(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定されたＭＴＩ（移動目標指示装置）処理用パラメータに基づいて目標反射波の受信信号からグランドクラッタ成分を演算し除去するＭＴＩ処理器と、
前記グランドクラッタが除去されたＭＴＩ処理後の信号を予め設定された速度幅パラメータに基づく速度幅閾値と比較して、ＭＴＩ処理後の信号に含まれる前記速度幅閾値内の気象エコー成分を抽出する速度幅フィルタと、
前記速度幅フィルタの出力から気象情報を得る気象情報演算部と、
レーダ設置地点での観測データ及び模擬気象エコーを用いて前記ＭＴＩ処理用パラメータ及び速度幅パラメータの最適値を自動探索するパラメータ自動探索手段と、
前記自動探索されたＭＴＩ処理用パラメータ及び速度幅パラメータを事前に前記ＭＴＩ処理器及び前記速度幅フィルタに設定する制御手段と
を具備し、
前記パラメータ自動探索手段は、前記ＭＴＩ処理用パラメータを前記ＭＴＩ処理後の信号のグランドクラッタ除去率が最も高く、かつＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最も小さいものに選定し、前記速度幅パラメータを前記ＭＴＩ処理後の信号のグランドクラッタ除去率が所定の値となるものに選定することを特徴とする気象レーダ信号処理装置。
【請求項２】
前記パラメータ自動探索手段は、予め用意した複数のＭＴＩ処理用パラメータの候補について、前記ＭＴＩ処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が高いものを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最小となるＭＴＩ処理用パラメータを最適パラメータとして選出することを特徴とする請求項１記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項３】
前記パラメータ自動探索手段は、予め用意した一定範囲で連続可変のＭＴＩ処理用パラメータについて、順次前記ＭＴＩ処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が最も高くなる時点のパラメータを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最小となるときのＭＴＩ処理用パラメータを最適パラメータとして選出することを特徴とする請求項１記載の気象レーダ信号処理装置。
【請求項４】
予め設定されたＭＴＩ（移動目標指示装置）処理用パラメータに基づいて目標反射波の受信信号からグランドクラッタ成分を演算し除去し、前記グランドクラッタが除去されたＭＴＩ処理後の信号を予め設定された速度幅パラメータに基づく速度幅閾値と比較して、ＭＴＩ処理後の信号に含まれる前記速度幅閾値内の気象エコー成分を抽出する気象レーダのグランドクラッタ除去方法であって、
レーダ設置地点での観測データ及び模擬気象エコーを用いて前記ＭＴＩ処理用パラメータ及び速度幅パラメータの最適値を自動探索し、前記自動探索されたＭＴＩ処理用パラメータ及び速度幅パラメータを事前に設定して前記ＭＴＩ処理及び前記気象エコー成分の抽出を実行するようにし、
前記パラメータの自動探索は、前記ＭＴＩ処理用パラメータを前記ＭＴＩ処理後の信号のグランドクラッタ除去率が最も高く、かつＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最も小さいものに選定し、前記速度幅パラメータを前記ＭＴＩ処理後の信号のグランドクラッタ除去率が所定の値となるものに選定することを特徴とする気象レーダのグランドクラッタ除去方法。
【請求項５】
前記パラメータの自動探索は、予め用意した複数のＭＴＩ処理用パラメータの候補について、前記ＭＴＩ処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が高いものを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最小となるＭＴＩ処理用パラメータを最適パラメータとして選出することを特徴とする請求項４記載の気象レーダのグランドクラッタ除去方法。
【請求項６】
前記パラメータの自動探索は、予め用意した一定範囲で可変連続のＭＴＩ処理用パラメータについて、順次前記ＭＴＩ処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最小となるＭＴＩ処理用パラメータを最適パラメータとして選出することを特徴とする請求項４記載の気象レーダのグランドクラッタ除去方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、気象レーダにおいて、レーダ受信信号からグランドクラッタ（地形エコー）成分を除去して気象エコーを的確に検出する気象レーダ信号処理装置とその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
周知のように、気象レーダは、雲や雨で反射された電波を受信してその電力値を解析することにより地域別の降水量を観測している。また、電波のドップラー効果を利用し、受信電波のドップラー周波数を解析することで風力も観測している。
【０００３】
但し、電波の受信信号には、気象物体からの反射波である気象エコーだけでなく、山や建物などからの反射波であるグランドクラッタ成分（地形エコー）が含まれる。グランドクラッタは気象観測の妨げとなるため、気象レーダの信号処理装置には、そのグランドクラッタ成分を除去するために移動目標指示装置（Moving Target Indicator：MTI）が用いられる。
【０００４】
しかしながら、ＭＴＩのパラメータを不適切に設定した場合、グランドクラッタ成分が消え残って気象エコーを過剰に削除してしまうという問題が生じる。一方、ＭＴＩ処理後のデータがグランドクラッタ成分を含むかどうかを判断するために速度幅フィルタと呼ばれる閾値処理が用いられるが、この速度幅フィルタは閾値を不適切に設定すると、速度幅が大きい気象エコーを除去してしまう。
【０００５】
これらＭＴＩと速度幅フィルタのパラメータ設計に関しては、効率的な設計法が未だ確立しておらず、レーダを設置した観測地に赴いて手動で調整しなければならない。したがって、最適なパラメータを得るためには、多大な労力と時間をかけなければならない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】石原正仁，ドップラー気象レーダの原理と基礎，気象研究ノート第２００号，日本気象協会，pp.1-38，2001
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の如く、従来の気象レーダ信号処理装置にあっては、ＭＴＩと速度幅フィルタのパラメータに関する効率的な設計法が未だ確立しておらず、最適なパラメータを得るには、レーダを設置した観測地に赴いて手動で調整しなければならなかった。
【０００８】
本発明は上記事情を考慮してなされたもので、ＭＴＩと速度幅フィルタについて有効なパラメータを自動的に求めることのできる気象レーダ信号処理装置とそのグランドクラッタ除去方法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】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明に係る気象レーダ信号処理装置は、以下のように構成される。
【００１０】
（１）予め設定されたＭＴＩ（移動目標指示装置）処理用パラメータに基づいて目標反射波の受信信号からグランドクラッタ成分を演算し除去するＭＴＩ処理器と、前記グランドクラッタが除去されたＭＴＩ処理後の信号を予め設定された速度幅パラメータを基づく閾値と比較して、ＭＴＩ処理後の信号に含まれる気象エコー成分を抽出する速度幅フィルタと、前記速度幅フィルタの出力から気象情報を得る気象情報演算部と、レーダ設置地点での観測データ及び模擬気象エコーを用いて前記ＭＴＩ処理用パラメータ及び速度幅パラメータの最適値を自動探索するパラメータ自動探索手段と、前記自動探索されたＭＴＩ処理用パラメータ及び速度幅パラメータを事前に前記ＭＴＩ処理器及び前記速度幅フィルタに設定する制御手段とを具備する態様とする。
【００１１】
（２）（１）の構成において、前記パラメータ自動探索手段は、予め用意した複数のＭＴＩ処理用パラメータの候補について、前記ＭＴＩ処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が高いものを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最小となるＭＴＩ処理用パラメータを最適パラメータとして選出する態様とする。
【００１２】
（３）（１）の構成において、前記パラメータ自動探索手段は、予め用意した一定範囲で連続可変のＭＴＩ処理用パラメータについて、順次前記ＭＴＩ処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が最も高くなる時点のパラメータを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最小となるときのＭＴＩ処理用パラメータを最適パラメータとして選出する態様とする。
【００１３】
（４）（２）の構成において、前記パラメータ自動探索手段は、さらに所定のグランドクラッタ除去率が得られる速度幅パラメータを求める態様とする。
【００１４】
また、本発明に係るグランドクラッタ除去方法は、以下のように構成される。
【００１５】
（５）予め設定されたＭＴＩ（移動目標指示装置）処理用パラメータに基づいて目標反射波の受信信号からグランドクラッタ成分を演算し除去し、前記グランドクラッタが除去されたＭＴＩ処理後の信号を予め設定された速度幅パラメータを基づく閾値と比較して、ＭＴＩ処理後の信号に含まれる気象エコー成分を抽出する気象レーダのグランドクラッタ除去方法であって、レーダ設置地点での観測データ及び模擬気象エコーを用いて前記ＭＴＩ処理用パラメータ及び速度幅パラメータの最適値を自動探索し、前記自動探索されたＭＴＩ処理用パラメータ及び速度幅パラメータを事前に設定して前記ＭＴＩ処理及び前記気象エコー成分の抽出を実行する態様とする。
【００１６】
（６）（５）の構成において、前記パラメータの自動探索は、予め用意した複数のＭＴＩ処理用パラメータの候補について、前記ＭＴＩ処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が高いものを選出し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最小となるＭＴＩ処理用パラメータを最適パラメータとして選出する態様とする。
【００１７】
（７）（５）の構成において、前記パラメータの自動探索は、予め用意した一定範囲で可変連続のＭＴＩ処理用パラメータについて、順次前記ＭＴＩ処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、さらに前記模擬気象エコーを用いて前記気象エコーの保持について評価して、ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最小となるＭＴＩ処理用パラメータを最適パラメータとして選出する態様とする。
【００１８】
（８）（６）または（７）の構成において、前記パラメータの自動探索は、さらに所定のグランドクラッタ除去率が得られる速度幅パラメータを求める態様とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、ＭＴＩと速度幅フィルタについて有効なパラメータを自動的に求めることのできる気象レーダ信号処理装置とそのグランドクラッタ除去方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明が適用される気象レーダ信号処理装置の一実施形態の構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す装置において、ＭＴＩ処理器の構成を示すブロック図。
【図３】図２に示すＭＴＩ処理器に用いられるＭＴＩパラメータ及び速度幅フィルタを求める処理の構成を示すブロック図。
【図４】図３に示すグランドクラッタ除去評価部の処理の流れを示すフローチャート。
【図５】図３に示す気象エコー保持評価部の処理手順を示すフローチャート。
【図６】図３に示す速度幅閾値更新部の処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２２】
図１は本発明の一実施形態として、本発明に係る気象レーダ信号処理装置の構成を示すブロック図である。図１において、パルス信号発生部１１で発生されたレーダパルス信号は送信装置１２で周波数変換され電力増幅されて、サーキュレータ１３を介してアンテナ１４から空間に向けて放射される。
【００２３】
上記アンテナ１４で受けた目標からの反射信号は、サーキュレータ１３を介して受信装置１５に送られる。この受信装置１５は、アンテナ１４で受けた信号を増幅し、ベースバンドに周波数変換するもので、その出力は信号処理装置１６に送られる。
【００２４】
上記信号処理装置１６は、入力された受信信号をＡ／Ｄ変換器１６１でデジタルデータに変換し、ＩＱ検波器１６２で複素形式のＩＱデータに変換し、ＭＴＩ処理器１６３でグランドクラッタ成分を除去して気象エコーによる観測データを得る。
【００２５】
上記ＩＱ検波器１６２で得られたＩＱデータは、必要に応じてオフライン計算機１７に送られる。このオフライン計算機１７は、ＩＱ検波器１６２から任意の期間のＩＱデータを取り込み、ＭＴＩ処理に最適なＭＴＩパラメータ及び速度幅パラメータを計算する。ここで得られたパラメータはパラメータ制御装置１８に送られる。このパラメータ制御装置１８は、オフライン計算機１７で計算されたＭＴＩパラメータ及び速度幅パラメータをＭＴＩ処理器１６３にセットして、ＭＴＩ処理器１６３に最適な処理を実行させる。
【００２６】
図２は、上記ＭＴＩ処理器１６３の具体的な構成を示すブロック図である。図２において、ＰＰＰ法（Pulse Pair Processing）法によるＭＴＩ処理部Ａ１は、ＩＱ検波器１６２で得られたＩＱデータを取り込み、パラメータ制御装置１８により予め設定されたＭＴＩパラメータに基づいて、地形エコーによるグランドクラッタ成分を演算し除去することで気象エコー成分を抽出するもので、ここで得られたＭＴＩ処理後のＩＱデータは速度幅フィルタＡ２に送られる。
【００２７】
この速度幅フィルタＡ２は、パラメータ制御装置１８により予め設定された速度幅パラメータに基づいて、ＭＴＩ処理後のＩＱデータが気象エコーを含むかどうかを判断するための閾値処理を行うもので、ここで選別されたＩＱデータは気象情報演算部Ａ３に送られる。この気象情報演算部Ａ３は、速度幅フィルタ１２で得られたＩＱデータについて、ノイズ除去、電波の受信強度に対応する電力値の閾値処理、孤立点除去を行い、ＭＴＩ後の出力として、速度、速度幅、電力値の気象情報を得る。
【００２８】
上記構成において、以下にオフライン計算機１７で求める最適パラメータの算出について説明する。
【００２９】
まず、ＭＴＩのパラメータを不適切に設定した場合、グランドクラッタが消え残ったり、気象エコーを過剰に削除してしまったりする問題が生じる。また、速度幅フィルタの速度幅パラメータ（閾値）を不適切に設定すると、速度幅が大きい気象エコーを除去してしまう。
【００３０】
そこで、上記オフライン計算機１７において、レーダ設置地点において観測した複数のスキャンデータと模擬気象エコーを用いて最適なパラメータを探索する。ここで、最適パラメータとは、1) グランドクラッタの消え残りがほとんどなく、2) 気象エコーをできるだけ保持する、という条件を満たすものとする。
【００３１】
１つ目の条件であるグランドクラッタの保持の評価は、レーダ設置地点において実際に観測したスキャンデータを用いる。このとき、観測データはグランドクラッタのみを含むデータとするため、快晴時に観測したものに限定する。２つ目の条件である気象エコーの保持の評価は、模擬気象エコーを利用し、できるだけ気象エコーを保持可能なパラメータに調整する。
【００３２】
図３は上記オフライン計算機１７におけるパラメータ算出処理の流れを示すもので、基本的に、データ変換部Ｓ１、グランドクラッタ除去評価部Ｓ２、気象エコー保持評価部Ｓ３、速度幅閾値更新部Ｓ４の処理が含まれる。
【００３３】
データ変換部Ｓ１は、ＩＱデータを単一ＰＲＦ（Pulse Repeat Frequency：パルス繰り返し周波数）、セクタモードに変換するもので、本発明を観測データに適用するために、事前にデータの補正を行う。複数のＰＲＦを単一ＰＲＦに変換するために、時系列において隣接するＩＱデータを利用する。
【００３４】
グランドクラッタ除去評価部Ｓ２は、ＭＴＩ処理後のＩＱデータからグランドクラッタ除去率を算出し評価する。予め用意したＭＴＩパラメータ候補からグランドクラッタ除去率が高いものを選出する。
【００３５】
気象エコー保持評価部Ｓ３は、模擬気象エコーを用いて、気象エコーの保持について評価する。この処理対象はグランドクラッタ除去評価部Ｓ２で選出したＭＴＩパラメータとする。ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差を算出し、それが最小となるＭＴＩパラメータを最適なものとする。
【００３６】
速度幅閾値更新部Ｓ４は、所望のグランドクラッタ除去率を実現するように速度幅パラメータを調整しその閾値を求める。
【００３７】
ここで、図４に示すフローチャートを参照して、上記グランドクラッタ除去評価部Ｓ２の具体的な処理の流れを説明する。
【００３８】
始めに、異なるＭＴＩパラメータをＸ個用意し、ＩＱデータを入力する（ステップＳ２１）。
【００３９】
次に、グランドクラッタ除去率を算出する（ステップＳ２２）。ここでは、ＭＴＩパラメータを算出するため、速度幅閾値は固定とする。その算出は、ＩＱデータにＭＴＩ処理を適用し、グランドクラッタ除去率Ｉを  
Ｉ＝（１−Ｍ／Ｎ）×１００［％］  
の演算式に従って求める。ここで、Ｍ：消え残りのメッシュ数、Ｎは全メッシュ数である。上記Ｍの消え残り判定は、対象メッシュの電力値がノイズレベル以上であること、あるいは対象メッシュの速度幅が速度幅閾値４［ｍ／ｓ］未満であることの条件に基づく。また、Ｎの判定において、最近距離２レンジ、アジマスブランキングは対象とする計算の対象としない。
【００４０】
続いて、フィルタ選出処理において、グランドクラッタ除去率が例えば９０％以上となるパラメータを選出する（ステップＳ２３）。すなわち、グランドクラッタ除去が９０％以上となるパラメータはフィルタ候補として一次保持し（ステップＳ２４）、グランドクラッタ除去が９０％に満たない場合には除外する（ステップＳ２５）。以上の処理をＸ個全てのＭＴＩパラメータについて実行し（ステップＳ２６）、一連の処理を終了する。
【００４１】
次に、図５に示すフローチャートを参照して、上記気象エコー保持評価部Ｓ３の具体的な処理の流れを説明する。
【００４２】
まず、図４の処理で選出されたＭＴＩパラメータ（ここではＹ個とする）を取り込み、ＩＱデータ、模擬気象エコーを入力する（ステップＳ３３）。
【００４３】
次に、評価関数を算出する（ステップＳ３４）。この評価関数（Ｈ）は、次式により算出される。  
Ｈ＝|Ｐmti−Ｐwe|  
ここで、Ｐweは重畳させる模擬気象エコーの電力値、ＰmtiはＭＴＩ処理後の重畳データの電力値を示している。
【００４４】
評価関数Ｈはメッシュ毎に算出し、その平均値を評価値とする。但し、気象エコーの有無判定は、対象メッシュの電力値がノイズレベル未満のとき、あるいは、対象メッシュの速度幅が速度幅閾値４ｍ／ｓ以上となることを基準とする。また、気象エコーが存在しないと判断された場合には、気象エコーを消してしまったペナルティとして、Ｐmtiをノイズレベルに置き換える。総合評価として、上記の評価関数を複数の気象エコーから算出し、その平均値をフィルタの気象エコーの保持に関する評価とする。
【００４５】
以上の処理をＹ個全てのＭＴＩパラメータについて行い（ステップＳ３５）、Ｙ個全て完了した場合には、フィルタ総合評価値が最も小さいフィルタを最適フィルタとして選出する（ステップＳ３６）。
【００４６】
最後に、図６に示すフローチャートを参照して、上記速度幅閾値更新部Ｓ４の具体的な処理の流れを説明する。
【００４７】
まず、ＩＱデータを入力すると共に、図５の処理で選出された最適フィルタを取り込み（ステップＳ４１）、グランドクラッタ除去率を算出する（ステップＳ４２）。
【００４８】
上記ステップＳ４２でのグランドクラッタ除去率の算出では、ＭＴＩパラメータは前処理により選出済みであるので、速度幅閾値のみを調整する。ＩＱデータにＭＴＩ処理を適用するためには、後のフィルタ選出のために複数のフィルタを用意しておく。
【００４９】
グランドクラッタ除去率（Ｉ）の算出式は、図４のステップＳ２２と同様に、以下のようになる。  
Ｉ＝（１−Ｍ／Ｎ）×１００［％］  
ここで、Ｍ：消え残りのメッシュ数、Ｎは全メッシュ数である。但し、上記Ｍの消え残り判定は、対象メッシュの電力値がノイズレベル以上であること、あるいは対象メッシュの速度幅が速度幅閾値４［ｍ／ｓ］未満であることの条件に基づく。さらに、消え残りの有無を表す２値データに対して孤立点除去を行う。また、Ｎの判定において、最近距離２レンジ、アジマスブランキングは対象とする計算の対象としない。
【００５０】
最後に、速度幅閾値の更新処理として、所望のグランドクラッタ除去率を実現できる速度幅閾値の中で最大のものを選出する（ステップＳ４３）。
【００５１】
以上の一連の処理を実行することにより、各レーダ設置地点において有効なＭＴＩと速度幅フィルタのパラメータの自動調整が可能となる。この結果、オフラインでのシミュレーションによるパラメータ調整が自動化できるので、調整時の人員が不要となり、コスト削減に寄与することができる。
【００５２】
尚、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
【００５３】
例えば、上記実施形態では、パラメータ自動探索の手法として、予め用意した複数のＭＴＩ処理用パラメータの候補について、ＭＴＩ処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が高いものを選出し、さらに模擬気象エコーを用いて気象エコーの保持について評価して、ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最小となるＭＴＩ処理用パラメータを最適パラメータとして選出するようにした。これについては、予め用意した一定範囲で連続可変のＭＴＩ処理用パラメータについて、順次前記ＭＴＩ処理後の信号からグランドクラッタ除去率を算出して評価し、グランドクラッタ除去率が最も高くなる時点のパラメータを選出し、さらに模擬気象エコーを用いて気象エコーの保持について評価して、ＭＴＩ処理前後の気象エコーの強度差が最小となるときのＭＴＩ処理用パラメータを最適パラメータとして選出するようにしてもよい。
【００５４】
また、本発明によれば、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００５５】
１１…パルス信号発生部、１２…送信装置、１３…サーキュレータ、１４…アンテナ、１５…受信装置、１６…信号処理装置、１６１…Ａ／Ｄ変換器、１６２…ＩＱ検波器、１６３…ＭＴＩ処理器、１７…オフライン計算機、１８…パラメータ制御装置、Ａ１…ＭＴＩ処理部、Ａ２…速度幅フィルタ、Ａ３…気象情報演算部、Ｓ１…データ変換部、Ｓ２…グランドクラッタ除去評価部、Ｓ３…気象エコー保持評価部、Ｓ４…速度幅閾値更新部。
【図１】
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【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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