(57)【要約】【課題】  ランダム雑音を減らすことができ、移動体の速度を高い精度で確実に決定できる高速フーリエ変換と加算平均による速度の測定方法を提供すること【解決手段】  移動体からの散乱波は所定時間毎のサンプリングにより数値列ｄ１へ変換し、数値列ｄ１には所定サンプル数について高速フーリエ変換を行って周波数スペクトルを求め（ｓ１）、次に周波数スペクトルから最大ピークおよび候補となる複数の周波数を選出し（ｓ２）、選出した周波数についてそれぞれの該当周期により数値列ｄ１を分割して（ｓ３）、当該分割単位で加算した後に平均値を求める同期加算平均の処理を行い（ｓ４）、当該同期加算平均による第２数値列ｄ２にはそれぞれ所定サンプル数について高速フーリエ変換を行って第２周波数スペクトルを求め（ｓ５）、それら第２周波数スペクトルから最大ピークを選出し、この最大ピークの周波数が速度の真値であると決定する。【選択図】        図１
2008045941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体へ向けてマイクロ波を照射し、当該移動体からの散乱波についてドップラー効果による周波数偏移を検出することにより前記移動体の速度を測定する方法であって、
前記散乱波は所定時間毎のサンプリングにより数値列へ変換し、当該数値列には所定サンプル数について高速フーリエ変換を行って周波数スペクトルを求め、次に前記周波数スペクトルから最大ピークおよびピーク値が大きい複数の周波数を選出し、選出した周波数についてそれぞれの該当周期により前記数値列を分割して当該分割単位で加算した後に平均値を求める同期加算平均の処理を行い、当該同期加算平均による第２数値列にはそれぞれ所定サンプル数について高速フーリエ変換を行って第２周波数スペクトルを求め、それら第２周波数スペクトルから最大ピークを選出することを特徴とする高速フーリエ変換と加算平均による速度の測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高速フーリエ変換と加算平均による速度の測定方法に関するもので、より具体的には、マイクロ波の散乱波についてドップラー効果による周波数偏移（ドップラー偏移）を検出する際のサンプリングデータに対する数値処理の改良に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体について速度の測定には、例えば特許文献１，２などに見られるように、ドップラー効果を利用する方法が知られている。つまり、移動体へ向けて電波を発射すると、移動体からの散乱波は当該移動体の移動速度に比例した周波数偏移（ドップラー偏移）を受けているので、この周波数偏移を検出することにより速度の測定が行えるものであり、例えばスピードガンなどの速度測定器に応用例がある。
【０００３】
このドップラー効果を利用した速度測定は、基本的には、移動体からの散乱波を所定時間毎のサンプリングにより数値列へ変換し、当該数値列には所定サンプル数について高速フーリエ変換を行って周波数スペクトルを求め、その周波数スペクトルから最大ピークの周波数を選出し、その選出した周波数が移動体の速度を示すことになる。
【特許文献１】特開平１１−２２３６７３号公報
【特許文献２】特許第３７１７１３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、係る従来の速度の測定方法では、以下に示す問題がある。すなわち、移動体からの散乱波のサンプリングではランダム雑音の混入があるため、単に高速フーリエ変換しただけでは移動体の速度とは異なる速度を示す周波数が最大ピークとなることがあり、誤った速度の認識を行ってしまい、検出エラーが増大する問題を起こす。
【０００５】
そこで、上記した特許文献２などでは周波数スペクトルへのデータ処理を工夫し、雑音レベルを低減するようにした技術提案があるが、データ処理の工夫そのものに作用効果の面で十分とは言い難い点があり、確実性の高い改善策が求められている。また、特許文献１では高速フーリエ変換は行わない方式のデータ処理の技術提案になっており、周波数弁別のためのフィルタバンクが予定通りの分解能を発現し得るとは考え難い不安がある。
【０００６】
この発明は上記した課題を解決するもので、その目的は、ランダム雑音を減らすことができ、移動体の速度を高い精度で確実に決定できる高速フーリエ変換と加算平均による速度の測定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記した目的を達成するために、本発明に係る高速フーリエ変換と加算平均による速度の測定方法は、移動体へ向けてマイクロ波を照射し、当該移動体からの散乱波についてドップラー効果による周波数偏移を検出することにより移動体の速度を測定する方法であって、
散乱波は所定時間毎のサンプリングにより数値列へ変換し、当該数値列には所定サンプル数について高速フーリエ変換を行って周波数スペクトルを求め、次に周波数スペクトルから最大ピークおよびピーク値が大きい複数の周波数を選出し、選出した周波数についてそれぞれの該当周期により数値列を分割して当該分割単位で加算した後に平均値を求める同期加算平均の処理を行い、当該同期加算平均による第２数値列にはそれぞれ所定サンプル数について高速フーリエ変換を行って第２周波数スペクトルを求め、それら第２周波数スペクトルから最大ピークを選出する手順を採る（請求項１）。
【０００８】
したがって本発明では、散乱波のサンプリングデータ（数値列）には、真値の候補となる周波数に関して同期加算平均の処理を行うので、ランダム雑音を減少させることができる。この後、同期加算平均による第２数値列での高速フーリエ変換においては、いわゆる周波数関数への変換であるため真値となる周波数およびその他周波数のピークが出力し、これらのピークのうちから最大ピークのものが真値と言えることになる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る高速フーリエ変換と加算平均による速度の測定方法では、散乱波のサンプリングデータに対して同期加算平均の処理を行うので、ランダム雑音を減少させることができる。そして、同期加算平均による第２数値列に対して高速フーリエ変換を行うので、いわゆる周波数関数への変換であるため真値となる周波数のピーク（最大ピーク）を選出することができる。その結果、移動体の速度を高い精度で確実に決定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、本発明の好適な一実施の形態を示している。本形態において、高速フーリエ変換と加算平均による速度の測定方法は、マイクロ波の散乱波についてドップラー効果による周波数偏移（ドップラー偏移）を検出することにより移動体の速度を測定する方法であり、測定系にはマイクロ波の送信手段および受信手段とを備えて、移動体へ向けてマイクロ波を照射し、当該移動体からの散乱波はサンプリングし、そのサンプリングデータ（数値列ｄ１）に対して高速フーリエ変換法と加算平均法とを併用した手法により数値処理を行う。
【００１１】
つまり本発明にあっては、散乱波は所定時間毎のサンプリングにより数値列ｄ１へ変換し、当該数値列ｄ１には所定サンプル数について高速フーリエ変換を行って周波数スペクトルを求め（ｓ１）、次に周波数スペクトルから最大ピークおよびピーク値が大きい複数の周波数を選出し（ｓ２）、選出した周波数についてそれぞれの該当周期により数値列ｄ１を分割して（ｓ３）、当該分割単位で加算した後に平均値を求める同期加算平均の処理を行い（ｓ４）、当該同期加算平均による第２数値列ｄ２にはそれぞれ所定サンプル数について高速フーリエ変換を行って第２周波数スペクトルを求め（ｓ５）、それら第２周波数スペクトルから最大ピークを選出する手順を採る。
【００１２】
散乱波についてサンプリングにより得られる数値列ｄ１は、数十ｍｓｅｃ程度の範囲において集合平均と時間平均が一致すること、つまり確率時系列においてエルゴード性が満たされることを仮定としている。
【００１３】
数値処理の手順としては、まず散乱波のサンプリングデータ（数値列ｄ１）を高速フーリエ変換して周波数スペクトルを求める。そして次に、周波数スペクトルから最大ピークおよびピーク値が大きい複数の周波数を選出する。例えばサンプル数５１２の数値列ｄ１において、周波数スペクトルのうち、注目すべき周波数はｆ１，ｆ２，ｆ３であるときは、これら周波数についてそれぞれ周期Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を求め、数値列ｄ１は各周期Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３に相当するデータ群（Ｆｒａｍｅ）に分割し、それらＦｒａｍｅを加算した後にそれらの平均を求める。
【００１４】
例えば、周期Ｔ１により分割したＦｒａｍｅＴ１−１とＦｒａｍｅＴ１−２との合計の平均、つまり同期加算平均Ｆｒａｍｅ＿Ｍｅａｎ＿１を求める。このとき、エルゴード性が満足する条件下ではランダム雑音は当該数値処理により減少する。そしてこの数値処理は他の周期Ｔ２，Ｔ３についても行い、それぞれ同期加算平均Ｆｒａｍｅ＿Ｍｅａｎ＿２，Ｆｒａｍｅ＿Ｍｅａｎ＿３を求める。
【００１５】
各同期加算平均Ｆｒａｍｅ＿Ｍｅａｎは所定のサンプル数つまり５１２点を並べて第２数値列ｄ２とし、それら第２数値列ｄ２にはそれぞれ高速フーリエ変換を行って第２周波数スペクトルを求める。そして、それら第２周波数スペクトルから最大ピークを選出し、この最大ピークの周波数が速度の真値であると決定する。
【００１６】
このように、散乱波のサンプリングデータ（数値列ｄ１）には、真値の候補となる周波数ｆ１，ｆ２，ｆ３に関して同期加算平均の処理を行うので、ランダム雑音を減少させることができる。この後、同期加算平均による第２数値列ｄ２での高速フーリエ変換においては、いわゆる周波数関数への変換であるため当然のことながら、真値の候補となる周波数ｆ１，ｆ２，ｆ３およびその分数周波数とそれぞれの整数倍周波数のピークが出力し、これらのピークのうちから最大ピークのものが真値と言えることになる。したがって本発明にあっては、ランダム雑音を減らすことができ、移動体の速度を高い精度で確実に決定できる。
【実施例】
【００１７】
本発明の効果を実証するため次のように速度の測定を行った。つまり、移動体は軟式ボールとし、これを４０ｋｍ／ｈ〜５０ｋｍ／ｈ（１８００Ｈｚ〜２２００Ｈｚ）程度の速度で移動させ、当該移動体からの散乱波をサンプリングし、これにより得たサンプリングデータ（数値列ｄ１）に対して本発明に係る数値処理を行った。
【００１８】
ここで、サンプリング時間Ｔｓは６１．４４μｓｅｃとし、サンプリング数Ｎは５１２としてあり、この数値列ｄ１について高速フーリエ変換を行い、図２に示す周波数スペクトルを得た。図２から分かるように、最大ピークは周波数３６２４Ｈｚであり、これは計算すると速度８０ｋｍ／ｈとなってしまい、実際の速度４０ｋｍ／ｈ〜５０ｋｍ／ｈとは明らかに異なる。
【００１９】
そこで本発明にあっては次に、図２に示す周波数スペクトルから主なピークであると考えられる周波数を選出し、それら周波数それぞれの周期Ｔにより数値列ｄ１を分割し、分割したデータ群（Ｆｒａｍｅ）を求めた。そして、それらＦｒａｍｅは加算した後に平均を求める同期加算平均の処理を行い、さらに同期加算平均により得た各Ｆｒａｍｅ＿Ｍｅａｎをそれぞれ５１２サンプル用意し、それらについて高速フーリエ変換を行った後に最大ピークを求めた。
【００２０】
具体的には主なピークは３つを選出し、周波数ｆ１＝３６２４Ｈｚ，ｆ２＝２０９８Ｈｚ，ｆ３＝２０３５Ｈｚについて、各周期Ｔ１＝２７６μｓｅｃ，Ｔ２＝４７７μｓｅｃ，Ｔ３＝４９１μｓｅｃにより同期加算平均の処理を行った。周期Ｔ１については、１Ｆｒａｍｅあたり１１４点（Ｔｓ×Ｎ／Ｔ１＝６１．４４×５１２／２７６）の同期加算平均を求めることとなり、周期Ｔ２，Ｔ３ではそれぞれ６６個と６４個の同期加算平均を求めた。そして、同期加算平均の処理はそれぞれサンプル数を５１２点とし、それらＦｒａｍｅ＿Ｍｅａｎについて高速フーリエ変換を行い、第２周波数スペクトルを求めた。次に、それら第２周波数スペクトルについて最大ピークを検査したところ、図３に示す周期Ｔ２に係る周波数スペクトルに最大ピークが存在することが判明した。すなわち、周期Ｔ２に係る周波数スペクトルでは最大ピークは周波数ｆ２＝２０９８Ｈｚであり、この周波数ｆ２は速度４７ｋｍ／ｈに相当し、軟式ボールの速度の真値が得られたことを確認した。
【００２１】
この結果は、本発明に係る数値処理によれば、Ｓ／Ｎが悪い状態においてサンプリングしたときでも、速度の測定（決定）を十分に高い精度で確実に行い得ることを示している。なお、本発明に係る数値処理は、エルゴード性が満足であることが前提条件になっているが、上記したような数値処理の結果、実用性が十分に高いことを確認した。これにより、大きなランダム雑音が混入するような状況でも正しい速度の測定が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係る高速フーリエ変換と加算平均による速度の測定方法を説明する概要図である。
【図２】サンプリングデータへの高速フーリエ変換の結果を示す周波数スペクトルである。
【図３】同期加算平均後の数値列への高速フーリエ変換の結果を示す周波数スペクトルである。
【符号の説明】
【００２３】
ｄ１    数値列
ｄ２    第２数値列
【図１】
2008045941.tif 000003
【図２】
2008045941.tif 000004
【図３】
2008045941.tif 000005