自動車レーダーシステム、自動車レーダーによって出力レーダー波形として送信される掃引パターンを求める方法、及び該方法のコンピュータープログラム製品
【課題】受信された信号内の干渉のタイプを求めるための干渉分類器を備える自動車レーダーシステムを提供する。
【解決手段】１つ又は複数の他のユーザーによって生成されたバースト雑音、周波数チャープ信号、又はそれらの組み合わせを含む雑音信号を受信する受信機１０２と、複数の異なる周波数掃引信号を生成する信号発生器１０９，１１０と、各周波数掃引信号を受信雑音信号と結合して周波数掃引信号毎に結合信号を生成する信号結合器１０４と、該周波数チャープ信号を含む受信雑音信号に対応する結合信号の雑音レベルを求める干渉分類器２０３と干渉分類器２０３によって求められた雑音レベルに従って複数の周波数掃引信号を選択するように動作可能なセレクター２０６と、出力レーダー波形として送信される、選択された複数の周波数掃引信号を含む掃引パターンを求める制御ユニット２０６とを備える。
【解決手段】１つ又は複数の他のユーザーによって生成されたバースト雑音、周波数チャープ信号、又はそれらの組み合わせを含む雑音信号を受信する受信機１０２と、複数の異なる周波数掃引信号を生成する信号発生器１０９，１１０と、各周波数掃引信号を受信雑音信号と結合して周波数掃引信号毎に結合信号を生成する信号結合器１０４と、該周波数チャープ信号を含む受信雑音信号に対応する結合信号の雑音レベルを求める干渉分類器２０３と干渉分類器２０３によって求められた雑音レベルに従って複数の周波数掃引信号を選択するように動作可能なセレクター２０６と、出力レーダー波形として送信される、選択された複数の周波数掃引信号を含む掃引パターンを求める制御ユニット２０６とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、干渉の効果を検出及び抑制する際に用いるための自動車レーダーシステム及び方法に関する。開示されるシステム及び方法は、同じ領域において動作すると共に同じ周波数帯域を共有する他の周波数変調連続波システム(frequency modulated continuous-wave)（ＦＭＣＷ）によって生じる干渉へのＦＭＣＷ自動車レーダーの耐性を改善するのに特に適用可能である。
【０００２】
［優先権の主張］
本出願は、２０１０年５月２７日に出願された欧州特許出願第１０１６４０４８．０号の優先権を主張するものであり、該特許文献は相互参照によりその全体が本明細書に援用される。
【背景技術】
【０００３】
図１は、従来の周波数変調連続波(frequency modulated continuous-wave)（ＦＭＣＷ）自動車レーダーの簡略化された機能ブロック図である。
【０００４】
システムは、受信アンテナＲＡＮ１０２と、信号調整ユニットＳＣＵ１０３と、ダウンコンバーターＤＣＲ１０４と、アナログ／デジタルコンバーターＡＤＣ１０５と、デジタルシグナルプロセッサＤＳＰ１０６と、タイミング／制御ユニットＴＣＵ１１１と、波形発生器ＷＦＧ１１０と、アップコンバーターとしても機能する電圧制御発振器ＶＣＯ１０９と、電力増幅器／駆動装置ＰＡＲ１０８と、送信アンテナＴＡＮ１０７とを備える。
【０００５】
波形発生器ＷＦＧ１１０は、制御信号ＣＶを供給して、電圧制御発振器ＶＣＯ１０９に周波数上方掃引及び下方掃引を生じさせる。結果としての各波形ＳＷは電力増幅器／駆動装置ＰＡＲ１０８において増幅され、プロービング波形ＴＷが生じる。アンテナＴＡＮ１０７によって送信される波形ＴＷは一定の振幅を有するが、その周波数は、各上方掃引又は下方掃引時間間隔Ｔs中に帯域Δｆを掃引する。
【０００６】
距離Ｒにおける障害物ＯＢＳ１０１からのエコーＲＷは、時間において（２Ｒ／ｃ）だけ遅延された送信波形ＴＷの減衰されたコピーである。ここでｃは光速である。
【０００７】
エコーＲＷは、信号調整ユニットＳＣＵ１０３において適切に処理され、反射信号の表現ＡＲが生成される。信号ＡＲは、ダウンコンバーターＤＣＲ１０４において、電圧制御発振器ＶＣＯ１０９によって供給された送信波形ＴＷのコピーＳＷと結合される。ダウンコンバーターＤＣＲ１０４の出力信号ＢＳはまず、アナログ／デジタルコンバーターＡＤＣ１０５においてデジタル形式ＤＳに変換され、次にデジタルシグナルプロセッサＤＳＰ１０６に送信される。
【０００８】
デジタルシグナルプロセッサＤＳＰ１０６は、タイミング／制御ユニットＴＣＵ１１１から、各周波数掃引のパラメーター、すなわち該周波数掃引の開始時刻、掃引持続時間ＴS、及び掃引周波数帯域Δｆを示す信号ＳＳを受信する。信号ＳＳは、波形発生器ＷＦＧ１１０によって、要求される制御信号ＣＶを生成するのにも用いられる。
【０００９】
デジタルシグナルプロセッサＤＳＰ１０６は、ダウンコンバーターＤＣＲ１０４から受信したビート信号ＢＳを解析することによって、障害物ＯＢＳ１０１の距離Ｒ及び速度Ｖを求める。ビート信号ＢＳは、送信波形ＴＷの対応する線形周波数掃引ＳＷに応じて取得される。ビート周波数は反射波ＲＷの周波数から送信波ＴＷの周波数を減算したものとして規定される。
【００１０】
静止した障害物ＯＢＳ１０１の場合、ビート周波数の大きさ｜ｆR｜は障害物距離Ｒに直接比例する。
【００１１】
【数１】
【００１２】
ここで、｜ＳF｜＝｜Δｆ｜／ＴSは周波数掃引の勾配である。ビート周波数ｆRは周波数下方掃引（ＳF＜０）の場合に正であり、周波数上方掃引ｓ（ＳF＞０）の場合に負である。正のビート周波数と負のビート周波数との識別は、直交信号ダウンコンバージョンを用いることによって達成することができる。
【００１３】
レーダーと障害物ＯＢＳ１０１との間の半径方向速度Ｖを有する相対運動は、ドップラー周波数シフト
【００１４】
【数２】
【００１５】
を付加することによって「距離によって生成された（range-generated）」ビート周波数ｆRを変更する。ここで、λは送信波形ＴＷの波長である。実際に、ドップラーシフトｆVの値は、掃引された周波数の量による影響を受けない。
【００１６】
障害物ＯＢＳ１０１が速度Ｖでレーダーに接近している場合、ドップラーシフトｆVの値は正になるのに対し、障害物ＯＢＳ１０１がレーダーから遠ざかっている場合、ドップラーシフトｆVの値は負となる。その結果、観測されるビート周波数ｆBは２つの周波数成分ｆR及びｆVを結合したものから生じ、したがって、
【００１７】
【数３】
【００１８】
である。
【００１９】
勾配ＳF自体は負となることもできるし（下方掃引の場合）、正となることもできる（上方掃引の場合）ことに留意する。
【００２０】
単一の動いている障害物ＯＢＳ１０１の場合、障害物の距離Ｒ及び相対速度Ｖの双方を一意に求めるために、実質的に異なる勾配ＳFを有する少なくとも２つの周波数掃引が必要とされる。しかしながら、レーダーの視野（ＦＯＶ）内に２つ以上の障害物が存在する場合、各障害物の距離及び速度を正しく求めるために、別個の勾配を有する、より多くの周波数掃引が必要となる。
【００２１】
上記の検討から、障害物の距離及び速度に関する情報は、複数のビート信号の周波数成分内に含まれることになり、そのような各ビート信号は、レーダーによって送信された対応する周波数掃引に応じて取得される。
【００２２】
したがって、デジタルシグナルプロセッサＤＳＰによって実行される信頼性のある周波数推定が最も重要である。
【００２３】
非特許文献１において提示される分析は、自動車レーダーにおいて一般に使用される掃引パターン及び関連する信号処理技法が全てマルチユーザー干渉の影響を受けることを示した。
【００２４】
したがって、マルチユーザー環境内で動作する既知の自動車ＦＭＣＷレーダーシステムは、マルチユーザー干渉によって生じる問題に起因して、信頼性のない障害物検出、並びに距離及び速度の不良な推定を提供している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００２５】
【非特許文献１】G. M. Brooker「Mutual Interference of Millimeter-Wave Radar Systems」（IEEE Trans. Electromagn. Compat., pp. 170-181, Feb. 2007）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２６】
本発明者らは、人工的な干渉を自然発生的な干渉から区別し、そして人工的な干渉を回避及び／又は抑制する手段を講じることによって、自動車ＦＭＣＷレーダーシステムにおける距離及び速度の推定を劇的に改善することができるということに気がついた。
【課題を解決するための手段】
【００２７】
したがって、概して、本発明は、受信信号を処理して、周波数チャープを含む干渉（すなわち人工的な雑音）を識別するように動作可能であると共に、識別された周波数が干渉することになる周波数における送信を少なくとも部分的に回避するように、出力レーダー波形の送信に用いられる周波数掃引信号を設定するようにさらに動作可能な自動車レーダーシステムを提供する。
【００２８】
より詳細には、人工的な信号の他のソースを有する環境において、出力レーダー波形として送信される掃引パターンを求めるように動作可能な自動車レーダーシステムであって、
背景雑音、又は背景雑音と１つ若しくは複数の他のソースからの干渉信号との組み合わせを含む雑音信号を受信するように動作可能な受信機と、
複数の異なる周波数掃引信号を生成するように動作可能な信号発生器と、
各周波数掃引信号を受信雑音信号と共に処理して、該周波数掃引信号毎に処理された信号を生成するように動作可能なシグナルプロセッサと、
別のソースからの干渉信号を含む１つ又は複数の受信雑音信号に対応する処理された信号を検出すると共に、該別のソースからの干渉信号を含む１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する特定され処理された信号のそれぞれの雑音レベルを求めるように動作可能な干渉分類器と、
前記干渉分類器によって求められた前記雑音レベルに従って複数の前記周波数掃引信号を選択するように動作可能なセレクターと、
前記選択された複数の周波数掃引信号に基づいて送信される出力レーダー波形のための掃引パターンを求めるように動作可能な制御ユニットと、
を備える、システムが提供される。
【００２９】
好ましくは、前記自動車レーダーシステムは、
パッシブモードとアクティブモードとの間で前記自動車レーダーシステムの前記動作を変更する手段をさらに備え、
前記パッシブモードにおいて、前記自動車レーダーシステムは、１つ又は複数の受信雑音信号から出力波形のための掃引パターンを求めるようになっており、
前記アクティブモードにおいて、前記自動車レーダーシステムは、パッシブ動作モードにおいて求められた前記掃引パターンを含む出力波形信号を送信すると共に、該送信された出力波形の反射を含む受信信号を処理するようになっている。
【００３０】
好ましくは、前記自動車レーダーシステムは、
データのフレームを格納するように構成される格納手段であって、各フレームはそれぞれの周波数掃引信号のための処理された信号に対応する、格納手段と、
フレームの前記データに信号ブランキングを適用するように動作可能なブランキング回路と、
をさらに備え、
前記アクティブモードにおいて、前記ブランキング回路は前記周波数掃引信号のための処理された信号に対応するフレームを処理し、該フレームを所定のサイズのデータブロックにスライスして、該フレーム内の該データブロックのレベルを求めると共に、該データブロックの該レベルが所定のレベルを超えている場合、該データブロックにブランキングを適用するように動作可能であり、
前記自動車レーダーシステムは、前記ブランキングが適用された１つ又は複数のフレームに依拠して物体の距離及び速度のうちの少なくとも一方を検出するようになっている。
【００３１】
好ましくは、前記干渉分類器は前記周波数掃引信号毎に処理された信号のサンプルを処理するように動作可能であり、
該干渉分類器は、
前記信号サンプルを用いて前記処理された信号のためのスケールファクターを計算するように動作可能なスケールファクター計算機と、
前記スケールファクターを用いて前記信号サンプルを正規化することによって、正規化信号サンプルｙを計算するように動作可能な正規化器と、
前記正規化信号サンプルに対し非線形変換Ｔ（ｙ）を実行して、変換された信号サンプルを計算するように動作可能な非線形変換器と、
前記変換された信号サンプルの平均を計算するように動作可能な平均化回路と、
前記変換された信号サンプルの前記計算された平均を所定の閾値レベルと比較して、前記処理された信号内に存在する前記雑音のタイプがマルチユーザー環境からの干渉信号を含むか否かを判断する（すなわち、存在する雑音のタイプが周波数チャープ信号であるか否かを判断する）ように動作可能な比較器と、
を備え、
前記非線形変換器は、第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含む非線形変換Ｔ（ｙ）を実行するように動作可能であり、前記第１の関数は遷移値ｙtを超えない値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、前記第２の関数は、遷移値ｙt以上の値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、
Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する非減少関数であり、
Ｔ２（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する減少関数であり、
遷移値は１．３≦ｙt≦１．７の範囲の値を有する。
【００３２】
好ましくは、前記第１の関数Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する増加関数であり、Ｔ１（ｙ）の平均勾配の大きさはＴ２（ｙ）の平均勾配の大きさよりも小さい。
【００３３】
好ましくは、前記干渉分類器の前記スケールファクター計算機は、前記信号サンプルの平均絶対偏差(mean absolute deviation)であるスケールファクターを計算するように動作可能であり、前記非線形変換器は、条件付き確率ｐ（ｙ｜Ｎ１）及びｐ（ｙ｜Ｎ２）の比を共同で近似する第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含む非線形変換Ｔ（ｙ）を実行するように動作可能であり、ここで
【００３４】
【数４】
【００３５】
であり、
ｐ（ｙ｜Ｎ２）は雑音レベルに依存する関数
【００３６】
【数５】
【００３７】
の表現であり、
Ｎ１はバースト雑音であり、Ｎ２は周波数チャープ信号を含む干渉である。
【００３８】
好ましくは、前記干渉分類器の前記スケールファクター計算機は、前記信号サンプルの標準偏差であるスケールファクターを計算するように動作可能であり、前記非線形変換器は、条件付き確率ｐ（ｙ｜Ｎ１）及びｐ（ｙ｜Ｎ２）の比を共同で近似する第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含む非線形変換Ｔ（ｙ）を実行するように動作可能であり、ここで
【００３９】
【数６】
【００４０】
であり、
【００４１】
ｐ（ｙ｜Ｎ２）は雑音レベルに依存する関数
【００４２】
【数７】
【００４３】
の表現であり、
Ｎ１はバースト雑音であり、Ｎ２は周波数チャープ信号を含む干渉である。
【００４４】
好ましくは、前記干渉分類器の前記スケールファクター計算機は、前記スケールファクターとして、前記信号サンプルの平均絶対偏差、標準偏差、幾何平均、中央値、及びトリム平均のうちの１つを計算するように動作可能である。
【００４５】
好ましくは、前記干渉分類器の前記正規化器は、各信号サンプルの大きさを求めるように動作可能であると共に、該正規化信号サンプルの大きさを前記スケールファクターで除算することによって、前記正規化信号サンプルｙを計算するように動作可能である。
【００４６】
好ましくは、前記干渉分類器の前記非線形変換器は非線形変換を実行するように動作可能であり、該非線形変換において、前記第１の関数Ｔ１（ｙ）はローレンツ関数を含み、前記第２の関数Ｔ２（ｙ）は放物線を含む。
【００４７】
好ましくは、前記スケールファクター計算機及び前記非線形変換器は、複数の異なるタイプのスケールファクターを計算し、複数の異なる非線形変換を適用するようにそれぞれ動作可能であり、前記スケールファクター計算器及び前記非線形変換器は、被試験受信信号に適用される正規化のタイプを規定する入力制御信号に依拠して、異なるタイプのスケールファクター及び異なる非線形変換間で選択するように構成される。
【００４８】
好ましくは、前記処理された信号を検出するプロセスは、分類された雑音のレベルを示す信号を出力するプロセスを含む。
【００４９】
本発明は、複数の干渉源からなる環境において自動車レーダーによって出力レーダー波形として出力される掃引パターンを求める方法であって、
背景雑音、又は背景雑音と前記環境内の１つ若しくは複数の他のソースからの干渉信号との組み合わせを含む１つ又は複数の雑音信号を受信するプロセスと、
複数の異なる周波数掃引信号を生成するプロセスと、
各周波数掃引信号を受信雑音信号と共に処理して、該周波数掃引信号毎に処理された信号を生成するプロセスと、
別のソースからの干渉信号を含む１つ又は複数の受信雑音信号に対応する処理された信号を検出すると共に、該別のソースからの干渉信号を含む前記受信雑音信号に対応する各前記検出された処理された信号のそれぞれの雑音レベルを求めるプロセスと、
前記別のソースからの干渉信号を含む前記１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する前記処理された信号の前記求められた雑音レベルに従って、複数の前記周波数掃引信号を選択するプロセスと、
前記選択された複数の周波数掃引信号に依拠して送信される出力レーダー波形のための掃引パターンを求めるプロセスと、
を含む、方法も提供する。
【００５０】
好ましくは、本方法は、パッシブモードとアクティブモードとの間で切り換えるプロセスをさらに含み、
前記パッシブモードにおいて、１つ又は複数の受信雑音信号から出力波形のための掃引パターンが求められ、
前記アクティブモードにおいて、先行するパッシブモード動作において求められた前記周波数掃引パターンを含む出力波形が送信され、該送信された出力波形の反射を含む受信信号が処理される。
【００５１】
好ましくは、前記アクティブモードは、
データのフレームを格納するプロセスであって、各フレームはそれぞれの周波数掃引信号のための処理された信号に対応する、格納するプロセスと、
周波数掃引信号のための処理された信号に対応するフレームを処理するプロセスであって、前記フレームをデータブロックにスライスして、該フレーム内の該データブロックのレベルを求めると共に、該データブロックの該レベルが所定のレベルを超えている場合、該データブロックのデータにブランキングを適用する、処理するプロセスと、
前記ブランキングが適用された少なくとも１つのフレームに依拠して物体の距離及び速度のうちの少なくとも一方を検出するプロセスと、
を含む。
【００５２】
好ましくは、前記マルチユーザー環境からの前記干渉信号を含む前記受信雑音信号に対応する処理された信号を検出する分類プロセスは、
前記処理された信号の信号サンプルを用いることであって、該処理された信号のためのスケールファクターを計算する、用いること、
前記スケールファクターを用いて前記受信信号サンプルを正規化することによって、正規化信号サンプルｙを計算すること、
前記正規化信号サンプルｙに対し非線形変換Ｔ（ｙ）を実行することであって、変換された信号サンプルを計算する、実行すること、
前記変換された信号サンプルの平均を計算すること、及び
前記変換された信号サンプルの前記計算された平均を所定の閾値レベルと比較することであって、前記処理された信号内に存在する前記雑音のタイプが、前記マルチユーザー環境からの前記干渉信号を含むか否かを判断する（すなわち、存在する雑音のタイプが周波数チャープ信号であるか否かを判断する）、比較すること、
を含み、
前記非線形変換Ｔ（ｙ）は、第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含み、前記第１の関数は遷移値ｙtを超えない値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、前記第２の関数は、遷移値ｙt以上の値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、
Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する非減少関数であり、
Ｔ２（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する減少関数であり、
遷移値ｙtは１．３≦ｙt≦１．７の範囲の値を有する。
【００５３】
好ましくは、前記分類プロセスにおいて、前記第１の関数Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する増加関数であり、Ｔ１（ｙ）の平均勾配の大きさはＴ２（ｙ）の平均勾配の大きさよりも小さい。
【００５４】
好ましくは、前記分類プロセスにおいて、前記スケールファクターは前記信号サンプルの平均絶対偏差であり、前記非線形変換Ｔ（ｙ）は、条件付き確率ｐ（ｙ｜Ｎ１）及びｐ（ｙ｜Ｎ２）の比を共同で近似する第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含み、ここで
【００５５】
【数８】
【００５６】
であり、
ｐ（ｙ｜Ｎ２）は雑音レベルに依存する関数
【００５７】
【数９】
【００５８】
の表現であり、
Ｎ１はバースト雑音であり、Ｎ２は周波数チャープ信号を含む干渉である。
【００５９】
好ましくは、前記分類プロセスにおいて、前記スケールファクターは前記信号サンプルの標準偏差であり、前記非線形変換Ｔ（ｙ）は、条件付き確率ｐ（ｙ｜Ｎ１）及びｐ（ｙ｜Ｎ２）の比を共同で近似する第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含み、ここで
【００６０】
【数１０】
【００６１】
であり、
【００６２】
ｐ（ｙ｜Ｎ２）は雑音レベルに依存する関数
【００６３】
【数１１】
【００６４】
の表現であり、
Ｎ１はバースト雑音であり、Ｎ２は周波数チャープ信号を含む干渉である。
【００６５】
好ましくは、前記信号サンプルを用いてスケールファクターを計算するプロセスは、前記スケールファクターとして、前記信号サンプルの平均絶対偏差、標準偏差、幾何平均、中央値、及びトリム平均のうちの１つを計算することを含む。
【００６６】
好ましくは、前記正規化信号サンプルを計算するプロセスは、各信号サンプルの大きさを求めると共に、該信号サンプルの大きさを前記スケールファクターで除算することによって、前記正規化信号サンプルを計算することを含む。
【００６７】
好ましくは、前記非線形変換を実行するプロセスにおいて、該非線形変換の前記第１の関数Ｔ１（ｙ）はローレンツ関数を含み、該非線形変換の前記第２の関数Ｔ２（ｙ）は放物線を含む。
【００６８】
本発明は、プログラム可能な処理装置をプログラムして、上述した方法を実行するように動作可能になるようにするコンピュータープログラム命令を担持する、ストレージ媒体、ストレージデバイス、又は信号等のコンピュータープログラム製品も提供する。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】従来のＦＭＣＷ自動車レーダーの単純化された機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による干渉分類器を組み込むＦＭＣＷ自動車レーダーシステムの機能ブロック図である。
【図３ａ）】本発明の一実施形態による、パッシブモードで実行される、送信用の複数の周波数掃引信号を求める方法を示すフローチャートである。
【図３ｂ）】本発明の一実施形態による、アクティブモードで実行される、受信信号を送信及び処理する方法を示すフローチャートである。
【図４】雑音によって破損された正弦波の振幅の確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｃ）及び雑音の大きさの確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｂ）の形状を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態による、自動車レーダーシステムにおける使用のための干渉分類器のロバストなバージョンにおいて利用される非線形性Ｄ（ｙ）の形状を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態による、自動車レーダーシステムおける使用のための干渉分類器のロバストなバージョンにおいて利用される非線形性Ｄ（ｙ）及びまたその近似を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態による、自動車レーダーシステムおける使用のための干渉分類器の最適なバージョンにおいて利用される非線形性Ｖ（ｙ）の形状を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態による、自動車レーダーシステムおける使用のための干渉分類器のロバストなバージョンにおいて利用される非線形性Ｄ（ｙ）を、最適なバージョンにおいて利用される非線形性Ｖ（ｙ）と共に示す図である。
【図９】本発明の一実施形態による、自動車レーダーシステムにおける使用のための干渉分類器の機能ブロック図である。
【図１０】ａ）は、背景雑音によって損なわれた３つの正弦波を含むデータフレームを示す図であり、ｂ）は、ａ）のデータフレームの周波数領域表現を示す図である。
【図１１】ａ）は、背景雑音及びさらに３つの高レベル周波数チャープによって損なわれた３つの正弦波を含むデータフレームを示す図であり、ｂ）は、ａ）のデータフレームの周波数領域表現を示す図である。
【図１２】ａ）は、背景雑音及びさらに３つの高レベル周波数チャープによって損なわれた３つの正弦波を含む、（ブランキングによって）変更されたデータフレームを示す図であり、ｂ）は、ａ）のデータフレームの周波数領域表現を示す図である。
【図１３】ａ）は、背景雑音及びさらに２つの高レベル周波数チャープによって損なわれた３つの正弦波を含むデータフレームを示す図であり、ｂ）は、ａ）のデータフレームの周波数領域表現を示す図である。
【図１４】ａ）は、背景雑音及びさらに２つの高レベル周波数チャープによって損なわれた３つの正弦波を含む、（ブランキングによって）変更されたデータフレームを表す図であり、ｂ）は、ａ）のデータフレームの周波数領域表現を示す図である。
【図１５】コンピュータープログラム命令を用いて実施されるＦＭＣＷ自動車レーダーシステムの一実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００７０】
後述するように、本発明の実施形態は、一般に、多くの人工的な送信が位相又は周波数を変調されたパルス正弦波キャリアの形態を有するという、本発明者らの認識を利用する。
非同期サンプリングから取得されたそのような信号の離散時間サンプルは、ランダムな位相を有するサンプリングされた正弦波の統計的特性と同じ統計的特性を有する。一方、一般に、自然現象から生じる信号は、ランダムガウス過程によって表すことができる。これを利用して、観測される信号が、ガウスランダム過程を表すのか、又は周波数チャープ等の様々な位相を有する雑音のある正弦波を表すのかを判定する干渉分類器を有する自動車システムを提供する。
自動車システム自体からの送信とは異なる人工的な送信によって生じる周波数チャープが検出される場合、自動車レーダーシステムは、検出された周波数チャープからの干渉を回避するか又は少なくとも部分的に回避する出力レーダー波形を生成するための周波数掃引信号を選択する。さらに、検出された周波数チャープを用いて、該検出された周波数チャープの干渉効果を抑制するためのパルスブランキング動作を誘導する。
【００７１】
図２は、本発明の一実施形態によるＦＭＣＷ自動車レーダーシステムの簡略化された機能ブロック図である。
【００７２】
自動車レーダーシステムは以下のブロックを含む。
−受信アンテナＲＡＮ１０２、
−信号調整ユニットＳＣＵ１０３、
−ダウンコンバーターＤＣＲ１０４、
−アナログ／デジタルコンバーターＡＤＣ２０１、
−フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５、
−タイミング／制御／算術ユニットＴＣＡ２０６、
−波形発生器ＷＦＧ１１０、
−電圧制御発振器ＶＣＯ１０９、
−電力増幅器／駆動装置ＰＡＲ１０８、
−送信アンテナＴＡＮ１０７、
−モードスイッチＰＡＳ２０７、
−バッファー／スライサーＦＲＭ２０２、
−干渉分類器ＩＣＲ２０３、
−ブランキング回路ＢＬＲ２０４。
【００７３】
ＦＭＣＷ自動車レーダーは、２つのモード、すなわちパッシブ及びアクティブで交互に動作するようになっている。
【００７４】
パッシブモードの目的は、マルチユーザー干渉によって過剰に破損されることのない周波掃引パターンを動的かつ適応的に選択することである。
【００７５】
アクティブモードにおいて、自動車レーダーは、図１に示されるような既知のシステムの通常動作を実行することができる。しかしながら、アクティブモードでは、物体の距離及び／又は速度を求めるのを改善するために、受信信号内のデータにブランキングも適用される。
【００７６】
パッシブモード
レーダーシステムは、電圧制御発振器ＶＣＯ１０９と電力増幅器／駆動装置ＰＡＲ１０８との間の信号経路をモードスイッチＰＡＳ２０７がブロッキングしている限り、パッシブオペレーティングモード、すなわち「リスンのみ」オペレーティングモードにとどまる。
【００７７】
パッシブモードにおいて、レーダーアンテナＴＡＮ１０２は、周波数掃引を一切送信しない。しかしながら、そのような掃引ＳＷは、依然としてＶＣＯ１０９によって生成され、ダウンコンバーターＤＣＲ１０４に適用される。
【００７８】
モードスイッチＰＡＳ２０７は、タイミング／制御／算術ユニットＴＣＡ２０６によって提供される信号ＡＰによって制御される。
【００７９】
パッシブオペレーティングモード中、フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５及びブランキング回路ＢＬＲ２０４の双方は、アイドルのままである。
【００８０】
ＴＣＡユニット２０６は、適切な信号ＳＳを波形発生器ＷＦＧ１１０に適用することによって異なる周波数掃引ＳＷを順次選択し、波形発生器ＷＦＧ１１０はそれに応じて、対応する制御信号ＣＶを生成する。
結果として、電圧制御発振器ＶＣＯ１０９は一連の別個の周波数掃引ＳＷを生成し、各掃引はその
−開始周波数、
−終了周波数、
−掃引持続時間、
によって特徴付けられる。
【００８１】
後述するランク付けの目的で、各異なる周波数掃引ＳＷは掃引インデックスｎ∈｛１，．．．，Ｎ｝によって特定される。
【００８２】
レーダーは、該レーダーの受信アンテナＲＡＮ１０２によって捕捉された信号を処理することによってマルチユーザー「密信号(dense-signal)」環境を検知する。
受信信号ＲＷは、同じ領域において動作している他の自動車レーダーによって送信された信号及び背景雑音を含む。受信信号ＲＷの表現ＡＲは、電圧制御発振器ＶＣＯ１０９によって供給されたＮ周波数掃引ＳＷと共にダウンコンバーターＤＣＲ１０４において一緒に処理される。
【００８３】
ダウンコンバーターＤＣＲ１０４の出力信号ＢＳは、アナログ／デジタルコンバーターＡＤＣ２０１においてデジタル形式に変換された後、バッファー／スライサーＦＲＭ２０２内に格納される。バッファー／スライサーＦＲＭ２０２内に格納される各データフレームは、ダウンコンバーターＤＣＲ１０４に適用されるＮ個の異なる周波数掃引ＳＷのうちの１つに一意に対応する。
【００８４】
各データフレームは、ＴＣＡユニット２０６によって供給された制御信号ＦＷに応じて、複数のＪ個のデータブロックＤＢに「スライス」される。結果としてのデータブロックＤＢは次に、ＴＣＡユニット２０６によって提供される信号ＪＪに応じて、干渉分類器ＩＣＲ２０３に順次適用される。
【００８５】
分類器ＩＣＲ２０３は、チャープ干渉を含むデータブロックを特定し、そのような干渉のレベルを示す信号ＳＣをＴＣＡユニット２０６に送信する。
【００８６】
結果として、ＴＣＡユニット２０６は、データフレーム内の破損したデータブロックの数、及びまたマルチユーザー干渉の総破損エネルギーを求めることができる。この情報は、ＴＣＡユニットによって、マルチユーザー干渉に対するその耐性に従って、Ｎ個の周波数掃引ＳＷをランク付けするのに用いられる。
【００８７】
したがって、パッシブオペレーティングモード中、Ｎ個全ての利用可能な周波数掃引ＳＷがマルチユーザーチャープ干渉への耐性の観点から評価される。次に、ＴＣＡユニット２０６は、被試験マルチユーザー環境において良好な測距性能を提供する１つ又は複数の掃引パターンを構築するのに最も良好なＭ個の掃引を選択する。
【００８８】
掃引パターンにおいて用いられるＭ個の掃引が選択されると、掃引パターンは多くの形で構築することができる。たとえば掃引のランダム順列又は擬似ランダム順列を利用することができる。
【００８９】
図３ａ）は本実施形態の自動車レーダーシステムによって掃引パターンを求めるために実行される処理動作を要約するフローチャートである。
【００９０】
図３ａ）を参照すると、ステップＳ３において、マルチユーザー環境における他のソースからのバースト雑音及び／又は周波数チャープ信号を含む、１つ又は複数の信号が受信される。
【００９１】
次に、プロセスはステップＳ５に進み、ステップＳ５において、周波数掃引信号が生成される。周波数掃引信号は、現在のパッシブモード動作のために生成されたいかなる他の周波数掃引信号とも異なる。
【００９２】
次にプロセスはステップＳ７に進み、ステップＳ７において、周波数掃引信号が受信信号と結合され、周波数掃引信号のための結合信号が生成される。
【００９３】
次にプロセスはステップＳ９に進み、ステップＳ９において、結合信号内の雑音のタイプが求められる。結合信号が周波数チャープ信号を含む受信信号に対応する場合、結合信号の雑音レベルが求められる。
【００９４】
次にプロセスはステップＳ１１に進み、ステップＳ１１において、現在のパッシブモード動作のためのさらなる周波数掃引信号が生成されるか否かの判断が行われる。
【００９５】
たとえば、パッシブモード動作において生成される周波数掃引信号の所定の数を設定することができる。次に、プロセスはステップＳ３に戻り、パッシブモード動作のための所定の数の周波数掃引信号が生成されるまで、ステップＳ３〜Ｓ１１における処理動作が反復される。
【００９６】
現在のパッシブモード動作のための全ての周波数掃引信号が生成されると、プロセスはステップＳ１３に進む。
【００９７】
次に、ステップＳ１３において、周波数チャープ信号を含む信号に対応するものとしてステップ９において特定された結合信号、及び該信号の測定された雑音レベルに従って、複数の周波数掃引信号が選択される。より詳細には、識別された結合信号を生成した所定の数の周波数掃引信号が選択される。ここで、選択される周波数掃引信号は、測定された雑音レベルが最も低い周波数掃引信号である。
【００９８】
次にプロセスはステップＳ１５に進み、ステップＳ１５において、選択された複数の周波数掃引信号から、出力レーダー波形として送信される掃引パターンが生成される。
【００９９】
上記の実施形態では、ステップＳ１１における処理が、所定の数の周波数掃引信号がまだ生成されていないと判断すると、処理はステップＳ３に戻り、ステップＳ３において、新たな信号が受信される。したがって、ステップＳ７において、ステップＳ５において生成される各周波数掃引信号がそれぞれの受信信号と結合される。すなわち、異なる受信信号が各周波数掃引信号と結合される。
【０１００】
代替的な実施形態において、ステップＳ３において受信された信号が格納され、ステップＳ１１における処理が、所定の数の周波数掃引信号がまだ生成されていないと判断すると、処理はステップＳ５に戻る。このようにして、次にステップＳ７において、各周波数掃引信号が同じ格納された受信信号と結合され、結合信号が生成される。
【０１０１】
したがって、ステップＳ９において実行される処理は、周波数チャープ信号を含む１つ又は複数の受信信号（すなわち、ステップ３において受信される信号が格納される場合、１つの受信信号であり、周波数掃引信号毎に新たな信号が用いられる場合、２つ以上の信号）に対応する結合信号を特定することが理解されよう。
【０１０２】
有利には、受信信号と複数の周波数掃引信号との結合は、並行動作として実行することができる。これによって、パッシブモード動作の持続時間が減少する。
【０１０３】
アクティブモード
パッシブモードの後、適切な制御信号ＡＰをＴＣＡユニット２０６がモードスイッチＰＡＳ２０７に印加することによって、アクティブモードが開始される。
【０１０４】
アクティブモードにおいて、レーダーは、そのアンテナＴＡＮ１０７を介して、パッシブモードにおいて求められた１つ又は複数の掃引パターンを送信する。
【０１０５】
アクティブモードにおいて、干渉分類器ＩＣＲ２０３は、アイドルのままであり、バッファー／スライサーＦＲＭ２０２に格納されるデータブロックＤＢに対して「トランスペアレント」である。
【０１０６】
アクティブモードにおいて用いられる１つ又は複数の掃引パターンは、パッシブモードにおいて被試験環境で良好な性能を有するように構築されているので、自動車ＦＭＣＷレーダーはマルチユーザー干渉に対して改善した耐性で動作する。
【０１０７】
最も良好な掃引パターンを選択することによって相互干渉の効果が低減するが、干渉は完全に除去されない場合がある。したがって、自動車ＦＭＣＷレーダーの測距性能は、バッファー／スライサーＦＲＭ２０２とフーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５との間にブランキング回路ＢＬＲ２０４を組み込むことによってさらに改善される。
【０１０８】
以下、ブランキング回路ＢＬＲ２０４の動作を説明する。
【０１０９】
まず、データフレームのＪ個全てのデータブロックのｒｍｓ値等の平均レベルが求められる。干渉検出閾値が設けられている。本明細書では、干渉検出閾値は、ブランキング閾値と呼ばれる。たとえば、閾値はデータｒｍｓ値の４倍に設定することができる。好ましくは、閾値はシステムの雑音レベルの固定値倍（たとえば１０倍）を超えるように設定することができる。
【０１１０】
次に、Ｊ個のデータブロックのそれぞれがテストされる。被試験ブロックのｒｍｓ値がブランキング閾値を超える場合、データブロックはオールゼロブロックと置き換えられる。結果として、ブランキング回路ＢＬＲ２０４は、破損したデータブロックが全てオールゼロブロックに置換された変更データフレームＺＦを、フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５に転送する。そのような動作はデータフレーム内で個々のデータブロックが現れる順序を変更しないことに留意すべきである。
【０１１１】
ブランキング動作によって背景雑音レベルが低減されるので、フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５によって用いられる信号検出閾値も低減されるべきである。したがって、ブランキング回路ＢＬＲ２０４は、適切に低減された閾値ＤＴをプロセッサＦＦＴ２０５に送信する。変更された閾値ＤＴは、データフレーム内に保有される元のデータブロックの数に比例する。
【０１１２】
フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５は、各周波数掃引パラメーター、すなわちその開始時刻、掃引持続時間ＴS及び掃引周波数帯域Δfを示す信号ＳＳを受信する。
【０１１３】
ＤＳＰによって実装することができるフーリエシグナルプロセッサ２０５は、物体の距離Ｒ及び／又は速度Ｖの計算を実行するようになっている。
【０１１４】
自動車ＦＭＣＷレーダーは、各モードの動作後にパッシブモードとアクティブモードとの間で交互に切り換わるようにすることもでき、又はパッシブモードが用いられる頻度の方が低くなるようにすることもできる。
【０１１５】
図３ｂ）は、アクティブモードにおいて本実施形態の自動車レーダーシステムによって実行される処理動作を要約するフローチャートである。
【０１１６】
図３ｂ）を参照すると、ステップＳ２１において、パッシブモード動作において求められた掃引パターンによって規定された周波数掃引を含むレーダー波形が自動車レーダーシステムから送信される。
【０１１７】
次に、プロセスはステップＳ２３に進み、ステップＳ２３において、送信レーダー波形の反射が受信される。
【０１１８】
次に、プロセスはステップＳ２５に進み、ステップＳ２５において、受信信号とステップＳ２１において前もって送信されたような一連の掃引とが従来の方法により結合され、複数の結合信号、すなわち周波数掃引ごとに１つの結合信号が生成される。デジタルデータのフレームが格納され、各フレームはそれぞれの結合信号に対応する。
【０１１９】
次に、プロセスはステップＳ２７に進み、ステップＳ２７において、各フレームは複数のデータブロックに分割され、その後ステップＳ２９に進み、ステップＳ２９において、各フレームは該フレーム内のデータブロックの雑音レベルを求めるために処理される。
【０１２０】
次に、プロセスはステップＳ３１に進み、ステップＳ３１において、データブロックの雑音レベルがそのフレームについての所定のレベルを超える各データブロックのデジタルデータにブランキングが適用される。
【０１２１】
次に、プロセスはステップＳ３３に進み、ステップＳ３３において、ブランキングが適用されたフレームを含むフレームに依拠して、物体の距離及び／又は速度が求められる。
【０１２２】
次に、プロセスはステップＳ３５に進み、ステップＳ３５において、アクティブモードが終了する。
【０１２３】
処理は、自動的にステップＳ１９に戻って新たなアクティブモード動作を開始するようにすることもでき、又は図３ａ）のステップＳ１に戻って新たなパッシブモード動作を開始するようにすることもできる。
【０１２４】
干渉分類器
次に、上記の図２の実施形態において干渉分類器ＩＣＲ２０３として用いることができる様々な干渉分類器を説明する。
【０１２５】
観測される過渡干渉の持続時間も電力も、そのような干渉のタイプに関する有用な情報を一切提供することができず、したがって異なる原理に基づいて動作する干渉分類器を用いなくてはならないことに留意すべきである。
【０１２６】
上述した実施形態において用いるのに適した第１のタイプの干渉分類器ＩＣＲ２０３は、検査中のサンプルのセットから尖度値を求めることによって周波数チャープ干渉を特定する処理を実行する。
【０１２７】
尖度は４次中心積率と２次中心積率の二乗との比として規定される。したがって、Ｋ個のゼロ平均信号サンプルｘ1，ｘ2，．．．，ｘk，．．．，ｘKの場合、
【０１２８】
【数１２】
【０１２９】
から経験的な尖度ΚXを求めることができる。
【０１３０】
ランダムガウスプロセスによってモデル化された雑音の場合、尖度は雑音レベルと関係なく３に等しい。一方、任意の振幅のランダムにサンプリングされた正弦波の場合、尖度は１．５に等しい。したがって、第１のタイプの干渉分類器ＩＣＲ２０３は、検査中のサンプルのセットから求められた経験的尖度の値を所定の閾値と比較して、該セットが雑音を表す可能性がより高いか、又はそうではなくランダムにサンプルされた正弦波である可能性がより高いかを判定する。
【０１３１】
次に、本発明者らによって考案され、上記の図２の実施形態において干渉分類器ＩＣＲ２０３として用いることができる、改善された第２のタイプの干渉分類器を説明する。
【０１３２】
最初に、改善された干渉分類器の裏にある基礎を成す理論を提供する。
【０１３３】
標準的な背景雑音（たとえば熱雑音）及びパルス状高レベル干渉（すなわち過渡干渉）を含む受信信号を考察する。そのような過渡干渉は、広帯域雑音の短いバースト又は周波数変調されたキャリア（チャープ）を有するパルスのいずれかから発生した場合がある。
【０１３４】
離散時間信号処理を用いるシステムにおいて、雑音バーストによって、ガウス分布を有する一連のサンプルが生じるのに対し、周波数チャープは一定振幅の正弦波のランダムサンプリングにより取得される特徴と同じ特徴を有するサンプルを生成する。
この観測を多くの異なる形で利用して、雑音バーストとチャープとを識別する統計的手順を開発することができる。しかしながら、上述したように、観測される過渡干渉の持続時間も電力も、そのような干渉のタイプに関する有用な情報を一切提供することができない。
【０１３５】
統計的観点から、雑音バーストＢと周波数チャープＣとを識別する問題は、２つの代替的仮説(alternative hypotheses)Ｈ０及びＨ１のうちの一方を選択することに等しい。ここで、
Ｈ０＝雑音バーストＢが存在する
Ｈ１＝チャープＣが存在する
である。
【０１３６】
したがって、Ｋ個の信号サンプルｘ1，ｘ2，．．．，ｘk，．．．，ｘKは２つの条件付き確率密度関数、すなわち
【０１３７】
【数１３】
【０１３８】
のうちの一方によって特徴付けられる。
【０１３９】
仮説Ｈ１は、尤度比Ｌ（ｘ1，ｘ2，．．．，ｘK）が或る所定の判定閾値レベルを超えたときに選択される。
【０１４０】
尤度比は以下のように規定される。
【０１４１】
【数１４】
【０１４２】
実際には、対数尤度比ｌｎ Ｌに基づいて等価な手順を利用することがより好都合である。ここで、
【０１４３】
【数１５】
【０１４４】
であり、ここで、ＴXは所定の判定閾値である。
【０１４５】
分類される干渉レベルはアプリオリに知ることができない。
【０１４６】
しかしながら、この干渉分類器ＩＣＲ２０３は、後述するように、信号サンプルを最初に正規化することによって周波数チャープと雑音バーストとを識別するための大幅に改善された実際的手順を提供する。
【０１４７】
平均絶対偏差を利用する正規化−ロバストな分類器
正規化の１つの形式によれば、利用可能なデータから適切な範囲のデータブロックが選択され、ブロック内のＫ個の信号サンプルｘ1，ｘ2，．．．，ｘk，．．．，ｘKを用いて、以下のように平均絶対偏差を求める。
【０１４８】
【数１６】
【０１４９】
データブロックの範囲は、最も短い予期される過渡干渉の大部分を捕捉するように選択される。平均絶対偏差ＭAが所定の判定閾値ＴNを超えるとき、干渉の存在が宣言される。
【０１５０】
好ましくは、判定閾値ＴNは、背景雑音のｒｍｓ（二乗平均平方根(root-mean-squared)）値σNよりも約３倍又は約４倍大きい値にセットされる。
【０１５１】
雑音バーストＢの場合、平均絶対偏差は、
【０１５２】
【数１７】
【０１５３】
に向かう。ここで、
【０１５４】
【数１８】
【０１５５】
であり、σBはそれぞれの分散σN2及びσO2を有する背景雑音及びバースト雑音の和のｒｍｓ値である。
【０１５６】
振幅Ａを有するチャープＣが観測され、かつ背景雑音のレベルが低い（たとえばσN＜Ａ／５）とき、平均絶対偏差ＭAはほぼ
【０１５７】
【数１９】
【０１５８】
に等しい。
【０１５９】
実際には、双方のパラメーターσE及びＡが未知であることに留意する。
【０１６０】
サンプルの一次シーケンス｛ｘk｝は、正規化変換を用いることによって対応する二次シーケンス｛ｙk｝に変換される。
【０１６１】
【数２０】
【０１６２】
上記の変換の目的は、未知のパラメーターσE及びＡと無関係に観測値｛ｙk｝を作成することである。
【０１６３】
雑音バーストＢの場合、サンプル｛ｙk｝は、形態
【０１６４】
【数２１】
【０１６５】
の確率密度関数を有するガウス非負確率変数の実現値を表す。
【０１６６】
チャープＣが観測される場合、確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｃ）は、背景雑音が無視できるとき、すなわちＡ≫σNのときにのみ閉形式で表すことができる。そのような場合、
【０１６７】
【数２２】
【０１６８】
である。
【０１６９】
他方で、背景雑音が存在する場合、付加雑音の拡散効果を考慮に入れると、ｐ（ｙ｜Ｃ）は、基礎を成す通常の確率密度関数ｐ0（ｙ）を表すものとみなすことができる。ここで、
【０１７０】
【数２３】
【０１７１】
である。
【０１７２】
表現ｐ（ｙ｜Ｃ）の形状と基礎を成す確率密度関数Ｐ0（ｙ）の形状との間の差異は、付加雑音のレベルが高くなると増加する。
【０１７３】
図４は、雑音レベルの選択された値（この場合、比Ａ／σN）についてＰ0（ｙ）を表す確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｃ）の形状を示している。
各プロットは、１０8個の複製を利用してモンテカルロコンピューター法から取得されているが、Ｐ0（ｙ）の他の表現を用いて雑音レベルに応じて確率密度関数を生成することができることが理解されよう。見て取ることができるように、引数ｙがゼロに近づくと、確率関数は、式１５において予測されるように、値が限界４／π2≒０．４に近づくものと想定する。
【０１７４】
比較の目的で、図４は雑音バーストＢの確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｂ）も示している。
【０１７５】
対数尤度比は以下のように規定される。
【０１７６】
【数２４】
【０１７７】
周波数チャープＣの存在は、式１６において規定されるような対数尤度比が所定の判定閾値を超えるときに宣言される。そうでない場合、処理されているサンプルは雑音バーストＢを表すものとして分類される。
【０１７８】
代替的に、干渉するチャープＣの存在は、式１７に示すように、Ｋ個の非線形に変換されたサンプルｙ1，ｙ2，．．．，ｙk，．．．，ｙKの平均ＧKが適切な判定閾値ＴCGを超えたときに宣言される。
【０１７９】
【数２５】
【０１８０】
ここで、非線形変換Ｄ（ｙ）は、式１６に登場した関数［ｌｎ ｐ（ｙk｜Ｃ）−ｌｎｐ（ｙk｜Ｂ）］の適切な表現である。
【０１８１】
以下において、平均絶対偏差に基づく正規化を利用する干渉分類器を、本明細書においてロバストな干渉分類器と呼ぶ。
【０１８２】
非線形性Ｄ（ｙ）は、背景雑音が無視できるとき、すなわちΨ＝Ａ／σN→∞のときにのみ、閉形式で表すことができる。そのような場合、
【０１８３】
【数２６】
【０１８４】
である。
【０１８５】
図５は、比Ａ／σNの選択された値について非線形性Ｄ（ｙ）の形状を示している。各プロットは、１０8個の複製を用いてモンテカルロコンピューター法から取得されている。
【０１８６】
引数ｙがゼロに近づくと、非線形性Ｄ（ｙ）は、上記の式から予測されるように、値が限界ｌｎ（２／π）≒−０．４５に近づくものと想定する。比較の目的で、図５は、無視できる背景雑音の場合の非線形性Ｄ（ｙ）、すなわちＡ／σN→∞も示している。
【０１８７】
図５から見てとることができるように、非線形性Ｄ（ｙ）の形状は、異なる値のＡ／σNについて概ね同じであり、Ｄ（ｙ）の最大値はＡ／σNの値が増加するのと共に増加する。全ての場合において、最大値は距離１．４〜１．７のｙの値について生じる。
【０１８８】
本干渉分類器のさらなる特徴によれば、非線形性Ｄ（ｙ）は、２つの標準関数、すなわちローレンツ関数及び放物線の重ね合わせによって近似される。
【０１８９】
比Ａ／σNに関わらず、非線形性Ｄ（ｙ）は、Ｄ（ｙ）のピークにおいて合体する２つのブランチで構成されるものとみなすことができる。Ｄ（ｙ）の左のブランチは、以下の形式の下方シフトされたローレンツ関数の一部によって近似することができる。
【０１９０】
【数２７】
【０１９１】
右のブランチは、放物線の一部によって表すことができる。
【０１９２】
【数２８】
【０１９３】
たとえば、Ａ／σN＝１０のとき、以下のパラメーター値を用いて良好な近似を達成することが可能である。
【０１９４】
【数２９】
【０１９５】
図６は、Ａ／σN＝１０の場合の非線形性Ｄ（ｙ）、並びにまた、ローレンツ関数及び放物線の組み合わせを用いて本干渉分類器２０３に従って構築された、その非線形性Ｄ（ｙ）の近似を示している。
【０１９６】
非線形性Ｄ（ｙ）を多くの異なる形で近似することができることが理解されよう。しかしながら、各近似は何らかの意味で、図５に示す非線形性の一般形状を表現するとともに模倣しようとする。たとえば、左ブランチは直線で近似することができ、右ブランチは異なる直線で近似することができる。
【０１９７】
したがって、それぞれの場合に、近次関数は、雑音がないときはπ／２の引数値(argument value)、又は雑音があるときは約１．４〜１．７の引数値を含む遷移値においてピーク又は水平域を表す(exhibit)（引数値は雑音の拡散効果に起因してπ／２から逸れ、偏差量は雑音量に依拠する）。遷移値を超えない引数値の場合、近似関数は非減少関数となる。さらに、遷移値以上の引数値の場合、近似関数は減少関数となる。一般に、この下落部分の峻度はピーク（又は水平域）に選考する非減少部分の峻度よりもはるかに大きくなる。
【０１９８】
標準偏差を利用する正規化−最適分類器
正規化手順における平均絶対偏差の適用は、実際的でかつまた統計的にロバストな手法とみなすことができる。しかしながら、理論的観点から、この目的のために標準偏差を用いることが好ましい場合がある。
【０１９９】
したがって、さらなる形態の干渉分類器２０３によれば、観測されるサンプルの一次シーケンス｛ｘk｝は、正規化変換を適用することによって対応する二次シーケンス｛ｙk｝に変換される。
【０２００】
【数３０】
【０２０１】
ここで、ＳDは
【０２０２】
【数３１】
【０２０３】
から求められる標準偏差である。
【０２０４】
雑音バーストＢの場合、標準偏差ＳDは単純にσB、すなわち背景雑音及びバースト雑音の和のｒｍｓ値に等しい（式１１を参照されたい）。振幅Ａを有するチャープＣが観測され、かつ背景雑音のレベルが低い（たとえばσN＜Ａ／５）とき、ｒｍｓはほぼ
【０２０５】
【数３２】
【０２０６】
に等しい。
【０２０７】
雑音バーストＢの場合、サンプル｛ｙk｝は確率密度関数
【０２０８】
【数３３】
【０２０９】
を有するガウス非負確率変数の実現を表す。
【０２１０】
チャープＣが観測されるとき、確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｃ）は、背景雑音が無視できるとき、すなわちＡ／σN≫１のときにのみ閉形式で表すことができる。そのような場合、
【０２１１】
【数３４】
【０２１２】
である。
【０２１３】
他方で、背景雑音が存在する場合、付加雑音の拡散効果を考慮に入れると、ｐ（ｙ｜Ｃ）は、基礎を成す通常の確率密度関数ｐ0（ｙ）を表すものとみなすことができる。ここで、
【０２１４】
【数３５】
【０２１５】
である。
【０２１６】
表現ｐ（ｙ｜Ｃ）の形状と基礎を成す確率密度関数Ｐ0（ｙ）の形状との間の差異は、付加雑音のレベルが高くなると増加する。
【０２１７】
上述したロバストな分類器の場合のように、モンテカルロコンピューターシミュレーションを用いて、選択された雑音レベル値について表現ｐ（ｙ｜Ｃ）を生成することができる。代替的に、他の形態の表現を用いることもできる。
【０２１８】
したがって、干渉するチャープＣの存在は、式２６に示すように、Ｋ個の非線形に変換されたサンプルｙ1，ｙ2，．．．，ｙk，．．．，ｙKの平均ＨKが所定の判定閾値ＴCHを超えたときに宣言される。
【０２１９】
【数３６】
【０２２０】
ここで、非線形変換Ｖ（ｙ）は、関数［ｌｎ ｐ（ｙk｜Ｃ）−ｌｎ ｐ（ｙk｜Ｂ）］の適切な表現である。
【０２２１】
この場合、非線形性Ｖ（ｙ）は、上述した非線形性Ｄ（ｙ）が表す形状と異なる形状を有する。
【０２２２】
以下において、標準偏差に基づく正規化を利用する干渉分類器は、ガウス確率変数に関してその標準偏差がスケールを最良に推定するものであることを反映するために、本明細書において最適干渉分類器と呼ばれる。
【０２２３】
非線形性Ｖ（ｙ）は、背景雑音が無視できるとき、すなわちΨ＝Ａ／σN→∞のときにのみ、閉形式で表すことができる。そのような場合、
【０２２４】
【数３７】
【０２２５】
である。
【０２２６】
図７は、比Ａ／σNの選択された値について非線形性Ｖ（ｙ）の形状を示している。各プロットは、１０8個の複製を用いてモンテカルロコンピューター法から取得されている。
【０２２７】
引数ｙがゼロに近づくと、非線形性Ｖ（ｙ）は、式２７から予測されるように、値が限界−（ｌｎπ）／２≒−０．５７に近づくものと想定する。
【０２２８】
比較の目的で、図７は無視できる背景雑音、すなわちＡ／σN→∞の場合の非線形性Ｖ（ｙ）も示している。
【０２２９】
図７を図５と比較することにより見てとることができるように、２つの非線形性Ｄ（ｙ）及びＶ（ｙ）の形状は実質的に同じである。しかしながら、非線形性Ｖ（ｙ）の場合、最大値は、雑音がないときは
【０２３０】
【数３８】
【０２３１】
のｙの値、又は雑音があるときは約１．３〜１．６の範囲の値で現れる（引数値は雑音の拡散効果に起因して
【０２３２】
【数３９】
【０２３３】
から逸れ、偏差量は雑音量に依拠する）のに対し、Ｄ（ｙ）の最大値は、雑音がないときはπ／２の値、又は雑音があるときは１．４〜１．７の範囲で現れる。
【０２３４】
図８は、Ａ／σN＝１０の場合の２つの非線形性Ｄ（ｙ）及びＶ（ｙ）を示している。双方の非線形性が同様の形状を有するが、非線形性Ｖ（ｙ）は、関心引数(arguments of interest)の範囲のより良好な識別を提供するようであるので、Ｄ（ｙ）より優れていると思われる。
【０２３５】
標準偏差に基づく正規化を利用する本干渉分類器のさらなる特徴によれば、非線形関数Ｖ（ｙ）の近似が適用される。
【０２３６】
より詳細には、Ｖ（ｙ）の左のブランチは、下方シフトされたローレンツ関数の一部によって近似され、
【０２３７】
【数４０】
【０２３８】
右のブランチは、放物線の一部によって近似される。
【０２３９】
【数４１】
【０２４０】
たとえば、Ａ／σN＝１０のとき、以下のパラメーター値を用いて良好な近似を達成することが可能である。
【０２４１】
【数４２】
【０２４２】
Ｄ（ｙ）と同様に、ローレンツ関数及び放物線とは異なる様々な関数を用いてＶ（ｙ）を近似することができる。これらについては上述したので、本明細書において再び説明しない。
【０２４３】
他の正規化方法
図２に示す干渉分類器２０３における正規化の目的のために、幾何平均、中央値、又はトリム平均等の平均信号レベルの他の基準を用いて信号サンプルを正規化することができる。
【０２４４】
Ｋ個の信号サンプル｜ｘ1｜，｜ｘ2｜，．．．，｜ｘk｜，．．．，｜ｘK｜の幾何平均ＭGは、
【０２４５】
【数４３】
【０２４６】
によって規定される。
【０２４７】
正規化の目的のために、中央値又はトリム平均は、
【０２４８】
【数４４】
【０２４９】
となるように昇順で並べられたＫ個の信号サンプルから求めることができる。
【０２５０】
このとき、サンプル中央値は、Ｋが奇数のとき中央サンプルに等しく、そうではなくＫが偶数の場合、サンプル中央値は２つの中央サンプルの算術平均に等しい。
【０２５１】
トリム平均ＭLは、Ｌ個の最も大きなサンプルを除外し、残りのサンプルの算術平均を求めることによって取得され、したがって、
【０２５２】
【数４５】
【０２５３】
である。
【０２５４】
正規化の目的で利用することができる平均信号レベルの他の基準がまだ存在する。
【０２５５】
正規化を実行するのに用いられる平均信号レベルの基準が何であれ、結果としての非線形性は上述した非線形性Ｄ（ｙ）及びＶ（ｙ）と同じ形式及び特性を有する。このため、各非線形性は、１．３〜１．７のｙの値を含む遷移値において最大値を有し、ｙの値が遷移値を超えない場合に非減少関数によって近似でき、ｙの値が遷移値以上の場合に減少関数によって近似することができる。全ての場合に、減少関数の平均勾配の大きさは、非減少関数の平均勾配の大きさよりも大きくなる。
【０２５６】
構成例
上述した有利な干渉分類を実装するための干渉分類器ＩＣＲ２０３の構成例を以下で説明する。
【０２５７】
図９は、干渉分類器ＩＣＲ２０３の機能ブロック図である。分類器ＩＣＲ２０３は以下のブロックを含む。
−データバッファーＢＦＲ８０２、
−正規化器ＮＲＭ８０４、
−スケールファクター計算機ＳＣＬ８０３、
−非線形変換器ＮＬＴ８０５、
−平均化回路ＡＶＧ８０６、
−比較器ＣＭＲ８０７。
【０２５８】
動作干渉分類器ＩＣＲ２０３を下記で説明する。
【０２５９】
検査中のデータブロックを形成する複数のＫ個の信号サンプルｘ1，ｘ2，．．．，ｘk，．．．，ｘKが、入力ＢＸを介してデータバッファーＢＦＲ８０２に転送される。
【０２６０】
出力ＸＸにおいて入手可能なサンプルがスケールファクター計算機ＳＣＬ８０３によって用いられ、平均絶対偏差ＭA又は標準偏差ＳD等のスケールファクターＳＣが求められる。選択された正規化のタイプはスケールファクター計算機ＳＣＬ８０３の入力ＳＴを介して設定される。
【０２６１】
分類器ＩＣＲ２０３は、上述したようにたとえばロバストな分類器又は最適な分類器として動作するように構成することができる。
【０２６２】
ブロックＳＣＬ８０３によって求められたスケーリングファクターＳＣは、正規化器ＮＲＭ８０４に供給され、二次シーケンスのＫ個の正規化されたサンプルが計算される。
【０２６３】
【数４６】
【０２６４】
ここで、正規化されたサンプルｙ1，ｙ2，．．．，ｙk，．．．，ｙKはそれぞれ、データバッファーＢＦＲ８０２から入力ＸＫを介して受信された一次信号サンプルｘ1，ｘ2，．．．，ｘk，．．．，ｘKに対応する。
【０２６５】
非線形変換器ＮＬＴ８０５は、入力ＹＫにおいて現れる各正規化されたサンプルｙkを利用して、上記で検討したようなＤ（ｙk）及びＶ（ｙk）等の対応する値を求める。
【０２６６】
非線形変換器ＮＬＴ８０５は、２つのパラメーター、すなわち非線形性のタイプＳＴ（選択された正規化方法に対応する）及び背景雑音のチャープ振幅Ａ及びｒｍｓ値σNの比の公称値ＡＮを受信する。
【０２６７】
ＡＮの公称値として、デフォルト値Ａ／σN＝１０を自動的に選択することができる。代替的に、ＡＮの適切な値を以下のように求めることができる。
【０２６８】
干渉分類器を組み込むシステムの信頼性のある動作のために、処理される信号のレベルが少なくとも背景雑音のｒｍｓ値σNよりも少なくともｇ１倍大きいと仮定する。
そのような最小レベル（ｇ１・σN）を有する信号は、正弦干渉の最も小さな振幅Ａがこの最小レベルよりｇ２倍大きいとき、破損する形で変形し、したがってＡ＝ｇ２・（ｇ１・σN）及び
【０２６９】
【数４７】
【０２７０】
であることも想定する。たとえば、ｇ１＝５及びｇ２＝２であるとき、ＡＮ＝Ａ／σ＝１０である。
【０２７１】
さらに、図５及び図７から見てとることができるように、それぞれの非線形性Ｄ（ｙ）及びＶ（ｙ）の形状は、Ａ／σNがたとえば１０から２０に増加するときに大きく変化しない。また、より大きな値の振幅Ａを有する正弦干渉は、常により高い信頼性で検出することができる。したがって、分類器によって用いられるＡＮの公称値は、好ましくは比Ａ／σNのより低い動作値に対応するように選択される。
【０２７２】
平均化回路ＡＶＧ８０６は、入力ＶＤにおいて受信される非線形に変換された正規化サンプルの平均ＧＨを求める。
【０２７３】
計算された平均ＧＨは、比較器ＣＭＲ８０７において判定閾値ＣＴと比較される。平均ＧＨが判定閾値ＣＴを超えると、干渉チャープの存在が宣言される。そうでない場合、処理されるサンプルは雑音の干渉バーストを表すものとして分類される。
【０２７４】
干渉、雑音バーストＢ、又は周波数チャープＣの分類に関する判定は、比較器ＣＭＲ８０７の出力ＢＣにおいて提供される。さらに、出力ＳＣは、分類される干渉レベルを示すスケールファクターを提供する。
【０２７５】
広範なモンテカルロシミュレーション法によって、上述した第２のタイプの干渉分類器が上述した第１のタイプの尖度ベースの分類器の性能を凌ぐことができることがわかっている。
【０２７６】
たとえば、データブロックあたりＫ＝１６個のサンプル、及びＰＦＡ＝０．０１において固定された誤警報確率(false-alarm probability)の場合、分類器毎の判定閾値ＣＴ及び検出確率ＰＤが以下に与えられる。
【０２７７】
【表１】
【０２７８】
上記の文脈において、検出確率ＰＤは、実際にチャープＣが存在するときに「チャープＣが存在する」と判定する確率であり、誤警報確率ＰＦＡは、実際に雑音バーストＢが存在するときに「チャープＣが存在する」と判定する確率である。
【０２７９】
上記で与えられた各値は、１０6個の複製を利用するモンテカルロコンピューター法から取得された。見てとれるように、第２のタイプの干渉分類器のロバストなバージョン及び最適なバージョンは、それぞれ尖度ベースの分類器に対して、検出確率ＰＤにおいて５％及び７％の改善を提供する。
【０２８０】
例示的な実施例
本発明の実施形態による自動車レーダーの利点の理解を容易にするために、以下で実施例を説明する。
【０２８１】
異なる周波数の正弦波及び単位ｒｍｓ値の背景雑音を含むビート信号を検討する。各正弦波の振幅は０．２７に等しく、そのようなケースは、たとえば、自動車レーダーの視野(field-of-view)（ＦＯＶ）に現れる３つの非常に小さな物体を表すことができる。
【０２８２】
図１０のａ）は、ビート信号を表す５１２個のサンプルを含むデータフレームを示している。正弦波は雑音にかなり埋もれているが、対応する周波数成分は図１０のｂ）に示す周波数領域表現において明確に見ることができる。
【０２８３】
図１１のａ）は、同じデータフレームであるが、それぞれが同じ振幅２５を有する３つの高レベル周波数チャープによってさらに破損されたデータフレームを示している。比較のために、ブランキング閾値レベルＢＴＨも示されている。このケースでは、図１１のｂ）に示す周波数領域表現が、干渉チャープの複数の周波数成分によって支配され、関心周波数成分は検出可能でない。
【０２８４】
高レベル周波数チャープを除去したブランキング動作によって変更されたデータフレームを示す図１２のａ）、及びデータフレームの周波数領域表現を示す図１２のｂ）に示されるように、ブランキング手順を適用する試みはこのケースでは失敗する。
【０２８５】
図１３のａ）は、自動車レーダーによって送信された周波数掃引が周波数において適切にシフトされ（すなわち、異なる掃引パターンが用いられ）、３つの干渉チャープのうちの１つが回避されたときの対応するデータフレームを示している。しかしながら、図１３のｂ）に示す周波数領域表現において、関心周波数成分は依然として検出するのが困難である。
【０２８６】
検出を改善するために、図１３のａ）に示すデータフレームに適切なブランキング閾値レベルＢＴＨを用いてブランキングが適用され、それによって図１４ａ）に示すようになる。変更されたデータフレームが図１４のａ）に示され、干渉チャープによって破損された元もブロックに置き換えられた２つのオールゼロデータブロックを含む。
【０２８７】
図１４のｂ）に示す変更されたデータフレームの周波数領域表現によって、全て検出閾値を超えた所望の３つの周波数成分の存在がはっきりと明らかになる。
【０２８８】
上記の実施例において、ブランキングのみではマルチユーザー干渉の効果を抑制するのに十分でなかった。しかしながら、信号ブランキングと併せて送信周波数掃引の適応的な選択を用いることによって、信頼性のある検出が達成された。
【０２８９】
しかしながら、代替的なシナリオにおいて、信号ブランキングをさらに必要とすることなく、送信周波数掃引の適応的な選択のみで、信頼性のある検出を達成するのに十分である場合がある。
【０２９０】
変更及び変形
上述した実施形態に対し、多くの変更及び変形を行うことができる。
【０２９１】
たとえば、図２に示す実施形態は、ハードウェアコンポーネントを備える。しかしながら、一実施形態は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェア、ファームウェア、及びハードウェアの任意の組み合わせを用いて実施することができる。
たとえば、図１５は、干渉分類器ＩＣＲ２０３、ブランキング回路ＢＬＲ２０４、フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５、タイミング／制御／算術ユニットＴＣＡ２０６、及び波形発生器ＷＦＧ１１０が全て、コンピュータープログラム命令によってプログラムされたプログラム可能な処理装置１５０３によって実装されて上述した処理動作を実行する一実施形態を示している。
コンピュータープログラム命令は、たとえばストレージ媒体１５０１等のコンピュータープログラム製品又は信号１５０２に対し与えられる。
【０２９２】
本発明の実施形態の上記の説明は、説明及び記述の目的で提示された。上記の説明は、網羅的であることも、本発明を開示された形式に限定することも意図していない。上記の説明を鑑みて、多くの代替形態、変更形態、及び変形形態によって、当業者が本発明を検討される特定の使用に適した様々な実施形態において利用することが可能になることは明らかである。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、干渉の効果を検出及び抑制する際に用いるための自動車レーダーシステム及び方法に関する。開示されるシステム及び方法は、同じ領域において動作すると共に同じ周波数帯域を共有する他の周波数変調連続波システム(frequency modulated continuous-wave)（ＦＭＣＷ）によって生じる干渉へのＦＭＣＷ自動車レーダーの耐性を改善するのに特に適用可能である。
【０００２】
［優先権の主張］
本出願は、２０１０年５月２７日に出願された欧州特許出願第１０１６４０４８．０号の優先権を主張するものであり、該特許文献は相互参照によりその全体が本明細書に援用される。
【背景技術】
【０００３】
図１は、従来の周波数変調連続波(frequency modulated continuous-wave)（ＦＭＣＷ）自動車レーダーの簡略化された機能ブロック図である。
【０００４】
システムは、受信アンテナＲＡＮ１０２と、信号調整ユニットＳＣＵ１０３と、ダウンコンバーターＤＣＲ１０４と、アナログ／デジタルコンバーターＡＤＣ１０５と、デジタルシグナルプロセッサＤＳＰ１０６と、タイミング／制御ユニットＴＣＵ１１１と、波形発生器ＷＦＧ１１０と、アップコンバーターとしても機能する電圧制御発振器ＶＣＯ１０９と、電力増幅器／駆動装置ＰＡＲ１０８と、送信アンテナＴＡＮ１０７とを備える。
【０００５】
波形発生器ＷＦＧ１１０は、制御信号ＣＶを供給して、電圧制御発振器ＶＣＯ１０９に周波数上方掃引及び下方掃引を生じさせる。結果としての各波形ＳＷは電力増幅器／駆動装置ＰＡＲ１０８において増幅され、プロービング波形ＴＷが生じる。アンテナＴＡＮ１０７によって送信される波形ＴＷは一定の振幅を有するが、その周波数は、各上方掃引又は下方掃引時間間隔Ｔs中に帯域Δｆを掃引する。
【０００６】
距離Ｒにおける障害物ＯＢＳ１０１からのエコーＲＷは、時間において（２Ｒ／ｃ）だけ遅延された送信波形ＴＷの減衰されたコピーである。ここでｃは光速である。
【０００７】
エコーＲＷは、信号調整ユニットＳＣＵ１０３において適切に処理され、反射信号の表現ＡＲが生成される。信号ＡＲは、ダウンコンバーターＤＣＲ１０４において、電圧制御発振器ＶＣＯ１０９によって供給された送信波形ＴＷのコピーＳＷと結合される。ダウンコンバーターＤＣＲ１０４の出力信号ＢＳはまず、アナログ／デジタルコンバーターＡＤＣ１０５においてデジタル形式ＤＳに変換され、次にデジタルシグナルプロセッサＤＳＰ１０６に送信される。
【０００８】
デジタルシグナルプロセッサＤＳＰ１０６は、タイミング／制御ユニットＴＣＵ１１１から、各周波数掃引のパラメーター、すなわち該周波数掃引の開始時刻、掃引持続時間ＴS、及び掃引周波数帯域Δｆを示す信号ＳＳを受信する。信号ＳＳは、波形発生器ＷＦＧ１１０によって、要求される制御信号ＣＶを生成するのにも用いられる。
【０００９】
デジタルシグナルプロセッサＤＳＰ１０６は、ダウンコンバーターＤＣＲ１０４から受信したビート信号ＢＳを解析することによって、障害物ＯＢＳ１０１の距離Ｒ及び速度Ｖを求める。ビート信号ＢＳは、送信波形ＴＷの対応する線形周波数掃引ＳＷに応じて取得される。ビート周波数は反射波ＲＷの周波数から送信波ＴＷの周波数を減算したものとして規定される。
【００１０】
静止した障害物ＯＢＳ１０１の場合、ビート周波数の大きさ｜ｆR｜は障害物距離Ｒに直接比例する。
【００１１】
【数１】
【００１２】
ここで、｜ＳF｜＝｜Δｆ｜／ＴSは周波数掃引の勾配である。ビート周波数ｆRは周波数下方掃引（ＳF＜０）の場合に正であり、周波数上方掃引ｓ（ＳF＞０）の場合に負である。正のビート周波数と負のビート周波数との識別は、直交信号ダウンコンバージョンを用いることによって達成することができる。
【００１３】
レーダーと障害物ＯＢＳ１０１との間の半径方向速度Ｖを有する相対運動は、ドップラー周波数シフト
【００１４】
【数２】
【００１５】
を付加することによって「距離によって生成された（range-generated）」ビート周波数ｆRを変更する。ここで、λは送信波形ＴＷの波長である。実際に、ドップラーシフトｆVの値は、掃引された周波数の量による影響を受けない。
【００１６】
障害物ＯＢＳ１０１が速度Ｖでレーダーに接近している場合、ドップラーシフトｆVの値は正になるのに対し、障害物ＯＢＳ１０１がレーダーから遠ざかっている場合、ドップラーシフトｆVの値は負となる。その結果、観測されるビート周波数ｆBは２つの周波数成分ｆR及びｆVを結合したものから生じ、したがって、
【００１７】
【数３】
【００１８】
である。
【００１９】
勾配ＳF自体は負となることもできるし（下方掃引の場合）、正となることもできる（上方掃引の場合）ことに留意する。
【００２０】
単一の動いている障害物ＯＢＳ１０１の場合、障害物の距離Ｒ及び相対速度Ｖの双方を一意に求めるために、実質的に異なる勾配ＳFを有する少なくとも２つの周波数掃引が必要とされる。しかしながら、レーダーの視野（ＦＯＶ）内に２つ以上の障害物が存在する場合、各障害物の距離及び速度を正しく求めるために、別個の勾配を有する、より多くの周波数掃引が必要となる。
【００２１】
上記の検討から、障害物の距離及び速度に関する情報は、複数のビート信号の周波数成分内に含まれることになり、そのような各ビート信号は、レーダーによって送信された対応する周波数掃引に応じて取得される。
【００２２】
したがって、デジタルシグナルプロセッサＤＳＰによって実行される信頼性のある周波数推定が最も重要である。
【００２３】
非特許文献１において提示される分析は、自動車レーダーにおいて一般に使用される掃引パターン及び関連する信号処理技法が全てマルチユーザー干渉の影響を受けることを示した。
【００２４】
したがって、マルチユーザー環境内で動作する既知の自動車ＦＭＣＷレーダーシステムは、マルチユーザー干渉によって生じる問題に起因して、信頼性のない障害物検出、並びに距離及び速度の不良な推定を提供している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００２５】
【非特許文献１】G. M. Brooker「Mutual Interference of Millimeter-Wave Radar Systems」（IEEE Trans. Electromagn. Compat., pp. 170-181, Feb. 2007）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２６】
本発明者らは、人工的な干渉を自然発生的な干渉から区別し、そして人工的な干渉を回避及び／又は抑制する手段を講じることによって、自動車ＦＭＣＷレーダーシステムにおける距離及び速度の推定を劇的に改善することができるということに気がついた。
【課題を解決するための手段】
【００２７】
したがって、概して、本発明は、受信信号を処理して、周波数チャープを含む干渉（すなわち人工的な雑音）を識別するように動作可能であると共に、識別された周波数が干渉することになる周波数における送信を少なくとも部分的に回避するように、出力レーダー波形の送信に用いられる周波数掃引信号を設定するようにさらに動作可能な自動車レーダーシステムを提供する。
【００２８】
より詳細には、人工的な信号の他のソースを有する環境において、出力レーダー波形として送信される掃引パターンを求めるように動作可能な自動車レーダーシステムであって、
背景雑音、又は背景雑音と１つ若しくは複数の他のソースからの干渉信号との組み合わせを含む雑音信号を受信するように動作可能な受信機と、
複数の異なる周波数掃引信号を生成するように動作可能な信号発生器と、
各周波数掃引信号を受信雑音信号と共に処理して、該周波数掃引信号毎に処理された信号を生成するように動作可能なシグナルプロセッサと、
別のソースからの干渉信号を含む１つ又は複数の受信雑音信号に対応する処理された信号を検出すると共に、該別のソースからの干渉信号を含む１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する特定され処理された信号のそれぞれの雑音レベルを求めるように動作可能な干渉分類器と、
前記干渉分類器によって求められた前記雑音レベルに従って複数の前記周波数掃引信号を選択するように動作可能なセレクターと、
前記選択された複数の周波数掃引信号に基づいて送信される出力レーダー波形のための掃引パターンを求めるように動作可能な制御ユニットと、
を備える、システムが提供される。
【００２９】
好ましくは、前記自動車レーダーシステムは、
パッシブモードとアクティブモードとの間で前記自動車レーダーシステムの前記動作を変更する手段をさらに備え、
前記パッシブモードにおいて、前記自動車レーダーシステムは、１つ又は複数の受信雑音信号から出力波形のための掃引パターンを求めるようになっており、
前記アクティブモードにおいて、前記自動車レーダーシステムは、パッシブ動作モードにおいて求められた前記掃引パターンを含む出力波形信号を送信すると共に、該送信された出力波形の反射を含む受信信号を処理するようになっている。
【００３０】
好ましくは、前記自動車レーダーシステムは、
データのフレームを格納するように構成される格納手段であって、各フレームはそれぞれの周波数掃引信号のための処理された信号に対応する、格納手段と、
フレームの前記データに信号ブランキングを適用するように動作可能なブランキング回路と、
をさらに備え、
前記アクティブモードにおいて、前記ブランキング回路は前記周波数掃引信号のための処理された信号に対応するフレームを処理し、該フレームを所定のサイズのデータブロックにスライスして、該フレーム内の該データブロックのレベルを求めると共に、該データブロックの該レベルが所定のレベルを超えている場合、該データブロックにブランキングを適用するように動作可能であり、
前記自動車レーダーシステムは、前記ブランキングが適用された１つ又は複数のフレームに依拠して物体の距離及び速度のうちの少なくとも一方を検出するようになっている。
【００３１】
好ましくは、前記干渉分類器は前記周波数掃引信号毎に処理された信号のサンプルを処理するように動作可能であり、
該干渉分類器は、
前記信号サンプルを用いて前記処理された信号のためのスケールファクターを計算するように動作可能なスケールファクター計算機と、
前記スケールファクターを用いて前記信号サンプルを正規化することによって、正規化信号サンプルｙを計算するように動作可能な正規化器と、
前記正規化信号サンプルに対し非線形変換Ｔ（ｙ）を実行して、変換された信号サンプルを計算するように動作可能な非線形変換器と、
前記変換された信号サンプルの平均を計算するように動作可能な平均化回路と、
前記変換された信号サンプルの前記計算された平均を所定の閾値レベルと比較して、前記処理された信号内に存在する前記雑音のタイプがマルチユーザー環境からの干渉信号を含むか否かを判断する（すなわち、存在する雑音のタイプが周波数チャープ信号であるか否かを判断する）ように動作可能な比較器と、
を備え、
前記非線形変換器は、第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含む非線形変換Ｔ（ｙ）を実行するように動作可能であり、前記第１の関数は遷移値ｙtを超えない値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、前記第２の関数は、遷移値ｙt以上の値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、
Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する非減少関数であり、
Ｔ２（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する減少関数であり、
遷移値は１．３≦ｙt≦１．７の範囲の値を有する。
【００３２】
好ましくは、前記第１の関数Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する増加関数であり、Ｔ１（ｙ）の平均勾配の大きさはＴ２（ｙ）の平均勾配の大きさよりも小さい。
【００３３】
好ましくは、前記干渉分類器の前記スケールファクター計算機は、前記信号サンプルの平均絶対偏差(mean absolute deviation)であるスケールファクターを計算するように動作可能であり、前記非線形変換器は、条件付き確率ｐ（ｙ｜Ｎ１）及びｐ（ｙ｜Ｎ２）の比を共同で近似する第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含む非線形変換Ｔ（ｙ）を実行するように動作可能であり、ここで
【００３４】
【数４】
【００３５】
であり、
ｐ（ｙ｜Ｎ２）は雑音レベルに依存する関数
【００３６】
【数５】
【００３７】
の表現であり、
Ｎ１はバースト雑音であり、Ｎ２は周波数チャープ信号を含む干渉である。
【００３８】
好ましくは、前記干渉分類器の前記スケールファクター計算機は、前記信号サンプルの標準偏差であるスケールファクターを計算するように動作可能であり、前記非線形変換器は、条件付き確率ｐ（ｙ｜Ｎ１）及びｐ（ｙ｜Ｎ２）の比を共同で近似する第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含む非線形変換Ｔ（ｙ）を実行するように動作可能であり、ここで
【００３９】
【数６】
【００４０】
であり、
【００４１】
ｐ（ｙ｜Ｎ２）は雑音レベルに依存する関数
【００４２】
【数７】
【００４３】
の表現であり、
Ｎ１はバースト雑音であり、Ｎ２は周波数チャープ信号を含む干渉である。
【００４４】
好ましくは、前記干渉分類器の前記スケールファクター計算機は、前記スケールファクターとして、前記信号サンプルの平均絶対偏差、標準偏差、幾何平均、中央値、及びトリム平均のうちの１つを計算するように動作可能である。
【００４５】
好ましくは、前記干渉分類器の前記正規化器は、各信号サンプルの大きさを求めるように動作可能であると共に、該正規化信号サンプルの大きさを前記スケールファクターで除算することによって、前記正規化信号サンプルｙを計算するように動作可能である。
【００４６】
好ましくは、前記干渉分類器の前記非線形変換器は非線形変換を実行するように動作可能であり、該非線形変換において、前記第１の関数Ｔ１（ｙ）はローレンツ関数を含み、前記第２の関数Ｔ２（ｙ）は放物線を含む。
【００４７】
好ましくは、前記スケールファクター計算機及び前記非線形変換器は、複数の異なるタイプのスケールファクターを計算し、複数の異なる非線形変換を適用するようにそれぞれ動作可能であり、前記スケールファクター計算器及び前記非線形変換器は、被試験受信信号に適用される正規化のタイプを規定する入力制御信号に依拠して、異なるタイプのスケールファクター及び異なる非線形変換間で選択するように構成される。
【００４８】
好ましくは、前記処理された信号を検出するプロセスは、分類された雑音のレベルを示す信号を出力するプロセスを含む。
【００４９】
本発明は、複数の干渉源からなる環境において自動車レーダーによって出力レーダー波形として出力される掃引パターンを求める方法であって、
背景雑音、又は背景雑音と前記環境内の１つ若しくは複数の他のソースからの干渉信号との組み合わせを含む１つ又は複数の雑音信号を受信するプロセスと、
複数の異なる周波数掃引信号を生成するプロセスと、
各周波数掃引信号を受信雑音信号と共に処理して、該周波数掃引信号毎に処理された信号を生成するプロセスと、
別のソースからの干渉信号を含む１つ又は複数の受信雑音信号に対応する処理された信号を検出すると共に、該別のソースからの干渉信号を含む前記受信雑音信号に対応する各前記検出された処理された信号のそれぞれの雑音レベルを求めるプロセスと、
前記別のソースからの干渉信号を含む前記１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する前記処理された信号の前記求められた雑音レベルに従って、複数の前記周波数掃引信号を選択するプロセスと、
前記選択された複数の周波数掃引信号に依拠して送信される出力レーダー波形のための掃引パターンを求めるプロセスと、
を含む、方法も提供する。
【００５０】
好ましくは、本方法は、パッシブモードとアクティブモードとの間で切り換えるプロセスをさらに含み、
前記パッシブモードにおいて、１つ又は複数の受信雑音信号から出力波形のための掃引パターンが求められ、
前記アクティブモードにおいて、先行するパッシブモード動作において求められた前記周波数掃引パターンを含む出力波形が送信され、該送信された出力波形の反射を含む受信信号が処理される。
【００５１】
好ましくは、前記アクティブモードは、
データのフレームを格納するプロセスであって、各フレームはそれぞれの周波数掃引信号のための処理された信号に対応する、格納するプロセスと、
周波数掃引信号のための処理された信号に対応するフレームを処理するプロセスであって、前記フレームをデータブロックにスライスして、該フレーム内の該データブロックのレベルを求めると共に、該データブロックの該レベルが所定のレベルを超えている場合、該データブロックのデータにブランキングを適用する、処理するプロセスと、
前記ブランキングが適用された少なくとも１つのフレームに依拠して物体の距離及び速度のうちの少なくとも一方を検出するプロセスと、
を含む。
【００５２】
好ましくは、前記マルチユーザー環境からの前記干渉信号を含む前記受信雑音信号に対応する処理された信号を検出する分類プロセスは、
前記処理された信号の信号サンプルを用いることであって、該処理された信号のためのスケールファクターを計算する、用いること、
前記スケールファクターを用いて前記受信信号サンプルを正規化することによって、正規化信号サンプルｙを計算すること、
前記正規化信号サンプルｙに対し非線形変換Ｔ（ｙ）を実行することであって、変換された信号サンプルを計算する、実行すること、
前記変換された信号サンプルの平均を計算すること、及び
前記変換された信号サンプルの前記計算された平均を所定の閾値レベルと比較することであって、前記処理された信号内に存在する前記雑音のタイプが、前記マルチユーザー環境からの前記干渉信号を含むか否かを判断する（すなわち、存在する雑音のタイプが周波数チャープ信号であるか否かを判断する）、比較すること、
を含み、
前記非線形変換Ｔ（ｙ）は、第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含み、前記第１の関数は遷移値ｙtを超えない値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、前記第２の関数は、遷移値ｙt以上の値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、
Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する非減少関数であり、
Ｔ２（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する減少関数であり、
遷移値ｙtは１．３≦ｙt≦１．７の範囲の値を有する。
【００５３】
好ましくは、前記分類プロセスにおいて、前記第１の関数Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する増加関数であり、Ｔ１（ｙ）の平均勾配の大きさはＴ２（ｙ）の平均勾配の大きさよりも小さい。
【００５４】
好ましくは、前記分類プロセスにおいて、前記スケールファクターは前記信号サンプルの平均絶対偏差であり、前記非線形変換Ｔ（ｙ）は、条件付き確率ｐ（ｙ｜Ｎ１）及びｐ（ｙ｜Ｎ２）の比を共同で近似する第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含み、ここで
【００５５】
【数８】
【００５６】
であり、
ｐ（ｙ｜Ｎ２）は雑音レベルに依存する関数
【００５７】
【数９】
【００５８】
の表現であり、
Ｎ１はバースト雑音であり、Ｎ２は周波数チャープ信号を含む干渉である。
【００５９】
好ましくは、前記分類プロセスにおいて、前記スケールファクターは前記信号サンプルの標準偏差であり、前記非線形変換Ｔ（ｙ）は、条件付き確率ｐ（ｙ｜Ｎ１）及びｐ（ｙ｜Ｎ２）の比を共同で近似する第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含み、ここで
【００６０】
【数１０】
【００６１】
であり、
【００６２】
ｐ（ｙ｜Ｎ２）は雑音レベルに依存する関数
【００６３】
【数１１】
【００６４】
の表現であり、
Ｎ１はバースト雑音であり、Ｎ２は周波数チャープ信号を含む干渉である。
【００６５】
好ましくは、前記信号サンプルを用いてスケールファクターを計算するプロセスは、前記スケールファクターとして、前記信号サンプルの平均絶対偏差、標準偏差、幾何平均、中央値、及びトリム平均のうちの１つを計算することを含む。
【００６６】
好ましくは、前記正規化信号サンプルを計算するプロセスは、各信号サンプルの大きさを求めると共に、該信号サンプルの大きさを前記スケールファクターで除算することによって、前記正規化信号サンプルを計算することを含む。
【００６７】
好ましくは、前記非線形変換を実行するプロセスにおいて、該非線形変換の前記第１の関数Ｔ１（ｙ）はローレンツ関数を含み、該非線形変換の前記第２の関数Ｔ２（ｙ）は放物線を含む。
【００６８】
本発明は、プログラム可能な処理装置をプログラムして、上述した方法を実行するように動作可能になるようにするコンピュータープログラム命令を担持する、ストレージ媒体、ストレージデバイス、又は信号等のコンピュータープログラム製品も提供する。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】従来のＦＭＣＷ自動車レーダーの単純化された機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による干渉分類器を組み込むＦＭＣＷ自動車レーダーシステムの機能ブロック図である。
【図３ａ）】本発明の一実施形態による、パッシブモードで実行される、送信用の複数の周波数掃引信号を求める方法を示すフローチャートである。
【図３ｂ）】本発明の一実施形態による、アクティブモードで実行される、受信信号を送信及び処理する方法を示すフローチャートである。
【図４】雑音によって破損された正弦波の振幅の確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｃ）及び雑音の大きさの確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｂ）の形状を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態による、自動車レーダーシステムにおける使用のための干渉分類器のロバストなバージョンにおいて利用される非線形性Ｄ（ｙ）の形状を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態による、自動車レーダーシステムおける使用のための干渉分類器のロバストなバージョンにおいて利用される非線形性Ｄ（ｙ）及びまたその近似を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態による、自動車レーダーシステムおける使用のための干渉分類器の最適なバージョンにおいて利用される非線形性Ｖ（ｙ）の形状を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態による、自動車レーダーシステムおける使用のための干渉分類器のロバストなバージョンにおいて利用される非線形性Ｄ（ｙ）を、最適なバージョンにおいて利用される非線形性Ｖ（ｙ）と共に示す図である。
【図９】本発明の一実施形態による、自動車レーダーシステムにおける使用のための干渉分類器の機能ブロック図である。
【図１０】ａ）は、背景雑音によって損なわれた３つの正弦波を含むデータフレームを示す図であり、ｂ）は、ａ）のデータフレームの周波数領域表現を示す図である。
【図１１】ａ）は、背景雑音及びさらに３つの高レベル周波数チャープによって損なわれた３つの正弦波を含むデータフレームを示す図であり、ｂ）は、ａ）のデータフレームの周波数領域表現を示す図である。
【図１２】ａ）は、背景雑音及びさらに３つの高レベル周波数チャープによって損なわれた３つの正弦波を含む、（ブランキングによって）変更されたデータフレームを示す図であり、ｂ）は、ａ）のデータフレームの周波数領域表現を示す図である。
【図１３】ａ）は、背景雑音及びさらに２つの高レベル周波数チャープによって損なわれた３つの正弦波を含むデータフレームを示す図であり、ｂ）は、ａ）のデータフレームの周波数領域表現を示す図である。
【図１４】ａ）は、背景雑音及びさらに２つの高レベル周波数チャープによって損なわれた３つの正弦波を含む、（ブランキングによって）変更されたデータフレームを表す図であり、ｂ）は、ａ）のデータフレームの周波数領域表現を示す図である。
【図１５】コンピュータープログラム命令を用いて実施されるＦＭＣＷ自動車レーダーシステムの一実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００７０】
後述するように、本発明の実施形態は、一般に、多くの人工的な送信が位相又は周波数を変調されたパルス正弦波キャリアの形態を有するという、本発明者らの認識を利用する。
非同期サンプリングから取得されたそのような信号の離散時間サンプルは、ランダムな位相を有するサンプリングされた正弦波の統計的特性と同じ統計的特性を有する。一方、一般に、自然現象から生じる信号は、ランダムガウス過程によって表すことができる。これを利用して、観測される信号が、ガウスランダム過程を表すのか、又は周波数チャープ等の様々な位相を有する雑音のある正弦波を表すのかを判定する干渉分類器を有する自動車システムを提供する。
自動車システム自体からの送信とは異なる人工的な送信によって生じる周波数チャープが検出される場合、自動車レーダーシステムは、検出された周波数チャープからの干渉を回避するか又は少なくとも部分的に回避する出力レーダー波形を生成するための周波数掃引信号を選択する。さらに、検出された周波数チャープを用いて、該検出された周波数チャープの干渉効果を抑制するためのパルスブランキング動作を誘導する。
【００７１】
図２は、本発明の一実施形態によるＦＭＣＷ自動車レーダーシステムの簡略化された機能ブロック図である。
【００７２】
自動車レーダーシステムは以下のブロックを含む。
−受信アンテナＲＡＮ１０２、
−信号調整ユニットＳＣＵ１０３、
−ダウンコンバーターＤＣＲ１０４、
−アナログ／デジタルコンバーターＡＤＣ２０１、
−フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５、
−タイミング／制御／算術ユニットＴＣＡ２０６、
−波形発生器ＷＦＧ１１０、
−電圧制御発振器ＶＣＯ１０９、
−電力増幅器／駆動装置ＰＡＲ１０８、
−送信アンテナＴＡＮ１０７、
−モードスイッチＰＡＳ２０７、
−バッファー／スライサーＦＲＭ２０２、
−干渉分類器ＩＣＲ２０３、
−ブランキング回路ＢＬＲ２０４。
【００７３】
ＦＭＣＷ自動車レーダーは、２つのモード、すなわちパッシブ及びアクティブで交互に動作するようになっている。
【００７４】
パッシブモードの目的は、マルチユーザー干渉によって過剰に破損されることのない周波掃引パターンを動的かつ適応的に選択することである。
【００７５】
アクティブモードにおいて、自動車レーダーは、図１に示されるような既知のシステムの通常動作を実行することができる。しかしながら、アクティブモードでは、物体の距離及び／又は速度を求めるのを改善するために、受信信号内のデータにブランキングも適用される。
【００７６】
パッシブモード
レーダーシステムは、電圧制御発振器ＶＣＯ１０９と電力増幅器／駆動装置ＰＡＲ１０８との間の信号経路をモードスイッチＰＡＳ２０７がブロッキングしている限り、パッシブオペレーティングモード、すなわち「リスンのみ」オペレーティングモードにとどまる。
【００７７】
パッシブモードにおいて、レーダーアンテナＴＡＮ１０２は、周波数掃引を一切送信しない。しかしながら、そのような掃引ＳＷは、依然としてＶＣＯ１０９によって生成され、ダウンコンバーターＤＣＲ１０４に適用される。
【００７８】
モードスイッチＰＡＳ２０７は、タイミング／制御／算術ユニットＴＣＡ２０６によって提供される信号ＡＰによって制御される。
【００７９】
パッシブオペレーティングモード中、フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５及びブランキング回路ＢＬＲ２０４の双方は、アイドルのままである。
【００８０】
ＴＣＡユニット２０６は、適切な信号ＳＳを波形発生器ＷＦＧ１１０に適用することによって異なる周波数掃引ＳＷを順次選択し、波形発生器ＷＦＧ１１０はそれに応じて、対応する制御信号ＣＶを生成する。
結果として、電圧制御発振器ＶＣＯ１０９は一連の別個の周波数掃引ＳＷを生成し、各掃引はその
−開始周波数、
−終了周波数、
−掃引持続時間、
によって特徴付けられる。
【００８１】
後述するランク付けの目的で、各異なる周波数掃引ＳＷは掃引インデックスｎ∈｛１，．．．，Ｎ｝によって特定される。
【００８２】
レーダーは、該レーダーの受信アンテナＲＡＮ１０２によって捕捉された信号を処理することによってマルチユーザー「密信号(dense-signal)」環境を検知する。
受信信号ＲＷは、同じ領域において動作している他の自動車レーダーによって送信された信号及び背景雑音を含む。受信信号ＲＷの表現ＡＲは、電圧制御発振器ＶＣＯ１０９によって供給されたＮ周波数掃引ＳＷと共にダウンコンバーターＤＣＲ１０４において一緒に処理される。
【００８３】
ダウンコンバーターＤＣＲ１０４の出力信号ＢＳは、アナログ／デジタルコンバーターＡＤＣ２０１においてデジタル形式に変換された後、バッファー／スライサーＦＲＭ２０２内に格納される。バッファー／スライサーＦＲＭ２０２内に格納される各データフレームは、ダウンコンバーターＤＣＲ１０４に適用されるＮ個の異なる周波数掃引ＳＷのうちの１つに一意に対応する。
【００８４】
各データフレームは、ＴＣＡユニット２０６によって供給された制御信号ＦＷに応じて、複数のＪ個のデータブロックＤＢに「スライス」される。結果としてのデータブロックＤＢは次に、ＴＣＡユニット２０６によって提供される信号ＪＪに応じて、干渉分類器ＩＣＲ２０３に順次適用される。
【００８５】
分類器ＩＣＲ２０３は、チャープ干渉を含むデータブロックを特定し、そのような干渉のレベルを示す信号ＳＣをＴＣＡユニット２０６に送信する。
【００８６】
結果として、ＴＣＡユニット２０６は、データフレーム内の破損したデータブロックの数、及びまたマルチユーザー干渉の総破損エネルギーを求めることができる。この情報は、ＴＣＡユニットによって、マルチユーザー干渉に対するその耐性に従って、Ｎ個の周波数掃引ＳＷをランク付けするのに用いられる。
【００８７】
したがって、パッシブオペレーティングモード中、Ｎ個全ての利用可能な周波数掃引ＳＷがマルチユーザーチャープ干渉への耐性の観点から評価される。次に、ＴＣＡユニット２０６は、被試験マルチユーザー環境において良好な測距性能を提供する１つ又は複数の掃引パターンを構築するのに最も良好なＭ個の掃引を選択する。
【００８８】
掃引パターンにおいて用いられるＭ個の掃引が選択されると、掃引パターンは多くの形で構築することができる。たとえば掃引のランダム順列又は擬似ランダム順列を利用することができる。
【００８９】
図３ａ）は本実施形態の自動車レーダーシステムによって掃引パターンを求めるために実行される処理動作を要約するフローチャートである。
【００９０】
図３ａ）を参照すると、ステップＳ３において、マルチユーザー環境における他のソースからのバースト雑音及び／又は周波数チャープ信号を含む、１つ又は複数の信号が受信される。
【００９１】
次に、プロセスはステップＳ５に進み、ステップＳ５において、周波数掃引信号が生成される。周波数掃引信号は、現在のパッシブモード動作のために生成されたいかなる他の周波数掃引信号とも異なる。
【００９２】
次にプロセスはステップＳ７に進み、ステップＳ７において、周波数掃引信号が受信信号と結合され、周波数掃引信号のための結合信号が生成される。
【００９３】
次にプロセスはステップＳ９に進み、ステップＳ９において、結合信号内の雑音のタイプが求められる。結合信号が周波数チャープ信号を含む受信信号に対応する場合、結合信号の雑音レベルが求められる。
【００９４】
次にプロセスはステップＳ１１に進み、ステップＳ１１において、現在のパッシブモード動作のためのさらなる周波数掃引信号が生成されるか否かの判断が行われる。
【００９５】
たとえば、パッシブモード動作において生成される周波数掃引信号の所定の数を設定することができる。次に、プロセスはステップＳ３に戻り、パッシブモード動作のための所定の数の周波数掃引信号が生成されるまで、ステップＳ３〜Ｓ１１における処理動作が反復される。
【００９６】
現在のパッシブモード動作のための全ての周波数掃引信号が生成されると、プロセスはステップＳ１３に進む。
【００９７】
次に、ステップＳ１３において、周波数チャープ信号を含む信号に対応するものとしてステップ９において特定された結合信号、及び該信号の測定された雑音レベルに従って、複数の周波数掃引信号が選択される。より詳細には、識別された結合信号を生成した所定の数の周波数掃引信号が選択される。ここで、選択される周波数掃引信号は、測定された雑音レベルが最も低い周波数掃引信号である。
【００９８】
次にプロセスはステップＳ１５に進み、ステップＳ１５において、選択された複数の周波数掃引信号から、出力レーダー波形として送信される掃引パターンが生成される。
【００９９】
上記の実施形態では、ステップＳ１１における処理が、所定の数の周波数掃引信号がまだ生成されていないと判断すると、処理はステップＳ３に戻り、ステップＳ３において、新たな信号が受信される。したがって、ステップＳ７において、ステップＳ５において生成される各周波数掃引信号がそれぞれの受信信号と結合される。すなわち、異なる受信信号が各周波数掃引信号と結合される。
【０１００】
代替的な実施形態において、ステップＳ３において受信された信号が格納され、ステップＳ１１における処理が、所定の数の周波数掃引信号がまだ生成されていないと判断すると、処理はステップＳ５に戻る。このようにして、次にステップＳ７において、各周波数掃引信号が同じ格納された受信信号と結合され、結合信号が生成される。
【０１０１】
したがって、ステップＳ９において実行される処理は、周波数チャープ信号を含む１つ又は複数の受信信号（すなわち、ステップ３において受信される信号が格納される場合、１つの受信信号であり、周波数掃引信号毎に新たな信号が用いられる場合、２つ以上の信号）に対応する結合信号を特定することが理解されよう。
【０１０２】
有利には、受信信号と複数の周波数掃引信号との結合は、並行動作として実行することができる。これによって、パッシブモード動作の持続時間が減少する。
【０１０３】
アクティブモード
パッシブモードの後、適切な制御信号ＡＰをＴＣＡユニット２０６がモードスイッチＰＡＳ２０７に印加することによって、アクティブモードが開始される。
【０１０４】
アクティブモードにおいて、レーダーは、そのアンテナＴＡＮ１０７を介して、パッシブモードにおいて求められた１つ又は複数の掃引パターンを送信する。
【０１０５】
アクティブモードにおいて、干渉分類器ＩＣＲ２０３は、アイドルのままであり、バッファー／スライサーＦＲＭ２０２に格納されるデータブロックＤＢに対して「トランスペアレント」である。
【０１０６】
アクティブモードにおいて用いられる１つ又は複数の掃引パターンは、パッシブモードにおいて被試験環境で良好な性能を有するように構築されているので、自動車ＦＭＣＷレーダーはマルチユーザー干渉に対して改善した耐性で動作する。
【０１０７】
最も良好な掃引パターンを選択することによって相互干渉の効果が低減するが、干渉は完全に除去されない場合がある。したがって、自動車ＦＭＣＷレーダーの測距性能は、バッファー／スライサーＦＲＭ２０２とフーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５との間にブランキング回路ＢＬＲ２０４を組み込むことによってさらに改善される。
【０１０８】
以下、ブランキング回路ＢＬＲ２０４の動作を説明する。
【０１０９】
まず、データフレームのＪ個全てのデータブロックのｒｍｓ値等の平均レベルが求められる。干渉検出閾値が設けられている。本明細書では、干渉検出閾値は、ブランキング閾値と呼ばれる。たとえば、閾値はデータｒｍｓ値の４倍に設定することができる。好ましくは、閾値はシステムの雑音レベルの固定値倍（たとえば１０倍）を超えるように設定することができる。
【０１１０】
次に、Ｊ個のデータブロックのそれぞれがテストされる。被試験ブロックのｒｍｓ値がブランキング閾値を超える場合、データブロックはオールゼロブロックと置き換えられる。結果として、ブランキング回路ＢＬＲ２０４は、破損したデータブロックが全てオールゼロブロックに置換された変更データフレームＺＦを、フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５に転送する。そのような動作はデータフレーム内で個々のデータブロックが現れる順序を変更しないことに留意すべきである。
【０１１１】
ブランキング動作によって背景雑音レベルが低減されるので、フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５によって用いられる信号検出閾値も低減されるべきである。したがって、ブランキング回路ＢＬＲ２０４は、適切に低減された閾値ＤＴをプロセッサＦＦＴ２０５に送信する。変更された閾値ＤＴは、データフレーム内に保有される元のデータブロックの数に比例する。
【０１１２】
フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５は、各周波数掃引パラメーター、すなわちその開始時刻、掃引持続時間ＴS及び掃引周波数帯域Δfを示す信号ＳＳを受信する。
【０１１３】
ＤＳＰによって実装することができるフーリエシグナルプロセッサ２０５は、物体の距離Ｒ及び／又は速度Ｖの計算を実行するようになっている。
【０１１４】
自動車ＦＭＣＷレーダーは、各モードの動作後にパッシブモードとアクティブモードとの間で交互に切り換わるようにすることもでき、又はパッシブモードが用いられる頻度の方が低くなるようにすることもできる。
【０１１５】
図３ｂ）は、アクティブモードにおいて本実施形態の自動車レーダーシステムによって実行される処理動作を要約するフローチャートである。
【０１１６】
図３ｂ）を参照すると、ステップＳ２１において、パッシブモード動作において求められた掃引パターンによって規定された周波数掃引を含むレーダー波形が自動車レーダーシステムから送信される。
【０１１７】
次に、プロセスはステップＳ２３に進み、ステップＳ２３において、送信レーダー波形の反射が受信される。
【０１１８】
次に、プロセスはステップＳ２５に進み、ステップＳ２５において、受信信号とステップＳ２１において前もって送信されたような一連の掃引とが従来の方法により結合され、複数の結合信号、すなわち周波数掃引ごとに１つの結合信号が生成される。デジタルデータのフレームが格納され、各フレームはそれぞれの結合信号に対応する。
【０１１９】
次に、プロセスはステップＳ２７に進み、ステップＳ２７において、各フレームは複数のデータブロックに分割され、その後ステップＳ２９に進み、ステップＳ２９において、各フレームは該フレーム内のデータブロックの雑音レベルを求めるために処理される。
【０１２０】
次に、プロセスはステップＳ３１に進み、ステップＳ３１において、データブロックの雑音レベルがそのフレームについての所定のレベルを超える各データブロックのデジタルデータにブランキングが適用される。
【０１２１】
次に、プロセスはステップＳ３３に進み、ステップＳ３３において、ブランキングが適用されたフレームを含むフレームに依拠して、物体の距離及び／又は速度が求められる。
【０１２２】
次に、プロセスはステップＳ３５に進み、ステップＳ３５において、アクティブモードが終了する。
【０１２３】
処理は、自動的にステップＳ１９に戻って新たなアクティブモード動作を開始するようにすることもでき、又は図３ａ）のステップＳ１に戻って新たなパッシブモード動作を開始するようにすることもできる。
【０１２４】
干渉分類器
次に、上記の図２の実施形態において干渉分類器ＩＣＲ２０３として用いることができる様々な干渉分類器を説明する。
【０１２５】
観測される過渡干渉の持続時間も電力も、そのような干渉のタイプに関する有用な情報を一切提供することができず、したがって異なる原理に基づいて動作する干渉分類器を用いなくてはならないことに留意すべきである。
【０１２６】
上述した実施形態において用いるのに適した第１のタイプの干渉分類器ＩＣＲ２０３は、検査中のサンプルのセットから尖度値を求めることによって周波数チャープ干渉を特定する処理を実行する。
【０１２７】
尖度は４次中心積率と２次中心積率の二乗との比として規定される。したがって、Ｋ個のゼロ平均信号サンプルｘ1，ｘ2，．．．，ｘk，．．．，ｘKの場合、
【０１２８】
【数１２】
【０１２９】
から経験的な尖度ΚXを求めることができる。
【０１３０】
ランダムガウスプロセスによってモデル化された雑音の場合、尖度は雑音レベルと関係なく３に等しい。一方、任意の振幅のランダムにサンプリングされた正弦波の場合、尖度は１．５に等しい。したがって、第１のタイプの干渉分類器ＩＣＲ２０３は、検査中のサンプルのセットから求められた経験的尖度の値を所定の閾値と比較して、該セットが雑音を表す可能性がより高いか、又はそうではなくランダムにサンプルされた正弦波である可能性がより高いかを判定する。
【０１３１】
次に、本発明者らによって考案され、上記の図２の実施形態において干渉分類器ＩＣＲ２０３として用いることができる、改善された第２のタイプの干渉分類器を説明する。
【０１３２】
最初に、改善された干渉分類器の裏にある基礎を成す理論を提供する。
【０１３３】
標準的な背景雑音（たとえば熱雑音）及びパルス状高レベル干渉（すなわち過渡干渉）を含む受信信号を考察する。そのような過渡干渉は、広帯域雑音の短いバースト又は周波数変調されたキャリア（チャープ）を有するパルスのいずれかから発生した場合がある。
【０１３４】
離散時間信号処理を用いるシステムにおいて、雑音バーストによって、ガウス分布を有する一連のサンプルが生じるのに対し、周波数チャープは一定振幅の正弦波のランダムサンプリングにより取得される特徴と同じ特徴を有するサンプルを生成する。
この観測を多くの異なる形で利用して、雑音バーストとチャープとを識別する統計的手順を開発することができる。しかしながら、上述したように、観測される過渡干渉の持続時間も電力も、そのような干渉のタイプに関する有用な情報を一切提供することができない。
【０１３５】
統計的観点から、雑音バーストＢと周波数チャープＣとを識別する問題は、２つの代替的仮説(alternative hypotheses)Ｈ０及びＨ１のうちの一方を選択することに等しい。ここで、
Ｈ０＝雑音バーストＢが存在する
Ｈ１＝チャープＣが存在する
である。
【０１３６】
したがって、Ｋ個の信号サンプルｘ1，ｘ2，．．．，ｘk，．．．，ｘKは２つの条件付き確率密度関数、すなわち
【０１３７】
【数１３】
【０１３８】
のうちの一方によって特徴付けられる。
【０１３９】
仮説Ｈ１は、尤度比Ｌ（ｘ1，ｘ2，．．．，ｘK）が或る所定の判定閾値レベルを超えたときに選択される。
【０１４０】
尤度比は以下のように規定される。
【０１４１】
【数１４】
【０１４２】
実際には、対数尤度比ｌｎ Ｌに基づいて等価な手順を利用することがより好都合である。ここで、
【０１４３】
【数１５】
【０１４４】
であり、ここで、ＴXは所定の判定閾値である。
【０１４５】
分類される干渉レベルはアプリオリに知ることができない。
【０１４６】
しかしながら、この干渉分類器ＩＣＲ２０３は、後述するように、信号サンプルを最初に正規化することによって周波数チャープと雑音バーストとを識別するための大幅に改善された実際的手順を提供する。
【０１４７】
平均絶対偏差を利用する正規化−ロバストな分類器
正規化の１つの形式によれば、利用可能なデータから適切な範囲のデータブロックが選択され、ブロック内のＫ個の信号サンプルｘ1，ｘ2，．．．，ｘk，．．．，ｘKを用いて、以下のように平均絶対偏差を求める。
【０１４８】
【数１６】
【０１４９】
データブロックの範囲は、最も短い予期される過渡干渉の大部分を捕捉するように選択される。平均絶対偏差ＭAが所定の判定閾値ＴNを超えるとき、干渉の存在が宣言される。
【０１５０】
好ましくは、判定閾値ＴNは、背景雑音のｒｍｓ（二乗平均平方根(root-mean-squared)）値σNよりも約３倍又は約４倍大きい値にセットされる。
【０１５１】
雑音バーストＢの場合、平均絶対偏差は、
【０１５２】
【数１７】
【０１５３】
に向かう。ここで、
【０１５４】
【数１８】
【０１５５】
であり、σBはそれぞれの分散σN2及びσO2を有する背景雑音及びバースト雑音の和のｒｍｓ値である。
【０１５６】
振幅Ａを有するチャープＣが観測され、かつ背景雑音のレベルが低い（たとえばσN＜Ａ／５）とき、平均絶対偏差ＭAはほぼ
【０１５７】
【数１９】
【０１５８】
に等しい。
【０１５９】
実際には、双方のパラメーターσE及びＡが未知であることに留意する。
【０１６０】
サンプルの一次シーケンス｛ｘk｝は、正規化変換を用いることによって対応する二次シーケンス｛ｙk｝に変換される。
【０１６１】
【数２０】
【０１６２】
上記の変換の目的は、未知のパラメーターσE及びＡと無関係に観測値｛ｙk｝を作成することである。
【０１６３】
雑音バーストＢの場合、サンプル｛ｙk｝は、形態
【０１６４】
【数２１】
【０１６５】
の確率密度関数を有するガウス非負確率変数の実現値を表す。
【０１６６】
チャープＣが観測される場合、確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｃ）は、背景雑音が無視できるとき、すなわちＡ≫σNのときにのみ閉形式で表すことができる。そのような場合、
【０１６７】
【数２２】
【０１６８】
である。
【０１６９】
他方で、背景雑音が存在する場合、付加雑音の拡散効果を考慮に入れると、ｐ（ｙ｜Ｃ）は、基礎を成す通常の確率密度関数ｐ0（ｙ）を表すものとみなすことができる。ここで、
【０１７０】
【数２３】
【０１７１】
である。
【０１７２】
表現ｐ（ｙ｜Ｃ）の形状と基礎を成す確率密度関数Ｐ0（ｙ）の形状との間の差異は、付加雑音のレベルが高くなると増加する。
【０１７３】
図４は、雑音レベルの選択された値（この場合、比Ａ／σN）についてＰ0（ｙ）を表す確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｃ）の形状を示している。
各プロットは、１０8個の複製を利用してモンテカルロコンピューター法から取得されているが、Ｐ0（ｙ）の他の表現を用いて雑音レベルに応じて確率密度関数を生成することができることが理解されよう。見て取ることができるように、引数ｙがゼロに近づくと、確率関数は、式１５において予測されるように、値が限界４／π2≒０．４に近づくものと想定する。
【０１７４】
比較の目的で、図４は雑音バーストＢの確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｂ）も示している。
【０１７５】
対数尤度比は以下のように規定される。
【０１７６】
【数２４】
【０１７７】
周波数チャープＣの存在は、式１６において規定されるような対数尤度比が所定の判定閾値を超えるときに宣言される。そうでない場合、処理されているサンプルは雑音バーストＢを表すものとして分類される。
【０１７８】
代替的に、干渉するチャープＣの存在は、式１７に示すように、Ｋ個の非線形に変換されたサンプルｙ1，ｙ2，．．．，ｙk，．．．，ｙKの平均ＧKが適切な判定閾値ＴCGを超えたときに宣言される。
【０１７９】
【数２５】
【０１８０】
ここで、非線形変換Ｄ（ｙ）は、式１６に登場した関数［ｌｎ ｐ（ｙk｜Ｃ）−ｌｎｐ（ｙk｜Ｂ）］の適切な表現である。
【０１８１】
以下において、平均絶対偏差に基づく正規化を利用する干渉分類器を、本明細書においてロバストな干渉分類器と呼ぶ。
【０１８２】
非線形性Ｄ（ｙ）は、背景雑音が無視できるとき、すなわちΨ＝Ａ／σN→∞のときにのみ、閉形式で表すことができる。そのような場合、
【０１８３】
【数２６】
【０１８４】
である。
【０１８５】
図５は、比Ａ／σNの選択された値について非線形性Ｄ（ｙ）の形状を示している。各プロットは、１０8個の複製を用いてモンテカルロコンピューター法から取得されている。
【０１８６】
引数ｙがゼロに近づくと、非線形性Ｄ（ｙ）は、上記の式から予測されるように、値が限界ｌｎ（２／π）≒−０．４５に近づくものと想定する。比較の目的で、図５は、無視できる背景雑音の場合の非線形性Ｄ（ｙ）、すなわちＡ／σN→∞も示している。
【０１８７】
図５から見てとることができるように、非線形性Ｄ（ｙ）の形状は、異なる値のＡ／σNについて概ね同じであり、Ｄ（ｙ）の最大値はＡ／σNの値が増加するのと共に増加する。全ての場合において、最大値は距離１．４〜１．７のｙの値について生じる。
【０１８８】
本干渉分類器のさらなる特徴によれば、非線形性Ｄ（ｙ）は、２つの標準関数、すなわちローレンツ関数及び放物線の重ね合わせによって近似される。
【０１８９】
比Ａ／σNに関わらず、非線形性Ｄ（ｙ）は、Ｄ（ｙ）のピークにおいて合体する２つのブランチで構成されるものとみなすことができる。Ｄ（ｙ）の左のブランチは、以下の形式の下方シフトされたローレンツ関数の一部によって近似することができる。
【０１９０】
【数２７】
【０１９１】
右のブランチは、放物線の一部によって表すことができる。
【０１９２】
【数２８】
【０１９３】
たとえば、Ａ／σN＝１０のとき、以下のパラメーター値を用いて良好な近似を達成することが可能である。
【０１９４】
【数２９】
【０１９５】
図６は、Ａ／σN＝１０の場合の非線形性Ｄ（ｙ）、並びにまた、ローレンツ関数及び放物線の組み合わせを用いて本干渉分類器２０３に従って構築された、その非線形性Ｄ（ｙ）の近似を示している。
【０１９６】
非線形性Ｄ（ｙ）を多くの異なる形で近似することができることが理解されよう。しかしながら、各近似は何らかの意味で、図５に示す非線形性の一般形状を表現するとともに模倣しようとする。たとえば、左ブランチは直線で近似することができ、右ブランチは異なる直線で近似することができる。
【０１９７】
したがって、それぞれの場合に、近次関数は、雑音がないときはπ／２の引数値(argument value)、又は雑音があるときは約１．４〜１．７の引数値を含む遷移値においてピーク又は水平域を表す(exhibit)（引数値は雑音の拡散効果に起因してπ／２から逸れ、偏差量は雑音量に依拠する）。遷移値を超えない引数値の場合、近似関数は非減少関数となる。さらに、遷移値以上の引数値の場合、近似関数は減少関数となる。一般に、この下落部分の峻度はピーク（又は水平域）に選考する非減少部分の峻度よりもはるかに大きくなる。
【０１９８】
標準偏差を利用する正規化−最適分類器
正規化手順における平均絶対偏差の適用は、実際的でかつまた統計的にロバストな手法とみなすことができる。しかしながら、理論的観点から、この目的のために標準偏差を用いることが好ましい場合がある。
【０１９９】
したがって、さらなる形態の干渉分類器２０３によれば、観測されるサンプルの一次シーケンス｛ｘk｝は、正規化変換を適用することによって対応する二次シーケンス｛ｙk｝に変換される。
【０２００】
【数３０】
【０２０１】
ここで、ＳDは
【０２０２】
【数３１】
【０２０３】
から求められる標準偏差である。
【０２０４】
雑音バーストＢの場合、標準偏差ＳDは単純にσB、すなわち背景雑音及びバースト雑音の和のｒｍｓ値に等しい（式１１を参照されたい）。振幅Ａを有するチャープＣが観測され、かつ背景雑音のレベルが低い（たとえばσN＜Ａ／５）とき、ｒｍｓはほぼ
【０２０５】
【数３２】
【０２０６】
に等しい。
【０２０７】
雑音バーストＢの場合、サンプル｛ｙk｝は確率密度関数
【０２０８】
【数３３】
【０２０９】
を有するガウス非負確率変数の実現を表す。
【０２１０】
チャープＣが観測されるとき、確率密度関数ｐ（ｙ｜Ｃ）は、背景雑音が無視できるとき、すなわちＡ／σN≫１のときにのみ閉形式で表すことができる。そのような場合、
【０２１１】
【数３４】
【０２１２】
である。
【０２１３】
他方で、背景雑音が存在する場合、付加雑音の拡散効果を考慮に入れると、ｐ（ｙ｜Ｃ）は、基礎を成す通常の確率密度関数ｐ0（ｙ）を表すものとみなすことができる。ここで、
【０２１４】
【数３５】
【０２１５】
である。
【０２１６】
表現ｐ（ｙ｜Ｃ）の形状と基礎を成す確率密度関数Ｐ0（ｙ）の形状との間の差異は、付加雑音のレベルが高くなると増加する。
【０２１７】
上述したロバストな分類器の場合のように、モンテカルロコンピューターシミュレーションを用いて、選択された雑音レベル値について表現ｐ（ｙ｜Ｃ）を生成することができる。代替的に、他の形態の表現を用いることもできる。
【０２１８】
したがって、干渉するチャープＣの存在は、式２６に示すように、Ｋ個の非線形に変換されたサンプルｙ1，ｙ2，．．．，ｙk，．．．，ｙKの平均ＨKが所定の判定閾値ＴCHを超えたときに宣言される。
【０２１９】
【数３６】
【０２２０】
ここで、非線形変換Ｖ（ｙ）は、関数［ｌｎ ｐ（ｙk｜Ｃ）−ｌｎ ｐ（ｙk｜Ｂ）］の適切な表現である。
【０２２１】
この場合、非線形性Ｖ（ｙ）は、上述した非線形性Ｄ（ｙ）が表す形状と異なる形状を有する。
【０２２２】
以下において、標準偏差に基づく正規化を利用する干渉分類器は、ガウス確率変数に関してその標準偏差がスケールを最良に推定するものであることを反映するために、本明細書において最適干渉分類器と呼ばれる。
【０２２３】
非線形性Ｖ（ｙ）は、背景雑音が無視できるとき、すなわちΨ＝Ａ／σN→∞のときにのみ、閉形式で表すことができる。そのような場合、
【０２２４】
【数３７】
【０２２５】
である。
【０２２６】
図７は、比Ａ／σNの選択された値について非線形性Ｖ（ｙ）の形状を示している。各プロットは、１０8個の複製を用いてモンテカルロコンピューター法から取得されている。
【０２２７】
引数ｙがゼロに近づくと、非線形性Ｖ（ｙ）は、式２７から予測されるように、値が限界−（ｌｎπ）／２≒−０．５７に近づくものと想定する。
【０２２８】
比較の目的で、図７は無視できる背景雑音、すなわちＡ／σN→∞の場合の非線形性Ｖ（ｙ）も示している。
【０２２９】
図７を図５と比較することにより見てとることができるように、２つの非線形性Ｄ（ｙ）及びＶ（ｙ）の形状は実質的に同じである。しかしながら、非線形性Ｖ（ｙ）の場合、最大値は、雑音がないときは
【０２３０】
【数３８】
【０２３１】
のｙの値、又は雑音があるときは約１．３〜１．６の範囲の値で現れる（引数値は雑音の拡散効果に起因して
【０２３２】
【数３９】
【０２３３】
から逸れ、偏差量は雑音量に依拠する）のに対し、Ｄ（ｙ）の最大値は、雑音がないときはπ／２の値、又は雑音があるときは１．４〜１．７の範囲で現れる。
【０２３４】
図８は、Ａ／σN＝１０の場合の２つの非線形性Ｄ（ｙ）及びＶ（ｙ）を示している。双方の非線形性が同様の形状を有するが、非線形性Ｖ（ｙ）は、関心引数(arguments of interest)の範囲のより良好な識別を提供するようであるので、Ｄ（ｙ）より優れていると思われる。
【０２３５】
標準偏差に基づく正規化を利用する本干渉分類器のさらなる特徴によれば、非線形関数Ｖ（ｙ）の近似が適用される。
【０２３６】
より詳細には、Ｖ（ｙ）の左のブランチは、下方シフトされたローレンツ関数の一部によって近似され、
【０２３７】
【数４０】
【０２３８】
右のブランチは、放物線の一部によって近似される。
【０２３９】
【数４１】
【０２４０】
たとえば、Ａ／σN＝１０のとき、以下のパラメーター値を用いて良好な近似を達成することが可能である。
【０２４１】
【数４２】
【０２４２】
Ｄ（ｙ）と同様に、ローレンツ関数及び放物線とは異なる様々な関数を用いてＶ（ｙ）を近似することができる。これらについては上述したので、本明細書において再び説明しない。
【０２４３】
他の正規化方法
図２に示す干渉分類器２０３における正規化の目的のために、幾何平均、中央値、又はトリム平均等の平均信号レベルの他の基準を用いて信号サンプルを正規化することができる。
【０２４４】
Ｋ個の信号サンプル｜ｘ1｜，｜ｘ2｜，．．．，｜ｘk｜，．．．，｜ｘK｜の幾何平均ＭGは、
【０２４５】
【数４３】
【０２４６】
によって規定される。
【０２４７】
正規化の目的のために、中央値又はトリム平均は、
【０２４８】
【数４４】
【０２４９】
となるように昇順で並べられたＫ個の信号サンプルから求めることができる。
【０２５０】
このとき、サンプル中央値は、Ｋが奇数のとき中央サンプルに等しく、そうではなくＫが偶数の場合、サンプル中央値は２つの中央サンプルの算術平均に等しい。
【０２５１】
トリム平均ＭLは、Ｌ個の最も大きなサンプルを除外し、残りのサンプルの算術平均を求めることによって取得され、したがって、
【０２５２】
【数４５】
【０２５３】
である。
【０２５４】
正規化の目的で利用することができる平均信号レベルの他の基準がまだ存在する。
【０２５５】
正規化を実行するのに用いられる平均信号レベルの基準が何であれ、結果としての非線形性は上述した非線形性Ｄ（ｙ）及びＶ（ｙ）と同じ形式及び特性を有する。このため、各非線形性は、１．３〜１．７のｙの値を含む遷移値において最大値を有し、ｙの値が遷移値を超えない場合に非減少関数によって近似でき、ｙの値が遷移値以上の場合に減少関数によって近似することができる。全ての場合に、減少関数の平均勾配の大きさは、非減少関数の平均勾配の大きさよりも大きくなる。
【０２５６】
構成例
上述した有利な干渉分類を実装するための干渉分類器ＩＣＲ２０３の構成例を以下で説明する。
【０２５７】
図９は、干渉分類器ＩＣＲ２０３の機能ブロック図である。分類器ＩＣＲ２０３は以下のブロックを含む。
−データバッファーＢＦＲ８０２、
−正規化器ＮＲＭ８０４、
−スケールファクター計算機ＳＣＬ８０３、
−非線形変換器ＮＬＴ８０５、
−平均化回路ＡＶＧ８０６、
−比較器ＣＭＲ８０７。
【０２５８】
動作干渉分類器ＩＣＲ２０３を下記で説明する。
【０２５９】
検査中のデータブロックを形成する複数のＫ個の信号サンプルｘ1，ｘ2，．．．，ｘk，．．．，ｘKが、入力ＢＸを介してデータバッファーＢＦＲ８０２に転送される。
【０２６０】
出力ＸＸにおいて入手可能なサンプルがスケールファクター計算機ＳＣＬ８０３によって用いられ、平均絶対偏差ＭA又は標準偏差ＳD等のスケールファクターＳＣが求められる。選択された正規化のタイプはスケールファクター計算機ＳＣＬ８０３の入力ＳＴを介して設定される。
【０２６１】
分類器ＩＣＲ２０３は、上述したようにたとえばロバストな分類器又は最適な分類器として動作するように構成することができる。
【０２６２】
ブロックＳＣＬ８０３によって求められたスケーリングファクターＳＣは、正規化器ＮＲＭ８０４に供給され、二次シーケンスのＫ個の正規化されたサンプルが計算される。
【０２６３】
【数４６】
【０２６４】
ここで、正規化されたサンプルｙ1，ｙ2，．．．，ｙk，．．．，ｙKはそれぞれ、データバッファーＢＦＲ８０２から入力ＸＫを介して受信された一次信号サンプルｘ1，ｘ2，．．．，ｘk，．．．，ｘKに対応する。
【０２６５】
非線形変換器ＮＬＴ８０５は、入力ＹＫにおいて現れる各正規化されたサンプルｙkを利用して、上記で検討したようなＤ（ｙk）及びＶ（ｙk）等の対応する値を求める。
【０２６６】
非線形変換器ＮＬＴ８０５は、２つのパラメーター、すなわち非線形性のタイプＳＴ（選択された正規化方法に対応する）及び背景雑音のチャープ振幅Ａ及びｒｍｓ値σNの比の公称値ＡＮを受信する。
【０２６７】
ＡＮの公称値として、デフォルト値Ａ／σN＝１０を自動的に選択することができる。代替的に、ＡＮの適切な値を以下のように求めることができる。
【０２６８】
干渉分類器を組み込むシステムの信頼性のある動作のために、処理される信号のレベルが少なくとも背景雑音のｒｍｓ値σNよりも少なくともｇ１倍大きいと仮定する。
そのような最小レベル（ｇ１・σN）を有する信号は、正弦干渉の最も小さな振幅Ａがこの最小レベルよりｇ２倍大きいとき、破損する形で変形し、したがってＡ＝ｇ２・（ｇ１・σN）及び
【０２６９】
【数４７】
【０２７０】
であることも想定する。たとえば、ｇ１＝５及びｇ２＝２であるとき、ＡＮ＝Ａ／σ＝１０である。
【０２７１】
さらに、図５及び図７から見てとることができるように、それぞれの非線形性Ｄ（ｙ）及びＶ（ｙ）の形状は、Ａ／σNがたとえば１０から２０に増加するときに大きく変化しない。また、より大きな値の振幅Ａを有する正弦干渉は、常により高い信頼性で検出することができる。したがって、分類器によって用いられるＡＮの公称値は、好ましくは比Ａ／σNのより低い動作値に対応するように選択される。
【０２７２】
平均化回路ＡＶＧ８０６は、入力ＶＤにおいて受信される非線形に変換された正規化サンプルの平均ＧＨを求める。
【０２７３】
計算された平均ＧＨは、比較器ＣＭＲ８０７において判定閾値ＣＴと比較される。平均ＧＨが判定閾値ＣＴを超えると、干渉チャープの存在が宣言される。そうでない場合、処理されるサンプルは雑音の干渉バーストを表すものとして分類される。
【０２７４】
干渉、雑音バーストＢ、又は周波数チャープＣの分類に関する判定は、比較器ＣＭＲ８０７の出力ＢＣにおいて提供される。さらに、出力ＳＣは、分類される干渉レベルを示すスケールファクターを提供する。
【０２７５】
広範なモンテカルロシミュレーション法によって、上述した第２のタイプの干渉分類器が上述した第１のタイプの尖度ベースの分類器の性能を凌ぐことができることがわかっている。
【０２７６】
たとえば、データブロックあたりＫ＝１６個のサンプル、及びＰＦＡ＝０．０１において固定された誤警報確率(false-alarm probability)の場合、分類器毎の判定閾値ＣＴ及び検出確率ＰＤが以下に与えられる。
【０２７７】
【表１】
【０２７８】
上記の文脈において、検出確率ＰＤは、実際にチャープＣが存在するときに「チャープＣが存在する」と判定する確率であり、誤警報確率ＰＦＡは、実際に雑音バーストＢが存在するときに「チャープＣが存在する」と判定する確率である。
【０２７９】
上記で与えられた各値は、１０6個の複製を利用するモンテカルロコンピューター法から取得された。見てとれるように、第２のタイプの干渉分類器のロバストなバージョン及び最適なバージョンは、それぞれ尖度ベースの分類器に対して、検出確率ＰＤにおいて５％及び７％の改善を提供する。
【０２８０】
例示的な実施例
本発明の実施形態による自動車レーダーの利点の理解を容易にするために、以下で実施例を説明する。
【０２８１】
異なる周波数の正弦波及び単位ｒｍｓ値の背景雑音を含むビート信号を検討する。各正弦波の振幅は０．２７に等しく、そのようなケースは、たとえば、自動車レーダーの視野(field-of-view)（ＦＯＶ）に現れる３つの非常に小さな物体を表すことができる。
【０２８２】
図１０のａ）は、ビート信号を表す５１２個のサンプルを含むデータフレームを示している。正弦波は雑音にかなり埋もれているが、対応する周波数成分は図１０のｂ）に示す周波数領域表現において明確に見ることができる。
【０２８３】
図１１のａ）は、同じデータフレームであるが、それぞれが同じ振幅２５を有する３つの高レベル周波数チャープによってさらに破損されたデータフレームを示している。比較のために、ブランキング閾値レベルＢＴＨも示されている。このケースでは、図１１のｂ）に示す周波数領域表現が、干渉チャープの複数の周波数成分によって支配され、関心周波数成分は検出可能でない。
【０２８４】
高レベル周波数チャープを除去したブランキング動作によって変更されたデータフレームを示す図１２のａ）、及びデータフレームの周波数領域表現を示す図１２のｂ）に示されるように、ブランキング手順を適用する試みはこのケースでは失敗する。
【０２８５】
図１３のａ）は、自動車レーダーによって送信された周波数掃引が周波数において適切にシフトされ（すなわち、異なる掃引パターンが用いられ）、３つの干渉チャープのうちの１つが回避されたときの対応するデータフレームを示している。しかしながら、図１３のｂ）に示す周波数領域表現において、関心周波数成分は依然として検出するのが困難である。
【０２８６】
検出を改善するために、図１３のａ）に示すデータフレームに適切なブランキング閾値レベルＢＴＨを用いてブランキングが適用され、それによって図１４ａ）に示すようになる。変更されたデータフレームが図１４のａ）に示され、干渉チャープによって破損された元もブロックに置き換えられた２つのオールゼロデータブロックを含む。
【０２８７】
図１４のｂ）に示す変更されたデータフレームの周波数領域表現によって、全て検出閾値を超えた所望の３つの周波数成分の存在がはっきりと明らかになる。
【０２８８】
上記の実施例において、ブランキングのみではマルチユーザー干渉の効果を抑制するのに十分でなかった。しかしながら、信号ブランキングと併せて送信周波数掃引の適応的な選択を用いることによって、信頼性のある検出が達成された。
【０２８９】
しかしながら、代替的なシナリオにおいて、信号ブランキングをさらに必要とすることなく、送信周波数掃引の適応的な選択のみで、信頼性のある検出を達成するのに十分である場合がある。
【０２９０】
変更及び変形
上述した実施形態に対し、多くの変更及び変形を行うことができる。
【０２９１】
たとえば、図２に示す実施形態は、ハードウェアコンポーネントを備える。しかしながら、一実施形態は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェア、ファームウェア、及びハードウェアの任意の組み合わせを用いて実施することができる。
たとえば、図１５は、干渉分類器ＩＣＲ２０３、ブランキング回路ＢＬＲ２０４、フーリエシグナルプロセッサＦＦＴ２０５、タイミング／制御／算術ユニットＴＣＡ２０６、及び波形発生器ＷＦＧ１１０が全て、コンピュータープログラム命令によってプログラムされたプログラム可能な処理装置１５０３によって実装されて上述した処理動作を実行する一実施形態を示している。
コンピュータープログラム命令は、たとえばストレージ媒体１５０１等のコンピュータープログラム製品又は信号１５０２に対し与えられる。
【０２９２】
本発明の実施形態の上記の説明は、説明及び記述の目的で提示された。上記の説明は、網羅的であることも、本発明を開示された形式に限定することも意図していない。上記の説明を鑑みて、多くの代替形態、変更形態、及び変形形態によって、当業者が本発明を検討される特定の使用に適した様々な実施形態において利用することが可能になることは明らかである。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチユーザー送信環境において出力レーダー波形として送信される掃引パターンを求めるように動作可能な自動車レーダーシステムであって、
前記環境内の１つ若しくは複数の他のユーザーによって生成されたバースト雑音、周波数チャープ信号、又はそれらの組み合わせを含む雑音信号を受信するように動作可能な受信機と、
複数の異なる周波数掃引信号を生成するように動作可能な信号発生器と、
各周波数掃引信号を受信雑音信号と結合して、該周波数掃引信号毎に結合信号を生成するように動作可能な信号結合器と、
前記周波数チャープ信号を含む１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する結合信号を特定すると共に、該特定された前記周波数チャープ信号を含む１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する結合信号のそれぞれの雑音レベルを求めるように動作可能な干渉分類器と、
前記干渉分類器によって求められた前記雑音レベルに従って複数の前記周波数掃引信号を選択するように動作可能なセレクターと、
前記出力レーダー波形として送信される、前記選択された複数の前記周波数掃引信号を含む掃引パターンを求めるように動作可能な制御ユニットと、
を備える、自動車レーダーシステム。
【請求項２】
前記求められた掃引パターンを出力レーダー波形として送信するように動作可能な送信機と、
前記自動車レーダーシステムの前記動作をパッシブモードとアクティブモードとの間で切り換えるように動作可能なスイッチと、
をさらに備え、
前記パッシブモードにおいて、前記自動車レーダーシステムは、１つ又は複数の前記受信雑音信号から前記掃引パターンを求めるようになっており、
前記アクティブモードにおいて、前記自動車レーダーシステムは、前記パッシブモードにおいて求められた前記掃引パターンによって規定された周波数掃引を含むレーダー波形信号を送信すると共に、該送信されたレーダー波形の反射を含む受信信号を処理するようになっている、請求項１に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項３】
デジタルデータのフレームを格納するように構成されるバッファーであって、各フレームはそれぞれの前記周波数掃引信号のための前記結合信号に対応する、バッファーと、
前記フレームの前記デジタルデータにブランキングを適用するように動作可能なブランキング回路と、
をさらに備え、
前記アクティブモードにおいて、前記ブランキング回路は前記周波数掃引信号のための結合信号に対応するフレームを処理し、該フレームをデータブロックに分割して、該フレーム内の該データブロックの雑音レベルを求めると共に、該データブロックの該雑音レベルが所定のレベルを超えている場合、該データブロックにブランキングを適用するように動作可能であり、
前記自動車レーダーシステムは、前記ブランキングが適用されたフレームに依拠して物体の距離及び速度のうちの少なくとも一方を検出するようになっている、
請求項２に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項４】
前記信号結合器は、ダウンコンバーターにおいて前記受信信号を前記周波数掃引信号と結合して前記結合信号を生成するように動作可能である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項５】
前記干渉分類器は、尖度ベースの干渉分類機である、請求項１〜４のいずれか１項に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項６】
前記干渉分類器は、前記周波数掃引信号毎に前記結合信号のサンプルを処理するように動作可能であり、
該干渉分類器は、
前記信号サンプルの前記レベルに依拠して前記信号サンプルのためのスケールファクターを計算するように動作可能なスケールファクター計算機と、
前記スケールファクターを用いて前記信号サンプルを正規化することによって、正規化信号サンプルｙを計算するように動作可能な正規化器と、
前記正規化信号サンプルに対し非線形変換Ｔ（ｙ）を実行して、変換された信号サンプルを計算するように動作可能な非線形変換器と、
前記変換された信号サンプルの平均レベルを計算するように動作可能な平均化回路と、
前記変換された信号サンプルの前記計算された平均レベルを所定の閾値レベルと比較して、前記結合信号内に存在する前記雑音が周波数チャープ信号を含むか否かを判断するように動作可能な比較器と、
を備え、
前記非線形変換器は、第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含む非線形変換Ｔ（ｙ）を実行するように動作可能であり、前記第１の関数は、遷移値ｙtを超えない値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、前記第２の関数は、遷移値ｙt以上の値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、
Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する非減少関数であり、
Ｔ２（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する減少関数であり、
遷移値は１．３≦ｙt≦１．７の範囲の値を有する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項７】
前記第１の関数Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する増加関数であり、Ｔ１（ｙ）の平均勾配の大きさはＴ２（ｙ）の平均勾配の大きさよりも小さい、請求項６に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項８】
マルチ自動車レーダー環境において自動車レーダーによって出力レーダー波形として出力される掃引パターンを求める方法であって、
前記環境内の１つ若しくは複数の他の自動車レーダーによって生成されたバースト雑音、周波数チャープ信号、又はそれらの組み合わせを含む１つ又は複数の雑音信号を受信すること、
複数の異なる周波数掃引信号を生成すること、
各周波数掃引信号を前記受信雑音信号と結合することであって、該周波数掃引信号毎に前記結合信号を生成する、結合すること、
前記周波数チャープ信号を含む１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する結合信号を特定すると共に、前記周波数チャープ信号を含む受信雑音信号に対応する各特定された結合信号のそれぞれの雑音レベルを求めること、
前記周波数チャープ信号を含む１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する前記結合信号の前記求められた雑音レベルに従って複数の前記周波数掃引信号を選択すること、及び
前記出力レーダー波形として送信される、前記選択された複数の前記周波数掃引信号を含む掃引パターンを求めること、
を含む、方法。
【請求項９】
前記求められた掃引パターンを前記出力レーダー波形として送信すること、
パッシブモードとアクティブモードとの間で切り換えること、
をさらに含み、
前記パッシブモードにおいて、１つ又は複数の前記受信雑音信号から前記掃引パターンが求められ、
前記アクティブモードにおいて、前記パッシブモードにおいて求められた前記掃引パターンによって規定された周波数前記掃引を含むレーダー波形信号が送信され、該送信されたレーダー波形の反射を含む受信信号が処理される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記アクティブモードは、
デジタルデータのフレームを格納することであって、各フレームはそれぞれの前記周波数掃引信号のための結合信号に対応する、格納すること、
前記周波数掃引信号のための結合信号に対応するフレームを処理することであって、該フレームをデータブロックに分割すると共に該フレーム内の該データブロックの雑音レベルを求め、該データブロックの該雑音レベルが所定のレベルを超えている場合、該データブロックの前記デジタルデータにブランキングを適用する、処理すること、並びに
前記ブランキングが適用されたフレームに依拠して物体の距離及び速度のうちの少なくとも一方を検出すること、
を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
各周波数掃引信号を前記受信雑音信号と結合するプロセスは、前記受信信号を前記周波数掃引信号とダウンコンバートすることであって、前記結合信号を生成する、ダウンコンバートすることを含む、請求項８〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記周波数チャープ信号を含む前記受信雑音信号に対応する結合信号を特定するプロセスは、尖度ベースの干渉分類法を含む、請求項８〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記周波数チャープ信号を含む前記受信雑音信号に対応する結合信号を特定するプロセスは、
前記結合信号の信号サンプルを用いることであって、該信号サンプルのレベルに依拠してスケールファクターを計算する、用いること、
前記スケールファクターを用いて前記信号サンプルを正規化することによって、正規化信号サンプルｙを計算すること、
前記正規化信号サンプルｙに対し非線形変換Ｔ（ｙ）を実行することであって、変換された信号サンプルを計算する、実行すること、
前記変換された信号サンプルの平均レベルを計算すること、及び
前記変換された信号サンプルの前記計算された平均レベルを所定の閾値レベルと比較することであって、前記結合信号内に存在する前記雑音のタイプを判断する、比較すること、
を含み、
前記非線形変換Ｔ（ｙ）は、第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含み、前記第１の関数は遷移値ｙtを超えない値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、前記第２の関数は、遷移値ｙt以上の値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、
Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する非減少関数であり、
Ｔ２（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する減少関数であり、
遷移値ｙtは１．３≦ｙt≦１．７の範囲の値を有する、請求項８〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記非線形変換を実行するプロセスにおいて、前記第１の関数Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する増加関数であり、Ｔ１（ｙ）の平均勾配の大きさはＴ２（ｙ）の平均勾配の大きさよりも小さい、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
プログラム可能な処理装置をプログラムして請求項８〜１４の少なくとも１項に記載の方法を実行するように動作可能にするコンピュータープログラム命令を担持するコンピュータープログラム製品。
【請求項１】
マルチユーザー送信環境において出力レーダー波形として送信される掃引パターンを求めるように動作可能な自動車レーダーシステムであって、
前記環境内の１つ若しくは複数の他のユーザーによって生成されたバースト雑音、周波数チャープ信号、又はそれらの組み合わせを含む雑音信号を受信するように動作可能な受信機と、
複数の異なる周波数掃引信号を生成するように動作可能な信号発生器と、
各周波数掃引信号を受信雑音信号と結合して、該周波数掃引信号毎に結合信号を生成するように動作可能な信号結合器と、
前記周波数チャープ信号を含む１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する結合信号を特定すると共に、該特定された前記周波数チャープ信号を含む１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する結合信号のそれぞれの雑音レベルを求めるように動作可能な干渉分類器と、
前記干渉分類器によって求められた前記雑音レベルに従って複数の前記周波数掃引信号を選択するように動作可能なセレクターと、
前記出力レーダー波形として送信される、前記選択された複数の前記周波数掃引信号を含む掃引パターンを求めるように動作可能な制御ユニットと、
を備える、自動車レーダーシステム。
【請求項２】
前記求められた掃引パターンを出力レーダー波形として送信するように動作可能な送信機と、
前記自動車レーダーシステムの前記動作をパッシブモードとアクティブモードとの間で切り換えるように動作可能なスイッチと、
をさらに備え、
前記パッシブモードにおいて、前記自動車レーダーシステムは、１つ又は複数の前記受信雑音信号から前記掃引パターンを求めるようになっており、
前記アクティブモードにおいて、前記自動車レーダーシステムは、前記パッシブモードにおいて求められた前記掃引パターンによって規定された周波数掃引を含むレーダー波形信号を送信すると共に、該送信されたレーダー波形の反射を含む受信信号を処理するようになっている、請求項１に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項３】
デジタルデータのフレームを格納するように構成されるバッファーであって、各フレームはそれぞれの前記周波数掃引信号のための前記結合信号に対応する、バッファーと、
前記フレームの前記デジタルデータにブランキングを適用するように動作可能なブランキング回路と、
をさらに備え、
前記アクティブモードにおいて、前記ブランキング回路は前記周波数掃引信号のための結合信号に対応するフレームを処理し、該フレームをデータブロックに分割して、該フレーム内の該データブロックの雑音レベルを求めると共に、該データブロックの該雑音レベルが所定のレベルを超えている場合、該データブロックにブランキングを適用するように動作可能であり、
前記自動車レーダーシステムは、前記ブランキングが適用されたフレームに依拠して物体の距離及び速度のうちの少なくとも一方を検出するようになっている、
請求項２に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項４】
前記信号結合器は、ダウンコンバーターにおいて前記受信信号を前記周波数掃引信号と結合して前記結合信号を生成するように動作可能である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項５】
前記干渉分類器は、尖度ベースの干渉分類機である、請求項１〜４のいずれか１項に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項６】
前記干渉分類器は、前記周波数掃引信号毎に前記結合信号のサンプルを処理するように動作可能であり、
該干渉分類器は、
前記信号サンプルの前記レベルに依拠して前記信号サンプルのためのスケールファクターを計算するように動作可能なスケールファクター計算機と、
前記スケールファクターを用いて前記信号サンプルを正規化することによって、正規化信号サンプルｙを計算するように動作可能な正規化器と、
前記正規化信号サンプルに対し非線形変換Ｔ（ｙ）を実行して、変換された信号サンプルを計算するように動作可能な非線形変換器と、
前記変換された信号サンプルの平均レベルを計算するように動作可能な平均化回路と、
前記変換された信号サンプルの前記計算された平均レベルを所定の閾値レベルと比較して、前記結合信号内に存在する前記雑音が周波数チャープ信号を含むか否かを判断するように動作可能な比較器と、
を備え、
前記非線形変換器は、第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含む非線形変換Ｔ（ｙ）を実行するように動作可能であり、前記第１の関数は、遷移値ｙtを超えない値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、前記第２の関数は、遷移値ｙt以上の値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、
Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する非減少関数であり、
Ｔ２（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する減少関数であり、
遷移値は１．３≦ｙt≦１．７の範囲の値を有する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項７】
前記第１の関数Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する増加関数であり、Ｔ１（ｙ）の平均勾配の大きさはＴ２（ｙ）の平均勾配の大きさよりも小さい、請求項６に記載の自動車レーダーシステム。
【請求項８】
マルチ自動車レーダー環境において自動車レーダーによって出力レーダー波形として出力される掃引パターンを求める方法であって、
前記環境内の１つ若しくは複数の他の自動車レーダーによって生成されたバースト雑音、周波数チャープ信号、又はそれらの組み合わせを含む１つ又は複数の雑音信号を受信すること、
複数の異なる周波数掃引信号を生成すること、
各周波数掃引信号を前記受信雑音信号と結合することであって、該周波数掃引信号毎に前記結合信号を生成する、結合すること、
前記周波数チャープ信号を含む１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する結合信号を特定すると共に、前記周波数チャープ信号を含む受信雑音信号に対応する各特定された結合信号のそれぞれの雑音レベルを求めること、
前記周波数チャープ信号を含む１つ又は複数の前記受信雑音信号に対応する前記結合信号の前記求められた雑音レベルに従って複数の前記周波数掃引信号を選択すること、及び
前記出力レーダー波形として送信される、前記選択された複数の前記周波数掃引信号を含む掃引パターンを求めること、
を含む、方法。
【請求項９】
前記求められた掃引パターンを前記出力レーダー波形として送信すること、
パッシブモードとアクティブモードとの間で切り換えること、
をさらに含み、
前記パッシブモードにおいて、１つ又は複数の前記受信雑音信号から前記掃引パターンが求められ、
前記アクティブモードにおいて、前記パッシブモードにおいて求められた前記掃引パターンによって規定された周波数前記掃引を含むレーダー波形信号が送信され、該送信されたレーダー波形の反射を含む受信信号が処理される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記アクティブモードは、
デジタルデータのフレームを格納することであって、各フレームはそれぞれの前記周波数掃引信号のための結合信号に対応する、格納すること、
前記周波数掃引信号のための結合信号に対応するフレームを処理することであって、該フレームをデータブロックに分割すると共に該フレーム内の該データブロックの雑音レベルを求め、該データブロックの該雑音レベルが所定のレベルを超えている場合、該データブロックの前記デジタルデータにブランキングを適用する、処理すること、並びに
前記ブランキングが適用されたフレームに依拠して物体の距離及び速度のうちの少なくとも一方を検出すること、
を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
各周波数掃引信号を前記受信雑音信号と結合するプロセスは、前記受信信号を前記周波数掃引信号とダウンコンバートすることであって、前記結合信号を生成する、ダウンコンバートすることを含む、請求項８〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記周波数チャープ信号を含む前記受信雑音信号に対応する結合信号を特定するプロセスは、尖度ベースの干渉分類法を含む、請求項８〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記周波数チャープ信号を含む前記受信雑音信号に対応する結合信号を特定するプロセスは、
前記結合信号の信号サンプルを用いることであって、該信号サンプルのレベルに依拠してスケールファクターを計算する、用いること、
前記スケールファクターを用いて前記信号サンプルを正規化することによって、正規化信号サンプルｙを計算すること、
前記正規化信号サンプルｙに対し非線形変換Ｔ（ｙ）を実行することであって、変換された信号サンプルを計算する、実行すること、
前記変換された信号サンプルの平均レベルを計算すること、及び
前記変換された信号サンプルの前記計算された平均レベルを所定の閾値レベルと比較することであって、前記結合信号内に存在する前記雑音のタイプを判断する、比較すること、
を含み、
前記非線形変換Ｔ（ｙ）は、第１の関数Ｔ１（ｙ）及び第２の関数Ｔ２（ｙ）の組み合わせを含み、前記第１の関数は遷移値ｙtを超えない値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、前記第２の関数は、遷移値ｙt以上の値を有する正規化信号サンプルに適用される変換を規定し、
Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する非減少関数であり、
Ｔ２（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する減少関数であり、
遷移値ｙtは１．３≦ｙt≦１．７の範囲の値を有する、請求項８〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記非線形変換を実行するプロセスにおいて、前記第１の関数Ｔ１（ｙ）は正規化信号サンプル値の増加に対する増加関数であり、Ｔ１（ｙ）の平均勾配の大きさはＴ２（ｙ）の平均勾配の大きさよりも小さい、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
プログラム可能な処理装置をプログラムして請求項８〜１４の少なくとも１項に記載の方法を実行するように動作可能にするコンピュータープログラム命令を担持するコンピュータープログラム製品。
【図１】
【図２】
【図３ａ）】
【図３ｂ）】
【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２】
【図３ａ）】
【図３ｂ）】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２０１１−２４７８９２（Ｐ２０１１−２４７８９２Ａ）
【公開日】平成２３年１２月８日（２０１１．１２．８）
【国際特許分類】
【外国語出願】
【出願番号】特願２０１１−１１９１２５（Ｐ２０１１−１１９１２５）
【出願日】平成２３年５月２７日（２０１１．５．２７）
【出願人】（５０３１６３５２７）ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィ (175)
【氏名又は名称原語表記】ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＥＬＥＣＴＲＩＣ Ｒ＆Ｄ ＣＥＮＴＲＥ ＥＵＲＯＰＥ Ｂ．Ｖ．
【住所又は居所原語表記】Ｃａｐｒｏｎｉｌａａｎ ４６， １１１９ ＮＳ Ｓｃｈｉｐｈｏｌ Ｒｉｊｋ， Ｔｈｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１２月８日（２０１１．１２．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１１９１２５（Ｐ２０１１−１１９１２５）
【出願日】平成２３年５月２７日（２０１１．５．２７）
【出願人】（５０３１６３５２７）ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィ (175)
【氏名又は名称原語表記】ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＥＬＥＣＴＲＩＣ Ｒ＆Ｄ ＣＥＮＴＲＥ ＥＵＲＯＰＥ Ｂ．Ｖ．
【住所又は居所原語表記】Ｃａｐｒｏｎｉｌａａｎ ４６， １１１９ ＮＳ Ｓｃｈｉｐｈｏｌ Ｒｉｊｋ， Ｔｈｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ
【Ｆターム（参考）】
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