(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
大気中のエアロゾルによって反射したレーザー光の反射光データを取得するデータ取得部と、前記反射光データのドップラーシフトを解析する演算部とを備え、
前記演算部は、前記反射光データにおける障害物由来のピーク部分を排除する障害物由来ピーク排除部を備え、
前記障害物由来ピーク排除部は、前記反射光データにおける、周波数に対する受信強度が所定の傾き以上である急峻な傾きを有するピーク部分を前記障害物由来のピーク部分であると判定する障害物由来ピーク判定部を有する、
ドップラーシフト解析装置。
【請求項２】
前記障害物由来ピーク判定部は、
前記急峻な傾きを有するピーク部分が、
発信周波数と一致する周波数に存在するか、あるいは、近接する時刻における所定範囲の近傍のレンジにも所定の傾き以上の急峻な傾きを有するピーク部分が存在する場合に、前記障害物由来のピーク部分であると判定する
請求項１に記載のドップラーシフト解析装置。
【請求項３】
前記障害物由来ピーク排除部は、
前記障害物由来のピーク部分の両側において周波数に対する受信強度の傾きが前記所定の傾き以上となる２つの区間のそれぞれピークふもと側の端点の間を所定の値に変更することによって前記排除を実施する
請求項１または２に記載のドップラーシフト解析装置。
【請求項４】
前記反射光のスペクトルをフィッティングするフィッティング処理部を備え、
前記フィッティング処理部によるフィッティングの後に前記障害物由来ピーク判定部による判定を行う
請求項１から３までのいずれかに記載のドップラーシフト解析装置。
【請求項５】
前記演算部は、
前記フィッティング処理部によるフィッティングを行う初期値を、
過去のスペクトルに基づいて初期値を推定するスペクトル初期値推定処理と、
過去のパラメータに基づいて初期値を推定するパラメータ初期値推定処理と、
のいずれかの処理により推定する
請求項４に記載のドップラーシフト解析装置。
【請求項６】
前記演算部は、
前記フィッティング処理部によるフィッティング後のスペクトルが適切か否か判定し、適切でないと判定した場合にフィッティングをやり直すフィッティングやり直し決定部を有する
請求項４または５に記載のドップラーシフト解析装置。
【請求項７】
ドップラーシフトを解析するための方法であって、
大気中のエアロゾルによって反射したレーザー光の反射光データを取得するデータ取得工程と、
前記反射光データのドップラーシフトを解析する解析工程と、
前記反射光データにおける、周波数に対する受信強度が所定の傾き以上である急峻な傾きを有するピーク部分を障害物由来のピーク部分であると判定する障害物由来ピーク判定工程と、
前記障害物由来のピーク部分を前記反射光データから排除する障害物由来ピーク排除工程と、
を含む、方法。
【請求項８】
前記障害物由来ピーク判定工程は、前記急峻な傾きを有するピーク部分が、発信周波数と一致する周波数に存在するか、あるいは、近接する時刻における所定範囲の近傍のレンジにも所定の傾き以上の急峻な傾きを有するピーク部分が存在する場合に、前記障害物由来のピーク部分であると判定する
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記障害物由来ピーク排除工程は、前記障害物由来のピーク部分の両側において周波数に対する受信強度の傾きが前記所定の傾き以上となる２つの区間のそれぞれピークふもと側の端点の間を所定の値に変更することによって前記排除を実施する
請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記反射光のスペクトルをフィッティングするフィッティング処理工程をさらに含み、
前記フィッティング処理工程の後に前記障害物由来ピーク判定工程を行う
請求項７から９までのいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記解析工程は、前記フィッティング処理工程によるフィッティングを行う初期値を、
過去のスペクトルに基づいて初期値を推定するスペクトル初期値推定処理と、
過去のパラメータに基づいて初期値を推定するパラメータ初期値推定処理と、
のいずれかの処理により推定する
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記解析工程は、前記フィッティング処理工程によるフィッティング後のスペクトルが適切か否か判定し、適切でないと判定した場合にフィッティングをやり直すフィッティングやり直し決定工程を含む
請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
コンピュータ・プログラムであって、コンピュータ可読命令を含み、前記コンピュータ可読命令は、コンピュータによって実行されたときに、前記コンピュータに、ドップラーシフトを解析するための方法を行わせるものであり、前記方法は、
大気中のエアロゾルによって反射したレーザー光の反射光データを取得するデータ取得工程と、
前記反射光データのドップラーシフトを解析する解析工程と、
前記反射光データにおける、周波数に対する受信強度が所定の傾き以上である急峻な傾きを有するピーク部分を障害物由来のピーク部分であると判定する障害物由来ピーク判定工程と、
前記障害物由来のピーク部分を前記反射光データから排除する障害物由来ピーク排除工程と、
を含む、コンピュータ・プログラム。
【請求項１４】
前記障害物由来ピーク判定工程は、前記急峻な傾きを有するピーク部分が、発信周波数と一致する周波数に存在するか、あるいは、近接する時刻における所定範囲の近傍のレンジにも所定の傾き以上の急峻な傾きを有するピーク部分が存在する場合に、前記障害物由来のピーク部分であると判定する
請求項１３に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１５】
前記障害物由来ピーク排除工程は、前記障害物由来のピーク部分の両側において周波数に対する受信強度の傾きが前記所定の傾き以上となる２つの区間のそれぞれピークふもと側の端点の間を所定の値に変更することによって前記排除を実施する
請求項１３または１４に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１６】
前記方法は、前記反射光のスペクトルをフィッティングするフィッティング処理工程をさらに含み、前記フィッティング処理工程の後に前記障害物由来ピーク判定工程を行う
請求項１３から１５までのいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
前記解析工程は、前記フィッティング処理工程によるフィッティングを行う初期値を、
過去のスペクトルに基づいて初期値を推定するスペクトル初期値推定処理と、
過去のパラメータに基づいて初期値を推定するパラメータ初期値推定処理と、
のいずれかの処理により推定する
請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１８】
前記解析工程は、前記フィッティング処理工程によるフィッティング後のスペクトルが適切か否か判定し、適切でないと判定した場合にフィッティングをやり直すフィッティングやり直し決定工程を含む
請求項１６または１７に記載のコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、風状況の観測のためにドップラーシフトを解析するようなドップラーシフト解析装置、ドップラーシフト解析方法、およびドップラーシフト解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、大気にレーザー光を照射し、大気中の塵（エアロゾル）からの散乱を望遠鏡で得ることで風速やエアロゾル量を得るコヒーレント・ドップラー・ライダー（ＣＤＬ：Ｃｏｈｅｒｅｎｔ  Ｄｏｐｐｌｅｒ  Ｌｉｄａｒ）が提案されている（特許文献１参照）。【０００３】
このようなＣＤＬでは、風速を求める際に、フーリエ変換を行った上で、最もスペクトルパワー密度が高い周波数をドップラーシフトとするピークサーチ法が利用されている。また、ピーク周辺でモーメント演算を行い一次モーメントからドップラーシフトを得るモーメント法も利用されている。【０００４】
ここで、ＣＤＬが利用する散乱体であるエアロゾルは、乱流により渦運動をしている。その影響で、上記望遠鏡により観測したデータのスペクトルは、視線方向風速値にピークを持つ正規分布の形状をもつ。さらに、このスペクトルには、大気分子との衝突による０ｍ／ｓ（発信周波数）を中心とする正規分布も重畳されている。このため、上記の手法では風速の絶対値を小さく見積もる欠点が避けられないという問題点がある。【０００５】
また、上述したピークサーチのみによる方法、あるいは、ピークサーチ後にその周辺のモーメントを求める方法は、ＳＮ比が低い遠距離での推定値の信頼性が大きく低下するという問題点がある。このため、今までのＣＤＬは、観測範囲が１０ｋｍ程度の短距離に限られてきた。【０００６】
さらに、ＣＤＬのレーザー出力は、人体安全性を確保するために、Ｌｅｖｅｌ  １Ｍに事実上限られている。このため、レーザー出力を強くして観測範囲を長距離化することは許されなかった。  
このような状況から、さらに長距離あるいは高精度の検出が望まれていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−１２４３８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
この発明は、上述の問題に鑑みて、高精度にドップラーシフトを解析できる装置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】
【０００９】
この発明は、レーザー光が大気中のエアロゾルによって反射した反射光データを取得するデータ取得部と、前記反射光データのドップラーシフトを解析する演算部を備え、前記演算部は、前記反射光における障害物由来のピーク部分を排除する障害物由来ピーク排除部を備えたドップラーシフト解析装置、およびそのドップラーシフト解析であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
この発明により、高精度にドップラーシフトを解析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】風状況解析システムの構成を示すブロック図。
【図２】各種データの構成を示す説明図。
【図３】解析プログラムによって実行する機能を示す機能ブロック図。
【図４】障害物由来のピークを排除する処理のフローチャート。
【図５】反射光データを説明する説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、この発明の一実施形態を図面と共に説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、風状況解析システム１の構成を示すブロック図である。  
風状況解析システム１は、ドップラーライダー２と、解析装置３とで構成されている。【００１４】
ドップラーライダー２は、各種制御を実行する制御部１１と、レーザー光を発信するレーザー光発信部１２と、前記レーザー光がエアロゾルに反射した反射光を受信する反射光受信部１３と、データを出力するデータ出力部１４を備えている。【００１５】
レーザー光発信部１２は、マスターレーザーによる注入同期で発振波長を狭帯域化したパルスレーザーを大気に向けて発信する。この発信は、水平方向に３６０℃全周に向けて発信するとともに、垂直方向に発信角度を変えて上方に向けて発信する。すなわち、レーザー光発信部１２を中心とする上半球状の領域を網羅するようにパルスレーザーを発信する。【００１６】
反射光受信部１３は、エアロゾルで散乱されドップラーシフトを受けた反射光を受信し、この反射光と前記レーザー光発信部１２からのマスターレーザーをミキサー上で合成する。反射光受信部１３は、合成した信号成分のうちで低周波のビート信号をＩＦアンプ（Ｉ．Ｆ．Ａｍｐ．）で増幅し、増幅した信号をアナログ／デジタル変換器でＡ／Ｄ変換してデジタル信号とする。【００１７】
データ出力部１４は、前記反射光受信部１３によりデジタル信号にされた反射光データを解析装置３に送信する。【００１８】
解析装置３は、各種演算および制御を実行する制御部２１（演算部）と、反射光データ等のデータを取得するデータ取得部２２と、キーボードとマウス等の操作入力部２３と、液晶ディスプレイまたはＣＲＴ等の表示部２４と、ハードディスクあるいは不揮発性メモリ等で構成される記憶部２５と、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体２９に対するデータの読み書きを実行する媒体処理部２６とを備えている。【００１９】
記憶部２５には、解析プログラム２５ａ（ドップラーシフト解析プログラム）等の各種プログラムと、スペクトルＦＩＦＯバンク２５ｂ、パラメータＦＩＦＯバンク２５ｃ、及び有効データ数ＦＩＦＯバンク２５ｄ等の各種データが記憶されている。ここでの解析プログラム２５ａは、記録媒体２９に記録されていたものが、媒体処理部２６で読み込まれて記憶部２５にインストールされたものである。【００２０】
図２は、各種データの構成を示す説明図であり、図２（Ａ）は、スペクトルＦＩＦＯバンク２５ｂの構成図、図２（Ｂ）はパラメータＦＩＦＯバンク２５ｃの構成図、図２（Ｃ）は有効データ数ＦＩＦＯバンク２５ｄの構成図を示す。【００２１】
図２（Ａ）に示すように、スペクトルＦＩＦＯバンク２５ｂは、ビーム方向別に、高度と周波数の情報をＮＳ個記憶している。このスペクトルＦＩＦＯバンク２５ｂは、新しく取得したデータを追加していき、ＮＳ個を超えると、古いデータから削除していく。このため、スペクトルＦＩＦＯバンク２５ｂには、常に新しいＮＳ個のスペクトルデータが記憶されている。【００２２】
図２（Ｂ）に示すように、パラメータＦＩＦＯバンク２５ｃは、ビーム方向別に、高度とピークパワー、高度とドップラーシフト、高度とスペクトル幅、および高度とＳＱＳＵＭのデータをそれぞれＮＰ個記憶している。このパラメータＦＩＦＯバンク２５ｃも、新しく取得したデータを追加していき、ＮＰ個を超えると、古いデータから削除していく。このため、パラメータＦＩＦＯバンク２５ｃには、常に新しいＮＰ個のパラメータデータが記憶されている。【００２３】
図２（Ｃ）に示すように、有効データ数ＦＩＦＯバンク２５ｄは、ビーム番号別に、過去に取得したデータが有効か否かを記憶している。この有効データ数ＦＩＦＯバンク２５ｄは、１個前、２個前というように最も近いデータから順に有効か否かを記憶しており、新しいデータがあれば随時追加する。従って、有効データ数ＦＩＦＯバンク２５ｄには、常に新しい方から複数個のデータの有効性がビーム番号別に記憶されている。【００２４】
図３は、解析装置３の制御部２１が解析プログラム２５ａによって実行する機能を示す機能ブロック図であり、図４は、解析中のデータ処理を示す説明図である。なお、図３に示す機能ブロックによる処理は、方向と距離で定められるレンジ単位で実行して全てのレンジに対して繰り返して実行する。【００２５】
データ整理部３１は、反射光データからスペクトルデータを取得して整理する。すなわち、データ整理部３１は、反射光データが有効なデータであればそのまま処理を継続してデータ保存できるようにしておき、欠測が予め定めた所定量より多い反射光データ、およびデータ不存在の場合に、スペクトルＦＩＦＯバンク２５ｂ、パラメータＦＩＦＯバンク２５ｃ、及び有効データ数ＦＩＦＯバンク２５ｄにデータを記憶しないといったことを行う。【００２６】
また、データ整理部３１は、反射光データのスペクトルデータに問題がなければ、有効パラメータデータ算出部３４に処理を進め、そうでなければ、ノイズレベル推定部３２へ処理を進める。【００２７】
ノイズレベル推定部３２は、反射光データのスペクトルデータに存在するノイズのレベルを推定する。このノイズレベルの推定は、予め定めた所定値に基づいて推定する、あるいはピーク数が所定数以上多くなる領域をノイズレベルと推定するなど、適宜の方法により推定することができる。【００２８】
平均スペクトル強度推定部３３は、取得した反射光データのスペクトルから平均スペクトル強度を推定する。この推定は、過去のデータから予め推定しておく、あるいは、今回のデータからスペクトル強度の平均値を取得して推定するなど、適宜の方法により推定することができる。【００２９】
有効パラメータデータ算出部３４は、反射光データのスペクトルデータから有効なパラメータを算出する。このパラメータは、高度とピークパワー、高度とドップラーシフト、高度とスペクトル幅、および高度とＳＱＵＳ等、適宜のパラメータとすることができる。このようにパラメータを算出した有効パラメータデータ算出部３４は、フィッティング初期値を推定するフィッティング初期値推定部３５へ処理を渡す。【００３０】
フィッティング初期値推定部３５は、推定法決定部３６、スペクトルからの初期値推定部３７（スペクトル初期値推定処理）、パラメータからの初期値推定部３８（パラメータ初期値推定処理）、および再推定要否決定部３９（フィッティングやり直し決定部）を有している。【００３１】
推定法決定部３６は、スペクトルとパラメータのいずれから初期値を決めるのが良いか決定する。具体的には、スペクトルＦＩＦＯバンク２５ｂに記憶されている前回の観測データ（あるいは複数の観測データの平均のデータ）のスペクトルにおけるピークが予め設定した設定数以下（例えば１つ以下）であれば、前回の観測データのスペクトルから初期値を推定するものと決定し、そうでなければ前回の観測データのパラメータから初期値を決定するものとする。【００３２】
スペクトルからの初期値推定部３７は、過去の複数の観測データの平均のデータのスペクトルから初期値を推定する。この初期値の推定は、スペクトルをそのまま初期値とする。ここで平均する過去の観測データは直近から所定個とすることができ、スペクトルＦＩＦＯバンク２５ｂに記憶されている全ての観測データとすることができる。【００３３】
パラメータからの初期値推定部３８は、パラメータＦＩＦＯバンク２５ｃに記憶されている複数の観測データのパラメータの平均値から初期値を推定する。このパラメータからの初期値の推定は、直近から所定個の複数回のパラメータの各平均値を初期値とすることができ、パラメータＦＩＦＯバンク２５ｃの全てのデータの平均値とすることができる。【００３４】
このように、スペクトルからの初期値推定部３７またはパラメータからの初期値推定部３８が直近の観測データから初期値を推定することにより、大気の状況は同じ位置（地点）であればそれほど大きく変わらないことを利用して適切な解析を実現できる。【００３５】
再推定要否決定部３９は、スペクトルからの初期値推定部３７またはパラメータからの初期値推定部３８により推定した初期値が適切か否か判定し、適切であればそのまま採用し、不適切であれば再度初期値の推定をやり直す。具体的には、パラメータから推定した初期値が予め定めた許容範囲内に入っていない、あるいはスペクトルから推定した初期値におけるピーク数が予め定めた許容数内に入っていない場合に、推定法決定部３６に処理を戻してやり直しを行う。【００３６】
これにより、例えば、スペクトルのピーク数が設定値以下であったために、パラメータからの初期値推定部３８により初期値を推定したが、推定した初期値が予め定められた適正範囲内に無い場合や欠測している場合等に、再度推定をやり直してスペクトルからの初期値推定部３７により初期値を推定するといったことができる。このようにして過去の観測データに基づいてできるだけ好ましい初期値を設定することで、後のフィッティングの精度を向上させることができる。【００３７】
フィッティング実行部４１（フィッティング処理部）は、決定した初期値を利用してフィッティングを実行する。このフィッティングは、既存の適宜のフィッティング処理により行えばよく、この実施例では最小二乗法を利用するガウシアンフィッティングを用いる。【００３８】
具体的には、図４（Ａ）に示すように縦軸を受信強度、横軸を周波数としたある方向のある時間における反射光データのスペクトルは、ノイズの乗った起伏の激しいスペクトルとなっている。【００３９】
これに対して、図４（Ｂ）に示すように、初期値を用いて平滑化するフィッティング処理を行うことで、図４（Ｃ）に示すように、起伏がなだらかになったスペクトルが得られる。このとき、初期値を正しく入れていることで、適切なフィッティングが行われる。【００４０】
詳述すると、レーザー光の発信周波数（この実施例では８０ＭＨｚ）は、移動していない散乱体からの反射を示し、それ以外の周波数は移動している散乱体からの反射を示す。図４（Ａ）の例は、障害物が存在する方向の反射光のスペクトルを示しており、図４（Ｃ）に示すように平滑化すると２つのピーク５１，５２が現れている。ここで、障害物とは、ビル等の構造物や鳥またはＵＡＶ（無人航空機）等の飛行物があり、目に見える大きさの固体を指す。【００４１】
構造物由来の障害物による反射の場合、ピーク５１は、図示するように発信周波数と一致する周波数にひときわ強い急峻なピークとして表れる。【００４２】
また、飛行物由来の障害物による反射の場合、ピーク５１は、適宜の周波数にひときわ強い急峻なピークとして現われ、このピークが飛行物の移動に沿って時間連続性をもって移動していく。すなわち、ある方向のある距離におけるスペクトルをあるレンジのスペクトルと表現するとき、時間経過に応じて近接するレンジに同様の急峻なピーク５１が現われる。【００４３】
しかし、本来はこの障害物によるピーク５１は不要であり、必要なものは、次に高いピーク５２の情報である。このピーク５２は、エアロゾルが風によって移動していることによるドップラーシフトを検出しているものであり、ここを正確に取得したい。そこで、最大ピークを初期値とするのではなく、過去の観測データを用いて初期値を設定することで、この本来的に必要なピーク５２付近をフィッティングの初期値としてフィッティングすることが可能となる。【００４４】
こうすることで、障害物由来のピーク５１を初期値としてフィッティングしてしまい必要なピーク５２が埋没するような平滑化が行われることを防止している。なお、過去の観測データは、後述する処理により、障害物由来のピーク５１を取り除いた状態でスペクトルおよびパラメータが保存される。このため、障害物の影響を除外した適切な初期値を設定できる。【００４５】
フィッティング結果検討部４２は、フィッティングの結果が適切か否か検討し、適切であれば次に処理を進めるが、不適切であれば、その内容によって、有効パラメータデータ算出部３４かフィッティング実行部４１に処理を戻す。【００４６】
詳述すると、図３（Ｃ）に示すように、フィッティングしたピーク５２の値が予め定めた最大許容値５４より大きければ、フィッティング実行部４１に処理を戻してフィッティングをやり直す。このとき、初期値をスペクトルからの初期値推定部３７により推定していた場合は、最も古い方の観測データ（スペクトル）を１つ減らした残りの観測データの平均のスペクトルを初期値としてフィッティングをやり直す。また、初期値をパラメータからの初期値推定部３８により推定していた場合は、最も古い方の観測データ（パラメータ）を１つ減らした残りの観測データの平均のパラメータを初期値としてフィッティングをやり直す。【００４７】
このように、いずれの方法による初期値推定を行っていても、平均をとる基準となるデータを減らして直近の観測データのみに減らしていくことで、大きな変化があった場合にも適切にフィッティングすることができる。すなわち、大気の状況はそれほど急激には変化しないことから、通常は全ての過去の観測データの平均値を初期値とすることで適切なフィッティングを実現できる。しかしながら、突風の発生などおおきな変化がある場合には、全てのデータの平均とすると好ましい結果が得られない。このような場合に、初期値推定の根拠となる観測データを古いデータから減らして最新データの平均に近づけ、最終的には直近の１つの観測データ（スペクトルまたはパラメータ）を採用することで、時間分解能を向上させることができ、大きな変化に適切に対応する初期値を推定できる。【００４８】
ここでの最大許容値５４は、過去の観測データにおけるエアロゾル由来のピーク５２（すなわち障害物由来のピーク５１を除くピーク）の最大値あるいはそれに近い値とする、若しくは障害物由来のピーク値よりも少し低い値とすることが好ましい。エアロゾル由来のピーク５２の最大値付近とする場合は、例えば最大値の±２０％の範囲内に設定することができ、±１０％の範囲内に設定することが好ましく、±５％の範囲内に設定することが好適である。また、障害物由来のピーク値（過去の平均値が好ましく、最大ピーク値あるいは最小ピーク値としてもよい）よりも少し低い値とする場合は、障害物由来のピーク値から−２０％の範囲内に設定することができ、−１０％の範囲内に設定することが好ましく、−５％の範囲内に設定することが好適である。この実施例では過去の障害物由来のピーク値の平均値の−５％の値に設定する。【００４９】
なお、フィッティング結果県東部４２は、フィッティングしたピーク５２の値が予め定めた最大許容値５４より大きければフィッティング実行部４１に処理を戻す構成としたが、これに限らず、フィッティングしたピーク５２が直前の観測データのピーク位置から所定量以上離れている場合にフィッティング実行部４１に処理を戻す構成としてもよい。この場合、フィッティングが遠すぎる場合にフィッティングをやり直す処理を実現でき、より適切なフィッティングを実行することができる。【００５０】
また、フィッティングしたピーク５２の値が予め定めた最小許容値５５より小さければ、フィッティング結果検討部４２は、有効パラメータデータ算出部３４に処理を戻して有効パラメータの算出からやり直す。ここでの最小許容値５５は、過去の観測データから判別するノイズレベルとするか、ノイズレベルに近い値とすることができる。ノイズレベルに近い値は、ノイズレベル（過去の平均値が好ましく、最大値または最小値とすることもできる）から+２０％の範囲内とすることができ、+１０％の範囲内とすることが好ましく、+５％の範囲内とすることが好適である。この実施例では、過去のノイズレベルの平均値の+５％の値に設定している。【００５１】
結果のスムージング部４３（障害物由来ピーク判定部，障害物由来ピーク排除部）は、図４（Ｃ）に示した障害物由来のピーク５１を図３（Ｄ）に示すように取り除く。詳述すると、結果のスムージング部４３は、ピーク中心（図示する例では発信周波数である８０ＭＨｚであるが、飛行物体由来の場合は発信周波数とは異なる周波数となる）から高周波数側および低周波数側にスペクトルを走査し、予め定めた障害物由来判定傾斜値よりも急峻な傾斜を探す。障害物由来判定傾斜値よりも急峻な傾斜があれば、障害物由来のピーク５１であると判断し、さらに高周波および低周波側へ走査して障害物由来判定傾斜値よりも緩やかな傾斜となる切替点５７，５８を抽出する。そして、図４（Ｄ）に示すように、低周波側の切替点５７と高周波側の切替点５８を直線で結ぶ形状にスペクトルを変更し、障害物由来のピーク５１についてふもと部分から上を取り除く処理を行う。これにより、障害物由来ピーク範囲５９のピークがなくなり、障害物によるピークのないスペクトルが得られる。【００５２】
また、障害物由来のピーク５１であると判断するに際して、上述した傾斜の急峻度に加えて、（１）レーザー光の発信周波数から所定範囲の周波数内に存在するピークであること、あるいは、（２）近接する時刻に測定した近接するレンジに同様の急峻なピークが存在すること、のいずれか一方を満たす場合のみに障害物由来のピーク５１であると判断してもよい。この場合、より精度よく障害物由来のピーク５１を検出することができる。ここで、近接する時刻とは、１０分以内とすることができ、５分以内とすることが好ましく、１分以内とすることがより好ましく、３０秒以内とすることがさらに好ましく、１０秒以内とすることが好適である。また、近接するレンジとは、方向、距離、高さのそれぞれについて離れる方向へ１０個以内とすることが好ましく、５個以内とすることがより好ましく、３個以内とすることがさらに好ましく、１個以内とすることが好適である。【００５３】
また、結果のスムージング部４３は、レンジ単位で見た結果が不適切な場合に修正する特異点修正処理も実行する。詳述すると、大気の状態は近い領域では同様の動きをするものであるから、隣にあるレンジ（若しくは所定範囲の近傍のレンジ）、すなわち隣の方向や隣の距離や隣の高さでは、それほど大きく変わらない。このため、ドップラーライダー２から見てあるレンジについて一方の隣（１つ手前の距離あるいは一方の隣の方向若しくは一方の高さ）におけるデータと他方の隣（１つ奥の距離あるいは他方の隣の方向若しくは他方の高さ）におけるデータが近い値であるにもかかわらず、その間にあるレンジのデータが遠い値である場合、このレンジのデータを取り除いて１つ手前の距離のデータと１つ奥の距離のデータの中間値に変更する内挿を行う。ここで比較し内挿するデータは、ピークの値、あるいは風速などの風情報とするなど、適宜のデータとすることができる。このように内挿値を代入した状態の観測データとしておくことにより、ノイズ等による不適切なデータを削減でき、適切かつ精度よい解析を行うことができる。【００５４】
データ保存部４４は、障害物由来のピーク５１をカットしたスペクトルを観測データとしてスペクトルＦＩＦＯバンク２５ｂに追加し、有効パラメータデータ算出部３４で取得したパラメータをパラメータＦＩＦＯバンク２５ｃに追加して、これらの各データの有効／無効を有効データ数ＦＩＦＯバンク２５ｄに追加して、最新データを保存する。なお、これらのＦＩＦＯバンクに加えて、適宜のデータベースに同じデータ（スペクトルおよびパラメータ）を蓄積することが好ましい。これにより、過去の観測データを蓄積していくことができ、スペクトルＦＩＦＯバンク２５ｂやパラメータＦＩＦＯバンク２５ｃから削除された過去の情報についても参照することができる。【００５５】
また、上述した再推定要否決定部３９は、表示系の処理として、クラッタデータ抽出部４５によりクラッタデータを抽出する。これにより、構造物や飛行物によるクラッタデータを抽出することができる。【００５６】
固定物体同定部４６は、上記クラッタデータ抽出部４５により抽出したクラックから固定物体（障害物）を同定する。すなわち、クラッタの存在する位置が構造物または飛行物の存在する位置であるから、これを利用者にとってわかりやすくするために固定物体を同定し、表示できるようにする。【００５７】
モニター出力部４７は、観測したスペクトルデータ等を上記固定物体同定部４６で同定した固定物体の位置と共に表示部２４（図１参照）にモニター表示する。これにより、風速などの風状況と、ビルなどの障害物体の位置を重ね合わせて表示することが可能となり、利用者がわかりやすく理解することができる。【００５８】
以上の構成および動作により、エアロゾルのドップラーシフトを高精度に検出することができる。  
障害物由来のピークを判定できるため、障害物由来のピークを除外してエアロゾルの影響のみを抽出して検出することができる。【００５９】
また、障害物由来のピークを除外した状態で観測データのスペクトルを保存するため、障害物の影響を排除した観測データを利用できる。またこの観測データを利用してフィッティングすることにより、障害物のピークにフィッティングするのではなく、エアロゾル由来のピークに適切にフィッティングすることができ、精度よく検出できる。【００６０】
また、従来のピークサーチ法であれば、障害物由来のピークを１つめのピークとして採用してしまうか、あるいは一律に２つ目のピークを採用することで障害物のピークを避けようとして障害物が無い部分の重要なピークを落とすことになるが、そのようなことがなく適切にエアロゾル由来のピークを検出できる。【００６１】
詳述すると、図５（Ａ）の反射光データの説明図に示すように、３６０°の反射光データを中心からの距離と風状況（例えば風速）を色で表す図は、観測地点の周囲にある障害物により、その障害物のある方向が欠測する。【００６２】
この反射光データを、図５（Ｂ）に示すように、縦軸に距離（ｋｍ）、横軸に方位角（度）、色をデータ取得率（％）とするグラフに示すと、障害物が存在する障害物存在位置６１の手前部分（近距離部分）の値が不自然に低下していて不適切なデータとなっていることがわかる。【００６３】
これに対して、本発明により障害物由来のピークを取り除くことで、障害物の影響を排除して、障害物手前のエアロゾルによるドップラーシフトを適切に検出することができる。従って、風速や風向等の風状況を精度よく測定できる。【００６４】
障害物由来のピーク５１をふもと部分から取り除いて障害物由来のピークが存在しないスペクトルに変更するため、必要なデータを活かしながら適切な観測ができる。すなわち、障害物の影響を削除し、障害物の手前のエアロゾルの動きも精度よく観測することができる。【００６５】
また、フィッティングを実行してから建造物由来のピークを排除するため、ノイズの影響を低減して適切に排除することができる。【００６６】
また、このようにして、風速スペクトル特性が正規分布となることを利用して、ドップラーライダー２から風速を導出する過程において、最小自乗法でフィッティング操作によりエアロゾルによるエコーを解析することができる。【００６７】
また、平均スペクトル強度推定部３３（図３参照）により、同じ方向の事前観測を行った複数のスペクトルデータの平均処理を行うことで、ノイズレベルを減少させてからフィッティング初期値推定部３５によりピークサーチを行い、最小二乗法の初期値を決定してフィッティングを行うことができ、高精度なリアルタイム解析を実現できる。【００６８】
また、大気中によるエアロゾルの動きを支配する大気乱流と大気分子運動のうち、前者の影響だけでなく後者の影響を同時にフィッティングするため、前者のみを高精度で抽出し風速を精密に推定することができる。【００６９】
また、同方向で直前に得られた直前のフィッティング結果と比較して大きな変化が見られた場合も、直前のフィッティング結果を初期値としてフィッティング処理を行うことができる。フィッティングの初期値がフィッティング後の過去データであることにより、反射光データをそのまま初期値とするよりも好適な結果を得ることができる。【００７０】
また、この解析手法により低ＳＮＲとなり、従来は品質管理のためにデータを失っていた１０ｋｍ以上の遠方領域において、高精度なデータ取得が可能になる。この実施例では、３０ｋｍの最大観測距離を実現でき、観測可能範囲を従来製品の１０倍にすることができる。  
また、近距離ではレンジ分解能の向上を実現でき、従来３０ｍ程度だったレンジ分解能の最小値を３〜５ｍ程度まで向上できる。【００７１】
また、障害物等によって取得した反射光データの一部に不適切な部分があっても、障害物由来のピークを取り除き、レンジの連続性が保たれていない地点には周囲のデータを用いて内挿することにより、不適切なデータ部位を削除しつつ、部分的にでも有用なデータをできるだけ残すため、詳細な観測データを従来よりも大量に蓄積でき、高精度に解析することができる。【００７２】
なお、この発明は、上述した実施形態に限られず、他の様々な実施形態とすることができる。【００７３】
例えば、このような解析をＦＰＧＡやクラウド上でリアルタイム処理し、メディアンフィルターによるデータ品質管理を行い、観測結果を保存してグラフィカル表示する構成としてもよい。この場合も同様の作用効果を奏することができる。【００７４】
また、ドップラーライダー２と解析装置３をそれぞれ分けて構成したが、１つの装置として筐体内にドップラーライダー２と解析装置３を設置する構成にしてもよい。この場合も、同一の作用効果を奏することができる。【００７５】
また、データ保存部４４で保存するスペクトルおよびパラメータを利用して、風速や風向等の風状況を観測する風状況観測装置として利用することもできる。これにより、風状況を観測して、天気予報に利用する、航空機の飛行する領域の風状況の観測と離着陸時の安全確保に利用する、風力発電機の設置場所として好適な地点の算出に利用するなど、様々な用途に利用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
この発明は、風力発電機の設置に適した場所を算出する産業や、航空機の安全運航のための気流を行う産業、天気予報の産業等、風状況を利用する様々な産業に用いることができる。
【符号の説明】
【００７７】
３…解析装置
２１…制御部
２２…データ取得部
２５ａ…解析プログラム
３７…スペクトルからの初期値設定部
３８…パラメータからの初期値推定部
３９…再推定要否決定部
４１…フィッティング実行部
４３…結果のスムージング部
【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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