(57)【要約】本発明は、対象物検出のために、レンジドップラー方位角データを分析する適応的検出システムおよび方法に関する。検出システムは、レンジドップラー方位角データの標準偏差および所定の検出確率に基づいて、閾値を計算する閾値計算装置を有する。検出システムは、閾値を受信するため、閾値計算装置と接続された検出モジュールをも有する。検出モジュールは、検出窓において特定されるレンジドップラーデータに基づいて、推定対象物振幅および推定雑音フロア振幅を計算する。検出モジュールは、推定対象物振幅と推定雑音フロア振幅との差が閾値より大きいとき、対象物を検出する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物検出のために、レンジドップラー方位角データを分析する適応的検出システムであって、前記システムが、
ａ）前記レンジドップラー方位角データの前記標準偏差および所定の検出確率に基づいて、閾値を計算する閾値計算装置と、
ｂ）前記閾値を受信するために前記閾値計算装置と接続された検出モジュールであって、前記検出モジュールが、検出窓に配置されたレンジドップラーデータから、推定対象物振幅および推定雑音フロア振幅を計算し、前記推定対象物振幅と前記推定雑音フロア振幅との前記差が前記閾値より大きいとき、対象物を検出する検出モジュールとを備えるシステム。
【請求項２】
前記検出モジュールが、
ｉ）前記検出窓を生成する窓生成装置であって、前記検出窓が、対象物領域、ガード領域、および主領域を有する、窓生成装置と、
ｉｉ）前記推定対象物振幅および前記推定雑音フロア振幅を計算するための、前記窓生成装置と接続された信号計算装置と、
ｉｉｉ）前記対象物を検出するための、前記信号計算装置と接続された決定モジュールとを備える、請求項１に記載の前記システム。
【請求項３】
前記検出モジュールが、検出対象物の位置および振幅の情報を記憶するための、前記決定モジュールと接続された記憶モジュールをさらに備える、請求項２に記載の前記システム。
【請求項４】
前記ガード領域が、前記対象物領域を囲み、前記主領域が、前記ガード領域を囲み、前記推定対象物振幅が、前記対象物領域の前記中心におけるレンジドップラーセル振幅であり、前記推定雑音フロア振幅が、前記主領域における平均レンジドップラーセル振幅である、請求項２に記載の前記システム。
【請求項５】
前記対象物領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変化される、請求項２に記載の前記システム。
【請求項６】
前記ガード領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変化される、請求項２に記載の前記システム。
【請求項７】
前記主領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変化される、請求項２に記載の前記システム。
【請求項８】
前記閾値計算装置が、前記レンジドップラー方位角データの前記標準偏差（σ）を計算し、および、式λ＝Ｘ・σに従って、前記閾値（λ）を計算し、この場合、Ｘが、χ１．５分布の百分位数の表の百分位数から得られる値であり、前記百分位数が、前記所定の検出確率に等しい、請求項１に記載の前記システム。
【請求項９】
前記振幅情報が、前記対象物領域におけるレンジドップラーセル振幅の前記平均である、請求項３に記載の前記システム。
【請求項１０】
対象物検出のためにレンジドップラーデータを分析する検出モジュールであって、前記検出モジュールが、
ａ）対象物領域、前記対象物領域を囲むガード領域、および前記ガード領域を囲む主領域を有する検出窓を生成する窓生成装置と、
ｂ）推定対象物振幅および推定雑音フロア振幅を計算するための、前記窓生成装置と接続された信号計算装置であって、前記推定対処物振幅が、前記対象物領域の前記中心におけるレンジドップラーセル振幅であり、前記推定雑音フロア振幅が、前記主領域における平均レンジドップラーセル振幅である、信号計算装置と、
ｃ）前記推定対象物振幅と前記推定雑音フロア振幅との前記差が所定の閾値より大きいとき、対象物を検出するための、前記信号計算装置と接続された決定モジュールとを備える、検出モジュール。
【請求項１１】
前記モジュールが、検出対象物の位置および振幅の情報を記憶するための、前記決定モジュールと接続された記憶モジュールをさらに含む、請求項１０に記載の前記検出モジュール。
【請求項１２】
前記対象物領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変化される、請求項１０に記載の前記検出ユニット。
【請求項１３】
前記ガード領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変化される、請求項１０に記載の前記検出ユニット。
【請求項１４】
前記主領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変化される、請求項１０に記載の前記検出ユニット。
【請求項１５】
前記振幅情報が、前記対象物領域におけるレンジドップラーセル振幅の前記平均である、請求項１１に記載の前記検出ユニット。
【請求項１６】
対象物検出のために、レンジドップラー方位角データを分析する適応的検出方法であって、前記方法が、
ａ）前記レンジドップラー方位角データの標準偏差および所定の検出確率に基づいて、閾値を計算するステップと、
ｂ）検出窓に含まれるレンジドップラーデータに基づいて、推定対象物振幅および推定雑音フロア振幅を計算するステップと、
ｃ）前記推定対象物振幅と前記推定雑音フロア振幅との前記差が前記閾値より大きいとき、対象物を検出するステップとを含む、方法。
【請求項１７】
ステップｂ）が、前記推定対象物振幅および前記推定雑音フロア振幅を計算するためのレンジドップラーデータを提供するように、前記検出窓を生成することを含む、請求項１６に記載の前記方法。
【請求項１８】
前記方法が、
ｄ）検出対象物の位置および振幅の情報を記憶するステップをさらに含む、請求項１６に記載の前記方法。
【請求項１９】
前記検出窓を生成するステップが、
ａ）対象物領域を生成することと、
ｂ）前記対象物領域を囲むガード領域を生成することと、
ｃ）前記ガード領域を囲む主領域を生成することとを備える、請求項１７に記載の前記方法。
【請求項２０】
前記推定対象物振幅を計算するステップが、前記対象物領域の前記中心におけるレンジドップラーセル振幅を得ることを備える、請求項１９に記載の前記方法。
【請求項２１】
前記推定雑音フロア振幅を計算するステップが、前記主領域における前記平均レンジドップラーセル振幅を計算することを備える、請求項１９に記載の前記方法。
【請求項２２】
前記対象物領域を生成するステップが、検出モードに基づいてサイズを選択することを備える、請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記ガード領域を生成するステップが、検出モードに基づいてサイズを選択することを備える、請求項１９に記載の方法。
【請求項２４】
前記主領域を生成するステップが、検出モードに基づいてサイズを選択することを備える、請求項１９に記載の方法。
【請求項２５】
前記閾値を計算するステップが、
ａ）前記レンジドップラー方位角データの前記標準偏差（σ）を計算することと、
ｂ）χ１．５分布の百分位数の表の百分位数から値（Ｘ）を選択し、前記百分位数が前記所定の検出確率に等しいことと、
ｃ）式λ＝Ｘ・σに従って、前記閾値（λ）を計算することとを備える、請求項１６に記載の前記方法。
【請求項２６】
前記振幅情報を記憶するステップが、前記対象物領域におけるレンジドップラーセル振幅の前記平均を計算することを備える、請求項１９に記載の前記方法。
【請求項２７】
対象物検出のために、レンジドップラーデータを分析する検出方法であって、前記方法が、
ａ）対象物領域、前記対象物領域を囲むガード領域、および前記ガード領域を囲む主領域を有する検出窓を生成するステップと、
ｂ）推定対象物振幅および推定雑音フロア振幅を計算するステップであって、前記推定対象物振幅が、前記対象物領域の前記中心におけるレンジドップラーセル振幅であり、前記推定雑音フロア振幅が、前記主領域における平均レンジドップラーセル振幅である、ステップと、
ｃ）前記推定対象物振幅と前記推定雑音フロア振幅との前記差が所定の閾値より大きいとき、対象物を検出するステップとを含む、方法。
【請求項２８】
前記方法が、
ｄ）検出対象物の位置および振幅の情報を記憶するステップをさらに含む、請求項２７に記載の前記方法。
【請求項２９】
前記対象物領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変化される、請求項２７に記載の前記方法。
【請求項３０】
前記ガード領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変化される、請求項２７に記載の前記方法。
【請求項３１】
前記主領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変化される、請求項２７に記載の前記方法。
【請求項３２】
前記振幅情報を記憶するステップが、前記対象物領域におけるレンジドップラーセル振幅の前記平均を計算することを含む、請求項２８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダ検出に関し、より具体的には、レーダ対象物を適応的に検出するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
高周波数表面波レーダ（ＨＦＳＷＲ）は、海岸を基地とする位置から船舶、航空機、氷山、および他の表面対象物を連続的に検出および追跡するのに効果的である。したがって、ＨＦＳＷＲは、探索および救助活動を改善するため、ならびに排他的経済水域における海の状態、不法移住、麻薬取引、不法漁業、密輸、および海賊行為を監視するために使用されている。
【０００３】
ＨＦＳＷＲシステムは、海岸線に沿って装備され、海洋に向けられた指向性送信アンテナおよび受信アンテナアレイ、ならびにシステムの動作に必要なハードウェアおよびソフトウェアを備える。送信アンテナは、所望の監視領域を照明する１列の電磁（ＥＭ）パルスを生成する。受信アンテナアレイは、監視領域全体にわたって、高くかつ等しい利得を有することが好ましいはずである。これにより、監視領域の物体が、ＥＭパルスを受信アンテナアレイに向けて反射し、受信アンテナアレイは、レーダデータを収集する。物体のいくつかは、検出されなければならない要素である可能性があり（「対象物」と呼ばれる）、一方、物体の残りは、検出される必要のない要素である（「クラッタ」と呼ばれる）。より精緻なパルス符号化ＥＭパルスまたは周波数符号化ＥＭパルスを使用して、その後のＥＭパルスが送信された後で、反射ＥＭパルス（以前に送信されたＥＭパルスに応答する）が受信アンテナアレイによって受信されるときに生じるレンジラップの解決に取り組むことが可能である。
【０００４】
従来、受信アンテナアレイの各アンテナ要素またはセンサから収集されたレーダデータは、次いで、レータデータにある無関係の望ましくない信号をろ過するために、データに帯域通過フィルタを通過させ、次いで、ＲＦ帯域からアナログデジタル変換が行われるＩＦ帯域に、レーダデータを復号するヘテロダイン受信器を通過させることによって、事前処理される。次いで、レーダデータは、低域通過ろ過およびダウンサンプリングが行われる基底帯域に復号される。受信アンテナアレイによって収集されたレーダデータは、複素数である（すなわち、実数部分および虚数部分を有する）。したがって、ダウンサンプリング済みレーダデータも複素数であり、上記で記述した動作を実施するのに必要な信号処理構成要素のそれぞれは、複素数データに対処するように実施される。
【０００５】
ダウンサンプリング済みレーダデータは、次いで、送信ＥＭパルスに関係する伝達関数またはインパルス応答を有する整合フィルタによって処理される。整合ろ過済みレーダデータは、次いで、分析のためにセグメントに分離される。各セグメントは、当技術分野では、コヒーレント積分時間（ＣＩＴ）またはドウェルとして既知である。各ＣＩＴのノッチろ過済みレータデータは、先行ＥＭパルスが送信された時間に対する、各データ点がサンプリングされた時間に留意することによってレンジ整列される。次いで、レンジ整列されたデータに、さらに雑音低減するための低域通過ろ過と、より効率的な信号処理のためのダウンサンプリングとの組合わせを施すことが可能である。この処理の出力は、各時系列が所与のレンジ値について収集されるレンジデータの複数の時系列である。複数の時系列が収集されるための最大レンジ値は、ＥＭパルスの送信に使用されるパルス反復間隔（すなわち、ＥＭパルスが送信される周波数）に依存する。
【０００６】
対象物が、記録レーダデータから生成されるレンジ、ドップラー、および方位角の情報から検出される。レンジ情報は、受信アンテナアレイからの対象物の距離の推定を提供するために使用される。方位角情報は、受信アンテナアレイの中心に対する対象物の位置の角度の推定を提供するために使用され、ドップラー情報は、対象物のドップラーシフトを測定することによって、対象物の径方向速度の推定を提供するために使用される。対象物のドップラーシフトは、対象物によって反射されるＥＭパルスの周波数内容の、ＥＭパルスの元の周波数内容に対する変化に関係する。
【０００７】
以前に記述したように、先行ＥＭパルスが送信された時間に対する、データがサンプリングされる時間に留意することによって、レンジデータが生成される。ドップラー処理は、パルス反復周期における周波数Δｆの正弦波信号の検出に対応する（すなわち、コヒーレントパルス列において連続的に送信されるパルスとパルスとの間の時間）。したがって、ドップラー情報が、所与のレンジ値について、そのレンジ値について得られた時系列に櫛形フィルタ処理、フィルタバンク処理、またはＦＦＴ処理を施すことによって生成される。方位角データは、従来通り、デジタルビーム形成によって得られる。より具体的には、所与のレンジセルおよび所与のドップラーセルにおけるレーダデータは、受信アンテナアレイの各アンテナ要素の複素指数関数によって重み付けされ、次いで、すべてのアンテナ要素にわたって加算される。複素指数関数の位相は、当業者には周知であるように、方位角、アンテナ要素間隔、および送信済みＥＭパルスの波長に関係する。ビーム形成は、アンテナアレイが、複素指数関数重みにおいて使用される方位角値によって画定される監視領域のある領域に対して同調される状況を与える。このようにして、監視領域全体を同時に網羅するように、多くのビームを形成することが可能である。
【０００８】
対象物のレンジ、方位角、および速度を決定するために、検出器が、所与のＣＩＴについて生成されたレンジ、方位角、およびドップラーの情報を処理する。一般に、検出器は、レンジドップラープロットとして既知の２時限プロットにおいて、所与のセル（すなわちデータ値または画素）におけるピークを探す。対象物の検出は、通常、所与のセルの振幅を隣接セルの平均振幅と比較することを備える。検出対象物は、次いで、プロット抽出装置に送られ、プロット抽出装置は、真の対象物について予期されるレンジ、ドップラー、および方位角の特性に準拠しない検出のすべてを拒否するために、検出対象物をろ過する。これらのろ過済み対象物は、次いで、追跡装置に送られ、追跡装置は、所与の対象物の連続検出を関連付けて、対象物の追跡を形成する。このようにして、監視領域全体にわたって、対象物の移動を追跡することが可能である。
【０００９】
検出プロセスは、各セルにおいて、以前に記述したクラッタを含む雑音の追加によって阻害される。これにより、対象物の検出を失敗する、または雑音を対象物として偽検出する可能性がある。雑音は、問題であるが、その理由は、異なるセルにおいて、ならびに異なるＣＩＴにおいて収集されたレーダデータについて、異なる海洋状態条件において、１日および季節の異なる時間中に、また異なる位置において、雑音レベルが変化するからである。レーダ雑音の主な源は、海洋クラッタおよび電離層クラッタなどの自己干渉、ならびに外部干渉を含む。自己干渉は、レーダの動作に起因し、一方、外部干渉は、レーダの動作とは無関係である。
【００１０】
電離層クラッタは、干渉の最も重大な原因の１つであり、地球の電離圏から反射されて、レーダに直接戻るＥＭパルス（すなわち、ほぼ垂直の入射クラッタ）、および電離圏からはね返り、海洋から反射されて、反対経路に沿ってレーダに戻るＥＭパルス（すなわち、上空波自己干渉またはレンジラップクラッタ）を含む。一般に、電離層クラッタは、船舶ドップラー帯域のいくつかのレンジセル、すべての方位角セル、およびほとんどにわたる環状帯域において累積する。レンジセルのこの狭帯域は、ＨＦＳＷＲ装備サイトに対する電離層の高さまたは高さの倍数に対応する。ほぼ垂直入射電離層クラッタは、非常に強く、レンジについて隔離され、かつ数ミリヘルツにわたるドップラー次元について不鮮明であることをも特徴とする。夜間、電離層クラッタは、Ｄ層の消滅およびＦ１層とＦ２層との融合のために、最も高いレベルにある。さらに、電離層クラッタの特徴は、季節および他の環境パラメータと共に変化し、したがって、電離層雑音を抑制する堅牢な方法を導入するのは容易ではない。
【００１１】
海面は、異なる波長および振幅を有するいくつかの波を備える。海洋クラッタは、レーダ波長の高調波である海洋波によって反射されたＥＭパルスの結果である。海洋クラッタを特徴付ける２つの大きなピークは、ブラッグ線と呼ばれ、これは、レーダ動作周波数によって決定されるドップラー周波数におけるすべてのレンジセルに沿ったレンジドップラープロットの２列のピークとして出現する。ブラッグ線は、対応するドップラー周波数におけるレーダ検出性能を不鮮明にすることがある。しかし、海の状態に関するより高次の散乱も存在し、これは、ブラッグ線の間に、追加のピークおよび海洋クラッタの連続体をもたらす。この海洋クラッタの連続体は、海の状態に関係するエネルギー（すなわち、表面風の速度および持続時間）を含み、船などの小さい低速対象物の検出をしばしば限定する。
【００１２】
外部干渉は、同一チャネル干渉、大気干渉、およびインパルス雑音を含む。同一チャネル干渉は、テレビジョン放送装置など、ＨＦＳＷＲ周波数帯域の局所使用および遠隔使用の両方に起因する。この干渉は、レンジに無関係であり、特定のドップラーレンジにおいて生じる。この干渉も、非常に指向性でもあるが、その理由は、空間的に相関された点源を源とするからである。同一チャネル干渉は、ＥＭパルスを送信する代替搬送波周波数を選択することによって回避することが可能である。しかし、遠隔源からの同一チャネル干渉は、時間および周波数についてより無作為であるので、より深刻な問題を呈示する。さらに、夜間はＤ層吸収がないので、日中より夜において、より大きい同一チャネル干渉が通常存在する。
【００１３】
大気干渉は、空間的に白色であり、レベルが、周波数、１日の時間、季節、および地理的位置の関数として変化する。たとえば、ＨＦ帯域の下端における大気干渉による雑音レベルは、日中レベルと比較して、夜間は約２０ｄＢ上昇する。
【００１４】
インパルス雑音は、雷光のためであり、時間について無作為に分布し、かつ大きな動的レンジを備える振幅を有する迅速なパルスのシーケンスとして出現する。インパルス雑音は、空間的に白色ではなく、局所荒天および遠隔荒天の両方に起因する。インパルス雑音は、通常、ＨＦＳＷＲシステムの毎日の動作にわたって生じる。インパルス雑音は、持続時間が比較的短いドップラー拡散を有し、操縦対象物に類似している可能性がある。インパルス雑音により、背景雑音レベルが増大する。インパルス雑音の周波数特性は、局所荒天活動の強度の関数として変化する。
【００１５】
空間的に非白色の外部干渉および海洋クラッタは、本発明の本発明者によって開発され、かつ本明細書と同時に出願される同時係属特許出願に記載されている精緻な信号処理方法を使用することによって、首尾よく低減することが可能である。第１出願は、整理番号第＿＿＿＿＿を有し、「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｆｏｒ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｒａｄａｒ」という名称であり、第２出願は、整理番号第＿＿＿＿＿を有し、「Ａ  Ｎｏｉｓｅ  Ｓｕｐｐｒｅｓｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｐｈａｓｅｄ−Ａｒｒａｙ  Ｂａｓｅｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」という名称である。しかし、これらの信号処理方法を適用した後、レーダデータは、依然として雑音を含み、その大部分は、主に大気干渉のために空間白色雑音である。以前に記述したように、大気干渉は、非常に変化しやすい雑音レベルをもたらすので、問題である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
大気干渉による雑音レベルの変動性は、ＨＦＳＷＲシステムの検出性能にいくつかの方式で影響を与える。この雑音により、対象物の検出に失敗することがあるが、その理由は、対象物が、雑音と区別不可能である、または雑音が、対象物として偽検出されるからである。さらに、ＨＦＳＷＲシステムの検出器が各ＣＩＴにおいて出力する検出の数は、大きく変動するが、その理由は、雑音レベルが、時間にわたって非常に変化しやすいからである。これは、検出器に続くＨＦＳＷＲシステムの構成要素（すなわち、プロット抽出装置および追跡装置）に対し決定的な影響を有する。具体的には、過度に多くの検出が検出器によって実施される場合、ＨＦＳＷＲシステムの追跡装置に過負荷がかけられることになる。したがって、大気干渉による雑音レベルの変化に関係なく、各ＣＩＴにおいて比較的一定の数の検出を提供する検出器を有することが好ましい。
【００１７】
当技術分野では、比較的安定な検出性能を提供するために、一定偽警報率（ＣＦＡＲ）検出器を使用することが周知である。一般に、従来のＣＦＡＲ検出器は、所与のレンジドップラーセルについて局所雑音レベルを推定して、レンジドップラーセルのレーダデータの振幅が、推定雑音レベルに閾値を加えたものより大きいとき、所与のレンジドップラーセルにおいて対象物を検出する。従来のＣＦＡＲ検出器では、閾値は、通常、一定である。しかし、大気干渉による雑音レベルが非常に変化しやすく、雑音および対象物が、コヒーレントに追加されないので、対象物と雑音との振幅差も変化する。したがって、従来のＣＦＡＲ検出器は、一定閾値が使用され、かつ雑音レベルが増大する場合、小さい振幅を有する対象物を検出しない。したがって、異なるＣＩＴにわたって一定検出率を提供するために、雑音レベルと共に変化することができる閾値を提供する検出器が必要である。
【００１８】
対象物検出は、対象物のタイプ（すなわち、船舶対象物、航空対象物など）および対象物の速度など、対象物にわたって変化する対象物の特性のためにやはり困難である。たとえば、船舶は、航空機などの航空対象物より、レンジドップラープロットについてより大きな対象物表示（すなわち、より多くの数のレンジドップラーセル）を提供する。したがって、これらの異なる対象物特性に基づいて検出パラメータを変化させる検出器が必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
一態様では、本発明は、対象物検出のためにレンジドップラー方位角データを分析する適応的検出システムである。該システムは、レンジドップラー方位角データの標準偏差および所定の検出確率に基づいて閾値を計算する閾値計算装置を備える。該システムは、閾値を受信するために、閾値計算装置と接続された検出モジュールをも備える。検出モジュールは、検出窓において特定されたレンジドップラーデータから、推定対象物振幅および推定雑音フロア振幅を計算する。検出モジュールは、推定対象物振幅と推定雑音フロア振幅の差が閾値より大きいとき、対象物を検出する。
【００２０】
第２態様では、本発明は、対象物検出のためにレンジドップラーデータを分析する検出モジュールを提供する。検出モジュールは、対象物領域、対象物領域を囲むガード領域、およびガード領域を囲む主領域を有する検出窓を生成する窓生成装置を備える。検出モジュールは、窓生成装置と接続された信号計算装置をも有する。信号計算装置は、推定対象物振幅および推定雑音フロア振幅を計算する。推定対象物振幅は、対象物領域の中心におけるレンジドップラーセル振幅であることが好ましく、推定雑音フロア振幅は、主領域における平均レンジドップラーセル振幅であることが好ましい。検出モジュールは、信号計算装置と接続された決定モジュールをも含む。決定モジュールは、推定対象物振幅と推定雑音フロア振幅との差が所定の閾値より大きいとき、対象物を検出する。
【００２１】
他の態様では、本発明は、対象物検出のためにレンジドップラー方位角データを分析する適応的検出方法を提供する。該検出方法は、
レンジドップラー方位角データの標準偏差および所定の検出確率に基づいて、閾値を計算するステップと、
検出窓に含まれるレンジドップラーデータに基づいて、推定対象物振幅および推定雑音フロア振幅を計算するステップと、
推定対象物振幅と推定雑音フロア振幅の差が閾値より大きいとき、対象物を検出するステップとを含む。
【００２２】
他の態様では、本発明は、対象物検出のためにレンジドップラーデータを分析する検出方法を提供する。該検出方法は、
対象物領域、対象物領域を囲むガード領域、およびガード領域を囲む主領域を有する検出窓を生成するステップと、
対象物領域の中心におけるレンジドップラーセル振幅であることが好ましい推定対象物振幅、および主領域における平均レンジドップラーセル振幅であることが好ましい推定雑音フロア振幅を計算するステップと、
推定対象物振幅と推定雑音フロア振幅との差が所定の閾値より大きいとき、対象物を検出するステップとを含む。
【００２３】
本発明をよりよく理解し、かつ、本発明をどのように実行することが可能であるかをより明確に示すために、ここで、本発明の好ましい実施形態を示す添付の図面を、例としてのみ参照する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本明細書において記述されるすべての実験データは、ケープレース（カナダ、ニューファンドランド）に配置されたＳＷＲ−５０３ＴＭＨＦＳＷＲシステムから取られた。ＳＷＲ−５０３ＴＭＨＦＳＷＲシステムは、レイセオンカナダリミテッド（Ｒａｙｔｈｅｏｎ  Ｃａｎａｄａ  Ｌｉｍｉｔｅｄ）によって開発された。
【００２５】
本明細書で使用する際に、レンジドップラー方位角データという用語は、所与のＣＩＴにおいてすべての方位角について生成されるすべてのレンジドップラーデータを意味し、レンジドップラーという用語は、所与の方位角についてのすべてのレンジドップラーデータを意味する（すなわち、レンジドップラープロット）。
【００２６】
まず、本発明による適応的検出システム１０の好ましい実施形態を示す図１を参照する。適応的検出システム１０は、閾値計算装置１２および検出モジュール１４を備える。適応的検出システム１０は、複数のレンジドップラープロット１８（所与のＣＩＴ中に生成される）から選択される所与のレンジドップラープロット１６の対象物を検出し、検出対象物の位置を示すヒットプロット２０を生成することが可能である。図１０ａおよび１０ｂは、それぞれ、レンジドップラープロットおよびヒットプロットの例である。適応的検出システム１０を使用して、各レンジドップラープロット１６について１つのヒットプロット２０を生成することが可能である。代替として、複数のヒットプロット２２は、複数のレンジドップラープロット１８が処理されるとき、適応的検出システム１０によって生成することが可能である。
【００２７】
ここで図２ａを参照すると、各レンジドップラープロット１６が、複数のセル２６を有する活動領域２４およびやはり複数のセル（図示せず）を有するガード領域２８を有するとして確定される。図２ａは、縮尺調整されておらず、示したものより多くのセル２６を含む。ガード領域２８の必要性について、以下でさらに説明する。活動領域２４の各セル２６は、各セル２６が対象物を有するかを決定するために、適応的検出システム１０によって処理される。ガード領域２８のセルは、対象物検出のためには処理されない。さらに、各レンジドップラープロット１６が、所与の方位角について生成される。当業者には既知であるように、各レンジドップラープロット１６のレーダデータは、帯域通過ろ過、ヘテロダイニング、Ａ／Ｄ変換、復調ダウンサンプリング、および整合ろ過を含む事前処理のための従来の信号処理動作を施されている。図２ｂを参照すると、方位角は、当業者には一般的に既知であるように、受信アンテナアレイ３２の主ビーム３０が、受信アンテナアレイ３２の中心点に対して作成する水平角θである。
【００２８】
再び図１を参照すると、閾値計算装置１２は、所与のＣＩＴ中に得られたレンジドップラー方位角データの統計的特性および所定の検出確率に基づいて、閾値を計算する。この情報は、複数のレンジドップラープロット１８から得られる。閾値は、所与のＣＩＴについての所与のレンジドップラープロット１６において適応的検出システム１０によって処理される各セル２６について一定のままである。新しいＣＩＴからのレンジドップラー方位角データが処理されるとき、新しい閾値が計算される。
【００２９】
検出モジュール１４は、図１に示すように接続された、窓生成装置３４、信号計算装置３６、決定モジュール３８、および記憶モジュール４０を含む。所与の検出モードについて、窓生成装置３４は、以下でさらに記述するように、検出窓を生成する。所与のレンジドップラープロット１６について、検出窓は、レンジドップラー値を提供するように、セル２６の中心に配置される。レンジドップラー値は、セル２６に対して局所的な推定対象物レベルおよび推定雑音レベルを計算するために、信号計算装置３６によって使用される。決定モジュール３８は、次いで、推定対象物レベルと推定雑音レベルとの差が閾値より大きい場合、検出（すなわちヒット）を宣言する。このようにして、対象物検出が、所与のレンジドップラープロット１６の各セル２６について実施される。すべての検出済み対象物のレンジドップラー位置は、記憶モジュール４０によって記憶される。検出済み対象物の位置は、所与のレンジドップラープロット１６に対応するヒットプロット２０において示すことが可能である。ヒットプロット２０は、検出済み対象物が存在するセルにおいて１の値を有し、すべての他のセルにおいて０の値を有する２進数マスクとすることが可能である。
【００３０】
本発明の要素は、デジタル信号プロセッサなどの専用ハードウェアを使用することにより、またはコンパレータ、乗算器、シフトレジスタ、メモリなどの離散構成要素で、当技術分野において既知のあらゆる手段により実施することが可能である。本発明の要素は、マットラボ、Ｃ、Ｃ＋＋、ラボビューＴＭ、または適応的検出システム１０を実施するのに必要なオペレーティングシステムおよび関連するハードウェアならびにソフトウェアを有する計算プラットフォーム上のコンピュータ可読媒体に埋め込まれたあらゆる他の適切なプログラミング言語とすることが可能であるコンピュータプログラムにより実施することも可能である。コンピュータプログラムは、以下でさらに記述する適応的検出方法のステップを実施するように適合されるコンピュータ命令を備える。コンピュータプログラムは、オブジェクト指向プログラミングの当業者には周知であるように、モジュールまたはクラスを備えることが可能であり、図１に示した適応的検出システム１０に従って実施および構築される。したがって、閾値計算装置１２、窓生成装置３４、信号計算装置３６、および決定モジュール３８を実施するように、別々のソフトウェアモジュールを設計することが可能である。代替として、これらの構造の機能を、１つまたは２つのソフトウェアモジュールに組み合わせることが可能である。さらに、記憶モジュール４０は、任意の適切なコンピュータ記憶装置またはデータベースシステムとすることが可能である。
【００３１】
ここで、レンジドップラープロットのスライスの一部（すなわち、所与のレンジのドップラースペクトルの一部）における雑音レベルと対象物振幅との相互作用を示す図３ａおよび３ｂを参照する。背景セクションで記述したように、大気干渉による雑音レベルは、１日の時間、季節の時期、および地理的位置と共に変化する。雑音レベルのこの変化は、図３ａおよび３ｂのそれぞれ雑音フロアのレベル５０および５２の変化によって見ることができる。図３ｂの雑音フロアレベル５２がより高いことにより、対象物５４、５６、５８、および６０のピークと雑音フロアレベル５２との距離は、図３ａに示した対象物５４、５６、５８、および６０のピークと雑音フロアレベル５０との距離と比較して、より小さくなる。その結果、異なるＣＩＴ中に得られるレーダデータについて同じ閾値Ｔを使用する従来のＣＦＡＲ検出器が使用されるとき、対象物５４、５６、５８、および６０は、背景雑音が雑音フロアレベル５０を有するとき、検出されるが、背景雑音が雑音フロアレベル５２を有するときは、対象物５４および６０のみが検出される。したがって、従来のＣＦＡＲ検出器は、変動する検出性能を提供する。この問題を回避するために、閾値レベルは、雑音レベルが上昇するとき、閾値レベルが減少し、雑音レベルが減少するとき、閾値レベルが上昇するように、適応的に計算されるべきである。これを達成するために、それぞれのＣＩＴについて、レンジドップラー方位角データの統計的特性は、既知でなければならない。
【００３２】
いくつかのＣＩＴのレンジドップラー方位角データの統計的特性は、ＭＵＳＩＣ（多重信号分類）スペクトル推定装置またはルートＭＵＳＩＣスペクトル推定装置などの高分解能スペクトル推定装置によって生成されたレンジドップラープロットからのデータを使用して研究された。分析は、所与のＣＩＴについて得られたすべてのレンジドップラー方位角データからの振幅値（ｄＢ単位）に基づいて、ヒストグラムを構築することを備えていた。したがって、生成されるレンジドップラープロットの数は、１つのＣＩＴにおいてＨＦＳＷＲシステムによって調査された方位角の数に依存していた。
【００３３】
ここで図４ａを参照すると、秋の季節中に得られた実レンジドップラー方位角データの正規化ヒストグラムが示されている。ｘ軸は、ｄＢ単位の振幅であり、ｙ軸は、正規化周波数である（すなわち、ヒストグラムを生成するために使用されたレンジドップラー方位角データ値の総数によって除算されたある振幅を有するレンジドップラー方位角データ値の数）。このスケーリングにより、レンジドップラー方位角値について確率分布関数（ｐｄｆ）を推定するための１のヒストグラム領域が得られた。
【００３４】
ここで図４ｂを参照すると、χ１．５分布を有するシミュレーションデータの正規化ヒストグラムが示されている。ヒストグラムのｘ軸およびｙ軸は、図４ａに示された軸と同様にスケーリングされている。図４ｂと４ａとを比較するとすぐに、ｄＢ単位のレンジドップラー方位角データは、大気干渉の雑音レベルに対象物の振幅を加えたものに等しい平均値を有し、χ１．５分布をかなりよく近似することが明らかである。ヒストグラムは、レンジドップラー方位角データのより多くの対象物が存在するとき、χ１．５分布の尾部が広がるので、対象物が追加の雑音として振る舞うことをも示す。さらに、レンジドップラー方位角データの分散は、レーダデータに存在する対象物によって主に生成されるが、その理由は、対象物の振幅が、大気干渉のために、雑音よりはるかに大きくなるからである。これは、当業者には周知であるように、大気干渉に起因する雑音が、レンジドップラー方位角データの振幅スペクトルを推定するのに含まれる平均化のために、低減されるからである。
【００３５】
ここで図５ａおよび５ｂを参照すると、冬の季節中に得られた実レンジドップラー方位角データの正規化ヒストグラム、およびχ１．５分布を有するシミュレーションデータの正規化ヒストグラムが示されている。図５ａと５ｂとを比較するとすぐに、ｄＢ単位のレンジドップラー方位角データは、大気干渉の雑音レベルに対象物の振幅を加えたものに等しい平均値を有し、図４ａおよび４ｂのヒストグラムの比較において見られたように、χ１．５分布をかなりよく近似することが明らかである。
【００３６】
レンジドップラー方位角データのｐｄｆが、この段階で既知であるので、次のステップは、所望または所定の検出確率（ＰＤ）を得るために、閾値を計算することである。ＰＤは、本明細書では、図４ｂに示したように、ｐｄｆ曲線の下で、かつｐｄｆプロットのｘ軸に沿って取られた閾値７２の左の領域によって表される。対象物は、χ１．５分布の上方尾部にあるので、χ１．５分布の９５％が閾値の左にある閾値を設定することにより、閾値より大きい振幅を有する対象物が、雑音ではなく、真に対象物であることを９５％確信することができるという意味で、９５％の検出確率が提供されるが、その理由は、雑音分布の９５％が、振幅のこの閾値より下にあるからである。統計的視点からこれを見ると、分布の９５％が閾値の左にあるように閾値を設定することにより、所与のＣＩＴについてせいぜい５％のレンジドップラー方位角点が、検出として記録されることになる。実際、以下でさらに示す実験結果は、閾値が、適応的検出システム１０によって使用されるＣＦＡＲ処理のために、この９５％基準に従って設定されるとき、ＣＩＴにおいて、１％未満のレンジドップラー方位角データ点が、対象物として検出されることを示す。
【００３７】
所望または所定のＰＤに基づいて閾値を決定するために、χ１．５分布の統計表を参照して、本明細書ではＸと表記され、所望のＰＤに等しい百分位数を提供するλ／σの値を決定することが可能である。閾値は、λによって表され、χ１．５分布を有するデータの標準偏差は、σによって表される。たとえば、９０％のＰＤは、Ｘ＝１．７となり、９５％のＰＤは、Ｘ＝１．８となる。
【００３８】
上記の記述に基づいて、所与のＣＩＴについて得られるレンジドップラー方位角データについて適切な閾値を設定することにより、そのＣＩＴについて得られる検出の数の上限が提供される。しかし、偽対象物検出（すなわち偽警報）を妥当なレベルに維持するために、ＣＦＡＲ検出方式が使用されるべきである。偽対象物は、レンジドップラープロットを生成するために高分解能スペクトル推定技法が使用されるとき、主に、ブラッグ線のスペクトル漏れおよび電離層クラッタから来る。
【００３９】
背景雑音レベルの良好な推定を得るために、適応的ＣＦＡＲ設計を使用する検出窓８０に基づく閾値法が、頑強な信号および雑音の推定を得る目的で検出モジュール１４に使用される。図６を参照すると、検出窓８０は、レンジドップラープロットの一部のセルに沿って示されている。検出窓８０は、レンジドップラープロットの潜在的対象物の周囲のセルが、対象物領域８２、ガード領域８４、および主領域８６を備える３つの領域に分割されるように設計される。図６に示す例では、対象物領域８２は、正方形であり、レンジ寸法で高さが９セル、ドップラー寸法で幅が５セルであることが好ましく、ガード領域８４は、対象物領域８２の上ならびに下が５レンジセルの高さ、および対象物領域８２の両側に２ドップラーセルの幅を有することが好ましいリングであり、主領域８６は、ガード領域８４の上ならびに下に７レンジセルの高さ、およびガード領域８４の両側に３ドップラーセルの幅を有することが好ましいリングである。これらの寸法は、例として提供される。したがって、他の寸法を使用することが可能である。
【００４０】
領域のサイズは、検出ユニット１４の統計的頑強性に影響を与える。領域が非常に大きい場合、各領域のセルは、潜在的対象物に対して局所的である情報を表さない。一般に、各領域のセルの数は、セル間依存（すなわち、各セルのレーダデータが各他のセルとどのように相関されているか）に依存し、セル間依存は、レンジ分解能、ドップラー分解能、およびスペクトル推定方法など、レンジドップラープロットを創出中に使用される信号処理パラメータに依存する。対象物領域８２、ガード領域８４、および主領域８６のサイズは、検出される対象物のレーダ構成およびタイプに応じても変化する。したがって、適応的検出システム１０は、航空対象物を検出する航空モード、および船舶対象物を検出する船舶モードなど、異なる検出モードにおいて動作することが可能である。他のモードは、氷山モードとすることが可能である。適応的検出システム１０は、図６に示した検出窓８０を使用することが可能である。検出モードが船舶モードに設定されるとき、通常の検出窓８０は、７レンジセル×３ドップラーセルのサイズを有する対象物領域、および図６に示したサイズを有するガード領域８４ならびに主領域８６を有することが可能である。代替として、ガード領域８４および主領域８６について、異なるサイズを使用することが可能である。
【００４１】
適応的検出システム１０が、航空モードまたは船舶モードにおいて動作しているかに関係なく、対象物領域８２は、対象物が、上記で議論したレーダ動作パラメータが与えられたときに通常占有するレンジドップラーセルの数を含むように設計される。さらに、対象物の最大振幅は、検出窓８０が対象物の中心にあるとき、対象物領域８２の中心にあることが好ましい。ガード領域８４は、対象物領域８２に含まれる対象物の最大振幅（すなわち中心部分）より振幅が小さい対象物の側方部分を含むように設計される。これは、スペクトル推定の結果である。スペクトル推定では、時間および空間についてデータが有限であるために、対象物のスペクトル推定が、周波数または空間の領域について鮮明なピークではなく、広がる傾向があり、対象物の主ピークから離れると振幅が徐々に減少する。主領域８６は、背景雑音を含むように設計される。これを図７にグラフで示す。所与のレンジについて、ドップラー寸法において対象物８８を中心として、対象物領域８２、ガード領域８４、および主領域８６のスライスが示されている。
【００４２】
ここで図８を参照すると、所与のレンジドップラーセルについて検出モジュール１４によって実施される検出方法９０のフローチャートが示されている。検出方法９０は、ステップ９２において開始され、主領域８６のセルの数によって除算された主領域８６の各セルのレンジドップラーデータ振幅の合計である、レーダデータの平均振幅（ｒａｖｇｍ）が、主領域８６について計算される。これは、雑音レベル振幅の推定を提供する。雑音レベルは、統計的意味において「推定」であるが、その理由は、雑音レベル振幅を推定するために、サンプルのポピュレーションから１つのサンプル観測における数個のレーダデータ値が使用されるからである。次のステップ９４は、対象物領域８２の中心におけるレーダデータの振幅である対象物振幅の推定（ｒｔ）を得ることである。対象物領域８２は、対象物領域８２の中心が単一レンジドップラーセルにおいて生じるように、奇数のレンジおよびドップラーセルを備えることが好ましい。上述した計算は、信号計算装置３６によって実施される。
【００４３】
検出方法９０の次のステップ９６は、式１に従って、推定対象物振幅と推定雑音振幅との対象物雑音振幅差（ＴＮＡＤ）を計算することである。
ＴＮＡＤ＝ｒｔ−ｒａｖｇｍ                                            （１）
次のステップ９８は、ＴＮＡＤが閾値λより大きいかを判定する。これらの動作は、決定ユニット３８によって実施される。この比較が偽である場合、検出された対象物は存在せず、検出方法９０は、ステップ１００に進む。しかし、この比較が真である場合、検出方法９０は、ステップ１０２に進み、対象物領域８２の中心セルは、対象物であると宣言され、全対象物領域８２のレータデータの平均振幅は、対象物の振幅として戻される。これは、対象物が高分解能スペクトル推定によって２つ以上のピークに分割されているときに生じる対象物分割により、複数の対象物を検出することを回避するために行われる。これが行われる場合、従来のＣＦＡＲ検出器は、唯一の真の対象物が存在するとき、２つの別々の対象物を検出する。ステップ１０２において、対象物領域のレンジ、ドップラー、および方位角の値を記憶することが可能である。この動作は、記憶モジュール４０によって実施される。検出方法９０は、次いで、ステップ１００に進み、そこで、最後のセルが、現行レンジドップラープロットにおいて処理されたかが判定される。そうでない場合、検出方法９０は、ステップ１０４に進み、そこで、検出窓８０は、レンジドップラープロットの次のセルにシフトされ、検出方法９０は繰り返される。
【００４４】
検出方法９０は、レンジドップラープロットの活動領域２４の上方左コーナにおいて開始することが可能であり、その行の最後のドップラーセルが処理されるまで、その行の各ドップラーセルを処理する（すなわち、所与のレンジ値において）。次いで、検出窓８０を、レンジセルを１つ下方に移動させて、活動領域２４の最左ドップラーセルに配置することが可能であり、その行（すなわちレンジ）のドップラーセルのすべてを処理することが可能である。このようにして、レンジドップラープロットのレンジドップラーセルのすべてが、検出モジュール１４によって処理される。代替として、検出窓８０をレンジドップラープロットのセルにわたって移動させる他の方法を使用することが可能である。
【００４５】
検出窓８０が、活動領域２４の縁の付近または縁にあるセルの上において動作しているとき、ガード領域２８のセルは、式１に必要なｒａｖｇｍ値を計算するために使用される。これが、レンジドップラープロットの活動領域２４の周囲にガード領域２８を組み込む理由である。したがって、検出は、レンジドップラープロット１６の活動領域２４にあるそれらのセルのみについて実施される。
【００４６】
式１は、小さい振幅を有する対象物の検出を失敗する確率を低減するために、対象物領域８２の中心の振幅を推定対象物振幅として使用する（すなわち、対象物振幅を推定するために平均値が使用される場合、対象物振幅は、対象物領域５２のセルにわたって平滑化される）。さらに、式１のｒｔとｒａｖｇｍとの差を使用して、主領域５６にある対象物の部分を除去して、背景雑音のより精確な推定を得る（すなわち、図７参照）。さらに、ＨＦＳＷＲシステムのレンジならびにドップラー分解能および検出モード（すなわち、検出されている対象物のタイプ）に基づいて対象物領域８２のサイズを選択することは、検出窓８０が対象物の形状に整合するようにサイズ決めされることを保証するのに有益である。この意味で、検出窓８０は、実際に、レーダシステムの動作パラメータおよび検出モードに応じて変更される適応的検出窓である。
【００４７】
また、検出窓８０および検出方法９０は、任意のスペクトル推定装置によって生成されるレンジドップラープロットに適用することができることも明らかなはずである。この場合、レンジドップラー方位角データの統計は、変化する可能性が高く、閾値の計算に影響を与える。本発明では、閾値λの計算に影響を与えたＭＵＳＩＣスペクトル推定装置が使用される。
【００４８】
ここで図９を参照すると、本発明による適応的検出方法１１０のフローチャートが示されている。ＣＩＴについてｄＢ単位のレンジドップラー方位角データが与えられると、適応的検出方法１１０は、ステップ１１２において開始され、そこで、データの標準偏差（σ）が、式２に従って計算される。
【００４９】
【数１】
2005520161.tif 000002
【００５０】
上式でＲＤＡｉは、レンジドップラー方位角データ値、ＲＤＡｍは、レンジドップラー方位角データ値の平均値、Ｎは、レンジドップラー方位角データ値の数である。次のステップ１１４は、以前に記述したように、所望の検出確率（すなわち、所定の検出確率）を選択して、χ１．５分布の統計表からλ／σについて値Ｘを計算する。Ｘおよびσについて計算された値が与えられると、閾値（λ）が、式３に従って計算される。
【００５１】
λ＝Ｘ・σ                                                            （３）
次に、ステップ１１６において、適切な検出窓８０が、以前に議論したように、検出モード（すなわち、航空モード、船舶モードなど）、ならびに、レンジ分解能およびドップラー分解能などのＨＦＳＷＲシステムの動作特性に従って選択される。ステップ１１８において、所与の方位角（すなわち、レンジドップラープロット）のレンジドップラーデータが選択され、ステップ１２０において、検出方法９０は、現行レンジドップラープロットの各レンジドップラーセルについて繰り返される。現行レンジドップラープロットの最後のレンジドップラーセルが処理されたとき、次の方位角のレンジドップラープロットは、適応的検出システム１０によって処理される。このようにして、所与のＣＩＴにおいて方位角の特定の組について生成されたレンジドップラープロットのすべては、適応的検出システム１０によって処理される。
【００５２】
実ＨＦＳＷＲデータの適応的検出システム１０の検出性能について、ここで議論する。図１０ａを参照すると、ＨＦＳＷＲシステムの受信アンテナアレイのボアサイト（すなわち中心）に対して−３２°の方位角にある高分解能レンジドップラープロットが示されている。ＨＦＳＷＲデータは、秋の季節中に記録された。第１ＣＩＴについてＨＦＳＷＲデータを処理すると、１，３２６，５２８のレンジドップラー方位角データ点（すなわち、１８８レンジセル×１４７ドップラーセル×４８方位角）が得られた。レンジドップラー方位角データは、２．９９０８のσを有し、これは、９５％のＰＤについて、５．３８３５のλをもたらした。対応するヒットプロットを図１０ｂに示す。前記レンジドップラー方位角データの組について全体で８，３２１の検出が存在し、これは、第１ＣＩＴについて、全レンジドップラー方位角データ点の約０．６％である。図１０ｂは、図１０ａに対応するヒットプロットであり、適応的検出システム１０が、ブラッグ線のスペクトル漏れによる偽対象物の検出を最小限に抑えて、０Ｈｚのドップラー周波数および約３２０から３５０ｋｍのレンジにおいて、ヒベルニア峰（Ｈｉｂｅｒｎｉａ  ｒｉｇｓ）などの真の対象物を首尾よく検出したことを示す。
【００５３】
次に、第２ＣＩＴについて秋の季節中に得られたＨＦＳＷＲデータの実験結果を示す図１１ａおよび１１ｂを参照する。この場合、図１１ａのレンジドップラープロットは、ＨＦＳＷＲシステムの受信アンテナアレイのボアサイトに対して−３８°の方位角について示されている。第２ＣＩＴのレンジドップラー方位角データは、２．９２５５のσを有し、これは、９５％のＰＤについて、５．２６５９のλをもたらした。図１１ｂの対応するヒットプロットは、適応的検出システム１０が、第２ＣＩＴについて処理されたレンジドップラー方位角データの組について、８，１７１の対象物を検出したことを示す。これは、全レンジデータ方位角データ点の０．６％未満である。図１１ｂは、また、適応的検出システム１０が、電離層クラッタのスペクトル漏れによる偽対象物の検出を最小限に抑えて、約３２８ｋｍのレンジおよび０Ｈｚのドップラー周波数において、ヒベルニア峰などの真の対象物を検出したことをも示す。
【００５４】
次に図１２ａを参照すると、ＨＦＳＷＲシステムの受信アンテナアレイのボアサイトに対して−３４°の方位角にある高分解能レンジドップラープロットが示されている。ＨＦＳＷＲデータは、大気干渉による雑音レベルが秋の季節と比較してより高い冬の季節中に記録された。第３ＣＩＴのＨＦＳＷＲデータの処理により、２３１，２５２のレンジドップラー方位角データ点（２３９レンジセル×８８ドップラーセル×１１方位角）が得られた。レンジドップラー方位角データは、１．１７８８のσを有していた。σのこの値は、より雑音性のデータについてσを示す図３ａおよび３ｂを参照することによって理解することができ、雑音レベルと対象物との間の振幅の拡散は、より小さくなる。その結果、第３ＣＩＴのレンジドップラー方位角データは、第１ＣＩＴおよび第２ＣＩＴのレンジドップラー方位角データより小さい標準偏差を有する。９５％のＰＤを選択することにより、２．１２１９のλが得られた。したがって、閾値の式３は、意図したようにより高い雑音レベルを有するデータについて、より低い閾値を提供した。図１２ａのレンジドップラーデータについて適応的検出システム１０によって生成されるヒットプロットを図１２ｂに示す。第３ＣＩＴについて検出された対象物の数は、２，３０４であり、これは、処理された全レンジドップラー方位角データ点の約１％である。
【００５５】
次に図１３ａおよび１３ｂを参照すると、第４ＣＩＴについて冬の季節中に得られたＨＦＳＷＲデータの実験結果が示されている。この場合、図１３ａのレンジドップラープロットは、ＨＦＳＷＲシステムの受信アンテナアレイのボアサイトに対して−３２°の方位角について示されている。第４ＣＩＴのレンジドップラー方位角データプロットのσは、１．４１１３であり、これは、９５％のＰＤについて、２．５４０４のλをもたらした。適応的検出システム１０は、第４ＣＩＴについて、２，１０９の対象物を検出し、これは、全レンジデータ方位角データ点の１％未満である。図１３ｂの対応するヒットプロットは、適応的検出システム１０が、ブラッグ線および電離層クラッタのスペクトル漏れからくる偽対象物の数を最小限に抑えながら、小さい振幅を有する小さい対象物（すなわち、弱いレーダ戻り信号）を検出したことを示す。
【００５６】
本明細書において記述され、示されている好ましい実施形態に対して、本発明から逸脱せずに、様々な修正を行うことができることを理解されたい。本発明の範囲は、添付の請求項において確定される。たとえば、レンジドップラー方位角データの代わりに、レンジドップラーセンサデータを見ることによって、統計を生成することが可能である。レンジドップラーセンサデータは、受信アンテナアレイの各センサから２−Ｄレンジドップラーデータのセンサにわたる連鎖である。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明による適応的ＣＦＡＲ検出器のブロック図である。
【図２】図２ａは、本発明によるレンジドップラープロットの活動領域およびガード領域を示すプロットである。図２ｂは、方位角の概念を示す図である。
【図３】図３ａは、低雑音レベルの所与のレンジにおけるドップラースペクトルの一部を示す図である。図３ｂは、より高い雑音レベルを有する図３ａに示したドップラースペクトルの同じ部分を示す図である。
【図４】図４ａは、秋の間に記録された実ＨＦＳＷＲデータの正規化ヒストグラムである。図４ｂは、χ１．５分布を有するシミュレーションデータの正規化ヒストグラムである。
【図５】図５ａは、冬の間に記録された実ＨＦＳＷＲデータの正規化ヒストグラムである。図５ｂは、χ１．５分布を有するシミュレーションデータの正規化ヒストグラムである。
【図６】本発明による適応的検出窓を示す図である。
【図７】所与のレンジにおける対象物のドップラースペクトルの一部を示す図である。
【図８】検出器によって実施される検出プロセスのフローチャートである。
【図９】本発明による適応的ＣＦＡＲ検出方法のフローチャートである。
【図１０】図１０ａは、秋の間に記録された実ＨＦＳＷＲデータの高分解能レンジドップラープロットである。図１０ｂは、図１０ａのレンジドップラープロットに適用されたときの本発明の適応的ＣＦＡＲ検出器から得られる検出ヒットのプロットである。
【図１１】図１１ａは、秋の間に記録された実ＨＦＳＷＲデータの第２高分解能レンジドップラープロットである。図１１ｂは、図１１ａのレンジドップラープロットに適用されたときの本発明の適応的ＣＦＡＲ検出器から得られる検出ヒットのプロットである。
【図１２】図１２ａは、冬の間に記録された実ＨＦＳＷＲデータの高分解能レンジドップラープロットである。図１２ｂは、図１２ａのレンジドップラープロットに適用されたときの本発明の適応的ＣＦＡＲ検出器から得られる検出ヒットのプロットである。
【図１３】図１３ａは、冬の間に記録された実ＨＦＳＷＲデータの第２高分解能レンジドップラープロットである。図１３ｂは、図１３ａのレンジドップラープロットに適用されたときの本発明の適応的ＣＦＡＲ検出器から得られる検出ヒットのプロットである。
【図１】
2005520161.tif 000003
【図２ａ】
2005520161.tif 000004
【図２ｂ】
2005520161.tif 000005
【図３】
2005520161.tif 000006
【図４】
2005520161.tif 000007
【図５】
2005520161.tif 000008
【図６】
2005520161.tif 000009
【図７】
2005520161.tif 000010
【図８】
2005520161.tif 000011
【図９】
2005520161.tif 000012
【図１０】
2005520161.tif 000013
【図１１】
2005520161.tif 000014
【図１２】
2005520161.tif 000015
【図１３】
2005520161.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成16年4月2日(2004.4.2)
【手続補正１】
【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】
対象物検出のために、レンジドップラー方位角データを分析する適応的検出システム１０であって、前記システム１０が、
ａ）前記レンジドップラー方位角データの前記標準偏差および所定の検出確率に基づいて、閾値を計算する閾値計算装置１２と、
ｂ）前記閾値を受信するために前記閾値計算装置と接続された検出モジュール１４であって、前記検出モジュール１４が、検出窓に配置されたレンジドップラーデータから、推定対象物振幅および推定雑音フロア振幅を計算し、前記推定対象物振幅と前記推定雑音フロア振幅との前記差が前記閾値より大きいとき、対象物を検出する検出モジュールとを備えるシステム。
【請求項２】
前記検出モジュールが、
ｉ）前記検出窓を生成する窓生成装置３４であって、前記検出窓が、対象物領域８２、ガード領域８４、および主領域８６を有する、窓生成装置と、
ｉｉ）前記推定対象物振幅および前記推定雑音フロア振幅を計算するための、前記窓生成装置３４と接続された信号計算装置３６と、
ｉｉｉ）前記対象物を検出するための、前記信号計算装置３６と接続された決定モジュール３８とを備える、請求項１に記載の前記システム。
【請求項３】
前記検出モジュール１４が、検出対象物の位置および振幅の情報を記憶するための、前記決定モジュール３８と接続された記憶モジュール４０をさらに備える、請求項２に記載の前記システム。
【請求項４】
前記ガード領域８４が、前記対象物領域８２を囲み、前記主領域８６が、前記ガード領域８４を囲み、前記推定対象物振幅が、前記対象物領域８２の前記中心におけるレンジドップラーセル振幅であり、前記推定雑音フロア振幅が、前記主領域８６における平均レンジドップラーセル振幅である、請求項２に記載の前記システム。
【請求項５】
前記対象物領域８２の前記サイズが、検出モードに基づいて変更される、請求項２に記載の前記システム。
【請求項６】
前記ガード領域８４の前記サイズが、検出モードに基づいて変更される、請求項２に記載の前記システム。
【請求項７】
前記主領域８６の前記サイズが、検出モードに基づいて変更される、請求項２に記載の前記システム。
【請求項８】
前記閾値計算装置１２が、前記レンジドップラー方位角データの前記標準偏差（σ）を計算し、および、式λ＝Ｘ・σに従って、前記閾値（λ）を計算し、この場合、Ｘが、χ１．５分布の百分位数の表の百分位数から得られる値であり、前記百分位数が、前記所定の検出確率に等しい、請求項１に記載の前記システム。
【請求項９】
前記振幅情報が、前記対象物領域８２におけるレンジドップラーセル振幅の前記平均である、請求項３に記載の前記システム。
【請求項１０】
対象物検出のために、レンジドップラー方位角データを分析する適応的検出方法であって、前記方法が、
ａ）前記レンジドップラー方位角データの標準偏差および所定の検出確率に基づいて、閾値を計算するステップと、
ｂ）検出窓８０に含まれるレンジドップラーデータに基づいて、推定対象物振幅および推定雑音フロア振幅を計算するステップと、
ｃ）前記推定対象物振幅と前記推定雑音フロア振幅との前記差が前記閾値より大きいとき、対象物を検出するステップとを含む、方法。
【請求項１１】
ステップｂ）が、前記推定対象物振幅および前記推定雑音フロア振幅を計算するためのレンジドップラーデータを提供するように、前記検出窓８０を生成することを含む、請求項１０に記載の前記方法。
【請求項１２】
前記方法が、
ｄ）検出対象物の位置および振幅の情報を記憶するステップをさらに含む、請求項１０に記載の前記方法。
【請求項１３】
前記検出窓８０を生成するステップが、
ａ）対象物領域８２を生成することと、
ｂ）前記対象物領域を囲むガード領域８４を生成することと、
ｃ）前記ガード領域を囲む主領域８６を生成することとを備える、請求項１１に記載の前記方法。
【請求項１４】
前記推定対象物振幅を計算するステップが、前記対象物領域の前記中心におけるレンジドップラーセル振幅を得ることを備える、請求項１３に記載の前記方法。
【請求項１５】
前記推定雑音フロア振幅を計算するステップが、前記主領域における前記平均レンジドップラーセル振幅を計算することを備える、請求項１３に記載の前記方法。
【請求項１６】
前記対象物領域８２を生成するステップが、検出モードに基づいてサイズを選択することを備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記ガード領域８４を生成するステップが、検出モードに基づいてサイズを選択することを備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記主領域８６を生成するステップが、検出モードに基づいてサイズを選択することを備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記閾値を計算するステップが、
ａ）前記レンジドップラー方位角データの前記標準偏差（σ）を計算することと、
ｂ）χ１．５分布の百分位数の表の百分位数から値（Ｘ）を選択し、前記百分位数が前記所定の検出確率に等しいことと、
ｃ）式λ＝Ｘ・σに従って、前記閾値（λ）を計算することとを備える、請求項１０に記載の前記方法。
【請求項２０】
前記振幅情報を記憶するステップが、前記対象物領域におけるレンジドップラーセル振幅の前記平均を計算することを備える、請求項１３に記載の前記方法。
【請求項２１】
前記対象物領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変更される、請求項１３に記載の前記方法。
【請求項２２】
前記ガード領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変更される、請求項１３に記載の前記方法。
【請求項２３】
前記主領域の前記サイズが、検出モードに基づいて変更される、請求項１３に記載の前記方法。
【国際調査報告】
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