風計測装置
【課題】所望の風成分の風速を、比較的小さな演算量で、かつ高精度に推定することができる風計測装置を得る。
【解決手段】目標物で反射されて受信される受信信号のドップラ周波数から得られるドップラ速度に基づいて、遠隔点の風速を計測する風計測装置１０であって、受信信号を周波数変換してドップラスペクトルを算出するドップラ速度算出部１と、ドップラスペクトルおよび推定条件に基づいて、スペクトルパラメータを推定する第１スペクトルパラメータ推定部３と、受信信号が得られた付近の領域における背景情報、およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、推定条件として第１スペクトルパラメータ推定部３に入力する推定条件入力部２と、スペクトルパラメータから所望の風成分を抽出し、この所望の風成分のドップラ速度を算出するスペクトルパラメータ判定部４とを備える。
【解決手段】目標物で反射されて受信される受信信号のドップラ周波数から得られるドップラ速度に基づいて、遠隔点の風速を計測する風計測装置１０であって、受信信号を周波数変換してドップラスペクトルを算出するドップラ速度算出部１と、ドップラスペクトルおよび推定条件に基づいて、スペクトルパラメータを推定する第１スペクトルパラメータ推定部３と、受信信号が得られた付近の領域における背景情報、およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、推定条件として第１スペクトルパラメータ推定部３に入力する推定条件入力部２と、スペクトルパラメータから所望の風成分を抽出し、この所望の風成分のドップラ速度を算出するスペクトルパラメータ判定部４とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、遠隔点の風を計測する風計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、遠隔点の風を計測する装置として、気象ドップラレーダ、ウィンドプロファイラまたはレーザレーダ（光波レーダ、ライダ）等の装置が知られている。これらの装置は、空間に電波を放射し、雨滴や大気乱流等で反射された電波を受信して、受信信号のドップラ周波数から得られるドップラ速度に基づいて、風速を算出するものである。
【０００３】
ドップラ速度を算出する方法として、受信信号のパワースペクトルのモーメントを利用する方法（モーメント法）が知られている。なお、受信信号に雑音が混入した場合や統計的な揺らぎがある場合には、直接的なモーメント法では、パラメータの推定が不正確となる。そこで、これらの場合には、大気の散乱のパワースペクトルがガウス分布に従うことを利用し、観測されたパワースペクトルにガウス分布型関数をフィッティングして、スペクトルパラメータ（振幅、平均、標準偏差）を推定している（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
また、従来の風計測では、アンテナから放射される電波のビーム幅およびパルス幅によって決まる散乱体積内の風向および風速を、一様、またはいくつかのガウス分布型関数の合成によるものと仮定して、所望の風成分のスペクトルパラメータを推定している（例えば、非特許文献２、３参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】深尾昌一郎、浜津享助著、「気象と大気のレーダーリモートセンシング」、京都大学学術出版会、２００５年３月３０日、ｐ．１１１、１２５
【非特許文献２】Ｒｏｄ Ｆｒｅｈｌｉｃｈ，“Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｗｉｎｄ Ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｄｏｐｐｌｅｒ Ｌｉｄａｒ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ”，Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｎｄ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｖｏｌ．１４，１９９７，ｐ．５４−７５
【非特許文献３】Ｓｅｂａｓｔｉｅｎ Ｌｕｇａｎ，ｅｔ ａｌ．，“Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＬＩＤＡＲ−ｂａｓｅｄ ａｉｒｃｒａｆｔ ｗａｋｅ ｖｏｒｔｅｘ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ａ ｂｉ−Ｇａｕｓｓｉａｎ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｍｏｄｅｌ”，Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，２００７，ＩＧＡＲＳＳ ２００７．ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，２３−２８ Ｊｕｌｙ ２００７，ｐ．４８０６−４８０９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
従来の風計測装置では、所望の風成分の空間規模が散乱体積に対して小さい場合や、散乱体積内に所望の風成分以外の成分（例えば、背景風等）が含まれる場合には、スペクトルパラメータの推定精度が劣化する。その結果、所望の風成分についての風速の推定が困難であったり、推定精度が劣化したりするという問題がある。
また、一般的に、パワースペクトルを高精度に推定するためには、散乱体積内に存在するすべての要素のパラメータを推定する必要があるので、演算量が増大するという問題もある。
【０００７】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、所望の風成分の風速を、比較的小さな演算量で、かつ高精度に推定することができる風計測装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る風計測装置は、パルス状の送信信号を電波として空間に放射し、目標物で反射されて受信される受信信号のドップラ周波数から得られるドップラ速度に基づいて、遠隔点の風速を計測する風計測装置であって、受信信号を周波数変換してドップラスペクトルを算出するドップラスペクトル算出手段と、ドップラスペクトルおよび推定条件に基づいて、ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータを推定する第１スペクトルパラメータ推定手段と、受信信号が得られた付近の領域における背景情報、およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、推定条件として第１スペクトルパラメータ推定手段に入力する推定条件入力手段と、スペクトルパラメータから所望の風成分を抽出し、この所望の風成分のドップラ速度を算出するスペクトルパラメータ判定手段とを備えるものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明に係る風計測装置によれば、推定条件入力手段は、受信信号が得られた付近の領域における背景情報、およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、推定条件として第１スペクトルパラメータ推定手段に入力する。また、第１スペクトルパラメータ推定手段は、ドップラスペクトル算出手段で算出されたドップラスペクトルおよび推定条件入力手段から入力された推定条件に基づいて、ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータを推定する。
推定条件（背景情報および制約条件）をあらかじめ第１スペクトルパラメータ推定手段に入力することにより、スペクトルパラメータの推定に係る演算量を低減することができる。
そのため、所望の風成分の風速を、比較的小さな演算量で、かつ高精度に推定することができる風計測装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態１に係る風計測装置を示すブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る風計測装置におけるドップラスペクトルを例示する説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係る風計測装置において、受信信号に複数の風成分が存在する場合のドップラスペクトルを例示する説明図である。
【図４】この発明の実施の形態２に係る風計測装置を示すブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、この発明の風計測装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明するが、各図において同一、または相当する部分については、同一符号を付して説明する。
【００１２】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る風計測装置１０を示すブロック構成図である。
図１において、風計測装置１０は、ドップラスペクトル算出部１（ドップラスペクトル算出手段）と、推定条件入力部２（推定条件入力手段）と、第１スペクトルパラメータ推定部３（第１スペクトルパラメータ推定手段）と、スペクトルパラメータ判定部４（スペクトルパラメータ判定手段）とを備えている。
【００１３】
以下、風計測装置１０の各部位の機能について説明する。
ドップラスペクトル算出部１は、電波として空間に放射されたパルス状の送信信号が、雨滴や大気乱流等（目標物）で反射されて受信された受信信号を、時間領域から周波数領域の信号に変換することにより、ドップラスペクトルを算出する。
【００１４】
推定条件入力部２は、受信信号が得られた付近の領域における背景情報（例えば、背景風等）、およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、推定条件として格納する。また、推定条件入力部２は、格納された推定条件（背景情報および制約条件）を、第１スペクトルパラメータ推定部３に入力する。
【００１５】
第１スペクトルパラメータ推定部３は、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトル、および推定条件入力部２から入力された推定条件に基づいて、ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータを推定（算出）する。
【００１６】
スペクトルパラメータ判定部４は、第１スペクトルパラメータ推定部３で推定されたスペクトルパラメータに対する有効無効を判定し、最終的に出力するスペクトルパラメータを決定する。また、スペクトルパラメータ判定部４は、有効と判定されたスペクトルパラメータに基づいて、所望の風成分の信号強度、ドップラ速度および速度幅を算出する。
【００１７】
以下、上記構成の風計測装置１０の動作について説明する。
まず、電波として空間に放射され、雨滴や大気乱流等で反射されて受信された受信信号は、ドップラスペクトル算出部１で周波数変換され、ドップラスペクトルが算出される。ここで、ドップラスペクトルをガウス分布と考えると、ドップラスペクトルＧは、次式（１）で表される。式（１）において、ｇｄは振幅、ｆｄは平均、σｄは標準偏差、ｆは周波数を示している。
【００１８】
【数１】
【００１９】
また、式（１）で表されるドップラスペクトルを図２に示す。
図２において、ドップラスペクトルは、振幅、平均および標準偏差によって規定され、これらはそれぞれ信号強度、ドップラ速度および速度幅に相当する。
【００２０】
また、受信信号の中に複数の風成分が存在する場合には、ドップラスペクトルは、各風成分のドップラスペクトルＧｉを合成したものとなる。ドップラスペクトルＧｉおよび合成後のドップラスペクトルＦは、それぞれ次式（２）、（３）で表される。式（２）、（３）において、ｇｄｉ、ｆｄｉ、σｄｉはそれぞれｉ個目の風成分における振幅、平均および標準偏差、ｆは周波数、ｎは風成分の数を示している。
【００２１】
【数２】
【００２２】
【数３】
【００２３】
また、式（２）、（３）で表されるドップラスペクトルを図３に示す。ここでは、風成分の数が２の場合を示している。
図３において、ドップラスペクトルは、各風成分を合成したものとなり、風成分の数、各風成分における振幅（信号強度）、平均（ドップラ速度）および標準偏差（速度幅）がスペクトルパラメータとなる。
【００２４】
続いて、推定条件として推定条件入力部２に格納された、受信信号が得られた付近の領域における背景情報およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件が、推定条件入力部２により、第１スペクトルパラメータ推定部３に入力される。
【００２５】
ここで、推定条件として、受信信号中に含まれる風成分の数を設定することができる。この場合には、後段の第１スペクトルパラメータ推定部３では、ドップラスペクトル中に設定された数だけの成分（ガウス分布）が存在すると仮定して、スペクトルパラメータが推定される。
【００２６】
事前に得られた背景情報（例えば、背景風や近隣領域の風情報等）がない場合には、上述したように、散乱体積内に存在するすべての要素のパラメータを推定するので、一般的に演算量が増大する。これに対して、風成分の数を固定すると、推定するパラメータ数を減らして、その分だけ演算量を低減することができる。風成分の数は、例えば単位散乱体積に対する所望の風成分の空間的規模や経験的知見、または周波数軸におけるダイナミックレンジと分解能との関係から決めることができる。
【００２７】
また、異なる推定条件として、１つの風成分から散乱されるスペクトル幅を、送信信号の送信パルスのスペクトル幅とほぼ同等と仮定し、送信パルスのスペクトル幅を設定することができる。この場合にも、風成分の数を設定する場合と同様に、推定するパラメータ数を減らして演算量を低減することができる。
なお、推定条件として、受信信号中に含まれる風成分の数および送信パルスのスペクトル幅を設定することにより、さらに推定するパラメータ数を減らして演算量を低減することができる。
【００２８】
また、異なる推定条件として、受信信号に対応する観測領域の背景風情報、具体的には、背景風のドップラ速度および速度幅を設定することができる。背景風情報は、例えば観測領域近隣の定常状態における風速値や風速の平均値から求める他、観測直前の風速を用いることができる。この場合には、複数の風成分うちの１つを特定することができるので、他の風成分の推定精度を向上させるとともに、演算量を低減することができる。
なお、上記観測領域の背景風情報に加え、受信信号中に含まれる風成分の数を推定条件として設定することにより、パラメータの推定精度、すなわち風成分の推定精度を向上させるとともに、さらに推定するパラメータ数を減らして演算量を低減することができる。
【００２９】
また、異なる推定条件として、受信信号に対応する観測領域に含まれるすべての既知の風成分のドップラ速度および速度幅を設定することができる。この場合には、パラメータの推定に係る演算量を低減するとともに、未知の風成分の検知や、大気の安定度を検知することができる。
【００３０】
次に、第１スペクトルパラメータ推定部３では、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトル、および推定条件入力部２から入力された推定条件に基づいて、ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータが推定される。推定すべきスペクトルパラメータは、上述したように、設定された推定条件によって異なる。
【００３１】
ここで、スペクトルパラメータの推定法としては、算出されたドップラスペクトルに対してガウス分布型関数を合成した分布を考え、最尤推定によりスペクトルパラメータを推定する方法が挙げられる。また、ＥＭ（Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ−Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムや最小二乗法等を用いてスペクトルパラメータを推定する方法が挙げられる。
【００３２】
続いて、スペクトルパラメータ判定部４では、第１スペクトルパラメータ推定部３で推定されたスペクトルパラメータに対する有効無効が判定され、最終的に出力されるスペクトルパラメータが決定される。また、スペクトルパラメータ判定部４では、有効と判定されたスペクトルパラメータに基づいて、所望の風成分の信号強度、ドップラ速度および速度幅が算出される。なお、これらの値がすべて算出される必要はない。
【００３３】
ここで、スペクトルパラメータの有効無効の判定方法としては、受信信号の中に複数の風成分が存在する場合であって、各風成分のドップラ速度の差が所定のしきい値よりも小さいときには、それらの風成分を同一と考えて一方を破棄する方法が挙げられる。また、ある風成分の振幅値が所定のしきい値よりも小さい場合に、その風成分を無効と考えて破棄する方法が挙げられる。
【００３４】
このように、スペクトルパラメータ判定部４でスペクトルパラメータの有効無効を判定することにより、影響の小さい風成分を取り除いて、所望の風成分のみを抽出することができる。
また、風成分の数を絞ることができるので、次回以降の風成分の推定において、新たに推定条件として用いることができ、パラメータの推定に係る演算量を低減することができる。
【００３５】
以上のように、実施の形態１によれば、推定条件入力手段は、受信信号が得られた付近の領域における背景情報、およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、推定条件として第１スペクトルパラメータ推定手段に入力する。また、第１スペクトルパラメータ推定手段は、ドップラスペクトル算出手段で算出されたドップラスペクトルおよび推定条件入力手段から入力された推定条件に基づいて、ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータを推定する。
推定条件（背景情報および制約条件）をあらかじめ第１スペクトルパラメータ推定手段に入力することにより、スペクトルパラメータの推定に係る演算量を低減することができる。
そのため、所望の風成分の風速を、比較的小さな演算量で、かつ高精度に推定することができる風計測装置を得ることができる。
【００３６】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、第１スペクトルパラメータ推定部３が、ドップラスペクトル算出部１で受信信号から算出されたドップラスペクトルに基づいて、常時スペクトルパラメータを推定している。しかしながら、これに限定されず、第１スペクトルパラメータ推定部３は、受信信号に複数の風成分が存在する場合のみ、スペクトルパラメータを推定してもよい。
以下、第１スペクトルパラメータ推定部３が、受信信号に複数の風成分が存在する場合のみ、スペクトルパラメータを推定する処理について説明する。
【００３７】
図４は、この発明の実施の形態２に係る風計測装置１０Ａを示すブロック構成図である。
図４において、風計測装置１０Ａは、図１に示した風計測装置１０に加えて、第２スペクトルパラメータ推定部５（第２スペクトルパラメータ推定手段）と、成分数判定部６（成分数判定手段）と、諸元算出部７（ドップラ速度算出手段）とを備えている。なお、その他の構成については、実施の形態１と同様であり、その説明は省略する。
【００３８】
以下、風計測装置１０Ａの各部位の機能について説明する。なお、実施の形態１と同様の機能については、説明を省略する。なお、推定条件入力部２は、受信信号に複数の風成分が存在する場合のみ機能する。
第２スペクトルパラメータ推定部５は、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトルに基づいて、ドップラスペクトルに対する１組のスペクトルパラメータを推定（算出）する。
【００３９】
成分数判定部６は、第２スペクトルパラメータ推定部５で推定された１組のスペクトルパラメータの値と所定のしきい値とを比較することにより、受信信号中に存在する風成分の数が１つであるか複数であるかを判定する。また、成分数判定部６は、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定した場合に、第２スペクトルパラメータ推定部５で推定された１組のスペクトルパラメータを、諸元算出部７に出力する。また、成分数判定部６は、受信信号中に存在する風成分の数が複数であると判定した場合に、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトルを、第１スペクトルパラメータ推定部３に出力する。
【００４０】
諸元算出部７は、第２スペクトルパラメータ推定部５で推定され、成分数判定部６から出力された１組のスペクトルパラメータに基づいて、受信信号中に１つ存在する風成分の信号強度、ドップラ速度および速度幅を算出する。
【００４１】
以下、上記構成の風計測装置１０Ａの動作について説明する。
まず、実施の形態１と同様に、電波として空間に放射され、雨滴や大気乱流等で反射されて受信された受信信号は、ドップラスペクトル算出部１で周波数変換され、ドップラスペクトルが算出される。
【００４２】
続いて、第２スペクトルパラメータ推定部５では、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトルに基づいて、ドップラスペクトルに対する１組のスペクトルパラメータが推定される。
【００４３】
次に、成分数判定部６において、第２スペクトルパラメータ推定部５で推定された１組のスペクトルパラメータの値と所定にしきい値とが比較され、受信信号中に存在する風成分の数が１つであるか複数であるかが判定される。
【００４４】
ここで、判定方法として、１組のスペクトルパラメータとして得られる振幅値と、前回（前時刻）に観測された風成分の定常状態における振幅値（所定の振幅値）とを比較して風成分の数を判定する方法が挙げられる。この方法において、成分数判定部６は、両者の差が所定値よりも大きい場合に、受信信号中に複数の風成分が存在すると判定し、両者の差が所定値以下の場合に、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定する。
【００４５】
また、異なる判定方法として、１組のスペクトルパラメータとして得られるスペクトル幅と、前回（前時刻）に観測された風成分の定常状態におけるスペクトル幅（所定のスペクトル幅）とを比較して風成分の数を判定する方法が挙げられる。この方法において、成分数判定部６は、両者の差が所定値よりも大きい場合に、受信信号中に複数の風成分が存在すると判定し、両者の差が所定値以下の場合に、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定する。
【００４６】
また、異なる判定方法として、１組のスペクトルパラメータとして得られるスペクトルの平均値と、中央値とを比較して風成分の数を判定する方法が挙げられる。この方法において、成分数判定部６は、両者の差が所定値よりも大きい場合に、受信信号中に複数の風成分が存在すると判定し、両者の差が所定値以下の場合に、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定する。なお、この判定方法は、スペクトルのピークが１つの場合のみ適用可能である。
【００４７】
また、成分数判定部６において、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定された場合には、第２スペクトルパラメータ推定部５で推定された１組のスペクトルパラメータが、諸元算出部７に出力される。また、成分数判定部６において、受信信号中に存在する風成分の数が複数であると判定された場合には、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトルが、第１スペクトルパラメータ推定部３に出力される。
【００４８】
続いて、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定された場合には、諸元算出部７で、成分数判定部６から出力された１組のスペクトルパラメータに基づいて、受信信号中に１つ存在する風成分の信号強度、ドップラ速度および速度幅が算出される。
【００４９】
また、受信信号中に存在する風成分の数が複数であると判定された場合には、実施の形態１と同様に、推定条件として推定条件入力部２に格納された背景情報および制約条件が、推定条件入力部２により、第１スペクトルパラメータ推定部３に入力される。
なお、これ以降の第１スペクトルパラメータ推定部３およびスペクトルパラメータ判定部４の動作は、実施の形態１と同様なので、説明を省略する。
【００５０】
以上のように、実施の形態２によれば、成分数判定手段は、第２スペクトルパラメータ推定手段で推定された１組のスペクトルパラメータに基づいて、受信信号中に存在する風成分の数が１つであるか複数であるかを判定し、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定した場合に、１組のスペクトルパラメータをドップラ速度算出手段に出力し、受信信号中に存在する風成分の数が複数であると判定した場合に、ドップラスペクトルを第１スペクトルパラメータ推定手段に出力する。
これにより、受信信号に複数の風成分が存在する場合のみ、第１スペクトルパラメータ推定手段がスペクトルパラメータを推定することとなり、常時スペクトルパラメータを推定する場合と比較して、スペクトルパラメータの推定に係る演算量を低減することができる。
【符号の説明】
【００５１】
１ ドップラスペクトル算出部（ドップラスペクトル算出手段）、２ 推定条件入力部（推定条件入力手段）、３ 第１スペクトルパラメータ推定部（第１スペクトルパラメータ推定手段）、４ スペクトルパラメータ判定部（スペクトルパラメータ判定手段）、５ 第２スペクトルパラメータ推定部（第２スペクトルパラメータ推定手段）、６ 成分数判定部（成分数判定手段）、７ 諸元算出部（ドップラ速度算出手段）、１０、１０Ａ 風計測装置。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、遠隔点の風を計測する風計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、遠隔点の風を計測する装置として、気象ドップラレーダ、ウィンドプロファイラまたはレーザレーダ（光波レーダ、ライダ）等の装置が知られている。これらの装置は、空間に電波を放射し、雨滴や大気乱流等で反射された電波を受信して、受信信号のドップラ周波数から得られるドップラ速度に基づいて、風速を算出するものである。
【０００３】
ドップラ速度を算出する方法として、受信信号のパワースペクトルのモーメントを利用する方法（モーメント法）が知られている。なお、受信信号に雑音が混入した場合や統計的な揺らぎがある場合には、直接的なモーメント法では、パラメータの推定が不正確となる。そこで、これらの場合には、大気の散乱のパワースペクトルがガウス分布に従うことを利用し、観測されたパワースペクトルにガウス分布型関数をフィッティングして、スペクトルパラメータ（振幅、平均、標準偏差）を推定している（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
また、従来の風計測では、アンテナから放射される電波のビーム幅およびパルス幅によって決まる散乱体積内の風向および風速を、一様、またはいくつかのガウス分布型関数の合成によるものと仮定して、所望の風成分のスペクトルパラメータを推定している（例えば、非特許文献２、３参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】深尾昌一郎、浜津享助著、「気象と大気のレーダーリモートセンシング」、京都大学学術出版会、２００５年３月３０日、ｐ．１１１、１２５
【非特許文献２】Ｒｏｄ Ｆｒｅｈｌｉｃｈ，“Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｗｉｎｄ Ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｄｏｐｐｌｅｒ Ｌｉｄａｒ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ”，Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ａｎｄ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｖｏｌ．１４，１９９７，ｐ．５４−７５
【非特許文献３】Ｓｅｂａｓｔｉｅｎ Ｌｕｇａｎ，ｅｔ ａｌ．，“Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＬＩＤＡＲ−ｂａｓｅｄ ａｉｒｃｒａｆｔ ｗａｋｅ ｖｏｒｔｅｘ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ａ ｂｉ−Ｇａｕｓｓｉａｎ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｍｏｄｅｌ”，Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，２００７，ＩＧＡＲＳＳ ２００７．ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，２３−２８ Ｊｕｌｙ ２００７，ｐ．４８０６−４８０９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
従来の風計測装置では、所望の風成分の空間規模が散乱体積に対して小さい場合や、散乱体積内に所望の風成分以外の成分（例えば、背景風等）が含まれる場合には、スペクトルパラメータの推定精度が劣化する。その結果、所望の風成分についての風速の推定が困難であったり、推定精度が劣化したりするという問題がある。
また、一般的に、パワースペクトルを高精度に推定するためには、散乱体積内に存在するすべての要素のパラメータを推定する必要があるので、演算量が増大するという問題もある。
【０００７】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、所望の風成分の風速を、比較的小さな演算量で、かつ高精度に推定することができる風計測装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る風計測装置は、パルス状の送信信号を電波として空間に放射し、目標物で反射されて受信される受信信号のドップラ周波数から得られるドップラ速度に基づいて、遠隔点の風速を計測する風計測装置であって、受信信号を周波数変換してドップラスペクトルを算出するドップラスペクトル算出手段と、ドップラスペクトルおよび推定条件に基づいて、ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータを推定する第１スペクトルパラメータ推定手段と、受信信号が得られた付近の領域における背景情報、およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、推定条件として第１スペクトルパラメータ推定手段に入力する推定条件入力手段と、スペクトルパラメータから所望の風成分を抽出し、この所望の風成分のドップラ速度を算出するスペクトルパラメータ判定手段とを備えるものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明に係る風計測装置によれば、推定条件入力手段は、受信信号が得られた付近の領域における背景情報、およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、推定条件として第１スペクトルパラメータ推定手段に入力する。また、第１スペクトルパラメータ推定手段は、ドップラスペクトル算出手段で算出されたドップラスペクトルおよび推定条件入力手段から入力された推定条件に基づいて、ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータを推定する。
推定条件（背景情報および制約条件）をあらかじめ第１スペクトルパラメータ推定手段に入力することにより、スペクトルパラメータの推定に係る演算量を低減することができる。
そのため、所望の風成分の風速を、比較的小さな演算量で、かつ高精度に推定することができる風計測装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態１に係る風計測装置を示すブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る風計測装置におけるドップラスペクトルを例示する説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係る風計測装置において、受信信号に複数の風成分が存在する場合のドップラスペクトルを例示する説明図である。
【図４】この発明の実施の形態２に係る風計測装置を示すブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、この発明の風計測装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明するが、各図において同一、または相当する部分については、同一符号を付して説明する。
【００１２】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る風計測装置１０を示すブロック構成図である。
図１において、風計測装置１０は、ドップラスペクトル算出部１（ドップラスペクトル算出手段）と、推定条件入力部２（推定条件入力手段）と、第１スペクトルパラメータ推定部３（第１スペクトルパラメータ推定手段）と、スペクトルパラメータ判定部４（スペクトルパラメータ判定手段）とを備えている。
【００１３】
以下、風計測装置１０の各部位の機能について説明する。
ドップラスペクトル算出部１は、電波として空間に放射されたパルス状の送信信号が、雨滴や大気乱流等（目標物）で反射されて受信された受信信号を、時間領域から周波数領域の信号に変換することにより、ドップラスペクトルを算出する。
【００１４】
推定条件入力部２は、受信信号が得られた付近の領域における背景情報（例えば、背景風等）、およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、推定条件として格納する。また、推定条件入力部２は、格納された推定条件（背景情報および制約条件）を、第１スペクトルパラメータ推定部３に入力する。
【００１５】
第１スペクトルパラメータ推定部３は、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトル、および推定条件入力部２から入力された推定条件に基づいて、ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータを推定（算出）する。
【００１６】
スペクトルパラメータ判定部４は、第１スペクトルパラメータ推定部３で推定されたスペクトルパラメータに対する有効無効を判定し、最終的に出力するスペクトルパラメータを決定する。また、スペクトルパラメータ判定部４は、有効と判定されたスペクトルパラメータに基づいて、所望の風成分の信号強度、ドップラ速度および速度幅を算出する。
【００１７】
以下、上記構成の風計測装置１０の動作について説明する。
まず、電波として空間に放射され、雨滴や大気乱流等で反射されて受信された受信信号は、ドップラスペクトル算出部１で周波数変換され、ドップラスペクトルが算出される。ここで、ドップラスペクトルをガウス分布と考えると、ドップラスペクトルＧは、次式（１）で表される。式（１）において、ｇｄは振幅、ｆｄは平均、σｄは標準偏差、ｆは周波数を示している。
【００１８】
【数１】
【００１９】
また、式（１）で表されるドップラスペクトルを図２に示す。
図２において、ドップラスペクトルは、振幅、平均および標準偏差によって規定され、これらはそれぞれ信号強度、ドップラ速度および速度幅に相当する。
【００２０】
また、受信信号の中に複数の風成分が存在する場合には、ドップラスペクトルは、各風成分のドップラスペクトルＧｉを合成したものとなる。ドップラスペクトルＧｉおよび合成後のドップラスペクトルＦは、それぞれ次式（２）、（３）で表される。式（２）、（３）において、ｇｄｉ、ｆｄｉ、σｄｉはそれぞれｉ個目の風成分における振幅、平均および標準偏差、ｆは周波数、ｎは風成分の数を示している。
【００２１】
【数２】
【００２２】
【数３】
【００２３】
また、式（２）、（３）で表されるドップラスペクトルを図３に示す。ここでは、風成分の数が２の場合を示している。
図３において、ドップラスペクトルは、各風成分を合成したものとなり、風成分の数、各風成分における振幅（信号強度）、平均（ドップラ速度）および標準偏差（速度幅）がスペクトルパラメータとなる。
【００２４】
続いて、推定条件として推定条件入力部２に格納された、受信信号が得られた付近の領域における背景情報およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件が、推定条件入力部２により、第１スペクトルパラメータ推定部３に入力される。
【００２５】
ここで、推定条件として、受信信号中に含まれる風成分の数を設定することができる。この場合には、後段の第１スペクトルパラメータ推定部３では、ドップラスペクトル中に設定された数だけの成分（ガウス分布）が存在すると仮定して、スペクトルパラメータが推定される。
【００２６】
事前に得られた背景情報（例えば、背景風や近隣領域の風情報等）がない場合には、上述したように、散乱体積内に存在するすべての要素のパラメータを推定するので、一般的に演算量が増大する。これに対して、風成分の数を固定すると、推定するパラメータ数を減らして、その分だけ演算量を低減することができる。風成分の数は、例えば単位散乱体積に対する所望の風成分の空間的規模や経験的知見、または周波数軸におけるダイナミックレンジと分解能との関係から決めることができる。
【００２７】
また、異なる推定条件として、１つの風成分から散乱されるスペクトル幅を、送信信号の送信パルスのスペクトル幅とほぼ同等と仮定し、送信パルスのスペクトル幅を設定することができる。この場合にも、風成分の数を設定する場合と同様に、推定するパラメータ数を減らして演算量を低減することができる。
なお、推定条件として、受信信号中に含まれる風成分の数および送信パルスのスペクトル幅を設定することにより、さらに推定するパラメータ数を減らして演算量を低減することができる。
【００２８】
また、異なる推定条件として、受信信号に対応する観測領域の背景風情報、具体的には、背景風のドップラ速度および速度幅を設定することができる。背景風情報は、例えば観測領域近隣の定常状態における風速値や風速の平均値から求める他、観測直前の風速を用いることができる。この場合には、複数の風成分うちの１つを特定することができるので、他の風成分の推定精度を向上させるとともに、演算量を低減することができる。
なお、上記観測領域の背景風情報に加え、受信信号中に含まれる風成分の数を推定条件として設定することにより、パラメータの推定精度、すなわち風成分の推定精度を向上させるとともに、さらに推定するパラメータ数を減らして演算量を低減することができる。
【００２９】
また、異なる推定条件として、受信信号に対応する観測領域に含まれるすべての既知の風成分のドップラ速度および速度幅を設定することができる。この場合には、パラメータの推定に係る演算量を低減するとともに、未知の風成分の検知や、大気の安定度を検知することができる。
【００３０】
次に、第１スペクトルパラメータ推定部３では、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトル、および推定条件入力部２から入力された推定条件に基づいて、ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータが推定される。推定すべきスペクトルパラメータは、上述したように、設定された推定条件によって異なる。
【００３１】
ここで、スペクトルパラメータの推定法としては、算出されたドップラスペクトルに対してガウス分布型関数を合成した分布を考え、最尤推定によりスペクトルパラメータを推定する方法が挙げられる。また、ＥＭ（Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ−Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムや最小二乗法等を用いてスペクトルパラメータを推定する方法が挙げられる。
【００３２】
続いて、スペクトルパラメータ判定部４では、第１スペクトルパラメータ推定部３で推定されたスペクトルパラメータに対する有効無効が判定され、最終的に出力されるスペクトルパラメータが決定される。また、スペクトルパラメータ判定部４では、有効と判定されたスペクトルパラメータに基づいて、所望の風成分の信号強度、ドップラ速度および速度幅が算出される。なお、これらの値がすべて算出される必要はない。
【００３３】
ここで、スペクトルパラメータの有効無効の判定方法としては、受信信号の中に複数の風成分が存在する場合であって、各風成分のドップラ速度の差が所定のしきい値よりも小さいときには、それらの風成分を同一と考えて一方を破棄する方法が挙げられる。また、ある風成分の振幅値が所定のしきい値よりも小さい場合に、その風成分を無効と考えて破棄する方法が挙げられる。
【００３４】
このように、スペクトルパラメータ判定部４でスペクトルパラメータの有効無効を判定することにより、影響の小さい風成分を取り除いて、所望の風成分のみを抽出することができる。
また、風成分の数を絞ることができるので、次回以降の風成分の推定において、新たに推定条件として用いることができ、パラメータの推定に係る演算量を低減することができる。
【００３５】
以上のように、実施の形態１によれば、推定条件入力手段は、受信信号が得られた付近の領域における背景情報、およびスペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、推定条件として第１スペクトルパラメータ推定手段に入力する。また、第１スペクトルパラメータ推定手段は、ドップラスペクトル算出手段で算出されたドップラスペクトルおよび推定条件入力手段から入力された推定条件に基づいて、ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータを推定する。
推定条件（背景情報および制約条件）をあらかじめ第１スペクトルパラメータ推定手段に入力することにより、スペクトルパラメータの推定に係る演算量を低減することができる。
そのため、所望の風成分の風速を、比較的小さな演算量で、かつ高精度に推定することができる風計測装置を得ることができる。
【００３６】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、第１スペクトルパラメータ推定部３が、ドップラスペクトル算出部１で受信信号から算出されたドップラスペクトルに基づいて、常時スペクトルパラメータを推定している。しかしながら、これに限定されず、第１スペクトルパラメータ推定部３は、受信信号に複数の風成分が存在する場合のみ、スペクトルパラメータを推定してもよい。
以下、第１スペクトルパラメータ推定部３が、受信信号に複数の風成分が存在する場合のみ、スペクトルパラメータを推定する処理について説明する。
【００３７】
図４は、この発明の実施の形態２に係る風計測装置１０Ａを示すブロック構成図である。
図４において、風計測装置１０Ａは、図１に示した風計測装置１０に加えて、第２スペクトルパラメータ推定部５（第２スペクトルパラメータ推定手段）と、成分数判定部６（成分数判定手段）と、諸元算出部７（ドップラ速度算出手段）とを備えている。なお、その他の構成については、実施の形態１と同様であり、その説明は省略する。
【００３８】
以下、風計測装置１０Ａの各部位の機能について説明する。なお、実施の形態１と同様の機能については、説明を省略する。なお、推定条件入力部２は、受信信号に複数の風成分が存在する場合のみ機能する。
第２スペクトルパラメータ推定部５は、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトルに基づいて、ドップラスペクトルに対する１組のスペクトルパラメータを推定（算出）する。
【００３９】
成分数判定部６は、第２スペクトルパラメータ推定部５で推定された１組のスペクトルパラメータの値と所定のしきい値とを比較することにより、受信信号中に存在する風成分の数が１つであるか複数であるかを判定する。また、成分数判定部６は、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定した場合に、第２スペクトルパラメータ推定部５で推定された１組のスペクトルパラメータを、諸元算出部７に出力する。また、成分数判定部６は、受信信号中に存在する風成分の数が複数であると判定した場合に、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトルを、第１スペクトルパラメータ推定部３に出力する。
【００４０】
諸元算出部７は、第２スペクトルパラメータ推定部５で推定され、成分数判定部６から出力された１組のスペクトルパラメータに基づいて、受信信号中に１つ存在する風成分の信号強度、ドップラ速度および速度幅を算出する。
【００４１】
以下、上記構成の風計測装置１０Ａの動作について説明する。
まず、実施の形態１と同様に、電波として空間に放射され、雨滴や大気乱流等で反射されて受信された受信信号は、ドップラスペクトル算出部１で周波数変換され、ドップラスペクトルが算出される。
【００４２】
続いて、第２スペクトルパラメータ推定部５では、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトルに基づいて、ドップラスペクトルに対する１組のスペクトルパラメータが推定される。
【００４３】
次に、成分数判定部６において、第２スペクトルパラメータ推定部５で推定された１組のスペクトルパラメータの値と所定にしきい値とが比較され、受信信号中に存在する風成分の数が１つであるか複数であるかが判定される。
【００４４】
ここで、判定方法として、１組のスペクトルパラメータとして得られる振幅値と、前回（前時刻）に観測された風成分の定常状態における振幅値（所定の振幅値）とを比較して風成分の数を判定する方法が挙げられる。この方法において、成分数判定部６は、両者の差が所定値よりも大きい場合に、受信信号中に複数の風成分が存在すると判定し、両者の差が所定値以下の場合に、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定する。
【００４５】
また、異なる判定方法として、１組のスペクトルパラメータとして得られるスペクトル幅と、前回（前時刻）に観測された風成分の定常状態におけるスペクトル幅（所定のスペクトル幅）とを比較して風成分の数を判定する方法が挙げられる。この方法において、成分数判定部６は、両者の差が所定値よりも大きい場合に、受信信号中に複数の風成分が存在すると判定し、両者の差が所定値以下の場合に、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定する。
【００４６】
また、異なる判定方法として、１組のスペクトルパラメータとして得られるスペクトルの平均値と、中央値とを比較して風成分の数を判定する方法が挙げられる。この方法において、成分数判定部６は、両者の差が所定値よりも大きい場合に、受信信号中に複数の風成分が存在すると判定し、両者の差が所定値以下の場合に、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定する。なお、この判定方法は、スペクトルのピークが１つの場合のみ適用可能である。
【００４７】
また、成分数判定部６において、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定された場合には、第２スペクトルパラメータ推定部５で推定された１組のスペクトルパラメータが、諸元算出部７に出力される。また、成分数判定部６において、受信信号中に存在する風成分の数が複数であると判定された場合には、ドップラスペクトル算出部１で算出されたドップラスペクトルが、第１スペクトルパラメータ推定部３に出力される。
【００４８】
続いて、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定された場合には、諸元算出部７で、成分数判定部６から出力された１組のスペクトルパラメータに基づいて、受信信号中に１つ存在する風成分の信号強度、ドップラ速度および速度幅が算出される。
【００４９】
また、受信信号中に存在する風成分の数が複数であると判定された場合には、実施の形態１と同様に、推定条件として推定条件入力部２に格納された背景情報および制約条件が、推定条件入力部２により、第１スペクトルパラメータ推定部３に入力される。
なお、これ以降の第１スペクトルパラメータ推定部３およびスペクトルパラメータ判定部４の動作は、実施の形態１と同様なので、説明を省略する。
【００５０】
以上のように、実施の形態２によれば、成分数判定手段は、第２スペクトルパラメータ推定手段で推定された１組のスペクトルパラメータに基づいて、受信信号中に存在する風成分の数が１つであるか複数であるかを判定し、受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定した場合に、１組のスペクトルパラメータをドップラ速度算出手段に出力し、受信信号中に存在する風成分の数が複数であると判定した場合に、ドップラスペクトルを第１スペクトルパラメータ推定手段に出力する。
これにより、受信信号に複数の風成分が存在する場合のみ、第１スペクトルパラメータ推定手段がスペクトルパラメータを推定することとなり、常時スペクトルパラメータを推定する場合と比較して、スペクトルパラメータの推定に係る演算量を低減することができる。
【符号の説明】
【００５１】
１ ドップラスペクトル算出部（ドップラスペクトル算出手段）、２ 推定条件入力部（推定条件入力手段）、３ 第１スペクトルパラメータ推定部（第１スペクトルパラメータ推定手段）、４ スペクトルパラメータ判定部（スペクトルパラメータ判定手段）、５ 第２スペクトルパラメータ推定部（第２スペクトルパラメータ推定手段）、６ 成分数判定部（成分数判定手段）、７ 諸元算出部（ドップラ速度算出手段）、１０、１０Ａ 風計測装置。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パルス状の送信信号を電波として空間に放射し、目標物で反射されて受信される受信信号のドップラ周波数から得られるドップラ速度に基づいて、遠隔点の風速を計測する風計測装置であって、
前記受信信号を周波数変換してドップラスペクトルを算出するドップラスペクトル算出手段と、
前記ドップラスペクトルおよび推定条件に基づいて、前記ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータを推定する第１スペクトルパラメータ推定手段と、
前記受信信号が得られた付近の領域における背景情報、および前記スペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、前記推定条件として前記第１スペクトルパラメータ推定手段に入力する推定条件入力手段と、
前記スペクトルパラメータから所望の風成分を抽出し、この所望の風成分のドップラ速度を算出するスペクトルパラメータ判定手段と、
を備えたことを特徴とする風計測装置。
【請求項２】
前記推定条件入力手段は、前記受信信号中に含まれる風成分の数を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項３】
前記推定条件入力手段は、前記送信信号の送信パルスのスペクトル幅を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項４】
前記推定条件入力手段は、前記受信信号中に含まれる風成分の数、および前記送信信号の送信パルスのスペクトル幅を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項５】
前記推定条件入力手段は、前記受信信号に対応する観測領域の背景風のドップラ速度および速度幅を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項６】
前記推定条件入力手段は、前記受信信号に対応する観測領域の背景風のドップラ速度および速度幅、並びに前記受信信号中に含まれる風成分の数を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項７】
前記推定条件入力手段は、前記受信信号に対応する観測領域に含まれる既知の風成分のドップラ速度および速度幅を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項８】
前記ドップラスペクトルに基づいて、前記ドップラスペクトルに対する１組のスペクトルパラメータを推定する第２スペクトルパラメータ推定手段と、
前記１組のスペクトルパラメータに基づいて、前記受信信号中に存在する風成分の数が１つであるか複数であるかを判定する成分数判定手段と、
前記１組のスペクトルパラメータに基づいて、風成分のドップラ速度を算出するドップラ速度算出手段と、をさらに備え、
前記成分数判定手段は、前記受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定した場合に、前記１組のスペクトルパラメータを前記ドップラ速度算出手段に出力し、前記受信信号中に存在する風成分の数が複数であると判定した場合に、前記ドップラスペクトルを前記第１スペクトルパラメータ推定手段に出力する
ことを特徴とする請求項１から請求項７までの何れか１項に記載の風計測装置。
【請求項９】
前記成分数判定手段は、前記１組のスペクトルパラメータとして得られる振幅値と所定の振幅値とを比較し、両者の差が所定値よりも大きい場合に、前記受信信号中に複数の風成分が存在すると判定することを特徴とする請求項８に記載の風計測装置。
【請求項１０】
前記成分数判定手段は、前記１組のスペクトルパラメータとして得られるスペクトル幅と所定のスペクトル幅とを比較し、両者の差が所定値よりも大きい場合に、前記受信信号中に複数の風成分が存在すると判定することを特徴とする請求項８に記載の風計測装置。
【請求項１１】
前記成分数判定手段は、前記１組のスペクトルパラメータとして得られるスペクトルの平均値と中央値とを比較し、両者の差が所定値よりも大きい場合に、前記受信信号中に複数の風成分が存在すると判定することを特徴とする請求項８に記載の風計測装置。
【請求項１】
パルス状の送信信号を電波として空間に放射し、目標物で反射されて受信される受信信号のドップラ周波数から得られるドップラ速度に基づいて、遠隔点の風速を計測する風計測装置であって、
前記受信信号を周波数変換してドップラスペクトルを算出するドップラスペクトル算出手段と、
前記ドップラスペクトルおよび推定条件に基づいて、前記ドップラスペクトルに対するスペクトルパラメータを推定する第１スペクトルパラメータ推定手段と、
前記受信信号が得られた付近の領域における背景情報、および前記スペクトルパラメータを推定する際の制約条件を、前記推定条件として前記第１スペクトルパラメータ推定手段に入力する推定条件入力手段と、
前記スペクトルパラメータから所望の風成分を抽出し、この所望の風成分のドップラ速度を算出するスペクトルパラメータ判定手段と、
を備えたことを特徴とする風計測装置。
【請求項２】
前記推定条件入力手段は、前記受信信号中に含まれる風成分の数を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項３】
前記推定条件入力手段は、前記送信信号の送信パルスのスペクトル幅を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項４】
前記推定条件入力手段は、前記受信信号中に含まれる風成分の数、および前記送信信号の送信パルスのスペクトル幅を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項５】
前記推定条件入力手段は、前記受信信号に対応する観測領域の背景風のドップラ速度および速度幅を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項６】
前記推定条件入力手段は、前記受信信号に対応する観測領域の背景風のドップラ速度および速度幅、並びに前記受信信号中に含まれる風成分の数を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項７】
前記推定条件入力手段は、前記受信信号に対応する観測領域に含まれる既知の風成分のドップラ速度および速度幅を前記推定条件として設定することを特徴とする請求項１に記載の風計測装置。
【請求項８】
前記ドップラスペクトルに基づいて、前記ドップラスペクトルに対する１組のスペクトルパラメータを推定する第２スペクトルパラメータ推定手段と、
前記１組のスペクトルパラメータに基づいて、前記受信信号中に存在する風成分の数が１つであるか複数であるかを判定する成分数判定手段と、
前記１組のスペクトルパラメータに基づいて、風成分のドップラ速度を算出するドップラ速度算出手段と、をさらに備え、
前記成分数判定手段は、前記受信信号中に存在する風成分の数が１つであると判定した場合に、前記１組のスペクトルパラメータを前記ドップラ速度算出手段に出力し、前記受信信号中に存在する風成分の数が複数であると判定した場合に、前記ドップラスペクトルを前記第１スペクトルパラメータ推定手段に出力する
ことを特徴とする請求項１から請求項７までの何れか１項に記載の風計測装置。
【請求項９】
前記成分数判定手段は、前記１組のスペクトルパラメータとして得られる振幅値と所定の振幅値とを比較し、両者の差が所定値よりも大きい場合に、前記受信信号中に複数の風成分が存在すると判定することを特徴とする請求項８に記載の風計測装置。
【請求項１０】
前記成分数判定手段は、前記１組のスペクトルパラメータとして得られるスペクトル幅と所定のスペクトル幅とを比較し、両者の差が所定値よりも大きい場合に、前記受信信号中に複数の風成分が存在すると判定することを特徴とする請求項８に記載の風計測装置。
【請求項１１】
前記成分数判定手段は、前記１組のスペクトルパラメータとして得られるスペクトルの平均値と中央値とを比較し、両者の差が所定値よりも大きい場合に、前記受信信号中に複数の風成分が存在すると判定することを特徴とする請求項８に記載の風計測装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２０１０−２７１０５８（Ｐ２０１０−２７１０５８Ａ）
【公開日】平成２２年１２月２日（２０１０．１２．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１２０７７４（Ｐ２００９−１２０７７４）
【出願日】平成２１年５月１９日（２００９．５．１９）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１２月２日（２０１０．１２．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年５月１９日（２００９．５．１９）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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