高分解能レーダ装置
【課題】 航空機や衛星などの移動プラットフォームに搭載され、地表や海面の高分解能画像を得る高分解能の合成開口レーダ装置において、画像のボケを補償して分解能を改善する従来のオートフォーカス法では推定できなかった画像のレンジ毎に異なる位相誤差を推定することを可能とした高分解能の合成開口レーダ装置を提供する。
【解決手段】 画像を画像分割部４でレンジ方向に複数に分割し、分割した画像毎に位相誤差傾き推定部９で位相誤差を推定し、推定された位相誤差から位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求めることにより、レンジビン毎に異なる位相誤差を推定して位相誤差補償部１０で補償することにより、レンジ毎に異なる位相誤差を推定して補償し、分解能を改善する。
【解決手段】 画像を画像分割部４でレンジ方向に複数に分割し、分割した画像毎に位相誤差傾き推定部９で位相誤差を推定し、推定された位相誤差から位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求めることにより、レンジビン毎に異なる位相誤差を推定して位相誤差補償部１０で補償することにより、レンジ毎に異なる位相誤差を推定して補償し、分解能を改善する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、航空機や衛星等に搭載する高分解能レーダに係り、特に、地表や海面を観測し、画像化するための合成開口レーダ(ＳＡＲ : Synthetic Aperture Radar)装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
地表や海面の高分解能画像を得る合成開口レーダ装置における観測データの画像化において、レンジビン毎の振幅の平均を計算し、これが最大となるレンジビンにおける平均振幅を基準として閾値を設定し、この閾値以上の振幅を持つレンジビンのみを用いて処理を行うことで、推定誤差が小さいレンジビンでのみ処理を行い、その結果、位相補償誤差を減少させることができることは既に開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３―２１５２４０号公報（第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の合成開口レーダでは、画像から誤差を推定する際に、画像内の誤差は一定であることを前提としたオートフォーカス法で補正しており、目標からの受信信号に対し、プラットフォームの移動によって生じるドップラー周波数変化を用いて信号を分解し、二次元の高分解能画像を得るが、信号を分解する際にプラットフォームの位置情報を用いるため、動揺センサを搭載し、プラットフォームの運動を計測しているが、動揺センサによる観測誤差があるため、この誤差によって画像がボケて、分解能が劣化してしまい、画像のボケを補償できない問題があった。
【０００５】
この問題点を具体的に図３により説明する。
図３はこの発明の解決する問題点を説明するための観測の概念図であり、近距離で電波の送信方向（以後、レンジ方向）に広い領域を観測する場合を考える。
図３（ａ）において、動揺センサで計測された軌道（実線の矢印）と実際の軌道（点線の矢印）の差が誤差となり、画像のボケとなる。
【０００６】
ここで、合成開口レーダは、図３（ａ）に示す基準とする直線軌道（Ｐ１Ｐ２）と画像化するレンジ（Ｎ１Ｎ２、Ｆ１Ｆ２等）からなる基準面にプラットフォームの軌道を射影し、画像を再生する処理を行う。
このとき、図３（ｂ）に示す軌道（Ｐ１Ｐ２の曲線）と図３（ｃ）に示す軌道（Ｐ１Ｐ２の曲線）の軌道差は、図３（ｂ）に示す基準面（Ｐ１Ｐ２Ｎ２Ｎ１）と図３（ｃ）に示す基準面（Ｐ１Ｐ２Ｆ２Ｆ１）で異なるため、図３（ａ）に示す画像の近距離側（Ｐ１Ｐ２Ｎ２Ｎ１）と遠距離側（Ｐ１Ｐ２Ｆ２Ｆ１）で、誤差が異なることとなり、オートフォーカス法の前提を満足しないため、オートフォーカス法で画像のボケを補償できないという問題があった。
【０００７】
この発明は上記のような問題点を解消するためになされたものであり、従来の方法では得られなかった、画像のボケが無く、画質の良いＳＡＲ画像が得られる高分解能レーダ装置を得ることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明の高分解能レーダ装置は、ＳＡＲ画像をレンジ方向に複数に分割する画像分割部と、上記画像分割部で分割した画像毎に位相誤差を推定する位相誤差推定部と、上記位相誤差推定部で推定された分割した画像毎の位相誤差から、距離に対する変化である位相誤差の傾きを推定する位相誤差傾き推定部と、上記位相誤差傾き推定部で推定された位相誤差の傾きからレンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償する位相誤差補償部とを具備するものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によって、ＳＡＲ画像をレンジ方向で分割し、各レンジ毎の位相誤差を算出して画像を補正した後、オートフォーカス法を使用することによって、画像のボケが無くなり、画質の良いＳＡＲ画像が得られる高分解能レーダ装置を得られるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による高分解能レーダ装置を示す構成図であり、１はＳＡＲセンサ、２は信号送受信部、３は画像再生処理部、４は画像分割部、５はレンジビン選択部、６は画像シフト部、７は窓関数乗算部、８はフェーズグラディエント推定部、９は位相誤差傾き推定部、１０は位相誤差補償部、１１は繰り返し判定部、１２は画像である。
【００１１】
図１において、ＳＡＲセンサ１は、アンテナ、動揺センサなどから構成され、航空機や衛星などの移動プラットフォームに搭載される部分である。
ＳＡＲセンサ１は、信号送受信部２で生成された高周波パルス信号を空間に放射して、その高周波パルス信号の反射信号を受信する手段、及び、移動プラットフォームの運動を計測する動揺センサを構成している。
【００１２】
信号送受信部２は、高周波パルス信号を生成してＳＡＲセンサ１に送るとともに、ＳＡＲセンサ１で受信された信号を増幅する送受信手段を構成している部分である。
画像再生処理部３は、送受信部２より受信した信号と、動揺センサで計測したプラットフォームの運動情報から、２次元の高分解能画像であるＳＡＲ画像を再生する部分である。
ここで、２次元の画像は、アジマス軸とレンジ軸から成っている。
【００１３】
画像分割部４は、各々の画像での位相誤差を推定するために、画像再生処理部３で再生されたＳＡＲ画像をレンジ方向の画像に分割する部分である。
【００１４】
図４はＳＡＲ画像をレンジ方向に分割する場合の概念図であり、分割数が４の場合を例として示している。
図４において、横方向がアジマスで縦方向に０〜５１１ビンの分割前の画像１枚を、レンジ方向で０〜１２７ビンの分割後の画像、レンジ方向で１２８〜２５５ビンの分割後の画像、レンジ方向で２５６〜３８３ビンの分割後の画像、レンジ方向で３８４〜５１１ビンの分割後の画像として４枚の画像へ分割していることを表現している。
なお、分割の前後で画像内の値は変化せず、分割後の画像を結合すると、元と同じ画像となる。
【００１５】
レンジビン選択部５、画像シフト部６、窓関数乗算部７、フェーズグラディエント推定部８は、分割した画像毎に処理を行う。
レンジビン選択部５は、画像シフト部６からフェーズグラディエント推定部８までの処理に用いるレンジビンを選択する部分である。
【００１６】
画像シフト部６は画像シフト部で、レンジビン内で孤立した点状の目標を探し、その目標が画像の左端に位置するように画像全体をシフトさせる部分である。
窓関数乗算部７は窓関数乗算部で、窓関数をアジマス方向に乗算する部分である。
フェーズグラディエント推定部８はフェーズグラディエント推定部で、再生画像に生じている位相誤差を推定する部分である。
【００１７】
なお、レンジビン選択部５、画像シフト部６、窓関数乗算部７、フェーズグラディエント推定部８は、オートフォーカス法を前提としている。
【００１８】
位相誤差傾き推定部９は、フェーズグラディエント推定部８で推定されたレンジ分割毎の位相誤差から、位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求める部分である。
ここで、レンジ分割毎の位相誤差とは、レンジ分割後の画像を用いて、レンジビン選択部５からフェーズグラディエント推定部８によって求めた位相誤差である。
【００１９】
例えば、分割後の画像を画像１、画像２、画像３、画像４とし、画像１に対して求めた位相誤差を位相誤差１、画像２に対して求めた位相誤差を位相誤差２、画像３に対して求めた位相誤差を位相誤差３、画像４に対して求めた位相誤差を位相誤差４とした場合、レンジ分割後の位相誤差とは、位相誤差１〜４に相当する。
【００２０】
ここで、レンジ毎の位相変化を定式化すると、近似的に、距離に対する一次変化であるため、これに注目し、レンジ分割毎の位相誤差から最小二乗法により、レンジに対する位相誤差の傾きを推定する。
さらに、推定した傾きを用いて、レンジビン毎の位相誤差を求める。
具体的な例としては、まず、求めたレンジ分割後の位相誤差ΦiをＬ次多項式で式（１）のようにモデル化する。
【００２１】
【数１】
【００２２】
ここに、Φiは、レンジ分割後においてｉ番目の分割の位相誤差をモデル化したもので、ｍはアジマスビン番号、Ｌは２以上の任意の正数、ai,kはｋ次多項式の係数、Ｍは総アジマスビン数である。
【００２３】
なお、Ｌは、位相誤差をＬ次多項式でモデル化するときに仮定する次数であり、２以上の正数を用いる。
このとき、ai,kはレンジに対して一次変化するため、ai,kからこの一次変化量を求めることは、レンジに対する位相誤差の傾きを推定することに相当する。
これは式（２）のように表される。
【００２４】
【数２】
【００２５】
ここに、Φ’はレンジビン毎の位相誤差、ｎはレンジビン番号、ak’はレンジビン毎のｋ次位相誤差の係数、ak,0’はｎ＝０のレンジビンにおけるak’の値、Δak’はレンジに対するｋ次位相誤差の傾きを表す。即ち、位相誤差の傾きを推定することは、Δak’を推定することであり、レンジビン毎の位相誤差を求めることは、推定したΔak’からak,0’を求め、Φ’を求めることに相当する。
なお、ここでは、レンジ分割後の位相誤差をＬ次多項式でモデル化したが、例えばＬ次の正弦波でモデル化する等、他のモデル化手段を用いることも可能である。
【００２６】
なお、傾きを推定するにあたって、最小二乗法を用いても良いし、最小二乗法以外の推定手段を用いてもよい。
【００２７】
位相誤差補償部１０は、位相誤差傾き推定部９で求めたレンジ毎の位相誤差を補償する部分である。
具体的には、補償前のＳＡＲ画像をアジマス方向にフーリエ変換したものをSbef(m,n)、補償後のＳＡＲ画像をSaft(m,n)とおくと、補償演算は式（３）で表される。
【００２８】
【数３】
【００２９】
ここで、ｊは虚数単位を表す。
なお、本補償手段は、従来手法に対して、式（３）の指数部が追加されているところが大きく異なっている。
【００３０】
繰り返し判定部１１は、画像分割部４、レンジビン選択部５、画像シフト部６、窓関数乗算部７、フェーズグラディエント推定部８、位相誤差傾き推定部９、位相誤差補償部１０の処理の繰り返し判定を行う部分である。
繰り返しを行う場合は、位相誤差を補償したＳＡＲ画像に対し、画像分割部４以降の処理を再度実行する。
【００３１】
なお、画像１２は、画像分割部４、レンジビン選択部５、画像シフト部６、窓関数乗算部７、フェーズグラディエント推定部８、位相誤差傾き推定部９、位相誤差補償部１０の処理によって分解能の改善したＳＡＲ画像である。
【００３２】
次に動作について説明する。
まず、信号送受信部２で生成された高周波パルス信号をＳＡＲセンサ１が地表面や海面に向けて送信する。地表面や海面からの反射エコーをＳＡＲセンサ１が受信して、信号送受信部２が信号を増幅する。
このとき、あわせて、ＳＡＲセンサ１は、プラットフォームの運動を計測する。
【００３３】
増幅された信号およびプラットフォームの運動情報から、画像再生処理部３が画像再生の信号処理を行い、ＳＡＲ画像を生成する。再生されたＳＡＲ画像を、画像分割部４がレンジ方向に分割する。分割した各々の画像に対し、レンジビン選択部５が以降の処理に用いるレンジビンを選択する。
【００３４】
選択されたレンジビンに対し、画像シフト部６が、レンジビン内で孤立した点状の目標を探し、その目標が画像の左側に位置するように画像全体をシフトさせる。
シフトさせた画像に対し、窓関数乗算部７が、窓関数をアジマス方向に乗算する。
窓関数が乗算された画像に対し、フェーズグラディエント推定部８が、画像に生じている位相誤差を推定する部分である。
【００３５】
レンジビン選択部５からこれまでの処理は、レンジ方向に分割した画像の各々に対して個別に実行していたが、以降は、これらをあわせて実行する。
レンジ分割毎に推定された位相誤差に対し、位相誤差傾き推定部が、最小二乗法等により、レンジに対する位相誤差の傾きを推定する。さらに推定した位相誤差の傾きを用いて、レンジビン毎の位相誤差を求める。
【００３６】
求めたレンジビン毎の位相誤差を用いて、位相誤差補償部が、レンジビン毎の位相誤差を補償し、画像の分解能を改善する。
以上の処理によって分解能の改善した画像に対し、繰り返し判定部１１が処理の繰り返し判定を行い、繰り返しを行う場合は、レンジビン分割部４以降の処理を再度実行する。
【００３７】
例えば、分解能が３０ｃｍであるレーダにおいて、画像のボケにより分解能が６０〜９０ｃｍに劣化している場合においても、例えば車両等を対象とした場合に、分解能が３０ｃｍでは４、５個の点で構成されるため車両としての特徴を抽出できるが、分解能が９０ｃｍまで劣化すると、１、２個の点でしか構成されないため、車両としての特徴等の抽出が困難となる。
【００３８】
これに対し、本実施の形態１を用いることにより、所定の３０ｃｍまで画像の分解能が改善するため、車両等の特徴等を抽出でき、画像のボケにより設計値より劣化した性能しか得られないレーダに対し、所望の性能が得られるようになる。
【００３９】
以上のように、ＳＡＲ画像をレンジ方向に複数に分割し、分割した画像毎に位相誤差を推定し、推定された位相誤差から位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求めることにより、レンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償し、レンジ毎に異なる位相誤差を推定して補償することで、分解能を改善することが可能になるという効果が得られる。
【００４０】
実施の形態２．
図２はこの発明の実施の形態２による高分解能レーダ装置を示す構成図であり、１３は画像分割数繰り返し判定部であり、１〜１２は実施の形態１と同じものである。
【００４１】
画像分割数繰り返し判定部１３は、繰り返し判定部１１で分解能の改善した画像を蓄え、さらに異なる分割数で画像分割部以降の処理を繰り返し、得られた画像分割数毎の画像の分解能を比較し、最も分解能の改善した画像を出力する部分である。
【００４２】
実施の形態１では、分割数が最適でないと分解能が設計値まで分解能が改善しない可能性がある。
例えば、分解能が３０ｃｍであるレーダに対し、分解能が６０〜９０ｃｍに劣化しており、分割数３では５０ｃｍまで改善し、分割数４では３０ｃｍまで改善する場合において、実施の形態１において分割数３で実施した場合は５０ｃｍまでしか改善しないが、実施の形態２では常に分解能３０ｃｍまで改善することができる。
【００４３】
以上のように、ＳＡＲ画像をレンジ方向に複数に分割し、分割した画像毎に位相誤差を推定し、推定された位相誤差から位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求めることを繰り返し実行することにより、レンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償することができ、実施の形態１以上に分解能を改善することが可能になるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】この発明の実施の形態１による高分解能レーダ装置の構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態２による高分解能レーダ装置の構成を示す図である。
【図３】この発明の解決する問題点を説明するための観測の概念図である。
【図４】ＳＡＲ画像をレンジ方向に分割する場合の概念図である。
【符号の説明】
【００４５】
１ ＳＡＲセンサ、 ２ 信号送受信部、 ３ 画像再生処理部、 ４ 画像分割部、 ５ レンジビン選択部、 ６ 画像シフト部、 ７ 窓関数乗算部、 ８ フェーズグラディエント推定部、 ９ 位相誤差傾き推定部、 １０ 位相誤差補償部、 １１ 繰り返し判定部、 １２ 画像、 １３ 画像分割数繰り返し判定部。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、航空機や衛星等に搭載する高分解能レーダに係り、特に、地表や海面を観測し、画像化するための合成開口レーダ(ＳＡＲ : Synthetic Aperture Radar)装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
地表や海面の高分解能画像を得る合成開口レーダ装置における観測データの画像化において、レンジビン毎の振幅の平均を計算し、これが最大となるレンジビンにおける平均振幅を基準として閾値を設定し、この閾値以上の振幅を持つレンジビンのみを用いて処理を行うことで、推定誤差が小さいレンジビンでのみ処理を行い、その結果、位相補償誤差を減少させることができることは既に開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３―２１５２４０号公報（第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の合成開口レーダでは、画像から誤差を推定する際に、画像内の誤差は一定であることを前提としたオートフォーカス法で補正しており、目標からの受信信号に対し、プラットフォームの移動によって生じるドップラー周波数変化を用いて信号を分解し、二次元の高分解能画像を得るが、信号を分解する際にプラットフォームの位置情報を用いるため、動揺センサを搭載し、プラットフォームの運動を計測しているが、動揺センサによる観測誤差があるため、この誤差によって画像がボケて、分解能が劣化してしまい、画像のボケを補償できない問題があった。
【０００５】
この問題点を具体的に図３により説明する。
図３はこの発明の解決する問題点を説明するための観測の概念図であり、近距離で電波の送信方向（以後、レンジ方向）に広い領域を観測する場合を考える。
図３（ａ）において、動揺センサで計測された軌道（実線の矢印）と実際の軌道（点線の矢印）の差が誤差となり、画像のボケとなる。
【０００６】
ここで、合成開口レーダは、図３（ａ）に示す基準とする直線軌道（Ｐ１Ｐ２）と画像化するレンジ（Ｎ１Ｎ２、Ｆ１Ｆ２等）からなる基準面にプラットフォームの軌道を射影し、画像を再生する処理を行う。
このとき、図３（ｂ）に示す軌道（Ｐ１Ｐ２の曲線）と図３（ｃ）に示す軌道（Ｐ１Ｐ２の曲線）の軌道差は、図３（ｂ）に示す基準面（Ｐ１Ｐ２Ｎ２Ｎ１）と図３（ｃ）に示す基準面（Ｐ１Ｐ２Ｆ２Ｆ１）で異なるため、図３（ａ）に示す画像の近距離側（Ｐ１Ｐ２Ｎ２Ｎ１）と遠距離側（Ｐ１Ｐ２Ｆ２Ｆ１）で、誤差が異なることとなり、オートフォーカス法の前提を満足しないため、オートフォーカス法で画像のボケを補償できないという問題があった。
【０００７】
この発明は上記のような問題点を解消するためになされたものであり、従来の方法では得られなかった、画像のボケが無く、画質の良いＳＡＲ画像が得られる高分解能レーダ装置を得ることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明の高分解能レーダ装置は、ＳＡＲ画像をレンジ方向に複数に分割する画像分割部と、上記画像分割部で分割した画像毎に位相誤差を推定する位相誤差推定部と、上記位相誤差推定部で推定された分割した画像毎の位相誤差から、距離に対する変化である位相誤差の傾きを推定する位相誤差傾き推定部と、上記位相誤差傾き推定部で推定された位相誤差の傾きからレンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償する位相誤差補償部とを具備するものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によって、ＳＡＲ画像をレンジ方向で分割し、各レンジ毎の位相誤差を算出して画像を補正した後、オートフォーカス法を使用することによって、画像のボケが無くなり、画質の良いＳＡＲ画像が得られる高分解能レーダ装置を得られるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による高分解能レーダ装置を示す構成図であり、１はＳＡＲセンサ、２は信号送受信部、３は画像再生処理部、４は画像分割部、５はレンジビン選択部、６は画像シフト部、７は窓関数乗算部、８はフェーズグラディエント推定部、９は位相誤差傾き推定部、１０は位相誤差補償部、１１は繰り返し判定部、１２は画像である。
【００１１】
図１において、ＳＡＲセンサ１は、アンテナ、動揺センサなどから構成され、航空機や衛星などの移動プラットフォームに搭載される部分である。
ＳＡＲセンサ１は、信号送受信部２で生成された高周波パルス信号を空間に放射して、その高周波パルス信号の反射信号を受信する手段、及び、移動プラットフォームの運動を計測する動揺センサを構成している。
【００１２】
信号送受信部２は、高周波パルス信号を生成してＳＡＲセンサ１に送るとともに、ＳＡＲセンサ１で受信された信号を増幅する送受信手段を構成している部分である。
画像再生処理部３は、送受信部２より受信した信号と、動揺センサで計測したプラットフォームの運動情報から、２次元の高分解能画像であるＳＡＲ画像を再生する部分である。
ここで、２次元の画像は、アジマス軸とレンジ軸から成っている。
【００１３】
画像分割部４は、各々の画像での位相誤差を推定するために、画像再生処理部３で再生されたＳＡＲ画像をレンジ方向の画像に分割する部分である。
【００１４】
図４はＳＡＲ画像をレンジ方向に分割する場合の概念図であり、分割数が４の場合を例として示している。
図４において、横方向がアジマスで縦方向に０〜５１１ビンの分割前の画像１枚を、レンジ方向で０〜１２７ビンの分割後の画像、レンジ方向で１２８〜２５５ビンの分割後の画像、レンジ方向で２５６〜３８３ビンの分割後の画像、レンジ方向で３８４〜５１１ビンの分割後の画像として４枚の画像へ分割していることを表現している。
なお、分割の前後で画像内の値は変化せず、分割後の画像を結合すると、元と同じ画像となる。
【００１５】
レンジビン選択部５、画像シフト部６、窓関数乗算部７、フェーズグラディエント推定部８は、分割した画像毎に処理を行う。
レンジビン選択部５は、画像シフト部６からフェーズグラディエント推定部８までの処理に用いるレンジビンを選択する部分である。
【００１６】
画像シフト部６は画像シフト部で、レンジビン内で孤立した点状の目標を探し、その目標が画像の左端に位置するように画像全体をシフトさせる部分である。
窓関数乗算部７は窓関数乗算部で、窓関数をアジマス方向に乗算する部分である。
フェーズグラディエント推定部８はフェーズグラディエント推定部で、再生画像に生じている位相誤差を推定する部分である。
【００１７】
なお、レンジビン選択部５、画像シフト部６、窓関数乗算部７、フェーズグラディエント推定部８は、オートフォーカス法を前提としている。
【００１８】
位相誤差傾き推定部９は、フェーズグラディエント推定部８で推定されたレンジ分割毎の位相誤差から、位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求める部分である。
ここで、レンジ分割毎の位相誤差とは、レンジ分割後の画像を用いて、レンジビン選択部５からフェーズグラディエント推定部８によって求めた位相誤差である。
【００１９】
例えば、分割後の画像を画像１、画像２、画像３、画像４とし、画像１に対して求めた位相誤差を位相誤差１、画像２に対して求めた位相誤差を位相誤差２、画像３に対して求めた位相誤差を位相誤差３、画像４に対して求めた位相誤差を位相誤差４とした場合、レンジ分割後の位相誤差とは、位相誤差１〜４に相当する。
【００２０】
ここで、レンジ毎の位相変化を定式化すると、近似的に、距離に対する一次変化であるため、これに注目し、レンジ分割毎の位相誤差から最小二乗法により、レンジに対する位相誤差の傾きを推定する。
さらに、推定した傾きを用いて、レンジビン毎の位相誤差を求める。
具体的な例としては、まず、求めたレンジ分割後の位相誤差ΦiをＬ次多項式で式（１）のようにモデル化する。
【００２１】
【数１】
【００２２】
ここに、Φiは、レンジ分割後においてｉ番目の分割の位相誤差をモデル化したもので、ｍはアジマスビン番号、Ｌは２以上の任意の正数、ai,kはｋ次多項式の係数、Ｍは総アジマスビン数である。
【００２３】
なお、Ｌは、位相誤差をＬ次多項式でモデル化するときに仮定する次数であり、２以上の正数を用いる。
このとき、ai,kはレンジに対して一次変化するため、ai,kからこの一次変化量を求めることは、レンジに対する位相誤差の傾きを推定することに相当する。
これは式（２）のように表される。
【００２４】
【数２】
【００２５】
ここに、Φ’はレンジビン毎の位相誤差、ｎはレンジビン番号、ak’はレンジビン毎のｋ次位相誤差の係数、ak,0’はｎ＝０のレンジビンにおけるak’の値、Δak’はレンジに対するｋ次位相誤差の傾きを表す。即ち、位相誤差の傾きを推定することは、Δak’を推定することであり、レンジビン毎の位相誤差を求めることは、推定したΔak’からak,0’を求め、Φ’を求めることに相当する。
なお、ここでは、レンジ分割後の位相誤差をＬ次多項式でモデル化したが、例えばＬ次の正弦波でモデル化する等、他のモデル化手段を用いることも可能である。
【００２６】
なお、傾きを推定するにあたって、最小二乗法を用いても良いし、最小二乗法以外の推定手段を用いてもよい。
【００２７】
位相誤差補償部１０は、位相誤差傾き推定部９で求めたレンジ毎の位相誤差を補償する部分である。
具体的には、補償前のＳＡＲ画像をアジマス方向にフーリエ変換したものをSbef(m,n)、補償後のＳＡＲ画像をSaft(m,n)とおくと、補償演算は式（３）で表される。
【００２８】
【数３】
【００２９】
ここで、ｊは虚数単位を表す。
なお、本補償手段は、従来手法に対して、式（３）の指数部が追加されているところが大きく異なっている。
【００３０】
繰り返し判定部１１は、画像分割部４、レンジビン選択部５、画像シフト部６、窓関数乗算部７、フェーズグラディエント推定部８、位相誤差傾き推定部９、位相誤差補償部１０の処理の繰り返し判定を行う部分である。
繰り返しを行う場合は、位相誤差を補償したＳＡＲ画像に対し、画像分割部４以降の処理を再度実行する。
【００３１】
なお、画像１２は、画像分割部４、レンジビン選択部５、画像シフト部６、窓関数乗算部７、フェーズグラディエント推定部８、位相誤差傾き推定部９、位相誤差補償部１０の処理によって分解能の改善したＳＡＲ画像である。
【００３２】
次に動作について説明する。
まず、信号送受信部２で生成された高周波パルス信号をＳＡＲセンサ１が地表面や海面に向けて送信する。地表面や海面からの反射エコーをＳＡＲセンサ１が受信して、信号送受信部２が信号を増幅する。
このとき、あわせて、ＳＡＲセンサ１は、プラットフォームの運動を計測する。
【００３３】
増幅された信号およびプラットフォームの運動情報から、画像再生処理部３が画像再生の信号処理を行い、ＳＡＲ画像を生成する。再生されたＳＡＲ画像を、画像分割部４がレンジ方向に分割する。分割した各々の画像に対し、レンジビン選択部５が以降の処理に用いるレンジビンを選択する。
【００３４】
選択されたレンジビンに対し、画像シフト部６が、レンジビン内で孤立した点状の目標を探し、その目標が画像の左側に位置するように画像全体をシフトさせる。
シフトさせた画像に対し、窓関数乗算部７が、窓関数をアジマス方向に乗算する。
窓関数が乗算された画像に対し、フェーズグラディエント推定部８が、画像に生じている位相誤差を推定する部分である。
【００３５】
レンジビン選択部５からこれまでの処理は、レンジ方向に分割した画像の各々に対して個別に実行していたが、以降は、これらをあわせて実行する。
レンジ分割毎に推定された位相誤差に対し、位相誤差傾き推定部が、最小二乗法等により、レンジに対する位相誤差の傾きを推定する。さらに推定した位相誤差の傾きを用いて、レンジビン毎の位相誤差を求める。
【００３６】
求めたレンジビン毎の位相誤差を用いて、位相誤差補償部が、レンジビン毎の位相誤差を補償し、画像の分解能を改善する。
以上の処理によって分解能の改善した画像に対し、繰り返し判定部１１が処理の繰り返し判定を行い、繰り返しを行う場合は、レンジビン分割部４以降の処理を再度実行する。
【００３７】
例えば、分解能が３０ｃｍであるレーダにおいて、画像のボケにより分解能が６０〜９０ｃｍに劣化している場合においても、例えば車両等を対象とした場合に、分解能が３０ｃｍでは４、５個の点で構成されるため車両としての特徴を抽出できるが、分解能が９０ｃｍまで劣化すると、１、２個の点でしか構成されないため、車両としての特徴等の抽出が困難となる。
【００３８】
これに対し、本実施の形態１を用いることにより、所定の３０ｃｍまで画像の分解能が改善するため、車両等の特徴等を抽出でき、画像のボケにより設計値より劣化した性能しか得られないレーダに対し、所望の性能が得られるようになる。
【００３９】
以上のように、ＳＡＲ画像をレンジ方向に複数に分割し、分割した画像毎に位相誤差を推定し、推定された位相誤差から位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求めることにより、レンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償し、レンジ毎に異なる位相誤差を推定して補償することで、分解能を改善することが可能になるという効果が得られる。
【００４０】
実施の形態２．
図２はこの発明の実施の形態２による高分解能レーダ装置を示す構成図であり、１３は画像分割数繰り返し判定部であり、１〜１２は実施の形態１と同じものである。
【００４１】
画像分割数繰り返し判定部１３は、繰り返し判定部１１で分解能の改善した画像を蓄え、さらに異なる分割数で画像分割部以降の処理を繰り返し、得られた画像分割数毎の画像の分解能を比較し、最も分解能の改善した画像を出力する部分である。
【００４２】
実施の形態１では、分割数が最適でないと分解能が設計値まで分解能が改善しない可能性がある。
例えば、分解能が３０ｃｍであるレーダに対し、分解能が６０〜９０ｃｍに劣化しており、分割数３では５０ｃｍまで改善し、分割数４では３０ｃｍまで改善する場合において、実施の形態１において分割数３で実施した場合は５０ｃｍまでしか改善しないが、実施の形態２では常に分解能３０ｃｍまで改善することができる。
【００４３】
以上のように、ＳＡＲ画像をレンジ方向に複数に分割し、分割した画像毎に位相誤差を推定し、推定された位相誤差から位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求めることを繰り返し実行することにより、レンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償することができ、実施の形態１以上に分解能を改善することが可能になるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】この発明の実施の形態１による高分解能レーダ装置の構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態２による高分解能レーダ装置の構成を示す図である。
【図３】この発明の解決する問題点を説明するための観測の概念図である。
【図４】ＳＡＲ画像をレンジ方向に分割する場合の概念図である。
【符号の説明】
【００４５】
１ ＳＡＲセンサ、 ２ 信号送受信部、 ３ 画像再生処理部、 ４ 画像分割部、 ５ レンジビン選択部、 ６ 画像シフト部、 ７ 窓関数乗算部、 ８ フェーズグラディエント推定部、 ９ 位相誤差傾き推定部、 １０ 位相誤差補償部、 １１ 繰り返し判定部、 １２ 画像、 １３ 画像分割数繰り返し判定部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＡＲ画像をレンジ方向に複数に分割する画像分割部と、
上記画像分割部で分割した画像毎に位相誤差を推定する位相誤差推定部と、
上記位相誤差推定部で推定された分割した画像毎の位相誤差から、距離に対する変化である位相誤差の傾きを推定する位相誤差傾き推定部と、
上記位相誤差傾き推定部で推定された位相誤差の傾きからレンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償する位相誤差補償部と、
を具備することを特徴とする高分解能レーダ装置。
【請求項２】
上記ＳＡＲ画像は、移動プラットフォームに搭載され、高周波パルス信号を空間に放射し、地表や海面からの反射信号を受信する手段、及び、移動プラットフォームの運動を計測する動揺センサから成るＳＡＲセンサと、
上記ＳＡＲセンサの受信手段で得られた反射信号、及び、動揺センサで計測したプラットフォームの運動情報から、２次元の高分解能画像であるＳＡＲ画像を再生する画像再生処理部と、
を具備して得られることを特徴とする請求項１記載の高分解能レーダ装置。
【請求項３】
上記位相誤差推定部は、上記画像分割部でレンジ方向に分割されたＳＡＲ画像から処理に用いるレンジビンを選択し、レンジビン内で孤立した点状の目標を探し、その目標が画像の左端に位置するように画像全体をシフトさせ、窓関数をアジマス方向に乗算して、再生画像に生じている位相誤差を推定することを特徴とする請求項１記載の高分解能レーダ装置。
【請求項４】
異なる分割数での処理によって得られた画像分割数毎の画像の分解能を比較し、最も分解能の高い画像を出力する画像分割数繰り返し判定部
を具備することを特徴とする請求項１記載の高分解能レーダ装置。
【請求項１】
ＳＡＲ画像をレンジ方向に複数に分割する画像分割部と、
上記画像分割部で分割した画像毎に位相誤差を推定する位相誤差推定部と、
上記位相誤差推定部で推定された分割した画像毎の位相誤差から、距離に対する変化である位相誤差の傾きを推定する位相誤差傾き推定部と、
上記位相誤差傾き推定部で推定された位相誤差の傾きからレンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償する位相誤差補償部と、
を具備することを特徴とする高分解能レーダ装置。
【請求項２】
上記ＳＡＲ画像は、移動プラットフォームに搭載され、高周波パルス信号を空間に放射し、地表や海面からの反射信号を受信する手段、及び、移動プラットフォームの運動を計測する動揺センサから成るＳＡＲセンサと、
上記ＳＡＲセンサの受信手段で得られた反射信号、及び、動揺センサで計測したプラットフォームの運動情報から、２次元の高分解能画像であるＳＡＲ画像を再生する画像再生処理部と、
を具備して得られることを特徴とする請求項１記載の高分解能レーダ装置。
【請求項３】
上記位相誤差推定部は、上記画像分割部でレンジ方向に分割されたＳＡＲ画像から処理に用いるレンジビンを選択し、レンジビン内で孤立した点状の目標を探し、その目標が画像の左端に位置するように画像全体をシフトさせ、窓関数をアジマス方向に乗算して、再生画像に生じている位相誤差を推定することを特徴とする請求項１記載の高分解能レーダ装置。
【請求項４】
異なる分割数での処理によって得られた画像分割数毎の画像の分解能を比較し、最も分解能の高い画像を出力する画像分割数繰り返し判定部
を具備することを特徴とする請求項１記載の高分解能レーダ装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２００８−１３９２０６（Ｐ２００８−１３９２０６Ａ）
【公開日】平成２０年６月１９日（２００８．６．１９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−３２７１６８（Ｐ２００６−３２７１６８）
【出願日】平成１８年１２月４日（２００６．１２．４）
【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２０年６月１９日（２００８．６．１９）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年１２月４日（２００６．１２．４）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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