電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム
【課題】MUSIC法や最小ノルム法などの固有展開を用いて到来波方向検出を行う際、可変ステップを小さくし、かつ角度検出の演算量を低減することが可能な電子走査型ミリ波レーダ装置及び受信波方向推定プログラムを提供する。
【解決手段】本発明の電子走査型レーダ装置は、移動体に搭載されるレーダ装置であり、送信波を送信する送信部と、送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信部と、送信波及び反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成部と、時系列にビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理部と、複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定部と、角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出部とを有することを特徴とする。
【解決手段】本発明の電子走査型レーダ装置は、移動体に搭載されるレーダ装置であり、送信波を送信する送信部と、送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信部と、送信波及び反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成部と、時系列にビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理部と、複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定部と、角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出部とを有することを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射した送信波に対するターゲットからの反射波を用い、このターゲットの検出を行う、車載用に好適な電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及びこれに用いる到来波方向推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車載レーダとしては、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）レーダ、多周波ＣＷ（Continuous Wave）レーダ、及びパルスレーダ等の方式を利用した電子走査型のレーダが用いられている。
上記各レーダにおいては、送信波に対するターゲットからの反射波である到来波（あるいは受信波）の方向検知の技術として、アレーアンテナの到来波方向推定方法が用いられている。
この到来波方向推定方法は、ビームフォーマ法、Capon法などのビーム走査方法と、最大エントロピー（MEM：Maximum Entropy Method ）法などの線形予測法、最小ノルム法、MUSIC（MUltiple SIgnal Classification）法、ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）法等の超分解能（高精度）アルゴリズムといわれるヌル操作方法がある（例えば、非特許文献１及び２参照）
【０００３】
また、車載レーダに用いられる到来波方向推定は、ビームフォーマ法のデジタルビームフォーミング（DBF：Digital Beam Forming）のみで行ったり（例えば、特許文献１参照）、受信波の到来方向の検出精度（またターゲットの分解能）を向上させるため、近年、DBFと最大エントロピー法を組み合わせた方法（例えば、特許文献２及び３参照）により行われている。
さらに、MUSICなどの超分解能アルゴリズムを車載レーダ用に応用させるる目的で処理の簡易化に思考を凝らした構成（例えば、特許文献４及び５参照）など、通常のパーソナルコンピュータに比較し、演算処理機能が低い車載用に適用するよう開発されている。
【０００４】
上記MUSICなどの超分解能アルゴリズムは、方向推定の精度を向上させるため、上記到来波の数を推定した後に、到来波の方向推定することが望ましい。
非特許文献１及び２においては、到来波数の推定手法として、統計処理における最尤法に基づいて、AIC（Akaike Information Criteria）や、MDL（Minimum Description Length）などが紹介されている。
しかしながら、上述した非特許文献１及び２の推定手法においては、多数のデータを収集して分散評価する必要があるため、ターゲットとの相対距離及び相対速度の変動が早い車載レーダの用途としては適していない。
【０００５】
特許文献４においては、MUSICスペクトラムを計算するために必要な到来波数を軽い演算負荷にて推定する手法が記載されている。すなわち、固有値演算の後、固有値の大きさにより信号空間とノイズ空間とを区別して推定する閾値法を応用した手法が記載されている。
この場合、測定距離が遠くなるにつれて、レーダの受信強度が低下するため、ターゲットとの相対距離毎に閾値を記憶・設定しておき、この閾値と固有値（受信強度に比例）とを比較することにより、到来波数の推定を行う。
また、車載用を目的とした構成ではないが、固有値を元の共分散行列（すなわち、相関行列）の対角成分値の一つにて正規化した後、一つの閾値で区別するものがある（例えば、特許文献６参照）。
【非特許文献１】菊間 信良著、アレーアンテナによる適応信号処理、科学技術出版社、１９９８
【非特許文献２】菊間 信良著、アダプティブアンテナ技術、オーム社、２００３年
【特許文献１】特開２０００−２８４０４４号公報
【特許文献２】特開２００６−２７５８４０号公報
【特許文献３】特開２００６−３０８５４２号公報
【特許文献４】特開２００６−０４７２８２号公報
【特許文献５】特開２００７−０４０８０６号公報
【特許文献６】特開２００６−１５３５７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ＭＵＳＩＣ法では到来角評価関数におけるθの可変ステップΔθにより、以下に示すように、到来方向推定の精度が変化する。
すなわち、可変ステップΔθを大きくすると、θを可変する全範囲にわたる演算量が減少するが、正確に到来方向評価関数のピーク方向を検出することができず精度が劣化することになる。
一方、可変ステップΔθを小さくすることで、正確に到来方向評価関数のピーク方向を検出することが可能となるが、θを可変する全範囲にわたる演算量は増大するという欠点を有している。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、MUSIC法や最小ノルム法などの固有展開を用いて到来波方向検出を行う際、可変ステップを小さくし、かつ角度検出の演算量を低減することが可能な電子走査型ミリ波レーダ装置及び受信波方向推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の電子走査型レーダ装置は、移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、送信波を送信する送信部と、前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信部と、前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成部と、時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理部と、前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定部と、前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出部とを有することを特徴とする。
【０００９】
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記角度囲設定部が、前記複素数データをアンテナの配列方向にデジタルビームフォーミングを行い、角度チャンネル毎のスペクトラムの強度を算出し、ターゲットの存在を検知するとともに方位情報を得るＤＢＦ処理部と、前記ターゲットの存在する周波数軸のデータ及び方位情報に基づき、角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定する範囲検出部とを有することを特徴とする。
【００１０】
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記角度範囲設定部が、前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部とをさらに有し、前記範囲検出部が、前記再生複素数データと、ターゲットの存在する方位情報と、受信波数推定値とに基づいて角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定することを特徴とする。
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記角度範囲設定部が、前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部とをさらに有し、前記方位検出部が、前記再生複素数データと、受信波数推定値とに基づいて、角度に相当する解を算出することを特徴とする。
【００１１】
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記角度設定部が、前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部と、過去の方位検出サイクルにおける各ターゲットの方位情報を記憶する記憶手段とをさらに有し、前記範囲検出部が、前記再生複素数データと、該記憶手段に記憶されている過去の方位検出サイクルの方位情報と、受信波数推定値とに基づいて角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定することを特徴とする。
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記受信波数推定値が、固定値であることを特徴とする。
【００１２】
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記角度範囲設定部が、周波数軸の強度のピーク値からターゲットの存在を検知するターゲット検知手段と、過去の方位検出サイクルにおける各ターゲットの方位情報を記憶する記憶手段と、該記憶手段に記憶されている過去の方位検出サイクルの方位情報により、前記角度範囲を限定するとともに、求められた角度範囲を前記記憶手段に書き込む範囲検出部とを有することを特徴とする。
【００１３】
本発明の受信波方向推定方法は、移動体に搭載される前記請求項１から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置による受信波方向推定方法であり、送信部が送信波を送信する送信過程と、受信部が前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信過程と、ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成過程と、周波数分解処理部が時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理過程と、角度範囲設定部が前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定過程と、方位検出部が前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出過程とを有することを特徴とする。
【００１４】
本発明の受信波方向推定プログラムは、移動体に搭載される前記請求項１から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置による受信波方向推定の動作をコンピュータに制御させるプログラムであり、送信部が送信波を送信させる送信処理と、受信部が複数のアンテナにより前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信させる受信処理と、ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成処理と、周波数分解処理部が時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理と、角度範囲設定部が前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定処理と、方位検出部が前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出処理とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明によれば、おおまかな方位検出が角度範囲設定部により出力する角度範囲を用いることにより可能となるため、方位検出部にて角度スペクトラムを算出する際、検出されたターゲットの方位に合わせた特定の上記角度範囲を優先的にて、角度スペクトラムを算出するため、可変ステップΔθを小さくし、計算する分解能を細かくすることが可能となり、到来波の到来方向の計算精度を向上させることができる。この結果、本発明によれば、固有値計算の次に処理負荷の重いスペクトラム計算処理において、計算する角度範囲を限定して狭めることによりその負荷を軽減し、かつ計算の分解能を向上とを両立させることが可能となる。
【００１６】
本発明によれば、記憶部に記憶されている過去サイクルにおけるターゲットの方位を参照することにより、過去サイクル時のターゲット方位を確認することができるため、方位検出部において、例えば、角度スペクトラムを計算する場合、過去サイクルの方位に合わせた特定の角度範囲にて優先的に角度スペクトラムを計算することができ、変ステップΔθを小さくし、計算する分解能を細かくすることが可能となり、到来波の到来方向の方位の計算精度を向上させることができる。
【００１７】
また、本発明によれば、ターゲットが存在するビート周波数のＤＢＦを行い、不要な角度チャンネルを削除し（スペクトラム強度を「０」とし）、削除した後にＩＤＢＦを行い、再生した複素数データにより、受信チャンネル方向に相関行列を生成し、固有値計算を行うため、分割した到来波のみが受信されたことと等価となり、受信アンテナの数に対して到来波が多く受信されたとしても、固有値計算にて誤ることなく、到来波の到来する方位を計算することができる。
さらに、本発明によれば、検出可能な全角度範囲から複数の角度範囲に分割するので、分割した狭い角度範囲であれば実使用上の到来波数（ターゲット数）の最大値を想定することが可能となるため、設定された固定の到来波数により、スペクトラム推定を行うことが可能である。
【００１８】
また、本発明によれば、ターゲット群が複数存在し、異なる方位にそれぞれが位置している場合、複数の到来波に対応して複数の角度範囲が設定され、それぞれの角度範囲にて、高い精度にて到来波の分離及び方向の推定が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明の第１の実施形態による電子走査型レーダ装置（ＦＭＣＷ方式ミリ波レーダ）を図面を参照して説明する。図１は同実施形態の構成例を示すブロック図である。
この図において、本実施形態による電子走査型レーダ装置は、受信アンテナ１1〜１n、ミキサ２1〜２n、送信アンテナ３、分配器４、フィルタ５1〜５n、ＳＷ（スイッチ）６、ＡＤＣ（Ａ／Ｄコンバータ）７、制御部８、三角波生成部９、ＶＣＯ１０、信号処理部２０を有している。
上記信号処理部２０は、メモリ２１、周波数分離処理部２２、ピーク検知部２３、ピーク組合せ部２４、距離検出部２５、速度検出部２６、相関行列算出部２８、方位検出部３０、固有値算出部３１、判定部３２及び角度範囲設定部５０とを有している。ここで、角度範囲設定部５０は、ターゲットの存在する角度範囲を推定する者であり構成であり、本発明の特徴部分である。第１の実施形態においては、図２に示すように、角度範囲設定部５０は、ＤＢＦ処理部３３と範囲検出部３６とにより構成されている。
【００２０】
次に、図１及び図２を参照して、本実施形態による電子走査型レーダ装置の動作を説明する。
受信アンテナ１1〜１nは、送信波がターゲットにて反射し、このターゲットから到来する反射波、すなわち受信波を受信する。
ミキサ２1〜２n各々は、送信アンテナ３から送信される送信波と、各受信アンテナ１1〜１nそれぞれにおいて受信された受信波が増幅器により増幅された信号とを混合して、それぞれの周波数差に対応したビート信号を生成する。
上記送信アンテナ３は、三角波生成部９において生成された三角波信号を、ＶＣＯ（Voltage Controlled Oscillator ）１０において周波数変調した送信信号をターゲットに対して送信波として送信する。
分配器４は、ＶＣＯ１０からの周波数変調された送信信号を、上記ミキサ２1〜２nおよび送信アンテナ３に分配する。
【００２１】
フィルタ５1〜５n各々は、それぞれミキサ２1〜２nにおいて生成された各受信アンテナ１1〜１nに対応したＣｈ１〜Ｃｈnのビート信号に対して帯域制限を行い、ＳＷ（スイッチ）６へ帯域制限されたビート信号を出力する。
ＳＷ６は、制御部８から入力されるサンプリング信号に対応して、フィルタ５1〜５n各々を通過した各受信アンテナ１１〜１ｎに対応したＣｈ１〜Ｃｈnのビート信号を、順次切り替えて、ＡＤＣ（Ａ／Ｄコンバータ）７に出力する。
ＡＤＣ７は、上記Ｗ６から上記サンプリング信号に同期して入力される各受信アンテナ１1〜１n各々に対応したＣｈ１〜Ｃｈnのビート信号を、上記サンプリング信号に同期してＡ／Ｄ変換してデジタル信号に変換し、信号処理部２０におけるメモリ２１の波形記憶領域に順次記憶させる。
制御部８は、マイクロコンピュータなどにより構成されており、図示しないＲＯＭなどに格納された制御プログラムに基づき、図１に示す電子走査型レーダ装置装置全体の制御を行う。
【００２２】
＜距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理＞
次に、図３を用いて、本実施形態における信号処理部２０において用いられる、電子走査型レーダ装置とターゲットとの距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理について簡単に説明する。
図３は、図１の三角波生成部９において生成された信号をＶＣＯ１０において周波数変調した送信信号と、その送信信号がターゲットに反射されて受信信号として入力される状態を示す。図３の例はターゲットが１つの場合を示している。
図３（ａ）から判るように、送信する信号に対し、ターゲットからの反射波である受信信号が、ターゲットとの距離に比例して右方向（時間遅れの方向）に遅延されて受信される。さらに、ターゲットとの相対速度に比例して、送信信号に対して上下方向（周波数方向）に変動する。そして、図３（ａ）から求められたビート周波数の周波数変換（フーリエ変換、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）、アダマール変換、ウェーブレット変換など）後において、図３（ｂ）に示されるように、ターゲットが１つの場合、上昇領域及び下降領域それぞれに１つのピーク値を有することなる。ここで、図３（ａ）は横軸が周波数、縦軸が強度となっている。
【００２３】
周波数分解処理部２２は、メモリ２１に蓄積されたビート信号のサンプリングされたデータから、三角波の上昇部分（上り）と下降部分（下り）とのそれぞれについて周波数分解、例えばフーリエ変換などにより離散時間に周波数変換する。
その結果、図３（ｂ）に示すように、上昇部分と下降部分とにおいて、それぞれの周波数分解されたビート周波数毎の信号レベルのグラフが得られる。
そして、ピーク検知部２３は、図３（ｂ）に示すビート周波数毎の信号レベルからピーク値を検出し、ターゲットの存在を検出するとともに、ピーク値のビート周波数（上昇部分及び下降部分の双方）をターゲット周波数として出力する。
【００２４】
次に、距離検出部２５は、ピーク組合せ部２４から入力される上昇部分のターゲット周波数ｆuと、下降部分のターゲット周波数ｆdとから、下記式により距離を算出する。
ｒ＝｛Ｃ・Ｔ／（２・Δｆ）｝・｛（ｆu＋ｆd）／２｝
また、速度検出部２６は、ピーク組合せ部２４から入力される上昇部分のターゲット周波数ｆuと、下降部分のターゲット周波数ｆdとから、下記式により相対速度を算出する。
ｖ＝｛Ｃ／（２・ｆ0）｝・｛（ｆu−ｆd）／２｝
上記距離ｒ及び相対速度ｖを算出する式において、
Ｃ ：光速度
Δｆ：三角波の周波数変調幅
ｆ0 ：三角波の中心周波数
Ｔ ：変調時間（上昇部分/下降部分）
ｆu ：上昇部分におけるターゲット周波数
ｆd ：下降部分におけるターゲット周波数
【００２５】
次に、本実施形態における受信アンテナ１1〜１nは、図４に示すように、間隔ｄにより配置されたアレー状のアンテナである。
上記受信アンテナ１1〜１nには、アンテナの配列している面に対する垂直方向の軸との角度θ方向から入射される、ターゲットからの到来波（入射波、すなわち送信アンテナ３から送信した送信波に対するターゲットからの反射波）が入力する。
このとき、上記到来波は、上記受信アンテナ１1〜１nにおいて同一角度にて受信される。
この同一角度、例えば角度θ及び各アンテナの間隔ｄにより求められる位相差「ｄｎ−１・sinθ」が各隣接する受信アンテナ間にて発生する。
上記位相差を利用して、アンテナ毎に時間方向に周波数分解処理された値を、アンテナ方向にさらにフーリエ変換するデジタルビームフォーミング（ＤＢＦ）や超分解能アルゴリズム等の信号処理にて上記角度θを検出することができる。
【００２６】
＜信号処理部２０における受信波（到来波）に対する信号処理＞
次に、メモリ２１は、ＡＤＣ７により波形記憶領域に対して、受信信号がＡ／Ｄ変換された時系列データ（上昇部分及び下降部分）を、アンテナ１1〜１n毎に対応させて記憶している。例えば、上昇部分及び下降部分それぞれにおいて２５６個をサンプリングした場合、２×２５６個×アンテナ数のデータが上記波形記憶領域に記憶される。
周波数分解処理部２２は、例えばフーリエ変換などにより、各Ｃｈ１〜Ｃｈn（各アンテナ１1〜１n）に対応するビート信号それぞれを、予め設定した分解能にて周波数に変換してビート周波数を示す周波数ポイントと、そのビート周波数の複素数データを出力する。例えば、アンテナ毎に上昇部分及び下降部分それぞれが２５６個のサンプリングされたデータを有している場合、アンテナ毎の複素数の周波数領域データとしてビート周波数に変換され、上昇部分及び下降部分それぞれにおいて１２８個の複素数データ（２×１２８個×アンテナ数のデータ）となる。また、上記ビート周波数は周波数ポイントにて示されている。
ここで、アンテナ毎の複素数データそれぞれの相違点は、上記角度θに依存した位相差のみであり、それぞれの複素数データの複素平面上における絶対値（受信強度あるいは振幅など）は等価である。
【００２７】
次に、周波数分解処理部２２は、入力されるビート信号を周波数分解（時間軸フーリエ変換）し、ビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとを、ＤＢＦ処理部３３へ出力する。
そして、ＤＢＦ処理部３３は、入力される各アンテナに対応した複素数データを、アンテナの配列方向にフーリエ変換し、すなわち空間軸フーリエ変換を行う。
そして、ＤＢＦ処理部３３は、角度に依存、すなわち角度分解能に対応した角度チャンネル毎の空間複素数データを計算し、ビート周波数毎にピーク検知部２３に対して出力する。
【００２８】
これにより、ＤＢＦ処理部３３から出力される角度チャンネル毎の空間複素数データ（ビート周波数単位）の示すスペクトラムは、ビーム走査分解能による受信波の到来方向推定に依存したものとなる。
また、アンテナの配列方向にフーリエ変換されているため、角度チャンネル間にて複素数データを加算しているのと同じ効果を得ることができ、角度チャンネル毎の複素数データはＳ／Ｎ比が改善されており、ピーク値の検出における精度を向上させることが可能となる。
上述した複素数データ及び空間複素数データともに、三角波の上昇領域及び下降領域の双方にて算出される。
【００２９】
次に、ピーク検知部２３は、入力される角度チャンネル毎の空間複素数データの示すスペクトラム強度により、ピーク値の検知を行い、ピーク組合せ部２４へ出力する。
上記検知結果が入力されると、ピーク組合せ部２４は、上昇領域及び下降領域におけるビート周波数とそのピーク値を組合せて、距離検出部２５及び速度検出部２６へ出力し、ペア確定部２７で組合せを確定する。
【００３０】
次に、距離検出部２５は、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組合せのビート周波数を加算した数値によりターゲットとの上記距離ｒを演算する。
また、速度検出部２６は、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組合せのビート周波数の差分によりターゲットとの上記相対速度ｖを演算する。
そして、相関行列算出部２８は、組合せが確定したピークにおけるビート周波数の周波数ポイントにより、周波数分解処理部２２が周波数分解したビート周波数を選択し、この組合せにおける上昇部分及び下降部分のいずれか一方の（本実施形態においては下降部分）のビート周波数に対応した相関行列を生成する。
【００３１】
次に、範囲検出部３６は、ペア確定部２７で確定したペアにおける相関行列算出部２８への出力と同じ周波数ポイントの空間複素数データに対応した角度チャンネルにより、ＭＵＳＩＣ等に比較して分解能の粗い（低い）レベルの方位情報として、角度範囲情報を方位検出部３０に対して出力する。例えば、範囲検出部３６は、各角度チャンネルのピーク値を予め設定された閾値と比較し、この閾値以上のピーク値を有する角度チャンネルを検出し、検出された角度チャンネルが設定された複数のチャンネル数（例えば、４角度チャンネル）以上、隣接して存在した場合、この範囲を角度範囲情報として方位検出部３０へ出力する。
【００３２】
上記角度範囲情報を用いることにより、方位検出部３０は、角度チャンネル毎の空間複素数データを用いることにより、図６（ａ）及び図７（ａ）に示すように、ＭＵＳＩＣスペクトラムの計算時において、上記角度チャンネルの情報が無い場合に比較し、検知方向範囲を狭い角度範囲に絞り込むことが可能となり、ＭＵＳＩＣのスペクトラム算出の分解能を上げることができる。
【００３３】
ここで、図６（ａ）及び図７（ａ）は、ＤＢＦ後の角度依存Ｃｈ（チャンネル）が１５Ｃｈとなるように、チャンネル方向（アンテナ方向）に１６ビットのフーリエ変換を行った場合である。ここで、範囲検出部３６は、上述したように、４Ｃｈの連続したＣｈ（角度）の範囲にてスペクトラム強度の値がＤＢＦレベル閾値を超えている場合に、上述した角度範囲情報、すなわち絞り込んだ範囲として設定し、この角度範囲情報を方位検出部３０に対して出力する。
これにより、方位検出部３０は、範囲検出部３６から入力される角度範囲情報により絞り込まれた検知方向範囲の解析を高い精度にて行う。
【００３４】
また、図７（ａ）は、ＤＢＦレベル閾値を４Ｃｈの連続した角度範囲にて超えているスペクトラム強度値のグループが２つに分かれるため、範囲検出部３６は、それぞれの範囲（Ｃh３〜Ｃh６と、Ｃh１０〜Ｃh１３との角度範囲）を、第１の角度範囲情報（図７（ｂ）の角度範囲）及び第２の角度範囲情報（図７（ｃ）の角度範囲）として、方位検出部３０に対して出力する。
【００３５】
そして、方位検出部３０は、ＭＵＳＩＣスペクトラムを算出する角度範囲として、第１及び第２の角度範囲情報それぞれの範囲を別々に（独立して）、順次ＭＵＳＩＣスペクトラムを検出するため、範囲検出部３６から入力される角度範囲情報により絞り込まれた検知方向範囲の解析を高い精度にて行うことができる。
上記図６（ａ）、（ｂ）及び図７において、横軸は角度チャンネルのＣｈ番号を示し、縦軸はＤＢＦ処理にて算出された各Ｃｈ毎のスペクトラム強度を示している。
【００３６】
＜受信波の到来方向推定における超分解能アルゴリズム＞
次に、上記相関行列算出部２８、固有値算出部３１、判定部３２及び方位検出部３０における、受信波の到来方向の推定を行う超分解能アルゴリズムを、ＭＵＳＩＣを例に取り図８を用いて説明する。この図８は、一般的なＭＵＳＩＣの処理の流れを示すフローチャートである。ＭＵＳＩＣの処理そのものは、一般的に用いられているため（例えば、非特許文献１及び２、あるいは特許文献３〜６）、本実施形態において必要な箇所のみ説明する。
【００３７】
周波数分解処理部２２は、メモリ２１に記憶されている受信波によるビート信号を読み込み（ステップＳ１０１）、アンテナ毎のビート信号を周波数変換する（ステップＳ１０２）。
そして、すでに述べたように、相関行列算出部２８は、ペア確定部２７により組合せが確定した下降領域のターゲットの周波数ポイントに該当する周波数分解された複素数周波数領域データ（以下、複素数データ）を、周波数分解処理部２２から選択して読み込み、下降領域において、各アンテナ毎の相関を示す相関行列を生成する（ステップＳ１０３）。
【００３８】
このステップＳ１０３における相関行列算出部２８の相関行列の生成において、例えば図９（ａ）及び図９（ｂ）に示す手法があり、それぞれを以下に簡単に説明する。
図９（ａ）における手法において、相関行列算出部２８は、複素数データのまま相関行列（複素相関行列）を生成し（ステップＳ１０３＿１）、前方のみの空間平均（Forward空間平均法）または前方/後方空間平均（Forward-Backward空間平均法）にて処理する（ステップＳ１０３＿２）。
空間平均は、元の受信アンテナのアレーにおけるアンテナ数を、さらにアンテナ数が少ないサブアレーに分け、サブアレー同士を平均したものである。この空間平均法の基本原理は、相関のある波の位相関係は受信位置によって異なるので, 受信点を適当に移動させて相関行列を求めれば, その平均効果により相関性干渉波の相関を抑圧する。一般的には受信アンテナのアレーを動かさずに、全体の受信アンテナのアレーから同じ配列を有するサブアレーを複数取り出し、それぞれの相関行列を平均する方法をとる。
【００３９】
例えば、図１０に示すように、アンテナ数が９本の受信アンテナアンテナ１1〜１n（ｎ＝９）のアレーを考えると、相関行列算出部２８は、以下の前方の（１）式の相関行列ＣＲｆｆに対して、後方の（２）式の後方相関行列ＣＲｂｆを求めて、（１）式の相関行列と（２）式の後方相関行列との対応する要素を
ＣＲｆｂｆ＝（ＣＲｆｆ＋ＣＲｂｆ）／２
として平均したものが前方/後方における要素の平均処理である。
このように、前方/後方平均処理により求められた相関行列ＣＲｆｂｆを、サブアレイに分割して平均し、受信波の到来方向の推定に用いる相関行列Ｒxxを求める。すなわち、前方／後方空間平均処理により求めた相関行列は下記の式により表される。
Ｒxx＝（ＣＲｆｂ１ｆ＋ＣＲｆｂ２ｆ＋ＣＲｆｂ３ｆ）／３
ここで、相関行列算出部２８は、９本の受信アンテナ１1〜１9のアレーを７本のアンテナ１1〜１7、１2〜１8、１3〜１9の３つのサブアレーに分割し、それぞれのサブアレーの行列の対応する要素を平均することにより、上記相関行列Ｒxxを求める。
【００４０】
【数１】
【００４１】
【数２】
【００４２】
一方、前方の空間平均の場合、Ｖ11からＶ99のマトリクスは、Ｗ11からＷ99までの（１）式のマトリクスのままでよいので、Ｖ11＝Ｗ11＋Ｗ99／２の例で示す各要素の平均は不要となる。
レーダにおける受信波の到来方向を推定する用途においては、到来する受信波の全てが送信した送信波がターゲットにて反射した反射波であるため、アンテナ毎に受信された受信波のデータは強い相互相関を示すことになる。そのため、後段における固有値計算の結果が正しく現れないことになる。したがって、その相互相関を抑圧して、自己相関を引き出し、正しく到来波方向推定を行う効果があるのが空間平均である。
【００４３】
次に、相関行列算出部３０は、上述した処理により空間平均された複素数データの相関行列を、実数の相関行列に変換するためのユニタリ変換を行う。
ここで、実数の相関行列に変換することにより、以降におけるステップでの最も計算負荷の重い固有値計算が実数のみの計算とすることができ、大幅に演算負荷を軽減することができる。
一方、図９（ｂ）は、図９（ａ）のように、ユニタリ変換による実数相関行列への変換を行わずに、次のステップにおける固有値計算も複素数で計算されるタイプである。
また、ステップＳ１０３において、図９（ａ）におけるＳ１０３＿３及び図９（ｂ）におけるＳ１０３＿２にて得られた相関行列Ｒxxにおいて、さらに相関行列（または相関行列の対角成分）の最大値を基準に各要素の値を正規化（＝最大値で割る）しておいても良い。
【００４４】
次に、固有値算出部３１は、ステップＳ１０３にて得られた相関行列Ｒxxの固有値とそれに対応する固有ベクトルとを、
Ｒxxｅ＝λｅ
の固有方程式が成り立つ、固有値λ及び固有ベクトルｅとして算出し、方位検出部３０に出力するとともに、判定部３２に対して固有値λを出力する（ステップS１０４）。
そして、判定部３２は、上記固有値算出部３１の求めた固有値λから、信号成分ベクトルを取り除くために必要な到来波数の推定を行い、求められた到来波数を方位検出部３０へ出力する（ステップＳ１０５）。
【００４５】
ここで、判定部３２は、上記到来波数の推定を後述する到来波推定処理により行う。
次に、方位検出部３０は、信号ベクトルを除き、ノイズ成分のみとしたベクトルと、予め内部に設定されている方位角度毎の方向ベクトルとの内積演算を行うことにより、角度のスペクトラムを作成する（ステップＳ１０６）。これにより、受信波の到来方向に対して指向性のヌルを対応付けることができる。
このとき、方位検出部３０は、すでに説明した範囲検出部３６から入力される角度範囲情報の示す角度範囲でのみ、ノイズ成分のみとしたベクトルと、内部に設定されている方位角度毎の方向ベクトルとの内積演算を行い、角度のスペクトラムＰＭＵ（θ）を作成する。
ＰＭＵ（θ）＝ａＨ（θ）ａ（θ）／｛ａＨ（θ）ＥＮＥＮＨａ（θ）｝
ここで、ａ（θ）は方向ベクトルであり、ＥＮはノイズ部分空間固有ベクトルであり、Ｈは共役転置を示す。
【００４６】
そして、方位検出部３０は、上記角度のスペクトラムから、予め設定した閾値を超えるピークを検出することにより、ピークを検知して到来波方向（角度θ）を算出する（ステップＳ１０７）。
また、方位検出部３０は、角度（＝受信波の到来方向）と、距離検出部２５で算出された距離とにより、電子走査型レーダ装置におけるアンテナアレーの垂直軸に対して横方向の位置に換算することもできる。
以上は、標準的なＭＵＳＩＣであるが、ステップＳ１０６におけるＭＵＳＩＣスペクトラム算出において、方向ベクトルにてサーチするタイプではなく、多項式の根から解を求めるＲｏｏｔ−ＭＵＳＩＣという手法を用いることもできる。
ここで、Ｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣは、
ａＨ（θ）ＥＮＥＮＨａ（θ）＝０
を満たすθを直接求める方法であり、スペクトラムの作成なしに求められる。
【００４７】
また、図８におけるステップＳ１０７の後に、受信電力計算と不要波（不要な受信波のデータ）削除との処理を追加しても良い。
すなわち、判定部３２は、以下の式において行列Ｓの対角成分に現れる電力と、予め設定しておいた閾値とを比較し、電力が閾値を超えるか否かの検出を行い、電力が閾値を超えた場合に必要な受信波と判定し、一方、電力がこの閾値以下である場合に不要な受信波と判定する処理を有する。
Ｓ＝（ＡＨＡ）−１ＡＨ（Ｒxx−σ２Ｉ）Ａ（ＡＨＡ）−１
ここで、Ｓは受信波の信号の相関行列、Ａは方向行列、ＡＨはＡの共役転置行列、Ｉは単位行列、Ｒxxは相関行列算出部２８にて演算した相関行列、σ２は雑音ベクトルの分散である。
【００４８】
上述したこの受信電力計算と不要波削除との処理を付け加えることにより、ステップＳ１０５の受信波数の推定において、受信波数を多く見積もった際、この処理により不要に到来する受信波の削除を行うことができる。したがって、後述する到来波数の推定処理における閾値λth及び閾値λth’の設定のマージンを確保する（すなわち、各閾値を厳密に設定せずとも、受信電力が十分でない受信波を削除する）ことができる。
上述したように、 本実施形態においては、先にＭＵＳＩＣ等の超分解能アルゴリズムより分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を用いて方向推定を一旦行い、ターゲットの存在する角度範囲を絞り込んで、この角度範囲において相関行列からの方位推定を超分解能アルゴリズムで行う構成である。
【００４９】
＜到来波推定処理＞
次に、方位検出部３０におけるＭＵＳＩＣスペクトラム検出に用いる図８のステップＳ１０５における到来波推定処理について、図１１を用いて説明する。この図１１のフローチャートに示す到来波数推定の処理は、図１における主として判定部３２が固有値算出部３１から入力される固有値を用いて行う処理である。
すでに、図８のフローチャートにて説明したように、図８におけるステップＳ１０５に入る時点において、ピーク組合せ部２４がターゲットを検知し、固有値算出部３１が相関行列Ｒxxの固有値及び固有値ベクトルをすでに算出している。
したがって、判定部３２は、到来波数が最低でも１つあることを仮定し、到来波数Ｌに１を代入する（ステップＳ４０１）。
【００５０】
そして、判定部３２は、相関行列から求められた固有値のなかから、最大値を有する最大固有値λaを検出し、その最大固有値λaにより全ての固有値λx（x＝１，２，３，…）を除算して（最大固有値λaと、この最大固有値λaを含む全ての固有値λxとの比を求めて）、固有値λxの正規化を行い、正規化固有値としてλy（y＝１，２，３，…）とする（ステップＳ４０２）。このとき、判定部３２は、正規化された固有値λyを大きい順番に並べ替える。
次に、判定部３２は、予め設定してある閾値λthと、固有値λyとを、固有値λyの大きい順に、順番に比較し（ステップＳ４０３）、固有値λyが閾値λth以上であることを検出した場合、処理をステップＳ４０４へ進める。
【００５１】
そして、判定部３２は、到来波数Ｌをインクリメント（１を加算）し、処理をステップＳ４０３へ戻す。
一方、判定部３２は、固有値λyが閾値λth未満であることを検出すると、以降の固有値λyと閾値λthとの比較の処理を行う必要が無くなり（以降の固有値λyが現在比較している固有値λyより小さいため）、処理をステップＳ４０５へ進める（ステップＳ４０３）。
そして、判定部３２は、現在の到来波数Ｌを検出した到来波数として確定し、この確定された到来波数Ｌを方向検出部３０へ出力する（ステップＳ４０５）。
この到来波数推定処理において、判定部３２は、上述したステップＳ４０１からステップＳ４０５の処理を、固有値算出部３１からの固有値の入力毎に行う。
【００５２】
また、図１２のフローチャートに示すように、到来波数推定の処理を行う前に、判定部３２が固有値算出部３１から入力される固有値λxから最大固有値λaを検出する。
そして、判定部３２は、この検出した最大固有値λaが予め設定されている閾値λmax以上か否かの検出を行い（ステップＳ４００）、最大固有値λaが閾値λmax以上であることを検出した場合、すでに説明した図８におけるステップＳ４０１以降の到来波数処理を行い、一方、最大固有値λaが閾値λmax未満であることを検出した場合、到来波数の推定処理を行わず、方位検出部３０に対して到来波数Ｌを出力しない。
すなわち、全周波数ポイントあるいは特定の周波数ポイント範囲の相関行列から固有値を求めるような実施例の場合にも、到来波数の推定において、到来波数推定処理をキャンセル（中止）することができ、路面におけるマルチパスの影響により、受信レベルが低い状態であっても、誤った到来波数の推定を回避することができる。
【００５３】
次に、図１３のフローチャートにより、他の到来波数推定処理の説明を行う。この図１３においては、図１１及び図１２のフローチャートと異なり、固有値を算出した後に正規化を行うのではなく、相関行列算出部３０の説明にて記載したように、相関行列算出部３０が相関行列Ｒxxにおける各要素のうち対角要素の最大値により、相関行列Ｒxxの各要素を除算して要素を正規化した後、固有値算出部３１が固有値及び固有値ベクトルの算出を行う様にしてもよい。
また、相関行列算出部２８にて相関行列Ｒxxの正規化を行うのではなく、固有値算出部３１が固有値を算出する前に、上述した正規化処理を行った後に、固有値及び固有値ベクトルの算出を行うようにしてもよい。
【００５４】
この結果、固有値計算の浮動小数点演算の精度が向上し、固有値及び固有値ベクトルの演算アルゴリズムであるヤコビ法やＱＲ法などの収束までの演算回数を削減することができ、演算時間の短縮を実現することができる。また、到来波数推定処理における固有値の正規化処理を行う必要がない。また、相関行列Ｒxxにおける各要素のうち対角要素を含む全要素での最大値を正規化の基準にした場合は、図１３のステップＳ５０１の前に図１１のステップＳ４０２の固有値の正規化の処理を行えば良い。
いずれにしても、正規化された相関行列により算出された固有値λx（x＝１，２，３，…）が判定部３２に入力され、図１３のフローチャートに示す到来波数の推定処理が開始される。このとき、判定部３２は、到来波Ｌを０にリセットする。
【００５５】
判定部３２は、入力される固有値λxを大きい順に並べ替え、各固有値λxと予め設定した閾値λth’との比較を、固有値λxの大きい順に行う（ステップＳ５０１）。
このとき、判定部３２は、固有値λxが予め設定した閾値λth’以上の場合、処理をステップＳ５０２へ進め、一方、固有値λxが予め設定した閾値λth’未満の場合、処理をステップＳ５０３へ進める。
そして、判定部３２は、固有値λxが予め設定した閾値λth’以上の場合、到来波数Ｌをインクリメントし（ステップＳ５０２）、処理をステップＳ５０１へ戻す。
また、判定部３２は、固有値λxが予め設定した閾値λth’未満の場合、現時点の到来波数Ｌを推定した到来波数として確定し、方位検出部３０へ出力する（ステップＳ５０３）。
この到来波数推定処理において、判定部３２は、上述したステップＳ５０１からステップＳ５０３の処理を、固有値算出部３１からの固有値の入力毎に行う。
【００５６】
また、図１４に示すように、図１３におけるフローチャートのステップＳ５０１の比較処理の前に、周波数分解後にピーク検知部２３が検知したピーク値が予め設定された閾値PEAK-thと比較するステップＳ５００を設けても良い。
そして、判定部３２は、ピーク検知部２３から入力される上記ピーク値が予め設定されている閾値PEAK-th以上か否かの検出を行い（ステップＳ５００）、このピーク値が閾値PEAK-th以上であることを検出した場合、すでに説明した図１０におけるステップＳ５０１以降の到来波数処理を行い、一方、上記ピーク値が閾値PEAK-th未満であることを検出した場合、到来波数の推定処理を行わず、方位検出部３０に対して到来波数Ｌを出力しない。
すなわち、全周波数ポイントあるいは特定の周波数ポイント範囲の相関行列から固有値を求めるような実施例の場合にも、到来波数の推定において、到来波数推定処理をキャンセル（中止）することができ、路面におけるマルチパスの影響により、受信レベルが低い状態であっても、誤った到来波数の推定を回避することができる。
さらに、図１５に示すように、上記図１４のステップＳ５００の変わりに、求められた相関行列における対角要素の最大値を予め設定された閾値と比較するステップＳ５００を設けても良い。
【００５７】
図１６及び図１７は、実際に距離毎（ビート周波数毎）に固有値の分布が変動する状態を示すグラフである。図１６が到来波が１波（到来波数１）の場合を示し、図１７が到来波が２波（到来波数２）の場合を示している。
ここで、図１６（ａ）及び図１７（ａ）の横軸は距離を示し、縦軸は固有値を示している。また、図１６（ｂ）及び図１７（ｂ）の横軸は距離を示し、縦軸は最大固有値λaにより他の固有値λxを正規化した値を示している。
ターゲットとの距離約６５ｍ付近と８０ｍ付近とにおいて、マルチパスを受け固有値が小さくなる領域が存在していることが図１６（ａ）及び図１７（ａ）から判る。
また、図１６（ｂ）及び図１７（ｂ）に示すように、正規化した値においても、マルチパスを受けている場所においては、正規化された数値自体の変動が大きくなり、到来波推定にて誤った到来波数を推定することとなる。
【００５８】
したがって、図１３のステップ４００や図１４のステップＳ５００及び図１５のステップＳ５００における処理にて、到来波推定を行わない構成を入れることにより、この相関行列での到来波数推定と方位検出をキャンセルし、誤った方位検出結果を算出しないようにできる。
図１６（ｃ）には、到来波数が１の図１７（ａ）における距離１００（ｍ）時における固有値λxの数値が記載されており、信号空間にある固有値λ１と、それ以外のノイズ空間にある固有値との数値の違いを示している。
従来、図１６（ａ）及び図１７（ａ）の固有値を用いて、それぞれの距離毎に閾値Ｔｈを設定して、到来波の推定を行っていたが、本実施形態においては、図１６（ｂ）及び図１７（ｂ）に示すように、固有値を正規化して閾値Ｔｈとの比較を行うため、すでに説明したように、全距離共通の１数値として閾値λth（あるいは閾値λth’）を設定し、全ての距離における固有値と比較するため、容易に到来波数を推定することができる。
また、この到来波数の推定が行えなかった場合、方位検出部３０において、過去の距離と相対速度及び方位とから現在の位置を推定する手法などで対処することになる。
【００５９】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態による電子走査型レーダ装置を図１８を用いて説明する。図１８は、第２の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
この第２の実施形態においては、第１の実施形態と同様に、範囲設定のための方位推定を、ＭＵＳＩＣ等の超分解能アルゴリズムより分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を用いて一旦行い、ターゲットの角度範囲を絞り込む構成である。
第１の実施形態と異なる点としては、ＤＢＦした数値をＩＤＢＦ（逆ＤＢＦ、すなわち逆空間軸フーリエ変換）を行い時間軸の複素数データに戻し、後に行う超分解能アルゴリズムの方位推定の精度を向上させる構成である。図２に示す第１の実施形態と同様の構成についは、同一の符号を付し、以下第１の実施形態との相違点のみについて説明する。
本実施形態は、第１の実施形態における角度範囲設定部５０に対して、Ｃｈ（チャンネル）削除部３４及びＩＤＢＦ処理部３５が付加されたものである。
【００６０】
上記ＤＢＦ処理部３３は、第１の実施形態と同様に、空間軸フーリエ変換を行い、空間複素数データをピーク検知部２３へ出力するとともに、Ｃｈ削除部３４へ出力する。
ここで、ＤＢＦ処理部３３は、図６（ａ）及び図７（ａ）に示すように、受信アンテナの配列方向に本実施形態においては、例えば１６ポイントの分解能により、空間軸フーリエ変換を行い、結果として１５の角度チャンネルの角度単位のスペクトラムを生成し、Ｃｈ削除部３４及び範囲検出部３６へ出力する。
そして、範囲検出部３６は、第１の実施形態と同様に、角度チャンネルの角度単位のスペクトラムから、その強度が閾値以上のスペクトラム強度を有する角度チャンネルの範囲を、角度範囲情報として、方位検出部３０へ出力する。
【００６１】
また、Ｃｈ削除部３４は、スペクトラムのレベルが予め設定された角度範囲にて隣接して連続し、かつ予め設定されたＤＢＦ閾値のレベルを超えるか否かの検出を行い、ＤＢＦ閾値を超えない角度チャンネルのスペクトラムを「０」に置き換える処理を行い、絞り込んだ各ビート周波数毎の図６（ｂ）及び図７（ｂ）、（ｃ）に示す空間複素データを出力する。
上述した処理において、Ｃｈ削除部３４は、例えば、隣接した４角度チャンネルが連続して上記ＤＢＦ閾値を超えるレベルであると、ターゲットが存在するとして、これらの角度チャンネルのスペクトラムを残し、他の角度におけるスペクトラムの強度を「０」に置き換える。
【００６２】
そして、ＩＤＢＦ処理部３５は、スペクトラムの絞込を行った、すなわち設定した数の角度チャンネルにおいて連続してＤＢＦ閾値を超える角度チャンネル領域のデータのみ残し、その他の領域の強度を「０」に置き換えた空間複素数データを、逆空間軸フーリエ変換し、時間軸の複素数データに戻し、相関行列算出部２８へ出力する。
そして、相関行列算出部２８は、入力される複素数データから相関行列を算出するため、路側物などを除去し、かつノイズ成分を削減した直交性の良い相関行列を求めることができる。図６（ｃ）は、図６（ｂ）のＤＢＦ分解能でのターゲット群（実際にはターゲットが２つ以上ある可能性があるのでターゲット群とする）を、上記の方法で相関行列を作成し、超分解能アルゴリズムでさらにターゲットを分離した例である。
すなわち、本発明は、ＤＢＦでの方位検知ではピーク推定などによる角度推定を行わずに、１以上のターゲットが存在する範囲（ターゲット群）の抽出にとどめ、後の方位検出により上記１つ以上のターゲットの存在を細かく分離させて、正確な到来波数と角度とを計算する到来波方向推定アルゴリズムである。
【００６３】
また、図７（ａ）に示すように、複数のターゲット群からの反射成分を含む受信波を受信した場合、ＤＢＦ処理部３３から出力される空間複素データには、連続した角度チャンネルにてＤＢＦレベルを超える角度チャンネル範囲が複数存在することとなる。
そして、Ｃｈ削除部３４は、ペア確定部２７により組合せが確定した下降領域のターゲットの周波数ポイントに該当する空間複素数データを選出し、上述したＣｈ（チャンネル）削除を行った後、ＩＤＢＦ処理部３５へ出力する。
【００６４】
そして、ＩＤＢＦ処理部３５は、入力される空間複素数データを逆空間フーリエ変換して、得られた時間軸の複素数データを相関行列算出部２８へ出力する。
これにより、相関行列算出部２８は、入力される複素数データから相関行列を算出し、現在の検知サイクルにおける相関行列として固有値算出部３１へ出力する。
後の到来波数推定の処理は、すでに述べた図１１〜図１４に示した処理と同様である。
上述した処理により、方位検出部３０におけるＭＵＳＩＣにおけるＭＵＳＩＣスペクトラム算出時に検知方向範囲を第２の実施形態と同様に絞り込むことができ、分解能を上げることが可能となる。
【００６５】
すなわち、上述した構成とすることにより、固有値算出部３１において、固有値計算に用いる相関行列に、ターゲット群毎の反射成分に分割した受信波を、仮想的に受信されたことになるため、例えば受信アンテナ数及びサブアレー数に対してその数以上のターゲットからの反射成分を含んだ受信波が受信されたとしても、固有値計算で誤ることなく計算が可能となり、その後の角度スペクトラム推定や角度を求める解を計算するＲｏｏｔ−ＭＵＳＩＣ等に適用できる。
さらに、検出可能な全角度範囲から複数の角度範囲に分割するので、分割した狭い角度範囲であれば実使用上の到来波数（ターゲット数）の最大値を想定することが可能となる。従って、到来波数の推定をしなくても固定の到来波数を設定し、角度スペクトラム推定や、角度を求める解を得ることが可能である。
また、方位検出部３０が、現在のターゲットの方位が検出された後、このターゲットの方位をメモリ２１に記憶させ、次回の方位算出サイクル以降に各サイクル情報とし、メモリ２１から読み出し、方位算出サイクルにおいて、過去サイクルのターゲット方位周辺の角度範囲を上記角度範囲（範囲設定部３６から入力される角度範囲情報）に含めてスペクトラムの計算を行うことができるようにしても良い。
【００６６】
＜第３の実施形態＞
また、図１において、方位検出部３０が、現在のターゲットの方位が検出された後、このターゲットの方位をメモリ２１に記憶させておく。
そして、角度範囲設定部５０は、次回の方位算出サイクル以降に各サイクル情報とし、メモリ２１から前回のターゲットの方位を読み出し、この方位を中心とし、前後に予め設定された数値範囲を付加し、この前回における検出サイクルの結果にて得られた方位を中心とした角度範囲を設定し、この角度範囲を角度範囲情報として、方位検出部３０へ出力する。
このとき、前回の検出サイクルにおいて、複数のターゲットそれぞれの方位がメモリ２１に記憶されている場合、角度範囲設定部３６は、それぞれのターゲットの方位をメモリ２１から読み出し、方位毎の角度範囲情報を算出し、方位検出部３０へ出力する。
【００６７】
以上、第１〜第３の実施形態は、図１に示すＦＭＣＷ方式のレーダに用いる構成例を基に説明したが、ＦＭＣＷ方式の他のアンテナ構成にも適用することが可能である。
また、多周波ＣＷ、パルスレーダ等のＦＭＣＷ方式以外の他の方式においても、適用が可能である。また、本実施例では三角波の上昇部分及び下降部分のいずれか一方のビート周波数に対応した相関行列について、到来波数推定と方向検知を行ったが、上昇部分と下降部分のそれぞれについて行い、方向検知後にピーク組合せを行っても良い。さらに、本実施例では、方位検知部として超分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣを例に述べたが、最小ノルム法やＥＳＰＲＩＴ法など、同じように固有展開し到来波数を推定する原理の検知アルゴリズムであれば適用が可能である。
【００６８】
なお、図１、図２、図１８における信号処理部２０の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、到来波の方位の含まれる角度範囲を算出する図１１〜図１４に示す角度範囲の設定処理を含む方位検出を行う信号処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００６９】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態による電子走査型レーダ装置における信号処理部２０の構成例を示すブロック図である。
【図３】送信波及び受信波により、三角波の上昇領域及び下降領域におけるビート信号の生成を説明する概念図である。
【図４】受信アンテナにおける受信波の説明を行う概念図である。
【図５】ビート信号を周波数分解した結果であり、ビート周波数（横軸）とそのピーク値（縦軸）とを示すグラフである。
【図６】ＤＢＦ処理を用いたＭＵＳＩＣスペクトラムを算出する角度範囲の絞り込み処理を説明するためのグラフである。
【図７】ＤＢＦ処理を用いたＭＵＳＩＣスペクトラムを算出する角度範囲の絞り込み処理を説明するためのグラフである。
【図８】ＭＵＳＩＣの処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】図８のフローチャートのステップＳ１０３にて行われるサブステップを示すフローチャートである。
【図１０】相関行列の空間平均を算出する際の処理を説明する概念図である。
【図１１】図８のステップＳ１０５にて行う到来波数の推定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１２】図８のステップＳ１０５にて行う到来波数の他の推定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１３】図８のステップＳ１０５にて行う到来波数の他の推定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１４】図８のステップＳ１０５にて行う到来波数の他の推定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１５】図８のステップＳ１０５にて行う到来波数の他の推定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１６】到来波が１の場合の距離とそれぞれの距離における固有値との対応を示すグラフである。
【図１７】到来波が２の場合の距離とそれぞれの距離における固有値との対応を示すグラフである。
【図１８】本発明の第２の実施形態による電子走査型レーダ装置における信号処理部２０の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７１】
１1，１n…受信アンテナ
２1，２n…ミキサ
３…送信アンテナ
４…分配器
５1，５n…フィルタ
６…ＳＷ
７…ＡＤＣ
８…制御部
９…三角波生成部
１０…ＶＯＣ
２０…信号処理部
２１…メモリ
２２…周波数分解処理部
２３…ピーク検知部
２４…ピーク組合せ部
２５…距離検出部
２６…速度検出部
２７，２７Ｂ…ペア確定部
２８…相関行列算出部
３０…方位検出部
３１…固有値算出部
３２…判定部
３３…ＤＢＦ処理部
３４…Ｃｈ削除部
３５…ＩＤＢＦ処理部
３６…範囲検出部
５０…角度範囲設定部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射した送信波に対するターゲットからの反射波を用い、このターゲットの検出を行う、車載用に好適な電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及びこれに用いる到来波方向推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車載レーダとしては、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）レーダ、多周波ＣＷ（Continuous Wave）レーダ、及びパルスレーダ等の方式を利用した電子走査型のレーダが用いられている。
上記各レーダにおいては、送信波に対するターゲットからの反射波である到来波（あるいは受信波）の方向検知の技術として、アレーアンテナの到来波方向推定方法が用いられている。
この到来波方向推定方法は、ビームフォーマ法、Capon法などのビーム走査方法と、最大エントロピー（MEM：Maximum Entropy Method ）法などの線形予測法、最小ノルム法、MUSIC（MUltiple SIgnal Classification）法、ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）法等の超分解能（高精度）アルゴリズムといわれるヌル操作方法がある（例えば、非特許文献１及び２参照）
【０００３】
また、車載レーダに用いられる到来波方向推定は、ビームフォーマ法のデジタルビームフォーミング（DBF：Digital Beam Forming）のみで行ったり（例えば、特許文献１参照）、受信波の到来方向の検出精度（またターゲットの分解能）を向上させるため、近年、DBFと最大エントロピー法を組み合わせた方法（例えば、特許文献２及び３参照）により行われている。
さらに、MUSICなどの超分解能アルゴリズムを車載レーダ用に応用させるる目的で処理の簡易化に思考を凝らした構成（例えば、特許文献４及び５参照）など、通常のパーソナルコンピュータに比較し、演算処理機能が低い車載用に適用するよう開発されている。
【０００４】
上記MUSICなどの超分解能アルゴリズムは、方向推定の精度を向上させるため、上記到来波の数を推定した後に、到来波の方向推定することが望ましい。
非特許文献１及び２においては、到来波数の推定手法として、統計処理における最尤法に基づいて、AIC（Akaike Information Criteria）や、MDL（Minimum Description Length）などが紹介されている。
しかしながら、上述した非特許文献１及び２の推定手法においては、多数のデータを収集して分散評価する必要があるため、ターゲットとの相対距離及び相対速度の変動が早い車載レーダの用途としては適していない。
【０００５】
特許文献４においては、MUSICスペクトラムを計算するために必要な到来波数を軽い演算負荷にて推定する手法が記載されている。すなわち、固有値演算の後、固有値の大きさにより信号空間とノイズ空間とを区別して推定する閾値法を応用した手法が記載されている。
この場合、測定距離が遠くなるにつれて、レーダの受信強度が低下するため、ターゲットとの相対距離毎に閾値を記憶・設定しておき、この閾値と固有値（受信強度に比例）とを比較することにより、到来波数の推定を行う。
また、車載用を目的とした構成ではないが、固有値を元の共分散行列（すなわち、相関行列）の対角成分値の一つにて正規化した後、一つの閾値で区別するものがある（例えば、特許文献６参照）。
【非特許文献１】菊間 信良著、アレーアンテナによる適応信号処理、科学技術出版社、１９９８
【非特許文献２】菊間 信良著、アダプティブアンテナ技術、オーム社、２００３年
【特許文献１】特開２０００−２８４０４４号公報
【特許文献２】特開２００６−２７５８４０号公報
【特許文献３】特開２００６−３０８５４２号公報
【特許文献４】特開２００６−０４７２８２号公報
【特許文献５】特開２００７−０４０８０６号公報
【特許文献６】特開２００６−１５３５７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ＭＵＳＩＣ法では到来角評価関数におけるθの可変ステップΔθにより、以下に示すように、到来方向推定の精度が変化する。
すなわち、可変ステップΔθを大きくすると、θを可変する全範囲にわたる演算量が減少するが、正確に到来方向評価関数のピーク方向を検出することができず精度が劣化することになる。
一方、可変ステップΔθを小さくすることで、正確に到来方向評価関数のピーク方向を検出することが可能となるが、θを可変する全範囲にわたる演算量は増大するという欠点を有している。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、MUSIC法や最小ノルム法などの固有展開を用いて到来波方向検出を行う際、可変ステップを小さくし、かつ角度検出の演算量を低減することが可能な電子走査型ミリ波レーダ装置及び受信波方向推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の電子走査型レーダ装置は、移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、送信波を送信する送信部と、前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信部と、前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成部と、時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理部と、前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定部と、前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出部とを有することを特徴とする。
【０００９】
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記角度囲設定部が、前記複素数データをアンテナの配列方向にデジタルビームフォーミングを行い、角度チャンネル毎のスペクトラムの強度を算出し、ターゲットの存在を検知するとともに方位情報を得るＤＢＦ処理部と、前記ターゲットの存在する周波数軸のデータ及び方位情報に基づき、角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定する範囲検出部とを有することを特徴とする。
【００１０】
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記角度範囲設定部が、前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部とをさらに有し、前記範囲検出部が、前記再生複素数データと、ターゲットの存在する方位情報と、受信波数推定値とに基づいて角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定することを特徴とする。
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記角度範囲設定部が、前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部とをさらに有し、前記方位検出部が、前記再生複素数データと、受信波数推定値とに基づいて、角度に相当する解を算出することを特徴とする。
【００１１】
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記角度設定部が、前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部と、過去の方位検出サイクルにおける各ターゲットの方位情報を記憶する記憶手段とをさらに有し、前記範囲検出部が、前記再生複素数データと、該記憶手段に記憶されている過去の方位検出サイクルの方位情報と、受信波数推定値とに基づいて角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定することを特徴とする。
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記受信波数推定値が、固定値であることを特徴とする。
【００１２】
本発明の電子走査型レーダ装置は、前記角度範囲設定部が、周波数軸の強度のピーク値からターゲットの存在を検知するターゲット検知手段と、過去の方位検出サイクルにおける各ターゲットの方位情報を記憶する記憶手段と、該記憶手段に記憶されている過去の方位検出サイクルの方位情報により、前記角度範囲を限定するとともに、求められた角度範囲を前記記憶手段に書き込む範囲検出部とを有することを特徴とする。
【００１３】
本発明の受信波方向推定方法は、移動体に搭載される前記請求項１から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置による受信波方向推定方法であり、送信部が送信波を送信する送信過程と、受信部が前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信過程と、ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成過程と、周波数分解処理部が時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理過程と、角度範囲設定部が前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定過程と、方位検出部が前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出過程とを有することを特徴とする。
【００１４】
本発明の受信波方向推定プログラムは、移動体に搭載される前記請求項１から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置による受信波方向推定の動作をコンピュータに制御させるプログラムであり、送信部が送信波を送信させる送信処理と、受信部が複数のアンテナにより前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信させる受信処理と、ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成処理と、周波数分解処理部が時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理と、角度範囲設定部が前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定処理と、方位検出部が前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出処理とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明によれば、おおまかな方位検出が角度範囲設定部により出力する角度範囲を用いることにより可能となるため、方位検出部にて角度スペクトラムを算出する際、検出されたターゲットの方位に合わせた特定の上記角度範囲を優先的にて、角度スペクトラムを算出するため、可変ステップΔθを小さくし、計算する分解能を細かくすることが可能となり、到来波の到来方向の計算精度を向上させることができる。この結果、本発明によれば、固有値計算の次に処理負荷の重いスペクトラム計算処理において、計算する角度範囲を限定して狭めることによりその負荷を軽減し、かつ計算の分解能を向上とを両立させることが可能となる。
【００１６】
本発明によれば、記憶部に記憶されている過去サイクルにおけるターゲットの方位を参照することにより、過去サイクル時のターゲット方位を確認することができるため、方位検出部において、例えば、角度スペクトラムを計算する場合、過去サイクルの方位に合わせた特定の角度範囲にて優先的に角度スペクトラムを計算することができ、変ステップΔθを小さくし、計算する分解能を細かくすることが可能となり、到来波の到来方向の方位の計算精度を向上させることができる。
【００１７】
また、本発明によれば、ターゲットが存在するビート周波数のＤＢＦを行い、不要な角度チャンネルを削除し（スペクトラム強度を「０」とし）、削除した後にＩＤＢＦを行い、再生した複素数データにより、受信チャンネル方向に相関行列を生成し、固有値計算を行うため、分割した到来波のみが受信されたことと等価となり、受信アンテナの数に対して到来波が多く受信されたとしても、固有値計算にて誤ることなく、到来波の到来する方位を計算することができる。
さらに、本発明によれば、検出可能な全角度範囲から複数の角度範囲に分割するので、分割した狭い角度範囲であれば実使用上の到来波数（ターゲット数）の最大値を想定することが可能となるため、設定された固定の到来波数により、スペクトラム推定を行うことが可能である。
【００１８】
また、本発明によれば、ターゲット群が複数存在し、異なる方位にそれぞれが位置している場合、複数の到来波に対応して複数の角度範囲が設定され、それぞれの角度範囲にて、高い精度にて到来波の分離及び方向の推定が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明の第１の実施形態による電子走査型レーダ装置（ＦＭＣＷ方式ミリ波レーダ）を図面を参照して説明する。図１は同実施形態の構成例を示すブロック図である。
この図において、本実施形態による電子走査型レーダ装置は、受信アンテナ１1〜１n、ミキサ２1〜２n、送信アンテナ３、分配器４、フィルタ５1〜５n、ＳＷ（スイッチ）６、ＡＤＣ（Ａ／Ｄコンバータ）７、制御部８、三角波生成部９、ＶＣＯ１０、信号処理部２０を有している。
上記信号処理部２０は、メモリ２１、周波数分離処理部２２、ピーク検知部２３、ピーク組合せ部２４、距離検出部２５、速度検出部２６、相関行列算出部２８、方位検出部３０、固有値算出部３１、判定部３２及び角度範囲設定部５０とを有している。ここで、角度範囲設定部５０は、ターゲットの存在する角度範囲を推定する者であり構成であり、本発明の特徴部分である。第１の実施形態においては、図２に示すように、角度範囲設定部５０は、ＤＢＦ処理部３３と範囲検出部３６とにより構成されている。
【００２０】
次に、図１及び図２を参照して、本実施形態による電子走査型レーダ装置の動作を説明する。
受信アンテナ１1〜１nは、送信波がターゲットにて反射し、このターゲットから到来する反射波、すなわち受信波を受信する。
ミキサ２1〜２n各々は、送信アンテナ３から送信される送信波と、各受信アンテナ１1〜１nそれぞれにおいて受信された受信波が増幅器により増幅された信号とを混合して、それぞれの周波数差に対応したビート信号を生成する。
上記送信アンテナ３は、三角波生成部９において生成された三角波信号を、ＶＣＯ（Voltage Controlled Oscillator ）１０において周波数変調した送信信号をターゲットに対して送信波として送信する。
分配器４は、ＶＣＯ１０からの周波数変調された送信信号を、上記ミキサ２1〜２nおよび送信アンテナ３に分配する。
【００２１】
フィルタ５1〜５n各々は、それぞれミキサ２1〜２nにおいて生成された各受信アンテナ１1〜１nに対応したＣｈ１〜Ｃｈnのビート信号に対して帯域制限を行い、ＳＷ（スイッチ）６へ帯域制限されたビート信号を出力する。
ＳＷ６は、制御部８から入力されるサンプリング信号に対応して、フィルタ５1〜５n各々を通過した各受信アンテナ１１〜１ｎに対応したＣｈ１〜Ｃｈnのビート信号を、順次切り替えて、ＡＤＣ（Ａ／Ｄコンバータ）７に出力する。
ＡＤＣ７は、上記Ｗ６から上記サンプリング信号に同期して入力される各受信アンテナ１1〜１n各々に対応したＣｈ１〜Ｃｈnのビート信号を、上記サンプリング信号に同期してＡ／Ｄ変換してデジタル信号に変換し、信号処理部２０におけるメモリ２１の波形記憶領域に順次記憶させる。
制御部８は、マイクロコンピュータなどにより構成されており、図示しないＲＯＭなどに格納された制御プログラムに基づき、図１に示す電子走査型レーダ装置装置全体の制御を行う。
【００２２】
＜距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理＞
次に、図３を用いて、本実施形態における信号処理部２０において用いられる、電子走査型レーダ装置とターゲットとの距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理について簡単に説明する。
図３は、図１の三角波生成部９において生成された信号をＶＣＯ１０において周波数変調した送信信号と、その送信信号がターゲットに反射されて受信信号として入力される状態を示す。図３の例はターゲットが１つの場合を示している。
図３（ａ）から判るように、送信する信号に対し、ターゲットからの反射波である受信信号が、ターゲットとの距離に比例して右方向（時間遅れの方向）に遅延されて受信される。さらに、ターゲットとの相対速度に比例して、送信信号に対して上下方向（周波数方向）に変動する。そして、図３（ａ）から求められたビート周波数の周波数変換（フーリエ変換、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）、アダマール変換、ウェーブレット変換など）後において、図３（ｂ）に示されるように、ターゲットが１つの場合、上昇領域及び下降領域それぞれに１つのピーク値を有することなる。ここで、図３（ａ）は横軸が周波数、縦軸が強度となっている。
【００２３】
周波数分解処理部２２は、メモリ２１に蓄積されたビート信号のサンプリングされたデータから、三角波の上昇部分（上り）と下降部分（下り）とのそれぞれについて周波数分解、例えばフーリエ変換などにより離散時間に周波数変換する。
その結果、図３（ｂ）に示すように、上昇部分と下降部分とにおいて、それぞれの周波数分解されたビート周波数毎の信号レベルのグラフが得られる。
そして、ピーク検知部２３は、図３（ｂ）に示すビート周波数毎の信号レベルからピーク値を検出し、ターゲットの存在を検出するとともに、ピーク値のビート周波数（上昇部分及び下降部分の双方）をターゲット周波数として出力する。
【００２４】
次に、距離検出部２５は、ピーク組合せ部２４から入力される上昇部分のターゲット周波数ｆuと、下降部分のターゲット周波数ｆdとから、下記式により距離を算出する。
ｒ＝｛Ｃ・Ｔ／（２・Δｆ）｝・｛（ｆu＋ｆd）／２｝
また、速度検出部２６は、ピーク組合せ部２４から入力される上昇部分のターゲット周波数ｆuと、下降部分のターゲット周波数ｆdとから、下記式により相対速度を算出する。
ｖ＝｛Ｃ／（２・ｆ0）｝・｛（ｆu−ｆd）／２｝
上記距離ｒ及び相対速度ｖを算出する式において、
Ｃ ：光速度
Δｆ：三角波の周波数変調幅
ｆ0 ：三角波の中心周波数
Ｔ ：変調時間（上昇部分/下降部分）
ｆu ：上昇部分におけるターゲット周波数
ｆd ：下降部分におけるターゲット周波数
【００２５】
次に、本実施形態における受信アンテナ１1〜１nは、図４に示すように、間隔ｄにより配置されたアレー状のアンテナである。
上記受信アンテナ１1〜１nには、アンテナの配列している面に対する垂直方向の軸との角度θ方向から入射される、ターゲットからの到来波（入射波、すなわち送信アンテナ３から送信した送信波に対するターゲットからの反射波）が入力する。
このとき、上記到来波は、上記受信アンテナ１1〜１nにおいて同一角度にて受信される。
この同一角度、例えば角度θ及び各アンテナの間隔ｄにより求められる位相差「ｄｎ−１・sinθ」が各隣接する受信アンテナ間にて発生する。
上記位相差を利用して、アンテナ毎に時間方向に周波数分解処理された値を、アンテナ方向にさらにフーリエ変換するデジタルビームフォーミング（ＤＢＦ）や超分解能アルゴリズム等の信号処理にて上記角度θを検出することができる。
【００２６】
＜信号処理部２０における受信波（到来波）に対する信号処理＞
次に、メモリ２１は、ＡＤＣ７により波形記憶領域に対して、受信信号がＡ／Ｄ変換された時系列データ（上昇部分及び下降部分）を、アンテナ１1〜１n毎に対応させて記憶している。例えば、上昇部分及び下降部分それぞれにおいて２５６個をサンプリングした場合、２×２５６個×アンテナ数のデータが上記波形記憶領域に記憶される。
周波数分解処理部２２は、例えばフーリエ変換などにより、各Ｃｈ１〜Ｃｈn（各アンテナ１1〜１n）に対応するビート信号それぞれを、予め設定した分解能にて周波数に変換してビート周波数を示す周波数ポイントと、そのビート周波数の複素数データを出力する。例えば、アンテナ毎に上昇部分及び下降部分それぞれが２５６個のサンプリングされたデータを有している場合、アンテナ毎の複素数の周波数領域データとしてビート周波数に変換され、上昇部分及び下降部分それぞれにおいて１２８個の複素数データ（２×１２８個×アンテナ数のデータ）となる。また、上記ビート周波数は周波数ポイントにて示されている。
ここで、アンテナ毎の複素数データそれぞれの相違点は、上記角度θに依存した位相差のみであり、それぞれの複素数データの複素平面上における絶対値（受信強度あるいは振幅など）は等価である。
【００２７】
次に、周波数分解処理部２２は、入力されるビート信号を周波数分解（時間軸フーリエ変換）し、ビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとを、ＤＢＦ処理部３３へ出力する。
そして、ＤＢＦ処理部３３は、入力される各アンテナに対応した複素数データを、アンテナの配列方向にフーリエ変換し、すなわち空間軸フーリエ変換を行う。
そして、ＤＢＦ処理部３３は、角度に依存、すなわち角度分解能に対応した角度チャンネル毎の空間複素数データを計算し、ビート周波数毎にピーク検知部２３に対して出力する。
【００２８】
これにより、ＤＢＦ処理部３３から出力される角度チャンネル毎の空間複素数データ（ビート周波数単位）の示すスペクトラムは、ビーム走査分解能による受信波の到来方向推定に依存したものとなる。
また、アンテナの配列方向にフーリエ変換されているため、角度チャンネル間にて複素数データを加算しているのと同じ効果を得ることができ、角度チャンネル毎の複素数データはＳ／Ｎ比が改善されており、ピーク値の検出における精度を向上させることが可能となる。
上述した複素数データ及び空間複素数データともに、三角波の上昇領域及び下降領域の双方にて算出される。
【００２９】
次に、ピーク検知部２３は、入力される角度チャンネル毎の空間複素数データの示すスペクトラム強度により、ピーク値の検知を行い、ピーク組合せ部２４へ出力する。
上記検知結果が入力されると、ピーク組合せ部２４は、上昇領域及び下降領域におけるビート周波数とそのピーク値を組合せて、距離検出部２５及び速度検出部２６へ出力し、ペア確定部２７で組合せを確定する。
【００３０】
次に、距離検出部２５は、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組合せのビート周波数を加算した数値によりターゲットとの上記距離ｒを演算する。
また、速度検出部２６は、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組合せのビート周波数の差分によりターゲットとの上記相対速度ｖを演算する。
そして、相関行列算出部２８は、組合せが確定したピークにおけるビート周波数の周波数ポイントにより、周波数分解処理部２２が周波数分解したビート周波数を選択し、この組合せにおける上昇部分及び下降部分のいずれか一方の（本実施形態においては下降部分）のビート周波数に対応した相関行列を生成する。
【００３１】
次に、範囲検出部３６は、ペア確定部２７で確定したペアにおける相関行列算出部２８への出力と同じ周波数ポイントの空間複素数データに対応した角度チャンネルにより、ＭＵＳＩＣ等に比較して分解能の粗い（低い）レベルの方位情報として、角度範囲情報を方位検出部３０に対して出力する。例えば、範囲検出部３６は、各角度チャンネルのピーク値を予め設定された閾値と比較し、この閾値以上のピーク値を有する角度チャンネルを検出し、検出された角度チャンネルが設定された複数のチャンネル数（例えば、４角度チャンネル）以上、隣接して存在した場合、この範囲を角度範囲情報として方位検出部３０へ出力する。
【００３２】
上記角度範囲情報を用いることにより、方位検出部３０は、角度チャンネル毎の空間複素数データを用いることにより、図６（ａ）及び図７（ａ）に示すように、ＭＵＳＩＣスペクトラムの計算時において、上記角度チャンネルの情報が無い場合に比較し、検知方向範囲を狭い角度範囲に絞り込むことが可能となり、ＭＵＳＩＣのスペクトラム算出の分解能を上げることができる。
【００３３】
ここで、図６（ａ）及び図７（ａ）は、ＤＢＦ後の角度依存Ｃｈ（チャンネル）が１５Ｃｈとなるように、チャンネル方向（アンテナ方向）に１６ビットのフーリエ変換を行った場合である。ここで、範囲検出部３６は、上述したように、４Ｃｈの連続したＣｈ（角度）の範囲にてスペクトラム強度の値がＤＢＦレベル閾値を超えている場合に、上述した角度範囲情報、すなわち絞り込んだ範囲として設定し、この角度範囲情報を方位検出部３０に対して出力する。
これにより、方位検出部３０は、範囲検出部３６から入力される角度範囲情報により絞り込まれた検知方向範囲の解析を高い精度にて行う。
【００３４】
また、図７（ａ）は、ＤＢＦレベル閾値を４Ｃｈの連続した角度範囲にて超えているスペクトラム強度値のグループが２つに分かれるため、範囲検出部３６は、それぞれの範囲（Ｃh３〜Ｃh６と、Ｃh１０〜Ｃh１３との角度範囲）を、第１の角度範囲情報（図７（ｂ）の角度範囲）及び第２の角度範囲情報（図７（ｃ）の角度範囲）として、方位検出部３０に対して出力する。
【００３５】
そして、方位検出部３０は、ＭＵＳＩＣスペクトラムを算出する角度範囲として、第１及び第２の角度範囲情報それぞれの範囲を別々に（独立して）、順次ＭＵＳＩＣスペクトラムを検出するため、範囲検出部３６から入力される角度範囲情報により絞り込まれた検知方向範囲の解析を高い精度にて行うことができる。
上記図６（ａ）、（ｂ）及び図７において、横軸は角度チャンネルのＣｈ番号を示し、縦軸はＤＢＦ処理にて算出された各Ｃｈ毎のスペクトラム強度を示している。
【００３６】
＜受信波の到来方向推定における超分解能アルゴリズム＞
次に、上記相関行列算出部２８、固有値算出部３１、判定部３２及び方位検出部３０における、受信波の到来方向の推定を行う超分解能アルゴリズムを、ＭＵＳＩＣを例に取り図８を用いて説明する。この図８は、一般的なＭＵＳＩＣの処理の流れを示すフローチャートである。ＭＵＳＩＣの処理そのものは、一般的に用いられているため（例えば、非特許文献１及び２、あるいは特許文献３〜６）、本実施形態において必要な箇所のみ説明する。
【００３７】
周波数分解処理部２２は、メモリ２１に記憶されている受信波によるビート信号を読み込み（ステップＳ１０１）、アンテナ毎のビート信号を周波数変換する（ステップＳ１０２）。
そして、すでに述べたように、相関行列算出部２８は、ペア確定部２７により組合せが確定した下降領域のターゲットの周波数ポイントに該当する周波数分解された複素数周波数領域データ（以下、複素数データ）を、周波数分解処理部２２から選択して読み込み、下降領域において、各アンテナ毎の相関を示す相関行列を生成する（ステップＳ１０３）。
【００３８】
このステップＳ１０３における相関行列算出部２８の相関行列の生成において、例えば図９（ａ）及び図９（ｂ）に示す手法があり、それぞれを以下に簡単に説明する。
図９（ａ）における手法において、相関行列算出部２８は、複素数データのまま相関行列（複素相関行列）を生成し（ステップＳ１０３＿１）、前方のみの空間平均（Forward空間平均法）または前方/後方空間平均（Forward-Backward空間平均法）にて処理する（ステップＳ１０３＿２）。
空間平均は、元の受信アンテナのアレーにおけるアンテナ数を、さらにアンテナ数が少ないサブアレーに分け、サブアレー同士を平均したものである。この空間平均法の基本原理は、相関のある波の位相関係は受信位置によって異なるので, 受信点を適当に移動させて相関行列を求めれば, その平均効果により相関性干渉波の相関を抑圧する。一般的には受信アンテナのアレーを動かさずに、全体の受信アンテナのアレーから同じ配列を有するサブアレーを複数取り出し、それぞれの相関行列を平均する方法をとる。
【００３９】
例えば、図１０に示すように、アンテナ数が９本の受信アンテナアンテナ１1〜１n（ｎ＝９）のアレーを考えると、相関行列算出部２８は、以下の前方の（１）式の相関行列ＣＲｆｆに対して、後方の（２）式の後方相関行列ＣＲｂｆを求めて、（１）式の相関行列と（２）式の後方相関行列との対応する要素を
ＣＲｆｂｆ＝（ＣＲｆｆ＋ＣＲｂｆ）／２
として平均したものが前方/後方における要素の平均処理である。
このように、前方/後方平均処理により求められた相関行列ＣＲｆｂｆを、サブアレイに分割して平均し、受信波の到来方向の推定に用いる相関行列Ｒxxを求める。すなわち、前方／後方空間平均処理により求めた相関行列は下記の式により表される。
Ｒxx＝（ＣＲｆｂ１ｆ＋ＣＲｆｂ２ｆ＋ＣＲｆｂ３ｆ）／３
ここで、相関行列算出部２８は、９本の受信アンテナ１1〜１9のアレーを７本のアンテナ１1〜１7、１2〜１8、１3〜１9の３つのサブアレーに分割し、それぞれのサブアレーの行列の対応する要素を平均することにより、上記相関行列Ｒxxを求める。
【００４０】
【数１】
【００４１】
【数２】
【００４２】
一方、前方の空間平均の場合、Ｖ11からＶ99のマトリクスは、Ｗ11からＷ99までの（１）式のマトリクスのままでよいので、Ｖ11＝Ｗ11＋Ｗ99／２の例で示す各要素の平均は不要となる。
レーダにおける受信波の到来方向を推定する用途においては、到来する受信波の全てが送信した送信波がターゲットにて反射した反射波であるため、アンテナ毎に受信された受信波のデータは強い相互相関を示すことになる。そのため、後段における固有値計算の結果が正しく現れないことになる。したがって、その相互相関を抑圧して、自己相関を引き出し、正しく到来波方向推定を行う効果があるのが空間平均である。
【００４３】
次に、相関行列算出部３０は、上述した処理により空間平均された複素数データの相関行列を、実数の相関行列に変換するためのユニタリ変換を行う。
ここで、実数の相関行列に変換することにより、以降におけるステップでの最も計算負荷の重い固有値計算が実数のみの計算とすることができ、大幅に演算負荷を軽減することができる。
一方、図９（ｂ）は、図９（ａ）のように、ユニタリ変換による実数相関行列への変換を行わずに、次のステップにおける固有値計算も複素数で計算されるタイプである。
また、ステップＳ１０３において、図９（ａ）におけるＳ１０３＿３及び図９（ｂ）におけるＳ１０３＿２にて得られた相関行列Ｒxxにおいて、さらに相関行列（または相関行列の対角成分）の最大値を基準に各要素の値を正規化（＝最大値で割る）しておいても良い。
【００４４】
次に、固有値算出部３１は、ステップＳ１０３にて得られた相関行列Ｒxxの固有値とそれに対応する固有ベクトルとを、
Ｒxxｅ＝λｅ
の固有方程式が成り立つ、固有値λ及び固有ベクトルｅとして算出し、方位検出部３０に出力するとともに、判定部３２に対して固有値λを出力する（ステップS１０４）。
そして、判定部３２は、上記固有値算出部３１の求めた固有値λから、信号成分ベクトルを取り除くために必要な到来波数の推定を行い、求められた到来波数を方位検出部３０へ出力する（ステップＳ１０５）。
【００４５】
ここで、判定部３２は、上記到来波数の推定を後述する到来波推定処理により行う。
次に、方位検出部３０は、信号ベクトルを除き、ノイズ成分のみとしたベクトルと、予め内部に設定されている方位角度毎の方向ベクトルとの内積演算を行うことにより、角度のスペクトラムを作成する（ステップＳ１０６）。これにより、受信波の到来方向に対して指向性のヌルを対応付けることができる。
このとき、方位検出部３０は、すでに説明した範囲検出部３６から入力される角度範囲情報の示す角度範囲でのみ、ノイズ成分のみとしたベクトルと、内部に設定されている方位角度毎の方向ベクトルとの内積演算を行い、角度のスペクトラムＰＭＵ（θ）を作成する。
ＰＭＵ（θ）＝ａＨ（θ）ａ（θ）／｛ａＨ（θ）ＥＮＥＮＨａ（θ）｝
ここで、ａ（θ）は方向ベクトルであり、ＥＮはノイズ部分空間固有ベクトルであり、Ｈは共役転置を示す。
【００４６】
そして、方位検出部３０は、上記角度のスペクトラムから、予め設定した閾値を超えるピークを検出することにより、ピークを検知して到来波方向（角度θ）を算出する（ステップＳ１０７）。
また、方位検出部３０は、角度（＝受信波の到来方向）と、距離検出部２５で算出された距離とにより、電子走査型レーダ装置におけるアンテナアレーの垂直軸に対して横方向の位置に換算することもできる。
以上は、標準的なＭＵＳＩＣであるが、ステップＳ１０６におけるＭＵＳＩＣスペクトラム算出において、方向ベクトルにてサーチするタイプではなく、多項式の根から解を求めるＲｏｏｔ−ＭＵＳＩＣという手法を用いることもできる。
ここで、Ｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣは、
ａＨ（θ）ＥＮＥＮＨａ（θ）＝０
を満たすθを直接求める方法であり、スペクトラムの作成なしに求められる。
【００４７】
また、図８におけるステップＳ１０７の後に、受信電力計算と不要波（不要な受信波のデータ）削除との処理を追加しても良い。
すなわち、判定部３２は、以下の式において行列Ｓの対角成分に現れる電力と、予め設定しておいた閾値とを比較し、電力が閾値を超えるか否かの検出を行い、電力が閾値を超えた場合に必要な受信波と判定し、一方、電力がこの閾値以下である場合に不要な受信波と判定する処理を有する。
Ｓ＝（ＡＨＡ）−１ＡＨ（Ｒxx−σ２Ｉ）Ａ（ＡＨＡ）−１
ここで、Ｓは受信波の信号の相関行列、Ａは方向行列、ＡＨはＡの共役転置行列、Ｉは単位行列、Ｒxxは相関行列算出部２８にて演算した相関行列、σ２は雑音ベクトルの分散である。
【００４８】
上述したこの受信電力計算と不要波削除との処理を付け加えることにより、ステップＳ１０５の受信波数の推定において、受信波数を多く見積もった際、この処理により不要に到来する受信波の削除を行うことができる。したがって、後述する到来波数の推定処理における閾値λth及び閾値λth’の設定のマージンを確保する（すなわち、各閾値を厳密に設定せずとも、受信電力が十分でない受信波を削除する）ことができる。
上述したように、 本実施形態においては、先にＭＵＳＩＣ等の超分解能アルゴリズムより分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を用いて方向推定を一旦行い、ターゲットの存在する角度範囲を絞り込んで、この角度範囲において相関行列からの方位推定を超分解能アルゴリズムで行う構成である。
【００４９】
＜到来波推定処理＞
次に、方位検出部３０におけるＭＵＳＩＣスペクトラム検出に用いる図８のステップＳ１０５における到来波推定処理について、図１１を用いて説明する。この図１１のフローチャートに示す到来波数推定の処理は、図１における主として判定部３２が固有値算出部３１から入力される固有値を用いて行う処理である。
すでに、図８のフローチャートにて説明したように、図８におけるステップＳ１０５に入る時点において、ピーク組合せ部２４がターゲットを検知し、固有値算出部３１が相関行列Ｒxxの固有値及び固有値ベクトルをすでに算出している。
したがって、判定部３２は、到来波数が最低でも１つあることを仮定し、到来波数Ｌに１を代入する（ステップＳ４０１）。
【００５０】
そして、判定部３２は、相関行列から求められた固有値のなかから、最大値を有する最大固有値λaを検出し、その最大固有値λaにより全ての固有値λx（x＝１，２，３，…）を除算して（最大固有値λaと、この最大固有値λaを含む全ての固有値λxとの比を求めて）、固有値λxの正規化を行い、正規化固有値としてλy（y＝１，２，３，…）とする（ステップＳ４０２）。このとき、判定部３２は、正規化された固有値λyを大きい順番に並べ替える。
次に、判定部３２は、予め設定してある閾値λthと、固有値λyとを、固有値λyの大きい順に、順番に比較し（ステップＳ４０３）、固有値λyが閾値λth以上であることを検出した場合、処理をステップＳ４０４へ進める。
【００５１】
そして、判定部３２は、到来波数Ｌをインクリメント（１を加算）し、処理をステップＳ４０３へ戻す。
一方、判定部３２は、固有値λyが閾値λth未満であることを検出すると、以降の固有値λyと閾値λthとの比較の処理を行う必要が無くなり（以降の固有値λyが現在比較している固有値λyより小さいため）、処理をステップＳ４０５へ進める（ステップＳ４０３）。
そして、判定部３２は、現在の到来波数Ｌを検出した到来波数として確定し、この確定された到来波数Ｌを方向検出部３０へ出力する（ステップＳ４０５）。
この到来波数推定処理において、判定部３２は、上述したステップＳ４０１からステップＳ４０５の処理を、固有値算出部３１からの固有値の入力毎に行う。
【００５２】
また、図１２のフローチャートに示すように、到来波数推定の処理を行う前に、判定部３２が固有値算出部３１から入力される固有値λxから最大固有値λaを検出する。
そして、判定部３２は、この検出した最大固有値λaが予め設定されている閾値λmax以上か否かの検出を行い（ステップＳ４００）、最大固有値λaが閾値λmax以上であることを検出した場合、すでに説明した図８におけるステップＳ４０１以降の到来波数処理を行い、一方、最大固有値λaが閾値λmax未満であることを検出した場合、到来波数の推定処理を行わず、方位検出部３０に対して到来波数Ｌを出力しない。
すなわち、全周波数ポイントあるいは特定の周波数ポイント範囲の相関行列から固有値を求めるような実施例の場合にも、到来波数の推定において、到来波数推定処理をキャンセル（中止）することができ、路面におけるマルチパスの影響により、受信レベルが低い状態であっても、誤った到来波数の推定を回避することができる。
【００５３】
次に、図１３のフローチャートにより、他の到来波数推定処理の説明を行う。この図１３においては、図１１及び図１２のフローチャートと異なり、固有値を算出した後に正規化を行うのではなく、相関行列算出部３０の説明にて記載したように、相関行列算出部３０が相関行列Ｒxxにおける各要素のうち対角要素の最大値により、相関行列Ｒxxの各要素を除算して要素を正規化した後、固有値算出部３１が固有値及び固有値ベクトルの算出を行う様にしてもよい。
また、相関行列算出部２８にて相関行列Ｒxxの正規化を行うのではなく、固有値算出部３１が固有値を算出する前に、上述した正規化処理を行った後に、固有値及び固有値ベクトルの算出を行うようにしてもよい。
【００５４】
この結果、固有値計算の浮動小数点演算の精度が向上し、固有値及び固有値ベクトルの演算アルゴリズムであるヤコビ法やＱＲ法などの収束までの演算回数を削減することができ、演算時間の短縮を実現することができる。また、到来波数推定処理における固有値の正規化処理を行う必要がない。また、相関行列Ｒxxにおける各要素のうち対角要素を含む全要素での最大値を正規化の基準にした場合は、図１３のステップＳ５０１の前に図１１のステップＳ４０２の固有値の正規化の処理を行えば良い。
いずれにしても、正規化された相関行列により算出された固有値λx（x＝１，２，３，…）が判定部３２に入力され、図１３のフローチャートに示す到来波数の推定処理が開始される。このとき、判定部３２は、到来波Ｌを０にリセットする。
【００５５】
判定部３２は、入力される固有値λxを大きい順に並べ替え、各固有値λxと予め設定した閾値λth’との比較を、固有値λxの大きい順に行う（ステップＳ５０１）。
このとき、判定部３２は、固有値λxが予め設定した閾値λth’以上の場合、処理をステップＳ５０２へ進め、一方、固有値λxが予め設定した閾値λth’未満の場合、処理をステップＳ５０３へ進める。
そして、判定部３２は、固有値λxが予め設定した閾値λth’以上の場合、到来波数Ｌをインクリメントし（ステップＳ５０２）、処理をステップＳ５０１へ戻す。
また、判定部３２は、固有値λxが予め設定した閾値λth’未満の場合、現時点の到来波数Ｌを推定した到来波数として確定し、方位検出部３０へ出力する（ステップＳ５０３）。
この到来波数推定処理において、判定部３２は、上述したステップＳ５０１からステップＳ５０３の処理を、固有値算出部３１からの固有値の入力毎に行う。
【００５６】
また、図１４に示すように、図１３におけるフローチャートのステップＳ５０１の比較処理の前に、周波数分解後にピーク検知部２３が検知したピーク値が予め設定された閾値PEAK-thと比較するステップＳ５００を設けても良い。
そして、判定部３２は、ピーク検知部２３から入力される上記ピーク値が予め設定されている閾値PEAK-th以上か否かの検出を行い（ステップＳ５００）、このピーク値が閾値PEAK-th以上であることを検出した場合、すでに説明した図１０におけるステップＳ５０１以降の到来波数処理を行い、一方、上記ピーク値が閾値PEAK-th未満であることを検出した場合、到来波数の推定処理を行わず、方位検出部３０に対して到来波数Ｌを出力しない。
すなわち、全周波数ポイントあるいは特定の周波数ポイント範囲の相関行列から固有値を求めるような実施例の場合にも、到来波数の推定において、到来波数推定処理をキャンセル（中止）することができ、路面におけるマルチパスの影響により、受信レベルが低い状態であっても、誤った到来波数の推定を回避することができる。
さらに、図１５に示すように、上記図１４のステップＳ５００の変わりに、求められた相関行列における対角要素の最大値を予め設定された閾値と比較するステップＳ５００を設けても良い。
【００５７】
図１６及び図１７は、実際に距離毎（ビート周波数毎）に固有値の分布が変動する状態を示すグラフである。図１６が到来波が１波（到来波数１）の場合を示し、図１７が到来波が２波（到来波数２）の場合を示している。
ここで、図１６（ａ）及び図１７（ａ）の横軸は距離を示し、縦軸は固有値を示している。また、図１６（ｂ）及び図１７（ｂ）の横軸は距離を示し、縦軸は最大固有値λaにより他の固有値λxを正規化した値を示している。
ターゲットとの距離約６５ｍ付近と８０ｍ付近とにおいて、マルチパスを受け固有値が小さくなる領域が存在していることが図１６（ａ）及び図１７（ａ）から判る。
また、図１６（ｂ）及び図１７（ｂ）に示すように、正規化した値においても、マルチパスを受けている場所においては、正規化された数値自体の変動が大きくなり、到来波推定にて誤った到来波数を推定することとなる。
【００５８】
したがって、図１３のステップ４００や図１４のステップＳ５００及び図１５のステップＳ５００における処理にて、到来波推定を行わない構成を入れることにより、この相関行列での到来波数推定と方位検出をキャンセルし、誤った方位検出結果を算出しないようにできる。
図１６（ｃ）には、到来波数が１の図１７（ａ）における距離１００（ｍ）時における固有値λxの数値が記載されており、信号空間にある固有値λ１と、それ以外のノイズ空間にある固有値との数値の違いを示している。
従来、図１６（ａ）及び図１７（ａ）の固有値を用いて、それぞれの距離毎に閾値Ｔｈを設定して、到来波の推定を行っていたが、本実施形態においては、図１６（ｂ）及び図１７（ｂ）に示すように、固有値を正規化して閾値Ｔｈとの比較を行うため、すでに説明したように、全距離共通の１数値として閾値λth（あるいは閾値λth’）を設定し、全ての距離における固有値と比較するため、容易に到来波数を推定することができる。
また、この到来波数の推定が行えなかった場合、方位検出部３０において、過去の距離と相対速度及び方位とから現在の位置を推定する手法などで対処することになる。
【００５９】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態による電子走査型レーダ装置を図１８を用いて説明する。図１８は、第２の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
この第２の実施形態においては、第１の実施形態と同様に、範囲設定のための方位推定を、ＭＵＳＩＣ等の超分解能アルゴリズムより分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を用いて一旦行い、ターゲットの角度範囲を絞り込む構成である。
第１の実施形態と異なる点としては、ＤＢＦした数値をＩＤＢＦ（逆ＤＢＦ、すなわち逆空間軸フーリエ変換）を行い時間軸の複素数データに戻し、後に行う超分解能アルゴリズムの方位推定の精度を向上させる構成である。図２に示す第１の実施形態と同様の構成についは、同一の符号を付し、以下第１の実施形態との相違点のみについて説明する。
本実施形態は、第１の実施形態における角度範囲設定部５０に対して、Ｃｈ（チャンネル）削除部３４及びＩＤＢＦ処理部３５が付加されたものである。
【００６０】
上記ＤＢＦ処理部３３は、第１の実施形態と同様に、空間軸フーリエ変換を行い、空間複素数データをピーク検知部２３へ出力するとともに、Ｃｈ削除部３４へ出力する。
ここで、ＤＢＦ処理部３３は、図６（ａ）及び図７（ａ）に示すように、受信アンテナの配列方向に本実施形態においては、例えば１６ポイントの分解能により、空間軸フーリエ変換を行い、結果として１５の角度チャンネルの角度単位のスペクトラムを生成し、Ｃｈ削除部３４及び範囲検出部３６へ出力する。
そして、範囲検出部３６は、第１の実施形態と同様に、角度チャンネルの角度単位のスペクトラムから、その強度が閾値以上のスペクトラム強度を有する角度チャンネルの範囲を、角度範囲情報として、方位検出部３０へ出力する。
【００６１】
また、Ｃｈ削除部３４は、スペクトラムのレベルが予め設定された角度範囲にて隣接して連続し、かつ予め設定されたＤＢＦ閾値のレベルを超えるか否かの検出を行い、ＤＢＦ閾値を超えない角度チャンネルのスペクトラムを「０」に置き換える処理を行い、絞り込んだ各ビート周波数毎の図６（ｂ）及び図７（ｂ）、（ｃ）に示す空間複素データを出力する。
上述した処理において、Ｃｈ削除部３４は、例えば、隣接した４角度チャンネルが連続して上記ＤＢＦ閾値を超えるレベルであると、ターゲットが存在するとして、これらの角度チャンネルのスペクトラムを残し、他の角度におけるスペクトラムの強度を「０」に置き換える。
【００６２】
そして、ＩＤＢＦ処理部３５は、スペクトラムの絞込を行った、すなわち設定した数の角度チャンネルにおいて連続してＤＢＦ閾値を超える角度チャンネル領域のデータのみ残し、その他の領域の強度を「０」に置き換えた空間複素数データを、逆空間軸フーリエ変換し、時間軸の複素数データに戻し、相関行列算出部２８へ出力する。
そして、相関行列算出部２８は、入力される複素数データから相関行列を算出するため、路側物などを除去し、かつノイズ成分を削減した直交性の良い相関行列を求めることができる。図６（ｃ）は、図６（ｂ）のＤＢＦ分解能でのターゲット群（実際にはターゲットが２つ以上ある可能性があるのでターゲット群とする）を、上記の方法で相関行列を作成し、超分解能アルゴリズムでさらにターゲットを分離した例である。
すなわち、本発明は、ＤＢＦでの方位検知ではピーク推定などによる角度推定を行わずに、１以上のターゲットが存在する範囲（ターゲット群）の抽出にとどめ、後の方位検出により上記１つ以上のターゲットの存在を細かく分離させて、正確な到来波数と角度とを計算する到来波方向推定アルゴリズムである。
【００６３】
また、図７（ａ）に示すように、複数のターゲット群からの反射成分を含む受信波を受信した場合、ＤＢＦ処理部３３から出力される空間複素データには、連続した角度チャンネルにてＤＢＦレベルを超える角度チャンネル範囲が複数存在することとなる。
そして、Ｃｈ削除部３４は、ペア確定部２７により組合せが確定した下降領域のターゲットの周波数ポイントに該当する空間複素数データを選出し、上述したＣｈ（チャンネル）削除を行った後、ＩＤＢＦ処理部３５へ出力する。
【００６４】
そして、ＩＤＢＦ処理部３５は、入力される空間複素数データを逆空間フーリエ変換して、得られた時間軸の複素数データを相関行列算出部２８へ出力する。
これにより、相関行列算出部２８は、入力される複素数データから相関行列を算出し、現在の検知サイクルにおける相関行列として固有値算出部３１へ出力する。
後の到来波数推定の処理は、すでに述べた図１１〜図１４に示した処理と同様である。
上述した処理により、方位検出部３０におけるＭＵＳＩＣにおけるＭＵＳＩＣスペクトラム算出時に検知方向範囲を第２の実施形態と同様に絞り込むことができ、分解能を上げることが可能となる。
【００６５】
すなわち、上述した構成とすることにより、固有値算出部３１において、固有値計算に用いる相関行列に、ターゲット群毎の反射成分に分割した受信波を、仮想的に受信されたことになるため、例えば受信アンテナ数及びサブアレー数に対してその数以上のターゲットからの反射成分を含んだ受信波が受信されたとしても、固有値計算で誤ることなく計算が可能となり、その後の角度スペクトラム推定や角度を求める解を計算するＲｏｏｔ−ＭＵＳＩＣ等に適用できる。
さらに、検出可能な全角度範囲から複数の角度範囲に分割するので、分割した狭い角度範囲であれば実使用上の到来波数（ターゲット数）の最大値を想定することが可能となる。従って、到来波数の推定をしなくても固定の到来波数を設定し、角度スペクトラム推定や、角度を求める解を得ることが可能である。
また、方位検出部３０が、現在のターゲットの方位が検出された後、このターゲットの方位をメモリ２１に記憶させ、次回の方位算出サイクル以降に各サイクル情報とし、メモリ２１から読み出し、方位算出サイクルにおいて、過去サイクルのターゲット方位周辺の角度範囲を上記角度範囲（範囲設定部３６から入力される角度範囲情報）に含めてスペクトラムの計算を行うことができるようにしても良い。
【００６６】
＜第３の実施形態＞
また、図１において、方位検出部３０が、現在のターゲットの方位が検出された後、このターゲットの方位をメモリ２１に記憶させておく。
そして、角度範囲設定部５０は、次回の方位算出サイクル以降に各サイクル情報とし、メモリ２１から前回のターゲットの方位を読み出し、この方位を中心とし、前後に予め設定された数値範囲を付加し、この前回における検出サイクルの結果にて得られた方位を中心とした角度範囲を設定し、この角度範囲を角度範囲情報として、方位検出部３０へ出力する。
このとき、前回の検出サイクルにおいて、複数のターゲットそれぞれの方位がメモリ２１に記憶されている場合、角度範囲設定部３６は、それぞれのターゲットの方位をメモリ２１から読み出し、方位毎の角度範囲情報を算出し、方位検出部３０へ出力する。
【００６７】
以上、第１〜第３の実施形態は、図１に示すＦＭＣＷ方式のレーダに用いる構成例を基に説明したが、ＦＭＣＷ方式の他のアンテナ構成にも適用することが可能である。
また、多周波ＣＷ、パルスレーダ等のＦＭＣＷ方式以外の他の方式においても、適用が可能である。また、本実施例では三角波の上昇部分及び下降部分のいずれか一方のビート周波数に対応した相関行列について、到来波数推定と方向検知を行ったが、上昇部分と下降部分のそれぞれについて行い、方向検知後にピーク組合せを行っても良い。さらに、本実施例では、方位検知部として超分解能アルゴリズムのＭＵＳＩＣを例に述べたが、最小ノルム法やＥＳＰＲＩＴ法など、同じように固有展開し到来波数を推定する原理の検知アルゴリズムであれば適用が可能である。
【００６８】
なお、図１、図２、図１８における信号処理部２０の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、到来波の方位の含まれる角度範囲を算出する図１１〜図１４に示す角度範囲の設定処理を含む方位検出を行う信号処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００６９】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態による電子走査型レーダ装置における信号処理部２０の構成例を示すブロック図である。
【図３】送信波及び受信波により、三角波の上昇領域及び下降領域におけるビート信号の生成を説明する概念図である。
【図４】受信アンテナにおける受信波の説明を行う概念図である。
【図５】ビート信号を周波数分解した結果であり、ビート周波数（横軸）とそのピーク値（縦軸）とを示すグラフである。
【図６】ＤＢＦ処理を用いたＭＵＳＩＣスペクトラムを算出する角度範囲の絞り込み処理を説明するためのグラフである。
【図７】ＤＢＦ処理を用いたＭＵＳＩＣスペクトラムを算出する角度範囲の絞り込み処理を説明するためのグラフである。
【図８】ＭＵＳＩＣの処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】図８のフローチャートのステップＳ１０３にて行われるサブステップを示すフローチャートである。
【図１０】相関行列の空間平均を算出する際の処理を説明する概念図である。
【図１１】図８のステップＳ１０５にて行う到来波数の推定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１２】図８のステップＳ１０５にて行う到来波数の他の推定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１３】図８のステップＳ１０５にて行う到来波数の他の推定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１４】図８のステップＳ１０５にて行う到来波数の他の推定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１５】図８のステップＳ１０５にて行う到来波数の他の推定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１６】到来波が１の場合の距離とそれぞれの距離における固有値との対応を示すグラフである。
【図１７】到来波が２の場合の距離とそれぞれの距離における固有値との対応を示すグラフである。
【図１８】本発明の第２の実施形態による電子走査型レーダ装置における信号処理部２０の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７１】
１1，１n…受信アンテナ
２1，２n…ミキサ
３…送信アンテナ
４…分配器
５1，５n…フィルタ
６…ＳＷ
７…ＡＤＣ
８…制御部
９…三角波生成部
１０…ＶＯＣ
２０…信号処理部
２１…メモリ
２２…周波数分解処理部
２３…ピーク検知部
２４…ピーク組合せ部
２５…距離検出部
２６…速度検出部
２７，２７Ｂ…ペア確定部
２８…相関行列算出部
３０…方位検出部
３１…固有値算出部
３２…判定部
３３…ＤＢＦ処理部
３４…Ｃｈ削除部
３５…ＩＤＢＦ処理部
３６…範囲検出部
５０…角度範囲設定部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、
送信波を送信する送信部と、
前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信部と、
前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成部と、
時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理部と、
前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定部と、
前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出部と
を有することを特徴とする電子走査型レーダ装置。
【請求項２】
前記角度範囲設定部が、
前記複素数データをアンテナの配列方向にデジタルビームフォーミングを行い、角度チャンネル毎のスペクトラムの強度を算出し、ターゲットの存在を検知するとともに方位情報を得るＤＢＦ処理部と、
前記ターゲットの存在する周波数軸のデータ及び方位情報に基づき、角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定する範囲検出部と
を有することを特徴とする請求項１記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項３】
前記角度範囲設定部が、
前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、
前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部と
をさらに有し、
前記範囲検出部が、前記再生複素数データと、ターゲットの存在する方位情報と、受信波数推定値とに基づいて角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定することを特徴とする請求項２に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項４】
前記角度範囲設定部が、
前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、
前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部と
をさらに有し、前記方位検出部が、前記再生複素数データと、受信波数推定値とに基づいて、角度に相当する解を算出することを特徴とする請求項２に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項５】
前記角度範囲設定部が、
前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、
前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部と、
過去の方位検出サイクルにおける各ターゲットの方位情報を記憶する記憶手段と
をさらに有し、
前記範囲検出部が、前記再生複素数データと、該記憶手段に記憶されている過去の方位検出サイクルの方位情報と、受信波数推定値とに基づいて角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定することを特徴とする請求項２に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項６】
前記受信波数推定値が、固定値であることを特徴とする請求項２ないし請求項５に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項７】
前記角度範囲設定部が、
周波数軸の強度のピーク値からターゲットの存在を検知するピーク検知手段と、
過去の方位検出サイクルにおける各ターゲットの方位情報を記憶する記憶手段と、
該記憶手段に記憶されている過去の方位検出サイクルの方位情報により、前記角度範囲を限定するとともに、求められた角度範囲を前記記憶手段に書き込む範囲検出部と
を有することを特徴とする請求項１記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項８】
移動体に搭載される前記請求項１から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置による受信波方向推定方法であり、
送信部が送信波を送信する送信過程と、
受信部が前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信過程と、
ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成過程と、
周波数分解処理部が時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理過程と、
角度範囲設定部が前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定過程と、
方位検出部が前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出過程と
を有することを特徴とする受信波方向推定方法。
【請求項９】
移動体に搭載される前記請求項１から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置による受信波方向推定の動作をコンピュータに制御させるプログラムであり、
送信部が送信波を送信させる送信処理と、
受信部が複数のアンテナにより前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信させる受信処理と、
ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成処理と、
周波数分解処理部が時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理と、
角度範囲設定部が前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定処理と、
方位検出部が前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出処理と
を有することを特徴とする受信波方向推定プログラム。
【請求項１】
移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、
送信波を送信する送信部と、
前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信部と、
前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成部と、
時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理部と、
前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定部と、
前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出部と
を有することを特徴とする電子走査型レーダ装置。
【請求項２】
前記角度範囲設定部が、
前記複素数データをアンテナの配列方向にデジタルビームフォーミングを行い、角度チャンネル毎のスペクトラムの強度を算出し、ターゲットの存在を検知するとともに方位情報を得るＤＢＦ処理部と、
前記ターゲットの存在する周波数軸のデータ及び方位情報に基づき、角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定する範囲検出部と
を有することを特徴とする請求項１記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項３】
前記角度範囲設定部が、
前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、
前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部と
をさらに有し、
前記範囲検出部が、前記再生複素数データと、ターゲットの存在する方位情報と、受信波数推定値とに基づいて角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定することを特徴とする請求項２に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項４】
前記角度範囲設定部が、
前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、
前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部と
をさらに有し、前記方位検出部が、前記再生複素数データと、受信波数推定値とに基づいて、角度に相当する解を算出することを特徴とする請求項２に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項５】
前記角度範囲設定部が、
前記ＤＢＦ処理部が算出した角度チャンネル毎のスペクトラム強度により、角度チャンネル方向にターゲットの存在の有無により複数のグループに分割し、ターゲットの存在していない角度チャンネルのスペクトラム強度を「０」とするチャンネル削除部と、
前記角度チャンネル毎のスペクトラム強度をＩＤＢＦして、アンテナ毎の複素数データに戻し、再生複素数データとして出力するＩＤＢＦ処理部と、
過去の方位検出サイクルにおける各ターゲットの方位情報を記憶する記憶手段と
をさらに有し、
前記範囲検出部が、前記再生複素数データと、該記憶手段に記憶されている過去の方位検出サイクルの方位情報と、受信波数推定値とに基づいて角度スペクトラムを算出する角度範囲を設定することを特徴とする請求項２に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項６】
前記受信波数推定値が、固定値であることを特徴とする請求項２ないし請求項５に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項７】
前記角度範囲設定部が、
周波数軸の強度のピーク値からターゲットの存在を検知するピーク検知手段と、
過去の方位検出サイクルにおける各ターゲットの方位情報を記憶する記憶手段と、
該記憶手段に記憶されている過去の方位検出サイクルの方位情報により、前記角度範囲を限定するとともに、求められた角度範囲を前記記憶手段に書き込む範囲検出部と
を有することを特徴とする請求項１記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項８】
移動体に搭載される前記請求項１から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置による受信波方向推定方法であり、
送信部が送信波を送信する送信過程と、
受信部が前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信する複数のアンテナから構成される受信過程と、
ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成過程と、
周波数分解処理部が時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理過程と、
角度範囲設定部が前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定過程と、
方位検出部が前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出過程と
を有することを特徴とする受信波方向推定方法。
【請求項９】
移動体に搭載される前記請求項１から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置による受信波方向推定の動作をコンピュータに制御させるプログラムであり、
送信部が送信波を送信させる送信処理と、
受信部が複数のアンテナにより前記送信波のターゲットからの反射波である到来波を受信させる受信処理と、
ビート信号生成部が前記送信波及び前記反射波の差分の周波数を有するビート信号を生成するビート信号生成処理と、
周波数分解処理部が時系列に前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理と、
角度範囲設定部が前記複素数データからターゲットの存在する角度範囲を算出する角度範囲設定処理と、
方位検出部が前記角度範囲内における角度スペクトラムを算出する方位検出処理と
を有することを特徴とする受信波方向推定プログラム。
【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】
【公開番号】特開２００９−１６２６８９（Ｐ２００９−１６２６８９Ａ）
【公開日】平成２１年７月２３日（２００９．７．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２３１３（Ｐ２００８−２３１３）
【出願日】平成２０年１月９日（２００８．１．９）
【出願人】（３０００５２２４６）株式会社ホンダエレシス (105)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年７月２３日（２００９．７．２３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１月９日（２００８．１．９）
【出願人】（３０００５２２４６）株式会社ホンダエレシス (105)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]