JPH0792259A - Target classification apparatus - Google Patents

Target classification apparatus

Info

Publication number
JPH0792259A
JPH0792259A JP5240221A JP24022193A JPH0792259A JP H0792259 A JPH0792259 A JP H0792259A JP 5240221 A JP5240221 A JP 5240221A JP 24022193 A JP24022193 A JP 24022193A JP H0792259 A JPH0792259 A JP H0792259A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
feature
unit
doppler radar
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP5240221A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yuichi Tashiro
雄一 田代
Hitoshi Nakanishi
均 中西
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP5240221A priority Critical patent/JPH0792259A/en
Publication of JPH0792259A publication Critical patent/JPH0792259A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Complex Calculations (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

PURPOSE:To precisely classify the generation source of acquired information by a method wherein the feature of a moving object is extracted from information by a Doppler radar and the feature is collated with a feature at every object already classified, and stored. CONSTITUTION:Information which is acquired by a radar part 20 is sent to an information analysis part 21, the information is analyzed by, e.g. a high-speed Fourier transform (FFI processing), an analysis result is sent to a feature extraction part 22, and the feature of the acquired information by a Doppler radar is changed to a form which can be collated with a feature at every object classified and stored in advance. A feature collation part 23 collates the feature of the acquired information by the Doppler radar with the feature at every object classified and stored in advance, the ratio of their coincidence is found, and what the generation source of the acquired information is judged by a judgement part 24, and judgement result is displayed on a display part 25. Thereby, since the generation source of the acquired information by the radar can be classified automatically, it is possible to quickly deal with the acquired information effectively.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、ドップラレーダによる
取得情報の発生源が、どのような物体であるかを判定す
る類別処理技術に関し、ドップラレーダにより取得した
情報より特徴を抽出し、抽出した特徴と既に持っている
類別対象の特徴とを比較し、その合致する割合に基づい
て、類別処理を行なうこととする目標類別装置に係る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a categorization processing technique for determining what kind of object the source of information acquired by a Doppler radar is, and features extracted from the information acquired by the Doppler radar. The present invention relates to a target classification device that compares a characteristic with a characteristic of a classification target that already has and performs classification processing based on the matching ratio.

【0002】[0002]

【従来の技術】目標を類別するための従来技術として
は、例えば、「目標類別装置」(特開平4−22518
8号公報)に記載の発明を挙げることができる。これ
は、アクティブソナー信号を用いて目標のドップラ成分
を検出して速度情報を得て、この速度情報に基づきパッ
シブソナー信号のドップラ成分を取り除くことにより、
雑音源の基本周波数を得るという発明である。
2. Description of the Related Art As a conventional technique for classifying targets, for example, "target classifying device" (JP-A-4-22518).
The invention described in Japanese Patent No. 8) can be mentioned. This is because by detecting the target Doppler component using the active sonar signal to obtain velocity information, and removing the Doppler component of the passive sonar signal based on this velocity information,
It is an invention to obtain the fundamental frequency of a noise source.

【0003】また、物体の形状を求めるための技術とし
て、「移動体の性状を測定する装置および移動体の速度
測定方法」(特開平5−52950号公報)に記載の発
明を挙げることができる。これは、ドップラレーダを用
いて移動体の端部の形状、移動速度、間隔を求めようと
する発明である。
Further, as a technique for obtaining the shape of an object, the invention described in "Device for measuring properties of moving body and method for measuring speed of moving body" (Japanese Patent Laid-Open No. 5-52950) can be mentioned. . This is an invention in which the shape, the moving speed, and the interval of the end portion of the moving body are obtained by using the Doppler radar.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した従来
技術では、移動を行なっている物体を詳細に類別するこ
とはできない。本発明の目的は、比較対象にドップラ周
波数を用いることにより、ドップラレーダにより得られ
た情報を解析し、その情報が何より発せられたものかを
判断し、その判断結果を表示する目標類別装置を提供す
ることにある。
However, in the above-mentioned prior art, it is not possible to classify moving objects in detail. The purpose of the present invention is to analyze the information obtained by the Doppler radar by using the Doppler frequency for the comparison object, determine what the information was emitted from, and a target classification device that displays the determination result. To provide.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】本発明によれば、上述の
目的は、前記特許請求の範囲に記載した手段にて達成さ
れる。
According to the invention, the above mentioned objects are achieved by means of the patent claims.

【0006】すなわち、請求項1記載の発明は、図1に
示すように、相対的に移動する目標物から発せられるド
ッブラレーダ信号を受信すると共に、ドップラレーダ情
報を送出するレーダ部10と、ドッブラレーダ情報を解
析すると共に、その解析情報を出力する情報解析部11
と、解析情報から特徴を抽出すると共に、その特徴情報
を出力する特徴抽出部12と、レーダ受信信号に基づく
特徴情報と、予め取得済みの特徴情報であって特定種類
の目標物を表わすものとを照合すると共に、その照合結
果を出力する特徴照合部13と、照合結果を判定して、
ドッブラレーダ信号の発生源である目標物を類別する判
定部14と、目標の類別結果を表示する表示部15とを
具備する目標類別装置である。
That is, according to the first aspect of the present invention, as shown in FIG. 1, the radar section 10 for receiving the Doppler radar signal emitted from the relatively moving target and transmitting the Doppler radar information, and the Doppler radar information. An information analysis unit 11 that analyzes the information and outputs the analysis information.
A feature extraction unit 12 that extracts a feature from the analysis information and outputs the feature information, feature information based on a radar reception signal, and feature information that has been acquired in advance and represents a specific type of target object. And the feature matching unit 13 that outputs the matching result and the matching result are determined,
The target classification device includes a determination unit 14 that classifies a target object that is a generation source of a Doppler radar signal, and a display unit 15 that displays a classification result of the target.

【0007】また、請求項2の発明は、高速フーリェ変
換処理を行なってドッブラレーダ情報を解析する情報解
析部を設ける目標類別装置であり、請求項3の発明は、
ウェーブレット解析を行なってドッブラレーダ情報を解
析する情報解析部を設ける目標類別装置であり、請求項
4の発明は、ケプストラム処理を行なってドッブラレー
ダ情報を解析する情報解析部を設ける目標類別装置であ
る。
The invention according to claim 2 is a target classifying device provided with an information analysis unit for performing high-speed Fourier transform processing to analyze Doppler radar information, and the invention according to claim 3 is
The target classifying device includes an information analyzing unit that performs wavelet analysis to analyze Doppler radar information. The invention of claim 4 is a target classifying device that includes an information analyzing unit that performs cepstrum processing to analyze Doppler radar information.

【0008】[0008]

【作用】本発明は、ドップラレーダの取得情報より、移
動物体の特徴を抽出すると共に、その特徴と、既に保持
している類別対象毎の特徴テーブルが持つ特徴との照合
を行ない、両者の特徴が合致する度合いを求めることに
より、取得情報が何より発せられたものかを判断するよ
うに動作するものである。
According to the present invention, the characteristics of a moving object are extracted from the acquired information of the Doppler radar, and the characteristics are collated with the characteristics held in the characteristic table of each classification target that is already held. By determining the degree of matching, the operation is performed so as to determine what the acquired information was caused by.

【0009】[0009]

【実施例】第2図に、本発明の一実施例をブロック図と
して示す。図2に示すように、当実施例における目標類
別装置26は、レーダ部20、情報解析部21、特徴抽
出部22、特徴照合部23、判定部24、表示部25と
から構成されている。以下、目標類別装置26を構成す
る各部20〜25について説明する。
FIG. 2 shows a block diagram of an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, the target classification device 26 according to the present embodiment includes a radar unit 20, an information analysis unit 21, a feature extraction unit 22, a feature matching unit 23, a determination unit 24, and a display unit 25. Hereinafter, each of the units 20 to 25 included in the target classification device 26 will be described.

【0010】レーダ部20が取得する情報は、情報解析
部(FFT処理)21へ送られるが、ここでは、高速フ
ーリェ変換による情報解析が行なわれる。その解析結果
は、特徴抽出部22へ送られる。特徴抽出部22では、
ドップラレーダによる取得情報の特徴を、予め取得済み
の類別対象毎の特徴と照合できる形へ変更する。特徴抽
出部22の出力は、特徴照合部23へ送られる。
The information acquired by the radar section 20 is sent to an information analysis section (FFT processing) 21, where information analysis by high-speed Fourier transform is performed. The analysis result is sent to the feature extraction unit 22. In the feature extraction unit 22,
The characteristics of the information acquired by the Doppler radar are changed to a form that can be compared with the characteristics of each classification target that has been acquired in advance. The output of the feature extraction unit 22 is sent to the feature matching unit 23.

【0011】特徴照合部23では、ドッブラレーダによ
る取得情報の特徴と、予め取得済みの類別対象毎の特徴
とを照合し、これらが合致する割合を求める。そして、
判定部24では、取得情報の発生源が何であるか判定
し、表示部25では、その判定結果を表示する。当実施
例によれば、レーダにより取得した情報の発生源の特定
を、自動的に行なうことができるので、取得情報に対す
る効果的な対処が迅速に行なえることとなる。
The characteristic matching unit 23 compares the characteristics of the information acquired by the Doppler radar with the characteristics of each classification target that has been acquired in advance, and obtains the ratio of matching. And
The determination unit 24 determines what is the source of the acquired information, and the display unit 25 displays the determination result. According to this embodiment, the source of the information acquired by the radar can be specified automatically, so that the acquired information can be effectively dealt with quickly.

【0012】ところで、図2の実施例における情報解析
部21では、ドッブラレーダによる取得情報を解析する
ために、FFT処理を用いているが、その他の情報解析
手段として、ウェーブレット解析の方式も考えられる。
FFT処理は、周期性に重点をおいた方式であるが、ウ
ェーブレット解析は、局所性に重点をおいた解析方法で
ある。図3に、ウェーブレット解析の方式を用いること
とした本発明の実施例を示す。
By the way, the information analysis unit 21 in the embodiment of FIG. 2 uses the FFT processing in order to analyze the information acquired by the Doppler radar, but a wavelet analysis method is also conceivable as another information analysis means.
The FFT processing is a method that emphasizes periodicity, while the wavelet analysis is an analysis method that emphasizes locality. FIG. 3 shows an embodiment of the present invention in which the wavelet analysis method is used.

【0013】図3に示す実施例における目標類別装置3
6は、レーダ部30、情報解析部31、特徴抽出部3
2、特徴照合部33、判定部34、表示部35とから構
成されている。この中で、レーダ部30、特徴抽出部3
2、特徴照合部33、判定部34、表示部35とについ
ては、図2に示した同名称のものと同様に作用するもの
とする。
Target classification device 3 in the embodiment shown in FIG.
6 is a radar unit 30, an information analysis unit 31, and a feature extraction unit 3
2, a feature matching unit 33, a determination unit 34, and a display unit 35. Among these, the radar unit 30 and the feature extraction unit 3
2, the feature matching unit 33, the determination unit 34, and the display unit 35 operate in the same manner as those having the same names shown in FIG.

【0014】一方、情報解析部31は、FFT処理では
なく、ウェーブレット解析を行なう点において図2に示
す情報解析部21とは異なる。従って、図3に示す目標
類別装置36では、特に、局所的な特徴を見出すことが
できる。
On the other hand, the information analysis unit 31 differs from the information analysis unit 21 shown in FIG. 2 in that it performs wavelet analysis instead of FFT processing. Therefore, in the target classification device 36 shown in FIG. 3, particularly local features can be found.

【0015】また、FFT処理、ウェーブレット解析以
外の情報解析手段として、ケプストラムを用いる方法も
考えられる。ケプストラムは、FFT処理された情報に
対して、再びFFT処理する解析手段である。図4に、
ケプストラムを用いることとした本発明の実施例を示
す。
A method using a cepstrum is also conceivable as an information analysis means other than FFT processing and wavelet analysis. The cepstrum is an analysis unit that performs FFT processing again on the information that has been FFT processed. In Figure 4,
An example of the present invention in which a cepstrum is used is shown.

【0016】図4に示す実施例における目標類別装置4
6は、レーダ部40、情報解析部41、特徴抽出部4
2、特徴照合部43、判定部44、表示部45とから構
成されている。この中で、レーダ部40、特徴抽出部4
2、特徴照合部43、判定部44、表示部45とについ
ては、図2、又は図3に示した同名称のものと同様に作
用するものとする。
Target classification device 4 in the embodiment shown in FIG.
6 is a radar unit 40, an information analysis unit 41, a feature extraction unit 4
2, a feature matching unit 43, a determination unit 44, and a display unit 45. Among these, the radar unit 40 and the feature extraction unit 4
2, the feature matching unit 43, the determining unit 44, and the display unit 45 operate in the same manner as those having the same names shown in FIG. 2 or FIG.

【0017】一方、情報解析部41は、FFT処理やウ
ェーブレット解析ではなく、ケプストラム処理を行なう
点において、図2又は図3に示す情報解析部21,31
とは異なる。従って、図4に示す目標類別装置46で
は、特に、時間的な変化を見ることができるので、FF
T処理よりも、周期的に解析することができよう。
On the other hand, the information analysis unit 41 performs the cepstrum process instead of the FFT process or the wavelet analysis, and the information analysis units 21 and 31 shown in FIG. 2 or FIG.
Is different from. Therefore, in the target classifying device 46 shown in FIG.
It could be analyzed periodically rather than T-process.

【0018】図5に、本発明装置における処理概要を説
明する流れ図を示す。図示する目標類別処理は、レーダ
情報を取得するステップと、FFT等に必要なパラメー
タの設定を行なうステップと、特徴抽出の元になるスペ
クトラム等を求めるステップと、各特徴を求めるステッ
プと、既取得の特徴との照合を行なうステップとを含ん
でいる。
FIG. 5 shows a flow chart for explaining the outline of processing in the apparatus of the present invention. The target classification process shown in the figure includes the steps of obtaining radar information, setting parameters required for FFT, etc., obtaining a spectrum or the like from which features are extracted, obtaining each feature, And the step of performing matching with the characteristics of.

【0019】図5の流れ図では、指定件数又は全件数の
データについて、特徴照合の処理が済んだならば、類別
判定を行ない、目標を類別することとしている。そして
最後に、その結果を表示する。結果表示の際には、類別
結果を表示すると共に、スペクトラムデータの持つ各特
徴や目標の速度等も表示させることができる。
In the flow chart of FIG. 5, when the characteristic matching process is completed for the specified number of data or the total number of data, the classification determination is performed and the targets are classified. And finally, the result is displayed. At the time of displaying the results, it is possible to display not only the classification result but also each feature of the spectrum data, the target speed, and the like.

【0020】[0020]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
FFT、ウェーブレット解析、ケプストラム等による多
様な情報解析を行なうので、取得情報が何より発生した
ものかの判断を正確に行なうことができる。従って、取
得情報の発生源に対し、効果的な対処を迅速にとること
ができるという利点がある。
As described above, according to the present invention,
Since various information analyzes such as FFT, wavelet analysis, and cepstrum are performed, it is possible to accurately determine what caused the acquired information. Therefore, there is an advantage that effective countermeasures can be promptly taken against the source of the acquired information.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の原理説明図である。FIG. 1 is a diagram illustrating the principle of the present invention.

【図2】本発明の一実施例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an embodiment of the present invention.

【図3】本発明の他の実施例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing another embodiment of the present invention.

【図4】本発明のその他の実施例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing another embodiment of the present invention.

【図5】本発明装置における処理概要を説明する流れ図
である。
FIG. 5 is a flowchart illustrating an outline of processing in the device of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10,20,30,40 レーダ部 11,21,31,41 情報解析部 12,22,32,42 特徴抽出部 13,23,33,43 特徴照合部 14,24,34,44 判定部 15,25,35,45 表示部 26,36,46 目標類別装置 10, 20, 30, 40 Radar section 11, 21, 31, 41 Information analysis section 12, 22, 32, 42 Feature extraction section 13, 23, 33, 43 Feature matching section 14, 24, 34, 44 Judgment section 15, 25,35,45 Display unit 26,36,46 Target classification device

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】相対的に移動する目標物から発せられるド
ッブラレーダ信号を受信すると共に、ドップラレーダ情
報を送出するレーダ部(10)と、 ドッブラレーダ情報を解析すると共に、その解析情報を
出力する情報解析部(11)と、 解析情報から特徴を抽出すると共に、その特徴情報を出
力する特徴抽出部(12)と、 レーダ受信信号に基づく特徴情報と、予め取得済みの特
徴情報であって特定種類の目標物を表わすものとを照合
すると共に、その照合結果を出力する特徴照合部(1
3)と、 照合結果を判定して、ドッブラレーダ信号の発生源であ
る目標物を類別する判定部(14)と、 目標の類別結果を表示する表示部(15)とを具備する
ことを特徴とする目標類別装置。
1. A radar unit (10) for receiving a Doppler radar signal emitted from a relatively moving target and transmitting Doppler radar information, and for analyzing the Doppler radar information and outputting the analysis information. A part (11), a feature extraction part (12) for extracting a feature from the analysis information and outputting the feature information, a feature information based on a radar reception signal, and a feature information that has been acquired in advance and is of a specific type. A feature matching unit (1 that matches a target object and outputs the matching result.
3), a determination unit (14) that determines the matching result and classifies the target object that is the generation source of the Doppler radar signal, and a display unit (15) that displays the classification result of the target. Target classification device.
【請求項2】高速フーリェ変換処理を行なってドッブラ
レーダ情報を解析する前記情報解析部を設ける請求項1
記載の目標類別装置。
2. The information analysis unit for analyzing Doppler radar information by performing high-speed Fourier transform processing is provided.
The described target classification device.
【請求項3】ウェーブレット解析を行なってドッブラレ
ーダ情報を解析する前記情報解析部を設ける請求項1記
載の目標類別装置。
3. The target classification device according to claim 1, further comprising the information analysis unit for performing wavelet analysis to analyze Doppler radar information.
【請求項4】ケプストラム処理を行なってドッブラレー
ダ情報を解析する前記情報解析部を設ける請求項1記載
の目標類別装置。
4. The target classification device according to claim 1, further comprising the information analysis unit for performing cepstrum processing to analyze Doppler radar information.
JP5240221A 1993-09-28 1993-09-28 Target classification apparatus Pending JPH0792259A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP5240221A JPH0792259A (en) 1993-09-28 1993-09-28 Target classification apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP5240221A JPH0792259A (en) 1993-09-28 1993-09-28 Target classification apparatus

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH0792259A true JPH0792259A (en) 1995-04-07

Family

ID=17056257

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP5240221A Pending JPH0792259A (en) 1993-09-28 1993-09-28 Target classification apparatus

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH0792259A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0862317A (en) * 1994-02-02 1996-03-08 Hughes Aircraft Co Detection of image base using measured value of clutter and signal-to-clutter ratio,tracking system and processing method
JPH09304528A (en) * 1996-05-13 1997-11-28 Nec Corp Method and apparatus for automatic detection of target signal
JP2002214330A (en) * 2001-01-22 2002-07-31 Mitsubishi Electric Corp Pulse radar apparatus

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0862317A (en) * 1994-02-02 1996-03-08 Hughes Aircraft Co Detection of image base using measured value of clutter and signal-to-clutter ratio,tracking system and processing method
JPH09304528A (en) * 1996-05-13 1997-11-28 Nec Corp Method and apparatus for automatic detection of target signal
JP2002214330A (en) * 2001-01-22 2002-07-31 Mitsubishi Electric Corp Pulse radar apparatus

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20040017930A1 (en) System and method for detecting and tracking a plurality of faces in real time by integrating visual ques
US7665663B2 (en) Method and apparatus for target discrimination within return signals
WO2002059828A3 (en) Computer-aided image analysis
Socoró et al. Development of an Anomalous Noise Event Detection Algorithm for dynamic road traffic noise mapping
CN110648670B (en) Fraud identification method and device, electronic equipment and computer-readable storage medium
US20180101738A1 (en) Object detection and classification with fourier fans
US6337927B1 (en) Approximated invariant method for pattern detection
Park et al. Identifying tonal frequencies in a Lofargram with convolutional neural networks
JP3567906B2 (en) Radar signal processor
JPH0792259A (en) Target classification apparatus
Kubera et al. Audio-based speed change classification for vehicles
JP4219539B2 (en) Acoustic classification device
JPH08315265A (en) Doppler microwave sensor
JPH0193797A (en) Sound wave recognition equipment
JP2002006034A (en) Method and apparatus for class discrimination of target in radar
Averbuch et al. Acoustic detection of moving vehicles
JP7000963B2 (en) Sonar equipment, acoustic signal discrimination method, and program
JP2003090879A (en) Category identification method of radar targets, computer program and device therefor
JP2982764B2 (en) Frequency analyzer and underwater target classification device
JP2001296359A (en) Bistatic processing apparatus
Bakirci et al. An audio-based vehicle classifier using convolutional neural network
JP2840823B2 (en) Automatic target classification system
Brumby et al. Capturing dynamics on multiple time scales: a multilevel fusion approach for cluttered electromagnetic data
JP2001272458A (en) Data time-series merging method
JP2953561B2 (en) Target automatic class identification method

Legal Events

Date Code Title Description
A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20010710