特開 2023-173624 レーダ物標検出装置及びレーダ物標検出プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023173624

(43)【公開日】2023-12-07

(54)【発明の名称】レーダ物標検出装置及びレーダ物標検出プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01S 13/72 20060101AFI20231130BHJP

【ＦＩ】

G01S13/72

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022085999

(22)【出願日】2022-05-26

(71)【出願人】

【識別番号】000004330

【氏名又は名称】日本無線株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100119677

【弁理士】

【氏名又は名称】岡田 賢治

(74)【代理人】

【識別番号】100160495

【弁理士】

【氏名又は名称】畑 雅明

(74)【代理人】

【識別番号】100173716

【弁理士】

【氏名又は名称】田中 真理

(74)【代理人】

【識別番号】100115794

【弁理士】

【氏名又は名称】今下 勝博

(72)【発明者】

【氏名】米谷 凜太郎

【テーマコード（参考）】

5J070

【Ｆターム（参考）】

5J070AC02

5J070AC06

5J070AC11

5J070AE02

5J070AF05

5J070AH04

5J070AH12

5J070AJ03

5J070AK22

5J070BB04

(57)【要約】

【課題】本開示は、スキャン間相関処理を用いて移動物標を追尾するにあたり、（１）移動物標の形状及びサイズに欠けを生じさせないこと、（２）移動物標の追尾処理の負担を小さくすること、（３）移動物標の速度算出の精度を高くすること、及び（４）移動物標の高速移動の追尾を行なうことを目的とする。
【解決手段】クラスタ抽出部３１は、クラスタを物標候補として抽出し、物標候補の重心位置を算出する。そして、物標候補判別部３５は、重心位置を追尾対象として採用し、物標候補を真の物標又はクラッタとして判別する。ここで、レーダ画像取出部３２は、過去の複数の時刻のレーダ画像に対して、物標候補の重心位置の周辺のみのレーダ画像を取り出す。そして、移動速度算出部３３は、物標候補の重心位置の周辺のみのレーダ画像に基づいて、物標候補の移動速度を算出する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

現在の時刻のレーダスキャンにおけるｎ次元の空間のレーダ画像に対して、クラスタを物標候補として抽出し、前記物標候補の重心位置を算出するクラスタ抽出部と、
過去の複数の時刻のレーダスキャンにおけるｎ次元の空間のレーダ画像に対して、前記物標候補の重心位置の周辺のレーダ画像を取り出すレーダ画像取出部と、
前記過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の周辺のレーダ画像に基づいて、前記物標候補の移動速度を算出する移動速度算出部と、
前記現在の時刻の１スキャン前のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の観測値と、算出された前記物標候補の移動速度と、に基づいて、前記現在の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の予測値を算出する重心位置予測部と、
前記現在の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の予測値と、前記現在の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の観測値と、の一致程度に基づいて、前記物標候補を真の物標又はクラッタとして判別する物標候補判別部と、
を備えることを特徴とするレーダ物標検出装置。

【請求項2】

前記クラスタ抽出部は、前記クラスタの面積及び最遠点距離が所定閾値未満であるときに、前記クラスタを前記物標候補から除去し、前記クラスタの面積及び最遠点距離が前記所定閾値以上であるときに、前記クラスタを前記物標候補として抽出する
ことを特徴とする、請求項１に記載のレーダ物標検出装置。

【請求項3】

前記クラスタ抽出部は、前記クラスタの最大電力と比べて所定電力だけ小さい電力閾値に基づいて、前記クラスタからサイドローブを除去しレーダエコーを抽出する
ことを特徴とする、請求項１又は２に記載のレーダ物標検出装置。

【請求項4】

前記移動速度算出部は、前記過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の周辺のレーダ画像に対して、時間軸及び空間軸を含む（ｎ＋１）次元のフーリエ変換を実行し、ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を構成する点群を抽出する
ことを特徴とする、請求項１に記載のレーダ物標検出装置。

【請求項5】

前記移動速度算出部は、前記ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を構成する点群を抽出されたフーリエ空間に対して、時間周波数軸及び空間周波数軸を含む（ｎ＋１）次元の逆フーリエ変換を実行し、前記過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の最大電力位置の複数の組み合わせに基づいて、前記物標候補の移動速度のヒストグラムを算出し、前記物標候補の移動速度の最頻値ブロック内の平均値を算出する
ことを特徴とする、請求項４に記載のレーダ物標検出装置。

【請求項6】

前記移動速度算出部は、前記ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を構成する点群を抽出されたフーリエ空間に対して、前記フーリエ空間の端点で前記ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を連続させ、前記フーリエ空間の端点で連続された前記ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面の法線ベクトルに基づいて、前記物標候補の移動速度を算出する
ことを特徴とする、請求項４に記載のレーダ物標検出装置。

【請求項7】

前記移動速度算出部は、前記ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を構成する点群を抽出されたフーリエ空間に対して、（ｎ＋１）点の組み合わせをランダムにかつ複数回だけ抽出し、ランダムにかつ複数回だけ抽出された前記（ｎ＋１）点の組み合わせが構成するｎ次元の平面の法線ベクトルに基づいて、前記物標候補の移動速度のヒストグラムを算出し、前記物標候補の移動速度の最頻値ブロック内の平均値を算出する
ことを特徴とする、請求項４に記載のレーダ物標検出装置。

【請求項8】

請求項１に記載のレーダ物標検出装置が備える各処理部が実行する各処理ステップを、順にコンピュータ又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）に実行させるためのレーダ物標検出プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、スキャン間相関処理を用いて移動物標を追尾する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

スキャン間相関処理を用いて移動物標を追尾する技術が、特許文献１等に開示されている。特許文献１等では、海上レーダ等を用いて船舶等の移動物標を追尾する。

【0003】

従来技術のレーダ物標検出処理の内容を図１に示す。レーダ画像Ｒは、複数の処理ブロックＢに分割され、スキャン間相関処理は、処理ブロックＢ単位で実行される。

【0004】

図１の吹き出し中の左上欄の処理ブロックＢでは、現在の時刻の１スキャン前のレーダスキャンにおいて観測された直前スキャン物標ＴＬの最大電力位置と、現在の時刻のレーダスキャンにおいて観測された現在スキャン物標ＴＰの最大電力位置と、の差分に基づいて、現在スキャン物標ＴＰの移動速度を算出する。図１の吹き出し中の右上欄の処理ブロックＢでは、現在の時刻の１スキャン前のレーダスキャンにおいて観測された直前スキャン物標ＴＬと、算出された現在スキャン物標ＴＰの移動速度と、に基づいて、現在の時刻のレーダスキャンにおいて予測される現在物標予測位置ＴＰ’を算出する。

【0005】

図１の吹き出し中の左下欄の処理ブロックＢでは、現在の時刻のレーダスキャンにおいて予測される現在物標予測位置ＴＰ’と、現在の時刻のレーダスキャンにおいて観測された現在スキャン物標ＴＰと、の一致程度に基づいて、現在スキャン物標ＴＰを真の物標又はクラッタとして判別する。つまり、現在物標予測位置ＴＰ’と現在スキャン物標ＴＰとが距離閾値を超えず一致するときに、現在スキャン物標ＴＰを真の物標として判別し維持する。一方で、現在物標予測位置ＴＰ’と現在スキャン物標ＴＰとが距離閾値を超えて一致しないときに、現在スキャン物標ＴＰをクラッタとして判別し除去する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特許第５７７５２８７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

図１の吹き出し中の右下欄の処理ブロックＢでは、現在の時刻のレーダスキャンにおいて予測される現在物標予測位置ＴＰ’と、現在の時刻のレーダスキャンにおいて観測された現在スキャン物標ＴＰと、の重ね合わせに基づいて、現在重ね合わせ物標ＴＳを出力する。つまり、現在物標予測位置ＴＰ’と現在スキャン物標ＴＰとが距離閾値を超えず一致するときに、現在重ね合わせ物標ＴＳを出力する。一方で、現在物標予測位置ＴＰ’と現在スキャン物標ＴＰとが距離閾値を超えて一致しないときに、何らの物標も出力しない。

【0008】

ここで、移動物標の重ね合わせ処理は、ピクセル単位で実行されるため、移動物標の形状及びサイズに欠けを生じさせてしまう。そして、スキャン間相関処理は、全ての処理ブロックＢ単位で実行されるため、移動物標の追尾処理の負担を大きくしてしまう。さらに、スキャン間相関処理は、現在及び直前の時刻のみの処理ブロックＢ単位の相関を算出するため、移動物標の速度算出の精度を低くしてしまう。そして、スキャン間相関処理は、小さい処理ブロックＢ単位で実行されるため、移動物標の高速移動の追尾を行なえない。

【0009】

そこで、前記課題を解決するために、本開示は、スキャン間相関処理を用いて移動物標を追尾するにあたり、（１）移動物標の形状及びサイズに欠けを生じさせないこと、（２）移動物標の追尾処理の負担を小さくすること、（３）移動物標の速度算出の精度を高くすること、及び（４）移動物標の高速移動の追尾を行なうことを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

前記課題を解決するために、クラスタを物標候補として抽出し、物標候補の重心位置を算出する。そして、重心位置を追尾対象として採用し、物標候補を真の物標又はクラッタとして判別する。ここで、過去の複数の時刻のレーダ画像に対して、物標候補の重心位置の周辺のみのレーダ画像を取り出す。そして、物標候補の重心位置の周辺のみのレーダ画像に基づいて、物標候補の移動速度を算出する。

【0011】

具体的には、本開示は、現在の時刻のレーダスキャンにおけるｎ次元の空間のレーダ画像に対して、クラスタを物標候補として抽出し、前記物標候補の重心位置を算出するクラスタ抽出部と、過去の複数の時刻のレーダスキャンにおけるｎ次元の空間のレーダ画像に対して、前記物標候補の重心位置の周辺のレーダ画像を取り出すレーダ画像取出部と、前記過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の周辺のレーダ画像に基づいて、前記物標候補の移動速度を算出する移動速度算出部と、前記現在の時刻の１スキャン前のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の観測値と、算出された前記物標候補の移動速度と、に基づいて、前記現在の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の予測値を算出する重心位置予測部と、前記現在の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の予測値と、前記現在の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の観測値と、の一致程度に基づいて、前記物標候補を真の物標又はクラッタとして判別する物標候補判別部と、を備えることを特徴とするレーダ物標検出装置である。

【0012】

この構成によれば、（１）移動物標の形状及びサイズに欠けを生じさせないこと、（２）移動物標の追尾処理の負担を小さくすること、（３）移動物標の速度算出の精度を高くすること、及び（４）移動物標の高速移動の追尾を行なうことができる。

【0013】

また、本開示は、前記クラスタ抽出部は、前記クラスタの面積及び最遠点距離が所定閾値未満であるときに、前記クラスタを前記物標候補から除去し、前記クラスタの面積及び最遠点距離が前記所定閾値以上であるときに、前記クラスタを前記物標候補として抽出することを特徴とするレーダ物標検出装置である。

【0014】

この構成によれば、所定閾値と比べてサイズの大きいクラスタを物標候補として抽出するため、所定の形状及び大きさを有する所望物標を追尾することができる。

【0015】

また、本開示は、前記クラスタ抽出部は、前記クラスタの最大電力と比べて所定電力だけ小さい電力閾値に基づいて、前記クラスタからサイドローブを除去しレーダエコーを抽出することを特徴とするレーダ物標検出装置である。

【0016】

この構成によれば、電力閾値と比べて電力の低い電力分布箇所をサイドローブとして除去するため、所定の形状及び大きさを有する所望物標を追尾することができる。

【0017】

また、本開示は、前記移動速度算出部は、前記過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の重心位置の周辺のレーダ画像に対して、時間軸及び空間軸を含む（ｎ＋１）次元のフーリエ変換を実行し、ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を構成する点群を抽出することを特徴とするレーダ物標検出装置である。

【0018】

この構成によれば、移動速度算出処理の準備を実行することができ、フーリエ変換処理の負担を小さくすることができる。ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を構成する点群を抽出するために、（１）各第１～ｎ座標値において、強度が最大の各第（ｎ＋１）座標値を探索し、（２）第１～ｎ＋１座標値の原点を起点に、強度が大きい第１～ｎ＋１座標値を探索し、又は（３）強度を降順に配列し、所定の順位以上の強度を抽出する。

【0019】

また、本開示は、前記移動速度算出部は、前記ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を構成する点群を抽出されたフーリエ空間に対して、時間周波数軸及び空間周波数軸を含む（ｎ＋１）次元の逆フーリエ変換を実行し、前記過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける前記物標候補の最大電力位置の複数の組み合わせに基づいて、前記物標候補の移動速度のヒストグラムを算出し、前記物標候補の移動速度の最頻値ブロック内の平均値を算出することを特徴とするレーダ物標検出装置である。

【0020】

この構成によれば、過去の一時刻の物標候補の最大電力位置がクラッタであっても、物標候補の移動速度のヒストグラムを算出し、物標候補の移動速度の最頻値ブロック内の平均値を算出するため、移動物標の速度算出の精度を高くすることができる。

【0021】

また、本開示は、前記移動速度算出部は、前記ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を構成する点群を抽出されたフーリエ空間に対して、前記フーリエ空間の端点で前記ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を連続させ、前記フーリエ空間の端点で連続された前記ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面の法線ベクトルに基づいて、前記物標候補の移動速度を算出することを特徴とするレーダ物標検出装置である。

【0022】

この構成によれば、ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面が分断していても、ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を連続させ、ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面の法線ベクトルを一意に算出するため、移動物標の速度算出の精度を高くすることができる。

【0023】

また、本開示は、前記移動速度算出部は、前記ｎ次元の主成分平面及び折返成分平面を構成する点群を抽出されたフーリエ空間に対して、（ｎ＋１）点の組み合わせをランダムにかつ複数回だけ抽出し、ランダムにかつ複数回だけ抽出された前記（ｎ＋１）点の組み合わせが構成するｎ次元の平面の法線ベクトルに基づいて、前記物標候補の移動速度のヒストグラムを算出し、前記物標候補の移動速度の最頻値ブロック内の平均値を算出することを特徴とするレーダ物標検出装置である。

【0024】

この構成によれば、（ｎ＋１）点の一組み合わせが複数の平面に跨っていても、物標候補の移動速度のヒストグラムを算出し、物標候補の移動速度の最頻値ブロック内の平均値を算出するため、移動物標の速度算出の精度を高くすることができる。

【0025】

また、本開示は、以上に記載のレーダ物標検出装置が備える各処理部が実行する各処理ステップを、順にコンピュータ又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）に実行させるためのレーダ物標検出プログラムである。

【0026】

この構成によれば、上記の効果を有するプログラムを提供することができる。

【0027】

なお、上記各開示の発明は、可能な限り組み合わせることができる。

【発明の効果】

【0028】

このように、本開示は、スキャン間相関処理を用いて移動物標を追尾するにあたり、（１）移動物標の形状及びサイズに欠けを生じさせないこと、（２）移動物標の追尾処理の負担を小さくすること、（３）移動物標の速度算出の精度を高くすること、及び（４）移動物標の高速移動の追尾を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

【0029】

【図1】従来技術のレーダ物標検出処理の内容を示す図である。

【図2】本開示のレーダ物標追尾システムの構成を示す図である。

【図3】本開示のレーダ物標検出処理の手順を示す図である。

【図4】本開示のクラスタ抽出処理の内容を示す図である。

【図5】本開示のクラスタ抽出処理の内容を示す図である。

【図6】本開示のクラスタ抽出処理の内容を示す図である。

【図7】本開示のレーダ画像切出処理の内容を示す図である。

【図8】本開示のフーリエ変換処理の内容を示す図である。

【図9】本開示のフーリエ変換処理の内容を示す図である。

【図10】本開示の第１の移動速度算出処理の内容を示す図である。

【図11】本開示の第１の移動速度算出処理の内容を示す図である。

【図12】本開示の第２の移動速度算出処理の内容を示す図である。

【図13】本開示の第３の移動速度算出処理の内容を示す図である。

【図14】本開示の第１～３の移動速度算出誤差の評価を示す図である。

【図15】本開示の物標候補判別処理の内容を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0030】

添付の図面を参照して本開示の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本開示の実施の例であり、本開示は以下の実施形態に制限されるものではない。

【0031】

（本開示のレーダ物標追尾システムの構成）
本開示のレーダ物標追尾システムの構成を図２に示す。本開示のレーダ物標検出処理の手順を図３に示す。レーダ物標追尾システムＳは、レーダ送受信装置１、レーダ信号処理装置２及びレーダ物標検出装置３を備える。レーダ信号処理装置２は、パルス圧縮部２１、コヒーレント積分部２２、ＣＦＡＲ処理部２３及び座標系変換部２４を備える。レーダ物標検出装置３は、クラスタ抽出部３１、レーダ画像取出部３２、移動速度算出部３３、重心位置予測部３４及び物標候補判別部３５を備え、図３に示したレーダ物標検出プログラムをコンピュータ又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）にインストールすることにより実現可能である。

【0032】

レーダ送受信装置１は、移動物標Ｔへとレーダ送信信号を照射し、移動物標Ｔからレーダ反射信号を受信する。レーダ信号処理装置２は、固体化レーダ信号処理を極座標系で実行する。レーダ物標検出装置３は、スキャン間相関処理を直交座標系で実行する。

【0033】

パルス圧縮部２１は、移動物標Ｔから受信されたレーダ反射信号に対して、パルス圧縮を実行する。コヒーレント積分部２２は、パルス圧縮されたレーダ反射信号に対して、コヒーレント積分を実行する。ＣＦＡＲ処理部２３は、コヒーレント積分されたレーダ反射信号に対して、ＣＦＡＲ処理を実行する。座標系変換部２４は、ＣＦＡＲ処理されたレーダ反射信号に対して、極座標系から直交座標系への座標系変換を実行する。

【0034】

クラスタ抽出部３１は、クラスタを物標候補として抽出し、物標候補の重心位置を算出する（ステップＳ１）。物標候補判別部３５は、重心位置を追尾対象として採用し、物標候補を真の物標又はクラッタとして判別する（ステップＳ５）。レーダ画像取出部３２は、過去の複数の時刻のレーダ画像に対して、物標候補の重心位置の周辺のみのレーダ画像を取り出す（ステップＳ２）。移動速度算出部３３は、物標候補の重心位置の周辺のみのレーダ画像に基づいて、物標候補の移動速度を算出する（ステップＳ３）。各処理部が実行する各処理ステップは、以下で詳細に説明する。

【0035】

よって、（１）移動物標Ｔの形状及びサイズに欠けを生じさせないこと、（２）移動物標Ｔの追尾処理の負担を小さくすること、（３）移動物標Ｔの速度算出の精度を高くすること、及び（４）移動物標Ｔの高速移動の追尾を行なうことができる。

【0036】

（本開示のクラスタ抽出処理の内容）
本開示のクラスタ抽出処理の内容を図４～６に示す。クラスタ抽出部３１は、現在の時刻のレーダスキャンにおける２次元の空間のレーダ画像Ｒに対して、クラスタを物標候補ＴＣ１、ＴＣ２、ＴＣ３、ＴＣ４として抽出する（ステップＳ１、図４）。

【0037】

クラスタ抽出部３１は、クラスタの面積及び最遠点距離が所定閾値未満であるときに、クラスタを物標候補ＴＣ２、ＴＣ３、ＴＣ４から除去し、クラスタの面積及び最遠点距離が所定閾値以上であるときに、クラスタを物標候補ＴＣ１として抽出する（ステップＳ１、図５）。ここで、物標候補の距離をＲとし、距離方向の分解能をΔＲとし、方位方向の分解能をΔθとする。すると、クラスタの面積に対する所定閾値は、ＲΔＲΔθであり、クラスタの最遠点距離に対する所定閾値は、√｛（ＲΔθ）^２＋（ΔＲ）^２｝である。

【0038】

よって、所定閾値と比べてサイズの大きいクラスタを物標候補ＴＣ１として抽出するため、所定の形状及び大きさを有する所望物標を追尾することができる。

【0039】

クラスタ抽出部３１は、クラスタの最大電力と比べて所定電力だけ小さい電力閾値に基づいて、クラスタからサイドローブを除去しレーダエコーを抽出する（ステップＳ１、図６）。つまり、図５のクラスタの電力の低い外側部分は、サイトローブとして除去される。一方で、図５のクラスタの電力の高い内側部分は、レーダエコーとして抽出される。

【0040】

よって、電力閾値と比べて電力の低い電力分布箇所をサイドローブとして除去するため、所定の形状及び大きさを有する所望物標を追尾することができる。

【0041】

クラスタ抽出部３１は、物標候補ＴＣ１の重心位置を算出する（ステップＳ１、図６）。ここで、物標候補ＴＣ１の重心位置は、電力の重み付けをされた重心位置である。

【0042】

（本開示のレーダ画像取出処理の内容）
本開示のレーダ画像切出処理の内容を図７に示す。レーダ画像取出部３２は、過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける２次元の空間のレーダ画像Ｒに対して、物標候補ＴＣの重心位置ＣＧの周辺のＦＦＴブロックＦ１～Ｆｎを取り出す（ステップＳ２、図７）。

【0043】

ここで、ＦＦＴブロックＦ１～Ｆｎは、物標候補ＴＣの重心位置ＣＧを中心に有し（図７のＦＦＴブロックＦＰを参照）、物標候補ＴＣの最大速度及びレーダスキャンの取出回数ｎを考慮した長さを一辺に有する。すると、ＦＦＴブロックＦ１～Ｆｎは、物標候補ＴＣの重心位置ＣＧを確実に収めるものの、物標候補ＴＣの全体を収めなくてもよい。

【0044】

そして、ＦＦＴブロックＦ１～Ｆｎが、広域にわたるならば、物標候補ＴＣの高速移動の追尾を行なうことができる。一方で、ＦＦＴブロックＦ１～Ｆｎが、広域ではないならば、ただ１個の物標候補ＴＣの追尾を行なうことができ、他の物標やクラッタ、雑音等が入り込み速度算出精度が劣化することを防げる。そこで、ＦＦＴブロックＦ１～Ｆｎは、物標候補ＴＣの形状、サイズ及び速度に応じて、可変域にわたってもよい。さらに、ＦＦＴブロックＦ１～Ｆｎは、フーリエ変換に備えてゼロパディングされる。

【0045】

（本開示の移動速度算出処理の内容）
本開示のフーリエ変換処理の内容を図８、９に示す。レーダ画像取出部３２は、過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける２次元の空間のレーダ画像Ｒ１～Ｒｎに対して、物標候補ＴＣの重心位置ＣＧの周辺のＦＦＴブロックＦ１～Ｆｎを取り出す（ステップＳ２、図８）。移動速度算出部３３は、過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける物標候補ＴＣの重心位置ＣＧの周辺のＦＦＴブロックＦ１～Ｆｎに基づいて、物標候補ＴＣの移動速度を算出する（ステップＳ３、図８、９及び後述の図１０～１３）。

【0046】

移動速度算出部３３は、過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける物標候補ＴＣの重心位置ＣＧの周辺のＦＦＴブロックＦ１～Ｆｎに対して、ｘ軸、ｙ軸及びｔ軸を含む３次元のフーリエ変換を実行し、フーリエ空間ＦＳに対して、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を構成する点群を抽出する（ステップＳ３、図８、９）。

【0047】

よって、移動速度算出処理の準備を実行することができ、フーリエ変換処理の負担を小さくすることができる。２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を構成する点群を抽出するために、（１）各（ｋ_ｘ、ｋ_ｙ）において、強度が最大の各ωを探索し、（２）（ｋ_ｘ、ｋ_ｙ、ω）の原点を起点に、強度が大きい（ｋ_ｘ、ｋ_ｙ、ω）を探索し、又は（３）強度を降順に配列し、所定の順位以上の強度を抽出する。

【0048】

本開示の第１の移動速度算出処理の内容を図１０、１１に示す。移動速度算出部３３は、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を構成する点群を抽出するために、各（ｋ_ｘ、ｋ_ｙ）において、強度が最大の各ωを探索する（ステップＳ３、図１０）。また、移動速度算出部３３は、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を構成する点群以外について、一律に強度を減衰させる（ステップＳ３、図１０）。

【0049】

次に、移動速度算出部３３は、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を構成する点群を抽出されたフーリエ空間ＦＳに対して、ｋ_ｘ軸、ｋ_ｙ軸及びω軸を含む３次元の逆フーリエ変換を実行する（ステップＳ３、図１１）。次に、移動速度算出部３３は、過去の複数の時刻のレーダスキャンにおける物標候補ＴＣの最大電力位置ＭＡの複数の組み合わせに基づいて、物標候補ＴＣの移動速度のヒストグラムＨＶを算出し、物標候補ＴＣの移動速度の最頻値ブロック内の平均値を算出する（ステップＳ３、図１１）。

【0050】

ここで、移動速度算出部３３は、過去の一時刻の物標候補ＴＣの最大電力位置ＭＡがクラッタである可能性を考慮して、物標候補ＴＣの移動速度のヒストグラムＨＶを算出している（ステップＳ３、図１１）。そして、移動速度算出部３３は、物標候補ＴＣの移動速度の最頻値ピークが隣接ブロックに跨る可能性を考慮して、物標候補ＴＣの移動速度のヒストグラムＨＶのブロック位置を修正してもよい（ステップＳ３、図１１）。

【0051】

よって、過去の一時刻の物標候補ＴＣの最大電力位置ＭＡがクラッタであっても、物標候補ＴＣの移動速度のヒストグラムＨＶを算出し、物標候補ＴＣの移動速度の最頻値ブロック内の平均値を算出するため、移動物標の速度算出の精度を高くすることができる。

【0052】

本開示の第２の移動速度算出処理の内容を図１２に示す。移動速度算出部３３は、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を構成する点群を抽出するために、（ｋ_ｘ、ｋ_ｙ、ω）の原点を起点に、強度が大きい（ｋ_ｘ、ｋ_ｙ、ω）を探索するが（ステップＳ３、図８、９）、図１０に示した点群抽出方法を適用してもよい。

【0053】

次に、移動速度算出部３３は、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を構成する点群を抽出されたフーリエ空間ＦＳに対して、フーリエ空間ＦＳの端点で２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を連続させる（ステップＳ３、図１２）。次に、移動速度算出部３３は、フーリエ空間ＦＳの端点で連続された２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２の法線ベクトルＶに基づいて、物標候補ＴＣの移動速度を算出する（ステップＳ３、図１２、ヒストグラムＨＶは不作成）。

【0054】

ここで、移動速度算出部３３は、フーリエ空間ＦＳの端点で連続された２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を、最小二乗法等のフィッティングに基づいて、ｋ_ｘｖ_ｘ＋ｋ_ｙｖ_ｙ＋ω＝０と算出する（ステップＳ３、図１２）。そして、移動速度算出部３３は、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２の法線ベクトルＶを、（ｖ_ｘ、ｖ_ｙ、１）と算出する（ステップＳ３、図１２）。さらに、移動速度算出部３３は、物標候補ＴＣの移動速度を、（ｖ_ｘ、ｖ_ｙ）と算出する（ステップＳ３、図１２）。

【0055】

よって、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２が分断していても、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を連続させ、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２の法線ベクトルＶを一意に算出するため（ヒストグラムＨＶは不作成）、移動物標の速度算出の精度を高くすることができる。

【0056】

本開示の第３の移動速度算出処理の内容を図１３に示す。移動速度算出部３３は、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を構成する点群を抽出するために、強度を降順に配列し、所定の順位以上の強度を抽出するが（ステップＳ３、図８、９、強度の閾値自体は可変）、図１０に示した点群抽出方法を適用してもよい。

【0057】

次に、移動速度算出部３３は、２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２を構成する点群を抽出されたフーリエ空間ＦＳに対して、３点の組み合わせ（点Ｄ１～Ｄ３）、（点Ｄ４～Ｄ６）をランダムにかつ複数回だけ抽出する（ステップＳ３、図１３）。次に、移動速度算出部３３は、ランダムにかつ複数回だけ抽出された３点の組み合わせ（点Ｄ１～Ｄ３）、（点Ｄ４～Ｄ６）が構成する２次元の平面Ｐ１、Ｐ２の法線ベクトルＶ１、Ｖ２に基づいて、物標候補ＴＣの移動速度のヒストグラムＨＶを算出し、物標候補ＴＣの移動速度の最頻値ブロック内の平均値を算出する（ステップＳ３、図１３）。

【0058】

ここで、移動速度算出部３３は、３点の一組み合わせ（点Ｄ１～Ｄ３）が単一の平面（２次元の主成分平面ＭＰ）に載る場合のみならず、３点の一組み合わせ（点Ｄ４～Ｄ６）が複数の平面（２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２）に跨る可能性を考慮して、物標候補ＴＣの移動速度のヒストグラムＨＶを算出している（ステップＳ３、図１３）。つまり、３点の組み合わせが単一の平面に載る場合は、複数回のランダム抽出のうちの多数回のランダム抽出で実現されるとともに、３点の組み合わせが構成する２次元の平面の法線ベクトルひいては物標候補ＴＣの移動速度は、これらの多数回のランダム抽出で揃っている。一方で、３点の組み合わせが複数の平面に載る場合も、複数回のランダム抽出のうちの多数回のランダム抽出で実現されるものの、３点の組み合わせが構成する２次元の平面の法線ベクトルひいては物標候補ＴＣの移動速度は、これらの多数回のランダム抽出でばらついている。さらに、移動速度算出部３３は、物標候補ＴＣの移動速度の最頻値ピークが隣接ブロックに跨る可能性を考慮して、物標候補ＴＣの移動速度のヒストグラムＨＶのブロック位置を修正してもよい（ステップＳ３、図１３）。

【0059】

よって、３点の一組み合わせ（点Ｄ１～Ｄ３ではなく点Ｄ４～Ｄ６）が複数の平面（２次元の主成分平面ＭＰ及び折返成分平面ＮＰ１、ＮＰ２）に跨っていても、物標候補ＴＣの移動速度のヒストグラムＨＶを算出し、物標候補ＴＣの移動速度の最頻値ブロック内の平均値を算出するため、移動物標の速度算出の精度を高くすることができる。

【0060】

本開示の第１～３の移動速度算出誤差の評価を図１４に示す。図１４では、演算回数は、４０００回であり、移動物標のサイズは、３×１５ｐｉｘｅｌであり、移動物標の移動方向は、０～９０ｄｅｇ．で無作為に選択され、移動物標の移動速度は、０～４．１ｐｉｘｅｌ／ｓｃａｎで無作為に選択され、ＦＦＴブロックのサイズは、６４×６４ｐｉｘｅｌであり、ＦＦＴブロックの総数は、８ｓｃａｎｓであり、クラッタは、存在しない。

【0061】

図１４の左欄では、移動速度算出部３３は、本開示の第１の移動速度算出処理（強成分抽出）を実行している（ステップＳ３、図１０、１１）。移動物標の速度誤差のヒストグラムにおいて、中央値は０．０８ｐｉｘｅｌ／ｓｃａｎであり、平均値は０．１４ｐｉｘｅｌ／ｓｃａｎである。雑音エコーの強いレーダスキャンの影響が除去されたうえで、物標候補ＴＣの移動速度の最頻値ブロック内の平均値が算出されるため、移動物標の速度誤差が小さい。逆フーリエ変換が必要であるが、折返修正及びランダム抽出は不要である。

【0062】

図１４の中欄では、移動速度算出部３３は、本開示の第２の移動速度算出処理（折返修正）を実行している（ステップＳ３、図１２）。移動物標の速度誤差のヒストグラムにおいて、中央値は０．１７ｐｉｘｅｌ／ｓｃａｎであり、平均値は０．２０ｐｉｘｅｌ／ｓｃａｎである。雑音エコーの強いレーダスキャンの影響が除去されることなく、２次元の主成分平面ＭＰの法線ベクトルＶが算出されるため、移動物標の速度誤差が若干大きい。折返修正が必要であるが、逆フーリエ変換及びランダム抽出は不要である。

【0063】

図１４の右欄では、移動速度算出部３３は、本開示の第３の移動速度算出処理（ランダム抽出）を実行している（ステップＳ３、図１３）。移動物標の速度誤差のヒストグラムにおいて、中央値は０．２２ｐｉｘｅｌ／ｓｃａｎであり、平均値は０．３１ｐｉｘｅｌ／ｓｃａｎである。雑音エコーの強いレーダスキャンの影響が除去されることなく、２次元の主成分平面ＭＰの法線ベクトルＶ１が算出されるため、移動物標の速度誤差が若干大きい。ランダム抽出が必要であるが、逆フーリエ変換及び折返修正は不要である。

【0064】

（本開示の物標候補判別処理の内容）
本開示の物標候補判別処理の内容を図１５に示す。図１５では、重心位置予測部３４は、現在の時刻の１スキャン前のレーダスキャンにおける物標候補ＴＣの重心位置ＣＧの観測値と、算出された物標候補ＴＣの移動速度と、に基づいて、現在の時刻のレーダスキャンにおける物標候補ＴＣの重心位置の予測位置ＣＧ’を算出する（ステップＳ４）。

【0065】

図１５の左欄では、物標候補判別部３５は、現在の時刻のレーダスキャンにおける物標候補ＴＣの重心位置の予測位置ＣＧ’と、現在の時刻のレーダスキャンにおける物標候補ＴＣの重心位置ＣＧの観測値と、が距離閾値（破線の円形の半径）を超えず一致することに基づいて、物標候補ＴＣを真の物標として判別し維持する（ステップＳ５）。

【0066】

図１５の右欄では、物標候補判別部３５は、現在の時刻のレーダスキャンにおける物標候補ＴＣの重心位置の予測位置ＣＧ’と、現在の時刻のレーダスキャンにおける物標候補ＴＣの重心位置ＣＧの観測値と、が距離閾値（破線の円形の半径）を超えて一致しないことに基づいて、物標候補ＴＣをクラッタとして判別し除去する（ステップＳ５）。

【0067】

ここで、物標候補判別部３５は、距離閾値（破線の円形の半径）を設定諸元とするにあたり、物標検出率（移動物標を正しく検出する確率）を高くするとともに、誤警報率（クラッタを移動物標に誤検出する確率）を低くするように、トレードオフを調整する。

【0068】

以上に示した実施形態では、図面の簡潔な記載のために、複数の時刻のレーダスキャンにおける、２次元の空間のレーダ画像に対して、移動物標の速度を算出している。例えば、ＰＰＩ映像を利用する現行の船舶レーダでは、レーダ映像のＸ、Ｙの２次元データに対して、複数の時刻のスキャンを加えることにより、３次元データを扱うことになる。

【0069】

以上に対する変形例として、複数の時刻のレーダスキャンにおける、１次元、３次元又は４次元（３次元空間＋ドップラ周波数成分）の空間のレーダ画像に対して、移動物標の速度を算出してもよい。例えば、平面的に配列されたアンテナを利用するレーダでは、又は、気象レーダのように高さを見ることができるレーダでは、レーダ映像のＸ、Ｙ、Ｚの３次元データに対して、複数の時刻のスキャンを加えることにより、４次元データを扱うことになる。さらに、ターゲットのドップラ周波数を検出することができる固体化レーダ又は気象レーダでは、レーダ映像のＸ、Ｙ、Ｚ、Ｖの４次元データに対して、複数の時刻のスキャンを加えることにより、５次元データを扱うことになる。

【産業上の利用可能性】

【0070】

本開示のレーダ物標検出装置及びレーダ物標検出プログラムは、スキャン間相関処理を用いて移動物標を追尾する用途に適用することができ、スキャン間相関処理の一例として、海上レーダ等を用いて船舶等の移動物標を追尾する用途に適用することができる。

【符号の説明】

【0071】

Ｒ：レーダ画像
Ｂ：処理ブロック
ＴＰ：現在スキャン物標
ＴＬ：直前スキャン物標
ＴＰ’：現在物標予測位置
ＴＳ：現在重ね合わせ物標
Ｓ：レーダ物標追尾システム
Ｔ：移動物標
ＴＣ１、ＴＣ２、ＴＣ３、ＴＣ４、ＴＣ：物標候補
ＣＧ：重心位置
ＭＡ：最大電力位置
ＣＧ’：予測位置
Ｒ１、・・・、Ｒｎ：レーダ画像
ＦＰ、Ｆ１、・・・、Ｆｎ：ＦＦＴブロック
ＦＳ：フーリエ空間
ＭＰ：主成分平面
ＮＰ１、ＮＰ２：折返成分平面
ＨＶ：ヒストグラム
Ｖ、Ｖ１、Ｖ２：法線ベクトル
Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４、Ｄ５、Ｄ６：点
Ｐ１、Ｐ２：平面
１：レーダ送受信装置
２：レーダ信号処理装置
３：レーダ物標検出装置
２１：パルス圧縮部
２２：コヒーレント積分部
２３：ＣＦＡＲ処理部
２４：座標系変換部
３１：クラスタ抽出部
３２：レーダ画像取出部
３３：移動速度算出部
３４：重心位置予測部
３５：物標候補判別部

【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】