(57)【要約】【課題】レーダ装置において、測定結果のアンビギュイティに基づく誤検出を抑制する技術を提供する。【解決手段】  Ｓ３３０〜Ｓ３８０では、瞬時値生成部にて生成された瞬時値毎に、瞬時値に属する各ピークに対応づけられる情報を用いて、虚像分布と実像分布とが異なった分布形状を有する一種類以上の特徴量を抽出する。Ｓ３９０〜Ｓ４１０では、物標等毎に、その物標等に関して抽出された特徴量を用いて、虚像分布から虚像確率と、実像分布から実像確率とをそれぞれ算出し、算出された虚像確率と実像確率とを統合した結果に従って、物標等が虚像であるか否かを判定する。【選択図】図１２
2020173163.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１種類以上の変調方式を用い、予め設定された処理サイクル毎に、各変調方式による変調波をレーダ波として送受信することで得られる信号を解析することで、１次元スペクトラム及び２次元スペクトラムのうち少なくとも一方を生成するように構成されたスペクトラム生成部（７０：Ｓ１１０〜Ｓ１６０）と、
前記変調方式毎に生成される前記１次元スペクトラム及び前記２次元スペクトラムのうち少なくとも一方からピークを抽出することで、一つ以上の瞬時値を生成するように構成された瞬時値生成部（７０：Ｓ１７０〜Ｓ１８０）と、
前回の処理サイクルまでに生成された物標及び物標候補と前記瞬時値生成部にて生成された前記瞬時値との履歴接続の有無を判定することで、前記物標及び前記物標候補を生成及び消滅させるように構成された接続判定部（７０：Ｓ１９０）と、
前記瞬時値生成部にて生成された前記瞬時値に対応づけられる情報、及び前記接続判定部にて生成された前記物標及び前記物標候補である物標等に対応づけられる情報のうち少なくとも一方を用いて、予め決められた一種類以上の特徴量を抽出するように構成された特徴量抽出部（７０：Ｓ３３０〜Ｓ３８０）と、
前記特徴量毎に予め生成された虚像分布及び実像分布が記憶される分布記憶部（７２）と、
前記接続判定部にて生成される前記物標等毎に、該物標等に関する前記特徴量抽出部での抽出結果を用いて、前記虚像分布から虚像確率と前記実像分布から実像確率とをそれぞれ算出し、算出された前記虚像確率と前記実像確率とを統合した結果に従って、前記物標等が虚像であるか否かを判定するように構成された虚像判定部（７０：Ｓ３９０〜Ｓ４１０）と、
を備え、
前記虚像分布は、前記特徴量が与えられたときに、該特徴量の抽出元が虚像である確率を表す分布であり、
前記実像分布は、前記特徴量が与えられたときに、該特徴量の抽出元が実像である確率を表す分布であり、
前記特徴量は、前記虚像分布と前記実像分布とが異なった分布形状を有するものが用いられる、
レーダ装置。
【請求項２】
請求項１に記載のレーダ装置であって、
前記変調方式には、ＦＭＣＷ変調が少なくとも含まれ、
前記スペクトラム生成部は、前記ＦＭＣＷ変調におけるアップチャープ及びダウンチャープを異なる変調方式として、それぞれについて周波数及び方位を座標軸とする２次元スペクトラムを生成する
レーダ装置。
【請求項３】
請求項２に記載のレーダ装置であって、
前記スペクトラム生成部は、前記アップチャープ及び前記ダウンチャープ毎にＦＦＴを実行することで周波数ビンが距離及び相対速度に対応するスペクトラムであるＵＰ−ＦＦＴスペクトラム及びＤＮ−ＦＦＴスペクトラムを前記１次元スペクトラムとして生成し、前記ＵＰ−ＦＦＴスペクトラム及びＤＮ−ＦＦＴスペクトラムをそれぞれ前記周波数ビン毎に方位展開することで、前記アップチャープの２次元スペクトラムであるＵＰスペクトラム及び前記ダウンチャープの２次元スペクトラムであるＤＮスペクトラムを生成するように構成された、
レーダ装置。
【請求項４】
請求項３に記載のレーダ装置であって、
前記瞬時値生成部にて生成される前記瞬時値には、前記ＤＮスペクトラム上のピークと、前記ＵＰスペクトラム上のピークとが少なくとも含まれ、
前記特徴量抽出部は、前記ＤＮスペクトラム上のピークの信号レベルから、前記ＵＰスペクトラム上のピークに対応する前記ＵＰ−ＦＦＴスペクトラム上のピークの信号レベルを減算した値を、前記特徴量の一つとして抽出する
レーダ装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載のレーダ装置であって、
前記瞬時値生成部にて生成される物標等には、前記ＵＰスペクトラム上のピークが少なくとも含まれ、
前記特徴量抽出部は、前記ＵＰスペクトラム上のピークの信号レベルを、前記特徴量の一つとして抽出する
レーダ装置。
【請求項６】
請求項３から請求項５までのいずれか１項に記載のレーダ装置であって、  前記瞬時値生成部にて生成される瞬時値には、前記ＤＮスペクトラム上のピークが少なくとも含まれ、
前記特徴量抽出部は、前記ＤＮスペクトラム上のピークの信号レベルを、前記特徴量の一つとして抽出する
レーダ装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載のレーダ装置であって、
当該レーダ装置は移動体に搭載され、前記移動体が直進する方向とは直交する方向における位置を横位置として、
前記特徴量抽出部は、前記物標等の横位置を、前記特徴量の一つとして抽出する
レーダ装置。
【請求項８】
請求項７に記載のレーダ装置であって、
前記物標等の移動方向及び移動速度から推定される、前記物標等が前記移動体まで到達した時の横位置を到達横位置として、
前記特徴量抽出部は、前記物標等の到達横位置を、前記特徴量の一つとして抽出する
レーダ装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載のレーダ装置であって、
前記特徴量が複数用いられ、
前記虚像判定部は、着目する前記物標等を着目物標等として、前記着目物標等に対応づけられた前記特徴量毎に算出される前記虚像確率及び前記実像確率を、ナイーブベイズにより統合した統合虚像確率を用いて、前記着目物標等が虚像であるか否かを判定するように構成された、
レーダ装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載のレーダ装置であって、
前記特徴量が複数用いられ、
前記虚像判定部は、着目する前記物標等を着目物標等として、前記着目物標等に対応づけられたすべての前記特徴量についての前記虚像確率を合成した合成虚像確率と、前記着目物標等に対応づけられたすべての前記特徴量について前記実像確率を合成した合成実像確率との比であるベイズ比を用いて、前記着目物標等が虚像であるか否かを判定するように構成された、
レーダ装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載のレーダ装置であって、
前記虚像判定部は、前記ベイズ比に対して、値の急激な変化を抑制するフィルタ処理を施し、前記フィルタ処理後のベイズ比を用いて、前記着目物標等が虚像であるか否かを判定するように構成された、
レーダ装置。
【請求項１２】
請求項１から請求項１１までのいずれか１項に記載のレーダ装置であって、
前記分布記憶部には、前記物標等までの距離に対応づけて、前記特徴量毎に、複数種類の前記虚像分布及び前記実像分布が記憶され、
前記虚像判定部は、前記瞬時値から特定される前記物標等までの距離に応じて選択された前記虚像分布及び前記実像分布を用いて、前記虚像確率及び前記実像確率を算出するように構成された、
レーダ装置。
【請求項１３】
請求項１から請求項１２までのいずれか１項に記載のレーダ装置であって、
前記変調方式には、受信信号から、位相折返しによる曖昧さを有した情報が検出される変調が少なくとも含まれる
レーダ装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載のレーダ装置であって、
前記変調方式には、多周波ＣＷ変調又はＦＣＭ変調が少なくとも含まれる
レーダ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、移動体に搭載されるレーダ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両等に搭載されるレーダ装置として、２周波ＣＷ（以下、２ＦＣＷ）等のように、信号の位相差、換言すれば差信号の位相を利用して距離を算出する方式が知られている。位相を利用して求められる距離は、位相折返しによる曖昧性（以下、アンビギュイティ）が含まれる。具体的には、検出された位相がθである場合、実際の位相はθ＋２π・ｎ（ｎは整数）である可能性があり、これを区別できない。つまり、信号の位相が１回転する距離が検知上限距離となり、検知上限距離より遠くに位置するターゲットは、位相折返しによって、検知上限距離内の距離として誤検出される。
【０００３】
これに対して、特許文献１には、アンビギュイティを有するレーダ方式と、アンビギュイティを生じないＦＭＣＷ方式とを併用し、各方式での検出結果を、マッチングすることで、精度の高い測定結果を得る技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−３８７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、本発明者等の詳細な検討の結果、特許文献１に記載の従来技術には、以下の課題があることが見出された。即ち、従来技術を適用して２ＦＣＷ及びＦＣＭ等のアンビギュイティを有するレーダ方式とＦＭＣＷとを組み合わせた車載レーダ装置では、２ＦＣＷでの検出結果と、ＦＭＣＷでの検出結果をマッチングする際に、方位や電力を指標として、これらの指標が近いもの同士をマッチングする。
【０００６】
２ＦＣＷにおいて距離の折返しが生じるような遠距離ターゲットからの反射波は、通常であれば、電波の拡散により電力が小さくなるため、電力の違いによって、ＦＭＣＷでの検出結果とのミスマッチングが抑制される。
【０００７】
ところが、トンネル等の壁面に囲われた空間では、遠距離ターゲットからの反射波は、拡散せずに壁面で繰り返し反射されて伝搬されるため、十分に減衰されずに受信される。しかも、まっすぐな形状のトンネル内では、近距離に位置する天井からの反射波も、遠方のターゲットからの反射波もほぼ真後ろから到来するため、両者は、略同一方位で検出される。
【０００８】
つまり、２ＦＣＷで検出される遠距離ターゲットからの反射波、すなわち、アンビギュイティにより実際より近い位置で検出される虚像と、トンネルの天井などからの反射波とは、方位も電力も類似するため、ミスマッチングが生じる場合がある。その結果、実際より近い位置で検出される虚像の位置が、実際のターゲットの位置として誤検出されることで、誤警報の発生等、運転支援制御を誤作動させる原因となる。
【０００９】
本開示の１つの局面は、レーダ装置において、測定結果のアンビギュイティに基づく誤検出を抑制する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示の一態様は、レーダ装置であって、スペクトラム生成部（７０：Ｓ１１０〜Ｓ１６０）と、瞬時値生成部（７０：Ｓ１７０〜Ｓ１８０）と、接続判定部（７０：Ｓ１９０）と、特徴量抽出部（７０：Ｓ３３０〜Ｓ３８０）と、分布記憶部（７２）と、虚像判定部（７０：Ｓ３９０〜Ｓ４２０）と、を備える。スペクトラム生成部は、１種類以上の変調方式を用い、予め設定された処理サイクル毎に、各変調方式による変調波をレーダ波として送受信することで得られる信号を解析することで、１次元スペクトラム及び２次元スペクトラムのうち少なくとも一方を生成する。瞬時値生成部は、変調方式毎に生成される１次元スペクトラム及び２次元スペクトラムのうち少なくとも一方からピークを抽出することで、一つ以上の瞬時値を生成する。接続判定部は、前回の処理サイクルまでに生成された物標及び物標候補と瞬時値生成部にて生成された瞬時値との履歴接続の有無を判定することで、物標及び物標候補を生成及び消滅させる。特徴量抽出部は、瞬時値生成部にて生成された瞬時値に対応づけられる情報、及び接続判定部にて生成された前記物標及び物標候補である物標等に対応づけられる情報のうち少なくとも一方を用いて、予め決められた一種類以上の特徴量を抽出する。分布記憶部には、特徴量毎に予め生成された虚像分布及び実像分布が記憶される。虚像判定部は、接続判定部にて生成される物標等毎に、該物標等に関する特徴量抽出部での抽出結果を用いて、虚像分布から虚像確率と実像分布から実像確率とをそれぞれ算出する。更に、虚像判定部は、算出された虚像確率と実像確率とを統合した結果に従って、物標等が虚像であるか否かを判定する。虚像分布は、特徴量が与えられたときに、特徴量の抽出元が虚像である確率を表す分布である。実像分布は、特徴量が与えられたときに、特徴量の抽出元が実像である確率を表す分布である。特徴量は、虚像分布と実像分布とが異なった分布形状を有するものが用いられる。
【００１１】
このような構成によれば、物標等が虚像であるか否かを、物標等の特徴量及び該物標等との履歴接続がある瞬時値の特徴量を用いて判定するため、判定精度を向上させることができる。その結果、瞬時値のアンビギュイティによって発生する虚像が、実像として誤検出されることを抑制できる。なお、１次元スペクトラム及び２次元スペクトラムの座標軸に対応づけられる物理量は、変調方式によって異なる。１次元スペクトラムの座標軸は、例えば、２ＦＣＷでは相対速度に対応づけられ、ＦＭＣＷでは距離及び相対速度に対応づけられる。また、２次元スペクトラムの座標軸は、例えば、２ＦＣＷでは相対速度と方位とに対応づけられ、ＦＭＣＷでは、距離及び相対速度と方位とに対応づけられ、ＦＣＭでは、距離と相対速度とに対応づけられる。なお、ＦＭＣＷは、Frequency Modulated Continuous Waveの略であり、ＣＷは、Continuous Waveの略であり、ＦＣＭは、Fast-Chirp Modulationの略である。２ＦＣＷの２Ｆは、２つの周波数という意味である。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】車載システムの構成を示すブロック図である。
【図２】使用するレーダ波の変調方式に関する説明図である。
【図３】物標検出処理のフローチャートである。
【図４】物標検出処理で生成されるＦＦＴスペクトラムや方位展開された２次元スペクトラムを例示する説明図である。
【図５】第３特徴量である横位置及び第４特徴量である到達横位置を示す説明図である。
【図６】実像分布及び虚像分布の生成に関する説明図である。
【図７】第１特徴量の実像分布及び虚像分布を、長距離用及び近距離用について示すグラフである。
【図８】第２特徴量の実像分布及び虚像分布を、長距離用及び近距離用について示すグラフである。
【図９】第３特徴量の実像分布及び虚像分布を、長距離用及び近距離用について示すグラフである。
【図１０】第４特徴量の実像分布及び虚像分布を、長距離用及び近距離用について示すグラフである。
【図１１】第５特徴量の実像分布及び虚像分布を示すグラフである。
【図１２】第１実施形態における虚像判定処理のフローチャートである。
【図１３】第２実施形態における虚像判定処理のフローチャートである。
【図１４】処理対象の物標等が実像である場合に算出された統合虚像確率と、フィルタ処理前及びフィルタ処理後のログベイズ比とを処理サイクル毎にプロットしたグラフである。
【図１５】処理対象の物標等が虚像である場合に算出された統合虚像確率と、フィルタ処理前及びフィルタ処理後のログベイズ比とを処理サイクル毎にプロットしたグラフである。
【図１６】他の特徴量の実像分布及び虚像分布を、長距離用及び近距離用について示すグラフである。
【図１７】他の特徴量の実像分布及び虚像分布を、長距離用及び近距離用について示すグラフである。
【図１８】他の特徴量の実像分布及び虚像分布を、長距離用及び近距離用について示すグラフである。
【図１９】他の特徴量の実像分布及び虚像分布を、長距離用及び近距離用について示すグラフである。
【図２０】物標等が実像である場合及び虚像である場合について、２種類の特徴量に対する分布を示すと共に、特徴量の設定の仕方により実像分布及び虚像分布の形状が異なることを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
車載システム１は、図１に示すように、レーダ装置１０と運転支援ＥＣＵ１００とを備える。ＥＣＵは、Electronic Control Unitの略である。この車載システム１は、移動体である四輪自動車等の車両に搭載される。レーダ装置１０は、例えば、車両の後端かつ左右端のそれぞれに取り付けられ、レーダ装置１０の検知範囲内に車両の直進方向に沿った後方向、及び直進方向に直交する横方向が含まれるように配置される。レーダ装置１０が搭載された車両を自車ともいう。
【００１４】
レーダ装置１０は、レーダ波を発射して反射波を受信し、その受信信号に基づいて、レーダ波を反射した物標までの距離Ｒ、物標の速度Ｖ、物標の方位θを観測する。レーダ装置１０は、これらの観測値（Ｒ，Ｖ，θ）から、横位置ｘ、縦位置ｙ、横速度Ｖｘ、縦速度Ｖｙの推定値を算出し、これら推定値（ｘ，ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）を運転支援ＥＣＵ１００に入力する。なお、横位置ｘは、車載システム１を搭載する車両の車幅方向に沿った位置であり、縦位置ｙは、車両の進行方向に沿った位置である。
【００１５】
運転支援ＥＣＵ１００は、レーダ装置１０から入力される各物標の推定値（ｘ，ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）に基づいて、運転者による車両の運転を支援するための各種処理を実行する。運転支援に関する処理としては、例えば、接近物があることを運転者に警報を発する処理や、ブレーキシステムやステアリングシステム等を制御することにより、接近物との衝突回避のための車両制御を実行する処理等がある。
【００１６】
レーダ装置１０は、送信回路２０と、分配器３０と、送信アンテナ４０と、受信アンテナ５０と、受信回路６０と、処理ユニット７０と、出力ユニット８０とを備える。
送信回路２０は、送信アンテナ４０に送信信号Ｓｓを供給するための回路である。送信回路２０は、ミリ波帯の高周波信号を、送信アンテナ４０の上流に位置する分配器３０に入力する。具体的に、送信回路２０は、図２に示すように、予め設定された処理サイクルごとに、周波数が三角波状に増加、減少するように周波数変調された高周波信号を生成する第１変調期間と、周波数が交互に切り替わる高周波信号を生成する第２変調期間とを交互に繰り返し、生成された高周波信号を分配器３０に入力する。なお、処理サイクルは、第１変調期間と第２変調期間との合計期間より長く設定されており、第２変調期間の終了後、次の処理サイクルの第１変調期間が始まるまでの期間を処理期間という。
【００１７】
つまり、レーダ装置１０は、第１変調期間では第１変調波としてＦＭＣＷを送受信するＦＭＣＷレーダとして動作し、第２変調期間では第２変調波として２周波ＣＷ（以下、２ＦＣＷ）を送信する２ＦＣＷレーダとして動作する。なお、２ＦＣＷで使用される２つの周波数は、所定の上限距離（例えば、１５０ｍ）の範囲で、距離を一意に測定できるように設定される。２ＦＣＷで使用する周波数が異なる二つの信号を、以下では、第１信号及び第２信号という。また、ＦＭＣＷの波形は、上限距離より十分に長い距離の範囲で、距離を一意に特定できるように設定される。
【００１８】
図１に戻り、分配器３０は、送信回路２０から入力される高周波信号を、送信信号Ｓｓとローカル信号Ｌとに電力分配する。
送信アンテナ４０は、分配器３０から供給される送信信号Ｓｓに基づいて、送信信号Ｓｓに対応する周波数のレーダ波を発射する。
【００１９】
受信アンテナ５０は、物標にて反射されたレーダ波である反射波を受信するためのアンテナである。この受信アンテナ５０は、複数のアンテナ素子５１が一列に配置されたリニアアレーアンテナとして構成される。各アンテナ素子５１による反射波の受信信号Ｓｒは、受信回路６０に入力される。
【００２０】
受信回路６０は、受信アンテナ５０を構成する各アンテナ素子５１から入力される受信信号Ｓｒを処理して、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを生成し出力する。具体的に、受信回路６０は、アンテナ素子５１毎に、当該アンテナ素子５１から入力される受信信号Ｓｒと分配器３０から入力されるローカル信号Ｌとをミキサ６１を用いて混合することにより、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを生成して出力する。
【００２１】
但し、ビート信号ＢＴを出力するまでの過程には、受信信号Ｓｒを増幅する過程、ビート信号ＢＴから不要な信号成分を除去する過程、及び、ビート信号ＢＴをデジタルデータに変換する過程が含まれる。このように、受信回路６０は、生成したアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴをデジタルデータに変換して出力する。出力されたアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴは、処理ユニット７０に入力される。以下では、第１変調期間に取得されるビート信号ＢＴのＡ／Ｄ変換データを第１変調データ、第２変調期間に取得されるビート信号ＢＴのＡ／Ｄ変換データを第２変調データという。
【００２２】
処理ユニット７０は、ＣＰＵ７１と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ７２）と、を有するマイクロコンピュータを備える。処理ユニット７０の各機能は、ＣＰＵ７１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ７２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、処理ユニット７０は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。また、処理ユニット７０は、高速フーリエ変換（以下、ＦＦＴ）処理等を実行するコプロセッサを備えてもよい。
【００２３】
処理ユニット７０は、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを解析することにより、レーダ波を反射した物標毎の推定値（ｘ，ｙ，Ｖｘ，Ｖｙ）を算出する物標検出処理を少なくとも実行する。
【００２４】
処理ユニット７０に含まれる各部の機能を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の機能は、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は、デジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現されてもよい。
【００２５】
［１−２．処理］
［１−２−１．物標検出処理］
処理ユニット７０が実行する物標検出処理を、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００２６】
本処理は、車載システム１が起動すると、処理サイクル毎に繰り返し実行される。
本処理が起動すると、処理ユニット７０は、Ｓ１１０にて、第１変調期間が終了したか否か、即ち、第１変調データの取得が終了したか否かを判定する。処理ユニット７０は、第１変調データの取得が終了していなければ、同ステップを繰り返すことで待機し、第１変調データの取得が終了していれば、処理をＳ１２０に移行する。
【００２７】
Ｓ１２０では、処理ユニット７０は、第１変調データを、アンテナ素子５１毎、かつ、アップチャープ及びダウンチャープのそれぞれについて周波数解析処理を実行することでパワースペクトラムを算出する。
【００２８】
ここでは、周波数解析処理としてＦＦＴ処理を実行する。ＦＦＴは、Fast Fourier Transformの略である。ＦＦＴによって得られるパワースペクトラムをＦＦＴスペクトラムという。ＦＦＴスペクトラムでは、反射波のパワーが周波数ビン毎に表される。周波数ビンは、ＦＦＴスペクトラムの単位目盛りとなる周波数範囲であり、ＦＦＴの対象となるデータのサンプル数とサンプリング周波数とによって決まる。
【００２９】
なお、アップチャープは、ＦＭＣＷにおいて、時間とともに周波数が増加する信号であり、ダウンチャープは、ＦＭＣＷにおいて、時間とともに周波数が減少する信号である。以下では、アップチャープのＦＦＴペクトラムをＵＰ−ＦＦＴスペクトラム及びダウンチャープのＦＦＴペクトラムをＤＮ−ＦＦＴスペクトラムという。これらＵＰ−ＦＦＴスペクトラム及びＤＭ−ＦＦＴスペクトラムが１次元スペクトラムに相当する。
【００３０】
処理ユニット７０は、ＵＰ−ＦＦＴスペクトラム及びＤＮ−ＦＦＴスペクトラムのそれぞれについて、各アンテナ素子５１から得られたＦＦＴスペクトラムを平均した平均ＦＦＴスペクトラムを算出する。更に、処理ユニット７０は、平均ＦＦＴスペクトラム上で信号レベルが予め設定された閾値以上となるピークを有する周波数ビンを抽出する。ここでいう信号レベルは、単純にピークの電力でもよいし、ノイズフロアに対するピークの電力比でもよい。以下、同様である。
【００３１】
続くＳ１３０では、処理ユニット７０は、Ｓ１２０にて算出されたＵＰ−ＦＦＴスペクトラム及びＤＮ−ＦＦＴスペクトラムのそれぞれについて、方位演算を実行する。
方位演算では、各チャネルの同一周波数ビンで検出されるピークの位相が、チャネル毎に異なることを利用して方位展開する。この方位演算により、周波数ビン及び方位を座標軸とする２次元スペクトラムを生成する。方位演算にはＭＵＳＩＣ等の高分解アルゴリズムを用いてもよい。ＭＵＳＩＣは、Multiple Signal Classificationの略である。これに限らず、ビームフォーミング等を用いてもよい。また、方位演算は、少なくとも、先のＳ１２０にてＦＦＴスペクトラム上でピークが検出された全ての周波数ビンについて実行する。以下では、アップチャープの２次元スペクトラムをＵＰスペクトラム、ダウンチャープの２次元スペクトラムをＤＮスペクトラムという。
【００３２】
続くＳ１４０では、処理ユニット７０は、第２変調期間が終了したか否か、即ち、第２変調データの取得が終了したか否かを判定する。処理ユニット７０は、第２変調期間が終了していなければ、同ステップを繰り返すことで待機し、第２変調期間が終了していれば、処理をＳ１５０に移行する。
【００３３】
Ｓ１５０では、処理ユニット７０は、第２変調データをアンテナ素子５１毎かつ第１信号及び第２信号のそれぞれについて周波数解析処理を実行してパワースペクトラムを生成し、パワースペクトラム上のピークを検出する。ここでは、Ｓ１２０と同様に、周波数解析処理としてＦＦＴ処理を用いる。このＦＦＴ処理の結果として得られるＦＦＴスペクトラムも１次元スペクトラムに相当する。
【００３４】
なお、２ＦＣＷにおける第１信号及び第２信号の周波数は十分に接近しているため、第１信号から検出されるドップラ周波数と、第２信号から検出されるドップラ周波数とは、略同じ大きさとなる。つまり、第１信号のＦＦＴスペクトラムと第２信号のＦＦＴスペクトラムでは、同じ周波数ビンにてピークが検出される。つまり、第１信号のＦＦＴスペクトラムと第２信号のＦＦＴスペクトラムとは、同様の形状となるため、図４には、一方のＦＦＴスペクトラムのみを示す。
【００３５】
そして、第１信号及び第２信号のそれぞれについて、アンテナ素子５１毎に得られたＦＦＴスペクトラムを平均化した平均ＦＦＴスペクトルを算出し、パワーが予め設定された閾値以上となるピークを有する周波数ビンを抽出する。
【００３６】
更に、二つの平均ＦＦＴスペクトラムから同一周波数ビンにて検出される２つのピーク周波数成分の位相差Δθから距離を算出する。但し、実際の位相差は、Δθであるか２ｎπ＋Δθであるかを区別できないため、位相差Δθから算出される距離は、位相折返しによる曖昧さ（以下、アンビギュイティ）を有する。ｎは整数である。
【００３７】
続くＳ１６０では、処理ユニット７０は、第１信号及び第２信号のいずれか一方のＦＦＴスペクトラム（以下、ＭＦ−ＦＦＴスペクトラム）を用い、Ｓ１３０と同様に、方位演算を実行する。この方位演算により、生成される２次元ペクトラムを、ＭＦスペクトラムという。方位演算は、少なくとも、先のＳ１５０にてＭＦ−ＦＦＴスペクトラム上でピークが検出された全ての周波数ビンについて実行する。
【００３８】
続くＳ１７０では、処理ユニット７０は、Ｓ１３０にて生成されたＵＰスペクトラム及びＤＮスペクトラム、並びにＳ１６０にて生成されたＭＦスペクトラムから、予め設定された閾値以上のパワーを有する全てのピークを抽出する。
【００３９】
続くＳ１８０では、処理ユニット７０は、Ｓ１７０にて抽出されたピーク間で、同一物標に基づくと推定されるピーク同士を対応づけるピークマッチングを行うことで、当該処理サイクルでの瞬時値を生成する。
【００４０】
なお、ＵＰスペクトラムとＤＮスペクトラムとで抽出される同一の反射点に基づくピークは、いずれも同一方位で検出され、かつ、反射点と自車両との相対速度に応じて検出される周波数ビンが変化する。
【００４１】
具体的には、反射点と自車両との相対速度がゼロである場合、ピークが検出される周波数ビンは、ＵＰスペクトラムとＤＮスペクトラムとで同じとなる。反射点が自車両に接近中である場合、ピークが検出される周波数ビンは、ＵＰスペクトラムの方がＤＮスペクトラムより低くなる。反射点が自車両から離隔中である場合、ピークが検出される周波数ビンは、ＵＰスペクトラムの方がＤＮスペクトラムより高くなる。これは、ドップラシフトによりアップチャープで検出される周波数とダウンチャープで検出される周波数との大小関係が変化するＦＭＣＷの特性に基づく。但し、反射点と自車両との相対速度がゼロである場合、２ＦＣＷでのピークは、低周波ノイズに埋もれて検出できないため、ＦＭＣＷのピークとのマッチングが不能となる。この場合、ＦＭＣＷの中だけで、即ち、ＵＰスペクトラムのピークとＤＮスペクトラムのピークとのマッチングが行われる。
【００４２】
以下では、ＸＸスペクトラム上のピークをＸＸピークという。但し、ＸＸは、ＭＦ−ＦＦＴ、ＵＰ−ＦＦＴ、ＤＮ−ＦＦＴ、ＭＦ、ＵＰ、及びＤＮのいずれかを表す。
そして、ＭＦピークに対応するＵＰピーク及びＤＮピークがいずれも抽出された場合の瞬時値を（ＭＦ，ＵＰ，ＤＮ）で表し、ＭＦピークに対応するＵＰピークのみが抽出された場合の瞬時値を（ＭＦ，ＵＰ）で表し、ＭＦピークに対応するＤＮピークのみが抽出された場合の瞬時値を（ＭＦ，ＤＮ）で表す。
【００４３】
更に、ＭＦピークを用いることなく、ＵＰピークとＤＮピークとを用いて、ＦＭＣＷレーダにおける公知の手法を用いたペアマッチングも行う。これにより抽出される瞬時値を（ＵＰ，ＤＮ）で表す。
【００４４】
続くＳ１９０では、処理ユニット７０は、Ｓ１８０で生成された瞬時値を用いて、トラッキングを実行する。トラッキングでは、前回の処理サイクルで検出された物標及び物標候補（以下、物標等）から、今回の処理サイクルで物標等が検出されることが予測される距離及び方位（以下、予測位置）を算出する。また、瞬時値からその瞬時値により表される反射点（以下、ピーク対応点）の距離及び方位（以下、検出位置）を算出する。そして、予測位置と検出位置との差が予め設定された許容範囲内にあれば、物標等と瞬時値とは、同一の対象からの反射であると対応づけ、履歴接続を実施する。そして、どの物標にも対応づけることができなければ、新規に検出された履歴接続がない瞬時値であるとして、その瞬時値を新たな物標候補とする。また、物標候補は、所定回の処理サイクルに渡って履歴接続が確認された場合に、正式な物標として認識される。
【００４５】
続くＳ２００では、処理ユニット７０は、Ｓ１９０にて生成された物標等のそれぞれに虚像フラグＦを付与して、その虚像フラグを初期化する。具体的には、全ての虚像フラグＦを、物標等が虚像ではないこと（即ち、実像であること）を示すオフに設定する。
【００４６】
続くＳ２１０では、処理ユニット７０は、自車両が走行している周囲の状況が折返し環境であるか否かを判定する。折返し環境とは、瞬時値から算出される距離に、アンビギュイティが生じる可能性がある環境のことである。具体的には、トンネル内など、壁面に囲まれた環境である。折返し環境であるか否かの判定は、レーダで得られる信号を解析することによって行ってもよい。また、レーダで得られる信号の代わりに、例えば、車載カメラの画像を用いてもよいし、自車両の位置情報と地図情報とを用いてもよい。また、これらを組み合わせて用いてもよい。処理ユニット７０は、折返し環境であると判定した場合は、処理をＳ２２０に移行し、折返し環境ではないと判定した場合は、処理をＳ２３０に移行する。
【００４７】
Ｓ２２０では、処理ユニット７０は、物標等毎に、その物標等が虚像であるか否かを判定して、虚像フラグを更新する虚像判定処理を実行して、処理をＳ２３０に進める。
Ｓ２３０では、処理ユニット７０は、Ｓ１９０でのトラッキングによって検出された物標に関する推定値（ｘ，ｙ．Ｖｘ．Ｖｙ）を生成し、出力ユニット８０を介して運転支援ＥＣＵ１００に出力して、処理を終了する。推定値には、虚像フラグＦが含まれてもよい。
【００４８】
なお、運転支援ＥＣＵ１００では、推定値に虚像フラグＦが含まれる場合、例えば、虚像フラグを警報オンオフ情報として用い、虚像フラグＦがオンに設定された推定値（すなわち、物標）については、警報の対象から除外してもよい。なお、虚像フラグＦは、警報に限らず、その他の種々の制御に用いることができる。
【００４９】
［１−２−２．特徴量／実像分布／虚像分布］
処理ユニット７０が、先のＳ２２０で実行する虚像判定処理について説明する前に、虚像判定に使用する特徴量、実像分布、虚像分布、及び虚像出現確率について説明する。
【００５０】
特徴量は、ＭＦスペクトラム、ＵＰスペクトラム及びＤＮスペクトラムから抽出される情報、並びに、これらのスペクトラムを生成する過程で得られるＭＦ−ＦＦＴスペクトラム、ＵＰ−ＦＦＴスペクトラム、ＤＮ−ＦＦＴスペクトラムから得られる情報を組み合わせて演算することによって得られる。ここでは、５つの特徴量について説明する。５つの特徴量を第１〜第５特徴量Ｄ１〜Ｄ５という。
【００５１】
第１特徴量Ｄ１は、瞬時値が（ＭＦ，ＵＰ，ＤＮ）又は（ＵＰ，ＤＮ）の場合、即ち、瞬時値に、ＵＰピークとＤＮピークとがいずれも含まれる場合に算出される。具体的には、ＤＮピークのピークレベルをＰｄｄとし、ＵＰピークに対応するＵＰ−ＦＦＴピークのピークレベルをＰｆｕとして、（１）式を用いて算出される値である。
【００５２】
Ｄ１＝Ｐｄｄ−Ｐｆｕ        （１）
第１特徴量Ｄ１は、以下の事実を利用した判定を実現するための特徴量である。すなわち、瞬時値により特定されるピーク対応点が実像であれば、方位展開後のピークレベルＰｄｄは、方位展開前のピークレベルＰｆｕ以下となる確率が高い。これに対して、ピーク対応点が虚像であれば、その大小関係に逆転が生じる確率が実像に比べて高いという事実である。
【００５３】
第２特徴量Ｄ２〜第５特徴量Ｄ５は、すべての物標等について算出される。
第２特徴量Ｄ２は、（２）式に示すように、ＵＰピークに対応するＵＰ−ＦＦＴピークのピークレベルであるＰｆｕを第２特徴量Ｄ２とする。
【００５４】
Ｄ２＝Ｐｆｕ        （２）
第３特徴量Ｄ３は、（３）式に示すように、ＤＮピークに対応するＤＮ−ＦＦＴピークのピークレベルであるＰｆｄを第３特徴量Ｄ３とする。
【００５５】
Ｄ３＝Ｐｆｄ        （３）
つまり、第２特徴量Ｄ２及び第３特徴量Ｄ３は、ＵＰ−ＦＦＴピーク及びＤＮ−ＦＦＴピークのピークレベルは、ピーク対応点が実像である場合の方が虚像である場合より大きい傾向があるという事実を利用した判定を実現するための特徴量である。
【００５６】
第４特徴量Ｄ４は、物標等の横位置ｘである。横位置ｘは、自車の車幅方向の位置であり、レーダ装置１０から見た自車の真後ろ方向を横位置０ｍとして表される。なお、横位置ｘの代わりに物標等が位置する方位θを用いてもよいが、後述する実像分布及び虚像分布を正規分布で表すには、横位置ｘが適する。
【００５７】
第４特徴量Ｄ４は、以下の事実を利用した判定を実現するための特徴量である。すなわち、図５に示すように、虚像の発生元となる実体は、上限距離より遠くに存在し、レーダ装置１０の真後ろ、つまり横位置０ｍ付近で検出され易い。これに対して、警報等の対象として注意すべき車両Ｍ１は、隣接レーンを走行している可能性が高いという事実である。
【００５８】
第５特徴量Ｄ５は、物標等の到達横位置である。到達横位置は、物標等の縦位置と横位置と移動速度と移動方向とから推定される、その物標等が自車の後端に到達した時の予測横位置である。なお、縦位置は、自車の車長方向の位置である。
【００５９】
第５特徴量Ｄ５は、以下の事実を利用した判定を実現するための特徴量である。すなわち、図５に示すように、虚像であれば横位置０ｍ付近が到達横位置となる。これに対して、隣接車線を走行し、自車両を追い越そうとしている車両Ｍ１や、車線変更をしようとしている車両Ｍ２は、横位置０ｍから離れた位置が到達横位置となる可能性が高いという事実である。
【００６０】
実像分布は、ｉ＝１〜５として、特徴量Ｄｉが与えられたときに、その特徴量Ｄｉの抽出元となったピーク対応点が実像である確率（以下、実像確率）を、正規分布にて表現したものである。
【００６１】
虚像分布は、特徴量Ｄｉが与えられたときに、その特徴量Ｄｉの抽出元となったピーク対応点が虚像である確率（以下、虚像確率）を、正規分布にて表現したものである。
実像出現確率Ｐ（Ｒ）は、全ての物標等の中で実像が出現する確率であり、虚像出現確率Ｐ（Ｉ）は、全ての物標等の中で虚像が出現する確率である。
【００６２】
実像分布、虚像分布、実像出現確率Ｐ（Ｒ）、及び虚像出現確率Ｐ（Ｉ）は、学習により予め生成され、処理ユニット７０のメモリ７２に記憶される。
学習では、まず、トンネル内及びトンネル外を走行しながら、レーダ装置１０を作動させることで得られる測定結果から瞬時値を生成すると共に、生成された瞬時値を用いたトラッキングによって物標等を生成する。そして、生成された瞬時値や物標等から推定される各ＦＦＴピークのピークパワーのそれぞれについて各特徴量Ｄ１〜Ｄ３を求める。更に、それら瞬時値や物標等から推定される各ＦＦＴピークのピークパワーとの履歴接続を有する物標等が実像であるか虚像であるかの正解を表す教師データ付きの特徴量Ｄ１〜Ｄ３を蓄積する。また、生成された物標等のそれぞれについて特徴量Ｄ４，Ｄ５を求め、それら物標等が実像であるか虚像であるかの正解を表す教師データ付きの特徴量Ｄ４，Ｄ５を蓄積する。
【００６３】
このようにして蓄積された教師データ付きの特徴量Ｄ１〜Ｄ５を用いて、図６に示すように、特徴量Ｄｉ毎に、実像を表す特徴量Ｄｉのヒストグラムと、虚像を表す特徴量Ｄｉのヒストグラムとを作成する。更に、実像を表すヒストグラムを正規分布に変換することで実像分布を生成し、虚像を表すヒストグラムを正規分布に変換することで虚像分布を生成する。実像出現確率Ｐ（Ｒ）及び虚像出現確率Ｐ（Ｉ）は、上記学習で得られるデータを用いて算出される。
【００６４】
各特徴量Ｄ１〜Ｄ５の実像分布及び虚像分布を、図７〜図１１に例示する。以下では、特徴量Ｄｉが与えられたときの実像確率をＰ（Ｄｉ｜Ｒ）、虚像確率をＰ（Ｄｉ｜Ｉ）で表す。各分布の横軸は、Ｄ１では差分のピークレベルを表す信号強度であり、Ｄ２，Ｄ３ではピークレベルを表す信号強度であり、Ｄ４，Ｄ５は横位置ｘである。なお、実像分布及び虚像分布は、遠距離用及び近距離用について別々に用意され、メモリ７２に記憶される。
【００６５】
［１−２−３．虚像判定処理］
処理ユニット７０が実行する虚像判定処理を、図１２のフローチャートを用いて説明する。
【００６６】
Ｓ３１０では、処理ユニット７０は、Ｓ１８０にて抽出された物標等のうち、以下のＳ３２０からＳ４１０の処理を実施していない物標等を選択する。以下、選択された物標等を選択物標等という。
【００６７】
続く３２０では、Ｓ１９０のトラッキング処理により選択物標との履歴接続が確認された瞬時値（以下、接続瞬時値）が存在するか否かを判定する。処理ユニット７０は、Ｓ３２０にて肯定判定した場合は、処理をＳ３３０に移行し、Ｓ３２０にて否定判定した場合は、処理をＳ４２０に移行する。
【００６８】
Ｓ３３０では、処理ユニット７０は、選択物標等について算出される距離に応じて、遠距離用分布及び近距離用分布のいずれかを選択する。例えば、距離が５０ｍ以内であれば近距離用分布を選択し、距離が５０ｍを超えていれば遠距離用分布を選択する。以下のＳ３４０〜Ｓ３８０の処理では、ここで選択された実像分布及び虚像分布が用いられる。
【００６９】
続くＳ３４０では、処理ユニット７０は、選択物標等に対する接続瞬時値について第１特徴量Ｄ１を算出し、算出された第１特徴量Ｄ１と、第１特徴量Ｄ１の実像分布及び虚像分布に基づいて実像確率Ｐ（Ｄ１｜Ｒ）及び虚像確率Ｐ（Ｄ１｜Ｉ）を算出する。
【００７０】
続くＳ３５０では、処理ユニット７０は、選択物標等に対する接続瞬時値について第２特徴量Ｄ２を算出し、算出された第２特徴量Ｄ２と、第２特徴量の実像分布及び虚像分布に基づいて実像確率Ｐ（Ｄ２｜Ｒ）及び虚像確率Ｐ（Ｄ２｜Ｉ）を算出する。
【００７１】
続くＳ３６０では、処理ユニット７０は、選択物標等に対する接続瞬時値について第３特徴量Ｄ３を算出し、算出された第３特徴量Ｄ３と、第３特徴量の実像分布及び虚像分布に基づいて実像確率Ｐ（Ｄ３｜Ｒ）及び虚像確率Ｐ（Ｄ３｜Ｉ）を算出する。
【００７２】
続くＳ３７０では、処理ユニット７０は、選択物標等について第４特徴量Ｄ４を算出し、算出された第４特徴量Ｄ４と、第４特徴量の実像分布及び虚像分布に基づいて実像確率Ｐ（Ｄ４｜Ｒ）及び虚像確率Ｐ（Ｄ４｜Ｉ）を算出する。
【００７３】
続くＳ３８０では、処理ユニット７０は、選択物標等について第５特徴量Ｄ５を算出し、算出された第５特徴量Ｄ５と、第１特徴量Ｄ５の実像分布及び虚像分布に基づいて実像確率Ｐ（Ｄ５｜Ｒ）及び虚像確率Ｐ（Ｄ５｜Ｉ）を算出する。
【００７４】
続くＳ３９０では、処理ユニット７０は、（４）〜（６）式に従って、統合虚像確率ＰＧを算出する。この式では、実像確率及び虚像確率が独立した事象であると仮定して、ベイズ推定を適用するナイーブベイズを用いて、選択物標等が虚像である確率を算出する。
【００７５】
PG＝P(I)×P(D|I)／(P(D|I)＋P(D|R))                          （４）
P(D|I)＝P(D1|I)×P(D2|I)×P(D3|I)×P(D4|I) ×P(D5|I)        （５）
P(D|R)＝P(D1|R)×P(D2|R)×P(D3|R)×P(D4|R)×P(D5|R)        （６）
（５）式は、全ての特徴量についての虚像確率を合成した合成虚像確率を表し、（６）式は、全ての特徴量について実像確率を合成した合成実像確率を表す。但し、（５）式及び（６）式の代わりに、（７）式及び（８）式を用いることで、演算量を削減すると共に、ソフトウェア上の桁落ちを抑制してもよい。
【００７６】
P(D|I)＝exp(log P(D|I))
log P(D|I)＝log P(D1|I)+log P(D2|I)+log P(D3|I)+log P(D4|I) +log P(D5|I)
（７）
P(D|R)＝exp(log P(D|R)) 
log P(D|R)＝log P(D1|R)+log P(D2|R)+log P(D3|R)+log P(D4|R) +log P(D5|R)
（８）
続くＳ４００では、処理ユニット７０は、Ｓ３９０にて算出された選択物標等の統合虚像確率ＰＧが、予め設定された閾値ＴＨより大きいか否かを判定する。統合虚像確率ＰＧが閾値ＴＨより大きければ、処理をＳ４１０に移行し、統合虚像確率ＰＧが閾値ＴＨ以下であれば、処理をＳ４２０に移行する。
【００７７】
Ｓ４１０では、処理ユニット７０は、選択物標等に付与された虚像フラグＦをオンに更新して、処理をＳ４２０に進める。
Ｓ４２０では、処理ユニット７０は、先のＳ３１０にて、全ての物標等が選択済みであるか否かを判定する。選択済みではない物標等が存在する場合は、Ｓ３１０に処理を移行し、全ての物標等が選択済みであれば、処理を終了する。
【００７８】
［１−３．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１ａ）レーダ装置１０は、ＦＭＣＷ方式のアップチャープ及びダウンチャープ、並びに２ＦＣＷ方式の受信信号から、距離及び方位について展開した２次元スペクトラムをそれぞれ生成し、これら複数の２次元スペクトラム上のピークを、マッチングすることで瞬時値を生成する。更に、瞬時値を用いたトラッキングによって物標等を生成し、生成された物標等が虚像であるか否かを、統合虚像確率ＰＧを用いて判定する。なお、統合虚像確率ＰＧは、瞬時値からから抽出される特徴量Ｄ１〜Ｄ３、及び物標等から抽出される特徴量Ｄ４，Ｄ５のそれぞれについて、実像確率（Ｄｉ｜Ｒ）及び虚像確率Ｐ（Ｄｉ｜Ｉ）を算出し、これらを統合することで算出される値である。このため、レーダ装置１０によれば、瞬時値を生成する際のピークのミスマッチング等による物標の誤検出を抑制でき、その結果、誤検出に基づく運転支援制御の誤作動を抑制できる。
【００７９】
（１ｂ）レーダ装置１０では、実像確率Ｐ（Ｄｉ｜Ｒ）及び虚像確率Ｐ（Ｄｉ｜Ｉ）を統合する際に、各事象が独立である仮定するナイーブベイズの手法を利用する。このため、特徴量Ｄｉの追加削除を簡単に行うことができ、虚像判定の精度を適宜調整できる。
【００８０】
［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
【００８１】
前述した第１実施形態では、虚像の判定に統合虚像確率ＰＧを用いる。これに対し、第２実施形態では、ログベイズ比を用いる点で、第１実施形態と相違する。つまり、虚像判定処理の内容が一部相違する。
【００８２】
［２−２．処理］
処理ユニット７０が、図１２に示した第１実施形態の虚像判定処理に代えて実行する第２実施形態の虚像判定処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。なお、Ｓ３１０〜Ｓ３８０及びＳ４１０〜Ｓ４２０の処理は、第１実施形態での処理と同様であるため、説明を省略する。
【００８３】
Ｓ３８０に続くＳ３９２では、処理ユニット７０は、（９）（１０）式に従って、ログベイズ比ＬＢを算出する。但し、log P(D|I)及びlog P(D|R)は、上述の（７）（８）式を用いて算出する。
【００８４】
LB＝TH＋log P(D|I)−log P(D|R)          （９）
TH＝log P(I)−log P(R)＋Ａ                  （１０）
（１０）式におけるＡは、実験的に設定される定数であり、０であってもよい。ＴＨは、閾値であり、ＬＢが正値であれば虚像、ＬＢが負値であれば実像と判定できるように設定される。
【００８５】
続くＳ３９４では処理ユニット７０は、ログベイズ比ＬＢに対して、値の急激な変化を抑制するフィルタ処理を実行する。なお、Ｓ３９２にて算出されたログベイズ比をＬＢ［ｎ］、フィルタ処理後のログベイズ比をＬＢｆ［ｎ］、前回の処理サイクルで算出されたフィルタ処理後のログベイズ比をＬＢｆ［ｎ−１］で表す。また、係数αは、０＜α≦１の実数である。フィルタ処理では、（１１）式に示す演算を実行する。フィルタ処理後のログベイズ比ＬＢｆ［ｎ］を、単にログベイズ比ＬＢｆとも表記する。
【００８６】
ＬＢｆ［ｎ］＝α×ＬＢ［ｎ］＋（１−α）ＬＢｆ［ｎ−１］    （１１）
続くＳ４０２では、処理ユニット７０は、Ｓ３９４にて算出された選択物標等のログベイズ比ＬＢｆが０より大きいか否かを判定する。ログベイズ比ＬＢｆが０より大きければ、選択物標等は虚像であるとして、処理をＳ４１０に移行し、ログベイズ比ＬＢｆが０以下であれば、選択物標等は実像であるとして、処理をＳ４２０に移行する。
【００８７】
［２−３．動作例］
図１４及び図１５は、上側のグラフが（４）式によって算出されるゴースト確率ＰＧ、下側のグラフは、（９）式によって算出されるフィルタ処理前のログベイズ比ＬＢ、及び（１１）式によって算出されるフィルタ処理後のログベイズ比ＬＢｆを、処理サイクル毎にプロットした結果を示す。なお、図１４は、処理の対象となる物標等が実像である場合、図１５は、処理の対象となる物標等が虚像である場合を示す。
【００８８】
図１４に示すように２５番目の処理サイクルでは、外乱により、物標等が実像であるにも関わらず、ゴースト確率ＰＧが５０％を超える大きな値となると共に、ログベイズ比ＬＢが正値となる。つまり、ゴースト確率ＰＧやフィルタ処理前のログベイズ比ＬＢを用いて虚像であるか否かの判定を行った場合に、誤った判定結果が得られる可能性がある。これに対して、フィルタ処理後のログベイズ比ＬＢｆは負値のままであり、正しい判定結果が得られる。
【００８９】
なお、（１０）式のパラメータＡを調整することで、閾値ＴＨを変化させることができる。例えば、Ａ＝０に設定した場合、実像を誤って虚像であると誤判定する確率と、逆に虚像を実像であると誤判定する確率とが等しくなる。但し、実際には、ゴーストを実像であると誤判定してシステムが無駄に作動するより、実像を虚像と誤判定してシステムが作動しない方が、より問題である可能性が高い。このため、Ａ＞０に設定すること、すなわち、図１４において、閾値ＴＨをプラス側にシフトさせることで、実像を虚像であると誤判定する確率をより低下させてもよい。
【００９０】
［２−４．効果］
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１ａ）（１ｂ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。
【００９１】
（２ａ）ログベイズ比ＬＢｆは、今回の処理サイクルで得られたフィルタ処理前のログベイズ比ＬＢ［ｎ］と前回の処理サイクルで得られたフィルタ処理後のログベイズ比ＬＢｆ［ｎ−１］とを、係数αを用いて混合するフィルタ処理を行うことで算出する。このため、外乱により異常なログベイズ比ＬＢ［ｎ］が突発的に算出されたとしても、虚像判定が直ちに追従することがなく、安定した判定結果を得ることができる。
【００９２】
（２ｂ）ログベイズ比ＬＢｆを用いることで、統合虚像確率ＰＧを用いる場合と比較して、より演算量を削減できる。
（２ｃ）ログベイズ比ＬＢの演算に、閾値ＴＨが組み込まれており、閾値ＴＨの調整も簡易に行うことができる。
【００９３】
［３．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【００９４】
（３ａ）上記実施形態では、ログベイズ比ＬＢの算出に用いる特徴量として、第１〜第５特徴量Ｄ１〜Ｄ５を用いるが、実像分布と虚像分布との間に明確な違いが生じる特徴量であればよい。また、統合虚像確率ＰＧの算出に用いる特徴量の数も、５個に限定されるものではなく、１〜４個でも、６個以上でもよい。
【００９５】
例えば、図１６に示すように、ＭＦ−ＦＦＴピークのピークレベルを、特徴量として用いてもよい。図１７に示すように、ＵＰ−ＦＦＴピークのピークレベルから、ＭＦ−ＦＦＴピークのピークレベルを減算した値を、特徴量として用いてもよい。図１８に示すように、ＤＮ−ＦＦＴピークのピークレベルからＭＦ−ＦＦＴピークのピークレベルを減算した値を、特徴量として用いてもよい。図１９に示すように、ＵＰ−ＦＦＴピークのピークレベルから、ＤＮ−ＦＦＴピークのピークレベルを減算した値を、特徴量として用いてもよい。
【００９６】
ここで、二つの特徴量Ａ，Ｂに対して実像及び虚像が、図２０に示すように分布する場合、特徴量Ａを単独で用いた場合は、図中ａで示す実像分布及び虚像分布が得られ、特徴量Ｂを単独で用いた場合は、図中ｂで示す実像分布及び虚像分布が得られる。更に、両者の差分を用いた場合は、図中ｃで示す実像分布及び虚像分布が得られる。つまり、特徴量間の演算を行うことで、同じ分布であっても、より両者の差が明らかと成るような見方で分布を切り取ることができる。従って、このような視点を考慮して、特徴量を設定してもよい。
【００９７】
（３ｂ）上記実施形態では、レーダ装置によって検出される距離がアンビギュイティを有する場合について説明したが、速度または方位がアンビギュイティを有する場合に適用してもよい。
【００９８】
（３ｃ）上記実施形態では、第２変調として２ＦＣＷを用いたが、本開示は、これに限定されるものではなく、第２変調として測定結果にアンビギュイティを有するＦＣＭ等の他のレーダ方式を用いてもよい。
（３ｄ）上記実施形態では、第１変調としてＦＭＣＷを用いたが、本開示は、これに限定されるものではなく、少なくとも第２変調と異なっていれば、第１変調として、どのようなレーダ方式用いてもよい。また、上記実施形態では、２種類のレーダ方式を組み合わせた場合について説明したが、３種類以上のレーダ方式を組み合わせてもよい。
【００９９】
（３ｅ）上記実施形態では、２ＦＣＷとＦＭＣＷのアップチャープ及びダウンチャープのそれぞれから検出されるピークをマッチングして瞬時値を生成するが、本開示は、これに限定されるものではない。例えば、ＦＭＣＷのアップチャープを第１変調、ダウンチャープを第２変調とみなして、両チャープから検出されるピークのみをマッチングして瞬時値を生成するレーダ装置に適用してもよい。
【０１００】
（３ｆ）上記実施形態では、複数の変調方式のそれぞれにて抽出されるピークをマッチングした結果から瞬時値が生成されるが、他のピークとのマッチングを行うことなく、単一の変調方式にて抽出されるピークから、瞬時値が生成されてもよい。
【０１０１】
（３ｇ）上記実施形態では、実像分布及び虚像分布を、特徴量毎に、遠距離用及び近距離用の二つが用意されるが、本開示は、これに限定されるものではない。例えば、距離によって分けることなく、特徴量毎に、実像分布及び虚像分布を一つだけ用意されてもよい。また、距離をより細分化して、特徴量毎に、実像分布及び虚像分布が三つ以上ずつ用意されてもよい。
【０１０２】
（３ｈ）上記実施形態において、（７）（８）式を用いて、ｌｏｇ確率であるｌｏｇ  Ｐ（Ｄ｜Ｒ）及びｌｏｇ  Ｐ（Ｄ｜Ｉ）を求めた場合、非常に小さな値になり易い。但し、最終的に算出される統合虚像確率ＰＧは、これらの値の比で求められる。従って、ｌｏｇＰ（Ｄｉ｜Ｒ）及びｌｏｇＰ（Ｄ｜Ｉ）の中で最大値を、ＭＡＸとして、それぞれから最大値を減じた結果を、ｌｏｇ確率として用いてもよい。
【０１０３】
（３ｉ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。
【０１０４】
（３ｊ）上述したレーダ装置の他、当該レーダ装置を構成要素とするシステム、当該レーダ装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、虚像判定方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
【符号の説明】
【０１０５】
１…車載システム、１０…レーダ装置、２０…送信回路、３０…分配器、４０…送信アンテナ、５０…受信アンテナ、５１…アンテナ素子、６０…受信回路、６１…ミキサ、７０…処理ユニット、７１…ＣＰＵ、７２…メモリ、８０…出力ユニット、１００…運転支援ＥＣＵ。
【図１】
2020173163.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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