特許 6739126 計測データ処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6739126

(24)【登録日】2020年7月27日

(45)【発行日】2020年8月12日

(54)【発明の名称】計測データ処理装置

(51)【国際特許分類】

   G01R 29/08 20060101AFI20200730BHJP

【ＦＩ】

   G01R29/08 C

【請求項の数】1

【全頁数】25

(21)【出願番号】特願2020-73417(P2020-73417)

(22)【出願日】2020年4月16日

(62)【分割の表示】特願2020-6799(P2020-6799)の分割

【原出願日】2020年1月20日

【審査請求日】2020年4月16日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】503361400

【氏名又は名称】国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構

(74)【代理人】

【識別番号】110000925

【氏名又は名称】特許業務法人信友国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】前田 崇

(72)【発明者】

【氏名】冨井 直弥

【審査官】 小川 浩史

(56)【参考文献】

【文献】 中国特許出願公開第１０３８１０６７９（ＣＮ，Ａ）

【文献】 David G. Long, Douglas L. Daum，“Spatial Resolution Enhancement of SSM/I Data”，IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，１９９８年 ３月，Vol. 36, No. 2，pp. 407-417，DOI: 10.1109/36.662726

【文献】 Haoyu Gu, Anthony W. England，“AMSR-E Data Resampling With Near-Circular Synthesized Footprint Shape and Noise/Resolution Tradeoff Study”，IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，２００７年 ９月２４日，Vol. 45, No. 10，pp. 3193-3203，DOI: 10.1109/TGRS.2007.895412

【文献】 Takashi Maeda, Yuji Taniguchi, Keiji Imaoka，“GCOM-W1 AMSR2 Level 1R Product: Dataset of Brightness Temperature Modified Using the Antenna Pattern Matching Technique”，IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，２０１５年 ９月 ８日，Vol. 54, No. 2，pp. 770-782，DOI: 10.1109/TGRS.2015.2465170

【文献】 Michael R. Farrar, Eric A. Smith，“Spatial Resolution Enhancement of Terrestrial Features Using Deconvolved SSM/I Microwave Brightness Temperatures”，IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，１９９２年 ３月，Vol. 30, No. 2，pp. 349-355，DOI: 10.1109/36.134084

【文献】 Wayne D. Robinson, Christian Kummerow, William S. Olson，“A Technique for Enhancing and Matching the Resolution of Microwave Measurements from the SSM/I Instrument”，IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，１９９２年 ５月，Vol. 30, No. 3，pp. 419-429，DOI: 10.1109/36.142920

【文献】 Richard Sethmann, Barbara A. Burns, Georg C. Heygster，“Spatial Resolution Improvement of SSM/I Data with Image Restoration Techniques”，IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，１９９４年１１月，Vol. 32, No. 6，pp. 1144-1151，DOI: 10.1109/36.338362

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｒ ２９／０８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の二次元平面から所定の指向性を有するアンテナを用いてマイクロ波放射計が受信したマイクロ波の信号強度を示す、前記二次元平面における二次元座標情報を伴う計測データの、空間分解能を向上させる計測データ処理装置であって、
前記マイクロ波放射計が出力するマイクロ波の信号強度である計測値と、重み付けベクトルａの要素となる重み付け係数を乗算し、乗算結果を出力する複数の乗算器と、
前記複数の乗算器の乗算結果を積算する積算器と
を備え、
前記重み付けベクトルａは、
前記二次元平面上における前記アンテナの感度分布を、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）（但しｘ及びｙは前記二次元平面上における座標情報）とし、
前記実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）と感度中心が異なり、前記実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）の前記二次元平面上における感度分布と交わる前記アンテナの感度分布を実測アンテナ感度分布関数Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ）（但しｉ＝１以上Ｎ−１以下、Ｎは１より大きい自然数）とし、
前記実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）の前記二次元平面上における感度分布よりも狭い感度分布を有すると共に、前記実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）と感度中心を等しくする感度分布を目標アンテナ感度分布関数Ｆ（ｘ，ｙ）とし、
前記実測アンテナ感度分布関数Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ）と前記重み付けベクトルを乗算して積算することで得られる感度分布を補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）とし、
前記重み付けベクトルａは前記実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）及び前記実測アンテナ感度分布関数Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ）と前記補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）の逆問題を演算処理することで導かれるものであると共に、
前記重み付けベクトルａは、前記補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）における、前記目標アンテナ感度分布関数Ｆ（ｘ，ｙ）の感度分布の外側に存在する正の値の領域の積算値と負の値の領域の積算値を減少させるべく、逆問題を演算処理することで、前記補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）の精度を向上させるものである、
計測データ処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、主にマイクロ波を受信するマイクロ波放射計が出力するデータの空間分解能を高めるための、計測データ処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

マイクロ波放射計は、地表から放射されるマイクロ波域における極めて微弱な電磁波の強度を、周波数成分毎に受動的に観測する放射計である。物体はその温度に基づく黒体輻射（blackbody radiation）によって微弱な電磁波を放射する。マイクロ波放射計はこの黒体輻射に基づく微弱な電磁波の強度を、時間積分を用いて検出する。
出願人は、非特許文献１に示す、マイクロ波放射計を搭載した人工衛星を運用して、観測された輝度温度から海面の温度、海水の塩分濃度、土壌水分の計測等を観測する業務を遂行している。

【0003】

特許文献１には、コニカル状でかつ所定の固定入射角で地球表面等の単域走査を可能ならしめる電子走査型マイクロ波放射計の技術内容が開示されている。
非特許文献２には、人工衛星に搭載されたマイクロ波放射計の明度を向上させる技術内容が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開平７−２０９３５９号公報

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】「人工衛星による宇宙利用 水循環変動観測衛星「しずく」（GCOM-W）」インターネット＜ http://www.jaxa.jp/projects/sat/gcom_w/ ＞

【非特許文献2】Maeda, T., K. Imaoka and Y. Taniguchi, GCOM-W1 AMSR2 Level 1R Product: Dataset of Brightness Temperature Modified Using the Antenna Pattern Matching Technique, IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, 54, 2, 770 - 782, 2016. インターネット＜https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7244183 ＞

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

非特許文献１に開示されている、現在運用中の人工衛星に搭載されているマイクロ波放射計は、複数の周波数帯毎にホーンアンテナを搭載し、円盤状の反射鏡を１．５秒間に１回の回転速度で回転駆動する。非特許文献１に開示される現状のマイクロ波放射計は、反射鏡を含む回転部分が約２５０ｋｇに及ぶ。この現状のマイクロ波放射計には、以下に記す課題が挙げられている。

【0007】

（１）先ず、現状のマイクロ波放射計は、反射鏡を回転させる走査であるため、機械可動部品の経年劣化をどうしても避けられず、結果として稼働寿命が短くなる。
（２）次に、現状のマイクロ波放射計は、空間分解能を向上させるには反射鏡の大きさを大きくする必要があるが、回転駆動させる反射鏡を用いるため、反射鏡の大きさには限界があり、どうしても分解能が低くなる。

【0008】

（３）更に、現状のマイクロ波放射計は、複数の周波数帯毎にホーンアンテナを装備しているが、これら複数のホーンアンテナの受信可能周波数帯域が狭いため、観測周波数が飛び飛びになって、観測対象から漏れてしまう周波数帯が生じてしまう。
（４）加えて、地上における放送局や携帯電話等、人工電波による電波干渉（Radio Frequency Interference: ＲＦＩ）の影響が年々増大し、またその周波数も無線通信技術の進歩に連れて影響を受ける周波数帯域が高い周波数へ移行しつつある。このため、近い将来にはマイクロ波放射計観測がより困難になる事態が懸念される。

【0009】

以上に述べた課題を解決するため、発明者らは新規なフェーズドアレイアンテナ装置を発明し、これを特許出願した（特願２０１９−２２４４４９）。
しかしながら、地上で流通する民生用機器とは異なり、新たな人工衛星を打ち上げるには、多大なコストと、準備のための手間がかかる。通常、人工衛星には運用期間が定められており、如何に画期的な新技術が実現できたとしても、現在運用中の人工衛星の運用期間が満了するまでは、現行の人工衛星を運用し続けなければならない。
このため、今あるものを最大限有効に活用すべく、現行の人工衛星が出力する低解像度のマイクロ波放射計出力データを用いて、できるだけ解像度を向上させるための工夫をしなければならない。

【0010】

可視光と比べると、マイクロ波の波長は長い。また可視光の場合はレンズを用いて焦点を絞り込むことが比較的容易に可能であるが、マイクロ波向けのレンズは損失が大きく、かつ周波数帯域が狭い等の理由により、焦点を絞り込むことは容易ではない。
また、地上とは異なり、人工衛星や航空機等の飛翔体に搭載できるアンテナの大きさには限界がある。このため、アンテナの物理的構造を工夫してアンテナの指向性を鋭くしたとしても、人工衛星から地上を観測する観測領域はどうしても広くなってしまう。

【0011】

人工衛星の高度は約７００ｋｍであるため、地上における観測領域は数１００ｋｍ^２に達する。つまり、一辺が数１０ｋｍ単位の空間分解能しか実現できない。
このため、現在運用中の人工衛星に搭載されているマイクロ波放射計では、海面温度を陸地から数１００ｋｍまで離れた遠洋でしか正しい値を提示することができない。

【0012】

本発明はかかる課題を解決し、低解像度のマイクロ波放射計出力データに補正演算を施すことにより、解像度を向上できる、計測データ処理装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0013】

上記課題を解決するために、本発明の計測データ処理装置は、所定の二次元平面から所定の指向性を有するアンテナを用いてマイクロ波放射計が受信したマイクロ波の信号強度を示す、二次元平面における二次元座標情報を伴う計測データの、空間分解能を向上させる計測データ処理装置である。
計測データ処理装置は、マイクロ波放射計が出力するマイクロ波の信号強度である計測値と、重み付けベクトルａの要素となる重み付け係数を乗算し、乗算結果を出力する複数の乗算器と、複数の乗算器の乗算結果を積算する積算器とを備える。
重み付けベクトルａは、二次元平面上におけるアンテナの感度分布を、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）（但しｘ及びｙは二次元平面上における座標情報）とし、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）と感度中心が異なり、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）の二次元平面上における感度分布と交わるアンテナの感度分布を実測アンテナ感度分布関数Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ）（但しｉ＝１以上Ｎ−１以下、Ｎは１より大きい自然数）とし、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）の二次元平面上における感度分布よりも狭い感度分布を有すると共に、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）と感度中心を等しくする感度分布を目標アンテナ感度分布関数Ｆ（ｘ，ｙ）とし、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ）と重み付けベクトルを乗算して積算することで得られる感度分布を補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）とし、重み付けベクトルａは実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）及び実測アンテナ感度分布関数Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ）と補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）の逆問題を演算処理することで導かれるものであると共に、重み付けベクトルａは、補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）における、目標アンテナ感度分布関数Ｆ（ｘ，ｙ）の感度分布の外側に存在する正の値の領域の積算値と負の値の領域の積算値を減少させるべく、逆問題を演算処理することで、補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）の精度を向上させるものである。

【発明の効果】

【0014】

本発明によれば、低解像度のマイクロ波放射計出力データに補正演算を施すことにより、マイクロ波放射計の解像度を向上させることができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本発明の実施形態に係る、計測データ処理装置の使用状態を示す概略図である。

【図2】計測データ処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】計測データ処理装置のソフトウェア機能を示すブロック図と、計測データテーブル及び重み付けベクトルテーブルのフィールド構成を示す図である。

【図4】人工衛星が地表を観測する様子を示す説明図である。

【図5】現在運用されている人工衛星のアンテナ構成を示す説明図である。

【図6】人工衛星に搭載されているアンテナの、地表における感度の形を説明する概略図である。

【図7】人工衛星に搭載されているアンテナの、地表における感度と座標を説明する概略図と、地表における感度を、水平面から見た状態と、垂直面から見た状態を説明する概略図である。

【図8】アンテナ感度中心がｘｙ座標の中心と共通する実測アンテナ感度分布関数と、目標アンテナ感度分布関数を示す図である。

【図9】実測アンテナ感度分布関数Ｇの演算対象を説明する図である。

【図10】実測アンテナ感度分布関数Ｇに付与する添字を説明する図である。

【図11】各種テーブルのフィールド構成を示す図である。

【図12】実測アンテナ感度行列Ｈと種ベクトルｖの要素を示す行列式と、要素の実体を示す概略図である。

【図13】重み付けベクトル演算装置による、重み付けベクトルを演算するソフトウェア機能ブロック図である。

【図14】判定部のソフトウェア機能ブロック図である。

【図15】重み付けベクトルを演算するソフトウェア機能のフローチャートである。

【図16】本発明の効果を説明するシミュレーション演算を行った、ｘｙ平面上におけるアンテナのゲインを示す、疑似カラーグラフである。但し、特許明細書の図面ではカラー表現ができないので、白黒になる。

【図17】正余剰積算値ＶＯＵＴ＋と負余剰積算値ＶＯＵＴ−の、演算処理に伴う変動を示すグラフである。

【図18】実際に人工衛星のデータに基づいて描画処理を行った結果を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

映像の技術分野には、超解像技術と呼ばれる、フレーム内補間やフレーム間補間を用いて、元の映像の解像度を超える解像度の映像データを得る技術が存在する。本発明の目的は、元のデータの空間分解能を超える空間分解能を実現するという意味において、この超解像技術に類似するということができる。但し、マイクロ波放射計の出力データには、動画データのような、時間的に連続するフレームは存在しない。
そこで、ある計測点の計測データに対し、隣接する計測点のデータに重み付け係数を乗じた値を加算または減算することで、擬似的にデータの空間分解能を向上させる。本発明は、この重み付け係数の最適解を求める技術である。

【0017】

［計測データ処理装置１０１：使用態様］
図１は、本発明の実施形態に係る、計測データ処理装置１０１の使用状態を示す概略図である。
人工衛星１０２や航空機等の飛翔体は、搭載されている図示しないマイクロ波放射計で地表１０３から放射されるマイクロ波を計測する。マイクロ波放射計に接続されているアンテナ（図５にて後述）は、反射鏡１０４を通じて地表１０３をスキャン（scan:走査）する。人工衛星１０２は、マイクロ波放射計が計測した計測データを地上局１０５へ無線送信する。

【0018】

地上局１０５は、人工衛星１０２から無線送信される電波を受信して復調し、計測データを得る。計測データは、計測データ処理装置１０１に送信される。
一般的な計算機である計測データ処理装置１０１は、計測データを不揮発性ストレージ２０６（図２参照）にファイル化して保存した上で、後述する補正演算を実行することにより、計測データよりも空間分解能が高い補正計測データを生成する。
補正計測データは、様々な用途に利用される。例えば漁船に提供する海面温度情報として、漁場の予測等に利用される。

【0019】

［計測データ処理装置１０１：ハードウェア構成］
図２は、計測データ処理装置１０１のハードウェア構成を示すブロック図である。
一般的なパソコンである計測データ処理装置１０１は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、液晶ディスプレイ等の表示部２０４、キーボードやマウス等の操作部２０５、ハードディスク装置等の不揮発性ストレージ２０６がバス２０７に接続されている。
バス２０７にはこの他に、地上局１０５から計測データを受信して、不揮発性ストレージ２０６内に形成するデータベースに登録するための、シリアルポート２０８やＮＩＣ（Network Interface Card）２０９が接続されている。不揮発性ストレージ２０６には、ＯＳと、パソコンを計測データ処理装置１０１として稼働させるためのプログラムと、後述する種々のデータベースが格納されている。

【0020】

［計測データ処理装置１０１：ソフトウェア機能］
図３Ａは、計測データ処理装置１０１のソフトウェア機能を示すブロック図である。
図３Ｂは、計測データテーブル３０１及び重み付けベクトルテーブル３０２のフィールド構成を示す図である。

【0021】

地上局１０５から受信した計測データは、不揮発性ストレージ２０６の計測データテーブル３０１に記憶される。
一方、予め重み付けベクトル演算装置によって算出された重み付けベクトルは、重み付けベクトルテーブル３０２に記憶されている。

【0022】

計測データテーブル３０１は、日時フィールド、連番フィールド、周波数帯フィールド、計測値フィールドを有する。
日時フィールドには、アンテナが反射鏡１０４を通じて地表１０３（二次元平面）のスキャンを実行した日時情報が格納される。これは、マイクロ波放射計が地表１０３から放射されるマイクロ波の信号強度を計測した日時に概ね等しい。

【0023】

連番フィールドには、地表１０３の１回のスキャンにおいて、マイクロ波放射計から連続的に出力される計測データ（信号強度）に付される連番が格納される。図４で後述するが、反射鏡１０４が地表１０３を１回スキャンする毎に、反射鏡１０４の角度位置に対応する計測データが連続的に出力される。その際、各々の計測データを一意に識別するための連番が連番フィールドに格納される。
言い換えると、連番とはすなわち反射鏡１０４のスキャン軌跡上の位置情報である。

【0024】

周波数帯フィールドには、計測データの周波数帯を示す情報が格納される。図５で後述するが、人工衛星１０２には複数の周波数帯に対応するホーンアンテナが設置されているため、それら周波数帯毎の計測データが出力される。
計測値フィールドには、周波数帯フィールドの値にて指定される周波数帯における、マイクロ波放射計の計測データ、すなわちマイクロ波の強度が格納される。

【0025】

計測データテーブル３０１の日時フィールドに格納されている反射鏡１０４のスキャン軌跡の日時情報と、連番フィールドに格納されているスキャン軌跡上の連番だけでは、計測データと地表１０３との対応関係を紐付けることはできない。よって、反射鏡１０４のスキャン軌跡の日時情報に対して、別途、人工衛星１０２の公転情報に基づいて緯度経度情報を対応させることで、計測データに対して、地表１０３における緯度経度を紐付けることが可能になる。

【0026】

重み付けベクトルテーブル３０２は、中心連番フィールドと、演算対象位置フィールドと、周波数帯フィールドと、係数フィールドを有する。
中心連番フィールドには、重み付け演算の中心となる、マイクロ波放射計が出力する信号強度の連番が格納される。

【0027】

演算対象位置フィールドには、中心連番フィールドに格納されている位置に対して、重み付け演算の対象となる計測値の相対的な位置を示す情報が格納される。具体的には、中心位置からスキャン軌跡の本数単位でどれだけ離れているか、あるいは連番単位でどれだけ離れているかの値が格納される。
周波数帯フィールドは、計測データテーブル３０１の同名フィールドと同じである。
係数フィールドには、重み付けベクトルの要素となる重み付け係数が格納される。

【0028】

組み合わせ制御部３０３は、計測データテーブル３０１から所定の計測値を読み出すと共に、重み付けベクトルテーブル３０２から読み出した計測値に合致する重み付けベクトルを読み出し、計測値と重み付け係数の組み合わせを、後続の乗算器３０４ａ、３０４ｂ…３０４ｎに代入する。
乗算器３０４ａ、３０４ｂ…３０４ｎは、組み合わせ制御部３０３から出力された、計測データと重み付け係数の組み合わせを乗算し、乗算結果を出力する。
複数の乗算器３０４ａ、３０４ｂ…３０４ｎから出力される各々の乗算結果は、積算器３０５に入力される。

【0029】

積算器３０５は、全ての乗算結果を積算して、積算結果としての補正計測データを出力する。補正計測データは、補正計測データテーブル３０６に記憶される。ここで、補正計測データには、元の計測データと同様に、日時及び連番等のアドレス情報が紐付けられている。

【0030】

計測データ処理装置１０１は、予め重み付けベクトル演算装置（不図示）の演算によって導かれた重み付けベクトルを用いて、計測データに対する補正演算を実行する。なお、重み付けベクトルを演算する不図示の重み付けベクトル演算装置も、計測データ処理装置１０１と同様のハードウェア構成である。

【0031】

［重み付けベクトル演算：構成と動作］
重み付けベクトル演算装置による重み付け係数を求める計算は、出力と入力との関係性を推定する逆問題である。そこで、これより人工衛星１０２に搭載されたマイクロ波放射計のアンテナが、地表１０３から放射されるマイクロ波を受信する過程を数学的モデルに置き換え、その上で逆問題を解く過程を説明する。数学的モデルにおいて、マイクロ波は地表１０３から一様かつ均一な空中線電力で放射されているものと考える。

【0032】

図４は、人工衛星１０２が地表１０３を観測する様子を示す説明図である。
図４Ａに示すように、人工衛星１０２には、マイクロ波を受信するアンテナの一部を構成する、回転駆動される反射鏡１０４が搭載されている。この反射鏡１０４が回転することで、アンテナの感度の中心に存在する計測点が回転する。回転駆動される反射鏡１０４を有する人工衛星１０２は、例えば、我が国上空を通過する公転軌道Ｖ４０１上を公転する。

【0033】

したがって、アンテナの感度の中心に存在する計測点は、図４Ｂに示すように、公転軌道Ｖ４０１上を中心に円弧状の軌跡を描く。これが反射鏡１０４のスキャン軌跡Ｖ４０２である。このスキャン軌跡Ｖ４０２を一部拡大すると、図４（Ｃ）に示すように、計測点Ｐ４０３ａ、Ｐ４０３ｂ、Ｐ４０３ｃ…が並んでいる。人工衛星１０２は、これら計測点Ｐ４０３ａ、Ｐ４０３ｂ、Ｐ４０３ｃ…の計測データ毎に連番を付して、地上局１０５に送信する。

【0034】

人工衛星１０２から受信する、所定の周波数帯におけるマイクロ波の信号強度を示す計測データには、計測日時と、アンテナの指向性の中心となる相対的位置情報が含まれる。更に、計測データには緯度経度情報が紐付けられる。すなわち、計測データは地表１０３（二次元平面座標）における座標情報を有している。

【0035】

図５Ａは、現在運用されている人工衛星１０２のアンテナ構成を示す説明図である。
図５Ｂは、現在運用されている人工衛星１０２の、周波数帯毎の感度分布を示す説明図である。
人工衛星１０２には、マイクロ波の周波数帯域に応じて、複数のホーンアンテナが搭載されている。そして、それら複数のホーンアンテナに対し、反射鏡１０４が一括して受信電波を反射する。これら複数の周波数帯域のマイクロ波は、検出する対象によって異なる。このため、マイクロ波放射計は周波数帯毎に異なる計測データを出力する。
また、周知のように電波の指向性は周波数が高くなるに連れて鋭利になる。したがって、周波数帯毎に感度分布の面積は異なる。

【0036】

図６は、人工衛星１０２に搭載されているアンテナの、地表１０３における感度分布Ｖ６０１の形を説明する概略図である。
人工衛星１０２に搭載されているアンテナが反射鏡１０４を通じて地表１０３から受信する電波の強度を表す感度分布Ｖ６０１を立体的に描画すると、図６に示すように、ガウス曲面形状になる。なお、図６ではアンテナが地表１０３から垂直の位置にあるものとして描画しているが、実際には垂直ではなく、例えば４０°〜６０°程度の傾斜角を有しているため、ガウス曲面も人工衛星１０２の方向へ傾斜した形状になる。そして、地表１０３における感度分布Ｖ６０１の投影形状は、図５Ｂに示すように、懐中電灯で地面を照らしたような楕円形状になっている。

【0037】

図７Ａは、人工衛星１０２に搭載されているアンテナの、地表１０３における感度と座標を説明するための概略図である。
図７Ｂは、人工衛星１０２に搭載されているアンテナの、地表１０３における感度を、水平面から見た状態と、垂直面から見た状態を説明するための概略図である。
図７Ａに示すように、地表１０３の、アンテナの感度が最大値になる地点を原点とするｘｙ座標、地面から垂直に感度を示すｚ座標を作成する。ｘｙ座標は、例えば地表１０３に１ｋｍ単位で方眼紙状の目盛りを形成するイメージである。

【0038】

図７Ａにおけるアンテナの感度分布を横から見ると、図７Ｂに示すガウス曲線Ｖ７０１になる。これ以降、アンテナの感度分布を示すガウス曲面を、実測アンテナ感度分布関数Ｇ（ｘ，ｙ）とする。この実測アンテナ感度分布関数Ｇ（ｘ，ｙ）は、数学的モデルを定めるため、体積を１に正規化したものとする。なお、実測アンテナ感度分布関数の、上空から地表１０３を見た形状は、人工衛星１０２から地表１０３へは垂直ではなく傾斜した方向にて電波を受信するため、図５Ｂにて既に述べたように、懐中電灯で地面を照らしたような楕円形状になる（図７Ｂ参照）。図７Ｂにおける実測アンテナ感度分布関数の楕円形状と大きさは、図５Ｂのアンテナの感度分布を基に決定する。
図７Ｂにおいて、閾値Ｔｈｇを設定している。例えば、−３０ｄＢに相当する値である。閾値Ｔｈｇを用いてアンテナの受信感度に影響のある範囲を定めることで、後述する演算の範囲を決める。

【0039】

図８は、アンテナ感度中心がｘｙ座標の中心と共通する実測アンテナ感度分布関数と、目標アンテナ感度分布関数を示す図である。
前述のように、本発明は、元のアンテナの広い感度分布を、周囲の実測値に重み付け係数を乗じた値を加算することで、より狭い（高分解能の）感度分布を実現することを課題としている。そこで、本発明では、まず、目標としたい感度分布を決定する。図８では、楕円状の実測アンテナ感度分布Ａ８０１に対し、より狭い円形の目標アンテナ感度分布Ａ８０２を定める。これ以降、目標としたいアンテナの感度分布を示すガウス曲面を、目標アンテナ感度分布関数Ｆ（ｘ，ｙ）とする。目標アンテナ感度分布関数Ｆも、前述の実測アンテナ感度分布関数Ｇと同様に、体積を１に正規化したものとし、閾値Ｔｈｆを設定する。

【0040】

図９は、実測アンテナ感度分布関数Ｇの演算対象を説明する図である。
図１０は、実測アンテナ感度分布関数Ｇに付与する添字を説明する図である。
本発明では、座標の中心に位置する目標アンテナ感度分布関数Ｆ（ｘ，ｙ）と中心が一致する実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）（図９Ａの実測アンテナ感度分布Ａ８０１）に注目する。そして、Ｇ_０（ｘ，ｙ）と有効な感度分布が交わる他の実測アンテナ感度分布関数を、重み付け係数を乗じる演算の対象とする。

【0041】

まず、図９Ａに示すように、人工衛星１０２の反射鏡１０４は回転するので、アンテナの感度中心の軌跡を座標平面上に描画する。そして、Ｇ_０（ｘ，ｙ）（実測アンテナ感度分布Ａ８０１）の範囲を示す楕円に交わる楕円を、左右に描画する（実測アンテナ感度分布Ａ９０１、Ａ９０２）。その際、アンテナの感度中心の軌跡Ｌ９０３に対する角度を維持するように、傾斜を与える。

【0042】

次に、図９Ｂに示すように、中心のＧ_０（ｘ，ｙ）の楕円に交わる楕円を決定する。図９Ｂでは、中心のＧ_０（ｘ，ｙ）に対し、３列×９行−１＝２６個の楕円が交わることがわかる。以上の２７個の楕円が、目標アンテナ感度分布関数Ｆ（ｘ，ｙ）を算出するための元となる実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）〜Ｇ_Ｎ（ｘ，ｙ）である。
なお、図９ではわかりやすさのために敢えて少ない個数の楕円を示しているが、実際は計測データの空間密度に応じて楕円の個数は多くなる。

【0043】

実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）〜Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ）と、目標アンテナ感度分布関数Ｆ（ｘ，ｙ）は、以下の式１及び式２による関係を有するものと定義する。

【0044】

【数1】

【0045】

本発明は、上記式１の、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）〜Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ）に乗算される重み付け係数ａ_０〜ａ_ｉを要素とする、重み付けベクトルａの最適値を求めるものである。

【0046】

次に、図１０Ａに示すように、演算の対象となる実測アンテナ感度分布関数Ｇが決まったら、図１０Ｂの表に示すように、それら楕円に添字を付する。図１０では一例として、中心をＧ_０（ｘ，ｙ）とし、左下から右上に向かって、Ｇ_１（ｘ，ｙ）、Ｇ_２（ｘ，ｙ）、Ｇ_３（ｘ，ｙ）、…Ｇ_２５（ｘ，ｙ）、Ｇ_２６（ｘ，ｙ）と定める。以上、０から２６（＝２７−１）まで、２７個の実測アンテナ感度分布関数Ｇｉ（ｘ，ｙ）を定める。

【0047】

図１１は、各種テーブルのフィールド構成を示す図である。なお、図１１に示すテーブルのうち、実測アンテナ感度行列テーブル１１０３、種ベクトルテーブル１１０５、逆行列テーブル１１０４、及び補正アンテナ感度分布関数テーブル１１０６は、図１２以降で説明する。

【0048】

実測アンテナ感度分布関数テーブル１１０１（Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ））は、添字フィールド、Ｘ座標フィールド、Ｙ座標フィールド、Ｚ座標フィールドを有する。
添字フィールドには、図１０で説明したＧ_０（ｘ，ｙ）〜Ｇ_Ｎ−１（ｘ，ｙ）迄の、関数の添字（１以上Ｎ−１以下の自然数）が格納される。
Ｘ座標フィールドには、ｘｙ座標平面上におけるＸ座標が格納される。
Ｙ座標フィールドには、ｘｙ座標平面上におけるＹ座標が格納される。
Ｚ座標フィールドには、アンテナの感度（ゲイン）に相当する値が格納される。
つまり、図１０で説明したＧ_０（ｘ，ｙ）〜Ｇ_Ｎ−１（ｘ，ｙ）迄を、この一つのテーブルで保持する。なお、添字の値Ｎは、地表１０３にプロットする原点の位置によっては増減するので、このようなフィールド構成にしてある。

【0049】

目標アンテナ感度分布関数テーブル１１０２（Ｆ（ｘ，ｙ））は、Ｘ座標フィールド、Ｙ座標フィールド、Ｚ座標フィールドを有する。
Ｘ座標フィールド、Ｙ座標フィールド、Ｚ座標フィールド共に、実測アンテナ感度分布関数テーブル１１０１の同名フィールドと同じである。

【0050】

以上、実測アンテナ感度分布関数テーブル１１０１（Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ））と目標アンテナ感度分布関数テーブル１１０２（Ｆ（ｘ，ｙ））を定めたことで、重み付け係数を導き出すための逆問題を解く材料が定まった。次に、逆問題を具体的に解く作業を説明する。逆問題の解法は、非特許文献２に開示されているBackus-Gilbert法（以下「ＢＧ法」と略）を採用する。

【0051】

まず、ＢＧ法を実行する準備として、実測アンテナ感度行列Ｈと、種ベクトルｖを演算する。
図１２は、実測アンテナ感度行列Ｈと種ベクトルｖの要素を示す行列式と、要素の実体を示す概略図である。
実測アンテナ感度行列Ｈは、Ｎ行Ｎ列の正方行列である。図１０に示した例の場合、Ｎが２７なので、実測アンテナ感度行列Ｈは２７行２７列の正方行列になる。
種ベクトルｖは、１行Ｎ列（またはＮ行１列）のベクトルである。図１０に示した例の場合、Ｎが２７なので、種ベクトルｖは１行２７列（または２７行１列）のベクトルになる。

【0052】

図１１に示すように、実測アンテナ感度行列テーブル１１０３と逆行列テーブル１１０４は、行フィールド、列フィールド、値フィールドを有する。
行フィールドには行列の行番号が格納される。
列フィールドには行列の列番号が格納される。
値フィールドには行列の要素の値が格納される。
種ベクトルテーブル１１０５は、行フィールド、値フィールドを有する。
種ベクトルテーブル１１０５の行フィールド、値フィールドは、実測アンテナ感度行列テーブル１１０３の同名フィールドと同じである。
実測アンテナ感度行列Ｈの各要素は、以下の式３で表せられる。

【0053】

【数2】

【0054】

上記式３は、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_iのガウス曲面同士が交わる箇所の、乗算の積分を意味する。つまり、隣の実測アンテナ感度分布関数に影響を及ぼす範囲の体積を求めている。
上記式３は連続値であるため、実際の計算機上における演算は以下の式４に示す離散値の演算になる。

【0055】

【数3】

【0056】

計算機上では、ｘの値とｙの値が共に同じレコードの、ｚの値同士を乗算し、ｚ同士の乗算値の合計を出力する。
種ベクトルｖの各要素は、以下の式５で表せられる。

【0057】

【数4】

【0058】

上記式５は、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_iと目標アンテナ感度分布関数Ｆのガウス曲面同士が交わる箇所の、乗算の積分を意味する。つまり、目標アンテナ感度分布関数の隣の実測アンテナ感度分布関数に影響を及ぼす範囲の体積を求めている。
なお、式５は連続値であるため、実際の計算機上における演算は以下の式６に示す離散値の演算になる。

【0059】

【数5】

【0060】

これも前述の実測アンテナ感度分布関数の計算と同様、計算機上では、ｘの値とｙの値が共に同じレコードの、ｚの値同士を乗算し、ｚ同士の乗算値の合計を出力する。

【0061】

以上、実測アンテナ感度行列Ｈと種ベクトルｖが定まったら、ＢＧ法にて重み付け係数ベクトルａを演算する。
まず、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ）に基づいて、式７によりベクトルｕを計算する。

【0062】

【数6】

【0063】

前述のように、全ての実測アンテナ感度分布関数Ｇ_ｉ（ｘ，ｙ）の積分は１になるように定義されているので、数６式に示すベクトルｕの要素は全て１になる。
次に、実測アンテナ感度行列Ｈから、変形実測アンテナ感度行列Ｒを計算する。変形実測アンテナ感度行列Ｒは、式８に示すように、実測アンテナ感度行列Ｈに、単位行列Ｉをスカラ値κでκ倍した行列を加算した行列になる。なお、スカラ値κは０以上の有理数で、適切な値を選定する。

【0064】

【数7】

【0065】

次に、変形実測アンテナ感度行列Ｒの逆行列Ｒ^−１と、種ベクトルｖと、ベクトルｕを用いて、ＢＧ法の式９の演算を行うことにより、要素数がＮの重み付けベクトルａを得る。

【0066】

【数8】

【0067】

以上が、非特許文献２にて公知のＢＧ法を用いた、重み付けベクトルａの演算方法である。
しかしながら、前述した段階では、後述するように、演算結果に無視できない誤差を含んでいる。その誤差は、目標アンテナ感度分布関数Ｆ（ｘ，ｙ）と、中心座標が同じ実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）とを比較した時、実測アンテナ感度分布関数Ｇ_０（ｘ，ｙ）の、目標アンテナ感度分布関数Ｆ（ｘ，ｙ）の座標データを除外した領域に、正の値を示す領域と、負の値を示す領域として現れる。この誤差については図１６で詳述する。
本発明は、この誤差を最小にする方法を実現する。

【0068】

図１３は、重み付けベクトル演算装置による、重み付けベクトルを演算するソフトウェア機能ブロック図である。
図１４は、判定部のソフトウェア機能ブロック図である。
図１５は、重み付けベクトルを演算するソフトウェア機能のフローチャートである。

【0069】

図１５に示すように、処理を開始すると（Ｓ１５０１）、まず、重み付けベクトル演算部１３０１は、逆行列テーブル１１０４（Ｒ^−１）と種ベクトルテーブル１１０５（ｖ）、そして積分値ベクトル１３０２（ｕ）を用いて、ＢＧ法にて重み付けベクトル１３０３（ａ）を算出する（Ｓ１５０２）。これは、前述の演算処理に従う。
これ以降はループになる。
次に、補正感度関数演算部１３０４は、重み付けベクトル１３０３（ａ）と実測アンテナ感度分布関数テーブル１１０１（Ｇ）を用いて、補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）を演算する（Ｓ１５０３）。補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）は、実際には離散値として補正アンテナ感度分布関数テーブル１１０６にデータを格納する。
補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）は、式１０を演算することで求められる。

【0070】

【数9】

【0071】

図１１に示すように、補正アンテナ感度分布関数テーブル１１０６（Φ）は、目標アンテナ感度分布関数テーブル１１０２（Ｆ）と同様に、Ｘ座標フィールド、Ｙ座標フィールド、Ｚ座標フィールドを有する。

【0072】

次に、図１５に示すように、分類処理部１３０５は補正アンテナ感度分布関数テーブル１１０６（Φ）のｘｙ座標を目標アンテナ感度分布関数テーブル１１０２（Ｆ）のｘｙ座標と照合して分類する（Ｓ１５０４）。
すなわち、図１３に示すように、分類処理部１３０５は、目標アンテナ感度分布関数テーブル１１０２（Ｆ）と同じ座標のデータを補正真値感度関数Φ_ＩＮ（ｘ，ｙ）を用いて、補正真値感度関数テーブル１３０６を作成する。
また、分類処理部１３０５は、目標アンテナ感度分布関数テーブル１１０２（Ｆ）のｘｙ座標の外で、値が正のデータを正余剰感度関数Φ_ＯＵＴ＋（ｘ，ｙ）を用いて、正余剰感度関数テーブル１３０７を作成する。

【0073】

更に、分類処理部１３０５は、目標アンテナ感度分布関数テーブル１１０２（Ｆ）のｘｙ座標の外で、値が負のデータを負余剰感度関数Φ_ＯＵＴ−（ｘ，ｙ）として、負余剰感度関数テーブル１３０８を作成する。
以上が図１５に示すステップＳ１５０４の処理である。

【0074】

図１３に示す、補正真値感度関数テーブル１３０６、正余剰感度関数テーブル１３０７及び負余剰感度関数テーブル１３０８は、補正アンテナ感度分布関数テーブル１１０６のサブセットなので、それぞれ補正アンテナ感度分布関数テーブル１１０６と同じフィールドを有する。

【0075】

次に、図１５に示すように、積算部１３０９は式１２、式１３及び式１４を実行することで、補正真値積算値１３１０（Ｖ_ＩＮ）、正余剰積算値１３１１（Ｖ_ＯＵＴ＋）、負余剰積算値１３１２（Ｖ_ＯＵＴ−）を算出する（Ｓ１５０５）。

【0076】

【数10】

【0077】

すなわち、図１３に示す積算部１３０９は、補正真値感度関数テーブル１３０６（Φ_ＩＮ）を積算してスカラ値の補正真値積算値１３１０（Ｖ_ＩＮ）を算出する。
また、積算部１３０９は、正余剰感度関数テーブル１３０７（Φ_ＯＵＴ＋）を積算してスカラ値の正余剰積算値１３１１（Ｖ_ＯＵＴ＋）を算出する。
更に、積算部１３０９は、負余剰感度関数テーブル１３０８（Φ_ＯＵＴ−）を積算してスカラ値の負余剰積算値１３１２（Ｖ_ＯＵＴ−）を算出する。
以上が図１５のステップＳ１５０５の処理である。

【0078】

次に、図１３の判定部１３１３の処理について、図１４を参照して説明する。
積算部１３０９が出力した正余剰積算値１３１０（Ｖ_ＯＵＴ＋）は、第一加算器１４０１に入力される。第一加算器１４０１はＶ_ＯＵＴ＋直前値１４０２から正余剰積算値１３１０（Ｖ_ＯＵＴ＋）を減算した値を出力する。
第一加算器１４０１の出力データは、第一絶対値変換部１４０３に入力される。第一絶対値変換部１４０３は、第一加算器１４０１の出力データが正の値であった場合にはそのまま出力し、第一加算器１４０１の出力データが負の値であった場合には、絶対値が等しい正の値に符号を変換して出力する。

【0079】

第一絶対値変換部１４０３の出力データは、第一比較器１４０４の反転入力端子に入力される。第一比較器１４０４の非反転入力端子には、第一閾値１４０５が入力される。
第一比較器１４０４は、第一絶対値変換部１４０３の出力データと第一閾値１４０５と比較して、第一加算器１４０１の値が第一閾値１４０５未満の時に、論理の真を出力する。

【0080】

積算部１３０９が出力した負余剰積算値１３１１（Ｖ_ＯＵＴ−）は、第二加算器１４０６に入力される。第二加算器１４０６はＶ_ＯＵＴ−直前値１４０７から正余剰積算値Ｖ_ＯＵＴ−を減算した値を出力する。
第二加算器１４０６の出力データは、第二絶対値変換部１４０８に入力される。第二絶対値変換部１４０８は、第二加算器１４０６の出力データが正の値であった場合にはそのまま出力し、第二加算器１４０６の出力データが負の値であった場合には、絶対値が等しい正の値に符号を変換して出力する。
第二絶対値変換部１４０８の出力データは、第二比較器１４０９の反転入力端子に入力される。第二比較器１４０９の非反転入力端子には、第二閾値１４１０が入力される。
第二比較器１４０９は、第二絶対値変換部１４０８の出力データと第二閾値１４１０と比較して、第二加算器１４０６の値が第二閾値１４１０未満の時に、論理の真を出力する。

【0081】

第一比較器１４０４の出力論理値と第二比較器１４０９の出力論理値は、ＡＮＤゲート１４１１に入力される。ＡＮＤゲート１４１１は、第一加算器１４０１の値が第一閾値１４０５未満、かつ、第二加算器１４０６の値が第二閾値１４１０未満の時に、論理の真を出力する。

【0082】

次に、図１３に示す判定部１３１３は、図１５に示すように、第一加算器１４０１の値が第一閾値１４０５未満、かつ、第二加算器１４０６の値が第二閾値１４１０未満であるか否かを検証する（Ｓ１５０６）。

【0083】

すなわち、判定部１３１３は、第一加算器１４０１の値が第一閾値１４０５以上か、または第二加算器１４０６の値が第二閾値１４１０以上であれば（Ｓ１５０６のＮＯ）、正余剰積算値１３１１（Ｖ_ＯＵＴ＋）をＶ_ＯＵＴ＋直前値１４０２に代入し、負余剰積算値１３１２（Ｖ_ＯＵＴ−）をＶ_ＯＵＴ−直前値１４０７に代入した後、正規化演算部１３１４に起動トリガを与える。

【0084】

次に、図１５に示すように、図１３の正規化演算部１３１４は、式１５及び式１６により、正規化正余剰感度関数１３１５及び正規化負余剰感度関数１３１５を算出する（Ｓ１５０７）。

【0085】

【数11】

【0086】

【0087】

次に、図１５に示すように、種ベクトル演算部１３１７は、式１７及び式１８を演算することにより、図１３に示す正余剰種ベクトル１３１８（ｖ_＋）と、負余剰種ベクトル（ｖ₋）を算出する（Ｓ１５０７）。

【0088】

【数12】

【0089】

【0090】

再び図１５に戻って説明を続ける。次に、重み付けベクトル演算部１３０１は、式１９及び式２０により、正余剰重み付けベクトル１３２０（ｂ）及び負余剰重み付けベクトル１３２１（ｃ）を算出する（Ｓ１５０９）。

【0091】

【数13】

【0092】

すなわち、図１３の重み付けベクトル演算部１３０１は、逆行列テーブル１１０４（Ｒ^−１）（図１３中の引出線Ｐ１３３１）と正余剰種ベクトル１３１８（ｖ_＋）、そして積分値ベクトル１３０２（ｕ）（図１３中の引出線Ｐ１３３２）を用いて、ステップＳ１５０４と同様に、ＢＧ法にて正余剰重み付けベクトル１３２０（ｂ）を算出する。
そして重み付けベクトル演算部１３０１は、逆行列テーブル１１０４（Ｒ^−１）（図１３中の引出線Ｐ１３３１）と負余剰種ベクトル１３１９（ｖ₋）、そして積分値ベクトル１３０２（ｕ）（図１３中の引出線Ｐ１３３２）を用いて、ステップＳ１５０４と同様に、ＢＧ法にて負余剰重み付けベクトル１３２１（ｃ）を算出する。

【0093】

次に補正重み付けベクトル演算部１３２２は、式２３を使って、補正真値積算値１３１０（Ｖ_ＩＮ）、正余剰積算値１３１１（Ｖ_ＯＵＴ＋）、負余剰積算値１３１２（Ｖ_ＯＵＴ−）、ａ、ｂ、ｃを用いて、補正重み付けベクトル１３２３（ａ′）を演算し、補正重み付けベクトル１３２３（ａ′）で重み付けベクトル１３０３（ａ）を上書きする（Ｓ１５１０）。

【0094】

【数14】

【0095】

なお、式２３は、以下に記す式により導かれる。
まず、式１、式１１、式１２、式１３及び式１４より式２４が導かれる。

【0096】

【数15】

【0097】

次に、式１５と式１６により、以下の式２５と式２６が導かれる。

【0098】

【数16】

【0099】

次に、式２１と式２２から、以下の式２７と式２８が導かれる。

【0100】

【数17】

【0101】

次に、式２７の両辺に正余剰積算値１３１１（Ｖ_ＯＵＴ＋）を、式２８の両辺に負余剰積算値１３１２（Ｖ_ＯＵＴ−）を乗算する。これらの式を式２４に代入して変形すると、以下の式２９を得る。

【0102】

【数18】

【0103】

そして更に式２９の両辺を補正真値積算値１３１０（Ｖ_ＩＮ）で除算すると、以下の式３０を得る。式３０から式２３が導かれる。

【0104】

【数19】

【0105】

ステップＳ１５１０の演算が終了すると、再び、ステップＳ１５０３からの処理を繰り返す。
ステップＳ１５０６で、何れの値も共に閾値未満であれば（Ｓ１５０６のＹＥＳ）、判定部１３１３はこの時点の重み付けベクトル１３０３（ａ）を出力して（Ｓ１５１１）、一連の処理を終了する（Ｓ１５１２）。

【0106】

以上、図１３、図１４及び図１５にて説明した本発明による重み付けベクトルの演算処理の重点は、ステップＳ１５０４において、補正感度関数Φ（ｘ，ｙ）から、誤差の成分を正の成分と負の成分に分けて抽出し、それぞれの誤差成分に対する重み付けテーブルを算出して、元の重み付けテーブルを補正演算する点にある。この演算処理を繰り返すことにより、誤差の成分が減少し、最終的に所定の値に収束する。

【0107】

上述の重み付けベクトル１３０３（ａ）は、観測空間におけるある一点における重み付けベクトルである。したがって、人工衛星１０２が観測可能な計測点のうち、重み付けベクトルによる最適化が有効に機能する範囲全てに対し、上記演算を実行する。
重み付けベクトル１３０３（ａ）の演算は膨大な浮動小数点の行列演算を必要とするが、一旦導き出された重み付けベクトル１３０３（ａ）は不変である。よって、重み付けベクトル１３０３（ａ）を導出した後は、人工衛星１０２から受信した計測データに対し、重み付けベクトル１３０３（ａ）を用いた演算を実行することで、瞬時に最適化された観測データを得ることができる。
なお、アンテナの指向性が変わるので、重み付けベクトル１３０３（ａ）の計算は、計測データの周波数帯に応じて実測アンテナ感度分布関数テーブル１１０１（Ｇ）に基づいて行う必要がある。

【0108】

［計測データ処理装置１０１：シミュレーション演算結果］
図１６は、本発明の効果を説明するシミュレーション演算を行った、ｘｙ平面上におけるアンテナのゲインを示す、疑似カラーグラフである。但し、特許明細書の図面ではカラー表現ができないので、白黒になる。
図１６Ａは、目標アンテナ感度分布関数テーブル１１０２（Ｆ）をｘｙ平面上に展開した疑似カラーグラフである。
図１６Ｂは、目標アンテナ感度分布関数テーブル１１０２（Ｆ）と等しいゲイン中心座標を持つ実測アンテナ感度分布関数テーブル１１０１（Ｇ_０）をｘｙ平面上に展開した疑似カラーグラフである。
図１６Ｃは、本発明における重み付け係数最適化処理を適用しない状態における補正アンテナ感度分布関数テーブル１１０６（Φ）をｘｙ平面上に展開した疑似カラーグラフである。
図１６Ｄは、図１６Ｃの補正アンテナ感度分布関数テーブル１１０６（Φ）の誤差成分をｘｙ平面上に展開した疑似カラーグラフである。
図１６Ｅは、本発明における重み付け係数最適化処理を適用した状態における補正アンテナ感度分布関数テーブル１１０６（Φ）をｘｙ平面上に展開した疑似カラーグラフである。
図１６Ｆは、図１６Ｅの補正アンテナ感度分布関数テーブル１１０６（Φ）の誤差成分をｘｙ平面上に展開した疑似カラーグラフである。

【0109】

特に、図１６Ｄと図１６Ｆを見比べると、図１６Ｄには明確にゲインが正の領域（領域Ｖ１６０１及び領域Ｖ１６０２）と負の領域（領域Ｖ１６０３及び領域Ｖ１６０４）が表れているが、図１６Ｆにはそれらゲインが正の領域（領域Ｖ１６０５及び領域Ｖ１６０６）と負の領域（領域Ｖ１６０７及び領域Ｖ１６０８）が小さくなり、その絶対値も小さくなっている。

【0110】

図１７は、正余剰積算値１３１１（Ｖ_ＯＵＴ＋）と負余剰積算値１３１２（Ｖ_ＯＵＴ−）の、演算処理に伴う変動を示すグラフである。
図１７中、正余剰積算値１３１１（Ｖ_ＯＵＴ＋）の値が線Ｌ１７０１であり、負余剰積算値１３１２（Ｖ_ＯＵＴ−）の値が線Ｌ１７０２であり、棒グラフの値は反復演算処理において加算された実測アンテナ感度分布関数テーブル１１０１（Ｇ）の個数を表す。

【0111】

正余剰積算値１３１１（Ｖ_ＯＵＴ＋）及び負余剰積算値１３１２（Ｖ_ＯＵＴ−）共に、演算処理を繰り返すことによって徐々に値が０に近づいている。但し、正余剰積算値１３１１（Ｖ_ＯＵＴ＋）及び負余剰積算値１３１２（Ｖ_ＯＵＴ−）の絶対値の減少幅は演算処理を繰り返す毎に小さくなり、凡そ４回程度の繰り返し演算によって、絶対値の減少が殆ど見られなくなる。

【0112】

図１８は、実際に人工衛星１０２のデータに基づいて描画処理を行った結果を示す図である。
図１８Ａは、本発明適用前の、マイクロ波放射計の計測データに基づいて描画した海面水温分布図である。
図１８Ｂは、本発明適用後の、マイクロ波放射計の計測データに基づいて描画した海面水温分布図である。
図１８Ａでは、観測領域内に陸が含まれているため、沿岸から１００ｋｍ以内で正しい海面水温（Sea Surface Temperature:ＳＳＴ）を算出することができなくなっている（沿岸領域Ａ１８０１）。
図１８Ｂでは、分解能が向上したことに伴い、沿岸から２０〜１００ｋｍのＳＳＴを算出することができた（沿岸領域Ａ１８０２）。

【0113】

以上説明した本発明の実施形態は、以下の変形例が可能である。
（１）上記実施形態では、逆問題を解く加重平均演算にＢＧ法を採用したが、ＢＧ法以外の手法であってもよい。例えば、モンテカルロ法等が利用可能である。
（２）上記実施形態では、人工衛星１０２や航空機に搭載されるマイクロ波放射計における計測データの最適化を実施したが、本発明は地上設置型のマイクロ波放射計の計測データに対しても適用可能である。

【0114】

本発明の実施形態では、計測データ処理装置１０１と、重み付けベクトル最適化方法を説明した。
本発明の実施形態に係る計測データ処理装置１０１は、マイクロ波放射計の計測データ群に重み付けベクトルを乗じて加算することで、解像度を向上させることが可能である。
重み付けベクトル１３０３（ａ）は、アンテナの感度をガウス曲面とする数学モデルを基に、逆問題を解く。そして、目標アンテナ感度分布関数テーブル１１０２（Ｆ）のｘｙ座標の外で、値が正のデータを正余剰感度関数テーブル１３０７（Φ_ＯＵＴ＋）と、値が負のデータを負余剰感度関数テーブル１３０８（Φ_ＯＵＴ−）を最小化する補正演算を繰り返し実行することで、最適化を施す。

【0115】

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含む。

【符号の説明】

【0116】

１０１…計測データ処理装置、１０２…人工衛星、１０３…地表、１０４…反射鏡、１０５…地上局、２０１…ＣＰＵ、２０２…ＲＯＭ、２０３…ＲＡＭ、２０４…表示部、２０５…操作部、２０６…不揮発性ストレージ、２０７…バス、２０８…シリアルポート、２０９…ＮＩＣ、３０１…計測データテーブル、３０２…ベクトルテーブル、３０３…制御部、３０４ａ、３０４ｂ…３０４ｎ…乗算器、３０５…積算器、３０６…補正計測データテーブル、１１０１…実測アンテナ感度分布関数テーブル、１１０２…目標アンテナ感度分布関数テーブル、１１０３…実測アンテナ感度行列テーブル、１１０４…逆行列テーブル、１１０５…種ベクトルテーブル、１１０６…補正アンテナ感度分布関数テーブル、１３０１…重み付けベクトル演算部、１３０２…積分値ベクトル、１３０３…重み付けベクトル、１３０４…補正感度関数演算部、１３０５…分類処理部、１３０６…補正真値感度関数テーブル、１３０７…正余剰感度関数テーブル、１３０８…負余剰感度関数テーブル、１３０９…積算部、１３１０…補正真値積算値、１３１１…正余剰積算値、１３１２…負余剰積算値、１３１３…判定部、１３１４…正規化演算部、１３１５…正規化正余剰感度関数、１３１６…正規化負余剰感度関数、１３１７…種ベクトル演算部、１３１８…正余剰種ベクトル、１３１９…負余剰種ベクトル、１３２０…正余剰重み付けベクトル、１３２１…負余剰重み付けベクトル、１３２２…補正重み付けベクトル演算部、１３２３…補正重み付けベクトル、１３２４…座標変換処理部、１４０１…第一加算器、１４０２…Ｖ_ＯＵＴ＋直前値、１４０３…第一絶対値変換部、１４０４…第一比較器、１４０５…第一閾値、１４０６…第二加算器、１４０７…Ｖ_ＯＵＴ−直前値、１４０８…第二絶対値変換部、１４０９…第二比較器、１４１０…第二閾値、１４１１…ＡＮＤゲート

【要約】

低解像度のマイクロ波放射計出力データに補正演算を施すことにより、解像度を向上できる、計測データ処理装置を提供する。
【課題】計測データ処理装置は、マイクロ波放射計の計測データ群に重み付けベクトルを乗じて加算することで、解像度を向上させることが可能である。重み付けベクトルは、アンテナの感度をガウス曲面とする数学モデルを基に、逆問題を解く。そして、目標アンテナ感度分布関数テーブルのｘｙ座標の外で、値が正のデータである正余剰感度関数と、値が負のデータである負余剰感度関数の積算値を最小化する補正演算を繰り返し実行することで、最適化を施す。
【選択図】図１３

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】