(57)【要約】【課題】信号数の推定あるいは閾値の設定によらずに、誤差要因を抑制して目標の計測を行うことのできるスペクトル解析装置を得る。【解決手段】所定周期において観測された入力信号に対してスペクトル解析を行うスペクトル算出部（６〜１２）と、スペクトル算出部によるスペクトル解析結果を複数の集団に分類して統計処理することにより、入力信号に含まれる測定対象の特徴量を得る統計処理部１３とを備える。統計処理の結果から最終的に特徴量を得ることにより、誤差要因を抑制することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定周期において観測された入力信号に対してスペクトル解析を行うスペクトル算出部と、
前記スペクトル算出部によるスペクトル解析結果を複数の集団に分類して統計処理することにより、前記入力信号に含まれる測定対象の特徴量を得る統計処理部と
を備えることを特徴とするスペクトル解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載のスペクトル解析装置において、
前記スペクトル算出部は、サンプリング処理を行う際のサンプリング間隔からスペクトル解析を行う範囲を規定し、前記範囲内のスペクトル解析結果を出力することを特徴とするスペクトル解析装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のスペクトル解析装置において、
前記スペクトル算出部は、前記所定周期において観測された入力信号を所定の周波数成分ごとにそれぞれ分離し、分離した後の入力信号ごとにスペクトル解析を行うことを特徴とするスペクトル解析装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載のスペクトル解析装置において、
前記スペクトル算出部は、前記入力信号のスペクトル解析によって算出される固有値同士の比較結果に基づいて評価スペクトル数を算出し、
前記統計処理部は、前記スペクトル算出部により算出された前記評価スペクトル数を複数の集団に分類して統計処理することにより、前記入力信号に含まれる測定対象の特徴量を得る
ことを特徴とするスペクトル解析装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載のスペクトル解析装置において、
前記スペクトル算出部は、スペクトル解析手法としてＭＵＳＩＣ法またはＥＳＰＲＩＴ法を用いることを特徴とするスペクトル解析装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載のスペクトル解析装置において、
前記スペクトル算出部でスペクトル解析される前記入力信号は、空間中に存在する測定対象からの放射波または前記測定対象に反射した反射波であることを特徴とするスペクトル解析装置。
【請求項７】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載のスペクトル解析装置において、
前記スペクトル算出部でスペクトル解析される前記入力信号は、周波数が段階的等間隔に変化して空間に放射された送信パルス信号に対する測定対象からの反射波であることを特徴とするスペクトル解析装置。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載のスペクトル解析装置において、
前記統計処理部は、前記入力信号に含まれる測定対象の特徴量として、空間中に存在する測定対象までの目標距離を求めることを特徴とするスペクトル解析装置。
【請求項９】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載のスペクトル解析装置において、
前記統計処理部は、前記入力信号に含まれる測定対象の特徴量として、空間中に存在する測定対象の目標角度を求めることを特徴とするスペクトル解析装置。
【請求項１０】
請求項８または９に記載のスペクトル解析装置において、
前記統計処理部は、前記特徴量として求めた前記目標距離の数または前記目標角度の数から目標数を決定することを特徴とするスペクトル解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力信号のスペクトル解析結果に基づいて、入力信号に含まれる測定対象の特徴量を得るスペクトル解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、目標となる物体（観測対象）の計測方法としては、自らまたは他者が電磁波、レーザ波、光波等を空間に放射し、目標で反射することで得られる反射信号を受信し、信号処理を行うことにより目標に関する情報を得るレーダ装置、あるいは目標自身の放射信号を受信し、信号処理を行うことにより目標に関する情報を得るセンサ装置などがある。
【０００３】
レーダ装置から目標までの距離を計測する場合のレーダ方式として、例えば、パルスレーダ、パルス圧縮レーダ、ＦＭＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）レーダ、多周波ＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）レーダ、ＦＭＣＷレーダや多周波ＣＷレーダで送信信号をパルス化した、ＦＭＩＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｅｄ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）レーダや多周波ＩＣＷ（Ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｅｄ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）レーダなどの各種方式が提案されている。
【０００４】
また、従来の目標検出装置では、目標の距離を計測するために、ＭＵＳＩＣ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）やＥＳＰＲＩＴ（Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ Ｓｉｇｎａｌ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｖｉａ  Ｒｏｔａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）などの超分解能法を用いている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
ＭＵＳＩＣやＥＳＰＲＩＴで距離を計測する場合には、送信周波数ごとの目標反射信号間で相関処理を行い、固有値解析の結果求められた固有値から、はじめに目標反射信号の数を推定し、その後、それぞれの目標距離を計測する。
【０００６】
推定する方法としては、ＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ'ｓ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉａ）やＭＤＬ（Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌｅｎｇｔｈ）を用いたものが提案されている（例えば、非特許文献１参照）。また、一般的には、あらかじめ、ある閾値を設定し、その閾値を越えた固有値の数を信号数の推定値とする方法を取ることも多い。
【０００７】
【特許文献１】ＷＯ  ２００６／０８５３５２  Ａ１
【非特許文献１】M.Wax and T.Kailth、 “Detection of Signals by Information Theoretic Criteria”、IEEE Trans. Acoustic、 Speech、 and Signal Processing、 ASSP-33、 pp. 387-392、 1985.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来技術には次のような課題がある。
これらの従来の方法は、目標の計測値を得る前に、まず始めに、目標の数を推定する必要があり、Ｓ／Ｎ比（信号／雑音比）が大きい場合には有効であるが、そうでない場合には、信号数推定を誤判断する可能性がある。特に、実際の信号数よりも少ない数を推定してしまった場合には、後段処理にて目標の計測値に大きな誤差を持つという課題がある。
【０００９】
さらに、あらかじめ閾値を設定する方法では、この閾値を決定するにあたって、経験則に基づいた主観的な判断が要求される。従って、この主観的な判断如何によっても信号数推定を誤判断する可能性があり、後段処理にて目標の計測値に大きな誤差を持つという課題があった。
【００１０】
本発明は上述のような課題を解決するためになされたもので、信号数の推定あるいは閾値の設定によらずに、誤差要因を抑制して目標の計測を行うことのできるスペクトル解析装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係るスペクトル解析装置は、所定周期において観測された入力信号に対してスペクトル解析を行うスペクトル算出部と、スペクトル算出部によるスペクトル解析結果を複数の集団に分類して統計処理することにより、入力信号に含まれる測定対象の特徴量を得る統計処理部とを備えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、閾値を設定することなく、また、固有値解析の結果からは信号数を推定せず、あいまい性を保った状態で複数の評価スペクトルを解析し、その結果を統計的に処理することにより、信号数の推定あるいは閾値の設定によらずに、誤差要因を抑制して目標の計測を行うことのできるスペクトル解析装置を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明のスペクトル解析装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。
【００１４】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１によるスペクトル解析装置の構成図である。このスペクトル解析装置は、信号発生器１、分配器２、パルス化器３、送信空中線４、受信空中線５、ミキサ６、Ａ／Ｄ変換部７、相関処理部８、固有値解析部９、部分空間算出部１０、評価スペクトル算出部１１、ピーク検出部１２、および統計処理部１３で構成される。
【００１５】
ここで、ミキサ６、Ａ／Ｄ変換部７、相関処理部８、固有値解析部９、部分空間算出部１０、評価スペクトル算出部１１、およびピーク検出部１２は、受信空中線５により空間から取り込まれた受信波を入力信号としてスペクトル解析を行うスペクトル算出部に相当する。
【００１６】
信号発生器１は、複数の送信周波数を持つ送信信号を生成する発生器である。分配器２は、送信信号を分割し、パルス化器３とミキサ６に分割して送る。パルス化器３は、分割された一方の送信信号をパルス化し、送信波を生成する。送信空中線４は、送信波を空間へ放射する。
【００１７】
受信空中線５は、空間から受信波を入力信号として取り込む。ミキサ６は、分配器２により分割された送信波と、受信空中線５から取り込んだ受信波とを混合して周波数変換し、ベースバンド信号を生成する。Ａ／Ｄ変換部７は、所定のサンプリング間隔でベースバンド信号をアナログ信号からデジタル信号に変換し、デジタルベースバンド信号を生成する。
【００１８】
相関処理部８は、送信周波数ごとの送信波から受信したデジタルベースバンド信号同士の相関処理を行い、共分散行列を算出する。固有値解析部９は、共分散行列の固有値解析を行い、固有値および固有ベクトルを求める。部分空間算出部１０は、固有値および固有ベクトルから雑音部分空間行列を複数算出する。
【００１９】
評価スペクトル算出部１１は、雑音部分空間ごとに評価スペクトルを求める。ピーク検出部１２は、評価スペクトル算出部で得られた評価スペクトルからピークを検出する。さらに、統計処理部１３は、得られたピーク検出値に対して統計処理を施すことにより、入力信号の特徴量として、距離計測値を出力する。
【００２０】
図１には示されていないが、必要に応じて、増幅器やＡＧＣ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｇａｉｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）回路などの利得制御回路を用いてもよい。
【００２１】
次に、本発明のスペクトル解析装置の一連の動作について説明する。送信信号として、周波数が段階的に上昇する連続波（多周波ＣＷ）をパルス化した多周波ＩＣＷ方式の信号を用いる場合について説明する。図２は、本発明の実施の形態１における多周波ＩＣＷ方式の送信信号を模式的に表した図である。
【００２２】
信号発生器１は、周波数が等間隔Δｆで段階的にＮ（Ｎは２以上の整数）種類増加する（この期間を変調周期と呼び、周期をＴＰで表す）ことを繰り返す多周波ＣＷ信号を生成する。１つの周波数の継続時間をＴＰＲＩとすると、変調周期は、ＴＰ＝Ｎ・ＴＰＲＩとなる。
【００２３】
図２に示すように、多周波ＣＷ信号の周波数は、ｆ１、ｆ２、・・・、ｆＮである。周波数ｆｎ（ｎ＝１、２、・・・、Ｎ）は、ｆｎ＝ｆ１＋（ｎ-１）Δｆと表される。ｆ１は、最小の送信波周波数である。ある周波数ｆｎの信号に対応する区間を第ｎステップと呼ぶことにする。また、第ｍ回目（ｍは１以上の整数）の変調周期を、第ｍ変調過程と呼ぶことにする。
【００２４】
次に、多周波ＣＷ信号は、分配器２を経由してパルス化器３でパルス化され、多周波ＩＣＷ信号となる。図２（ａ）は、送信されるパルスを模式的に表したもので、縦軸に周波数をとっている。パルス化された多周波ＩＣＷ信号は、送信空中線４を介して送信波として空中に放射される。
【００２５】
目標からの反射波は、受信空中線５を介して受信波として受信され、ミキサ６に送られる。ミキサ６では、受信空中線５による受信波と、分配器２で分配された多周波ＣＷ信号とが混合されて周波数変換された後、ベースバンド信号としてＡ／Ｄ変換部７に出力される。ベースバンド信号は、Ａ／Ｄ変換部７にてサンプリング間隔Ｔｓでサンプリングされ、デジタル信号に変換される。
【００２６】
ここで、サンプリング間隔Ｔｓは、パルス幅以下の時間である。また、Ａ／Ｄ変換部７の出力信号をデジタルベースバンド受信信号と呼び、ｕｐ（ｍ、ｎ、ｋ）で表す。このデジタルベースバンド受信信号ｕｐ（ｍ、ｎ、ｋ）は、相関処理部８に入力される。ここで、ｍは、第ｍ変調過程であることを表し、ｎは、送信周波数がｆｎであることを表し、ｋは、レンジビン番号である。レンジビン番号とは、図２（ｂ）に示すように、パルス繰り返し周期に等しい１つの周波数の継続時間ＴＰＲＩ内で、受信信号をサンプリング間隔Ｔｓでサンプリングしたときのサンプル点番号である。
【００２７】
図２（ｂ）では、サンプリング間隔Ｔｓは、パルス幅と等しく、レンジビン数をＫとした場合を例示している。目標検出結果を１組出力するのに要する変調周期の数を、Ｍ（Ｍは１以上の整数）とする。これに対応する時間は、観測値である目標距離の検出データ（以下、観測値と呼ぶ）出力周期である。多周波ＩＣＷ信号は、観測値出力周期を越えて継続的に送信される。
【００２８】
図１の構成では、デジタルベースバンド受信信号ｕｐ（ｍ、ｎ、ｋ）は実数であるが、受信空中線５で受信した高周波信号を周波数変換して、デジタルの同相（Ｉ）信号、直交（Ｑ）信号を得るような構成にしてもよい。この場合には、デジタルベースバンド受信信号ｕｐ（ｍ、ｎ、ｋ）は、実部を同相信号、虚部を直交信号とする複素デジタル信号として扱う。
【００２９】
また、送信空中線４と受信空中線５を同一とし、送信経路と受信経路を分けるサーキュレータを設けるような構成にしてもよい。さらに、受信空中線５は、アレーアンテナとして複数で構成してもよい。
【００３０】
次に、観測値出力周期の１周期分の処理として、相関処理部８以降の動作を説明する。
相関処理部８は、デジタルベースバンド受信信号ｕ（ｍ、ｎ、ｋ）に対して、下式（１）のように相関処理を行う。
【００３１】
【数１】
2008275502.tif 000003
【００３２】
上式（１）中の添字Ｐは、デジタルベースバンド受信信号ｕ（ｍ、ｎ、ｋ）の相関平均処理数を示し、１＜Ｐ＜Ｎである。また、小文字のｐは、１〜Ｐまでの任意の整数である。また、添え字Ｈは、共役転置を表し、＊は、共役を表す。さらに、Ｊは、（Ｎ-Ｐ＋１）行（Ｎ-Ｐ＋１）列の行列である。
【００３３】
次に、固有値解析部９は、上式（１）で求めた相関値Ｒ（ｋ）の固有値解析を行い、下式（２）に対応する固有値λｑと固有ベクトルｅｑを算出する。
【００３４】
【数２】
2008275502.tif 000004
【００３５】
上式（２）中の添字ｑは、固有値番号を示し、添字ｑが小さい固有値λｑほど大きな値とする（λ１≧λ２≧・・・≧λＮ-Ｐ＋１）。また、ｅｑは、Ｑ列ベクトルである。図３は、本発明の実施の形態１における固有値解析部９で算出した固有値を模式的に示した図である。部分空間算出部１０は、固有値解析部９で求めた固有値λｑおよび固有ベクトルｅｑから、下式（３）により雑音部分空間行列Ｅ（ｔ）を算出する。
【００３６】
【数３】
2008275502.tif 000005
【００３７】
図４は、本発明の実施の形態１における固有値解析部９で算出した固有値に関し、隣り合う固有値の強度比の関係を示した図である。上式（３）におけるＴは、図４に示すように、隣り合う固有値の強度比が最も大きい固有値ペアの分母にあたる固有値番号をｑｍａｘとすると、Ｔ＝Ｑ−ｑｍａｘ＋１で表される。従って、図４による例示は、Ｑ＝７、ｑｍａｘ＝３の場合を示していることから、Ｔ＝５となる。
【００３８】
なお、Ｔの値から信号数と推定することも可能であるが、ここでは、信号数の推定は行わず、あくまでＴ種類の雑音部分空間行列を算出するにとどめる。
【００３９】
次に、評価スペクトル算出部１１は、部分空間算出部１０で求めた雑音部分空間行列Ｅ（ｔ）それぞれに対して、下式（４）の評価スペクトルＰ（ｒ、ｔ）を算出する。
【００４０】
【数４】
2008275502.tif 000006
【００４１】
ここで、ｒは、距離を表す変数であり、ｃは、光速である。また、ｒの最大距離は、ｃ／Δｆ／２である。
【００４２】
ピーク検出部１２は、評価スペクトルＰ（ｒ、ｔ）のピーク値を取り、このときの距離ｒに該当する距離を想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）とする。ここで、ｖは、１から最大（Ｑ−ｔ）までの値を取り、評価スペクトルＰ（ｒ、ｔ）における取得するピーク値の番号を表す。
【００４３】
図５は、本発明の実施の形態１におけるスペクトル解析装置のピーク検出部１２による検出結果を示した図である。より具体的には、Ｑ＝７、Ｔ＝５の場合に、評価スペクトル算出部１１で求めた評価スペクトルに基づいて、ピーク検出部１２でピーク検出した結果を表す。
【００４４】
図５（ａ）〜図５（ｆ）は、それぞれ評価スペクトルと想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）との関係を示しており、（ａ）はｔ＝１、（ｂ）はｔ＝２、（ｃ）はｔ＝３、（ｄ）はｔ＝４、（ｅ）はｔ＝５（＝Ｔ）のときの評価スペクトルと想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）をそれぞれ示しており、（ｆ）は、（ａ）〜（ｅ）を重ね合わせた状態を示している。
【００４５】
次に、統計処理部１３は、ピーク検出部１２で求めた想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）を統計処理することにより、目標を決定し、決定した目標までの距離Ｒ（ｗ）を求める。ここで、ｗは、１から（Ｑ−ｔ）までの値のいずれかをとり、それが目標数となる。
【００４６】
具体的な方法としては、特許文献２（特開平９−３３６２８号公報）に開示されている方法を用いることができる。想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）をクラスタと呼ばれる距離データ集団に分類し、クラスタ内に複数の想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）が含まれているものを目標として、クラスタ内の複数想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）の平均値を距離Ｒｔ（ｗ）とする。クラスタ内に単一の想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）しか存在しないものは、スプリアスと判定し目標とは見なさない。
【００４７】
図６は、本発明の実施の形態１におけるスペクトル解析装置の統計処理部１３による処理概要を示した図であり、（１）〜（７）までの７段階に分けて図示している。まず、（１）では、図５（ａ）の結果である想定距離Ｒ（１、ｖ）各点を中心として、±Ｄの幅を持ったクラスタゲートを設定する。想定距離Ｒ（１、ｖ）を黒点で表す。なお、Ｄは、求めたい距離分解能などから値を決定する。
【００４８】
次に、（２）で、図５（ｂ）の結果である想定距離Ｒ（２、ｖ）が（１）で設定したクラスタゲート内にあれば、そのゲート内の２点を平均し、その平均値にクラスタゲート中心を再設定する。クラスタゲート外にあれば、その点を中心とした新たなクラスタゲートを設定する。想定距離Ｒ（２、ｖ）を黒点、前フローで既に示した想定距離を白点で表す。
【００４９】
以下、同様にして、（３）では、図５（ｃ）の結果である想定距離Ｒ（３、ｖ）について、（４）では、図５（ｄ）の結果である想定距離Ｒ（４、ｖ）について、（５）では、図５（ｅ）の結果である想定距離Ｒ（５、ｖ）について、それぞれクラスタ処理を実施する。
【００５０】
次に、（６）では、クラスタ処理の結果、各クラスタゲート内に想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）が複数含まれていれば、目標と認識し、ゲート中心値を目標距離Ｒ（ｗ）として出力する。想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）が単一であれば、それは、スプリアスと判断し、目標として認識しない。
最後に、（７）では、（６）で出力された目標距離Ｒ（ｗ）の数から信号数が決まる。
【００５１】
以上のように、実施の形態１によれば、あいまい性を保った状態で複数の評価スペクトルを解析し、その結果を統計的に処理することにより、特徴量である目標距離を最終的に求めている。この結果、誤った信号数推定により距離測定を行うことによって目標距離に大きな誤差が発生する恐れがなく、安定した距離を計測できる。さらに、その結果から信号数（目標数）も決定できる。
【００５２】
なお、スペクトル解析結果を統計処理して求められる特徴量としては、測定対象までの距離には限定されず、測定対象の角度を求めることも可能である。
【００５３】
実施の形態２．
図７は、本発明の実施の形態２におけるスペクトル解析装置の構成図である。先の実施の形態１における図１の構成図と比較すると、本実施の形態２における図７の構成は、距離ゲート算出部１４をさらに備えている点が異なっている。この距離ゲート算出部１４は、スペクトル算出部の一部に相当する。
【００５４】
先の実施の形態１では、統計処理部１３において、レンジビン番号に依らず計測距離範囲内全てを対象として統計処理を実施した。しかしながら、Ａ／Ｄ変換部７でサンプリングされたレンジビンの受信信号は、実際には、下式（５）で示す距離ゲート幅に含まれる目標からの信号のみである。
【００５５】
【数５】
2008275502.tif 000007
【００５６】
そこで、本実施の形態２におけるスペクトル解析装置は、距離ゲート算出部１４において、上式（５）から距離ゲート幅を算出し、その算出結果を用いてピーク検出部１２により、必要距離範囲のみピーク検出を行う。
【００５７】
図８は、本発明の実施の形態２におけるスペクトル解析装置のピーク検出部１２による検出結果を示した図である。より具体的には、先の実施の形態１におけるピーク検出部１２の処理を説明した図５に対して、距離ゲート算出部１４で算出された距離ゲート幅の結果を反映してピーク検出を行う様子を図示している。
【００５８】
このように、距離ゲート幅を規定することにより、統計処理の対象となる想定距離Ｒ（ｔ、ｖ）の数が減り、後段の統計処理部１３の処理負荷低減につながる。
【００５９】
以上のように、実施の形態２によれば、レンジビン番号から得られる距離ゲートを用いて、距離ゲートから外れた目標距離を除去してピーク検出処理を行うことにより、統計処理部の負荷を軽減した上で、先の実施の形態１と同様の効果を得ることができる。
【００６０】
実施の形態３．
図９は、本発明の実施の形態３におけるスペクトル解析装置の構成図である。先の実施の形態１における図１の構成図と比較すると、本実施の形態３における図９の構成は、速度分離処理部１５をさらに備えている点が異なっている。この速度分離処理部１５は、スペクトル算出部の一部に相当する。
【００６１】
先の実施の形態１または２において、処理できる信号数は、上式（１）のＲ（ｋ）の階数Ｑ未満でなければならない。
【００６２】
そこで、対象となる目標が多種の速度成分を持つと予想される場合には、目標を速度ごとに分離してから距離を計測すれば、同じ速度成分の信号数は、Ｑ未満であるが、全体としてはもっと多数の信号を扱うことができることになる。
【００６３】
速度分離処理部１５は、Ａ／Ｄ変換部で算出されたデジタルベースバンド受信信号ｕ（ｍ、ｎ、ｋ）に対して、下式（６）でフーリエ変換を実施し、信号を速度成分ごとに分離する。ここで、ｆは、速度を示すドップラ周波数の変数である。
【００６４】
【数６】
2008275502.tif 000008
【００６５】
そして、速度分離処理部１５は、フーリエ変換後の信号ｘ（ｆ、ｎ、ｋ）からピーク値ｆｐｋを求め、そのときの信号ｘ（ｆｐｋ、ｎ、ｋ）を相関処理部８に入力する。なお、ｆｐｋは、複数あってもよい。このとき、上式（１）は、下式（７）のように変形される。
【００６６】
【数７】
2008275502.tif 000009
【００６７】
以降の処理は、先の実施の形態１または２と同様であり、本実施の形態３におけるスペクトル解析装置では、速度ごとに独立な処理を行うことができる。
【００６８】
以上のように、実施の形態３によれば、対象となる目標を速度ごとに分離し、速度ごとに独立した処理を行うことができ、多種の速度成分を持つ信号数が全体としてＱ以上であるが、目標を速度ごとに分離することにより同じ速度成分の信号数をＱ未満にできれば、全体の信号数としては、Ｑ以上の目標を扱うことができ、先の実施の形態１と同じ効果が得られる。
【００６９】
なお、本実施の形態３の構成に対して、先の実施の形態２で示した距離ゲート算出部を組み合わせることも可能であり、先の実施の形態２と同様の効果を得ることができる。
【００７０】
また、入力信号に対し、ハードウェアに起因する位相振幅誤差を補正した後に、スペクトル解析を行うことにより、特徴量の推定精度を上げることができる。
【００７１】
また、入力信号を入力するときに、複数の受信空中線と複数の受信空中線で受信された反射波を合成することにより受信ビームを形成する受信ビーム形成手段を用いることもできる。
【００７２】
さらに、上述した本発明のスペクトル解析装置は、その適用例として、移動プラットフォーム（車や船、飛行機のこと）に搭載することが考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本発明の実施の形態１によるスペクトル解析装置の構成図である。
【図２】本発明の実施の形態１における多周波ＩＣＷ方式の送信信号を模式的に表した図である。
【図３】本発明の実施の形態１における固有値解析部で算出した固有値を模式的に示した図である。
【図４】本発明の実施の形態１における固有値解析部で算出した固有値に関し、隣り合う固有値の強度比の関係を示した図である。
【図５】本発明の実施の形態１におけるスペクトル解析装置のピーク検出部による検出結果を示した図である。
【図６】本発明の実施の形態１におけるスペクトル解析装置の統計処理部による処理概要を示した図である。
【図７】本発明の実施の形態２におけるスペクトル解析装置の構成図である。
【図８】本発明の実施の形態２におけるスペクトル解析装置のピーク検出部による検出結果を示した図である。
【図９】本発明の実施の形態３におけるスペクトル解析装置の構成図である。
【符号の説明】
【００７４】
１  信号発生器、２  分配器、３  パルス化器、４  送信空中線、５  受信空中線、６  ミキサ、７  Ａ／Ｄ変換部、８  相関処理部、９  固有値解析部、１０  部分空間算出部、１１  評価スペクトル算出部、１２  ピーク検出部、１３  統計処理部、１４  距離ゲート算出部、１５  速度分離処理部。
【図１】
2008275502.tif 000010
【図２】
2008275502.tif 000011
【図３】
2008275502.tif 000012
【図４】
2008275502.tif 000013
【図５】
2008275502.tif 000014
【図６】
2008275502.tif 000015
【図７】
2008275502.tif 000016
【図８】
2008275502.tif 000017
【図９】
2008275502.tif 000018