(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エミッタから受信されるレーダー信号の到来角(AoA)を判定するためのルックアップ・テーブルを生成する方法であって：
a.  複数のアンテナ設置位置の各々について、アンテナ設置位置に関連するアンテナ・パターンの、インデックスが付与された複数のデータ・セットから、設置代表アンテナ・パターンを選択するステップであって、選択される設置代表アンテナ・パターンは、所定の一群の重み付け基準によるスコアとして最大の代表データ・セットである、ステップ；及び
b.  ルックアップ・テーブル中の隣接するアンテナ設置位置の各セットについて、選択された設置代表パターンどうしの差分を算出及び保存するステップ；
を有する方法。
【請求項２】
複数のアンテナ設置位置の各々について選択されたアンテナ・パターンが選択テーブルに保存される、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
アンテナ・パターンのインデックスが付与された複数のデータ・セットは、測定された複数のファミリー代表設置アンテナ・パターンを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
測定されたファミリー代表設置アンテナ・パターンは、アンテナ・チェンバー・パターンに対して正規化される、請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記アンテナ・チェンバー・パターンは、ファミリーに対する平均アンテナ・チェンバー・パターンである、請求項4に記載の方法。
【請求項６】
インデックスが付与された複数のデータ・セットは、搭載するプラットフォームに関して鏡像的である他のアンテナ設置位置について、測定されたファミリー代表設置アンテナ・パターンの鏡像化されたデータ・セットを含む、請求項3に記載の方法。
【請求項７】
前記鏡像化されたデータ・セットは前方から後方へ鏡像化されたものである、請求項6に記載の方法。
【請求項８】
前記鏡像化されたデータ・セットは左右方向に鏡像化されたものである、請求項6に記載の方法。
【請求項９】
インデックスが付与された複数のデータ・セットは、アンテナに関して鏡像的な測定されたファミリー代表設置アンテナ・パターンの鏡像化されたデータ・セットを含む、請求項3に記載の方法。
【請求項１０】
前記アンテナ・パターンの複数のデータ・セットは、ボアサイト周辺の複数の角度ビンの各々について評価される、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
インデックスが付与された複数のデータ・セットから、設置代表アンテナ・パターンを選択することが、所定の一群の重み付け基準により、インデックスが付与された各データ・セットのスコアを取得し、可能な最大スコアを有するデータ・セットを選択することを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１２】
前記一群の重み付け基準に対する相対的な重み付け因子の決定を促すためにトレーニング・セットが使用される、請求項1に記載の方法。
【請求項１３】
前記一群の重み付け基準に応じてスコアリング・アルゴリズムを決定するように、機械学習法が適用される、請求項1に記載の方法。
【請求項１４】
隣接する設置位置の各セットについて選択される設置代表パターンどうしの間の差分は、真のアジマス角によりインデックスを付与される、請求項1に記載の方法。
【請求項１５】
隣接する設置位置の各セットについて、その位置に関する選択された設置代表アンテナ・パターンに基づいて、アンテナ・パターン・ゲインの比率が算出される、請求項1に記載の方法。
【請求項１６】
前記アンテナ・パターン・ゲインの比率は、デシベル単位の差分として表現される、請求項15に記載の方法。
【請求項１７】
前記アンテナ・パターン・ゲインの比率の計算は、最適化された単調プロセスを利用する、請求項15に記載の方法。
【請求項１８】
前記アンテナ・パターン・ゲインの比率は、選択された設置代表アンテナ・パターンに対する最適化された単調フィッティング同士の差分の絶対値に基づいて算出される、請求項17に記載の方法。
【請求項１９】
パターン差分データをアンテナ設置位置に関連付ける前記ルックアップ・テーブルが、レーダー信号のAoAを算出するために使用される、請求項1に記載の方法。
【請求項２０】
圧縮アルゴリズムを利用して前記ルックアップ・テーブルのデータを圧縮するステップを更に有し、前記圧縮アルゴリズムは、(i)前記ルックアップ・テーブルにおけるアンテナ設置位置の隣接するペアについて傾斜の変化を識別し、(ii)傾斜の変化に対する傾斜差分閾値を充足しないアンテナ設置位置を破棄する、請求項1に記載の方法。
【請求項２１】
圧縮されたデータの少なくとも一部分が線形に表現される、請求項20に記載の方法。
【請求項２２】
前記圧縮されたデータの少なくとも一部分は、傾斜が符合を変える変曲点に少なくとも部分的に基づいて算出される区分的な関数により表現される、請求項20に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
本願は一般にレーダー信号処理の分野に関連し、特に、エミッタから受信されるレーダー信号の到来角を判定するためのルックアップ・テーブルを生成及び利用するアプローチに関連する。
【０００２】
到来角(Angle  of  Arrival：AoA)の判定は、曖昧さを回避しつつ、アジマス角(又は方位角)又はエレベーション角(又は仰角)に対するアンテナ・パフォーマンスの正確な記述を必要とする。現在、業界の標準的な手法はアンテナ放射パターンを曲線適合(curve  fit)することである。レーダー警報受信機(Radar  Warning  Receivers：RWR)のように、レーダー受信機が評価される判断基準の1つは、二乗平均平方根による角度誤差(the  Root  Mean  Square  (RMS)  angular  error)であり、RMS角度誤差は、原理的には、放射パターン及び曲線適合の品質によって決定される。
【０００３】
2013年8月2日付けで出願された“Optimized  Monotonic  Radiation  Pattern  Fit  with  Ambiguity  Resolution”と題する米国特許出願第13/958,240号(米国特許出願公開第2015/0035696号)は、アンテナにより受信されるレーダー信号の到来角の判定を改善するために、アンテナの放射パターンを特徴付けるシステム及び方法を説明している。特に、米国特許出願第13/958,240号は、放射パターンを特徴付けるために、最適化された単調フィッティング法を特に取り上げている。そこに開示されているように、放射パターンの近似は、複数のウィンドウを有するウィンドウ・マップとして表現される。放射パターンの最適化された単調フィッティングは、一度に1つのウィンドウでウィンドウ・マップを調整し、結果的に生じる新たな近似をテストすることにより、決定される。米国特許出願第13/958,240号は、本願の実施形態に密接に関連し、その内容全体は本願のリファレンスに組み込まれる。
【０００４】
2003年12月2日付で発行された“Method  of  Measuring  a  Pattern  of  Electromagnetic  Radiation”と題する米国特許第6,657,596号は、アンテナの電磁放射パターンを測定するシステム及び方法を説明している。米国特許第6,657,596号は、アンテナ・パターンを測定して特徴付けることに関する有益な背景の情報を提供しており、その内容全体は本願のリファレンスに組み込まれる。
【０００５】
例えば米国特許出願第13/958,240号で説明されているようなRWRシステムは、システム・パフォーマンスを確認するために広範囲に及ぶ分析を必要とする。システム・パフォーマンスの確認は、航空機のプラットフォームに取り付けられる場合及び取り外される場合に、アンテナ、ケーブル、超小型回路、受信機及びその他の信号センサを評価することをしばしば含む。更に、パフォーマンスは、厳しい環境の中で(例えば、暑い、冷たい、振動がある等の環境の中で)評価される必要がある。典型的には、その確認は、システムの「振幅差分ルックアップ・テーブル」、AoA、航空機構造センサ・インフラストラクチャ、高精度予測、誤差識別、較正プロセス、及びその他の同様な判断基準を評価することを含むかもしれない。
【０００６】
しばしば確認分析(validation  analyses)どうしは結合されず、典型的には、かなりの時間的な投資を必要とし、コスト効果的ではない。典型的には、アンテナ放射パフォーマンスの分析は、マニュアルで実行され、時には統計的なツールの支援とともに実行される。例えば、分析者は、正しい等方的なゲイン・レベル、ビーム幅及びビーム・スキント(beam  squint)に対する個々のアンテナ放射パターンのプロットを評価する。これは、有効アンテナ開口ゲイン予測などのような幾つかの並列的なマニュアル分析を包含する可能性がある。別の分析例はAoA計算である。不都合なことに、従来のAoA評価は、他の同等な分析と関連付けられておらず、従ってAoA演算エラーをしばしば招く虞がある。信頼性に欠ける設備の設定及び/又は装置の検査は、更なるAoA演算エラーを招く虞もある。更に、現在の手法は、内挿及び外挿で補償することにより、周波数及び偏波分析を制限し、正確さに乏しいパフォーマンス表現を招く結果となっている。
【０００７】
従来の確認及び評価の方法は、時間がかかるものであり、また、不正確な判定となってしまう傾向がある。従来の方法の下では、何千ものパフォーマンス特徴が必要とされる場合、顧客のスケジュールに合わせることはしばしば不可能である。更に、これらの方法は、分配技術によるハイ・パワー・コンピューティング(High  Power  Computing(HPC)  with  distributive  techniques)を活用することができない。従来の評価方法は、最も有用なソリューションを選択するために、比較分析を実行することもできない。
【０００８】
従来のシステム及び方法の下において、最善ではないアンテナ視野放射パターン・パフォーマンスは、測定及び演算誤差などのような様々な不正確さに由来する。従って、最適なアンテナ・パターンをもたらすシステム及び方法が必要とされている。
【発明の概要】
【０００９】
例示的な実施形態において、エミッタから受信されるレーダー信号の到来角(AoA)を判定するためのルックアップ・テーブルを方法が開示される。例示的な実施形態において、これらの方法は、(i)複数のアンテナ設置位置の各々について、アンテナ設置位置に関連するアンテナ・パターンの、インデックスが付与された複数のデータ・セットから、設置代表アンテナ・パターンを選択するステップであって、選択される設置代表アンテナ・パターンは、所定の一群の重み付け基準によるスコアとして最大の代表データ・セットである、ステップ；及び(ii)ルックアップ・テーブル中の隣接するアンテナ設置位置の各セットについて、選択された設置代表パターンどうしの差分を算出及び保存するステップ；を含む。何らの実施形態において、複数のアンテナ設置位置の各々について選択されたアンテナ・パターンは、選択テーブルに保存されても良い。
【００１０】
例示的な実施形態において、アンテナ・パターンのインデックスが付与された複数のデータ・セットは、測定された複数のファミリー代表設置アンテナ・パターンを含ンでも良い。従って、例えば、測定されたファミリー代表設置アンテナ・パターンは、アンテナ・チェンバー・パターンに対して正規化され、アンテナ・チェンバー・パターンはそのファミリーに対する平均的なアンテナ・チェンバー・パターンである。別の例示的な形態では、インデックスが付与された複数のデータ・セットは、搭載するプラットフォームに関して鏡像的である他のアンテナ設置位置について、測定されたファミリー代表設置アンテナ・パターンの鏡像化されたデータ・セットを含む。何らかの実施形態において、鏡像化されたデータ・セットは前方から後方へ鏡像化されたものであっても良い。他の実施形態において、鏡像化されたデータ・セットは左右方向に鏡像化されたものであっても良い。別の例示的な形態において、インデックスが付与された複数のデータ・セットは、アンテナに関して鏡像的な測定されたファミリー代表設置アンテナ・パターンの鏡像化されたデータ・セットを含んでも良い。何らかの実施形態において、アンテナ・パターンの複数のデータ・セットは、ボアサイト周辺の複数の角度ビンの各々について評価されても良い。
【００１１】
例示的な実施形態において、インデックスが付与された複数のデータ・セットから、設置代表アンテナ・パターンを選択することは、所定の一群の重み付け基準により、インデックスが付与された各データ・セットのスコアを取得し、可能な最大スコアを有するデータ・セットを選択することを含んでも良い。何らかの実施形態において、一群の重み付け基準に対する相対的な重み付け因子の決定を促すために、トレーニング・セットが使用されても良い。例えば、一群の重み付け基準に応じてスコアリング・アルゴリズムを決定するように、機械学習法が適用されても良い。
【００１２】
例示的な形態において、隣接する設置位置の各セットについて選択される設置代表パターンどうしの間の差分は、真のアジマス角によりインデックスを付与されても良い。
【００１３】
例示的な形態において、隣接する設置位置の各セットについて、その位置に関する選択された設置代表アンテナ・パターンに基づいて、アンテナ・パターン・ゲインの比率が算出されても良い。何らかの実施形態において、アンテナ・パターン・ゲインの比率は、デシベル単位の差分として表現されても良い。例示的な形態において、アンテナ・パターン・ゲインの比率の計算は、最適化された単調プロセスを利用しても良い。例えば、アンテナ・パターン・ゲインの比率は、選択された設置代表アンテナ・パターンに対する最適化された単調フィッティング同士の差分の絶対値に基づいて算出されても良い。
【００１４】
例示的な形態において、パターン差分データをアンテナ設置位置に関連付けるルックアップ・テーブルが、レーダー信号のAoAを算出するために使用される。何らかの実施形態において、本方法は、圧縮アルゴリズムを利用してルックアップ・テーブルのデータを圧縮するステップを更に有し、圧縮アルゴリズムは、(i)ルックアップ・テーブルにおけるアンテナ設置位置の隣接するペアについて傾斜の変化を識別し、(ii)傾斜の変化に対する傾斜差分閾値を充足しないアンテナ設置位置を破棄するものであっても良い。何らかの実施形態において、圧縮されたデータの少なくとも一部分が線形に表現されても良い。他の実施形態において、圧縮されたデータの少なくとも一部分は、傾斜が符合を変える変曲点に少なくとも部分的に基づいて算出される区分的な関数により表現されても良い。
【００１５】
例示的な形態において、パターン差分化ルックアップ・テーブルのデータを圧縮する方法が提示される。概してそのような方法は、(i)ルックアップ・テーブルにおけるアンテナ設置位置の隣接するペアについて傾斜の変化を識別するステップ；及び(ii)傾斜の変化に対する傾斜差分閾値を充足しないアンテナ設置位置を破棄するステップを含んでも良い。
【００１６】
他の別の課題とともに本教示の更なる理解のために、添付図面及び詳細な説明が参照される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本開示に従ってパターン差分ルックアップ・テーブルを生成するアルゴリズム例を示す図。
【図２】本開示に従ってパターン差分ルックアップ・テーブルを利用するアルゴリズム例を示す図。
【図３】本開示に従って図3A-3Dに関して更に図示及び説明される自動選択アルゴリズム例を示す図。
【図３Ａ】本開示に従って図3の中で図示及び参照される図3の一部分を表現する図3に属する図。
【図３Ｂ】本開示に従って図3の中で図示及び参照される図3の一部分を表現する図3に属する図。
【図３Ｃ】本開示に従って図3の中で図示及び参照される図3の一部分を表現する図3に属する図。
【図３Ｄ】本開示に従って図3の中で図示及び参照される図3の一部分を表現する図3に属する図。
【図４】本開示に従って図4A-4Dに関して更に図示及び説明される、図3及び図3A-3Dの選択アルゴリズムに関するトレーニング方法例を示す図。
【図４Ａ】本開示に従って図4の中で図示及び参照される図4の一部分を表現する図4に属する図。
【図４Ｂ】本開示に従って図4の中で図示及び参照される図4の一部分を表現する図4に属する図。
【図４Ｃ】本開示に従って図4の中で図示及び参照される図4の一部分を表現する図4に属する図。
【図４Ｄ】本開示に従って図4の中で図示及び参照される図4の一部分を表現する図4に属する図。
【図５】本開示に従って図5A-5Fに関して更に図示及び説明される圧縮アルゴリズム例を示す図。
【図５Ａ】本開示に従って図5の中で図示及び参照される図5の一部分を表現する図5に属する図。
【図５Ｂ】本開示に従って図5の中で図示及び参照される図5の一部分を表現する図5に属する図。
【図５Ｃ】本開示に従って図5の中で図示及び参照される図5の一部分を表現する図5に属する図。
【図５Ｄ】本開示に従って図5の中で図示及び参照される図5の一部分を表現する図5に属する図。
【図５Ｅ】本開示に従って図5の中で図示及び参照される図5の一部分を表現する図5に属する図。
【図５Ｆ】本開示に従って図5の中で図示及び参照される図5の一部分を表現する図5に属する図。
【図６】本開示による選択プロセスを利用するアンテナ・パターンのデータ分析例を示す図。
【図７】本開示による選択プロセスを利用するアンテナ・パターンのデータ分析例を示す図。
【図８】本開示による選択プロセスを利用するアンテナ・パターンのデータ分析例を示す図。
【図９】本開示による選択プロセスを利用するアンテナ・パターンのデータ分析例を示す図。
【図１０】本開示による選択プロセスを利用するアンテナ・パターンのデータ分析例を示す図。
【図１１】本開示による例示的なレーダー受信機システムのブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
エミッタから受信されるレーダー信号のAoAを判定するためのルックアップ・テーブルの生成及び利用を促すシステム及び方法が本願で開示される。例示的な形態において、システム及び方法は、複数の設置位置の各々について、設置代表アンテナ・パターンを、オプション・セットから選択されるように選択を行う選択プロセスを含んでも良い。選択プロセスは、例えば、アンテナ位置に関連するアンテナ・パターンの複数のデータ・セットにインデックスを付与し、インデックスが付与された少なくとも1つのデータ・セットから最大の代表データ・セットを選択することを含む。有利なことに、最大の代表データ・セットを選択することは、何らかの実施形態において、一群の重み付け基準により、インデックスが付与された各データ・セットのスコアを取得し、所定の重み付け選択基準により全ての可能なパターン選択肢に基づいて可能な最大スコアを有するデータ・セットを選択することを含んでも良い。有利なことに、重み付け基準に対する相対的な重み付け因子の決定を促すために、トレーニング・セットが使用されても良い。何らかの実施形態において、重み付け基準に応じてスコアリング・アルゴリズムを決定するように、(例えば、SVM、ニューラル・ネット、デシジョン・ツリー等のような)機械学習法が適用されても良い(例えば、スコアリング・アルゴリズムは、基準同士の間の相対的な重み付けを適切に反映及び説明していても良い)。
【００１９】
各々の設置位置について選択された設置代表アンテナ・パターン(例えば、選択プロセスから生じる)は、更なる分析及び評価のために選択テーブルに保存され、非選択のアンテナ・パターンは拒否/破棄されても良い。有利なことに、AoAパフォーマンスは、選択された設置代表アンテナ・パターンに基づいて評価されても良い。隣接する設置位置の各セットについて選択された設置代表パターン同士の間の差分(パターン差分データ)が算出され、例えば位置により(例えば、真のアジマス角により)インデックス化されるルックアップ・テーブル等に記録されても良い。例えば、これらの位置に関する選択された設置代表アンテナ・パターンに基づいて、隣接する設置位置の各セットについて、アンテナ・パターン・ゲインの比率が算出されても良い。比率は例えばデシベル単位の差分(dB差分)として表現されても良い。例示的な形態において、アンテナ・パターン・ゲインの比率の計算は、例えば米国出願第13/958,240号に説明されているような最適化単調プロセスを含んでも良い。従って、例えば、何らかの実施形態において、アンテナ・パターン・ゲインの比率は、選択された設置代表アンテナ・パターンに対する最適化された単調フィッティング同士の間の差分の絶対値に基づいて算出されても良い。
【００２０】
米国特許出願第13/958,240号の図10A及び図10Bに関連して開示されているのと同様に、本願において、(例えば、真のアジマス角に関して)パターン差分データをアンテナ位置に関連付けるルックアップ・テーブルが、レーダー信号のAoAを算出するために使用されても良い。従って、最高の有効放射電力(effective  radiated  power：ERP)を有するものを判別するために、様々なアンテナ位置が比較される。最高のERPを有する設置位置を含むセクタは、本願においてエミッタ・セクタとして言及される。エミッタ・セクタ及び次に最強の隣接するセクタが比較され、2つのセクタのERP比率が算出される(デシベル単位で表現される場合には、2つのERPの差分として計算されても良い)。ERP比率は、ルックアップ・テーブルに基づいて、例えばアジマス面内でAoAを解明するために使用されても良い。有利なことに、エミッタ・セクタ及びサブセクタ(例えば、四分の一円及び八分の一円)は、AoAを解明する際に、差分テーブル内で探索ドメインを限定するために使用されても良い。
【００２１】
特に、本願で説明されるようなパターン差分ルックアップ・テーブルは、様々な圧縮アルゴリズムを利用して圧縮されても良い。例示的な形態において、単調な最適プロセスは、圧縮された単調な(例えば、単調に増加又は減少する)ルックアップ・テーブルを生成するために適用されても良い。この点については米国特許出願第13/958,240号を参照されたい。何らかの実施形態において、他の圧縮アルゴリズムは、単調な最適化プロセスと別個に又は関連して適用されても良い。
【００２２】
例示的な形態において、システム及び方法は圧縮アルゴリズムを利用しても良く、圧縮アルゴリズムは、ルックアップ・テーブルにおけるアンテナ設置位置の隣接するペア(頂点のペア)について傾斜の変化を識別する。アルゴリズムは、傾斜の変化に対する傾斜差分閾値を充足しない如何なるアンテナ設置位置(如何なる頂点)も破棄する。例示的な形態において、圧縮されたデータは、残りのアンテナ位置に対する(例えば、残りの頂点に対する)差分データを利用して、例えば、単調な区分的な線形表現として線形に表現されても良い。代替的に、圧縮されたデータは、1つ以上の区分的な関数を利用して表現されても良い。(例えば、傾斜差分閾値による頂点の破棄の前又はその後にアンテナ位置の隣接するペアに関し)、例えば、ルックアップ・テーブルのうちで符合を変える傾斜に基づいて、変曲点が判定されても良い。区分的な関数は、変曲点を反映する隣接する頂点の間で算出/判定されても良い。
【００２３】
データに対する実験テストに基づいて、本願で説明されるシステム及び方法は、検証時間及びコストを減らす点で非常に優れていることが証明され、センサの揺れによる異常パフォーマンスを識別する点で有用であることが証明された。選択アルゴリズム及び関連するインターフェースは、有利なことに、航空機の仰角(又は高度)、偏波、パフォーマンス・ミラーリング、信号ポート、設置される及び/又はチェンバー・パフォーマンス等を、検証プロセスの一部として選択することを、ユーザーに可能にする。従って、(例えば、AoAを決定するために)生成されるルックアップ・テーブルは、単にアンテナを説明するものとは異なり、完全なシステム・パフォーマンス(例えば、アンテナ、ケーブル、コード、設置構成など)の根拠となる。従って、本開示のシステム及び方法は、3次元(3D)における設定される視野パフォーマンスをフル・サイズの航空機(a  full  size  aircraft)にマッピングする能力を有する。すくリーニング・プロセスは、自由空間の(航空機のない)アンテナ・ファミリー・パフォーマンス変動を、航空機搭載パフォーマンスとの相関により評価する。このプロセスは、改善された演算処理時間をもたらすHPC分配法(HPC  distributive  methods)の利用することが可能である。更に、本開示のシステム及び方法は、例えば本で開示される様々な圧縮アルゴリズムを適用することにより、ルックアップ・テーブルのメモリ・サイズをかなり削減することが可能である。
【００２４】
図1及び図2を参照しながら、パターン差分ルックアップ・テーブルを生成及び利用するアルゴリズム例が説明される。より具体的には、図1はパターン差分ルックアップ・テーブルを生成する事前プロセス100を示し、図2は図1で生成されたパターン差分ルックアップ・テーブルに基づいてAoAを決定するシステム・プロセス200を示す。
【００２５】
図1を具体的に参照すると、事前プロセス100は、有利なことに、パターン差分ルックアップ・テーブル生成の一部分として、選択プロセス100A及びデータ圧縮プロセス100Bを含む。一般に、選択プロセス100Aは、あるアンテナ位置に関連するアンテナ・パターンの複数のデータ・セットにインデックスを付与し、インデックスが付与された少なくとも1つのデータ・セットの中から、最も代表的なデータ・セットを選択することを含んでも良い。図1に反映されるように、アンテナ・パターンの複数のデータ・セットにインデックスを付与する例示的な実施形態は、例えば、(例えば、測定されるアンテナ・チェンバー・パターン(measured  antenna  chamber  patterns)に基づいて)ファミリー・平均チェンバー・パターンを決定するステップ102と、ファミリー・平均チェンバー・パターンに適合するように、設置アンテナ・パターンの各々を正規化するステップ(例えば、測定される設置パターンに基づいて、測定されるファミリー代表設置アンテナ・パターン・セット(a  measured  family-representative  installed  antenna  pattern  set)を生成する)104と、(例えば、プラットフォームに対して及び/又はアンテナ自体に対して)測定されたファミリー代表設置アンテナ・パターン・セット及びファミリー平均チェンバー・パターンに対するミラー・イメージを算出するステップ106とを含んでも良い。有利なことに、各々の設置アンテナ位置について、各々のインデックスが付与されたアンテナ・パターン(例えば、オリジナルの及びミラーリングされたファミリー平均チェンバー・パターン及び測定されるファミリー代表設置アンテナ・パターン・セット)は、(例えば、機械的な砲口焦準角のマッチング(the  mechanical  boresight  angles  matching)とともに)重ね合わせられても良い。その後、異常値パターンが簡易に識別され拒否されても良い。ステップ110において、(例えば、AoA解明のためのパターン差分ルックアップ・テーブルを生成する後の利用のために)インデックスが付与されたパターンの中から、最大の設置代表アンテナ・パターンが選択されても良い。特に、各々のアンテナ設置位置について選択されたアンテナ・パターンは、選択テーブルに保存されても良い。最大の設置代表アンテナ・パターンを選択する例示的なアルゴリズムは本願において図3及び図4に関連して説明される。
【００２６】
ステップ112において、選択された設置代表アンテナ・パターンが選択テーブルから取り出され、ステップ114において、隣接する設置位置の各セットに対する選択された設置代表パターン同士の間の差分(パターン差分データ)が算出され、例えば、位置により(例えば、真のアジマス角ごとに)インデックス化されるようなルックアップ・テーブルに記録される。例えば、それらの位置に対する選択された設置代表アンテナ・パターンに基づいて、隣接する設置位置の各セットについて、アンテナ・パターン・ゲインの比率が算出されても良い。比率は、例えば、デシベル単位の差分(dB差分)として表現されても良い。例示的な実施形態において、アンテナ・パターン・ゲインの比率の算出は、最適化単調プロセスを含んでも良く、この点については例えば米国特許出願第13/958,240号に説明されている。従って、例えば、何らかの実施形態において、アンテナ・パターン・ゲインの比率は、選択された設置代表アンテナ・パターンに対する最適化された単調フィット(optimized  monotonic  fits)どうしの間の差分の絶対値に基づいて計算されても良い。別の実施形態において、単調圧縮(a  monotonic  compression)がパターン差分データに関して適用されても良い。最後に、ステップ118において、パターン差分ルックアップ・テーブルにおけるデータを圧縮するために、圧縮アルゴリズムが適用されても良い。例示的な圧縮アルゴリズムは本願の図5に関連して説明される。
【００２７】
図2に関し、図1の事前プロセス100に従って生成されたルックアップ・テーブルは、レーダー信号のAoAを算出するためにシステム・プロセス200の一部分として使用されても良い。そして、ステップ202において、何れが最高の有効受信電力(Effective  Received  Power：ERP)を有するかを判定するために、様々なアンテナ位置が比較される。最高のERPを有する識別された設置位置は、本願においてエミッタ・セクタ(the  emitter  sector)として言及される。ステップ204において、エミッタ・セクタと次に最強の隣接セクタとが比較され、2つのセクタのERP比率が算出される(ERP比率は、デシベル単位で表現される場合には、2つのERPsの差分として算出される)。ERP比率は、ルックアップ・テーブルに基づいて、例えばアジマス面内で(方位角の面内で)AoAを解明するためにステップ206において使用されても良い。有利なことに、エミッタ・セクタ及びサブセクタ(例えば、円の四分の一及び八分の一)は、AoAを解明するための差分テーブル内で探索ドメインを制限するために使用されても良い。
【００２８】
図3及び下位の図3A-3Dを参照すると、例えば、所定の一群の基準に基づいて特定のアプリケーションについて最大の代表設置アンテナ・パターンをスコアリング及び選択する例示的な自動選択アルゴリズム300が提示されている。特に、アルゴリズム300は、一群の重み付け基準に対して、それぞれインデックスが付されたデータ・セットをスコアリングするステップと、所定の重み付け選択基準に対する全ての可能なパターン選択肢に基づいて、可能な最大のスコアを有するデータ・セットを選ぶステップとを含んでも良い。図3及び下位の図3A-3Dの例示的な実施形態において、アルゴリズム300は、ステップ310において、可能なパターン選択肢の各々について、(正規化後の)パターン選択肢と、複数のアジマス・ビン(a  plurality  of  azimuth  bins)における(例えば、アンテナ・ボアサイトに対する）チェンバー・パターンとの間の相関を計算する。特に、例えばパターン・スカロッピング(又はパターンの凹凸、起伏)  (pattern  scalloping)を評価するために、各ビンについて標準偏差が算出されても良い。例示的な実施形態において、ビンは、アンテナのアジマス・ボアサイト角から、+15ないし+30，+30ないし+45，+45ないし+60，-15ないし-30，-30ないし-45，及び，-45ないし-60であっても良い。例示的な実施形態において、ビンの何れかに対するそれぞれの相関は、(例えば、個々の重み付け因子とともに)個々のスコアリング基準を表現する。図3及び下位の図3A-3Dに示されるように、他のスコアリング基準は、例えば、可能なパターン選択肢の各々について、ステップ304において、パターンの最大アジマス・ゲインとチェンバー・ボアサイト・ゲインとの間のゲインを算出すること、及び/又は、ステップ306において(前方パターン又はフォワード・パターンの場合に)、前方パターンの最大アジマス・ゲインと対応する可能な船尾パターン(the  corresponding  possible  aft  pattern)の平均最大ゲインとの間の差分を算出することを含んでも良い。スコアリング・パラメータを決定する際に、他の基準が使用されても良いことに留意を要する。更に、インデックスが付されたパターン各々について全体的に重み付けされたスコアを決定する際に、各基準は別々に重み付けされても良い。特に、ステップ308において、例えば、図1に示されるような別のプロセス及び選択テーブルについて、最高のスコアリング・パラメータが選択されても良い。
【００２９】
図4及び下位の図4A-4Dに関し、何らかの実施形態において、例えば、重み付け基準のための相対的な重み付け因子の決定を支援するために、トレーニング・セットが使用されても良い。従って、図4及び下位の図4A-4Dのトレーニング・アルゴリズムによれば、ステップ402において、例えば、トレーニング・セットにおける他の非選択のパターンに対して、トレーニング・セットにおける複数の選択されたパターンを最良に表現するように、複数の基準の各々についてウェイト因子が算出される。何らかの実施形態において、重み付けされた基準に応じてスコアリング・アルゴリズムを決定するために、機械学習法(例えば、SVM、ニューラル・ネット、デシジョン・ツリー等)が適用されても良い(例えば、スコアリング・アルゴリズムは、基準どうしの間の相対的な重み付けを適切に反映及び説明する)。
【００３０】
図5を参照すると、パターン差分ルックアップ・テーブルのメモリ負荷を減らすための例示的な圧縮アルゴリズム500が描かれている。圧縮アルゴリズム500は、有利なことに、ステップ502において、ルックアップ・テーブルにおけるアンテナ位置の隣接するペア(頂点のペア(vertex  pairs))に対する傾斜(又は勾配)の変化を識別し、ステップ504において、傾斜の変化に対する傾斜差分閾値に合致しない何らかのアンテナ位置(何らかの頂点)を破棄する。特に、図5及び下位の図5A-5Fに示されるように、各々の頂点ペアに関し、アルゴリズムは、頂点ペアの頂点同士の間の傾斜だけでなく、ペアの左側の頂点とそのペアの左側に隣接する頂点との間の傾斜、及び、ペアの右側の頂点とそのペアの右側に隣接する頂点との間の傾斜をも計算する。そして、頂点ペアの傾斜と、ペアの左側頂点および左側に隣接する頂点の間の傾斜との間で、傾斜の差分が算出される。左側頂点に対する傾斜の差分が、所定の閾値未満である場合、ペアの左側頂点は破棄される。同様に、頂点ペアの傾斜と、ペアの右側頂点および右側に隣接する頂点の間の傾斜との間で、傾斜の差分が算出される。左側頂点と同様に、右側頂点に対する傾斜の差分が、所定の閾値未満である場合、ペアの右側頂点は破棄される。
【００３１】
図5及び下位の図5A-5Fに示されるように、圧縮されたデータは、例えば単調な区分的な線形表現として、残りのアンテナ位置(例えば、残りの頂点)に対する差分データを利用して線形に表現されても良い(506)。代替的に、圧縮されたデータは、1つ以上の区分的な関数を利用して表現されても良い(508)。例えば、ステップ510において、(頂点の傾斜差分閾値による破棄又はその後に、アンテナ位置の隣接するペアに対して)ルックアップ・テーブルの傾斜変化の符合に基づいて、変曲点が判定されても良い。変曲点を反映する区分的な関数が、隣接する頂点の間で計算/決定されても良い(例えば、ステップ512)。特に、区分的なフィッティング・プロセスは、区分的な関数の最良候補パラメータを選択するまでに、何千回もの反復を伴う再帰的/反復的なプロセスであっても良い。特に、何らかの実施形態において、区分的な関数は変曲点の両側で単調であるべきである。何らかの実施形態において、線形関数及び区分的な関数の組み合わせが、データ・テーブルを表現する際に使用されても良い。
【００３２】
図6は、AoAの不正確性を招く誤りの多いパフォーマンスを見出すために、未加工データ入力602が(自動化された又はマニュアルの)選択プロセスにより評価される例示的な形態を示す。説明される例示的な形態において、未加工データ602は、信号リップル・エラー610、信号フェージング・エラー620、レベル・エラー・アグリーメント(level  error  agreement)630及びスカロッピング・エラー(a  scalloping  error)640を示す。例示的な形態において、例えば考察から異常値を除外することにより、未加工データ602から高品質のアンテナ・パターン・セット(a  golden  set  of  antenna  patterns)を生成するために、選択性が利用されても良い。例示的な形態において、トレーニング・アルゴリズム又は重み付け関数が選択プロセスを促進する。何らかの実施形態において、アンテナ・パターンの評価は、例えば、ボアサイト角に対するアジマス角についての複数のビンの範囲に基づいて、セグメント化された方法で為されても良い。従って、各々のビンは、図6に関連して言及されるようなエラーに関して評価される。例示的な形態において、スカロッピング・エラーは、所与のビン内での標準偏差に基づいて評価されても良い。別の例示的な形態において、レベル・エラー・アグリーメントは、隣接する四分円に対する理論的なゲインを比較することにより評価されても良い。図示されるように、未加工データ602は、アンテナの設置を伴う又は伴わない場合について評価される(602vs.604)。図7は、AoAの不正確性を招く誤りの多いパフォーマンスを見出すために、未加工データ入力が(自動化された又はマニュアルの)選択プロセスにより評価される例示的な形態を示す。概して、選択プロセスは、航空機の完全な周囲360度のカバレッジに対して誤りの多いパフォーマンスを評価する。上述したように、選択プロセスは、スカロッピングの影響を削減又は排除することを目指し、なぜなら例えばそのような影響はセンサの正しいパフォーマンスを表さないからである。
【００３３】
図8に示されるように、選択プロセスは、何らかの実施形態において、(航空機の揺れ(perturbation)のない既知のアンテナ・パフォーマンス等のような)予測に基づいて、正確なパフォーマンスに対するアンテナ・ゲイン、ビーム幅及びビーム・スキントを評価する。例えば、何らかの実施形態において、特定のアンテナは、最大許容アンテナ有効開口サイズより大きなゲインを有することはできない。
【００３４】
図9に示されるように、例示的な形態において、選択プロセスは2つの異なるパターン・レベルを検出/評価する。例えば、選択プロセスは、例えば左及び右の四分円の間の対称性に基づいて、四分円同士の間で最も相応しいクロスオーバー(crossovers)をもたらすパターンの選択を可能にする。何らかの実施形態において、四分円同士の間の対称性は、1つ以上の角度位置において(例えば、-90度の位置において)最も近い可能性のあるゲインに基づいて決定されても良い。(例えば、非対称性ペアのような)異常値は拒否されても良い。従って、図9に示されるように、前方右セクタ四分円に対するパターンが、前方左セクタ四分円(青)のパターンを上回る最適なものとして選択されても良い。前方左四分円パターンは、前方右セクタ・パターンの鏡像パターンで置換されても良い。いったん選択されると、そのパターンは更に評価され、例えば、リップルを削減し、スカロッピング効果を排除し、ゲインを正し、ファミリー・パフォーマンス分散に対して検査を行い、或いは、(例えば、ケーブル、レードーム及びマイクロ回路スイッチング等のような)他のシステム・コンポーネントのパフォーマンス特性を追加することが可能である。
【００３５】
図10に関し、例示的な形態において、選択性は、(温度の影響を含む、レードーム、アンテナ、ケーブル、RFスイッチ、受信機のような)利用可能な全てのパフォーマンス・データ入力を収集し、システムの劣化を排除又は削減するために全てのパフォーマンスを(自動モードで又はマニュアルで)分析する(パフォーマンスは、例えば、AoAパフォーマンス検出及び測位精度の改善に関連しても良い)。(上述した実施形態で説明されるような)選択プロセスの出力は、「高品質パターン(Golden  Patterns)」として言及されるものを含んでも良い。これらのパターンは必ずしも分離したアンテナ・パターンである必要はない。むしろ、選択性の出力として生成されるこれらのパターンは、RF受信機の検出感度の最適化、アンテナ/レードーム・パフォーマンスにおける温度の影響などを含むことが可能である。図10は、例えばケーブル伝送マイクロ回路のシステム・インパクトが、アンテナ・パターン分散及びファミリー・パフォーマンスに関してどのように評価されるかを示す。
【００３６】
図11は、エミッタ1100から送られるレーダー信号1150の到来角から、エミッタ1100の位置を決定するレーダー受信機システム1050を有する例示的な航空機を示す。レーダー受信機システム1050は、レーダー信号1150を受信及び処理(例えば、検出)するレーダー受信機1250に通信可能に結合されるアンテナ1200(典型的には4つ)を含む。どの程度正確にレーダー受信機システム1050がエミッタ1100の位置を決定できるかは、どの程度良好に、設置アンテナ1200の放射パターン(又は「レーダー受信機アンテナ・パターン」)が特徴付けられるかに依存する。レーダー受信機システム1050は、レーダー受信機1250に通信可能に結合される近似エンジン3000も含む。近似エンジン3000は、例示的な形態において、「最適化された単調フィッティング」と言及される放射パターンのフィッティング又は近似を生成する。レーダー受信機システム1500は、レーダー信号の到来角を算出し、全体的又は部分的に、最適化された単調フィッティングに基づいて、エミッタの位置を判定する。何らかの実施形態において、近似エンジン3000は、本願で開示されるような選択プロセス及び/又は圧縮アルゴリズムを実現するように構成される。
【００３７】
これらの教示は様々な実施形態に関連して説明されてきたが、これらの教示は広範囲に及ぶ様々な更なる実施形態を得ることも可能であることが理解されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図５Ｅ】
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【図５Ｆ】
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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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【図１１】
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