(57)【要約】【課題】観測対象のドップラー速度を正確に測定する。【解決手段】仮説作成部１０８は、既存の仮説に基づいて新たな仮説を作成する。仮説は、複数のピーク軌跡から構成され、新たなピーク軌跡は、既存のピーク軌跡に今回の観測値または予測値を時系列に連結することによって得られる。予測値は、予め定めた変化モデルを既存のピーク軌跡に適用することによって算出される。仮説評価部１０９は、予測値と観測値とに基づいて変化モデルの尤度を算出し、仮説を構成するピーク軌跡に適用される変化モデルの尤度に基づいて、仮説の信頼度である仮説信頼度を算出し、最も良好な仮説である最良仮説を選択する。１次散乱推定部１１０は、最良仮説に含まれるピーク軌跡の中から、このピーク軌跡の諸元に基づいてブラッグ散乱の１次散乱に対応するピーク軌跡を決定し、観測対象のドップラー速度を算出する。【選択図】図１
2014194398.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測点毎のドップラースペクトルを示すデータを取得し、前記ドップラースペクトルにおけるピークに対応する周波数である観測値を含むピーク情報を抽出するピーク情報抽出部と、
過去の観測時のピークを時系列に連結したピーク軌跡に予め定めた変化モデルを適用することによって予測されるピーク位置である予測値と、前記観測値との相関関係の有無を判定する相関判定部と、
前記ピーク軌跡の組み合わせにより作成される仮説を示す仮説情報を記憶している仮説メモリと、
前記仮説情報が示す仮説に含まれるピーク軌跡に今回の観測値または予測値を時系列に連結することによって得られるピーク軌跡の矛盾しない組み合わせを含み、かつ、前記相関判定部により相関があると判定された前記予測値と相関があると判定された前記観測値を当該予測値に対応する前記ピーク軌跡に時系列に連結したピーク軌跡を含む仮説を作成する仮説作成部と、
前記予測値と前記観測値とに基づいて前記変化モデルの尤度を算出し、前記仮説作成部により作成された仮説に含まれるピーク軌跡に適用される前記変化モデルの尤度に基づいて、前記仮説の信頼度である仮説信頼度を算出し、当該仮設信頼度が最も良好な値を示す最良仮説を選択する仮説評価部と、
前記最良仮説に含まれるピーク軌跡の中から、当該ピーク軌跡の諸元に基づいてブラッグ散乱の１次散乱に対応するピーク軌跡を決定し、観測対象のドップラー速度を算出する１次散乱推定部とを備える
ことを特徴とするレーダデータ処理装置。
【請求項２】
前記１次散乱推定部は、さらに、前記１次散乱に対応するピーク軌跡として決定した前記最良仮説の前記信頼度を、前記各観測点での信頼度として出力する
ことを特徴とする請求項１に記載のレーダデータ処理装置。
【請求項３】
前記１次散乱推定部は、１次散乱に対応するピーク軌跡と反対側の周波数領域に出現するピーク軌跡との相関の度合いを示すピーク軌跡相関度を算出し、当該ピーク軌跡相関度に基づいて観測点におけるドップラー速度の信頼度を分類し、当該分類した結果を前記各観測点での信頼度として出力する
ことを特徴とする請求項１に記載のレーダデータ処理装置。
【請求項４】
前記１次散乱推定部は、１次散乱に対応すると決定されたピーク軌跡が存在し、かつ、前記ピーク軌跡相関度が予め定めた閾値以上である観測点を、信頼度が高い観測点に分類し、１次散乱に対応すると決定されたピーク軌跡が存在し、かつ、前記ピーク軌跡相関度が前記閾値未満である観測点を、信頼度が中程度である観測点に分類し、１次散乱に対応すると決定されたピーク軌跡が存在しない観測点を、信頼度が低い観測点に分類する
ことを特徴とする請求項３に記載のレーダデータ処理装置。
【請求項５】
前記１次散乱推定部は、過去に一次散乱に対応するものとされたピーク軌跡に採用された各観測について、今回の観測にて１次散乱に対応するものとされたたピーク軌跡を含む最良仮説を再選出し、そのピーク軌跡を１次散乱として、観測結果を再算出する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のレーダデータ処理装置。
【請求項６】
不要信号に関する不要信号情報を外部から取得すると、当該不要信号情報に基づいて不要信号ピーク軌跡を示す不要信号ピーク軌跡情報を生成する不要信号ピーク軌跡生成部をさらに備え、
前記１次散乱推定部は、前記不要信号ピーク軌跡情報が示す不要信号ピーク軌跡と予め定めた閾値以上の相関度を示すピーク軌跡を、ブラッグ散乱の１次散乱に対応するピーク軌跡の候補から除外する
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のレーダデータ処理装置。
【請求項７】
観測毎に各観測点における１次散乱に採用されたピーク軌跡の変化モデルの信頼度を示す変化モデル信頼度情報を記憶している変化モデル信頼度メモリと、
前記変化モデル信頼度情報に基づいて、観測対象の所定の領域に属する観測点のうち、予め定められた時間内に変化モデルが遷移した割合を算出することによって、前記所定の領域にて急激な運動の変化が生じたか否かを検出する変化モデル遷移検出部とをさらに備える
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のレーダデータ処理装置。
【請求項８】
観測対象に影響を及ぼす要素に関する外乱情報を外部システムから取得する外乱情報取得部と、
前記外乱情報に基づいて、前記適用する変化モデルまたは前記適用する変化モデルに関連する設定値を変更する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載のレーダデータ処理装置。
【請求項９】
観測点毎のドップラースペクトルを示すデータを取得し、
前記ドップラースペクトルにおけるピークに対応する周波数である観測値を含むピーク情報を抽出し、
過去の観測時のピークを時系列に連結したピーク軌跡に予め定めた変化モデルを適用することによって予測されるピーク位置である予測値と、前記観測値との相関関係の有無を判定し、
前記ピーク軌跡の組み合わせにより作成される仮説を示す仮説情報が示す仮説に含まれるピーク軌跡に今回の観測値または予測値を時系列に連結することによって得られるピーク軌跡の矛盾しない組み合わせを含み、かつ、前記相関関係の有無の判定により相関があると判定された前記予測値と相関があると判定された前記観測値を当該予測値に対応する前記ピーク軌跡に時系列に連結したピーク軌跡を含む仮説を作成し、
前記予測値と前記観測値とに基づいて前記変化モデルの尤度を算出し、
前記作成された仮説に含まれるピーク軌跡に適用される前記変化モデルの尤度に基づいて、前記仮説の信頼度である仮説信頼度を算出し、
前記仮設信頼度が最も良好な値を示す最良仮説を選択し、
前記最良仮説に含まれるピーク軌跡の中から、当該ピーク軌跡の諸元に基づいてブラッグ散乱の１次散乱に対応するピーク軌跡を決定し、観測対象のドップラー速度を算出する
ことを特徴とするレーダデータ処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
観測点毎のドップラースペクトルを示すデータを取得し、
前記ドップラースペクトルにおけるピークに対応する周波数である観測値を含むピーク情報を抽出し、
過去の観測時のピークを時系列に連結したピーク軌跡に予め定めた変化モデルを適用することによって予測されるピーク位置である予測値と、前記観測値との相関関係の有無を判定し、
前記ピーク軌跡の組み合わせにより作成される仮説を示す仮説情報が示す仮説に含まれるピーク軌跡に今回の観測値または予測値を時系列に連結することによって得られるピーク軌跡の矛盾しない組み合わせを含み、かつ、前記相関関係の有無の判定により相関があると判定された前記予測値と相関があると判定された前記観測値を当該予測値に対応する前記ピーク軌跡に時系列に連結したピーク軌跡を含む仮説を作成し、
前記予測値と前記観測値とに基づいて前記変化モデルの尤度を算出し、
前記作成された仮説に含まれるピーク軌跡に適用される前記変化モデルの尤度に基づいて、前記仮説の信頼度である仮説信頼度を算出し、
前記仮設信頼度が最も良好な値を示す最良仮説を選択し、
前記最良仮説に含まれるピーク軌跡の中から、当該ピーク軌跡の諸元に基づいてブラッグ散乱の１次散乱に対応するピーク軌跡を決定し、観測対象のドップラー速度を算出する
ことを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダデータ処理装置、レーダデータ処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
海洋レーダシステムは、海洋の表層流の流速を観測するシステムである。海洋レーダシステムは、海洋レーダから海面に照射した電波が後方へ散乱した電波を受信し、受信波からブラッグ散乱の１次散乱を検出することによって、表層流の流速に対応するドップラー速度、すなわち、視線方向流速を測定する。ブラッグ散乱の１次散乱は、ドップラースペクトルにおいて受信強度が最大となるピークとして検出される。
【０００３】
例えば、船舶、航空機などに起因する不要波、干渉波などの外乱による受信強度がドップラースペクトルにおいて最大となった場合など、受信波から検出されたピークがブラッグ散乱の１次散乱に対応しないことがある。その結果、受信波への外乱の影響によって、海洋の表層流の流速を誤って測定し、海洋レーダシステムの観測品質を劣化させることがある。
【０００４】
例えば特許文献１には、ドップラー速度を測定する際に不要波の影響を除去できる海洋レーダが開示されている。この海洋レーダは、電波の照射方向に並ぶ複数のレンジ分における速度推定データを、メディアンフィルタに供給して、海流の速度成分の代表値を抽出し、この代表値から所定の閾値を超えた速度推定データを除去する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−３２３５５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の海洋レーダによれば、不要信号の影響を受けた観測点におけるドップラー速度が、その周囲の観測点におけるドップラー速度とは著しく異なる場合には、不要信号の影響を取り除くことができる。
【０００７】
しかしながら、ドップラースペクトルにおけるピークのドップラー周波数が、不要信号によるものと、ブラッグ散乱による１次散乱に対応するものとで近い場合、特許文献１に記載の海洋レーダでは、両者の区別が困難になることがある。
【０００８】
また、観測範囲内外で発生した地震などにより、ある観測点において周囲の観測点とは異なる急激な変化が生じた場合、特許文献１に記載の海洋レーダでは、その変化は不要信号によるものであるとして、速度推定データから除外されてしまうおそれもある。
【０００９】
本発明は、上述の事情を鑑みてなされたもので、観測対象のドップラー速度を正確に測定することが可能なレーダデータ処理装置など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】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明に係るレーダデータ処理装置は、観測点毎のドップラースペクトルを示すデータを取得し、このドップラースペクトルにおけるピークに対応する周波数である観測値を含むピーク情報を抽出するピーク情報抽出部と、過去の観測時のピークを時系列に連結したピーク軌跡に予め定めた変化モデルを適用することによって予測されるピーク位置である予測値と、観測値との相関関係の有無を判定する相関判定部と、ピーク軌跡の組み合わせにより作成される仮説を示す仮説情報を記憶している仮説メモリと、仮説情報が示す仮説に含まれるピーク軌跡に今回の観測値または予測値を時系列に連結することによって得られるピーク軌跡の矛盾しない組み合わせを含み、かつ、相関判定部により相関があると判定された予測値と相関があると判定された観測値をこの予測値に対応するピーク軌跡に時系列に連結したピーク軌跡を含む仮説を作成する仮説作成部と、予測値と観測値とに基づいて変化モデルの尤度を算出し、仮説作成部により作成された仮説に含まれるピーク軌跡に適用される変化モデルの尤度に基づいて、仮説の信頼度である仮説信頼度を算出し、この仮設信頼度が最も良好な値を示す最良仮説を選択する仮説評価部と、最良仮説に含まれるピーク軌跡の中から、このピーク軌跡の諸元に基づいてブラッグ散乱の１次散乱に対応するピーク軌跡を決定し、観測対象のドップラー速度を算出する１次散乱推定部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、観測対象のドップラー速度を正確に測定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態１に係るレーダデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】仮説メモリが記憶している仮説情報の一例を示す図である。
【図３】相関判断部による判定結果の一例を示す図である。
【図４】図２に示す仮説情報に含まれる仮説を親仮説として作成される子仮説の例を示す図である。
【図５】実施の形態１に係るレーダデータ処理の流れを示すフローチャートである。
【図６Ａ】仮説信頼度算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図６Ｂ】仮説信頼度算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】海洋レーダのドップラースペクトルではＳ／Ｎがよい観測点のスペクトルが正の周波数領域と負の周波数領域とで対称に表れることを利用して、信頼度が高／中／低のそれぞれに分類される観測点における観測例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態２に係るレーダデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の実施の形態３に係るレーダデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。全図を通じて同一の要素には同一の符号を付す。
【００１４】
実施の形態１．
本発明の実施の形態１に係るレーダデータ処理装置１００は、海洋の表層流の流速を観測する海洋レーダシステムに備えられる装置であって、ブラッグ散乱によるスペクトルデータであるドップラースペクトルに基づいて、各観測点の表層流のドップラー速度を継続的に算出するものである。
【００１５】
本実施の形態に係るレーダデータ処理装置１００は、図１に示すように、受信器１０１に接続された信号処理器１０２と、表示器１０３とに接続されている。レーダデータ処理装置１００は、機能的には、同図に示すように、変化モデルメモリ１０４と、仮説メモリ１０５と、ピーク情報抽出部１０６と、相関判定部１０７と、仮説作成部１０８と、仮説評価部１０９と、１次散乱推定部１１０とを備える。
【００１６】
受信器１０１は、例えばアンテナなどから構成され、図示しない送信器から海面へ送信した電波の反射波などの電波を受信すると、位相検波した後に、ＩＱ(In-phase Quadrature)信号（デジタル信号）に変換して出力する。
【００１７】
信号処理器１０２は、受信器１０１から出力される信号にＦＦＴ(Fast Fourier Transform)、ＤＢＦ（Digital Beam Forming）などの処理を施すことによって、観測点ごとのドップラースペクトルを示すドップラースペクトルデータを出力する。
【００１８】
受信器１０１が受信する電場が外乱の影響を受けていない通常の場合、ドップラースペクトルでは、ブラッグ散乱の共鳴条件を満たした反射波、すなわち、１次散乱反射波の周波数に対応する電力（受信強度）が、ピークを形成する。外乱は、航行する船舶、航空機などに起因する不要波、干渉波などである。
【００１９】
表示器１０３は、レーダデータ処理装置１００から出力データを取得し、この出力データに応じた画像を表示する機器であって、例えば、液晶ディスプレイなどである。
【００２０】
変化モデルメモリ１０４は、変化モデル情報を予め記憶している。変化モデル情報は、１つまたは複数の変化モデルを含む。本実施の形態に係る変化モデル情報では、観測点ごとに１つまたは複数の変化モデルが関連付けられている。
【００２１】
変化モデルは、ドップラー速度の時間変化に関するモデルであり、ドップラースペクトルにおけるピークに対応する周波数（ピーク位置）の運動モデルに対応することになる。
【００２２】
仮説メモリ１０５は、表層流に関する仮説を示す仮説情報を記憶している。仮説情報は、観測が行われる度に更新される。仮説メモリ１０５は、さらに、変化モデルごとの事後信頼度（詳細後述）を示す信頼度情報を記憶している。
【００２３】
仮説は、複数のピーク軌跡から構成される。ピーク軌跡は、過去の各観測時に観測または予測されたピーク位置を時系列に連結することによって得られる軌跡である。ピーク軌跡は、例えば、観測されたピーク位置（観測値）と予測されたピーク位置（予測値）とのいずれかを過去の観測点毎に選択し、選択したピーク位置を追尾フィルタで平滑化して時間方向に連結することにより作成される。追尾フィルタには、例えば、カルマンフィルタが採用されるとよい。また、変化モデルの非線形性が強い場合、追尾フィルタには、拡張カルマンフィルタなどの非線形カルマンフィルタが採用されるとよい。
【００２４】
ここで、図２を参照して、時刻t2の観測時に更新された仮説情報が示す仮説の一例を説明する。同図は、過去の観測時（時刻t1）に、ピーク位置Zt1_1およびZt1_2が観測または予測され、直近の観測時（時刻t2）に、ピーク位置Zt2_1およびZt2_2が観測または予測された例を示す。ピーク位置Zt1_1およびZt2_2は、観測対象である表層流によるピークに対応し、ピーク位置Zt1_2およびZt2_1は、船舶、航空機の航行などによって生じた不要信号によるピークに対応するものであるとする。
【００２５】
例えば、時刻t2に、ピーク軌跡として、PT1(t2)={Zt1_2, Zt2_1}、PT2(t2)={Zt1_1, Zt2_1}、PT3(t2)={Zt1_2, Zt2_2}、PT4(t2)={Zt1_1, Zt2_2}が作成され、仮説として、H1(t2)={PT1(t2), PT4(t2)}、H2(t2)={PT2(t2), PT3(t2)} が作成される。ここで、ピーク軌跡での｛｝内は、各観測で採用したピーク位置の集合を示し、仮説での｛｝内は、仮説を構成するピーク軌跡の集合を示す。
【００２６】
ピーク情報抽出部１０６は、信号処理器１０２から受信する各観測点のドップラースペクトルについて、ノイズレベルを算出し、ノイズより一定値以上大きな電力に対応するドップラー周波数をピーク位置として抽出する。また、ピーク情報抽出部１０６は、抽出したピーク位置の電力をＳ／Ｎ(signal/noise)に変換して算出する。ピーク情報抽出部１０６は、抽出したピーク位置と算出したＳ／Ｎとを含むピーク情報を出力する。
【００２７】
相関判定部１０７は、仮説メモリ１０５に記憶されている仮説情報に含まれるピーク軌跡と今回の観測値（例えば、時刻t2より後の時刻t3）との相関関係の有無を判定する。相関判定部１０７は、判定の結果を含む相関判定情報を出力する。
【００２８】
詳細には、相関判定部１０７は、変化モデルメモリ１０４に記憶されている変化モデル情報と、仮説メモリ１０５に記憶されている仮説情報とを読み出す。相関判定部１０７は、仮説情報に含まれる各ピーク軌跡に、変化モデル情報に含まれる変化モデルの各々を適用することによって、今回の観測時における予測値を算出する。相関判定部１０７は、算出した予測値と今回の観測値とに基づいて、ピーク軌跡と今回の観測値との相関関係の有無を判定する。
【００２９】
ここで、ピーク軌跡と観測値との相関関係の有無は、ピーク軌跡と観測値との相関の度合いを示す値（相関度）を算出し、この相関度と閾値とを比較することによって判定される。
【００３０】
相関度には、例えば、式（１）で示す演算によって得られるマハラノビス距離が採用されるとよい。例えば、マハラノビス距離が予め定められる閾値ｄより小さい場合、相関判定部１０７は、「相関有り」と判定するとよい。また、マハラノビス距離が閾値ｄ以上である場合、相関判定部１０７は、「相関無し」と判断するとよい。
【００３１】
【数１】
2014194398.tif 000003
・・・（１）
【００３２】
ここで、zは、今回の観測値である。xk,a(-)は、変化モデル毎の予測値（個別予測値）である。Saは、変化モデル毎の残差共分散行列（個別残差共分散行列）である。Haは、変化モデル毎の観測行列である。
【００３３】
このような相関判定処理を実行することによって、相関判定部１０７は、例えば図３に示す判定の結果を含む相関判定情報を出力する。
【００３４】
ここで、図３は、今回の観測値Zt3_1について、ピーク軌跡PT1(t2)およびPT4(t2)とは相関が無く、ピーク軌跡PT2(t2)およびPT3(t2)とは相関が有ると判定されたことを示す。また、同図は、今回の観測値Zt3_2について、ピーク軌跡PT1(t2)、PT2(t2)およびPT3(t2)とは相関が無く、ピーク軌跡PT4(t2)とは相関が有ると判定したことを示す。
【００３５】
仮説作成部１０８は、今回の観測値と仮説メモリ１０５に記憶されている仮説情報が示す仮説（親仮説）との全ての組み合わせに基づいて、仮説（子仮説）を作成する。仮説作成部１０８は、作成した子仮説を示す仮説情報を仮説メモリ１０５に記憶させ、これによって、仮説メモリ１０５の仮説情報を更新する。
【００３６】
詳細には、仮説作成部１０８は、今回の観測値と親仮説とのすべての組み合わせのうち、今回の観測値と互いに矛盾しない親仮説と今回の観測値との組み合わせを子仮説とする。ここで、「矛盾しない」とは、同一のピーク位置を含むピーク軌跡が一つの仮説内に含まれていないこと、換言すれば、一つの仮説に含まれるピーク軌跡が、過去および現在の同一のピークを共有しないことを意味する。例えば、時刻t2のピーク軌跡の組み合わせには、{PT1(t2), PT2(t2)}、{PT1(t2), PT3(t2)}、{PT1(t2), PT4(t2)}、{PT2(t2), PT3(t2)}、{PT2(t2), PT4(t2)}、{PT3(t2), PT4(t2)}の６通りがある。{PT1(t2), PT2(t2)}はZt2_1を共有する点で、{PT1(t2), PT3(t2)}はZt1_2を共有する点で、{PT2(t2), PT4(t2)}はZt1_1を共有する点で、{PT3(t2), PT4(t2)}はZt2_2を共有する点で、それぞれ、矛盾する組み合わせである。そのため、時刻t2では、上述のように、H1(t2)={PT1(t2), PT4(t2)}とH2(t2)={PT2(t2), PT3(t2)}とが、仮説として作成される。
【００３７】
また、仮説作成部１０８は、相関判定部１０７により相関有りと判定されたピーク軌跡と今回の観測値とを時間方向に連結して作成されたピーク軌跡を少なくとも１つ含む子仮説を作成する。言い換えると、相関判定部１０７によって全ての変化モデルについて相関が無いと判定されたピーク軌跡と今回の観測値との組み合わせは、仮説から除外される。これによって、仮説の数が増大することを抑制することができる。
【００３８】
ここで、図２を参照して説明した親仮説およびピーク軌跡が仮説メモリ１０５に記憶されている場合に、仮説作成部１０８が今回の観測値Zt3_1およびZt3_2と、図３に示す相関関係の判定結果と基づいて作成する子仮説の例を、図４を参照して説明する。
【００３９】
親仮説H1(t2)={PT1(t2), PT4(t2)}と、ピーク軌跡PT4(t2)および観測値Zt3_2で相関が有るとの判定結果とに基づいて、子仮説H1(t3)={PT1(t3), PT4(t3)}が作成される。親仮説H2(t2)={PT2(t2), PT3(t2)}と、ピーク軌跡PT2(t2)および観測値Zt3_1で相関が有るとの判定結果とに基づいて、子仮説H2(t3)={PT2(t3), PT3(t3)}が作成される。親仮説H2(t2)={PT2(t2), PT3(t2)}と、ピーク軌跡PT3(t2)および観測値Zt3_1で相関が有るとの判定結果とに基づいて、子仮説H2_1(t3)={PT2_1(t3), PT3_1(t3)}が作成される。
【００４０】
ここで、時刻t3の各ピーク軌跡は、PT1(t3)={Zt1_2,Zt2_1,φ}、PT2(t3)={Zt1_1,Zt2_1,Zt3_1}、PT3(t3)={Zt1_2,Zt2_2,φ}、PT4(t2)={Zt1_1,Zt2_2,Zt3_2}、PT2_1(t3)={Zt1_1,Zt2_1,φ}、PT3_1(t3)={Zt1_2,Zt2_2,Zt3_1}であるとする。
【００４１】
仮説評価部１０９は、仮説作成部１０８にて作成した各仮説について、仮説メモリ１０５が記憶している信頼度情報に基づいて、仮説の信頼性を示す値である仮説信頼度を算出する。仮説評価部１０９は、算出した仮説信頼度に基づいて最も信頼性が高い仮説である最良仮説を決定する。仮説評価部１０９は、決定した最良仮説とその仮説信頼度とを含む最良仮説情報を出力する。
【００４２】
１次散乱推定部１１０は、最良仮説情報を取得すると、各観測点における最良仮説を構成するピーク軌跡の中から、１次散乱に対応するピーク軌跡をピーク軌跡の諸元に基づいて決定する。１次散乱に対応するピーク軌跡の決定では、例えば、ピーク軌跡の存在期間が最も長く、かつ、その存在期間が予め定めた期間以上であるピーク軌跡が、一次散乱に対応するものとして決定されるとよい。
【００４３】
１次散乱推定部１１０は、各観測点での１次散乱のピーク位置に対応するドップラー周波数を視線方向速度であるドップラー速度に変換する。１次散乱推定部１１０は、変換により得られたドップラー速度と、最良仮説の仮説信頼度とを含む出力データを表示器１０３へ出力する。
【００４４】
一般に、観測点付近の船舶、航空機など不要信号の原因となる物体が移動している場合は、概ね一定の方向に移動することが多い。そのため、１つの観測点に対応する範囲に留まり続けることはほとんどない。したがって、存在期間が最も長く、所定の期間以上のピーク軌跡は、不要信号ではなく、１次散乱に対応するものである可能性が高い。このようなピーク軌跡を一次散乱に対応すると決定し、その結果に基づいてドップラー速度を算出することによって、表層流のドップラー速度を正確に測定することが可能になる。
【００４５】
これまで、本発明の実施の形態１に係るレーダデータ処理装置１００の構成について説明した。ここから、レーダデータ処理装置１００の動作について、図を参照して説明する。
【００４６】
信号処理器１０２からドップラースペクトルデータを取得すると、レーダデータ処理装置１００は、図５に示すレーダデータ処理を実行する。
【００４７】
一般的に、海洋レーダシステムは、その動作中、継続的にレーダを海面へ照射するので、ドップラースペクトルデータは、信号処理器１０２から継続的に出力される。その間、レーダデータ処理は、繰り返し実行される。
【００４８】
同図に示すように、ピーク情報抽出部１０６は、信号処理器１０２から信号を取得すると、その信号に含まれる各観測点のドップラースペクトルに基づいて、ピーク位置およびそれに対応するＳ／Ｎを含むピーク情報を生成する（ステップＳ１０１）。ピーク情報抽出部１０６は、生成したピーク情報を出力する。この観測時刻が時刻t3であるとする。
【００４９】
相関判定部１０７は、仮説メモリ１０５に記憶されている仮説情報を取得する。相関判定部１０７は、取得した仮説情報に含まれるピーク軌跡と今回の観測値（時刻t3）との相関関係の有無を判定する（ステップＳ１０２）。相関判定部１０７は、判定の結果を含む相関判定情報を出力する。
【００５０】
仮説作成部１０８は、仮説メモリ１０５に記憶されている仮説情報を取得する。仮説作成部１０８は、仮説情報が示す仮説（親仮説）と今回の観測値との全ての組み合わせに基づいて、仮説（子仮説）を作成する（ステップＳ１０３）。仮説作成部１０８は、作成した子仮説を示す仮説情報により仮説メモリ１０５の仮説情報を更新する（ステップＳ１０４）。
【００５１】
仮説評価部１０９は、仮説作成部１０８にて作成した各仮説について、仮説メモリ１０５が記憶している信頼度情報に基づいて、仮説信頼度を算出する（ステップＳ１０５）。
【００５２】
ここで、図６Ａおよび図６Ｂを参照し、仮説信頼度算出処理（ステップＳ１０５）の流れを説明する。
【００５３】
同図に示すように、仮説評価部１０９は、すべての観測点について、以下のステップＳ２０２〜ステップＳ２０９を繰り返す（ステップＳ２０１；ループＡ）。ループＡ（ステップＳ２０１）において、仮説評価部１０９は、すべての仮説について、以下のステップ２０３〜ステップＳ２０９を繰り返す（ステップＳ２０２；ループＢ）。ループＢ（ステップＳ２０２）において、仮説評価部１０９は、すべてのピーク軌跡について、以下のステップＳ２０４〜ステップＳ２０８を繰り返す（ステップＳ２０３；ループＣ）。
【００５４】
ループＣ（ステップＳ２０３）において、仮説評価部１０９は、仮説メモリ１０５の信頼度情報が示す事後信頼度μk-1,b(+)に基づいて、今回の観測における各変化モデルの事前信頼度μk,a(-)を算出する（ステップＳ２０４）。事前信頼度μk,a(-)は、例えば、以下の式（２）に示すように、各変化モデルの前回の観測における事後信頼度と遷移確率の積をすべての変化モデルについて、足し合わせることによって算出される。
【００５５】
【数２】
2014194398.tif 000004
【００５６】
ここで、mは、使用している変化モデルの数である。πbaは、事前に設定している変化モデルbからaへの遷移確率である。
【００５７】
仮説評価部１０９は、全てのピーク軌跡について、事前信頼度μk,a(-)に基づいて各変化モデルの事後信頼度μk,a(+)を算出し（ステップＳ２０５）、仮説メモリ２２へ保存する。事後信頼度μk,a(+)は、例えば、以下の式（３）により算出される。
【００５８】
【数３】
2014194398.tif 000005
【００５９】
ここで、変化モデル毎の尤度νk,aは、変化モデル毎の予測値xk,a(-)を中心とした残差共分散行列Saとの多変量正規分布に従うとした場合、以下の式（４）により算出される。
【００６０】
【数４】
2014194398.tif 000006
・・・（４）
【００６１】
仮説評価部１０９は、全てのピーク軌跡について、各変化モデルの予測値とピーク位置との平滑値を算出し（ステップＳ２０６）、次回観測時の予測に使用するため、仮説メモリ２２へ保存する。
【００６２】
仮説評価部１０９は、事前信頼度μk,a(-)に基づいて、全てのピーク軌跡について統合した予測値である統合予測値xk(-)を算出する（ステップＳ２０７）。また、仮説評価部１０９は、事前信頼度μk,a(-)に基づいて、全てのピーク軌跡について統合した予測誤差共分散行列である統合予測誤差共分散行列Pk(-)を算出する（ステップＳ２０８）。
【００６３】
ここで、統合予測値xk(-)は例えば、以下の式（５）により算出され、統合予測誤差共分散行列Pk(-)は例えば、以下の式（６）により算出される。
【００６４】
【数５】
2014194398.tif 000007
【００６５】
【数６】
2014194398.tif 000008
・・・（６）
【００６６】
すべてのピーク軌跡についてステップＳ２０４〜ステップＳ２０８を実行すると（ステップＳ２０３；ループＣ）、仮説評価部１０９は、観測点毎に正規化された仮説信頼度βiを算出する（ステップＳ２０９）。この仮説信頼度βiは、前回の観測にて算出された親説の信頼度βp(i)、ステップＳ２０７にて算出された統合予測値xk(-)に対するピーク位置の尤度gfeなどに基づいて、例えば、以下の式（７）および式（８）により算出される。
【００６７】
【数７】
2014194398.tif 000009
【００６８】
【数８】
2014194398.tif 000010
【００６９】
ここで、γiは、ある観測点での正規化前の仮説信頼度である。Lは、今回の観測における全仮説数である。Npkは、親仮説内の既存ピーク軌跡と相関した現観測におけるピーク位置数である。NPTは、親仮説内の既存ピーク軌跡数である。gf,sは、ピーク位置がスペクトルのピークに対応していることの確からしさを表す値である。gfeは、既存ピーク軌跡に対するピーク位置の尤度である。PGは、捕捉確率（パラメータ）である。
【００７０】
gf,sは、例えば、スワーリングケースなどの理論式による確率密度関数とし、Ｓ／Ｎを入力として算出されるべき値である。gfeは、式（４）と同じ前提に基づき、統合予測値xk(-)と統合予測誤差共分散行列Pk(-)から算出される統合残差共分散行列Sから算出される。
【００７１】
なお、仮説評価部１０９は、ピーク軌跡との相関が全くないピーク位置については、過去の観測に遡って、新たにピーク軌跡を生成するとともに、そのピーク軌跡を含む仮説を作成してもよい。詳細には、例えば、仮説評価部１０９は、ピーク軌跡との相関が全くないピーク位置については、過去の観測に遡り、上述と同様の処理によって事前に設定したある範囲内にピーク軌跡と相関がないピーク位置が一定期間以上存在するか否かを判定する。ピーク軌跡と相関がないピーク位置が一定期間以上存在すると判定した場合、仮説評価部１０９は、それらのピーク位置に基づくピーク軌跡を生成し、そのピーク軌跡を含む仮説とともに仮説情報として仮説メモリ１０５へ記憶させる。
【００７２】
すべての仮説についてステップＳ２０３〜ステップ２０９を実行し（ステップＳ２０２；ループＢ）、すべての観測点についてステップＳ２０２〜ステップ２０９を実行すると（ステップＳ２０１；ループＡ）、仮説評価部１０９は、仮説信頼度算出処理（ステップＳ１０５）を終了する。
【００７３】
図５に戻り、仮説評価部１０９は、算出した仮説信頼度に基づいて最も信頼性が高い仮説である最良仮説を仮説信頼度に基づいて観測点毎に決定する（ステップＳ１０６）。詳細には、仮説評価部１０９は、各観測点について、最大の仮説信頼度βiに対応する仮説を最良仮説として決定する。そして、仮説評価部１０９は、各観測点の最良仮説とその仮説信頼度とを含む最良仮説情報を出力する。
【００７４】
１次散乱推定部１１０は、最良仮説情報を仮説評価部１０９から取得する。１次散乱推定部１１０は、取得した最良仮説情報に基づいて、各観測点での１次散乱のピーク位置に対応するドップラー周波数を視線方向速度であるドップラー速度を算出する（ステップＳ１０７）。そして、１次散乱推定部１１０は、各観測点のドップラー速度と、最良仮説の仮説信頼度とを含む出力データを表示器１０３へ出力する。
【００７５】
表示器１０３は、１次散乱推定部１１０から出力データを取得すると、その出力データに基づいて、各観測点のドップラー速度および仮説信頼度を関連付けた画像を表示する（ステップＳ１０８）。
【００７６】
これまで説明したように、本実施の形態に係るレーダデータ処理装置１００は、ある一定の期間、観測毎にすべての観測点について、ピーク軌跡の仮説を保持し、観測点毎の最良仮説を選択し、その中から１次散乱に対応するピーク軌跡を選択する。
【００７７】
これによって、ドップラースペクトルにおいて不要信号に対応するピークが１次散乱に対応するピークと近い場合、１次散乱に対応するピークに急激な変化がある場合などであっても、１次散乱に対応するピークを適切に選択することができる。
【００７８】
そして、レーダデータ処理装置１００は、選択したピーク軌跡に基づいて、全観測点のドップラー速度を算出することを繰り返す。したがって、不要信号が観測結果に与える影響を抑制し、表層流のドップラー速度を正しく測定することが可能になる。
【００７９】
また、従来、１次散乱に対応するピーク位置が明確に判断できない場合などに、その観測点のデータを欠損として、隣接する観測点における観測結果を内外挿することで、覆域全体の観測結果を得ることがある。この場合、内外挿されたデータは、実際の観測により得られるデータよりも信頼性が劣ることになるが、そのことをユーザは把握することができない。本実施の形態では、表示器１０３がドップラー速度をその信頼性を示す値とともに表示する。これにより、ユーザは測定結果として得られたドップラー速度の信頼性を定量的に把握することが可能になる。
【００８０】
変化モデルメモリ１０４には、観測点と変化モデルを関連付けた変化モデルデータが記憶されているので、観測点毎に変化モデルを設定することができる。そのため、地形、環境、気象などの影響によって、基本となるドップラー速度の時間変化パターンが不特定な領域毎に異なる場合に、各領域に適した変化モデルを、各領域に属する各観測点に適用することが可能になる。
【００８１】
以上、本発明の実施の形態１について説明したが、本実施の形態はこれに限られず、以下のように変形されてもよい。
【００８２】
例えば、実施の形態１では、レーダデータ処理装置１００が、表層流を観測対象とする海洋レーダシステムに備えられる例により説明したが、大気中の雨粒を観測対象とする気象レーダシステムに備えられてもよい。この場合、各観測点における雨粒のドップラー速度が、実施の形態１と同様に、ドップラースペクトルに基づいて継続的に算出される。また、気象レーダシステムに備えられる場合、典型的には、航空機などが不要信号の要因となる。
【００８３】
変形例１．
１次散乱推定部１１０が、さらに、観測点毎に前回１次散乱として採用したピーク軌跡を記憶しておくことにより、今回の観測にて、１次散乱のピーク軌跡が別のピーク軌跡へ乗り移ることを検出してもよい。
【００８４】
例えば、過去に一次散乱としていたピーク軌跡が採用されていた各観測について、今回の観測にて１次散乱としたピーク軌跡が存在する最良仮説を再選出し、そのピーク軌跡を１次散乱として、観測結果を再算出する。同時に表示器１０３に表示することで、過去の観測結果に再算出があったことを警報する。
【００８５】
ある観測点でのブラッグ散乱の１次散乱によるピークは、現実には１つしか存在しない。そのため、過去に１次散乱としていたピーク軌跡が採用されていた観測結果を見直すことで、観測精度を向上させることができる。また、警告を表示することで、ユーザが観測の信頼性を把握することが可能になる。
【００８６】
変形例２．
海洋レーダのドップラースペクトルでは、波は近づく波と遠ざかる波の両方で構成される。そのため、Ｓ／Ｎがよい観測点においては、ブラッグ散乱の１次散乱に対応するピークが正の周波数領域、および、負の周波数領域に対称に出現し、表層流のドップラーシフトは、近づく波と遠ざかる波に同じように作用する。これを１次散乱の特定に利用することによって、観測対象のドップラー速度を正確に測定することが可能になる。
【００８７】
本変形例に係る１次散乱推定部は、まず、実施の形態１と同様に、１次散乱に対応するピーク軌跡を決定する。
【００８８】
本変形例に係る１次散乱推定部は、次に、決定したピーク軌跡と、その反対側の周波数領域に存在する全てのピーク軌跡との相関関係の有無を判定する。この相関関係の有無の判定においては、１次散乱推定部は、例えば以下の式（９）により、互いに反対側の周波数領域に存在するピーク軌跡同士の相関の度合いを示すピーク軌跡相関度として、ピーク軌跡同士のマハラノビス距離εを算出する。
【００８９】
【数９】
2014194398.tif 000011
【００９０】
ここで、dは、ピーク軌跡同士の残差である。Dは、ピーク軌跡同士の残差共分散行列である。
【００９１】
本変形例に係る１次散乱推定部は、算出したピーク軌跡相関度と予め定められた閾値Eとを比較する。１次散乱推定部は、比較の結果と、決定された１次散乱に対応するピーク軌跡とに基づいて、各観測点の信頼度を信頼度の高いものから順に、例えば高信頼度観測点、中信頼度観測点および低信頼度観測点に分類する。
【００９２】
ここで、各信頼度の観測例を示す図７を参照して、本変形例に係る１次散乱推定部による信頼度の分類処理について説明する。同図では、ある観測点における、今回の観測でのドップラースペクトルを上段に、今回の観測までのピーク軌跡の時間変化を下段に示す。また、左から順に、高信頼度観測点、中信頼度観測点、低信頼度観測点それぞれのドップラースペクトルおよびピーク軌跡の時間変化を示す。
【００９３】
同図の左上に示すドップラースペクトルを参照すると、f0は、海面のブラッグ散乱周波数であり、この観測点では、Ｓ／Ｎがよいため、正の周波数領域、および、負の周波数領域のそれぞれに概ね対称にピークが出現している。ここに、海面の流れ、即ち、表層流によるドップラーシフトfdがf0からの差分として、発生している。これに対応する今回の観測までのピーク軌跡ＰＴ１、ＰＴ２の時間変化は、同図の左下に示すように、同じような軌跡を辿る。そのため、ピーク軌跡ＰＴ１、ＰＴ２のマハラノビス距離εは、閾値Eより大きくなる。その結果、正の周波数領域と負の周波数領域とのピーク軌跡に互いに相関が有ると判定され、この観測点は、決定された１次散乱の信頼性が高いという意味において、高信頼度観測点と分類される。
【００９４】
同図の上段真ん中に示すドップラースペクトルを参照すると、正の周波数領域、および、負の周波数領域のそれぞれにピークが出現しているが、それらは対称には出現していない。これに対応する今回の観測までのピーク軌跡ＰＴ３、ＰＴ４の時間変化は、同図の下段真ん中に示すように、軌跡に類似していない。同じような軌跡を辿る。そのため、ピーク軌跡ＰＴ１、ＰＴ２のマハラノビス距離εは、閾値E以下となる。その結果、正の周波数領域と負の周波数領域とのピーク軌跡に互いに相関がないと判定され、この観測点は、１次散乱が決定されているもののその信頼性が高くないという意味において、中信頼度観測点と分類される。
【００９５】
同図の右上に示すドップラースペクトルを参照すると、一方の周波数領域（同図では負の周波数領域）のみにピークが出現しており、他方の周波数領域ピークが出現していない。これに対応する今回の観測までのピーク軌跡ＰＴ５は、同図の右下に示すように、存在期間が短い。したがって、この観測点は、１次散乱の対象となるピーク軌跡が存在しないため、低信頼度観測点に分類される。
【００９６】
このように判定された各観測点の信頼度の分類を表示器１０３にて表示することにより、ユーザは測定結果として得られたドップラー速度に関する、例えば海洋レーダにて受信信号の状況を含めた信頼性を把握することが可能になる。
【００９７】
さらに、ピーク軌跡が多数存在するような、悪環境にある観測点については、正の周波数領域のピーク航跡と負の周波数領域のピーク軌跡について、すべての組合せを考慮した仮説が検討されるとよい。最良仮説であるピーク軌跡のペアが一定観測期間以上変化しない場合は、これを１次散乱として選択することができる。不要信号が正の周波数領域と負の周波数領域において、ピーク軌跡として同様の振る舞いを示すことは考えにくいことから、不要信号に対してさらに耐性の高いシステムとなる。その結果、観測対象のドップラー速度を正確に測定することが可能になる。
【００９８】
実施の形態２．
本実施の形態に係るレーダ処理装置は、実施の形態１に係るレーダデータ処理装置１００とは異なり、不要信号の原因となる航空機、船舶などに関する不要信号情報を参照する。これにより、不要信号のピーク軌跡と相関があるピーク軌跡を１次散乱に対応するピーク軌跡の候補から除外する。その結果、不要波に対して堅牢なレーダ処理装置などを提供することが可能になる。
【００９９】
本発明の実施の形態２に係るレーダデータ処理装置２００は、実施の形態１に係るレーダデータ処理装置１００が備える構成に加えて、図８に示すように、外部監視システム２１１に接続されており、機能的に、不要信号ピーク軌跡生成部２１２を備える。また、レーダデータ処理装置２００は、１次散乱推定部１１０に代わる、１次散乱推定部２１０を備える。
【０１００】
外部監視システム２１１は、不要信号の原因となる航空機、船舶などの位置、速度情報の１つまたは複数を含む不要信号情報をレーダデータ処理装置２００に出力する。なお、不要信号情報は、検出したセンサーの諸元から決まる誤差情報などを含んでもよい。
【０１０１】
不要信号ピーク軌跡生成部２１２は、不要信号情報を外部監視システム２１１から取得すると、その不要信号情報を各観測点における不要信号のピーク軌跡（不要信号ピーク軌跡）に変換する。不要信号ピーク軌跡生成部２１２は、変換により得られた不要信号ピーク軌跡を含む不要信号ピーク軌跡情報を生成する。
【０１０２】
この変換処理において、不要信号ピーク軌跡生成部２１２は、不要信号の影響があると想定される範囲を大きめに見積もり、その範囲の中に存在する観測点について、不要信号ピーク軌跡を生成するとよい。
【０１０３】
一般的に、不要信号の元となるターゲットの大きさ、および、形状によっては、サイドローブの影響などにより、不要信号位置を含む観測点だけではなく、隣接する観測点についても不要信号として、ドップラースペクトル上に出現する可能性がある。不要信号の影響があると想定される範囲を大きめに見積もることによって、レーダデータ処理装置２００の不要信号に対する堅牢性を向上させることができる。
【０１０４】
また、予めＲＣＳ(Radar Cross Section)が推定可能である場合は、不要信号ピーク軌跡生成部２１２は、レーダ方程式から、反射波がピークとなることが想定される範囲について、不要信号ピーク軌跡を生成してもよい。また、目標までの距離や目標の大きさの区分により、影響範囲を考慮してもよい。これらによっても、レーダデータ処理装置２００の不要信号に対する堅牢性を向上させることができる。
【０１０５】
１次散乱推定部２１０は、観測毎に、ピーク軌跡と不要信号ピーク軌跡との相関の度合いを示す値（ピーク軌跡−不要信号ピーク軌跡相関度）を算出する。算出したピーク軌跡−不要信号ピーク軌跡相関度が、予め定めた閾値よりも相関が大きいことを示す場合、１次散乱推定部２１０は、そのピーク軌跡を、１次散乱に対応するピーク軌跡として決定しない。なお、不要信号ピーク軌跡と相関がある場合であっても、不要信号ピーク軌跡が存在する前から存在しているピーク軌跡は、例外として１次散乱に対応するピーク軌跡に決定されてもよい。
【０１０６】
このように、不要信号情報に基づいて得られる不要信号ピーク軌跡を用いて、１次散乱のピーク軌跡の候補から除外することができる。これによって、レーダデータ処理装置２００の、不要波に対して堅牢性を向上させることが可能になる。
【０１０７】
実施の形態３．
本実施の形態では、観測対象の任意の領域における観測対象の運動の急激な変化を検出し、それをユーザに通知する。
【０１０８】
本発明の実施の形態３に係るレーザデータ処理装置３００は、機能的に、図９に示すように、実施の形態１に係るレーダデータ処理装置１００が備える構成に加えて、変化モデル信頼度メモリ３１３と、変化モデル遷移検出部３１４とを備える。
【０１０９】
変化モデル信頼度メモリ３１３は、各観測点における１次散乱に採用されたピーク軌跡の変化モデルの信頼度を示す変化モデル信頼度情報を記憶している。この変化モデル信頼度情報は、１次散乱推定部１１０により変化モデル信頼度メモリ３１３へ格納される。
【０１１０】
変化モデル遷移検出部３１４は、変化モデル信頼度メモリ３１３が記憶している変化モデル信頼度情報を随時参照する。変化モデル遷移検出部３１４は、各観測点の信頼度を変化モデル毎に監視する。
【０１１１】
変化モデル遷移検出部３１４は、観測対象の所定の領域に属する観測点のうち、予め定められた時間内に変化モデルが遷移した割合を算出する。変化モデル遷移検出部３１４は、算出した割合が予め定めた閾値以上である場合に、観測対象の所定の領域にて急激な運動の変化が生じたと判定する。これにより、変化モデル遷移検出部３１４は、観測対象の所定の領域の急激な運動の変化を検出することができる。
【０１１２】
変化モデル遷移検出部３１４は、急激な運動の変化を検出すると、そのことを示す警告情報を表示器１０３へ出力する。
【０１１３】
表示器１０３は、急激な運動の変化が検出されたことを示す警告情報を変化モデル遷移検出部３１４から取得すると、そのことを表示する。
【０１１４】
このようにして、変化モデルの信頼度の時間変化を監視することにより、観測対象の任意領域の運動の変化を検出することができる。また、そのことをユーザに通知することができる。その結果、ユーザが観測の信頼性を把握することが可能になる。
【０１１５】
変形例３．
観測対象に及ぼす地震、台風などに関する外乱情報が外部システムなどから入手できる場合、レーダデータ処理装置１００、２００または３００は、さらに、外乱情報を外部システムから取得する外乱情報取得部を備えてもよい。レーダデータ処理装置１００、２００または３００の各処理部は、外乱情報に基づいて、予測値の算出などに適用する変化モデルを変更してもよく、上述の式（２）における変化モデル間の遷移確率の設定（適用する変化モデルに関連する設定値）を変更してもよい。
【０１１６】
変化モデルまたは遷移確率の設定を変更することによって、観測結果と変化モデルとの適合度を向上させることが可能になる。
【０１１７】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、各実施の形態に限定されるものではなく、各実施の形態および変形例を適宜組み合わせた形態、それに種々の変更を加えた形態を含み、さらにそれらの形態と均等な技術的範囲をも含む。
【０１１８】
本発明に係るレーダデータ処理装置１００、２００または３００は、例えば、１つまたは複数のプロセッサ、プロセッサの作業領域となるＲＡＭ(Random Access Memory)、不揮発性の記憶媒体などにより実現されるＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)などから構成されるとよい。この場合、レーダデータ処理装置１００、２００または３００が備える機能の全部又は一部は、例えば、プロセッサが予めインストールされたコンピュータプログラムを実行することにより又はプロセッサ自体の機能として、実現されるとよい。
【０１１９】
また、本発明は、汎用のコンピュータにインストールされることによって、各実施の形態などで説明した処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであってもよい。このコンピュータプログラムは、各種記憶媒体に格納されて配布されてもよく、インターネットなどの通信回線を介して配布されてもよい。
【符号の説明】
【０１２０】
１００，２００，３００  レーダデータ処理装置、１０１  受信器、１０２  信号処理器、１０３  表示器、１０４  変化モデルメモリ、１０５  仮説メモリ、１０６  ピーク情報抽出部、１０７  相関判定部、１０８  仮説作成部、１０９  仮説評価部、１１０，２１０  １次散乱推定部、２１１  外部監視システム、２１２  不要信号ピーク軌跡生成部、３１３  変化モデル信頼度メモリ、３１４  変化モデル遷移検出部。
【図１】
2014194398.tif 000012
【図２】
2014194398.tif 000013
【図３】
2014194398.tif 000014
【図４】
2014194398.tif 000015
【図５】
2014194398.tif 000016
【図６Ａ】
2014194398.tif 000017
【図６Ｂ】
2014194398.tif 000018
【図７】
2014194398.tif 000019
【図８】
2014194398.tif 000020
【図９】
2014194398.tif 000021