【課題】
飛翔体に搭載された合成開口レーダが撮像したレーダ画像の絶対校正等に用いられるレーダ試験装置を提供することを目的とする。
【解決手段】
飛翔体に搭載された合成開口レーダの校正に用いるレーダ試験装置であって、レーダ試験装置は、合成開口レーダとの間でパルス電波の送受信を行うアンテナ部と、アンテナ部で受信したパルス信号に対する処理を実行する処理部と、を備えており、アンテナ部で受信したパルス信号に、処理部における遅延時間に対応する時間進みを与えることで、処理部における遅延時間を相殺する、レーダ試験装置である。 （もっと読む）

【課題】本方法は、アジマスアンビギュイティ（azimuth ambiguity：アジマス曖昧性）を制御し、画像モデルを組み込んで飽和したＳＡＲデータからの再構成を可能にする。
【解決手段】合成開口レーダー（ＳＡＲ）システムによって取得された飽和入力信号が、該入力信号を生成した再構成を推定し、推定された再構成から入力信号を再生して再生信号を生成し、該再生信号を入力信号と比較し、推定された再構成を該比較に基づいて調整し、終了条件に達するまで再生するステップから反復することによって処理される。 （もっと読む）

【課題】目標の識別精度を高くする。
【解決手段】実施形態の識別装置は、選択部、学習部、入力受付部、特徴抽出部、特徴量計算部、類似度計算部、識別部、及び出力制御部、を備える。選択部は、各学習サンプルが複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の学習サンプルから学習サンプルを１以上含むグループを複数選択する選択処理を複数回行う。学習部は、選択された複数のグループ毎に当該複数のグループを識別する識別基準を学習し、複数の識別基準を含む評価基準を生成する。入力受付部は、目標からのレーダエコーに基づく画像の入力を受け付ける。特徴抽出部は、画像から目標の輪郭形状の特徴を表現する特徴ベクトルを抽出する。特徴量計算部は、評価基準を用いて特徴ベクトルの特徴量を計算する。類似度計算部は、特徴量と識別特徴量の類似度を計算する。識別部は、類似度を用いて目標を識別する。出力制御部は、識別結果を出力部に出力させる。 （もっと読む）

【課題】理想的な直線軌道から逸脱した複雑な軌道条件下で撮像されたＳＡＲデータに対しても、適切な動揺補償処理を行うことにより、分解能劣化の伴わない画像を生成することが出来るレーダ画像処理装置を得る。
【解決手段】レーダ画像処理装置は、プラットフォームの実際のスラントレンジ変化Ｒ_ａｃｔとそれを近似する理想的なスラントレンジ変化Ｒ_{ｉｄｅａｌ}とを算出し、実際のスラントレンジ変化Ｒ_ａｃｔと理想的なスラントレンジ変化Ｒ_{ｉｄｅａｌ}との差分に基づいて動揺補償量φを算出する動揺補償量算出部１と、動揺補償量算出部１により算出された動揺補償量φを用いて受信信号に対して位相補償を行う動揺補償処理部２とを備える。 （もっと読む）

【課題】広域観測を実現しつつ高分解能画像を取得する処理手段を設け、アジマス角方向にレーダビームを走査させながら観測することのできるレーダ装置を得る。
【解決手段】移動するプラットフォームに搭載され、パルス信号からなるレーダビームをアジマス角方向に走査しながら送信して目標からの反射信号を受信する送受信アンテナと、送受信アンテナからの受信信号を観測データとして処理するデータ処理手段とを備える。データ処理手段は、観測データを各角度方向の観測データに分割するデータ分割処理部２と、複数回の観測により得られた受信信号の角度分解能を向上させる合成開口処理部５と、合成開口処理部５により得られた高角度分解能データを格納するデータ出力部８とを有する。 （もっと読む）

【課題】合成開口時間が長いことで大きなスクイント角での観測や、レンジの帯域幅が大きい観測でも、処理効率を低下させずに画像劣化のない高分解能な画像を生成するレーダ画像処理装置を得る。
【解決手段】レーダ画像処理装置は、レーダ装置の移動と送信波のレンジ帯域に基いて受信信号をアジマス方向に分割し、分割した受信信号にフーリエ変換をアジマス方向に施し、フーリエ変換を施した受信信号にパルス圧縮処理をレンジ方向に施し、レンジ方向に圧縮した受信信号にアジマス方向の参照関数を乗算してアジマス方向位相補償信号を生成し、アジマス方向位相補償信号にスケーリング処理をアジマス方向に施し、アジマス方向にスケーリング処理した受信信号にアジマス方向の逆フーリエ変換を施し、アジマス方向に逆フーリエ変換を施した受信信号を合成して高分解能画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】
目標の両端部分の一部が欠落している時系列画像であっても、目標の識別及び検出を自動で行う装置を提供する。
【解決手段】
目標からのレーダエコーを処理してフレーム単位で生成される時系列画像を用いて前記目標の識別を行う画像識別装置であって、レーダエコーを処理して生成される画像を取得する取得部と、
前記画像に含まれる輝度値の変化率から算出される主軸を用いて前記目標の両端候補を抽出する抽出部と、前記画像と前記両端候補を用いて、予め保持している辞書との類似度を算出する算出部と、前記両端候補毎に得られる前記類似度から目標の識別を行う識別部と、前記識別部の結果を出力する出力部とを具備する。 （もっと読む）

【課題】目標物だけを高い検出率で検出できるようにすることを目的とする。
【解決手段】レファレンスセル抽出部１１０は、レーダ画像１９１からターゲットセル１０１ａを選択し、レーダ画像１９１からレファレンスセル１０１ｂを抽出する。画素平均値算出部１２０はレファレンスセル１０１ｂの画素平均値１０２を算出する。画素標準偏差算出部１３０はレファレンスセル１０１ｂの画素標準偏差１０３を算出する。標準偏差補正値算出部１４０は画素平均値１０２と画素標準偏差１０３との差を標準偏差補正値１０４として算出し、目標物検出画像生成部１４１は標準偏差補正値１０４をターゲットセル１０１ａに対応する目標物検出画像１９４の画素領域に設定する。目標物検出部１５０は、目標物検出画像１９４から検出閾値より大きい画素領域を目標物領域として特定し、特定した目標物領域に対応する座標値を目標物座標値１９５として算出する。 （もっと読む）

【課題】ＳＡＲ画像データに含まれる移動体と、送信情報を送信した移動体とを高精度に対応付けすることを目的とする。
【解決手段】画像情報計算部２は、ＳＡＲ画像から、前記ＳＡＲ画像に含まれる移動体の速度を計算し、計算した速度に基づきその移動体の位置を計算する。補完情報特定部３は、移動体から送信された送信情報から、前記ＳＡＲ画像が撮像された際のその移動体の位置を特定する。そして、相関度計算部４は、画像情報計算部２が計算した位置と、補完情報特定部３が特定した位置との相関度を計算し、対応付部５は、相関度計算部４が計算した相関度に基づき、ＳＡＲ画像に含まれる移動体と送信情報を送信した移動体とを対応付ける。 （もっと読む）

【課題】レーダ観測により得られた画像データに基づいて船舶を高い精度で探知できるようにすることを目的とする。
【解決手段】ＣＦＡＲ方式演算部１２０は、偏波組み合わせ毎に、船舶が表示されたレーダ画像１９１の画素領域を船舶推定領域としてＣＦＡＲ方式で特定する。ウエーキ方式演算部１２１は、偏波組み合わせ毎に、船舶が表示されたレーダ画像１９１の画素領域を船舶特定領域としてウエーキ方式で特定する。ＳＣ比マップ生成部１３０は、偏波組み合わせ毎に、船舶候補領域（船舶推定領域、船舶特定領域の一部）にＳＣ比（海面散乱波の推定強度に対する船舶散乱波の推定強度）を設定してＳＣ比マップ１９７を生成する。ＳＣ比合算マップ生成部１４０は、偏波組み合わせが異なる複数のＳＣ比マップ１９７ａ〜Ｎを合算してＳＣ比合算マップ１９８を生成する。船舶探知部１５０は、ＳＣ比合算マップ１９８に基づいて船舶領域を特定する。 （もっと読む）