JP5695830B2 - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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Description

本発明は、放射し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これに用いる受信波方向推定プログラムに関する。
従来、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。
上記各レーダにおいては、ターゲット（反射物）からの到来波（あるいは受信波）の方向検知の技術として、アレーアンテナの到来波方向推定方法が用いられている。
この到来波方向推定方法は、近年、受信アンテナのチャネル数を増やすことなく高い分解能が得られる、ＡＲスペクトル推定法（図２４）やＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）法等の高分解能（高精度）アルゴリズムが用いられている（特許文献１から４及び非特許文献１、２参照）。また、ＡＲスペクトル推定法は、最大エントロピー（MEM：Maximum Entropy Method ）法や線形予測法などといわれる場合もある。
これらのアルゴリズムでターゲット（反射物）からの到来波方向推定を行う場合には、複素数によって示される入力データ（複素正弦波または単に正弦波とも言う）を相関行列といった行列形式に変換してから推定処理が行われる。
これらのアルゴリズムは、適当な到来波（受信波）数を予め設定する必要があり、車載用レーダに適用する場合においても、適当な値を設定する。例えば、ＭＵＳＩＣなどの固有値計算により受信波方向を推定するアルゴリズムの場合では、相関行列の固有値を計算する必要があるアルゴリズムであり、算出された固有値の大小関係を判定し、信号成分とノイズ成分を分離して受信波数の推定を行う（特許文献２、３）。
特開２００６−２７５８４０号公報 特開２００６−４７２８２号公報 特開２００９−１６２６８８号公報 特開２００９−１５６５８２号公報
池原、島村、「ＭＡＴＬＡＢマルチメディア信号処理 上 ディジタル信号処理の基礎」、培風館、２００４年． 菊間、「アレーアンテナによる適応信号処理」、科学技術出版社、１９９８年．
ＡＲスペクトル推定法においては、固有値計算を必要としない、比較的演算負荷の軽いアルゴリズムではあるが、ＭＵＳＩＣ法と比べると受信波数（=モデル次数 ）の設定にセンシティブにならなくても推定できるという利点がある。
しかしながら、ＡＲスペクトル推定法においても、設定次数に対して受信波数が極端に少ない場合には、まれに偽ピークが生じるという懸案がある。受信波数の推定においては、ＦＰＥ（Final Prediction Error）法、ＡＩＣ（Akaike Information Criterion）法、ＭＤＬ（Minimum Description Length）法等を用いて決定することも非特許文献等で述べられているが、いずれの方法を用いても検出精度を確保した推定は保証されていない。また、車載レーダの用途に適用される少ないチャネル数や、低次数のモデルを対象とするレーダの領域に関する研究についての報告はほとんどなく、さらに、演算処理を簡素化しても検出精度を確保できる技術の報告はない。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、演算負荷の重い計算処理を用いることなく、正規方程式によって定義されるモデルにおいて、適当なモデル次数を設定する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を提供することを目的とする。
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、送信波を送信する送信手段と、前記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、前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出して前記ターゲットの存在を検知するターゲット検知部と、ＡＲモデルに基づき、共分散行列、ＡＲ係数、右辺ベクトルを要素として構成される正規方程式であって、前記アンテナ毎に、前記ターゲットの存在が検知された前記ビート周波数である検出ビート周波数の前記複素数データに基づいて生成される互いに次数が異なる複数の正規方程式から、前記互いに次数が異なる複数の正規方程式のＡＲ係数の振幅に基づいて受信波数を決定し、前記受信波数に応じて選択された次数の前記正規方程式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である。
また、本発明は、上記発明において、前記方位検出部は、前記異なる次数の前記複素数データから導かれる前記共分散行列と前記右辺ベクトルに基づいた正規方程式を生成する正規方程式生成部と、前記異なる次数の正規方程式として示されるＡＲモデルに基づいて、前記正規方程式の次数に応じた次数の前記ＡＲ係数をそれぞれ導くＡＲ係数算出部と、前記導かれたＡＲ係数に基づいて前記受信波数を判定する判定部と、前記導かれたＡＲ係数の内から、前記判定された受信波数に応じて選択された次数のＡＲ係数に基づいて導かれるパワースペクトルから前記受信波の到来方向を算出するスペクトル算出部と、を備えることを特徴とする。
また、本発明は、上記発明において、前記ＡＲ係数算出部は、前記異なる次数の正規方程式として示されるＡＲモデルに基づいて、前記正規方程式の次数に応じた次数の白色雑音の分散値をそれぞれ導き、前記判定部は、前記導かれたＡＲ係数と、前記導かれた白色雑音の分散値とに基づいて受信波数を判定することを特徴とする。
また、本発明は、上記発明において、前記異なる次数は、１から任意の値までの連続する自然数によって示される次数であることを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、前記正規方程式の次数は、前記受信波数以上にすることを特徴とする。また、本発明は、上記発明において、前記判定された受信波数に応じて選択されるＡＲ係数は、前記判定部によって判定された受信波数が１である場合、１次又は２次のＡＲ係数とすることを特徴とする。
また、本発明は、上記発明において、前記複素数データに基づいて、前記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に基づいて前記ターゲットの存在及び方位を検出するＤＢＦ部をさらに備え、前記ターゲット検知部は、前記ビート周波数における前記デジタルビームフォーミングに基づいて前記ターゲットの方位を検出することを特徴とする。
また、本発明は、上記発明において、前記ＤＢＦ部は、前記デジタルビームフォーミングに基づいて設定される前記所望の方向に対応する角度チャンネル毎のスペクトルの強度を示す空間複素数データを算出し、隣接する前記角度チャンネルのスペクトルの強度が予め設定された前記角度チャンネル幅の範囲において予め設定されたＤＢＦ閾値を超えた場合、ターゲットの存在をＤＢＦ検知ターゲットとして検知し、ターゲットの存在が検知されていない角度チャンネルのスペクトル強度を「０」に置き換え、新たな空間複素数データとして出力するチャンネル削除部と、前記新たな空間複素数データを逆ＤＢＦすることにより、再生複素数データを生成するＩＤＢＦ部とをさらに備え、前記正規方程式生成部は、前記再生複素数データから相関行列を導いて正規方程式を生成することを特徴とする。
また、本発明は、上記発明において、前記チャンネル削除部は、複数の前記ＤＢＦ検知ターゲットを検出した場合、それぞれの前記ＤＢＦ検知ターゲットに対応した角度チャンネル範囲毎にスペクトルを分割し、前記ＤＢＦ検知ターゲット数の空間複素数データを生成し、前記ＩＤＢＦ部は、前記ＤＢＦ検知ターゲット毎の空間複素数データをそれぞれ逆ＤＢＦすることにより、前記ＤＢＦ検知ターゲット毎の再生複素数データを生成し、前記正規方程式生成部は、前記ＤＢＦ検知ターゲット毎の再生複素数データに基づいて、前記ＤＢＦ検知ターゲット毎の相関行列を算出することを特徴とする。
また、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、送信手段から送信波を送信する送信過程と、前記送信波を反射したターゲットから到来する受信波を、複数のアンテナから構成される受信部が受信する受信過程と、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過程と、前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解過程と、前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知過程と、ＡＲモデルに基づき、共分散行列、ＡＲ係数、右辺ベクトルを要素として構成される正規方程式であって、前記アンテナ毎に、前記ターゲットの存在が検知された前記ビート周波数である検出ビート周波数の前記複素数データに基づいて生成される互いに次数が異なる複数の正規方程式から、前記互いに次数が異なる複数の正規方程式のＡＲ係数の振幅に基づいて前記ターゲットの数を決定し、前記決定したターゲットの数に応じて選択された次数の前記正規方程式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有することを特徴とする受信波方向推定方法である。
また、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り受信波方向推定の動作をコンピュータに制御させるためのプログラムであり、送信手段が送信波を送信させる送信処理と、受信部が前記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受信処理と、ビート信号生成部が前記送信波及び反射波からビート信号を生成するビート信号生成処理と、周波数分解処理部が前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理と、ターゲット検知部が前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知処理と、方位検出前部が、ＡＲモデルに基づき、共分散行列、ＡＲ係数、右辺ベクトルを要素として構成される正規方程式であって、前記アンテナ毎に、前記ターゲットの存在が検知された前記ビート周波数である検出ビート周波数の前記複素数データに基づいて生成される互いに次数が異なる複数の正規方程式から、前記互いに次数が異なる複数の正規方程式のＡＲ係数の振幅に基づいて前記ターゲットの数を決定し、前記決定したターゲットの数に応じて選択された次数の前記正規方程式に基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出処理とを有することを特徴とする受信波方向推定プログラムである。
以上説明したように、本発明によれば、ターゲットが反射した受信波として検知された複素数データに基づいて生成される異なる次数の正規方程式を生成する。それらの正規方程式に基づいて導かれる受信波数に応じて、正規方程式の次数が選択される。選択された次数の正規方程式に基づいた演算により、軽い演算負荷で受信波の到来を推定できる。
本発明の第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。 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。 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。 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。 組合せ部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。 ターゲット群毎の距離及び相対速度とピーク周波数ポイントを示すテーブルである。 電子走査型レーダ装置における共分散行列の抽出を示す図である。 正規方程式とモデルの次数についての関係を示す図である。 ＡＲ係数における、次数とターゲット数（受信波数）の関係を示す図である。 図９に示した表をグラフ化したものである。 白色雑音の分散における、次数とターゲット数（受信波数）の関係を示す図である。 ターゲット数を判定する条件を示す図である。 ＡＲ係数の振幅と白色雑音の分散値の２つのパラメータにおけるターゲットとの距離の影響を示す図である。 電子走査型レーダ装置におけるターゲットの方向推定処理の流れを示すフローチャートである。 ２つのパラメータを用いてパターン１と判定する処理を示すフローチャートである。 本実施形態の効果を示す図である。 本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。 ターゲット群毎の角度とピーク周波数ポイントを示すテーブルである。 本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。 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。 本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。 各角度チャンネルにおけるスペクトラムの強度の処理について説明する概念図（その１）である。 各角度チャンネルにおけるスペクトラムの強度の処理について説明する概念図（その２）である。 従来のＡＲスペクトル推定処理を示す図である。
＜ＡＲスペクトル推定の説明＞
以下、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（非特許文献１参照）、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法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り、これらの方法もパラメトリック法としての分類に含まれる。
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（図２４参照）。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ネルデータ（複素正弦波）であっても適用できる。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（Covariance Method）と改良共分散法（Modified Covariance Method）がある。いずれの方法も正規方程式を生成し、ＡＲ係数と白色雑音の分散値を算出するアルゴリズムなので、本実施形態の適用が可能である。
（第１実施形態）
以下、本発明の実施形態による電子走査型レーダ装置（ＦＭＣＷ方式ミリ波レーダ）を、図面を参照して説明する。
図１は、同実施形態におけ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。
この図において、本実施形態による電子走査型レーダ装置は、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及び方位検出部３０を備える。
また、方位検出部３０は、正規方程式生成部３０１、ＡＲ係数算出部３０２、判定部３０３、パワースペクトル算出部３０４を備える。
図１を参照して、本実施形態による電子走査型レーダ装置の動作を説明する。
受信アンテナ１−１〜１−ｎは、送信波がターゲットにて反射し、このターゲットから到来する反射波、すなわち受信波を受信する。
ミキサ２−１〜２−ｎは、送信アンテナ３から送信される送信波と、受信アンテナ１−１〜１−ｎそれぞれにおいて受信された受信波が増幅器により増幅された信号とを混合して、それぞれの周波数差に対応したビート信号を生成する。
送信アンテナ３は、三角波生成部９において生成された三角波信号を、ＶＣＯ（Voltage Controlled Oscillator ）１０において周波数変調した送信信号をターゲットに対して送信波として送信する。
分配器４は、ＶＣＯ１０からの周波数変調された送信信号を、ミキサ２−１〜２−ｎ及び送信アンテナ３に分配する。
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Ｃｈ１〜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。
＜距離、相対速度、角度（方位）を検出する原理＞
次に、図を参照し、本実施形態における信号処理部２０が用いられる電子走査型レーダ装置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簡単に説明する。
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。
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。
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。
次に、距離検出部２５は、ピーク組合せ部２４から入力され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、式（１）により距離を算出する。
ｒ＝｛Ｃ・Ｔ／（２・Δｆ）｝・｛（ｆu＋ｆd）／２｝ ・・・（１）
また、速度検出部２６は、ピーク組合せ部２４から入力され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、式（２）により相対速度を算出する。
ｖ＝｛Ｃ／（２・ｆ0）｝・｛（ｆu−ｆd）／２｝ ・・・（２）
上記距離ｒ及び相対速度ｖを算出する式（１）及び式（２）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
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。
＜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。
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。
ピーク組合せ部２４は、ピーク検知部２３から入力される図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。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を演算する。
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周波数分離処理部２２へ出力する。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。
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。
方位検出部３０は、高分解能アルゴリズムのＡＲスペクトル推定法やＭＵＳＩＣ法等を用いてスペクトル推定処理を行い、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て出力する。
以下、スペクトル推定処理において高分解能アルゴリズムとして知られるＡＲスペクトル推定法を用いる場合の構成例について、より具体的に示す。
方位検出部３０において正規方程式生成部３０１は、ＡＲスペクトル推定処理に必要とされる正規方程式を生成する。正規方程式生成部３０１は、周波数分解処理部２２が周波数分解したビート周波数（上昇と下降のいずれか又は両方）に応じた複素数データのそれぞれから導かれる相関行列を形成し、形成された相関行列に基づいて正規方程式を生成する。
ＡＲ係数算出部３０２は、正規方程式生成部３０１によって生成された正規方程式を解いて導かれるＡＲ係数と、白色雑音の分散σ２を算出する。このように、ＡＲ係数算出部３０２は、検知サイクルに応じて、アンテナ毎に、ターゲットの存在が検知されたビート周波数である検出ビート周波数の複素数データに基づいてスペクトル推定を行う。
また、判定部３０３は、次数の異なる正規方程式からそれぞれ導かれたＡＲ係数と、白色雑音の分散σ２に基づいて、参照すべき次数を判定する。また、判定部３０３は、パワースペクトル算出部３０４へ、導かれるＡＲ係数と白色雑音の分散σ２を出力する。
パワースペクトル算出部３０４は、そのＡＲ係数と白色雑音の分散σ２に基づいて導かれるパワースペクトルから受信波の到来方向を算出する。
本発明の実施形態において、用いられるＡＲスペクトル推定法について示す。
＜ＡＲモデルを用いた推定処理の原理＞
図７は、本実施形態における共分散行列の抽出を示す図である。
この図に示される表は、５次の相関行列の各要素を示す。
この表のそれぞれの項には、行方向、列方向にそれぞれ抽出された５個の複素数データＸ（０）行からＸ（４）行と、ｘ（０）列からｘ（４）列に対応したデータが示される。例えば、表の左上隅に示されるように、Ｘ（０）行とｘ（０）列に対応する要素を「Ｘ（０）ｘ（０）」として示す。ここで、図７と図８及び式（３）から式（７）においては、複素数データによる適当な箇所の複素共役の記号（＊：アスタリスク）は、簡単のため省略する。
さらに、説明を簡単にするため、データ数が５つである５次の相関行列から３次の共分散行列の抽出を行う場合を示す。抽出される範囲として分割される行列個数は、（データ数−共分散行列の次数）になる。図に示される場合では、２つの範囲を示している。
１つ目の抽出範囲は、Ｘ（０）行からＸ（２）行と、ｘ（０）列からｘ（２）列の範囲を抽出し、２つ目の抽出範囲は、Ｘ（１）行からＸ（３）行と、ｘ（１）列からｘ（３）列の範囲である。抽出範囲同士を重ねた場合に、重なる要素を加算することにより、共分散行列の要素とすることができる。
共分散行列を用いた正規方程式を式（３）に示す。
Figure 0005695830
式（３）において、左辺が共分散行列ＣＭとＡＲ係数ベクトルＡの積であり、右辺が右辺ベクトルvcである。
共分散行列ＣＭの要素は、式（４）として示される改良共分散関数によって導かれる。従って、上記行列個数は、２×（データ数 − 共分散行列の次数）となる。共分散行列は、その行列個数が合成される。
Figure 0005695830
式（４）において、ＭがＡＲモデルの次数、Ｎがデータ数、ｘ（ｔ）が入力データを示す。すなわち、入力データｘ（ｔ）は、周波数ポイントとしてのビート周波数の複素数データである。
また、右辺ベクトルｖｃの要素は、式（５）に示される関係式によって導かれる。
Figure 0005695830
また、白色雑音の分散σｖ ２を導く関係式を、式（６）として示す。
Figure 0005695830
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。
なお、本実施形態に示す改良共分散法は、入力データ前向きの処理として用いる共分散法に対して、入力データを後向きにも利用して、見かけ上多くのデータ数を用いるように工夫されている。そのため、基本原理は共分散法と同じである。
改良共分散法における改良共分散関数の式（４）と式（５）を、共分散関数の式（７）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。
Figure 0005695830
以下の説明では、ＡＲスペクトル推定に改良共分散法を使用し、次数が３を基準とする場合について説明する。例えば、ＡＲスペクトル推定法を用いた場合では、基本的には次数が３で固定した場合、同一距離に存在するターゲットを最大３台まで検知できる。
図８は、正規方程式とモデルの次数についての関係を示す図である。
正規方程式は、共分散行列、ＡＲ係数ベクトル及び右辺ベクトルの線形式として示される。モデル化した場合の、モデルの次数に応じて正規方程式の次数を変更することが望ましい。選択された次数に応じて、ＡＲ係数は、次数にしたがって、その要素の数が増えていくパラメータである。
この図には、次数を１から３とした場合の正規方程式が示される。共分散行列、ＡＲ係数ベクトル及び右辺ベクトルの各要素（ＣｘＭ（＊、＊）、ａＭ（＊））は、それぞれが複素数である。選択された次数のＡＲ係数からパワースペクトルのピークや根を求めて受信波数と角度を検出することができる。
ＡＲ係数は、正規方程式を解くことにより導かれる。
図９は、ＡＲ係数における、次数とターゲット数（受信波数）の関係を示す図である。
この図に示される２次元に配列された表において、行は、次数が１から３の各正規方程式に、入力されるターゲット数がいくつになるかを示す。１つのターゲット（１受信波）から３つのターゲット（３受信波）を受信する場合に、正規方程式に設定する次数が、１から３としてそれぞれ示される。また、列は、ＡＲ係数を構成する要素を示し、ａ（１）からａ（３）として示される。次数が１の場合には、ＡＲ係数の要素は１つのため、ａ（１）のみが存在し、３次の場合には、ＡＲ係数の要素は３つのため、ａ（１）からａ（３）の３つが存在する。
この表は、正規方程式の次数と、ＡＲ係数を構成する要素との関係によって示されるＡＲ係数の振幅を対比し、ターゲット数（受信波数）によって変化することが示されている。
ＡＲ係数は、複素数であるため、実部と虚部により振幅値（複素の絶対値）が算出できる。アレーアンテナの原理から、受信波を理想的に受信すると複素正弦波の合成波が形成される。そのため、受信波数と、ＡＲ係数の振幅との組合せによって、振幅が１となって安定する場合が生じる。振幅が１となって安定な状態を示す組み合わせを、この表では、「≒１」として示される。
ＡＲ係数の振幅が１となる条件は、複素平面では、その複素平面における単位円上に存在する点として示すことができる。図に示された表の結果から、ＡＲ係数の振幅が１となる場合をより具体的に示すと、１ターゲットのとき、次数が１の場合のａ（１）、２ターゲットのとき、次数が２の場合のａ（２）、３ターゲットのとき、次数が３の場合のａ（３）である。
この特徴に着目すれば、導かれたＡＲ係数の振幅に基づいて、受信波数を推定することができる。つまり、導かれたＡＲ係数の振幅を比較することにより、３つの特徴パターンによる分類・識別方法により、ターゲット数（受信波数）を導くことができる。
図１０は、図９に示した表をグラフ化したものである。１つから３つのターゲット（受信波数が１つから３つ）の場合の、１次の場合の第１項（１ａ（１））、２次の場合の第２項（２ａ（２））、３次の場合の第３項（３ａ（３））のＡＲ係数の振幅を示す。
１つのターゲット（受信波数が１）の場合を示す第１のパターン（パターン１）は、１次の場合の第１項（１ａ（１））の振幅が１となる。それに比べ、２次の場合の第２項（２ａ（２））、３次の場合の第３項（３ａ（３））は、それぞれが１に満たない値を示す。つまり、１つのターゲット（受信波数が１）の場合では、１次の場合の第１項（１ａ（１））に基づいて判定することが望ましい条件となる。
２つのターゲット（受信波数が２）の場合を示す第２のパターン（パターン２）は、２次の場合の第２項（２ａ（２））の振幅が１となる。それに比べ、１次の場合の第１項（１ａ（１））、３次の場合の第３項（３ａ（３））は、それぞれが１に満たない値を示す。つまり、２つのターゲット（受信波数が２）の場合では、２次の場合の第２項（２ａ（２））に基づいて判定することが望ましい条件となる。
３つのターゲット（受信波数が３）の場合を示す第３のパターン（パターン３）は、３次の場合の第３項（３ａ（３））の振幅が１となる。それに比べ、１次の場合の第１項（１ａ（１））、２次の場合の第２項（２ａ（２））は、それぞれが１に満たない値を示す。つまり、３つのターゲット（受信波数が３）の場合では、３次の場合の第３項（３ａ（３））に基づいて判定することが望ましい条件となる。
導かれたＡＲ係数に基づいたパワースペクトルや根の計算に先立って、この特徴パターンにしたがって分類することにより、推定されるターゲット数（受信波数）を導くことができる。
実環境では諸条件に影響されることにより、ＡＲモデルの推定精度が劣化する。例えば、受信波が同じ方向から到達する場合には、受信波同士の成す角度が狭くなる。受信波同士の成す角度が狭くなるほど、それぞれのピーク値を捕捉することが困難となり、理想の測定値が得られない場合が生じる。
そのような場合には、図９、１０に示した関係を基本とし、実環境に即した判定を行うための判定論理と閾値を設ける。例えば、本実施形態では、１つのターゲットを検知する際の構成について説明する。１つのターゲットを検知した際に、次数が２（又は１）にして、偽ピークの発生を抑制する。実際、1つのターゲットの場合の次数１の第１項（１ａ（１）≒１）は、実環境でも安定する傾向があるので、実用性が高いと考える。次数が２とすることにより、１つのターゲットを検出できる（図１６）とともに、仮に対象が２つのターゲットであっても、それらを区別して検出することも可能となる。
図１１は、白色雑音の分散における、次数とターゲット数（受信波数）の関係を示す図である。
白色雑音の分散値は、改良共分散法の場合、導かれたＡＲ係数に基づいて、前述の式（６）から導かれる。
なお、白色雑音の分散値は、式（６）にしたがって導く他に、他の方法を用いて導いてもよい。例えば、ユールウォーカ法とバーグ法等の場合では、白色雑音の分散値をＡＲ係数と同時に求めることができる。
図１１に示されるように、次数を１とする場合の白色雑音の分散値で正規化すると、受信波数によりパターン１から３の傾向を示す場合に分類できる。
１つのターゲット（受信波数が１）の場合を示す第１のパターン（パターン１）は、次数が１から３のいずれの次数の分散も近い値を示す。つまり、次数が１から３のいずれの次数においても推定誤差の値が小さい値で検出できることから、次数が１から３のいずれの場合も、有効な白色雑音の値を検出していると判定できる。
２つのターゲット（受信波数が２）の場合を示す第２のパターン（パターン２）は、次数が１の値に対して次数が２と３の値は小さな値を示す。つまり、次数が１の場合における白色雑音の分散が大きく、推定誤差が大きいと認められることから、次数が２と３の場合が、有効な白色雑音の値を検出していると判定できる。
３つのターゲット（受信波数が３）の場合を示す第３のパターン（パターン３）は、次数が１と２の値が近い値を示すのに対して、次数が３の値は小さな値を示す。つまり、次数が１と２の場合における白色雑音の分散が大きく、推定誤差が大きいと認められることから、次数が３の場合が、有効な白色雑音の値を検出していると判定できる。白色雑音の分散値を正規化することにより、ターゲットのＲＣＳ（Radar Cross Section）やクラッタによる絶対値変動要因を排除することができ、絶対値の比較では判定できない、相対的な大小関係を判定することができる。また、白色雑音の分散値の場合も、実際には、実環境の諸条件に影響されることにより、ＡＲモデルによる推定精度が劣化する。そのため、実環境に即した閾値を設ける。
図１２は、ターゲット数を判定する条件を示す図である。
この図に示される表は、１つのターゲットを検出する際の判定条件を示し、分割された領域により、ＡＲ係数の振幅に基づいたパターンと、白色雑音の分散値に基づいたパターンとの組み合わせによる特徴空間を示す。
図１２（ａ）は、ＡＲ係数の振幅に基づいたパターン１の領域と白色雑音の分散値に基づいたパターン１の領域の論理和（ＯＲ論理）に基づいて、１つのターゲットを識別する条件を設定する場合を示す。
図１２（ｂ）は、ＡＲ係数の振幅に基づいたパターン１の領域と白色雑音の分散値に基づいたパターン１の領域の論理積（ＡＮＤ論理）で１つのターゲットを識別する条件を設定する場合を示す。
論理和と論理積のいずれの判定条件を選択しても、演算処理が容易な論理演算によって判定条件を導くことができる。つまり、いずれかの判定条件にしたがって、判定することによって、信号成分（ＡＲ係数の振幅）とノイズ成分（正規化白色雑音分散値）を組み合わせて、両方の観点に基づいて判定することができる。
図１３は、ＡＲ係数の振幅と白色雑音の分散値の２つのパラメータにおけるターゲットとの距離の影響を示す図である。
この図には、実環境で測定されたデータに基づいて、ターゲットとの距離に対して、ＡＲ係数の振幅と白色雑音の分散値の２つのパラメータが受ける影響が示される。
図１３（ａ）は、測定車両と、測定車両の前方の所定の位置に存在するターゲットとの配置をモデル化して示す。測定車両からターゲットまでを、ターゲットとの距離とする。
図１３（ｂ）と（ｃ）に示されるグラフでは、横軸が、ターゲットまでの距離を示し、縦軸が、ＡＲ係数の振幅を示す。すなわち、ターゲット１台が、測定車両の前方の所定の位置に存在する場合の測定結果が示される。
図１３（ｂ）において、次数を１とした場合（１ａ（１））には、ＡＲ係数の振幅は、１近傍に収束する。しかし、次数を２又は３とした場合（２ａ（２）、３ａ（３））には、ＡＲ係数の振幅が距離によって大きく変動し、安定な値を示していないので、原理どおり明らかに１ターゲット（１受信波）を示す、パターン１である結果が導かれる。
図１３（ｃ）において、次数を１とした場合（Ｓ１）には、白色雑音の分散は、１近傍に収束する。しかし、次数を２又は３とした場合（Ｓ２，Ｓ３）には、白色雑音の分散が距離によって変動し、少し１近傍から低下している。このように、実際の環境や車両毎の反射状態を考えると、２つのパラメータを用いて相補的に判定すると、判定精度を向上できると考える。
＜受信波の到来方向推定処理の手順＞
次に、方位検出部３０における、受信波の到来方向の推定を行う手順について、高分解能アルゴリズムとして改良共分散法によるＡＲスペクトル推定処理を例にあげ説明する。なお、改良共分散法に代えて、共分散法も適用できる。共分散法も基本原理は改良共分散法と同じである。
ＡＲスペクトル推定処理そのものは、一般的に用いられているため（例えば、非特許文献１）、本実施形態において必要な箇所を中心に説明する。
図１４は、電子走査型レーダ装置におけるターゲットの方向推定処理の流れを示すフローチャートである。この図に示されるフローチャートにしたがって行われる処理は、周期的に繰り返して実施される。
まず、周波数分解処理部２２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Ｓ１０１）。
方位検出部３０における正規方程式生成部３０１が、その複素数データに基づいて相関行列を導き、その相関行列から１次の共分散行列と１次の右辺ベクトルを生成し、１次の正規方程式の要素とする（ステップＳ１０２）。
ＡＲ係数算出部３０２は、その１次の正規方程式を解いて１次のＡＲ係数を算出する。その手段として、例えば、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することができる。また、ＡＲ係数算出部３０２は、入力される１次の白色雑音の分散σ２も算出する（ステップＳ１０３）。
方位検出部３０における正規方程式生成部３０１が、その相関行列から２次の共分散行列と２次の右辺ベクトルを生成し、２次の正規方程式の要素とする（ステップＳ１０４）。
ＡＲ係数算出部３０２は、その２次の正規方程式を解いて２次のＡＲ係数を算出する。また、ＡＲ係数算出部３０２は、入力される２次の白色雑音の分散σ２も算出する（ステップＳ１０５）。
方位検出部３０における正規方程式生成部３０１が、その相関行列から３次の共分散行列と３次の右辺ベクトルを生成し、３次の正規方程式の要素とする（ステップＳ１０６）。
ＡＲ係数算出部３０２は、その３次の正規方程式を解いて３次のＡＲ係数を算出する。また、ＡＲ係数算出部３０２は、入力される３次の白色雑音の分散σ２も算出する（ステップＳ１０７）。
判定部３０３は、ステップＳ１０２からＳ１０７において算出された、１次から３次のＡＲ係数と白色雑音の分散σ２に基づいて、対象物が１つのターゲットであるか否かの判定処理を行う（ステップＳ１０８）。
判定部３０３は、ステップＳ１０８における判定の結果、１つのターゲットでないと判定された場合は、ステップＳ１１０の処理を、１つのターゲットであると判定された場合は、ステップＳ１１１の処理に進む（ステップＳ１０９）。
判定部３０３は、ステップＳ１０９によって１つのターゲットでない判定された結果に基づいて、次数が３の場合のＡＲ係数と白色雑音の分散σ２を選択し、ステップＳ１１２の処理に進む（ステップＳ１１０）。
判定部３０３は、ステップＳ１０９によって１つのターゲットである判定された結果に基づいて、次数が２の場合のＡＲ係数と白色雑音の分散σ２を選択する（ステップＳ１１１）。
続いて、パワースペクトル算出部３０４は、パワースペクトルを算出する。パワースペクトルは、ＡＲ係数と白色雑音の分散σ２に基づいて求められる。求められたパワースペクトルは、到達波に対する伝達特性を示し、その伝達特性を伝達関数として示した場合の極に対応するピーク特性が検出される（ステップＳ１１２）。
そのピークが示す値から、ターゲットの数及び反射波が到来する到来角度として検知する（ステップＳ１１３）。
以上に示した処理において、ＡＲ係数は、求められるパワースペクトルの特性に関係し、そのピーク形状の精度に寄与することから、ＡＲ係数の推定精度が向上することにより、検知性能（検知角度性能や分離性能）も向上する。
図１５は、２つのパラメータ毎でパターン１になる論理を構成した処理を示すフローチャートである。
この図に示される処理は、図１４に示されるステップＳ１０８とＳ１０９における判定処理の一実施態様を示す。
ＡＲ係数の振幅に基づいた第１のパターン（受信波数が１）の状況を判定する条件は、次の３つの条件の論理積とする。
第１の条件は、１次の場合の第１項（１ａ（１））の振幅が（１−ＴＨ１）より大きい場合とする。ＴＨ１は、１次の場合の第１項（１ａ（１））の振幅を判定するために予め定められる第１閾値である。
第２の条件は、２次の場合の第２項（２ａ（２））の振幅が、（ＴＨ２）より小さい場合とする。ＴＨ２は、２次の場合の第２項（２ａ（２））の振幅を判定するために予め定められる第２閾値である。
第３の条件は、３次の場合の第３項（３ａ（３））の振幅が、（ＴＨ３）より小さい場合とする。ＴＨ３は、３次の場合の第３項（３ａ（３））の振幅を判定するために予め定められる第３閾値である。
この３つの条件を全て満たす場合には、ＡＲ係数振幅パターン（ＡＰ）フラグの値を「１」とする（ステップＳ１０８−１）。
また、図１３（ｂ）の１ａ（１）、２ａ（２）、３ａ（３）が距離（又は時間経過）により安定又は不安定であることを認識して、さらに高度に判定することも可能である。
また、白色雑音の分散の値に基づいた第１のパターン（受信波数が１）を判定する条件は、次の条件を満たす場合とする。
１次から３次の場合の白色雑音の分散の値の合計が、（ＴＨ４）より大きい場合には、白色雑音分散パターン（ＳＰ）フラグの値を「１」とする。ＴＨ４は、白色雑音の分散の値を判定するために予め定められる第４閾値とする（ステップＳ１０８−２）。
また、図１３（ｃ）のＳ１、Ｓ２、Ｓ３が距離（又は時間経過）により安定又は不安定であることを認識して、さらに高度に判定することも可能である。
さらに、ＡＲ係数振幅パターン（ＡＰ）フラグの値と、白色雑音分散パターン（ＳＰ）フラグの値とに基づいて、判定を行う。
ＡＲ係数振幅パターン（ＡＰ）フラグと白色雑音分散パターン（ＳＰ）フラグの論理和が「１」であるか否かを判定し、「１」である場合を「１つのターゲット」であると判定し、ステップＳ１１１の処理をする。
ここでは、簡単な論理演算で構成したが、さらに性能を上げるため各パラメータの値を、パターン重み付きの線形量に変換し、重み付け演算と閾値に基づく判定処理で分類して取りいれることも可能である。
図１６は、本実施形態の効果を示す図である。
図１６（ａ）に示す本実施形態の結果では、１つのターゲットを推定する処理の次数を２として推定処理する場合には、偽ピークが生じることなく正しくターゲットを検知できる状態が示される。
図１６（ｂ）では、１つのターゲットを示す同じ入力データに基づいて推定する処理の次数を３として推定処理する場合の推定結果を示す。この図１６（ｂ）では、偽ピークが生じた例が示される。
（第２実施形態）
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置について説明する。
図１７は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態における信号処理部２０Ｂは、第１実施形態と同様に、方位推定を高分解能アルゴリズムで行う。図１に示す第１実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第１実施形態との相違点について説明する。
信号処理部２０Ｂにおいて周波数分解処理部２２Ｂ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２３Ｂへ出力する。
そして、ピーク検知部２３Ｂ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２２Ｂへ出力する。
次に、周波数分解処理部２２Ｂ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３０Ｂ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。
方位検出部３０Ｂは、供給される複素数データに基づいて次数推定を行う。
次に、方位検出部３０Ｂは、上昇領域のＡＲ係数及び下降領域のＡＲ係数の各々について角度θを検出し、図１８に示すテーブルとしてピーク組合せ部２４Ｂへ出力する。
そして、ピーク組合せ部２４Ｂは、図１８に示すテーブルの情報を元に、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２５及び速度検出部２６へ出力する。
距離検出部２５は、第１実施形態と同様に、組み合わせの上昇領域と下降領域とのビート周波数により距離を算出する。
また、速度検出部２６は、第１実施形態と同様に、組み合わせの上昇領域と下降領域とのビート周波数により相対速度を算出する。
ここで、距離検出部２５及び速度検出部２６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。
ペア確定部２７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する。
（第３実施形態）
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置について説明する。
図１９は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態における信号処理部２０Ｃは、第１実施形態と異なり、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ＡＲ係数を用いたＡＲスペクトル推定処理による高分解能アルゴリズムで方位推定を行う構成である。図１に示す第１実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第１実施形態との相違点について説明する。
この図に示されるように、図１の第１実施形態における周波数分解処理部２２Ｃとピーク検出部２３Ｃとの間にＤＢＦ処理部４０が設けられ、上述したように、先にＤＢＦを用いて受信波の到来する方位を検出する点が第１実施形態と異なる。
周波数分解処理部２２Ｃ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２２Ｄ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４０Ｄに出力する。
次に、ＤＢＦ処理部４０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。
そして、ＤＢＦ処理部４０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２３Ｃに対して出力する。
これにより、ＤＢＦ処理部４０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、第１実施形態と同様に、三角波の上昇領域及び下降領域の双方にて算出される。
次に、ピーク検知部２３Ｃは、ＤＢＦ処理部４０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２４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２４では、第１の実施例と同様に、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２５及び速度検出部２６へ、角度チャネル毎に出力する。
そして、ペア確定部２７は、距離検出部２５及び速度検出部２６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、第１の実施例と同様に、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跨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、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２０に示すテーブルが作成される。
図２０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２７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、現在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２０に示すテーブルを生成する。
なお、本実施形態のＤＢＦ処理部４０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。方位検出部３０は、高分解能アルゴリズムのＡＲスペクトル推定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３０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。
方位検出部３０からの方位情報とＤＢＦ処理部４０からの方位情報とに基づいた論理積演算（ＡＮＤ論理）によって推定することにより、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。
（第４実施形態）
次に、図を参照し、本実施形態による電子走査型レーダ装置を説明する。
図２１は、本実施形態による電子走査型レーダ装置の構成例を示すブロック図である。
本実施形態における信号処理部２０Ｄは、第１実施形態と異なり、先に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分解能が低いＤＢＦ（Digital Beam Forming）を先に用いて方位推定を行い、ターゲットの角度範囲を絞り込み、ＩＤＢＦ（逆ＤＢＦ、すなわち逆空間軸フーリエ変換）を行い周波数軸の複素数データに戻し、後に行う高分解能アルゴリズムで行う方位推定の精度を向上させる構成である。図１９に示す第３実施形態と同じ構成については、同一の符号を付し、以下第３実施形態との相違点について説明する。
本実施形態は、第３実施形態にチャンネル（Ｃｈ）削除部４１及びＩＤＢＦ処理部４２が付加されたものである。
周波数分解処理部２２Ｄ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２２Ｄ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４０Ｄに出力する。
ＤＢＦ処理部４０Ｄは、第３実施形態と同様に、空間軸フーリエ変換を行い、空間複素数データをピーク検知部２３Ｃへ出力するとともに、Ｃｈ削除部４１へ出力する。
ここで、ＤＢＦ処理部４０Ｄは、図２２（ａ）に示すように、受信アンテナの配列方向に本実施形態においては、例えば１６ポイントの分解能により、空間軸フーリエ変換を行い、結果として１５の角度チャンネルの角度単位のスペクトルを生成し、Ｃｈ削除部４１へ出力する。
そして、Ｃｈ削除部４１は、ペア確定部２７Ｄで確定されたＤＢＦターゲットのピーク周波数ポイント（例えば下降部分）に該当する空間複素数データのスペクトルのレベルが予め設定された角度範囲にて隣接して連続し、かつ予め設定されたＤＢＦ閾値のレベルを超えるか否かの検出を行い、ＤＢＦ閾値を超えない角度チャンネルのスペクトルを「０」に置き換える処理を行い、絞り込んだ空間複素データを出力する。
上述した処理において、Ｃｈ削除部４１は、例えば、図２２（ｂ）に示すように隣接した４つの角度チャンネルが連続して上記ＤＢＦ閾値を超えるレベルであると、その範囲にターゲットが１つ以上存在するとして、これらの角度チャンネルのスペクトルを残し、他の角度のスペクトルの強度を「０」に置き換える。
そして、ＩＤＢＦ処理部４２は、スペクトルの絞込を行った、すなわち設定した数の角度チャンネルにおいて連続してＤＢＦ閾値を超える角度チャンネル領域のデータのみを残し、その他の領域の強度を「０」に置き換えた空間複素数データを生成する。ＩＤＢＦ処理部４２は、置き換えた空間複素数データを、逆空間軸フーリエ変換し、周波数軸の複素数データに戻し、方位検出部３０へ出力する。
そして、方位検出部３０は、入力される複素数データから相関行列を算出するため、路側物などの成分を除去し、かつノイズ成分を削減した直交性の良い相関行列を求めることができる。図２２（ｃ）は図２２（ｂ）のＤＢＦ分解能でのターゲット群（実際にはターゲットが２つ以上ある可能性があるのでターゲット群とする）を、上記の方法で相関行列に基づいて正規方程式を作成し、高分解能アルゴリズムでさらにターゲットを分離する。 また、図２３（ａ）に示すように、複数のターゲット群からの反射成分を含む受信波を受信した場合、ＤＢＦ処理部４０Ｄから出力される空間複素データには、連続した角度チャンネルにおいてＤＢＦ閾値レベルを超える角度チャンネル範囲が複数存在することとなる。
そして、Ｃｈ削除部４１は、入力される空間複素データに基づいて、角度チャネル領域にて識別される別々の空間複素数データに分割する。Ｃｈ削除部４１は、設定された角度チャネル範囲において、隣接した角度チャネルのスペクトルのレベルが連続してＤＢＦ閾値のレベルを超える角度チャネル領域をそれぞれ抽出する。Ｃｈ削除部４１は、抽出した角度チャネル領域以外のスペクトルの強度を「０」に置き換える。図２３（ｂ）及び図２３（ｃ）のように、Ｃｈ削除部４１は、角度チャネル領域を単位として識別される別々の空間複素数データに分割する。
ここで、ペア確定部２７Ｄは、第１実施形態と同様に距離、相対速度及び縦位置と横位置を求め、Ｃｈ削除部４１へ出力する。
Ｃｈ削除部４１は、ＤＢＦターゲットの周波数ポイントに該当する空間複素数データを選出し、上述したＣｈ削除を行った後、ＩＤＢＦ処理部４２へ出力する。
そして、ＩＤＢＦ処理部４２は、入力される空間複素数データを逆空間フーリエ変換して、得られた周波数軸の複素数データを方位検出部３０へ出力する。
なお、本実施形態のＤＢＦ処理部４０Ｄは、デジタルビームフォーミングに基づいて設定される所望の方向に対応する角度チャンネル毎のスペクトルの強度を示す空間複素数データを算出する。ＤＢＦ処理部４０Ｄは、隣接する角度チャンネルのスペクトルの強度が予め設定された角度チャンネル幅の範囲において予め設定されたＤＢＦ閾値を超えた場合、ターゲットの存在を検知してＤＢＦ検知ターゲットとして定義する。また、ＤＢＦ処理部４０Ｄは、ターゲットの存在が検知されていない角度チャンネルのスペクトル強度を「０」に置き換える。そして、Ｃｈ削除部４１は、新たな空間複素数データとして出力する。ＩＤＢＦ処理部４２は、新たな空間複素数データを逆ＤＢＦすることにより、再生複素数データを生成する。正規方程式生成部３０１は、再生複素数データから相関行列を導いて正規方程式を生成する。
また、本実施形態のＣｈ削除部４１は、複数のＤＢＦ検知ターゲットを検出した場合、それぞれのＤＢＦ検知ターゲットに対応した角度チャンネル範囲毎にスペクトルを分割し、ＤＢＦ検知ターゲットの数の空間複素数データを生成する。ＩＤＢＦ処理部４２は、ＤＢＦ検知ターゲット毎の空間複素数データをそれぞれ逆ＤＢＦすることにより、ＤＢＦ検知ターゲット毎の再生複素数データを生成する。正規方程式生成部３０１は、ＤＢＦ検知ターゲット毎の再生複素数データに基づいて、ＤＢＦ検知ターゲット毎の相関行列を算出する。
上述した処理により、方位検出部３０のＡＲスペクトル推定処理におけるスペクトル算出時に検知方向範囲を絞り込むことができ、第１〜第４実施形態に比較して、より分解能を上げることが可能となる。
さらに、上述した構成とすることにより、方位検出部３０において、ＡＲ係数の計算に用いる相関行列に、ターゲット群毎の反射成分に分割した受信波を、仮想的に受信されたことになるため、例えば受信アンテナ数及び設定次数に対してその数以上の多くのターゲットからの反射成分を含んだ受信波が受信されたとしても、ＡＲ係数の計算で誤ることなく計算が可能となる。
なお、図１４に示したフローチャートにおけるステップＳ１０１の処理において、繰り返し検出される複素数データから生成される正規方程式に対して時系列に応じた移動時間平均処理を行うことにより、スペクトルの精度や次数推定の精度を高めることができる。
具体的な処理としては、例えば、生成された各次数の正規方程式の要素を記憶領域に記憶する。記憶する正規方程式の要素は、共分散行列、ＡＲ係数（ベクトル）、右辺ベクトルを単位とする。
ステップＳ１０２、Ｓ１０４及びＳ１０６において、方位検出部３０は、ＡＲ係数を導く際に、平均化処理された共分散行列、右辺ベクトルに基づいてＡＲ係数を導く。そして、導かれたＡＲ係数について平均化処理を行う。平均化処理された共分散行列及び右辺ベクトルは、過去の検出サイクルの処理における共分散行列及び右辺ベクトルを参照し、今回の検出サイクルで検出された共分散行列及び右辺ベクトルとの移動時間平均処理によって導かれる。ＡＲ係数の平均化処理は、過去の検出サイクルの処理において導かれたＡＲ係数を参照し、今回の検出サイクルで検出されたＡＲ係数との移動時間平均処理によって導かれる。共分散行列などの移動時間平均処理についての詳細は、特許文献４などを参照する。
そして、方位検出部３０は、上記の移動時間平均処理を行った正規方程式から導かれるＡＲ係数及び白色雑音の分散に基づいて、ステップＳ１０８以降の処理を行うことにより、検出誤差の影響を低減した判定を行うことができ、ターゲットの検出精度を向上することが可能となる。
なお、本実施形態の電子走査型レーダ装置は、移動体に搭載される。受信部は、送信手段が送信し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１−１〜１−ｎを含んで構成される。ミキサ２−１〜２−ｎは、送信波及び受信波からビート信号を生成する。信号処理部２０の周波数分離処理部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。ピーク検知部２３は、ビート周波数の強度値からピーク値を検出して前記ターゲットの存在を検知する。方位検出部３０は、アンテナ毎に、ターゲットの存在が検知されたビート周波数である検出ビート周波数の複素数データに基づいて生成される異なる次数の正規方程式であって、その正規方程式に基づいて導かれる受信波数に応じて選択された次数の正規方程式に基づいて受信波の到来方向を算出する。
これにより、ＡＲスペクトル推定法において導かれる正規方程式について、異なる次数の正規方程式からＡＲ係数と白色雑音の分散値を導くことができる。導かれたＡＲ係数と白色雑音の分散値を利用した演算処理により、軽い演算負荷で受信波数を推定できる。
また、本実施形態の方位検出部３０は、正規方程式生成部３０１が、共分散行列、ＡＲ係数、右辺ベクトルを要素とする線形式で示される前記正規方程式であって、複素数データから導かれる共分散行列と右辺ベクトルに基づいて、異なる次数の正規方程式を生成する。ＡＲ係数算出部３０２は、異なる次数の正規方程式として示されるＡＲモデルに基づいて、前記正規方程式の次数に応じた次数の前記ＡＲ係数をそれぞれ導く。判定部３０３は、導かれたＡＲ係数に基づいて受信波数を判定する。スペクトル算出部３０４は、導かれたＡＲ係数の内から、判定された受信波数に応じて選択された次数のＡＲ係数に基づいて導かれるパワースペクトルから受信波の到来方向を算出する。
これにより、方位検出部３０は、判定部３０３が判定した受信波数に基づいて受信波の到来方向を算出できる。スペクトル算出部３０４は、異なる次数のＡＲ係数の内から、受信波数に応じてＡＲ係数の次数を選択する。スペクトル算出部３０４は、選択された次数のＡＲ係数に基づいて導かれるパワースペクトルから受信波の到来方向を算出する。
また、本実施形態のＡＲ係数算出部３０２は、異なる次数の正規方程式として示されるＡＲモデルに基づいて、正規方程式の次数に応じた次数の白色雑音の分散値をそれぞれ導く。判定部３０３は、導かれたＡＲ係数と、導かれた白色雑音の分散値とに基づいて受信波数を判定する。
これにより、方位検出部３０は、受信波数の判定を、異なる次数の正規方程式から導かれた２つのパラメータに基づいて行うことができる。
また、本実施形態の方位検出部３０において、異なる次数は、任意の値までの自然数によって示される複数の次数である。
また、本実施形態の方位検出部３０において、異なる次数は、１から任意の値までの連続する自然数によって示される次数である。
これにより、限られた次数の情報に基づいた演算処理を行うことができ、処理負荷を低減させることができる。
また、本実施形態の正規方程式の次数は、検知するターゲットの数以上にする。
また、本実施形態の方位検出部３０において、判定された受信波数に応じて選択されるＡＲ係数は、判定部３０３によって判定された受信波数が１である場合、１次又は２次のＡＲ係数とする。
これにより、高い次数のＡＲ係数に基づいて処理する際に生じうる擬似ピークの発生を抑制することができる。
以上、第１〜第８実施形態は、図１に示すＦＭＣＷ方式のレーダに用いる構成例を基に説明したが、ＦＭＣＷ方式の他のアンテナ構成にも適用することが可能である。
また、多周波ＣＷ、パルスレーダ等のＦＭＣＷ方式以外の他の方式においても、本実施形態を適用することが可能である。
本実施形態において、パワースペクトルのピークを算出してターゲット数と方位を求める形態としたが、パワースペクトルの代わりに高次方程式の根を求める計算を用いて、その極で方位を推定してもよい。
また、本実施形態に示した「改良共分散法（Modified Covariance Method）」は、「前向き後向き線形予測法（Forward and Backward Linear Prediction Method）」、或いは、単に「FBLP法」などと呼ばれる場合がある。
なお、本実施形態では、検出するターゲットの数を３個までの場合を例示したが、３個にまでに制限されるものではなく任意の値を選択できる。また、正規方程式として、３次までの場合を例示したが、元のチャンネル数に制限がないかぎり、式の次数は、検出が必要とされるターゲットの数に応じて定めることができ、任意の次数を選択することができる。
なお、図１、図１７、図１９、図２１における信号処理部２０、２０Ｂから２０Ｄ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。
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。
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、２０Ｂ、２０Ｃ、２０Ｄ…信号処理部
２１…メモリ
２２、２２Ｂ、２２Ｃ、２２Ｄ…周波数分解処理部
２３、２３Ｂ、２３Ｃ…ピーク検知部
２４、２４Ｂ…ピーク組合せ部
２５…距離検出部
２６…速度検出部
２７、２７Ｂ、２７Ｄ…ペア確定部
３０、３０Ｂ…方位検出部
４０、４０Ｄ…ＤＢＦ処理部
４１…Ｃｈ削除部
４２…ＩＤＢＦ処理部
３０１…正規方程式生成部
３０２…ＡＲ係数算出部
３０３…判定部
３０４…パワースペクトル算出部

Claims (12)

  1. 移動体に搭載される電子走査型レーダ装置であり、
    送信波を送信する送信手段と、
    前記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、
    前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出して前記ターゲットの存在を検知するターゲット検知部と、
    ＡＲモデルに基づき、共分散行列、ＡＲ係数、右辺ベクトルを要素として構成される正規方程式であって、前記アンテナ毎に、前記ターゲットの存在が検知された前記ビート周波数である検出ビート周波数の前記複素数データに基づいて生成される互いに次数が異なる複数の正規方程式から、前記互いに次数が異なる複数の正規方程式のＡＲ係数の振幅に基づいて受信波数を決定し、前記受信波数に応じて選択された次数の前記正規方程式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。
  2. 前記方位検出部は、
    前記異なる次数の前記複素数データから導かれる前記共分散行列と前記右辺ベクトルに基づいた正規方程式を生成する正規方程式生成部と、
    前記異なる次数の正規方程式として示されるＡＲモデルに基づいて、前記正規方程式の次数に応じた次数の前記ＡＲ係数をそれぞれ導くＡＲ係数算出部と、
    前記導かれたＡＲ係数に基づいて前記受信波数を判定する判定部と、
    前記導かれたＡＲ係数の内から、前記判定された受信波数に応じて選択された次数のＡＲ係数に基づいて導かれるパワースペクトルから前記受信波の到来方向を算出するスペクトル算出部と、
    を備え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。
  3. 前記ＡＲ係数算出部は、
    前記異なる次数の正規方程式として示されるＡＲモデルに基づいて、前記正規方程式の次数に応じた次数の白色雑音の分散値をそれぞれ導き、
    前記判定部は、
    前記導かれたＡＲ係数と、前記導かれた白色雑音の分散値とに基づいて受信波数を判定する
    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。
  4. 前記異なる次数は、任意の値までの自然数によって示される複数の次数である
    ことを特徴とする請求項２から請求項３のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。
  5. 前記異なる次数は、１から任意の値までの連続する自然数によって示される次数であることを特徴とする請求項２から請求項４のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。
  6. 前記正規方程式の次数は、検知する前記受信波数以上にする
    ことを特徴とする請求項２から請求項５のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。
  7. 前記判定された受信波数に応じて選択されるＡＲ係数は、
    前記判定部によって判定された受信波数が１である場合、１次又は２次のＡＲ係数とする
    ことを特徴とする請求項２から請求項６のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。
  8. 前記複素数データに基づいて、前記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に基づいて前記ターゲットの存在及び方位を検出するＤＢＦ部
    をさらに備え、
    前記ターゲット検知部は、
    前記ビート周波数における前記デジタルビームフォーミングに基づいて前記ターゲットの方位を検出する
    ことを特徴とする請求項２から請求項７のいずれかに記載の電子走査型レーダ装置。
  9. 前記ＤＢＦ部は、
    前記デジタルビームフォーミングに基づいて設定される前記所望の方向に対応する角度チャンネル毎のスペクトルの強度を示す空間複素数データを算出し、
    隣接する前記角度チャンネルのスペクトルの強度が予め設定された前記角度チャンネル幅の範囲において予め設定されたＤＢＦ閾値を超えた場合、ターゲットの存在をＤＢＦ検知ターゲットとして検知し、ターゲットの存在が検知されていない角度チャンネルのスペクトル強度を「０」に置き換え、新たな空間複素数データとして出力するチャンネル削除部と、
    前記新たな空間複素数データを逆ＤＢＦすることにより、再生複素数データを生成するＩＤＢＦ部と
    をさらに備え、
    前記正規方程式生成部は、
    前記再生複素数データから相関行列を導いて正規方程式を生成する
    ことを特徴とする請求項８に記載の電子走査型レーダ装置。
  10. 前記チャンネル削除部は、
    複数の前記ＤＢＦ検知ターゲットを検出した場合、それぞれの前記ＤＢＦ検知ターゲットに対応した角度チャンネル範囲毎にスペクトルを分割し、前記ＤＢＦ検知ターゲット数の空間複素数データを生成し、
    前記ＩＤＢＦ部は、
    前記ＤＢＦ検知ターゲット毎の空間複素数データをそれぞれ逆ＤＢＦすることにより、前記ＤＢＦ検知ターゲット毎の再生複素数データを生成し、
    前記正規方程式生成部は、
    前記ＤＢＦ検知ターゲット毎の再生複素数データに基づいて、前記ＤＢＦ検知ターゲット毎の相関行列を算出する
    ことを特徴とする請求項９に記載の電子走査型レーダ装置。
  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、
    送信手段から送信波を送信する送信過程と、
    前記送信波を反射したターゲットから到来する受信波を、複数のアンテナから構成される受信部が受信する受信過程と、
    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過程と、
    前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解過程と、
    前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知過程と、
    ＡＲモデルに基づき、共分散行列、ＡＲ係数、右辺ベクトルを要素として構成される正規方程式であって、前記アンテナ毎に、前記ターゲットの存在が検知された前記ビート周波数である検出ビート周波数の前記複素数データに基づいて生成される互いに次数が異なる複数の正規方程式から、前記互いに次数が異なる複数の正規方程式のＡＲ係数の振幅に基づいて前記ターゲットの数を決定し、前記決定したターゲットの数に応じて選択された次数の前記正規方程式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
    を有することを特徴とする受信波方向推定方法。
  12. 移動体に搭載される電子走査型レーダ装置により受信波方向推定の動作をコンピュータに制御させるためのプログラムであり、
    送信手段が送信波を送信させる送信処理と、
    受信部が前記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受信処理と、
    ビート信号生成部が前記送信波及び反射波からビート信号を生成するビート信号生成処理と、
    周波数分解処理部が前記ビート信号を予め設定した分解数のビート周波数に周波数分解して複素数データを算出する周波数分解処理と、
    ターゲット検知部が前記ビート周波数の強度値からピーク値を検出してターゲットの存在を検知するターゲット検知処理と、
    方位検出前部が、ＡＲモデルに基づき、共分散行列、ＡＲ係数、右辺ベクトルを要素として構成される正規方程式であって、前記アンテナ毎に、前記ターゲットの存在が検知された前記ビート周波数である検出ビート周波数の前記複素数データに基づいて生成される互いに次数が異なる複数の正規方程式から、前記互いに次数が異なる複数の正規方程式のＡＲ係数の振幅に基づいて前記ターゲットの数を決定し、前記決定したターゲットの数に応じて選択された次数の前記正規方程式に基づいて前記受信波の到来方向を算出する方位検出処理と
    を有することを特徴とする受信波方向推定プログラム。
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