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特表2023-539144ＬＩＤＡＲシステムにおけるノイズ校正およびターゲット検出
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-09-13
(54)【発明の名称】ＬＩＤＡＲシステムにおけるノイズ校正およびターゲット検出
(51)【国際特許分類】
G01S 7/497 20060101AFI20230906BHJP
G01S 17/34 20200101ALI20230906BHJP
【ＦＩ】
G01S7/497
G01S17/34
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023512265
(86)(22)【出願日】2020-08-31
(85)【翻訳文提出日】2023-03-31
(86)【国際出願番号】 US2020048745
(87)【国際公開番号】W WO2022039759
(87)【国際公開日】2022-02-24
(31)【優先権主張番号】16/996,706
(32)【優先日】2020-08-18
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】521095112
【氏名又は名称】エヴァ インコーポレイテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100119792
【弁理士】
【氏名又は名称】熊崎 陽一
(72)【発明者】
【氏名】ビスワナサ クマール バルガブ
(72)【発明者】
【氏名】クラウス ペリン ホセ
(72)【発明者】
【氏名】ムートリ ラジェンドラ ツシャール
(72)【発明者】
【氏名】レズク ミナ
【テーマコード（参考）】
5J084
【Ｆターム（参考）】
5J084AA05
5J084AA10
5J084BA20
5J084BA21
5J084BA48
5J084BB04
5J084BB14
5J084BB15
5J084BB16
5J084BB28
5J084BB37
5J084BB40
5J084CA08
5J084CA31
5J084CA32
5J084CA48
5J084CA49
5J084CA70
5J084DA01
5J084DA08
5J084DA09
5J084EA01
5J084EA08
5J084FA01
(57)【要約】
本発明の光検出および測距ＬＩＤＡＲシステムは、ＦＭＣＷ（周波数変調連続波）赤外線（ＩＲ）光ビームを送信し、同光ビームの反射からのリターン信号を受信する光スキャナを備える。また、この光スキャナに接続されて同リターン信号から時間領域でＬＩＤＡＲターゲットの距離に応じた周波数を有するベースバンド信号を生成する光処理装置を備える。さらに、この光処理装置に接続されて前記ベースバンド信号のエネルギーを周波数領域で計測する信号処理装置を備える。そして、周波数領域で同エネルギーをＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値と比較し、その比較に基づいて前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定する。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ＬＩＤＡＲ（光検出および測距）システムであって、ＦＭＣＷ（周波数変調連続波）赤外線（ＩＲ）光ビームを送信し、同光ビームの反射からリターン信号を受信する光スキャナと、
前記光スキャナに接続され、同リターン信号から時間領域でＬＩＤＡＲターゲットの距離に応じた周波数を有するベースバンド信号を生成する光処理装置と、
プロセッサ、およびこのプロセッサにより実行されるプログラム命令を格納するメモリを含む信号処理装置と、を備え、
前記プロセッサにより前記プログラム命令が実行されると、前記ベースバンド信号の信号ピークを周波数領域でＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値と比較し、その比較に基づいてターゲットを特定するように構成される、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項2】
請求項１記載のＬＩＤＡＲシステムであって、前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値は、無エコーでの工場校正、低出力起動による校正、遮蔽された視野（ＦＯＶ）での無エコー校正、およびターゲット不在校正のいずれかによるものであり、
かつ、前記信号ピークは、前記ベースバンド信号の周波数ビンに亘る信号エネルギー、同周波数ビンに亘る前記ベースバンド信号の自己相関、および同周波数ビンに亘る前記ベースバンド信号と前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値との間の相互相関のうち一つ以上に基づくものである、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項3】
請求項２記載のＬＩＤＡＲシステムであって、前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値は、さらに、ノイズエネルギー、ノイズエネルギー平均、ノイズエネルギー分散、ノイズエネルギー歪度、およびノイズエネルギー尖度のうち一つ以上の計測値を含む、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項4】
請求項３記載のＬＩＤＡＲシステムであって、前記工場校正は、前記光スキャナの全視野（ＦＯＶ）を赤外線（ＩＲ）吸収体で遮断するときの前記ベースバンド信号の計測値を含む、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項5】
請求項３記載のＬＩＤＡＲシステムであって、前記低出力起動による校正は、任意のリターン信号のエネルギーが前記ＬＩＤＡＲシステムの検出レベル未満のときの前記ベースバンド信号の計測値を含む、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項6】
請求項３記載のＬＩＤＡＲシステムであって、前記遮蔽された視野（ＦＯＶ）での無エコー校正は、前記光スキャナが遮蔽された視野（ＦＯＶ）に向けられたときの前記ベースバンド信号の計測値を含む、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項7】
請求項３記載のＬＩＤＡＲシステムであって、前記光スキャナの視野（ＦＯＶ）は、ターゲット反射のない無反射部を有しており、前記ターゲット不在校正は、前記光スキャナが前記ターゲット反射のない無反射部に向けられたときの前記ベースバンド信号の計測値を含む、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項8】
請求項３記載のＬＩＤＡＲシステムであって、前記プロセッサにより前記プログラム命令が実行されると、さらに、前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値から独立した最も高い信号を選択することにより前記ターゲットを特定する、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項9】
請求項３記載のＬＩＤＡＲシステムであって、前記プロセッサにより前記プログラム命令が実行されると、さらに、前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値に基づく信号対ノイズ比の閾値を超える最も高い信号ピークを選択することにより前記ターゲットを特定する、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項10】
請求項３記載のＬＩＤＡＲシステムであって、前記プロセッサにより前記プログラム命令が実行されると、さらに、最も高い前記信号対ノイズ比を有する信号ピークを選択することにより前記ターゲットを特定する、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項11】
請求項３記載のＬＩＤＡＲシステムであって、前記プロセッサにより前記プログラム命令が実行されると、さらに、最も高い非負の信号マイナスノイズ対ノイズ比（Ｓ－Ｎ）／Ｎを有する信号ピークを選択することにより前記ターゲットを特定する、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項12】
請求項３に記載のシステムであって、前記プロセッサにより前記プログラム命令が実行されると、さらに、ＬＩＤＡＲシステム内の内部反射を軽減するために、前記ベースバンド信号内の最小閾値周波数未満の周波数をマスクする、
ドップラーシフトによるエイリアシングを軽減するために、前記ベースバンド信号内の最大閾値周波数を超える周波数をマスクする、
非定常ノイズを補償するために前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値の分散を増加させる、
または、インパルスノイズをデータベースで追跡し、前記ベースバンド信号内の対応する周波数をマスクする、
のいずれかにより、前記周波数領域における信号ピークが検出ターゲットを示すことをを特定する、ＬＩＤＡＲシステム。
【請求項13】
ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、同システムが無エコー校正状態にあるときに、ＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を有するベースバンド信号を計測することにより、ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値を生成するステップ、
同システムがターゲット検出モードにあるときにターゲットリターン信号から前記ベースバンド信号を生成するステップ、
前記ターゲット検出モードで生成された前記ベースバンド信号を、前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値と比較するステップ、
および、前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定するステップ、
を含む、方法。
【請求項14】
請求項１３に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、前記無エコー校正状態は、無エコーでの工場校正状態、低出力起動による校正状態、遮蔽された視野（ＦＯＶ）での無エコー校正状態、およびターゲット不在校正状態のうち、のいずれかによるものであり、
かつ、前記信号ピークは、前記ベースバンド信号の周波数ビンに亘る信号エネルギー、同周波数ビンに亘る前記ベースバンド信号の自己相関、および同周波数ビンに亘る前記ベースバンド信号と前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値との間の相互相関のうち一つ以上に基づくものである、方法。
【請求項15】
請求項１４に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値は、さらに、ノイズエネルギー、ノイズエネルギー平均、ノイズエネルギー分散、ノイズエネルギー歪度、およびノイズエネルギー尖度のうち一つ以上の計測値を含む、方法。
【請求項16】
請求項１５に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、同システムが無エコー校正状態にあるときに前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値を生成する方法は、同システムの視野（ＦＯＶ）を遮蔽する外部赤外線（ＩＲ）吸収体で同システムの赤外線（ＩＲ）光ビームを吸収することを含む、方法。
【請求項17】
請求項１５に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、同システムが低出力駆動による前記無エコー校正状態にあるときに前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値を生成する方法は、同システムの赤外線（ＩＲ）光ビームのエネルギーを、同システムの視野（ＦＯＶ）内のターゲット検出を妨げるレベルまで低下させることを含むことを含む、方法。
【請求項18】
請求項１５に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、遮蔽された視野（ＦＯＶ）で同システムが前記無エコー校正状態にあるときに前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値を生成する方法は、前記遮蔽された視野（ＦＯＶ）で同システムの赤外線（ＩＲ）光ビームを赤外線（ＩＲ）吸収体に向けることを含む、方法。
【請求項19】
請求項１５に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、同システムが前記ターゲット不在校正状態にあるときに前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値を生成する方法は、同システムの赤外線（ＩＲ）光ビームをターゲット反射のない無反射部に向けることを含む、方法。
【請求項20】
請求項１５に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定する方法は、前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値から独立した最も高い信号を選択することを含む、方法。
【請求項21】
請求項１５に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定する方法は、前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値に基づく信号対ノイズ比の閾値を超える最も高い信号ピークを選択することを含む、方法。
【請求項22】
請求項１５に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定する方法は、前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値に基づいて最も高い信号対ノイズ比を有する信号ピークを選択することを含む、方法。
【請求項23】
請求項１５に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定する方法は、前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値に基づいて最も高い非負の信号マイナスノイズ対ノイズ比（Ｓ－Ｎ）／Ｎを有する信号ピークを選択することを含む、方法。
【請求項24】
請求項１５に記載のＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法であって、前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定する方法は、
同システム内の内部反射を軽減するために、前記ベースバンド信号内の最小閾値周波数未満の周波数をマスクする、
ドップラーシフトによるエイリアシングを軽減するために、前記ベースバンド信号内の最大閾値周波数を超える周波数をマスクする、
非定常ノイズを補償するために前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値の分散を増加させる、
または、インパルスノイズをデータベースで追跡し、前記ベースバンド信号内の対応する周波数をマスクする、
のうち少なくとも一つを含む、方法。
【請求項25】
非一時的コンピュータ可読媒体であって、ＬＩＤＡＲシステム内のプロセッサにより実行されると、前記ＬＩＤＡＲシステムが下記を実行するプログラム命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。同システムが無エコー校正状態にあるときにベースバンド信号を計測することによりＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおけるシステムノイズの推定値を生成する。ここで、前記ベースバンド信号は、ＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を有し、前記システムノイズの推定値は、ノイズエネルギー、ノイズエネルギーの１次モーメント（平均）、ノイズエネルギーの２次モーメント（分散）、ノイズエネルギーの３次モーメント（非対称性（歪度））、およびノイズエネルギーの４次モーメント（尖度）のうち一つ以上の計測値を含む。；
前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムがターゲット検出モードにあるときに、ターゲットリターン信号から前記ベースバンド信号を生成する。；
ターゲット検出モードで生成された前記ベースバンド信号を前記システムノイズの推定値と比較する。；
前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定する。
【請求項26】
請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記信号ピークは、前記ベースバンド信号の周波数ビンに亘る信号エネルギー、同周波数ビンに亘る前記ベースバンド信号の自己相関、および同周波数ビンに亘る前記ベースバンド信号と前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値との間の相互相関のうち一つ以上に基づくものである、非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本願は、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づき ２０２０年８月１８日に出願された米国特許出願第 １６／９９６，７０６号の優先権を主張するものであり、その全内容は参照により本明細書に組み込まれる。
【0002】
本発明は、ＬＩＤＡＲ（光検出および測距）システムに関し、詳しくは、ＦＭＣＷ（周波数変調連続波）ＬＩＤＡＲシステムにおけるノイズ校正（キャリブレーション）および補償を用いたターゲット検出に関する。
【背景技術】
【0003】
周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）ＬＩＤＡＲシステムは、チャープ周波数を有する赤外線レーザを用いてターゲットを照射し、ターゲットからの散乱光や反射光を検出するためにコヒーレント受信器を使用する。送信された信号のローカルコピーと、ターゲットへの往復時間によって遅延されたリターン信号とを混合することで、同受信器でシステムの視野内の各ターゲットまでの距離に比例する周波数の信号を生成する。
このようなＬＩＤＡＲシステムでは、ヒトへの安全上の配慮から、低出力レーザが使用されており、物体からのリターン信号は非常に低い信号強度に保たれる。同システムの検出距離と精度は、信号対ノイズ比に依存するが、従来の解決策では、リターン信号を適切に処理するために同システムのノイズ特性を確実に判定することが困難である。
このようなＬＩＤＡＲシステムでは、ヒトへの安全上の配慮から、低出力レーザが使用されており、物体からのリターン信号は非常に低い信号強度に保たれる。同システムの検出距離と精度は、信号対ノイズ比に依存するが、従来の解決策では、リターン信号を適切に処理するために同システムのノイズ特性を確実に判定することが困難である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0004】
以下、本発明の態様、すなわち、ＬＩＤＡＲシステムノイズを校正し、システムノイズ特性を補償することでターゲット検出を向上させるＬＩＤＡＲシステムおよび方法の各発明の態様について説明する。
【0005】
本発明の一態様によるＬＩＤＡＲシステムは、ＦＭＣＷ（周波数変調連続波）赤外線（ＩＲ）光ビームを送信し、同光ビームの反射からのリターン信号を受信する光スキャナを備える。また、前記光スキャナに接続されて、同リターン信号から時間領域でＬＩＤＡＲターゲットの距離に応じた周波数を有するベースバンド信号を生成する光処理装置を備える。さらに、前記光処理装置に接続されて、周波数領域で同ベースバンド信号の信号ピークをＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値と比較し、その比較に基づいてターゲットの可能性の高いものを特定する信号処理装置を備える。
【0006】
本発明の一態様において、前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値は、無エコーでの工場校正（製品出荷前の校正）、低出力起動による校正、遮蔽された視野での無エコー校正、およびターゲット不在校正のいずれかによるものであり、かつ、前記信号ピークは、前記ベースバンド信号の周波数ビンに亘る信号エネルギー、同周波数ビンに亘る前記ベースバンド信号の自己相関、および同周波数ビンに亘る前記ベースバンド信号と前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値との間の相互相関のうち一つ以上に基づくように構成される。
【0007】
本発明の一態様において、前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値は、さらに、ノイズエネルギー、ノイズエネルギーの１次モーメント（平均）、ノイズエネルギーの２次モーメント（分散）、ノイズエネルギーの３次モーメント（非対称性（歪度））、およびノイズエネルギーの４次モーメント（尖度）のうち一つ以上の計測値を含むように構成される。
【0008】
本発明の一態様において、前記信号処理システムは、
前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値から独立した最も高い信号ピーク、
前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値に基づく信号対ノイズ比の閾値を超える最も高い信号ピーク、
最も高い前記信号対ノイズ比を有する信号ピーク、
または、最も高い非負の信号マイナスノイズ対ノイズ比（Ｓ－Ｎ）／Ｎを有する信号ピーク、のうちいずれかの信号ピークを選択することにより、前記ターゲットの可能性の高いものを特定するように構成される。
前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値から独立した最も高い信号ピーク、
前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値に基づく信号対ノイズ比の閾値を超える最も高い信号ピーク、
最も高い前記信号対ノイズ比を有する信号ピーク、
または、最も高い非負の信号マイナスノイズ対ノイズ比（Ｓ－Ｎ）／Ｎを有する信号ピーク、のうちいずれかの信号ピークを選択することにより、前記ターゲットの可能性の高いものを特定するように構成される。
【0009】
本発明の一態様において、前記信号処理装置は、
ＬＩＤＡＲシステム内の内部反射を軽減するために、前記ベースバンド信号内の最小閾値周波数未満の周波数をマスクする、
ドップラーシフトによるエイリアシングを軽減するために、前記ベースバンド信号内の最大閾値周波数を超える周波数をマスクする、
非定常ノイズを補償するために前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値の分散を増加させる、
または、インパルスノイズをデータベースで追跡し、前記ベースバンド信号内の対応する周波数をマスクする、
のいずれか一つ以上により前記ターゲットの可能性の高いものを特定するように構成される。
ＬＩＤＡＲシステム内の内部反射を軽減するために、前記ベースバンド信号内の最小閾値周波数未満の周波数をマスクする、
ドップラーシフトによるエイリアシングを軽減するために、前記ベースバンド信号内の最大閾値周波数を超える周波数をマスクする、
非定常ノイズを補償するために前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値の分散を増加させる、
または、インパルスノイズをデータベースで追跡し、前記ベースバンド信号内の対応する周波数をマスクする、
のいずれか一つ以上により前記ターゲットの可能性の高いものを特定するように構成される。
【0010】
本発明の一態様による、ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける方法は、
同システムが校正状態にあるときに、ＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を有するベースバンド信号を計測することにより、ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値を生成するステップ；
同システムがターゲット検出モードにあるときにターゲットリターン信号から前記ベースバンド信号を生成するステップ；
前記ターゲット検出モードで生成された前記ベースバンド信号を、前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値と比較するステップ；
および、前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度（確率）を決定するステップ、を含む。
同システムが校正状態にあるときに、ＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を有するベースバンド信号を計測することにより、ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値を生成するステップ；
同システムがターゲット検出モードにあるときにターゲットリターン信号から前記ベースバンド信号を生成するステップ；
前記ターゲット検出モードで生成された前記ベースバンド信号を、前記ＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値と比較するステップ；
および、前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度（確率）を決定するステップ、を含む。
【0011】
本発明の一態様において、ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおける非一時的コンピュータ可読媒体は、同システム内のプロセッサにより実行されると、同システムが下記を実行するプログラム命令を含む。
同システムが無エコー校正状態にあるときにベースバンド信号を計測することによりＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおけるシステムノイズの推定値を生成する。ここで、前記ベースバンド信号は、ＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を有し、前記システムノイズの推定値は、ノイズエネルギー、ノイズエネルギーの１次モーメント（平均）、ノイズエネルギーの２次モーメント（分散）、ノイズエネルギーの３次モーメント（非対称性（歪度））、およびノイズエネルギーの４次モーメント（尖度）のうち一つ以上の計測値を含む。；
前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムがターゲット検出モードにあるときに、ターゲットリターン信号から前記ベースバンド信号を生成する。；
ターゲット検出モードで生成された前記ベースバンド信号を前記システムノイズの推定値と比較する。；
前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定する。
同システムが無エコー校正状態にあるときにベースバンド信号を計測することによりＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムにおけるシステムノイズの推定値を生成する。ここで、前記ベースバンド信号は、ＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を有し、前記システムノイズの推定値は、ノイズエネルギー、ノイズエネルギーの１次モーメント（平均）、ノイズエネルギーの２次モーメント（分散）、ノイズエネルギーの３次モーメント（非対称性（歪度））、およびノイズエネルギーの４次モーメント（尖度）のうち一つ以上の計測値を含む。；
前記ＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステムがターゲット検出モードにあるときに、ターゲットリターン信号から前記ベースバンド信号を生成する。；
ターゲット検出モードで生成された前記ベースバンド信号を前記システムノイズの推定値と比較する。；
前記推定値との比較に基づいて周波数領域で前記ベースバンド信号の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定する。
【図面の簡単な説明】
【0012】
本発明の種々の態様を明確にするために、後述の詳細な説明（実施形態）で参照される図面を示す。なお図中の同一の符号は同一の要素である。
【0013】
【図1】本発明の実施形態によるＬＩＤＡＲシステムを示すブロック図である。
【0014】
【図2】本発明の実施形態によるＬＩＤＡＲ波形の一例を示す時間－周波数特性図である。
【0015】
【0016】
【0017】
【図4】本発明の実施形態による信号処理装置を示すブロック図である。
【0018】
【図5】本発明の実施形態によるサブバンド信号の一例を示す信号強度－周波数特性図である。
【0019】
【0020】
【図7】本発明の実施形態による、ピーク検出方法の一例を示す信号強度－周波数特性図である。
【0021】
【図8】本発明の実施形態による、ピーク検出方法の一例を示す信号強度－周波数特性図である。
【0022】
【0023】
【0024】
【図11】本発明の実施形態による、ノイズ校正およびターゲット検出方法を示すフローチャートである。
【0025】
【図12】本発明の実施形態による、信号処理システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0026】
以下、本発明の実施形態によるＬＩＤＡＲシステム、およびＬＩＤＡＲシステムのノイズ校正およびシステムノイズ特性の補償を適用してターゲット検出を向上させる方法について説明する。
本発明の実施形態におけるＬＩＤＡＲシステムは、輸送、製造、計測、医療、セキュリティシステムなど、任意のセンシング市場に導入することができる。その他、実施形態で説明されるＬＩＤＡＲシステムは、自動運転支援システムや自動運転車の空間認識を支援する周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）デバイスのフロントエンド（前置型）パーツとして実装される。
本発明の実施形態におけるＬＩＤＡＲシステムは、輸送、製造、計測、医療、セキュリティシステムなど、任意のセンシング市場に導入することができる。その他、実施形態で説明されるＬＩＤＡＲシステムは、自動運転支援システムや自動運転車の空間認識を支援する周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）デバイスのフロントエンド（前置型）パーツとして実装される。
【0027】
図１は、一実施形態によるＬＩＤＡＲシステム１００を示している。ＬＩＤＡＲシステム１００には、複数のコンポーネントが組み込まれているが、図示より少ないコンポーネントであってもよく、または追加コンポーネントを含んでもよい。
図１に示すように、ＬＩＤＡＲシステム１００は、フォトニクスチップ上に実装された光学回路１０１を有する。光学回路１０１には、アクティブ光学部品とパッシブ光学部品とが組み込まれる。アクティブ光学部品は、光信号を生成、増幅、および／または検出するようになっており、異なる波長の光ビームを有し、一つ以上の光増幅器、一つ以上の光学的な検出器等を含む。
図１に示すように、ＬＩＤＡＲシステム１００は、フォトニクスチップ上に実装された光学回路１０１を有する。光学回路１０１には、アクティブ光学部品とパッシブ光学部品とが組み込まれる。アクティブ光学部品は、光信号を生成、増幅、および／または検出するようになっており、異なる波長の光ビームを有し、一つ以上の光増幅器、一つ以上の光学的な検出器等を含む。
【0028】
フリースペースオプティクス１１５は、光信号を伝送し適切な入力／出力ポートにルーティングおよび操作するための一つ以上の光導波路を備える。フリースペースオプティクス１１５には、タップ、波長分割多重器（ＷＤＭ）、スプリッタ／コンバイナ（分割器／合成器）、偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）、コリメータ、カプラ等の一つ以上の光学部品が含まれる。加えて、フリースペースオプティクス１１５には、偏波状態を変換し、たとえば偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）を使用して受信偏光光を光検出器に直接誘導するための部品が含まれる場合がある。また、フリースペースオプティクス１１５には、周波数の異なる光ビームを軸（例．速軸）上の異なる角度に偏向する回折素子がさらに含まれる場合がある。
【0029】
本実施形態のＬＩＤＡＲシステム１００は、一つ以上のスキャンミラーを有する光スキャナ１０２を備えている。これらのスキャンミラーは、スキャンパターンに従って環境をスキャンする光信号を誘導するために、回折素子の速軸に直交または実質的に直交する軸（例．遅軸）に沿って回転可能になっている。
たとえば、スキャンミラーは一つまたは複数のガルバノメータによって回転可能である。光スキャナ１０２は、また環境内の任意の物体に反射した光を受信し、光学回路１０１のパッシブ光学（回路）部品に戻るリターン光ビームにする。リターン光ビームは、たとえば偏光ビームスプリッタによって光検出器に向けられる。
なお、光スキャナ１０２には、ミラーやガルバノメータに加えて、四分の一波長板、レンズ、反射防止コーティングされた光学窓などの部品が含まれる場合がある。
たとえば、スキャンミラーは一つまたは複数のガルバノメータによって回転可能である。光スキャナ１０２は、また環境内の任意の物体に反射した光を受信し、光学回路１０１のパッシブ光学（回路）部品に戻るリターン光ビームにする。リターン光ビームは、たとえば偏光ビームスプリッタによって光検出器に向けられる。
なお、光スキャナ１０２には、ミラーやガルバノメータに加えて、四分の一波長板、レンズ、反射防止コーティングされた光学窓などの部品が含まれる場合がある。
【0030】
ＬＩＤＡＲシステム１００には、光学回路１０１および光スキャナ１０２を制御およびサポートするために、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０が設けられる。ＬＩＤＡＲ制御装置１１０には、ＬＩＤＡＲシステム１００に必要な処理デバイスが含まれる。処理デバイスはマイクロプロセッサ、中央処理装置などの汎用処理デバイスであり、具体的には、複合命令セット演算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、または他の命令セットを実装するプロセッサ、あるいは、命令セットの組み合わせを実装するプロセッサである。また、上記処理デバイスは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：現場プログラム可能ゲートアレイ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ等の特殊用途処理デバイスの一つ以上であってもよい。
ＬＩＤＡＲ制御装置１１０には、上記処理デバイスによって実行されるデータおよび命令を格納するためのメモリが含まれる。このメモリは、たとえば読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気ディスクメモリ、コンパクトディスク読み取り専用（ＣＤ－ＲＯＭ）およびコンパクトディスク読み書き可能メモリ（ＣＤ－ＲＷ）などの光ディスクメモリ、またはその他の種類の非一時的メモリである。
ＬＩＤＡＲ制御装置１１０には、上記処理デバイスによって実行されるデータおよび命令を格納するためのメモリが含まれる。このメモリは、たとえば読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気ディスクメモリ、コンパクトディスク読み取り専用（ＣＤ－ＲＯＭ）およびコンパクトディスク読み書き可能メモリ（ＣＤ－ＲＷ）などの光ディスクメモリ、またはその他の種類の非一時的メモリである。
【0031】
ＬＩＤＡＲ制御装置１１０には、ＤＳＰなどの信号処理ユニット１１２が設けられる。これにより、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０は、光学ドライバ１０３を制御するためのデジタル制御信号を出力する。デジタル制御信号は、信号変換ユニット１０６を介してアナログ信号に変換される。信号変換ユニット１０６にはたとえばデジタル／アナログ変換器が含まれる。
光学ドライバ１０３は、光学回路１０１のアクティブ光学部品に駆動信号を送り、レーザや増幅器などの光源を駆動する。他の一実施形態においては、複数の光源を駆動するために、複数の光学ドライバ１０３および信号変換ユニット１０６を設けてもよい。
光学ドライバ１０３は、光学回路１０１のアクティブ光学部品に駆動信号を送り、レーザや増幅器などの光源を駆動する。他の一実施形態においては、複数の光源を駆動するために、複数の光学ドライバ１０３および信号変換ユニット１０６を設けてもよい。
【0032】
ＬＩＤＡＲ制御装置１１０はまた、光スキャナ１０２に対してデジタル制御信号を出力する。モーション制御装置１０５は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０から受信した制御信号に基づいて、光スキャナ１０２のガルバノメータを制御することができる。具体的には、デジタル／アナログ変換器を使用して、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０からの座標ルーティング情報を、光スキャナ１０２のガルバノメータによって処理可能な信号に変換することができる。
また、モーション制御装置１０５は、光スキャナ１０２のコンポーネントの位置または動作に関する情報をＬＩＤＡＲ制御装置１１０に送り返すこともできる。具体的には、アナログ・デジタル変換器を使用して、ガルバノメータの位置に関する情報をＬＩＤＡＲ制御装置１１０が処理可能な信号に変換することができる。
また、モーション制御装置１０５は、光スキャナ１０２のコンポーネントの位置または動作に関する情報をＬＩＤＡＲ制御装置１１０に送り返すこともできる。具体的には、アナログ・デジタル変換器を使用して、ガルバノメータの位置に関する情報をＬＩＤＡＲ制御装置１１０が処理可能な信号に変換することができる。
【0033】
ＬＩＤＡＲ制御装置１１０は、入力されたデジタル信号を解析するように構成される。これに関連して、ＬＩＤＡＲシステム１００には、光学回路１０１で受信された一つまたは複数のビームを測定するための光受信器１０４が設けられる。具体的には、光受信器１０４としての基準ビーム受信器は、アクティブ光学部品からの基準ビームの振幅を測定し、アナログ／デジタル変換器により同基準ビーム受信器からの信号を、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０で処理可能な信号に変換する。また、光受信器１０４としてのターゲット受信器は、ビート周波数変調光信号の形でターゲットの距離と速度に関する情報をもつ光信号を計測する。この場合、光信号の反射ビームは、ローカル発振器からの第２の信号（ローカルコピー）と混合されてもよい。
光受信器１０４には、ターゲット受信器からの信号をＬＩＤＡＲ制御装置１１０によって処理可能な信号に変換する高速アナログ／デジタル変換器を設けることができる。本実施形態では、光受信器１０４からの信号は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０に受信される前に、信号調整ユニット１０７による信号調整を施される。たとえば信号調整ユニット１０７では、光受信器１０４からの信号に対して、オペアンプによる受信信号の増幅が行われ、増幅された信号がＬＩＤＡＲ制御装置１１０に送られる。
光受信器１０４には、ターゲット受信器からの信号をＬＩＤＡＲ制御装置１１０によって処理可能な信号に変換する高速アナログ／デジタル変換器を設けることができる。本実施形態では、光受信器１０４からの信号は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０に受信される前に、信号調整ユニット１０７による信号調整を施される。たとえば信号調整ユニット１０７では、光受信器１０４からの信号に対して、オペアンプによる受信信号の増幅が行われ、増幅された信号がＬＩＤＡＲ制御装置１１０に送られる。
【0034】
ＬＩＤＡＲシステム１００には、環境の画像をキャプチャするように構成された一つ以上の撮像装置１０８、同システムの地理的位置を提供するように構成された全地球測位システム（ＧＰＳ）１０９、または他のセンサ入力を設けることもできる。
また、ＬＩＤＡＲシステム１００には画像処理装置１１４を設けることができる。この場合、同画像処理装置１１４は、撮像装置１０８および全地球測位システム（ＧＰＳ）１０９から画像および地理的位置を受信し、画像および位置またはそれに関連する情報を、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０またはそれに接続された他の装置に送信するように構成される。
また、ＬＩＤＡＲシステム１００には画像処理装置１１４を設けることができる。この場合、同画像処理装置１１４は、撮像装置１０８および全地球測位システム（ＧＰＳ）１０９から画像および地理的位置を受信し、画像および位置またはそれに関連する情報を、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０またはそれに接続された他の装置に送信するように構成される。
【0035】
ＬＩＤＡＲシステム１００は、非縮退光学光源を用いて二次元で距離および速度を同時に測定するように構成される。この機能により、周囲環境の距離、速度、方位および高さ（標高）について遠距離計測がリアルタイムで可能になる。
【0036】
本実施形態におけるスキャンプロセスは、光学ドライバ１０３およびＬＩＤＡＲ制御装置１１０から開始される。ＬＩＤＡＲ制御装置１１０は、光学ドライバ１０３に一つまたは複数の光ビームをそれぞれ変調するように指示し、これらの変調信号は光学回路１０１のパッシブ光学回路を通ってフリースペースオプティクス１１５のコリメータに伝送される。同コリメータは、この光を光スキャナ１０２に向けて誘導し、光スキャナ１０２はモーション制御装置１０５で事前にプログラムされたパターンで環境をスキャンする。
光学回路１０１には、光ビームが光学回路１０１を出る際に偏光を変換する偏光波板（ＰＷＰ）を設けてもよい。この場合、偏光波板は四分の一波板または半波板を採用することができる。偏光された光ビームの一部は、光学回路１０１に戻るように反射される場合もある。たとえば、ＬＩＤＡＲシステム１００で使用されるレンズ・コリメータシステムは、自然な反射特性または反射コーティングを有する場合があり、これにより光ビームの一部が光学回路１０１に反射される。
光学回路１０１には、光ビームが光学回路１０１を出る際に偏光を変換する偏光波板（ＰＷＰ）を設けてもよい。この場合、偏光波板は四分の一波板または半波板を採用することができる。偏光された光ビームの一部は、光学回路１０１に戻るように反射される場合もある。たとえば、ＬＩＤＡＲシステム１００で使用されるレンズ・コリメータシステムは、自然な反射特性または反射コーティングを有する場合があり、これにより光ビームの一部が光学回路１０１に反射される。
【0037】
環境から反射された光信号は、光学回路１０１を通して受信器（光受信機１０４）に送られる。このとき、反射光の偏光が変化しているため偏光光の一部とともに偏光ビームスプリッタに送られる。その結果、反射された光信号は、光源と同じ光ファイバまたは波導路には戻らず、それぞれ異なる光受信器に反射される。これらの信号は互いに干渉し、混合信号を生成する。ターゲットから戻ってくる各ビーム信号は、時間シフトされた波形を生成し、これら２つの波形間の時間的位相差によって光受信器（光検出器） で計測されるビート周波数が生成される。そして、この混合信号は光受信器１０４で処理される。
【0038】
光受信器１０４で受信したアナログ信号は、ＡＤＣ（アナログ／デジタル変換器）によりデジタル信号に変換される。次いで、同デジタル信号は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０に送信される。同装置の信号処理ユニット１１２は、同デジタル信号を受信しそれらを処理する。
本実施形態において、信号処理ユニット１１２は、モーション制御装置１０５およびガルバノメータ（図示されない）から位置データを受信し、画像処理装置１１４から画像データを受信することができる。これにより、信号処理ユニット１１２は、光スキャナ１０２が追加ポイントを走査する際に、環境内のポイントの範囲と速度に関する情報を有する３Ｄポイントクラウドを生成することができる。信号処理ユニット１１２はまた、３Ｄポイントクラウドを画像データと重ね合わせて、周囲の物体の速度および距離を決定する場合もある。このユニットによるシステムはさらに衛星ベースのナビゲーション位置データを処理して正確な全地球的位置情報を提供する場合もある。
本実施形態において、信号処理ユニット１１２は、モーション制御装置１０５およびガルバノメータ（図示されない）から位置データを受信し、画像処理装置１１４から画像データを受信することができる。これにより、信号処理ユニット１１２は、光スキャナ１０２が追加ポイントを走査する際に、環境内のポイントの範囲と速度に関する情報を有する３Ｄポイントクラウドを生成することができる。信号処理ユニット１１２はまた、３Ｄポイントクラウドを画像データと重ね合わせて、周囲の物体の速度および距離を決定する場合もある。このユニットによるシステムはさらに衛星ベースのナビゲーション位置データを処理して正確な全地球的位置情報を提供する場合もある。
【0039】
図２は、ＬＩＤＡＲシステム１００のようなＬＩＤＡＲシステムで使用可能なＦＭＣＷスキャン信号２０１の時間－周波数ダイアグラム２００である。この例において、スキャン信号２０１の波形は、チャープ帯域幅ΔｆＣおよびチャープ周期ＴＣを持つ鋸波形（鋸「チャープ」）であり、ｆＦＭ（ｔ）とラベル付けされている。鋸波の傾きは、ｋ＝（ΔｆＣ／ＴＣ）となる。
図２にはまたターゲットリターン信号２０２が示される。ｆＦＭ（ｔ－Δｔ）で示されるターゲットリターン信号２０２は、スキャン信号２０１の時間遅延バージョンであり、Δｔは、スキャン信号２０１によるターゲットへの照射往復時間である。この往復時間は Δｔ＝２Ｒ／ｖ で表すことができる。ここで、Ｒ はターゲットの距離、ｖ は光ビームの速度である光速ｃである。したがって、同ターゲットの距離Ｒ は、Ｒ＝ｃ（Δｔ／２） として計算できる。
リターン信号２０２がスキャン信号と光学的に混合されると、距離依存の差周波数（「ビート周波数」）ΔｆＲ（ｔ）が生成される。ビート周波数ΔｆＲ（ｔ）は、鋸波の傾きｋによって時間遅延Δｔに線形（直線的）に関連付けられる。つまり、ΔｆＲ（ｔ）＝ｋΔｔとして表される。ターゲット距離ＲはΔｔ に比例するため、ターゲット距離Ｒは Ｒ ＝（ｃ／２）（ΔｆＲ（ｔ）／ｋ） として計算できる。すなわち、距離Ｒは、ビート周波数ΔｆＲ（ｔ）に線形（直線的）に関連付けられる。
ビート周波数ΔｆＲ（ｔ）は、ＬＩＤＡＲシステム１００の光受信器１０４でアナログ信号として生成される。このビート周波数は、ＬＩＤＡＲシステム１００の信号調整ユニット１０７内のアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）によってデジタル信号に変換される。
このようにしてデジタル化されたビート周波数信号は、ＬＩＤＡＲシステム１００内の信号処理ユニット（例えば、信号処理ユニット１１２）でデジタル処理される。
ただし、ターゲットがＬＩＤＡＲシステム１００に対して速度を有する場合、ターゲットのリターン信号には一般に周波数オフセット（ドップラーシフト）が生じることに注意する必要がある。ドップラーシフトは別途検出されてリターン信号の周波数を補正するために使用されるため、図２では説明の簡略化のためドップラーシフトは表示されない。
また、ＡＤＣのサンプリング周波数は、エイリアシングを発生させずにシステムで処理可能な最高のビート周波数に設定される。一般的に処理可能な最高周波数はサンプリング周波数の半分（すなわち「ナイキスト制限」）である。例えば、制限のないＡＤＣのサンプリング周波数が１ギガヘルツである場合、エイリアシングなしで処理できる最高ビート周波数（ΔｆＲｍａｘ）は５００メガヘルツである。この制限は、システムの最大ターゲット距離Ｒｍａｘ＝（ｃ／２）（ΔｆＲｍａｘ／ｋ）で決まり、これは鋸波の傾きｋを変更することによって調整することができる。
本実施形態では、データサンプルはＡＤＣから連続的に得られるが、下記に説明する後続のデジタル処理は、「時間セグメント」に分割され、ＬＩＤＡＲシステム１００内の周期性に関連付けられることがある。たとえば時間セグメントは、一定数のチャープ周期ＴＣ、または前述の光スキャナの方位における回転数に対応する。
図２にはまたターゲットリターン信号２０２が示される。ｆＦＭ（ｔ－Δｔ）で示されるターゲットリターン信号２０２は、スキャン信号２０１の時間遅延バージョンであり、Δｔは、スキャン信号２０１によるターゲットへの照射往復時間である。この往復時間は Δｔ＝２Ｒ／ｖ で表すことができる。ここで、Ｒ はターゲットの距離、ｖ は光ビームの速度である光速ｃである。したがって、同ターゲットの距離Ｒ は、Ｒ＝ｃ（Δｔ／２） として計算できる。
リターン信号２０２がスキャン信号と光学的に混合されると、距離依存の差周波数（「ビート周波数」）ΔｆＲ（ｔ）が生成される。ビート周波数ΔｆＲ（ｔ）は、鋸波の傾きｋによって時間遅延Δｔに線形（直線的）に関連付けられる。つまり、ΔｆＲ（ｔ）＝ｋΔｔとして表される。ターゲット距離ＲはΔｔ に比例するため、ターゲット距離Ｒは Ｒ ＝（ｃ／２）（ΔｆＲ（ｔ）／ｋ） として計算できる。すなわち、距離Ｒは、ビート周波数ΔｆＲ（ｔ）に線形（直線的）に関連付けられる。
ビート周波数ΔｆＲ（ｔ）は、ＬＩＤＡＲシステム１００の光受信器１０４でアナログ信号として生成される。このビート周波数は、ＬＩＤＡＲシステム１００の信号調整ユニット１０７内のアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）によってデジタル信号に変換される。
このようにしてデジタル化されたビート周波数信号は、ＬＩＤＡＲシステム１００内の信号処理ユニット（例えば、信号処理ユニット１１２）でデジタル処理される。
ただし、ターゲットがＬＩＤＡＲシステム１００に対して速度を有する場合、ターゲットのリターン信号には一般に周波数オフセット（ドップラーシフト）が生じることに注意する必要がある。ドップラーシフトは別途検出されてリターン信号の周波数を補正するために使用されるため、図２では説明の簡略化のためドップラーシフトは表示されない。
また、ＡＤＣのサンプリング周波数は、エイリアシングを発生させずにシステムで処理可能な最高のビート周波数に設定される。一般的に処理可能な最高周波数はサンプリング周波数の半分（すなわち「ナイキスト制限」）である。例えば、制限のないＡＤＣのサンプリング周波数が１ギガヘルツである場合、エイリアシングなしで処理できる最高ビート周波数（ΔｆＲｍａｘ）は５００メガヘルツである。この制限は、システムの最大ターゲット距離Ｒｍａｘ＝（ｃ／２）（ΔｆＲｍａｘ／ｋ）で決まり、これは鋸波の傾きｋを変更することによって調整することができる。
本実施形態では、データサンプルはＡＤＣから連続的に得られるが、下記に説明する後続のデジタル処理は、「時間セグメント」に分割され、ＬＩＤＡＲシステム１００内の周期性に関連付けられることがある。たとえば時間セグメントは、一定数のチャープ周期ＴＣ、または前述の光スキャナの方位における回転数に対応する。
【0040】
図３Ａは、一実施形態によるＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステム３００を示すブロック図である。ＬＩＤＡＲシステム３００は、ＦＭＣＷ（周波数変調連続波）赤外線（ＩＲ）光ビーム３０４を送信し、光スキャナ３０１の視野（ＦＯＶ）内のターゲット３１２などから光ビーム３０４の反射によるリターン信号３１３を受信する光スキャナ３０１を備える。ＬＩＤＡＲシステム３００はまた、リターン信号３１３から時間領域でＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を含むベースバンド信号３１４を生成する光処理装置３０２を備えている。光処理装置３０２には、ＬＩＤＡＲシステム１００で説明したフリースペースオプティクス１１５、光学回路１０１、光ドライバ１０３および光受信器１０４等の構成素子が含まれる場合がある。
ＬＩＤＡＲシステム３００にはさらに、信号処理装置３０３を備える。この信号処理装置３０３は、ベースバンド信号３１４のエネルギーを周波数領域で計測し、このエネルギー計測値をＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値と比較して、周波数領域での信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定するものである。信号処理装置３０３には、ＬＩＤＡＲシステム１００における信号変換ユニット１０６、信号調整ユニット１０７、ＬＩＤＡＲ制御システム１１０および信号処理ユニット１１２等の構成素子が含まれる場合がある。
ＬＩＤＡＲシステム３００にはさらに、信号処理装置３０３を備える。この信号処理装置３０３は、ベースバンド信号３１４のエネルギーを周波数領域で計測し、このエネルギー計測値をＬＩＤＡＲシステムノイズの推定値と比較して、周波数領域での信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定するものである。信号処理装置３０３には、ＬＩＤＡＲシステム１００における信号変換ユニット１０６、信号調整ユニット１０７、ＬＩＤＡＲ制御システム１１０および信号処理ユニット１１２等の構成素子が含まれる場合がある。
【0041】
図３Ｂは、一実施形態によるＬＩＤＡＲシステム３５０の電気光学系の一例を示すブロック図である。ＬＩＤＡＲシステム３５０は、図１で説明した光スキャナ１０２と同様な光スキャナ３０１を備える。ＬＩＤＡＲシステム３５０にはまた、上記のように、ＬＩＤＡＲシステム１００で説明したフリースペースオプティクス１１５、光学回路１０１、光ドライバ１０３および光受信機１０４等の構成素子が含まれる場合がある。
【0042】
光処理装置３０２には、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）光ビーム３０４を生成するための光源３０５が設けられる。光源３０５からの光ビーム３０４は光カプラ３０６に向けられ、光ビーム３０４の一部が偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）３０７に送られる。光ビーム３０４のサンプル３０８（基準ビーム）は、光カプラ３０６から光検出器（ＰＤ）３０９に送られる。
ＰＢＳ ３０７は、偏光による光ビーム３０４を光スキャナ３０１に向けるように設けられる。光スキャナ３０１は、ＬＩＤＡＲウィンドウ３１１の視野（ＦＯＶ）３１０をカバーする方位角および仰角の範囲で、光ビーム３０４をターゲット環境にスキャンするように設定される。なお図３Ｂでは説明の簡略化のため方位角スキャンのみが示されている。
ＰＢＳ ３０７は、偏光による光ビーム３０４を光スキャナ３０１に向けるように設けられる。光スキャナ３０１は、ＬＩＤＡＲウィンドウ３１１の視野（ＦＯＶ）３１０をカバーする方位角および仰角の範囲で、光ビーム３０４をターゲット環境にスキャンするように設定される。なお図３Ｂでは説明の簡略化のため方位角スキャンのみが示されている。
【0043】
図３Ｂに示すように、光ビーム３０４は、所定の方位角（または角度範囲）で、ＬＩＤＡＲウィンドウ３１１を通過し、ターゲット３１２に照射される。ターゲット３１２からのリターン信号３１３は、ＬＩＤＡＲウィンドウ３１１を通過し、光スキャナ３０１によってＰＢＳ３０７に戻される。
【0044】
ターゲット３１２からの反射により光ビーム３０４とは異なる偏光をもつリターン信号３１３は、ＰＢＳ３０７を通して光検出器（ＰＤ）３０９に導かれる。ＰＤ３０９では、リターン信号３１３が光ビーム３０４のローカルサンプル３０８と光学的に混合され、時間領域で距離依存ベースバンド信号３１４が生成される。この距離依存ベースバンド信号３１４は、光ビーム３０４のローカルサンプル３０８とリターン信号３１３との間の周波数差対時間（すなわち、ΔｆＲ（ｔ））である。
【0045】
図４は、ベースバンド信号３１４を処理する信号処理装置３０３の一実施形態を示す詳細なブロック図である。前述したように、信号処理装置３０３は、ＬＩＤＡＲシステム１００の信号変換ユニット１０６、信号調整ユニット１０７、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０、および信号処理ユニット１１２等の構成素子が含まれる場合がある。
【0046】
信号処理装置３０３は、アナログ－デジタル変換器（ＡＤＣ）４０１、時間領域信号プロセッサ４０２、ブロックサンプラ４０３、離散フーリエ変換プロセッサ４０４、周波数領域信号プロセッサ４０５、およびピーク検索プロセッサ４０６を備える。信号処理装置３０３の各コンポーネントブロックは、たとえばハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアを組み合わせて実装される。
【0047】
図４では、時間領域で連続したアナログ信号であるベースバンド信号３１４がＡＤＣ４０１によってサンプリングされ、一連の時間領域サンプル３１５が生成される。時間領域サンプル３１５は、時間領域プロセッサ４０２によって処理され、さらなる処理のために調整される。たとえば、時間領域プロセッサ４０２は、望ましくない信号の成分を取り除くか、後続の処理に適した形にするために、ウェイト付けやフィルタリングを適用することがある。そして、時間領域プロセッサ４０２の出力信号３１６がブロックサンプラ４０３に送られる。
ブロックサンプラ４０３は、時間領域サンプル３１５の出力信号３１６をＮ個のサンプル３１７（Ｎは１より大きい整数）のグループに分け、ＤＦＴプロセッサ４０４に送る。ＤＦＴプロセッサ４０４は、Ｎ個の時間領域サンプル３１７のグループを、ベースバンド信号３１４の帯域幅をカバーする周波数領域のＮ個の周波数ビンまたはサブバンド３１８に変換する。Ｎ個のサブバンド３１８は、周波数領域プロセッサ４０５に送られて、さらなる処理のために調整される。たとえば、周波数領域プロセッサ４０５は、ノイズ低減のためにサブバンド３１８を再サンプリングおよび／または平均化する場合がある。また、周波数領域プロセッサ４０５は、後述するように、信号統計量やシステムノイズ統計量を計算する場合もある。その後、処理されたサブバンド３１９がピーク検索プロセッサ４０６に送られ、ＬＩＤＡＲシステム３００の視野内のターゲットを表す信号ピークが検索されることになる。
ブロックサンプラ４０３は、時間領域サンプル３１５の出力信号３１６をＮ個のサンプル３１７（Ｎは１より大きい整数）のグループに分け、ＤＦＴプロセッサ４０４に送る。ＤＦＴプロセッサ４０４は、Ｎ個の時間領域サンプル３１７のグループを、ベースバンド信号３１４の帯域幅をカバーする周波数領域のＮ個の周波数ビンまたはサブバンド３１８に変換する。Ｎ個のサブバンド３１８は、周波数領域プロセッサ４０５に送られて、さらなる処理のために調整される。たとえば、周波数領域プロセッサ４０５は、ノイズ低減のためにサブバンド３１８を再サンプリングおよび／または平均化する場合がある。また、周波数領域プロセッサ４０５は、後述するように、信号統計量やシステムノイズ統計量を計算する場合もある。その後、処理されたサブバンド３１９がピーク検索プロセッサ４０６に送られ、ＬＩＤＡＲシステム３００の視野内のターゲットを表す信号ピークが検索されることになる。
【0048】
ピーク検索プロセッサ４０５に送られるサブバンド信号３１９は、ターゲットからのリターン信号３１３のエネルギーと、リターン信号３１３が処理されるときにＬＩＤＡＲシステム３００に寄与する全ノイズとの合計となる。一般にほとんどの電子システムにはノイズ源があり、これらがノイズフロアを形成してシステムの性能を制限している。ノイズフロアとはシステム内のすべてのノイズ源の合成レベルである。ベースバンド信号３１４から生成されたサブバンド信号３１９のような電子システム内の信号が検出されるためには、これらの信号レベルが信号積分およびノイズ平均化などの特殊な信号処理技術がないノイズフロアを上回る必要がある。
【0049】
ＬＩＤＡＲシステム（例えば、ＬＩＤＡＲシステム３００）内のノイズ源には、熱雑音、１／ｆノイズ、ショットノイズ、インパルスノイズ、ＲＩＮ（レーザに関連する相対強度ノイズ）、ＴＩＡ（トランスインピーダンスアンプ）ノイズ、およびＡＤＣ（アナログ／デジタル変換）ノイズが含まれる場合がある。これらのノイズ源は、当業者には既に知られているところであり、システムノイズは、たとえば、周波数ビン間での信号強度（エネルギー）対周波数プロファイル、周波数ビン間での１次モーメント（平均）、周波数ビン間での２次モーメント（分散）、周波数ビン間での３次モーメント（非対称性（歪度））、および／または周波数ビン間での４次モーメント（尖度またはピークの鋭さ）によって特徴付けることができる。
【0050】
図５は、システムノイズを含むサブバンド信号３１９の信号強度対周波数の一例を示すダイヤグラム５００であり、図示を容易にするために連続波形として（離散周波数ビンまたはサブバンドとしてではなく）示されている。周波数は、０からΔｆＲｍａｘまでの範囲で示される。
サブバンド信号３１９についての追加の情報がない場合、ピーク検索プロセッサ４０６は、ターゲットを示す可能性が最も高いリターン信号として最も高い信号ピーク５０１を選択し、たとえばより低い信号ピーク５０２を選択しない。しかしながら、ピーク検索プロセッサ４０６がシステムノイズの推定値を有する場合、サブバンド信号３１９をシステムノイズ推定値と比較することができ、追加の選択基準に基づいて異なる選択またはより良い選択をすることができる。
図５（および後述の図７～図１０）において、信号およびノイズ値は、信号強度対周波数特性図として示されている。ただし、前述したように、システムノイズは、周波数に関する、エネルギー平均、エネルギー分散、エネルギー非対称性（歪度）、および尖度を表す１次～４次モーメントのいずれかによって追加的に特徴付けられる場合がある。一方、ベースバンド信号は、エネルギーだけでなく、ベースバンド内の周波数ビン間の自己相関統計、および／またはベースバンド信号とシステムノイズ推定値との間の相互相関統計の観点から特徴付けられる場合がある。
サブバンド信号３１９についての追加の情報がない場合、ピーク検索プロセッサ４０６は、ターゲットを示す可能性が最も高いリターン信号として最も高い信号ピーク５０１を選択し、たとえばより低い信号ピーク５０２を選択しない。しかしながら、ピーク検索プロセッサ４０６がシステムノイズの推定値を有する場合、サブバンド信号３１９をシステムノイズ推定値と比較することができ、追加の選択基準に基づいて異なる選択またはより良い選択をすることができる。
図５（および後述の図７～図１０）において、信号およびノイズ値は、信号強度対周波数特性図として示されている。ただし、前述したように、システムノイズは、周波数に関する、エネルギー平均、エネルギー分散、エネルギー非対称性（歪度）、および尖度を表す１次～４次モーメントのいずれかによって追加的に特徴付けられる場合がある。一方、ベースバンド信号は、エネルギーだけでなく、ベースバンド内の周波数ビン間の自己相関統計、および／またはベースバンド信号とシステムノイズ推定値との間の相互相関統計の観点から特徴付けられる場合がある。
【0051】
一例として、システムノイズの推定値は、ＬＩＤＡＲシステム３００などのＬＩＤＡＲシステムを、検出可能なリターン信号（例えば、リターン信号３１３）が存在しない無エコー（無響）校正モードで動作させることによって得ることができる。この動作モードでは、通常のシステムノイズ機構のすべてが生成され、システムノイズ源からのエネルギーのみを含むベースバンド信号３１３（およびサブバンド信号３１９）が得られる。
【0052】
図６Ａは、一実施形態による、工場環境（製品出荷前）で実施可能な無エコーノイズ校正を示す。
図６Ａでは、赤外線（ＩＲ）吸収体３２１が、光スキャナ３０１の視野（ＦＯＶ）３１０を完全に遮断し、光ビーム３０４のすべてのエネルギーを吸収するサイズでＬＩＤＡＲウィンドウ３１１の前に配置される。
図６Ａでは、赤外線（ＩＲ）吸収体３２１が、光スキャナ３０１の視野（ＦＯＶ）３１０を完全に遮断し、光ビーム３０４のすべてのエネルギーを吸収するサイズでＬＩＤＡＲウィンドウ３１１の前に配置される。
【0053】
図６Ｂは、一実施形態による、ＬＩＤＡＲシステムの起動時にリアルタイムで現場で実施可能な無エコーノイズ校正を示す。
このノイズ校正では、光スキャナ３０１のＦＯＶ３１０内の物体からの任意の反射（エネルギー）がシステムのノイズフロアを下回って検出不可能となるように、光ビーム３０４の出力パワー（電力）がシステムの起動時に減衰する（図６Ｂにおいて破線の軽量線で示す）。
このノイズ校正では、光スキャナ３０１のＦＯＶ３１０内の物体からの任意の反射（エネルギー）がシステムのノイズフロアを下回って検出不可能となるように、光ビーム３０４の出力パワー（電力）がシステムの起動時に減衰する（図６Ｂにおいて破線の軽量線で示す）。
【0054】
図６Ｃは、一実施形態による、ＬＩＤＡＲシステム（例えば、ＬＩＤＡＲシステム３００）の動作中にリアルタイムで現場で実施可能な無エコーノイズ校正を示す。
このノイズ校正では、光スキャナ３０１の角度範囲がＬＩＤＡＲウィンドウ３１１によるＦＯＶ３１０を超えるように拡大され、光ビーム３０４がスキャン中にシステムエンクロージャ（筐体）３２０内に配置されたＩＲ吸収材３２２Ａおよび３２２Ｂ（遮蔽部材：無反射部）に周期的に向けられる。図６Ｃに示すように、スキャンの開始時の第１の時間間隔中に、光ビーム３０４（３０４Ａとして識別される）がＩＲ吸収材３２２Ａを照射し、システムノイズの推定値を生成する。第２の時間間隔中に、光ビーム３０４（３０４Ｂとして識別される）がＬＩＤＡＲウィンドウ３１１のＦＯＶ３１０をスキャンし、ターゲット３１２からのリターン信号３１３を生成する。第３の時間間隔中に、光ビーム３０４（３０４Ｃとして示される）がＩＲ吸収材３２２Ｂによって吸収され、別のシステムノイズの推定値を生成する。この校正プロセスは、各スキャン中に繰り返されるため、システムノイズの推定値がリアルタイムで継続的に更新されることになる。
このノイズ校正では、光スキャナ３０１の角度範囲がＬＩＤＡＲウィンドウ３１１によるＦＯＶ３１０を超えるように拡大され、光ビーム３０４がスキャン中にシステムエンクロージャ（筐体）３２０内に配置されたＩＲ吸収材３２２Ａおよび３２２Ｂ（遮蔽部材：無反射部）に周期的に向けられる。図６Ｃに示すように、スキャンの開始時の第１の時間間隔中に、光ビーム３０４（３０４Ａとして識別される）がＩＲ吸収材３２２Ａを照射し、システムノイズの推定値を生成する。第２の時間間隔中に、光ビーム３０４（３０４Ｂとして識別される）がＬＩＤＡＲウィンドウ３１１のＦＯＶ３１０をスキャンし、ターゲット３１２からのリターン信号３１３を生成する。第３の時間間隔中に、光ビーム３０４（３０４Ｃとして示される）がＩＲ吸収材３２２Ｂによって吸収され、別のシステムノイズの推定値を生成する。この校正プロセスは、各スキャン中に繰り返されるため、システムノイズの推定値がリアルタイムで継続的に更新されることになる。
【0055】
図６Ｄは、一実施形態による、ＬＩＤＡＲシステムの動作中にリアルタイムで現場で実施可能な他の無エコーノイズ校正を示す。
このノイズ校正では、光スキャナはＬＩＤＡＲウィンドウ３１１のＦＯＶ３１０内で通常のスキャンを行うが、光ビーム３０４Ｂからの信号リターンが明らかなターゲット（ターゲット３１２からのリターン３１３など）を示すＦＯＶ内の場所を無視し、光ビーム３０４Ｄが光スキャナ３０１のＦＯＶ内のターゲットを含まない領域に向けられるとサブバンド信号を記録する。この校正方法は、たとえば、システム１００内の撮像装置１０８やシステム１００内の画像処理装置１１４による画像処理によってサポートされる場合がある。
このノイズ校正では、光スキャナはＬＩＤＡＲウィンドウ３１１のＦＯＶ３１０内で通常のスキャンを行うが、光ビーム３０４Ｂからの信号リターンが明らかなターゲット（ターゲット３１２からのリターン３１３など）を示すＦＯＶ内の場所を無視し、光ビーム３０４Ｄが光スキャナ３０１のＦＯＶ内のターゲットを含まない領域に向けられるとサブバンド信号を記録する。この校正方法は、たとえば、システム１００内の撮像装置１０８やシステム１００内の画像処理装置１１４による画像処理によってサポートされる場合がある。
【0056】
図７は、サブバンド信号３１９と、図６Ａから図６Ｄで示したいずれかの校正方法によるシステムノイズ推定値７０１との関係を示す信号強度対周波数特性図７００である。
図７の例では、信号処理装置３０３内のピーク検索プロセッサ４０６は、最小の閾値ＳＮＲ（信号対ノイズ比）を超えるＳＮＲをもつ最も高い信号ピークを選択するように設定されている。図７において信号ピーク７０２はそのＳＮＲ７０３が閾値ＳＮＲを超えており、信号ピーク７０４もそのＳＮＲ７０５が閾値ＳＮＲを超えている。ピーク検索プロセッサ４０６は、上記の選択基準により、信号ピーク７０２を選択する。信号ピーク７０２が信号ピーク７０４よりも高いため信号ピーク７０４は選択されない。
図７の例では、信号処理装置３０３内のピーク検索プロセッサ４０６は、最小の閾値ＳＮＲ（信号対ノイズ比）を超えるＳＮＲをもつ最も高い信号ピークを選択するように設定されている。図７において信号ピーク７０２はそのＳＮＲ７０３が閾値ＳＮＲを超えており、信号ピーク７０４もそのＳＮＲ７０５が閾値ＳＮＲを超えている。ピーク検索プロセッサ４０６は、上記の選択基準により、信号ピーク７０２を選択する。信号ピーク７０２が信号ピーク７０４よりも高いため信号ピーク７０４は選択されない。
【0057】
図８は、異なるピーク選択基準を示すもので、サブバンド信号３１９とシステムノイズ推定値７０１との関係を示す信号強度対周波数特性図８００である。
図８の例では、ピーク検索プロセッサ４０６は、エネルギーレベルに関係なく、最も高いＳＮＲを持つ信号ピークを選択するように設定される。この選択基準の下では、信号ピーク７０２は最も高いピークエネルギーを有しているにもかかわらず、信号ピーク７０４のＳＮＲ７０５よりも低いＳＮＲ７０３を有するため選択されない。
図８の例では、ピーク検索プロセッサ４０６は、エネルギーレベルに関係なく、最も高いＳＮＲを持つ信号ピークを選択するように設定される。この選択基準の下では、信号ピーク７０２は最も高いピークエネルギーを有しているにもかかわらず、信号ピーク７０４のＳＮＲ７０５よりも低いＳＮＲ７０３を有するため選択されない。
【0058】
図９は、ノイズ推定値７０１と、サブバンド信号３１９とノイズ推定７０１値との差（Ｓ－Ｎ／Ｎ）とを比較する信号強度対周波数特性図９００である。なお、図９ではサブバンド信号３１９とノイズ推定値７０１との差は、信号マイナスノイズ（Ｓ－Ｎ） ９０１で示される。
図９の例では、ピーク検索プロセッサ４０６は、最も高い非負の信号マイナスノイズ対ノイズ比（Ｓ－Ｎ）／Ｎを有する信号ピークを選択するように設定されている。この選択基準の下では、（Ｓ－Ｎ）／Ｎ ９０３が（Ｓ－Ｎ）／Ｎ ９０５よりも大きいため、信号ピーク９０２を信号ピーク９０４よりも優先して選択する。
図９の例では、ピーク検索プロセッサ４０６は、最も高い非負の信号マイナスノイズ対ノイズ比（Ｓ－Ｎ）／Ｎを有する信号ピークを選択するように設定されている。この選択基準の下では、（Ｓ－Ｎ）／Ｎ ９０３が（Ｓ－Ｎ）／Ｎ ９０５よりも大きいため、信号ピーク９０２を信号ピーク９０４よりも優先して選択する。
【0059】
一実施形態において、信号処理装置３０３は、周波数領域の信号ピークが検出されたターゲットを示す尤度を向上させ、また周波数領域の偽ターゲットからの信号ピークが実際のターゲットとして解釈される尤度を減少させるために、サブバンド信号（例えば、信号３１９）とシステムノイズ推定値（例えば、システムノイズ推定値７０１）を修正可能に設定することができる。
前述のように、信号処理装置３０３、特に周波数領域プロセッサ４０５は、後続の処理のためにシステムノイズ推定値の統計値を計算することができる。たとえば、周波数領域プロセッサ４０５は、ＤＦＴプロセッサ４０４によって生成された各周波数サブバンド（周波数ビン）のノイズの分散を計算するように構成してもよく、また、周波数ビン間のノイズの共分散を計算するように構成してもよい。さらに、周波数領域プロセッサ４０５は、ノイズの任意のモーメントを計算するように構成することもできる（例えば、質量系の重心または慣性モーメントに類似する、周波数に関するノイズエネルギーの１次モーメントまたは２次モーメント）。さらに、周波数領域プロセッサ４０５は、各周波数ビンでのピークパワーを時間経過で追跡して、ランダムなインパルスノイズを捉えるように構成することもできる。
前述のように、信号処理装置３０３、特に周波数領域プロセッサ４０５は、後続の処理のためにシステムノイズ推定値の統計値を計算することができる。たとえば、周波数領域プロセッサ４０５は、ＤＦＴプロセッサ４０４によって生成された各周波数サブバンド（周波数ビン）のノイズの分散を計算するように構成してもよく、また、周波数ビン間のノイズの共分散を計算するように構成してもよい。さらに、周波数領域プロセッサ４０５は、ノイズの任意のモーメントを計算するように構成することもできる（例えば、質量系の重心または慣性モーメントに類似する、周波数に関するノイズエネルギーの１次モーメントまたは２次モーメント）。さらに、周波数領域プロセッサ４０５は、各周波数ビンでのピークパワーを時間経過で追跡して、ランダムなインパルスノイズを捉えるように構成することもできる。
【0060】
図１０は、ターゲット検出を向上させるための他の実施形態による信号処理技術を示す信号強度対周波数特性図１０００である。
たとえば光処理装置３０２内の内部反射は、その短い距離のためにベースバンド信号３１４の低周波数成分にアーティファクトを引き起こし、偽のターゲットとして現れることがある。
一実施形態による周波数領域プロセッサ４０５は、このような内部反射の影響を緩和し、それらを除去するために、サブバンド信号３１９において最小閾値周波数（ｆｍｉｎ）未満の周波数を低周波数マスク１００１でマスクするように設定される。
たとえば光処理装置３０２内の内部反射は、その短い距離のためにベースバンド信号３１４の低周波数成分にアーティファクトを引き起こし、偽のターゲットとして現れることがある。
一実施形態による周波数領域プロセッサ４０５は、このような内部反射の影響を緩和し、それらを除去するために、サブバンド信号３１９において最小閾値周波数（ｆｍｉｎ）未満の周波数を低周波数マスク１００１でマスクするように設定される。
【0061】
別の例として、ＬＩＤＡＲシステム（例えば、システム１００または３００）の最大測定距離またはその近くのターゲットは、ベースバンド信号にドップラー周波数シフトを加算または減算する速度を有し、対応するベースバンド周波数がΔｆＲｍａｘを超えて断続的な低周波数エイリアシングまたは範囲ジャンプとして現れることがある。なお範囲ジャンプとは、ターゲットが長い距離から近い距離へと短時間で跳ね返るように見える現象である。
一実施形態による周波数領域プロセッサ４０５は、ＬＩＤＡＲシステムの最大測定距離またはその近くのターゲットの速度変化の影響を緩和するために、サブバンド信号３１９の最大閾値周波数（ｆｍａｘ）を超える周波数を高周波数マスク１００２でマスクするように設定される。
一実施形態による周波数領域プロセッサ４０５は、ＬＩＤＡＲシステムの最大測定距離またはその近くのターゲットの速度変化の影響を緩和するために、サブバンド信号３１９の最大閾値周波数（ｆｍａｘ）を超える周波数を高周波数マスク１００２でマスクするように設定される。
【0062】
また、システム１００またはシステム３００における一つ以上のノイズ源は、非定常（つまり、時間変動）であるため、一度だけのノイズ校正では、各周波数ビン内のシステムノイズの確率的な分散の正確な推定が得られないことがある。上述したように、周波数領域プロセッサ４０５は、各周波数ビン内のシステムノイズの分散を計算するように設定される場合がある。
一実施形態による周波数領域プロセッサ４０５は、このような非定常ノイズ源を補償するために、図１０のノイズ分散エンベロープ１００３に示すように、周波数ビン間のノイズ推定７０１の分散または共分散を増加させるように設定される。
一実施形態による周波数領域プロセッサ４０５は、このような非定常ノイズ源を補償するために、図１０のノイズ分散エンベロープ１００３に示すように、周波数ビン間のノイズ推定７０１の分散または共分散を増加させるように設定される。
【0063】
また、システム１００またはシステム３００内の一つ以上のノイズ源には、インパルスノイズが含まれることがある。これは、通常、外部源（例えば、雷、電力サージ、および他の予測不可能なエネルギー放電）からのランダムなノイズスパイクである。
一実施形態による周波数領域プロセッサ４０５は、データベース内でインパルスノイズを追跡し、インパルスノイズが記録された周波数ビン（インパルスノイズビン）をマスクするプロセスを行うように設定される。
一実施形態による周波数領域プロセッサ４０５は、データベース内でインパルスノイズを追跡し、インパルスノイズが記録された周波数ビン（インパルスノイズビン）をマスクするプロセスを行うように設定される。
【0064】
なお、本明細書において、ベースバンド信号３１４の周波数と、サブバンド信号３１９の周波数に関する言及は、同じ周波数を相互に参照することができ、ベースバンド信号３１４に対する言及がサブバンド信号３１９を除外せず、およびサブバンド信号３１９に対する言及がベースバンド信号３１４を除外するものではない。
【0065】
図１１は、前述の実施形態に従ってノイズ校正および補償を行うＬＩＤＡＲシステム（例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００またはＬＩＤＡＲシステム３００）における方法１１００を示すフローチャートである。
方法１１００は、ステップ（操作）１１０２で開始され、ここではＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステム内のシステムノイズ（例えばノイズ推定値７０１）の推定値を生成する。これは、システムが無エコー校正状態にある場合（例えば図６Ａから６Ｄに示されるように）に、ＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を含むベースバンド信号（例えばベースバンド信号３１４）を計測することによって行われる。システムノイズの推定値には、前述したシステムノイズの１次モーメント、２次モーメント、３次モーメント、および４次モーメントのうち少なくとも一つが含まれる。
方法１１００は、ステップ（操作）１１０４で続行され、ここではシステムがターゲット検出モードにあるときに、ターゲットリターン信号（例えばターゲットリターン信号３１３）からＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステム内でベースバンド信号を生成する。
方法１１００は、ステップ（操作）１１０６で続行され、ここではターゲット検出モードで生成されたベースバンド信号をシステムノイズの推定値と比較する。
そして、方法１１００は、ステップ（操作）１１０８で終了する。ここでは、周波数領域の信号ピークが、検出ターゲットを示す尤度を決定する（たとえば図５、７、８、９、または１０で説明した選択方法および補償技術のいずれかを使用することができる）。
方法１１００は、ステップ（操作）１１０２で開始され、ここではＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステム内のシステムノイズ（例えばノイズ推定値７０１）の推定値を生成する。これは、システムが無エコー校正状態にある場合（例えば図６Ａから６Ｄに示されるように）に、ＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を含むベースバンド信号（例えばベースバンド信号３１４）を計測することによって行われる。システムノイズの推定値には、前述したシステムノイズの１次モーメント、２次モーメント、３次モーメント、および４次モーメントのうち少なくとも一つが含まれる。
方法１１００は、ステップ（操作）１１０４で続行され、ここではシステムがターゲット検出モードにあるときに、ターゲットリターン信号（例えばターゲットリターン信号３１３）からＦＭＣＷ－ＬＩＤＡＲシステム内でベースバンド信号を生成する。
方法１１００は、ステップ（操作）１１０６で続行され、ここではターゲット検出モードで生成されたベースバンド信号をシステムノイズの推定値と比較する。
そして、方法１１００は、ステップ（操作）１１０８で終了する。ここでは、周波数領域の信号ピークが、検出ターゲットを示す尤度を決定する（たとえば図５、７、８、９、または１０で説明した選択方法および補償技術のいずれかを使用することができる）。
【0066】
図１２は、ＬＩＤＡＲシステム１００またはＬＩＤＡＲシステム３００のようなＬＩＤＡＲシステム内の処理装置１２００（たとえば図４で説明した信号処理装置３０３と同様）のブロック図である。
処理装置１２００には、プロセッサ１２０１が含まれており、これはＬＩＤＡＲシステムで使用するために設計された汎用処理装置または特殊処理装置である。
プロセッサ１２０１は、メモリ１２０２に接続されており、これは非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、磁気ディスクメモリ、光ディスクメモリ）のいずれかであり、ＬＩＤＡＲシステムにおいてプロセッサ１２０１を実行すると、ＬＩＤＡＲシステムがここで説明されている方法を実行する命令を含む。
特に、メモリ１２０２には、ＬＩＤＡＲシステムが、本明細書に記載の無エコー校正状態にあるときに、ベースバンド信号（例えば３１４）を計測することによって、ＬＩＤＡＲシステム（例えば１００，３００）内のシステムノイズ（例えば７０１）の推定値を生成する命令１２０４が含まれる。ベースバンド信号には、ＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を含まれており、システムノイズの推定値には、前述したシステムノイズの１次モーメント、２次モーメント、３次モーメント、および４次モーメントのうち少なくとも一つが含まれる。
非一時的コンピュータ可読媒体１２０２には、さらに、ＬＩＤＡＲシステムが本明細書に記載のターゲット検出モードにあるときに、ターゲットリターン信号（例えば３１３）からＬＩＤＡＲシステムでベースバンド信号を生成するための命令１２０６が含まれる。 非一時的コンピュータ可読媒体１２０２には、さらに、ターゲット検出モードで生成されたベースバンド信号を、前述したようにシステムノイズの推定値と比較するための命令１２０８が含まれる。
加えて、非一時的コンピュータ可読媒体１２０２には、前述したように周波数領域の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定するための命令１２１０が含まれる。
処理装置１２００には、プロセッサ１２０１が含まれており、これはＬＩＤＡＲシステムで使用するために設計された汎用処理装置または特殊処理装置である。
プロセッサ１２０１は、メモリ１２０２に接続されており、これは非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、磁気ディスクメモリ、光ディスクメモリ）のいずれかであり、ＬＩＤＡＲシステムにおいてプロセッサ１２０１を実行すると、ＬＩＤＡＲシステムがここで説明されている方法を実行する命令を含む。
特に、メモリ１２０２には、ＬＩＤＡＲシステムが、本明細書に記載の無エコー校正状態にあるときに、ベースバンド信号（例えば３１４）を計測することによって、ＬＩＤＡＲシステム（例えば１００，３００）内のシステムノイズ（例えば７０１）の推定値を生成する命令１２０４が含まれる。ベースバンド信号には、ＬＩＤＡＲターゲット距離に応じた周波数を含まれており、システムノイズの推定値には、前述したシステムノイズの１次モーメント、２次モーメント、３次モーメント、および４次モーメントのうち少なくとも一つが含まれる。
非一時的コンピュータ可読媒体１２０２には、さらに、ＬＩＤＡＲシステムが本明細書に記載のターゲット検出モードにあるときに、ターゲットリターン信号（例えば３１３）からＬＩＤＡＲシステムでベースバンド信号を生成するための命令１２０６が含まれる。 非一時的コンピュータ可読媒体１２０２には、さらに、ターゲット検出モードで生成されたベースバンド信号を、前述したようにシステムノイズの推定値と比較するための命令１２０８が含まれる。
加えて、非一時的コンピュータ可読媒体１２０２には、前述したように周波数領域の信号ピークが検出ターゲットを示す尤度を決定するための命令１２１０が含まれる。
【0067】
前述した説明では、本発明の実施形態を理解しやすくするために、特定のシステム、コンポーネント、方法などの具体例を複数示しているが、当業者であればこれらの具体例の説明がなくても本発明を実施しうる。
また、公知のコンポーネントや方法はその詳細が省略されていたり、単純なブロック図の形式で示されることがあるが、これは本発明の理解を容易にするためである。したがって、開示された内容は単に例示であり、一事例は他の例示と異なる場合があっても、本発明の範囲内に含まれる場合がある。
また、公知のコンポーネントや方法はその詳細が省略されていたり、単純なブロック図の形式で示されることがあるが、これは本発明の理解を容易にするためである。したがって、開示された内容は単に例示であり、一事例は他の例示と異なる場合があっても、本発明の範囲内に含まれる場合がある。
【0068】
本明細書において「一実施形態」または「実施形態」という表現が使用される場合、それらの実施形態に関連して説明された特定の特徴、構造、または特性が少なくとも一つの実施形態に含まれていることを意味する。したがって、本明細書のいくつかの箇所で「一実施形態において」または「実施形態において」という表現が現れている場合、必ずしも同じ実施形態を示すものではない。
【0069】
ここで説明されている方法の操作は特定の順序で示されているが、各方法の操作の順序は変更されることがあり、特定の操作を逆順で行ってもよいし、少なくとも一部の操作を他の操作と同時に行ってもよい。異なる操作の指示または補助的な操作は、断続的または交互に行うことができる。
【0070】
上記の本発明に関する実施形態の説明は、その抽象的な概念説明を含め本発明をこれらに限定するものではない。本明細書において説明された実施形態や具体例は、本発明の説明の目的で記載されるものであり、本件技術分野における当業者が認識する範囲で種々の同等な変更を行うことができる。
ここで使用される「例」または「例示的」の語は、事例または例示として役立つように使用されている。「例」または「例示的」と説明された態様や造形がどのようなものであっても他の態様や造形に対して優れたものとして解釈されるべきではない。「例」または「例示的」という用語の使用は、概念を具体的な形で示すことを意図している。
本明細書において使用される「または」の用語は、排他的な「または」ではなく、包括的な「または」として解釈されることを意図している。つまり、特に指定されていない限り、あるいは文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを含む」という表現は、自然な包括的な並び替えのいずれかを意味する。つまり、ＸがＡを含む場合、ＸがＢを含む場合、あるいはＸがＡとＢの両方を含む場合、すべての前述の場合において、「Ｘ はＡまたはＢを含む」という条件を満たすものとする。
さらに、本明細書および添付された特許請求の範囲の請求項で使用される冠詞「ａ」と「ａｎ」は、特に指定されていない限り、文脈から単数形であることが明らかでない場合には「一つまたは複数」を意味するものと解釈される。
さらに、明細書において「第１」、「第２」、「第３」、「第４」のような用語が使用される場合、これらの用語は異なる要素を区別するためのラベルとして使用されるもので、数字の指定に従って必ずしも順序を示すものではない。
ここで使用される「例」または「例示的」の語は、事例または例示として役立つように使用されている。「例」または「例示的」と説明された態様や造形がどのようなものであっても他の態様や造形に対して優れたものとして解釈されるべきではない。「例」または「例示的」という用語の使用は、概念を具体的な形で示すことを意図している。
本明細書において使用される「または」の用語は、排他的な「または」ではなく、包括的な「または」として解釈されることを意図している。つまり、特に指定されていない限り、あるいは文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを含む」という表現は、自然な包括的な並び替えのいずれかを意味する。つまり、ＸがＡを含む場合、ＸがＢを含む場合、あるいはＸがＡとＢの両方を含む場合、すべての前述の場合において、「Ｘ はＡまたはＢを含む」という条件を満たすものとする。
さらに、本明細書および添付された特許請求の範囲の請求項で使用される冠詞「ａ」と「ａｎ」は、特に指定されていない限り、文脈から単数形であることが明らかでない場合には「一つまたは複数」を意味するものと解釈される。
さらに、明細書において「第１」、「第２」、「第３」、「第４」のような用語が使用される場合、これらの用語は異なる要素を区別するためのラベルとして使用されるもので、数字の指定に従って必ずしも順序を示すものではない。
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【国際調査報告】