【課題】 回り込みノイズの影響が考慮された精度の良い物標検出を可能とするピーク検出閾値の設定方法、物標情報生成装置、プログラムを提供する。
【解決手段】 ピーク検出閾値の上位領域は、ピーク周波数成分が発生しないＣＷノイズ分布の上位領域を用いて設定し、ピーク検出閾値の下位領域は、受信ノイズ分布の下位領域から推定して設定する。具体的には、上位領域では、回り込みノイズを含んだ受信ノイズの分布を示すＣＷノイズ分布の平均値に、ランダムノイズのバラツキ幅より大きな値に設定されたオフセット値を加えた第１分布を、下位領域では、受信ノイズ分布に１／ｆノイズ分布を加えることで回り込みノイズを含んだ受信ノイズ分布の波形を推定し、更に、境界周波数にて上位分布と連続するようにレベル調整をすることで、回り込みノイズとオフセット値の分を底上げした第２分布をピーク検出閾値とする。 （もっと読む）

【課題】 複数のレーダ装置が遠隔に配置されている場合であっても、各レーダ装置で受信された受信信号を同一の成分同士で処理可能なＭＩＭＯレーダシステムと、このシステムで用いられる送信装置、受信装置及びＭＩＭＯレーダ信号処理方法とを提供する。
【解決手段】 ＭＩＭＯレーダシステムは、複数の送信装置と、複数の受信装置と、処理サーバとを具備する。送信装置は、送信信号を送信する。受信装置は、原点及び直交軸をそれぞれが共有し、送信信号が目標で反射等された目標反射波を受信する。受信装置は、極座標信号生成部と、信号処理部と、６次元セルデータ処理部とを備える。極座標信号生成部は、目標反射波に基づいて極座標信号を生成する。信号処理部は、極座標信号を、６次元セルデータに変換する。６次元セルデータ処理部は、６次元セルデータを統合して受信結果を取得する。処理サーバは、前記複数の受信装置からの受信結果に基づいて目標を検知する。 （もっと読む）

【課題】方法は、時空間適応処理を用いてレーダー信号におけるターゲットを検出する。
【解決手段】検定統計量は、
【数１】


である。ここでｘ_０はテスト信号であり、ｘ_ｋはＫ個のトレーニング信号であり、αはテスト信号内のターゲット信号の未知の振幅であり、λはスケール係数であり、Ｒはトレーニング信号の共分散行列であり、関数ｍａｘは最大値を返す。検定統計量は、閾値と比較され、ターゲットが存在するか否かが判断される。 （もっと読む）

【課題】ドップラーセンサを用いて、加速度の大きさに依存せず対象物の動作を認識することが可能なデータ処理装置、動作認識システム、動作判別方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】データ処理装置１００は、認識対象物２０に対して放射した電磁波である放射波の周波数と、上記放射波が上記認識対象物により反射した反射波の周波数との差分の周波数を有するドップラーセンサ出力信号を取得するデータ取得部１０２と、上記ドップラーセンサ出力信号の特徴を示す特徴量を抽出する特徴量抽出部１０６と、上記特徴量に基づいて、上記認識対象物の動作を判別する動作判別部１０８と、を有する。 （もっと読む）

【課題】レーダ装置における受信部のゲイン調整時に発生する信号の歪みの影響を低減し、受信信号の劣化を改善する。
【解決手段】パルス生成部１０１で送信信号としてパルス信号を生成し、アンテナ１０４より一定時間間隔で繰り返し送信する。アンテナ１０６で受信された物体からの反射波を含む受信信号を、増幅器１０７で増幅し、可変減衰器１０８でゲイン調整を行った後、距離検出部１１１で反射波の受信パルスを検出して物体までの距離を算出する。可変減衰器１０８は、ゲイン調整部１１３からのゲイン制御信号に応じて調整されたゲインによって受信信号を減衰する。可変減衰器１０８のゲイン（減衰量）は、パルス信号の送信直後が最も大きく、時間が経過するに伴って小さくなるように制御する。また、タイミング調整部１１２からのゲイン調整タイミング信号に基づき、パルス信号の送信毎に、減衰量を変更するゲイン調整タイミングが異なるようにする。 （もっと読む）

【課題】不要成分と物標とを識別する閾値を、物標の有無に影響されずに自動で設定する。
【解決手段】注目の距離位置［ｎ］のエコーレベルＥｃｈｏ［ｎ］と、近接位置［ｎ−１］のエコーレベルＥｃｈｏ［ｎ−１］との差分値ｄｉｆｆ［ｎ］を算出する（Ｓ１０１）。差分値ｄｉｆｆ［ｎ］が閾値γよりも高ければ（Ｓ１０２：Ｙｅｓ）、注目の距離位置［ｎ］のエコーレベルＥｃｈｏ［ｎ］と閾値レベルＴｈ［ｎ］とから新たな閾値レベルＴｈ［ｎ］を設定する（Ｓ１０５）。一方、差分値ｄｉｆｆ［ｎ］が閾値γ以下であれば（Ｓ１０２：Ｎｏ）、注目の距離位置［ｎ］のエコーレベルＥｃｈｏ［ｎ］と閾値レベルＴｈ［ｎ］、および近接位置［ｎ−１］の閾値レベルＴｈ［ｎ−１］とから新たな閾値レベルＴｈ［ｎ］を設定する（Ｓ１０６）。 （もっと読む）

【課題】 同程度の周波数変化を持つ目標信号と不要信号が混在するレーダ受信信号から、目標信号のみを的確に検出する。
【解決手段】 レーダ受信信号を周波数領域に変換することで周波数スペクトルを取得し（ステップＳ１１）、取得された周波数スペクトルをエコー群それぞれの密度関数の和（混合密度関数）でモデリングし（ステップＳ１２）、混合密度関数のパラメータの最適値を学習することにより推定し（ステップＳ１３）、推定したパラメータから目標信号の平均ドップラー周波数、スペクトル幅及び受信電力を算出し、観測結果として出力する（ステップＳ１４）。 （もっと読む）

【課題】不要成分と物標とを識別する閾値を、物標の有無に影響されずに自動で設定する。
【解決手段】注目の距離位置［ｎ］のエコー信号のレベルＥｃｈｏ［ｎ］が、閾値レベルＴｈ［ｎ］よりも低ければ、注目の距離位置［ｎ］の閾値レベルＴｈ［ｎ］を低く更新設定する。エコー信号のレベルＥｃｈｏ［ｎ］が、閾値レベルＴｈ［ｎ］よりも高く、閾値レベルＴｈ［ｎ］が注目の距離位置［ｎ］に対してアンテナ側に隣接する距離位置［ｎ−１］の閾値レベルＴｈ［ｎ−１］よりも高ければ、閾値レベルＴｈ［ｎ］を低く更新設定する。エコー信号のレベルＥｃｈｏ［ｎ］が閾値レベルＴｈ［ｎ］よりも高く、閾値レベルＴｈ［ｎ］が注目の距離位置［ｎ］に対してアンテナ側に隣接する距離位置［ｎ−１］の閾値レベルＴｈ［ｎ−１］よりも低ければ、閾値レベルＴｈ［ｎ］を高く更新設定する。 （もっと読む）

【課題】干渉以外のエコーに対する抑圧を低減しつつ、干渉成分を的確に除去することができる信号処理装置を提供する。
【解決手段】空間フィルタ１７２は、例えば鮮鋭化フィルタ等からなり、複数の過去のエコー信号を画像メモリ１６から読み出し、注目サンプルの鮮鋭化を行う。例えば、注目サンプルｙ’（ｉ，ｊ）を囲む８画素のエコー信号を含む９画素についてのエコー信号を画像メモリ１６から読み出し、鮮鋭化処理を行う。そして、相関処理部１７は、画像データ生成部１５から入力された最新のデータと、空間フィルタ処理後の過去のデータと、の重み付け加算を行う。 （もっと読む）

【課題】干渉以外のエコーに対する抑圧を低減しつつ、干渉成分を的確に除去することができる信号処理装置を提供する。
【解決手段】スイープ間のレベル変化（例えば差分値）を検出し、基準パターンに照合してレベル変化パターンを出力する。スイープデータｘ（ｎ）に対して、スイープデータｘ（ｎ＋１）が大きくなるパターン（パターンＰ）、スイープデータｘ（ｎ）に対して、スイープデータｘ（ｎ＋１）が小さくなるパターン（パターンＮ）、それ以外のパターン（パターンＺ）に分類する。干渉検出部１５３は、レベル変化パターンのうち少なくとも２つのレベル変化パターンに基づいて干渉を判定する。例えば、注目スイープデータｘ（ｎ）の１つ前のスイープデータｘ（ｎ−１）との変化パターンがパターンＰであり、１つ後のスイープデータｘ（ｎ＋１）との変化パターンがパターンＮである場合、干渉であると判定する。 （もっと読む）