(57)【要約】【課題】  周波数帯域が狭い場合や観測時間が短い場合でも、レンジまたはドップラを高分解能化する。【解決手段】  実施形態のレーダシステムは、レーダ受信信号からＲＤ（レンジ−ドップラ）画像を生成して反射点Ｎを抽出し、レンジ軸の場合はバンクを選定した所定のレンジセル幅のデータを、ドップラ軸の場合はレンジを選定した所定のバンク幅のデータを選定し、反射点の選定したデータを近傍の点のグループ毎に分離してレンジ軸とドップラ軸に配置し、レンジ軸のＦＦＴ、ドップラ軸のＩＦＦＴを行って得たレンジ軸、ドップラ軸のデータを用いて、レンジ軸、ドップラ軸の部分相関行列を形成し、部分相関行列の平均値による相関行列を用いてレンジ軸、ドップラ軸の拡張アレイ処理を行い、拡張アレイ処理を行った軸については、レンジ軸はＩＦＦＴ、ドップラ軸はＦＦＴを行って再度画像化し、Ｎ点についての画像結果を振幅重畳して高分解能画像を出力する。【選択図】図２
2019152500.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ受信信号からレンジ−ドップラ画像を生成し、
前記レンジ−ドップラ画像から振幅スレショルドにより反射点Ｎallを抽出し、
反射点毎に、レンジ軸の場合はバンクを選定した所定のレンジセル幅のデータを、ドップラ軸の場合はレンジを選定した所定のバンク幅のデータを選定し、
前記抽出された反射点Ｎallの選定したデータを近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離し、
前記グループ毎に前記反射点毎の選定したデータをレンジ軸とドップラ軸に配置し、
前記レンジ軸のＮr点、前記ドップラ軸のＮd点の少なくともいずれか一方の軸で、レンジ軸の場合はフーリエ変換、ドップラ軸の場合は逆フーリエ変換を行い、
前記フーリエ変換及び逆フーリエ変換で得たレンジ軸及びドップラ軸の少なくともいずれか一方の軸のデータを用いて、レンジ軸のＮrp点またはドップラ軸のＮdp点による部分相関行列を形成し、
前記部分相関行列の平均値による相関行列を用いて、レンジ軸の２Ｎrp−１点またはドップラ軸の２Ｎdp−１点の拡張アレイ処理を行うことで拡張アレイベクトルを抽出し、
前記拡張アレイ処理を行った軸については、レンジ軸は逆フーリエ変換、ドップラ軸はフーリエ変換を行って再度画像化し、
前記Ｎ点についての画像結果を振幅重畳する
レーダシステム。
【請求項２】
レーダ受信信号からレンジ−ドップラ画像を生成し、
前記レンジ−ドップラ画像から振幅スレショルドにより反射点Ｎallを抽出し、反射点毎に、レンジ軸の場合はバンクを選定した所定のレンジセル幅のデータを、ドップラ軸の場合はレンジを選定した所定のバンク幅のデータを選定し、
前記抽出された反射点Ｎallの選定したデータを近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離し、
前記グループ毎に前記反射点の設定したデータをレンジ軸とドップラ軸に配置し、
前記レンジ軸はフーリエ変換、ドップラ軸は逆フーリエ変換を行い、
前記逆フーリエ変換で得たレンジ軸及びドップラ軸のデータを用いて、レンジ軸のＮrp点及びドップラ軸のＮdp点による部分相関行列を形成し、
前記部分相関行列の平均値による相関行列を用いて、レンジ軸の２Ｎrp−１点及びドップラ軸の２Ｎdp−１点の拡張アレイ処理を行うことで拡張アレイベクトルを抽出し、
前記レンジ軸及びドップラ軸について、分解能を合わせるためのゼロ埋めを行い、
前記レンジ軸は逆フーリエ変換、ドップラ軸はフーリエ変換を行って再度画像化し、
前記再度画像化されたＮ点についての画像結果を振幅重畳する
レーダシステム。
【請求項３】
レーダ受信信号からレンジ−ドップラ画像を生成し、
前記レンジ−ドップラ画像から振幅スレショルドにより反射点Ｎallを抽出し、レンジ軸の場合はバンクを選定した所定のレンジセル幅のデータを、ドップラ軸の場合はレンジを選定した所定のバンク幅のデータを選定し、
前記抽出された反射点Ｎallの選定したデータを近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離し、
前記グループ毎に前記反射点の選定したデータをレンジ軸に配置し、
前記レンジ軸のフーリエ変換を行い、
前記フーリエ変換で得たレンジ軸のデータを用いて、レンジ軸のＮrp点による部分相関行列を形成し、
前記部分相関行列の平均値による相関行列を用いて、レンジ軸の２Ｎrp−１点の拡張アレイ処理を行うことで拡張アレイベクトルを抽出し、
前記レンジ軸について前記ドップラ軸との分解能を合わせるためのゼロ埋めを行い、
前記レンジ軸について逆フーリエ変換を行って再度画像化し、
前記グループ毎に前記反射点の選定したデータをドップラ軸に配置し、
前記ドップラ軸の逆フーリエ変換を行い、
前記逆フーリエ変換で得たドップラ軸のデータを用いて、ドップラ軸のＮdp点による部分相関行列を形成し、
前記部分相関行列の平均値による相関行列を用いて、ドップラ軸の２Ｎdp−１点の拡張アレイ処理を行うことで拡張アレイベクトルを抽出し、
前記ドップラ軸について前記レンジ軸との分解能を合わせるためのゼロ埋めを行い、
前記ドップラ軸についてフーリエ変換を行って再度画像化し、
前記再度画像化された前記レンジ軸のＮ点及び前記ドップラ軸のＮ点の画像結果を振幅重畳する
レーダシステム。
【請求項４】
レーダ受信信号からレンジ画像を生成し、
前記レンジ画像から振幅スレショルドにより反射点Ｎallを抽出し、
前記抽出された反射点Ｎallの選定したデータを近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離し、
前記グループ毎に前記反射点の選定したデータをレンジ軸に配置し、
前記レンジ軸のフーリエ変換を行い、
前記フーリエ変換で得たレンジ軸のデータを用いて、レンジ軸のＮrp点による部分相関行列を形成し、
前記部分相関行列の平均値による相関行列を用いて、レンジ軸の２Ｎrp−１点の拡張アレイ処理を行うことで拡張アレイベクトルを抽出し、
前記レンジ軸について逆フーリエ変換を行って再度圧縮して画像化し、
前記画像化された前記レンジ軸のＮ点の画像結果を振幅重畳する
レーダシステム。
【請求項５】
レーダ受信信号からドップラ画像を生成し、
前記ドップラ画像から振幅スレショルドにより反射点Ｎallを抽出し、
前記抽出された反射点Ｎallの選定したデータを近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離し、
前記グループ毎に前記反射点の選定したデータをドップラ軸に配置し、
前記ドップラ軸の逆フーリエ変換を行い、
前記逆フーリエ変換で得たドップラ軸のデータを用いて、ドップラ軸のＮrp点による部分相関行列を形成し、
前記部分相関行列の平均値による相関行列を用いて、ドップラ軸の２Ｎdp−１点の拡張アレイ処理を行うことで拡張アレイベクトルを抽出し、
前記ドップラ軸についてフーリエ変換を行って再度圧縮して画像化し、
前記画像化された前記ドップラ軸のＮ点の画像結果を振幅重畳する
レーダシステム。
【請求項６】
前記拡張アレイ処理を振幅規格化を含めて複数回実施する請求項１乃至５いずれか記載のレーダシステム。
【請求項７】
前記拡張アレイ処理を行った出力に対して、固有値分析手法を適用する請求項１乃至６いずれか記載のレーダシステム。
【請求項８】
レーダ受信信号からレンジ−ドップラ画像を生成し、
前記レンジ−ドップラ画像から振幅スレショルドにより反射点Ｎallを抽出し、レンジ軸の場合はバンクを選定した所定のレンジセル幅のデータを、ドップラ軸の場合はレンジを選定した所定のバンク幅のデータを選定し、
前記抽出された反射点Ｎallの選定したデータを近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離し、
前記グループ毎に前記反射点の選定したデータをレンジ軸とドップラ軸に配置し、
前記レンジ軸のＮr点、前記ドップラ軸のＮd点の少なくともいずれか一方の軸で、レンジ軸の場合はフーリエ変換、ドップラ軸の場合は逆フーリエ変換を行い、
前記フーリエ変換及び逆フーリエ変換で得たレンジ軸及びドップラ軸の少なくともいずれか一方の軸のデータを用いて、レンジ軸のＮrp点またはドップラ軸のＮdp点による部分相関行列を形成し、
前記部分相関行列の平均値による相関行列を用いて、レンジ軸の２Ｎrp−１点またはドップラ軸の２Ｎdp−１点の拡張アレイ処理を行うことで拡張アレイベクトルを抽出し、
前記拡張アレイ処理を行った軸については、レンジ軸は逆フーリエ変換、ドップラ軸はフーリエ変換を行って再度画像化し、
前記Ｎ点についての画像結果を振幅重畳する
レーダシステムのレーダ信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、拡張アレイ処理を適用したレーダシステム及びそのレーダ信号処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のレーダシステムにあっては、レンジ分解能、ドップラ分解能の向上が要求されている。レンジ分解能を向上させるためには、送信周波数帯域を広くしたパルス圧縮等の処理が有効であるが、広帯域化が必要となる。一方、ドップラ分解能を向上させるためには、観測時間を長くする（ヒット数を増やす）必要があるが、その分、捜索フレームタイムが低下してしまう。
【０００３】
上記の対策のために、従来では、ＫＲ（Khatri-Rao）積アレイ（非特許文献１参照）等による拡張アレイ処理が適用されている。しかしながら、レーダ目標の場合には、反射点間で相関があるため、拡張アレイ処理の実行によって偽目標が発生することがあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１２１９３５号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】ＫＲ積アレイ, Wing-Kin Ma, ‘DOA Estimation of Quasi-Stationary Signals With Less Sensors Than Sources and Unknown Spatial Noise Covariance: A Khatri-Rao Subspace Approach’, IEEE Trans. Signal Process., vol.58, no.4, pp.2168-2180, April(2010)
【非特許文献２】ＳＡＲ方式（ＩＳＡＲ）、吉田、‘改訂レーダ技術’、電子情報通信学会、pp.280-283(1996)
【非特許文献３】ＳＡＲ方式（レンジ圧縮）、大内、‘リモートセンシングのための合成開口レーダの基礎’、東京電機大学出版局、pp.131-149(2003)
【非特許文献４】ＳＡＲ方式（Ａｚ圧縮）、大内、‘リモートセンシングのための合成開口レーダの基礎’、東京電機大学出版局、pp.171-178(2003)
【非特許文献５】ＣＦＡＲ処理、吉田、‘改訂レーダ技術’、電子情報通信学会、pp.87-89(1996)
【非特許文献６】空間平均法、菊間、‘アレーアンテナによる適応信号処理’、科学技術出版、pp.163-170, pp.336-337(1999)
【非特許文献７】ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ、菊間、‘アダプティブアンテナ技術’、オーム社、pp.137-164(2003)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以上述べたように、従来のレーダシステムにおいて、レンジ分解能を向上させるためには、送信周波数帯域を広くしたパルス圧縮等が必要となるため、広帯域化が必要であった。一方、ドップラ分解能を向上させるためには、観測時間を長く（ヒット数を増やす）する必要があり、捜索フレームタイムが低下する問題があった。上記の対策のために、拡張アレイ処理が適用されているが、レーダ目標の場合に反射点間で相関があるため、拡張アレイ処理によって偽目標が発生する場合があった。
【０００７】
本実施形態は上記課題に鑑みなされたもので、周波数帯域が比較的狭い場合や、観測時間が比較的短い場合でも、レンジ分解能またはドップラ分解能の少なくともいずれかを高分解能化することのできるレーダシステム及びそのレーダ信号処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本実施形態に係るレーダシステムは、レーダ受信信号からレンジ−ドップラ画像を生成し、前記レンジ−ドップラ画像から振幅スレショルドにより反射点Ｎallを抽出し、反射点毎に、レンジ軸の場合はバンクを選定した所定のレンジセル幅のデータを、ドップラ軸の場合はレンジを選定した所定のバンク幅のデータを選定し、前記抽出された反射点Ｎallの選定したデータを近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離し、前記グループ毎に前記反射点毎の選定したデータをレンジ軸とドップラ軸に配置し、前記レンジ軸のＮr点、前記ドップラ軸のＮd点の少なくともいずれか一方の軸で、レンジ軸の場合はフーリエ変換、ドップラ軸の場合は逆フーリエ変換を行い、前記フーリエ変換及び逆フーリエ変換で得たレンジ軸及びドップラ軸の少なくともいずれか一方の軸のデータを用いて、レンジ軸のＮrp点またはドップラ軸のＮdp点による部分相関行列を形成し、前記部分相関行列の平均値による相関行列を用いて、レンジ軸の２Ｎrp−１点またはドップラ軸の２Ｎdp−１点の拡張アレイ処理を行うことで拡張アレイベクトルを抽出し、前記拡張アレイ処理を行った軸については、レンジ軸は逆フーリエ変換、ドップラ軸はフーリエ変換を行って再度画像化し、前記Ｎ点についての画像結果を振幅重畳する。
【０００９】
すなわち、レンジ−ドップラ軸で目標反射点を分離した後、さらに平均化した相関行列を用いて拡張アレイ処理することにより、レーダ目標のように相関のある場合でも、偽目標を発生させずに、レンジ−ドップラ軸の高分解能化を図る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態に係るレーダシステムの送信系統の概略構成を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図。
【図３】第１の実施形態に係るレーダシステムにおいて、拡張アレイ処理を適用した場合のレンジ−ドップラ高分解能処理の流れを示すブロック図。
【図４】第１の実施形態に係るレーダシステムが適用された搭載レーダによるＩＳＡＲ処理を説明するための概念図。
【図５】第１の実施形態に係るレーダシステムのレンジ軸演算処理を示す図。
【図６】第１の実施形態に係るレーダシステムのドップラ軸演算処理を示す図。
【図７】第１の実施形態に係るレーダシステムにおいて、ＩＳＡＲ画像から高分解能なレンジ−ドップラデータを得る処理の流れを示す概念図。
【図８】第２の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図。
【図９】第２の実施形態に係るレーダシステムにおいて、ＩＳＡＲ画像から高分解能なレンジ−ドップラデータを得る処理の流れを示す概念図。
【図１０】第３の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図。
【図１１】第３の実施形態に係るレーダシステムにおいて、ＩＳＡＲ画像から高分解能なレンジ−ドップラデータを得る処理の流れを示す概念図。
【図１２】第４の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図。
【図１３】第５の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図。
【図１４】第６の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図。
【図１５】第７の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図。
【図１６】第８の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施形態について、図面を参照して説明する。尚、各実施形態の説明において、同一部分には同一符号を付して示し、重複する説明を省略する。
【００１２】
（第１の実施形態）ＲＤ軸分離後、拡張アレイ処理
図１乃至図７を参照して、第１の実施形態に係るレーダシステムを説明する。ここでは、飛翔体搭載用のレーダシステム（以下、搭載レーダ）を想定して説明する。
【００１３】
図１は本実施形態に係るレーダシステムの送信系統の概略構成を示すブロック図、図２は本実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図、図３はレンジ−ドップラ高分解能化の具体的な処理の流れを示すブロック図、図４は本実施形態が適用される搭載レーダによるＩＳＡＲ処理を説明するための概念図、図５はレンジ軸演算処理を示す図、図６はドップラ軸演算処理を示す図、図７はＩＳＡＲ画像から高分解能なレンジ−ドップラデータを得る処理の流れを示す概念図である。
【００１４】
まず、図１に示す送信系統では、送信信号生成器１１で生成される送信用の基準信号を変調器１２でチャープ信号により変調し、周波数変換器１３で高周波（ＲＦ）信号に変換し、パルス変調器１４でパルス変調して、送信アンテナ１５から送信する。
【００１５】
次に、図２に示す受信系統では、目標からの反射信号を受信アンテナ２１で捕捉し、受信器２２でベースバンドに周波数変換した後、デジタル信号に変換する。その後、レンジ圧縮器２３でパルス圧縮によるレンジ圧縮を実施し、クロスレンジ圧縮器２４でslow-time軸におけるＰＲＩ（Pulse Repetition Interval:パルス繰り返し周期）間隔のＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）によるクロスレンジ圧縮を実施する。
【００１６】
次に、反射点抽出器２５でＣＦＡＲ(Constant False Alarm：定誤警報確率)（非特許文献５参照）等によって反射点を抽出し、レンジ−ドップラデータを用いて、Ｘ−Ｙ軸（レンジ−ドップラ軸に対応）画像の中で、振幅が所定のスレショルドを超える反射点のセル（Ｎall個）を抽出し、反射点選定器２６で近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に、図３に示すレンジ−ドップラ軸（fast-slow-time軸）に配置する。
【００１７】
次に、レンジ軸ＦＦＴ／ドップラ軸ＩＦＦＴ（Inverse Fast Fourier Transform：逆高速フーリエ変換）２７で、抽出セルに対してレンジ軸（Ｎa点）のＦＦＴ処理、ドップラ軸（Ｎb点）のＩＦＦＴ処理の少なくともいずれか一方を実行する。ここで、反射点間の相関を抑圧するために、図３に示すように、部分相関行列平均化処理器２８でレンジ軸、ドップラ軸の相関行列を部分行列に分離して平均化する（非特許文献６参照）。レンジ軸のＦＦＴ出力は拡張処理器２９の入力ベクトルＸaとなり、ドップラ軸のＩＦＦＴ出力は拡張処理器２９の入力ベクトルＸbとなる。
【００１８】
次に、上記入力ベクトル信号（Ｘa，Ｘb）を用いて、拡張処理器２９でＫＲ積アレイ処理（非特許文献１参照）を行う。拡張アレイ処理後、レンジ軸ＩＦＦＴ／ドップラ軸ＦＦＴ２Ａで、レンジ軸（Ｎa点）の場合は拡張アレイ出力ＸaをＩＦＦＴ処理し、ドップラ軸（Ｎb点）の場合は拡張アレイ出力ＸbをＦＦＴ処理することで、それぞれ高分解能のレンジ−ドップラデータを得る。このように抽出した１点に対する処理を全抽出点に対応してＮ回繰り返し、重畳器２Ｂで重畳してレンジ−ドップラデータを得る。
【００１９】
上記構成によるレーダシステムにおいて、図４乃至図７を参照して本実施形態の具体的な処理内容を説明する。  
【００２０】
本実施形態に係るレーダシステムは、航空機の搭載レーダの場合、図４に示すように、飛翔経路上において、実開口ビームが目標に常に照射されるようにビームを向ける。そして、図５（ａ）〜（ｄ）に示すように合成開口時間（１サイクル）内でＰＲＩ（Pulse Repetition Interval：パルス繰り返し間隔）（送受信データ間隔に相当）で送信したパルス毎に、ＰＲＩ内のレンジセル単位でデータを取得し、この取得データを用いてＩＳＡＲ（Inverse Synthetic Aperture Radar：合成開口レーダ）処理（非特許文献２参照）を実施する。
【００２１】
なお、図４は搭載レーダの場合の図であるが、本実施形態ではレンジ−ドップラデータ（ＲＤデータ）が得られればよく、さらに高分解能化を図る場合にはＩＳＡＲ画像を得るものとする。また、レーダシステムは搭載レーダのように移動する場合のみでなく、固定した場合（目標は移動）でもよい。
【００２２】
まずレンジ圧縮（２３）について述べる（非特許文献３参照）。レンジ圧縮は、入力信号とレンジ圧縮用信号の相関処理であり、これを周波数領域で行う場合について定式化すると次式で表される。
【００２３】
【数１】
2019152500.tif 000003
【００２４】
また、参照信号sref（線形チャープ信号）は次式で表現できる。
【００２５】
【数２】
2019152500.tif 000004
【００２６】
この参照信号sref(t)を、サンプル長を入力信号に合わせて０埋めした信号に置き換える。
【００２７】
【数３】
2019152500.tif 000005
【００２８】
時間軸上にするには、信号sをＩＦＦＴ処理すればよいが、この後でクロスレンジ圧縮（２４)（Ａｚ圧縮、非特許文献４参照）を行うために、信号sを(ω,u）軸のままとする。次にクロスレンジ圧縮を行うが、その参照信号は次式で表現できる。
【００２９】
【数４】
2019152500.tif 000006
【００３０】
（３）式と（６）式を乗算して信号csを得る。
【００３１】
【数５】
2019152500.tif 000007
【００３２】
これを用いて、ｕ軸でＦＦＴ処理して信号fcs(ω,ku)を得る。
【００３３】
【数６】
2019152500.tif 000008
【００３４】
ＦＦＴ画像出力（レンジ−ドップラデータ）は、ｆcsのω軸に関するＩＦＦＴ処理により算出することができる。
【００３５】
【数７】
2019152500.tif 000009
【００３６】
以上の処理は、レンジ圧縮とクロスレンジ圧縮を行う処理であるが、説明をわかりやすくするために、図５において、図５（ａ）にクロスレンジ圧縮を、図５（ｂ）にレンジ圧縮として記述する。レンジ圧縮の後にクロスレンジ圧縮をするようにしても、同じであることは言うまでもない。
【００３７】
次に、図５（ｃ）に示すように、ＣＦＡＲ（非特許文献５参照）等による反射点抽出（２５）により、レンジ−ドップラデータを用いて、Ｘ−Ｙ軸（レンジ−ドップラ軸に対応）画像の中で、振幅が所定のスレショルドを超えるセル（Ｎall個）を選定する。この抽出した各点は、振幅の大きな順にバンクを選定した後、所定のレンジセル幅のデータを抽出する。この抽出した信号を、反射点選定（２６）により、近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎にレンジ−ドップラ軸（fast-slow-time軸）に配置する。
【００３８】
次に、選定したセルをレンジ軸（Ｎa点）またはドップラ軸（Ｎb点）で、レンジ軸ではＦＦＴ処理、ドップラ軸ではＩＦＦＴ処理を実施し（２７）、これによりレンジ軸またはドップラ軸において、目標信号の位相勾配に対応する信号を得ることができる。この信号が、拡張アレイ処理（２９）のための入力ベクトルＸa（レンジ軸）とＸb（ドップラ軸）となる。
【００３９】
【数８】
2019152500.tif 000010
【００４０】
次に、レンジ軸、ドップラ軸の信号（Ｘa，Ｘb）を用いて、拡張アレイ処理として、ＫＲ積アレイ処理（非特許文献１参照）を行う。まず、相関行列は次式で表現できる。
【００４１】
【数９】
2019152500.tif 000011
【００４２】
次に、反射点間の相関を抑圧するために、図５（ｄ）に示すように、相関行列を部分行列に分離し、平均化する手法（２８）を適用する（非特許文献６参照）。まず、レンジ軸Ｒxxaについては、次式となる。レーダシステムの送受信による複数の目標信号は、互いに相関を持つため、Ｘaの相関行列Ｒxxaの相関成分を抑圧するために、Ｘaの信号長のうち、順にＮapセルずつ抽出し、そのたびにＲxxaの算出を行う。
【００４３】
【数１０】
2019152500.tif 000012
【００４４】
ＣＰＩ単位の時間平均については、例えば、Ｒxxapを忘却係数を用いた平均処理により算出する。
【００４５】
【数１１】
2019152500.tif 000013
【００４６】
一方、ドップラ軸Ｒxxbbについては、図６（ａ）〜（ｃ）に示すように、レンジ軸と同様に次式によって求める。すなわち、図６（ａ）はレンジ軸圧縮とクロスレンジ圧縮を行った処理を示し、図６（ｂ）はＣＦＡＲ等による反射点の抽出により、振幅が所定のスレショルドを超えるセルを選定する様子を示している。抽出された各反射点については、振幅の大きな順にレンジを選定した後、所定のバンク幅のデータを抽出する。このデータを用いて、Ｘbの相関行列Ｒxxbの相関成分を抑圧するために、図６（ｃ）に示すように、Ｘbの信号長のうち順にＮbpセルずつ抽出し、そのたびにＲxxbの算出を行う。
【００４７】
【数１２】
2019152500.tif 000014
【００４８】
ＣＰＩ単位の時間平均については、例えばＲxxbpを忘却係数を用いた平均処理により算出する。
【００４９】
【数１３】
2019152500.tif 000015
【００５０】
以上の部分相関行列の平均値であるＲxxap及びＲxxbpを用いて、拡張アレイ処理（２９）により、この左端と上端の要素をベクトル化すると、次式となる。
【００５１】
【数１４】
2019152500.tif 000016
【００５２】
このＸkra，Ｘkrbを新しい拡張アレイの信号（Ｘa，Ｘb）として、レンジ軸またはドップラ軸について、ＦＦＴ／ＩＦＦＴ（２Ａ）すれば、高分解能のレンジ−ドップラデータを得ることができる。
【００５３】
以上は、抽出した１点についての処理であり、これを全抽出点に対応してＮ回繰り返して、Ｎ通りのレンジ−ドップラデータが得られるので、これを振幅重畳（２Ｂ）する。
【００５４】
以上の概要を図７に示す。まず、レンジ−ドップラデータから図７（ａ）に示すＩＳＡＲ画像を作成し、その画像の特徴となるＡ〜Ｅ点を抽出する。次に、図７（ｂ）に示すように抽出されたＡ〜Ｅ点毎に分離して、レンジ軸についてＦＦＴ処理し、部分相関行列の平均化を行い、拡張アレイ処理した後、ＩＦＦＴ処理し、図７（ｃ）に示すようにＮ枚の拡張アレイ処理結果を重畳し、図７（ｄ）に示すようにＩＳＡＲ画像を加えることで、高分解能のレンジ−ドップラデータが得られる。
【００５５】
なお、図７ではレンジ軸に拡張アレイ処理を適用する場合を示しているが、ドップラ軸についても同様の手法を適用できる。また、本実施形態ではレンジ軸とドップラ軸の両者について、各々独立に処理する場合について述べたが、必要に応じていずれか一方の軸の処理のみでもよい。
【００５６】
また、本実施形態では、拡張アレイ処理前のＲＤデータの分解能を向上するために、ＩＳＡＲ処理の内容で述べたが、通常のレンジ圧縮−クロスレンジ圧縮（ＦＦＴ）のみを用いて、ＲＤデータを生成して、所定の振幅スレショルド以上の点を抽出して拡張アレイの処理をしてもよい。
【００５７】
以上のように、第１の実施形態に係るレーダシステムでは、レンジ−ドップラ画像を生成した後、振幅スレショルドにより抽出したＮall点を近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離し、グループ毎にレンジ−ドップラ軸（fast-slow-time軸）に配置し、レンジ軸（Ｎr点）及びドップラ軸（Ｎd点）の各々でＩＦＦＴ処理して得られたレンジ軸及びドップラ軸の少なくともいずれか一方の軸のデータを用いて、Ｎrp（Ｎdp）点による部分相関行列を形成し、その平均値による相関行列を用いて、２Ｎrp−１（２Ｎdp−１）点の拡張アレイベクトルを抽出し、拡張アレイ処理をした軸についてはＦＦＴ処理して再度画像化し、Ｎ点についての画像結果を振幅重畳して、高分解能な画像を得る。
【００５８】
すなわち、本実施形態では、レンジ−ドップラ軸で目標反射点を分離した後、さらに平均化した相関行列を用いて拡張アレイ処理することにより、レーダ目標のように相関のある場合でも、偽目標を発生させずに、レンジ−ドップラ軸の高分解能化を図ることができる。
【００５９】
（第２の実施形態）（ＲＤ軸の拡張アレイ処理、並列処理）
第１の実施形態では、レンジ−ドップラ軸で反射点を分離した後、レンジ軸またはドップラ軸の少なくともいずれか一方の軸の高分解能化を図る手法について述べた。第２の実施形態では、両軸について高分解能化を図る場合について述べる。
【００６０】
図８は第２の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図である。送信系統は第１の実施形態と同じであるので、ここでは説明を省略する。
【００６１】
図８に示すレーダシステムの受信系統では、レンジ−ドップラ画像の生成後に、反射点抽出部２５でＮall点の反射点を抽出して、レンジ軸の反射点を反射点選定部２６Ｒに、ドップラ軸の反射点を２６Ｄに振り分ける。レンジ軸では、選定された反射点をＦＦＴ処理し（２７Ｒ）、部分相関行列を平均化し（２８Ｒ）、近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎にレンジ軸の拡張アレイ（ＫＲ）処理を行って（２９Ｒ）、Ｎ枚のＲＤデータ（１〜Ｎ）を得る。一方、ドップラ軸では、選定された反射点をＩＦＦＴ処理し（２７Ｄ）、部分相関行列を平均化し（２８Ｄ）、Ｎグループ毎にドップラ軸の拡張アレイ（ＫＲ）処理を行う（２９Ｄ）。この際、レンジ軸とドプラ軸の分解能を合わせるために、レンジ軸、ドップラ軸それぞれでゼロ埋めを行い（２ＣＲ，２ＣＤ）、レンジ軸ではＩＦＦＴ処理し（２ＡＲ）、ドップラ軸ではＦＦＴ処理する（２ＡＤ）。レンジ軸とドップラ軸のＫＲ処理をした結果の画像を重畳（振幅加算）（２Ｂ）して、全体の高分解能なＲＤデータ（画像）を得る。
【００６２】
以上の処理の概要を図９に示す。まず、レンジ−ドップラデータから図９（ａ）に示すＩＳＡＲ画像を作成し、その画像の特徴となるＡ〜Ｅ点を抽出し、図９（ｂ）に示すように抽出されたＡ〜Ｅ点毎に分離する。続いて、レンジ軸についてはＦＦＴ処理し、部分相関行列の平均化を行い、拡張アレイ処理した後、ＩＦＦＴ処理し、ドップラ軸についてはＩＦＦＴ処理し、部分相関行列の平均化を行い、拡張アレイ処理した後、ＦＦＴ処理し、図９（ｃ）に示すようにレンジ軸、ドップラ軸それぞれでＮ枚の拡張アレイ処理結果を重畳し、図９（ｄ）に示すようにＩＳＡＲ画像を加えることで、高分解能のレンジ−ドップラデータが得られる。
【００６３】
以上のように、第２の実施形態に係るレーダシステムでは、レンジ−ドップラ画像を生成した後、振幅スレショルドにより抽出したＮall点を近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離して、グループ毎にレンジ−ドップラ軸に配置し、レンジ軸及びドップラ軸についてＩＦＦＴ処理した後、Ｎrp（Ｎdp）点による部分相関行列を形成し、その平均値による相関行列を用いて、２Ｎrp-1（２Ｎdp-1）点の拡張アレイベクトルを抽出し、レンジ軸及びドップラ軸について、分解能を合わせるためのゼロ埋めをした後、レンジ軸及びドップラ軸についてＦＦＴ処理して、再度画像化し、Ｎ点についての画像結果を振幅重畳して、高分解能な画像を得る。
【００６４】
すなわち、本実施形態では、レンジ軸とドップラ軸の両者に、平均化した相関行列を用いて拡張アレイ処理することにより、レーダ目標のように相関のある場合でも、偽目標を発生させずに、レンジ−ドップラ軸の高分解能化を図ることができる。
【００６５】
（第３の実施形態）（ＲＤ軸の拡張アレイ処理、縦続処理）
第２の実施形態では、レンジ軸またはドップラ軸の両者を並行して高分解能化を図り、振幅加算することにより高分解能化を図る手法について述べた。第３の実施形態では、両軸について高分解能化を図る場合に、各々の軸を順に処理する例について述べる。
【００６６】
図１０は第３の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図である。送信系統は第１の実施形態と同じであるので、ここでは説明を省略する。
【００６７】
図１０では、高分解能化の順序として、レンジ軸の処理の後でドップラ軸の処理を行う場合を説明するが、逆の場合でもよい。図１０に示すレーダシステムでは、受信アンテナ２１、受信器２２、レンジ圧縮器２３、クロスレンジ圧縮器２４によるレンジ−ドップラ画像の生成後に、反射点抽出部２５でＮ1all点の反射点を抽出し、反射点選定部２６Ｒでレンジ軸の反射点を選定する。次に、選定されたレンジ軸の反射点をＦＦＴ処理し（２７Ｒ）、部分相関行列を平均化し（２８Ｒ）、近傍の点のＮ1（Ｎ1≦Ｎall）グループ毎にレンジ軸の拡張アレイ（ＫＲ）処理を行って（２９Ｒ）、Ｎ1枚のＲＤデータ（１〜Ｎ1）を得て、レンジ軸のゼロ埋め処理を行い（２ＣＲ）、レンジ軸のＩＦＦＴ処理を実行する（２ＡＲ）。続いて、Ｎ枚のＲＤデータ毎に、反射点抽出部２５ａでドップラ軸のＮ2all点の反射点を抽出する。Ｎ枚の各々で反射点数が異なる場合もあるが、簡単のため、例えば所定の数Ｎ2all以下の点数を抽出することとする。この近傍の点のＮ2（Ｎ2≦Ｎ2all）グループ毎に、反射点選定部２６Ｄでドップラ軸の反射点を選定し、選定された反射点をＩＦＦＴ処理し（２７Ｄ）、部分相関行列を平均化し（２８Ｄ）、Ｎ2グループ毎にドップラ軸の拡張アレイ（ＫＲ）処理を行う（２９Ｄ）。次に、ドップラ軸のゼロ埋め処理を行い（２ＣＤ）、ＦＦＴ処理する（２ＡＤ）。このようにしてレンジ軸とドップラ軸のＫＲ処理をした結果の画像を重畳（振幅加算）（２Ｂ）して、全体の高分解能なＲＤデータ（画像）を得る。
【００６８】
以上の処理により、Ｎ1×Ｎ2枚の加算した高分解能なＲＤデータが得られるため、これを重畳（振幅加算）して、全体の高分解能なＲＤデータ（画像）を得る。以上の処理の概要を図１１に示す。まず、レンジ−ドップラデータから図１１（ａ）に示すＩＳＡＲ画像を作成し、その画像の特徴となるＡ〜Ｅ点を抽出し、図１１（ｂ）に示すように抽出されたＡ〜Ｅ点毎に分離する。続いて、レンジ軸についてＦＦＴ処理し、部分相関行列の平均化を行い、拡張アレイ処理した後、ＩＦＦＴ処理し、図１１（ｃ）に示すようにレンジ軸でＮ1枚の拡張アレイ処理を行う。次に、ドップラ軸についてＩＦＦＴ処理し、部分相関行列の平均化を行い、拡張アレイ処理した後、ＦＦＴ処理し、図１１（ｄ）に示すようにドップラ軸でＮ2枚の拡張アレイ処理を行う。最後に、それぞれ拡張アレイ処理結果を重畳し、図１１（ｅ）に示すようにＩＳＡＲ画像を加えることで、高分解能のレンジ−ドップラデータが得られる。
【００６９】
以上のように、第３の実施形態に係るレーダシステムは、レンジ−ドップラ画像を生成した後、振幅スレショルドにより抽出したＮ1all点を近傍の点のＮ1（Ｎ1≦Ｎ1all）グループ毎に分離して、グループ毎に、レンジ−ドップラ軸に配置し、レンジ軸（またはドップラ軸）について、Ｎrp（またはＮdp）点による部分相関行列を形成し、その平均値による相関行列を用いて、２Ｎrp−１（または２Ｎdp−１）点の拡張アレイベクトルを抽出し、振幅スレショルドにより抽出したＮ2all点を各々分離し、抽出した点のＮ2（Ｎ2≦Ｎ2all）グループ毎に分離して、グループ毎に、レンジ−ドップラ軸に配置し、ドップラ軸（またはレンジ軸）のＦＦＴ処理（またはＩＦＦＴ処理）を行って再度画像化し、Ｎ2点についての画像結果を振幅重畳して、高分解能な画像を得る。すなわち、レンジ軸（またはドップラ軸）で平均化した相関行列を用いて拡張アレイ処理を行った後、ドップラ軸（またはレンジ軸）について平均化した相関行列を用いて拡張アレイ処理することにより、レーダ目標のように相関のある場合でも、偽目標を発生させずに、レンジ−ドップラ軸の高分解能化を図ることができる。
【００７０】
本実施形態では、レンジ軸（またはドップラ軸）の高分解能化の後に、ドップラ軸（またはレンジ軸）について高分解能を図るため、第２の実施形態よりも、処理規模は増えるが、レンジ−ドップラ軸で、更なる高分解能化を図ることができる。
【００７１】
（第４の実施形態）レンジ軸の拡張アレイ処理
第１乃至第３の実施形態では、２軸のレンジ−ドップラ軸のデータを用いた高分解能化の場合について述べた。第４の実施形態では、レンジ軸の１軸の高分解能化の場合について述べる。
【００７２】
図１２は第４の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図である。送信系統は第１の実施形態と同じであるので、ここでは説明を省略する。
【００７３】
図１２に示すレーダシステムでは、受信アンテナ２１、受信器２２、レンジ圧縮器２３によるレンジ画像の生成後に、反射点抽出部２５でＮall点の反射点を抽出し、反射点選定部２６Ｒでレンジ軸の反射点を選定する。次に、選定されたレンジ軸の反射点をＦＦＴ処理し（２７Ｒ）、部分相関行列を平均化し（２８Ｒ）、近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎にレンジ軸の拡張アレイ（ＫＲ）処理を行って（２９Ｒ）、Ｎ枚のレンジデータ（１〜Ｎ）を得て、レンジ軸のＩＦＦＴ処理を実行し（２ＡＲ）、Ｎ点についての結果を振幅重畳して（２Ｂ）、全体で高分解能なレンジ軸データを得る。
【００７４】
すなわち、第１の実施形態では、拡張アレイ処理前に、レンジ−ドップラ軸で反射点を分離したが、本実施形態では、レンジ軸のみで反射点を分離する点が異なる。反射点を分離した後は、部分相関行列による平均化相関行列を用いて拡張アレイ処理し、ＦＦＴ処理することで、レンジ軸の高分解能のデータを出力する。
【００７５】
以上のように、第４の実施形態に係るレーダシステムは、レンジ圧縮データを生成した後、振幅スレショルドにより抽出したＮall点を近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離して、グループ毎にレンジ軸（fast-time軸）に配置し、レンジ軸（Ｎr点）の各々でＦＦＴ処理して得たレンジ軸のデータを用いて、Ｎrp（Ｎdp）点による部分相関行列を形成し、その平均値による相関行列を用いて、２Ｎrp−１（２Ｎdp−１）点の拡張アレイベクトルを抽出し、拡張アレイ処理をした軸についてはＩＦＦＴ処理を行って再度圧縮し、Ｎ点についての結果を振幅重畳して、レンジ軸で高分解能な出力を得る。すなわち、本実施形態では、レンジ軸に、平均化した相関行列を用いて拡張アレイ処理を行うことにより、レーダ目標のように相関のある場合でも、偽目標を発生させずに、レンジ軸の高分解能化を図ることができる。
【００７６】
（第５の実施形態）（ドップラ軸の拡張アレイ処理）
第１乃至第３の実施形態では２軸のレンジ−ドップラ軸のデータを用いた高分解能化の場合について、第４の実施形態ではレンジ軸の１軸の高分解能化の場合について述べた。第５の実施形態では、ドップラ軸の１軸の場合の高分解能化について述べる。
【００７７】
図１３は第５の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図である。送信系統は第１の実施形態と同じであるので、ここでは説明を省略する。
【００７８】
図１３に示すレーダシステムでは、受信アンテナ２１、受信器２２、レンジ圧縮器に代わるＦＦＴ２３ａによるドップラ画像の生成後に、反射点抽出部２５でＮall点の反射点を抽出し、反射点選定部２６Ｄでドップラ軸の反射点を選定する。次に、選定されたドップラ軸の反射点をＩＦＦＴ処理し（２７Ｄ）、部分相関行列を平均化し（２８Ｄ）、近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎にドップラ軸の拡張アレイ（ＫＲ）処理を行って（２９Ｄ）、Ｎ枚のレンジデータ（１〜Ｎ）を得て、ドップラ軸のＦＦＴ処理を実行し（２ＡＤ）、Ｎ点についての結果を振幅重畳して（２Ｂ）、ドップラ軸で高分解能な出力を得る。
【００７９】
すなわち、第１の実施形態では、拡張アレイ処理前に、レンジ−ドップラ軸で反射点を分離したが、本実施形態では、ドップラ軸のみで反射点を分離する点が異なる。反射点を分離した後は、部分相関行列による平均化相関行列を用いて拡張アレイ処理し、ＦＦＴ処理することでドップラ軸の高分解能のデータを出力する。
【００８０】
以上のように、第５の実施形態に係るレーダシステムは、ドップラ軸データを生成した後、振幅スレショルドにより抽出したＮall点を近傍の点のＮ（Ｎ≦Ｎall）グループ毎に分離して、グループ毎にドップラ軸（slow-time軸）に配置し、ドップラ軸（Ｎd点）の各々でＩＦＦＴ処理して得たドップラ軸のデータを用いて、Ｎrp（Ｎdp）点による部分相関行列を形成し、その平均値による相関行列を用いて、２Ｎrp−１（２Ｎdp−１）点の拡張アレイベクトルを抽出し、拡張アレイ処理をした軸についてはＦＦＴ処理して、Ｎ点についての結果を振幅重畳して、ドップラ軸で高分解能な出力を得る。すなわち、ドップラ軸に、平均化した相関行列を用いて拡張アレイ処理することにより、レーダ目標のように相関のある場合でも、偽目標を発生させずに、ドップラ軸の高分解能化を図ることができる。
【００８１】
（第６の実施形態）（複数回ＫＲ積）
第１乃至第５の実施形態では、拡張アレイ処理について１回のＫＲ積アレイで処理を行っている。ＫＲ積アレイでは、（１２））式に示すように、１回の処理で波源信号ＸinとＸin*の乗算により実数（振幅）になるため、複数回繰り返しても、波源信号は実数のままであり、ＳＮ（信号対雑音電力比）以外の影響はない。このため、所定のＳＮ以上であれば、ＫＲ積アレイ処理を複数回繰り返すと、更に角度軸高分解能化を図ることができる。
【００８２】
図１４は第６の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の概略構成を示すブロック図である。送信系統は第１の実施形態と同じであるので、ここではその説明を省略する。また、図１４において、第１の実施形態と異なる点は、複数回のＫＲ積処理（２９ａ）を行う点にあり、他の構成は第１の実施形態と同じであるので、ここではその説明を省略する。
【００８３】
すなわち、初期アレイ長をＭとすると、１回の拡張アレイ処理により、アレイ長は２Ｍ−１になるため、例えば、３回繰り返すと、レンジ軸（ドップラ軸）の信号アレイ長は、次のようになる。
【００８４】
【数１５】
2019152500.tif 000017
【００８５】
信号アレイ長が増えると、レンジ軸（またはドップラ軸）の高分解能化と等価である。
【００８６】
以上のように、第６の実施形態に係るレーダシステムは、拡張アレイ処理を、必要に応じて振幅規格化を含めてＮkr回実施して、レンジ軸またはドップラ軸の高分解能化を図る。すなわち、平均化した相関行列を用いて拡張アレイ処理を複数回繰り返すことにより、レーダ目標のように相関のある場合でも、偽目標を発生させずに、レンジまたはドップラ軸の分解能を更に向上させることができる。
【００８７】
（第７の実施形態）（ＭＵＳＩＣ，ＥＳＰＲＩＴ）
上記第１乃至第６の実施形態では、拡張アレイを形成して分解能を向上する手法について述べた。第７の実施形態では、拡張アレイを用いて、固有値分析手法（ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ等、非特許文献７参照）を適用する手法について述べる。この際、拡張アレイを形成する前に、部分相関行列の平均化を用いており、反射点間は無相関化されているため、更なる部分行列の平均化手法は必要ない。
【００８８】
図１５は第７の実施形態に係るレーダシステムの受信系統の、レンジ軸とクロスレンジ軸の２軸の場合の概略構成を示すブロック図である。図１５において、拡張アレイ処理（２９）までは、第１の実施形態と同様であり、その拡張アレイ処理後、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technigues）処理等の固有値分析処理（２Ｄ）を実行する。ＭＵＳＩＣ処理について、以下に定式化する（非特許文献７参照）。
【００８９】
【数１６】
2019152500.tif 000018
【００９０】
このＲxxを用いてＭＵＳＩＣ処理し、次式によりＭＵＳＩＣスペクトルを算出する（非特許文献５参照）。
【００９１】
【数１７】
2019152500.tif 000019
【００９２】
１軸の場合は、ＰＲＩ軸とレンジ周波数軸のいずれかの軸を削除すればよい。ＥＳＰＲＩＴの場合は、非特許文献７に記述してあるので割愛する。
【００９３】
２軸の場合は、レンジ軸とドップラ軸の処理がある。図１６に具体例を示す。この場合、図１６に示すように、第２の実施形態と同様に、レンジ軸とドップラ軸の各々の処理を行い、レンジ軸、ドップラ軸それぞれの固有値分析結果(２ＤＲ，２ＤＤ)を重畳（２Ｂ）すればよい。
【００９４】
以上のように、第７の実施形態に係るレーダシステムは、拡張アレイ処理した出力に対して、固有値分析手法（ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ等）を適用して、レンジ軸またはドップラ軸の高分解能化を図る。このように、拡張アレイ処理の出力に対して、固有値分析手法を適用することで、更に、レンジ−ドップラ軸の高分解能化を図ることができる。
【００９５】
なお、上記の実施形態では、レンジ軸とドップラ軸について、レンジ軸またはドップラ軸のいずれか一方のセルに反射点を分離後、更に、信号列の部分相関行列の平均化法を用いて、複数反射点の相関を抑圧した後、ＫＲ積アレイにより拡張アレイを形成してレンジ軸またはドップラ軸の分解能を向上する手法について述べた。この手法は、角度軸における相関行列の平均化法である空間平均化法（非特許文献６参照）を適用すれば、角度軸の高分解能化に適用できるのは言うまでもない。この場合、アンテナアレイ素子の信号ベクトルをもとに部分相関行列を形成し、空間平均化した後、拡張アレイを抽出すればよい。
【００９６】
なお、本発明は上記実施形態をそのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００９７】
１１…送信信号生成器、１２…変調器、１３…周波数変換器、１４…パルス変調器、１５…送信アンテナ、
２１…受信アンテナ、２２…受信器、２３…レンジ圧縮器、２４…クロスレンジ圧縮器、２５…反射点抽出器、２６，２６Ｒ，２６Ｄ…反射点選定器、２７…レンジ軸ＦＦＴ／ドップラ軸ＩＦＦＴ、２７Ｒ…レンジ軸ＦＦＴ、２７Ｄ…ドップラ軸ＩＦＦＴ、２８，２８Ｒ，２８Ｄ…部分相関行列平均化処理器、２９，２９Ｒ，２９Ｄ…拡張アレイ処理器、２９ａ…複数回拡張アレイ処理器、２Ａ…レンジ軸ＩＦＦＴ／ドップラ軸ＦＦＴ、２ＡＲ…レンジ軸ＩＦＦＴ、２ＡＤ…ドップラ軸ＦＦＴ、２Ｂ点重畳器、２ＣＲ，２ＣＤ…ゼロ埋め処理器、２ＤＲ，２ＤＤ…固有値分析処理器。
【図１】
2019152500.tif 000020
【図２】
2019152500.tif 000021
【図３】
2019152500.tif 000022
【図４】
2019152500.tif 000023
【図５】
2019152500.tif 000024
【図６】
2019152500.tif 000025
【図７】
2019152500.tif 000026
【図８】
2019152500.tif 000027
【図９】
2019152500.tif 000028
【図１０】
2019152500.tif 000029
【図１１】
2019152500.tif 000030
【図１２】
2019152500.tif 000031
【図１３】
2019152500.tif 000032
【図１４】
2019152500.tif 000033
【図１５】
2019152500.tif 000034
【図１６】
2019152500.tif 000035