(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標物に対して送信波を送信し、その目標物によって反射された受信波を受信するレーダ装置において、
前記レーダ装置は、前記送信波と前記受信波との差周波数に基づいて前記目標物までの距離を求めるＦＭ−ＣＷ方式による装置であり、
前記送信波と前記受信波との前記差周波数を有したビート信号を生成するビート信号生成手段と、
前記ビート信号生成手段の出力する前記ビート信号をフーリエ変換して、前記受信波の強度と周波数との関係を示す第１周波数スペクトルを算出する第１スペクトル算出手段と、
前記第１周波数スペクトルの複数のピークを、目標物ごとにグループ分けするグループ化部と、
同一グループに属する複数のピークについて、現時点における、前記受信波の強度値に相当する各ピーク値を取得し、その各ピーク値と、現時点よりも以前の過去時点において取得した各ピーク値とを比較して、各ピーク値の時間変化を表す変動量を算出する変動量算出手段と、
前記変動量と所定の変動量しきい値とを比較し、前記変動量しきい値を越えているピークの数の、前記同一グループに属する前記複数のピークの全数に対する割合を算出する割合算出手段と、
前記割合算出手段で算出した前記割合が所定の割合しきい値を越えていて、かつ、前記同一グループに属する前記複数のピークのうち少なくとも１つのピークに関する前記現時点の前記ピーク値の前記過去時点の前記ピーク値に対する差分の正負の符号が、他のピークに関する前記符号と異なる場合に、前記目標物を歩行者と判定する歩行者判定手段と、
を有することを特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
前記第１スペクトル算出手段によるフーリエ変換の１単位である時間区間内であって、その時間区間よりも短い時間区間をフーリエ変換の１単位として、前記ビート信号生成手段の出力する前記ビート信号をフーリエ変換して、前記受信波の強度と周波数との関係を示す第２周波数スペクトルを算出する第２スペクトル算出手段をさらに有し、
前記グループ化部は、前記第２周波数スペクトルの周波数幅を有した各ピークにおいて、その各ピークの前記周波数幅に存在する周波数を有した前記第１周波数スペクトルのピーク群を、同一の目標物からのものとしてグループ分けする、
ことを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
【請求項３】
目標物に対して送信波を送信し、その目標物によって反射された受信波を受信するレーダ装置において、
前記レーダ装置は、前記送信波と前記受信波との差周波数を前記目標物の相対速度を表すドップラー周波数とし、そのドップラー周波数における前記受信波の前記送信波に対する遅延時間に基づいて前記目標物までの距離を求める装置であって、前記送信波の周波数が時間の経過に伴い、順次、ステップで、変化する１サイクルを繰り返す多周波ＣＷ方式による装置であり、
前記送信波と前記受信波との前記差周波数を有したビート信号を生成するビート信号生成手段と、
前記ビート信号生成手段の出力する前記ビート信号を前記ステップ毎に、周波数解析をして周波数スペクトルを算出する周波数解析手段と、
前記周波数解析手段の出力する前記周波数スペクトルの前記ドップラー周波数の各ピーク毎に、前記周波数スペクトルの前記周波数の変化の１サイクル分をフーリエ変換して、前記受信波の強度と前記遅延時間との関係を示す第１スペクトルを算出する第１スペクトル算出手段と、
前記第１スペクトルの複数のピークを、目標物ごとにグループ分けするグループ化部と、
同一グループに属する複数のピークについて、現時点における、前記受信波の強度値に相当する各ピーク値を取得し、その各ピーク値と、現時点よりも以前の過去時点において取得した各ピーク値とを比較して、各ピーク値の時間変化を表す変動量を算出する変動量算出手段と、
前記変動量と所定の変動量しきい値とを比較し、前記変動量しきい値を越えているピークの数の、前記同一グループに属する前記複数のピークの全数に対する割合を算出する割合算出手段と、
前記割合算出手段で算出した前記割合が所定の割合しきい値を越えていて、かつ、前記同一グループに属する前記複数のピークのうち少なくとも１つのピークに関する前記現時点の前記ピーク値の前記過去時点の前記ピーク値に対する差分の正負の符号が、他のピークに関する前記符号と異なる場合に、前記目標物を歩行者と判定する歩行者判定手段と、
を有することを特徴とするレーダ装置。
【請求項４】
前記周波数解析手段の出力する前記周波数スペクトルの前記ドップラー周波数の各ピーク毎に、前記１サイクル内であって、その１サイクルより短い期間における前記周波数スペクトルをフーリエ変換して、前記受信波の強度と前記遅延時間との関係を示す第２スペクトルを算出する第２スペクトル算出手段をさらに有し、
前記グループ化部は、前記第２スペクトルの遅延時間幅を有した各ピークにおいて、その各ピークの前記遅延時間幅に存在する遅延時間を有した前記第１スペクトルのピーク群を、同一の目標物からのものとしてグループ分けする
を有することを特徴とする請求項３に記載のレーダ装置。
【請求項５】
目標物に対して送信波を送信し、その目標物によって反射された受信波を受信するレーダ装置において、
前記レーダ装置は、前記送信波の送信時刻に対する前記受信波の受信時刻との時間差を前記目標物までの距離とするパルス方式による装置であり、
前記受信波の時間波形を第１時間波形として検出する第１検出手段と、
所定の周波数帯域のフィルタに前記受信波を通し、その透過した前記受信波の時間波形を第２時間波形として検出する第２検出手段と、
前記第２時間波形の時間幅を有した各ピークにおいて、その各ピークの前記時間幅に存在する前記第１時間波形のピーク群を、同一の目標物からのものとしてグループ分けするグループ化部と、
同一グループに属する複数のピークについて、現時点における、前記受信波の強度値に相当する各ピーク値を取得し、その各ピーク値と、現時点よりも以前の過去時点において取得した各ピーク値とを比較して、各ピーク値の時間変化を表す変動量を算出する変動量算出手段と、
前記変動量と所定の変動量しきい値とを比較し、前記変動量しきい値を越えているピークの数の、前記同一グループに属する前記複数のピークの全数に対する割合を算出する割合算出手段と、
前記割合算出手段で算出した前記割合が所定の割合しきい値を越えていて、かつ、前記同一グループに属する前記複数のピークのうち少なくとも１つのピークに関する前記現時点の前記ピーク値の前記過去時点の前記ピーク値に対する差分の正負の符号が、他のピークに関する前記符号と異なる場合に、前記目標物を歩行者と判定する歩行者判定手段と、
を有することを特徴とするレーダ装置。
【請求項６】
前記レーダ装置は、パルス圧縮方式であることを特徴とする請求項５に記載のレーダ装置。
【請求項７】
前記変動量は、前記各ピーク値の前記差分の絶対値、前記各ピーク値の時間変化における前記各ピーク値の標準偏差または標準誤差、または前記各ピーク値の時間変化の時間微分の絶対値である、ことを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載のレーダ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目標物までの距離を測定するとともに、目標物が歩行者であるか否かを判定することができるレーダ装置に関する。なお、本発明の歩行者は、純粋な歩行者のみならず、自転車等に搭乗している者も含む。
【背景技術】
【０００２】
目標物を検知する装置として、レーダ装置が知られている。レーダ装置は、電波を目標物に対して照射し、目標物によって反射された反射波を受信して目標物までの距離、速度、方位を検出するものである。距離、速度を測定する方式として、ＦＭ−ＣＷ方式、多周波ＣＷ方式、パルス方式などが知られている。また、方位測定の方式として、デジタルビームフォーミング方式や位相モノパルス方式などが知られている。近年、自動車などにもレーダ装置が搭載され、車両間隔の制御や衝突回避などに利用されている。
【０００３】
また、レーダ装置によって検知した対象物が歩行者であるか否かを判定する方法として、特許文献１に記載の方法がある。特許文献１では、レーダ装置によって対象物の距離、方位を検知するとともに、カメラによって画像データを取得し、レーダ装置で検知した対象物の距離、方位付近の画像データを解析することによって、対象物が歩行者であるか否かを判定している。
【０００４】
また、特許文献３には、以下のようにして対象物の種類を判定することが記載されている。レーダ装置によって得られた周波数スペクトルの複数のピークのうち、ある１つのピークについて、前回測定したピークと比較して時間変動量を算出し、その変動量と確率分布テーブルとを比較して、その変動量となる可能性が最も高い対象物の種類を、実際の対象物の種類であると判定する。他のピークについても同様に判定する。たとえば、車両はピークの時間変動量が少なく、歩行者は逆に大きいため、上記方法で車両か歩行者かの判定が可能である。
【０００５】
また、レーダ装置によって距離を測定する場合、目標物は通常大きさを有した立体的形状であるため、１つの目標物に対して複数の反射点が存在し、その結果複数のピークが検出される場合がある。つまり、１つの目標物しか存在していないにもかかわらず、複数の目標物があるかのように誤検知されるおそれがある。そのため、検出された複数のピークを各目標物ごとにグループ分け（グルーピング）し、グループの数と目標物の数を一致させて正しく目標物の検知が行われるようにする必要がある。
【０００６】
このグルーピングの方法として、特許文献２に記載の方法がある。特許文献２には、複数の方位角で距離が同一ないしおよそ一致し、かつ極大値を形成しているピーク群を、１つのグループとしてまとめることが記載されている。そして、カメラ等による画像認識により目標物の方位角を検出し、グループ分けを補正することが記載されている。たとえば、隣接する２つの目標物が１つのグループとして検出された場合に、画像認識による補正によって２つのグループに分割することが行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−２９５１８４
【特許文献２】特開２０１０−１５１６２１
【特許文献３】特開２０１２−１１２６５３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、特許文献１の判定方法では、レーダ装置とは別途カメラを用いる必要からコストが高くなる。そのため、より低コストで歩行者を判定する方法が望まれている。
【０００９】
また、特許文献３の歩行者判定方法では、たとえば歩行者の後ろに車両が存在する状況では、車両からの反射波は歩行者によって遮られ、ピーク値の変動が大きくなる。このピーク値の変動量で特許文献３の歩行者判定方法を実行すると、車両も歩行者として判定されてしまう可能性が高い。そのため、車両の自動運転システムや衝突防止システムなどのアプリケーションに特許文献３の歩行者判定方法を用いた場合、誤動作の原因となる。
【００１０】
そこで本発明は、目標物が歩行者であるか否かを精度よく判定することが可能なレーダ装置を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、目標物に対して送信波を送信し、その目標物によって反射された受信波を受信するレーダ装置において、レーダ装置は、送信波と受信波との差周波数に基づいて目標物までの距離を求めるＦＭ−ＣＷ方式による装置であり、送信波と受信波との差周波数を有したビート信号を生成するビート信号生成手段と、ビート信号生成手段の出力するビート信号をフーリエ変換して、受信波の強度と周波数との関係を示す第１周波数スペクトルを算出する第１スペクトル算出手段と、第１周波数スペクトルの複数のピークを、目標物ごとにグループ分けするグループ化部と、同一グループに属する複数のピークについて、現時点における、受信波の強度値に相当する各ピーク値を取得し、その各ピーク値と、現時点よりも以前の過去時点において取得した各ピーク値とを比較して、各ピーク値の時間変化を表す変動量を算出する変動量算出手段と、変動量と所定の変動量しきい値とを比較し、変動量しきい値を越えているピークの数の、同一グループに属する複数のピークの全数に対する割合を算出する割合算出手段と、割合算出手段で算出した割合が所定の割合しきい値を越えていて、かつ、同一グループに属する複数のピークのうち少なくとも１つのピークに関する現時点のピーク値の過去時点のピーク値に対する差分の正負の符号が、他のピークに関する符号と異なる場合に、目標物を歩行者と判定する歩行者判定手段と、を有することを特徴とするレーダ装置である。
【００１２】
距離の測定に用いる物理量は、周波数、位相、時間、距離などの物理量であり、本発明のレーダ装置の測距方式に依存する。たとえば、ＦＭ−ＣＷ方式においては周波数、多周波ＣＷ方式においては位相、パルス方式においては時間である。
【００１３】
変動量は、ピーク値の変動を表わした量であればよく、たとえば各ピーク値について、現時点のピーク値の過去時点のピーク値に対する差分の絶対値、各ピーク値の時間変化における各ピーク値の標準偏差または標準誤差、または各ピーク値の時間変化の時間微分の絶対値などであり、それら複数の値を考慮してもよい。特に、差分や時間微分を考慮することが好ましい。歩行者判定手段において必要となる差分の正負を同時に取得することができ、別途差分の正負を求める必要がないためである。
【００１４】
変動量しきい値と割合しきい値は、レーダの装置構成、測定環境などによって適切な値に設定し、測定環境などに合わせて随時変更してもよい。
【００１５】
グループに属するピークのうち少なくとも１つはピーク値の差分の正負が異なる場合とは、すなわち、ピーク値の差分すべてが正でない場合、または負でない場合である。
【００１６】
グルーピングの方法は、従来知られている各種方法を用いることができ、それら各種方法を組み合わせて用いてもよい。たとえば、レーダ装置によって対象物の方位や速度を検出し、方位ごとあるいは速度ごとにグループ分けする方法を用いることができる。方位の測定方式には、デジタルビームフォーミング（ＤＢＦ）方式や位相モノパルス方式などを用いることができる。
【００１７】
また、本発明のレーダ装置は、第１スペクトル算出手段によるフーリエ変換の１単位である時間区間内  であって、その時間区間よりも短い時間区間をフーリエ変換の１単位として、ビート信号生成手段の出力するビート信号をフーリエ変換して、受信波の強度と周波数との関係を示す第２周波数スペクトルを算出する第２スペクトル算出手段をさらに有し、グループ化部は、第２周波数スペクトルの周波数幅を有した各ピークにおいて、その各ピークの周波数幅に存在する周波数を有した第１周波数スペクトルのピーク群を、同一の目標物からのものとしてグループ分けする装置としても良い。
【００１８】
フーリエ変換の１単位である時間区間と、ＦＭ−ＣＷ方式の変化させる周波数帯域とは同一概念である。第２スペクトルを算出する際の時間区間より短い時間区間は、受信波の周波数帯域の一部でもあり、受信波そのものの一部のみならず、ビート信号やベースバンドの信号に変換後の信号の一部であってもよい。また、周波数帯域のみならず、周波数に直接・間接に関連するパラメータの区間（たとえば時間）も意味するものとする。
【００１９】
【００２０】
また、他の発明は、目標物に対して送信波を送信し、その目標物によって反射された受信波を受信するレーダ装置において、レーダ装置は、送信波と受信波との差周波数を目標物の相対速度を表すドップラー周波数とし、そのドップラー周波数における受信波の送信波に対する遅延時間に基づいて目標物までの距離を求める装置であって、送信波の周波数が時間の経過に伴い、順次、ステップで、変化する１サイクルを繰り返す多周波ＣＷ方式による装置であり、送信波と受信波との差周波数を有したビート信号を生成するビート信号生成手段と、ビート信号生成手段の出力するビート信号をステップ毎に、周波数解析をして周波数スペクトルを算出する周波数解析手段と、周波数解析手段の出力する周波数スペクトルのドップラー周波数の各ピーク毎に、周波数スペクトルの周波数の変化の１サイクル分をフーリエ変換して、受信波の強度と遅延時間との関係を示す第１スペクトルを算出する第１スペクトル算出手段と、第１スペクトルの複数のピークを、目標物ごとにグループ分けするグループ化部と、同一グループに属する複数のピークについて、現時点における、受信波の強度値に相当する各ピーク値を取得し、その各ピーク値と、現時点よりも以前の過去時点において取得した各ピーク値とを比較して、各ピーク値の時間変化を表す変動量を算出する変動量算出手段と、変動量と所定の変動量しきい値とを比較し、変動量しきい値を越えているピークの数の、同一グループに属する複数のピークの全数に対する割合を算出する割合算出手段と、割合算出手段で算出した割合が所定の割合しきい値を越えていて、かつ、同一グループに属する複数のピークのうち少なくとも１つのピークに関する現時点のピーク値の過去時点のピーク値に対する差分の正負の符号が、他のピークに関する符号と異なる場合に、目標物を歩行者と判定する歩行者判定手段と、を有することを特徴とするレーダ装置である。
本発明において、周波数解析手段の出力する周波数スペクトルのドップラー周波数の各ピーク毎に、１サイクル内であって、その１サイクルより短い期間における周波数スペクトルをフーリエ変換して、受信波の強度と遅延時間との関係を示す第２スペクトルを算出する第２スペクトル算出手段をさらに有し、グループ化部は、第２スペクトルの遅延時間幅を有した各ピークにおいて、その各ピークの遅延時間幅に存在する遅延時間を有した第１スペクトルのピーク群を、同一の目標物からのものとしてグループ分けするようにしても良い。
【００２１】
また、他の発明は、目標物に対して送信波を送信し、その目標物によって反射された受信波を受信するレーダ装置において、レーダ装置は、送信波の送信時刻に対する受信波の受信時刻との時間差を目標物までの距離とするパルス方式による装置であり、受信波の時間波形を第１時間波形として検出する第１検出手段と、所定の周波数帯域のフィルタに受信波を通し、その透過した受信波の時間波形を第２時間波形として検出する第２検出手段と、第２時間波形の時間幅を有した各ピークにおいて、その各ピークの時間幅に存在する第１時間波形のピーク群を、同一の目標物からのものとしてグループ分けするグループ化部と、同一グループに属する複数のピークについて、現時点における、受信波の強度値に相当する各ピーク値を取得し、その各ピーク値と、現時点よりも以前の過去時点において取得した各ピーク値とを比較して、各ピーク値の時間変化を表す変動量を算出する変動量算出手段と、変動量と所定の変動量しきい値とを比較し、変動量しきい値を越えているピークの数の、同一グループに属する複数のピークの全数に対する割合を算出する割合算出手段と、割合算出手段で算出した割合が所定の割合しきい値を越えていて、かつ、同一グループに属する複数のピークのうち少なくとも１つのピークに関する現時点のピーク値の過去時点のピーク値に対する差分の正負の符号が、他のピークに関する符号と異なる場合に、目標物を歩行者と判定する歩行者判定手段と、を有することを特徴とするレーダ装置である。
また、本発明にはパルス圧縮方式を用いることができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明のレーダ装置は、目標物の複数の反射点の大きな変動を検出することで、歩行者の判定を行うものであり、安価な構成で歩行者の判定を行うことができる。特に、同一グループに属するピークについて、ピーク値の差分の正負を判定しているため、歩行者と車両の区別をより精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】実施例１のレーダ装置の構成を示した図。
【図２】信号の周波数の時間変化を示したグラフ。
【図３】第１、２スペクトルの１例を示したグラフ。
【図４】実施例２のレーダ装置の構成を示した図。
【図５】信号の周波数の時間変化を示したグラフ。
【図６】各ステップにおける周波数スペクトルを示したグラフ。
【図７】実施例３のレーダ装置の構成を示した図。
【図８】送信信号の時間波形を示したグラフ。
【図９】第１、２時間波形の１例を示したグラフ。
【図１０】実施例４のレーダ装置の構成を示した図。
【図１１】送信信号の波形を示したグラフ。
【図１２】歩行者判定のフローチャートを示した図。
【図１３】第１、２スペクトルの１例を示したグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の具体的な実施例について説明するが、本発明は実施例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００２５】
図１は、実施例１のレーダ装置の構成を示した図である。実施例１のレーダ装置は、距離・速度の測定にＦＭ−ＣＷ方式を用い、方位の測定に位相モノパルス方式を用いた装置である。図１のように、実施例１のレーダ装置は、発振器１０と、方向性結合器１１と、送信アンテナ１２と、Ｋ本の受信アンテナ１３−１〜１３−Ｋと、スイッチ１４と、ミキサ１５と、バンドパスフィルタ１６と、ＡＤ変換器１７と、信号処理部１８と、によって構成されている。
【００２６】
以下、実施例１のレーダ装置の各構成について説明するとともに、その動作について説明する。
【００２７】
発振器１０は、図２のように周波数変調された信号（送信信号）を発振する。その送信信号は、具体的には、周期Ｔ、周波数変位幅ΔＦ、中心周波数ｆ0 とする三角波であり、０〜Ｔ／２の区間では周波数が時間に対して線形にΔＦ増加し、Ｔ／２〜Ｔの区間では周波数が時間に対して線形にΔＦ減少する。発振器１０は、方向性結合器１１の入力ポートに接続されている。
【００２８】
なお、送信信号は０〜Ｔの区間において周波数が時間に対して線形にΔＦ増加あるいは減少するのこぎり波であってもよい。
【００２９】
発振器１０からの送信信号は、方向性結合器１１に入力される。方向性結合器１１は、出力ポートは送信アンテナ１２、結合ポートはミキサ１５に接続されており、発振器１０からの送信信号を分岐して送信アンテナ１２、ミキサ１５にそれぞれ出力する。
【００３０】
送信アンテナ１２には、方向性結合器１１を介して発振器１０から送信信号が入力され、送信アンテナ１２から電磁波として送信波が放射される。受信アンテナ１３−１〜１３−Ｋは、目標物によって反射された受信波をそれぞれ受信する。送信アンテナ１２、受信アンテナ１３−１〜３−Ｋには、マイクロストリップアンテナなどを用いることができる。
【００３１】
スイッチ１４は、入力側はＫ本の受信アンテナ１３−１〜１３−Ｋにそれぞれ接続されており、出力側はミキサ１５に接続されている。このスイッチ１４により、受信アンテナ１３−１〜１３−Ｋのうち１本が選択され、その選択された受信アンテナ１３からの受信信号がミキサ１５へと入力される。
【００３２】
ミキサ１５は、２つの入力端子がそれぞれ方向性結合器１１の結合ポートとスイッチ１４の出力端子に接続されており、方向性結合器１１からの送信信号とスイッチ１４からの受信信号とを混合して出力する。そして、その出力信号はバンドパスフィルタ１６に通され、ビート信号が取り出される。ビート信号は、送信信号の周波数と受信信号の周波数との差の周波数の信号である。ビート信号は、ＡＤ変換器１７によってデジタル信号としてサンプリングされ、信号処理部１８に入力される。
【００３３】
信号処理部１８は、図１のように、第１スペクトル算出手段１８ａ、第２スペクトル算出手段１８ｂ、グループ化部１８ｃ、変動量算出手段１８ｄ、割合算出手段１８ｅ、歩行者判定手段１８ｆを有している。ビート信号は第１スペクトル算出手段１８ａ、第２スペクトル算出手段１８ｂにそれぞれ入力され、それぞれ周波数スペクトルが算出される。そして、その周波数スペクトルに基づき、目標物が検知され、目標物が歩行者であるか否かが判定される。信号処理部１８での動作については後に詳しく説明する。信号処理部１８には、ＣＰＵ、メモリ、ストレージ、入出力装置などを備えたコンピュータを用いることができ、プログラムによって第１スペクトル算出手段１８ａ、第２スペクトル算出手段１８ｂ、グループ化部１８ｃ、変動量算出手段１８ｄ、割合算出手段１８ｅ、歩行者判定手段１８ｆにおける各種信号処理を行うことができる。なお、バンドパスフィルタ１６を設けずに、バンドパスフィルタ１６と同等の処理を、信号処理部１８におけるデジタル処理として実現してもよい。
【００３４】
次に、実施例１のレーダ装置の動作について、距離測定、方位測定、グルーピング、歩行者判定の順に説明する。
【００３５】
［距離測定］
実施例１のレーダ装置では、信号処理部１８において、その信号処理部１８に入力されるビート信号をＦＴＴ（高速フーリエ変換）して周波数スペクトルを算出し、その周波数スペクトルのピーク位置から目標物の距離Ｌ、速度Ｖを測定する。具体的には、周波数増加区間（図２における０〜Ｔ／２の区間）でのビート信号の周波数スペクトルを算出し、そのピーク位置からビート周波数ｆｕを求め、周波数減少区間（図２におけるＴ／２〜Ｔの区間）でのビート信号の周波数スペクトルを算出し、そのピーク位置からビート周波数ｆｄを求めることで、Ｌ＝ｃＴ（ｆｕ＋ｆｄ）／（８ΔＦ）、ここでｃは光速、により距離Ｌを算出することができ、Ｖ＝ｃ（ｆｄ−ｆｕ）／（４ｆ0 ）によって速度Ｖを算出することができる。
【００３６】
［方位測定］
また、目標物の方位については、スイッチ１４の切り換えによって各受信アンテナ１３からの受信信号をそれぞれ受信することで、ＤＢＦや位相モノパルス方式などの方式によって測定することができる。
【００３７】
［グルーピング］
ここで、目標物は通常大きさを有した立体的形状である。そのため、距離分解能が高いと目標物の反射点が複数存在する場合がある。ΔＦが十分に大きいと、すなわち十分に距離分解能が高いと、ビート信号の周波数スペクトルには、各反射点に対応した複数のピークが存在することとなる。たとえば、車載レーダでは車両や歩行者などが目標物となるが、目標物が歩行者である場合、１〜５のピークが存在する。目標物を正しく検知するためには、それら複数のピークを目標物ごとにグループ分け（グルーピング）する必要がある。
【００３８】
そこで実施例１のレーダ装置では、信号処理部１８において以下のように信号処理を行うことでグルーピングする。
【００３９】
信号処理部１８に入力されたビート信号は、第１スペクトル算出手段１８ａ、第２スペクトル算出手段１８ｂのそれぞれにおいて次のように処理される。
【００４０】
第１スペクトル算出手段１８ａでは、周波数増加区間あるいは周波数減少区間のＴ／２分のビート信号を用いてＦＦＴ（高速フーリエ変換）して、ビート信号の周波数スペクトル（以下、第１周波数スペクトルとする）を算出する。
【００４１】
また、第２スペクトル算出手段１８ｂでは、周波数増加区間あるいは周波数減少区間のＴ／２分のビート信号のうち、Ｔ／２よりも小さな所定の区間Ｔ’の部分のみを抽出し、その抽出したビート信号を用いてＦＦＴして、周波数スペクトル（以下、第２スペクトルとする）を算出する。区間Ｔ’は、レーダの装置構成、測定環境、目標物の種類などによって適切な値に設定する。
【００４２】
なお、第１スペクトル算出手段１８ａ、第２スペクトル算出手段１８ｂにおける周波数解析には、ＦＦＴ以外の手法を用いてもよい。
【００４３】
グループ化部１８ｃでは、第１スペクトルと第２スペクトルのそれぞれのピークを検出し、比較する。そして、第２スペクトルの各ピークについて、そのピークに含まれる第１スペクトルのピーク群を１つのグループとしてグルーピングを行う。
【００４４】
ここで、第２スペクトルを算出するのに用いた区間Ｔ’のビート信号は、送信信号の周波数変位幅をΔＦ・２Ｔ’／Ｔとした場合のビート信号に相当するものである（図２参照）。周波数変位幅がΔＦの場合よりも周波数変位幅が小さくなるため、周波数分解能は低くなり、第１スペクトルでは分離できていたピークが、第２スペクトルでは分離できなくなる。つまり、第１スペクトルでは、１つの目標物に複数の反射点が存在していたために、複数のピークが存在していたが、分解能の低い第２スペクトルでは、目標物の複数の反射点を区別できなくなり、１つの目標物に対してピークは１つとなる。このことから、第１スペクトルと第２スペクトルとを重ね合わせたときに、第２スペクトルのある１つのピークに含まれる第１スペクトルのピーク群は、ある１つの目標物に由来するものと言うことができる。したがって、第１スペクトルのピークをそのようなピーク群ごとに分けることで、グルーピングを行うことができる。
【００４５】
ある第２スペクトルのピークに、第１スペクトルのピークが含まれるか否かの判定は、たとえば以下のようにして行う。まず、ある第２スペクトルのピークの直前直後に存在する２つの極小値を抽出する。極小値が存在しない場合には、所定のしきい値以下となる点を抽出する。そして、２つの極小値間に存在する第１スペクトルのピークを、その第１スペクトルのピークに含まれるものとする。他にも、ピークの半値幅などを基準として、ピークの包含を判定してもよい。
【００４６】
図３は、第１スペクトルおよび第２スペクトルの一例を示した図である。この図３を用い、上記グルーピングの方法を具体的に説明する。図３に示した第１スペクトルでは、低周波数側から順に、８つのピークａ〜ｈが存在している。なお、周波数が０の付近に存在するピークは、送信波の回り込みなどの影響によるものなので、ここでは無視する。一方、第２スペクトルは、低周波数側から順に、２つのピークＡ、Ｂが存在している。この２つのピークのうち、低周波数側のピークＡの極小値間には、第１スペクトルの４つのピークａ〜ｄが存在している。そこで、この４つのピークａ〜ｄを１つのグループとする。また、第２スペクトルのピークのうち高周波数側のピークＢの極小値間には、第１スペクトルの４つのピークｅ〜ｈが存在している。この４つのピークｅ〜ｈを１つのグループとする。以上により、第１スペクトルの８つのピークを、２つのピーク群にグルーピングする。
【００４７】
上記のグルーピングにおいて、方位の検出結果を用いたグルーピングを併用することも可能である。方位の検出結果を用いたグルーピングは、たとえば、ある所定の方位角の範囲内に存在するピークを１つのグループとしてまとめることにより行うことができる。この方位検出結果を用いたグルーピングによって、上記グルーピング結果を補正したり、グループの細分化などを行うことができる。また、先に方位検出結果を用いたグルーピングを行ってから、後に上記グルーピングを行うことで、上記グルーピング処理の負荷を軽減することができる。もちろん、方位の検出結果を用いたグルーピングのみを行ってもよいし、他のグルーピング方法を用いてもよい。
【００４８】
また、速度を測定する場合、周波数増加区間での周波数スペクトルのピークと、周波数減少区間での周波数スペクトルのピークとを１対に対応させること（ペアリングという）が必要であるが、先に上記グルーピングを行えば、ペアリングの組み合わせは同一のグループ内で探索すればよく、ペアリング処理の負荷を軽減することができる。
【００４９】
［歩行者判定］
次に、実施例１のレーダ装置により測定された各目標物が歩行者であるか否かの判定について、図１２のフローチャートを参照して説明する。
【００５０】
［ステップＳ１］
まず、変動量算出手段１８ｄにおいて、第１スペクトルに存在する同一グループに属する複数のピークについて、それぞれピーク値を取得する。目標物が移動している場合には、対応するピーク位置も変動しているため、測定した目標物の速度からピークの変動位置を予測し、その予測位置に存在するピークは同一グループのピークであるものとする。このピーク値は、第１スペクトルを算出するたびに記憶しておく。そして、現時点におけるピーク値と、現時点よりも以前に取得したピーク値とを比較し、その差分を算出する。比較は、目標物の同じ反射点からのピーク同士で行う。同じ反射点からのピークであるかどうかの探索が困難である場合には、ピーク位置の小さい順（第１スペクトルは周波数スペクトルなので周波数の小さい順）にピークを対応させるなどしてもよい。実施例１のレーダ装置では、Ｔ時間ごとに周波数上昇区間あるいは減少区間における第１スペクトルを算出するので、現時点よりも以前に取得したピーク値とは、少なくともＴ時間前に取得したピーク値であり、２Ｔ時間前や３Ｔ時間前であってもよい。
【００５１】
なお、実施例１のレーダ装置では、現時点におけるピーク値と、現時点よりも以前に取得したピーク値との差分を算出しているが、ピーク値の変動を表わした量であればよい。たとえば、差分以外に、標準偏差、標準誤差や時間微分などであってもよい。また、それらのうち複数の値を考慮してもよい。ただし、時間微分などは差分の正負がわかるが、標準偏差や標準誤差などは差分の正負がわからないため、別途差分の正負を算出しておく必要がある。
【００５２】
また、同一グループ内のピーク数に増減がある場合、すなわち、現時点におけるピーク数と、現時点よりも以前におけるピーク数とが異なっている場合には、対応するものがないピークは差分の算出ができない。そのような場合については、対応するものがないピークは比較対象から外す。ただし、次回以降において対応するピークが存在する場合には比較対象として含める。
【００５３】
［ステップＳ２］
次に、割合算出手段１８ｅにおいて、変動量算出手段１８ｄで求めた差分の絶対値と、所定の差分しきい値とを比較し、差分しきい値を越えているか否かを判定する。そして、同一グループに属する全ピーク数に対する、差分しきい値を越えているピーク数の割合を算出する。
【００５４】
［ステップＳ３〜Ｓ６］
次に、歩行者判定手段１８ｆにおいて、以下のようにして目標物が歩行者であるか否かの判定を行う。まず、割合算出手段１８ｅにおいて算出した割合が、所定の割合しきい値を越えているか否かを判定する（ステップＳ３）。越えていない場合には、目標物は歩行者ではないと判定する（ステップＳ４）。越えている場合には、同一グループに属する各ピークにおける差分の正負が、すべて同じであるか否かを判定する（ステップＳ５）。すべて同じである場合には、目標物は歩行者ではないと判定する（ステップＳ４）。すべて同じではない、すなわち、少なくとも１つは差分の正負が異なっている場合には、目標物は歩行者であると判定する（ステップＳ６）。以上により、目標物が歩行者であるか否かを判定する。なお、ステップＳ３、Ｓ５の判定順は逆でもよい。
【００５５】
［歩行者判定の具体例］
第１、２スペクトルが図１３に示したものであった場合について、歩行者の判定を図１２のフローチャートを参照に具体的に説明する。図１３（ａ）は、ある時刻ｔ−１における第１、２スペクトルを示し、図１３（ｂ）は、ある時刻ｔにおける第１、２スペクトルを示している。図１３（ａ）のように、第２スペクトルのピークＰt-1 に含まれる第１スペクトルのピークｐ１t-1 、ｐ２t-1 、ｐ３t-1 は同一のグループであり、図１３（ｂ）のように、ピークＰt は、ピークＰt-1 が時間経過により時刻ｔとなったときのピークに対応し、ピークＰt に含まれるピークｐ１t 、ｐ２t 、ｐ３t は、それぞれピークｐ１t-1 、ｐ２t-1 、ｐ３t-1 に対応している。
【００５６】
この場合、まずステップＳ１より、ｐ１t とｐ１t-1 、ｐ２t とｐ２t-1 、ｐ３t とｐ３t-1 それぞれについて差分ｄ１、ｄ２、ｄ３を算出する。そして、ステップＳ２において、ｄ１、ｄ２、ｄ３の絶対値が差分しきい値を越えるか否かを判定する。図１３（ｂ）のように、ｄ１、ｄ２の絶対値は大きく、ｄ３の絶対値は極小さい。ここで、ｄ１、ｄ２の絶対値は差分しきい値を越えるとして話を進めると、差分しきい値を越える割合は２／３である。そして、ステップＳ３により、この割合２／３が割合しきい値を越えるか否かを判定する。また、ステップＳ５で、ｄ１は正、ｄ２は負であるから、少なくとも１つは正負が異なっている。したがって、割合しきい値が１／３であれば、ステップＳ６より目標物は歩行者と判定され、割合しきい値が２／３あるいは３／３であれば、ステップＳ４より目標物は歩行者ではないと判定される。
【００５７】
［歩行者判定可能な理由］
図１２のフローチャートによって歩行者であることを判定できるのは、以下の２つの理由による。
【００５８】
第１に、歩行者は車両などの他のターゲットと異なり、呼吸などによるわずかな動きを有しており、レーダ装置からの送信波が照射されたときの反射点が変動している。そのため、１の目標物から得られた複数の反射信号の中で、経時的に変動が大きい反射信号が多く占める場合、つまり、第１スペクトルのピークが経時的に大きく変動している場合は、目標物が歩行者である可能性が高い。図１２のフローチャートにおけるステップＳ３の処理を行っているのは、このような理由による。
【００５９】
第２に、歩行者は車両などの物体の移動とは異なり、歩く姿勢の変化や体の向きの変化などによって反射位置が頻繁に変化する。そのため、経時的にピーク値が増大するピークと、経時的にピーク値が減少するピークとが混在する可能性が高い。一方、歩行者以外の目標物では、わずかな時間で反射位置が大きく移動することは少なく、ピーク値が増減する場合には、目標物からのピーク全部が増加する、あるいは減少する。この理由から、図１２のフローチャートのステップＳ５の処理を行っている。
【００６０】
なお、差分しきい値および割合しきい値は、レーダ装置の構成、測定環境などを考慮して適切な値に設定する。測定環境の変化に合わせて随時差分しきい値あるいは割合しきい値の値を変更するようにしてもよい。
【００６１】
以上、実施例１のレーダ装置によれば、目標物が歩行者であるか否かの判定を安価に実現することができる。
【実施例２】
【００６２】
図４は、実施例２のレーダ装置の構成を示した図である。実施例２のレーダ装置は、多周波ＣＷ方式により距離・速度を測定するものである。図４のように、実施例２のレーダ装置は、実施例１のレーダ装置の発振器１０、信号処理部１８を、発振器２０、信号処理部２８にそれぞれ置き替えたものであり、他の構成は実施例１のレーダ装置と同様である。
【００６３】
発振器２０は、図５に示すように周波数が変化する送信信号を発振する。この送信信号は、周波数が時間に対して階段状に増加して戻るのを繰り返すものである。図５のように、ｆ0 を最初の値として、周波数が、ｆ0 、ｆ0 ＋Δｆ、ｆ0 ＋２Δｆ、・・・とΔｆずつ時間間隔ｔで段階的に増加し、ｎステップ（ｎは４以上の自然数）で元の周波数ｆ0 に戻るものである。送信信号として、上記とは逆に周波数が時間に対して階段状に減少する信号を用いることもできるし、あるいは階段状に増加と減少を繰り返す信号を用いることもできる。
【００６４】
信号処理部２８は、実施例１のレーダ装置における信号処理部１８のうち、第１スペクトル算出手段１８ａ、第２スペクトル算出手段１８ｂ、およびグループ化部１８ｃを以下に説明する第１スペクトル算出手段２８ａ、第２スペクトル算出手段２８ｂ、およびグループ化部２８ｃとしたものである。変動量算出手段１８ｄ、割合算出手段１８ｅ、歩行者判定手段１８ｆについては実施例１と同様である。
【００６５】
実施例２のレーダ装置では、各ステップにおいてビート信号を周波数解析して周波数スペクトルを算出し、それら周波数スペクトルから位相差を求めて距離を算出する。その具体的手法は次の通りである（図６参照）。各周波数スペクトルから対応するピーク値を１つずつ計ｎ個抽出する。そのピーク値は、送信波と受信波の位相差である位相値を含む複素数値であり、ｋステップにおける位相θk は、θk ＝２π・（２Ｒ／ｃ）・（ｆ0 ＋ｋΔｆ）、ここでＲは目標物までの距離、ｃは光速である。その抽出したピーク値を、ステップ数の小さな順に並べて配列Ｓを構成する。そして、配列Ｓを周波数ステップ方向でフーリエ変換することで、２Ｒ／ｃのスペクトルを得て、そのスペクトルのピークを抽出して目標物の距離Ｒを算出する。なお、ビート信号を周波数解析した周波数スペクトルはドップラー周波数を示すものであり、ピーク位置の違いは速度の違いを示している。したがって、同一距離で速度の異なる目標物を分離して検出可能である。図６の場合においては、ドップラー周波数ｆ１のピーク値と、ｆ２のピーク値でそれぞれ配列Ｓを構成することで、それぞれ分離して距離を検出することができる。
【００６６】
この実施例２のレーダ装置においても、ΔＦやステップ数が大きいと、目標物は複数の反射点を有する場合があり、そのような場合には配列Ｓをフーリエ変換して得られるスペクトルは複数のピークを有する。そこで、実施例２のレーダ装置では、以下のようにしてグルーピングを行う。
【００６７】
まず、信号処理部２８の第１スペクトル算出手段２８ａにて、各ステップ毎にビート信号をＦＦＴし、周波数スペクトルを算出する。そして、各周波数スペクトルからドップラー周波数の等しいピーク値を１つずつ計ｎ個抽出する。それらのピーク値を、ステップ数の小さな順に並べて配列Ｓを構成する。配列Ｓは、速度の異なる複数の目標物が存在する場合には、その速度ごとに構成する。配列ＳをＦＦＴし、スペクトル（以下、第１スペクトル）を算出する。
【００６８】
次に、信号処理部２８の第２スペクトル算出手段２８ｂにて、配列Ｓの一部を抽出する。つまり、配列Ｓのｎ個の要素のうち、ｎより小さな所定の数ｎ’の要素を抽出し、配列Ｓ’とする。この配列Ｓ’を用いて、上記と同様にスペクトル（以下、第２スペクトル）を算出する。配列Ｓ’の要素数ｎ’は、レーダの装置構成、測定環境、目標物の種類などによって適切な値に設定する。
【００６９】
次に、信号処理部２８のグループ化部２８ｃにて、実施例１のレーダ装置におけるグループ化部１８ｃと同様にしてグルーピングを行う。すなわち、第１スペクトルと第２スペクトルのそれぞれのピークを検出し、比較する。そして、第２スペクトルの各ピークについて、そのピークに含まれる第１スペクトルのピーク群を１つのグループとしてグルーピングする。ピークに含まれるか否かの判定は実施例１と同様である。
【００７０】
上記の方法によりグルーピングできる理由は、実施例１の場合と同様である。多周波ＣＷ方式での距離測定では、送信信号の周波数変調幅、すなわち、Δｆ・ｎが距離分解能を決定する。配列Ｓ’は、配列Ｓの要素の一部を抽出して用いているため、送信信号の周波数変調幅をΔｆ・ｎ’とすることに相当する。したがって、配列Ｓ’を用いると、配列Ｓを用いる場合に比べて距離分解能が低くなる。その結果、第２スペクトルでは、目標物の複数の反射点を区別できなくなり、１つの目標物に対して１つのピークが存在する。このことから、第２スペクトルのピークに含まれる第１スペクトルのピーク群は、ある１つの目標物の複数の反射点に由来すると言うことができ、上記方法によってグルーピングを行うことができる。
【００７１】
また、目標物の歩行者判定は、実施例１のレーダ装置と同様に行うことができる。つまり、グループ化部２８ｃによって目標物ごとにグルーピングされた第１スペクトルの複数のピークについて、図１２のフローチャートにしたがって信号処理部２８の変動量算出手段１８ｄ、割合算出手段１８ｅ、歩行者判定手段１８ｆにおいて処理を行うことで、目標物が歩行者であるか否かの判定を行うことができる。
【００７２】
以上、実施例２のレーダ装置によれば、実施例１のレーダ装置と同様に、精度よくグルーピングを行うことができるとともに、目標物の歩行者判定を行うことができる。
【実施例３】
【００７３】
図７は、実施例３のレーダ装置の構成を示した図である。実施例３のレーダ装置は、パルス方式により距離の測定をするものである。つまり、パルスの時間遅延から目標物の距離を測定するものである。図７のように、実施例３のレーダ装置は、実施例１のレーダ装置において、発振器１０を発振器３０に置き替え、方向性結合器１１と送信アンテナ１２との間にスイッチ３９を設け、ミキサ１５の出力側の構成を、バンドパスフィルタ３６ａ、ｂ、ＡＤ変換器３７ａ、ｂ、信号処理部３８に置き替えたものである。他の構成については実施例１のレーダ装置と同様である。以下、実施例１と異なる構成部分について説明する。
【００７４】
発振器３０は、所定の周波数の連続波である信号を発振する。スイッチ３９は、方向性結合器１１からの信号を所定の間隔で導通・遮断するものである。このスイッチ３９によって、発振器３０からの信号を、パルス幅τのパルス状に調整する（図８参照）。そして、送信アンテナ１２よりパルス状の送信波が送信される。
【００７５】
ミキサ１５の出力側は、バンドパスフィルタ３６ａ、ｂにそれぞれ接続されており、ミキサ１５から出力される信号はバンドパスフィルタ３６ａ、ｂにそれぞれ入力される。バンドパスフィルタ３６ａは、バンドパスフィルタ１６ａと同様のものであり、これにより所定の帯域の信号が透過されて信号が取り出される。また、バンドパスフィルタ３６ｂには、バンドパスフィルタ３６ａよりも周波数通過帯域の狭いものを用いる。バンドパスフィルタ３６ａ、ｂの出力側は、それぞれＡＤ変換器３７ａ、ｂを介して信号処理部３８に接続されている。なお、バンドパスフィルタ３６ｂの通過帯域については、レーダ装置の構成、測定環境、目標物の種類などによって適切な値に設定する。
【００７６】
信号処理部３８は、図７のように、第１スペクトル算出手段３８ａ、第２スペクトル算出手段３８ｂ、グループ化部３８ｃ、変動量算出手段１８ｄ、割合算出手段１８ｅ、歩行者判定手段１８ｆを有している。バンドパスフィルタ３６ａ、ｂからの信号は、それぞれ第１スペクトル算出手段３８ａ、第２スペクトル算出手段３８ｂに入力される。変動量算出手段１８ｄ、割合算出手段１８ｅ、歩行者判定手段１８ｆについては実施例１と同様である。
【００７７】
この実施例３のレーダ装置においても、パルス幅τが小さいと、目標物は複数の反射点を有する場合があり、そのような場合には第１スペクトル算出手段３８ａにおいて検出される第１時間波形は複数のピークを有する。そこで、実施例３のレーダ装置では、以下のようにしてグルーピングを行う。
【００７８】
まず、第１スペクトル算出手段３８ａにて、バンドパスフィルタ３６ａからの信号の時間波形（以下、第１時間波形とする）を検出する。同じく、第２スペクトル算出手段３８ｂにて、バンドパスフィルタ３６ｂからの信号の時間波形（以下、第２時間波形）を検出する。
【００７９】
次に、信号処理部３８のグループ化部３８ｃにおいて、第１時間波形と第２時間波形のピークをそれぞれ抽出する。第１時間波形と第２時間波形のピーク位置を比較し、第２時間波形の各ピークについて、そのピークに含まれる第１時間波形のピーク群を１つのグループとしてグルーピングを行う。ピークに含まれるか否かの判定方法は実施例１や実施例２と同様である。
【００８０】
図９に示した第１、２時間波形の一例を参照に、上記グルーピングを具体的に説明する。図９に示した例では、第２時間波形には２つのピークＡ、Ｂが存在している。そして、第１時間波形には７つのピークａ〜ｇが存在している。第２時間波形のピークＡは、第１時間波形のピークａ〜ｃを含んでおり、第２時間波形のピークＢは、第１時間波形のピークｄ〜ｇを含んでいる。そこで、第１時間波形の７つのピークのうち、ピークａ〜ｃを１つのグループにまとめ、ピークｄ〜ｇを１つのグループにまとめる。
【００８１】
上記の方法により的確なグルーピングできる理由は、実施例１の場合と同様である。パルス方式での距離測定では、距離分解能はパルス幅により決定され、パルス幅が広いほど距離分解能が低くなる。
【００８２】
ここで、パルスのパルス幅と周波数帯域とは、反比例する関係にある。また、バンドパスフィルタ３６ｂの通過帯域は、バンドパスフィルタ３６ａの通過帯域よりも狭い。そのため、バンドパスフィルタ３６ｂから出力される信号は、バンドパスフィルタ３６ａから出力される信号よりもパルス幅が広くなる。
【００８３】
したがって、バンドパスフィルタ３６ｂから出力される信号の時間波形は、距離分解能（時間分解能）が、バンドパスフィルタ３６ａから出力される信号よりも低くなっている。その結果、第２時間波形では、目標物の複数の反射点を区別できなくなり、１つの目標物に対して１つのピークが存在する。このことから、第２時間波形のピークに含まれる第１時間波形のピーク群は、ある１つの目標物の複数の反射点に由来すると言うことができ、上記方法によってグルーピングを行うことができる。
【００８４】
また、実施例３のレーダ装置における目標物の歩行者判定は、実施例１のレーダ装置と同様に行うことができる。つまり、信号処理部３８のグループ化部３８ｃによって目標物ごとにグルーピングされた第１スペクトルの複数のピークについて、図１２のフローチャートにしたがって信号処理部３８の変動量算出手段１８ｄ、割合算出手段１８ｅ、歩行者判定手段１８ｆにおいて処理を行うことで、目標物が歩行者であるか否かの判定を行うことができる。
【００８５】
以上、実施例３のレーダ装置もまた、実施例１、２のレーダ装置と同様に、精度よくグルーピングを行うことができるとともに、目標物の歩行者判定を行うことができる。
【実施例４】
【００８６】
図１０は、実施例４のレーダ装置の構成を示した図である。実施例４のレーダ装置は、パルス圧縮方式により距離の測定をするものである。図１０のように、実施例４のレーダ装置は、発振器４０ａ、ｂと、スイッチ１４、４９と、伸張器４１と、方向性結合器１１と、ミキサ４５ａ、ｂと、送信アンテナ１２と、受信アンテナ１３−１〜１３−Ｋと、バンドパスフィルタ４６ａ、ｂと、圧縮器４２ａ、ｂと、ＡＤ変換器３７ａ、ｂと、信号処理部４８と、を有している。なお、実施例３のレーダ装置と構成が同じ部分については同一の符号を用いている。
【００８７】
実施例４のレーダ装置の各構成および動作について、より具体的に説明する。
【００８８】
発振器４０ｂからの信号は、スイッチ４９に入力される。スイッチ４９は、発振器４０ｂからの信号を所定の間隔で導通・遮断するものである。このスイッチ４９によって、発振器４０ｂからの信号をパルス幅τのパルス状に調整する。
【００８９】
伸張器４１は、スイッチ４９からのパルス状の信号を、信号の周波数が時間τの増加で直線的にΔＦ増加するように、ＦＭ変調する（図１１参照）。
【００９０】
発振器４０ａからの信号は、方向性結合器１１によってミキサ４５ａ、ｂに入力される。ミキサ４５ｂでは、発振器４０ａからの信号と伸張器４１からの信号を混合して周波数変換して出力する。ミキサ４５ｂの出力側は送信アンテナ１２に接続されている。
【００９１】
送信アンテナ１２、受信アンテナ１３−１〜１３−Ｋ、スイッチ１４については、実施例３と同様の動作であるため説明を省略する。
【００９２】
ミキサ４５ａには、スイッチ１４からの受信信号と、発振器４０ａからの信号とが入力される。ミキサ４５ａにおいてその２つの信号を混合し、バンドパスフィルタ４６ａ、ｂを通すことで、ベースバンドの信号に変換する。バンドパスフィルタ４６ｂには、バンドパスフィルタ４６ａよりも通過帯域が狭いものを用いる。
【００９３】
バンドパスフィルタ４６ａ、ｂを通過した信号は、圧縮器４２ａ、ｂにそれぞれ入力される。圧縮器４２ａ、ｂは、遅延時間に対する周波数特性が、伸張器４１とは増減が反転した特性のフィルタである。この圧縮器４２ａ、ｂにより、入力された信号はパルス幅がτから１／ΔＦに圧縮され、振幅は（τ．ΔＦ）1/2 に大きくなる。
【００９４】
このように、実施例４のレーダ装置では、伸張器４１と圧縮器４２ａ、ｂによって、信号の送信時にはパルス幅τを比較的大きく取り平均電力を大きくして探知距離を確保するとともに、信号の受信時にはパルス幅を圧縮することで距離分解能を高めることができる。
【００９５】
信号処理部４８は、図１０に示すように、第１スペクトル算出手段４８ａ、第２スペクトル算出手段４８ｂ、グループ化部４８ｃ、変動量算出手段１８ｄ、割合算出手段１８ｅ、歩行者判定手段１８ｆを有している。圧縮器４２ａ、ｂから出力される信号は、それぞれ第１スペクトル算出手段４８ａ、第２スペクトル算出手段４８ｂに入力される。変動量算出手段１８ｄ、割合算出手段１８ｅ、歩行者判定手段１８ｆについては実施例１と同様である。
【００９６】
実施例４のレーダ装置は、実施例３のレーダ装置と同様にしてグルーピングを行う。つまり、第１スペクトル算出手段４８ａにおいて、入力される信号の時間波形（第１時間波形とする）を求め、第２スペクトル算出手段４８ｂにおいて入力される信号の時間波形（第２時間波形とする）を求め、グループ化部４８ｃにおいて第１時間波形と第２時間波形のピークをそれぞれ抽出する。そして、第１時間波形と第２時間波形のピーク位置を比較し、第２時間波形の各ピークについて、そのピークに含まれる第１時間波形のピーク群を１つのグループとしてグルーピングを行う。
【００９７】
これにより、的確なグルーピングを行うことができる理由も、実施例３の場合と同様である。バンドパスフィルタ４６ｂの通過帯域が、バンドパスフィルタ４６ａの通過帯域よりも狭いために、第２スペクトル算出手段４８ｂに入力される信号は、第１スペクトル算出手段４８ａに入力される信号よりも距離分解能が低くなるためである。
【００９８】
また、実施例４のレーダ装置における目標物の歩行者判定は、実施例１のレーダ装置と同様に行うことができる。つまり、グループ化部４８ｃによって目標物ごとにグルーピングされた第１スペクトルの複数のピークについて、図１２のフローチャートにしたがって信号処理部４８の変動量算出手段１８ｄ、割合算出手段１８ｅ、歩行者判定手段１８ｆにおいて処理を行うことで、目標物が歩行者であるか否かの判定を行うことができる。
【００９９】
以上、実施例４のレーダ装置もまた、実施例１〜３のレーダ装置と同様に、精度よくグルーピングを行うことができるとともに、目標物の歩行者判定を行うことができる。
【０１００】
［変形例］
本発明のレーダ装置は、実施例に示した距離、速度の測定方式に限定されるものではない。たとえば、ＦＭＣＷ方式と多周波ＣＷ方式とを組み合わせた方式など、従来知られている各種測定方式に適用することができる。いずれの方式においても、本来の距離測定に用いる第１スペクトル以外に、その距離測定に用いる受信波の周波数帯域の一部を用いて第２スペクトルを算出し、第２スペクトルの各ピークにおいて、そのピークに含まれる第１スペクトルのピーク群を１つのグループとしてグルーピングすれば、目標物毎のグルーピングを精度よく行うことができる。
【０１０１】
また、方位の測定方式として、実施例に示したレーダ装置では、複数の受信アンテナを設けてＤＢＦや位相モノパルス方式によって方位を測定しているが、これに限るものではなく、たとえば、アンテナを機械的に走査することによって方位を測定してもよい。
【０１０２】
また、実施例１〜４のレーダ装置は、目標物の距離、速度、方位を測定するものであったが、本発明のレーダ装置は、少なくとも距離を測定するものであればよく、速度や方位の測定は必ずしも必要ではない。
【０１０３】
また、実施例２〜４においても、実施例１において説明したのと同様に、方位の検出結果を用いたグルーピングを併用することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１０４】
本発明のレーダ装置は、たとえば車載レーダとして用いて歩行者の検出などを行うことができる。
【符号の説明】
【０１０５】
１０、２０、３０、４０ａ、ｂ：発振器
１１：方向性結合器
１２：送信アンテナ
１３−１〜１３−Ｋ：受信アンテナ
１４、４９：スイッチ
１５、４５ａ、ｂ：ミキサ
１６、３６ａ、ｂ、４６ａ、ｂ：バンドパスフィルタ
１７、３７ａ、ｂ：ＡＤ変換器
１８、２８、３８、４８：信号処理部
１８ａ、２８ａ、３８ａ、４８ａ：第１スペクトル算出手段
１８ｂ、２８ｂ、３８ｂ、４８ｂ：第２スペクトル算出手段
１８ｃ、１８ｃ、３８ｃ、４８ｃ：グループ化部
１８ｄ：変動量算出手段
１８ｅ：割合算出手段
１８ｆ：歩行者判定手段
４１：伸張器
４２ａ、ｂ：圧縮器
【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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