JP3595220B2

JP3595220B2 - 合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法

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Publication number: JP3595220B2
Application number: JP29529299A
Authority: JP
Inventors: 健志堀内; 貴彦藤坂
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1999-10-18
Filing date: 1999-10-18
Publication date: 2004-12-02
Anticipated expiration: 2019-10-18
Also published as: JP2001116838A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は観測対象となる目標に対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルスを送信し、反射されたパルスから目標の画像を再生して目標散乱点を検出する合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の合成開口レーダ装置として例えば、「ＡｉｒｂｏｒｎｅＰｕｌｓｅｄＤｏｐｐｌｅｒＲａｄａｒ」、第２版、ＧｕｙＭｏｒｒｉｓ及びＬｉｎｄａＨａｒｋｎｅｓｓ、ＡｒｔｅｃｈＨｏｕｓｅ、（１９９７年）、に示されたものがあり、図８は上記文献に示された従来の合成開口レーダ装置の一例を示した図である。
【０００３】
図８において、１はパルスを出力する送信機、２は後述の制御回路４から入力される周波数制御信号に基づいて時間とともに周波数を変化させた信号を出力する局部発振器、３は送信機１に対してトリガ信号を発生するパルス変調器である。制御回路４は局部発振器２に対する周波数制御信号を出力する。５は送受信を切換える送受切換器、６は送受切換器５を介して送信機１から出力されるパルスを目標に対して送信し、また目標から反射されたパルスを受信するアンテナ、７はアンテナ６により受信されたパルスを入力して、受信信号を出力する受信機である。
【０００４】
８は受信機７から入力した受信信号を各パルス毎に圧縮するレンジ圧縮手段、９はレンジ圧縮された各パルスの受信信号をストアするメモリ、１０はレンジ圧縮された複数のパルスの受信信号をメモリから読み出し、これらに対してクロスレンジ圧縮を行い、目標の画像を再生するクロスレンジ圧縮手段である。１１ｂは上述のレンジ圧縮手段８とメモリ９とクロスレンジ圧縮手段１０からなる信号処理器である。
【０００５】
次に従来の合成開口レーダ装置の動作について、図９及び図１０を参照して説明する。制御回路４は、図９の（ａ）、（ｂ）のように時間とともに搬送波周波数がリニアに変化するように、周波数制御信号を制御して、局部発振器２に出力する。局部発振器２は、制御回路４から入力される周波数制御信号に基づいて搬送波周波数を設定した信号を出力する。時間ｔにおける信号の搬送波周波数ｆ（ｔ）は、周波数初期値をｆ_０、周波数変化率をｋとして、下記の式（１）に基づいて設定される。
【０００６】
【数１】

【０００７】
送信機１は、局部発振器２の出力を増幅し、パルス変調器３の送信トリガ信号に同期して、パルスを生成して出力する。送信機１から出力されたパルスは、送受切換器５を介してアンテナ６に給電され、アンテナ６より目標に放射される。次いでアンテナ６は、目標から反射されたパルスを受信し、送受切換器５を介して、受信機７に出力する。パルスは受信機７において、ビデオ信号に周波数変換された後、位相検波及びディジタル変換され、受信信号として信号処理器１１ｂに出力される。
【０００８】
信号処理器１１ｂのレンジ圧縮手段８では、各パルス毎に受信機７から入力された受信信号に対して、図９の（ｃ）、（ｄ）のような特性をもつ信号を用いて畳込み演算を行う。これにより受信信号は図９の（ｅ）のように、パルスの搬送周波数変化量Δｆの逆数１／Δｆに相当するパルス幅にレンジ圧縮される。
【０００９】
レンジ圧縮手段８によりレンジ圧縮された各パルスの受信信号は、メモリ９にストアされる。クロスレンジ圧縮手段１０は、レンジ圧縮された複数のパルスの受信信号をメモリ９から読み出し、図１０のようにこれらの受信信号を２次元に配置する。次にクロスレンジ圧縮手段１０は、レンジ方向に下記の式（２）で間隔ΔＲが与えられるセル毎に、複数のパルスの受信信号に対して、図９の（ｃ）、（ｄ）のような特性をもつ信号を用いて畳込み演算を行う。ここでｃは光速を表す。これにより受信信号はクロスレンジ方向に圧縮されて、目標の画像が再生される。
【００１０】
【数２】

【００１１】
このとき目標散乱点の検出は、再生された目標の画像上で、レンジ方向のセル間隔ΔＲ毎に得られる振幅値のピークを検出することにより行われる。
【００１２】
以上のようにして、観測対象となる目標に対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルスを送信し、反射されたパルスから目標の画像を再生して目標散乱点を検出することができる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の合成開口レーダ装置は、以上のように構成されているので、上記の式（２）により与えられる間隔ΔＲ以下でレンジ方向に近接した目標散乱点を分離して検出すること、すなわち分解能ΔＲ以上の解像度で、目標散乱点の検出ができないという課題があった。
【００１４】
この発明は上記の課題を解消するためになされたものであり、パルスの搬送周波数変化量Δｆによって決まる分解能以上の解像度で、目標散乱点の検出が可能な合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法を得ることを目的としている。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記の目的に鑑み、この発明の請求項１に係わる発明は、観測対象となる目標に対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルスを送信し、上記目標から反射されたパルスを受信し、この受信パルスをビデオ信号に周波数変換した後、ディジタル変換した受信信号から上記目標のパルスの送信方向に対応したレンジ成分と上記レンジに直行するクロスレンジ成分からなる画像を再生する合成開口レーダ装置において、上記画像のクロスレンジ方向の各成分について、レンジ方向に高速フーリエ変換処理を行う周波数変換手段と、この周波数変換手段により得られた周波数データを線形予測法を用いて外挿した周波数拡張データを生成する帯域幅拡張手段と、上記周波数拡張データに対して超解像処理を行い、目標散乱点のレンジと反射強度を算出する超解像処理手段と、を備えたものである。
【００１６】
また請求項２の発明に係わる合成開口レーダ装置は、上記帯域幅拡張手段が、周波数データを用いて自己回帰係数の算出を行う線形予測手段と、周波数データと自己回帰係数を用いて、上記周波数データを外挿した周波数拡張データを生成する周波数拡張手段とを有し、上記超解像処理手段が、周波数拡張データの共分散行列を計算する共分散行列算出手段と、周波数拡張データの共分散行列の一部から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分散行列を算出する移動平均算出手段と、上記平均共分散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める固有値解析手段と、上記最小固有値から算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計算する評価関数算出手段と、上記評価関数の振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ値より目標散乱点のレンジを推定するレンジ推定手段と、上記レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点の反射強度を推定する反射強度推定手段とを有するものである。
【００１７】
また請求項３の発明に係わる合成開口レーダ装置は、上記超解像処理手段に、線形予測手段により得られた自己回帰係数を用いてスペクトラムを計算するスペクトラム推定手段と、固有値解析手段の固有値解析に基づいてスペクトラムの振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定するピーク検索手段と、ピーク検索手段から入力したレンジと固有値解析手段から入力した最小固有値を用いて目標散乱点の反射強度を推定する振幅推定手段と、上記レンジ推定手段により推定した目標散乱点のレンジと反射強度推定手段により推定した目標散乱点の反射強度を、上記ピーク検索手段により推定した目標散乱点のレンジと振幅推定手段により推定した目標散乱点の反射強度とをそれぞれ比較して、目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定する判定手段とをさらに備えたものである。
【００１８】
また請求項４の発明に係わる目標散乱点検出方法は、観測対象となる目標に対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルスを送信し、上記目標から反射されたパルスを受信し、この受信パルスをビデオ信号に周波数変換した後、ディジタル変換した受信信号から上記目標のパルスの送信方向に対応したレンジ成分と上記レンジに直行するクロスレンジ成分からなる画像を再生する目標散乱点検出方法において、上記画像のクロスレンジ方向の各成分について、レンジ方向に高速フーリエ変換処理を行う第１のステップと、周波数データを用いて自己回帰係数の算出を行う第２のステップと、周波数データと自己回帰係数を用いて、上記周波数データを外挿した周波数拡張データを生成する第３のステップと、周波数拡張データの共分散行列を計算する第４のステップと、周波数拡張データの共分散行列の一部から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分散行列を算出する第５のステップと、上記平均共分散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める第６のステップと、上記最小固有値から算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計算する第７のステップと、上記評価関数の振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ値より目標散乱点のレンジを推定する第８のステップと、上記レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点の反射強度を推定する第９のステップと、を含むものである。
【００１９】
また請求項５に係わる目標散乱点検出方法は、上記第２のステップにより得られた自己回帰係数を用いてスペクトラムを計算する第１０のステップと、上記第６のステップの固有値解析に基づいてスペクトラムの振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する第１１のステップと、この第１１のステップから入力したレンジと上記第６のステップから入力した最小固有値を用いて目標散乱点の反射強度を推定する第１２のステップと、上記第８のステップにより推定した目標散乱点のレンジと上記第９のステップにより推定した目標散乱点の反射強度を、上記第１１のステップにより推定した目標散乱点のレンジと上記第１２のステップにより推定した目標散乱点の反射強度と比較して、目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定する第１３のステップと、を追加したものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の合成開口レーダ装置及び目標散乱点検出方法を実施の形態に従って図を参照しながら説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の一実施の形態による合成開口レーダ装置の構成図である。図において、図８と同一もしくは相当部分は同一符号を付し、その詳細説明を省略する。１１ａは本実施の形態による信号処理器であり、上述のレンジ圧縮手段８、メモリ９、クロスレンジ圧縮手段１０のほかに周波数変換手段１２、帯域幅拡張手段１３及び超解像処理手段１４ａを含む。
【００２１】
図２は、帯域幅拡張手段１３と超解像処理手段１４ａの具体的回路構成の一例を示すブロック図である。図において、１５は周波数データから自己回帰係数の算出を行う線形予測手段、１６は周波数データと自己回帰係数を用いて、周波数データを外挿した周波数拡張データを生成する周波数拡張手段、１７は周波数拡張データの共分散行列の計算を行う共分散行列算出手段、１８は周波数拡張データの共分散行列の一部から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分散行列を算出する移動平均算出手段、１９は移動平均算出手段１８で算出された平均共分散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める固有値解析手段である。
【００２２】
２０は固有値解析手段１９で得られた最小固有値から算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計算する評価関数算出手段、２１は評価関数算出手段２０で算出された評価関数の振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ値より目標散乱点のレンジを推定するレンジ推定手段、２２は共分散行列算出手段１７から入力した共分散行列、固有値解析手段１９から入力した最小固有値及びレンジ推定手段２１から入力した目標散乱点のレンジに基づいて、目標散乱点の反射強度を計算する反射強度推定手段である。
【００２３】
次に動作について、図３〜図６を用いて説明する。周波数変換手段１２は、図３のようにクロスレンジ圧縮手段１０により得られた目標の画像のクロスレンジ方向の各成分（ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_Ｎ）に対して、それぞれレンジ方向のデータ列を構成し、これらのデータに対して高速フーリエ変換を実行して周波数データ（ｚ_１，ｚ_２，…，ｚ_ｍ，…ｚ_Ｍ）に変換して、帯域幅拡張手段１３に出力する。
【００２４】
帯域幅拡張手段１３では、周波数データｚ_ｉに対して下記の式（３）で定義される次数ｈの自己回帰モデルを仮定して、図４に示すように線形予測法により周波数データを外挿して、周波数拡張データを生成する。ここで、ａ_ｊは自己回帰係数と呼ばれ、例えば公知文献「ＡＮｅｗＡｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅＳｐｅｃｔｒｕｍＡｎａｌｙｓｉｓＡｌｇｏｒｉｔｈ」、ＬａｒｒｙＭａｒｐｌｅ著、ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ＡＳＳＰ−２８、ｐｐ．４４１−４５４、（１９８０年）に示されているアルゴリズム（Ｂｕｒｇ法）を用いて求められる。
【００２５】
【数３】

【００２６】
次に共分散行列算出手段１７は、図５に示すように周波数拡張手段１６より入力された周波数拡張データに対して、下記の式（４）で定義される共分散行列Ｒを算出する。ここで、＊は共役複素数を表わす。
【００２７】
【数４】

【００２８】
移動平均算出手段１８は、図５に示すように、共分散行列算出手段１７から出力された共分散行列２３の一部から、次数Ｍ_０の小行列２４を構成する。更に移動平均算出手段１８は、共分散行列から構成したＬＬ個の小行列Ｒ_ｌを平均化して、下記の式（５）で定義される平均相関行列Ｒ（バー）を算出する。
【００２９】
【数５】

【００３０】
次いで固有値解析手段１９は、平均共分散行列Ｒ（バー）の固有値解析を実行する。この時、求められるＭ_０個の固有値λ_ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ_０）に対して、下記の式（６）に示す関係式が成り立つ。
【００３１】
【数６】

【００３２】
ここで固有値解析手段１９は、最小固有値λ_ｍｉｎ（＝λ_ｋ＋１＝λ_ｋ＋２＝…＝λ_Ｍ０）よりも大きい固有値の数を、目標散乱点の数Ｋと推定する。次に、評価関数算出手段２０は、固有値解析手段１９により求めた最小固有値λ_ｍ（ｍ＝ｋ＋１、…、Ｍ_０）に対応する固有ベクトルｅ_ｎ＝［ｅ_ｋ＋１、…、ｅ_Ｍ０］と下記の式（７）で与えられるモードベクトルａ（バー）（ｒ_ｋ）とから、式（８）で定義される評価関数Ｐ（ｒ_ｋ）を算出する。ここで、ｒ_ｋはレンジ、Ｆ_０はパルスの搬送波周波数の中心値をｆ_ｃとして、式（９）で与えられる初期値、ΔＦは目標の画像のレンジ方向のセル数をＭとして、式（１０）で与えられるステップ値、Ｈは複素共役転置、Ｔはベクトルの転置をそれぞれ表わす。
【００３３】
【数７】

【００３４】
次いでレンジ推定手段２１は、図６に示すように評価関数２５の振幅値のピークを、原点より検索し、ピークを与えるレンジ値ｒ_ｋを求める。
【００３５】
反射強度推定手段２２は、下記の式（１１）で定義されるモードベクトルａ（ｒ_ｋ）、式（１２）で定義される行列Ａを、それぞれレンジ推定手段２１より入力した目標散乱点のレンジｒ_ｋを代入して計算する。
【００３６】
【数８】

【００３７】
更に反射強度推定手段２２は、行列Ａ、相関行列Ｒ、最小固有値λ_ｍｉｎ、Ｍ×Ｍの単位行列Ｉから、下記の式（１３）により行列Ｓを算出する。
【００３８】
【数９】

【００３９】
反射強度推定手段２２は、算出した行列Ｓの対角項から、目標散乱点の反射強度を推定する。このようにして超解像処理手段１４ａは、レンジ推定手段２１により推定した目標散乱点のレンジと、反射強度推定手段２２により算出した目標散乱点の反射強度をもとに目標散乱点を検出する。このような方法で目標散乱点を検出した場合、式（２）で規定される分解能以上の解像度で、目標の散乱点を検出できる。これは例えば、公知文献「ＭｕｌｔｉｐｌｅＥｍｉｔｔｅｒＬｏｃａｔｉｏｎａｎｄＳｉｇｎａｌＰａｒａｍｅｔｅｒＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ」、Ｒ．Ｏ．Ｓｃｈｍｉｄｔ著、ＩＥＥＥＴｒａｎｓ、ＡＰ−３４、３、ｐｐ．２７６−２８０、（１９８６年）から明らかである。
【００４０】
以上説明したように、本発明による合成開口レーダ装置では、パルスの搬送周波数変化量Δｆによって決まる分解能以上の解像度で、目標散乱点を検出することができる。
【００４１】
実施の形態２．
図７はこの発明の別の実施の形態による合成開口レーダ装置の構成図である。図において、図２と同一もしくは相当部分は同一符号を付し、その詳細説明を省略する。この実施の形態の超解像処理手段１４ｂでは、図２の超解像処理手段１４ａにスペクトラム推定手段２６、ピーク検索手段２７、振幅推定手段２８、判定手段２９を追加したものである。
【００４２】
次に動作について説明する。スペクトラム推定手段２６は線形予測手段１５により得られた自己回帰係数を用いて、下記の式（１４）に基づいてスペクトラムＰ’（ｒ）を計算する。
【００４３】
【数１０】

【００４４】
ピーク検索手段２７は固有値解析手段１９の固有値解析を式（６）に基づいて行い、スペクトラムの振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する。振幅推定手段２８はピーク検索手段２７から入力したレンジと固有値解析手段１９から入力した最小固有値を用いて目標散乱点の反射強度を推定する。
【００４５】
判定手段２９はレンジ推定手段２１により推定した目標散乱点のレンジと反射強度推定手段２２により推定した目標散乱点の反射強度を、ピーク検索手段２７が推定した目標散乱点のレンジと振幅推定手段２８が推定した目標散乱点の反射強度とをそれぞれ比較して、目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定する。これにより、目標散乱点の検出精度を向上させることができる。
【００４６】
【発明の効果】
以上のように請求項１に係わる発明によれば、受信信号から得られた周波数データを、線形予測法により外挿した周波数拡張データを生成する帯域幅拡張手段と、この周波数拡張データに対して超解像処理を行い、目標散乱点のレンジと反射強度を算出する超解像処理手段を備え、パルスの搬送周波数変化量によって決まる分解能、即ち式（２）で規定される分解能以上の解像度で目標散乱点を検出できるという効果がある。
【００４７】
また、請求項２に係わる発明によれば、帯域幅拡張手段が、周波数データを用いて自己回帰係数の算出を行う線形予測手段と、周波数データと自己回帰係数を用いて、周波数データを外挿した周波数拡張データを生成する周波数拡張手段とを有し、また超解像処理手段が、周波数拡張データの共分散行列を計算する共分散行列算出手段と、周波数拡張データの共分散行列の一部から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分散行列を算出する移動平均算出手段と、平均共分散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める固有値解析手段と、最小固有値から算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計算する評価関数算出手段と、評価関数の振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ値より目標散乱点のレンジを推定するレンジ推定手段と、レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点の反射強度を推定する反射強度推定手段とを有し、パルスの搬送周波数変化量によって決まる分解能、即ち式（２）で規定される分解能以上の解像度で目標散乱点の検出を高い精度で行うことができるという効果がある。
【００４８】
また、請求項３に係わる発明によれば、超解像処理手段に、線形予測手段により得られた自己回帰係数を用いてスペクトラムを計算するスペクトラム推定手段と、固有値解析手段の固有値解析に基づいてスペクトラムの振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定するピーク検索手段と、ピーク検索手段から入力したレンジと固有値解析手段から入力した最小固有値を用いて目標散乱点の反射強度を推定する振幅推定手段と、レンジ推定手段により推定した目標散乱点のレンジと反射強度推定手段により推定した目標散乱点の反射強度を、ピーク検索手段により推定した目標散乱点のレンジと振幅推定手段により推定した目標散乱点の反射強度と比較して、目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定する判定手段とを追加するように構成したので、請求項２の発明の効果に加えて目標散乱点の検出精度を改善することができるという効果がある。
【００４９】
また、請求項４に係わる発明によれば、目標の画像のクロスレンジ方向の各成分について、レンジ方向に高速フーリエ変換処理を行う第１のステップと、周波数データを用いて自己回帰係数の算出を行う第２のステップと、周波数データと自己回帰係数を用いて、周波数データを外挿した周波数拡張データを生成する第３のステップと、周波数拡張データの共分散行列を計算する第４のステップと、周波数拡張データの共分散行列の一部から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分散行列を算出する第５のステップと、平均共分散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める第６のステップと、最小固有値から算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計算する第７のステップと、評価関数の振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ値より目標散乱点のレンジを推定する第８のステップと、レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点の反射強度を推定する第９のステップとを含むので、パルスの搬送周波数変化量によって決まる分解能、即ち式（２）で規定される分解能以上の解像度で目標散乱点を検出できるという効果がある。
【００５０】
また、請求項５に係わる発明によれば、第２のステップにより得られた自己回帰係数を用いてスペクトラムを計算する第１０のステップと、第６のステップの固有値解析に基づいてスペクトラムの振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する第１１のステップと、第１１のステップから入力したレンジと第６のステップから入力した最小固有値を用いて目標散乱点の反射強度を推定する第１２のステップと、第８のステップにより推定した目標散乱点のレンジと第９のステップにより推定した目標散乱点の反射強度を、第１１のステップにより推定した目標散乱点のレンジと第１２のステップにより推定した目標散乱点の反射強度と比較して、目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定する第１３のステップを追加したので、請求項４の発明の効果に加えて、目標散乱点の検出精度を改善することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施の形態による合成開口レーダ装置の構成図である。
【図２】図１の合成開口レーダ装置の帯域幅拡張手段と超解像処理手段の詳細を示す構成図である。
【図３】この発明による目標の画像と周波数変換手段がｙ軸方向に構成するデータ列の説明図である。
【図４】この発明による帯域幅拡張手段により生成される周波数拡張データの説明図である。
【図５】この発明における共分散行列と小行列の関係を示す説明図である。
【図６】この発明における評価関数のピーク検索の説明図である。
【図７】この発明の別の実施の形態による帯域幅拡張手段と超解像処理手段の詳細を示す構成図である。
【図８】従来の合成開口レーダ装置の構成図である。
【図９】従来の合成開口レーダ装置のレンジ圧縮とクロスレンジ圧縮の説明図である。
【図１０】従来の合成開口レーダ装置のクロスレンジ圧縮手段が構成する受信信号の２次元配置を示す説明図である。
【符号の説明】
１送信機、２局部発振器、３パルス変調器、４制御回路、５送受切換器、６アンテナ、７受信機、８レンジ圧縮手段、９メモリ、１０クロスレンジ圧縮手段、１１ａ信号処理器、１２周波数変換手段、１３帯域幅拡張手段、１４ａ，１４ｂ超解像処理手段、１５線形予測手段、１６周波数拡張手段、１７共分散行列算出手段、１８移動平均算出手段、１９固有値解析手段、２０評価関数算出手段、２１レンジ推定手段、２２反射強度推定手段、２３共分散行列、２４小行列、２５評価関数、２６スペクトラム推定手段、２７ピーク検索手段、２８振幅推定手段、２９判定手段。

Claims

観測対象となる目標に対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルスを送信し、上記目標から反射されたパルスを受信し、この受信パルスをビデオ信号に周波数変換した後、ディジタル変換した受信信号から上記目標のパルスの送信方向に対応したレンジ成分と上記レンジに直行するクロスレンジ成分からなる画像を再生する合成開口レーダ装置において、
上記画像のクロスレンジ方向の各成分について、レンジ方向に高速フーリエ変換処理を行う周波数変換手段と、
この周波数変換手段により得られた周波数データを線形予測法を用いて外挿した周波数拡張データを生成する帯域幅拡張手段と、
上記周波数拡張データに対して超解像処理を行い、目標散乱点のレンジと反射強度を算出する超解像処理手段と、
を備えたことを特徴とする合成開口レーダ装置。
上記帯域幅拡張手段が、周波数データを用いて自己回帰係数の算出を行う線形予測手段と、周波数データと自己回帰係数を用いて、上記周波数データを外挿した周波数拡張データを生成する周波数拡張手段とを有し、
上記超解像処理手段が、周波数拡張データの共分散行列を計算する共分散行列算出手段と、周波数拡張データの共分散行列の一部から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分散行列を算出する移動平均算出手段と、上記平均共分散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める固有値解析手段と、上記最小固有値から算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計算する評価関数算出手段と、上記評価関数の振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ値より目標散乱点のレンジを推定するレンジ推定手段と、上記レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点の反射強度を推定する反射強度推定手段とを有することを特徴とする請求項１に記載の合成開口レーダ装置。
上記超解像処理手段に、線形予測手段により得られた自己回帰係数を用いてスペクトラムを計算するスペクトラム推定手段と、固有値解析手段の固有値解析に基づいてスペクトラムの振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定するピーク検索手段と、ピーク検索手段から入力したレンジと固有値解析手段から入力した最小固有値を用いて目標散乱点の反射強度を推定する振幅推定手段と、上記レンジ推定手段により推定した目標散乱点のレンジと反射強度推定手段により推定した目標散乱点の反射強度を、上記ピーク検索手段により推定した目標散乱点のレンジと振幅推定手段により推定した目標散乱点の反射強度とをそれぞれ比較して、目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定する判定手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載の合成開口レーダ装置。
観測対象となる目標に対して搬送波周波数が時間とともに変化するパルスを送信し、上記目標から反射されたパルスを受信し、この受信パルスをビデオ信号に周波数変換した後、ディジタル変換した受信信号から上記目標のパルスの送信方向に対応したレンジ成分と上記レンジに直行するクロスレンジ成分からなる画像を再生する目標散乱点検出方法において、
上記画像のクロスレンジ方向の各成分について、レンジ方向に高速フーリエ変換処理を行う第１のステップと、
周波数データを用いて自己回帰係数の算出を行う第２のステップと、
周波数データと自己回帰係数を用いて、上記周波数データを外挿した周波数拡張データを生成する第３のステップと、
周波数拡張データの共分散行列を計算する第４のステップと、
周波数拡張データの共分散行列の一部から小行列を構成し、これらの小行列の移動平均から平均共分散行列を算出する第５のステップと、
上記平均共分散行列の固有値解析を行い最小固有値を求める第６のステップと、
上記最小固有値から算出した固有ベクトルを用いて評価関数を計算する第７のステップと、
上記評価関数の振幅値のピークを検索して、このピークを与えるレンジ値より目標散乱点のレンジを推定する第８のステップと、
上記レンジの推定値と最小固有値を用いて、目標散乱点の反射強度を推定する第９のステップと、
を含むことを特徴とする目標散乱点検出方法。
上記第２のステップにより得られた自己回帰係数を用いてスペクトラムを計算する第１０のステップと、
上記第６のステップの固有値解析に基づいてスペクトラムの振幅値のピーク数を特定して、このピークを与えるレンジ値を検索して目標散乱点のレンジを推定する第１１のステップと、
この第１１のステップから入力したレンジと上記第６のステップから入力した最小固有値を用いて目標散乱点の反射強度を推定する第１２のステップと、
上記第８のステップにより推定した目標散乱点のレンジと上記第９のステップにより推定した目標散乱点の反射強度を、上記第１１のステップにより推定した目標散乱点のレンジと上記第１２のステップにより推定した目標散乱点の反射強度と比較して、目標散乱点のレンジと反射強度の推定値を決定する第１３のステップと、
を追加したことを特徴とする請求項４に記載の目標散乱点検出方法。