(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドップラー効果を利用して物標との相対速度を少なくとも検出するレーダ装置であって、  予め設定された測定サイクル毎に送信信号と受信信号とから生成されたビート信号を取得し、該ビート信号を周波数解析することでパワースペクトルを生成する周波数解析手段（Ｓ１１０，Ｓ１２０）と、
前記周波数解析手段にて生成されたパワースペクトルから抽出されるピークのうち、予め設定された物標化閾値以上の前記測定サイクルに渡って履歴接続が確認されたピークを物標として抽出する物標化手段（Ｓ１５０）と、
前記物標化手段にて前回の測定サイクルまでに検出され、且つ、今回の測定サイクルで検出されたピークとの履歴接続が確認されなかったピークの数である誤検出数が、予め設定された雨天判別閾値より大きい場合に、雨天であると判定する雨天判定手段（Ｓ４１０，Ｓ４２０）と
前記雨天判定手段にて雨天であると判定された場合、前記誤検出数が多いほど大きな値となるように前記物標化閾値を更新するパラメータ更新手段（Ｓ４３０）と、
を備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
前記雨天判定手段は、予め設定された天候判別対象領域内で検出されたピークを、前記誤検出数のカウント対象とすることを特徴とする請求項１に記載のレーダ装置。
【請求項３】
前記天候判別対象領域は、前記パワースペクトルの周波数ビン毎に抽出した前記誤検出数の発生分布に従って設定されていることを特徴とする請求項２に記載のレーダ装置。
【請求項４】
前記雨天判定手段は、非雨天時に発生する前記誤検出数の分布がポワソン分布に従うものとして、前記誤検出数から算出される非雨天尤度が、予め設定された閾値以下となるときの前記誤検出数を、前記雨天判別閾値として用いることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のレーダ装置。
【請求項５】
前記パラメータ更新手段は、前記物標化手段にて、クラッタを物標として誤検出する確率が、予め設定された許容値以下となるように前記物標化閾値を更新することを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載のレーダ装置。
【請求項６】
前記物標化手段は、前回の測定サイクルで検出されたピークと今回の測定サイクルで検出されたピークとの前記パワースペクトル上での距離が、許容値以内である場合に履歴接続があると判断することを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載のレーダ装置。
【請求項７】
多周波ＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）を送受信することを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載のレーダ装置。
【請求項８】
車両に搭載して使用されることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載のレーダ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダ装置においてクラッタを識別、除去する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
二周波ＣＷレーダは、ＦＭＣＷレーダと比較して速度の検出感度が高く、歩行者等の反射強度の弱い物標の検出に有用である。その反面、速度を持つものであれば小さいものでも検出することができるため、検出不要な雨雪などのクラッタも検出してしまうことが知られている。
【０００３】
このようなクラッタの存在を、受信信号のパワーレベルの変動に基づいて判定する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。この技術は、検出対象となる物標（海上の船等）のパワー変動が大きいのに対して、雨雪クラッタのパワー変動が相対的に小さいことを利用している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２４２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、検出対象となる物標が陸上の車両である車載レーダにおいては、物標のパワー変動が、海上の船に比較すれば小さなものとなる。また、従来技術は、クラッタのパワー変動が小さいことを前提としているが、風等の影響を受けた場合に、雨滴クラッタのパワー変動は大きくなる。このように、陸上では、クラッタと物標との間で、パワー変動の差に、明確な違いが生じにくく、従来技術の手法ではクラッタを精度よく識別して、除去することが困難であるという問題があった。
【０００６】
本発明は、こうした問題に鑑みてなされたものであり、レーダ装置において、クラッタを識別，除去する能力を向上させる技術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】
【０００７】
本発明のレーダ装置は、ドップラー効果を利用して物標との相対速度を少なくとも検出するものであり、周波数解析手段と、物標化手段と、雨天判定手段と、パラメータ更新手段とを備える。
【０００８】
周波数解析手段は、予め設定された測定サイクル毎に送信信号と受信信号とから生成されたビート信号を取得し、そのビート信号を周波数解析することでパワースペクトルを生成する。物標化手段は、周波数解析手段にて生成されたパワースペクトルから抽出されるピークのうち、予め設定された物標化閾値以上の測定サイクルに渡って履歴接続が確認されたピークを物標として抽出する。雨天判定手段は、物標化手段にて前回の測定サイクルまでに検出され、且つ、今回の測定サイクルで検出されたピークとの履歴接続が確認されなかったピークの数である誤検出数が、予め設定された雨天判別閾値より大きい場合に、雨天であると判定する。パラメータ更新手段は、雨天判定手段にて雨天であると判定された場合、誤検出数が多いほど大きな値となるように物標化閾値を更新する。
【０００９】
つまり、雨天の場合、雨滴を原因とするクラッタ（ひいてはパワースペクトル上のピーク）が増大し、これに伴い、物標化されることなく消滅していくピークの数である誤検出数も増加するため、この誤検出数によって雨天であるか否かを判断することができる。
【００１０】
そして本発明では、雨天であると判定された場合には、物標化閾値を増大させるため、るため、クラッタが誤って物標化されることを抑制することができる。即ち、クラッタを識別して、除去する能力を向上させることができる。
【００１１】
なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【００１２】
また、本発明は、前述したレーダ装置の他、当該レーダ装置を構成要素とするシステム、当該レーダ装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、クラッタ除去方法など、種々の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】車載システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】二周波ＣＷの送信態様を示すタイミング図である。
【図３】処理ユニットが実行する物標検出処理のフローチャートである。
【図４】物標検出処理中で実行する物標化処理のフローチャートである。
【図５】物標化処理による動作例を示す説明図である。
【図６】物標化処理中で実行するパラメータ更新処理のフローチャートである。
【図７】誤検出数の測定結果を周波数ＢＩＮ毎に示した分布図である。
【図８】雨天判別閾値の設定に使用する非雨天尤度のグラフである。
【図９】雨天判別閾値を変化させた時の雨天判定能力の変化を示すＲＯＣカーブである。
【図１０】誤検出の検出事例および誤検出数の算出結果を示すグラフである。
【図１１】レーダ装置を車両の左右に設置した場合の検出事例および誤検出数の算出結果、および雨天判定の判定結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
＜全体構成＞
車載システム１は、図１に示すように、レーダ装置１０と運転支援ＥＣＵ１００とを備える。この車載システム１は、四輪自動車等の車両に搭載される。
【００１５】
レーダ装置１０は、レーダ波を発射して反射波を受信し、その受信信号に基づいて、レーダ波を反射した前方物体である物標までの距離Ｒ、物標の速度Ｖ、および、物標の方位θを観測するものである。レーダ装置１０は、これらの観測値（Ｒｚ，Ｖｚ，θｚ）を運転支援ＥＣＵ１００に入力する。
【００１６】
運転支援ＥＣＵ１００は、レーダ装置１０から入力される各物標の観測値（Ｒz，Ｖz，θz）に基づいて、運転者による車両の運転を支援するための各種処理を実行する。運転支援に関する処理としては、例えば、接近物があることを運転者に警告表示する処理や、ブレーキシステムやステアリングシステム等を制御することにより、接近物との衝突回避のための車両制御を実行する処理等がある。
【００１７】
レーダ装置１０は、送信回路２０と、分配器３０と、送信アンテナ４０と、受信アンテナ５０と、受信回路６０と、処理ユニット７０と、出力ユニット８０とを備え、いわゆる二周波ＣＷレーダとして構成されている。
【００１８】
送信回路２０は、送信アンテナ４０に送信信号Ｓｓを供給するための回路である。送信回路２０は、ミリ波帯の高周波信号を、送信アンテナ４０の上流に位置する分配器３０に入力する。具体的に、送信回路２０は、短い時間間隔で交互に、第一周波数（ｆ１）の高周波信号と、第一周波数（ｆ１）とは僅かに周波数の異なる第二周波数（ｆ２）の高周波信号と、を生成して分配器３０に入力する。
【００１９】
分配器３０は、送信回路２０から入力される高周波信号を、送信信号Ｓｓとローカル信号Ｌとに電力分配する。
送信アンテナ４０は、分配器３０から供給される送信信号Ｓｓに基づいて、送信信号Ｓｓに対応する周波数のレーダ波を自車両前方に発射する。これにより、図２に示すように、第一周波数（ｆ１）のレーダ波と、第二周波数（ｆ２）のレーダ波とを交互に出力する。
【００２０】
受信アンテナ５０は、物標から反射されたレーダ波（反射波）を受信するためのアンテナである。この受信アンテナ５０は、複数のアンテナ素子５１が一列に配置されたリニアアレーアンテナとして構成される。各アンテナ素子５１による反射波の受信信号Ｓｒは、受信回路６０に入力される。
【００２１】
受信回路６０は、受信アンテナ５０を構成する各アンテナ素子５１から入力される受信信号Ｓｒを処理して、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを生成し出力する。具体的に、受信回路６０は、アンテナ素子５１毎に、当該アンテナ素子５１から入力される受信信号Ｓｒと分配器３０から入力されるローカル信号Ｌとをミキサ６１を用いて混合することにより、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを生成して出力する。
【００２２】
但し、ビート信号ＢＴを出力するまでの過程には、受信信号Ｓｒを増幅する過程、ビート信号ＢＴから不要な信号成分を除去する過程、および、ビート信号ＢＴをデジタルデータに変換する過程が含まれる。このように、受信回路６０は、生成したアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴをデジタルデータに変換して出力する。出力されたアンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴは、処理ユニット７０に入力される。
【００２３】
処理ユニット７０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭの他、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理等を実行するコプロセッサを備えた周知のマイクロコンピュータからなる。そして、処理ユニット７０は、アンテナ素子５１毎のビート信号ＢＴを解析することにより、レーダ波を反射した物標毎の観測値（Ｒｚ，Ｖｚ，θｚ）を算出する物標検出処理を少なくとも実行する。
【００２４】
＜物標検出処理＞
処理ユニット７０が実行する物標検出処理を、図３に示すフローチャートに沿って説明する。本処理は、レーダ波を送受信する毎に繰り返し実行される。以下では、本処理の実行サイクルを測定サイクルともいう。
【００２５】
本処理が起動すると、処理ユニット７０は、Ｓ１１０にて、アンテナ素子５１毎に生成されたビート信号ＢＴ（デジタルデータ）を取得する。
続くＳ１２０では、取得したビート信号ＢＴを、アンテナ素子５１毎、且つ、ビート信号ＢＴに含まれる第一および第二ビート信号毎にＦＦＴ処理（周波数解析処理）を実行してパワースペクトルを生成する。パワースペクトルは、反射波のパワーを周波数ＢＩＮ毎に表したものである。ここでは処理対象が二周波ＣＷであるため、周波数ＢＩＮは自車両とレーダ波を反射した物体との相対速度に対応する。
【００２６】
なお、ここで言う第一ビート信号とは、ミキサ６１により受信信号Ｓｒと第一周波数（ｆ１）のローカル信号Ｌとが混合されるときに生成されるビート信号ＢＴのことであり、第二ビート信号とは、ミキサ６１により受信信号Ｓｒと第二周波数（ｆ２）のローカル信号Ｌとが混合されるときに生成されるビート信号ＢＴのことである。レーダ波の送受信に要する時間は微小であるため、第一ビート信号には、第一周波数（ｆ１）のレーダ波の反射波成分が含まれ、第二のビート信号には、第二周波数（ｆ２）のレーダ波の反射波成分が含まれる。
【００２７】
続くＳ１３０では、ＦＦＴ処理により、アンテナ素子５１毎にパワースペクトルを平均した平均パワースペクトルを算出し、この平均パワースペクトルから、パワーが予め設定されたピーク検出閾値以上となるピーク（周波数ＢＩＮで識別）を抽出する。なお、第一周波数（ｆ１）と第二周波数（ｆ２）との間に周波数差が存在するが、その差は僅かであり周波数ＢＩＮ単位では無視できるため、平均パワースペクトルを算出する際に問題となることはない。
【００２８】
続くＳ１４０では、前回の測定サイクルまでに検出されている物標を既知物標として、この既知物標を追跡することにより、先のＳ１３０で検出されたピークから、既知物標との履歴接続（即ち同一物標であること）が確認されたものを抽出するトラッキング処理を実行する。トラッキング処理では、例えば、既知物標の観測値（Ｒｚ，Ｖｚ，θｚ）に基づき、今回の測定サイクルでの既知物標の推定観測値を求めると共に、各ピークを仮物標として仮観測値を求め、推定観測値との距離（類似度）が所定値以下の仮観測値を持つピークについて接続関係があると判断する。なお、トラッキング処理は、これに限らず周知の手法を用いることができる。
【００２９】
続くＳ１５０では、物標化されていないピークから物標に基づくピークを抽出する物標化処理を実行し、続くＳ１６０では、トラッキング処理の対象となった物標（トラッキング処理によって消滅と判断されたものを除く）、および物標化処理によって新たに抽出された物標についての観測値（Ｒｚ，Ｖｚ，θｚ）を生成し、出力ユニット８０を介して運転支援ＥＣＵ１００に入力して本処理を終了する。
【００３０】
なお、観測値（Ｒｚ，Ｖｚ，θｚ）は、二周波ＣＷレーダにおける周知の方法によって生成される。特に、観測値Ｖｚは、観測されたピークの周波数情報（周波数ビン）に基づいて生成され、また、観測値Ｒｚ，θｚは、観測されたピークの位相情報（第一および第二ビート信号間の位相差およびアンテナ素子間の位相差）に基づいて生成される。
【００３１】
＜物標化処理＞
次に、先のＳ１５０で実行する物標化処理の詳細を、図４に示すフローチャートに沿って説明する。
【００３２】
本処理が起動すると、処理ユニット７０は、Ｓ２１０にて、今回の測定サイクルで検出されたピークから、トラッキング処理（Ｓ１４０）にて既存物標と接続関係があると判断されたピークを除いて列挙した現時刻ピークリストを生成する。現時刻ピークリストには、列挙されたピーク毎に、そのピークが検出された周波数ＢＩＮ（以下「ピークＢＩＮ」という）と、そのピークについて確認された履歴接続の回数を表す接続数カウント値Ｃｒとが記憶され、接続数カウント値Ｃｒは０に初期設定される。
【００３３】
続くＳ２２０では、物標ではないと判断されたピークの数である誤検出数のカウント値Ｃｆａを０にリセットする。
続くＳ２３０では、前時刻ピークリストから対象ピークを一つ選択する。なお、前時刻ピークリストとは、前回の測定サイクルで物標か否か判断がつかなかったピークを列挙したピークリストであり、前回の測定サイクルのＳ３４０（後述する）で生成されたものを使用する。
【００３４】
続くＳ２４０では、対象ピークからの距離（周波数ＢＩＮ単位での距離）がＬ［ＢＩＮ］（Ｌは整数）以内にある現時刻ピークを接続ピークとして、現時刻ピークリストを参照して接続ピークを探索する。
【００３５】
続くＳ２５０では、探索の結果、接続ピークが抽出されたか否かを判断し、接続ピークが抽出された場合はＳ２６０に移行する。
Ｓ２６０では、抽出された接続ピークを現時刻ピークリストから削除し、続くＳ２７０では、対象ピークの接続数カウント値Ｃｒをインクリメント（Ｃｒ←Ｃｒ＋１）する。
【００３６】
続くＳ２８０では、接続数カウント値Ｃｒが物標化閾値αより大きいか否かを判断する。そして、接続数カウント値Ｃｒが物標化閾値αより大きければＳ２９０に移行し、対象ピークを物標化（トラッキングの対象化）し、前時刻ピークリストから削除してＳ３３０に進む。一方、接続数カウント値Ｃｒが物標化閾値α以下であれば、Ｓ２９０をスキップしてＳ３３０に進む。なお、物標化閾値αは、レーダ装置１０の起動時に初期値（例えば２）に設定され、以後、後述のＳ４３０，Ｓ４４０にて更新，リセットされる。
【００３７】
先のＳ２５０で、接続ピークが抽出されなかった場合はＳ３００に移行し、対象ピークのピークＢＩＮが天候判別対象領域Ｗ（図７参照）内にあるか否かを判断する。なお、天候判別対象領域Ｗの設定方法については後述する。
【００３８】
対象ピークのピークＢＩＮが天候判別対象領域Ｗ内にある場合は、Ｓ３１０に移行し、誤検出数カウント値Ｃｆａをインクリメント（Ｃｆａ←Ｃｆａ＋１）してＳ３２０に進む。一方、対象ピークのピークＢＩＮが天候判別対象領域Ｗ外にある場合は、Ｓ３１０をスキップして、Ｓ３２０に進む。
【００３９】
Ｓ３２０では、前時刻ピークリストから対象ピークを削除してＳ３３０に進む。
Ｓ３３０では、前時刻ピークリストに列挙された全ての前時刻ピークについて、上述のＳ２４０〜Ｓ３２０の処理を実行済みであるか否かを判断する。未だ処理を実行していない前時刻ピークが存在する場合はＳ２３０に戻って上述の処理を繰り返し実行する。一方、全ての前時刻ピークについて処理済みである場合は、Ｓ３４０に進み、前時刻ピークリストに現時刻ピークリストをマージして、次回の測定サイクルで使用する前時刻ピークリストを生成する。
【００４０】
続くＳ３５０では、天候に応じて物標化閾値αを更新するパラメータ更新処理を実行して、本処理を終了する。
本処理による動作例を、図５を参照して説明する。ある測定サイクル（時刻ｔ１）で最終的に生成された前時刻ピークリストを｛Ｐ１（０），Ｐ２（０），Ｐ３（１）｝とする。なお、Ｐｉ（Ｃｒ）は、ピークリストを構成するピークを表し、括弧内の数字は、接続数カウント値Ｃｒを表す。但し、物標化閾値αは２に設定されているものとする。
【００４１】
次の測定サイクル（時刻ｔ２）では、現時刻ピークリスト｛Ｐ４（０），Ｐ５（０），Ｐ６（０）｝が生成され、ピークＰ１，Ｐ４間、および、ピークＰ３，Ｐ６間の履歴接続が確認されたものとする。この場合、現時刻ピークリストからはピークＰ４，Ｐ６が削除されピークＰ５が残る。一方、前時刻ピークリストからは接続ピークのないピークＰ２が削除されると共に、残った各ピークＰ１，Ｐ３の接続数カウント値Ｃｒがインクリメントされ、前時刻ピークリストは｛Ｐ１（１），Ｐ３（２）｝となる。その結果、両ピークリストをマージした新たな前時刻ピークリストは｛Ｐ１（１），Ｐ３（２），Ｐ５（０）｝となる。また、この時、履歴接続が確認されずに削除された前時刻ピークは１個（ピークＰ２）であるため誤検出数カウント値はＣｆａ＝１となる。
【００４２】
次の測定サイクル（時刻ｔ３）では、現時刻ピークリスト｛Ｐ７（０），Ｐ８（０）｝が生成され、ピークＰ４，Ｐ７間、ピークＰ３，Ｐ８間で履歴接続が確認されたものとする。この場合、現時刻ピークリストからはピークＰ７，Ｐ８が削除され、現時刻ピークリストは空になる。前時刻ピークリストからは接続ピークのないピークＰ１が削除されると共に、残った各ピークＰ３，Ｐ５の接続数カウント値がインクリメントされる。更に、インクリメントされたピークＰ３の接続数カウント値はＣｒ＝３となり物標化閾値α（＝２）より大きいため、ピークＰ３は物標化され、前時刻ピークリストから削除される。その結果、両ピークリストをマージした新たな前時刻ピークリストは｛Ｐ５（１）｝となる。また、この時、履歴接続が確認されずに削除された前時刻ピークは１個（ピークＰ１）であるため誤検出数カウント値はＣｆａ＝１となる。
【００４３】
次の測定サイクル（時刻ｔ４）では、現時刻ピークリスト｛Ｐ９（０）｝が生成され、ピークＰ５，Ｐ９間で履歴接続が確認されたものとする。なお、ピークＰ１０は、トラッキング処理で既知物標との履歴接続が確認されることによって、現時刻ピークリストにはリストアップされない。この場合、現時刻ピークリストからはピークＰ９が削除され、現時刻ピークリストは空になる。前時刻ピークリストからは削除されるピークがなく、接続数カウント値がインクリメントされる。その結果、両ピークリストをマージした新たな前時刻ピークリストは｛Ｐ５（２）｝となる。また、この時、履歴接続が確認されずに削除された前時刻ピークは存在しないため誤検出数カウント値はＣｆａ＝０となる。
【００４４】
＜パラメータ更新＞
次に、先のＳ３５０で実行するパラメータ更新処理の詳細を、図６に示すフローチャートに沿って説明する。
【００４５】
本処理が起動すると、処理ユニット７０は、Ｓ４１０にて、誤検出数カウント値Ｃｆａに基づき、（１）式または（２）式を用いて、Ｎ（例えばＮ＝１００）サイクル当たりの誤検出数ｋ（ｎ）を算出する。但し、測定サイクル数ｎがＮに達していない間は（１）式を使用し、測定サイクル数ｎがＮに達した後は（２）式を使用する。
【００４６】
【数１】
0006321464.tif 000002
続くＳ４２０では、誤検出数ｋ（ｎ）が雨天判別閾値Ｋth以上であるか否かを判断する。なお、雨天判別閾値Ｋthは、以下の手法で予め設定されたものを使用する。即ち、Ｋ＝ｋ（ｎ）として、（３）式によって求められる非雨天尤度Ｌ（Ｋ）が予め設定された許容値より小さくなるようなＫ（整数値）を、雨天判別閾値Ｋthとして設定する。
【００４７】
【数２】
0006321464.tif 000003
但し、λは非雨天時の誤検出数（非雨天を雨天と誤検出する回数）を周波数ＢＩＮ毎にカウントすることによって求めた分布（図７参照）がポワソン分布に従うと仮定したときに、天候判別対象領域Ｗでの非雨天時における測定サイクル（Ｎサイクル）当たりの誤検出数の総和であり、測定結果などから経験的に設定される値である。なお、図７には、非雨天時の誤検出数と共に、雨天時の誤検出数（雨天を非雨天と誤検出する回数）の分布も示されている。そして、先のＳ３００でも使用される天候判別対象領域Ｗは、この誤検出数の分布に基づいて設定され、雨天と非運転の違いが大きく現れていると考えられる範囲（ここでは８ＢＩＮ〜２０ＢＩＮ）を採用している。
【００４８】
図８は、Ｎ＝１００，λ＝２３として求めた非雨天尤度Ｌ（Ｋ）のグラフであり、非雨天尤度Ｌ（Ｋ）の許容値を０．０１とすると、雨天判別閾値Ｋthは３５以上に設定すればよいことがわかる。図９は、雨天を正しく検出する確率（検出率）および非雨天を雨天と誤検出する確率（誤検出率）を、雨天判別閾値Ｋthを変化させて求めたＲＯＣカーブであり、Ｋth＝３５とした場合は、検出率９１．８％、誤検出率０．０８％となることがわかる。但し、このＲＯＣカーブは、５０サイクル以降の測定結果を使用して求めたものである。
【００４９】
図６に戻り、ｋ（ｎ）≧Ｋthである場合（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、雨天であると判断してＳ４３０に進み、物標化閾値αを更新して本処理を終了する。一方、ｋ（ｎ）＜Ｋthである場合（Ｓ４２０：ＮＯ）、非雨天であると判断してＳ４４０に進み、物標化閾値αを初期値にリセットして本処理を終了する。
【００５０】
なお、Ｓ４３０では、物標化閾値αを、（４）式によって算出される１サイクル１ＢＩＮ当たりの誤検出数Ｐｆａを用い、（５）式によって算出された値に更新する。
【００５１】
【数３】
0006321464.tif 000004
但し、γは偽物標の発生数、Ｃｅｉｌ（ａ）はａの値を整数値に切り上げることを意味する。また、（５）式は、偽物標の発生数γを表す（６）式に基づくものである。その（６）式は、物標ではないクラッタ等に基づくピーク（１サイクル１ＢＩＮ当たりの誤検出数Ｐｆａ）がＬ［ＢＩＮ］の範囲内で、αサイクル連続で観測されると物標化され、偽物標が発生することを意味する。但し、０＜Ｌ・Ｐｆａ＜１が常に成立するように設定される。
【００５２】
【数４】
0006321464.tif 000005
＜実験＞
図１０は、レーダ装置１０を雨天時に動作させることによって得られたデータに基づき、測定サイクル毎に、誤検出が発生した周波数ＢＩＮを示すと共に、１００サイクル当たりの誤検出数ｋ（ｎ）が変化する様子を示したものである。図示されているように、誤検出は、様々な周波数ＢＩＮで発生しているが、誤検出数のカウント対象となるのは、８ＢＩＮ〜２０ＢＩＮの天候判別領域Ｗ内の誤検出である。この図では、Ｋ（ｎ）が雨天判別閾値Ｋth（＝３５）を超える１０２〜１０３サイクル付近から正しく雨天と判定されることがわかる。
【００５３】
＜効果＞
以上説明したように、レーダ装置１０では、物標化されることなく消滅していくピークの数である誤検出数によって雨天か否かを判断し、雨天であると判断した場合には、誤検出数ｋ（ｎ）が多いほど大きな値となるように物標化閾値αを更新する。従って、レーダ装置１０によれば、クラッタが誤って物標化されることを抑制することができ、その結果、クラッタを識別して、除去する能力を向上させることができる。
【００５４】
＜他の実施形態＞
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。
【００５５】
（１）上記実施形態では、レーダ装置１０が一つである場合について説明したが、例えば、車両の左右にレーダ装置１０を取り付けてもよい。この場合、雨天であっても、車両の進行方向や風向きによっては、図１１に示すように、片側でしか雨天を検出できない場合がある。このため、いずれか一方で雨天が検出された場合に、両方の物標化閾値αを更新するように構成してもよい。
【００５６】
（２）上記実施形態では、雨天であるか否かの判定結果を、物標化閾値αの更新，リセットに使用し、レーダ装置１０内だけで使用しているが、この判定結果を、観測値と共に運転支援ＥＣＵ１００等の外部装置に提供するように構成してもよい。
【００５７】
（３）上記実施形態では、レーダ波として二周波ＣＷを使用しているが３種類以上の周波数を使用する多周波ＣＷを使用してもよい。
（４）上記実施形態では、判定等に使用するパラメータの具体例を示しているものがあるが、その具体例に限るものではなく、要求される性能を満たすように適宜設定すればよい。
【００５８】
（５）本発明の各構成要素は概念的なものであり、上記実施形態に限定されない。例えば、一つの構成要素が有する機能を複数の構成要素に分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。
【符号の説明】
【００５９】
１…車載システム  １０…レーダ装置  ２０…送信回路  ３０…分配器  ４０…送信アンテナ  ５０…受信アンテナ  ５１…アンテナ素子  ６０…受信回路  ６１…ミキサ  ７０…処理ユニット  ８０…出力ユニット  １００…運転支援ＥＣＵ
【図１】
0006321464.tif 000006
【図２】
0006321464.tif 000007
【図３】
0006321464.tif 000008
【図４】
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【図５】
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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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