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】過去制御サイクルのデータの使用や取得回数の増加による相関行列等の平均処理をしなくても、ターゲットの分離性能を向上できる。
【解決手段】移動体に搭載される電子走査型レーダ装置１００であり、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信部と、送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成部と、ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理部２２と、ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、複素数データの初期位相を補正し、補正後の複素数データに基づいて受信波の到来方向を算出する方位検出部２８とを備える。
【解決手段】移動体に搭載される電子走査型レーダ装置１００であり、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信部と、送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成部と、ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理部２２と、ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、複素数データの初期位相を補正し、補正後の複素数データに基づいて受信波の到来方向を算出する方位検出部２８とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射された送信波に対するターゲットからの反射波を用いて、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受信波方向推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ミリ波等のレーダを用いて、他車両（反射物、対象物、ターゲットともいう）からの反射信号に基づき、他車両と自車との距離と相対速度及び方位を測定する車載用検知装置が実用化されている。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知られている。
【０００３】
このような車載用レーダにおいて、ターゲット（反射物）からの到来波（受信波）方向を検出する信号処理技術としては、近年、少ないチャンネル数で高い分解能が得られるＡＲスペクトル推定法（最大エントロピー法や線形予測法も含まれる）や、ＭＵＳＩＣ（MUlitiple Signal Classification；多重信号分類）法などの高分解能アルゴリズムを使用したスペクトル推定法が用いられている（特許文献１，２，３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２７５８４０号公報
【特許文献２】特開２００９−１５６５８２号公報
【特許文献３】特開２００９−１６２６８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献２に記載の発明では、検出精度を向上すると、記憶する過去相関行列数のメモリ量が大きくなることと、ターゲットの連結処理が煩わしくなる。
また、ＤＳＰやＦＰＧＡ等の他のデバイスやプロセッサを用いることで、毎制御サイクルでのデータ取得数を上げることもできるが、コストがかかることに加え、それでも受信できる回数には限界があった。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、高分解能アルゴリズムを適用した車載用レーダにおいて、過去制御サイクルのデータの使用や取得回数の増加による相関行列等の平均処理をしなくても、ターゲットの分離性能を向上できる車載レーダを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）上述した課題を解決するために、本発明は、移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信部と、前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成部と、前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理部と、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出部と、を備えることを特徴としている。
【０００８】
（２）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに、ゼロ値のチャンネル数を拡張させた後、空間フーリエ変換により前記複素数データを変換し、前記空間フーリエ変換後の空間周波数スペクトルの振幅を該振幅の最大値で正規化するようにしてもよい。
【０００９】
（３）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記フーリエ変換後の空間周波数スペクトルが、狭幅角に所定波存在するか否かを判別し、狭幅角に所定波存在すると判別された場合、前記複素数データの初期位相補正を行うようにしてもよい。
【００１０】
（４）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記空間フーリエ変換後の空間周波数スペクトルが、狭幅角に所定波存在するか否かを判別し、狭幅角に所定波存在すると判別された場合、前記複素数データの初期位相を０度に補正するようにしてもよい。
【００１１】
（５）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記初期位相の補正を行わなかった前記空間周波数スペクトルに対して、振幅が減衰するように補正を行うようにしてもよい。
【００１２】
（６）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記初期位相の補正を行った前記空間周波数スペクトルに対して、逆フーリエ変換を行い、元の複素数データの次元に戻すようにしてもよい。
【００１３】
（７）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記元の複素数データの次元に戻した後、チャンネル数を拡張させた複素数データで方位検知するようにしてもよい。
【００１４】
（８）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記複素数データに基づいて前記受信波の波数を推定し、該推定の結果に基づいて、前記受信波の波数が所定波の場合に、前記複素数データの初期位相の補正を行うようにしてもよい。
【００１５】
（９）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記初期位相が補正された複素数データに基づき、高分解能アルゴリズムにより、前記受信波の到来方向を算出するようにしてもよい。
【００１６】
（１０）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記初期位相が補正された複素数データに基づき、デジタル・ビーム・ファーミングにより、前記受信波の到来方向を算出するようにしてもよい。
【００１７】
（１１）上述した課題を解決するために、本発明は、移動体に搭載される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、受信部が、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで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受信波から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、前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理過程と、方位検出部が、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出過程と、を含むことを特徴としている。
【００１８】
（１２）上述した課題を解決するために、本発明は、移動体に搭載される電子走査型レーダ装置による受信波方向推定の処理をコンピュータに実行させるための受信波方向推定プログラムであり、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信する手順と、前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成する手順と、前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理する手順と、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出する手順と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明によれば、受信部が、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信する。そして、ビート信号生成部が、前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成する。そして、周波数分解処理部が、前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理する。そして、方位検出部が、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出するので、過去制御サイクルのデータの使用や取得回数の増加による相関行列等の平均処理をしなくても、ターゲットの分離性能を向上できる車載レーダを提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１実施形態による電子走査型レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図２】送信信号と、ターゲットに反射された受信信号が入力された状態を示す図である。
【図３】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４】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５】ピーク組合せ部２４における上昇領域及び下降領域のビート周波数のマトリクスと、そのマトリクスの交点、すなわち上昇領域及び下降領域のビート周波数の組み合わせにおける距離及び相対速度とを示すテーブルである。
【図６】ターゲット群毎の距離及び相対速度と周波数ポイントを示すテーブルである。
【図７】同実施形態による電子走査型レーダ装置の第２の構成を示すブロック図である。
【図８】上昇領域及び下降領域それぞれのピークを組み合わせるためのテーブルを示す図である。
【図９】同実施形態による電子走査型レーダ装置の第３の構成を示すブロック図である。
【図１０】上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定した結果を記憶するテーブルである。
【図１１】同実施形態に係る分析モデルを説明する図である。
【図１２】１波目のゲインと位相を説明する図である。
【図１３】２波目のゲインと位相を説明する図である。
【図１４】１波目と２波目を合成した場合のゲインと位相を説明する図である。
【図１５】同実施形態に係る２波の受信波の初期位相関係に対するスペクトル推定の分離性能を説明する図である。
【図１６】同実施形態に係る２波の受信波の分離について説明する図である。
【図１７】初期位相φ１が−４０［ｄｅｇ］（φ２＝４０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。
【図１８】初期位相φ１が０［ｄｅｇ］（φ２＝０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。
【図１９】初期位相φ１が＋５０［ｄｅｇ］（φ２＝−５０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。
【図２０】１波目と２波目の初期位相を変化させた場合の合成初期位相の関係を説明する図である。
【図２１】同実施形態に係る方位検知処理のフローチャートである。
【図２２】同実施形態に係る初期位相補正処理のフローチャートである。
【図２３】同実施形態に係る仮想チャンネルのデータに０を埋めて拡張する例を説明する図である。
【図２４】同実施形態に係る初期位相補正条件を説明する図である。
【図２５】同実施形態に係る初期位相補正後にＩＦＦＴした複素数データの一例を説明する図である。
【図２６】改良共分散法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
【図２７】バーグ法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
【図２８】ＭＦＢＬＰ法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
【図２９】ＭＵＳＩＣ法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
【図３０】ＤＢＦ法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
【図３１】第２実施形態に係る方位検知処理のフローチャートである。
【図３２】同実施形態に係る固有値計算について示す図である。
【図３３】同実施形態に係る波数推定と方位検出をキャンセルする過程を有する波数推定の最大固有値判定、固有値の正規化、波数推定を行う処理のフローチャートである。
【図３４】同実施形態に係る次数推定のキャンセルと次数の強制推定を有する波数推定の最大固有値判定、固有値の正規化、波数推定を行う処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
［第１実施形態］
まず、本発明の実施形態に適用するＡＲスペクトル推定法について示す。
ＡＲスペクトル推定法は、ＭＵＳＩＣ法と同じくスペクトルを推定するスペクトル推定法として知られており、ＡＲモデル（自己回帰モデル）を用いた推定処理を行う。また、ＡＲスペクトル推定法は、ＭＵＳＩＣが部分空間法として分類されるときに、パラメトリック法として分類される。また、ＡＲスペクトル推定法は、最大エントロピー法、線形予測法と呼ばれる場合もある。
【００２２】
ＡＲスペクトル推定法は、まず線形式によって示されるＡＲモデルを用いてモデル化して、入力データに基づいた正規方程式（自己相関行列や共分散行列と呼ばれる行列と、右辺ベクトルや相互相関ベクトルと呼ばれるベクトルも含まれる）を作成する。さらに、正規方程式に基づいて、ＡＲフィルタの係数（ＡＲ係数）と白色雑音の分散値を求めた後、そのＡＲ係数と白色雑音の分散値を用いてパワースペクトルを求め推定する手法である。入力データには、時系列のデータの他、本発明のレーダのような空間方向のチャンネルデータでも適用できる。ＡＲスペクトル推定法には、自己相関行列を用いた手法と共分散行列を用いた手法に大別され、自己相関行列を用いた手法として自己相関法（又は、ユールウォーカー法）とバーグ法があり、共分散行列を用いた方法として共分散法と改良共分散法がある。いずれの方法も本実施形態の適用が可能である。
【００２３】
図１は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成を示すブロック図である。図１の構成は、ＤＢＦ（デジタル・ビーム・フォーミング）を使わない構成である。
図１に示すように、電子走査型レーダ装置１００は、受信アンテナ１−１〜１−ｎ、ミキサ２−１〜２−ｎ、送信アンテナ３、分配器４、フィルタ５−１〜５―ｎ、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を備える。
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、ペア確定部２７、方位検出部２８、ターゲット確定部２９を備える。
【００２４】
フィルタ５−１〜５−ｎ各々は、それぞれミキサ２−１〜２−ｎにおいて生成された各受信アンテナ１−１〜１−ｎに対応したＣｈ（チャンネル）１〜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５−１〜５−ｎ各々を通過した各受信アンテナ１−１〜１−ｎ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、ＳＷ６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１−１〜１−ｎ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全体の制御を行う。
なお、受信部とは、受信アンテナ１−１〜１−ｎ、ミキサ２−１〜２−ｎ、送信アンテナ３、フィルタ５−１〜５―ｎ、ＳＷ（スイッチ）６、ＡＤＣ（Ａ／Ｄコンバータ）７である。また、ビート信号生成部とは、分配器４、三角波生成部９、ＶＣＯ１０である。
【００２５】
［距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理］
次に、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１００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概略を説明する。
図２は、送信信号と、ターゲットに反射された受信信号が入力された状態を示す図である。図２（ａ）は、送信信号対時間と受信信号対時間の関係を示す図である。図２（ｂ）は、上昇領域及び下降領域の受信信号対周波数の関係を示す図である。
この図に示される信号は、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、その送信信号をターゲットが反射して、受信された受信信号である。この図の例では、ターゲットが１つの場合を示す。
図２（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２（ａ）にて求められたビート信号の周波数変換（フーリエ変換やＤＴＣ、アダマール変換、ウェーブレッド変換など）後において、図２（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２（ａ）は横軸が周波数、縦軸が強度を示す。
【００２６】
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。すなわち、周波数分解処理部２２は、ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、ビート周波数毎に分解されたビート信号に基づいた複素数データを算出する。
その結果、図２（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２（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。
【００２７】
次に、距離検出部２５は、ピーク組合せ部２４が出力す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、次式（１）により距離を算出する。
【００２８】
ｒ＝｛Ｃ×Ｔ／（２×Δｆ）｝×｛（ｆu＋ｆd）／２｝ ・・・（１）
【００２９】
また、速度検出部２６は、ピーク組合せ部２４が出力す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、次式（２）により相対速度を算出する。
【００３０】
ｖ＝｛Ｃ／（２×ｆ0）｝×｛（ｆu−ｆd）／２｝ ・・・（２）
【００３１】
式（１）と式（２）の距離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
【００３２】
次に、本実施形態における受信アンテナ１−１〜１−ｎについて示す。
図３は、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。
この図に示されるように、受信アンテナ１−１〜１−ｎは、間隔ｄによりアレー状に配置される。受信アンテナ１−１〜１−ｎには、アンテナを配列している面に対する垂直方向の軸に対して角度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、その到来波は、受信アンテナ１−１〜１−ｎ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。
その位相差を利用して、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）や高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。
【００３３】
［信号処理部２０における受信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１−１〜１−ｎ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１−１〜１−ｎ）に対応するビート信号それぞれを、予め設定された分解能に応じて周波数成分に変換することにより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する場合、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には、上記角度θに依存した位相差があり、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。
【００３４】
ピーク検知部２３は、周波数変換されたビート周波数の三角波の上昇領域及び下降領域それぞれ強度のピーク値を、複素数データを用いて信号強度（または振幅など）におけるピークから、予め設定された数値を超えるピーク値を有するビート周波数を検出することにより、ビート周波数毎のターゲットの存在を検出して、ターゲット周波数を選択する。
したがって、ピーク検知部２３は、いずれかのアンテナにおける複素数データ又は、全アンテナの複素数データの加算値を周波数スペクトル化することにより、スペクトルの各ピーク値がビート周波数、すなわち距離に依存したターゲットの存在として検出することができる。全アンテナの複素数データの加算により、ノイズ成分が平均化されてＳ／Ｎ比が向上する。
【００３５】
ピーク組合せ部２４は、ピーク検知部２３が出力する図４に示すビート周波数とそのピーク値について、上昇領域及び下降領域それぞれのビート周波数とそのピーク値をマトリクス状に総当たりにて組み合わせ、すなわち上昇領域及び下降領域それぞれのビート周波数を全て組み合わせて、順次、距離検出部２５及び速度検出部２６へ出力する。図４は、ビート信号を周波数分解した結果であり、ビート周波数とそのピーク値とを示すグラフである。ここで、図４は、横軸がビート周波数の周波数ポイントを示し、縦軸が信号のレベル（強度）を示している。
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み合わ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、上述した式（１）により演算する。
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み合わ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、上述した式（２）により演算する。
【００３６】
ペア確定部２７は、入力される上記距離ｒ、相対速度ｖ及び下降、上昇のピーク値レベルｐｕ、ｐｄにより、図５に示すテーブルを生成し、ターゲット毎に対応した上昇領域及び下降領域それぞれのピークの適切な組み合わせを判定し、図６に示すテーブルとして上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定し、確定した距離ｒ及び相対速度ｖを示すターゲット群番号をターゲット確定部２９へ出力する。図５は、ピーク組合せ部２４における上昇領域及び下降領域のビート周波数のマトリクスと、そのマトリクスの交点、すなわち上昇領域及び下降領域のビート周波数の組み合わせにおける距離及び相対速度とを示すテーブルである。図６は、ターゲット群毎の距離及び相対速度と周波数ポイントを示すテーブルである。図６にはターゲット群番号に対応して、距離、相対速度及び周波数ポイント（上昇領域及又は下降領域）が記憶されている。図５及び図６のテーブルは、ペア確定部２７の内部記憶部に記憶されている。ここで、各ターゲット群は、方向が決定されていないため、電子走査型レーダ装置におけるアンテナアレーの配列方向に対する垂直軸に対して、受信アンテナ１−１〜１−ｎの配列方向に平行な横方向の位置は決定されていない。
【００３７】
ここで、ペア確定部２７は、例えば、前回の検知サイクルにて、最終的に確定した各ターゲットとの距離ｒ及び相対速度ｖから今回の検知サイクルにて予測される値を優先してターゲット群の組み合わせの選択を行う等の手法を用いることもできる。
【００３８】
方位検出部２８は、後述するように受信波の複素数データの初期位相を補正する。方位検出部２８は、初期位相補正後、高分解能アルゴリズムのＡＲスペクトル推定処理やＭＵＳＩＣ法等を用いてスペクトル推定処理を行う。方位検出部２８は、スペクトル推定の結果に基づいて対応するターゲットの方位を検出し、ターゲット確定部２９へ出力する。
【００３９】
ターゲット確定部２９は、ペア確定部２７が出力する距離ｒ、相対速度ｖ、周波数ポイントと、方位検出部２８によって検出されたターゲットの方位とを用いて、ターゲットを確定する。
【００４０】
図７は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の第２の構成を示すブロック図である。図７の構成は、ＤＢＦ（デジタル・ビーム・フォーミング）を使わない且つＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式における三角波の上り（上昇）と下り（下降）の両方で方位検知してからペア確定する構成である。
図７に示すように、電子走査型レーダ装置１００ａは、受信アンテナ１−１〜１−ｎ、ミキサ２−１〜２−ｎ、送信アンテナ３、分配器４、フィルタ５−１〜５―ｎ、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２０ａを備える。
信号処理部２０ａは、メモリ２１、周波数分離処理部２２ａ、ピーク検知部２３ａ、ピーク組合せ部２４ａ、距離検出部２５ａ、速度検出部２６ａ、方位検出部２８ａ、ターゲット確定部２９ａを備える。
【００４１】
本実施形態における信号処理部２０ａは、図１と同様に、方位推定を高分解能アルゴリズムで行う。図１と同じ構成については、同一の符号を付し、以下図１との相違点について説明する。
信号処理部２０ａにおいて周波数分解処理部２２ａは、アンテナ毎の上昇領域と下降領域とのビート信号を複素数データに変換し、そのビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとをピーク検知部２３ａへ出力する。また、周波数分解処理部２２ａは、上昇領域及び下降領域それぞれについて該当する複素数データを、方位検出部２８ａへ出力する。この複素数データが、上昇領域及び下降領域のそれぞれのターゲット群（上昇領域及び下降領域においてピークを有するビート周波数）となる。
【００４２】
ピーク検知部２３ａは、上昇領域及び下降領域それぞれのピーク値と、そのピーク値の存在する周波数ポイントとを検出し、その周波数ポイントを周波数分解処理部２２ａへ出力する。
【００４３】
方位検出部２８ａは、後述するように受信波の複素数データの初期位相を補正する。方位検出部２８ａは、初期位相補正後、高分解能アルゴリズムのＡＲスペクトル推定処理やＭＵＳＩＣ法等を用いてスペクトル推定処理を行う。方位検出部２８ａは、スペクトル推定の結果に基づいて対応するターゲットの方位を検出する。方位検出部２８ａは、上昇領域及び下降領域の各々について角度θを検出し、図８に示すテーブルとしてピーク組合せ部２４ａへ出力する。図８は、上昇領域及び下降領域それぞれのピークを組み合わせるためのテーブルを示す図である。図８（ａ）は、上昇領域のテーブル、図８（ｂ）は、下降領域のテーブルである。
【００４４】
図８（ａ）に示すように、上昇領域のテーブルは、ターゲット群毎に角度１、角度２、・・・、および周波数ポイントｆが関連づけられている。例えば、ターゲット群１は、角度１のｔ１＿ａｎｇ１、角度２のｔ１＿ａｎｇ２、周波数ポイントのｆ１が関連づけられている。
図８（ｂ）に示すように、下降領域のテーブルは、ターゲット群毎に角度１、角度２、・・・、および周波数ポイントｆが関連づけられている。例えば、ターゲット群１は、角度１のｔ１＿ａｎｇ１、角度２のｔ１＿ａｎｇ２、周波数ポイントのｆ１が関連づけられている。
【００４５】
ピーク組合せ部２４ａは、方位検出部２８ａが出力するテーブルの情報を用いて、同様の角度を有する組み合わせを行い、上昇領域と下降領域とのビート周波数の組み合わせを距離検出部２５ａ及び速度検出部２６ａへ出力する。
【００４６】
距離検出部２５ａは、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組み合わ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距離ｒを、上述した式（１）により演算する。
速度検出部２６ａは、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組み合わ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、上述した式（２）により演算する。
ここで、距離検出部２５ａ及び速度検出部２６ａそれぞれは、距離と相対速度との値を、ビート周波数の上昇領域及び下降領域の組み合わせにて計算する。
【００４７】
ターゲット確定部２９ａは、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペア決め、ターゲットを確定する。
【００４８】
図９は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の第３の構成を示すブロック図である。図９の構成は、予めＤＢＦ（デジタル・ビーム・フォーミング）を行い方位検知してからペア確定する構成である。図９における信号処理部２０ｂは、図１と異なり、ＡＲスペクトル推定処理等の高分解能アルゴリズムに比べて分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を先に用いて方位推定を行い、その後に高分解能アルゴリズムで方位推定を行う。図１と同じ構成については、同一の符号を付し、以下、図１との相違点について説明する。
図９に示すように、電子走査型レーダ装置１００ｂは、受信アンテナ１−１〜１−ｎ、ミキサ２−１〜２−ｎ、送信アンテナ３、分配器４、フィルタ５−１〜５―ｎ、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２０ｂを備える。
信号処理部２０ｂは、メモリ２１、周波数分離処理部２２ｂ、ピーク検知部２３ｂ、ピーク組合せ部２４ｂ、距離検出部２５ｂ、速度検出部２６ｂ、ペア確定部２７ｂ、方位検出部２８ｂ、ターゲット確定部２９ｂ、ＤＢＦ処理部３０ｂを備える。
【００４９】
信号処理部２０ｂの周波数分解処理部２２ｂ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により離散時間に周波数変換する。すなわち、周波数分解処理部２２ｂは、ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、ビート周波数毎に分解されたビート信号に基づいた複素数データを算出し、ＤＢＦ処理部３０ｂに出力する。
【００５０】
ＤＢＦ処理部３０ｂは、の周波数分解処理部２２ｂが出力す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。また、ＤＢＦ処理部３０ｂは、角度に依存する、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２３ｂに出力する。これにより、ＤＢＦ処理部３０ｂ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）の示すスペクトルは、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、第１実施形態と同様に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、図１の構成と同様に、三角波の上昇領域及び下降領域の双方にて算出される。
なお、本実施形態のＤＢＦ処理部３０ｂは、複素数データに基づいて、受信波を受信する所望の方向の受信感度を高めるデジタル・ビーム・フォーミング（ＤＢＦ）に基づいてターゲットの存在及び方位を検出する。
【００５１】
ピーク検知部２３ｂは、ＤＢＦ処理部３０ｂによる処理の後に、ＤＢＦ結果による角度チャンネル毎にピークの検出を行い、検出された各チャンネルのピーク値を、次のピーク組合せ部２４ｂへ角度チャンネル毎に出力する。すなわち、１６の分解能による空間軸フーリエ変換の場合、角度チャンネルの数は１５となる。
ピーク組合せ部２４ｂでは、図１の構成と同様に、上昇領域及び下降領域におけるピーク値のあるビート周波数とそのピーク値を組み合わせて、距離検出部２５ｂ及び速度検出部２６ｂへ、角度チャンネル毎に出力する。
【００５２】
ペア確定部２７ｂは、距離検出部２５ｂ及び速度検出部２６ｂ各々から、順次入力される上記距離ｒ及び相対速度ｖにより、図５のテーブルを角度チャンネル毎に生成し、図１の構成と同様に、ターゲット毎に対応した上昇領域及び下降領域それぞれの適切なピークの組み合わせを、角度チャンネル毎に判定する。ここで、ＤＢＦでの分解能では、ターゲットが複数の角度チャンネルにまたがって存在を示すので、近隣の角度チャンネル（マトリクス）との一致性も加味して、角度チャンネル毎に上昇領域及び下降領域それぞれのピークの適切な組み合わせを行うことができる。
そして、ペア確定部２７ｂは、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定し、確定した距離ｒ及び相対速度ｖを示すターゲット群番号を生成し、図１０に示すテーブルが作成する。図１０は、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定した結果を記憶するテーブルである。
ペア確定部２７ｂは、距離ｒ及び相対速度ｖのみでなく、それぞれのターゲットの角度チャンネルの情報が得られるため、縦位置と横位置を求めることができるため、図６のテーブルに対して縦位置と横位置が含まれた、今回の検知サイクルの各ターゲット群に対応する結果を有する図１０に示すテーブルを生成する。
【００５３】
方位検出部２８ｂは、後述するように受信波の初期位相を補正する。方位検出部２８ｂは、初期位相補正後、高分解能アルゴリズムを用いてターゲットの方位を検出する。これにより、方位検出部２８ｂが行う高精度の方位検出に先立ち、分解能は低いが安定したビームスペクトルを示すＤＢＦの方位検出を行うことにより、推定精度を向上させることができる。
また、方位検出部２８ｂからの方位情報とＤＢＦ処理部３０ｂからの方位情報とに基づいた論理積演算（ＡＮＤ論理）によって推定するようにしてもよい。この場合、方向検知の信頼度を向上させたり、互いの方位情報を分担したり、例えば、近距離では角度分解能が粗くて良いのでＤＢＦの角度情報を用いたりできる効果を成す。
【００５４】
ターゲット確定部２９ｂは、ペア確定部２７ｂから入力される図６の距離ｒ、相対速度ｖ、周波数ポイントと、方位検出部２８ｂによって検出されたターゲットの方位とを結びつけてターゲットを確定する
【００５５】
図１１は、本実施形態に係る分析モデルを説明する図である。図１１に示すように、車両２０１は、車両２０１の前方に電子走査型レーダ装置１００を搭載している。また、車両２０１に搭載されている電子走査型レーダ装置１００は、受信アンテナ１−１〜１−ｎ、送信アンテナ３を備え、角度θ、−θで左右２つのターゲットからの反射波の受信している。また、車両２０１のレーダの正面方向をｙ方向、ｙ方向と直交する方向をｘ方向とした場合、角度θは、ｙ方向に対するなす角であり、受信アレーチャンネルの素子間隔による位相差で形成される複素正弦波（＝複素数データ）は、次式（３）のように表すことができる（式（３）をモデル複素正弦波ともいう）。
【００５６】
【数１】
【００５７】
式（３）において、λは、搬送波の波長ｃ／ｆである。またｚ（ｎ）は、ランダム性ノイズを示している。また、φ１とφ２は、初期位相である。また、ｎは、チャンネル番号であり、ｄは、チャンネル素子間隔である。
また、小型かつ少チャンネル数で実現される車載用レーダでは、例えば、５チャンネルで分配したい角度における複素数データは、半周期程度しか捕れない複素正弦波となる。なお、角度θは、例えば、約２度である。
【００５８】
［２波の受信波の初期位相の関係］
次に、２波の受信波の分離について、上述した式（３）のモデル複素正弦波にて説明する。ここで、説明を簡単にするために、式（３）のランダム性ノイズｚ（ｎ）はゼロとする。
図１２〜図１４は、２波の合成を、合成初期位相φ０（＝（φ１＋φ２）／２）を０［ｄｅｇ］で、φ１＝−φ２とした場合を例に説明する図である。図１２は、１波目のゲインと位相を説明する図である。図１３は、２波目のゲインと位相を説明する図である。図１４は、１波目と２波目を合成した場合のゲインと位相を説明する図である。また、図１２（ａ）〜図１２（ｄ）、図１３（ａ）〜図１３（ｄ）、および図１４（ａ）〜図１４（ｄ）、において、横軸のＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが０の位置は、チャンネル１であり、同様に、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが１の位置は、チャンネル２であり、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが２の位置は、チャンネル３であり、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが３の位置は、チャンネル４であり、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが４の位置は、チャンネル５である。
また、図１２（ａ）〜図１２（ｄ）、図１３（ａ）〜図１３（ｄ）、および図１４（ａ）〜図１４（ｄ）において、横軸はＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴである。また、図１２（ａ）、図１２（ｂ）、図１３（ａ）、図１３（ｂ）、図１４（ａ）、および図１４（ｂ）において、縦軸は振幅の大きさである。また、図１２（ｃ）、図１３（ｃ）、および図１４（ｃ）において、縦軸はゲインの大きさである。また、図１２（ｄ）、図１３（ｄ）、および図１４（ｄ）において、縦軸は位相である。
なお、ゲインＡ（ｎ）は、次式（４）である。
【００５９】
Ａ（ｎ）＝（ＤＡＴＡｒｅ（ｎ）２＋ＤＡＴＡｉｍ（ｎ）２）１／２ ・・・（４）
【００６０】
式（４）において、符号ＤＡＴＡｒｅは受信波の実数部、符号ＤＡＴＡｉｍは受信波の虚数部である。また、ｎは、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴである。また、位相φ（ｎ）は、次式（５）である。
【００６１】
φ（ｎ）＝ｔａｎ−１（ＤＡＴＡｉｍ（ｎ）／ＤＡＴＡｒｅ（ｎ））［ｄｅｇ］
・・・（５）
【００６２】
図１２（ａ）は、１波目の実数部と虚数部の波形を説明する図であり、図１２（ｂ）は、１波目の５チャンネルの範囲の実数部と虚数部の波形を説明する図である。また、図１２（ｃ）は、１波目の５チャンネルの範囲のゲインを説明する図であり、図１２（ｄ）は、１波目の５チャンネルの範囲の位相を説明する図である。
【００６３】
図１２（ａ）と図１２（ｂ）において、曲線３０１は受信波の実数部であり、曲線３０２は受信波の虚数部である。なお、振幅を１に正規化させた複素正弦波をモデルとして入力している。図１２（ｃ）において、曲線３０４はゲインである。また、図１２（ｄ）において、曲線３０６は、位相である。
図１２（ｃ）に示すように、曲線３０１と３０２とは位相が９０［ｄｅｇ］ずれているため、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０〜４において、ゲインは１であり、変化しない。
図１２（ｄ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０の場合の位相が＋６０［ｄｅｇ］であるので、初期位相φ１は＋６０［ｄｅｇ］である。
【００６４】
図１３（ａ）は、２波目の実数部と虚数部の波形を説明する図であり、図１３（ｂ）は、２波目の５チャンネルの範囲の実数部と虚数部の波形を説明する図である。また、図１３（ｃ）は、２波目の５チャンネルの範囲のゲインを説明する図であり、図１３（ｄ）は、２波目の５チャンネルの範囲の位相を説明する図である。
【００６５】
図１３（ａ）と図１３（ｂ）において、曲線３１１は受信波の実数部であり、曲線３１２は受信波の虚数部である。図１３（ｃ）において、曲線３１４はゲインである。また、図１３（ｄ）において、曲線３１６は、位相である
図１３（ｃ）に示すように、曲線３１１と３１２とは位相が９０［ｄｅｇ］ずれているため、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０〜４において、ゲインは１であり、変化しない。
図１３（ｄ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０の場合の位相が−６０［ｄｅｇ］であるので、初期位相φ２は−６０［ｄｅｇ］である。
【００６６】
図１４（ａ）は、１波目と２波目を合成した場合の実数部と虚数部の波形を説明する図であり、図１４（ｂ）は、１波目と２波目を合成した場合の５チャンネルの範囲の実数部と虚数部の波形を説明する図である。また、図１４（ｃ）は、１波目と２波目を合成した場合の５チャンネルの範囲のゲインを説明する図であり、図１４（ｄ）は、１波目と２波目を合成した場合の５チャンネルの範囲の位相を説明する図である。
【００６７】
図１４（ａ）と図１４（ｂ）において、曲線３２１は受信波の実数部であり、曲線３２２は受信波の虚数部である図１４（ｃ）において、曲線３２４はゲインである。また、図１４（ｄ）において、曲線３２６は、位相である。
図１４（ｃ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０の場合のゲインは１である。ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝１の場合のゲインは約０．４である。ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝２の場合のゲインは約０．３である。ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝３の場合のゲインは約０．９である。ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝４の場合は約１．５である。
図１４（ｄ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０の場合の合成初期位相φは０［ｄｅｇ］（＝（φ１＋φ２）／２）である。
すなわち、図１２〜図１４のように、入力２波を合成した場合、ゲインと位相が共に変化する。
【００６８】
図１５は、本実施形態に係る２波の受信波の初期位相関係に対するスペクトル推定の分離性能を説明する図である。なお、図１５は、合成初期位相φ０＝０［ｄｅｇ］を一定にし、初期位相φ１とφ２を可変している。図１５において、横軸は初期位相であり、１波目の受信波の初期位相φ１を示す（２波目の初期位相φ２＝−φ１とする）。縦軸は２波の受信波が分離する確率である。また、図１５において、曲線４０１は、受信波にノイズがない場合の初期位相対分離する確率であり、曲線４０２は、受信波にランダム性の小さなノイズがある場合の初期位相対分離する確率であり、曲線４０３は、受信波にランダム性の大きなノイズがある場合の初期位相対分離する確率である。なお、分離する確率とは、ランダム性ノイズを数多くのパターンで入力（受信）させ、分離性能の確率を算出したものである。
また、図１５では、スペクトル推定としてＡＲ（自己回帰モデル）の改良共分散法を用いている。
【００６９】
図１６は、本実施形態に係る２波の受信波の分離について説明する図である。図１６（ａ）は、２波の受信波を分離できる例を説明する図であり、図１６（ｂ）は、２波の受信波を分離できない例を説明する図である。図１６（ａ）、図１６（ｂ）において、横軸は角度、縦軸は受信信号のパワーである。図１６（ａ）、図１６（ｂ）に示すように、判定角度範囲−ａ〜０間と０〜＋ａ間を設け、その範囲に対応してピークＰ１とＰ２とが存在する場合のみ“分離できる”と定義する。すなわち、図１６（ａ）は、判定角度範囲−ａ〜０間にピークＰ１があり、判定角度範囲０〜＋ａ間にピークＰ２があるため、分離できると定義する。図１６（ｂ）は、判定角度範囲−ａ〜０間にピークＰ２があり、ピークＰ１は、判定角度範囲−ａ〜０間と０〜＋ａ間の外のため、分離できないと定義する。
【００７０】
図１５に戻って、曲線４０１のように、受信波にノイズが無い場合、分離する確率は、改良共分散法の原理通りに初期位相には依存しないので全て分離できる。しかし、曲線４０２および４０３のように、受信波にノイズがある場合、特定の初期位相の箇所を中心に分離する確率（分離性能ともいう）が低下する。特定の箇所とは、図１５に示すように、破線の丸４１１および４２１で囲んだように分離する確率が低下する初期位相φ１が約−４０［ｄｅｇ］および約＋５０［ｄｅｇ］である。
このように、分離性能が低下する箇所は、実験により、２波の受信波の複素正弦波（及びゲイン）が左右対称となるポイントであることが確認できた。受信波の複素数データの初期位相は、データ取得毎に変動するので、特定の初期位相関係で受信すると、分離性能が低下することになる。
【００７１】
図１７は、初期位相φ１が−４０［ｄｅｇ］（φ２＝４０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。図１８は、初期位相φ１が０［ｄｅｇ］（φ２＝０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。図１９は、初期位相φ１が＋５０［ｄｅｇ］（φ２＝−５０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。
図１７（ａ）、図１８（ａ）、および、図１９（ａ）は、図１２（ｂ）、図１３（ｂ）、および、図１４（ｂ）と同様に、２波の受信波を合成した場合の５チャンネルの範囲の実数部と虚数部の波形を説明する図である。また、図１７（ｂ）、図１８（ｂ）、および、図１９（ｂ）は、図１２（ｃ）、図１３（ｃ）、および、図１４（ｃ）と同様に、２波の受信波を合成した場合の５チャンネルの範囲のゲインを説明する図である。
また、図１７（ａ）、図１７（ｂ）、図１８（ａ）、図１８（ｂ）、図１９（ａ）、および、図１９（ｂ）、において、横軸はＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴである。また、図１７（ａ）、図１８（ａ）、および、図１９（ａ）において、縦軸は受信波の振幅の大きさである。また、図１７（ｂ）、図１８（ｂ）、および、図１９（ｂ）において、縦軸はゲインの大きさである。
【００７２】
図１７（ａ）において、曲線５０１は受信波の実数部であり、曲線５０２は受信波の虚数部である。図１７（ｂ）において、曲線５０４は、ゲインである。
図１７（ｂ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが２（チャンネル３）の場合、ゲインは、最大の値である２、そしてＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの２に対してゲインは左右対称である。このように、ゲインが左右対象の場合、２波の受信波の実数部と虚数部の波形は、図１７（ａ）に示すように、虚数部の振幅は０である。実数部の振幅は１．５〜２で、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの２に対して左右線対称である。
【００７３】
図１８（ａ）において、曲線５１１は受信波の実数部であり、曲線５１２は受信波の虚数部である。図１８（ｂ）において、曲線５１４は、ゲインである。
図１８（ｂ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが０（チャンネル１）で、ゲインは最大の値である２である。また、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの４（チャンネル５）で、ゲインは最小の値である約０．２である。このように、ゲインが左右対象ではない場合、２波の受信波の実数部と虚数部の波形は、図１８（ａ）に示すように、虚数部の振幅は０である。また、実数部の振幅は２〜０．２で、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの２に対して左右対称でない。
【００７４】
図１９（ａ）において、曲線５２１は受信波の実数部であり、曲線５２２は受信波の虚数部である。図１９（ｂ）において、曲線５２４は、ゲインである。
図１９（ｂ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが２（チャンネル３）の場合、ゲインは、最小の値である０、そしてＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの２に対してゲインは左右対称である。このように、ゲインが左右対象の場合、２波の受信波の実数部と虚数部の波形は、図１９（ａ）に示すように、虚数部の振幅は０である。また、実数部の振幅は約１．３〜−１．３で、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの２に対して左右点対称である。
【００７５】
図１５に戻って、初期位相φ１（φ２＝−φ１）を変化させて計算した結果、同じように左右対称ポイントで分解性能が低下する。また、スペクトル推定アルゴリズムとして、改良共分散法だけでなく、同じＡＲの共分散法、バーグ法（Burg Method）、ＭＦＢＬＰ（odified forward backward linear prediction method；改良前向き後向き線形予測法）法や、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）法やＤＢＦ（デジタル・ビーム・フォーミング）等のスペクトル推定全般に分離性能の低下が発生する。また、バーグ法の分離性能は、元から初期位相に影響するが、さらに低下する。
従って、２波の受信波の（相対）初期位相関係を、複素正弦波（及びゲイン）が左右対称にならない位置に補正すれば、分離性能が低下しない。
【００７６】
図２０は、１波目と２波目の初期位相を変化させた場合の合成初期位相の関係を説明する図である。
図２０において、横軸は１波目の初期位相φ１であり、縦軸は２波目の初期位相φ２である。また、図２０において、符号７０１と符号７０５は、合成初期位相φ０が４０［ｄｅｇ］と−４０［ｄｅｇ］の場合の１波目と２波目の初期位相の関係であり、符号７０２と符号７０４は、合成初期位相φ０が２０［ｄｅｇ］と−２０［ｄｅｇ］の場合の１波目と２波目の初期位相の関係である、また、符号７０３は、合成初期位相φ０が０［ｄｅｇ］の場合の１波目と２波目の初期位相の関係である。
ここで、図１５に示した２波の初期位相に対する分離性能は、実験により、合成初期位相φ０以外でも同じ結果が得られることが確認できた。
図２０に示したように、例えば、合成初期位相φ０＝４０［ｄｅｇ］の場合のφ６０１と合成初期位相φ０＝０［ｄｅｇ］の場合のφ６０２は、同じ分離性能を示す。
このため、２波の初期位相による影響を考慮するには、１つの合成初期位相のみに着目して、２波の初期位相φ１とφ２を可変した特性から検出することができる。
例えば、合成初期位相φ０と、位相φ１とφ２の関係が変化する実際の複素数データにおいて、実際に図２０のφ６０１の位置に位相φ１とφ２、及び合成初期位相φ０がある場合、初期位相φ１’、φ２’、およびφ０’を次式（６）〜（８）のように変換を行う。
【００７７】
φ１’＝φ１−φ０ ・・・（６）
【００７８】
φ２’＝−φ１’ ・・・（７）
【００７９】
φ０’＝０ ・・・（８）
【００８０】
このように、２波の受信波の初期位相による影響を検出する場合、１つの合成初期位相に変換して（この場合、合成初期位相φ０＝０）、２波の受信波の初期位相φ１、φ２を可変した特性を確認することができる。
【００８１】
［方位検知処理］
次に、本実施形態に係る電子走査型レーダ装置の方位検知処理について説明する。
図２１は、本実施形態に係る方位検知処理のフローチャートである。図２１の処理は、検知されたターゲットにより方位検出部に送られる複素数データ別に、毎制御サイクル（例えば、１００［ｍｓｅｃ］毎に）繰り返されている。
まず、ステップＳ１０１において、周波数分解処理部２２（または、２２ａ，２２ｂ、以下、周波数分解処理部２２という）は、反射物（ターゲット）の距離ポイントに該当する周波数分解された複素数データを抽出する。
ステップＳ１０２において、方位検出部２８（または、２８ａ，２８ｂ、以下、方位検出部２８という）は、抽出された複素数データを用いて、初期位相補正処理を行う。
【００８２】
［初期位相補正処理］
次に、図２２を用いて、初期位相補正処理について説明する。
図２２は、本実施形態に係る初期位相補正処理のフローチャートである。本実施形態では、初期位相補正処理は、フーリエ変換後、空間周波数領域での補正を行い、空間周波数領域での補正後、フーリエ逆変換を行う例を説明する。
方位検出部２８は、まず、５チャンネル分のデータを抽出する。
【００８３】
次に、ステップＳ１０２−１において、方位検出部２８は、フーリエ変換の前に、既存チャンネルに、データを０で埋めた仮想チャンネルで拡張する。仮想チャンネルのデータを０で埋めて拡張する理由は、後ステップのフーリエ逆変換により元の次元に戻した時、位相補正による波形の広がりを吸収するためである。
図２３は、本実施形態に係る仮想チャンネルのデータに０を埋めて拡張する例を説明する図である。図２３において、横軸はチャンネル数（図１２〜図１４のＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ）、縦軸は正規化した振幅のレベルである。図２３に示すように、チャンネル数は、１〜１６の１６チャンネルであり（ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの０の位置がチャンネル１）、実線の四角８０４で囲んだ領域の５チャンネルは元のデータであり、受信した２波が合成されたデータである。図２３に示すように、チャンネル１〜５の実数部の波形８０１は、チャンネル３に対して左右線対称である。また、チャンネル１〜５の虚数部の波形８０２のレベルは、０である。そして、方位検出部２８は、破線の四角８０６で囲んだ領域の仮想チャンネル６〜１６の実数部と虚数部のデータを０で埋める。
【００８４】
次に、ステップＳ１０２−２において、方位検出部２８は、（空間）フーリエ変換を行う（ＤＢＦ処理となる）。ステップＳ１０２−２では、例えばＦＦＴを行う。
次に、ステップＳ１０２−３において、方位検出部２８は、（空間）フーリエ変換後の空間周波数スペクトルの振幅を、最大値で正規化する。
次に、ステップＳ１０２−４において、方位検出部２８は、初期位相補正すべき正規化振幅レベル（初期位相補正条件ともいう）を判定する。
【００８５】
図２４は、本実施形態に係る初期位相補正条件を説明する図である。図２４において、横軸は空間周波数スペクトルの角度チャンネル数、縦軸は正規化レベルである。図２４に示すように、初期位相補正条件は、狭幅角に２波存在すると仮定すると、例えば連続３チャンネル閾値レベルを超えた場合にステップＳ１０２−４をＹｅｓとする。図２４において、直線８１１は閾値であり、符号８２１〜８３５は、正規化されたサンプル値である。図２４に示すように、破線で囲んだ四角の領域８１２には、閾値以上のレベルの信号が３チャンネル（符号８２７〜８２９）連続している。他のチャンネルの信号（破線の四角で囲んだ領域８１４（符号８２１〜８２６）、破線の四角で囲んだ領域８１６（符号８３０〜８３５）は、閾値以下である。このような信号レベルの場合、方位検出部２８は、初期位相補正すべき正規化振幅レベルであると判定する。
【００８６】
初期位相補正すると判断した場合（ステップ１０２−４；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０２−５に進む。初期位相補正しないと判断した場合（ステップ１０２−４；Ｎｏ）、ステップＳ１０２−７に進む。
【００８７】
初期位相補正すると判断した場合（ステップ１０２−４；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０２−５において、方位検出部２８は、該当角度チャンネルの初期位相補正を行う。
初期位相の補正は、次式（９）〜（１２）を用いて、例えば、補正する角度チャンネルの位相が０［ｄｅｇ］（つまり初期位相＝０［ｄｅｇ］）となるよう、補正する。
【００８８】
【数２】
【００８９】
【数３】
【００９０】
【数４】
【００９１】
【数５】
【００９２】
式（９）〜（１２）において、ＳＰＭｒｅ（ｎ’）は、空間フーリエ変換後の実部、ＳＰＭｉｍ（ｎ’）は、空間フーリエ変換後の虚部、ｎ’ は、空間フーリエ変換後のチャンネルである。また、ＳＰＭ（ｎ’）は、空間フーリエ変換後のスペクトルの振幅、ＳＰＭ’ｒｅ（ｎ’）は、初期位相補正後の実部、ＳＰＭ’ｒｅ（ｎ’）は、初期位相補正後の虚部である。また、Ｋは、ゲイン補正係数（初期位相補正する角度チャンネルではＫ＝１、残りの角度チャンネルではＫ＝０．３等）、αは、空間フーリエ変換後の（初期）位相、βは、補正（初期）位相である。また、α＋β＝０［ｄｅｇ］は、０［ｄｅｇ］の補正値（φ＝０［ｄｅｇ］）を表している。
【００９３】
次に、ステップＳ１０２−６において、方位検出部２８は、残りの角度チャンネルのレベルを減衰させる。
初期位相補正は、例えば、補正する角度チャンネルの位相が０［ｄｅｇ］（つまり初期位相＝０［ｄｅｇ］）となるよう、補正するが、補正前の初期位相値を算出してからβ値により初期位相値を分離性能の良い値にずらす方法でも良い。残りの角度チャンネルのゲイン補正係数Ｋは、例えば０．３の減衰できる係数とする。
【００９４】
初期位相補正しないと判断した場合（ステップ１０２−４；Ｎｏ）、または、ステップＳ１０２−６終了後、ステップＳ１０２−７において、方位検出部２８は、（空間）逆フーリエ変換を行い、元の複素数データの次元に戻す。
ステップＳ１０２−７では、例えばＩＦＦＴを行う（ＩＤＢＦ（逆デジタル・ビーム・フォーミング）処理となる）。
従って、初期位相補正をしないと判断した場合（ステップ１０２−４；Ｎｏ）、そのまま元の複素数データに戻される（２ターゲットの時も、初期位相補正なしで分離できる相対角度差では何の処理もしない）。
【００９５】
図２５は、本実施形態に係る初期位相補正後にＩＦＦＴ（逆フーリエ変換）した複素数データの一例を説明する図である。図２５において、横軸はチャンネル数、縦軸は信号の振幅の大きさである。波形８５１は実数部、波形８５２は虚数部である。
図２５に示すように、初期位相補正後の実数部８５１は、実線の四角で囲んだ領域８５３において、チャンネル２を対して左右線対称ではなくなっている。このため、前述したように分離する確率が悪化しないため、良好に分離可能であり、初期位相補正した５チャンネルを取り出すことができる。なお、５チャンネル以上取り込み、データを拡張してスペクトル推定することも可能である。
【００９６】
図２１に戻り、ステップＳ１０３において、方位検出部２８は、スペクトル推定処理を行う。スペクトル推定処理は、後述するように改良共分散法処理、バーグ法処理、ＭＦＢＬＰ法処理、ＭＵＳＩＣ法処理、ＤＢＦ処理などを用いる。
次に、ステップＳ１０４において、ターゲット確定部２９（または２９ａ，２９ｂ、以下、ターゲット確定部２９という）は、推定されたスペクトルからピークを検出する。ターゲット確定部２９は、ピークを検出されたターゲットとして判定し、ピークの数を検出されたターゲットの数として検知し、検知されたピークが示す角度を反射波が到来する到来角度として検知する。
【００９７】
ステップＳ１０３で行うスペクトル推定処理について、改良共分散法、バーグ法、ＭＦＢＬＰ法、ＭＵＳＩＣ法、ＤＢＦ法を用いた場合の処理の概要を以下に説明する。
【００９８】
［改良共分散法処理］
図２６は、改良共分散法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
まず、ステップＳ１０３−１Ａにおいて、方位検出部２８は、初期位相補正後の複素数データを用いて共分散行列と右辺ベクトルを生成し、正規方程式を作成する。
次に、ステップＳ１０３−２Ａにおいて、方位検出部２８は、コレスキー分解などの逆行列を解く高速アルゴリズムを利用し、ステップＳ１０３−３Ａにおいて、作成した正規方程式を解いてＡＲ係数を算出する。また、ステップＳ１０３−３Ａにおいて、方位検出部２８は、入力される白色雑音の分散σ２を算出する。
次に、ステップＳ１０３−４Ａにおいて、方位検出部２８は、ＡＲ係数と白色雑音の分散σ２に基づき、パワースペクトルを算出する。なお、方位検出部２８は、過去のＡＲ係数と、今回算出されたＡＲ係数とのそれぞれに重み係数を乗算した後、これらのＡＲ係数の平均化処理を行い、平均化処理されたＡＲ係数と白色雑音の分散σ２に基づいて求めるようにしてもよい。
【００９９】
次に、共分散行列を用いた正規方程式を次式（１３）に示す。
【０１００】
【数６】
【０１０１】
式（１３）において、左辺が共分散行列ＣｘｘとＡＲ係数ベクトルａの積であり、右辺が右辺ベクトルｃｘｘである。
共分散行列Ｃｘｘと右辺ベクトルｃｘｘの要素は、次式（１４）として示される改良共分散関数によって導かれる。
【０１０２】
【数７】
【０１０３】
式（１３）と式（１４）において、行列とベクトルの各要素Ｃｘ（ｊ、ｋ）は、複素数を示す。また、式（１４）において、＊（アスタリスク）は、複素共役を示す。共分数行列Ｃｘは、次式（１５）で示される関係があるため、エルミート行列（複素数対象行列）となる。
【０１０４】
【数８】
【０１０５】
改良共分散法における改良共分散関数の式（１４）を、共分散関数の次式（１６）に置き換えることにより、共分散法を適用することができる。
【０１０６】
【数９】
【０１０７】
また、白色雑音の分散σｖ２を導く関係式は、次式（１７）である。
【０１０８】
【数１０】
【０１０９】
ＡＲモデルによる線形予測では、予測値と観測値の差（予測誤差）の最小２乗誤差か、または平均２乗誤差が最小となる条件から、この正規方程式が導かれる。
この正規方程式を一般的な手法により解くことにより、ＡＲ係数が導かれる。
また、式（１７）によって算出される入力白色雑音の分散σｖ２に基づいて、パワースペクトルＳｘｘ（ω）を算出する演算式を式（１８）として示す。
【０１１０】
【数１１】
【０１１１】
式（１８）において、ωは角速度を示し、ＨＡＲ（ω）は、角速度ωにおけるＡＲフィルタの伝達関数からの周波数特性を示し、Ｓｖｖ（ω）は、角速度ωにおける入力白色雑音のパワースペクトルを示し、Ｓｖｖ（ω）＝σｖ2と表せる。ここの角速度ωは、本発明のレーダのような方向検出に利用する場合には、受信波の位相差に換算する。
以上に示した演算式を用いることにより、ターゲットの方向と合致したピークの特徴を持つスペクトルを導くことができる。
【０１１２】
［バーグ法処理］
図２７は、バーグ（Ｂｕｒｇ）法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
バーグ法処理そのものは、一般的に用いられているため（例えば、池原、島村、「ＭＡＴＬＡＢマルチメディア信号処理 上 ディジタル信号の基礎」、倍風館、２００４年）、本実施形態において必要な箇所のみ説明する。
まず、方位検出部２８は、初期位相補正後の複素数データを用いて、次式（１９）に示すような正規方程式を生成する。
【０１１３】
【数１２】
【０１１４】
式（１９）において、ａハット（ｉ）（ｉ＝１、・・・、Ｍ）はＡＲ係数、Ｍは次数、ｒｘハットは、自己相関行列と右辺ベクトルの各要素である。
式（１９）の正規方程式を解くには、ステップＳ１０３−１Ｂにおいて、方位検出部２８は、バーグの反射係数によるレビンソン・ダービンの再帰式を用いて、次数を上げながら正規方程式を解く。
次に、ステップＳ１０３−２Ｂにおいて、方位検出部２８は、正規方程式を解くことでＡＲ係数を算出する。また、入力白色雑音の分散σｖ２は、バーグ法の場合、ＡＲ係数と同時に算出される。
次に、ステップＳ１０３−３Ｂにおいて、方位検出部２８は、ＡＲ係数と白色雑音の分散σｖ２に基づき、パワースペクトルを、例えば式（１８）により算出する。
【０１１５】
［ＭＦＢＬＰ法処理］
図２８は、ＭＦＢＬＰ法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
まず、ステップＳ１０３−１Ｃにおいて、方位検出部２８は、初期位相補正後の複素数データを用いて、例えば次式（２０）のようなデータ行列Ａとデータベクトルｈとを作成する。
【０１１６】
【数１３】
【０１１７】
式（２０）において、＊（アスタリスク）は、複素共役である。また、式（２０）において、左辺はデータ行列ＡとＡＲ係数のベクトルｇ［ｇ１、ｇ２、・・・、ｇＭ］Ｔ（Ｔは転置行列である）との積であり、右辺はデータベクトルｈである。
【０１１８】
次に、ステップＳ１０３−２Ｃにおいて、方位検出部２８は、作成したデータ行列Ａの特異値分解処理を行い、特異値を算出する。
【０１１９】
方位検出部２８は、ステップＳ１０３−３Ｃにおいて、算出された特異値に基づいて、信号の波数を推定する。
ステップＳ１０３−４Ｃにおいて、方位検出部２８は、算出した特異値分解結果に基づいて、信号部分空間とノイズ部分空間を分離する。
ステップＳ１０３−５Ｃにおいて、方位検出部２８は、特異値分解による信号部分空間の擬似逆行列Ａ＃とデータベクトルｈに基づいてＡＲ係数ａハットを次式（２１）を用いて算出する。また、方位検出部２８は、入力白色雑音の分散値σｖ２を、式（１７）を用いて算出する。
【０１２０】
【数１４】
【０１２１】
式（２１）において、Ａ＃は、データ行列Ａの疑似逆行列、Ｕは、データ行列Ａの左特異ベクトル（ＡＨＡの固有ベクトル）であり、Ｖは、データ行列Ａの右特異ベクトル（ＡＡＨの固有ベクトル）である。
【０１２２】
ステップＳ１０３−６Ｃにおいて、方位検出部２８は、算出されたＡＲ係数と入力白色雑音の分散に基づいてパワースペクトルを、例えば式（１８）を用いて算出する。
【０１２３】
［ＭＵＳＩＣ法処理］
図２９は、ＭＵＳＩＣ法によるスペクトル推定処理の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、菊間信良、アダプティブアンテナ技術、オーム社、２００３年１０月、特許文献２参照）、本実施形態において必要な箇所のみ説明する。
ステップＳ１０３−１Ｄにおいて、方位検出部２８は、初期位相補正後の複素数データから相関行列（複素相関行列）を生成する。そして、方位検出部２８は、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。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。
【０１２４】
方位検出部２８は、次式（２２）の前方の前方相関行列ＣＲｆｆに対して、次式（２３）の後方の後方相関行列ＣＲｂｆを求めて、前方相関行列ＣＲｆｆと後方相関行列ＣＲｂｆとの対応する要素を次式（２４）のように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。本実施形態では、５チャンネルアレーによる相関行列で示す。
【０１２５】
【数１５】
【０１２６】
【数１６】
【０１２７】
ＣＲｆｂｆ＝（ＣＲｆｆ＋ＣＲｂｆ）／２ ・・・（２４）
【０１２８】
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、４チャンネルのサブアレーに分割（ＣＲｆｂ１ｆとＣＲｆｂ２ｆ）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次式（２５）により表される。
【０１２９】
Ｒｘｘ＝（ＣＲｆｂ１ｆ＋ＣＲｆｂ２ｆ）／２ ・・・（２５）
【０１３０】
方位検出部２８は、ｎ本の受信アンテナ１−１〜１―ｎのアレーを、例えば２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。
次に、ステップＳ１０３−２Ｄにおいて、方位検出部２８は、ステップＳ１０３−１Ｄ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、次式（２６）の方程式により導かれる次式（２７）の特性方程式により成り立つ、固有値λ及び固有ベクトルｅとして算出する。
【０１３１】
Ｒｘｘｅ＝λｅ ・・・・（２６）
【０１３２】
｜Ｒｘｘ−λＩ｜＝０ ・・・（２７）
【０１３３】
なお、式（２６）と（２７）において、Ｉは、単位行列である。また、式（２７）において、記号｜｜は、行列式を表している。
次に、方位検出部２８は、求めた固有値λから、ノイズ部分空間の固有ベクトルを抽出するために必要な到来波数の推定を行う（ステップＳ１０３−３Ｄ）。
次に、方位検出部２８は、信号部分空間の固有ベクトルを除き（ステップＳ１０３−４Ｄ）、ノイズ部分空間のみとした固有ベクトルと、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、受信波の角度スペクトラムを作成する（ステップＳ１０３−５Ｄ）。
【０１３４】
［ＤＢＦ法処理］
図３０は、ＤＢＦ（Digital Beam Forming）法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
ＤＢＦの処理そのものは、一般的に用いられているため（例えば、特許文献１〜３参照）、本実施形態において概略のみ説明する。
方位検出部２８は、初期位相補正後の複素数データを用いて窓関数処理を行う（ステップＳ１０３−１Ｅ）。
次に、方位検出部２８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（ステップＳ１０３−２Ｅ）。
そして、方位検出部２８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、ビート周波数毎に角度チャンネル毎の空間複素数データを示すスペクトルをピーク検知部２３（または、２３ａ、２３ｂ、以下、ピーク検知部２３という）に対して出力する（ステップＳ１０３−３Ｅ）。
【０１３５】
以上のように、本実施形態では、スペクトル推定処理を行う前に、受信波の初期位相を振幅が左右対称ではない位相位置に補正することにより、受信波を分離できる確率を高めることができる。この結果、本実施形態によれば、過去制御サイクルのデータの使用や取得回数の増加による相関行列等の平均処理をしなくても、遠方の２ターゲットや近傍でも角度が狭い２ターゲットの分離性能を向上できる電子走査型レーダ装置を提供することができる。
【０１３６】
［第２実施形態］
本実施形態は、波数推定により、２波受信していることを条件に加えた例について説明する。
図３１は、本実施形態に係る方位検知処理のフローチャートである。図３１の処理は、検知されたターゲットにより方位検出部に送られる複素数データ別に、毎制御サイクル（例えば、１００［ｍｓｅｃ］）繰り返されている。
まず、ステップＳ２０１において、周波数分解処理部２２（または２２ａ、２２ｂ）は、反射物（ターゲット）の距離ポイントに該当する周波数分解された複素数データを抽出する。
【０１３７】
以下、ステップＳ２０２〜Ｓ２０６は、次数推定過程である。
ステップＳ２０２において、方位検出部２８は、抽出された複素数データを用いて、用いるスペクトラム推定に応じた相関行列Ｒｘｘの作成を行う。なお、Ｒｘｘは、複素数データを要素とする改良共分数法の共分数行列Ｃｘｘであってもよい。
次に、ステップＳ２０３において、方位検出部２８は、ステップＳ２０２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、上述した式（２７）の固有方程式が成り立つ、固有値λ及び固有ベクトルｅとして算出する。
【０１３８】
次に、ステップＳ２０４において、方位検出部２８は、算出した相関行列Ｒｘｘの固有値の中から最大値となる最大固有値を抽出する。
次に、ステップＳ２０５において、方位検出部２８は、得られた最大値を基準に各要素の値を正規化、すなわち、最大値で除算する。
次に、ステップＳ２０６において、方位検出部２８は、後段に行うスペクトル推定処理を最適化するための波数を推定する。
【０１３９】
次に、ステップＳ２０７において、方位検出部２８は、推定した波数から受信波が２か否かを判別する。
受信波が２であると判別された場合（ステップＳ２０７；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０８において、方位検出部２８は、初期位相補正処理を行う。なお、初期位相補正処理は、第１実施形態のステップＳ１０２−１〜Ｓ１０２−７と同様である。また、ステップＳ２０９において、初期位相補正処理後、方位検出部２８は、スペクトル推定処理を行う。
受信波が２ではないと判別された場合（ステップＳ２０７；Ｎｏ）、ステップＳ２０９において、方位検出部２８は、初期位相補正は行わずに、スペクトル推定処理を行う。なお、スペクトル推定処理は、第１実施形態と同様に、改良共分散法処理、バーグ法処理、ＭＦＢＬＰ法処理、ＭＵＳＩＣ法処理、ＤＢＦ処理などを用いる。
【０１４０】
次に、ステップＳ２１０において、方位検出部２８は、推定されたスペクトルからピークを検出する。ターゲット確定部２８は、ピークを検出されたターゲットとして判定し、ピークの数を検出されたターゲットの数として検知し、検知されたピークが示す角度を反射波が到来する到来角度として検知する。
【０１４１】
なお、ＭＦＢＬＰ法やＭＵＳＩＣ法等の特異値（固有値）分解するスペクトル推定アルゴリズムでは、次数推定処理のステップＳ２０１〜Ｓ２０６を追加せずに、それぞれの波数推定部で受信波数が２であることを判断するようにしてもよい。
【０１４２】
図３２は、本実施形態に係る固有値計算について示す図である。
ユニタリ変換を行うことにより、実数の相関行列に変換することができ、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。
本実施形態に示すように次数を３次とした場合には、ユニタリ変換による、エルミート行列の実数相関行列（対称行列）化は、次式（２８）として示される演算式によって行うことができる（一般式は、非特許文献２、pp158-160を参照）。
【０１４３】
【数１７】
【０１４４】
式（２８）において、右肩に付したＨは、エルミート転置を示す。また、Ｑ３、Ｑ３Ｈは、３次（Ｍ＝３）を示す。
なお、このユニタリ変換を行うことにより、後段処理の固有値計算の負荷を軽減させることができ、また、信号相関抑圧効果も期待できる。そのため、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することも可能であるが、ユニタリ変換による実数相関行列への変換を実施することが望ましい。
また、固有値計算は、次式（２９）、（３０）である。
【０１４５】
Ｒｘｘｕｅ＝λｅ ・・・（２９）
【０１４６】
｜Ｒｘｘｕｅ−λＩ｜＝０ ・・・（３０）
【０１４７】
固有値計算は、固有ベクトルの処理を削減したもので良く、式（３０）の特性方程式を直接解く他、任意の解法アルゴリズムを適用できる。例えば、ヤコビ法、ハウスホルダ法、ＱＲ法等の反復する計算タイプのアルゴリズムも適用できる。
【０１４８】
図３３は、本実施形態に係る波数推定と方位検出をキャンセルする過程を有する波数推定の最大固有値判定、固有値の正規化、波数推定を行う処理のフローチャートである。図３４は、次数推定のキャンセルと次数の強制推定を有する波数推定の最大固有値判定、固有値の正規化、波数推定を行う処理のフローチャートである。図３３と図３４において、同じ処理には同じ符号を用いている。
【０１４９】
図３３に示すように、ステップＳ２０４−１において、方位検出部２８は、算出した固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈであるか否かを判別する。
算出した最大固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈより大きいと判別された場合（ステップＳ２０４−１；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０５に進む。算出した最大固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈより大きくないと判別された場合（ステップＳ２０４−１；Ｎｏ）、ステップＳ２０４−２に進む。
【０１５０】
算出した固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈより大きいと判別された場合（ステップＳ２０４−１；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０５において、方位検出部２８は、抽出した最大固有値λａを用いて、正規化を行う。
次に、ステップＳ２０６−１において、方位検出部２８は、正規化した２番目の第２固有値λ２が、第１の所定のしきい値Ｔｈ１未満であるか否かを判別する。
正規化した２番目の第２固有値λ２が、第１の所定のしきい値Ｔｈ１未満であると判別された場合（ステップＳ２０６−１；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６−３に進む。正規化した２番目の第２固有値λ２が、第１の所定のしきい値Ｔｈ１未満ではないと判別された場合（ステップＳ２０６−１；Ｎｏ）、ステップＳ２０６−２に進む。なお、第１の所定のしきい値Ｔｈ１とは、予め波数１と２以上を判別できるように設定した値である。
【０１５１】
正規化した２番目の第２固有値λ２が、第１の所定のしきい値Ｔｈ１未満であると判別された場合（ステップＳ２０６−１；Ｙｅｓ）、方位検出部２８は、波数を１と推定する（ステップＳ２０６−３）。
【０１５２】
次に、ステップＳ２０６−２において、方位検出部２８は、正規化した３番目の第３固有値λ３が、第２の所定のしきい値Ｔｈ２未満であるか否かを判別する。
正規化した３番目の第３固有値λ３が、第２の所定のしきい値Ｔｈ２未満であると判別された場合（ステップＳ２０６−２；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６−４に進む。正規化した３番目の第３固有値λ３が、第２の所定のしきい値Ｔｈ２未満ではないと判別された場合（ステップＳ２０６−２；Ｎｏ）、ステップＳ２０６−５に進む。なお、第２の所定のしきい値Ｔｈ２とは、予め波数２と３以上を判別できるように設定した値である。
【０１５３】
正規化した３番目の第３固有値λ３が、第１の所定のしきい値Ｔｈ２未満であると判別された場合（ステップＳ２０６−２；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６−４において、方位検出部２８は、波数を２と推定する。
正規化した３番目の第３固有値λ３が、第２の所定のしきい値Ｔｈ２未満ではないと判別された場合（ステップＳ２０６−２；Ｎｏ）、ステップＳ２０６−５において、方位検出部２８は、波数を３と推定する。
なお、本実施形態では、波数を１〜３のみ推定する例を説明したが、推定する波数は３以上であってもよい。
【０１５４】
算出した固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈより大きくないと判別された場合（ステップＳ２０４−１；Ｎｏ）、方位検出部２８は、波数推定と方位検出処理をキャンセルし（ステップＳ２０４−２）、波数推定処理を終了する。この理由は、受信波が路面マルチパスである可能性があるためである。
【０１５５】
図３４と、図３３の処理の違いは、ステップＳ２０４−３である。
算出した固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈより大きくないと判別された場合（ステップＳ２０４−１；Ｎｏ）、ステップＳ２０４−３において、方位検出部２８は、波数推定をキャンセルし且つ波数を強制的に指定する。ステップＳ２０４−３終了後、ステップＳ２０６−５に進む。
なお、図３４では、ステップＳ２０４−３の処理後、方位検出部２８は、波数を３に強制的に指定する例を示しているが、他の波数であってもよい。その場合は、指定された波数に応じて、ステップＳ２０６−３またはステップＳ２０６−４に進むようにしてもよい。
【０１５６】
以上のように、本実施形態によれば、予め受信波の波数が２であるとする条件を設け、受信波の波数が２である場合のみ、初期位相補正を行うようにしたので、初期位相補正したい受信波数の時のみ補正でき、初期位相を補正する条件の精度を上げることができる。この結果、本実施形態によれば、過去制御サイクルのデータの使用や取得回数の増加による相関行列等の平均処理をしなくても、遠方の２ターゲットや近傍でも角度が狭い２ターゲットの分離性能を向上できる電子走査型レーダ装置を提供することができる。
【０１５７】
なお、本実施形態では、ＦＭＣＷ方式の電子走査型レーダ装置に用いる例を説明したが、他の方式の電子走査型レーダ装置に用いるようにしてもよい。
また、初期位相補正後の複素数データと、元の初期位相補正する前の複素数データとの平均（相関行列又は正規方程式）により、スペクトル推定することも可能である。
また、本実施形態において、受信波の波数が２波の場合について説明したが、受信波の波数は3波（ターゲット）以上受信での初期位相補正にも応用できる。
【０１５８】
なお、図１における信号処理部２０、図７の信号処理部２０ａ、および図９の信号処理部２０ｂ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、受信波から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。
【０１５９】
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。
【符号の説明】
【０１６０】
１−１，１−ｎ…受信アンテナ ２−１，２−ｎ…ミキサ ３…送信アンテナ
４…分配器 ５−１，５−ｎ…フィルタ ６…ＳＷ ７…ＡＤＣ ８…制御部
９…三角波生成部 １０…ＶＣＯ 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…ペア確定部
２８…方位検出部 ２９…ターゲット確定部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射された送信波に対するターゲットからの反射波を用いて、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受信波方向推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ミリ波等のレーダを用いて、他車両（反射物、対象物、ターゲットともいう）からの反射信号に基づき、他車両と自車との距離と相対速度及び方位を測定する車載用検知装置が実用化されている。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知られている。
【０００３】
このような車載用レーダにおいて、ターゲット（反射物）からの到来波（受信波）方向を検出する信号処理技術としては、近年、少ないチャンネル数で高い分解能が得られるＡＲスペクトル推定法（最大エントロピー法や線形予測法も含まれる）や、ＭＵＳＩＣ（MUlitiple Signal Classification；多重信号分類）法などの高分解能アルゴリズムを使用したスペクトル推定法が用いられている（特許文献１，２，３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２７５８４０号公報
【特許文献２】特開２００９−１５６５８２号公報
【特許文献３】特開２００９−１６２６８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献２に記載の発明では、検出精度を向上すると、記憶する過去相関行列数のメモリ量が大きくなることと、ターゲットの連結処理が煩わしくなる。
また、ＤＳＰやＦＰＧＡ等の他のデバイスやプロセッサを用いることで、毎制御サイクルでのデータ取得数を上げることもできるが、コストがかかることに加え、それでも受信できる回数には限界があった。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、高分解能アルゴリズムを適用した車載用レーダにおいて、過去制御サイクルのデータの使用や取得回数の増加による相関行列等の平均処理をしなくても、ターゲットの分離性能を向上できる車載レーダを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）上述した課題を解決するために、本発明は、移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信部と、前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成部と、前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理部と、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出部と、を備えることを特徴としている。
【０００８】
（２）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに、ゼロ値のチャンネル数を拡張させた後、空間フーリエ変換により前記複素数データを変換し、前記空間フーリエ変換後の空間周波数スペクトルの振幅を該振幅の最大値で正規化するようにしてもよい。
【０００９】
（３）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記フーリエ変換後の空間周波数スペクトルが、狭幅角に所定波存在するか否かを判別し、狭幅角に所定波存在すると判別された場合、前記複素数データの初期位相補正を行うようにしてもよい。
【００１０】
（４）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記空間フーリエ変換後の空間周波数スペクトルが、狭幅角に所定波存在するか否かを判別し、狭幅角に所定波存在すると判別された場合、前記複素数データの初期位相を０度に補正するようにしてもよい。
【００１１】
（５）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記初期位相の補正を行わなかった前記空間周波数スペクトルに対して、振幅が減衰するように補正を行うようにしてもよい。
【００１２】
（６）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記初期位相の補正を行った前記空間周波数スペクトルに対して、逆フーリエ変換を行い、元の複素数データの次元に戻すようにしてもよい。
【００１３】
（７）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記元の複素数データの次元に戻した後、チャンネル数を拡張させた複素数データで方位検知するようにしてもよい。
【００１４】
（８）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記複素数データに基づいて前記受信波の波数を推定し、該推定の結果に基づいて、前記受信波の波数が所定波の場合に、前記複素数データの初期位相の補正を行うようにしてもよい。
【００１５】
（９）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記初期位相が補正された複素数データに基づき、高分解能アルゴリズムにより、前記受信波の到来方向を算出するようにしてもよい。
【００１６】
（１０）また、本発明に係る電子走査型レーダ装置において、前記方位検出部は、前記初期位相が補正された複素数データに基づき、デジタル・ビーム・ファーミングにより、前記受信波の到来方向を算出するようにしてもよい。
【００１７】
（１１）上述した課題を解決するために、本発明は、移動体に搭載される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、受信部が、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで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受信波から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、前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理過程と、方位検出部が、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出過程と、を含むことを特徴としている。
【００１８】
（１２）上述した課題を解決するために、本発明は、移動体に搭載される電子走査型レーダ装置による受信波方向推定の処理をコンピュータに実行させるための受信波方向推定プログラムであり、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信する手順と、前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成する手順と、前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理する手順と、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出する手順と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明によれば、受信部が、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信する。そして、ビート信号生成部が、前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成する。そして、周波数分解処理部が、前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理する。そして、方位検出部が、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出するので、過去制御サイクルのデータの使用や取得回数の増加による相関行列等の平均処理をしなくても、ターゲットの分離性能を向上できる車載レーダを提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１実施形態による電子走査型レーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図２】送信信号と、ターゲットに反射された受信信号が入力された状態を示す図である。
【図３】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４】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５】ピーク組合せ部２４における上昇領域及び下降領域のビート周波数のマトリクスと、そのマトリクスの交点、すなわち上昇領域及び下降領域のビート周波数の組み合わせにおける距離及び相対速度とを示すテーブルである。
【図６】ターゲット群毎の距離及び相対速度と周波数ポイントを示すテーブルである。
【図７】同実施形態による電子走査型レーダ装置の第２の構成を示すブロック図である。
【図８】上昇領域及び下降領域それぞれのピークを組み合わせるためのテーブルを示す図である。
【図９】同実施形態による電子走査型レーダ装置の第３の構成を示すブロック図である。
【図１０】上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定した結果を記憶するテーブルである。
【図１１】同実施形態に係る分析モデルを説明する図である。
【図１２】１波目のゲインと位相を説明する図である。
【図１３】２波目のゲインと位相を説明する図である。
【図１４】１波目と２波目を合成した場合のゲインと位相を説明する図である。
【図１５】同実施形態に係る２波の受信波の初期位相関係に対するスペクトル推定の分離性能を説明する図である。
【図１６】同実施形態に係る２波の受信波の分離について説明する図である。
【図１７】初期位相φ１が−４０［ｄｅｇ］（φ２＝４０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。
【図１８】初期位相φ１が０［ｄｅｇ］（φ２＝０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。
【図１９】初期位相φ１が＋５０［ｄｅｇ］（φ２＝−５０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。
【図２０】１波目と２波目の初期位相を変化させた場合の合成初期位相の関係を説明する図である。
【図２１】同実施形態に係る方位検知処理のフローチャートである。
【図２２】同実施形態に係る初期位相補正処理のフローチャートである。
【図２３】同実施形態に係る仮想チャンネルのデータに０を埋めて拡張する例を説明する図である。
【図２４】同実施形態に係る初期位相補正条件を説明する図である。
【図２５】同実施形態に係る初期位相補正後にＩＦＦＴした複素数データの一例を説明する図である。
【図２６】改良共分散法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
【図２７】バーグ法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
【図２８】ＭＦＢＬＰ法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
【図２９】ＭＵＳＩＣ法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
【図３０】ＤＢＦ法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
【図３１】第２実施形態に係る方位検知処理のフローチャートである。
【図３２】同実施形態に係る固有値計算について示す図である。
【図３３】同実施形態に係る波数推定と方位検出をキャンセルする過程を有する波数推定の最大固有値判定、固有値の正規化、波数推定を行う処理のフローチャートである。
【図３４】同実施形態に係る次数推定のキャンセルと次数の強制推定を有する波数推定の最大固有値判定、固有値の正規化、波数推定を行う処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
［第１実施形態］
まず、本発明の実施形態に適用するＡＲスペクトル推定法について示す。
ＡＲスペクトル推定法は、ＭＵＳＩＣ法と同じくスペクトルを推定するスペクトル推定法として知られており、ＡＲモデル（自己回帰モデル）を用いた推定処理を行う。また、ＡＲスペクトル推定法は、ＭＵＳＩＣが部分空間法として分類されるときに、パラメトリック法として分類される。また、ＡＲスペクトル推定法は、最大エントロピー法、線形予測法と呼ばれる場合もある。
【００２２】
ＡＲスペクトル推定法は、まず線形式によって示されるＡＲモデルを用いてモデル化して、入力データに基づいた正規方程式（自己相関行列や共分散行列と呼ばれる行列と、右辺ベクトルや相互相関ベクトルと呼ばれるベクトルも含まれる）を作成する。さらに、正規方程式に基づいて、ＡＲフィルタの係数（ＡＲ係数）と白色雑音の分散値を求めた後、そのＡＲ係数と白色雑音の分散値を用いてパワースペクトルを求め推定する手法である。入力データには、時系列のデータの他、本発明のレーダのような空間方向のチャンネルデータでも適用できる。ＡＲスペクトル推定法には、自己相関行列を用いた手法と共分散行列を用いた手法に大別され、自己相関行列を用いた手法として自己相関法（又は、ユールウォーカー法）とバーグ法があり、共分散行列を用いた方法として共分散法と改良共分散法がある。いずれの方法も本実施形態の適用が可能である。
【００２３】
図１は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成を示すブロック図である。図１の構成は、ＤＢＦ（デジタル・ビーム・フォーミング）を使わない構成である。
図１に示すように、電子走査型レーダ装置１００は、受信アンテナ１−１〜１−ｎ、ミキサ２−１〜２−ｎ、送信アンテナ３、分配器４、フィルタ５−１〜５―ｎ、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を備える。
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、ペア確定部２７、方位検出部２８、ターゲット確定部２９を備える。
【００２４】
フィルタ５−１〜５−ｎ各々は、それぞれミキサ２−１〜２−ｎにおいて生成された各受信アンテナ１−１〜１−ｎに対応したＣｈ（チャンネル）１〜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５−１〜５−ｎ各々を通過した各受信アンテナ１−１〜１−ｎ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、ＳＷ６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１−１〜１−ｎ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全体の制御を行う。
なお、受信部とは、受信アンテナ１−１〜１−ｎ、ミキサ２−１〜２−ｎ、送信アンテナ３、フィルタ５−１〜５―ｎ、ＳＷ（スイッチ）６、ＡＤＣ（Ａ／Ｄコンバータ）７である。また、ビート信号生成部とは、分配器４、三角波生成部９、ＶＣＯ１０である。
【００２５】
［距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理］
次に、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１００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概略を説明する。
図２は、送信信号と、ターゲットに反射された受信信号が入力された状態を示す図である。図２（ａ）は、送信信号対時間と受信信号対時間の関係を示す図である。図２（ｂ）は、上昇領域及び下降領域の受信信号対周波数の関係を示す図である。
この図に示される信号は、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、その送信信号をターゲットが反射して、受信された受信信号である。この図の例では、ターゲットが１つの場合を示す。
図２（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２（ａ）にて求められたビート信号の周波数変換（フーリエ変換やＤＴＣ、アダマール変換、ウェーブレッド変換など）後において、図２（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２（ａ）は横軸が周波数、縦軸が強度を示す。
【００２６】
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。すなわち、周波数分解処理部２２は、ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、ビート周波数毎に分解されたビート信号に基づいた複素数データを算出する。
その結果、図２（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２（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。
【００２７】
次に、距離検出部２５は、ピーク組合せ部２４が出力す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、次式（１）により距離を算出する。
【００２８】
ｒ＝｛Ｃ×Ｔ／（２×Δｆ）｝×｛（ｆu＋ｆd）／２｝ ・・・（１）
【００２９】
また、速度検出部２６は、ピーク組合せ部２４が出力す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、次式（２）により相対速度を算出する。
【００３０】
ｖ＝｛Ｃ／（２×ｆ0）｝×｛（ｆu−ｆd）／２｝ ・・・（２）
【００３１】
式（１）と式（２）の距離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
【００３２】
次に、本実施形態における受信アンテナ１−１〜１−ｎについて示す。
図３は、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。
この図に示されるように、受信アンテナ１−１〜１−ｎは、間隔ｄによりアレー状に配置される。受信アンテナ１−１〜１−ｎには、アンテナを配列している面に対する垂直方向の軸に対して角度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、その到来波は、受信アンテナ１−１〜１−ｎ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。
その位相差を利用して、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）や高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。
【００３３】
［信号処理部２０における受信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１−１〜１−ｎ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１−１〜１−ｎ）に対応するビート信号それぞれを、予め設定された分解能に応じて周波数成分に変換することにより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する場合、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には、上記角度θに依存した位相差があり、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。
【００３４】
ピーク検知部２３は、周波数変換されたビート周波数の三角波の上昇領域及び下降領域それぞれ強度のピーク値を、複素数データを用いて信号強度（または振幅など）におけるピークから、予め設定された数値を超えるピーク値を有するビート周波数を検出することにより、ビート周波数毎のターゲットの存在を検出して、ターゲット周波数を選択する。
したがって、ピーク検知部２３は、いずれかのアンテナにおける複素数データ又は、全アンテナの複素数データの加算値を周波数スペクトル化することにより、スペクトルの各ピーク値がビート周波数、すなわち距離に依存したターゲットの存在として検出することができる。全アンテナの複素数データの加算により、ノイズ成分が平均化されてＳ／Ｎ比が向上する。
【００３５】
ピーク組合せ部２４は、ピーク検知部２３が出力する図４に示すビート周波数とそのピーク値について、上昇領域及び下降領域それぞれのビート周波数とそのピーク値をマトリクス状に総当たりにて組み合わせ、すなわち上昇領域及び下降領域それぞれのビート周波数を全て組み合わせて、順次、距離検出部２５及び速度検出部２６へ出力する。図４は、ビート信号を周波数分解した結果であり、ビート周波数とそのピーク値とを示すグラフである。ここで、図４は、横軸がビート周波数の周波数ポイントを示し、縦軸が信号のレベル（強度）を示している。
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み合わ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、上述した式（１）により演算する。
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み合わ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、上述した式（２）により演算する。
【００３６】
ペア確定部２７は、入力される上記距離ｒ、相対速度ｖ及び下降、上昇のピーク値レベルｐｕ、ｐｄにより、図５に示すテーブルを生成し、ターゲット毎に対応した上昇領域及び下降領域それぞれのピークの適切な組み合わせを判定し、図６に示すテーブルとして上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定し、確定した距離ｒ及び相対速度ｖを示すターゲット群番号をターゲット確定部２９へ出力する。図５は、ピーク組合せ部２４における上昇領域及び下降領域のビート周波数のマトリクスと、そのマトリクスの交点、すなわち上昇領域及び下降領域のビート周波数の組み合わせにおける距離及び相対速度とを示すテーブルである。図６は、ターゲット群毎の距離及び相対速度と周波数ポイントを示すテーブルである。図６にはターゲット群番号に対応して、距離、相対速度及び周波数ポイント（上昇領域及又は下降領域）が記憶されている。図５及び図６のテーブルは、ペア確定部２７の内部記憶部に記憶されている。ここで、各ターゲット群は、方向が決定されていないため、電子走査型レーダ装置におけるアンテナアレーの配列方向に対する垂直軸に対して、受信アンテナ１−１〜１−ｎの配列方向に平行な横方向の位置は決定されていない。
【００３７】
ここで、ペア確定部２７は、例えば、前回の検知サイクルにて、最終的に確定した各ターゲットとの距離ｒ及び相対速度ｖから今回の検知サイクルにて予測される値を優先してターゲット群の組み合わせの選択を行う等の手法を用いることもできる。
【００３８】
方位検出部２８は、後述するように受信波の複素数データの初期位相を補正する。方位検出部２８は、初期位相補正後、高分解能アルゴリズムのＡＲスペクトル推定処理やＭＵＳＩＣ法等を用いてスペクトル推定処理を行う。方位検出部２８は、スペクトル推定の結果に基づいて対応するターゲットの方位を検出し、ターゲット確定部２９へ出力する。
【００３９】
ターゲット確定部２９は、ペア確定部２７が出力する距離ｒ、相対速度ｖ、周波数ポイントと、方位検出部２８によって検出されたターゲットの方位とを用いて、ターゲットを確定する。
【００４０】
図７は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の第２の構成を示すブロック図である。図７の構成は、ＤＢＦ（デジタル・ビーム・フォーミング）を使わない且つＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式における三角波の上り（上昇）と下り（下降）の両方で方位検知してからペア確定する構成である。
図７に示すように、電子走査型レーダ装置１００ａは、受信アンテナ１−１〜１−ｎ、ミキサ２−１〜２−ｎ、送信アンテナ３、分配器４、フィルタ５−１〜５―ｎ、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２０ａを備える。
信号処理部２０ａは、メモリ２１、周波数分離処理部２２ａ、ピーク検知部２３ａ、ピーク組合せ部２４ａ、距離検出部２５ａ、速度検出部２６ａ、方位検出部２８ａ、ターゲット確定部２９ａを備える。
【００４１】
本実施形態における信号処理部２０ａは、図１と同様に、方位推定を高分解能アルゴリズムで行う。図１と同じ構成については、同一の符号を付し、以下図１との相違点について説明する。
信号処理部２０ａにおいて周波数分解処理部２２ａは、アンテナ毎の上昇領域と下降領域とのビート信号を複素数データに変換し、そのビート周波数を示す周波数ポイントと、複素数データとをピーク検知部２３ａへ出力する。また、周波数分解処理部２２ａは、上昇領域及び下降領域それぞれについて該当する複素数データを、方位検出部２８ａへ出力する。この複素数データが、上昇領域及び下降領域のそれぞれのターゲット群（上昇領域及び下降領域においてピークを有するビート周波数）となる。
【００４２】
ピーク検知部２３ａは、上昇領域及び下降領域それぞれのピーク値と、そのピーク値の存在する周波数ポイントとを検出し、その周波数ポイントを周波数分解処理部２２ａへ出力する。
【００４３】
方位検出部２８ａは、後述するように受信波の複素数データの初期位相を補正する。方位検出部２８ａは、初期位相補正後、高分解能アルゴリズムのＡＲスペクトル推定処理やＭＵＳＩＣ法等を用いてスペクトル推定処理を行う。方位検出部２８ａは、スペクトル推定の結果に基づいて対応するターゲットの方位を検出する。方位検出部２８ａは、上昇領域及び下降領域の各々について角度θを検出し、図８に示すテーブルとしてピーク組合せ部２４ａへ出力する。図８は、上昇領域及び下降領域それぞれのピークを組み合わせるためのテーブルを示す図である。図８（ａ）は、上昇領域のテーブル、図８（ｂ）は、下降領域のテーブルである。
【００４４】
図８（ａ）に示すように、上昇領域のテーブルは、ターゲット群毎に角度１、角度２、・・・、および周波数ポイントｆが関連づけられている。例えば、ターゲット群１は、角度１のｔ１＿ａｎｇ１、角度２のｔ１＿ａｎｇ２、周波数ポイントのｆ１が関連づけられている。
図８（ｂ）に示すように、下降領域のテーブルは、ターゲット群毎に角度１、角度２、・・・、および周波数ポイントｆが関連づけられている。例えば、ターゲット群１は、角度１のｔ１＿ａｎｇ１、角度２のｔ１＿ａｎｇ２、周波数ポイントのｆ１が関連づけられている。
【００４５】
ピーク組合せ部２４ａは、方位検出部２８ａが出力するテーブルの情報を用いて、同様の角度を有する組み合わせを行い、上昇領域と下降領域とのビート周波数の組み合わせを距離検出部２５ａ及び速度検出部２６ａへ出力する。
【００４６】
距離検出部２５ａは、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組み合わ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距離ｒを、上述した式（１）により演算する。
速度検出部２６ａは、順次入力される上昇領域及び下降領域それぞれの組み合わ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、上述した式（２）により演算する。
ここで、距離検出部２５ａ及び速度検出部２６ａそれぞれは、距離と相対速度との値を、ビート周波数の上昇領域及び下降領域の組み合わせにて計算する。
【００４７】
ターゲット確定部２９ａは、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペア決め、ターゲットを確定する。
【００４８】
図９は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の第３の構成を示すブロック図である。図９の構成は、予めＤＢＦ（デジタル・ビーム・フォーミング）を行い方位検知してからペア確定する構成である。図９における信号処理部２０ｂは、図１と異なり、ＡＲスペクトル推定処理等の高分解能アルゴリズムに比べて分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を先に用いて方位推定を行い、その後に高分解能アルゴリズムで方位推定を行う。図１と同じ構成については、同一の符号を付し、以下、図１との相違点について説明する。
図９に示すように、電子走査型レーダ装置１００ｂは、受信アンテナ１−１〜１−ｎ、ミキサ２−１〜２−ｎ、送信アンテナ３、分配器４、フィルタ５−１〜５―ｎ、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２０ｂを備える。
信号処理部２０ｂは、メモリ２１、周波数分離処理部２２ｂ、ピーク検知部２３ｂ、ピーク組合せ部２４ｂ、距離検出部２５ｂ、速度検出部２６ｂ、ペア確定部２７ｂ、方位検出部２８ｂ、ターゲット確定部２９ｂ、ＤＢＦ処理部３０ｂを備える。
【００４９】
信号処理部２０ｂの周波数分解処理部２２ｂ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により離散時間に周波数変換する。すなわち、周波数分解処理部２２ｂは、ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、ビート周波数毎に分解されたビート信号に基づいた複素数データを算出し、ＤＢＦ処理部３０ｂに出力する。
【００５０】
ＤＢＦ処理部３０ｂは、の周波数分解処理部２２ｂが出力す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。また、ＤＢＦ処理部３０ｂは、角度に依存する、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２３ｂに出力する。これにより、ＤＢＦ処理部３０ｂ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）の示すスペクトルは、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、第１実施形態と同様に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、図１の構成と同様に、三角波の上昇領域及び下降領域の双方にて算出される。
なお、本実施形態のＤＢＦ処理部３０ｂは、複素数データに基づいて、受信波を受信する所望の方向の受信感度を高めるデジタル・ビーム・フォーミング（ＤＢＦ）に基づいてターゲットの存在及び方位を検出する。
【００５１】
ピーク検知部２３ｂは、ＤＢＦ処理部３０ｂによる処理の後に、ＤＢＦ結果による角度チャンネル毎にピークの検出を行い、検出された各チャンネルのピーク値を、次のピーク組合せ部２４ｂへ角度チャンネル毎に出力する。すなわち、１６の分解能による空間軸フーリエ変換の場合、角度チャンネルの数は１５となる。
ピーク組合せ部２４ｂでは、図１の構成と同様に、上昇領域及び下降領域におけるピーク値のあるビート周波数とそのピーク値を組み合わせて、距離検出部２５ｂ及び速度検出部２６ｂへ、角度チャンネル毎に出力する。
【００５２】
ペア確定部２７ｂは、距離検出部２５ｂ及び速度検出部２６ｂ各々から、順次入力される上記距離ｒ及び相対速度ｖにより、図５のテーブルを角度チャンネル毎に生成し、図１の構成と同様に、ターゲット毎に対応した上昇領域及び下降領域それぞれの適切なピークの組み合わせを、角度チャンネル毎に判定する。ここで、ＤＢＦでの分解能では、ターゲットが複数の角度チャンネルにまたがって存在を示すので、近隣の角度チャンネル（マトリクス）との一致性も加味して、角度チャンネル毎に上昇領域及び下降領域それぞれのピークの適切な組み合わせを行うことができる。
そして、ペア確定部２７ｂは、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定し、確定した距離ｒ及び相対速度ｖを示すターゲット群番号を生成し、図１０に示すテーブルが作成する。図１０は、上昇領域及び下降領域それぞれのピークのペアを確定した結果を記憶するテーブルである。
ペア確定部２７ｂは、距離ｒ及び相対速度ｖのみでなく、それぞれのターゲットの角度チャンネルの情報が得られるため、縦位置と横位置を求めることができるため、図６のテーブルに対して縦位置と横位置が含まれた、今回の検知サイクルの各ターゲット群に対応する結果を有する図１０に示すテーブルを生成する。
【００５３】
方位検出部２８ｂは、後述するように受信波の初期位相を補正する。方位検出部２８ｂは、初期位相補正後、高分解能アルゴリズムを用いてターゲットの方位を検出する。これにより、方位検出部２８ｂが行う高精度の方位検出に先立ち、分解能は低いが安定したビームスペクトルを示すＤＢＦの方位検出を行うことにより、推定精度を向上させることができる。
また、方位検出部２８ｂからの方位情報とＤＢＦ処理部３０ｂからの方位情報とに基づいた論理積演算（ＡＮＤ論理）によって推定するようにしてもよい。この場合、方向検知の信頼度を向上させたり、互いの方位情報を分担したり、例えば、近距離では角度分解能が粗くて良いのでＤＢＦの角度情報を用いたりできる効果を成す。
【００５４】
ターゲット確定部２９ｂは、ペア確定部２７ｂから入力される図６の距離ｒ、相対速度ｖ、周波数ポイントと、方位検出部２８ｂによって検出されたターゲットの方位とを結びつけてターゲットを確定する
【００５５】
図１１は、本実施形態に係る分析モデルを説明する図である。図１１に示すように、車両２０１は、車両２０１の前方に電子走査型レーダ装置１００を搭載している。また、車両２０１に搭載されている電子走査型レーダ装置１００は、受信アンテナ１−１〜１−ｎ、送信アンテナ３を備え、角度θ、−θで左右２つのターゲットからの反射波の受信している。また、車両２０１のレーダの正面方向をｙ方向、ｙ方向と直交する方向をｘ方向とした場合、角度θは、ｙ方向に対するなす角であり、受信アレーチャンネルの素子間隔による位相差で形成される複素正弦波（＝複素数データ）は、次式（３）のように表すことができる（式（３）をモデル複素正弦波ともいう）。
【００５６】
【数１】
【００５７】
式（３）において、λは、搬送波の波長ｃ／ｆである。またｚ（ｎ）は、ランダム性ノイズを示している。また、φ１とφ２は、初期位相である。また、ｎは、チャンネル番号であり、ｄは、チャンネル素子間隔である。
また、小型かつ少チャンネル数で実現される車載用レーダでは、例えば、５チャンネルで分配したい角度における複素数データは、半周期程度しか捕れない複素正弦波となる。なお、角度θは、例えば、約２度である。
【００５８】
［２波の受信波の初期位相の関係］
次に、２波の受信波の分離について、上述した式（３）のモデル複素正弦波にて説明する。ここで、説明を簡単にするために、式（３）のランダム性ノイズｚ（ｎ）はゼロとする。
図１２〜図１４は、２波の合成を、合成初期位相φ０（＝（φ１＋φ２）／２）を０［ｄｅｇ］で、φ１＝−φ２とした場合を例に説明する図である。図１２は、１波目のゲインと位相を説明する図である。図１３は、２波目のゲインと位相を説明する図である。図１４は、１波目と２波目を合成した場合のゲインと位相を説明する図である。また、図１２（ａ）〜図１２（ｄ）、図１３（ａ）〜図１３（ｄ）、および図１４（ａ）〜図１４（ｄ）、において、横軸のＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが０の位置は、チャンネル１であり、同様に、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが１の位置は、チャンネル２であり、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが２の位置は、チャンネル３であり、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが３の位置は、チャンネル４であり、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが４の位置は、チャンネル５である。
また、図１２（ａ）〜図１２（ｄ）、図１３（ａ）〜図１３（ｄ）、および図１４（ａ）〜図１４（ｄ）において、横軸はＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴである。また、図１２（ａ）、図１２（ｂ）、図１３（ａ）、図１３（ｂ）、図１４（ａ）、および図１４（ｂ）において、縦軸は振幅の大きさである。また、図１２（ｃ）、図１３（ｃ）、および図１４（ｃ）において、縦軸はゲインの大きさである。また、図１２（ｄ）、図１３（ｄ）、および図１４（ｄ）において、縦軸は位相である。
なお、ゲインＡ（ｎ）は、次式（４）である。
【００５９】
Ａ（ｎ）＝（ＤＡＴＡｒｅ（ｎ）２＋ＤＡＴＡｉｍ（ｎ）２）１／２ ・・・（４）
【００６０】
式（４）において、符号ＤＡＴＡｒｅは受信波の実数部、符号ＤＡＴＡｉｍは受信波の虚数部である。また、ｎは、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴである。また、位相φ（ｎ）は、次式（５）である。
【００６１】
φ（ｎ）＝ｔａｎ−１（ＤＡＴＡｉｍ（ｎ）／ＤＡＴＡｒｅ（ｎ））［ｄｅｇ］
・・・（５）
【００６２】
図１２（ａ）は、１波目の実数部と虚数部の波形を説明する図であり、図１２（ｂ）は、１波目の５チャンネルの範囲の実数部と虚数部の波形を説明する図である。また、図１２（ｃ）は、１波目の５チャンネルの範囲のゲインを説明する図であり、図１２（ｄ）は、１波目の５チャンネルの範囲の位相を説明する図である。
【００６３】
図１２（ａ）と図１２（ｂ）において、曲線３０１は受信波の実数部であり、曲線３０２は受信波の虚数部である。なお、振幅を１に正規化させた複素正弦波をモデルとして入力している。図１２（ｃ）において、曲線３０４はゲインである。また、図１２（ｄ）において、曲線３０６は、位相である。
図１２（ｃ）に示すように、曲線３０１と３０２とは位相が９０［ｄｅｇ］ずれているため、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０〜４において、ゲインは１であり、変化しない。
図１２（ｄ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０の場合の位相が＋６０［ｄｅｇ］であるので、初期位相φ１は＋６０［ｄｅｇ］である。
【００６４】
図１３（ａ）は、２波目の実数部と虚数部の波形を説明する図であり、図１３（ｂ）は、２波目の５チャンネルの範囲の実数部と虚数部の波形を説明する図である。また、図１３（ｃ）は、２波目の５チャンネルの範囲のゲインを説明する図であり、図１３（ｄ）は、２波目の５チャンネルの範囲の位相を説明する図である。
【００６５】
図１３（ａ）と図１３（ｂ）において、曲線３１１は受信波の実数部であり、曲線３１２は受信波の虚数部である。図１３（ｃ）において、曲線３１４はゲインである。また、図１３（ｄ）において、曲線３１６は、位相である
図１３（ｃ）に示すように、曲線３１１と３１２とは位相が９０［ｄｅｇ］ずれているため、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０〜４において、ゲインは１であり、変化しない。
図１３（ｄ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０の場合の位相が−６０［ｄｅｇ］であるので、初期位相φ２は−６０［ｄｅｇ］である。
【００６６】
図１４（ａ）は、１波目と２波目を合成した場合の実数部と虚数部の波形を説明する図であり、図１４（ｂ）は、１波目と２波目を合成した場合の５チャンネルの範囲の実数部と虚数部の波形を説明する図である。また、図１４（ｃ）は、１波目と２波目を合成した場合の５チャンネルの範囲のゲインを説明する図であり、図１４（ｄ）は、１波目と２波目を合成した場合の５チャンネルの範囲の位相を説明する図である。
【００６７】
図１４（ａ）と図１４（ｂ）において、曲線３２１は受信波の実数部であり、曲線３２２は受信波の虚数部である図１４（ｃ）において、曲線３２４はゲインである。また、図１４（ｄ）において、曲線３２６は、位相である。
図１４（ｃ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０の場合のゲインは１である。ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝１の場合のゲインは約０．４である。ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝２の場合のゲインは約０．３である。ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝３の場合のゲインは約０．９である。ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝４の場合は約１．５である。
図１４（ｄ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ＝０の場合の合成初期位相φは０［ｄｅｇ］（＝（φ１＋φ２）／２）である。
すなわち、図１２〜図１４のように、入力２波を合成した場合、ゲインと位相が共に変化する。
【００６８】
図１５は、本実施形態に係る２波の受信波の初期位相関係に対するスペクトル推定の分離性能を説明する図である。なお、図１５は、合成初期位相φ０＝０［ｄｅｇ］を一定にし、初期位相φ１とφ２を可変している。図１５において、横軸は初期位相であり、１波目の受信波の初期位相φ１を示す（２波目の初期位相φ２＝−φ１とする）。縦軸は２波の受信波が分離する確率である。また、図１５において、曲線４０１は、受信波にノイズがない場合の初期位相対分離する確率であり、曲線４０２は、受信波にランダム性の小さなノイズがある場合の初期位相対分離する確率であり、曲線４０３は、受信波にランダム性の大きなノイズがある場合の初期位相対分離する確率である。なお、分離する確率とは、ランダム性ノイズを数多くのパターンで入力（受信）させ、分離性能の確率を算出したものである。
また、図１５では、スペクトル推定としてＡＲ（自己回帰モデル）の改良共分散法を用いている。
【００６９】
図１６は、本実施形態に係る２波の受信波の分離について説明する図である。図１６（ａ）は、２波の受信波を分離できる例を説明する図であり、図１６（ｂ）は、２波の受信波を分離できない例を説明する図である。図１６（ａ）、図１６（ｂ）において、横軸は角度、縦軸は受信信号のパワーである。図１６（ａ）、図１６（ｂ）に示すように、判定角度範囲−ａ〜０間と０〜＋ａ間を設け、その範囲に対応してピークＰ１とＰ２とが存在する場合のみ“分離できる”と定義する。すなわち、図１６（ａ）は、判定角度範囲−ａ〜０間にピークＰ１があり、判定角度範囲０〜＋ａ間にピークＰ２があるため、分離できると定義する。図１６（ｂ）は、判定角度範囲−ａ〜０間にピークＰ２があり、ピークＰ１は、判定角度範囲−ａ〜０間と０〜＋ａ間の外のため、分離できないと定義する。
【００７０】
図１５に戻って、曲線４０１のように、受信波にノイズが無い場合、分離する確率は、改良共分散法の原理通りに初期位相には依存しないので全て分離できる。しかし、曲線４０２および４０３のように、受信波にノイズがある場合、特定の初期位相の箇所を中心に分離する確率（分離性能ともいう）が低下する。特定の箇所とは、図１５に示すように、破線の丸４１１および４２１で囲んだように分離する確率が低下する初期位相φ１が約−４０［ｄｅｇ］および約＋５０［ｄｅｇ］である。
このように、分離性能が低下する箇所は、実験により、２波の受信波の複素正弦波（及びゲイン）が左右対称となるポイントであることが確認できた。受信波の複素数データの初期位相は、データ取得毎に変動するので、特定の初期位相関係で受信すると、分離性能が低下することになる。
【００７１】
図１７は、初期位相φ１が−４０［ｄｅｇ］（φ２＝４０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。図１８は、初期位相φ１が０［ｄｅｇ］（φ２＝０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。図１９は、初期位相φ１が＋５０［ｄｅｇ］（φ２＝−５０［ｄｅｇ］）における２波の受信波を合成した実数部と虚数部の波形およびゲインを説明する図である。
図１７（ａ）、図１８（ａ）、および、図１９（ａ）は、図１２（ｂ）、図１３（ｂ）、および、図１４（ｂ）と同様に、２波の受信波を合成した場合の５チャンネルの範囲の実数部と虚数部の波形を説明する図である。また、図１７（ｂ）、図１８（ｂ）、および、図１９（ｂ）は、図１２（ｃ）、図１３（ｃ）、および、図１４（ｃ）と同様に、２波の受信波を合成した場合の５チャンネルの範囲のゲインを説明する図である。
また、図１７（ａ）、図１７（ｂ）、図１８（ａ）、図１８（ｂ）、図１９（ａ）、および、図１９（ｂ）、において、横軸はＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴである。また、図１７（ａ）、図１８（ａ）、および、図１９（ａ）において、縦軸は受信波の振幅の大きさである。また、図１７（ｂ）、図１８（ｂ）、および、図１９（ｂ）において、縦軸はゲインの大きさである。
【００７２】
図１７（ａ）において、曲線５０１は受信波の実数部であり、曲線５０２は受信波の虚数部である。図１７（ｂ）において、曲線５０４は、ゲインである。
図１７（ｂ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが２（チャンネル３）の場合、ゲインは、最大の値である２、そしてＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの２に対してゲインは左右対称である。このように、ゲインが左右対象の場合、２波の受信波の実数部と虚数部の波形は、図１７（ａ）に示すように、虚数部の振幅は０である。実数部の振幅は１．５〜２で、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの２に対して左右線対称である。
【００７３】
図１８（ａ）において、曲線５１１は受信波の実数部であり、曲線５１２は受信波の虚数部である。図１８（ｂ）において、曲線５１４は、ゲインである。
図１８（ｂ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが０（チャンネル１）で、ゲインは最大の値である２である。また、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの４（チャンネル５）で、ゲインは最小の値である約０．２である。このように、ゲインが左右対象ではない場合、２波の受信波の実数部と虚数部の波形は、図１８（ａ）に示すように、虚数部の振幅は０である。また、実数部の振幅は２〜０．２で、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの２に対して左右対称でない。
【００７４】
図１９（ａ）において、曲線５２１は受信波の実数部であり、曲線５２２は受信波の虚数部である。図１９（ｂ）において、曲線５２４は、ゲインである。
図１９（ｂ）に示すように、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴが２（チャンネル３）の場合、ゲインは、最小の値である０、そしてＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの２に対してゲインは左右対称である。このように、ゲインが左右対象の場合、２波の受信波の実数部と虚数部の波形は、図１９（ａ）に示すように、虚数部の振幅は０である。また、実数部の振幅は約１．３〜−１．３で、ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの２に対して左右点対称である。
【００７５】
図１５に戻って、初期位相φ１（φ２＝−φ１）を変化させて計算した結果、同じように左右対称ポイントで分解性能が低下する。また、スペクトル推定アルゴリズムとして、改良共分散法だけでなく、同じＡＲの共分散法、バーグ法（Burg Method）、ＭＦＢＬＰ（odified forward backward linear prediction method；改良前向き後向き線形予測法）法や、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）法やＤＢＦ（デジタル・ビーム・フォーミング）等のスペクトル推定全般に分離性能の低下が発生する。また、バーグ法の分離性能は、元から初期位相に影響するが、さらに低下する。
従って、２波の受信波の（相対）初期位相関係を、複素正弦波（及びゲイン）が左右対称にならない位置に補正すれば、分離性能が低下しない。
【００７６】
図２０は、１波目と２波目の初期位相を変化させた場合の合成初期位相の関係を説明する図である。
図２０において、横軸は１波目の初期位相φ１であり、縦軸は２波目の初期位相φ２である。また、図２０において、符号７０１と符号７０５は、合成初期位相φ０が４０［ｄｅｇ］と−４０［ｄｅｇ］の場合の１波目と２波目の初期位相の関係であり、符号７０２と符号７０４は、合成初期位相φ０が２０［ｄｅｇ］と−２０［ｄｅｇ］の場合の１波目と２波目の初期位相の関係である、また、符号７０３は、合成初期位相φ０が０［ｄｅｇ］の場合の１波目と２波目の初期位相の関係である。
ここで、図１５に示した２波の初期位相に対する分離性能は、実験により、合成初期位相φ０以外でも同じ結果が得られることが確認できた。
図２０に示したように、例えば、合成初期位相φ０＝４０［ｄｅｇ］の場合のφ６０１と合成初期位相φ０＝０［ｄｅｇ］の場合のφ６０２は、同じ分離性能を示す。
このため、２波の初期位相による影響を考慮するには、１つの合成初期位相のみに着目して、２波の初期位相φ１とφ２を可変した特性から検出することができる。
例えば、合成初期位相φ０と、位相φ１とφ２の関係が変化する実際の複素数データにおいて、実際に図２０のφ６０１の位置に位相φ１とφ２、及び合成初期位相φ０がある場合、初期位相φ１’、φ２’、およびφ０’を次式（６）〜（８）のように変換を行う。
【００７７】
φ１’＝φ１−φ０ ・・・（６）
【００７８】
φ２’＝−φ１’ ・・・（７）
【００７９】
φ０’＝０ ・・・（８）
【００８０】
このように、２波の受信波の初期位相による影響を検出する場合、１つの合成初期位相に変換して（この場合、合成初期位相φ０＝０）、２波の受信波の初期位相φ１、φ２を可変した特性を確認することができる。
【００８１】
［方位検知処理］
次に、本実施形態に係る電子走査型レーダ装置の方位検知処理について説明する。
図２１は、本実施形態に係る方位検知処理のフローチャートである。図２１の処理は、検知されたターゲットにより方位検出部に送られる複素数データ別に、毎制御サイクル（例えば、１００［ｍｓｅｃ］毎に）繰り返されている。
まず、ステップＳ１０１において、周波数分解処理部２２（または、２２ａ，２２ｂ、以下、周波数分解処理部２２という）は、反射物（ターゲット）の距離ポイントに該当する周波数分解された複素数データを抽出する。
ステップＳ１０２において、方位検出部２８（または、２８ａ，２８ｂ、以下、方位検出部２８という）は、抽出された複素数データを用いて、初期位相補正処理を行う。
【００８２】
［初期位相補正処理］
次に、図２２を用いて、初期位相補正処理について説明する。
図２２は、本実施形態に係る初期位相補正処理のフローチャートである。本実施形態では、初期位相補正処理は、フーリエ変換後、空間周波数領域での補正を行い、空間周波数領域での補正後、フーリエ逆変換を行う例を説明する。
方位検出部２８は、まず、５チャンネル分のデータを抽出する。
【００８３】
次に、ステップＳ１０２−１において、方位検出部２８は、フーリエ変換の前に、既存チャンネルに、データを０で埋めた仮想チャンネルで拡張する。仮想チャンネルのデータを０で埋めて拡張する理由は、後ステップのフーリエ逆変換により元の次元に戻した時、位相補正による波形の広がりを吸収するためである。
図２３は、本実施形態に係る仮想チャンネルのデータに０を埋めて拡張する例を説明する図である。図２３において、横軸はチャンネル数（図１２〜図１４のＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴ）、縦軸は正規化した振幅のレベルである。図２３に示すように、チャンネル数は、１〜１６の１６チャンネルであり（ＤＡＴＡ ＰＯＩＮＴの０の位置がチャンネル１）、実線の四角８０４で囲んだ領域の５チャンネルは元のデータであり、受信した２波が合成されたデータである。図２３に示すように、チャンネル１〜５の実数部の波形８０１は、チャンネル３に対して左右線対称である。また、チャンネル１〜５の虚数部の波形８０２のレベルは、０である。そして、方位検出部２８は、破線の四角８０６で囲んだ領域の仮想チャンネル６〜１６の実数部と虚数部のデータを０で埋める。
【００８４】
次に、ステップＳ１０２−２において、方位検出部２８は、（空間）フーリエ変換を行う（ＤＢＦ処理となる）。ステップＳ１０２−２では、例えばＦＦＴを行う。
次に、ステップＳ１０２−３において、方位検出部２８は、（空間）フーリエ変換後の空間周波数スペクトルの振幅を、最大値で正規化する。
次に、ステップＳ１０２−４において、方位検出部２８は、初期位相補正すべき正規化振幅レベル（初期位相補正条件ともいう）を判定する。
【００８５】
図２４は、本実施形態に係る初期位相補正条件を説明する図である。図２４において、横軸は空間周波数スペクトルの角度チャンネル数、縦軸は正規化レベルである。図２４に示すように、初期位相補正条件は、狭幅角に２波存在すると仮定すると、例えば連続３チャンネル閾値レベルを超えた場合にステップＳ１０２−４をＹｅｓとする。図２４において、直線８１１は閾値であり、符号８２１〜８３５は、正規化されたサンプル値である。図２４に示すように、破線で囲んだ四角の領域８１２には、閾値以上のレベルの信号が３チャンネル（符号８２７〜８２９）連続している。他のチャンネルの信号（破線の四角で囲んだ領域８１４（符号８２１〜８２６）、破線の四角で囲んだ領域８１６（符号８３０〜８３５）は、閾値以下である。このような信号レベルの場合、方位検出部２８は、初期位相補正すべき正規化振幅レベルであると判定する。
【００８６】
初期位相補正すると判断した場合（ステップ１０２−４；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０２−５に進む。初期位相補正しないと判断した場合（ステップ１０２−４；Ｎｏ）、ステップＳ１０２−７に進む。
【００８７】
初期位相補正すると判断した場合（ステップ１０２−４；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０２−５において、方位検出部２８は、該当角度チャンネルの初期位相補正を行う。
初期位相の補正は、次式（９）〜（１２）を用いて、例えば、補正する角度チャンネルの位相が０［ｄｅｇ］（つまり初期位相＝０［ｄｅｇ］）となるよう、補正する。
【００８８】
【数２】
【００８９】
【数３】
【００９０】
【数４】
【００９１】
【数５】
【００９２】
式（９）〜（１２）において、ＳＰＭｒｅ（ｎ’）は、空間フーリエ変換後の実部、ＳＰＭｉｍ（ｎ’）は、空間フーリエ変換後の虚部、ｎ’ は、空間フーリエ変換後のチャンネルである。また、ＳＰＭ（ｎ’）は、空間フーリエ変換後のスペクトルの振幅、ＳＰＭ’ｒｅ（ｎ’）は、初期位相補正後の実部、ＳＰＭ’ｒｅ（ｎ’）は、初期位相補正後の虚部である。また、Ｋは、ゲイン補正係数（初期位相補正する角度チャンネルではＫ＝１、残りの角度チャンネルではＫ＝０．３等）、αは、空間フーリエ変換後の（初期）位相、βは、補正（初期）位相である。また、α＋β＝０［ｄｅｇ］は、０［ｄｅｇ］の補正値（φ＝０［ｄｅｇ］）を表している。
【００９３】
次に、ステップＳ１０２−６において、方位検出部２８は、残りの角度チャンネルのレベルを減衰させる。
初期位相補正は、例えば、補正する角度チャンネルの位相が０［ｄｅｇ］（つまり初期位相＝０［ｄｅｇ］）となるよう、補正するが、補正前の初期位相値を算出してからβ値により初期位相値を分離性能の良い値にずらす方法でも良い。残りの角度チャンネルのゲイン補正係数Ｋは、例えば０．３の減衰できる係数とする。
【００９４】
初期位相補正しないと判断した場合（ステップ１０２−４；Ｎｏ）、または、ステップＳ１０２−６終了後、ステップＳ１０２−７において、方位検出部２８は、（空間）逆フーリエ変換を行い、元の複素数データの次元に戻す。
ステップＳ１０２−７では、例えばＩＦＦＴを行う（ＩＤＢＦ（逆デジタル・ビーム・フォーミング）処理となる）。
従って、初期位相補正をしないと判断した場合（ステップ１０２−４；Ｎｏ）、そのまま元の複素数データに戻される（２ターゲットの時も、初期位相補正なしで分離できる相対角度差では何の処理もしない）。
【００９５】
図２５は、本実施形態に係る初期位相補正後にＩＦＦＴ（逆フーリエ変換）した複素数データの一例を説明する図である。図２５において、横軸はチャンネル数、縦軸は信号の振幅の大きさである。波形８５１は実数部、波形８５２は虚数部である。
図２５に示すように、初期位相補正後の実数部８５１は、実線の四角で囲んだ領域８５３において、チャンネル２を対して左右線対称ではなくなっている。このため、前述したように分離する確率が悪化しないため、良好に分離可能であり、初期位相補正した５チャンネルを取り出すことができる。なお、５チャンネル以上取り込み、データを拡張してスペクトル推定することも可能である。
【００９６】
図２１に戻り、ステップＳ１０３において、方位検出部２８は、スペクトル推定処理を行う。スペクトル推定処理は、後述するように改良共分散法処理、バーグ法処理、ＭＦＢＬＰ法処理、ＭＵＳＩＣ法処理、ＤＢＦ処理などを用いる。
次に、ステップＳ１０４において、ターゲット確定部２９（または２９ａ，２９ｂ、以下、ターゲット確定部２９という）は、推定されたスペクトルからピークを検出する。ターゲット確定部２９は、ピークを検出されたターゲットとして判定し、ピークの数を検出されたターゲットの数として検知し、検知されたピークが示す角度を反射波が到来する到来角度として検知する。
【００９７】
ステップＳ１０３で行うスペクトル推定処理について、改良共分散法、バーグ法、ＭＦＢＬＰ法、ＭＵＳＩＣ法、ＤＢＦ法を用いた場合の処理の概要を以下に説明する。
【００９８】
［改良共分散法処理］
図２６は、改良共分散法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
まず、ステップＳ１０３−１Ａにおいて、方位検出部２８は、初期位相補正後の複素数データを用いて共分散行列と右辺ベクトルを生成し、正規方程式を作成する。
次に、ステップＳ１０３−２Ａにおいて、方位検出部２８は、コレスキー分解などの逆行列を解く高速アルゴリズムを利用し、ステップＳ１０３−３Ａにおいて、作成した正規方程式を解いてＡＲ係数を算出する。また、ステップＳ１０３−３Ａにおいて、方位検出部２８は、入力される白色雑音の分散σ２を算出する。
次に、ステップＳ１０３−４Ａにおいて、方位検出部２８は、ＡＲ係数と白色雑音の分散σ２に基づき、パワースペクトルを算出する。なお、方位検出部２８は、過去のＡＲ係数と、今回算出されたＡＲ係数とのそれぞれに重み係数を乗算した後、これらのＡＲ係数の平均化処理を行い、平均化処理されたＡＲ係数と白色雑音の分散σ２に基づいて求めるようにしてもよい。
【００９９】
次に、共分散行列を用いた正規方程式を次式（１３）に示す。
【０１００】
【数６】
【０１０１】
式（１３）において、左辺が共分散行列ＣｘｘとＡＲ係数ベクトルａの積であり、右辺が右辺ベクトルｃｘｘである。
共分散行列Ｃｘｘと右辺ベクトルｃｘｘの要素は、次式（１４）として示される改良共分散関数によって導かれる。
【０１０２】
【数７】
【０１０３】
式（１３）と式（１４）において、行列とベクトルの各要素Ｃｘ（ｊ、ｋ）は、複素数を示す。また、式（１４）において、＊（アスタリスク）は、複素共役を示す。共分数行列Ｃｘは、次式（１５）で示される関係があるため、エルミート行列（複素数対象行列）となる。
【０１０４】
【数８】
【０１０５】
改良共分散法における改良共分散関数の式（１４）を、共分散関数の次式（１６）に置き換えることにより、共分散法を適用することができる。
【０１０６】
【数９】
【０１０７】
また、白色雑音の分散σｖ２を導く関係式は、次式（１７）である。
【０１０８】
【数１０】
【０１０９】
ＡＲモデルによる線形予測では、予測値と観測値の差（予測誤差）の最小２乗誤差か、または平均２乗誤差が最小となる条件から、この正規方程式が導かれる。
この正規方程式を一般的な手法により解くことにより、ＡＲ係数が導かれる。
また、式（１７）によって算出される入力白色雑音の分散σｖ２に基づいて、パワースペクトルＳｘｘ（ω）を算出する演算式を式（１８）として示す。
【０１１０】
【数１１】
【０１１１】
式（１８）において、ωは角速度を示し、ＨＡＲ（ω）は、角速度ωにおけるＡＲフィルタの伝達関数からの周波数特性を示し、Ｓｖｖ（ω）は、角速度ωにおける入力白色雑音のパワースペクトルを示し、Ｓｖｖ（ω）＝σｖ2と表せる。ここの角速度ωは、本発明のレーダのような方向検出に利用する場合には、受信波の位相差に換算する。
以上に示した演算式を用いることにより、ターゲットの方向と合致したピークの特徴を持つスペクトルを導くことができる。
【０１１２】
［バーグ法処理］
図２７は、バーグ（Ｂｕｒｇ）法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
バーグ法処理そのものは、一般的に用いられているため（例えば、池原、島村、「ＭＡＴＬＡＢマルチメディア信号処理 上 ディジタル信号の基礎」、倍風館、２００４年）、本実施形態において必要な箇所のみ説明する。
まず、方位検出部２８は、初期位相補正後の複素数データを用いて、次式（１９）に示すような正規方程式を生成する。
【０１１３】
【数１２】
【０１１４】
式（１９）において、ａハット（ｉ）（ｉ＝１、・・・、Ｍ）はＡＲ係数、Ｍは次数、ｒｘハットは、自己相関行列と右辺ベクトルの各要素である。
式（１９）の正規方程式を解くには、ステップＳ１０３−１Ｂにおいて、方位検出部２８は、バーグの反射係数によるレビンソン・ダービンの再帰式を用いて、次数を上げながら正規方程式を解く。
次に、ステップＳ１０３−２Ｂにおいて、方位検出部２８は、正規方程式を解くことでＡＲ係数を算出する。また、入力白色雑音の分散σｖ２は、バーグ法の場合、ＡＲ係数と同時に算出される。
次に、ステップＳ１０３−３Ｂにおいて、方位検出部２８は、ＡＲ係数と白色雑音の分散σｖ２に基づき、パワースペクトルを、例えば式（１８）により算出する。
【０１１５】
［ＭＦＢＬＰ法処理］
図２８は、ＭＦＢＬＰ法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
まず、ステップＳ１０３−１Ｃにおいて、方位検出部２８は、初期位相補正後の複素数データを用いて、例えば次式（２０）のようなデータ行列Ａとデータベクトルｈとを作成する。
【０１１６】
【数１３】
【０１１７】
式（２０）において、＊（アスタリスク）は、複素共役である。また、式（２０）において、左辺はデータ行列ＡとＡＲ係数のベクトルｇ［ｇ１、ｇ２、・・・、ｇＭ］Ｔ（Ｔは転置行列である）との積であり、右辺はデータベクトルｈである。
【０１１８】
次に、ステップＳ１０３−２Ｃにおいて、方位検出部２８は、作成したデータ行列Ａの特異値分解処理を行い、特異値を算出する。
【０１１９】
方位検出部２８は、ステップＳ１０３−３Ｃにおいて、算出された特異値に基づいて、信号の波数を推定する。
ステップＳ１０３−４Ｃにおいて、方位検出部２８は、算出した特異値分解結果に基づいて、信号部分空間とノイズ部分空間を分離する。
ステップＳ１０３−５Ｃにおいて、方位検出部２８は、特異値分解による信号部分空間の擬似逆行列Ａ＃とデータベクトルｈに基づいてＡＲ係数ａハットを次式（２１）を用いて算出する。また、方位検出部２８は、入力白色雑音の分散値σｖ２を、式（１７）を用いて算出する。
【０１２０】
【数１４】
【０１２１】
式（２１）において、Ａ＃は、データ行列Ａの疑似逆行列、Ｕは、データ行列Ａの左特異ベクトル（ＡＨＡの固有ベクトル）であり、Ｖは、データ行列Ａの右特異ベクトル（ＡＡＨの固有ベクトル）である。
【０１２２】
ステップＳ１０３−６Ｃにおいて、方位検出部２８は、算出されたＡＲ係数と入力白色雑音の分散に基づいてパワースペクトルを、例えば式（１８）を用いて算出する。
【０１２３】
［ＭＵＳＩＣ法処理］
図２９は、ＭＵＳＩＣ法によるスペクトル推定処理の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、菊間信良、アダプティブアンテナ技術、オーム社、２００３年１０月、特許文献２参照）、本実施形態において必要な箇所のみ説明する。
ステップＳ１０３−１Ｄにおいて、方位検出部２８は、初期位相補正後の複素数データから相関行列（複素相関行列）を生成する。そして、方位検出部２８は、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。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。
【０１２４】
方位検出部２８は、次式（２２）の前方の前方相関行列ＣＲｆｆに対して、次式（２３）の後方の後方相関行列ＣＲｂｆを求めて、前方相関行列ＣＲｆｆと後方相関行列ＣＲｂｆとの対応する要素を次式（２４）のように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。本実施形態では、５チャンネルアレーによる相関行列で示す。
【０１２５】
【数１５】
【０１２６】
【数１６】
【０１２７】
ＣＲｆｂｆ＝（ＣＲｆｆ＋ＣＲｂｆ）／２ ・・・（２４）
【０１２８】
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、４チャンネルのサブアレーに分割（ＣＲｆｂ１ｆとＣＲｆｂ２ｆ）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次式（２５）により表される。
【０１２９】
Ｒｘｘ＝（ＣＲｆｂ１ｆ＋ＣＲｆｂ２ｆ）／２ ・・・（２５）
【０１３０】
方位検出部２８は、ｎ本の受信アンテナ１−１〜１―ｎのアレーを、例えば２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。
次に、ステップＳ１０３−２Ｄにおいて、方位検出部２８は、ステップＳ１０３−１Ｄ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、次式（２６）の方程式により導かれる次式（２７）の特性方程式により成り立つ、固有値λ及び固有ベクトルｅとして算出する。
【０１３１】
Ｒｘｘｅ＝λｅ ・・・・（２６）
【０１３２】
｜Ｒｘｘ−λＩ｜＝０ ・・・（２７）
【０１３３】
なお、式（２６）と（２７）において、Ｉは、単位行列である。また、式（２７）において、記号｜｜は、行列式を表している。
次に、方位検出部２８は、求めた固有値λから、ノイズ部分空間の固有ベクトルを抽出するために必要な到来波数の推定を行う（ステップＳ１０３−３Ｄ）。
次に、方位検出部２８は、信号部分空間の固有ベクトルを除き（ステップＳ１０３−４Ｄ）、ノイズ部分空間のみとした固有ベクトルと、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、受信波の角度スペクトラムを作成する（ステップＳ１０３−５Ｄ）。
【０１３４】
［ＤＢＦ法処理］
図３０は、ＤＢＦ（Digital Beam Forming）法によるスペクトル推定処理のフローチャートである。
ＤＢＦの処理そのものは、一般的に用いられているため（例えば、特許文献１〜３参照）、本実施形態において概略のみ説明する。
方位検出部２８は、初期位相補正後の複素数データを用いて窓関数処理を行う（ステップＳ１０３−１Ｅ）。
次に、方位検出部２８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（ステップＳ１０３−２Ｅ）。
そして、方位検出部２８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、ビート周波数毎に角度チャンネル毎の空間複素数データを示すスペクトルをピーク検知部２３（または、２３ａ、２３ｂ、以下、ピーク検知部２３という）に対して出力する（ステップＳ１０３−３Ｅ）。
【０１３５】
以上のように、本実施形態では、スペクトル推定処理を行う前に、受信波の初期位相を振幅が左右対称ではない位相位置に補正することにより、受信波を分離できる確率を高めることができる。この結果、本実施形態によれば、過去制御サイクルのデータの使用や取得回数の増加による相関行列等の平均処理をしなくても、遠方の２ターゲットや近傍でも角度が狭い２ターゲットの分離性能を向上できる電子走査型レーダ装置を提供することができる。
【０１３６】
［第２実施形態］
本実施形態は、波数推定により、２波受信していることを条件に加えた例について説明する。
図３１は、本実施形態に係る方位検知処理のフローチャートである。図３１の処理は、検知されたターゲットにより方位検出部に送られる複素数データ別に、毎制御サイクル（例えば、１００［ｍｓｅｃ］）繰り返されている。
まず、ステップＳ２０１において、周波数分解処理部２２（または２２ａ、２２ｂ）は、反射物（ターゲット）の距離ポイントに該当する周波数分解された複素数データを抽出する。
【０１３７】
以下、ステップＳ２０２〜Ｓ２０６は、次数推定過程である。
ステップＳ２０２において、方位検出部２８は、抽出された複素数データを用いて、用いるスペクトラム推定に応じた相関行列Ｒｘｘの作成を行う。なお、Ｒｘｘは、複素数データを要素とする改良共分数法の共分数行列Ｃｘｘであってもよい。
次に、ステップＳ２０３において、方位検出部２８は、ステップＳ２０２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、上述した式（２７）の固有方程式が成り立つ、固有値λ及び固有ベクトルｅとして算出する。
【０１３８】
次に、ステップＳ２０４において、方位検出部２８は、算出した相関行列Ｒｘｘの固有値の中から最大値となる最大固有値を抽出する。
次に、ステップＳ２０５において、方位検出部２８は、得られた最大値を基準に各要素の値を正規化、すなわち、最大値で除算する。
次に、ステップＳ２０６において、方位検出部２８は、後段に行うスペクトル推定処理を最適化するための波数を推定する。
【０１３９】
次に、ステップＳ２０７において、方位検出部２８は、推定した波数から受信波が２か否かを判別する。
受信波が２であると判別された場合（ステップＳ２０７；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０８において、方位検出部２８は、初期位相補正処理を行う。なお、初期位相補正処理は、第１実施形態のステップＳ１０２−１〜Ｓ１０２−７と同様である。また、ステップＳ２０９において、初期位相補正処理後、方位検出部２８は、スペクトル推定処理を行う。
受信波が２ではないと判別された場合（ステップＳ２０７；Ｎｏ）、ステップＳ２０９において、方位検出部２８は、初期位相補正は行わずに、スペクトル推定処理を行う。なお、スペクトル推定処理は、第１実施形態と同様に、改良共分散法処理、バーグ法処理、ＭＦＢＬＰ法処理、ＭＵＳＩＣ法処理、ＤＢＦ処理などを用いる。
【０１４０】
次に、ステップＳ２１０において、方位検出部２８は、推定されたスペクトルからピークを検出する。ターゲット確定部２８は、ピークを検出されたターゲットとして判定し、ピークの数を検出されたターゲットの数として検知し、検知されたピークが示す角度を反射波が到来する到来角度として検知する。
【０１４１】
なお、ＭＦＢＬＰ法やＭＵＳＩＣ法等の特異値（固有値）分解するスペクトル推定アルゴリズムでは、次数推定処理のステップＳ２０１〜Ｓ２０６を追加せずに、それぞれの波数推定部で受信波数が２であることを判断するようにしてもよい。
【０１４２】
図３２は、本実施形態に係る固有値計算について示す図である。
ユニタリ変換を行うことにより、実数の相関行列に変換することができ、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。
本実施形態に示すように次数を３次とした場合には、ユニタリ変換による、エルミート行列の実数相関行列（対称行列）化は、次式（２８）として示される演算式によって行うことができる（一般式は、非特許文献２、pp158-160を参照）。
【０１４３】
【数１７】
【０１４４】
式（２８）において、右肩に付したＨは、エルミート転置を示す。また、Ｑ３、Ｑ３Ｈは、３次（Ｍ＝３）を示す。
なお、このユニタリ変換を行うことにより、後段処理の固有値計算の負荷を軽減させることができ、また、信号相関抑圧効果も期待できる。そのため、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することも可能であるが、ユニタリ変換による実数相関行列への変換を実施することが望ましい。
また、固有値計算は、次式（２９）、（３０）である。
【０１４５】
Ｒｘｘｕｅ＝λｅ ・・・（２９）
【０１４６】
｜Ｒｘｘｕｅ−λＩ｜＝０ ・・・（３０）
【０１４７】
固有値計算は、固有ベクトルの処理を削減したもので良く、式（３０）の特性方程式を直接解く他、任意の解法アルゴリズムを適用できる。例えば、ヤコビ法、ハウスホルダ法、ＱＲ法等の反復する計算タイプのアルゴリズムも適用できる。
【０１４８】
図３３は、本実施形態に係る波数推定と方位検出をキャンセルする過程を有する波数推定の最大固有値判定、固有値の正規化、波数推定を行う処理のフローチャートである。図３４は、次数推定のキャンセルと次数の強制推定を有する波数推定の最大固有値判定、固有値の正規化、波数推定を行う処理のフローチャートである。図３３と図３４において、同じ処理には同じ符号を用いている。
【０１４９】
図３３に示すように、ステップＳ２０４−１において、方位検出部２８は、算出した固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈであるか否かを判別する。
算出した最大固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈより大きいと判別された場合（ステップＳ２０４−１；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０５に進む。算出した最大固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈより大きくないと判別された場合（ステップＳ２０４−１；Ｎｏ）、ステップＳ２０４−２に進む。
【０１５０】
算出した固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈより大きいと判別された場合（ステップＳ２０４−１；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０５において、方位検出部２８は、抽出した最大固有値λａを用いて、正規化を行う。
次に、ステップＳ２０６−１において、方位検出部２８は、正規化した２番目の第２固有値λ２が、第１の所定のしきい値Ｔｈ１未満であるか否かを判別する。
正規化した２番目の第２固有値λ２が、第１の所定のしきい値Ｔｈ１未満であると判別された場合（ステップＳ２０６−１；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６−３に進む。正規化した２番目の第２固有値λ２が、第１の所定のしきい値Ｔｈ１未満ではないと判別された場合（ステップＳ２０６−１；Ｎｏ）、ステップＳ２０６−２に進む。なお、第１の所定のしきい値Ｔｈ１とは、予め波数１と２以上を判別できるように設定した値である。
【０１５１】
正規化した２番目の第２固有値λ２が、第１の所定のしきい値Ｔｈ１未満であると判別された場合（ステップＳ２０６−１；Ｙｅｓ）、方位検出部２８は、波数を１と推定する（ステップＳ２０６−３）。
【０１５２】
次に、ステップＳ２０６−２において、方位検出部２８は、正規化した３番目の第３固有値λ３が、第２の所定のしきい値Ｔｈ２未満であるか否かを判別する。
正規化した３番目の第３固有値λ３が、第２の所定のしきい値Ｔｈ２未満であると判別された場合（ステップＳ２０６−２；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６−４に進む。正規化した３番目の第３固有値λ３が、第２の所定のしきい値Ｔｈ２未満ではないと判別された場合（ステップＳ２０６−２；Ｎｏ）、ステップＳ２０６−５に進む。なお、第２の所定のしきい値Ｔｈ２とは、予め波数２と３以上を判別できるように設定した値である。
【０１５３】
正規化した３番目の第３固有値λ３が、第１の所定のしきい値Ｔｈ２未満であると判別された場合（ステップＳ２０６−２；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６−４において、方位検出部２８は、波数を２と推定する。
正規化した３番目の第３固有値λ３が、第２の所定のしきい値Ｔｈ２未満ではないと判別された場合（ステップＳ２０６−２；Ｎｏ）、ステップＳ２０６−５において、方位検出部２８は、波数を３と推定する。
なお、本実施形態では、波数を１〜３のみ推定する例を説明したが、推定する波数は３以上であってもよい。
【０１５４】
算出した固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈより大きくないと判別された場合（ステップＳ２０４−１；Ｎｏ）、方位検出部２８は、波数推定と方位検出処理をキャンセルし（ステップＳ２０４−２）、波数推定処理を終了する。この理由は、受信波が路面マルチパスである可能性があるためである。
【０１５５】
図３４と、図３３の処理の違いは、ステップＳ２０４−３である。
算出した固有値λａが、最大固有値λｍａｘ＿ｔｈより大きくないと判別された場合（ステップＳ２０４−１；Ｎｏ）、ステップＳ２０４−３において、方位検出部２８は、波数推定をキャンセルし且つ波数を強制的に指定する。ステップＳ２０４−３終了後、ステップＳ２０６−５に進む。
なお、図３４では、ステップＳ２０４−３の処理後、方位検出部２８は、波数を３に強制的に指定する例を示しているが、他の波数であってもよい。その場合は、指定された波数に応じて、ステップＳ２０６−３またはステップＳ２０６−４に進むようにしてもよい。
【０１５６】
以上のように、本実施形態によれば、予め受信波の波数が２であるとする条件を設け、受信波の波数が２である場合のみ、初期位相補正を行うようにしたので、初期位相補正したい受信波数の時のみ補正でき、初期位相を補正する条件の精度を上げることができる。この結果、本実施形態によれば、過去制御サイクルのデータの使用や取得回数の増加による相関行列等の平均処理をしなくても、遠方の２ターゲットや近傍でも角度が狭い２ターゲットの分離性能を向上できる電子走査型レーダ装置を提供することができる。
【０１５７】
なお、本実施形態では、ＦＭＣＷ方式の電子走査型レーダ装置に用いる例を説明したが、他の方式の電子走査型レーダ装置に用いるようにしてもよい。
また、初期位相補正後の複素数データと、元の初期位相補正する前の複素数データとの平均（相関行列又は正規方程式）により、スペクトル推定することも可能である。
また、本実施形態において、受信波の波数が２波の場合について説明したが、受信波の波数は3波（ターゲット）以上受信での初期位相補正にも応用できる。
【０１５８】
なお、図１における信号処理部２０、図７の信号処理部２０ａ、および図９の信号処理部２０ｂ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、受信波から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。
【０１５９】
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。
【符号の説明】
【０１６０】
１−１，１−ｎ…受信アンテナ ２−１，２−ｎ…ミキサ ３…送信アンテナ
４…分配器 ５−１，５−ｎ…フィルタ ６…ＳＷ ７…ＡＤＣ ８…制御部
９…三角波生成部 １０…ＶＣＯ 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…ペア確定部
２８…方位検出部 ２９…ターゲット確定部
【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、
送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信部と、
前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成部と、
前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理部と、
前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出部と、
を備えることを特徴とする電子走査型レーダ装置。
【請求項２】
前記方位検出部は、
前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに、ゼロ値のチャンネル数を拡張させた後、空間フーリエ変換により前記複素数データを変換し、前記空間フーリエ変換後の空間周波数スペクトルの振幅を該振幅の最大値で正規化する
ことを特徴とする請求項１に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項３】
前記方位検出部は、
前記フーリエ変換後の空間周波数スペクトルが、狭幅角に所定波存在するか否かを判別し、狭幅角に所定波存在すると判別された場合、前記複素数データの初期位相補正を行う
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】
前記空間フーリエ変換後の空間周波数スペクトルが、狭幅角に所定波存在するか否かを判別し、狭幅角に所定波存在すると判別された場合、前記複素数データの初期位相を０度に補正する
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】
前記方位検出部は、
前記初期位相の補正を行わなかった前記空間周波数スペクトルに対して、振幅が減衰するように補正を行う
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項６】
前記方位検出部は、
前記初期位相の補正を行った前記空間周波数スペクトルに対して、逆フーリエ変換を行い、元の複素数データの次元に戻す
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項７】
前記方位検出部は、
前記元の複素数データの次元に戻した後、チャンネル数を拡張させた複素数データで方位検知する
ことを特徴とする請求項６に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項８】
前記方位検出部は、
前記複素数データに基づいて前記受信波の波数を推定し、該推定の結果に基づいて、前記受信波の波数が所定波の場合に、前記複素数データの初期位相の補正を行う
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項９】
前記方位検出部は、
前記初期位相が補正された複素数データに基づき、高分解能アルゴリズムにより、前記受信波の到来方向を算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項１０】
前記方位検出部は、
前記初期位相が補正された複素数データに基づき、デジタル・ビーム・ファーミングにより、前記受信波の到来方向を算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項１１】
移動体に搭載される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、
受信部が、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで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受信波から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、前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理過程と、
方位検出部が、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出過程と、
を含むことを特徴とする受信波方向推定方法。
【請求項１２】
移動体に搭載される電子走査型レーダ装置による受信波方向推定の処理をコンピュータに実行させるための受信波方向推定プログラムであり、
送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信する手順と、
前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成する手順と、
前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理する手順と、
前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出する手順と、
を実行させるための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、
送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信部と、
前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成部と、
前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理部と、
前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出部と、
を備えることを特徴とする電子走査型レーダ装置。
【請求項２】
前記方位検出部は、
前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに、ゼロ値のチャンネル数を拡張させた後、空間フーリエ変換により前記複素数データを変換し、前記空間フーリエ変換後の空間周波数スペクトルの振幅を該振幅の最大値で正規化する
ことを特徴とする請求項１に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項３】
前記方位検出部は、
前記フーリエ変換後の空間周波数スペクトルが、狭幅角に所定波存在するか否かを判別し、狭幅角に所定波存在すると判別された場合、前記複素数データの初期位相補正を行う
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】
前記空間フーリエ変換後の空間周波数スペクトルが、狭幅角に所定波存在するか否かを判別し、狭幅角に所定波存在すると判別された場合、前記複素数データの初期位相を０度に補正する
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】
前記方位検出部は、
前記初期位相の補正を行わなかった前記空間周波数スペクトルに対して、振幅が減衰するように補正を行う
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項６】
前記方位検出部は、
前記初期位相の補正を行った前記空間周波数スペクトルに対して、逆フーリエ変換を行い、元の複素数データの次元に戻す
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項７】
前記方位検出部は、
前記元の複素数データの次元に戻した後、チャンネル数を拡張させた複素数データで方位検知する
ことを特徴とする請求項６に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項８】
前記方位検出部は、
前記複素数データに基づいて前記受信波の波数を推定し、該推定の結果に基づいて、前記受信波の波数が所定波の場合に、前記複素数データの初期位相の補正を行う
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項９】
前記方位検出部は、
前記初期位相が補正された複素数データに基づき、高分解能アルゴリズムにより、前記受信波の到来方向を算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項１０】
前記方位検出部は、
前記初期位相が補正された複素数データに基づき、デジタル・ビーム・ファーミングにより、前記受信波の到来方向を算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の電子走査型レーダ装置。
【請求項１１】
移動体に搭載される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、
受信部が、送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで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受信波から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、前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理過程と、
方位検出部が、前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出過程と、
を含むことを特徴とする受信波方向推定方法。
【請求項１２】
移動体に搭載される電子走査型レーダ装置による受信波方向推定の処理をコンピュータに実行させるための受信波方向推定プログラムであり、
送信された送信波を反射したターゲットから到来する受信波を受信する複数のアンテナを含んで構成される受信する手順と、
前記送信波及び前記受信波からビート信号を生成するビート信号生成する手順と、
前記ビート信号を予め設定された周波数帯域幅を有するビート周波数に周波数分解して、前記ビート周波数毎に分解された前記ビート信号に基づいた複素数データを算出する周波数分解処理する手順と、
前記ビート信号に基づいて算出された複素数データに基づいて、前記複素数データの初期位相を補正し、補正後の前記複素数データに基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出する手順と、
を実行させるための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１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【公開番号】特開２０１２−１６７９９９（Ｐ２０１２−１６７９９９Ａ）
【公開日】平成２４年９月６日（２０１２．９．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２８７０１（Ｐ２０１１−２８７０１）
【出願日】平成２３年２月１４日（２０１１．２．１４）
【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２４年９月６日（２０１２．９．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年２月１４日（２０１１．２．１４）
【出願人】（３０００５２２４６）株式会社ホンダエレシス (105)
【Ｆターム（参考）】
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