(57)【要約】本発明は、ＰＣＬレーダアプリケーションにおいて目標物体を識別するシステムおよび方法を対象とする。開示実施形態は、速度、高度、胴体の長さ、翼の長さ、または翼の後退角等の特定の目標物体の特徴を表すデータの収集、ならびに選択された目標物体の特徴と既知の航空機の特徴のデータベースの比較から目標物体を識別する際に用いられるシステムおよび方法を記載する。本発明は、バイスタティックアスペクト角に応じたピーク信号ローブに関連する測定値からの胴体の長さ、翼の長さ、または翼の後退角等の特徴の寸法の計算も提供する。
2005521040.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステムであって、
前記送信機からの直接信号と、前記目標物体によって反射された反射信号とを受信するアンテナと、
前記アンテナに接続され、前記アンテナが受信した前記信号を処理する信号処理サブシステムと、
目標物体シグネチャ情報を計算するシグネチャ処理サブシステムと、
前記目標物体シグネチャ情報を選択的に表示する表示サブシステムと
を備える、１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項２】
前記アンテナによって受信される前記直接信号および前記反射信号は３０ＭＨｚ〜３００ＭＨｚの周波数範囲にある請求項１に記載の１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項３】
前記シグネチャ処理サブシステムは、バイスタティックアスペクト角に応じた反射信号の振幅を用いて前記目標物体シグネチャ情報を計算する請求項１に記載の１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項４】
前記シグネチャ処理サブシステムは挟角を計算する請求項１に記載の１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項５】
前記シグネチャ処理サブシステムはアスペクト角を計算する請求項１に記載の１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項６】
前記シグネチャ処理サブシステムは、モノスタティックの等価波長を用いて前記目標物体シグネチャ情報を計算する請求項１に記載の１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項７】
前記シグネチャ処理サブシステムは、ミラー効果を考慮することにより反射ビームの幅を近似する請求項１に記載の１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項８】
前記シグネチャ処理サブシステムは、振幅倍加効果を考慮することにより反射ビームの幅を近似する請求項１に記載の１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項９】
前記目標物体シグネチャ情報と比較するためのシグネチャデータのデータベースをさらに備える請求項１に記載の１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項１０】
目標物体を検出および識別するシステムであって、
信号を送信する１つまたは複数の送信機と、
前記送信機からの直接信号と、前記目標物体によって反射された反射信号とを受信するアンテナと、
前記アンテナに接続され、前記アンテナが受信した前記信号を処理する信号処理サブシステムと、
バイスタティックアスペクト角に応じた反射信号の振幅を用いて目標物体シグネチャ情報を計算するシグネチャ処理サブシステムと、
前記目標物体シグネチャ情報を選択的に表示する表示サブシステムと
を備える、目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項１１】
前記１つまたは複数の送信機は３０ＭＨｚ〜３００ＭＨｚの周波数範囲で送信を行う請求項１０に記載の目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項１２】
前記シグネチャ処理サブシステムは挟角を計算する請求項１０に記載の目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項１３】
前記シグネチャ処理サブシステムはアスペクト角を計算する請求項１０に記載の目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項１４】
前記シグネチャ処理サブシステムは、モノスタティックの等価波長を用いて前記目標物体シグネチャ情報を計算する請求項１０に記載の目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項１５】
前記シグネチャ処理サブシステムは、ミラー効果を考慮することにより反射ビームの幅を近似する請求項１０に記載の目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項１６】
前記シグネチャ処理サブシステムは、振幅倍加効果を考慮することにより反射ビームの幅を近似する請求項１０に記載の目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項１７】
前記目標物体シグネチャ情報と比較するためのシグネチャデータのデータベースをさらに備える請求項１０に記載の目標物体を検出および識別するシステム。
【請求項１８】
１つまたは複数の送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別する方法であって、
前記１つまたは複数の独立した送信機からの送信信号を検出するステップと、
目標物体によって反射された前記送信信号を検出するステップと、
前記反射信号の波長を計算するステップと、
挟角を計算するステップと、
二等分線のアスペクト角を計算するステップと、
前記二等分線のアスペクト角に応じた前記波長に基づいて目標物体の特徴の長さを計算するステップと
を含む、１つまたは複数の送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別する方法。
【請求項１９】
前記目標物体の特徴の長さを計算するステップは、
前記波長に定数を掛けることによって値を計算するサブステップと、
前記値を機首方位の変化角度の二倍の正弦で割るサブステップと
を含む請求項１８に記載の１つまたは複数の送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別する方法。
【請求項２０】
前記目標物体によって反射された送信信号を検出するステップは、平均反射信号を検出するサブステップをさらに含む請求項１８に記載の１つまたは複数の送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別する方法。
【請求項２１】
前記目標物体によって反射された送信信号を検出するステップは、ピーク反射信号を検出するサブステップをさらに含む請求項１８に記載の１つまたは複数の送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別する方法。
【請求項２２】
１つまたは複数の送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別する方法であって、
前記１つまたは複数の独立した送信機からの送信信号を検出するステップと、
目標物体によって反射された前記送信信号を検出するステップと、
前記反射信号の波長を計算するステップと、
機首方位の変化角度を計算するステップと、
前記波長および前記機首方位の変化角度に基づいて目標物体の特徴の長さを計算するステップと
を含む、１つまたは複数の送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別する方法。
【請求項２３】
１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステムであって、
目標物体の特定の特徴を表すデータを計算する信号処理ユニットであって、バイスタティックアスペクト角に応じた受信したピークローブおよび前記受信したピークローブの−３ｄＢの点間の機首方位の変化を用いて前記目標物体の特徴の寸法を計算することを含む信号処理ユニットと、
前記目標物体に関連する識別データを表示する表示要素と
を備える、１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項２４】
前記信号処理ユニットによって計算される前記データと比較するための既知の航空機データのライブラリをさらに備える請求項２３に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項２５】
前記信号処理ユニットは、
アンテナ要素であって、前記１つまたは複数の送信機により送信された直接信号と、前記１つまたは複数の送信機により送信され、前記目標物体によって反射され、前記アンテナ要素により受信される反射信号を受信する、アンテナ要素と、
前記直接信号および前記反射信号を処理する信号処理セグメントと
をさらに備える請求項２３に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項２６】
前記アンテナ要素は、
前記直接信号を受信する基準アンテナと、
前記反射信号を受信する目標アンテナと
をさらに備える請求項２５に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項２７】
前記信号処理セグメントは、
前記アンテナ要素により受信される前記信号を受信する受信機サブシステムと、
信号処理サブシステムと、
前記信号処理ユニットによって計算される前記データと比較するための既知の航空機データのライブラリを記憶するデータ記憶要素と
をさらに備える請求項２５に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項２８】
前記受信機サブシステムは、前記アンテナ要素からの前記直接信号を受信する基準受信機をさらに含む請求項２７に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項２９】
前記受信機サブシステムは、前記アンテナ要素からの前記反射信号を受信する目標受信機をさらに含む請求項２７に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項３０】
前記信号処理サブシステムは、
１つまたは複数の信号プロセッサと、
前記１つまたは複数の信号プロセッサに関連付けられ、バイスタティックアスペクト角に応じた前記受信したピークローブおよび前記受信したピークローブの−３ｄＢポイント間の前記機首方位の変化を用いて目標物体の特徴の寸法を計算するシグネチャ処理要素と
をさらに備える請求項２７に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項３１】
前記シグネチャ処理要素は、前記バイスタティックアスペクト角に応じた予想される信号振幅の多項式表現を用いて前記受信したピークローブをさらにフィルタリングする請求項３０に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項３２】
前記信号処理サブシステムは、前記目標物体の位置および動きを検出および計算する検出および追跡処理要素をさらに備える請求項２７に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項３３】
前記１つまたは複数の信号プロセッサは狭帯域信号プロセッサをさらに含む請求項２７に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項３４】
前記１つまたは複数の信号プロセッサは１つまたは複数の広帯域信号プロセッサをさらに含む請求項２７に記載の１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステム。
【請求項３５】
目標物体を識別する方法であって、
前記目標物体を検出および追跡するステップと、
前記目標物体のシグネチャデータを計算するステップと、
前記目標を識別するステップと
を含む、目標物体を識別する方法。
【請求項３６】
前記目標物体を検出および追跡するステップは、
直接信号および前記目標物体によって反射された反射信号を受信することによって前記目標物体を検出するステップと、
前記直接信号および前記反射信号を用いて前記目標物体の位置を計算するステップと、
所定期間にわたって前記目標物体の位置を更新することによって前記目標物体の機首方位を計算するステップと、
前記目標物体が移動した距離を時間と比較することによって前記目標物体の速度を計算するステップと
をさらに含む請求項３５に記載の目標物体を識別する方法。
【請求項３７】
前記シグネチャデータを計算するステップは、
目標物体の特徴によって反射されたピークローブからピークローブデータを計算するステップと、
前記ピークローブデータから前記目標物体の特徴の寸法を計算するステップと
をさらに含む請求項３５に記載の目標物体を識別する方法。
【請求項３８】
予想されるピークローブの多項式フィット表現を用いて前記ピークローブをフィルタリングするステップをさらに含む請求項３７に記載の目標物体を識別する方法。
【請求項３９】
前記ピークローブデータを計算するステップは、
送信機から前記目標物体までの信号経路の入射方向を計算するステップと、
前記目標物体から受信機までの反射信号経路の反射方向を計算するステップと、
前記入射方向と前記反射方向の間の挟角の二等分線のベクトルを計算するステップと、
前記目標物体の機首方位と前記二等分線のベクトルの間のバイスタティックアスペクト角を計算するステップと、
前記バイスタティックアスペクト角に応じたピークローブを計算するステップと、
前記ピークローブ信号の有効波長を計算するステップと、
前記ピークローブの−３ｄｂの電力点間の機首方位の変化を計算するステップと
をさらに含む請求項３７に記載の目標物体を識別する方法。
【請求項４０】
翼の後退角を計算するステップをさらに含む請求項３９に記載の目標物体を識別する方法。
【請求項４１】
前記翼の後退角を計算するステップは、前記目標物体の翼によって反射された前記ピークローブの前記バイスタティックアスペクト角に９０度を足すステップをさらに含む請求項４０に記載の目標物体を識別する方法。
【請求項４２】
前記ピークローブデータから前記目標物体の特徴の寸法を計算するステップは、
前記有効波長に一定の値を掛けるステップと、
前記機首方位の変化の二倍の正弦で割るステップと
をさらに含む請求項３９に記載の目標物体を識別する方法。
【請求項４３】
前記有効波長に一定の値を掛けるステップは、前記波長に０．６３８を掛けることをさらに含む請求項４２に記載の目標物体を識別する方法。
【請求項４４】
前記目標物体を識別するステップは、
前記目標物体の計算した特徴を既知の特徴のデータベースと比較するステップと、
前記既知の特徴のデータベースとの一致をもって前記目標物体を識別するステップと
をさらに含む請求項３５に記載の目標物体を識別する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［発明の背景］
発明の分野
本発明は、目標物体の検出、追跡および認識に関し、特に、目標物体の認識のためにシグネチャを計算するシステムとその方法に関する。
【０００２】
［関連出願の相互参照］
本願は、２００２年３月１５日付で出願された「SYSTEM AND METHOD FOR TARGET SIGNATURE CALCULATION AND RECOGNITION」と題する米国仮出願第６０／３６４，０３０号（本明細書中に参照により援用される）の利点を主張する。
【０００３】
関連技術の考察
目標物体の検出および追跡は通常、一般にレーダとして知られる無線の検出および測距によって達成される。レーダシステムは通常、電磁エネルギーを発し、目標物体によって散乱されたそのエネルギーの反射を検出する。到着の時間差、ドップラーシフト、および様々な他の反射エネルギーの変化を解析することによって、目標物体の位置および動きを計算することができる。
【０００４】
様々な利点により、最新式のレーダシステムでは主にマイクロ波が用いられている。マイクロ波はそのローブサイズから、特にレーダに適している。マイクロ波信号は、ビーム幅が約１度、波長がわずか数センチメートルである可能性がある。
【０００５】
目標の検出および追跡用のレーダシステムは通常モノスタティックである、すなわち、レーダが受信機と送信機の両方を同じ位置に有する。パルスベースのレーダシステムは、視野を走査し、タイミング調整された（timed）エネルギーパルスを発する。したがって各走査とパルスの間には、信号がなく、特定の物体の存在や位置を判定できない窓がある。目標物体を継続的に追跡できないと、追跡システムが各データサンプリングの間で矛盾した情報を生成する可能性が増す。走査機構および高エネルギーＲＦ電力送信を含めることはまた、レーダシステムの構築および運用の費用を増やす傾向がある。
【０００６】
目標物体を検出および追跡する能力に加えて、目標物体のシグネチャ(signature)として知られる目標物体の識別番号(identification)、すなわち識別情報等のさらなる情報も様々な環境において有用である可能性がある。例えば軍事活動中、物体が味方であるか敵であるかという判定は非常に重要である。
【０００７】
ジェットエンジンモジュレーション（ＪＥＭ）および逆合成開口レーダ（ＩＳＡＲ）等の様々な技術が目標物体の有用なシグネチャの作成でいくらかの成功を収めている。ＪＥＭは、ジェットエンジンの運動部分によるレーダビームの反射によって生じる信号変調の検出である。この技術は、目標物体がこの現象を検出できるアスペクト角にある場合にのみ役立つ。ＩＳＡＲは、大きな帯域幅の送信信号を用いることによって目標物体の２次元マップを作成する。
【０００８】
上述のように、マイクロ波のモノスタティックレーダを照射された目標は多数の狭いローブを有する。これらのローブは、目標物体の細かい構造の影響を受けて散乱される。ローブの散乱は、反射されてレーダの受信アンテナに戻るエネルギー量を制限する。
【０００９】
マイクロ波の周波数でＪＥＭ、ＩＳＡＲ、または他の何らかのシグネチャ法のいずれを用いても、現在のシグネチャシステムは、目標物体の微細な部分により影響を受ける多数の狭くて弱い電磁エネルギーのローブを計算および処理しなければならない。これらの計算は通常、各計算の間に目標物体が大幅に動くことができる間隔で行われるため、目標物体のアイデンティティの判定に大きな複雑性を加えている。
【００１０】
現在の物体認識システムには上記および他の欠点が存在する。したがって、この問題に対して、特に目標物体のシグネチャ特徴をより単純かつ正確に識別するように設計された改良型の物体認識システムを提供する解決策が必要とされている。
【００１１】
本発明のさらなる特徴および利点は以下の説明に記載され、一部は説明から自明となるか、あるいは本発明を実施することによって知ることができる。本発明の目的および他の利点は、特に説明書および本文書の特許請求の範囲、ならびに添付図面の中で示される構造によって実現および達成されるであろう。
【００１２】
［発明の概要］
したがって、本発明は、目標物体のシグネチャの計算および認識システムとその方法を対象とする。
【００１３】
ＰＣＬ（「受動コヒーレントロケーション(passive coherent location)」）技術は、アンテナの範囲内の、大きな角度範囲にわたる全ての物体が視界（purview）にあるバイスタティックまたはマルチスタティックシステムとして動作するため、大きな空間体積にわたって多数の物体を検出して正確に追跡することができる。さらにＰＣＬは、通常３０ＭＨｚ〜３００ＭＨｚの周波数範囲の持続波（ＣＷ）のＴＶまたはＦＭ送信源を用いて動作する。したがって、要求される無線周波数（「ＲＦ」）エネルギーが常に目標（複数可）上にあり、目標の位置を非常に高いレートで更新することができる。
【００１４】
またＰＣＬ技術は本質的に、送信機のＣＷ性質のために高い速度精度および分解能も有する。さらにＰＣＬは、従来のレーダのように測定値を導出するのではなく、速度を直接測定する。この特性は、追跡している複数の物体を分離する際に非常に有用であり、従来のレーダがその仕事を行う方法とは根本的に異なる方法で行われる。
【００１５】
ＰＣＬは、航空機、宇宙打上げ機、およびミサイルを含む様々な目標の検出、位置決め、および追跡を完全に受動的かつ秘密裏に行うことができる。機能はレーダに似ているが、ＰＣＬは、ＰＣＬ自体のＲＦエネルギーの放射も、目標が検出および追跡されるためにＲＦエネルギーを放射することも必要としない。この理由から、ＰＣＬは特に、秘密の属性により敵地でも監視機能を生じることができる場合に適用することができる。
【００１６】
秘密性の側面に加えて、ＰＣＬの使用は、この概念で使用される信号が非常に高エネルギーであるため、目標の改良された検出可能性を提供することができる。場合によっては、レーダよりも最大２桁大きい固有の感度が可能である。さらに、ＰＣＬでは走査機構が必要ない。この理由から、目標の更新は、アンテナの機械的な回転または間欠パルスに従うことなく、全ての目標を所望に応じた速さで更新することができる。システムの視界にある全ての目標の更新レートが１秒間に６回であるリアルタイムシステムが構築されている。ＰＣＬシステムの費用はレーダシステムの費用に比べると低い傾向があり、走査や高エネルギーＲＦ電力の送信の必要がないため信頼性は高い。
【００１７】
大きな空間体積において複数の物体の同時で高品質な追跡を提供するＰＣＬの固有の能力は、レーダを用いて物体を追跡する方法からの大きな飛躍である。レーダを用いた場合、通常のレーダシステムは、物体を追跡し続けるために、多数の物体を順次再訪問する。ＰＣＬでは、広い角度をカバーするために、複数の受信機ビームが同時に生成および処理される。
【００１８】
目標物体を検出および追跡するＰＣＬの能力に加えて、ＰＣＬシステムで用いられる周波数は、シグネチャ情報として用いる目標物体のかなりの構造的な表面を計算することを可能にする。例えば、１００ＭＨｚの周波数において、長寸法(principal dimension)が１／３波長（１メートル）よりも小さい特徴はレーリー領域にあるため、信号を効率的に散乱できない可能性がある。１／１６波長（１８ｃｍ）よりも小さい表面の構造的特徴は知覚されない。このような条件において、航空機は、円筒形の胴体ならびに平坦な（flat planar）金属板の翼として近似することができる。これらの近似を考えると、航空機のヨー面（yaw plane）の、またはその付近の散乱の大きさは、比較的単純な閉じた(closed form)数式によって表すことができる。これらの単純な数学関数を逆にする(invert)ことにより、航空機によって反射されたＶＨＦ信号からのデータを解析して、航空機の大きな（significant）構造の寸法を推定することができる。
【００１９】
通常のＰＣＬの使用では、多くの送信機を同時に利用する。複数の送信機を使用することにより、送信機全体で測定値を比較し相関させることができるため、シグネチャデータの精度が上がる。データと、計算される波長に関して予想される戻り信号（signal return）の最良の数学的な表現との比較を用いて、目標物体の戻り信号のフィルタリング精度を上げてもよい。
【００２０】
目標物体を識別するために、ＰＣＬシステムは、目標物体の１つまたは複数の特徴を既知の航空機の特徴のデータベースと比較する。この比較で用いる目標物体の特徴は、目標物体の計算された寸法、目標物体の速度、目標物体の高度、またはＰＣＬシステムによって識別することができる任意の他の特徴のうちの１つまたは複数であってよい。既知の航空機の特徴のデータベースは、ＰＣＬシステムを用いて計算される特徴の、目標物体を正確に識別することを可能にする、密度の低い（loosely populated）決定空間を提供する。これらの理由から、ＰＣＬは、目標物体の検出および識別に適している。
【００２１】
したがって、本発明の１実施形態によれば、１つまたは複数の独立した送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別するシステムが開示される。このシステムは、上記送信機からの直接信号と、上記目標物体によって反射された反射信号とを受信するアンテナを備える。このシステムはまた、上記アンテナに接続され、上記アンテナが受信した上記信号を処理する信号処理サブシステムも備える。このシステムはまた、目標物体シグネチャ情報を計算するシグネチャ処理サブシステムも備える。このシステムはまた、上記目標物体シグネチャ情報を選択的に表示する表示サブシステムも備える。
【００２２】
本発明の別の実施形態によれば、目標物体を検出および識別するシステムが開示される。このシステムは、信号を送信する１つまたは複数の送信機を備える。このシステムはまた、上記送信機からの直接信号と、上記目標物体によって反射された反射信号とを受信するアンテナも備える。このシステムはまた、上記アンテナに接続され、上記アンテナが受信した上記信号を処理する信号処理サブシステムも備える。このシステムはまた、バイスタティックアスペクト角(aspect angle)に応じた反射信号の振幅を用いて目標物体シグネチャ情報を計算するシグネチャ処理サブシステムも備える。このシステムはまた、上記目標物体シグネチャ情報を選択的に表示する表示サブシステムも備える。
【００２３】
本発明の別の実施形態によれば、１つまたは複数の送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別する方法が開示される。この方法は、上記１つまたは複数の独立した送信機からの送信信号を検出することを含む。この方法はまた、目標物体によって反射された上記送信信号を検出することも含む。この方法はまた、上記反射信号の波長を計算することも含む。この方法はまた、挟角(included angle)を計算することも含む。この方法はまた、二等分線のアスペクト角(bisector aspect angle)を計算することも含む。この方法はまた、上記二等分線のアスペクト角に応じた上記波長に基づいて目標物体の特徴の長さを計算することも含む。
【００２４】
本発明のさらなる実施形態によれば、１つまたは複数の送信機により送信された信号を用いて目標物体を検出および識別する方法が開示される。この方法は、上記１つまたは複数の独立した送信機からの送信信号を検出することを含む。この方法はまた、目標物体によって反射された上記送信信号を検出することも含む。この方法はまた、上記反射信号の波長を計算することも含む。この方法はまた、機首方位の変化角度(heading change angle)を計算することも含む。この方法はまた、上記波長および上記機首方位の変化角度に基づいて目標物体の特徴の長さを計算することも含む。
【００２５】
別の実施形態によれば、１つまたは複数の送信機からの信号を用いて目標物体を識別するシステムが開示される。このシステムは、目標物体の特定の特徴を表すデータを計算する信号処理ユニットであって、バイスタティックアスペクト角に応じた受信したピークローブおよび上記受信したピークローブの−３ｄＢの点間の機首方位の変化を用いて上記目標物体の特徴の寸法を計算することを含む信号処理ユニットを備える。このシステムはまた、上記目標物体に関連する識別番号データを表示する表示要素も備える。
【００２６】
さらなる実施形態によれば、目標物体を識別する方法が開示される。この方法は、上記目標物体を検出および追跡すること、上記目標物体のシグネチャデータを計算すること、および上記目標を識別することを含む。
【００２７】
本発明のさらなる特徴および利点は以下の説明に記載され、一部は説明から自明となるか、あるいは本発明を実施することによって知ることができる。本発明の目的および他の利点は、特に説明書および本文書の特許請求の範囲、ならびに添付図面の中で示される構造によって実現および達成されるであろう。
【００２８】
上記の概説および以下の詳細な説明はいずれも例示的かつ説明的であり、特許請求される本発明のさらなる説明を与えるように意図されることが理解される。
【００２９】
本発明のさらなる理解をもたらすように含まれ、本明細書に組み込まれてその一部を構成する添付図面は、本発明の実施形態を例示し、説明とともに、本発明の原理を説明する役割を果たす。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
次に、本発明の様々な実施形態を詳細に参照し、その例を添付図面に示す。
【００３１】
図１は、従来のＰＣＬ目標追跡構成１０を示す。この構成１０は、ＰＣＬ信号処理ユニット２０、目標物体１１０、および複数の送信機１２０、１３０、および１４０を含む。したがって、ＰＣＬ信号処理ユニット２０は、送信機１２０、１３０、および１４０によってブロードキャストされた直接ＲＦ信号１２２、１３２、および１４２、ならびに反射ＲＦ信号１２６、１３６、および１４６を受信する。反射ＲＦ信号１２６、１３６、および１４６もまた、送信機１２０、１３０、および１４０によってブロードキャストされ、目標物体１１０により反射される。
【００３２】
通常の目標追跡構成において、ＰＣＬ処理ユニット２０は、到達時間差（ＴＤＯＡ）、到達周波数差（ＦＤＯＡ）（ドップラーシフトとしても知られる）、および／または直接ＲＦ信号１２２、１３２、および１４２および反射ＲＦ信号１２６、１３６、および１４６からの他の情報を計算して、目標物体１１０の位置を検出および追跡する。
【００３３】
本発明の実施形態は、ＰＣＬ技術の使用により得られたデータを用いて、ＰＣＬ技術が検出および追跡する目標物体のシグネチャ情報を作成するのに十分な情報を計算する。例えば、ＰＣＬ信号処理ユニット２０によって計算された正確な位置および機首方位（heading）情報により、目標物体における入射角、反射角、および二等分線の（bisector）角度を計算することができる。本発明の実施形態はこれらの角度を用いて、ピーク信号を見つけ、航空機の様々な特徴の寸法を計算する。したがって、本発明の様々な実施形態は、ＰＣＬ技術を用いて、目標物体を正確かつタイミングよく計算および認識することを可能にする。
【００３４】
本発明の１実施形態によれば、超短波（ＶＨＦ）信号を用いた受動持続波（Passive Continuous Wave：ＣＷ）マルチスタティックレーダシステム２０を用いて、目標物体１１０により反射された信号を受信および処理する。処理された信号から得られた情報により、識別情報を計算することができる。ＶＨＦ信号は通常３０ＭＨｚ〜３００ＭＨｚの周波数範囲である。この周波数の波長は一般に、高分解能の目標解析を行うには長すぎると考えられてきた。これらの信号は固有帯域幅も小さい可能性があり、通常は５０ｋＨｚ〜７５ｋＨｚである。
【００３５】
１００ＭＨｚの周波数において、長寸法が１／３波長（１メートル）よりも小さい特徴はレーリー領域にあるため、信号を効率的に散乱できない可能性がある。１／１６波長（１８ｃｍ）よりも小さい表面の構造的特徴は知覚されない。このような条件において、航空機は、円筒形の胴体ならびに平坦な金属板の翼として近似することができる。これらの近似を考えると、航空機のヨー面の、またはその付近の散乱の大きさは、比較的単純な閉じた数式によって表すことができる。これらの単純な数学関数を逆にすることにより、航空機によって反射されたＶＨＦ信号からのデータを解析して、航空機の大きな構造の寸法を推定することができる。
【００３６】
図２は、本発明の１実施形態によるＰＣＬ信号処理ユニットを示す。ＰＣＬ信号処理ユニット２０は、単一の、または複数の受信および処理システムであってよく、シグネチャ計算機能を行う際に用いられるＲＦ信号を受信する外部アンテナ要素２１０を含む。ＰＣＬ信号処理ユニット２０はまた、信号処理セグメント２２０、および表示サブシステム２６０も含む。
【００３７】
本発明の様々な実施形態によるアンテナ要素２１０は、単一のアンテナまたは複数のアンテナを含むことができる。アンテナ要素２１０はまた、目標アンテナおよび基準アンテナも含む。１実施形態によれば、基準アンテナは、利用される送信機によって送信された直接信号を受信するために用いられる。さらなる実施形態によれば、目標アンテナは、ＰＣＬ信号処理ユニット２０により追跡している目標物体からの反射エネルギーを受信するために用いられる。
【００３８】
ＰＣＬ信号処理ユニット２０の信号処理セグメント２２０は、信号を受信および処理して、目標物体の位置およびアイデンティティを判定する。信号処理セグメント２２０のさらなる実施形態は、受信機サブシステム２３０、信号処理サブシステム２４０、およびデータ記憶装置２５０を含む。
【００３９】
受信機サブシステム２３０は、１つまたは複数の送信機により送信されアンテナ要素２１０によって検出された信号を受信する。本発明の１実施形態によれば、受信機サブシステム２３０は、信号処理サブシステム２４０により用いられる受信信号の帯域制限、周波数シフト、および増幅に用いられる。さらなる実施形態によれば、受信機サブシステム２３０は、送信機によってブロードキャストされた直接信号を受信する基準受信機と、目標物体により反射された信号を受信する目標受信機とを含んでもよい。
【００４０】
信号処理サブシステム２４０は、受信機サブシステム２３０から信号データを受け取る。信号処理サブシステム２４０は、ＰＣＬ処理ユニット２０により検出および追跡している目標物体の検出成分、追跡成分、およびシグネチャ成分を抽出するための信号処理を行う。信号処理サブシステム２４０は、１つまたは複数の信号プロセッサ２４２、検出および追跡処理要素２４４、およびシグネチャ処理要素２４６を含む。
【００４１】
本発明の様々な実施形態は、狭帯域信号プロセッサ、広帯域信号プロセッサ、またはその両方を含んでよい信号プロセッサ２４２を提供する。本発明の１実施形態において、狭帯域信号はＴＶ信号であり、広帯域信号はＦＭ信号である。信号プロセッサ２４２は、受信機サブシステム２３０から受信した信号情報を処理し、検出および追跡処理要素２４４と協働して検出および追跡情報を計算する。検出および追跡情報は、ＴＤＯＡ、ＦＤＯＡ、および／またはＰＣＬ信号処理ユニット２０により受信および利用される直接信号および反射信号から導出された他の情報から計算される。本発明の様々な実施形態によれば、検出および追跡処理要素２４４は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせを含んでよい。
【００４２】
信号プロセッサ２４２は、シグネチャ処理要素２４６と協働してシグネチャデータも計算する。検出および追跡要素２４４によって計算される位置および機首方位データは、シグネチャ処理要素２４６が送信機／目標物体の組み合わせに関する入射角、反射角、および二等分線の角度を計算するために用いる情報を提供する。二等分線のアスペクト角に関するピークローブ（peak lobe）の−３ｄＢの電力点を通過するために必要な機首方位の変化を用いて、シグネチャ処理要素２４６は、そのピークローブに関連する目標物体の構造的特徴の長さを計算する。本発明の１実施形態によれば、シグネチャ処理要素２４６は、目標物体の胴体の長さ、翼の長さ、および翼の後退角を計算することができる。本発明の様々な実施形態によれば、シグネチャ処理要素２４６は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせを含んでよい。
【００４３】
本発明のさらなる実施形態において、シグネチャ処理要素２４６と協働する信号プロセッサ２４２はまた、二等分線のアスペクト角に応じた予想される信号振幅の多項式表現を計算して実際の受信ピークローブデータに適用することによって、胴体または翼幅のピークローブ信号に関するデータをフィルタリングすることができる。多項式表現は、直線の表面エッジにより反射された信号の数学的表現から計算される。
【００４４】
本発明の実施形態によれば、検出および追跡処理要素２４４および／またはシグネチャ処理要素２４６によって計算されたデータから、航空機の特定の特徴を表すデータを選択することができる。選択されたデータは、データ記憶デバイス２５０内に位置する既知の航空機の特徴のライブラリまたはデータベースと比較される。信号処理サブシステムは、選択されたデータをデータベース内の特定の航空機に関するデータとマッチングすることによって目標物体のアイデンティティを判定する。
【００４５】
データ記憶デバイス２５０は、航空機データのデータベースを記憶しており、目標物体のデータをこのデータベースと比較する用意ができるとアクセスされる。図２に示す実施形態によれば、データ記憶デバイス２５０は信号プロセッサ２４２に接続される。さらなる実施形態では、データ記憶デバイス２５０を任意の他の都合の良い位置、例えば信号処理サブシステム、シグネチャ処理要素２４６内に配置するか、あるいは信号処理セグメント２２０に外部接続してもよい。
【００４６】
データ記憶デバイス２５０は揮発性または不揮発性メモリであってよい。揮発性メモリは、信号処理ユニットのメインメモリを含むランダムアクセスメモリである可能性がある。不揮発性メモリは、ハードディスクドライブ、リムーバブルディスクドライブ、読み出し専用メモリ、フラッシュメモリ、またはデータを永続的に記憶することができる任意の他の記憶デバイスである可能性がある。
【００４７】
表示要素２６０は、本発明により判定される目標物体の識別番号(identification)を含む、目標物体に関する履歴情報および現在の情報を表示する手段を提供する。さらなる実施形態は、システム状態情報、地理情報、ＰＣＬ信号処理ユニットの位置、および送信機の位置の表示も提供する。
【００４８】
動作時に、本発明の実施形態は、目標物体を検出および追跡し、構造の寸法を計算するとともに、計算した特徴を既知の情報のデータベースと比較することによって目標物体を識別する。本発明は、目標物体により反射された信号を受信することによって目標物体を検出する。本発明は、ＴＤＯＡ、ＦＤＯＡ、および／または直接信号および反射信号から導出される他の情報を解析することにより、目標物体の位置を求める。
【００４９】
上述したように、本発明は、持続波送信源を用いるため、要求される無線周波数（「ＲＦ」）エネルギーが常に目標物体上にあり、目標物体の位置を非常に高いレートで更新することができる。位置の更新を用いて、信号処理サブシステム２４０、特に検出および追跡処理要素は、目標物体の機首方位および速度を計算することができる。
【００５０】
本発明の実施形態によれば、信号処理サブシステム２４０、特にシグネチャ処理要素２４６は、目標物体の構造的特徴を計算する。目標物体１１０の大きな構造の推定される寸法は、バイスタティックアスペクト角に応じた測定された反射信号振幅を計算することによって求められる。バイスタティックアスペクト角は、目標物体の縦軸ならびに照射器(illuminator)、目標物体、およびＰＣＬ処理ユニットに関する入射角度と反射角度の二等分線から計算される。
【００５１】
図３は、本発明の実施形態による、目標物体１１０と、信号処理サブシステム２４０（図２に示す）およびシグネチャ処理要素２４６がバイスタティックアスペクト角およびシグネチャ測定値を計算する際に用いる様々な軸および角度とを示す。上述のように、ＰＣＬ信号処理ユニットは、送信機により生成される直接信号とその目標物体１１０からの反射を利用する。直接信号および反射信号を用いて、信号処理ユニットは、情報のなかでもとりわけ目標物体の位置および機首方位を計算し、目標物体の縦軸３１０ならびに速度ベクトル３１２の計算を可能にする。
【００５２】
ＰＣＬ構成において、送信機３２２およびＰＣＬ受信機３３２の位置は既知である。明らかに、目標物体１１０がいったん検出され追跡されれば、目標物体の現在位置も分かり、継続的に更新される。送信機３２２、ＰＣＬ受信機３３２、および目標物体１１０の既知の位置から、送信機から目標物体に向かう方向（入射方向３２０として知られる）と、目標物体からＰＣＬシステムに向かう方向（反射方向３３０として知られる）とを求めることができる。入射方向３２０と反射方向３３０の間の角度は挟角３２５として知られる。入射方向３２０および反射方向３３０から、挟角３２５の二等分線ベクトル３４０も計算することができる。
【００５３】
図３に示すように、バイスタティックアスペクト角は、挟角３２５の二等分線３４０と目標物体１１０の縦軸３１０との間の角度３４５である。いったんバイスタティックアスペクト角３４５が計算されると、このバイスタティックアスペクト角３４５に応じた反射信号振幅が測定される。この測定は、測定される胴体や翼等の、位相コヒーレントな航空機の特徴の成分反射が加わることにより約９０度の高い信号反射を示す局所領域の予想のために重要である。
【００５４】
さらに、バイスタティックアスペクト角３４５はモノスタティックアスペクト角に略等しい。さらなる実施形態では、モノスタティックの等価波長を利用することができ、等価な角度は、自由空間の波数を二等分線ベクトルに投射することによって計算される。
【００５５】
図４は目標物体１１０を、胴体１１２から反射されたピーク信号ローブ４１０および翼１１４の前縁１１６から反射されたピーク信号ローブ４３０とともに示す。ピーク信号ローブ４１０および４３０はそれぞれ、胴体および翼により反射される極大値を表す。一例として、振幅−バイスタティックアスペクト角のプロットの、胴体１１２のバイスタティックアスペクト角が約９０度になる領域では、同相(in-phase)コヒーレントな胴体１１２の成分反射が加わることにより生じる高い信号反射すなわち極大値を示す局所領域を予想する。この場合の極大値は、通常は胴体１１２から反射されて戻ってくる他の信号と識別できるため大きい。
【００５６】
例えば、１００ＭＨｚでの通常の小型航空機（平均レーダ断面（ＲＣＳ）が３０平方メートルであると仮定する）の平均反射信号強度は次の通りである。
Ｐｓｃａｔａｖ＝４π・σ／λ２＝４１．９＝１６．２ｄＢｉＳ
【００５７】
約９０度の領域におけるピーク反射信号強度も次式によって計算することができる。
Ｐｓｃａｔｐｋ＝（４π・Ｌｆ・Ｄｆ／λ２）・（２π・Ｌｆ／λ）＝８π２・Ｌｆ２・Ｄｆ／λ３
Ｌｆは胴体の長さであり、
Ｄｆは胴体の直径であり、
ｄＢｉＳは等方散乱体に応じたデシベルである。
【００５８】
１００ＭＨｚの周波数における長さ２０メートル、直径２メートルの円筒形の胴体を有する目標のピーク反射信号強度は次の通りである。
Ｐｓｃａｔｐｋ＝８π２・２０２・２／３３＝２３３０＝３３．７ｄＢｉＳ
【００５９】
上記の例において、ピークの大きさは、平均反射信号強度を約１８ｄＢ超える。したがって、目標物体から戻ってきた信号においてピーク信号は容易に識別可能である。
【００６０】
図５は、目標物体と単一の照射器のバイスタティックアスペクト角に応じた信号電力を示す未処理の測定値のサンプルを提供する。提示データは、９８度におけるピーク機種方位(peak heading)を、波長が３．２６メートルの信号に対する４．８度のデルタ機種方位(delta heading)とともに示す。
【００６１】
いったんピーク信号が認識されると、胴体の寸法を次のように計算することができる。航空機の胴体の特徴により散乱されるビーム幅の予想される極大値は、従来の回折限界の(diffraction limited)ビーム幅の式により計算される。均一に照射され散乱を行う直円柱を仮定すると、スタティックなビーム幅はラジアンを単位として次式により得られる。
ｆＢＷ＝０．８８６・λ／Ｌｆ
ここでｆＢＷは全ビーム幅である。
【００６２】
移動する目標のスタティックな胴体散乱ビーム幅の精密測定は明らかに困難である。しかしながら、様々な効果および変数を考慮することによって近似を行うことができる。本発明の１実施形態は、地球の基準空間（earth reference space）において散乱されたビームが航空機の二倍の旋回レートで回転するミラー効果と、入射ベクトルからの散乱ローブ上の−１．５ｄＢの点と、受信機に戻る−１．５ｄｂの散乱信号とから−３ｄＢの最終的な散乱信号が生じる振幅倍加効果（amplitude doubling effect）とを組み込んで、ビーム幅の効果的な計算方法を提供する。結果として得られる式を以下に示す。
ビーム幅＝ｓｉｎ（２θ）＝０．６３８・λ／Ｌｆ
この式を逆にすることにより、ピーク信号の有効波長と、散乱ピークローブ上の−３ｄＢの電力点間を通過するために必要な測定された航空機の機首方位の変化とから、おおよその胴体の長さを次のように計算することができる。
Ｌｆ＝０．６３８・λ／ｓｉｎ（２θ）
したがって、有効波長および機首方位の変化角度の測定値により、ピークローブを反射した目標物体の特徴の構造の寸法を計算できるようになる。
【００６３】
図５の測定値から導出したデータ、すなわち有効波長が３．２６メートルの信号に対する４．８度のデルタ機種方位を例として用いると、１２．４７メートルの胴体の長さは次のように計算される。
１２．４７＝０．６３８・３．２６／ｓｉｎ（２・４．８）
【００６４】
図４に戻ると、翼の前縁１１６の比較的長い平坦な表面のために、翼１１４もまた、胴体と同様に翼ピークローブ４３０を与える。したがって翼の長さも、胴体の長さと同様に計算することができる。さらに、翼のバイスタティックアスペクト角４４０を求めることにより、翼の後退角４５０を計算することができる。場合によっては、本発明の実施形態により、翼幅全体を求めて測定することもできることも理解される。
【００６５】
本発明では、目標物体の識別に用いられるシグネチャデータを収集および処理する際に１つまたは複数の照射器を用いてもよいことが理解される。複数の照射器により、複数の測定値を補正し、明らかに誤ったデータを除外することにより、測定値の標準偏差を小さくするとともに、目標物体がピークローブの−３ｄＢの点を通過するために必要な時間を少なくすることができる。さらに、予想される信号の数学的表現または多項式フィットに基づくフィルタリングも行うことができる。
【００６６】
図６は、ローブ最大値およびピークローブに対する計算された多項式フィットに関する、バイスタティックアスペクト角に応じたサンプル電力のグラフを示す。多項式の計算により、バイスタティックアスペクト角に応じた予想される信号振幅に基づくフィルタリング機構が与えられる。多項式の計算は、任意の直線エッジの反射エネルギーの等式に基づき、次式で表される。
Ｅ（θ）≡Ｓｉｎ（ｘ）／ｘ
【００６７】
本発明の実施形態によれば、目標物体の検出および追跡中に決定される目標物体の様々な特徴の選択、ならびに構造の寸法の計算は、既知の航空機の特徴のデータベースと比較されてもよい。目標物体は、選択された特徴が標準偏差内でデータベース項目と一致すると、識別される。例えば、本発明の１実施形態によれば、胴体の長さ、翼の長さ、および翼の後退角を含む３つの次元の特徴データベースを用いる。本実施形態の３つの次元は、密度の低い決定空間を提供する。多くの次元からなる特徴データベースは、多くの公開された参照文献（reference sources）に詳しく述べられている航空機データから作成されることが理解される。
【００６８】
本発明の実施形態は、５０ｃｍまでの翼幅および胴体の長さ、および１度以内の後退角を測定することができる。この３次元の決定空間において、世界の航空機のうち、同一の決定点またはその点からの標準偏差内に位置するものは、たとえあっても少ないことが理解される。
【００６９】
目標物体は測定値が３つ未満でも識別されることも理解される。観察下の領域に対する目標物体の到来角(angle of arrival)のために、翼の長さおよび後退角の測定は、胴体の測定を行う前に行われる傾向がある。ほとんどの場合において、本発明の実施形態は、これら２つの測定値のみを用いて航空機を精確に識別することができる。いくつかの場合において、目標物体は単一の特徴測定値を用いて識別できることが理解される。特に、独特な特徴を有する航空機である。
【００７０】
さらに、「全翼機」タイプの航空機の構成の場合、胴体の測定値は通常どの角度からも得られない。しかしながら、これらの航空機は、その限られた数ならびに独特な翼の長さおよび後退角により、これら２つの測定値のみを用いて識別することができる。単一の測定値のみを用いてこれらおよび他の航空機を識別できる場合もある。
【００７１】
本発明のさらなる実施形態の選択基準は、速度、機動性、高度、位置、または本発明により計算されるかまたは本発明のオペレータにより入力される様々な他のデータ等の情報も含む。４次元以上のデータベースにより、本発明の精度を上げることができることも理解される。多次元データベースはまた、本発明が複数の送信機からのデータを使用し、送信機間で相互に関連する特徴の測定値のみを適用して、矛盾しているかまたは明らかに除外可能なデータを無視することを可能にする。
【００７２】
本発明のさらなる実施形態は、シグネチャデータを計算して目標物体を識別する方法を提供する。
【００７３】
図７は、本発明の１実施形態による、シグネチャ情報を計算するステップと目標物体を識別するステップとを示す信号処理流れ図７００を示す。本発明の様々な実施形態によるデータ処理は、目標物体の継続的な監視、ならびに目標物体のシグネチャデータおよび識別番号の収集を可能にする。したがって、データ処理は、検出および追跡ステップ７１０、シグネチャデータの計算ステップ７２０、および目標物体の識別ステップ７５０を含む様々な処理セグメントに分割することができる。
【００７４】
本発明の実施形態による信号処理は検出および追跡ステップ７１０で始まる。検出および追跡ステップ７１０は、１つまたは複数の照射器からの直接信号および反射信号を監視することによって達成され、目標物体から反射信号を検出した時に、目標物体を検出するステップ７１２で開始する。
【００７５】
いったん目標物体が検出されると、目標物体の位置を計算するステップ７１４において目標物体の位置を計算する。目標物体の位置は、１秒間に数回更新することができる。ステップ７１４における位置データの継続的な更新から、目標物体の機首方位を計算するステップ７１６において、所定期間にわたる目標物体の方向の変化を比較することによって目標物体の機首方位情報を計算し、目標物体の速度を計算するステップ７１８において、時間に応じて目標物体が移動した距離を比較することによって目標物体の速度を計算する。
【００７６】
目標物体を追跡する間、シグネチャデータを計算するステップ７２０において、さらなるシグネチャ情報を計算することができる。シグネチャデータを計算するステップ７２０は、ピークローブデータを計算するステップ７２２、任意選択のピークローブ測定値をフィルタリングするステップ７２４、および寸法情報を計算するステップ７２６を含む。
【００７７】
ピークローブを計算するステップ７２２は、目標物体の翼および胴体等の構造的特徴の寸法の計算に必要なピークローブに関連するデータを計算し、また、翼の後退角の計算も含んでよい。ピークローブを計算するステップ７２２は、入射方向を計算するステップ７３０、反射方向を計算するステップ７３２、二等分線ベクトルを計算するステップ７３４、バイスタティックアスペクト角を計算するステップ７３６、バイスタティックアスペクト角に応じたピークローブの信号振幅を計算するステップ７３８、有効波長を計算するステップ７４０、および機首方位の変化を計算するステップ７４２を含む。さらなる実施形態は、翼の後退角を計算するステップ７４４も含む。
【００７８】
入射方向を計算するステップ７３０は、信号送信機から目標物体までの信号経路の方向を与える。反射方向を計算するステップ７３２は、目標物体から受信機までの反射信号経路の方向を与える。二等分線ベクトルを計算するステップ７３４は、入射方向と反射方向の間の挟角の二等分線を与える。バイスタティックアスペクト角はステップ７３６において、目標物体の機首方位と二等分線ベクトルの間の角度を測定することによって計算される。次にバイスタティックアスペクト角に応じたピークローブを計算するステップ７３８において、バイスタティックアスペクト角に関連するピークローブが計算される。
【００７９】
ピークローブの−３ｄＢの電力点間の機首方位の変化は、機首方位の変化を計算するステップ７４２において計算される。有効波長を測定するステップ７４０では、ピークローブを生じる信号の有効波長も測定される。上述のアルゴリズムによれば、目標物体の特徴の長さは、特徴の寸法を計算するステップ７２６において、波長を測定するステップ７４０において行った有効波長の測定に一定の値を掛け、その結果を、機首方位の変化を計算するステップ７４２において行った機首方位の変化の計算の二倍の正弦で割ることによって計算することができる。上述の一定の値は、従来の回折限界のビーム幅の式から導出され、ミラー効果、振幅倍加効果、または他の関連する現象を明らかにすることができる。
【００８０】
本発明のさらなる実施形態は、ピークローブをフィルタリングするステップ７２４において多項式フィットを用いてピークローブデータをフィルタリングすることを含む。多項式フィットを用いたフィルタリングは、ピークローブデータと、予想されるピークローブの数学的な表現との比較を行う。この比較により、受信したピーク信号データ中の雑音を除去することができる。
【００８１】
本発明のさらなる実施形態は、翼の後退角を計算するステップ７４４において翼の後退角も計算する。例えば、翼の二等分線ベクトルは翼の前縁に対して約９０度であるため、１実施形態では、バイスタティックアスペクト角に９０度を足すことにより、翼の後退角の簡単な推定値を計算することができる。翼の後退角は、目標物体を識別するために特徴データベースと比較するためのさらなる特徴を与える。ほとんどの場合に、後退角および翼の長さは、目標物体のアイデンティティを与えるのに十分である。
【００８２】
検出および追跡ステップ７１０およびシグネチャデータを計算するステップ７２０中に計算したデータから、目標物体を識別するステップ７５０において目標物体のアイデンティティを判定することができる。ステップ７５０では、目標物体から計算された特徴を比較ステップ７５２において既知の航空機データのデータベースと比較する。目標物体を識別するステップ７５４において一致が見つかると目標物体が識別される。目標物体データは、データベースで用いられる測定値の所定の標準偏差内に入ると一致であるとみなされる。
【００８３】
目標物体を識別したら、目標物体のアイデンティティは、使用のために他の処理またはシステムに表示または供給されてもよい。
【００８４】
当業者には、本発明の精神または範囲を逸脱することなく本発明に様々な変更および変形を行うことができることが明らかであろう。したがって、本発明は、本発明の変更および変形がいずれかの特許請求項とその等価物の範囲に入る限り、それらの変更および変形を包含することが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】目標を追跡する従来のＰＣＬ構成を示す図である。
【図２】本発明の１実施形態によるＰＣＬ信号処理ユニットを示す図である。
【図３】本発明の１実施形態による、シグネチャ測定値の計算において議論される目標物体および様々な軸および角度を示す図である。
【図４】目標物体を胴体から反射されたピーク信号ローブおよび翼の前縁から反射されたピーク信号ローブとともに示す図である。
【図５】バイスタティックアスペクト角に応じたサンプル電力のグラフを示す図である。
【図６】ローブ最大値およびローブに対する計算された多項式フィットに関する、バイスタティックアスペクト角に応じたサンプル電力のグラフを示す図である。
【図７】本発明の１実施形態による、シグネチャ情報を計算するステップと、目標物体を識別するステップとを提供するフロー図である。
【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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2005521040.tif 000011
2005521040.tif 000012