(57)【要約】【課題】従来とは異なる相関行列の相互相関を抑圧する手法を提供することによって、複数ターゲットの方位分離および方位推定の精度を向上させる。【解決手段】Ｓ１３０、Ｓ１４０では、送受信チャネル毎に周波数スペクトラムを生成する。Ｓ１６０では、周波数スペクトラムからピークビンを抽出する。Ｓ１８０では、ピークビン毎に、全ての送受信チャネルから集めた同一のピークビンの値を用いて中心行列を生成する。Ｓ１９０では、ピークビンのそれぞれについて周辺ビンを抽出し、周辺ビン毎に、全ての送受信チャネルから集めた同一の周辺ビンの値を用いて周辺行列を生成する。Ｓ２００では、ピークビン毎に、中心行列と１つ以上の周辺行列とを重み付け加算することで統合行列を生成する。Ｓ２２０では、統合行列を用いて方位推定演算を実行する。【選択図】図３
2019144077.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の送受信チャネルから得られる信号を周波数解析することで、前記送受信チャネル毎に周波数スペクトラムを生成する解析ステップ（Ｓ１３０、Ｓ１４０）と、
前記解析ステップにて生成された周波数スペクトラムからピークとなる周波数ビンであるピークビンを抽出する抽出ステップ（Ｓ１６０）と、
前記抽出ステップにて抽出されたピークビン毎に、全ての送受信チャネルから集めた同一の前記ピークビンの値を用いて、相関行列である中心行列を生成する中心生成ステップ（Ｓ１８０）と、
前記ピークビンを中心として予め設定された範囲内に存在する一つ以上の周波数ビンを周辺ビンとして、前記ピークビンのそれぞれについて前記周辺ビン毎に、全ての送受信チャネルから集めた同一の前記周辺ビンの値を用いて、相関行列である周辺行列を生成する周辺生成ステップ（Ｓ１９０）と、
前記ピークビン毎に、前記中心生成ステップにて生成された中心行列と、前記周辺生成ステップにて生成された１つ以上の周辺行列とを重み付け加算することで、相関行列である統合行列を生成する統合ステップ（Ｓ２００）と、
前記統合ステップにて生成された統合行列を用いて方位推定演算を実行する推定ステップ（Ｓ２２０）と、
を備える方位推定方法。
【請求項２】
複数の送受信チャネルから得られる信号を周波数解析することで、前記送受信チャネル毎に周波数スペクトラムを生成するように構成された解析部（Ｓ１３０、Ｓ１４０）と、
前記解析部にて生成された周波数スペクトラムからピークとなる周波数ビンであるピークビンを抽出するように構成された抽出部（Ｓ１６０）と、
前記抽出部にて抽出されたピークビン毎に、全ての送受信チャネルから集めた同一の前記ピークビンの値を用いて、相関行列である中心行列を生成するように構成された中心生成部（Ｓ１８０）と、
前記ピークビンを中心として予め設定された範囲内に存在する一つ以上の周波数ビンを周辺ビンとして、前記ピークビンのそれぞれについて前記周辺ビン毎に、全ての送受信チャネルから集めた同一の前記周辺ビンの値を用いて、相関行列である周辺行列を生成するように構成された周辺生成部（Ｓ１９０）と、
前記中心生成部が生成する中心行列と、前記周辺生成部が生成する１つ以上の周辺行列とを重み付け加算することで、相関行列である統合行列を生成するように構成された統合部（Ｓ２００）と、
前記統合部で生成された統合行列を用いた方位推定演算を実行するように構成された推定部（Ｓ２２０）と、
を備える方位推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の方位推定装置であって、
前記統合部にて算出された統合行列を、複数の処理サイクルに渡って、予め設定された記憶領域に記憶させる記憶部（Ｓ２００）と、
前記複数の処理サイクルに渡って、同一の物体に基づくと推定されるピークビンを互いに対応づける追跡部（Ｓ１７０）と、
前記追跡部により対応づけられたピークビンについて前記記憶部に記憶されている統合行列を、重み付け加算する時間平均部（Ｓ２１０）と、
を更に備え、
前記推定部は、前記時間平均部により重み付け加算された統合行列を用いて、前記方位推定演算を実行するように構成された、
方位推定装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の方位推定装置であって、
複数のアンテナを有するアンテナ部（２）と、
前記アンテナ部が有する前記複数のアンテナのうち、送信に用いられるアンテナを送信アンテナ、受信に用いられるアンテナを受信アンテナとして、前記送信アンテナと前記受信アンテナとの組み合わせである複数の送受信チャネルを介して、予め設定された変調方式で変調された信号を送受信し、送信信号と受信信号との周波数差を表すビート信号を生成する送受信部（３）と、
を更に備え、
前記解析部は、前記送受信部にて生成されたビート信号を周波数解析するように構成された
方位推定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の方位推定装置であって、
前記送受信部は、ＦＣＭ方式で変調し、
前記解析部は、チャープ毎に周波数解析をした結果である距離スペクトラムと、前記距離スペクトラムを、該距離スペクトラムの周波数ビン毎に、複数のチャープに渡って周波数解析した結果である速度スペクトラムとにより表される２次元スペクトラムを生成する
方位推定装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載のレーダ装置であって、
前記アンテナ部に属する前記複数のアンテナが不等間隔に配置された
方位推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、相関行列を用いて方位推定演算を実行する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
レーダ装置において、複数のアンテナから得られる受信信号から相関行列を生成し、その相関行列を用いて、ターゲットの方位を演算する手法として、ＭＵＳＩＣ及びＥＳＰＲＩＴ等の高分解能な到来方向推定手法が知られている。ＭＵＳＩＣは、Multiple Signal Classificationの略であり、ＥＳＰＲＩＴは、Estimation of Signal Parameters via Invariance Techniquesの略である。以下、これらの手法を高分解能手法と言う。
【０００３】
高分解能手法において、複数ターゲットの方位分離を行うには、相関行列における相互相関成分である、相関行列の非対角項の値を抑圧する必要がある。下記特許文献１には、相互相関成分を抑圧するために空間平均法を用いることが記載されている。空間平均法では、等間隔に配置されたアンテナアレー（以下、等間隔アレー）を、同一相似形状を持つ複数の小さなサブアレーに分割し、サブアレー毎に相関行列を生成して、生成された複数の相関行列を平均化する。これ以外にも、短時間の間に行われる複数回の計測で得られた複数の相関行列を平均化する時間平均法も知られている。いずれにしても、平均化の対象となる相関行列の数であるスナップショット数を確保する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−９０２２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、発明者の詳細な検討の結果、従来技術には以下の課題が見出された。
即ち、空間平均法では、受信アレーアンテナが、同一相似形状を持つ複数の小さなサブアレーに分割できる等間隔アレーでなければ用いることができないという課題があった。
【０００６】
また、レーダの変調方式として、ＦＣＭ方式を用いた場合、時間平均法を用いることができないという課題もあった。ＦＣＭは、Fast-Chirp Modulationの略である。即ち、ＦＣＭ方式では、時間と共に周波数が変化するチャープを繰り返し送信し、各チャネルについて、チャープ毎に高速フーリエ変換（以下、ＦＦＴ）処理を実行することによってターゲットの距離を分離する。更に、チャネル毎に、全てのチャープから距離スペクトラムの同一周波数ビンの値を集めてＦＦＴ処理を実行することによってターゲットの速度を分離する。このように、ＦＣＭ方式では、全てのチャープを個別にＦＦＴ処理する必要があるため、複数のチャープにてそれぞれ算出される相関行列を平均化する時間平均法を用いることができなかった。
【０００７】
本開示の１つの局面は、従来とは異なる相関行列の相互相関を抑圧する手法を提供することによって、複数ターゲットの方位分離および方位推定の精度を向上させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一態様による方位推定方法は、解析ステップ（Ｓ１３０、Ｓ１４０）と、抽出ステップ（Ｓ１６０）と、中心生成ステップ（Ｓ１８０）と、周辺生成ステップ（Ｓ１９０）と、統合ステップ（Ｓ２００）と、推定ステップ（Ｓ２２０）とを備える。
【０００９】
解析ステップでは、複数の送受信チャネルから得られる信号を周波数解析することで、送受信チャネル毎に周波数スペクトラムを生成する。抽出ステップでは、解析ステップにて生成された周波数スペクトラムからピークとなる周波数ビンであるピークビンを抽出する。中心生成ステップでは、抽出ステップにて抽出されたピークビン毎に、全ての送受信チャネルから集めた同一のピークビンの値を用いて、相関行列である中心行列を生成する。周辺生成ステップでは、ピークビンを中心として予め設定された範囲内に存在する一つ以上の周波数ビンを周辺ビンとして、ピークビンのそれぞれについて周辺ビン毎に、全ての送受信チャネルから集めた同一の周辺ビンの値を用いて、相関行列である周辺行列を生成する。統合ステップでは、ピークビン毎に、中心生成ステップにて生成された中心行列と、周辺生成ステップにて生成された１つ以上の周辺行列とを重み付け加算することで、相関行列である統合行列を生成する。推定ステップでは、統合ステップにて生成された統合行列を用いて方位推定演算を実行する。
【００１０】
本開示の別の態様による方位推定装置は、解析部（Ｓ１３０、Ｓ１４０）と、抽出部（Ｓ１６０）と、中心生成部（Ｓ１８０）と、周辺生成部（Ｓ１９０）と、統合部（Ｓ２００）と、推定部（Ｓ２２０）とを備える。方位推定装置の各部は、方位推定方法の各ステップと同様の処理を実行する。
【００１１】
このような構成によれば、不等間隔に配置されたアンテナアレーが用いられる場合、又は、ＦＣＭ方式等のようにスナップショット数を１より大きくできない変調が用いられている場合でも、相関行列の相互相関成分を抑圧することができる。その結果、ＭＵＳＩＣなど、相関行列を利用した方位推定演算により推定精度を向上させることができる。
【００１２】
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】方位推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】送信信号の変調パターンを示す説明図である。
【図３】ターゲット検出処理のフローチャートである。
【図４】距離スペクトラムと速度スペクトラムとの関係を示す説明図である。
【図５】二次元スペクトラム上のピークビン及び周辺ビンを例示する説明図である。
【図６】時間平均の対象となるピークビンを示す説明図である。
【図７】二次元スペクトラム上のピークビンおよび一つのピークビンから求められるＭＵＳＩＣスペクトラムを例示する説明図である。
【図８】ターゲット毎に反射波に基づくアンテナ間の位相回転が異なることを示す説明図である。
【図９】距離スペクトラム上で検出される個々の反射点に基づくピーク、および原理の説明に使用するパラメータを示す説明図である。
【図１０】周辺ビンにより相関行列の相互相関成分を抑圧することによる効果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．構成］
図１に示す方位推定装置１は、車両に搭載され、ミリ波を使用して車両の周囲に存在する様々なターゲットを検出する、いわゆるミリ波レーダ装置である。方位推定装置１は、信号処理部４を備える、方位推定装置１は、更に、アンテナ部２と、送受信部３と、を備えてもよい。
【００１５】
アンテナ部２は、送信アンテナ部２１と、受信アンテナ部２２とを備える。送信アンテナ部２１は、送信に使用される一つ以上のアンテナを有する。受信アンテナ部２２は、受信に使用される一つ以上のアンテナを有する。但し、送信アンテナ部２１と受信アンテナ部２２とのうち、少なくとも一方は複数のアンテナを有する。
【００１６】
つまり、送信アンテナ部２１に属するアンテナと、受信アンテナ部２２に属するアンテナとの組み合わせを送受信チャネルとして、アンテナ部２は、複数の送受信チャネルを有するように構成される。ここでは、送信アンテナ部２１に属するアンテナを１個、受信アンテナ部２２に属するアンテナをＬ個備え、Ｌ１個の送受信チャネルを有するものとする。Ｌ１は２以上の整数である。なお、送信アンテナ部２１に属するアンテナ及び受信アンテナ部２２に属するアンテナの配置間隔は、等間隔であっても不等間隔であってもよい。
【００１７】
送受信部３は、ＦＣＭ方式で変調された送信信号を、送信アンテナ部２１を介して送信し、受信アンテナ部２２を介して受信される受信信号に基づき、複数の送受信チャネルのそれぞれについて、送信信号と受信信号との周波数差を表すビート信号を生成するアナログ回路である。更に、送受信部３は、送受信チャネル毎に生成されたビート信号を、それぞれアナログ−デジタル変換するＡＤ変換器を備え、ＡＤ変換器の出力であるＡＤ変換データを信号処理部４に出力する。
【００１８】
送受信部３は、具体的には図２に示すように、測定周期Ｔｆ（例えば、５０ｍｓ）を１フレームとして、各フレームの先頭の測定期間Ｔｍ（例えば、１０ｍｓ）の間、時間に対して周波数が直線的に変化するチャープを、予め設定された繰返数Ｌ２（例えば、２５６個）だけ連続的に送信する。
【００１９】
信号処理部４は、ＣＰＵ４１と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ４２）と、を有するマイクロコンピュータを備える。また、信号処理部４は、高速フーリエ変換（以下、ＦＦＴ）処理をハードウェアによって実現するデジタルシグナルプロセッサ（以下、ＤＳＰ）４３を備える。ＤＳＰ４３は、汎用のハードウェア演算器である。但し、ＤＳＰ４３は、必ずしも汎用のものである必要はない。
【００２０】
信号処理部４におけるＤＳＰ４３以外の各機能は、ＣＰＵ４１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ４２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、信号処理部４は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。
【００２１】
信号処理部４のＤＳＰ４３以外の機能を実現する手法は、ソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の機能は、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は、デジタル回路、又はアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現されてもよい。
【００２２】
［２．処理］
次に、信号処理部４のＣＰＵ４１が実行するターゲット検出処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００２３】
本処理は、測定周期Ｔｆの処理サイクル毎に繰り返し実行される。
本処理が開始されるとＣＰＵ４１は、Ｓ１１０にて、Ｌ１個の送受信チャネルのそれぞれから、ビート信号をＡＤ変換したＡＤ変換データを取得する。
【００２４】
ＣＰＵ４１は、Ｓ１２０では、Ｌ１個の送受信チャネルのうち、後述するＳ１３０~Ｓ１６０の処理が実行されていない１つの送受信チャネルを、対象チャネルとして選択する。
ＣＰＵ４１は、Ｓ１３０では、対象チャネルのＡＤ変換データについて、ＤＳＰ４３を使用し、Ｌ２個のチャープのそれぞれについてＦＦＴ処理を実行することにより、Ｌ２個のＦＦＴスペクトラムを生成する。なお、ＦＦＴ処理の際には、処理対象となるデータに予め設定された窓関数が乗じられる。ここで生成されるＦＦＴスペクトラムは、周波数がターゲットまでの距離に対応づけられるため、以下では、距離スペクトラムという。また、距離スペクトラムにおける周波数ビンを距離ビンという。ここでは距離ビンの数をＮｄ個とする。
【００２５】
ＣＰＵ４１は、Ｓ１４０では、Ｓ１３０にて生成されたＬ２個の距離スペクトラムから集めた同一距離ビンに属するＭ個のデータについて、ＤＳＰ４３を使用してＦＦＴ処理を実行する。このＦＦＴ処理を、距離スペクトラムが有するＮｄ個の距離ビンのそれぞれについて実行することにより、Ｎｄ個のＦＦＴスペクトラムを生成する。なお、ＦＦＴ処理の際には、処理対象となるデータに予め設定された窓関数が乗じられる。ここで生成されるＦＦＴスペクトラムは、周波数が自車とターゲットとの相対速度に対応づけられるため、以下では速度スペクトラムという。また、速度スペクトラムにおける周波数ビンを速度ビンという。ここでは速度ビンの数をＮｖとする。
【００２６】
図４に示すように、自車に対して一定の相対速度を有した同一ターゲットに基づくビート信号の位相は、時間の経過に伴って相対速度に応じた一定の割合で変化するため、チャープ毎に異なった値が検出される。その結果、同一距離ビンのデータを集めてＦＦＴ処理を実行することにより、相対速度に応じた周波数成分が抽出される。
【００２７】
以下では、距離ビン毎に生成されたＮｄ個の速度スペクトラムによって表される、距離および相対速度を２軸とするＮｄ×Ｎｖ個の周波数ビンを有した２次元的なＦＦＴスペクトラムを、以下では、２次元スペクトラムという。また２次元スペクトラムのビンを２次元ビンという。
【００２８】
ＣＰＵ４１は、Ｓ１５０では、Ｌ１個の送受信チャネルの全てについて、上述のＳ１３０〜Ｓ１４０の処理が実行済みであるか否かを判断する。ＣＰＵ４１は、未処理の送受信チャネルが存在する場合にはＳ１２０に戻り、全ての送受信チャネルについて処理が実行済みであればＳ１６０に移行する。
【００２９】
ＣＰＵ４１は、Ｓ１６０では、送受信チャネル毎に生成されたＬ１個の２次元スペクトラムにおいて、ピークが検出される２次元ビンをピークビンとして抽出する。ここでは、検出されるピークビンの数をＰ個とする。
【００３０】
ＣＰＵ４１は、Ｓ１７０では、前回までの処理サイクルで検出されたピークビンに基づいて、今回の処理サイクルでピークビンが検出される２次元ビンを推定し、検出されたピークビンと推定されたピークビンとの二次元スペクトラム上での距離が閾値範囲内であれば、同一の物体に基づくピークビンとして対応づけを行う。この処理は、いわゆるトラッキングと呼ばれる公知の技術であるため、その詳細についての説明は省略する。
【００３１】
ＣＰＵ４１は、Ｓ１８０では、Ｓ１６０で検出されたＰ個のピークビンのそれぞれについて、Ｌ個の２次元スペクトラムのそれぞれから集めた同一ピークビンに属するＬ個のデータに基づいて、送受信チャネルの各チャネル間の相関関係を表す相関行列を生成する。この相関行列を中心行列という。なお、相関関係は、各チャネルで得られる信号の類似度合いを表す係数で表現され、係数の絶対値が０に近づくほど相関が弱く、係数の絶対値が１に近づくほど相関が強いことを表す。
【００３２】
ＣＰＵ４１は、Ｓ１９０では、Ｐ個のピークビンのそれぞれについて、着目するピークビンの周囲に存在する複数の２次元ビンを周辺ビンとして抽出し、抽出された周辺ビンのそれぞれについて、Ｓ１８０で説明した中心行列と同様の手法で、相関行列を生成する。この相関行列を周辺行列という。
【００３３】
周辺ビンは、例えば、図５の中段に示すように、ピークビンの速度ビン方向に隣接する２つのビン、及び距離ビン方向に隣接する２つのビンの合計４つのビンを含んでいてもよい。また、図５の下段に示すように、更に、ピークビンの斜め右上、斜め右下、斜め左上、斜め左下に位置する４つのビンを加えた合計８つのビンを含んでいてもよい。これに限らず、周波数ビンは、ピークビンを中心として予め設定された範囲内に存在する一つ以上の周波数ビンを含んでいればよい。
【００３４】
ＣＰＵ４１は、Ｓ２００では、ピークビン毎に、Ｓ１８０で生成された中心行列と、Ｓ１９０で生成された周辺行列とを重み付け加算することで、平均化された一つの相関行列を生成する。この相関行列を統合行列という。これにより、Ｐ個のピークビンのそれぞれに対応したＰ個の統合行列が生成される。この統合行列は、個々の中心行列や周辺行列と比較して、チャネル間の相互相関を表す統合行列の非対角成分の値が抑圧されたものとなる。また、ＣＰＵ４１は、算出された統合行列を、ピークビンを特定する二次元ビンと対応づけて、メモリ４２上の予め設定された記憶領域に記憶させる。
【００３５】
ＣＰＵ４１は、Ｓ２１０では、Ｐ個の統合行列のそれぞれについて、時間平均法を用いて、更に、チャネル間の相互相関を抑圧する。具体的には、図６に示すように、Ｓ１７０のトラッキング処理で、着目するピークビンに対応づけられる、過去Ｓサイクル分のピークビンを抽出し、抽出された各ピークビンについて生成された統合行列を取得する。Ｓは１以上の整数である。更に、取得した統合行列と、Ｓ１９０で算出された統合行列とを、重み付け加算することによって、時間平均された統合行列を生成する。
【００３６】
ＣＰＵ４１は、Ｓ２２０では、Ｓ２１０にて生成された時間平均された統合行列を用いて、ピークビン毎に、ＭＵＳＩＣ等の方位推定演算を実行する。この場合、図７に示すように、一つのピークビンから複数の方位が算出される場合がある。従って、ピークビン毎に方位推定演算にて検出された方位の数を、全てのピークビンについて合計した数Ｑ（≧Ｐ）が、ターゲットの数となる。
【００３７】
ＣＰＵ４１は、Ｓ２３０では、Ｑ個のターゲットのそれぞれについて、ターゲット情報を生成して、本処理を終了する。なお、ターゲット情報には、着目するピークビンに対応する距離ビン及び速度ビンから算出された距離及び相対速度と、ピークビンの相関行列を用いて推定された方位角度とが含まれる。このターゲット情報は、図示しない車載ＬＡＮを介して、車両の各部に配信され、様々な運転支援制御に使用される。
【００３８】
本処理において、Ｓ１３０及びＳ１４０が解析ステップと解析部とに相当し、Ｓ１６０が周出ステップとＳ抽出部とに相当し、Ｓ１８０が中心生成ステップと中心生成部とに相当し、Ｓ１９０が周辺生成ステップと周辺生成部とに相当し、Ｓ２００が統合ステップと統合部とに相当し、Ｓ２２０が推定ステップと推定部とに相当する。また、Ｓ２００は、記憶部にも相当し、Ｓ１７０が追跡部に相当し、Ｓ２１０が時間平均部に相当する。
【００３９】
［３．原理］
以下では、中心行列と周辺行列との重み付け加算によって、チャネル間の相互相関が抑圧される原理について説明する。ここでは、簡単のため、二次元スペクトラムの代わりに、１次元の距離スペクトラムの場合について説明する。
【００４０】
等間隔に配置されたＭ個のアンテナで２個のターゲットを検出する場合を仮定する。２個のターゲットは、距離がほぼ等しく、各アンテナから見た方位は、それぞれ少しずつ異なるものとする。ターゲットには多点反射モデルを適用する。一般的に、ターゲットとして大きさのある車両等を想定した場合、１つのターゲットからは複数の反射が却ってくるため、多点反射モデルが有効である。つまり、一つのターゲットについて観測される反射ピークは、Ｎ個の反射点からのＮ点の反射ピークが合成されたものとなる。また、図８に示すように、ｉで識別される同一ターゲット上のＮ個の反射点からの反射波は、Ｍ個のアンテナに同一方位から入射され、隣接するアンテナ間で一定量の位相回転θiを生じさせる。但し、Ｎ個の反射点は微妙に距離が異なるため、Ｎ個の反射点に基づくＮ個の反射ピークは、距離スペクトラム上では、図９に示すように、ターゲット毎に決まるある距離ビンを中心に確率的にばらつく。
【００４１】
ここで、ピークからδω離れた周波数での窓関数フィルタ応答をＨ（δω）とすると、ｉ番目ターゲットにおける角周波数ω（０）での受信信号ベクトルｘｉ（ω（０））は、（１）式で表される。（１）式は、i番目のターゲットに関するj番目の反射点からの信号の窓関数フィルタ応Ｈ（δωij）を、Ｍ個のアンテナについて順次並べたベクトルを、Ｎ個の反射点について足し合わせることを意味する。
【００４２】
【数１】
2019144077.tif 000003
これを一般化して、i番目のターゲットにおける角周波数ω（ｋ）での受信信号ベクトルｘｉ（ω（ｋ））は（２）式で表される。
【００４３】
【数２】
2019144077.tif 000004
ここで、ａｊｋはω（ｋ）でのω（０）からのフィルタ応答における振幅変化量であり、ａｊ０＝１となる。φは、窓関数のフィルタ応答による角周波数ステップΔω毎の位相変化量である。但し、窓関数は、直線位相特性を持つため、φは一定量となる。
【００４４】
次に、（３）式は２つのターゲットからのピーク信号を合成したコンポジット受信信号ｘ（ω（ｋ））を表す。
【００４５】
【数３】
2019144077.tif 000005
これを用いて、角周波数ω（ｋ）での相関行列Ｒ（ｋ）ｘｘのｐ行ｑ列の成分を求めて整理すると（４）式が得られる。但し、ｐ≠ｑである。
【００４６】
【数４】
2019144077.tif 000006
これを用いて、ピーク周辺の合計Ｋ個のビンの相関行列を足し合わせると、最終的な相関行列Ｒｘｘは、（５）式で表される。
【００４７】
【数５】
2019144077.tif 000007
（５）式の演算を行ったときに、（４）式における右辺第３項以下に示すターゲット間の相互相関項は、振幅がプラスにもマイナスにもなり得るため、加算すると値がゼロに近づく。一方、（４）式における右辺第１項及び第２項に示す各ターゲットの自己相関項は、振幅が常にプラスとなり、加算すると一方的に値が増大する。これにより、結果的に相関行列の到来波同士の相互相関が低減される。以上のことから、ターゲットが多点反射モデルで表される場合には、ピークビンの相関行列である中心行列と、周辺ビンの相関行列である周辺行列とを重み付け加算することによって、チャネル間の相互相関が抑圧されることがわかる。
【００４８】
（６）式は、Ｓ２１０で説明した統合行列を時間平均する処理を表す。Ｗ（ｓ）は、ｓサイクル前に生成された統合行列の重みである。この場合も、周辺ビンの相関行列を用いて平均化する場合と同様に、相互相関項が抑圧される。
【００４９】
【数６】
2019144077.tif 000008
［４．効果］
以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
【００５０】
（４ａ）方位推定装置１では、ピークビンに隣接する周辺ビンを用いて、相関行列のスナップショット数を確保し、これを平均化することで、相関行列の相互相関成分を抑圧する。従って、方位推定装置１によれば、ＦＣＭ方式等のようにチャープ毎のＦＦＴ処理の結果を利用した時間平均法を適用することができない変調が用いられる場合でも、相関行列の相互相関成分を抑圧することができる。また、方位推定装置１によれば、空間平均法を用いることなくスナップショット数を確保できるため、不等間隔のアンテナアレーが用いられる場合でも、相関行列の相互相関成分を抑圧することができる。その結果、方位推定装置１によれば、ＭＵＳＩＣなど、相関行列を利用した方位推定演算による方位分離および方位推定の精度を向上させることができる。
【００５１】
ここで、図１０は、方位推定演算としてＭＵＳＩＣを使用し、ターゲットのＳ／Ｎを変化させながら、並走する２台の車両を模したターゲットの検出率をシミュレーションによって算出した結果を示す。ここでは、ピークビンのみで相関行列を生成した場合、４つの周辺ビンを利用して相関行列の相互相関成分を抑圧した場合、及び８つの周辺ビンを利用して相関行列の相互相関成分を抑圧した場合を示す。図１０からは、利用する周辺ピンの数を増やすことで、相互相関成分をより抑圧できることがわかる。但し、利用する周辺ビンの範囲を広げ過ぎると、重なっていない別のピークの影響を受けて劣化する場合があるため、これを考慮して、利用する周辺ビンの範囲を設定してもよい。
【００５２】
（４ｂ）方位推定装置１では、ピークビンのトラッキングを行うことで、過去Ｓサイクルの間に検出される同一ターゲットに基づくピークビンを抽出し、抽出されたピークビンについて算出された統合行列の時間平均を行うことで、距離推定演算に使用する相関行列の相互相関成分を抑圧している。つまり、測定周期Ｔｆの間におけるターゲットの方位角度の変化が、方位推定演算における距離分解能に対して十分に小さい場合には、この手法を更に適用することによって、相関行列の相互相関成分を更に抑圧し、方位推定演算による方位分離および方位推定の精度をより向上させることができる。
【００５３】
［５．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【００５４】
（５ａ）上記実施形態では、二次元スペクトラムから抽出されるピークビンについて相関行列を生成する場合について説明したが、本開示は、これに限定されるものではない。例えば、距離スペクトラムから抽出されるピークビンについて相関行列を生成する場合に適用してもよい。
【００５５】
（５ｂ）上記実施形態では、変調方式としてＦＣＭ方式を用いる場合において、二次元ビンが距離及び速度に対応した二次元スペクトラムであるレンジドップラマップを生成する場合について説明したが、本開示は、これに限定されるものではなく、レンジドップラマップを得られるのであれば、どのような変調方式を用いてもよい。
【００５６】
（５ｃ）上記実施形態では、相関行列の相互相関成分を抑圧する演算として重み付け加算を用いているが、当然ながら、全ての重みを同一とした単純加算を用いてもよい。
（５ｄ）上記実施形態では、Ｓ２１０にて統合行列を時間平均する処理を実行しているが、この処理は、省略されてもよい。
【００５７】
（５ｅ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
【００５８】
（５ｆ）上述した距離演算方法および装置の他、当該距離演算装置を構成要素とするシステム、当該距離演算装置としてコンピュータを機能させる又は距離演算方法を実現するためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
【符号の説明】
【００５９】
１…方位推定装置、２…アンテナ部、３…送受信部、４…信号処理部、２１…送信アンテナ部、２２…受信アンテナ部、４１…ＣＰＵ、４２…メモリ、４３…ＤＳＰ。
【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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