(57)【要約】  空間へ放射した送信信号及び当該送信信号が物体により反射及び散乱されて受信された受信信号から観測信号を得る観測部（１６）と、得られた観測信号から離散周波数毎のスペクトルを得る周波数分析部（１５２）と、得られた離散周波数毎のスペクトルから当該離散周波数毎の平滑値を算出する平滑値算出部（１５３）と、算出された離散周波数毎の平滑値にしきい値係数を乗じることで当該離散周波数毎の検出しきい値を算出するしきい値算出部（１５４）と、得られた離散周波数毎のスペクトルを算出された当該離散周波数毎の検出しきい値と比較する比較部（１５５）と、比較結果から離散周波数毎のスペクトルのうちスペクトルが極大値となる離散周波数を検出する極大値検出部（１５６）と、検出結果に基づいて物体の距離及び速度を測定する距離速度測定部（１５７）とを備えた。
2017141353.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信信号を空間へ放射し、当該送信信号、及び当該送信信号が観測対象である物体により反射及び散乱されて受信された受信信号から観測信号を得る観測部と、
前記観測部により得られた観測信号から離散周波数毎のスペクトルを得る周波数分析部と、
前記周波数分析部により得られた離散周波数毎のスペクトルから、当該離散周波数毎のスペクトル平滑値を算出する平滑値算出部と、
前記平滑値算出部により算出された離散周波数毎のスペクトル平滑値にしきい値係数を乗じることで、当該離散周波数毎の検出しきい値を算出するしきい値算出部と、
前記周波数分析部により得られた離散周波数毎のスペクトルを、前記しきい値算出部により算出された当該離散周波数毎の検出しきい値と比較する比較部と、
前記比較部による比較結果から、前記周波数分析部により得られた離散周波数毎のスペクトルのうち、スペクトルが極大値となる離散周波数を検出する極大値検出部と、
前記極大値検出部による検出結果に基づいて、前記物体の距離及び速度を測定する距離速度測定部と
を備えたＦＭＣＷレーダ装置。
【請求項２】
前記平滑値算出部は、前記周波数分析部により得られた離散周波数毎のスペクトルから、平滑フィルタ係数を用いた帰還型フィルタにより、当該離散周波数毎のスペクトル平滑値を算出する
ことを特徴とする請求項１記載のＦＭＣＷレーダ装置。
【請求項３】
前記平滑値算出部は、前記離散周波数が低いスペクトルからスペクトル平滑値の算出を行う
ことを特徴とする請求項２記載のＦＭＣＷレーダ装置。
【請求項４】
前記平滑値算出部は、平滑値算出対象である前記スペクトルに対して用いる前記平滑フィルタ係数を、当該スペクトルと、当該スペクトルの１つ前の離散周波数のスペクトル平滑値との大小関係により切替える
ことを特徴とする請求項３記載のＦＭＣＷレーダ装置。
【請求項５】
前記平滑値算出部は、前記平滑値算出対象であるスペクトルが前記１つ前の離散周波数のスペクトル平滑値より大きい場合には前記平滑フィルタ係数の値を０．５以上１以下とし、当該スペクトルが当該スペクトル平滑値以下の場合には前記平滑フィルタ係数の値を０以上０．５未満とする
ことを特徴とする請求項４記載のＦＭＣＷレーダ装置。
【請求項６】
前記しきい値算出部は、前記しきい値係数を前記離散周波数毎に変化させる
ことを特徴とする請求項１記載のＦＭＣＷレーダ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、観測対象である物体の距離及び速度を推定するＦＭＣＷレーダ装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、パルスレーダ等に比べて単純な構成で、自機から数百ｍ以下の範囲に位置する観測対象である物体の距離及び速度を推定可能なＦＭＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）方式のレーダ装置（以下、ＦＭＣＷレーダ装置と記す）が知られている。このＦＭＣＷレーダ装置は、送信信号と受信信号を直接ミキシングして得られる観測信号の周波数から、物体までの距離と相対速度を測定する。
また、物体が複数存在する場合には、観測信号に各物体に対応する複数の周波数が含まれるため、この観測信号を解析して離散周波数毎のスペクトルを得る。そして、各物体に対応する離散周波数でスペクトルのパワーがピーク（極大値）となるため、これらのピークを検出することで各物体に対応する周波数を検出することができる。【０００３】
しかしながら、スペクトルのパワーに対して適切な検出しきい値を設けないと、検出すべき物体に対応するピークが検出されない、又は、検出すべきではないピークを検出してしまう恐れがある。【０００４】
そこで、予め検出すべき物体が無い状態でスペクトル波形を取得し、そのスペクトル波形を基に温度特性等を反映させた検出しきい値を設定する方法が知られている（例えば特許文献１参照）。
また、まず、背景雑音等から設定した第１のしきい値でピークを検出し、その検出したピークのパワーに応じて第２のしきい値を設けて検出しきい値とする方法も知られている（例えば特許文献２参照）。
また、ＣＦＡＲ（Ｃｏｎｓｔａｎｔ  Ｆａｌｓｅ  Ａｌａｒｍ  Ｒａｔｅ）技術によって検出しきい値を設定する方法が知られている（例えば非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１５５７２８号公報
【特許文献２】国際公開第２００５／０５９５８８号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】関根松夫著、「レーダ信号処理技術」電子情報通信学会編、１９９１年９月２０日発行、ｐ．９６〜１０５、ｐ．１５０〜１５５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示された従来技術では、例えばスペクトル波形として時間的に変化する穏やかな凸状の波形が存在すると、検出すべきでないピークを検出してしまうという課題がある。
また、特許文献２に開示された従来技術では、一旦、検出すべきでないピークも検出した後、再度、しきい値による検出を行うため、演算時間及び演算メモリ等の演算資源を多く必要とするという課題がある。
また、非特許文献１に開示された従来技術では、反射強度に差がある近接した複数の物体からのスペクトル波形から物体に対応するピークを検出するのが困難であり、検出可能とするためには多くの演算資源を必要とするという課題がある。【０００８】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、従来構成に対し、少ない演算資源で、誤検出を抑制することができるＦＭＣＷレーダ装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係るＦＭＣＷレーダ装置は、送信信号を空間へ放射し、当該送信信号、及び当該送信信号が観測対象である物体により反射及び散乱されて受信された受信信号から観測信号を得る観測部と、観測部により得られた観測信号から離散周波数毎のスペクトルを得る周波数分析部と、周波数分析部により得られた離散周波数毎のスペクトルから、当該離散周波数毎のスペクトル平滑値を算出する平滑値算出部と、平滑値算出部により算出された離散周波数毎のスペクトル平滑値にしきい値係数を乗じることで、当該離散周波数毎の検出しきい値を算出するしきい値算出部と、周波数分析部により得られた離散周波数毎のスペクトルを、しきい値算出部により算出された当該離散周波数毎の検出しきい値と比較する比較部と、比較部による比較結果から、周波数分析部により得られた離散周波数毎のスペクトルのうち、スペクトルが極大値となる離散周波数を検出する極大値検出部と、極大値検出部による検出結果に基づいて、物体の距離及び速度を測定する距離速度測定部とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、上記のように構成したので、従来構成に対し、少ない演算資源で、誤検出を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】この発明の実施の形態１に係るＦＭＣＷレーダ装置の構成例を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１における制御演算器の機能構成例を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１における制御演算器の動作例を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態１における平滑値算出部の動作例を示すフローチャートである。
【図５】図５Ａ〜図５Ｃは、この発明の実施の形態１に係るＦＭＣＷレーダ装置の効果を説明する図である（ＦＭＣＷレーダ装置の近くに面状反射物体が存在する場合）。
【図６】図６Ａ〜図６Ｃは、この発明の実施の形態１に係るＦＭＣＷレーダ装置の効果を説明する図である（反射強度に差がある近接した複数の物体が存在する場合）。
【図７】図７Ａ、図７Ｂは、この発明の実施の形態１における制御演算器のハードウェア構成例を示す図であって、処理回路が専用のハードウェアである場合と処理回路がＣＰＵである場合を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係るＦＭＣＷレーダ装置１の構成例を示す図である。
ＦＭＣＷレーダ装置１は、観測対象である物体の距離及び速度を推定するものである。このＦＭＣＷレーダ装置１は、図１に示すように、送信器１１、受信器１２、アナログデジタル変換器１３、メモリ１４及び制御演算器１５を備えている。
【００１３】
送信器１１は、送信信号を空間へ放射するものである。この送信器１１は、電圧生成回路１１１、電圧制御発振器１１２、分配回路１１３、増幅回路１１４及び送波用アンテナ１１５を有している。
【００１４】
電圧生成回路１１１は、制御演算器１５の後述する制御部１５１による制御の下、既定の送信信号用の変調電圧を生成するものである。この電圧生成回路１１１により生成された変調電圧は、電圧制御発振器１１２へ出力される。
【００１５】
電圧制御発振器１１２は、電圧生成回路１１１により生成された変調電圧に応じて送信信号を発生するものである。この電圧制御発振器１１２により発生された送信信号は、分配回路１１３へ出力される。
【００１６】
分配回路１１３は、電圧制御発振器１１２により発生された送信信号を、増幅回路１１４及び受信器１２の後述する混合器１２２へ分配出力するものである。
【００１７】
増幅回路１１４は、分配回路１１３により分配出力された送信信号を増幅するものである。この増幅回路１１４により増幅された送信信号は、送波用アンテナ１１５へ出力される。
【００１８】
送波用アンテナ１１５は、増幅回路１１４により増幅された送信信号を電磁波として空間へ放射するものである。その後、空間へ放射された送信信号は、ＦＭＣＷレーダ装置１の周辺（数百ｍ以下の範囲）に存在する観測対象である物体により反射及び散乱され、その一部が受信信号としてＦＭＣＷレーダ装置１に戻る。
【００１９】
受信器１２は、空間からの受信信号を受信し、送信器１１の分配回路１１３からの送信信号と当該受信信号とから観測信号を得るものである。この受信器１２は、受波用アンテナ１２１、混合器１２２、増幅回路１２３及びフィルタ回路１２４を有している。
【００２０】
受波用アンテナ１２１は、送波用アンテナ１１５により放射された送信信号が物体により反射及び散乱されて戻ってきた受信信号を受信するものである。この受波用アンテナ１２１により受信された受信信号は、混合器１２２へ出力される。
【００２１】
混合器１２２は、受波用アンテナ１２１により受信された受信信号と分配回路１１３により分配された送信信号とを混合（ミキシング）して観測信号を生成するものである。この混合器１２２により生成された観測信号は、増幅回路１２３へ出力される。
【００２２】
増幅回路１２３は、混合器１２２により生成された観測信号を増幅するものである。この増幅回路１２３により増幅された観測信号は、フィルタ回路１２４へ出力される。
【００２３】
フィルタ回路１２４は、増幅回路１２３により増幅された観測信号から不要な周波数成分を抑圧するものである。このフィルタ回路１３２により不要な周波数成分が抑圧された観測信号は、アナログデジタル変換器１３へ出力される。
【００２４】
アナログデジタル変換器１３は、制御演算器１５の後述する制御部１５１による制御の下、受信器１２（フィルタ回路１２４）からの観測信号（アナログ信号）をデジタル信号（デジタル電圧データ）に変換するものである。このアナログデジタル変換器１３によりデジタル信号に変換された観測信号は、メモリ１４に出力される。
【００２５】
メモリ１４は、制御演算器１５の後述する制御部１５１による制御の下、アナログデジタル変換器１３によりデジタル信号に変換された観測信号を記憶するものである。なお、メモリ１４としては、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）が該当する。
【００２６】
なお、送信器１１、受信器１２、アナログデジタル変換器１３及びメモリ１４は、送信信号を空間へ放射し、当該送信信号、及び当該送信信号が観測対象である物体により反射及び散乱されて受信された受信信号から観測信号を得る観測部１６を構成する。この観測部１６の構成及び動作は、基本的に、従来のＦＭＣＷレーダ装置の構成及び動作と同様である。
【００２７】
制御演算器１５は、ＦＭＣＷレーダ装置１の各部を制御し、また、メモリ１４に記憶された観測信号を用いて、観測対象である物体の距離及び速度を測定するものである。この制御演算器１５は、図２に示すように、制御部１５１、周波数分析部１５２、平滑値算出部１５３、しきい値算出部１５４、比較部１５５、極大値検出部１５６及び距離速度測定部１５７を有している。
【００２８】
制御部１５１は、送信器１１の電圧生成回路１１１、アナログデジタル変換器１３、メモリ１４、及び制御演算器１５の各部（周波数分析部１５２、平滑値算出部１５３、しきい値算出部１５４、比較部１５５、極大値検出部１５６及び距離速度測定部１５７）の動作タイミング等を制御するものである。
【００２９】
周波数分析部１５２は、制御部１５１による制御の下、メモリ１４に記憶された観測信号を読出して分析することで、離散周波数毎のスペクトルを得るものである。この周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルを示すデータは、平滑値算出部１５３、比較部１５５及び極大値検出部１５６へ出力される。
【００３０】
平滑値算出部１５３は、制御部１５１による制御の下、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルから、当該離散周波数毎のスペクトル平滑値を算出するものである。この平滑値算出部１５３は、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルから、平滑フィルタ係数を用いた帰還型フィルタにより、当該離散周波数毎のスペクトル平滑値を算出する。この平滑値算出部１５３により算出された離散周波数毎のスペクトル平滑値を示すデータは、しきい値算出部１５４へ出力される。
【００３１】
しきい値算出部１５４は、制御部１５１による制御の下、平滑値算出部１５３により算出された離散周波数毎のスペクトル平滑値にしきい値係数を乗じることで、当該離散周波数毎の検出しきい値を算出するものである。このしきい値算出部１５４により算出された離散周波数毎の検出しきい値を示すデータは、比較部１５５へ出力される。
【００３２】
比較部１５５は、制御部１５１による制御の下、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルを、しきい値算出部１５４により算出された当該離散周波数毎の検出しきい値と比較するものである。この比較部１５５による比較結果を示すデータは、極大値検出部１５６へ出力される。
【００３３】
極大値検出部１５６は、制御部１５１による制御の下、比較部１５５による比較結果から、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルのうち、スペクトルが極大値となる離散周波数を検出するものである。この際、極大値検出部１５６は、連続する３つの離散周波数のうち、中央の離散周波数においてスペクトルが検出しきい値より大きく、且つ、当該中央の離散周波数のスペクトルが両隣の離散周波数のスペクトルよりも大きい場合に、当該中央の離散周波数を極大値として検出する。この極大値検出部１５６による検出結果を示すデータは、距離速度測定部１５７へ出力される。
【００３４】
距離速度測定部１５７は、制御部１５１による制御の下、極大値検出部１５６による検出結果に基づいて、公知のＦＭＣＷレーダの原理に基づいて、観測対象である物体の距離及び速度を測定するものである。
【００３５】
次に、実施の形態１における制御演算器１５の動作例について、図２〜４を用いて説明する。なお、制御演算器１５の各部（周波数分析部１５２、平滑値算出部１５３、しきい値算出部１５４、比較部１５５、極大値検出部１５６及び距離速度測定部１５７）は、制御部１５１により動作タイミング等が制御されている。
【００３６】
制御演算器１５の動作では、図３に示すように、まず、周波数分析部１５２は、メモリ１４に記憶された観測信号を読出して分析することで、離散周波数毎のスペクトルを得る（ステップＳＴ３０１）。この際、周波数分析部１５２は、観測信号から、例えば公知のＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）アルゴリズムによって、離散周波数毎のスペクトルを得る。
【００３７】
次いで、平滑値算出部１５３は、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルから、当該離散周波数毎のスペクトル平滑値を算出する（ステップＳＴ３０２）。以下、平滑値算出部１５３による平滑値算出処理について図４に示す例を参照しながら説明する。
【００３８】
平滑値算出部１５３では、図４に示すように、まず、平滑値算出対象である離散周波数の番号ｂを、周波数分析部１５２により得られたスペクトルのうちの最も低い離散周波数に対応する番号１に設定する（ステップＳＴ４０１）。
【００３９】
次いで、平滑値算出部１５３は、番号ｂ（＝１）の離散周波数のスペクトル平滑値Ｐｓ（ｂ）を、番号ｂの離散周波数のスペクトルＰ（ｂ）及び既定の平滑フィルタ係数α１を用いて次式（１）から算出する（ステップＳＴ４０２）。
Ｐｓ（ｂ）＝α１×Ｐ（ｂ）                （１）
【００４０】
次いで、平滑値算出部１５３は、番号ｂの値をインクリメントする（ステップＳＴ４０３）。
【００４１】
次いで、平滑値算出部１５３は、番号ｂが、周波数分析部１５２により得られたスペクトルのうちの最も高い離散周波数の番号Ｋよりも大きいかを判断する（ステップＳＴ４０４）。このステップＳＴ４０４において、平滑値算出部１５３が、番号ｂが番号Ｋよりも大きいと判断した場合には、シーケンスは終了する。
【００４２】
一方、ステップＳＴ４０４において、平滑値算出部１５３は、番号ｂが番号Ｋより大きくはないと判断した場合には、番号ｂの離散周波数のスペクトルＰ（ｂ）が、既に算出されている番号ｂ−１の離散周波数のスペクトル平滑値Ｐｓ（ｂ−１）よりも大きいかを判断する（ステップＳＴ４０５）。
【００４３】
このステップＳＴ４０５において、平滑値算出部１５３は、スペクトルＰ（ｂ）が１つ前の離散周波数のスペクトル平滑値Ｐｓ（ｂ−１）より大きいと判断した場合には、平滑フィルタ係数αｓを平滑フィルタ係数αｕに設定する（ステップＳＴ４０６）。なお、平滑フィルタ係数αｕは、スペクトル波形の立上がり付近のスペクトルに対する平滑の度合いを決めるフィルタ係数であり、例えば０．５≦αｕ≦１の値に設定される。この平滑フィルタ係数αｕは、例えば、検出すべき物体が存在する状態数例について実際のデータを一旦取得し、そのデータから得られる周波数スペクトルを利用して設定（調整）する。
【００４４】
一方、ステップＳＴ４０５において、平滑値算出部１５３は、スペクトルＰ（ｂ）が１つ前のスペクトル平滑値Ｐｓ（ｂ−１）より大きくはないと判断した場合には、平滑フィルタ係数αｓを平滑フィルタ係数αｄに設定する（ステップＳＴ４０７）。なお、平滑フィルタ係数αｄは、スペクトル波形の立下り付近のスペクトルに対する平滑の度合いを決めるフィルタ係数であり、例えば０≦αｄ＜０．５の値に設定される。この平滑フィルタ係数αｄは、例えば、検出すべき物体が存在する状態数例について実際のデータを一旦取得し、そのデータから得られる周波数スペクトルを利用して設定（調整）する。
【００４５】
平滑フィルタ係数αｓの設定後、平滑値算出部１５３は、番号ｂの離散周波数のスペクトル平滑値Ｐｓ（ｂ）を、番号ｂ−１の離散周波数のスペクトル平滑値Ｐｓ（ｂ−１）、番号ｂの離散周波数のスペクトルＰ（ｂ）及び平滑フィルタ係数αｓを用いて次式（２）の帰還型フィルタから算出する（ステップＳＴ４０８）。
Ｐｓ（ｂ）＝αｓ×Ｐｓ（ｂ−１）＋（１−αｓ）×Ｐ（ｂ）      （２）
【００４６】
ここで、上述したように、平滑フィルタ係数αｕはスペクトル波形の立上がり付近のスペクトルに対する平滑の度合いを決めるフィルタ係数であり、平滑フィルタ係数αｄはスペクトル波形の立下り付近のスペクトルに対する平滑の度合いを決めるフィルタ係数である。そして、平滑フィルタ係数αｕを０＜αｕ≦１の範囲で大きな値（例えば０．５≦αｕ≦１）とすることで、スペクトル平滑値の波形は立上がりが緩やかになり、スペクトル平滑値は元のスペクトルより値が小さくなる。その結果、立上がり後に存在するはずの極大点では、スペクトルよりもスペクトル平滑値の方が必ず小さくなり、このスペクトル平滑値にしきい値係数を乗じて求めた検出しきい値を用いることで、極大点の検出が容易となる。一方、スペクトル波形の立下り付近では、平滑フィルタ係数の値が大きいままでは、スペクトル平滑値が元のスペクトルより値が大きい範囲が拡大し、ピーク検出が困難になる。そこで、これを避けるために、平滑フィルタ係数αｄは０≦αｄ＜１の範囲で小さな値（例えば０≦αｄ＜０．５）とする。
【００４７】
また式（２）において、番号ｂ−１の離散周波数のスペクトル平滑値Ｐｓ（ｂ−１）に乗じる平滑フィルタ係数をαｓとし、番号ｂの離散周波数のスペクトルＰ（ｂ）に乗じる平滑フィルタ係数を（１−αｓ）とすることで、平滑結果が不安定にならないようにしている。
以上の処理により、平滑値算出部１５３は、離散周波数毎のスペクトル平滑値Ｐｓ（ｂ）を算出することができる。
【００４８】
再び、図３に示す制御演算器１５の動作説明に戻り、しきい値算出部１５４は、平滑値算出部１５３により算出された離散周波数毎のスペクトル平滑値にしきい値係数を乗じることで、当該離散周波数毎の検出しきい値を算出する（ステップＳＴ３０３）。すなわち、しきい値算出部１５４は、離散周波数毎の検出しきい値Ｔｈ（ｂ）を、離散周波数毎のスペクトル平滑値Ｐｓ（ｂ）及びしきい値係数γを用いて次式（３）から算出する。なお、しきい値係数γは、例えば、検出すべき物体が存在する状態数例について実際のデータを一旦取得し、そのデータから得られる周波数スペクトルを利用して設定（調整）する。
Ｔｈ（ｂ）＝γ×Ｐｓ（ｂ）                （３）
【００４９】
なお、しきい値係数γに代えて、離散周波数毎に値を変化させたしきい値係数γ（ｂ）を用いてもよい。このしきい値係数γ（ｂ）は、例えば、周波数が高い（番号ｂが大きい）ほど遠い距離の物体である可能性が高く、遠い距離の物体ほど受信される電磁波の強度が小さくなるため、番号ｂが大きいほど値が小さくなるように設定（調整）してもよい。また、図５の例のように面状反射物体が存在し、予めＦＭＣＷレーダ装置１と面状反射物体との距離（間隔）が分かっている場合、ＦＭＣＷレーダ装置１の移動速度に応じた凸状パターンをある程度予想できるため、そのパターンをもとにしきい値係数γ（ｂ）を変化させるように設定（調整）してもよい。また、上記２つの設定方法を組み合わせてしきい値係数γ（ｂ）を設定（調整）してもよい。
【００５０】
次いで、比較部１５５は、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルを、しきい値算出部１５４により算出された当該離散周波数毎の検出しきい値と比較する。次いで、極大値検出部１５６は、比較部１５５による比較結果から、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルのうち、スペクトルが極大値となる離散周波数を検出する。以下、比較部１５５及び極大値検出部１５６による処理の一例について図３を参照しながら説明する。
【００５１】
まず、比較部１５５は、比較対象である離散周波数の番号ｂを、周波数分析部１５２により得られたスペクトルのうちの最も低い離散周波数に対応する番号１に設定する（ステップＳＴ３０４）。
【００５２】
次いで、比較部１５５は、周波数分析部１５２により得られたスペクトルＰ（ｂ）が、しきい値算出部１５４により算出された検出しきい値Ｔｈ（ｂ）より大きいかを判断する（ステップＳＴ３０５）。
【００５３】
このステップＳＴ３０５において、比較部１５５は、スペクトルＰ（ｂ）が検出しきい値Ｔｈ（ｂ）より大きいと判断した場合には、スペクトルＰ（ｂ）がスペクトルＰ（ｂ−１）及びスペクトルＰ（ｂ＋１）より大きいかを判断する（ステップＳＴ３０６）。
【００５４】
このステップＳＴ３０６において、比較部１５５がスペクトルＰ（ｂ）がスペクトルＰ（ｂ−１）及びスペクトルＰ（ｂ＋１）より大きいと判断した場合には、極大値検出部１５６は番号ｂの離散周波数を極大値として検出する（ステップＳＴ３０７）。その後、シーケンスはステップＳＴ３０８に進む。
【００５５】
一方、ステップＳＴ３０５において、比較部１５５がスペクトルＰ（ｂ）が検出しきい値Ｔｈ（ｂ）より大きくはないと判断した場合、また、ステップＳＴ３０６において、比較部１５５がスペクトルＰ（ｂ）がスペクトルＰ（ｂ−１）及びスペクトルＰ（ｂ＋１）より大きくはないと判断した場合には、シーケンスはステップＳＴ３０８に進む。
そして、ステップＳＴ３０８では、比較部１５５は、比較対象である離散周波数の番号ｂをインクリメントする。
【００５６】
次いで、比較部１５５は、番号ｂが、周波数分析部１５２により得られたスペクトルのうちの最も高い離散周波数の番号Ｋよりも大きいかを判断する（ステップＳＴ３０９）。このステップＳＴ３０９において、比較部１５５が番号ｂが番号Ｋよりも大きくはないと判断した場合には、シーケンスはステップＳＴ３０５に戻り、上記の処理を繰り返す。
【００５７】
一方、ステップＳＴ３０９において、比較部１５５が番号ｂが番号Ｋより大きいと判断した場合には、距離速度測定部１５７は、極大値検出部１５６による検出結果（極大値である離散周波数）から、公知のＦＭＣＷレーダの原理に基づいて、観測対象である物体の距離及び速度を測定する（ステップＳＴ３１０）。
【００５８】
次に、実施の形態１に係るＦＭＣＷレーダ装置１の効果について図５，６を用いて説明する。なお図５，６において、横軸は離散周波数を示し、縦軸はスペクトルのパワーを示している。
例えばＦＭＣＷレーダ装置１の近くに路面のような面状反射物体が存在する場合、周波数分析部１５２により得られる離散周波数のスペクトルは、図５Ａ〜図５Ｃに示される実線のようになる。但し、ＦＭＣＷレーダ装置１の移動速度によってスペクトル波形の凸状のパターンは時間的に変化する。
【００５９】
そして、図５Ａは、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトル（実線）に対し、従来技術の一つであるＣＡ（Ｃｅｌｌ  Ａｖｅｒａｇｉｎｇ）−ＣＦＡＲを適用したものである。この図５Ａにおいて、点線は、８つの離散周波数を参照範囲としてその総和を算出した結果を示し、白抜き破線は、その総和にしきい値係数０．６を乗じた検出しきい値を示している。
この場合、検出する必要がない緩やかな凸状部分で検出しきい値を超えるスペクトルは無く、不要な検出はされない。
【００６０】
また、図５Ｂは、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトル（実線）に対し、従来技術の一つであるＯＳ（Ｏｒｄｅｒｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）−ＣＦＡＲを適用したものである。この図５Ｂにおいて、点線は、８つの離散周波数を参照範囲としてそのうちの値の小さい方から４番目のスペクトルを示し、白抜き破線は、そのスペクトルにしきい値係数４．５を乗じた検出しきい値を示している。
この場合、検出する必要がない緩やかな凸状部分で検出しきい値を超えるスペクトルは無く、不要な検出はされない。但し、離散周波数毎に８つのスペクトルを昇順に並び替える必要があるため、多くの演算資源が必要になる。
【００６１】
一方、図５Ｃは、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトル（実線）に対し、平滑値算出部１５３によりスペクトル平滑値を算出した場合を示している。この図５Ｃにおいて、点線は、平滑フィルタ係数α１＝０．５、平滑フィルタ係数αｕ＝０．９及び平滑フィルタ係数αｄ＝０．１として算出したスペクトル平滑値を示し、白抜き破線は、そのスペクトル平滑値にしきい値係数γ＝４を乗じた検出しきい値を示している。
この場合、図５Ａ及び図５Ｂと同様に、検出する必要がない緩やかな凸状部分で検出しきい値を超えるスペクトルは無く、不要な検出はされない。また、平滑値算出部１５３による平滑値算出処理は例えば図４に示した通りであり、ＯＳ−ＣＦＡＲを適用した場合より少ない演算資源で処理を行うことができる。
【００６２】
また、距離の差が小さく、手前側の物体の方が電波の反射が弱く受信信号の強度が低い２つの物体が存在する場合、周波数分析部１５２により得られる離散周波数のスペクトルは、図６Ａ〜図６Ｃに示される実線のようになる。また、２つの物体に対応するピークの周波数を符号６０１，６０２で示している。
【００６３】
そして、図６Ａは、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトル（実線）に対し、従来技術の一つであるＣＡ−ＣＦＡＲを適用したものである。この図６Ａにおいて、点線は、８つの離散周波数を参照範囲としてその総和を算出した結果を示し、白抜き破線は、その総和にしきい値係数０．６を乗じた検出しきい値を示している。
この場合、手前側の物体のピークに対しては検出しきい値が高く、検出が困難となることが分かる。
【００６４】
また、図６Ｂは、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトル（実線）に対し、従来技術の一つであるＯＳ−ＣＦＡＲを適用したものである。この図６Ｂにおいて、点線は、８つの離散周波数を参照範囲としてそのうちの値の小さい方から４番目のスペクトルを示し、白抜き破線は、そのスペクトルにしきい値係数４．５を乗じた検出しきい値を示している。
この場合、２つの物体の両方を検出することができる。但し、離散周波数毎に８つのスペクトルを昇順に並び替える必要があるため、多くの演算資源が必要になる。
【００６５】
一方、図６Ｃは、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトル（実線）に対し、平滑値算出部１５３によりスペクトル平滑値を算出した場合を示している。この図６Ｃにおいて、点線は、平滑フィルタ係数α１＝０．５、平滑フィルタ係数αｕ＝０．９及び平滑フィルタ係数αｄ＝０．１として算出したスペクトル平滑値を示し、白抜き破線は、そのスペクトル平滑値にしきい値係数γ＝４を乗じた検出しきい値を示している。
この場合、２つの物体の両方を検出することができる。また、平滑値算出部１５３による平滑値算出処理は例えば図４に示した通りであり、ＯＳ−ＣＦＡＲを適用した場合より少ない演算資源で処理を行うことができる。
【００６６】
以上のように、この実施の形態１によれば、送信信号を空間へ放射し、当該送信信号、及び当該送信信号が観測対象である物体により反射及び散乱されて受信された受信信号から観測信号を得る観測部１６と、観測部１６により得られた観測信号から離散周波数毎のスペクトルを得る周波数分析部１５２と、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルから、当該離散周波数毎のスペクトル平滑値を算出する平滑値算出部１５３と、平滑値算出部１５３により算出された離散周波数毎のスペクトル平滑値にしきい値係数を乗じることで、当該離散周波数毎の検出しきい値を算出するしきい値算出部１５４と、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルを、しきい値算出部１５４により算出された当該離散周波数毎の検出しきい値と比較する比較部１５５と、比較部１５５による比較結果から、周波数分析部１５２により得られた離散周波数毎のスペクトルのうち、スペクトルが極大値となる離散周波数を検出する極大値検出部１５６と、極大値検出部１５６による検出結果に基づいて、上記物体の距離及び速度を測定する距離速度測定部１５７とを備えたので、従来構成に対し、少ない演算資源で、誤検出を抑制することができる。このように、元のスペクトル波形の変化に応じて検出しきい値を設定することで、少ない演算資源で、時間的に変化する緩やかな凸状のスペクトル波形において検出すべきでないピークを検出することはなく、また、反射強度に差がある近接した複数物体からのスペクトル波形から物体に対応するピークを検出することができる。
【００６７】
なお図３に示す例では、比較部１５５は、比較対象の離散周波数のスペクトルが検出しきい値より大きく且つ両隣の離散周波数のスペクトルより大きい場合に、その旨を極大値検出部１５６に通知し、極大値検出部１５６にて極大値の検出を行う場合を示した。しかしながら、これに限るものではなく、例えば、比較部１５５は、離散周波数毎のスペクトルと離散周波数毎の検出しきい値とを比較して検出情報を生成し、この検出情報を極大値検出部１５６へ出力するようにしてもよい。なお、検出情報には、離散周波数、当該離散周波数のスペクトル、及び当該スペクトルと検出しきい値との比較結果が含まれる。例えば、比較部１５５は、上記スペクトルが検出しきい値より大きい場合には、比較結果を１とし、上記スペクトルが検出しきい値以下の場合には、比較結果を０とする。そして、極大値検出部１５６では、この比較部１５５からの検出情報を用いて、極大値の検出を行う。
【００６８】
最後に、図７を参照して、この発明の実施の形態１における制御演算器１５のハードウェア構成例を説明する。
制御演算器１５における制御部１５１、周波数分析部１５２、平滑値算出部１５３、しきい値算出部１５４、比較部１５５、極大値検出部１５６及び距離速度測定部１５７の各機能は、処理回路５１により実現される。図７に示すように、処理回路５１は、専用のハードウェアであっても、メモリ５３に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）ともいう）５２であってもよい。
【００６９】
図７Ａに示すように処理回路５１が専用のハードウェアである場合、処理回路５１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、又はこれらを組み合わせたものが該当する。制御部１５１、周波数分析部１５２、平滑値算出部１５３、しきい値算出部１５４、比較部１５５、極大値検出部１５６及び距離速度測定部１５７の各部の機能それぞれを処理回路５１で実現してもよいし、各部の機能をまとめて処理回路５１で実現してもよい。
【００７０】
図７Ｂに示すように処理回路５１がＣＰＵ５２の場合、制御部１５１、周波数分析部１５２、平滑値算出部１５３、しきい値算出部１５４、比較部１５５、極大値検出部１５６及び距離速度測定部１５７の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアやファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ５３に格納される。処理回路５１は、メモリ５３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、制御演算器１５は、処理回路５１により実行されるときに、例えば図３，４に示した各ステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ５３を備える。また、これらのプログラムは、制御部１５１、周波数分析部１５２、平滑値算出部１５３、しきい値算出部１５４、比較部１５５、極大値検出部１５６及び距離速度測定部１５７の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリ５３とは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  ＥＰＲＯＭ）等の、不揮発性又は揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等が該当する。
【００７１】
なお、制御部１５１、周波数分析部１５２、平滑値算出部１５３、しきい値算出部１５４、比較部１５５、極大値検出部１５６及び距離速度測定部１５７の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェア又はファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、制御部１５１については専用のハードウェアとしての処理回路５１でその機能を実現し、周波数分析部１５２、平滑値算出部１５３、しきい値算出部１５４、比較部１５５、極大値検出部１５６及び距離速度測定部１５７については処理回路５１がメモリ５３に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
【００７２】
このように、処理回路５１は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。
【００７３】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
この発明に係るＦＭＣＷレーダ装置は、従来構成に対し、少ない演算資源で、誤検出を抑制することができ、観測対象である物体の距離及び速度を推定するＦＭＣＷレーダ装置１等に用いるのに適している。
【符号の説明】
【００７５】
１  ＦＭＣＷレーダ装置、１１  送信器、１２  受信器、１３  アナログデジタル変換器、１４  メモリ、１５  制御演算器、１６  観測部、５１  処理回路、５２  ＣＰＵ、５３  メモリ、１１１  電圧生成回路、１１２  電圧制御発振器、１１３  分配回路、１１４  増幅回路、１１５  送波用アンテナ、１２１  受波用アンテナ、１２２  混合器、１２３  増幅回路、１２４  フィルタ回路、１５１  制御部、１５２  周波数分析部、１５３  平滑値算出部、１５４  しきい値算出部、１５５  比較部、１５６  極大値検出部、１５７  距離速度測定部。
【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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【図７】
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【国際調査報告】
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