実施例の初段のような正規化処理は不要であり、直接、パルスペア合成ベクトル算出部（積）Ｓ４で、時系列において隣り合う位相変換後のＩＱデータの積をパルスペア自己相関ベクトルの振幅成分として求める。このときのパルスペア自己相関ベクトルの位相成分は時系列において隣り合う位相変換後のＩＱデータの位相差である。
【００４７】
続いて、グランドクラッタ除去部Ｓ５で、振幅成分を時系列ＩＱデータの積で構成する場合のパルスペア合成ベクトルを用い、パルスペア合成ベクトルの積によりＩＱデータのスペクトル形状を評価する。気象エコーまたグランドクラッタの場合、パルスペア合成ベクトルの偏角はほぼ一定なのでパルスペア合成ベクトルは積み重なり、指標Ｚは大きくなる。一方、スペクトルが平坦な場合、パルスペア合成ベクトルの偏角は無作為なのでパルスペア合成ベクトルは互いに打ち消し合って、指標Ｚはほぼ０になる。これらの差異を利用して、指標Ｚが小さい場合、処理対象のデータは気象エコーを含まない無効データとする。
【００４８】
したがって、第２の実施例の場合も、ＭＴＩ処理Ｓ１により平坦なスペクトルとなったグランドクラッタの消え残りを確実に除去することができる。
【００４９】
（効果）
図１６は、従来の速度幅フィルタによる処理例と上記第１及び第２の実施例それぞれの処理例に関するシミュレーション結果を示す特性図である。図において、実線部分はＭＴＩ処理後のグランドクラッタから算出した特性、点線部分はＭＴＩ処理後の速度幅５ｍ／ｓの気象エコーから算出した特性を示しており、図１６（ａ）は従来の速度幅フィルタを用いた場合、図１６（ｂ）は第１の実施例の場合、図１６（ｃ）は第２の実施例の場合を示している。
【００５０】
ここでは、条件として、グランドクラッタと速度幅5m/sの気象エコーに対してＭＴＩ処理を施したのち、それぞれの指標の分布を算出するものとする。
【００５１】
速度幅フィルタを用いた場合には、図１６（ａ）に示すように、グランドクラッタと気象エコーの分布の重なりが大きく、両者を適切に区分することは困難である。これに対して、第１の実施例の指標Ｊと第２の実施例の指標Ｚは、それぞれ図１６（ｂ）、（ｃ）に示したように、速度幅に比べてグランドクラッタの消え残りと気象エコーの境界が比較的明確であり、分解性能が高いことがわかる。
【００５２】
以上の第１又は第２の実施例の処理を実行することにより、ＭＴＩ処理Ｓ１により平坦なスペクトルとなったグランドクラッタの消え残りを確実に除去することができる。
【００５３】
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。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】
【００５４】
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、Ａ１…ＭＴＩ処理、Ａ２…スペクトル評価処理、Ａ３…ノイズ除去処理、Ｓ１…位相変換部、Ｓ２…パルスペア合成ベクトル算出部（和）、Ｓ３…グランドクラッタ除去部、Ｓ４…パルスペア合成ベクトル算出部（積）、Ｓ５…グランドクラッタ除去部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一定周期で繰り返し得られるレーダパルス反射波の受信信号のＩＱデータから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のＩＱデータを抽出するＭＴＩ処理手段と、
前記ＭＴＩ処理手段で繰り返し得られる気象エコー成分の時系列ＩＱデータから相互間のベクトル成分を求め、そのベクトル成分の総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を求めるスペクトル評価処理手段と、
前記スペクトル評価処理手段で得られた評価指標に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分のＩＱデータから前記グランドクラッタ成分の消え残りを判別し削除するグランドクラッタ除去手段と
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】
前記スペクトル評価処理手段は、
前記ＭＴＩ処理手段で繰り返し得られる気象エコー成分ＩＱデータの速度を０に位相変換して正規化する正規化手段と、
前記正規化された気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの和で処理する場合の正規化パルスペア合成ベクトルを求め、この正規化パルスペア合成ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出する評価指標算出手段と、
前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力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】
前記スペクトル評価処理手段は、
前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの積で処理する場合のパルスペア自己相関ベクトルを求める自己相関ベクトル算出手段と、
前記パルスペア自己相関ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出する評価指標算出手段と、
前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力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】
前記グランドクラッタ除去手段は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを得る模擬気象エコー生成手段と、
前記模擬気象エコー生成手段で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、正規化パルスペア合成ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出する模擬気象エコー評価指標算出手段と、
前記模擬気象エコー生成手段で生成される複数回の模擬気象エコーについて前記模擬気象エコー評価指標算出手段によりそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する閾値設定手段とを備え、
前記閾値設定手段で設定される閾値に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去することを特徴とする請求項２記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項５】
前記グランドクラッタ除去手段は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを得る模擬気象エコー生成手段と、
前記模擬気象エコー生成手段で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、パルスペア自己相関ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出する模擬気象エコー評価指標算出手段と、
前記模擬気象エコー生成手段で生成される複数回の模擬気象エコーについて前記模擬気象エコー評価指標算出手段によりそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する閾値設定手段とを備え、
前記閾値設定手段で設定される閾値に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去することを特徴とする請求項３記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項６】
一定周期で繰り返し得られるレーダパルス反射波の受信信号のＩＱデータから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のＩＱデータを抽出し、
前記繰り返し得られる気象エコー成分の時系列ＩＱデータから相互間のベクトル成分を求め、そのベクトル成分の総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を求め、
前記評価指標に基づいて前記気象エコー成分のＩＱデータから前記グランドクラッタ成分の消え残りを判別し削除することを特徴とする気象レーダ信号処理装置のグランドクラッタ除去方法。
【請求項７】
前記スペクトルの平坦さの評価処理は、
前記繰り返し得られる気象エコー成分ＩＱデータの速度を０に位相変換して正規化し、
前記正規化された気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの和で処理する場合の正規化パルスペア合成ベクトルを求め、
この正規化パルスペア合成ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、
前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力することを特徴とする請求項６記載の気象レーダ信号処理装置のグランドクラッタ除去方法。
【請求項８】
前記スペクトルの平坦さの評価処理は、
前記気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの積で処理する場合のパルスペア自己相関ベクトルを求め、
前記パルスペア自己相関ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、
前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力することを特徴とする請求項６記載の気象レーダ信号処理装置のグランドクラッタ除去方法。
【請求項９】
前記グランドクラッタの除去処理は、
速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを複数回取得し、
前記模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、正規化パルスペア合成ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、
前記複数回の模擬気象エコーについてそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定し、
前記閾値に基づいて前記気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去することを特徴とする請求項７記載の気象レーダ信号処理装置のグランドクラッタ除去方法。
【請求項１０】
前記グランドクラッタの除去処理は、
速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを複数回取得し、
前記模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、パルスペア自己相関ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、
前記複数回の模擬気象エコーについてそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定し、
前記閾値に基づいて前記気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去することを特徴とする請求項８記載の気象レーダ信号処理装置のグランドクラッタ除去方法。
【請求項１】
一定周期で繰り返し得られるレーダパルス反射波の受信信号のＩＱデータから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のＩＱデータを抽出するＭＴＩ処理手段と、
前記ＭＴＩ処理手段で繰り返し得られる気象エコー成分の時系列ＩＱデータから相互間のベクトル成分を求め、そのベクトル成分の総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を求めるスペクトル評価処理手段と、
前記スペクトル評価処理手段で得られた評価指標に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分のＩＱデータから前記グランドクラッタ成分の消え残りを判別し削除するグランドクラッタ除去手段と
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】
前記スペクトル評価処理手段は、
前記ＭＴＩ処理手段で繰り返し得られる気象エコー成分ＩＱデータの速度を０に位相変換して正規化する正規化手段と、
前記正規化された気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの和で処理する場合の正規化パルスペア合成ベクトルを求め、この正規化パルスペア合成ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出する評価指標算出手段と、
前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力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】
前記スペクトル評価処理手段は、
前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの積で処理する場合のパルスペア自己相関ベクトルを求める自己相関ベクトル算出手段と、
前記パルスペア自己相関ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出する評価指標算出手段と、
前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力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】
前記グランドクラッタ除去手段は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを得る模擬気象エコー生成手段と、
前記模擬気象エコー生成手段で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、正規化パルスペア合成ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出する模擬気象エコー評価指標算出手段と、
前記模擬気象エコー生成手段で生成される複数回の模擬気象エコーについて前記模擬気象エコー評価指標算出手段によりそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する閾値設定手段とを備え、
前記閾値設定手段で設定される閾値に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去することを特徴とする請求項２記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項５】
前記グランドクラッタ除去手段は、速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを得る模擬気象エコー生成手段と、
前記模擬気象エコー生成手段で生成された模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、パルスペア自己相関ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出する模擬気象エコー評価指標算出手段と、
前記模擬気象エコー生成手段で生成される複数回の模擬気象エコーについて前記模擬気象エコー評価指標算出手段によりそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定する閾値設定手段とを備え、
前記閾値設定手段で設定される閾値に基づいて前記ＭＴＩ処理手段で得られた気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去することを特徴とする請求項３記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項６】
一定周期で繰り返し得られるレーダパルス反射波の受信信号のＩＱデータから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のＩＱデータを抽出し、
前記繰り返し得られる気象エコー成分の時系列ＩＱデータから相互間のベクトル成分を求め、そのベクトル成分の総和の絶対値からスペクトルの平坦さを評価する評価指標を求め、
前記評価指標に基づいて前記気象エコー成分のＩＱデータから前記グランドクラッタ成分の消え残りを判別し削除することを特徴とする気象レーダ信号処理装置のグランドクラッタ除去方法。
【請求項７】
前記スペクトルの平坦さの評価処理は、
前記繰り返し得られる気象エコー成分ＩＱデータの速度を０に位相変換して正規化し、
前記正規化された気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの和で処理する場合の正規化パルスペア合成ベクトルを求め、
この正規化パルスペア合成ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、
前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力することを特徴とする請求項６記載の気象レーダ信号処理装置のグランドクラッタ除去方法。
【請求項８】
前記スペクトルの平坦さの評価処理は、
前記気象エコー成分ＩＱデータを順次入力して時系列データの積で処理する場合のパルスペア自己相関ベクトルを求め、
前記パルスペア自己相関ベクトルからスペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、
前記指標を予め決められた閾値と比較して閾値未満であるときは、スペクトルが平坦であってそのメッシュには気象エコーが存在しないと判断してその時系列データを除去し、閾値以上であるときは、そのメッシュには気象エコーが存在すると判断してそのまま時系列データを出力することを特徴とする請求項６記載の気象レーダ信号処理装置のグランドクラッタ除去方法。
【請求項９】
前記グランドクラッタの除去処理は、
速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを複数回取得し、
前記模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、正規化パルスペア合成ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、
前記複数回の模擬気象エコーについてそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定し、
前記閾値に基づいて前記気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去することを特徴とする請求項７記載の気象レーダ信号処理装置のグランドクラッタ除去方法。
【請求項１０】
前記グランドクラッタの除去処理は、
速度幅一定、降水量一定を条件とする模擬気象エコーを生成し、この模擬気象エコーをフーリエ変換して周波数領域に変換し、この周波数領域の模擬気象エコーに対して、平均値と標準偏差が速度、速度幅に対応するガウス関数を乗じて、逆フーリエ変換を施して時間領域の模擬気象エコーを複数回取得し、
前記模擬気象エコーにＭＴＩ処理を行い、パルスペア自己相関ベクトルの算出を行い、スペクトルの平坦さを評価する指標を算出し、
前記複数回の模擬気象エコーについてそれぞれの評価指標を算出し、保持したい気象エコーの指標の分布を求め、それを保持できるように分布の下限値に閾値を設定し、
前記閾値に基づいて前記気象エコー成分ＩＱデータからグランドクラッタ成分を除去することを特徴とする請求項８記載の気象レーダ信号処理装置のグランドクラッタ除去方法。
【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１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【公開番号】特開２０１１−２１４９７２（Ｐ２０１１−２１４９７２Ａ）
【公開日】平成２３年１０月２７日（２０１１．１０．２７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−８２８７９（Ｐ２０１０−８２８７９）
【出願日】平成２２年３月３１日（２０１０．３．３１）
【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）】
【公開日】平成２３年１０月２７日（２０１１．１０．２７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月３１日（２０１０．３．３１）
【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）】
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