画像レーダ装置
【課題】不要な距離変化を推定する際に、同じレンジに存在する複数の反射点間の干渉の影響で増大する補償量の推定誤差を低減する。
【解決手段】レンジヒストリから時系列データを抽出する時系列データ抽出手段２０１と、短時間フーリエ変換を適用してドップラヒストリを生成するドップラヒストリ生成手段２０２と、短時間ドップラヒストリを切り出すヒストリ切出し手段２０３と、短時間ドップラヒストリからドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率推定手段２０４〜２０６と、ドップラ周波数の変化率に基づいて目標とレーダとの間のレンジの変化を推定するレンジ変化算出手段２０７と、レンジの変化に基づいて補償量を算出する補償量算出手段２０８と、補償量に基づいてレンジヒストリの不要なレンジおよび位相の変化を補償する運動補償器２１とを有する２次元フーリエ変換補償回路２０を備えるものである。
【解決手段】レンジヒストリから時系列データを抽出する時系列データ抽出手段２０１と、短時間フーリエ変換を適用してドップラヒストリを生成するドップラヒストリ生成手段２０２と、短時間ドップラヒストリを切り出すヒストリ切出し手段２０３と、短時間ドップラヒストリからドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率推定手段２０４〜２０６と、ドップラ周波数の変化率に基づいて目標とレーダとの間のレンジの変化を推定するレンジ変化算出手段２０７と、レンジの変化に基づいて補償量を算出する補償量算出手段２０８と、補償量に基づいてレンジヒストリの不要なレンジおよび位相の変化を補償する運動補償器２１とを有する２次元フーリエ変換補償回路２０を備えるものである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動する目標に対して電波を送信することにより目標からの反射波を受信して、レンジプロフィールの時間履歴であるレンジヒストリを生成し、レンジヒストリのクロスレンジ圧縮により目標の画像を得る画像レーダ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＳＡＲ（Synthetic Aperture Radar）やＩＳＡＲ（Inverse SAR）などの画像レーダは、観測対象（以下目標）上の反射点を、レーダからの距離であるレンジ、およびレーダと目標との間の相対運動で発生するドップラ周波数で分離して目標に関する電波画像を生成する。
【０００３】
ところが、上記相対運動に含まれる不要な成分の影響で、画像上で各反射点のレンジとドップラが変化し、結果として画像はぼけてしまう。これに対して、従来の画像レーダ装置は、以下のような対策が取られている。
【０００４】
従来の画像レーダ装置は、送信機で変調され、送受信アンテナを介して目標に照射された高周波パルスを受信し、これをパルス圧縮して得られるレンジプロフィールの時間履歴（以下、レンジヒストリと称す）において、目標とレーダとの間の不要な相対運動の影響で発生する上述のレンジとドップラの変化を、まず受信信号を短時間フーリエ変換して得られるドップラプロフィールの時間履歴（以下、ドップラヒストリと称す）に基づいて推定する（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
ドップラヒストリ上には、目標上の複数の各反射点の軌跡が存在する。従来方法は、これらの軌跡を同じ傾きの直線とみなし、ドップラヒストリの振幅分布を２次元フーリエ変換して得られるスペクトル上で、原点を通る傾きの異なる複数の積分経路を設定する。そして、従来方法は、各積分経路に沿ったスペクトルの積分結果の最大値に基づいてスペクトル上の直線を特定し、その情報に基づいて目標上の反射点のドップラ周波数の時間に対する１次変化を推定した。
【０００６】
さらに、その情報から、２次のレンジと位相の変化を推定する（位相の２次の変化は、ドップラの１次の変化に対応）。最終的に、この推定結果に基づき、各反射点のレンジとドップラ周波数との変化をなくすような補償を行い、画像のぼけを除去することができる。また、この処理を前処理として用いた後に、別の方法を適用して、さらに補償精度を向上させることができる。
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−７４８３２号公報（第１頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来技術には次のような課題がある。従来のレーダ装置は、高精度な運動補償を行うために、受信信号上の各反射点の位相変化に基づいて距離変化を推定する際に、同じレンジに存在する複数の反射点間の干渉の影響で補償量の推定誤差が増大するという問題があった。
【０００９】
また、受信信号上の各反射点の位置変化に基づいて補償量を推定する際に、補償量の推定精度が不足する問題があった。
【００１０】
本発明は上述のような課題を解決するためになされたもので、不要な距離変化を推定する際に、同じレンジに存在する複数の反射点間の干渉の影響で増大する補償量の推定誤差を低減することのできる画像レーダ装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る画像レーダ装置は、移動する目標に対して電波を送信し、目標からの反射波を受信して、レンジプロフィールの時間履歴であるレンジヒストリを生成し、レンジヒストリのクロスレンジ圧縮により目標の画像を得る画像レーダ装置において、レンジヒストリから時系列データを抽出する時系列データ抽出手段と、抽出された時系列データに短時間フーリエ変換を適用してドップラプロフィールの時間履歴であるドップラヒストリを生成するドップラヒストリ生成手段と、生成されたドップラヒストリから区分時間領域のドップラヒストリである短時間ドップラヒストリを切り出すヒストリ切出し手段と、切り出された短時間ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡のドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率推定手段と、複数の短時間ドップラヒストリに対して推定されたドップラ周波数の変化率に基づいて全時間におけるドップラ周波数の変化を推定し、推定結果に基づいて目標とレーダとの間のレンジの変化を推定するレンジ変化算出手段と、推定されたレンジの変化に基づいて、レンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量および位相補償量を算出する補償量算出手段と、算出されたレンジ補償量および位相補償量に基づいてレンジヒストリの不要なレンジおよび位相の変化を補償する運動補償器とを有する２次元フーリエ変換補償回路を備えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ヒストリを区分領域に分割して、各区分領域ごとに２次元フーリエ変換を適用して求めたヒストリの変化率に基づいて補償量を推定することにより、不要な距離変化を推定する際に、同じレンジに存在する複数の反射点間の干渉の影響で増大する補償量の推定誤差を低減することのできる画像レーダ装置を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の画像レーダ装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。
本発明の画像レーダ装置は、区分領域ごとに分割されたヒストリに対してフーリエ変換を施すことにより、推定誤差を低減した補償量を推定できることを特徴とするものである。
【００１４】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における画像レーダ装置の構成図である。図１において、送信機１は、目標へ照射する広帯域パルスを生成・増幅する。送受切換器２は、送信と受信の切換えを行う。送受信アンテナ３は、送信機１で生成された広帯域パルスを目標に対して送信し、反射した広帯域パルスを受信するアンテナである。
【００１５】
受信機４は、送受信アンテナで受信した信号を、送受切換器２を介して受信する。さらに、パルス圧縮器５は、受信信号をパルス圧縮する。パルス圧縮された信号は、粗補償回路１０、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０、精細補償回路３０による補償処理を経て、クロスレンジ圧縮器４０に入力される。
【００１６】
粗補償回路１０は、粗補償量推定器１００および運動補償器１１で構成され、運動の粗補償を行う。粗補償量推定器１００は、画像再生の際にぼけや画質の劣化の原因となる不要な運動成分を粗い精度で推定して、この運動成分を補償するための補償量を設定する。そして、運動補償器１１は、推定された運動補償量を用いて運動を補償する。
【００１７】
２Ｄ−ＦＴ補償回路２０は、２次元フーリエ変換（２Ｄ−ＦＴ）補償回路のことであり、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００および運動補償器２１で構成され、運動の補償を行う。２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、２次元フーリエ変換に基づいて不要な運動成分を推定して、この運動成分を補償するための補償量を設定する。そして、運動補償器２１は、推定された運動補償量を用いて運動を補償する。
【００１８】
精細補償回路３０は、精細補償量推定器３００および運動補償器３１で構成され、運動の精細補償を行う。精細補償量推定器３００は、不要な運動成分を精細に推定して補償量を設定する。そして、運動補償器３１は、推定された運動補償量を用いて運動を補償する。
【００１９】
クロスレンジ圧縮器４０は、粗補償回路１０、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０、精細補償回路３０により順次運動補償された後の信号を、フーリエ変換して開口合成後のレーダ画像を得るクロスレンジ圧縮回路である。
【００２０】
実施の形態１における画像レーダ装置は、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０内の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の働きにより、不要な距離変化を推定する際に、同じレンジに存在する複数の反射点間の干渉の影響で増大する補償量の推定誤差を低減することを特徴としている。そこで、この２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の詳細構成について、次に説明する。
【００２１】
図２は、本発明の実施の形態１の画像レーダ装置における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。図２の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、時系列データ抽出手段２０１、ドップラヒストリ生成手段２０２、ヒストリ切出し手段２０３、２Ｄ−ＦＴ手段２０４、スペクトル画像傾き推定手段２０５、ドップラ変化率算出手段２０６、レンジ変化算出手段２０７、および補償量算出手段２０８を備えており、さらに、記憶部として、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１、ヒストリ切出し点数記憶部２９２、およびスペクトル画像傾き記憶部２９３を備えている。
【００２２】
さらに、図３は、本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像傾き推定手段２０５の内部構成図であり、図２におけるスペクトル画像傾き推定手段２０５の詳細構成を示したものである。
【００２３】
図３のスペクトル画像傾き推定手段２０５は、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａおよび２１１ｂ、ゼロ傾き切換手段２１２、既知傾き付加手段２１３、２Ｄ−ＦＴ手段２１４、既知傾き除去手段２１５、およびスペクトル画像傾き出力手段２１６で構成される。
【００２４】
ここで、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａ、２１１ｂは、同一の機能を有し、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａが第１のスペクトル画像傾き推定メイン手段に相当し、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ｂが第２のスペクトル画像傾き推定メイン手段に相当する。また、２Ｄ−ＦＴ手段２１４は、２Ｄ−ＦＴ手段２０４と同一の機能を有し、第２の２Ｄ−ＦＴ手段に相当する。
【００２５】
さらに、図４は、本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像傾き推定メイン手段２１１の内部構成図であり、図３におけるスペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａおよび２１１ｂの詳細構成を示したものである。
【００２６】
図４の、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１は、Ｙ値設定手段２２１、傾き候補設定手段２２２、Ｘ連続値算出手段２２３、Ｘ切捨て値設定手段２２４、Ｘ差分値算出手段２２５、隣接Ｘ値積分手段２２７、加重正規化ベクトル生成手段２２６、およびピーク傾き検出手段２２８を備えており、さらに、記憶部として、積分結果記憶部２９４を備えている。
【００２７】
以下、これら図１〜４の構成図に基づいて、本実施の形態１の画像レーダ装置における具体的な処理について説明する。送信機１は、時間とともに周波数が変化する信号（チャープ信号）に変調された高周波パルスを発生し、送受切換器２を介して送受信アンテナ３に供給する。
【００２８】
送受信アンテナ３は、供給された高周波パルスを目標６に対して送信する。送信した高周波パルスは、目標６で反射され、この反射された信号（エコー）は、送受信アンテナ３に入り、送受切換器２を介して受信機４で復調される。
【００２９】
受信機４で復調された信号は、送信信号の瞬時周波数に対して、画像レーダ装置と目標６との間の電波伝搬の往復に要する時間分を遅延したものである。したがって、パルス圧縮器５において、送信信号を用いて受信信号にマッチドフィルタをかけることにより、遅延に相当した時間にインパルスを得ることができる。このことにより、レンジ分解能が向上する。この圧縮後の波形を以下では、レンジプロフィールと呼ぶ。
【００３０】
目標６に対して高周波パルスを照射して、受信信号をパルス圧縮する上述の一連の処理を、目標６とレーダとの相対位置関係を変えながら繰り返し、得られたレンジプロフィールを蓄積する。以下の説明において、照射された高周波パルスの番号を、ヒットｈ（ｈ＝０、１、２、…、Ｈ−１：ただし、Ｈは、ヒット数）と呼ぶことにする。
【００３１】
また、レンジのサンプリング周波数をＢｓとすると、サンプリング周期は、１／Ｂｓとなる。サンプリング開始時刻からの遅延がｔ［ｓ］の受信信号は、ｔ／（１／Ｂｓ）＝ｔＢｓ点目にサンプリングされる。
【００３２】
このサンプリング番号を、以下ではレンジセルｍ（ｍ＝０、１、２、…、Ｍ−１：ただし、Ｍは、レンジセル数）と表す。なお、遅延ｔ［ｓ］は、光速をＣ［ｍ／ｓ］として、距離差ｔＣ／２［ｍ］に相当する。よって、１レンジ分解能セルは、Ｃ／（２Ｂｓ）［ｍ］になる。
【００３３】
以下では、蓄積されたＨヒット分のレンジプロフィールを、２次元配列Ｓ＿０（ｍ、ｈ）で与える。Ｓ＿０（ｍ、ｈ）は、レンジプロフィールの時間履歴を与えることから、これをレンジヒストリと呼ぶことにする。
【００３４】
次に、レンジと直交するクロスレンジ方向の圧縮原理について述べる。図５は、本発明の実施の形態１におけるクロスレンジ方向の圧縮原理に関する説明図である。図５に示すｘｙ平面内を移動する目標は、目標上の仮想的な重心位置Ｇまでの距離を固定するように適当な補償をすると、目標からの受信信号は、同じ目標が空間内に固定されたＧを中心に等価的な回転をしている場合の受信信号と等しいとみなすことができる。
【００３５】
レーダを基準とした上記重心位置ベクトル方向の単位ベクトルをｉｉ＿０、等価的な回転運動（また、回転運動のみを行う目標の場合は、その回転運動）を与える角速度ベクトルをｗｗ、中心周波数に対応する波長をλとすると、Ｇを基準とした位置ベクトルがｒｒ＿ｐで与えられる点Ｐのドップラ周波数ｆ＿ｐは、近似的に次式（１）で与えられる。
【００３６】
【数１】
【００３７】
すなわち、ドップラ周波数ｆ＿ｐは、点Ｐの（ｉｉ＿０×ｗｗ）方向の位置に比例した値となることが分かる。
【００３８】
ここで、ｉｉ＿０と（ｉｉ＿０×ｗｗ）は、直交することから、目標からの受信信号に関するレンジとドップラ周波数との２次元分布は、目標上の反射強度分布をｉｉ＿０と（ｉｉ＿０×ｗｗ）で定義される２次元平面に投影した画像に対応することとなる。
【００３９】
図６は、本発明の実施の形態１における目標を２次元平面に投影した画像の例示図である。ＩＳＡＲは、上述のレンジヒストリを、各レンジごとにヒット方向にフーリエ変換することで、受信信号のレンジおよびドップラ分布、すなわち、目標に関する２次元の電波画像を得る。
【００４０】
ここで、図７は、本発明の実施の形態１において、画像中の曲線が、複数の反射点の各時間におけるレンジを表す軌跡を示した図である。また、図８は、本発明の実施の形態１において、画像中の曲線が、複数の反射点の各時間におけるドップラ位置を表す軌跡を示した図である。
【００４１】
ＩＳＡＲは、上述のように、各反射点をレンジとドップラ周波数で分離していることから、例えば、この図７や図８のように、受信信号中で各反射点のレンジやドップラ周波数が変化すると画像がぼけてしまう。
【００４２】
そこで、レンジやドップラ周波数の変化を取り除くように補償をする必要がある。まず始めに、粗補償回路１０中の粗補償量推定器１００は、目標の追尾や従来の受信信号に基づく推定処理の結果等を用いて、各ヒットｈにおけるレーダと重心との間の距離変化ｒ＿ｒａｗ（ｈ）を推定する。
【００４３】
推定された距離変化ｒ＿ｒａｗ（ｈ）に基づいて、位相変化φ＿ｒａｗ（ｈ）、およびサンプリング間隔相当の距離幅で規格化したレンジ変化（以下では規格化レンジ変化と称す）ｍ＿ｒａｗ（ｈ）を、それぞれ次式（２）、（３）で算出する。
【００４４】
【数２】
【００４５】
次に、運動補償器１１は、これらの値に基づいて、Ｓ＿０（ｍ、ｈ）のレンジと位相を次式（４）で補償して、粗補償後のレンジヒストリｓ＿１（ｍ、ｈ）を得る。
【００４６】
【数３】
【００４７】
ただし、式（４）中の処理であるＡｌｉｇｎは、レンジを補償する処理であり、次式（５）〜（７）で与えられる。
【００４８】
【数４】
【００４９】
ここでは、レンジの補償量が１レンジセル以下の精度で与えられることを想定して、式（５）〜（７）で示したように、レンジのスペクトルの位相の補正に基づいてレンジ補償を行っている。
【００５０】
粗補償回路１０による補償の後に、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０は、その内部の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００において、受信信号を短時間フーリエ変換（Short Time Fourier Transform：ＳＴＦＴ）をして得られるドップラヒストリに基づいて補償量の推定を行う。
【００５１】
図２の時系列データ抽出手段２０１は、レンジヒストリｓ＿１（ｍ、ｈ）から、ドップラヒストリを生成するためのデータ列ｄ（ｈ）を抽出する。ここで、図９は、本発明の実施の形態１におけるレンジヒストリの模式図であり、図中の太い線が、いくつかの反射点の軌跡を表している。
【００５２】
時系列データ抽出手段２０１は、注目する反射点の軌跡が含まれるように、図９中に横線で示す、レンジの切出し範囲（切出し範囲のレンジ最小値ｍ＿ｓｔｔ、レンジ最大値ｍ＿ｅｎｄ）を設定し、次式（８）により切出し範囲を総和して、ｄ（ｈ）を得る。
【００５３】
【数５】
【００５４】
ここで、次段以降の準備のため、ｄ（ｈ）をｈ＜０およびｈ＞Ｈ−１の範囲にも拡張しておき、その値を０としている。なお、ｍ＿ｓｔｔ、ｍ＿ｅｎｄについては、全レンジ範囲のデータを総和するようにｍ＿ｓｔｔ＝０、ｍ＿ｅｎｄ＝Ｍ−１としても構わない。
【００５５】
次に、ドップラヒストリ生成手段２０２は、ｄ（ｈ）より、まず、次式（９）で与えられるドップラヒストリ生成用配列ｄ＿ｃｕｔ（ｈ’、ｈ＿ｃ）を生成する。
【００５６】
【数６】
【００５７】
ここで、Ｄ＿ｃｕｔは、ｄ（ｈ）からデータを切出す切出し点数であり、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１にあらかじめ蓄積されている値（以下では、この値をＳＴＦＴ点数と称す）を読み出す。また、Ｄ＿ｈｏｋａｎは、ドップラヒストリ生成の際のゼロ詰め後点数であり、ｈ＿ｃは、切出し中心ヒットであり、ｈ’は、ドップラヒストリ生成の際のヒットである。
【００５８】
ここでは、Ｄ＿ｃｕｔ≦Ｄ＿ｈｏｋａｎとすることで、ドップラヒストリをＤ＿ｈｏｋａｎ／Ｄ＿ｃｕｔ倍にゼロ詰め補間して、ドップラヒストリを詳細化する。
【００５９】
次に、ドップラヒストリ生成手段２０２は、次式（１０）に示すように、ｄ＿ｃｕｔ（ｈ’、ｈ＿ｃ）についてｈ’方向にフーリエ変換を行って、ドップラヒストリｄｏｐ＿ｈｉｓｔ（ｋ’、ｈ＿ｃ）を得る。
【００６０】
【数７】
【００６１】
ただし、ｋ’は、ドップラヒストリにおけるドップラセル番号である。ここでは、次段の処理を考慮して、ｄｏｐ＿ｈｉｓｔ（ｋ’、ｈ＿ｃ）をｈ＿ｃ＜０およびｈ＿ｃ＞Ｈ−１の範囲に拡張して、０をセットしておく。
【００６２】
ドップラヒストリ上には、複数の反射点の軌跡が現れる。ＩＳＡＲ画像上で、各反射点がドップラ方向にぼけない場合には、ドップラヒストリ上のそれぞれの反射点の軌跡は、等ドップラの直線となっている。
【００６３】
しかし、ＩＳＡＲ画像上の各反射点がドップラ方向にぼける場合には、各反射点の軌跡は、ヒットの変化とともにドップラ方向に変化している（すなわち、各反射点のドップラ周波数がヒットの変化とともに変化する）。
【００６４】
ただし、このドップラ周波数の変化は、同じ目標の位置変化によって発生していることから、その変化量自体は、全反射点でほぼ等しいと期待される。以下では、その変化量を推定する。
【００６５】
ヒストリ切出し手段２０３は、ヒストリ切出し点数記憶部２９２に蓄積されたヒストリの切出し点数Ｄ２＿ｃｕｔに基づいて、入力したヒストリ（ここではドップラヒストリ）を切出す。
【００６６】
入力したヒストリを、以下では、一般的にｉｍｇ００（ｙ、ｘ０）と表す。ここで、ｉｍｇ００（ｙ、ｘ０）におけるｙ軸がｄｏｐ＿ｈｉｓｔ（ｋ’、ｈ＿ｃ）におけるｋ’軸に、同じくｘ０軸がｈ＿ｃ軸にそれぞれ対応する。
【００６７】
ヒストリ切出し手段２０３は、次式（１１）に示すように、中央ｘ値であるｘ＿ｃを変えながらｉｍｇ００（ｙ、ｘ０）からｘ方向の幅がＤ２＿ｃｕｔの短時間ヒストリを切出し、これを、ｉｍｇ０（ｙ、ｘ、ｘ＿ｃ）としてヒストリ切出し点数記憶部２９２に格納する。
【００６８】
【数８】
【００６９】
図１０は、本発明の実施の形態１における短時間ヒストリの切出しの例示図である。図１０において、ｘ＿ｃ＝ｘ＿ｃ１の時には横線の領域が切出され、ｘ＿ｃ＝ｘ＿ｃ２の時には斜線の領域が切出される。この切出し幅Ｄ２＿ｃｕｔが短くなるにつれ、その画像上の軌跡を直線とみなせるようになる。
【００７０】
すなわち、Ｄ２＿ｃｕｔを短くした場合には、各区分領域での軌跡の変化を推定する問題は、画像上の同じ傾きの直線の傾きを推定する問題に簡単化できると期待される。
【００７１】
次に、２Ｄ−ＦＴ手段２０４は、各ｘ＿ｃごとに得られた２次元画像を２次元フーリエ変換してそれぞれスペクトルを得る。
【００７２】
ここで、ｉｍｇ０（ｙ、ｘ、ｘ＿ｃ）において、ｘ＿ｃを与えた場合に定まるｙとｘに関する２次元配列を、改めて一般的にｉｍｇ（ｙ、ｘ）と呼ぶことにする。ここで、ｉｍｇ（ｙ、ｘ）のｙ方向の画素数をＮ＿ｙ、ｘ方向の画素数をＮ＿ｘとする。
【００７３】
ｉｍｇ（ｙ、ｘ）を振幅検出した後に２次元フーリエ変換し、下式（１２）に示すように、ｉｍｇ（ｙ、ｘ）のスペクトルｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）を得る。
【００７４】
【数９】
【００７５】
ここで、ｆ＿ｘ、ｆ＿ｙは、それぞれｘ、ｙ方向の空間周波数である。次に、スペクトル画像傾き推定手段２０５は、入力されたスペクトル画像ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）に基づいて、複素画像ｉｍｇ（ｙ、ｘ）上の軌跡の傾きを推定する。
【００７６】
図１１および図１２は、本発明の実施の形態１における傾きを推定する際の説明図である。画像|ｉｍｇ（ｙ、ｘ）|上で傾き（ｘ方向に１画素進む間にｙ方向に進む画素数）ａが等しくｙ切片が異なる任意の直線（図１１）は、スペクトル画像上で原点を通り、傾きａが次式（１３）で与えられる直線に変換される（図１２参照）。
【００７７】
【数１０】
【００７８】
図３に示したように、スペクトル画像傾き推定手段２０５内部のスペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａは、２Ｄ−ＦＴ手段２０４より入力されたスペクトル画像ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）で、原点を通り、傾きが異なる複数の積分経路を設定して、それぞれの積分経路に沿った積分値の最大値に基づいてスペクトル画像内の直線を検出する。
【００７９】
図４に示したように、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａ内部のｐＹ値設定手段２２１は、積分経路を設定するために、２Ｎ＿ｘ点のスペクトル画像のｆ＿ｙ方向の値を設定する。まず、次式（１４）のｆｙ０（ｉ＿ｎｙ）を設定する。
【００８０】
【数１１】
【００８１】
次に、スペクトル画像のｆ＿ｙ方向の画素番号が０〜Ｎ＿ｙ−１で与えられることを想定し、次式（１４）’のモジュロ演算でｆ＿ｙ（ｉ＿ｎｙ）を与える。
【００８２】
【数１２】
【００８３】
傾き候補設定手段２２２は、Ｎ＿Ａ種類の傾きａ＿ｃａｎｄ（ｉ＿ｎＡ）（ｉ＿ｎＡ＝０、１、・・、Ｎ＿Ａ−１）を設定し、これを順に出力する。次に、Ｘ連続値算出手段２２３は、傾き候補設定手段２２２から出力された各Ａ＿ｃａｎｄ（ｉ＿ｎＡ）ごとに、次式（１５）で、各ｆ＿ｙ０（ｉ＿ｎｙ）に対するｆ＿ｘ（ｉ＿ｎｙ）の値を得る。
【００８４】
【数１３】
【００８５】
ここで得られたｆ＿ｘ（ｉ＿ｎｙ）は、連続値であるが、積分を行う際には、画素を特定するために、これを離散化して表現する必要がある。
【００８６】
ここでは、連続値の近傍の隣接する２画素の線形補間により積分値を算出する。そのために、Ｘ切捨て値設定手段２２４は、ｆ＿ｘ（ｉ＿ｎｙ）の小数点以下を切り捨てた値ｆ＿ｘｏｍ０（ｉ＿ｎｙ）を得る。
【００８７】
つぎに、ｆ＿ｘｏｍ０（ｉ＿ｎｙ）の値が、スペクトル画像の外、すなわち、ｆ＿ｘｏｍ０（ｉ＿ｎｙ）＜０もしくは、ｆ＿ｘｏｍ０（ｉ＿ｎｙ）＞Ｎ＿ｘ−１である場合を考える。
【００８８】
スペクトル画像上で、画像の一端から外に出た軌跡は、折り返しにより反対側の端から表れることから、ここでは、次式（１６）のモジュロ演算により、折り返し後のｆｘの値ｆ＿ｘｏｍ（ｉ＿ｎｙ）を得る。
【００８９】
【数１４】
【００９０】
同様に、次式（１７）によりｆ＿ｘｏｍ（ｉ＿ｎｙ）より１大きな画素番号ｆ＿ｘｏｍｐ１（ｉ＿ｎｙ）を得る。
【００９１】
【数１５】
【００９２】
図１３は、本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像上での積分処理の説明図である。この図１３には、黒丸で示した連続値ｆ＿ｘ（ｉ＿ｎｙ）に対して、ｆ＿ｘｏｍ（ｉ＿ｎｙ）に対応するセルをクロス斜線のハッチングで、ｆ＿ｘｏｍｐ１（ｉ＿ｎｙ）に対応するセルを縦線のハッチングでそれぞれ示している。
【００９３】
Ｘ差分値算出手段２２５は、次式（１８）により、ｆ＿ｘ（ｉ＿ｎｙ）とｆｘｏｍ０（ｉ＿ｎｙ）の差分値ｄｅｌｔａ＿fｘ（ｉ＿ｎｙ）を算出する。
【００９４】
【数１６】
【００９５】
加重正規化ベクトル生成手段２２６は、積分の際の各ｆ＿ｙごとの重みベクトルＷ（ｉ＿ｎｙ）を次式（１９）により設定する。
【００９６】
【数１７】
【００９７】
ここで、Ｗｉｎ＿ｄａｔａ（ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ））は、入力したスペクトル画像ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）から定まる重みである。一般に、ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）においては、直流から離れるに従って信号レベルが低くなることから、傾きの推定精度向上のために、直流から遠い高域側の信号を持ち上げることが有用である。
【００９８】
このことを踏まえ、例えば、Ｗｉｎ＿ｄａｔａ（ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ））として、各ｆ＿ｙにおけるｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）の振幅最大値を等しくするような重みや、各ｆ＿ｙにおけるｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）の総電力を等しくするような正規化系の重みが考えられる。
【００９９】
また、Ｗｉｎ（ｉ＿ｎｙ）は、Ｗｉｎ＿ｄａｔａ（ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ））による正規化系の重みを補正するための重みであり、目的に応じて適当な重みを用いる。
【０１００】
例えば、高域側のレベルの持ち上げすぎを緩和するためには、高域側、すなわち、ｉ＿ｎｙの値でいうとｉ＿ｎｙ＝０またはｉ＿ｎｙ＝２Ｎ＿ｙ−１付近でレベルが下がる重み（例えば、ハニング重みなど）を用いる。
【０１０１】
隣接Ｘ値積分手段２２７は、次式（２０）により線積分を行い、積分結果ｓ＿ｉｎｔを積分結果記憶部２９４に格納する。
【０１０２】
【数１８】
【０１０３】
スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａは、以上の処理を傾きＡ＿ｃａｎｄ（ｉ＿ｎＡ）を変えて繰り返す。
【０１０４】
そしてピーク傾き検出手段２２８は、全ての積分経路に関する積分が終わった後に、積分値の最大値を探索し、その時の傾きをＡ＿ｅｓｔとして得る。そして、式（１３）のＡにＡ＿ｅｓｔを代入して得られる傾きａを入力画像ｉｍｇ（ｘ、ｙ）上の軌跡の傾きの推定結果ａ＿ｅｓｔとして出力する。スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａにより推定された傾きの推定結果ａ＿ｅｓｔは、第１の傾き量に相当する。
【０１０５】
次に、図３におけるゼロ傾き切換手段２１２は、傾きａ＿ｅｓｔを調べ、この値がゼロであるか否かによって、後段の処理を切換える。まず、傾きがゼロでない場合には、この傾きａ＿ｅｓｔをスペクトル画像傾き出力手段２１６に送る。
【０１０６】
また、傾きがゼロの場合には、２次元フーリエ変換に基づく傾き推定が、傾きゼロ付近で精度が低く、ゼロと誤推定することが多いことを踏まえ、再度傾きを推定するために、既知傾き付加手段２１３の処理に進む。
【０１０７】
既知傾き付加手段２１３は、ヒストリ切出し手段２０３から入力されるｉｍｇ（ｙ、ｘ）に対して、軌跡の傾きが、精度の低いゼロ付近から外れるように、次式（２１）に示すように、既知の傾きａ＿０の補償を行う。
【０１０８】
【数１９】
【０１０９】
２Ｄ−ＦＴ手段２１４は、このｉｍｇ＿２（ｙ、ｘ）に対して２次元フーリエ変換を適用してｆｉｍｇ＿２（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）を得る。スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ｂは、ｆｉｍｇ＿２（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）に対して、前述の原点を通る直線の検出を行い、ａ＿ｅｓｔ２を得る。スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ｂにより推定された傾きの推定結果ａ＿ｅｓｔ２は、第２の傾き量に相当する。
【０１１０】
既知傾き除去手段２１５は、前段のスペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ｂで得られた傾きａ＿ｅｓｔ２から、既知傾き付加手段２１３で付加された既知の傾きａ＿０を差し引き、得られたａ＿ｅｓｔをスペクトル画像傾き出力手段２１６に出力する。この差分として得られたａ＿ｅｓｔは、第３の傾き量に相当する。
【０１１１】
スペクトル画像傾き出力手段２１６は、ゼロ傾き切換手段２１２から得られた第１の傾き量であるａ＿ｅｓｔ、または、既知傾き除去手段２１５から得られた第３の傾き量であるａ＿ｅｓｔを出力する。そして、スペクトル画像傾き推定手段２０５の出力である傾きａ＿ｅｓｔをスペクトル画像傾き記憶部２９３に蓄積する。
【０１１２】
図２の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、ヒストリ切出し手段２０３でヒストリを切出してからスペクトル画像傾き記憶部２９３に傾きを蓄積するまでの処理を、切出し位置の中心を与えるｘ＿ｃを変えながら繰り返す。ここでは、ｘ＿ｃをヒットの中心の意味でｈ＿ｃと表し、蓄積された傾きをｈ＿ｃに対する傾きとしてａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）と表す。
【０１１３】
入力されたヒストリがドップラヒストリの場合、ａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）は、１ヒットあたりのドップラ周波数セルの変化率である。そこで、ドップラ変化率算出手段２０６は、まず、ａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）を１［ｓ］当りのドップラ周波数[Ｈｚ]の変化率α＿ｅｓｔ［Ｈｚ／ｓ］に次式（２２）で換算する。
【０１１４】
【数２０】
【０１１５】
ここで、ＰＲＩは、パルス繰り返し周期である。次に、各中心ヒットｈ＿ｃにおける時刻ｔ（ｈ＿ｃ）を次式（２３）で与える。
【０１１６】
【数２１】
【０１１７】
ここで、図１４は、本発明の実施の形態１におけるドップラの変化率を推定する処理の説明図である。図１４に示すように、各時間ｔ（ｈ＿ｃ）、α＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）の組にＰ次の最小二乗法を適用して、ドップラ周波数の変化率α＿ｆｉｔ（ｔ）を次式（２４）のように時刻ｔに対するＰ次の多項式で表す。
【０１１８】
【数２２】
【０１１９】
レンジ変化算出手段２０７は、まず、各時刻ｔにおけるドップラ周波数変化ｆ＿ｆｉｔ（ｔ）を次式（２５）で得る。
【０１２０】
【数２３】
【０１２１】
次に、各時刻ｔにおけるこのドップラ周波数変化ｆ＿ｆｉｔ（ｔ）と、これに対応する距離変化ｒ＿ｆｉｔ（ｔ）の関係が式（２６）で与えられることを踏まえ、ｒ＿ｆｉｔ（ｔ）を式（２７）のように得る。
【０１２２】
【数２４】
【０１２３】
ｒ＿ｆｉｔ（ｔ）に対応する位相φ＿２ＤＦＴ（ｔ）は、次式（２８）のように与えられる。
【０１２４】
【数２５】
【０１２５】
また、レンジのサンプリング周期Δ＿rを基準としたレンジ変化である規格化レンジ変化ｍ＿ｆｉｔ（ｔ）は、次式（２９）で与えられる。
【０１２６】
【数２６】
【０１２７】
補償量算出手段２０８は、上記φ＿ｆｉｔ（ｔ）とｍ＿ｆｉｔ（ｔ）に基づいて各ヒット時刻ｔ（ｈ＿ｃ）における位相φ＿２ＤＦＴ（ｈ＿ｃ）と規格化レンジ変化ｍ＿２ＤＦＴ（ｈ＿ｃ）を算出した上でこれを出力する。
【０１２８】
２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の後段の運動補償器２１は、補償量算出手段２０８より出力されたφ＿２ＤＦＴ（ｈ＿ｃ）とｍ＿２ＤＦＴ（ｈ＿ｃ）を式（４）のφ＿ｒａｗ（ｈ）とｍ＿ｒａｗ（ｈ）に代入し、さらに、Ｓ＿０（ｍ、ｈ）に、粗補償回路１０より得られるレンジヒストリｓ＿１（ｍ、ｈ）を代入して粗補償後のレンジヒストリに残存する不要な運動を補償する。
【０１２９】
２Ｄ−ＦＴ補償回路２０による補償結果をｓ＿２（ｍ、ｈ）と表す。ｓ＿２（ｍ、ｈ）においては、以上のように２Ｄ−ＦＴに基づく補償を行ったので、不要なレンジとドップラ周波数の変化が低減されている。
【０１３０】
よって、ｓ＿２（ｍ、ｈ）に後述のクロスレンジ圧縮を適用するのみでも、ＩＳＡＲ画像が結像する可能性があるが、ここでは、ｓ＿２（ｍ、ｈ）に不要な運動成分が残存していることを考慮し、精細補償回路３０を用いて、残存する不要な運動成分をさらに補償する。
【０１３１】
精細補償回路３０内では、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０の出力であるレンジヒストリｓ＿２（ｍ、ｈ）から、補償量を推定する際のデータ列ｄ＿２（ｈ）を、式（８）のｓ＿１（ｍ、ｈ）にｓ＿２（ｍ、ｈ）を代入することで得る。
【０１３２】
ただし、前段の２Ｄ−ＦＴ補償回路２０の処理で補償誤差が低減されたのを踏まえ、切出し範囲を設定するｍ＿ｓｔｔとｍ＿ｅｎｄの間隔を、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００における間隔より狭く設定する。
【０１３３】
この間隔を狭くすることにより、異なるレンジに存在する反射点と干渉して補償量の補償精度が劣化する問題を低減できる。さらに、精細補償量推定器３００は、ｄ＿２（ｈ）に、次式（３０）のＦＦＴ処理を適用する。
【０１３４】
【数２７】
【０１３５】
次に、ＦＦＴ後の信号Ｄ＿２（ｋ）の絶対値を最大とするｋ＝ｋ＿ｍａｘを、次式（３１）のように探索する。
【０１３６】
【数２８】
【０１３７】
次に、次式（３２）に従って、Ｄ＿２（ｋ）を、−ｋ＿ｍａｘだけサーキュラシフトする。
【０１３８】
【数２９】
【０１３９】
ここで、ｓｈｉｆｔ（Ａ（ｘ）、ｘｓｈｉｆｔ）は、配列Ａ（ｘ）をｘｓｈｉｆｔだけサーキュラシフトさせるオペレータである。この処理により、Ｄ＿２（ｋ）、すなわち、ｄ＿２（ｈ）に含まれる信号のうち、電力最大の信号成分がＤＣ成分となる。
【０１４０】
次に、Ｄ＿３（ｋ）に対して、次式（３３）のように、ＤＣ成分付近の成分のみを抽出し、他の周波数成分を抑圧するためのフィルタ処理を行う。
【０１４１】
【数３０】
【０１４２】
ここで、Ｗｉｎ（ｋ）は、ＤＣ付近の信号成分のみを抽出し、他の周波数成分を抑圧するための適当な重み係数である。例えば、この重みを通過帯域幅２Ｗ＿ｋ＋１ドップラセルの矩形フィルタとして構成する場合には、Ｗｉｎ（ｋ）は、次式（３４）で与えられる。
【０１４３】
【数３１】
【０１４４】
以上の処理により、ＤＣ成分付近の信号のみを抽出できる。すなわち、次に実施する補償量の推定において、抽出信号ｄ＿２（ｈ）に含まれる、ドップラ周波数が異なる複数の反射点の信号間の干渉の影響を低減できる。
【０１４５】
なお、干渉の影響を低減させるためには、上記フィルタの通過帯域幅を狭める必要があるが、注目する反射点の信号について、不要な運動に基づいて発生するドップラの広がり成分を通過させるためには、フィルタの帯域幅を広げる必要がある。
【０１４６】
ここで、不要な運動に基づいて発生するドップラの広がりは、一般に、不要な運動成分が大きくなるに従って広くなることから、不要な運動成分の影響が小さいほど、フィルタの通過帯域幅を絞って干渉の影響を低減しやすくなる。
【０１４７】
ｓ＿２（ｍ、ｈ）については、前段の２Ｄ−ＦＴ補償回路２０で不要な運動成分が大幅に低減されていると期待されることから、通過帯域幅を狭くして、より干渉の影響を低減できると期待される。
【０１４８】
次に、精細補償量推定器３００は、Ｄ＿４（ｋ）を次式（３５）で逆ＦＦＴしてｄ＿４（ｈ）を得る。
【０１４９】
【数３２】
【０１５０】
そして、ｄ＿４（ｈ）の位相に対して、従来方法と同様に２πごとの位相の折り返しの除去（アンラップ）処理、および、アンラップ後の位相に対する適当な次数の最小二乗法を適用して、不要な運動成分に基づく位相変化を得る。
【０１５１】
さらに、この位相変化を式（２８）の関係に基づいて距離変化に換算する。さらに、得られた距離変化を規格化レンジ変化に換算した上で、この値と前記の最小二乗法適用後の位相変化を出力する。
【０１５２】
精細補償量推定器３００の後段の運動補償器３１は、得られた規格化レンジ変化と位相変化に基づいてｓ＿２（ｍ、ｈ）の運動補償を行い運動補償後のレンジヒストリｓ＿３（ｍ、ｈ）を得る。
【０１５３】
クロスレンジ圧縮器４０は、得られたレンジヒストリｓ＿３（ｍ、ｈ）に対して、次式（３６）のヒット方向のフーリエ変換を適用し、最終的にＩＳＡＲ画像ｉｍｇ（ｍ、ｋ）を得る。
【０１５４】
【数３３】
【０１５５】
以上のように、本実施の形態１によれば、ドップラヒストリを区分領域に分割して、各区分領域ごとに、２次元フーリエ変換を適用して各反射点のドップラ変化率を推定している。区分領域の幅を狭く設定することで、ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡を直線とみなすことができる。さらに、各反射点は同じ目標上に存在することから、ドップラの変化率もほぼ等しくなると期待される。
【０１５６】
さらに、一般に２次元フーリエ変換によって、画像上の同じ傾きの直線は、原点を通る互いに同じ傾きの直線に変換されることから、例えドップラヒストリ上に複数の反射点の信号が存在する場合においても、上記ドップラヒストリの区分領域のスペクトルにおける原点を通る直線の探索を行うことで、信号間の干渉の影響を低減して補償量を推定することができる。
【０１５７】
さらに、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０において、２次元フーリエ変換に基づく運動補償を行うことで、精細補償回路でレンジとドップラの幅を絞りながら補償量の推定を行えるので、干渉の影響を低減して補償量を高精度に推定できる。
【０１５８】
さらに、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０においては、各区分的なドップラヒストリ上の各反射点のドップラ周波数の変化率に高次の最小二乗法を適用して、ドップラ周波数の変化を推定するため、干渉の影響を低減しながら、補償量を高次成分まで推定できる。
【０１５９】
さらに、ドップラヒストリ生成の際にゼロ詰め補間を行ってドップラセルの幅を小さくしているので、補償量を高精度に推定できる利点がある。
【０１６０】
さらに、ドップラヒストリ生成のためのデータ列を隣接する複数のレンジの信号を総和して抽出するので、注目する反射点がレンジを移動しても、その反射点の信号を用いることができるようになり、補償量を高精度に推定できる利点がある。
【０１６１】
さらに、各区分的なドップラヒストリ上の各反射点のドップラ周波数の変化率を、２次元フーリエ変換を用いて得られるスペクトル画像上での原点を通る直線の検出問題に簡単化して、これを、原点を通り傾きの異なる複数種類の積分経路に沿ったスペクトル画像の積分と、その積分結果のピーク検出により行うため、複数の反射点の干渉の影響を低減して、高精度に補償量を推定できる利点がある。
【０１６２】
さらに、積分経路に沿った積分を行う際に、高周波成分を持ち上げたり、持ち上げすぎを抑制するような重みを加えるため、変化率の推定精度が向上する利点がある。さらに、積分経路に沿った積分を行う際に、積分経路付近のセルの振幅の線形補間に基づいて積分を行うため、変化率の推定精度が向上する利点がある。
【０１６３】
さらに、区分的なドップラヒストリに変化率を推定した後に、変化率がゼロであるかどうかを判定し、変化率がゼロでないと判定された場合には、そのまま出力し、仮に変化率がゼロと判定された場合には、区分的なドップラヒストリに既知のドップラの変化率が加わるような補償をした上で、再度スペクトル画像を生成して変化率を推定し、先程加えた既知の変化率を差し引いた結果を最終的な変化率の推定結果として出力するので、変化率がゼロ近傍で、値が引きずられてゼロと誤りやすい場合にも、変化率を正しく推定できる。
【０１６４】
実施の形態２．
本実施の形態２では、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の別の構成例について説明する。図１５は、本発明の実施の形態２における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。実施の形態１における図２の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００と比較すると、図１５の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、時系列データ補償手段２３１、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２、および修正補償量記憶部２９５をさらに備えている点を特徴としている。
【０１６５】
以下、図１と図１５を用いて、本実施の形態２の具体的な処理について説明する。送信機１で高周波パルスを発生して、粗補償回路１０で粗い補償を行うまでの処理、および、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００で得られた補償量に基づいて運動補償を行った後に、クロスレンジ圧縮器４０でクロスレンジ圧縮を行うまでの処理については、実施の形態１と同様である。
【０１６６】
図１５の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、時系列データ抽出手段２０１で抽出された時系列データｄ（ｈ）に対して推定された補償量を用いて、補償する処理を繰り返して逐次的に補償量を得ることを行う。そこで、補償量算出手段２０８は、算出した補償量を逐次、修正補償量記憶部２９５に記憶させる。
【０１６７】
時系列データ補償手段２３１は、時系列データ抽出手段２０１で得られた時系列データｄ（ｈ）に対して、修正補償量記憶部２９５に蓄積された位相変化φ＿ｃｏｍｐ（ｈ）を用いて、次式（３７）の補償を行う。
【０１６８】
【数３４】
【０１６９】
ただし、初期状態では、φ＿ｃｏｍｐ（ｈ）＝０（ｈ＝０、１、２、…、Ｈ−１）とする。また、修正補償量記憶部２９５には、規格化レンジ変化の初期値もｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）＝０（ｈ＝０、１、…、Ｈ−１）として蓄積されている。
【０１７０】
次に、ドップラヒストリ生成手段２０２は、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１に蓄積されたＳＴＦＴ点数Ｄ＿ｃｕｔに基づいて、実施の形態１と同様にして、ドップラヒストリを生成する。ただし、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１に蓄積されたＳＴＦＴのための点数Ｄ＿ｃｕｔの値は、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２によって変更される。このＳＴＦＴ点数変更手段２３２の動作については後述する。
【０１７１】
ヒストリ切出し手段２０３以降、補償量算出手段２０８までの処理は、実施の形態１と同一であり、説明を省略する。
【０１７２】
補償量算出手段２０８で算出された位相変化と規格化レンジ変化をそれぞれ、φ＿ｃｏｍｐ０（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ０（ｈ）とすると、補償量算出手段２０８は、修正補償量記憶部２９５にすでに蓄積されているφ＿ｃｏｍｐ（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）に、前述のφ＿ｃｏｍｐ０（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ０（ｈ）を次式（３８）、（３９）のように加算した結果を、新たな更新データであるφ＿ｃｏｍｐ（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）として修正補償量記憶部２９５に記憶させる。
【０１７３】
【数３５】
【０１７４】
こうして得られた新たな補償量で、時系列データ抽出手段２０１の出力である時系列データｄ（ｈ）の補償を行い、これ以降、補償量算出手段２０８までの一連の処理をある所定の回数、もしくは、蓄積される補償量の変化が十分小さくなるまで繰り返す。そして、補償量算出手段２０８は、最終的に更新されたφ＿ｃｏｍｐ（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）を出力する。
【０１７５】
次に、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２の動作について説明する。ＳＴＦＴを行う際、切出し点数Ｄ＿ｃｕｔが大きいほど、ドップラヒストリの分解能は高くなる。しかし、Ｄ＿ｃｕｔが大きいほどドップラヒストリ生成時の時間分解能が劣化するため、反射点のドップラ周波数が大きく変動する場合には、ドップラヒストリ上の各反射点のドップラ周波数幅が広がる。これを言い換えると、ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡が太くなってしまう。
【０１７６】
ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡が太くなった場合には、ドップラ変化率の推定精度も劣化することを踏まえ、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２は、最初は、Ｄ＿ｃｕｔを小さな値に設定する。
【０１７７】
そして、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２は、ドップラ分解能の向上を図るために、修正補償量記憶部２９５に蓄積されたφ＿ｃｏｍｐ（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）でｄ（ｈ）の補償を行うごとにＤ＿ｃｕｔを大きくしていく。補償を行っていることによりドップラ周波数の変化幅も狭くなることから、Ｄ＿ｃｕｔを大きくしてもドップラヒストリ上の軌跡の幅は、広くならないと期待される。
【０１７８】
実施の形態２によれば、ドップラの変化幅が大きい目標についても、ＳＴＦＴ点数を徐々に大きくして補償量の算出を繰り返すことにより、高いドップラ分解能で安定して運動の補償を行うことができる。
【０１７９】
実施の形態３．
本実施の形態３では、実施の形態２で説明した補償量の繰り返し算出を実現するための２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の別の構成例について説明する。図１６は、本発明の実施の形態３における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。
【０１８０】
実施の形態２における図１５の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００と比較すると、図１６の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２の代わりにドップラヒストリ切出し点数変更手段２４１を備えている点が異なる。実施の形態２では、繰り返し算出される補償量に伴って、ＳＴＦＴ点数を徐々に大きくしていったが、本実施の形態３では、繰り返し算出される補償量に伴って、ヒストリ切出し点数を変更していくことを特徴としている。
【０１８１】
以下、図１と図１６を用いて、本実施の形態３の具体的な処理について説明する。実施の形態２と同様に、初期状態では、修正補償量記憶部２９５には、位相変化φ＿ｃｏｍｐ（ｈ）＝０（ｈ＝０、１、２、…、Ｈ−１）、規格化レンジ変化ｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）＝０（ｈ＝０、１、…、Ｈ−１）が蓄積されている。
【０１８２】
各ループで、修正補償量記憶部２９５に蓄積された補償量を用いて、時系列データの補償を行い、補償後のデータにドップラヒストリ生成手段２０２、ヒストリ切出し手段２０３、２Ｄ−ＦＴ手段２０４、スペクトル画像傾き推定手段２０５、ドップラ変化率算出手段２０６、レンジ変化算出手段２０７を適用し、規格化レンジと位相の補償量を推定する。
【０１８３】
そして、推定された補償量を修正補償量記憶部２９５に蓄積された各補償量に加算し、ある一定のループ数に達するか、または、各補償量のループ間の変化がある一定値以下になった場合にループを打ち切る。そして、補償量算出手段２０８は、最終的に更新された各補償量を出力することとなり、これら一連の処理は、実施の形態２とほぼ同一である。
【０１８４】
ただし、各ループにおいて、実施の形態２では、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１に蓄積されたＤ＿ｃｕｔを変化させたが、上述したように、本実施の形態３では、ヒストリ切出し点数記憶部２９２に蓄積されたヒストリの切出し点数Ｄ２＿ｃｕｔを変化させる。
【０１８５】
Ｄ２＿ｃｕｔが大きくなるにつれ、変化率の推定分解能は向上するが、時間分解能が劣化し、変化率が大きく変化する場合には、切出したヒストリ上のドップラ変化率の値が変化してしまうため、推定精度は劣化する。
【０１８６】
これらの性質を踏まえつつ、ヒストリの切出し幅を調整することで（例えば、「ドップラ変化率」の変化が小さくなるに従いドップラヒストリの切出し幅Ｄ２＿ｃｕｔを大きくしてドップラ変化率の推定分解能を向上させる等）、ドップラ変化率の推定精度を向上させることができる。よって、最終的に補償量の推定精度も向上すると推定される。
【０１８７】
上述の説明では、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１に蓄積されたＤ＿ｃｕｔを一定にさせる形で処理を説明したが、実施の形態２の処理のように、各ループごとにＳＴＦＴ点数記憶部２９１に蓄積されたＤ＿ｃｕｔとヒストリ切出し点数記憶部２９２に蓄積されたＤ２＿ｃｕｔの両者を同時に変更させても構わない。
【０１８８】
図１７は、本発明の実施の形態３における別の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。図１７においては、各ループでドップラヒストリ切出し点数変更手段２４１およびＳＴＦＴ点数変更手段２３２を用いてＤ＿ｃｕｔとＤ２＿ｃｕｔを同時に変化させることを特徴としており、図１５と図１６の構成を兼ね備えたものに相当する。この両者のパラメータを同時に適切に調整することにより、補償量の推定精度は、さらに向上すると期待される。
【０１８９】
実施の形態３によれば、ヒストリの切出し幅を調整して補償量の算出を繰り返すことにより、ドップラ変化率の推定精度を向上させることができ、最終的に補償量の推定精度も向上させることができる。さらに、実施の形態２で説明したようにＳＴＦＴ点数も同時に適切に調整して補償量の算出を繰り返すことにより、補償量の推定精度をさらに向上させることができ、ドップラの変化幅が大きい目標についても、高いドップラ分解能で安定して運動の補償を行うことができる。
【０１９０】
実施の形態４．
本実施の形態４では、さらに、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の別の構成例について説明する。図１８は、本発明の実施の形態４における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。実施の形態１における図２の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００と比較すると、図１８の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、ドップラヒストリ生成手段２０２およびＳＴＦＴ点数記憶部２９１の代わりに、幅安定型ドップラヒストリ生成手段２５１および基準ドップラヒストリ幅記憶部２９６を備えている点を特徴としている。
【０１９１】
以下、図１と図１８を用いて、本実施の形態４の具体的な処理について説明する。実施の形態２において説明したように、ドップラヒストリ生成のためのＳＴＦＴ点数を大きくすると、時間分解能が劣化して、ドップラヒストリ上の軌跡の幅が太くなる。また、逆に、ＳＴＦＴ点数を小さくしすぎるとドップラ分解能が劣化して、同じくドップラヒストリ上の軌跡の幅が太くなる。すなわち、ＳＴＦＴ点数には、軌跡の幅を最小にするための最適値がある。
【０１９２】
本実施の形態４では、時系列データｄ（ｈ）からドップラヒストリを生成する際に、各中心ヒットｈ＿ｃにおけるドップラプロフィール上の反射点のドップラ周波数幅が、全ての中心ヒットで最小値または最小値にほぼ等しくなるように、ＳＴＦＴ点数を制御する。
【０１９３】
そのために、幅安定型ドップラヒストリ生成手段２５１は、基準ドップラヒストリ幅記憶部２９６に蓄積された基準ドップラ周波数幅Ｗ＿ｓｔを読み出し、各ｈ＿ｃにおいて、反射点のドップラ周波数幅が上記Ｗ＿ｓｔに最も近くなるか、または、ほぼ等しくなるように、ＳＴＦＴ切出し点数Ｄ＿ｃｕｔ（ｈ＿ｃ）を調節する。ここで、Ｗ＿ｓｔについては、予測される目標の運動緒元に基づいて適切に設定するか、または、単にゼロとする。
【０１９４】
実施の形態４によれば、各中心ヒットｈ＿ｃにおいて、目標のドップラ周波数の変化やドップラ分解能を踏まえた切出し点数Ｄ＿ｃｕｔ（ｈ＿ｃ）が設定され、結果として、補償量の推定精度を向上させることができる。
【０１９５】
実施の形態５．
本実施の形態５では、さらに、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の別の構成例について説明する。図１９は、本発明の実施の形態５における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。実施の形態１における図２の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００と比較すると、図１９の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、ヒストリ切出し手段２０３および２Ｄ−ＦＴ手段２０４の代わりに、ＦＦＴヒストリ算出手段２６１、ＦＦＴヒストリ切出し手段２６２、および１Ｄ−ＦＴ手段２６３を備えている点を特徴としている。
【０１９６】
以下、図１と図１９を用いて、本実施の形態５の具体的な処理について説明する。本実施の形態５は、実施の形態１〜４における２Ｄ−ＦＴ手段２０４の処理を効率化することを目的としている。ドップラヒストリ生成手段２０２でドップラヒストリを生成するまでの処理は、実施の形態１〜４と同様である。
【０１９７】
入力したヒストリを、以下では、一般的にｉｍｇ００（ｙ、ｘ０）と表す。ＦＦＴヒストリ算出手段２６１は、次式（４０）により、入力したヒストリ（ここではドップラヒストリ）の絶対値をレンジまたはドップラ方向にフーリエ変換して、ｆｉｍｇ００（ｆ＿ｙ、ｘ０）を得る。
【０１９８】
【数３６】
【０１９９】
次に、ＦＦＴヒストリ切出し手段２６２は、次式（４１）に示すように、中央ｘ値であるｘ＿ｃを変えながらｆｉｍｇ００（ｆ＿ｙ、ｘ０）からｘ方向の幅がＤ２＿ｃｕｔの区分ヒストリを切出し、これを、ｆｉｍｇ０（ｆ＿ｙ、ｘ、ｘ＿ｃ）としてヒストリ切出し点数記憶部２９２に格納する。
【０２００】
【数３７】
【０２０１】
次に、１Ｄ−ＦＴ手段２６３は、各ｘ＿ｃごとに得られた２次元画像をｘ方向に１次元フーリエ変換してそれぞれスペクトルを得る。ここで、ｆｉｍｇ０（ｆ＿ｙ、ｘ、ｘ＿ｃ）において、ｘ＿ｃを与えた場合に定まるｆ＿ｙとｘに関する２次元配列を改めて一般的にｆｉｍｇ１（ｆ＿ｙ、ｘ）と呼ぶことにする。ここで、ｆｉｍｇ１（ｆ＿ｙ、ｘ）のｆ＿ｙ方向の画素数をＮ＿ｙとし、ｘ方向の画素数をＮ＿ｘとする。
【０２０２】
１Ｄ−ＦＴ手段２６３は、ｆｉｍｇ１（ｆ＿ｙ、ｘ）をｘ方向に１次元フーリエ変換し、この絶対値をとることで、最終的にｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）を得る。このｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）は、式（１２）のｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）と等しい。
【０２０３】
ただし、式（１２）では、切出した区分的なヒストリに対して毎回２次元フーリエ変換を行っているため、同じｘ０のプロフィールを何回もｙ方向にフーリエ変換しており、計算の効率が悪かった。
【０２０４】
これに対して、本実施の形態５で述べた方法は、ＦＦＴヒストリ算出手段２６１を用いて先にｙ方向に１次元のフーリエ変換を行った後に、これを切出して、１Ｄ−ＦＴ手段２６３を用いてｘ方向のフーリエ変換を行うため、ｙ方向のフーリエ変換が重複する問題が発生しない。
【０２０５】
実施の形態５によれば、ＦＦＴヒストリ算出手段、ＦＴＴヒストリ切出し手段、および１Ｄ−ＦＴ手段を組み合わせることにより、２Ｄ−ＦＴ手段と同様の効果を得るとともに、フーリエ変換の重複を回避することができ、計算負荷の低減を図ることができる。
【０２０６】
実施の形態６．
実施の形態１〜５では、ドップラヒストリの振幅分布に区分的な２次元フーリエ変換処理を適用して補償量を推定した。本実施の形態６では、レンジヒストリの振幅分布に区分的な２次元フーリエ変換処理を適用して補償量を推定する場合について説明する。
【０２０７】
図２０は、本発明の実施の形態６における粗補償量推定器１００の内部構成図である。図２０の粗補償量推定器１００は、ヒストリ切出し手段１０３、２Ｄ−ＦＴ手段１０４、スペクトル画像傾き推定手段１０５、レンジヒストリ変化算出手段１７１、および補償量算出手段１０８を備えるとともに、記憶部としてヒストリ切出し点数記憶部１９２およびスペクトル画像傾き記憶部１９３を備えている。
【０２０８】
レンジヒストリ変化算出手段１７１以外の構成要素は、基本的には、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００に備えられていたものと同等の機能を有する。以下、図１、図２０を用いて、本実施の形態６の具体的な処理について説明する。
【０２０９】
ヒストリ切出し手段１０３は、ヒストリ切出し点数記憶部１９２に蓄積された切出し点数Ｇに基づき、中心ヒットｈ＿ｃを変えながらレンジヒストリＳ＿０（ｍ、ｈ）から区分レンジヒストリｒｈｃ（ｍ、ｈ＿ｒｈｃ、ｈ＿ｃ）を次式（４２）のように切出す。
【０２１０】
【数３８】
【０２１１】
ただし、Ｓ＿０（ｍ、ｈ）については、ｈ＜０およびｈ＞Ｈ−１で０になるように拡張されているものとする。次に、２Ｄ−ＦＴ手段１０４は、各切出したレンジヒストリの絶対値を２次元フーリエ変換する。スペクトル画像傾き推定手段１０５は、実施の形態１〜５と同様に、入力された２次元画像（この場合はレンジヒストリ）上の軌跡の傾きを推定する。
【０２１２】
各中心ヒットｈ＿ｃごとに切出されたレンジヒストリに対して、同様の処理を繰り返し、それぞれで得られた傾きをスペクトル画像傾き記憶部１９３にａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）として蓄える。
【０２１３】
ａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）は、１ヒットあたりのレンジセルの変化率である。そこで、レンジヒストリ変化算出手段１７１は、まず、ａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）を１［ｓ］当りのレンジ［ｍ］の変化率ｖ＿ｅｓｔ［ｍ／ｓ］に次式（４３）で換算する。
【０２１４】
【数３９】
【０２１５】
次に、各中心ヒットｈ＿ｃにおける時刻ｔ（ｈ＿ｃ）とｖ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）の組に、Ｐ次の最小二乗法を適用して、レンジの変化率ｖ＿ｆｉｔ（ｔ）を、次式（４４）のように時刻ｔの多項式で表す。
【０２１６】
【数４０】
【０２１７】
よって、不要な運動によって発生する目標のレンジの変化ｒ＿ｆｉｔ（ｔ）は、次式（４５）で与えられる。
【０２１８】
【数４１】
【０２１９】
補償量算出手段１０８は、このレンジ変化に基づいて補償量を推定する。その後、粗補償量推定器１００の後段の運動補償器１１でレンジヒストリＳ＿０（ｍ、ｈ）の補償を行う処理は、実施の形態１〜５のいずれかと同様である。
【０２２０】
実施の形態６によれば、レンジヒストリの振幅分布に区分的な２次元フーリエ変換処理を適用することにより、粗補償回路１０においても補償の精度を向上させることができる。
【０２２１】
なお、上述したように、本発明の画像レーダ装置は、区分領域ごとに分割されたヒストリに対してフーリエ変換を施すことにより、推定誤差を低減した補償量を推定できることを特徴とする。そして、このような補償量の推定を２Ｄ−ＦＴ補償回路２０に適用した場合を実施の形態１〜５で説明し、粗補償回路１０に適用した場合を実施の形態６で説明した。
【０２２２】
これらに基づいて、図１に示した粗補償回路１０、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０、精細補償回路３０の３つの補償回路により推定誤差の低減を図るばかりでなく、任意の２つの補償回路の組合せによって、あるいは、粗補償回路１０または２Ｄ−ＦＴ補償回路２０単体としても、推定誤差の低減を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０２２３】
【図１】本発明の実施の形態１における画像レーダ装置の構成図である。
【図２】本発明の実施の形態１におけるレーダ装置の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図３】本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像傾き推定手段の内部構成図である。
【図４】本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像傾き推定メイン手段の内部構成図である。
【図５】本発明の実施の形態１におけるレーダ装置の観測のジオメトリである。
【図６】本発明の実施の形態１における目標のＩＳＡＲ画像の一例である。
【図７】本発明の実施の形態１におけるレンジヒストリの一例である。
【図８】本発明の実施の形態１におけるドップラヒストリの一例である。
【図９】本発明の実施の形態１におけるレンジヒストリから信号を切出す処理を説明する模式図である。
【図１０】本発明の実施の形態１におけるドップラヒストリから短時間ドップラヒストリを切出す処理を説明する模式図である。
【図１１】本発明の実施の形態１における複数の同じ傾きの直線を含む２次元画像の一例である。
【図１２】本発明の実施の形態１において、図１１の２次元画像を２次元フーリエ変換して得られるスペクトル画像の一例である。
【図１３】本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像上での積分処理を説明する図である。
【図１４】本発明の実施の形態１におけるドップラの変化率を推定する処理を説明する図である。
【図１５】本発明の実施の形態２における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図１６】本発明の実施の形態３における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図１７】本発明の実施の形態３における別の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図１８】本発明の実施の形態４における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図１９】本発明の実施の形態５における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図２０】本発明の実施の形態６における粗補償量推定器の内部構成図である。
【符号の説明】
【０２２４】
１ 送信機、２ 送受切換器、３ 送受信アンテナ、４ 受信機、５ パルス圧縮器、６ 目標、１０ 粗補償回路、１１ 運動補償器、２０ ２Ｄ−ＦＴ補償回路、２１ 運動補償器、３０ 精細補償回路、３１ 運動補償器、４０ クロスレンジ圧縮器、１００ 粗補償量推定器、１０３ ヒストリ切出し手段、１０４ ２Ｄ−ＦＴ手段、１０５ スペクトル画像傾き推定手段、１０８ 補償量算出手段、１７１ レンジヒストリ変化算出手段、１９２ ヒストリ切出し点数記憶部、１９３ スペクトル画像傾き記憶部、２００ ２Ｄ−ＦＴ補償量推定器、２０１ 時系列データ抽出手段、２０２ ドップラヒストリ生成手段、２０３ ヒストリ切出し手段、２０４ ２Ｄ−ＦＴ手段、２０５ スペクトル画像傾き推定手段、２０６ ドップラ変化率算出手段、２０７ レンジ変化算出手段、２０８ 補償量算出手段、２１１、２１１ａ、２１１ｂ スペクトル画像傾き推定メイン手段、２１２ ゼロ傾き切換手段、２１３ 既知傾き付加手段、２１４ ２Ｄ−ＦＴ手段、２１５ 既知傾き除去手段、２１６ スペクトル画像傾き出力手段、２２１ Ｙ値設定手段、２２２ 傾き候補設定手段、２２３ Ｘ連続値算出手段、２２４ Ｘ切捨て値設定手段、２２５ Ｘ差分値算出手段、２２６ 加重正規化ベクトル生成手段、２２７ 隣接Ｘ値積分手段、２２８ ピーク傾き検出手段、２３１ 時系列データ補償手段、２３２ ＳＴＦＴ点数変更手段、２４１ ドップラヒストリ切出し点数変更手段、２５１ 幅安定型ドップラヒストリ生成手段、２６１ ＦＦＴヒストリ算出手段、２６２ ＦＦＴヒストリ切出し手段、２６３ １Ｄ−ＦＴ手段、２９１ ＳＴＦＴ点数記憶部、２９２ ヒストリ切出し点数記憶部、２９３ スペクトル画像傾き記憶部、２９４ 積分結果記憶部、２９５ 修正補償量記憶部、２９６ 基準ドップラヒストリ幅記憶部、３００ 精細補償量推定器。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動する目標に対して電波を送信することにより目標からの反射波を受信して、レンジプロフィールの時間履歴であるレンジヒストリを生成し、レンジヒストリのクロスレンジ圧縮により目標の画像を得る画像レーダ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＳＡＲ（Synthetic Aperture Radar）やＩＳＡＲ（Inverse SAR）などの画像レーダは、観測対象（以下目標）上の反射点を、レーダからの距離であるレンジ、およびレーダと目標との間の相対運動で発生するドップラ周波数で分離して目標に関する電波画像を生成する。
【０００３】
ところが、上記相対運動に含まれる不要な成分の影響で、画像上で各反射点のレンジとドップラが変化し、結果として画像はぼけてしまう。これに対して、従来の画像レーダ装置は、以下のような対策が取られている。
【０００４】
従来の画像レーダ装置は、送信機で変調され、送受信アンテナを介して目標に照射された高周波パルスを受信し、これをパルス圧縮して得られるレンジプロフィールの時間履歴（以下、レンジヒストリと称す）において、目標とレーダとの間の不要な相対運動の影響で発生する上述のレンジとドップラの変化を、まず受信信号を短時間フーリエ変換して得られるドップラプロフィールの時間履歴（以下、ドップラヒストリと称す）に基づいて推定する（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
ドップラヒストリ上には、目標上の複数の各反射点の軌跡が存在する。従来方法は、これらの軌跡を同じ傾きの直線とみなし、ドップラヒストリの振幅分布を２次元フーリエ変換して得られるスペクトル上で、原点を通る傾きの異なる複数の積分経路を設定する。そして、従来方法は、各積分経路に沿ったスペクトルの積分結果の最大値に基づいてスペクトル上の直線を特定し、その情報に基づいて目標上の反射点のドップラ周波数の時間に対する１次変化を推定した。
【０００６】
さらに、その情報から、２次のレンジと位相の変化を推定する（位相の２次の変化は、ドップラの１次の変化に対応）。最終的に、この推定結果に基づき、各反射点のレンジとドップラ周波数との変化をなくすような補償を行い、画像のぼけを除去することができる。また、この処理を前処理として用いた後に、別の方法を適用して、さらに補償精度を向上させることができる。
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−７４８３２号公報（第１頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来技術には次のような課題がある。従来のレーダ装置は、高精度な運動補償を行うために、受信信号上の各反射点の位相変化に基づいて距離変化を推定する際に、同じレンジに存在する複数の反射点間の干渉の影響で補償量の推定誤差が増大するという問題があった。
【０００９】
また、受信信号上の各反射点の位置変化に基づいて補償量を推定する際に、補償量の推定精度が不足する問題があった。
【００１０】
本発明は上述のような課題を解決するためになされたもので、不要な距離変化を推定する際に、同じレンジに存在する複数の反射点間の干渉の影響で増大する補償量の推定誤差を低減することのできる画像レーダ装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る画像レーダ装置は、移動する目標に対して電波を送信し、目標からの反射波を受信して、レンジプロフィールの時間履歴であるレンジヒストリを生成し、レンジヒストリのクロスレンジ圧縮により目標の画像を得る画像レーダ装置において、レンジヒストリから時系列データを抽出する時系列データ抽出手段と、抽出された時系列データに短時間フーリエ変換を適用してドップラプロフィールの時間履歴であるドップラヒストリを生成するドップラヒストリ生成手段と、生成されたドップラヒストリから区分時間領域のドップラヒストリである短時間ドップラヒストリを切り出すヒストリ切出し手段と、切り出された短時間ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡のドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率推定手段と、複数の短時間ドップラヒストリに対して推定されたドップラ周波数の変化率に基づいて全時間におけるドップラ周波数の変化を推定し、推定結果に基づいて目標とレーダとの間のレンジの変化を推定するレンジ変化算出手段と、推定されたレンジの変化に基づいて、レンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量および位相補償量を算出する補償量算出手段と、算出されたレンジ補償量および位相補償量に基づいてレンジヒストリの不要なレンジおよび位相の変化を補償する運動補償器とを有する２次元フーリエ変換補償回路を備えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ヒストリを区分領域に分割して、各区分領域ごとに２次元フーリエ変換を適用して求めたヒストリの変化率に基づいて補償量を推定することにより、不要な距離変化を推定する際に、同じレンジに存在する複数の反射点間の干渉の影響で増大する補償量の推定誤差を低減することのできる画像レーダ装置を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の画像レーダ装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。
本発明の画像レーダ装置は、区分領域ごとに分割されたヒストリに対してフーリエ変換を施すことにより、推定誤差を低減した補償量を推定できることを特徴とするものである。
【００１４】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における画像レーダ装置の構成図である。図１において、送信機１は、目標へ照射する広帯域パルスを生成・増幅する。送受切換器２は、送信と受信の切換えを行う。送受信アンテナ３は、送信機１で生成された広帯域パルスを目標に対して送信し、反射した広帯域パルスを受信するアンテナである。
【００１５】
受信機４は、送受信アンテナで受信した信号を、送受切換器２を介して受信する。さらに、パルス圧縮器５は、受信信号をパルス圧縮する。パルス圧縮された信号は、粗補償回路１０、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０、精細補償回路３０による補償処理を経て、クロスレンジ圧縮器４０に入力される。
【００１６】
粗補償回路１０は、粗補償量推定器１００および運動補償器１１で構成され、運動の粗補償を行う。粗補償量推定器１００は、画像再生の際にぼけや画質の劣化の原因となる不要な運動成分を粗い精度で推定して、この運動成分を補償するための補償量を設定する。そして、運動補償器１１は、推定された運動補償量を用いて運動を補償する。
【００１７】
２Ｄ−ＦＴ補償回路２０は、２次元フーリエ変換（２Ｄ−ＦＴ）補償回路のことであり、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００および運動補償器２１で構成され、運動の補償を行う。２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、２次元フーリエ変換に基づいて不要な運動成分を推定して、この運動成分を補償するための補償量を設定する。そして、運動補償器２１は、推定された運動補償量を用いて運動を補償する。
【００１８】
精細補償回路３０は、精細補償量推定器３００および運動補償器３１で構成され、運動の精細補償を行う。精細補償量推定器３００は、不要な運動成分を精細に推定して補償量を設定する。そして、運動補償器３１は、推定された運動補償量を用いて運動を補償する。
【００１９】
クロスレンジ圧縮器４０は、粗補償回路１０、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０、精細補償回路３０により順次運動補償された後の信号を、フーリエ変換して開口合成後のレーダ画像を得るクロスレンジ圧縮回路である。
【００２０】
実施の形態１における画像レーダ装置は、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０内の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の働きにより、不要な距離変化を推定する際に、同じレンジに存在する複数の反射点間の干渉の影響で増大する補償量の推定誤差を低減することを特徴としている。そこで、この２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の詳細構成について、次に説明する。
【００２１】
図２は、本発明の実施の形態１の画像レーダ装置における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。図２の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、時系列データ抽出手段２０１、ドップラヒストリ生成手段２０２、ヒストリ切出し手段２０３、２Ｄ−ＦＴ手段２０４、スペクトル画像傾き推定手段２０５、ドップラ変化率算出手段２０６、レンジ変化算出手段２０７、および補償量算出手段２０８を備えており、さらに、記憶部として、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１、ヒストリ切出し点数記憶部２９２、およびスペクトル画像傾き記憶部２９３を備えている。
【００２２】
さらに、図３は、本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像傾き推定手段２０５の内部構成図であり、図２におけるスペクトル画像傾き推定手段２０５の詳細構成を示したものである。
【００２３】
図３のスペクトル画像傾き推定手段２０５は、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａおよび２１１ｂ、ゼロ傾き切換手段２１２、既知傾き付加手段２１３、２Ｄ−ＦＴ手段２１４、既知傾き除去手段２１５、およびスペクトル画像傾き出力手段２１６で構成される。
【００２４】
ここで、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａ、２１１ｂは、同一の機能を有し、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａが第１のスペクトル画像傾き推定メイン手段に相当し、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ｂが第２のスペクトル画像傾き推定メイン手段に相当する。また、２Ｄ−ＦＴ手段２１４は、２Ｄ−ＦＴ手段２０４と同一の機能を有し、第２の２Ｄ−ＦＴ手段に相当する。
【００２５】
さらに、図４は、本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像傾き推定メイン手段２１１の内部構成図であり、図３におけるスペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａおよび２１１ｂの詳細構成を示したものである。
【００２６】
図４の、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１は、Ｙ値設定手段２２１、傾き候補設定手段２２２、Ｘ連続値算出手段２２３、Ｘ切捨て値設定手段２２４、Ｘ差分値算出手段２２５、隣接Ｘ値積分手段２２７、加重正規化ベクトル生成手段２２６、およびピーク傾き検出手段２２８を備えており、さらに、記憶部として、積分結果記憶部２９４を備えている。
【００２７】
以下、これら図１〜４の構成図に基づいて、本実施の形態１の画像レーダ装置における具体的な処理について説明する。送信機１は、時間とともに周波数が変化する信号（チャープ信号）に変調された高周波パルスを発生し、送受切換器２を介して送受信アンテナ３に供給する。
【００２８】
送受信アンテナ３は、供給された高周波パルスを目標６に対して送信する。送信した高周波パルスは、目標６で反射され、この反射された信号（エコー）は、送受信アンテナ３に入り、送受切換器２を介して受信機４で復調される。
【００２９】
受信機４で復調された信号は、送信信号の瞬時周波数に対して、画像レーダ装置と目標６との間の電波伝搬の往復に要する時間分を遅延したものである。したがって、パルス圧縮器５において、送信信号を用いて受信信号にマッチドフィルタをかけることにより、遅延に相当した時間にインパルスを得ることができる。このことにより、レンジ分解能が向上する。この圧縮後の波形を以下では、レンジプロフィールと呼ぶ。
【００３０】
目標６に対して高周波パルスを照射して、受信信号をパルス圧縮する上述の一連の処理を、目標６とレーダとの相対位置関係を変えながら繰り返し、得られたレンジプロフィールを蓄積する。以下の説明において、照射された高周波パルスの番号を、ヒットｈ（ｈ＝０、１、２、…、Ｈ−１：ただし、Ｈは、ヒット数）と呼ぶことにする。
【００３１】
また、レンジのサンプリング周波数をＢｓとすると、サンプリング周期は、１／Ｂｓとなる。サンプリング開始時刻からの遅延がｔ［ｓ］の受信信号は、ｔ／（１／Ｂｓ）＝ｔＢｓ点目にサンプリングされる。
【００３２】
このサンプリング番号を、以下ではレンジセルｍ（ｍ＝０、１、２、…、Ｍ−１：ただし、Ｍは、レンジセル数）と表す。なお、遅延ｔ［ｓ］は、光速をＣ［ｍ／ｓ］として、距離差ｔＣ／２［ｍ］に相当する。よって、１レンジ分解能セルは、Ｃ／（２Ｂｓ）［ｍ］になる。
【００３３】
以下では、蓄積されたＨヒット分のレンジプロフィールを、２次元配列Ｓ＿０（ｍ、ｈ）で与える。Ｓ＿０（ｍ、ｈ）は、レンジプロフィールの時間履歴を与えることから、これをレンジヒストリと呼ぶことにする。
【００３４】
次に、レンジと直交するクロスレンジ方向の圧縮原理について述べる。図５は、本発明の実施の形態１におけるクロスレンジ方向の圧縮原理に関する説明図である。図５に示すｘｙ平面内を移動する目標は、目標上の仮想的な重心位置Ｇまでの距離を固定するように適当な補償をすると、目標からの受信信号は、同じ目標が空間内に固定されたＧを中心に等価的な回転をしている場合の受信信号と等しいとみなすことができる。
【００３５】
レーダを基準とした上記重心位置ベクトル方向の単位ベクトルをｉｉ＿０、等価的な回転運動（また、回転運動のみを行う目標の場合は、その回転運動）を与える角速度ベクトルをｗｗ、中心周波数に対応する波長をλとすると、Ｇを基準とした位置ベクトルがｒｒ＿ｐで与えられる点Ｐのドップラ周波数ｆ＿ｐは、近似的に次式（１）で与えられる。
【００３６】
【数１】
【００３７】
すなわち、ドップラ周波数ｆ＿ｐは、点Ｐの（ｉｉ＿０×ｗｗ）方向の位置に比例した値となることが分かる。
【００３８】
ここで、ｉｉ＿０と（ｉｉ＿０×ｗｗ）は、直交することから、目標からの受信信号に関するレンジとドップラ周波数との２次元分布は、目標上の反射強度分布をｉｉ＿０と（ｉｉ＿０×ｗｗ）で定義される２次元平面に投影した画像に対応することとなる。
【００３９】
図６は、本発明の実施の形態１における目標を２次元平面に投影した画像の例示図である。ＩＳＡＲは、上述のレンジヒストリを、各レンジごとにヒット方向にフーリエ変換することで、受信信号のレンジおよびドップラ分布、すなわち、目標に関する２次元の電波画像を得る。
【００４０】
ここで、図７は、本発明の実施の形態１において、画像中の曲線が、複数の反射点の各時間におけるレンジを表す軌跡を示した図である。また、図８は、本発明の実施の形態１において、画像中の曲線が、複数の反射点の各時間におけるドップラ位置を表す軌跡を示した図である。
【００４１】
ＩＳＡＲは、上述のように、各反射点をレンジとドップラ周波数で分離していることから、例えば、この図７や図８のように、受信信号中で各反射点のレンジやドップラ周波数が変化すると画像がぼけてしまう。
【００４２】
そこで、レンジやドップラ周波数の変化を取り除くように補償をする必要がある。まず始めに、粗補償回路１０中の粗補償量推定器１００は、目標の追尾や従来の受信信号に基づく推定処理の結果等を用いて、各ヒットｈにおけるレーダと重心との間の距離変化ｒ＿ｒａｗ（ｈ）を推定する。
【００４３】
推定された距離変化ｒ＿ｒａｗ（ｈ）に基づいて、位相変化φ＿ｒａｗ（ｈ）、およびサンプリング間隔相当の距離幅で規格化したレンジ変化（以下では規格化レンジ変化と称す）ｍ＿ｒａｗ（ｈ）を、それぞれ次式（２）、（３）で算出する。
【００４４】
【数２】
【００４５】
次に、運動補償器１１は、これらの値に基づいて、Ｓ＿０（ｍ、ｈ）のレンジと位相を次式（４）で補償して、粗補償後のレンジヒストリｓ＿１（ｍ、ｈ）を得る。
【００４６】
【数３】
【００４７】
ただし、式（４）中の処理であるＡｌｉｇｎは、レンジを補償する処理であり、次式（５）〜（７）で与えられる。
【００４８】
【数４】
【００４９】
ここでは、レンジの補償量が１レンジセル以下の精度で与えられることを想定して、式（５）〜（７）で示したように、レンジのスペクトルの位相の補正に基づいてレンジ補償を行っている。
【００５０】
粗補償回路１０による補償の後に、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０は、その内部の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００において、受信信号を短時間フーリエ変換（Short Time Fourier Transform：ＳＴＦＴ）をして得られるドップラヒストリに基づいて補償量の推定を行う。
【００５１】
図２の時系列データ抽出手段２０１は、レンジヒストリｓ＿１（ｍ、ｈ）から、ドップラヒストリを生成するためのデータ列ｄ（ｈ）を抽出する。ここで、図９は、本発明の実施の形態１におけるレンジヒストリの模式図であり、図中の太い線が、いくつかの反射点の軌跡を表している。
【００５２】
時系列データ抽出手段２０１は、注目する反射点の軌跡が含まれるように、図９中に横線で示す、レンジの切出し範囲（切出し範囲のレンジ最小値ｍ＿ｓｔｔ、レンジ最大値ｍ＿ｅｎｄ）を設定し、次式（８）により切出し範囲を総和して、ｄ（ｈ）を得る。
【００５３】
【数５】
【００５４】
ここで、次段以降の準備のため、ｄ（ｈ）をｈ＜０およびｈ＞Ｈ−１の範囲にも拡張しておき、その値を０としている。なお、ｍ＿ｓｔｔ、ｍ＿ｅｎｄについては、全レンジ範囲のデータを総和するようにｍ＿ｓｔｔ＝０、ｍ＿ｅｎｄ＝Ｍ−１としても構わない。
【００５５】
次に、ドップラヒストリ生成手段２０２は、ｄ（ｈ）より、まず、次式（９）で与えられるドップラヒストリ生成用配列ｄ＿ｃｕｔ（ｈ’、ｈ＿ｃ）を生成する。
【００５６】
【数６】
【００５７】
ここで、Ｄ＿ｃｕｔは、ｄ（ｈ）からデータを切出す切出し点数であり、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１にあらかじめ蓄積されている値（以下では、この値をＳＴＦＴ点数と称す）を読み出す。また、Ｄ＿ｈｏｋａｎは、ドップラヒストリ生成の際のゼロ詰め後点数であり、ｈ＿ｃは、切出し中心ヒットであり、ｈ’は、ドップラヒストリ生成の際のヒットである。
【００５８】
ここでは、Ｄ＿ｃｕｔ≦Ｄ＿ｈｏｋａｎとすることで、ドップラヒストリをＤ＿ｈｏｋａｎ／Ｄ＿ｃｕｔ倍にゼロ詰め補間して、ドップラヒストリを詳細化する。
【００５９】
次に、ドップラヒストリ生成手段２０２は、次式（１０）に示すように、ｄ＿ｃｕｔ（ｈ’、ｈ＿ｃ）についてｈ’方向にフーリエ変換を行って、ドップラヒストリｄｏｐ＿ｈｉｓｔ（ｋ’、ｈ＿ｃ）を得る。
【００６０】
【数７】
【００６１】
ただし、ｋ’は、ドップラヒストリにおけるドップラセル番号である。ここでは、次段の処理を考慮して、ｄｏｐ＿ｈｉｓｔ（ｋ’、ｈ＿ｃ）をｈ＿ｃ＜０およびｈ＿ｃ＞Ｈ−１の範囲に拡張して、０をセットしておく。
【００６２】
ドップラヒストリ上には、複数の反射点の軌跡が現れる。ＩＳＡＲ画像上で、各反射点がドップラ方向にぼけない場合には、ドップラヒストリ上のそれぞれの反射点の軌跡は、等ドップラの直線となっている。
【００６３】
しかし、ＩＳＡＲ画像上の各反射点がドップラ方向にぼける場合には、各反射点の軌跡は、ヒットの変化とともにドップラ方向に変化している（すなわち、各反射点のドップラ周波数がヒットの変化とともに変化する）。
【００６４】
ただし、このドップラ周波数の変化は、同じ目標の位置変化によって発生していることから、その変化量自体は、全反射点でほぼ等しいと期待される。以下では、その変化量を推定する。
【００６５】
ヒストリ切出し手段２０３は、ヒストリ切出し点数記憶部２９２に蓄積されたヒストリの切出し点数Ｄ２＿ｃｕｔに基づいて、入力したヒストリ（ここではドップラヒストリ）を切出す。
【００６６】
入力したヒストリを、以下では、一般的にｉｍｇ００（ｙ、ｘ０）と表す。ここで、ｉｍｇ００（ｙ、ｘ０）におけるｙ軸がｄｏｐ＿ｈｉｓｔ（ｋ’、ｈ＿ｃ）におけるｋ’軸に、同じくｘ０軸がｈ＿ｃ軸にそれぞれ対応する。
【００６７】
ヒストリ切出し手段２０３は、次式（１１）に示すように、中央ｘ値であるｘ＿ｃを変えながらｉｍｇ００（ｙ、ｘ０）からｘ方向の幅がＤ２＿ｃｕｔの短時間ヒストリを切出し、これを、ｉｍｇ０（ｙ、ｘ、ｘ＿ｃ）としてヒストリ切出し点数記憶部２９２に格納する。
【００６８】
【数８】
【００６９】
図１０は、本発明の実施の形態１における短時間ヒストリの切出しの例示図である。図１０において、ｘ＿ｃ＝ｘ＿ｃ１の時には横線の領域が切出され、ｘ＿ｃ＝ｘ＿ｃ２の時には斜線の領域が切出される。この切出し幅Ｄ２＿ｃｕｔが短くなるにつれ、その画像上の軌跡を直線とみなせるようになる。
【００７０】
すなわち、Ｄ２＿ｃｕｔを短くした場合には、各区分領域での軌跡の変化を推定する問題は、画像上の同じ傾きの直線の傾きを推定する問題に簡単化できると期待される。
【００７１】
次に、２Ｄ−ＦＴ手段２０４は、各ｘ＿ｃごとに得られた２次元画像を２次元フーリエ変換してそれぞれスペクトルを得る。
【００７２】
ここで、ｉｍｇ０（ｙ、ｘ、ｘ＿ｃ）において、ｘ＿ｃを与えた場合に定まるｙとｘに関する２次元配列を、改めて一般的にｉｍｇ（ｙ、ｘ）と呼ぶことにする。ここで、ｉｍｇ（ｙ、ｘ）のｙ方向の画素数をＮ＿ｙ、ｘ方向の画素数をＮ＿ｘとする。
【００７３】
ｉｍｇ（ｙ、ｘ）を振幅検出した後に２次元フーリエ変換し、下式（１２）に示すように、ｉｍｇ（ｙ、ｘ）のスペクトルｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）を得る。
【００７４】
【数９】
【００７５】
ここで、ｆ＿ｘ、ｆ＿ｙは、それぞれｘ、ｙ方向の空間周波数である。次に、スペクトル画像傾き推定手段２０５は、入力されたスペクトル画像ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）に基づいて、複素画像ｉｍｇ（ｙ、ｘ）上の軌跡の傾きを推定する。
【００７６】
図１１および図１２は、本発明の実施の形態１における傾きを推定する際の説明図である。画像|ｉｍｇ（ｙ、ｘ）|上で傾き（ｘ方向に１画素進む間にｙ方向に進む画素数）ａが等しくｙ切片が異なる任意の直線（図１１）は、スペクトル画像上で原点を通り、傾きａが次式（１３）で与えられる直線に変換される（図１２参照）。
【００７７】
【数１０】
【００７８】
図３に示したように、スペクトル画像傾き推定手段２０５内部のスペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａは、２Ｄ−ＦＴ手段２０４より入力されたスペクトル画像ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）で、原点を通り、傾きが異なる複数の積分経路を設定して、それぞれの積分経路に沿った積分値の最大値に基づいてスペクトル画像内の直線を検出する。
【００７９】
図４に示したように、スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａ内部のｐＹ値設定手段２２１は、積分経路を設定するために、２Ｎ＿ｘ点のスペクトル画像のｆ＿ｙ方向の値を設定する。まず、次式（１４）のｆｙ０（ｉ＿ｎｙ）を設定する。
【００８０】
【数１１】
【００８１】
次に、スペクトル画像のｆ＿ｙ方向の画素番号が０〜Ｎ＿ｙ−１で与えられることを想定し、次式（１４）’のモジュロ演算でｆ＿ｙ（ｉ＿ｎｙ）を与える。
【００８２】
【数１２】
【００８３】
傾き候補設定手段２２２は、Ｎ＿Ａ種類の傾きａ＿ｃａｎｄ（ｉ＿ｎＡ）（ｉ＿ｎＡ＝０、１、・・、Ｎ＿Ａ−１）を設定し、これを順に出力する。次に、Ｘ連続値算出手段２２３は、傾き候補設定手段２２２から出力された各Ａ＿ｃａｎｄ（ｉ＿ｎＡ）ごとに、次式（１５）で、各ｆ＿ｙ０（ｉ＿ｎｙ）に対するｆ＿ｘ（ｉ＿ｎｙ）の値を得る。
【００８４】
【数１３】
【００８５】
ここで得られたｆ＿ｘ（ｉ＿ｎｙ）は、連続値であるが、積分を行う際には、画素を特定するために、これを離散化して表現する必要がある。
【００８６】
ここでは、連続値の近傍の隣接する２画素の線形補間により積分値を算出する。そのために、Ｘ切捨て値設定手段２２４は、ｆ＿ｘ（ｉ＿ｎｙ）の小数点以下を切り捨てた値ｆ＿ｘｏｍ０（ｉ＿ｎｙ）を得る。
【００８７】
つぎに、ｆ＿ｘｏｍ０（ｉ＿ｎｙ）の値が、スペクトル画像の外、すなわち、ｆ＿ｘｏｍ０（ｉ＿ｎｙ）＜０もしくは、ｆ＿ｘｏｍ０（ｉ＿ｎｙ）＞Ｎ＿ｘ−１である場合を考える。
【００８８】
スペクトル画像上で、画像の一端から外に出た軌跡は、折り返しにより反対側の端から表れることから、ここでは、次式（１６）のモジュロ演算により、折り返し後のｆｘの値ｆ＿ｘｏｍ（ｉ＿ｎｙ）を得る。
【００８９】
【数１４】
【００９０】
同様に、次式（１７）によりｆ＿ｘｏｍ（ｉ＿ｎｙ）より１大きな画素番号ｆ＿ｘｏｍｐ１（ｉ＿ｎｙ）を得る。
【００９１】
【数１５】
【００９２】
図１３は、本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像上での積分処理の説明図である。この図１３には、黒丸で示した連続値ｆ＿ｘ（ｉ＿ｎｙ）に対して、ｆ＿ｘｏｍ（ｉ＿ｎｙ）に対応するセルをクロス斜線のハッチングで、ｆ＿ｘｏｍｐ１（ｉ＿ｎｙ）に対応するセルを縦線のハッチングでそれぞれ示している。
【００９３】
Ｘ差分値算出手段２２５は、次式（１８）により、ｆ＿ｘ（ｉ＿ｎｙ）とｆｘｏｍ０（ｉ＿ｎｙ）の差分値ｄｅｌｔａ＿fｘ（ｉ＿ｎｙ）を算出する。
【００９４】
【数１６】
【００９５】
加重正規化ベクトル生成手段２２６は、積分の際の各ｆ＿ｙごとの重みベクトルＷ（ｉ＿ｎｙ）を次式（１９）により設定する。
【００９６】
【数１７】
【００９７】
ここで、Ｗｉｎ＿ｄａｔａ（ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ））は、入力したスペクトル画像ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）から定まる重みである。一般に、ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）においては、直流から離れるに従って信号レベルが低くなることから、傾きの推定精度向上のために、直流から遠い高域側の信号を持ち上げることが有用である。
【００９８】
このことを踏まえ、例えば、Ｗｉｎ＿ｄａｔａ（ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ））として、各ｆ＿ｙにおけるｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）の振幅最大値を等しくするような重みや、各ｆ＿ｙにおけるｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）の総電力を等しくするような正規化系の重みが考えられる。
【００９９】
また、Ｗｉｎ（ｉ＿ｎｙ）は、Ｗｉｎ＿ｄａｔａ（ｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ））による正規化系の重みを補正するための重みであり、目的に応じて適当な重みを用いる。
【０１００】
例えば、高域側のレベルの持ち上げすぎを緩和するためには、高域側、すなわち、ｉ＿ｎｙの値でいうとｉ＿ｎｙ＝０またはｉ＿ｎｙ＝２Ｎ＿ｙ−１付近でレベルが下がる重み（例えば、ハニング重みなど）を用いる。
【０１０１】
隣接Ｘ値積分手段２２７は、次式（２０）により線積分を行い、積分結果ｓ＿ｉｎｔを積分結果記憶部２９４に格納する。
【０１０２】
【数１８】
【０１０３】
スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａは、以上の処理を傾きＡ＿ｃａｎｄ（ｉ＿ｎＡ）を変えて繰り返す。
【０１０４】
そしてピーク傾き検出手段２２８は、全ての積分経路に関する積分が終わった後に、積分値の最大値を探索し、その時の傾きをＡ＿ｅｓｔとして得る。そして、式（１３）のＡにＡ＿ｅｓｔを代入して得られる傾きａを入力画像ｉｍｇ（ｘ、ｙ）上の軌跡の傾きの推定結果ａ＿ｅｓｔとして出力する。スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ａにより推定された傾きの推定結果ａ＿ｅｓｔは、第１の傾き量に相当する。
【０１０５】
次に、図３におけるゼロ傾き切換手段２１２は、傾きａ＿ｅｓｔを調べ、この値がゼロであるか否かによって、後段の処理を切換える。まず、傾きがゼロでない場合には、この傾きａ＿ｅｓｔをスペクトル画像傾き出力手段２１６に送る。
【０１０６】
また、傾きがゼロの場合には、２次元フーリエ変換に基づく傾き推定が、傾きゼロ付近で精度が低く、ゼロと誤推定することが多いことを踏まえ、再度傾きを推定するために、既知傾き付加手段２１３の処理に進む。
【０１０７】
既知傾き付加手段２１３は、ヒストリ切出し手段２０３から入力されるｉｍｇ（ｙ、ｘ）に対して、軌跡の傾きが、精度の低いゼロ付近から外れるように、次式（２１）に示すように、既知の傾きａ＿０の補償を行う。
【０１０８】
【数１９】
【０１０９】
２Ｄ−ＦＴ手段２１４は、このｉｍｇ＿２（ｙ、ｘ）に対して２次元フーリエ変換を適用してｆｉｍｇ＿２（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）を得る。スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ｂは、ｆｉｍｇ＿２（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）に対して、前述の原点を通る直線の検出を行い、ａ＿ｅｓｔ２を得る。スペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ｂにより推定された傾きの推定結果ａ＿ｅｓｔ２は、第２の傾き量に相当する。
【０１１０】
既知傾き除去手段２１５は、前段のスペクトル画像傾き推定メイン手段２１１ｂで得られた傾きａ＿ｅｓｔ２から、既知傾き付加手段２１３で付加された既知の傾きａ＿０を差し引き、得られたａ＿ｅｓｔをスペクトル画像傾き出力手段２１６に出力する。この差分として得られたａ＿ｅｓｔは、第３の傾き量に相当する。
【０１１１】
スペクトル画像傾き出力手段２１６は、ゼロ傾き切換手段２１２から得られた第１の傾き量であるａ＿ｅｓｔ、または、既知傾き除去手段２１５から得られた第３の傾き量であるａ＿ｅｓｔを出力する。そして、スペクトル画像傾き推定手段２０５の出力である傾きａ＿ｅｓｔをスペクトル画像傾き記憶部２９３に蓄積する。
【０１１２】
図２の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、ヒストリ切出し手段２０３でヒストリを切出してからスペクトル画像傾き記憶部２９３に傾きを蓄積するまでの処理を、切出し位置の中心を与えるｘ＿ｃを変えながら繰り返す。ここでは、ｘ＿ｃをヒットの中心の意味でｈ＿ｃと表し、蓄積された傾きをｈ＿ｃに対する傾きとしてａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）と表す。
【０１１３】
入力されたヒストリがドップラヒストリの場合、ａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）は、１ヒットあたりのドップラ周波数セルの変化率である。そこで、ドップラ変化率算出手段２０６は、まず、ａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）を１［ｓ］当りのドップラ周波数[Ｈｚ]の変化率α＿ｅｓｔ［Ｈｚ／ｓ］に次式（２２）で換算する。
【０１１４】
【数２０】
【０１１５】
ここで、ＰＲＩは、パルス繰り返し周期である。次に、各中心ヒットｈ＿ｃにおける時刻ｔ（ｈ＿ｃ）を次式（２３）で与える。
【０１１６】
【数２１】
【０１１７】
ここで、図１４は、本発明の実施の形態１におけるドップラの変化率を推定する処理の説明図である。図１４に示すように、各時間ｔ（ｈ＿ｃ）、α＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）の組にＰ次の最小二乗法を適用して、ドップラ周波数の変化率α＿ｆｉｔ（ｔ）を次式（２４）のように時刻ｔに対するＰ次の多項式で表す。
【０１１８】
【数２２】
【０１１９】
レンジ変化算出手段２０７は、まず、各時刻ｔにおけるドップラ周波数変化ｆ＿ｆｉｔ（ｔ）を次式（２５）で得る。
【０１２０】
【数２３】
【０１２１】
次に、各時刻ｔにおけるこのドップラ周波数変化ｆ＿ｆｉｔ（ｔ）と、これに対応する距離変化ｒ＿ｆｉｔ（ｔ）の関係が式（２６）で与えられることを踏まえ、ｒ＿ｆｉｔ（ｔ）を式（２７）のように得る。
【０１２２】
【数２４】
【０１２３】
ｒ＿ｆｉｔ（ｔ）に対応する位相φ＿２ＤＦＴ（ｔ）は、次式（２８）のように与えられる。
【０１２４】
【数２５】
【０１２５】
また、レンジのサンプリング周期Δ＿rを基準としたレンジ変化である規格化レンジ変化ｍ＿ｆｉｔ（ｔ）は、次式（２９）で与えられる。
【０１２６】
【数２６】
【０１２７】
補償量算出手段２０８は、上記φ＿ｆｉｔ（ｔ）とｍ＿ｆｉｔ（ｔ）に基づいて各ヒット時刻ｔ（ｈ＿ｃ）における位相φ＿２ＤＦＴ（ｈ＿ｃ）と規格化レンジ変化ｍ＿２ＤＦＴ（ｈ＿ｃ）を算出した上でこれを出力する。
【０１２８】
２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の後段の運動補償器２１は、補償量算出手段２０８より出力されたφ＿２ＤＦＴ（ｈ＿ｃ）とｍ＿２ＤＦＴ（ｈ＿ｃ）を式（４）のφ＿ｒａｗ（ｈ）とｍ＿ｒａｗ（ｈ）に代入し、さらに、Ｓ＿０（ｍ、ｈ）に、粗補償回路１０より得られるレンジヒストリｓ＿１（ｍ、ｈ）を代入して粗補償後のレンジヒストリに残存する不要な運動を補償する。
【０１２９】
２Ｄ−ＦＴ補償回路２０による補償結果をｓ＿２（ｍ、ｈ）と表す。ｓ＿２（ｍ、ｈ）においては、以上のように２Ｄ−ＦＴに基づく補償を行ったので、不要なレンジとドップラ周波数の変化が低減されている。
【０１３０】
よって、ｓ＿２（ｍ、ｈ）に後述のクロスレンジ圧縮を適用するのみでも、ＩＳＡＲ画像が結像する可能性があるが、ここでは、ｓ＿２（ｍ、ｈ）に不要な運動成分が残存していることを考慮し、精細補償回路３０を用いて、残存する不要な運動成分をさらに補償する。
【０１３１】
精細補償回路３０内では、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０の出力であるレンジヒストリｓ＿２（ｍ、ｈ）から、補償量を推定する際のデータ列ｄ＿２（ｈ）を、式（８）のｓ＿１（ｍ、ｈ）にｓ＿２（ｍ、ｈ）を代入することで得る。
【０１３２】
ただし、前段の２Ｄ−ＦＴ補償回路２０の処理で補償誤差が低減されたのを踏まえ、切出し範囲を設定するｍ＿ｓｔｔとｍ＿ｅｎｄの間隔を、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００における間隔より狭く設定する。
【０１３３】
この間隔を狭くすることにより、異なるレンジに存在する反射点と干渉して補償量の補償精度が劣化する問題を低減できる。さらに、精細補償量推定器３００は、ｄ＿２（ｈ）に、次式（３０）のＦＦＴ処理を適用する。
【０１３４】
【数２７】
【０１３５】
次に、ＦＦＴ後の信号Ｄ＿２（ｋ）の絶対値を最大とするｋ＝ｋ＿ｍａｘを、次式（３１）のように探索する。
【０１３６】
【数２８】
【０１３７】
次に、次式（３２）に従って、Ｄ＿２（ｋ）を、−ｋ＿ｍａｘだけサーキュラシフトする。
【０１３８】
【数２９】
【０１３９】
ここで、ｓｈｉｆｔ（Ａ（ｘ）、ｘｓｈｉｆｔ）は、配列Ａ（ｘ）をｘｓｈｉｆｔだけサーキュラシフトさせるオペレータである。この処理により、Ｄ＿２（ｋ）、すなわち、ｄ＿２（ｈ）に含まれる信号のうち、電力最大の信号成分がＤＣ成分となる。
【０１４０】
次に、Ｄ＿３（ｋ）に対して、次式（３３）のように、ＤＣ成分付近の成分のみを抽出し、他の周波数成分を抑圧するためのフィルタ処理を行う。
【０１４１】
【数３０】
【０１４２】
ここで、Ｗｉｎ（ｋ）は、ＤＣ付近の信号成分のみを抽出し、他の周波数成分を抑圧するための適当な重み係数である。例えば、この重みを通過帯域幅２Ｗ＿ｋ＋１ドップラセルの矩形フィルタとして構成する場合には、Ｗｉｎ（ｋ）は、次式（３４）で与えられる。
【０１４３】
【数３１】
【０１４４】
以上の処理により、ＤＣ成分付近の信号のみを抽出できる。すなわち、次に実施する補償量の推定において、抽出信号ｄ＿２（ｈ）に含まれる、ドップラ周波数が異なる複数の反射点の信号間の干渉の影響を低減できる。
【０１４５】
なお、干渉の影響を低減させるためには、上記フィルタの通過帯域幅を狭める必要があるが、注目する反射点の信号について、不要な運動に基づいて発生するドップラの広がり成分を通過させるためには、フィルタの帯域幅を広げる必要がある。
【０１４６】
ここで、不要な運動に基づいて発生するドップラの広がりは、一般に、不要な運動成分が大きくなるに従って広くなることから、不要な運動成分の影響が小さいほど、フィルタの通過帯域幅を絞って干渉の影響を低減しやすくなる。
【０１４７】
ｓ＿２（ｍ、ｈ）については、前段の２Ｄ−ＦＴ補償回路２０で不要な運動成分が大幅に低減されていると期待されることから、通過帯域幅を狭くして、より干渉の影響を低減できると期待される。
【０１４８】
次に、精細補償量推定器３００は、Ｄ＿４（ｋ）を次式（３５）で逆ＦＦＴしてｄ＿４（ｈ）を得る。
【０１４９】
【数３２】
【０１５０】
そして、ｄ＿４（ｈ）の位相に対して、従来方法と同様に２πごとの位相の折り返しの除去（アンラップ）処理、および、アンラップ後の位相に対する適当な次数の最小二乗法を適用して、不要な運動成分に基づく位相変化を得る。
【０１５１】
さらに、この位相変化を式（２８）の関係に基づいて距離変化に換算する。さらに、得られた距離変化を規格化レンジ変化に換算した上で、この値と前記の最小二乗法適用後の位相変化を出力する。
【０１５２】
精細補償量推定器３００の後段の運動補償器３１は、得られた規格化レンジ変化と位相変化に基づいてｓ＿２（ｍ、ｈ）の運動補償を行い運動補償後のレンジヒストリｓ＿３（ｍ、ｈ）を得る。
【０１５３】
クロスレンジ圧縮器４０は、得られたレンジヒストリｓ＿３（ｍ、ｈ）に対して、次式（３６）のヒット方向のフーリエ変換を適用し、最終的にＩＳＡＲ画像ｉｍｇ（ｍ、ｋ）を得る。
【０１５４】
【数３３】
【０１５５】
以上のように、本実施の形態１によれば、ドップラヒストリを区分領域に分割して、各区分領域ごとに、２次元フーリエ変換を適用して各反射点のドップラ変化率を推定している。区分領域の幅を狭く設定することで、ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡を直線とみなすことができる。さらに、各反射点は同じ目標上に存在することから、ドップラの変化率もほぼ等しくなると期待される。
【０１５６】
さらに、一般に２次元フーリエ変換によって、画像上の同じ傾きの直線は、原点を通る互いに同じ傾きの直線に変換されることから、例えドップラヒストリ上に複数の反射点の信号が存在する場合においても、上記ドップラヒストリの区分領域のスペクトルにおける原点を通る直線の探索を行うことで、信号間の干渉の影響を低減して補償量を推定することができる。
【０１５７】
さらに、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０において、２次元フーリエ変換に基づく運動補償を行うことで、精細補償回路でレンジとドップラの幅を絞りながら補償量の推定を行えるので、干渉の影響を低減して補償量を高精度に推定できる。
【０１５８】
さらに、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０においては、各区分的なドップラヒストリ上の各反射点のドップラ周波数の変化率に高次の最小二乗法を適用して、ドップラ周波数の変化を推定するため、干渉の影響を低減しながら、補償量を高次成分まで推定できる。
【０１５９】
さらに、ドップラヒストリ生成の際にゼロ詰め補間を行ってドップラセルの幅を小さくしているので、補償量を高精度に推定できる利点がある。
【０１６０】
さらに、ドップラヒストリ生成のためのデータ列を隣接する複数のレンジの信号を総和して抽出するので、注目する反射点がレンジを移動しても、その反射点の信号を用いることができるようになり、補償量を高精度に推定できる利点がある。
【０１６１】
さらに、各区分的なドップラヒストリ上の各反射点のドップラ周波数の変化率を、２次元フーリエ変換を用いて得られるスペクトル画像上での原点を通る直線の検出問題に簡単化して、これを、原点を通り傾きの異なる複数種類の積分経路に沿ったスペクトル画像の積分と、その積分結果のピーク検出により行うため、複数の反射点の干渉の影響を低減して、高精度に補償量を推定できる利点がある。
【０１６２】
さらに、積分経路に沿った積分を行う際に、高周波成分を持ち上げたり、持ち上げすぎを抑制するような重みを加えるため、変化率の推定精度が向上する利点がある。さらに、積分経路に沿った積分を行う際に、積分経路付近のセルの振幅の線形補間に基づいて積分を行うため、変化率の推定精度が向上する利点がある。
【０１６３】
さらに、区分的なドップラヒストリに変化率を推定した後に、変化率がゼロであるかどうかを判定し、変化率がゼロでないと判定された場合には、そのまま出力し、仮に変化率がゼロと判定された場合には、区分的なドップラヒストリに既知のドップラの変化率が加わるような補償をした上で、再度スペクトル画像を生成して変化率を推定し、先程加えた既知の変化率を差し引いた結果を最終的な変化率の推定結果として出力するので、変化率がゼロ近傍で、値が引きずられてゼロと誤りやすい場合にも、変化率を正しく推定できる。
【０１６４】
実施の形態２．
本実施の形態２では、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の別の構成例について説明する。図１５は、本発明の実施の形態２における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。実施の形態１における図２の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００と比較すると、図１５の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、時系列データ補償手段２３１、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２、および修正補償量記憶部２９５をさらに備えている点を特徴としている。
【０１６５】
以下、図１と図１５を用いて、本実施の形態２の具体的な処理について説明する。送信機１で高周波パルスを発生して、粗補償回路１０で粗い補償を行うまでの処理、および、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００で得られた補償量に基づいて運動補償を行った後に、クロスレンジ圧縮器４０でクロスレンジ圧縮を行うまでの処理については、実施の形態１と同様である。
【０１６６】
図１５の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、時系列データ抽出手段２０１で抽出された時系列データｄ（ｈ）に対して推定された補償量を用いて、補償する処理を繰り返して逐次的に補償量を得ることを行う。そこで、補償量算出手段２０８は、算出した補償量を逐次、修正補償量記憶部２９５に記憶させる。
【０１６７】
時系列データ補償手段２３１は、時系列データ抽出手段２０１で得られた時系列データｄ（ｈ）に対して、修正補償量記憶部２９５に蓄積された位相変化φ＿ｃｏｍｐ（ｈ）を用いて、次式（３７）の補償を行う。
【０１６８】
【数３４】
【０１６９】
ただし、初期状態では、φ＿ｃｏｍｐ（ｈ）＝０（ｈ＝０、１、２、…、Ｈ−１）とする。また、修正補償量記憶部２９５には、規格化レンジ変化の初期値もｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）＝０（ｈ＝０、１、…、Ｈ−１）として蓄積されている。
【０１７０】
次に、ドップラヒストリ生成手段２０２は、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１に蓄積されたＳＴＦＴ点数Ｄ＿ｃｕｔに基づいて、実施の形態１と同様にして、ドップラヒストリを生成する。ただし、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１に蓄積されたＳＴＦＴのための点数Ｄ＿ｃｕｔの値は、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２によって変更される。このＳＴＦＴ点数変更手段２３２の動作については後述する。
【０１７１】
ヒストリ切出し手段２０３以降、補償量算出手段２０８までの処理は、実施の形態１と同一であり、説明を省略する。
【０１７２】
補償量算出手段２０８で算出された位相変化と規格化レンジ変化をそれぞれ、φ＿ｃｏｍｐ０（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ０（ｈ）とすると、補償量算出手段２０８は、修正補償量記憶部２９５にすでに蓄積されているφ＿ｃｏｍｐ（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）に、前述のφ＿ｃｏｍｐ０（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ０（ｈ）を次式（３８）、（３９）のように加算した結果を、新たな更新データであるφ＿ｃｏｍｐ（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）として修正補償量記憶部２９５に記憶させる。
【０１７３】
【数３５】
【０１７４】
こうして得られた新たな補償量で、時系列データ抽出手段２０１の出力である時系列データｄ（ｈ）の補償を行い、これ以降、補償量算出手段２０８までの一連の処理をある所定の回数、もしくは、蓄積される補償量の変化が十分小さくなるまで繰り返す。そして、補償量算出手段２０８は、最終的に更新されたφ＿ｃｏｍｐ（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）を出力する。
【０１７５】
次に、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２の動作について説明する。ＳＴＦＴを行う際、切出し点数Ｄ＿ｃｕｔが大きいほど、ドップラヒストリの分解能は高くなる。しかし、Ｄ＿ｃｕｔが大きいほどドップラヒストリ生成時の時間分解能が劣化するため、反射点のドップラ周波数が大きく変動する場合には、ドップラヒストリ上の各反射点のドップラ周波数幅が広がる。これを言い換えると、ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡が太くなってしまう。
【０１７６】
ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡が太くなった場合には、ドップラ変化率の推定精度も劣化することを踏まえ、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２は、最初は、Ｄ＿ｃｕｔを小さな値に設定する。
【０１７７】
そして、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２は、ドップラ分解能の向上を図るために、修正補償量記憶部２９５に蓄積されたφ＿ｃｏｍｐ（ｈ）とｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）でｄ（ｈ）の補償を行うごとにＤ＿ｃｕｔを大きくしていく。補償を行っていることによりドップラ周波数の変化幅も狭くなることから、Ｄ＿ｃｕｔを大きくしてもドップラヒストリ上の軌跡の幅は、広くならないと期待される。
【０１７８】
実施の形態２によれば、ドップラの変化幅が大きい目標についても、ＳＴＦＴ点数を徐々に大きくして補償量の算出を繰り返すことにより、高いドップラ分解能で安定して運動の補償を行うことができる。
【０１７９】
実施の形態３．
本実施の形態３では、実施の形態２で説明した補償量の繰り返し算出を実現するための２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の別の構成例について説明する。図１６は、本発明の実施の形態３における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。
【０１８０】
実施の形態２における図１５の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００と比較すると、図１６の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、ＳＴＦＴ点数変更手段２３２の代わりにドップラヒストリ切出し点数変更手段２４１を備えている点が異なる。実施の形態２では、繰り返し算出される補償量に伴って、ＳＴＦＴ点数を徐々に大きくしていったが、本実施の形態３では、繰り返し算出される補償量に伴って、ヒストリ切出し点数を変更していくことを特徴としている。
【０１８１】
以下、図１と図１６を用いて、本実施の形態３の具体的な処理について説明する。実施の形態２と同様に、初期状態では、修正補償量記憶部２９５には、位相変化φ＿ｃｏｍｐ（ｈ）＝０（ｈ＝０、１、２、…、Ｈ−１）、規格化レンジ変化ｎ＿ｃｏｍｐ（ｈ）＝０（ｈ＝０、１、…、Ｈ−１）が蓄積されている。
【０１８２】
各ループで、修正補償量記憶部２９５に蓄積された補償量を用いて、時系列データの補償を行い、補償後のデータにドップラヒストリ生成手段２０２、ヒストリ切出し手段２０３、２Ｄ−ＦＴ手段２０４、スペクトル画像傾き推定手段２０５、ドップラ変化率算出手段２０６、レンジ変化算出手段２０７を適用し、規格化レンジと位相の補償量を推定する。
【０１８３】
そして、推定された補償量を修正補償量記憶部２９５に蓄積された各補償量に加算し、ある一定のループ数に達するか、または、各補償量のループ間の変化がある一定値以下になった場合にループを打ち切る。そして、補償量算出手段２０８は、最終的に更新された各補償量を出力することとなり、これら一連の処理は、実施の形態２とほぼ同一である。
【０１８４】
ただし、各ループにおいて、実施の形態２では、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１に蓄積されたＤ＿ｃｕｔを変化させたが、上述したように、本実施の形態３では、ヒストリ切出し点数記憶部２９２に蓄積されたヒストリの切出し点数Ｄ２＿ｃｕｔを変化させる。
【０１８５】
Ｄ２＿ｃｕｔが大きくなるにつれ、変化率の推定分解能は向上するが、時間分解能が劣化し、変化率が大きく変化する場合には、切出したヒストリ上のドップラ変化率の値が変化してしまうため、推定精度は劣化する。
【０１８６】
これらの性質を踏まえつつ、ヒストリの切出し幅を調整することで（例えば、「ドップラ変化率」の変化が小さくなるに従いドップラヒストリの切出し幅Ｄ２＿ｃｕｔを大きくしてドップラ変化率の推定分解能を向上させる等）、ドップラ変化率の推定精度を向上させることができる。よって、最終的に補償量の推定精度も向上すると推定される。
【０１８７】
上述の説明では、ＳＴＦＴ点数記憶部２９１に蓄積されたＤ＿ｃｕｔを一定にさせる形で処理を説明したが、実施の形態２の処理のように、各ループごとにＳＴＦＴ点数記憶部２９１に蓄積されたＤ＿ｃｕｔとヒストリ切出し点数記憶部２９２に蓄積されたＤ２＿ｃｕｔの両者を同時に変更させても構わない。
【０１８８】
図１７は、本発明の実施の形態３における別の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。図１７においては、各ループでドップラヒストリ切出し点数変更手段２４１およびＳＴＦＴ点数変更手段２３２を用いてＤ＿ｃｕｔとＤ２＿ｃｕｔを同時に変化させることを特徴としており、図１５と図１６の構成を兼ね備えたものに相当する。この両者のパラメータを同時に適切に調整することにより、補償量の推定精度は、さらに向上すると期待される。
【０１８９】
実施の形態３によれば、ヒストリの切出し幅を調整して補償量の算出を繰り返すことにより、ドップラ変化率の推定精度を向上させることができ、最終的に補償量の推定精度も向上させることができる。さらに、実施の形態２で説明したようにＳＴＦＴ点数も同時に適切に調整して補償量の算出を繰り返すことにより、補償量の推定精度をさらに向上させることができ、ドップラの変化幅が大きい目標についても、高いドップラ分解能で安定して運動の補償を行うことができる。
【０１９０】
実施の形態４．
本実施の形態４では、さらに、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の別の構成例について説明する。図１８は、本発明の実施の形態４における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。実施の形態１における図２の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００と比較すると、図１８の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、ドップラヒストリ生成手段２０２およびＳＴＦＴ点数記憶部２９１の代わりに、幅安定型ドップラヒストリ生成手段２５１および基準ドップラヒストリ幅記憶部２９６を備えている点を特徴としている。
【０１９１】
以下、図１と図１８を用いて、本実施の形態４の具体的な処理について説明する。実施の形態２において説明したように、ドップラヒストリ生成のためのＳＴＦＴ点数を大きくすると、時間分解能が劣化して、ドップラヒストリ上の軌跡の幅が太くなる。また、逆に、ＳＴＦＴ点数を小さくしすぎるとドップラ分解能が劣化して、同じくドップラヒストリ上の軌跡の幅が太くなる。すなわち、ＳＴＦＴ点数には、軌跡の幅を最小にするための最適値がある。
【０１９２】
本実施の形態４では、時系列データｄ（ｈ）からドップラヒストリを生成する際に、各中心ヒットｈ＿ｃにおけるドップラプロフィール上の反射点のドップラ周波数幅が、全ての中心ヒットで最小値または最小値にほぼ等しくなるように、ＳＴＦＴ点数を制御する。
【０１９３】
そのために、幅安定型ドップラヒストリ生成手段２５１は、基準ドップラヒストリ幅記憶部２９６に蓄積された基準ドップラ周波数幅Ｗ＿ｓｔを読み出し、各ｈ＿ｃにおいて、反射点のドップラ周波数幅が上記Ｗ＿ｓｔに最も近くなるか、または、ほぼ等しくなるように、ＳＴＦＴ切出し点数Ｄ＿ｃｕｔ（ｈ＿ｃ）を調節する。ここで、Ｗ＿ｓｔについては、予測される目標の運動緒元に基づいて適切に設定するか、または、単にゼロとする。
【０１９４】
実施の形態４によれば、各中心ヒットｈ＿ｃにおいて、目標のドップラ周波数の変化やドップラ分解能を踏まえた切出し点数Ｄ＿ｃｕｔ（ｈ＿ｃ）が設定され、結果として、補償量の推定精度を向上させることができる。
【０１９５】
実施の形態５．
本実施の形態５では、さらに、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の別の構成例について説明する。図１９は、本発明の実施の形態５における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００の内部構成図である。実施の形態１における図２の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００と比較すると、図１９の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００は、ヒストリ切出し手段２０３および２Ｄ−ＦＴ手段２０４の代わりに、ＦＦＴヒストリ算出手段２６１、ＦＦＴヒストリ切出し手段２６２、および１Ｄ−ＦＴ手段２６３を備えている点を特徴としている。
【０１９６】
以下、図１と図１９を用いて、本実施の形態５の具体的な処理について説明する。本実施の形態５は、実施の形態１〜４における２Ｄ−ＦＴ手段２０４の処理を効率化することを目的としている。ドップラヒストリ生成手段２０２でドップラヒストリを生成するまでの処理は、実施の形態１〜４と同様である。
【０１９７】
入力したヒストリを、以下では、一般的にｉｍｇ００（ｙ、ｘ０）と表す。ＦＦＴヒストリ算出手段２６１は、次式（４０）により、入力したヒストリ（ここではドップラヒストリ）の絶対値をレンジまたはドップラ方向にフーリエ変換して、ｆｉｍｇ００（ｆ＿ｙ、ｘ０）を得る。
【０１９８】
【数３６】
【０１９９】
次に、ＦＦＴヒストリ切出し手段２６２は、次式（４１）に示すように、中央ｘ値であるｘ＿ｃを変えながらｆｉｍｇ００（ｆ＿ｙ、ｘ０）からｘ方向の幅がＤ２＿ｃｕｔの区分ヒストリを切出し、これを、ｆｉｍｇ０（ｆ＿ｙ、ｘ、ｘ＿ｃ）としてヒストリ切出し点数記憶部２９２に格納する。
【０２００】
【数３７】
【０２０１】
次に、１Ｄ−ＦＴ手段２６３は、各ｘ＿ｃごとに得られた２次元画像をｘ方向に１次元フーリエ変換してそれぞれスペクトルを得る。ここで、ｆｉｍｇ０（ｆ＿ｙ、ｘ、ｘ＿ｃ）において、ｘ＿ｃを与えた場合に定まるｆ＿ｙとｘに関する２次元配列を改めて一般的にｆｉｍｇ１（ｆ＿ｙ、ｘ）と呼ぶことにする。ここで、ｆｉｍｇ１（ｆ＿ｙ、ｘ）のｆ＿ｙ方向の画素数をＮ＿ｙとし、ｘ方向の画素数をＮ＿ｘとする。
【０２０２】
１Ｄ−ＦＴ手段２６３は、ｆｉｍｇ１（ｆ＿ｙ、ｘ）をｘ方向に１次元フーリエ変換し、この絶対値をとることで、最終的にｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）を得る。このｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）は、式（１２）のｆｉｍｇ（ｆ＿ｙ、ｆ＿ｘ）と等しい。
【０２０３】
ただし、式（１２）では、切出した区分的なヒストリに対して毎回２次元フーリエ変換を行っているため、同じｘ０のプロフィールを何回もｙ方向にフーリエ変換しており、計算の効率が悪かった。
【０２０４】
これに対して、本実施の形態５で述べた方法は、ＦＦＴヒストリ算出手段２６１を用いて先にｙ方向に１次元のフーリエ変換を行った後に、これを切出して、１Ｄ−ＦＴ手段２６３を用いてｘ方向のフーリエ変換を行うため、ｙ方向のフーリエ変換が重複する問題が発生しない。
【０２０５】
実施の形態５によれば、ＦＦＴヒストリ算出手段、ＦＴＴヒストリ切出し手段、および１Ｄ−ＦＴ手段を組み合わせることにより、２Ｄ−ＦＴ手段と同様の効果を得るとともに、フーリエ変換の重複を回避することができ、計算負荷の低減を図ることができる。
【０２０６】
実施の形態６．
実施の形態１〜５では、ドップラヒストリの振幅分布に区分的な２次元フーリエ変換処理を適用して補償量を推定した。本実施の形態６では、レンジヒストリの振幅分布に区分的な２次元フーリエ変換処理を適用して補償量を推定する場合について説明する。
【０２０７】
図２０は、本発明の実施の形態６における粗補償量推定器１００の内部構成図である。図２０の粗補償量推定器１００は、ヒストリ切出し手段１０３、２Ｄ−ＦＴ手段１０４、スペクトル画像傾き推定手段１０５、レンジヒストリ変化算出手段１７１、および補償量算出手段１０８を備えるとともに、記憶部としてヒストリ切出し点数記憶部１９２およびスペクトル画像傾き記憶部１９３を備えている。
【０２０８】
レンジヒストリ変化算出手段１７１以外の構成要素は、基本的には、２Ｄ−ＦＴ補償量推定器２００に備えられていたものと同等の機能を有する。以下、図１、図２０を用いて、本実施の形態６の具体的な処理について説明する。
【０２０９】
ヒストリ切出し手段１０３は、ヒストリ切出し点数記憶部１９２に蓄積された切出し点数Ｇに基づき、中心ヒットｈ＿ｃを変えながらレンジヒストリＳ＿０（ｍ、ｈ）から区分レンジヒストリｒｈｃ（ｍ、ｈ＿ｒｈｃ、ｈ＿ｃ）を次式（４２）のように切出す。
【０２１０】
【数３８】
【０２１１】
ただし、Ｓ＿０（ｍ、ｈ）については、ｈ＜０およびｈ＞Ｈ−１で０になるように拡張されているものとする。次に、２Ｄ−ＦＴ手段１０４は、各切出したレンジヒストリの絶対値を２次元フーリエ変換する。スペクトル画像傾き推定手段１０５は、実施の形態１〜５と同様に、入力された２次元画像（この場合はレンジヒストリ）上の軌跡の傾きを推定する。
【０２１２】
各中心ヒットｈ＿ｃごとに切出されたレンジヒストリに対して、同様の処理を繰り返し、それぞれで得られた傾きをスペクトル画像傾き記憶部１９３にａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）として蓄える。
【０２１３】
ａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）は、１ヒットあたりのレンジセルの変化率である。そこで、レンジヒストリ変化算出手段１７１は、まず、ａ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）を１［ｓ］当りのレンジ［ｍ］の変化率ｖ＿ｅｓｔ［ｍ／ｓ］に次式（４３）で換算する。
【０２１４】
【数３９】
【０２１５】
次に、各中心ヒットｈ＿ｃにおける時刻ｔ（ｈ＿ｃ）とｖ＿ｅｓｔ（ｈ＿ｃ）の組に、Ｐ次の最小二乗法を適用して、レンジの変化率ｖ＿ｆｉｔ（ｔ）を、次式（４４）のように時刻ｔの多項式で表す。
【０２１６】
【数４０】
【０２１７】
よって、不要な運動によって発生する目標のレンジの変化ｒ＿ｆｉｔ（ｔ）は、次式（４５）で与えられる。
【０２１８】
【数４１】
【０２１９】
補償量算出手段１０８は、このレンジ変化に基づいて補償量を推定する。その後、粗補償量推定器１００の後段の運動補償器１１でレンジヒストリＳ＿０（ｍ、ｈ）の補償を行う処理は、実施の形態１〜５のいずれかと同様である。
【０２２０】
実施の形態６によれば、レンジヒストリの振幅分布に区分的な２次元フーリエ変換処理を適用することにより、粗補償回路１０においても補償の精度を向上させることができる。
【０２２１】
なお、上述したように、本発明の画像レーダ装置は、区分領域ごとに分割されたヒストリに対してフーリエ変換を施すことにより、推定誤差を低減した補償量を推定できることを特徴とする。そして、このような補償量の推定を２Ｄ−ＦＴ補償回路２０に適用した場合を実施の形態１〜５で説明し、粗補償回路１０に適用した場合を実施の形態６で説明した。
【０２２２】
これらに基づいて、図１に示した粗補償回路１０、２Ｄ−ＦＴ補償回路２０、精細補償回路３０の３つの補償回路により推定誤差の低減を図るばかりでなく、任意の２つの補償回路の組合せによって、あるいは、粗補償回路１０または２Ｄ−ＦＴ補償回路２０単体としても、推定誤差の低減を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０２２３】
【図１】本発明の実施の形態１における画像レーダ装置の構成図である。
【図２】本発明の実施の形態１におけるレーダ装置の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図３】本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像傾き推定手段の内部構成図である。
【図４】本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像傾き推定メイン手段の内部構成図である。
【図５】本発明の実施の形態１におけるレーダ装置の観測のジオメトリである。
【図６】本発明の実施の形態１における目標のＩＳＡＲ画像の一例である。
【図７】本発明の実施の形態１におけるレンジヒストリの一例である。
【図８】本発明の実施の形態１におけるドップラヒストリの一例である。
【図９】本発明の実施の形態１におけるレンジヒストリから信号を切出す処理を説明する模式図である。
【図１０】本発明の実施の形態１におけるドップラヒストリから短時間ドップラヒストリを切出す処理を説明する模式図である。
【図１１】本発明の実施の形態１における複数の同じ傾きの直線を含む２次元画像の一例である。
【図１２】本発明の実施の形態１において、図１１の２次元画像を２次元フーリエ変換して得られるスペクトル画像の一例である。
【図１３】本発明の実施の形態１におけるスペクトル画像上での積分処理を説明する図である。
【図１４】本発明の実施の形態１におけるドップラの変化率を推定する処理を説明する図である。
【図１５】本発明の実施の形態２における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図１６】本発明の実施の形態３における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図１７】本発明の実施の形態３における別の２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図１８】本発明の実施の形態４における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図１９】本発明の実施の形態５における２Ｄ−ＦＴ補償量推定器の内部構成図である。
【図２０】本発明の実施の形態６における粗補償量推定器の内部構成図である。
【符号の説明】
【０２２４】
１ 送信機、２ 送受切換器、３ 送受信アンテナ、４ 受信機、５ パルス圧縮器、６ 目標、１０ 粗補償回路、１１ 運動補償器、２０ ２Ｄ−ＦＴ補償回路、２１ 運動補償器、３０ 精細補償回路、３１ 運動補償器、４０ クロスレンジ圧縮器、１００ 粗補償量推定器、１０３ ヒストリ切出し手段、１０４ ２Ｄ−ＦＴ手段、１０５ スペクトル画像傾き推定手段、１０８ 補償量算出手段、１７１ レンジヒストリ変化算出手段、１９２ ヒストリ切出し点数記憶部、１９３ スペクトル画像傾き記憶部、２００ ２Ｄ−ＦＴ補償量推定器、２０１ 時系列データ抽出手段、２０２ ドップラヒストリ生成手段、２０３ ヒストリ切出し手段、２０４ ２Ｄ−ＦＴ手段、２０５ スペクトル画像傾き推定手段、２０６ ドップラ変化率算出手段、２０７ レンジ変化算出手段、２０８ 補償量算出手段、２１１、２１１ａ、２１１ｂ スペクトル画像傾き推定メイン手段、２１２ ゼロ傾き切換手段、２１３ 既知傾き付加手段、２１４ ２Ｄ−ＦＴ手段、２１５ 既知傾き除去手段、２１６ スペクトル画像傾き出力手段、２２１ Ｙ値設定手段、２２２ 傾き候補設定手段、２２３ Ｘ連続値算出手段、２２４ Ｘ切捨て値設定手段、２２５ Ｘ差分値算出手段、２２６ 加重正規化ベクトル生成手段、２２７ 隣接Ｘ値積分手段、２２８ ピーク傾き検出手段、２３１ 時系列データ補償手段、２３２ ＳＴＦＴ点数変更手段、２４１ ドップラヒストリ切出し点数変更手段、２５１ 幅安定型ドップラヒストリ生成手段、２６１ ＦＦＴヒストリ算出手段、２６２ ＦＦＴヒストリ切出し手段、２６３ １Ｄ−ＦＴ手段、２９１ ＳＴＦＴ点数記憶部、２９２ ヒストリ切出し点数記憶部、２９３ スペクトル画像傾き記憶部、２９４ 積分結果記憶部、２９５ 修正補償量記憶部、２９６ 基準ドップラヒストリ幅記憶部、３００ 精細補償量推定器。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動する目標に対して電波を送信し、前記目標からの反射波を受信して、レンジプロフィールの時間履歴であるレンジヒストリを生成し、前記レンジヒストリのクロスレンジ圧縮により前記目標の画像を得る画像レーダ装置において、
前記レンジヒストリから時系列データを抽出する時系列データ抽出手段と、
抽出された前記時系列データに短時間フーリエ変換を適用してドップラプロフィールの時間履歴であるドップラヒストリを生成するドップラヒストリ生成手段と、
生成された前記ドップラヒストリから区分時間領域のドップラヒストリである短時間ドップラヒストリを切り出すヒストリ切出し手段と、
切り出された前記短時間ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡のドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率推定手段と、
複数の短時間ドップラヒストリに対して推定された前記ドップラ周波数の変化率に基づいて全時間におけるドップラ周波数の変化を推定し、推定結果に基づいて目標とレーダとの間のレンジの変化を推定するレンジ変化算出手段と、
推定された前記レンジの変化に基づいて、前記レンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量および位相補償量を算出する補償量算出手段と、
算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて前記レンジヒストリの不要なレンジおよび位相の変化を補償する運動補償器と
を有する２次元フーリエ変換補償回路を備えることを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像レーダ装置において、
前記ドップラ変化率推定手段は、
切り出された前記短時間ドップラヒストリの振幅分布に２次元フーリエ変換を適用してスペクトル画像を生成する２次元フーリエ変換手段と、
生成された前記スペクトル画像に基づいて複素画像上の軌跡の傾きを推定するスペクトル画像傾き推定手段と、
推定された前記傾きに基づいてドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率算出手段と
を備えることを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像レーダ装置において、
前記スペクトル画像傾き推定手段は、
生成された前記スペクトル画像上の原点を通る直線の傾きを第１の傾き量として推定する第１のスペクトル画像傾き推定メイン手段と、
前記第１の傾き量がゼロであるか否かを判定し、前記第１の傾き量がゼロの場合とゼロでない場合で処理を切換えるゼロ傾き切換手段と、
前記ゼロ傾き切換手段で前記第１の傾き量がゼロであると判定された場合に、前記ヒストリ切出し手段で切り出された前記短時間ドップラヒストリに対して、既知の傾き量の補償を行う既知傾き付加手段と、
前記既知の傾き量による補償後の短時間ドップラヒストリの振幅分布に２次元フーリエ変換を適用してスペクトル画像を生成する第２の２次元フーリエ変換手段と、
前記第２の２次元フーリエ変換手段で生成された前記スペクトル画像上の原点を通る直線の傾きを第２の傾き量として推定する第２のスペクトル画像傾き推定メイン手段と、
前記第２のスペクトル画像傾き推定メイン手段で推定された前記第２の傾き量から、前記既知傾き付加手段で付加された前記既知の傾き量を差し引いて第３の傾き量を推定する既知傾き除去手段と、
前記ゼロ傾き切換手段で前記第１の傾き量がゼロでないと判定された場合には、前記第１の傾き量を出力し、前記ゼロ傾き切換手段で前記第１の傾き量がゼロであると判定された場合には、前記第３の傾き量を出力するスペクトル画像傾き出力手段と
を備えることを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像レーダ装置において、
前記第１のスペクトル画像傾き推定メイン手段および前記第２のスペクトル画像傾き推定メイン手段は、
ＸＹの２次元平面からなるスペクトル画像に対して、積分経路のＹ値を設定するＹ値設定手段と、
前記積分経路の前記スペクトル画像上での傾きの候補を設定する傾き候補設定手段と、
前記Ｙ値設定手段で設定された前記Ｙ値と、前記傾き候補設定手段で設定された前記傾きに基づいて、Ｘの連続値を設定するＸ連続値算出手段と、
前記Ｘ連続値算出手段で設定されたＸの連続値の小数点以下を切り捨てて、切り捨てにより離散化されたＸ切捨て値を得るＸ切捨て値設定手段と、
前記Ｘの連続値と前記Ｘ切捨て値との差分値を算出するＸ差分値算出手段と、
算出された前記差分値に基づいて、前記Ｘ切捨て値で設定される前記２次元平面上のセルと、前記セルと隣接する、前記Ｘ切捨て値に１を加えた値で設定されるセルのそれぞれの振幅値を線形補間した上で、積分を行う隣接Ｘ値積分手段と
各Ｙ値において前記スペクトル画像を全Ｘ値における振幅の最大値で正規化した上で、さらに、各Ｙごとに重み付けを行うための重みベクトルを生成する加重正規化ベクトル生成手段と、
前記隣接Ｘ値積分手段による積分結果のピークを探索し、前記ピークが現れた積分経路の傾きに基づいて入力された前記短時間ドップラヒストリ上の軌跡の傾きを算出するピーク傾き検出手段と
を備えることを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項５】
請求項２ないし４のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記ドップラ変化率算出手段は、各区分領域の中心時刻と各区分領域におけるドップラ周波数の変化率の算出結果のペアに対して高次の最小二乗法等のフィッティング法を適用して各時刻におけるドップラ周波数の変化率を時刻に対する多項式として求め、
前記レンジ変化算出手段は、前記多項式を積分して得られるドップラ周波数の時間変化を用いてレンジの時間変化を算出する
ことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記時系列データ抽出手段は、反射点がレンジを越えて移動していることを想定してレンジの切出し範囲を設定し、切出し範囲を総和して時系列データを生成することを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記ドップラヒストリ生成手段は、時系列データから切出した区分データ列にゼロ詰めを行ってドップラヒストリをドップラ周波数方向に補間することを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量を記憶する修正補償量記憶部と、
前記修正補償量記憶部に記憶された前記位相補償量に基づいて前記時系列データ抽出手段で抽出された時系列データの位相を補償する時系列データ補償手段と、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて、前記ドップラヒストリ生成手段で実行する短時間フーリエ変換に用いる時系列データの点数を変更するＳＴＦＴ点数変更手段と
をさらに備え、
前記前記ドップラヒストリ生成手段は、前記時系列データ補償手段により補償された時系列データを、ＳＴＦＴ点数変更手段で変更された時系列データの点数を用いて短時間フーリエ変換を行うことにより新たなドップラヒストリを生成し、
前記補償量算出手段は、前記新たなドップラヒストリに対応して算出したレンジ補償量および位相補償量と、前記修正補償量記憶部に記憶されている前回のレンジ補償量および位相補償量とをそれぞれ加算することにより更新後のレンジ補償量および位相補償量を算出して前記修正補償量記憶部に記憶させ、前記更新後のレンジ補償量および位相補償量の変化量が所定値以内になるか、もしくは所定回数算出するまで補償量の算出処理を繰り返し行う
ことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項９】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量を記憶する修正補償量記憶部と、
前記修正補償量記憶部に記憶された前記位相補償量に基づいて前記時系列データ抽出手段で抽出された時系列データの位相を補償する時系列データ補償手段と、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて、前記ヒストリ切出し手段で前記短時間ドップラヒストリを切り出す切出し点数を変更するドップラヒストリ切出し点数変更手段と
をさらに備え、
前記前記ドップラヒストリ生成手段は、前記時系列データ補償手段により補償された時系列データに対して短時間フーリエ変換を行うことにより新たなドップラヒストリを生成し、
前記ヒストリ切出し手段は、前記ドップラヒストリ切出し点数変更手段で変更された切出し点数を用いて新たな短時間ドップラヒストリを切出し、
前記補償量算出手段は、前記新たな短時間ドップラヒストリに対応して算出したレンジ補償量および位相補償量と、前記修正補償量記憶部に記憶されている前回のレンジ補償量および位相補償量とをそれぞれ加算することにより更新後のレンジ補償量および位相補償量を算出して前記修正補償量記憶部に記憶させ、前記更新後のレンジ補償量および位相補償量の変化量が所定値以内になるか、もしくは所定回数算出するまで補償量の算出処理を繰り返し行う
ことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１０】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量を記憶する修正補償量記憶部と、
前記修正補償量記憶部に記憶された前記位相補償量に基づいて前記時系列データ抽出手段で抽出された時系列データの位相を補償する時系列データ補償手段と、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて、前記ドップラヒストリ生成手段で実行する短時間フーリエ変換に用いる時系列データの点数を変更するＳＴＦＴ点数変更手段と
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて、前記ヒストリ切出し手段で前記短時間ドップラヒストリを切り出す切出し点数を変更するドップラヒストリ切出し点数変更手段と
をさらに備え、
前記前記ドップラヒストリ生成手段は、前記時系列データ補償手段により補償された時系列データを、ＳＴＦＴ点数変更手段で変更された時系列データの点数を用いて短時間フーリエ変換を行うことにより新たなドップラヒストリを生成し、
前記ヒストリ切出し手段は、前記ドップラヒストリ切出し点数変更手段で変更された切出し点数を用いて新たな短時間ドップラヒストリを切出し、
前記補償量算出手段は、前記新たな短時間ドップラヒストリに対応して算出したレンジ補償量および位相補償量と、前記修正補償量記憶部に記憶されている前回のレンジ補償量および位相補償量とをそれぞれ加算することにより更新後のレンジ補償量および位相補償量を算出して前記修正補償量記憶部に記憶させ、前記更新後のレンジ補償量および位相補償量の変化量が所定値以内になるか、もしくは所定回数算出するまで補償量の算出処理を繰り返し行う
ことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の画像レーダ装置において、
前記ヒストリ切り出し手段は、
区分ヒストリ上の軌跡の傾きを推定するために、入力された前記ドップラヒストリの振幅分布に対して、１次元フーリエ変換を行ってＦＦＴヒストリを算出するＦＦＴヒストリ算出手段と、
短時間２次元フーリエ変換を行う際の切出し点数に基づいて前記ＦＦＴヒストリをヒット方向に切出すＦＦＴヒストリ切出し手段と
を有し、
前記ドップラ変換率推定手段は、
前記ＦＦＴヒストリ切出し手段で切出されたＦＦＴヒストリをヒット方向にフーリエ変換して、入力された前記ドップラヒストリのスペクトル画像を生成する１Ｄ−ＦＴ手段と、
生成された前記スペクトル画像に基づいて複素画像上の軌跡の傾きを推定するスペクトル画像傾き推定手段と、
推定された前記傾きに基づいてドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率算出手段と
を有する
ことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の画像レーダ装置において、
前記ドップラヒストリ生成手段は、ドップラヒストリ生成のための短時間フーリエ変換において、ゼロ詰め後のデータ点数を一定に保ちつつ、前記時系列データを短時間フーリエ変換したときの反射点が所定の基準ドップラヒストリ幅以内になるように前記時系列データの切出し点数を変更しながら前記ドップラヒストリを生成することを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１３】
請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
運動補償後のレンジヒストリから時系列信号を抽出し、前記時系列信号をフィルタリング処理し、フィルタリング処理後の時系列信号の位相変化に基づいて、前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を推定し、前記不要なレンジ変化に基づいてレンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量と位相補償量を算出する精細補償量推定器と、
前記精細補償量推定器の出力である前記レンジ補償量および前記位相補償量を用いて前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を補償する精細運動補償器と
を有する精細補償回路をさらに備え、
前記精細補償量推定器は、前記２次元フーリエ変換補償回路内の前記運動補償器により補償されたレンジヒストリを運動補償後のレンジヒストリとして取り込むことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１４】
移動する目標に対して電波を送信し、前記目標からの反射波を受信して、レンジプロフィールの時間履歴であるレンジヒストリを生成し、前記レンジヒストリのクロスレンジ圧縮により前記目標の画像を得る画像レーダ装置において、
レンジヒストリから各区分時間領域のレンジヒストリである短時間レンジヒストリを切出すヒストリ切出し手段と、
前記ヒストリ切出し手段で切り出された前記短時間レンジヒストリ上の各反射点の軌跡のレンジ変化率を推定するレンジ変化率推定手段と、
前記レンジ変化率を統合して全時間におけるレンジの変化を推定するレンジヒストリ変化算出手段と、
前記レンジヒストリ変化算出手段で推定された前記レンジの変化に基づいてレンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量および位相補償量を算出する補償量算出手段と、
算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいてレンジヒストリの不要なレンジおよび位相の変化を補償する粗運動補償器と
を有する粗補償回路を備えることを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の画像レーダ装置において、
レンジヒストリから時系列データを抽出する時系列データ抽出手段と、
抽出された前記時系列データに短時間フーリエ変換を適用してドップラプロフィールの時間履歴であるドップラヒストリを生成するドップラヒストリ生成手段と、
生成された前記ドップラヒストリから区分時間領域のドップラヒストリである短時間ドップラヒストリを切り出すヒストリ切出し手段と、
切り出された前記短時間ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡のドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率推定手段と、
複数の短時間ドップラヒストリに対して推定された前記ドップラ周波数の変化率に基づいて全時間におけるドップラ周波数の変化を推定し、推定結果に基づいて目標とレーダとの間のレンジの変化を推定するレンジ変化算出手段と、
推定された前記レンジの変化に基づいて、前記レンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量および位相補償量を算出する補償量算出手段と、
算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて前記レンジヒストリの不要なレンジおよび位相の変化を補償する運動補償器と
を有する２次元フーリエ変換補償回路をさらに備え
前記時系列データ抽出手段は、前記粗補償回路内の前記粗運動補償器により補償されたレンジヒストリから時系列データを抽出することを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の画像レーダ装置において、
運動補償後のレンジヒストリから時系列信号を抽出し、前記時系列信号をフィルタリング処理し、フィルタリング処理後の時系列信号の位相変化に基づいて、前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を推定し、前記不要なレンジ変化に基づいてレンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量と位相補償量を算出する精細補償量推定器と、
前記精細補償量推定器の出力である前記レンジ補償量および前記位相補償量を用いて前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を補償する精細運動補償器と
を有する精細補償回路をさらに備え、
前記精細補償量推定器は、前記２次元フーリエ変換補償回路内の前記運動補償器により補償されたレンジヒストリを運動補償後のレンジヒストリとして取り込むことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１７】
請求項１４に記載の画像レーダ装置において、
運動補償後のレンジヒストリから時系列信号を抽出し、前記時系列信号をフィルタリング処理し、フィルタリング処理後の時系列信号の位相変化に基づいて、前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を推定し、前記不要なレンジ変化に基づいてレンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量と位相補償量を算出する精細補償量推定器と、
前記精細補償量推定器の出力である前記レンジ補償量および前記位相補償量を用いて前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を補償する精細運動補償器と
を有する精細補償回路をさらに備え、
前記精細補償量推定器は、前記粗補償回路内の前記粗運動補償器により補償されたレンジヒストリを運動補償後のレンジヒストリとして取り込むことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１】
移動する目標に対して電波を送信し、前記目標からの反射波を受信して、レンジプロフィールの時間履歴であるレンジヒストリを生成し、前記レンジヒストリのクロスレンジ圧縮により前記目標の画像を得る画像レーダ装置において、
前記レンジヒストリから時系列データを抽出する時系列データ抽出手段と、
抽出された前記時系列データに短時間フーリエ変換を適用してドップラプロフィールの時間履歴であるドップラヒストリを生成するドップラヒストリ生成手段と、
生成された前記ドップラヒストリから区分時間領域のドップラヒストリである短時間ドップラヒストリを切り出すヒストリ切出し手段と、
切り出された前記短時間ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡のドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率推定手段と、
複数の短時間ドップラヒストリに対して推定された前記ドップラ周波数の変化率に基づいて全時間におけるドップラ周波数の変化を推定し、推定結果に基づいて目標とレーダとの間のレンジの変化を推定するレンジ変化算出手段と、
推定された前記レンジの変化に基づいて、前記レンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量および位相補償量を算出する補償量算出手段と、
算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて前記レンジヒストリの不要なレンジおよび位相の変化を補償する運動補償器と
を有する２次元フーリエ変換補償回路を備えることを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像レーダ装置において、
前記ドップラ変化率推定手段は、
切り出された前記短時間ドップラヒストリの振幅分布に２次元フーリエ変換を適用してスペクトル画像を生成する２次元フーリエ変換手段と、
生成された前記スペクトル画像に基づいて複素画像上の軌跡の傾きを推定するスペクトル画像傾き推定手段と、
推定された前記傾きに基づいてドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率算出手段と
を備えることを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像レーダ装置において、
前記スペクトル画像傾き推定手段は、
生成された前記スペクトル画像上の原点を通る直線の傾きを第１の傾き量として推定する第１のスペクトル画像傾き推定メイン手段と、
前記第１の傾き量がゼロであるか否かを判定し、前記第１の傾き量がゼロの場合とゼロでない場合で処理を切換えるゼロ傾き切換手段と、
前記ゼロ傾き切換手段で前記第１の傾き量がゼロであると判定された場合に、前記ヒストリ切出し手段で切り出された前記短時間ドップラヒストリに対して、既知の傾き量の補償を行う既知傾き付加手段と、
前記既知の傾き量による補償後の短時間ドップラヒストリの振幅分布に２次元フーリエ変換を適用してスペクトル画像を生成する第２の２次元フーリエ変換手段と、
前記第２の２次元フーリエ変換手段で生成された前記スペクトル画像上の原点を通る直線の傾きを第２の傾き量として推定する第２のスペクトル画像傾き推定メイン手段と、
前記第２のスペクトル画像傾き推定メイン手段で推定された前記第２の傾き量から、前記既知傾き付加手段で付加された前記既知の傾き量を差し引いて第３の傾き量を推定する既知傾き除去手段と、
前記ゼロ傾き切換手段で前記第１の傾き量がゼロでないと判定された場合には、前記第１の傾き量を出力し、前記ゼロ傾き切換手段で前記第１の傾き量がゼロであると判定された場合には、前記第３の傾き量を出力するスペクトル画像傾き出力手段と
を備えることを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像レーダ装置において、
前記第１のスペクトル画像傾き推定メイン手段および前記第２のスペクトル画像傾き推定メイン手段は、
ＸＹの２次元平面からなるスペクトル画像に対して、積分経路のＹ値を設定するＹ値設定手段と、
前記積分経路の前記スペクトル画像上での傾きの候補を設定する傾き候補設定手段と、
前記Ｙ値設定手段で設定された前記Ｙ値と、前記傾き候補設定手段で設定された前記傾きに基づいて、Ｘの連続値を設定するＸ連続値算出手段と、
前記Ｘ連続値算出手段で設定されたＸの連続値の小数点以下を切り捨てて、切り捨てにより離散化されたＸ切捨て値を得るＸ切捨て値設定手段と、
前記Ｘの連続値と前記Ｘ切捨て値との差分値を算出するＸ差分値算出手段と、
算出された前記差分値に基づいて、前記Ｘ切捨て値で設定される前記２次元平面上のセルと、前記セルと隣接する、前記Ｘ切捨て値に１を加えた値で設定されるセルのそれぞれの振幅値を線形補間した上で、積分を行う隣接Ｘ値積分手段と
各Ｙ値において前記スペクトル画像を全Ｘ値における振幅の最大値で正規化した上で、さらに、各Ｙごとに重み付けを行うための重みベクトルを生成する加重正規化ベクトル生成手段と、
前記隣接Ｘ値積分手段による積分結果のピークを探索し、前記ピークが現れた積分経路の傾きに基づいて入力された前記短時間ドップラヒストリ上の軌跡の傾きを算出するピーク傾き検出手段と
を備えることを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項５】
請求項２ないし４のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記ドップラ変化率算出手段は、各区分領域の中心時刻と各区分領域におけるドップラ周波数の変化率の算出結果のペアに対して高次の最小二乗法等のフィッティング法を適用して各時刻におけるドップラ周波数の変化率を時刻に対する多項式として求め、
前記レンジ変化算出手段は、前記多項式を積分して得られるドップラ周波数の時間変化を用いてレンジの時間変化を算出する
ことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記時系列データ抽出手段は、反射点がレンジを越えて移動していることを想定してレンジの切出し範囲を設定し、切出し範囲を総和して時系列データを生成することを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記ドップラヒストリ生成手段は、時系列データから切出した区分データ列にゼロ詰めを行ってドップラヒストリをドップラ周波数方向に補間することを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量を記憶する修正補償量記憶部と、
前記修正補償量記憶部に記憶された前記位相補償量に基づいて前記時系列データ抽出手段で抽出された時系列データの位相を補償する時系列データ補償手段と、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて、前記ドップラヒストリ生成手段で実行する短時間フーリエ変換に用いる時系列データの点数を変更するＳＴＦＴ点数変更手段と
をさらに備え、
前記前記ドップラヒストリ生成手段は、前記時系列データ補償手段により補償された時系列データを、ＳＴＦＴ点数変更手段で変更された時系列データの点数を用いて短時間フーリエ変換を行うことにより新たなドップラヒストリを生成し、
前記補償量算出手段は、前記新たなドップラヒストリに対応して算出したレンジ補償量および位相補償量と、前記修正補償量記憶部に記憶されている前回のレンジ補償量および位相補償量とをそれぞれ加算することにより更新後のレンジ補償量および位相補償量を算出して前記修正補償量記憶部に記憶させ、前記更新後のレンジ補償量および位相補償量の変化量が所定値以内になるか、もしくは所定回数算出するまで補償量の算出処理を繰り返し行う
ことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項９】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量を記憶する修正補償量記憶部と、
前記修正補償量記憶部に記憶された前記位相補償量に基づいて前記時系列データ抽出手段で抽出された時系列データの位相を補償する時系列データ補償手段と、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて、前記ヒストリ切出し手段で前記短時間ドップラヒストリを切り出す切出し点数を変更するドップラヒストリ切出し点数変更手段と
をさらに備え、
前記前記ドップラヒストリ生成手段は、前記時系列データ補償手段により補償された時系列データに対して短時間フーリエ変換を行うことにより新たなドップラヒストリを生成し、
前記ヒストリ切出し手段は、前記ドップラヒストリ切出し点数変更手段で変更された切出し点数を用いて新たな短時間ドップラヒストリを切出し、
前記補償量算出手段は、前記新たな短時間ドップラヒストリに対応して算出したレンジ補償量および位相補償量と、前記修正補償量記憶部に記憶されている前回のレンジ補償量および位相補償量とをそれぞれ加算することにより更新後のレンジ補償量および位相補償量を算出して前記修正補償量記憶部に記憶させ、前記更新後のレンジ補償量および位相補償量の変化量が所定値以内になるか、もしくは所定回数算出するまで補償量の算出処理を繰り返し行う
ことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１０】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量を記憶する修正補償量記憶部と、
前記修正補償量記憶部に記憶された前記位相補償量に基づいて前記時系列データ抽出手段で抽出された時系列データの位相を補償する時系列データ補償手段と、
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて、前記ドップラヒストリ生成手段で実行する短時間フーリエ変換に用いる時系列データの点数を変更するＳＴＦＴ点数変更手段と
前記補償量算出手段で算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて、前記ヒストリ切出し手段で前記短時間ドップラヒストリを切り出す切出し点数を変更するドップラヒストリ切出し点数変更手段と
をさらに備え、
前記前記ドップラヒストリ生成手段は、前記時系列データ補償手段により補償された時系列データを、ＳＴＦＴ点数変更手段で変更された時系列データの点数を用いて短時間フーリエ変換を行うことにより新たなドップラヒストリを生成し、
前記ヒストリ切出し手段は、前記ドップラヒストリ切出し点数変更手段で変更された切出し点数を用いて新たな短時間ドップラヒストリを切出し、
前記補償量算出手段は、前記新たな短時間ドップラヒストリに対応して算出したレンジ補償量および位相補償量と、前記修正補償量記憶部に記憶されている前回のレンジ補償量および位相補償量とをそれぞれ加算することにより更新後のレンジ補償量および位相補償量を算出して前記修正補償量記憶部に記憶させ、前記更新後のレンジ補償量および位相補償量の変化量が所定値以内になるか、もしくは所定回数算出するまで補償量の算出処理を繰り返し行う
ことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の画像レーダ装置において、
前記ヒストリ切り出し手段は、
区分ヒストリ上の軌跡の傾きを推定するために、入力された前記ドップラヒストリの振幅分布に対して、１次元フーリエ変換を行ってＦＦＴヒストリを算出するＦＦＴヒストリ算出手段と、
短時間２次元フーリエ変換を行う際の切出し点数に基づいて前記ＦＦＴヒストリをヒット方向に切出すＦＦＴヒストリ切出し手段と
を有し、
前記ドップラ変換率推定手段は、
前記ＦＦＴヒストリ切出し手段で切出されたＦＦＴヒストリをヒット方向にフーリエ変換して、入力された前記ドップラヒストリのスペクトル画像を生成する１Ｄ−ＦＴ手段と、
生成された前記スペクトル画像に基づいて複素画像上の軌跡の傾きを推定するスペクトル画像傾き推定手段と、
推定された前記傾きに基づいてドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率算出手段と
を有する
ことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の画像レーダ装置において、
前記ドップラヒストリ生成手段は、ドップラヒストリ生成のための短時間フーリエ変換において、ゼロ詰め後のデータ点数を一定に保ちつつ、前記時系列データを短時間フーリエ変換したときの反射点が所定の基準ドップラヒストリ幅以内になるように前記時系列データの切出し点数を変更しながら前記ドップラヒストリを生成することを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１３】
請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像レーダ装置において、
運動補償後のレンジヒストリから時系列信号を抽出し、前記時系列信号をフィルタリング処理し、フィルタリング処理後の時系列信号の位相変化に基づいて、前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を推定し、前記不要なレンジ変化に基づいてレンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量と位相補償量を算出する精細補償量推定器と、
前記精細補償量推定器の出力である前記レンジ補償量および前記位相補償量を用いて前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を補償する精細運動補償器と
を有する精細補償回路をさらに備え、
前記精細補償量推定器は、前記２次元フーリエ変換補償回路内の前記運動補償器により補償されたレンジヒストリを運動補償後のレンジヒストリとして取り込むことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１４】
移動する目標に対して電波を送信し、前記目標からの反射波を受信して、レンジプロフィールの時間履歴であるレンジヒストリを生成し、前記レンジヒストリのクロスレンジ圧縮により前記目標の画像を得る画像レーダ装置において、
レンジヒストリから各区分時間領域のレンジヒストリである短時間レンジヒストリを切出すヒストリ切出し手段と、
前記ヒストリ切出し手段で切り出された前記短時間レンジヒストリ上の各反射点の軌跡のレンジ変化率を推定するレンジ変化率推定手段と、
前記レンジ変化率を統合して全時間におけるレンジの変化を推定するレンジヒストリ変化算出手段と、
前記レンジヒストリ変化算出手段で推定された前記レンジの変化に基づいてレンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量および位相補償量を算出する補償量算出手段と、
算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいてレンジヒストリの不要なレンジおよび位相の変化を補償する粗運動補償器と
を有する粗補償回路を備えることを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の画像レーダ装置において、
レンジヒストリから時系列データを抽出する時系列データ抽出手段と、
抽出された前記時系列データに短時間フーリエ変換を適用してドップラプロフィールの時間履歴であるドップラヒストリを生成するドップラヒストリ生成手段と、
生成された前記ドップラヒストリから区分時間領域のドップラヒストリである短時間ドップラヒストリを切り出すヒストリ切出し手段と、
切り出された前記短時間ドップラヒストリ上の各反射点の軌跡のドップラ周波数の変化率を推定するドップラ変化率推定手段と、
複数の短時間ドップラヒストリに対して推定された前記ドップラ周波数の変化率に基づいて全時間におけるドップラ周波数の変化を推定し、推定結果に基づいて目標とレーダとの間のレンジの変化を推定するレンジ変化算出手段と、
推定された前記レンジの変化に基づいて、前記レンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量および位相補償量を算出する補償量算出手段と、
算出された前記レンジ補償量および前記位相補償量に基づいて前記レンジヒストリの不要なレンジおよび位相の変化を補償する運動補償器と
を有する２次元フーリエ変換補償回路をさらに備え
前記時系列データ抽出手段は、前記粗補償回路内の前記粗運動補償器により補償されたレンジヒストリから時系列データを抽出することを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の画像レーダ装置において、
運動補償後のレンジヒストリから時系列信号を抽出し、前記時系列信号をフィルタリング処理し、フィルタリング処理後の時系列信号の位相変化に基づいて、前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を推定し、前記不要なレンジ変化に基づいてレンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量と位相補償量を算出する精細補償量推定器と、
前記精細補償量推定器の出力である前記レンジ補償量および前記位相補償量を用いて前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を補償する精細運動補償器と
を有する精細補償回路をさらに備え、
前記精細補償量推定器は、前記２次元フーリエ変換補償回路内の前記運動補償器により補償されたレンジヒストリを運動補償後のレンジヒストリとして取り込むことを特徴とする画像レーダ装置。
【請求項１７】
請求項１４に記載の画像レーダ装置において、
運動補償後のレンジヒストリから時系列信号を抽出し、前記時系列信号をフィルタリング処理し、フィルタリング処理後の時系列信号の位相変化に基づいて、前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を推定し、前記不要なレンジ変化に基づいてレンジヒストリのレンジおよびドップラの不要な変化の影響を補償するためのレンジ分解能で規格化したレンジ補償量と位相補償量を算出する精細補償量推定器と、
前記精細補償量推定器の出力である前記レンジ補償量および前記位相補償量を用いて前記運動補償後のレンジヒストリに残存する不要なレンジ変化を補償する精細運動補償器と
を有する精細補償回路をさらに備え、
前記精細補償量推定器は、前記粗補償回路内の前記粗運動補償器により補償されたレンジヒストリを運動補償後のレンジヒストリとして取り込むことを特徴とする画像レーダ装置。
【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１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【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１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２００６−３４３２９０（Ｐ２００６−３４３２９０Ａ）
【公開日】平成１８年１２月２１日（２００６．１２．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１７１４７４（Ｐ２００５−１７１４７４）
【出願日】平成１７年６月１０日（２００５．６．１０）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年１２月２１日（２００６．１２．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年６月１０日（２００５．６．１０）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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