(57)【要約】  従来のレーザレーダ装置は、測定距離によって距離分解能を事前に変更するため、距離分解能を変更後、再測定する必要があるという課題があった。  本発明のレーザレーダ装置は、レーザ光を発振する光発振器と、光発振器が発振したレーザ光を変調する光変調器と、光変調器が変調したレーザ光を大気へ放射し、被放射物からの散乱光を受信光として受信する光アンテナと、光アンテナが受信した受信光をヘテロダイン検波する光受信器と、光受信器がヘテロダイン検波することにより得られた受信信号のスペクトルをレンジビンごとに算出し、レンジビンの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が閾値以下の場合、レンジビンのスペクトルとレンジビンに隣接する１つ以上のレンジビンのスペクトルとを積算する信号処理器とを備える。
2019202676.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ光を発振する光発振器と、
前記光発振器が発振したレーザ光を変調する光変調器と、
前記光変調器が変調したレーザ光を大気へ放射し、被放射物からの散乱光を受信光として受信する光アンテナと、
前記光アンテナが受信した受信光をヘテロダイン検波する光受信器と、
前記光受信器がヘテロダイン検波することにより得られた受信信号のスペクトルをレンジビンごとに算出し、前記レンジビンの信号対雑音比を算出し、前記信号対雑音比が閾値以下の場合、前記レンジビンのスペクトルと前記レンジビンに隣接する１つ以上のレンジビンのスペクトルとを積算する信号処理器と、
を備えたことを特徴とするレーザレーダ装置。
【請求項２】
前記信号処理器は、
設定された一定の時間ゲート幅のレンジビンで前記受信信号を分割するレンジビン分割器と、
設定された一定のサンプリング点数で前記レンジビン分割器が分割した前記受信信号をフーリエ変換し、前記レンジビン分割器が分割したレンジビンごとの前記受信信号のスペクトルを算出する高速フーリエ変換処理器と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載のレーザレーダ装置。
【請求項３】
前記信号処理器は、
前記高速フーリエ変換処理器が算出したスペクトルから距離に対する前記信号対雑音比を求めるＳＮＲ算出器と、
前記レンジビン分割器が分割したレンジビンについて前記ＳＮＲ算出器が算出した前記信号対雑音比が前記閾値以下の場合、前記レンジビン分割器が分割した前記レンジビンのスペクトルと前記レンジビン分割器が分割した前記レンジビンに隣接する１つ以上のレンジビンのスペクトルとを前記時間ゲート幅を保ったまま積算する分解能変更器と、
前記分解能変更器が積算したスペクトルから前記被放射物の風速を算出する風速算出器と、
前記風速算出器が算出した風速値から風ベクトルを算出する風ベクトル算出器と、
を備えたことを特徴とする請求項２に記載のレーザレーダ装置。
【請求項４】
前記信号処理器は、
前記ＳＮＲ算出器が算出した信号対雑音比と回線計算式により推定した信号対雑音比とから積算すべきレンジビンの個数を算出するＳＮＲモデル算出器と
を備え
前記分解能変更器は、前記ＳＮＲモデル算出器が算出した積算すべきレンジビンの個数にしたがってレンジビンのスペクトルを積算することを特徴とする請求項３に記載のレーザレーダ装置。
【請求項５】
前記信号処理器は、
前記高速フーリエ変換処理器が算出したスペクトルから前記風速算出器が算出した風速値を用いて風速勾配を算出し、算出した前記風速勾配が閾値以上の場合、局所風モデルにより風速値を推定する風速モデル算出器と
を備え、
前記分解能変更器は、前記風速モデル算出器が推定した風速値同士が一致するように、レンジビンのスペクトルを積算することを特徴とする請求項４に記載のレーザレーダ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、レーザレーダ装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
レーザ光を空気中に出射し、大気中に浮遊する微小な液体または固体の粒子（エアロゾル）に反射した散乱光を受信することで、風の速度を知ることができるレーザレーダ装置が知られている。従来のレーザレーダ装置では、大気中エアロゾルからの散乱光を時間ゲートごとにフーリエ変換して、時間ごとの散乱光の周波数スペクトルを求める。その後、時間ごとの周波数スペクトルを積算し、積算した周波数スペクトルのピーク値から視線方向の風速値を求める。これに対し、特許文献１に示されるレーザレーダ装置では、事前に観測距離に応じて距離分解能を変更しておく、すなわち、必然的に高いＳＮＲが得られる近距離では距離分解能を高め、一方、遠距離ではＳＮＲを高めるために距離分解能を低く設定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−３００１３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
レーザレーダ装置は、大気環境の状況(エアロゾル密度)に依存し、各距離の信号対雑音比(ＳＮＲ：Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ)が変化する。大気環境が良好な場合は高い距離分解能に設定していても遠方まで測定できるが、上記大気環境が劣悪な場合はさらに低い距離分解能に設定し、ＳＮＲを得る設定に変更する必要も出てくる。しかし、高精度な風速測定や突風（ガスト）のような局所的変動を測定するためには高い距離分解能での測定が必須である。【０００５】
これに対し、特許文献１では測定距離によって距離分解能を事前に変更するため、距離分解能を変更後、再測定する必要があり、大気環境の変動に追随することができないという課題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のレーザレーダ装置は、レーザ光を発振する光発振器と、光発振器が発振したレーザ光を変調する光変調器と、光変調器が変調したレーザ光を大気へ放射し、被放射物からの散乱光を受信光として受信する光アンテナと、光アンテナが受信した受信光をヘテロダイン検波する光受信器と、光受信器がヘテロダイン検波することにより得られた受信信号のスペクトルをレンジビンごとに算出し、レンジビンの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が閾値以下の場合、レンジビンのスペクトルとレンジビンに隣接する１つ以上のレンジビンのスペクトルとを積算する信号処理器とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、観測し得られた受信ＳＮＲを元に信号処理上で距離分解能を変更することで、測定後にＳＮＲを改善することができ、高ＳＮＲ領域は高距離分解能に、低ＳＮＲ領域を低距離分解能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１に係るレーザレーダ装置の一構成例を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る信号処理器１０の一構成例を示す構成図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係るレーザレーダ装置における観測距離と受信時間との関係を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１に係る分解能変更器１０５の処理内容を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１に係る分解能変更器１０５のステップＳ１０４におけるＳＮＲを改善する処理を説明する概念図である。
【図６】この発明の実施の形態１に係る分解能変更器１０５のステップＳ１０４における前提条件を説明する概念図である。
【図７】この発明の実施の形態２に係る信号処理器１０Ｂの１構成例を示す構成図である。
【図８】この発明の実施の形態２に係る信号処理器１０Ｂの処理内容を説明する概念図である。
【図９】この発明の実施の形態２に係る分解能変更器１０５Ｂの処理内容を示すフローチャートである。
【図１０】この発明の実施形態３に係る信号処理器１０Ｃの一構成例を示す構成図である。
【図１１】この発明の実施の形態３に係る信号処理器１０Ｃの処理内容を説明する概念図である。
【図１２】この発明の実施の形態３に係る風速モデル算出器１１０の処理を示すフローチャートである。
【図１３】この発明の実施の形態３に係る分解能変更器１０５Ｃの処理内容を示すフローチャートである。
【図１４】この発明の実施の形態３に係るステップＳ４０３の処理内容を説明する概念図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１.
図１は、この発明の実施の形態１に係るレーザレーダ装置の一構成例を示す構成図である。
本レーザレーダ装置は、光発振器１（光発振器の一例）、光カプラ２、光変調器３（光変調器の一例）、光サーキュレータ４、光アンテナ５（光アンテナの一例）、スキャナ６、合波カプラ７、光受信器８（光受信器の一例）、Ａ／Ｄ変換器９、信号処理器１０（信号処理器の一例）、及び表示器１１を備える。
【００１０】
光発振器１は、レーザ光を発振する光発振器である。光発振器１は、光カプラ２に接続され、発振したレーザ光を光カプラ２に出力する。例えば、光発振器１には半導体レーザ、固体レーザなどが用いられる。
【００１１】
光カプラ２は、光発振器１が出力したレーザ光をローカル光と送信光とに分岐する光カプラである。ローカル光とは、光カプラ２から合波カプラ７を介して光受信器８に繋がる経路を通る光をいい、送信光とは、光カプラ２から光変調器３を介して光アンテナ５に繋がる経路を通る光をいう。光カプラ２は、光発振器１、光変調器３、及び合波カプラ７に接続され、ローカル光を合波カプラ７に出力し、送信光を光変調器３に出力する。例えば、光カプラには、溶融ファイバカプラ、誘電体多層膜フィルタを用いたフィルタ型カプラなどが用いられる。
【００１２】
光変調器３は、光カプラ２が出力した送信光の周波数をシフトさせる変調器である。光変調器３は、送信光に対して位相変調又は周波数変調を行い、送信光の周波数をシフトさせる。光変調器３は、光カプラ２及び光サーキュレータ４に接続される。例えば、光変調器３にはＡＯ周波数シフタ（Ａｃｏｕｓｔ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｓｈｉｆｔｅｒ）、光位相変調器などが用いられる。
【００１３】
光サーキュレータ４は、光変調器３が変調した送信光と、スキャナ６及び光アンテナ５を介して得られる受信光とを分離する光サーキュレータである。ここで受信光は、送信光に対するエアロゾルの散乱光である。光サーキュレータ４は、光変調器３、光アンテナ５、及び合波カプラ７に接続され、送信光を光アンテナ５に出力し、受信光を合波カプラ７に出力する。例えば、光サーキュレータ４には、波長板とビームスプリッタを用いて構成されるサーキュレータなどで、空間伝搬型、ファイバ結合型のものが用いられる。
【００１４】
光アンテナ５は、光サーキュレータ４が出力した送信光を出力し、エアロゾルからの散乱光を受信光として受信する光アンテナである。光アンテナ５は、光サーキュレータ４及びスキャナ６に接続され、送信光をスキャナ６に出力し、受信光を光サーキュレータ４に出力する。例えば、光アンテナ５には光学望遠鏡、カメラレンズが用いられる。
【００１５】
スキャナ６は、光アンテナ５が出力した送信光を走査し、大気中への照射方向（視線方向ともいう）を変化させるスキャナである。スキャナ６は、ウェッジプリズムとそれを回転させるモータ、エンコーダから構成される。例えば、モータにはエンコーダ付ステッピングモータが使用される。スキャナ６は、モータを任意速度で回転させ、ウェッジプリズムの視線方向を変化させるとともに、信号処理器１０に送信光が照射される角度情報を出力する。例えば、スキャナ６には、ウェッジプリズムミラー、ガルバノスキャナーなどが用いられる。ここでは光学系から出力された光をスキャンさせる方式を記載しているが、光学系の前段に光路を切り替える光スイッチを用意し、分岐先を１つ以上の異なる方向を向いた光学系に接続することで視線方向を変更する方式としてもよい。
【００１６】
合波カプラ７は、ローカル光と受信光とを合波する合波カプラである。合波カプラ７は、光カプラ２、光サーキュレータ４、及び光受信器８に接続される。合波カプラ７は、光カプラ２が出力したローカル光と光サーキュレータ４が出力した受信光とを合波し、合波光を光受信器８に出力する。例えば、合波カプラ７には、溶融ファイバカプラ、誘電体多層膜フィルタを用いたフィルタ型カプラなどが用いられる。
【００１７】
光受信器８は、合波カプラ７が出力した合成光をヘテロダイン検波する光受信器である。光受信器８は、合波カプラ７とＡ／Ｄ変換器９に接続される。光受信器８は、合波カプラ７が出力した合成光をヘテロダイン検波し、検波した光信号を電気信号に変換し、Ａ／Ｄ変換器９に出力する。例えば、光受信器８には、バランスドレシーバなどが用いられる。
【００１８】
Ａ／Ｄ変換器９は、光受信器８がヘテロダイン検波したアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器（Ａｎａｌｏｇｕｅ  tｏ  Ｄｉｇｉｔａｌ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）である。Ａ／Ｄ変換器９は、光受信器８、光変調器３、及び信号処理器１０に接続される。Ａ／Ｄ変換器９は、光受信器８が出力したアナログ電気信号を、光変調器３が出力したレーザパルストリガ信号をトリガとしてサンプリングし、アナログ信号をデジタル信号へ変換して信号処理器１０に出力する。例えば、Ａ／Ｄ変換器９には、二重積分型Ａ／Ｄ変換器、逐次比較形Ａ／Ｄ変換器、並列比較型Ａ／Ｄ変換器などが用いられる。
【００１９】
信号処理器１０は、Ａ／Ｄ変換器９が出力したデジタル信号を信号処理し、風速値及び風ベクトルを算出する信号処理器である。
【００２０】
図２は、この発明の実施の形態１に係る信号処理器１０の一構成例を示す構成図である。
信号処理器１０は、レンジビン分割器１０１（レンジビン分割器の一例）、ＦＦＴ処理器１０２（高速フーリエ変換処理器の一例）、積算器１０３、ＳＮＲ算出器１０４（ＳＮＲ算出器の一例）、分解能変更器１０５（分解能変更器の一例）、風速算出器１０６（風速算出器の一例）、風ベクトル算出器１０７（風ベクトル算出器の一例）、スキャナ制御器１０８を備える。
【００２１】
レンジビン分割器１０１は、Ａ／Ｄ変換器９が出力するデジタル信号を任意個数のレンジビンに分割するレンジビン分割器である。レンジビン分割器１０１は、Ａ／Ｄ変換器９及びＦＦＴ処理器１０２に接続される。レンジビン分割器１０１は、Ａ／Ｄ変換器９が出力したデジタル信号を、任意個数のレンジビンで区切り、区切ったデジタル信号をＦＦＴ処理器１０２に出力する。レンジビンで区切るということは、信号を一定時間（時間ゲート幅）で分割することをいう。
【００２２】
ＦＦＴ処理器１０２は、レンジビン分割器１０１が出力した信号をＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ）処理するＦＦＴ処理器である。ＦＦＴ処理器１０２は、レンジビン分割器１０１及び積算器１０３に接続される。ＦＦＴ処理器１０２は、レンジビン分割器１０１が出力する各レンジビンで区切られた信号を、レンジビンごとに一定のサンプリング点数で高速フーリエ変換し、変換したスペクトル信号をＳＮＲ算出器１０４に出力する。一定の時間ゲート幅及び一定のサンプリング点数でフーリエ変換した場合、フーリエ変換されたスペクトルのデータ点数（周波数分解能に相当）は一定となる。
【００２３】
積算器１０３は、スペクトル信号を積算する積算器である。積算器１０３は、ＦＦＴ処理器１０２、ＳＮＲ算出器１０４、分解能変更器１０５に接続される。積算器１０３は、ＦＦＴ処理器１０２が出力したスペクトルを任意回数積算処理し、積算処理したスペクトル信号をＳＮＲ算出器１０４、分解能変更器１０５に出力する。積算処理は、各ショットにおけるレンジビンごとのスペクトル信号を、各ショットの同じレンジビンごとに積算することで行う。
【００２４】
ＳＮＲ算出器１０４は、観測によって得られた各距離のＳＮＲ値からＳＮＲの距離に対する関数を導出し、積算器１０３から出力されたスペクトル信号を入力とし、各距離のＳＮＲとスペクトルを分解能変更器１０５に出力する。
【００２５】
分解能変更器１０５は、ＳＮＲ算出器１０４が出力したＳＮＲに応じて、ＳＮＲの低いレンジビンに隣接するレンジビンのスペクトルをＳＮＲの低いレンジビンのスペクトルに積算する処理を行い、積算処理を行ったスペクトルを風速算出器１０６に出力する。
【００２６】
風速算出器１０６は、分解能変更器１０５が積算したスペクトルデータから風速を算出する風速算出器である。風速算出器は、分解能変更器１０５に接続される。風速算出器１０６は、分解能変更器１０５によって出力されたスペクトル信号から、レーザ光のドップラーシフト量を算出し、ドップラーシフト量からレーザ光の視線方向に対する風速値を算出する。風速算出器１０６は、各視線方向の風速値を風ベクトル算出器１０７に出力する。
【００２７】
風ベクトル算出器１０７は、風速算出器１０６が出力した視線方向の風速値及び視線方向の角度情報から風ベクトルを算出する風ベクトル算出器である。風ベクトル算出器１０７は、風速算出器１０６、スキャナ６、スキャナ制御器１０８に接続される。風ベクトル算出器１０７は、風速算出器１０６が出力した各視線方向の風速値と、スキャナ制御器１０８を介して得られるスキャナ６のプリズムの角度情報とから風ベクトルを算出し、スキャナ制御器１０８に出力する。
【００２８】
スキャナ制御器１０８は、スキャナ６を制御する制御信号を生成するスキャナ制御器である。スキャナ制御器１０８は、風ベクトル算出器１０７、スキャナ６、及び表示器１１に接続される。スキャナ制御器１０８は、風ベクトル算出器１０７が算出した風ベクトルの結果から、視線方向切換のための制御信号を生成し、生成した制御信号をスキャナ６に出力する。スキャナ制御器１０８は、スキャナ６より得た角度情報を保持すると共に、風ベクトル算出器１０７に送信する。また、スキャナ制御器１０８は、風ベクトル算出器１０７が出力した風ベクトルの算出結果を表示器１１に出力する。
【００２９】
レンジビン分割器１０１、ＦＦＴ処理器１０２、積算器１０３、ＳＮＲ算出器１０４、分解能変更器１０５、風速算出器１０６、風ベクトル算出器１０７、及びスキャナ制御器１０８は、例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）の論理回路、マイコン（マイクロコンピュータ）などが用いられる。
【００３０】
図２のレーザレーダ装置の構成の説明に戻る。
【００３１】
表示器１１は、信号処理器１０が算出した視線方向風速値を表示する表示器である。表示器１１は、信号処理器１０に接続される。表示器１１は、信号処理器１０が算出したデータ、例えば、視線方向風速値、そのＳＮＲ、または風ベクトルを表示する。例えば、表示器１１には、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどが用いられる。表示器１１は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）またはハードディスクなどの記憶装置を有し、時間に対して、視線方向風速値、そのＳＮＲ、または風ベクトルを記憶するようにしても良い。
【００３２】
次に、この発明の実施の形態１に係るレーザレーダ装置の動作について説明する。
【００３３】
光発振器１は、レーザ光を発振させ、発振したレーザ光を光カプラ２に出力する。
【００３４】
光カプラ２は、光発振器１が出力したレーザ光を送信光とローカル光とに任意分岐比により分配し、送信光を光変調器３に、ローカル光を合波カプラ７に出力する。送信光は、光アンテナ５から大気中に出力する光であり、ローカル光は、光受信器８でヘテロダイン検波するために、合波カプラ７において受信光と合波する光である。光カプラ２の分岐比は、システム設計により決定される。
【００３５】
システム設計のための回線計算には、例えば、以下の式が用いられる。
【００３６】
【数１】
2019202676.tif 000003
【００３７】
β、Ｋ、Ｓ０は、それぞれ、後方散乱係数(ｍ−１ｓｒ−１)、大気透過率、散乱光のコヒーレンス径(ｍ)を表し、システムで制御不可な大気条件を表すパラメータを表す。Ｄ、Ｆ、Ｎ、Ｌはそれぞれ、ビーム径（ｍ）、集光距離（ｍ）、インコヒーレント積算数（回）、観測距離（ｍ）を表し、システム内において変更可能なパラメータを表す。ｈ、λ、Ｐ、ηＦ、Ｂは、それぞれ、プランク定数(Ｊｓ)、波長(ｍ)、送信光パルスエネルギー(Ｊ)、Ｆａｒ Ｆｉｅｌｄの送受信効率、受信帯域幅(Ｈｚ)であり、Ａｃは、光アンテナによってケラレたガウシアンビーム（ＮＧＢ:Ｎｅａｒｅｓｔ Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｂｅａｍ）を相関の高い回折限界のガウシアンビームに置き換えるための近似係数を表し、Ｌは観測距離(ｍ)を表す。ケラレとは送信もしくは受信するガウシアンビームが望遠鏡の有効開口径によって遮断され、一部をクリッピングされた状態を表す。上記Ａｃはクリッピングされたガウシアンビームに対しガウシアン曲線でフィッティングを行った場合に、当該ガウシアン曲線に係る係数に相当する。
【００３８】
光変調器３は、光カプラ２が分配した送信光を周波数変調及び強度変調し、変調した送信光を光サーキュレータ４に出力する。ここで、光変調器３は、送信光のパルス幅、繰り返し周波数(ＰＲＦ)を決定している。パルス幅は距離分解能値にも相当するため、所望する距離分解能値に相当するパルス幅を信号処理器１０において設定し、信号処理器１０が光変調器３にそのパルス幅を設定することも可能であるし、光変調器３は、設計時に設定された固定のパルス幅、ＰＲＦを出力するようにしても良い。また、光変調器３の出力光が不足している場合、光変調器３の後段に光増幅器を追加しても良い。光変調器３は、送信光をパルス化するときのパルスタイミングを示すパルストリガ信号をＡ／Ｄ変換器９に出力する。
【００３９】
光サーキュレータ４は、光変調器３が変調した送信光を光アンテナ５に通過させ、光アンテナが受信した受信光を合波カプラ７に出力する。光サーキュレータ４は、このように送信光と受信光とを分離する。
【００４０】
光アンテナ５は、送信光をコリメートにし、空気中に照射する。また、光アンテナ５は、送信光に対するエアロゾルからの散乱光を集め、受信光として受信する。光アンテナ５は、集光調整機能を有するものでも良い。
【００４１】
スキャナ６は、信号処理器１０が出力した制御信号を受け、ウェッジプリズムを回転させ、光アンテナ５が照射する光の方向を任意に変更する。また、スキャナ６は、エンコーダ情報に相当する電気信号を信号処理器１０に出力し、角度情報を伝達する。
【００４２】
合波カプラ７は、光カプラ２が出力したローカル光と光サーキュレータ４が出力した受信光とを合波し、合波した光を光受信器８に出力する。
【００４３】
光受信器８は、合波カプラ７が出力した合波光を光電変換し、ヘテロダイン検波により受信光の周波数復調を行い、周波数復調した受信信号をＡ／Ｄ変換器９に出力する。
【００４４】
Ａ／Ｄ変換器９は、光変調器３において発生するパルストリガ信号を受けた後、サンプリング周波数ｆｓで光受信器８が出力した受信信号のＡ／Ｄ変換を行い、そのデジタル信号を信号処理器１０に出力する。
【００４５】
以下、信号処理器１０の動作について説明する。
【００４６】
図３は、この発明の実施の形態１に係るレーザレーダ装置における観測距離と受信時間との関係を示す図である。レンジビン分割器１０１は、各距離からの受信信号を任意時間幅で区切る。以降では、区切られた時間（時間ゲート）をレンジビンと呼ぶ。各レンジビンの時間幅（時間ゲート幅）は、距離分解能値に対応する。レンジビン分割器１０１は、任意個数のレンジビンで受信波形を区切り、レンジビン区間の受信波形の電圧値をＦＦＴ処理器１０２に出力する。
【００４７】
例えば、距離分解能をＲｒｅｓと設定した場合、Ａ／Ｄ変換された時間波形を区切る時間幅（ｔ）は、ｔ ＝ ２Ｒｒｅｓ／ｃ （ｃ：光速）で設定される。ゆえに、総レンジビン数がＭ個であった場合、Ａ／Ｄを開始するためのトリガ、ここでは光変調器３からのトリガ信号タイミングを基準にして、各レンジビンで区切られる時間を表すと、その式は以下のようになる。
【００４８】
【数２】
2019202676.tif 000004
【００４９】
【数３】
2019202676.tif 000005
【００５０】
【数４】
2019202676.tif 000006
【００５１】
Ｔｓｔａｒｔは、各レンジビンのデータ取得開始時間、Ｔｅｎｄは、各レンジビンのデータ取得終了時間、ｍは、レンジビンの番号であり、１〜Ｍの値域を持つ。Ｒｍｉｎは、観測開始距離を調整するための値、すなわち、パルストリガ信号に対しＡ/Ｄ変換を行うまでのディレイタイミングを距離値で表したものである。トリガに対するＡ/Ｄ開始の遅延量が０の場合、例えば、４０ｍから測定したい場合は、Ｒｍｉｎに４０などの値が挿入される。
【００５２】
なお、ここでは、当時間間隔のレンジビン分割を行っているが、これに限らず、Ｔｓｔａｒｔに相当する観測開始距離をユーザによって決定してもよいし、それをレンジビンごとに設定しても良いし、ＴｓｔａｒｔとＴｅｎｄの範囲をオーバーラップさせても良い。
【００５３】
ＦＦＴ処理器１０２は、レンジビン分割器１０１が取得した各レンジビンの時間波形をＦＦＴビン数（ＮＦＦＴ）でＦＦＴ処理し、受信信号スペクトルを得る。ＮＦＦＴはＦＦＴ処理を行う点数（サンプリング点数（サンプル点数とも言う））を表し、例えば２５６等の値が用いられる。
【００５４】
積算器１０３は、各ショットで得られたスペクトルに対して、ユーザによって指定された回数（Ｎ）のインコヒーレント積算を行う。インコヒーレント積算は、各レンジビンのスペクトルデータに対して以下の式で行う。
【００５５】
積算器１０３は、各ショットにおける各レンジビンのスペクトルデータについて、同じレンジビン番号のスペクトルデータを足し合わせることで積算処理を行う。積算処理は、数式で表すと以下のようになる。
【００５６】
【数５】
2019202676.tif 000007
【００５７】
ＳＰＣ（ｉ，ｎ，Ｒ）は、各ショットのスペクトルデータである。Ｓ（ｉ，Ｒ）は、積算処理したスペクトルデータである。ｉは周波数ビンの番号、ｎはショットの番号、Ｒはレンジビンの番号である。積算処理を行うことにより、雑音値に対してスペクトルデータのピーク値（信号値）を大きくすることができる。つまり、ＳＮＲを改善することができる。
【００５８】
図４は、この発明の実施の形態１に係る分解能変更器１０５の処理内容を示すフローチャートである。ここではレンジビンは等時間間隔で区分けされているものとする。
【００５９】
分解能変更器１０５は、ステップＳ１０１からステップＳ１０５までの処理をＲ＝１からＲ＝Ｒｍａｘまで繰り返す。
【００６０】
ステップＳ１０２において、分解能変更器１０５は、レンジビンＲのスペクトルのＳＮＲに対し、以下の式で判定を行う。
【００６１】
【数６】
2019202676.tif 000008
【００６２】
ここで、Ｒｒｅｓはスペクトルより風速値を得る際、風速測定精度を担保できる分解能を表す。ＦＦＴを用いる場合、距離分解能が高いと時間ゲート幅が小さくなるためサンプル点数が少なくなり周波数分解能が低くなる。したがって、風速測定精度が悪くなる。このため、例えばＲｒｅｓ＝２０ｍなどの値を設定する。ＴＨＳＮＲはシステムで規定されるＳＮＲに対する閾値であり、システムの雑音レベルにより事前に決定される。当該閾値以上の場合は信号検知可能であるとしてステップＳ１０５に進み、レンジビンＲに対する処理を終了し、次のレンジビンの計算を行う。
【００６３】
一方、ＳＮＲが閾値以下であった場合、分解能変更器１０５は、ＳＮＲが低いことにより信号検出が困難であると判断し、ステップＳ１０３に進む。
【００６４】
ステップＳ１０３において、分解能変更器１０５は、距離分解能Ｒｒｅｓ（Ｒ）が予め設定された距離分解能に対する上限値ＴＨＲｒｅｓより大きいか否かを判別する。Ｒｒｅｓ（Ｒ）がＴＨＲｒｅｓより大きい場合、距離分解能の上限値を超えているので、ステップＳ１０５に進み、本レンジビンに対する処理は終了し、次のループ処理に入る。
【００６５】
Ｒｒｅｓ（Ｒ）がＴＨＲｒｅｓより小さい場合、分解能変更器１０５は、距離分解能Ｒｒｅｓ（Ｒ）は上限値ＴＨＲｒｅｓを超えていないので、距離分解能に余裕があると判断し、ステップＳ１０４に進む。
【００６６】
ステップＳ１０４において、分解能変更器１０５は、注目するレンジビン（Ｒ）のスペクトル(ＳＰＣ(Ｒ))と次のレンジビンのスペクトル(ＳＰＣ(Ｒ＋１))を以下の式により積算する。積算後、ステップＳ１０２に進み、ステップＳ１０４の積算処理により得られたＳＮＲが、閾値以下になっているかを判別する。
【００６７】
【数７】
2019202676.tif 000009
【００６８】
この際の距離分解能は以下の式となる。
【００６９】
【数８】
2019202676.tif 000010
【００７０】
つまり、ステップＳ１０４の処理は、距離分解能を犠牲にしてＳＮＲを改善することを意味する。
【００７１】
図５は、この発明の実施の形態１に係る分解能変更器１０５のステップＳ１０４におけるＳＮＲを改善する処理を説明する概念図である。分解能変更器１０５は、ＳＰＣ（Ｒ）とＳＰＣ（Ｒ＋１）とにおいて互いに対応する周波数ビン番号のスペクトル値を加算することで、新たなＳＰＣ（Ｒ）を得る。各レンジビンのスペクトルを計算した後で、スペクトルのデータ点数及び時間ゲート幅を変更せずに、互いに周波数ビン番号が同じであるスペクトル値をそのまま加算処理するため、計算量が小さく、高速に処理を行うことができる。
【００７２】
分解能変更器１０５は、このようにＳＮＲを向上させ、閾値THSNRによる判定を繰り返すことで、最小距離分解能での測定が可能となる。しかしながら、これを成すための条件として、風が一様であるという条件がある。
【００７３】
図６は、この発明の実施の形態１に係る分解能変更器１０５のステップＳ１０４における前提条件を説明する概念図である。風が一様である場合、その信号成分は同周波数に存在するため信号が積みあがるが、乱流ないしはガストの場合、風は一様ではないため、信号成分が積み上がらない。そのため、積算を重ねてもTHSNRを超えにくくなり、その上、距離分解能を劣化させ過ぎることにより乱流、ガストを見逃す確率が上がってしまう。
【００７４】
乱流、ガストの見逃しを抑圧するための方策として、ステップＳ１０３において距離分解能に対する閾値ＴＨＲｒｅｓを設定している。距離分解能を劣化させ、信号を積み上げる上限を設定することで、上記問題を解決している。
【００７５】
このＴＨＲｒｅｓは検出したい乱気流の大きさやガストの継続距離を当該閾値に設定する。また、この上限値は左記のようにユーザにより決定しても良いし、ＡＩ(Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ)を用いて設定しても良い。ガストなどの自然現象は経験則に従う方法が望ましいためである。気温、気圧、湿度、日時、地形、そこで発生したガストのコヒーレンス長、ガスト風速値をＡＩ学習データとして入力する。そして、日時・地形、気温などの情報を入力し、発生し得るガストのコヒーレンス長を割り出し、それを上限値に設定する。従来のガストの情報には、例えば気象庁など既存のデータベースを用いても良いし、当該レーザレーダ装置により観測された実測値を用いてもよく、これに限るものではない。なお、ここでは、ＲのレンジビンのスペクトルとＲ＋１のレンジビンのスペクトルとを積算する方法を示したが、Ｒ−１とＲとのスペクトル、もしくはＲ−１とＲとＲ＋１とのスペクトルを積算しても良く、互いに周波数ビン番号の数が同じであって周波数ビン番号が対応しているレンジビン同士であれば積算して良い。
【００７６】
分解能変更器１０５は、ステップＳ１０１からステップＳ１０５までのループをＲ＝１からＲ＝Ｒｍａｘまで繰り返した後、本フローの処理を終了する。
【００７７】
風ベクトル算出器１０７は、ベクトル合成もしくは、ＶＡＤ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ａｚｉｍｕｔｈ Ｄｉｓｐｌａｙ）法を用いて風ベクトルを算出する。ベクトル合成の場合、例えば、視線方向の風速（Ｖｒ）は、東西方向の水平方向風速（Ｕ）、南北方向の水平方向風速（Ｖ）、鉛直方向の風速（Ｗ）、仰角（θ）、北を基準とした方位角（φ）を用いて、以下の式で表される。
【００７８】
【数９】
2019202676.tif 000011
【００７９】
本式を用いて、例えば、３方向の視線方向風速値が得られた場合、連立方程式を解くことによって、Ｕ、Ｖ、Ｗを算出することができる。これにより、３次元の風ベクトルを得る。
【００８０】
スキャナ制御器１０８は、視線方向を切り替えるために、スキャナを動作させるための制御信号を生成する。スキャナ６は、スキャナ制御器１０８からの制御信号によってスキャナ内ステッピングモータを駆動し、所望ステップ動作させることによって所望角度への動作を行う。また、スキャナ６は、搭載されるエンコーダによる角度信号をスキャナ制御器１０８に送信し、スキャナ制御器１０８では動作後の角度情報を保持する。
【００８１】
表示器１１は、信号処理器１０が算出した視線方向風速値、視線方向風速値のＳＮＲ、または風ベクトルなどの情報をメモリに保存し、表示する。
【００８２】
以上の通り、この発明の実施の形態１によれば、ＳＮＲに応じて隣接するレンジビンのスペクトルを積算しＳＮＲを向上させることで、距離分解能設定後であっても測定距離延伸が可能となる。
【００８３】
なお、本構成では、パルス型のレーザレーダ装置を前提に記載しているが、ＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式を用いても良く、これに限るものではない。また、本構成では、光接続方法について光ファイバをベースに記載しているが、接続方法は、光ファイバを用いずに空間伝搬型としても良い。
【００８４】
また、本レーザレーダ装置は、上述したようなスキャナ構成ではなく、サーキュレータとテレスコープの間に光スイッチ入れ、スキャナを取り除いた構成でも良く、これに限るものではない。この際、例えば、光スイッチには、通信で用いられるメカニカル光スイッチやＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）光スイッチ等が用いられる。
【００８５】
また、信号処理器１０の各構成要素の機能は、ＦＰＧＡなどのハードウェアで実行されても良いし、メモリに記憶された各構成要素の機能を表すプログラムをプロセッサが読みだして実行するように、ソフトウェアで実行されても良い。
【００８６】
本実施の形態によれば、１度の測定により得られた各レンジビンのスペクトルに対しＳＮＲによる判定を行い、ＳＮＲが不足していた場合には隣接レンジビンのスペクトルを積算させることにより距離分解能を劣化させることでＳＮＲを向上させる。これにより、測定回数を増やす（フレームレートを劣化させる）ことなく、ＳＮＲが不足している領域の分解能を犠牲にして、ＳＮＲを改善するため、不必要な測定精度劣化を抑止することができる。
【００８７】
実施の形態２.
実施の形態２では、実施の形態１に対して、信号処理器１０Ｂの処理内容と、信号処理器１０Ｂ内のＳＮＲモデル算出器１０９（ＳＮＲモデル算出器の一例）追加及び分解能変更器１０５Ｂの処理内容との点が異なり、積算すべきレンジビンの数を回線計算式から導出することで、計算試行回数を改善する。
【００８８】
図７は、この発明の実施の形態２に係る信号処理器１０Ｂの１構成例を示す構成図である。
【００８９】
ＳＮＲモデル算出器１０９は、ＳＮＲ算出器１０４から得られた各距離(レンジビン)のＳＮＲ値を入力とし、各レンジビンに対してＳＮＲの推定値を算出する。そして、算出したＳＮＲの推定値までＳＮＲを改善するために必要なレンジビンの個数を算出し、算出したレンジビンの個数及びＳＮＲの推定値を分解能変更器１０５Ｂに出力する。
【００９０】
分解能変更器１０５Ｂは、ＳＮＲモデル算出器１０９が出力した足し合わせるべきレンジビンの個数に従い距離分解能を変更し、その結果に対し妥当性判定を行った結果のフラグと、足し合わせた結果のスペクトルとを風速算出器１０６に出力する。
【００９１】
信号処理器１０Ｂにおいて、その他の構成であるレンジビン分割器１０１、ＦＦＴ処理器１０２、積算器１０３、ＳＮＲ算出器１０４、風速算出器１０６、風ベクトル算出器１０７、スキャナ制御器１０８は実施の形態１と同じであるため、説明を省略する。
【００９２】
図８は、この発明の実施の形態２に係る信号処理器１０Ｂの処理内容を説明する概念図である。ＳＮＲモデル算出器１０９は、式(１)と最大観測距離(Ｌｏｂｓ)より短い距離におけるＳＮＲ値とを用いて、式（１）のβの値を推定する。観測できている領域(図８内０(ｍ)〜Ｌｏｂｓまでの距離)の最大観測レンジビンをＭとすると、以下Ｑの値が最小となるように式（１）のβの値を算出する。以下の式においてＳＮＲｔｈｅｏｒｙは、式（１）により求めたＳＮＲである。
【００９３】
【数１０】
2019202676.tif 000012
【００９４】
ここで、大気環境を表すＫ、Ｓ０は、典型的な値、例えばＫは４．２×１０−５（／ｍ）、Ｓ０は以下式により算出する。Ｃｎは大気構造係数を表し、１．７×１０−１４(ｍ−２/３)などの値を用いる。Ｌは距離を表し、λは波長を表す。
【００９５】
【数１１】
2019202676.tif 000013
【００９６】
これらを入力し、システムパラメータＤ、Ｆ、Ｎ、Ｌ、Ａｃは既知の値を入力する。ここでは計算負荷軽減のためにβの１変数でＱの最小値を算出しているが、β、Ｋ，Ｓｏの３変数でＱの最小値を計算しても良い。
【００９７】
ＳＮＲモデル算出器１０９は、Ｌｏｂｓ以降のレンジビンに対し、実測のＳＮＲと式（１）とβとから推定したＳＮＲとを比較し、それぞれのレンジビンにおいて不足しているＳＮＲを算出する。
【００９８】
隣のレンジビン１つを積算した場合、向上するＳＮＲは風が一様である場合、ＳＮＲは、√Ｍ倍(Ｍは積算させるレンジビンの総数、自身も含む)改善する。これより、積算するべきレンジビン数を算出する。例えば、推定されたＳＮＲｔｈｅｏｒｙと到達させたいＳＮＲ閾値ＴＨＳＮＲとを用いて以下の式を満たす自然数Ｍを算出する。Ｍ(Ｒ)は、足し合わせるべきレンジビンの数を表す。ＳＮＲモデル算出器１０９は、算出したレンジビンの個数（Ｍ）及びＳＮＲの推定値（ＳＮＲｔｈｅｏｒｙ）を分解能変更器１０５Ｂに出力する。
【００９９】
【数１２】
2019202676.tif 000014
【０１００】
ここで、達成するべきＳＮＲをＴＨＳＮＲとして設定しているが、推定誤差を鑑み、推定誤差を含んだ閾値ＴＨＳＮＲｕｐ（例えばＴＨＳＮＲＵＰ＞ＴＨＳＮＲ）を設定しても良い。
【０１０１】
図９は、この発明の実施の形態２に係る分解能変更器１０５Ｂの処理内容を示すフローチャートである。
【０１０２】
分解能変更器１０５Ｂは、ステップＳ２０１からステップＳ２０７までの処理をＲ＝１からＲ＝Ｒｍａｘまで繰り返す。
【０１０３】
ステップＳ２０２において、分解能変更器１０５Ｂは、レンジビンＲのスペクトルのＳＮＲに対し、式（６）で判定を行う。測定結果のＳＮＲが、当該閾値以上の場合は信号検知可能であるとしてステップＳ２０７に進み、レンジビンＲに対する処理を終了し、次のレンジビンの計算を行う。
【０１０４】
一方、測定結果のＳＮＲが閾値以下であった場合、分解能変更器１０５Ｂは、ＳＮＲが低いことにより信号検出が困難であると判断し、ステップＳ２０３に進む。
【０１０５】
ステップＳ２０３において、分解能変更器１０５Ｂは、距離分解能Ｒｒｅｓ（Ｒ）とＳＮＲモデル算出器１０９が算出したＭとを乗算し、その乗算結果が予め設定された距離分解能に対する上限値ＴＨＲｒｅｓより大きいか否かを判別する。Ｒｒｅｓ（Ｒ）×ＭがＴＨＲｒｅｓより大きい場合、距離分解能の上限値を超えているので、ステップＳ２０７に進み、本レンジビン番号に対する処理は終了し、次のループ処理に入る。
【０１０６】
Ｒｒｅｓ（Ｒ）×ＭがＴＨＲｒｅｓより小さい場合、分解能変更器１０５Ｂは、距離分解能Ｒｒｅｓ（Ｒ）×Ｍは上限値ＴＨＲｒｅｓを超えていないので、距離分解能に余裕があると判断し、ステップＳ２０４に進む。
【０１０７】
ステップＳ２０４において、分解能変更器１０５Ｂは、ＳＮＲモデル算出器１０９が出力したＭを用いて以下の式によりレンジビンのスペクトルを積算する。積算後、処理はステップＳ２０５に進み、ステップＳ２０４の積算処理により得られたＳＮＲが、閾値以下になっているかを判別する。
【０１０８】
【数１３】
2019202676.tif 000015
【０１０９】
上記の処理により、距離分解能は以下のようになる。また、ＳＮＲ（Ｒ）＝ｐｅａｋ（ＳＰＣ（Ｒ））である。
【０１１０】
【数１４】
2019202676.tif 000016
【０１１１】
ステップＳ２０５において、分解能変更器１０５Ｂは、ステップＳ２０４で距離分解能を変更して得られたＳＮＲが、式（１）で推定したＳＮＲと比較して閾値以下になっているかを以下の式により判別する。これにより、分解能変更器１０５Ｂは、そのレンジビンにおいて突風が生じているかを判別する。
【０１１２】
【数１５】
2019202676.tif 000017
【０１１３】
上記の式において、ＳＮＲ（Ｒ）は、ステップＳ２０４で得られたＳＮＲであり、ＳＮＲｔｈｅｏｒｙ（Ｒ）は、ＳＮＲモデル算出器１０９が式（１）で推定したＳＮＲであり、式（１）中のβは、ＳＮＲモデル算出器１０９が決定したβを用いる。
【０１１４】
ステップＳ２０４で求めたＳＮＲと式（１）で推定したＳＮＲ（Ｒ）との差がＴＨerrorより小さい場合、このレンジビンにおいて風が一様であり、突風はないとしてステップＳ２０４で求めたスペクトルＳＰＣ（Ｒ）を風速算出器１０６に出力し、ステップＳ２０７に進む。
【０１１５】
ステップＳ２０４で求めたＳＮＲと式（１）で推定したＳＮＲ（Ｒ）との差がＴＨerror以上の場合、このレンジビンにおいて突風（ガスと）を含む可能性があるものとして、ステップＳ２０６に進み、フラグを立てる。
【０１１６】
ステップＳ２０６において、分解能変更器１０５Ｂは、そのレンジビンＲに対して、ガストに関するフラグ（Ｆｌａｇ_ｇｕｓｔ＝１）及びテップＳ２０４で求めたスペクトルＳＰＣ（Ｒ）を風速算出器１０６に出力する。本処理はガスト検知漏れを抑圧する効果に相当する。なお、本処理はＳＮＲの乖離ではなく受信スペクトル幅を用いた処理としても良い。その場合、以下の式により、受信信号のスペクトルＳＰＣからスペクトル幅Ｓｗを算出する。ｆは周波数を表す。
【０１１７】
【数１６】
2019202676.tif 000018
【０１１８】
理論的な受信スペクトル幅ＳＷ＿ｔｈｅｏｒｙは、以下式で表される。ｗＬはローカル光の線幅、ｗＴは送信光の線幅、ｗｗは風によるドップラ変動量を表す。
【０１１９】
【数１７】
2019202676.tif 000019
【０１２０】
風が一様である場合、ｗｗは０となり、ｗＬ、ｗＴは固定値となることを用い、閾値ＴＨｓｗを用いて、式（１５）の代わりに以下の式を用いることができる。
【０１２１】
【数１８】
2019202676.tif 000020
【０１２２】
しかし、ここでは、ＳＮＲの乖離とすることでスペクトル幅を計算する処理付加を低減している。
【０１２３】
以上の通り、この発明の実施の形態２によれば、回線計算式を用いて導出される不足ＳＮＲ分を改善するのに必要な距離分解能の量及び積算レンジビンの数を推定することにより、スペクトルＳＰＣ及びＳＮＲの計算試行回数を減らすことができる。また、回線計算式と改善ＳＮＲとの乖離状態から突風などの急峻な風速変化を検知することが可能となる。
【０１２４】
実施の形態３．
実施の形態３では、実施の形態１、２に対して信号処理器１０Ｃの処理内容の点で異なる。実施の形態３の信号処理器１０Ｃでは、ガスト検知処理を加え、ガストのモデルを作成する。作成されたモデルにより、各距離の風速を導出し、スペクトルを重ねる際に中心周波数を各距離の推定風速値にずらしてから積算を行う。これにより、スペクトル幅を一定にできることから、より理論値に近くＳＮＲを向上させることが可能となる。一方、得られたＳＮＲが推定値よりも小さい場合はガストモデルが適合していない、すなわちガストがない、もしくはモデル自体が整合していないことを示唆しているため、測定不可と判断する。
【０１２５】
図１０は、この発明の実施形態３に係る信号処理器１０Ｃの一構成例を示す構成図である。
以下、主に実施の形態２と異なる点について説明する。
【０１２６】
風速モデル算出器１１０（風速モデル算出器の一例）は、風速算出器１０６から出力される各レンジビンの風速値を入力とし、測定できなかったレンジビンの風速値の推定値を出力する。
【０１２７】
分解能変更器１０５Ｃは、ＳＮＲモデル算出器１０９が出力した各レンジビンのＳＮＲの推定値と風速モデル算出器１１０が出力した各レンジビンの風速推定値とを入力とし、各レンジビンのスペクトルとガスト発生のフラグを出力する。
【０１２８】
信号処理器１０Ｃにおいて、風速モデル算出器１１０以外の構成であるレンジビン分割器１０１、ＦＦＴ処理器１０２、積算器１０３、ＳＮＲ算出器１０４、風速算出器１０６、風ベクトル算出器１０７、スキャナ制御器１０８、ＳＮＲモデル算出器１０９は実施の形態２と同じであるため、説明を省略する。
【０１２９】
図１１は、この発明の実施の形態３に係る信号処理器１０Ｃの処理内容を説明する概念図である。
図１１（１）は、ＳＮＲ算出器１０４が出力する、測定された距離―ＳＮＲ特性を示す。閾値ＴＨＳＮＲ以上のＳＮＲを有するレンジビンにおけるスペクトルを風速算出器１０６へ出力する。
図１１（２）は、風速算出器１０６が出力した風速値に基づいて、風速モデル算出器１１０が、閾値ＴＨＳＮＲ以下のＳＮＲを有するレンジビンにおいて推定した風速値を示す。風速モデル算出器１１０は、風速算出器１０６が出力した風速値を用いて推定した風速値を分解能変更器１０５Ｃに出力する。
図１１（３）は、風速モデル算出器１１０が推定した風速値を用いて分解能変更器１０５Ｃが距離分解能の変更及びスペクトルの積算処理を行うことにより改善したＳＮＲとＳＮＲモデル算出器１０９で推定したＳＮＲとを示す。分解能変更器１０５Ｃで改善したＳＮＲとＳＮＲモデル算出器１０９で推定したＳＮＲとを比較することにより、風速モデル算出器１１０の風速推定の検証及びガストの存在有無を判断する。
【０１３０】
図１２は、この発明の実施の形態３に係る風速モデル算出器１１０の処理を示すフローチャートである。
【０１３１】
風速モデル算出器１１０は、ステップＳ３０１からステップＳ３０６までの処理をＲ＝１からＲ＝Ｒｍａｘまで繰り返す。
【０１３２】
ステップＳ３０２において、風速モデル算出器１１０は、レンジビンの風速値と距離値とを用いて以下の式で風速勾配を算出する。
【０１３３】
【数１９】
2019202676.tif 000021
【０１３４】
ここで、ｖ（Ｒ）は、レンジビンＲの風速値であり、Ｔｃｅｎ（Ｒ）は、レンジビンＲの距離値である。
【０１３５】
ステップＳ３０３において、風速モデル算出器１１０は、ステップＳ２０３で算出した風速勾配Ｇｒａｄ（Ｒ）が閾値ＴＨｇｒａｄより小さい否かを判別する。
【０１３６】
Ｇｒａｄ（Ｒ）がＴＨｇｒａｄより小さい場合、閾値以下であるので、ガストは生じていないと判断し、ステップＳ３０６に進み、本レンジビン番号に対する処理は終了する。そして、次のレンジビンのループ処理に入る。
【０１３７】
Ｇｒａｄ（Ｒ）がＴＨｇｒａｄより大きい場合、風速モデル算出器１１０は、ガストが生じていると判断し、このレンジビン以降でかつＳＮＲがＴＨＳＮＲ以上の風速値(ｖ(Ｒ)・・・ｖ（Ｒｋ))を抽出し、ステップＳ３０４に進む。ここでＲｋは、図１１においてＬｏｂｓまでのレンジビン番号であり、ＳＮＲがＴＨＳＮＲより高くかつ風速値が算出できている最大のレンジビン番号である。
【０１３８】
ステップＳ３０４において、風速モデル算出器１１０は、ステップＳ３０３で出力した風速値（ｖ(Ｒ)・・・ｖ（Ｒｋ)）に対して、以下の式を用いて最小二乗法でフィッテイングをかける。
【０１３９】
【数２０】
2019202676.tif 000022
【０１４０】
ｖｅは推定風速値を表し、図１１（２）の破線に相当する。ｆｒは空間変動周波数を表し、Ｌは距離を表し、Ａは風速振幅を表す。フィッテイングにより決定したｆｒ、Ｌ、Ａを用いてＬｏｂｓより遠方のｖｅを推定する。つまり、ｖｅ（Ｒｋ）・・・Ｖ（Ｒｍａｘ）を推定する。
【０１４１】
ステップＳ３０５において、風速モデル算出器１１０は、ｖｅ（Ｒｋ）・・・Ｖ（Ｒｍａｘ）及びフラグ（Ｆｌａｇ＿ｇｕｓｔ＝１）を分解能変更器１０５Ｃに出力し、ステップＳ３０１からステップＳ３０６のループを抜けて、終了する。
【０１４２】
次に、分解能変更器１０５Ｃの処理内容について説明する。
【０１４３】
図１３は、この発明の実施の形態３に係る分解能変更器１０５Ｃの処理内容を示すフローチャートである。
【０１４４】
分解能変更器１０５Ｃは、ステップＳ４０１からステップＳ４０６までの処理をＲ＝１からＲ＝Ｒｍａｘまで繰り返す。
【０１４５】
ステップＳ４０２において、分解能変更器１０５Ｃは、レンジビンＲのスペクトルのＳＮＲに対し、式（６）で判定を行う。測定結果のＳＮＲが、当該閾値以上の場合は信号検知可能であるとしてステップＳ４０３に進む。したがって、分解能変更器１０５Ｃは、ＴＨＳＮＲに満たなかったＳＮＲを有するレンジビンに対して、ステップＳ４０３の処理を行う。
【０１４６】
ステップＳ４０３において、風速モデル算出器１１０が推定した風速値（Ｖｅ(Ｒｋ)・・・Ｖｅ(Ｒｍａｘ)）を用いて、分解能変更器１０５Ｃは、式（１２）及び式（１３）を用いて距離分解能を変更し、スペクトルの積算を行う。その際、風速モデル算出器１１０が推定した風速値に対応するドップラーシフト成分ｆｄ同士が一致するように積算する。ｆｄ（Ｒ）＝２ｖｅ（Ｒ）/λである。また、ＳＮＲ（Ｒ）＝ｐｅａｋ（ＳＰＣ（Ｒ））である。上記のＳＰＣ（Ｒ）は、式（１２）で積算後のスペクトルである。
【０１４７】
図１４は、この発明の実施の形態３に係るステップＳ４０３の処理内容を説明する概念図である。
図１４（１）は、レンジビンＲにおいて測定されたスペクトルを表す。ここでｆｄ（Ｒ）は、ｖｅ（Ｒ）に対応している。
図１４（２）は、レンジビンＲ＋１において測定されたスペクトルを表す。ここでｆｄ（Ｒ＋１）は、ｖｅ（Ｒ＋１）に対応している。
図１４（３）は、ｆｄ（Ｒ）とｆｄ（Ｒ＋１）とを一致させるように周波数レンジビン番号をずらして積算したスペクトルである。具体的に説明すると、ｆｄ（Ｒ）の周波数ビン番号を７、ｆｄ（Ｒ＋１）の周波数分番号を１１とした場合、Ｒ＋１の周波数ビン番号を−４して積算する。−４して負となる場合は、周波数ビン番号の最大値を加算する。周波数ビン番号の最大値が１６の場合、以下のようにＲの周波数ビン番号のスペクトル値とＲ＋１の周波数ビン番号のスペクトル値とを積算する。
【０１４８】
Ｒの周波数ビン番号      Ｒ＋１の周波数ビン番号
１                ＋              ５
２                ＋              ６
３                ＋              ７
４                ＋              ８
５                ＋              ９
６                ＋            １０
７（ｆｄ（Ｒ））  ＋            １１（ｆｄ（Ｒ＋１））
８                ＋            １２
９                ＋            １３
１０              ＋            １４
１１              ＋            １５
１２              ＋            １６
１３              ＋              １
１４              ＋              ２
１５              ＋              ３
１６              ＋              ４
【０１４９】
ステップＳ４０４において、分解能変更器１０５Ｃは、ステップＳ４０３で距離分解能を変更し、スペクトルを積算して得られたＳＮＲが、式（１）で推定したＳＮＲと比較して閾値以下になっているかを式（１４）により判別する。これにより、分解能変更器１０５Ｃは、距離分解能を変更したレンジビンにおいて突風が生じているかを判別する。
【０１５０】
式（１４）の左辺がＴＨerrorより小さい場合、風速推定が正しいと判断し、ステップＳ４０３で求めたスペクトルＳＰＣ（Ｒ）を風速算出器１０６に出力し、ステップＳ４０６に進み、本レンジビンに対するループ処理は終了する。そして、次のレンジビンＲ＋１に対する処理に進む。
【０１５１】
式（１４）の左辺がＴＨerror以上の場合、風速を推定したガストモデルが異なる、もしくは、ガストが存在しないことを表し、ステップＳ４０５に進み、誤検知のフラグを立てる。
【０１５２】
ステップＳ４０５において、分解能変更器１０５Ｃは、距離分解能を変更したレンジビンＲに対して、ガストに関する誤検知のフラグ（Ｆｌａｇ_ｐｒｅ_ｇｕｓｔ＝１）及びテップＳ４０３で求めたスペクトルＳＰＣ（Ｒ）を風速算出器１０６に出力する。そして、ステップＳ４０６に進み、本レンジビンに対するループ処理は終了する。そして、次のレンジビンＲ＋１に対する処理に進む。
【０１５３】
以上の通り、この発明の実施の形態３によれば、風速値の推定処理を加え、推定した風速値を用いてスペクトルのピークを合わせた後に積算処理を行うことでより効率的にＳＮＲ向上が可能となる。
【符号の説明】
【０１５４】
１  光発振器、２  光カプラ、３  光変調器、４  光サーキュレータ、５  光アンテナ、６  スキャナ、７  合波カプラ、８  光受信器、９  Ａ／Ｄ変換器、１０  １０Ｂ  １０Ｃ  信号処理器、１１  表示器、１０１  レンジビン分割器、１０２  ＦＦＴ処理器、１０３  積算器、１０４  ＳＮＲ算出器、１０５  １０５Ｂ  １０５Ｃ  分解能変更器、１０６  風速算出器、１０７  風ベクトル算出器、１０８  スキャナ制御器、１０９  ＳＮＲモデル算出器、１１０  風速モデル算出器。
【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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【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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【手続補正書】
【提出日】令和2年5月19日(2020.5.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本発明のレーザレーダ装置は、レーザ光を発振する光発振器と、光発振器が発振したレーザ光を変調する光変調器と、光変調器が変調したレーザ光を大気へ放射し、被放射物からの散乱光を受信光として受信する光アンテナと、光アンテナが受信した受信光をヘテロダイン検波する光受信器と、光受信器がヘテロダイン検波することにより得られた受信信号のスペクトルをレンジビンごとに算出し、レンジビンの信号対雑音比を算出し、信号対雑音比が閾値以下の場合、レンジビンのスペクトルとレンジビンに隣接する１つ以上のレンジビンのスペクトルとを積算する信号処理器とを備える。
信号処理器は、設定された一定の時間ゲート幅のレンジビンで受信信号を分割するレンジビン分割器と、設定された一定のサンプリング点数でレンジビン分割器が分割した受信信号をフーリエ変換し、レンジビン分割器が分割したレンジビンごとの受信信号のスペクトルを算出する高速フーリエ変換処理器と、高速フーリエ変換処理器が算出したスペクトルから距離に対する信号対雑音比を求めるＳＮＲ算出器と、レンジビン分割器が分割したレンジビンについてＳＮＲ算出器が算出した信号対雑音比が閾値以下の場合、レンジビン分割器が分割したレンジビンのスペクトルとレンジビン分割器が分割したレンジビンに隣接する１つ以上のレンジビンのスペクトルとを時間ゲート幅を保ったまま積算する分解能変更器と、分解能変更器が積算したスペクトルから被放射物の風速を算出する風速算出器と、風速算出器が算出した風速値から風ベクトルを算出する風ベクトル算出器と、を備える。信号処理器は、さらに、ＳＮＲ算出器が算出した信号対雑音比と回線計算式により推定した信号対雑音比とから積算すべきレンジビンの個数を算出するＳＮＲモデル算出器と、高速フーリエ変換処理器が算出したスペクトルから風速算出器が算出した風速値を用いて風速勾配を算出し、算出した風速勾配が閾値以上の場合、局所風モデルにより風速値を推定する風速モデル算出器と、を備える。分解能変更器は、ＳＮＲモデル算出器が算出した積算すべきレンジビンの個数にしたがって、かつ、風速モデル算出器が推定した風速値同士が一致するように、レンジビンのスペクトルを積算する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ光を発振する光発振器と、
前記光発振器が発振したレーザ光を変調する光変調器と、
前記光変調器が変調したレーザ光を大気へ放射し、被放射物からの散乱光を受信光として受信する光アンテナと、
前記光アンテナが受信した受信光をヘテロダイン検波する光受信器と、
前記光受信器がヘテロダイン検波することにより得られた受信信号のスペクトルをレンジビンごとに算出し、前記レンジビンの信号対雑音比を算出し、前記信号対雑音比が閾値以下の場合、前記レンジビンのスペクトルと前記レンジビンに隣接する１つ以上のレンジビンのスペクトルとを積算する信号処理器と、
を備え、
前記信号処理器は、
設定された一定の時間ゲート幅のレンジビンで前記受信信号を分割するレンジビン分割器と、
設定された一定のサンプリング点数で前記レンジビン分割器が分割した前記受信信号をフーリエ変換し、前記レンジビン分割器が分割したレンジビンごとの前記受信信号のスペクトルを算出する高速フーリエ変換処理器と、
前記高速フーリエ変換処理器が算出したスペクトルから距離に対する前記信号対雑音比を求めるＳＮＲ算出器と、
前記レンジビン分割器が分割したレンジビンについて前記ＳＮＲ算出器が算出した前記信号対雑音比が前記閾値以下の場合、前記レンジビン分割器が分割した前記レンジビンのスペクトルと前記レンジビン分割器が分割した前記レンジビンに隣接する１つ以上のレンジビンのスペクトルとを前記時間ゲート幅を保ったまま積算する分解能変更器と、
前記分解能変更器が積算したスペクトルから前記被放射物の風速を算出する風速算出器と、
前記風速算出器が算出した風速値から風ベクトルを算出する風ベクトル算出器と、
を備え、
前記信号処理器は、さらに、
前記ＳＮＲ算出器が算出した信号対雑音比と回線計算式により推定した信号対雑音比とから積算すべきレンジビンの個数を算出するＳＮＲモデル算出器と、
前記高速フーリエ変換処理器が算出したスペクトルから前記風速算出器が算出した風速値を用いて風速勾配を算出し、算出した前記風速勾配が閾値以上の場合、局所風モデルにより風速値を推定する風速モデル算出器と、
を備え、
前記分解能変更器は、前記ＳＮＲモデル算出器が算出した積算すべきレンジビンの個数にしたがって、かつ、前記風速モデル算出器が推定した風速値同士が一致するように、レンジビンのスペクトルを積算する、
ことを特徴とするレーザレーダ装置。
【国際調査報告】
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