(57)【要約】標的を有する関心領域（ＲＯＩ）のレーダ画像を生成するレーダシステムのためのシステム及び方法。センサがソース信号をＲＯＩに送信し、標的から反射されて戻された、送信されたソース信号に対応するエコーを測定する。プロセッサが、センサ及び標的の有雑音の部分的なユークリッド距離行列（ＥＤＭ）の推定値を計算する。有雑音の部分的なＥＤＭが、制約付き最適化プロセスを用いて、実際のセンサのロケーション及び標的ロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解される。低ランクＥＤＭは、センサロケーション及び標的ロケーションにマッピングされ、推定された実際のセンサロケーションが得られる。推定された実際のセンサロケーション及び受信されたデータを用いて逆撮像プロセスが実施され、レーダ画像が生成され、通信チャネルに出力される。
2021517651.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関心領域（ＲＯＩ）のレーダ画像を生成するレーダシステムであって、前記ＲＯＩは標的を含み、該レーダシステムは、
ソース信号を前記ＲＯＩに送信し、前記標的から反射されて戻された、前記送信されたソース信号に対応するエコーを測定する、異なる位置にあるセンサであって、各センサは、該センサに固有の標的測定値のエコーを含む受信信号データを含むようになっている、センサと、
ハードウェアプロセッサであって、
前記センサ及び前記標的の有雑音の部分的なユークリッド距離行列（ＥＤＭ）の推定値を前記受信信号データに基づいて計算することであって、前記センサの間のユークリッド距離は、予想されたセンサロケーションを用いて計算され、前記センサと前記標的との間の前記ユークリッド距離は、各センサの前記受信信号データを相関させることによって推定され、前記有雑音の部分的なＥＤＭは距離誤差を含むことと、
制約付き最適化プロセスを用いて、前記有雑音の部分的なＥＤＭを、実際のセンサロケーション及び標的ロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解することであって、前記低ランクＥＤＭは、前記センサロケーション及び前記標的ロケーションにマッピングされて、推定された実際のセンサロケーションを得ることと、
前記推定された実際のセンサロケーション及び前記受信信号データを用いて逆撮像プロセスを実施して、前記レーダ画像を生成することと、
を行うように構成されている、ハードウェアプロセッサと、
前記レーダ画像を通信チャネルに出力する出力インターフェースと、
を備える、レーダシステム。
【請求項２】
前記受信信号データは、各センサと対応する標的との間の距離を示す、前記送信されたソース信号に対する受信エコーの位相変化を求める測定値を含む、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項３】
前記送信されたソース信号は、位相変化が該ソース信号と受信エコーとの間の時間シフトによって示されるような広帯域ソース信号であり、前記時間シフトは、２つの時間領域信号の間の相互相関（ＣＣ）を計算することに基づいて推定されるか、又は、周波数領域において等価的に計算される、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項４】
前記制約付き最適化プロセスは、交互方向乗数法（ＡＤＭＭ）を用いて解かれる、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項５】
前記センサは少なくとも３つのセンサであり、該少なくとも３つのセンサは、移動センサ、静止センサ、又はそれらの或る組み合わせであり、各センサは、１０倍の波長までの運動誤差を含む、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項６】
前記有雑音の部分的なＥＤＭの前記誤差は、標的の位置合わせ不良によって引き起こされるスパイクエラー及び近似誤差を含む、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項７】
前記センサは、事前に設計された軌道に沿って移動して前記標的を検出し、前記標的は静止している、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項８】
各センサはアンテナを備え、各センサは、前記ＲＯＩに関して他の全てのセンサと異なる位置にあるか、又は、幾つかのセンサは、前記ＲＯＩに関して少なくとも１つの他のセンサと異なる位置にある、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項９】
少なくとも１つのアンテナは、レーダパルスを前記ＲＯＩに送信し、前記ＲＯＩから戻る一組の反射波を測定する、請求項８に記載のレーダシステム。
【請求項１０】
関心領域（ＲＯＩ）のレーダ画像を生成する方法であって、前記ＲＯＩは標的を含み、該方法は、
異なる位置にあるセンサを用いてソース信号を前記ＲＯＩに送信し、前記標的から反射されて戻された、前記送信されたソース信号に対応するエコーを測定することであって、各センサは、該センサに固有の標的測定値のエコーを含む受信信号データを含むようになっていることと、
ハードウェアプロセッサであって、
前記センサ及び前記標的の有雑音の部分的なユークリッド距離行列（ＥＤＭ）の推定値を前記受信信号データに基づいて計算することであって、前記センサの間のユークリッド距離は、予想されたセンサロケーションを用いて計算され、前記センサと前記標的との間の前記ユークリッド距離は、各センサの前記受信信号データを相関させることによって推定され、前記有雑音の部分的なＥＤＭは距離誤差を含むことと、
制約付き最適化プロセスを用いて、前記有雑音の部分的なＥＤＭを、実際のセンサロケーション及び標的ロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解することであって、前記低ランクＥＤＭは、前記センサロケーション及び前記標的ロケーションにマッピングされて、推定された実際のセンサロケーションを得ることと、
前記推定された実際のセンサロケーション及び前記受信信号データを用いて逆撮像プロセスを実施して、前記レーダ画像を生成することと、
を行うように構成されている、ハードウェアプロセッサを用いることと、
前記レーダ画像を出力インターフェースを介して通信チャネルに出力することと、
を含む、方法。
【請求項１１】
前記受信信号データを各センサのメモリに記憶することを更に含み、前記受信信号データは、各センサと対応する標的との間の距離を示す、前記送信されたソース信号に対する受信エコーの位相変化を求める測定値を含むようになっている、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記制約付き最適化プロセスを解くことは、交互方向乗数法（ＡＤＭＭ）を用いることを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記ソース信号は、位相変化が該ソース信号と受信エコーとの間の時間シフトによって示されるような広帯域ソース信号であり、前記時間シフトは、２つの時間領域信号の間の相互相関（ＣＣ）を計算することに基づいて推定されるか、又は、周波数領域において等価的に計算される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記有雑音の部分的なＥＤＭの前記誤差は、標的の位置合わせ不良によって引き起こされるスパイクエラー及び近似誤差を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記センサは少なくとも３つのセンサであり、該少なくとも３つのセンサは、移動センサ、静止センサ、又はそれらの或る組み合わせであり、各センサは、１０倍の波長までの運動誤差を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
各センサはアンテナを備え、各センサは、前記ＲＯＩに関して他の全てのセンサと異なる位置にあるか、又は、幾つかのセンサは、前記ＲＯＩに関して少なくとも１つの他のセンサと異なる位置にある、請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
少なくとも１つのアンテナは、レーダパルスを前記ＲＯＩに送信し、前記ＲＯＩから戻る一組の反射波を測定する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
方法を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムが組み込まれた非一時的コンピュータ可読メモリであって、前記方法は、
前記ＲＯＩ内の標的から反射されて戻された、前記ＲＯＩに関して異なる位置にあるセンサから送信されたソース信号に対応するエコーを取得することであって、各センサは、該センサに固有の標的測定値の前記エコーを含む受信信号データを含むことと、
ハードウェアプロセッサであって、
前記センサ及び前記標的の有雑音の部分的なユークリッド距離行列（ＥＤＭ）の推定値を前記受信信号データに基づいて計算することであって、前記センサの間のユークリッド距離は、予想されたセンサロケーションを用いて計算され、前記センサと前記標的との間の前記ユークリッド距離は、各センサの前記受信信号データを相関させることによって推定され、前記有雑音の部分的なＥＤＭは距離誤差を含むことと、
制約付き最適化プロセスを用いて、前記有雑音の部分的なＥＤＭを、実際のセンサのロケーション及び標的ロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解することであって、前記低ランクＥＤＭは、前記センサロケーション及び前記標的ロケーションにマッピングされて、推定された実際のセンサロケーションを得ることと、
前記推定された実際のセンサロケーション及び前記受信信号データを用いて逆撮像プロセスを実施して、前記レーダ画像を生成することと、
を行う、ハードウェアプロセッサを設けることと、
前記レーダ画像から情報を得るために、前記レーダ画像を出力インターフェースを介して通信チャネルに出力して合焦レーダ画像を提供することと、
を含む、非一時的コンピュータ可読メモリ。
【請求項１９】
前記受信信号データは、各センサと対応する標的との間の距離を示す、前記送信されたソース信号に対する受信エコーの位相変化を求める測定値を含み、前記制約付き最適化プロセスを解くことは、交互方向乗数法（ＡＤＭＭ）を用いることを含む、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読メモリ。
【請求項２０】
前記ソース信号は、位相変化が該ソース信号と受信エコーとの間の時間シフトによって示されるような広帯域ソース信号であり、前記時間シフトは、２つの時間領域信号の間の相互相関（ＣＣ）を計算することに基づいて推定されるか、又は、周波数領域において等価的に計算される、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読メモリ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、包括的には、分散センシング（distributed sensing：分布センシング）システムに関し、より詳細には、良好に較正されていない位置を有する分散センサ又は未知の位置摂動を受ける移動センサを用いたレーダ撮像に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のリモートセンシングシステムでは、センサロケーションは、撮像プロセスにおいて決定的な役割を果たす。センサロケーションが正確に知られているとき、センサによって記録されるデータの位相変化は、一般に、逆撮像プロセス（inverse imaging process）の間に散乱物体、すなわち標的のロケーションにおいて良好に補償することができ、物体の合焦画像が得られる。しかしながら、実際には、センサロケーションは、特に、分散センサシステム等の従来のシステム又は航空機搭載レーダシステム若しくは車載レーダシステム等の移動センサプラットフォームについては、良好に較正されていない場合がある。ロケーション誤差があると、その誤差が中心波長よりはるかに小さくても、撮像結果が焦点外になる場合がある。ロケーション誤差が数波長の大きさにまで増加するにつれて、撮像結果は、強い散乱物体であっても、物体に合焦することができなくなる場合がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
したがって、レーダ撮像システム及び分散アレイの方法について、合焦撮像を実現するために、センサ位置を正確に特定することが必要である。
【０００４】
オートフォーカスは、異なるセンサ様式を用いるリモートセンシングにおける困難な課題であった。従来のロケーション又は動き補償ベースの方法は、異なるロケーションが誘発する位相誤差を補正することができるようにセンサロケーション誤差を補償しようとする。センサロケーション誤差がソース波長よりもはるかに小さい場合には、ロケーションが誘発する焦点外問題は、スパース性駆動型オートフォーカスアルゴリズムによって解くことができる。これらのスパース性駆動型オートフォーカスアルゴリズムは、摂動射影行列（perturbed projection matrix）及び再構築された画像のスパース性に対する制約を有する最適化問題としてオートフォーカス撮像問題をモデル化する。しかしながら、その結果得られた解は、ロケーション不一致に関係した誤差を含む。大域的最適解は、ロケーション誤差が中心周波数波長よりもはるかに小さいときに、良好な初期化を用いてのみ達成可能である。ロケーション誤差が波長よりも大きいとき、この方法は、合焦した撮像結果に収束しない場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の実施の形態は、未知の位置摂動又は十分に較正されていない位置を有するセンサを補償するために合焦画像を生成する分散センサ又は移動センサを用いるレーダ撮像のシステム及び方法に関する。
【０００６】
本開示の幾つかの実施の形態は、関心領域（ＲＯＩ：region of interest）内の標的を検出する移動センサがロケーション誤差を伴って摂動している場合に、これらのセンサを用いてレーダ撮像するシステム及び方法に関する。
【０００７】
本開示は、低ランクユークリッド距離行列（ＥＤＭ：Euclidean distance matrix）再構築に基づくレーダ撮像システムのセンサロケーションのロバストな推定を提供する。このために、ＥＤＭの正方行列が次のように定義される。ＥＤＭの各行は、センサ又は物体のいずれかに対応し、各列は、同じ順序のセンサ又は物体に対応する。ＥＤＭの各エントリは、対応する行センサ／物体と、対応する列センサ／物体との間の２乗距離である。ＥＤＭのエントリは、２つのセンサロケーションの不正確な２乗距離と、センサと物体との間の正確な２乗距離ではあるが、対応する物体が誤っている可能性がある２乗距離と、撮像される物体のうちの２つの間の未知の距離とによって部分的に初期化される。最初のＥＤＭは、実際のＥＤＭの雑音を有するものとして取り扱われ、欠落したエントリを有する。次に、交互方向乗数法（ＡＤＭＭ：alternating direction method of multipliers）を用いて制約付き最適化問題を解くことによって、この欠落したエントリを有する有雑音ＥＤＭを、実際のセンサロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解することが可能である。
【０００８】
具体的には、本開示の幾つかの実施の形態は、特にロケーション誤差が波長を越える場合のオートフォーカス撮像においてセンサロケーション特定問題を解くロケーション推定を提供する。このために、センサ及び検出対象の標的／物体の有雑音ＥＤＭが、非限定的な例によって以下のように部分的に初期化される。センサの間の距離を、ＧＰＳ情報等の他のサイド情報を用いた理想的又は近似的なセンサロケーションを用いて推定することができ、センサと標的／物体との間の距離が、受信信号データの相関を分析することによって推定され、標的／物体の間の距離は、それらを推定する直接的な情報が存在しないので未知のままである。実験から分かったことは、センサの間の推定された距離は、センサ摂動のレベルに応じた誤差を有する一方、センサと標的／物体との間の距離は、一般に、信号対雑音比が高いときに正確であるということである。一方、実験からは、幾つかの場合に、センサと１つの標的／物体との間の距離が、センサと別の標的／物体との間の距離として取り扱われる場合があり、ＥＤＭ行列にスパイクエラーを引き起こすことも分かった。その場合に、このスパイクエラーを知ることに基づいて、少なくとも１つの目的は、欠落したエントリを有するこの有雑音距離行列から基礎となる低ランクＥＤＭを回復することである。このタスクを行うために、本開示は、ＡＤＭＭプロセスを用いて、有雑音ＥＤＭを２つの部分に分解する。一方は、真のセンサロケーション及び散乱標的／物体ロケーションに対応する低ランクＥＤＭであり、他方は、ロケーション誤差に対応するスパース部分である。
【０００９】
また、実験中に分かったこととして、センサロケーション誤差がソース波長よりもはるかに小さい場合に、位置によって誘発される焦点外問題は、オートフォーカス撮像問題を、スパース画像仮定及び摂動射影行列を有する最適化問題としてモデル化するスパース性ベースのオートフォーカスアルゴリズムによって解くことができるということも挙げられる。しかしながら、その結果得られる解は、位置不一致に関係した誤差を含む。さらに、実験から分かったことは、大域的最適解は、位置誤差が中心周波数波長よりもはるかに小さく、良好な初期化を有するときにのみ達成可能であるということである。位置誤差がほぼ数波長分であるとき、この手法は、合焦した撮像結果に収束しない場合がある。
【００１０】
センサのロケーションを特定するには、実験から見出されたように、センサのＥＤＭを利用して、センサの間の距離をセンサの座標にマッピングすることができる。実験及びＥＤＭの理論を通じて本発明者らが理解したところによれば、ｄ次元空間におけるいずれの関心点のＥＤＭも、多くともｄ＋２のランクを有する。センサのＥＤＭが与えられると、センサの回転、並進及び反射を無視して、センサロケーションを求めることができる。しかしながら、実験から、このＥＤＭは完全に可観測でなく、雑音を有し、その結果、幾つかの実験から立証されているように、センサロケーションの誤った推定値をもたらす。そのような知見に基づいて、本開示の少なくとも１つの目標は、欠落した有雑音ＥＤＭを扱うロバストな方法を用いることによってこの問題を克服することである。
【００１１】
有雑音ＥＤＭの形成に関して、本開示の幾つかの実施の形態は、モノスタティックレーダが、事前に設計された軌道に沿って移動しながらＲＯＩに位置するＫ個の静止標的／物体を検出する２Ｄアレイ撮像問題を検討する。この手法について、軌道は直線であると仮定され、レーダはＮ個のセンサからなる仮想的な等間隔直線アレイとして動作する。センサのロケーションを正確に特定するために、各センサ及びＲＯＩ内の各標的／物体は、それらのＥＤＭを構築する関心点として取り扱われる。上述したように、この考え方は、この手法が、不完全な有雑音ＥＤＭを、センサについての測定値及び事前情報に従って最初に構築するということである。その後、低ランクＥＤＭが、この有雑音ＥＤＭに基づいて回復され（正：recovered）、ここで、低ランクＥＤＭが求められ、センサロケーション及び標的／物体ロケーションを、それに応じて、基準点を所与として探索することができる。これまで標的／物体ロケーションについての明確な情報がないので、対応する距離は未知のままであり、これは、推定されたＥＤＭが部分的に観測されているにすぎないことを意味する。
【００１２】
ロバストなＥＤＭ分析に関して、本開示の幾つかの実施の形態は、標的／物体の間の距離を不確定のままとし、データ相関分析を介して各センサに対応する測定値を用いる計算を行って、センサと標的／物体との間の相対距離を解くことに取り組む。相関関数の局所最適性問題に起因して、推定されたＥＤＭは、上述したように、物体の位置合わせ不良によって引き起こされるスパイクエラー及び近似誤差を含む場合がある。これらの誤差は、その結果、センサロケーションマッピングに対する結果のＥＤＭ内に誤ったセンサロケーションをもたらす場合がある。
【００１３】
欠落したデータを有するロバスト主成分分析（ＲＰＣＡ：Robust Principle Component Analysis）プロセスを用いた実験に基づくと、本開示の幾つかの実施の形態は、上述したように、交互方向乗数法（ＡＤＭＭ）手法を用いて、有雑音ＥＤＭを２つの部分に分解し、一方は真のセンサロケーション及び散乱物体ロケーションに対応する低ランクＥＤＭであり、他方は位置誤差に対応するスパース部分である。回復された低ランクＥＤＭは、センサロケーション及び散乱標的／物体ロケーションにマッピングすることができる。シミュレーション結果は、本発明者らの方法がセンサロケーション及び標的ロケーショの双方を正確に推定することができることができることを実証している。
【００１４】
実験中に見出された上記理解によって、本開示の実施の形態は、ＡＤＭＭ手法を用いて、欠落したエントリを有する有雑音ＥＤＭ推定値から真の又は実際の摂動したセンサロケーションの低ランクユークリッド距離行列（ＥＤＭ）を再構築することができる。実験結果は、これらの実施の形態が、非限定的な例として、ＲＯＩに位置する標的／物体の鮮明な画像を提供することによって、他の従来のロケーション特定センサ方法と比較して、移動プラットフォームのセンサのロケーション特定の性能を大幅に改善したことを実証している。
【００１５】
本開示の一実施の形態によれば、標的を含む関心領域（ＲＯＩ）のレーダ画像を生成するレーダシステムが提供される。レーダシステムは、ソース信号をＲＯＩに送信し、標的から反射されて戻された、送信されたソース信号に対応するエコーを測定する、異なる位置にあるセンサを備える。各センサは、センサに固有の標的測定値のエコーを含む受信信号データを含む。レーダシステムは、センサ及び標的の観測された有雑音の部分的なＥＤＭの推定値を受信信号データに基づいて計算するハードウェアプロセッサを備える。センサの間のユークリッド距離は、予想されたセンサロケーションを用いて計算され、センサと標的との間のユークリッド距離は、各センサについて受信信号データを送信されたソース信号と相関させることによって推定される。有雑音の部分的なＥＤＭは距離誤差を含む。ハードウェアプロセッサは、制約付き最適化プロセスを用いて、有雑音の部分的なＥＤＭを、実際のセンサのロケーション及び標的ロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解する。低ランクＥＤＭは、センサロケーション及び標的ロケーションにマッピングされて、推定された実際のセンサロケーションが得られる。ハードウェアプロセッサは、推定された実際のセンサロケーション及び受信信号データを用いて逆撮像プロセスを実施して、レーダ画像を生成する。レーダシステムは、レーダ画像を通信チャネルに出力する出力インターフェースを備える。
【００１６】
本開示の別の実施の形態によれば、標的を含む関心領域（ＲＯＩ）のレーダ画像を生成する方法が提供される。方法は、ＲＯＩ内の標的から反射されて戻された、異なる位置にあるセンサから送信されたソース信号に対応するエコーを取得することを含む。各センサは、センサに固有の標的測定値のエコーを含む受信信号データを含む。方法は、センサ及び標的の観測された有雑音の部分的なＥＤＭの推定値を受信信号データに基づいて計算するハードウェアプロセッサを用いることを含む。センサの間のユークリッド距離は、予想されたセンサロケーションを用いて計算され、センサと標的との間のユークリッド距離は、各センサの受信信号データを相関させることによって推定される。有雑音の部分的なＥＤＭは距離誤差を含む。ハードウェアプロセッサは、制約付き最適化プロセスを用いて、有雑音の部分的なＥＤＭを、実際のセンサのロケーション及び標的ロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解する。低ランクＥＤＭは、センサロケーション及び標的ロケーションにマッピングされて、推定された実際のセンサロケーションが得られる。ハードウェアプロセッサは、推定された実際のセンサロケーション及び受信信号データを用いて逆撮像プロセスを実施して、レーダ画像を生成する。方法は、レーダ画像を出力インターフェースを介して通信チャネルに出力することを含む。
【００１７】
本開示の別の実施の形態によれば、方法を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムが具現化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体が提供される。方法は、ＲＯＩ内の標的から反射されて戻された、異なる位置にある一組のセンサから送信されたソース信号に対応する一組のエコーを取得することを含む。各センサは、センサに固有の標的測定値のエコーを含む受信信号データを含む。方法は、センサ及び標的の有雑音の部分的なユークリッド距離行列（ＥＤＭ）の推定値を受信信号データに基づいて計算するハードウェアプロセッサを設けることを含む。センサの間のユークリッド距離は、予想されたセンサロケーションを用いて計算され、センサと標的との間のユークリッド距離は、各センサの受信信号データを相関させることによって推定される。有雑音の部分的なＥＤＭは距離誤差を含む。ハードウェアプロセッサは、制約付き最適化プロセスを用いて、有雑音の部分的なＥＤＭを、実際のセンサのロケーション及び標的ロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解する。低ランクＥＤＭは、一組のセンサロケーション及び標的ロケーションにマッピングされて、推定された実際のセンサロケーションが得られる。ハードウェアプロセッサは、推定された実際のセンサロケーション及び受信信号データを用いて逆撮像プロセスを実施して、レーダ画像を生成する。方法は、レーダ画像から情報を得るために、レーダ画像を出力インターフェースを介して通信チャネルに出力して合焦レーダ画像を提供することを含む。
【００１８】
ここに開示されている実施形態は、添付図面を参照して更に説明される。示されている図面は、必ずしも一律の縮尺というわけではなく、その代わり、一般的に、ここに開示されている実施形態の原理を示すことに強調が置かれている。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本開示の実施形態による、関心領域（ＲＯＩ）内の標的／物体を検出する移動センサを有する分散レーダ撮像システムを示す概略図である。
【図２】本開示の実施形態による方法のステップを示すブロック図である。
【図３】本開示の実施形態による、互いに通信する同期されたレーダプラットフォームを示す分散レーダ撮像システムのコンピュータシステムのブロック図である。
【図４Ａ】本開示の実施形態による、或るアンテナ（センサ）から他の全てのアンテナまでの距離を求めることを示す概略図である。
【図４Ｂ】本開示の実施形態による、アンテナ（センサ）から全ての物体までの距離を求めることを示す概略図である。
【図４Ｃ】本開示の実施形態による、観測された部分的な有雑音ユークリッド距離行列の形成を示す概略図である。
【図４Ｄ】本開示の実施形態による、ユークリッド距離行列の異なるエリアを示す概略図である。
【図５Ａ】本開示の実施形態による、センサ及び物体のユークリッド距離行列を回復する制約最適化関数である。
【図５Ｂ】本開示の実施形態によるＡＤＭＭの拡大目的関数である。
【図５Ｃ】本開示の実施形態による、拡大目的関数（正：function）を最小にするＡＤＭＭの反復更新を示す概略図である。
【図５Ｄ】本開示の実施形態による、最初の（正：initial）観測された部分的な有雑音ＥＤＭを示す概略図である。
【図５Ｅ】本開示の実施形態による、ＡＤＭＭを用いて回復されたＥＤＭを示す概略図である。
【図５Ｆ】本開示の実施形態による、回復されたＥＤＭのスパース誤差を示す概略図である。
【図５Ｇ】本開示の実施形態による、図５Ｈの最小２乗法を用いた結果と比較される本開示の方法の回復されたセンサロケーションを示す概略図である。
【図５Ｈ】本開示の実施形態による、図５Ｇの方法と比較される、最小２乗法を用いて回復されたセンサロケーションを示す概略図である。
【図５Ｉ】本開示の実施形態による、不正確なセンサロケーション及び推定されたセンサロケーションをそれぞれ用いたレーダ撮像結果を示す概略図である。
【図６】本開示の幾つかの実施形態による、本開示によって考えられる分散レーダ撮像システムのコンピュータシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
上記で明らかにされた図面は、ここに開示されている実施形態を記載しているが、この論述において言及されるように、他の実施形態も意図されている。この開示は、限定ではなく代表例として例示の実施形態を提示している。ここに開示されている実施形態の原理の範囲及び趣旨に含まれる非常に多くの他の変更及び実施形態を当業者は考案することができる。
【００２１】
図１は、本開示の実施形態による、関心領域（ＲＯＩ）１５０内の一群の標的／物体１４０を検出する移動センサ１１０を有する分散移動レーダ撮像システム１００を示す概略図である。一群の標的１４０は、Ｋ個の標的１４１、１４２及び１４Ｋを含む。分散レーダ撮像システム１１０は、少なくとも１つの移動送信／受信プラットフォーム又は送信機／受信機１０１と、一組のＮ個の同様の分散移動受信機プラットフォーム又は受信機１０１、１０２、１０３、１０Ｎとを備える航空機搭載プラットフォーム又は車載プラットフォーム等のためのセンサとすることができる。一組のＮ個の分散受信機は、５つ以上であってもよいし、１０個以上であってもよいし、２０個以上であってもよいと考えられる。レーダパルス１２０が、少なくとも（正：at least）１つの送信機／受信機１０１から送信され、関心エリア又は関心領域（ＲＯＩ）１５０に位置する標的１４０を照射し、対応する反射レーダ反射波１３０が複数の分散受信機１０１、１０２、１０３、及び１０Ｎによって記録される。反射波１３０は、遅延パルスの加重結合として特徴付けることができ、複素重みは、特定の標的反射率及びアンテナパターンに依存する。これらのパルス及び反射波が与えられると、対応する重み及び遅延に従って距離方位角平面においてレーダ画像を生成することができる。レーダ画像の方位角分解能はアレイ開口のサイズに依存し、距離分解能はパルスの帯域幅に依存する。
【００２２】
図２は、本開示の実施形態による方法のステップを示すブロック図である。この方法は、関心領域（ＲＯＩ）内の標的から一組の受信機によって受信された一組のレーダ反射波を取得するステップ２１０を含む。この一組のレーダ反射波は、ＲＯＩに向けられた送信機からの送信レーダ信号に対応する。一組のレーダ反射波又は反射波は、各受信機のプロセッサのメモリに記憶することができ、処理のために中央コントローラーに通信することができる。
【００２３】
図２のステップ２２０は、センサ及び標的の有雑音の部分的なユークリッド距離行列（ＥＤＭ）の推定値を受信信号データに基づいて計算することを含む。センサ間のユークリッド距離は、予想されたセンサロケーションを用いて計算され、センサと標的との間のユークリッド距離は、各センサの受信信号データを相関させることによって推定される。一組のセンサの粗い位置は、リアルタイムＧＰＳ信号又は事前に設計された静止位置若しくは移動軌道によって与えられる。センサは、静止したものとすることもできるし、事前に設計された軌道に沿って移動するものとすることもできる。
【００２４】
図２のステップ２３０は、制約付き最適化プロセスを用いて、有雑音の部分的なＥＤＭを、実際のセンサのロケーション及び標的ロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解することを含む。
【００２５】
図２のステップ２４０は、推定された実際のセンサロケーション及び受信信号データを用いて逆撮像プロセスを実施し、レーダ画像を生成することを含む。
【００２６】
図２のステップ２５０は、レーダ画像を出力インターフェースを介して通信チャネルに出力することを含む。
【００２７】
図３は、互いに通信して、収集されたデータをコンピュータ３００Ａのメモリ３１０に記憶するセンサプラットフォーム又はレーダプラットフォームナンバー１、１０１と、センサプラットフォーム又はレーダプラットフォームナンバー２、１０２と、センサプラットフォーム又はレーダプラットフォームナンバー３、１０Ｎとを備える同期されたセンサプラットフォーム１１０を示す上記方法のコンピュータシステムのブロック図である。コンピュータ３００Ａは、本開示の実施形態による、収集されたデータを処理するためのＥＤＭを用いたセンサロケーション特定部３２０を備え、センサロケーションの出力及び収集されたデータは、撮像プロセッサ３４０への入力である。さらに、コンピュータ３００Ａはユーザインターフェース３５０を備える。
【００２８】
図４Ａは、本開示の実施形態による、或るアンテナ（センサ）から他の全てのアンテナまでの距離を求めることを示す概略図である。例えば、ｄ次元ユークリッド空間におけるＮ個の点の集合体｛ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ｝を考える。ここで、ｘｉ∈Ｒｄである。ｘｉとｘｊとの間の２乗ユークリッド（正：squared Euclidean）距離は、以下の式によって与えられる。
【数１】
2021517651.tif 000003
【００２９】
｛ｘｉ｝ｉ＝１，．．．，Ｎの対応するユークリッド距離行列（ＥＤＭ）は、以下の式として定義される。
【数２】
2021517651.tif 000004
ここで、Ｘ＝［ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ］∈Ｒｄ×Ｎであり、これは、ＥＤＭが、それぞれ（正：respectively）ランク１、ｄ、及び１である３つの行列の和であることを示している。したがって、ＥＤＭのランクは、多くともｄ＋２である。２Ｄ撮像問題又は３Ｄ撮像問題の場合、ランクは、Ｘに含まれるセンサの数にかかわらず、それぞれ多くとも４（ｄ＝２の場合）又は５（ｄ＝３の場合）である。Ｘのいずれの並進変換、回転変換、又は反射変換も同じＥＤＭをもたらすことが更に実証される。したがって、ＥＤＭが与えられると、点座標の一意の解は存在しない。しかしながら、基準点が与えられると、本開示の実施形態による以下のプロセスによって可能な解を達成することができる。原点をｘ１＝０とし、Ｅの第１列をｅ１とする。Ｘのグラム行列は、以下のようにＥＤＭを用いて計算することができる。
【数３】
2021517651.tif 000005
特異値分解（ＳＶＤ：singular value decomposition）を用いると、以下の式が得られる。
【数４】
2021517651.tif 000006
ここで、
【数５】
2021517651.tif 000007
である。大きさが減少する順にソートされた固有値を用いると、点集合
【数６】
2021517651.tif 000008
を元のＥＤＭから以下のように再構築することができる。
【数７】
2021517651.tif 000009
【００３０】
図４Ａ及び図１に関して、第１の手法は、Ｍ個のセンサ／プラットフォーム／アンテナ１０１、１０２、．．．、１０Ｎの分散レーダシステムを用いて、関心領域（ＲＯＩ）１５０に位置するＫ個の静止物体１４１、１４２、．．．、１４Ｋを検出するアレイ撮像問題を用いることである。センサ１０１、１０２、１０３．．．、１０Ｎのロケーションを正確に特定するために、各センサ及びＲＯＩ内の各物体は、それらのＥＤＭを構築する関心点として扱われる。この手法の考え方は、まず、センサについて測定値及び事前情報に従って、有雑音の不完全なＥＤＭを構築することである。次に、この有雑音ＥＤＭに基づいて、低ランクＥＤＭを回復することであり、低ランクＥＤＭが決定されると、それに応じて、基準点を所与として、センサロケーション及び物体ロケーションを探求することができる。
【００３１】
図４Ａ及び図１を更に参照して、例えば、モノスタティックレーダ１０１によって放射された周波数領域ソース信号１２０をＰ（ωｍ）とする。第ｎの摂動ロケーションｅｒｎに配置されたレーダセンサによって受信される信号１３０は、以下のように関心エリア内の全ての物体のレーダエコーの重ね合わせとしてモデル化することができる。
【数８】
2021517651.tif 000010
ここで、Ｓ（ωｍ，ｌｋ）は、ロケーションｌｋにおける物体の等価複素数値インパルス応答であり、
【数９】
2021517651.tif 000011
は、速度ｃで
【数１０】
2021517651.tif 000012
の距離を伝播した後のレーダソース信号に対する受信レーダエコーの位相変化を表す。
【００３２】
センサ及び物体の有雑音ＥＤＭをΦ∈Ｒ（Ｎ＋Ｋ）×（Ｎ＋Ｋ）とすることによって、以下のプロセスを用いてそのエントリを推定することが可能である。
【００３３】
図４Ａを更に参照すると、第１に、事前に設計されるか又はＧＰＳデータによって与えられる予想されたセンサロケーション１０１ａ、１０２ａ、．．．、１０Ｎａを用いて、以下のように、センサ１０１、１０２、１０３．．．、１０Ｎの間のユークリッド距離を推定することができる。
【数１１】
2021517651.tif 000013
【００３４】
図４Ｂは、本開示の実施形態による、アンテナ（センサ）から全ての物体までの距離を求めることを示す概略図である。
【００３５】
図４Ａ及び図４Ｂを参照すると、第２に、式（７）に従って、送信ソース信号に対する受信エコーの位相変化は、センサと対応する物体との間の距離を反映する。広帯域ソース信号の場合、位相変化は、ソース信号と受信信号との間の時間シフトによって特徴付けられる。この時間シフトは、これらの２つの時間領域信号の間の相互相関（ＣＣ）を計算することによって有効に推定することもできるし、周波数領域において等価的に計算することもできる。相互相関関数の最大値は、それらの信号が最良に位置合わせされた時点を示す（図４Ｂ参照）。すなわち、
【数１２】
2021517651.tif 000014
である。ここで、
【数１３】
2021517651.tif 000015
は、要素ごとの積を表す。Φの第（ｎ，Ｎ＋Ｋ）のエントリは、以下の式によって推定される。
【数１４】
2021517651.tif 000016
【００３６】
図４Ｃは、本開示の実施形態による、観測された部分的な有雑音ユークリッド距離行列の形成を示す概略図である。図４Ｄは、本開示の実施形態による、ユークリッド距離行列の異なるエリアを示す概略図である。
【００３７】
図１、図４Ｂ、図４Ｃ及び図４Ｄを参照すると、式（８）及び式（１０）に基づいて、最初のＥＤＭを図４Ｃに示すように定式化することができる。物体ロケーションについての明確な情報はこれまで存在しないので、対応する距離は未知のままであり、これは、推定されたＥＤＭが部分的に観測されたものにすぎないことを意味する（図４Ｄ参照）。加えて、式（８）は一般に凹ではないので、推定されたＥＤＭにスパイクエラーを潜在的に引き起こす複数の極大値が存在する場合がある。これらの全ての問題点は、本発明者らのロバストなセンサロケーション特定方法において対処される。
【００３８】
図４Ｃ及び図４Ｄを更に参照すると、ロバスト主成分分析（ＲＰＣＡ）方法が以下の問題を解くことを目的としている。Ｅ及びＳが未知であるが、Ｅが低ランクであることが分かっており、Ｓがスパースであることが分かっているΦ＝Ｅ＋Ｓが与えられると、Ｅ及びＳが回復される。この場合、Φは、センサロケーションの測定値及び事前情報を用いて部分的に推定される。次に、少なくとも１つの目的は、以下の式として定義される、基礎をなす低ランク行列Ｅを回復することである。
【数１５】
2021517651.tif 000017
ここで、
【数１６】
2021517651.tif 000018
である。
【００３９】
図５Ａは、本開示の実施形態による、センサ及び物体のユークリッド距離行列を回復する制約最適化関数である。この問題を解くために、本開示の手法は、ＥＤＭに基づいて、ロバストなセンサロケーション特定のための制約付きコスト関数を最小にすることである。
【数１７】
2021517651.tif 000019
ここで、Ｍは、Φにおける観測された部分的なエントリに対応する２値行列であり、特に、１は、センサと物体との間の距離に対応し、０はそれ以外に対応し、
【数１８】
2021517651.tif 000020
及び
【数１９】
2021517651.tif 000021
は、それぞれ摂動したセンサロケーションの中心及び理想的なセンサロケーションの中心を表す。２Ｄベクトル外積は以下のように定義される。
【数２０】
2021517651.tif 000022
【００４０】
式（１２）において、センサロケーションのロバストな解は、スパース性を距離誤差行列Ｓに課すことによって探索される。正則化項は、摂動したセンサがそれらの理想的な設計されたロケーションにどれだけ近いのかを制御する。ＥＤＭが並進、回転及び反射に対して不変であることを考慮すると、解がモデルにおいて予想されたものに収束することを確実にするために基準の制約が追加される。第１の制約は、２つの近傍センサが互いに接近していることを必要とするものである。第２の制約及び第３の制約は、それぞれ摂動したセンサの中心及び方位が理想的な設計されたセンサに位置合わせされていることを強要するものである。
【００４１】
図５Ｂは、本開示の実施形態によるＡＤＭＭの拡大目的関数である。この最適化問題を解くために、目的関数は、以下のように拡大ラグランジュ関数として書き換えられる。
【数２１】
2021517651.tif 000023
【００４２】
図５Ｃは、本開示の実施形態による、拡大目的関数を最小にするＡＤＭＭの反復更新を示す概略図である。この最小化問題は、以下のように反復更新を伴う交互方向乗数法（ＡＤＭＭ）によって解くことができる。
【数２２】
2021517651.tif 000024
【００４３】
図５Ｄ、図５Ｅ、図５Ｆ、図５Ｇ及び図５Ｈを参照する。ここで、図５Ｄは、本開示の実施形態による、最初の観測された部分的な有雑音ＥＤＭを示す概略図である。図５Ｅは、本開示の実施形態による、ＡＤＭＭを用いて回復されたＥＤＭを示す概略図である。図５Ｆは、本開示の実施形態による、回復されたＥＤＭのスパース誤差を示す概略図である。図５Ｇは、本開示の実施形態による、回復されたセンサロケーションと、最小２乗法を用いた結果との比較とを示す概略図である。図５Ｈは、本開示の実施形態による、不正確なセンサロケーション及び推定されたセンサロケーションをそれぞれ用いたレーダ撮像結果を示す概略図である。
【００４４】
図５Ｇ及び図４Ｂを参照すると、本開示の方法を検証するために、総数Ｎ＝５１個のセンサが、ＲＯＩ内のＫ＝３個の静止物体を撮像するために用いられる。分散センサ／アンテナは、図５Ｇにドット５０１によって示すように、等間隔直線アレイを形成するように設計される。しかしながら、実際の要素ロケーションは、図５Ｇに黒色の×マーク５０３によって示すように摂動し、この摂動は、送信ソース信号の中心波長の１０倍に達する。図４Ｂの時間領域ソースパルス１２０及び図４Ｂの受信エコー１３０は、図４Ｂに示すように、白色ガウス雑音を加えられた自由空間グリーン関数を用いてシミュレートされる。図５Ｇ及び図５Ｈは、理想的なセンサロケーション５０１と、×マーク５０３としての摂動したセンサロケーションと、菱形マーク５０７としてのＲＯＩ内の物体と、三角形マーク５０９としての再構築されたセンサロケーションと、円形マーク５１１としての回復された物体ロケーションと、ＲＯＩ５１３とを示していることに留意されたい。
【００４５】
図５Ｄ、図５Ｅ、図５Ｆ、図５Ｇ及び図５Ｈを参照すると、本開示のセンサロケーション特定方法は、図５Ｄに示すように、ＥＤＭが、センサロケーションについての測定信号及び事前情報を用いて最初に推定されることを含む。式（１２）における最適化問題を解くことによって、図５Ｅに示すように、基礎となる低ランクＥＤＭが、図５Ｆに示すスパース誤差成分を用いて回復される。対応する回復されたセンサロケーション及び物体ロケーションは、図５Ｇに示されている。これらのロケーションは、真の摂動したセンサロケーション及び物体ロケーションと非常に良好に位置合わせされている。一方、最小２乗法が、センサロケーションを推定するのに用いられた場合には、センサロケーションのうちの幾つかは、図５Ｈに示すように、ソース波長よりもはるかに大きな誤差を示す。
【００４６】
図５Ｉは、本開示の実施形態による、不正確なセンサロケーション及び推定されたセンサロケーションをそれぞれ用いたレーダ撮像結果を示す概略図である。例えば、レーダ撮像結果は、不正確なセンサロケーション及び推定されたセンサロケーションをそれぞれ用いている。
【００４７】
特徴
本開示の態様によれば、受信信号データは、各センサと対応する標的との間の距離を示す、送信されたソース信号に対する受信エコーの位相変化を求める測定値を含む。さらに、一態様は、少なくとも３つのセンサを有する一組のセンサを含むことができ、この少なくとも３つのセンサは、移動センサ、静止センサ、又はそれらの或る組み合わせであり、各センサは、１０倍の波長までの運動誤差を含む。さらにまた、一態様は、送信されたソース信号は、位相変化がソース信号と受信エコーとの間の時間シフトによって示されるような広帯域ソース信号であることを含むことができ、時間シフトは、２つの時間領域信号の間の相互相関（ＣＣ）を計算することに基づいて推定されるか、又は、周波数領域において等価的に計算される。
【００４８】
本開示の態様によれば、有雑音の部分的なＥＤＭの誤差は、標的の位置合わせ不良によって引き起こされるスパイクエラー及び近似誤差を含む。一態様は、一組のセンサは、事前に設計された軌道に沿って移動して標的を検出することを含むことができ、標的は静止していることが可能である。さらにまた、一態様は、制約付き最適化プロセスは、交互方向乗数法（ＡＤＭＭ）を用いて解かれることを含むことができる。
【００４９】
本開示の態様によれば、一組のアンテナ内の各アンテナが、ＲＯＩに対して異なる位置にあることができ、又は、一組のアンテナ内の幾つかのアンテナが、ＲＯＩに対して異なる位置にある。さらに、一組のアンテナの幾つかのアンテナが、ＲＯＩにレーダパルスを送信し、ＲＯＩからの一組の反射波を測定することができる。
【００５０】
図６は、本開示の幾つかの実施形態による、本開示によって想定される分散レーダ撮像システムのコンピュータシステムのブロック図である。コンピュータシステム６００は、同期されたレーダプラットフォーム１０１と通信するとともに、コンピュータ６００のオートフォーカス撮像プロセッサ６４０によって処理される収集済みデータをメモリ６３０に記憶することができる。コンピュータシステム６００は、当該コンピュータシステムをキーボード６５１及びディスプレイデバイス６５２に接続することができるヒューマンマシンインターフェース又はユーザインターフェース６５０を備える。コンピュータシステム６００は、バス６５６を経由して、システム６００をディスプレイデバイス６４８に接続するように適応されたディスプレイインターフェース６５７にリンクさせることができ、ここで、ディスプレイデバイス６４８は、とりわけ、コンピュータモニタ、カメラ、テレビジョン、プロジェクター、又はモバイルデバイスを含むことができる。
【００５１】
コンピュータシステム６００は、電源６５４を備えることができ、用途に応じて、電源は、任意選択でコンピュータシステムの外部に配置することができる。オートフォーカス撮像プロセッサ６４０は、記憶された命令を実行するように構成することができるとともに、オートフォーカス撮像プロセッサ６４０によって実行可能である命令を記憶するメモリ６３０と通信することができる１つ以上のプロセッサとすることができる。オートフォーカス撮像プロセッサ６４０は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コンピューティングクラスター、又は任意の数の他の構成とすることができる。オートフォーカス撮像プロセッサ６４０は、バス６５６を経由して、１つ以上の入力及び出力デバイスに接続される。メモリ６３０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は他の任意の適したメモリシステムを含むことができる。
【００５２】
図６を更に参照すると、コンピュータシステム６００は、オートフォーカス撮像プロセッサ６４０によって用いられる補足データ及び／又はソフトウェアモジュールを記憶するように適応された記憶デバイス６５８も備えることができる。例えば、記憶デバイス６５８は、とりわけ、事前設計されたレーダプラットフォーム軌跡、レーダ動作周波数帯域幅、送信波形、推定信号対雑音比、標的認識に関する画像データ、位置誤差に対処する種々の方法とともにシミュレートされた有雑音データを用いた撮像結果に関する履歴データを記憶することができる。記憶デバイス６５８は、ハードドライブ、光学ドライブ、サムドライブ、ドライブのアレイ、又はこれらの任意の組み合わせを含むことができる。
【００５３】
図６を更に参照すると、プリンタインターフェース６５９も同様に、バス６５６を経由してコンピュータシステム６００に接続するとともに、コンピュータシステム６００を印刷デバイス６３２に接続するように適応させることができ、ここで、印刷デバイス６３２は、とりわけ、液体インクジェットプリンタ、固体インクプリンタ、大規模商用プリンタ、サーマルプリンタ、ＵＶプリンタ、又は昇華型プリンタを含むことができる。ネットワークインターフェースコントローラー（ＮＩＣ）６３４が、コンピュータシステム６００を、バス６５６を経由してネットワーク６３６に接続するように適応される。とりわけ、画像データ又は関連画像データを、ネットワーク６３６を介して、ディスプレイデバイス、撮像デバイス、及び／又は印刷デバイス上にレンダリングすることができる。
【００５４】
図６を更に参照すると、とりわけ、画像データ又は関連画像データを、記憶及び／又は更なる処理のために、ネットワーク６３６の通信チャネル上で送信することができ、及び／又は、コンピュータの記憶システム６５８内に記憶することができる。さらに、画像データ又は関連画像データは、受信機６４１から無線又は有線で受信することもできるし、送信機６４３を介して無線又は有線で送信することもでき、受信機６４１及び送信機６４３は、双方ともバス６５６を経由してコンピュータシステム６００に接続される。
【００５５】
コンピュータシステム６００は、外部センサ６３１、１つ以上の入力デバイス６４１、他のコンピュータ６４２及び他のデバイス６４４に接続することができる。外部センサ６３１は、モーションセンサ、慣性センサ、或るタイプの測定センサ等を含むことができる。外部センサ６３１は、速度、方向、空気流、或るオブジェクト又はロケーションまでの距離、天候条件等のためのセンサを含むことができる。入力デバイス６４１は、例えば、キーボード、スキャナー、マイクロフォン、スタイラス、タッチ対応パッド又はタッチ対応ディスプレイを含むことができる。
【００５６】
実施形態
以下の説明は、例示的な実施形態のみを提供し、本開示の範囲も、適用範囲も、構成も限定することを意図していない。そうではなく、例示的な実施形態の以下の説明は１つ以上の例示的な実施形態を実施することを可能にする説明を当業者に提供する。添付の特許請求の範囲に明記されているような開示された主題の趣旨及び範囲から逸脱することなく要素の機能及び配置に行うことができる様々な変更が意図されている。以下の説明では、実施形態の十分な理解を提供するために、具体的な詳細が与えられる。しかしながら、当業者は、これらの具体的な詳細がなくても実施形態を実施することができることを理解することができる。
【００５７】
例えば、開示された主題におけるシステム、プロセス、及び他の要素は、実施形態を不必要な詳細で不明瞭にしないように、ブロック図形式の構成要素として示される場合がある。それ以外の場合において、既知のプロセス、構造、及び技法は、実施形態を不明瞭にしないように不必要な詳細なしで示される場合がある。さらに、様々な図面における同様の参照符号及び名称は、同様の要素を示す（正：indicate）。また、個々の実施形態は、フローチャート、フロー図、データフロー図、構造図、又はブロック図として描かれるプロセスとして説明される場合がある。フローチャートは、動作を逐次的なプロセスとして説明することができるが、これらの動作の多くは、並列又は同時に実行することができる。加えて、これらの動作の順序は、再配列することができる。プロセスは、その動作が完了したときに終了することができるが、論述されない又は図に含まれない追加のステップを有する場合がある。さらに、特に説明される任意のプロセスにおける全ての動作が全ての実施形態において行われ得るとは限らない。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラム等に対応することができる。プロセスが関数に対応するとき、その関数の終了は、呼び出し側関数又はメイン関数へのその機能の復帰に対応することができる。
【００５８】
さらに、本開示の実施形態及び本明細書において説明された機能動作は、本明細書に開示された構造及びそれらの構造的均等物を含むデジタル電子回路部、有形に具現化されたコンピュータソフトウェア若しくはファームウェア、コンピュータハードウェア、又はそれらのうちの１つ以上のものの組み合わせにおいて実施することができる。さらに、本開示の幾つかの実施形態は、データ処理装置によって実行されるか又はデータ処理装置の動作を制御する１つ以上のコンピュータプログラム、すなわち、有形の非一時的プログラム担体上に符号化されたコンピュータプログラム命令の１つ以上のモジュールとして実施することができる。またさらに、プログラム命令は、データ処理装置による実行のために、適した受信機装置への送信用の情報を符号化するように生成される人工的に生成された伝播信号、例えば、機械によって生成された電気信号、光信号、又は電磁信号において符号化することができる。コンピュータ記憶媒体は、機械可読記憶デバイス、機械可読記憶デバイス基板、ランダムアクセスメモリデバイス若しくはシリアルアクセスメモリデバイス、又はそれらのうちの１つ以上のものの組み合わせとすることができる。
【００５９】
本開示の実施形態によれば、用語「データ処理装置」は、データを処理する全ての種類の装置、デバイス、及び機械を包含することができ、例として、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、又は複数のプロセッサ若しくはコンピュータを含む。装置は、専用論理回路部、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）を備えることができる。装置は、ハードウェアに加えて、問題になっているコンピュータプログラムの実行環境を作り出すコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、又はそれらのうちの１つ以上の組み合わせを構成するコードも有することができる。
【００６０】
コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、モジュール、ソフトウェアモジュール、スクリプト、又はコードと呼称又は記載される場合もある）は、コンパイラー型言語若しくはインタープリター型言語、又は宣言型言語若しくは手続型言語を含む任意の形態のプログラミング言語で記述することができ、スタンドアローンプログラムとしての形態、又は、モジュール、コンポーネント、サブルーチン、若しくはコンピューティング環境における使用に適した他のユニットとしての形態を含む任意の形態で配備することができる。コンピュータプログラムは、ファイルシステムにおけるファイルに対応する場合があるが、必ずしも対応する必要はない。プログラムは、他のプログラム又はデータ、例えば、マークアップ言語ドキュメントに記憶された１つ以上のスクリプトを保持するファイルの一部分に記憶することもできるし、問題となっているプログラムに専用化された単一のファイルに記憶することもできるし、複数のコーディネートファイル、例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラム、又はコード部分を記憶するファイルに記憶することもできる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上で実行されるように配備することもできるし、１つのサイトに配置された複数のコンピュータ上で、又は、複数のサイトにわたって分散されて通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように配備することもできる。コンピュータプログラムの実行に適したコンピュータは、例として、汎用マイクロプロセッサ若しくは専用マイクロプロセッサ若しくはそれらの双方、又は他の任意の種類の中央処理装置に基づくものとすることができる。一般に、中央処理装置は、リードオンリーメモリ若しくはランダムアクセスメモリ又はそれらの双方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの必須素子は、命令を遂行又は実行する中央処理装置と、命令及びデータを記憶する１つ以上のメモリデバイスとである。一般に、コンピュータは、データを含むか、又は、データを記憶する１つ以上のマスストレージデバイス、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、若しくは光ディスクからのデータの受信若しくはそれらへのデータの転送若しくはそれらの双方を行うように作動結合される。ただし、コンピュータは、必ずしもそのようなデバイスを有するとは限らない。その上、コンピュータは、別のデバイスに組み込むことができ、例えば、数例を挙げると、モバイル電話機、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、モバイルオーディオプレーヤー若しくはモバイルビデオプレーヤー、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又はポータブル記憶デバイス、例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブに組み込むことができる。
【００６１】
ユーザとのインタラクションを提供するために、本明細書において説明した主題の実施形態は、ユーザに情報を表示するディスプレイデバイス、例えば、ＣＲＴ（陰極線管）モニタ又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタと、ユーザがコンピュータに入力を提供することができるキーボード及びポインティングデバイス、例えば、マウス又はトラックボールとを有するコンピュータ上で実施することができる。他の種類のデバイスを用いて、ユーザとのインタラクションを同様に提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックとすることができ、ユーザからの入力は、音響入力、音声入力、又は触覚入力を含む任意の形態で受信することができる。加えて、コンピュータは、ユーザによって用いられるデバイスに文書を送信すること及びこのデバイスから文書を受信することによって、例えば、ウェブブラウザーから受信された要求に応答してユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザーにウェブページを送信することによって、ユーザとインタラクトすることができる。
【００６２】
本明細書において説明した主題の実施形態は、バックエンド構成要素を、例えばデータサーバーとして備えるコンピューティングシステム、又はミドルウェア構成要素、例えば、アプリケーションサーバーを備えるコンピューティングシステム、又はフロントエンド構成要素、例えば、ユーザが本明細書において説明した主題の実施態様とインタラクトすることをできるようにするグラフィカルユーザインターフェース又はウェブブラウザーを有するクライアントコンピュータを備えるコンピューティングシステム、又は１つ以上のそのようなバックエンド構成要素、ミドルウェア構成要素、若しくはフロントエンド構成要素の任意の組み合わせを備えるコンピューティングシステムにおいて実施することができる。システムのこれらの構成要素は、任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信、例えば、通信ネットワークによって相互接続することができる。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）及びワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、例えば、インターネットがある。コンピューティングシステムは、クライアント及びサーバーを備えることができる。クライアント及びサーバーは、一般的に互いにリモートであり、通常、通信ネットワークを通じてインタラクトする。クライアント及びサーバーの関係は、それぞれのコンピュータ上で動作するとともに互いにクライアントサーバー関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。
【図１】
2021517651.tif 000025
【図２】
2021517651.tif 000026
【図３】
2021517651.tif 000027
【図４Ａ】
2021517651.tif 000028
【図４Ｂ】
2021517651.tif 000029
【図４Ｃ】
2021517651.tif 000030
【図４Ｄ】
2021517651.tif 000031
【図５Ａ】
2021517651.tif 000032
【図５Ｂ】
2021517651.tif 000033
【図５Ｃ】
2021517651.tif 000034
【図５Ｄ】
2021517651.tif 000035
【図５Ｅ】
2021517651.tif 000036
【図５Ｆ】
2021517651.tif 000037
【図５Ｇ】
2021517651.tif 000038
【図５Ｈ】
2021517651.tif 000039
【図５Ｉ】
2021517651.tif 000040
【図６】
2021517651.tif 000041
【手続補正書】
【提出日】令和2年10月7日(2020.10.7)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関心領域（ＲＯＩ）のレーダ画像を生成するレーダシステムであって、前記ＲＯＩは標的を含み、該レーダシステムは、
ソース信号を前記ＲＯＩに送信し、前記標的から反射されて戻された、前記送信されたソース信号に対応するエコーを測定する、異なる位置にあるセンサであって、各センサは、該センサに固有の標的測定値のエコーを含む受信信号データを含むようになっている、センサと、
ハードウェアプロセッサであって、
前記センサ及び前記標的の有雑音の部分的なユークリッド距離行列（ＥＤＭ）の推定値を前記受信信号データに基づいて計算することであって、前記センサの間のユークリッド距離は、予想されたセンサロケーションを用いて計算され、前記センサと前記標的との間の前記ユークリッド距離は、各センサの前記受信信号データを相関させることによって推定され、前記有雑音の部分的なＥＤＭは距離誤差を含むことと、
交互方向乗数法（ＡＤＭＭ）を用いて解かれる制約付き最適化プロセスを用いて、前記有雑音の部分的なＥＤＭを、実際のセンサのロケーション及び標的ロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解することであって、前記低ランクＥＤＭは、前記センサロケーション及び前記標的ロケーションにマッピングされて、推定された実際のセンサロケーションを得ることと、
前記推定された実際のセンサロケーション及び前記受信信号データを用いて逆撮像プロセスを実施して、前記レーダ画像を生成することと、
を行うように構成されている、ハードウェアプロセッサと、
前記レーダ画像を通信チャネルに出力する出力インターフェースと、
を備える、レーダシステム。
【請求項２】
前記受信信号データは、各センサと対応する標的との間の距離を示す、前記送信されたソース信号に対する受信エコーの位相変化を求める測定値を含む、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項３】
前記送信されたソース信号は、該送信されたソース信号に対する受信エコーの位相変化が該ソース信号と受信エコーとの間の時間シフトによって示されるような広帯域ソース信号であり、前記時間シフトは、２つの時間領域信号の間の相互相関（ＣＣ）を計算することに基づいて推定されるか、又は、周波数領域において等価的に計算される、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項４】
前記センサは少なくとも３つのセンサであり、該少なくとも３つのセンサは、移動センサ、静止センサ、又はそれらの或る組み合わせであり、各センサは、１０倍の波長までの運動誤差を含む、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項５】
請求項１に記載のレーダシステムであって、前記有雑音の部分的なＥＤＭの前記誤差は、標的の位置合わせ不良によって引き起こされるスパイクエラー及び近似誤差を含む、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項６】
前記センサは、事前に設計された軌道に沿って移動して前記標的を検出し、前記標的は静止している、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項７】
各センサはアンテナを備え、各センサは、前記ＲＯＩに関して他の全てのセンサと異なる位置にあるか、又は、幾つかのセンサは、前記ＲＯＩに関して少なくとも１つの他のセンサと異なる位置にある、請求項１に記載のレーダシステム。
【請求項８】
少なくとも１つのアンテナは、レーダパルスを前記ＲＯＩに送信し、前記ＲＯＩから戻る一組の反射波を測定する、請求項７に記載のレーダシステム。
【請求項９】
関心領域（ＲＯＩ）のレーダ画像を生成する方法であって、前記ＲＯＩは標的を含み、該方法は、
異なる位置にあるセンサを用いてソース信号を前記ＲＯＩに送信し、前記標的から反射されて戻された、前記送信されたソース信号に対応するエコーを測定することであって、各センサは、該センサに固有の標的測定値のエコーを含む受信信号データを含むようになっていることと、
ハードウェアプロセッサであって、
前記センサ及び前記標的の有雑音の部分的なユークリッド距離行列（ＥＤＭ）の推定値を前記受信信号データに基づいて計算することであって、前記センサの間のユークリッド距離は、予想されたセンサロケーションを用いて計算され、前記センサと前記標的との間の前記ユークリッド距離は、各センサの前記受信信号データを相関させることによって推定され、前記有雑音の部分的なＥＤＭは距離誤差を含むことと、
交互方向乗数法（ＡＤＭＭ）を用いることを含むプロセスによって解かれる制約付き最適化プロセスを用いて、前記有雑音の部分的なＥＤＭを、実際のセンサのロケーション及び標的ロケーションに対応する低ランクＥＤＭと、距離誤差のスパース行列とに分解することであって、前記低ランクＥＤＭは、前記センサロケーション及び前記標的ロケーションにマッピングされて、推定された実際のセンサロケーションを得ることと、
前記推定された実際のセンサロケーション及び前記受信信号データを用いて逆撮像プロセスを実施して、前記レーダ画像を生成することと、
を行うように構成されている、ハードウェアプロセッサを用いることと、
前記レーダ画像を出力インターフェースを介して通信チャネルに出力することと、
を含む、方法。
【請求項１０】
前記受信信号データを各センサのメモリに記憶することを更に含み、前記受信信号データは、各センサと対応する標的との間の距離を示す、前記送信されたソース信号に対する受信エコーの位相変化を求める測定値を含むようになっている、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ソース信号は、前記送信されたソース信号に対する受信エコーの位相変化が該ソース信号と受信エコーとの間の時間シフトによって示されるような広帯域ソース信号であり、前記時間シフトは、２つの時間領域信号の間の相互相関（ＣＣ）を計算することに基づいて推定されるか、又は、周波数領域において等価的に計算される、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記有雑音の部分的なＥＤＭの前記誤差は、標的の位置合わせ不良によって引き起こされるスパイクエラー及び近似誤差を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記センサは少なくとも３つのセンサであり、該少なくとも３つのセンサは、移動センサ、静止センサ、又はそれらの或る組み合わせであり、各センサは、１０倍の波長までの運動誤差を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
各センサはアンテナを備え、各センサは、前記ＲＯＩに関して他の全てのセンサと異なる位置にあるか、又は、幾つかのセンサは、前記ＲＯＩに関して少なくとも１つの他のセンサと異なる位置にある、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも１つのアンテナは、レーダパルスを前記ＲＯＩに送信し、前記ＲＯＩから戻る一組の反射波を測定する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
プログラムが組み込まれたコンピュータ可読メモリであって、該プログラムは、実行されると、請求項１に記載のレーダシステムに請求項９〜１１のいずれか１項に記載の方法を実行させる、コンピュータ可読メモリ。
【国際調査報告】
2021517651.tif 000042
2021517651.tif 000043
2021517651.tif 000044